Low-res two-view results

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	1.83 113	0.59 226	1.93 48	1.43 242	3.99 433	2.44 124	0.81 258	5.81 178	6.70 275	1.73 95	4.79 149	1.23 99	0.65 91	3.30 94	0.85 131	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.33 380	0.05 171

MM-Stereo_test2	0.99 31	0.29 30	2.26 88	1.34 226	0.12 78	1.78 67	0.53 181	4.71 104	3.31 107	0.76 68	0.80 28	0.50 70	0.35 44	1.86 59	0.73 102	0.00 1	0.05 296	0.00 1	0.07 325	0.26 357	0.06 189

MM-Stereo_test1	1.57 87	0.36 97	2.19 86	1.17 203	0.35 190	2.39 119	0.56 190	4.53 89	5.21 205	3.67 139	1.65 58	0.40 56	0.84 113	6.90 234	0.80 124	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.31 373	0.03 94

HART	1.68 94	0.67 258	2.72 133	0.04 9	0.27 161	1.72 63	0.04 17	5.60 165	3.16 91	1.44 86	7.73 254	2.41 139	0.15 7	6.44 200	0.62 81	0.00 1	0.12 374	0.00 1	0.00 1	0.24 355	0.17 324

GREAT-IGEV	0.72 7	0.29 30	1.91 45	1.31 222	0.40 201	1.41 30	0.08 41	2.29 7	2.48 40	0.18 5	0.69 24	0.10 4	0.34 43	1.72 50	0.37 32	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.22 390	0.10 217	0.41 394

Reg-Stereo(zero)	1.60 90	0.19 4	2.59 116	0.45 104	0.47 222	1.64 49	0.23 109	3.22 24	5.87 230	4.29 154	3.01 99	4.49 231	1.64 175	2.47 80	1.16 178	0.00 1	0.08 339	0.00 1	0.13 351	0.01 11	0.10 258

HI	3.18 258	0.90 317	3.05 181	1.28 218	0.15 93	2.29 106	0.04 17	5.31 149	3.52 119	7.96 322	12.69 362	11.43 386	6.61 372	4.26 124	4.02 332	0.00 1	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.01 17

CoSv	3.18 258	0.90 317	3.05 181	1.28 218	0.15 93	2.29 106	0.04 17	5.31 149	3.52 119	7.96 322	12.69 362	11.43 386	6.61 372	4.26 124	4.02 332	0.00 1	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.01 17

ISRNet	3.93 329	0.55 210	5.49 347	3.20 422	2.69 387	2.11 90	0.26 118	7.01 234	6.40 264	11.00 409	17.99 415	8.31 334	2.64 218	6.51 209	4.36 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.02 57

SCV_C0	1.40 75	0.49 183	3.06 186	0.12 30	0.21 137	2.29 106	0.09 46	6.46 212	3.81 134	0.63 62	2.00 70	0.24 29	0.41 63	7.31 263	0.43 44	0.01 206	0.05 296	0.00 1	0.21 384	0.16 287	0.07 208

SCV	1.59 88	0.58 223	2.57 113	2.72 400	0.31 177	2.15 96	0.79 254	6.88 230	2.72 57	0.20 7	2.68 90	0.68 80	0.58 87	7.60 278	0.41 39	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.22 390	0.37 390	0.24 358

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 27	2.14 423	1.55 18	0.88 156	0.26 158	0.56 5	0.04 17	2.80 12	0.86 5	0.30 19	0.80 28	0.21 24	2.33 206	6.17 183	0.37 32	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.17 366	0.01 11	0.01 17

FoundationStereo	0.26 1	0.29 30	1.25 8	0.24 64	0.10 59	0.41 2	0.07 36	0.57 1	0.80 4	0.24 9	0.03 2	0.09 3	0.37 49	0.46 1	0.12 1	0.03 317	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17

StereoAnything_RVC	1.52 84	7.77 467	2.81 149	0.05 10	0.02 3	1.11 8	0.06 29	3.26 25	0.75 3	0.12 1	0.02 1	0.07 1	0.68 93	6.69 221	0.13 2	0.02 282	0.08 339	0.00 1	0.00 1	6.69 471	0.02 57

AIO_rvc	1.02 35	0.59 226	1.95 54	0.15 46	0.09 52	3.42 230	0.99 291	4.46 84	2.73 60	0.28 14	1.62 55	1.32 100	0.28 25	2.10 71	0.21 12	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.04 311	0.11 236	0.11 271

HUF	1.05 41	0.64 243	2.33 92	0.35 91	0.22 141	3.09 209	0.41 151	3.73 53	2.89 68	0.36 29	2.71 92	0.33 51	0.30 36	2.28 75	0.23 13	0.00 1	0.61 457	0.00 1	0.00 1	0.15 280	0.39 389

AIO_test	0.90 21	0.40 123	1.67 30	0.14 44	0.16 99	2.97 198	0.83 264	3.61 44	2.67 52	0.29 16	0.71 25	1.50 110	0.29 29	2.37 76	0.13 2	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.08 330	0.03 85	0.03 94

AIO-test2	2.70 214	1.23 366	3.52 222	1.24 208	3.05 394	2.65 156	0.06 29	6.30 200	15.40 421	2.58 106	7.30 241	0.48 67	0.57 85	5.36 157	0.96 155	3.06 465	0.00 1	0.00 1	0.01 257	0.16 287	0.15 309

AIO-test1	2.22 162	0.76 282	2.78 143	0.30 71	4.38 440	2.48 127	0.96 290	5.59 164	14.64 414	0.74 67	2.86 95	0.92 87	0.30 36	5.64 163	1.67 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.17 300	0.14 299

castereo++	1.18 55	0.54 206	1.95 54	0.30 71	0.51 233	4.56 307	1.00 293	4.61 94	1.12 11	0.29 16	2.14 79	1.89 125	0.15 7	3.94 113	0.18 9	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.31 418	0.03 85	0.00 1

castereo	0.87 16	0.60 230	1.07 2	0.34 88	0.17 106	1.89 71	0.79 254	4.84 110	2.05 24	0.65 64	2.55 87	0.31 44	0.40 56	1.02 16	0.38 35	0.01 206	0.09 348	0.00 1	0.24 396	0.03 85	0.02 57

MonSter	0.46 2	0.23 14	1.44 13	0.05 10	0.77 270	1.17 10	0.01 2	3.17 23	0.72 1	0.28 14	0.18 10	0.07 1	0.04 1	0.83 9	0.17 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 257	0.00 1	0.01 17

GIP-stereo	0.70 5	0.44 157	1.70 34	1.52 253	0.75 266	1.48 33	0.05 25	4.18 72	1.10 10	0.18 5	0.42 18	0.58 77	0.38 52	0.65 3	0.46 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.01 17

fffft	0.97 26	0.29 30	1.69 33	0.03 1	0.05 15	2.12 92	0.65 217	3.44 36	1.87 23	0.34 26	0.60 22	0.23 26	0.20 9	6.69 221	0.89 146	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.18 311	0.09 236
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 5	0.29 30	1.62 24	0.16 49	0.06 24	1.95 76	0.45 160	0.88 2	0.74 2	0.55 58	0.51 20	0.14 6	0.09 3	6.32 193	0.20 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

SMoEStereo_RVC	0.95 24	0.35 87	1.37 12	0.63 132	0.07 32	2.07 85	0.16 86	2.88 13	1.68 17	0.30 19	1.23 44	0.19 10	0.28 25	6.80 226	0.84 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 236	0.13 292

tt45	1.09 45	0.35 87	1.49 17	0.39 97	0.23 146	3.50 242	0.14 75	3.35 31	1.81 20	0.36 29	2.04 71	0.27 34	0.26 21	6.84 229	0.63 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 287	0.03 94

999	1.25 64	0.37 104	1.63 26	1.15 201	0.34 187	3.03 204	0.66 220	3.41 34	2.27 30	0.30 19	3.20 107	0.19 10	0.25 15	7.23 260	0.85 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 287	0.01 17

mms	1.03 37	0.54 206	1.58 21	0.05 10	0.36 192	1.52 40	0.08 41	2.97 15	1.84 22	0.38 32	2.94 97	0.32 47	0.25 15	6.82 227	0.39 36	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.28 374

ours_stereo	1.03 37	0.55 210	1.86 40	0.12 30	0.32 180	1.16 9	0.09 46	3.27 26	2.18 27	0.39 39	3.02 101	0.34 54	0.26 21	6.32 193	0.37 32	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.18 311	0.13 292

fffy	1.13 53	0.51 191	2.15 77	1.01 180	0.09 52	2.30 111	0.19 96	4.07 67	1.13 13	0.16 4	2.66 89	0.20 14	0.38 52	6.98 241	0.35 25	0.00 1	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.16 321

tg	1.96 134	0.64 243	2.15 77	0.68 138	0.12 78	4.40 304	0.04 17	5.74 170	4.19 163	4.00 149	5.23 172	2.58 143	0.93 116	7.12 252	0.77 117	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.31 373	0.25 362

PAM_32	3.50 290	0.32 52	5.22 335	1.32 223	0.53 238	7.49 371	0.39 146	9.52 300	3.91 140	5.22 185	5.28 178	16.75 427	7.44 390	4.61 134	0.90 149	0.00 1	0.20 420	0.00 1	0.39 432	0.09 206	0.39 389

