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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

TDLM	0.20 6	0.10 31	0.21 40	0.08 62	0.23 96	0.02 41	0.04 59	0.19 66	0.04 28	0.02 64	0.10 97	0.67 120	0.05 28	0.10 119	0.43 1	0.28 1	0.35 69	0.20 57	0.02 1	0.01 1	0.12 6	1.22 20	0.05 68	0.01 1	0.00 1	0.02 24	0.41 45	0.41 107

CVANet_RVC	0.42 37	0.29 75	0.82 155	0.60 181	0.31 118	0.18 153	0.03 47	1.58 136	0.25 125	0.12 87	0.28 125	0.84 133	0.05 28	0.11 124	0.69 2	0.46 2	0.36 71	0.25 68	0.08 5	0.08 15	0.20 11	1.95 37	0.02 44	0.05 24	0.06 44	0.03 31	0.70 52	1.10 144

delet	0.21 9	0.08 25	0.24 46	0.06 44	0.05 25	0.02 41	0.04 59	0.02 12	0.05 35	0.34 112	0.00 1	0.20 32	0.04 21	0.02 48	1.45 17	0.53 3	0.23 43	0.07 19	0.12 10	0.06 9	0.15 8	0.38 5	0.01 18	0.06 27	0.01 4	0.01 8	1.50 75	0.02 38

Pointernet	0.13 2	0.04 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 96	0.18 137	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.07 93	0.10 10	0.01 3	0.01 24	0.89 6	0.57 4	0.12 15	0.02 3	0.09 6	0.06 9	0.11 5	0.83 11	0.00 1	0.02 7	0.01 4	0.00 1	0.04 2	0.18 83

RSM	0.22 12	0.06 15	0.35 75	0.02 15	0.03 17	0.12 111	0.01 11	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.18 15	0.05 28	0.00 1	0.73 4	0.58 5	0.18 31	0.04 8	0.18 16	0.51 105	0.24 19	2.12 45	0.09 107	0.08 36	0.02 9	0.18 73	0.16 21	0.00 1

AANet_RVC	0.29 19	0.05 9	0.28 54	0.06 44	0.21 90	0.00 1	0.24 151	0.03 24	0.17 100	0.34 112	0.01 77	0.08 6	0.04 21	0.01 24	2.17 43	0.58 5	0.16 26	0.07 19	0.44 32	0.20 34	0.13 7	0.33 4	0.03 55	0.07 32	0.02 9	0.06 48	1.15 64	0.86 131

RSM++	0.23 14	0.06 15	0.35 75	0.02 15	0.02 9	0.11 108	0.00 1	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 24	0.08 48	0.00 1	0.88 5	0.61 7	0.18 31	0.04 8	0.13 11	0.57 125	0.23 17	2.20 48	0.14 122	0.09 39	0.03 22	0.01 8	0.23 29	0.00 1

GANet	0.63 64	0.72 164	0.73 143	0.46 167	0.40 151	1.37 217	0.41 170	0.45 94	0.06 47	0.21 96	2.81 215	2.16 177	0.28 119	0.47 211	0.89 6	0.62 8	0.74 125	0.38 97	0.38 31	0.07 11	0.30 26	1.98 40	0.14 122	0.13 61	0.20 86	0.03 31	0.52 49	0.22 86

RYNet	0.61 61	0.04 4	0.00 1	0.02 15	0.04 23	0.00 1	0.01 11	0.03 24	0.04 28	0.07 75	0.00 1	0.07 5	0.12 67	0.00 1	4.57 140	0.66 9	0.12 15	0.99 198	0.37 30	0.02 2	0.25 21	0.10 1	0.05 68	0.03 17	0.08 50	7.32 241	1.40 71	0.12 76

AASNet	0.20 6	0.45 115	0.24 46	0.09 66	0.09 45	0.00 1	0.08 91	0.05 41	0.05 35	0.26 103	0.00 1	0.18 15	0.04 21	0.01 24	1.13 10	0.68 10	0.12 15	0.04 8	0.09 6	0.16 29	0.29 24	0.77 10	0.01 18	0.07 32	0.00 1	0.02 24	0.49 48	0.03 44

MMNet	0.34 25	0.21 53	0.07 22	0.05 40	0.06 31	0.00 1	0.12 116	0.03 24	0.04 28	0.22 100	0.00 1	0.36 62	0.02 9	0.05 86	2.17 43	0.69 11	0.33 65	0.15 42	0.34 29	0.07 11	0.34 30	0.60 6	0.06 76	0.10 44	0.03 22	0.05 45	2.93 111	0.02 38

CoSv	0.10 1	0.12 39	0.21 40	0.02 15	0.02 9	0.01 13	0.00 1	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.15 12	0.01 3	0.00 1	0.69 2	0.74 12	0.14 21	0.06 18	0.09 6	0.03 3	0.06 1	0.13 2	0.00 1	0.03 17	0.02 9	0.00 1	0.10 13	0.00 1

CFNet	0.72 76	0.50 125	0.71 139	0.48 170	0.45 160	0.06 94	0.27 155	0.58 105	0.09 68	0.65 135	0.04 86	0.84 133	0.10 61	0.05 86	2.80 69	0.75 13	0.60 112	0.09 26	0.84 53	0.41 79	1.10 77	1.22 20	0.03 55	0.13 61	0.58 126	1.14 143	3.44 138	1.47 153

MM-Stereo_test3	0.21 9	0.04 4	0.02 6	0.00 1	0.01 4	0.02 41	0.00 1	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.14 11	0.03 14	0.05 86	0.99 8	0.77 14	0.16 26	0.17 48	0.16 13	0.26 51	0.06 1	2.10 44	0.18 136	0.02 7	0.01 4	0.06 48	0.47 47	0.06 57

HCRNet	0.49 45	0.39 105	0.36 81	0.29 119	0.12 55	0.01 13	0.06 80	0.03 24	0.01 3	1.48 189	0.00 1	0.20 32	0.05 28	0.01 24	2.61 63	0.78 15	0.42 82	0.07 19	0.32 25	0.12 22	0.37 32	2.22 49	0.02 44	0.02 7	0.02 9	0.02 24	3.33 130	0.03 44

StereoVision	0.13 2	0.11 33	0.03 12	0.04 33	0.04 23	0.00 1	0.03 47	0.04 36	0.03 20	0.03 67	0.00 1	0.19 24	0.02 9	0.02 48	1.02 9	0.79 16	0.13 20	0.02 3	0.30 22	0.04 5	0.21 13	0.19 3	0.00 1	0.06 27	0.04 30	0.00 1	0.12 16	0.00 1

CC-Net-ROB	5.62 248	8.62 280	1.87 216	23.08 285	6.72 273	15.74 281	8.55 276	0.45 94	0.82 180	1.55 191	0.00 1	24.53 272	3.35 237	3.39 276	5.49 175	0.89 17	2.73 232	1.76 240	12.04 246	0.82 163	1.32 86	1.73 31	9.22 288	0.42 140	3.22 221	2.53 180	2.45 100	8.44 232

PS-NSSS	1.79 166	3.17 255	0.42 96	3.20 241	0.92 196	2.08 230	1.19 203	0.39 86	0.16 99	0.38 118	0.00 1	11.59 250	1.18 217	0.50 217	5.15 165	0.89 17	0.71 123	0.28 75	4.31 170	0.17 31	0.97 70	0.64 9	2.37 264	0.19 81	1.58 181	0.76 129	3.28 127	1.77 164

TestStereo	0.64 65	0.64 151	0.54 124	0.22 85	0.11 52	0.01 13	0.03 47	1.87 151	0.23 120	0.30 107	0.00 1	0.37 66	0.08 48	0.01 24	1.75 26	0.93 19	0.45 85	0.23 67	2.92 132	0.12 22	1.51 95	1.70 30	0.05 68	0.11 51	0.21 90	0.46 107	2.24 95	0.13 78

RAFT + AFF	0.48 42	0.05 9	0.01 2	0.22 85	0.03 17	0.04 71	0.14 124	0.03 24	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.32 57	0.03 14	0.07 101	4.66 146	0.97 20	0.56 106	0.09 26	2.34 104	0.04 5	0.69 48	1.96 38	0.02 44	0.22 90	0.15 78	0.12 64	0.24 31	0.01 27

iRaftStereo_RVC	0.35 29	0.21 53	0.33 63	0.22 85	0.15 61	0.02 41	0.02 30	0.05 41	0.08 60	0.00 1	0.00 1	0.28 51	0.11 65	0.03 62	1.35 14	0.98 21	0.35 69	0.07 19	0.49 35	0.17 31	1.05 75	2.96 66	0.00 1	0.05 24	0.09 53	0.01 8	0.23 29	0.04 48

DMCA	0.36 31	0.36 100	0.19 38	0.17 75	0.09 45	0.02 41	0.05 71	0.02 12	0.05 35	0.58 131	0.00 1	0.39 72	0.05 28	0.01 24	2.07 39	0.98 21	0.54 99	0.12 32	0.23 19	0.10 18	0.46 38	1.38 27	0.01 18	0.22 90	0.03 22	0.08 54	1.30 65	0.15 80

MGS-Stereo	0.68 69	0.97 192	0.65 131	0.25 100	0.18 69	0.01 13	0.05 71	0.07 48	0.14 87	0.00 1	0.00 1	0.30 53	0.15 78	0.03 62	5.25 169	1.01 23	0.41 80	0.26 70	1.09 60	0.44 84	1.38 87	2.76 61	0.03 55	0.27 100	0.34 105	0.25 82	1.72 80	0.24 89

ProNet	0.22 12	0.03 1	0.09 28	0.01 4	0.00 1	0.12 111	0.75 192	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 161	1.31 12	1.03 24	0.22 39	0.01 2	0.09 6	0.12 22	0.24 19	1.33 25	0.03 55	0.01 1	0.07 47	0.00 1	0.05 4	0.00 1

UPFNet	0.52 51	0.31 81	0.76 147	0.22 85	0.28 113	0.02 41	0.05 71	0.09 56	0.08 60	0.38 118	0.00 1	0.38 69	0.03 14	0.24 163	3.16 81	1.04 25	0.34 67	0.14 39	0.59 41	0.34 66	0.44 36	1.09 16	0.01 18	0.30 109	0.05 38	0.01 8	3.54 140	0.05 53

G2L-Stereo	0.70 72	0.35 98	0.24 46	0.37 148	0.64 176	0.02 41	0.07 85	0.17 65	0.08 60	0.51 128	0.10 97	0.28 51	0.49 157	0.45 207	3.38 94	1.05 26	0.27 54	0.20 57	1.46 79	0.28 54	1.54 97	1.85 34	0.07 94	0.12 53	0.28 102	0.78 130	3.56 141	0.38 103

CroCo-Stereo Lap2	0.18 4	0.11 33	0.04 17	0.05 40	0.06 31	0.00 1	0.01 11	0.03 24	0.05 35	0.24 102	0.00 1	0.16 14	0.06 42	0.01 24	1.29 11	1.05 26	0.06 5	0.04 8	0.06 3	0.05 7	0.40 33	0.86 13	0.00 1	0.04 20	0.04 30	0.01 8	0.05 4	0.00 1

AIO-Stereo	0.34 25	0.05 9	0.34 68	0.01 4	0.03 17	0.13 117	0.00 1	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 24	0.05 28	0.00 1	1.68 22	1.06 28	0.49 93	0.08 23	1.56 82	0.76 159	0.22 14	2.17 47	0.11 115	0.01 1	0.01 4	0.02 24	0.20 24	0.00 1

coex_refinement	0.87 91	1.07 201	0.62 128	0.25 100	0.72 181	0.03 64	0.20 145	0.27 79	1.03 197	0.10 80	1.11 174	0.87 139	0.18 93	0.15 139	4.26 129	1.07 29	0.59 109	0.13 34	2.44 113	0.52 108	1.02 72	1.12 17	0.23 151	0.17 75	0.67 135	0.96 137	3.20 122	0.48 112

CroCo-Stereo	0.21 9	0.09 29	0.03 12	0.05 40	0.07 39	0.00 1	0.00 1	0.04 36	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.09 9	0.07 43	0.00 1	1.51 19	1.11 30	0.17 30	0.08 23	0.76 46	0.05 7	0.40 33	0.85 12	0.00 1	0.04 20	0.04 30	0.01 8	0.08 10	0.00 1
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
NLCA_NET_v2_RVC	1.21 126	0.81 174	0.50 118	0.22 85	0.48 163	0.03 64	1.73 218	1.18 123	2.43 239	2.04 206	0.11 99	0.74 125	0.09 54	0.55 221	6.88 217	1.12 31	0.38 74	0.30 81	1.67 85	0.28 54	0.80 56	1.75 32	0.15 127	0.25 95	0.13 70	3.23 187	2.70 105	2.04 172
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
dd	1.06 110	0.48 120	0.31 57	1.86 225	0.06 31	0.26 174	0.16 129	0.47 96	0.06 47	0.11 81	0.01 77	2.18 178	0.07 43	0.20 154	4.43 134	1.13 32	1.19 173	0.38 97	6.03 187	0.38 73	0.67 47	1.85 34	0.14 122	0.32 110	0.63 132	0.09 57	3.27 126	1.90 169

ADLNet	0.79 80	0.95 187	0.12 33	0.22 85	0.28 113	0.09 100	0.05 71	1.25 125	0.10 73	0.32 110	0.06 90	2.48 182	0.08 48	0.20 154	3.48 95	1.14 33	0.48 89	0.11 31	0.60 43	0.23 41	0.60 46	3.03 73	0.01 18	0.10 44	0.91 145	0.83 132	3.15 118	0.34 99

GMStereo	0.56 56	0.94 186	0.07 22	0.25 100	0.06 31	0.01 13	0.02 30	0.15 64	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.01 3	0.01 24	2.04 38	1.15 34	0.34 67	0.18 52	2.72 125	0.11 19	1.52 96	2.04 42	0.00 1	0.08 36	0.20 86	0.03 31	2.65 104	0.04 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AF-Net	1.33 134	0.56 131	1.00 170	0.36 146	0.81 188	1.01 206	2.56 232	2.36 171	1.15 201	0.48 124	0.65 156	3.84 195	0.16 85	0.30 179	3.50 97	1.17 35	0.52 97	0.02 3	1.74 90	0.53 111	0.81 58	4.34 129	0.06 76	0.14 63	0.93 146	0.61 117	3.84 158	2.40 181

Nwc_Net	1.33 134	0.56 131	1.00 170	0.36 146	0.81 188	1.01 206	2.56 232	2.36 171	1.15 201	0.48 124	0.65 156	3.84 195	0.16 85	0.30 179	3.50 97	1.17 35	0.52 97	0.02 3	1.74 90	0.53 111	0.81 58	4.34 129	0.06 76	0.14 63	0.93 146	0.61 117	3.84 158	2.40 181

HITNet	0.68 69	0.16 46	0.11 32	0.07 56	0.10 51	0.01 13	0.03 47	1.72 140	0.79 179	0.11 81	0.00 1	0.77 130	0.28 119	0.12 131	2.69 64	1.17 35	0.45 85	0.14 39	0.72 45	0.25 48	1.61 107	2.80 63	0.01 18	0.17 75	0.04 30	0.15 68	3.40 135	0.41 107
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
RAStereo	0.29 19	0.18 51	0.05 20	0.06 44	0.11 52	0.00 1	0.02 30	0.03 24	0.04 28	0.94 153	0.00 1	0.26 49	0.02 9	0.01 24	1.70 23	1.19 38	0.09 7	0.13 34	0.30 22	0.03 3	0.80 56	1.45 28	0.00 1	0.14 63	0.05 38	0.01 8	0.20 24	0.02 38

U	0.23 14	0.13 40	0.03 12	0.06 44	0.07 39	0.00 1	0.01 11	0.05 41	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.25 47	0.07 43	0.00 1	1.58 20	1.23 39	0.05 2	0.13 34	0.52 37	0.08 15	0.50 42	1.03 15	0.01 18	0.10 44	0.08 50	0.02 24	0.06 6	0.03 44

RAFT	0.28 18	0.04 4	0.31 57	0.02 15	0.00 1	0.12 111	0.12 116	0.93 115	0.01 3	0.69 136	0.00 1	0.18 15	0.00 1	0.01 24	2.07 39	1.23 39	0.23 43	0.00 1	0.06 3	0.21 39	0.15 8	0.60 6	0.00 1	0.06 27	0.03 22	0.01 8	0.34 40	0.00 1

IER	0.69 71	0.46 117	0.29 55	0.30 123	0.18 69	0.01 13	0.09 99	0.42 89	0.11 77	1.07 160	0.07 93	1.62 170	0.05 28	0.20 154	3.15 80	1.25 41	0.40 77	0.16 45	0.82 49	0.44 84	0.57 45	2.22 49	0.21 143	0.34 112	0.09 53	1.03 140	2.96 112	0.28 93

DFGA-Net	0.52 51	0.32 82	0.09 28	0.23 92	0.05 25	0.01 13	0.02 30	0.55 103	0.05 35	1.27 175	0.00 1	0.20 32	0.05 28	0.03 62	1.75 26	1.26 42	0.37 73	0.09 26	1.05 59	0.07 11	0.77 54	2.14 46	0.00 1	0.21 88	0.02 9	0.00 1	3.39 134	0.02 38

RAFT_CTSACE	0.74 77	0.81 174	0.44 101	0.25 100	0.08 43	0.15 135	0.03 47	1.99 156	0.06 47	0.00 1	0.11 99	0.47 88	0.46 152	0.01 24	2.74 67	1.26 42	0.29 63	0.16 45	0.77 47	0.13 26	0.79 55	4.54 143	0.01 18	0.15 67	0.25 95	0.01 8	3.88 163	0.04 48

