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

Replicate-Monster	2.63 49	3.33 395	11.97 362	2.38 20	1.08 127	3.13 24	0.44 30	6.76 44	4.42 59	3.79 75	1.30 14	0.66 32	1.15 25	8.78 109	0.48 1	0.01 93	0.08 217	0.00 1	0.00 1	0.26 178	2.68 454

MLG-Stereo	1.48 3	0.65 7	3.04 7	2.52 27	0.79 95	3.11 23	0.16 13	6.26 30	1.80 11	0.84 1	0.10 5	1.51 41	0.65 13	7.44 69	0.53 2	0.02 146	0.09 228	0.00 1	0.03 180	0.03 22	0.02 9

MLG-Stereo_test1	1.51 5	0.65 7	3.00 5	2.47 26	2.46 250	2.84 18	0.16 13	5.64 13	1.77 10	0.98 4	0.09 3	1.53 42	0.52 6	7.44 69	0.56 3	0.02 146	0.09 228	0.00 1	0.03 180	0.03 22	0.02 9

StereoAnything_RVC	2.31 37	11.20 498	4.65 67	2.23 7	0.14 1	1.49 4	0.17 16	4.50 4	1.24 2	1.03 7	0.06 1	0.20 1	3.60 106	8.05 82	0.59 4	0.02 146	0.11 261	0.00 1	0.00 1	6.97 498	0.03 26

IGEV-Stereo++	2.20 30	0.79 21	3.67 22	3.72 99	3.17 287	3.39 32	0.10 6	8.37 74	3.77 48	2.11 34	4.25 46	2.01 54	4.78 154	2.96 6	0.59 4	0.01 93	0.02 68	0.08 255	0.00 1	0.06 43	0.05 55

FoundationStereo	1.26 2	0.73 12	2.84 3	2.65 34	0.58 54	2.31 9	0.61 42	3.40 2	1.57 8	1.89 25	0.09 3	2.61 59	2.90 85	2.37 4	0.60 6	0.04 186	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 26

MLG-Stereo_test2	1.52 6	0.64 2	2.81 2	2.52 27	1.79 205	2.76 16	0.16 13	4.70 6	1.80 11	1.75 19	0.08 2	3.21 66	0.17 1	7.28 63	0.64 7	0.02 146	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.03 26

IGEV	1.86 16	0.58 1	3.90 35	2.40 21	3.49 306	4.20 57	0.97 66	7.16 51	3.22 39	2.00 31	4.16 44	0.26 10	0.62 11	3.40 11	0.65 8	0.03 172	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.02 9

DEFOM-Stereo	2.21 32	0.88 41	3.63 19	3.42 71	0.89 108	13.14 321	0.83 56	4.68 5	1.96 15	2.72 48	1.66 16	0.59 27	0.54 8	8.53 96	0.68 9	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

IGEV-Stereo+	2.77 53	0.92 50	4.09 50	3.14 52	4.62 361	2.57 12	0.70 48	4.34 3	2.29 17	1.76 21	0.59 8	0.77 35	3.49 100	8.65 104	0.68 9	0.03 172	0.10 244	0.00 1	0.24 360	5.77 492	10.68 529

SGD-Stereo	1.88 17	0.76 16	3.80 28	2.37 19	0.33 18	3.48 34	0.93 63	6.52 38	2.22 16	3.84 78	1.08 11	1.78 47	1.34 30	8.32 90	0.70 11	0.09 237	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.03 26

U	3.65 98	0.64 2	5.91 121	3.91 108	11.89 514	11.50 291	0.20 18	7.66 59	5.38 86	1.79 22	2.55 21	0.76 34	1.61 39	2.34 2	0.70 11	0.00 1	0.04 109	10.60 528	5.47 516	0.04 29	0.02 9

AIO_test	2.59 48	0.89 45	4.07 48	3.70 98	2.35 244	5.35 129	2.39 196	8.10 67	4.33 56	1.35 12	4.60 56	4.27 87	1.35 31	7.29 64	0.71 13	0.76 421	0.07 197	0.00 1	0.09 268	0.06 43	0.03 26

Monster-pub-mixall	1.84 15	0.85 37	3.45 16	2.27 9	0.94 114	2.43 11	0.54 39	6.32 34	2.65 24	3.04 56	3.56 33	0.38 19	0.49 5	8.93 117	0.74 14	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.04 41

castereo++	3.52 92	1.28 119	3.96 38	3.76 104	2.61 258	16.87 397	1.95 163	7.57 56	8.51 151	2.26 37	4.54 53	5.10 106	2.04 56	8.75 108	0.74 14	0.00 1	0.15 304	0.00 1	0.35 404	0.05 38	0.02 9

LGtest1	1.48 3	0.75 14	4.03 43	2.33 15	0.65 65	3.02 21	0.11 8	6.12 26	1.51 4	1.41 15	1.48 15	0.65 31	0.93 22	5.60 31	0.81 16	0.03 172	0.12 272	0.00 1	0.00 1	0.10 87	0.04 41

LG-Stereo_L2	1.59 9	0.87 39	4.31 57	2.54 31	0.69 71	2.76 16	0.44 30	6.85 46	1.57 8	1.59 16	0.39 7	0.39 20	0.52 6	7.85 78	0.82 17	0.04 186	0.12 272	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.02 9

Monster-pub-eth3d	1.75 12	0.75 14	3.64 20	2.27 9	1.62 186	6.02 185	0.14 11	6.02 22	2.87 32	1.35 12	2.11 17	0.30 13	0.36 2	6.59 50	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 3	0.02 9

MonSter	1.74 11	0.74 13	3.64 20	2.27 9	1.62 186	6.01 182	0.13 10	6.02 22	2.88 33	1.35 12	2.11 17	0.30 13	0.36 2	6.50 47	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 3	0.02 9

LG-Stereo_L1	1.59 9	0.89 45	4.07 48	2.55 32	0.95 115	2.93 19	0.50 35	6.75 43	1.54 5	1.32 11	0.24 6	0.50 24	0.59 9	7.91 79	0.85 20	0.04 186	0.12 272	0.01 158	0.00 1	0.03 22	0.02 9

GREAT-IGEV	2.18 29	1.15 95	4.04 44	2.89 44	0.69 71	2.95 20	0.20 18	5.82 19	5.88 96	0.92 3	5.07 72	1.08 37	1.46 36	9.60 137	0.86 21	0.00 1	0.13 284	0.00 1	0.24 360	0.14 103	0.46 304

asd	2.06 23	0.78 17	3.85 31	2.45 23	2.18 232	3.99 50	0.35 24	6.94 47	2.60 20	2.99 53	2.79 24	0.52 25	2.27 64	8.33 91	0.93 22	0.02 146	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.11 117

3.75w	2.32 38	0.89 45	3.85 31	2.45 23	3.23 292	8.15 241	1.42 93	5.77 17	2.79 30	2.60 44	4.64 59	0.31 15	2.77 82	6.56 49	0.94 23	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.05 55

111111	2.45 44	1.01 65	3.89 34	3.60 89	4.13 334	3.49 37	0.23 20	8.63 79	3.25 40	2.15 35	4.26 47	2.29 57	2.03 54	8.86 115	0.94 23	0.01 93	0.02 68	0.08 255	0.00 1	0.14 103	0.04 41

monsters	2.21 32	1.25 114	4.09 50	3.59 88	4.35 352	2.20 8	0.18 17	8.31 73	2.84 31	4.11 85	2.86 25	0.20 1	0.76 16	8.41 92	0.95 25	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

AdaDepth	2.20 30	0.82 28	4.90 78	3.27 62	2.91 278	3.54 41	0.70 48	5.30 8	3.05 37	1.73 18	3.31 29	0.49 23	1.60 38	10.91 183	0.96 26	0.03 172	0.11 261	0.00 1	0.23 350	0.04 29	0.03 26

dual_stereo	1.57 7	0.64 2	2.56 1	2.33 15	0.47 38	2.62 13	0.08 4	4.85 7	1.95 14	1.01 6	0.69 9	1.90 50	0.61 10	10.34 156	0.96 26	0.01 93	0.20 333	0.00 1	0.18 318	0.01 1	0.03 26

4.5_new	1.82 13	0.79 21	3.44 14	2.35 17	1.84 206	5.69 161	1.28 84	5.59 11	2.60 20	3.74 73	3.37 30	0.43 21	0.97 23	3.16 8	0.98 28	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.16 162

4.5w-stereo	1.83 14	0.79 21	3.45 16	2.35 17	1.84 206	5.69 161	1.29 86	5.59 11	2.60 20	3.75 74	3.37 30	0.43 21	0.97 23	3.16 8	0.98 28	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.16 162

4.25_new	1.94 18	0.81 24	3.74 24	2.82 40	2.69 263	4.37 64	2.37 192	5.76 14	2.78 27	1.99 28	3.60 34	0.23 3	2.40 69	4.13 13	0.99 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

4.5w_new	1.94 18	0.81 24	3.74 24	2.82 40	2.69 263	4.37 64	2.37 192	5.76 14	2.78 27	1.99 28	3.60 34	0.23 3	2.40 69	4.13 13	0.99 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

4.25w-stereo	1.94 18	0.81 24	3.74 24	2.82 40	2.69 263	4.37 64	2.37 192	5.76 14	2.78 27	1.99 28	3.60 34	0.23 3	2.40 69	4.13 13	0.99 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

3.25w_new	2.24 34	0.88 41	3.97 39	2.28 12	1.34 161	6.00 179	1.19 79	6.56 39	3.26 41	3.90 80	3.77 38	0.62 28	2.46 73	7.46 72	0.99 30	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.06 66

3.25w	2.24 34	0.88 41	3.97 39	2.28 12	1.34 161	6.01 182	1.19 79	6.56 39	3.26 41	3.90 80	3.77 38	0.62 28	2.46 73	7.44 69	0.99 30	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.06 66

LG-G_1	2.14 27	0.64 2	4.04 44	3.18 55	0.37 20	11.00 285	0.60 40	6.27 32	1.55 6	1.28 9	1.15 12	1.34 39	2.14 58	8.08 84	0.99 30	0.04 186	0.12 272	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.03 26

LG-G	2.14 27	0.64 2	4.04 44	3.18 55	0.37 20	11.00 285	0.60 40	6.27 32	1.55 6	1.28 9	1.15 12	1.34 39	2.14 58	8.08 84	0.99 30	0.04 186	0.12 272	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.03 26

S2M2_XL	0.93 1	0.78 17	3.42 12	1.97 1	0.27 9	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 8	2.70 23	1.74 45	1.21 27	1.17 1	1.00 37	0.00 1	0.01 24	0.01 158	0.00 1	0.02 3	0.02 9

monsterstereo	2.41 42	0.98 59	4.33 58	4.12 116	4.48 356	1.80 5	0.08 4	5.78 18	5.21 82	3.36 63	7.40 104	0.25 8	0.37 4	8.92 116	1.00 37	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

2.5w	2.10 25	0.78 17	4.30 56	2.96 47	1.85 209	3.22 25	2.25 183	6.05 24	2.69 25	1.80 23	5.44 80	0.23 3	2.01 53	7.36 66	1.01 39	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 66

GIP-stereo	2.66 50	1.00 64	4.00 41	4.99 181	3.41 298	3.38 31	0.77 54	8.73 82	5.69 94	2.08 32	5.38 75	4.13 83	3.21 89	5.21 25	1.05 40	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.04 41

MLG-Stereo_test3	1.57 7	0.69 10	3.82 30	2.19 5	1.34 161	3.92 48	0.25 21	5.89 20	1.27 3	0.91 2	1.07 10	1.99 53	0.64 12	6.09 42	1.10 41	0.03 172	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.05 38	0.04 41

4w-stereo	2.03 22	0.98 59	4.12 53	2.31 14	1.96 220	3.70 44	0.61 42	6.37 35	2.37 18	2.10 33	4.19 45	0.33 16	3.33 95	7.03 60	1.12 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 22	0.08 91

AIO_rvc	2.81 55	1.10 86	4.88 76	3.63 92	2.59 257	5.36 130	1.85 150	8.21 71	4.37 58	1.60 17	4.74 62	4.74 99	1.16 26	10.10 151	1.13 43	0.47 376	0.04 109	0.00 1	0.04 201	0.15 111	0.12 124

MoCha-V2	3.20 74	0.92 50	4.82 74	5.09 188	0.40 24	4.63 76	1.37 91	9.81 97	5.41 87	5.58 115	5.26 74	2.63 60	6.48 206	9.90 145	1.15 44	0.02 146	0.24 367	0.00 1	0.25 366	0.07 58	0.04 41

AIO-Stereo	2.91 60	1.19 101	5.14 88	4.15 118	0.79 95	4.67 78	1.76 139	9.59 91	5.19 80	2.66 47	4.76 63	5.40 117	0.78 17	10.30 155	1.23 45	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.36 408	0.09 76	0.15 157

3w_stereo	2.49 46	0.84 34	5.43 100	2.46 25	0.46 37	5.44 134	6.54 349	7.07 49	3.41 46	3.30 61	4.77 64	0.28 12	4.24 123	4.24 17	1.30 46	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 76

MSCF	3.01 65	1.87 288	5.23 92	3.98 111	0.70 73	5.42 133	1.48 95	8.59 77	4.59 61	5.05 109	6.40 92	1.76 46	7.07 222	5.69 34	1.36 47	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.63 443	0.16 118	0.24 224

GASTEREO	3.18 72	1.99 309	5.13 87	4.28 135	0.70 73	5.59 145	1.49 99	8.66 80	4.94 68	5.17 112	6.84 96	1.58 43	7.14 223	7.72 76	1.38 48	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.64 444	0.08 70	0.23 217

test_for_model	9.76 332	30.79 537	6.40 143	27.43 533	18.83 532	5.78 165	1.78 140	8.51 76	8.82 154	13.12 211	5.92 88	5.28 114	2.60 77	5.21 25	1.43 49	9.57 524	2.41 505	0.00 1	0.06 241	33.29 547	8.04 518

HUF	2.75 52	1.32 132	5.28 95	2.83 43	0.55 49	5.23 124	2.19 174	8.97 83	4.23 54	1.97 26	4.39 50	5.03 104	2.64 78	6.86 58	1.44 50	0.73 418	0.63 453	0.09 266	0.00 1	0.17 128	0.44 298

asda	1.95 21	0.81 24	4.14 55	2.66 36	1.93 219	3.30 30	0.86 59	5.92 21	3.10 38	2.41 40	3.10 26	0.63 30	2.99 87	5.57 30	1.48 51	0.02 146	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.07 76

SCV_C0	3.23 78	1.31 129	6.44 145	3.20 57	0.82 100	4.84 96	1.61 110	10.34 109	6.85 117	2.74 49	4.91 68	6.26 127	1.81 49	11.06 189	1.50 52	0.11 246	0.06 173	0.00 1	0.23 350	0.33 231	0.11 117

IGEV-RUCA	3.00 64	1.12 91	4.51 64	4.78 166	2.30 239	6.18 188	1.80 144	7.24 53	4.79 64	2.63 46	4.91 68	4.06 80	2.44 72	9.70 140	1.50 52	0.14 257	0.26 378	0.21 353	0.29 382	0.74 368	0.35 271

S2M2	2.06 23	1.28 119	4.05 47	3.20 57	1.14 139	2.31 9	0.06 2	6.26 30	6.67 112	1.75 19	4.48 52	4.47 91	0.81 18	2.36 3	1.52 54	0.25 316	0.10 244	0.03 193	0.00 1	0.49 298	0.03 26

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 258	27.25 535	41.87 513	2.73 37	0.41 26	4.25 60	1.50 100	6.63 42	3.87 51	4.31 89	3.78 40	2.48 58	1.39 33	5.67 32	1.56 55	25.09 545	0.05 140	0.01 158	0.08 255	4.67 481	14.58 536

AEACV	3.17 71	1.11 88	5.39 99	4.55 150	5.35 402	4.29 62	1.60 109	6.21 29	5.43 88	3.08 57	7.85 109	4.23 85	6.55 209	5.51 28	1.56 55	0.00 1	0.09 228	0.03 193	0.32 397	0.20 139	0.12 124

ACVNet-DCA	5.28 146	2.00 311	4.99 80	5.89 259	0.26 4	10.85 280	5.38 300	20.20 276	11.88 183	6.95 129	10.01 131	4.49 92	9.78 278	10.79 175	1.59 57	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 201	0.25 168	0.20 195

xx1	5.99 193	2.00 311	4.99 80	5.89 259	0.26 4	10.85 280	5.38 300	17.84 239	15.48 232	6.95 129	10.01 131	16.02 289	11.15 303	10.79 175	1.59 57	0.00 1	0.05 140	0.02 176	0.05 224	0.25 168	0.20 195

cc1	5.34 149	2.00 311	4.99 80	5.89 259	0.26 4	10.85 280	5.38 300	17.85 241	15.48 232	6.95 129	10.01 131	4.49 92	9.78 278	10.79 175	1.59 57	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 201	0.30 202	0.13 137

ffm	8.12 277	1.43 156	9.67 307	5.70 244	3.44 299	11.96 299	6.35 337	18.45 251	16.31 244	15.83 270	31.44 399	17.22 311	10.87 296	10.82 180	1.61 60	0.00 1	0.05 140	0.80 433	0.08 255	0.26 178	0.14 142

tt1	5.27 145	1.99 309	5.11 86	6.02 276	0.26 4	10.59 273	4.22 271	18.45 251	16.31 244	6.75 123	8.95 117	4.75 100	9.15 262	10.82 180	1.61 60	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 201	0.26 178	0.14 142

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 72	6.90 465	3.85 31	10.48 446	1.59 184	4.71 81	0.47 33	8.39 75	2.76 26	2.34 39	3.12 27	0.74 33	7.20 225	9.02 124	1.62 62	0.00 1	0.14 299	0.00 1	0.19 331	0.02 3	0.03 26

fffy	3.28 82	1.20 102	5.94 123	3.67 93	0.85 103	4.84 96	1.75 135	10.18 104	6.44 107	2.60 44	6.15 89	6.33 130	3.16 88	10.08 150	1.62 62	0.00 1	0.12 272	0.00 1	0.00 1	0.30 202	0.33 262

EGLCR-Stereo	2.92 62	1.06 73	5.28 95	3.38 69	0.55 49	4.59 74	0.66 44	10.43 111	4.81 65	3.30 61	3.23 28	7.93 160	1.71 45	9.22 127	1.62 62	0.05 205	0.12 272	0.00 1	0.00 1	0.23 158	0.16 162

RSM	3.10 69	0.98 59	4.86 75	4.17 119	1.08 127	4.76 90	1.83 147	10.14 103	4.21 53	3.38 65	4.34 48	7.82 157	1.75 47	10.69 170	1.64 65	0.00 1	0.03 97	0.00 1	0.18 318	0.13 98	0.07 76

RSM++	3.08 68	1.04 71	5.27 94	4.25 132	0.50 43	5.04 116	2.63 210	10.11 102	4.34 57	3.16 58	4.66 60	6.73 137	1.87 51	9.96 147	1.69 66	0.00 1	0.00 1	0.01 158	0.18 318	0.14 103	0.10 104

Selective-IGEV	3.06 67	1.11 88	4.98 79	3.56 83	1.66 189	4.73 82	2.14 173	10.73 120	4.56 60	2.93 51	4.60 56	5.54 119	1.77 48	10.82 180	1.69 66	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.14 301	0.06 43	0.13 137

2w_stereo	2.37 40	0.83 31	4.12 53	2.73 37	1.22 145	4.67 78	3.90 260	6.98 48	3.62 47	3.48 66	5.01 71	0.24 7	4.36 125	4.43 18	1.70 68	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 26

CAS++	4.07 118	1.67 243	6.02 128	4.17 119	1.02 118	4.26 61	1.68 115	19.10 264	10.01 167	9.18 151	9.17 121	1.98 52	1.41 34	9.54 135	1.73 69	0.02 146	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.32 224	0.11 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SCV	3.20 74	1.40 147	5.96 124	4.71 160	0.71 76	4.21 58	1.70 118	10.94 121	6.06 99	1.85 24	4.80 66	6.16 125	2.74 81	9.82 142	1.74 70	0.05 205	0.09 228	0.00 1	0.24 360	0.50 304	0.30 250

MC-Stereo	3.99 114	0.95 54	4.70 71	5.09 188	0.44 36	3.77 46	1.79 142	9.86 99	7.05 129	6.34 120	13.35 176	6.83 140	6.34 203	10.80 178	1.75 71	0.00 1	0.11 261	0.06 234	0.24 360	0.12 93	0.14 142

ours_stereo	2.91 60	1.34 135	5.14 88	3.67 93	1.49 176	3.87 47	2.80 219	8.10 67	6.28 104	2.15 35	5.66 87	3.98 79	1.84 50	9.38 132	1.77 72	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.00 1	0.32 224	0.34 266

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 53	0.90 48	5.49 104	4.91 177	1.75 199	3.75 45	0.85 58	7.14 50	3.33 44	3.51 69	10.67 147	2.03 55	5.26 167	3.11 7	1.80 73	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.19 331	0.43 271	0.19 190

fffft	2.58 47	0.86 38	5.15 90	3.15 54	1.32 157	4.44 69	4.17 267	8.04 66	3.29 43	3.03 55	2.20 19	1.88 49	1.45 35	10.41 159	1.80 73	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.31 214	0.10 104
1: 1. 1
MyStereo07	4.38 122	1.92 298	5.06 84	6.09 280	4.31 347	6.54 204	9.96 416	15.35 195	5.15 79	4.34 91	5.65 86	3.15 64	5.77 183	11.33 207	1.81 75	0.06 221	0.10 244	0.03 193	0.04 201	0.63 342	0.30 250

HART	3.80 104	1.52 188	5.45 101	4.85 172	0.51 44	4.41 68	0.76 52	12.59 142	5.08 77	5.95 118	12.76 170	6.87 141	1.72 46	10.71 172	1.84 76	0.00 1	0.13 284	0.10 285	0.00 1	0.45 276	0.26 233

castereo	3.96 111	1.45 164	4.33 58	3.73 100	1.04 120	6.35 196	7.23 374	9.95 100	15.86 242	3.01 54	7.69 107	3.59 73	7.43 228	5.17 24	1.88 77	0.03 172	0.13 284	0.00 1	0.26 370	0.07 58	0.03 26

MSKI-zero shot	4.76 133	1.56 207	5.98 125	5.14 199	1.13 133	6.55 206	1.55 105	12.76 145	8.06 140	10.44 165	11.50 158	13.47 252	2.38 66	12.07 246	1.90 78	0.01 93	0.20 333	0.02 176	0.29 382	0.14 103	0.14 142

CASnet	3.91 107	1.03 70	4.68 68	4.98 179	0.27 9	4.99 108	2.95 224	11.02 123	11.02 175	10.61 167	11.76 160	4.15 84	1.65 42	5.85 39	1.91 79	0.50 382	0.00 1	0.59 414	0.12 290	0.13 98	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	3.72 101	1.60 219	7.39 190	4.24 127	0.37 20	5.78 165	1.12 74	12.28 132	6.53 109	8.35 140	9.69 127	6.62 136	3.57 102	4.58 20	1.91 79	0.00 1	0.07 197	0.05 220	0.00 1	0.25 168	0.04 41

testlalala	3.91 107	1.52 188	6.96 170	3.43 72	3.47 304	8.07 239	1.75 135	8.59 77	4.60 62	12.85 203	9.85 129	7.14 148	1.93 52	5.51 28	1.93 81	0.01 93	0.10 244	0.00 1	0.31 393	0.04 29	0.04 41

