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

S2M2_XL	0.93 1	0.78 17	3.42 13	1.97 2	0.27 9	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 8	2.70 24	1.74 46	1.21 27	1.17 1	1.00 39	0.00 1	0.01 24	0.01 160	0.00 1	0.02 3	0.02 9

FoundationStereo	1.26 2	0.73 12	2.84 4	2.65 36	0.58 55	2.31 10	0.61 43	3.40 2	1.57 8	1.89 25	0.09 3	2.61 61	2.90 87	2.37 4	0.60 6	0.04 188	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 27

IGEV-Stereo+	2.77 54	0.92 51	4.09 51	3.14 54	4.62 363	2.57 13	0.70 49	4.34 3	2.29 18	1.76 21	0.59 8	0.77 36	3.49 102	8.65 106	0.68 9	0.03 173	0.10 244	0.00 1	0.24 361	5.77 494	10.68 531

StereoAnything_RVC	2.31 38	11.20 500	4.65 68	2.23 8	0.14 1	1.49 4	0.17 16	4.50 4	1.24 2	1.03 7	0.06 1	0.20 1	3.60 108	8.05 84	0.59 4	0.02 147	0.11 262	0.00 1	0.00 1	6.97 500	0.03 27

DEFOM-Stereo	2.21 33	0.88 42	3.63 20	3.42 73	0.89 109	13.14 323	0.83 58	4.68 5	1.96 15	2.72 48	1.66 17	0.59 27	0.54 8	8.53 98	0.68 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

MLG-Stereo_test2	1.52 6	0.64 2	2.81 3	2.52 29	1.79 206	2.76 18	0.16 13	4.70 6	1.80 11	1.75 19	0.08 2	3.21 68	0.17 1	7.28 65	0.64 7	0.02 147	0.11 262	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.03 27

dual_stereo	1.57 7	0.64 2	2.56 1	2.33 16	0.47 39	2.62 15	0.08 4	4.85 7	1.95 14	1.01 6	0.69 9	1.90 51	0.61 10	10.34 158	0.96 28	0.01 93	0.20 334	0.00 1	0.18 319	0.01 1	0.03 27

AdaDepth	2.20 31	0.82 29	4.90 79	3.27 64	2.91 280	3.54 43	0.70 49	5.30 8	3.05 38	1.73 18	3.31 30	0.49 23	1.60 38	10.91 185	0.96 28	0.03 173	0.11 262	0.00 1	0.23 351	0.04 29	0.03 27

2.75w_new	2.10 26	0.82 29	3.93 38	2.18 5	1.44 170	3.52 40	2.30 189	5.52 9	2.91 36	4.14 89	3.93 43	0.27 11	2.38 68	6.17 44	2.32 121	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 67

UniTT-Stereo	2.89 59	0.90 49	6.74 156	4.08 115	2.42 249	2.63 16	0.42 29	5.57 10	4.88 68	5.36 115	7.63 108	1.09 39	1.47 37	8.80 114	5.11 254	0.03 173	0.07 197	0.00 1	0.01 128	0.48 290	0.11 118

4.5_new	1.82 14	0.79 21	3.44 15	2.35 18	1.84 207	5.69 163	1.28 86	5.59 11	2.60 21	3.74 75	3.37 31	0.43 21	0.97 23	3.16 8	0.98 30	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.16 163

4.5w-stereo	1.83 15	0.79 21	3.45 17	2.35 18	1.84 207	5.69 163	1.29 88	5.59 11	2.60 21	3.75 76	3.37 31	0.43 21	0.97 23	3.16 8	0.98 30	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.16 163

MS	4.00 116	1.95 306	12.79 374	2.35 18	0.42 31	2.59 14	0.20 18	5.60 13	2.05 16	2.81 50	4.03 45	2.06 58	1.90 53	6.95 61	0.87 23	0.01 93	2.79 514	0.00 1	18.04 544	3.50 470	9.17 526

MLG-Stereo_test1	1.51 5	0.65 7	3.00 6	2.47 28	2.46 252	2.84 20	0.16 13	5.64 14	1.77 10	0.98 4	0.09 3	1.53 43	0.52 6	7.44 71	0.56 3	0.02 147	0.09 228	0.00 1	0.03 181	0.03 22	0.02 9

4.25_new	1.94 19	0.81 25	3.74 25	2.82 42	2.69 265	4.37 66	2.37 194	5.76 15	2.78 28	1.99 28	3.60 35	0.23 3	2.40 71	4.13 13	0.99 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 77

4.5w_new	1.94 19	0.81 25	3.74 25	2.82 42	2.69 265	4.37 66	2.37 194	5.76 15	2.78 28	1.99 28	3.60 35	0.23 3	2.40 71	4.13 13	0.99 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 77

4.25w-stereo	1.94 19	0.81 25	3.74 25	2.82 42	2.69 265	4.37 66	2.37 194	5.76 15	2.78 28	1.99 28	3.60 35	0.23 3	2.40 71	4.13 13	0.99 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 77

3.75w	2.32 39	0.89 46	3.85 32	2.45 25	3.23 294	8.15 243	1.42 95	5.77 18	2.79 31	2.60 44	4.64 61	0.31 15	2.77 84	6.56 50	0.94 25	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.05 56

monsterstereo	2.41 43	0.98 60	4.33 59	4.12 118	4.48 358	1.80 5	0.08 4	5.78 19	5.21 84	3.36 64	7.40 106	0.25 8	0.37 4	8.92 118	1.00 39	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

GREAT-IGEV	2.18 30	1.15 96	4.04 45	2.89 46	0.69 72	2.95 22	0.20 18	5.82 20	5.88 98	0.92 3	5.07 74	1.08 38	1.46 36	9.60 139	0.86 22	0.00 1	0.13 285	0.00 1	0.24 361	0.14 104	0.46 305

SM2	1.67 11	0.80 24	2.73 2	1.54 1	2.38 247	2.06 8	0.74 53	5.89 21	3.74 49	3.65 72	1.01 10	0.73 33	1.65 42	5.37 28	0.80 16	0.03 173	0.10 244	0.00 1	0.02 160	0.06 43	0.02 9

MLG-Stereo_test3	1.57 7	0.69 10	3.82 31	2.19 6	1.34 162	3.92 50	0.25 22	5.89 21	1.27 3	0.91 2	1.07 11	1.99 54	0.64 12	6.09 43	1.10 43	0.03 173	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.05 38	0.04 42

asda	1.95 22	0.81 25	4.14 56	2.66 38	1.93 220	3.30 32	0.86 61	5.92 23	3.10 39	2.41 40	3.10 27	0.63 30	2.99 89	5.57 31	1.48 53	0.02 147	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.07 77

Monster-pub-eth3d	1.75 13	0.75 14	3.64 21	2.27 10	1.62 187	6.02 187	0.14 11	6.02 24	2.87 33	1.35 12	2.11 18	0.30 13	0.36 2	6.59 51	0.83 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 3	0.02 9

MonSter	1.74 12	0.74 13	3.64 21	2.27 10	1.62 187	6.01 184	0.13 10	6.02 24	2.88 34	1.35 12	2.11 18	0.30 13	0.36 2	6.50 48	0.83 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 3	0.02 9

2.5w	2.10 26	0.78 17	4.30 57	2.96 49	1.85 210	3.22 27	2.25 185	6.05 26	2.69 26	1.80 23	5.44 82	0.23 3	2.01 55	7.36 68	1.01 41	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 67

2.25w	2.37 41	0.87 40	4.69 71	2.52 29	1.76 201	3.53 41	0.41 28	6.10 27	2.56 20	3.93 84	6.70 95	0.35 18	2.47 77	8.53 98	2.97 163	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

LGtest1	1.48 3	0.75 14	4.03 44	2.33 16	0.65 66	3.02 23	0.11 8	6.12 28	1.51 4	1.41 15	1.48 16	0.65 31	0.93 22	5.60 32	0.81 17	0.03 173	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.10 88	0.04 42

MGS-Stereo	3.26 80	1.29 124	6.73 154	3.30 65	0.47 39	4.89 101	1.55 107	6.15 29	8.88 158	4.31 91	10.15 139	5.48 120	1.27 29	8.09 88	1.97 88	0.04 188	0.01 24	0.02 178	0.00 1	0.57 328	0.04 42

zero-FE	3.01 66	1.06 74	4.57 67	4.18 124	4.04 331	3.24 28	1.51 103	6.17 30	1.87 13	1.00 5	2.52 21	1.72 45	4.92 159	6.19 45	2.77 151	0.27 324	0.10 244	0.00 1	0.05 225	13.94 532	0.09 97

AEACV	3.17 72	1.11 89	5.39 100	4.55 152	5.35 404	4.29 64	1.60 111	6.21 31	5.43 90	3.08 58	7.85 111	4.23 87	6.55 211	5.51 29	1.56 57	0.00 1	0.09 228	0.03 195	0.32 398	0.20 140	0.12 125

MLG-Stereo	1.48 3	0.65 7	3.04 8	2.52 29	0.79 96	3.11 25	0.16 13	6.26 32	1.80 11	0.84 1	0.10 5	1.51 42	0.65 13	7.44 71	0.53 2	0.02 147	0.09 228	0.00 1	0.03 181	0.03 22	0.02 9

S2M2	2.06 24	1.28 120	4.05 48	3.20 59	1.14 140	2.31 10	0.06 2	6.26 32	6.67 114	1.75 19	4.48 54	4.47 93	0.81 18	2.36 3	1.52 56	0.25 318	0.10 244	0.03 195	0.00 1	0.49 299	0.03 27

LG-G_1	2.14 28	0.64 2	4.04 45	3.18 57	0.37 20	11.00 287	0.60 41	6.27 34	1.55 6	1.28 9	1.15 13	1.34 40	2.14 60	8.08 86	0.99 32	0.04 188	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.03 27

LG-G	2.14 28	0.64 2	4.04 45	3.18 57	0.37 20	11.00 287	0.60 41	6.27 34	1.55 6	1.28 9	1.15 13	1.34 40	2.14 60	8.08 86	0.99 32	0.04 188	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.03 27

Monster-pub-mixall	1.84 16	0.85 38	3.45 17	2.27 10	0.94 115	2.43 12	0.54 40	6.32 36	2.65 25	3.04 57	3.56 34	0.38 19	0.49 5	8.93 119	0.74 14	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.04 42

4w-stereo	2.03 23	0.98 60	4.12 54	2.31 15	1.96 221	3.70 46	0.61 43	6.37 37	2.37 19	2.10 33	4.19 47	0.33 16	3.33 97	7.03 62	1.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.08 92

1w_stereo	2.90 60	0.72 11	3.59 19	3.30 65	2.15 232	4.37 66	6.74 360	6.40 38	5.23 85	2.83 51	7.30 102	0.25 8	4.36 127	8.30 91	2.44 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

LG-Stereo	2.43 44	1.44 163	7.64 201	3.73 102	0.82 101	3.64 45	1.24 84	6.41 39	5.30 87	1.97 26	7.31 103	0.84 37	0.74 14	4.85 22	2.21 116	0.05 207	0.04 109	0.01 160	0.03 181	0.33 232	0.10 105

SGD-Stereo	1.88 18	0.76 16	3.80 29	2.37 21	0.33 18	3.48 36	0.93 65	6.52 40	2.22 17	3.84 80	1.08 12	1.78 48	1.34 30	8.32 92	0.70 11	0.09 239	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.03 27

3.25w_new	2.24 35	0.88 42	3.97 40	2.28 13	1.34 162	6.00 181	1.19 81	6.56 41	3.26 42	3.90 82	3.77 39	0.62 28	2.46 75	7.46 74	0.99 32	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.06 67

3.25w	2.24 35	0.88 42	3.97 40	2.28 13	1.34 162	6.01 184	1.19 81	6.56 41	3.26 42	3.90 82	3.77 39	0.62 28	2.46 75	7.44 71	0.99 32	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.06 67

qwe	2.30 37	0.82 29	3.76 28	2.60 35	2.75 271	4.59 76	0.28 23	6.62 43	2.90 35	4.62 100	4.62 60	0.55 26	0.89 20	8.78 111	2.09 104	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.14 143

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 260	27.25 537	41.87 515	2.73 39	0.41 26	4.25 62	1.50 102	6.63 44	3.87 53	4.31 91	3.78 41	2.48 60	1.39 33	5.67 33	1.56 57	25.09 547	0.05 140	0.01 160	0.08 256	4.67 483	14.58 538

LG-Stereo_L1	1.59 9	0.89 46	4.07 49	2.55 34	0.95 116	2.93 21	0.50 36	6.75 45	1.54 5	1.32 11	0.24 6	0.50 24	0.59 9	7.91 81	0.85 21	0.04 188	0.12 273	0.01 160	0.00 1	0.03 22	0.02 9

Replicate-Monster	2.63 50	3.33 397	11.97 363	2.38 22	1.08 128	3.13 26	0.44 31	6.76 46	4.42 61	3.79 77	1.30 15	0.66 32	1.15 25	8.78 111	0.48 1	0.01 93	0.08 217	0.00 1	0.00 1	0.26 179	2.68 455

3.5w_stereo	2.46 46	1.21 105	4.40 63	2.23 8	1.53 181	6.00 181	1.12 76	6.82 47	2.60 21	3.48 67	4.35 51	0.33 16	2.08 59	9.99 151	3.03 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 67

LG-Stereo_L2	1.59 9	0.87 40	4.31 58	2.54 33	0.69 72	2.76 18	0.44 31	6.85 48	1.57 8	1.59 16	0.39 7	0.39 20	0.52 6	7.85 80	0.82 18	0.04 188	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.02 9

asd	2.06 24	0.78 17	3.85 32	2.45 25	2.18 233	3.99 52	0.35 25	6.94 49	2.60 21	2.99 54	2.79 25	0.52 25	2.27 66	8.33 93	0.93 24	0.02 147	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.11 118

2w_stereo	2.37 41	0.83 32	4.12 54	2.73 39	1.22 146	4.67 80	3.90 262	6.98 50	3.62 48	3.48 67	5.01 73	0.24 7	4.36 127	4.43 18	1.70 70	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 27

3w_stereo	2.49 47	0.84 35	5.43 101	2.46 27	0.46 38	5.44 136	6.54 351	7.07 51	3.41 47	3.30 62	4.77 66	0.28 12	4.24 125	4.24 17	1.30 48	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 77

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 54	0.90 49	5.49 105	4.91 179	1.75 200	3.75 47	0.85 60	7.14 52	3.33 45	3.51 70	10.67 149	2.03 56	5.26 169	3.11 7	1.80 75	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.19 332	0.43 272	0.19 191

IGEV	1.86 17	0.58 1	3.90 36	2.40 23	3.49 308	4.20 59	0.97 68	7.16 53	3.22 40	2.00 31	4.16 46	0.26 10	0.62 11	3.40 11	0.65 8	0.03 173	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.02 9

WCG-NET	3.86 107	0.96 58	5.80 120	2.92 47	0.28 11	4.48 72	1.80 146	7.23 54	15.03 226	8.77 150	9.58 128	6.94 147	4.20 123	6.92 60	2.05 98	0.00 1	0.08 217	0.00 1	0.00 1	0.14 104	0.08 92

IGEV-RUCA	3.00 65	1.12 92	4.51 65	4.78 168	2.30 240	6.18 190	1.80 146	7.24 55	4.79 66	2.63 46	4.91 70	4.06 82	2.44 74	9.70 142	1.50 54	0.14 259	0.26 379	0.21 355	0.29 383	0.74 369	0.35 272

LoS_RVC	3.72 102	2.57 367	3.90 36	4.27 136	7.61 471	5.39 134	2.90 225	7.29 56	3.84 52	3.67 74	10.20 140	3.66 77	4.48 138	6.19 45	2.14 111	0.01 93	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.06 43	6.15 496

MaDis-Stereo	2.73 52	1.56 208	6.21 141	2.96 49	2.45 251	1.80 5	0.28 23	7.43 57	5.07 76	2.57 42	3.43 33	7.13 149	4.71 151	5.74 37	2.91 159	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.15 112	0.12 125

castereo++	3.52 93	1.28 120	3.96 39	3.76 106	2.61 260	16.87 399	1.95 165	7.57 58	8.51 153	2.26 37	4.54 55	5.10 108	2.04 58	8.75 110	0.74 14	0.00 1	0.15 305	0.00 1	0.35 405	0.05 38	0.02 9

XX-TBD	4.45 125	10.67 493	3.01 7	10.28 445	0.57 54	5.84 172	0.07 3	7.57 58	12.24 191	11.43 177	14.74 187	4.07 83	1.66 44	4.51 19	2.05 98	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.26 179	0.01 1

FlowAnything_test	3.13 71	1.42 153	6.59 149	8.69 395	1.35 165	8.70 248	2.51 205	7.60 60	3.03 37	4.10 86	2.67 23	3.52 74	0.75 15	5.86 41	4.48 234	0.06 223	0.03 97	0.15 326	0.66 446	0.16 119	0.18 179

U	3.65 99	0.64 2	5.91 122	3.91 110	11.89 516	11.50 293	0.20 18	7.66 61	5.38 88	1.79 22	2.55 22	0.76 35	1.61 39	2.34 2	0.70 11	0.00 1	0.04 109	10.60 530	5.47 517	0.04 29	0.02 9

RAStereo	2.32 39	1.08 82	6.36 143	3.73 102	1.39 169	1.81 7	0.12 9	7.70 62	7.44 136	2.27 38	3.94 44	3.43 69	0.81 18	3.55 12	2.47 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 197	0.07 77

rvit_stereo_0081	3.93 110	1.78 279	8.60 252	6.26 293	1.73 197	3.48 36	2.36 191	7.71 63	15.81 241	4.41 96	5.39 78	5.14 110	3.94 114	7.95 82	3.57 190	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.01 128	0.39 259	0.10 105

rvit_stereo_0082	3.93 110	1.78 279	8.60 252	6.26 293	1.73 197	3.48 36	2.36 191	7.71 63	15.81 241	4.41 96	5.39 78	5.14 110	3.94 114	7.95 82	3.57 190	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.01 128	0.39 259	0.10 105

SMoEStereo_RVC	2.81 56	1.07 79	5.08 86	3.86 109	0.60 60	6.39 200	1.91 160	7.82 65	3.79 51	3.87 81	3.69 38	2.78 63	2.25 65	10.60 168	1.99 91	0.00 1	0.02 68	0.03 195	0.00 1	0.25 169	0.17 171

Occ-G	3.68 101	1.07 79	4.68 69	3.11 53	1.26 150	3.63 44	6.75 361	7.88 66	4.90 69	4.37 95	8.36 112	9.68 189	4.39 130	9.65 140	3.23 183	0.00 1	0.11 262	0.00 1	0.19 332	0.19 136	0.07 77

mms	2.86 58	1.38 146	5.26 94	3.68 97	1.84 207	4.23 61	4.01 263	8.01 67	4.29 57	2.43 41	5.53 87	3.05 65	1.35 31	9.22 129	2.06 100	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.36 243	0.44 299

fffft	2.58 48	0.86 39	5.15 91	3.15 56	1.32 158	4.44 71	4.17 269	8.04 68	3.29 44	3.03 56	2.20 20	1.88 50	1.45 35	10.41 161	1.80 75	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.31 215	0.10 105
1: 1. 1
AIO_test	2.59 49	0.89 46	4.07 49	3.70 100	2.35 245	5.35 131	2.39 198	8.10 69	4.33 58	1.35 12	4.60 58	4.27 89	1.35 31	7.29 66	0.71 13	0.76 423	0.07 197	0.00 1	0.09 269	0.06 43	0.03 27

ours_stereo	2.91 61	1.34 136	5.14 89	3.67 95	1.49 177	3.87 49	2.80 221	8.10 69	6.28 106	2.15 35	5.66 89	3.98 81	1.84 51	9.38 134	1.77 74	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.00 1	0.32 225	0.34 267

rvit_stereo_0081_aga	3.72 102	2.39 356	8.60 252	5.27 219	2.99 287	5.02 112	1.94 164	8.12 71	6.24 105	6.74 124	6.85 99	5.85 124	3.28 95	7.31 67	3.04 170	0.02 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 334	0.22 210

plain	4.15 121	1.67 244	9.97 323	4.86 175	2.97 286	3.27 29	1.41 94	8.20 72	5.51 93	3.37 65	16.69 206	3.03 64	2.71 81	14.44 330	3.91 211	0.14 259	0.00 1	0.03 195	0.01 128	0.69 354	0.14 143

AIO_rvc	2.81 56	1.10 87	4.88 77	3.63 94	2.59 259	5.36 132	1.85 152	8.21 73	4.37 60	1.60 17	4.74 64	4.74 101	1.16 26	10.10 153	1.13 45	0.47 378	0.04 109	0.00 1	0.04 202	0.15 112	0.12 125

rvit_stereo_0083	4.53 126	1.94 303	9.94 321	7.12 346	1.67 191	4.98 108	2.80 221	8.25 74	18.22 273	4.76 106	7.78 110	6.41 134	4.87 158	7.54 75	3.74 200	0.11 248	0.04 109	0.00 1	0.01 128	0.24 165	0.16 163

monsters	2.21 33	1.25 115	4.09 51	3.59 90	4.35 354	2.20 9	0.18 17	8.31 75	2.84 32	4.11 87	2.86 26	0.20 1	0.76 16	8.41 94	0.95 27	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

IGEV-Stereo++	2.20 31	0.79 21	3.67 23	3.72 101	3.17 289	3.39 34	0.10 6	8.37 76	3.77 50	2.11 34	4.25 48	2.01 55	4.78 156	2.96 6	0.59 4	0.01 93	0.02 68	0.08 257	0.00 1	0.06 43	0.05 56

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 73	6.90 467	3.85 32	10.48 448	1.59 185	4.71 83	0.47 34	8.39 77	2.76 27	2.34 39	3.12 28	0.74 34	7.20 227	9.02 126	1.62 64	0.00 1	0.14 300	0.00 1	0.19 332	0.02 3	0.03 27

test_for_model	9.76 334	30.79 539	6.40 144	27.43 535	18.83 534	5.78 167	1.78 142	8.51 78	8.82 156	13.12 213	5.92 90	5.28 116	2.60 79	5.21 25	1.43 51	9.57 526	2.41 506	0.00 1	0.06 242	33.29 549	8.04 519

MSCF	3.01 66	1.87 289	5.23 93	3.98 113	0.70 74	5.42 135	1.48 97	8.59 79	4.59 63	5.05 111	6.40 94	1.76 47	7.07 224	5.69 35	1.36 49	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.63 444	0.16 119	0.24 225

testlalala	3.91 108	1.52 189	6.96 171	3.43 74	3.47 306	8.07 241	1.75 137	8.59 79	4.60 64	12.85 205	9.85 131	7.14 150	1.93 54	5.51 29	1.93 83	0.01 93	0.10 244	0.00 1	0.31 394	0.04 29	0.04 42

111111	2.45 45	1.01 66	3.89 35	3.60 91	4.13 336	3.49 39	0.23 21	8.63 81	3.25 41	2.15 35	4.26 49	2.29 59	2.03 56	8.86 117	0.94 25	0.01 93	0.02 68	0.08 257	0.00 1	0.14 104	0.04 42

