Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

LG-Stereo_L2	0.64 29	0.33 104	1.46 41	0.10 58	0.18 144	1.30 49	0.19 137	3.53 79	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.07 5	4.19 158	0.36 61	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

LG-Stereo_L1	0.69 36	0.32 87	1.21 17	0.10 58	0.16 119	1.38 60	0.20 143	2.44 15	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.06 4	6.49 255	0.36 61	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

MLG-Stereo_test2	0.57 24	0.28 53	1.20 15	0.07 41	0.68 295	1.34 55	0.02 24	3.39 61	1.41 55	0.06 1	0.02 1	0.12 44	0.10 14	2.37 103	0.31 50	0.01 243	0.08 396	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

StereoAnything_RVC	1.52 133	7.77 534	2.81 195	0.05 27	0.02 3	1.11 10	0.06 58	3.26 52	0.75 10	0.12 4	0.02 1	0.07 20	0.68 133	6.69 272	0.13 7	0.02 333	0.08 396	0.00 1	0.00 1	6.69 538	0.02 88

MLG-Stereo	0.72 42	0.23 30	1.13 6	0.06 32	0.16 119	1.24 32	0.00 1	3.84 103	1.40 54	0.06 1	0.03 5	0.08 32	0.10 14	5.71 211	0.16 12	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

LG-G_1	0.62 26	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 77	1.81 111	0.02 24	3.74 95	0.88 32	0.23 20	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 129	0.27 43	0.02 333	0.08 396	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 88

LG-G	0.62 26	0.31 74	1.19 12	0.07 41	0.11 77	1.81 111	0.02 24	3.74 95	0.88 32	0.23 20	0.03 5	0.09 38	0.08 7	3.39 129	0.27 43	0.02 333	0.08 396	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 88

FoundationStereo	0.26 2	0.29 58	1.25 19	0.24 107	0.10 67	0.41 3	0.07 66	0.57 1	0.80 13	0.24 23	0.03 5	0.09 38	0.37 76	0.46 4	0.12 3	0.03 376	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 22	0.32 87	1.08 5	0.07 41	0.11 77	0.77 7	0.03 32	3.60 83	1.17 51	0.12 4	0.03 5	0.20 56	0.11 19	2.77 112	0.51 114	0.00 1	0.14 451	0.00 1	0.16 419	0.00 1	0.02 88

IGEV-Stereo+	1.69 144	0.43 197	1.59 54	0.37 139	3.10 459	2.10 133	0.07 66	1.86 8	0.91 39	0.39 65	0.03 5	0.20 56	0.41 92	7.05 297	0.16 12	0.02 333	0.07 384	0.00 1	0.18 434	5.14 532	9.77 553

MLG-Stereo_test1	0.67 32	0.23 30	1.05 3	0.06 32	1.40 374	1.24 32	0.00 1	3.56 81	1.36 53	0.06 1	0.04 11	0.08 32	0.10 14	4.03 153	0.14 9	0.01 243	0.07 384	0.00 1	0.01 307	0.01 25	0.02 88

Replicate-Monster	1.25 111	1.94 478	10.24 483	0.08 50	0.32 209	1.32 53	0.03 32	3.71 87	0.89 37	1.07 126	0.07 12	0.08 32	0.10 14	4.74 176	0.14 9	0.01 243	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.22 407

MLG-Stereo_test3	0.45 5	0.31 74	1.35 28	0.06 32	0.17 129	1.30 49	0.01 5	3.52 77	0.77 12	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 5	0.74 16	0.22 24	0.02 333	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

LGtest1	0.42 3	0.33 104	1.42 32	0.13 83	0.16 119	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 43	0.21 18	0.07 12	0.08 32	0.10 14	1.10 40	0.31 50	0.01 243	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 88

EGLCR-Stereo	1.04 84	0.20 18	2.00 99	1.14 251	0.16 119	2.50 175	0.11 91	4.96 166	2.61 99	0.79 111	0.07 12	1.46 158	0.37 76	3.96 150	0.23 26	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 258

IGEV	0.50 13	0.22 26	1.52 46	0.08 50	1.85 410	1.34 55	0.37 189	2.03 10	0.93 42	0.29 32	0.08 16	0.07 20	0.09 10	0.90 29	0.22 24	0.02 333	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

zero-FE	0.88 57	0.27 51	2.12 117	0.21 101	1.63 385	1.75 106	0.83 316	3.08 28	0.61 3	0.15 8	0.13 17	0.29 83	0.44 104	3.38 128	1.07 213	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.05 373	1.47 508	0.03 138

2.75w_new	0.55 20	0.23 30	1.43 35	0.04 20	0.12 91	1.25 36	0.08 74	3.20 45	0.86 22	0.39 65	0.16 18	0.07 20	0.88 156	1.99 91	0.24 28	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 36	0.01 5	3.39 61	0.91 39	0.33 48	0.16 18	0.07 20	0.42 97	0.57 6	0.25 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

3.25w	0.45 5	0.25 41	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 36	0.01 5	3.39 61	0.91 39	0.33 48	0.16 18	0.06 13	0.42 97	0.57 6	0.25 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

IGEV-RUCA	0.81 52	0.15 1	1.13 6	0.52 161	0.32 209	2.13 138	0.51 229	3.46 71	1.71 62	0.95 119	0.16 18	0.24 72	0.55 117	2.81 114	0.41 78	0.12 446	0.21 488	0.20 498	0.25 464	0.21 385	0.20 403

rvit_stereo_0081_aga	0.76 47	0.51 239	3.29 250	0.11 65	0.25 177	1.73 105	0.22 150	3.68 85	2.54 96	0.26 27	0.16 18	0.27 78	0.30 62	1.31 50	0.36 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.04 184

IGEVStereo-DCA	1.06 87	0.45 211	2.06 104	0.32 123	0.06 27	2.74 209	0.84 321	3.71 87	2.27 79	0.39 65	0.16 18	0.20 56	0.29 55	6.47 252	0.87 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.06 205	0.06 239

rrr	1.05 85	0.45 211	3.18 242	0.32 123	0.06 27	2.74 209	0.95 346	3.49 73	1.12 48	0.39 65	0.16 18	0.20 56	0.29 55	6.47 252	0.87 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 447	0.06 205	0.10 308

Monster-pub-eth3d	0.44 4	0.23 30	1.44 37	0.05 27	0.77 309	1.17 13	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 28	0.18 25	0.06 13	0.04 1	0.55 5	0.17 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 307	0.00 1	0.01 18

MonSter	0.46 8	0.23 30	1.44 37	0.05 27	0.77 309	1.17 13	0.01 5	3.17 40	0.72 5	0.28 28	0.18 25	0.07 20	0.04 1	0.83 23	0.17 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 307	0.00 1	0.01 18

AEACV	0.80 49	0.29 58	1.70 68	0.96 223	0.24 174	2.03 128	0.88 333	3.50 74	0.88 32	0.34 50	0.20 27	0.29 83	2.01 241	1.77 79	0.33 54	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.29 473	0.10 264	0.09 286

LoS	0.91 63	0.34 119	2.10 115	0.38 142	0.13 100	2.47 171	0.26 163	5.00 172	2.74 111	0.89 116	0.21 28	0.49 114	0.36 73	1.97 90	0.67 137	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
3.75w	0.62 26	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 362	1.25 36	0.01 5	3.23 48	0.87 27	0.38 57	0.23 29	0.07 20	0.40 84	2.96 117	0.26 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

test_xeample3	1.08 88	0.43 197	3.39 259	0.49 159	0.05 16	2.58 188	0.93 341	3.32 56	1.77 63	0.23 20	0.23 29	0.19 52	0.28 51	6.34 243	0.85 178	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 471	0.06 205	0.10 308

rvit_0105_6	1.26 113	0.87 360	4.85 365	0.61 177	0.07 35	1.60 84	0.32 179	3.79 101	5.87 283	0.25 25	0.26 31	1.09 143	0.29 55	4.60 172	0.62 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

asda	0.52 15	0.19 13	1.61 55	0.03 6	0.61 286	1.26 41	0.08 74	3.20 45	0.84 16	0.41 72	0.29 32	0.05 5	0.72 138	0.77 20	0.26 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0081	0.88 57	0.28 53	1.81 72	0.62 179	0.13 100	1.34 55	0.12 97	3.14 35	4.59 232	0.43 80	0.30 33	0.54 121	0.11 19	3.89 143	0.36 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 57	0.28 53	1.81 72	0.62 179	0.13 100	1.34 55	0.12 97	3.14 35	4.59 232	0.43 80	0.30 33	0.54 121	0.11 19	3.89 143	0.36 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

qwe	0.66 31	0.19 13	1.64 60	0.05 27	1.17 354	1.23 22	0.03 32	3.35 59	0.88 32	0.51 94	0.38 35	0.04 3	0.17 27	3.22 122	0.26 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

MaDis-Stereo	0.80 49	0.69 314	3.02 217	0.33 128	1.83 408	1.22 20	0.06 58	3.41 66	1.49 57	0.31 41	0.38 35	0.42 107	0.51 111	1.14 43	1.21 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.05 219

Monster-pub-mixall	0.72 42	0.39 157	0.98 1	0.04 20	0.12 91	1.23 22	0.01 5	2.74 20	0.86 22	0.86 115	0.39 37	0.07 20	0.09 10	6.24 233	0.32 52	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

AdaDepth	0.57 24	0.22 26	2.33 135	0.12 67	1.26 359	1.59 83	0.07 66	1.03 4	0.97 44	0.21 18	0.42 38	0.08 32	0.30 62	2.28 101	0.26 34	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.20 442	0.01 25	0.01 18

GIP-stereo	0.70 39	0.44 203	1.70 68	1.52 304	0.75 305	1.48 71	0.05 51	4.18 118	1.10 47	0.18 11	0.42 38	0.58 124	0.38 80	0.65 12	0.46 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.01 18

3w_stereo	0.53 19	0.23 30	1.53 47	0.03 6	0.02 3	1.25 36	0.02 24	3.34 58	0.88 32	0.44 82	0.43 40	0.07 20	1.04 170	1.04 38	0.26 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

U	2.12 198	0.25 41	2.47 150	0.17 91	8.09 537	10.63 471	0.00 1	3.08 28	0.87 27	0.24 23	0.45 41	0.17 48	0.08 7	0.69 15	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 543	5.19 553	0.01 25	0.01 18

monsters	0.87 55	0.28 53	1.54 48	0.47 158	2.71 451	1.38 60	0.01 5	3.14 35	0.81 14	0.32 43	0.48 42	0.05 5	0.13 23	5.72 212	0.42 82	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 10	0.16 3	1.57 51	0.04 20	0.72 303	1.24 32	0.05 51	2.80 21	0.84 16	0.45 84	0.50 43	0.06 13	0.56 119	0.58 9	0.24 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

SGD-Stereo	0.69 36	0.30 69	1.15 9	0.25 109	0.12 91	1.26 41	0.29 171	1.87 9	0.62 4	0.50 93	0.51 44	0.08 32	0.11 19	6.67 271	0.09 1	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 39	0.29 58	1.62 57	0.16 90	0.06 27	1.95 121	0.45 210	0.88 3	0.74 9	0.55 97	0.51 44	0.14 46	0.09 10	6.32 241	0.20 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

2.5w	0.68 34	0.23 30	1.29 20	0.04 20	0.31 205	1.26 41	0.09 82	3.24 50	0.86 22	0.42 77	0.59 46	0.03 1	0.56 119	4.36 166	0.24 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

Occ-G	0.98 70	0.38 153	1.82 74	0.15 86	0.18 144	1.45 70	0.69 280	3.15 38	2.25 78	1.45 134	0.59 46	5.06 304	0.54 116	0.75 18	0.77 164	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.17 427	0.16 338	0.01 18

fffft	0.97 68	0.29 58	1.69 67	0.03 6	0.05 16	2.12 137	0.65 268	3.44 70	1.87 69	0.34 50	0.60 48	0.23 69	0.20 33	6.69 272	0.89 193	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 362	0.09 286
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.24 405	25.07 551	26.53 543	0.44 151	0.07 35	1.50 76	0.54 234	2.09 11	1.57 59	0.51 94	0.62 49	0.21 66	0.20 33	1.44 57	0.53 116	12.03 555	0.01 180	0.00 1	0.08 387	1.75 513	9.69 551

4.5_new	0.49 10	0.17 6	1.73 70	0.06 32	0.30 197	1.23 22	0.07 66	3.11 31	0.87 27	0.45 84	0.66 50	0.05 5	0.19 30	0.67 13	0.26 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 10	0.17 6	1.73 70	0.06 32	0.30 197	1.23 22	0.07 66	3.11 31	0.87 27	0.45 84	0.66 50	0.05 5	0.19 30	0.67 13	0.26 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 49	0.33 104	2.51 152	0.25 109	0.53 273	1.93 119	0.27 166	5.07 176	1.05 46	0.47 88	0.68 52	0.64 127	0.22 37	0.95 33	0.65 131	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.19 439	0.03 120	0.16 376

GREAT-IGEV	0.72 42	0.29 58	1.91 82	1.31 273	0.40 233	1.41 66	0.08 74	2.29 13	2.48 89	0.18 11	0.69 53	0.10 42	0.34 70	1.72 73	0.37 67	0.00 1	0.09 408	0.00 1	0.22 453	0.10 264	0.41 457

AIO_test	0.90 62	0.40 168	1.67 64	0.14 84	0.16 119	2.97 245	0.83 316	3.61 84	2.67 102	0.29 32	0.71 54	1.50 160	0.29 55	2.37 103	0.13 7	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.08 387	0.03 120	0.03 138

S2M2_XL	0.22 1	0.33 104	1.17 10	0.07 41	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 55	0.07 20	0.17 27	0.39 1	0.20 20	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 22	0.19 13	1.31 24	0.03 6	0.10 67	1.22 20	0.04 38	3.42 69	0.81 14	0.79 111	0.73 55	0.07 20	1.24 193	0.81 22	0.37 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 123	0.98 386	5.52 406	0.61 177	0.05 16	1.62 87	0.41 200	3.95 108	5.80 280	0.31 41	0.73 55	1.37 151	0.53 115	4.89 184	0.78 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

FlowAnything_test	0.51 14	0.33 104	2.09 110	0.15 86	0.15 111	1.71 101	0.03 32	1.76 7	0.49 2	1.10 128	0.77 58	0.03 1	0.05 3	0.61 11	0.66 135	0.05 408	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.02 88

4.25_new	0.52 15	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 320	1.23 22	0.04 38	3.18 42	0.85 19	0.32 43	0.77 58	0.05 5	0.42 97	0.83 23	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 15	0.18 8	1.42 32	0.03 6	0.88 320	1.23 22	0.04 38	3.18 42	0.85 19	0.32 43	0.77 58	0.05 5	0.42 97	0.83 23	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 15	0.18 8	1.43 35	0.03 6	0.88 320	1.23 22	0.04 38	3.18 42	0.85 19	0.32 43	0.77 58	0.05 5	0.42 97	0.83 23	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 81	0.26 47	3.09 234	0.49 159	0.09 59	1.27 46	0.24 156	2.72 18	4.60 234	0.38 57	0.77 58	0.78 134	1.18 187	4.35 165	0.33 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

MM-Stereo_test2	0.99 74	0.29 58	2.26 131	1.34 277	0.12 91	1.78 109	0.53 231	4.71 152	3.31 158	0.76 109	0.80 63	0.50 117	0.35 71	1.86 83	0.73 149	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.07 382	0.26 412	0.06 239

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 70	2.14 484	1.55 49	0.88 206	0.26 184	0.56 6	0.04 38	2.80 21	0.86 22	0.30 36	0.80 63	0.21 66	2.33 257	6.17 228	0.37 67	0.00 1	0.07 384	0.00 1	0.17 427	0.01 25	0.01 18

4w-stereo	0.55 20	0.18 8	1.39 30	0.02 1	0.35 220	1.26 41	0.06 58	3.13 34	0.86 22	0.28 28	0.82 65	0.06 13	0.67 131	1.59 66	0.25 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

S2M2	0.46 8	0.39 157	1.17 10	0.37 139	0.17 129	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 67	0.19 13	0.87 66	0.13 45	0.19 30	0.57 6	0.43 84	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 385	0.00 1

rvit_stereo_ft	1.00 77	0.78 341	3.84 303	0.84 201	0.36 223	1.23 22	0.24 156	3.81 102	3.76 183	0.37 56	0.87 66	0.74 131	1.12 174	1.18 47	0.76 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.06 239

4D-IteraStereo	1.72 147	0.86 357	3.01 215	0.09 56	2.86 455	3.57 303	1.06 356	3.92 105	5.31 259	5.28 239	1.02 68	3.92 251	0.38 80	1.83 81	1.04 212	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 223	0.09 286

ff7	1.12 91	0.57 267	2.06 104	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 321	3.71 87	2.27 79	0.38 57	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 304	0.49 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.09 253	0.06 239

ffff	1.12 91	0.57 267	2.06 104	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 321	3.71 87	2.27 79	0.38 57	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 304	0.49 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.09 253	0.06 239

11t	1.12 91	0.57 267	2.06 104	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 321	3.71 87	2.27 79	0.38 57	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 304	0.49 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.09 253	0.06 239

ccc-4	1.12 91	0.57 267	2.06 104	0.03 6	0.07 35	2.80 219	0.84 321	3.71 87	2.27 79	0.38 57	1.06 69	0.20 56	0.40 84	7.12 304	0.49 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.09 253	0.06 239

CES	1.56 135	0.35 130	1.44 37	0.42 146	7.70 536	2.66 205	0.13 106	4.89 161	2.53 94	0.25 25	1.10 73	0.33 96	0.31 66	1.61 68	0.58 124	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.54 470	6.26 538

IGEV-Stereo	1.12 91	0.59 275	1.66 61	0.03 6	0.07 35	2.82 230	0.82 312	4.09 116	2.30 85	0.41 72	1.11 74	0.30 85	0.41 92	7.05 297	0.49 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 427	0.10 264	0.05 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.35 120	1.66 460	8.14 465	0.55 167	0.46 247	1.23 22	0.24 156	4.00 110	3.47 167	0.40 70	1.11 74	0.23 69	1.42 203	0.96 34	0.57 120	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 442	2.07 517	0.22 407

CroCo_RVC	1.35 120	1.66 460	8.14 465	0.55 167	0.46 247	1.23 22	0.24 156	4.00 110	3.47 167	0.40 70	1.11 74	0.23 69	1.42 203	0.96 34	0.57 120	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.20 442	2.07 517	0.22 407

anonymousdsp	1.12 91	0.59 275	1.66 61	0.03 6	0.07 35	2.81 227	0.82 312	4.07 113	2.30 85	0.41 72	1.12 77	0.30 85	0.40 84	7.05 297	0.49 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 427	0.10 264	0.05 219

rvit_stereo_0080	0.88 57	0.51 239	3.12 236	0.07 41	0.12 91	1.31 51	0.37 189	3.78 98	3.29 156	0.56 98	1.13 78	0.40 102	0.76 142	1.71 70	0.47 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

whm_eth	0.88 57	0.51 239	3.12 236	0.07 41	0.12 91	1.31 51	0.37 189	3.78 98	3.29 156	0.56 98	1.13 78	0.40 102	0.76 142	1.71 70	0.47 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 184

2.25w	0.67 32	0.20 18	1.40 31	0.04 20	0.13 100	1.21 18	0.05 51	3.23 48	0.87 27	0.36 53	1.17 80	0.07 20	0.69 134	3.67 137	0.30 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

GCAP-Stereo	0.95 66	0.62 288	1.99 97	0.30 116	0.03 11	1.66 91	0.01 5	4.43 130	3.00 131	1.63 138	1.17 80	1.39 152	0.76 142	1.31 50	0.55 118	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.02 88

SMoEStereo_RVC	0.95 66	0.35 130	1.37 29	0.63 182	0.07 35	2.07 130	0.16 125	2.88 23	1.68 60	0.30 36	1.23 82	0.19 52	0.28 51	6.80 277	0.84 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 285	0.13 344

PMTNet	1.41 125	0.37 147	2.06 104	0.26 111	0.15 111	2.94 243	0.34 185	3.39 61	5.33 261	1.00 120	1.27 83	0.28 82	0.93 159	4.04 154	0.74 151	5.00 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.01 18

water-stereo	0.70 39	0.29 58	3.07 233	0.08 50	0.07 35	1.54 79	0.15 119	4.01 112	1.41 55	0.59 100	1.31 84	0.26 75	0.24 39	0.43 3	0.39 72	0.02 333	0.06 363	0.00 1	0.02 333	0.02 74	0.01 18

ProNet	1.20 102	0.60 279	2.00 99	0.26 111	0.08 51	2.73 208	0.68 275	5.00 172	2.52 93	0.29 32	1.32 85	0.37 101	0.36 73	6.94 291	0.44 89	0.00 1	0.07 384	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.07 258

riskmin	1.88 171	0.15 1	2.11 116	1.38 286	0.88 320	2.40 166	0.04 38	5.93 234	6.10 300	2.25 148	1.34 86	6.06 334	5.08 400	2.78 113	1.01 210	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