DMCA-RVC	0.82 84	0.43 112	0.50 118	0.31 125	0.59 173	0.15 135	1.13 200	0.29 81	1.52 214	1.29 178	0.34 131	0.64 115	0.14 74	0.17 145	3.74 105	1.26 42	0.80 129	0.51 132	0.97 56	0.51 105	0.87 65	1.93 36	0.26 161	0.40 136	0.13 70	0.08 54	2.70 105	0.50 113

RP	1.55 146	1.14 206	2.48 236	0.89 194	1.23 203	0.43 183	2.08 226	1.86 150	1.63 221	0.29 106	2.10 190	2.43 181	0.13 71	0.49 216	5.11 164	1.26 42	0.83 136	0.05 14	1.74 90	0.49 97	1.04 74	4.92 158	0.16 129	0.76 192	0.49 118	1.14 143	4.64 202	1.98 171

HSM	1.20 123	0.35 98	1.10 180	0.59 180	0.56 171	0.05 81	0.09 99	2.87 213	0.31 131	0.13 88	0.53 144	0.76 128	0.13 71	0.05 86	5.24 168	1.26 42	0.85 139	0.30 81	3.45 153	0.50 102	2.38 139	3.35 91	0.10 112	0.55 166	0.74 137	0.86 135	4.16 183	1.08 143

test_5	0.76 78	0.61 142	0.21 40	0.02 15	0.02 9	0.11 108	0.01 11	2.75 207	0.05 35	0.00 1	4.29 230	0.49 91	0.44 145	0.00 1	1.73 25	1.27 47	0.22 39	0.14 39	1.14 63	0.09 17	0.46 38	3.08 81	0.01 18	0.19 81	0.09 53	0.00 1	2.97 113	0.02 38

SM2	0.42 37	0.07 22	0.03 12	0.05 40	0.09 45	0.00 1	0.01 11	0.02 12	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.12 67	0.12 131	1.97 34	1.28 48	0.09 7	0.04 8	0.48 33	0.49 97	0.55 43	3.46 93	0.31 179	0.04 20	0.03 22	0.03 31	0.31 34	1.61 161

MLG-Stereo_test1	0.20 6	0.05 9	0.01 2	0.01 4	0.01 4	0.17 148	0.01 11	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 28	0.00 1	1.42 15	1.28 48	0.03 1	0.05 14	0.33 26	0.24 44	0.23 17	1.27 22	0.00 1	0.01 1	0.02 9	0.01 8	0.07 7	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 33	0.23 58	0.35 75	0.07 56	0.15 61	0.02 41	0.04 59	0.08 52	0.07 52	1.22 173	0.00 1	0.23 45	0.03 14	0.02 48	1.62 21	1.29 50	0.14 21	0.29 77	1.62 83	0.12 22	0.84 63	1.37 26	0.01 18	0.18 79	0.20 86	0.16 71	0.17 22	0.04 48

IGEV-Stereo++	0.40 35	0.03 1	0.10 30	0.03 27	0.03 17	0.10 105	0.01 11	0.01 2	0.03 20	0.00 1	0.15 109	0.18 15	0.03 14	0.01 24	1.95 32	1.30 51	0.05 2	0.29 77	0.81 48	0.51 105	0.25 21	3.15 84	0.27 167	0.03 17	0.02 9	0.01 8	1.39 70	0.00 1

STTStereo	1.36 137	0.86 178	0.78 152	0.40 157	0.33 130	0.08 97	1.20 204	0.43 91	1.52 214	1.38 187	0.24 121	2.01 175	0.27 117	0.38 192	9.23 242	1.30 51	0.40 77	0.33 87	1.27 69	0.20 34	1.56 100	1.97 39	0.16 129	0.15 67	0.10 60	1.81 166	3.62 145	4.69 196

MLG-Stereo_test2	0.35 29	0.14 42	0.04 17	0.01 4	0.06 31	0.18 153	0.02 30	0.02 12	0.03 20	0.00 1	0.63 155	0.18 15	0.01 3	0.00 1	1.83 30	1.31 53	0.06 5	0.20 57	1.35 76	0.38 73	0.41 35	2.30 52	0.16 129	0.05 24	0.06 44	0.01 8	0.09 11	0.01 27

CFNet_RVC	1.14 114	0.65 152	0.92 163	0.35 143	0.40 151	0.14 123	0.13 120	0.11 60	0.18 104	0.86 147	1.15 175	0.67 120	0.17 91	0.08 110	6.26 206	1.31 53	0.70 121	0.40 102	1.62 83	0.29 56	1.93 127	3.03 73	0.06 76	0.43 146	0.95 148	1.90 168	3.91 165	2.07 173

UCFNet_RVC	1.41 141	2.75 248	0.68 133	0.60 181	0.80 186	0.26 174	0.16 129	0.28 80	0.23 120	0.93 151	0.37 132	2.60 184	1.05 215	0.07 101	6.13 202	1.33 55	0.70 121	0.52 135	2.48 114	0.62 134	1.87 124	3.20 86	1.04 246	0.35 119	1.83 186	1.96 169	2.11 90	3.29 189

111111	0.34 25	0.03 1	0.08 26	0.01 4	0.03 17	0.10 105	0.00 1	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.01 77	0.18 15	0.05 28	0.01 24	1.98 35	1.34 56	0.11 11	0.15 42	0.59 41	0.56 123	0.34 30	3.31 90	0.26 161	0.02 7	0.02 9	0.05 45	0.04 2	0.00 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.06 15	0.01 2	0.01 4	0.01 4	0.17 148	0.01 11	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.08 6	0.05 28	0.00 1	1.48 18	1.35 57	0.05 2	0.05 14	0.33 26	0.23 41	0.22 14	0.63 8	0.00 1	0.01 1	0.02 9	0.01 8	0.07 7	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 17	0.06 15	0.08 26	0.00 1	0.01 4	0.02 41	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 15	0.03 14	0.15 139	1.33 13	1.35 57	0.18 31	0.17 48	0.19 17	0.37 72	0.10 3	2.34 54	0.19 141	0.06 27	0.04 30	0.08 54	0.12 16	0.00 1

UDGNet	2.73 195	1.17 209	0.42 96	10.90 274	5.53 264	8.65 270	3.60 250	1.70 139	0.27 127	0.22 100	0.12 103	0.80 132	0.12 67	9.72 292	4.00 122	1.35 57	0.73 124	0.54 138	3.02 139	0.60 131	2.78 146	6.16 191	3.41 276	0.29 105	1.70 183	1.69 164	3.06 115	1.10 144

psm_up	1.28 132	0.67 156	1.09 179	0.41 158	0.89 192	0.04 71	0.31 158	2.38 178	1.16 203	0.77 139	0.00 1	1.36 162	0.10 61	0.44 205	4.59 143	1.35 57	0.83 136	0.45 123	4.14 166	0.47 89	1.60 104	2.76 61	0.01 18	0.73 187	1.16 158	1.54 157	3.84 158	1.40 150

NCC-stereo	2.13 180	1.68 225	1.46 196	1.00 199	1.37 210	0.89 202	2.88 239	2.59 193	2.86 245	0.34 112	2.72 212	2.40 179	1.41 223	0.27 170	5.18 166	1.38 61	0.85 139	0.98 194	2.99 137	1.01 178	1.54 97	4.72 152	0.43 200	0.53 161	2.61 200	4.44 209	4.09 179	4.93 199

Abc-Net	2.13 180	1.68 225	1.46 196	1.00 199	1.37 210	0.89 202	2.88 239	2.59 193	2.86 245	0.34 112	2.72 212	2.40 179	1.41 223	0.27 170	5.18 166	1.38 61	0.85 139	0.98 194	2.99 137	1.01 178	1.54 97	4.72 152	0.43 200	0.53 161	2.61 200	4.44 209	4.09 179	4.93 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AFF-stereo	0.88 92	0.32 82	0.50 118	0.35 143	0.20 84	0.11 108	0.37 167	0.41 88	0.11 77	1.15 166	0.00 1	0.66 119	0.07 43	0.02 48	4.33 131	1.39 63	0.40 77	0.90 186	3.49 155	0.26 51	1.61 107	2.83 64	0.02 44	0.22 90	0.49 118	0.18 73	3.16 119	0.10 66

anonymousdsp	0.56 56	0.10 31	0.36 81	0.24 96	0.07 39	0.09 100	0.01 11	0.04 36	0.05 35	0.00 1	2.27 194	0.22 43	0.20 97	0.00 1	2.28 48	1.41 64	0.28 57	0.17 48	0.52 37	0.67 149	0.56 44	3.56 99	0.31 179	0.07 32	0.02 9	0.01 8	1.65 78	0.01 27

DSFCA	0.83 85	0.44 113	0.51 122	0.29 119	0.59 173	0.05 81	0.61 189	0.23 71	0.55 157	0.49 126	0.58 147	0.48 89	0.11 65	0.04 80	2.83 70	1.42 65	0.78 128	0.72 166	1.15 65	0.65 145	1.24 82	3.01 70	0.21 143	0.53 161	0.55 124	0.83 132	3.19 121	0.46 110

AIO-test2	0.25 16	0.09 29	0.02 6	0.01 4	0.09 45	0.04 71	0.01 11	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 6	0.04 21	0.00 1	1.71 24	1.44 66	0.15 23	0.04 8	0.03 2	0.33 63	0.10 3	2.30 52	0.06 76	0.16 73	0.05 38	0.01 8	0.10 13	0.00 1

dad	4.27 231	0.90 182	0.38 89	10.18 273	1.67 221	1.51 220	12.20 282	12.33 283	0.11 77	3.40 246	0.00 1	1.94 174	3.49 239	0.26 166	6.16 203	1.44 66	1.74 210	0.71 164	14.06 251	0.66 147	3.23 162	4.00 119	0.21 143	1.02 213	6.09 258	0.19 75	17.62 285	9.71 240

LG-Stereo	0.31 22	0.05 9	0.02 6	0.02 15	0.07 39	0.13 117	0.01 11	0.03 24	0.10 73	0.00 1	0.87 162	0.44 82	0.01 3	0.00 1	2.07 39	1.46 68	0.11 11	0.16 45	0.67 44	0.47 89	0.31 28	1.19 18	0.04 65	0.02 7	0.05 38	0.10 60	0.07 7	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 102	0.33 90	0.75 146	0.38 153	0.42 156	0.14 123	0.43 175	0.97 117	0.13 85	1.32 181	0.00 1	0.65 118	0.09 54	0.03 62	4.73 149	1.46 68	0.50 94	0.13 34	3.58 156	0.49 97	1.60 104	4.02 120	0.02 44	0.42 140	0.52 120	0.38 105	3.38 133	0.17 82

DISCO	0.90 94	0.96 191	0.36 81	0.06 44	0.36 136	0.63 194	0.54 185	0.23 71	0.32 134	1.72 195	0.58 147	0.41 76	0.29 121	0.04 80	2.98 74	1.47 70	1.02 159	0.31 84	3.32 149	0.56 123	1.01 71	3.01 70	0.13 119	0.33 111	0.13 70	0.33 99	2.81 108	0.43 109

DEFOM-Stereo	0.34 25	0.19 52	0.23 45	0.01 4	0.06 31	0.12 111	0.01 11	0.03 24	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.20 32	0.03 14	0.00 1	2.15 42	1.48 71	0.10 10	0.13 34	0.33 26	0.11 19	0.45 37	0.93 14	0.00 1	0.02 7	0.07 47	0.03 31	2.36 97	0.06 57

CASnet	0.96 100	0.54 129	0.54 124	0.24 96	0.36 136	0.05 81	0.26 154	0.52 100	0.18 104	0.06 74	0.06 90	0.70 122	0.36 132	0.01 24	4.36 133	1.50 72	0.66 118	0.40 102	2.56 117	0.34 66	3.82 182	4.34 129	0.03 55	0.35 119	1.67 182	0.11 63	1.72 80	0.23 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HGLStereo	0.70 72	0.34 94	0.41 94	0.23 92	0.31 118	0.02 41	0.17 133	0.08 52	0.13 85	1.20 172	0.69 158	0.25 47	0.15 78	0.09 114	2.36 54	1.50 72	0.57 108	0.29 77	1.25 67	0.24 44	1.13 78	3.16 85	0.08 100	0.34 112	0.18 83	0.19 75	3.13 117	0.47 111

UNet	0.67 67	0.32 82	0.47 116	0.27 113	0.23 96	0.03 64	0.15 127	0.55 103	0.14 87	1.13 164	0.00 1	0.61 111	0.17 91	0.15 139	2.26 46	1.51 74	0.50 94	0.22 62	1.51 81	0.25 48	0.75 50	1.79 33	0.18 136	0.60 170	0.07 47	0.32 98	3.43 137	0.61 123

UniTT-Stereo	0.45 41	0.30 78	0.37 87	0.08 62	0.19 75	0.01 13	0.02 30	0.10 57	0.09 68	0.00 1	0.00 1	0.49 91	0.09 54	0.05 86	2.28 48	1.53 75	0.28 57	0.43 118	1.84 93	0.14 27	1.17 79	1.99 41	0.01 18	0.23 93	0.16 81	0.10 60	0.26 32	0.03 44

DLCB_ROB	1.13 113	0.77 168	0.73 143	0.44 164	0.51 164	0.22 164	0.42 171	0.49 97	0.28 128	0.84 145	0.50 141	1.31 161	0.85 204	0.11 124	2.70 65	1.54 76	1.12 168	0.27 73	0.82 49	0.22 40	1.70 114	3.50 96	0.48 212	0.44 149	4.83 244	2.48 179	2.14 92	0.79 130

Occ-G	0.48 42	0.11 33	0.24 46	0.04 33	0.11 52	0.16 139	0.04 59	0.04 36	0.02 10	0.00 1	0.25 123	0.15 12	0.02 9	0.00 1	3.08 77	1.56 77	0.11 11	0.34 89	1.04 58	0.48 95	0.85 64	3.04 77	0.23 151	0.07 32	0.04 30	0.02 24	0.83 57	0.01 27

iResNetv2_ROB	1.40 140	0.83 176	0.41 94	1.30 210	0.37 141	0.05 81	0.14 124	3.17 226	0.20 108	1.97 204	0.28 125	2.49 183	0.40 139	0.06 95	3.78 108	1.57 78	1.08 166	0.22 62	6.10 188	0.67 149	3.61 176	2.04 42	0.26 161	0.83 203	0.62 131	0.54 115	4.07 174	0.71 127

GANetREF_RVC	2.72 194	1.88 229	1.03 174	2.10 230	1.40 214	1.09 209	0.21 148	4.74 255	1.62 220	3.74 255	0.06 90	10.56 247	0.82 201	0.10 119	4.53 139	1.59 79	1.29 184	0.98 194	6.76 193	0.75 157	3.12 160	2.45 55	0.21 143	1.71 233	4.31 235	3.74 200	7.02 243	5.71 209
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
DN-CSS_ROB	1.68 152	0.57 135	1.42 192	0.83 193	0.73 182	0.05 81	0.22 150	2.83 211	0.40 140	1.50 190	3.57 223	1.02 146	0.43 144	0.09 114	4.11 126	1.61 80	1.34 189	0.84 178	8.83 213	0.39 76	4.42 198	3.67 102	0.09 107	1.02 213	0.13 70	0.55 116	3.24 125	1.52 156

MLG-Stereo_test3	0.48 42	0.06 15	0.33 63	0.12 72	0.16 65	0.17 148	0.02 30	0.07 48	0.04 28	1.13 164	0.00 1	0.23 45	0.08 48	0.01 24	1.98 35	1.62 81	0.11 11	0.19 55	1.38 77	0.29 56	0.76 52	3.35 91	0.02 44	0.10 44	0.06 44	0.03 31	0.74 54	0.01 27

ACRE	1.04 107	0.24 63	0.80 153	0.33 132	0.36 136	0.04 71	0.34 163	0.21 68	0.48 149	0.08 79	0.14 107	1.30 160	0.09 54	0.45 207	4.77 155	1.62 81	0.82 134	0.43 118	2.08 98	0.33 63	2.40 140	4.72 152	0.06 76	0.74 189	1.10 155	0.28 87	3.80 155	0.11 73

MoCha-V2	0.36 31	0.06 15	0.31 57	0.01 4	0.05 25	0.09 100	0.01 11	0.02 12	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.19 24	0.18 93	0.00 1	2.33 52	1.63 83	0.18 31	0.19 55	0.15 12	0.99 177	0.28 23	3.01 70	0.00 1	0.02 7	0.01 4	0.07 53	0.03 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.77 79	0.83 176	0.24 46	0.15 74	0.05 25	0.01 13	0.02 30	2.46 186	0.09 68	0.11 81	0.00 1	0.89 142	0.40 139	0.01 24	1.42 15	1.63 83	0.18 31	0.21 61	2.39 107	0.27 53	0.93 68	4.66 149	0.01 18	0.20 84	0.13 70	0.02 24	3.33 130	0.05 53

IPLGR_C	1.02 105	0.24 63	0.77 149	0.31 125	0.36 136	0.04 71	0.35 165	0.20 67	0.47 148	0.07 75	0.12 103	1.26 158	0.09 54	0.41 202	4.52 138	1.63 83	0.81 131	0.45 123	2.10 99	0.32 60	2.41 141	4.67 150	0.07 94	0.75 190	1.04 153	0.28 87	3.80 155	0.11 73

CIPLG	1.04 107	0.23 58	0.82 155	0.32 130	0.36 136	0.04 71	0.34 163	0.21 68	0.50 151	0.07 75	0.11 99	1.24 155	0.08 48	0.42 204	4.82 158	1.65 86	0.85 139	0.39 101	2.02 97	0.32 60	2.35 137	4.69 151	0.05 68	0.75 190	1.10 155	0.35 102	3.79 154	0.12 76