GASTEREO	3.18 73	1.99 311	5.13 88	4.28 137	0.70 74	5.59 147	1.49 101	8.66 82	4.94 70	5.17 114	6.84 98	1.58 44	7.14 225	7.72 78	1.38 50	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.64 445	0.08 71	0.23 218

TANstereo	4.70 133	1.08 82	4.01 43	3.53 84	0.47 39	14.26 342	0.15 12	8.67 83	12.54 194	12.50 189	18.43 225	5.20 112	4.54 143	5.68 34	2.07 101	0.00 1	0.13 285	0.00 1	0.01 128	0.02 3	0.63 336

GIP-stereo	2.66 51	1.00 65	4.00 42	4.99 183	3.41 300	3.38 33	0.77 56	8.73 84	5.69 96	2.08 32	5.38 77	4.13 85	3.21 91	5.21 25	1.05 42	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.04 42

HUF	2.75 53	1.32 133	5.28 96	2.83 45	0.55 50	5.23 126	2.19 176	8.97 85	4.23 56	1.97 26	4.39 52	5.03 106	2.64 80	6.86 59	1.44 52	0.73 420	0.63 454	0.09 268	0.00 1	0.17 129	0.44 299

GLC_STEREO	3.40 86	1.06 74	3.44 15	6.52 308	0.20 3	4.76 92	1.66 116	8.97 85	6.59 112	5.39 116	9.04 120	5.23 113	2.03 56	9.76 143	2.77 151	0.01 93	0.03 97	0.21 355	0.00 1	0.23 159	0.06 67

GCAP-BAT	4.57 128	2.24 349	7.50 194	3.14 54	4.24 340	5.93 179	1.88 155	9.03 87	5.80 97	13.03 212	12.47 170	8.46 172	2.89 86	11.02 188	2.94 161	0.00 1	0.12 273	0.01 160	0.28 379	0.05 38	0.28 242

MIF-Stereo (partial)	4.33 123	1.23 109	7.27 183	5.04 185	5.31 403	3.47 35	0.95 67	9.06 88	7.41 135	4.15 90	15.76 196	5.38 118	5.22 166	11.56 220	4.21 225	0.04 188	0.02 68	0.05 222	0.03 181	0.34 238	0.12 125

CREStereo++_RVC	4.61 130	0.99 64	3.70 24	4.08 115	2.01 226	3.94 51	0.10 6	9.10 89	16.94 252	8.65 149	16.77 208	4.46 92	2.18 62	5.72 36	3.12 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 536	0.02 3	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
tt45	3.20 75	0.95 55	4.36 61	3.73 102	1.86 211	8.19 244	2.05 173	9.12 90	3.36 46	5.60 118	4.42 53	4.61 100	2.39 70	11.00 187	1.96 86	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.01 128	0.32 225	0.10 105

CAS	5.20 143	0.78 17	3.30 10	17.06 511	7.59 470	8.07 241	6.31 338	9.46 91	9.09 159	4.57 99	10.67 149	1.91 52	1.22 28	4.18 16	2.16 112	10.33 529	0.02 68	0.00 1	0.02 160	0.44 275	6.83 505

CES	3.85 106	1.14 94	2.91 5	3.05 52	11.37 511	5.37 133	1.02 72	9.52 92	8.82 156	3.50 69	9.21 125	1.78 48	0.90 21	6.53 49	2.37 125	0.02 147	0.04 109	0.01 160	0.00 1	1.62 417	7.74 517

AIO-Stereo	2.91 61	1.19 102	5.14 89	4.15 120	0.79 96	4.67 80	1.76 141	9.59 93	5.19 82	2.66 47	4.76 65	5.40 119	0.78 17	10.30 157	1.23 47	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.36 409	0.09 77	0.15 158

sCroCo_RVC	5.06 137	3.29 395	16.45 430	10.72 452	6.64 445	5.83 170	2.74 216	9.67 94	8.06 142	3.66 73	9.20 124	4.81 103	4.95 160	8.12 89	4.64 237	0.64 410	0.50 438	0.06 236	0.03 181	0.70 357	0.42 292

rvit_stereo_0080	3.98 113	2.11 334	7.62 199	3.68 97	1.90 218	4.16 54	7.60 382	9.69 95	8.13 144	5.08 112	7.39 104	6.27 130	4.44 134	6.73 57	3.92 212	0.20 287	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 321	0.12 125

whm_eth	3.98 113	2.11 334	7.62 199	3.68 97	1.90 218	4.16 54	7.60 382	9.69 95	8.13 144	5.08 112	7.39 104	6.27 130	4.44 134	6.73 57	3.92 212	0.20 287	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 321	0.12 125

CroCo-Stereo Lap2	4.01 117	2.03 326	8.14 228	9.82 428	6.03 429	1.11 3	0.79 57	9.71 97	7.98 141	3.26 61	4.99 72	9.08 181	5.80 186	6.08 42	4.39 231	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.71 359	0.30 251

rvit_stereo_ft	4.73 134	2.68 372	9.30 290	11.34 470	2.74 270	4.18 58	8.45 392	9.77 98	9.90 168	4.04 85	6.26 92	6.73 139	4.72 152	8.99 122	5.03 252	0.01 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 190	0.09 97

999	3.44 87	0.92 51	4.78 73	4.69 161	2.34 244	7.58 234	2.20 177	9.81 99	6.11 103	2.96 53	4.79 67	5.07 107	2.27 66	12.10 250	2.76 150	0.03 173	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.29 197	0.10 105

MoCha-V2	3.20 75	0.92 51	4.82 75	5.09 190	0.40 24	4.63 78	1.37 93	9.81 99	5.41 89	5.58 117	5.26 76	2.63 62	6.48 208	9.90 147	1.15 46	0.02 147	0.24 368	0.00 1	0.25 367	0.07 59	0.04 42

MC-Stereo	3.99 115	0.95 55	4.70 72	5.09 190	0.44 37	3.77 48	1.79 144	9.86 101	7.05 131	6.34 122	13.35 178	6.83 142	6.34 205	10.80 180	1.75 73	0.00 1	0.11 262	0.06 236	0.24 361	0.12 94	0.14 143

castereo	3.96 112	1.45 165	4.33 59	3.73 102	1.04 121	6.35 198	7.23 376	9.95 102	15.86 244	3.01 55	7.69 109	3.59 75	7.43 230	5.17 24	1.88 79	0.03 173	0.13 285	0.00 1	0.26 371	0.07 59	0.03 27

IGEV++	2.98 64	1.27 118	5.17 92	5.41 232	0.47 39	4.63 78	1.71 132	9.97 103	4.75 65	2.58 43	6.27 93	4.35 91	4.44 134	4.98 23	3.05 172	0.00 1	0.07 197	0.00 1	0.08 256	0.24 165	0.18 179

RSM++	3.08 69	1.04 72	5.27 95	4.25 134	0.50 44	5.04 118	2.63 212	10.11 104	4.34 59	3.16 59	4.66 62	6.73 139	1.87 52	9.96 149	1.69 68	0.00 1	0.00 1	0.01 160	0.18 319	0.14 104	0.10 105

RSM	3.10 70	0.98 60	4.86 76	4.17 121	1.08 128	4.76 92	1.83 149	10.14 105	4.21 55	3.38 66	4.34 50	7.82 159	1.75 48	10.69 172	1.64 67	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.18 319	0.13 99	0.07 77

fffy	3.28 83	1.20 103	5.94 124	3.67 95	0.85 104	4.84 98	1.75 137	10.18 106	6.44 109	2.60 44	6.15 91	6.33 132	3.16 90	10.08 152	1.62 64	0.00 1	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.30 203	0.33 263

CroCo-Stereo	3.27 82	1.90 292	7.18 177	8.50 394	1.11 130	0.96 2	0.97 68	10.18 106	8.20 147	3.59 71	4.69 63	8.02 166	4.53 141	2.75 5	2.34 123	0.01 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 215	0.11 118
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
rvit_0105_6	5.74 181	2.76 373	14.29 405	9.83 430	1.73 197	5.18 124	5.24 297	10.21 108	20.31 291	6.26 121	6.78 96	10.10 193	6.43 207	11.20 205	3.33 186	0.18 275	0.29 388	0.00 1	0.00 1	0.51 309	0.14 143

WCG-NET（raft）	4.57 128	1.16 97	6.01 128	2.95 48	0.19 2	5.09 122	2.01 168	10.28 109	15.34 232	8.64 148	11.43 159	9.63 188	5.06 163	10.96 186	2.19 114	0.00 1	0.13 285	0.00 1	0.01 128	0.14 104	0.12 125

gcap-zeroshot	5.34 151	1.50 183	10.42 334	4.65 159	1.22 146	9.78 260	1.70 120	10.29 110	6.36 108	15.08 250	9.84 130	17.96 328	5.21 165	9.43 135	1.99 91	0.10 244	0.36 405	0.06 236	0.29 383	0.05 38	0.43 295

SCV_C0	3.23 79	1.31 130	6.44 146	3.20 59	0.82 101	4.84 98	1.61 112	10.34 111	6.85 119	2.74 49	4.91 70	6.26 129	1.81 50	11.06 191	1.50 54	0.11 248	0.06 173	0.00 1	0.23 351	0.33 232	0.11 118

LoS	3.59 96	1.07 79	3.81 30	2.80 41	0.52 48	4.98 108	1.18 80	10.35 112	12.97 202	4.54 98	10.75 152	3.89 80	3.27 94	8.78 111	2.63 143	0.03 173	0.03 97	0.09 268	0.00 1	0.12 94	0.04 42
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	2.92 63	1.06 74	5.28 96	3.38 71	0.55 50	4.59 76	0.66 45	10.43 113	4.81 67	3.30 62	3.23 29	7.93 162	1.71 46	9.22 129	1.62 64	0.05 207	0.12 273	0.00 1	0.00 1	0.23 159	0.16 163

CREStereo	3.58 95	1.05 73	3.35 12	2.17 4	0.59 57	5.61 148	0.40 27	10.50 114	13.34 212	6.93 130	10.44 146	5.29 117	3.47 101	5.82 39	2.62 141	0.01 93	0.01 24	0.02 178	0.01 128	0.04 29	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
GMOStereo	5.97 191	1.55 199	7.18 177	5.17 203	0.71 77	5.54 141	2.21 178	10.54 115	12.86 197	18.29 333	22.01 281	17.06 304	6.27 199	6.62 53	2.43 127	0.00 1	0.23 357	0.12 305	0.00 1	0.46 281	0.10 105

error version	5.97 191	1.55 199	7.18 177	5.17 203	0.71 77	5.54 141	2.21 178	10.54 115	12.86 197	18.29 333	22.01 281	17.06 304	6.27 199	6.62 53	2.43 127	0.00 1	0.23 357	0.12 305	0.00 1	0.46 281	0.10 105

test-v	5.97 191	1.55 199	7.18 177	5.17 203	0.71 77	5.54 141	2.21 178	10.54 115	12.86 197	18.29 333	22.01 281	17.06 304	6.27 199	6.62 53	2.43 127	0.00 1	0.23 357	0.12 305	0.00 1	0.46 281	0.10 105

test-2	5.97 191	1.55 199	7.18 177	5.17 203	0.71 77	5.54 141	2.21 178	10.54 115	12.86 197	18.29 333	22.01 281	17.06 304	6.27 199	6.62 53	2.43 127	0.00 1	0.23 357	0.12 305	0.00 1	0.46 281	0.10 105

xyz-stereo-finetune2	5.60 175	1.64 237	5.87 121	2.44 24	0.32 13	15.39 366	1.90 159	10.59 119	5.28 86	10.58 168	17.82 214	7.37 157	8.93 260	14.86 338	8.46 328	0.01 93	0.02 68	0.08 257	0.14 302	0.23 159	0.04 42

trnet	3.62 98	0.95 55	3.30 10	2.21 7	0.56 52	5.67 161	0.42 29	10.62 120	13.30 210	6.89 128	10.45 147	5.78 123	3.69 110	5.80 38	2.61 139	0.00 1	0.02 68	0.03 195	0.01 128	0.04 29	0.02 9

rrr	3.26 80	1.57 212	7.72 205	3.36 69	0.60 60	4.93 104	1.59 110	10.72 121	5.11 80	3.79 77	4.58 56	4.53 97	4.00 117	10.13 154	2.09 104	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.22 342	0.12 94	0.18 179

Selective-IGEV	3.06 68	1.11 89	4.98 80	3.56 85	1.66 190	4.73 84	2.14 175	10.73 122	4.56 62	2.93 52	4.60 58	5.54 121	1.77 49	10.82 182	1.69 68	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.14 302	0.06 43	0.13 138

SCV	3.20 75	1.40 148	5.96 125	4.71 162	0.71 77	4.21 60	1.70 120	10.94 123	6.06 101	1.85 24	4.80 68	6.16 127	2.74 83	9.82 144	1.74 72	0.05 207	0.09 228	0.00 1	0.24 361	0.50 305	0.30 251

AnonymousM	6.33 205	11.42 501	3.06 9	3.93 111	1.49 177	4.54 73	3.29 237	11.00 124	7.70 138	16.52 290	9.38 126	9.07 180	3.97 116	7.10 64	3.01 166	0.43 368	0.07 197	22.69 539	7.67 527	0.06 43	0.21 203

CASnet	3.91 108	1.03 71	4.68 69	4.98 181	0.27 9	4.99 110	2.95 226	11.02 125	11.02 177	10.61 169	11.76 162	4.15 86	1.65 42	5.85 40	1.91 81	0.50 384	0.00 1	0.59 416	0.12 291	0.13 99	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DilatedVolume-Stereo	4.23 122	1.38 146	5.58 113	3.85 108	1.58 183	10.80 280	1.02 72	11.59 126	5.65 94	11.75 178	9.98 132	4.54 99	3.29 96	9.83 145	3.01 166	0.05 207	0.18 322	0.08 257	0.23 351	0.08 71	0.06 67

test_4	5.47 156	0.98 60	5.56 110	6.55 312	0.62 63	5.53 140	1.88 155	11.68 127	6.00 100	12.60 200	30.86 388	7.48 158	3.87 112	12.25 258	2.97 163	0.00 1	0.07 197	0.03 195	0.14 302	0.34 238	0.04 42

AE-Stereo	5.15 141	1.56 208	7.99 220	8.70 396	2.18 233	9.12 255	3.02 229	11.78 128	13.30 210	4.34 93	12.84 173	10.83 200	4.53 141	8.71 108	2.82 154	0.04 188	0.44 422	0.05 222	0.33 402	0.20 140	0.17 171

CRE-IMP	5.53 163	1.63 236	9.62 303	5.65 241	0.48 43	7.02 221	1.70 120	11.84 129	8.33 150	12.99 211	16.02 199	11.08 204	6.23 197	12.06 246	5.06 253	0.28 326	0.07 197	0.09 268	0.00 1	0.24 165	0.21 203

testlalala_base	7.28 253	3.39 398	7.80 209	8.27 390	5.04 382	12.56 312	1.83 149	11.93 130	5.19 82	10.18 163	13.62 179	8.87 177	5.72 184	8.22 90	2.75 149	15.38 539	2.41 506	0.00 1	0.35 405	20.24 540	1.89 433

test_xeample3	3.34 85	1.54 196	7.67 202	3.33 68	0.68 68	5.74 165	1.63 114	12.05 131	3.88 54	6.71 123	3.81 42	3.17 67	3.34 98	10.59 167	2.07 101	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.27 376	0.13 99	0.16 163

H2IRNET	5.89 186	1.14 94	6.65 151	4.13 119	2.24 236	4.15 53	0.73 52	12.10 132	13.21 206	7.09 136	20.45 256	15.74 285	10.74 294	10.36 159	7.84 312	0.06 223	0.00 1	0.07 247	0.53 437	0.37 250	0.16 163

DeepStereo_RVC	5.65 177	1.65 239	9.06 280	5.21 214	0.56 52	5.55 145	1.84 151	12.16 133	7.22 132	13.94 226	14.96 189	12.58 228	10.27 289	11.25 206	5.81 273	0.39 358	0.10 244	0.11 301	0.00 1	0.18 132	0.22 210

GCAP-Stereo	3.72 102	1.60 220	7.39 191	4.24 129	0.37 20	5.78 167	1.12 76	12.28 134	6.53 111	8.35 142	9.69 129	6.62 138	3.57 104	4.58 20	1.91 81	0.00 1	0.07 197	0.05 222	0.00 1	0.25 169	0.04 42

PMTNet	5.36 153	0.97 59	3.42 13	1.97 2	1.30 152	8.96 250	0.69 48	12.33 135	12.16 190	8.50 145	11.35 157	6.09 126	4.50 139	9.34 133	2.70 146	22.71 545	0.01 24	0.04 215	0.02 160	0.06 43	0.01 1

GMStereo	5.94 189	3.84 414	10.86 346	5.13 200	0.71 77	7.27 225	2.66 214	12.38 136	25.14 353	12.01 183	10.66 148	5.12 109	3.46 100	11.39 212	6.16 281	0.45 372	0.02 68	0.05 222	0.31 394	0.86 378	0.25 231
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSM-adaLoss	5.50 162	1.74 257	9.03 278	5.09 190	0.42 31	5.66 156	1.98 167	12.50 137	7.01 128	12.52 191	18.13 222	12.96 235	6.77 220	11.11 194	3.83 207	0.72 416	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.22 210

ROB_FTStereo_v2	5.53 163	1.74 257	8.97 271	5.09 190	0.42 31	5.64 150	2.02 169	12.50 137	7.00 123	12.51 190	18.10 219	12.99 236	6.72 215	11.50 216	4.04 223	0.70 412	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.23 218

Patchmatch Stereo++	5.56 171	1.74 257	9.01 274	5.09 190	0.41 26	5.66 156	2.40 199	12.52 139	7.00 123	12.52 191	18.08 217	13.02 239	6.74 216	11.59 224	4.01 220	0.78 425	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.22 210
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	5.56 171	1.74 257	9.01 274	5.09 190	0.41 26	5.66 156	2.40 199	12.52 139	7.00 123	12.52 191	18.08 217	13.02 239	6.74 216	11.59 224	4.01 220	0.78 425	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.22 210

RAFT-IKP	5.53 163	1.74 257	8.95 266	5.09 190	0.41 26	5.45 137	2.08 174	12.52 139	7.00 123	12.52 191	18.13 222	12.93 234	6.79 221	11.59 224	3.99 218	0.80 430	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.22 210

ROB_FTStereo	5.49 161	1.74 257	8.96 269	5.09 190	0.42 31	5.65 151	1.68 117	12.53 142	7.00 123	12.53 197	18.00 216	13.02 239	6.74 216	11.51 217	3.81 206	0.60 400	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.22 210

HUI-Stereo	5.48 159	1.74 257	9.01 274	5.08 189	0.42 31	5.65 151	2.77 218	12.55 143	7.03 130	12.54 199	18.10 219	13.07 243	6.71 214	9.92 148	3.74 200	0.61 404	0.08 217	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.23 218

HART	3.80 105	1.52 189	5.45 102	4.85 174	0.51 45	4.41 70	0.76 54	12.59 144	5.08 79	5.95 120	12.76 172	6.87 143	1.72 47	10.71 174	1.84 78	0.00 1	0.13 285	0.10 287	0.00 1	0.45 277	0.26 234

ProNet	3.61 97	1.91 295	6.17 135	3.31 67	0.67 67	5.51 138	6.46 347	12.60 145	6.23 104	3.18 60	4.80 68	3.64 76	3.57 104	11.15 201	2.11 108	0.02 147	0.21 341	0.01 160	0.01 128	0.41 267	0.14 143

iGMRVC	5.54 166	1.74 257	9.01 274	5.09 190	0.42 31	5.66 156	1.81 148	12.61 146	7.02 129	12.52 191	18.11 221	13.02 239	6.64 212	11.57 221	4.16 224	0.82 432	0.09 228	0.09 268	0.00 1	0.22 147	0.21 203

MSKI-zero shot	4.76 135	1.56 208	5.98 126	5.14 201	1.13 134	6.55 208	1.55 107	12.76 147	8.06 142	10.44 167	11.50 160	13.47 254	2.38 68	12.07 248	1.90 80	0.01 93	0.20 334	0.02 178	0.29 383	0.14 104	0.14 143

testlalala2	5.91 187	1.62 231	8.59 251	15.36 505	10.36 504	7.93 238	3.62 257	12.89 148	9.73 165	15.55 266	12.18 167	8.57 174	2.50 78	5.35 27	2.62 141	0.01 93	0.26 379	0.00 1	0.50 432	0.49 299	0.07 77

water-stereo	3.66 100	0.84 35	4.79 74	3.60 91	0.79 96	5.03 117	0.89 63	12.93 149	5.45 92	5.82 119	14.74 187	6.51 137	4.76 155	3.37 10	3.26 184	0.03 173	0.13 285	0.09 268	0.04 202	0.06 43	0.07 77

xyz-stereo-finetune	5.39 155	1.47 168	5.53 109	2.65 36	0.30 12	11.94 300	3.28 235	12.96 150	21.28 305	8.14 139	12.32 168	6.19 128	3.62 109	11.80 236	5.98 275	0.01 93	0.02 68	0.00 1	0.02 160	0.16 119	0.04 42

test-3	5.21 145	1.06 74	7.71 204	4.19 125	0.59 57	6.72 213	3.01 228	12.96 150	17.49 261	12.53 197	8.65 113	13.20 245	4.14 122	9.00 124	2.11 108	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.32 398	0.25 169	0.18 179

test_1	5.20 143	1.06 74	7.72 205	4.21 127	0.59 57	6.69 210	3.03 230	12.98 152	17.51 262	12.35 187	8.66 115	13.20 245	4.12 120	9.00 124	2.11 108	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.32 398	0.25 169	0.18 179

RAFT-RH_RVC	7.73 266	1.25 115	6.99 172	4.83 170	0.90 111	11.76 295	1.53 105	13.00 153	14.43 222	17.51 314	46.41 512	11.02 203	6.30 203	12.68 277	4.93 250	0.51 387	0.04 109	0.12 305	0.13 296	0.09 77	0.09 97

test-1	5.62 176	1.53 192	14.78 414	7.44 359	1.11 130	7.99 239	1.19 81	13.03 154	12.04 189	9.39 156	15.23 193	11.15 207	5.56 174	7.06 63	3.57 190	0.07 234	0.50 438	0.00 1	0.10 278	0.16 119	0.47 306

DisPM	6.43 210	1.31 130	8.36 234	6.61 318	1.06 125	5.83 170	3.82 260	13.04 155	11.63 182	16.38 286	23.88 304	12.80 233	6.50 210	13.03 299	3.04 170	0.51 387	0.01 24	0.08 257	0.15 309	0.10 88	0.42 292

4D-IteraStereo	5.15 141	1.47 168	7.98 218	4.89 178	4.69 366	6.25 192	1.85 152	13.23 156	16.30 245	14.18 230	11.26 156	8.33 169	1.61 39	8.07 85	2.42 126	0.00 1	0.05 140	0.08 257	0.01 128	0.19 136	0.15 158

ff7	3.48 88	1.76 270	6.20 136	3.45 75	1.13 134	5.02 112	1.70 120	13.26 157	5.04 71	4.66 102	5.47 83	3.49 70	4.70 147	11.14 196	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 319	0.30 203	0.14 143

