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

dual_stereo	1.57 2	0.64 1	2.56 1	2.33 6	0.47 30	2.62 8	0.08 2	4.85 5	1.95 3	1.01 1	0.69 4	1.90 9	0.61 3	10.34 103	0.96 10	0.01 69	0.20 265	0.00 1	0.18 257	0.01 1	0.03 14

U	3.65 49	0.64 1	5.91 69	3.91 60	11.89 436	11.50 228	0.20 9	7.66 16	5.38 39	1.79 7	2.55 8	0.76 4	1.61 16	2.34 1	0.70 6	0.00 1	0.04 76	10.60 449	5.47 437	0.04 7	0.02 7

StereoAnything	1.26 1	0.73 3	2.84 2	2.65 7	0.58 45	2.31 6	0.61 18	3.40 1	1.57 2	1.89 8	0.09 2	2.61 15	2.90 44	2.37 2	0.60 3	0.04 137	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.03 14

MonSter	1.74 3	0.74 4	3.64 12	2.27 5	1.62 148	6.01 131	0.13 6	6.02 7	2.88 6	1.35 3	2.11 6	0.30 2	0.36 1	6.50 26	0.83 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 118	0.02 2	0.02 7

CAS	5.20 85	0.78 5	3.30 6	17.06 430	7.59 394	8.07 182	6.31 277	9.46 41	9.09 103	4.57 51	10.67 95	1.91 10	1.22 8	4.18 6	2.16 66	10.33 448	0.02 42	0.00 1	0.02 118	0.44 214	6.83 425

IGEV-Stereo++	2.20 4	0.79 6	3.67 13	3.72 53	3.17 234	3.39 15	0.10 3	8.37 30	3.77 9	2.11 11	4.25 15	2.01 12	4.78 102	2.96 4	0.59 1	0.01 69	0.02 42	0.08 196	0.00 1	0.06 17	0.05 29

Selective-RAFT	5.78 122	0.83 7	10.24 265	6.70 257	0.72 70	15.49 302	1.13 41	13.82 117	15.41 172	6.97 80	6.97 53	11.63 149	8.27 186	12.32 200	4.73 180	0.10 180	0.01 16	0.00 1	0.26 301	0.07 25	0.03 14

Pointernet	3.22 29	0.84 8	5.79 67	3.22 19	0.35 14	5.27 83	0.37 11	16.46 160	5.96 47	4.11 41	6.81 51	4.84 53	2.73 42	4.78 9	2.52 85	0.00 1	0.15 238	0.00 1	0.22 277	0.04 7	0.02 7

fffft	2.58 8	0.86 9	5.15 46	3.15 18	1.32 127	4.44 33	4.17 209	8.04 23	3.29 7	3.03 24	2.20 7	1.88 8	1.45 14	10.41 106	1.80 33	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.31 161	0.10 57
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	2.21 5	0.88 10	3.63 11	3.42 28	0.89 86	13.14 255	0.83 29	4.68 4	1.96 4	2.72 21	1.66 5	0.59 3	0.54 2	8.53 56	0.68 4	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.02 2	0.02 7

s12784h	5.87 124	0.88 10	4.11 22	3.01 13	0.51 36	18.49 347	0.98 35	18.89 199	17.60 202	12.52 131	12.46 111	7.87 100	5.01 106	11.05 132	3.13 120	0.73 345	0.01 16	0.04 155	0.00 1	0.07 25	0.01 1

AIO_test	2.59 9	0.89 12	4.07 20	3.70 52	2.35 195	5.35 85	2.39 142	8.10 24	4.33 17	1.35 3	4.60 22	4.27 39	1.35 10	7.29 37	0.71 7	0.76 348	0.07 157	0.00 1	0.09 215	0.06 17	0.03 14

UniTT-Stereo	2.89 17	0.90 13	6.74 99	4.08 64	2.42 198	2.63 9	0.42 13	5.57 6	4.88 25	5.36 63	7.63 57	1.09 6	1.47 15	8.80 68	5.11 195	0.03 128	0.07 157	0.00 1	0.01 88	0.48 226	0.11 69

999	3.44 37	0.92 14	4.78 31	4.69 105	2.34 194	7.58 176	2.20 127	9.81 50	6.11 50	2.96 23	4.79 28	5.07 55	2.27 34	12.10 190	2.76 97	0.03 128	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.29 143	0.10 57

IGEV-Stereo+	2.77 13	0.92 14	4.09 21	3.14 16	4.62 297	2.57 7	0.70 23	4.34 2	2.29 5	1.76 6	0.59 3	0.77 5	3.49 56	8.65 62	0.68 4	0.03 128	0.10 196	0.00 1	0.24 293	5.77 414	10.68 450

MoCha-V2	3.20 27	0.92 14	4.82 32	5.09 130	0.40 17	4.63 38	1.37 50	9.81 50	5.41 40	5.58 65	5.26 32	2.63 16	6.48 151	9.90 93	1.15 13	0.02 109	0.24 298	0.00 1	0.25 297	0.07 25	0.04 21

RAFT-Stereo-weight	5.07 80	0.93 17	5.57 61	4.24 76	0.72 70	6.05 133	1.63 66	17.77 178	17.16 192	10.99 115	10.22 88	12.06 163	1.67 21	9.25 80	2.69 93	0.06 161	0.11 210	0.00 1	0.00 1	0.15 63	0.12 74

tt45	3.20 27	0.95 18	4.36 23	3.73 54	1.86 165	8.19 184	2.05 123	9.12 40	3.36 8	5.60 66	4.42 18	4.61 49	2.39 36	11.00 129	1.96 41	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.01 88	0.32 171	0.10 57

trnet	3.62 48	0.95 18	3.30 6	2.21 3	0.56 42	5.67 112	0.42 13	10.62 68	13.30 150	6.89 74	10.45 93	5.78 71	3.69 63	5.80 20	2.61 88	0.00 1	0.02 42	0.03 136	0.01 88	0.04 7	0.02 7

MC-Stereo	3.99 61	0.95 18	4.70 30	5.09 130	0.44 29	3.77 21	1.79 95	9.86 52	7.05 76	6.34 68	13.35 119	6.83 85	6.34 148	10.80 123	1.75 31	0.00 1	0.11 210	0.06 176	0.24 293	0.12 49	0.14 92

PMTNet	5.36 95	0.97 21	3.42 9	1.97 1	1.30 122	8.96 190	0.69 22	12.33 82	12.16 132	8.50 90	11.35 101	6.09 73	4.50 87	9.34 82	2.70 94	22.71 464	0.01 16	0.04 155	0.02 118	0.06 17	0.01 1

RSM	3.10 25	0.98 22	4.86 33	4.17 69	1.08 102	4.76 49	1.83 99	10.14 55	4.21 14	3.38 31	4.34 16	7.82 98	1.75 23	10.69 116	1.64 27	0.00 1	0.03 66	0.00 1	0.18 257	0.13 54	0.07 40

test_4	5.47 97	0.98 22	5.56 60	6.55 246	0.62 53	5.53 92	1.88 105	11.68 74	6.00 48	12.60 140	30.86 319	7.48 97	3.87 64	12.25 198	2.97 109	0.00 1	0.07 157	0.03 136	0.14 243	0.34 180	0.04 21

CREStereo++_RVC	4.61 72	0.99 24	3.70 14	4.08 64	2.01 178	3.94 23	0.10 3	9.10 39	16.94 190	8.65 93	16.77 148	4.46 42	2.18 30	5.72 18	3.12 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 456	0.02 2	0.01 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
GIP-stereo	2.66 10	1.00 25	4.00 18	4.99 123	3.41 244	3.38 14	0.77 27	8.73 34	5.69 45	2.08 10	5.38 33	4.13 35	3.21 47	5.21 11	1.05 11	0.01 69	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.07 25	0.04 21

FENet	7.94 212	1.01 26	6.72 96	5.87 194	2.07 181	11.11 224	2.03 119	21.39 230	20.81 234	17.14 242	22.65 229	14.43 201	11.54 254	12.97 233	7.89 253	0.15 202	0.24 298	0.03 136	0.02 118	0.14 58	0.62 268

DCANet-4	6.41 147	1.02 27	9.66 242	3.41 27	0.68 57	4.73 42	1.70 72	17.70 176	24.33 280	15.10 190	20.25 188	6.45 79	8.65 190	8.47 54	5.31 203	0.01 69	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.09 33	0.63 269

tt	89.96 499	1.02 27	100.00 509	99.40 505	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	78.36 488	67.94 476	99.99 510	100.00 507	100.00 510	100.00 510	95.81 501	99.93 506	87.43 496	86.39 497	95.11 503	87.89 497

test_3	5.55 110	1.02 27	8.07 161	6.18 222	0.54 39	9.00 191	3.28 177	13.55 108	18.66 215	11.97 121	8.89 66	13.98 197	4.05 71	8.96 71	2.10 61	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.31 324	0.26 126	0.18 123

CASnet	3.91 55	1.03 30	4.68 28	4.98 121	0.27 9	4.99 66	2.95 169	11.02 72	11.02 120	10.61 110	11.76 105	4.15 36	1.65 19	5.85 22	1.91 36	0.50 311	0.00 1	0.59 343	0.12 233	0.13 54	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RSM++	3.08 24	1.04 31	5.27 49	4.25 81	0.50 35	5.04 72	2.63 155	10.11 54	4.34 18	3.16 26	4.66 24	6.73 82	1.87 26	9.96 95	1.69 28	0.00 1	0.00 1	0.01 106	0.18 257	0.14 58	0.10 57

CREStereo	3.58 45	1.05 32	3.35 8	2.17 2	0.59 47	5.61 99	0.40 12	10.50 63	13.34 152	6.93 75	10.44 92	5.29 65	3.47 55	5.82 21	2.62 90	0.01 69	0.01 16	0.02 120	0.01 88	0.04 7	0.01 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
EGLCR-Stereo	2.92 20	1.06 33	5.28 50	3.38 26	0.55 40	4.59 37	0.66 19	10.43 62	4.81 24	3.30 29	3.23 9	7.93 101	1.71 22	9.22 78	1.62 25	0.05 150	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.23 107	0.16 111

GLC_STEREO	3.40 36	1.06 33	3.44 10	6.52 242	0.20 3	4.76 49	1.66 68	8.97 35	6.59 59	5.39 64	9.04 68	5.23 61	2.03 28	9.76 91	2.77 98	0.01 69	0.03 66	0.21 286	0.00 1	0.23 107	0.06 37

test-3	5.21 87	1.06 33	7.71 142	4.19 72	0.59 47	6.72 157	3.01 171	12.96 95	17.49 200	12.53 137	8.65 61	13.20 183	4.14 74	9.00 74	2.11 62	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.32 328	0.25 116	0.18 123

test_1	5.20 85	1.06 33	7.72 143	4.21 74	0.59 47	6.69 154	3.03 173	12.98 96	17.51 201	12.35 127	8.66 63	13.20 183	4.12 72	9.00 74	2.11 62	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.32 328	0.25 116	0.18 123

SMoEStereo_RVC	2.81 14	1.07 37	5.08 42	3.86 59	0.60 50	6.39 144	1.91 109	7.82 20	3.79 10	3.87 38	3.69 11	2.78 17	2.25 33	10.60 112	1.99 45	0.00 1	0.02 42	0.03 136	0.00 1	0.25 116	0.17 117

Occ-G	3.68 50	1.07 37	4.68 28	3.11 15	1.26 120	3.63 20	6.75 297	7.88 21	4.90 26	4.37 47	8.36 60	9.68 128	4.39 78	9.65 88	3.23 126	0.00 1	0.11 210	0.00 1	0.19 270	0.19 85	0.07 40

LoS	3.59 46	1.07 37	3.81 15	2.80 9	0.52 38	4.98 64	1.18 42	10.35 61	12.97 142	4.54 50	10.75 96	3.89 31	3.27 50	8.78 67	2.63 92	0.03 128	0.03 66	0.09 203	0.00 1	0.12 49	0.04 21
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAStereo	2.32 7	1.08 40	6.36 88	3.73 54	1.39 134	1.81 5	0.12 5	7.70 17	7.44 81	2.27 14	3.94 14	3.43 22	0.81 5	3.55 5	2.47 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 143	0.07 40

RCA-Stereo	5.32 92	1.08 40	5.91 69	4.29 86	0.51 36	5.65 102	4.12 207	16.97 166	18.67 216	8.27 86	14.16 122	8.86 116	8.90 197	6.45 25	2.18 67	0.00 1	0.07 157	0.10 221	0.00 1	0.10 44	0.07 40

TANstereo	4.70 76	1.08 40	4.01 19	3.53 39	0.47 30	14.26 273	0.15 7	8.67 33	12.54 135	12.50 129	18.43 164	5.20 60	4.54 90	5.68 17	2.07 56	0.00 1	0.13 224	0.00 1	0.01 88	0.02 2	0.63 269

CFNet-RSSM	5.55 110	1.08 40	8.60 188	4.30 87	1.21 116	6.42 145	1.25 44	16.12 156	17.84 205	13.12 152	11.14 99	11.84 154	5.52 116	9.14 77	2.35 75	0.01 69	0.20 265	0.00 1	0.36 338	0.34 180	0.07 40

GMM-Stereo	8.34 222	1.09 44	6.42 90	6.14 221	2.52 202	10.30 207	9.64 341	23.44 256	10.64 118	17.84 256	29.89 304	17.37 257	7.75 173	11.55 160	4.36 171	0.05 150	0.01 16	0.23 293	0.90 382	0.46 217	6.26 417

AIO_rvc	2.81 14	1.10 45	4.88 34	3.63 46	2.59 207	5.36 86	1.85 102	8.21 28	4.37 19	1.60 5	4.74 26	4.74 50	1.16 7	10.10 98	1.13 12	0.47 306	0.04 76	0.00 1	0.04 153	0.15 63	0.12 74

11t1	5.86 123	1.10 45	7.74 145	5.18 148	1.44 135	13.82 265	2.36 138	14.92 128	7.26 78	12.98 149	11.10 98	11.24 146	9.30 204	11.59 165	6.54 224	0.10 180	0.16 247	0.00 1	0.01 88	0.18 81	0.23 161

AEACV	3.17 26	1.11 47	5.39 53	4.55 97	5.35 333	4.29 31	1.60 65	6.21 9	5.43 41	3.08 25	7.85 59	4.23 37	6.55 154	5.51 14	1.56 18	0.00 1	0.09 185	0.03 136	0.32 328	0.20 88	0.12 74

Selective-IGEV	3.06 23	1.11 47	4.98 36	3.56 40	1.66 150	4.73 42	2.14 125	10.73 70	4.56 20	2.93 22	4.60 22	5.54 69	1.77 24	10.82 125	1.69 28	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.14 243	0.06 17	0.13 87

KYRaft	9.04 241	1.11 47	7.02 114	6.50 240	0.97 93	8.27 185	8.19 319	22.86 251	8.20 91	21.30 328	31.38 328	22.64 310	8.20 185	11.99 179	2.96 108	0.02 109	0.02 42	0.05 162	0.68 373	0.40 205	18.09 463

IGEV-RUCA	3.00 22	1.12 50	4.51 25	4.78 110	2.30 190	6.18 135	1.80 97	7.24 11	4.79 23	2.63 19	4.91 30	4.06 33	2.44 37	9.70 90	1.50 17	0.14 194	0.26 308	0.21 286	0.29 313	0.74 303	0.35 210

FTStereo	8.67 232	1.13 51	6.04 76	6.04 213	2.39 197	7.86 179	12.05 382	17.72 177	8.33 94	20.16 305	41.41 409	16.10 233	12.64 274	10.80 123	4.37 172	0.18 210	0.01 16	0.09 203	0.16 252	0.15 63	5.71 412

H2IRNET	5.89 125	1.14 52	6.65 94	4.13 67	2.24 186	4.15 24	0.73 25	12.10 79	13.21 146	7.09 81	20.45 194	15.74 223	10.74 230	10.36 104	7.84 252	0.06 161	0.00 1	0.07 186	0.53 365	0.37 191	0.16 111

CES	3.85 54	1.14 52	2.91 3	3.05 14	11.37 431	5.37 87	1.02 37	9.52 43	8.82 100	3.50 32	9.21 74	1.78 7	0.90 6	6.53 27	2.37 76	0.02 109	0.04 76	0.01 106	0.00 1	1.62 347	7.74 437

WCG-NET（raft）	4.57 70	1.16 54	6.01 74	2.95 11	0.19 2	5.09 76	2.01 117	10.28 59	15.34 171	8.64 92	11.43 102	9.63 127	5.06 107	10.96 128	2.19 68	0.00 1	0.13 224	0.00 1	0.01 88	0.14 58	0.12 74

Any-RAFT	6.04 137	1.16 54	4.52 26	4.47 93	1.20 115	10.46 208	1.97 115	21.84 237	15.52 175	11.21 117	19.37 175	13.34 186	4.72 99	8.65 62	2.03 51	0.01 69	0.19 260	0.00 1	0.00 1	0.04 7	0.08 48

xxxx	11.74 322	1.16 54	7.88 149	5.61 176	1.99 176	20.46 360	3.12 175	33.99 378	23.76 274	15.53 203	30.67 313	26.88 350	14.50 315	12.98 234	35.48 438	0.19 214	0.18 255	0.01 106	0.02 118	0.22 95	0.27 178

GrayStereo	8.86 239	1.17 57	6.94 110	8.09 315	2.82 219	10.58 213	11.40 375	17.93 185	15.74 179	22.43 339	30.95 320	17.80 262	12.44 270	11.19 145	4.57 176	0.02 109	0.02 42	0.18 270	0.79 379	0.31 161	1.90 361

AIO-Stereo	2.91 18	1.19 58	5.14 44	4.15 68	0.79 79	4.67 40	1.76 92	9.59 44	5.19 37	2.66 20	4.76 27	5.40 67	0.78 4	10.30 102	1.23 14	0.00 1	0.06 137	0.00 1	0.36 338	0.09 33	0.15 106

fffy	3.28 33	1.20 59	5.94 71	3.67 47	0.85 81	4.84 55	1.75 88	10.18 56	6.44 56	2.60 18	6.15 47	6.33 76	3.16 46	10.08 97	1.62 25	0.00 1	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.30 149	0.33 202

PSM-AAD	8.62 231	1.22 60	5.69 65	6.31 230	1.12 105	12.74 248	10.01 349	19.29 204	15.25 169	21.54 330	25.11 249	14.24 198	13.47 286	12.15 193	3.93 156	0.01 69	0.06 137	2.48 407	0.16 252	0.38 197	7.28 433

Gwc-CoAtRS	5.54 107	1.22 60	8.40 174	4.28 84	1.36 132	6.93 163	1.31 46	15.48 139	15.03 166	12.62 141	13.32 118	12.74 170	5.71 126	8.61 58	2.98 110	0.01 69	0.22 281	0.00 1	0.29 313	0.28 136	0.07 40

MIF-Stereo (partial)	4.33 65	1.23 62	7.27 124	5.04 125	5.31 332	3.47 16	0.95 33	9.06 38	7.41 80	4.15 42	15.76 136	5.38 66	5.22 110	11.56 161	4.21 167	0.04 137	0.02 42	0.05 162	0.03 135	0.34 180	0.12 74

LCNet	7.52 197	1.23 62	5.35 52	6.42 235	1.29 121	9.27 197	5.64 252	17.85 182	10.63 117	16.54 228	24.54 244	14.85 210	11.29 244	11.74 174	3.88 152	0.02 109	0.02 42	0.22 290	2.04 411	0.90 317	6.76 423

DRaft	9.27 250	1.23 62	9.08 217	3.62 45	0.78 78	13.27 258	5.89 257	16.97 166	29.57 319	21.15 326	38.46 394	10.09 131	13.98 300	11.58 163	7.91 254	0.43 297	0.30 318	0.06 176	0.26 301	0.26 126	0.45 238

cross-raft	5.37 96	1.23 62	6.66 95	5.91 200	1.25 119	6.00 130	1.48 54	15.82 150	7.70 83	12.95 148	20.80 202	11.63 149	4.42 79	8.59 57	2.23 70	0.01 69	0.21 272	0.00 1	0.22 277	0.21 92	0.10 57