PAM	3.38 279	0.31 42	5.61 355	1.37 233	0.71 263	7.60 377	0.38 145	8.94 282	3.55 122	5.54 193	4.69 148	16.09 421	7.03 384	3.67 103	1.02 164	0.00 1	0.21 423	0.00 1	0.38 429	0.07 176	0.41 394

dual_stereo	0.56 3	0.32 52	1.08 3	0.07 16	0.11 68	0.77 6	0.03 15	3.60 43	1.17 14	0.12 1	0.03 2	0.20 14	0.11 4	2.77 84	0.51 69	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.16 358	0.00 1	0.02 57

rvit_0105_6	1.26 65	0.87 308	4.85 311	0.61 127	0.07 32	1.60 44	0.32 132	3.79 58	5.87 230	0.25 11	0.26 14	1.09 93	0.29 29	4.60 133	0.62 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 189

rvit_0105_5	1.48 81	0.89 314	5.43 343	0.46 105	0.04 12	1.60 44	0.60 204	4.65 101	5.90 233	0.76 68	1.59 54	1.75 120	0.78 106	4.20 122	0.88 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 189

rvit_0105_4	1.38 74	0.98 332	5.52 352	0.61 127	0.05 15	1.62 47	0.41 151	3.95 64	5.80 228	0.31 24	0.73 26	1.37 101	0.53 79	4.89 143	0.78 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 138

rvit_0105_3	1.71 97	0.90 317	5.93 363	0.78 144	0.02 3	1.62 47	1.69 340	5.15 129	5.99 241	2.22 99	1.64 57	1.97 130	1.17 140	4.19 121	0.92 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 94

rvit_105_1	2.44 191	0.80 295	5.08 324	1.77 291	0.09 52	1.95 76	3.62 391	5.62 168	8.21 327	4.85 174	2.07 72	3.15 166	1.58 171	7.08 249	2.71 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 257	0.04 110	0.08 223

UGAM-zero	3.51 291	0.33 67	4.44 287	0.88 156	0.65 253	3.52 248	0.16 86	11.35 349	2.71 56	5.09 182	5.82 189	15.28 414	9.14 418	8.38 332	1.61 216	0.00 1	0.16 403	0.00 1	0.46 440	0.02 42	0.19 338

UGAM	3.90 324	0.48 179	4.69 305	0.17 50	0.08 46	3.67 257	1.22 312	4.81 108	14.45 413	4.59 164	11.94 348	14.20 406	3.80 281	9.92 393	3.61 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.32 377	0.07 208

rvit_stereo_0083	1.03 37	0.26 22	3.09 187	0.49 110	0.09 52	1.27 17	0.24 111	2.72 10	4.60 183	0.38 32	0.77 27	0.78 85	1.18 141	4.35 127	0.33 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 94

rvit_stereo_0081_aga	0.76 10	0.51 191	3.29 201	0.11 28	0.25 151	1.73 64	0.22 105	3.68 45	2.54 47	0.26 13	0.16 6	0.27 34	0.30 36	1.31 28	0.36 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 252	0.04 138

WCG-NET	1.24 62	0.43 151	1.46 15	0.33 83	0.08 46	2.14 94	1.08 304	3.09 18	6.86 280	2.73 110	3.43 118	0.74 82	0.94 118	0.89 10	0.33 21	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.05 171

rvit_stereo_0081	0.88 17	0.28 27	1.81 36	0.62 129	0.13 84	1.34 23	0.12 59	3.14 19	4.59 181	0.43 51	0.30 15	0.54 74	0.11 4	3.89 107	0.36 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

model_zeroshot	1.52 84	0.42 140	4.10 271	1.25 210	0.11 68	3.04 205	0.14 75	5.79 177	2.84 66	3.12 122	3.65 124	2.05 132	0.42 68	2.38 77	0.71 98	0.01 206	0.10 359	0.00 1	0.20 380	0.02 42	0.04 138

GCAP-BAT	1.77 103	0.49 183	2.78 143	0.66 136	0.16 99	3.76 272	0.80 256	3.72 52	3.27 102	3.68 140	5.03 160	3.66 191	0.56 83	5.82 170	0.65 86	0.00 1	0.05 296	0.00 1	0.24 396	0.01 11	0.01 17

rvit_stereo_0082	0.88 17	0.28 27	1.81 36	0.62 129	0.13 84	1.34 23	0.12 59	3.14 19	4.59 181	0.43 51	0.30 15	0.54 74	0.11 4	3.89 107	0.36 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

IGEV-Stereo++	0.74 8	0.23 14	1.31 10	0.06 13	1.62 331	1.95 76	0.01 2	3.29 27	1.81 20	0.38 32	1.68 60	0.10 4	1.16 139	0.91 11	0.19 10	0.01 206	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.01 17

rvit_stereo_0075_2	2.00 138	0.32 52	5.49 347	0.60 126	1.98 358	1.77 65	0.10 49	7.24 238	5.70 223	2.90 116	4.06 131	3.11 164	0.56 83	5.32 156	0.76 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.16 321

RAStereo	0.68 4	0.42 140	3.15 192	0.18 55	0.52 237	1.17 10	0.02 11	3.16 22	0.98 9	0.51 56	1.43 49	0.16 7	0.22 13	0.75 6	0.83 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.02 57

Occ-G	0.98 27	0.38 110	1.82 38	0.15 46	0.18 119	1.45 32	0.69 228	3.15 21	2.25 29	1.45 87	0.59 21	5.06 253	0.54 80	0.75 6	0.77 117	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.17 366	0.16 287	0.01 17

Pointernet	0.84 15	0.35 87	2.00 60	0.12 30	0.13 84	1.77 65	0.06 29	4.87 111	2.53 45	0.14 3	2.11 75	0.76 84	0.44 70	1.02 16	0.32 20	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.15 355	0.02 42	0.01 17

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 296	1.29 377	12.46 436	1.53 256	0.98 292	3.48 238	0.81 258	11.99 369	4.40 170	4.33 156	11.05 333	8.83 345	2.02 193	4.52 130	1.66 221	0.01 206	0.14 388	0.00 1	0.68 449	0.86 430	0.44 401

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 230	0.99 334	7.52 405	1.52 253	0.92 284	2.94 196	0.03 15	9.31 293	3.81 134	2.42 104	5.86 191	9.23 349	4.64 323	4.31 126	2.19 262	0.02 282	0.18 411	0.00 1	0.54 444	0.35 385	0.35 384

rvit_stereo_0080	0.88 17	0.51 191	3.12 189	0.07 16	0.12 78	1.31 20	0.37 141	3.78 55	3.29 105	0.56 59	1.13 41	0.40 56	0.76 100	1.71 47	0.47 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 138

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 350	25.07 484	26.53 479	0.44 103	0.07 32	1.50 38	0.54 184	2.09 5	1.57 16	0.51 56	0.62 23	0.21 24	0.20 9	1.44 35	0.53 71	12.03 488	0.01 153	0.00 1	0.08 330	1.75 448	9.69 484

IGEV-Stereo+	1.69 95	0.43 151	1.59 22	0.37 94	3.10 395	2.10 88	0.07 36	1.86 4	0.91 8	0.39 39	0.03 2	0.20 14	0.41 63	7.05 245	0.16 5	0.02 282	0.07 328	0.00 1	0.18 373	5.14 465	9.77 486

AIO-Stereo	0.94 23	0.22 12	1.20 7	0.06 13	0.08 46	2.36 114	0.62 209	5.50 162	2.61 49	0.30 19	3.32 110	0.41 59	0.25 15	1.12 20	0.17 7	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.35 427	0.06 160	0.12 284

rvit_stereo_ft	1.00 34	0.78 290	3.84 252	0.84 151	0.36 192	1.23 13	0.24 111	3.81 59	3.76 132	0.37 31	0.87 30	0.74 82	1.12 129	1.18 25	0.76 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.06 189

WCG-NET（raft）	1.49 82	0.50 186	1.55 18	0.21 59	0.08 46	2.15 96	1.01 295	2.72 10	6.26 257	2.79 111	3.06 104	4.38 226	1.04 126	3.53 100	0.26 15	0.00 1	0.12 374	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.08 223

RSM++	1.02 35	0.24 17	1.33 11	0.86 154	0.04 12	2.78 170	0.30 130	2.63 9	2.67 52	0.48 53	1.95 68	0.52 71	0.25 15	5.50 162	0.57 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.11 236	0.09 236

RSM	1.21 59	0.20 5	1.30 9	0.12 30	0.06 24	2.48 127	0.51 179	3.78 55	2.74 61	0.48 53	2.38 84	2.18 134	0.28 25	6.77 225	0.56 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.07 176	0.05 171