IGEVStereo-DCA	3.31 84	1.57 212	6.20 136	3.36 69	0.60 60	4.93 104	1.70 120	13.26 157	5.04 71	3.79 77	4.58 56	4.53 97	4.00 117	10.13 154	2.09 104	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.18 319	0.12 94	0.14 143

ffff	3.48 88	1.76 270	6.20 136	3.45 75	1.13 134	5.02 112	1.70 120	13.26 157	5.04 71	4.66 102	5.47 83	3.49 70	4.70 147	11.14 196	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 319	0.30 203	0.14 143

11t	3.48 88	1.76 270	6.20 136	3.45 75	1.13 134	5.02 112	1.70 120	13.26 157	5.04 71	4.66 102	5.47 83	3.49 70	4.70 147	11.14 196	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 319	0.30 203	0.14 143

ccc-4	3.48 88	1.76 270	6.20 136	3.45 75	1.13 134	5.02 112	1.70 120	13.26 157	5.04 71	4.66 102	5.47 83	3.49 70	4.70 147	11.14 196	2.01 93	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 319	0.30 203	0.14 143

RAFT-345	6.79 229	1.29 124	6.80 163	5.06 188	0.91 112	5.61 148	3.32 242	13.36 162	10.17 170	13.73 223	43.66 500	9.12 182	5.38 170	12.29 259	4.44 232	0.32 333	0.05 140	0.09 268	0.06 242	0.06 43	0.03 27

MM-Stereo_test1	5.04 136	1.17 100	6.08 131	5.38 228	0.80 99	4.99 110	7.07 369	13.43 163	12.00 188	12.94 208	10.20 140	5.92 125	6.69 213	11.26 207	2.19 114	0.01 93	0.11 262	0.00 1	0.00 1	0.42 270	0.07 77

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 132	2.56 366	8.72 257	4.26 135	3.52 309	9.22 256	1.48 97	13.54 164	18.88 280	7.47 138	7.08 101	2.04 57	2.24 64	9.66 141	2.27 120	0.05 207	0.02 68	0.07 247	0.00 1	0.53 315	0.21 203

test_3	5.55 169	1.02 68	8.07 225	6.18 288	0.54 49	9.00 251	3.28 235	13.55 165	18.66 277	11.97 181	8.89 118	13.98 259	4.05 119	8.96 121	2.10 107	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.31 394	0.26 179	0.18 179

PFNet+	6.68 219	1.40 148	9.60 302	5.64 240	0.85 104	5.79 169	1.74 134	13.63 166	15.30 231	17.88 321	21.38 275	14.52 266	6.07 192	12.74 283	4.89 249	0.63 408	0.20 334	0.11 301	0.30 390	0.05 38	0.91 381

xyz-stereo	13.23 420	0.83 32	38.70 506	2.53 32	0.83 103	41.19 529	4.82 292	13.68 167	26.28 367	22.98 413	37.78 460	29.35 434	18.53 441	18.11 399	7.85 313	0.22 298	0.03 97	0.64 421	0.01 128	0.13 99	0.06 67

anonymousdsp	3.51 92	1.75 266	5.66 115	3.49 79	1.13 134	5.04 118	1.74 134	13.69 168	5.07 76	4.83 107	5.42 80	4.25 88	4.44 134	11.14 196	1.98 89	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 319	0.31 215	0.13 138

IGEV-Stereo	3.52 93	1.75 266	5.67 116	3.49 79	1.12 132	5.04 118	1.73 133	13.70 169	5.07 76	4.83 107	5.42 80	4.27 89	4.43 133	11.15 201	1.98 89	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 319	0.31 215	0.12 125
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TestStereo	6.02 196	2.55 365	7.33 190	5.57 237	1.68 194	6.05 188	1.78 142	13.73 170	16.40 249	10.87 173	23.79 301	9.00 179	5.63 179	11.26 207	3.96 215	0.09 239	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.69 354	0.01 1

Pruner-Stereo	6.59 213	1.51 187	8.71 256	6.34 297	0.85 104	5.66 156	4.15 268	13.74 171	11.02 177	18.11 328	22.09 286	15.86 287	5.80 186	11.75 234	5.15 256	0.60 400	0.02 68	0.18 339	0.10 278	0.07 59	0.16 163

DEmStereo	8.85 300	1.36 140	9.99 325	4.24 129	1.05 124	11.49 292	5.91 319	13.76 172	26.68 370	22.03 401	32.92 424	11.86 217	15.27 398	11.48 214	8.08 320	0.16 269	0.15 305	0.02 178	0.09 269	0.09 77	0.44 299

rvit_0105_4	6.69 221	2.81 375	15.46 418	10.22 442	1.58 183	5.99 180	5.81 317	13.77 173	23.65 334	7.16 137	9.46 127	12.64 229	7.78 237	12.03 241	3.83 207	0.19 279	0.47 431	0.00 1	0.01 128	0.60 335	0.37 276

rafts_anoy	6.02 196	1.67 244	6.27 142	6.53 309	4.98 378	5.30 130	2.53 206	13.77 173	21.01 299	12.70 203	16.23 202	8.56 173	5.65 180	9.09 127	5.22 258	0.04 188	0.31 393	0.09 268	0.03 181	0.25 169	0.17 171

Selective-RAFT	5.78 183	0.83 32	10.24 330	6.70 323	0.72 86	15.49 371	1.13 78	13.82 175	15.41 233	6.97 135	6.97 100	11.63 211	8.27 248	12.32 260	4.73 239	0.10 244	0.01 24	0.00 1	0.26 371	0.07 59	0.03 27

RALCasStereoNet	5.95 190	2.02 323	7.09 176	7.06 341	5.10 387	6.36 199	5.44 308	13.97 176	13.25 208	9.93 160	17.45 210	10.37 196	3.89 113	11.64 229	4.24 227	0.02 147	0.46 429	0.10 287	0.00 1	0.20 140	0.31 259

IGEV_Zeroshot_test	5.28 148	2.03 326	14.26 404	6.09 282	1.33 160	4.32 65	1.03 75	14.46 177	6.50 110	13.33 221	11.89 163	11.01 202	3.45 99	10.71 174	3.64 195	0.03 173	0.22 351	0.15 326	0.26 371	0.80 373	0.20 196

knoymous	6.19 203	1.49 179	4.49 64	3.81 107	1.87 214	5.84 172	5.76 316	14.51 178	14.18 218	13.31 220	21.59 277	12.64 229	6.49 209	12.41 265	4.03 222	0.12 253	0.13 285	0.12 305	0.00 1	0.71 359	0.35 272

PAM	6.94 238	1.65 239	14.88 415	5.38 228	1.98 223	14.76 356	1.28 86	14.54 179	6.77 116	15.52 264	9.10 121	24.15 392	11.60 322	12.46 269	2.33 122	0.04 188	0.28 387	0.07 247	0.42 421	0.57 328	0.99 389

MM-Stereo_test2	4.03 119	1.20 103	7.42 192	5.18 208	0.76 92	7.24 224	2.26 186	14.57 180	8.19 146	6.89 128	5.13 75	4.85 105	3.80 111	10.49 164	1.96 86	0.00 1	0.12 273	0.00 1	0.09 269	0.33 232	0.08 92

MyStereo8	7.13 245	2.48 361	10.86 346	6.81 331	4.98 378	10.73 276	1.42 95	14.58 181	9.73 165	15.75 270	23.16 297	12.17 227	7.96 243	9.85 146	10.21 356	0.04 188	0.19 329	0.08 257	0.21 339	0.58 332	0.82 367

RAFT_CTSACE	8.24 282	1.97 308	8.39 236	6.89 335	5.11 388	5.86 176	2.63 212	14.62 182	16.88 251	23.52 420	34.77 443	16.02 291	7.37 229	17.91 395	2.23 118	0.00 1	0.12 273	0.00 1	0.03 181	0.39 259	0.05 56

SST-Stereo	6.60 216	1.46 166	8.37 235	6.68 321	0.77 93	6.01 184	1.93 163	14.68 183	9.24 161	19.09 351	20.43 255	16.86 302	8.59 251	13.49 309	3.80 205	0.22 298	0.05 140	0.13 316	0.00 1	0.08 71	0.05 56

NRIStereo	5.73 179	1.67 244	8.42 240	5.72 251	0.41 26	6.71 212	2.60 210	14.73 184	10.71 176	12.39 188	15.07 190	11.58 210	6.23 197	12.06 246	4.78 241	0.61 404	0.17 316	0.11 301	0.00 1	0.28 190	0.27 238

PAM_32	6.82 231	1.73 254	14.16 401	5.34 226	1.47 172	13.84 334	0.88 62	14.75 185	6.34 107	14.22 233	9.14 122	24.94 405	11.87 326	12.50 272	2.79 153	0.14 259	0.27 384	0.09 268	0.42 421	0.54 317	0.89 377

RAFT_R40	6.91 235	1.53 192	8.45 243	6.79 329	0.77 93	5.86 176	3.82 260	14.85 186	14.53 223	18.05 327	20.03 248	17.06 304	8.69 253	13.40 306	3.84 209	0.14 259	0.02 68	0.14 320	0.00 1	0.09 77	0.05 56

11t1	5.86 184	1.10 87	7.74 207	5.18 208	1.44 170	13.82 333	2.36 191	14.92 187	7.26 133	12.98 210	11.10 154	11.24 208	9.30 267	11.59 224	6.54 284	0.10 244	0.16 314	0.00 1	0.01 128	0.18 132	0.23 218

LL-Strereo2	5.54 166	2.17 341	9.12 283	5.65 241	2.54 257	6.48 202	2.27 187	15.08 188	7.79 140	10.99 174	10.26 143	15.94 288	3.50 103	13.25 303	3.63 194	0.00 1	0.13 285	1.34 468	0.10 278	0.30 203	0.19 191

riskmin	6.42 209	1.29 124	6.76 160	3.95 112	2.25 237	10.49 270	2.53 206	15.11 189	17.60 263	9.77 159	12.91 175	15.25 280	12.04 330	11.58 222	5.11 254	0.14 259	0.24 368	0.13 316	0.03 181	0.61 337	0.69 349

XX-Stereo	6.14 201	1.47 168	9.11 282	11.87 477	6.76 449	3.27 29	0.93 65	15.13 190	5.43 90	8.79 152	28.46 352	13.71 257	2.22 63	11.51 217	2.07 101	0.20 287	0.24 368	0.08 257	0.29 383	1.04 389	0.13 138

DIP-Stereo	6.74 226	1.93 302	10.02 328	4.28 137	1.64 189	13.54 329	1.52 104	15.16 191	6.63 113	14.30 235	26.81 335	10.90 201	5.19 164	14.78 337	7.56 303	0.00 1	0.06 173	0.05 222	0.00 1	0.17 129	0.17 171
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CIPLG	7.15 247	2.44 358	12.82 375	7.38 355	4.93 373	10.51 271	4.56 281	15.17 192	13.25 208	17.45 312	19.75 245	8.42 170	4.60 145	11.41 213	8.31 324	0.33 335	0.32 396	0.03 195	0.14 302	0.37 250	0.72 356

depthmonostereo	4.02 118	1.64 237	5.29 98	4.40 142	1.19 143	8.04 240	1.16 79	15.24 193	12.52 193	4.62 100	7.49 107	4.11 84	4.80 157	6.61 52	2.71 147	0.04 188	0.21 341	0.11 301	0.07 252	0.07 59	0.02 9

UGAM	10.01 347	1.28 120	9.19 288	6.53 309	4.31 349	6.72 213	10.45 432	15.31 194	25.98 363	20.56 378	27.42 341	22.70 377	11.49 315	26.30 474	10.64 363	0.00 1	0.00 1	0.46 403	0.03 181	0.39 259	0.43 295

ADStereo(finetuned)	6.68 219	1.59 216	9.70 313	3.49 79	0.68 68	4.79 97	1.75 137	15.33 195	23.64 333	15.56 268	20.68 258	7.30 154	13.85 365	8.71 108	5.17 257	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.25 169	1.05 394

DCANet	6.46 211	1.59 216	7.28 184	3.51 83	0.68 68	4.77 96	1.75 137	15.33 195	23.62 332	15.55 266	20.73 263	7.31 155	11.56 320	8.83 115	5.26 260	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.26 179	1.11 397

MyStereo07	4.38 124	1.92 299	5.06 85	6.09 282	4.31 349	6.54 206	9.96 418	15.35 197	5.15 81	4.34 93	5.65 88	3.15 66	5.77 185	11.33 209	1.81 77	0.06 223	0.10 244	0.03 195	0.04 202	0.63 343	0.30 251

AAGNet	7.94 273	1.48 173	9.34 293	7.13 347	0.70 74	5.85 174	5.16 295	15.40 198	14.01 215	20.13 371	24.03 305	15.28 281	11.52 316	12.05 244	15.47 409	0.63 408	0.06 173	0.32 388	0.01 128	0.12 94	0.09 97

Gwc-CoAtRS	5.54 166	1.22 106	8.40 238	4.28 137	1.36 167	6.93 219	1.31 89	15.48 199	15.03 226	12.62 201	13.32 177	12.74 232	5.71 182	8.61 101	2.98 165	0.01 93	0.22 351	0.00 1	0.29 383	0.28 190	0.07 77

ACRE	7.07 244	2.38 355	13.26 382	7.36 354	4.86 369	10.28 266	4.40 275	15.51 200	13.69 213	17.22 307	19.23 236	8.00 164	4.20 123	10.64 170	8.50 329	0.33 335	0.32 396	0.03 195	0.14 302	0.37 250	0.77 364

DCRE	6.07 200	1.75 266	8.41 239	7.20 349	3.82 318	6.48 202	4.18 272	15.52 201	10.42 171	9.24 154	22.47 291	11.71 213	5.46 171	10.62 169	3.02 168	0.02 147	0.26 379	0.05 222	0.30 390	0.15 112	0.24 225

sAnonymous2	6.59 213	6.21 455	19.05 452	8.91 399	5.27 399	4.58 74	6.69 357	15.56 202	11.12 180	4.86 109	8.71 116	3.81 78	7.93 240	7.38 69	2.89 156	0.09 239	0.07 197	0.05 222	0.28 379	11.25 523	7.10 510

CroCo_RVC	6.59 213	6.21 455	19.05 452	8.91 399	5.27 399	4.58 74	6.69 357	15.56 202	11.12 180	4.86 109	8.71 116	3.81 78	7.93 240	7.38 69	2.89 156	0.09 239	0.07 197	0.05 222	0.28 379	11.25 523	7.10 510

model_zeroshot	5.12 140	1.53 192	9.70 313	5.33 224	1.54 182	8.71 249	2.23 183	15.60 204	8.29 149	13.74 224	10.02 137	10.57 197	2.97 88	8.47 96	2.61 139	0.02 147	0.18 322	0.14 320	0.25 367	0.06 43	0.34 267

IPLGR_C	7.16 248	2.48 361	12.98 378	7.52 364	4.91 372	10.56 272	4.59 283	15.63 205	14.12 217	17.42 310	18.87 232	8.00 164	4.59 144	10.76 176	8.81 333	0.32 333	0.32 396	0.03 195	0.13 296	0.36 243	0.76 361

fff	6.83 232	1.55 199	7.28 184	3.56 85	0.32 13	4.73 84	1.70 120	15.75 206	31.87 412	15.11 252	20.25 250	6.90 144	12.80 345	8.63 103	5.33 263	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 77	0.63 336

csc	6.83 232	1.55 199	7.28 184	3.56 85	0.32 13	4.73 84	1.70 120	15.75 206	31.87 412	15.11 252	20.25 250	6.90 144	12.80 345	8.63 103	5.33 263	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 77	0.63 336

cscssc	6.83 232	1.55 199	7.28 184	3.56 85	0.32 13	4.73 84	1.70 120	15.75 206	31.87 412	15.11 252	20.25 250	6.90 144	12.80 345	8.63 103	5.33 263	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 77	0.63 336

RAFT-Test	5.75 182	1.32 133	6.77 161	4.07 114	1.71 195	9.95 262	1.56 109	15.78 209	8.34 152	12.73 204	23.83 302	11.80 214	4.69 146	8.99 122	2.57 138	0.01 93	0.29 388	0.00 1	0.38 415	0.16 119	0.07 77

cross-raft	5.37 154	1.23 109	6.66 152	5.91 266	1.25 149	6.00 181	1.48 97	15.82 210	7.70 138	12.95 209	20.80 264	11.63 211	4.42 131	8.59 100	2.23 118	0.01 93	0.21 341	0.00 1	0.22 342	0.21 144	0.10 105

CrosDoStereo	9.24 310	1.29 124	8.16 230	4.56 154	1.04 121	7.52 231	15.00 479	15.85 211	24.31 344	24.27 423	33.44 431	13.37 249	13.82 363	12.23 256	8.86 336	0.01 93	0.11 262	0.09 268	0.04 202	0.36 243	0.53 319

DeepStereo_LL	9.24 310	1.29 124	8.16 230	4.56 154	1.04 121	7.52 231	15.00 479	15.85 211	24.31 344	24.27 423	33.44 431	13.37 249	13.82 363	12.23 256	8.86 336	0.01 93	0.11 262	0.09 268	0.04 202	0.36 243	0.53 319

iRaft-Stereo_5w	8.70 296	1.81 284	9.33 292	5.83 257	3.78 314	4.87 100	11.12 440	15.86 213	14.80 225	15.23 260	26.36 329	21.49 364	12.91 348	15.94 366	12.73 382	0.58 395	0.05 140	0.08 257	0.09 269	0.85 377	0.33 263

AFF-stereo	6.17 202	1.61 225	7.02 173	4.08 115	0.64 64	3.53 41	0.76 54	16.00 214	13.14 204	12.86 206	25.42 317	15.67 284	7.86 239	11.12 195	3.21 182	0.02 147	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.40 264	0.08 92

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 159	1.66 243	7.56 196	3.49 79	0.40 24	2.75 17	0.67 46	16.07 215	14.76 224	12.27 184	18.67 230	11.95 220	8.08 245	7.84 79	2.89 156	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.04 42

CFNet-RSSM	5.55 169	1.08 82	8.60 252	4.30 141	1.21 145	6.42 201	1.25 85	16.12 216	17.84 266	13.12 213	11.14 155	11.84 216	5.52 172	9.14 128	2.35 124	0.01 93	0.20 334	0.00 1	0.36 409	0.34 238	0.07 77

RAFT	8.51 290	2.16 340	8.93 262	8.14 384	0.81 100	12.63 315	8.49 394	16.34 217	15.56 237	22.31 403	18.99 234	19.29 347	11.39 314	17.57 391	6.05 276	0.01 93	0.19 329	0.27 371	0.02 160	0.64 347	0.45 303

THIR-Stereo	9.38 320	1.78 279	8.50 247	4.74 163	0.71 77	15.92 378	11.93 452	16.39 218	21.56 308	24.27 423	32.07 411	14.40 262	14.14 373	11.49 215	8.39 327	0.05 207	0.25 376	0.10 287	0.05 225	0.33 232	0.58 329

RAFT+CT+SA	7.44 257	1.46 166	6.46 148	10.73 453	3.34 299	4.70 82	7.45 380	16.45 219	25.89 361	10.18 163	27.15 339	7.27 153	8.00 244	15.11 340	3.19 181	0.02 147	0.00 1	0.18 339	0.46 427	0.30 203	0.47 306

Pointernet	3.22 78	0.84 35	5.79 119	3.22 62	0.35 19	5.27 129	0.37 26	16.46 220	5.96 99	4.11 87	6.81 97	4.84 104	2.73 82	4.78 21	2.52 136	0.00 1	0.15 305	0.00 1	0.22 342	0.04 29	0.02 9

dd	7.96 275	4.08 418	11.49 356	6.53 309	0.93 114	8.28 246	4.03 264	16.53 221	33.82 431	15.17 258	16.50 204	6.79 141	5.96 190	14.30 326	9.90 347	1.13 456	0.42 416	0.17 334	0.44 424	2.01 435	0.79 365

ASMatch	7.40 255	1.42 153	8.49 246	5.09 190	2.00 225	4.74 89	2.62 211	16.54 222	13.17 205	17.08 302	34.75 442	13.13 244	10.33 291	12.04 243	4.82 246	0.05 207	0.24 368	0.21 355	0.17 317	0.16 119	0.97 385

Reg-Stereo(zero)	4.54 127	0.68 9	4.39 62	3.20 59	1.30 152	3.29 31	0.89 63	16.64 223	12.89 201	10.01 161	10.70 151	10.29 194	4.51 140	8.83 115	2.63 143	0.01 93	0.14 300	0.00 1	0.13 296	0.03 22	0.17 171

MyStereo06	6.40 207	1.76 270	13.15 381	6.19 289	4.40 355	7.09 222	9.95 416	16.68 224	6.98 122	12.91 207	10.76 153	17.84 325	5.71 182	9.97 150	3.39 189	0.06 223	0.10 244	0.02 178	0.04 202	0.73 364	0.29 248

HH	5.47 156	2.08 331	9.00 272	4.88 176	1.07 126	4.93 104	3.60 255	16.68 224	6.83 117	8.39 143	12.14 165	15.05 275	9.06 262	12.68 277	1.93 83	0.02 147	0.17 316	0.18 339	0.00 1	0.28 190	0.48 310

HanStereo	5.47 156	2.08 331	9.00 272	4.88 176	1.07 126	4.93 104	3.60 255	16.68 224	6.83 117	8.39 143	12.14 165	15.05 275	9.06 262	12.68 277	1.93 83	0.02 147	0.17 316	0.18 339	0.00 1	0.28 190	0.48 310

RCA-Stereo	5.32 150	1.08 82	5.91 122	4.29 140	0.51 45	5.65 151	4.12 267	16.97 227	18.67 278	8.27 141	14.16 181	8.86 176	8.90 259	6.45 47	2.18 113	0.00 1	0.07 197	0.10 287	0.00 1	0.10 88	0.07 77

DRaft	9.27 314	1.23 109	9.08 281	3.62 93	0.78 95	13.27 326	5.89 318	16.97 227	29.57 387	21.15 393	38.46 467	10.09 192	13.98 369	11.58 222	7.91 315	0.43 368	0.30 390	0.06 236	0.26 371	0.26 179	0.45 303

aanetorigin	19.21 479	12.59 504	53.50 530	9.67 423	7.83 476	11.85 298	13.87 467	17.05 229	34.15 436	49.18 536	48.89 518	34.05 474	30.22 503	22.86 456	28.00 501	1.01 450	0.75 464	0.67 424	0.89 456	3.07 457	4.14 479

raftrobust	5.56 171	1.42 153	6.00 127	7.04 340	5.11 388	4.90 103	1.88 155	17.13 230	13.72 214	11.87 179	11.58 161	7.82 159	9.21 265	10.28 156	2.92 160	0.02 147	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.22 147	0.11 118

IIG-Stereo	7.41 256	2.13 339	8.55 248	10.02 436	1.76 201	6.82 217	1.53 105	17.17 231	15.84 243	18.74 346	20.30 254	18.01 329	8.39 249	12.89 287	5.22 258	0.27 324	0.03 97	0.03 195	0.00 1	0.16 119	0.30 251

