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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

SGD-Stereo	0.69 35	0.30 68	1.15 8	0.25 107	0.12 91	1.26 39	0.29 169	1.87 9	0.62 4	0.50 92	0.51 42	0.08 30	0.11 17	6.67 269	0.09 1	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 18

1w_stereo	0.64 28	0.16 3	1.24 17	0.09 54	0.50 263	1.19 15	0.08 72	3.24 48	0.84 15	0.48 88	2.37 128	0.04 3	1.57 216	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 318	1.23 21	0.04 36	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 56	0.05 5	0.42 95	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 318	1.23 21	0.04 36	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 56	0.05 5	0.42 95	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 318	1.23 21	0.04 36	3.18 40	0.85 18	0.32 42	0.77 56	0.05 5	0.42 95	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 57	1.25 18	0.24 105	0.10 67	0.41 3	0.07 64	0.57 1	0.80 12	0.24 23	0.03 5	0.09 36	0.37 74	0.46 4	0.12 3	0.03 374	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 131	7.77 532	2.81 193	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 56	3.26 50	0.75 9	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 131	6.69 270	0.13 7	0.02 331	0.08 394	0.00 1	0.00 1	6.69 536	0.02 87

AIO_test	0.90 60	0.40 166	1.67 62	0.14 82	0.16 118	2.97 243	0.83 314	3.61 82	2.67 100	0.29 31	0.71 52	1.50 158	0.29 53	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.08 385	0.03 118	0.03 137

Replicate-Monster	1.25 109	1.94 476	10.24 481	0.08 48	0.32 208	1.32 51	0.03 30	3.71 85	0.89 35	1.07 124	0.07 12	0.08 30	0.10 12	4.74 175	0.14 9	0.01 242	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.22 405

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 372	1.24 30	0.00 1	3.56 79	1.36 51	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 152	0.14 9	0.01 242	0.07 382	0.00 1	0.01 306	0.01 24	0.02 87

U	2.12 196	0.25 40	2.47 148	0.17 89	8.09 535	10.63 469	0.00 1	3.08 27	0.87 25	0.24 23	0.45 39	0.17 46	0.08 6	0.69 14	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 541	5.19 551	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo	0.72 41	0.23 30	1.13 5	0.06 30	0.16 118	1.24 30	0.00 1	3.84 101	1.40 52	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 12	5.71 210	0.16 12	0.01 242	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

IGEV-Stereo+	1.69 142	0.43 195	1.59 52	0.37 137	3.10 457	2.10 131	0.07 64	1.86 8	0.91 37	0.39 64	0.03 5	0.20 54	0.41 90	7.05 295	0.16 12	0.02 331	0.07 382	0.00 1	0.18 432	5.14 530	9.77 551

Selective-IGEV	1.23 105	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 128	2.38 162	0.54 232	6.10 237	2.51 90	0.41 71	3.20 153	0.26 73	0.29 53	6.94 289	0.16 12	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 403	0.04 147	0.10 306

MonSter	0.46 7	0.23 30	1.44 36	0.05 26	0.77 308	1.17 13	0.01 5	3.17 39	0.72 5	0.28 28	0.18 25	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 63	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 158	0.62 258	5.50 211	2.61 97	0.30 35	3.32 156	0.41 103	0.25 39	1.12 41	0.17 15	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 488	0.06 203	0.12 334

castereo++	1.18 98	0.54 253	1.95 90	0.30 114	0.51 267	4.56 360	1.00 348	4.61 140	1.12 46	0.29 31	2.14 122	1.89 173	0.15 23	3.94 148	0.18 17	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.31 479	0.03 118	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.74 43	0.23 30	1.31 23	0.06 30	1.62 382	1.95 119	0.01 5	3.29 52	1.81 62	0.38 56	1.68 100	0.10 40	1.16 183	0.91 29	0.19 18	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 103	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 53	0.07 19	0.17 25	0.39 1	0.20 19	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

111111	0.97 66	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 347	1.43 66	0.05 49	4.77 153	1.70 59	0.44 81	2.88 141	0.09 36	0.17 25	4.66 173	0.20 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 57	1.62 55	0.16 88	0.06 27	1.95 119	0.45 208	0.88 3	0.74 8	0.55 96	0.51 42	0.14 44	0.09 9	6.32 239	0.20 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

AIO_rvc	1.02 77	0.59 273	1.95 90	0.15 84	0.09 59	3.42 278	0.99 346	4.46 130	2.73 108	0.28 28	1.62 95	1.32 148	0.28 49	2.10 96	0.21 22	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.04 365	0.11 283	0.11 320

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 408	1.34 53	0.37 187	2.03 10	0.93 40	0.29 31	0.08 16	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 23	0.02 331	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 73	1.35 27	0.06 30	0.17 128	1.30 47	0.01 5	3.52 75	0.77 11	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 4	0.74 15	0.22 23	0.02 331	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

HUF	1.05 83	0.64 290	2.33 133	0.35 134	0.22 166	3.09 254	0.41 198	3.73 92	2.89 116	0.36 52	2.71 137	0.33 94	0.30 60	2.28 100	0.23 25	0.00 1	0.61 522	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.39 450

EGLCR-Stereo	1.04 82	0.20 18	2.00 97	1.14 249	0.16 118	2.50 173	0.11 89	4.96 164	2.61 97	0.79 110	0.07 12	1.46 156	0.37 74	3.96 149	0.23 25	0.01 242	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 256

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 302	1.24 30	0.05 49	2.80 20	0.84 15	0.45 83	0.50 41	0.06 13	0.56 117	0.58 8	0.24 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.5w	0.68 33	0.23 30	1.29 19	0.04 20	0.31 204	1.26 39	0.09 80	3.24 48	0.86 21	0.42 76	0.59 44	0.03 1	0.56 117	4.36 165	0.24 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 30	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 72	3.20 43	0.86 21	0.39 64	0.16 18	0.07 19	0.88 154	1.99 90	0.24 27	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 219	1.26 39	0.06 56	3.13 33	0.86 21	0.28 28	0.82 63	0.06 13	0.67 129	1.59 65	0.25 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 37	0.33 47	0.16 18	0.07 19	0.42 95	0.57 5	0.25 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 59	0.91 37	0.33 47	0.16 18	0.06 13	0.42 95	0.57 5	0.25 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

AdaDepth	0.57 23	0.22 26	2.33 133	0.12 65	1.26 357	1.59 81	0.07 64	1.03 4	0.97 42	0.21 18	0.42 36	0.08 30	0.30 60	2.28 100	0.26 33	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.20 440	0.01 24	0.01 18

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 285	1.26 39	0.08 72	3.20 43	0.84 15	0.41 71	0.29 31	0.05 5	0.72 136	0.77 19	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

qwe	0.66 30	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 352	1.23 21	0.03 30	3.35 57	0.88 30	0.51 93	0.38 34	0.04 3	0.17 25	3.22 121	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 64	3.11 30	0.87 25	0.45 83	0.66 48	0.05 5	0.19 28	0.67 12	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 64	3.11 30	0.87 25	0.45 83	0.66 48	0.05 5	0.19 28	0.67 12	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.75w	0.62 25	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 360	1.25 34	0.01 5	3.23 46	0.87 25	0.38 56	0.23 28	0.07 19	0.40 82	2.96 116	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 56	0.88 30	0.44 81	0.43 38	0.07 19	1.04 168	1.04 37	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 129	0.50 231	1.55 47	0.21 99	0.08 51	2.15 139	1.01 350	2.72 18	6.26 309	2.79 159	3.06 150	4.38 275	1.04 168	3.53 133	0.26 33	0.00 1	0.12 434	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.08 271

testlalala2	2.15 201	0.44 201	2.44 141	9.24 533	6.30 525	3.64 303	0.18 132	4.63 143	2.55 95	3.73 190	4.17 182	3.14 214	0.51 109	1.08 38	0.26 33	0.00 1	0.10 418	0.00 1	0.44 500	0.11 283	0.03 137

LG-G_1	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 109	0.02 22	3.74 93	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 36	0.08 6	3.39 128	0.27 42	0.02 331	0.08 394	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 73	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 109	0.02 22	3.74 93	0.88 30	0.23 20	0.03 5	0.09 36	0.08 6	3.39 128	0.27 42	0.02 331	0.08 394	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.02 87

2.25w	0.67 31	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 49	3.23 46	0.87 25	0.36 52	1.17 78	0.07 19	0.69 132	3.67 136	0.30 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 35	0.23 30	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 77	0.90 36	0.20 14	1.48 89	0.07 19	0.50 107	3.73 138	0.30 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

CAS++	1.18 98	0.55 257	1.99 95	0.17 89	0.27 186	1.85 112	0.63 259	8.48 317	3.07 135	1.71 138	2.32 126	0.18 49	0.20 31	1.91 88	0.30 44	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
qqq1	3.38 328	0.39 156	3.61 276	1.69 331	0.11 77	2.85 232	0.29 169	12.46 444	10.41 427	7.16 338	10.23 362	4.78 289	4.45 368	8.71 409	0.30 44	0.07 425	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.03 137

fff1	3.38 328	0.39 156	3.61 276	1.69 331	0.11 77	2.85 232	0.29 169	12.46 444	10.41 427	7.16 338	10.23 362	4.78 289	4.45 368	8.71 409	0.30 44	0.07 425	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.03 137

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 52	1.20 14	0.07 39	0.68 294	1.34 53	0.02 22	3.39 59	1.41 53	0.06 1	0.02 1	0.12 42	0.10 12	2.37 102	0.31 49	0.01 242	0.08 394	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

LGtest1	0.42 3	0.33 103	1.42 31	0.13 81	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 41	0.21 18	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 49	0.01 242	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.02 87

Pointernet	0.84 52	0.35 129	2.00 97	0.12 65	0.13 99	1.77 105	0.06 56	4.87 158	2.53 92	0.14 7	2.11 118	0.76 131	0.44 102	1.02 35	0.32 51	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.15 414	0.02 73	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 79	0.26 46	3.09 232	0.49 157	0.09 59	1.27 44	0.24 154	2.72 18	4.60 232	0.38 56	0.77 56	0.78 132	1.18 185	4.35 164	0.33 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

WCG-NET	1.24 106	0.43 195	1.46 39	0.33 126	0.08 51	2.14 137	1.08 359	3.09 29	6.86 335	2.73 158	3.43 164	0.74 129	0.94 159	0.89 27	0.33 52	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.05 217

AEACV	0.80 47	0.29 57	1.70 66	0.96 221	0.24 173	2.03 126	0.88 331	3.50 72	0.88 30	0.34 49	0.20 26	0.29 81	2.01 239	1.77 78	0.33 52	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.29 471	0.10 262	0.09 284

RCA-Stereo	1.99 185	0.34 118	2.71 174	0.26 109	0.06 27	2.29 150	0.48 212	4.89 159	14.65 474	2.81 161	5.51 232	0.78 132	3.21 297	1.44 56	0.33 52	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.02 87

fffy	1.13 95	0.51 237	2.15 116	1.01 228	0.09 59	2.30 155	0.19 135	4.07 111	1.13 48	0.16 10	2.66 134	0.20 54	0.38 78	6.98 291	0.35 56	0.00 1	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.14 325	0.16 374

test_for_model	6.81 464	27.63 553	2.16 123	21.79 551	16.18 552	3.48 286	0.94 341	5.88 230	3.72 176	7.62 361	2.72 138	1.03 140	0.42 95	0.58 8	0.35 56	9.03 544	2.28 534	0.00 1	0.05 371	23.91 558	6.49 537

Any-RAFT	2.18 206	0.25 40	1.94 87	1.37 282	0.80 311	5.01 372	0.56 238	8.51 318	5.58 269	4.01 198	4.85 200	5.44 314	2.26 252	2.45 106	0.35 56	0.00 1	0.15 456	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.02 87

LG-Stereo_L2	0.64 28	0.33 103	1.46 39	0.10 56	0.18 143	1.30 47	0.19 135	3.53 77	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.07 4	4.19 157	0.36 59	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

LG-Stereo_L1	0.69 35	0.32 86	1.21 16	0.10 56	0.16 118	1.38 58	0.20 141	2.44 15	0.72 5	0.20 14	0.02 1	0.06 13	0.06 3	6.49 253	0.36 59	0.01 242	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 237	3.29 248	0.11 63	0.25 176	1.73 103	0.22 148	3.68 83	2.54 94	0.26 27	0.16 18	0.27 76	0.30 60	1.31 49	0.36 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.04 182

rvit_stereo_0081	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 177	0.13 99	1.34 53	0.12 95	3.14 34	4.59 230	0.43 79	0.30 32	0.54 119	0.11 17	3.89 142	0.36 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 55	0.28 52	1.81 70	0.62 177	0.13 99	1.34 53	0.12 95	3.14 34	4.59 230	0.43 79	0.30 32	0.54 119	0.11 17	3.89 142	0.36 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 44	0.29 57	1.19 11	0.55 165	0.01 1	1.98 123	0.57 247	3.07 26	3.02 132	0.90 115	1.48 89	0.19 50	0.40 82	0.93 30	0.36 59	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.02 87

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 36	3.42 67	0.81 13	0.79 110	0.73 53	0.07 19	1.24 191	0.81 21	0.37 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 57	1.91 80	1.31 271	0.40 232	1.41 64	0.08 72	2.29 13	2.48 87	0.18 11	0.69 51	0.10 40	0.34 68	1.72 72	0.37 65	0.00 1	0.09 406	0.00 1	0.22 451	0.10 262	0.41 455

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 68	2.14 482	1.55 47	0.88 204	0.26 183	0.56 6	0.04 36	2.80 20	0.86 21	0.30 35	0.80 61	0.21 64	2.33 255	6.17 227	0.37 65	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.17 425	0.01 24	0.01 18

ours_stereo	1.03 79	0.55 257	1.86 74	0.12 65	0.32 208	1.16 12	0.09 80	3.27 51	2.18 74	0.39 64	3.02 147	0.34 98	0.26 45	6.32 239	0.37 65	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 360	0.13 342

castereo	0.87 53	0.60 277	1.07 3	0.34 131	0.17 128	1.89 113	0.79 304	4.84 157	2.05 69	0.65 104	2.55 132	0.31 87	0.40 82	1.02 35	0.38 69	0.01 242	0.09 406	0.00 1	0.24 457	0.03 118	0.02 87

GASTEREO	1.34 116	0.98 384	1.86 74	0.53 160	0.46 246	3.97 334	0.86 327	4.25 118	2.16 72	2.34 149	3.48 167	0.17 46	2.87 287	1.88 86	0.39 70	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 505	0.04 147	0.05 217

MSCF	1.24 106	0.77 332	1.95 90	0.42 144	0.46 246	3.85 326	0.85 325	4.26 119	2.02 68	2.21 143	2.34 127	0.17 46	2.74 278	1.75 74	0.39 70	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 505	0.04 147	0.05 217

water-stereo	0.70 38	0.29 57	3.07 231	0.08 48	0.07 35	1.54 77	0.15 117	4.01 110	1.41 53	0.59 99	1.31 82	0.26 73	0.24 37	0.43 3	0.39 70	0.02 331	0.06 361	0.00 1	0.02 331	0.02 73	0.01 18

mms	1.03 79	0.54 253	1.58 51	0.05 26	0.36 222	1.52 76	0.08 72	2.97 25	1.84 66	0.38 56	2.94 143	0.32 90	0.25 39	6.82 276	0.39 70	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 349	0.28 434

CREStereo++_RVC	1.59 135	0.39 156	2.26 129	0.36 135	0.01 1	1.67 90	0.01 5	2.95 23	8.12 380	3.69 189	7.44 294	0.47 110	0.32 66	0.74 15	0.39 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 539	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MoCha-V2	1.41 123	0.42 184	2.61 162	0.81 194	0.23 171	2.53 177	0.20 141	4.81 155	3.16 140	0.82 113	3.15 151	0.30 83	1.61 220	6.66 268	0.40 75	0.00 1	0.20 483	0.00 1	0.24 457	0.05 179	0.02 87

SCV	1.59 135	0.58 270	2.57 156	2.72 459	0.31 204	2.15 139	0.79 304	6.88 280	2.72 105	0.20 14	2.68 135	0.68 126	0.58 123	7.60 329	0.41 76	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 451	0.37 446	0.24 416

IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 159	0.32 208	2.13 136	0.51 227	3.46 69	1.71 60	0.95 117	0.16 18	0.24 70	0.55 115	2.81 113	0.41 76	0.12 444	0.21 486	0.20 496	0.25 462	0.21 383	0.20 401

trnet	0.99 72	0.37 146	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 93	0.02 22	4.12 115	6.41 318	0.70 105	1.57 93	0.46 109	0.67 129	1.15 43	0.41 76	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MSKI-zero shot	2.00 186	0.36 139	2.15 116	0.81 194	0.25 176	2.69 205	0.29 169	6.16 241	2.34 85	4.31 203	7.52 295	3.70 243	0.25 39	8.42 390	0.41 76	0.01 242	0.13 444	0.00 1	0.25 462	0.03 118	0.02 87

monsters	0.87 53	0.28 52	1.54 46	0.47 156	2.71 449	1.38 58	0.01 5	3.14 34	0.81 13	0.32 42	0.48 40	0.05 5	0.13 21	5.72 211	0.42 80	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

testlalala	1.50 130	0.41 177	1.67 62	0.98 225	0.31 204	4.00 336	0.90 336	5.26 194	2.17 73	6.56 310	3.61 170	1.74 167	0.38 78	1.21 47	0.42 80	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 471	0.01 24	0.01 18

DilatedVolume-Stereo	1.13 95	0.41 177	2.75 180	1.04 236	0.11 77	2.21 144	0.10 84	2.96 24	1.32 50	2.40 151	2.09 115	0.33 94	0.58 123	5.62 203	0.43 82	0.03 374	0.06 361	0.00 1	0.14 410	0.04 147	0.04 182

LG-Stereo	0.79 46	0.32 86	3.96 305	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 132	3.52 75	2.95 120	0.32 42	1.77 103	0.22 66	0.14 22	0.39 1	0.43 82	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 283	0.02 87

S2M2	0.46 7	0.39 156	1.17 9	0.37 137	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 65	0.19 13	0.87 64	0.13 43	0.19 28	0.57 5	0.43 82	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 383	0.00 1

SCV_C0	1.40 122	0.49 228	3.06 230	0.12 65	0.21 162	2.29 150	0.09 80	6.46 261	3.81 183	0.63 101	2.00 112	0.24 70	0.41 90	7.31 313	0.43 82	0.01 242	0.05 343	0.00 1	0.21 445	0.16 336	0.07 256

anonymousdsp2	1.78 151	0.39 156	3.40 259	1.10 242	0.04 13	3.63 302	0.50 224	7.80 299	2.77 111	2.91 165	2.88 141	3.17 216	1.01 163	5.15 192	0.43 82	0.00 1	0.01 179	0.02 424	0.15 414	0.05 179	0.12 334

HH	2.42 235	0.73 320	3.76 289	0.91 208	0.14 105	2.78 214	0.71 284	7.92 302	2.72 105	1.53 134	6.10 244	7.93 376	4.01 341	8.60 400	0.44 87	0.00 1	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.04 182

HanStereo	2.42 235	0.73 320	3.76 289	0.91 208	0.14 105	2.78 214	0.71 284	7.92 302	2.72 105	1.53 134	6.10 244	7.93 376	4.01 341	8.60 400	0.44 87	0.00 1	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.04 182

ProNet	1.20 100	0.60 277	2.00 97	0.26 109	0.08 51	2.73 206	0.68 273	5.00 170	2.52 91	0.29 31	1.32 83	0.37 99	0.36 71	6.94 289	0.44 87	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.00 1	0.17 349	0.07 256

CREStereo	0.98 68	0.42 184	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 88	0.02 22	4.07 111	6.33 314	0.72 106	1.54 92	0.43 106	0.64 127	1.22 48	0.44 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MyStereo07	1.31 115	0.79 340	1.61 53	1.03 231	1.11 345	2.63 197	0.46 209	5.48 208	2.24 75	0.64 103	1.48 89	0.27 76	0.59 125	7.03 294	0.45 91	0.00 1	0.09 406	0.00 1	0.01 306	0.11 283	0.09 284

