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

riskmin	2.49 218	0.22 1	3.34 152	2.33 395	1.78 389	2.89 234	0.46 206	7.35 270	6.95 319	2.75 156	1.67 96	6.75 352	5.08 391	3.24 117	1.93 255	0.00 1	0.99 449	0.00 1	0.27 442	0.02 46	1.73 450

asd	0.71 11	0.25 2	2.43 67	0.09 17	0.80 257	1.25 32	0.06 56	3.22 24	1.03 15	0.59 68	0.65 47	0.07 14	0.55 118	1.01 14	0.46 12	0.20 449	0.81 395	0.00 1	0.08 311	0.01 19	0.67 307

3.75w	0.82 30	0.25 2	2.13 41	0.07 6	1.27 342	1.26 36	0.02 20	3.85 59	1.05 20	0.51 47	0.39 35	0.08 20	0.40 84	3.31 118	0.47 15	0.07 390	0.94 419	0.00 1	0.08 311	0.00 1	0.29 180

1w_stereo	0.79 24	0.26 4	1.52 7	0.13 34	0.50 185	1.20 15	0.08 72	3.86 61	1.02 14	0.64 77	2.52 130	0.05 3	1.54 218	1.08 19	0.44 9	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.42 228

EGLCR-Stereo	1.45 100	0.26 4	2.91 107	1.94 324	0.90 274	3.13 253	0.69 280	5.81 184	3.21 105	1.14 123	0.20 23	1.52 162	0.37 75	4.29 153	0.69 80	0.01 171	0.79 389	0.00 1	0.00 1	0.01 19	1.21 389

Monster-pub-eth3d	0.70 10	0.27 6	2.25 53	0.07 6	0.85 268	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.90 4	0.41 25	0.19 22	0.08 20	0.04 1	1.05 15	0.58 46	0.00 1	0.96 427	0.00 1	0.36 474	0.00 1	0.94 353

4.5_new	0.74 13	0.27 6	2.52 72	0.10 20	0.34 137	1.24 25	0.07 64	3.67 36	1.05 20	0.58 65	0.80 56	0.06 5	0.19 31	1.18 23	0.61 59	0.17 438	0.99 449	0.00 1	0.19 379	0.01 19	0.64 291

4.5w-stereo	0.74 13	0.27 6	2.52 72	0.10 20	0.34 137	1.24 25	0.07 64	3.67 36	1.05 20	0.58 65	0.80 56	0.06 5	0.19 31	1.18 23	0.60 55	0.17 438	0.99 449	0.00 1	0.19 379	0.01 19	0.64 291

4w-stereo	0.81 27	0.27 6	2.34 60	0.06 5	0.50 185	1.26 36	0.06 56	3.65 32	1.05 20	0.41 25	0.96 68	0.06 5	0.66 132	2.11 76	0.64 68	0.22 455	0.96 427	0.00 1	0.29 451	0.00 1	0.78 334

IGEV-RUCA	0.88 38	0.27 6	1.43 5	0.59 132	0.33 132	2.12 140	0.49 223	3.65 32	1.79 58	1.04 116	0.16 17	0.24 72	0.55 118	2.95 110	0.57 44	0.12 420	0.21 300	0.20 499	0.25 418	0.22 354	0.33 193

MonSter	0.72 12	0.27 6	2.25 53	0.07 6	0.85 268	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.91 5	0.41 25	0.18 21	0.08 20	0.04 1	1.33 35	0.58 46	0.00 1	0.96 427	0.00 1	0.36 474	0.00 1	0.94 353

asda	0.76 17	0.28 12	2.30 56	0.07 6	0.61 217	1.28 45	0.09 77	3.82 53	1.03 15	0.54 55	0.43 36	0.07 14	0.71 138	1.25 29	0.46 12	0.22 455	0.99 449	0.00 1	0.25 418	0.01 19	0.71 317

4.25_new	0.76 17	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 277	1.24 25	0.05 43	3.81 50	1.03 15	0.45 34	0.91 63	0.06 5	0.42 91	1.33 35	0.49 19	0.22 455	0.98 440	0.00 1	0.25 418	0.00 1	0.57 265

4.5w_new	0.76 17	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 277	1.24 25	0.05 43	3.81 50	1.03 15	0.45 34	0.91 63	0.06 5	0.42 91	1.33 35	0.49 19	0.22 455	0.98 440	0.00 1	0.25 418	0.00 1	0.57 265

4.25w-stereo	0.76 17	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 277	1.24 25	0.05 43	3.81 50	1.03 15	0.45 34	0.91 63	0.06 5	0.42 91	1.33 35	0.49 19	0.22 455	0.98 440	0.00 1	0.25 418	0.00 1	0.57 265

111111	1.21 72	0.28 12	2.10 40	0.22 56	1.45 366	1.42 63	0.05 43	5.30 143	2.01 63	0.55 60	3.02 146	0.09 31	0.20 33	4.87 170	0.58 46	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 212	1.09 377

Reg-Stereo(zero)	1.92 141	0.28 12	3.18 137	0.63 141	1.41 363	2.02 127	0.48 218	3.85 59	6.29 279	4.49 206	3.12 149	4.55 281	1.62 223	2.77 105	2.16 274	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 435	0.02 46	0.62 284

knoymous	1.50 109	0.28 12	1.99 29	0.33 83	0.48 178	1.58 80	0.11 91	5.71 176	2.81 82	4.85 212	1.75 99	4.58 283	0.46 109	3.66 130	1.30 189	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.09 51

qwe	0.89 39	0.29 19	2.49 68	0.10 20	1.25 338	1.24 25	0.04 34	3.97 68	1.06 27	0.66 80	0.53 42	0.05 3	0.18 29	3.58 124	0.50 25	0.07 390	0.94 419	0.00 1	0.27 442	0.01 19	0.57 265

IGEV	0.66 7	0.29 19	1.87 24	0.11 26	1.84 396	1.35 53	0.37 187	2.56 14	1.12 36	0.44 33	0.12 14	0.07 14	0.09 12	1.07 18	0.58 46	0.05 369	0.62 362	0.00 1	0.19 379	0.01 19	0.39 211

2w_stereo	0.75 16	0.30 21	2.22 50	0.07 6	0.12 36	1.23 23	0.05 43	4.03 74	1.00 11	0.98 111	0.86 59	0.09 31	1.21 191	1.06 17	0.62 61	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 357	0.00 1	0.27 171

2.25w	0.92 43	0.31 22	2.36 63	0.07 6	0.15 56	1.22 19	0.05 43	3.84 58	1.05 20	0.51 47	1.30 82	0.09 31	0.68 134	4.12 145	0.68 74	0.00 1	0.98 440	0.00 1	0.28 445	0.00 1	0.73 322

PSM-AAD	3.43 314	0.31 22	2.16 43	0.80 173	0.57 211	2.53 177	5.97 485	5.53 161	3.98 167	11.00 463	11.90 399	2.93 204	9.36 481	8.03 336	1.00 143	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 142	2.39 505

IGEV-Stereo++	1.03 52	0.32 24	2.03 33	0.25 65	1.94 407	1.94 121	0.01 4	3.57 29	2.52 74	0.70 83	1.80 106	0.10 40	1.14 176	1.34 39	0.55 38	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 108	1.57 422

2.5w	0.94 44	0.33 25	2.20 49	0.09 17	0.35 141	1.27 42	0.09 77	3.86 61	1.05 20	0.54 55	0.73 49	0.04 1	0.55 118	4.75 168	0.59 52	0.00 1	1.04 462	0.00 1	0.29 451	0.00 1	0.96 358

3w_stereo	0.79 24	0.33 25	2.53 74	0.08 12	0.14 48	1.26 36	0.03 30	3.97 68	1.06 27	0.62 75	0.58 44	0.09 31	1.02 166	1.54 49	0.64 68	0.00 1	1.00 456	0.00 1	0.23 411	0.01 19	0.65 294

GrayStereo	3.86 349	0.33 25	2.63 85	1.66 276	0.62 220	3.09 249	7.92 514	6.43 226	3.88 159	10.61 449	16.51 454	5.75 329	8.40 466	6.75 246	1.58 211	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.62 500	0.04 108	0.38 209

MLG-Stereo_test1	0.85 35	0.34 28	1.80 16	0.10 20	1.66 381	1.22 19	0.01 4	4.24 84	1.68 50	0.19 2	0.08 8	0.09 31	0.11 19	4.16 147	0.46 12	0.01 171	0.70 377	0.00 1	0.01 240	0.01 19	0.17 112

MLG-Stereo	0.91 42	0.34 28	1.91 26	0.16 39	0.41 168	1.23 23	0.00 1	4.57 106	1.74 53	0.41 25	0.08 8	0.09 31	0.10 16	5.68 200	0.45 11	0.02 278	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.16 102

Selective-IGEV	1.56 117	0.34 28	2.13 41	0.77 169	0.76 251	2.36 159	0.52 228	6.80 243	3.08 100	0.53 53	3.34 154	0.26 75	0.31 59	7.24 280	0.73 88	0.01 171	0.80 394	0.00 1	0.14 352	0.08 174	1.01 363

2.75w_new	0.80 26	0.35 31	2.31 58	0.10 20	0.23 105	1.26 36	0.09 77	3.82 53	1.05 20	0.54 55	0.23 24	0.08 20	0.86 154	2.50 98	0.64 68	0.00 1	0.97 433	0.00 1	0.27 442	0.00 1	0.69 310

3.5w_stereo	0.87 36	0.35 31	2.24 52	0.05 2	0.17 65	1.25 32	0.04 34	4.15 81	1.08 30	0.37 15	1.65 94	0.08 20	0.49 110	3.95 137	0.51 27	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 306	0.00 1	0.27 171

zero-FE	1.13 65	0.36 33	3.08 131	0.48 118	1.95 408	1.75 106	0.80 307	3.70 39	0.69 2	0.54 55	0.16 17	0.30 85	0.43 102	3.59 125	1.37 198	0.31 476	0.79 389	0.00 1	0.26 435	1.40 505	0.65 294

3.25w_new	0.68 8	0.36 33	2.09 36	0.05 2	0.19 76	1.26 36	0.01 4	4.00 71	1.10 32	0.46 40	0.26 28	0.08 20	0.41 87	0.93 11	0.51 27	0.00 1	0.94 419	0.00 1	0.22 405	0.01 19	0.75 327

3.25w	0.68 8	0.36 33	2.09 36	0.05 2	0.19 76	1.26 36	0.01 4	4.00 71	1.10 32	0.46 40	0.26 28	0.08 20	0.41 87	0.93 11	0.51 27	0.00 1	0.94 419	0.00 1	0.22 405	0.01 19	0.75 327

SGD-Stereo	0.76 17	0.36 33	1.37 3	0.43 106	0.14 48	1.25 32	0.29 166	2.25 10	0.84 3	0.61 74	0.51 38	0.09 31	0.11 19	6.65 240	0.19 1	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.07 43

U	2.23 187	0.36 33	2.93 110	0.26 69	8.08 537	11.12 476	0.00 1	3.68 38	1.12 36	0.29 7	0.52 41	0.16 49	0.08 8	0.83 5	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 545	5.13 553	0.02 46	0.02 6

Any-RAFT	2.33 198	0.36 33	2.35 61	1.58 265	0.84 265	4.93 372	0.55 236	9.10 319	5.93 266	4.30 202	4.90 202	5.79 331	2.22 250	2.75 104	0.51 27	0.02 278	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

CAS	2.42 213	0.37 39	2.30 56	11.49 542	3.97 492	1.65 89	0.02 20	4.08 76	2.84 84	0.51 47	1.65 94	0.25 74	0.28 50	1.73 56	0.92 124	10.05 550	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	6.26 538

FoundationStereo	0.48 2	0.38 40	1.70 11	0.82 176	1.00 293	0.42 3	0.06 56	0.63 2	1.44 44	0.38 19	0.04 4	0.11 43	0.37 75	0.93 11	0.39 6	0.03 322	0.86 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

AE-Stereo	1.89 135	0.38 40	3.86 206	1.94 324	0.38 155	2.51 176	0.58 245	7.19 263	7.28 334	1.60 136	3.51 165	1.07 143	0.77 146	2.12 77	1.24 183	0.03 322	1.02 459	0.00 1	0.28 445	0.11 228	1.84 467

AEACV	1.27 78	0.38 40	2.61 82	1.75 295	1.21 332	2.44 167	0.85 328	4.79 114	1.67 48	0.71 87	0.26 28	0.29 82	2.00 239	2.30 88	0.66 72	0.01 171	0.95 424	0.00 1	0.42 485	0.12 247	2.07 490

test-3	2.19 180	0.38 40	3.88 212	1.55 263	0.91 277	1.39 60	0.80 307	5.36 154	5.51 245	7.36 340	1.90 108	4.05 257	0.42 91	6.67 243	1.17 170	0.00 1	0.99 449	0.00 1	0.28 445	0.20 336	1.08 375

test_1	2.18 177	0.38 40	3.87 207	1.54 262	0.91 277	1.38 58	0.80 307	5.36 154	5.53 247	7.12 320	1.86 107	4.05 257	0.41 87	6.65 240	1.17 170	0.00 1	0.99 449	0.00 1	0.28 445	0.20 336	1.08 375

s12784h	2.10 166	0.38 40	3.31 148	0.17 41	0.09 22	4.89 371	0.13 104	7.34 269	8.06 363	3.87 190	4.47 194	0.60 125	1.19 190	6.78 251	0.63 64	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.04 23

dual_stereo	0.95 46	0.39 46	1.83 20	0.37 93	1.11 314	0.84 7	0.03 30	4.34 96	1.83 59	0.30 9	0.08 8	0.21 58	0.12 22	3.16 115	0.98 138	0.00 1	1.34 513	0.00 1	0.20 391	0.00 1	1.83 466

rvit_stereo_0075_2	2.15 171	0.39 46	6.61 388	0.67 152	1.95 408	1.74 105	0.10 85	7.81 289	6.03 268	2.97 162	4.01 178	3.07 211	0.57 123	5.49 193	1.13 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.34 197

GLC_STEREO	0.87 36	0.39 46	1.55 8	0.72 157	0.01 1	1.98 124	0.55 236	3.52 27	3.54 131	0.96 110	1.63 92	0.19 53	0.41 87	1.29 33	0.58 46	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.08 47

test_3	2.22 184	0.39 46	4.20 245	1.51 258	0.90 274	1.29 47	0.74 296	5.34 147	6.37 285	6.64 292	1.96 112	4.24 271	0.45 107	6.63 238	1.17 170	0.00 1	1.00 456	0.00 1	0.28 445	0.19 327	1.01 363

GMM-Stereo	3.42 312	0.39 46	3.24 141	0.87 183	0.50 185	2.26 148	4.73 471	5.64 172	3.81 151	7.08 317	16.57 455	6.13 338	3.62 320	7.74 320	1.40 201	0.05 369	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 247	4.24 531

Prome-Stereo	3.73 337	0.39 46	2.62 84	1.05 203	0.52 198	2.06 132	4.58 467	4.88 120	3.95 164	9.34 420	20.39 485	4.03 256	7.02 440	7.86 325	1.31 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 161	4.52 532

MLG-Stereo_test2	0.82 30	0.40 52	1.99 29	0.39 97	1.07 303	1.43 65	0.02 20	4.01 73	1.75 54	0.37 15	0.07 6	0.15 46	0.10 16	2.62 100	0.57 44	0.32 478	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.42 228

RSM	1.43 96	0.40 52	1.79 15	0.74 166	0.54 205	2.45 168	0.49 223	4.13 79	3.29 111	0.65 78	2.53 131	2.15 184	0.30 56	6.97 263	0.85 108	0.01 171	0.12 268	0.00 1	0.25 418	0.11 228	0.72 321

CES	1.72 129	0.40 52	1.82 17	0.65 146	7.83 535	2.62 186	0.13 104	5.35 152	2.68 77	0.36 14	1.30 82	0.33 92	0.32 66	1.92 65	0.72 86	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 467	7.35 541

AdaDepth	0.81 27	0.41 55	3.63 190	0.17 41	1.35 357	1.62 85	0.08 72	1.20 4	1.66 47	0.33 13	0.58 44	0.10 40	0.29 53	2.59 99	0.63 64	0.02 278	0.79 389	0.00 1	0.20 391	0.01 19	0.62 284

LG-G_1	0.83 33	0.41 55	1.83 20	0.35 89	0.33 132	1.82 112	0.02 20	4.37 97	1.10 32	0.60 72	0.08 8	0.09 31	0.08 8	3.50 122	0.55 38	0.03 322	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.77 330

LG-G	0.83 33	0.41 55	1.83 20	0.35 89	0.33 132	1.82 112	0.02 20	4.37 97	1.10 32	0.60 72	0.08 8	0.09 31	0.08 8	3.50 122	0.55 38	0.03 322	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.77 330

RAFT-Stereo-weight	1.91 140	0.41 55	2.09 36	1.17 213	0.63 222	3.20 259	0.74 296	5.78 181	6.80 310	5.25 228	3.47 158	2.80 201	0.36 73	3.16 115	1.09 160	0.02 278	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.66 304

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 59	2.39 65	0.22 56	0.17 65	1.71 102	0.03 30	1.88 7	1.20 39	1.22 126	0.77 54	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 117	0.06 381	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.33 193

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 59	2.06 34	0.38 96	0.40 163	1.36 56	0.01 4	4.13 79	0.95 9	0.48 45	0.13 16	0.06 5	0.07 6	0.89 8	0.37 5	0.02 278	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

LGtest1	0.53 3	0.42 59	1.55 8	0.14 37	0.30 121	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 38	0.65 78	0.12 14	0.08 20	0.10 16	1.30 34	0.47 15	0.01 171	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.20 133

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 50	0.42 59	3.22 138	0.48 118	0.63 222	2.02 127	0.27 163	5.79 182	1.32 41	0.82 102	0.75 52	0.87 136	0.23 39	1.24 28	0.86 110	0.15 428	0.58 353	0.00 1	0.26 435	0.03 79	0.49 244

Gwc-CoAtRS	2.16 174	0.42 59	3.13 132	1.28 226	0.31 125	3.52 291	0.39 191	6.56 230	6.31 281	5.38 232	5.11 208	5.47 315	1.70 227	2.00 70	1.08 156	0.01 171	0.19 291	0.00 1	0.25 418	0.02 46	0.16 102

SM2	0.74 13	0.43 64	1.76 14	0.40 100	0.80 257	1.62 85	0.04 34	3.83 56	1.77 57	0.49 46	0.06 5	0.10 40	0.08 8	1.42 42	0.54 36	0.01 171	0.78 388	0.00 1	0.12 343	0.04 108	0.48 242

LoS	1.03 52	0.43 64	2.53 74	0.64 142	0.14 48	2.42 164	0.26 161	5.64 172	2.93 87	1.08 119	0.24 26	0.49 112	0.45 107	2.31 90	0.83 107	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 142	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	2.26 190	0.43 64	6.69 394	0.40 100	0.20 86	1.70 95	0.13 104	5.73 177	9.44 403	6.01 255	5.29 216	1.12 145	2.77 278	2.49 97	2.21 276	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.02 46	0.61 279

tt	83.10 582	0.43 64	99.97 591	79.27 582	93.14 584	100.00 592	100.00 591	100.00 594	99.89 588	60.55 574	48.44 561	99.98 593	99.96 590	99.98 593	100.00 594	91.80 585	99.82 589	73.67 585	73.25 581	86.43 585	55.39 579

BUS	2.72 246	0.43 64	3.76 196	0.70 154	0.50 185	7.31 423	0.48 218	9.93 344	5.65 251	6.50 279	6.23 249	5.21 308	1.18 185	4.27 150	1.89 252	0.01 171	0.03 195	0.03 440	0.00 1	0.06 142	0.14 80

BSDual-CNN	2.91 261	0.43 64	3.76 196	0.70 154	0.50 185	6.97 413	1.58 392	9.93 344	5.65 251	6.50 279	6.23 249	6.17 340	2.50 262	4.27 150	2.67 304	0.01 171	0.03 195	0.03 440	0.00 1	0.06 142	0.14 80

psmg	3.34 298	0.43 64	3.76 196	0.73 160	0.50 185	8.47 441	2.74 424	10.88 376	5.65 251	8.91 402	8.78 322	6.17 340	2.50 262	4.27 150	2.67 304	0.01 171	0.04 212	0.06 461	0.00 1	0.12 247	0.10 56

KYRaft	3.68 331	0.43 64	2.53 74	0.89 186	0.49 181	2.28 153	3.89 453	5.30 143	3.82 153	8.99 406	19.28 480	6.54 349	4.96 383	7.92 329	0.96 136	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 142	5.17 533

CFNet-RSSM	2.26 190	0.43 64	3.24 141	1.28 226	0.31 125	3.19 258	0.40 192	7.62 283	7.29 335	5.88 245	4.68 196	5.32 312	1.68 225	2.26 86	1.04 150	0.01 171	0.09 253	0.00 1	0.31 459	0.03 79	0.16 102

PMTNet	1.48 106	0.43 64	2.77 99	0.31 76	0.17 65	2.94 237	0.33 179	3.66 34	5.27 231	1.11 121	1.28 79	0.28 80	0.92 156	4.32 154	0.90 120	4.89 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.05 29

FACV-RUCA	2.38 203	0.44 74	4.18 242	1.33 231	2.87 451	2.45 168	1.21 369	8.68 305	6.12 271	4.07 196	7.28 286	1.25 150	2.00 239	3.37 119	1.62 218	0.01 171	0.03 195	0.10 474	0.05 299	0.36 427	0.29 180

PAM	4.07 368	0.44 74	6.47 383	1.97 333	1.18 326	10.83 474	1.64 395	10.66 367	4.55 200	6.54 285	4.69 197	16.99 494	6.88 436	4.07 141	1.63 221	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 508	0.10 212	1.24 392

Pointernet	1.04 57	0.44 74	2.58 78	0.32 77	0.52 198	1.78 107	0.07 64	5.69 174	2.76 80	0.27 6	2.28 123	0.80 133	0.44 105	1.37 40	0.49 19	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 418	0.02 46	0.32 192