ARAFT	8.50 289	3.19 394	16.58 431	5.52 236	0.91 112	12.13 306	11.20 441	17.19 232	18.28 274	18.40 340	16.33 203	17.10 310	8.58 250	18.56 402	5.00 251	0.11 248	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.55 321	0.25 231

UGAM-zero	6.91 235	1.47 168	13.65 393	4.24 129	1.67 191	5.51 138	0.72 51	17.44 233	6.74 115	14.56 236	15.84 197	24.16 393	14.20 374	12.79 284	3.96 215	0.00 1	0.22 351	0.02 178	0.58 441	0.14 104	0.27 238

test_5	8.51 290	1.50 183	8.19 232	11.06 462	5.00 381	6.91 218	5.67 314	17.50 234	22.09 316	16.07 278	29.63 368	15.28 281	10.78 295	15.94 366	3.65 197	0.00 1	0.00 1	0.26 370	0.08 256	0.31 215	0.35 272

iRaftStereo_RVC	4.68 131	1.51 187	6.89 167	4.91 179	0.72 86	5.26 128	0.46 33	17.60 235	10.47 172	9.53 157	15.13 191	5.75 122	3.24 93	8.93 119	2.22 117	0.00 1	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.46 281	0.41 289

dad	12.24 398	10.20 487	13.68 394	6.64 319	1.47 172	13.55 330	3.58 254	17.62 236	35.33 446	27.15 459	32.65 419	30.85 445	10.86 297	14.33 328	10.04 352	2.95 490	0.55 447	7.92 523	0.91 460	3.35 468	1.17 403

DCANet-4	6.41 208	1.02 68	9.66 307	3.41 72	0.68 68	4.73 84	1.70 120	17.70 237	24.33 346	15.10 251	20.25 250	6.45 135	8.65 252	8.47 96	5.31 262	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 77	0.63 336

FTStereo	8.67 295	1.13 93	6.04 130	6.04 279	2.39 248	7.86 237	12.05 454	17.72 238	8.33 150	20.16 372	41.41 484	16.10 295	12.64 343	10.80 180	4.37 230	0.18 275	0.01 24	0.09 268	0.16 312	0.15 112	5.71 492

RAFT-Stereo-weight	5.07 138	0.93 54	5.57 111	4.24 129	0.72 86	6.05 188	1.63 114	17.77 239	17.16 253	10.99 174	10.22 142	12.06 225	1.67 45	9.25 131	2.69 145	0.06 223	0.11 262	0.00 1	0.00 1	0.15 112	0.12 125

rvit_0105_5	7.60 259	3.13 393	16.37 429	9.97 435	1.59 185	7.41 227	6.27 337	17.78 240	25.62 358	10.30 165	10.39 145	14.79 270	8.95 261	12.51 273	4.87 248	0.17 272	0.42 416	0.00 1	0.11 288	0.62 340	0.71 354

xx1	5.99 195	2.00 313	4.99 81	5.89 261	0.26 4	10.85 282	5.38 302	17.84 241	15.48 234	6.95 131	10.01 133	16.02 291	11.15 305	10.79 177	1.59 59	0.00 1	0.05 140	0.02 178	0.05 225	0.25 169	0.20 196

OMP-Stereo	6.93 237	2.57 367	9.03 278	10.63 450	1.72 196	4.89 101	1.91 160	17.84 241	15.56 237	16.69 295	14.16 181	17.70 322	7.33 228	12.93 290	4.83 247	0.24 312	0.03 97	0.06 236	0.02 160	0.19 136	0.39 282

cc1	5.34 151	2.00 313	4.99 81	5.89 261	0.26 4	10.85 282	5.38 302	17.85 243	15.48 234	6.95 131	10.01 133	4.49 94	9.78 280	10.79 177	1.59 59	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 202	0.30 203	0.13 138

LCNet	7.52 258	1.23 109	5.35 99	6.42 301	1.29 151	9.27 258	5.64 313	17.85 243	10.63 174	16.54 291	24.54 308	14.85 272	11.29 309	11.74 233	3.88 210	0.02 147	0.02 68	0.22 359	2.04 491	0.90 383	6.76 503

TransformOpticalFlow	7.76 267	1.90 292	9.31 291	5.50 235	1.18 142	6.97 220	8.27 388	17.86 245	13.21 206	14.58 237	29.13 357	19.01 340	10.85 296	12.51 273	3.69 199	0.01 93	0.04 109	0.20 350	0.04 202	0.17 129	0.84 370

GrayStereo	8.86 302	1.17 100	6.94 169	8.09 382	2.82 274	10.58 274	11.40 446	17.93 246	15.74 240	22.43 406	30.95 389	17.80 324	12.44 337	11.19 203	4.57 235	0.02 147	0.02 68	0.18 339	0.79 454	0.31 215	1.90 435

HI	8.30 283	2.00 313	6.75 157	4.58 156	5.15 391	4.16 54	0.50 36	17.99 247	9.24 161	25.03 434	28.22 348	20.23 353	12.47 338	17.93 396	11.49 374	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.05 225	0.08 71	0.05 56

CoSv	8.30 283	2.00 313	6.75 157	4.58 156	5.15 391	4.16 54	0.50 36	17.99 247	9.24 161	25.03 434	28.22 348	20.23 353	12.47 338	17.93 396	11.49 374	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.05 225	0.08 71	0.05 56

Anonymous_2	14.95 434	6.75 464	17.63 440	5.45 233	7.10 459	26.19 472	11.58 448	18.06 249	17.30 257	17.61 316	15.47 194	23.33 384	20.95 457	20.55 441	14.63 400	11.05 534	12.86 543	11.27 531	25.12 547	11.32 525	4.82 488

EKT-Stereo	5.73 179	1.42 153	7.85 210	7.16 348	5.35 404	5.22 125	4.41 277	18.13 250	14.05 216	8.77 150	12.85 174	9.55 187	4.26 126	11.19 203	2.45 132	0.45 372	0.23 357	0.07 247	0.10 278	0.16 119	0.87 376

tg	5.09 139	1.48 173	6.73 154	4.83 170	1.23 148	7.57 233	0.49 35	18.35 251	11.87 184	9.28 155	14.61 184	7.15 151	4.12 120	10.58 165	2.74 148	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.45 277	0.36 275

mmm	7.72 265	1.50 183	8.56 249	5.29 220	1.89 216	14.14 341	5.70 315	18.42 252	11.02 177	16.04 277	23.78 300	17.00 303	10.03 285	12.03 241	7.54 302	0.12 253	0.07 197	0.50 407	0.20 337	0.31 215	0.18 179

ffm	8.12 279	1.43 157	9.67 308	5.70 246	3.44 301	11.96 301	6.35 339	18.45 253	16.31 246	15.83 272	31.44 401	17.22 313	10.87 298	10.82 182	1.61 62	0.00 1	0.05 140	0.80 435	0.08 256	0.26 179	0.14 143

ff1	9.41 321	1.43 157	9.67 308	5.70 246	3.44 301	11.96 301	6.35 339	18.45 253	16.31 246	15.83 272	31.44 401	17.22 313	10.87 298	16.19 372	21.98 455	0.00 1	0.05 140	0.80 435	0.08 256	0.26 179	0.14 143

tt1	5.27 147	1.99 311	5.11 87	6.02 278	0.26 4	10.59 275	4.22 273	18.45 253	16.31 246	6.75 125	8.95 119	4.75 102	9.15 264	10.82 182	1.61 62	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 202	0.26 179	0.14 143

anonymousa	9.03 303	1.62 231	8.03 224	4.19 125	5.53 412	15.37 365	3.81 259	18.55 256	21.20 304	18.28 332	30.99 391	20.79 356	13.42 353	10.58 165	7.57 304	0.00 1	0.05 140	0.29 382	0.18 319	0.10 88	0.11 118

rvit_0105_3	9.23 309	3.67 406	17.68 443	11.75 473	1.89 216	9.37 259	8.48 393	18.68 257	30.64 402	15.02 248	14.72 186	17.87 326	9.94 284	15.66 353	6.54 284	0.36 344	0.43 420	0.01 160	0.41 419	0.50 305	1.01 392

DCVSM-stereo	9.70 331	1.83 285	11.36 353	5.81 254	3.59 310	10.57 273	3.00 227	18.71 258	22.11 317	23.79 421	19.02 235	29.73 435	17.68 429	13.33 304	9.11 340	0.21 292	1.14 480	0.27 371	0.06 242	0.75 370	1.89 433

iRaft-Stereo_20w	6.06 199	1.84 286	12.04 365	4.23 128	1.67 191	6.77 216	2.22 182	18.73 259	6.08 102	14.72 239	10.33 144	13.42 253	8.14 246	15.88 361	3.08 174	0.01 93	0.24 368	0.13 316	0.39 417	0.61 337	0.71 354

EAI-Stereo	5.21 145	1.74 257	8.46 244	5.69 245	1.37 168	5.67 161	3.52 248	18.77 260	5.65 94	9.75 158	16.08 200	6.36 133	3.57 104	11.73 232	3.64 195	0.01 93	0.33 400	0.03 195	1.06 469	0.21 144	0.65 344

UDGNet	10.05 348	13.89 511	10.00 327	9.36 412	2.69 265	7.82 236	1.88 155	18.86 261	34.64 440	17.52 315	13.70 180	13.40 251	7.18 226	13.01 296	6.30 283	5.30 509	0.08 217	12.57 533	2.80 500	8.19 510	1.71 428

s12784h	5.87 185	0.88 42	4.11 53	3.01 51	0.51 45	18.49 417	0.98 70	18.89 262	17.60 263	12.52 191	12.46 169	7.87 161	5.01 162	11.05 190	3.13 177	0.73 420	0.01 24	0.04 215	0.00 1	0.07 59	0.01 1

MIM_Stereo	7.02 241	1.55 199	10.78 343	4.17 121	0.58 55	5.25 127	1.32 91	19.03 263	12.59 196	16.74 297	28.83 355	13.20 245	5.53 173	12.89 287	7.11 292	0.00 1	0.23 357	0.00 1	0.01 128	0.38 256	0.28 242

HHNet	7.39 254	1.75 266	7.24 182	3.26 63	3.18 290	5.04 118	6.40 344	19.04 264	15.70 239	20.71 382	32.13 413	10.69 199	5.91 188	10.45 163	4.60 236	0.40 361	0.07 197	0.21 355	0.13 296	0.54 317	0.41 289

STrans-v2	7.98 277	1.84 286	9.42 296	4.84 173	1.48 175	12.23 307	10.05 421	19.06 265	12.32 192	13.63 222	26.06 327	18.13 334	12.35 335	12.99 295	3.99 218	0.01 93	0.01 24	0.18 339	0.01 128	0.22 147	0.83 368

CAS++	4.07 120	1.67 244	6.02 129	4.17 121	1.02 119	4.26 63	1.68 117	19.10 266	10.01 169	9.18 153	9.17 123	1.98 53	1.41 34	9.54 137	1.73 71	0.02 147	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.32 225	0.11 118
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
PSM-AAD	8.62 294	1.22 106	5.69 117	6.31 296	1.12 132	12.74 316	10.01 420	19.29 267	15.25 230	21.54 397	25.11 313	14.24 260	13.47 355	12.15 253	3.93 214	0.01 93	0.06 173	2.48 488	0.16 312	0.38 256	7.28 513

MM-Stereo_test3	5.71 178	1.22 106	5.59 114	5.84 259	5.43 408	4.74 89	6.54 351	19.30 268	23.72 337	8.53 146	11.36 158	7.15 151	2.84 85	8.62 102	2.51 135	0.05 207	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.45 277	0.17 171

FACV-RUCA	7.66 263	1.94 303	9.40 295	7.72 373	6.03 429	12.99 321	3.10 232	19.47 269	18.51 275	12.27 184	18.43 225	8.28 168	10.16 287	11.38 211	5.62 270	0.36 344	0.62 453	4.36 503	0.30 390	1.72 424	0.55 322

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 267	3.78 410	19.59 455	5.04 185	10.79 507	5.87 178	1.85 152	19.52 270	7.33 134	14.18 230	21.16 271	16.50 297	5.97 191	13.73 317	3.79 204	0.04 188	0.17 316	0.04 215	1.30 478	2.45 442	2.15 445

TRStereo	6.22 204	6.09 453	11.30 351	9.19 409	7.41 466	4.75 91	1.74 134	19.70 271	11.74 183	10.61 169	8.65 113	10.67 198	3.22 92	13.81 318	3.60 193	0.31 332	0.23 357	0.12 305	0.36 409	0.48 290	0.38 279

TestStereo1	7.62 261	1.62 231	7.60 197	10.47 446	1.86 211	4.76 92	2.48 203	19.73 272	22.33 319	16.79 298	26.02 323	9.33 184	9.30 267	15.92 364	3.37 187	0.01 93	0.02 68	0.02 178	0.05 225	0.55 321	0.28 242

SA-5K	7.62 261	1.62 231	7.60 197	10.47 446	1.86 211	4.76 92	2.48 203	19.73 272	22.33 319	16.79 298	26.02 323	9.33 184	9.30 267	15.92 364	3.37 187	0.01 93	0.02 68	0.02 178	0.05 225	0.55 321	0.28 242

x	6.80 230	1.36 140	6.94 169	4.58 156	1.88 215	10.78 279	4.55 280	19.79 274	10.62 173	12.69 202	19.54 244	14.87 273	10.11 286	9.52 136	8.03 319	0.07 234	0.15 305	0.04 215	0.04 202	0.24 165	0.22 210

RALAANet	6.49 212	2.49 363	9.69 312	7.09 342	4.98 378	6.23 191	1.68 117	19.90 275	14.26 219	15.04 249	14.56 183	12.69 231	4.38 129	12.91 289	3.07 173	0.02 147	0.07 197	0.00 1	0.10 278	0.51 309	0.15 158

StereoVision	7.21 251	2.17 341	9.29 289	9.43 413	3.91 322	5.09 122	1.91 160	20.04 276	17.37 259	8.57 147	29.59 367	11.08 204	6.76 219	12.44 266	4.71 238	0.54 391	0.05 140	0.16 332	0.03 181	0.82 374	0.30 251

test_sample1	7.66 263	1.26 117	8.87 260	5.04 185	2.61 260	14.61 353	4.58 282	20.08 277	9.81 167	13.83 225	21.62 278	18.21 335	12.26 332	11.71 231	8.01 317	0.11 248	0.11 262	0.02 178	0.02 160	0.20 140	0.17 171

ACVNet-DCA	5.28 148	2.00 313	4.99 81	5.89 261	0.26 4	10.85 282	5.38 302	20.20 278	11.88 185	6.95 131	10.01 133	4.49 94	9.78 280	10.79 177	1.59 59	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 202	0.25 169	0.20 196

1test111	5.59 174	2.00 313	4.99 81	5.89 261	0.26 4	10.85 282	5.38 302	20.20 278	11.88 185	6.95 131	10.01 133	4.49 94	9.78 280	11.09 192	7.45 299	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 202	0.25 169	0.20 196

qqq	6.96 239	1.40 148	8.15 229	4.50 149	1.03 120	8.55 247	6.93 367	20.20 278	11.88 185	12.00 182	18.19 224	16.02 291	11.15 305	11.09 192	7.45 299	0.06 223	0.13 285	0.02 178	0.05 225	0.25 169	0.20 196

OCTAStereo	6.74 226	1.59 216	8.96 269	6.60 316	0.72 86	6.25 192	3.50 244	20.20 278	18.03 270	13.21 216	19.45 239	12.07 226	6.16 193	12.36 263	4.78 241	0.35 342	0.06 173	0.20 350	0.23 351	0.09 77	0.05 56

RE-Stereo	6.73 224	1.58 214	8.94 264	6.59 313	0.71 77	6.27 194	3.51 246	20.20 278	17.99 267	13.21 216	19.46 241	11.94 218	6.20 195	12.34 261	4.79 244	0.34 339	0.05 140	0.20 350	0.23 351	0.09 77	0.05 56

TVStereo	6.73 224	1.58 214	8.94 264	6.59 313	0.71 77	6.27 194	3.51 246	20.20 278	17.99 267	13.21 216	19.46 241	11.94 218	6.20 195	12.34 261	4.79 244	0.34 339	0.05 140	0.20 350	0.23 351	0.09 77	0.05 56

NF-Stereo	6.72 223	1.59 216	8.93 262	6.60 316	0.73 91	6.27 194	3.38 243	20.21 284	18.01 269	13.22 219	19.46 241	11.82 215	6.16 193	12.39 264	4.74 240	0.33 335	0.06 173	0.20 350	0.23 351	0.08 71	0.05 56

raft+_RVC	6.69 221	1.61 225	5.57 111	6.37 298	4.62 363	6.51 205	6.18 335	20.39 285	23.38 329	10.62 171	17.82 214	9.89 190	5.65 180	10.70 173	3.67 198	0.00 1	0.14 300	0.00 1	0.00 1	0.34 238	0.27 238

test_sample2	7.86 270	1.27 118	7.98 218	5.00 184	2.29 239	13.33 327	6.88 364	20.42 286	15.24 229	13.95 227	21.58 276	18.96 339	12.12 331	12.07 248	5.36 266	0.12 253	0.10 244	0.07 247	0.03 181	0.28 190	0.19 191

111	7.26 252	1.65 239	7.28 184	3.56 85	0.32 13	10.76 277	3.53 249	20.55 287	27.51 377	10.07 162	16.62 205	14.30 261	9.53 275	12.02 240	5.87 274	0.14 259	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 215	1.14 401

GMStereo_Zeroshot	10.83 374	7.81 473	19.95 461	9.55 419	2.47 253	11.83 296	1.31 89	20.84 288	20.52 292	22.73 409	35.93 448	24.76 404	5.94 189	19.68 418	7.04 290	0.45 372	0.02 68	0.25 367	0.01 128	5.38 492	0.19 191

HITNet	7.83 269	2.93 383	8.39 236	4.76 167	1.48 175	12.75 317	4.64 284	20.97 289	14.37 221	15.14 256	22.15 290	14.57 267	10.62 292	14.38 329	8.14 321	0.04 188	0.01 24	0.48 405	0.02 160	0.57 328	0.10 105
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
ACV-stereo	11.65 386	5.15 438	28.84 483	6.80 330	3.33 298	20.38 429	6.59 355	21.03 290	20.57 293	17.67 317	20.95 267	26.81 419	16.69 414	20.19 430	13.26 386	0.72 416	1.11 479	0.15 326	0.09 269	0.65 349	2.13 441

Prome-Stereo	8.10 278	1.28 120	5.48 104	6.50 306	1.51 179	6.70 211	9.42 407	21.08 291	9.13 160	20.88 383	32.84 422	11.95 220	11.86 325	11.75 234	3.97 217	0.01 93	0.02 68	0.18 339	0.12 291	0.41 267	7.01 508

CBFPSM	12.42 403	2.59 369	28.96 486	4.74 163	3.20 292	22.33 442	16.31 491	21.13 292	21.03 300	21.04 389	27.81 343	30.24 442	15.99 407	14.59 336	14.80 401	0.04 188	0.49 436	0.10 287	0.16 312	0.51 309	2.34 450

MLCV	9.32 316	2.22 346	12.55 371	5.22 216	1.32 158	13.79 332	1.35 92	21.14 293	23.65 334	21.91 400	31.37 397	17.14 311	7.57 231	16.00 369	10.18 354	0.22 298	0.01 24	0.03 195	0.02 160	0.40 264	0.29 248

FENet	7.94 273	1.01 66	6.72 153	5.87 260	2.07 229	11.11 289	2.03 170	21.39 294	20.81 296	17.14 305	22.65 292	14.43 263	11.54 319	12.97 293	7.89 314	0.15 267	0.24 368	0.03 195	0.02 160	0.14 104	0.62 335

EDNetEfficient	25.16 522	22.23 530	77.22 564	9.09 405	7.38 465	19.38 422	16.78 496	21.41 295	55.74 535	61.52 551	53.51 532	36.22 485	40.65 533	24.22 462	38.27 527	0.62 407	0.74 462	0.86 446	2.60 498	7.70 503	7.09 509

GES	8.51 290	1.98 310	11.82 360	6.39 300	1.77 203	12.36 311	6.22 336	21.55 296	21.34 306	19.02 350	26.02 323	8.79 175	9.34 270	13.94 321	7.24 294	0.38 348	0.10 244	0.30 386	0.14 302	0.69 354	0.73 357

DAS	10.80 373	2.03 326	13.96 396	9.01 402	6.23 436	14.67 354	7.38 377	21.59 297	32.58 425	18.67 344	28.13 346	19.20 345	17.08 422	16.54 381	7.31 295	0.58 395	0.01 24	0.29 382	0.01 128	0.47 288	0.20 196

SepStereo	11.34 380	2.03 326	13.96 396	9.01 402	6.23 436	14.67 354	7.38 377	21.59 297	32.58 425	18.67 344	28.13 346	19.20 345	17.08 422	27.36 479	7.31 295	0.58 395	0.01 24	0.29 382	0.01 128	0.47 288	0.20 196

AIO-test1	6.38 206	1.41 152	5.70 118	9.77 426	5.61 414	9.09 253	1.79 144	21.63 299	20.69 295	6.75 125	17.68 212	8.19 167	4.99 161	10.38 160	3.16 178	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.13 296	0.28 190	0.26 234

IPLG	7.20 250	1.43 157	12.55 371	5.17 203	4.32 352	11.11 289	1.48 97	21.79 300	15.10 228	19.16 352	20.23 249	5.26 115	5.61 175	11.68 230	8.14 321	0.05 207	0.06 173	0.03 195	0.07 252	0.33 232	0.50 315

z-ln-s-r	14.97 435	6.05 449	40.55 510	5.39 230	5.41 406	13.95 336	13.34 463	21.84 301	36.75 456	18.86 349	43.90 503	23.71 391	16.41 412	22.64 455	28.99 504	0.02 147	0.02 68	0.00 1	0.00 1	1.04 389	0.48 310

Any-RAFT	6.04 198	1.16 97	4.52 66	4.47 148	1.20 144	10.46 269	1.97 166	21.84 301	15.52 236	11.21 176	19.37 237	13.34 248	4.72 152	8.65 106	2.03 97	0.01 93	0.19 329	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.08 92

ACVNet	10.36 357	1.68 250	5.49 105	6.01 275	2.75 271	12.78 318	3.56 251	21.89 303	34.81 441	14.96 245	30.78 385	24.72 402	13.88 367	15.81 358	17.20 422	0.13 257	0.01 24	0.06 236	0.06 242	0.51 309	0.15 158

CFNet-ft	9.87 341	2.18 344	5.49 105	7.45 360	5.25 395	15.76 374	5.98 324	21.89 303	21.87 314	14.96 245	30.02 373	25.68 411	13.68 359	12.46 269	10.94 367	0.08 237	0.06 173	1.83 474	0.22 342	1.09 391	0.43 295

CFNet_RVC	9.87 341	2.18 344	5.49 105	7.45 360	5.25 395	15.76 374	5.98 324	21.89 303	21.87 314	14.96 245	30.02 373	25.68 411	13.68 359	12.46 269	10.94 367	0.08 237	0.06 173	1.83 474	0.22 342	1.09 391	0.43 295

anonymousdsp2	5.93 188	1.54 196	8.34 233	4.43 147	0.38 23	9.24 257	4.11 265	21.92 306	17.36 258	12.28 186	10.08 138	10.05 191	4.42 131	11.04 189	2.54 137	0.01 93	0.02 68	0.30 386	0.18 319	0.21 144	0.18 179