PA-Net	2.07 179	0.95 187	1.62 204	0.31 125	2.13 236	0.17 148	0.70 191	0.21 68	1.90 230	0.84 145	1.44 179	0.30 53	0.21 101	0.84 234	7.47 223	1.66 87	0.38 74	0.37 92	1.25 67	0.74 155	1.66 111	4.96 163	0.64 226	0.51 158	1.03 152	11.53 268	2.31 96	9.73 241
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GIP-stereo	0.42 37	0.06 15	0.14 34	0.02 15	0.05 25	0.16 139	0.02 30	0.06 47	0.03 20	0.00 1	0.25 123	0.32 57	0.05 28	0.01 24	3.07 75	1.67 88	0.15 23	0.05 14	0.31 24	0.71 152	0.49 41	3.30 89	0.06 76	0.04 20	0.03 22	0.09 57	0.33 38	0.00 1

Ntro	23.84 299	41.67 302	11.59 292	63.69 309	43.73 305	62.95 310	57.60 304	8.47 274	6.35 271	11.89 300	2.51 206	35.10 286	7.96 255	75.67 305	12.59 266	1.67 88	9.55 280	2.68 267	39.05 295	9.79 290	8.70 271	8.40 260	55.40 308	3.24 256	11.18 279	15.16 280	14.07 278	23.09 281

MM-Stereo_test2	0.33 24	0.05 9	0.07 22	0.01 4	0.02 9	0.02 41	0.00 1	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.18 15	0.02 9	0.00 1	1.77 29	1.68 90	0.21 37	0.08 23	0.19 17	0.58 126	0.29 24	3.05 78	0.18 136	0.09 39	0.08 50	0.19 75	0.12 16	0.00 1

AIO-test1	0.30 21	0.04 4	0.03 12	0.02 15	0.08 43	0.04 71	0.00 1	0.01 2	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 21	0.00 1	2.02 37	1.69 91	0.15 23	0.02 3	0.24 20	0.55 122	0.20 11	2.67 59	0.00 1	0.02 7	0.02 9	0.01 8	0.09 11	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.58 60	0.39 105	0.42 96	0.07 56	0.22 92	0.02 41	0.03 47	0.08 52	0.11 77	0.01 58	0.01 77	0.50 95	0.12 67	0.03 62	2.35 53	1.69 91	0.25 48	0.60 147	0.91 55	0.11 19	1.40 88	2.26 51	0.01 18	0.34 112	0.12 68	0.29 89	2.91 110	0.38 103

FBW_ROB	8.77 266	9.60 281	5.96 272	20.47 284	9.29 279	12.71 277	9.20 277	4.97 258	1.59 218	3.30 239	6.98 256	15.27 258	3.59 240	7.76 289	10.34 251	1.71 93	3.43 238	0.86 180	34.07 288	2.29 234	6.89 252	6.34 195	9.32 289	8.81 294	5.75 256	8.41 247	5.24 212	22.62 278

S2M2_XL	0.50 47	0.13 40	0.39 91	0.04 33	0.15 61	0.00 1	0.05 71	0.25 78	0.37 136	0.00 1	0.00 1	0.32 57	0.51 161	0.00 1	2.74 67	1.75 94	0.28 57	0.46 125	0.48 33	0.20 34	1.60 104	3.03 73	0.08 100	0.16 73	0.09 53	0.09 57	0.15 19	0.25 91

SQANet	19.01 286	32.39 300	7.05 278	58.51 301	34.20 298	58.54 303	40.35 300	4.32 250	1.69 225	4.85 276	1.45 180	32.05 280	6.71 251	57.82 301	11.24 259	1.77 95	6.68 271	1.66 236	31.16 283	2.08 226	8.23 266	7.99 245	54.11 306	2.11 241	5.60 252	10.88 265	10.17 265	19.67 272

NaN_ROB	3.44 214	1.18 210	1.20 183	0.92 196	3.15 250	0.73 196	1.61 216	3.36 231	2.57 242	0.98 155	1.25 177	21.11 268	0.77 193	1.26 250	5.06 163	1.79 96	1.06 164	0.76 171	2.52 116	1.44 201	1.95 128	3.82 111	0.52 213	1.30 224	4.05 233	10.09 261	4.78 203	13.66 257

LG-G_1	0.51 48	0.28 73	0.33 63	0.18 77	0.22 92	0.16 139	0.02 30	0.05 41	0.07 52	0.01 58	0.58 147	0.20 32	0.24 111	0.03 62	2.30 50	1.80 97	0.27 54	0.37 92	0.82 49	0.47 89	0.91 66	3.77 107	0.01 18	0.12 53	0.11 65	0.03 31	0.34 40	0.01 27

LG-G	0.51 48	0.28 73	0.33 63	0.18 77	0.22 92	0.16 139	0.02 30	0.05 41	0.07 52	0.01 58	0.58 147	0.20 32	0.24 111	0.03 62	2.30 50	1.80 97	0.27 54	0.37 92	0.82 49	0.47 89	0.91 66	3.77 107	0.01 18	0.12 53	0.11 65	0.03 31	0.34 40	0.01 27

CFNet_pseudo	1.04 107	0.55 130	0.68 133	0.46 167	0.53 165	0.05 81	0.02 30	0.61 107	0.10 73	0.91 150	0.11 99	0.88 140	0.56 168	0.52 220	5.81 190	1.84 99	0.55 105	0.37 92	2.85 130	0.41 79	1.09 76	3.10 83	0.59 222	0.29 105	0.61 129	0.63 119	2.23 94	1.75 163

iResNet_ROB	1.22 128	0.71 162	0.44 101	0.45 166	0.34 132	0.04 71	0.16 129	3.05 220	0.12 84	1.32 181	0.00 1	0.93 143	0.34 126	0.05 86	4.57 140	1.86 100	0.81 131	0.48 129	6.00 185	0.34 66	1.95 128	1.30 24	0.31 179	0.91 208	0.33 104	0.95 136	3.93 167	1.14 146

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 85	0.08 25	0.36 81	0.18 77	0.21 90	0.01 13	0.06 80	1.75 142	0.21 118	0.14 90	0.15 109	0.45 84	0.16 85	0.03 62	4.05 123	1.87 101	0.36 71	0.42 114	1.67 85	0.17 31	1.76 121	4.52 142	0.02 44	0.11 51	0.38 112	2.70 182	0.33 38	0.33 97

CAS	0.89 93	0.22 56	0.39 91	0.21 83	0.24 99	0.03 64	0.36 166	0.23 71	0.62 163	1.28 176	0.16 111	0.38 69	0.84 203	0.12 131	3.10 78	1.87 101	0.94 151	0.75 170	1.30 71	0.58 126	2.82 150	3.00 69	0.03 55	0.12 53	0.13 70	0.72 126	1.80 83	1.89 168

RASNet	0.86 90	0.32 82	0.77 149	0.46 167	0.31 118	0.18 153	0.10 112	0.95 116	0.14 87	1.11 162	0.09 96	0.53 99	0.44 145	0.35 189	1.76 28	1.87 101	0.59 109	0.22 62	1.13 62	0.07 11	1.42 91	3.94 116	0.17 134	0.53 161	0.46 117	0.37 104	3.64 146	1.29 149

otaku	22.42 294	43.20 304	9.38 289	63.06 307	42.07 304	64.13 312	51.05 301	6.07 270	4.42 261	10.13 294	1.74 187	33.95 283	10.96 265	66.92 303	12.03 263	1.89 104	8.57 276	1.66 236	38.00 294	7.96 284	8.85 275	8.28 257	54.71 307	2.95 251	9.04 269	9.25 254	14.25 279	20.70 274

IPLG	1.33 134	0.40 108	0.76 147	0.29 119	0.28 113	0.01 13	0.09 99	2.25 168	0.31 131	0.40 121	0.28 125	0.37 66	0.74 190	0.31 182	5.67 185	1.89 104	1.26 182	0.95 193	2.86 131	0.47 89	1.18 80	6.06 188	0.06 76	0.66 180	0.63 132	3.73 199	3.86 162	0.11 73

RGC	2.76 197	2.10 238	5.00 261	1.68 217	1.94 229	1.93 228	1.23 206	2.03 161	1.49 213	0.88 149	4.67 234	2.77 188	2.63 234	0.70 229	5.76 189	1.89 104	1.20 174	0.48 129	4.42 172	1.33 197	2.66 143	6.08 189	0.21 143	1.11 218	2.55 199	5.20 217	5.35 217	7.17 224

FADNet-RVC-Resample	1.87 167	0.69 158	1.01 172	0.50 174	0.67 177	0.19 157	1.39 212	1.43 131	0.87 185	0.94 153	0.92 165	5.52 222	0.52 163	1.00 240	7.45 222	1.91 107	1.44 194	1.98 250	3.91 163	1.13 184	1.92 126	4.61 148	0.23 151	1.54 231	0.58 126	3.08 185	2.12 91	3.05 184

plain	0.56 56	0.39 105	0.44 101	0.17 75	0.41 153	0.01 13	0.01 11	0.74 109	0.08 60	0.01 58	0.00 1	0.74 125	0.14 74	0.04 80	2.91 72	1.93 108	0.25 48	0.44 121	1.02 57	0.16 29	1.65 109	2.50 57	0.01 18	0.41 137	0.21 90	0.06 48	0.36 43	0.10 66

stereogan	2.15 182	2.03 233	1.44 195	1.52 215	2.14 237	1.79 227	1.07 199	1.88 153	1.10 199	1.33 183	1.43 178	5.96 226	0.51 161	0.34 184	5.92 193	1.93 108	1.03 160	0.41 113	4.12 165	0.95 175	1.69 113	6.00 184	0.26 161	0.81 200	0.61 129	1.42 153	6.77 241	3.73 192

AdaDepth	0.32 23	0.24 63	0.07 22	0.02 15	0.01 4	0.16 139	0.01 11	0.02 12	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.20 32	0.01 3	0.01 24	1.96 33	1.94 110	0.09 7	0.09 26	1.21 66	0.40 77	0.46 38	1.21 19	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.04 40	0.31 34	0.00 1

FADNet	2.26 184	0.45 115	0.77 149	0.54 178	1.08 199	0.02 41	3.28 245	0.88 113	0.38 137	0.80 143	0.57 146	2.60 184	0.50 160	0.67 227	9.91 248	1.94 110	0.91 147	1.08 206	9.92 229	1.76 213	2.78 146	4.21 124	0.11 115	0.47 151	2.92 212	3.57 192	3.57 143	5.35 205

CSAN	5.32 245	2.66 246	1.69 208	3.30 243	3.85 254	2.05 229	2.31 228	5.00 260	4.86 265	3.78 258	2.69 210	17.88 265	11.82 267	1.17 247	10.17 250	1.96 112	2.51 228	1.35 225	6.12 189	2.50 239	3.97 185	4.60 146	0.56 215	2.97 252	6.49 260	16.18 284	7.96 254	13.30 256

IGEV-Stereo+	0.62 63	1.03 197	0.04 17	0.11 69	0.14 58	0.14 123	0.03 47	0.10 57	0.11 77	0.02 64	2.00 189	0.32 57	0.30 122	0.02 48	1.86 31	1.97 113	0.16 26	0.31 84	1.71 87	0.60 131	1.02 72	3.85 114	0.29 171	0.06 27	0.03 22	0.21 79	0.20 24	0.00 1

IPLGR	2.02 177	0.67 156	0.81 154	0.38 153	0.47 162	0.01 13	0.08 91	1.39 130	0.28 128	2.32 211	2.30 200	0.46 86	0.79 196	0.20 154	6.88 217	1.99 114	1.44 194	1.35 225	5.56 184	1.85 216	2.94 153	6.20 192	0.06 76	1.13 219	3.39 226	6.80 233	3.93 167	0.75 128

ARAFT	0.80 81	0.22 56	0.31 57	0.31 125	0.12 55	0.01 13	0.02 30	0.24 76	0.09 68	1.28 176	0.00 1	0.53 99	0.04 21	0.09 114	3.18 82	1.99 114	0.51 96	0.34 89	2.69 124	0.14 27	1.96 130	2.75 60	0.02 44	0.20 84	0.80 143	0.03 31	3.53 139	0.13 78

LG-Stereo_L1	0.51 48	0.26 69	0.02 6	0.04 33	0.24 99	0.15 135	0.03 47	0.07 48	0.07 52	0.00 1	0.60 152	0.37 66	0.35 128	0.03 62	2.59 61	2.00 116	0.23 43	0.18 52	1.31 73	0.40 77	0.75 50	3.23 87	0.04 65	0.09 39	0.35 107	0.04 40	0.21 28	0.08 61

LMCR-Stereo	1.14 114	0.56 131	0.72 140	0.31 125	0.31 118	0.14 123	0.06 80	1.38 129	0.28 128	0.33 111	0.12 103	0.86 137	0.20 97	0.26 166	3.99 120	2.00 116	1.20 174	0.37 92	6.02 186	1.76 213	2.41 141	3.82 111	0.07 94	0.55 166	0.52 120	0.51 113	1.50 75	0.67 126

MLCV	2.73 195	0.66 155	0.90 162	2.64 237	1.41 216	1.10 210	1.01 197	3.58 239	0.61 162	3.69 254	4.23 229	5.51 221	3.78 242	0.11 124	5.65 182	2.01 118	1.68 204	0.87 181	10.28 233	1.26 192	3.32 167	5.13 166	0.34 185	2.60 248	2.68 207	3.08 185	4.10 181	1.55 157

MSCF	0.41 36	0.08 25	0.34 68	0.03 27	0.03 17	0.14 123	0.01 11	0.03 24	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 24	0.14 74	0.01 24	2.43 56	2.03 119	0.22 39	0.10 30	0.17 14	0.67 149	0.22 14	3.03 73	0.08 100	0.35 119	0.04 30	0.72 126	0.11 15	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.54 54	0.34 94	0.02 6	0.04 33	0.24 99	0.18 153	0.03 47	0.07 48	0.07 52	0.00 1	0.59 151	0.43 81	0.35 128	0.04 80	2.83 70	2.03 119	0.26 51	0.18 52	1.09 60	0.38 73	0.82 62	3.54 98	0.04 65	0.09 39	0.34 105	0.06 48	0.31 34	0.08 61

TestStereo1	0.93 96	0.98 193	0.22 43	0.07 56	0.18 69	0.01 13	0.04 59	1.07 119	0.08 60	0.11 81	0.00 1	0.39 72	0.56 168	0.12 131	4.92 160	2.03 119	0.28 57	0.22 62	2.98 135	0.20 34	1.56 100	3.94 116	0.01 18	0.15 67	0.10 60	1.19 146	3.74 150	0.05 53

SA-5K	0.93 96	0.98 193	0.22 43	0.07 56	0.18 69	0.01 13	0.04 59	1.07 119	0.08 60	0.11 81	0.00 1	0.39 72	0.56 168	0.12 131	4.92 160	2.03 119	0.28 57	0.22 62	2.98 135	0.20 34	1.56 100	3.94 116	0.01 18	0.15 67	0.10 60	1.19 146	3.74 150	0.05 53

SA	1.07 111	0.91 184	0.46 115	0.21 83	0.25 108	0.01 13	0.02 30	2.68 198	0.14 87	0.14 90	0.00 1	0.59 101	0.38 137	0.34 184	3.59 99	2.03 119	0.45 85	0.51 132	3.47 154	0.32 60	1.40 88	3.72 105	0.01 18	0.38 133	0.44 116	1.60 159	4.79 204	0.10 66

MIPNet	1.76 158	0.72 164	0.87 160	0.32 130	0.55 167	0.01 13	0.08 91	1.77 144	0.38 137	2.09 207	0.92 165	0.44 82	0.76 192	0.27 170	5.64 180	2.03 119	1.52 200	0.93 190	3.87 162	1.34 198	1.41 90	6.39 197	0.07 94	1.05 215	2.65 203	7.16 237	3.90 164	0.29 94

AACVNet	1.07 111	0.61 142	0.44 101	0.65 183	0.80 186	0.12 111	0.17 133	0.37 84	0.20 108	0.17 94	0.14 107	0.60 105	0.24 111	0.26 166	4.81 156	2.04 125	0.61 113	0.40 102	1.72 89	0.41 79	1.80 123	3.08 81	0.40 192	0.20 84	0.52 120	1.51 155	4.20 185	2.32 178

GASTEREO	0.42 37	0.08 25	0.34 68	0.03 27	0.02 9	0.14 123	0.01 11	0.03 24	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 24	0.14 74	0.01 24	2.48 60	2.05 126	0.22 39	0.17 48	0.17 14	0.63 137	0.19 10	2.96 66	0.30 178	0.35 119	0.04 30	0.71 125	0.15 19	0.00 1

YMNet	0.67 67	0.38 104	0.02 6	0.20 80	0.25 108	0.33 179	2.67 235	0.36 83	0.06 47	1.09 161	0.00 1	0.41 76	2.95 235	0.01 24	2.43 56	2.05 126	0.61 113	0.46 125	0.54 39	0.25 48	0.30 26	1.29 23	0.00 1	0.10 44	0.37 109	0.05 45	0.62 50	0.38 103

GLC_STEREO	0.93 96	0.48 120	0.65 131	0.25 100	0.33 130	0.03 64	0.11 114	2.37 177	0.20 108	0.16 93	0.04 86	0.38 69	0.15 78	0.02 48	3.66 101	2.05 126	0.67 119	0.25 68	2.56 117	0.42 83	2.90 151	3.06 79	0.09 107	0.19 81	0.09 53	0.10 60	3.70 148	0.31 95