MGS-Stereo	1.22 73	0.44 74	2.92 109	0.83 177	0.07 14	1.82 112	0.65 268	2.44 11	3.95 164	1.11 121	6.19 247	0.49 112	0.37 75	1.73 56	0.81 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 457	0.01 1

HSM-Net_RVC	4.40 392	0.44 74	3.22 138	0.72 157	0.68 229	7.06 417	1.82 402	12.57 425	8.48 376	9.04 407	12.20 405	14.98 475	5.14 394	7.32 287	4.19 361	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monsters	1.12 64	0.45 79	2.32 59	0.54 128	2.80 449	1.38 58	0.01 4	3.74 42	1.00 11	0.46 40	0.63 46	0.06 5	0.13 25	6.08 215	0.88 116	0.15 428	0.96 427	0.00 1	0.31 459	0.00 1	0.55 259

AIO-Stereo	1.30 81	0.45 79	1.73 12	0.67 152	0.77 252	2.33 156	0.60 251	5.99 202	3.27 108	0.45 34	3.46 157	0.41 101	0.28 50	1.53 48	0.71 85	0.04 352	0.79 389	0.00 1	0.67 503	0.10 212	1.67 436

RSM++	1.24 75	0.45 79	1.84 23	1.61 267	0.51 194	2.73 203	0.29 166	2.99 18	3.22 106	0.69 82	2.06 113	0.52 117	0.28 50	5.62 196	0.86 110	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.17 368	0.16 300	0.85 341

RAFT-Test	2.49 218	0.45 79	4.35 255	1.89 316	1.28 344	4.83 369	0.68 277	7.19 263	4.51 197	5.00 220	7.09 280	6.81 356	1.12 172	2.22 82	1.16 169	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.33 465	0.05 130	0.20 133

SST-Stereo	2.86 255	0.45 79	3.64 191	1.46 251	0.36 148	3.94 328	0.80 307	6.07 206	4.46 193	10.96 462	6.21 248	4.94 299	4.14 347	8.85 390	0.93 128	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14

Monster-pub-mixall	0.90 40	0.46 84	1.43 5	0.04 1	0.13 42	1.29 47	0.02 20	3.04 19	1.07 29	0.99 114	0.51 38	0.08 20	0.09 12	6.37 226	0.67 73	0.01 171	1.06 466	0.00 1	0.16 357	0.02 46	0.54 258

LG-Stereo_L1	0.82 30	0.46 84	1.74 13	0.28 72	0.34 137	1.36 56	0.19 137	2.56 14	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.06 5	6.62 236	0.54 36	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139

PAM_32	4.12 374	0.46 84	5.63 341	1.95 328	1.02 297	10.74 472	0.85 328	11.04 378	5.02 227	6.19 263	5.28 215	17.64 498	7.30 447	5.03 176	1.45 203	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 508	0.14 280	1.14 384

RCA-Stereo	2.19 180	0.46 84	3.22 138	0.47 116	0.33 132	2.27 151	0.47 208	5.60 168	15.20 474	2.86 158	5.61 230	0.78 132	3.15 288	1.71 54	0.48 18	0.00 1	0.90 412	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.26 168

RAFT_R40	2.83 252	0.46 84	3.85 204	1.38 239	0.32 131	3.78 318	0.97 347	6.16 210	4.82 218	9.74 433	6.35 258	4.96 300	3.94 340	8.78 387	1.05 151	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14

pcwnet_v2	4.36 388	0.46 84	9.07 454	1.43 248	1.10 313	3.41 276	0.40 192	13.44 456	14.60 470	10.29 443	14.22 432	5.82 333	2.97 284	6.75 246	2.29 289	0.01 171	0.05 221	0.04 450	0.02 262	0.17 309	0.61 279

R-Stereo Train	2.60 233	0.46 84	2.94 112	1.10 207	0.18 72	3.61 297	0.60 251	6.88 246	3.50 118	9.13 411	17.23 464	1.77 170	0.77 146	2.03 72	1.65 227	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 233	0.46 84	2.94 112	1.10 207	0.18 72	3.61 297	0.60 251	6.88 246	3.50 118	9.13 411	17.23 464	1.77 170	0.77 146	2.03 72	1.65 227	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_L2	0.78 22	0.47 92	1.99 29	0.29 74	0.36 148	1.28 45	0.18 132	3.82 53	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.07 6	4.41 156	0.55 38	0.01 171	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.25 165

rvit_stereo_0083	1.16 69	0.47 92	3.68 194	0.54 128	0.10 25	1.25 32	0.24 155	3.17 22	5.31 235	0.52 52	0.80 56	0.82 134	1.16 183	4.52 161	0.51 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.13 75

trnet	1.09 58	0.47 92	2.19 48	0.12 31	0.21 95	1.70 95	0.02 20	4.28 90	6.97 320	0.78 96	1.77 102	0.48 111	0.67 133	1.50 45	0.58 46	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 14

CASnet	1.09 58	0.47 92	2.09 36	0.79 170	0.08 17	2.10 135	0.14 114	3.83 56	4.26 180	3.84 188	1.56 88	0.32 90	0.30 56	1.13 20	0.77 95	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	2.59 231	0.47 92	4.32 252	1.89 316	0.20 86	3.42 277	0.63 261	5.56 166	5.60 249	8.66 394	7.05 278	2.82 202	1.03 167	9.05 403	1.07 155	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.04 23

PFNet+	2.52 222	0.47 92	4.97 301	0.95 195	0.18 72	3.12 252	0.73 292	4.98 124	6.97 320	7.95 358	6.38 259	2.51 192	1.18 185	8.05 339	1.82 243	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

ICVP	2.53 223	0.47 92	3.64 191	1.20 217	0.69 232	2.71 200	0.84 323	10.63 366	4.66 206	4.31 203	8.99 327	2.75 200	1.93 236	2.91 109	4.07 360	0.06 381	0.24 308	0.01 389	0.01 240	0.13 269	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
NF-Stereo	2.38 203	0.48 99	3.88 212	2.17 359	0.11 27	3.43 279	0.42 197	7.08 261	3.75 147	6.91 305	5.29 216	2.65 198	1.33 198	8.40 364	1.67 233	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.02 6

OCTAStereo	2.38 203	0.48 99	3.90 214	2.16 354	0.11 27	3.42 277	0.42 197	7.06 256	3.74 145	6.91 305	5.26 212	2.63 197	1.32 196	8.41 366	1.70 236	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 203	0.48 99	4.28 248	1.94 324	0.19 76	2.73 203	0.38 188	6.67 235	3.50 118	6.33 269	6.33 256	2.93 204	0.97 160	8.90 392	1.88 248	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

KMStereo	2.38 203	0.48 99	4.28 248	1.94 324	0.19 76	2.73 203	0.38 188	6.67 235	3.50 118	6.33 269	6.33 256	2.93 204	0.97 160	8.90 392	1.88 248	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

RE-Stereo	2.38 203	0.48 99	3.91 215	2.17 359	0.11 27	3.43 279	0.42 197	7.07 258	3.75 147	6.91 305	5.26 212	2.62 195	1.33 198	8.41 366	1.72 238	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.03 79	0.01 1

TVStereo	2.38 203	0.48 99	3.91 215	2.17 359	0.11 27	3.43 279	0.42 197	7.07 258	3.75 147	6.91 305	5.26 212	2.62 195	1.33 198	8.41 366	1.72 238	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.03 79	0.01 1

cross-raft	2.25 189	0.48 99	2.96 119	1.87 312	0.94 284	3.72 313	0.47 208	7.61 281	4.15 173	5.37 231	5.68 233	6.17 340	1.40 203	2.15 79	1.06 153	0.01 171	0.22 301	0.00 1	0.19 379	0.03 79	0.41 223

XX-Stereo	2.95 267	0.48 99	7.08 408	2.84 445	2.51 438	1.63 87	0.20 142	6.15 209	3.38 115	2.38 148	16.00 449	6.90 359	0.25 42	6.40 228	1.14 165	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 459	0.16 300	0.57 265

UGAM-zero	3.92 354	0.49 107	5.26 314	1.17 213	0.89 272	4.00 333	0.47 208	12.42 420	3.62 138	5.46 235	5.86 234	15.76 482	8.92 477	8.63 382	2.44 294	0.00 1	0.84 400	0.00 1	0.89 511	0.03 79	1.27 398

MSKI-zero shot	2.23 187	0.49 107	2.49 68	1.60 266	0.81 261	2.69 197	0.29 166	6.82 244	2.50 72	4.37 204	7.61 294	3.65 243	0.26 44	8.62 381	0.63 64	0.01 171	1.09 472	0.00 1	0.25 418	0.03 79	0.46 238

testlalala	1.80 130	0.49 107	2.67 90	1.24 221	0.46 175	3.91 325	0.87 336	6.62 234	2.96 90	6.78 302	3.83 174	1.74 168	0.40 84	1.57 51	0.76 91	0.01 171	1.16 493	0.00 1	0.38 478	0.01 19	0.17 112

MC-Stereo	1.87 133	0.49 107	3.52 171	2.82 442	1.07 303	1.90 118	0.12 95	4.89 123	3.27 108	3.66 182	3.58 170	0.56 122	1.45 206	5.79 203	0.81 101	0.00 1	1.19 498	0.00 1	0.21 398	0.11 228	1.95 480

iRaft-Stereo_20w	3.11 279	0.49 107	6.09 364	1.01 199	1.25 338	3.99 332	1.00 352	14.00 468	4.73 210	6.70 300	6.27 254	2.34 188	2.28 254	7.29 285	1.58 211	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.73 506	0.10 212	1.63 427

AAGNet	3.50 316	0.49 107	3.38 155	1.91 319	0.41 168	3.66 304	1.02 353	5.14 134	5.16 230	9.65 431	7.75 298	4.91 296	6.23 422	7.45 300	12.73 497	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.06 38

S2M2_XL	0.26 1	0.50 113	1.34 2	0.11 26	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 51	0.07 14	0.18 29	0.61 2	0.33 4	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

monsterstereo	1.18 71	0.50 113	2.75 97	0.50 122	2.62 441	1.22 19	0.01 4	3.73 41	0.95 9	0.59 68	1.62 91	0.06 5	0.09 12	6.02 209	0.96 136	0.01 171	1.10 475	0.00 1	0.34 469	0.01 19	0.56 263

S2M2	0.53 3	0.50 113	1.58 10	0.53 127	0.18 72	1.13 11	0.01 4	1.47 5	2.18 68	0.18 1	0.87 61	0.13 45	0.20 33	0.87 7	0.51 27	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 336	0.01 1

CREStereo++_RVC	1.70 124	0.50 113	3.07 130	0.45 111	0.01 1	1.69 94	0.02 20	3.09 21	8.24 367	3.82 186	7.53 292	0.49 112	0.32 66	1.05 15	0.52 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 541	0.01 19	0.08 47
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
DCVSM-stereo	3.32 296	0.51 117	3.40 163	1.79 300	0.79 254	2.94 237	0.48 218	7.31 267	5.69 257	11.47 473	5.61 230	10.63 428	5.93 413	5.74 202	3.63 336	0.03 322	0.09 253	0.03 440	0.00 1	0.12 247	0.11 65

PCWNet_CMD	3.14 283	0.51 117	4.47 263	0.44 110	0.26 116	2.87 231	0.15 117	9.66 337	9.78 407	7.28 334	11.50 389	6.84 358	2.40 259	4.47 159	1.83 244	0.01 171	0.02 167	0.02 422	0.00 1	0.06 142	0.29 180

CRE-IMP	2.08 156	0.51 117	3.43 165	0.35 89	0.19 76	3.85 323	0.83 321	5.77 180	3.43 117	5.81 243	4.24 183	3.45 233	0.83 152	6.56 232	1.99 261	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 228	0.20 133

CREStereo	1.09 58	0.51 117	2.16 43	0.11 26	0.24 107	1.67 90	0.03 30	4.24 84	6.91 317	0.80 100	1.73 98	0.44 107	0.64 130	1.58 52	0.61 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 6
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
MSMDNet	3.15 284	0.51 117	4.48 265	0.46 114	0.25 111	2.88 233	0.16 123	9.79 340	9.82 408	7.24 330	11.36 387	6.82 357	2.41 260	4.47 159	1.86 246	0.01 171	0.02 167	0.02 422	0.00 1	0.06 142	0.30 185

MultiAttention	14.02 530	0.52 122	4.06 232	2.43 409	1.86 400	58.14 577	83.76 580	19.31 520	15.21 475	8.39 380	21.24 488	13.23 461	2.52 265	33.74 553	8.16 436	0.20 449	0.06 227	0.72 517	0.98 517	2.74 525	3.13 516

MM-Stereo_test2	1.30 81	0.52 122	2.67 90	1.71 287	0.29 119	1.79 108	0.51 226	5.28 141	3.84 156	0.95 108	0.93 66	0.51 116	0.36 73	2.29 87	1.12 161	0.00 1	0.95 424	0.00 1	0.07 308	0.32 418	1.97 483

NRIStereo	2.27 193	0.52 122	3.35 154	1.26 223	0.17 65	3.04 246	0.84 323	5.96 200	3.74 145	6.27 266	3.44 156	4.13 262	1.80 235	8.31 358	2.11 269	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 247	0.20 133

UniTT-Stereo	0.94 44	0.53 125	2.82 100	0.94 193	1.29 349	0.56 5	0.12 95	1.49 6	3.16 102	1.77 138	2.22 120	0.20 57	0.32 66	1.76 62	1.33 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 300	0.02 6

testlalala_base	3.54 319	0.53 125	3.53 174	2.31 391	2.22 423	4.04 337	0.61 255	6.91 248	2.73 78	2.69 154	4.17 181	1.78 173	0.51 112	2.02 71	1.08 156	13.13 558	3.23 548	0.00 1	0.35 472	16.60 552	2.27 502

DAS	4.18 377	0.53 125	6.20 370	2.20 363	3.69 480	2.78 212	3.12 438	8.69 306	10.29 413	9.39 422	12.80 416	4.58 283	7.20 443	9.08 404	2.70 307	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.34 197

SepStereo	4.22 380	0.53 125	6.20 370	2.20 363	3.69 480	2.78 212	3.12 438	8.69 306	10.29 413	9.39 422	12.80 416	4.58 283	7.20 443	9.74 430	2.70 307	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.34 197

DilatedVolume-Stereo	1.37 88	0.54 129	3.84 203	1.25 222	0.30 121	2.19 144	0.10 85	3.17 22	1.67 48	3.13 169	2.14 115	0.74 130	0.58 125	5.71 201	0.92 124	0.03 322	0.30 316	0.00 1	0.18 374	0.04 108	0.56 263

Selective-RAFT	1.92 141	0.54 129	3.87 207	1.15 209	0.21 95	3.83 322	0.06 56	5.00 125	4.68 207	1.59 135	2.14 115	3.05 208	2.77 278	6.63 238	1.34 196	0.00 1	0.95 424	0.00 1	0.32 462	0.05 130	0.19 127

FTStereo	4.61 406	0.54 129	2.86 105	0.98 198	0.40 163	2.57 180	8.51 518	5.70 175	3.76 150	10.85 457	29.92 525	5.53 318	7.43 450	7.73 319	1.63 221	0.17 438	0.00 1	0.05 457	0.00 1	0.04 108	3.62 525

DEmStereo	3.86 349	0.54 129	4.04 230	0.26 69	0.17 65	5.17 375	2.45 417	4.70 110	4.34 186	8.37 379	19.94 483	5.06 305	10.13 485	7.86 325	3.93 355	0.01 171	0.01 128	0.01 389	0.00 1	0.03 79	0.10 56

test-1	2.14 170	0.54 129	6.32 379	1.07 204	1.22 333	2.13 142	0.54 232	6.40 224	4.80 217	3.55 177	5.23 211	4.02 255	0.71 138	1.95 66	2.15 273	0.08 399	0.98 440	0.00 1	0.08 311	0.02 46	1.07 372

EAI-Stereo	2.75 250	0.54 129	3.17 134	0.91 190	1.28 344	4.02 334	5.30 480	12.39 418	4.76 211	2.51 151	7.10 281	1.22 147	0.94 159	6.03 211	1.96 257	0.01 171	0.56 350	0.00 1	1.38 527	0.04 108	0.95 356

rvit_stereo_0081	1.03 52	0.55 135	2.58 78	0.64 142	0.13 42	1.35 53	0.12 95	3.74 42	5.28 232	0.55 60	0.32 32	0.55 120	0.12 22	4.08 142	0.53 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 52	0.55 135	2.58 78	0.64 142	0.13 42	1.35 53	0.12 95	3.74 42	5.28 232	0.55 60	0.32 32	0.55 120	0.12 22	4.08 142	0.53 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

IGEV-Stereo+	1.89 135	0.55 135	2.49 68	0.48 118	3.25 463	2.06 132	0.07 64	1.92 8	1.52 46	0.77 90	0.08 8	0.22 64	0.44 105	7.11 273	0.68 74	0.04 352	0.66 368	0.00 1	0.33 465	5.08 532	10.13 552

LCNet	2.94 265	0.55 135	2.57 77	1.03 202	0.59 215	2.05 130	1.55 391	5.51 159	4.19 176	6.08 260	10.58 373	4.54 280	6.63 430	7.59 313	0.90 120	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.76 507	0.31 413	3.43 520

Patchmatch Stereo++	2.09 162	0.55 135	3.57 181	0.20 44	0.20 86	3.68 309	0.64 264	5.90 193	3.52 125	5.91 247	4.41 187	3.42 225	1.51 213	7.07 268	0.95 133	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	2.02 150	0.55 135	3.57 181	0.20 44	0.21 95	3.69 312	0.69 280	5.89 188	3.52 125	5.91 247	4.43 189	3.42 225	1.50 209	5.63 197	0.94 132	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.10 56

DeepStereo_RVC	2.15 171	0.55 135	3.26 143	0.21 53	0.19 76	3.47 285	0.68 277	5.76 179	3.60 135	6.36 273	4.19 182	3.42 225	4.44 358	5.04 177	1.59 214	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.18 117

RAFT-345	3.36 303	0.55 135	3.43 165	1.23 219	0.21 95	2.62 186	0.46 206	3.91 63	6.34 282	7.46 343	24.49 506	4.19 266	1.74 233	8.27 351	2.25 282	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.02 6

iRAFT	2.09 162	0.55 135	3.57 181	0.20 44	0.20 86	3.68 309	0.64 264	5.90 193	3.52 125	5.91 247	4.41 187	3.42 225	1.51 213	7.07 268	0.95 133	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.10 56

CFNet_pseudo	2.96 269	0.55 135	4.51 267	0.43 106	0.24 107	2.83 216	0.12 95	8.59 303	8.13 364	7.20 328	10.41 366	6.47 347	2.04 241	5.27 185	2.00 263	0.00 1	0.02 167	0.01 389	0.00 1	0.06 142	0.23 153

ccs_rob	2.95 267	0.55 135	4.53 271	0.42 103	0.25 111	2.84 218	0.12 95	8.58 302	8.13 364	7.18 325	10.36 365	6.44 346	2.05 242	5.28 186	1.97 258	0.00 1	0.02 167	0.01 389	0.00 1	0.06 142	0.23 153

water-stereo	0.90 40	0.56 146	4.39 257	0.11 26	0.08 17	1.57 79	0.15 117	4.51 103	1.69 51	0.80 100	1.31 84	0.27 77	0.24 41	0.71 3	0.56 43	0.26 469	0.06 227	0.00 1	0.02 262	0.03 79	0.71 317

DEFOM-Stereo	0.78 22	0.56 146	1.98 27	0.21 53	0.12 36	1.93 120	0.44 203	0.99 3	0.93 8	0.70 83	0.51 38	0.15 46	0.09 12	6.39 227	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.14 80

CFNet_ucs	3.23 289	0.56 146	4.59 279	0.59 132	0.37 153	3.29 267	0.19 137	10.47 360	9.02 392	7.78 352	12.57 411	5.59 320	1.74 233	5.39 189	1.86 246	0.00 1	0.04 212	0.01 389	0.00 1	0.10 212	0.33 193

PSMNet-ADL	3.17 287	0.56 146	3.00 126	1.55 263	0.40 163	5.97 395	0.28 164	9.06 316	5.75 259	3.56 178	6.80 271	8.33 386	4.51 360	7.65 316	5.51 398	0.03 322	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.28 177

ROB_FTStereo_v2	2.04 152	0.56 146	3.56 180	0.20 44	0.21 95	3.66 304	0.72 290	5.89 188	3.51 123	5.91 247	4.46 192	3.42 225	1.50 209	6.08 215	0.93 128	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.09 51

HUI-Stereo	1.94 143	0.56 146	3.55 178	0.20 44	0.20 86	3.67 308	0.63 261	5.89 188	3.53 129	5.92 252	4.44 190	3.41 224	1.51 213	4.21 149	0.89 117	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.11 65

iGMRVC	2.09 162	0.56 146	3.59 186	0.20 44	0.21 95	3.68 309	0.71 287	5.89 188	3.53 129	5.92 252	4.46 192	3.44 231	1.51 213	6.93 260	0.98 138	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.09 51

GREAT-IGEV	1.17 70	0.57 153	3.06 128	1.95 328	1.41 363	1.42 63	0.08 72	2.51 13	3.07 99	0.58 65	0.79 55	0.11 43	0.35 72	2.17 81	1.00 143	0.07 390	1.45 516	0.00 1	0.22 405	0.14 280	2.42 509

anonymousdsp2	2.20 182	0.57 153	4.59 279	1.69 283	0.82 263	3.58 295	0.48 218	8.57 301	3.63 139	3.37 172	3.03 147	3.32 216	1.00 163	5.57 195	0.80 96	0.01 171	0.94 419	0.02 422	0.15 355	0.06 142	1.89 476