RAFT-Stereo-weight	1.67 93	0.31 42	1.57 20	0.97 176	0.15 93	3.19 221	0.77 248	5.06 124	6.19 256	4.96 176	3.38 116	2.83 149	0.35 44	2.87 87	0.74 104	0.01 206	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 57

test_sample7	3.30 266	0.47 172	3.43 217	1.98 326	0.35 190	4.33 296	1.88 346	10.66 329	7.73 310	8.36 336	7.55 246	6.55 295	4.27 300	6.58 214	1.62 217	0.06 357	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.06 189

test_sample6	3.14 255	0.41 134	4.42 285	1.92 315	0.49 227	3.25 224	0.21 103	11.30 347	6.69 274	6.50 254	10.86 328	4.03 204	2.93 238	7.06 248	2.65 282	0.02 282	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.06 189

test_sample5	2.91 237	0.40 123	4.33 280	1.81 297	0.50 230	3.33 227	0.17 91	11.27 345	6.55 270	6.18 231	8.35 267	3.65 189	2.71 225	6.61 216	2.15 258	0.02 282	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.05 171

test_sample4	2.87 232	0.40 123	4.54 294	1.80 295	0.54 239	3.95 283	0.15 81	11.48 353	6.49 269	6.33 248	6.81 221	3.68 193	2.65 220	6.11 180	2.36 270	0.02 282	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.05 171

test_sample3	2.87 232	0.37 104	4.45 288	1.95 321	0.59 243	4.69 311	0.16 86	11.50 354	6.45 266	5.82 203	6.44 213	3.76 197	2.64 218	6.01 177	2.41 274	0.01 206	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.05 171

test_sample2	2.32 178	0.25 18	3.38 208	2.08 345	0.41 205	2.58 142	0.15 81	9.50 297	4.97 197	3.66 138	4.86 154	4.29 223	3.26 246	5.83 171	1.09 169	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.03 94

test_sample1	2.31 176	0.26 22	3.29 201	2.08 345	0.46 215	2.62 151	0.05 25	9.88 308	4.23 164	3.90 146	3.92 129	3.49 182	4.44 313	5.67 166	1.88 239	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 94

CAS++	1.18 55	0.55 210	1.99 58	0.17 50	0.27 161	1.85 70	0.63 210	8.48 266	3.07 86	1.71 93	2.32 83	0.18 9	0.20 9	1.91 64	0.30 17	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	1.87 120	0.44 157	4.24 275	0.53 113	0.51 233	3.12 214	0.75 244	6.42 210	3.91 140	3.75 143	1.67 59	7.79 322	0.55 81	2.61 82	0.53 71	0.02 282	0.21 423	0.00 1	0.23 393	0.00 1	0.05 171

test_for_model	6.81 407	27.63 488	2.16 84	21.79 486	16.18 487	3.48 238	0.94 286	5.88 181	3.72 127	7.62 308	2.72 93	1.03 92	0.42 68	0.58 2	0.35 25	9.03 479	2.28 469	0.00 1	0.05 317	23.91 493	6.49 472

trnet	0.99 31	0.37 104	1.89 43	0.08 21	0.19 129	1.68 55	0.02 11	4.12 71	6.41 265	0.70 65	1.57 53	0.46 65	0.67 92	1.15 22	0.41 39	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

testlalala2	2.15 153	0.44 157	2.44 99	9.24 468	6.30 461	3.64 255	0.18 94	4.63 97	2.55 48	3.73 142	4.17 135	3.14 165	0.51 75	1.08 18	0.26 15	0.00 1	0.10 359	0.00 1	0.44 439	0.11 236	0.03 94

MGS-Stereo	1.10 46	0.26 22	2.45 100	0.58 123	0.06 24	1.84 69	0.67 223	2.16 6	3.42 114	1.03 76	6.13 198	0.49 68	0.36 46	1.43 34	0.62 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 407	0.00 1

MoCha-V2	1.41 76	0.42 140	2.61 119	0.81 146	0.23 146	2.53 133	0.20 100	4.81 108	3.16 91	0.82 71	3.15 105	0.30 40	1.61 174	6.66 220	0.40 38	0.00 1	0.20 420	0.00 1	0.24 396	0.05 136	0.02 57

IGEV++	1.14 54	0.51 191	1.66 27	0.55 117	0.08 46	2.52 130	1.01 295	6.51 216	3.16 91	0.59 61	2.11 75	0.43 62	1.18 141	1.44 35	0.79 121	0.00 1	0.05 296	0.00 1	0.05 317	0.11 236	0.11 271

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 65	0.42 140	2.36 96	0.59 125	1.26 311	2.43 123	0.01 2	3.29 27	7.76 313	1.71 93	2.78 94	0.27 34	0.32 41	1.16 24	0.58 79	0.04 336	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.10 258

MyStereo8	2.88 234	1.19 362	5.03 320	1.61 270	3.75 425	4.30 295	0.07 36	6.14 190	6.16 252	6.22 234	9.64 301	4.28 221	1.45 158	2.05 69	4.76 349	0.00 1	0.16 403	0.00 1	0.14 352	0.26 357	0.43 399

SMFormer	3.54 293	0.39 114	3.61 228	1.69 279	0.11 68	2.85 188	0.29 125	12.46 385	10.41 370	7.16 287	10.23 310	4.78 240	4.45 314	8.71 353	3.51 315	0.07 366	0.05 296	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.04 138

tta	3.54 293	0.39 114	3.61 228	1.69 279	0.11 68	2.85 188	0.29 125	12.46 385	10.41 370	7.16 287	10.23 310	4.78 240	4.45 314	8.71 353	3.51 315	0.07 366	0.05 296	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.03 94

qqq1	3.38 279	0.39 114	3.61 228	1.69 279	0.11 68	2.85 188	0.29 125	12.46 385	10.41 370	7.16 287	10.23 310	4.78 240	4.45 314	8.71 353	0.30 17	0.07 366	0.05 296	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.03 94

fff1	3.38 279	0.39 114	3.61 228	1.69 279	0.11 68	2.85 188	0.29 125	12.46 385	10.41 370	7.16 287	10.23 310	4.78 240	4.45 314	8.71 353	0.30 17	0.07 366	0.05 296	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.03 94

MyStereo07	1.31 69	0.79 291	1.61 23	1.03 183	1.11 302	2.63 153	0.46 161	5.48 159	2.24 28	0.64 63	1.48 50	0.27 34	0.59 88	7.03 244	0.45 50	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.01 257	0.11 236	0.09 236

MyStereo06	2.35 181	0.66 255	4.54 294	1.10 193	0.96 290	2.57 140	0.10 49	9.30 292	4.05 153	5.22 185	6.09 194	5.95 281	2.38 208	3.00 89	0.73 102	0.01 206	0.08 339	0.00 1	0.01 257	0.13 266	0.15 309

MyStereo05	2.94 239	0.66 255	5.25 338	1.10 193	0.96 290	2.57 140	0.10 49	8.53 268	12.34 401	6.28 242	3.88 126	3.18 168	3.30 248	7.81 293	2.37 271	0.01 206	0.08 339	0.00 1	0.01 257	0.13 266	0.15 309

MyStereo04	2.95 240	0.79 291	5.38 341	1.03 183	1.11 302	2.63 153	0.46 161	10.00 312	12.44 402	4.19 153	3.91 128	3.04 160	3.60 265	7.34 266	2.74 288	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.01 257	0.11 236	0.09 236

AE-Stereo	1.44 78	0.32 52	2.69 127	1.58 265	0.20 134	2.24 103	0.59 201	6.01 184	5.70 223	1.18 85	3.17 106	1.02 91	0.78 106	1.73 51	0.83 127	0.02 282	0.18 411	0.00 1	0.29 410	0.11 236	0.07 208

CoDeX	3.43 286	0.68 260	4.49 290	0.98 177	1.65 334	6.37 346	2.14 351	13.23 405	6.07 245	7.23 292	8.95 277	4.09 208	3.79 280	6.31 191	2.37 271	0.03 317	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.15 309

ACVNet-DCA	2.01 140	0.65 249	2.15 77	2.30 370	0.02 3	5.80 334	0.56 190	8.45 262	3.33 109	1.03 76	3.33 111	0.32 47	3.71 272	8.05 307	0.45 50	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 293	0.02 42	0.03 94

xx1	2.33 180	0.65 249	2.15 77	2.30 370	0.02 3	5.80 334	0.56 190	4.31 74	10.41 370	1.03 76	3.33 111	4.67 236	2.70 222	8.05 307	0.45 50	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 94

1test111	1.86 116	0.65 249	2.15 77	2.30 370	0.02 3	5.80 334	0.56 190	8.45 262	3.33 109	1.03 76	3.33 111	0.32 47	3.71 272	4.40 128	0.96 155	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 293	0.02 42	0.03 94

cc1	2.17 156	0.65 249	2.15 77	2.30 370	0.02 3	5.80 334	0.56 190	4.31 74	10.41 370	1.03 76	3.33 111	0.32 47	3.71 272	8.05 307	0.45 50	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 293	0.10 217	0.05 171

mmm	2.50 201	0.29 30	3.22 197	1.98 326	0.32 180	3.72 266	0.12 59	9.45 296	4.05 153	5.84 205	10.80 324	2.47 140	2.86 235	4.07 118	0.75 109	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.01 257	0.03 85	0.02 57

11t1	1.62 91	0.26 22	2.53 109	2.37 381	0.24 148	2.58 142	0.06 29	6.66 221	3.00 80	3.40 132	3.01 99	1.14 95	1.94 190	4.18 120	0.91 150	0.01 206	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.03 94

ff7	1.12 47	0.57 218	2.06 65	0.03 1	0.07 32	2.80 173	0.84 268	3.71 47	2.27 30	0.38 32	1.06 32	0.20 14	0.40 56	7.12 252	0.49 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.09 206	0.06 189