SGD-Stereo	0.57 59	0.11 33	0.26 52	0.02 15	0.06 31	0.02 41	0.04 59	0.04 36	0.07 52	0.00 1	0.00 1	0.40 75	0.09 54	0.01 24	5.50 176	2.06 129	0.45 85	0.28 75	0.54 39	0.23 41	1.49 94	2.89 65	0.02 44	0.08 36	0.09 53	0.06 48	0.31 34	0.22 86

TESTraft	1.00 102	0.95 187	0.32 61	0.06 44	0.17 66	0.01 13	0.03 47	1.49 134	0.07 52	0.78 142	0.00 1	0.46 86	0.64 177	0.19 149	4.75 153	2.06 129	0.26 51	0.20 57	2.78 128	0.36 71	1.26 83	4.60 146	0.07 94	0.17 75	0.11 65	1.53 156	3.70 148	0.04 48

LGtest1	0.53 53	0.07 22	0.34 68	0.03 27	0.14 58	0.16 139	0.03 47	0.08 52	0.14 87	0.04 70	0.84 161	0.21 42	0.15 78	0.00 1	2.36 54	2.07 131	0.21 37	0.46 125	0.87 54	0.41 79	0.76 52	4.21 124	0.05 68	0.12 53	0.12 68	0.04 40	0.27 33	0.01 27

GREAT-IGEV	0.49 45	0.07 22	0.29 55	0.02 15	0.02 9	0.14 123	0.00 1	0.03 24	1.58 217	0.00 1	0.00 1	0.19 24	0.07 43	0.00 1	2.22 45	2.07 131	0.16 26	0.26 70	0.25 21	0.80 162	0.33 29	2.96 66	0.25 159	0.79 197	0.02 9	0.00 1	0.71 53	0.00 1

Sa-1000	1.45 143	0.32 82	0.53 123	0.28 117	0.26 110	0.01 13	0.04 59	2.73 202	0.11 77	0.01 58	0.01 77	0.59 101	0.49 157	0.56 222	6.07 200	2.10 133	0.92 150	0.88 183	4.60 174	0.59 129	1.56 100	6.38 196	0.01 18	0.64 176	2.25 193	1.72 165	5.00 208	0.38 103

FADNet-RVC	2.02 177	0.32 82	0.74 145	0.33 132	1.23 203	0.05 81	3.02 242	0.60 106	0.24 123	1.02 157	0.31 129	6.30 229	0.33 124	0.34 184	10.06 249	2.10 133	0.84 138	0.81 176	6.91 195	1.97 219	2.36 138	3.78 109	0.20 142	0.61 171	1.94 189	1.65 162	3.28 127	3.13 186

MS	0.39 33	0.30 78	0.06 21	0.01 4	0.09 45	0.22 164	0.02 30	0.05 41	0.06 47	0.05 73	0.01 77	0.18 15	0.05 28	0.29 177	2.45 59	2.15 135	0.26 51	0.29 77	0.51 36	0.50 102	0.81 58	1.62 29	0.06 76	0.18 79	0.03 22	0.13 66	0.18 23	0.06 57

FCDSN-DC	1.87 167	0.93 185	2.12 226	1.84 223	1.62 220	1.35 216	1.17 201	0.74 109	0.46 145	1.19 171	0.30 128	2.02 176	0.48 155	0.28 175	5.91 192	2.18 136	2.34 224	2.10 256	1.30 71	0.47 89	2.99 155	5.42 170	0.57 217	3.93 261	2.22 192	3.45 190	1.45 73	1.56 158
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PDISCO_ROB	1.24 129	0.57 135	0.10 30	0.66 184	0.32 128	0.01 13	0.57 187	0.78 111	0.49 150	1.25 174	0.94 167	0.36 62	0.32 123	0.19 149	3.99 120	2.19 137	0.98 153	1.44 228	2.38 105	0.62 134	2.92 152	4.93 160	0.18 136	0.64 176	1.52 179	0.53 114	3.95 171	0.62 124

ACVNet_1	28.17 304	43.81 305	17.24 302	67.32 313	49.50 310	66.04 317	82.98 323	16.42 295	8.08 276	11.43 299	7.19 261	34.00 284	27.09 289	93.81 316	14.92 287	2.21 138	17.82 299	6.77 295	36.07 291	11.39 293	10.56 285	7.42 225	59.65 313	6.11 281	20.40 294	15.24 282	10.18 266	16.93 264

raft_robust	1.38 138	0.73 167	0.63 130	0.27 113	0.23 96	0.01 13	0.05 71	3.04 219	0.24 123	1.16 167	0.02 84	0.61 111	0.67 179	0.07 101	3.67 103	2.22 139	0.80 129	0.66 152	5.14 180	0.33 63	3.43 171	6.40 198	0.01 18	0.37 131	1.19 159	1.48 154	2.86 109	0.96 141

S2M2	0.98 101	0.15 43	1.98 220	0.27 113	0.17 66	0.00 1	0.04 59	0.24 76	0.31 131	2.13 209	0.00 1	0.45 84	0.15 78	0.01 24	4.10 125	2.25 140	0.54 99	0.47 128	1.29 70	0.24 44	2.31 135	2.52 58	0.05 68	0.15 67	0.17 82	2.66 181	3.69 147	0.15 80

SGM_RVC	11.04 271	10.51 284	3.94 252	16.88 278	9.65 282	15.55 280	8.47 274	9.54 276	6.09 269	4.15 264	7.87 269	25.06 273	19.78 281	0.97 238	9.49 245	2.25 140	3.81 242	1.26 222	21.86 270	2.34 237	6.63 249	5.12 165	2.33 263	4.85 273	18.97 290	16.47 285	33.79 303	30.47 293
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IGEV-BASED-STEREO-	0.71 75	0.58 137	0.33 63	0.08 62	0.18 69	0.19 157	0.04 59	0.12 61	0.18 104	0.04 70	0.51 143	0.50 95	0.41 142	0.02 48	2.44 58	2.27 142	0.33 65	0.54 138	1.14 63	0.44 84	2.08 131	4.84 156	0.09 107	0.12 53	0.10 60	0.15 68	1.37 69	0.08 61

pcwnet_v2	1.99 176	0.65 152	0.87 160	0.77 190	1.17 201	0.72 195	0.24 151	1.75 142	0.66 167	3.33 240	1.75 188	1.49 166	1.91 228	1.68 262	6.75 213	2.30 143	1.12 168	0.69 159	4.33 171	0.50 102	2.08 131	4.26 126	1.07 248	0.77 195	1.43 176	2.18 172	4.16 183	5.20 203

RALAANet	1.21 126	0.40 108	0.56 126	0.37 148	0.31 118	0.20 160	0.15 127	1.87 151	0.20 108	0.51 128	0.01 77	0.49 91	0.26 115	0.07 101	3.97 118	2.32 144	0.48 89	0.73 168	3.41 150	1.09 181	3.06 158	5.24 167	0.02 44	0.50 155	0.74 137	1.14 143	4.11 182	0.54 121

DeepPruner_ROB	1.92 172	0.41 110	0.92 163	0.51 175	0.67 177	0.53 190	2.45 230	1.72 140	0.84 183	1.37 186	2.27 194	0.75 127	0.55 166	0.12 131	8.56 236	2.33 145	1.28 183	1.20 216	2.67 123	0.58 126	6.00 233	4.19 123	0.75 239	0.44 149	0.66 134	6.01 226	3.18 120	0.91 135

HSM-Net_RVC	3.23 210	1.35 214	1.70 209	2.82 239	2.07 235	0.73 196	0.46 178	3.48 236	1.14 200	3.44 249	5.99 246	8.07 237	3.38 238	0.27 170	5.71 188	2.35 146	1.54 201	0.27 73	3.44 152	1.35 199	4.35 196	6.00 184	0.70 234	3.05 253	4.68 242	6.45 229	6.23 232	6.18 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SACVNet	1.77 165	0.88 180	1.11 181	0.67 185	1.41 216	0.84 199	0.94 194	2.65 196	0.54 153	1.31 179	0.02 84	0.95 144	0.40 139	0.39 193	6.01 199	2.36 147	1.71 206	0.42 114	4.84 178	0.82 163	3.03 156	6.05 187	0.11 115	0.73 187	1.33 166	1.66 163	4.02 172	2.55 183

ADCP+	3.65 224	2.02 231	2.68 239	1.32 211	1.94 229	1.22 213	4.40 255	1.11 121	9.44 281	1.76 196	5.45 239	9.05 240	0.37 136	0.98 239	6.99 219	2.36 147	0.61 113	0.92 188	6.14 191	0.94 174	2.80 148	5.58 174	0.36 189	0.63 173	3.00 213	12.42 271	3.57 143	10.51 244

NVstereo2D	0.93 96	0.48 120	0.17 35	0.24 96	0.42 156	0.41 182	0.08 91	1.64 137	0.59 161	0.87 148	1.05 169	0.42 79	0.21 101	0.08 110	5.64 180	2.38 149	0.82 134	0.59 145	1.71 87	0.24 44	1.26 83	2.48 56	0.06 76	0.47 151	1.31 163	0.29 89	1.04 61	0.24 89

DDUNet	13.01 278	20.50 293	4.63 256	37.04 295	24.81 294	34.87 298	32.65 296	1.85 147	1.66 224	1.47 188	3.83 225	13.22 255	4.08 245	83.62 307	6.26 206	2.41 150	8.99 278	3.82 274	18.78 260	4.54 264	7.88 263	7.25 217	16.92 297	0.99 212	1.50 177	0.70 124	4.90 207	2.09 174

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 72	0.11 33	0.32 61	0.06 44	0.20 84	0.09 100	0.02 30	0.13 63	0.23 120	0.03 67	0.04 86	0.48 89	0.15 78	0.01 24	3.26 89	2.49 151	0.31 64	0.44 121	1.92 95	0.48 95	1.70 114	4.79 155	0.16 129	0.12 53	0.09 53	0.16 71	0.90 59	0.07 60

FC-DCNN v2	4.85 240	4.85 269	6.16 275	11.18 275	5.04 262	9.41 272	4.33 253	5.45 265	2.13 235	2.92 229	2.41 203	6.96 234	3.28 236	0.29 177	4.66 146	2.49 151	2.73 232	1.13 211	4.30 169	0.89 169	3.66 178	4.92 158	0.72 236	4.22 264	9.66 275	6.86 234	9.29 260	10.92 245

anonymousdsp2	1.03 106	0.29 75	0.37 87	0.23 92	0.09 45	0.03 64	0.04 59	1.33 127	0.08 60	0.02 64	2.28 197	0.33 61	0.18 93	0.27 170	2.59 61	2.50 153	0.44 84	0.56 142	3.69 158	1.14 185	1.68 112	5.57 173	0.24 155	0.50 155	0.41 113	0.15 68	2.74 107	0.02 38

AEACV	0.55 55	0.71 162	0.34 68	0.04 33	0.05 25	0.10 105	0.02 30	0.02 12	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.20 32	0.13 71	0.05 86	2.71 66	2.52 154	0.12 15	0.64 149	1.33 74	0.95 175	0.81 58	3.06 79	0.32 184	0.09 39	0.02 9	0.20 78	0.41 45	0.00 1

FC-DCNN	4.43 232	4.58 266	5.93 271	9.82 272	4.79 261	8.76 271	4.48 257	4.47 251	1.65 222	2.91 228	2.13 191	6.53 232	2.41 232	0.30 179	4.57 140	2.52 154	2.76 235	1.21 217	3.98 164	0.89 169	3.66 178	4.91 157	0.73 238	4.23 265	8.24 265	6.03 227	7.69 249	9.53 239

XPNet_ROB	3.41 212	2.62 245	1.58 203	0.80 191	1.56 218	1.24 215	0.96 195	0.89 114	1.54 216	1.17 168	3.26 218	26.85 276	0.38 137	0.40 194	6.47 210	2.54 156	3.57 241	0.89 184	3.41 150	1.26 192	3.53 172	7.67 234	0.87 243	0.64 176	0.96 150	2.39 176	9.98 263	4.70 197

ACVNet-4b	27.62 302	43.15 303	14.04 297	69.86 318	48.10 308	70.20 320	77.34 318	10.63 280	9.55 282	15.00 306	1.55 182	59.33 311	11.37 266	93.44 315	12.94 270	2.57 157	15.66 295	5.69 287	33.68 287	14.13 296	9.17 278	7.28 218	59.49 312	4.60 267	12.85 282	9.43 255	15.52 281	19.12 269

NCCL2	2.48 189	2.35 243	1.52 198	1.33 212	1.96 232	0.23 166	1.25 208	1.33 127	1.30 206	1.63 192	2.57 209	1.38 163	0.55 166	0.40 194	7.49 225	2.59 158	1.77 211	0.67 156	2.58 119	0.83 166	3.36 169	6.56 203	1.66 258	1.53 230	4.71 243	4.33 206	4.24 186	6.90 222

LALA_ROB	4.53 236	4.80 268	1.68 207	1.27 209	2.16 238	2.28 235	1.42 213	1.88 153	2.60 243	2.71 217	5.56 240	33.12 281	0.72 188	0.88 236	10.88 256	2.59 158	3.47 239	1.83 244	4.21 168	2.04 222	4.39 197	7.30 220	0.41 196	1.52 228	2.35 196	3.60 195	8.94 259	7.68 227

UDG	13.28 281	21.47 294	5.08 262	37.13 296	29.51 297	32.00 294	40.03 299	2.62 195	1.78 228	2.40 212	5.74 244	12.64 252	4.23 246	74.90 304	7.47 223	2.61 160	9.44 279	3.24 272	19.57 266	5.01 269	8.74 274	7.28 218	12.84 294	1.84 237	1.35 167	2.91 184	4.53 198	2.12 175

iinet-f	1.66 151	1.28 212	0.38 89	0.81 192	0.15 61	0.24 170	0.13 120	0.42 89	0.21 118	1.91 201	3.98 226	0.30 53	0.27 117	0.07 101	6.30 208	2.65 161	0.43 83	0.30 81	8.10 208	1.14 185	2.10 133	6.32 194	0.26 161	0.52 160	1.42 174	0.21 79	4.26 187	0.60 122

ACVNet_2	33.32 308	48.24 308	22.45 308	67.72 316	50.69 315	65.88 315	85.41 326	28.48 311	14.03 290	14.63 304	9.36 280	52.16 308	31.94 297	91.62 311	13.62 274	2.72 162	21.29 302	5.84 289	51.78 309	16.52 301	10.41 284	7.93 243	58.06 309	13.93 306	36.96 313	18.42 288	25.58 293	33.95 300

LL-Strereo2	0.81 83	0.27 70	0.35 75	0.09 66	0.14 58	0.17 148	0.08 91	2.21 166	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.26 49	0.05 28	0.20 154	2.27 47	2.72 162	0.12 15	0.15 42	2.40 108	0.52 108	1.77 122	5.39 169	0.06 76	0.17 75	0.43 115	0.12 64	1.55 77	0.31 95

GES	1.73 154	0.33 90	0.48 117	0.58 179	0.43 158	0.28 177	0.51 182	2.03 161	0.90 187	1.18 170	0.55 145	0.49 91	0.23 110	0.02 48	8.51 235	2.72 162	1.06 164	0.76 171	9.71 226	1.71 210	3.36 169	4.34 129	0.23 151	0.83 203	0.42 114	0.35 102	2.56 103	2.21 177

ADCL	4.20 230	3.62 259	2.45 234	1.72 220	1.80 223	3.15 241	4.53 258	2.29 169	13.19 288	2.81 220	4.88 236	2.96 189	0.72 188	1.36 255	7.16 221	2.76 165	2.35 225	2.20 258	6.83 194	2.31 235	6.19 237	6.77 209	1.40 255	1.47 226	6.63 262	6.49 230	4.40 193	11.08 246

ETE_ROB	5.10 244	4.12 264	1.76 212	1.25 208	2.22 240	2.82 238	2.07 225	1.56 135	4.21 260	1.88 200	5.58 242	37.59 289	0.86 208	1.44 257	10.38 252	2.80 166	4.20 251	0.98 194	5.24 182	1.97 219	4.87 205	7.58 231	0.77 241	1.38 225	2.34 195	3.79 201	15.93 282	8.21 230

ICVP	1.55 146	0.24 63	1.65 205	0.43 162	0.45 160	0.50 187	0.38 169	1.26 126	0.64 165	1.77 197	1.20 176	0.88 140	1.63 225	0.25 165	4.46 135	2.81 167	1.49 198	1.01 199	2.50 115	1.15 189	2.70 144	5.75 177	0.14 122	0.63 173	0.72 136	2.31 175	3.35 132	1.59 160
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	1.20 123	0.23 58	1.65 205	0.28 117	0.43 158	0.01 13	0.17 133	2.02 157	0.26 126	0.61 132	0.08 95	0.50 95	0.15 78	0.05 86	3.91 116	2.85 168	0.95 152	0.50 131	2.77 127	0.31 59	3.04 157	3.84 113	0.13 119	0.14 63	1.10 155	1.31 151	4.38 192	0.77 129
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
MIM_Stereo	0.83 85	0.15 43	0.44 101	0.34 136	0.24 99	0.12 111	0.08 91	2.02 157	0.08 60	0.00 1	0.24 121	0.31 56	0.10 61	0.03 62	3.34 90	2.91 169	0.24 46	0.67 156	2.62 121	0.89 169	1.44 92	3.49 95	0.06 76	0.26 97	0.20 86	0.24 81	1.72 80	0.18 83

AIO_rvc	0.61 61	0.30 78	0.36 81	0.03 27	0.02 9	0.14 123	0.30 156	0.02 12	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.19 24	0.09 54	0.06 95	3.14 79	2.93 170	0.18 31	0.51 132	2.38 105	0.52 108	0.69 48	3.61 101	0.46 207	0.02 7	0.13 70	0.04 40	0.20 24	0.01 27