CASS	2.62 235	0.57 153	4.28 248	0.90 188	0.38 155	3.45 282	0.22 149	9.91 343	4.46 193	7.33 339	7.92 306	3.53 237	3.59 317	4.16 147	1.49 205	0.03 322	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo	2.03 151	0.57 153	3.57 181	0.20 44	0.21 95	3.66 304	0.73 292	5.89 188	3.51 123	5.92 252	4.35 186	3.37 221	1.50 209	6.02 209	0.90 120	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 152	0.57 153	3.54 176	0.20 44	0.20 86	3.45 282	0.62 259	5.90 193	3.52 125	5.91 247	4.44 190	3.46 234	1.50 209	6.20 219	1.00 143	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.08 47

LG-Stereo	1.00 49	0.58 158	4.72 288	0.19 43	0.37 153	1.18 14	0.18 132	4.21 83	3.11 101	0.83 106	1.95 111	0.45 109	0.16 27	0.53 1	0.62 61	0.33 479	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 228	0.31 187

test_sample2	2.79 251	0.59 159	4.40 258	2.38 402	0.43 172	2.58 183	0.15 117	10.14 351	5.78 261	4.23 201	5.86 234	4.31 274	4.02 341	6.34 225	2.00 263	0.00 1	0.96 427	0.00 1	0.12 343	0.07 161	1.37 409

MIF-Stereo (partial)	1.44 98	0.59 159	3.98 223	0.08 12	1.09 311	1.24 25	0.13 104	5.12 132	4.07 171	0.47 44	2.56 132	0.31 86	0.74 141	6.31 223	2.02 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 247	0.04 23

PFNet	3.06 275	0.59 159	6.13 366	2.26 379	0.84 265	3.08 248	0.73 292	7.38 272	5.35 236	10.20 439	6.06 243	4.72 288	2.10 246	8.47 371	2.25 282	0.19 446	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 336	0.42 228

FENet	2.35 200	0.59 159	3.28 145	2.32 393	0.27 117	2.78 212	0.13 104	7.68 286	6.09 269	5.38 232	2.12 114	4.84 294	3.33 304	4.98 174	2.66 303	0.02 278	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.40 213

GCAP-BAT	2.26 190	0.61 163	3.67 193	1.48 256	0.81 261	4.32 351	0.77 303	4.87 119	4.04 170	3.97 193	5.41 222	4.38 277	0.59 127	6.20 219	1.17 170	0.02 278	1.14 487	0.00 1	0.55 497	0.07 161	1.22 390

EKT-Stereo	2.16 174	0.61 163	3.78 200	2.31 391	4.40 499	1.47 69	0.24 155	5.54 162	4.22 178	3.16 170	3.58 170	3.53 237	2.20 248	5.66 198	1.40 201	0.04 352	0.36 329	0.00 1	0.09 323	0.06 142	0.58 271

GwcNet-ADL	2.85 254	0.61 163	4.38 256	0.92 191	0.33 132	2.05 130	0.67 274	8.85 311	9.65 405	6.36 273	6.71 267	4.11 261	1.71 228	5.97 208	4.22 363	0.08 399	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.16 102

Pruner-Stereo	2.66 237	0.61 163	3.54 176	1.93 322	0.25 111	3.47 285	0.74 296	6.60 232	5.66 255	8.98 404	6.12 245	4.39 278	1.11 171	7.27 282	2.34 292	0.03 322	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 79	0.04 23

Anonymous3	1.96 145	0.61 163	7.58 421	0.42 103	0.51 194	4.28 348	0.52 228	5.56 166	2.76 80	2.35 146	3.47 158	1.50 160	1.13 174	5.92 207	1.54 208	0.23 461	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 280	0.47 239

SFCPSM	3.39 306	0.61 163	5.42 326	0.43 106	0.93 283	8.26 433	2.08 410	15.01 484	5.89 264	7.17 324	7.60 293	3.39 223	2.55 266	5.39 189	2.53 296	0.01 171	0.03 195	0.01 389	0.07 308	0.19 327	0.31 187

test_sample3	3.27 291	0.62 169	5.29 319	2.24 374	0.58 214	4.62 363	0.16 123	12.15 411	7.51 342	6.44 276	7.25 285	3.72 244	3.03 286	6.73 245	3.17 330	0.01 171	0.85 402	0.00 1	0.10 330	0.07 161	0.88 344

ASMatch	3.41 310	0.62 169	3.59 186	1.99 338	0.48 178	1.91 119	0.66 269	7.01 250	4.43 192	6.25 264	22.02 495	4.56 282	4.72 375	7.78 322	1.85 245	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.03 277	0.02 46	0.21 139

MM-Stereo_test1	1.90 139	0.63 171	2.65 87	1.43 248	0.56 210	2.37 160	0.54 232	5.36 154	5.81 262	4.00 194	1.78 103	0.42 105	0.83 152	7.32 287	1.28 187	0.00 1	1.03 461	0.00 1	0.00 1	0.35 424	1.64 428

test_sample1	2.88 258	0.63 171	4.46 260	2.38 402	0.68 229	2.61 185	0.05 43	10.51 362	5.36 238	4.50 207	4.81 199	3.76 245	5.94 414	6.10 217	2.96 319	0.00 1	0.99 449	0.00 1	0.11 337	0.07 161	1.67 436

IGEV_Zeroshot_test	2.57 229	0.63 171	5.70 349	1.93 322	0.87 271	2.63 188	0.85 328	8.94 315	4.55 200	5.30 229	5.48 227	5.23 311	1.38 202	3.76 131	1.32 193	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 374	0.19 327	1.72 448

test_sample4	3.29 293	0.64 174	5.38 323	2.08 346	0.53 201	3.91 325	0.15 117	12.13 408	7.50 341	7.04 313	7.50 291	3.64 242	3.19 289	6.95 261	3.14 327	0.02 278	0.85 402	0.00 1	0.10 330	0.07 161	0.92 351

testlalala2	2.34 199	0.64 174	2.49 68	9.58 536	6.50 526	3.57 294	0.18 132	5.34 147	3.20 104	3.87 190	4.57 195	3.12 213	0.52 114	1.49 44	0.44 9	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 487	0.12 247	0.40 213

test_sample5	3.34 298	0.65 176	5.17 311	2.10 348	0.49 181	3.31 270	0.17 127	11.91 400	7.47 339	6.91 305	9.15 331	3.61 240	3.37 306	7.53 308	3.06 323	0.02 278	0.85 402	0.00 1	0.10 330	0.07 161	0.90 345

DualNet	3.48 315	0.65 176	5.17 311	2.10 348	0.49 181	3.31 270	0.17 127	11.91 400	7.47 339	7.18 325	11.56 391	3.61 240	3.37 306	7.53 308	3.06 323	0.02 278	0.85 402	0.00 1	0.10 330	0.07 161	0.90 345

GANet-ADL	2.40 211	0.65 176	3.92 217	2.22 367	0.11 27	2.23 146	0.47 208	9.29 330	7.27 333	4.77 211	5.95 242	3.96 252	1.26 195	3.08 114	2.27 285	0.04 352	0.08 246	0.02 422	0.00 1	0.15 296	0.21 139

DRaft	3.83 348	0.65 176	3.39 157	0.22 56	0.16 62	4.67 364	1.30 379	5.82 185	4.86 220	10.26 442	21.65 491	3.24 215	8.62 471	7.53 308	3.76 343	0.05 369	0.10 259	0.00 1	0.14 352	0.12 247	0.16 102

DDVS	3.79 345	0.66 180	5.66 345	2.27 383	1.28 344	6.48 405	0.47 208	9.33 332	4.35 187	7.29 335	7.71 296	12.49 458	2.21 249	9.01 401	5.16 393	0.08 399	0.20 298	0.01 389	0.00 1	0.14 280	1.03 370

Occ-G	1.39 92	0.66 180	3.05 127	0.60 136	0.75 248	1.46 67	0.67 274	3.66 34	3.50 118	1.76 137	0.65 47	5.00 303	0.55 118	1.15 22	1.56 210	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 368	0.19 327	1.61 424

test_sample6	3.60 326	0.66 180	5.27 315	2.23 370	0.48 178	3.25 263	0.21 147	11.94 403	7.53 344	7.18 325	11.56 391	3.99 254	3.86 332	8.03 336	3.88 351	0.03 322	0.83 396	0.00 1	0.09 323	0.07 161	0.86 342

hknet	3.56 321	0.66 180	5.82 352	0.70 154	1.19 328	6.97 413	1.58 392	9.93 344	7.76 350	6.50 279	6.23 249	9.53 407	2.81 280	7.84 323	3.39 333	0.01 171	0.03 195	0.03 440	0.00 1	0.06 142	0.14 80

IRAFT_RVC	2.98 271	0.66 180	4.23 247	2.20 363	0.40 163	2.91 236	5.04 476	7.03 254	4.21 177	6.59 289	5.52 228	5.02 304	4.77 376	8.41 366	2.30 291	0.01 171	0.17 288	0.01 389	0.00 1	0.03 79	0.05 29

test_sample7	3.75 340	0.67 185	4.34 254	2.21 366	0.35 141	4.47 359	2.08 410	11.31 386	8.40 373	8.64 391	8.05 310	6.80 353	5.05 388	7.22 278	2.53 296	0.07 390	1.04 462	0.00 1	0.00 1	0.06 142	1.66 433

11t1	2.13 169	0.67 185	3.98 223	2.69 433	0.85 268	2.59 184	0.07 64	7.40 273	3.89 160	3.75 184	3.57 168	1.24 149	1.96 237	4.68 167	1.97 258	0.10 414	1.13 480	0.00 1	0.22 405	0.09 189	1.66 433

xyz-stereo	7.36 466	0.68 187	38.77 558	0.30 75	0.07 14	31.97 547	0.19 137	5.13 133	2.13 65	10.90 459	24.34 505	6.05 335	8.02 462	12.01 474	6.06 403	0.01 171	0.02 167	0.35 510	0.00 1	0.09 189	0.16 102

CAS++	1.27 78	0.68 187	2.40 66	0.25 65	0.30 121	1.80 109	0.61 255	8.46 300	3.61 137	1.80 139	2.42 127	0.18 51	0.21 38	2.12 77	0.49 19	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	2.22 184	0.68 187	5.64 342	0.79 170	1.15 322	3.33 273	0.73 292	7.14 262	4.59 202	3.86 189	1.79 105	8.42 393	0.56 122	3.00 112	0.89 117	0.02 278	0.66 368	0.00 1	0.26 435	0.01 19	0.83 339

IPLGR	2.46 216	0.68 187	7.02 403	0.22 56	0.16 62	2.01 126	0.22 149	7.01 250	6.62 300	7.10 319	5.92 241	2.91 203	2.27 252	5.12 182	1.52 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 247	0.41 223

castereo	1.02 50	0.69 191	1.26 1	0.46 114	0.19 76	1.89 116	0.76 301	5.61 170	2.37 70	0.78 96	2.65 136	0.32 90	0.40 84	1.25 29	1.00 143	0.01 171	0.32 319	0.00 1	0.24 414	0.03 79	0.22 146

SMFormer	3.94 356	0.69 191	4.55 273	1.97 333	0.15 56	2.84 218	0.29 166	13.06 443	11.10 432	7.69 346	10.45 367	4.77 289	4.52 361	9.68 424	4.89 384	0.08 399	0.97 433	0.00 1	0.16 357	0.11 228	0.92 351

tta	3.96 360	0.69 191	4.55 273	1.97 333	0.15 56	2.84 218	0.29 166	13.06 443	11.10 432	7.69 346	10.45 367	4.77 289	4.52 361	9.68 424	4.89 384	0.08 399	0.97 433	0.00 1	0.16 357	0.13 269	1.24 392

qqq1	3.78 343	0.69 191	4.55 273	1.97 333	0.15 56	2.84 218	0.29 166	13.06 443	11.10 432	7.69 346	10.45 367	4.77 289	4.52 361	9.68 424	1.24 183	0.08 399	0.97 433	0.00 1	0.12 343	0.13 269	1.24 392

fff1	3.78 343	0.69 191	4.55 273	1.97 333	0.15 56	2.84 218	0.29 166	13.06 443	11.10 432	7.69 346	10.45 367	4.77 289	4.52 361	9.68 424	1.24 183	0.08 399	0.97 433	0.00 1	0.12 343	0.13 269	1.24 392

HHNet	2.71 243	0.69 191	3.31 148	0.25 65	0.39 158	2.80 215	0.90 339	6.33 218	5.68 256	7.51 344	13.70 425	0.94 139	3.14 287	5.42 191	2.54 301	0.14 426	0.02 167	0.06 461	0.00 1	0.24 371	0.07 43

RAFT-RH_RVC	4.04 364	0.69 191	3.59 186	1.91 319	0.43 172	3.11 250	0.13 104	3.80 49	6.60 297	11.26 469	31.68 531	5.20 307	1.66 224	8.30 356	2.27 285	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.03 79	0.02 6

model_zeroshot	1.98 147	0.70 198	4.98 302	2.25 376	1.07 303	3.20 259	0.13 104	7.01 250	3.34 113	3.46 175	3.77 173	2.69 199	0.42 91	2.86 107	1.18 174	0.06 381	0.85 402	0.00 1	0.25 418	0.02 46	1.40 410

RAStereo	0.81 27	0.70 198	3.97 222	0.21 53	0.54 205	1.16 12	0.02 20	3.78 45	1.22 40	0.62 75	1.57 89	0.16 49	0.23 39	0.89 8	1.05 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.02 6

ttt	4.41 395	0.70 198	3.95 221	2.53 421	2.01 412	4.34 354	0.41 195	13.09 447	11.69 444	7.20 328	12.20 405	4.15 264	3.35 305	9.54 421	10.11 467	0.07 390	1.11 476	0.00 1	0.19 379	0.10 212	1.47 412

test_4	2.58 230	0.70 198	3.30 146	0.43 106	0.30 121	3.97 331	1.11 365	3.91 63	3.83 154	4.15 199	17.20 463	3.44 231	0.52 114	6.60 235	1.58 211	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 337	0.20 336	0.20 133

fffft	1.13 65	0.71 202	2.25 53	0.09 17	0.07 14	2.10 135	0.63 261	4.19 82	2.10 64	0.42 30	0.75 52	0.24 72	0.20 33	6.89 254	1.08 156	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.53 255
1: 1. 1
CrosDoStereo	4.05 366	0.71 202	3.52 171	0.51 123	0.20 86	3.25 263	11.21 530	6.34 219	4.96 223	9.04 407	16.44 451	4.92 297	7.28 445	8.29 353	3.84 349	0.00 1	0.02 167	0.01 389	0.00 1	0.18 320	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 366	0.71 202	3.52 171	0.51 123	0.20 86	3.25 263	11.21 530	6.34 219	4.96 223	9.04 407	16.44 451	4.92 297	7.28 445	8.29 353	3.84 349	0.00 1	0.02 167	0.01 389	0.00 1	0.18 320	0.19 127

AIO_test	1.34 85	0.72 205	3.32 150	0.86 181	1.19 328	2.90 235	0.80 307	4.46 101	3.34 113	0.77 90	0.86 59	1.48 159	0.30 56	2.95 110	0.49 19	0.00 1	1.00 456	0.00 1	0.13 350	0.04 108	1.24 392

GES	2.69 240	0.72 205	5.34 320	1.82 307	0.05 5	4.51 360	1.04 357	10.39 357	4.18 175	5.53 238	6.72 268	1.92 179	3.30 297	5.16 183	2.67 304	0.06 381	0.01 128	0.06 461	0.01 240	0.20 336	0.14 80

ITSA-stereo	4.02 362	0.73 207	4.51 267	2.16 354	0.31 125	3.58 295	0.70 285	13.77 466	15.84 483	7.13 321	6.59 266	4.25 272	3.48 313	9.04 402	6.12 407	0.09 410	0.08 246	0.11 475	0.10 330	0.19 327	1.54 418

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 92	0.74 208	2.72 95	0.73 160	1.26 341	2.42 164	0.02 20	3.78 45	8.16 366	1.81 142	2.94 144	0.28 80	0.32 66	1.51 47	0.76 91	0.04 352	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.19 127

AdaStereo	3.34 298	0.74 208	4.00 226	3.10 466	0.51 194	4.22 344	1.25 374	12.84 433	8.39 372	6.33 269	9.55 346	5.77 330	1.54 218	5.53 194	2.74 313	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.15 93
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.
mmm	3.07 276	0.76 210	4.50 266	2.27 383	1.24 337	3.75 315	0.12 95	10.03 348	5.12 229	6.43 275	11.19 384	3.10 212	3.20 290	4.54 163	1.78 242	0.02 278	1.19 498	0.00 1	0.30 455	0.09 189	1.79 459

anonymousa	4.24 382	0.78 211	4.05 231	2.16 354	4.87 516	8.76 444	0.35 181	7.41 274	4.47 195	8.21 375	19.70 482	11.03 441	5.87 412	2.04 74	2.20 275	0.00 1	1.16 493	0.00 1	0.55 497	0.04 108	1.11 378

CRFU-Net	4.81 417	0.78 211	5.69 347	3.10 466	1.39 360	13.18 496	3.23 443	12.26 412	4.33 182	10.91 460	9.98 359	10.94 439	7.93 460	7.47 302	3.94 356	0.16 434	0.16 284	0.16 490	0.00 1	0.26 380	0.29 180

GIP-stereo	1.03 52	0.79 213	2.35 61	1.91 319	1.40 361	1.47 69	0.05 43	5.06 126	1.85 60	0.30 9	0.43 36	0.57 123	0.37 75	1.14 21	0.75 90	0.07 390	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 142	1.57 422

ff7	1.46 101	0.79 213	2.99 121	0.33 83	0.35 141	2.75 206	0.81 312	4.31 91	2.97 91	0.77 90	1.20 71	0.21 58	0.42 91	7.44 293	0.86 110	0.00 1	0.93 414	0.00 1	0.16 357	0.12 247	1.82 460

ffff	1.46 101	0.79 213	2.99 121	0.33 83	0.35 141	2.75 206	0.81 312	4.31 91	2.97 91	0.77 90	1.20 71	0.21 58	0.42 91	7.44 293	0.86 110	0.00 1	0.93 414	0.00 1	0.16 357	0.12 247	1.82 460

11t	1.46 101	0.79 213	2.99 121	0.33 83	0.35 141	2.75 206	0.81 312	4.31 91	2.97 91	0.77 90	1.20 71	0.21 58	0.42 91	7.44 293	0.87 115	0.00 1	0.93 414	0.00 1	0.16 357	0.12 247	1.82 460

ccc-4	1.46 101	0.79 213	2.99 121	0.33 83	0.35 141	2.75 206	0.81 312	4.31 91	2.97 91	0.77 90	1.20 71	0.21 58	0.42 91	7.44 293	0.86 110	0.00 1	0.93 414	0.00 1	0.16 357	0.12 247	1.82 460

TANstereo	1.32 84	0.79 213	2.93 110	0.37 93	0.11 27	1.81 111	0.01 4	3.56 28	4.36 188	4.53 208	4.96 204	0.41 101	0.68 134	1.22 25	0.59 52	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

FAT-Stereo	6.98 460	0.79 213	7.57 420	2.54 424	1.80 391	6.16 398	4.33 464	19.16 519	18.82 499	10.75 453	17.08 461	18.23 503	13.56 507	9.25 410	8.44 439	0.03 322	0.16 284	0.01 389	0.10 330	0.14 280	0.65 294

IGEV++	1.58 118	0.81 220	2.66 88	1.35 232	0.99 291	2.47 172	0.98 350	7.35 270	3.70 144	0.82 102	2.24 121	0.44 107	1.18 185	2.08 75	1.15 166	0.03 322	1.18 497	0.00 1	0.05 299	0.17 309	2.00 487

anonymousdsp	1.51 110	0.81 220	2.70 93	0.60 136	0.69 232	2.76 210	0.79 305	4.86 116	3.00 97	0.82 102	1.25 75	0.31 86	0.42 91	7.44 293	0.81 101	0.00 1	0.83 396	0.00 1	0.17 368	0.12 247	1.85 469

NINENet	3.38 305	0.81 220	4.16 238	1.88 315	1.40 361	7.31 423	0.48 218	12.95 440	6.64 302	7.29 335	9.24 335	5.21 308	1.18 185	6.72 244	1.89 252	0.17 438	0.08 246	0.07 466	0.00 1	0.09 189	0.03 14

IGEV-Stereo	1.51 110	0.81 220	2.69 92	0.60 136	0.69 232	2.77 211	0.79 305	4.88 120	2.99 96	0.82 102	1.25 75	0.31 86	0.42 91	7.43 292	0.85 108	0.00 1	0.83 396	0.00 1	0.17 368	0.12 247	1.85 469
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HH	2.88 258	0.82 224	4.07 234	1.71 287	0.54 205	4.71 365	0.69 280	8.72 308	3.57 133	1.80 139	6.49 264	7.81 375	3.92 338	8.93 395	0.99 140	0.00 1	1.06 466	0.00 1	0.03 277	0.05 130	1.69 441

HanStereo	2.88 258	0.82 224	4.07 234	1.71 287	0.54 205	4.71 365	0.69 280	8.72 308	3.57 133	1.80 139	6.49 264	7.81 375	3.92 338	8.93 395	0.99 140	0.00 1	1.06 466	0.00 1	0.03 277	0.05 130	1.69 441

x	2.30 196	0.82 224	3.85 204	2.23 370	0.72 241	2.12 140	0.81 312	9.48 335	4.82 218	3.83 187	2.76 137	3.49 235	2.30 255	3.48 121	2.25 282	0.00 1	1.13 480	0.00 1	0.22 405	0.09 189	1.66 433

TransformOpticalFlow	3.50 316	0.83 227	4.85 293	1.09 205	0.31 125	3.52 291	0.14 114	10.32 353	8.02 361	5.78 241	13.25 421	6.63 350	4.91 380	8.36 362	1.63 221	0.00 1	0.01 128	0.01 389	0.00 1	0.06 142	0.24 162

HCRNet	2.74 249	0.83 227	4.19 243	0.45 111	3.31 466	2.18 143	0.22 149	7.59 278	5.76 260	6.08 260	4.89 201	5.21 308	2.74 275	8.04 338	3.10 325	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.09 51