ACVNet-DCA	2.01 188	0.65 296	2.15 116	2.30 428	0.02 3	5.80 387	0.56 238	8.45 313	3.33 158	1.03 119	3.33 157	0.32 90	3.71 326	8.05 361	0.45 91	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 347	0.02 73	0.03 137

xx1	2.33 228	0.65 296	2.15 116	2.30 428	0.02 3	5.80 387	0.56 238	4.31 120	10.41 427	1.03 119	3.33 157	4.67 285	2.70 272	8.05 361	0.45 91	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.03 137

cc1	2.17 204	0.65 296	2.15 116	2.30 428	0.02 3	5.80 387	0.56 238	4.31 120	10.41 427	1.03 119	3.33 157	0.32 90	3.71 326	8.05 361	0.45 91	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 347	0.10 262	0.05 217

depthmonostereo	1.01 76	0.50 231	3.16 238	0.12 65	0.09 59	1.43 66	0.04 36	4.97 165	1.51 56	0.90 115	1.46 88	0.98 137	0.94 159	3.45 132	0.46 95	0.02 331	0.10 418	0.00 1	0.02 331	0.04 147	0.01 18

GIP-stereo	0.70 38	0.44 201	1.70 66	1.52 302	0.75 304	1.48 69	0.05 49	4.18 116	1.10 45	0.18 11	0.42 36	0.58 122	0.38 78	0.65 11	0.46 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.01 18

ffm	2.90 284	0.31 73	3.97 306	1.34 275	0.98 333	2.80 217	0.48 212	4.53 135	10.19 422	6.29 293	9.23 337	5.59 317	3.72 330	8.00 355	0.46 95	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.04 182

tt1	2.14 199	0.63 289	2.22 127	2.27 424	0.02 3	5.71 385	0.63 259	4.53 135	10.19 422	1.16 128	3.39 163	0.33 94	3.05 293	8.00 355	0.46 95	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 347	0.10 262	0.04 182

s12784h	1.89 172	0.30 68	2.57 156	0.11 63	0.09 59	4.18 343	0.13 104	6.61 268	7.44 355	3.62 185	4.28 185	0.59 123	0.81 149	6.61 264	0.46 95	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.00 1

TANstereo	1.20 100	0.49 228	2.04 100	0.34 131	0.10 67	1.80 108	0.01 5	3.40 63	4.10 206	4.37 205	4.82 198	0.41 103	0.70 133	0.94 31	0.46 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 125	0.85 354	2.04 100	2.45 446	0.05 16	2.34 157	0.01 5	3.46 69	7.51 356	2.88 163	4.98 205	0.26 73	0.25 39	1.15 43	0.46 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 187	3.78 96	3.29 154	0.56 97	1.13 76	0.40 100	0.76 140	1.71 69	0.47 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

whm_eth	0.88 55	0.51 237	3.12 234	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 187	3.78 96	3.29 154	0.56 97	1.13 76	0.40 100	0.76 140	1.71 69	0.47 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

MC-Stereo	1.47 127	0.36 139	2.54 153	1.99 383	0.12 91	1.90 114	0.12 95	4.47 132	2.83 113	3.31 178	3.44 165	0.56 121	1.47 204	5.39 199	0.47 102	0.00 1	0.04 326	0.00 1	0.21 445	0.07 221	0.04 182

ff7	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 217	0.84 319	3.71 85	2.27 77	0.38 56	1.06 67	0.20 54	0.40 82	7.12 302	0.49 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 251	0.06 237

ffff	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 217	0.84 319	3.71 85	2.27 77	0.38 56	1.06 67	0.20 54	0.40 82	7.12 302	0.49 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 251	0.06 237

11t	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 217	0.84 319	3.71 85	2.27 77	0.38 56	1.06 67	0.20 54	0.40 82	7.12 302	0.49 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 251	0.06 237

anonymousdsp	1.12 89	0.59 273	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 225	0.82 310	4.07 111	2.30 83	0.41 71	1.12 75	0.30 83	0.40 82	7.05 295	0.49 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.10 262	0.05 217

ccc-4	1.12 89	0.57 265	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 217	0.84 319	3.71 85	2.27 77	0.38 56	1.06 67	0.20 54	0.40 82	7.12 302	0.49 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.09 251	0.06 237

IGEV-Stereo	1.12 89	0.59 273	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 228	0.82 310	4.09 114	2.30 83	0.41 71	1.11 72	0.30 83	0.41 90	7.05 295	0.49 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.10 262	0.05 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
monsterstereo	0.93 62	0.30 68	1.91 80	0.43 148	2.63 445	1.21 17	0.01 5	3.11 30	0.76 10	0.46 86	1.44 87	0.05 5	0.09 9	5.66 206	0.50 111	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 21	0.32 86	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 81	1.17 49	0.12 4	0.03 5	0.20 54	0.11 17	2.77 111	0.51 112	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.16 417	0.00 1	0.02 87

AnonymousM	2.71 263	6.75 525	0.98 1	0.73 189	0.06 27	2.41 165	0.53 229	5.30 196	3.05 133	4.75 220	2.09 115	1.89 173	1.01 163	1.88 86	0.51 112	0.01 242	0.02 246	17.42 547	4.76 547	0.02 73	0.01 18

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 403	25.07 549	26.53 541	0.44 149	0.07 35	1.50 74	0.54 232	2.09 11	1.57 57	0.51 93	0.62 47	0.21 64	0.20 31	1.44 56	0.53 114	12.03 553	0.01 179	0.00 1	0.08 385	1.75 511	9.69 549

gcap-zeroshot	1.87 168	0.44 201	4.24 326	0.53 160	0.51 267	3.12 259	0.75 294	6.42 259	3.91 189	3.75 191	1.67 99	7.79 372	0.55 115	2.61 109	0.53 114	0.02 331	0.21 486	0.00 1	0.23 454	0.00 1	0.05 217

GCAP-Stereo	0.95 64	0.62 286	1.99 95	0.30 114	0.03 11	1.66 89	0.01 5	4.43 128	3.00 129	1.63 136	1.17 78	1.39 150	0.76 140	1.31 49	0.55 116	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.02 87

RSM	1.21 103	0.20 18	1.30 22	0.12 65	0.06 27	2.48 171	0.51 227	3.78 96	2.74 109	0.48 88	2.38 129	2.18 182	0.28 49	6.77 274	0.56 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.07 221	0.05 217

RSM++	1.02 77	0.24 39	1.33 25	0.86 202	0.04 13	2.78 214	0.30 175	2.63 17	2.67 100	0.48 88	1.95 110	0.52 116	0.25 39	5.50 202	0.57 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 425	0.11 283	0.09 284

CASnet	0.98 68	0.32 86	1.62 55	0.65 183	0.07 35	2.11 133	0.14 111	3.50 72	4.03 198	3.77 192	1.41 85	0.31 87	0.29 53	0.80 20	0.57 118	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
sAnonymous2	1.35 118	1.66 458	8.14 463	0.55 165	0.46 246	1.23 21	0.24 154	4.00 108	3.47 165	0.40 69	1.11 72	0.23 67	1.42 201	0.96 33	0.57 118	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 440	2.07 515	0.22 405

CroCo_RVC	1.35 118	1.66 458	8.14 463	0.55 165	0.46 246	1.23 21	0.24 154	4.00 108	3.47 165	0.40 69	1.11 72	0.23 67	1.42 201	0.96 33	0.57 118	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 440	2.07 515	0.22 405

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 111	0.42 184	2.36 138	0.59 173	1.26 357	2.43 167	0.01 5	3.29 52	7.76 369	1.71 138	2.78 139	0.27 76	0.32 66	1.16 45	0.58 122	0.04 394	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.10 306

CES	1.56 133	0.35 129	1.44 36	0.42 144	7.70 534	2.66 203	0.13 104	4.89 159	2.53 92	0.25 25	1.10 71	0.33 94	0.31 64	1.61 67	0.58 122	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 468	6.26 536

HART	1.68 141	0.67 305	2.72 176	0.04 20	0.27 186	1.72 102	0.04 36	5.60 214	3.16 140	1.44 131	7.73 305	2.41 188	0.15 23	6.44 246	0.62 124	0.00 1	0.12 434	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.17 379

rvit_0105_6	1.26 111	0.87 358	4.85 363	0.61 175	0.07 35	1.60 82	0.32 177	3.79 99	5.87 281	0.25 25	0.26 30	1.09 141	0.29 53	4.60 171	0.62 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

MGS-Stereo	1.10 88	0.26 46	2.45 142	0.58 171	0.06 27	1.84 111	0.67 272	2.16 12	3.42 163	1.03 119	6.13 246	0.49 112	0.36 71	1.43 55	0.62 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 465	0.00 1

tt45	1.09 87	0.35 129	1.49 42	0.39 141	0.23 171	3.50 290	0.14 111	3.35 57	1.81 62	0.36 52	2.04 113	0.27 76	0.26 45	6.84 278	0.63 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 336	0.03 137

knoymous	1.36 120	0.21 23	1.68 64	0.20 95	0.49 260	1.58 79	0.11 89	5.15 178	2.40 86	4.62 213	1.77 103	4.56 282	0.45 104	3.23 122	0.63 127	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 18

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 47	0.33 103	2.51 150	0.25 107	0.53 272	1.93 117	0.27 164	5.07 174	1.05 44	0.47 87	0.68 50	0.64 125	0.22 35	0.95 32	0.65 129	0.00 1	0.05 343	0.00 1	0.19 437	0.03 118	0.16 374

GCAP-BAT	1.77 150	0.49 228	2.78 187	0.66 184	0.16 118	3.76 320	0.80 306	3.72 91	3.27 151	3.68 188	5.03 207	3.66 240	0.56 117	5.82 214	0.65 129	0.00 1	0.05 343	0.00 1	0.24 457	0.01 24	0.01 18

ROB_FTStereo	1.90 173	0.42 184	2.86 199	0.12 65	0.19 154	3.71 311	0.75 294	5.24 189	2.95 120	5.87 260	4.26 184	3.41 222	1.51 205	5.80 213	0.65 129	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.08 271

HUI-Stereo	1.80 154	0.41 177	2.85 197	0.12 65	0.18 143	3.72 314	0.65 266	5.23 183	2.97 127	5.87 260	4.34 189	3.45 224	1.52 210	3.93 147	0.65 129	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.10 306

FlowAnything_test	0.51 13	0.33 103	2.09 108	0.15 84	0.15 110	1.71 99	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 126	0.77 56	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 133	0.05 406	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.02 87

LoS_RVC	1.26 111	1.43 437	1.91 80	0.42 144	3.77 489	1.71 99	0.04 36	2.58 16	2.49 89	0.42 76	2.58 133	0.30 83	0.57 121	1.71 69	0.66 133	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 73	4.49 530

LoS	0.91 61	0.34 118	2.10 113	0.38 140	0.13 99	2.47 169	0.26 161	5.00 170	2.74 109	0.89 114	0.21 27	0.49 112	0.36 71	1.97 89	0.67 135	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	1.79 152	0.68 307	2.55 154	1.66 329	0.27 186	1.27 44	0.05 49	4.57 139	4.04 200	3.30 177	9.24 342	3.83 247	1.20 188	2.08 95	0.67 135	0.00 1	0.12 434	0.00 1	0.24 457	0.04 147	0.09 284

PSM-adaLoss	1.88 169	0.40 166	2.86 199	0.12 65	0.19 154	3.75 319	0.71 284	5.23 183	2.96 123	5.86 255	4.33 188	3.45 224	1.51 205	5.40 200	0.69 137	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 284

ROB_FTStereo_v2	1.91 175	0.41 177	2.85 197	0.12 65	0.19 154	3.71 311	0.73 289	5.23 183	2.95 120	5.86 255	4.36 191	3.46 226	1.51 205	5.86 216	0.69 137	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.08 271

Patchmatch Stereo++	1.95 179	0.40 166	2.86 199	0.12 65	0.18 143	3.74 316	0.66 269	5.24 189	2.96 123	5.86 255	4.32 186	3.46 226	1.52 210	6.88 280	0.70 139	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 284
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 179	0.40 166	2.86 199	0.12 65	0.18 143	3.74 316	0.66 269	5.24 189	2.96 123	5.86 255	4.32 186	3.46 226	1.52 210	6.88 280	0.70 139	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 284

R-Stereo Train	2.44 239	0.32 86	1.93 84	0.94 215	0.16 118	3.67 305	0.61 255	6.37 253	3.08 136	9.14 421	17.44 467	1.80 169	0.77 143	1.76 76	0.70 139	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 239	0.32 86	1.93 84	0.94 215	0.16 118	3.67 305	0.61 255	6.37 253	3.08 136	9.14 421	17.44 467	1.80 169	0.77 143	1.76 76	0.70 139	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.52 131	0.42 184	4.10 322	1.25 259	0.11 77	3.04 250	0.14 111	5.79 226	2.84 114	3.12 170	3.65 171	2.05 180	0.42 95	2.38 104	0.71 143	0.01 242	0.10 418	0.00 1	0.20 440	0.02 73	0.04 182

KYRaft	3.59 349	0.31 73	1.84 73	0.76 191	0.46 246	2.29 150	4.04 456	4.75 152	3.25 150	8.93 418	19.47 477	6.62 351	5.07 397	7.79 344	0.71 143	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.04 147	5.38 535

testlalala_base	3.12 301	0.48 224	2.79 191	2.14 410	1.98 414	4.13 342	0.64 263	6.16 241	2.09 70	2.38 150	4.08 179	1.80 169	0.50 107	1.65 68	0.72 145	12.33 554	2.33 536	0.00 1	0.31 479	14.56 548	1.32 501

LCNet	2.85 275	0.42 184	1.90 79	0.95 219	0.56 276	2.07 128	1.60 391	4.99 169	3.57 173	6.05 268	10.59 371	4.59 283	6.79 438	7.46 322	0.72 145	0.01 242	0.00 1	0.01 393	0.77 515	0.30 421	3.57 524

MM-Stereo_test2	0.99 72	0.29 57	2.26 129	1.34 275	0.12 91	1.78 107	0.53 229	4.71 150	3.31 156	0.76 108	0.80 61	0.50 115	0.35 69	1.86 82	0.73 147	0.00 1	0.05 343	0.00 1	0.07 380	0.26 410	0.06 237

MyStereo06	2.35 229	0.66 302	4.54 345	1.10 242	0.96 331	2.57 184	0.10 84	9.30 344	4.05 202	5.22 234	6.09 242	5.95 330	2.38 257	3.00 117	0.73 147	0.01 242	0.08 394	0.00 1	0.01 306	0.13 315	0.15 362

RAFT-Stereo-weight	1.67 140	0.31 73	1.57 49	0.97 224	0.15 110	3.19 267	0.77 298	5.06 172	6.19 308	4.96 225	3.38 162	2.83 198	0.35 69	2.87 114	0.74 149	0.01 242	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

CAS	2.24 211	0.25 40	1.86 74	11.21 538	3.86 491	1.67 90	0.02 22	3.87 102	2.67 100	0.41 71	1.63 96	0.24 70	0.27 47	1.50 60	0.74 149	9.43 546	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 533

SST-Stereo	2.75 267	0.31 73	2.78 187	1.33 273	0.33 214	3.99 335	0.82 310	5.60 214	3.93 191	10.92 465	6.19 250	5.00 299	4.23 352	8.66 404	0.74 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.03 137

iGMRVC	1.96 182	0.40 166	2.88 204	0.12 65	0.19 154	3.74 316	0.73 289	5.23 183	2.97 127	5.87 260	4.37 192	3.48 230	1.52 210	6.73 273	0.74 149	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.08 271

PMTNet	1.41 123	0.37 146	2.06 102	0.26 109	0.15 110	2.94 241	0.34 183	3.39 59	5.33 259	1.00 118	1.27 81	0.28 80	0.93 157	4.04 153	0.74 149	5.00 532	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.01 18

mmm	2.50 249	0.29 57	3.22 243	1.98 381	0.32 208	3.72 314	0.12 95	9.45 348	4.05 202	5.84 254	10.80 376	2.47 189	2.86 286	4.07 154	0.75 154	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 306	0.03 118	0.02 87

TestStereo	1.74 148	1.02 391	3.64 281	0.20 95	0.28 193	1.33 52	0.01 5	5.24 189	4.01 197	3.18 171	4.97 204	2.07 181	0.70 133	7.32 314	0.75 154	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	2.00 186	0.32 86	5.49 399	0.60 174	1.98 414	1.77 105	0.10 84	7.24 288	5.70 272	2.90 164	4.06 178	3.11 213	0.56 117	5.32 196	0.76 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.16 374

rvit_stereo_ft	1.00 75	0.78 339	3.84 301	0.84 199	0.36 222	1.23 21	0.24 154	3.81 100	3.76 181	0.37 55	0.87 64	0.74 129	1.12 172	1.18 46	0.76 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.06 237

test-3	1.86 164	0.21 23	2.46 145	1.03 231	0.22 166	1.38 58	0.83 314	4.65 147	5.04 247	7.26 345	1.78 106	4.10 259	0.41 90	6.53 259	0.76 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.18 360	0.14 351

test_1	1.85 163	0.21 23	2.45 142	1.02 229	0.22 166	1.37 57	0.82 310	4.66 149	5.06 248	7.02 328	1.73 101	4.09 257	0.41 90	6.51 256	0.76 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 471	0.18 360	0.14 351

test_3	1.88 169	0.22 26	2.75 180	0.96 221	0.22 166	1.28 46	0.77 298	4.62 142	5.87 281	6.55 309	1.84 108	4.28 270	0.45 104	6.48 252	0.76 156	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 470	0.17 349	0.14 351

RAFT-IKP	1.90 173	0.42 184	2.83 194	0.12 65	0.18 143	3.50 290	0.64 263	5.24 189	2.96 123	5.86 255	4.34 189	3.50 233	1.51 205	5.99 220	0.76 156	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.08 271

tg	1.96 182	0.64 290	2.15 116	0.68 186	0.12 91	4.40 356	0.04 36	5.74 219	4.19 212	4.00 197	5.23 219	2.58 192	0.93 157	7.12 302	0.77 162	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 426	0.25 420

Occ-G	0.98 68	0.38 152	1.82 72	0.15 84	0.18 143	1.45 68	0.69 278	3.15 37	2.25 76	1.45 132	0.59 44	5.06 302	0.54 114	0.75 17	0.77 162	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.17 425	0.16 336	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 121	0.98 384	5.52 404	0.61 175	0.05 16	1.62 85	0.41 198	3.95 106	5.80 278	0.31 40	0.73 53	1.37 149	0.53 113	4.89 183	0.78 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 182

sCroCo_RVC	1.21 103	0.65 296	5.16 383	1.09 241	1.29 364	0.92 8	0.19 135	3.92 103	2.68 103	0.30 35	3.04 148	0.52 116	1.56 215	1.58 64	0.78 164	0.09 435	0.25 498	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.11 320

IGEV++	1.14 97	0.51 237	1.66 59	0.55 165	0.08 51	2.52 174	1.01 350	6.51 265	3.16 140	0.59 99	2.11 118	0.43 106	1.18 185	1.44 56	0.79 166	0.00 1	0.05 343	0.00 1	0.05 371	0.11 283	0.11 320

IGEV_Zeroshot_test	2.13 198	0.50 231	4.91 366	1.41 289	0.18 143	2.62 195	0.36 185	7.80 299	3.87 185	5.04 228	5.42 229	4.77 288	1.03 166	3.43 130	0.79 166	0.00 1	0.16 465	0.00 1	0.18 432	0.17 349	0.04 182

XX-Stereo	2.71 263	0.38 152	5.96 416	2.25 423	2.20 428	1.54 77	0.21 146	5.44 207	3.05 133	2.28 148	16.16 446	7.03 357	0.24 37	6.19 228	0.79 166	0.00 1	0.15 456	0.00 1	0.23 454	0.13 315	0.04 182

MM-Stereo_test1	1.57 134	0.36 139	2.19 125	1.17 252	0.35 219	2.39 163	0.56 238	4.53 135	5.21 254	3.67 187	1.65 98	0.40 100	0.84 153	6.90 283	0.80 169	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.31 426	0.03 137

GMStereo	1.83 161	0.99 387	4.55 348	0.57 170	0.05 16	2.53 177	0.01 5	4.95 162	11.14 441	3.52 182	2.24 123	0.53 118	0.49 106	3.76 140	0.80 169	0.20 465	0.00 1	0.00 1	0.12 406	0.12 300	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PSM-AAD	3.33 325	0.20 18	1.47 41	0.73 189	0.54 274	2.55 181	6.19 490	4.97 165	3.27 151	10.92 465	11.92 399	2.95 202	9.59 485	7.90 349	0.82 171	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 147	2.47 519

RAStereo	0.68 33	0.42 184	3.15 237	0.18 94	0.52 271	1.17 13	0.02 22	3.16 38	0.98 43	0.51 93	1.43 86	0.16 45	0.22 35	0.75 17	0.83 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.02 87

AE-Stereo	1.44 125	0.32 86	2.69 170	1.58 316	0.20 159	2.24 147	0.59 249	6.01 233	5.70 272	1.18 130	3.17 152	1.02 139	0.78 146	1.73 73	0.83 172	0.02 331	0.18 473	0.00 1	0.29 471	0.11 283	0.07 256