FINET	2.25 183	0.61 142	1.06 176	0.48 170	0.55 167	0.75 198	0.98 196	1.18 123	1.87 229	0.30 107	3.46 222	1.25 156	2.35 231	0.80 233	14.13 276	2.94 171	1.14 171	0.42 114	2.74 126	1.28 194	2.71 145	4.08 121	0.43 200	1.24 223	3.04 215	5.74 223	1.70 79	3.42 191

TANstereo	1.73 154	1.38 215	0.72 140	0.26 105	0.35 134	0.62 192	0.07 85	0.52 100	0.46 145	0.27 104	1.08 171	0.36 62	0.20 97	1.04 243	3.37 92	2.99 172	0.99 154	1.69 238	9.06 216	3.49 256	3.58 174	4.48 140	3.34 274	0.28 102	0.05 38	0.67 121	5.35 217	0.09 64

XX-TBD	1.73 154	1.38 215	0.72 140	0.26 105	0.35 134	0.62 192	0.07 85	0.52 100	0.46 145	0.27 104	1.08 171	0.36 62	0.20 97	1.04 243	3.37 92	2.99 172	0.99 154	1.69 238	9.06 216	3.49 256	3.58 174	4.48 140	3.34 274	0.28 102	0.05 38	0.67 121	5.35 217	0.09 64

BEATNet_4x	1.65 150	0.58 137	0.35 75	0.20 80	0.38 145	0.15 135	0.46 178	1.78 145	1.70 226	0.40 121	0.50 141	1.13 149	0.62 176	0.65 225	6.09 201	3.02 174	2.14 219	1.81 242	1.48 80	0.79 161	5.22 212	7.76 237	0.08 100	1.07 217	0.32 103	0.48 109	3.92 166	1.49 154

AIO_test	0.66 66	0.53 127	0.44 101	0.04 33	0.02 9	0.14 123	0.42 171	0.12 61	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.20 32	0.10 61	0.03 62	3.07 75	3.04 175	0.25 48	0.32 86	1.33 74	0.44 84	1.28 85	3.68 103	0.44 203	0.02 7	0.18 83	0.43 106	1.11 63	0.01 27

LoS_RVC	1.27 130	1.54 219	0.85 157	0.06 44	0.55 167	0.01 13	0.13 120	0.23 71	0.73 172	1.70 193	0.22 119	0.64 115	0.69 183	0.11 124	3.79 109	3.07 176	0.75 126	1.99 251	3.69 158	0.64 139	4.98 206	4.94 161	0.22 149	0.10 44	0.37 109	0.50 111	0.82 55	0.93 138

tt_ll	1.27 130	1.54 219	0.85 157	0.06 44	0.55 167	0.01 13	0.13 120	0.23 71	0.73 172	1.70 193	0.22 119	0.64 115	0.69 183	0.11 124	3.79 109	3.07 176	0.75 126	1.99 251	3.69 158	0.64 139	4.98 206	4.94 161	0.22 149	0.10 44	0.37 109	0.50 111	0.82 55	0.93 138

rafts_anoy	0.92 95	0.33 90	0.86 159	0.37 148	0.24 99	0.05 81	0.07 85	2.48 188	0.14 87	0.01 58	0.00 1	0.20 32	0.04 21	0.02 48	3.97 118	3.08 178	0.56 106	0.40 102	2.20 102	0.34 66	1.65 109	3.86 115	0.02 44	0.27 100	0.99 151	0.73 128	0.87 58	0.98 142

LE_ROB	23.34 298	10.93 285	12.86 295	32.65 290	38.35 301	31.72 292	33.97 297	23.50 304	21.06 305	7.08 287	17.87 302	51.83 307	51.55 320	1.81 265	14.20 277	3.08 178	3.94 246	1.47 229	30.65 282	8.98 287	9.43 280	7.39 221	6.89 283	25.95 314	35.31 307	39.95 322	53.69 323	54.00 319

SGM-Forest	3.19 208	2.07 235	0.45 113	6.33 258	2.00 233	2.67 237	0.10 112	1.46 132	0.76 176	2.49 214	0.91 164	6.65 233	6.47 248	0.48 213	6.84 215	3.08 178	0.85 139	0.33 87	3.65 157	0.62 134	2.81 149	5.69 176	0.84 242	1.18 220	3.88 232	3.84 202	11.86 271	7.73 228
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
APVNet	1.38 138	1.06 199	0.27 53	0.33 132	0.37 141	0.28 177	0.50 181	0.39 86	0.42 142	0.93 151	0.42 138	0.85 135	0.19 96	0.15 139	4.81 156	3.10 181	1.87 212	0.94 191	4.74 177	0.89 169	2.23 134	5.90 180	0.05 68	1.23 222	0.19 85	0.48 109	3.80 155	0.91 135

trnet	1.17 117	0.32 82	0.93 166	0.22 85	0.19 75	0.01 13	0.08 91	2.54 189	0.38 137	0.63 133	0.99 168	0.76 128	0.58 171	0.06 95	3.83 111	3.16 182	0.91 147	0.55 140	2.21 103	0.76 159	2.97 154	3.47 94	0.06 76	0.29 105	1.28 162	1.05 141	2.55 102	0.92 137

raft+_RVC	0.80 81	0.41 110	0.45 113	0.34 136	0.24 99	0.03 64	0.08 91	2.24 167	0.09 68	0.07 75	0.00 1	0.42 79	0.08 48	0.02 48	3.49 96	3.16 182	0.48 89	0.12 32	2.60 120	0.82 163	0.94 69	3.69 104	0.03 55	0.20 84	0.35 107	0.14 67	0.69 51	0.35 101

MDST_ROB	11.38 274	16.72 290	3.53 249	29.03 289	10.09 283	21.13 288	6.30 264	6.03 269	2.39 238	3.16 235	5.82 245	11.55 249	29.02 292	0.67 227	15.26 290	3.18 184	1.65 203	0.66 152	8.85 214	2.07 224	5.87 230	6.71 208	2.26 262	3.08 254	28.29 300	22.14 299	37.48 308	24.36 284

CASS	2.93 202	1.06 199	2.39 232	2.21 233	1.17 201	0.52 189	2.81 237	2.79 209	1.05 198	1.80 199	3.40 219	1.68 171	0.59 172	0.05 86	4.51 137	3.20 185	5.58 263	1.31 224	9.56 224	1.64 206	7.26 255	7.98 244	0.05 68	0.66 180	3.62 231	2.70 182	4.35 189	5.22 204
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LG-Stereo_Zeroshot	2.83 200	1.26 211	0.34 68	1.44 213	2.86 248	4.15 249	1.24 207	2.76 208	0.98 190	6.41 285	3.42 220	7.88 235	0.71 186	0.04 80	3.70 104	3.23 186	0.59 109	0.66 152	5.00 179	1.09 181	3.83 184	6.59 205	0.08 100	0.26 97	0.53 123	1.83 167	4.26 187	11.30 248

s12784h	2.36 185	2.32 242	2.69 240	1.64 216	0.77 185	0.08 97	0.06 80	2.09 164	0.54 153	1.17 168	0.13 106	1.69 172	0.67 179	0.04 80	3.36 91	3.26 187	1.00 158	0.40 102	3.79 161	0.49 97	5.47 219	4.44 133	0.16 129	0.38 133	3.34 225	5.45 221	7.07 244	11.25 247

SANet	11.19 273	4.59 267	6.27 277	5.98 256	6.03 267	9.51 273	3.52 246	15.63 290	13.49 289	2.90 227	8.65 272	59.91 312	26.52 288	3.01 272	14.30 280	3.26 187	7.32 272	3.86 276	11.91 244	3.94 261	6.50 242	7.39 221	2.61 266	7.75 291	12.68 281	17.80 287	13.93 277	22.99 279

AnonymousM	1.93 174	0.21 53	0.42 96	0.06 44	0.06 31	0.26 174	0.01 11	2.70 200	0.56 158	0.36 117	2.56 208	0.59 101	0.53 164	0.50 217	2.91 72	3.30 189	1.21 176	1.06 204	2.18 100	1.68 207	3.82 182	5.56 172	0.40 192	0.50 155	0.21 90	1.57 158	6.55 237	12.23 251

iResNet	4.46 233	0.88 180	0.92 163	2.61 236	2.85 246	4.95 252	1.38 209	4.97 258	1.33 208	3.66 253	3.45 221	12.37 251	16.29 276	0.06 95	9.09 241	3.33 190	2.53 230	1.85 245	16.79 257	2.68 246	4.65 202	4.29 127	0.25 159	4.69 269	1.88 188	4.19 205	5.32 216	3.22 188

test_3	1.92 172	1.16 208	1.42 192	0.44 164	0.39 150	0.14 123	0.20 145	2.79 209	0.17 100	0.38 118	0.41 137	4.32 203	0.36 132	0.03 62	6.25 204	3.34 191	0.68 120	0.67 156	9.18 221	0.53 111	3.20 161	7.85 241	0.06 76	0.80 199	0.95 148	1.27 149	3.85 161	0.94 140

FADNet_RVC	4.48 235	2.12 239	1.42 192	3.57 247	3.69 252	1.20 211	2.37 229	2.30 170	1.42 212	1.77 197	4.48 231	9.79 243	6.84 252	1.84 266	12.73 268	3.36 192	3.55 240	4.20 278	17.52 258	3.76 260	5.93 232	8.26 252	0.72 236	1.64 232	1.78 185	3.63 196	5.12 209	5.99 215

MyStereo04	2.45 188	0.72 164	1.28 184	0.73 189	0.84 191	0.04 71	0.16 129	2.58 192	0.98 190	3.09 233	0.72 159	1.71 173	0.16 85	0.07 101	5.25 169	3.37 193	0.81 131	1.04 201	10.31 234	2.51 240	5.56 220	5.11 164	1.16 251	0.94 211	3.03 214	8.41 247	4.87 206	0.64 125

RainbowNet	28.72 305	46.67 306	19.30 305	69.82 317	47.14 306	68.90 319	70.63 313	10.00 277	3.26 248	17.63 308	2.27 194	46.57 300	29.74 293	91.67 312	17.86 295	3.37 193	12.50 286	5.59 285	44.74 302	17.11 302	10.33 283	8.87 265	58.90 311	5.15 277	14.30 284	12.58 272	17.44 284	23.01 280

test_4	0.84 89	0.11 33	0.61 127	0.30 123	0.20 84	0.08 97	0.30 156	0.10 57	0.10 73	0.03 67	0.61 153	0.79 131	0.16 85	0.18 148	3.62 100	3.39 195	0.24 46	0.43 118	1.98 96	0.30 58	1.21 81	3.26 88	0.09 107	0.21 88	0.23 93	0.33 99	3.56 141	0.25 91

SGM-ForestM	13.51 282	15.62 288	5.25 266	19.43 282	9.27 278	19.59 286	12.46 283	12.78 287	8.97 280	3.34 243	9.27 278	36.07 288	25.37 286	2.03 268	16.48 293	3.39 195	4.90 260	1.21 217	22.28 271	2.96 251	6.90 253	5.25 168	1.83 259	4.68 268	27.51 299	25.27 303	34.85 306	27.72 290

PWCDC_ROB	3.09 205	0.52 126	0.24 46	0.38 153	0.92 196	0.25 172	0.37 167	1.16 122	8.67 278	0.14 90	2.36 202	0.85 135	32.24 298	0.72 231	6.25 204	3.40 197	2.00 214	0.94 191	2.65 122	1.03 180	3.63 177	9.35 274	0.27 167	0.68 183	0.55 124	0.69 123	1.44 72	1.79 165

CES	1.32 133	0.24 63	0.36 81	0.14 73	0.22 92	0.05 81	0.19 142	5.29 264	0.76 176	0.42 123	0.61 153	0.86 137	0.85 204	0.26 166	4.28 130	3.41 198	1.21 176	1.06 204	1.85 94	1.16 190	4.19 190	3.75 106	0.15 127	0.12 53	0.23 93	0.34 101	1.47 74	2.15 176

RALCasStereoNet	1.00 102	0.37 103	1.07 177	0.37 148	0.32 128	0.06 94	0.20 145	2.08 163	0.15 94	1.01 156	0.04 86	0.61 111	0.16 85	0.03 62	3.74 105	3.43 199	0.41 80	0.26 70	1.40 78	0.75 157	1.44 92	4.55 144	0.03 55	0.26 97	0.78 141	1.36 152	0.91 60	1.22 148

PMTNet	1.51 145	0.60 140	1.30 187	0.27 113	0.26 110	0.02 41	0.18 137	0.51 99	0.56 158	0.71 138	0.33 130	0.59 101	0.48 155	0.09 114	6.84 215	3.43 199	0.91 147	0.38 97	6.13 190	0.44 84	4.00 186	3.52 97	0.13 119	0.15 67	3.04 215	1.29 150	1.36 67	3.30 190

test-3	1.89 169	1.05 198	1.54 199	0.41 158	0.38 145	0.14 123	0.19 142	2.73 202	0.17 100	0.35 116	0.42 138	4.22 200	0.35 128	0.03 62	5.92 193	3.44 201	0.64 116	0.66 152	9.08 219	0.54 121	3.27 164	8.02 246	0.08 100	0.82 201	0.74 137	1.01 138	3.94 169	0.87 132

test_1	1.89 169	1.07 201	1.54 199	0.41 158	0.38 145	0.14 123	0.19 142	2.73 202	0.17 100	0.31 109	0.40 136	4.23 202	0.35 128	0.03 62	5.96 196	3.44 201	0.64 116	0.65 150	9.10 220	0.53 111	3.29 165	8.03 247	0.08 100	0.82 201	0.74 137	1.01 138	3.94 169	0.89 133

CREStereo	1.20 123	0.33 90	0.95 168	0.24 96	0.19 75	0.01 13	0.06 80	2.65 196	0.54 153	0.64 134	1.05 169	0.72 123	0.59 172	0.07 101	3.92 117	3.45 203	0.86 144	0.42 114	2.19 101	0.72 153	3.10 159	3.56 99	0.10 112	0.29 105	1.20 160	1.09 142	2.54 101	0.90 134
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
zero-FE	4.46 233	2.02 231	0.20 39	18.26 281	2.74 245	20.82 287	6.55 266	1.82 146	0.71 170	1.31 179	3.02 216	10.50 246	3.67 241	0.45 207	4.35 132	3.50 204	1.30 186	1.59 234	13.37 249	1.37 200	5.58 221	7.41 224	0.31 179	0.54 165	0.79 142	2.41 177	4.46 196	1.50 155

ADCRef	3.22 209	2.76 249	1.07 177	0.70 188	2.26 241	2.09 231	2.76 236	1.00 118	5.91 267	1.91 201	1.10 173	1.28 159	0.78 194	1.43 256	8.09 231	3.52 205	1.51 199	1.18 214	8.68 211	2.26 232	3.23 162	6.00 184	1.89 260	1.20 221	3.12 220	7.80 244	3.41 136	10.10 243

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 263	3.78 261	1.17 182	9.35 270	4.27 258	8.06 267	8.52 275	11.24 281	8.55 277	4.88 277	4.04 228	17.24 263	9.50 261	6.06 286	14.53 284	3.53 206	2.28 223	1.12 210	19.59 267	2.56 242	8.24 267	9.72 278	3.14 272	2.11 241	11.98 280	14.76 279	10.14 264	14.15 258

DeepPrunerF	2.93 202	1.75 227	0.35 75	3.49 245	9.49 280	1.73 226	4.02 252	0.70 108	3.19 247	0.69 136	1.51 181	0.60 105	0.34 126	0.14 138	7.97 230	3.53 206	1.21 176	0.76 171	4.64 175	0.73 154	2.31 135	4.11 122	0.65 229	0.58 168	15.77 286	3.70 198	3.75 152	1.43 151

4D-IteraStereo	1.14 114	0.34 94	1.40 191	0.29 119	0.38 145	0.05 81	0.09 99	2.11 165	0.11 77	0.00 1	0.19 118	0.52 98	0.22 103	0.24 163	3.76 107	3.57 208	0.28 57	0.38 97	2.95 134	0.49 97	3.35 168	5.63 175	0.12 118	0.41 137	0.10 60	0.29 89	3.09 116	0.34 99

GCAP-BAT	1.76 158	0.61 142	0.44 101	0.26 105	0.19 75	0.02 41	0.09 99	2.40 179	0.20 108	0.00 1	0.00 1	4.42 204	0.22 103	0.40 194	3.21 83	3.62 209	13.36 287	0.40 102	3.28 143	0.53 111	5.75 223	4.47 134	0.29 171	0.35 119	0.25 95	0.31 92	1.84 84	0.53 115

test_for_model	1.76 158	0.61 142	0.44 101	0.26 105	0.19 75	0.02 41	0.09 99	2.40 179	0.20 108	0.00 1	0.00 1	4.42 204	0.22 103	0.40 194	3.21 83	3.62 209	13.36 287	0.40 102	3.28 143	0.53 111	5.75 223	4.47 134	0.29 171	0.35 119	0.25 95	0.31 92	1.84 84	0.53 115

testlalala2	1.76 158	0.61 142	0.44 101	0.26 105	0.19 75	0.02 41	0.09 99	2.40 179	0.20 108	0.00 1	0.00 1	4.42 204	0.22 103	0.40 194	3.21 83	3.62 209	13.36 287	0.40 102	3.28 143	0.53 111	5.75 223	4.47 134	0.29 171	0.35 119	0.25 95	0.31 92	1.84 84	0.53 115

testlalala	1.76 158	0.61 142	0.44 101	0.26 105	0.19 75	0.02 41	0.09 99	2.40 179	0.20 108	0.00 1	0.00 1	4.42 204	0.22 103	0.40 194	3.21 83	3.62 209	13.36 287	0.40 102	3.28 143	0.53 111	5.75 223	4.47 134	0.29 171	0.35 119	0.25 95	0.31 92	1.84 84	0.53 115

testlalala_base	1.76 158	0.61 142	0.44 101	0.26 105	0.19 75	0.02 41	0.09 99	2.40 179	0.20 108	0.00 1	0.00 1	4.42 204	0.22 103	0.40 194	3.21 83	3.62 209	13.36 287	0.40 102	3.28 143	0.53 111	5.75 223	4.47 134	0.29 171	0.35 119	0.25 95	0.31 92	1.84 84	0.53 115