IGEVStereo-DCA	1.06 43	0.45 164	2.06 65	0.32 78	0.06 24	2.74 163	0.84 268	3.71 47	2.27 30	0.39 39	0.16 6	0.20 14	0.29 29	6.47 204	0.87 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.06 160	0.06 189

ffff	1.12 47	0.57 218	2.06 65	0.03 1	0.07 32	2.80 173	0.84 268	3.71 47	2.27 30	0.38 32	1.06 32	0.20 14	0.40 56	7.12 252	0.49 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.09 206	0.06 189

rrr	1.05 41	0.45 164	3.18 194	0.32 78	0.06 24	2.74 163	0.95 289	3.49 39	1.12 11	0.39 39	0.16 6	0.20 14	0.29 29	6.47 204	0.87 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 384	0.06 160	0.10 258

DualNet	3.05 245	0.40 123	4.33 280	1.81 297	0.50 230	3.33 227	0.17 91	11.27 345	6.55 270	6.50 254	10.86 328	3.65 189	2.71 225	6.61 216	2.15 258	0.02 282	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.05 171

ffm	2.90 235	0.31 42	3.97 255	1.34 226	0.98 292	2.80 173	0.48 164	4.53 89	10.19 365	6.29 244	9.23 285	5.59 268	3.72 276	8.00 301	0.46 54	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.04 138

ff1	3.45 289	0.31 42	3.97 255	1.34 226	0.98 292	2.80 173	0.48 164	4.53 89	10.19 365	6.29 244	9.23 285	5.59 268	3.72 276	10.11 394	9.35 415	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.04 138

mmx	3.86 320	0.31 42	3.97 255	1.34 226	0.98 292	2.80 173	0.48 164	12.18 380	10.66 378	6.29 244	9.23 285	5.59 268	3.72 276	10.11 394	9.35 415	0.05 348	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.04 138

11t	1.12 47	0.57 218	2.06 65	0.03 1	0.07 32	2.80 173	0.84 268	3.71 47	2.27 30	0.38 32	1.06 32	0.20 14	0.40 56	7.12 252	0.49 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.09 206	0.06 189

tt1	2.14 151	0.63 242	2.22 87	2.27 366	0.02 3	5.71 332	0.63 210	4.53 89	10.19 365	1.16 83	3.39 117	0.33 51	3.05 241	8.00 301	0.46 54	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 293	0.10 217	0.04 138

ttt	3.86 320	0.23 14	2.34 94	2.22 364	1.68 339	4.36 299	0.28 121	12.45 384	11.09 383	6.90 274	11.85 345	4.08 207	3.28 247	8.47 338	7.85 391	0.06 357	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.03 94

1111x	4.25 351	0.30 39	4.31 279	1.47 247	0.37 195	5.10 320	0.32 132	12.86 397	9.82 359	6.01 217	9.73 302	8.78 344	5.97 362	9.43 383	10.39 426	0.06 357	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 138

whm_eth	0.88 17	0.51 191	3.12 189	0.07 16	0.12 78	1.31 20	0.37 141	3.78 55	3.29 105	0.56 59	1.13 41	0.40 56	0.76 100	1.71 47	0.47 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 138

xxx	3.86 320	0.31 42	3.98 259	1.34 226	0.98 292	2.80 173	0.48 164	12.18 380	10.66 378	6.29 244	9.23 285	5.59 268	3.72 276	10.11 394	9.35 415	0.05 348	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.04 138

GMStereo_Zeroshot	2.77 220	1.98 420	5.14 329	1.53 256	0.36 192	3.56 250	0.10 49	5.57 163	5.91 235	6.89 272	7.02 230	8.50 342	0.91 114	6.01 177	1.65 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 323	0.01 17

plain	1.34 70	0.51 191	5.09 325	0.30 71	0.05 15	1.58 42	0.08 41	4.47 86	3.77 133	0.42 49	1.76 62	0.60 79	0.74 98	6.11 180	0.94 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 399	0.02 57

MaDis-Stereo	0.80 11	0.69 265	3.02 171	0.33 83	1.83 352	1.22 12	0.06 29	3.41 34	1.49 15	0.31 24	0.38 17	0.42 61	0.51 75	1.14 21	1.21 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.05 171

IGEV_Zeroshot_test	2.13 150	0.50 186	4.91 314	1.41 240	0.18 119	2.62 151	0.36 139	7.80 248	3.87 136	5.04 179	5.42 181	4.77 239	1.03 124	3.43 98	0.79 121	0.00 1	0.16 403	0.00 1	0.18 373	0.17 300	0.04 138

MSKI-zero shot	2.00 138	0.36 97	2.15 77	0.81 146	0.25 151	2.69 161	0.29 125	6.16 192	2.34 38	4.31 155	7.52 244	3.70 194	0.25 15	8.42 336	0.41 39	0.01 206	0.13 384	0.00 1	0.25 401	0.03 85	0.02 57

StereoVision	2.25 168	0.72 270	4.00 261	1.03 183	2.64 385	1.91 73	0.28 121	5.83 180	4.43 171	1.89 96	10.65 322	3.88 199	0.52 78	5.13 151	1.98 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 206	0.03 94

MIF-Stereo (partial)	1.29 68	0.33 67	3.02 171	0.03 1	1.12 304	1.26 16	0.13 68	4.46 84	3.75 130	0.35 28	2.39 85	0.31 44	0.74 98	6.09 179	1.76 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.04 138

UniTT-Stereo	0.83 14	0.33 67	1.98 56	0.92 164	1.27 313	0.54 4	0.11 53	1.35 3	2.94 71	1.67 92	2.09 73	0.20 14	0.31 39	1.57 42	1.07 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 287	0.01 17

EKT-Stereo	1.91 127	0.48 179	2.77 141	2.19 358	4.36 439	1.42 31	0.24 111	4.63 97	3.51 118	2.94 118	3.47 120	3.55 186	2.25 202	5.26 154	0.85 131	0.04 336	0.12 374	0.00 1	0.09 339	0.06 160	0.05 171

MIM_Stereo	2.50 201	0.75 279	4.26 276	1.18 204	0.11 68	3.08 207	0.33 135	6.07 187	3.28 104	5.01 178	10.12 307	4.29 223	1.74 182	8.06 311	1.27 185	0.00 1	0.12 374	0.00 1	0.01 257	0.18 311	0.15 309

DLNR_Zeroshot_test	24.70 486	50.77 504	90.11 509	98.11 518	97.34 516	1.38 26	0.12 59	22.79 475	3.09 90	1.07 81	2.95 98	0.71 81	0.29 29	6.93 236	2.29 265	38.56 502	0.37 444	0.00 1	0.30 416	76.73 513	0.09 236

CASnet	0.98 27	0.32 52	1.62 24	0.65 135	0.07 32	2.11 90	0.14 75	3.50 40	4.03 149	3.77 144	1.41 48	0.31 44	0.29 29	0.80 8	0.57 75	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	1.50 83	0.41 134	1.67 30	0.98 177	0.31 177	4.00 286	0.90 283	5.26 145	2.17 26	6.56 259	3.61 123	1.74 119	0.38 52	1.21 26	0.42 43	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.29 410	0.01 11	0.01 17

testlalala_base	3.12 252	0.48 179	2.79 147	2.14 354	1.98 358	4.13 291	0.64 214	6.16 192	2.09 25	2.38 103	4.08 132	1.80 121	0.50 74	1.65 46	0.72 100	12.33 489	2.33 471	0.00 1	0.31 418	14.56 483	1.32 438

AEACV	0.80 11	0.29 30	1.70 34	0.96 173	0.24 148	2.03 83	0.88 278	3.50 40	0.88 7	0.34 26	0.20 11	0.29 39	2.01 192	1.77 55	0.33 21	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.29 410	0.10 217	0.09 236

GCAP-Stereo	0.95 24	0.62 239	1.99 58	0.30 71	0.03 10	1.66 51	0.01 2	4.43 82	3.00 80	1.63 91	1.17 43	1.39 102	0.76 100	1.31 28	0.55 73	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.12 252	0.02 57

Any-RAFT	2.18 158	0.25 18	1.94 51	1.37 233	0.80 273	5.01 319	0.56 190	8.51 267	5.58 220	4.01 150	4.85 153	5.44 265	2.26 204	2.45 79	0.35 25	0.00 1	0.15 395	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 57

RAFT-Test	2.17 156	0.36 97	3.40 212	1.05 190	0.34 187	4.90 316	0.69 228	6.27 198	3.98 144	4.65 169	7.02 230	6.30 291	1.12 129	1.81 56	0.99 160	0.01 206	0.17 407	0.00 1	0.34 424	0.02 42	0.02 57

HH	2.42 187	0.73 273	3.76 240	0.91 160	0.14 89	2.78 170	0.71 234	7.92 251	2.72 57	1.53 89	6.10 196	7.93 326	4.01 287	8.60 345	0.44 46	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.04 138

HanStereo	2.42 187	0.73 273	3.76 240	0.91 160	0.14 89	2.78 170	0.71 234	7.92 251	2.72 57	1.53 89	6.10 196	7.93 326	4.01 287	8.60 345	0.44 46	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.04 138

LL-Strereo2	1.86 116	0.83 302	2.33 92	0.36 92	0.17 106	3.79 275	1.52 330	5.82 179	4.04 151	4.43 158	2.51 86	4.23 215	0.37 49	5.66 165	0.99 160	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.05 317	0.06 160	0.11 271

LL-Strereo	4.71 368	1.64 402	7.51 404	1.15 201	4.31 438	3.71 263	1.45 326	9.21 289	8.36 331	8.37 340	8.17 265	10.82 376	11.36 435	12.51 427	4.82 350	0.00 1	0.12 374	0.00 1	0.00 1	0.31 373	0.32 381