HH	5.47 154	2.08 329	9.00 271	4.88 174	1.07 125	4.93 102	3.60 253	16.68 222	6.83 115	8.39 141	12.14 163	15.05 273	9.06 260	12.68 275	1.93 81	0.02 146	0.17 315	0.18 337	0.00 1	0.28 189	0.48 309

HanStereo	5.47 154	2.08 329	9.00 271	4.88 174	1.07 125	4.93 102	3.60 253	16.68 222	6.83 115	8.39 141	12.14 163	15.05 273	9.06 260	12.68 275	1.93 81	0.02 146	0.17 315	0.18 337	0.00 1	0.28 189	0.48 309

MM-Stereo_test2	4.03 117	1.20 102	7.42 191	5.18 206	0.76 91	7.24 222	2.26 184	14.57 178	8.19 144	6.89 126	5.13 73	4.85 103	3.80 109	10.49 162	1.96 84	0.00 1	0.12 272	0.00 1	0.09 268	0.33 231	0.08 91

tt45	3.20 74	0.95 54	4.36 60	3.73 100	1.86 210	8.19 242	2.05 171	9.12 88	3.36 45	5.60 116	4.42 51	4.61 98	2.39 68	11.00 185	1.96 84	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.01 128	0.32 224	0.10 104

MGS-Stereo	3.26 79	1.29 123	6.73 153	3.30 63	0.47 38	4.89 99	1.55 105	6.15 27	8.88 156	4.31 89	10.15 137	5.48 118	1.27 29	8.09 86	1.97 86	0.04 186	0.01 24	0.02 176	0.00 1	0.57 327	0.04 41

anonymousdsp	3.51 91	1.75 265	5.66 114	3.49 77	1.13 133	5.04 116	1.74 132	13.69 166	5.07 74	4.83 105	5.42 78	4.25 86	4.44 132	11.14 194	1.98 87	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 318	0.31 214	0.13 137

IGEV-Stereo	3.52 92	1.75 265	5.67 115	3.49 77	1.12 131	5.04 116	1.73 131	13.70 167	5.07 74	4.83 105	5.42 78	4.27 87	4.43 131	11.15 199	1.98 87	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 318	0.31 214	0.12 124
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
SMoEStereo_RVC	2.81 55	1.07 78	5.08 85	3.86 107	0.60 59	6.39 198	1.91 158	7.82 63	3.79 49	3.87 79	3.69 37	2.78 61	2.25 63	10.60 166	1.99 89	0.00 1	0.02 68	0.03 193	0.00 1	0.25 168	0.17 170

gcap-zeroshot	5.34 149	1.50 182	10.42 333	4.65 157	1.22 145	9.78 258	1.70 118	10.29 108	6.36 106	15.08 248	9.84 128	17.96 326	5.21 163	9.43 133	1.99 89	0.10 242	0.36 404	0.06 234	0.29 382	0.05 38	0.43 294

ff7	3.48 87	1.76 269	6.20 135	3.45 73	1.13 133	5.02 110	1.70 118	13.26 155	5.04 69	4.66 100	5.47 81	3.49 68	4.70 145	11.14 194	2.01 91	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 318	0.30 202	0.14 142

ffff	3.48 87	1.76 269	6.20 135	3.45 73	1.13 133	5.02 110	1.70 118	13.26 155	5.04 69	4.66 100	5.47 81	3.49 68	4.70 145	11.14 194	2.01 91	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 318	0.30 202	0.14 142

11t	3.48 87	1.76 269	6.20 135	3.45 73	1.13 133	5.02 110	1.70 118	13.26 155	5.04 69	4.66 100	5.47 81	3.49 68	4.70 145	11.14 194	2.01 91	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 318	0.30 202	0.14 142

ccc-4	3.48 87	1.76 269	6.20 135	3.45 73	1.13 133	5.02 110	1.70 118	13.26 155	5.04 69	4.66 100	5.47 81	3.49 68	4.70 145	11.14 194	2.01 91	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.18 318	0.30 202	0.14 142

Any-RAFT	6.04 196	1.16 96	4.52 65	4.47 146	1.20 143	10.46 267	1.97 164	21.84 299	15.52 234	11.21 174	19.37 235	13.34 246	4.72 150	8.65 104	2.03 95	0.01 93	0.19 328	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.08 91

WCG-NET	3.86 106	0.96 57	5.80 119	2.92 45	0.28 11	4.48 70	1.80 144	7.23 52	15.03 224	8.77 148	9.58 126	6.94 145	4.20 121	6.92 59	2.05 96	0.00 1	0.08 217	0.00 1	0.00 1	0.14 103	0.08 91

XX-TBD	4.45 123	10.67 491	3.01 6	10.28 443	0.57 53	5.84 170	0.07 3	7.57 56	12.24 189	11.43 175	14.74 185	4.07 81	1.66 43	4.51 19	2.05 96	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.26 178	0.01 1

mms	2.86 57	1.38 145	5.26 93	3.68 95	1.84 206	4.23 59	4.01 261	8.01 65	4.29 55	2.43 41	5.53 85	3.05 63	1.35 31	9.22 127	2.06 98	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.36 242	0.44 298

TANstereo	4.70 131	1.08 81	4.01 42	3.53 82	0.47 38	14.26 340	0.15 12	8.67 81	12.54 192	12.50 187	18.43 223	5.20 110	4.54 141	5.68 33	2.07 99	0.00 1	0.13 284	0.00 1	0.01 128	0.02 3	0.63 335

XX-Stereo	6.14 199	1.47 167	9.11 281	11.87 475	6.76 447	3.27 27	0.93 63	15.13 188	5.43 88	8.79 150	28.46 350	13.71 255	2.22 61	11.51 215	2.07 99	0.20 285	0.24 367	0.08 255	0.29 382	1.04 388	0.13 137

test_xeample3	3.34 84	1.54 195	7.67 201	3.33 66	0.68 67	5.74 163	1.63 112	12.05 129	3.88 52	6.71 121	3.81 41	3.17 65	3.34 96	10.59 165	2.07 99	0.00 1	0.02 68	0.00 1	0.27 375	0.13 98	0.16 162

qwe	2.30 36	0.82 28	3.76 27	2.60 33	2.75 269	4.59 74	0.28 22	6.62 41	2.90 34	4.62 98	4.62 58	0.55 26	0.89 20	8.78 109	2.09 102	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.07 58	0.14 142

IGEVStereo-DCA	3.31 83	1.57 211	6.20 135	3.36 67	0.60 59	4.93 102	1.70 118	13.26 155	5.04 69	3.79 75	4.58 54	4.53 95	4.00 115	10.13 152	2.09 102	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.18 318	0.12 93	0.14 142

rrr	3.26 79	1.57 211	7.72 204	3.36 67	0.60 59	4.93 102	1.59 108	10.72 119	5.11 78	3.79 75	4.58 54	4.53 95	4.00 115	10.13 152	2.09 102	0.00 1	0.06 173	0.00 1	0.22 341	0.12 93	0.18 178

test_3	5.55 167	1.02 67	8.07 224	6.18 286	0.54 48	9.00 249	3.28 233	13.55 163	18.66 275	11.97 179	8.89 116	13.98 257	4.05 117	8.96 119	2.10 105	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.31 393	0.26 178	0.18 178

ProNet	3.61 96	1.91 294	6.17 134	3.31 65	0.67 66	5.51 136	6.46 345	12.60 143	6.23 102	3.18 59	4.80 66	3.64 74	3.57 102	11.15 199	2.11 106	0.02 146	0.21 340	0.01 158	0.01 128	0.41 266	0.14 142

test-3	5.21 143	1.06 73	7.71 203	4.19 123	0.59 56	6.72 211	3.01 226	12.96 148	17.49 259	12.53 195	8.65 111	13.20 243	4.14 120	9.00 122	2.11 106	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.32 397	0.25 168	0.18 178

test_1	5.20 141	1.06 73	7.72 204	4.21 125	0.59 56	6.69 208	3.03 228	12.98 150	17.51 260	12.35 185	8.66 113	13.20 243	4.12 118	9.00 122	2.11 106	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.32 397	0.25 168	0.18 178

LoS_RVC	3.72 101	2.57 365	3.90 35	4.27 134	7.61 469	5.39 132	2.90 223	7.29 54	3.84 50	3.67 72	10.20 138	3.66 75	4.48 136	6.19 44	2.14 109	0.01 93	0.03 97	0.00 1	0.00 1	0.06 43	6.15 495

CAS	5.20 141	0.78 17	3.30 9	17.06 509	7.59 468	8.07 239	6.31 336	9.46 89	9.09 157	4.57 97	10.67 147	1.91 51	1.22 28	4.18 16	2.16 110	10.33 527	0.02 68	0.00 1	0.02 160	0.44 274	6.83 504

RCA-Stereo	5.32 148	1.08 81	5.91 121	4.29 138	0.51 44	5.65 149	4.12 265	16.97 225	18.67 276	8.27 139	14.16 179	8.86 174	8.90 257	6.45 46	2.18 111	0.00 1	0.07 197	0.10 285	0.00 1	0.10 87	0.07 76

MM-Stereo_test1	5.04 134	1.17 99	6.08 130	5.38 226	0.80 98	4.99 108	7.07 367	13.43 161	12.00 186	12.94 206	10.20 138	5.92 123	6.69 211	11.26 205	2.19 112	0.01 93	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.42 269	0.07 76

WCG-NET（raft）	4.57 126	1.16 96	6.01 127	2.95 46	0.19 2	5.09 120	2.01 166	10.28 107	15.34 230	8.64 146	11.43 157	9.63 186	5.06 161	10.96 184	2.19 112	0.00 1	0.13 284	0.00 1	0.01 128	0.14 103	0.12 124

LG-Stereo	2.43 43	1.44 162	7.64 200	3.73 100	0.82 100	3.64 43	1.24 82	6.41 37	5.30 85	1.97 26	7.31 101	0.84 36	0.74 14	4.85 22	2.21 114	0.05 205	0.04 109	0.01 158	0.03 180	0.33 231	0.10 104

iRaftStereo_RVC	4.68 129	1.51 186	6.89 166	4.91 177	0.72 85	5.26 126	0.46 32	17.60 233	10.47 170	9.53 155	15.13 189	5.75 120	3.24 91	8.93 117	2.22 115	0.00 1	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.46 280	0.41 288

RAFT_CTSACE	8.24 280	1.97 306	8.39 235	6.89 333	5.11 386	5.86 174	2.63 210	14.62 180	16.88 249	23.52 418	34.77 441	16.02 289	7.37 227	17.91 393	2.23 116	0.00 1	0.12 272	0.00 1	0.03 180	0.39 258	0.05 55

cross-raft	5.37 152	1.23 108	6.66 151	5.91 264	1.25 148	6.00 179	1.48 95	15.82 208	7.70 136	12.95 207	20.80 262	11.63 209	4.42 129	8.59 98	2.23 116	0.01 93	0.21 340	0.00 1	0.22 341	0.21 143	0.10 104

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 130	2.56 364	8.72 256	4.26 133	3.52 307	9.22 254	1.48 95	13.54 162	18.88 278	7.47 136	7.08 99	2.04 56	2.24 62	9.66 139	2.27 118	0.05 205	0.02 68	0.07 245	0.00 1	0.53 314	0.21 202

2.75w_new	2.10 25	0.82 28	3.93 37	2.18 4	1.44 169	3.52 38	2.30 187	5.52 9	2.91 35	4.14 87	3.93 42	0.27 11	2.38 66	6.17 43	2.32 119	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 66

PAM	6.94 236	1.65 238	14.88 413	5.38 226	1.98 222	14.76 354	1.28 84	14.54 177	6.77 114	15.52 262	9.10 119	24.15 390	11.60 320	12.46 267	2.33 120	0.04 186	0.28 386	0.07 245	0.42 420	0.57 327	0.99 388

CroCo-Stereo	3.27 81	1.90 291	7.18 176	8.50 392	1.11 129	0.96 2	0.97 66	10.18 104	8.20 145	3.59 70	4.69 61	8.02 164	4.53 139	2.75 5	2.34 121	0.01 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 214	0.11 117
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
CFNet-RSSM	5.55 167	1.08 81	8.60 251	4.30 139	1.21 144	6.42 199	1.25 83	16.12 214	17.84 264	13.12 211	11.14 153	11.84 214	5.52 170	9.14 126	2.35 122	0.01 93	0.20 333	0.00 1	0.36 408	0.34 237	0.07 76

CES	3.85 105	1.14 93	2.91 4	3.05 50	11.37 509	5.37 131	1.02 70	9.52 90	8.82 154	3.50 68	9.21 123	1.78 47	0.90 21	6.53 48	2.37 123	0.02 146	0.04 109	0.01 158	0.00 1	1.62 416	7.74 516

4D-IteraStereo	5.15 139	1.47 167	7.98 217	4.89 176	4.69 364	6.25 190	1.85 150	13.23 154	16.30 243	14.18 228	11.26 154	8.33 167	1.61 39	8.07 83	2.42 124	0.00 1	0.05 140	0.08 255	0.01 128	0.19 135	0.15 157

GMOStereo	5.97 189	1.55 198	7.18 176	5.17 201	0.71 76	5.54 139	2.21 176	10.54 113	12.86 195	18.29 331	22.01 279	17.06 302	6.27 197	6.62 52	2.43 125	0.00 1	0.23 356	0.12 303	0.00 1	0.46 280	0.10 104

error version	5.97 189	1.55 198	7.18 176	5.17 201	0.71 76	5.54 139	2.21 176	10.54 113	12.86 195	18.29 331	22.01 279	17.06 302	6.27 197	6.62 52	2.43 125	0.00 1	0.23 356	0.12 303	0.00 1	0.46 280	0.10 104

test-v	5.97 189	1.55 198	7.18 176	5.17 201	0.71 76	5.54 139	2.21 176	10.54 113	12.86 195	18.29 331	22.01 279	17.06 302	6.27 197	6.62 52	2.43 125	0.00 1	0.23 356	0.12 303	0.00 1	0.46 280	0.10 104

test-2	5.97 189	1.55 198	7.18 176	5.17 201	0.71 76	5.54 139	2.21 176	10.54 113	12.86 195	18.29 331	22.01 279	17.06 302	6.27 197	6.62 52	2.43 125	0.00 1	0.23 356	0.12 303	0.00 1	0.46 280	0.10 104

1w_stereo	2.90 59	0.72 11	3.59 18	3.30 63	2.15 231	4.37 64	6.74 358	6.40 36	5.23 83	2.83 50	7.30 100	0.25 8	4.36 125	8.30 89	2.44 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

EKT-Stereo	5.73 177	1.42 152	7.85 209	7.16 346	5.35 402	5.22 123	4.41 275	18.13 248	14.05 214	8.77 148	12.85 172	9.55 185	4.26 124	11.19 201	2.45 130	0.45 370	0.23 356	0.07 245	0.10 277	0.16 118	0.87 375

RAStereo	2.32 38	1.08 81	6.36 142	3.73 100	1.39 168	1.81 7	0.12 9	7.70 60	7.44 134	2.27 38	3.94 43	3.43 67	0.81 18	3.55 12	2.47 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 196	0.07 76

AIO-test2	7.01 238	2.23 346	6.87 164	8.42 390	5.28 399	9.03 250	5.32 297	25.92 346	23.54 328	6.78 125	20.55 255	5.25 112	3.58 105	9.56 136	2.50 132	3.96 498	0.04 109	0.03 193	0.47 427	0.56 326	0.33 262

MM-Stereo_test3	5.71 176	1.22 105	5.59 113	5.84 257	5.43 406	4.74 87	6.54 349	19.30 266	23.72 335	8.53 144	11.36 156	7.15 149	2.84 83	8.62 100	2.51 133	0.05 205	0.07 197	0.00 1	0.00 1	0.45 276	0.17 170

Pointernet	3.22 77	0.84 34	5.79 118	3.22 60	0.35 19	5.27 127	0.37 25	16.46 218	5.96 97	4.11 85	6.81 95	4.84 102	2.73 80	4.78 21	2.52 134	0.00 1	0.15 304	0.00 1	0.22 341	0.04 29	0.02 9

anonymousdsp2	5.93 186	1.54 195	8.34 232	4.43 145	0.38 23	9.24 255	4.11 263	21.92 304	17.36 256	12.28 184	10.08 136	10.05 189	4.42 129	11.04 187	2.54 135	0.01 93	0.02 68	0.30 384	0.18 318	0.21 143	0.18 178

RAFT-Test	5.75 180	1.32 132	6.77 160	4.07 112	1.71 194	9.95 260	1.56 107	15.78 207	8.34 150	12.73 202	23.83 300	11.80 212	4.69 144	8.99 120	2.57 136	0.01 93	0.29 387	0.00 1	0.38 414	0.16 118	0.07 76

model_zeroshot	5.12 138	1.53 191	9.70 312	5.33 222	1.54 181	8.71 247	2.23 181	15.60 202	8.29 147	13.74 222	10.02 135	10.57 195	2.97 86	8.47 94	2.61 137	0.02 146	0.18 321	0.14 318	0.25 366	0.06 43	0.34 266

trnet	3.62 97	0.95 54	3.30 9	2.21 6	0.56 51	5.67 159	0.42 28	10.62 118	13.30 208	6.89 126	10.45 145	5.78 121	3.69 108	5.80 37	2.61 137	0.00 1	0.02 68	0.03 193	0.01 128	0.04 29	0.02 9

testlalala2	5.91 185	1.62 230	8.59 250	15.36 503	10.36 502	7.93 236	3.62 255	12.89 146	9.73 163	15.55 264	12.18 165	8.57 172	2.50 76	5.35 27	2.62 139	0.01 93	0.26 378	0.00 1	0.50 431	0.49 298	0.07 76

CREStereo	3.58 94	1.05 72	3.35 11	2.17 3	0.59 56	5.61 146	0.40 26	10.50 112	13.34 210	6.93 128	10.44 144	5.29 115	3.47 99	5.82 38	2.62 139	0.01 93	0.01 24	0.02 176	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
Reg-Stereo(zero)	4.54 125	0.68 9	4.39 61	3.20 57	1.30 151	3.29 29	0.89 61	16.64 221	12.89 199	10.01 159	10.70 149	10.29 192	4.51 138	8.83 113	2.63 141	0.01 93	0.14 299	0.00 1	0.13 295	0.03 22	0.17 170

LoS	3.59 95	1.07 78	3.81 29	2.80 39	0.52 47	4.98 106	1.18 78	10.35 110	12.97 200	4.54 96	10.75 150	3.89 78	3.27 92	8.78 109	2.63 141	0.03 172	0.03 97	0.09 266	0.00 1	0.12 93	0.04 41
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo-weight	5.07 136	0.93 53	5.57 110	4.24 127	0.72 85	6.05 186	1.63 112	17.77 237	17.16 251	10.99 172	10.22 140	12.06 223	1.67 44	9.25 129	2.69 143	0.06 221	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.15 111	0.12 124

PMTNet	5.36 151	0.97 58	3.42 12	1.97 1	1.30 151	8.96 248	0.69 47	12.33 133	12.16 188	8.50 143	11.35 155	6.09 124	4.50 137	9.34 131	2.70 144	22.71 543	0.01 24	0.04 213	0.02 160	0.06 43	0.01 1

depthmonostereo	4.02 116	1.64 236	5.29 97	4.40 140	1.19 142	8.04 238	1.16 77	15.24 191	12.52 191	4.62 98	7.49 105	4.11 82	4.80 155	6.61 51	2.71 145	0.04 186	0.21 340	0.11 299	0.07 251	0.07 58	0.02 9

tg	5.09 137	1.48 172	6.73 153	4.83 168	1.23 147	7.57 231	0.49 34	18.35 249	11.87 182	9.28 153	14.61 182	7.15 149	4.12 118	10.58 163	2.74 146	0.00 1	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.45 276	0.36 274

testlalala_base	7.28 251	3.39 396	7.80 208	8.27 388	5.04 380	12.56 310	1.83 147	11.93 128	5.19 80	10.18 161	13.62 177	8.87 175	5.72 182	8.22 88	2.75 147	15.38 537	2.41 505	0.00 1	0.35 404	20.24 538	1.89 432

999	3.44 86	0.92 50	4.78 72	4.69 159	2.34 243	7.58 232	2.20 175	9.81 97	6.11 101	2.96 52	4.79 65	5.07 105	2.27 64	12.10 248	2.76 148	0.03 172	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.29 196	0.10 104

zero-FE	3.01 65	1.06 73	4.57 66	4.18 122	4.04 329	3.24 26	1.51 101	6.17 28	1.87 13	1.00 5	2.52 20	1.72 44	4.92 157	6.19 44	2.77 149	0.27 322	0.10 244	0.00 1	0.05 224	13.94 530	0.09 96

GLC_STEREO	3.40 85	1.06 73	3.44 14	6.52 306	0.20 3	4.76 90	1.66 114	8.97 83	6.59 110	5.39 114	9.04 118	5.23 111	2.03 54	9.76 141	2.77 149	0.01 93	0.03 97	0.21 353	0.00 1	0.23 158	0.06 66

PAM_32	6.82 229	1.73 253	14.16 399	5.34 224	1.47 171	13.84 332	0.88 60	14.75 183	6.34 105	14.22 231	9.14 120	24.94 403	11.87 324	12.50 270	2.79 151	0.14 257	0.27 383	0.09 266	0.42 420	0.54 316	0.89 376

AE-Stereo	5.15 139	1.56 207	7.99 219	8.70 394	2.18 232	9.12 253	3.02 227	11.78 126	13.30 208	4.34 91	12.84 171	10.83 198	4.53 139	8.71 106	2.82 152	0.04 186	0.44 421	0.05 220	0.33 401	0.20 139	0.17 170

raft_robust	7.97 274	2.26 349	6.75 156	5.83 255	0.72 85	5.57 144	0.84 57	33.59 447	34.21 435	18.17 327	19.88 245	6.50 134	5.62 176	15.33 341	2.83 153	0.03 172	0.23 356	0.00 1	0.37 412	0.32 224	0.39 281

sAnonymous2	6.59 211	6.21 453	19.05 450	8.91 397	5.27 397	4.58 72	6.69 355	15.56 200	11.12 178	4.86 107	8.71 114	3.81 76	7.93 238	7.38 67	2.89 154	0.09 237	0.07 197	0.05 220	0.28 378	11.25 521	7.10 509

CroCo_RVC	6.59 211	6.21 453	19.05 450	8.91 397	5.27 397	4.58 72	6.69 355	15.56 200	11.12 178	4.86 107	8.71 114	3.81 76	7.93 238	7.38 67	2.89 154	0.09 237	0.07 197	0.05 220	0.28 378	11.25 521	7.10 509

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 157	1.66 242	7.56 195	3.49 77	0.40 24	2.75 15	0.67 45	16.07 213	14.76 222	12.27 182	18.67 228	11.95 218	8.08 243	7.84 77	2.89 154	0.01 93	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.37 249	0.04 41