CASnet	0.98 70	0.32 87	1.62 57	0.65 185	0.07 35	2.11 135	0.14 113	3.50 74	4.03 200	3.77 194	1.41 87	0.31 89	0.29 55	0.80 21	0.57 120	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.68 34	0.42 186	3.15 239	0.18 96	0.52 272	1.17 13	0.02 24	3.16 39	0.98 45	0.51 94	1.43 88	0.16 47	0.22 37	0.75 18	0.83 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 223	0.02 88

monsterstereo	0.93 64	0.30 69	1.91 82	0.43 150	2.63 447	1.21 18	0.01 5	3.11 31	0.76 11	0.46 87	1.44 89	0.05 5	0.09 10	5.66 207	0.50 113	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

depthmonostereo	1.01 78	0.50 233	3.16 240	0.12 67	0.09 59	1.43 68	0.04 38	4.97 167	1.51 58	0.90 117	1.46 90	0.98 139	0.94 161	3.45 133	0.46 97	0.02 333	0.10 420	0.00 1	0.02 333	0.04 149	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 36	0.23 30	1.44 37	0.02 1	0.14 106	1.24 32	0.03 32	3.53 79	0.90 38	0.20 14	1.48 91	0.07 20	0.50 109	3.73 139	0.30 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MyStereo07	1.31 117	0.79 342	1.61 55	1.03 233	1.11 347	2.63 199	0.46 211	5.48 210	2.24 77	0.64 104	1.48 91	0.27 78	0.59 127	7.03 296	0.45 93	0.00 1	0.09 408	0.00 1	0.01 307	0.11 285	0.09 286

GLC_STEREO	0.75 46	0.29 58	1.19 12	0.55 167	0.01 1	1.98 125	0.57 249	3.07 27	3.02 134	0.90 117	1.48 91	0.19 52	0.40 84	0.93 31	0.36 61	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.02 88

CREStereo	0.98 70	0.42 186	1.86 76	0.07 41	0.22 167	1.65 90	0.02 24	4.07 113	6.33 316	0.72 107	1.54 94	0.43 108	0.64 129	1.22 49	0.44 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
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
trnet	0.99 74	0.37 147	1.89 80	0.08 50	0.19 155	1.68 95	0.02 24	4.12 117	6.41 320	0.70 106	1.57 95	0.46 111	0.67 131	1.15 44	0.41 78	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

rvit_0105_5	1.48 130	0.89 367	5.43 397	0.46 153	0.04 13	1.60 84	0.60 254	4.65 149	5.90 286	0.76 109	1.59 96	1.75 170	0.78 148	4.20 160	0.88 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 239

AIO_rvc	1.02 79	0.59 275	1.95 92	0.15 86	0.09 59	3.42 280	0.99 348	4.46 132	2.73 110	0.28 28	1.62 97	1.32 150	0.28 51	2.10 97	0.21 23	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.04 367	0.11 285	0.11 322

CAS	2.24 213	0.25 41	1.86 76	11.21 540	3.86 493	1.67 92	0.02 24	3.87 104	2.67 102	0.41 72	1.63 98	0.24 72	0.27 49	1.50 61	0.74 151	9.43 548	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	5.21 535

rvit_0105_3	1.71 146	0.90 370	5.93 417	0.78 194	0.02 3	1.62 87	1.69 399	5.15 180	5.99 295	2.22 147	1.64 99	1.97 180	1.17 186	4.19 158	0.92 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

MM-Stereo_test1	1.57 136	0.36 140	2.19 127	1.17 254	0.35 220	2.39 165	0.56 240	4.53 137	5.21 256	3.67 189	1.65 100	0.40 102	0.84 155	6.90 285	0.80 171	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.31 428	0.03 138

gcap-zeroshot	1.87 170	0.44 203	4.24 328	0.53 162	0.51 268	3.12 261	0.75 296	6.42 261	3.91 191	3.75 193	1.67 101	7.79 374	0.55 117	2.61 110	0.53 116	0.02 333	0.21 488	0.00 1	0.23 456	0.00 1	0.05 219

IGEV-Stereo++	0.74 45	0.23 30	1.31 24	0.06 32	1.62 384	1.95 121	0.01 5	3.29 54	1.81 64	0.38 57	1.68 102	0.10 42	1.16 185	0.91 30	0.19 19	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.01 18

test_1	1.85 165	0.21 23	2.45 144	1.02 231	0.22 167	1.37 59	0.82 312	4.66 151	5.06 250	7.02 330	1.73 103	4.09 259	0.41 92	6.51 258	0.76 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 473	0.18 362	0.14 353

plain	1.34 118	0.51 239	5.09 379	0.30 116	0.05 16	1.58 81	0.08 74	4.47 134	3.77 184	0.42 77	1.76 104	0.60 126	0.74 140	6.11 225	0.94 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 458	0.02 88

xyz-stereo-finetune	1.20 102	0.44 203	2.19 127	0.08 50	0.05 16	3.16 267	0.68 275	3.41 66	2.58 98	0.81 113	1.77 105	0.68 128	0.37 76	6.20 231	1.63 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.02 88

LG-Stereo	0.79 48	0.32 87	3.96 307	0.04 20	0.15 111	1.19 16	0.18 134	3.52 77	2.95 122	0.32 43	1.77 105	0.22 68	0.14 24	0.39 1	0.43 84	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.11 285	0.02 88

knoymous	1.36 122	0.21 23	1.68 66	0.20 97	0.49 261	1.58 81	0.11 91	5.15 180	2.40 88	4.62 215	1.77 105	4.56 284	0.45 106	3.23 123	0.63 129	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

test-3	1.86 166	0.21 23	2.46 147	1.03 233	0.22 167	1.38 60	0.83 316	4.65 149	5.04 249	7.26 347	1.78 108	4.10 261	0.41 92	6.53 261	0.76 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 473	0.18 362	0.14 353

CroCo-Stereo	0.99 74	0.89 367	3.19 243	0.46 153	0.44 241	0.38 2	0.05 51	4.61 142	3.95 194	0.48 89	1.78 108	1.01 140	0.27 49	1.11 41	1.07 213	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.04 184
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
test_3	1.88 171	0.22 26	2.75 182	0.96 223	0.22 167	1.28 48	0.77 300	4.62 144	5.87 283	6.55 311	1.84 110	4.28 272	0.45 106	6.48 254	0.76 158	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 472	0.17 351	0.14 353

FENet	2.19 209	0.34 119	3.04 222	2.05 401	0.26 184	2.82 230	0.13 106	7.02 287	5.55 268	4.97 228	1.94 111	4.91 296	3.39 309	4.71 175	2.50 326	0.02 333	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 405

RSM++	1.02 79	0.24 40	1.33 26	0.86 204	0.04 13	2.78 216	0.30 177	2.63 17	2.67 102	0.48 89	1.95 112	0.52 118	0.25 41	5.50 203	0.57 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 427	0.11 285	0.09 286

Selective-RAFT	1.69 144	0.32 87	3.29 250	0.92 214	0.18 144	3.89 330	0.06 58	4.22 119	4.00 197	1.47 135	1.98 113	3.07 213	2.81 284	6.35 245	0.89 193	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.21 447	0.05 181	0.00 1

SCV_C0	1.40 124	0.49 230	3.06 232	0.12 67	0.21 163	2.29 152	0.09 82	6.46 263	3.81 185	0.63 102	2.00 114	0.24 72	0.41 92	7.31 315	0.43 84	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.21 447	0.16 338	0.07 258

tt45	1.09 89	0.35 130	1.49 44	0.39 143	0.23 172	3.50 292	0.14 113	3.35 59	1.81 64	0.36 53	2.04 115	0.27 78	0.26 47	6.84 280	0.63 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 338	0.03 138

rvit_105_1	2.44 241	0.80 346	5.08 378	1.77 347	0.09 59	1.95 121	3.62 452	5.62 219	8.21 386	4.85 224	2.07 116	3.15 217	1.58 219	7.08 301	2.71 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 307	0.04 149	0.08 273

DilatedVolume-Stereo	1.13 97	0.41 179	2.75 182	1.04 238	0.11 77	2.21 146	0.10 86	2.96 25	1.32 52	2.40 153	2.09 117	0.33 96	0.58 125	5.62 204	0.43 84	0.03 376	0.06 363	0.00 1	0.14 412	0.04 149	0.04 184

UniTT-Stereo	0.83 53	0.33 104	1.98 95	0.92 214	1.27 362	0.54 5	0.11 91	1.35 5	2.94 121	1.67 139	2.09 117	0.20 56	0.31 66	1.57 64	1.07 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 338	0.01 18

AnonymousM	2.71 265	6.75 527	0.98 1	0.73 191	0.06 27	2.41 167	0.53 231	5.30 198	3.05 135	4.75 222	2.09 117	1.89 175	1.01 165	1.88 87	0.51 114	0.01 243	0.02 247	17.42 549	4.76 549	0.02 74	0.01 18

Pointernet	0.84 54	0.35 130	2.00 99	0.12 67	0.13 100	1.77 107	0.06 58	4.87 160	2.53 94	0.14 7	2.11 120	0.76 133	0.44 104	1.02 36	0.32 52	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.15 416	0.02 74	0.01 18

IGEV++	1.14 99	0.51 239	1.66 61	0.55 167	0.08 51	2.52 176	1.01 352	6.51 267	3.16 142	0.59 100	2.11 120	0.43 108	1.18 187	1.44 57	0.79 168	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.05 373	0.11 285	0.11 322

rafts_anoy	1.72 147	0.79 342	2.58 160	2.03 395	1.75 400	2.47 171	0.16 125	5.48 210	6.01 297	3.24 176	2.11 120	1.92 179	1.33 196	3.08 120	1.13 222	0.01 243	0.18 475	0.00 1	0.01 307	0.03 120	0.07 258

x	1.73 149	0.28 53	2.49 151	1.91 368	0.17 129	2.10 133	0.83 316	8.74 332	3.55 173	3.28 177	2.12 123	3.10 214	1.96 240	2.90 116	1.12 220	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

castereo++	1.18 100	0.54 255	1.95 92	0.30 116	0.51 268	4.56 362	1.00 350	4.61 142	1.12 48	0.29 32	2.14 124	1.89 175	0.15 25	3.94 149	0.18 18	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.31 481	0.03 120	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	1.24 108	0.88 364	3.39 259	0.95 221	4.59 516	0.47 4	0.08 74	3.51 76	2.80 114	1.17 131	2.24 125	1.57 163	0.20 33	1.48 60	1.14 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 331	0.12 336

GMStereo	1.83 163	0.99 389	4.55 350	0.57 172	0.05 16	2.53 179	0.01 5	4.95 164	11.14 443	3.52 184	2.24 125	0.53 120	0.49 108	3.76 141	0.80 171	0.20 467	0.00 1	0.00 1	0.12 408	0.12 302	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Anonymous_2	4.14 395	0.62 288	3.21 244	1.40 288	1.43 376	5.19 376	0.32 179	6.63 271	4.38 220	4.48 212	2.30 127	8.08 383	7.00 442	5.37 199	2.29 314	0.23 472	0.75 525	5.20 540	18.12 565	5.66 533	0.23 414

CAS++	1.18 100	0.55 259	1.99 97	0.17 91	0.27 187	1.85 114	0.63 261	8.48 319	3.07 137	1.71 140	2.32 128	0.18 51	0.20 33	1.91 89	0.30 45	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MSCF	1.24 108	0.77 334	1.95 92	0.42 146	0.46 247	3.85 328	0.85 327	4.26 121	2.02 70	2.21 145	2.34 129	0.17 48	2.74 280	1.75 75	0.39 72	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 507	0.04 149	0.05 219

1w_stereo	0.64 29	0.16 3	1.24 18	0.09 56	0.50 264	1.19 16	0.08 74	3.24 50	0.84 16	0.48 89	2.37 130	0.04 3	1.57 218	0.84 27	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

RSM	1.21 105	0.20 18	1.30 23	0.12 67	0.06 27	2.48 173	0.51 229	3.78 98	2.74 111	0.48 89	2.38 131	2.18 184	0.28 51	6.77 276	0.56 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.07 223	0.05 219

MIF-Stereo (partial)	1.29 116	0.33 104	3.02 217	0.03 6	1.12 349	1.26 41	0.13 106	4.46 132	3.75 181	0.35 52	2.39 132	0.31 89	0.74 140	6.09 224	1.76 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.04 184

LL-Strereo2	1.86 166	0.83 353	2.33 135	0.36 137	0.17 129	3.79 325	1.52 389	5.82 230	4.04 202	4.43 208	2.51 133	4.23 266	0.37 76	5.66 207	0.99 207	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.05 373	0.06 205	0.11 322

castereo	0.87 55	0.60 279	1.07 4	0.34 133	0.17 129	1.89 115	0.79 306	4.84 159	2.05 71	0.65 105	2.55 134	0.31 89	0.40 84	1.02 36	0.38 71	0.01 243	0.09 408	0.00 1	0.24 459	0.03 120	0.02 88

LoS_RVC	1.26 113	1.43 439	1.91 82	0.42 146	3.77 491	1.71 101	0.04 38	2.58 16	2.49 91	0.42 77	2.58 135	0.30 85	0.57 123	1.71 70	0.66 135	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 74	4.49 532

fffy	1.13 97	0.51 239	2.15 118	1.01 230	0.09 59	2.30 157	0.19 137	4.07 113	1.13 50	0.16 10	2.66 136	0.20 56	0.38 80	6.98 293	0.35 58	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.14 327	0.16 376

SCV	1.59 137	0.58 272	2.57 158	2.72 461	0.31 205	2.15 141	0.79 306	6.88 282	2.72 107	0.20 14	2.68 137	0.68 128	0.58 125	7.60 331	0.41 78	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.22 453	0.37 448	0.24 418

UDGNet	2.73 268	7.09 530	3.90 306	2.71 459	0.06 27	2.98 246	0.20 143	4.63 145	8.58 399	2.69 157	2.70 138	0.95 138	1.01 165	6.27 235	1.51 252	1.28 519	0.00 1	5.24 541	0.94 522	1.70 512	0.13 344

HUF	1.05 85	0.64 292	2.33 135	0.35 136	0.22 167	3.09 256	0.41 200	3.73 94	2.89 118	0.36 53	2.71 139	0.33 96	0.30 62	2.28 101	0.23 26	0.00 1	0.61 524	0.00 1	0.00 1	0.15 331	0.39 452

test_for_model	6.81 466	27.63 555	2.16 125	21.79 553	16.18 554	3.48 288	0.94 343	5.88 232	3.72 178	7.62 363	2.72 140	1.03 142	0.42 97	0.58 9	0.35 58	9.03 546	2.28 536	0.00 1	0.05 373	23.91 560	6.49 539

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 113	0.42 186	2.36 140	0.59 175	1.26 359	2.43 169	0.01 5	3.29 54	7.76 371	1.71 140	2.78 141	0.27 78	0.32 68	1.16 46	0.58 124	0.04 396	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.10 308

AIO-test1	2.22 212	0.76 331	2.78 189	0.30 116	4.38 504	2.48 173	0.96 347	5.59 215	14.64 474	0.74 108	2.86 142	0.92 136	0.30 62	5.64 205	1.67 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 349	0.17 351	0.14 353

111111	0.97 68	0.19 13	1.49 44	0.06 32	1.12 349	1.43 68	0.05 51	4.77 155	1.70 61	0.44 82	2.88 143	0.09 38	0.17 27	4.66 174	0.20 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 153	0.39 157	3.40 261	1.10 244	0.04 13	3.63 304	0.50 226	7.80 301	2.77 113	2.91 167	2.88 143	3.17 218	1.01 165	5.15 193	0.43 84	0.00 1	0.01 180	0.02 426	0.15 416	0.05 181	0.12 336

mms	1.03 81	0.54 255	1.58 53	0.05 27	0.36 223	1.52 78	0.08 74	2.97 26	1.84 68	0.38 57	2.94 145	0.32 92	0.25 41	6.82 278	0.39 72	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.28 436

DLNR_Zeroshot_test	24.70 553	50.77 571	90.11 578	98.11 587	97.34 585	1.38 60	0.12 97	22.79 542	3.09 141	1.07 126	2.95 146	0.71 130	0.29 55	6.93 287	2.29 314	38.56 569	0.37 511	0.00 1	0.30 479	76.73 581	0.09 286

Reg-Stereo(zero)	1.60 139	0.19 13	2.59 161	0.45 152	0.47 256	1.64 89	0.23 154	3.22 47	5.87 283	4.29 204	3.01 147	4.49 282	1.64 223	2.47 108	1.16 226	0.00 1	0.08 396	0.00 1	0.13 411	0.01 25	0.10 308

11t1	1.62 140	0.26 47	2.53 154	2.37 442	0.24 174	2.58 188	0.06 58	6.66 273	3.00 131	3.40 182	3.01 147	1.14 145	1.94 239	4.18 157	0.91 197	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.03 138

ours_stereo	1.03 81	0.55 259	1.86 76	0.12 67	0.32 209	1.16 12	0.09 82	3.27 53	2.18 76	0.39 65	3.02 149	0.34 100	0.26 47	6.32 241	0.37 67	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 362	0.13 344

TRStereo	2.36 233	3.10 501	4.70 359	1.99 385	2.08 421	2.61 194	1.11 362	8.79 334	3.73 179	3.19 174	3.04 150	3.96 252	0.77 145	5.92 218	1.44 246	0.03 376	0.14 451	0.00 1	0.29 473	0.08 235	0.25 422

sCroCo_RVC	1.21 105	0.65 298	5.16 385	1.09 243	1.29 366	0.92 8	0.19 137	3.92 105	2.68 105	0.30 36	3.04 150	0.52 118	1.56 217	1.58 65	0.78 166	0.09 437	0.25 500	0.00 1	0.00 1	0.07 223	0.11 322

WCG-NET（raft）	1.49 131	0.50 233	1.55 49	0.21 101	0.08 51	2.15 141	1.01 352	2.72 18	6.26 311	2.79 161	3.06 152	4.38 277	1.04 170	3.53 134	0.26 34	0.00 1	0.12 436	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.08 273

MoCha-V2	1.41 125	0.42 186	2.61 164	0.81 196	0.23 172	2.53 179	0.20 143	4.81 157	3.16 142	0.82 114	3.15 153	0.30 85	1.61 222	6.66 270	0.40 77	0.00 1	0.20 485	0.00 1	0.24 459	0.05 181	0.02 88

AE-Stereo	1.44 127	0.32 87	2.69 172	1.58 318	0.20 160	2.24 149	0.59 251	6.01 235	5.70 274	1.18 132	3.17 154	1.02 141	0.78 148	1.73 74	0.83 174	0.02 333	0.18 475	0.00 1	0.29 473	0.11 285	0.07 258

999	1.25 111	0.37 147	1.63 59	1.15 252	0.34 217	3.03 251	0.66 271	3.41 66	2.27 79	0.30 36	3.20 155	0.19 52	0.25 41	7.23 312	0.85 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 338	0.01 18

Selective-IGEV	1.23 107	0.18 8	1.13 6	0.07 41	0.17 129	2.38 164	0.54 234	6.10 239	2.51 92	0.41 72	3.20 155	0.26 75	0.29 55	6.94 291	0.16 12	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 405	0.04 149	0.10 308

Anonymous3	1.76 151	0.44 203	6.37 431	0.33 128	0.50 264	4.33 350	0.54 234	4.43 130	2.48 89	2.21 145	3.24 157	1.53 162	1.14 178	5.64 205	1.29 235	0.17 460	0.23 494	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.15 364

AIO-Stereo	0.94 65	0.22 26	1.20 15	0.06 32	0.08 51	2.36 160	0.62 260	5.50 213	2.61 99	0.30 36	3.32 158	0.41 105	0.25 41	1.12 42	0.17 15	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 490	0.06 205	0.12 336

ACVNet-DCA	2.01 190	0.65 298	2.15 118	2.30 430	0.02 3	5.80 389	0.56 240	8.45 315	3.33 160	1.03 121	3.33 159	0.32 92	3.71 328	8.05 363	0.45 93	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 349	0.02 74	0.03 138

xx1	2.33 230	0.65 298	2.15 118	2.30 430	0.02 3	5.80 389	0.56 240	4.31 122	10.41 429	1.03 121	3.33 159	4.67 287	2.70 274	8.05 363	0.45 93	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

1test111	1.86 166	0.65 298	2.15 118	2.30 430	0.02 3	5.80 389	0.56 240	8.45 315	3.33 160	1.03 121	3.33 159	0.32 92	3.71 328	4.40 167	0.96 202	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 349	0.02 74	0.03 138

cc1	2.17 206	0.65 298	2.15 118	2.30 430	0.02 3	5.80 389	0.56 240	4.31 122	10.41 429	1.03 121	3.33 159	0.32 92	3.71 328	8.05 363	0.45 93	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 349	0.10 264	0.05 219

NRIStereo	2.14 201	0.35 130	2.65 169	1.10 244	0.14 106	3.05 253	0.86 329	5.35 203	3.18 148	6.24 287	3.36 163	4.17 265	1.82 237	8.12 371	2.01 298	0.00 1	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.19 396