DisPM	2.43 237	0.32 86	3.04 220	1.76 343	0.18 143	3.46 281	0.65 266	5.13 175	4.88 243	8.59 405	7.04 283	2.84 199	1.03 166	8.85 417	0.83 172	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

SMoEStereo_RVC	0.95 64	0.35 129	1.37 28	0.63 180	0.07 35	2.07 128	0.16 123	2.88 22	1.68 58	0.30 35	1.23 80	0.19 50	0.28 49	6.80 275	0.84 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 283	0.13 342

MM-Stereo_test3	1.83 161	0.59 273	1.93 84	1.43 291	3.99 495	2.44 168	0.81 308	5.81 227	6.70 330	1.73 140	4.79 196	1.23 147	0.65 128	3.30 123	0.85 176	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 434	0.05 217

999	1.25 109	0.37 146	1.63 57	1.15 250	0.34 216	3.03 249	0.66 269	3.41 64	2.27 77	0.30 35	3.20 153	0.19 50	0.25 39	7.23 310	0.85 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 336	0.01 18

EKT-Stereo	1.91 175	0.48 224	2.77 185	2.19 415	4.36 501	1.42 65	0.24 154	4.63 143	3.51 167	2.94 166	3.47 166	3.55 235	2.25 250	5.26 194	0.85 176	0.04 394	0.12 434	0.00 1	0.09 396	0.06 203	0.05 217

RAFT_CTSACE	3.40 332	1.07 398	4.52 343	1.27 262	3.14 458	4.00 336	1.07 356	3.93 105	4.43 220	4.66 218	17.94 470	7.21 366	2.76 279	10.82 464	0.85 176	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.00 1	0.30 421	0.01 18

test_xeample3	1.08 86	0.43 195	3.39 257	0.49 157	0.05 16	2.58 186	0.93 339	3.32 54	1.77 61	0.23 20	0.23 28	0.19 50	0.28 49	6.34 241	0.85 176	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 469	0.06 203	0.10 306

iRaft-Stereo_20w	2.56 251	0.35 129	4.98 369	0.37 137	0.67 292	3.47 283	0.59 249	12.57 451	3.89 187	6.10 273	6.23 254	1.49 157	2.24 248	6.65 267	0.86 181	0.00 1	0.19 479	0.00 1	0.33 483	0.08 233	0.22 405

RAFT_R40	2.71 263	0.33 103	3.00 211	1.26 260	0.30 196	3.83 325	1.00 348	5.69 218	4.29 214	9.69 436	6.33 260	5.02 301	4.02 343	8.58 399	0.86 181	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.02 87

IGEVStereo-DCA	1.06 85	0.45 209	2.06 102	0.32 121	0.06 27	2.74 207	0.84 319	3.71 85	2.27 77	0.39 64	0.16 18	0.20 54	0.29 53	6.47 250	0.87 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 417	0.06 203	0.06 237

rrr	1.05 83	0.45 209	3.18 240	0.32 121	0.06 27	2.74 207	0.95 344	3.49 71	1.12 46	0.39 64	0.16 18	0.20 54	0.29 53	6.47 250	0.87 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.06 203	0.10 306

CFNet-RSSM	2.11 195	0.33 103	2.71 174	1.04 236	0.30 196	3.21 269	0.41 198	6.67 272	6.96 338	5.62 244	4.58 193	5.40 313	1.71 224	1.86 82	0.87 183	0.00 1	0.08 394	0.00 1	0.32 481	0.02 73	0.02 87

rvit_0105_5	1.48 128	0.89 365	5.43 395	0.46 151	0.04 13	1.60 82	0.60 252	4.65 147	5.90 284	0.76 108	1.59 94	1.75 168	0.78 146	4.20 159	0.88 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

GMOStereo	1.81 155	0.47 217	2.09 108	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 332	4.40 123	4.51 225	8.16 383	6.97 274	2.96 203	1.15 178	1.42 51	0.88 186	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.03 137

error version	1.81 155	0.47 217	2.09 108	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 332	4.40 123	4.51 225	8.16 383	6.97 274	2.96 203	1.15 178	1.42 51	0.88 186	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.03 137

test-v	1.81 155	0.47 217	2.09 108	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 332	4.40 123	4.51 225	8.16 383	6.97 274	2.96 203	1.15 178	1.42 51	0.88 186	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.03 137

test-2	1.81 155	0.47 217	2.09 108	0.10 56	0.27 186	1.49 70	0.89 332	4.40 123	4.51 225	8.16 383	6.97 274	2.96 203	1.15 178	1.42 51	0.88 186	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.03 137

fffft	0.97 66	0.29 57	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 135	0.65 266	3.44 68	1.87 67	0.34 49	0.60 46	0.23 67	0.20 31	6.69 270	0.89 191	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 360	0.09 284
1: 1. 1
Selective-RAFT	1.69 142	0.32 86	3.29 248	0.92 212	0.18 143	3.89 328	0.06 56	4.22 117	4.00 195	1.47 133	1.98 111	3.07 211	2.81 282	6.35 243	0.89 191	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 445	0.05 179	0.00 1

cross-raft	2.03 190	0.35 129	2.78 187	1.10 242	0.16 118	3.77 321	0.48 212	7.03 286	3.75 179	5.06 229	5.55 233	6.26 338	1.41 200	1.75 74	0.89 191	0.01 242	0.07 382	0.00 1	0.19 437	0.03 118	0.03 137

PAM_32	3.50 341	0.32 86	5.22 387	1.32 272	0.53 272	7.49 425	0.39 193	9.52 352	3.91 189	5.22 234	5.28 225	16.75 491	7.44 450	4.61 172	0.90 194	0.00 1	0.20 483	0.00 1	0.39 493	0.09 251	0.39 450

11t1	1.62 138	0.26 46	2.53 152	2.37 440	0.24 173	2.58 186	0.06 56	6.66 271	3.00 129	3.40 180	3.01 145	1.14 143	1.94 237	4.18 156	0.91 195	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.03 137

raft+_RVC	1.79 152	0.84 352	2.32 132	2.40 441	0.85 316	1.38 58	0.09 80	6.36 251	4.75 240	2.85 162	5.46 230	1.17 145	1.36 199	4.54 169	0.91 195	0.00 1	0.10 418	0.00 1	0.00 1	0.11 283	0.22 405

Gwc-CoAtRS	2.02 189	0.33 103	2.61 162	1.04 236	0.30 196	3.56 298	0.40 197	5.89 231	5.94 288	5.08 230	5.01 206	5.55 316	1.72 226	1.60 66	0.91 195	0.01 242	0.09 406	0.00 1	0.25 462	0.01 24	0.02 87

rvit_0105_3	1.71 144	0.90 368	5.93 415	0.78 192	0.02 3	1.62 85	1.69 397	5.15 178	5.99 293	2.22 145	1.64 97	1.97 178	1.17 184	4.19 157	0.92 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.03 137

plain	1.34 116	0.51 237	5.09 377	0.30 114	0.05 16	1.58 79	0.08 72	4.47 132	3.77 182	0.42 76	1.76 102	0.60 124	0.74 138	6.11 224	0.94 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 456	0.02 87

AIO-test2	2.70 262	1.23 419	3.52 269	1.24 257	3.05 456	2.65 200	0.06 56	6.30 249	15.40 481	2.58 154	7.30 291	0.48 111	0.57 121	5.36 197	0.96 200	3.06 530	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.16 336	0.15 362

1test111	1.86 164	0.65 296	2.15 116	2.30 428	0.02 3	5.80 387	0.56 238	8.45 313	3.33 158	1.03 119	3.33 157	0.32 90	3.71 326	4.40 166	0.96 200	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 347	0.02 73	0.03 137

qqq	1.93 177	0.30 68	2.96 210	1.40 286	0.05 16	1.96 122	0.39 193	8.45 313	3.33 158	3.06 168	3.84 172	4.67 285	2.70 272	4.40 166	0.96 200	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.03 137

iRaftStereo_RVC	1.62 138	0.68 307	1.98 93	0.67 185	0.05 16	2.99 245	0.04 36	5.36 203	3.74 178	3.82 193	4.96 203	2.54 191	0.62 126	3.35 126	0.97 203	0.00 1	0.07 382	0.00 1	0.00 1	0.30 421	0.27 430

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 196	0.58 270	2.43 140	1.27 262	0.16 118	1.60 82	0.14 111	5.17 180	5.90 284	7.10 334	10.10 358	3.06 210	1.74 229	1.87 84	0.97 203	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.02 87

RAFT-Test	2.17 204	0.36 139	3.40 259	1.05 239	0.34 216	4.90 369	0.69 278	6.27 247	3.98 193	4.65 217	7.02 280	6.30 341	1.12 172	1.81 79	0.99 205	0.01 242	0.17 469	0.00 1	0.34 485	0.02 73	0.02 87

LL-Strereo2	1.86 164	0.83 351	2.33 133	0.36 135	0.17 128	3.79 323	1.52 387	5.82 228	4.04 200	4.43 206	2.51 131	4.23 264	0.37 74	5.66 206	0.99 205	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 371	0.06 203	0.11 320

RALCasStereoNet	1.93 177	1.01 389	2.75 180	1.88 362	1.75 398	2.88 237	0.18 132	4.64 146	4.36 217	2.27 147	5.14 209	2.22 184	0.79 148	7.10 301	1.00 207	0.00 1	0.34 504	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.16 374

riskmin	1.88 169	0.15 1	2.11 114	1.38 284	0.88 318	2.40 164	0.04 36	5.93 232	6.10 298	2.25 146	1.34 84	6.06 332	5.08 398	2.78 112	1.01 208	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 237

PAM	3.38 328	0.31 73	5.61 407	1.37 282	0.71 300	7.60 431	0.38 192	8.94 333	3.55 171	5.54 242	4.69 195	16.09 485	7.03 442	3.67 136	1.02 209	0.00 1	0.21 486	0.00 1	0.38 490	0.07 221	0.41 455

4D-IteraStereo	1.72 145	0.86 355	3.01 213	0.09 54	2.86 453	3.57 301	1.06 354	3.92 103	5.31 257	5.28 237	1.02 66	3.92 249	0.38 78	1.83 80	1.04 210	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.09 284

zero-FE	0.88 55	0.27 50	2.12 115	0.21 99	1.63 383	1.75 104	0.83 314	3.08 27	0.61 3	0.15 8	0.13 17	0.29 81	0.44 102	3.38 127	1.07 211	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.05 371	1.47 506	0.03 137

UniTT-Stereo	0.83 51	0.33 103	1.98 93	0.92 212	1.27 360	0.54 5	0.11 89	1.35 5	2.94 119	1.67 137	2.09 115	0.20 54	0.31 64	1.57 63	1.07 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 336	0.01 18

raft_robust	2.64 257	1.20 416	2.62 164	1.10 242	0.28 193	1.50 74	0.12 95	6.28 248	9.04 401	6.80 316	7.19 286	3.73 245	2.13 243	9.06 425	1.07 211	0.03 374	0.12 434	0.00 1	0.21 445	0.17 349	0.22 405

CroCo-Stereo	0.99 72	0.89 365	3.19 241	0.46 151	0.44 240	0.38 2	0.05 49	4.61 140	3.95 192	0.48 88	1.78 106	1.01 138	0.27 47	1.11 40	1.07 211	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.04 182
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test_sample2	2.32 226	0.25 40	3.38 255	2.08 401	0.41 236	2.58 186	0.15 117	9.50 349	4.97 246	3.66 186	4.86 201	4.29 272	3.26 298	5.83 215	1.09 215	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.03 137

CASS	2.44 239	0.44 201	3.56 272	0.85 201	0.38 228	3.14 261	0.22 148	9.64 354	4.00 195	6.78 314	7.62 301	3.57 236	3.58 318	3.80 141	1.10 216	0.02 331	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AFF-stereo	2.59 255	0.68 307	2.35 137	1.55 311	0.17 128	1.67 90	0.08 72	5.75 220	6.60 327	6.20 282	12.13 404	6.16 335	2.36 256	4.75 176	1.11 217	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.05 217

x	1.73 147	0.28 52	2.49 149	1.91 366	0.17 128	2.10 131	0.83 314	8.74 330	3.55 171	3.28 175	2.12 121	3.10 212	1.96 238	2.90 115	1.12 218	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.03 137

raftrobust	1.86 164	0.74 324	1.94 87	2.15 411	2.24 430	2.74 207	0.53 229	4.89 159	4.05 202	6.09 272	3.89 174	1.64 162	2.55 265	2.44 105	1.12 218	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.08 271

rafts_anoy	1.72 145	0.79 340	2.58 158	2.03 393	1.75 398	2.47 169	0.16 123	5.48 208	6.01 295	3.24 174	2.11 118	1.92 177	1.33 194	3.08 119	1.13 220	0.01 242	0.18 473	0.00 1	0.01 306	0.03 118	0.07 256

CroCo-Stereo Lap2	1.24 106	0.88 362	3.39 257	0.95 219	4.59 514	0.47 4	0.08 72	3.51 74	2.80 112	1.17 129	2.24 123	1.57 161	0.20 31	1.48 59	1.14 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.12 334

RAFT+CT+SA	2.36 231	0.71 316	2.46 145	0.83 198	2.26 431	3.18 266	0.93 339	6.82 279	5.48 261	2.55 153	8.07 313	1.64 162	1.59 218	8.54 396	1.15 222	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.38 490	0.19 368	0.36 447

test_4	2.38 233	0.34 118	2.68 168	0.08 48	0.11 77	3.69 309	1.14 362	3.33 55	3.34 161	4.03 199	17.35 466	3.31 221	0.51 109	6.28 234	1.15 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 403	0.16 336	0.01 18

Reg-Stereo(zero)	1.60 137	0.19 13	2.59 159	0.45 150	0.47 255	1.64 87	0.23 152	3.22 45	5.87 281	4.29 202	3.01 145	4.49 280	1.64 221	2.47 107	1.16 224	0.00 1	0.08 394	0.00 1	0.13 409	0.01 24	0.10 306

GMM-Stereo	3.32 323	0.27 50	2.52 151	0.82 196	0.48 257	2.27 149	4.91 476	5.06 172	3.08 136	7.06 332	16.72 454	6.21 337	3.70 325	7.60 329	1.16 224	0.04 394	0.00 1	0.00 1	0.04 365	0.10 262	4.45 528

Prome-Stereo	3.65 353	0.29 57	1.92 83	0.91 208	0.49 260	2.07 128	4.75 474	4.41 127	3.23 149	9.32 427	20.63 485	4.06 255	7.19 444	7.70 337	1.17 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	4.72 532

SA	3.06 295	0.74 324	3.79 292	1.60 320	0.30 196	3.19 267	1.43 382	6.72 274	9.06 402	4.63 216	10.80 376	2.89 201	4.71 382	9.62 445	1.18 227	0.00 1	0.09 406	0.00 1	0.19 437	0.23 396	0.02 87

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 312	3.02 215	0.33 126	1.83 406	1.22 19	0.06 56	3.41 64	1.49 55	0.31 40	0.38 34	0.42 105	0.51 109	1.14 42	1.21 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.05 217

TestStereo1	2.85 275	0.81 346	3.48 265	3.11 477	0.44 240	2.52 174	1.50 385	6.37 253	8.18 382	4.62 213	9.24 342	2.23 185	3.69 323	9.19 430	1.26 229	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 416	0.09 284

SA-5K	2.85 275	0.81 346	3.48 265	3.11 477	0.44 240	2.52 174	1.50 385	6.37 253	8.18 382	4.62 213	9.24 342	2.23 185	3.69 323	9.19 430	1.26 229	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 416	0.09 284

MIM_Stereo	2.50 249	0.75 326	4.26 327	1.18 253	0.11 77	3.08 252	0.33 181	6.07 236	3.28 153	5.01 227	10.12 359	4.29 272	1.74 229	8.06 365	1.27 231	0.00 1	0.12 434	0.00 1	0.01 306	0.18 360	0.15 362

IPLGR	2.28 220	0.51 237	6.00 417	0.15 84	0.15 110	1.99 125	0.22 148	6.34 250	6.04 296	6.80 316	5.76 235	2.87 200	2.31 254	4.88 179	1.28 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 251	0.18 383

Anonymous3	1.76 149	0.44 201	6.37 429	0.33 126	0.50 263	4.33 348	0.54 232	4.43 128	2.48 87	2.21 143	3.24 155	1.53 160	1.14 176	5.64 204	1.29 233	0.17 458	0.23 492	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.15 362

GCST	9.08 494	17.31 545	3.98 310	52.92 568	10.66 541	11.29 477	0.20 141	6.97 283	6.47 322	9.46 429	4.68 194	4.75 287	1.51 205	9.34 437	1.31 234	8.19 542	0.05 343	22.38 550	0.34 485	6.17 534	3.53 523

test_5	2.90 284	0.70 314	3.69 284	2.01 388	3.17 461	4.61 363	1.32 378	6.69 273	7.02 342	2.79 159	7.18 285	4.99 296	4.14 346	7.96 352	1.31 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 347	0.19 368	0.26 426

PCWNet_CMD	2.99 291	0.39 156	4.02 313	0.39 141	0.26 183	2.53 177	0.15 117	9.24 342	9.22 403	7.12 335	11.53 394	6.94 355	2.41 258	4.02 151	1.33 236	0.01 242	0.02 246	0.02 424	0.00 1	0.05 179	0.07 256

Sa-1000	3.55 346	0.75 326	3.63 280	1.91 366	0.30 196	3.55 297	1.63 393	7.39 292	8.54 395	7.70 364	17.44 467	4.00 252	2.82 283	9.44 442	1.33 236	0.00 1	0.10 418	0.00 1	0.18 432	0.21 383	0.04 182

TransformOpticalFlow	3.38 328	0.70 314	4.54 345	1.00 227	0.30 196	3.56 298	0.14 111	9.67 355	7.30 351	5.55 243	13.34 422	6.74 352	5.03 395	8.22 381	1.34 238	0.00 1	0.01 179	0.01 393	0.00 1	0.04 147	0.11 320

MSMDNet	2.99 291	0.39 156	4.02 313	0.40 143	0.25 176	2.53 177	0.16 123	9.35 346	9.25 404	7.08 333	11.39 389	6.93 354	2.43 259	4.01 150	1.34 238	0.01 242	0.02 246	0.02 424	0.00 1	0.05 179	0.07 256

GrayStereo	3.74 359	0.20 18	1.94 87	1.55 311	0.60 280	3.12 259	8.22 513	5.76 222	3.32 157	10.40 453	16.66 453	5.81 327	8.60 471	6.57 261	1.37 240	0.01 242	0.00 1	0.01 393	0.63 508	0.02 73	0.04 182

anonymousa	3.80 368	0.55 257	3.35 253	1.24 257	3.74 483	9.04 448	0.36 185	6.74 275	4.03 198	7.72 365	19.64 478	10.62 426	6.01 421	1.52 61	1.40 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 371	0.00 1	0.03 137

STrans-v2	3.43 336	0.73 320	4.82 361	0.26 109	0.60 280	3.00 246	1.19 367	10.41 378	7.22 348	5.79 248	10.97 383	6.75 353	7.03 442	8.25 382	1.40 241	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.18 383

GANet-ADL	2.20 208	0.50 231	3.27 247	2.02 390	0.11 77	2.21 144	0.48 212	8.64 327	6.79 333	4.56 211	5.83 238	3.98 251	1.27 193	2.68 110	1.43 243	0.04 394	0.08 394	0.02 424	0.00 1	0.15 329	0.03 137

TRStereo	2.36 231	3.10 499	4.70 357	1.99 383	2.08 419	2.61 192	1.11 360	8.79 332	3.73 177	3.19 172	3.04 148	3.96 250	0.77 143	5.92 217	1.44 244	0.03 374	0.14 449	0.00 1	0.29 471	0.08 233	0.25 420

ARAFT	3.13 302	1.11 406	7.34 451	0.42 144	0.14 105	4.52 359	2.99 431	7.41 293	5.97 291	8.85 413	7.06 284	5.20 306	1.25 192	8.49 394	1.44 244	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.33 434	0.11 320

H2IRNET	2.16 202	0.45 209	2.60 160	1.22 255	0.03 11	1.98 123	0.13 104	4.73 151	7.04 343	1.15 127	7.79 309	5.88 328	3.39 307	4.97 186	1.45 246	0.01 242	0.00 1	0.04 453	0.17 425	0.19 368	0.03 137

FACV-RUCA	2.21 209	0.34 118	3.59 274	1.30 269	2.90 454	2.22 146	1.25 370	7.98 304	5.71 277	3.59 184	7.21 287	1.14 143	1.60 219	3.12 120	1.46 247	0.01 242	0.03 297	0.10 478	0.04 365	0.35 440	0.17 379