UPFNet	4.17 376	0.83 227	5.51 331	2.49 415	3.36 470	7.13 420	2.60 418	10.52 364	7.16 326	8.76 398	7.83 301	7.85 378	3.41 310	8.60 378	7.04 422	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 247	0.17 112

SCV	2.06 154	0.84 230	3.74 195	3.56 486	1.22 333	2.30 154	0.76 301	7.87 290	3.29 111	0.59 68	2.83 139	0.67 126	0.58 125	8.00 332	0.91 123	0.00 1	0.89 410	0.00 1	0.48 491	0.41 439	2.18 497

WCG-NET	1.42 94	0.84 230	1.90 25	0.61 139	0.10 25	2.10 135	1.05 359	3.33 26	7.10 324	2.86 158	3.53 166	0.75 131	0.93 158	1.28 31	0.72 86	0.00 1	0.97 433	0.00 1	0.00 1	0.16 300	0.22 146

SGM-Forest	5.40 427	0.84 230	4.19 243	1.43 248	0.68 229	10.12 462	6.41 495	12.13 408	11.86 446	11.50 474	14.43 434	11.62 447	5.20 395	9.93 440	6.16 408	0.16 434	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 174	1.24 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
999	1.42 94	0.85 233	2.23 51	1.37 237	0.35 141	3.01 244	0.64 264	3.91 63	2.83 83	0.38 19	3.35 155	0.19 53	0.25 42	7.37 289	1.12 161	0.01 171	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 354	0.21 139

qqq	2.44 215	0.85 233	4.33 253	1.73 293	0.71 238	1.98 124	0.38 188	9.15 321	4.33 182	3.37 172	4.34 184	4.63 286	2.83 282	4.95 172	2.06 266	0.00 1	1.13 480	0.00 1	0.25 418	0.09 189	1.65 429

GMOStereo	2.08 156	0.85 233	2.95 115	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 331	5.08 127	4.78 212	8.42 381	6.99 274	3.36 217	1.14 176	1.73 56	1.21 177	0.00 1	1.32 507	0.00 1	0.00 1	0.28 395	0.23 153

error version	2.08 156	0.85 233	2.95 115	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 331	5.08 127	4.78 212	8.42 381	6.99 274	3.36 217	1.14 176	1.73 56	1.21 177	0.00 1	1.32 507	0.00 1	0.00 1	0.28 395	0.23 153

test-v	2.08 156	0.85 233	2.95 115	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 331	5.08 127	4.78 212	8.42 381	6.99 274	3.36 217	1.14 176	1.73 56	1.21 177	0.00 1	1.32 507	0.00 1	0.00 1	0.28 395	0.23 153

test-2	2.08 156	0.85 233	2.95 115	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 331	5.08 127	4.78 212	8.42 381	6.99 274	3.36 217	1.14 176	1.73 56	1.21 177	0.00 1	1.32 507	0.00 1	0.00 1	0.28 395	0.23 153

sCroCo_RVC	1.34 85	0.85 233	6.15 368	1.21 218	1.28 344	0.90 8	0.18 132	4.50 102	2.86 85	0.37 15	3.18 152	0.52 117	1.52 217	1.83 64	0.93 128	0.13 423	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.16 102

CBMV_ROB	4.66 409	0.85 233	3.94 219	1.64 270	0.75 248	8.38 440	1.90 404	11.19 382	10.36 415	9.20 415	15.21 440	7.28 365	6.99 439	9.48 418	5.24 395	0.04 352	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 161	0.64 291

UGAM	4.25 384	0.86 241	5.73 350	0.45 111	0.22 102	3.61 297	1.18 368	5.51 159	15.39 477	4.99 219	12.34 407	15.09 478	3.71 325	10.58 450	3.76 343	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 469	0.36 427	0.36 205

H2IRNET	2.29 195	0.86 241	3.38 155	1.51 258	0.11 27	1.97 123	0.13 104	5.15 136	7.19 330	1.26 128	7.77 299	5.80 332	3.31 299	5.09 180	1.66 230	0.01 171	0.00 1	0.04 450	0.17 368	0.27 392	0.10 56

CoDeX	3.61 327	0.86 241	5.27 315	1.16 211	1.62 375	6.24 399	2.07 409	13.78 467	6.86 314	7.42 341	9.00 329	4.06 259	3.72 326	6.58 233	3.02 320	0.03 322	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 296	0.35 202

plain	1.53 112	0.86 241	6.50 384	0.42 103	0.05 5	1.56 78	0.09 77	5.18 139	4.02 169	0.54 55	1.76 101	0.59 124	0.75 142	6.48 231	1.23 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 444	0.07 43

ProNet	1.58 118	0.86 241	3.17 134	0.75 168	0.72 241	2.84 218	0.66 269	5.91 197	3.28 110	0.37 15	1.47 86	0.40 100	0.37 75	7.19 276	0.70 81	0.02 278	0.98 440	0.00 1	0.05 299	0.20 336	1.77 457

xxxx	5.16 426	0.86 241	4.86 294	1.96 331	1.22 333	7.56 428	0.07 64	14.67 479	9.15 396	6.55 286	9.87 354	9.30 404	3.47 312	8.07 340	22.20 529	0.05 369	1.16 493	0.00 1	0.26 435	0.10 212	1.76 456

ac_64	3.98 361	0.86 241	5.10 307	3.17 468	3.43 473	5.80 391	0.70 285	10.87 373	4.96 223	8.94 403	6.46 262	10.70 431	5.52 407	7.44 293	5.10 392	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 280	0.31 187

NOSS_ROB	3.67 329	0.86 241	3.81 202	2.53 421	1.11 314	6.10 397	0.72 290	11.08 380	12.36 448	5.45 234	8.91 325	5.65 321	2.09 243	8.30 356	3.16 328	0.20 449	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 228	0.80 336

MoCha-V2	1.83 132	0.87 249	3.33 151	1.41 245	1.27 342	2.50 173	0.20 142	5.60 168	3.90 161	0.98 111	3.30 153	0.35 98	1.58 222	7.09 270	0.80 96	0.00 1	1.52 523	0.00 1	0.23 411	0.06 142	1.70 444

UNet	4.19 378	0.87 249	7.18 410	2.00 341	3.22 462	9.55 453	0.31 174	10.11 349	6.22 278	7.98 360	6.82 272	10.42 422	5.77 410	7.28 283	5.83 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 212	0.12 70

ISRNet	4.11 370	0.88 251	6.63 389	3.46 482	2.64 444	2.11 139	0.26 161	7.72 288	6.60 297	11.29 470	17.98 473	8.21 382	2.60 268	6.81 252	4.72 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.25 165

mms	1.31 83	0.88 251	2.06 34	0.25 65	0.79 254	1.50 71	0.08 72	3.29 25	2.51 73	0.53 53	3.09 148	0.34 96	0.26 44	7.11 273	0.59 52	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 347	2.32 503

222	5.93 435	0.88 251	4.58 278	1.76 297	0.98 290	6.02 396	0.08 72	14.45 476	8.89 386	9.53 424	11.77 397	3.88 249	4.23 352	8.26 347	39.96 565	0.03 322	1.12 477	0.00 1	0.24 414	0.11 228	1.73 450

ToySt	3.39 306	0.89 254	9.29 459	1.47 255	0.94 284	4.20 343	1.98 406	7.33 268	5.42 241	3.01 166	6.75 269	8.67 398	5.10 392	5.43 192	3.72 341	0.07 390	0.89 410	0.00 1	0.23 411	0.28 395	2.13 494

tt45	1.25 76	0.90 255	1.98 27	0.59 132	0.25 111	3.47 285	0.14 114	4.07 75	1.97 62	0.45 34	2.17 117	0.29 82	0.27 48	7.02 265	0.95 133	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 354	0.24 162

xyz-stereo-finetune	1.38 90	0.91 256	2.91 107	0.10 20	0.05 5	3.13 253	0.66 269	4.12 78	3.01 98	1.06 118	1.91 109	0.69 127	0.37 75	6.31 223	2.14 271	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.13 75

ours_stereo	1.28 80	0.91 256	2.36 63	0.34 88	0.67 228	1.16 12	0.09 77	3.71 40	2.44 71	0.51 47	3.17 150	0.36 99	0.26 44	6.62 236	0.55 38	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 366	2.08 491

tt1	2.53 223	0.91 256	3.53 174	2.92 448	0.53 201	5.60 384	0.61 255	5.55 163	10.56 419	1.54 134	3.54 167	0.34 96	3.00 285	8.20 345	0.68 74	0.00 1	1.13 480	0.00 1	0.03 277	0.11 228	1.88 473

IER	3.42 312	0.91 256	6.38 381	0.73 160	1.60 374	7.07 418	0.55 236	7.07 258	5.45 244	8.17 374	8.89 324	6.13 338	6.13 418	5.36 188	3.77 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.05 29

MS	2.15 171	0.92 260	11.83 480	0.14 37	0.17 65	1.54 77	0.06 56	3.91 63	1.01 13	0.29 7	0.03 1	0.08 20	0.05 3	0.89 8	0.25 2	0.01 171	3.71 555	0.00 1	12.51 563	1.44 506	4.05 530

SCV_C0	1.89 135	0.92 260	4.30 251	0.85 180	1.06 302	2.33 156	0.10 85	7.61 281	4.42 191	1.05 117	2.20 119	0.26 75	0.43 102	7.70 317	1.08 156	0.02 278	1.05 465	0.00 1	0.21 398	0.17 309	1.97 483

SMoEStereo_RVC	1.13 65	0.92 260	1.82 17	0.80 173	0.09 22	2.07 134	0.16 123	3.61 31	2.17 67	0.38 19	1.37 85	0.19 53	0.29 53	7.04 267	1.02 149	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 327	0.51 250

ACVNet-DCA	2.41 212	0.93 263	3.39 157	3.05 459	0.39 158	5.69 387	0.55 236	9.15 321	4.33 182	1.42 129	3.48 160	0.33 92	3.65 321	8.26 347	0.70 81	0.00 1	1.14 487	0.00 1	0.03 277	0.09 189	1.65 429

xx1	2.73 248	0.93 263	3.39 157	3.05 459	0.39 158	5.69 387	0.55 236	5.34 147	10.76 425	1.42 129	3.48 160	4.63 286	2.83 282	8.26 347	0.70 81	0.00 1	1.14 487	0.00 1	0.25 418	0.09 189	1.65 429

1test111	2.31 197	0.93 263	3.39 157	3.05 459	0.39 158	5.69 387	0.55 236	9.15 321	4.33 182	1.42 129	3.48 160	0.33 92	3.65 321	4.95 172	2.06 266	0.00 1	1.14 487	0.00 1	0.03 277	0.09 189	1.65 429

cc1	2.56 228	0.93 263	3.39 157	3.05 459	0.39 158	5.69 387	0.55 236	5.34 147	10.76 425	1.42 129	3.48 160	0.33 92	3.65 321	8.26 347	0.70 81	0.00 1	1.14 487	0.00 1	0.03 277	0.12 247	1.89 476

fff	2.54 225	0.93 263	5.51 331	0.32 77	0.14 48	1.70 95	0.11 91	6.19 211	12.69 454	6.03 257	5.29 216	1.43 154	5.28 398	2.37 93	2.21 276	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.02 46	0.61 279

csc	2.54 225	0.93 263	5.51 331	0.32 77	0.14 48	1.70 95	0.11 91	6.19 211	12.69 454	6.03 257	5.29 216	1.43 154	5.28 398	2.37 93	2.21 276	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.02 46	0.61 279

cscssc	2.54 225	0.93 263	5.51 331	0.32 77	0.14 48	1.70 95	0.11 91	6.19 211	12.69 454	6.03 257	5.29 216	1.43 154	5.28 398	2.37 93	2.21 276	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.00 1	0.02 46	0.61 279

test_xeample	4.78 416	0.93 263	4.68 287	1.48 256	1.28 344	3.94 328	0.13 104	13.35 453	8.62 378	8.21 375	11.63 393	3.43 230	3.54 314	7.59 313	23.47 534	0.02 278	1.16 493	0.00 1	0.25 418	0.11 228	1.74 453

S-Stereo	6.85 455	0.93 263	10.76 476	3.34 478	3.51 475	6.55 406	6.01 488	13.75 464	23.86 520	9.65 431	15.54 442	11.81 450	8.24 464	8.59 377	11.23 483	0.13 423	0.16 284	0.00 1	0.42 485	0.14 280	2.39 505

MM-Stereo_test3	2.10 166	0.94 272	2.59 81	1.66 276	3.95 491	2.42 164	0.78 304	6.58 231	7.29 335	1.94 143	4.90 202	1.23 148	0.65 131	3.77 132	1.38 199	0.00 1	0.83 396	0.00 1	0.00 1	0.38 434	0.77 330

STrans-v2	3.55 320	0.94 272	5.06 306	0.32 77	0.60 216	2.97 241	1.15 367	11.08 380	7.97 360	6.01 255	10.93 381	6.65 351	6.86 435	8.37 363	1.66 230	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.39 211

depthmonostereo	1.25 76	0.95 274	4.67 284	0.28 72	0.11 27	1.43 65	0.04 34	5.43 158	1.76 56	1.02 115	1.47 86	1.59 164	0.98 162	3.61 127	0.92 124	0.03 322	0.11 263	0.00 1	0.02 262	0.04 108	0.47 239

fffy	1.43 96	0.95 274	2.85 104	1.42 247	0.61 217	2.25 147	0.19 137	4.74 112	1.32 41	0.26 5	2.77 138	0.21 58	0.39 83	6.97 263	0.73 88	0.00 1	0.79 389	0.00 1	0.00 1	0.19 327	2.03 488

DCRE	2.21 183	0.95 274	3.17 134	2.10 348	1.30 351	1.86 115	0.05 43	5.33 146	4.69 208	3.59 179	9.37 343	3.81 246	1.18 185	2.34 92	1.22 181	0.01 171	0.97 433	0.00 1	0.30 455	0.04 108	1.97 483

ADStereo(finetuned)	2.50 221	0.95 274	6.60 387	0.39 97	0.20 86	1.72 103	0.24 155	6.06 204	9.31 399	6.30 267	5.42 223	1.44 157	6.22 421	2.25 85	2.14 271	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.65 294

xyz-stereo-finetune2	1.98 147	0.96 278	2.70 93	0.13 34	0.05 5	6.33 401	0.17 127	4.38 99	2.56 75	0.98 111	6.40 260	0.50 115	3.37 306	7.09 270	3.77 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.11 65

DCANet	2.35 200	0.96 278	5.51 331	0.39 97	0.19 76	1.72 103	0.25 159	6.06 204	9.33 400	6.31 268	5.42 223	1.44 157	4.14 347	2.22 82	2.28 287	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.66 304

ACVNet	2.86 255	0.96 278	3.87 207	0.86 181	0.61 217	2.63 188	0.54 232	8.93 313	6.12 271	5.09 221	9.32 341	5.70 327	3.84 330	2.68 102	5.56 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 380	0.23 153

acv_ft	3.90 352	0.96 278	5.85 355	2.56 426	4.70 513	7.27 422	0.84 323	9.17 324	6.12 271	10.00 436	9.32 341	5.70 327	4.07 344	2.68 102	8.24 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 424	0.23 153

StereoDRNet-Refined	4.84 419	0.96 278	5.13 308	2.22 367	0.46 175	9.10 449	0.16 123	10.72 368	9.40 402	13.41 490	12.50 409	10.02 416	4.58 367	8.60 378	8.71 446	0.01 171	0.00 1	0.01 389	0.05 299	0.24 371	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo++	1.38 90	0.97 283	2.82 100	0.59 132	0.52 198	4.45 356	0.97 347	5.22 140	1.87 61	0.41 25	2.28 123	1.87 174	0.15 26	4.14 146	0.42 8	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 455	0.05 130	0.22 146

WCG-NET（raft）	1.70 124	0.97 283	2.01 32	0.40 100	0.17 65	2.10 135	0.97 347	3.05 20	6.47 290	2.89 160	3.17 150	4.31 274	1.03 167	3.85 135	0.60 55	0.00 1	1.32 507	0.00 1	0.01 240	0.18 320	0.41 223

FC-DCNN v2	11.44 518	0.98 285	5.39 324	2.28 386	1.65 379	18.84 521	5.41 483	19.66 523	20.80 509	29.20 541	35.39 542	34.37 547	23.46 541	17.13 519	13.18 502	0.17 438	0.01 128	0.02 422	0.01 240	0.08 174	0.69 310

ffm	3.41 310	0.98 285	7.03 404	1.64 270	1.07 303	2.84 218	0.47 208	5.55 163	10.56 419	6.68 295	9.59 348	5.66 322	3.87 333	8.20 345	0.68 74	0.00 1	1.13 480	0.00 1	0.19 379	0.11 228	1.88 473

ff1	4.11 370	0.98 285	7.03 404	1.64 270	1.07 303	2.84 218	0.47 208	5.55 163	10.56 419	6.68 295	9.59 348	5.66 322	3.87 333	11.33 461	11.69 487	0.00 1	1.13 480	0.00 1	0.19 379	0.11 228	1.88 473

mmx	4.50 398	0.98 285	7.03 404	1.64 270	1.07 303	2.84 218	0.47 208	12.84 433	11.23 437	6.68 295	9.59 348	5.66 322	3.87 333	11.33 461	11.69 487	0.05 369	1.12 477	0.00 1	0.19 379	0.10 212	1.53 416

xxx	4.50 398	0.98 285	7.04 407	1.64 270	1.07 303	2.84 218	0.47 208	12.84 433	11.23 437	6.68 295	9.59 348	5.66 322	3.87 333	11.33 461	11.69 487	0.05 369	1.12 477	0.00 1	0.19 379	0.10 212	1.53 416

Anonymous_2	4.74 415	0.98 285	4.46 260	2.35 397	2.27 426	5.66 386	0.67 274	8.08 295	5.28 232	4.98 217	2.60 133	8.74 401	6.92 437	5.79 203	3.46 334	0.24 463	1.70 525	5.16 542	18.18 567	5.41 534	1.85 469

IIG-Stereo	3.28 292	0.98 285	3.57 181	4.14 504	0.22 102	2.56 179	0.71 287	7.04 255	6.10 270	8.49 387	9.38 344	7.82 377	2.73 274	9.69 429	1.99 261	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 80

DIP-Stereo	2.12 168	0.98 285	3.94 219	0.20 44	0.11 27	4.73 367	0.13 104	9.27 328	4.40 190	6.46 278	5.03 206	0.45 109	0.72 140	3.79 133	1.94 256	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DISCO	6.58 451	0.98 285	6.44 382	3.75 492	1.18 326	11.19 478	3.29 447	12.92 437	16.72 487	7.27 333	11.74 396	17.34 496	6.60 429	19.59 528	11.59 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 449	0.50 246

AIO_rvc	1.48 106	1.01 294	3.51 170	0.95 195	1.16 324	3.32 272	0.96 346	4.83 115	3.38 115	0.79 98	1.75 99	1.31 151	0.31 59	2.66 101	0.62 61	0.02 278	1.09 472	0.00 1	0.04 295	0.12 247	1.82 460

FC-DCNN	11.29 517	1.01 294	5.50 330	2.25 376	1.65 379	18.23 519	5.36 481	18.99 516	20.65 508	28.95 540	34.83 540	33.83 545	23.18 540	17.04 518	13.37 503	0.17 438	0.01 128	0.02 422	0.02 262	0.10 212	0.70 314

HUF	1.64 121	1.03 296	4.14 236	1.19 216	1.34 356	3.02 245	0.40 192	4.88 120	3.60 135	0.79 98	2.87 143	0.83 135	0.31 59	2.88 108	0.81 101	0.06 381	2.03 531	0.00 1	0.00 1	0.16 300	2.41 508

rvit_stereo_0081_aga	0.95 46	1.03 296	4.52 270	0.16 39	0.25 111	1.70 95	0.21 147	4.27 88	3.17 103	0.38 19	0.23 24	0.27 77	0.31 59	1.56 50	0.64 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.15 93

DSFCA	4.48 397	1.03 296	6.84 398	1.61 267	1.68 383	7.26 421	4.46 466	11.27 385	7.51 342	11.01 464	6.89 273	8.49 395	4.54 366	10.41 449	6.18 409	0.03 322	0.06 227	0.02 422	0.03 277	0.13 269	0.14 80

1111x	4.96 421	1.04 299	7.09 409	1.75 295	1.05 300	5.03 373	0.32 176	13.52 457	10.70 424	6.68 295	10.35 364	8.81 402	6.01 416	10.65 451	12.78 498	0.07 390	1.24 502	0.00 1	0.33 465	0.11 228	1.75 454

HGLStereo	4.58 403	1.04 299	6.02 361	3.30 477	5.14 520	6.36 402	0.71 287	11.04 378	7.60 347	8.04 366	12.85 419	6.90 359	8.51 469	7.85 324	5.93 402	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 280	0.15 93

MyStereo06	2.71 243	1.05 301	5.43 328	1.39 240	1.20 330	2.57 180	0.10 85	10.39 357	4.79 216	5.54 239	6.16 246	6.39 344	2.33 257	3.40 120	1.35 197	0.01 171	1.24 502	0.00 1	0.21 398	0.13 269	0.50 246

MyStereo05	3.24 290	1.05 301	5.93 357	1.39 240	1.20 330	2.57 180	0.10 85	9.11 320	13.17 461	6.45 277	3.86 175	3.20 214	3.26 295	8.35 361	3.02 320	0.01 171	1.24 502	0.00 1	0.21 398	0.13 269	0.50 246

rvit_stereo_0080	1.09 58	1.08 303	4.16 238	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 182	4.52 104	3.94 162	0.70 83	1.29 80	0.41 101	0.75 142	1.98 67	0.76 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 117

whm_eth	1.09 58	1.08 303	4.16 238	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 182	4.52 104	3.94 162	0.70 83	1.29 80	0.41 101	0.75 142	1.98 67	0.76 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 117

IPLG	2.63 236	1.09 305	5.67 346	0.73 160	0.31 125	3.00 243	0.25 159	6.84 245	6.02 267	7.93 357	6.31 255	1.91 176	1.72 230	7.47 302	2.53 296	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 403	0.58 271