RAFT-Stereo-weight	1.67 142	0.31 74	1.57 51	0.97 226	0.15 111	3.19 269	0.77 300	5.06 174	6.19 310	4.96 227	3.38 164	2.83 200	0.35 71	2.87 115	0.74 151	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

tt1	2.14 201	0.63 291	2.22 129	2.27 426	0.02 3	5.71 387	0.63 261	4.53 137	10.19 424	1.16 130	3.39 165	0.33 96	3.05 295	8.00 357	0.46 97	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 349	0.10 264	0.04 184

WCG-NET	1.24 108	0.43 197	1.46 41	0.33 128	0.08 51	2.14 139	1.08 361	3.09 30	6.86 337	2.73 160	3.43 166	0.74 131	0.94 161	0.89 28	0.33 54	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.05 219

MC-Stereo	1.47 129	0.36 140	2.54 155	1.99 385	0.12 91	1.90 116	0.12 97	4.47 134	2.83 115	3.31 180	3.44 167	0.56 123	1.47 206	5.39 200	0.47 104	0.00 1	0.04 328	0.00 1	0.21 447	0.07 223	0.04 184

EKT-Stereo	1.91 177	0.48 226	2.77 187	2.19 417	4.36 503	1.42 67	0.24 156	4.63 145	3.51 169	2.94 168	3.47 168	3.55 237	2.25 252	5.26 195	0.85 178	0.04 396	0.12 436	0.00 1	0.09 398	0.06 205	0.05 219

GASTEREO	1.34 118	0.98 386	1.86 76	0.53 162	0.46 247	3.97 336	0.86 329	4.25 120	2.16 74	2.34 151	3.48 169	0.17 48	2.87 289	1.88 87	0.39 72	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.54 507	0.04 149	0.05 219

FADNet-RVC	3.98 388	1.84 471	12.48 497	1.69 333	0.44 241	4.33 350	1.31 379	11.84 423	7.15 349	3.53 185	3.50 170	10.63 429	4.43 368	9.12 428	6.25 424	0.03 376	0.10 420	0.00 1	0.03 349	0.60 477	0.25 422

dd	2.16 204	1.22 419	4.82 363	0.68 188	0.12 91	1.39 65	0.17 130	5.14 178	11.22 447	2.70 159	3.51 171	1.52 161	1.23 192	5.08 189	3.96 381	0.12 446	0.01 180	0.04 455	0.21 447	0.07 223	0.01 18

testlalala	1.50 132	0.41 179	1.67 64	0.98 227	0.31 205	4.00 338	0.90 338	5.26 196	2.17 75	6.56 312	3.61 172	1.74 169	0.38 80	1.21 48	0.42 82	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.29 473	0.01 25	0.01 18

model_zeroshot	1.52 133	0.42 186	4.10 324	1.25 261	0.11 77	3.04 252	0.14 113	5.79 228	2.84 116	3.12 172	3.65 173	2.05 182	0.42 97	2.38 105	0.71 145	0.01 243	0.10 420	0.00 1	0.20 442	0.02 74	0.04 184

qqq	1.93 179	0.30 69	2.96 212	1.40 288	0.05 16	1.96 124	0.39 195	8.45 315	3.33 160	3.06 170	3.84 174	4.67 287	2.70 274	4.40 167	0.96 202	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

MyStereo05	2.94 290	0.66 304	5.25 392	1.10 244	0.96 333	2.57 186	0.10 86	8.53 321	12.34 461	6.28 293	3.88 175	3.18 219	3.30 302	7.81 347	2.37 320	0.01 243	0.08 396	0.00 1	0.01 307	0.13 317	0.15 364

raftrobust	1.86 166	0.74 326	1.94 89	2.15 413	2.24 432	2.74 209	0.53 231	4.89 161	4.05 204	6.09 274	3.89 176	1.64 164	2.55 267	2.44 106	1.12 220	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.08 273

MyStereo04	2.95 291	0.79 342	5.38 395	1.03 233	1.11 347	2.63 199	0.46 211	10.00 368	12.44 462	4.19 203	3.91 177	3.04 211	3.60 321	7.34 318	2.74 337	0.00 1	0.09 408	0.00 1	0.01 307	0.11 285	0.09 286

test_sample1	2.31 226	0.26 47	3.29 250	2.08 403	0.46 247	2.62 197	0.05 51	9.88 362	4.23 215	3.90 196	3.92 178	3.49 233	4.44 369	5.67 209	1.88 288	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

MIPNet	2.06 195	0.69 314	4.57 353	0.32 123	0.21 163	1.92 118	0.19 137	6.89 283	5.64 273	5.48 243	4.02 179	2.02 181	3.50 315	3.32 126	2.01 298	0.00 1	0.01 180	0.01 395	0.01 307	0.20 374	0.13 344

rvit_stereo_0075_2	2.00 188	0.32 87	5.49 401	0.60 176	1.98 416	1.77 107	0.10 86	7.24 290	5.70 274	2.90 166	4.06 180	3.11 215	0.56 119	5.32 197	0.76 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.16 376

testlalala_base	3.12 303	0.48 226	2.79 193	2.14 412	1.98 416	4.13 344	0.64 265	6.16 243	2.09 72	2.38 152	4.08 181	1.80 171	0.50 109	1.65 69	0.72 147	12.33 556	2.33 538	0.00 1	0.31 481	14.56 550	1.32 503

DeepStereo_RVC	2.05 194	0.39 157	2.87 205	0.14 84	0.17 129	3.51 295	0.70 283	5.21 184	3.00 131	6.27 292	4.13 182	3.47 231	4.53 376	4.81 178	1.49 251	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 253	0.18 385

CRE-IMP	1.95 181	0.35 130	2.68 170	0.27 115	0.17 129	3.90 331	0.85 327	5.14 178	2.87 117	5.74 248	4.14 183	3.49 233	0.83 152	6.40 246	1.80 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.19 396

testlalala2	2.15 203	0.44 203	2.44 143	9.24 535	6.30 527	3.64 305	0.18 134	4.63 145	2.55 97	3.73 192	4.17 184	3.14 216	0.51 111	1.08 39	0.26 34	0.00 1	0.10 420	0.00 1	0.44 502	0.11 285	0.03 138

FADNet-RVC-Resample	3.79 368	1.62 456	12.06 491	1.43 293	0.66 291	5.94 394	2.41 414	10.18 376	8.58 399	6.28 293	4.22 185	5.33 314	4.80 391	7.71 340	3.19 348	0.17 460	0.21 488	0.17 494	0.12 408	0.41 461	0.29 438

ROB_FTStereo	1.90 175	0.42 186	2.86 201	0.12 67	0.19 155	3.71 313	0.75 296	5.24 191	2.95 122	5.87 262	4.26 186	3.41 224	1.51 207	5.80 214	0.65 131	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.08 273

s12784h	1.89 174	0.30 69	2.57 158	0.11 65	0.09 59	4.18 345	0.13 106	6.61 270	7.44 357	3.62 187	4.28 187	0.59 125	0.81 151	6.61 266	0.46 97	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1

Patchmatch Stereo++	1.95 181	0.40 168	2.86 201	0.12 67	0.18 144	3.74 318	0.66 271	5.24 191	2.96 125	5.86 257	4.32 188	3.46 228	1.52 212	6.88 282	0.70 141	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.09 286
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 181	0.40 168	2.86 201	0.12 67	0.18 144	3.74 318	0.66 271	5.24 191	2.96 125	5.86 257	4.32 188	3.46 228	1.52 212	6.88 282	0.70 141	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.09 286

PSM-adaLoss	1.88 171	0.40 168	2.86 201	0.12 67	0.19 155	3.75 321	0.71 286	5.23 185	2.96 125	5.86 257	4.33 190	3.45 226	1.51 207	5.40 201	0.69 139	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.09 286

HUI-Stereo	1.80 156	0.41 179	2.85 199	0.12 67	0.18 144	3.72 316	0.65 268	5.23 185	2.97 129	5.87 262	4.34 191	3.45 226	1.52 212	3.93 148	0.65 131	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.10 308

RAFT-IKP	1.90 175	0.42 186	2.83 196	0.12 67	0.18 144	3.50 292	0.64 265	5.24 191	2.96 125	5.86 257	4.34 191	3.50 235	1.51 207	5.99 221	0.76 158	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.08 273

ROB_FTStereo_v2	1.91 177	0.41 179	2.85 199	0.12 67	0.19 155	3.71 313	0.73 291	5.23 185	2.95 122	5.86 257	4.36 193	3.46 228	1.51 207	5.86 217	0.69 139	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.08 273

iGMRVC	1.96 184	0.40 168	2.88 206	0.12 67	0.19 155	3.74 318	0.73 291	5.23 185	2.97 129	5.87 262	4.37 194	3.48 232	1.52 212	6.73 275	0.74 151	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.08 273

CFNet-RSSM	2.11 197	0.33 104	2.71 176	1.04 238	0.30 197	3.21 271	0.41 200	6.67 274	6.96 340	5.62 246	4.58 195	5.40 315	1.71 226	1.86 83	0.87 185	0.00 1	0.08 396	0.00 1	0.32 483	0.02 74	0.02 88

GCST	9.08 496	17.31 547	3.98 312	52.92 570	10.66 543	11.29 479	0.20 143	6.97 285	6.47 324	9.46 431	4.68 196	4.75 289	1.51 207	9.34 439	1.31 236	8.19 544	0.05 345	22.38 552	0.34 487	6.17 536	3.53 525

PAM	3.38 330	0.31 74	5.61 409	1.37 284	0.71 301	7.60 433	0.38 194	8.94 335	3.55 173	5.54 244	4.69 197	16.09 487	7.03 444	3.67 137	1.02 211	0.00 1	0.21 488	0.00 1	0.38 492	0.07 223	0.41 457

MM-Stereo_test3	1.83 163	0.59 275	1.93 86	1.43 293	3.99 497	2.44 170	0.81 310	5.81 229	6.70 332	1.73 142	4.79 198	1.23 149	0.65 130	3.30 124	0.85 178	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 436	0.05 219

HCRNet	2.56 253	0.53 251	3.35 255	0.24 107	3.39 472	2.19 144	0.23 154	6.89 283	5.50 264	5.26 238	4.79 198	5.27 309	2.78 282	7.71 340	2.89 338	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.04 184

TANstereo	1.20 102	0.49 230	2.04 102	0.34 133	0.10 67	1.80 110	0.01 5	3.40 65	4.10 208	4.37 207	4.82 200	0.41 105	0.70 135	0.94 32	0.46 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBFPSM	4.87 424	0.94 383	14.70 510	1.51 302	1.15 352	11.49 480	2.55 422	7.28 292	6.47 324	6.23 286	4.83 201	15.30 480	8.99 478	6.88 282	8.20 459	0.03 376	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.40 458	0.42 460

Any-RAFT	2.18 208	0.25 41	1.94 89	1.37 284	0.80 313	5.01 374	0.56 240	8.51 320	5.58 271	4.01 200	4.85 202	5.44 316	2.26 254	2.45 107	0.35 58	0.00 1	0.15 458	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 88

test_sample2	2.32 228	0.25 41	3.38 257	2.08 403	0.41 237	2.58 188	0.15 119	9.50 351	4.97 248	3.66 188	4.86 203	4.29 274	3.26 300	5.83 216	1.09 217	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.03 138

DIP-Stereo	1.97 186	0.64 292	2.95 210	0.17 91	0.10 67	4.83 369	0.13 106	8.60 327	4.06 207	6.42 303	4.92 204	0.44 110	0.72 138	3.57 135	1.80 283	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.04 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iRaftStereo_RVC	1.62 140	0.68 309	1.98 95	0.67 187	0.05 16	2.99 247	0.04 38	5.36 205	3.74 180	3.82 195	4.96 205	2.54 193	0.62 128	3.35 127	0.97 205	0.00 1	0.07 384	0.00 1	0.00 1	0.30 423	0.27 432

TestStereo	1.74 150	1.02 393	3.64 283	0.20 97	0.28 194	1.33 54	0.01 5	5.24 191	4.01 199	3.18 173	4.97 206	2.07 183	0.70 135	7.32 316	0.75 156	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

XX-TBD	1.44 127	0.85 356	2.04 102	2.45 448	0.05 16	2.34 159	0.01 5	3.46 71	7.51 358	2.88 165	4.98 207	0.26 75	0.25 41	1.15 44	0.46 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	2.02 191	0.33 104	2.61 164	1.04 238	0.30 197	3.56 300	0.40 199	5.89 233	5.94 290	5.08 232	5.01 208	5.55 318	1.72 228	1.60 67	0.91 197	0.01 243	0.09 408	0.00 1	0.25 464	0.01 25	0.02 88

GCAP-BAT	1.77 152	0.49 230	2.78 189	0.66 186	0.16 119	3.76 322	0.80 308	3.72 93	3.27 153	3.68 190	5.03 209	3.66 242	0.56 119	5.82 215	0.65 131	0.00 1	0.05 345	0.00 1	0.24 459	0.01 25	0.01 18

test-1	1.82 161	0.45 211	5.42 396	0.89 208	0.41 237	2.14 139	0.56 240	5.75 222	4.15 212	3.28 177	5.11 210	3.61 239	0.70 135	1.53 63	1.56 259	0.02 333	0.34 506	0.00 1	0.08 387	0.02 74	0.30 440

RALCasStereoNet	1.93 179	1.01 391	2.75 182	1.88 364	1.75 400	2.88 239	0.18 134	4.64 148	4.36 219	2.27 149	5.14 211	2.22 186	0.79 150	7.10 303	1.00 209	0.00 1	0.34 506	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.16 376

DCANet-4	2.03 192	0.34 119	5.30 393	0.31 120	0.18 144	1.69 96	0.12 97	4.95 164	8.55 398	5.78 249	5.17 212	1.12 144	2.82 285	2.11 98	1.92 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 385

fff	2.28 222	0.61 283	3.81 297	0.22 103	0.07 35	1.69 96	0.11 91	5.37 206	11.84 454	5.80 251	5.17 212	1.44 155	5.41 407	2.00 92	1.92 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 385

csc	2.28 222	0.61 283	3.81 297	0.22 103	0.07 35	1.69 96	0.11 91	5.37 206	11.84 454	5.80 251	5.17 212	1.44 155	5.41 407	2.00 92	1.92 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 385

cscssc	2.28 222	0.61 283	3.81 297	0.22 103	0.07 35	1.69 96	0.11 91	5.37 206	11.84 454	5.80 251	5.17 212	1.44 155	5.41 407	2.00 92	1.92 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 385

DMCA-RVC	3.17 308	1.26 425	6.39 433	2.10 408	1.51 379	3.02 250	0.56 240	7.84 303	5.06 250	9.23 426	5.19 216	8.46 391	2.72 279	6.31 239	3.22 349	0.06 418	0.11 429	0.09 478	0.02 333	0.16 338	0.08 273

OCTAStereo	2.24 213	0.33 104	3.03 219	2.04 397	0.10 67	3.45 282	0.43 204	6.50 264	3.17 145	6.84 320	5.20 217	2.65 195	1.33 196	8.18 379	1.56 259	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

RE-Stereo	2.25 218	0.33 104	3.03 219	2.04 397	0.10 67	3.47 285	0.43 204	6.50 264	3.18 148	6.84 320	5.20 217	2.65 195	1.34 198	8.18 379	1.58 261	0.01 243	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.02 74	0.01 18

TVStereo	2.25 218	0.33 104	3.03 219	2.04 397	0.10 67	3.47 285	0.43 204	6.50 264	3.18 148	6.84 320	5.20 217	2.65 195	1.34 198	8.18 379	1.58 261	0.01 243	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.02 74	0.01 18

ACV-stereo	4.46 413	0.76 331	9.94 480	1.91 368	1.06 343	11.61 482	1.28 376	6.25 248	7.09 346	3.09 171	5.21 220	16.88 494	10.23 493	7.96 354	5.47 410	0.06 418	0.15 458	0.01 395	0.00 1	0.12 302	0.14 353

tg	1.96 184	0.64 292	2.15 118	0.68 188	0.12 91	4.40 358	0.04 38	5.74 221	4.19 214	4.00 199	5.23 221	2.58 194	0.93 159	7.12 304	0.77 164	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.31 428	0.25 422

NF-Stereo	2.24 213	0.33 104	3.00 213	2.04 397	0.10 67	3.46 283	0.43 204	6.51 267	3.17 145	6.84 320	5.24 222	2.67 198	1.34 198	8.17 378	1.53 255	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

FADNet	4.23 403	1.65 459	11.75 490	1.64 329	0.80 313	4.80 368	0.77 300	13.76 476	11.65 452	3.97 198	5.24 222	9.62 410	5.14 401	8.40 390	3.78 376	0.21 469	0.04 328	0.07 472	0.05 373	1.14 500	0.10 308

gwcnet-sp	3.31 319	1.47 442	7.26 450	1.73 342	0.69 296	7.57 430	1.14 364	8.59 323	6.17 307	8.57 404	5.25 224	4.26 269	3.36 304	6.46 249	3.44 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 331	0.11 322

scenet	3.31 319	1.47 442	7.26 450	1.73 342	0.69 296	7.57 430	1.14 364	8.59 323	6.17 307	8.57 404	5.25 224	4.26 269	3.36 304	6.46 249	3.44 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 331	0.11 322

ssnet	3.31 319	1.47 442	7.26 450	1.73 342	0.69 296	7.57 430	1.14 364	8.59 323	6.17 307	8.57 404	5.25 224	4.26 269	3.36 304	6.46 249	3.44 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 331	0.11 322

PAM_32	3.50 343	0.32 87	5.22 389	1.32 274	0.53 273	7.49 427	0.39 195	9.52 354	3.91 191	5.22 236	5.28 227	16.75 493	7.44 452	4.61 173	0.90 196	0.00 1	0.20 485	0.00 1	0.39 495	0.09 253	0.39 452

ADStereo(finetuned)	2.26 221	0.64 292	5.22 389	0.31 120	0.18 144	1.71 101	0.25 161	5.23 185	8.46 393	6.06 272	5.30 228	1.41 153	6.37 428	1.87 85	1.87 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.18 385

DCANet	2.08 196	0.64 292	3.81 297	0.31 120	0.17 129	1.70 100	0.25 161	5.23 185	8.47 394	6.07 273	5.30 228	1.41 153	4.23 354	1.85 82	2.02 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.19 396

G2L-ROB	3.43 338	0.77 334	3.89 305	1.71 339	1.16 353	4.51 360	0.44 208	11.70 418	5.70 274	7.51 359	5.34 230	11.24 442	1.71 226	7.66 336	5.10 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.10 308

IGEV_Zeroshot_test	2.13 200	0.50 233	4.91 368	1.41 291	0.18 144	2.62 197	0.36 187	7.80 301	3.87 187	5.04 230	5.42 231	4.77 290	1.03 168	3.43 131	0.79 168	0.00 1	0.16 467	0.00 1	0.18 434	0.17 351	0.04 184

raft+_RVC	1.79 154	0.84 354	2.32 134	2.40 443	0.85 318	1.38 60	0.09 82	6.36 253	4.75 242	2.85 164	5.46 232	1.17 147	1.36 201	4.54 170	0.91 197	0.00 1	0.10 420	0.00 1	0.00 1	0.11 285	0.22 407

IRAFT_RVC	2.85 277	0.41 179	3.32 253	2.09 406	0.41 237	2.92 241	5.22 483	6.41 260	3.63 176	6.53 310	5.48 233	5.09 305	4.88 394	8.20 382	2.15 307	0.01 243	0.17 471	0.01 395	0.00 1	0.02 74	0.04 184

RCA-Stereo	1.99 187	0.34 119	2.71 176	0.26 111	0.06 27	2.29 152	0.48 214	4.89 161	14.65 476	2.81 163	5.51 234	0.78 134	3.21 299	1.44 57	0.33 54	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 223	0.02 88

cross-raft	2.03 192	0.35 130	2.78 189	1.10 244	0.16 119	3.77 323	0.48 214	7.03 288	3.75 181	5.06 231	5.55 235	6.26 340	1.41 202	1.75 75	0.89 193	0.01 243	0.07 384	0.00 1	0.19 439	0.03 120	0.03 138

DCVSM-stereo	3.13 304	0.37 147	2.95 210	1.51 302	0.80 313	2.75 214	0.49 224	6.79 279	5.25 257	11.43 475	5.57 236	10.79 432	5.30 404	5.25 194	2.95 340	0.03 376	0.09 408	0.03 443	0.00 1	0.12 302	0.09 286

IPLGR	2.28 222	0.51 239	6.00 419	0.15 86	0.15 111	1.99 127	0.22 150	6.34 252	6.04 298	6.80 318	5.76 237	2.87 202	2.31 256	4.88 180	1.28 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 253	0.18 385

ac_64	3.70 359	0.47 219	3.50 270	2.87 468	3.50 476	5.91 393	0.72 290	10.17 375	4.34 218	8.16 385	5.80 238	10.82 433	5.64 416	7.08 301	4.73 398	0.03 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.14 353

UGAM-zero	3.51 344	0.33 104	4.44 340	0.88 206	0.65 290	3.52 298	0.16 125	11.35 407	2.71 106	5.09 233	5.82 239	15.28 479	9.14 482	8.38 388	1.61 264	0.00 1	0.16 467	0.00 1	0.46 503	0.02 74	0.19 396