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 248	3.12 392	14.04 399	4.74 163	6.89 455	6.58 209	0.68 47	21.97 307	9.36 164	10.84 172	17.38 209	17.36 318	9.24 266	12.45 268	4.44 232	0.04 188	0.24 368	0.10 287	1.00 467	1.36 410	1.43 415

SA	7.93 272	1.54 196	9.13 285	7.98 380	0.64 64	5.85 174	2.29 188	22.27 308	24.54 351	13.17 215	31.07 393	8.87 177	10.32 290	16.49 380	3.12 175	0.04 188	0.12 273	0.17 334	0.30 390	0.45 277	0.17 171

AACVNet	10.58 363	2.86 379	9.78 316	8.95 401	3.30 296	10.80 280	4.78 287	22.37 309	12.55 195	27.50 460	29.84 370	30.06 441	15.99 407	19.10 411	11.60 376	0.40 361	0.18 322	0.22 359	0.03 181	0.62 340	0.73 357

hitnet-ft	12.04 395	2.11 334	6.14 134	7.27 350	3.90 320	25.98 471	3.56 251	22.56 310	23.74 338	20.55 376	33.81 437	31.59 452	18.67 443	19.47 416	17.20 422	0.42 367	1.36 485	0.35 391	0.07 252	1.11 394	0.86 374

PSM-softLoss	6.61 217	1.60 220	9.42 296	6.48 304	0.88 107	5.65 151	2.04 171	22.64 311	8.77 154	13.95 227	22.11 288	13.01 237	5.22 166	12.73 281	6.05 276	0.49 381	0.06 173	0.27 371	0.56 439	0.16 119	0.06 67

KMStereo	6.61 217	1.60 220	9.42 296	6.48 304	0.88 107	5.65 151	2.04 171	22.64 311	8.77 154	13.95 227	22.11 288	13.01 237	5.22 166	12.73 281	6.05 276	0.49 381	0.06 173	0.27 371	0.56 439	0.16 119	0.06 67

CASS	8.15 280	1.67 244	7.68 203	8.25 389	1.52 180	14.39 345	2.72 215	22.65 313	17.23 255	15.42 262	22.68 293	13.47 254	11.87 326	12.44 266	6.07 279	0.96 445	0.05 140	0.12 305	0.01 128	0.71 359	3.14 468
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
rvit_stereo_0075_2	9.10 306	3.87 415	19.26 454	11.81 475	8.82 492	5.75 166	4.40 275	22.77 314	17.68 265	11.90 180	28.34 350	16.05 294	6.35 206	14.30 326	7.67 309	0.52 389	0.34 403	0.51 408	0.08 256	0.38 256	1.14 401

iResNet	10.26 355	3.10 391	15.72 420	7.35 353	2.13 230	13.86 335	7.07 369	22.80 315	28.01 378	20.10 370	30.40 379	16.79 301	11.06 304	14.46 331	10.29 359	0.39 358	0.05 140	0.00 1	0.07 252	0.73 364	0.73 357

KYRaft	9.04 304	1.11 89	7.02 173	6.50 306	0.97 118	8.27 245	8.19 387	22.86 316	8.20 147	21.30 395	31.38 398	22.64 376	8.20 247	11.99 239	2.96 162	0.02 147	0.02 68	0.05 222	0.68 448	0.40 264	18.09 544

DN-CSS_ROB	8.17 281	2.59 369	14.14 400	6.11 285	3.22 293	6.31 197	3.53 249	22.92 317	20.59 294	16.66 293	30.05 375	9.31 183	7.95 242	13.49 309	4.78 241	0.72 416	0.00 1	0.45 402	0.00 1	0.54 317	0.09 97

MMNet	12.97 415	2.08 331	12.74 373	6.98 337	6.27 440	26.39 476	4.73 285	23.10 318	41.79 479	25.48 442	32.29 416	21.09 361	17.79 430	19.52 417	17.90 429	0.19 279	0.07 197	0.10 287	0.00 1	0.37 250	0.59 331

SDNR	16.15 445	5.23 440	28.92 485	5.73 252	6.05 432	56.85 548	3.26 234	23.18 319	29.73 390	20.62 379	36.48 451	13.59 256	16.97 420	18.43 401	13.44 389	10.56 530	13.84 544	3.10 497	0.44 424	7.80 504	8.81 523

PFNet	7.91 271	1.44 163	11.60 357	7.03 338	2.42 249	7.60 235	6.03 330	23.36 320	17.24 256	20.29 374	17.67 211	15.44 283	7.71 234	13.02 298	5.71 271	0.24 312	0.20 334	0.12 305	0.19 332	0.31 215	0.61 334

GMM-Stereo	8.34 285	1.09 86	6.42 145	6.14 287	2.52 254	10.30 268	9.64 412	23.44 321	10.64 175	17.84 319	29.89 371	17.37 319	7.75 236	11.55 219	4.36 229	0.05 207	0.01 24	0.23 363	0.90 457	0.46 281	6.26 497

DDVS	10.70 366	3.00 387	11.95 362	6.84 333	3.80 317	15.73 373	2.83 223	23.57 322	17.37 259	20.98 385	29.89 371	31.40 451	8.70 254	19.22 414	13.19 385	0.74 422	1.53 490	0.07 247	0.21 339	0.84 376	2.11 440

R-Stereo Train	7.04 242	1.34 136	7.89 213	6.23 291	2.30 240	7.51 229	5.54 310	23.96 323	6.94 120	16.26 283	33.57 434	12.04 223	5.61 175	7.67 76	3.74 200	0.01 93	0.05 140	0.01 160	0.00 1	0.10 88	0.12 125

RAFT-Stereo	7.04 242	1.34 136	7.89 213	6.23 291	2.30 240	7.51 229	5.54 310	23.96 323	6.94 120	16.26 283	33.57 434	12.04 223	5.61 175	7.67 76	3.74 200	0.01 93	0.05 140	0.01 160	0.00 1	0.10 88	0.12 125
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IPLGR	7.14 246	1.31 130	13.14 380	4.24 129	1.15 141	9.78 260	0.98 70	23.98 325	21.70 312	16.22 282	18.43 225	8.45 171	7.66 232	9.26 132	5.45 268	0.21 292	0.05 140	0.04 215	0.06 242	0.32 225	0.38 279

ToySt	10.51 362	2.00 313	15.67 419	5.33 224	0.95 116	14.97 357	9.51 409	24.02 326	27.37 374	14.61 238	24.67 310	24.56 396	14.70 387	16.86 385	13.35 387	0.06 223	0.23 357	0.03 195	0.09 269	0.62 340	0.67 346

Anonymous3	9.60 327	3.45 401	29.83 489	9.58 421	4.75 367	24.51 456	10.20 427	24.04 327	18.77 279	10.42 166	14.64 185	7.97 163	8.75 257	14.05 322	5.80 272	2.44 485	1.39 486	0.08 257	0.06 242	0.73 364	0.48 310

ac_64	11.10 377	1.49 179	9.88 318	8.24 388	5.45 410	19.12 420	6.46 347	24.10 328	14.34 220	22.80 411	23.87 303	33.28 466	15.54 402	18.87 406	17.26 424	0.28 326	0.12 273	0.02 178	0.02 160	0.26 179	0.63 336

cf-r	10.06 349	1.60 220	7.99 220	5.82 255	5.70 422	12.92 320	4.78 287	24.18 329	27.47 376	16.91 300	31.02 392	25.12 406	14.05 370	11.63 228	11.01 370	0.03 173	0.03 97	0.05 222	0.03 181	0.43 272	0.39 282

Sa-1000	8.38 287	1.50 183	8.13 227	7.56 366	0.89 109	14.39 345	2.47 202	24.31 330	23.74 338	15.18 259	28.35 351	11.42 209	8.85 258	16.20 375	3.28 185	0.17 272	0.23 357	0.15 326	0.23 351	0.46 281	0.19 191

CRFU-Net	12.56 408	2.89 380	11.77 359	8.18 385	5.80 425	24.84 459	10.46 436	24.56 331	13.12 203	30.06 478	29.37 359	29.09 429	19.64 448	19.96 423	18.53 431	0.82 432	0.48 433	0.27 371	0.15 309	0.53 315	0.68 347

fast-acv-ft	14.25 432	4.00 417	16.20 424	7.51 363	5.14 390	26.38 475	9.77 413	24.62 332	34.84 443	25.30 440	37.27 456	32.09 455	20.38 453	18.32 400	19.50 438	0.36 344	0.32 396	0.63 419	0.47 428	1.18 397	0.76 361

DMCA-RVC	11.41 381	3.32 396	11.68 358	10.12 438	4.81 368	11.92 299	4.11 265	24.67 333	23.66 336	20.06 369	28.51 353	26.71 417	24.96 479	15.95 368	14.82 402	0.41 363	0.34 403	0.56 414	0.16 312	0.72 363	0.69 349

SuperB	17.60 464	6.22 457	56.40 539	7.91 377	5.07 384	19.70 425	9.03 398	24.87 334	50.15 517	26.25 451	39.13 470	17.61 321	20.84 456	22.28 451	25.31 481	0.70 412	0.31 393	1.10 456	0.71 449	16.58 536	1.86 430

DispNO	9.33 317	1.78 279	15.84 421	5.73 252	5.74 423	12.24 308	4.81 291	25.06 335	21.10 301	16.70 296	20.86 266	17.78 323	11.76 324	16.74 384	8.85 335	0.22 298	0.15 305	0.03 195	0.12 291	0.41 267	0.64 342

BEATNet_4x	9.37 319	4.85 431	12.05 366	5.48 234	1.35 165	13.15 324	6.15 334	25.06 335	16.74 250	16.18 280	24.65 309	17.29 317	12.51 340	16.91 386	10.92 365	0.38 348	0.18 322	0.81 440	0.05 225	1.95 431	0.65 344

DFGA-Net	9.06 305	3.56 403	17.96 447	5.71 250	3.89 319	10.76 277	3.08 231	25.17 337	29.50 385	16.21 281	18.47 228	9.49 186	6.31 204	15.80 357	12.54 379	0.05 207	0.00 1	0.06 236	0.09 269	1.76 425	0.83 368

LMCR-Stereo	10.75 370	4.13 420	10.67 339	13.11 485	3.99 329	16.68 398	5.91 319	25.30 338	22.69 324	22.04 402	21.80 280	14.67 268	14.24 376	20.55 441	15.86 411	1.90 474	0.04 109	0.00 1	0.02 160	1.29 405	0.18 179

GCST	37.32 547	40.98 548	25.25 477	92.15 581	35.59 548	25.00 463	1.02 72	25.45 339	19.73 285	26.01 448	15.21 192	19.51 351	4.75 154	16.71 383	4.32 228	80.90 574	35.46 552	87.50 580	74.71 570	73.21 571	42.99 558

DMCA	8.51 290	1.90 292	9.96 322	5.16 202	4.14 337	10.29 267	4.46 279	25.52 340	19.55 283	16.33 285	20.69 259	17.59 320	11.26 308	10.42 162	11.36 372	0.50 384	0.08 217	0.35 391	0.05 225	0.36 243	0.31 259

gwcnet-sp	9.81 338	2.82 376	13.47 389	5.99 272	4.27 343	16.20 389	5.91 319	25.55 341	24.34 347	21.01 386	20.69 259	15.22 277	14.96 390	14.50 332	9.97 349	0.05 207	0.15 305	0.02 178	0.08 256	0.49 299	0.51 316

scenet	9.81 338	2.82 376	13.47 389	5.99 272	4.27 343	16.20 389	5.91 319	25.55 341	24.34 347	21.01 386	20.69 259	15.22 277	14.96 390	14.50 332	9.97 349	0.05 207	0.15 305	0.02 178	0.08 256	0.49 299	0.51 316

ssnet	9.81 338	2.82 376	13.47 389	5.99 272	4.27 343	16.20 389	5.91 319	25.55 341	24.34 347	21.01 386	20.69 259	15.22 277	14.96 390	14.50 332	9.97 349	0.05 207	0.15 305	0.02 178	0.08 256	0.49 299	0.51 316

RAFT + AFF	10.27 356	3.77 409	17.13 433	10.24 443	4.97 376	13.08 322	11.52 447	25.69 344	25.80 359	14.72 239	16.12 201	19.16 344	11.35 313	16.24 376	9.04 339	0.30 329	1.46 488	0.66 423	0.20 337	2.03 437	1.94 436

acv_ft	12.16 397	1.68 250	11.97 363	7.70 370	6.20 433	19.61 424	5.52 309	25.78 345	34.81 441	25.62 444	30.78 385	24.72 402	13.20 352	15.81 358	18.80 433	0.13 257	0.01 24	0.06 236	0.06 242	0.63 343	0.15 158

FADNet-RVC-Resample	11.72 388	4.35 424	30.33 492	9.46 417	3.90 320	14.11 338	7.17 374	25.78 345	23.31 328	23.27 417	29.52 366	19.50 350	15.00 394	15.38 346	8.33 325	0.53 390	0.50 438	0.49 406	0.50 432	1.38 412	1.67 426

GwcNet-RSSM	10.65 364	1.94 303	8.57 250	6.89 335	5.26 398	12.26 310	5.21 296	25.80 347	31.50 409	16.67 294	33.52 433	23.70 390	13.88 367	12.84 285	13.67 391	0.05 207	0.10 244	0.14 320	0.02 160	0.65 349	0.39 282

AIO-test2	7.01 240	2.23 348	6.87 165	8.42 392	5.28 401	9.03 252	5.32 299	25.92 348	23.54 330	6.78 127	20.55 257	5.25 114	3.58 107	9.56 138	2.50 134	3.96 500	0.04 109	0.03 195	0.47 428	0.56 327	0.33 263

IRAFT_RVC	8.76 297	1.47 168	9.55 301	7.31 351	1.77 203	6.49 204	10.43 430	25.94 349	27.33 373	17.50 313	19.85 246	17.93 327	10.21 288	12.88 286	5.44 267	0.17 272	0.30 390	0.19 347	0.05 225	0.22 147	0.12 125

EDNetEfficientorigin	28.98 530	35.45 544	99.82 589	9.43 413	5.65 417	24.97 462	14.79 475	26.06 350	54.82 528	60.87 547	57.59 540	45.42 521	50.27 544	26.11 473	43.62 542	0.30 329	0.37 407	1.61 472	2.35 495	10.17 516	9.99 529

HCRNet	8.80 299	1.43 157	7.74 207	14.41 498	5.25 395	10.85 282	2.56 209	26.07 351	18.04 271	15.48 263	25.03 311	18.63 338	9.93 283	13.01 296	6.76 287	0.04 188	0.04 109	0.10 287	0.01 128	0.18 132	0.38 279

CoDeX	9.24 310	1.77 276	9.54 300	6.08 281	3.79 316	16.45 395	6.76 362	26.15 352	25.03 352	17.18 306	25.12 314	14.69 269	11.68 323	12.22 255	6.71 286	0.30 329	0.20 334	0.15 326	0.02 160	0.23 159	0.68 347

DANet	16.85 451	8.00 475	26.04 479	14.56 500	7.25 462	20.59 431	5.37 300	26.22 353	26.02 366	32.17 491	36.00 449	37.20 488	29.77 501	30.75 493	24.62 477	1.14 458	1.34 483	2.21 483	0.51 434	3.18 461	4.07 478
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ICVP	10.07 350	1.73 254	6.11 133	9.08 404	3.31 297	12.25 309	6.56 353	26.30 354	22.52 322	16.49 289	31.80 406	26.94 422	12.42 336	11.35 210	10.92 365	1.17 459	0.57 449	0.17 334	0.10 278	0.58 332	1.07 396
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MIPNet	6.75 228	1.67 244	12.34 367	4.67 160	1.47 172	10.01 263	2.24 184	26.43 355	17.22 254	14.72 239	12.75 171	7.02 148	9.68 278	8.44 95	5.26 260	0.01 93	0.04 109	0.05 222	0.09 269	0.35 242	0.55 322

GANet-RSSM	9.48 323	1.32 133	6.45 147	6.72 325	5.51 411	12.78 318	6.03 330	26.55 356	18.96 281	14.92 244	27.95 345	25.41 410	14.69 386	13.52 312	7.60 306	0.10 244	0.10 244	0.16 332	0.01 128	0.51 309	0.39 282

rvit_105_1	13.56 428	5.57 445	19.88 460	13.22 486	4.58 362	15.04 359	28.61 538	26.56 357	42.75 485	18.83 347	24.53 307	20.93 358	13.85 365	18.02 398	11.90 377	1.74 469	0.60 451	0.25 367	2.10 494	0.61 337	1.64 424

IER	9.78 335	1.55 199	9.97 323	4.51 150	5.23 393	13.78 331	5.11 294	26.66 358	22.79 326	19.69 361	29.45 365	16.42 296	18.52 440	13.64 316	7.57 304	0.06 223	0.03 97	0.18 339	0.09 269	0.18 132	0.23 218

CBMV_ROB	11.77 391	2.89 380	6.92 168	5.20 212	2.88 276	14.12 339	4.79 289	26.69 359	29.84 395	26.17 450	31.92 408	23.61 388	20.74 455	20.20 431	10.18 354	1.78 471	1.80 494	2.17 482	1.26 477	1.61 416	0.55 322

CFNet_pseudo	9.58 326	1.91 295	10.73 341	4.53 151	2.91 280	14.26 342	2.75 217	26.73 360	32.14 419	17.10 303	23.02 295	22.14 371	8.74 256	12.17 254	7.43 297	0.20 287	0.45 427	1.24 467	0.24 361	2.49 444	0.49 314

ccs_rob	9.61 328	1.92 299	10.72 340	4.55 152	2.89 277	14.33 344	2.86 224	26.85 361	32.36 422	17.05 301	22.91 294	22.12 370	8.70 254	12.10 250	7.44 298	0.19 279	0.44 422	1.38 469	0.25 367	2.68 447	0.57 327

test_sample3	8.76 297	1.62 231	9.99 325	5.21 214	2.61 260	17.43 405	5.37 300	26.91 362	19.77 286	17.13 304	20.82 265	16.55 299	9.70 279	12.52 275	8.59 330	0.21 292	0.07 197	0.05 222	0.04 202	0.39 259	0.30 251

PSMNet-ADL	9.88 343	2.01 321	6.80 163	9.18 408	4.26 342	15.11 360	3.50 244	27.12 363	24.42 350	14.72 239	18.96 233	25.32 409	13.43 354	15.76 356	14.04 395	0.79 429	0.78 466	0.00 1	0.02 160	0.26 179	1.18 405

test_sample5	9.36 318	1.61 225	9.63 304	5.30 221	2.52 254	15.42 368	6.00 326	27.25 364	19.96 288	18.36 338	31.81 407	15.99 289	11.29 309	13.21 300	7.66 307	0.23 307	0.08 217	0.07 247	0.04 202	0.48 290	0.34 267

DualNet	9.49 325	1.61 225	9.63 304	5.30 221	2.52 254	15.42 368	6.00 326	27.25 364	19.96 288	19.40 354	33.22 427	15.99 289	11.29 309	13.21 300	7.66 307	0.23 307	0.08 217	0.07 247	0.04 202	0.48 290	0.34 267

test_sample4	9.10 306	1.65 239	9.91 320	5.19 211	2.57 258	16.59 397	5.38 302	27.37 366	19.80 287	17.80 318	27.52 342	15.01 274	11.21 307	12.69 280	8.15 323	0.21 292	0.07 197	0.06 236	0.03 181	0.43 272	0.30 251

pmcnn	14.59 433	3.68 407	19.78 459	6.83 332	4.51 360	21.27 436	14.67 474	27.37 366	30.54 400	27.09 458	40.19 477	38.71 494	18.53 441	17.70 392	19.27 435	0.84 435	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.48 290	0.31 259

iinet-f	13.51 427	4.29 421	45.90 521	6.01 275	3.96 324	21.00 433	13.40 464	27.40 368	21.12 302	21.11 391	30.72 383	21.49 364	16.96 419	15.33 343	19.50 438	0.12 253	0.42 416	0.09 268	0.05 225	0.89 381	0.39 282

RP	17.58 462	4.92 436	15.27 416	15.44 506	11.95 517	21.05 434	11.75 451	27.64 369	45.09 499	22.99 414	42.05 490	39.39 499	27.74 491	25.54 471	22.33 461	5.45 510	0.59 450	4.33 502	1.62 485	3.53 471	2.86 459

HSM-Net_RVC	10.88 375	1.23 109	5.46 103	5.57 237	2.63 263	20.12 428	6.06 332	27.67 370	28.35 383	20.63 380	25.51 318	34.01 473	14.38 379	16.18 371	9.29 342	0.11 248	0.07 197	0.01 160	0.00 1	0.13 99	0.14 143
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FADNet-RVC	13.27 423	11.57 502	39.71 507	7.94 378	4.50 359	15.41 367	6.95 368	27.96 371	22.98 327	20.37 375	30.73 384	26.86 420	11.31 312	20.50 440	14.28 398	0.14 259	0.14 300	0.13 316	0.18 319	2.83 451	0.86 374

G-Net	21.25 495	8.24 476	37.97 505	15.14 504	9.26 496	50.87 539	16.80 497	27.96 371	30.54 400	38.92 513	42.93 496	33.27 465	32.17 512	27.99 484	25.25 480	4.40 506	3.83 527	3.60 501	0.97 465	7.91 507	6.95 507

CFNet_ucs	10.25 354	1.91 295	11.88 361	4.98 181	4.08 332	15.11 360	3.57 253	28.02 373	31.98 418	18.21 331	25.20 315	23.27 383	9.38 271	13.38 305	7.22 293	0.23 307	0.81 467	1.65 473	0.22 342	3.01 455	0.93 382

LE_ROB	22.93 509	3.07 389	14.02 398	7.70 370	2.86 275	31.99 502	17.35 500	28.10 374	67.19 558	70.51 560	55.61 538	49.07 532	47.62 541	24.76 468	36.49 519	0.35 342	0.20 334	0.27 371	0.55 438	0.48 290	0.44 299

delet	12.65 410	1.85 288	11.36 353	7.71 372	6.22 435	22.52 444	10.22 429	28.14 375	37.67 460	19.66 360	29.24 358	21.00 359	15.99 407	21.97 448	17.77 427	0.03 173	0.07 197	0.19 347	0.04 202	0.60 335	0.75 360

UCFNet_RVC	9.48 323	2.12 337	4.89 78	7.03 338	3.78 314	16.05 379	6.37 343	28.25 376	20.00 290	15.93 276	23.07 296	25.21 407	12.79 344	12.57 276	8.01 317	0.07 234	0.04 109	1.17 458	0.23 351	1.31 408	0.69 349

test_sample6	9.79 336	1.61 225	9.84 317	5.35 227	2.35 245	15.59 372	6.60 356	28.40 377	20.96 298	19.40 354	33.22 427	17.17 312	11.58 321	13.43 308	8.82 334	0.26 322	0.10 244	0.10 287	0.06 242	0.50 305	0.41 289