DN-CSS_ROB	2.69 259	1.40 436	5.34 392	2.31 434	0.75 304	3.14 261	0.06 56	6.11 238	3.87 185	5.34 239	12.18 407	2.34 187	1.22 189	7.84 346	1.48 248	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 440	0.03 137

DeepStereo_RVC	2.05 192	0.39 156	2.87 203	0.14 82	0.17 128	3.51 293	0.70 281	5.21 182	3.00 129	6.27 290	4.13 180	3.47 229	4.53 374	4.81 177	1.49 249	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 251	0.18 383

CFNet_ucs	3.07 296	0.44 201	4.05 317	0.54 162	0.37 226	3.08 252	0.19 135	9.80 358	8.49 394	7.64 362	12.62 413	5.67 322	1.76 233	4.96 185	1.51 250	0.00 1	0.04 326	0.01 393	0.00 1	0.09 251	0.11 320

UDGNet	2.73 266	7.09 528	3.90 304	2.71 457	0.06 27	2.98 244	0.20 141	4.63 143	8.58 397	2.69 155	2.70 136	0.95 136	1.01 163	6.27 233	1.51 250	1.28 517	0.00 1	5.24 539	0.94 520	1.70 510	0.13 342

EAI-Stereo	2.31 224	0.44 201	2.72 176	0.68 186	0.56 276	3.51 293	2.62 421	11.42 408	4.14 209	2.09 142	7.23 289	1.21 146	0.91 155	5.67 208	1.51 250	0.01 242	0.25 498	0.00 1	0.88 518	0.04 147	0.26 426

NF-Stereo	2.24 211	0.33 103	3.00 211	2.04 395	0.10 67	3.46 281	0.43 202	6.51 265	3.17 143	6.84 318	5.24 220	2.67 196	1.34 196	8.17 376	1.53 253	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 18

CFNet_pseudo	2.81 272	0.42 184	4.04 316	0.33 126	0.24 173	2.59 189	0.12 95	8.20 308	7.66 362	7.04 331	10.42 367	6.56 348	2.05 241	4.88 179	1.53 253	0.00 1	0.02 246	0.01 393	0.00 1	0.05 179	0.07 256

ccs_rob	2.81 272	0.42 184	4.06 318	0.33 126	0.25 176	2.59 189	0.12 95	8.19 307	7.68 363	7.02 328	10.37 366	6.54 344	2.06 242	4.88 179	1.53 253	0.00 1	0.02 246	0.01 393	0.00 1	0.05 179	0.07 256

FTStereo	4.55 419	0.36 139	2.18 124	0.94 215	0.38 228	2.60 191	8.82 516	4.98 168	3.17 143	10.88 464	30.35 523	5.60 321	7.60 456	7.62 331	1.55 256	0.17 458	0.00 1	0.05 460	0.00 1	0.03 118	3.80 526

OCTAStereo	2.24 211	0.33 103	3.03 217	2.04 395	0.10 67	3.45 280	0.43 202	6.50 262	3.17 143	6.84 318	5.20 215	2.65 193	1.33 194	8.18 377	1.56 257	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 18

test-1	1.82 159	0.45 209	5.42 394	0.89 206	0.41 236	2.14 137	0.56 238	5.75 220	4.15 210	3.28 175	5.11 208	3.61 237	0.70 133	1.53 62	1.56 257	0.02 331	0.34 504	0.00 1	0.08 385	0.02 73	0.30 438

RE-Stereo	2.25 216	0.33 103	3.03 217	2.04 395	0.10 67	3.47 283	0.43 202	6.50 262	3.18 146	6.84 318	5.20 215	2.65 193	1.34 196	8.18 377	1.58 259	0.01 242	0.00 1	0.01 393	0.00 1	0.02 73	0.01 18

TVStereo	2.25 216	0.33 103	3.03 217	2.04 395	0.10 67	3.47 283	0.43 202	6.50 262	3.18 146	6.84 318	5.20 215	2.65 193	1.34 196	8.18 377	1.58 259	0.01 242	0.00 1	0.01 393	0.00 1	0.02 73	0.01 18

RALAANet	2.46 244	1.09 402	3.70 287	2.55 452	0.80 311	3.37 277	0.15 117	7.44 294	5.54 265	5.65 245	6.01 241	3.54 234	1.13 175	6.34 241	1.58 259	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 371	0.21 383	0.03 137

UGAM-zero	3.51 342	0.33 103	4.44 338	0.88 204	0.65 289	3.52 296	0.16 123	11.35 405	2.71 104	5.09 231	5.82 237	15.28 477	9.14 480	8.38 386	1.61 262	0.00 1	0.16 465	0.00 1	0.46 501	0.02 73	0.19 394

DualNet (step1)	3.91 379	1.11 406	6.15 422	1.27 262	0.60 280	5.22 375	2.54 416	10.66 383	7.73 366	8.36 392	7.55 297	6.55 345	4.27 354	6.58 262	1.62 263	1.49 521	0.03 297	3.10 530	2.99 536	0.20 372	0.15 362

test_sample7	3.30 315	0.47 217	3.43 264	1.98 381	0.35 219	4.33 348	1.88 403	10.66 383	7.73 366	8.36 392	7.55 297	6.55 345	4.27 354	6.58 262	1.62 263	0.06 416	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.06 237

PFNet+	2.35 229	0.31 73	3.69 284	0.79 193	0.17 128	3.15 264	0.75 294	4.52 134	6.30 311	7.90 374	6.34 261	2.53 190	1.18 185	7.72 340	1.62 263	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

xyz-stereo-finetune	1.20 100	0.44 201	2.19 125	0.08 48	0.05 16	3.16 265	0.68 273	3.41 64	2.58 96	0.81 112	1.77 103	0.68 126	0.37 74	6.20 230	1.63 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.02 87

GMStereo_Zeroshot	2.77 268	1.98 479	5.14 381	1.53 307	0.36 222	3.56 298	0.10 84	5.57 212	5.91 286	6.89 323	7.02 280	8.50 393	0.91 155	6.01 221	1.65 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 372	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 348	1.29 430	12.46 493	1.53 307	0.98 333	3.48 286	0.81 308	11.99 427	4.40 219	4.33 204	11.05 385	8.83 398	2.02 240	4.52 168	1.66 268	0.01 242	0.14 449	0.00 1	0.68 512	0.86 492	0.44 462

AIO-test1	2.22 210	0.76 329	2.78 187	0.30 114	4.38 502	2.48 171	0.96 345	5.59 213	14.64 472	0.74 107	2.86 140	0.92 134	0.30 60	5.64 204	1.67 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 347	0.17 349	0.14 351

UCFNet_RVC	3.09 297	0.77 332	2.27 131	2.35 438	1.79 402	3.50 290	1.06 354	12.12 436	6.91 336	4.71 219	7.67 304	7.58 368	4.40 365	4.95 184	1.67 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 283	0.01 18

ASMatch	3.32 323	0.50 231	3.32 251	1.72 339	0.45 245	1.93 117	0.68 273	6.42 259	3.89 187	6.18 280	22.30 493	4.61 284	4.82 390	7.65 332	1.70 271	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 347	0.01 24	0.18 383

DAS	3.74 359	0.35 129	5.19 385	1.99 383	3.74 483	2.36 158	3.22 438	7.77 297	9.27 405	8.70 406	12.08 402	4.45 277	5.43 408	8.39 387	1.71 272	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.02 87

SepStereo	3.78 365	0.35 129	5.19 385	1.99 383	3.74 483	2.36 158	3.22 438	7.77 297	9.27 405	8.70 406	12.08 402	4.45 277	5.43 408	9.18 429	1.71 272	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.02 87

PSM-softLoss	2.24 211	0.34 118	3.42 261	1.81 351	0.17 128	2.74 207	0.39 193	6.17 243	2.92 117	6.26 288	6.29 257	2.96 203	0.97 161	8.68 405	1.71 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.02 87

KMStereo	2.24 211	0.34 118	3.42 261	1.81 351	0.17 128	2.74 207	0.39 193	6.17 243	2.92 117	6.26 288	6.29 257	2.96 203	0.97 161	8.68 405	1.71 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.02 87

OMP-Stereo	3.03 293	0.93 378	2.72 176	4.21 516	0.51 267	2.19 142	1.25 370	6.19 245	6.00 294	7.99 379	6.21 252	8.50 393	2.49 261	9.44 442	1.74 276	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.05 217

MIF-Stereo (partial)	1.29 114	0.33 103	3.02 215	0.03 6	1.12 347	1.26 39	0.13 104	4.46 130	3.75 179	0.35 51	2.39 130	0.31 87	0.74 138	6.09 223	1.76 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.04 182

BUS	2.49 246	0.32 86	3.05 225	0.46 151	0.46 246	7.12 416	0.50 224	9.05 336	4.69 235	6.11 274	6.15 247	5.29 308	0.83 150	3.91 144	1.77 278	0.01 242	0.03 297	0.03 441	0.00 1	0.04 147	0.00 1

NINENet	3.09 297	0.56 263	3.22 243	1.61 321	1.37 370	7.12 416	0.50 224	11.88 423	5.63 270	6.63 311	8.40 319	5.29 308	0.83 150	6.51 256	1.77 278	0.15 452	0.07 382	0.07 470	0.00 1	0.09 251	0.00 1

RAFT	2.57 253	0.76 329	3.09 232	0.91 208	0.09 59	2.41 165	0.94 341	5.35 201	2.65 99	6.11 274	7.21 287	9.43 406	4.30 359	5.73 212	1.77 278	0.00 1	0.12 434	0.00 1	0.02 331	0.46 464	0.08 271

CRE-IMP	1.95 179	0.35 129	2.68 168	0.27 113	0.17 128	3.90 329	0.85 325	5.14 176	2.87 115	5.74 246	4.14 181	3.49 231	0.83 150	6.40 244	1.80 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.19 394

DIP-Stereo	1.97 184	0.64 290	2.95 208	0.17 89	0.10 67	4.83 367	0.13 104	8.60 325	4.06 205	6.42 301	4.92 202	0.44 108	0.72 136	3.57 134	1.80 281	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.04 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	4.28 407	1.43 437	7.17 447	2.91 467	1.26 357	4.36 351	1.62 392	13.64 472	10.25 426	9.83 438	11.41 390	7.68 370	4.00 340	7.75 342	1.85 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 446	0.09 284

HBP-ISP	4.09 389	1.05 395	4.10 322	1.87 359	1.31 367	7.56 427	3.98 454	11.26 399	9.94 419	7.81 368	14.44 435	3.23 218	4.27 354	8.89 420	1.87 284	0.06 416	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.04 182

ADStereo(finetuned)	2.26 219	0.64 290	5.22 387	0.31 118	0.18 143	1.71 99	0.25 159	5.23 183	8.46 391	6.06 270	5.30 226	1.41 151	6.37 426	1.87 84	1.87 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.18 383

test_sample1	2.31 224	0.26 46	3.29 248	2.08 401	0.46 246	2.62 195	0.05 49	9.88 360	4.23 213	3.90 194	3.92 176	3.49 231	4.44 367	5.67 208	1.88 286	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.03 137

IIG-Stereo	3.16 305	0.75 326	2.83 194	4.08 511	0.21 162	2.56 183	0.74 292	6.55 267	5.56 268	8.39 397	9.38 348	7.94 378	2.79 281	9.50 444	1.89 287	0.02 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.04 182

BSDual-CNN	2.69 259	0.32 86	3.05 225	0.46 151	0.46 246	7.13 418	1.63 393	9.05 336	4.69 235	6.11 274	6.15 247	6.26 338	2.54 263	3.91 144	1.91 288	0.01 242	0.03 297	0.03 441	0.00 1	0.04 147	0.00 1

psmg	3.10 300	0.32 86	3.05 225	0.54 162	0.46 246	8.68 443	2.84 428	9.87 359	4.69 235	8.08 380	8.69 323	6.26 338	2.54 263	3.91 144	1.91 288	0.01 242	0.04 326	0.06 464	0.00 1	0.11 283	0.00 1

DCANet-4	2.03 190	0.34 118	5.30 391	0.31 118	0.18 143	1.69 94	0.12 95	4.95 162	8.55 396	5.78 247	5.17 210	1.12 142	2.82 283	2.11 97	1.92 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.18 383

fff	2.28 220	0.61 281	3.81 295	0.22 101	0.07 35	1.69 94	0.11 89	5.37 204	11.84 452	5.80 249	5.17 210	1.44 153	5.41 405	2.00 91	1.92 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.18 383

csc	2.28 220	0.61 281	3.81 295	0.22 101	0.07 35	1.69 94	0.11 89	5.37 204	11.84 452	5.80 249	5.17 210	1.44 153	5.41 405	2.00 91	1.92 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.18 383

cscssc	2.28 220	0.61 281	3.81 295	0.22 101	0.07 35	1.69 94	0.11 89	5.37 204	11.84 452	5.80 249	5.17 210	1.44 153	5.41 405	2.00 91	1.92 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.18 383

AdaStereo	3.09 297	0.58 270	3.04 220	2.84 465	0.48 257	4.08 338	1.29 376	12.16 438	7.77 370	6.03 267	9.62 351	5.79 326	1.53 214	4.56 170	1.93 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.02 87
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.
StereoVision	2.25 216	0.72 317	4.00 312	1.03 231	2.64 446	1.91 115	0.28 165	5.83 229	4.43 220	1.89 141	10.65 374	3.88 248	0.52 112	5.13 191	1.98 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 251	0.03 137

MIPNet	2.06 193	0.69 312	4.57 351	0.32 121	0.21 162	1.92 116	0.19 135	6.89 281	5.64 271	5.48 241	4.02 177	2.02 179	3.50 313	3.32 125	2.01 296	0.00 1	0.01 179	0.01 393	0.01 306	0.20 372	0.13 342

NRIStereo	2.14 199	0.35 129	2.65 167	1.10 242	0.14 105	3.05 251	0.86 327	5.35 201	3.18 146	6.24 285	3.36 161	4.17 263	1.82 235	8.12 369	2.01 296	0.00 1	0.10 418	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.19 394

DCANet	2.08 194	0.64 290	3.81 295	0.31 118	0.17 128	1.70 98	0.25 159	5.23 183	8.47 392	6.07 271	5.30 226	1.41 151	4.23 352	1.85 81	2.02 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.19 394

111	2.78 269	0.92 375	3.81 295	0.22 101	0.07 35	2.83 230	0.70 281	6.03 234	14.00 467	3.22 173	8.93 328	5.48 315	3.30 300	3.66 135	2.03 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.29 436

pcwnet_v2	4.20 398	0.36 139	8.53 466	1.33 273	1.12 347	3.43 279	0.41 198	12.85 455	14.16 469	9.90 442	14.29 433	5.90 329	3.03 291	6.20 230	2.06 300	0.01 242	0.05 343	0.04 453	0.02 331	0.16 336	0.18 383

PFNet	2.93 287	0.40 166	5.51 402	2.13 409	0.84 315	3.11 258	0.75 294	6.78 276	4.79 241	9.98 444	6.00 240	4.78 289	2.13 243	8.33 384	2.11 301	0.19 462	0.06 361	0.00 1	0.11 403	0.20 372	0.35 445

Pruner-Stereo	2.49 246	0.40 166	2.46 145	1.80 349	0.25 176	3.51 293	0.77 298	6.03 234	4.92 244	8.91 415	6.09 242	4.45 277	1.11 171	6.99 292	2.11 301	0.02 331	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.01 24	0.04 182

RAFT-345	3.27 312	0.41 177	2.88 204	1.02 229	0.21 162	2.63 197	0.48 212	3.76 95	5.51 264	7.35 350	24.88 506	4.25 266	1.76 233	8.15 372	2.13 303	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RAFT-RH_RVC	3.96 382	0.46 215	2.93 207	1.55 311	0.42 239	3.14 261	0.14 111	3.70 84	5.98 292	11.25 471	32.23 528	5.29 308	1.68 222	8.13 370	2.14 304	0.08 430	0.00 1	0.00 1	0.03 347	0.01 24	0.00 1

test_sample5	2.91 286	0.40 166	4.33 331	1.81 351	0.50 263	3.33 274	0.17 128	11.27 401	6.55 325	6.18 280	8.35 318	3.65 238	2.71 275	6.61 264	2.15 305	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.05 217

DualNet	3.05 294	0.40 166	4.33 331	1.81 351	0.50 263	3.33 274	0.17 128	11.27 401	6.55 325	6.50 305	10.86 380	3.65 238	2.71 275	6.61 264	2.15 305	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.05 217

IRAFT_RVC	2.85 275	0.41 177	3.32 251	2.09 404	0.41 236	2.92 239	5.22 481	6.41 258	3.63 174	6.53 308	5.48 231	5.09 303	4.88 392	8.20 380	2.15 305	0.01 242	0.17 469	0.01 393	0.00 1	0.02 73	0.04 182

ACRE	2.41 234	1.08 400	5.11 378	0.55 165	2.05 417	2.65 200	0.78 303	5.26 194	4.67 234	7.59 360	9.20 335	1.70 165	1.08 170	3.74 139	2.18 308	0.01 242	0.18 473	0.02 424	0.08 385	0.22 389	0.10 306

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 279	0.99 387	7.52 458	1.52 302	0.92 325	2.94 241	0.03 30	9.31 345	3.81 183	2.42 152	5.86 239	9.23 402	4.64 379	4.31 163	2.19 309	0.02 331	0.18 473	0.00 1	0.54 505	0.35 440	0.35 445

IPLGR_C	2.44 239	1.17 414	4.94 367	0.62 177	2.08 419	2.65 200	0.80 306	5.60 214	4.79 241	7.87 371	9.23 337	1.67 164	1.15 178	3.43 130	2.23 310	0.01 242	0.19 479	0.02 424	0.08 385	0.22 389	0.10 306

GANet-RSSM	3.27 312	0.60 277	3.38 255	2.94 472	2.00 416	2.61 192	0.48 212	10.93 394	6.11 301	5.47 240	10.20 361	6.57 349	5.44 411	6.25 232	2.23 310	0.00 1	0.00 1	0.08 473	0.00 1	0.17 349	0.03 137

DLNR_Zeroshot_test	24.70 551	50.77 569	90.11 576	98.11 585	97.34 583	1.38 58	0.12 95	22.79 540	3.09 139	1.07 124	2.95 144	0.71 128	0.29 53	6.93 285	2.29 312	38.56 567	0.37 509	0.00 1	0.30 477	76.73 579	0.09 284

Anonymous_2	4.14 393	0.62 286	3.21 242	1.40 286	1.43 374	5.19 374	0.32 177	6.63 269	4.38 218	4.48 210	2.30 125	8.08 381	7.00 440	5.37 198	2.29 312	0.23 470	0.75 523	5.20 538	18.12 563	5.66 531	0.23 412

CIPLG	2.47 245	1.10 404	4.71 358	0.63 180	2.15 424	2.67 204	0.77 298	5.19 181	4.73 238	7.85 370	9.56 350	1.72 166	1.14 176	4.20 159	2.34 314	0.01 242	0.19 479	0.02 424	0.09 396	0.23 396	0.08 271

NOSS_ROB	3.30 315	0.46 215	2.62 164	2.08 401	1.01 339	5.60 383	0.74 292	10.37 376	11.48 448	5.15 232	8.43 320	5.67 322	1.73 227	7.97 354	2.34 314	0.02 331	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.14 351

IPLG	2.43 237	0.66 302	4.77 360	0.54 162	0.31 204	3.01 247	0.26 161	6.15 240	5.55 266	7.69 363	6.21 252	1.89 173	1.74 229	7.19 308	2.35 316	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.12 334

test_sample4	2.87 281	0.40 166	4.54 345	1.80 349	0.54 274	3.95 332	0.15 117	11.48 410	6.49 324	6.33 297	6.81 271	3.68 242	2.65 270	6.11 224	2.36 317	0.02 331	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.05 217

MyStereo05	2.94 288	0.66 302	5.25 390	1.10 242	0.96 331	2.57 184	0.10 84	8.53 319	12.34 459	6.28 291	3.88 173	3.18 217	3.30 300	7.81 345	2.37 318	0.01 242	0.08 394	0.00 1	0.01 306	0.13 315	0.15 362

CoDeX	3.43 336	0.68 307	4.49 341	0.98 225	1.65 386	6.37 399	2.14 408	13.23 465	6.07 297	7.23 343	8.95 329	4.09 257	3.79 334	6.31 237	2.37 318	0.03 374	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.15 362