GANet-ADL	2.20 210	0.50 233	3.27 249	2.02 392	0.11 77	2.21 146	0.48 214	8.64 329	6.79 335	4.56 213	5.83 240	3.98 253	1.27 195	2.68 111	1.43 245	0.04 396	0.08 396	0.02 426	0.00 1	0.15 331	0.03 138

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 281	0.99 389	7.52 460	1.52 304	0.92 327	2.94 243	0.03 32	9.31 347	3.81 185	2.42 154	5.86 241	9.23 404	4.64 381	4.31 164	2.19 311	0.02 333	0.18 475	0.00 1	0.54 507	0.35 442	0.35 447

PFNet	2.93 289	0.40 168	5.51 404	2.13 411	0.84 317	3.11 260	0.75 296	6.78 278	4.79 243	9.98 446	6.00 242	4.78 291	2.13 245	8.33 386	2.11 303	0.19 464	0.06 363	0.00 1	0.11 405	0.20 374	0.35 447

RALAANet	2.46 246	1.09 404	3.70 289	2.55 454	0.80 313	3.37 279	0.15 119	7.44 296	5.54 267	5.65 247	6.01 243	3.54 236	1.13 177	6.34 243	1.58 261	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 373	0.21 385	0.03 138

MyStereo06	2.35 231	0.66 304	4.54 347	1.10 244	0.96 333	2.57 186	0.10 86	9.30 346	4.05 204	5.22 236	6.09 244	5.95 332	2.38 259	3.00 118	0.73 149	0.01 243	0.08 396	0.00 1	0.01 307	0.13 317	0.15 364

Pruner-Stereo	2.49 248	0.40 168	2.46 147	1.80 351	0.25 177	3.51 295	0.77 300	6.03 236	4.92 246	8.91 417	6.09 244	4.45 279	1.11 173	6.99 294	2.11 303	0.02 333	0.00 1	0.02 426	0.00 1	0.01 25	0.04 184

HH	2.42 237	0.73 322	3.76 291	0.91 210	0.14 106	2.78 216	0.71 286	7.92 304	2.72 107	1.53 136	6.10 246	7.93 378	4.01 343	8.60 402	0.44 89	0.00 1	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.04 184

HanStereo	2.42 237	0.73 322	3.76 291	0.91 210	0.14 106	2.78 216	0.71 286	7.92 304	2.72 107	1.53 136	6.10 246	7.93 378	4.01 343	8.60 402	0.44 89	0.00 1	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.04 184

MGS-Stereo	1.10 90	0.26 47	2.45 144	0.58 173	0.06 27	1.84 113	0.67 274	2.16 12	3.42 165	1.03 121	6.13 248	0.49 114	0.36 73	1.43 56	0.62 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 467	0.00 1

BUS	2.49 248	0.32 87	3.05 227	0.46 153	0.46 247	7.12 418	0.50 226	9.05 338	4.69 237	6.11 276	6.15 249	5.29 310	0.83 152	3.91 145	1.77 280	0.01 243	0.03 299	0.03 443	0.00 1	0.04 149	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 261	0.32 87	3.05 227	0.46 153	0.46 247	7.13 420	1.63 395	9.05 338	4.69 237	6.11 276	6.15 249	6.26 340	2.54 265	3.91 145	1.91 290	0.01 243	0.03 299	0.03 443	0.00 1	0.04 149	0.00 1

hknet	3.31 319	0.42 186	4.68 357	0.46 153	1.17 354	7.13 420	1.63 395	9.05 338	6.91 338	6.11 276	6.15 249	9.66 411	2.85 287	7.48 327	2.45 325	0.01 243	0.03 299	0.03 443	0.00 1	0.04 149	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	1.82 161	0.51 239	2.22 129	0.10 58	0.05 16	6.49 404	0.17 130	3.59 82	2.15 73	0.63 102	6.19 252	0.49 114	3.44 313	6.93 287	3.48 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.01 18

SST-Stereo	2.75 269	0.31 74	2.78 189	1.33 275	0.33 215	3.99 337	0.82 312	5.60 216	3.93 193	10.92 467	6.19 252	5.00 301	4.23 354	8.66 406	0.74 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.03 138

IPLG	2.43 239	0.66 304	4.77 362	0.54 164	0.31 205	3.01 249	0.26 163	6.15 242	5.55 268	7.69 365	6.21 254	1.89 175	1.74 231	7.19 310	2.35 318	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 408	0.12 336

OMP-Stereo	3.03 295	0.93 380	2.72 178	4.21 518	0.51 268	2.19 144	1.25 372	6.19 247	6.00 296	7.99 381	6.21 254	8.50 395	2.49 263	9.44 444	1.74 278	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.05 219

iRaft-Stereo_20w	2.56 253	0.35 130	4.98 371	0.37 139	0.67 293	3.47 285	0.59 251	12.57 453	3.89 189	6.10 275	6.23 256	1.49 159	2.24 250	6.65 269	0.86 183	0.00 1	0.19 481	0.00 1	0.33 485	0.08 235	0.22 407

ssnet_v2	4.46 413	0.87 360	5.18 386	1.57 317	0.67 293	9.14 451	4.73 475	11.84 423	9.68 414	8.79 411	6.24 257	9.91 414	4.34 364	6.28 236	9.30 474	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 420	0.30 440

ToySt	2.69 261	0.55 259	7.03 446	1.03 233	0.10 67	3.49 290	1.04 354	6.38 259	4.55 231	2.69 157	6.28 258	7.95 382	4.38 365	5.08 189	2.58 330	0.01 243	0.11 429	0.00 1	0.04 367	0.28 420	0.19 396

PSM-softLoss	2.24 213	0.34 119	3.42 263	1.81 353	0.17 129	2.74 209	0.39 195	6.17 245	2.92 119	6.26 290	6.29 259	2.96 205	0.97 163	8.68 407	1.71 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 88

KMStereo	2.24 213	0.34 119	3.42 263	1.81 353	0.17 129	2.74 209	0.39 195	6.17 245	2.92 119	6.26 290	6.29 259	2.96 205	0.97 163	8.68 407	1.71 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 88

DFGA-Net	2.78 271	1.91 476	7.35 454	1.52 304	0.36 223	3.36 278	0.20 143	6.64 272	5.93 289	4.88 225	6.31 261	2.18 184	1.12 174	7.43 322	5.98 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 448	0.04 184

RAFT_R40	2.71 265	0.33 104	3.00 213	1.26 262	0.30 197	3.83 327	1.00 350	5.69 220	4.29 216	9.69 438	6.33 262	5.02 303	4.02 345	8.58 401	0.86 183	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.02 88

PFNet+	2.35 231	0.31 74	3.69 286	0.79 195	0.17 129	3.15 266	0.75 296	4.52 136	6.30 313	7.90 376	6.34 263	2.53 192	1.18 187	7.72 342	1.62 265	0.03 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

UNet	3.97 387	0.61 283	6.50 436	1.68 332	3.22 464	9.82 459	0.31 178	9.50 351	5.32 260	7.20 344	6.35 264	10.59 426	5.91 421	6.93 287	5.49 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

test_sample3	2.87 283	0.37 147	4.45 341	1.95 378	0.59 279	4.69 366	0.16 125	11.50 413	6.45 323	5.82 254	6.44 265	3.76 248	2.64 270	6.01 222	2.41 323	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.05 219

DMCA	2.82 276	0.64 292	4.45 341	1.61 323	0.89 324	3.86 329	0.57 249	9.18 342	5.10 252	6.24 287	6.49 266	7.17 366	2.13 245	3.31 125	4.73 398	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.02 88

GEStereo_RVC	3.74 361	0.73 322	4.95 370	2.01 390	1.24 358	4.36 353	3.07 435	11.77 422	7.80 373	6.87 324	6.52 267	7.70 373	4.31 363	8.98 425	4.19 387	0.03 376	0.01 180	0.02 426	0.02 333	0.13 317	0.11 322

GES	2.49 248	0.38 153	4.29 331	1.58 318	0.05 16	4.58 363	1.07 358	9.70 358	3.39 164	5.21 235	6.64 268	1.84 174	3.36 304	4.86 179	2.54 329	0.06 418	0.01 180	0.06 466	0.01 307	0.12 302	0.03 138

ITSA-stereo	3.76 365	0.54 255	3.80 295	1.91 368	0.29 196	3.09 256	0.70 283	13.22 466	15.64 484	6.79 317	6.66 269	4.15 264	3.52 318	8.30 385	5.00 404	0.09 437	0.07 384	0.11 481	0.10 403	0.18 362	0.95 495

GwcNet-ADL	2.65 260	0.48 226	3.84 303	0.82 198	0.33 215	2.04 129	0.69 280	8.07 307	9.42 410	6.05 270	6.66 269	4.14 263	1.73 229	5.40 201	3.01 342	0.08 432	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.03 138

PSMNet-ADL	2.98 292	0.43 197	2.41 141	1.43 293	0.40 233	5.94 394	0.28 167	8.45 315	5.13 253	3.36 181	6.77 271	8.41 389	4.61 379	7.20 311	4.55 395	0.02 333	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

DSFCA	4.21 402	0.50 233	5.45 399	1.34 277	1.68 393	7.04 416	4.51 470	10.73 389	7.00 342	10.78 464	6.80 272	8.48 393	4.63 380	9.91 450	5.12 406	0.02 333	0.06 363	0.02 426	0.03 349	0.08 235	0.03 138

test_sample4	2.87 283	0.40 168	4.54 347	1.80 351	0.54 275	3.95 334	0.15 119	11.48 412	6.49 326	6.33 299	6.81 273	3.68 244	2.65 272	6.11 225	2.36 319	0.02 333	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.05 219

StereoDRNet	5.59 436	1.75 465	6.80 441	3.12 481	4.45 509	10.61 470	4.35 466	18.80 519	9.73 415	12.22 481	6.87 274	11.44 446	4.65 382	8.09 370	8.26 460	0.02 333	0.11 429	0.00 1	0.03 349	0.20 374	0.28 436

NVstereo2D	4.51 417	0.82 351	6.86 444	3.28 488	3.38 470	8.16 438	3.13 437	10.51 381	15.15 481	4.90 226	6.89 275	7.87 375	4.78 389	9.88 449	3.91 380	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.06 381	0.02 74	0.58 480

GMOStereo	1.81 157	0.47 219	2.09 110	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 334	4.40 125	4.51 227	8.16 385	6.97 276	2.96 205	1.15 180	1.42 52	0.88 188	0.00 1	0.14 451	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.03 138

error version	1.81 157	0.47 219	2.09 110	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 334	4.40 125	4.51 227	8.16 385	6.97 276	2.96 205	1.15 180	1.42 52	0.88 188	0.00 1	0.14 451	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.03 138

test-v	1.81 157	0.47 219	2.09 110	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 334	4.40 125	4.51 227	8.16 385	6.97 276	2.96 205	1.15 180	1.42 52	0.88 188	0.00 1	0.14 451	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.03 138

test-2	1.81 157	0.47 219	2.09 110	0.10 58	0.27 187	1.49 72	0.89 334	4.40 125	4.51 227	8.16 385	6.97 276	2.96 205	1.15 180	1.42 52	0.88 188	0.00 1	0.14 451	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.03 138

STTStereo	3.60 353	0.93 380	6.34 430	2.71 459	2.23 431	3.68 310	0.63 261	9.42 349	6.73 333	9.87 442	6.97 276	8.84 401	3.65 323	6.85 281	3.04 343	0.00 1	0.02 247	0.01 395	0.00 1	0.02 74	0.02 88

RYNet	6.34 454	0.89 367	5.88 414	1.41 291	4.48 513	15.97 509	4.18 461	13.41 469	16.49 489	10.81 465	7.00 281	14.33 471	8.72 474	9.43 441	13.71 509	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.07 258

GMStereo_Zeroshot	2.77 270	1.98 481	5.14 383	1.53 309	0.36 223	3.56 300	0.10 86	5.57 214	5.91 288	6.89 325	7.02 282	8.50 395	0.91 157	6.01 222	1.65 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 374	0.01 18

RAFT-Test	2.17 206	0.36 140	3.40 261	1.05 241	0.34 217	4.90 371	0.69 280	6.27 249	3.98 195	4.65 219	7.02 282	6.30 343	1.12 174	1.81 80	0.99 207	0.01 243	0.17 471	0.00 1	0.34 487	0.02 74	0.02 88

GASNet	5.19 429	4.61 515	9.38 475	4.73 522	2.10 423	3.80 326	1.57 392	12.07 434	10.96 440	8.92 418	7.03 284	8.21 385	7.67 460	14.02 500	7.36 440	0.02 333	0.15 458	0.00 1	0.00 1	0.69 484	0.42 460

DisPM	2.43 239	0.32 87	3.04 222	1.76 345	0.18 144	3.46 283	0.65 268	5.13 177	4.88 245	8.59 407	7.04 285	2.84 201	1.03 168	8.85 419	0.83 174	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 88

ARAFT	3.13 304	1.11 408	7.34 453	0.42 146	0.14 106	4.52 361	2.99 433	7.41 295	5.97 293	8.85 415	7.06 286	5.20 308	1.25 194	8.49 396	1.44 246	0.00 1	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.33 436	0.11 322

test_5	2.90 286	0.70 316	3.69 286	2.01 390	3.17 463	4.61 365	1.32 380	6.69 275	7.02 344	2.79 161	7.18 287	4.99 298	4.14 348	7.96 354	1.31 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 349	0.19 370	0.26 428

raft_robust	2.64 259	1.20 418	2.62 166	1.10 244	0.28 194	1.50 76	0.12 97	6.28 250	9.04 403	6.80 318	7.19 288	3.73 247	2.13 245	9.06 427	1.07 213	0.03 376	0.12 436	0.00 1	0.21 447	0.17 351	0.22 407

FACV-RUCA	2.21 211	0.34 119	3.59 276	1.30 271	2.90 456	2.22 148	1.25 372	7.98 306	5.71 279	3.59 186	7.21 289	1.14 145	1.60 221	3.12 121	1.46 249	0.01 243	0.03 299	0.10 480	0.04 367	0.35 442	0.17 381

RAFT	2.57 255	0.76 331	3.09 234	0.91 210	0.09 59	2.41 167	0.94 343	5.35 203	2.65 101	6.11 276	7.21 289	9.43 408	4.30 361	5.73 213	1.77 280	0.00 1	0.12 436	0.00 1	0.02 333	0.46 466	0.08 273

EAI-Stereo	2.31 226	0.44 203	2.72 178	0.68 188	0.56 277	3.51 295	2.62 423	11.42 410	4.14 211	2.09 144	7.23 291	1.21 148	0.91 157	5.67 209	1.51 252	0.01 243	0.25 500	0.00 1	0.88 520	0.04 149	0.26 428

HITNet	2.79 273	0.77 334	4.02 315	2.03 395	0.11 77	5.58 384	0.59 251	9.24 344	5.15 255	6.42 303	7.26 292	3.66 242	2.92 291	4.07 155	3.87 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.02 88
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
AIO-test2	2.70 264	1.23 421	3.52 271	1.24 259	3.05 458	2.65 202	0.06 58	6.30 251	15.40 483	2.58 156	7.30 293	0.48 113	0.57 123	5.36 198	0.96 202	3.06 532	0.00 1	0.00 1	0.01 307	0.16 338	0.15 364

psm_up	3.85 373	0.82 351	3.01 215	2.00 389	2.58 446	5.28 381	3.34 444	10.85 394	6.33 316	7.27 348	7.32 294	10.15 419	9.02 479	6.19 229	2.51 327	0.22 471	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.03 138

G2L-Stereo	3.40 334	0.93 380	4.73 361	1.61 323	2.05 419	2.88 239	0.60 254	8.94 335	5.84 282	7.42 354	7.33 295	8.61 397	2.16 248	8.44 394	6.11 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 408	0.18 385

CREStereo++_RVC	1.59 137	0.39 157	2.26 131	0.36 137	0.01 1	1.67 92	0.01 5	2.95 24	8.12 382	3.69 191	7.44 296	0.47 112	0.32 68	0.74 16	0.39 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 541	0.00 1	0.00 1
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
MSKI-zero shot	2.00 188	0.36 140	2.15 118	0.81 196	0.25 177	2.69 207	0.29 171	6.16 243	2.34 87	4.31 205	7.52 297	3.70 245	0.25 41	8.42 392	0.41 78	0.01 243	0.13 446	0.00 1	0.25 464	0.03 120	0.02 88

UPFNet	3.82 371	0.47 219	4.34 336	2.21 420	3.38 470	7.26 422	2.69 425	9.89 363	5.96 291	7.98 380	7.53 298	7.89 377	3.15 297	7.72 342	5.88 419	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.06 239

DualNet (step1)	3.91 381	1.11 408	6.15 424	1.27 264	0.60 281	5.22 377	2.54 418	10.66 385	7.73 368	8.36 394	7.55 299	6.55 347	4.27 356	6.58 264	1.62 265	1.49 523	0.03 299	3.10 532	2.99 538	0.20 374	0.15 364

test_sample9	5.87 440	1.11 408	6.15 424	1.27 264	0.60 281	5.22 377	2.54 418	10.66 385	7.73 368	8.36 394	7.55 299	6.55 347	4.27 356	11.68 479	11.44 497	1.49 523	24.31 571	3.10 532	2.99 538	0.20 374	0.15 364

test_sample7	3.30 317	0.47 219	3.43 266	1.98 383	0.35 220	4.33 350	1.88 405	10.66 385	7.73 368	8.36 394	7.55 299	6.55 347	4.27 356	6.58 264	1.62 265	0.06 418	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.06 239

PA-Net	4.98 426	1.47 442	7.42 456	2.40 443	2.14 425	8.73 446	3.64 453	12.42 444	13.11 464	7.03 332	7.57 302	7.88 376	6.52 431	10.16 457	7.82 447	0.02 333	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.11 285	1.07 499
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CASS	2.44 241	0.44 203	3.56 274	0.85 203	0.38 229	3.14 263	0.22 150	9.64 356	4.00 197	6.78 316	7.62 303	3.57 238	3.58 320	3.80 142	1.10 218	0.02 333	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDVS	3.59 351	0.53 251	4.53 346	2.02 392	1.27 362	6.63 408	0.49 224	8.73 331	4.10 208	7.14 338	7.63 304	12.68 457	2.25 252	8.69 409	4.09 385	0.08 432	0.20 485	0.01 395	0.00 1	0.14 327	0.59 483

SFCPSM	3.29 316	0.43 197	5.11 380	0.34 133	0.94 331	8.48 440	2.15 411	14.51 486	5.29 258	7.00 329	7.65 305	3.43 225	2.59 269	5.11 191	2.37 320	0.01 243	0.03 299	0.01 395	0.07 382	0.13 317	0.15 364

UCFNet_RVC	3.09 299	0.77 334	2.27 133	2.35 440	1.79 404	3.50 292	1.06 356	12.12 438	6.91 338	4.71 221	7.67 306	7.58 370	4.40 367	4.95 185	1.67 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 285	0.01 18

HART	1.68 143	0.67 307	2.72 178	0.04 20	0.27 187	1.72 104	0.04 38	5.60 216	3.16 142	1.44 133	7.73 307	2.41 190	0.15 25	6.44 248	0.62 126	0.00 1	0.12 436	0.00 1	0.00 1	0.24 408	0.17 381

BEATNet_4x	3.24 312	1.27 427	5.89 415	1.56 316	0.10 67	5.26 380	1.07 358	10.08 372	5.50 264	6.89 325	7.73 307	4.53 283	4.13 347	5.05 188	5.27 407	0.04 396	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.23 414

AAGNet	3.41 336	0.34 119	2.45 144	1.78 349	0.39 231	3.69 311	1.05 355	4.79 156	4.61 235	9.62 436	7.74 309	4.98 297	6.38 429	7.34 318	13.02 505	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 184

DispNO	3.25 313	0.72 319	6.85 443	1.95 378	1.34 371	3.49 290	0.84 321	8.14 308	6.30 313	6.34 300	7.76 310	6.30 343	4.28 360	6.93 287	3.51 365	0.00 1	0.03 299	0.03 443	0.12 408	0.07 223	0.07 258

H2IRNET	2.16 204	0.45 211	2.60 162	1.22 257	0.03 11	1.98 125	0.13 106	4.73 153	7.04 345	1.15 129	7.79 311	5.88 330	3.39 309	4.97 187	1.45 248	0.01 243	0.00 1	0.04 455	0.17 427	0.19 370	0.03 138

iRaft-Stereo_5w	2.86 281	0.86 357	4.08 323	0.06 32	0.25 177	2.76 215	0.60 254	4.97 167	4.10 208	2.98 169	7.85 312	10.17 420	4.17 351	8.16 375	5.83 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 307	0.26 412	0.06 239

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 372	1.06 399	5.23 391	2.72 461	3.27 466	4.36 353	0.61 257	10.71 388	7.56 360	8.75 410	7.89 313	9.86 413	3.90 340	7.15 309	3.44 358	0.14 452	0.02 247	0.02 426	0.03 349	0.04 149	0.03 138
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AASNet	3.90 378	0.92 377	4.41 337	3.56 499	4.00 498	6.70 409	1.26 375	18.71 517	6.14 304	7.35 352	7.91 314	4.35 276	2.58 268	3.04 119	6.62 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 455	0.14 353