HART	2.08 156	1.10 306	3.44 167	0.47 116	1.15 322	1.70 95	0.04 34	6.40 224	3.69 143	1.50 133	7.78 300	2.42 191	0.16 27	6.76 248	1.15 166	0.00 1	1.46 518	0.00 1	0.00 1	0.31 413	2.12 493

DMCA	3.08 277	1.10 306	6.20 370	1.82 307	0.90 274	3.80 321	0.55 236	9.76 338	5.42 241	6.56 288	6.47 263	7.06 364	2.09 243	4.05 138	5.46 397	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 228	0.16 102

HSM	4.25 384	1.10 306	4.14 236	1.78 299	2.14 419	6.67 409	1.08 361	12.92 437	6.90 316	7.06 314	8.17 316	14.17 469	6.03 417	9.16 406	3.11 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.41 223

MaDis-Stereo	0.96 48	1.11 309	4.01 227	0.36 92	1.86 400	1.20 15	0.06 56	3.99 70	1.73 52	0.45 34	0.56 43	0.43 106	0.51 112	1.28 31	1.46 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 142	0.08 47

GCAP-Stereo	1.35 87	1.11 309	2.82 100	0.66 150	1.08 310	1.68 92	0.01 4	5.17 137	3.68 142	2.10 144	1.63 92	1.42 153	0.75 142	1.77 63	1.59 214	0.00 1	1.08 470	0.00 1	0.00 1	0.17 309	0.26 168

XX-TBD	1.55 116	1.11 309	2.94 112	2.45 412	0.06 11	2.31 155	0.01 4	3.58 30	7.80 354	3.11 168	5.10 207	0.27 77	0.26 44	1.42 42	0.60 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

SGM_RVC	10.77 510	1.11 309	4.66 283	2.66 430	0.41 168	21.03 527	6.87 503	20.02 528	15.54 481	25.86 537	24.97 510	33.59 544	20.51 530	20.89 531	14.78 511	0.31 476	0.26 313	0.22 502	0.26 435	0.43 444	1.01 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	3.94 356	1.12 313	3.06 128	0.23 60	0.13 42	4.17 342	6.40 494	5.83 186	4.54 198	10.46 446	16.98 459	6.49 348	7.44 451	8.00 332	3.58 335	0.01 171	0.07 242	0.07 466	0.00 1	0.14 280	0.06 38

delet	4.59 405	1.12 313	5.93 357	1.37 237	3.73 483	10.48 468	3.90 454	10.51 362	9.17 397	8.87 401	9.74 353	8.37 388	3.74 327	8.12 342	6.36 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 347	0.12 70

tg	2.18 177	1.13 315	2.74 96	0.84 179	0.13 42	4.33 353	0.05 43	6.21 215	4.90 221	4.06 195	5.30 221	2.55 194	0.92 156	7.28 283	0.99 140	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 430	1.12 381

MIPNet	2.27 193	1.14 316	5.55 338	0.49 121	0.22 102	2.03 129	0.19 137	7.60 280	6.17 275	5.83 244	4.16 180	2.05 182	3.44 311	3.65 129	2.23 281	0.00 1	0.01 128	0.01 389	0.01 240	0.24 371	0.48 242

MyStereo07	1.64 121	1.15 317	2.61 82	1.28 226	1.49 369	2.63 188	0.45 204	6.45 227	2.94 88	1.10 120	1.61 90	0.29 82	0.60 128	7.45 300	0.80 96	0.01 171	1.27 505	0.00 1	0.25 418	0.11 228	0.42 228

MyStereo04	3.29 293	1.15 317	6.64 390	1.28 226	1.49 369	2.63 188	0.45 204	10.57 365	13.30 462	4.41 205	3.90 176	3.06 210	3.56 315	7.87 327	3.35 332	0.01 171	1.27 505	0.00 1	0.25 418	0.11 228	0.42 228

FCDSN-DC	10.72 509	1.16 319	5.01 303	2.16 354	1.31 353	17.46 515	4.80 472	17.79 507	19.87 503	25.02 534	32.85 533	33.57 543	23.52 542	16.80 514	12.13 490	0.11 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.76 329
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
hitnet-ft	3.95 358	1.16 319	3.92 217	0.89 186	0.73 243	4.88 370	0.54 232	9.78 339	7.91 357	7.42 341	10.24 362	12.50 459	4.84 378	8.15 343	5.56 399	0.03 322	0.00 1	0.06 461	0.00 1	0.24 371	0.12 70

GANet-RSSM	3.67 329	1.16 319	4.56 277	3.24 473	2.03 414	2.63 188	0.50 225	11.53 394	6.83 312	6.25 264	10.58 373	7.35 366	6.65 431	6.77 250	2.94 318	0.00 1	0.00 1	0.08 472	0.00 1	0.26 380	0.12 70

MSCF	1.71 127	1.18 322	2.97 120	1.35 232	1.49 369	3.77 316	0.82 320	5.14 134	2.73 78	2.47 150	2.45 129	0.19 53	2.70 271	2.16 80	0.80 96	0.02 278	0.98 440	0.00 1	0.90 512	0.11 228	1.96 482

StereoVision	2.42 213	1.18 322	5.14 309	1.15 209	2.64 444	1.89 116	0.28 164	6.61 233	4.72 209	2.14 145	10.52 371	3.84 247	0.52 114	5.33 187	2.29 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 247	0.04 23

test_5	3.16 286	1.18 322	4.96 300	2.33 395	3.10 459	4.51 360	1.27 375	7.47 276	7.61 348	3.00 165	7.38 289	5.37 314	4.06 342	8.28 352	1.54 208	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 262	0.21 347	0.62 284

HI	3.39 306	1.19 325	4.03 228	1.46 251	0.19 76	2.26 148	0.04 34	6.21 215	3.86 157	8.51 388	12.61 412	11.86 452	6.44 425	4.55 164	4.27 365	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 247	0.15 93

CoSv	3.39 306	1.19 325	4.03 228	1.46 251	0.19 76	2.26 148	0.04 34	6.21 215	3.86 157	8.51 388	12.61 412	11.86 452	6.44 425	4.55 164	4.27 365	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 247	0.15 93

CroCo-Stereo Lap2	1.37 88	1.19 325	4.17 241	1.01 199	4.58 510	0.46 4	0.09 77	4.27 88	2.94 88	1.25 127	2.40 126	1.55 163	0.20 33	1.72 55	1.30 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 296	0.13 75

RAFT+CT+SA	2.59 231	1.19 325	3.55 178	1.09 205	2.21 421	3.14 256	0.90 339	7.59 278	5.65 251	2.76 157	8.21 317	2.04 181	1.57 221	8.84 389	1.31 191	0.02 278	0.34 323	0.00 1	0.38 478	0.22 354	0.73 322

OMP-Stereo	3.15 284	1.19 325	3.49 169	4.34 512	0.51 194	2.20 145	1.21 369	6.67 235	6.52 294	7.99 362	6.24 253	8.38 391	2.44 261	9.65 423	1.92 254	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.15 93

ADLNet	4.56 402	1.19 325	5.52 337	3.81 497	3.59 477	6.98 415	2.40 416	12.01 405	7.96 359	10.52 447	9.67 352	8.26 384	4.98 384	6.59 234	6.93 418	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 354	0.55 259

edge stereo	7.12 463	1.19 325	7.83 424	2.32 393	2.46 434	6.90 411	3.26 446	15.58 489	12.52 450	15.68 507	18.34 477	21.83 522	13.05 503	11.53 466	8.68 444	0.04 352	0.06 227	0.11 475	0.03 277	0.30 406	0.63 289

RASNet	5.00 422	1.19 325	5.69 347	3.68 490	4.80 514	5.04 374	1.29 378	10.26 352	8.99 390	5.89 246	11.65 394	10.55 427	9.76 482	9.96 441	10.32 472	0.20 449	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.73 322

MIM_Stereo	2.83 252	1.20 333	5.27 315	1.41 245	1.16 324	3.07 247	0.33 179	6.67 235	3.95 164	5.17 226	10.11 360	4.25 272	1.73 232	8.32 359	1.64 225	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 240	0.22 354	1.69 441

GEStereo_RVC	3.95 358	1.21 334	6.13 366	2.30 389	1.22 333	4.29 349	2.96 432	12.39 418	8.24 367	7.25 332	6.79 270	7.58 371	4.22 351	9.16 406	4.56 376	0.04 352	0.01 128	0.02 422	0.02 262	0.19 327	0.42 228

ACV-stereo	4.65 408	1.22 335	10.49 474	2.22 367	1.05 300	12.62 492	1.24 373	6.70 240	7.36 338	3.22 171	5.18 210	16.59 490	10.02 483	8.18 344	6.19 410	0.06 381	0.14 278	0.01 389	0.00 1	0.12 247	0.40 213

CroCo-Stereo	1.14 68	1.22 335	3.99 225	0.61 139	0.53 201	0.38 2	0.06 56	5.35 152	4.15 173	0.59 68	1.92 110	1.00 141	0.27 48	1.37 40	1.33 194	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.05 29
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
iRaftStereo_RVC	1.88 134	1.22 335	2.63 85	0.95 195	0.06 11	2.96 239	0.05 43	6.08 207	3.99 168	3.92 192	4.88 200	2.53 193	0.62 129	3.62 128	1.19 175	0.00 1	1.19 498	0.00 1	0.00 1	0.37 430	1.29 400

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 217	1.23 338	3.48 168	1.61 267	1.09 311	1.63 87	0.15 117	5.80 183	6.43 288	7.32 338	9.91 356	3.05 208	1.71 228	2.33 91	1.75 240	0.01 171	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 395	1.19 387

UCFNet_RVC	3.37 304	1.25 339	3.30 146	2.55 425	1.80 391	3.92 327	1.28 377	12.49 423	7.16 326	5.12 224	7.88 303	8.14 380	4.59 368	5.67 199	2.11 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 280	0.07 43

rvit_0105_6	1.44 98	1.26 340	5.78 351	0.66 150	0.08 17	1.58 80	0.32 176	4.57 106	6.53 295	0.40 23	0.38 34	1.11 144	0.29 53	4.76 169	0.92 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.20 133

Sa-1000	3.81 346	1.26 340	4.64 282	2.29 388	0.55 209	3.51 288	1.58 392	8.37 297	9.13 395	7.97 359	17.42 467	3.98 253	2.76 277	9.61 422	1.68 234	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 374	0.23 366	0.27 171

iRaft-Stereo_5w	3.20 288	1.27 342	5.27 315	0.27 71	0.99 291	2.71 200	0.58 245	5.75 178	5.85 263	3.03 167	7.88 303	10.08 417	4.08 345	8.40 364	6.09 405	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 343	0.31 413	0.95 356

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 302	1.28 343	8.51 436	1.86 311	1.83 395	3.51 288	0.31 174	10.50 361	4.32 181	2.74 155	5.87 236	10.30 421	4.53 365	4.66 166	3.16 328	0.02 278	0.87 409	0.00 1	0.97 516	0.38 434	1.43 411

SA	3.34 298	1.29 344	4.84 292	1.99 338	0.57 211	3.15 257	1.39 382	7.66 285	9.94 409	4.86 213	10.87 380	2.97 207	4.61 370	9.88 437	1.38 199	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 379	0.25 379	0.37 206

RAFT	2.94 265	1.29 344	4.06 232	1.36 234	0.50 185	2.39 162	0.91 342	6.11 208	3.25 107	6.64 292	7.30 287	9.96 415	4.20 349	6.03 211	2.21 276	0.00 1	1.02 459	0.00 1	0.02 262	0.54 465	1.01 363

NVstereo2D	4.82 418	1.29 344	7.98 430	3.68 490	3.48 474	8.02 432	3.10 437	11.25 383	15.50 480	5.14 225	7.71 296	8.21 382	4.68 372	10.19 446	4.30 367	0.02 278	0.19 291	0.13 484	0.36 474	0.07 161	1.12 381

raftrobust	2.16 174	1.31 347	2.76 98	2.38 402	3.33 467	2.72 202	0.51 226	5.34 147	4.64 204	6.13 262	3.98 177	1.63 165	2.51 264	3.02 113	1.64 225	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 262	0.14 280	0.27 171

AFF-stereo	2.87 257	1.31 347	3.26 143	1.87 312	0.38 155	1.68 92	0.09 77	6.38 222	7.07 322	6.52 283	11.90 399	6.08 337	2.32 256	5.05 178	1.65 227	0.02 278	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 403	0.94 353

MDST_ROB	9.13 495	1.31 347	10.16 472	4.36 513	2.48 436	28.66 542	7.64 511	19.96 526	14.97 473	27.53 538	24.02 502	9.47 405	5.27 397	16.31 511	8.61 443	0.63 498	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.90 345

4D-IteraStereo	1.99 149	1.32 350	3.77 199	0.13 34	2.84 450	3.51 288	1.03 354	4.26 87	5.38 239	5.50 236	1.03 69	3.86 248	0.38 82	2.44 96	1.88 248	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 240	0.11 228	1.84 467

stereogan	8.18 482	1.32 350	9.05 453	3.59 487	4.00 495	20.16 526	3.13 440	17.25 504	20.16 506	10.68 451	19.19 479	20.56 520	10.70 491	14.74 501	7.00 420	0.34 480	0.04 212	0.21 501	0.08 311	0.70 480	0.65 294

DispNO	3.51 318	1.33 352	8.51 436	2.26 379	1.36 358	3.46 284	0.81 312	8.74 310	6.58 296	6.78 302	7.63 295	6.22 343	4.20 349	7.47 302	4.44 372	0.00 1	0.03 195	0.03 440	0.11 337	0.13 269	0.14 80

rvit_105_1	2.69 240	1.34 353	6.85 399	1.89 316	0.09 22	1.94 121	3.50 450	6.38 222	9.00 391	4.98 217	2.19 118	3.57 239	1.56 220	7.31 286	3.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 142	0.16 102

TestStereo1	3.12 281	1.34 353	4.67 284	3.47 483	0.71 238	2.50 173	1.45 384	7.27 265	8.71 381	4.91 214	9.28 338	2.34 188	3.61 318	9.44 416	1.62 218	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 406	0.40 213

SA-5K	3.12 281	1.34 353	4.67 284	3.47 483	0.71 238	2.50 173	1.45 384	7.27 265	8.71 381	4.91 214	9.28 338	2.34 188	3.61 318	9.44 416	1.62 218	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 406	0.40 213

psm_up	4.33 386	1.34 353	4.43 259	2.27 383	2.62 441	5.29 376	3.30 448	11.49 391	6.89 315	8.05 368	8.06 313	10.09 419	11.10 493	7.12 275	3.76 343	0.24 463	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 336	0.37 206

rvit_0105_5	1.70 124	1.36 357	6.71 395	0.52 125	0.04 4	1.58 80	0.58 245	5.39 157	6.62 300	0.91 107	1.72 97	1.77 170	0.77 146	4.44 157	1.28 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.23 153

DualNet (step1)	4.40 392	1.36 357	7.91 426	1.40 242	0.63 222	5.54 380	2.72 421	11.31 386	8.40 373	8.64 391	8.05 310	6.80 353	5.05 388	7.22 278	2.53 296	1.74 522	1.04 462	3.05 534	2.96 538	0.22 354	1.35 406

test_sample9	6.40 445	1.36 357	7.91 426	1.40 242	0.63 222	5.54 380	2.72 421	11.31 386	8.40 373	8.64 391	8.05 310	6.80 353	5.05 388	12.52 481	13.17 500	1.74 522	25.14 574	3.05 534	2.96 538	0.22 354	1.35 406

test_sample8	8.50 487	1.36 357	7.91 426	1.40 242	0.63 222	5.54 380	2.72 421	12.78 431	6.78 309	17.61 514	9.29 340	24.63 527	19.17 525	12.52 481	13.17 500	1.74 522	25.14 574	3.05 534	2.96 538	0.22 354	1.35 406

PSMNet-RSSM	3.69 332	1.36 357	4.54 272	2.44 411	1.90 403	2.35 158	0.69 280	11.77 398	6.38 286	6.60 290	11.85 398	7.70 373	5.61 409	6.66 242	3.67 337	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.01 240	0.17 309	0.10 56

G2L-ROB	3.74 338	1.37 362	5.05 305	1.95 328	1.14 320	4.45 356	0.43 201	12.31 414	6.36 284	7.88 356	5.42 223	11.10 442	2.11 247	8.53 375	6.31 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 309	0.33 193

MMNet	4.44 396	1.37 362	6.26 375	1.73 293	1.64 376	10.51 470	0.61 255	9.27 328	9.66 406	9.55 426	9.22 333	7.40 368	6.52 428	7.90 328	6.98 419	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 280	0.10 56

HITNet	3.11 279	1.38 364	5.35 322	2.23 370	0.12 36	5.59 383	0.58 245	9.95 347	5.72 258	6.62 291	7.91 305	3.90 250	3.24 293	4.39 155	4.58 378	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.57 265
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
G2L-Stereo_test	3.88 351	1.39 365	4.86 294	2.98 452	1.49 369	4.11 340	1.13 366	12.05 406	6.83 312	8.42 381	9.17 332	9.49 406	2.71 272	7.03 266	5.22 394	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 380	0.52 253

LL-Strereo2	2.22 184	1.39 365	3.39 157	1.26 223	1.01 295	3.73 314	1.47 386	6.47 228	4.61 203	4.66 210	2.64 135	4.17 265	0.37 75	6.03 211	1.61 216	0.09 410	0.24 308	0.00 1	0.08 311	0.08 174	1.16 385

GASTEREO	1.80 130	1.40 367	2.87 106	1.46 251	1.50 373	3.88 324	0.83 321	5.08 127	2.86 85	2.59 152	3.57 168	0.18 51	2.82 281	2.30 88	0.82 106	0.02 278	0.98 440	0.00 1	0.90 512	0.10 212	1.95 480

AIO-test1	2.49 218	1.41 368	3.78 200	0.87 183	5.11 519	2.46 170	0.93 345	6.49 229	14.84 471	0.95 108	2.85 141	0.92 137	0.31 59	6.05 214	1.88 248	0.15 428	0.07 242	0.00 1	0.21 398	0.21 347	0.31 187

rvit_0105_4	1.58 118	1.41 368	6.67 392	0.65 146	0.05 5	1.60 83	0.41 195	4.70 110	6.48 291	0.46 40	0.87 61	1.40 152	0.53 117	5.08 179	1.12 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

111	3.05 274	1.41 368	5.51 331	0.32 77	0.14 48	2.83 216	0.68 277	6.76 242	14.21 468	3.59 179	9.11 330	5.50 316	3.30 297	4.05 138	2.43 293	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 269	1.02 367

rvit_stereo_ft	1.23 74	1.42 371	5.16 310	0.94 193	0.36 148	1.22 19	0.24 155	4.57 106	4.49 196	0.51 47	1.04 70	0.73 129	1.10 170	1.50 45	1.01 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.22 146

rafts_anoy	2.09 162	1.42 371	3.34 152	2.87 447	2.72 447	2.46 170	0.17 127	6.20 214	6.48 291	3.40 174	2.25 122	1.91 176	1.32 196	3.59 125	1.75 240	0.01 171	1.52 523	0.00 1	0.01 240	0.06 142	0.28 177

ssnet_v2	4.73 414	1.43 373	6.74 396	1.80 303	0.75 248	8.89 446	4.60 468	12.66 427	10.65 423	9.53 424	6.23 249	9.78 412	4.26 353	6.89 254	9.65 463	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 427	0.31 187

cf-r	3.76 341	1.43 373	5.34 320	2.66 430	2.79 448	2.85 229	0.62 259	9.08 318	6.91 317	7.06 314	11.90 399	9.64 408	3.83 329	6.23 221	4.53 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 327	0.17 112

STTStereo	3.90 352	1.43 373	8.20 433	3.03 456	2.28 427	3.64 303	0.64 264	10.11 349	7.09 323	10.20 439	7.08 279	8.73 399	3.57 316	7.44 293	4.00 358	0.00 1	0.02 167	0.01 389	0.01 240	0.04 108	0.40 213

MSMD_ROB	9.73 500	1.43 373	5.42 326	1.81 304	0.42 171	16.83 511	4.30 463	14.29 475	15.34 476	23.06 526	40.17 549	25.63 531	22.62 537	13.37 490	8.85 448	0.48 496	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 269	0.47 239

coex_refinement	4.34 387	1.44 377	4.46 260	3.08 465	1.46 367	4.22 344	0.36 182	11.92 402	8.33 369	8.48 386	13.41 422	9.90 414	3.40 309	6.95 261	8.54 441	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 189	0.71 317

rvit_0105_3	1.94 143	1.44 377	7.39 415	0.88 185	0.02 3	1.61 84	1.64 395	5.88 187	6.73 306	2.37 147	1.78 103	2.01 180	1.16 183	4.46 158	1.26 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 80

ADLNet2	4.72 412	1.44 377	6.68 393	3.03 456	3.90 488	6.80 410	2.91 430	11.67 397	9.63 404	7.99 362	9.89 355	9.75 411	5.32 402	7.70 317	7.13 423	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 380	0.22 146

DLCB_ROB	4.87 420	1.45 380	4.75 291	2.52 420	1.13 319	6.25 400	3.01 434	10.44 359	8.34 370	11.05 465	13.43 423	14.04 467	3.90 337	9.74 430	6.80 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.37 206

iResNet	4.04 364	1.46 381	8.72 443	3.25 474	0.36 148	4.54 362	0.47 208	9.06 316	10.40 417	7.98 360	12.82 418	4.06 259	3.22 292	8.82 388	4.95 387	0.03 322	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 280	0.55 259

CBFPSM	5.12 424	1.48 382	16.22 507	1.81 304	1.14 320	11.16 477	2.90 429	7.99 294	6.75 308	6.55 286	5.00 205	15.05 477	8.78 472	7.52 307	8.90 449	0.04 352	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 440	0.67 307

raft+_RVC	2.18 177	1.49 383	3.14 133	2.77 437	2.01 412	1.40 61	0.10 85	7.02 253	5.35 236	2.99 164	5.54 229	1.19 146	1.34 201	4.98 174	1.49 205	0.00 1	1.45 516	0.00 1	0.00 1	0.14 280	1.11 378