HSM-Net_RVC	10.88 308	1.23 62	5.46 55	5.57 174	2.63 211	20.12 358	6.06 271	27.67 304	28.35 316	20.63 313	25.51 254	34.01 393	14.38 310	16.18 305	9.29 280	0.11 184	0.07 157	0.01 106	0.00 1	0.13 54	0.14 92
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 316	1.24 67	7.50 133	5.22 155	2.18 184	17.40 334	6.49 288	31.14 344	22.77 260	17.90 259	33.09 355	18.48 275	14.61 316	13.51 250	37.38 446	0.16 204	0.13 224	0.01 106	0.03 135	0.23 107	0.24 167

RAFT-RH_RVC	7.73 205	1.25 68	6.99 113	4.83 112	0.90 88	11.76 229	1.53 59	13.00 97	14.43 162	17.51 251	46.41 434	11.02 141	6.30 147	12.68 217	4.93 191	0.51 314	0.04 76	0.12 237	0.13 238	0.09 33	0.09 50

test_sample1	7.66 202	1.26 69	8.87 196	5.04 125	2.61 208	14.61 284	4.58 222	20.08 213	9.81 110	13.83 164	21.62 216	18.21 273	12.26 266	11.71 172	8.01 256	0.11 184	0.11 210	0.02 120	0.02 118	0.20 88	0.17 117

test_sample2	7.86 209	1.27 70	7.98 155	5.00 124	2.29 189	13.33 259	6.88 300	20.42 222	15.24 168	13.95 166	21.58 214	18.96 277	12.12 265	12.07 188	5.36 207	0.12 188	0.10 196	0.07 186	0.03 135	0.28 136	0.19 134

IGEV++	2.98 21	1.27 70	5.17 47	5.41 169	0.47 30	4.63 38	1.71 83	9.97 53	4.75 22	2.58 17	6.27 49	4.35 41	4.44 82	4.98 10	3.05 115	0.00 1	0.07 157	0.00 1	0.08 202	0.24 112	0.18 123

castereo++	3.52 43	1.28 72	3.96 17	3.76 57	2.61 208	16.87 330	1.95 114	7.57 14	8.51 97	2.26 13	4.54 19	5.10 56	2.04 29	8.75 66	0.74 8	0.00 1	0.15 238	0.00 1	0.35 335	0.05 13	0.02 7

UGAM	10.01 282	1.28 72	9.19 224	6.53 243	4.31 286	6.72 157	10.45 361	15.31 134	25.98 297	20.56 311	27.42 276	22.70 311	11.49 250	26.30 398	10.64 301	0.00 1	0.00 1	0.46 332	0.03 135	0.39 200	0.43 230

Prome-Stereo	8.10 217	1.28 72	5.48 56	6.50 240	1.51 143	6.70 155	9.42 336	21.08 227	9.13 104	20.88 316	32.84 351	11.95 158	11.86 260	11.75 175	3.97 159	0.01 69	0.02 42	0.18 270	0.12 233	0.41 208	7.01 428

MGS-Stereo	3.26 30	1.29 75	6.73 97	3.30 21	0.47 30	4.89 57	1.55 61	6.15 8	8.88 102	4.31 43	10.15 86	5.48 68	1.27 9	8.09 50	1.97 42	0.04 137	0.01 16	0.02 120	0.00 1	0.57 262	0.04 21

riskmin	6.42 148	1.29 75	6.76 101	3.95 62	2.25 187	10.49 209	2.53 149	15.11 130	17.60 202	9.77 102	12.91 116	15.25 218	12.04 264	11.58 163	5.11 195	0.14 194	0.24 298	0.13 248	0.03 135	0.61 271	0.69 282

CrosDoStereo	9.24 246	1.29 75	8.16 166	4.56 100	1.04 96	7.52 173	15.00 403	15.85 151	24.31 278	24.27 352	33.44 360	13.37 187	13.82 294	12.23 196	8.86 274	0.01 69	0.11 210	0.09 203	0.04 153	0.36 185	0.53 252

DeepStereo_LL	9.24 246	1.29 75	8.16 166	4.56 100	1.04 96	7.52 173	15.00 403	15.85 151	24.31 278	24.27 352	33.44 360	13.37 187	13.82 294	12.23 196	8.86 274	0.01 69	0.11 210	0.09 203	0.04 153	0.36 185	0.53 252

RAFT-345	6.79 168	1.29 75	6.80 104	5.06 128	0.91 89	5.61 99	3.32 183	13.36 106	10.17 113	13.73 162	43.66 423	9.12 122	5.38 114	12.29 199	4.44 174	0.32 263	0.05 104	0.09 203	0.06 189	0.06 17	0.03 14

222	12.33 332	1.29 75	8.09 162	6.06 214	2.14 183	19.51 353	2.53 149	33.63 375	23.55 266	21.72 332	30.51 312	20.11 290	16.77 344	13.22 242	46.51 467	0.15 202	0.14 235	0.01 106	0.03 135	0.26 126	0.26 175

DisPM	6.43 149	1.31 81	8.36 170	6.61 252	1.06 99	5.83 119	3.82 201	13.04 99	11.63 125	16.38 223	23.88 241	12.80 171	6.50 153	13.03 239	3.04 113	0.51 314	0.01 16	0.08 196	0.15 249	0.10 44	0.42 228

IPLGR	7.14 185	1.31 81	13.14 313	4.24 76	1.15 113	9.78 199	0.98 35	23.98 260	21.70 249	16.22 219	18.43 164	8.45 110	7.66 170	9.26 81	5.45 209	0.21 227	0.05 104	0.04 155	0.06 189	0.32 171	0.38 215

HUF	2.75 12	1.32 83	5.28 50	2.83 10	0.55 40	5.23 80	2.19 126	8.97 35	4.23 15	1.97 9	4.39 17	5.03 54	2.64 40	6.86 34	1.44 16	0.73 345	0.63 379	0.09 203	0.00 1	0.17 77	0.44 234

RAFT-Test	5.75 121	1.32 83	6.77 102	4.07 63	1.71 155	9.95 201	1.56 63	15.78 149	8.34 96	12.73 144	23.83 239	11.80 152	4.69 93	8.99 72	2.57 87	0.01 69	0.29 316	0.00 1	0.38 344	0.16 70	0.07 40

GANet-RSSM	9.48 258	1.32 83	6.45 91	6.72 259	5.51 338	12.78 250	6.03 269	26.55 290	18.96 219	14.92 183	27.95 280	25.41 340	14.69 317	13.52 251	7.60 246	0.10 180	0.10 196	0.16 263	0.01 88	0.51 243	0.39 218

ours_stereo	2.91 18	1.34 86	5.14 44	3.67 47	1.49 141	3.87 22	2.80 164	8.10 24	6.28 53	2.15 12	5.66 44	3.98 32	1.84 25	9.38 83	1.77 32	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.32 171	0.34 205

1111x	11.32 311	1.34 86	8.95 202	5.20 151	1.96 174	14.46 282	7.75 317	35.65 397	28.23 315	15.66 207	26.66 269	26.65 345	14.76 319	15.88 295	22.27 386	0.24 245	0.13 224	0.04 155	0.06 189	0.30 149	0.24 167

R-Stereo Train	7.04 181	1.34 86	7.89 150	6.23 225	2.30 190	7.51 171	5.54 249	23.96 258	6.94 65	16.26 220	33.57 363	12.04 161	5.61 119	7.67 43	3.74 142	0.01 69	0.05 104	0.01 106	0.00 1	0.10 44	0.12 74

RAFT-Stereo	7.04 181	1.34 86	7.89 150	6.23 225	2.30 190	7.51 171	5.54 249	23.96 258	6.94 65	16.26 220	33.57 363	12.04 161	5.61 119	7.67 43	3.74 142	0.01 69	0.05 104	0.01 106	0.00 1	0.10 44	0.12 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 169	1.36 90	6.94 110	4.58 102	1.88 169	10.78 217	4.55 220	19.79 210	10.62 116	12.69 142	19.54 182	14.87 211	10.11 223	9.52 85	8.03 258	0.07 171	0.15 238	0.04 155	0.04 153	0.24 112	0.22 153

DEmStereo	8.85 237	1.36 90	9.99 260	4.24 76	1.05 98	11.49 227	5.91 258	13.76 114	26.68 303	22.03 334	32.92 353	11.86 155	15.27 328	11.48 155	8.08 259	0.16 204	0.15 238	0.02 120	0.09 215	0.09 33	0.44 234

castereo	4.61 72	1.37 92	5.87 68	4.55 97	2.77 217	14.61 284	2.03 119	11.50 73	17.12 191	4.02 39	5.91 45	4.47 43	8.02 182	7.41 41	2.03 51	0.03 128	0.10 196	0.00 1	0.27 305	0.08 30	0.03 14

SMFormer	10.46 294	1.37 92	13.37 317	4.41 88	1.30 122	14.40 279	3.29 178	30.25 332	29.81 323	19.55 290	29.37 292	18.06 268	14.40 311	15.42 284	12.70 315	0.38 278	0.21 272	0.28 308	0.03 135	0.33 177	0.31 198

tta	10.45 292	1.37 92	13.37 317	4.41 88	1.30 122	14.39 276	3.29 178	30.25 332	29.81 323	19.55 290	29.37 292	18.06 268	14.40 311	15.42 284	12.69 314	0.38 278	0.21 272	0.28 308	0.03 135	0.29 143	0.18 123

qqq1	9.96 279	1.37 92	13.37 317	4.41 88	1.30 122	14.40 279	3.29 178	30.25 332	29.81 323	19.55 290	29.37 292	18.06 268	14.40 311	15.42 284	3.18 122	0.38 278	0.21 272	0.00 1	0.01 88	0.29 143	0.18 123

fff1	9.96 279	1.37 92	13.37 317	4.41 88	1.30 122	14.40 279	3.29 178	30.25 332	29.81 323	19.55 290	29.37 292	18.06 268	14.40 311	15.42 284	3.18 122	0.38 278	0.21 272	0.00 1	0.01 88	0.29 143	0.18 123

mms	2.86 16	1.38 97	5.26 48	3.68 49	1.84 164	4.23 28	4.01 203	8.01 22	4.29 16	2.43 15	5.53 42	3.05 19	1.35 10	9.22 78	2.06 55	0.00 1	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.36 185	0.44 234

qqq	6.96 178	1.40 98	8.15 165	4.50 94	1.03 95	8.55 187	6.93 303	20.20 214	11.88 128	12.00 122	18.19 163	16.02 229	11.15 240	11.09 133	7.45 239	0.06 161	0.13 224	0.02 120	0.05 175	0.25 116	0.20 139

PFNet+	6.68 158	1.40 98	9.60 237	5.64 177	0.85 81	5.79 118	1.74 85	13.63 109	15.30 170	17.88 258	21.38 213	14.52 204	6.07 136	12.74 223	4.89 190	0.63 334	0.20 265	0.11 234	0.30 320	0.05 13	0.91 311

SFCPSM	8.85 237	1.40 98	11.34 287	5.23 157	3.47 250	16.55 327	7.18 309	30.71 341	25.24 288	16.45 224	19.45 177	11.10 144	9.61 213	11.88 178	5.52 210	0.22 233	0.17 249	0.36 324	0.22 277	0.29 143	0.58 262

AIO-test1	6.38 145	1.41 101	5.70 66	9.77 357	5.61 341	9.09 193	1.79 95	21.63 235	20.69 233	6.75 71	17.68 152	8.19 106	4.99 105	10.38 105	3.16 121	0.01 69	0.01 16	0.00 1	0.13 238	0.28 136	0.26 175

EKT-Stereo	5.73 118	1.42 102	7.85 148	7.16 281	5.35 333	5.22 79	4.41 217	18.13 187	14.05 156	8.77 94	12.85 115	9.55 126	4.26 76	11.19 145	2.45 82	0.45 300	0.23 287	0.07 186	0.10 222	0.16 70	0.87 307

ASMatch	7.40 194	1.42 102	8.49 182	5.09 130	2.00 177	4.74 47	2.62 154	16.54 162	13.17 145	17.08 239	34.75 371	13.13 182	10.33 228	12.04 183	4.82 187	0.05 150	0.24 298	0.21 286	0.17 256	0.16 70	0.97 315

raftrobust	5.56 112	1.42 102	6.00 73	7.04 274	5.11 320	4.90 59	1.88 105	17.13 169	13.72 154	11.87 119	11.58 104	7.82 98	9.21 202	10.28 101	2.92 106	0.02 109	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.22 95	0.11 69

ffm	8.12 218	1.43 105	9.67 243	5.70 182	3.44 245	11.96 233	6.35 278	18.45 190	16.31 184	15.83 210	31.44 331	17.22 251	10.87 234	10.82 125	1.61 23	0.00 1	0.05 104	0.80 360	0.08 202	0.26 126	0.14 92

ff1	9.41 257	1.43 105	9.67 243	5.70 182	3.44 245	11.96 233	6.35 278	18.45 190	16.31 184	15.83 210	31.44 331	17.22 251	10.87 234	16.19 306	21.98 382	0.00 1	0.05 104	0.80 360	0.08 202	0.26 126	0.14 92

mmx	10.71 300	1.43 105	9.67 243	5.70 182	3.44 245	11.96 233	6.35 278	32.18 357	28.03 312	15.83 210	31.44 331	17.22 251	10.87 234	16.19 306	21.98 382	0.22 233	0.06 137	0.80 360	0.08 202	0.48 226	0.21 146

xxx	10.71 300	1.43 105	9.67 243	5.70 182	3.44 245	11.96 233	6.35 278	32.18 357	28.03 312	15.83 210	31.44 331	17.22 251	10.87 234	16.19 306	21.98 382	0.22 233	0.06 137	0.80 360	0.08 202	0.48 226	0.21 146

IPLG	7.20 189	1.43 105	12.55 305	5.17 143	4.32 289	11.11 224	1.48 54	21.79 236	15.10 167	19.16 287	20.23 187	5.26 63	5.61 119	11.68 171	8.14 260	0.05 150	0.06 137	0.03 136	0.07 199	0.33 177	0.50 248

HCRNet	8.80 236	1.43 105	7.74 145	14.41 417	5.25 324	10.85 219	2.56 152	26.07 285	18.04 210	15.48 201	25.03 247	18.63 276	9.93 220	13.01 236	6.76 227	0.04 137	0.04 76	0.10 221	0.01 88	0.18 81	0.38 215

PFNet	7.91 210	1.44 111	11.60 292	7.03 272	2.42 198	7.60 177	6.03 269	23.36 255	17.24 195	20.29 307	17.67 151	15.44 221	7.71 172	13.02 238	5.71 212	0.24 245	0.20 265	0.12 237	0.19 270	0.31 161	0.61 267

WCG-NET	4.38 66	1.46 112	5.39 53	3.75 56	3.13 233	8.66 188	1.39 51	9.51 42	9.61 107	8.16 84	9.16 71	8.48 112	5.32 113	11.13 137	2.05 53	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.17 77	0.19 134

RAFT+CT+SA	7.44 196	1.46 112	6.46 92	10.73 383	3.34 243	4.70 41	7.45 313	16.45 159	25.89 295	10.18 105	27.15 274	7.27 93	8.00 181	15.11 278	3.19 124	0.02 109	0.00 1	0.18 270	0.46 356	0.30 149	0.47 240

SST-Stereo	6.60 155	1.46 112	8.37 171	6.68 255	0.77 76	6.01 131	1.93 112	14.68 124	9.24 105	19.09 286	20.43 193	16.86 240	8.59 189	13.49 248	3.80 147	0.22 233	0.05 104	0.13 248	0.00 1	0.08 30	0.05 29

UGAM-zero	6.91 174	1.47 115	13.65 326	4.24 76	1.67 151	5.51 90	0.72 24	17.44 172	6.74 61	14.56 175	15.84 137	24.16 324	14.20 305	12.79 224	3.96 157	0.00 1	0.22 281	0.02 120	0.58 369	0.14 58	0.27 178

4D-IteraStereo	5.15 83	1.47 115	7.98 155	4.89 119	4.69 300	6.25 137	1.85 102	13.23 100	16.30 183	14.18 169	11.26 100	8.33 108	1.61 16	8.07 49	2.42 77	0.00 1	0.05 104	0.08 196	0.01 88	0.19 85	0.15 106

IRAFT_RVC	8.76 234	1.47 115	9.55 236	7.31 284	1.77 161	6.49 148	10.43 359	25.94 283	27.33 306	17.50 250	19.85 184	17.93 265	10.21 225	12.88 226	5.44 208	0.17 207	0.30 318	0.19 278	0.05 175	0.22 95	0.12 74

XX-Stereo	6.14 140	1.47 115	9.11 218	11.87 400	6.76 373	3.27 12	0.93 32	15.13 131	5.43 41	8.79 95	28.46 285	13.71 195	2.22 31	11.51 158	2.07 56	0.20 222	0.24 298	0.08 196	0.29 313	1.04 322	0.13 87

tg	5.09 81	1.48 119	6.73 97	4.83 112	1.23 118	7.57 175	0.49 16	18.35 188	11.87 127	9.28 98	14.61 125	7.15 92	4.12 72	10.58 109	2.74 95	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.45 215	0.36 213

BUS	9.20 244	1.48 119	7.93 152	6.74 260	3.96 266	17.62 341	2.79 162	33.06 369	21.58 246	17.99 261	21.34 210	14.49 202	9.40 209	14.18 262	10.57 298	0.19 214	0.13 224	0.14 252	0.04 153	0.30 149	0.09 50

BSDual-CNN	9.70 266	1.48 119	7.93 152	6.74 260	3.96 266	16.10 314	7.13 306	33.06 369	21.58 246	17.99 261	21.34 210	22.28 307	11.53 252	14.18 262	7.81 250	0.19 214	0.13 224	0.14 252	0.04 153	0.30 149	0.09 50

psmg	9.80 272	1.48 119	7.93 152	5.18 148	3.96 266	15.85 308	7.93 318	29.11 320	21.58 246	20.93 317	25.06 248	22.28 307	11.53 252	14.18 262	7.81 250	0.19 214	0.13 224	0.17 265	0.04 153	0.36 185	0.21 146

AAGNet	7.94 212	1.48 119	9.34 229	7.13 280	0.70 61	5.85 123	5.16 234	15.40 138	14.01 155	20.13 304	24.03 242	15.28 219	11.52 251	12.05 184	15.47 339	0.63 334	0.06 137	0.32 318	0.01 88	0.12 49	0.09 50

ttt	9.98 281	1.49 124	7.30 130	6.43 236	3.95 265	14.02 268	5.06 232	33.03 368	29.84 327	14.90 182	30.95 320	14.81 209	9.66 214	15.36 282	11.38 310	0.38 278	0.19 260	0.10 221	0.03 135	0.37 191	0.28 182

knoymous	6.19 142	1.49 124	4.49 24	3.81 58	1.87 168	5.84 121	5.76 255	14.51 120	14.18 158	13.31 159	21.59 215	12.64 167	6.49 152	12.41 205	4.03 164	0.12 188	0.13 224	0.12 237	0.00 1	0.71 293	0.35 210

ac_64	11.10 310	1.49 124	9.88 253	8.24 320	5.45 337	19.12 350	6.46 286	24.10 263	14.34 160	22.80 342	23.87 240	33.28 390	15.54 331	18.87 336	17.26 354	0.28 256	0.12 218	0.02 120	0.02 118	0.26 126	0.63 269

gcap-zeroshot	5.34 93	1.50 127	10.42 269	4.65 103	1.22 117	9.78 199	1.70 72	10.29 60	6.36 55	15.08 189	9.84 78	17.96 266	5.21 109	9.43 84	1.99 45	0.10 180	0.36 333	0.06 176	0.29 313	0.05 13	0.43 230

mmm	7.72 204	1.50 127	8.56 185	5.29 159	1.89 170	14.14 272	5.70 254	18.42 189	11.02 120	16.04 215	23.78 237	17.00 241	10.03 222	12.03 181	7.54 242	0.12 188	0.07 157	0.50 336	0.20 272	0.31 161	0.18 123

test_5	8.51 227	1.50 127	8.19 168	11.06 389	5.00 314	6.91 162	5.67 253	17.50 173	22.09 253	16.07 216	29.63 301	15.28 219	10.78 231	15.94 300	3.65 139	0.00 1	0.00 1	0.26 300	0.08 202	0.31 161	0.35 210

Sa-1000	8.38 224	1.50 127	8.13 163	7.56 299	0.89 86	14.39 276	2.47 146	24.31 265	23.74 272	15.18 198	28.35 284	11.42 147	8.85 196	16.20 309	3.28 127	0.17 207	0.23 287	0.15 258	0.23 286	0.46 217	0.19 134