SDNR	7.50 415	2.32 427	15.58 453	1.82 301	0.63 250	44.66 496	0.44 159	8.59 270	9.52 353	9.84 382	25.18 448	5.30 262	4.38 309	11.46 416	6.49 374	0.05 348	0.03 253	0.00 1	0.01 257	1.79 449	1.87 447

4D-IteraStereo	1.72 98	0.86 306	3.01 169	0.09 23	2.86 391	3.57 253	1.06 299	3.92 61	5.31 208	5.28 188	1.02 31	3.92 200	0.38 52	1.83 57	1.04 165	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.09 236

LoS_RVC	1.26 65	1.43 383	1.91 45	0.42 100	3.77 427	1.71 61	0.04 17	2.58 8	2.49 42	0.42 49	2.58 88	0.30 40	0.57 85	1.71 47	0.66 89	0.01 206	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 42	4.49 465

CAS	2.24 163	0.25 18	1.86 40	11.21 473	3.86 429	1.67 52	0.02 11	3.87 60	2.67 52	0.41 45	1.63 56	0.24 29	0.27 23	1.50 39	0.74 104	9.43 481	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 468

anonymousdsp	1.12 47	0.59 226	1.66 27	0.03 1	0.07 32	2.81 181	0.82 260	4.07 67	2.30 36	0.41 45	1.12 40	0.30 40	0.40 56	7.05 245	0.49 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.10 217	0.05 171

CBFPSM	4.87 369	0.94 329	14.70 450	1.51 251	1.15 306	11.49 419	2.55 363	7.28 240	6.47 267	6.23 235	4.83 152	15.30 415	8.99 415	6.88 231	8.20 400	0.03 317	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.40 399	0.42 397

LoS	0.91 22	0.34 77	2.10 75	0.38 96	0.13 84	2.47 125	0.26 118	5.00 122	2.74 61	0.89 72	0.21 12	0.49 68	0.36 46	1.97 65	0.67 90	0.02 282	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.01 17
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.56 86	0.35 87	1.44 13	0.42 100	7.70 469	2.66 159	0.13 68	4.89 112	2.53 45	0.25 11	1.10 36	0.33 51	0.31 39	1.61 45	0.58 79	0.01 206	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.54 409	6.26 471

Selective-IGEV	1.23 61	0.18 3	1.13 4	0.07 16	0.17 106	2.38 118	0.54 184	6.10 188	2.51 43	0.41 45	3.20 107	0.26 32	0.29 29	6.94 239	0.16 5	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.11 345	0.04 110	0.10 258

EGLCR-Stereo	1.04 40	0.20 5	2.00 60	1.14 200	0.16 99	2.50 129	0.11 53	4.96 117	2.61 49	0.79 70	0.07 5	1.46 108	0.37 49	3.96 114	0.23 13	0.01 206	0.05 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 208

GASNet	5.19 374	4.61 450	9.38 418	4.73 455	2.10 364	3.80 276	1.57 333	12.07 373	10.96 381	8.92 360	7.03 232	8.21 333	7.67 398	14.02 438	7.36 383	0.02 282	0.15 395	0.00 1	0.00 1	0.69 423	0.42 397

gwcnet-sp	3.31 268	1.47 386	7.26 396	1.73 286	0.69 258	7.57 374	1.14 307	8.59 270	6.17 253	8.57 346	5.25 175	4.26 218	3.36 250	6.46 201	3.44 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 280	0.11 271

scenet	3.31 268	1.47 386	7.26 396	1.73 286	0.69 258	7.57 374	1.14 307	8.59 270	6.17 253	8.57 346	5.25 175	4.26 218	3.36 250	6.46 201	3.44 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 280	0.11 271

CASS	2.44 191	0.44 157	3.56 224	0.85 153	0.38 197	3.14 216	0.22 105	9.64 302	4.00 146	6.78 263	7.62 250	3.57 187	3.58 264	3.80 106	1.10 170	0.02 282	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.01 17
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	2.69 211	0.55 210	7.03 392	1.03 183	0.10 59	3.49 240	1.04 297	6.38 208	4.55 180	2.69 107	6.28 207	7.95 330	4.38 309	5.08 148	2.58 281	0.01 206	0.11 367	0.00 1	0.04 311	0.28 365	0.19 338

DCRE	1.79 105	0.68 260	2.55 111	1.66 277	0.27 161	1.27 17	0.05 25	4.57 93	4.04 151	3.30 129	9.24 290	3.83 198	1.20 144	2.08 70	0.67 90	0.00 1	0.12 374	0.00 1	0.24 396	0.04 110	0.09 236

knoymous	1.36 73	0.21 9	1.68 32	0.20 56	0.49 227	1.58 42	0.11 53	5.15 129	2.40 39	4.62 165	1.77 63	4.56 233	0.45 71	3.23 93	0.63 84	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 17

anonymousa	3.80 316	0.55 210	3.35 206	1.24 208	3.74 421	9.04 391	0.36 139	6.74 225	4.03 149	7.72 312	19.64 421	10.62 371	6.01 363	1.52 40	1.40 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 317	0.00 1	0.03 94

riskmin	1.88 121	0.15 1	2.11 76	1.38 235	0.88 280	2.40 120	0.04 17	5.93 183	6.10 246	2.25 100	1.34 47	6.06 283	5.08 341	2.78 85	1.01 163	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 189

Wz-Net-TNSev	11.35 455	10.56 475	35.88 489	2.28 368	1.73 343	18.25 456	11.42 468	15.88 434	20.88 449	14.44 436	16.97 402	19.57 443	19.04 461	19.31 465	18.67 458	0.01 206	0.06 312	0.00 1	0.16 358	0.62 417	1.25 437

Selective-RAFT	1.69 95	0.32 52	3.29 201	0.92 164	0.18 119	3.89 279	0.06 29	4.22 73	4.00 146	1.47 88	1.98 69	3.07 162	2.81 231	6.35 197	0.89 146	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.21 384	0.05 136	0.00 1

ProNet	1.20 57	0.60 230	2.00 60	0.26 66	0.08 46	2.73 162	0.68 224	5.00 122	2.52 44	0.29 16	1.32 46	0.37 55	0.36 46	6.94 239	0.44 46	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.07 208

ssnet_v2	4.46 358	0.87 308	5.18 332	1.57 264	0.67 256	9.14 392	4.73 411	11.84 363	9.68 355	8.79 353	6.24 206	9.91 358	4.34 308	6.28 189	9.30 414	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.28 365	0.30 378

MC-Stereo	1.47 80	0.36 97	2.54 110	1.99 328	0.12 78	1.90 72	0.12 59	4.47 86	2.83 65	3.31 130	3.44 119	0.56 76	1.47 159	5.39 159	0.47 60	0.00 1	0.04 282	0.00 1	0.21 384	0.07 176	0.04 138

RCA-Stereo	1.99 137	0.34 77	2.71 131	0.26 66	0.06 24	2.29 106	0.48 164	4.89 112	14.65 416	2.81 113	5.51 184	0.78 85	3.21 245	1.44 35	0.33 21	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.02 57

ssnet	3.31 268	1.47 386	7.26 396	1.73 286	0.69 258	7.57 374	1.14 307	8.59 270	6.17 253	8.57 346	5.25 175	4.26 218	3.36 250	6.46 201	3.44 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 280	0.11 271

CroCo-Stereo Lap2	1.24 62	0.88 311	3.39 210	0.95 171	4.59 450	0.47 3	0.08 41	3.51 42	2.80 64	1.17 84	2.24 80	1.57 113	0.20 9	1.48 38	1.14 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 280	0.12 284

HBP-ISP	4.09 336	1.05 342	4.10 271	1.87 304	1.31 319	7.56 373	3.98 395	11.26 343	9.94 362	7.81 315	14.44 381	3.23 169	4.27 300	8.89 364	1.87 237	0.06 357	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.04 138

TestStereo1	2.85 226	0.81 297	3.48 218	3.11 416	0.44 209	2.52 130	1.50 328	6.37 204	8.18 325	4.62 165	9.24 290	2.23 136	3.69 269	9.19 374	1.26 183	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 363	0.09 236

DCANet-4	2.03 142	0.34 77	5.30 339	0.31 75	0.18 119	1.69 56	0.12 59	4.95 115	8.55 339	5.78 198	5.17 163	1.12 94	2.82 232	2.11 72	1.92 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 328

qqq	1.93 129	0.30 39	2.96 166	1.40 237	0.05 15	1.96 79	0.39 146	8.45 262	3.33 109	3.06 120	3.84 125	4.67 236	2.70 222	4.40 128	0.96 155	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 94

ccc-4	1.12 47	0.57 218	2.06 65	0.03 1	0.07 32	2.80 173	0.84 268	3.71 47	2.27 30	0.38 32	1.06 32	0.20 14	0.40 56	7.12 252	0.49 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 358	0.09 206	0.06 189

fff	2.28 172	0.61 234	3.81 246	0.22 60	0.07 32	1.69 56	0.11 53	5.37 155	11.84 394	5.80 200	5.17 163	1.44 105	5.41 348	2.00 66	1.92 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 328