MaDis-Stereo	2.73 51	1.56 207	6.21 140	2.96 47	2.45 249	1.80 5	0.28 22	7.43 55	5.07 74	2.57 42	3.43 32	7.13 147	4.71 149	5.74 36	2.91 157	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.15 111	0.12 124

raftrobust	5.56 169	1.42 152	6.00 126	7.04 338	5.11 386	4.90 101	1.88 153	17.13 228	13.72 212	11.87 177	11.58 159	7.82 157	9.21 263	10.28 154	2.92 158	0.02 146	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.22 146	0.11 117

GCAP-BAT	4.57 126	2.24 347	7.50 193	3.14 52	4.24 338	5.93 177	1.88 153	9.03 85	5.80 95	13.03 210	12.47 168	8.46 170	2.89 84	11.02 186	2.94 159	0.00 1	0.12 272	0.01 158	0.28 378	0.05 38	0.28 241

KYRaft	9.04 302	1.11 88	7.02 172	6.50 304	0.97 117	8.27 243	8.19 385	22.86 314	8.20 145	21.30 393	31.38 396	22.64 374	8.20 245	11.99 237	2.96 160	0.02 146	0.02 68	0.05 220	0.68 447	0.40 263	18.09 542

2.25w	2.37 40	0.87 39	4.69 70	2.52 27	1.76 200	3.53 39	0.41 27	6.10 25	2.56 19	3.93 82	6.70 93	0.35 18	2.47 75	8.53 96	2.97 161	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

test_4	5.47 154	0.98 59	5.56 109	6.55 310	0.62 62	5.53 138	1.88 153	11.68 125	6.00 98	12.60 198	30.86 386	7.48 156	3.87 110	12.25 256	2.97 161	0.00 1	0.07 197	0.03 193	0.14 301	0.34 237	0.04 41

Gwc-CoAtRS	5.54 164	1.22 105	8.40 237	4.28 135	1.36 166	6.93 217	1.31 87	15.48 197	15.03 224	12.62 199	13.32 175	12.74 230	5.71 180	8.61 99	2.98 163	0.01 93	0.22 350	0.00 1	0.29 382	0.28 189	0.07 76

DilatedVolume-Stereo	4.23 120	1.38 145	5.58 112	3.85 106	1.58 182	10.80 278	1.02 70	11.59 124	5.65 92	11.75 176	9.98 130	4.54 97	3.29 94	9.83 143	3.01 164	0.05 205	0.18 321	0.08 255	0.23 350	0.08 70	0.06 66

AnonymousM	6.33 203	11.42 499	3.06 8	3.93 109	1.49 176	4.54 71	3.29 235	11.00 122	7.70 136	16.52 288	9.38 124	9.07 178	3.97 114	7.10 62	3.01 164	0.43 366	0.07 197	22.69 537	7.67 526	0.06 43	0.21 202

DCRE	6.07 198	1.75 265	8.41 238	7.20 347	3.82 316	6.48 200	4.18 270	15.52 199	10.42 169	9.24 152	22.47 289	11.71 211	5.46 169	10.62 167	3.02 166	0.02 146	0.26 378	0.05 220	0.30 389	0.15 111	0.24 224

3.5w_stereo	2.46 45	1.21 104	4.40 62	2.23 7	1.53 180	6.00 179	1.12 74	6.82 45	2.60 20	3.48 66	4.35 49	0.33 16	2.08 57	9.99 149	3.03 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 66

rvit_stereo_0081_aga	3.72 101	2.39 354	8.60 251	5.27 217	2.99 285	5.02 110	1.94 162	8.12 69	6.24 103	6.74 122	6.85 97	5.85 122	3.28 93	7.31 65	3.04 168	0.02 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 333	0.22 209

DisPM	6.43 208	1.31 129	8.36 233	6.61 316	1.06 124	5.83 168	3.82 258	13.04 153	11.63 180	16.38 284	23.88 302	12.80 231	6.50 208	13.03 297	3.04 168	0.51 385	0.01 24	0.08 255	0.15 308	0.10 87	0.42 291

IGEV++	2.98 63	1.27 117	5.17 91	5.41 230	0.47 38	4.63 76	1.71 130	9.97 101	4.75 63	2.58 43	6.27 91	4.35 89	4.44 132	4.98 23	3.05 170	0.00 1	0.07 197	0.00 1	0.08 255	0.24 164	0.18 178

RALAANet	6.49 210	2.49 361	9.69 311	7.09 340	4.98 376	6.23 189	1.68 115	19.90 273	14.26 217	15.04 247	14.56 181	12.69 229	4.38 127	12.91 287	3.07 171	0.02 146	0.07 197	0.00 1	0.10 277	0.51 308	0.15 157

iRaft-Stereo_20w	6.06 197	1.84 285	12.04 364	4.23 126	1.67 190	6.77 214	2.22 180	18.73 257	6.08 100	14.72 237	10.33 142	13.42 251	8.14 244	15.88 359	3.08 172	0.01 93	0.24 367	0.13 314	0.39 416	0.61 336	0.71 353

SA	7.93 270	1.54 195	9.13 284	7.98 378	0.64 63	5.85 172	2.29 186	22.27 306	24.54 349	13.17 213	31.07 391	8.87 175	10.32 288	16.49 378	3.12 173	0.04 186	0.12 272	0.17 332	0.30 389	0.45 276	0.17 170

CREStereo++_RVC	4.61 128	0.99 63	3.70 23	4.08 113	2.01 225	3.94 49	0.10 6	9.10 87	16.94 250	8.65 147	16.77 206	4.46 90	2.18 60	5.72 35	3.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 535	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
s12784h	5.87 183	0.88 41	4.11 52	3.01 49	0.51 44	18.49 415	0.98 68	18.89 260	17.60 261	12.52 189	12.46 167	7.87 159	5.01 160	11.05 188	3.13 175	0.73 418	0.01 24	0.04 213	0.00 1	0.07 58	0.01 1

AIO-test1	6.38 204	1.41 151	5.70 117	9.77 424	5.61 412	9.09 251	1.79 142	21.63 297	20.69 293	6.75 123	17.68 210	8.19 165	4.99 159	10.38 158	3.16 176	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.13 295	0.28 189	0.26 233

qqq1	9.96 342	1.37 141	13.37 382	4.41 141	1.30 151	14.40 346	3.29 235	30.25 401	29.81 389	19.55 354	29.37 357	18.06 328	14.40 378	15.42 345	3.18 177	0.38 346	0.21 340	0.00 1	0.01 128	0.29 196	0.18 178

fff1	9.96 342	1.37 141	13.37 382	4.41 141	1.30 151	14.40 346	3.29 235	30.25 401	29.81 389	19.55 354	29.37 357	18.06 328	14.40 378	15.42 345	3.18 177	0.38 346	0.21 340	0.00 1	0.01 128	0.29 196	0.18 178

RAFT+CT+SA	7.44 255	1.46 165	6.46 147	10.73 451	3.34 297	4.70 80	7.45 378	16.45 217	25.89 359	10.18 161	27.15 337	7.27 151	8.00 242	15.11 338	3.19 179	0.02 146	0.00 1	0.18 337	0.46 426	0.30 202	0.47 305

AFF-stereo	6.17 200	1.61 224	7.02 172	4.08 113	0.64 63	3.53 39	0.76 52	16.00 212	13.14 202	12.86 204	25.42 315	15.67 282	7.86 237	11.12 193	3.21 180	0.02 146	0.06 173	0.00 1	0.00 1	0.40 263	0.08 91

Occ-G	3.68 100	1.07 78	4.68 68	3.11 51	1.26 149	3.63 42	6.75 359	7.88 64	4.90 67	4.37 93	8.36 110	9.68 187	4.39 128	9.65 138	3.23 181	0.00 1	0.11 261	0.00 1	0.19 331	0.19 135	0.07 76

water-stereo	3.66 99	0.84 34	4.79 73	3.60 89	0.79 95	5.03 115	0.89 61	12.93 147	5.45 90	5.82 117	14.74 185	6.51 135	4.76 153	3.37 10	3.26 182	0.03 172	0.13 284	0.09 266	0.04 201	0.06 43	0.07 76

Sa-1000	8.38 285	1.50 182	8.13 226	7.56 364	0.89 108	14.39 343	2.47 200	24.31 328	23.74 336	15.18 257	28.35 349	11.42 207	8.85 256	16.20 373	3.28 183	0.17 270	0.23 356	0.15 324	0.23 350	0.46 280	0.19 190

rvit_0105_6	5.74 179	2.76 371	14.29 403	9.83 428	1.73 196	5.18 122	5.24 295	10.21 106	20.31 289	6.26 119	6.78 94	10.10 191	6.43 205	11.20 203	3.33 184	0.18 273	0.29 387	0.00 1	0.00 1	0.51 308	0.14 142

TestStereo1	7.62 259	1.62 230	7.60 196	10.47 444	1.86 210	4.76 90	2.48 201	19.73 270	22.33 317	16.79 296	26.02 321	9.33 182	9.30 265	15.92 362	3.37 185	0.01 93	0.02 68	0.02 176	0.05 224	0.55 320	0.28 241

SA-5K	7.62 259	1.62 230	7.60 196	10.47 444	1.86 210	4.76 90	2.48 201	19.73 270	22.33 317	16.79 296	26.02 321	9.33 182	9.30 265	15.92 362	3.37 185	0.01 93	0.02 68	0.02 176	0.05 224	0.55 320	0.28 241

MyStereo06	6.40 205	1.76 269	13.15 379	6.19 287	4.40 353	7.09 220	9.95 414	16.68 222	6.98 120	12.91 205	10.76 151	17.84 323	5.71 180	9.97 148	3.39 187	0.06 221	0.10 244	0.02 176	0.04 201	0.73 363	0.29 247

rvit_stereo_0081	3.93 109	1.78 278	8.60 251	6.26 291	1.73 196	3.48 34	2.36 189	7.71 61	15.81 239	4.41 94	5.39 76	5.14 108	3.94 112	7.95 80	3.57 188	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.01 128	0.39 258	0.10 104

rvit_stereo_0082	3.93 109	1.78 278	8.60 251	6.26 291	1.73 196	3.48 34	2.36 189	7.71 61	15.81 239	4.41 94	5.39 76	5.14 108	3.94 112	7.95 80	3.57 188	0.01 93	0.01 24	0.00 1	0.01 128	0.39 258	0.10 104

test-1	5.62 174	1.53 191	14.78 412	7.44 357	1.11 129	7.99 237	1.19 79	13.03 152	12.04 187	9.39 154	15.23 191	11.15 205	5.56 172	7.06 61	3.57 188	0.07 232	0.50 437	0.00 1	0.10 277	0.16 118	0.47 305

TRStereo	6.22 202	6.09 451	11.30 350	9.19 407	7.41 464	4.75 89	1.74 132	19.70 269	11.74 181	10.61 167	8.65 111	10.67 196	3.22 90	13.81 316	3.60 191	0.31 330	0.23 356	0.12 303	0.36 408	0.48 289	0.38 278

LL-Strereo2	5.54 164	2.17 339	9.12 282	5.65 239	2.54 255	6.48 200	2.27 185	15.08 186	7.79 138	10.99 172	10.26 141	15.94 286	3.50 101	13.25 301	3.63 192	0.00 1	0.13 284	1.34 466	0.10 277	0.30 202	0.19 190

IGEV_Zeroshot_test	5.28 146	2.03 324	14.26 402	6.09 280	1.33 159	4.32 63	1.03 73	14.46 175	6.50 108	13.33 219	11.89 161	11.01 200	3.45 97	10.71 172	3.64 193	0.03 172	0.22 350	0.15 324	0.26 370	0.80 372	0.20 195

EAI-Stereo	5.21 143	1.74 256	8.46 243	5.69 243	1.37 167	5.67 159	3.52 246	18.77 258	5.65 92	9.75 156	16.08 198	6.36 131	3.57 102	11.73 230	3.64 193	0.01 93	0.33 399	0.03 193	1.06 468	0.21 143	0.65 343

test_5	8.51 288	1.50 182	8.19 231	11.06 460	5.00 379	6.91 216	5.67 312	17.50 232	22.09 314	16.07 276	29.63 366	15.28 279	10.78 293	15.94 364	3.65 195	0.00 1	0.00 1	0.26 368	0.08 255	0.31 214	0.35 271

raft+_RVC	6.69 219	1.61 224	5.57 110	6.37 296	4.62 361	6.51 203	6.18 333	20.39 283	23.38 327	10.62 169	17.82 212	9.89 188	5.65 178	10.70 171	3.67 196	0.00 1	0.14 299	0.00 1	0.00 1	0.34 237	0.27 237

TransformOpticalFlow	7.76 265	1.90 291	9.31 290	5.50 233	1.18 141	6.97 218	8.27 386	17.86 243	13.21 204	14.58 235	29.13 355	19.01 338	10.85 294	12.51 271	3.69 197	0.01 93	0.04 109	0.20 348	0.04 201	0.17 128	0.84 369

rvit_stereo_0083	4.53 124	1.94 302	9.94 320	7.12 344	1.67 190	4.98 106	2.80 219	8.25 72	18.22 271	4.76 104	7.78 108	6.41 132	4.87 156	7.54 73	3.74 198	0.11 246	0.04 109	0.00 1	0.01 128	0.24 164	0.16 162

HUI-Stereo	5.48 157	1.74 256	9.01 273	5.08 187	0.42 31	5.65 149	2.77 216	12.55 141	7.03 128	12.54 197	18.10 217	13.07 241	6.71 212	9.92 146	3.74 198	0.61 402	0.08 217	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.23 217

R-Stereo Train	7.04 240	1.34 135	7.89 212	6.23 289	2.30 239	7.51 227	5.54 308	23.96 321	6.94 118	16.26 281	33.57 432	12.04 221	5.61 173	7.67 74	3.74 198	0.01 93	0.05 140	0.01 158	0.00 1	0.10 87	0.12 124

RAFT-Stereo	7.04 240	1.34 135	7.89 212	6.23 289	2.30 239	7.51 227	5.54 308	23.96 321	6.94 118	16.26 281	33.57 432	12.04 221	5.61 173	7.67 74	3.74 198	0.01 93	0.05 140	0.01 158	0.00 1	0.10 87	0.12 124
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 265	3.78 408	19.59 453	5.04 183	10.79 505	5.87 176	1.85 150	19.52 268	7.33 132	14.18 228	21.16 269	16.50 295	5.97 189	13.73 315	3.79 202	0.04 186	0.17 315	0.04 213	1.30 477	2.45 441	2.15 444

SST-Stereo	6.60 214	1.46 165	8.37 234	6.68 319	0.77 92	6.01 182	1.93 161	14.68 181	9.24 159	19.09 349	20.43 253	16.86 300	8.59 249	13.49 307	3.80 203	0.22 296	0.05 140	0.13 314	0.00 1	0.08 70	0.05 55

ROB_FTStereo	5.49 159	1.74 256	8.96 268	5.09 188	0.42 31	5.65 149	1.68 115	12.53 140	7.00 121	12.53 195	18.00 214	13.02 237	6.74 214	11.51 215	3.81 204	0.60 398	0.09 228	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.22 209

rvit_0105_4	6.69 219	2.81 373	15.46 416	10.22 440	1.58 182	5.99 178	5.81 315	13.77 171	23.65 332	7.16 135	9.46 125	12.64 227	7.78 235	12.03 239	3.83 205	0.19 277	0.47 430	0.00 1	0.01 128	0.60 334	0.37 275

PSM-adaLoss	5.50 160	1.74 256	9.03 277	5.09 188	0.42 31	5.66 154	1.98 165	12.50 135	7.01 126	12.52 189	18.13 220	12.96 233	6.77 218	11.11 192	3.83 205	0.72 414	0.09 228	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.22 209

RAFT_R40	6.91 233	1.53 191	8.45 242	6.79 327	0.77 92	5.86 174	3.82 258	14.85 184	14.53 221	18.05 325	20.03 246	17.06 302	8.69 251	13.40 304	3.84 207	0.14 257	0.02 68	0.14 318	0.00 1	0.09 76	0.05 55

LCNet	7.52 256	1.23 108	5.35 98	6.42 299	1.29 150	9.27 256	5.64 311	17.85 241	10.63 172	16.54 289	24.54 306	14.85 270	11.29 307	11.74 231	3.88 208	0.02 146	0.02 68	0.22 357	2.04 490	0.90 382	6.76 502

plain	4.15 119	1.67 243	9.97 322	4.86 173	2.97 284	3.27 27	1.41 92	8.20 70	5.51 91	3.37 64	16.69 204	3.03 62	2.71 79	14.44 328	3.91 209	0.14 257	0.00 1	0.03 193	0.01 128	0.69 353	0.14 142

rvit_stereo_0080	3.98 112	2.11 332	7.62 198	3.68 95	1.90 217	4.16 52	7.60 380	9.69 93	8.13 142	5.08 110	7.39 102	6.27 128	4.44 132	6.73 56	3.92 210	0.20 285	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 320	0.12 124

whm_eth	3.98 112	2.11 332	7.62 198	3.68 95	1.90 217	4.16 52	7.60 380	9.69 93	8.13 142	5.08 110	7.39 102	6.27 128	4.44 132	6.73 56	3.92 210	0.20 285	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.55 320	0.12 124

PSM-AAD	8.62 292	1.22 105	5.69 116	6.31 294	1.12 131	12.74 314	10.01 418	19.29 265	15.25 228	21.54 395	25.11 311	14.24 258	13.47 353	12.15 251	3.93 212	0.01 93	0.06 173	2.48 486	0.16 311	0.38 255	7.28 512

UGAM-zero	6.91 233	1.47 167	13.65 391	4.24 127	1.67 190	5.51 136	0.72 50	17.44 231	6.74 113	14.56 234	15.84 195	24.16 391	14.20 372	12.79 282	3.96 213	0.00 1	0.22 350	0.02 176	0.58 440	0.14 103	0.27 237

TestStereo	6.02 194	2.55 363	7.33 189	5.57 235	1.68 193	6.05 186	1.78 140	13.73 168	16.40 247	10.87 171	23.79 299	9.00 177	5.63 177	11.26 205	3.96 213	0.09 237	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.69 353	0.01 1

Prome-Stereo	8.10 276	1.28 119	5.48 103	6.50 304	1.51 178	6.70 209	9.42 405	21.08 289	9.13 158	20.88 381	32.84 420	11.95 218	11.86 323	11.75 232	3.97 215	0.01 93	0.02 68	0.18 337	0.12 290	0.41 266	7.01 507

STrans-v2	7.98 275	1.84 285	9.42 295	4.84 171	1.48 174	12.23 305	10.05 419	19.06 263	12.32 190	13.63 220	26.06 325	18.13 332	12.35 333	12.99 293	3.99 216	0.01 93	0.01 24	0.18 337	0.01 128	0.22 146	0.83 367

RAFT-IKP	5.53 161	1.74 256	8.95 265	5.09 188	0.41 26	5.45 135	2.08 172	12.52 137	7.00 121	12.52 189	18.13 220	12.93 232	6.79 219	11.59 222	3.99 216	0.80 428	0.09 228	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.22 209

Patchmatch Stereo++	5.56 169	1.74 256	9.01 273	5.09 188	0.41 26	5.66 154	2.40 197	12.52 137	7.00 121	12.52 189	18.08 215	13.02 237	6.74 214	11.59 222	4.01 218	0.78 423	0.09 228	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.22 209
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	5.56 169	1.74 256	9.01 273	5.09 188	0.41 26	5.66 154	2.40 197	12.52 137	7.00 121	12.52 189	18.08 215	13.02 237	6.74 214	11.59 222	4.01 218	0.78 423	0.09 228	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.22 209

knoymous	6.19 201	1.49 178	4.49 63	3.81 105	1.87 213	5.84 170	5.76 314	14.51 176	14.18 216	13.31 218	21.59 275	12.64 227	6.49 207	12.41 263	4.03 220	0.12 251	0.13 284	0.12 303	0.00 1	0.71 358	0.35 271

ROB_FTStereo_v2	5.53 161	1.74 256	8.97 270	5.09 188	0.42 31	5.64 148	2.02 167	12.50 135	7.00 121	12.51 188	18.10 217	12.99 234	6.72 213	11.50 214	4.04 221	0.70 410	0.09 228	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.23 217

iGMRVC	5.54 164	1.74 256	9.01 273	5.09 188	0.42 31	5.66 154	1.81 146	12.61 144	7.02 127	12.52 189	18.11 219	13.02 237	6.64 210	11.57 219	4.16 222	0.82 430	0.09 228	0.09 266	0.00 1	0.22 146	0.21 202

MIF-Stereo (partial)	4.33 121	1.23 108	7.27 182	5.04 183	5.31 401	3.47 33	0.95 65	9.06 86	7.41 133	4.15 88	15.76 194	5.38 116	5.22 164	11.56 218	4.21 223	0.04 186	0.02 68	0.05 220	0.03 180	0.34 237	0.12 124

DLNR_Zeroshot_test	27.62 525	51.32 549	91.46 574	98.51 584	98.03 583	3.10 22	0.50 35	30.95 412	7.65 135	8.16 138	15.68 193	7.31 153	1.63 41	11.87 235	4.21 223	40.37 550	0.87 471	0.06 234	0.34 403	80.23 573	0.24 224

RALCasStereoNet	5.95 188	2.02 321	7.09 175	7.06 339	5.10 385	6.36 197	5.44 306	13.97 174	13.25 206	9.93 158	17.45 208	10.37 194	3.89 111	11.64 227	4.24 225	0.02 146	0.46 428	0.10 285	0.00 1	0.20 139	0.31 258

GCST	37.32 545	40.98 546	25.25 475	92.15 579	35.59 546	25.00 461	1.02 70	25.45 337	19.73 283	26.01 446	15.21 190	19.51 349	4.75 152	16.71 381	4.32 226	80.90 572	35.46 550	87.50 578	74.71 568	73.21 569	42.99 556

GMM-Stereo	8.34 283	1.09 85	6.42 144	6.14 285	2.52 252	10.30 266	9.64 410	23.44 319	10.64 173	17.84 317	29.89 369	17.37 317	7.75 234	11.55 217	4.36 227	0.05 205	0.01 24	0.23 361	0.90 456	0.46 280	6.26 496

FTStereo	8.67 293	1.13 92	6.04 129	6.04 277	2.39 246	7.86 235	12.05 452	17.72 236	8.33 148	20.16 370	41.41 482	16.10 293	12.64 341	10.80 178	4.37 228	0.18 273	0.01 24	0.09 266	0.16 311	0.15 111	5.71 491

CroCo-Stereo Lap2	4.01 115	2.03 324	8.14 227	9.82 426	6.03 427	1.11 3	0.79 55	9.71 95	7.98 139	3.26 60	4.99 70	9.08 179	5.80 184	6.08 41	4.39 229	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.71 358	0.30 250

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 246	3.12 390	14.04 397	4.74 161	6.89 453	6.58 207	0.68 46	21.97 305	9.36 162	10.84 170	17.38 207	17.36 316	9.24 264	12.45 266	4.44 230	0.04 186	0.24 367	0.10 285	1.00 466	1.36 409	1.43 414