StereoDRNet-Refined	13.36 425	2.80 374	10.82 344	7.94 378	3.10 288	18.95 419	4.45 278	28.47 378	29.65 389	29.11 470	41.47 485	24.44 395	17.64 428	23.34 458	21.66 451	0.16 269	0.07 197	0.53 410	0.32 398	0.77 372	1.64 424
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
HBP-ISP	12.52 407	7.82 474	8.47 245	7.57 367	4.27 343	12.56 312	6.42 345	28.68 379	29.56 386	21.11 391	35.69 446	15.85 286	18.42 439	20.44 438	11.00 369	3.03 491	2.63 510	7.09 521	3.97 509	3.58 472	2.27 448

DualNet (step1)	12.44 404	4.86 432	17.49 435	5.97 269	2.94 283	17.57 408	8.30 389	28.75 380	23.91 341	24.38 428	21.03 268	24.64 398	17.82 432	13.58 313	9.82 345	6.44 516	0.87 472	6.62 512	7.44 523	3.20 464	3.11 464

test_sample9	15.04 436	4.86 432	17.49 435	5.97 269	2.94 283	17.57 408	8.30 389	28.75 380	23.91 341	24.38 428	21.03 268	24.64 398	17.82 432	20.07 426	20.17 442	6.44 516	36.07 553	6.62 512	7.44 523	3.20 464	3.11 464

test_sample7	10.45 359	2.24 349	9.90 319	5.32 223	2.01 226	14.98 358	7.44 379	28.75 380	23.91 341	24.38 428	21.03 268	24.64 398	17.82 432	13.58 313	9.82 345	0.59 399	0.87 472	0.39 398	0.12 291	0.66 353	0.47 306

AANet_RVC	13.16 418	5.34 442	10.83 345	8.20 387	4.44 357	14.13 340	9.46 408	28.78 383	37.67 460	23.44 419	37.47 458	23.48 386	15.83 406	22.39 452	16.63 418	1.67 468	0.86 470	0.24 366	0.02 160	0.63 343	1.60 422

CSP-Net	12.85 413	2.95 384	9.64 306	5.94 268	3.96 324	25.85 469	9.93 415	28.81 384	26.00 364	29.31 474	32.44 417	30.00 439	15.16 396	20.25 432	14.30 399	0.55 393	0.19 329	0.03 195	0.00 1	0.65 349	0.98 388

UPFNet	11.72 388	1.52 189	10.33 332	7.38 355	7.14 460	20.05 427	9.62 411	28.90 385	25.94 362	20.02 367	29.73 369	20.91 357	16.34 410	18.61 404	16.17 416	0.26 322	0.17 316	0.25 367	0.03 181	0.55 321	0.56 326

G2L-Stereo	10.09 351	1.97 308	9.53 299	7.09 342	4.21 339	9.10 254	8.53 395	29.05 386	22.51 321	19.28 353	25.57 319	22.70 377	10.67 293	15.44 351	14.88 405	0.25 318	0.04 109	0.08 257	0.01 128	0.36 243	0.42 292

psmg	9.80 337	1.48 173	7.93 215	5.18 208	3.96 324	15.85 377	7.93 386	29.11 387	21.58 309	20.93 384	25.06 312	22.28 372	11.53 317	14.18 323	7.81 310	0.19 279	0.13 285	0.17 334	0.04 202	0.36 243	0.21 203

PSMNet-RSSM	9.71 333	1.73 254	6.09 132	7.47 362	4.27 343	10.06 264	6.00 326	29.14 388	21.74 313	15.76 271	32.88 423	22.63 375	13.18 350	12.94 291	9.12 341	0.09 239	0.02 68	0.07 247	0.10 278	0.70 357	0.24 225

FADNet_RVC	11.94 393	5.17 439	39.74 508	6.44 303	3.46 305	11.42 291	4.17 269	29.16 389	26.89 371	17.97 323	25.96 320	13.41 252	15.67 403	15.84 360	13.54 390	0.90 441	0.75 464	0.55 412	1.20 474	3.65 474	2.85 457

DLCB_ROB	13.35 424	3.00 387	9.12 283	9.43 413	5.68 419	21.80 439	10.12 424	29.19 390	29.92 397	27.71 461	31.45 405	32.37 457	19.50 447	19.02 408	16.73 419	0.22 298	0.04 109	0.38 397	0.06 242	0.49 299	0.85 373

ISRNet	12.26 399	2.02 323	17.38 434	12.71 482	6.24 438	7.39 226	1.62 113	29.23 391	31.94 417	22.65 408	35.28 444	24.62 397	15.27 398	15.28 342	13.76 393	0.78 425	1.00 477	2.30 485	0.52 435	0.92 384	4.29 480

G2L-ROB	9.43 322	1.49 179	8.01 222	5.66 243	4.08 332	11.74 294	7.70 384	29.33 392	18.14 272	19.72 362	21.64 279	22.32 374	11.02 303	16.47 379	10.74 364	0.02 147	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.19 136	0.33 263

MSMDNet	9.64 329	1.77 276	10.63 338	4.83 170	2.90 278	16.35 394	2.37 194	29.33 392	34.29 438	17.43 311	22.10 287	19.05 342	7.79 238	12.11 252	6.87 289	0.23 307	0.46 429	0.67 424	0.21 339	2.77 450	0.60 332

PCWNet_CMD	9.64 329	1.77 276	10.59 337	4.80 169	2.90 278	16.25 393	2.42 201	29.37 394	34.10 435	17.41 309	22.04 285	19.10 343	7.70 233	12.05 244	6.86 288	0.22 298	0.45 427	0.80 435	0.22 342	3.11 459	0.69 349

TCMNet	15.19 438	6.68 462	19.70 457	13.83 491	12.53 519	26.35 474	13.66 465	29.47 395	35.21 444	24.71 432	31.20 395	23.44 385	15.13 395	18.97 407	22.59 463	1.13 456	0.65 455	2.04 478	0.97 465	3.18 461	2.31 449

GANet-ADL	8.36 286	2.31 353	8.44 242	7.39 357	2.65 264	12.58 314	5.24 297	29.55 396	25.24 354	14.19 232	16.70 207	17.07 309	6.91 222	10.65 171	6.26 282	0.38 348	0.39 408	0.10 287	0.12 291	0.75 370	0.28 242

w-ln-seven-2	17.58 462	7.62 472	41.78 514	11.29 468	6.55 444	23.49 451	14.08 469	29.64 397	39.85 470	28.44 467	42.38 491	30.45 443	27.66 490	22.16 450	22.15 458	0.44 370	0.49 436	0.65 422	0.17 317	1.58 415	0.81 366

HSM	11.33 379	1.80 283	7.04 175	6.13 286	3.99 329	16.16 387	6.92 366	29.69 398	19.39 282	22.95 412	26.05 326	41.08 508	15.79 405	20.25 432	8.89 338	0.02 147	0.03 97	0.01 160	0.00 1	0.15 112	0.34 267

CBMV	13.69 429	3.63 404	8.02 223	5.93 267	2.69 265	22.57 445	12.44 456	29.81 399	31.57 410	31.20 483	33.79 436	31.04 446	17.41 426	25.28 470	14.11 397	0.71 414	0.60 451	0.60 417	0.11 288	1.11 394	1.13 400
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	10.99 376	3.81 412	6.88 166	6.69 322	2.30 240	16.06 381	10.94 437	30.06 400	32.41 423	16.10 279	18.72 231	22.78 379	14.21 375	17.52 390	8.62 332	2.35 480	1.84 495	3.32 500	1.57 483	2.06 438	1.52 420

GwcNet-ADL	8.48 288	1.70 252	9.38 294	7.10 344	2.78 273	6.74 215	6.57 354	30.15 401	26.01 365	15.15 257	17.77 213	13.93 258	6.96 223	12.96 292	9.91 348	0.48 380	0.72 460	0.01 160	0.01 128	0.51 309	0.84 370

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 439	3.68 407	27.36 482	7.11 345	5.83 427	24.88 461	12.12 455	30.19 402	36.12 452	27.08 457	45.98 507	29.10 430	13.65 358	20.45 439	20.26 445	0.67 411	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.32 225	0.26 234

SMFormer	10.46 361	1.37 142	13.37 384	4.41 143	1.30 152	14.40 348	3.29 237	30.25 403	29.81 391	19.55 356	29.37 359	18.06 330	14.40 380	15.42 347	12.70 381	0.38 348	0.21 341	0.28 378	0.03 181	0.33 232	0.31 259

tta	10.45 359	1.37 142	13.37 384	4.41 143	1.30 152	14.39 345	3.29 237	30.25 403	29.81 391	19.55 356	29.37 359	18.06 330	14.40 380	15.42 347	12.69 380	0.38 348	0.21 341	0.28 378	0.03 181	0.29 197	0.18 179

qqq1	9.96 344	1.37 142	13.37 384	4.41 143	1.30 152	14.40 348	3.29 237	30.25 403	29.81 391	19.55 356	29.37 359	18.06 330	14.40 380	15.42 347	3.18 179	0.38 348	0.21 341	0.00 1	0.01 128	0.29 197	0.18 179

fff1	9.96 344	1.37 142	13.37 384	4.41 143	1.30 152	14.40 348	3.29 237	30.25 403	29.81 391	19.55 356	29.37 359	18.06 330	14.40 380	15.42 347	3.18 179	0.38 348	0.21 341	0.00 1	0.01 128	0.29 197	0.18 179

DISCO	16.36 447	1.88 291	16.15 423	7.78 374	4.19 338	26.92 479	10.21 428	30.31 407	44.26 494	21.35 396	33.91 439	35.80 484	22.40 461	35.65 513	33.87 512	0.18 275	0.08 217	0.04 215	0.04 202	1.71 423	0.54 321

DDUNet	22.66 505	19.69 527	14.64 409	24.11 530	22.38 540	24.84 459	17.71 501	30.36 408	30.32 399	29.02 469	37.31 457	37.63 491	24.66 475	24.67 465	17.08 421	18.42 542	7.92 540	26.43 543	11.81 538	17.23 537	16.95 541

CFNet	10.67 365	2.33 354	8.90 261	6.66 320	4.09 334	16.05 379	4.26 274	30.44 409	31.01 405	18.53 341	26.48 331	23.69 389	13.68 359	15.27 341	10.59 362	0.05 207	0.02 68	0.44 400	0.05 225	0.73 364	0.23 218

STTStereo	12.97 415	4.88 435	26.57 480	7.54 365	5.41 406	13.43 328	6.49 349	30.53 410	26.35 369	25.14 437	31.43 400	32.00 454	14.12 372	16.01 370	14.83 403	0.29 328	0.31 393	0.67 424	1.08 470	1.21 399	1.11 397

DSFCA	11.85 392	2.01 321	12.93 377	5.40 231	6.87 453	15.36 364	10.45 432	30.68 411	31.84 411	25.99 446	23.52 298	22.03 368	14.05 370	20.28 435	12.46 378	0.57 394	0.41 412	0.28 378	0.38 415	1.02 387	0.47 306

SFCPSM	8.85 300	1.40 148	11.34 352	5.23 218	3.47 306	16.55 396	7.18 375	30.71 412	25.24 354	16.45 287	19.45 239	11.10 206	9.61 276	11.88 238	5.52 269	0.22 298	0.17 316	0.36 394	0.22 342	0.29 197	0.58 329

coex-ft	30.77 536	38.58 547	93.29 578	9.44 416	5.62 415	34.95 512	25.30 531	30.83 413	59.36 543	73.23 564	58.53 541	45.92 523	47.29 540	29.44 490	45.30 546	1.37 463	1.65 493	0.95 449	0.96 464	8.35 511	4.96 489

DLNR_Zeroshot_test	27.62 527	51.32 551	91.46 576	98.51 586	98.03 585	3.10 24	0.50 36	30.95 414	7.65 137	8.16 140	15.68 195	7.31 155	1.63 41	11.87 237	4.21 225	40.37 552	0.87 472	0.06 236	0.34 404	80.23 575	0.24 225

coex_refinement	11.56 384	1.53 192	7.45 193	8.18 385	5.09 385	17.10 401	7.07 369	31.05 415	32.20 421	18.57 342	30.81 387	25.84 413	12.31 334	13.41 307	19.47 437	0.23 307	0.04 109	0.02 178	0.10 278	0.44 275	0.37 276

test_xeample	11.49 383	1.24 114	7.50 194	5.22 216	2.18 233	17.40 404	6.49 349	31.14 416	22.77 325	17.90 322	33.09 426	18.48 337	14.61 385	13.51 311	37.38 526	0.16 269	0.13 285	0.01 160	0.03 181	0.23 159	0.24 225

MyStereo05	9.29 315	1.76 270	8.95 266	6.19 289	4.40 355	7.09 222	9.95 416	31.21 417	40.82 474	17.31 308	12.93 176	10.33 195	12.52 341	13.93 319	7.05 291	0.06 223	0.10 244	0.02 178	0.04 202	0.73 364	0.29 248

GEStereo_RVC	12.81 412	2.49 363	13.64 392	9.68 424	4.97 376	18.16 413	11.30 443	31.26 418	47.47 503	19.84 363	26.97 336	19.03 341	13.19 351	20.14 428	14.86 404	0.83 434	0.51 442	0.10 287	0.13 296	0.54 317	0.99 389

ADCL	21.64 500	6.20 454	47.32 524	9.93 432	6.91 456	38.69 525	19.97 510	31.26 418	54.04 523	27.89 463	47.97 515	31.35 450	30.66 506	33.18 500	36.62 520	0.99 447	0.92 476	2.63 490	1.82 488	2.45 442	2.13 441

ADCRef	17.30 459	6.73 463	42.01 516	10.11 437	8.78 491	26.61 477	10.45 432	31.29 420	32.75 428	31.19 482	41.62 488	18.47 336	19.78 450	24.29 464	34.06 514	0.76 423	0.42 416	2.16 481	1.79 486	1.23 401	1.56 421

AnyNet_C32	23.37 511	13.28 508	40.29 509	12.36 481	11.44 512	30.39 494	29.15 539	31.36 421	44.90 498	35.36 504	48.86 516	33.61 469	34.20 516	43.15 537	41.62 540	1.27 462	1.35 484	1.18 460	2.58 497	4.77 485	6.27 498

HGLStereo	12.72 411	2.66 371	12.34 367	9.93 432	7.55 468	16.16 387	7.45 380	31.48 422	27.01 372	20.01 366	35.31 445	26.98 423	18.90 444	17.87 394	18.90 434	0.33 335	0.16 314	0.07 247	0.05 225	0.48 290	0.70 353

iResNet_ROB	11.71 387	1.96 307	10.77 342	6.01 275	3.68 311	15.13 362	2.34 190	31.72 423	37.58 459	26.16 449	32.77 420	25.88 414	15.34 400	16.35 377	7.94 316	0.19 279	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 215	0.12 125

test_sample8	17.19 457	4.86 432	17.49 435	5.97 269	2.94 283	17.57 408	8.30 389	31.87 424	18.55 276	33.54 498	26.00 321	40.64 506	32.90 513	20.07 426	20.17 442	6.44 516	36.07 553	6.62 512	7.44 523	3.20 464	3.11 464

AdaStereo	10.22 353	3.63 404	9.14 287	9.15 406	3.24 295	15.79 376	5.39 307	31.94 425	25.42 356	18.39 339	26.47 330	19.44 348	9.50 274	16.60 382	8.59 330	0.44 370	0.05 140	0.40 399	0.00 1	0.57 328	0.16 163
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.
WCMA_ROB	20.02 487	4.30 422	19.72 458	9.47 418	7.00 457	32.71 506	13.99 468	31.97 426	32.48 424	41.51 521	52.00 526	44.09 517	36.14 520	32.43 498	24.29 475	6.19 514	2.79 514	1.09 455	1.10 471	3.95 475	3.13 467

CVANet_RVC	13.24 422	3.39 398	8.43 241	8.42 392	5.04 382	18.52 418	11.72 450	32.03 427	33.85 432	23.17 416	32.77 420	29.78 436	16.51 413	23.20 457	11.28 371	0.94 442	0.04 109	1.19 461	0.47 428	3.13 460	1.01 392

PA-Net	16.29 446	6.88 466	27.34 481	9.88 431	11.12 509	21.77 438	28.15 537	32.06 428	39.49 466	19.99 365	27.91 344	23.50 387	20.59 454	20.25 432	24.04 472	0.24 312	2.26 504	0.22 359	4.59 512	1.13 396	4.48 484
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
mmx	10.71 367	1.43 157	9.67 308	5.70 246	3.44 301	11.96 301	6.35 339	32.18 429	28.03 379	15.83 272	31.44 401	17.22 313	10.87 298	16.19 372	21.98 455	0.22 298	0.06 173	0.80 435	0.08 256	0.48 290	0.21 203

xxx	10.71 367	1.43 157	9.67 308	5.70 246	3.44 301	11.96 301	6.35 339	32.18 429	28.03 379	15.83 272	31.44 401	17.22 313	10.87 298	16.19 372	21.98 455	0.22 298	0.06 173	0.80 435	0.08 256	0.48 290	0.21 203

S-Stereo	16.85 451	3.95 416	20.67 465	12.08 478	8.91 493	21.68 437	12.61 458	32.20 431	44.61 496	22.37 405	38.42 466	29.15 431	28.02 493	18.58 403	22.36 462	2.88 489	3.11 519	0.87 447	1.82 488	3.58 472	9.08 525

YMNet	15.91 443	5.68 447	21.74 467	10.94 458	8.77 489	25.22 466	9.21 402	32.22 432	31.35 406	33.81 501	38.84 468	34.00 471	17.83 435	19.95 421	21.57 449	0.87 438	1.30 481	1.22 464	0.91 460	1.64 419	1.18 405

YMNet_1	15.91 443	5.68 447	21.74 467	10.94 458	8.77 489	25.22 466	9.21 402	32.22 432	31.35 406	33.81 501	38.84 468	34.00 471	17.83 435	19.95 421	21.57 449	0.87 438	1.30 481	1.22 464	0.91 460	1.64 419	1.18 405

MyStereo04	9.24 310	1.92 299	8.78 258	6.09 282	4.31 349	6.54 206	9.96 418	32.24 434	41.99 482	14.26 234	11.98 164	12.00 222	12.01 329	13.93 319	7.53 301	0.06 223	0.10 244	0.03 195	0.04 202	0.63 343	0.30 251

G2L-Stereo_test	10.39 358	1.61 225	7.86 211	4.75 166	4.34 353	11.83 296	11.94 453	32.49 435	22.58 323	23.08 415	24.40 306	21.48 363	11.95 328	15.64 352	13.00 383	0.04 188	0.06 173	0.01 160	0.02 160	0.32 225	0.37 276

ETE_ROB	17.67 465	9.48 482	17.66 441	13.60 487	4.57 361	23.03 447	21.09 513	32.49 435	35.24 445	30.49 479	38.06 463	46.18 526	24.49 471	26.40 475	24.21 474	0.46 377	0.24 368	1.14 457	0.84 455	1.52 414	2.13 441

ADLNet2	12.44 404	2.17 341	12.84 376	9.17 407	5.82 426	20.00 426	10.13 425	32.53 437	36.22 453	18.62 343	19.39 238	21.96 367	17.07 421	21.43 446	19.42 436	0.24 312	0.15 305	0.06 236	0.08 256	0.86 378	0.57 327

SQANet	21.24 494	24.08 534	19.60 456	26.40 534	18.74 533	30.87 498	9.24 404	32.70 438	29.58 388	25.25 438	33.37 430	33.47 468	19.19 445	28.11 486	18.32 430	10.87 531	2.92 517	26.49 544	5.65 518	18.43 539	11.48 532

SACVNet	13.38 426	4.08 418	11.41 355	11.67 472	5.79 424	17.28 402	9.39 406	32.77 439	22.29 318	28.11 464	33.35 429	32.48 458	21.86 459	19.75 419	10.28 358	1.00 448	0.48 433	0.85 443	0.29 383	1.31 408	3.08 462

ADCPNet	21.93 501	9.38 480	57.92 540	11.76 474	6.88 454	36.03 515	18.44 505	32.80 440	35.93 449	32.91 496	43.80 502	39.21 498	26.99 487	31.14 495	36.94 522	2.05 476	2.67 512	2.30 485	3.45 504	4.22 479	3.82 472

psmorigin	20.95 489	10.24 489	35.84 500	9.75 425	7.05 458	24.59 457	10.11 423	32.85 441	32.17 420	43.09 524	54.57 535	42.79 514	36.62 521	35.99 517	27.41 492	1.58 467	2.72 513	0.79 433	1.05 468	3.26 467	6.50 501

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 396	3.43 400	16.25 426	7.62 368	5.58 413	14.57 352	6.00 326	32.98 442	27.41 375	21.69 398	31.40 399	25.21 407	13.47 355	14.96 339	15.60 410	0.84 435	0.33 400	0.35 391	0.35 405	1.29 405	1.78 429
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ttt	9.98 346	1.49 179	7.30 189	6.43 302	3.95 323	14.02 337	5.06 293	33.03 443	29.84 395	14.90 243	30.95 389	14.81 271	9.66 277	15.36 345	11.38 373	0.38 348	0.19 329	0.10 287	0.03 181	0.37 250	0.28 242

BUS	9.20 308	1.48 173	7.93 215	6.74 326	3.96 324	17.62 411	2.79 219	33.06 444	21.58 309	17.99 324	21.34 272	14.49 264	9.40 272	14.18 323	10.57 360	0.19 279	0.13 285	0.14 320	0.04 202	0.30 203	0.09 97

BSDual-CNN	9.70 331	1.48 173	7.93 215	6.74 326	3.96 324	16.10 383	7.13 372	33.06 444	21.58 309	17.99 324	21.34 272	22.28 372	11.53 317	14.18 323	7.81 310	0.19 279	0.13 285	0.14 320	0.04 202	0.30 203	0.09 97

hknet	10.13 352	1.56 208	10.27 331	6.74 326	3.72 312	16.10 383	7.13 372	33.06 444	21.12 302	17.99 324	21.34 272	23.11 380	14.95 389	16.43 378	8.34 326	0.14 259	0.13 285	0.14 320	0.04 202	0.30 203	0.09 97

ADLNet	12.34 402	2.22 346	10.14 329	8.38 391	6.78 451	17.56 407	9.05 399	33.21 447	26.28 367	27.06 456	26.01 322	26.80 418	13.76 362	16.99 387	18.74 432	0.24 312	0.39 408	0.23 363	0.10 278	0.64 347	2.16 446

ADCP+	18.16 470	4.61 427	32.94 496	9.31 411	10.23 502	28.87 486	11.69 449	33.43 448	36.49 454	29.28 473	40.49 478	24.18 394	24.61 474	33.89 502	35.33 516	0.25 318	0.40 411	2.00 477	1.17 473	2.16 439	1.87 432

raft_robust	7.97 276	2.26 351	6.75 157	5.83 257	0.72 86	5.57 146	0.84 59	33.59 449	34.21 437	18.17 329	19.88 247	6.50 136	5.62 178	15.33 343	2.83 155	0.03 173	0.23 357	0.00 1	0.37 413	0.32 225	0.39 282

222	12.33 401	1.29 124	8.09 226	6.06 280	2.14 231	19.51 423	2.53 206	33.63 450	23.55 331	21.72 399	30.51 380	20.11 352	16.77 416	13.22 302	46.51 548	0.15 267	0.14 300	0.01 160	0.03 181	0.26 179	0.26 234