ADStereo(finetuned)	2.26 171	0.64 243	5.22 335	0.31 75	0.18 119	1.71 61	0.25 116	5.23 134	8.46 334	6.06 221	5.30 179	1.41 103	6.37 368	1.87 61	1.87 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.18 328

x	1.73 100	0.28 27	2.49 107	1.91 311	0.17 106	2.10 88	0.83 264	8.74 279	3.55 122	3.28 127	2.12 78	3.10 163	1.96 191	2.90 88	1.12 172	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 94

DisPM	2.43 189	0.32 52	3.04 176	1.76 289	0.18 119	3.46 233	0.65 217	5.13 126	4.88 194	8.59 349	7.04 233	2.84 150	1.03 124	8.85 361	0.83 127	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 57

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 387	1.55 394	9.92 421	2.40 382	3.22 400	10.28 406	3.14 377	11.64 356	9.79 358	9.54 375	20.22 424	11.16 384	6.77 379	10.61 405	9.16 411	0.06 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.04 138

Wz-Net-LNSev	6.46 397	1.93 418	16.44 456	1.52 253	4.15 436	12.66 431	4.96 415	13.05 401	12.10 398	10.55 400	16.23 393	11.32 385	7.19 386	8.43 337	8.48 404	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.06 189

Wz-Net-MNSev	7.43 414	2.35 428	15.22 451	2.34 378	3.41 410	17.27 453	8.55 450	11.91 366	13.48 407	13.37 431	17.05 403	13.70 399	7.47 394	11.90 422	9.99 425	0.40 426	0.03 253	0.00 1	0.01 257	0.16 287	0.07 208

IER	3.20 260	0.54 206	5.13 328	0.58 123	1.59 328	7.29 367	0.56 190	6.36 202	4.95 196	7.44 302	8.84 273	6.20 286	6.26 365	4.88 139	3.29 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 17

raft_robust	2.64 209	1.20 363	2.62 121	1.10 193	0.28 168	1.50 38	0.12 59	6.28 199	9.04 344	6.80 265	7.19 236	3.73 196	2.13 196	9.06 369	1.07 166	0.03 317	0.12 374	0.00 1	0.21 384	0.17 300	0.22 348

RAFT_CTSACE	3.40 283	1.07 345	4.52 292	1.27 213	3.14 396	4.00 286	1.07 301	3.93 63	4.43 171	4.66 170	17.94 414	7.21 316	2.76 228	10.82 407	0.85 131	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.30 368	0.01 17

RAFT+CT+SA	2.36 183	0.71 269	2.46 103	0.83 150	2.26 374	3.18 220	0.93 284	6.82 229	5.48 212	2.55 105	8.07 262	1.64 114	1.59 172	8.54 341	1.15 176	0.02 282	0.00 1	0.00 1	0.38 429	0.19 319	0.36 386

test_5	2.90 235	0.70 267	3.69 235	2.01 333	3.17 399	4.61 310	1.32 322	6.69 223	7.02 287	2.79 111	7.18 235	4.99 247	4.14 292	7.96 298	1.31 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.19 319	0.26 368

SA-5K	2.85 226	0.81 297	3.48 218	3.11 416	0.44 209	2.52 130	1.50 328	6.37 204	8.18 325	4.62 165	9.24 290	2.23 136	3.69 269	9.19 374	1.26 183	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 363	0.09 236

Sa-1000	3.55 295	0.75 279	3.63 232	1.91 311	0.30 171	3.55 249	1.63 336	7.39 242	8.54 338	7.70 311	17.44 411	4.00 203	2.82 232	9.44 386	1.33 190	0.00 1	0.10 359	0.00 1	0.18 373	0.21 334	0.04 138

SA	3.06 246	0.74 277	3.79 243	1.60 269	0.30 171	3.19 221	1.43 325	6.72 224	9.06 345	4.63 168	10.80 324	2.89 152	4.71 326	9.62 389	1.18 181	0.00 1	0.09 348	0.00 1	0.19 378	0.23 345	0.02 57

test_4	2.38 185	0.34 77	2.68 125	0.08 21	0.11 68	3.69 261	1.14 307	3.33 30	3.34 112	4.03 151	17.35 410	3.31 172	0.51 75	6.28 189	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.16 287	0.01 17

IGEV-Stereo	1.12 47	0.59 226	1.66 27	0.03 1	0.07 32	2.82 184	0.82 260	4.09 70	2.30 36	0.41 45	1.11 37	0.30 40	0.41 63	7.05 245	0.49 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 366	0.10 217	0.05 171
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	2.86 230	0.86 306	4.08 270	0.06 13	0.25 151	2.76 169	0.60 204	4.97 118	4.10 157	2.98 119	7.85 259	10.17 363	4.17 295	8.16 319	5.83 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 257	0.26 357	0.06 189

CSP-Net	4.12 338	1.28 375	3.70 238	1.54 258	1.06 299	13.28 437	2.33 354	12.96 399	5.45 211	8.87 358	8.54 271	8.43 337	3.03 239	8.16 319	3.65 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 311	0.03 94

iRaft-Stereo_20w	2.56 203	0.35 87	4.98 317	0.37 94	0.67 256	3.47 235	0.59 201	12.57 392	3.89 138	6.10 224	6.23 205	1.49 109	2.24 200	6.65 219	0.86 136	0.00 1	0.19 416	0.00 1	0.33 422	0.08 188	0.22 348

GLC_STEREO	0.75 9	0.29 30	1.19 6	0.55 117	0.01 1	1.98 80	0.57 199	3.07 16	3.02 83	0.90 73	1.48 50	0.19 10	0.40 56	0.93 12	0.36 28	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.02 57

DAS	3.74 307	0.35 87	5.19 333	1.99 328	3.74 421	2.36 114	3.22 379	7.77 246	9.27 348	8.70 350	12.08 350	4.45 228	5.43 351	8.39 333	1.71 225	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.02 57

SepStereo	3.78 313	0.35 87	5.19 333	1.99 328	3.74 421	2.36 114	3.22 379	7.77 246	9.27 348	8.70 350	12.08 350	4.45 228	5.43 351	9.18 373	1.71 225	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.02 57

IPLG	2.43 189	0.66 255	4.77 308	0.54 114	0.31 177	3.01 202	0.26 118	6.15 191	5.55 217	7.69 310	6.21 203	1.89 125	1.74 182	7.19 258	2.35 269	0.01 206	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.24 355	0.12 284

IPLGR	2.28 172	0.51 191	6.00 365	0.15 46	0.15 93	1.99 82	0.22 105	6.34 201	6.04 244	6.80 265	5.76 187	2.87 151	2.31 205	4.88 139	1.28 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 206	0.18 328

AASNet	3.90 324	0.92 324	4.41 284	3.56 434	4.00 434	6.70 353	1.26 317	18.71 451	6.14 250	7.35 299	7.91 261	4.35 225	2.58 216	3.04 90	6.62 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 396	0.14 299

GMOStereo	1.81 108	0.47 172	2.09 71	0.10 24	0.27 161	1.49 34	0.89 279	4.40 77	4.51 176	8.16 329	6.97 224	2.96 154	1.15 134	1.42 30	0.88 141	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.23 345	0.03 94

error version	1.81 108	0.47 172	2.09 71	0.10 24	0.27 161	1.49 34	0.89 279	4.40 77	4.51 176	8.16 329	6.97 224	2.96 154	1.15 134	1.42 30	0.88 141	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.23 345	0.03 94

test-v	1.81 108	0.47 172	2.09 71	0.10 24	0.27 161	1.49 34	0.89 279	4.40 77	4.51 176	8.16 329	6.97 224	2.96 154	1.15 134	1.42 30	0.88 141	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.23 345	0.03 94

test-3	1.86 116	0.21 9	2.46 103	1.03 183	0.22 141	1.38 26	0.83 264	4.65 101	5.04 198	7.26 294	1.78 64	4.10 210	0.41 63	6.53 212	0.76 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 410	0.18 311	0.14 299

test_1	1.85 115	0.21 9	2.45 100	1.02 181	0.22 141	1.37 25	0.82 260	4.66 103	5.06 199	7.02 277	1.73 61	4.09 208	0.41 63	6.51 209	0.76 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 410	0.18 311	0.14 299

SACVNet	4.15 342	1.26 370	3.81 246	3.12 418	1.68 339	3.09 209	2.85 371	11.91 366	5.96 237	10.52 398	11.20 334	10.59 369	3.95 285	8.97 366	3.25 303	0.08 371	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.32 377	0.44 401

AACVNet	3.33 276	1.03 340	3.56 224	3.46 430	0.63 250	3.09 209	0.28 121	8.78 280	3.43 115	5.99 216	10.64 321	10.08 361	4.03 290	8.69 351	2.51 278	0.03 317	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.26 357	0.06 189

test_3	1.88 121	0.22 12	2.75 137	0.96 173	0.22 141	1.28 19	0.77 248	4.62 96	5.87 230	6.55 258	1.84 66	4.28 221	0.45 71	6.48 206	0.76 111	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.28 409	0.17 300	0.14 299

GwcNet-ADL	2.65 210	0.48 179	3.84 252	0.82 148	0.33 185	2.04 84	0.69 228	8.07 254	9.42 351	6.05 219	6.66 217	4.14 212	1.73 180	5.40 160	3.01 293	0.08 371	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.03 94

PSMNet-ADL	2.98 241	0.43 151	2.41 97	1.43 242	0.40 201	5.94 339	0.28 121	8.45 262	5.13 202	3.36 131	6.77 219	8.41 336	4.61 321	7.20 259	4.55 344	0.02 282	0.09 348	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 94