RAFT-345	6.79 227	1.29 123	6.80 162	5.06 186	0.91 111	5.61 146	3.32 240	13.36 160	10.17 168	13.73 221	43.66 498	9.12 180	5.38 168	12.29 257	4.44 230	0.32 331	0.05 140	0.09 266	0.06 241	0.06 43	0.03 26

FlowAnything_test	3.13 70	1.42 152	6.59 148	8.69 393	1.35 164	8.70 246	2.51 203	7.60 58	3.03 36	4.10 84	2.67 22	3.52 72	0.75 15	5.86 40	4.48 232	0.06 221	0.03 97	0.15 324	0.66 445	0.16 118	0.18 178

GrayStereo	8.86 300	1.17 99	6.94 168	8.09 380	2.82 272	10.58 272	11.40 444	17.93 244	15.74 238	22.43 404	30.95 387	17.80 322	12.44 335	11.19 201	4.57 233	0.02 146	0.02 68	0.18 337	0.79 453	0.31 214	1.90 434

HHNet	7.39 252	1.75 265	7.24 181	3.26 61	3.18 288	5.04 116	6.40 342	19.04 262	15.70 237	20.71 380	32.13 411	10.69 197	5.91 186	10.45 161	4.60 234	0.40 359	0.07 197	0.21 353	0.13 295	0.54 316	0.41 288

sCroCo_RVC	5.06 135	3.29 393	16.45 428	10.72 450	6.64 443	5.83 168	2.74 214	9.67 92	8.06 140	3.66 71	9.20 122	4.81 101	4.95 158	8.12 87	4.64 235	0.64 408	0.50 437	0.06 234	0.03 180	0.70 356	0.42 291

StereoVision	7.21 249	2.17 339	9.29 288	9.43 411	3.91 320	5.09 120	1.91 158	20.04 274	17.37 257	8.57 145	29.59 365	11.08 202	6.76 217	12.44 264	4.71 236	0.54 389	0.05 140	0.16 330	0.03 180	0.82 373	0.30 250

Selective-RAFT	5.78 181	0.83 31	10.24 329	6.70 321	0.72 85	15.49 369	1.13 76	13.82 173	15.41 231	6.97 133	6.97 98	11.63 209	8.27 246	12.32 258	4.73 237	0.10 242	0.01 24	0.00 1	0.26 370	0.07 58	0.03 26

NF-Stereo	6.72 221	1.59 215	8.93 261	6.60 314	0.73 90	6.27 192	3.38 241	20.21 282	18.01 267	13.22 217	19.46 239	11.82 213	6.16 191	12.39 262	4.74 238	0.33 333	0.06 173	0.20 348	0.23 350	0.08 70	0.05 55

OCTAStereo	6.74 224	1.59 215	8.96 268	6.60 314	0.72 85	6.25 190	3.50 242	20.20 276	18.03 268	13.21 214	19.45 237	12.07 224	6.16 191	12.36 261	4.78 239	0.35 340	0.06 173	0.20 348	0.23 350	0.09 76	0.05 55

NRIStereo	5.73 177	1.67 243	8.42 239	5.72 249	0.41 26	6.71 210	2.60 208	14.73 182	10.71 174	12.39 186	15.07 188	11.58 208	6.23 195	12.06 244	4.78 239	0.61 402	0.17 315	0.11 299	0.00 1	0.28 189	0.27 237

DN-CSS_ROB	8.17 279	2.59 367	14.14 398	6.11 283	3.22 291	6.31 195	3.53 247	22.92 315	20.59 292	16.66 291	30.05 373	9.31 181	7.95 240	13.49 307	4.78 239	0.72 414	0.00 1	0.45 400	0.00 1	0.54 316	0.09 96

RE-Stereo	6.73 222	1.58 213	8.94 263	6.59 311	0.71 76	6.27 192	3.51 244	20.20 276	17.99 265	13.21 214	19.46 239	11.94 216	6.20 193	12.34 259	4.79 242	0.34 337	0.05 140	0.20 348	0.23 350	0.09 76	0.05 55

TVStereo	6.73 222	1.58 213	8.94 263	6.59 311	0.71 76	6.27 192	3.51 244	20.20 276	17.99 265	13.21 214	19.46 239	11.94 216	6.20 193	12.34 259	4.79 242	0.34 337	0.05 140	0.20 348	0.23 350	0.09 76	0.05 55

ASMatch	7.40 253	1.42 152	8.49 245	5.09 188	2.00 224	4.74 87	2.62 209	16.54 220	13.17 203	17.08 300	34.75 440	13.13 242	10.33 289	12.04 241	4.82 244	0.05 205	0.24 367	0.21 353	0.17 316	0.16 118	0.97 384

OMP-Stereo	6.93 235	2.57 365	9.03 277	10.63 448	1.72 195	4.89 99	1.91 158	17.84 239	15.56 235	16.69 293	14.16 179	17.70 320	7.33 226	12.93 288	4.83 245	0.24 310	0.03 97	0.06 234	0.02 160	0.19 135	0.39 281

rvit_0105_5	7.60 257	3.13 391	16.37 427	9.97 433	1.59 184	7.41 225	6.27 335	17.78 238	25.62 356	10.30 163	10.39 143	14.79 268	8.95 259	12.51 271	4.87 246	0.17 270	0.42 415	0.00 1	0.11 287	0.62 339	0.71 353

PFNet+	6.68 217	1.40 147	9.60 301	5.64 238	0.85 103	5.79 167	1.74 132	13.63 164	15.30 229	17.88 319	21.38 273	14.52 264	6.07 190	12.74 281	4.89 247	0.63 406	0.20 333	0.11 299	0.30 389	0.05 38	0.91 380

RAFT-RH_RVC	7.73 264	1.25 114	6.99 171	4.83 168	0.90 110	11.76 293	1.53 103	13.00 151	14.43 220	17.51 312	46.41 510	11.02 201	6.30 201	12.68 275	4.93 248	0.51 385	0.04 109	0.12 303	0.13 295	0.09 76	0.09 96

ARAFT	8.50 287	3.19 392	16.58 429	5.52 234	0.91 111	12.13 304	11.20 439	17.19 230	18.28 272	18.40 338	16.33 201	17.10 308	8.58 248	18.56 400	5.00 249	0.11 246	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.55 320	0.25 230

rvit_stereo_ft	4.73 132	2.68 370	9.30 289	11.34 468	2.74 268	4.18 56	8.45 390	9.77 96	9.90 166	4.04 83	6.26 90	6.73 137	4.72 150	8.99 120	5.03 250	0.01 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 189	0.09 96

CRE-IMP	5.53 161	1.63 235	9.62 302	5.65 239	0.48 42	7.02 219	1.70 118	11.84 127	8.33 148	12.99 209	16.02 197	11.08 202	6.23 195	12.06 244	5.06 251	0.28 324	0.07 197	0.09 266	0.00 1	0.24 164	0.21 202

UniTT-Stereo	2.89 58	0.90 48	6.74 155	4.08 113	2.42 247	2.63 14	0.42 28	5.57 10	4.88 66	5.36 113	7.63 106	1.09 38	1.47 37	8.80 112	5.11 252	0.03 172	0.07 197	0.00 1	0.01 128	0.48 289	0.11 117

riskmin	6.42 207	1.29 123	6.76 159	3.95 110	2.25 236	10.49 268	2.53 204	15.11 187	17.60 261	9.77 157	12.91 173	15.25 278	12.04 328	11.58 220	5.11 252	0.14 257	0.24 367	0.13 314	0.03 180	0.61 336	0.69 348

Pruner-Stereo	6.59 211	1.51 186	8.71 255	6.34 295	0.85 103	5.66 154	4.15 266	13.74 169	11.02 175	18.11 326	22.09 284	15.86 285	5.80 184	11.75 232	5.15 254	0.60 398	0.02 68	0.18 337	0.10 277	0.07 58	0.16 162

ADStereo(finetuned)	6.68 217	1.59 215	9.70 312	3.49 77	0.68 67	4.79 95	1.75 135	15.33 193	23.64 331	15.56 266	20.68 256	7.30 152	13.85 363	8.71 106	5.17 255	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.25 168	1.05 393

IIG-Stereo	7.41 254	2.13 337	8.55 247	10.02 434	1.76 200	6.82 215	1.53 103	17.17 229	15.84 241	18.74 344	20.30 252	18.01 327	8.39 247	12.89 285	5.22 256	0.27 322	0.03 97	0.03 193	0.00 1	0.16 118	0.30 250

rafts_anoy	6.02 194	1.67 243	6.27 141	6.53 307	4.98 376	5.30 128	2.53 204	13.77 171	21.01 297	12.70 201	16.23 200	8.56 171	5.65 178	9.09 125	5.22 256	0.04 186	0.31 392	0.09 266	0.03 180	0.25 168	0.17 170

MIPNet	6.75 226	1.67 243	12.34 366	4.67 158	1.47 171	10.01 261	2.24 182	26.43 353	17.22 252	14.72 237	12.75 169	7.02 146	9.68 276	8.44 93	5.26 258	0.01 93	0.04 109	0.05 220	0.09 268	0.35 241	0.55 321

DCANet	6.46 209	1.59 215	7.28 183	3.51 81	0.68 67	4.77 94	1.75 135	15.33 193	23.62 330	15.55 264	20.73 261	7.31 153	11.56 318	8.83 113	5.26 258	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.00 1	0.26 178	1.11 396

DCANet-4	6.41 206	1.02 67	9.66 306	3.41 70	0.68 67	4.73 82	1.70 118	17.70 235	24.33 344	15.10 249	20.25 248	6.45 133	8.65 250	8.47 94	5.31 260	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 76	0.63 335

fff	6.83 230	1.55 198	7.28 183	3.56 83	0.32 13	4.73 82	1.70 118	15.75 204	31.87 410	15.11 250	20.25 248	6.90 142	12.80 343	8.63 101	5.33 261	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 76	0.63 335

csc	6.83 230	1.55 198	7.28 183	3.56 83	0.32 13	4.73 82	1.70 118	15.75 204	31.87 410	15.11 250	20.25 248	6.90 142	12.80 343	8.63 101	5.33 261	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 76	0.63 335

cscssc	6.83 230	1.55 198	7.28 183	3.56 83	0.32 13	4.73 82	1.70 118	15.75 204	31.87 410	15.11 250	20.25 248	6.90 142	12.80 343	8.63 101	5.33 261	0.01 93	0.04 109	0.00 1	0.00 1	0.09 76	0.63 335

test_sample2	7.86 268	1.27 117	7.98 217	5.00 182	2.29 238	13.33 325	6.88 362	20.42 284	15.24 227	13.95 225	21.58 274	18.96 337	12.12 329	12.07 246	5.36 264	0.12 251	0.10 244	0.07 245	0.03 180	0.28 189	0.19 190

IRAFT_RVC	8.76 295	1.47 167	9.55 300	7.31 349	1.77 202	6.49 202	10.43 428	25.94 347	27.33 371	17.50 311	19.85 244	17.93 325	10.21 286	12.88 284	5.44 265	0.17 270	0.30 389	0.19 345	0.05 224	0.22 146	0.12 124

IPLGR	7.14 244	1.31 129	13.14 378	4.24 127	1.15 140	9.78 258	0.98 68	23.98 323	21.70 310	16.22 280	18.43 223	8.45 169	7.66 230	9.26 130	5.45 266	0.21 290	0.05 140	0.04 213	0.06 241	0.32 224	0.38 278

SFCPSM	8.85 298	1.40 147	11.34 351	5.23 216	3.47 304	16.55 394	7.18 373	30.71 410	25.24 352	16.45 285	19.45 237	11.10 204	9.61 274	11.88 236	5.52 267	0.22 296	0.17 315	0.36 392	0.22 341	0.29 196	0.58 328

FACV-RUCA	7.66 261	1.94 302	9.40 294	7.72 371	6.03 427	12.99 319	3.10 230	19.47 267	18.51 273	12.27 182	18.43 223	8.28 166	10.16 285	11.38 209	5.62 268	0.36 342	0.62 452	4.36 501	0.30 389	1.72 423	0.55 321

PFNet	7.91 269	1.44 162	11.60 356	7.03 336	2.42 247	7.60 233	6.03 328	23.36 318	17.24 254	20.29 372	17.67 209	15.44 281	7.71 232	13.02 296	5.71 269	0.24 310	0.20 333	0.12 303	0.19 331	0.31 214	0.61 333

Anonymous3	9.60 325	3.45 399	29.83 487	9.58 419	4.75 365	24.51 454	10.20 425	24.04 325	18.77 277	10.42 164	14.64 183	7.97 161	8.75 255	14.05 320	5.80 270	2.44 483	1.39 485	0.08 255	0.06 241	0.73 363	0.48 309

DeepStereo_RVC	5.65 175	1.65 238	9.06 279	5.21 212	0.56 51	5.55 143	1.84 149	12.16 131	7.22 130	13.94 224	14.96 187	12.58 226	10.27 287	11.25 204	5.81 271	0.39 356	0.10 244	0.11 299	0.00 1	0.18 131	0.22 209

111	7.26 250	1.65 238	7.28 183	3.56 83	0.32 13	10.76 275	3.53 247	20.55 285	27.51 375	10.07 160	16.62 203	14.30 259	9.53 273	12.02 238	5.87 272	0.14 257	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 214	1.14 400

xyz-stereo-finetune	5.39 153	1.47 167	5.53 108	2.65 34	0.30 12	11.94 298	3.28 233	12.96 148	21.28 303	8.14 137	12.32 166	6.19 126	3.62 107	11.80 234	5.98 273	0.01 93	0.02 68	0.00 1	0.02 160	0.16 118	0.04 41

PSM-softLoss	6.61 215	1.60 219	9.42 295	6.48 302	0.88 106	5.65 149	2.04 169	22.64 309	8.77 152	13.95 225	22.11 286	13.01 235	5.22 164	12.73 279	6.05 274	0.49 379	0.06 173	0.27 369	0.56 438	0.16 118	0.06 66

KMStereo	6.61 215	1.60 219	9.42 295	6.48 302	0.88 106	5.65 149	2.04 169	22.64 309	8.77 152	13.95 225	22.11 286	13.01 235	5.22 164	12.73 279	6.05 274	0.49 379	0.06 173	0.27 369	0.56 438	0.16 118	0.06 66

RAFT	8.51 288	2.16 338	8.93 261	8.14 382	0.81 99	12.63 313	8.49 392	16.34 215	15.56 235	22.31 401	18.99 232	19.29 345	11.39 312	17.57 389	6.05 274	0.01 93	0.19 328	0.27 369	0.02 160	0.64 346	0.45 302

CASS	8.15 278	1.67 243	7.68 202	8.25 387	1.52 179	14.39 343	2.72 213	22.65 311	17.23 253	15.42 260	22.68 291	13.47 252	11.87 324	12.44 264	6.07 277	0.96 443	0.05 140	0.12 303	0.01 128	0.71 358	3.14 467
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNetv2_ROB	12.00 392	2.91 380	13.46 386	5.82 253	3.73 311	13.15 322	6.45 344	34.15 453	36.02 448	25.25 436	33.81 435	29.79 435	14.24 374	13.61 313	6.10 278	0.21 290	0.02 68	0.12 303	0.00 1	0.82 373	0.25 230

GMStereo	5.94 187	3.84 412	10.86 345	5.13 198	0.71 76	7.27 223	2.66 212	12.38 134	25.14 351	12.01 181	10.66 146	5.12 107	3.46 98	11.39 210	6.16 279	0.45 370	0.02 68	0.05 220	0.31 393	0.86 377	0.25 230
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-ADL	8.36 284	2.31 351	8.44 241	7.39 355	2.65 262	12.58 312	5.24 295	29.55 394	25.24 352	14.19 230	16.70 205	17.07 307	6.91 220	10.65 169	6.26 280	0.38 346	0.39 407	0.10 285	0.12 290	0.75 369	0.28 241

UDGNet	10.05 346	13.89 509	10.00 326	9.36 410	2.69 263	7.82 234	1.88 153	18.86 259	34.64 438	17.52 313	13.70 178	13.40 249	7.18 224	13.01 294	6.30 281	5.30 507	0.08 217	12.57 531	2.80 499	8.19 508	1.71 427

rvit_0105_3	9.23 307	3.67 404	17.68 441	11.75 471	1.89 215	9.37 257	8.48 391	18.68 255	30.64 400	15.02 246	14.72 184	17.87 324	9.94 282	15.66 351	6.54 282	0.36 342	0.43 419	0.01 158	0.41 418	0.50 304	1.01 391

11t1	5.86 182	1.10 86	7.74 206	5.18 206	1.44 169	13.82 331	2.36 189	14.92 185	7.26 131	12.98 208	11.10 152	11.24 206	9.30 265	11.59 222	6.54 282	0.10 242	0.16 313	0.00 1	0.01 128	0.18 131	0.23 217

CoDeX	9.24 308	1.77 275	9.54 299	6.08 279	3.79 314	16.45 393	6.76 360	26.15 350	25.03 350	17.18 304	25.12 312	14.69 267	11.68 321	12.22 253	6.71 284	0.30 327	0.20 333	0.15 324	0.02 160	0.23 158	0.68 346

HCRNet	8.80 297	1.43 156	7.74 206	14.41 496	5.25 393	10.85 280	2.56 207	26.07 349	18.04 269	15.48 261	25.03 309	18.63 336	9.93 281	13.01 294	6.76 285	0.04 186	0.04 109	0.10 285	0.01 128	0.18 131	0.38 278

PCWNet_CMD	9.64 327	1.77 275	10.59 336	4.80 167	2.90 276	16.25 391	2.42 199	29.37 392	34.10 433	17.41 307	22.04 283	19.10 341	7.70 231	12.05 242	6.86 286	0.22 296	0.45 426	0.80 433	0.22 341	3.11 458	0.69 348

MSMDNet	9.64 327	1.77 275	10.63 337	4.83 168	2.90 276	16.35 392	2.37 192	29.33 390	34.29 436	17.43 309	22.10 285	19.05 340	7.79 236	12.11 250	6.87 287	0.23 305	0.46 428	0.67 422	0.21 338	2.77 449	0.60 331

GMStereo_Zeroshot	10.83 372	7.81 471	19.95 459	9.55 417	2.47 251	11.83 294	1.31 87	20.84 286	20.52 290	22.73 407	35.93 446	24.76 402	5.94 187	19.68 416	7.04 288	0.45 370	0.02 68	0.25 365	0.01 128	5.38 490	0.19 190

MyStereo05	9.29 313	1.76 269	8.95 265	6.19 287	4.40 353	7.09 220	9.95 414	31.21 415	40.82 472	17.31 306	12.93 174	10.33 193	12.52 339	13.93 317	7.05 289	0.06 221	0.10 244	0.02 176	0.04 201	0.73 363	0.29 247

MIM_Stereo	7.02 239	1.55 198	10.78 342	4.17 119	0.58 54	5.25 125	1.32 89	19.03 261	12.59 194	16.74 295	28.83 353	13.20 243	5.53 171	12.89 285	7.11 290	0.00 1	0.23 356	0.00 1	0.01 128	0.38 255	0.28 241

CFNet_ucs	10.25 352	1.91 294	11.88 360	4.98 179	4.08 330	15.11 358	3.57 251	28.02 371	31.98 416	18.21 329	25.20 313	23.27 381	9.38 269	13.38 303	7.22 291	0.23 305	0.81 466	1.65 471	0.22 341	3.01 454	0.93 381

GES	8.51 288	1.98 308	11.82 359	6.39 298	1.77 202	12.36 309	6.22 334	21.55 294	21.34 304	19.02 348	26.02 321	8.79 173	9.34 268	13.94 319	7.24 292	0.38 346	0.10 244	0.30 384	0.14 301	0.69 353	0.73 356

DAS	10.80 371	2.03 324	13.96 394	9.01 400	6.23 434	14.67 352	7.38 375	21.59 295	32.58 423	18.67 342	28.13 344	19.20 343	17.08 420	16.54 379	7.31 293	0.58 393	0.01 24	0.29 380	0.01 128	0.47 287	0.20 195

SepStereo	11.34 378	2.03 324	13.96 394	9.01 400	6.23 434	14.67 352	7.38 375	21.59 295	32.58 423	18.67 342	28.13 344	19.20 343	17.08 420	27.36 477	7.31 293	0.58 393	0.01 24	0.29 380	0.01 128	0.47 287	0.20 195

CFNet_pseudo	9.58 324	1.91 294	10.73 340	4.53 149	2.91 278	14.26 340	2.75 215	26.73 358	32.14 417	17.10 301	23.02 293	22.14 369	8.74 254	12.17 252	7.43 295	0.20 285	0.45 426	1.24 465	0.24 360	2.49 443	0.49 313

ccs_rob	9.61 326	1.92 298	10.72 339	4.55 150	2.89 275	14.33 342	2.86 222	26.85 359	32.36 420	17.05 299	22.91 292	22.12 368	8.70 252	12.10 248	7.44 296	0.19 277	0.44 421	1.38 467	0.25 366	2.68 446	0.57 326

1test111	5.59 172	2.00 311	4.99 80	5.89 259	0.26 4	10.85 280	5.38 300	20.20 276	11.88 183	6.95 129	10.01 131	4.49 92	9.78 278	11.09 190	7.45 297	0.00 1	0.05 140	0.00 1	0.04 201	0.25 168	0.20 195

qqq	6.96 237	1.40 147	8.15 228	4.50 147	1.03 119	8.55 245	6.93 365	20.20 276	11.88 183	12.00 180	18.19 222	16.02 289	11.15 303	11.09 190	7.45 297	0.06 221	0.13 284	0.02 176	0.05 224	0.25 168	0.20 195

MyStereo04	9.24 308	1.92 298	8.78 257	6.09 280	4.31 347	6.54 204	9.96 416	32.24 432	41.99 480	14.26 232	11.98 162	12.00 220	12.01 327	13.93 317	7.53 299	0.06 221	0.10 244	0.03 193	0.04 201	0.63 342	0.30 250

mmm	7.72 263	1.50 182	8.56 248	5.29 218	1.89 215	14.14 339	5.70 313	18.42 250	11.02 175	16.04 275	23.78 298	17.00 301	10.03 283	12.03 239	7.54 300	0.12 251	0.07 197	0.50 405	0.20 336	0.31 214	0.18 178

DIP-Stereo	6.74 224	1.93 301	10.02 327	4.28 135	1.64 188	13.54 327	1.52 102	15.16 189	6.63 111	14.30 233	26.81 333	10.90 199	5.19 162	14.78 335	7.56 301	0.00 1	0.06 173	0.05 220	0.00 1	0.17 128	0.17 170
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
anonymousa	9.03 301	1.62 230	8.03 223	4.19 123	5.53 410	15.37 363	3.81 257	18.55 254	21.20 302	18.28 330	30.99 389	20.79 354	13.42 351	10.58 163	7.57 302	0.00 1	0.05 140	0.29 380	0.18 318	0.10 87	0.11 117

IER	9.78 333	1.55 198	9.97 322	4.51 148	5.23 391	13.78 329	5.11 292	26.66 356	22.79 324	19.69 359	29.45 363	16.42 294	18.52 438	13.64 314	7.57 302	0.06 221	0.03 97	0.18 337	0.09 268	0.18 131	0.23 217