GCAP-Stereo	1.76 158	0.61 142	0.44 101	0.26 105	0.19 75	0.02 41	0.09 99	2.40 179	0.20 108	0.00 1	0.00 1	4.42 204	0.22 103	0.40 194	3.21 83	3.62 209	13.36 287	0.40 102	3.28 143	0.53 111	5.75 223	4.47 134	0.29 171	0.35 119	0.25 95	0.31 92	1.84 84	0.53 115

Reg-Stereo(zero)	2.80 198	0.36 100	3.11 243	0.48 170	1.28 205	0.20 160	0.51 182	3.74 242	0.75 174	3.00 230	8.88 275	2.97 190	0.80 197	1.33 252	4.64 144	3.67 215	2.18 220	0.52 135	7.33 199	1.68 207	4.34 194	7.15 215	0.64 226	0.36 129	1.32 164	3.29 188	6.08 228	5.10 201

HI	2.80 198	0.36 100	3.11 243	0.48 170	1.28 205	0.20 160	0.51 182	3.74 242	0.75 174	3.00 230	8.88 275	2.97 190	0.80 197	1.33 252	4.64 144	3.67 215	2.18 220	0.52 135	7.33 199	1.68 207	4.34 194	7.15 215	0.64 226	0.36 129	1.32 164	3.29 188	6.08 228	5.10 201

castereo++	1.41 141	0.49 123	0.42 96	0.06 44	0.24 99	0.24 170	0.12 116	0.43 91	0.43 143	0.20 95	0.16 111	1.25 156	0.42 143	0.06 95	4.22 127	3.67 215	1.03 160	0.55 140	2.93 133	0.66 147	4.66 203	6.57 204	0.31 179	0.25 95	1.42 174	1.63 161	3.77 153	1.84 166

EGLCR-Stereo	1.68 152	0.23 58	2.17 227	0.08 62	0.28 113	0.09 100	0.09 99	0.50 98	1.17 204	0.11 81	2.55 207	0.62 114	0.67 179	0.03 62	4.24 128	3.69 218	1.12 168	1.22 219	4.58 173	0.59 129	4.19 190	7.51 230	0.24 155	0.68 183	1.05 154	0.64 120	6.73 240	0.33 97

castereo	1.45 143	0.34 94	1.03 174	0.07 56	0.29 117	0.21 163	0.09 99	0.37 84	0.51 152	0.13 88	0.18 117	1.13 149	0.49 157	0.07 101	4.85 159	3.77 219	1.05 162	0.65 150	4.71 176	0.63 137	5.11 210	6.83 210	0.14 122	0.24 94	1.55 180	1.98 170	1.31 66	1.43 151

AE-Stereo	1.73 154	0.32 82	2.11 225	0.34 136	0.37 141	0.05 81	0.43 175	0.44 93	0.32 134	0.04 70	0.00 1	3.48 193	0.44 145	0.07 101	4.68 148	3.77 219	1.11 167	0.92 188	4.18 167	1.16 190	3.77 181	7.03 214	0.18 136	1.06 216	3.29 223	2.09 171	4.84 205	0.18 83

GMOStereo	1.19 119	0.17 47	0.68 133	0.34 136	0.31 118	0.13 117	0.31 158	2.36 171	0.15 94	0.00 1	0.17 113	0.60 105	0.45 148	0.02 48	3.83 111	3.83 221	0.54 99	0.70 160	2.41 109	0.64 139	1.71 116	6.50 199	0.01 18	0.34 112	1.38 169	0.25 82	4.07 174	0.10 66

error version	1.19 119	0.17 47	0.68 133	0.34 136	0.31 118	0.13 117	0.31 158	2.36 171	0.15 94	0.00 1	0.17 113	0.60 105	0.45 148	0.02 48	3.83 111	3.83 221	0.54 99	0.70 160	2.41 109	0.64 139	1.71 116	6.50 199	0.01 18	0.34 112	1.38 169	0.25 82	4.07 174	0.10 66

test-v	1.19 119	0.17 47	0.68 133	0.34 136	0.31 118	0.13 117	0.31 158	2.36 171	0.15 94	0.00 1	0.17 113	0.60 105	0.45 148	0.02 48	3.83 111	3.83 221	0.54 99	0.70 160	2.41 109	0.64 139	1.71 116	6.50 199	0.01 18	0.34 112	1.38 169	0.25 82	4.07 174	0.10 66

test-2	1.19 119	0.17 47	0.68 133	0.34 136	0.31 118	0.13 117	0.31 158	2.36 171	0.15 94	0.00 1	0.17 113	0.60 105	0.45 148	0.02 48	3.83 111	3.83 221	0.54 99	0.70 160	2.41 109	0.64 139	1.71 116	6.50 199	0.01 18	0.34 112	1.38 169	0.25 82	4.07 174	0.10 66

LoS	1.97 175	0.23 58	0.39 91	0.23 92	0.18 69	0.02 41	0.09 99	15.67 292	0.89 186	3.41 248	0.87 162	0.98 145	0.83 202	0.20 154	3.66 101	3.84 225	1.36 192	0.90 186	3.25 142	0.74 155	5.14 211	4.30 128	0.24 155	0.41 137	2.64 202	0.80 131	1.36 67	0.50 113
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CBMV_ROB	7.04 258	2.92 251	2.91 241	8.40 267	6.54 272	5.80 255	3.57 248	5.09 261	2.49 240	3.84 261	4.70 235	21.33 269	14.76 274	0.47 211	10.48 253	3.84 225	3.13 237	1.58 233	12.20 247	8.81 285	6.17 236	5.80 178	0.47 209	3.14 255	9.16 271	15.50 283	13.69 276	13.29 255

sAnonymous2	1.64 148	0.27 70	0.18 36	0.11 69	0.20 84	0.49 185	0.05 71	1.85 147	0.98 190	0.21 96	0.39 133	1.21 151	0.85 204	0.08 110	4.74 150	3.93 227	1.35 190	1.22 219	7.85 202	0.83 166	4.15 188	5.99 182	0.03 55	0.42 140	0.15 78	2.19 173	2.36 97	2.37 179

CroCo_RVC	1.64 148	0.27 70	0.18 36	0.11 69	0.20 84	0.49 185	0.05 71	1.85 147	0.98 190	0.21 96	0.39 133	1.21 151	0.85 204	0.08 110	4.74 150	3.93 227	1.35 190	1.22 219	7.85 202	0.83 166	4.15 188	5.99 182	0.03 55	0.42 140	0.15 78	2.19 173	2.36 97	2.37 179

Any-RAFT	2.91 201	0.59 139	3.81 251	0.35 143	0.57 172	0.02 41	0.11 114	2.92 214	0.63 164	0.50 127	3.78 224	3.92 198	0.36 132	0.16 144	6.57 212	3.98 229	0.87 146	0.87 181	8.59 210	0.61 133	5.45 218	6.20 192	0.42 199	0.49 153	5.12 249	9.91 258	3.30 129	8.42 231

raftrobust	1.17 117	0.44 113	0.99 169	0.41 158	0.37 141	0.04 71	0.12 116	2.45 185	0.14 87	0.51 128	0.00 1	0.72 123	0.24 111	0.09 114	4.74 150	4.01 230	0.39 76	0.35 91	5.19 181	0.34 66	1.89 125	4.58 145	0.21 143	0.28 102	1.21 161	0.47 108	1.09 62	0.35 101

HUF	0.83 85	0.15 43	0.62 128	0.03 27	0.12 55	0.16 139	0.17 133	0.32 82	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.22 43	0.26 115	0.00 1	4.05 123	4.06 231	0.48 89	0.57 143	3.07 140	0.65 145	1.72 120	3.80 110	0.38 190	0.88 206	0.14 77	0.04 40	0.38 44	0.01 27

GANet-ADL	2.63 192	0.65 152	2.25 229	1.16 206	1.13 200	1.61 223	0.77 193	1.97 155	1.02 196	3.19 238	3.22 217	1.48 164	0.33 124	0.03 62	6.00 198	4.08 232	2.52 229	0.78 174	7.88 204	2.05 223	3.56 173	6.68 207	0.27 167	0.86 205	1.51 178	6.92 235	5.25 214	3.84 193

DCVSM-stereo	5.54 247	0.78 169	3.12 245	3.47 244	1.28 205	7.98 266	1.05 198	4.59 254	2.29 237	5.25 279	7.93 270	23.24 271	12.85 269	0.71 230	9.52 246	4.20 233	2.06 217	1.36 227	16.58 254	3.56 259	5.30 215	5.91 181	2.46 265	3.65 259	2.66 204	6.64 231	5.48 221	5.70 208

PSMNet_ROB	32.72 306	49.56 312	17.71 304	65.01 311	47.98 307	61.81 307	62.32 305	19.85 301	21.78 306	27.64 314	25.28 313	42.80 296	43.52 310	83.58 306	21.88 307	4.36 234	19.43 301	6.46 293	43.95 301	16.36 300	13.14 294	11.66 292	58.31 310	14.57 308	31.67 302	24.32 302	29.94 299	18.64 268

Dean	44.25 317	52.28 315	33.23 318	77.10 325	64.97 320	79.61 329	83.94 325	43.21 318	43.41 315	35.28 319	25.28 313	61.70 314	57.88 325	95.07 326	21.16 306	4.55 235	29.50 315	12.92 306	64.62 322	29.22 319	11.94 290	10.07 282	59.70 314	23.01 312	50.00 321	39.42 321	53.45 322	32.13 296

GEStereo_RVC	2.49 190	0.90 182	1.02 173	1.03 204	0.74 183	1.57 222	1.21 205	2.68 198	0.58 160	0.77 139	0.39 133	2.62 187	0.36 132	0.11 124	4.94 162	4.65 236	2.05 215	2.17 257	9.07 218	2.10 228	3.74 180	9.71 277	0.55 214	1.49 227	0.81 144	0.84 134	4.45 195	6.73 221

R-Stereo Train	2.40 186	1.12 204	1.98 220	1.00 199	0.24 99	0.05 81	0.07 85	2.02 157	1.01 194	1.35 184	2.47 204	1.55 167	0.47 153	0.19 149	5.66 183	4.74 237	1.71 206	1.04 201	7.24 197	1.14 185	5.08 208	7.81 238	0.06 76	0.42 140	2.90 210	4.55 212	3.22 123	5.57 206

RAFT-Stereo	2.40 186	1.12 204	1.98 220	1.00 199	0.24 99	0.05 81	0.07 85	2.02 157	1.01 194	1.35 184	2.47 204	1.55 167	0.47 153	0.19 149	5.66 183	4.74 237	1.71 206	1.04 201	7.24 197	1.14 185	5.08 208	7.81 238	0.06 76	0.42 140	2.90 210	4.55 212	3.22 123	5.57 206
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
STStereo	20.61 290	24.96 296	17.24 302	39.82 297	27.48 296	32.58 295	22.87 293	19.77 300	17.77 298	8.05 289	19.67 306	46.38 299	37.96 304	2.15 269	18.66 299	4.75 239	4.82 259	1.95 249	33.25 286	6.38 276	9.07 277	8.67 262	3.28 273	10.68 297	31.80 303	27.62 309	40.75 310	38.09 305

RTSC	3.11 206	0.95 187	1.93 218	0.51 175	0.89 192	1.05 208	2.90 241	1.64 137	1.98 232	2.28 210	2.71 211	1.60 169	1.14 216	1.24 248	11.23 258	4.78 240	4.92 261	2.00 253	8.11 209	1.61 205	4.78 204	6.97 213	0.34 185	1.52 228	1.35 167	1.21 148	4.60 201	9.80 242

SFCPSM	5.84 251	2.89 250	1.36 190	1.97 227	1.59 219	1.65 224	0.56 186	2.54 189	4.75 263	3.16 235	7.74 267	15.48 260	23.57 284	1.24 248	11.21 257	4.79 241	2.53 230	1.55 231	22.65 274	7.42 279	4.60 200	6.67 206	0.69 232	2.33 244	4.62 238	4.35 207	6.18 231	9.49 238

DAS	4.65 237	0.98 193	1.28 184	1.99 228	1.39 212	1.39 218	1.58 214	3.52 237	4.17 258	3.33 240	6.18 249	12.75 253	6.50 249	0.10 119	8.31 232	4.81 242	4.46 253	2.26 259	10.21 230	5.35 272	6.51 244	7.66 232	0.57 217	4.84 271	4.63 239	7.17 238	7.79 252	5.90 211

SepStereo	4.65 237	0.98 193	1.28 184	1.99 228	1.39 212	1.39 218	1.58 214	3.52 237	4.17 258	3.33 240	6.18 249	12.75 253	6.50 249	0.10 119	8.31 232	4.81 242	4.46 253	2.26 259	10.21 230	5.35 272	6.51 244	7.66 232	0.57 217	4.84 271	4.63 239	7.17 238	7.79 252	5.90 211

GwcNet-ADL	3.44 214	3.11 254	3.40 248	3.24 242	2.51 242	0.88 201	0.42 171	2.96 215	0.71 170	3.80 259	7.12 259	7.96 236	1.21 218	0.20 154	4.76 154	4.86 244	2.42 227	0.72 166	8.04 207	2.75 249	3.31 166	5.54 171	0.28 170	1.76 235	2.68 207	5.24 218	4.37 190	8.53 233

STTRV1_RVC		2.66 246	1.55 201	5.84 255	1.90 227	6.01 257	3.60 250	4.11 248	3.93 256	4.64 273	6.71 254	16.96 262	21.63 283	1.68 262		5.04 245	18.60 300	1.18 214		12.74 295	19.16 310			5.05 275	9.07 270	12.15 269	12.79 272	31.40 295

PWC_ROB	7.58 261	2.00 230	5.48 267	0.90 195	1.32 208	2.25 233	5.46 262	2.83 211	16.84 296	3.83 260	8.10 271	5.42 220	39.62 305	1.01 241	9.69 247	5.15 246	6.62 269	4.25 279	16.71 256	4.76 267	8.56 270	10.40 286	0.63 224	4.96 274	3.07 218	3.69 197	7.15 247	24.07 283

ITSA-stereo	5.42 246	2.29 241	1.89 217	8.97 269	3.88 255	1.23 214	2.54 231	4.47 251	3.35 253	4.35 269	7.59 263	10.18 244	12.92 270	3.00 271	7.80 228	5.16 247	3.85 243	1.88 248	8.77 212	2.09 227	6.00 233	7.39 221	1.42 256	3.60 258	4.84 245	7.18 240	5.13 210	14.47 260

MFN_U_SF_RVC	11.03 270	6.12 276	3.70 250	9.72 271	5.50 263	12.91 278	11.38 280	12.61 285	7.46 274	12.18 301	14.75 295	23.19 270	14.11 273	9.33 291	18.32 296	5.16 247	4.41 252	3.43 273	39.06 296	6.67 278	10.28 282	11.18 289	1.45 257	6.88 286	9.80 276	8.50 251	9.76 261	19.96 273

ELAS	20.62 291	22.76 295	14.59 298	35.29 294	24.88 295	31.90 293	20.66 292	17.34 296	17.05 297	7.97 288	18.32 303	48.39 305	31.67 296	4.13 279	14.30 280	5.24 249	11.47 283	6.10 291	23.02 276	7.62 281	13.14 294	14.53 305	9.46 290	10.75 298	34.52 306	27.84 310	41.52 313	42.31 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-ADL	3.55 220	0.87 179	1.70 209	1.71 219	2.00 233	1.21 212	0.69 190	2.55 191	1.91 231	4.36 270	7.71 266	4.22 200	7.85 254	0.10 119	7.75 226	5.27 250	2.09 218	0.89 184	11.92 245	2.07 224	4.52 199	6.13 190	0.70 234	0.67 182	2.07 190	4.52 211	8.78 258	1.62 162

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 267	1.66 224	6.09 273	4.62 253	3.79 253	3.05 240	6.94 269	3.69 240	3.58 254	4.74 275	10.17 283	65.85 317	12.11 268	7.99 290	7.88 229	5.27 250	4.63 255	5.31 283	18.89 263	2.67 245	8.70 271	10.19 283	1.05 247	4.09 262	5.01 247	9.52 256	6.30 234	15.16 261

sCroCo_RVC	1.89 169	0.25 68	0.34 68	0.06 44	0.20 84	0.16 139	0.04 59	0.81 112	1.73 227	1.94 203	0.44 140	1.12 148	0.88 209	0.12 131	4.48 136	5.29 252	2.26 222	1.77 241	5.32 183	2.13 229	5.92 231	7.47 227	0.10 112	0.37 131	0.60 128	1.61 160	4.41 194	1.14 146