SFCPSM	3.29 314	0.43 195	5.11 378	0.34 131	0.94 329	8.48 438	2.15 409	14.51 484	5.29 256	7.00 327	7.65 303	3.43 223	2.59 267	5.11 190	2.37 318	0.01 242	0.03 297	0.01 393	0.07 380	0.13 315	0.15 362

test_sample3	2.87 281	0.37 146	4.45 339	1.95 376	0.59 278	4.69 364	0.16 123	11.50 411	6.45 321	5.82 252	6.44 263	3.76 246	2.64 268	6.01 221	2.41 321	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.05 217

HHNet	2.59 255	0.55 257	2.55 154	0.20 95	0.32 208	2.84 231	0.94 341	5.77 225	5.14 252	7.33 349	13.80 427	0.94 135	3.20 296	5.27 195	2.41 321	0.13 449	0.02 246	0.06 464	0.00 1	0.23 396	0.03 137

hknet	3.31 317	0.42 184	4.68 355	0.46 151	1.17 352	7.13 418	1.63 393	9.05 336	6.91 336	6.11 274	6.15 247	9.66 409	2.85 285	7.48 325	2.45 323	0.01 242	0.03 297	0.03 441	0.00 1	0.04 147	0.00 1

FENet	2.19 207	0.34 118	3.04 220	2.05 399	0.26 183	2.82 228	0.13 104	7.02 285	5.55 266	4.97 226	1.94 109	4.91 294	3.39 307	4.71 174	2.50 324	0.02 331	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 403

AACVNet	3.33 325	1.03 393	3.56 272	3.46 491	0.63 286	3.09 254	0.28 165	8.78 331	3.43 164	5.99 265	10.64 373	10.08 416	4.03 344	8.69 407	2.51 325	0.03 374	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 410	0.06 237

psm_up	3.85 371	0.82 349	3.01 213	2.00 387	2.58 444	5.28 379	3.34 442	10.85 392	6.33 314	7.27 346	7.32 292	10.15 417	9.02 477	6.19 228	2.51 325	0.22 469	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.03 137

GES	2.49 246	0.38 152	4.29 329	1.58 316	0.05 16	4.58 361	1.07 356	9.70 356	3.39 162	5.21 233	6.64 266	1.84 172	3.36 302	4.86 178	2.54 327	0.06 416	0.01 179	0.06 464	0.01 306	0.12 300	0.03 137

ToySt	2.69 259	0.55 257	7.03 444	1.03 231	0.10 67	3.49 288	1.04 352	6.38 257	4.55 229	2.69 155	6.28 256	7.95 380	4.38 363	5.08 188	2.58 328	0.01 242	0.11 427	0.00 1	0.04 365	0.28 418	0.19 394

test_sample6	3.14 304	0.41 177	4.42 336	1.92 370	0.49 260	3.25 270	0.21 146	11.30 403	6.69 329	6.50 305	10.86 380	4.03 253	2.93 290	7.06 298	2.65 329	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.06 237

CVANet_RVC	4.16 396	1.16 413	3.60 275	1.94 375	1.46 375	3.92 331	4.68 471	10.89 393	8.34 387	7.58 359	10.84 378	10.27 421	6.62 433	8.56 397	2.69 330	0.39 489	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.21 383	0.09 284

rvit_105_1	2.44 239	0.80 344	5.08 376	1.77 345	0.09 59	1.95 119	3.62 450	5.62 217	8.21 384	4.85 222	2.07 114	3.15 215	1.58 217	7.08 299	2.71 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.04 147	0.08 271

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 442	5.36 518	5.02 370	3.75 505	3.57 477	15.81 505	4.27 461	11.72 418	6.96 338	7.23 343	8.47 321	9.09 401	2.66 271	9.36 438	2.71 331	7.49 539	2.32 535	2.01 528	0.08 385	6.77 537	4.67 531

HSM	4.00 387	0.79 340	3.16 238	1.59 319	2.17 425	6.77 409	1.11 360	12.28 441	6.35 316	6.75 312	8.11 315	13.90 464	5.37 404	8.85 417	2.71 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.02 87

SQANet	7.64 476	3.40 505	5.49 399	11.73 540	9.62 539	11.96 486	2.82 427	11.33 404	6.10 298	8.33 391	11.49 393	11.00 436	5.16 400	10.12 454	2.72 334	8.92 543	2.21 533	10.41 542	1.58 531	11.13 542	7.39 541

MyStereo04	2.95 289	0.79 340	5.38 393	1.03 231	1.11 345	2.63 197	0.46 209	10.00 366	12.44 460	4.19 201	3.91 175	3.04 209	3.60 319	7.34 316	2.74 335	0.00 1	0.09 406	0.00 1	0.01 306	0.11 283	0.09 284

HCRNet	2.56 251	0.53 249	3.35 253	0.24 105	3.39 470	2.19 142	0.23 152	6.89 281	5.50 262	5.26 236	4.79 196	5.27 307	2.78 280	7.71 338	2.89 336	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.04 182

PS-NSSS	3.90 376	1.84 469	4.55 348	0.87 203	2.95 455	4.10 340	2.00 406	10.77 389	8.23 385	6.75 312	14.63 437	5.01 300	2.24 248	8.41 389	2.91 337	0.33 484	0.03 297	0.83 518	0.00 1	0.82 490	0.70 486

DCVSM-stereo	3.13 302	0.37 146	2.95 208	1.51 300	0.80 311	2.75 212	0.49 222	6.79 277	5.25 255	11.43 473	5.57 234	10.79 430	5.30 402	5.25 193	2.95 338	0.03 374	0.09 406	0.03 441	0.00 1	0.12 300	0.09 284

CFNet	3.72 358	1.10 404	5.03 372	2.49 448	1.59 379	4.90 369	0.22 148	11.38 407	9.88 418	4.80 221	11.25 388	6.44 343	3.68 322	8.33 384	3.00 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 389	0.07 256

GwcNet-ADL	2.65 258	0.48 224	3.84 301	0.82 196	0.33 214	2.04 127	0.69 278	8.07 305	9.42 408	6.05 268	6.66 267	4.14 261	1.73 227	5.40 200	3.01 340	0.08 430	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.03 137

STTStereo	3.60 351	0.93 378	6.34 428	2.71 457	2.23 429	3.68 308	0.63 259	9.42 347	6.73 331	9.87 440	6.97 274	8.84 399	3.65 321	6.85 279	3.04 341	0.00 1	0.02 246	0.01 393	0.00 1	0.02 73	0.02 87

TDLM	4.11 390	1.11 406	3.54 270	1.62 325	1.04 340	3.91 330	7.41 510	10.60 381	10.67 437	6.38 299	12.59 412	5.95 330	4.77 385	8.79 415	3.04 341	0.58 500	0.00 1	0.01 393	0.00 1	0.19 368	0.12 334

DeepPruner_ROB	3.52 343	1.14 411	4.06 318	1.12 248	1.65 386	3.65 304	0.83 314	13.96 475	4.47 224	7.80 367	10.84 378	7.05 361	2.16 246	8.14 371	3.08 343	0.07 425	0.03 297	0.00 1	0.01 306	0.32 430	0.06 237

CC-Net-ROB	7.68 477	9.21 536	7.46 455	3.82 506	3.66 481	15.68 504	5.02 478	17.95 509	10.45 433	6.44 304	14.00 429	7.63 369	4.77 385	10.75 463	3.10 344	5.99 536	2.46 538	16.28 546	1.08 523	6.30 535	1.56 507

PSMNet-RSSM	3.33 325	0.77 332	3.22 243	2.12 407	1.90 412	2.33 156	0.71 284	11.17 396	5.83 279	5.90 263	11.43 392	7.04 359	4.83 391	5.96 219	3.17 345	0.00 1	0.00 1	0.02 424	0.00 1	0.08 233	0.02 87

FADNet-RVC-Resample	3.79 366	1.62 454	12.06 489	1.43 291	0.66 290	5.94 392	2.41 412	10.18 374	8.58 397	6.28 291	4.22 183	5.33 312	4.80 389	7.71 338	3.19 346	0.17 458	0.21 486	0.17 492	0.12 406	0.41 459	0.29 436

DMCA-RVC	3.17 306	1.26 423	6.39 431	2.10 406	1.51 377	3.02 248	0.56 238	7.84 301	5.06 248	9.23 424	5.19 214	8.46 389	2.72 277	6.31 237	3.22 347	0.06 416	0.11 427	0.09 476	0.02 331	0.16 336	0.08 271

MLCV	3.44 339	0.88 362	5.60 406	1.39 285	0.25 176	4.36 351	0.33 181	7.25 289	7.28 350	9.17 423	12.24 409	5.09 303	2.47 260	9.15 428	3.23 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.02 87

CRFU-Net	4.45 410	0.67 305	5.02 370	2.78 462	1.32 368	12.67 492	3.35 443	11.26 399	3.52 168	10.06 446	9.30 347	10.91 434	6.92 439	7.26 311	3.24 349	0.15 452	0.16 465	0.16 489	0.00 1	0.26 410	0.05 217

SACVNet	4.15 395	1.26 423	3.81 295	3.12 479	1.68 391	3.09 254	2.85 429	11.91 424	5.96 289	10.52 456	11.20 386	10.59 424	3.95 339	8.97 422	3.25 350	0.08 430	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 430	0.44 462

IER	3.20 309	0.54 253	5.13 380	0.58 171	1.59 379	7.29 421	0.56 238	6.36 251	4.95 245	7.44 354	8.84 324	6.20 336	6.26 423	4.88 179	3.29 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 18

HSM-Net_RVC	4.20 398	0.32 86	2.76 184	0.63 180	0.69 295	6.95 413	1.69 397	11.96 426	8.36 388	8.83 412	12.17 406	15.18 476	4.21 350	6.91 284	3.30 352	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	3.68 355	0.91 372	7.94 461	2.97 474	0.34 216	4.44 357	0.48 212	7.70 295	9.74 414	7.72 365	12.74 416	4.03 253	2.87 287	8.05 361	3.37 353	0.02 331	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.09 284

CFNet-ft	3.31 317	0.94 381	2.69 170	1.50 297	2.38 435	2.81 225	0.68 273	8.35 309	7.43 353	4.45 207	9.94 356	10.20 419	4.60 375	6.50 255	3.41 354	0.00 1	0.00 1	0.03 441	0.00 1	0.22 389	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 317	0.94 381	2.69 170	1.50 297	2.38 435	2.81 225	0.68 273	8.35 309	7.43 353	4.45 207	9.94 356	10.20 419	4.60 375	6.49 253	3.41 354	0.00 1	0.00 1	0.03 441	0.00 1	0.22 389	0.03 137

gwcnet-sp	3.31 317	1.47 440	7.26 448	1.73 340	0.69 295	7.57 428	1.14 362	8.59 321	6.17 305	8.57 402	5.25 222	4.26 267	3.36 302	6.46 247	3.44 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.11 320

scenet	3.31 317	1.47 440	7.26 448	1.73 340	0.69 295	7.57 428	1.14 362	8.59 321	6.17 305	8.57 402	5.25 222	4.26 267	3.36 302	6.46 247	3.44 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.11 320

ssnet	3.31 317	1.47 440	7.26 448	1.73 340	0.69 295	7.57 428	1.14 362	8.59 321	6.17 305	8.57 402	5.25 222	4.26 267	3.36 302	6.46 247	3.44 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.11 320

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 370	1.06 397	5.23 389	2.72 459	3.27 464	4.36 351	0.61 255	10.71 386	7.56 358	8.75 408	7.89 311	9.86 411	3.90 338	7.15 307	3.44 356	0.14 450	0.02 246	0.02 424	0.03 347	0.04 147	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	4.23 401	1.02 391	4.90 365	2.18 414	0.93 328	2.92 239	0.37 187	15.10 491	16.91 491	7.89 373	10.51 370	7.03 357	3.07 294	8.16 373	3.46 360	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.02 87

xyz-stereo-finetune2	1.82 159	0.51 237	2.22 127	0.10 56	0.05 16	6.49 402	0.17 128	3.59 80	2.15 71	0.63 101	6.19 250	0.49 112	3.44 311	6.93 285	3.48 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.01 18

CBMV_ROB	4.14 393	0.52 245	3.14 236	1.30 269	0.77 308	6.92 412	1.97 405	10.11 372	9.58 411	8.92 416	14.20 432	7.12 363	5.90 418	8.65 403	3.50 362	0.01 242	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.09 284

DispNO	3.25 311	0.72 317	6.85 441	1.95 376	1.34 369	3.49 288	0.84 319	8.14 306	6.30 311	6.34 298	7.76 308	6.30 341	4.28 358	6.93 285	3.51 363	0.00 1	0.03 297	0.03 441	0.12 406	0.07 221	0.07 256

SMFormer	3.54 344	0.39 156	3.61 276	1.69 331	0.11 77	2.85 232	0.29 169	12.46 444	10.41 427	7.16 338	10.23 362	4.78 289	4.45 368	8.71 409	3.51 363	0.07 425	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.04 182

tta	3.54 344	0.39 156	3.61 276	1.69 331	0.11 77	2.85 232	0.29 169	12.46 444	10.41 427	7.16 338	10.23 362	4.78 289	4.45 368	8.71 409	3.51 363	0.07 425	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.03 137

THIR-Stereo	3.86 372	0.77 332	2.62 164	0.12 65	0.13 99	4.25 344	6.63 500	5.30 196	4.18 211	10.33 450	17.13 461	6.58 350	7.62 457	7.78 343	3.51 363	0.01 242	0.07 382	0.07 470	0.00 1	0.11 283	0.02 87

ICVP	2.32 226	0.38 152	2.89 206	0.92 212	0.70 299	2.55 181	0.87 330	9.97 363	3.99 194	4.13 200	8.97 332	2.71 197	1.69 223	2.52 108	3.52 367	0.05 406	0.24 497	0.01 393	0.01 306	0.11 283	0.13 342
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LMCR-Stereo	3.63 352	1.29 430	4.20 325	2.54 450	0.17 128	8.08 435	1.52 387	11.46 409	4.73 238	8.45 400	10.66 375	1.91 176	5.03 395	7.69 336	3.58 368	0.92 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 445	0.02 87

UGAM	3.90 376	0.48 224	4.69 356	0.17 89	0.08 51	3.67 305	1.22 368	4.81 155	14.45 471	4.59 212	11.94 400	14.20 467	3.80 335	9.92 449	3.61 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.32 430	0.07 256

CSP-Net	4.12 391	1.28 428	3.70 287	1.54 309	1.06 341	13.28 498	2.33 411	12.96 459	5.45 260	8.87 414	8.54 322	8.43 388	3.03 291	8.16 373	3.65 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 360	0.03 137

DRaft	3.74 359	0.43 195	2.60 160	0.12 65	0.15 110	4.76 365	1.34 379	5.33 200	4.31 215	10.30 449	21.91 490	3.27 219	8.83 473	7.36 318	3.66 371	0.05 406	0.10 418	0.00 1	0.14 410	0.10 262	0.14 351

CrosDoStereo	3.96 382	0.45 209	3.04 220	0.32 121	0.20 159	3.28 271	11.63 534	5.76 222	4.45 222	9.04 419	16.58 451	4.99 296	7.45 451	8.04 358	3.72 372	0.00 1	0.02 246	0.01 393	0.00 1	0.16 336	0.10 306

DeepStereo_LL	3.96 382	0.45 209	3.04 220	0.32 121	0.20 159	3.28 271	11.63 534	5.76 222	4.45 222	9.04 419	16.58 451	4.99 296	7.45 451	8.04 358	3.72 372	0.00 1	0.02 246	0.01 393	0.00 1	0.16 336	0.10 306

FADNet	4.23 401	1.65 457	11.75 488	1.64 327	0.80 311	4.80 366	0.77 298	13.76 474	11.65 450	3.97 196	5.24 220	9.62 408	5.14 399	8.40 388	3.78 374	0.21 467	0.04 326	0.07 470	0.05 371	1.14 498	0.10 306

cf-r	3.42 335	0.81 346	3.97 306	2.41 444	2.78 450	2.85 232	0.64 263	8.44 312	6.32 313	6.25 287	11.57 395	8.97 400	3.54 317	5.93 218	3.83 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 251	0.07 256

DEmStereo	3.79 366	0.37 146	3.69 284	0.17 89	0.17 128	5.28 379	2.54 416	4.35 122	3.70 175	8.21 389	20.15 479	5.13 305	10.38 492	7.65 332	3.85 376	0.01 242	0.01 179	0.01 393	0.00 1	0.02 73	0.06 237

HITNet	2.79 271	0.77 332	4.02 313	2.03 393	0.11 77	5.58 382	0.59 249	9.24 342	5.15 253	6.42 301	7.26 290	3.66 240	2.92 289	4.07 154	3.87 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.02 87
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
NVstereo2D	4.51 415	0.82 349	6.86 442	3.28 486	3.38 468	8.16 436	3.13 435	10.51 379	15.15 479	4.90 224	6.89 273	7.87 373	4.78 387	9.88 447	3.91 378	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 379	0.02 73	0.58 478

dd	2.16 202	1.22 417	4.82 361	0.68 186	0.12 91	1.39 63	0.17 128	5.14 176	11.22 445	2.70 157	3.51 169	1.52 159	1.23 190	5.08 188	3.96 379	0.12 444	0.01 179	0.04 453	0.21 445	0.07 221	0.01 18

HI	3.18 307	0.90 368	3.05 225	1.28 267	0.15 110	2.29 150	0.04 36	5.31 198	3.52 168	7.96 375	12.69 414	11.43 442	6.61 430	4.26 161	4.02 380	0.00 1	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.01 18

CoSv	3.18 307	0.90 368	3.05 225	1.28 267	0.15 110	2.29 150	0.04 36	5.31 198	3.52 168	7.96 375	12.69 414	11.43 442	6.61 430	4.26 161	4.02 380	0.00 1	0.06 361	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.01 18

RAFT + AFF	4.30 408	1.55 448	5.84 411	1.43 291	2.36 434	5.94 392	6.72 502	10.01 367	7.56 358	7.55 358	8.96 331	7.09 362	6.73 436	8.57 398	4.02 380	0.02 331	0.47 518	0.00 1	0.01 306	0.56 469	0.54 475

DDVS	3.59 349	0.53 249	4.53 344	2.02 390	1.27 360	6.63 406	0.49 222	8.73 329	4.10 206	7.14 336	7.63 302	12.68 455	2.25 250	8.69 407	4.09 383	0.08 430	0.20 483	0.01 393	0.00 1	0.14 325	0.59 481

dad	4.66 420	1.89 473	5.51 402	0.94 215	0.09 59	2.16 141	0.37 187	7.10 287	14.43 470	10.13 447	16.84 455	14.97 473	1.90 236	6.82 276	4.15 384	1.09 514	0.11 427	4.08 535	0.46 501	0.17 349	0.06 237

GEStereo_RVC	3.74 359	0.73 320	4.95 368	2.01 388	1.24 356	4.36 351	3.07 433	11.77 420	7.80 371	6.87 322	6.52 265	7.70 371	4.31 361	8.98 423	4.19 385	0.03 374	0.01 179	0.02 424	0.02 331	0.13 315	0.11 320

PSMNet-RUCA	5.60 435	4.62 514	11.61 486	10.29 537	7.55 533	7.08 415	1.94 404	12.01 428	10.52 434	3.90 194	11.88 398	4.43 276	1.75 232	7.56 327	4.24 386	1.68 524	0.12 434	4.78 537	0.67 511	4.74 528	0.68 485

G2L-Stereo_test	3.57 347	0.86 355	3.66 282	2.79 463	1.52 378	4.11 341	1.17 366	11.35 405	6.27 310	7.97 377	8.87 326	9.39 405	2.26 252	6.55 260	4.33 387	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 389	0.13 342

ISRNet	3.93 381	0.55 257	5.49 399	3.20 483	2.69 448	2.11 133	0.26 161	7.01 284	6.40 317	11.00 468	17.99 471	8.31 384	2.64 268	6.51 256	4.36 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.02 87

GANet	6.22 449	1.07 398	4.07 320	2.27 424	0.89 322	9.19 450	9.52 521	12.02 429	8.13 381	10.72 460	29.09 519	13.86 463	7.52 455	11.00 467	4.39 389	0.36 486	0.00 1	0.02 424	0.02 331	0.12 300	0.08 271

ACVNet	2.58 254	0.53 249	2.69 170	0.84 199	0.59 278	2.61 192	0.55 236	8.35 309	5.70 272	4.45 207	9.26 345	5.77 324	3.50 313	2.24 98	4.41 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 349	0.01 18

hitnet-ft	3.66 354	0.65 296	2.79 191	0.89 206	0.72 302	4.25 344	0.55 236	9.11 339	7.52 357	7.14 336	10.19 360	12.49 453	4.70 381	7.44 321	4.41 390	0.03 374	0.00 1	0.06 464	0.00 1	0.20 372	0.04 182