GANet-RSSM	9.48 321	1.32 132	6.45 146	6.72 323	5.51 409	12.78 316	6.03 328	26.55 354	18.96 279	14.92 242	27.95 343	25.41 408	14.69 384	13.52 310	7.60 304	0.10 242	0.10 244	0.16 330	0.01 128	0.51 308	0.39 281

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DualNet	9.49 323	1.61 224	9.63 303	5.30 219	2.52 252	15.42 366	6.00 324	27.25 362	19.96 286	19.40 352	33.22 425	15.99 287	11.29 307	13.21 298	7.66 305	0.23 305	0.08 217	0.07 245	0.04 201	0.48 289	0.34 266

rvit_stereo_0075_2	9.10 304	3.87 413	19.26 452	11.81 473	8.82 490	5.75 164	4.40 273	22.77 312	17.68 263	11.90 178	28.34 348	16.05 292	6.35 204	14.30 324	7.67 307	0.52 387	0.34 402	0.51 406	0.08 255	0.38 255	1.14 400

BSDual-CNN	9.70 329	1.48 172	7.93 214	6.74 324	3.96 322	16.10 381	7.13 370	33.06 442	21.58 307	17.99 322	21.34 270	22.28 370	11.53 315	14.18 321	7.81 308	0.19 277	0.13 284	0.14 318	0.04 201	0.30 202	0.09 96

psmg	9.80 335	1.48 172	7.93 214	5.18 206	3.96 322	15.85 375	7.93 384	29.11 385	21.58 307	20.93 382	25.06 310	22.28 370	11.53 315	14.18 321	7.81 308	0.19 277	0.13 284	0.17 332	0.04 201	0.36 242	0.21 202

H2IRNET	5.89 184	1.14 93	6.65 150	4.13 117	2.24 235	4.15 51	0.73 51	12.10 130	13.21 204	7.09 134	20.45 254	15.74 283	10.74 292	10.36 157	7.84 310	0.06 221	0.00 1	0.07 245	0.53 436	0.37 249	0.16 162

xyz-stereo	13.23 418	0.83 31	38.70 504	2.53 30	0.83 102	41.19 527	4.82 290	13.68 165	26.28 365	22.98 411	37.78 458	29.35 432	18.53 439	18.11 397	7.85 311	0.22 296	0.03 97	0.64 419	0.01 128	0.13 98	0.06 66

FENet	7.94 271	1.01 65	6.72 152	5.87 258	2.07 228	11.11 287	2.03 168	21.39 292	20.81 294	17.14 303	22.65 290	14.43 261	11.54 317	12.97 291	7.89 312	0.15 265	0.24 367	0.03 193	0.02 160	0.14 103	0.62 334

DRaft	9.27 312	1.23 108	9.08 280	3.62 91	0.78 94	13.27 324	5.89 316	16.97 225	29.57 385	21.15 391	38.46 465	10.09 190	13.98 367	11.58 220	7.91 313	0.43 366	0.30 389	0.06 234	0.26 370	0.26 178	0.45 302

iResNet_ROB	11.71 385	1.96 305	10.77 341	6.01 273	3.68 309	15.13 360	2.34 188	31.72 421	37.58 457	26.16 447	32.77 418	25.88 412	15.34 398	16.35 375	7.94 314	0.19 277	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.31 214	0.12 124

test_sample1	7.66 261	1.26 116	8.87 259	5.04 183	2.61 258	14.61 351	4.58 280	20.08 275	9.81 165	13.83 223	21.62 276	18.21 333	12.26 330	11.71 229	8.01 315	0.11 246	0.11 261	0.02 176	0.02 160	0.20 139	0.17 170

UCFNet_RVC	9.48 321	2.12 335	4.89 77	7.03 336	3.78 312	16.05 377	6.37 341	28.25 374	20.00 288	15.93 274	23.07 294	25.21 405	12.79 342	12.57 274	8.01 315	0.07 232	0.04 109	1.17 456	0.23 350	1.31 407	0.69 348

x	6.80 228	1.36 139	6.94 168	4.58 154	1.88 214	10.78 277	4.55 278	19.79 272	10.62 171	12.69 200	19.54 242	14.87 271	10.11 284	9.52 134	8.03 317	0.07 232	0.15 304	0.04 213	0.04 201	0.24 164	0.22 209

DEmStereo	8.85 298	1.36 139	9.99 324	4.24 127	1.05 123	11.49 290	5.91 317	13.76 170	26.68 368	22.03 399	32.92 422	11.86 215	15.27 396	11.48 212	8.08 318	0.16 267	0.15 304	0.02 176	0.09 268	0.09 76	0.44 298

IPLG	7.20 248	1.43 156	12.55 370	5.17 201	4.32 350	11.11 287	1.48 95	21.79 298	15.10 226	19.16 350	20.23 247	5.26 113	5.61 173	11.68 228	8.14 319	0.05 205	0.06 173	0.03 193	0.07 251	0.33 231	0.50 314

HITNet	7.83 267	2.93 381	8.39 235	4.76 165	1.48 174	12.75 315	4.64 282	20.97 287	14.37 219	15.14 254	22.15 288	14.57 265	10.62 290	14.38 327	8.14 319	0.04 186	0.01 24	0.48 403	0.02 160	0.57 327	0.10 104
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
test_sample4	9.10 304	1.65 238	9.91 319	5.19 209	2.57 256	16.59 395	5.38 300	27.37 364	19.80 285	17.80 316	27.52 340	15.01 272	11.21 305	12.69 278	8.15 321	0.21 290	0.07 197	0.06 234	0.03 180	0.43 271	0.30 250

CIPLG	7.15 245	2.44 356	12.82 373	7.38 353	4.93 371	10.51 269	4.56 279	15.17 190	13.25 206	17.45 310	19.75 243	8.42 168	4.60 143	11.41 211	8.31 322	0.33 333	0.32 395	0.03 193	0.14 301	0.37 249	0.72 355

FADNet-RVC-Resample	11.72 386	4.35 422	30.33 490	9.46 415	3.90 318	14.11 336	7.17 372	25.78 343	23.31 326	23.27 415	29.52 364	19.50 348	15.00 392	15.38 344	8.33 323	0.53 388	0.50 437	0.49 404	0.50 431	1.38 411	1.67 425

hknet	10.13 350	1.56 207	10.27 330	6.74 324	3.72 310	16.10 381	7.13 370	33.06 442	21.12 300	17.99 322	21.34 270	23.11 378	14.95 387	16.43 376	8.34 324	0.14 257	0.13 284	0.14 318	0.04 201	0.30 202	0.09 96

THIR-Stereo	9.38 318	1.78 278	8.50 246	4.74 161	0.71 76	15.92 376	11.93 450	16.39 216	21.56 306	24.27 421	32.07 409	14.40 260	14.14 371	11.49 213	8.39 325	0.05 205	0.25 375	0.10 285	0.05 224	0.33 231	0.58 328

xyz-stereo-finetune2	5.60 173	1.64 236	5.87 120	2.44 22	0.32 13	15.39 364	1.90 157	10.59 117	5.28 84	10.58 166	17.82 212	7.37 155	8.93 258	14.86 336	8.46 326	0.01 93	0.02 68	0.08 255	0.14 301	0.23 158	0.04 41

ACRE	7.07 242	2.38 353	13.26 380	7.36 352	4.86 367	10.28 264	4.40 273	15.51 198	13.69 211	17.22 305	19.23 234	8.00 162	4.20 121	10.64 168	8.50 327	0.33 333	0.32 395	0.03 193	0.14 301	0.37 249	0.77 363

test_sample3	8.76 295	1.62 230	9.99 324	5.21 212	2.61 258	17.43 403	5.37 298	26.91 360	19.77 284	17.13 302	20.82 263	16.55 297	9.70 277	12.52 273	8.59 328	0.21 290	0.07 197	0.05 220	0.04 201	0.39 258	0.30 250

AdaStereo	10.22 351	3.63 402	9.14 286	9.15 404	3.24 293	15.79 374	5.39 305	31.94 423	25.42 354	18.39 337	26.47 328	19.44 346	9.50 272	16.60 380	8.59 328	0.44 368	0.05 140	0.40 397	0.00 1	0.57 327	0.16 162
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.
NOSS_ROB	10.99 374	3.81 410	6.88 165	6.69 320	2.30 239	16.06 379	10.94 435	30.06 398	32.41 421	16.10 277	18.72 229	22.78 377	14.21 373	17.52 388	8.62 330	2.35 478	1.84 494	3.32 498	1.57 482	2.06 437	1.52 419

IPLGR_C	7.16 246	2.48 359	12.98 376	7.52 362	4.91 370	10.56 270	4.59 281	15.63 203	14.12 215	17.42 308	18.87 230	8.00 162	4.59 142	10.76 174	8.81 331	0.32 331	0.32 395	0.03 193	0.13 295	0.36 242	0.76 360

test_sample6	9.79 334	1.61 224	9.84 316	5.35 225	2.35 244	15.59 370	6.60 354	28.40 375	20.96 296	19.40 352	33.22 425	17.17 310	11.58 319	13.43 306	8.82 332	0.26 320	0.10 244	0.10 285	0.06 241	0.50 304	0.41 288

DispNO	9.33 315	1.78 278	15.84 419	5.73 250	5.74 421	12.24 306	4.81 289	25.06 333	21.10 299	16.70 294	20.86 264	17.78 321	11.76 322	16.74 382	8.85 333	0.22 296	0.15 304	0.03 193	0.12 290	0.41 266	0.64 341

CrosDoStereo	9.24 308	1.29 123	8.16 229	4.56 152	1.04 120	7.52 229	15.00 477	15.85 209	24.31 342	24.27 421	33.44 429	13.37 247	13.82 361	12.23 254	8.86 334	0.01 93	0.11 261	0.09 266	0.04 201	0.36 242	0.53 318

DeepStereo_LL	9.24 308	1.29 123	8.16 229	4.56 152	1.04 120	7.52 229	15.00 477	15.85 209	24.31 342	24.27 421	33.44 429	13.37 247	13.82 361	12.23 254	8.86 334	0.01 93	0.11 261	0.09 266	0.04 201	0.36 242	0.53 318

HSM	11.33 377	1.80 282	7.04 174	6.13 284	3.99 327	16.16 385	6.92 364	29.69 396	19.39 280	22.95 410	26.05 324	41.08 506	15.79 403	20.25 430	8.89 336	0.02 146	0.03 97	0.01 158	0.00 1	0.15 111	0.34 266

RAFT + AFF	10.27 354	3.77 407	17.13 431	10.24 441	4.97 374	13.08 320	11.52 445	25.69 342	25.80 357	14.72 237	16.12 199	19.16 342	11.35 311	16.24 374	9.04 337	0.30 327	1.46 487	0.66 421	0.20 336	2.03 436	1.94 435

DCVSM-stereo	9.70 329	1.83 284	11.36 352	5.81 252	3.59 308	10.57 271	3.00 225	18.71 256	22.11 315	23.79 419	19.02 233	29.73 433	17.68 427	13.33 302	9.11 338	0.21 290	1.14 479	0.27 369	0.06 241	0.75 369	1.89 432

PSMNet-RSSM	9.71 331	1.73 253	6.09 131	7.47 360	4.27 341	10.06 262	6.00 324	29.14 386	21.74 311	15.76 269	32.88 421	22.63 373	13.18 348	12.94 289	9.12 339	0.09 237	0.02 68	0.07 245	0.10 277	0.70 356	0.24 224

HSM-Net_RVC	10.88 373	1.23 108	5.46 102	5.57 235	2.63 261	20.12 426	6.06 330	27.67 368	28.35 381	20.63 378	25.51 316	34.01 471	14.38 377	16.18 369	9.29 340	0.11 246	0.07 197	0.01 158	0.00 1	0.13 98	0.14 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pcwnet_v2	12.32 398	2.00 311	17.53 436	7.79 373	5.69 419	17.06 398	3.69 256	36.52 479	46.17 499	20.55 374	29.39 362	16.50 295	13.00 347	15.70 352	9.32 341	0.50 382	1.00 476	0.34 388	0.24 360	2.00 433	1.38 411

LL-Strereo	10.79 370	3.52 400	12.54 369	8.77 395	5.44 407	7.49 226	9.26 403	35.15 466	28.70 382	16.47 286	15.85 196	21.06 358	17.42 425	21.62 445	9.72 342	0.21 290	0.22 350	0.74 427	0.08 255	0.98 384	0.60 331

DualNet (step1)	12.44 402	4.86 430	17.49 433	5.97 267	2.94 281	17.57 406	8.30 387	28.75 378	23.91 339	24.38 426	21.03 266	24.64 396	17.82 430	13.58 311	9.82 343	6.44 514	0.87 471	6.62 510	7.44 522	3.20 463	3.11 463

test_sample7	10.45 357	2.24 347	9.90 318	5.32 221	2.01 225	14.98 356	7.44 377	28.75 378	23.91 339	24.38 426	21.03 266	24.64 396	17.82 430	13.58 311	9.82 343	0.59 397	0.87 471	0.39 396	0.12 290	0.66 352	0.47 305

dd	7.96 273	4.08 416	11.49 355	6.53 307	0.93 113	8.28 244	4.03 262	16.53 219	33.82 429	15.17 256	16.50 202	6.79 139	5.96 188	14.30 324	9.90 345	1.13 454	0.42 415	0.17 332	0.44 423	2.01 434	0.79 364

GwcNet-ADL	8.48 286	1.70 251	9.38 293	7.10 342	2.78 271	6.74 213	6.57 352	30.15 399	26.01 363	15.15 255	17.77 211	13.93 256	6.96 221	12.96 290	9.91 346	0.48 378	0.72 459	0.01 158	0.01 128	0.51 308	0.84 369

gwcnet-sp	9.81 336	2.82 374	13.47 387	5.99 270	4.27 341	16.20 387	5.91 317	25.55 339	24.34 345	21.01 384	20.69 257	15.22 275	14.96 388	14.50 330	9.97 347	0.05 205	0.15 304	0.02 176	0.08 255	0.49 298	0.51 315

scenet	9.81 336	2.82 374	13.47 387	5.99 270	4.27 341	16.20 387	5.91 317	25.55 339	24.34 345	21.01 384	20.69 257	15.22 275	14.96 388	14.50 330	9.97 347	0.05 205	0.15 304	0.02 176	0.08 255	0.49 298	0.51 315

ssnet	9.81 336	2.82 374	13.47 387	5.99 270	4.27 341	16.20 387	5.91 317	25.55 339	24.34 345	21.01 384	20.69 257	15.22 275	14.96 388	14.50 330	9.97 347	0.05 205	0.15 304	0.02 176	0.08 255	0.49 298	0.51 315

dad	12.24 396	10.20 485	13.68 392	6.64 317	1.47 171	13.55 328	3.58 252	17.62 234	35.33 444	27.15 457	32.65 417	30.85 443	10.86 295	14.33 326	10.04 350	2.95 488	0.55 446	7.92 521	0.91 459	3.35 467	1.17 402

FADNet	14.18 429	10.92 494	37.56 501	7.79 373	6.64 443	17.48 404	6.91 363	34.73 462	34.03 431	18.85 346	27.02 335	28.26 424	14.24 374	17.77 391	10.09 351	0.41 361	0.67 457	0.37 393	0.37 412	8.13 506	1.34 408

MLCV	9.32 314	2.22 344	12.55 370	5.22 214	1.32 157	13.79 330	1.35 90	21.14 291	23.65 332	21.91 398	31.37 395	17.14 309	7.57 229	16.00 367	10.18 352	0.22 296	0.01 24	0.03 193	0.02 160	0.40 263	0.29 247

CBMV_ROB	11.77 389	2.89 378	6.92 167	5.20 210	2.88 274	14.12 337	4.79 287	26.69 357	29.84 393	26.17 448	31.92 406	23.61 386	20.74 453	20.20 429	10.18 352	1.78 469	1.80 493	2.17 480	1.26 476	1.61 415	0.55 321

MyStereo8	7.13 243	2.48 359	10.86 345	6.81 329	4.98 376	10.73 274	1.42 93	14.58 179	9.73 163	15.75 268	23.16 295	12.17 225	7.96 241	9.85 144	10.21 354	0.04 186	0.19 328	0.08 255	0.21 338	0.58 331	0.82 366

DeepPruner_ROB	10.77 369	4.56 424	13.13 377	6.37 296	4.28 346	10.14 263	6.86 361	36.42 478	19.59 282	17.87 318	27.37 338	23.19 380	12.26 330	19.09 408	10.23 355	1.05 450	0.48 432	0.23 361	0.15 308	0.89 380	1.17 402

SACVNet	13.38 424	4.08 416	11.41 354	11.67 470	5.79 422	17.28 400	9.39 404	32.77 437	22.29 316	28.11 462	33.35 427	32.48 456	21.86 457	19.75 417	10.28 356	1.00 446	0.48 432	0.85 441	0.29 382	1.31 407	3.08 461

iResNet	10.26 353	3.10 389	15.72 418	7.35 351	2.13 229	13.86 333	7.07 367	22.80 313	28.01 376	20.10 368	30.40 377	16.79 299	11.06 302	14.46 329	10.29 357	0.39 356	0.05 140	0.00 1	0.07 251	0.73 363	0.73 356

BUS	9.20 306	1.48 172	7.93 214	6.74 324	3.96 322	17.62 409	2.79 217	33.06 442	21.58 307	17.99 322	21.34 270	14.49 262	9.40 270	14.18 321	10.57 358	0.19 277	0.13 284	0.14 318	0.04 201	0.30 202	0.09 96

NINENet	10.74 367	2.29 350	10.44 334	8.03 379	5.09 383	17.62 409	2.79 217	38.69 497	33.24 428	18.35 335	26.31 326	14.49 262	9.40 270	15.88 359	10.57 358	0.41 361	0.21 340	0.29 380	0.00 1	0.42 269	0.23 217

CFNet	10.67 363	2.33 352	8.90 260	6.66 318	4.09 332	16.05 377	4.26 272	30.44 407	31.01 403	18.53 339	26.48 329	23.69 387	13.68 357	15.27 339	10.59 360	0.05 205	0.02 68	0.44 398	0.05 224	0.73 363	0.23 217

UGAM	10.01 345	1.28 119	9.19 287	6.53 307	4.31 347	6.72 211	10.45 430	15.31 192	25.98 361	20.56 376	27.42 339	22.70 375	11.49 313	26.30 472	10.64 361	0.00 1	0.00 1	0.46 401	0.03 180	0.39 258	0.43 294

G2L-ROB	9.43 320	1.49 178	8.01 221	5.66 241	4.08 330	11.74 292	7.70 382	29.33 390	18.14 270	19.72 360	21.64 277	22.32 372	11.02 301	16.47 377	10.74 362	0.02 146	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.19 135	0.33 262

ICVP	10.07 348	1.73 253	6.11 132	9.08 402	3.31 295	12.25 307	6.56 351	26.30 352	22.52 320	16.49 287	31.80 404	26.94 420	12.42 334	11.35 208	10.92 363	1.17 457	0.57 448	0.17 332	0.10 277	0.58 331	1.07 395
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	9.37 317	4.85 429	12.05 365	5.48 232	1.35 164	13.15 322	6.15 332	25.06 333	16.74 248	16.18 278	24.65 307	17.29 315	12.51 338	16.91 384	10.92 363	0.38 346	0.18 321	0.81 438	0.05 224	1.95 430	0.65 343

CFNet-ft	9.87 339	2.18 342	5.49 104	7.45 358	5.25 393	15.76 372	5.98 322	21.89 301	21.87 312	14.96 243	30.02 371	25.68 409	13.68 357	12.46 267	10.94 365	0.08 235	0.06 173	1.83 472	0.22 341	1.09 390	0.43 294

CFNet_RVC	9.87 339	2.18 342	5.49 104	7.45 358	5.25 393	15.76 372	5.98 322	21.89 301	21.87 312	14.96 243	30.02 371	25.68 409	13.68 357	12.46 267	10.94 365	0.08 235	0.06 173	1.83 472	0.22 341	1.09 390	0.43 294

HBP-ISP	12.52 405	7.82 472	8.47 244	7.57 365	4.27 341	12.56 310	6.42 343	28.68 377	29.56 384	21.11 389	35.69 444	15.85 284	18.42 437	20.44 436	11.00 367	3.03 489	2.63 509	7.09 519	3.97 508	3.58 470	2.27 447

cf-r	10.06 347	1.60 219	7.99 219	5.82 253	5.70 420	12.92 318	4.78 285	24.18 327	27.47 374	16.91 298	31.02 390	25.12 404	14.05 368	11.63 226	11.01 368	0.03 172	0.03 97	0.05 220	0.03 180	0.43 271	0.39 281

CVANet_RVC	13.24 420	3.39 396	8.43 240	8.42 390	5.04 380	18.52 416	11.72 448	32.03 425	33.85 430	23.17 414	32.77 418	29.78 434	16.51 411	23.20 455	11.28 369	0.94 440	0.04 109	1.19 459	0.47 427	3.13 459	1.01 391

DMCA	8.51 288	1.90 291	9.96 321	5.16 200	4.14 335	10.29 265	4.46 277	25.52 338	19.55 281	16.33 283	20.69 257	17.59 318	11.26 306	10.42 160	11.36 370	0.50 382	0.08 217	0.35 389	0.05 224	0.36 242	0.31 258

ttt	9.98 344	1.49 178	7.30 188	6.43 300	3.95 321	14.02 335	5.06 291	33.03 441	29.84 393	14.90 241	30.95 387	14.81 269	9.66 275	15.36 343	11.38 371	0.38 346	0.19 328	0.10 285	0.03 180	0.37 249	0.28 241

HI	8.30 281	2.00 311	6.75 156	4.58 154	5.15 389	4.16 52	0.50 35	17.99 245	9.24 159	25.03 432	28.22 346	20.23 351	12.47 336	17.93 394	11.49 372	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.05 224	0.08 70	0.05 55

CoSv	8.30 281	2.00 311	6.75 156	4.58 154	5.15 389	4.16 52	0.50 35	17.99 245	9.24 159	25.03 432	28.22 346	20.23 351	12.47 336	17.93 394	11.49 372	0.00 1	0.10 244	0.00 1	0.05 224	0.08 70	0.05 55

AACVNet	10.58 361	2.86 377	9.78 315	8.95 399	3.30 294	10.80 278	4.78 285	22.37 307	12.55 193	27.50 458	29.84 368	30.06 439	15.99 405	19.10 409	11.60 374	0.40 359	0.18 321	0.22 357	0.03 180	0.62 339	0.73 356

rvit_105_1	13.56 426	5.57 443	19.88 458	13.22 484	4.58 360	15.04 357	28.61 536	26.56 355	42.75 483	18.83 345	24.53 305	20.93 356	13.85 363	18.02 396	11.90 375	1.74 467	0.60 450	0.25 365	2.10 493	0.61 336	1.64 423

DSFCA	11.85 390	2.01 319	12.93 375	5.40 229	6.87 451	15.36 362	10.45 430	30.68 409	31.84 409	25.99 444	23.52 296	22.03 366	14.05 368	20.28 433	12.46 376	0.57 392	0.41 411	0.28 376	0.38 414	1.02 386	0.47 305