Pruner-Stereo	6.59 152	1.51 131	8.71 192	6.34 231	0.85 81	5.66 107	4.15 208	13.74 113	11.02 120	18.11 265	22.09 223	15.86 225	5.80 130	11.75 175	5.15 197	0.60 327	0.02 42	0.18 270	0.10 222	0.07 25	0.16 111

iRaftStereo_RVC	4.68 74	1.51 131	6.89 108	4.91 120	0.72 70	5.26 82	0.46 15	17.60 174	10.47 115	9.53 100	15.13 131	5.75 70	3.24 49	8.93 70	2.22 69	0.00 1	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.46 217	0.41 225

testlalala	3.91 55	1.52 133	6.96 112	3.43 29	3.47 250	8.07 182	1.75 88	8.59 32	4.60 21	12.85 145	9.85 79	7.14 91	1.93 27	5.51 14	1.93 38	0.01 69	0.10 196	0.00 1	0.31 324	0.04 7	0.04 21

UPFNet	11.72 320	1.52 133	10.33 267	7.38 288	7.14 384	20.05 357	9.62 340	28.90 319	25.94 296	20.02 300	29.73 302	20.91 293	16.34 339	18.61 334	16.17 346	0.26 253	0.17 249	0.25 297	0.03 135	0.55 255	0.56 259

model_zeroshot	5.12 82	1.53 135	9.70 248	5.33 163	1.54 145	8.71 189	2.23 133	15.60 144	8.29 93	13.74 163	10.02 84	10.57 135	2.97 45	8.47 54	2.61 88	0.02 109	0.18 255	0.14 252	0.25 297	0.06 17	0.34 205

RAFT_R40	6.91 174	1.53 135	8.45 179	6.79 263	0.77 76	5.86 125	3.82 201	14.85 127	14.53 163	18.05 264	20.03 186	17.06 242	8.69 191	13.40 246	3.84 151	0.14 194	0.02 42	0.14 252	0.00 1	0.09 33	0.05 29

test-1	5.62 116	1.53 135	14.78 346	7.44 292	1.11 103	7.99 181	1.19 43	13.03 98	12.04 131	9.39 99	15.23 133	11.15 145	5.56 118	7.06 35	3.57 132	0.07 171	0.50 364	0.00 1	0.10 222	0.16 70	0.47 240

anonymousdsp2	5.93 127	1.54 138	8.34 169	4.43 92	0.38 16	9.24 196	4.11 205	21.92 241	17.36 197	12.28 126	10.08 85	10.05 130	4.42 79	11.04 131	2.54 86	0.01 69	0.02 42	0.30 316	0.18 257	0.21 92	0.18 123

SA	7.93 211	1.54 138	9.13 221	7.98 313	0.64 54	5.85 123	2.29 136	22.27 243	24.54 285	13.17 154	31.07 324	8.87 117	10.32 227	16.49 313	3.12 118	0.04 137	0.12 218	0.17 265	0.30 320	0.45 215	0.17 117

test_xeample3	3.34 35	1.54 138	7.67 140	3.33 23	0.68 57	5.74 114	1.63 66	12.05 78	3.88 13	6.71 69	3.81 13	3.17 21	3.34 52	10.59 111	2.07 56	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.27 305	0.13 54	0.16 111

MIM_Stereo	7.02 180	1.55 141	10.78 278	4.17 69	0.58 45	5.25 81	1.32 48	19.03 200	12.59 137	16.74 234	28.83 288	13.20 183	5.53 117	12.89 227	7.11 232	0.00 1	0.23 287	0.00 1	0.01 88	0.38 197	0.28 182

fff	6.83 171	1.55 141	7.28 125	3.56 40	0.32 10	4.73 42	1.70 72	15.75 146	31.87 342	15.11 191	20.25 188	6.90 86	12.80 276	8.63 59	5.33 204	0.01 69	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.09 33	0.63 269

IER	9.78 270	1.55 141	9.97 258	4.51 95	5.23 323	13.78 263	5.11 233	26.66 292	22.79 261	19.69 295	29.45 298	16.42 234	18.52 366	13.64 255	7.57 244	0.06 161	0.03 66	0.18 270	0.09 215	0.18 81	0.23 161

GMOStereo	5.97 130	1.55 141	7.18 118	5.17 143	0.71 62	5.54 93	2.21 128	10.54 64	12.86 138	18.29 270	22.01 218	17.06 242	6.27 143	6.62 28	2.43 78	0.00 1	0.23 287	0.12 237	0.00 1	0.46 217	0.10 57

error version	5.97 130	1.55 141	7.18 118	5.17 143	0.71 62	5.54 93	2.21 128	10.54 64	12.86 138	18.29 270	22.01 218	17.06 242	6.27 143	6.62 28	2.43 78	0.00 1	0.23 287	0.12 237	0.00 1	0.46 217	0.10 57

test-v	5.97 130	1.55 141	7.18 118	5.17 143	0.71 62	5.54 93	2.21 128	10.54 64	12.86 138	18.29 270	22.01 218	17.06 242	6.27 143	6.62 28	2.43 78	0.00 1	0.23 287	0.12 237	0.00 1	0.46 217	0.10 57

test-2	5.97 130	1.55 141	7.18 118	5.17 143	0.71 62	5.54 93	2.21 128	10.54 64	12.86 138	18.29 270	22.01 218	17.06 242	6.27 143	6.62 28	2.43 78	0.00 1	0.23 287	0.12 237	0.00 1	0.46 217	0.10 57

csc	6.83 171	1.55 141	7.28 125	3.56 40	0.32 10	4.73 42	1.70 72	15.75 146	31.87 342	15.11 191	20.25 188	6.90 86	12.80 276	8.63 59	5.33 204	0.01 69	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.09 33	0.63 269

cscssc	6.83 171	1.55 141	7.28 125	3.56 40	0.32 10	4.73 42	1.70 72	15.75 146	31.87 342	15.11 191	20.25 188	6.90 86	12.80 276	8.63 59	5.33 204	0.01 69	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.09 33	0.63 269

AE-Stereo	5.15 83	1.56 150	7.99 157	8.70 327	2.18 184	9.12 194	3.02 172	11.78 75	13.30 150	4.34 45	12.84 114	10.83 138	4.53 88	8.71 64	2.82 100	0.04 137	0.44 350	0.05 162	0.33 332	0.20 88	0.17 117

MaDis-Stereo	2.73 11	1.56 150	6.21 86	2.96 12	2.45 200	1.80 4	0.28 10	7.43 13	5.07 32	2.57 16	3.43 10	7.13 90	4.71 98	5.74 19	2.91 105	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.15 63	0.12 74

MSKI-zero shot	4.76 78	1.56 150	5.98 72	5.14 141	1.13 107	6.55 152	1.55 61	12.76 93	8.06 87	10.44 109	11.50 103	13.47 192	2.38 35	12.07 188	1.90 35	0.01 69	0.20 265	0.02 120	0.29 313	0.14 58	0.14 92

hknet	10.13 286	1.56 150	10.27 266	6.74 260	3.72 255	16.10 314	7.13 306	33.06 369	21.12 240	17.99 261	21.34 210	23.11 313	14.95 320	16.43 312	8.34 265	0.14 194	0.13 224	0.14 252	0.04 153	0.30 149	0.09 50

IGEVStereo-DCA	3.31 34	1.57 154	6.20 81	3.36 24	0.60 50	4.93 60	1.70 72	13.26 101	5.04 27	3.79 36	4.58 20	4.53 47	4.00 69	10.13 99	2.09 59	0.00 1	0.06 137	0.00 1	0.18 257	0.12 49	0.14 92

rrr	3.26 30	1.57 154	7.72 143	3.36 24	0.60 50	4.93 60	1.59 64	10.72 69	5.11 35	3.79 36	4.58 20	4.53 47	4.00 69	10.13 99	2.09 59	0.00 1	0.06 137	0.00 1	0.22 277	0.12 49	0.18 123

RE-Stereo	6.73 163	1.58 156	8.94 200	6.59 247	0.71 62	6.27 139	3.51 187	20.20 214	17.99 206	13.21 155	19.46 179	11.94 156	6.20 139	12.34 201	4.79 185	0.34 269	0.05 104	0.20 281	0.23 286	0.09 33	0.05 29

TVStereo	6.73 163	1.58 156	8.94 200	6.59 247	0.71 62	6.27 139	3.51 187	20.20 214	17.99 206	13.21 155	19.46 179	11.94 156	6.20 139	12.34 201	4.79 185	0.34 269	0.05 104	0.20 281	0.23 286	0.09 33	0.05 29

ADStereo(finetuned)	6.68 158	1.59 158	9.70 248	3.49 34	0.68 57	4.79 54	1.75 88	15.33 135	23.64 268	15.56 206	20.68 196	7.30 94	13.85 296	8.71 64	5.17 198	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.25 116	1.05 324

NF-Stereo	6.72 162	1.59 158	8.93 198	6.60 250	0.73 75	6.27 139	3.38 184	20.21 220	18.01 208	13.22 158	19.46 179	11.82 153	6.16 137	12.39 204	4.74 181	0.33 265	0.06 137	0.20 281	0.23 286	0.08 30	0.05 29

OCTAStereo	6.74 165	1.59 158	8.96 205	6.60 250	0.72 70	6.25 137	3.50 185	20.20 214	18.03 209	13.21 155	19.45 177	12.07 164	6.16 137	12.36 203	4.78 182	0.35 272	0.06 137	0.20 281	0.23 286	0.09 33	0.05 29

DCANet	6.46 150	1.59 158	7.28 125	3.51 38	0.68 57	4.77 53	1.75 88	15.33 135	23.62 267	15.55 204	20.73 201	7.31 95	11.56 255	8.83 69	5.26 201	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.26 126	1.11 327

GCAP-Stereo	3.72 51	1.60 162	7.39 132	4.24 76	0.37 15	5.78 116	1.12 40	12.28 81	6.53 58	8.35 87	9.69 77	6.62 81	3.57 58	4.58 8	1.91 36	0.00 1	0.07 157	0.05 162	0.00 1	0.25 116	0.04 21

PSM-softLoss	6.61 156	1.60 162	9.42 232	6.48 238	0.88 84	5.65 102	2.04 121	22.64 246	8.77 98	13.95 166	22.11 225	13.01 175	5.22 110	12.73 221	6.05 216	0.49 309	0.06 137	0.27 301	0.56 367	0.16 70	0.06 37

KMStereo	6.61 156	1.60 162	9.42 232	6.48 238	0.88 84	5.65 102	2.04 121	22.64 246	8.77 98	13.95 166	22.11 225	13.01 175	5.22 110	12.73 221	6.05 216	0.49 309	0.06 137	0.27 301	0.56 367	0.16 70	0.06 37

cf-r	10.06 284	1.60 162	7.99 157	5.82 190	5.70 348	12.92 252	4.78 227	24.18 264	27.47 309	16.91 237	31.02 323	25.12 336	14.05 301	11.63 169	11.01 307	0.03 128	0.03 66	0.05 162	0.03 135	0.43 212	0.39 218

MDST_ROB	17.92 393	1.60 162	13.68 327	13.88 413	6.44 367	43.05 451	14.86 401	42.74 441	41.66 402	43.25 445	42.85 419	28.43 355	17.28 352	29.35 413	16.06 343	0.88 361	0.11 210	0.63 346	0.47 357	0.50 240	0.64 275

test_sample6	9.79 271	1.61 167	9.84 252	5.35 166	2.35 195	15.59 303	6.60 293	28.40 311	20.96 236	19.40 288	33.22 356	17.17 250	11.58 256	13.43 247	8.82 272	0.26 253	0.10 196	0.10 221	0.06 189	0.50 240	0.41 225

test_sample5	9.36 254	1.61 167	9.63 239	5.30 160	2.52 202	15.42 299	6.00 265	27.25 298	19.96 226	18.36 275	31.81 337	15.99 227	11.29 244	13.21 240	7.66 247	0.23 241	0.08 176	0.07 186	0.04 153	0.48 226	0.34 205

DualNet	9.49 260	1.61 167	9.63 239	5.30 160	2.52 202	15.42 299	6.00 265	27.25 298	19.96 226	19.40 288	33.22 356	15.99 227	11.29 244	13.21 240	7.66 247	0.23 241	0.08 176	0.07 186	0.04 153	0.48 226	0.34 205

raft+_RVC	6.69 160	1.61 167	5.57 61	6.37 232	4.62 297	6.51 149	6.18 274	20.39 221	23.38 264	10.62 112	17.82 154	9.89 129	5.65 124	10.70 117	3.67 140	0.00 1	0.14 235	0.00 1	0.00 1	0.34 180	0.27 178

AFF-stereo	6.17 141	1.61 167	7.02 114	4.08 64	0.64 54	3.53 19	0.76 26	16.00 154	13.14 144	12.86 146	25.42 253	15.67 222	7.86 176	11.12 136	3.21 125	0.02 109	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.40 205	0.08 48

test_sample3	8.76 234	1.62 172	9.99 260	5.21 153	2.61 208	17.43 335	5.37 239	26.91 296	19.77 224	17.13 241	20.82 203	16.55 237	9.70 216	12.52 215	8.59 268	0.21 227	0.07 157	0.05 162	0.04 153	0.39 200	0.30 191

testlalala2	5.91 126	1.62 172	8.59 187	15.36 424	10.36 424	7.93 180	3.62 198	12.89 94	9.73 108	15.55 204	12.18 110	8.57 114	2.50 38	5.35 13	2.62 90	0.01 69	0.26 308	0.00 1	0.50 361	0.49 235	0.07 40

anonymousa	9.03 240	1.62 172	8.03 160	4.19 72	5.53 339	15.37 297	3.81 200	18.55 193	21.20 242	18.28 269	30.99 322	20.79 292	13.42 284	10.58 109	7.57 244	0.00 1	0.05 104	0.29 312	0.18 257	0.10 44	0.11 69

TestStereo1	7.62 200	1.62 172	7.60 136	10.47 377	1.86 165	4.76 49	2.48 147	19.73 208	22.33 256	16.79 235	26.02 258	9.33 124	9.30 204	15.92 298	3.37 129	0.01 69	0.02 42	0.02 120	0.05 175	0.55 255	0.28 182

SA-5K	7.62 200	1.62 172	7.60 136	10.47 377	1.86 165	4.76 49	2.48 147	19.73 208	22.33 256	16.79 235	26.02 258	9.33 124	9.30 204	15.92 298	3.37 129	0.01 69	0.02 42	0.02 120	0.05 175	0.55 255	0.28 182

CRE-IMP	5.53 104	1.63 177	9.62 238	5.65 178	0.48 34	7.02 165	1.70 72	11.84 76	8.33 94	12.99 150	16.02 139	11.08 142	6.23 141	12.06 186	5.06 194	0.28 256	0.07 157	0.09 203	0.00 1	0.24 112	0.21 146

PAM	6.94 177	1.65 178	14.88 347	5.38 167	1.98 175	14.76 288	1.28 45	14.54 121	6.77 62	15.52 202	9.10 69	24.15 323	11.60 257	12.46 209	2.33 73	0.04 137	0.28 315	0.07 186	0.42 350	0.57 262	0.99 319

test_sample4	9.10 242	1.65 178	9.91 255	5.19 150	2.57 206	16.59 328	5.38 241	27.37 300	19.80 225	17.80 255	27.52 277	15.01 212	11.21 242	12.69 220	8.15 262	0.21 227	0.07 157	0.06 176	0.03 135	0.43 212	0.30 191

DeepStereo_RVC	5.65 117	1.65 178	9.06 216	5.21 153	0.56 42	5.55 97	1.84 101	12.16 80	7.22 77	13.94 165	14.96 129	12.58 166	10.27 226	11.25 148	5.81 214	0.39 288	0.10 196	0.11 234	0.00 1	0.18 81	0.22 153

111	7.26 191	1.65 178	7.28 125	3.56 40	0.32 10	10.76 216	3.53 190	20.55 223	27.51 310	10.07 104	16.62 145	14.30 199	9.53 212	12.02 180	5.87 215	0.14 194	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.31 161	1.14 331

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 100	1.66 182	7.56 135	3.49 34	0.40 17	2.75 10	0.67 20	16.07 155	14.76 164	12.27 124	18.67 168	11.95 158	8.08 183	7.84 45	2.89 102	0.01 69	0.06 137	0.00 1	0.00 1	0.37 191	0.04 21

CAS++	4.07 63	1.67 183	6.02 75	4.17 69	1.02 94	4.26 30	1.68 69	19.10 203	10.01 112	9.18 96	9.17 72	1.98 11	1.41 13	9.54 86	1.73 30	0.02 109	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.32 171	0.11 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 64	1.67 183	9.97 258	4.86 116	2.97 230	3.27 12	1.41 52	8.20 27	5.51 43	3.37 30	16.69 146	3.03 18	2.71 41	14.44 269	3.91 153	0.14 194	0.00 1	0.03 136	0.01 88	0.69 288	0.14 92

CASS	8.15 219	1.67 183	7.68 141	8.25 321	1.52 144	14.39 276	2.72 158	22.65 248	17.23 194	15.42 200	22.68 230	13.47 192	11.87 261	12.44 206	6.07 219	0.96 365	0.05 104	0.12 237	0.01 88	0.71 293	3.14 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 167	1.67 183	12.34 301	4.67 104	1.47 136	10.01 202	2.24 134	26.43 289	17.22 193	14.72 178	12.75 113	7.02 89	9.68 215	8.44 53	5.26 201	0.01 69	0.04 76	0.05 162	0.09 215	0.35 184	0.55 255

NRIStereo	5.73 118	1.67 183	8.42 176	5.72 186	0.41 19	6.71 156	2.60 153	14.73 125	10.71 119	12.39 128	15.07 130	11.58 148	6.23 141	12.06 186	4.78 182	0.61 330	0.17 249	0.11 234	0.00 1	0.28 136	0.27 178

rafts_anoy	6.02 135	1.67 183	6.27 87	6.53 243	4.98 311	5.30 84	2.53 149	13.77 115	21.01 237	12.70 143	16.23 142	8.56 113	5.65 124	9.09 76	5.22 199	0.04 137	0.31 321	0.09 203	0.03 135	0.25 116	0.17 117

ACVNet	10.36 291	1.68 189	5.49 57	6.01 209	2.75 216	12.78 250	3.56 192	21.89 238	34.81 369	14.96 184	30.78 317	24.72 332	13.88 298	15.81 292	17.20 352	0.13 192	0.01 16	0.06 176	0.06 189	0.51 243	0.15 106

acv_ft	12.16 329	1.68 189	11.97 298	7.70 303	6.20 359	19.61 354	5.52 248	25.78 279	34.81 369	25.62 370	30.78 317	24.72 332	13.20 283	15.81 292	18.80 363	0.13 192	0.01 16	0.06 176	0.06 189	0.63 277	0.15 106

GwcNet-ADL	8.48 225	1.70 191	9.38 230	7.10 277	2.78 218	6.74 159	6.57 291	30.15 330	26.01 299	15.15 196	17.77 153	13.93 196	6.96 165	12.96 232	9.91 286	0.48 308	0.72 384	0.01 106	0.01 88	0.51 243	0.84 301

RASNet	11.59 317	1.71 192	10.36 268	6.30 229	5.66 345	15.48 301	6.12 272	34.50 387	20.86 235	16.61 229	32.51 347	22.04 304	23.00 387	19.44 344	16.15 345	0.71 340	0.03 66	0.05 162	0.01 88	0.15 63	0.13 87

PAM_32	6.82 170	1.73 193	14.16 334	5.34 165	1.47 136	13.84 266	0.88 31	14.75 126	6.34 54	14.22 172	9.14 70	24.94 335	11.87 261	12.50 212	2.79 99	0.14 194	0.27 313	0.09 203	0.42 350	0.54 251	0.89 308

ICVP	10.07 285	1.73 193	6.11 78	9.08 335	3.31 241	12.25 241	6.56 290	26.30 288	22.52 258	16.49 226	31.80 336	26.94 351	12.42 269	11.35 151	10.92 302	1.17 378	0.57 374	0.17 265	0.10 222	0.58 266	1.07 326
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 268	1.73 193	6.09 77	7.47 295	4.27 280	10.06 203	6.00 265	29.14 321	21.74 250	15.76 209	32.88 352	22.63 309	13.18 281	12.94 231	9.12 279	0.09 176	0.02 42	0.07 186	0.10 222	0.70 291	0.24 167