GANetREF_RVC	6.56 456	2.89 495	7.58 459	3.41 488	0.40 232	12.96 494	9.58 522	15.09 489	17.25 493	10.33 450	10.62 372	12.27 452	8.16 465	12.21 484	4.53 392	0.41 492	0.00 1	0.00 1	0.02 331	3.12 523	0.39 450
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
PSMNet-ADL	2.98 290	0.43 195	2.41 139	1.43 291	0.40 232	5.94 392	0.28 165	8.45 313	5.13 251	3.36 179	6.77 269	8.41 387	4.61 377	7.20 309	4.55 393	0.02 331	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

SGM-Forest	4.96 423	0.32 86	2.84 196	1.21 254	0.64 288	10.23 462	6.64 501	11.55 412	10.98 439	10.94 467	13.59 425	11.65 445	4.30 359	8.94 421	4.63 394	0.11 440	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.46 466
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
otaku	11.73 521	7.51 531	7.07 445	13.22 543	10.85 542	26.61 537	7.25 509	18.84 518	19.16 500	11.58 476	17.23 465	20.19 512	8.09 464	15.11 507	4.64 395	9.13 545	2.42 537	13.08 543	1.83 532	12.48 545	8.22 544

ac_64	3.70 357	0.47 217	3.50 268	2.87 466	3.50 474	5.91 391	0.72 288	10.17 373	4.34 216	8.16 383	5.80 236	10.82 431	5.64 414	7.08 299	4.73 396	0.03 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.14 351

DMCA	2.82 274	0.64 290	4.45 339	1.61 321	0.89 322	3.86 327	0.57 247	9.18 340	5.10 250	6.24 285	6.49 264	7.17 364	2.13 243	3.31 124	4.73 396	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.02 87

MyStereo8	2.88 283	1.19 415	5.03 372	1.61 321	3.75 487	4.30 347	0.07 64	6.14 239	6.16 304	6.22 283	9.64 353	4.28 270	1.45 203	2.05 94	4.76 398	0.00 1	0.16 465	0.00 1	0.14 410	0.26 410	0.43 460

LL-Strereo	4.71 421	1.64 456	7.51 457	1.15 250	4.31 500	3.71 311	1.45 383	9.21 341	8.36 388	8.37 396	8.17 316	10.82 431	11.36 498	12.51 487	4.82 399	0.00 1	0.12 434	0.00 1	0.00 1	0.31 426	0.32 442

xyz-stereo	6.97 468	0.29 57	36.85 554	0.20 95	0.07 35	30.65 543	0.19 135	3.97 107	1.82 64	10.21 448	24.87 505	6.06 332	7.29 447	11.62 476	4.87 400	0.01 242	0.02 246	0.35 508	0.00 1	0.06 203	0.02 87

CBMV	5.35 430	0.91 372	3.67 283	1.62 325	0.44 240	10.09 460	7.19 508	12.49 448	12.33 458	12.22 479	14.69 438	10.93 435	6.48 428	8.51 395	4.96 401	0.02 331	0.15 456	0.00 1	0.00 1	0.17 349	0.17 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ITSA-stereo	3.76 363	0.54 253	3.80 293	1.91 366	0.29 195	3.09 254	0.70 281	13.22 464	15.64 482	6.79 315	6.66 267	4.15 262	3.52 316	8.30 383	5.00 402	0.09 435	0.07 382	0.11 479	0.10 401	0.18 360	0.95 493

G2L-ROB	3.43 336	0.77 332	3.89 303	1.71 337	1.16 351	4.51 358	0.44 206	11.70 416	5.70 272	7.51 357	5.34 228	11.24 440	1.71 224	7.66 334	5.10 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 300	0.10 306

DSFCA	4.21 400	0.50 231	5.45 397	1.34 275	1.68 391	7.04 414	4.51 468	10.73 387	7.00 340	10.78 462	6.80 270	8.48 391	4.63 378	9.91 448	5.12 404	0.02 331	0.06 361	0.02 424	0.03 347	0.08 233	0.03 137

BEATNet_4x	3.24 310	1.27 425	5.89 413	1.56 314	0.10 67	5.26 378	1.07 356	10.08 370	5.50 262	6.89 323	7.73 305	4.53 281	4.13 345	5.05 187	5.27 405	0.04 394	0.05 343	0.00 1	0.00 1	0.23 396	0.23 412

DLCB_ROB	4.51 415	0.91 372	3.78 291	2.19 415	1.07 344	6.28 396	3.09 434	9.78 357	7.72 364	10.65 459	12.97 418	13.91 465	3.71 326	8.72 413	5.30 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.10 306

FINET	5.32 429	1.14 411	10.04 479	2.17 413	3.67 482	6.49 402	6.76 503	11.68 415	22.08 514	7.42 352	12.15 405	4.24 265	3.61 320	9.25 433	5.35 407	0.04 394	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.17 349	0.09 284

ACV-stereo	4.46 411	0.76 329	9.94 478	1.91 366	1.06 341	11.61 480	1.28 374	6.25 246	7.09 344	3.09 169	5.21 218	16.88 492	10.23 491	7.96 352	5.47 408	0.06 416	0.15 456	0.01 393	0.00 1	0.12 300	0.14 351

UNet	3.97 385	0.61 281	6.50 434	1.68 330	3.22 462	9.82 457	0.31 176	9.50 349	5.32 258	7.20 342	6.35 262	10.59 424	5.91 419	6.93 285	5.49 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.01 18

HGLStereo	4.25 404	0.52 245	4.65 353	3.09 475	5.18 518	6.51 405	0.73 289	10.37 376	6.74 332	7.32 348	12.44 411	7.00 356	7.21 446	7.46 322	5.51 410	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.10 306

anonymity	7.68 477	3.83 508	12.39 492	7.04 531	12.67 546	8.18 437	2.00 406	17.50 506	6.85 334	13.56 494	9.21 336	9.97 414	7.82 460	11.28 472	5.58 411	6.27 537	4.98 559	3.68 534	2.96 535	3.33 525	4.48 529

ACVNet-4b	15.90 534	22.00 547	12.37 490	16.40 546	15.14 549	31.87 545	7.50 511	19.04 522	27.85 525	11.48 474	22.02 491	31.86 538	9.16 482	17.95 520	5.69 412	10.43 549	2.58 541	24.44 553	4.87 549	16.04 550	9.28 548

GwcNet-RSSM	3.77 364	1.05 395	5.06 374	2.21 418	1.87 409	2.36 158	1.52 387	8.98 335	7.96 375	5.91 264	14.59 436	7.94 378	3.50 313	6.43 245	5.70 413	0.00 1	0.00 1	0.04 453	0.00 1	0.20 372	0.08 271

DDUNet	9.47 500	11.32 542	6.14 421	12.93 542	11.65 543	10.45 465	3.87 453	11.70 416	7.89 372	9.27 425	13.28 421	16.18 486	6.14 422	8.80 416	5.77 414	6.64 538	3.38 552	20.90 549	4.28 545	11.01 541	7.80 542

delet	4.27 406	0.72 317	4.50 342	1.07 240	3.75 487	10.79 473	4.04 456	9.95 362	7.89 372	8.09 381	8.89 327	8.46 389	3.81 336	7.56 327	5.80 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 283	0.02 87

iRaft-Stereo_5w	2.86 279	0.86 355	4.08 321	0.06 30	0.25 176	2.76 213	0.60 252	4.97 165	4.10 206	2.98 167	7.85 310	10.17 418	4.17 349	8.16 373	5.83 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 306	0.26 410	0.06 237

UPFNet	3.82 369	0.47 217	4.34 334	2.21 418	3.38 468	7.26 420	2.69 423	9.89 361	5.96 289	7.98 378	7.53 296	7.89 375	3.15 295	7.72 340	5.88 417	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.06 237

DFGA-Net	2.78 269	1.91 474	7.35 452	1.52 302	0.36 222	3.36 276	0.20 141	6.64 270	5.93 287	4.88 223	6.31 259	2.18 182	1.12 172	7.43 320	5.98 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 446	0.04 182

G2L-Stereo	3.40 332	0.93 378	4.73 359	1.61 321	2.05 417	2.88 237	0.60 252	8.94 333	5.84 280	7.42 352	7.33 293	8.61 395	2.16 246	8.44 392	6.11 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.18 383

stereogan	7.69 479	0.88 362	7.08 446	3.49 496	3.93 493	18.98 519	3.23 440	16.52 500	19.58 503	9.93 443	18.92 475	20.50 515	9.04 478	14.07 499	6.14 420	0.26 476	0.04 326	0.21 497	0.03 347	0.63 478	0.33 443

DGSMNet	6.47 455	2.61 491	13.64 504	3.46 491	3.74 483	8.97 447	6.01 488	14.15 479	13.01 461	7.46 355	14.10 430	9.94 413	4.79 388	10.44 457	6.22 421	1.30 518	1.70 531	1.80 525	1.52 530	2.27 518	2.35 517

FADNet-RVC	3.98 386	1.84 469	12.48 495	1.69 331	0.44 240	4.33 348	1.31 377	11.84 421	7.15 347	3.53 183	3.50 168	10.63 427	4.43 366	9.12 426	6.25 422	0.03 374	0.10 418	0.00 1	0.03 347	0.60 475	0.25 420

FADNet_RVC	3.91 379	1.67 460	12.95 501	0.96 221	0.75 304	5.71 385	0.54 232	10.83 391	6.60 327	3.46 181	8.09 314	4.10 259	3.40 309	9.43 439	6.33 423	0.36 486	0.44 515	0.17 492	0.46 501	0.91 493	0.95 493

MDST_ROB	8.37 488	0.32 86	9.03 470	4.18 515	2.42 438	26.86 538	6.14 489	19.36 527	13.52 466	27.09 534	22.75 496	9.47 407	4.74 383	15.06 506	6.34 424	0.02 331	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.13 342

NaN_ROB	6.00 446	1.24 421	6.29 426	1.34 275	1.68 391	9.60 456	10.31 527	15.09 489	15.79 484	12.62 482	8.95 329	11.67 448	5.83 415	11.78 481	6.41 425	0.05 406	0.13 444	0.08 473	0.20 440	0.22 389	0.79 488

ADLNet2	4.46 411	0.90 368	6.06 419	2.74 461	3.91 492	6.79 410	3.01 432	10.95 395	8.40 390	7.27 346	9.80 355	9.85 410	5.43 408	7.29 312	6.44 426	0.01 242	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.11 320

SDNR	7.50 474	2.32 486	15.58 512	1.82 355	0.63 286	44.66 560	0.44 206	8.59 321	9.52 410	9.84 439	25.18 509	5.30 311	4.38 363	11.46 474	6.49 427	0.05 406	0.03 297	0.00 1	0.01 306	1.79 512	1.87 510

MMNet	4.16 396	0.77 332	5.47 398	1.40 286	1.67 389	10.78 472	0.63 259	8.64 327	8.47 392	8.80 411	8.33 317	7.51 367	6.61 430	7.53 326	6.54 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.05 217

ETE_ROB	5.80 437	1.77 464	6.33 427	1.44 295	0.78 310	6.43 401	6.90 504	12.53 449	8.08 379	12.93 488	14.89 439	21.13 517	5.87 417	9.83 446	6.57 429	0.04 394	0.01 179	0.00 1	0.02 331	0.08 233	0.33 443

ADLNet	4.32 409	0.80 344	4.33 331	3.60 498	3.56 476	6.87 411	2.48 415	11.20 398	7.58 360	9.87 440	9.62 351	8.39 386	4.95 393	6.16 226	6.60 430	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 306	0.12 300	0.25 420

Ntro	12.35 522	8.88 534	7.80 460	13.79 544	12.42 545	26.54 536	6.98 505	18.54 513	22.14 515	9.82 437	16.45 450	20.30 513	9.29 483	15.95 512	6.61 431	9.53 547	2.47 539	14.93 545	2.77 534	13.11 547	8.63 547

AASNet	3.90 376	0.92 375	4.41 335	3.56 497	4.00 496	6.70 407	1.26 373	18.71 515	6.14 302	7.35 350	7.91 312	4.35 274	2.58 266	3.04 118	6.62 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 453	0.14 351

coex_refinement	4.04 388	0.87 358	3.55 271	2.96 473	1.40 372	4.28 346	0.32 177	11.18 397	7.72 364	8.32 390	13.44 424	10.01 415	3.48 312	6.28 234	6.76 433	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.16 374

MultiAttention	13.72 527	0.34 118	3.24 246	2.22 421	1.79 402	56.78 573	83.85 576	18.93 520	15.06 478	8.16 383	20.91 486	13.25 458	2.53 262	33.18 549	6.90 434	0.20 465	0.06 361	0.74 515	1.00 521	2.69 521	2.60 520

MSMD_ROB	9.28 498	1.09 402	4.65 353	1.58 316	0.39 230	16.52 508	4.41 466	13.60 470	14.87 477	22.34 522	39.89 546	25.67 526	20.71 532	12.42 486	6.98 435	0.34 485	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.09 284

AANet_RVC	5.01 425	1.74 462	6.38 430	1.96 379	1.29 364	2.26 148	1.69 397	10.07 369	18.53 495	7.88 372	18.15 472	8.49 392	2.70 272	10.59 460	7.04 436	0.96 512	0.15 456	0.02 424	0.00 1	0.13 315	0.12 334

NCCL2	5.88 440	1.59 451	5.44 396	1.87 359	0.92 325	9.55 454	11.55 533	12.11 434	9.94 419	9.67 435	8.85 325	22.28 520	7.41 449	8.78 414	7.17 437	0.01 242	0.00 1	0.03 441	0.00 1	0.13 315	0.23 412

GASNet	5.19 427	4.61 513	9.38 473	4.73 520	2.10 421	3.80 324	1.57 390	12.07 432	10.96 438	8.92 416	7.03 282	8.21 383	7.67 458	14.02 498	7.36 438	0.02 331	0.15 456	0.00 1	0.00 1	0.69 482	0.42 458

FAT-Stereo	6.78 463	0.68 307	6.80 439	2.30 428	1.77 401	5.63 384	4.20 460	18.79 516	18.62 496	10.53 457	17.15 462	18.52 502	13.74 511	8.86 419	7.38 439	0.03 374	0.15 456	0.01 393	0.07 380	0.12 300	0.26 426

RP	6.84 465	1.29 430	5.53 405	3.92 509	5.18 518	6.32 397	3.53 446	11.73 419	15.31 480	9.54 432	22.38 494	18.25 500	14.47 513	10.11 450	7.49 440	0.91 510	0.01 179	0.12 482	0.15 414	0.33 434	0.19 394

edge stereo	6.76 460	1.01 389	6.76 438	2.20 417	2.45 439	6.41 400	2.45 414	14.84 488	11.98 455	15.29 503	18.31 473	22.02 518	12.56 503	10.82 464	7.49 440	0.03 374	0.06 361	0.11 479	0.03 347	0.30 421	0.14 351

fast-acv-ft	5.62 436	1.39 435	7.01 443	2.02 390	1.89 411	12.23 487	1.82 402	7.35 291	9.45 409	10.46 455	20.27 482	14.55 471	7.71 459	7.41 319	7.61 442	0.10 438	0.09 406	0.16 489	0.07 380	0.59 473	0.13 342

NCC-stereo	6.77 461	1.49 444	6.48 432	2.92 469	4.40 503	7.43 422	3.61 448	19.52 530	13.29 463	8.39 397	16.91 456	15.96 481	12.13 500	12.85 489	7.70 443	1.47 519	0.11 427	0.01 393	0.42 496	0.14 325	0.24 416

Abc-Net	6.77 461	1.49 444	6.48 432	2.92 469	4.40 503	7.43 422	3.61 448	19.52 530	13.29 463	8.39 397	16.91 456	15.96 481	12.13 500	12.85 489	7.70 443	1.47 519	0.11 427	0.01 393	0.42 496	0.14 325	0.24 416
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	4.98 424	1.47 440	7.42 454	2.40 441	2.14 423	8.73 444	3.64 451	12.42 442	13.11 462	7.03 330	7.57 300	7.88 374	6.52 429	10.16 455	7.82 445	0.02 331	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.11 283	1.07 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ttt	3.86 372	0.23 30	2.34 136	2.22 421	1.68 391	4.36 351	0.28 165	12.45 443	11.09 440	6.90 325	11.85 397	4.08 256	3.28 299	8.47 393	7.85 446	0.06 416	0.04 326	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.03 137

Syn2CoEx	6.32 451	2.72 493	9.33 472	2.45 446	1.67 389	8.59 441	3.32 441	18.08 511	12.27 457	8.53 401	21.08 487	10.30 422	9.80 486	9.30 435	7.86 447	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 478	0.43 460

UDG	8.58 492	9.31 537	4.89 364	10.00 536	9.52 537	10.36 464	2.41 412	12.07 432	9.82 416	7.81 368	9.55 349	16.52 487	9.81 487	7.84 346	7.88 448	4.20 531	2.51 540	18.53 548	3.71 543	9.55 539	5.28 534

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 504	4.27 511	14.47 505	2.29 427	2.85 452	23.40 529	13.62 541	13.60 470	19.54 502	19.42 515	24.27 501	16.74 490	8.59 470	17.05 518	7.98 449	1.25 516	1.68 530	0.17 492	2.63 533	0.72 486	1.04 495

StereoDRNet-Refined	4.46 411	0.62 286	3.80 293	1.92 370	0.40 232	9.35 451	0.15 117	10.02 368	8.83 400	12.69 483	11.62 396	9.34 403	3.87 337	8.06 365	8.02 450	0.00 1	0.00 1	0.01 393	0.05 371	0.20 372	0.26 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	6.58 457	1.80 466	6.25 425	1.26 260	0.94 329	10.08 459	9.02 518	16.00 498	11.51 449	12.74 484	13.02 419	24.77 523	5.25 401	10.56 459	8.02 450	0.04 394	0.05 343	0.00 1	0.02 331	0.10 262	0.25 420

YMNet	5.52 432	1.83 467	8.79 468	3.47 493	4.46 508	10.72 470	0.91 337	9.99 364	6.43 319	13.76 495	16.35 448	11.65 445	4.49 372	7.95 350	8.03 452	0.12 444	0.35 506	0.12 482	0.08 385	0.71 484	0.27 430

YMNet_1	5.52 432	1.83 467	8.79 468	3.47 493	4.46 508	10.72 470	0.91 337	9.99 364	6.43 319	13.76 495	16.35 448	11.65 445	4.49 372	7.95 350	8.03 452	0.12 444	0.35 506	0.12 482	0.08 385	0.71 484	0.27 430

RGC	6.88 467	2.23 484	6.13 420	4.05 510	4.73 517	8.94 446	2.78 426	15.19 493	11.74 451	11.13 469	19.34 476	17.86 497	10.42 493	13.02 492	8.03 452	0.73 504	0.01 179	0.24 500	0.41 495	0.31 426	0.38 449

Nwc_Net	6.97 468	1.25 422	6.63 436	3.82 506	3.37 467	10.83 474	1.67 396	19.56 532	11.35 446	8.36 392	23.62 498	17.19 495	11.44 499	11.21 470	8.08 455	0.80 506	0.00 1	0.00 1	0.02 331	0.13 315	0.09 284

acv_ft	3.69 356	0.53 249	4.58 352	2.31 434	4.71 516	7.44 424	0.86 327	8.54 320	5.70 272	9.29 426	9.26 345	5.77 324	4.15 347	2.24 98	8.13 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 420	0.01 18

CBFPSM	4.87 422	0.94 381	14.70 508	1.51 300	1.15 350	11.49 478	2.55 420	7.28 290	6.47 322	6.23 284	4.83 199	15.30 478	8.99 476	6.88 280	8.20 457	0.03 374	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 456	0.42 458

StereoDRNet	5.59 434	1.75 463	6.80 439	3.12 479	4.45 507	10.61 468	4.35 464	18.80 517	9.73 413	12.22 479	6.87 272	11.44 444	4.65 380	8.09 368	8.26 458	0.02 331	0.11 427	0.00 1	0.03 347	0.20 372	0.28 434

CSAN	7.62 475	1.60 452	6.56 435	1.83 356	0.66 290	12.40 490	10.52 530	14.45 483	21.32 511	14.19 497	15.98 445	17.84 496	13.02 508	12.32 485	8.38 459	0.09 435	0.07 382	0.03 441	0.04 365	0.33 434	0.67 484

pmcnn	7.72 480	1.27 425	9.42 474	2.91 467	3.14 458	9.44 452	6.23 493	12.56 450	16.51 488	14.53 499	24.08 500	27.44 529	8.49 469	9.32 436	8.44 460	0.06 416	0.08 394	0.00 1	0.00 1	0.30 421	0.15 362