DFGA-Net	9.06 303	3.56 401	17.96 445	5.71 248	3.89 317	10.76 275	3.08 229	25.17 335	29.50 383	16.21 279	18.47 226	9.49 184	6.31 202	15.80 355	12.54 377	0.05 205	0.00 1	0.06 234	0.09 268	1.76 424	0.83 367

tta	10.45 357	1.37 141	13.37 382	4.41 141	1.30 151	14.39 343	3.29 235	30.25 401	29.81 389	19.55 354	29.37 357	18.06 328	14.40 378	15.42 345	12.69 378	0.38 346	0.21 340	0.28 376	0.03 180	0.29 196	0.18 178

SMFormer	10.46 359	1.37 141	13.37 382	4.41 141	1.30 151	14.40 346	3.29 235	30.25 401	29.81 389	19.55 354	29.37 357	18.06 328	14.40 378	15.42 345	12.70 379	0.38 346	0.21 340	0.28 376	0.03 180	0.33 231	0.31 258

iRaft-Stereo_5w	8.70 294	1.81 283	9.33 291	5.83 255	3.78 312	4.87 98	11.12 438	15.86 211	14.80 223	15.23 258	26.36 327	21.49 362	12.91 346	15.94 364	12.73 380	0.58 393	0.05 140	0.08 255	0.09 268	0.85 376	0.33 262

G2L-Stereo_test	10.39 356	1.61 224	7.86 210	4.75 164	4.34 351	11.83 294	11.94 451	32.49 433	22.58 321	23.08 413	24.40 304	21.48 361	11.95 326	15.64 350	13.00 381	0.04 186	0.06 173	0.01 158	0.02 160	0.32 224	0.37 275

TDLM	12.98 415	3.78 408	9.77 314	10.75 453	4.94 372	16.10 381	14.08 467	35.05 464	31.87 410	22.36 402	26.51 331	26.09 413	14.97 391	24.73 465	13.11 382	1.05 450	0.05 140	1.21 460	0.27 375	1.83 426	1.00 390

DDVS	10.70 364	3.00 385	11.95 361	6.84 331	3.80 315	15.73 371	2.83 221	23.57 320	17.37 257	20.98 383	29.89 369	31.40 449	8.70 252	19.22 412	13.19 383	0.74 420	1.53 489	0.07 245	0.21 338	0.84 375	2.11 439

ACV-stereo	11.65 384	5.15 436	28.84 481	6.80 328	3.33 296	20.38 427	6.59 353	21.03 288	20.57 291	17.67 315	20.95 265	26.81 417	16.69 412	20.19 428	13.26 384	0.72 414	1.11 478	0.15 324	0.09 268	0.65 348	2.13 440

ToySt	10.51 360	2.00 311	15.67 417	5.33 222	0.95 115	14.97 355	9.51 407	24.02 324	27.37 372	14.61 236	24.67 308	24.56 394	14.70 385	16.86 383	13.35 385	0.06 221	0.23 356	0.03 193	0.09 268	0.62 339	0.67 345

SGM-Forest	12.92 412	1.87 288	6.61 149	5.68 242	2.05 227	23.19 448	11.30 441	34.24 456	30.77 401	26.54 450	31.99 407	29.98 436	15.74 402	21.17 443	13.36 386	1.05 450	0.33 399	0.84 440	0.01 128	0.71 358	0.97 384
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SDNR	16.15 443	5.23 438	28.92 483	5.73 250	6.05 430	56.85 546	3.26 232	23.18 317	29.73 388	20.62 377	36.48 449	13.59 254	16.97 418	18.43 399	13.44 387	10.56 528	13.84 542	3.10 495	0.44 423	7.80 502	8.81 522

FADNet_RVC	11.94 391	5.17 437	39.74 506	6.44 301	3.46 303	11.42 289	4.17 267	29.16 387	26.89 369	17.97 321	25.96 318	13.41 250	15.67 401	15.84 358	13.54 388	0.90 439	0.75 463	0.55 410	1.20 473	3.65 472	2.85 456

MultiAttention	21.34 495	1.48 172	14.65 408	12.08 476	4.10 333	63.05 555	95.71 579	42.52 518	41.89 478	15.33 259	30.20 375	28.14 423	7.73 233	44.07 536	13.67 389	0.84 433	0.27 383	1.06 450	1.58 483	4.47 479	3.88 474

GwcNet-RSSM	10.65 362	1.94 302	8.57 249	6.89 333	5.26 396	12.26 308	5.21 294	25.80 345	31.50 407	16.67 292	33.52 431	23.70 388	13.88 365	12.84 283	13.67 389	0.05 205	0.10 244	0.14 318	0.02 160	0.65 348	0.39 281

ISRNet	12.26 397	2.02 321	17.38 432	12.71 480	6.24 436	7.39 224	1.62 111	29.23 389	31.94 415	22.65 406	35.28 442	24.62 395	15.27 396	15.28 340	13.76 391	0.78 423	1.00 476	2.30 483	0.52 434	0.92 383	4.29 479

UNet	12.64 407	2.02 321	13.36 381	6.85 332	7.76 472	25.31 466	4.74 284	34.10 452	28.19 379	20.03 366	31.07 391	27.02 422	17.36 423	20.18 427	13.87 392	0.06 221	0.05 140	0.27 369	0.01 128	0.23 158	0.39 281

PSMNet-ADL	9.88 341	2.01 319	6.80 162	9.18 406	4.26 340	15.11 358	3.50 242	27.12 361	24.42 348	14.72 237	18.96 231	25.32 407	13.43 352	15.76 354	14.04 393	0.79 427	0.78 465	0.00 1	0.02 160	0.26 178	1.18 404

ITSA-stereo	11.44 380	2.03 324	10.92 347	5.90 263	1.78 204	12.05 303	4.17 267	36.77 481	49.15 508	18.17 327	18.53 227	21.79 364	12.59 340	15.74 353	14.05 394	0.45 370	0.39 407	0.28 376	0.29 382	0.98 384	2.81 455

CBMV	13.69 427	3.63 402	8.02 222	5.93 265	2.69 263	22.57 443	12.44 454	29.81 397	31.57 408	31.20 481	33.79 434	31.04 444	17.41 424	25.28 468	14.11 395	0.71 412	0.60 450	0.60 415	0.11 287	1.11 393	1.13 399
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet-RVC	13.27 421	11.57 500	39.71 505	7.94 376	4.50 357	15.41 365	6.95 366	27.96 369	22.98 325	20.37 373	30.73 382	26.86 418	11.31 310	20.50 438	14.28 396	0.14 257	0.14 299	0.13 314	0.18 318	2.83 450	0.86 373

CSP-Net	12.85 411	2.95 382	9.64 305	5.94 266	3.96 322	25.85 467	9.93 413	28.81 382	26.00 362	29.31 472	32.44 415	30.00 437	15.16 394	20.25 430	14.30 397	0.55 391	0.19 328	0.03 193	0.00 1	0.65 348	0.98 387

Anonymous_2	14.95 432	6.75 462	17.63 438	5.45 231	7.10 457	26.19 470	11.58 446	18.06 247	17.30 255	17.61 314	15.47 192	23.33 382	20.95 455	20.55 439	14.63 398	11.05 532	12.86 541	11.27 529	25.12 545	11.32 523	4.82 487

CBFPSM	12.42 401	2.59 367	28.96 484	4.74 161	3.20 290	22.33 440	16.31 489	21.13 290	21.03 298	21.04 387	27.81 341	30.24 440	15.99 405	14.59 334	14.80 399	0.04 186	0.49 435	0.10 285	0.16 311	0.51 308	2.34 449

DMCA-RVC	11.41 379	3.32 394	11.68 357	10.12 436	4.81 366	11.92 297	4.11 263	24.67 331	23.66 334	20.06 367	28.51 351	26.71 415	24.96 477	15.95 366	14.82 400	0.41 361	0.34 402	0.56 412	0.16 311	0.72 362	0.69 348

STTStereo	12.97 413	4.88 433	26.57 478	7.54 363	5.41 404	13.43 326	6.49 347	30.53 408	26.35 367	25.14 435	31.43 398	32.00 452	14.12 370	16.01 368	14.83 401	0.29 326	0.31 392	0.67 422	1.08 469	1.21 398	1.11 396

GEStereo_RVC	12.81 410	2.49 361	13.64 390	9.68 422	4.97 374	18.16 411	11.30 441	31.26 416	47.47 501	19.84 361	26.97 334	19.03 339	13.19 349	20.14 426	14.86 402	0.83 432	0.51 441	0.10 285	0.13 295	0.54 316	0.99 388

G2L-Stereo	10.09 349	1.97 306	9.53 298	7.09 340	4.21 337	9.10 252	8.53 393	29.05 384	22.51 319	19.28 351	25.57 317	22.70 375	10.67 291	15.44 349	14.88 403	0.25 316	0.04 109	0.08 255	0.01 128	0.36 242	0.42 291

PSMNet-RUCA	24.03 513	26.83 534	40.96 509	35.46 539	34.27 544	16.24 390	9.79 412	39.82 504	31.45 406	31.49 482	41.54 485	36.82 485	26.02 479	27.92 480	15.09 404	11.51 534	2.06 497	20.58 536	8.10 529	15.83 533	8.74 521

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 451	16.27 515	17.93 444	11.24 464	6.69 446	28.95 487	10.44 429	41.23 513	21.49 305	29.68 474	34.27 438	32.48 456	11.00 300	20.05 423	15.09 404	8.22 519	2.59 508	12.23 530	0.75 451	10.40 516	6.34 498

NVstereo2D	15.15 435	2.97 383	16.28 425	9.23 408	7.56 467	30.03 488	9.53 408	42.80 521	42.72 482	15.11 250	27.03 336	23.16 379	16.93 416	24.28 461	15.45 406	3.07 491	0.43 419	1.44 468	0.61 441	6.74 496	7.60 514

AAGNet	7.94 271	1.48 172	9.34 292	7.13 345	0.70 73	5.85 172	5.16 293	15.40 196	14.01 213	20.13 369	24.03 303	15.28 279	11.52 314	12.05 242	15.47 407	0.63 406	0.06 173	0.32 386	0.01 128	0.12 93	0.09 96

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 394	3.43 398	16.25 424	7.62 366	5.58 411	14.57 350	6.00 324	32.98 440	27.41 373	21.69 396	31.40 397	25.21 405	13.47 353	14.96 337	15.60 408	0.84 433	0.33 399	0.35 389	0.35 404	1.29 404	1.78 428
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LMCR-Stereo	10.75 368	4.13 418	10.67 338	13.11 483	3.99 327	16.68 396	5.91 317	25.30 336	22.69 322	22.04 400	21.80 278	14.67 266	14.24 374	20.55 439	15.86 409	1.90 472	0.04 109	0.00 1	0.02 160	1.29 404	0.18 178

psm_up	13.18 417	1.91 294	8.81 258	9.59 420	5.84 426	15.17 361	11.37 443	38.74 498	30.81 402	20.66 379	30.32 376	30.00 437	23.12 462	19.19 410	16.02 410	0.58 393	0.10 244	0.17 332	0.01 128	0.65 348	0.55 321

NaN_ROB	16.51 447	6.51 457	16.22 423	10.53 447	4.64 363	31.76 498	17.78 500	37.00 485	43.37 487	29.68 474	31.29 394	32.67 461	20.32 450	28.00 483	16.06 411	0.38 346	0.41 411	0.32 386	0.41 418	0.87 379	1.94 435

MDST_ROB	17.92 466	1.60 219	13.68 392	13.88 491	6.44 440	43.05 529	14.86 474	42.74 520	41.66 475	43.25 524	42.85 493	28.43 425	17.28 422	29.35 487	16.06 411	0.88 438	0.11 261	0.63 417	0.47 427	0.50 304	0.64 341

RASNet	11.59 383	1.71 252	10.36 332	6.30 293	5.66 416	15.48 368	6.12 331	34.50 460	20.86 295	16.61 290	32.51 416	22.04 367	23.00 461	19.44 413	16.15 413	0.71 412	0.03 97	0.05 220	0.01 128	0.15 111	0.13 137

UPFNet	11.72 386	1.52 188	10.33 331	7.38 353	7.14 458	20.05 425	9.62 409	28.90 383	25.94 360	20.02 365	29.73 367	20.91 355	16.34 408	18.61 402	16.17 414	0.26 320	0.17 315	0.25 365	0.03 180	0.55 320	0.56 325

FINET	15.49 439	6.08 448	24.99 473	8.12 381	7.69 470	21.80 437	22.35 516	33.76 450	48.27 503	25.99 444	32.27 413	19.48 347	16.83 415	19.07 407	16.38 415	1.37 461	0.70 458	0.95 447	0.27 375	2.61 445	0.90 377

AANet_RVC	13.16 416	5.34 440	10.83 344	8.20 385	4.44 355	14.13 338	9.46 406	28.78 381	37.67 458	23.44 417	37.47 456	23.48 384	15.83 404	22.39 450	16.63 416	1.67 466	0.86 469	0.24 364	0.02 160	0.63 342	1.60 421

DLCB_ROB	13.35 422	3.00 385	9.12 282	9.43 411	5.68 417	21.80 437	10.12 422	29.19 388	29.92 395	27.71 459	31.45 403	32.37 455	19.50 445	19.02 406	16.73 417	0.22 296	0.04 109	0.38 395	0.06 241	0.49 298	0.85 372

GASNet	17.30 457	19.38 523	30.46 491	20.66 518	9.36 495	16.06 379	9.06 398	43.89 528	40.04 469	25.35 439	23.73 297	32.90 462	15.37 399	28.91 485	17.05 418	3.04 490	0.27 383	1.88 474	0.45 425	6.73 495	1.37 410

DDUNet	22.66 503	19.69 525	14.64 407	24.11 528	22.38 538	24.84 457	17.71 499	30.36 406	30.32 397	29.02 467	37.31 455	37.63 489	24.66 473	24.67 463	17.08 419	18.42 540	7.92 538	26.43 541	11.81 537	17.23 535	16.95 539

ACVNet	10.36 355	1.68 249	5.49 104	6.01 273	2.75 269	12.78 316	3.56 249	21.89 301	34.81 439	14.96 243	30.78 383	24.72 400	13.88 365	15.81 356	17.20 420	0.13 255	0.01 24	0.06 234	0.06 241	0.51 308	0.15 157

hitnet-ft	12.04 393	2.11 332	6.14 133	7.27 348	3.90 318	25.98 469	3.56 249	22.56 308	23.74 336	20.55 374	33.81 435	31.59 450	18.67 441	19.47 414	17.20 420	0.42 365	1.36 484	0.35 389	0.07 251	1.11 393	0.86 373

ac_64	11.10 375	1.49 178	9.88 317	8.24 386	5.45 408	19.12 418	6.46 345	24.10 326	14.34 218	22.80 409	23.87 301	33.28 464	15.54 400	18.87 404	17.26 422	0.28 324	0.12 272	0.02 176	0.02 160	0.26 178	0.63 335

PS-NSSS	13.70 428	7.41 469	14.68 409	6.70 321	5.63 414	18.43 414	12.59 455	38.89 500	25.56 355	20.27 371	35.71 445	21.11 360	16.35 409	17.16 386	17.56 423	2.28 476	0.53 443	5.37 504	0.36 408	4.28 478	3.09 462

Syn2CoEx	17.03 454	10.40 488	25.65 476	20.35 516	8.02 479	26.28 471	11.27 440	37.16 487	32.69 425	28.89 466	40.17 474	29.27 431	26.63 481	19.19 410	17.63 424	0.98 444	0.54 444	1.23 464	0.23 350	1.82 425	2.24 446

delet	12.65 408	1.85 287	11.36 352	7.71 370	6.22 433	22.52 442	10.22 427	28.14 373	37.67 458	19.66 358	29.24 356	21.00 357	15.99 405	21.97 446	17.77 425	0.03 172	0.07 197	0.19 345	0.04 201	0.60 334	0.75 359

AASNet	12.49 404	2.46 358	10.49 335	9.82 426	6.86 450	17.33 401	6.73 357	41.09 511	37.86 460	22.53 405	29.11 354	16.68 298	13.48 355	14.54 333	17.87 426	0.20 285	0.02 68	0.78 429	0.05 224	1.18 396	0.76 360

MMNet	12.97 413	2.08 329	12.74 372	6.98 335	6.27 438	26.39 474	4.73 283	23.10 316	41.79 477	25.48 440	32.29 414	21.09 359	17.79 428	19.52 415	17.90 427	0.19 277	0.07 197	0.10 285	0.00 1	0.37 249	0.59 330

SQANet	21.24 492	24.08 532	19.60 454	26.40 532	18.74 531	30.87 496	9.24 402	32.70 436	29.58 386	25.25 436	33.37 428	33.47 466	19.19 443	28.11 484	18.32 428	10.87 529	2.92 515	26.49 542	5.65 517	18.43 537	11.48 530

CRFU-Net	12.56 406	2.89 378	11.77 358	8.18 383	5.80 423	24.84 457	10.46 434	24.56 329	13.12 201	30.06 476	29.37 357	29.09 427	19.64 446	19.96 421	18.53 429	0.82 430	0.48 432	0.27 369	0.15 308	0.53 314	0.68 346

ADLNet	12.34 400	2.22 344	10.14 328	8.38 389	6.78 449	17.56 405	9.05 397	33.21 445	26.28 365	27.06 454	26.01 320	26.80 416	13.76 360	16.99 385	18.74 430	0.24 310	0.39 407	0.23 361	0.10 277	0.64 346	2.16 445

acv_ft	12.16 395	1.68 249	11.97 362	7.70 368	6.20 431	19.61 422	5.52 307	25.78 343	34.81 439	25.62 442	30.78 383	24.72 400	13.20 350	15.81 356	18.80 431	0.13 255	0.01 24	0.06 234	0.06 241	0.63 342	0.15 157

HGLStereo	12.72 409	2.66 369	12.34 366	9.93 430	7.55 466	16.16 385	7.45 378	31.48 420	27.01 370	20.01 364	35.31 443	26.98 421	18.90 442	17.87 392	18.90 432	0.33 333	0.16 313	0.07 245	0.05 224	0.48 289	0.70 352

pmcnn	14.59 431	3.68 405	19.78 457	6.83 330	4.51 358	21.27 434	14.67 472	27.37 364	30.54 398	27.09 456	40.19 475	38.71 492	18.53 439	17.70 390	19.27 433	0.84 433	0.09 228	0.00 1	0.00 1	0.48 289	0.31 258

ADLNet2	12.44 402	2.17 339	12.84 374	9.17 405	5.82 424	20.00 424	10.13 423	32.53 435	36.22 451	18.62 341	19.39 236	21.96 365	17.07 419	21.43 444	19.42 434	0.24 310	0.15 304	0.06 234	0.08 255	0.86 377	0.57 326

coex_refinement	11.56 382	1.53 191	7.45 192	8.18 383	5.09 383	17.10 399	7.07 367	31.05 413	32.20 419	18.57 340	30.81 385	25.84 411	12.31 332	13.41 305	19.47 435	0.23 305	0.04 109	0.02 176	0.10 277	0.44 274	0.37 275

fast-acv-ft	14.25 430	4.00 415	16.20 422	7.51 361	5.14 388	26.38 473	9.77 411	24.62 330	34.84 441	25.30 438	37.27 454	32.09 453	20.38 451	18.32 398	19.50 436	0.36 342	0.32 395	0.63 417	0.47 427	1.18 396	0.76 360

iinet-f	13.51 425	4.29 419	45.90 519	6.01 273	3.96 322	21.00 431	13.40 462	27.40 366	21.12 300	21.11 389	30.72 381	21.49 362	16.96 417	15.33 341	19.50 436	0.12 251	0.42 415	0.09 266	0.05 224	0.89 380	0.39 281

ssnet_v2	13.23 418	2.43 355	11.25 349	7.34 350	2.92 280	23.05 447	12.95 457	35.93 474	32.92 427	21.23 392	25.38 314	28.81 426	15.22 395	22.57 451	19.81 438	0.18 273	0.08 217	0.19 345	0.05 224	1.24 401	1.06 394

UDG	21.45 497	14.84 511	14.44 406	21.30 524	20.08 534	32.05 501	13.76 464	35.98 476	35.52 445	25.93 443	30.69 380	37.26 487	30.66 504	21.97 446	19.89 439	10.88 530	5.55 532	22.78 538	7.65 525	14.83 532	13.05 534

test_sample9	15.04 434	4.86 430	17.49 433	5.97 267	2.94 281	17.57 406	8.30 387	28.75 378	23.91 339	24.38 426	21.03 266	24.64 396	17.82 430	20.07 424	20.17 440	6.44 514	36.07 551	6.62 510	7.44 522	3.20 463	3.11 463

test_sample8	17.19 455	4.86 430	17.49 433	5.97 267	2.94 281	17.57 406	8.30 387	31.87 422	18.55 274	33.54 496	26.00 319	40.64 504	32.90 511	20.07 424	20.17 440	6.44 514	36.07 551	6.62 510	7.44 522	3.20 463	3.11 463

GANet	16.92 453	4.32 421	12.46 368	10.84 455	4.24 338	23.04 446	15.36 484	39.91 505	34.47 437	32.42 490	45.10 504	40.04 501	27.54 486	23.61 459	20.20 442	1.02 449	0.08 217	0.67 422	0.22 341	1.87 428	0.97 384

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 437	3.68 405	27.36 480	7.11 343	5.83 425	24.88 459	12.12 453	30.19 400	36.12 450	27.08 455	45.98 505	29.10 428	13.65 356	20.45 437	20.26 443	0.67 409	0.00 1	0.10 285	0.00 1	0.32 224	0.26 233

PWCDC_ROB	17.80 465	9.62 481	18.38 446	17.95 511	7.74 471	24.61 456	5.56 310	34.41 459	52.79 519	29.66 473	50.20 520	20.63 353	19.69 447	29.85 490	20.87 444	6.18 511	0.26 378	0.10 285	0.05 224	5.36 489	2.00 437

RGC	19.90 483	13.26 505	20.24 461	18.19 512	14.06 522	21.21 433	14.33 469	34.97 463	43.60 490	27.73 460	41.49 484	39.76 498	27.98 490	34.52 503	21.37 445	3.66 496	0.54 444	8.67 522	4.16 509	4.19 476	4.02 475

FAT-Stereo	16.81 448	2.97 383	17.56 437	9.80 425	6.21 432	16.12 384	13.23 460	38.18 495	39.67 466	27.00 453	39.73 473	37.55 488	31.30 507	20.39 434	21.52 446	3.44 493	2.05 496	0.81 438	1.10 470	1.89 429	5.72 492

YMNet	15.91 441	5.68 445	21.74 465	10.94 456	8.77 487	25.22 464	9.21 400	32.22 430	31.35 404	33.81 499	38.84 466	34.00 469	17.83 433	19.95 419	21.57 447	0.87 436	1.30 480	1.22 462	0.91 459	1.64 418	1.18 404

YMNet_1	15.91 441	5.68 445	21.74 465	10.94 456	8.77 487	25.22 464	9.21 400	32.22 430	31.35 404	33.81 499	38.84 466	34.00 469	17.83 433	19.95 419	21.57 447	0.87 436	1.30 480	1.22 462	0.91 459	1.64 418	1.18 404