ADLNet2	4.46 358	0.90 317	6.06 367	2.74 402	3.91 430	6.79 356	3.01 373	10.95 340	8.40 333	7.27 295	9.80 303	9.85 356	5.43 351	7.29 262	6.44 373	0.01 206	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.15 280	0.11 271

PFNet+	2.35 181	0.31 42	3.69 235	0.79 145	0.17 106	3.15 219	0.75 244	4.52 88	6.30 258	7.90 321	6.34 211	2.53 141	1.18 141	7.72 288	1.62 217	0.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 94

TRStereo	2.36 183	3.10 438	4.70 306	1.99 328	2.08 362	2.61 148	1.11 305	8.79 281	3.73 128	3.19 124	3.04 102	3.96 201	0.77 103	5.92 173	1.44 198	0.03 317	0.14 388	0.00 1	0.29 410	0.08 188	0.25 362

Patchmatch Stereo++	1.95 131	0.40 123	2.86 155	0.12 30	0.18 119	3.74 268	0.66 220	5.24 140	2.96 74	5.86 206	4.32 139	3.46 177	1.52 165	6.88 231	0.70 94	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.09 236
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
AAGNet	3.41 284	0.34 77	2.45 100	1.78 293	0.39 199	3.69 261	1.05 298	4.79 107	4.61 184	9.62 377	7.74 256	4.98 246	6.38 369	7.34 266	13.02 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.04 138

STrans-v2	3.43 286	0.73 273	4.82 309	0.26 66	0.60 245	3.00 201	1.19 311	10.41 324	7.22 293	5.79 199	10.97 331	6.75 303	7.03 384	8.25 328	1.40 195	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.18 328

OMP-Stereo	3.03 244	0.93 327	2.72 133	4.21 451	0.51 233	2.19 99	1.25 314	6.19 196	6.00 242	7.99 325	6.21 203	8.50 342	2.49 212	9.44 386	1.74 229	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.05 171

IIG-Stereo	3.16 256	0.75 279	2.83 150	4.08 447	0.21 137	2.56 139	0.74 242	6.55 218	5.56 219	8.39 341	9.38 296	7.94 328	2.79 230	9.50 388	1.89 240	0.02 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 138

NF-Stereo	2.24 163	0.33 67	3.00 167	2.04 340	0.10 59	3.46 233	0.43 155	6.51 216	3.17 94	6.84 267	5.24 173	2.67 147	1.34 151	8.17 322	1.53 207	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 17

OCTAStereo	2.24 163	0.33 67	3.03 173	2.04 340	0.10 59	3.45 232	0.43 155	6.50 213	3.17 94	6.84 267	5.20 168	2.65 144	1.33 149	8.18 323	1.56 211	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 17

PSM-softLoss	2.24 163	0.34 77	3.42 214	1.81 297	0.17 106	2.74 163	0.39 146	6.17 194	2.92 69	6.26 239	6.29 208	2.96 154	0.97 119	8.68 349	1.71 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 57

KMStereo	2.24 163	0.34 77	3.42 214	1.81 297	0.17 106	2.74 163	0.39 146	6.17 194	2.92 69	6.26 239	6.29 208	2.96 154	0.97 119	8.68 349	1.71 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 57

NRIStereo	2.14 151	0.35 87	2.65 124	1.10 193	0.14 89	3.05 206	0.86 275	5.35 152	3.18 97	6.24 236	3.36 115	4.17 214	1.82 188	8.12 315	2.01 249	0.00 1	0.10 359	0.00 1	0.00 1	0.12 252	0.19 338

PSM-adaLoss	1.88 121	0.40 123	2.86 155	0.12 30	0.19 129	3.75 271	0.71 234	5.23 134	2.96 74	5.86 206	4.33 141	3.45 175	1.51 160	5.40 160	0.69 92	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.09 236

PSM-AAD	3.33 276	0.20 5	1.47 16	0.73 141	0.54 239	2.55 137	6.19 427	4.97 118	3.27 102	10.92 406	11.92 347	2.95 153	9.59 423	7.90 297	0.82 126	0.01 206	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 110	2.47 456

ROB_FTStereo_v2	1.91 127	0.41 134	2.85 153	0.12 30	0.19 129	3.71 263	0.73 239	5.23 134	2.95 72	5.86 206	4.36 144	3.46 177	1.51 160	5.86 172	0.69 92	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.08 223

ROB_FTStereo	1.90 125	0.42 140	2.86 155	0.12 30	0.19 129	3.71 263	0.75 244	5.24 140	2.95 72	5.87 211	4.26 137	3.41 173	1.51 160	5.80 169	0.65 86	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.08 223

KYRaft	3.59 297	0.31 42	1.84 39	0.76 143	0.46 215	2.29 106	4.04 396	4.75 106	3.25 101	8.93 362	19.47 420	6.62 301	5.07 340	7.79 292	0.71 98	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.01 257	0.04 110	5.38 470

HUI-Stereo	1.80 107	0.41 134	2.85 153	0.12 30	0.18 119	3.72 266	0.65 217	5.23 134	2.97 78	5.87 211	4.34 142	3.45 175	1.52 165	3.93 112	0.65 86	0.02 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.10 258

ASMatch	3.32 274	0.50 186	3.32 204	1.72 285	0.45 214	1.93 75	0.68 224	6.42 210	3.89 138	6.18 231	22.30 434	4.61 235	4.82 333	7.65 281	1.70 224	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.03 293	0.01 11	0.18 328

SST-Stereo	2.75 219	0.31 42	2.78 143	1.33 224	0.33 185	3.99 285	0.82 260	5.60 165	3.93 142	10.92 406	6.19 202	5.00 250	4.23 298	8.66 348	0.74 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.03 94

RAFT_R40	2.71 215	0.33 67	3.00 167	1.26 211	0.30 171	3.83 277	1.00 293	5.69 169	4.29 165	9.69 379	6.33 210	5.02 252	4.02 289	8.58 344	0.86 136	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.02 57

DRaft	3.74 307	0.43 151	2.60 117	0.12 30	0.15 93	4.76 312	1.34 323	5.33 151	4.31 166	10.30 391	21.91 431	3.27 170	8.83 412	7.36 268	3.66 323	0.05 348	0.10 359	0.00 1	0.14 352	0.10 217	0.14 299

PFNet	2.93 238	0.40 123	5.51 350	2.13 353	0.84 277	3.11 213	0.75 244	6.78 226	4.79 192	9.98 387	6.00 192	4.78 240	2.13 196	8.33 330	2.11 254	0.19 400	0.06 312	0.00 1	0.11 345	0.20 323	0.35 384

DeepStereo_RVC	2.05 144	0.39 114	2.87 159	0.14 44	0.17 106	3.51 245	0.70 231	5.21 133	3.00 80	6.27 241	4.13 133	3.47 180	4.53 318	4.81 137	1.49 203	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 206	0.18 328

iGMRVC	1.96 134	0.40 123	2.88 160	0.12 30	0.19 129	3.74 268	0.73 239	5.23 134	2.97 78	5.87 211	4.37 145	3.48 181	1.52 165	6.73 224	0.74 104	0.02 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.08 223

RAFT-RH_RVC	3.96 330	0.46 170	2.93 163	1.55 260	0.42 208	3.14 216	0.14 75	3.70 46	5.98 240	11.25 412	32.23 465	5.29 259	1.68 176	8.13 316	2.14 257	0.08 371	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.01 11	0.00 1

RAFT-345	3.27 263	0.41 134	2.88 160	1.02 181	0.21 137	2.63 153	0.48 164	3.76 54	5.51 215	7.35 299	24.88 446	4.25 217	1.76 186	8.15 318	2.13 256	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17

iRAFT	1.95 131	0.40 123	2.86 155	0.12 30	0.18 119	3.74 268	0.66 220	5.24 140	2.96 74	5.86 206	4.32 139	3.46 177	1.52 165	6.88 231	0.70 94	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.09 236

CRE-IMP	1.95 131	0.35 87	2.68 125	0.27 70	0.17 106	3.90 280	0.85 274	5.14 127	2.87 67	5.74 197	4.14 134	3.49 182	0.83 110	6.40 198	1.80 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.19 338

CroCo-Stereo	0.99 31	0.89 314	3.19 195	0.46 105	0.44 209	0.38 1	0.05 25	4.61 94	3.95 143	0.48 53	1.78 64	1.01 90	0.27 23	1.11 19	1.07 166	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.04 138
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-2	1.81 108	0.47 172	2.09 71	0.10 24	0.27 161	1.49 34	0.89 279	4.40 77	4.51 176	8.16 329	6.97 224	2.96 154	1.15 134	1.42 30	0.88 141	0.00 1	0.14 388	0.00 1	0.00 1	0.23 345	0.03 94

cross-raft	2.03 142	0.35 87	2.78 143	1.10 193	0.16 99	3.77 273	0.48 164	7.03 236	3.75 130	5.06 180	5.55 185	6.26 288	1.41 155	1.75 52	0.89 146	0.01 206	0.07 328	0.00 1	0.19 378	0.03 85	0.03 94