MSMD_ROB	22.90 508	9.64 484	14.76 413	17.46 512	9.88 498	34.94 511	18.83 506	33.67 451	37.47 458	40.97 520	59.80 543	45.93 524	38.34 526	31.74 497	23.24 467	6.22 515	3.58 524	8.78 525	11.03 537	6.76 499	5.06 491

FINET	15.49 441	6.08 450	24.99 475	8.12 383	7.69 472	21.80 439	22.35 518	33.76 452	48.27 505	25.99 446	32.27 415	19.48 349	16.83 417	19.07 409	16.38 417	1.37 463	0.70 459	0.95 449	0.27 376	2.61 446	0.90 378

xxxx	11.74 390	1.16 97	7.88 212	5.61 239	1.99 224	20.46 430	3.12 233	33.99 453	23.76 340	15.53 265	30.67 381	26.88 421	14.50 384	12.98 294	35.48 517	0.19 279	0.18 322	0.01 160	0.02 160	0.22 147	0.27 238

UNet	12.64 409	2.02 323	13.36 383	6.85 334	7.76 474	25.31 468	4.74 286	34.10 454	28.19 381	20.03 368	31.07 393	27.02 424	17.36 425	20.18 429	13.87 394	0.06 223	0.05 140	0.27 371	0.01 128	0.23 159	0.39 282

Wz-Net-LNSev	18.19 471	10.57 492	41.33 512	10.19 440	7.94 479	24.29 455	15.28 484	34.15 455	43.38 490	32.90 495	43.72 501	31.94 453	22.21 460	20.81 443	22.26 459	0.47 378	0.22 351	0.00 1	0.02 160	1.22 400	0.94 383

iResNetv2_ROB	12.00 394	2.91 382	13.46 388	5.82 255	3.73 313	13.15 324	6.45 346	34.15 455	36.02 450	25.25 438	33.81 437	29.79 437	14.24 376	13.61 315	6.10 280	0.21 292	0.02 68	0.12 305	0.00 1	0.82 374	0.25 231

Wz-Net-MNSev	18.98 477	6.53 460	33.16 498	10.15 439	7.26 464	38.37 522	16.45 492	34.19 457	43.20 488	30.65 480	40.76 479	40.51 505	19.24 446	27.56 480	28.06 502	0.81 431	0.26 379	0.05 222	0.10 278	1.45 413	0.84 370

SGM-Forest	12.92 414	1.87 289	6.61 150	5.68 244	2.05 228	23.19 450	11.30 443	34.24 458	30.77 403	26.54 452	31.99 409	29.98 438	15.74 404	21.17 445	13.36 388	1.05 452	0.33 400	0.84 442	0.01 128	0.71 359	0.97 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PASM	28.19 529	17.35 520	48.18 525	22.49 528	22.20 539	25.92 470	25.84 532	34.35 459	49.45 511	35.37 505	39.48 472	46.72 528	33.36 514	34.28 504	36.77 521	11.73 537	14.94 545	17.43 537	22.18 546	13.45 528	12.32 535

NCCL2	17.23 458	6.37 458	14.30 406	23.45 529	7.18 461	24.16 454	17.05 498	34.39 460	25.88 360	31.55 485	38.01 462	42.09 513	26.81 484	20.94 444	22.69 465	0.45 372	0.23 357	2.63 490	1.80 487	2.02 436	2.57 451

PWCDC_ROB	17.80 467	9.62 483	18.38 448	17.95 513	7.74 473	24.61 458	5.56 312	34.41 461	52.79 521	29.66 475	50.20 522	20.63 355	19.69 449	29.85 492	20.87 446	6.18 513	0.26 379	0.10 287	0.05 225	5.36 491	2.00 438

RASNet	11.59 385	1.71 253	10.36 333	6.30 295	5.66 418	15.48 370	6.12 333	34.50 462	20.86 297	16.61 292	32.51 418	22.04 369	23.00 463	19.44 415	16.15 415	0.71 414	0.03 97	0.05 222	0.01 128	0.15 112	0.13 138

zh-mn7	21.99 502	13.21 506	53.55 531	10.73 453	5.68 419	27.38 481	14.94 478	34.53 463	56.55 537	40.02 517	57.13 539	31.28 448	23.73 467	35.83 515	30.28 507	0.95 444	0.44 422	0.22 359	0.19 332	1.26 403	1.86 430

FADNet	14.18 431	10.92 496	37.56 503	7.79 375	6.64 445	17.48 406	6.91 365	34.73 464	34.03 433	18.85 348	27.02 337	28.26 426	14.24 376	17.77 393	10.09 353	0.41 363	0.67 458	0.37 395	0.37 413	8.13 508	1.34 409

RGC	19.90 485	13.26 507	20.24 463	18.19 514	14.06 524	21.21 435	14.33 471	34.97 465	43.60 492	27.73 462	41.49 486	39.76 500	27.98 492	34.52 505	21.37 447	3.66 498	0.54 445	8.67 524	4.16 510	4.19 478	4.02 476

TDLM	12.98 417	3.78 410	9.77 315	10.75 455	4.94 374	16.10 383	14.08 469	35.05 466	31.87 412	22.36 404	26.51 333	26.09 415	14.97 393	24.73 467	13.11 384	1.05 452	0.05 140	1.21 462	0.27 376	1.83 427	1.00 391

Wz-Net-TNSev	25.12 521	20.16 528	57.98 541	9.56 420	7.42 467	42.73 530	22.27 517	35.14 467	53.46 522	35.97 507	42.74 493	45.83 522	39.87 530	36.56 519	34.73 515	1.82 473	1.51 489	0.76 430	1.34 479	5.84 495	6.80 504

LL-Strereo	10.79 372	3.52 402	12.54 370	8.77 397	5.44 409	7.49 228	9.26 405	35.15 468	28.70 384	16.47 288	15.85 198	21.06 360	17.42 427	21.62 447	9.72 344	0.21 292	0.22 351	0.74 429	0.08 256	0.98 385	0.60 332

edge stereo	18.75 475	5.12 437	17.66 441	10.77 456	7.84 477	22.41 443	11.03 438	35.23 469	42.07 483	34.62 503	42.74 493	41.28 509	35.50 518	25.14 469	24.17 473	2.42 484	2.42 508	6.35 511	1.45 481	2.89 454	3.80 471

AF-Net	18.38 473	5.60 446	14.21 403	15.95 507	10.78 506	22.26 441	10.45 432	35.39 470	50.22 518	24.71 432	37.77 459	41.55 511	29.24 499	29.11 488	26.67 487	4.35 505	0.06 173	4.56 504	0.90 457	2.42 441	1.38 412

DGSMNet	19.79 484	12.06 503	33.43 499	13.79 490	16.23 529	22.97 446	15.88 488	35.41 471	41.96 481	19.90 364	32.16 414	35.60 483	18.14 437	29.48 491	23.10 466	3.85 499	3.89 529	6.16 510	4.75 513	13.56 529	13.44 537

ADCMid	22.76 507	10.75 494	41.73 513	11.23 465	7.97 480	27.26 480	19.18 509	35.44 472	38.02 464	40.23 518	46.38 510	36.56 486	42.70 535	38.20 527	40.75 534	1.77 470	1.43 487	3.05 496	3.81 507	4.96 486	3.82 472

z-mn7	21.05 493	9.91 485	45.96 522	11.27 467	5.23 393	33.41 508	15.27 483	35.65 473	57.07 538	26.62 453	53.08 528	32.21 456	24.80 477	35.65 513	30.93 509	0.49 381	0.25 376	0.55 412	0.11 288	1.62 417	0.90 378

1111x	11.32 378	1.34 136	8.95 266	5.20 212	1.96 221	14.46 351	7.75 385	35.65 473	28.23 382	15.66 269	26.66 334	26.65 416	14.76 388	15.88 361	22.27 460	0.24 312	0.13 285	0.04 215	0.06 242	0.30 203	0.24 225

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 513	13.60 509	30.09 490	25.46 532	10.02 501	38.51 523	20.40 511	35.77 475	43.76 493	42.15 522	47.10 514	39.99 502	28.20 495	35.96 516	27.06 489	3.64 497	3.85 528	6.66 515	16.30 543	4.97 487	4.98 490

ssnet_v2	13.23 420	2.43 357	11.25 350	7.34 352	2.92 282	23.05 449	12.95 459	35.93 476	32.92 429	21.23 394	25.38 316	28.81 428	15.22 397	22.57 453	19.81 440	0.18 275	0.08 217	0.19 347	0.05 225	1.24 402	1.06 395

PWC_ROB	18.37 472	10.55 491	25.19 476	10.21 441	6.29 441	23.75 452	4.79 289	35.93 476	48.75 509	32.56 493	44.46 505	34.68 479	24.78 476	30.99 494	25.72 486	1.38 465	0.08 217	1.57 471	0.26 371	2.18 440	3.17 469

UDG	21.45 499	14.84 513	14.44 408	21.30 526	20.08 536	32.05 503	13.76 466	35.98 478	35.52 447	25.93 445	30.69 382	37.26 489	30.66 506	21.97 448	19.89 441	10.88 532	5.55 534	22.78 540	7.65 526	14.83 534	13.05 536

XPNet_ROB	17.33 461	4.84 430	15.44 417	11.15 463	6.64 445	20.88 432	16.10 489	36.26 479	39.54 467	31.80 489	41.32 483	41.30 510	23.91 468	24.67 465	27.40 491	1.07 455	0.74 462	0.79 433	0.25 367	1.10 393	1.31 408

DeepPruner_ROB	10.77 371	4.56 426	13.13 379	6.37 298	4.28 348	10.14 265	6.86 363	36.42 480	19.59 284	17.87 320	27.37 340	23.19 382	12.26 332	19.09 410	10.23 357	1.05 452	0.48 433	0.23 363	0.15 309	0.89 381	1.17 403

pcwnet_v2	12.32 400	2.00 313	17.53 438	7.79 375	5.69 421	17.06 400	3.69 258	36.52 481	46.17 501	20.55 376	29.39 364	16.50 297	13.00 349	15.70 354	9.32 343	0.50 384	1.00 477	0.34 390	0.24 361	2.00 434	1.38 412

zh-sn7	23.03 510	15.48 515	50.25 526	14.08 495	7.77 475	26.71 478	23.32 526	36.59 482	48.43 507	33.80 500	51.71 524	33.34 467	33.77 515	39.91 532	37.07 523	0.60 400	0.86 470	0.54 411	0.35 405	3.18 461	2.85 457

ITSA-stereo	11.44 382	2.03 326	10.92 348	5.90 265	1.78 205	12.05 305	4.17 269	36.77 483	49.15 510	18.17 329	18.53 229	21.79 366	12.59 342	15.74 355	14.05 396	0.45 372	0.39 408	0.28 378	0.29 383	0.98 385	2.81 456

RTS	30.15 533	23.12 532	96.33 579	16.71 508	11.63 513	58.66 551	24.28 528	36.80 484	62.63 550	43.79 527	46.10 508	32.56 461	43.90 536	51.29 546	40.92 535	2.38 482	0.66 456	1.06 452	0.74 450	5.11 488	4.34 481

RTSA	30.15 533	23.12 532	96.33 579	16.71 508	11.63 513	58.66 551	24.28 528	36.80 484	62.63 550	43.79 527	46.10 508	32.56 461	43.90 536	51.29 546	40.92 535	2.38 482	0.66 456	1.06 452	0.74 450	5.11 488	4.34 481

DeepPrunerF	19.92 486	11.02 499	44.29 517	20.74 521	17.75 531	19.19 421	22.57 519	36.86 486	49.93 513	25.48 442	36.62 452	24.69 401	23.97 469	23.44 459	21.79 452	2.68 488	1.63 492	5.70 507	3.95 508	3.38 469	2.67 454

NaN_ROB	16.51 449	6.51 459	16.22 425	10.53 449	4.64 365	31.76 500	17.78 502	37.00 487	43.37 489	29.68 476	31.29 396	32.67 463	20.32 452	28.00 485	16.06 413	0.38 348	0.41 412	0.32 388	0.41 419	0.87 380	1.94 436

w-ln-seven	21.04 492	9.30 478	55.15 537	11.32 469	9.98 499	30.27 493	18.05 503	37.06 488	55.12 532	36.70 508	43.26 498	33.73 470	22.90 462	22.63 454	29.52 505	0.39 358	0.18 322	0.85 443	0.16 312	2.75 449	1.47 417

Syn2CoEx	17.03 456	10.40 490	25.65 478	20.35 518	8.02 481	26.28 473	11.27 442	37.16 489	32.69 427	28.89 468	40.17 476	29.27 433	26.63 483	19.19 412	17.63 426	0.98 446	0.54 445	1.23 466	0.23 351	1.82 426	2.24 447

DispFullNet	30.27 535	31.74 540	58.63 542	30.13 539	28.18 544	31.79 501	8.94 397	37.16 489	54.68 526	32.60 494	37.99 461	44.62 518	28.80 498	41.55 535	27.93 499	11.94 538	3.46 522	35.53 548	12.34 539	30.08 547	17.26 542

XQC	24.10 516	16.76 518	50.68 527	21.37 527	11.01 508	35.24 513	18.84 507	37.28 491	55.11 531	31.64 486	30.06 376	37.71 492	30.31 504	37.17 521	39.66 530	4.20 502	0.41 412	2.76 493	1.89 490	11.46 526	8.42 521

RTSC	19.64 481	9.36 479	31.06 494	10.99 460	6.24 438	28.10 483	10.14 426	37.50 492	58.34 542	31.74 487	36.70 453	32.50 460	21.03 458	36.00 518	37.24 525	1.23 461	0.44 422	0.12 305	0.31 394	1.98 432	1.69 427

RYNet	18.92 476	4.69 429	16.88 432	10.99 460	15.84 526	46.72 533	16.57 494	37.84 493	48.03 504	26.92 454	26.48 331	37.84 493	24.92 478	19.80 420	31.04 510	0.25 318	0.25 376	0.62 418	0.03 181	6.34 496	6.39 500

AnyNet_C01	29.76 531	25.78 535	75.37 562	17.03 510	11.34 510	49.00 537	27.12 535	37.99 494	40.05 472	40.73 519	65.13 553	46.98 529	38.86 528	46.63 540	48.19 550	2.14 477	2.13 501	2.13 480	2.56 496	8.14 509	7.98 518

SGM_RVC	19.52 480	2.12 337	6.79 162	6.59 313	1.33 160	38.20 521	15.74 487	38.13 495	34.07 434	45.71 531	41.91 489	51.41 538	38.10 524	38.77 529	27.80 496	0.61 404	0.36 405	0.51 408	0.33 402	1.03 388	0.90 378
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
stereogan	18.62 474	3.07 389	16.31 428	13.04 484	9.99 500	35.74 514	9.09 401	38.17 496	45.27 500	24.39 431	41.24 482	39.93 501	25.46 480	31.29 496	24.33 476	1.80 472	0.91 475	2.71 492	0.75 452	5.15 490	3.70 470

FAT-Stereo	16.81 450	2.97 385	17.56 439	9.80 427	6.21 434	16.12 386	13.23 462	38.18 497	39.67 468	27.00 455	39.73 475	37.55 490	31.30 509	20.39 436	21.52 448	3.44 495	2.05 497	0.81 440	1.10 471	1.89 430	5.72 493

GwcNet	16.48 448	5.23 440	20.03 462	10.24 443	8.48 484	28.79 485	10.09 422	38.60 498	44.51 495	23.29 418	36.95 454	31.29 449	19.79 451	20.42 437	25.70 485	0.54 391	0.72 460	0.57 415	0.39 417	1.37 411	2.64 453

NINENet	10.74 369	2.29 352	10.44 335	8.03 381	5.09 385	17.62 411	2.79 219	38.69 499	33.24 430	18.35 337	26.31 328	14.49 264	9.40 272	15.88 361	10.57 360	0.41 363	0.21 341	0.29 382	0.00 1	0.42 270	0.23 218

psm_up	13.18 419	1.91 295	8.81 259	9.59 422	5.84 428	15.17 363	11.37 445	38.74 500	30.81 404	20.66 381	30.32 378	30.00 439	23.12 464	19.19 412	16.02 412	0.58 395	0.10 244	0.17 334	0.01 128	0.65 349	0.55 322

CSAN	21.34 497	9.45 481	23.34 470	20.99 523	4.95 375	32.57 504	34.26 544	38.83 501	49.95 515	36.97 510	39.72 474	44.97 520	31.73 510	26.05 472	23.94 470	1.52 466	0.47 431	0.85 443	1.43 480	2.73 448	2.14 444

PS-NSSS	13.70 430	7.41 471	14.68 411	6.70 323	5.63 416	18.43 416	12.59 457	38.89 502	25.56 357	20.27 373	35.71 447	21.11 362	16.35 411	17.16 388	17.56 425	2.28 478	0.53 444	5.37 506	0.36 409	4.28 480	3.09 463

Wz-Net-SNSev	22.67 506	16.94 519	45.69 520	13.85 492	8.52 485	28.89 487	27.06 534	39.39 503	55.04 530	31.77 488	53.23 529	39.18 497	23.41 466	26.40 475	36.25 518	0.78 425	0.21 341	1.21 462	0.90 457	3.03 456	1.62 423

StereoDRNet	15.30 440	4.47 425	14.35 407	10.71 451	8.69 487	25.02 464	11.03 438	39.66 504	35.62 448	29.17 471	28.81 354	34.05 474	17.80 431	18.80 405	23.77 469	0.41 363	0.30 390	0.15 326	0.14 302	1.64 419	1.42 414

MSAF-DinoV2	20.61 488	7.35 470	24.41 473	11.43 471	4.88 371	30.12 491	16.70 495	39.67 505	54.27 525	22.75 410	32.01 410	48.05 531	30.44 505	37.52 523	40.45 533	0.72 416	0.50 438	0.44 400	1.23 476	4.64 482	4.54 485

PSMNet-RUCA	24.03 515	26.83 536	40.96 511	35.46 541	34.27 546	16.24 392	9.79 414	39.82 506	31.45 408	31.49 484	41.54 487	36.82 487	26.02 481	27.92 482	15.09 406	11.51 536	2.06 498	20.58 538	8.10 530	15.83 535	8.74 522

GANet	16.92 455	4.32 423	12.46 369	10.84 457	4.24 340	23.04 448	15.36 486	39.91 507	34.47 439	32.42 492	45.10 506	40.04 503	27.54 488	23.61 461	20.20 444	1.02 451	0.08 217	0.67 424	0.22 342	1.87 429	0.97 385

FC-DCNN	24.37 517	10.99 498	19.02 451	18.44 515	9.16 494	36.98 516	23.07 523	40.44 508	43.05 487	46.25 533	53.58 533	50.44 534	37.86 523	35.45 509	27.57 494	6.87 520	3.37 520	6.01 508	4.88 514	7.86 506	6.05 495

WZ-Net	25.17 523	12.95 505	63.02 545	15.13 503	10.42 505	38.51 523	27.42 536	40.46 509	54.17 524	28.32 466	52.95 527	40.81 507	28.36 496	37.07 520	41.35 539	1.21 460	0.21 341	0.73 428	0.94 463	5.42 493	3.87 474

SHD	21.32 496	10.03 486	30.16 491	14.30 497	8.68 486	24.15 453	8.93 396	40.82 510	61.17 546	35.79 506	44.15 504	38.73 495	30.20 502	33.88 501	31.09 511	2.00 475	0.81 467	1.17 458	1.55 482	4.08 477	4.78 487

Nwc_Net	17.98 469	4.67 428	17.79 445	14.26 496	11.65 515	25.14 465	14.88 477	40.85 511	39.83 469	21.07 390	43.24 497	34.50 477	27.64 489	26.44 477	25.03 478	3.22 494	0.18 322	2.52 489	3.18 501	1.98 432	1.51 419

FC-DCNN v2	24.44 519	10.97 497	18.53 449	18.49 516	9.18 495	37.41 518	23.03 522	40.91 512	43.02 486	46.46 534	54.06 534	50.67 535	38.26 525	35.41 508	27.52 493	6.85 519	3.38 521	6.03 509	4.89 515	7.82 505	5.94 494

AASNet	12.49 406	2.46 360	10.49 336	9.82 428	6.86 452	17.33 403	6.73 359	41.09 513	37.86 462	22.53 407	29.11 356	16.68 300	13.48 357	14.54 335	17.87 428	0.20 287	0.02 68	0.78 431	0.05 225	1.18 397	0.76 361

APVNet	17.75 466	5.46 444	20.35 464	12.31 480	8.40 483	30.16 492	24.10 527	41.14 514	30.12 398	25.08 436	41.09 481	31.24 447	23.12 464	27.07 478	27.86 497	0.34 339	0.56 448	3.02 495	0.52 435	1.68 422	1.45 416

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 453	16.27 517	17.93 446	11.24 466	6.69 448	28.95 489	10.44 431	41.23 515	21.49 307	29.68 476	34.27 440	32.48 458	11.00 302	20.05 425	15.09 406	8.22 521	2.59 509	12.23 532	0.75 452	10.40 518	6.34 499

MeshStereo	22.27 504	6.87 465	11.15 349	7.69 369	4.87 370	37.70 519	13.06 460	41.64 516	36.95 457	50.92 539	53.41 531	58.12 543	41.93 534	37.73 525	27.62 495	2.52 486	2.37 505	2.99 494	2.07 493	3.09 458	2.60 452
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
SANet	20.96 490	6.60 461	29.81 488	8.83 398	3.19 291	31.27 499	20.56 512	41.86 517	56.09 536	39.30 516	43.62 499	44.95 519	31.93 511	27.83 481	23.67 468	0.94 442	0.52 443	0.99 451	0.42 421	4.72 484	2.03 439

DRN-Test	15.88 442	3.83 413	14.70 412	9.96 434	8.02 481	28.93 488	14.65 473	42.34 518	38.25 465	28.18 465	34.31 441	29.22 432	18.35 438	20.01 424	22.68 464	0.37 347	0.41 412	0.46 403	0.28 379	1.28 404	1.34 409

LALA_ROB	19.19 478	7.15 469	15.93 422	12.96 483	5.30 402	28.30 484	23.21 525	42.51 519	36.69 455	33.45 497	40.81 480	50.96 537	24.53 472	27.92 482	25.66 484	0.60 400	0.44 422	2.04 478	1.22 475	2.54 445	1.47 417

MultiAttention	21.34 497	1.48 173	14.65 410	12.08 478	4.10 335	63.05 557	95.71 581	42.52 520	41.89 480	15.33 261	30.20 377	28.14 425	7.73 235	44.07 538	13.67 391	0.84 435	0.27 384	1.06 452	1.58 484	4.47 481	3.88 475

LSM	29.98 532	19.52 526	55.11 536	19.06 517	53.75 558	32.57 504	23.17 524	42.61 521	48.57 508	45.97 532	55.04 537	42.93 515	36.02 519	35.63 512	27.03 488	2.33 479	9.19 541	4.87 505	7.71 528	10.65 520	27.91 551

MDST_ROB	17.92 468	1.60 220	13.68 394	13.88 493	6.44 442	43.05 531	14.86 476	42.74 522	41.66 477	43.25 526	42.85 495	28.43 427	17.28 424	29.35 489	16.06 413	0.88 440	0.11 262	0.63 419	0.47 428	0.50 305	0.64 342