StereoDRNet-Refined	13.36 423	2.80 372	10.82 343	7.94 376	3.10 286	18.95 417	4.45 276	28.47 376	29.65 387	29.11 468	41.47 483	24.44 393	17.64 426	23.34 456	21.66 449	0.16 267	0.07 197	0.53 408	0.32 397	0.77 371	1.64 423
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DeepPrunerF	19.92 484	11.02 497	44.29 515	20.74 519	17.75 529	19.19 419	22.57 517	36.86 484	49.93 511	25.48 440	36.62 450	24.69 399	23.97 467	23.44 457	21.79 450	2.68 486	1.63 491	5.70 505	3.95 507	3.38 468	2.67 453

FBW_ROB	21.00 489	10.23 486	22.72 467	13.71 486	6.77 448	30.49 495	16.46 491	44.58 529	43.57 489	44.25 527	39.59 471	43.27 514	26.12 480	33.96 501	21.80 451	2.58 485	1.84 494	7.14 520	2.78 498	4.00 474	4.06 476

ACVNet-4b	36.40 543	52.20 550	56.11 536	42.45 545	21.78 536	48.56 534	14.37 470	49.50 539	60.15 543	43.17 523	46.38 508	55.62 540	24.56 471	38.15 524	21.97 452	25.13 546	3.66 524	46.93 549	33.56 549	25.97 542	17.74 541

ff1	9.41 319	1.43 156	9.67 307	5.70 244	3.44 299	11.96 299	6.35 337	18.45 251	16.31 244	15.83 270	31.44 399	17.22 311	10.87 296	16.19 370	21.98 453	0.00 1	0.05 140	0.80 433	0.08 255	0.26 178	0.14 142

mmx	10.71 365	1.43 156	9.67 307	5.70 244	3.44 299	11.96 299	6.35 337	32.18 427	28.03 377	15.83 270	31.44 399	17.22 311	10.87 296	16.19 370	21.98 453	0.22 296	0.06 173	0.80 433	0.08 255	0.48 289	0.21 202

xxx	10.71 365	1.43 156	9.67 307	5.70 244	3.44 299	11.96 299	6.35 337	32.18 427	28.03 377	15.83 270	31.44 399	17.22 311	10.87 296	16.19 370	21.98 453	0.22 296	0.06 173	0.80 433	0.08 255	0.48 289	0.21 202

w-ln-seven-2	17.58 460	7.62 470	41.78 512	11.29 466	6.55 442	23.49 449	14.08 467	29.64 395	39.85 468	28.44 465	42.38 489	30.45 441	27.66 488	22.16 448	22.15 456	0.44 368	0.49 435	0.65 420	0.17 316	1.58 414	0.81 365

Wz-Net-LNSev	18.19 469	10.57 490	41.33 510	10.19 438	7.94 477	24.29 453	15.28 482	34.15 453	43.38 488	32.90 493	43.72 499	31.94 451	22.21 458	20.81 441	22.26 457	0.47 376	0.22 350	0.00 1	0.02 160	1.22 399	0.94 382

1111x	11.32 376	1.34 135	8.95 265	5.20 210	1.96 220	14.46 349	7.75 383	35.65 471	28.23 380	15.66 267	26.66 332	26.65 414	14.76 386	15.88 359	22.27 458	0.24 310	0.13 284	0.04 213	0.06 241	0.30 202	0.24 224

RP	17.58 460	4.92 434	15.27 414	15.44 504	11.95 515	21.05 432	11.75 449	27.64 367	45.09 497	22.99 412	42.05 488	39.39 497	27.74 489	25.54 469	22.33 459	5.45 508	0.59 449	4.33 500	1.62 484	3.53 469	2.86 458

S-Stereo	16.85 449	3.95 414	20.67 463	12.08 476	8.91 491	21.68 435	12.61 456	32.20 429	44.61 494	22.37 403	38.42 464	29.15 429	28.02 491	18.58 401	22.36 460	2.88 487	3.11 517	0.87 445	1.82 487	3.58 470	9.08 524

TCMNet	15.19 436	6.68 460	19.70 455	13.83 489	12.53 517	26.35 472	13.66 463	29.47 393	35.21 442	24.71 430	31.20 393	23.44 383	15.13 393	18.97 405	22.59 461	1.13 454	0.65 454	2.04 476	0.97 464	3.18 460	2.31 448

DRN-Test	15.88 440	3.83 411	14.70 410	9.96 432	8.02 479	28.93 486	14.65 471	42.34 516	38.25 463	28.18 463	34.31 439	29.22 430	18.35 436	20.01 422	22.68 462	0.37 345	0.41 411	0.46 401	0.28 378	1.28 403	1.34 408

NCCL2	17.23 456	6.37 456	14.30 404	23.45 527	7.18 459	24.16 452	17.05 496	34.39 458	25.88 358	31.55 483	38.01 460	42.09 511	26.81 482	20.94 442	22.69 463	0.45 370	0.23 356	2.63 488	1.80 486	2.02 435	2.57 450

DGSMNet	19.79 482	12.06 501	33.43 497	13.79 488	16.23 527	22.97 444	15.88 486	35.41 469	41.96 479	19.90 362	32.16 412	35.60 481	18.14 435	29.48 489	23.10 464	3.85 497	3.89 527	6.16 508	4.75 512	13.56 527	13.44 535

MSMD_ROB	22.90 506	9.64 482	14.76 411	17.46 510	9.88 496	34.94 509	18.83 504	33.67 449	37.47 456	40.97 518	59.80 541	45.93 522	38.34 524	31.74 495	23.24 465	6.22 513	3.58 522	8.78 523	11.03 536	6.76 497	5.06 490

SANet	20.96 488	6.60 459	29.81 486	8.83 396	3.19 289	31.27 497	20.56 510	41.86 515	56.09 534	39.30 514	43.62 497	44.95 517	31.93 509	27.83 479	23.67 466	0.94 440	0.52 442	0.99 449	0.42 420	4.72 482	2.03 438

StereoDRNet	15.30 438	4.47 423	14.35 405	10.71 449	8.69 485	25.02 462	11.03 436	39.66 502	35.62 446	29.17 469	28.81 352	34.05 472	17.80 429	18.80 403	23.77 467	0.41 361	0.30 389	0.15 324	0.14 301	1.64 418	1.42 413

CSAN	21.34 495	9.45 479	23.34 468	20.99 521	4.95 373	32.57 502	34.26 542	38.83 499	49.95 513	36.97 508	39.72 472	44.97 518	31.73 508	26.05 470	23.94 468	1.52 464	0.47 430	0.85 441	1.43 479	2.73 447	2.14 443

PSMNet_ROB	16.90 452	5.45 441	14.16 399	13.77 487	7.25 460	27.65 480	32.74 541	43.21 524	37.88 461	24.00 420	32.97 423	34.55 476	16.69 412	17.41 387	23.96 469	0.38 346	0.22 350	0.93 446	2.05 491	1.83 426	0.96 383

PA-Net	16.29 444	6.88 464	27.34 479	9.88 429	11.12 507	21.77 436	28.15 535	32.06 426	39.49 464	19.99 363	27.91 342	23.50 385	20.59 452	20.25 430	24.04 470	0.24 310	2.26 503	0.22 357	4.59 511	1.13 395	4.48 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	18.75 473	5.12 435	17.66 439	10.77 454	7.84 475	22.41 441	11.03 436	35.23 467	42.07 481	34.62 501	42.74 491	41.28 507	35.50 516	25.14 467	24.17 471	2.42 482	2.42 507	6.35 509	1.45 480	2.89 453	3.80 470

ETE_ROB	17.67 463	9.48 480	17.66 439	13.60 485	4.57 359	23.03 445	21.09 511	32.49 433	35.24 443	30.49 477	38.06 461	46.18 524	24.49 469	26.40 473	24.21 472	0.46 375	0.24 367	1.14 455	0.84 454	1.52 413	2.13 440

WCMA_ROB	20.02 485	4.30 420	19.72 456	9.47 416	7.00 455	32.71 504	13.99 466	31.97 424	32.48 422	41.51 519	52.00 524	44.09 515	36.14 518	32.43 496	24.29 473	6.19 512	2.79 513	1.09 453	1.10 470	3.95 473	3.13 466

stereogan	18.62 472	3.07 387	16.31 426	13.04 482	9.99 498	35.74 512	9.09 399	38.17 494	45.27 498	24.39 429	41.24 480	39.93 499	25.46 478	31.29 494	24.33 474	1.80 470	0.91 474	2.71 490	0.75 451	5.15 488	3.70 469

DANet	16.85 449	8.00 473	26.04 477	14.56 498	7.25 460	20.59 429	5.37 298	26.22 351	26.02 364	32.17 489	36.00 447	37.20 486	29.77 499	30.75 491	24.62 475	1.14 456	1.34 482	2.21 481	0.51 433	3.18 460	4.07 477
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Nwc_Net	17.98 467	4.67 426	17.79 443	14.26 494	11.65 513	25.14 463	14.88 475	40.85 509	39.83 467	21.07 388	43.24 495	34.50 475	27.64 487	26.44 475	25.03 476	3.22 492	0.18 321	2.52 487	3.18 500	1.98 431	1.51 418

DPSNet	24.40 516	6.97 466	33.14 495	11.16 462	6.54 441	53.33 540	43.32 550	51.28 541	59.37 542	30.89 479	39.36 469	40.35 502	34.30 515	32.57 497	25.09 477	4.65 506	1.62 490	0.37 393	0.66 445	8.51 510	4.44 482

G-Net	21.25 493	8.24 474	37.97 503	15.14 502	9.26 494	50.87 537	16.80 495	27.96 369	30.54 398	38.92 511	42.93 494	33.27 463	32.17 510	27.99 482	25.25 478	4.40 504	3.83 525	3.60 499	0.97 464	7.91 505	6.95 506

SuperB	17.60 462	6.22 455	56.40 537	7.91 375	5.07 382	19.70 423	9.03 396	24.87 332	50.15 515	26.25 449	39.13 468	17.61 319	20.84 454	22.28 449	25.31 479	0.70 410	0.31 392	1.10 454	0.71 448	16.58 534	1.86 429

NCC-stereo	19.75 480	6.08 448	23.96 469	15.05 499	16.17 525	18.42 412	21.45 512	43.31 526	41.00 473	24.30 424	38.12 462	34.98 478	26.92 483	35.46 508	25.65 480	4.29 501	2.07 498	3.24 496	8.90 531	2.86 451	2.86 458

Abc-Net	19.75 480	6.08 448	23.96 469	15.05 499	16.17 525	18.42 412	21.45 512	43.31 526	41.00 473	24.30 424	38.12 462	34.98 478	26.92 483	35.46 508	25.65 480	4.29 501	2.07 498	3.24 496	8.90 531	2.86 451	2.86 458
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LALA_ROB	19.19 476	7.15 467	15.93 420	12.96 481	5.30 400	28.30 482	23.21 523	42.51 517	36.69 453	33.45 495	40.81 478	50.96 535	24.53 470	27.92 480	25.66 482	0.60 398	0.44 421	2.04 476	1.22 474	2.54 444	1.47 416

GwcNet	16.48 446	5.23 438	20.03 460	10.24 441	8.48 482	28.79 483	10.09 420	38.60 496	44.51 493	23.29 416	36.95 452	31.29 447	19.79 449	20.42 435	25.70 483	0.54 389	0.72 459	0.57 413	0.39 416	1.37 410	2.64 452

PWC_ROB	18.37 470	10.55 489	25.19 474	10.21 439	6.29 439	23.75 450	4.79 287	35.93 474	48.75 507	32.56 491	44.46 503	34.68 477	24.78 474	30.99 492	25.72 484	1.38 463	0.08 217	1.57 469	0.26 370	2.18 439	3.17 468

AF-Net	18.38 471	5.60 444	14.21 401	15.95 505	10.78 504	22.26 439	10.45 430	35.39 468	50.22 516	24.71 430	37.77 457	41.55 509	29.24 497	29.11 486	26.67 485	4.35 503	0.06 173	4.56 502	0.90 456	2.42 440	1.38 411

LSM	29.98 530	19.52 524	55.11 534	19.06 515	53.75 556	32.57 502	23.17 522	42.61 519	48.57 506	45.97 530	55.04 535	42.93 513	36.02 517	35.63 510	27.03 486	2.33 477	9.19 539	4.87 503	7.71 527	10.65 518	27.91 549

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 511	13.60 507	30.09 488	25.46 530	10.02 499	38.51 521	20.40 509	35.77 473	43.76 491	42.15 520	47.10 512	39.99 500	28.20 493	35.96 514	27.06 487	3.64 495	3.85 526	6.66 513	16.30 542	4.97 485	4.98 489

FCDSN-DC	25.59 523	14.91 512	18.83 448	28.55 535	15.68 523	39.29 524	18.16 502	42.83 523	41.69 476	44.43 528	51.94 523	50.82 534	39.22 527	34.59 504	27.29 488	6.05 510	3.63 523	7.01 517	6.41 518	10.35 515	10.17 528
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	17.33 459	4.84 428	15.44 415	11.15 461	6.64 443	20.88 430	16.10 487	36.26 477	39.54 465	31.80 487	41.32 481	41.30 508	23.91 466	24.67 463	27.40 489	1.07 453	0.74 461	0.79 431	0.25 366	1.10 392	1.31 407

psmorigin	20.95 487	10.24 487	35.84 498	9.75 423	7.05 456	24.59 455	10.11 421	32.85 439	32.17 418	43.09 522	54.57 533	42.79 512	36.62 519	35.99 515	27.41 490	1.58 465	2.72 512	0.79 431	1.05 467	3.26 466	6.50 500

FC-DCNN v2	24.44 517	10.97 495	18.53 447	18.49 514	9.18 493	37.41 516	23.03 520	40.91 510	43.02 484	46.46 532	54.06 532	50.67 533	38.26 523	35.41 506	27.52 491	6.85 517	3.38 519	6.03 507	4.89 514	7.82 503	5.94 493

FC-DCNN	24.37 515	10.99 496	19.02 449	18.44 513	9.16 492	36.98 514	23.07 521	40.44 506	43.05 485	46.25 531	53.58 531	50.44 532	37.86 521	35.45 507	27.57 492	6.87 518	3.37 518	6.01 506	4.88 513	7.86 504	6.05 494

MeshStereo	22.27 502	6.87 463	11.15 348	7.69 367	4.87 368	37.70 517	13.06 458	41.64 514	36.95 455	50.92 537	53.41 529	58.12 541	41.93 532	37.73 523	27.62 493	2.52 484	2.37 504	2.99 492	2.07 492	3.09 457	2.60 451
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
SGM_RVC	19.52 478	2.12 335	6.79 161	6.59 311	1.33 159	38.20 519	15.74 485	38.13 493	34.07 432	45.71 529	41.91 487	51.41 536	38.10 522	38.77 527	27.80 494	0.61 402	0.36 404	0.51 406	0.33 401	1.03 387	0.90 377
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	17.75 464	5.46 442	20.35 462	12.31 478	8.40 481	30.16 490	24.10 525	41.14 512	30.12 396	25.08 434	41.09 479	31.24 445	23.12 462	27.07 476	27.86 495	0.34 337	0.56 447	3.02 493	0.52 434	1.68 421	1.45 415

CC-Net-ROB	22.04 501	22.91 529	28.86 482	14.05 492	8.73 486	33.79 507	15.26 480	46.84 533	36.06 449	33.72 497	32.10 410	35.47 480	24.02 468	23.57 458	27.88 496	8.95 522	2.95 516	24.94 540	3.68 504	12.41 525	4.62 485

DispFullNet	30.27 533	31.74 538	58.63 540	30.13 537	28.18 542	31.79 499	8.94 395	37.16 487	54.68 524	32.60 492	37.99 459	44.62 516	28.80 496	41.55 533	27.93 497	11.94 536	3.46 520	35.53 546	12.34 538	30.08 545	17.26 540

GANetREF_RVC	25.41 522	29.28 536	24.63 472	25.18 529	6.04 429	30.44 493	35.39 545	47.84 535	50.60 517	36.88 507	36.04 448	34.11 474	31.23 506	37.46 520	27.96 498	8.58 520	2.66 510	16.29 533	4.95 515	14.37 531	8.32 519
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
aanetorigin	19.21 477	12.59 502	53.50 528	9.67 421	7.83 474	11.85 296	13.87 465	17.05 227	34.15 434	49.18 534	48.89 516	34.05 472	30.22 501	22.86 454	28.00 499	1.01 448	0.75 463	0.67 422	0.89 455	3.07 456	4.14 478

Wz-Net-MNSev	18.98 475	6.53 458	33.16 496	10.15 437	7.26 462	38.37 520	16.45 490	34.19 455	43.20 486	30.65 478	40.76 477	40.51 503	19.24 444	27.56 478	28.06 500	0.81 429	0.26 378	0.05 220	0.10 277	1.45 412	0.84 369

otaku	33.18 536	35.99 543	52.93 526	40.01 542	21.41 535	55.08 541	17.25 497	43.30 525	61.58 545	39.25 513	49.16 517	46.61 525	28.49 495	39.77 529	28.76 501	18.56 541	7.00 537	31.82 544	9.61 533	21.53 540	15.48 537

z-ln-s-r	14.97 433	6.05 447	40.55 508	5.39 228	5.41 404	13.95 334	13.34 461	21.84 299	36.75 454	18.86 347	43.90 501	23.71 389	16.41 410	22.64 453	28.99 502	0.02 146	0.02 68	0.00 1	0.00 1	1.04 388	0.48 309

w-ln-seven	21.04 490	9.30 476	55.15 535	11.32 467	9.98 497	30.27 491	18.05 501	37.06 486	55.12 530	36.70 506	43.26 496	33.73 468	22.90 460	22.63 452	29.52 503	0.39 356	0.18 321	0.85 441	0.16 311	2.75 448	1.47 416

Ntro	34.97 541	37.63 544	54.53 532	43.26 546	22.45 539	57.73 547	21.97 514	47.14 534	64.21 551	39.12 512	48.86 514	47.93 528	36.94 520	40.66 531	29.83 504	17.16 539	6.51 534	32.70 545	10.17 534	24.06 541	16.48 538

zh-mn7	21.99 500	13.21 504	53.55 529	10.73 451	5.68 417	27.38 479	14.94 476	34.53 461	56.55 535	40.02 515	57.13 537	31.28 446	23.73 465	35.83 513	30.28 505	0.95 442	0.44 421	0.22 357	0.19 331	1.26 402	1.86 429

PDISCO_ROB	24.45 518	9.24 475	29.28 485	28.68 536	19.96 533	37.14 515	15.33 483	45.04 531	54.69 525	29.24 470	42.67 490	46.07 523	28.17 492	35.35 505	30.30 506	9.92 526	2.13 500	6.90 514	3.20 501	8.74 511	6.87 505

z-mn7	21.05 491	9.91 483	45.96 520	11.27 465	5.23 391	33.41 506	15.27 481	35.65 471	57.07 536	26.62 451	53.08 526	32.21 454	24.80 475	35.65 511	30.93 507	0.49 379	0.25 375	0.55 410	0.11 287	1.62 416	0.90 377

RYNet	18.92 474	4.69 427	16.88 430	10.99 458	15.84 524	46.72 531	16.57 492	37.84 491	48.03 502	26.92 452	26.48 329	37.84 491	24.92 476	19.80 418	31.04 508	0.25 316	0.25 375	0.62 416	0.03 180	6.34 494	6.39 499

SHD	21.32 494	10.03 484	30.16 489	14.30 495	8.68 484	24.15 451	8.93 394	40.82 508	61.17 544	35.79 504	44.15 502	38.73 493	30.20 500	33.88 499	31.09 509	2.00 473	0.81 466	1.17 456	1.55 481	4.08 475	4.78 486

DISCO	16.36 445	1.88 290	16.15 421	7.78 372	4.19 336	26.92 477	10.21 426	30.31 405	44.26 492	21.35 394	33.91 437	35.80 482	22.40 459	35.65 511	33.87 510	0.18 273	0.08 217	0.04 213	0.04 201	1.71 422	0.54 320

SGM-ForestM	23.72 510	2.44 356	9.13 284	7.43 356	2.25 236	44.80 530	19.11 506	44.90 530	49.97 514	50.74 536	51.18 521	62.06 549	45.83 537	44.96 537	33.88 511	1.00 446	0.84 468	0.78 429	0.62 442	1.29 404	1.11 396

ADCRef	17.30 457	6.73 461	42.01 514	10.11 435	8.78 489	26.61 475	10.45 430	31.29 418	32.75 426	31.19 480	41.62 486	18.47 334	19.78 448	24.29 462	34.06 512	0.76 421	0.42 415	2.16 479	1.79 485	1.23 400	1.56 420

Wz-Net-TNSev	25.12 519	20.16 526	57.98 539	9.56 418	7.42 465	42.73 528	22.27 515	35.14 465	53.46 520	35.97 505	42.74 491	45.83 520	39.87 528	36.56 517	34.73 513	1.82 471	1.51 488	0.76 428	1.34 478	5.84 493	6.80 503

ADCP+	18.16 468	4.61 425	32.94 494	9.31 409	10.23 500	28.87 484	11.69 447	33.43 446	36.49 452	29.28 471	40.49 476	24.18 392	24.61 472	33.89 500	35.33 514	0.25 316	0.40 410	2.00 475	1.17 472	2.16 438	1.87 431

xxxx	11.74 388	1.16 96	7.88 211	5.61 237	1.99 223	20.46 428	3.12 231	33.99 451	23.76 338	15.53 263	30.67 379	26.88 419	14.50 382	12.98 292	35.48 515	0.19 277	0.18 321	0.01 158	0.02 160	0.22 146	0.27 237

Wz-Net-SNSev	22.67 504	16.94 517	45.69 518	13.85 490	8.52 483	28.89 485	27.06 532	39.39 501	55.04 528	31.77 486	53.23 527	39.18 495	23.41 464	26.40 473	36.25 516	0.78 423	0.21 340	1.21 460	0.90 456	3.03 455	1.62 422

LE_ROB	22.93 507	3.07 387	14.02 396	7.70 368	2.86 273	31.99 500	17.35 498	28.10 372	67.19 556	70.51 558	55.61 536	49.07 530	47.62 539	24.76 466	36.49 517	0.35 340	0.20 333	0.27 369	0.55 437	0.48 289	0.44 298

ADCL	21.64 498	6.20 452	47.32 522	9.93 430	6.91 454	38.69 523	19.97 508	31.26 416	54.04 521	27.89 461	47.97 513	31.35 448	30.66 504	33.18 498	36.62 518	0.99 445	0.92 475	2.63 488	1.82 487	2.45 441	2.13 440

PASM	28.19 527	17.35 518	48.18 523	22.49 526	22.20 537	25.92 468	25.84 530	34.35 457	49.45 509	35.37 503	39.48 470	46.72 526	33.36 512	34.28 502	36.77 519	11.73 535	14.94 543	17.43 535	22.18 544	13.45 526	12.32 533