Patchmatch Stereo++	5.56 112	1.74 196	9.01 210	5.09 130	0.41 19	5.66 107	2.40 143	12.52 86	7.00 68	12.52 131	18.08 156	13.02 177	6.74 158	11.59 165	4.01 162	0.78 350	0.09 185	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.22 153
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	5.50 103	1.74 196	9.03 214	5.09 130	0.42 24	5.66 107	1.98 116	12.50 84	7.01 73	12.52 131	18.13 161	12.96 173	6.77 162	11.11 135	3.83 149	0.72 342	0.09 185	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.22 153

ROB_FTStereo_v2	5.53 104	1.74 196	8.97 207	5.09 130	0.42 24	5.64 101	2.02 118	12.50 84	7.00 68	12.51 130	18.10 158	12.99 174	6.72 157	11.50 157	4.04 165	0.70 338	0.09 185	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.23 161

ROB_FTStereo	5.49 102	1.74 196	8.96 205	5.09 130	0.42 24	5.65 102	1.68 69	12.53 89	7.00 68	12.53 137	18.00 155	13.02 177	6.74 158	11.51 158	3.81 148	0.60 327	0.09 185	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.22 153

HUI-Stereo	5.48 100	1.74 196	9.01 210	5.08 129	0.42 24	5.65 102	2.77 161	12.55 90	7.03 75	12.54 139	18.10 158	13.07 181	6.71 156	9.92 94	3.74 142	0.61 330	0.08 176	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.23 161

iGMRVC	5.54 107	1.74 196	9.01 210	5.09 130	0.42 24	5.66 107	1.81 98	12.61 92	7.02 74	12.52 131	18.11 160	13.02 177	6.64 155	11.57 162	4.16 166	0.82 356	0.09 185	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.21 146

iRAFT	5.56 112	1.74 196	9.01 210	5.09 130	0.41 19	5.66 107	2.40 143	12.52 86	7.00 68	12.52 131	18.08 156	13.02 177	6.74 158	11.59 165	4.01 162	0.78 350	0.09 185	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.22 153

RAFT-IKP	5.53 104	1.74 196	8.95 202	5.09 130	0.41 19	5.45 89	2.08 124	12.52 86	7.00 68	12.52 131	18.13 161	12.93 172	6.79 163	11.59 165	3.99 160	0.80 354	0.09 185	0.09 203	0.00 1	0.22 95	0.22 153

EAI-Stereo	5.21 87	1.74 196	8.46 180	5.69 181	1.37 133	5.67 112	3.52 189	18.77 197	5.65 44	9.75 101	16.08 140	6.36 77	3.57 58	11.73 173	3.64 137	0.01 69	0.33 328	0.03 136	1.06 391	0.21 92	0.65 277

anonymousdsp	3.51 42	1.75 205	5.66 63	3.49 34	1.13 107	5.04 72	1.74 85	13.69 110	5.07 32	4.83 57	5.42 36	4.25 38	4.44 82	11.14 138	1.98 43	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.18 257	0.31 161	0.13 87

DCRE	6.07 139	1.75 205	8.41 175	7.20 282	3.82 261	6.48 146	4.18 212	15.52 141	10.42 114	9.24 97	22.47 228	11.71 151	5.46 115	10.62 113	3.02 112	0.02 109	0.26 308	0.05 162	0.30 320	0.15 63	0.24 167

IGEV-Stereo	3.52 43	1.75 205	5.67 64	3.49 34	1.12 105	5.04 72	1.73 84	13.70 111	5.07 32	4.83 57	5.42 36	4.27 39	4.43 81	11.15 143	1.98 43	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.18 257	0.31 161	0.12 74
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 193	1.75 205	7.24 123	3.26 20	3.18 235	5.04 72	6.40 283	19.04 201	15.70 178	20.71 315	32.13 342	10.69 137	5.91 132	10.45 108	4.60 177	0.40 290	0.07 157	0.21 286	0.13 238	0.54 251	0.41 225

MyStereo06	6.40 146	1.76 209	13.15 314	6.19 223	4.40 290	7.09 166	9.95 345	16.68 163	6.98 67	12.91 147	10.76 97	17.84 263	5.71 126	9.97 96	3.39 131	0.06 161	0.10 196	0.02 120	0.04 153	0.73 298	0.29 188

MyStereo05	9.29 251	1.76 209	8.95 202	6.19 223	4.40 290	7.09 166	9.95 345	31.21 345	40.82 399	17.31 245	12.93 117	10.33 133	12.52 272	13.93 258	7.05 231	0.06 161	0.10 196	0.02 120	0.04 153	0.73 298	0.29 188

ff7	3.48 38	1.76 209	6.20 81	3.45 30	1.13 107	5.02 67	1.70 72	13.26 101	5.04 27	4.66 52	5.47 38	3.49 23	4.70 94	11.14 138	2.01 47	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.18 257	0.30 149	0.14 92

ffff	3.48 38	1.76 209	6.20 81	3.45 30	1.13 107	5.02 67	1.70 72	13.26 101	5.04 27	4.66 52	5.47 38	3.49 23	4.70 94	11.14 138	2.01 47	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.18 257	0.30 149	0.14 92

11t	3.48 38	1.76 209	6.20 81	3.45 30	1.13 107	5.02 67	1.70 72	13.26 101	5.04 27	4.66 52	5.47 38	3.49 23	4.70 94	11.14 138	2.01 47	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.18 257	0.30 149	0.14 92

ccc-4	3.48 38	1.76 209	6.20 81	3.45 30	1.13 107	5.02 67	1.70 72	13.26 101	5.04 27	4.66 52	5.47 38	3.49 23	4.70 94	11.14 138	2.01 47	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.18 257	0.30 149	0.14 92

CoDeX	9.24 246	1.77 215	9.54 235	6.08 215	3.79 259	16.45 326	6.76 298	26.15 286	25.03 286	17.18 243	25.12 250	14.69 207	11.68 258	12.22 195	6.71 226	0.30 259	0.20 265	0.15 258	0.02 118	0.23 107	0.68 280

PCWNet_CMD	9.64 264	1.77 215	10.59 272	4.80 111	2.90 223	16.25 324	2.42 145	29.37 325	34.10 363	17.41 246	22.04 222	19.10 281	7.70 171	12.05 184	6.86 228	0.22 233	0.45 354	0.80 360	0.22 277	3.11 384	0.69 282

MSMDNet	9.64 264	1.77 215	10.63 273	4.83 112	2.90 223	16.35 325	2.37 141	29.33 324	34.29 366	17.43 248	22.10 224	19.05 280	7.79 175	12.11 192	6.87 229	0.23 241	0.46 356	0.67 349	0.21 274	2.77 375	0.60 265

rvit_stereo_0081	3.93 57	1.78 218	8.60 188	6.26 227	1.73 157	3.48 17	2.36 138	7.71 18	15.81 180	4.41 48	5.39 34	5.14 58	3.94 66	7.95 46	3.57 132	0.01 69	0.01 16	0.00 1	0.01 88	0.39 200	0.10 57

rvit_stereo_0082	3.93 57	1.78 218	8.60 188	6.26 227	1.73 157	3.48 17	2.36 138	7.71 18	15.81 180	4.41 48	5.39 34	5.14 58	3.94 66	7.95 46	3.57 132	0.01 69	0.01 16	0.00 1	0.01 88	0.39 200	0.10 57

DispNO	9.33 253	1.78 218	15.84 353	5.73 187	5.74 349	12.24 240	4.81 231	25.06 270	21.10 239	16.70 233	20.86 204	17.78 261	11.76 259	16.74 317	8.85 273	0.22 233	0.15 238	0.03 136	0.12 233	0.41 208	0.64 275

THIR-Stereo	9.38 256	1.78 218	8.50 183	4.74 106	0.71 62	15.92 309	11.93 381	16.39 158	21.56 245	24.27 352	32.07 340	14.40 200	14.14 304	11.49 156	8.39 266	0.05 150	0.25 306	0.10 221	0.05 175	0.33 177	0.58 262

HSM	11.33 312	1.80 222	7.04 116	6.13 220	3.99 271	16.16 318	6.92 302	29.69 327	19.39 220	22.95 343	26.05 261	41.08 428	15.79 334	20.25 359	8.89 276	0.02 109	0.03 66	0.01 106	0.00 1	0.15 63	0.34 205

iRaft-Stereo_5w	8.70 233	1.81 223	9.33 228	5.83 192	3.78 257	4.87 56	11.12 369	15.86 153	14.80 165	15.23 199	26.36 264	21.49 299	12.91 279	15.94 300	12.73 316	0.58 322	0.05 104	0.08 196	0.09 215	0.85 311	0.33 202

DCVSM-stereo	9.70 266	1.83 224	11.36 288	5.81 189	3.59 253	10.57 212	3.00 170	18.71 195	22.11 254	23.79 350	19.02 173	29.73 362	17.68 357	13.33 244	9.11 278	0.21 227	1.14 402	0.27 301	0.06 189	0.75 304	1.89 359

iRaft-Stereo_20w	6.06 138	1.84 225	12.04 299	4.23 75	1.67 151	6.77 160	2.22 132	18.73 196	6.08 49	14.72 178	10.33 90	13.42 191	8.14 184	15.88 295	3.08 117	0.01 69	0.24 298	0.13 248	0.39 346	0.61 271	0.71 287

STrans-v2	7.98 216	1.84 225	9.42 232	4.84 115	1.48 139	12.23 239	10.05 350	19.06 202	12.32 134	13.63 161	26.06 262	18.13 272	12.35 268	12.99 235	3.99 160	0.01 69	0.01 16	0.18 270	0.01 88	0.22 95	0.83 300

delet	12.65 341	1.85 227	11.36 288	7.71 305	6.22 361	22.52 374	10.22 358	28.14 309	37.67 386	19.66 294	29.24 291	21.00 295	15.99 336	21.97 375	17.77 357	0.03 128	0.07 157	0.19 278	0.04 153	0.60 269	0.75 293

SGM-Forest	12.92 345	1.87 228	6.61 93	5.68 180	2.05 180	23.19 380	11.30 372	34.24 383	30.77 335	26.54 378	31.99 339	29.98 365	15.74 333	21.17 372	13.36 321	1.05 372	0.33 328	0.84 367	0.01 88	0.71 293	0.97 315
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 373	1.88 229	16.15 355	7.78 307	4.19 276	26.92 404	10.21 357	30.31 336	44.26 418	21.35 329	33.91 368	35.80 404	22.40 386	35.65 437	33.87 433	0.18 210	0.08 176	0.04 155	0.04 153	1.71 350	0.54 254

TransformOpticalFlow	7.76 206	1.90 230	9.31 227	5.50 172	1.18 114	6.97 164	8.27 320	17.86 184	13.21 146	14.58 176	29.13 290	19.01 278	10.85 232	12.51 213	3.69 141	0.01 69	0.04 76	0.20 281	0.04 153	0.17 77	0.84 301

CroCo-Stereo	3.27 32	1.90 230	7.18 118	8.50 326	1.11 103	0.96 1	0.97 34	10.18 56	8.20 91	3.59 33	4.69 25	8.02 105	4.53 88	2.75 3	2.34 74	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 161	0.11 69
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
DMCA	8.51 227	1.90 230	9.96 257	5.16 142	4.14 275	10.29 206	4.46 219	25.52 274	19.55 221	16.33 222	20.69 197	17.59 258	11.26 243	10.42 107	11.36 309	0.50 311	0.08 176	0.35 321	0.05 175	0.36 185	0.31 198

CFNet_ucs	10.25 288	1.91 233	11.88 296	4.98 121	4.08 273	15.11 292	3.57 194	28.02 307	31.98 347	18.21 268	25.20 251	23.27 316	9.38 208	13.38 245	7.22 233	0.23 241	0.81 391	1.65 394	0.22 277	3.01 380	0.93 312

ProNet	3.61 47	1.91 233	6.17 80	3.31 22	0.67 56	5.51 90	6.46 286	12.60 91	6.23 51	3.18 27	4.80 29	3.64 27	3.57 58	11.15 143	2.11 62	0.02 109	0.21 272	0.01 106	0.01 88	0.41 208	0.14 92

CFNet_pseudo	9.58 261	1.91 233	10.73 276	4.53 96	2.91 225	14.26 273	2.75 160	26.73 294	32.14 348	17.10 240	23.02 232	22.14 306	8.74 194	12.17 194	7.43 237	0.20 222	0.45 354	1.24 388	0.24 293	2.49 370	0.49 247

psm_up	13.18 350	1.91 233	8.81 195	9.59 353	5.84 354	15.17 295	11.37 374	38.74 421	30.81 336	20.66 314	30.32 310	30.00 366	23.12 388	19.19 341	16.02 342	0.58 322	0.10 196	0.17 265	0.01 88	0.65 283	0.55 255

MyStereo07	4.38 66	1.92 237	5.06 41	6.09 216	4.31 286	6.54 150	9.96 347	15.35 137	5.15 36	4.34 45	5.65 43	3.15 20	5.77 129	11.33 150	1.81 34	0.06 161	0.10 196	0.03 136	0.04 153	0.63 277	0.30 191

MyStereo04	9.24 246	1.92 237	8.78 194	6.09 216	4.31 286	6.54 150	9.96 347	32.24 360	41.99 406	14.26 173	11.98 107	12.00 160	12.01 263	13.93 258	7.53 241	0.06 161	0.10 196	0.03 136	0.04 153	0.63 277	0.30 191

ccs_rob	9.61 263	1.92 237	10.72 275	4.55 97	2.89 222	14.33 275	2.86 167	26.85 295	32.36 350	17.05 238	22.91 231	22.12 305	8.70 192	12.10 190	7.44 238	0.19 214	0.44 350	1.38 390	0.25 297	2.68 373	0.57 260

DIP-Stereo	6.74 165	1.93 240	10.02 263	4.28 84	1.64 149	13.54 261	1.52 58	15.16 132	6.63 60	14.30 174	26.81 270	10.90 139	5.19 108	14.78 276	7.56 243	0.00 1	0.06 137	0.05 162	0.00 1	0.17 77	0.17 117
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	7.66 202	1.94 241	9.40 231	7.72 306	6.03 355	12.99 253	3.10 174	19.47 205	18.51 213	12.27 124	18.43 164	8.28 107	10.16 224	11.38 152	5.62 211	0.36 274	0.62 378	4.36 422	0.30 320	1.72 351	0.55 255

rvit_stereo_0083	4.53 69	1.94 241	9.94 256	7.12 279	1.67 151	4.98 64	2.80 164	8.25 29	18.22 211	4.76 56	7.78 58	6.41 78	4.87 103	7.54 42	3.74 142	0.11 184	0.04 76	0.00 1	0.01 88	0.24 112	0.16 111

GwcNet-RSSM	10.65 297	1.94 241	8.57 186	6.89 269	5.26 327	12.26 242	5.21 235	25.80 281	31.50 339	16.67 231	33.52 362	23.70 322	13.88 298	12.84 225	13.67 324	0.05 150	0.10 196	0.14 252	0.02 118	0.65 283	0.39 218

iResNet_ROB	11.71 319	1.96 244	10.77 277	6.01 209	3.68 254	15.13 294	2.34 137	31.72 351	37.58 385	26.16 375	32.77 349	25.88 343	15.34 329	16.35 311	7.94 255	0.19 214	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.31 161	0.12 74

RAFT_CTSACE	8.24 221	1.97 245	8.39 172	6.89 269	5.11 320	5.86 125	2.63 155	14.62 123	16.88 189	23.52 349	34.77 372	16.02 229	7.37 168	17.91 328	2.23 70	0.00 1	0.12 218	0.00 1	0.03 135	0.39 200	0.05 29

GES	8.51 227	1.98 246	11.82 295	6.39 234	1.77 161	12.36 243	6.22 275	21.55 232	21.34 243	19.02 285	26.02 258	8.79 115	9.34 207	13.94 260	7.24 234	0.38 278	0.10 196	0.30 316	0.14 243	0.69 288	0.73 290

tt1	5.27 89	1.99 247	5.11 43	6.02 212	0.26 4	10.59 214	4.22 213	18.45 190	16.31 184	6.75 71	8.95 67	4.75 51	9.15 201	10.82 125	1.61 23	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.04 153	0.26 126	0.14 92

ACVNet-DCA	5.28 90	2.00 248	4.99 37	5.89 195	0.26 4	10.85 219	5.38 241	20.20 214	11.88 128	6.95 76	10.01 80	4.49 44	9.78 217	10.79 120	1.59 20	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.04 153	0.25 116	0.20 139

xx1	5.99 134	2.00 248	4.99 37	5.89 195	0.26 4	10.85 219	5.38 241	17.84 180	15.48 173	6.95 76	10.01 80	16.02 229	11.15 240	10.79 120	1.59 20	0.00 1	0.05 104	0.02 120	0.05 175	0.25 116	0.20 139

1test111	5.59 115	2.00 248	4.99 37	5.89 195	0.26 4	10.85 219	5.38 241	20.20 214	11.88 128	6.95 76	10.01 80	4.49 44	9.78 217	11.09 133	7.45 239	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.04 153	0.25 116	0.20 139

cc1	5.34 93	2.00 248	4.99 37	5.89 195	0.26 4	10.85 219	5.38 241	17.85 182	15.48 173	6.95 76	10.01 80	4.49 44	9.78 217	10.79 120	1.59 20	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.04 153	0.30 149	0.13 87

ToySt	10.51 295	2.00 248	15.67 351	5.33 163	0.95 92	14.97 289	9.51 338	24.02 261	27.37 307	14.61 177	24.67 246	24.56 327	14.70 318	16.86 318	13.35 320	0.06 161	0.23 287	0.03 136	0.09 215	0.62 274	0.67 279

pcwnet_v2	12.32 331	2.00 248	17.53 369	7.79 308	5.69 347	17.06 331	3.69 199	36.52 404	46.17 425	20.55 309	29.39 297	16.50 235	13.00 280	15.70 289	9.32 281	0.50 311	1.00 400	0.34 320	0.24 293	2.00 360	1.38 340

PSMNet-ADL	9.88 278	2.01 254	6.80 104	9.18 339	4.26 279	15.11 292	3.50 185	27.12 297	24.42 284	14.72 178	18.96 171	25.32 339	13.43 285	15.76 291	14.04 326	0.79 353	0.78 390	0.00 1	0.02 118	0.26 126	1.18 335

DSFCA	11.85 324	2.01 254	12.93 310	5.40 168	6.87 377	15.36 296	10.45 361	30.68 340	31.84 341	25.99 372	23.52 235	22.03 303	14.05 301	20.28 362	12.46 313	0.57 321	0.41 340	0.28 308	0.38 344	1.02 320	0.47 240

RALCasStereoNet	5.95 129	2.02 256	7.09 117	7.06 275	5.10 319	6.36 143	5.44 247	13.97 118	13.25 148	9.93 103	17.45 150	10.37 134	3.89 65	11.64 170	4.24 169	0.02 109	0.46 356	0.10 221	0.00 1	0.20 88	0.31 198

UNet	12.64 340	2.02 256	13.36 316	6.85 268	7.76 398	25.31 395	4.74 226	34.10 379	28.19 314	20.03 301	31.07 324	27.02 353	17.36 353	20.18 356	13.87 325	0.06 161	0.05 104	0.27 301	0.01 88	0.23 107	0.39 218

ITSA-stereo	11.44 315	2.03 258	10.92 283	5.90 199	1.78 163	12.05 237	4.17 209	36.77 405	49.15 433	18.17 266	18.53 167	21.79 301	12.59 273	15.74 290	14.05 327	0.45 300	0.39 336	0.28 308	0.29 313	0.98 318	2.81 380

IGEV_Zeroshot_test	5.28 90	2.03 258	14.26 337	6.09 216	1.33 129	4.32 32	1.03 39	14.46 119	6.50 57	13.33 160	11.89 106	11.01 140	3.45 53	10.71 118	3.64 137	0.03 128	0.22 281	0.15 258	0.26 301	0.80 307	0.20 139

CroCo-Stereo Lap2	4.01 62	2.03 258	8.14 164	9.82 359	6.03 355	1.11 2	0.79 28	9.71 48	7.98 86	3.26 28	4.99 31	9.08 121	5.80 130	6.08 23	4.39 173	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.71 293	0.30 191