RYNet	6.82 454	1.51 384	7.35 414	1.79 300	4.52 507	16.68 510	4.41 465	14.19 472	17.43 492	11.64 476	7.86 302	15.03 476	8.81 473	10.10 443	14.16 508	0.04 352	0.13 274	0.15 487	0.05 299	0.08 174	0.53 255

DRN-Test	6.23 441	1.51 384	7.53 419	3.07 464	3.69 480	12.17 489	3.23 443	20.80 535	11.11 436	12.64 482	13.02 420	10.91 438	5.26 396	8.49 372	10.12 468	0.05 369	0.05 221	0.04 450	0.04 295	0.28 395	0.65 294

MLCV	3.76 341	1.52 386	6.93 401	1.66 276	0.31 125	4.31 350	0.32 176	7.92 291	7.68 349	9.55 426	12.12 402	5.17 306	2.74 275	10.00 442	4.49 374	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 300	0.27 171

CBMV	5.97 436	1.52 386	4.51 267	1.99 338	0.53 201	10.02 459	6.94 504	13.27 451	13.80 467	13.08 488	15.93 447	11.36 443	8.11 463	9.82 433	7.27 424	0.08 399	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 406	0.74 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 370	1.53 388	6.87 400	3.04 458	3.33 467	4.34 354	0.59 250	11.36 389	7.92 358	8.98 404	7.98 308	9.72 410	3.82 328	7.92 329	4.43 371	0.15 428	0.02 167	0.03 440	0.03 277	0.07 161	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo	3.74 338	1.56 389	5.82 352	1.71 287	2.04 416	2.87 231	0.58 245	9.79 340	6.49 293	7.82 353	7.97 307	8.57 396	2.36 258	9.19 409	7.45 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 380	0.40 213

HBP-ISP	4.37 390	1.56 389	4.59 279	2.23 370	1.29 349	7.87 429	3.96 456	11.80 399	10.91 430	8.06 370	14.45 435	3.38 222	4.87 379	9.27 411	2.53 296	0.14 426	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 174	0.30 185

GMStereo	2.07 155	1.56 389	5.64 342	0.74 166	0.05 5	3.63 302	0.01 4	5.17 137	11.27 440	4.22 200	2.44 128	0.53 119	0.49 110	4.06 140	1.01 147	0.22 455	0.00 1	0.00 1	0.14 352	0.18 320	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DANet	6.46 447	1.58 392	9.58 466	4.10 503	3.99 494	9.13 450	1.34 381	10.37 356	7.76 350	13.76 494	15.66 443	16.14 486	7.03 441	13.07 488	13.62 506	0.19 446	0.12 268	0.02 422	0.02 262	0.15 296	1.61 424
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TestStereo	1.89 135	1.59 393	4.22 246	0.37 93	0.28 118	1.33 52	0.01 4	5.63 171	4.13 172	3.59 179	5.11 208	2.06 183	0.70 137	7.62 315	0.93 128	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.19 127

CFNet-ft	3.70 334	1.59 393	3.87 207	1.68 281	2.42 432	3.20 259	0.66 269	8.93 313	7.76 350	5.09 221	9.95 357	10.77 434	5.43 405	7.41 290	4.71 380	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.01 240	0.30 406	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 334	1.59 393	3.87 207	1.68 281	2.42 432	3.20 259	0.66 269	8.92 312	7.76 350	5.09 221	9.95 357	10.77 434	5.43 405	7.41 290	4.71 380	0.00 1	0.00 1	0.03 440	0.01 240	0.30 406	0.11 65

AASNet	4.20 379	1.63 396	5.82 352	3.79 493	3.93 489	6.55 406	1.22 371	19.12 518	6.82 311	7.86 355	8.35 319	4.36 276	2.55 266	3.87 136	7.47 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 460	0.22 146

AACVNet	3.71 336	1.63 396	4.89 296	3.80 494	0.62 220	3.25 263	0.30 173	9.47 334	3.81 151	6.34 272	10.74 377	10.52 424	4.92 381	9.31 413	3.88 351	0.03 322	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 422	0.28 177

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 369	1.65 398	13.34 490	2.14 353	1.84 396	4.03 335	0.98 350	13.13 448	4.97 226	4.53 208	11.37 388	9.85 413	1.97 238	4.88 171	2.74 313	0.03 322	0.90 412	0.00 1	1.11 520	0.84 491	1.72 448

RAFT_CTSACE	3.62 328	1.65 398	5.41 325	1.36 234	3.08 457	3.95 330	1.03 354	4.62 109	4.65 205	5.33 230	17.73 471	7.63 372	2.71 272	10.98 454	1.15 166	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 413	0.25 165

ACRE	2.67 238	1.66 400	6.50 384	0.72 157	2.03 414	2.65 195	0.84 323	5.97 201	5.52 246	7.85 354	9.23 334	1.72 167	1.09 169	4.09 144	2.73 311	0.02 278	0.19 291	0.02 422	0.08 311	0.26 380	0.21 139

MyStereo8	3.30 295	1.69 401	6.28 376	2.51 417	3.79 485	4.22 344	0.07 64	7.43 275	6.39 287	6.51 282	10.13 361	4.23 270	1.45 206	2.79 106	5.08 390	0.06 381	1.49 521	0.00 1	0.40 481	0.26 380	1.33 403

CIPLG	2.72 246	1.69 401	6.02 361	0.80 173	2.14 419	2.66 196	0.84 323	5.90 193	5.59 248	8.12 371	9.58 347	1.74 168	1.14 176	4.53 162	2.82 317	0.02 278	0.19 291	0.02 422	0.09 323	0.26 380	0.22 146

CSP-Net	4.40 392	1.70 403	4.90 297	1.82 307	1.04 299	12.96 494	2.25 413	13.75 464	6.34 282	9.64 428	8.99 327	8.31 385	3.24 293	8.45 370	4.32 368	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 366	0.06 38

pmcnn	8.17 481	1.70 403	11.49 479	3.18 469	3.07 456	9.66 455	6.06 490	13.60 459	17.71 495	15.23 504	24.02 502	27.61 534	8.81 473	10.36 448	9.51 461	0.08 399	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 413	0.87 343

IGEVStereo-DCA	1.54 113	1.71 405	2.99 121	0.73 160	0.24 107	2.69 197	0.81 312	4.31 91	2.97 91	0.73 88	0.16 17	0.23 66	0.32 66	7.57 311	2.72 309	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 357	0.17 309	1.82 460

rrr	1.64 121	1.71 405	6.31 378	0.73 160	0.24 107	2.69 197	0.92 344	4.25 86	1.75 54	0.73 88	0.16 17	0.23 66	0.32 66	7.57 311	2.72 309	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 391	0.17 309	1.68 439

raft_robust	2.91 261	1.71 405	3.42 164	1.36 234	0.57 211	1.53 76	0.12 95	7.06 256	9.09 393	6.96 312	7.21 284	4.43 279	2.09 243	9.40 415	1.61 216	0.03 322	0.93 414	0.00 1	0.21 398	0.17 309	0.38 209

RALAANet	2.68 239	1.71 405	4.73 290	2.79 439	0.80 257	3.30 268	0.15 117	7.92 291	5.92 265	5.79 242	6.06 243	3.51 236	1.13 174	6.76 248	2.28 287	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 330	0.27 392	0.13 75

GwcNet-RSSM	4.13 375	1.71 405	6.25 374	2.50 416	1.93 406	2.39 162	1.49 388	9.59 336	8.71 381	6.66 294	15.04 439	8.47 394	3.84 330	6.87 253	6.74 416	0.00 1	0.00 1	0.04 450	0.00 1	0.29 403	0.15 93

RALCasStereoNet	2.39 210	1.73 410	3.59 186	2.38 402	2.69 446	2.84 218	0.18 132	5.29 142	4.94 222	2.45 149	5.62 232	2.22 186	0.79 151	7.48 305	1.63 221	0.00 1	1.75 526	0.00 1	0.00 1	0.14 280	2.03 488

ARAFT	3.32 296	1.74 411	7.92 429	0.64 142	0.15 56	4.45 356	2.89 427	8.20 296	6.30 280	9.23 416	7.12 283	5.58 319	1.24 194	8.60 378	1.69 235	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 424	0.35 202

LoS_RVC	1.47 105	1.75 412	2.66 88	0.52 125	3.89 487	1.67 90	0.04 34	2.66 16	2.61 76	0.55 60	2.63 134	0.31 86	1.68 225	1.99 69	0.81 101	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	5.54 534

IPLGR_C	2.69 240	1.75 412	6.20 370	0.79 170	2.06 417	2.64 193	0.86 331	6.36 221	5.64 250	8.13 372	9.26 336	1.69 166	1.15 182	3.79 133	2.80 316	0.02 278	0.20 298	0.02 422	0.08 311	0.26 380	0.18 117

test_xeample3	1.71 127	1.75 412	6.64 390	0.90 188	0.29 119	2.55 178	0.90 339	4.08 76	2.36 69	0.56 64	0.24 26	0.23 66	0.31 59	7.51 306	2.73 311	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 474	0.18 320	1.92 478

iResNet_ROB	4.67 410	1.77 415	5.93 357	2.47 414	0.95 287	3.78 318	0.36 182	15.65 490	17.36 491	8.75 397	11.23 385	7.05 363	4.60 369	8.94 397	4.23 364	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 300	0.15 93

GANet	6.86 456	1.78 416	5.98 360	3.05 459	1.12 317	10.12 462	9.38 522	13.41 455	8.67 379	11.46 472	29.87 524	13.94 466	8.25 465	12.06 475	6.33 413	0.40 485	0.06 227	0.16 490	0.33 465	0.18 320	0.59 274

TDLM	4.58 403	1.79 417	5.03 304	2.45 412	1.32 354	4.04 337	7.15 507	11.60 396	11.46 441	6.91 305	12.69 414	5.94 334	5.03 385	9.74 430	3.80 348	0.67 500	0.00 1	0.01 389	0.05 299	0.23 366	1.78 458

DeepPruner_ROB	3.82 347	1.87 418	5.65 344	1.31 230	1.64 376	3.62 301	0.81 312	14.47 477	5.03 228	8.03 365	10.78 378	6.95 361	2.26 251	8.92 394	4.32 368	0.07 390	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 430	0.29 180

AIO-test2	2.98 271	1.88 419	4.72 288	1.67 280	3.34 469	2.64 193	0.06 56	6.96 249	15.70 482	2.65 153	7.31 288	0.93 138	0.57 123	5.81 205	1.20 176	3.30 534	0.09 253	0.00 1	0.09 323	0.22 354	0.43 237

SACVNet	4.55 400	1.88 419	5.55 338	3.38 479	1.68 383	3.11 250	2.76 426	12.44 421	6.43 288	11.07 466	11.31 386	10.53 426	5.13 393	9.88 437	4.56 376	0.08 399	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 434	0.80 336

XPNet_ROB	6.46 447	1.88 419	7.41 417	2.81 440	0.95 287	6.45 404	6.82 502	13.58 458	8.80 384	15.50 505	15.86 445	19.59 512	7.12 442	11.41 465	9.86 464	0.02 278	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 336	0.79 335

MeshStereo	11.94 523	1.88 419	5.24 313	2.11 351	1.44 365	20.09 525	4.95 475	21.74 541	16.75 488	33.10 546	35.07 541	39.28 553	22.72 538	19.45 526	13.59 505	0.19 446	0.06 227	0.02 422	0.00 1	0.46 452	0.65 294
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
ccnet	7.45 472	1.89 423	7.71 422	3.18 469	2.35 428	12.19 490	6.14 491	18.95 515	9.36 401	13.33 489	20.38 484	16.00 485	9.10 480	10.10 443	15.40 514	0.44 487	0.34 323	0.25 505	0.25 418	0.48 457	1.18 386

RP	7.41 468	1.90 424	7.33 412	4.26 508	5.25 521	6.64 408	3.46 449	12.44 421	16.23 485	10.36 444	23.00 499	18.72 505	16.59 518	11.10 456	8.47 440	1.10 510	0.02 167	0.12 482	0.16 357	0.43 444	0.65 294

Nwc_Net	7.54 473	1.91 425	8.71 442	4.16 505	3.42 472	10.77 473	2.00 407	20.33 532	12.19 447	9.10 410	24.04 504	17.67 499	13.58 508	12.14 477	9.12 454	0.94 508	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 354	0.41 223

dd	2.36 202	1.93 426	6.03 363	0.83 177	0.12 36	1.80 109	0.17 127	5.30 143	11.82 445	2.98 163	3.64 172	1.50 160	1.21 191	5.25 184	3.92 353	0.13 423	0.01 128	0.04 450	0.22 405	0.10 212	0.14 80

G-Net	8.60 489	1.93 426	12.59 485	6.04 528	3.66 479	25.93 535	4.26 460	10.35 355	8.05 362	19.71 519	24.73 508	14.15 468	15.49 516	11.30 460	10.69 479	0.50 497	0.46 342	0.19 498	0.25 418	0.80 488	0.91 348

CVANet_RVC	4.68 411	1.93 426	5.57 340	2.61 427	1.86 400	4.12 341	4.94 474	12.11 407	9.29 398	8.05 368	11.08 382	10.28 420	6.48 427	9.52 420	3.19 331	0.45 489	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 366	1.75 454

fast-acv-ft	6.00 437	1.95 429	7.88 425	2.35 397	1.85 398	13.61 500	1.76 401	8.44 299	10.12 410	11.22 468	20.57 486	14.41 473	7.55 453	8.11 341	8.83 447	0.10 414	0.09 253	0.16 490	0.07 308	0.68 476	0.35 202

LMCR-Stereo	3.92 354	1.96 430	4.92 298	2.85 446	0.23 105	7.88 430	1.47 386	12.52 424	5.39 240	8.71 395	10.65 375	1.90 175	5.04 387	8.53 375	4.89 384	1.05 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 440	0.05 29

CFNet	4.03 363	1.97 431	6.30 377	2.70 434	1.64 376	5.41 379	0.22 149	12.14 410	10.28 412	5.24 227	11.15 383	6.43 345	3.70 324	8.97 400	4.01 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 406	0.13 75

DMCA-RVC	3.59 325	1.98 432	8.68 441	2.30 389	1.48 368	3.54 293	0.55 236	8.40 298	5.43 243	9.37 421	5.90 237	8.34 387	3.21 291	7.19 276	4.46 373	0.06 381	0.11 263	0.08 472	0.02 262	0.21 347	0.40 213

WCMA_ROB	10.20 505	1.99 433	9.33 460	3.01 454	2.46 434	15.78 507	7.67 513	12.75 430	15.41 478	25.08 536	33.42 537	27.06 533	19.86 527	13.87 495	12.47 494	1.28 514	0.38 332	0.18 496	0.20 391	0.28 395	1.54 418

gwcnet-sp	3.58 322	2.01 434	8.82 446	2.01 342	0.69 232	7.38 425	1.10 362	9.23 325	6.66 303	9.32 417	5.91 238	4.21 267	3.31 299	6.91 256	3.69 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.18 117

scenet	3.58 322	2.01 434	8.82 446	2.01 342	0.69 232	7.38 425	1.10 362	9.23 325	6.66 303	9.32 417	5.91 238	4.21 267	3.31 299	6.91 256	3.69 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.18 117

ssnet	3.58 322	2.01 434	8.82 446	2.01 342	0.69 232	7.38 425	1.10 362	9.23 325	6.66 303	9.32 417	5.91 238	4.21 267	3.31 299	6.91 256	3.69 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.18 117

Replicate-Monster	1.48 106	2.08 437	10.66 475	0.11 26	0.49 181	1.32 49	0.04 34	4.38 99	1.08 30	1.19 124	0.07 6	0.08 20	0.11 19	5.09 180	0.50 25	0.17 438	1.08 470	0.00 1	0.18 374	0.01 19	0.99 359

FBW_ROB	9.17 496	2.08 437	10.31 473	2.51 417	1.66 381	13.22 497	6.04 489	23.09 542	20.11 505	19.55 517	15.80 444	18.97 509	11.96 501	19.34 525	11.38 484	0.66 499	0.30 316	2.15 532	0.90 512	1.15 499	2.16 496

iinet-f	6.21 440	2.11 439	28.74 546	2.13 352	1.38 359	11.62 482	1.49 388	7.64 284	7.19 330	7.77 351	14.38 433	10.49 423	7.79 457	7.76 321	12.90 499	0.03 322	0.03 195	0.05 457	0.00 1	0.67 474	0.12 70

BEATNet_4x	3.69 332	2.12 440	8.11 431	1.82 307	0.16 62	5.30 377	1.04 357	10.87 373	6.14 274	7.09 318	8.42 320	4.99 302	4.42 357	5.89 206	6.23 411	0.04 352	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 418	0.84 340

DN-CSS_ROB	3.00 273	2.14 441	7.33 412	2.67 432	0.78 253	3.13 253	0.07 64	6.68 239	4.22 178	5.51 237	12.12 402	2.33 187	1.21 191	8.69 384	2.51 295	0.03 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 440	0.15 93

AF-Net	8.37 485	2.16 442	9.01 451	3.65 489	4.58 510	9.40 451	2.63 420	17.71 506	21.32 512	10.38 445	24.51 507	20.43 517	16.67 519	12.54 483	10.76 480	0.70 502	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.47 454	0.42 228

psmorigin	7.74 474	2.19 443	18.99 519	2.51 417	0.89 272	7.08 419	2.74 424	11.25 383	7.90 356	20.49 522	22.36 497	20.16 514	11.95 500	13.84 494	10.61 475	0.04 352	0.18 289	0.06 461	0.24 414	0.27 392	1.07 372

z-ln-s-r	6.62 452	2.20 444	17.98 515	1.77 298	2.00 411	3.38 274	2.61 419	8.63 304	13.06 460	7.07 316	25.89 514	8.73 399	7.60 455	12.16 478	18.56 518	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 418	0.49 244

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 450	2.21 445	12.10 483	2.75 435	3.28 464	10.03 460	3.05 435	12.31 414	11.52 442	10.10 438	21.36 489	11.51 444	7.30 447	11.56 467	10.61 475	0.09 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.51 250

FADNet-RVC-Resample	4.11 370	2.25 446	13.88 493	1.64 270	0.66 227	5.91 394	2.34 415	10.87 373	9.09 393	6.53 284	4.34 184	5.69 326	4.71 374	8.01 335	4.64 379	0.18 445	0.22 301	0.17 495	0.12 343	0.46 452	0.59 274

NaN_ROB	6.51 449	2.25 446	8.77 444	1.69 283	1.79 390	9.71 456	10.94 527	16.20 495	16.13 484	13.04 487	8.86 323	11.77 449	5.94 414	12.88 486	8.01 433	0.05 369	0.13 274	0.07 466	0.20 391	0.32 418	1.50 415

sAnonymous2	1.54 113	2.26 448	9.53 462	0.65 146	0.50 185	1.20 15	0.23 153	4.86 116	3.65 140	0.42 30	1.27 77	0.23 66	1.40 203	1.23 26	0.68 74	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.00 517	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 113	2.26 448	9.53 462	0.65 146	0.50 185	1.20 15	0.23 153	4.86 116	3.65 140	0.42 30	1.27 77	0.23 66	1.40 203	1.23 26	0.68 74	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.00 517	0.42 228

iResNetv2_ROB	4.72 412	2.26 448	8.87 449	3.20 471	1.25 338	4.32 351	1.73 399	14.22 473	10.62 422	10.53 448	12.13 404	7.77 374	5.54 408	8.29 353	2.76 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 440	0.55 259

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 58	2.27 451	1.82 17	1.16 211	0.34 137	0.56 5	0.05 43	2.94 17	1.46 45	0.40 23	0.94 67	0.22 64	2.27 252	6.26 222	0.63 64	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 368	0.04 108	0.16 102

RAFT + AFF	4.63 407	2.28 452	7.43 418	1.51 258	2.38 430	5.81 392	6.49 496	10.74 369	8.53 377	7.75 350	8.95 326	7.47 369	6.68 434	9.17 408	5.06 389	0.08 399	0.47 344	0.00 1	0.01 240	0.66 473	1.03 370

NCC-stereo	7.43 470	2.28 452	8.58 439	3.28 475	4.48 504	8.34 434	4.27 461	20.45 533	13.66 465	9.17 413	17.52 468	16.49 488	14.31 513	13.71 492	8.95 450	1.73 520	0.12 268	0.01 389	0.50 494	0.21 347	0.60 276

Abc-Net	7.43 470	2.28 452	8.58 439	3.28 475	4.48 504	8.34 434	4.27 461	20.45 533	13.66 465	9.17 413	17.52 468	16.49 488	14.31 513	13.71 492	8.95 450	1.73 520	0.12 268	0.01 389	0.50 494	0.21 347	0.60 276
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	5.84 433	2.29 455	10.08 468	3.80 494	4.45 502	10.40 465	0.88 337	10.81 370	7.17 328	14.28 499	16.67 456	11.58 445	4.41 355	8.51 373	9.37 458	0.12 420	0.35 327	0.11 475	0.08 311	0.79 486	0.62 284

YMNet_1	5.84 433	2.29 455	10.08 468	3.80 494	4.45 502	10.40 465	0.88 337	10.81 370	7.17 328	14.28 499	16.67 456	11.58 445	4.41 355	8.51 373	9.37 458	0.12 420	0.35 327	0.11 475	0.08 311	0.79 486	0.62 284

LL-Strereo	5.14 425	2.29 455	8.95 450	1.26 223	5.05 518	3.66 304	1.40 383	10.33 354	8.98 389	8.71 395	8.24 318	10.70 431	11.10 493	12.66 485	5.36 396	0.05 369	1.35 514	0.00 1	0.00 1	0.38 434	2.23 501