RAFT+CT+SA	2.36 233	0.71 318	2.46 147	0.83 200	2.26 433	3.18 268	0.93 341	6.82 281	5.48 263	2.55 155	8.07 315	1.64 164	1.59 220	8.54 398	1.15 224	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.38 492	0.19 370	0.36 449

FADNet_RVC	3.91 381	1.67 462	12.95 503	0.96 223	0.75 305	5.71 387	0.54 234	10.83 393	6.60 329	3.46 183	8.09 316	4.10 261	3.40 311	9.43 441	6.33 425	0.36 488	0.44 517	0.17 494	0.46 503	0.91 495	0.95 495

HSM	4.00 389	0.79 342	3.16 240	1.59 321	2.17 427	6.77 411	1.11 362	12.28 443	6.35 318	6.75 314	8.11 317	13.90 466	5.37 406	8.85 419	2.71 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 88

LL-Strereo	4.71 423	1.64 458	7.51 459	1.15 252	4.31 502	3.71 313	1.45 385	9.21 343	8.36 390	8.37 398	8.17 318	10.82 433	11.36 500	12.51 489	4.82 401	0.00 1	0.12 436	0.00 1	0.00 1	0.31 428	0.32 444

MMNet	4.16 398	0.77 334	5.47 400	1.40 288	1.67 391	10.78 474	0.63 261	8.64 329	8.47 394	8.80 413	8.33 319	7.51 369	6.61 432	7.53 328	6.54 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.05 219

test_sample5	2.91 288	0.40 168	4.33 333	1.81 353	0.50 264	3.33 276	0.17 130	11.27 403	6.55 327	6.18 282	8.35 320	3.65 240	2.71 277	6.61 266	2.15 307	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.05 219

NINENet	3.09 299	0.56 265	3.22 245	1.61 323	1.37 372	7.12 418	0.50 226	11.88 425	5.63 272	6.63 313	8.40 321	5.29 310	0.83 152	6.51 258	1.77 280	0.15 454	0.07 384	0.07 472	0.00 1	0.09 253	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 317	0.46 217	2.62 166	2.08 403	1.01 341	5.60 385	0.74 294	10.37 378	11.48 450	5.15 234	8.43 322	5.67 324	1.73 229	7.97 356	2.34 316	0.02 333	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 223	0.14 353

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 444	5.36 520	5.02 372	3.75 507	3.57 479	15.81 507	4.27 463	11.72 420	6.96 340	7.23 345	8.47 323	9.09 403	2.66 273	9.36 440	2.71 333	7.49 541	2.32 537	2.01 530	0.08 387	6.77 539	4.67 533

CSP-Net	4.12 393	1.28 430	3.70 289	1.54 311	1.06 343	13.28 500	2.33 413	12.96 461	5.45 262	8.87 416	8.54 324	8.43 390	3.03 293	8.16 375	3.65 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 362	0.03 138

psmg	3.10 302	0.32 87	3.05 227	0.54 164	0.46 247	8.68 445	2.84 430	9.87 361	4.69 237	8.08 382	8.69 325	6.26 340	2.54 265	3.91 145	1.91 290	0.01 243	0.04 328	0.06 466	0.00 1	0.11 285	0.00 1

IER	3.20 311	0.54 255	5.13 382	0.58 173	1.59 381	7.29 423	0.56 240	6.36 253	4.95 247	7.44 356	8.84 326	6.20 338	6.26 425	4.88 180	3.29 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

NCCL2	5.88 442	1.59 453	5.44 398	1.87 361	0.92 327	9.55 456	11.55 535	12.11 436	9.94 421	9.67 437	8.85 327	22.28 522	7.41 451	8.78 416	7.17 439	0.01 243	0.00 1	0.03 443	0.00 1	0.13 317	0.23 414

G2L-Stereo_test	3.57 349	0.86 357	3.66 284	2.79 465	1.52 380	4.11 343	1.17 368	11.35 407	6.27 312	7.97 379	8.87 328	9.39 407	2.26 254	6.55 262	4.33 389	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 391	0.13 344

delet	4.27 408	0.72 319	4.50 344	1.07 242	3.75 489	10.79 475	4.04 458	9.95 364	7.89 374	8.09 383	8.89 329	8.46 391	3.81 338	7.56 329	5.80 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 285	0.02 88

111	2.78 271	0.92 377	3.81 297	0.22 103	0.07 35	2.83 232	0.70 283	6.03 236	14.00 469	3.22 175	8.93 330	5.48 317	3.30 302	3.66 136	2.03 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.29 438

CoDeX	3.43 338	0.68 309	4.49 343	0.98 227	1.65 388	6.37 401	2.14 410	13.23 467	6.07 299	7.23 345	8.95 331	4.09 259	3.79 336	6.31 239	2.37 320	0.03 376	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.07 223	0.15 364

NaN_ROB	6.00 448	1.24 423	6.29 428	1.34 277	1.68 393	9.60 458	10.31 529	15.09 491	15.79 486	12.62 484	8.95 331	11.67 450	5.83 417	11.78 483	6.41 427	0.05 408	0.13 446	0.08 475	0.20 442	0.22 391	0.79 490

RAFT + AFF	4.30 410	1.55 450	5.84 413	1.43 293	2.36 436	5.94 394	6.72 504	10.01 369	7.56 360	7.55 360	8.96 333	7.09 364	6.73 438	8.57 400	4.02 382	0.02 333	0.47 520	0.00 1	0.01 307	0.56 471	0.54 477

ICVP	2.32 228	0.38 153	2.89 208	0.92 214	0.70 300	2.55 183	0.87 332	9.97 365	3.99 196	4.13 202	8.97 334	2.71 199	1.69 225	2.52 109	3.52 369	0.05 408	0.24 499	0.01 395	0.01 307	0.11 285	0.13 344
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	4.51 417	0.31 74	2.77 187	1.69 333	0.47 256	7.74 435	0.07 66	14.04 478	7.91 376	5.82 254	8.97 334	9.34 405	3.41 312	7.33 317	20.24 526	0.05 408	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 184

test_sample8	7.99 486	1.11 408	6.15 424	1.27 264	0.60 281	5.22 377	2.54 418	12.04 433	6.15 305	17.46 512	9.02 336	24.67 524	18.16 523	11.68 479	11.44 497	1.49 523	24.31 571	3.10 532	2.99 538	0.20 374	0.15 364

ACRE	2.41 236	1.08 402	5.11 380	0.55 167	2.05 419	2.65 202	0.78 305	5.26 196	4.67 236	7.59 362	9.20 337	1.70 167	1.08 172	3.74 140	2.18 310	0.01 243	0.18 475	0.02 426	0.08 387	0.22 391	0.10 308

anonymity	7.68 479	3.83 510	12.39 494	7.04 533	12.67 548	8.18 439	2.00 408	17.50 508	6.85 336	13.56 496	9.21 338	9.97 416	7.82 462	11.28 474	5.58 413	6.27 539	4.98 561	3.68 536	2.96 537	3.33 527	4.48 531

ffm	2.90 286	0.31 74	3.97 308	1.34 277	0.98 335	2.80 219	0.48 214	4.53 137	10.19 424	6.29 295	9.23 339	5.59 319	3.72 332	8.00 357	0.46 97	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.04 184

ff1	3.45 342	0.31 74	3.97 308	1.34 277	0.98 335	2.80 219	0.48 214	4.53 137	10.19 424	6.29 295	9.23 339	5.59 319	3.72 332	10.11 452	9.35 475	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.04 184

mmx	3.86 374	0.31 74	3.97 308	1.34 277	0.98 335	2.80 219	0.48 214	12.18 441	10.66 437	6.29 295	9.23 339	5.59 319	3.72 332	10.11 452	9.35 475	0.05 408	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 184

xxx	3.86 374	0.31 74	3.98 312	1.34 277	0.98 335	2.80 219	0.48 214	12.18 441	10.66 437	6.29 295	9.23 339	5.59 319	3.72 332	10.11 452	9.35 475	0.05 408	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 184

IPLGR_C	2.44 241	1.17 416	4.94 369	0.62 179	2.08 421	2.65 202	0.80 308	5.60 216	4.79 243	7.87 373	9.23 339	1.67 166	1.15 180	3.43 131	2.23 312	0.01 243	0.19 481	0.02 426	0.08 387	0.22 391	0.10 308

DCRE	1.79 154	0.68 309	2.55 156	1.66 331	0.27 187	1.27 46	0.05 51	4.57 141	4.04 202	3.30 179	9.24 344	3.83 249	1.20 190	2.08 96	0.67 137	0.00 1	0.12 436	0.00 1	0.24 459	0.04 149	0.09 286

TestStereo1	2.85 277	0.81 348	3.48 267	3.11 479	0.44 241	2.52 176	1.50 387	6.37 255	8.18 384	4.62 215	9.24 344	2.23 187	3.69 325	9.19 432	1.26 231	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 418	0.09 286

SA-5K	2.85 277	0.81 348	3.48 267	3.11 479	0.44 241	2.52 176	1.50 387	6.37 255	8.18 384	4.62 215	9.24 344	2.23 187	3.69 325	9.19 432	1.26 231	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 418	0.09 286

ACVNet	2.58 256	0.53 251	2.69 172	0.84 201	0.59 279	2.61 194	0.55 238	8.35 311	5.70 274	4.45 209	9.26 347	5.77 326	3.50 315	2.24 99	4.41 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.01 18

acv_ft	3.69 358	0.53 251	4.58 354	2.31 436	4.71 518	7.44 426	0.86 329	8.54 322	5.70 274	9.29 428	9.26 347	5.77 326	4.15 349	2.24 99	8.13 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 422	0.01 18

CRFU-Net	4.45 412	0.67 307	5.02 372	2.78 464	1.32 370	12.67 494	3.35 445	11.26 401	3.52 170	10.06 448	9.30 349	10.91 436	6.92 441	7.26 313	3.24 351	0.15 454	0.16 467	0.16 491	0.00 1	0.26 412	0.05 219

IIG-Stereo	3.16 307	0.75 328	2.83 196	4.08 513	0.21 163	2.56 185	0.74 294	6.55 269	5.56 270	8.39 399	9.38 350	7.94 380	2.79 283	9.50 446	1.89 289	0.02 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.04 184

UDG	8.58 494	9.31 539	4.89 366	10.00 538	9.52 539	10.36 466	2.41 414	12.07 434	9.82 418	7.81 370	9.55 351	16.52 489	9.81 489	7.84 348	7.88 450	4.20 533	2.51 542	18.53 550	3.71 545	9.55 541	5.28 536

CIPLG	2.47 247	1.10 406	4.71 360	0.63 182	2.15 426	2.67 206	0.77 300	5.19 183	4.73 240	7.85 372	9.56 352	1.72 168	1.14 178	4.20 160	2.34 316	0.01 243	0.19 481	0.02 426	0.09 398	0.23 398	0.08 273

ADLNet	4.32 411	0.80 346	4.33 333	3.60 500	3.56 478	6.87 413	2.48 417	11.20 400	7.58 362	9.87 442	9.62 353	8.39 388	4.95 395	6.16 227	6.60 432	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.01 307	0.12 302	0.25 422

AdaStereo	3.09 299	0.58 272	3.04 222	2.84 467	0.48 258	4.08 340	1.29 378	12.16 440	7.77 372	6.03 269	9.62 353	5.79 328	1.53 216	4.56 171	1.93 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 88
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MyStereo8	2.88 285	1.19 417	5.03 374	1.61 323	3.75 489	4.30 349	0.07 66	6.14 241	6.16 306	6.22 285	9.64 355	4.28 272	1.45 205	2.05 95	4.76 400	0.00 1	0.16 467	0.00 1	0.14 412	0.26 412	0.43 462

1111x	4.25 406	0.30 69	4.31 332	1.47 298	0.37 227	5.10 375	0.32 179	12.86 458	9.82 418	6.01 268	9.73 356	8.78 399	5.97 422	9.43 441	10.39 487	0.06 418	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.04 184

ADLNet2	4.46 413	0.90 370	6.06 421	2.74 463	3.91 494	6.79 412	3.01 434	10.95 397	8.40 392	7.27 348	9.80 357	9.85 412	5.43 410	7.29 314	6.44 428	0.01 243	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.15 331	0.11 322

CFNet-ft	3.31 319	0.94 383	2.69 172	1.50 299	2.38 437	2.81 227	0.68 275	8.35 311	7.43 355	4.45 209	9.94 358	10.20 421	4.60 377	6.50 257	3.41 356	0.00 1	0.00 1	0.03 443	0.00 1	0.22 391	0.03 138

CFNet_RVC	3.31 319	0.94 383	2.69 172	1.50 299	2.38 437	2.81 227	0.68 275	8.35 311	7.43 355	4.45 209	9.94 358	10.20 421	4.60 377	6.49 255	3.41 356	0.00 1	0.00 1	0.03 443	0.00 1	0.22 391	0.03 138

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 198	0.58 272	2.43 142	1.27 264	0.16 119	1.60 84	0.14 113	5.17 182	5.90 286	7.10 336	10.10 360	3.06 212	1.74 231	1.87 85	0.97 205	0.01 243	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.02 88

MIM_Stereo	2.50 251	0.75 328	4.26 329	1.18 255	0.11 77	3.08 254	0.33 183	6.07 238	3.28 155	5.01 229	10.12 361	4.29 274	1.74 231	8.06 367	1.27 233	0.00 1	0.12 436	0.00 1	0.01 307	0.18 362	0.15 364

hitnet-ft	3.66 356	0.65 298	2.79 193	0.89 208	0.72 303	4.25 346	0.55 238	9.11 341	7.52 359	7.14 338	10.19 362	12.49 455	4.70 383	7.44 323	4.41 392	0.03 376	0.00 1	0.06 466	0.00 1	0.20 374	0.04 184

GANet-RSSM	3.27 314	0.60 279	3.38 257	2.94 474	2.00 418	2.61 194	0.48 214	10.93 396	6.11 303	5.47 242	10.20 363	6.57 351	5.44 413	6.25 234	2.23 312	0.00 1	0.00 1	0.08 475	0.00 1	0.17 351	0.03 138

SMFormer	3.54 346	0.39 157	3.61 278	1.69 333	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 446	10.41 429	7.16 340	10.23 364	4.78 291	4.45 370	8.71 411	3.51 365	0.07 427	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.04 184

tta	3.54 346	0.39 157	3.61 278	1.69 333	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 446	10.41 429	7.16 340	10.23 364	4.78 291	4.45 370	8.71 411	3.51 365	0.07 427	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.03 138

qqq1	3.38 330	0.39 157	3.61 278	1.69 333	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 446	10.41 429	7.16 340	10.23 364	4.78 291	4.45 370	8.71 411	0.30 45	0.07 427	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.03 138

fff1	3.38 330	0.39 157	3.61 278	1.69 333	0.11 77	2.85 234	0.29 171	12.46 446	10.41 429	7.16 340	10.23 364	4.78 291	4.45 370	8.71 411	0.30 45	0.07 427	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.03 138

ccs_rob	2.81 274	0.42 186	4.06 320	0.33 128	0.25 177	2.59 191	0.12 97	8.19 309	7.68 365	7.02 330	10.37 368	6.54 346	2.06 244	4.88 180	1.53 255	0.00 1	0.02 247	0.01 395	0.00 1	0.05 181	0.07 258

CFNet_pseudo	2.81 274	0.42 186	4.04 318	0.33 128	0.24 174	2.59 191	0.12 97	8.20 310	7.66 364	7.04 333	10.42 369	6.56 350	2.05 243	4.88 180	1.53 255	0.00 1	0.02 247	0.01 395	0.00 1	0.05 181	0.07 258

DeepPrunerF	6.75 461	2.69 494	23.31 535	3.68 503	7.16 530	3.78 324	4.29 464	13.42 470	20.13 509	8.13 384	10.46 370	7.18 367	8.06 465	11.10 471	9.44 478	0.24 475	0.15 458	0.29 505	0.42 498	0.66 483	0.45 466

PSMNet_ROB	5.02 428	1.63 457	6.03 420	1.90 367	1.83 408	9.57 457	6.35 499	15.58 498	7.23 351	6.15 281	10.48 371	12.22 453	4.16 350	8.02 359	8.71 467	0.02 333	0.01 180	0.01 395	0.10 403	0.20 374	0.12 336

iResNet_ROB	4.23 403	1.02 393	4.90 367	2.18 416	0.93 330	2.92 241	0.37 189	15.10 493	16.91 493	7.89 375	10.51 372	7.03 359	3.07 296	8.16 375	3.46 362	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.02 88

LCNet	2.85 277	0.42 186	1.90 81	0.95 221	0.56 277	2.07 130	1.60 393	4.99 171	3.57 175	6.05 270	10.59 373	4.59 285	6.79 440	7.46 324	0.72 147	0.01 243	0.00 1	0.01 395	0.77 517	0.30 423	3.57 526

GANetREF_RVC	6.56 458	2.89 497	7.58 461	3.41 490	0.40 233	12.96 496	9.58 524	15.09 491	17.25 495	10.33 452	10.62 374	12.27 454	8.16 467	12.21 486	4.53 394	0.41 494	0.00 1	0.00 1	0.02 333	3.12 525	0.39 452
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
AACVNet	3.33 327	1.03 395	3.56 274	3.46 493	0.63 287	3.09 256	0.28 167	8.78 333	3.43 166	5.99 267	10.64 375	10.08 418	4.03 346	8.69 409	2.51 327	0.03 376	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 412	0.06 239

StereoVision	2.25 218	0.72 319	4.00 314	1.03 233	2.64 448	1.91 117	0.28 167	5.83 231	4.43 222	1.89 143	10.65 376	3.88 250	0.52 114	5.13 192	1.98 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 253	0.03 138

LMCR-Stereo	3.63 354	1.29 432	4.20 327	2.54 452	0.17 129	8.08 437	1.52 389	11.46 411	4.73 240	8.45 402	10.66 377	1.91 178	5.03 397	7.69 338	3.58 370	0.92 513	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 447	0.02 88

mmm	2.50 251	0.29 58	3.22 245	1.98 383	0.32 209	3.72 316	0.12 97	9.45 350	4.05 204	5.84 256	10.80 378	2.47 191	2.86 288	4.07 155	0.75 156	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.01 307	0.03 120	0.02 88

SA	3.06 297	0.74 326	3.79 294	1.60 322	0.30 197	3.19 269	1.43 384	6.72 276	9.06 404	4.63 218	10.80 378	2.89 203	4.71 384	9.62 447	1.18 229	0.00 1	0.09 408	0.00 1	0.19 439	0.23 398	0.02 88

CVANet_RVC	4.16 398	1.16 415	3.60 277	1.94 377	1.46 377	3.92 333	4.68 473	10.89 395	8.34 389	7.58 361	10.84 380	10.27 423	6.62 435	8.56 399	2.69 332	0.39 491	0.00 1	0.00 1	0.01 307	0.21 385	0.09 286

DeepPruner_ROB	3.52 345	1.14 413	4.06 320	1.12 250	1.65 388	3.65 306	0.83 316	13.96 477	4.47 226	7.80 369	10.84 380	7.05 363	2.16 248	8.14 373	3.08 345	0.07 427	0.03 299	0.00 1	0.01 307	0.32 432	0.06 239

test_sample6	3.14 306	0.41 179	4.42 338	1.92 372	0.49 261	3.25 272	0.21 148	11.30 405	6.69 331	6.50 307	10.86 382	4.03 255	2.93 292	7.06 300	2.65 331	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.06 239

DualNet	3.05 296	0.40 168	4.33 333	1.81 353	0.50 264	3.33 276	0.17 130	11.27 403	6.55 327	6.50 307	10.86 382	3.65 240	2.71 277	6.61 266	2.15 307	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.05 219

test_xeample	4.13 394	0.36 140	2.75 182	1.23 258	0.51 268	3.96 335	0.13 106	12.63 454	7.65 363	7.49 358	10.86 382	3.29 222	3.36 304	6.71 274	21.53 531	0.02 333	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 184

STrans-v2	3.43 338	0.73 322	4.82 363	0.26 111	0.60 281	3.00 248	1.19 369	10.41 380	7.22 350	5.79 250	10.97 385	6.75 355	7.03 444	8.25 384	1.40 243	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.18 385

222	5.36 433	0.40 168	2.72 178	1.50 299	0.48 258	6.15 397	0.07 66	13.73 475	8.06 379	8.79 411	11.03 386	3.71 246	4.21 352	7.47 326	38.74 563	0.03 376	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.05 219

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 350	1.29 432	12.46 495	1.53 309	0.98 335	3.48 288	0.81 310	11.99 429	4.40 221	4.33 206	11.05 387	8.83 400	2.02 242	4.52 169	1.66 270	0.01 243	0.14 451	0.00 1	0.68 514	0.86 494	0.44 464

SACVNet	4.15 397	1.26 425	3.81 297	3.12 481	1.68 393	3.09 256	2.85 431	11.91 426	5.96 291	10.52 458	11.20 388	10.59 426	3.95 341	8.97 424	3.25 352	0.08 432	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.32 432	0.44 464

DISCO	6.28 452	0.57 267	5.78 412	3.43 492	1.17 354	11.22 477	3.39 447	12.14 439	16.16 488	6.52 309	11.22 389	16.96 495	6.32 427	19.51 528	10.74 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 442	0.11 322