DAS	10.80 306	2.03 258	13.96 329	9.01 333	6.23 362	14.67 286	7.38 310	21.59 233	32.58 353	18.67 280	28.13 281	19.20 283	17.08 350	16.54 314	7.31 235	0.58 322	0.01 16	0.29 312	0.01 88	0.47 224	0.20 139

SepStereo	11.34 313	2.03 258	13.96 329	9.01 333	6.23 362	14.67 286	7.38 310	21.59 233	32.58 353	18.67 280	28.13 281	19.20 283	17.08 350	27.36 403	7.31 235	0.58 322	0.01 16	0.29 312	0.01 88	0.47 224	0.20 139

HH	5.47 97	2.08 263	9.00 208	4.88 117	1.07 100	4.93 60	3.60 196	16.68 163	6.83 63	8.39 88	12.14 108	15.05 213	9.06 199	12.68 217	1.93 38	0.02 109	0.17 249	0.18 270	0.00 1	0.28 136	0.48 244

HanStereo	5.47 97	2.08 263	9.00 208	4.88 117	1.07 100	4.93 60	3.60 196	16.68 163	6.83 63	8.39 88	12.14 108	15.05 213	9.06 199	12.68 217	1.93 38	0.02 109	0.17 249	0.18 270	0.00 1	0.28 136	0.48 244

MMNet	12.97 346	2.08 263	12.74 307	6.98 271	6.27 365	26.39 402	4.73 225	23.10 253	41.79 404	25.48 368	32.29 345	21.09 297	17.79 358	19.52 346	17.90 359	0.19 214	0.07 157	0.10 221	0.00 1	0.37 191	0.59 264

rvit_stereo_0080	3.98 59	2.11 266	7.62 138	3.68 49	1.90 172	4.16 25	7.60 315	9.69 46	8.13 89	5.08 61	7.39 55	6.27 74	4.44 82	6.73 32	3.92 154	0.20 222	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.55 255	0.12 74

whm_eth	3.98 59	2.11 266	7.62 138	3.68 49	1.90 172	4.16 25	7.60 315	9.69 46	8.13 89	5.08 61	7.39 55	6.27 74	4.44 82	6.73 32	3.92 154	0.20 222	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.55 255	0.12 74

hitnet-ft	12.04 327	2.11 266	6.14 79	7.27 283	3.90 262	25.98 398	3.56 192	22.56 245	23.74 272	20.55 309	33.81 366	31.59 377	18.67 368	19.47 345	17.20 352	0.42 296	1.36 405	0.35 321	0.07 199	1.11 326	0.86 305

UCFNet_RVC	9.48 258	2.12 269	4.89 35	7.03 272	3.78 257	16.05 310	6.37 282	28.25 310	20.00 228	15.93 214	23.07 233	25.21 337	12.79 275	12.57 216	8.01 256	0.07 171	0.04 76	1.17 381	0.23 286	1.31 339	0.69 282

SGM_RVC	19.52 405	2.12 269	6.79 103	6.59 247	1.33 129	38.20 442	15.74 410	38.13 416	34.07 362	45.71 450	41.91 414	51.41 457	38.10 443	38.77 450	27.80 421	0.61 330	0.36 333	0.51 337	0.33 332	1.03 321	0.90 309
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 195	2.13 271	8.55 184	10.02 367	1.76 160	6.82 161	1.53 59	17.17 170	15.84 182	18.74 282	20.30 192	18.01 267	8.39 187	12.89 227	5.22 199	0.27 255	0.03 66	0.03 136	0.00 1	0.16 70	0.30 191

RAFT	8.51 227	2.16 272	8.93 198	8.14 317	0.81 80	12.63 247	8.49 326	16.34 157	15.56 176	22.31 336	18.99 172	19.29 285	11.39 249	17.57 324	6.05 216	0.01 69	0.19 260	0.27 301	0.02 118	0.64 281	0.45 238

StereoVision	7.21 190	2.17 273	9.29 225	9.43 344	3.91 264	5.09 76	1.91 109	20.04 212	17.37 198	8.57 91	29.59 300	11.08 142	6.76 161	12.44 206	4.71 179	0.54 318	0.05 104	0.16 263	0.03 135	0.82 308	0.30 191

LL-Strereo2	5.54 107	2.17 273	9.12 219	5.65 178	2.54 205	6.48 146	2.27 135	15.08 129	7.79 85	10.99 115	10.26 89	15.94 226	3.50 57	13.25 243	3.63 136	0.00 1	0.13 224	1.34 389	0.10 222	0.30 149	0.19 134

ADLNet2	12.44 335	2.17 273	12.84 309	9.17 338	5.82 352	20.00 356	10.13 354	32.53 362	36.22 380	18.62 279	19.39 176	21.96 302	17.07 349	21.43 373	19.42 366	0.24 245	0.15 238	0.06 176	0.08 202	0.86 312	0.57 260

CFNet-ft	9.87 276	2.18 276	5.49 57	7.45 293	5.25 324	15.76 305	5.98 263	21.89 238	21.87 251	14.96 184	30.02 306	25.68 341	13.68 290	12.46 209	10.94 304	0.08 174	0.06 137	1.83 395	0.22 277	1.09 323	0.43 230

CFNet_RVC	9.87 276	2.18 276	5.49 57	7.45 293	5.25 324	15.76 305	5.98 263	21.89 238	21.87 251	14.96 184	30.02 306	25.68 341	13.68 290	12.46 209	10.94 304	0.08 174	0.06 137	1.83 395	0.22 277	1.09 323	0.43 230

ADLNet	12.34 333	2.22 278	10.14 264	8.38 323	6.78 375	17.56 337	9.05 330	33.21 372	26.28 301	27.06 381	26.01 257	26.80 347	13.76 293	16.99 320	18.74 362	0.24 245	0.39 336	0.23 293	0.10 222	0.64 281	2.16 372

MLCV	9.32 252	2.22 278	12.55 305	5.22 155	1.32 127	13.79 264	1.35 49	21.14 229	23.65 269	21.91 333	31.37 327	17.14 249	7.57 169	16.00 303	10.18 292	0.22 233	0.01 16	0.03 136	0.02 118	0.40 205	0.29 188

AIO-test2	7.01 179	2.23 280	6.87 106	8.42 324	5.28 330	9.03 192	5.32 238	25.92 282	23.54 265	6.78 73	20.55 195	5.25 62	3.58 61	9.56 87	2.50 84	3.96 419	0.04 76	0.03 136	0.47 357	0.56 261	0.33 202

GCAP-BAT	4.57 70	2.24 281	7.50 133	3.14 16	4.24 277	5.93 128	1.88 105	9.03 37	5.80 46	13.03 151	12.47 112	8.46 111	2.89 43	11.02 130	2.94 107	0.00 1	0.12 218	0.01 106	0.28 309	0.05 13	0.28 182

test_sample7	10.45 292	2.24 281	9.90 254	5.32 162	2.01 178	14.98 290	7.44 312	28.75 314	23.91 275	24.38 357	21.03 206	24.64 328	17.82 360	13.58 252	9.82 283	0.59 326	0.87 395	0.39 328	0.12 233	0.66 287	0.47 240

raft_robust	7.97 215	2.26 283	6.75 100	5.83 192	0.72 70	5.57 98	0.84 30	33.59 374	34.21 365	18.17 266	19.88 185	6.50 80	5.62 122	15.33 280	2.83 101	0.03 128	0.23 287	0.00 1	0.37 342	0.32 171	0.39 218

NINENet	10.74 302	2.29 284	10.44 270	8.03 314	5.09 318	17.62 341	2.79 162	38.69 420	33.24 358	18.35 274	26.31 263	14.49 202	9.40 209	15.88 295	10.57 298	0.41 292	0.21 272	0.29 312	0.00 1	0.42 211	0.23 161

GANet-ADL	8.36 223	2.31 285	8.44 178	7.39 290	2.65 212	12.58 246	5.24 236	29.55 326	25.24 288	14.19 171	16.70 147	17.07 247	6.91 164	10.65 115	6.26 222	0.38 278	0.39 336	0.10 221	0.12 233	0.75 304	0.28 182

CFNet	10.67 298	2.33 286	8.90 197	6.66 254	4.09 274	16.05 310	4.26 214	30.44 338	31.01 337	18.53 278	26.48 266	23.69 321	13.68 290	15.27 279	10.59 300	0.05 150	0.02 42	0.44 330	0.05 175	0.73 298	0.23 161

ACRE	7.07 183	2.38 287	13.26 315	7.36 287	4.86 303	10.28 205	4.40 215	15.51 140	13.69 153	17.22 244	19.23 174	8.00 103	4.20 75	10.64 114	8.50 267	0.33 265	0.32 324	0.03 136	0.14 243	0.37 191	0.77 297

rvit_stereo_0081_aga	3.72 51	2.39 288	8.60 188	5.27 158	2.99 231	5.02 67	1.94 113	8.12 26	6.24 52	6.74 70	6.85 52	5.85 72	3.28 51	7.31 38	3.04 113	0.02 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 268	0.22 153

ssnet_v2	13.23 351	2.43 289	11.25 285	7.34 285	2.92 226	23.05 379	12.95 387	35.93 399	32.92 357	21.23 327	25.38 252	28.81 356	15.22 327	22.57 379	19.81 369	0.18 210	0.08 176	0.19 278	0.05 175	1.24 334	1.06 325

CIPLG	7.15 186	2.44 290	12.82 308	7.38 288	4.93 306	10.51 210	4.56 221	15.17 133	13.25 148	17.45 249	19.75 183	8.42 109	4.60 92	11.41 154	8.31 263	0.33 265	0.32 324	0.03 136	0.14 243	0.37 191	0.72 289

SGM-ForestM	23.72 431	2.44 290	9.13 221	7.43 291	2.25 187	44.80 452	19.11 429	44.90 451	49.97 439	50.74 457	51.18 445	62.06 470	45.83 458	44.96 458	33.88 434	1.00 368	0.84 393	0.78 356	0.62 371	1.29 336	1.11 327

AASNet	12.49 337	2.46 292	10.49 271	9.82 359	6.86 376	17.33 333	6.73 296	41.09 433	37.86 388	22.53 340	29.11 289	16.68 238	13.48 288	14.54 274	17.87 358	0.20 222	0.02 42	0.78 356	0.05 175	1.18 329	0.76 294

MyStereo8	7.13 184	2.48 293	10.86 281	6.81 265	4.98 311	10.73 215	1.42 53	14.58 122	9.73 108	15.75 208	23.16 234	12.17 165	7.96 180	9.85 92	10.21 294	0.04 137	0.19 260	0.08 196	0.21 274	0.58 266	0.82 299

IPLGR_C	7.16 187	2.48 293	12.98 311	7.52 297	4.91 305	10.56 211	4.59 223	15.63 145	14.12 157	17.42 247	18.87 170	8.00 103	4.59 91	10.76 119	8.81 271	0.32 263	0.32 324	0.03 136	0.13 238	0.36 185	0.76 294

GEStereo_RVC	12.81 343	2.49 295	13.64 325	9.68 355	4.97 309	18.16 343	11.30 372	31.26 346	47.47 427	19.84 296	26.97 271	19.03 279	13.19 282	20.14 355	14.86 335	0.83 358	0.51 367	0.10 221	0.13 238	0.54 251	0.99 319

RALAANet	6.49 151	2.49 295	9.69 247	7.09 276	4.98 311	6.23 136	1.68 69	19.90 211	14.26 159	15.04 188	14.56 124	12.69 169	4.38 77	12.91 229	3.07 116	0.02 109	0.07 157	0.00 1	0.10 222	0.51 243	0.15 106

TestStereo	6.02 135	2.55 297	7.33 131	5.57 174	1.68 154	6.05 133	1.78 93	13.73 112	16.40 187	10.87 114	23.79 238	9.00 119	5.63 123	11.26 149	3.96 157	0.09 176	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.69 288	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 75	2.56 298	8.72 193	4.26 82	3.52 252	9.22 195	1.48 54	13.54 107	18.88 218	7.47 83	7.08 54	2.04 13	2.24 32	9.66 89	2.27 72	0.05 150	0.02 42	0.07 186	0.00 1	0.53 249	0.21 146

LoS_RVC	3.72 51	2.57 299	3.90 16	4.27 83	7.61 395	5.39 88	2.90 168	7.29 12	3.84 11	3.67 35	10.20 87	3.66 28	4.48 86	6.19 24	2.14 65	0.01 69	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.06 17	6.15 416

OMP-Stereo	6.93 176	2.57 299	9.03 214	10.63 380	1.72 156	4.89 57	1.91 109	17.84 180	15.56 176	16.69 232	14.16 122	17.70 260	7.33 167	12.93 230	4.83 188	0.24 245	0.03 66	0.06 176	0.02 118	0.19 85	0.39 218

CBFPSM	12.42 334	2.59 301	28.96 412	4.74 106	3.20 237	22.33 372	16.31 414	21.13 228	21.03 238	21.04 322	27.81 278	30.24 369	15.99 336	14.59 275	14.80 332	0.04 137	0.49 363	0.10 221	0.16 252	0.51 243	2.34 375

DN-CSS_ROB	8.17 220	2.59 301	14.14 333	6.11 219	3.22 238	6.31 142	3.53 190	22.92 252	20.59 232	16.66 230	30.05 308	9.31 123	7.95 179	13.49 248	4.78 182	0.72 342	0.00 1	0.45 331	0.00 1	0.54 251	0.09 50

HGLStereo	12.72 342	2.66 303	12.34 301	9.93 363	7.55 392	16.16 318	7.45 313	31.48 350	27.01 305	20.01 299	35.31 373	26.98 352	18.90 369	17.87 327	18.90 364	0.33 265	0.16 247	0.07 186	0.05 175	0.48 226	0.70 286

rvit_stereo_ft	4.73 77	2.68 304	9.30 226	11.34 394	2.74 215	4.18 27	8.45 324	9.77 49	9.90 111	4.04 40	6.26 48	6.73 82	4.72 99	8.99 72	5.03 193	0.01 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 136	0.09 50

rvit_0105_6	5.74 120	2.76 305	14.29 338	9.83 361	1.73 157	5.18 78	5.24 236	10.21 58	20.31 229	6.26 67	6.78 50	10.10 132	6.43 150	11.20 147	3.33 128	0.18 210	0.29 316	0.00 1	0.00 1	0.51 243	0.14 92

StereoDRNet-Refined	13.36 355	2.80 306	10.82 279	7.94 311	3.10 232	18.95 349	4.45 218	28.47 312	29.65 321	29.11 394	41.47 410	24.44 326	17.64 356	23.34 382	21.66 378	0.16 204	0.07 157	0.53 339	0.32 328	0.77 306	1.64 351
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_4	6.69 160	2.81 307	15.46 350	10.22 373	1.58 146	5.99 129	5.81 256	13.77 115	23.65 269	7.16 82	9.46 76	12.64 167	7.78 174	12.03 181	3.83 149	0.19 214	0.47 358	0.00 1	0.01 88	0.60 269	0.37 214

gwcnet-sp	9.81 273	2.82 308	13.47 322	5.99 206	4.27 280	16.20 320	5.91 258	25.55 275	24.34 281	21.01 319	20.69 197	15.22 215	14.96 321	14.50 271	9.97 287	0.05 150	0.15 238	0.02 120	0.08 202	0.49 235	0.51 249

scenet	9.81 273	2.82 308	13.47 322	5.99 206	4.27 280	16.20 320	5.91 258	25.55 275	24.34 281	21.01 319	20.69 197	15.22 215	14.96 321	14.50 271	9.97 287	0.05 150	0.15 238	0.02 120	0.08 202	0.49 235	0.51 249

ssnet	9.81 273	2.82 308	13.47 322	5.99 206	4.27 280	16.20 320	5.91 258	25.55 275	24.34 281	21.01 319	20.69 197	15.22 215	14.96 321	14.50 271	9.97 287	0.05 150	0.15 238	0.02 120	0.08 202	0.49 235	0.51 249

AACVNet	10.58 296	2.86 311	9.78 251	8.95 332	3.30 240	10.80 218	4.78 227	22.37 244	12.55 136	27.50 385	29.84 303	30.06 368	15.99 336	19.10 340	11.60 311	0.40 290	0.18 255	0.22 290	0.03 135	0.62 274	0.73 290

CRFU-Net	12.56 339	2.89 312	11.77 294	8.18 318	5.80 351	24.84 388	10.46 365	24.56 266	13.12 143	30.06 402	29.37 292	29.09 357	19.64 373	19.96 350	18.53 361	0.82 356	0.48 360	0.27 301	0.15 249	0.53 249	0.68 280

CBMV_ROB	11.77 323	2.89 312	6.92 109	5.20 151	2.88 221	14.12 270	4.79 229	26.69 293	29.84 327	26.17 376	31.92 338	23.61 320	20.74 380	20.20 358	10.18 292	1.78 390	1.80 414	2.17 402	1.26 398	1.61 346	0.55 255

iResNetv2_ROB	12.00 326	2.91 314	13.46 321	5.82 190	3.73 256	13.15 256	6.45 285	34.15 380	36.02 377	25.25 364	33.81 366	29.79 364	14.24 307	13.61 254	6.10 220	0.21 227	0.02 42	0.12 237	0.00 1	0.82 308	0.25 172

HITNet	7.83 208	2.93 315	8.39 172	4.76 109	1.48 139	12.75 249	4.64 224	20.97 225	14.37 161	15.14 195	22.15 227	14.57 205	10.62 229	14.38 268	8.14 260	0.04 137	0.01 16	0.48 334	0.02 118	0.57 262	0.10 57
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
CSP-Net	12.85 344	2.95 316	9.64 241	5.94 202	3.96 266	25.85 396	9.93 344	28.81 318	26.00 298	29.31 398	32.44 346	30.00 366	15.16 326	20.25 359	14.30 330	0.55 320	0.19 260	0.03 136	0.00 1	0.65 283	0.98 318

FAT-Stereo	16.81 376	2.97 317	17.56 370	9.80 358	6.21 360	16.12 317	13.23 390	38.18 418	39.67 394	27.00 380	39.73 400	37.55 410	31.30 429	20.39 363	21.52 377	3.44 414	2.05 417	0.81 365	1.10 393	1.89 356	5.72 413

NVstereo2D	15.15 366	2.97 317	16.28 359	9.23 341	7.56 393	30.03 414	9.53 339	42.80 442	42.72 408	15.11 191	27.03 273	23.16 314	16.93 346	24.28 387	15.45 338	3.07 412	0.43 348	1.44 391	0.61 370	6.74 418	7.60 435

DDVS	10.70 299	3.00 319	11.95 297	6.84 267	3.80 260	15.73 304	2.83 166	23.57 257	17.37 198	20.98 318	29.89 304	31.40 376	8.70 192	19.22 343	13.19 318	0.74 347	1.53 410	0.07 186	0.21 274	0.84 310	2.11 366

DLCB_ROB	13.35 354	3.00 319	9.12 219	9.43 344	5.68 346	21.80 369	10.12 353	29.19 323	29.92 329	27.71 386	31.45 335	32.37 381	19.50 372	19.02 337	16.73 349	0.22 233	0.04 76	0.38 327	0.06 189	0.49 235	0.85 304

stereogan	18.62 399	3.07 321	16.31 360	13.04 405	9.99 420	35.74 435	9.09 332	38.17 417	45.27 424	24.39 360	41.24 407	39.93 421	25.46 402	31.29 420	24.33 401	1.80 391	0.91 398	2.71 411	0.75 377	5.15 410	3.70 393

LE_ROB	22.93 429	3.07 321	14.02 331	7.70 303	2.86 220	31.99 424	17.35 422	28.10 308	67.19 476	70.51 478	55.61 458	49.07 451	47.62 460	24.76 392	36.49 440	0.35 272	0.20 265	0.27 301	0.55 366	0.48 226	0.44 234

iResNet	10.26 289	3.10 323	15.72 352	7.35 286	2.13 182	13.86 267	7.07 305	22.80 250	28.01 311	20.10 303	30.40 311	16.79 239	11.06 239	14.46 270	10.29 297	0.39 288	0.05 104	0.00 1	0.07 199	0.73 298	0.73 290

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 187	3.12 324	14.04 332	4.74 106	6.89 379	6.58 153	0.68 21	21.97 242	9.36 106	10.84 113	17.38 149	17.36 256	9.24 203	12.45 208	4.44 174	0.04 137	0.24 298	0.10 221	1.00 389	1.36 341	1.43 343

rvit_0105_5	7.60 198	3.13 325	16.37 361	9.97 366	1.59 147	7.41 169	6.27 276	17.78 179	25.62 292	10.30 107	10.39 91	14.79 208	8.95 198	12.51 213	4.87 189	0.17 207	0.42 344	0.00 1	0.11 231	0.62 274	0.71 287