ADCRef	7.76 475	2.31 458	19.09 520	2.82 442	3.29 465	11.88 485	3.06 436	11.52 393	10.89 429	13.69 493	25.85 513	8.20 381	8.89 475	8.95 398	22.66 530	0.16 434	0.08 246	0.16 490	0.34 469	0.47 454	0.91 348

FADNet_RVC	4.24 382	2.32 459	14.23 497	1.18 215	0.79 254	5.64 385	0.60 251	11.50 392	7.19 330	3.68 183	8.08 315	4.14 263	4.06 342	10.29 447	7.47 427	0.36 482	0.44 340	0.18 496	0.47 490	0.93 493	1.23 391

GMStereo_Zeroshot	2.92 263	2.33 460	6.12 365	1.66 276	0.36 148	3.61 297	0.09 77	5.95 199	6.20 276	7.15 323	7.11 282	8.37 388	0.91 155	6.17 218	1.97 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 354	0.14 80

FADNet	4.55 400	2.35 461	13.60 491	1.87 312	0.80 257	4.74 368	0.75 299	14.47 477	12.41 449	4.07 196	5.45 226	9.64 408	5.03 385	8.86 391	4.82 383	0.20 449	0.04 212	0.07 466	0.05 299	1.27 502	0.40 213

PA-Net	5.40 427	2.35 461	9.55 464	2.75 435	2.21 421	8.74 443	3.92 455	13.05 442	13.35 463	7.30 337	7.98 308	8.08 379	6.39 424	11.17 459	9.30 456	0.02 278	0.03 195	0.00 1	0.03 277	0.16 300	1.55 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	6.02 439	2.40 463	8.22 434	3.43 480	4.43 501	10.57 471	4.21 459	19.44 521	11.24 439	12.86 483	8.06 313	11.64 448	4.79 377	8.65 383	9.32 457	0.01 171	0.10 259	0.00 1	0.03 277	0.34 422	0.69 310

PSMNet_ROB	5.41 429	2.45 464	7.39 415	2.36 399	1.90 403	10.11 461	6.54 497	16.32 497	7.59 346	6.84 304	10.83 379	12.06 455	4.13 346	8.73 385	10.24 470	0.02 278	0.01 128	0.01 389	0.11 337	0.26 380	0.40 213

APVNet	6.28 443	2.46 465	10.09 470	3.51 485	3.97 492	12.15 488	1.75 400	20.08 531	6.73 306	6.92 311	13.45 424	10.75 433	6.29 423	11.86 471	14.34 509	0.05 369	0.02 167	0.11 475	0.03 277	0.63 470	0.34 197

NCCL2	6.27 442	2.46 465	7.00 402	2.36 399	1.11 314	9.48 452	11.14 529	13.01 441	10.40 417	9.94 435	9.49 345	22.11 523	7.42 449	9.90 439	8.56 442	0.01 171	0.00 1	0.02 422	0.03 277	0.20 336	0.73 322

TCMNet	5.54 431	2.53 467	10.92 477	4.50 516	6.58 527	8.90 447	1.31 380	11.59 395	8.68 380	7.24 330	12.74 415	8.37 388	4.65 371	9.30 412	10.83 481	0.11 418	0.19 291	0.31 508	0.09 323	0.84 491	1.07 372

PS-NSSS	4.22 380	2.53 467	5.89 356	1.01 199	2.93 452	4.05 339	1.93 405	11.44 390	8.94 388	7.14 322	14.70 438	4.96 300	2.60 268	9.09 405	3.92 353	0.40 485	0.04 212	0.83 520	0.00 1	1.09 495	1.02 367

LALA_ROB	7.02 461	2.54 469	8.51 436	1.53 261	0.96 289	9.96 458	8.71 519	16.70 499	12.68 453	12.99 485	13.90 430	24.47 526	5.40 404	11.61 469	9.50 460	0.04 352	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 309	0.65 294

DPSNet	10.88 513	2.57 470	20.40 524	2.24 374	1.90 403	24.92 533	17.00 555	21.35 538	28.61 531	12.87 484	13.74 427	17.01 495	20.14 529	15.36 504	14.01 507	0.81 504	0.98 440	0.20 499	0.65 502	1.30 503	1.54 418

ETE_ROB	6.28 443	2.60 471	9.22 458	1.71 287	0.84 265	6.44 403	6.78 501	13.16 449	8.80 384	13.01 486	15.93 447	21.01 521	6.18 420	10.97 453	8.11 435	0.04 352	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 300	0.70 314

dad	5.10 423	2.61 472	6.76 397	1.23 219	0.14 48	2.85 229	0.36 182	7.98 293	14.88 472	10.84 456	17.06 460	15.59 480	3.29 296	7.24 280	4.39 370	1.20 512	0.10 259	4.02 539	0.49 493	0.20 336	0.69 310

AANet_RVC	5.41 429	2.61 472	8.17 432	2.25 376	1.30 351	2.27 151	1.64 395	10.82 372	18.54 498	8.01 364	18.09 474	8.39 392	3.31 299	11.37 464	8.98 452	1.15 511	0.38 332	0.02 422	0.00 1	0.17 309	0.70 314

FADNet-RVC	4.36 388	2.62 474	14.51 500	2.01 342	0.44 174	4.27 347	1.27 375	12.61 426	7.89 355	3.76 185	4.05 179	10.63 428	4.34 354	9.87 435	7.66 430	0.03 322	0.09 253	0.00 1	0.03 277	0.65 472	0.50 246

LE_ROB	17.31 542	2.62 474	14.26 498	4.20 506	1.80 391	17.40 514	9.70 524	15.38 488	55.92 567	63.97 577	40.81 551	35.50 549	39.26 560	15.64 508	28.51 550	0.06 381	0.11 263	0.13 484	0.21 398	0.14 280	0.51 250

DFGA-Net	3.09 278	2.73 476	9.21 457	1.79 300	0.47 177	3.30 268	0.20 142	7.49 277	6.20 276	5.54 239	6.42 261	2.17 185	1.12 172	7.96 331	6.56 415	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 444	0.17 112

SDNR	7.97 477	2.75 477	16.90 512	2.28 386	0.94 284	45.23 562	0.43 201	9.30 331	10.84 427	10.71 452	25.30 511	5.51 317	4.47 359	11.98 473	7.58 429	0.15 428	0.14 278	0.00 1	0.04 295	2.27 519	2.65 512

Wz-Net-LNSev	7.12 463	2.75 477	18.64 517	1.70 286	4.16 496	12.79 493	6.72 499	13.74 463	13.57 464	11.14 467	17.31 466	11.90 454	8.50 468	8.96 399	9.94 465	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 320	0.34 197

RGC	7.40 467	2.77 479	7.71 422	4.43 515	4.87 516	8.88 445	2.96 432	16.05 494	12.76 457	11.96 480	19.57 481	18.32 504	11.57 499	13.89 496	9.58 462	0.83 505	0.02 167	0.24 504	0.41 484	0.40 438	0.77 330

ADCP+	8.60 489	2.78 480	17.44 513	1.69 283	4.27 498	16.95 513	5.29 479	13.38 454	12.52 450	13.57 492	17.57 470	10.86 437	11.28 495	18.43 523	23.91 539	0.03 322	0.05 221	0.01 389	0.18 374	0.47 454	1.31 401

PDISCO_ROB	10.27 506	2.79 481	13.30 488	10.58 541	9.96 543	22.78 529	5.99 486	20.01 527	28.57 530	11.88 478	14.49 436	20.54 518	4.92 381	17.01 517	10.29 471	5.79 538	0.42 336	0.14 486	0.13 350	2.53 522	3.25 517

CSAN	8.41 486	2.86 482	9.35 461	2.43 409	0.82 263	13.59 499	11.68 535	15.80 492	21.98 516	14.71 501	16.46 453	18.00 501	14.42 515	13.68 491	10.10 466	0.10 414	0.13 274	0.15 487	0.19 379	0.43 444	1.28 399

GwcNet	6.95 457	2.89 483	13.32 489	2.82 442	5.53 522	11.76 483	2.14 412	14.95 483	17.69 494	10.83 455	18.14 475	10.83 436	6.66 432	9.83 434	10.19 469	0.03 322	0.06 227	0.03 440	0.08 311	0.64 471	0.66 304

FINET	6.96 458	2.98 484	13.77 492	3.20 471	4.81 515	9.65 454	9.90 525	13.68 462	23.91 521	8.28 377	13.70 425	5.36 313	5.83 411	10.79 452	8.05 434	0.90 506	1.43 515	0.11 475	0.38 478	0.48 457	1.98 486

w-ln-seven-2	7.81 476	3.17 485	25.87 539	2.09 347	1.12 317	8.35 437	3.84 452	12.83 432	16.45 486	13.88 495	21.42 490	11.83 451	11.07 492	11.91 472	10.62 477	0.03 322	0.19 291	0.00 1	0.02 262	0.37 430	1.13 383

Wz-Net-MNSev	8.12 480	3.18 486	18.07 516	2.63 428	3.36 470	17.82 517	9.40 523	12.89 436	15.44 479	13.95 497	18.21 476	14.38 471	7.75 456	12.50 480	11.45 485	0.46 491	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 380	0.58 271

ADCL	10.77 510	3.23 487	21.50 526	2.26 379	1.96 410	23.65 530	9.07 520	14.69 481	24.88 523	15.21 503	27.20 516	12.68 460	14.02 512	16.94 516	24.43 541	0.26 469	0.18 289	0.74 518	0.67 503	0.80 488	1.02 367

MANE	20.98 553	3.23 487	8.81 445	5.96 527	6.96 530	33.07 549	13.20 539	35.43 555	38.86 553	44.72 562	52.41 566	53.20 561	41.84 563	34.74 554	27.45 548	1.87 525	2.27 532	1.54 528	10.18 557	0.69 478	3.11 515

SANet	11.48 519	3.34 489	13.93 494	2.40 407	1.01 295	16.49 509	12.16 538	20.05 530	37.28 549	19.62 518	28.04 518	25.61 530	20.10 528	14.43 498	12.39 493	0.10 414	0.06 227	0.03 440	0.06 306	0.76 484	1.73 450

SGM-ForestM	18.61 547	3.38 490	10.14 471	3.44 481	2.24 425	34.17 551	15.39 544	29.44 553	33.93 537	38.55 554	41.08 552	53.64 562	36.76 557	34.82 555	27.16 547	1.25 513	1.81 529	0.74 518	1.01 518	0.61 468	2.61 511

ADCPNet	10.18 504	3.40 491	33.24 550	2.38 402	1.74 386	17.75 516	7.65 512	13.20 450	13.03 459	14.09 498	21.72 493	19.36 510	11.40 497	15.43 506	23.00 532	0.28 473	1.15 492	0.39 514	1.48 529	0.68 476	2.21 499

DGSMNet	7.10 462	3.49 492	15.11 503	4.36 513	4.41 500	8.94 448	6.25 492	15.10 485	14.28 469	8.15 373	14.51 437	10.08 417	5.38 403	11.04 455	7.95 432	1.49 518	2.00 530	1.79 529	1.68 534	2.43 520	3.48 521

ELAS	17.99 544	3.49 492	11.19 478	6.14 529	5.79 524	34.89 552	17.28 556	28.75 550	30.47 533	40.80 558	45.79 557	39.04 552	32.05 554	27.63 548	24.30 540	1.88 526	2.41 536	1.09 522	1.48 529	1.83 514	3.48 521
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	7.18 465	3.58 494	25.29 537	4.27 509	7.20 531	3.78 318	4.64 469	14.03 469	20.86 510	8.85 399	10.57 372	7.35 366	7.88 459	12.16 478	10.66 478	0.25 466	0.16 284	0.29 507	0.43 487	0.77 485	0.65 294

GANetREF_RVC	6.97 459	3.59 495	9.14 456	4.00 500	0.40 163	13.17 495	11.27 533	15.95 493	17.51 493	10.62 450	10.66 376	12.15 456	7.97 461	13.18 489	5.04 388	0.45 489	0.00 1	0.01 389	0.15 355	3.47 529	0.60 276
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
ELAS_RVC	17.82 543	3.60 496	11.92 481	6.63 531	5.73 523	30.34 544	19.64 558	26.92 547	35.06 544	40.79 557	41.32 553	37.31 551	31.61 551	30.54 549	22.93 531	1.97 528	2.40 534	1.28 526	1.27 525	1.71 511	3.51 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	10.45 508	3.67 497	14.03 495	4.81 519	4.52 507	11.93 486	1.66 398	21.36 539	38.40 552	18.84 516	21.72 493	17.63 497	13.07 504	15.65 509	17.71 517	0.36 482	1.09 472	0.01 389	0.32 462	0.50 461	1.67 436

Syn2CoEx	6.70 453	3.69 498	12.14 484	2.78 438	1.68 383	8.36 438	3.21 442	18.59 513	12.66 452	8.86 400	20.79 487	10.52 424	10.54 489	9.68 424	8.70 445	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 478	1.00 362

aanetorigin	9.02 492	3.75 499	28.68 545	2.16 354	3.86 486	5.84 393	5.40 482	5.93 198	10.39 416	28.12 539	31.02 530	15.98 484	13.74 509	9.38 414	12.55 495	0.25 466	0.22 301	0.22 502	0.24 414	1.24 500	1.47 412

TRStereo	2.71 243	3.79 500	5.46 329	2.19 362	2.22 423	2.98 242	1.07 360	9.83 342	4.39 189	3.46 175	3.48 160	3.92 251	0.77 146	6.43 229	1.70 236	0.03 322	0.63 363	0.00 1	0.29 451	0.11 228	1.49 414

SAMSARA	15.67 534	3.89 501	14.48 499	13.77 547	7.92 536	38.69 556	73.90 579	21.22 537	24.66 522	17.04 512	13.86 428	30.01 538	13.07 504	18.07 522	17.48 516	0.23 461	1.46 518	0.07 466	0.40 481	0.99 494	2.15 495

SuperB	8.29 484	3.96 502	24.92 535	2.96 451	1.33 355	9.83 457	4.15 458	10.92 377	29.79 532	11.86 477	12.51 410	6.07 336	6.97 438	11.13 458	14.73 510	0.15 428	0.11 263	0.35 510	0.26 435	12.64 547	1.11 378

PVD	16.41 536	3.98 503	16.04 506	5.38 522	4.59 512	19.44 522	7.28 509	28.88 551	49.27 562	31.53 544	43.72 555	30.36 540	32.17 555	26.70 547	23.19 533	0.25 466	1.48 520	0.04 450	0.59 499	0.52 463	2.87 514

w-ln-seven	10.89 514	4.13 504	29.29 547	2.40 407	2.62 441	15.68 506	5.09 478	18.55 512	34.46 542	21.14 524	26.71 515	15.16 479	9.01 479	12.97 487	19.34 522	0.05 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 465	0.71 317

anonymity	8.04 478	4.13 504	12.86 486	7.43 533	13.11 550	8.34 434	2.02 408	18.21 510	7.55 345	13.88 495	9.27 337	10.63 428	7.79 457	11.57 468	6.06 403	6.25 539	5.59 563	3.71 538	3.28 542	3.27 527	5.78 535

RTSC	9.87 501	4.34 506	16.44 509	4.60 518	2.38 430	12.54 491	0.75 299	18.19 509	37.31 550	16.16 509	15.86 445	13.32 462	7.56 454	20.93 532	23.50 535	0.34 480	1.07 469	0.02 422	0.35 472	0.71 481	0.99 359

PWCDC_ROB	8.50 487	4.40 507	9.57 465	6.16 530	4.54 509	10.46 467	1.03 354	15.30 486	28.16 529	10.88 458	30.88 529	6.96 362	11.31 496	14.57 499	10.40 473	3.10 533	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 509	0.63 289

SQANet	8.22 483	4.42 508	7.19 411	12.11 544	9.77 542	11.80 484	3.23 443	12.00 404	6.60 297	8.59 390	11.52 390	10.97 440	5.31 401	11.10 456	4.20 362	9.56 547	2.29 533	10.51 546	1.61 533	13.06 549	8.49 543

ADCMid	10.97 515	4.49 509	23.66 531	2.53 421	2.52 439	11.46 480	6.31 493	15.31 487	12.85 458	23.57 530	22.99 498	17.92 500	21.04 532	19.57 527	28.05 549	0.47 494	0.43 337	1.10 523	1.32 526	1.73 512	2.10 492

PWC_ROB	8.89 491	4.49 509	15.62 505	2.92 448	4.49 506	7.89 431	1.23 372	17.29 505	20.00 504	16.54 510	28.06 519	14.37 470	11.98 502	14.93 503	15.43 515	0.47 494	0.00 1	0.05 457	0.00 1	0.67 474	1.31 401

MFN_U_SF_RVC	13.54 527	4.69 511	28.43 544	4.24 507	2.50 437	24.26 531	5.99 486	28.23 549	20.18 507	24.06 533	29.38 522	30.35 539	16.92 520	20.98 534	21.39 526	1.35 515	1.13 480	1.02 521	1.41 528	1.88 515	2.50 510

XQC	9.46 497	4.84 512	18.88 518	4.07 501	3.09 458	15.97 508	6.65 498	16.26 496	26.63 526	12.63 481	12.35 408	15.75 481	10.62 490	16.48 512	21.19 525	0.44 487	0.96 427	0.05 457	0.32 462	1.10 496	0.99 359

Consistency-Raft	9.58 499	5.11 513	13.00 487	5.61 524	8.92 540	4.03 335	5.07 477	19.73 525	24.90 524	11.32 471	29.86 523	13.36 463	6.16 419	8.00 332	13.47 504	0.67 500	0.34 323	1.81 530	4.36 548	12.23 545	3.62 525

z-mn7	11.06 516	5.25 514	22.57 528	2.37 401	1.74 386	19.71 523	5.54 484	14.08 470	35.39 547	10.07 437	36.03 543	15.76 482	10.23 486	22.26 537	18.95 520	0.04 352	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 449	0.68 309

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 507	5.37 515	16.61 511	2.95 450	3.02 455	24.75 532	15.44 545	14.68 480	19.73 502	19.77 520	23.97 501	16.98 493	8.40 466	17.58 520	9.23 455	1.59 519	1.75 526	0.16 490	2.63 536	0.75 483	1.85 469

WZ-Net	13.61 528	5.57 516	42.84 561	3.89 498	3.19 461	19.90 524	15.44 545	15.67 491	32.04 535	16.13 508	28.69 520	22.17 524	15.84 517	21.40 535	26.87 545	0.75 503	0.01 128	0.01 389	0.03 277	0.51 462	1.20 388

PASM	9.11 493	5.68 517	25.06 536	4.33 511	4.18 497	7.01 416	8.48 516	12.37 417	20.95 511	13.49 491	15.37 441	18.80 506	11.52 498	14.70 500	12.70 496	0.93 507	1.19 498	0.32 509	1.21 524	1.66 510	2.22 500

GASNet	5.62 432	5.76 518	12.05 482	5.03 521	2.08 418	3.77 316	1.53 390	12.92 437	11.62 443	9.64 428	7.40 290	8.58 397	7.54 452	14.76 502	8.25 438	0.02 278	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 490	0.52 253

PSMNet-RUCA	6.00 437	5.79 519	14.15 496	10.30 539	7.63 533	6.94 412	1.89 403	12.74 429	10.95 431	4.10 198	11.72 395	4.77 289	1.72 230	8.74 386	5.09 391	1.88 526	0.12 268	4.77 540	0.71 505	5.10 533	0.82 338

MSAF-DinoV2	10.81 512	5.90 520	16.35 508	3.91 499	2.57 440	8.73 442	4.64 469	14.74 482	22.45 518	10.92 461	18.73 478	29.19 536	17.54 521	23.14 540	29.42 552	0.36 482	0.15 281	0.25 505	0.80 510	2.89 526	3.52 524

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 446	6.12 521	6.53 386	4.29 510	3.61 478	15.41 505	4.13 457	12.36 416	7.32 337	7.60 345	8.51 321	8.97 403	2.64 270	10.17 445	3.72 341	8.16 544	2.40 534	2.00 531	0.11 337	8.55 542	5.84 536

ADCS	13.76 529	6.46 522	30.74 548	3.62 488	2.93 452	14.28 502	11.22 532	20.02 528	34.42 541	23.20 527	25.42 512	19.51 511	19.62 526	24.54 544	33.88 559	0.27 472	0.23 305	0.37 513	0.19 379	1.47 507	2.84 513

EDNetEfficient	14.14 532	6.71 523	56.12 567	2.99 453	3.58 476	5.38 378	8.49 517	9.35 333	33.24 536	40.73 556	30.21 526	18.04 502	22.92 539	12.13 476	26.26 544	0.16 434	0.24 308	0.07 466	1.15 521	2.58 523	2.39 505

AnyNet_C32	11.82 521	7.08 524	25.83 538	4.55 517	5.88 525	16.92 512	16.97 554	14.14 471	18.11 497	16.87 511	21.66 492	14.78 474	13.87 511	23.54 542	31.83 556	0.24 463	0.28 314	0.35 510	0.53 496	1.35 504	1.71 447

AnonymousM	2.96 269	7.19 525	1.41 4	0.92 191	0.06 11	2.37 160	0.52 228	6.05 203	3.83 154	4.97 216	2.37 125	1.91 176	1.00 163	2.23 84	1.06 153	0.01 171	0.57 352	17.64 551	4.90 549	0.02 46	0.27 171

SPS-STEREO	15.83 535	7.38 526	14.92 502	11.63 543	11.77 548	25.30 534	7.12 506	25.20 545	17.06 490	32.24 545	30.34 527	31.63 541	22.59 536	25.67 545	21.97 528	7.71 543	4.50 559	3.35 537	1.56 532	6.97 540	7.72 542
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	14.85 533	7.41 527	36.29 555	7.76 535	43.77 574	11.24 479	12.14 537	16.73 500	23.72 519	23.73 532	32.92 534	18.89 508	13.31 506	16.60 513	12.37 492	0.26 469	0.86 407	0.11 475	0.43 487	1.24 500	17.26 567

zh-mn7	11.74 520	7.51 528	34.00 551	1.96 331	1.02 297	13.44 498	2.89 427	13.67 460	34.35 540	22.18 525	39.79 548	12.33 457	10.28 487	20.97 533	18.78 519	0.30 475	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 449	0.91 348