CFNet	3.72 360	1.10 406	5.03 374	2.49 450	1.59 381	4.90 371	0.22 150	11.38 409	9.88 420	4.80 223	11.25 390	6.44 345	3.68 324	8.33 386	3.00 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 391	0.07 258

MSMDNet	2.99 293	0.39 157	4.02 315	0.40 145	0.25 177	2.53 179	0.16 125	9.35 348	9.25 406	7.08 335	11.39 391	6.93 356	2.43 261	4.01 151	1.34 240	0.01 243	0.02 247	0.02 426	0.00 1	0.05 181	0.07 258

iResNetv2_ROB	4.28 409	1.43 439	7.17 449	2.91 469	1.26 359	4.36 353	1.62 394	13.64 474	10.25 428	9.83 440	11.41 392	7.68 372	4.00 342	7.75 344	1.85 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 448	0.09 286

RASNet	4.52 420	0.61 283	4.42 338	3.42 491	4.68 517	4.58 363	0.99 348	9.54 355	8.01 378	5.28 239	11.42 393	10.34 425	8.88 476	9.28 436	8.68 466	0.15 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 184

PSMNet-RSSM	3.33 327	0.77 334	3.22 245	2.12 409	1.90 414	2.33 158	0.71 286	11.17 398	5.83 281	5.90 265	11.43 394	7.04 361	4.83 393	5.96 220	3.17 347	0.00 1	0.00 1	0.02 426	0.00 1	0.08 235	0.02 88

SQANet	7.64 478	3.40 507	5.49 401	11.73 542	9.62 541	11.96 488	2.82 429	11.33 406	6.10 300	8.33 393	11.49 395	11.00 438	5.16 402	10.12 456	2.72 336	8.92 545	2.21 535	10.41 544	1.58 533	11.13 544	7.39 543

PCWNet_CMD	2.99 293	0.39 157	4.02 315	0.39 143	0.26 184	2.53 179	0.15 119	9.24 344	9.22 405	7.12 337	11.53 396	6.94 357	2.41 260	4.02 152	1.33 238	0.01 243	0.02 247	0.02 426	0.00 1	0.05 181	0.07 258

cf-r	3.42 337	0.81 348	3.97 308	2.41 446	2.78 452	2.85 234	0.64 265	8.44 314	6.32 315	6.25 289	11.57 397	8.97 402	3.54 319	5.93 219	3.83 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 253	0.07 258

StereoDRNet-Refined	4.46 413	0.62 288	3.80 295	1.92 372	0.40 233	9.35 453	0.15 119	10.02 370	8.83 402	12.69 485	11.62 398	9.34 405	3.87 339	8.06 367	8.02 452	0.00 1	0.00 1	0.01 395	0.05 373	0.20 374	0.26 428
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ttt	3.86 374	0.23 30	2.34 138	2.22 423	1.68 393	4.36 353	0.28 167	12.45 445	11.09 442	6.90 327	11.85 399	4.08 258	3.28 301	8.47 395	7.85 448	0.06 418	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.03 138

PSMNet-RUCA	5.60 437	4.62 516	11.61 488	10.29 539	7.55 535	7.08 417	1.94 406	12.01 430	10.52 436	3.90 196	11.88 400	4.43 278	1.75 234	7.56 329	4.24 388	1.68 526	0.12 436	4.78 539	0.67 513	4.74 530	0.68 487

PSM-AAD	3.33 327	0.20 18	1.47 43	0.73 191	0.54 275	2.55 183	6.19 492	4.97 167	3.27 153	10.92 467	11.92 401	2.95 204	9.59 487	7.90 351	0.82 173	0.01 243	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 149	2.47 521

UGAM	3.90 378	0.48 226	4.69 358	0.17 91	0.08 51	3.67 307	1.22 370	4.81 157	14.45 473	4.59 214	11.94 402	14.20 469	3.80 337	9.92 451	3.61 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.32 432	0.07 258

XQC	8.43 492	3.58 508	16.40 516	2.92 471	2.17 427	13.22 499	3.60 449	14.64 488	25.86 524	11.87 479	12.04 403	15.06 476	10.67 496	15.24 510	19.41 524	0.39 491	0.08 396	0.05 462	0.07 382	0.84 493	0.45 466

DAS	3.74 361	0.35 130	5.19 387	1.99 385	3.74 485	2.36 160	3.22 440	7.77 299	9.27 407	8.70 408	12.08 404	4.45 279	5.43 410	8.39 389	1.71 274	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.02 88

SepStereo	3.78 367	0.35 130	5.19 387	1.99 385	3.74 485	2.36 160	3.22 440	7.77 299	9.27 407	8.70 408	12.08 404	4.45 279	5.43 410	9.18 431	1.71 274	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.02 88

AFF-stereo	2.59 257	0.68 309	2.35 139	1.55 313	0.17 129	1.67 92	0.08 74	5.75 222	6.60 329	6.20 284	12.13 406	6.16 337	2.36 258	4.75 177	1.11 219	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.23 398	0.05 219

FINET	5.32 431	1.14 413	10.04 481	2.17 415	3.67 484	6.49 404	6.76 505	11.68 417	22.08 516	7.42 354	12.15 407	4.24 267	3.61 322	9.25 435	5.35 409	0.04 396	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.09 286

HSM-Net_RVC	4.20 400	0.32 87	2.76 186	0.63 182	0.69 296	6.95 415	1.69 399	11.96 428	8.36 390	8.83 414	12.17 408	15.18 478	4.21 352	6.91 286	3.30 354	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SuperB	8.10 488	3.15 504	24.67 538	2.65 457	1.23 357	9.88 460	4.29 464	10.18 376	30.07 531	11.53 477	12.18 409	6.12 336	6.65 436	10.50 460	14.47 513	0.14 452	0.11 429	0.35 510	0.25 464	13.06 548	0.48 469

DN-CSS_ROB	2.69 261	1.40 438	5.34 394	2.31 436	0.75 305	3.14 263	0.06 58	6.11 240	3.87 187	5.34 241	12.18 409	2.34 189	1.22 191	7.84 348	1.48 250	0.03 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 442	0.03 138

MLCV	3.44 341	0.88 364	5.60 408	1.39 287	0.25 177	4.36 353	0.33 183	7.25 291	7.28 352	9.17 425	12.24 411	5.09 305	2.47 262	9.15 430	3.23 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.02 88

DRN-Test	5.87 440	0.98 386	5.89 415	2.69 458	3.65 482	12.37 491	3.35 445	20.07 536	10.20 427	11.93 480	12.31 412	11.06 440	5.31 405	7.89 350	9.05 470	0.04 396	0.05 345	0.04 455	0.04 367	0.18 362	0.25 422

HGLStereo	4.25 406	0.52 247	4.65 355	3.09 477	5.18 520	6.51 407	0.73 291	10.37 378	6.74 334	7.32 350	12.44 413	7.00 358	7.21 448	7.46 324	5.51 412	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.10 308

TDLM	4.11 392	1.11 408	3.54 272	1.62 327	1.04 342	3.91 332	7.41 512	10.60 383	10.67 439	6.38 301	12.59 414	5.95 332	4.77 387	8.79 417	3.04 343	0.58 502	0.00 1	0.01 395	0.00 1	0.19 370	0.12 336

CFNet_ucs	3.07 298	0.44 203	4.05 319	0.54 164	0.37 227	3.08 254	0.19 137	9.80 360	8.49 396	7.64 364	12.62 415	5.67 324	1.76 235	4.96 186	1.51 252	0.00 1	0.04 328	0.01 395	0.00 1	0.09 253	0.11 322

HI	3.18 309	0.90 370	3.05 227	1.28 269	0.15 111	2.29 152	0.04 38	5.31 200	3.52 170	7.96 377	12.69 416	11.43 444	6.61 432	4.26 162	4.02 382	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.01 18

CoSv	3.18 309	0.90 370	3.05 227	1.28 269	0.15 111	2.29 152	0.04 38	5.31 200	3.52 170	7.96 377	12.69 416	11.43 444	6.61 432	4.26 162	4.02 382	0.00 1	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.01 18

iResNet	3.68 357	0.91 374	7.94 463	2.97 476	0.34 217	4.44 359	0.48 214	7.70 297	9.74 416	7.72 367	12.74 418	4.03 255	2.87 289	8.05 363	3.37 355	0.02 333	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 264	0.09 286

TCMNet	5.22 430	1.96 479	9.78 478	4.11 514	6.57 528	8.83 447	1.35 383	10.74 390	8.07 380	6.39 302	12.76 419	8.32 387	4.75 386	8.62 404	10.09 486	0.11 442	0.18 475	0.31 507	0.09 398	0.75 489	0.57 479

DLCB_ROB	4.51 417	0.91 374	3.78 293	2.19 417	1.07 346	6.28 398	3.09 436	9.78 359	7.72 366	10.65 461	12.97 420	13.91 467	3.71 328	8.72 415	5.30 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.10 308

LALA_ROB	6.58 459	1.80 468	6.25 427	1.26 262	0.94 331	10.08 461	9.02 520	16.00 500	11.51 451	12.74 486	13.02 421	24.77 525	5.25 403	10.56 461	8.02 452	0.04 396	0.05 345	0.00 1	0.02 333	0.10 264	0.25 422

SAMSARA	14.63 532	2.74 496	12.38 493	12.65 543	6.74 529	36.50 554	72.93 577	19.36 529	23.77 521	16.20 509	13.04 422	29.21 534	12.78 507	16.98 519	15.21 514	0.11 442	0.26 502	0.03 443	0.14 412	0.76 490	0.77 489

DDUNet	9.47 502	11.32 544	6.14 423	12.93 544	11.65 545	10.45 467	3.87 455	11.70 418	7.89 374	9.27 427	13.28 423	16.18 488	6.14 424	8.80 418	5.77 416	6.64 540	3.38 554	20.90 551	4.28 547	11.01 543	7.80 544

TransformOpticalFlow	3.38 330	0.70 316	4.54 347	1.00 229	0.30 197	3.56 300	0.14 113	9.67 357	7.30 353	5.55 245	13.34 424	6.74 354	5.03 397	8.22 383	1.34 240	0.00 1	0.01 180	0.01 395	0.00 1	0.04 149	0.11 322

APVNet	5.98 445	1.72 463	8.72 469	3.21 486	4.04 499	12.31 490	1.81 403	19.09 525	6.10 300	6.13 280	13.41 425	10.69 431	6.30 426	11.26 473	13.90 510	0.05 408	0.02 247	0.11 481	0.03 349	0.53 469	0.20 403

coex_refinement	4.04 390	0.87 360	3.55 273	2.96 475	1.40 374	4.28 348	0.32 179	11.18 399	7.72 366	8.32 392	13.44 426	10.01 417	3.48 314	6.28 236	6.76 435	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.16 376

SGM-Forest	4.96 425	0.32 87	2.84 198	1.21 256	0.64 289	10.23 464	6.64 503	11.55 414	10.98 441	10.94 469	13.59 427	11.65 447	4.30 361	8.94 423	4.63 396	0.11 442	0.04 328	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.46 468
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	10.14 508	1.88 474	16.82 518	1.85 359	1.73 398	24.84 532	17.20 556	19.92 535	27.41 526	12.23 483	13.62 428	16.52 489	18.35 524	14.42 504	12.50 503	0.78 507	0.54 523	0.08 475	0.25 464	1.18 501	0.59 483

HHNet	2.59 257	0.55 259	2.55 156	0.20 97	0.32 209	2.84 233	0.94 343	5.77 227	5.14 254	7.33 351	13.80 429	0.94 137	3.20 298	5.27 196	2.41 323	0.13 451	0.02 247	0.06 466	0.00 1	0.23 398	0.03 138

PASM	7.90 484	4.22 512	21.97 533	3.25 487	3.29 467	5.39 383	6.57 501	10.57 382	19.09 500	12.77 487	13.92 430	18.11 501	9.51 486	13.79 499	10.77 493	0.19 464	0.45 518	0.29 505	1.08 525	1.49 509	1.19 501

CC-Net-ROB	7.68 479	9.21 538	7.46 457	3.82 508	3.66 483	15.68 506	5.02 480	17.95 511	10.45 435	6.44 306	14.00 431	7.63 371	4.77 387	10.75 465	3.10 346	5.99 538	2.46 540	16.28 548	1.08 525	6.30 537	1.56 509

DGSMNet	6.47 457	2.61 493	13.64 506	3.46 493	3.74 485	8.97 449	6.01 490	14.15 481	13.01 463	7.46 357	14.10 432	9.94 415	4.79 390	10.44 459	6.22 423	1.30 520	1.70 533	1.80 527	1.52 532	2.27 520	2.35 519

PDISCO_ROB	9.62 505	1.99 482	11.51 487	9.88 537	9.61 540	21.48 527	3.83 454	19.33 528	28.49 529	11.27 474	14.17 433	19.92 512	5.02 396	16.35 517	9.18 472	5.28 536	0.41 514	0.14 489	0.09 398	2.05 516	2.36 520

CBMV_ROB	4.14 395	0.52 247	3.14 238	1.30 271	0.77 309	6.92 414	1.97 407	10.11 374	9.58 413	8.92 418	14.20 434	7.12 365	5.90 420	8.65 405	3.50 364	0.01 243	0.05 345	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.09 286

pcwnet_v2	4.20 400	0.36 140	8.53 468	1.33 275	1.12 349	3.43 281	0.41 200	12.85 457	14.16 471	9.90 444	14.29 435	5.90 331	3.03 293	6.20 231	2.06 302	0.01 243	0.05 345	0.04 455	0.02 333	0.16 338	0.18 385

iinet-f	5.94 443	1.60 454	26.88 544	1.79 350	1.38 373	11.92 487	1.47 386	6.80 280	7.11 347	6.90 327	14.43 436	10.64 430	7.97 463	7.00 295	12.12 501	0.02 333	0.03 299	0.05 462	0.00 1	0.63 480	0.02 88

HBP-ISP	4.09 391	1.05 397	4.10 324	1.87 361	1.31 369	7.56 429	3.98 456	11.26 401	9.94 421	7.81 370	14.44 437	3.23 220	4.27 356	8.89 422	1.87 286	0.06 418	0.06 363	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.04 184

GwcNet-RSSM	3.77 366	1.05 397	5.06 376	2.21 420	1.87 411	2.36 160	1.52 389	8.98 337	7.96 377	5.91 266	14.59 438	7.94 380	3.50 315	6.43 247	5.70 415	0.00 1	0.00 1	0.04 455	0.00 1	0.20 374	0.08 273

PS-NSSS	3.90 378	1.84 471	4.55 350	0.87 205	2.95 457	4.10 342	2.00 408	10.77 391	8.23 387	6.75 314	14.63 439	5.01 302	2.24 250	8.41 391	2.91 339	0.33 486	0.03 299	0.83 520	0.00 1	0.82 492	0.70 488

CBMV	5.35 432	0.91 374	3.67 285	1.62 327	0.44 241	10.09 462	7.19 510	12.49 450	12.33 460	12.22 481	14.69 440	10.93 437	6.48 430	8.51 397	4.96 403	0.02 333	0.15 458	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.17 381
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ETE_ROB	5.80 439	1.77 466	6.33 429	1.44 297	0.78 312	6.43 403	6.90 506	12.53 451	8.08 381	12.93 490	14.89 441	21.13 519	5.87 419	9.83 448	6.57 431	0.04 396	0.01 180	0.00 1	0.02 333	0.08 235	0.33 445

FBW_ROB	8.50 493	1.03 395	7.98 464	1.93 376	1.28 365	13.10 497	6.23 495	22.50 540	18.98 499	18.82 515	14.91 442	19.06 507	10.04 491	18.41 523	9.83 482	0.62 504	0.22 492	1.82 529	0.82 519	0.99 498	1.36 505

XPNet_ROB	6.03 450	1.22 419	5.61 409	2.56 455	0.90 326	6.32 399	7.07 508	12.92 460	8.30 388	14.76 503	15.13 443	19.84 511	6.66 437	10.36 458	8.58 464	0.02 333	0.04 328	0.00 1	0.03 349	0.11 285	0.24 418

S-Stereo	6.63 460	0.84 354	9.67 477	3.15 483	3.48 475	6.49 404	6.22 494	12.99 462	22.84 518	9.48 432	15.51 444	12.00 452	8.43 469	8.04 360	10.70 490	0.12 446	0.17 471	0.00 1	0.38 492	0.13 317	1.92 513

RTSC	9.15 497	3.00 499	13.57 505	3.72 505	1.76 402	11.82 486	0.46 211	16.95 504	36.83 548	15.80 507	15.53 445	12.91 459	7.46 455	20.01 532	21.76 533	0.31 483	0.13 446	0.01 395	0.08 387	0.57 473	0.41 457

DANet	6.02 449	1.23 421	8.45 467	3.86 510	3.94 496	7.64 434	1.34 381	9.51 353	7.00 342	13.39 494	15.53 445	15.99 485	7.02 443	12.14 485	12.37 502	0.19 464	0.12 436	0.02 426	0.03 349	0.13 317	0.56 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	7.62 477	1.60 454	6.56 437	1.83 358	0.66 291	12.40 492	10.52 532	14.45 485	21.32 513	14.19 499	15.98 447	17.84 498	13.02 510	12.32 487	8.38 461	0.09 437	0.07 384	0.03 443	0.04 367	0.33 436	0.67 486

XX-Stereo	2.71 265	0.38 153	5.96 418	2.25 425	2.20 430	1.54 79	0.21 148	5.44 209	3.05 135	2.28 150	16.16 448	7.03 359	0.24 39	6.19 229	0.79 168	0.00 1	0.15 458	0.00 1	0.23 456	0.13 317	0.04 184

Wz-Net-LNSev	6.46 456	1.93 477	16.44 517	1.52 304	4.15 500	12.66 493	4.96 479	13.05 463	12.10 458	10.55 460	16.23 449	11.32 443	7.19 446	8.43 393	8.48 463	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.06 239

YMNet	5.52 434	1.83 469	8.79 470	3.47 495	4.46 510	10.72 472	0.91 339	9.99 366	6.43 321	13.76 497	16.35 450	11.65 447	4.49 374	7.95 352	8.03 454	0.12 446	0.35 508	0.12 484	0.08 387	0.71 486	0.27 432

YMNet_1	5.52 434	1.83 469	8.79 470	3.47 495	4.46 510	10.72 472	0.91 339	9.99 366	6.43 321	13.76 497	16.35 450	11.65 447	4.49 374	7.95 352	8.03 454	0.12 446	0.35 508	0.12 484	0.08 387	0.71 486	0.27 432

Ntro	12.35 524	8.88 536	7.80 462	13.79 546	12.42 547	26.54 538	6.98 507	18.54 515	22.14 517	9.82 439	16.45 452	20.30 515	9.29 485	15.95 514	6.61 433	9.53 549	2.47 541	14.93 547	2.77 536	13.11 549	8.63 549

CrosDoStereo	3.96 384	0.45 211	3.04 222	0.32 123	0.20 160	3.28 273	11.63 536	5.76 224	4.45 224	9.04 421	16.58 453	4.99 298	7.45 453	8.04 360	3.72 374	0.00 1	0.02 247	0.01 395	0.00 1	0.16 338	0.10 308

DeepStereo_LL	3.96 384	0.45 211	3.04 222	0.32 123	0.20 160	3.28 273	11.63 536	5.76 224	4.45 224	9.04 421	16.58 453	4.99 298	7.45 453	8.04 360	3.72 374	0.00 1	0.02 247	0.01 395	0.00 1	0.16 338	0.10 308

GrayStereo	3.74 361	0.20 18	1.94 89	1.55 313	0.60 281	3.12 261	8.22 515	5.76 224	3.32 159	10.40 455	16.66 455	5.81 329	8.60 473	6.57 263	1.37 242	0.01 243	0.00 1	0.01 395	0.63 510	0.02 74	0.04 184

GMM-Stereo	3.32 325	0.27 51	2.52 153	0.82 198	0.48 258	2.27 151	4.91 478	5.06 174	3.08 138	7.06 334	16.72 456	6.21 339	3.70 327	7.60 331	1.16 226	0.04 396	0.00 1	0.00 1	0.04 367	0.10 264	4.45 530

dad	4.66 422	1.89 475	5.51 404	0.94 217	0.09 59	2.16 143	0.37 189	7.10 289	14.43 472	10.13 449	16.84 457	14.97 475	1.90 238	6.82 278	4.15 386	1.09 516	0.11 429	4.08 537	0.46 503	0.17 351	0.06 239

NCC-stereo	6.77 463	1.49 446	6.48 434	2.92 471	4.40 505	7.43 424	3.61 450	19.52 532	13.29 465	8.39 399	16.91 458	15.96 483	12.13 502	12.85 491	7.70 445	1.47 521	0.11 429	0.01 395	0.42 498	0.14 327	0.24 418