ELAS_RVC	20.43 289	19.80 292	14.61 299	33.93 292	22.90 291	33.71 296	20.10 291	15.64 291	12.18 284	8.45 290	19.69 307	54.25 310	33.97 299	4.07 278	13.47 272	5.30 253	11.89 285	6.49 294	21.52 269	8.87 286	14.06 297	14.69 306	9.63 291	11.88 300	32.34 304	25.79 305	41.56 314	40.71 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TRStereo	3.75 225	3.07 252	7.59 280	0.37 148	0.17 66	7.92 265	0.24 151	2.99 217	0.91 188	2.72 218	1.68 185	5.88 225	0.65 178	0.15 139	5.57 178	5.35 254	0.86 144	0.80 175	7.01 196	1.31 196	4.10 187	7.50 229	0.34 185	0.43 146	2.67 206	12.33 270	12.84 273	5.90 211

ccs_rob	4.98 241	1.51 217	2.53 237	2.16 231	0.89 192	3.24 242	1.79 221	4.91 257	1.34 210	4.26 267	15.64 299	28.82 277	10.34 263	0.50 217	6.81 214	5.55 255	2.39 226	1.57 232	6.45 192	2.16 230	6.28 240	6.95 212	0.40 192	2.33 244	1.38 169	2.46 178	4.37 190	7.31 225

ADCMid	7.46 259	4.47 265	5.08 262	2.16 231	4.40 259	5.87 256	8.05 272	9.24 275	12.39 286	3.16 235	7.69 265	10.20 245	10.41 264	3.13 273	12.60 267	5.58 256	5.05 262	2.83 268	19.52 265	4.27 263	8.70 271	10.59 287	5.48 282	2.86 250	5.69 254	10.08 260	5.48 221	16.37 263

NOSS_ROB	3.47 216	3.88 263	0.50 118	2.22 234	1.85 226	2.58 236	0.05 71	2.70 200	1.59 218	3.61 251	1.69 186	2.61 186	3.90 244	1.01 241	9.33 243	5.76 257	3.02 236	1.87 247	2.83 129	1.09 181	5.42 217	6.93 211	0.46 207	3.37 257	3.09 219	10.15 262	8.01 255	4.05 194

iRaft-Stereo_20w	4.82 239	1.53 218	8.41 286	7.63 263	1.90 227	3.40 244	1.71 217	3.40 233	2.25 236	3.58 250	9.41 281	3.70 194	1.31 219	0.48 213	5.41 173	5.85 258	1.31 187	0.85 179	9.58 225	1.92 218	5.27 214	7.69 235	0.65 229	0.77 195	4.40 236	14.15 278	11.18 268	12.46 253

cross-raft	2.64 193	0.79 171	1.76 212	0.43 162	0.89 192	0.23 166	0.18 137	3.08 221	0.70 169	0.77 139	2.13 191	1.21 151	0.69 183	0.41 202	5.43 174	5.90 259	1.22 181	0.59 145	10.82 239	1.85 216	6.50 242	8.26 252	0.45 205	0.63 173	2.66 204	4.41 208	4.46 196	4.88 198

XQC	5.77 250	3.33 256	2.00 223	3.49 245	4.00 256	3.75 247	3.56 247	6.60 271	3.33 250	2.89 226	5.57 241	6.45 230	8.10 256	1.78 264	12.28 264	5.97 260	4.03 249	1.85 245	11.48 242	3.98 262	6.63 249	9.37 275	0.62 223	2.51 246	9.28 272	15.19 281	11.40 270	6.32 220

test-1	3.29 211	0.29 75	1.96 219	0.33 132	0.26 110	0.23 166	0.42 171	3.11 223	0.84 183	3.35 244	3.99 227	5.66 224	0.78 194	0.19 149	6.33 209	6.00 261	1.70 205	1.62 235	10.71 237	1.73 211	5.37 216	9.64 276	0.07 94	0.76 192	3.30 224	6.12 228	5.48 221	8.68 235

RTS	6.13 252	1.54 219	1.31 188	0.94 197	1.83 224	4.15 249	5.45 260	2.74 205	3.33 250	2.85 224	1.61 183	8.52 238	1.31 219	1.13 245	14.79 285	6.12 262	7.56 273	2.52 262	18.82 261	3.48 254	6.23 238	8.15 249	1.11 249	1.90 238	8.24 265	21.58 297	6.64 238	21.79 276

RTSA	6.13 252	1.54 219	1.31 188	0.94 197	1.83 224	4.15 249	5.45 260	2.74 205	3.33 250	2.85 224	1.61 183	8.52 238	1.31 219	1.13 245	14.79 285	6.12 262	7.56 273	2.52 262	18.82 261	3.48 254	6.23 238	8.15 249	1.11 249	1.90 238	8.24 265	21.58 297	6.64 238	21.79 276

model_zeroshot	3.58 223	0.49 123	2.22 228	1.96 226	0.99 198	0.34 180	0.18 137	2.98 216	0.43 143	2.44 213	5.28 237	4.75 211	0.54 165	0.17 145	8.97 240	6.14 264	1.71 206	1.15 212	15.06 252	1.29 195	5.77 229	7.73 236	0.26 161	0.43 146	5.63 253	5.85 224	5.24 212	8.66 234

EKT-Stereo	3.12 207	0.79 171	2.25 229	0.51 175	0.38 145	0.57 191	1.87 222	3.36 231	1.32 207	2.03 205	5.99 246	1.48 164	0.75 191	0.44 205	7.79 227	6.14 264	1.47 197	3.22 271	8.95 215	2.82 250	6.93 254	8.34 259	0.17 134	0.49 153	4.41 237	4.95 214	5.40 220	1.57 159

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 275	10.45 283	6.25 276	17.50 279	6.77 274	8.15 268	11.44 281	18.23 297	23.22 307	11.11 296	4.62 233	15.32 259	6.08 247	10.68 294	16.27 292	6.19 266	3.94 246	5.52 284	39.73 297	7.74 282	9.53 281	12.33 295	7.02 284	7.63 290	14.72 285	12.91 275	6.89 242	16.97 265

AnyNet_C32	6.34 255	2.03 233	2.98 242	1.85 224	2.88 249	3.58 245	6.75 268	4.57 253	12.25 285	3.05 232	7.04 258	4.71 210	1.88 227	2.57 270	14.38 282	6.24 267	6.31 268	4.36 281	12.98 248	3.18 253	11.94 290	11.62 291	1.98 261	4.21 263	6.60 261	10.55 263	6.27 233	14.36 259

anonymity	4.07 229	0.78 169	6.15 274	1.49 214	0.74 183	0.48 184	0.49 180	3.72 241	1.65 222	2.70 216	20.70 309	3.99 199	0.88 209	0.28 175	5.31 172	6.26 268	1.14 171	0.71 164	7.91 205	1.58 204	4.27 193	8.17 251	0.41 196	0.61 171	4.86 246	9.60 257	5.48 221	9.41 236

CBMV	6.33 254	3.75 260	1.57 202	3.96 248	3.58 251	2.97 239	1.75 219	3.89 245	2.67 244	4.14 263	2.72 212	14.42 257	3.85 243	0.73 232	10.81 255	6.26 268	4.67 256	2.29 261	9.29 222	1.51 202	8.03 264	7.42 225	0.63 224	6.58 285	6.79 263	7.57 243	20.00 288	28.98 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LVE	40.69 315	49.32 311	32.19 317	74.37 324	65.31 321	65.52 314	78.53 319	29.09 314	24.11 308	37.95 320	38.44 319	39.09 293	50.88 316	95.16 327	18.50 298	6.31 270	25.93 308	13.65 310	54.80 314	26.51 316	16.26 304	15.81 309	69.49 324	26.57 315	44.82 318	33.95 318	41.51 312	24.49 285

SHD	5.09 243	1.15 207	3.12 245	1.80 222	1.94 229	1.71 225	2.82 238	5.09 261	4.76 264	2.82 223	5.39 238	5.07 214	9.79 262	0.87 235	11.37 260	6.33 271	4.71 257	2.67 266	13.97 250	3.50 258	7.31 256	8.29 258	0.44 203	3.88 260	5.02 248	7.49 242	4.03 173	12.20 250

gcap-zeroshot	3.56 222	0.56 131	4.08 253	1.72 220	0.53 165	1.55 221	1.78 220	3.23 229	0.64 165	2.75 219	6.71 254	6.50 231	0.68 182	0.48 213	6.48 211	6.49 272	1.21 176	1.11 209	16.59 255	2.54 241	5.24 213	8.27 254	1.30 254	0.79 197	3.27 222	5.01 215	4.56 199	1.94 170

XX-Stereo	3.82 226	0.53 127	2.00 223	1.20 207	0.31 118	0.38 181	0.57 187	1.46 132	0.40 140	2.50 215	7.33 262	5.11 215	1.04 214	0.11 124	7.05 220	6.53 273	1.29 184	0.81 176	7.44 201	0.89 169	4.26 192	5.80 178	0.45 205	0.39 135	27.22 298	3.57 192	5.16 211	9.43 237

FAT-Stereo	7.68 262	2.26 240	8.90 288	7.33 262	12.67 287	6.25 258	3.58 249	7.41 272	3.60 255	5.82 281	12.39 289	18.45 266	9.06 259	1.35 254	12.36 265	6.54 274	3.93 245	4.03 277	15.97 253	6.36 275	7.78 262	9.24 272	0.76 240	5.29 279	3.49 229	6.98 236	8.20 256	17.22 266

EAI-Stereo	3.47 216	1.08 203	3.31 247	1.01 203	2.20 239	0.86 200	2.15 227	3.02 218	2.01 233	0.21 96	6.99 257	3.36 192	0.71 186	0.17 145	8.65 237	6.60 275	1.21 176	1.15 212	10.39 235	1.82 215	4.60 200	8.03 247	0.69 232	1.76 235	2.14 191	5.97 225	7.35 248	6.22 217

ADCPNet	7.46 259	2.07 235	4.11 254	2.81 238	6.39 269	3.36 243	8.24 273	5.53 266	7.83 275	3.76 257	7.86 268	5.53 223	14.04 272	3.15 274	13.54 273	6.64 276	4.80 258	2.06 255	18.97 264	5.05 270	8.54 269	10.30 285	2.99 269	2.59 247	9.61 274	17.77 286	7.74 250	16.22 262

RAFT-Test	3.05 204	0.69 158	1.82 215	1.09 205	0.81 188	0.25 172	0.43 175	3.13 224	0.76 176	1.06 159	6.42 252	1.03 147	0.91 211	0.35 189	5.61 179	6.66 277	1.32 188	0.61 148	10.76 238	1.74 212	6.54 246	7.48 228	0.56 215	0.59 169	2.76 209	10.02 259	4.56 199	4.35 195

pmcnn	8.69 265	3.07 252	2.45 234	6.53 260	5.75 265	7.18 262	4.96 259	4.79 256	2.03 234	4.24 266	12.14 287	19.36 267	21.49 282	0.91 237	9.48 244	6.75 278	6.67 270	4.39 282	22.61 273	5.09 271	10.91 286	7.84 240	4.51 280	5.07 276	6.90 264	5.26 219	17.73 286	26.48 289

MSMDNet	2.61 191	0.70 161	1.72 211	0.38 153	0.62 175	0.23 166	0.18 137	3.09 222	0.67 168	1.02 157	2.22 193	1.22 154	2.43 233	0.35 189	5.26 171	6.79 279	1.36 192	0.58 144	10.46 236	3.11 252	6.34 241	7.92 242	0.41 196	0.76 192	2.48 198	3.98 204	3.04 114	3.06 185

MSKI-zero shot	3.55 220	0.69 158	1.78 214	0.20 80	0.41 153	0.19 157	0.14 124	3.13 224	0.94 189	0.80 143	6.42 252	3.89 197	0.60 175	0.03 62	5.84 191	6.80 280	1.44 194	1.01 199	11.77 243	2.28 233	6.56 248	8.63 261	0.24 155	0.71 185	4.66 241	11.34 266	7.75 251	7.55 226

IGEV_Zeroshot_test	4.05 228	0.80 173	8.10 284	6.86 261	0.41 153	2.27 234	1.89 223	3.90 246	1.41 211	2.09 207	8.67 273	4.78 212	1.00 213	0.23 162	5.53 177	6.82 281	1.05 162	0.73 168	9.30 223	1.98 221	7.38 258	8.89 266	0.47 209	0.72 186	5.72 255	5.34 220	5.93 227	7.12 223

Anonymous3	3.42 213	0.60 140	0.93 166	0.09 66	1.35 209	0.50 187	0.03 47	3.46 235	1.28 205	1.11 162	0.80 160	10.89 248	1.36 222	0.45 207	8.96 239	6.97 282	3.85 243	3.08 269	11.46 241	2.32 236	7.35 257	12.18 294	0.38 190	0.51 158	1.75 184	3.57 192	5.30 215	1.85 167

DDVS	5.69 249	1.54 219	2.40 233	1.70 218	2.85 246	2.20 232	1.17 201	5.90 268	4.00 257	4.08 262	18.83 305	25.64 274	8.12 257	1.56 259	8.35 234	7.04 283	2.73 232	2.05 254	11.37 240	4.73 265	6.54 246	8.98 269	0.34 185	1.71 233	1.84 187	3.53 191	6.53 236	7.90 229

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 241	1.32 213	8.08 283	2.22 234	1.40 214	5.53 253	2.05 224	3.43 234	3.32 249	3.75 256	12.29 288	5.33 217	1.84 226	0.33 183	5.97 197	7.09 284	1.62 202	1.81 242	10.22 232	2.59 243	6.85 251	8.81 263	0.47 209	2.00 240	5.18 250	13.24 276	6.40 235	11.37 249

IMH	36.38 311	50.15 313	26.16 314	62.16 306	50.12 312	63.98 311	68.96 310	28.54 312	38.29 313	11.29 297	14.14 291	50.26 306	54.45 323	94.09 319	20.59 305	7.40 285	23.63 305	10.28 303	49.17 306	22.78 310	13.74 296	11.88 293	59.95 317	13.42 304	41.71 316	23.99 301	29.69 298	41.45 310

MeshStereo	13.92 283	10.29 282	5.80 270	24.32 288	15.33 288	17.65 284	7.76 271	12.34 284	7.38 272	4.65 274	9.09 277	38.22 290	30.61 295	0.62 223	14.44 283	7.42 286	4.05 250	2.65 265	19.82 268	2.63 244	14.32 300	9.90 280	1.27 252	6.42 283	22.75 295	19.43 290	33.41 301	33.14 297
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
edge stereo	11.93 276	6.96 278	11.28 291	14.49 276	12.53 286	16.91 282	13.06 284	12.62 286	7.43 273	6.06 283	15.07 296	38.54 291	18.86 278	1.55 258	12.90 269	7.43 287	6.14 265	3.10 270	25.46 280	4.74 266	8.16 265	10.22 284	4.20 278	4.35 266	9.83 277	8.13 246	13.68 275	28.51 291

IMH-64-1	35.05 309	48.99 309	25.77 312	61.80 303	50.28 313	62.71 308	68.79 308	27.80 308	35.88 310	10.10 292	14.48 293	46.82 301	41.96 308	94.04 317	19.93 303	7.49 288	22.67 303	9.35 301	48.46 304	21.14 306	14.12 298	12.56 296	59.91 315	12.21 301	41.64 314	20.57 294	27.79 294	39.03 306

IMH-64	35.05 309	48.99 309	25.77 312	61.80 303	50.28 313	62.71 308	68.79 308	27.80 308	35.88 310	10.10 292	14.48 293	46.82 301	41.96 308	94.04 317	19.93 303	7.49 288	22.67 303	9.35 301	48.46 304	21.14 306	14.12 298	12.56 296	59.91 315	12.21 301	41.64 314	20.57 294	27.79 294	39.03 306

S-Stereo	9.64 268	2.07 235	4.59 255	8.70 268	8.72 277	12.93 279	19.52 289	5.25 263	6.14 270	6.12 284	20.39 308	29.19 278	7.43 253	0.64 224	14.26 279	7.63 290	4.01 248	5.81 288	18.32 259	6.45 277	7.46 259	9.84 279	12.36 293	7.40 288	3.61 230	6.74 232	7.10 246	17.56 267

HH	3.49 218	0.47 118	5.11 264	0.68 186	0.69 179	0.93 204	1.38 209	3.19 227	0.82 180	2.81 220	2.29 198	5.39 218	0.81 199	0.34 184	5.69 186	7.67 291	0.99 154	1.08 206	9.91 227	2.70 247	7.76 260	8.27 254	0.57 217	0.93 209	3.44 227	8.42 249	5.63 225	6.30 218

HanStereo	3.49 218	0.47 118	5.11 264	0.68 186	0.69 179	0.93 204	1.38 209	3.19 227	0.82 180	2.81 220	2.29 198	5.39 218	0.81 199	0.34 184	5.69 186	7.67 291	0.99 154	1.08 206	9.91 227	2.70 247	7.76 260	8.27 254	0.57 217	0.93 209	3.44 227	8.42 249	5.63 225	6.30 218

HBP-ISP	4.03 227	3.61 258	4.65 257	4.90 254	2.67 243	3.96 248	0.21 148	4.13 249	1.33 208	3.40 246	4.53 232	5.06 213	0.59 172	1.99 267	8.66 238	8.18 293	1.95 213	1.49 230	3.09 141	1.55 203	5.74 222	9.32 273	0.67 231	2.28 243	3.06 217	5.01 215	10.99 267	5.93 214

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 256	1.86 228	7.76 281	2.86 240	2.71 244	7.05 261	3.15 243	3.93 247	4.88 266	4.54 271	11.42 285	5.15 216	2.03 229	0.06 95	10.49 254	8.30 294	2.05 215	1.28 223	37.56 293	2.22 231	6.07 235	9.22 271	0.40 192	0.89 207	4.29 234	12.82 274	6.10 230	12.31 252