UDGNet	2.92 263	7.79 529	4.92 298	3.01 454	0.08 17	2.96 239	0.20 142	4.77 113	8.93 387	2.91 161	2.85 141	0.95 140	1.00 163	6.46 230	1.66 230	1.46 517	0.00 1	5.33 543	0.92 515	1.95 516	0.19 127

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 539	7.98 530	24.37 534	6.82 532	2.93 452	39.68 558	16.11 547	25.46 546	34.93 543	34.13 548	34.20 538	29.20 537	24.94 544	23.01 539	19.39 523	2.79 530	2.87 544	1.18 525	1.53 531	6.78 539	3.31 518

Wz-Net-SNSev	9.92 502	8.01 531	26.42 540	2.26 379	1.85 398	8.36 438	14.30 543	18.01 508	21.68 513	10.78 454	23.95 500	16.84 492	8.60 470	15.59 507	19.76 524	0.01 171	0.03 195	0.01 389	0.00 1	0.52 463	1.34 405

zh-sn7	11.83 522	8.57 532	35.78 553	2.64 429	2.36 429	11.60 481	8.25 515	14.25 474	19.40 501	17.10 513	32.57 532	14.39 472	18.76 523	24.15 543	24.76 542	0.04 352	0.14 278	0.00 1	0.01 240	0.62 469	1.33 403

otaku	12.35 525	8.64 533	9.11 455	13.56 546	10.98 544	26.23 536	7.22 508	19.45 522	19.26 500	11.92 479	17.90 472	20.21 515	8.91 476	16.06 510	6.09 405	9.77 549	2.50 537	13.23 547	1.90 535	14.61 550	9.41 548

NVStereoNet_ROB	17.22 540	8.76 534	16.47 510	7.52 534	8.42 538	13.75 501	11.07 528	24.24 544	26.67 527	31.00 542	46.49 558	34.88 548	27.06 547	22.72 538	23.61 536	6.83 542	4.32 558	6.32 544	10.37 558	4.39 530	9.57 549
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
StereoAnything_RVC	1.96 145	8.91 535	4.47 263	0.54 128	0.91 277	1.09 10	0.05 43	3.94 67	1.37 43	0.25 4	0.29 31	0.15 46	0.68 134	6.92 259	0.47 15	0.02 278	0.84 400	0.00 1	0.00 1	6.61 537	1.61 424

SGM+DAISY	17.25 541	9.46 536	22.74 529	10.11 538	11.40 545	28.98 543	13.74 541	21.15 536	16.85 489	31.39 543	34.79 539	34.05 546	24.24 543	26.23 546	19.31 521	8.79 546	7.56 567	4.88 541	3.93 546	6.07 536	9.33 546

MFMNet_re	14.09 531	9.67 537	20.31 523	10.40 540	7.62 532	21.38 528	17.49 557	21.36 539	31.95 534	23.70 531	29.22 521	18.87 507	27.41 548	14.27 497	11.16 482	2.85 531	1.51 522	0.41 515	0.28 445	4.88 531	7.10 540

Ntro	12.91 526	9.95 538	10.01 467	14.12 548	12.55 549	26.31 537	6.76 500	19.04 517	22.03 517	10.23 441	16.26 450	20.22 516	10.06 484	16.81 515	7.93 431	10.16 551	2.55 539	15.19 549	2.86 537	15.27 551	9.93 551

UDG	9.12 494	10.06 539	6.35 380	10.06 537	9.64 541	10.48 468	2.33 414	12.73 428	10.19 411	8.33 378	10.27 363	16.70 491	10.47 488	8.33 360	9.07 453	4.28 535	2.59 540	18.90 552	3.83 545	11.35 544	6.50 539

CC-Net-ROB	8.09 479	10.11 540	9.03 452	4.07 501	3.74 484	15.24 504	4.84 473	18.44 511	10.87 428	6.73 301	14.03 431	7.54 370	4.68 372	11.61 469	3.98 357	6.59 540	2.54 538	16.51 550	1.19 523	7.88 541	2.20 498

RTS	19.64 550	10.42 541	87.01 577	5.88 525	6.82 528	41.73 559	16.69 550	16.80 501	41.90 556	23.44 528	32.96 535	13.79 464	21.49 533	38.85 560	30.84 553	0.46 491	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 497	1.70 444

RTSA	19.64 550	10.42 541	87.01 577	5.88 525	6.82 528	41.73 559	16.69 550	16.80 501	41.90 556	23.44 528	32.96 535	13.79 464	21.49 533	38.85 560	30.84 553	0.46 491	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 497	1.70 444

BEATNet-Init1	24.70 554	11.33 543	44.28 562	5.48 523	3.94 490	47.60 566	22.33 561	34.94 554	40.01 554	48.11 565	49.98 562	59.86 566	43.17 564	39.48 562	31.77 555	1.37 516	1.76 528	1.17 524	1.17 522	2.44 521	3.85 527

Wz-Net-TNSev	12.01 524	11.86 544	38.26 557	2.81 440	1.82 394	18.12 518	11.31 534	16.67 498	21.73 514	15.06 502	17.17 462	19.72 513	20.69 531	20.68 530	21.41 527	0.04 352	0.06 227	0.00 1	0.16 357	0.74 482	1.93 479

DDUNet	10.03 503	12.17 545	8.24 435	13.02 545	11.73 547	10.32 464	3.76 451	12.27 413	8.35 371	9.64 428	13.89 429	16.48 487	6.67 433	9.50 419	7.00 420	6.80 541	3.45 552	21.10 553	4.33 547	12.78 548	9.12 545

AnyNet_C01	16.99 538	12.34 546	60.47 569	4.88 520	3.11 460	31.77 545	16.79 552	18.60 514	17.96 496	18.62 515	38.50 546	24.03 525	19.00 524	30.59 550	35.18 561	0.29 474	0.56 350	0.45 516	0.48 491	2.70 524	3.40 519

EDNetEfficientorigin	18.25 546	14.44 547	99.41 589	1.72 292	1.00 293	12.07 487	6.97 505	13.67 460	35.06 544	38.59 555	37.10 545	27.03 532	27.46 549	15.38 505	26.92 546	0.05 369	0.08 246	0.15 487	0.62 500	3.33 528	3.92 529

JetBlue	29.99 560	17.24 548	55.64 566	16.24 549	21.08 562	62.07 578	33.14 568	40.60 558	35.73 548	34.59 551	40.67 550	57.18 565	43.54 565	51.46 573	52.18 575	2.72 529	4.58 561	2.86 533	3.53 543	10.57 543	14.11 562

GCST	9.50 498	17.91 549	6.18 369	53.02 572	11.57 546	10.95 475	0.20 142	7.71 287	7.12 325	9.83 434	4.71 198	4.87 295	1.49 208	9.87 435	2.06 266	8.70 545	0.07 242	22.79 554	0.40 481	6.66 538	3.86 528

coex-ft	20.15 552	20.03 550	87.93 579	1.81 304	1.77 388	18.77 520	13.73 540	13.28 452	41.87 555	60.24 573	39.04 547	28.27 535	30.39 550	12.57 484	28.66 551	0.20 449	0.23 305	0.04 450	0.30 455	1.52 508	2.34 504

ACVNet-4b	16.48 537	23.07 551	14.73 501	16.69 550	15.18 553	31.83 546	7.30 510	19.71 524	27.82 528	11.54 475	22.10 496	31.68 542	8.96 478	18.88 524	7.28 425	11.04 553	2.65 541	24.93 557	5.02 550	18.57 554	10.67 554

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 390	25.82 552	26.88 541	0.56 131	0.08 17	1.46 67	0.53 231	2.17 9	2.15 66	0.67 81	0.73 49	0.23 66	0.20 33	1.58 52	0.80 96	11.76 556	0.38 332	0.00 1	0.08 311	1.75 513	9.67 550

WAO-7	30.22 561	25.83 553	23.33 530	33.10 561	14.36 551	36.98 553	22.41 562	52.85 572	64.46 574	43.76 560	59.24 572	52.31 559	45.69 567	32.82 551	32.60 557	11.16 555	5.49 562	13.76 548	12.60 564	12.36 546	9.38 547

ACVNet_1	19.51 549	26.19 554	15.50 504	17.71 551	15.28 554	26.46 538	9.36 521	29.16 552	34.18 538	25.06 535	24.89 509	37.18 550	21.93 535	17.80 521	15.03 512	11.08 554	2.83 542	25.29 558	5.06 552	19.11 555	11.14 555

DispFullNet	18.06 545	27.03 555	34.90 552	22.68 556	20.79 559	15.03 503	3.18 441	16.95 503	26.06 525	20.48 521	16.91 458	20.55 519	18.37 522	23.48 541	12.16 491	5.31 537	2.91 545	31.24 561	8.09 556	22.63 558	12.44 559

RainbowNet	18.69 548	27.15 556	22.03 527	18.76 552	15.00 552	27.97 541	10.17 526	27.99 548	34.19 539	15.53 506	27.53 517	25.33 528	13.80 510	19.86 529	10.59 474	14.50 561	3.57 553	23.85 556	5.03 551	18.49 553	12.41 558

test_for_model	7.41 468	28.34 557	2.84 103	22.38 555	16.53 556	3.40 275	0.91 342	6.72 241	4.54 198	8.04 366	2.84 140	1.04 142	0.43 102	0.86 6	0.60 55	9.67 548	3.31 549	0.00 1	0.08 311	26.60 562	9.03 544

IMH-64-1	28.06 558	29.98 558	19.46 521	32.15 559	20.98 560	27.68 539	16.66 548	47.31 562	44.85 559	34.14 549	50.94 563	41.49 554	31.67 552	37.53 556	23.88 537	14.17 559	2.96 546	34.45 563	11.15 559	26.12 560	13.75 560

IMH-64	28.06 558	29.98 558	19.46 521	32.15 559	20.98 560	27.68 539	16.66 548	47.31 562	44.85 559	34.14 549	50.94 563	41.49 554	31.67 552	37.53 556	23.88 537	14.17 559	2.96 546	34.45 563	11.15 559	26.12 560	13.75 560

IMH	30.65 562	30.30 560	21.09 525	34.89 563	21.75 564	33.16 550	16.91 553	49.53 569	52.50 563	38.41 553	55.10 569	45.13 556	40.36 562	41.57 563	25.66 543	14.74 562	3.36 551	35.43 565	11.69 561	27.31 565	14.16 563

ACVNet_2	27.45 556	30.56 561	27.90 542	20.72 553	15.55 555	37.22 554	14.00 542	49.32 568	65.88 576	43.17 559	56.99 570	51.90 558	26.98 546	21.46 536	15.38 513	10.77 552	2.85 543	23.12 555	3.62 544	20.08 556	11.47 556

TorneroNet-64	33.32 564	33.28 562	33.07 549	35.14 564	21.25 563	48.02 567	21.13 559	43.47 560	58.77 568	33.36 547	46.64 559	62.00 569	38.19 558	44.82 567	35.07 560	15.02 563	3.59 554	35.81 566	12.20 562	29.45 567	16.17 564

TorneroNet	36.02 568	35.25 563	36.33 556	38.44 566	22.19 565	50.72 571	24.42 565	48.39 565	54.53 565	38.03 552	53.44 567	62.83 572	44.79 566	47.68 570	42.11 569	15.69 564	3.97 557	37.25 567	15.05 566	30.83 569	18.40 569

MADNet+	27.96 557	35.32 564	91.41 581	21.04 554	8.86 539	49.25 568	47.41 575	36.98 556	37.84 551	21.00 523	30.83 528	25.41 529	34.95 556	46.51 568	51.54 574	3.04 532	3.33 550	1.48 527	1.05 519	5.85 535	6.05 537

WAO-8	38.93 569	36.84 565	23.97 532	43.96 567	24.48 567	45.73 563	22.62 563	53.10 573	75.66 578	53.86 570	66.14 578	62.39 570	55.11 574	43.01 565	40.67 567	22.98 567	7.22 565	37.53 568	19.49 568	27.04 564	16.83 565

Venus	38.93 569	36.84 565	23.97 532	43.96 567	24.48 567	45.73 563	22.62 563	53.10 573	75.66 578	53.86 570	66.17 579	62.39 570	55.11 574	43.01 565	40.67 567	22.98 567	7.22 565	37.53 568	19.49 568	27.02 563	16.83 565

WAO-6	35.59 566	37.89 567	17.67 514	37.86 565	24.46 566	37.85 555	21.49 560	49.01 567	67.96 577	44.22 561	48.08 560	53.02 560	53.39 572	33.67 552	36.83 563	26.05 569	7.83 568	43.19 570	21.76 570	30.18 568	19.37 570

Dean	35.52 565	40.12 568	27.99 543	30.63 558	17.33 557	45.80 565	11.68 535	57.61 577	76.54 580	63.70 576	60.65 573	66.93 575	49.40 570	38.12 558	40.28 566	12.18 557	3.73 556	28.86 559	5.94 555	20.69 557	12.16 557

LVE	35.84 567	41.54 569	36.25 554	33.36 562	18.92 558	53.05 573	27.99 566	53.17 575	64.93 575	47.63 564	61.58 574	54.25 563	38.72 559	38.72 559	35.50 562	16.36 565	6.23 564	31.51 562	14.04 565	25.01 559	18.07 568

PWCK	31.62 563	45.59 570	49.67 564	30.49 557	7.80 534	42.91 561	29.73 567	45.45 561	44.44 558	47.41 563	36.92 544	47.86 557	26.79 545	41.90 564	33.36 558	22.77 566	4.56 560	29.89 560	5.13 553	29.43 566	10.36 553

UNDER WATER-64	46.01 572	48.25 571	68.05 571	44.59 569	28.11 569	57.02 576	43.78 573	40.20 557	48.80 561	52.08 569	42.95 554	67.22 576	57.71 576	48.98 572	49.57 572	40.01 572	17.98 571	52.15 573	39.41 573	38.99 570	34.41 572

UNDER WATER	45.99 571	49.80 572	68.56 572	49.99 571	32.13 570	55.35 575	39.50 570	41.12 559	52.90 564	50.69 566	45.18 556	67.79 577	58.75 577	51.93 575	50.97 573	30.59 570	14.03 570	51.66 572	37.15 571	40.27 571	31.35 571

DLNR_Zeroshot_test	24.96 555	51.28 573	90.69 580	97.84 588	97.22 587	1.40 61	0.12 95	23.19 543	3.55 132	1.21 125	2.95 145	0.72 128	0.31 59	7.09 270	2.61 302	38.70 571	1.32 507	0.00 1	0.29 451	77.04 583	1.68 439

notaker	48.05 573	55.94 574	50.90 565	56.89 575	40.29 571	38.96 557	33.86 569	47.82 564	55.70 566	57.55 572	57.48 571	60.22 567	59.71 578	54.64 576	43.27 570	41.13 573	19.86 572	57.61 574	37.79 572	50.95 573	40.33 573

ktn	49.32 574	58.11 575	40.16 559	59.92 576	43.22 573	49.79 570	42.99 572	48.56 566	60.67 570	51.59 567	54.51 568	55.34 564	52.65 571	47.92 571	37.91 564	57.88 577	24.79 573	63.00 577	43.57 574	52.51 574	41.31 574

HanzoNet	57.16 577	60.12 576	60.00 568	55.77 574	42.11 572	51.98 572	41.93 571	52.07 570	61.47 571	65.98 579	65.90 577	72.11 579	70.14 579	71.11 579	61.13 577	64.31 579	34.72 577	62.27 576	50.86 576	52.83 575	46.33 575

JetRed	61.44 578	61.87 577	83.02 576	46.49 570	56.73 578	83.63 579	65.09 577	59.75 579	64.22 573	69.50 580	69.26 580	66.24 574	47.62 568	61.80 577	74.60 580	45.99 574	66.40 580	46.67 571	45.27 575	63.49 577	51.22 577

KSHMR	56.07 576	64.25 578	40.47 560	74.89 578	49.63 576	49.42 569	45.46 574	57.71 578	63.52 572	61.65 575	61.67 575	71.88 578	47.67 569	51.47 574	44.57 571	54.67 576	62.25 578	66.31 578	54.18 578	53.03 576	46.75 576

DPSimNet_ROB	54.45 575	65.73 579	47.00 563	54.49 573	46.37 575	55.34 574	56.47 576	56.18 576	59.04 569	64.57 578	51.76 565	64.01 573	54.49 573	47.54 569	67.21 579	63.21 578	27.86 576	58.04 575	51.28 577	46.61 572	51.87 578

LRCNet_RVC	66.47 579	66.44 580	69.02 573	71.60 577	54.27 577	32.21 548	2.93 431	63.19 580	21.83 515	82.02 581	90.16 582	83.59 580	72.13 580	69.45 578	53.25 576	95.47 586	64.21 579	95.15 586	95.27 586	72.59 578	74.60 580

USTest	87.45 586	75.67 581	64.78 570	81.43 583	83.22 583	99.90 591	99.97 589	99.47 589	99.59 587	98.27 586	99.02 588	90.91 582	98.36 587	83.71 581	98.28 588	79.81 583	95.66 585	69.62 579	73.61 582	75.15 582	82.65 585

MADNet++	82.81 581	81.73 582	74.64 574	87.71 584	82.67 582	93.35 581	70.27 578	86.39 584	82.88 581	93.51 585	86.62 581	86.40 581	81.37 581	88.21 582	88.63 581	86.59 584	84.23 584	72.14 581	68.69 580	78.88 584	81.36 584

TCMNet-wrong-test	67.37 580	85.99 583	81.87 575	95.65 585	94.75 585	89.54 580	85.95 581	52.26 571	35.23 546	51.69 568	62.14 576	60.40 568	40.29 561	77.33 580	64.52 578	48.91 575	9.04 569	69.84 580	68.02 579	91.10 586	82.88 586

xxxxx1	85.58 583	90.37 584	96.61 584	76.69 579	80.77 579	97.50 585	96.92 585	85.57 581	88.66 582	88.63 582	91.64 583	94.27 583	93.09 582	90.03 583	91.91 582	70.77 580	70.62 581	73.61 582	81.26 583	72.90 579	79.86 581

tt_ll	85.58 583	90.37 584	96.61 584	76.69 579	80.77 579	97.50 585	96.92 585	85.57 581	88.66 582	88.63 582	91.64 583	94.27 583	93.09 582	90.03 583	91.91 582	70.77 580	70.62 581	73.61 582	81.26 583	72.90 579	79.86 581

ff	85.58 583	90.37 584	96.61 584	76.69 579	80.77 579	97.50 585	96.92 585	85.57 581	88.66 582	88.63 582	91.64 583	94.27 583	93.09 582	90.03 583	91.91 582	70.77 580	70.62 581	73.61 582	81.26 583	72.90 579	79.86 581

ccccc		96.47 587		100.00 595	100.00 592	97.29 584		99.52 590		99.28 590		99.32 589		99.92 589		100.00 594	100.00 592	99.95 589	99.77 590	100.00 593

MEDIAN_ROB	98.44 588	99.70 588	99.34 588	97.13 586	97.06 586	96.94 583	95.91 584	97.71 587	97.33 586	98.78 589	98.91 587	99.19 588	98.13 586	96.94 586	96.99 587	99.97 590	99.18 587	100.00 590	99.99 591	99.70 589	99.83 589

Anonymous_1	99.01 590	99.91 589	99.85 590	97.31 587	99.09 589	100.00 592	100.00 591	99.59 591	99.96 589	99.29 591	99.86 589	99.55 590	99.99 591	99.30 588	99.76 589	95.67 587	99.58 588	97.24 587	98.56 588	97.36 587	98.34 588

HaxPig	98.85 589	99.94 590	95.36 582	99.99 592	99.98 590	94.12 582	94.52 582	99.12 588	99.96 589	99.96 592	99.99 590	99.98 593	99.89 589	98.16 587	96.14 586	99.98 591	99.99 591	100.00 590	99.99 591	99.99 592	99.95 592

AVERAGE_ROB	99.63 592	99.96 591	98.88 587	100.00 595	100.00 592	98.16 588	95.64 583	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	99.99 591	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 596

test_example2	99.38 591	99.98 592	99.99 592	100.00 595	99.98 590	99.73 589	99.99 590	96.99 586	100.00 591	100.00 593	100.00 591	96.49 586	96.74 585	99.97 590	99.96 590	100.00 594	99.97 590	98.68 588	99.11 589	100.00 593	100.00 596

FlowAnything	100.00 597	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 596

Selective-RAFT-Error	100.00 597	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 596

PML	97.69 587	100.00 593	96.50 583	97.85 589	97.35 588	99.77 590	99.36 588	96.92 585	96.34 585	100.00 593	96.52 586	97.41 587	99.61 588	100.00 594	95.46 585	99.99 592	97.44 586	100.00 590	96.08 587	99.13 588	88.02 587

CasAABBNet	100.00 597	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 596

LSM0	100.00 597	100.00 593	100.00 595	100.00 595	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	99.99 593

DPSMNet_ROB	99.90 593	100.00 593	99.99 592	99.99 592	100.00 592	100.00 592	100.00 591	99.98 592	100.00 591	98.37 587	100.00 591	99.81 591	100.00 592	99.97 590	99.99 591	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	99.99 593

DGTPSM_ROB	99.90 593	100.00 593	99.99 592	99.99 592	100.00 592	100.00 592	100.00 591	99.98 592	100.00 591	98.37 587	100.00 591	99.81 591	100.00 592	99.97 590	99.99 591	99.99 592	100.00 592	100.00 590	100.00 593	100.00 593	99.99 593

DPSM_ROB	99.94 595	100.00 593	100.00 595	99.74 590	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 594	99.08 588	100.00 592	100.00 590	100.00 593	99.98 590	99.94 590

DPSM	99.94 595	100.00 593	100.00 595	99.74 590	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 591	100.00 595	100.00 592	100.00 594	100.00 594	99.08 588	100.00 592	100.00 590	100.00 593	99.98 590	99.94 590

Low-res two-view benchmark