Abc-Net	6.77 463	1.49 446	6.48 434	2.92 471	4.40 505	7.43 424	3.61 450	19.52 532	13.29 465	8.39 399	16.91 458	15.96 483	12.13 502	12.85 491	7.70 445	1.47 521	0.11 429	0.01 395	0.42 498	0.14 327	0.24 418
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-TNSev	11.35 521	10.56 542	35.88 555	2.28 428	1.73 398	18.25 520	11.42 534	15.88 499	20.88 512	14.44 500	16.97 460	19.57 509	19.04 528	19.31 527	18.67 523	0.01 243	0.06 363	0.00 1	0.16 419	0.62 478	1.25 502

Wz-Net-MNSev	7.43 475	2.35 490	15.22 511	2.34 439	3.41 474	17.27 517	8.55 516	11.91 426	13.48 467	13.37 493	17.05 461	13.70 462	7.47 456	11.90 484	9.99 485	0.40 493	0.03 299	0.00 1	0.01 307	0.16 338	0.07 258

ADCP+	8.09 487	1.79 467	14.50 508	1.54 311	4.28 501	16.57 511	5.20 482	12.80 456	11.20 446	12.83 489	17.07 462	11.02 439	10.80 497	17.59 521	23.18 540	0.03 376	0.05 345	0.01 395	0.18 434	0.39 455	0.81 491

THIR-Stereo	3.86 374	0.77 334	2.62 166	0.12 67	0.13 100	4.25 346	6.63 502	5.30 198	4.18 213	10.33 452	17.13 463	6.58 352	7.62 459	7.78 345	3.51 365	0.01 243	0.07 384	0.07 472	0.00 1	0.11 285	0.02 88

FAT-Stereo	6.78 465	0.68 309	6.80 441	2.30 430	1.77 403	5.63 386	4.20 462	18.79 518	18.62 498	10.53 459	17.15 464	18.52 504	13.74 513	8.86 421	7.38 441	0.03 376	0.15 458	0.01 395	0.07 382	0.12 302	0.26 428

DispFullNet	17.47 544	26.01 553	33.98 553	22.58 554	20.86 559	13.84 503	1.28 376	16.50 501	26.27 525	19.97 520	17.17 465	20.52 518	18.49 525	22.86 540	10.76 492	5.13 535	2.83 547	30.72 559	7.72 555	20.86 556	11.01 557

GwcNet	6.42 455	1.97 480	10.92 485	2.59 456	5.58 523	11.55 481	2.21 412	14.10 480	16.52 492	10.04 447	17.19 466	10.86 435	5.61 415	9.23 434	8.84 469	0.01 243	0.06 363	0.03 443	0.08 387	0.56 471	0.40 455

otaku	11.73 523	7.51 533	7.07 447	13.22 545	10.85 544	26.61 539	7.25 511	18.84 520	19.16 502	11.58 478	17.23 467	20.19 514	8.09 466	15.11 509	4.64 397	9.13 547	2.42 539	13.08 545	1.83 534	12.48 547	8.22 546

test_4	2.38 235	0.34 119	2.68 170	0.08 50	0.11 77	3.69 311	1.14 364	3.33 57	3.34 163	4.03 201	17.35 468	3.31 223	0.51 111	6.28 236	1.15 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 405	0.16 338	0.01 18

Sa-1000	3.55 348	0.75 328	3.63 282	1.91 368	0.30 197	3.55 299	1.63 395	7.39 294	8.54 397	7.70 366	17.44 469	4.00 254	2.82 285	9.44 444	1.33 238	0.00 1	0.10 420	0.00 1	0.18 434	0.21 385	0.04 184

R-Stereo Train	2.44 241	0.32 87	1.93 86	0.94 217	0.16 119	3.67 307	0.61 257	6.37 255	3.08 138	9.14 423	17.44 469	1.80 171	0.77 145	1.76 77	0.70 141	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138

RAFT-Stereo	2.44 241	0.32 87	1.93 86	0.94 217	0.16 119	3.67 307	0.61 257	6.37 255	3.08 138	9.14 423	17.44 469	1.80 171	0.77 145	1.76 77	0.70 141	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 138
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT_CTSACE	3.40 334	1.07 400	4.52 345	1.27 264	3.14 460	4.00 338	1.07 358	3.93 107	4.43 222	4.66 220	17.94 472	7.21 368	2.76 281	10.82 466	0.85 178	0.00 1	0.07 384	0.00 1	0.00 1	0.30 423	0.01 18

ISRNet	3.93 383	0.55 259	5.49 401	3.20 485	2.69 450	2.11 135	0.26 163	7.01 286	6.40 319	11.00 470	17.99 473	8.31 386	2.64 270	6.51 258	4.36 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 235	0.02 88

AANet_RVC	5.01 427	1.74 464	6.38 432	1.96 381	1.29 366	2.26 150	1.69 399	10.07 371	18.53 497	7.88 374	18.15 474	8.49 394	2.70 274	10.59 462	7.04 438	0.96 514	0.15 458	0.02 426	0.00 1	0.13 317	0.12 336

edge stereo	6.76 462	1.01 391	6.76 440	2.20 419	2.45 441	6.41 402	2.45 416	14.84 490	11.98 457	15.29 505	18.31 475	22.02 520	12.56 505	10.82 466	7.49 442	0.03 376	0.06 363	0.11 481	0.03 349	0.30 423	0.14 353

MSAF-DinoV2	10.24 511	4.39 514	12.68 499	3.62 502	2.55 445	8.48 440	4.69 474	14.24 483	21.89 515	10.74 463	18.74 476	29.30 536	16.17 518	21.96 537	28.10 550	0.32 484	0.15 458	0.25 503	0.81 518	2.83 524	2.90 523

stereogan	7.69 481	0.88 364	7.08 448	3.49 498	3.93 495	18.98 521	3.23 442	16.52 502	19.58 505	9.93 445	18.92 477	20.50 517	9.04 480	14.07 501	6.14 422	0.26 478	0.04 328	0.21 499	0.03 349	0.63 480	0.33 445

RGC	6.88 469	2.23 486	6.13 422	4.05 512	4.73 519	8.94 448	2.78 428	15.19 495	11.74 453	11.13 471	19.34 478	17.86 499	10.42 495	13.02 494	8.03 454	0.73 506	0.01 180	0.24 502	0.41 497	0.31 428	0.38 451

KYRaft	3.59 351	0.31 74	1.84 75	0.76 193	0.46 247	2.29 152	4.04 458	4.75 154	3.25 152	8.93 420	19.47 479	6.62 353	5.07 399	7.79 346	0.71 145	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.01 307	0.04 149	5.38 537

anonymousa	3.80 370	0.55 259	3.35 255	1.24 259	3.74 485	9.04 450	0.36 187	6.74 277	4.03 200	7.72 367	19.64 480	10.62 428	6.01 423	1.52 62	1.40 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 373	0.00 1	0.03 138

DEmStereo	3.79 368	0.37 147	3.69 286	0.17 91	0.17 129	5.28 381	2.54 418	4.35 124	3.70 177	8.21 391	20.15 481	5.13 307	10.38 494	7.65 334	3.85 378	0.01 243	0.01 180	0.01 395	0.00 1	0.02 74	0.06 239

ccnet	6.87 468	0.92 377	5.15 384	3.09 477	2.18 429	11.78 485	4.90 477	17.97 512	8.79 401	12.79 488	20.20 482	16.00 486	8.35 468	9.12 428	14.17 512	0.42 497	0.33 505	0.25 503	0.09 398	0.40 458	0.48 469

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 445	1.55 450	9.92 479	2.40 443	3.22 464	10.28 465	3.14 438	11.64 415	9.79 417	9.54 434	20.22 483	11.16 441	6.77 439	10.61 463	9.16 471	0.06 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.04 184

fast-acv-ft	5.62 438	1.39 437	7.01 445	2.02 392	1.89 413	12.23 489	1.82 404	7.35 293	9.45 411	10.46 457	20.27 484	14.55 473	7.71 461	7.41 321	7.61 444	0.10 440	0.09 408	0.16 491	0.07 382	0.59 475	0.13 344

w-ln-seven-2	7.09 472	2.32 488	23.44 536	1.71 339	1.06 343	7.81 436	3.98 456	12.02 431	14.65 476	13.06 492	20.38 485	11.70 451	9.83 490	10.65 464	8.66 465	0.02 333	0.05 345	0.00 1	0.02 333	0.32 432	0.14 353

AnyNet_C32	10.98 518	5.58 521	22.79 534	4.16 515	5.83 524	15.64 505	14.30 544	13.18 464	17.15 494	16.44 511	20.52 486	14.68 474	13.44 511	22.46 538	30.08 554	0.17 460	0.26 502	0.36 512	0.36 491	1.23 502	0.91 494

Prome-Stereo	3.65 355	0.29 58	1.92 85	0.91 210	0.49 261	2.07 130	4.75 476	4.41 129	3.23 151	9.32 429	20.63 487	4.06 257	7.19 446	7.70 339	1.17 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	4.72 534

MultiAttention	13.72 529	0.34 119	3.24 248	2.22 423	1.79 404	56.78 575	83.85 578	18.93 522	15.06 480	8.16 385	20.91 488	13.25 460	2.53 264	33.18 551	6.90 436	0.20 467	0.06 363	0.74 517	1.00 523	2.69 523	2.60 522

Syn2CoEx	6.32 453	2.72 495	9.33 474	2.45 448	1.67 391	8.59 443	3.32 443	18.08 513	12.27 459	8.53 403	21.08 489	10.30 424	9.80 488	9.30 437	7.86 449	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 480	0.43 462

SHD	9.61 504	2.60 492	12.46 495	3.69 504	3.54 477	9.47 455	1.25 372	20.16 537	37.84 551	18.19 514	21.24 490	16.96 495	12.83 509	14.47 505	16.05 515	0.32 484	0.13 446	0.01 395	0.08 387	0.38 451	0.48 469

ADCPNet	9.54 503	2.39 491	31.46 548	2.09 406	1.60 383	16.71 513	6.39 500	12.11 436	11.45 449	13.53 495	21.45 491	19.41 508	10.94 498	14.38 503	21.54 532	0.27 481	1.16 528	0.39 514	1.49 530	0.58 474	1.45 506

DRaft	3.74 361	0.43 197	2.60 162	0.12 67	0.15 111	4.76 367	1.34 381	5.33 202	4.31 217	10.30 451	21.91 492	3.27 221	8.83 475	7.36 320	3.66 373	0.05 408	0.10 420	0.00 1	0.14 412	0.10 264	0.14 353

ACVNet-4b	15.90 536	22.00 549	12.37 492	16.40 548	15.14 551	31.87 547	7.50 513	19.04 524	27.85 527	11.48 476	22.02 493	31.86 540	9.16 484	17.95 522	5.69 414	10.43 551	2.58 543	24.44 555	4.87 551	16.04 552	9.28 550

ADCMid	10.24 511	3.13 502	20.70 529	2.21 420	2.39 439	11.23 478	6.19 492	14.17 482	11.19 445	23.20 530	22.25 494	17.89 500	19.54 530	18.51 524	26.21 547	0.45 499	0.42 516	1.10 523	1.29 527	1.56 511	1.18 500

ASMatch	3.32 325	0.50 233	3.32 253	1.72 341	0.45 246	1.93 119	0.68 275	6.42 261	3.89 189	6.18 282	22.30 495	4.61 286	4.82 392	7.65 334	1.70 273	0.00 1	0.02 247	0.00 1	0.03 349	0.01 25	0.18 385

RP	6.84 467	1.29 432	5.53 407	3.92 511	5.18 520	6.32 399	3.53 448	11.73 421	15.31 482	9.54 434	22.38 496	18.25 502	14.47 515	10.11 452	7.49 442	0.91 512	0.01 180	0.12 484	0.15 416	0.33 436	0.19 396

psmorigin	7.34 474	1.58 452	18.31 522	2.35 440	0.87 319	6.72 410	1.70 402	10.63 384	7.14 348	19.77 519	22.71 497	20.13 513	11.34 499	12.96 493	9.49 479	0.04 396	0.17 471	0.06 466	0.17 427	0.21 385	0.50 473

MDST_ROB	8.37 490	0.32 87	9.03 472	4.18 517	2.42 440	26.86 540	6.14 491	19.36 529	13.52 468	27.09 536	22.75 498	9.47 409	4.74 385	15.06 508	6.34 426	0.02 333	0.02 247	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.13 344

Wz-Net-SNSev	9.23 499	6.70 526	24.28 537	1.87 361	1.81 407	8.57 442	12.29 541	17.37 507	20.39 511	10.43 456	23.11 499	16.66 491	8.03 464	14.47 505	17.86 521	0.00 1	0.02 247	0.01 395	0.00 1	0.41 461	0.30 440

Nwc_Net	6.97 470	1.25 424	6.63 438	3.82 508	3.37 469	10.83 476	1.67 398	19.56 534	11.35 448	8.36 394	23.62 500	17.19 497	11.44 501	11.21 472	8.08 457	0.80 508	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.13 317	0.09 286

AF-Net	7.78 483	1.44 441	6.68 439	3.37 489	4.50 514	8.61 444	2.69 425	17.07 505	20.17 510	9.52 433	24.02 501	20.31 516	14.59 516	11.58 477	9.84 483	0.61 503	0.00 1	0.12 484	0.00 1	0.38 451	0.12 336

pmcnn	7.72 482	1.27 427	9.42 476	2.91 469	3.14 460	9.44 454	6.23 495	12.56 452	16.51 490	14.53 501	24.08 502	27.44 531	8.49 471	9.32 438	8.44 462	0.06 418	0.08 396	0.00 1	0.00 1	0.30 423	0.15 364

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 506	4.27 513	14.47 507	2.29 429	2.85 454	23.40 531	13.62 543	13.60 472	19.54 504	19.42 517	24.27 503	16.74 492	8.59 472	17.05 520	7.98 451	1.25 518	1.68 532	0.17 494	2.63 535	0.72 488	1.04 497

ACVNet_1	18.70 547	25.08 552	12.72 500	17.33 549	15.18 552	26.02 533	9.62 525	28.44 551	34.49 541	24.39 532	24.32 504	37.22 549	20.13 533	16.67 518	13.39 506	10.45 552	2.59 544	24.77 556	4.92 552	16.57 553	9.75 552

SGM_RVC	10.08 507	0.60 279	3.42 263	2.30 430	0.32 209	19.41 524	6.33 498	18.95 523	14.64 474	25.14 535	24.32 504	33.34 542	18.79 527	19.86 529	12.55 504	0.25 476	0.26 502	0.22 500	0.24 459	0.34 441	0.40 455
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	13.02 527	4.93 519	28.38 546	3.17 484	2.67 449	13.61 502	10.83 533	18.70 516	33.46 536	22.59 525	24.78 506	19.59 510	18.51 526	23.40 542	32.16 557	0.10 440	0.19 481	0.37 513	0.18 434	1.26 503	1.46 507

xyz-stereo	6.97 470	0.29 58	36.85 556	0.20 97	0.07 35	30.65 545	0.19 137	3.97 109	1.82 66	10.21 450	24.87 507	6.06 334	7.29 449	11.62 478	4.87 402	0.01 243	0.02 247	0.35 510	0.00 1	0.06 205	0.02 88

RAFT-345	3.27 314	0.41 179	2.88 206	1.02 231	0.21 163	2.63 199	0.48 214	3.76 97	5.51 266	7.35 352	24.88 508	4.25 268	1.76 235	8.15 374	2.13 305	0.01 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 18

G-Net	8.41 491	1.54 449	10.97 486	5.73 528	3.60 480	26.19 534	4.41 468	10.10 373	7.42 354	19.71 518	24.99 509	14.38 472	15.83 517	10.99 468	9.53 480	0.50 501	0.46 519	0.19 497	0.25 464	0.80 491	0.66 485

z-ln-s-r	5.99 447	1.34 435	15.55 513	1.52 304	1.95 415	3.28 273	2.71 427	7.72 298	11.16 444	6.43 305	25.06 510	8.76 398	5.86 418	11.03 470	17.17 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 408	0.11 322

SDNR	7.50 476	2.32 488	15.58 514	1.82 357	0.63 287	44.66 562	0.44 208	8.59 323	9.52 412	9.84 441	25.18 511	5.30 313	4.38 365	11.46 476	6.49 429	0.05 408	0.03 299	0.00 1	0.01 307	1.79 514	1.87 512

ADCRef	7.27 473	1.38 436	16.37 515	2.52 451	3.30 468	11.63 483	3.16 439	10.80 392	9.35 409	13.03 491	25.27 512	8.17 384	8.92 477	8.06 367	21.81 534	0.15 454	0.08 396	0.16 491	0.34 487	0.38 451	0.58 480

w-ln-seven	10.20 510	3.08 500	26.36 542	2.06 402	2.49 442	15.81 507	4.39 467	17.80 510	33.50 537	20.47 522	25.79 513	15.12 477	7.40 450	11.75 482	17.48 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 464	0.13 344

ADCL	10.16 509	2.11 483	19.36 525	1.92 372	1.88 412	22.23 528	8.91 519	14.04 478	23.56 520	14.62 502	26.19 514	12.75 458	13.59 512	16.06 516	22.95 538	0.26 478	0.18 475	0.75 518	0.65 511	0.69 484	0.58 480

RainbowNet	18.01 546	26.22 554	19.95 526	18.59 550	14.88 550	27.38 541	10.46 530	27.39 547	34.54 542	14.91 504	27.01 515	25.65 527	12.44 504	18.94 526	9.23 473	13.91 559	3.46 555	23.36 554	4.86 550	16.03 551	10.91 556

WZ-Net	13.00 526	4.64 517	41.07 559	3.48 497	3.15 462	19.12 523	15.66 554	14.81 489	31.33 533	15.71 506	27.88 516	22.22 521	14.01 514	20.44 534	25.03 544	0.64 505	0.00 1	0.01 395	0.03 349	0.39 455	0.37 450

SANet	10.64 515	1.86 473	10.91 484	1.76 345	0.71 301	14.62 504	9.23 522	19.18 526	37.14 549	19.22 516	27.96 517	25.86 529	19.11 529	13.02 494	10.63 489	0.08 432	0.06 363	0.03 443	0.02 333	0.62 478	0.81 491

PWC_ROB	8.24 489	3.13 502	12.74 501	2.43 447	4.43 508	7.51 428	1.22 370	16.63 503	19.24 503	16.08 508	28.29 518	13.99 468	10.16 492	13.63 498	14.06 511	0.42 497	0.00 1	0.05 462	0.00 1	0.59 475	0.27 432

MFMNet_re	13.29 528	8.60 535	18.29 521	9.75 536	7.25 532	19.65 525	14.84 548	20.71 539	30.72 532	23.03 528	28.77 519	18.85 506	26.09 546	13.55 497	9.82 481	2.44 529	1.35 531	0.34 509	0.23 456	4.78 531	6.69 541

MFN_U_SF_RVC	12.94 525	3.66 509	25.81 541	3.61 501	2.26 433	22.77 529	4.55 471	27.10 546	20.06 508	23.90 531	28.99 520	30.53 538	16.98 520	19.92 530	20.26 527	1.24 517	1.07 527	0.98 522	1.33 528	1.80 515	2.04 515

GANet	6.22 451	1.07 400	4.07 322	2.27 426	0.89 324	9.19 452	9.52 523	12.02 431	8.13 383	10.72 462	29.09 521	13.86 465	7.52 457	11.00 469	4.39 391	0.36 488	0.00 1	0.02 426	0.02 333	0.12 302	0.08 273

SPS-STEREO	15.04 533	6.23 524	13.21 504	11.34 541	11.65 545	23.30 530	7.15 509	24.16 543	15.65 485	31.78 543	29.19 522	31.62 539	21.32 536	24.62 543	19.50 525	7.59 542	4.19 559	3.22 535	1.48 529	6.99 540	6.54 540
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	9.42 501	4.74 518	12.66 498	5.30 526	9.08 538	4.08 340	5.26 484	19.26 527	24.87 522	11.17 472	29.85 523	13.57 461	5.51 414	7.67 337	13.40 507	0.36 488	0.35 508	1.81 528	4.24 546	11.61 545	3.57 526

MADNet+	27.07 555	33.84 561	90.97 579	20.14 551	7.47 534	48.43 566	47.10 573	35.43 554	36.46 547	20.11 521	30.05 524	25.29 526	35.08 554	45.50 566	50.28 572	2.13 527	2.00 534	1.19 526	0.76 516	4.71 529	4.43 529

FTStereo	4.55 421	0.36 140	2.18 126	0.94 217	0.38 229	2.60 193	8.82 518	4.98 170	3.17 145	10.88 466	30.35 525	5.60 323	7.60 458	7.62 333	1.55 258	0.17 460	0.00 1	0.05 462	0.00 1	0.03 120	3.80 528

EDNetEfficient	13.82 530	6.19 523	54.79 565	2.83 466	3.60 480	4.86 370	8.57 517	8.61 328	32.90 535	40.77 556	30.59 526	18.33 503	21.87 539	11.38 475	25.36 545	0.15 454	0.23 494	0.06 466	1.03 524	2.54 521	1.79 510