ARAFT	8.50 226	3.19 326	16.58 363	5.52 173	0.91 89	12.13 238	11.20 370	17.19 171	18.28 212	18.40 277	16.33 143	17.10 248	8.58 188	18.56 332	5.00 192	0.11 184	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.55 255	0.25 172

sCroCo_RVC	5.06 79	3.29 327	16.45 362	10.72 382	6.64 369	5.83 119	2.74 159	9.67 45	8.06 87	3.66 34	9.20 73	4.81 52	4.95 104	8.12 51	4.64 178	0.64 336	0.50 364	0.06 176	0.03 135	0.70 291	0.42 228

DMCA-RVC	11.41 314	3.32 328	11.68 293	10.12 369	4.81 302	11.92 232	4.11 205	24.67 268	23.66 271	20.06 302	28.51 286	26.71 346	24.96 401	15.95 302	14.82 333	0.41 292	0.34 331	0.56 341	0.16 252	0.72 297	0.69 282

testlalala_base	7.28 192	3.39 329	7.80 147	8.27 322	5.04 315	12.56 244	1.83 99	11.93 77	5.19 37	10.18 105	13.62 120	8.87 117	5.72 128	8.22 52	2.75 96	15.38 458	2.41 426	0.00 1	0.35 335	20.24 459	1.89 359

CVANet_RVC	13.24 352	3.39 329	8.43 177	8.42 324	5.04 315	18.52 348	11.72 379	32.03 355	33.85 360	23.17 345	32.77 349	29.78 363	16.51 341	23.20 381	11.28 308	0.94 363	0.04 76	1.19 384	0.47 357	3.13 385	1.01 322

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 328	3.43 331	16.25 358	7.62 301	5.58 340	14.57 283	6.00 265	32.98 367	27.41 308	21.69 331	31.40 329	25.21 337	13.47 286	14.96 277	15.60 340	0.84 359	0.33 328	0.35 321	0.35 335	1.29 336	1.78 356
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 262	3.45 332	29.83 415	9.58 352	4.75 301	24.51 385	10.20 356	24.04 262	18.77 217	10.42 108	14.64 126	7.97 102	8.75 195	14.05 261	5.80 213	2.44 404	1.39 406	0.08 196	0.06 189	0.73 298	0.48 244

LL-Strereo	10.79 305	3.52 333	12.54 304	8.77 328	5.44 336	7.49 170	9.26 334	35.15 392	28.70 317	16.47 225	15.85 138	21.06 296	17.42 355	21.62 374	9.72 282	0.21 227	0.22 281	0.74 354	0.08 202	0.98 318	0.60 265

AdaStereo	10.22 287	3.63 334	9.14 223	9.15 337	3.24 239	15.79 307	5.39 246	31.94 353	25.42 290	18.39 276	26.47 265	19.44 286	9.50 211	16.60 315	8.59 268	0.44 299	0.05 104	0.40 329	0.00 1	0.57 262	0.16 111
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.
CBMV	13.69 359	3.63 334	8.02 159	5.93 201	2.69 213	22.57 375	12.44 384	29.81 328	31.57 340	31.20 407	33.79 365	31.04 372	17.41 354	25.28 394	14.11 328	0.71 340	0.60 376	0.60 344	0.11 231	1.11 326	1.13 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	9.23 245	3.67 336	17.68 374	11.75 396	1.89 170	9.37 198	8.48 325	18.68 194	30.64 334	15.02 187	14.72 127	17.87 264	9.94 221	15.66 288	6.54 224	0.36 274	0.43 348	0.01 106	0.41 348	0.50 240	1.01 322

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 367	3.68 337	27.36 408	7.11 278	5.83 353	24.88 390	12.12 383	30.19 331	36.12 379	27.08 382	45.98 429	29.10 358	13.65 289	20.45 366	20.26 374	0.67 337	0.00 1	0.10 221	0.00 1	0.32 171	0.26 175

pmcnn	14.59 363	3.68 337	19.78 388	6.83 266	4.51 294	21.27 366	14.67 399	27.37 300	30.54 332	27.09 383	40.19 402	38.71 414	18.53 367	17.70 325	19.27 365	0.84 359	0.09 185	0.00 1	0.00 1	0.48 226	0.31 198

RAFT + AFF	10.27 290	3.77 339	17.13 365	10.24 374	4.97 309	13.08 254	11.52 376	25.69 278	25.80 293	14.72 178	16.12 141	19.16 282	11.35 248	16.24 310	9.04 277	0.30 259	1.46 408	0.66 348	0.20 272	2.03 363	1.94 362

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 206	3.78 340	19.59 385	5.04 125	10.79 427	5.87 127	1.85 102	19.52 206	7.33 79	14.18 169	21.16 209	16.50 235	5.97 135	13.73 256	3.79 146	0.04 137	0.17 249	0.04 155	1.30 399	2.45 368	2.15 371

TDLM	12.98 348	3.78 340	9.77 250	10.75 384	4.94 307	16.10 314	14.08 395	35.05 390	31.87 342	22.36 337	26.51 268	26.09 344	14.97 324	24.73 391	13.11 317	1.05 372	0.05 104	1.21 385	0.27 305	1.83 353	1.00 321

NOSS_ROB	10.99 309	3.81 342	6.88 107	6.69 256	2.30 190	16.06 312	10.94 366	30.06 329	32.41 351	16.10 217	18.72 169	22.78 312	14.21 306	17.52 323	8.62 270	2.35 399	1.84 415	3.32 419	1.57 404	2.06 364	1.52 347

DRN-Test	15.88 370	3.83 343	14.70 344	9.96 365	8.02 404	28.93 412	14.65 398	42.34 438	38.25 391	28.18 390	34.31 370	29.22 360	18.35 364	20.01 351	22.68 389	0.37 277	0.41 340	0.46 332	0.28 309	1.28 335	1.34 337

GMStereo	5.94 128	3.84 344	10.86 281	5.13 140	0.71 62	7.27 168	2.66 157	12.38 83	25.14 287	12.01 123	10.66 94	5.12 57	3.46 54	11.39 153	6.16 221	0.45 300	0.02 42	0.05 162	0.31 324	0.86 312	0.25 172
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	9.10 242	3.87 345	19.26 384	11.81 398	8.82 413	5.75 115	4.40 215	22.77 249	17.68 204	11.90 120	28.34 283	16.05 232	6.35 149	14.30 265	7.67 249	0.52 316	0.34 331	0.51 337	0.08 202	0.38 197	1.14 331

S-Stereo	16.85 377	3.95 346	20.67 394	12.08 401	8.91 414	21.68 367	12.61 386	32.20 359	44.61 420	22.37 338	38.42 393	29.15 359	28.02 414	18.58 333	22.36 388	2.88 408	3.11 438	0.87 371	1.82 408	3.58 394	9.08 445

fast-acv-ft	14.25 362	4.00 347	16.20 356	7.51 296	5.14 322	26.38 401	9.77 342	24.62 267	34.84 371	25.30 366	37.27 384	32.09 380	20.38 378	18.32 330	19.50 367	0.36 274	0.32 324	0.63 346	0.47 357	1.18 329	0.76 294

dd	7.96 214	4.08 348	11.49 291	6.53 243	0.93 91	8.28 186	4.03 204	16.53 161	33.82 359	15.17 197	16.50 144	6.79 84	5.96 134	14.30 265	9.90 285	1.13 376	0.42 344	0.17 265	0.44 353	2.01 361	0.79 298

SACVNet	13.38 356	4.08 348	11.41 290	11.67 395	5.79 350	17.28 332	9.39 335	32.77 364	22.29 255	28.11 389	33.35 358	32.48 382	21.86 384	19.75 348	10.28 296	1.00 368	0.48 360	0.85 368	0.29 313	1.31 339	3.08 385

LMCR-Stereo	10.75 303	4.13 350	10.67 274	13.11 406	3.99 271	16.68 329	5.91 258	25.30 272	22.69 259	22.04 335	21.80 217	14.67 206	14.24 307	20.55 368	15.86 341	1.90 393	0.04 76	0.00 1	0.02 118	1.29 336	0.18 123

iinet-f	13.51 357	4.29 351	45.90 444	6.01 209	3.96 266	21.00 363	13.40 391	27.40 302	21.12 240	21.11 324	30.72 315	21.49 299	16.96 347	15.33 280	19.50 367	0.12 188	0.42 344	0.09 203	0.05 175	0.89 315	0.39 218

WCMA_ROB	20.02 412	4.30 352	19.72 387	9.47 349	7.00 381	32.71 428	13.99 394	31.97 354	32.48 352	41.51 440	52.00 447	44.09 437	36.14 439	32.43 422	24.29 400	6.19 433	2.79 434	1.09 378	1.10 393	3.95 397	3.13 390

GANet	16.92 381	4.32 353	12.46 303	10.84 386	4.24 277	23.04 378	15.36 409	39.91 427	34.47 367	32.42 416	45.10 428	40.04 423	27.54 410	23.61 385	20.20 373	1.02 371	0.08 176	0.67 349	0.22 277	1.87 355	0.97 315

FADNet-RVC-Resample	11.72 320	4.35 354	30.33 418	9.46 348	3.90 262	14.11 269	7.17 308	25.78 279	23.31 263	23.27 346	29.52 299	19.50 288	15.00 325	15.38 283	8.33 264	0.53 317	0.50 364	0.49 335	0.50 361	1.38 343	1.67 353

StereoDRNet	15.30 368	4.47 355	14.35 340	10.71 381	8.69 410	25.02 393	11.03 367	39.66 425	35.62 375	29.17 395	28.81 287	34.05 394	17.80 359	18.80 335	23.77 394	0.41 292	0.30 318	0.15 258	0.14 243	1.64 348	1.42 342

DeepPruner_ROB	10.77 304	4.56 356	13.13 312	6.37 232	4.28 285	10.14 204	6.86 299	36.42 403	19.59 222	17.87 257	27.37 275	23.19 315	12.26 266	19.09 339	10.23 295	1.05 372	0.48 360	0.23 293	0.15 249	0.89 315	1.17 333

ADCP+	18.16 395	4.61 357	32.94 422	9.31 342	10.23 422	28.87 410	11.69 378	33.43 373	36.49 381	29.28 397	40.49 403	24.18 325	24.61 397	33.89 426	35.33 437	0.25 251	0.40 339	2.00 398	1.17 395	2.16 365	1.87 358

Nwc_Net	17.98 394	4.67 358	17.79 376	14.26 415	11.65 435	25.14 394	14.88 402	40.85 431	39.83 395	21.07 323	43.24 421	34.50 397	27.64 411	26.44 401	25.03 403	3.22 413	0.18 255	2.52 408	3.18 421	1.98 358	1.51 346

RYNet	18.92 401	4.69 359	16.88 364	10.99 387	15.84 445	46.72 453	16.57 417	37.84 414	48.03 428	26.92 379	26.48 266	37.84 413	24.92 400	19.80 349	31.04 431	0.25 251	0.25 306	0.62 345	0.03 135	6.34 416	6.39 420

XPNet_ROB	17.33 387	4.84 360	15.44 349	11.15 390	6.64 369	20.88 362	16.10 412	36.26 402	39.54 393	31.80 413	41.32 408	41.30 430	23.91 391	24.67 389	27.40 416	1.07 375	0.74 386	0.79 358	0.25 297	1.10 325	1.31 336

BEATNet_4x	9.37 255	4.85 361	12.05 300	5.48 171	1.35 131	13.15 256	6.15 273	25.06 270	16.74 188	16.18 218	24.65 245	17.29 255	12.51 271	16.91 319	10.92 302	0.38 278	0.18 255	0.81 365	0.05 175	1.95 357	0.65 277

DualNet (step1)	12.44 335	4.86 362	17.49 366	5.97 203	2.94 227	17.57 338	8.30 321	28.75 314	23.91 275	24.38 357	21.03 206	24.64 328	17.82 360	13.58 252	9.82 283	6.44 435	0.87 395	6.62 431	7.44 443	3.20 387	3.11 387

test_sample9	15.04 365	4.86 362	17.49 366	5.97 203	2.94 227	17.57 338	8.30 321	28.75 314	23.91 275	24.38 357	21.03 206	24.64 328	17.82 360	20.07 353	20.17 371	6.44 435	36.07 471	6.62 431	7.44 443	3.20 387	3.11 387

test_sample8	17.19 383	4.86 362	17.49 366	5.97 203	2.94 227	17.57 338	8.30 321	31.87 352	18.55 214	33.54 422	26.00 256	40.64 426	32.90 433	20.07 353	20.17 371	6.44 435	36.07 471	6.62 431	7.44 443	3.20 387	3.11 387

STTStereo	12.97 346	4.88 365	26.57 406	7.54 298	5.41 335	13.43 260	6.49 288	30.53 339	26.35 302	25.14 363	31.43 330	32.00 379	14.12 303	16.01 304	14.83 334	0.29 258	0.31 321	0.67 349	1.08 392	1.21 331	1.11 327

RP	17.58 388	4.92 366	15.27 348	15.44 425	11.95 437	21.05 364	11.75 380	27.64 303	45.09 423	22.99 344	42.05 415	39.39 419	27.74 412	25.54 395	22.33 387	5.45 429	0.59 375	4.33 421	1.62 405	3.53 393	2.86 382

edge stereo	18.75 400	5.12 367	17.66 372	10.77 385	7.84 400	22.41 373	11.03 367	35.23 393	42.07 407	34.62 424	42.74 417	41.28 429	35.50 437	25.14 393	24.17 398	2.42 403	2.42 428	6.35 430	1.45 402	2.89 379	3.80 394

ACV-stereo	11.65 318	5.15 368	28.84 409	6.80 264	3.33 242	20.38 359	6.59 292	21.03 226	20.57 231	17.67 254	20.95 205	26.81 348	16.69 342	20.19 357	13.26 319	0.72 342	1.11 401	0.15 258	0.09 215	0.65 283	2.13 367

FADNet_RVC	11.94 325	5.17 369	39.74 433	6.44 237	3.46 249	11.42 226	4.17 209	29.16 322	26.89 304	17.97 260	25.96 255	13.41 190	15.67 332	15.84 294	13.54 323	0.90 362	0.75 388	0.55 340	1.20 396	3.65 396	2.85 381

SDNR	16.15 371	5.23 370	28.92 411	5.73 187	6.05 358	56.85 468	3.26 176	23.18 254	29.73 322	20.62 312	36.48 379	13.59 194	16.97 348	18.43 331	13.44 322	10.56 449	13.84 463	3.10 416	0.44 353	7.80 424	8.81 443

GwcNet	16.48 374	5.23 370	20.03 391	10.24 374	8.48 407	28.79 409	10.09 351	38.60 419	44.51 419	23.29 347	36.95 382	31.29 374	19.79 376	20.42 364	25.70 410	0.54 318	0.72 384	0.57 342	0.39 346	1.37 342	2.64 378

AANet_RVC	13.16 349	5.34 372	10.83 280	8.20 319	4.44 292	14.13 271	9.46 337	28.78 317	37.67 386	23.44 348	37.47 386	23.48 318	15.83 335	22.39 378	16.63 348	1.67 387	0.86 394	0.24 296	0.02 118	0.63 277	1.60 349

PSMNet_ROB	16.90 380	5.45 373	14.16 334	13.77 410	7.25 386	27.65 406	32.74 463	43.21 445	37.88 389	24.00 351	32.97 354	34.55 398	16.69 342	17.41 322	23.96 396	0.38 278	0.22 281	0.93 372	2.05 412	1.83 353	0.96 314

APVNet	17.75 391	5.46 374	20.35 393	12.31 402	8.40 406	30.16 415	24.10 447	41.14 434	30.12 330	25.08 362	41.09 406	31.24 373	23.12 388	27.07 402	27.86 422	0.34 269	0.56 373	3.02 414	0.52 364	1.68 349	1.45 344

rvit_105_1	13.56 358	5.57 375	19.88 389	13.22 407	4.58 296	15.04 291	28.61 458	26.56 291	42.75 409	18.83 283	24.53 243	20.93 294	13.85 296	18.02 329	11.90 312	1.74 388	0.60 376	0.25 297	2.10 414	0.61 271	1.64 351

AF-Net	18.38 398	5.60 376	14.21 336	15.95 426	10.78 426	22.26 371	10.45 361	35.39 394	50.22 441	24.71 361	37.77 387	41.55 431	29.24 420	29.11 412	26.67 412	4.35 424	0.06 137	4.56 423	0.90 382	2.42 367	1.38 340

FINET	15.49 369	6.08 377	24.99 401	8.12 316	7.69 396	21.80 369	22.35 439	33.76 377	48.27 429	25.99 372	32.27 344	19.48 287	16.83 345	19.07 338	16.38 347	1.37 382	0.70 383	0.95 373	0.27 305	2.61 372	0.90 309

NCC-stereo	19.75 407	6.08 377	23.96 398	15.05 420	16.17 446	18.42 344	21.45 435	43.31 447	41.00 400	24.30 355	38.12 391	34.98 400	26.92 407	35.46 434	25.65 407	4.29 422	2.07 419	3.24 417	8.90 452	2.86 377	2.86 382

Abc-Net	19.75 407	6.08 377	23.96 398	15.05 420	16.17 446	18.42 344	21.45 435	43.31 447	41.00 400	24.30 355	38.12 391	34.98 400	26.92 407	35.46 434	25.65 407	4.29 422	2.07 419	3.24 417	8.90 452	2.86 377	2.86 382
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 143	6.09 380	11.30 286	9.19 340	7.41 390	4.75 48	1.74 85	19.70 207	11.74 126	10.61 110	8.65 61	10.67 136	3.22 48	13.81 257	3.60 135	0.31 262	0.23 287	0.12 237	0.36 338	0.48 226	0.38 215

ADCL	21.64 421	6.20 381	47.32 446	9.93 363	6.91 380	38.69 446	19.97 431	31.26 346	54.04 446	27.89 388	47.97 437	31.35 375	30.66 426	33.18 424	36.62 441	0.99 367	0.92 399	2.63 409	1.82 408	2.45 368	2.13 367

sAnonymous2	6.59 152	6.21 382	19.05 382	8.91 330	5.27 328	4.58 35	6.69 294	15.56 142	11.12 123	4.86 59	8.71 64	3.81 29	7.93 177	7.38 39	2.89 102	0.09 176	0.07 157	0.05 162	0.28 309	11.25 443	7.10 430

CroCo_RVC	6.59 152	6.21 382	19.05 382	8.91 330	5.27 328	4.58 35	6.69 294	15.56 142	11.12 123	4.86 59	8.71 64	3.81 29	7.93 177	7.38 39	2.89 102	0.09 176	0.07 157	0.05 162	0.28 309	11.25 443	7.10 430

SuperB	17.60 389	6.22 384	56.40 458	7.91 310	5.07 317	19.70 355	9.03 329	24.87 269	50.15 440	26.25 377	39.13 395	17.61 259	20.84 381	22.28 377	25.31 406	0.70 338	0.31 321	1.10 379	0.71 374	16.58 455	1.86 357

NCCL2	17.23 384	6.37 385	14.30 339	23.45 448	7.18 385	24.16 383	17.05 420	34.39 385	25.88 294	31.55 409	38.01 389	42.09 433	26.81 406	20.94 371	22.69 390	0.45 300	0.23 287	2.63 409	1.80 407	2.02 362	2.57 376

NaN_ROB	16.51 375	6.51 386	16.22 357	10.53 379	4.64 299	31.76 422	17.78 424	37.00 409	43.37 413	29.68 400	31.29 326	32.67 387	20.32 377	28.00 409	16.06 343	0.38 278	0.41 340	0.32 318	0.41 348	0.87 314	1.94 362

Wz-Net-MNSev	18.98 402	6.53 387	33.16 424	10.15 370	7.26 388	38.37 443	16.45 415	34.19 382	43.20 412	30.65 404	40.76 404	40.51 425	19.24 371	27.56 404	28.06 427	0.81 355	0.26 308	0.05 162	0.10 222	1.45 344	0.84 301