Wz-Net-LNSev	6.46 454	1.93 475	16.44 515	1.52 302	4.15 498	12.66 491	4.96 477	13.05 461	12.10 456	10.55 458	16.23 447	11.32 441	7.19 444	8.43 391	8.48 461	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.06 237

XPNet_ROB	6.03 448	1.22 417	5.61 407	2.56 453	0.90 324	6.32 397	7.07 506	12.92 458	8.30 386	14.76 501	15.13 441	19.84 509	6.66 435	10.36 456	8.58 462	0.02 331	0.04 326	0.00 1	0.03 347	0.11 283	0.24 416

w-ln-seven-2	7.09 470	2.32 486	23.44 534	1.71 337	1.06 341	7.81 434	3.98 454	12.02 429	14.65 474	13.06 490	20.38 483	11.70 449	9.83 488	10.65 462	8.66 463	0.02 331	0.05 343	0.00 1	0.02 331	0.32 430	0.14 351

RASNet	4.52 418	0.61 281	4.42 336	3.42 489	4.68 515	4.58 361	0.99 346	9.54 353	8.01 376	5.28 237	11.42 391	10.34 423	8.88 474	9.28 434	8.68 464	0.15 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.04 182

PSMNet_ROB	5.02 426	1.63 455	6.03 418	1.90 365	1.83 406	9.57 455	6.35 497	15.58 496	7.23 349	6.15 279	10.48 369	12.22 451	4.16 348	8.02 357	8.71 465	0.02 331	0.01 179	0.01 393	0.10 401	0.20 372	0.12 334

PWCDC_ROB	7.92 483	3.17 503	7.48 456	5.73 526	4.40 503	10.45 465	0.35 184	14.52 485	28.19 526	10.36 452	31.27 525	7.04 359	9.14 480	13.22 494	8.78 466	2.74 529	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 503	0.17 379

GwcNet	6.42 453	1.97 478	10.92 483	2.59 454	5.58 521	11.55 479	2.21 410	14.10 478	16.52 490	10.04 445	17.19 464	10.86 433	5.61 413	9.23 432	8.84 467	0.01 242	0.06 361	0.03 441	0.08 385	0.56 469	0.40 453

DRN-Test	5.87 438	0.98 384	5.89 413	2.69 456	3.65 480	12.37 489	3.35 443	20.07 534	10.20 425	11.93 478	12.31 410	11.06 438	5.31 403	7.89 348	9.05 468	0.04 394	0.05 343	0.04 453	0.04 365	0.18 360	0.25 420

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 443	1.55 448	9.92 477	2.40 441	3.22 462	10.28 463	3.14 436	11.64 413	9.79 415	9.54 432	20.22 481	11.16 439	6.77 437	10.61 461	9.16 469	0.06 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.04 182

PDISCO_ROB	9.62 503	1.99 480	11.51 485	9.88 535	9.61 538	21.48 525	3.83 452	19.33 526	28.49 527	11.27 472	14.17 431	19.92 510	5.02 394	16.35 515	9.18 470	5.28 534	0.41 512	0.14 487	0.09 396	2.05 514	2.36 518

RainbowNet	18.01 544	26.22 552	19.95 524	18.59 548	14.88 548	27.38 539	10.46 528	27.39 545	34.54 540	14.91 502	27.01 513	25.65 525	12.44 502	18.94 524	9.23 471	13.91 557	3.46 553	23.36 552	4.86 548	16.03 549	10.91 554

ssnet_v2	4.46 411	0.87 358	5.18 384	1.57 315	0.67 292	9.14 449	4.73 473	11.84 421	9.68 412	8.79 409	6.24 255	9.91 412	4.34 362	6.28 234	9.30 472	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 418	0.30 438

ff1	3.45 340	0.31 73	3.97 306	1.34 275	0.98 333	2.80 217	0.48 212	4.53 135	10.19 422	6.29 293	9.23 337	5.59 317	3.72 330	10.11 450	9.35 473	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 262	0.04 182

mmx	3.86 372	0.31 73	3.97 306	1.34 275	0.98 333	2.80 217	0.48 212	12.18 439	10.66 435	6.29 293	9.23 337	5.59 317	3.72 330	10.11 450	9.35 473	0.05 406	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.04 182

xxx	3.86 372	0.31 73	3.98 310	1.34 275	0.98 333	2.80 217	0.48 212	12.18 439	10.66 435	6.29 293	9.23 337	5.59 317	3.72 330	10.11 450	9.35 473	0.05 406	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.04 182

DeepPrunerF	6.75 459	2.69 492	23.31 533	3.68 501	7.16 528	3.78 322	4.29 462	13.42 468	20.13 507	8.13 382	10.46 368	7.18 365	8.06 463	11.10 469	9.44 476	0.24 473	0.15 456	0.29 503	0.42 496	0.66 481	0.45 464

psmorigin	7.34 472	1.58 450	18.31 520	2.35 438	0.87 317	6.72 408	1.70 400	10.63 382	7.14 346	19.77 517	22.71 495	20.13 511	11.34 497	12.96 491	9.49 477	0.04 394	0.17 469	0.06 464	0.17 425	0.21 383	0.50 471

G-Net	8.41 489	1.54 447	10.97 484	5.73 526	3.60 478	26.19 532	4.41 466	10.10 371	7.42 352	19.71 516	24.99 507	14.38 470	15.83 515	10.99 466	9.53 478	0.50 499	0.46 517	0.19 495	0.25 462	0.80 489	0.66 483

MFMNet_re	13.29 526	8.60 533	18.29 519	9.75 534	7.25 530	19.65 523	14.84 546	20.71 537	30.72 530	23.03 526	28.77 517	18.85 504	26.09 544	13.55 495	9.82 479	2.44 527	1.35 529	0.34 507	0.23 454	4.78 529	6.69 539

FBW_ROB	8.50 491	1.03 393	7.98 462	1.93 374	1.28 363	13.10 495	6.23 493	22.50 538	18.98 497	18.82 513	14.91 440	19.06 505	10.04 489	18.41 521	9.83 480	0.62 502	0.22 490	1.82 527	0.82 517	0.99 496	1.36 503

AF-Net	7.78 481	1.44 439	6.68 437	3.37 487	4.50 512	8.61 442	2.69 423	17.07 503	20.17 508	9.52 431	24.02 499	20.31 514	14.59 514	11.58 475	9.84 481	0.61 501	0.00 1	0.12 482	0.00 1	0.38 449	0.12 334

WCMA_ROB	9.21 496	0.87 358	7.37 453	2.54 450	2.13 422	13.59 499	5.80 487	11.64 413	14.01 468	24.43 531	32.99 533	27.09 528	18.02 520	12.51 487	9.85 482	0.81 507	0.07 382	0.01 393	0.01 306	0.16 336	0.23 412

Wz-Net-MNSev	7.43 473	2.35 488	15.22 509	2.34 437	3.41 472	17.27 515	8.55 514	11.91 424	13.48 465	13.37 491	17.05 459	13.70 460	7.47 454	11.90 482	9.99 483	0.40 491	0.03 297	0.00 1	0.01 306	0.16 336	0.07 256

TCMNet	5.22 428	1.96 477	9.78 476	4.11 512	6.57 526	8.83 445	1.35 381	10.74 388	8.07 378	6.39 300	12.76 417	8.32 385	4.75 384	8.62 402	10.09 484	0.11 440	0.18 473	0.31 505	0.09 396	0.75 487	0.57 477

1111x	4.25 404	0.30 68	4.31 330	1.47 296	0.37 226	5.10 373	0.32 177	12.86 456	9.82 416	6.01 266	9.73 354	8.78 397	5.97 420	9.43 439	10.39 485	0.06 416	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.04 182

FCDSN-DC	10.24 509	0.56 263	3.49 267	1.96 379	1.29 364	16.90 512	4.59 470	17.16 504	19.10 499	24.64 532	32.46 532	33.82 541	22.14 538	15.93 511	10.45 486	0.04 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.21 403
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SANet	10.64 513	1.86 471	10.91 482	1.76 343	0.71 300	14.62 502	9.23 520	19.18 524	37.14 547	19.22 514	27.96 515	25.86 527	19.11 527	13.02 492	10.63 487	0.08 430	0.06 361	0.03 441	0.02 331	0.62 476	0.81 489

S-Stereo	6.63 458	0.84 352	9.67 475	3.15 481	3.48 473	6.49 402	6.22 492	12.99 460	22.84 516	9.48 430	15.51 442	12.00 450	8.43 467	8.04 358	10.70 488	0.12 444	0.17 469	0.00 1	0.38 490	0.13 315	1.92 511

DISCO	6.28 450	0.57 265	5.78 410	3.43 490	1.17 352	11.22 475	3.39 445	12.14 437	16.16 486	6.52 307	11.22 387	16.96 493	6.32 425	19.51 526	10.74 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 440	0.11 320

DispFullNet	17.47 542	26.01 551	33.98 551	22.58 552	20.86 557	13.84 501	1.28 374	16.50 499	26.27 523	19.97 518	17.17 463	20.52 516	18.49 523	22.86 538	10.76 490	5.13 533	2.83 545	30.72 557	7.72 553	20.86 554	11.01 555

PASM	7.90 482	4.22 510	21.97 531	3.25 485	3.29 465	5.39 381	6.57 499	10.57 380	19.09 498	12.77 485	13.92 428	18.11 499	9.51 484	13.79 497	10.77 491	0.19 462	0.45 516	0.29 503	1.08 523	1.49 507	1.19 499

LSM	14.01 529	5.95 520	33.49 549	6.78 530	43.61 570	10.22 461	9.98 526	15.16 492	22.93 517	23.07 527	32.34 531	18.52 502	12.67 504	15.45 509	11.10 492	0.16 457	0.51 520	0.09 476	0.32 481	1.08 497	16.85 565

FC-DCNN	10.72 514	0.52 245	4.27 328	1.88 362	1.63 383	17.18 513	5.29 483	18.20 512	19.69 504	28.50 536	34.51 536	34.03 542	21.48 535	15.89 510	11.15 493	0.03 374	0.01 179	0.02 424	0.01 306	0.07 221	0.09 284

FC-DCNN v2	10.88 515	0.52 245	4.17 324	1.92 370	1.63 383	17.79 517	5.35 484	18.87 519	19.88 505	28.77 537	34.99 538	34.62 544	21.72 536	16.03 513	11.16 494	0.03 374	0.01 179	0.02 424	0.00 1	0.06 203	0.08 271

test_sample9	5.87 438	1.11 406	6.15 422	1.27 262	0.60 280	5.22 375	2.54 416	10.66 383	7.73 366	8.36 392	7.55 297	6.55 345	4.27 354	11.68 477	11.44 495	1.49 521	24.31 569	3.10 530	2.99 536	0.20 372	0.15 362

test_sample8	7.99 484	1.11 406	6.15 422	1.27 262	0.60 280	5.22 375	2.54 416	12.04 431	6.15 303	17.46 510	9.02 334	24.67 522	18.16 521	11.68 477	11.44 495	1.49 521	24.31 569	3.10 530	2.99 536	0.20 372	0.15 362

aanetorigin	8.72 493	3.29 504	27.55 543	1.95 376	3.84 490	4.93 371	5.39 485	5.49 210	10.05 421	27.85 535	31.47 526	15.80 480	12.78 505	9.04 424	11.98 497	0.25 474	0.22 490	0.22 498	0.25 462	1.28 502	0.84 491

MeshStereo	11.52 520	1.52 446	4.55 348	1.89 364	1.46 375	19.87 524	5.11 479	20.66 536	15.91 485	32.67 542	34.51 536	39.34 549	21.15 533	18.74 523	12.10 498	0.11 440	0.06 361	0.01 393	0.00 1	0.45 463	0.22 405
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
iinet-f	5.94 441	1.60 452	26.88 542	1.79 348	1.38 371	11.92 485	1.47 384	6.80 278	7.11 345	6.90 325	14.43 434	10.64 428	7.97 461	7.00 293	12.12 499	0.02 331	0.03 297	0.05 460	0.00 1	0.63 478	0.02 87

DANet	6.02 447	1.23 419	8.45 465	3.86 508	3.94 494	7.64 432	1.34 379	9.51 351	7.00 340	13.39 492	15.53 443	15.99 483	7.02 441	12.14 483	12.37 500	0.19 462	0.12 434	0.02 424	0.03 347	0.13 315	0.56 476
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	10.14 506	1.88 472	16.82 516	1.85 357	1.73 396	24.84 530	17.20 554	19.92 533	27.41 524	12.23 481	13.62 426	16.52 487	18.35 522	14.42 502	12.50 501	0.78 505	0.54 521	0.08 473	0.25 462	1.18 499	0.59 481

SGM_RVC	10.08 505	0.60 277	3.42 261	2.30 428	0.32 208	19.41 522	6.33 496	18.95 521	14.64 472	25.14 533	24.32 502	33.34 540	18.79 525	19.86 527	12.55 502	0.25 474	0.26 500	0.22 498	0.24 457	0.34 439	0.40 453
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AAGNet	3.41 334	0.34 118	2.45 142	1.78 347	0.39 230	3.69 309	1.05 353	4.79 154	4.61 233	9.62 434	7.74 307	4.98 295	6.38 427	7.34 316	13.02 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.04 182

ACVNet_1	18.70 545	25.08 550	12.72 498	17.33 547	15.18 550	26.02 531	9.62 523	28.44 549	34.49 539	24.39 530	24.32 502	37.22 547	20.13 531	16.67 516	13.39 504	10.45 550	2.59 542	24.77 554	4.92 550	16.57 551	9.75 550

Consistency-Raft	9.42 499	4.74 516	12.66 496	5.30 524	9.08 536	4.08 338	5.26 482	19.26 525	24.87 520	11.17 470	29.85 521	13.57 459	5.51 412	7.67 335	13.40 505	0.36 486	0.35 506	1.81 526	4.24 544	11.61 543	3.57 524

ACVNet_2	26.45 552	29.35 557	25.14 537	20.27 550	15.43 551	34.97 550	12.23 538	48.37 563	66.25 572	42.69 555	56.73 566	51.77 554	25.59 542	20.39 531	13.52 506	10.13 548	2.59 542	22.78 551	3.52 542	17.57 552	9.80 552

RYNet	6.34 452	0.89 365	5.88 412	1.41 289	4.48 511	15.97 507	4.18 459	13.41 467	16.49 487	10.81 463	7.00 279	14.33 469	8.72 472	9.43 439	13.71 507	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 73	0.07 256

APVNet	5.98 443	1.72 461	8.72 467	3.21 484	4.04 497	12.31 488	1.81 401	19.09 523	6.10 298	6.13 278	13.41 423	10.69 429	6.30 424	11.26 471	13.90 508	0.05 406	0.02 246	0.11 479	0.03 347	0.53 467	0.20 401

PWC_ROB	8.24 487	3.13 500	12.74 499	2.43 445	4.43 506	7.51 426	1.22 368	16.63 501	19.24 501	16.08 506	28.29 516	13.99 466	10.16 490	13.63 496	14.06 509	0.42 495	0.00 1	0.05 460	0.00 1	0.59 473	0.27 430

ccnet	6.87 466	0.92 375	5.15 382	3.09 475	2.18 427	11.78 483	4.90 475	17.97 510	8.79 399	12.79 486	20.20 480	16.00 484	8.35 466	9.12 426	14.17 510	0.42 495	0.33 503	0.25 501	0.09 396	0.40 456	0.48 467

SuperB	8.10 486	3.15 502	24.67 536	2.65 455	1.23 355	9.88 458	4.29 462	10.18 374	30.07 529	11.53 475	12.18 407	6.12 334	6.65 434	10.50 458	14.47 511	0.14 450	0.11 427	0.35 508	0.25 462	13.06 546	0.48 467

SAMSARA	14.63 530	2.74 494	12.38 491	12.65 541	6.74 527	36.50 552	72.93 575	19.36 527	23.77 519	16.20 507	13.04 420	29.21 532	12.78 505	16.98 517	15.21 512	0.11 440	0.26 500	0.03 441	0.14 410	0.76 488	0.77 487

SHD	9.61 502	2.60 490	12.46 493	3.69 502	3.54 475	9.47 453	1.25 370	20.16 535	37.84 549	18.19 512	21.24 488	16.96 493	12.83 507	14.47 503	16.05 513	0.32 482	0.13 444	0.01 393	0.08 385	0.38 449	0.48 467

SGM+DAISY	15.62 533	7.26 529	19.28 522	8.94 532	10.11 540	26.25 533	10.49 529	19.36 527	14.65 474	30.64 539	33.59 534	33.00 539	22.32 539	24.96 542	16.42 514	7.90 541	6.25 561	4.51 536	3.37 540	5.86 532	7.20 540

zh-mn7	11.13 518	6.28 523	31.79 547	1.85 357	0.98 333	13.11 496	2.98 430	12.88 457	33.65 537	21.57 521	39.07 544	12.50 454	8.46 468	19.94 529	16.74 515	0.23 470	0.01 179	0.00 1	0.01 306	0.33 434	0.30 438

z-mn7	10.46 512	4.14 509	20.35 525	2.15 411	1.68 391	19.07 520	5.72 486	13.28 466	34.58 541	9.45 428	35.20 539	15.69 479	9.13 479	21.16 533	17.07 516	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 440	0.19 394

z-ln-s-r	5.99 445	1.34 433	15.55 511	1.52 302	1.95 413	3.28 271	2.71 425	7.72 296	11.16 442	6.43 303	25.06 508	8.76 396	5.86 416	11.03 468	17.17 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 406	0.11 320

w-ln-seven	10.20 508	3.08 498	26.36 540	2.06 400	2.49 440	15.81 505	4.39 465	17.80 508	33.50 535	20.47 520	25.79 511	15.12 475	7.40 448	11.75 480	17.48 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 462	0.13 342

Wz-Net-SNSev	9.23 497	6.70 524	24.28 535	1.87 359	1.81 405	8.57 440	12.29 539	17.37 505	20.39 509	10.43 454	23.11 497	16.66 489	8.03 462	14.47 503	17.86 519	0.00 1	0.02 246	0.01 393	0.00 1	0.41 459	0.30 438

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 537	6.93 527	21.83 530	5.94 528	2.81 451	38.71 554	14.59 543	24.55 542	34.87 544	33.66 546	34.35 535	29.24 533	24.20 540	22.59 537	17.95 520	2.52 528	2.81 544	1.17 523	1.51 529	5.89 533	2.16 514

Wz-Net-TNSev	11.35 519	10.56 540	35.88 553	2.28 426	1.73 396	18.25 518	11.42 532	15.88 497	20.88 510	14.44 498	16.97 458	19.57 507	19.04 526	19.31 525	18.67 521	0.01 242	0.06 361	0.00 1	0.16 417	0.62 476	1.25 500

XQC	8.43 490	3.58 506	16.40 514	2.92 469	2.17 425	13.22 497	3.60 447	14.64 486	25.86 522	11.87 477	12.04 401	15.06 474	10.67 494	15.24 508	19.41 522	0.39 489	0.08 394	0.05 460	0.07 380	0.84 491	0.45 464

SPS-STEREO	15.04 531	6.23 522	13.21 502	11.34 539	11.65 543	23.30 528	7.15 507	24.16 541	15.65 483	31.78 541	29.19 520	31.62 537	21.32 534	24.62 541	19.50 523	7.59 540	4.19 557	3.22 533	1.48 527	6.99 538	6.54 538
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
xxxx	4.51 415	0.31 73	2.77 185	1.69 331	0.47 255	7.74 433	0.07 64	14.04 476	7.91 374	5.82 252	8.97 332	9.34 403	3.41 310	7.33 315	20.24 524	0.05 406	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.04 182

MFN_U_SF_RVC	12.94 523	3.66 507	25.81 539	3.61 499	2.26 431	22.77 527	4.55 469	27.10 544	20.06 506	23.90 529	28.99 518	30.53 536	16.98 518	19.92 528	20.26 525	1.24 515	1.07 525	0.98 520	1.33 526	1.80 513	2.04 513

ELAS_RVC	16.54 538	2.26 485	10.09 480	5.50 525	4.46 508	28.28 540	16.72 553	25.55 543	33.54 536	40.19 552	40.30 548	36.68 546	30.03 547	29.40 545	20.61 526	0.98 513	1.21 527	0.86 519	0.70 513	1.39 505	2.16 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	16.04 535	6.75 525	12.90 500	6.37 529	7.42 531	12.89 493	9.74 524	22.78 539	25.12 521	30.32 538	46.19 554	34.37 543	25.38 541	21.48 534	21.38 527	5.94 535	3.10 549	6.07 540	10.09 555	4.01 526	8.54 546
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	15.44 532	2.93 496	14.67 507	4.21 516	3.39 470	17.43 516	4.16 458	27.84 548	48.84 558	31.02 540	43.54 551	29.76 535	30.81 549	25.97 543	21.40 528	0.23 470	0.41 512	0.04 453	0.33 483	0.41 459	1.33 502

test_xeample	4.13 392	0.36 139	2.75 180	1.23 256	0.51 267	3.96 333	0.13 104	12.63 452	7.65 361	7.49 356	10.86 380	3.29 220	3.36 302	6.71 272	21.53 529	0.02 331	0.03 297	0.00 1	0.00 1	0.03 118	0.04 182