PWCDC_ROB	7.92 485	3.17 505	7.48 458	5.73 528	4.40 505	10.45 467	0.35 186	14.52 487	28.19 528	10.36 454	31.27 527	7.04 361	9.14 482	13.22 496	8.78 468	2.74 531	0.02 247	0.00 1	0.00 1	1.31 505	0.17 381

aanetorigin	8.72 495	3.29 506	27.55 545	1.95 378	3.84 492	4.93 373	5.39 487	5.49 212	10.05 423	27.85 537	31.47 528	15.80 482	12.78 507	9.04 426	11.98 499	0.25 476	0.22 492	0.22 500	0.25 464	1.28 504	0.84 493

zh-sn7	11.12 519	7.26 531	33.16 550	2.32 438	2.31 435	11.66 484	7.80 514	13.53 471	17.94 496	16.39 510	31.80 529	14.22 470	16.88 519	23.07 541	23.00 539	0.00 1	0.13 446	0.00 1	0.00 1	0.52 468	0.48 469

RAFT-RH_RVC	3.96 384	0.46 217	2.93 209	1.55 313	0.42 240	3.14 263	0.14 113	3.70 86	5.98 294	11.25 473	32.23 530	5.29 310	1.68 224	8.13 372	2.14 306	0.08 432	0.00 1	0.00 1	0.03 349	0.01 25	0.00 1

RTS	18.87 548	9.32 540	86.48 575	4.95 524	6.10 525	42.08 558	14.70 546	15.49 496	41.06 553	22.65 526	32.32 531	13.77 463	19.54 530	37.98 558	28.96 551	0.41 494	0.23 494	0.00 1	0.02 333	0.91 495	0.50 473

RTSA	18.87 548	9.32 540	86.48 575	4.95 524	6.10 525	42.08 558	14.70 546	15.49 496	41.06 553	22.65 526	32.32 531	13.77 463	19.54 530	37.98 558	28.96 551	0.41 494	0.23 494	0.00 1	0.02 333	0.91 495	0.50 473

LSM	14.01 531	5.95 522	33.49 551	6.78 532	43.61 572	10.22 463	9.98 528	15.16 494	22.93 519	23.07 529	32.34 533	18.52 504	12.67 506	15.45 511	11.10 494	0.16 459	0.51 522	0.09 478	0.32 483	1.08 499	16.85 567

FCDSN-DC	10.24 511	0.56 265	3.49 269	1.96 381	1.29 366	16.90 514	4.59 472	17.16 506	19.10 501	24.64 534	32.46 534	33.82 543	22.14 540	15.93 513	10.45 488	0.04 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.21 405
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WCMA_ROB	9.21 498	0.87 360	7.37 455	2.54 452	2.13 424	13.59 501	5.80 489	11.64 415	14.01 470	24.43 533	32.99 535	27.09 530	18.02 522	12.51 489	9.85 484	0.81 509	0.07 384	0.01 395	0.01 307	0.16 338	0.23 414

SGM+DAISY	15.62 535	7.26 531	19.28 524	8.94 534	10.11 542	26.25 535	10.49 531	19.36 529	14.65 476	30.64 541	33.59 536	33.00 541	22.32 541	24.96 544	16.42 516	7.90 543	6.25 563	4.51 538	3.37 542	5.86 534	7.20 542

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 539	6.93 529	21.83 532	5.94 530	2.81 453	38.71 556	14.59 545	24.55 544	34.87 546	33.66 548	34.35 537	29.24 535	24.20 542	22.59 539	17.95 522	2.52 530	2.81 546	1.17 525	1.51 531	5.89 535	2.16 516

FC-DCNN	10.72 516	0.52 247	4.27 330	1.88 364	1.63 385	17.18 515	5.29 485	18.20 514	19.69 506	28.50 538	34.51 538	34.03 544	21.48 537	15.89 512	11.15 495	0.03 376	0.01 180	0.02 426	0.01 307	0.07 223	0.09 286

MeshStereo	11.52 522	1.52 448	4.55 350	1.89 366	1.46 377	19.87 526	5.11 481	20.66 538	15.91 487	32.67 544	34.51 538	39.34 551	21.15 535	18.74 525	12.10 500	0.11 442	0.06 363	0.01 395	0.00 1	0.45 465	0.22 407
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
FC-DCNN v2	10.88 517	0.52 247	4.17 326	1.92 372	1.63 385	17.79 519	5.35 486	18.87 521	19.88 507	28.77 539	34.99 540	34.62 546	21.72 538	16.03 515	11.16 496	0.03 376	0.01 180	0.02 426	0.00 1	0.06 205	0.08 273

z-mn7	10.46 514	4.14 511	20.35 527	2.15 413	1.68 393	19.07 522	5.72 488	13.28 468	34.58 543	9.45 430	35.20 541	15.69 481	9.13 481	21.16 535	17.07 518	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.35 442	0.19 396

PWCK	30.53 561	44.32 568	47.25 562	29.76 555	7.23 531	40.78 557	27.10 565	44.73 559	44.32 556	47.31 562	36.37 542	47.16 555	26.05 545	41.26 562	31.87 556	21.83 564	4.03 558	29.50 558	4.67 548	27.17 565	7.80 544

EDNetEfficientorigin	17.87 545	14.00 545	99.53 587	1.64 329	0.92 327	10.55 469	6.26 497	13.21 465	34.84 545	38.20 553	36.91 543	27.47 532	26.32 547	14.71 507	25.69 546	0.04 396	0.06 363	0.14 489	0.52 506	3.16 526	3.27 524

AnyNet_C01	16.12 538	10.81 543	59.36 567	4.42 520	2.49 442	30.06 543	15.15 552	17.51 509	16.51 490	17.88 513	37.69 544	24.04 523	17.54 521	29.60 548	33.29 558	0.28 482	0.38 512	0.43 515	0.42 498	2.57 522	1.98 514

coex-ft	19.78 551	19.39 548	87.73 577	1.77 347	1.80 406	17.25 516	13.50 542	12.63 454	42.10 555	60.18 571	38.90 545	28.72 533	28.74 548	11.74 481	27.40 549	0.21 469	0.23 494	0.04 455	0.30 479	1.36 506	1.54 508

zh-mn7	11.13 520	6.28 525	31.79 549	1.85 359	0.98 335	13.11 498	2.98 432	12.88 459	33.65 539	21.57 523	39.07 546	12.50 456	8.46 470	19.94 531	16.74 517	0.23 472	0.01 180	0.00 1	0.01 307	0.33 436	0.30 440

JetBlue	29.12 558	15.72 546	54.12 564	15.93 547	20.98 560	60.90 576	30.62 566	39.38 555	34.62 544	34.08 549	39.69 547	57.35 563	43.17 563	50.71 572	50.60 573	2.41 528	3.79 557	2.81 531	3.45 543	9.57 542	12.59 561

MSMD_ROB	9.28 500	1.09 404	4.65 355	1.58 318	0.39 231	16.52 510	4.41 468	13.60 472	14.87 479	22.34 524	39.89 548	25.67 528	20.71 534	12.42 488	6.98 437	0.34 487	0.03 299	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.09 286

SGM-ForestM	16.99 543	1.08 402	5.74 411	2.12 409	0.75 305	31.63 546	12.21 539	27.80 549	32.25 534	37.88 551	39.99 549	52.96 560	35.20 555	33.60 553	24.47 542	0.26 478	0.39 513	0.31 507	0.39 495	0.26 412	0.53 476

ELAS_RVC	16.54 540	2.26 487	10.09 482	5.50 527	4.46 510	28.28 542	16.72 555	25.55 545	33.54 538	40.19 554	40.30 550	36.68 548	30.03 549	29.40 547	20.61 528	0.98 515	1.21 529	0.86 521	0.70 515	1.39 507	2.16 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 542	1.28 430	11.61 488	3.72 505	1.65 388	16.67 512	9.17 521	14.39 484	55.91 564	63.81 575	40.86 551	35.94 547	37.73 558	14.24 502	26.87 548	0.05 408	0.10 420	0.13 488	0.22 453	0.12 302	0.15 364

UNDER WATER-64	45.16 570	46.99 569	66.69 569	43.90 567	27.64 567	55.58 574	41.87 570	39.42 556	48.42 559	51.73 567	43.08 552	67.76 574	56.69 574	48.02 570	48.34 570	39.50 570	17.64 569	51.78 571	38.93 571	36.62 568	32.61 570

PVD	15.44 534	2.93 498	14.67 509	4.21 518	3.39 472	17.43 518	4.16 460	27.84 550	48.84 560	31.02 542	43.54 553	29.76 537	30.81 551	25.97 545	21.40 530	0.23 472	0.41 514	0.04 455	0.33 485	0.41 461	1.33 504

ELAS	16.72 541	2.14 484	9.23 473	4.92 523	4.53 515	32.66 550	15.11 551	27.40 548	28.68 530	40.27 555	44.90 554	38.33 550	30.50 550	26.44 546	21.94 535	0.88 510	1.23 530	0.67 516	0.89 521	1.49 509	2.18 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	45.09 569	48.60 570	67.37 570	49.30 569	31.41 568	53.80 573	37.39 568	40.25 557	52.48 561	50.24 564	45.37 555	68.37 575	57.76 575	51.03 573	49.88 571	29.97 568	13.75 568	51.22 570	36.57 569	37.87 569	29.12 569

NVStereoNet_ROB	16.04 537	6.75 527	12.90 502	6.37 531	7.42 533	12.89 495	9.74 526	22.78 541	25.12 523	30.32 540	46.19 556	34.37 545	25.38 543	21.48 536	21.38 529	5.94 537	3.10 551	6.07 542	10.09 557	4.01 528	8.54 548
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet-64	32.42 562	31.89 560	30.52 547	34.73 562	21.13 561	46.99 565	18.82 557	43.10 558	59.42 567	32.70 545	46.98 557	62.01 567	36.98 556	43.97 565	33.88 559	14.10 561	3.22 552	35.28 564	11.72 561	26.84 564	14.07 562

WAO-6	34.74 564	36.76 565	15.36 512	37.53 563	24.15 566	35.99 553	19.36 558	48.96 566	68.54 575	43.84 559	47.58 558	52.77 559	52.60 569	32.63 550	34.73 561	26.20 567	7.74 566	42.78 568	21.64 568	28.07 566	17.62 568

tt	83.26 580	0.34 119	99.99 589	79.40 580	93.18 582	100.00 588	100.00 588	100.00 592	99.95 586	60.33 572	47.63 559	99.98 591	99.96 587	99.98 589	100.00 592	92.42 583	99.82 587	73.83 583	73.63 579	88.42 583	56.35 577

BEATNet-Init1	23.31 552	9.03 537	41.67 560	4.17 516	2.53 444	45.68 564	19.47 559	33.43 552	38.45 552	47.59 563	49.10 560	59.31 564	41.80 562	38.35 560	29.21 553	0.47 500	0.50 521	0.81 519	0.66 512	2.10 519	1.86 511

DPSimNet_ROB	53.45 573	64.73 577	44.39 561	53.97 571	45.39 573	53.66 572	54.83 574	55.15 574	57.87 566	64.16 576	50.83 561	63.40 571	53.34 571	46.45 567	65.81 577	63.13 576	26.54 574	57.94 573	51.11 575	45.52 570	50.69 576

IMH-64-1	27.21 556	28.77 556	16.84 519	31.57 557	20.76 557	26.43 536	15.10 549	47.11 560	45.20 557	33.53 546	51.16 562	41.42 552	31.10 552	36.48 554	22.39 536	13.48 557	2.87 549	33.95 561	10.70 558	23.50 558	11.75 558

IMH-64	27.21 556	28.77 556	16.84 519	31.57 557	20.76 557	26.43 536	15.10 549	47.11 560	45.20 557	33.53 546	51.16 562	41.42 552	31.10 552	36.48 554	22.39 536	13.48 557	2.87 549	33.95 561	10.70 558	23.50 558	11.75 558

MANE	19.47 550	1.27 427	5.07 377	4.69 521	5.55 522	30.49 544	9.94 527	34.01 553	37.27 550	44.13 560	51.57 564	52.51 558	40.41 560	33.58 552	24.81 543	0.89 511	0.86 526	1.11 524	9.72 556	0.38 451	1.06 498

TorneroNet	35.11 566	33.92 562	33.82 552	37.86 564	22.01 563	49.64 568	21.58 563	48.09 564	55.23 563	37.50 550	53.79 565	62.81 570	43.66 564	46.71 568	41.25 567	14.80 562	3.53 556	36.72 565	14.57 564	28.28 567	16.49 565

ktn	48.94 572	57.58 573	38.86 558	59.57 574	43.27 571	50.37 569	43.38 571	48.07 563	61.11 568	51.30 566	54.25 566	54.96 562	52.88 570	47.30 569	35.83 562	57.77 575	24.88 573	62.69 575	43.55 572	50.70 572	40.41 572

IMH	29.82 560	29.11 558	18.51 523	34.28 561	21.40 562	32.33 549	15.39 553	49.40 567	53.07 562	37.88 551	55.32 567	45.05 554	39.54 559	40.63 561	24.12 541	14.03 560	3.27 553	34.93 563	11.24 560	24.69 561	12.21 560

ACVNet_2	26.45 554	29.35 559	25.14 539	20.27 552	15.43 553	34.97 552	12.23 540	48.37 565	66.25 574	42.69 557	56.73 568	51.77 556	25.59 544	20.39 533	13.52 508	10.13 550	2.59 544	22.78 553	3.52 544	17.57 554	9.80 554

notaker	47.42 571	55.20 572	49.13 563	56.52 573	40.18 569	38.52 555	32.97 567	47.21 562	56.08 565	57.21 570	57.24 569	60.09 565	59.19 576	53.93 574	41.64 568	40.61 571	19.93 570	57.21 572	37.41 570	49.02 571	39.02 571

WAO-7	29.39 559	24.43 550	20.47 528	32.71 560	13.83 549	34.70 551	20.27 562	52.19 571	65.03 572	43.29 558	59.35 570	52.19 557	44.68 565	31.71 549	30.56 555	10.98 553	4.94 560	13.71 546	12.52 562	12.06 546	8.22 546

Dean	34.67 563	38.70 566	25.33 540	29.89 556	17.21 555	45.24 563	11.98 538	56.90 575	76.55 576	63.47 574	60.22 571	67.36 573	48.14 568	37.24 556	39.01 564	11.00 554	2.83 547	28.35 557	5.60 554	18.14 555	10.31 555

LVE	34.99 565	40.10 567	34.97 554	32.49 559	18.61 556	51.45 571	26.82 564	52.15 570	65.94 573	47.21 561	61.04 572	53.99 561	37.30 557	37.95 557	34.09 560	15.55 563	5.95 562	31.01 560	13.81 563	22.58 557	16.72 566

TCMNet-wrong-test	67.23 578	85.83 582	81.56 573	95.63 583	94.73 583	89.35 578	85.42 579	51.73 569	33.71 540	51.26 565	61.71 573	61.33 566	41.23 561	77.26 578	64.71 576	48.76 573	9.03 567	70.12 578	68.11 577	90.76 584	82.37 583

KSHMR	55.63 574	63.60 576	37.85 557	74.69 576	49.56 574	49.01 567	45.73 572	57.46 576	63.97 571	61.61 573	62.07 574	72.39 577	47.01 566	50.65 571	43.29 569	54.10 574	62.21 576	66.10 576	53.94 576	51.25 574	46.11 574

HanzoNet	56.48 575	59.32 574	58.25 566	55.32 572	41.94 570	50.95 570	41.33 569	51.12 568	61.40 569	65.62 577	65.59 575	71.66 576	69.41 577	70.77 577	60.03 575	63.99 577	34.70 575	61.96 574	50.54 574	51.00 573	44.71 573

WAO-8	38.15 567	35.51 563	21.50 530	43.67 565	23.92 564	44.44 560	20.26 560	52.83 572	76.62 577	53.57 568	66.79 576	62.63 568	54.56 572	42.03 563	39.18 565	22.71 565	6.65 564	37.08 566	19.08 566	24.72 563	15.24 563

Venus	38.15 567	35.51 563	21.50 530	43.67 565	23.92 564	44.44 560	20.26 560	52.83 572	76.62 577	53.57 568	66.81 577	62.63 568	54.56 572	42.03 563	39.18 565	22.71 565	6.65 564	37.08 566	19.08 566	24.70 562	15.24 563

JetRed	61.02 576	61.05 575	82.56 574	46.09 568	56.80 576	83.19 577	63.76 575	59.26 577	63.61 570	69.29 578	68.85 578	66.59 572	47.62 567	61.57 575	74.09 578	45.58 572	66.14 578	46.59 569	45.06 573	63.17 575	49.58 575

MADNet++	82.84 579	82.38 581	73.57 572	87.72 582	82.97 580	93.14 579	69.15 576	86.42 582	82.50 579	93.46 583	86.70 579	86.28 579	80.92 579	88.34 580	88.84 579	86.83 582	84.17 582	72.64 579	68.92 578	80.47 582	81.42 582

LRCNet_RVC	66.23 577	65.67 578	67.63 571	71.47 575	54.32 575	32.17 548	2.66 424	63.19 578	21.35 514	81.79 579	91.26 580	83.62 578	71.62 578	69.32 576	52.57 574	95.49 584	64.45 577	95.07 584	95.19 584	71.52 576	74.31 578

xxxxx1	85.63 581	90.31 583	96.68 582	76.54 577	80.57 577	97.44 583	96.86 583	85.53 579	88.53 580	88.68 580	91.71 581	94.23 581	92.93 580	90.02 581	91.98 580	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 579

tt_ll	85.63 581	90.31 583	96.68 582	76.54 577	80.57 577	97.44 583	96.86 583	85.53 579	88.53 580	88.68 580	91.71 581	94.23 581	92.93 580	90.02 581	91.98 580	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 579

ff	85.63 581	90.31 583	96.68 582	76.54 577	80.57 577	97.44 583	96.86 583	85.53 579	88.53 580	88.68 580	91.71 581	94.23 581	92.93 580	90.02 581	91.98 580	70.60 578	70.39 579	73.68 580	81.46 581	74.61 577	79.86 579

PML	97.88 585	100.00 592	96.45 581	98.01 586	97.88 586	100.00 588	99.35 586	96.88 583	97.72 584	100.00 591	97.36 584	97.38 585	99.60 586	100.00 592	96.32 584	99.99 589	97.55 584	100.00 588	96.01 585	99.18 586	87.92 585

MEDIAN_ROB	98.41 586	99.70 587	99.30 586	97.09 584	97.02 584	96.89 581	95.77 582	97.66 585	97.28 583	98.79 587	98.94 585	99.18 586	98.14 584	96.89 584	96.88 585	99.96 588	99.16 585	100.00 588	99.99 589	99.69 587	99.88 587

USTest	87.63 584	76.50 579	65.53 568	81.26 581	83.10 581	100.00 588	100.00 588	99.53 587	99.60 585	98.32 584	99.02 586	90.87 580	98.33 585	84.28 579	98.23 586	79.97 581	96.20 583	69.82 577	73.75 580	75.48 580	82.80 584

Anonymous_1	99.08 588	99.91 588	99.85 588	97.63 585	99.10 587	100.00 588	100.00 588	99.61 589	99.96 587	99.28 589	99.86 587	99.54 588	99.99 588	99.29 586	99.75 587	96.05 585	99.59 586	97.31 585	98.57 586	97.71 585	98.63 586

FlowAnything	100.00 595	100.00 592	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

HaxPig	98.85 587	99.94 589	95.08 580	99.99 590	100.00 589	94.03 580	94.78 580	99.15 586	99.98 588	99.99 590	100.00 588	99.98 591	99.99 588	98.12 585	95.97 583	100.00 591	99.99 589	100.00 588	99.99 589	100.00 590	99.99 590

Selective-RAFT-Error	100.00 595	100.00 592	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

CasAABBNet	100.00 595	100.00 592	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

test_example2	99.39 589	99.98 591	99.99 589	100.00 593	99.98 588	99.72 587	99.99 587	97.34 584	100.00 589	100.00 591	100.00 588	96.42 584	96.66 583	99.97 588	99.96 588	100.00 591	99.97 588	98.66 586	99.15 587	100.00 590	100.00 592

LSM0	100.00 595	100.00 592	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	99.99 590

DPSMNet_ROB	99.91 592	100.00 592	99.99 589	99.99 590	100.00 589	100.00 588	100.00 588	99.98 591	100.00 589	98.35 585	100.00 588	99.84 589	100.00 590	99.98 589	99.99 589	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

DGTPSM_ROB	99.90 591	100.00 592	99.99 589	99.99 590	100.00 589	100.00 588	100.00 588	99.97 590	100.00 589	98.35 585	100.00 588	99.84 589	100.00 590	99.98 589	99.99 589	99.99 589	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

DPSM_ROB	99.95 593	100.00 592	100.00 593	99.76 588	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	99.21 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.99 588	99.95 588

DPSM	99.95 593	100.00 592	100.00 593	99.76 588	100.00 589	100.00 588	100.00 588	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	99.21 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.99 588	99.95 588

AVERAGE_ROB	99.62 590	99.95 590	98.81 585	100.00 593	100.00 589	98.08 586	95.47 581	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 588	100.00 593	100.00 590	100.00 592	99.99 589	100.00 591	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 590	100.00 592

ccccc		96.61 586		100.00 593	100.00 589	97.41 582		99.56 588		99.27 588		99.35 587		99.92 587		100.00 591	100.00 590	99.95 587	99.77 588	100.00 590

ASD4		81.57 580

Low-res two-view benchmark