SANet	20.96 414	6.60 388	29.81 414	8.83 329	3.19 236	31.27 421	20.56 433	41.86 437	56.09 457	39.30 436	43.62 422	44.95 439	31.93 431	27.83 405	23.67 393	0.94 363	0.52 368	0.99 375	0.42 350	4.72 404	2.03 365

ADCRef	17.30 385	6.73 389	42.01 439	10.11 368	8.78 412	26.61 403	10.45 361	31.29 348	32.75 356	31.19 406	41.62 413	18.47 274	19.78 375	24.29 388	34.06 435	0.76 348	0.42 344	2.16 401	1.79 406	1.23 333	1.56 348

Anonymous_2	14.95 364	6.75 390	17.63 371	5.45 170	7.10 383	26.19 399	11.58 377	18.06 186	17.30 196	17.61 253	15.47 134	23.33 317	20.95 382	20.55 368	14.63 331	11.05 453	12.86 462	11.27 450	25.12 466	11.32 445	4.82 408

MeshStereo	22.27 424	6.87 391	11.15 284	7.69 302	4.87 304	37.70 440	13.06 388	41.64 436	36.95 383	50.92 458	53.41 451	58.12 462	41.93 453	37.73 446	27.62 420	2.52 405	2.37 425	2.99 413	2.07 413	3.09 383	2.60 377
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
PA-Net	16.29 372	6.88 392	27.34 407	9.88 362	11.12 429	21.77 368	28.15 457	32.06 356	39.49 392	19.99 298	27.91 279	23.50 319	20.59 379	20.25 359	24.04 397	0.24 245	2.26 424	0.22 290	4.59 432	1.13 328	4.48 405
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DPSNet	24.40 437	6.97 393	33.14 423	11.16 391	6.54 368	53.33 462	43.32 472	51.28 462	59.37 463	30.89 405	39.36 396	40.35 424	34.30 436	32.57 423	25.09 404	4.65 427	1.62 411	0.37 325	0.66 372	8.51 432	4.44 404

LALA_ROB	19.19 403	7.15 394	15.93 354	12.96 404	5.30 331	28.30 408	23.21 446	42.51 439	36.69 382	33.45 421	40.81 405	50.96 456	24.53 395	27.92 406	25.66 409	0.60 327	0.44 350	2.04 399	1.22 397	2.54 371	1.47 345

PS-NSSS	13.70 360	7.41 395	14.68 343	6.70 257	5.63 343	18.43 346	12.59 385	38.89 423	25.56 291	20.27 306	35.71 375	21.11 298	16.35 340	17.16 321	17.56 355	2.28 397	0.53 369	5.37 425	0.36 338	4.28 402	3.09 386

GMStereo_Zeroshot	10.83 307	7.81 396	19.95 390	9.55 350	2.47 201	11.83 230	1.31 46	20.84 224	20.52 230	22.73 341	35.93 376	24.76 334	5.94 133	19.68 347	7.04 230	0.45 300	0.02 42	0.25 297	0.01 88	5.38 412	0.19 134

HBP-ISP	12.52 338	7.82 397	8.47 181	7.57 300	4.27 280	12.56 244	6.42 284	28.68 313	29.56 318	21.11 324	35.69 374	15.85 224	18.42 365	20.44 365	11.00 306	3.03 410	2.63 430	7.09 440	3.97 429	3.58 394	2.27 374

DANet	16.85 377	8.00 398	26.04 405	14.56 419	7.25 386	20.59 361	5.37 239	26.22 287	26.02 300	32.17 415	36.00 377	37.20 408	29.77 422	30.75 417	24.62 402	1.14 377	1.34 403	2.21 403	0.51 363	3.18 386	4.07 400
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 417	8.24 399	37.97 431	15.14 423	9.26 417	50.87 459	16.80 419	27.96 305	30.54 332	38.92 433	42.93 420	33.27 389	32.17 432	27.99 408	25.25 405	4.40 425	3.83 446	3.60 420	0.97 388	7.91 427	6.95 427

PDISCO_ROB	24.45 439	9.24 400	29.28 413	28.68 457	19.96 454	37.14 438	15.33 408	45.04 452	54.69 449	29.24 396	42.67 416	46.07 445	28.17 415	35.35 431	30.30 430	9.92 447	2.13 421	6.90 435	3.20 422	8.74 433	6.87 426

RTSC	19.64 406	9.36 401	31.06 420	10.99 387	6.24 364	28.10 407	10.14 355	37.50 413	58.34 461	31.74 411	36.70 381	32.50 384	21.03 383	36.00 440	37.24 445	1.23 380	0.44 350	0.12 237	0.31 324	1.98 358	1.69 354

ADCPNet	21.93 422	9.38 402	57.92 459	11.76 397	6.88 378	36.03 436	18.44 426	32.80 365	35.93 376	32.91 420	43.80 425	39.21 418	26.99 409	31.14 419	36.94 443	2.05 395	2.67 432	2.30 405	3.45 424	4.22 401	3.82 395

CSAN	21.34 419	9.45 403	23.34 397	20.99 442	4.95 308	32.57 426	34.26 464	38.83 422	49.95 438	36.97 430	39.72 399	44.97 440	31.73 430	26.05 396	23.94 395	1.52 385	0.47 358	0.85 368	1.43 401	2.73 374	2.14 370

ETE_ROB	17.67 390	9.48 404	17.66 372	13.60 408	4.57 295	23.03 377	21.09 434	32.49 361	35.24 372	30.49 403	38.06 390	46.18 446	24.49 394	26.40 399	24.21 399	0.46 305	0.24 298	1.14 380	0.84 380	1.52 345	2.13 367

PWCDC_ROB	17.80 392	9.62 405	18.38 378	17.95 432	7.74 397	24.61 387	5.56 251	34.41 386	52.79 444	29.66 399	50.20 444	20.63 291	19.69 374	29.85 416	20.87 375	6.18 432	0.26 308	0.10 221	0.05 175	5.36 411	2.00 364

MSMD_ROB	22.90 428	9.64 406	14.76 345	17.46 431	9.88 419	34.94 432	18.83 427	33.67 376	37.47 384	40.97 439	59.80 462	45.93 444	38.34 445	31.74 421	23.24 392	6.22 434	3.58 443	8.78 444	11.03 457	6.76 419	5.06 411

SHD	21.32 418	10.03 407	30.16 417	14.30 416	8.68 409	24.15 382	8.93 327	40.82 430	61.17 465	35.79 427	44.15 426	38.73 415	30.20 423	33.88 425	31.09 432	2.00 394	0.81 391	1.17 381	1.55 403	4.08 399	4.78 407

dad	12.24 330	10.20 408	13.68 327	6.64 253	1.47 136	13.55 262	3.58 195	17.62 175	35.33 373	27.15 384	32.65 348	30.85 371	10.86 233	14.33 267	10.04 290	2.95 409	0.55 372	7.92 442	0.91 385	3.35 391	1.17 333

FBW_ROB	21.00 415	10.23 409	22.72 396	13.71 409	6.77 374	30.49 419	16.46 416	44.58 450	43.57 415	44.25 448	39.59 398	43.27 436	26.12 404	33.96 427	21.80 380	2.58 406	1.84 415	7.14 441	2.78 419	4.00 398	4.06 399

psmorigin	20.95 413	10.24 410	35.84 426	9.75 356	7.05 382	24.59 386	10.11 352	32.85 366	32.17 349	43.09 443	54.57 455	42.79 434	36.62 440	35.99 439	27.41 417	1.58 386	2.72 433	0.79 358	1.05 390	3.26 390	6.50 421

Syn2CoEx	17.03 382	10.40 411	25.65 404	20.35 437	8.02 404	26.28 400	11.27 371	37.16 410	32.69 355	28.89 392	40.17 401	29.27 361	26.63 405	19.19 341	17.63 356	0.98 366	0.54 370	1.23 387	0.23 286	1.82 352	2.24 373

PWC_ROB	18.37 397	10.55 412	25.19 402	10.21 372	6.29 366	23.75 381	4.79 229	35.93 399	48.75 432	32.56 417	44.46 427	34.68 399	24.78 399	30.99 418	25.72 411	1.38 384	0.08 176	1.57 392	0.26 301	2.18 366	3.17 392

Wz-Net-LNSev	18.19 396	10.57 413	41.33 436	10.19 371	7.94 402	24.29 384	15.28 407	34.15 380	43.38 414	32.90 419	43.72 424	31.94 378	22.21 385	20.81 370	22.26 385	0.47 306	0.22 281	0.00 1	0.02 118	1.22 332	0.94 313

XX-TBD	4.45 68	10.67 414	3.01 4	10.28 376	0.57 44	5.84 121	0.07 1	7.57 14	12.24 133	11.43 118	14.74 128	4.07 34	1.66 20	4.51 7	2.05 53	0.01 69	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.26 126	0.01 1

ADCMid	22.76 427	10.75 415	41.73 437	11.23 392	7.97 403	27.26 405	19.18 430	35.44 396	38.02 390	40.23 437	46.38 432	36.56 406	42.70 454	38.20 448	40.75 453	1.77 389	1.43 407	3.05 415	3.81 427	4.96 406	3.82 395

MANE	31.97 456	10.75 415	17.71 375	20.94 441	13.77 441	47.80 455	26.85 453	53.00 467	55.20 454	59.29 462	64.30 469	64.93 473	56.31 471	51.83 468	38.69 449	9.61 446	4.72 450	6.91 436	19.93 464	9.20 434	7.64 436

FADNet	14.18 361	10.92 417	37.56 429	7.79 308	6.64 369	17.48 336	6.91 301	34.73 388	34.03 361	18.85 284	27.02 272	28.26 354	14.24 307	17.77 326	10.09 291	0.41 292	0.67 382	0.37 325	0.37 342	8.13 428	1.34 337

FC-DCNN v2	24.44 438	10.97 418	18.53 379	18.49 435	9.18 416	37.41 439	23.03 443	40.91 432	43.02 410	46.46 453	54.06 454	50.67 454	38.26 444	35.41 432	27.52 418	6.85 438	3.38 440	6.03 428	4.89 435	7.82 425	5.94 414

FC-DCNN	24.37 436	10.99 419	19.02 381	18.44 434	9.16 415	36.98 437	23.07 444	40.44 428	43.05 411	46.25 452	53.58 453	50.44 453	37.86 442	35.45 433	27.57 419	6.87 439	3.37 439	6.01 427	4.88 434	7.86 426	6.05 415

DeepPrunerF	19.92 411	11.02 420	44.29 440	20.74 440	17.75 450	19.19 351	22.57 440	36.86 408	49.93 436	25.48 368	36.62 380	24.69 331	23.97 392	23.44 383	21.79 379	2.68 407	1.63 412	5.70 426	3.95 428	3.38 392	2.67 379

StereoAnything_RVC	2.31 6	11.20 421	4.65 27	2.23 4	0.14 1	1.49 3	0.17 8	4.50 3	1.24 1	1.03 2	0.06 1	0.20 1	3.60 62	8.05 48	0.59 1	0.02 109	0.11 210	0.00 1	0.00 1	6.97 420	0.03 14

AnonymousM	6.33 144	11.42 422	3.06 5	3.93 61	1.49 141	4.54 34	3.29 178	11.00 71	7.70 83	16.52 227	9.38 75	9.07 120	3.97 68	7.10 36	3.01 111	0.43 297	0.07 157	22.69 458	7.67 447	0.06 17	0.21 146

FADNet-RVC	13.27 353	11.57 423	39.71 432	7.94 311	4.50 293	15.41 298	6.95 304	27.96 305	22.98 262	20.37 308	30.73 316	26.86 349	11.31 247	20.50 367	14.28 329	0.14 194	0.14 235	0.13 248	0.18 257	2.83 376	0.86 305

DGSMNet	19.79 409	12.06 424	33.43 425	13.79 411	16.23 448	22.97 376	15.88 411	35.41 395	41.96 405	19.90 297	32.16 343	35.60 403	18.14 363	29.48 415	23.10 391	3.85 418	3.89 448	6.16 429	4.75 433	13.56 449	13.44 456

aanetorigin	19.21 404	12.59 425	53.50 451	9.67 354	7.83 399	11.85 231	13.87 393	17.05 168	34.15 364	49.18 455	48.89 440	34.05 394	30.22 424	22.86 380	28.00 426	1.01 370	0.75 388	0.67 349	0.89 381	3.07 382	4.14 401

WZ-Net	25.17 442	12.95 426	63.02 464	15.13 422	10.42 425	38.51 444	27.42 456	40.46 429	54.17 447	28.32 391	52.95 448	40.81 427	28.36 417	37.07 442	41.35 458	1.21 379	0.21 272	0.73 353	0.94 386	5.42 413	3.87 397

RGC	19.90 410	13.26 427	20.24 392	18.19 433	14.06 443	21.21 365	14.33 396	34.97 389	43.60 416	27.73 387	41.49 411	39.76 420	27.98 413	34.52 429	21.37 376	3.66 417	0.54 370	8.67 443	4.16 430	4.19 400	4.02 398

AnyNet_C32	23.37 430	13.28 428	40.29 434	12.36 403	11.44 432	30.39 416	29.15 459	31.36 349	44.90 422	35.36 425	48.86 438	33.61 392	34.20 435	43.15 457	41.62 459	1.27 381	1.35 404	1.18 383	2.58 417	4.77 405	6.27 418

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 432	13.60 429	30.09 416	25.46 451	10.02 421	38.51 444	20.40 432	35.77 398	43.76 417	42.15 441	47.10 436	39.99 422	28.20 416	35.96 438	27.06 414	3.64 416	3.85 447	6.66 434	16.30 463	4.97 407	4.98 410

ADCS	26.20 445	13.71 430	46.90 445	14.51 418	10.34 423	30.46 418	22.72 442	42.81 443	57.61 460	42.58 442	49.37 442	41.91 432	40.43 450	41.90 456	44.58 464	2.37 400	2.19 423	2.37 406	3.29 423	7.32 421	6.52 422

UDGNet	10.05 283	13.89 431	10.00 262	9.36 343	2.69 213	7.82 178	1.88 105	18.86 198	34.64 368	17.52 252	13.70 121	13.40 189	7.18 166	13.01 236	6.30 223	5.30 428	0.08 176	12.57 452	2.80 420	8.19 430	1.71 355

MFN_U_SF_RVC	28.16 447	14.14 432	53.23 450	21.11 443	7.91 401	39.97 448	13.13 389	51.65 464	46.34 426	47.41 454	53.38 450	55.32 460	40.53 451	38.47 449	39.74 451	5.67 430	4.46 449	6.98 437	8.73 451	7.47 422	7.44 434

UDG	21.45 420	14.84 433	14.44 341	21.30 445	20.08 455	32.05 425	13.76 392	35.98 401	35.52 374	25.93 371	30.69 314	37.26 409	30.66 426	21.97 375	19.89 370	10.88 451	5.55 453	22.78 459	7.65 446	14.83 453	13.05 455

FCDSN-DC	25.59 444	14.91 434	18.83 380	28.55 456	15.68 444	39.29 447	18.16 425	42.83 444	41.69 403	44.43 449	51.94 446	50.82 455	39.22 448	34.59 430	27.29 415	6.05 431	3.63 444	7.01 438	6.41 439	10.35 437	10.17 449
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	24.02 433	16.16 435	21.70 395	11.83 399	17.75 450	37.87 441	16.18 413	45.46 453	31.93 346	36.99 431	46.46 435	38.76 416	29.52 421	37.55 445	40.93 456	9.20 444	6.29 454	9.63 446	7.71 448	11.19 442	7.21 432

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 379	16.27 436	17.93 377	11.24 393	6.69 372	28.95 413	10.44 360	41.23 435	21.49 244	29.68 400	34.27 369	32.48 382	11.00 238	20.05 352	15.09 336	8.22 440	2.59 429	12.23 451	0.75 377	10.40 438	6.34 419

XQC	24.10 435	16.76 437	50.68 448	21.37 446	11.01 428	35.24 434	18.84 428	37.28 412	55.11 453	31.64 410	30.06 309	37.71 412	30.31 425	37.17 443	39.66 450	4.20 421	0.41 340	2.76 412	1.89 410	11.46 446	8.42 441

Wz-Net-SNSev	22.67 426	16.94 438	45.69 443	13.85 412	8.52 408	28.89 411	27.06 454	39.39 424	55.04 452	31.77 412	53.23 449	39.18 417	23.41 390	26.40 399	36.25 439	0.78 350	0.21 272	1.21 385	0.90 382	3.03 381	1.62 350

PASM	28.19 448	17.35 439	48.18 447	22.49 447	22.20 458	25.92 397	25.84 452	34.35 384	49.45 434	35.37 426	39.48 397	46.72 448	33.36 434	34.28 428	36.77 442	11.73 456	14.94 464	17.43 456	22.18 465	13.45 448	12.32 454

SAMSARA	34.43 461	18.53 440	31.91 421	55.34 472	35.34 466	75.99 490	94.71 499	47.97 457	50.84 443	37.47 432	36.99 383	53.12 459	38.55 446	39.56 451	38.65 448	3.59 415	5.40 452	2.22 404	3.72 426	9.43 435	9.29 447

PVD	33.19 458	18.59 441	37.64 430	26.09 452	16.99 449	33.25 429	42.25 471	51.42 463	66.03 474	52.65 460	64.31 470	51.93 458	55.13 467	51.61 467	40.40 452	4.00 420	3.51 442	9.53 445	4.26 431	10.62 439	23.56 465

ELAS	33.68 459	18.95 442	36.71 428	20.64 438	13.61 440	56.43 464	35.14 466	50.03 461	49.90 435	60.58 465	63.83 468	58.64 465	53.36 464	50.73 463	44.44 463	11.03 452	6.58 456	10.02 447	7.43 442	13.58 451	11.94 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 460	19.15 443	35.97 427	21.28 444	13.79 442	52.58 460	36.11 468	48.96 459	55.66 455	61.47 469	62.91 464	58.35 464	53.55 465	53.37 470	42.23 460	11.25 454	6.64 457	10.32 448	7.05 441	13.56 449	11.58 452
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 385	19.38 444	30.46 419	20.66 439	9.36 418	16.06 312	9.06 331	43.89 449	40.04 396	25.35 367	23.73 236	32.90 388	15.37 330	28.91 411	17.05 350	3.04 411	0.27 313	1.88 397	0.45 355	6.73 417	1.37 339

LSM	29.98 451	19.52 445	55.11 456	19.06 436	53.75 477	32.57 426	23.17 445	42.61 440	48.57 431	45.97 451	55.04 457	42.93 435	36.02 438	35.63 436	27.03 413	2.33 398	9.19 460	4.87 424	7.71 448	10.65 440	27.91 470

DDUNet	22.66 425	19.69 446	14.64 342	24.11 449	22.38 459	24.84 388	17.71 423	30.36 337	30.32 331	29.02 393	37.31 385	37.63 411	24.66 398	24.67 389	17.08 351	18.42 461	7.92 459	26.43 462	11.81 458	17.23 456	16.95 460

Wz-Net-TNSev	25.12 440	20.16 447	57.98 460	9.56 351	7.42 391	42.73 450	22.27 438	35.14 391	53.46 445	35.97 428	42.74 417	45.83 442	39.87 449	36.56 441	34.73 436	1.82 392	1.51 409	0.76 355	1.34 400	5.84 415	6.80 424

BEATNet-Init1	35.08 463	20.64 448	54.70 455	27.43 454	12.00 438	58.29 470	31.01 461	52.58 466	57.49 459	60.36 464	62.98 465	69.98 475	55.54 469	53.00 469	44.40 462	4.61 426	2.84 435	7.05 439	6.89 440	10.97 441	8.94 444

EDNetEfficient	25.16 441	22.23 449	77.22 483	9.09 336	7.38 389	19.38 352	16.78 418	21.41 231	55.74 456	61.52 470	53.51 452	36.22 405	40.65 452	24.22 386	38.27 447	0.62 333	0.74 386	0.86 370	2.60 418	7.70 423	7.09 429

CC-Net-ROB	22.04 423	22.91 450	28.86 410	14.05 414	8.73 411	33.79 430	15.26 406	46.84 454	36.06 378	33.72 423	32.10 341	35.47 402	24.02 393	23.57 384	27.88 423	8.95 443	2.95 437	24.94 461	3.68 425	12.41 447	4.62 406

RTS	30.15 452	23.12 451	96.33 496	16.71 427	11.63 433	58.66 471	24.28 448	36.80 406	62.63 469	43.79 446	46.10 430	32.56 385	43.90 455	51.29 465	40.92 454	2.38 401	0.66 380	1.06 376	0.74 375	5.11 408	4.34 402