NVstereo2D	15.15 437	2.97 385	16.28 427	9.23 410	7.56 469	30.03 490	9.53 410	42.80 523	42.72 484	15.11 252	27.03 338	23.16 381	16.93 418	24.28 463	15.45 408	3.07 493	0.43 420	1.44 470	0.61 442	6.74 498	7.60 515

ADCS	26.20 526	13.71 510	46.90 523	14.51 499	10.34 503	30.46 496	22.72 521	42.81 524	57.61 541	42.58 523	49.37 520	41.91 512	40.43 531	41.90 536	44.58 545	2.37 481	2.19 503	2.37 487	3.29 503	7.32 501	6.52 502

FCDSN-DC	25.59 525	14.91 514	18.83 450	28.55 537	15.68 525	39.29 526	18.16 504	42.83 525	41.69 478	44.43 530	51.94 525	50.82 536	39.22 529	34.59 506	27.29 490	6.05 512	3.63 525	7.01 519	6.41 519	10.35 517	10.17 530
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet_ROB	16.90 454	5.45 443	14.16 401	13.77 489	7.25 462	27.65 482	32.74 543	43.21 526	37.88 463	24.00 422	32.97 425	34.55 478	16.69 414	17.41 389	23.96 471	0.38 348	0.22 351	0.93 448	2.05 492	1.83 427	0.96 384

otaku	33.18 538	35.99 545	52.93 528	40.01 544	21.41 537	55.08 543	17.25 499	43.30 527	61.58 547	39.25 515	49.16 519	46.61 527	28.49 497	39.77 531	28.76 503	18.56 543	7.00 539	31.82 546	9.61 534	21.53 542	15.48 539

NCC-stereo	19.75 482	6.08 450	23.96 471	15.05 501	16.17 527	18.42 414	21.45 514	43.31 528	41.00 475	24.30 426	38.12 464	34.98 480	26.92 485	35.46 510	25.65 482	4.29 503	2.07 499	3.24 498	8.90 532	2.86 452	2.86 459

Abc-Net	19.75 482	6.08 450	23.96 471	15.05 501	16.17 527	18.42 414	21.45 514	43.31 528	41.00 475	24.30 426	38.12 464	34.98 480	26.92 485	35.46 510	25.65 482	4.29 503	2.07 499	3.24 498	8.90 532	2.86 452	2.86 459
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GASNet	17.30 459	19.38 525	30.46 493	20.66 520	9.36 497	16.06 381	9.06 400	43.89 530	40.04 471	25.35 441	23.73 299	32.90 464	15.37 401	28.91 487	17.05 420	3.04 492	0.27 384	1.88 476	0.45 426	6.73 497	1.37 411

FBW_ROB	21.00 491	10.23 488	22.72 469	13.71 488	6.77 450	30.49 497	16.46 493	44.58 531	43.57 491	44.25 529	39.59 473	43.27 516	26.12 482	33.96 503	21.80 453	2.58 487	1.84 495	7.14 522	2.78 499	4.00 476	4.06 477

SGM-ForestM	23.72 512	2.44 358	9.13 285	7.43 358	2.25 237	44.80 532	19.11 508	44.90 532	49.97 516	50.74 538	51.18 523	62.06 551	45.83 539	44.96 539	33.88 513	1.00 448	0.84 469	0.78 431	0.62 443	1.29 405	1.11 397

PDISCO_ROB	24.45 520	9.24 477	29.28 487	28.68 538	19.96 535	37.14 517	15.33 485	45.04 533	54.69 527	29.24 472	42.67 492	46.07 525	28.17 494	35.35 507	30.30 508	9.92 528	2.13 501	6.90 516	3.20 502	8.74 513	6.87 506

ccnet	24.02 514	16.16 516	21.70 466	11.83 476	17.75 531	37.87 520	16.18 490	45.46 534	31.93 416	36.99 511	46.46 513	38.76 496	29.52 500	37.55 524	40.93 537	9.20 525	6.29 535	9.63 527	7.71 528	11.19 522	7.21 512

CC-Net-ROB	22.04 503	22.91 531	28.86 484	14.05 494	8.73 488	33.79 509	15.26 482	46.84 535	36.06 451	33.72 499	32.10 412	35.47 482	24.02 470	23.57 460	27.88 498	8.95 524	2.95 518	24.94 542	3.68 505	12.41 527	4.62 486

Ntro	34.97 543	37.63 546	54.53 534	43.26 548	22.45 541	57.73 549	21.97 516	47.14 536	64.21 553	39.12 514	48.86 516	47.93 530	36.94 522	40.66 533	29.83 506	17.16 541	6.51 536	32.70 547	10.17 535	24.06 543	16.48 540

GANetREF_RVC	25.41 524	29.28 538	24.63 474	25.18 531	6.04 431	30.44 495	35.39 547	47.84 537	50.60 519	36.88 509	36.04 450	34.11 476	31.23 508	37.46 522	27.96 500	8.58 522	2.66 511	16.29 535	4.95 516	14.37 533	8.32 520
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
SAMSARA	34.43 542	18.53 521	31.91 495	55.34 553	35.34 547	75.99 571	94.71 580	47.97 538	50.84 520	37.47 512	36.99 455	53.12 540	38.55 527	39.56 530	38.65 528	3.59 496	5.40 533	2.22 484	3.72 506	9.43 515	9.29 528

NVStereoNet_ROB	41.93 550	32.40 541	44.55 518	36.60 542	27.78 543	34.52 510	32.38 542	48.84 539	57.18 539	69.34 559	75.62 565	66.07 556	64.86 557	47.34 541	60.78 561	15.72 540	23.99 548	23.40 541	32.06 550	21.34 541	23.86 547
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	33.79 541	19.15 524	35.97 501	21.28 525	13.79 523	52.58 540	36.11 548	48.96 540	55.66 534	61.47 550	62.91 545	58.35 545	53.55 547	53.37 551	42.23 541	11.25 535	6.64 538	10.32 529	7.05 521	13.56 529	11.58 533
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	36.40 545	52.20 552	56.11 538	42.45 547	21.78 538	48.56 536	14.37 472	49.50 541	60.15 545	43.17 525	46.38 510	55.62 542	24.56 473	38.15 526	21.97 454	25.13 548	3.66 526	46.93 551	33.56 551	25.97 544	17.74 543

ELAS	33.68 540	18.95 523	36.71 502	20.64 519	13.61 521	56.43 544	35.14 546	50.03 542	49.90 512	60.58 546	63.83 549	58.64 546	53.36 546	50.73 544	44.44 544	11.03 533	6.58 537	10.02 528	7.43 522	13.58 531	11.94 534
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	24.40 518	6.97 468	33.14 497	11.16 464	6.54 443	53.33 542	43.32 552	51.28 543	59.37 544	30.89 481	39.36 471	40.35 504	34.30 517	32.57 499	25.09 479	4.65 508	1.62 491	0.37 395	0.66 446	8.51 512	4.44 483

PVD	33.19 539	18.59 522	37.64 504	26.09 533	16.99 530	33.25 507	42.25 551	51.42 544	66.03 556	52.65 541	64.31 551	51.93 539	55.13 549	51.61 548	40.40 532	4.00 501	3.51 523	9.53 526	4.26 511	10.62 519	23.56 546

MFN_U_SF_RVC	28.16 528	14.14 512	53.23 529	21.11 524	7.91 478	39.97 527	13.13 461	51.65 545	46.34 502	47.41 535	53.38 530	55.32 541	40.53 532	38.47 528	39.74 531	5.67 511	4.46 530	6.98 518	8.73 531	7.47 502	7.44 514

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 546	34.69 542	53.68 532	37.47 543	12.55 520	56.80 547	22.63 520	52.02 546	63.29 552	66.20 556	63.82 548	58.12 543	53.73 548	51.21 545	46.48 547	8.79 523	5.31 532	14.69 534	15.22 542	17.27 538	9.21 527

BEATNet-Init1	35.08 544	20.64 529	54.70 535	27.43 535	12.00 518	58.29 550	31.01 541	52.58 547	57.49 540	60.36 545	62.98 546	69.98 557	55.54 551	53.00 550	44.40 543	4.61 507	2.84 516	7.05 520	6.89 520	10.97 521	8.94 524

MANE	31.97 537	10.75 494	17.71 444	20.94 522	13.77 522	47.80 535	26.85 533	53.00 548	55.20 533	59.29 543	64.30 550	64.93 554	56.31 553	51.83 549	38.69 529	9.61 527	4.72 531	6.91 517	19.93 545	9.20 514	7.64 516

SGM+DAISY	54.67 555	56.61 553	62.73 544	40.21 545	53.22 556	61.95 556	48.59 554	55.05 549	44.62 497	61.03 549	63.68 547	60.46 549	55.62 552	60.68 555	55.34 557	56.34 561	48.56 562	50.16 552	49.63 557	52.25 555	56.76 562

ACVNet_1	41.30 548	49.46 550	64.91 550	44.67 549	25.07 542	49.43 538	25.23 530	55.33 550	65.87 555	59.72 544	59.33 542	63.43 552	48.79 543	49.63 543	37.09 524	19.05 544	9.82 542	38.29 549	13.97 541	28.67 545	18.23 545

anonymity	52.32 552	58.23 556	63.91 546	41.12 546	59.25 562	53.27 541	41.04 550	55.69 551	40.20 473	54.85 542	49.49 521	49.13 533	55.48 550	59.07 553	49.65 554	55.86 559	50.03 565	51.00 553	51.08 558	51.71 554	56.36 560

Consistency-Raft	41.82 549	35.10 543	44.56 519	32.85 540	41.39 552	46.76 534	34.76 545	57.01 552	54.94 529	32.10 490	65.22 554	30.82 444	48.46 542	40.81 534	48.77 551	27.39 549	34.28 551	42.92 550	51.66 560	39.28 550	27.28 548

RainbowNet	51.25 551	62.74 560	64.52 549	60.13 554	39.00 551	58.72 553	30.83 540	57.31 553	79.18 570	50.24 537	65.35 555	60.13 548	44.25 538	49.47 542	41.16 538	46.52 556	46.06 559	52.72 555	31.78 549	52.33 556	32.47 552

SPS-STEREO	55.62 556	59.14 557	64.16 547	45.05 550	53.84 559	59.88 554	44.00 553	59.53 554	49.94 514	62.33 552	61.09 544	59.80 547	56.82 554	60.06 554	57.85 558	58.41 562	48.34 561	51.07 554	49.21 556	55.41 558	56.48 561
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	53.31 553	68.61 561	98.75 586	67.03 558	37.58 549	79.83 577	81.74 576	60.38 555	61.61 548	51.43 540	54.92 536	61.11 550	59.29 555	69.66 562	76.71 577	23.88 546	24.03 549	17.08 536	12.35 540	32.47 548	27.69 550

JetBlue	54.08 554	45.10 549	74.15 560	51.17 551	47.68 553	75.66 570	60.97 561	63.63 556	62.09 549	63.32 554	64.88 552	78.86 564	68.17 558	68.15 560	75.09 576	36.86 550	24.88 550	29.01 545	29.12 548	28.71 546	34.13 553

MFMNet_re	72.05 566	79.64 572	64.23 548	52.73 552	84.71 577	77.93 573	68.35 565	63.96 557	66.93 557	61.00 548	71.29 561	63.84 553	68.91 559	72.42 569	61.11 562	82.03 577	74.22 578	80.34 568	74.44 569	83.62 578	89.34 580

UNDER WATER-64	73.11 570	74.48 567	87.70 572	74.03 561	55.20 560	78.24 574	75.71 573	65.33 558	67.91 561	75.60 567	69.32 559	84.41 573	76.93 567	68.43 561	72.45 571	81.18 575	56.77 570	82.46 572	80.34 573	68.22 563	67.48 571

UNDER WATER	75.92 573	79.25 571	87.75 573	84.39 573	66.43 569	77.08 572	77.22 574	66.90 559	72.16 563	75.32 566	71.56 562	85.89 577	82.15 573	70.11 564	74.99 575	79.34 572	53.61 567	86.40 578	84.53 577	71.29 568	72.11 574

TorneroNet-64	65.66 561	70.70 563	71.20 558	76.52 563	59.70 564	66.78 561	58.05 559	67.53 560	80.00 571	62.67 553	67.40 556	83.09 569	69.42 560	67.34 557	62.05 564	48.31 558	44.07 558	72.93 561	63.88 562	68.05 562	53.58 559

IMH-64-1	59.25 558	58.09 554	67.69 554	66.06 555	50.51 554	56.45 545	49.45 556	68.83 561	67.75 559	67.58 557	80.37 569	70.15 558	74.28 565	72.16 567	48.94 552	42.00 553	42.87 556	65.57 557	47.02 553	51.52 552	37.76 555

IMH-64	59.25 558	58.09 554	67.69 554	66.06 555	50.51 554	56.45 545	49.45 556	68.83 561	67.75 559	67.58 557	80.37 569	70.15 558	74.28 565	72.16 567	48.94 552	42.00 553	42.87 556	65.57 557	47.02 553	51.52 552	37.76 555

ktn	72.58 569	80.06 575	69.96 557	79.14 568	69.86 573	75.40 569	70.43 570	69.01 563	76.90 567	72.88 563	77.46 566	77.43 562	77.41 568	72.78 570	55.00 556	79.09 571	65.99 573	80.09 567	68.29 563	71.46 569	62.98 566

notaker	72.18 567	79.78 573	78.84 566	78.75 567	68.52 570	63.26 558	61.68 562	69.22 564	75.95 565	77.58 569	78.85 567	79.69 567	84.79 576	77.39 574	58.43 559	69.68 568	60.79 572	77.46 564	68.48 564	69.62 564	64.92 569

TCMNet-wrong-test	76.74 574	91.47 582	89.31 574	97.64 584	97.35 584	94.87 580	92.51 579	69.78 565	65.29 554	63.44 555	71.10 560	65.66 555	51.44 545	85.29 579	74.70 574	56.06 560	20.22 546	83.11 576	82.39 574	95.02 585	88.18 579

LRCNet_RVC	73.59 571	69.80 562	74.41 561	77.63 565	60.56 565	40.33 528	15.08 481	71.04 566	48.36 506	88.07 580	94.62 582	90.11 578	81.83 572	80.58 576	61.26 563	97.12 586	72.30 577	96.65 585	97.58 586	77.13 574	77.30 576

TorneroNet	71.21 564	73.44 566	75.82 563	80.82 572	65.65 568	70.53 564	64.39 564	71.42 567	75.97 566	71.47 561	73.68 563	84.17 572	74.00 564	69.85 563	69.09 568	59.37 563	48.19 560	79.67 565	73.51 568	74.93 573	68.26 572

ACVNet_2	57.39 557	61.72 559	72.56 559	66.35 557	38.29 550	61.93 555	48.64 555	71.64 568	81.91 573	79.28 572	88.72 580	76.25 561	72.87 563	54.33 552	46.74 549	37.13 551	23.36 547	54.52 556	37.80 552	46.22 551	27.59 549

IMH	62.95 560	60.33 558	67.78 556	69.51 559	53.65 557	65.09 560	54.21 558	72.00 569	73.28 564	72.49 562	81.93 571	72.96 560	79.81 569	76.65 573	51.41 555	43.57 555	49.82 564	67.81 559	51.14 559	54.83 557	40.67 557

PWCK	65.90 562	88.63 579	79.40 567	80.32 571	29.96 545	63.85 559	39.45 549	72.07 570	71.26 562	78.74 571	68.99 558	77.82 563	61.77 556	82.81 577	62.64 565	80.17 573	39.88 555	81.90 571	47.37 555	73.54 572	37.51 554

HanzoNet	77.61 577	81.11 576	82.83 568	77.82 566	69.15 571	75.25 568	69.06 569	73.49 571	77.84 569	82.19 575	82.80 572	85.42 574	86.67 579	85.99 580	73.64 573	85.24 581	68.38 575	81.71 570	75.47 571	71.98 570	66.24 570

DPSimNet_ROB	74.29 572	83.27 577	59.30 543	77.19 564	65.13 567	75.14 567	74.95 572	73.99 572	76.94 568	81.99 573	75.48 564	80.18 568	71.76 561	67.39 558	84.00 579	81.87 576	51.14 566	79.99 566	76.70 572	70.17 565	79.21 577

WAO-6	70.64 563	73.02 565	66.25 551	79.92 570	61.74 566	68.74 562	59.08 560	75.27 573	87.02 577	74.72 565	79.40 568	79.19 565	84.60 575	67.70 559	60.53 560	67.85 565	48.88 563	81.48 569	73.29 567	65.57 560	58.60 563

LVE	71.50 565	72.46 564	83.91 571	75.21 562	55.29 561	74.81 565	62.76 563	77.22 574	83.77 575	82.09 574	87.11 579	83.38 570	82.41 574	75.93 571	64.49 566	48.28 557	57.24 571	74.61 563	62.53 561	65.49 559	61.01 564

WAO-8	76.87 575	78.41 569	66.45 552	86.81 575	72.47 574	79.27 575	68.59 567	77.75 575	89.01 579	83.09 576	86.98 576	85.87 575	84.97 577	72.12 565	69.11 569	74.93 569	55.23 568	87.79 581	83.50 575	70.47 566	64.56 567

Venus	76.87 575	78.41 569	66.45 552	86.81 575	72.47 574	79.27 575	68.59 567	77.75 575	89.01 579	83.09 576	86.98 576	85.87 575	84.97 577	72.12 565	69.11 569	74.93 569	55.23 568	87.79 581	83.50 575	70.48 567	64.56 567

WAO-7	72.21 568	78.21 568	54.04 533	79.33 569	69.31 572	70.20 563	72.09 571	77.85 577	84.90 576	77.35 568	86.03 575	79.37 566	79.88 570	65.32 556	65.33 567	62.33 564	69.70 576	70.51 560	73.21 566	67.23 561	62.02 565

JetRed	79.55 578	79.88 574	91.52 577	71.05 560	75.80 576	91.66 579	80.11 575	79.14 578	80.44 572	84.35 578	84.23 574	83.38 570	72.48 562	79.43 575	85.44 580	69.33 567	81.58 579	73.66 562	72.56 565	82.35 576	72.60 575

Dean	80.72 579	85.82 578	83.27 569	84.91 574	59.53 563	75.11 566	68.39 566	81.59 579	88.05 578	92.41 581	86.98 576	92.41 580	93.02 581	83.11 578	73.31 572	68.01 566	66.13 574	94.82 584	84.66 578	83.28 577	69.50 573

KSHMR	88.54 580	93.03 583	83.31 570	95.54 582	91.74 581	82.37 578	83.41 577	84.43 580	81.99 574	87.89 579	84.05 573	91.94 579	81.33 571	76.34 572	81.76 578	96.44 585	96.14 584	96.69 586	97.12 585	92.52 584	92.67 585

xxxxx1	91.92 582	95.33 585	98.45 583	87.29 577	89.24 578	98.50 583	98.17 585	92.95 581	93.21 582	93.55 582	95.36 583	96.99 582	96.28 582	94.65 582	94.94 581	83.26 578	84.17 580	82.90 573	88.32 581	85.49 580	89.37 581

tt_ll	91.92 582	95.33 585	98.45 583	87.29 577	89.24 578	98.50 583	98.17 585	92.95 581	93.21 582	93.55 582	95.36 583	96.99 582	96.28 582	94.65 582	94.94 581	83.26 578	84.17 580	82.90 573	88.32 581	85.49 580	89.37 581

ff	91.92 582	95.33 585	98.45 583	87.29 577	89.24 578	98.50 583	98.17 585	92.95 581	93.21 582	93.55 582	95.36 583	96.99 582	96.28 582	94.65 582	94.94 581	83.26 578	84.17 580	82.90 573	88.32 581	85.49 580	89.37 581

MADNet++	94.16 586	94.02 584	90.25 575	96.28 583	96.84 583	97.17 582	90.16 578	94.71 584	91.69 581	97.07 585	93.71 581	94.62 581	92.63 580	96.15 585	95.18 584	95.42 583	95.89 583	92.80 583	92.23 584	92.10 583	94.30 587

PML	99.19 587	100.00 594	98.08 582	99.28 587	99.53 587	100.00 590	99.73 588	98.24 585	99.44 586	100.00 592	99.57 588	98.76 587	99.84 588	100.00 593	98.88 587	100.00 589	99.54 586	100.00 590	99.50 588	99.90 589	93.55 586

test_example2	99.68 591	99.99 591	99.99 591	100.00 590	99.99 589	99.86 589	99.99 589	98.29 586	100.00 590	100.00 592	100.00 590	98.15 586	98.39 585	99.98 590	99.98 590	100.00 589	99.99 590	99.40 588	99.53 589	100.00 590	100.00 591

MEDIAN_ROB	99.19 587	99.84 589	99.62 588	98.49 585	98.51 586	98.58 586	97.81 584	98.80 587	98.56 585	99.36 589	99.49 586	99.56 588	99.06 586	98.35 586	98.31 586	99.99 588	99.63 587	100.00 590	100.00 591	99.81 588	99.95 589

HaxPig	99.40 589	99.99 591	97.38 581	100.00 590	100.00 590	96.91 581	97.35 582	99.59 588	99.99 589	100.00 592	100.00 590	99.99 593	99.99 589	99.04 587	97.77 585	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	99.99 590

USTest	93.52 585	90.92 581	77.74 565	87.90 580	92.63 582	100.00 590	100.00 590	99.79 589	99.80 587	99.21 588	99.52 587	98.03 585	99.15 587	89.52 581	99.31 588	90.37 582	98.47 585	84.34 577	87.43 580	84.58 579	91.71 584

ccccc		98.19 588		100.00 590	100.00 590	99.32 588		99.79 589		99.63 591		99.69 589		99.95 589		100.00 589	100.00 591	99.97 589	99.90 590	100.00 590

Anonymous_1	99.65 590	99.95 590	99.93 590	99.80 589	99.60 588	100.00 590	100.00 590	99.82 591	99.98 588	99.62 590	99.94 589	99.75 590	100.00 590	99.66 588	99.88 589	98.45 587	99.84 588	98.73 587	99.26 587	99.41 587	99.36 588

FlowAnything	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

Selective-RAFT-Error	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

tt	89.96 581	1.02 68	100.00 592	99.40 588	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	78.36 570	67.94 557	99.99 593	100.00 590	100.00 593	100.00 593	95.81 584	99.93 589	87.43 579	86.39 579	95.11 586	87.89 578

CasAABBNet	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

LSM0	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DPSMNet_ROB	99.95 593	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	99.15 587	100.00 590	99.96 591	100.00 590	99.99 591	99.99 591	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DGTPSM_ROB	99.95 593	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	99.14 586	100.00 590	99.96 591	100.00 590	99.99 591	99.99 591	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DPSM_ROB	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

DPSM	100.00 595	100.00 594	100.00 592	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

AVERAGE_ROB	99.80 592	99.99 591	99.40 587	100.00 590	100.00 590	98.99 587	97.72 583	100.00 592	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 593	100.00 593	100.00 589	100.00 591	100.00 590	100.00 591	100.00 590	100.00 591

ASD4		90.49 580

Low-res two-view benchmark