ADCPNet	21.93 499	9.38 478	57.92 538	11.76 472	6.88 452	36.03 513	18.44 503	32.80 438	35.93 447	32.91 494	43.80 500	39.21 496	26.99 485	31.14 493	36.94 520	2.05 474	2.67 511	2.30 483	3.45 503	4.22 477	3.82 471

zh-sn7	23.03 508	15.48 513	50.25 524	14.08 493	7.77 473	26.71 476	23.32 524	36.59 480	48.43 505	33.80 498	51.71 522	33.34 465	33.77 513	39.91 530	37.07 521	0.60 398	0.86 469	0.54 409	0.35 404	3.18 460	2.85 456

ACVNet_1	41.30 546	49.46 548	64.91 548	44.67 547	25.07 540	49.43 536	25.23 528	55.33 548	65.87 553	59.72 542	59.33 540	63.43 550	48.79 541	49.63 541	37.09 522	19.05 542	9.82 540	38.29 547	13.97 540	28.67 543	18.23 543

RTSC	19.64 479	9.36 477	31.06 492	10.99 458	6.24 436	28.10 481	10.14 424	37.50 490	58.34 540	31.74 485	36.70 451	32.50 458	21.03 456	36.00 516	37.24 523	1.23 459	0.44 421	0.12 303	0.31 393	1.98 431	1.69 426

test_xeample	11.49 381	1.24 113	7.50 193	5.22 214	2.18 232	17.40 402	6.49 347	31.14 414	22.77 323	17.90 320	33.09 424	18.48 335	14.61 383	13.51 309	37.38 524	0.16 267	0.13 284	0.01 158	0.03 180	0.23 158	0.24 224

EDNetEfficient	25.16 520	22.23 528	77.22 562	9.09 403	7.38 463	19.38 420	16.78 494	21.41 293	55.74 533	61.52 549	53.51 530	36.22 483	40.65 531	24.22 460	38.27 525	0.62 405	0.74 461	0.86 444	2.60 497	7.70 501	7.09 508

SAMSARA	34.43 540	18.53 519	31.91 493	55.34 551	35.34 545	75.99 569	94.71 578	47.97 536	50.84 518	37.47 510	36.99 453	53.12 538	38.55 525	39.56 528	38.65 526	3.59 494	5.40 531	2.22 482	3.72 505	9.43 513	9.29 526

MANE	31.97 535	10.75 492	17.71 442	20.94 520	13.77 520	47.80 533	26.85 531	53.00 546	55.20 531	59.29 541	64.30 548	64.93 552	56.31 551	51.83 547	38.69 527	9.61 525	4.72 529	6.91 515	19.93 543	9.20 512	7.64 515

XQC	24.10 514	16.76 516	50.68 525	21.37 525	11.01 506	35.24 511	18.84 505	37.28 489	55.11 529	31.64 484	30.06 374	37.71 490	30.31 502	37.17 519	39.66 528	4.20 500	0.41 411	2.76 491	1.89 489	11.46 524	8.42 520

MFN_U_SF_RVC	28.16 526	14.14 510	53.23 527	21.11 522	7.91 476	39.97 525	13.13 459	51.65 543	46.34 500	47.41 533	53.38 528	55.32 539	40.53 530	38.47 526	39.74 529	5.67 509	4.46 528	6.98 516	8.73 530	7.47 500	7.44 513

PVD	33.19 537	18.59 520	37.64 502	26.09 531	16.99 528	33.25 505	42.25 549	51.42 542	66.03 554	52.65 539	64.31 549	51.93 537	55.13 547	51.61 546	40.40 530	4.00 499	3.51 521	9.53 524	4.26 510	10.62 517	23.56 544

MSAF-DinoV2	20.61 486	7.35 468	24.41 471	11.43 469	4.88 369	30.12 489	16.70 493	39.67 503	54.27 523	22.75 408	32.01 408	48.05 529	30.44 503	37.52 521	40.45 531	0.72 414	0.50 437	0.44 398	1.23 475	4.64 480	4.54 484

ADCMid	22.76 505	10.75 492	41.73 511	11.23 463	7.97 478	27.26 478	19.18 507	35.44 470	38.02 462	40.23 516	46.38 508	36.56 484	42.70 533	38.20 525	40.75 532	1.77 468	1.43 486	3.05 494	3.81 506	4.96 484	3.82 471

RTS	30.15 531	23.12 530	96.33 577	16.71 506	11.63 511	58.66 549	24.28 526	36.80 482	62.63 548	43.79 525	46.10 506	32.56 459	43.90 534	51.29 544	40.92 533	2.38 480	0.66 455	1.06 450	0.74 449	5.11 486	4.34 480

RTSA	30.15 531	23.12 530	96.33 577	16.71 506	11.63 511	58.66 549	24.28 526	36.80 482	62.63 548	43.79 525	46.10 506	32.56 459	43.90 534	51.29 544	40.92 533	2.38 480	0.66 455	1.06 450	0.74 449	5.11 486	4.34 480

ccnet	24.02 512	16.16 514	21.70 464	11.83 474	17.75 529	37.87 518	16.18 488	45.46 532	31.93 414	36.99 509	46.46 511	38.76 494	29.52 498	37.55 522	40.93 535	9.20 523	6.29 533	9.63 525	7.71 527	11.19 520	7.21 511

RainbowNet	51.25 549	62.74 558	64.52 547	60.13 552	39.00 549	58.72 551	30.83 538	57.31 551	79.18 568	50.24 535	65.35 553	60.13 546	44.25 536	49.47 540	41.16 536	46.52 554	46.06 557	52.72 553	31.78 547	52.33 554	32.47 550

WZ-Net	25.17 521	12.95 503	63.02 543	15.13 501	10.42 503	38.51 521	27.42 534	40.46 507	54.17 522	28.32 464	52.95 525	40.81 505	28.36 494	37.07 518	41.35 537	1.21 458	0.21 340	0.73 426	0.94 462	5.42 491	3.87 473

AnyNet_C32	23.37 509	13.28 506	40.29 507	12.36 479	11.44 510	30.39 492	29.15 537	31.36 419	44.90 496	35.36 502	48.86 514	33.61 467	34.20 514	43.15 535	41.62 538	1.27 460	1.35 483	1.18 458	2.58 496	4.77 483	6.27 497

ELAS_RVC	33.79 539	19.15 522	35.97 499	21.28 523	13.79 521	52.58 538	36.11 546	48.96 538	55.66 532	61.47 548	62.91 543	58.35 543	53.55 545	53.37 549	42.23 539	11.25 533	6.64 536	10.32 527	7.05 520	13.56 527	11.58 531
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	28.98 528	35.45 542	99.82 587	9.43 411	5.65 415	24.97 460	14.79 473	26.06 348	54.82 526	60.87 545	57.59 538	45.42 519	50.27 542	26.11 471	43.62 540	0.30 327	0.37 406	1.61 470	2.35 494	10.17 514	9.99 527

BEATNet-Init1	35.08 542	20.64 527	54.70 533	27.43 533	12.00 516	58.29 548	31.01 539	52.58 545	57.49 538	60.36 543	62.98 544	69.98 555	55.54 549	53.00 548	44.40 541	4.61 505	2.84 514	7.05 518	6.89 519	10.97 519	8.94 523

ELAS	33.68 538	18.95 521	36.71 500	20.64 517	13.61 519	56.43 542	35.14 544	50.03 540	49.90 510	60.58 544	63.83 547	58.64 544	53.36 544	50.73 542	44.44 542	11.03 531	6.58 535	10.02 526	7.43 521	13.58 529	11.94 532
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	26.20 524	13.71 508	46.90 521	14.51 497	10.34 501	30.46 494	22.72 519	42.81 522	57.61 539	42.58 521	49.37 518	41.91 510	40.43 529	41.90 534	44.58 543	2.37 479	2.19 502	2.37 485	3.29 502	7.32 499	6.52 501

coex-ft	30.77 534	38.58 545	93.29 576	9.44 414	5.62 413	34.95 510	25.30 529	30.83 411	59.36 541	73.23 562	58.53 539	45.92 521	47.29 538	29.44 488	45.30 544	1.37 461	1.65 492	0.95 447	0.96 463	8.35 509	4.96 488

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 544	34.69 540	53.68 530	37.47 541	12.55 518	56.80 545	22.63 518	52.02 544	63.29 550	66.20 554	63.82 546	58.12 541	53.73 546	51.21 543	46.48 545	8.79 521	5.31 530	14.69 532	15.22 541	17.27 536	9.21 525

222	12.33 399	1.29 123	8.09 225	6.06 278	2.14 230	19.51 421	2.53 204	33.63 448	23.55 329	21.72 397	30.51 378	20.11 350	16.77 414	13.22 300	46.51 546	0.15 265	0.14 299	0.01 158	0.03 180	0.26 178	0.26 233

ACVNet_2	57.39 555	61.72 557	72.56 557	66.35 555	38.29 548	61.93 553	48.64 553	71.64 566	81.91 571	79.28 570	88.72 578	76.25 559	72.87 561	54.33 550	46.74 547	37.13 549	23.36 545	54.52 554	37.80 550	46.22 549	27.59 547

AnyNet_C01	29.76 529	25.78 533	75.37 560	17.03 508	11.34 508	49.00 535	27.12 533	37.99 492	40.05 470	40.73 517	65.13 551	46.98 527	38.86 526	46.63 538	48.19 548	2.14 475	2.13 500	2.13 478	2.56 495	8.14 507	7.98 517

Consistency-Raft	41.82 547	35.10 541	44.56 517	32.85 538	41.39 550	46.76 532	34.76 543	57.01 550	54.94 527	32.10 488	65.22 552	30.82 442	48.46 540	40.81 532	48.77 549	27.39 547	34.28 549	42.92 548	51.66 558	39.28 548	27.28 546

IMH-64-1	59.25 556	58.09 552	67.69 552	66.06 553	50.51 552	56.45 543	49.45 554	68.83 559	67.75 557	67.58 555	80.37 567	70.15 556	74.28 563	72.16 565	48.94 550	42.00 551	42.87 554	65.57 555	47.02 551	51.52 550	37.76 553

IMH-64	59.25 556	58.09 552	67.69 552	66.06 553	50.51 552	56.45 543	49.45 554	68.83 559	67.75 557	67.58 555	80.37 567	70.15 556	74.28 563	72.16 565	48.94 550	42.00 551	42.87 554	65.57 555	47.02 551	51.52 550	37.76 553

anonymity	52.32 550	58.23 554	63.91 544	41.12 544	59.25 560	53.27 539	41.04 548	55.69 549	40.20 471	54.85 540	49.49 519	49.13 531	55.48 548	59.07 551	49.65 552	55.86 557	50.03 563	51.00 551	51.08 556	51.71 552	56.36 558

IMH	62.95 558	60.33 556	67.78 554	69.51 557	53.65 555	65.09 558	54.21 556	72.00 567	73.28 562	72.49 560	81.93 569	72.96 558	79.81 567	76.65 571	51.41 553	43.57 553	49.82 562	67.81 557	51.14 557	54.83 555	40.67 555

ktn	72.58 567	80.06 573	69.96 555	79.14 566	69.86 571	75.40 567	70.43 568	69.01 561	76.90 565	72.88 561	77.46 564	77.43 560	77.41 566	72.78 568	55.00 554	79.09 569	65.99 571	80.09 565	68.29 561	71.46 567	62.98 564

SGM+DAISY	54.67 553	56.61 551	62.73 542	40.21 543	53.22 554	61.95 554	48.59 552	55.05 547	44.62 495	61.03 547	63.68 545	60.46 547	55.62 550	60.68 553	55.34 555	56.34 559	48.56 560	50.16 550	49.63 555	52.25 553	56.76 560

SPS-STEREO	55.62 554	59.14 555	64.16 545	45.05 548	53.84 557	59.88 552	44.00 551	59.53 552	49.94 512	62.33 550	61.09 542	59.80 545	56.82 552	60.06 552	57.85 556	58.41 560	48.34 559	51.07 552	49.21 554	55.41 556	56.48 559
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	72.18 565	79.78 571	78.84 564	78.75 565	68.52 568	63.26 556	61.68 560	69.22 562	75.95 563	77.58 567	78.85 565	79.69 565	84.79 574	77.39 572	58.43 557	69.68 566	60.79 570	77.46 562	68.48 562	69.62 562	64.92 567

WAO-6	70.64 561	73.02 563	66.25 549	79.92 568	61.74 564	68.74 560	59.08 558	75.27 571	87.02 575	74.72 563	79.40 566	79.19 563	84.60 573	67.70 557	60.53 558	67.85 563	48.88 561	81.48 567	73.29 565	65.57 558	58.60 561

NVStereoNet_ROB	41.93 548	32.40 539	44.55 516	36.60 540	27.78 541	34.52 508	32.38 540	48.84 537	57.18 537	69.34 557	75.62 563	66.07 554	64.86 555	47.34 539	60.78 559	15.72 538	23.99 546	23.40 539	32.06 548	21.34 539	23.86 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	72.05 564	79.64 570	64.23 546	52.73 550	84.71 575	77.93 571	68.35 563	63.96 555	66.93 555	61.00 546	71.29 559	63.84 551	68.91 557	72.42 567	61.11 560	82.03 575	74.22 576	80.34 566	74.44 567	83.62 576	89.34 578

LRCNet_RVC	73.59 569	69.80 560	74.41 559	77.63 563	60.56 563	40.33 526	15.08 479	71.04 564	48.36 504	88.07 578	94.62 580	90.11 576	81.83 570	80.58 574	61.26 561	97.12 584	72.30 575	96.65 583	97.58 584	77.13 572	77.30 574

TorneroNet-64	65.66 559	70.70 561	71.20 556	76.52 561	59.70 562	66.78 559	58.05 557	67.53 558	80.00 569	62.67 551	67.40 554	83.09 567	69.42 558	67.34 555	62.05 562	48.31 556	44.07 556	72.93 559	63.88 560	68.05 560	53.58 557

PWCK	65.90 560	88.63 577	79.40 565	80.32 569	29.96 543	63.85 557	39.45 547	72.07 568	71.26 560	78.74 569	68.99 556	77.82 561	61.77 554	82.81 575	62.64 563	80.17 571	39.88 553	81.90 569	47.37 553	73.54 570	37.51 552

LVE	71.50 563	72.46 562	83.91 569	75.21 560	55.29 559	74.81 563	62.76 561	77.22 572	83.77 573	82.09 572	87.11 577	83.38 568	82.41 572	75.93 569	64.49 564	48.28 555	57.24 569	74.61 561	62.53 559	65.49 557	61.01 562

WAO-7	72.21 566	78.21 566	54.04 531	79.33 567	69.31 570	70.20 561	72.09 569	77.85 575	84.90 574	77.35 566	86.03 573	79.37 564	79.88 568	65.32 554	65.33 565	62.33 562	69.70 574	70.51 558	73.21 564	67.23 559	62.02 563

TorneroNet	71.21 562	73.44 564	75.82 561	80.82 570	65.65 566	70.53 562	64.39 562	71.42 565	75.97 564	71.47 559	73.68 561	84.17 570	74.00 562	69.85 561	69.09 566	59.37 561	48.19 558	79.67 563	73.51 566	74.93 571	68.26 570

WAO-8	76.87 573	78.41 567	66.45 550	86.81 573	72.47 572	79.27 573	68.59 565	77.75 573	89.01 577	83.09 574	86.98 574	85.87 573	84.97 575	72.12 563	69.11 567	74.93 567	55.23 566	87.79 579	83.50 573	70.47 564	64.56 565

Venus	76.87 573	78.41 567	66.45 550	86.81 573	72.47 572	79.27 573	68.59 565	77.75 573	89.01 577	83.09 574	86.98 574	85.87 573	84.97 575	72.12 563	69.11 567	74.93 567	55.23 566	87.79 579	83.50 573	70.48 565	64.56 565

UNDER WATER-64	73.11 568	74.48 565	87.70 570	74.03 559	55.20 558	78.24 572	75.71 571	65.33 556	67.91 559	75.60 565	69.32 557	84.41 571	76.93 565	68.43 559	72.45 569	81.18 573	56.77 568	82.46 570	80.34 571	68.22 561	67.48 569

Dean	80.72 577	85.82 576	83.27 567	84.91 572	59.53 561	75.11 564	68.39 564	81.59 577	88.05 576	92.41 579	86.98 574	92.41 578	93.02 579	83.11 576	73.31 570	68.01 564	66.13 572	94.82 582	84.66 576	83.28 575	69.50 571

HanzoNet	77.61 575	81.11 574	82.83 566	77.82 564	69.15 569	75.25 566	69.06 567	73.49 569	77.84 567	82.19 573	82.80 570	85.42 572	86.67 577	85.99 578	73.64 571	85.24 579	68.38 573	81.71 568	75.47 569	71.98 568	66.24 568

TCMNet-wrong-test	76.74 572	91.47 580	89.31 572	97.64 582	97.35 582	94.87 578	92.51 577	69.78 563	65.29 552	63.44 553	71.10 558	65.66 553	51.44 543	85.29 577	74.70 572	56.06 558	20.22 544	83.11 574	82.39 572	95.02 583	88.18 577

UNDER WATER	75.92 571	79.25 569	87.75 571	84.39 571	66.43 567	77.08 570	77.22 572	66.90 557	72.16 561	75.32 564	71.56 560	85.89 575	82.15 571	70.11 562	74.99 573	79.34 570	53.61 565	86.40 576	84.53 575	71.29 566	72.11 572

JetBlue	54.08 552	45.10 547	74.15 558	51.17 549	47.68 551	75.66 568	60.97 559	63.63 554	62.09 547	63.32 552	64.88 550	78.86 562	68.17 556	68.15 558	75.09 574	36.86 548	24.88 548	29.01 543	29.12 546	28.71 544	34.13 551

MADNet+	53.31 551	68.61 559	98.75 584	67.03 556	37.58 547	79.83 575	81.74 574	60.38 553	61.61 546	51.43 538	54.92 534	61.11 548	59.29 553	69.66 560	76.71 575	23.88 544	24.03 547	17.08 534	12.35 539	32.47 546	27.69 548

KSHMR	88.54 578	93.03 581	83.31 568	95.54 580	91.74 579	82.37 576	83.41 575	84.43 578	81.99 572	87.89 577	84.05 571	91.94 577	81.33 569	76.34 570	81.76 576	96.44 583	96.14 582	96.69 584	97.12 583	92.52 582	92.67 583

DPSimNet_ROB	74.29 570	83.27 575	59.30 541	77.19 562	65.13 565	75.14 565	74.95 570	73.99 570	76.94 566	81.99 571	75.48 562	80.18 566	71.76 559	67.39 556	84.00 577	81.87 574	51.14 564	79.99 564	76.70 570	70.17 563	79.21 575

JetRed	79.55 576	79.88 572	91.52 575	71.05 558	75.80 574	91.66 577	80.11 573	79.14 576	80.44 570	84.35 576	84.23 572	83.38 568	72.48 560	79.43 573	85.44 578	69.33 565	81.58 577	73.66 560	72.56 563	82.35 574	72.60 573

xxxxx1	91.92 580	95.33 583	98.45 581	87.29 575	89.24 576	98.50 581	98.17 583	92.95 579	93.21 580	93.55 580	95.36 581	96.99 580	96.28 580	94.65 580	94.94 579	83.26 576	84.17 578	82.90 571	88.32 579	85.49 578	89.37 579

tt_ll	91.92 580	95.33 583	98.45 581	87.29 575	89.24 576	98.50 581	98.17 583	92.95 579	93.21 580	93.55 580	95.36 581	96.99 580	96.28 580	94.65 580	94.94 579	83.26 576	84.17 578	82.90 571	88.32 579	85.49 578	89.37 579

ff	91.92 580	95.33 583	98.45 581	87.29 575	89.24 576	98.50 581	98.17 583	92.95 579	93.21 580	93.55 580	95.36 581	96.99 580	96.28 580	94.65 580	94.94 579	83.26 576	84.17 578	82.90 571	88.32 579	85.49 578	89.37 579

MADNet++	94.16 584	94.02 582	90.25 573	96.28 581	96.84 581	97.17 580	90.16 576	94.71 582	91.69 579	97.07 583	93.71 579	94.62 579	92.63 578	96.15 583	95.18 582	95.42 581	95.89 581	92.80 581	92.23 582	92.10 581	94.30 585

HaxPig	99.40 587	99.99 589	97.38 579	100.00 588	100.00 588	96.91 579	97.35 580	99.59 586	99.99 587	100.00 590	100.00 588	99.99 591	99.99 587	99.04 585	97.77 583	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	99.99 588

MEDIAN_ROB	99.19 585	99.84 587	99.62 586	98.49 583	98.51 584	98.58 584	97.81 582	98.80 585	98.56 583	99.36 587	99.49 584	99.56 586	99.06 584	98.35 584	98.31 584	99.99 586	99.63 585	100.00 588	100.00 589	99.81 586	99.95 587

PML	99.19 585	100.00 592	98.08 580	99.28 585	99.53 585	100.00 588	99.73 586	98.24 583	99.44 584	100.00 590	99.57 586	98.76 585	99.84 586	100.00 591	98.88 585	100.00 587	99.54 584	100.00 588	99.50 586	99.90 587	93.55 584

USTest	93.52 583	90.92 579	77.74 563	87.90 578	92.63 580	100.00 588	100.00 588	99.79 587	99.80 585	99.21 586	99.52 585	98.03 583	99.15 585	89.52 579	99.31 586	90.37 580	98.47 583	84.34 575	87.43 578	84.58 577	91.71 582

Anonymous_1	99.65 588	99.95 588	99.93 588	99.80 587	99.60 586	100.00 588	100.00 588	99.82 589	99.98 586	99.62 588	99.94 587	99.75 588	100.00 588	99.66 586	99.88 587	98.45 585	99.84 586	98.73 585	99.26 585	99.41 585	99.36 586

test_example2	99.68 589	99.99 589	99.99 589	100.00 588	99.99 587	99.86 587	99.99 587	98.29 584	100.00 588	100.00 590	100.00 588	98.15 584	98.39 583	99.98 588	99.98 588	100.00 587	99.99 588	99.40 586	99.53 587	100.00 588	100.00 589

DPSMNet_ROB	99.95 591	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	99.15 585	100.00 588	99.96 589	100.00 588	99.99 589	99.99 589	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

DGTPSM_ROB	99.95 591	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	99.14 584	100.00 588	99.96 589	100.00 588	99.99 589	99.99 589	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

FlowAnything	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

Selective-RAFT-Error	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

tt	89.96 579	1.02 67	100.00 590	99.40 586	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	78.36 568	67.94 555	99.99 591	100.00 588	100.00 591	100.00 591	95.81 582	99.93 587	87.43 577	86.39 577	95.11 584	87.89 576

CasAABBNet	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

LSM0	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

DPSM_ROB	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

DPSM	100.00 593	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

AVERAGE_ROB	99.80 590	99.99 589	99.40 585	100.00 588	100.00 588	98.99 585	97.72 581	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 588	100.00 593	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 588	100.00 589	100.00 588	100.00 589

ccccc		98.19 586		100.00 588	100.00 588	99.32 586		99.79 587		99.63 589		99.69 587		99.95 587		100.00 587	100.00 589	99.97 587	99.90 588	100.00 588

ASD4		90.49 578

Low-res two-view benchmark