RTSA	30.15 452	23.12 451	96.33 496	16.71 427	11.63 433	58.66 471	24.28 448	36.80 406	62.63 469	43.79 446	46.10 430	32.56 385	43.90 455	51.29 465	40.92 454	2.38 401	0.66 380	1.06 376	0.74 375	5.11 408	4.34 402

SQANet	21.24 416	24.08 453	19.60 386	26.40 453	18.74 452	30.87 420	9.24 333	32.70 363	29.58 320	25.25 364	33.37 359	33.47 391	19.19 370	28.11 410	18.32 360	10.87 450	2.92 436	26.49 463	5.65 438	18.43 458	11.48 451

AnyNet_C01	29.76 450	25.78 454	75.37 481	17.03 429	11.34 430	49.00 457	27.12 455	37.99 415	40.05 397	40.73 438	65.13 472	46.98 449	38.86 447	46.63 459	48.19 469	2.14 396	2.13 421	2.13 400	2.56 416	8.14 429	7.98 438

PSMNet-RUCA	24.03 434	26.83 455	40.96 435	35.46 460	34.27 465	16.24 323	9.79 343	39.82 426	31.45 338	31.49 408	41.54 412	36.82 407	26.02 403	27.92 406	15.09 336	11.51 455	2.06 418	20.58 457	8.10 450	15.83 454	8.74 442

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 199	27.25 456	41.87 438	2.73 8	0.41 19	4.25 29	1.50 57	6.63 10	3.87 12	4.31 43	3.78 12	2.48 14	1.39 12	5.67 16	1.56 18	25.09 466	0.05 104	0.01 106	0.08 202	4.67 403	14.58 457

GANetREF_RVC	25.41 443	29.28 457	24.63 400	25.18 450	6.04 357	30.44 417	35.39 467	47.84 456	50.60 442	36.88 429	36.04 378	34.11 396	31.23 428	37.46 444	27.96 425	8.58 441	2.66 431	16.29 454	4.95 436	14.37 452	8.32 440
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
test_for_model	9.76 269	30.79 458	6.40 89	27.43 454	18.83 453	5.78 116	1.78 93	8.51 31	8.82 100	13.12 152	5.92 46	5.28 64	2.60 39	5.21 11	1.43 15	9.57 445	2.41 426	0.00 1	0.06 189	33.29 468	8.04 439

DispFullNet	30.27 454	31.74 459	58.63 461	30.13 458	28.18 463	31.79 423	8.94 328	37.16 410	54.68 448	32.60 418	37.99 388	44.62 438	28.80 419	41.55 455	27.93 424	11.94 457	3.46 441	35.53 467	12.34 459	30.08 466	17.26 461

NVStereoNet_ROB	41.93 469	32.40 460	44.55 441	36.60 461	27.78 462	34.52 431	32.38 462	48.84 458	57.18 458	69.34 477	75.62 483	66.07 474	64.86 475	47.34 460	60.78 480	15.72 459	23.99 466	23.40 460	32.06 469	21.34 460	23.86 466
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 465	34.69 461	53.68 452	37.47 462	12.55 439	56.80 467	22.63 441	52.02 465	63.29 471	66.20 474	63.82 467	58.12 462	53.73 466	51.21 464	46.48 466	8.79 442	5.31 451	14.69 453	15.22 462	17.27 457	9.21 446

Consistency-Raft	41.82 468	35.10 462	44.56 442	32.85 459	41.39 471	46.76 454	34.76 465	57.01 471	54.94 451	32.10 414	65.22 473	30.82 370	48.46 461	40.81 454	48.77 470	27.39 468	34.28 469	42.92 469	51.66 479	39.28 469	27.28 467

EDNetEfficientorigin	28.98 449	35.45 463	99.82 506	9.43 344	5.65 344	24.97 391	14.79 400	26.06 284	54.82 450	60.87 466	57.59 459	45.42 441	50.27 463	26.11 397	43.62 461	0.30 259	0.37 335	1.61 393	2.35 415	10.17 436	9.99 448

otaku	33.18 457	35.99 464	52.93 449	40.01 463	21.41 456	55.08 463	17.25 421	43.30 446	61.58 466	39.25 435	49.16 441	46.61 447	28.49 418	39.77 452	28.76 428	18.56 462	7.00 458	31.82 465	9.61 454	21.53 461	15.48 458

Ntro	34.97 462	37.63 465	54.53 454	43.26 467	22.45 460	57.73 469	21.97 437	47.14 455	64.21 472	39.12 434	48.86 438	47.93 450	36.94 441	40.66 453	29.83 429	17.16 460	6.51 455	32.70 466	10.17 455	24.06 462	16.48 459

coex-ft	30.77 455	38.58 466	93.29 495	9.44 347	5.62 342	34.95 433	25.30 451	30.83 342	59.36 462	73.23 482	58.53 460	45.92 443	47.29 459	29.44 414	45.30 465	1.37 382	1.65 413	0.95 373	0.96 387	8.35 431	4.96 409

GCST	37.32 466	40.98 467	25.25 403	92.15 499	35.59 467	25.00 392	1.02 37	25.45 273	19.73 223	26.01 374	15.21 132	19.51 289	4.75 101	16.71 316	4.32 170	80.90 492	35.46 470	87.50 497	74.71 489	73.21 490	42.99 477

JetBlue	54.08 473	45.10 468	74.15 479	51.17 470	47.68 472	75.66 489	60.97 481	63.63 475	62.09 468	63.32 473	64.88 471	78.86 482	68.17 476	68.15 479	75.09 494	36.86 469	24.88 468	29.01 464	29.12 467	28.71 465	34.13 472

ACVNet_1	41.30 467	49.46 469	64.91 469	44.67 468	25.07 461	49.43 458	25.23 450	55.33 469	65.87 473	59.72 463	59.33 461	63.43 471	48.79 462	49.63 462	37.09 444	19.05 463	9.82 461	38.29 468	13.97 461	28.67 464	18.23 464

DLNR_Zeroshot_test	27.62 446	51.32 470	91.46 493	98.51 503	98.03 502	3.10 11	0.50 17	30.95 343	7.65 82	8.16 84	15.68 135	7.31 95	1.63 18	11.87 177	4.21 167	40.37 471	0.87 395	0.06 176	0.34 334	80.23 494	0.24 167

ACVNet-4b	36.40 464	52.20 471	56.11 457	42.45 466	21.78 457	48.56 456	14.37 397	49.50 460	60.15 464	43.17 444	46.38 432	55.62 461	24.56 396	38.15 447	21.97 381	25.13 467	3.66 445	46.93 470	33.56 470	25.97 463	17.74 462

SGM+DAISY	54.67 474	56.61 472	62.73 463	40.21 464	53.22 475	61.95 476	48.59 474	55.05 468	44.62 421	61.03 468	63.68 466	60.46 468	55.62 470	60.68 474	55.34 476	56.34 479	48.56 480	50.16 471	49.63 476	52.25 474	56.76 481

IMH-64-1	59.25 477	58.09 473	67.69 473	66.06 474	50.51 473	56.45 465	49.45 476	68.83 480	67.75 477	67.58 475	80.37 487	70.15 476	74.28 483	72.16 486	48.94 471	42.00 472	42.87 474	65.57 476	47.02 472	51.52 471	37.76 474

IMH-64	59.25 477	58.09 473	67.69 473	66.06 474	50.51 473	56.45 465	49.45 476	68.83 480	67.75 477	67.58 475	80.37 487	70.15 476	74.28 483	72.16 486	48.94 471	42.00 472	42.87 474	65.57 476	47.02 472	51.52 471	37.76 474

anonymity	52.32 471	58.23 475	63.91 465	41.12 465	59.25 481	53.27 461	41.04 470	55.69 470	40.20 398	54.85 461	49.49 443	49.13 452	55.48 468	59.07 472	49.65 473	55.86 478	50.03 483	51.00 472	51.08 477	51.71 473	56.36 479

SPS-STEREO	55.62 475	59.14 476	64.16 466	45.05 469	53.84 478	59.88 474	44.00 473	59.53 473	49.94 437	62.33 471	61.09 463	59.80 466	56.82 472	60.06 473	57.85 477	58.41 480	48.34 479	51.07 473	49.21 475	55.41 477	56.48 480
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 479	60.33 477	67.78 475	69.51 478	53.65 476	65.09 479	54.21 478	72.00 487	73.28 482	72.49 480	81.93 489	72.96 478	79.81 487	76.65 492	51.41 474	43.57 474	49.82 482	67.81 478	51.14 478	54.83 476	40.67 476

ACVNet_2	57.39 476	61.72 478	72.56 478	66.35 476	38.29 469	61.93 475	48.64 475	71.64 486	81.91 491	79.28 490	88.72 498	76.25 479	72.87 481	54.33 471	46.74 468	37.13 470	23.36 465	54.52 475	37.80 471	46.22 470	27.59 468

RainbowNet	51.25 470	62.74 479	64.52 468	60.13 473	39.00 470	58.72 473	30.83 460	57.31 472	79.18 488	50.24 456	65.35 474	60.13 467	44.25 457	49.47 461	41.16 457	46.52 475	46.06 477	52.72 474	31.78 468	52.33 475	32.47 471

MADNet+	53.31 472	68.61 480	98.75 503	67.03 477	37.58 468	79.83 496	81.74 496	60.38 474	61.61 467	51.43 459	54.92 456	61.11 469	59.29 473	69.66 481	76.71 495	23.88 465	24.03 467	17.08 455	12.35 460	32.47 467	27.69 469

LRCNet_RVC	73.59 490	69.80 481	74.41 480	77.63 484	60.56 484	40.33 449	15.08 405	71.04 484	48.36 430	88.07 498	94.62 500	90.11 496	81.83 490	80.58 495	61.26 482	97.12 503	72.30 495	96.65 502	97.58 503	77.13 493	77.30 495

TorneroNet-64	65.66 480	70.70 482	71.20 477	76.52 482	59.70 483	66.78 480	58.05 479	67.53 479	80.00 489	62.67 472	67.40 475	83.09 487	69.42 478	67.34 476	62.05 483	48.31 477	44.07 476	72.93 480	63.88 481	68.05 481	53.58 478

LVE	71.50 484	72.46 483	83.91 489	75.21 481	55.29 480	74.81 484	62.76 483	77.22 492	83.77 493	82.09 492	87.11 497	83.38 488	82.41 492	75.93 490	64.49 485	48.28 476	57.24 489	74.61 482	62.53 480	65.49 478	61.01 483

WAO-6	70.64 482	73.02 484	66.25 470	79.92 489	61.74 485	68.74 481	59.08 480	75.27 491	87.02 495	74.72 483	79.40 486	79.19 483	84.60 493	67.70 478	60.53 479	67.85 483	48.88 481	81.48 488	73.29 486	65.57 479	58.60 482

TorneroNet	71.21 483	73.44 485	75.82 482	80.82 491	65.65 487	70.53 483	64.39 484	71.42 485	75.97 484	71.47 479	73.68 481	84.17 490	74.00 482	69.85 482	69.09 487	59.37 481	48.19 478	79.67 484	73.51 487	74.93 492	68.26 491

UNDER WATER-64	73.11 489	74.48 486	87.70 490	74.03 480	55.20 479	78.24 493	75.71 493	65.33 477	67.91 479	75.60 485	69.32 478	84.41 491	76.93 485	68.43 480	72.45 490	81.18 493	56.77 488	82.46 491	80.34 492	68.22 482	67.48 490

WAO-7	72.21 487	78.21 487	54.04 453	79.33 488	69.31 491	70.20 482	72.09 491	77.85 495	84.90 494	77.35 486	86.03 493	79.37 484	79.88 488	65.32 475	65.33 486	62.33 482	69.70 494	70.51 479	73.21 485	67.23 480	62.02 484

WAO-8	76.87 493	78.41 488	66.45 471	86.81 494	72.47 493	79.27 494	68.59 487	77.75 493	89.01 497	83.09 494	86.98 494	85.87 493	84.97 495	72.12 484	69.11 488	74.93 487	55.23 486	87.79 498	83.50 493	70.47 485	64.56 486

Venus	76.87 493	78.41 488	66.45 471	86.81 494	72.47 493	79.27 494	68.59 487	77.75 493	89.01 497	83.09 494	86.98 494	85.87 493	84.97 495	72.12 484	69.11 488	74.93 487	55.23 486	87.79 498	83.50 493	70.48 486	64.56 486

UNDER WATER	75.92 492	79.25 490	87.75 491	84.39 492	66.43 488	77.08 491	77.22 494	66.90 478	72.16 481	75.32 484	71.56 480	85.89 495	82.15 491	70.11 483	74.99 493	79.34 490	53.61 485	86.40 495	84.53 495	71.29 487	72.11 493

MFMNet_re	72.05 485	79.64 491	64.23 467	52.73 471	84.71 496	77.93 492	68.35 485	63.96 476	66.93 475	61.00 467	71.29 479	63.84 472	68.91 477	72.42 488	61.11 481	82.03 495	74.22 496	80.34 487	74.44 488	83.62 497	89.34 498

notaker	72.18 486	79.78 492	78.84 484	78.75 486	68.52 489	63.26 477	61.68 482	69.22 483	75.95 483	77.58 487	78.85 485	79.69 485	84.79 494	77.39 493	58.43 478	69.68 486	60.79 490	77.46 483	68.48 483	69.62 483	64.92 488

JetRed	79.55 496	79.88 493	91.52 494	71.05 479	75.80 495	91.66 498	80.11 495	79.14 496	80.44 490	84.35 496	84.23 492	83.38 488	72.48 480	79.43 494	85.44 498	69.33 485	81.58 497	73.66 481	72.56 484	82.35 495	72.60 494

ktn	72.58 488	80.06 494	69.96 476	79.14 487	69.86 492	75.40 488	70.43 490	69.01 482	76.90 485	72.88 481	77.46 484	77.43 480	77.41 486	72.78 489	55.00 475	79.09 489	65.99 491	80.09 486	68.29 482	71.46 488	62.98 485

HanzoNet	77.61 495	81.11 495	82.83 486	77.82 485	69.15 490	75.25 487	69.06 489	73.49 489	77.84 487	82.19 493	82.80 490	85.42 492	86.67 497	85.99 498	73.64 492	85.24 499	68.38 493	81.71 489	75.47 490	71.98 489	66.24 489

DPSimNet_ROB	74.29 491	83.27 496	59.30 462	77.19 483	65.13 486	75.14 486	74.95 492	73.99 490	76.94 486	81.99 491	75.48 482	80.18 486	71.76 479	67.39 477	84.00 497	81.87 494	51.14 484	79.99 485	76.70 491	70.17 484	79.21 496

Dean	80.72 497	85.82 497	83.27 487	84.91 493	59.53 482	75.11 485	68.39 486	81.59 497	88.05 496	92.41 499	86.98 494	92.41 498	93.02 499	83.11 497	73.31 491	68.01 484	66.13 492	94.82 501	84.66 496	83.28 496	69.50 492

PWCK	65.90 481	88.63 498	79.40 485	80.32 490	29.96 464	63.85 478	39.45 469	72.07 488	71.26 480	78.74 489	68.99 477	77.82 481	61.77 474	82.81 496	62.64 484	80.17 491	39.88 473	81.90 490	47.37 474	73.54 491	37.51 473

ASD4		90.49 499

KSHMR	88.54 498	93.03 500	83.31 488	95.54 500	91.74 500	82.37 497	83.41 497	84.43 498	81.99 492	87.89 497	84.05 491	91.94 497	81.33 489	76.34 491	81.76 496	96.44 502	96.14 502	96.69 503	97.12 502	92.52 502	92.67 502

MADNet++	94.16 503	94.02 501	90.25 492	96.28 501	96.84 501	97.17 500	90.16 498	94.71 502	91.69 499	97.07 503	93.71 499	94.62 499	92.63 498	96.15 502	95.18 502	95.42 500	95.89 501	92.80 500	92.23 501	92.10 501	94.30 504

xxxxx1	91.92 500	95.33 502	98.45 500	87.29 496	89.24 497	98.50 501	98.17 503	92.95 499	93.21 500	93.55 500	95.36 501	96.99 500	96.28 500	94.65 499	94.94 499	83.26 496	84.17 498	82.90 492	88.32 498	85.49 498	89.37 499

tt_ll	91.92 500	95.33 502	98.45 500	87.29 496	89.24 497	98.50 501	98.17 503	92.95 499	93.21 500	93.55 500	95.36 501	96.99 500	96.28 500	94.65 499	94.94 499	83.26 496	84.17 498	82.90 492	88.32 498	85.49 498	89.37 499

ff	91.92 500	95.33 502	98.45 500	87.29 496	89.24 497	98.50 501	98.17 503	92.95 499	93.21 500	93.55 500	95.36 501	96.99 500	96.28 500	94.65 499	94.94 499	83.26 496	84.17 498	82.90 492	88.32 498	85.49 498	89.37 499

ccccc		98.19 505		100.00 507	100.00 507	99.32 506		99.79 507		99.63 508		99.69 506		99.95 506		100.00 506	100.00 508	99.97 506	99.90 507	100.00 507

MEDIAN_ROB	99.19 504	99.84 506	99.62 505	98.49 502	98.51 503	98.58 504	97.81 502	98.80 505	98.56 503	99.36 506	99.49 504	99.56 505	99.06 504	98.35 503	98.31 504	99.99 505	99.63 504	100.00 507	100.00 508	99.81 505	99.95 506

Anonymous_1	99.65 507	99.95 507	99.93 507	99.80 506	99.60 505	100.00 508	100.00 508	99.82 508	99.98 505	99.62 507	99.94 506	99.75 507	100.00 507	99.66 505	99.88 506	98.45 504	99.84 505	98.73 504	99.26 504	99.41 504	99.36 505

HaxPig	99.40 506	99.99 508	97.38 498	100.00 507	100.00 507	96.91 499	97.35 500	99.59 506	99.99 506	100.00 509	100.00 507	99.99 510	99.99 506	99.04 504	97.77 503	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	99.99 507

test_example2	99.68 508	99.99 508	99.99 508	100.00 507	99.99 506	99.86 507	99.99 507	98.29 504	100.00 507	100.00 509	100.00 507	98.15 503	98.39 503	99.98 507	99.98 507	100.00 506	99.99 507	99.40 505	99.53 506	100.00 507	100.00 508

AVERAGE_ROB	99.80 509	99.99 508	99.40 504	100.00 507	100.00 507	98.99 505	97.72 501	100.00 509	100.00 507	100.00 509	100.00 507	100.00 512	100.00 507	100.00 510	100.00 510	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

Selective-RAFT-Error	100.00 512	100.00 511	100.00 509	100.00 507	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	100.00 509	100.00 507	100.00 512	100.00 507	100.00 510	100.00 510	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

PML	99.19 504	100.00 511	98.08 499	99.28 504	99.53 504	100.00 508	99.73 506	98.24 503	99.44 504	100.00 509	99.57 505	98.76 504	99.84 505	100.00 510	98.88 505	100.00 506	99.54 503	100.00 507	99.50 505	99.90 506	93.55 503

CasAABBNet	100.00 512	100.00 511	100.00 509	100.00 507	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	100.00 509	100.00 507	100.00 512	100.00 507	100.00 510	100.00 510	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

LSM0	100.00 512	100.00 511	100.00 509	100.00 507	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	100.00 509	100.00 507	100.00 512	100.00 507	100.00 510	100.00 510	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

DPSMNet_ROB	99.95 510	100.00 511	100.00 509	100.00 507	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	99.15 505	100.00 507	99.96 508	100.00 507	99.99 508	99.99 508	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

DGTPSM_ROB	99.95 510	100.00 511	100.00 509	100.00 507	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	99.14 504	100.00 507	99.96 508	100.00 507	99.99 508	99.99 508	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

DPSM_ROB	100.00 512	100.00 511	100.00 509	100.00 507	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	100.00 509	100.00 507	100.00 512	100.00 507	100.00 510	100.00 510	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

DPSM	100.00 512	100.00 511	100.00 509	100.00 507	100.00 507	100.00 508	100.00 508	100.00 509	100.00 507	100.00 509	100.00 507	100.00 512	100.00 507	100.00 510	100.00 510	100.00 506	100.00 508	100.00 507	100.00 508	100.00 507	100.00 508

Low-res two-view benchmark