SAMSARA	20.09 287	2.60 244	5.52 269	4.28 252	4.10 257	3.59 246	5.57 263	15.80 293	10.05 283	4.59 272	5.59 243	9.22 241	24.85 285	3.88 277	16.25 291	8.47 295	6.17 266	3.82 274	22.29 272	5.87 274	19.35 312	26.82 324	1.02 245	5.45 280	80.31 329	91.77 330	78.09 330	77.23 330

G-Net	11.11 272	4.89 271	9.62 290	4.05 250	4.71 260	7.69 264	2.56 232	10.07 278	15.27 292	5.01 278	15.52 298	47.57 304	9.25 260	0.66 226	11.93 262	8.70 296	5.83 264	4.33 280	24.55 278	15.55 299	8.38 268	9.97 281	3.01 270	5.25 278	6.16 259	13.40 277	22.59 290	23.59 282

TorneroNet-64	40.02 314	51.18 314	25.58 311	64.09 310	48.50 309	64.50 313	69.74 311	27.58 307	44.28 316	21.06 311	14.38 292	70.42 321	57.53 324	94.84 321	27.09 312	8.83 297	28.00 313	16.10 314	54.90 315	26.42 315	15.26 302	13.34 302	61.86 318	22.65 311	33.51 305	30.60 312	34.09 305	54.24 320

PVD	13.07 279	5.77 274	8.84 287	7.67 264	7.35 275	10.40 274	7.28 270	21.12 303	19.70 303	3.65 252	8.76 274	16.32 261	27.90 290	3.25 275	14.97 288	8.92 298	11.32 282	6.23 292	25.56 281	7.56 280	12.68 293	14.11 304	1.29 253	6.16 282	16.97 287	25.32 304	18.21 287	35.51 301

TorneroNet	40.95 316	54.80 316	28.35 315	67.47 315	50.00 311	66.00 316	71.75 314	26.53 306	45.69 317	24.20 312	21.34 310	68.12 318	53.25 322	94.92 323	27.93 313	9.57 299	26.82 311	16.87 317	54.27 313	24.50 312	16.26 304	13.93 303	62.31 319	23.32 313	36.59 312	27.14 308	43.07 315	50.69 317

AMNet	6.93 257	3.82 262	2.53 237	4.00 249	5.78 266	6.99 260	3.24 244	2.46 186	2.51 241	3.39 245	6.36 251	9.40 242	2.06 230	7.30 287	5.92 193	9.99 300	13.66 293	7.81 297	8.03 206	7.76 283	11.45 287	8.81 263	2.81 267	4.73 270	5.75 256	7.80 244	13.20 274	19.55 271

PWCK	39.46 313	63.60 321	25.26 309	73.87 323	41.94 303	61.54 306	51.88 302	54.42 323	37.36 312	26.43 313	38.00 318	62.72 316	47.31 312	27.64 299	24.07 310	10.09 301	32.07 319	12.97 308	84.14 328	29.01 318	25.42 319	16.79 311	48.17 305	30.69 319	35.86 310	32.01 313	32.05 300	40.21 308

ACV-stereo	8.68 264	5.35 272	4.89 259	8.31 266	1.79 222	11.62 276	4.37 254	3.80 244	6.01 268	5.33 280	7.17 260	6.07 228	26.41 287	1.30 251	11.88 261	10.16 302	6.25 267	2.60 264	51.34 308	14.45 297	9.06 276	8.91 267	1.00 244	2.60 248	2.32 194	8.54 252	7.07 244	5.71 209

DPSNet	15.27 284	3.38 257	2.28 231	7.89 265	8.28 276	10.58 275	4.44 256	5.86 267	8.70 279	4.26 267	6.00 248	72.12 322	28.20 291	4.69 283	15.14 289	10.42 303	11.48 284	8.27 298	58.42 319	9.38 289	12.12 292	11.31 290	17.29 298	11.11 299	20.16 293	20.85 296	14.99 280	24.68 286

MANE	21.44 293	17.36 291	16.07 301	34.52 293	24.54 293	25.94 291	19.26 288	20.13 302	18.43 300	6.42 286	15.25 297	40.88 294	36.30 302	4.35 280	18.72 300	10.55 304	8.23 275	29.63 323	23.68 277	4.94 268	11.81 289	8.91 267	3.02 271	10.18 296	36.19 311	32.24 314	51.66 321	49.72 316

MFMNet_re	16.81 285	13.74 286	7.85 282	23.81 287	9.51 281	34.14 297	18.04 286	12.31 282	19.02 301	10.33 295	12.96 290	38.69 292	15.16 275	1.61 261	18.46 297	10.89 305	28.67 314	12.10 305	31.52 284	10.43 291	18.75 309	11.05 288	8.52 287	9.85 295	9.47 273	5.57 222	24.17 291	37.24 303

BEATNet-Init1	25.27 300	27.76 297	13.76 296	44.57 299	24.32 292	38.91 299	25.10 294	19.51 299	20.03 304	9.35 291	16.15 300	47.35 303	48.89 315	4.71 284	23.55 309	11.00 306	8.78 277	5.84 289	49.88 307	20.70 305	15.01 301	14.94 307	7.37 286	12.57 303	35.78 309	26.22 306	60.85 327	49.36 315

ADCS	10.79 269	5.73 273	4.98 260	4.16 251	6.39 269	6.60 259	6.53 265	10.15 279	15.87 294	4.18 265	7.59 263	13.56 256	18.31 277	4.53 282	14.24 278	11.99 307	10.80 281	7.09 296	25.37 279	9.28 288	16.45 306	16.31 310	2.97 268	7.03 287	10.05 278	20.56 293	11.21 269	19.51 270

AnyNet_C01	13.13 280	6.35 277	5.48 267	6.38 259	6.46 271	5.73 254	10.15 278	12.79 288	16.56 295	5.83 282	9.31 279	26.51 275	19.60 279	5.31 285	17.84 294	13.62 308	17.55 298	15.56 313	35.24 289	11.09 292	19.28 311	17.31 312	7.05 285	7.85 292	13.46 283	10.79 264	9.89 262	21.58 275

DispFullNet	27.09 301	40.76 301	20.37 306	53.27 300	39.67 302	45.72 301	56.25 303	14.00 289	12.78 287	14.18 303	10.07 282	43.95 298	34.00 300	86.26 308	13.33 271	13.62 308	31.37 318	16.57 316	52.58 310	15.02 298	15.98 303	12.66 298	15.43 296	6.52 284	8.73 268	8.65 253	16.24 283	33.48 298

DGSMNet	12.26 277	4.87 270	8.31 285	6.01 257	6.04 268	7.30 263	6.59 267	7.90 273	4.51 262	11.38 298	32.66 317	17.48 264	8.74 258	4.36 281	14.01 275	14.50 310	17.26 297	9.25 300	41.69 299	11.54 294	21.38 315	24.41 317	4.74 281	7.56 289	5.44 251	11.45 267	8.55 257	13.11 254

SGM+DAISY	22.46 295	16.23 289	12.74 294	23.16 286	22.67 290	25.12 290	20.00 290	18.50 298	14.48 291	18.58 309	22.04 312	30.49 279	41.59 306	13.05 296	22.51 308	16.54 311	26.00 309	12.93 307	35.92 290	22.37 309	28.02 321	25.12 320	21.26 299	13.77 305	20.04 292	18.46 289	33.94 304	30.81 294

MADNet+	20.34 288	8.33 279	14.90 300	18.17 280	11.98 285	8.55 269	19.20 287	28.96 313	17.96 299	12.55 302	11.63 286	34.32 285	30.36 294	10.57 293	26.85 311	16.66 312	27.39 312	10.40 304	40.88 298	18.27 304	19.91 313	15.53 308	9.97 292	19.40 310	35.72 308	22.38 300	21.31 289	37.09 302

JetBlue	33.16 307	30.03 298	36.86 322	39.95 298	35.04 300	44.19 300	36.23 298	30.47 316	47.01 319	15.01 307	10.48 284	79.96 328	19.64 280	25.82 298	18.89 301	17.14 313	40.11 323	25.93 321	36.94 292	25.94 314	32.23 324	26.39 322	31.84 300	27.47 316	31.63 301	33.13 316	48.81 319	48.30 314

SPS-STEREO	20.98 292	14.87 287	11.99 293	19.90 283	20.87 289	18.85 285	10.39 279	16.04 294	19.39 302	19.65 310	21.64 311	33.32 282	37.38 303	7.51 288	19.34 302	17.18 314	26.65 310	16.12 315	32.93 285	23.87 311	31.45 323	25.37 321	13.83 295	14.33 307	17.76 289	19.97 291	29.60 297	26.21 287
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	28.15 303	31.17 299	25.54 310	33.41 291	34.99 299	22.62 289	28.62 295	47.75 322	47.89 320	29.08 315	39.82 321	41.47 295	41.79 307	12.75 295	36.14 318	18.16 315	17.03 296	8.88 299	47.38 303	21.69 308	11.73 288	12.95 301	3.79 277	33.81 320	23.20 296	26.44 307	24.41 292	37.61 304

LRCNet_RVC	60.98 325	74.62 329	47.06 326	94.31 329	95.29 330	91.20 330	85.70 327	54.57 324	35.63 309	98.62 330	74.21 329	91.97 332	68.08 329	96.82 330	39.31 319	18.45 316	70.27 328	52.85 328	94.58 329	64.63 329	32.99 325	24.53 319	94.81 329	53.78 328	19.71 291	12.68 273	33.49 302	26.36 288

UNDER WATER-64	54.23 323	63.34 320	46.02 325	79.36 327	71.42 325	76.64 327	88.13 329	66.12 327	46.96 318	52.07 326	60.69 326	73.21 323	59.22 327	94.98 325	35.82 317	18.58 317	36.56 322	27.05 322	54.96 316	27.40 317	22.29 316	24.45 318	75.67 328	44.51 324	51.17 322	56.84 326	41.43 311	69.34 329

WAO-6	37.66 312	47.81 307	21.43 307	60.52 302	52.73 316	58.92 304	64.84 306	27.98 310	43.38 314	33.02 318	17.53 301	43.36 297	50.95 317	89.65 309	33.50 314	18.63 318	24.84 306	13.57 309	42.17 300	25.77 313	21.16 314	19.52 313	35.00 301	18.52 309	43.20 317	29.62 311	37.17 307	41.96 311

WAO-8	45.52 318	56.99 318	36.84 320	70.78 320	61.58 317	72.65 323	72.88 315	44.15 319	50.34 321	32.51 316	26.24 315	68.22 319	50.98 318	91.91 313	34.40 315	19.25 319	31.26 316	14.25 311	53.00 311	37.84 322	18.64 307	12.91 299	45.23 302	27.94 317	54.23 324	39.08 319	48.02 317	56.81 322

Venus	45.52 318	56.99 318	36.84 320	70.77 319	61.58 317	72.65 323	72.88 315	44.15 319	50.34 321	32.51 316	26.24 315	68.22 319	50.98 318	91.91 313	34.40 315	19.25 319	31.26 316	14.25 311	53.00 311	37.84 322	18.64 307	12.91 299	45.23 302	27.94 317	54.23 324	39.08 319	48.02 317	56.81 322

UNDER WATER	53.46 321	66.50 324	44.48 323	77.89 326	68.28 323	75.27 326	86.28 328	62.01 326	51.94 323	41.57 321	48.61 322	74.76 325	58.64 326	94.91 322	40.27 320	19.59 321	35.94 320	25.36 319	57.83 318	30.24 320	22.42 317	21.82 314	69.76 325	49.60 327	53.54 323	52.17 324	44.57 316	69.15 328

notaker	50.99 320	64.58 323	35.58 319	71.22 321	67.03 322	71.52 322	79.74 321	46.10 321	64.92 325	43.57 323	60.04 325	61.27 313	52.88 321	94.30 320	52.11 323	32.30 322	36.01 321	25.62 320	66.68 324	41.75 324	26.51 320	26.69 323	69.04 323	40.16 323	27.04 297	32.57 315	39.45 309	47.99 313

ktn	53.49 322	64.55 322	32.09 316	67.37 314	73.02 327	67.18 318	79.08 320	39.47 317	71.03 327	45.61 325	66.57 327	53.73 309	46.66 311	95.58 328	51.51 322	35.27 323	42.24 325	32.53 324	61.67 320	36.66 321	34.35 326	37.51 325	63.57 320	39.21 321	45.92 319	42.82 323	58.10 325	61.01 324

HanzoNet	61.45 326	69.33 325	44.96 324	71.45 322	72.16 326	72.71 325	79.94 322	60.19 325	75.71 328	45.02 324	73.92 328	75.04 326	64.67 328	96.72 329	48.25 321	40.02 324	53.74 326	47.73 327	76.16 326	51.62 326	46.98 327	46.48 326	73.13 326	39.85 322	55.14 326	52.31 325	60.69 326	65.16 327

KSHMR	57.18 324	74.32 328	54.88 327	81.85 328	71.02 324	78.52 328	83.49 324	67.32 329	55.52 324	57.05 327	55.43 324	62.46 315	47.47 313	94.95 324	62.89 325	43.86 325	41.02 324	36.71 325	65.14 323	47.71 325	30.88 322	22.80 316	66.24 322	55.80 329	49.31 320	33.72 317	50.52 320	52.93 318

DPSimNet_ROB		56.83 317	60.12 328	63.44 308	74.40 328	61.08 305	66.03 307	29.26 315	91.88 330	80.83 328	53.70 323	74.56 324	48.76 314	90.67 310	61.12 324	47.44 326		43.29 326	68.79 325	60.06 328	52.83 328	61.42 327	45.69 304	46.03 325		63.34 327	56.49 324	56.41 321

JetRed	63.04 327	70.59 326	68.87 329	66.96 312	63.46 319	70.43 321	74.93 317	66.45 328	66.78 326	41.63 322	39.08 320	81.30 329	13.47 271	63.11 302	65.97 326	66.70 327	65.90 327	75.66 331	63.14 321	54.09 327	78.41 329	73.67 328	73.25 327	49.49 326	56.43 327	64.32 328	66.29 328	61.81 325

LSM0	23.31 297	6.07 275	4.80 258	15.07 277	10.87 284	17.08 283	14.50 285	23.84 305	15.74 293	14.73 305	18.40 304	35.77 287	35.06 301	1.58 260	76.98 327	85.81 328	14.68 294	5.68 286	56.53 317	17.15 303	23.95 318	21.89 315	4.26 279	8.21 293	17.36 288	20.39 292	29.27 296	33.71 299

MADNet++	76.55 328	72.12 327	82.72 330	61.81 305	81.28 329	58.20 302	69.82 312	68.60 330	78.83 329	85.65 329	92.58 330	79.76 327	85.27 330	36.74 300	81.31 328	89.87 329	87.51 329	69.64 329	82.22 327	90.64 330	91.37 330	93.20 330	65.06 321	90.12 330	59.87 328	75.77 329	74.46 329	62.48 326

PML	96.12 329	100.00 334	83.16 331	100.00 331	100.00 332	100.00 334	99.20 333	100.00 335	99.01 332	100.00 333	96.16 331	99.92 336	100.00 335	98.52 331	94.60 329	91.70 330	91.21 330	74.14 330	100.00 334	98.06 332	92.87 331	86.59 329	97.59 330	98.11 332	94.46 333	99.98 334	100.00 334	99.92 334

MEDIAN_ROB	97.62 330	99.11 331	98.47 332	100.00 331	99.99 331	100.00 334	100.00 334	99.48 333	98.33 331	100.00 333	99.95 334	98.03 333	96.13 331	99.95 332	99.43 331	98.46 331	98.58 331	98.67 332	99.88 332	97.97 331	93.64 332	96.55 332	100.00 332	97.27 331	87.22 330	92.69 331	89.89 331	95.94 332

HaxPig	99.00 332	100.00 334	98.99 333	100.00 331	100.00 332	99.99 333	100.00 334	99.99 334	99.89 333	100.00 333	99.98 335	100.00 337	99.94 334	100.00 333	99.61 332	99.46 332	99.97 334	99.58 333	99.99 333	99.99 333	97.37 333	96.43 331	99.99 331	99.98 333	89.52 331	99.53 333	94.23 332	98.48 333

AVERAGE_ROB	98.96 331	100.00 334	99.80 334	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	99.80 333	99.85 333	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 336	98.20 334	99.54 333	100.00 332	100.00 334	93.40 332	93.83 332	94.40 333	93.22 331

FlowAnything	100.00 337	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DLNR_Zeroshot_test	23.08 296	78.93 330	7.15 279	99.97 330	0.34 132	0.16 139	98.90 330	3.23 229	0.54 153	3.12 234	2.31 201	6.01 227	0.92 212	21.35 297	96.48 330	100.00 334	25.46 307	22.19 318	22.79 275	2.43 238	9.32 279	9.14 270	0.06 76	0.65 179	2.36 197	3.89 203	2.16 93	3.20 187

CasAABBNet	100.00 337	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSMNet_ROB	99.54 334	99.78 333	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	99.19 331	100.00 334	99.32 331	99.65 332	91.68 331	99.16 333	100.00 333	99.94 334	100.00 334	99.83 333	99.99 334	99.59 331	99.99 333	99.77 335	99.66 334	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DGTPSM_ROB	99.53 333	99.77 332	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	99.19 331	100.00 334	99.32 331	99.66 333	91.63 330	99.15 332	100.00 333	99.94 334	100.00 334	99.82 332	99.99 334	99.51 330	99.99 333	99.77 335	99.66 334	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSM_ROB	99.91 335	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	98.90 331	98.96 331	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	99.76 334	100.00 335	100.00 333	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSM	99.91 335	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	98.90 331	98.96 331	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	99.76 334	100.00 335	100.00 333	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

Low-res two-view benchmark