ADCPNet	9.54 501	2.39 489	31.46 546	2.09 404	1.60 381	16.71 511	6.39 498	12.11 434	11.45 447	13.53 493	21.45 489	19.41 506	10.94 496	14.38 501	21.54 530	0.27 479	1.16 526	0.39 512	1.49 528	0.58 472	1.45 504

RTSC	9.15 495	3.00 497	13.57 503	3.72 503	1.76 400	11.82 484	0.46 209	16.95 502	36.83 546	15.80 505	15.53 443	12.91 457	7.46 453	20.01 530	21.76 531	0.31 481	0.13 444	0.01 393	0.08 385	0.57 471	0.41 455

ADCRef	7.27 471	1.38 434	16.37 513	2.52 449	3.30 466	11.63 481	3.16 437	10.80 390	9.35 407	13.03 489	25.27 510	8.17 382	8.92 475	8.06 365	21.81 532	0.15 452	0.08 394	0.16 489	0.34 485	0.38 449	0.58 478

ELAS	16.72 539	2.14 482	9.23 471	4.92 521	4.53 513	32.66 548	15.11 549	27.40 546	28.68 528	40.27 553	44.90 552	38.33 548	30.50 548	26.44 544	21.94 533	0.88 508	1.23 528	0.67 514	0.89 519	1.49 507	2.18 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	27.21 554	28.77 554	16.84 517	31.57 555	20.76 555	26.43 534	15.10 547	47.11 558	45.20 555	33.53 544	51.16 560	41.42 550	31.10 550	36.48 552	22.39 534	13.48 555	2.87 547	33.95 559	10.70 556	23.50 556	11.75 556

IMH-64	27.21 554	28.77 554	16.84 517	31.57 555	20.76 555	26.43 534	15.10 547	47.11 558	45.20 555	33.53 544	51.16 560	41.42 550	31.10 550	36.48 552	22.39 534	13.48 555	2.87 547	33.95 559	10.70 556	23.50 556	11.75 556

ADCL	10.16 507	2.11 481	19.36 523	1.92 370	1.88 410	22.23 526	8.91 517	14.04 476	23.56 518	14.62 500	26.19 512	12.75 456	13.59 510	16.06 514	22.95 536	0.26 476	0.18 473	0.75 516	0.65 509	0.69 482	0.58 478

zh-sn7	11.12 517	7.26 529	33.16 548	2.32 436	2.31 433	11.66 482	7.80 512	13.53 469	17.94 494	16.39 508	31.80 527	14.22 468	16.88 517	23.07 539	23.00 537	0.00 1	0.13 444	0.00 1	0.00 1	0.52 466	0.48 467

ADCP+	8.09 485	1.79 465	14.50 506	1.54 309	4.28 499	16.57 509	5.20 480	12.80 454	11.20 444	12.83 487	17.07 460	11.02 437	10.80 495	17.59 519	23.18 538	0.03 374	0.05 343	0.01 393	0.18 432	0.39 453	0.81 489

IMH	29.82 558	29.11 556	18.51 521	34.28 559	21.40 560	32.33 547	15.39 551	49.40 565	53.07 560	37.88 549	55.32 565	45.05 552	39.54 557	40.63 559	24.12 539	14.03 558	3.27 551	34.93 561	11.24 558	24.69 559	12.21 558

SGM-ForestM	16.99 541	1.08 400	5.74 409	2.12 407	0.75 304	31.63 544	12.21 537	27.80 547	32.25 532	37.88 549	39.99 547	52.96 558	35.20 553	33.60 551	24.47 540	0.26 476	0.39 511	0.31 505	0.39 493	0.26 410	0.53 474

MANE	19.47 548	1.27 425	5.07 375	4.69 519	5.55 520	30.49 542	9.94 525	34.01 551	37.27 548	44.13 558	51.57 562	52.51 556	40.41 558	33.58 550	24.81 541	0.89 509	0.86 524	1.11 522	9.72 554	0.38 449	1.06 496

WZ-Net	13.00 524	4.64 515	41.07 557	3.48 495	3.15 460	19.12 521	15.66 552	14.81 487	31.33 531	15.71 504	27.88 514	22.22 519	14.01 512	20.44 532	25.03 542	0.64 503	0.00 1	0.01 393	0.03 347	0.39 453	0.37 448

EDNetEfficient	13.82 528	6.19 521	54.79 563	2.83 464	3.60 478	4.86 368	8.57 515	8.61 326	32.90 533	40.77 554	30.59 524	18.33 501	21.87 537	11.38 473	25.36 543	0.15 452	0.23 492	0.06 464	1.03 522	2.54 519	1.79 508

EDNetEfficientorigin	17.87 543	14.00 543	99.53 585	1.64 327	0.92 325	10.55 467	6.26 495	13.21 463	34.84 543	38.20 551	36.91 541	27.47 530	26.32 545	14.71 505	25.69 544	0.04 394	0.06 361	0.14 487	0.52 504	3.16 524	3.27 522

ADCMid	10.24 509	3.13 500	20.70 527	2.21 418	2.39 437	11.23 476	6.19 490	14.17 480	11.19 443	23.20 528	22.25 492	17.89 498	19.54 528	18.51 522	26.21 545	0.45 497	0.42 514	1.10 521	1.29 525	1.56 509	1.18 498

LE_ROB	16.73 540	1.28 428	11.61 486	3.72 503	1.65 386	16.67 510	9.17 519	14.39 482	55.91 562	63.81 573	40.86 549	35.94 545	37.73 556	14.24 500	26.87 546	0.05 406	0.10 418	0.13 486	0.22 451	0.12 300	0.15 362

coex-ft	19.78 549	19.39 546	87.73 575	1.77 345	1.80 404	17.25 514	13.50 540	12.63 452	42.10 553	60.18 569	38.90 543	28.72 531	28.74 546	11.74 479	27.40 547	0.21 467	0.23 492	0.04 453	0.30 477	1.36 504	1.54 506

MSAF-DinoV2	10.24 509	4.39 512	12.68 497	3.62 500	2.55 443	8.48 438	4.69 472	14.24 481	21.89 513	10.74 461	18.74 474	29.30 534	16.17 516	21.96 535	28.10 548	0.32 482	0.15 456	0.25 501	0.81 516	2.83 522	2.90 521

RTS	18.87 546	9.32 538	86.48 573	4.95 522	6.10 523	42.08 556	14.70 544	15.49 494	41.06 551	22.65 524	32.32 529	13.77 461	19.54 528	37.98 556	28.96 549	0.41 492	0.23 492	0.00 1	0.02 331	0.91 493	0.50 471

RTSA	18.87 546	9.32 538	86.48 573	4.95 522	6.10 523	42.08 556	14.70 544	15.49 494	41.06 551	22.65 524	32.32 529	13.77 461	19.54 528	37.98 556	28.96 549	0.41 492	0.23 492	0.00 1	0.02 331	0.91 493	0.50 471

BEATNet-Init1	23.31 550	9.03 535	41.67 558	4.17 514	2.53 442	45.68 562	19.47 557	33.43 550	38.45 550	47.59 561	49.10 558	59.31 562	41.80 560	38.35 558	29.21 551	0.47 498	0.50 519	0.81 517	0.66 510	2.10 517	1.86 509

AnyNet_C32	10.98 516	5.58 519	22.79 532	4.16 513	5.83 522	15.64 503	14.30 542	13.18 462	17.15 492	16.44 509	20.52 484	14.68 472	13.44 509	22.46 536	30.08 552	0.17 458	0.26 500	0.36 510	0.36 489	1.23 500	0.91 492

WAO-7	29.39 557	24.43 548	20.47 526	32.71 558	13.83 547	34.70 549	20.27 560	52.19 569	65.03 570	43.29 556	59.35 568	52.19 555	44.68 563	31.71 547	30.56 553	10.98 551	4.94 558	13.71 544	12.52 560	12.06 544	8.22 544

PWCK	30.53 559	44.32 566	47.25 560	29.76 553	7.23 529	40.78 555	27.10 563	44.73 557	44.32 554	47.31 560	36.37 540	47.16 553	26.05 543	41.26 560	31.87 554	21.83 562	4.03 556	29.50 556	4.67 546	27.17 563	7.80 542

ADCS	13.02 525	4.93 517	28.38 544	3.17 482	2.67 447	13.61 500	10.83 531	18.70 514	33.46 534	22.59 523	24.78 504	19.59 508	18.51 524	23.40 540	32.16 555	0.10 438	0.19 479	0.37 511	0.18 432	1.26 501	1.46 505

AnyNet_C01	16.12 536	10.81 541	59.36 565	4.42 518	2.49 440	30.06 541	15.15 550	17.51 507	16.51 488	17.88 511	37.69 542	24.04 521	17.54 519	29.60 546	33.29 556	0.28 480	0.38 510	0.43 513	0.42 496	2.57 520	1.98 512

TorneroNet-64	32.42 560	31.89 558	30.52 545	34.73 560	21.13 559	46.99 563	18.82 555	43.10 556	59.42 565	32.70 543	46.98 555	62.01 565	36.98 554	43.97 563	33.88 557	14.10 559	3.22 550	35.28 562	11.72 559	26.84 562	14.07 560

LVE	34.99 563	40.10 565	34.97 552	32.49 557	18.61 554	51.45 569	26.82 562	52.15 568	65.94 571	47.21 559	61.04 570	53.99 559	37.30 555	37.95 555	34.09 558	15.55 561	5.95 560	31.01 558	13.81 561	22.58 555	16.72 564

WAO-6	34.74 562	36.76 563	15.36 510	37.53 561	24.15 564	35.99 551	19.36 556	48.96 564	68.54 573	43.84 557	47.58 556	52.77 557	52.60 567	32.63 548	34.73 559	26.20 565	7.74 564	42.78 566	21.64 566	28.07 564	17.62 566

ktn	48.94 570	57.58 571	38.86 556	59.57 572	43.27 569	50.37 567	43.38 569	48.07 561	61.11 566	51.30 564	54.25 564	54.96 560	52.88 568	47.30 567	35.83 560	57.77 573	24.88 571	62.69 573	43.55 570	50.70 570	40.41 570

222	5.36 431	0.40 166	2.72 176	1.50 297	0.48 257	6.15 395	0.07 64	13.73 473	8.06 377	8.79 409	11.03 384	3.71 244	4.21 350	7.47 324	38.74 561	0.03 374	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.05 217

Dean	34.67 561	38.70 564	25.33 538	29.89 554	17.21 553	45.24 561	11.98 536	56.90 573	76.55 574	63.47 572	60.22 569	67.36 571	48.14 566	37.24 554	39.01 562	11.00 552	2.83 545	28.35 555	5.60 552	18.14 553	10.31 553

WAO-8	38.15 565	35.51 561	21.50 528	43.67 563	23.92 562	44.44 558	20.26 558	52.83 570	76.62 575	53.57 566	66.79 574	62.63 566	54.56 570	42.03 561	39.18 563	22.71 563	6.65 562	37.08 564	19.08 564	24.72 561	15.24 561

Venus	38.15 565	35.51 561	21.50 528	43.67 563	23.92 562	44.44 558	20.26 558	52.83 570	76.62 575	53.57 566	66.81 575	62.63 566	54.56 570	42.03 561	39.18 563	22.71 563	6.65 562	37.08 564	19.08 564	24.70 560	15.24 561

TorneroNet	35.11 564	33.92 560	33.82 550	37.86 562	22.01 561	49.64 566	21.58 561	48.09 562	55.23 561	37.50 548	53.79 563	62.81 568	43.66 562	46.71 566	41.25 565	14.80 560	3.53 554	36.72 563	14.57 562	28.28 565	16.49 563

notaker	47.42 569	55.20 570	49.13 561	56.52 571	40.18 567	38.52 553	32.97 565	47.21 560	56.08 563	57.21 568	57.24 567	60.09 563	59.19 574	53.93 572	41.64 566	40.61 569	19.93 568	57.21 570	37.41 568	49.02 569	39.02 569

KSHMR	55.63 572	63.60 574	37.85 555	74.69 574	49.56 572	49.01 565	45.73 570	57.46 574	63.97 569	61.61 571	62.07 572	72.39 575	47.01 564	50.65 569	43.29 567	54.10 572	62.21 574	66.10 574	53.94 574	51.25 572	46.11 572

UNDER WATER-64	45.16 568	46.99 567	66.69 567	43.90 565	27.64 565	55.58 572	41.87 568	39.42 554	48.42 557	51.73 565	43.08 550	67.76 572	56.69 572	48.02 568	48.34 568	39.50 568	17.64 567	51.78 569	38.93 569	36.62 566	32.61 568

UNDER WATER	45.09 567	48.60 568	67.37 568	49.30 567	31.41 566	53.80 571	37.39 566	40.25 555	52.48 559	50.24 562	45.37 553	68.37 573	57.76 573	51.03 571	49.88 569	29.97 566	13.75 566	51.22 568	36.57 567	37.87 567	29.12 567

MADNet+	27.07 553	33.84 559	90.97 577	20.14 549	7.47 532	48.43 564	47.10 571	35.43 552	36.46 545	20.11 519	30.05 522	25.29 524	35.08 552	45.50 564	50.28 570	2.13 525	2.00 532	1.19 524	0.76 514	4.71 527	4.43 527

JetBlue	29.12 556	15.72 544	54.12 562	15.93 545	20.98 558	60.90 574	30.62 564	39.38 553	34.62 542	34.08 547	39.69 545	57.35 561	43.17 561	50.71 570	50.60 571	2.41 526	3.79 555	2.81 529	3.45 541	9.57 540	12.59 559

LRCNet_RVC	66.23 575	65.67 576	67.63 569	71.47 573	54.32 573	32.17 546	2.66 422	63.19 576	21.35 512	81.79 577	91.26 578	83.62 576	71.62 576	69.32 574	52.57 572	95.49 582	64.45 575	95.07 582	95.19 582	71.52 574	74.31 576

HanzoNet	56.48 573	59.32 572	58.25 564	55.32 570	41.94 568	50.95 568	41.33 567	51.12 566	61.40 567	65.62 575	65.59 573	71.66 574	69.41 575	70.77 575	60.03 573	63.99 575	34.70 573	61.96 572	50.54 572	51.00 571	44.71 571

TCMNet-wrong-test	67.23 576	85.83 580	81.56 571	95.63 581	94.73 581	89.35 576	85.42 577	51.73 567	33.71 538	51.26 563	61.71 571	61.33 564	41.23 559	77.26 576	64.71 574	48.76 571	9.03 565	70.12 576	68.11 575	90.76 582	82.37 581

DPSimNet_ROB	53.45 571	64.73 575	44.39 559	53.97 569	45.39 571	53.66 570	54.83 572	55.15 572	57.87 564	64.16 574	50.83 559	63.40 569	53.34 569	46.45 565	65.81 575	63.13 574	26.54 572	57.94 571	51.11 573	45.52 568	50.69 574

JetRed	61.02 574	61.05 573	82.56 572	46.09 566	56.80 574	83.19 575	63.76 573	59.26 575	63.61 568	69.29 576	68.85 576	66.59 570	47.62 565	61.57 573	74.09 576	45.58 570	66.14 576	46.59 567	45.06 571	63.17 573	49.58 573

MADNet++	82.84 577	82.38 579	73.57 570	87.72 580	82.97 578	93.14 577	69.15 574	86.42 580	82.50 577	93.46 581	86.70 577	86.28 577	80.92 577	88.34 578	88.84 577	86.83 580	84.17 580	72.64 577	68.92 576	80.47 580	81.42 580

xxxxx1	85.63 579	90.31 581	96.68 580	76.54 575	80.57 575	97.44 581	96.86 581	85.53 577	88.53 578	88.68 578	91.71 579	94.23 579	92.93 578	90.02 579	91.98 578	70.60 576	70.39 577	73.68 578	81.46 579	74.61 575	79.86 577

tt_ll	85.63 579	90.31 581	96.68 580	76.54 575	80.57 575	97.44 581	96.86 581	85.53 577	88.53 578	88.68 578	91.71 579	94.23 579	92.93 578	90.02 579	91.98 578	70.60 576	70.39 577	73.68 578	81.46 579	74.61 575	79.86 577

ff	85.63 579	90.31 581	96.68 580	76.54 575	80.57 575	97.44 581	96.86 581	85.53 577	88.53 578	88.68 578	91.71 579	94.23 579	92.93 578	90.02 579	91.98 578	70.60 576	70.39 577	73.68 578	81.46 579	74.61 575	79.86 577

HaxPig	98.85 585	99.94 587	95.08 578	99.99 588	100.00 587	94.03 578	94.78 578	99.15 584	99.98 586	99.99 588	100.00 586	99.98 589	99.99 586	98.12 583	95.97 581	100.00 589	99.99 587	100.00 586	99.99 587	100.00 588	99.99 588

PML	97.88 583	100.00 590	96.45 579	98.01 584	97.88 584	100.00 586	99.35 584	96.88 581	97.72 582	100.00 589	97.36 582	97.38 583	99.60 584	100.00 590	96.32 582	99.99 587	97.55 582	100.00 586	96.01 583	99.18 584	87.92 583

MEDIAN_ROB	98.41 584	99.70 585	99.30 584	97.09 582	97.02 582	96.89 579	95.77 580	97.66 583	97.28 581	98.79 585	98.94 583	99.18 584	98.14 582	96.89 582	96.88 583	99.96 586	99.16 583	100.00 586	99.99 587	99.69 585	99.88 585

USTest	87.63 582	76.50 577	65.53 566	81.26 579	83.10 579	100.00 586	100.00 586	99.53 585	99.60 583	98.32 582	99.02 584	90.87 578	98.33 583	84.28 577	98.23 584	79.97 579	96.20 581	69.82 575	73.75 578	75.48 578	82.80 582

Anonymous_1	99.08 586	99.91 586	99.85 586	97.63 583	99.10 585	100.00 586	100.00 586	99.61 587	99.96 585	99.28 587	99.86 585	99.54 586	99.99 586	99.29 584	99.75 585	96.05 583	99.59 584	97.31 583	98.57 584	97.71 583	98.63 584

test_example2	99.39 587	99.98 589	99.99 587	100.00 591	99.98 586	99.72 585	99.99 585	97.34 582	100.00 587	100.00 589	100.00 586	96.42 582	96.66 581	99.97 586	99.96 586	100.00 589	99.97 586	98.66 584	99.15 585	100.00 588	100.00 590

DPSMNet_ROB	99.91 590	100.00 590	99.99 587	99.99 588	100.00 587	100.00 586	100.00 586	99.98 589	100.00 587	98.35 583	100.00 586	99.84 587	100.00 588	99.98 587	99.99 587	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

DGTPSM_ROB	99.90 589	100.00 590	99.99 587	99.99 588	100.00 587	100.00 586	100.00 586	99.97 588	100.00 587	98.35 583	100.00 586	99.84 587	100.00 588	99.98 587	99.99 587	99.99 587	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

AVERAGE_ROB	99.62 588	99.95 588	98.81 583	100.00 591	100.00 587	98.08 584	95.47 579	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 586	100.00 591	100.00 588	100.00 590	99.99 587	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

FlowAnything	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 586	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

Selective-RAFT-Error	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 586	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

tt	83.26 578	0.34 118	99.99 587	79.40 578	93.18 580	100.00 586	100.00 586	100.00 590	99.95 584	60.33 570	47.63 557	99.98 589	99.96 585	99.98 587	100.00 590	92.42 581	99.82 585	73.83 581	73.63 577	88.42 581	56.35 575

CasAABBNet	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 586	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

LSM0	100.00 593	100.00 590	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 586	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	99.99 588

DPSM_ROB	99.95 591	100.00 590	100.00 591	99.76 586	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 586	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	99.21 584	100.00 588	100.00 586	100.00 589	99.99 586	99.95 586

DPSM	99.95 591	100.00 590	100.00 591	99.76 586	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 590	100.00 587	100.00 589	100.00 586	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	99.21 584	100.00 588	100.00 586	100.00 589	99.99 586	99.95 586

ccccc		96.61 584		100.00 591	100.00 587	97.41 580		99.56 586		99.27 586		99.35 585		99.92 585		100.00 589	100.00 588	99.95 585	99.77 586	100.00 588

ASD4		81.57 578

Low-res two-view benchmark