RAFT	2.57 205	0.76 282	3.09 187	0.91 160	0.09 52	2.41 121	0.94 286	5.35 152	2.65 51	6.11 225	7.21 237	9.43 352	4.30 305	5.73 168	1.77 231	0.00 1	0.12 374	0.00 1	0.02 280	0.46 406	0.08 223

test-1	1.82 112	0.45 164	5.42 342	0.89 158	0.41 205	2.14 94	0.56 190	5.75 171	4.15 161	3.28 127	5.11 161	3.61 188	0.70 94	1.53 41	1.56 211	0.02 282	0.34 441	0.00 1	0.08 330	0.02 42	0.30 378

GMM-Stereo	3.32 274	0.27 26	2.52 108	0.82 148	0.48 224	2.27 105	4.91 414	5.06 124	3.08 87	7.06 281	16.72 398	6.21 287	3.70 271	7.60 278	1.16 178	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.04 311	0.10 217	4.45 463

RAFT-IKP	1.90 125	0.42 140	2.83 150	0.12 30	0.18 119	3.50 242	0.64 214	5.24 140	2.96 74	5.86 206	4.34 142	3.50 184	1.51 160	5.99 176	0.76 111	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.08 223

Prome-Stereo	3.65 301	0.29 30	1.92 47	0.91 160	0.49 227	2.07 85	4.75 412	4.41 81	3.23 100	9.32 371	20.63 427	4.06 206	7.19 386	7.70 285	1.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 136	4.72 467

LMCR-Stereo	3.63 300	1.29 377	4.20 274	2.54 391	0.17 106	8.08 380	1.52 330	11.46 352	4.73 189	8.45 344	10.66 323	1.91 128	5.03 338	7.69 284	3.58 320	0.92 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 389	0.02 57

rafts_anoy	1.72 98	0.79 291	2.58 115	2.03 338	1.75 345	2.47 125	0.16 86	5.48 159	6.01 243	3.24 126	2.11 75	1.92 129	1.33 149	3.08 91	1.13 174	0.01 206	0.18 411	0.00 1	0.01 257	0.03 85	0.07 208

iRaftStereo_RVC	1.62 91	0.68 260	1.98 56	0.67 137	0.05 15	2.99 200	0.04 17	5.36 154	3.74 129	3.82 145	4.96 156	2.54 142	0.62 89	3.35 97	0.97 158	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.30 368	0.27 372

Anonymous3	1.76 102	0.44 157	6.37 377	0.33 83	0.50 230	4.33 296	0.54 184	4.43 82	2.48 40	2.21 98	3.24 109	1.53 112	1.14 132	5.64 163	1.29 187	0.17 396	0.23 429	0.00 1	0.00 1	0.12 252	0.15 309

CREStereo++_RVC	1.59 88	0.39 114	2.26 88	0.36 92	0.01 1	1.67 52	0.01 2	2.95 14	8.12 323	3.69 141	7.44 243	0.47 66	0.32 41	0.74 5	0.39 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 474	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
s12784h	1.89 124	0.30 39	2.57 113	0.11 28	0.09 52	4.18 292	0.13 68	6.61 219	7.44 300	3.62 137	4.28 138	0.59 78	0.81 109	6.61 216	0.46 54	0.01 206	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

TestStereo	1.74 101	1.02 338	3.64 233	0.20 56	0.28 168	1.33 22	0.01 2	5.24 140	4.01 148	3.18 123	4.97 157	2.07 133	0.70 94	7.32 264	0.75 109	0.02 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

raft+_RVC	1.79 105	0.84 303	2.32 91	2.40 382	0.85 278	1.38 26	0.09 46	6.36 202	4.75 191	2.85 114	5.46 182	1.17 97	1.36 154	4.54 131	0.91 150	0.00 1	0.10 359	0.00 1	0.00 1	0.11 236	0.22 348

TANstereo	1.20 57	0.49 183	2.04 63	0.34 88	0.10 59	1.80 68	0.01 2	3.40 33	4.10 157	4.37 157	4.82 151	0.41 59	0.70 94	0.94 13	0.46 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 78	0.85 305	2.04 63	2.45 387	0.05 15	2.34 113	0.01 2	3.46 37	7.51 301	2.88 115	4.98 158	0.26 32	0.25 15	1.15 22	0.46 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	1.86 116	0.74 277	1.94 51	2.15 355	2.24 373	2.74 163	0.53 181	4.89 112	4.05 153	6.09 223	3.89 127	1.64 114	2.55 215	2.44 78	1.12 172	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.12 252	0.08 223

sAnonymous2	1.35 71	1.66 404	8.14 410	0.55 117	0.46 215	1.23 13	0.24 111	4.00 65	3.47 116	0.40 43	1.11 37	0.23 26	1.42 156	0.96 14	0.57 75	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.20 380	2.07 452	0.22 348

CroCo_RVC	1.35 71	1.66 404	8.14 410	0.55 117	0.46 215	1.23 13	0.24 111	4.00 65	3.47 116	0.40 43	1.11 37	0.23 26	1.42 156	0.96 14	0.57 75	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.20 380	2.07 452	0.22 348

RALCasStereoNet	1.93 129	1.01 336	2.75 137	1.88 307	1.75 345	2.88 193	0.18 94	4.64 100	4.36 168	2.27 101	5.14 162	2.22 135	0.79 108	7.10 251	1.00 162	0.00 1	0.34 441	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.16 321

RALAANet	2.46 196	1.09 349	3.70 238	2.55 393	0.80 273	3.37 229	0.15 81	7.44 244	5.54 216	5.65 196	6.01 193	3.54 185	1.13 131	6.34 195	1.58 213	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.05 317	0.21 334	0.03 94

sCroCo_RVC	1.21 59	0.65 249	5.16 331	1.09 192	1.29 316	0.92 7	0.19 96	3.92 61	2.68 55	0.30 19	3.04 102	0.52 71	1.56 170	1.58 43	0.78 119	0.09 376	0.25 435	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.11 271

XX-Stereo	2.71 215	0.38 110	5.96 364	2.25 365	2.20 371	1.54 41	0.21 103	5.44 158	3.05 84	2.28 102	16.16 392	7.03 307	0.24 14	6.19 184	0.79 121	0.00 1	0.15 395	0.00 1	0.23 393	0.13 266	0.04 138

ADLNet	4.32 356	0.80 295	4.33 280	3.60 435	3.56 414	6.87 357	2.48 358	11.20 342	7.58 305	9.87 383	9.62 299	8.39 335	4.95 336	6.16 182	6.60 377	0.01 206	0.01 153	0.00 1	0.01 257	0.12 252	0.25 362

HCRNet	2.56 203	0.53 202	3.35 206	0.24 64	3.39 408	2.19 99	0.23 109	6.89 231	5.50 213	5.26 187	4.79 149	5.27 258	2.78 229	7.71 286	2.89 289	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.04 138

DCANet	2.08 146	0.64 243	3.81 246	0.31 75	0.17 106	1.70 60	0.25 116	5.23 134	8.47 335	6.07 222	5.30 179	1.41 103	4.23 298	1.85 58	2.02 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.19 338

csc	2.28 172	0.61 234	3.81 246	0.22 60	0.07 32	1.69 56	0.11 53	5.37 155	11.84 394	5.80 200	5.17 163	1.44 105	5.41 348	2.00 66	1.92 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 328

cscssc	2.28 172	0.61 234	3.81 246	0.22 60	0.07 32	1.69 56	0.11 53	5.37 155	11.84 394	5.80 200	5.17 163	1.44 105	5.41 348	2.00 66	1.92 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 328

222	5.36 377	0.40 123	2.72 133	1.50 248	0.48 224	6.15 342	0.07 36	13.73 411	8.06 321	8.79 353	11.03 332	3.71 195	4.21 296	7.47 273	38.74 496	0.03 317	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.05 171

111	2.78 221	0.92 324	3.81 246	0.22 60	0.07 32	2.83 186	0.70 231	6.03 185	14.00 409	3.22 125	8.93 276	5.48 266	3.30 248	3.66 102	2.03 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.29 376

test_xeample3	1.08 44	0.43 151	3.39 210	0.49 110	0.05 15	2.58 142	0.93 284	3.32 29	1.77 19	0.23 8	0.23 13	0.19 10	0.28 25	6.34 195	0.85 131	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.26 408	0.06 160	0.10 258

xxxx	4.51 362	0.31 42	2.77 141	1.69 279	0.47 222	7.74 379	0.07 36	14.04 414	7.91 318	5.82 203	8.97 280	9.34 350	3.41 258	7.33 265	20.24 461	0.05 348	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.04 138

test_xeample	4.13 339	0.36 97	2.75 137	1.23 207	0.51 233	3.96 284	0.13 68	12.63 393	7.65 306	7.49 304	10.86 328	3.29 171	3.36 250	6.71 223	21.53 466	0.02 282	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.04 138

ARAFT	3.13 253	1.11 353	7.34 399	0.42 100	0.14 89	4.52 306	2.99 372	7.41 243	5.97 239	8.85 357	7.06 234	5.20 257	1.25 147	8.49 339	1.44 198	0.00 1	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.33 380	0.11 271

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 148	0.58 223	2.43 98	1.27 213	0.16 99	1.60 44	0.14 75	5.17 131	5.90 233	7.10 283	10.10 306	3.06 161	1.74 182	1.87 61	0.97 158	0.01 206	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.23 345	0.02 57

AFF-stereo	2.59 207	0.68 260	2.35 95	1.55 260	0.17 106	1.67 52	0.08 41	5.75 171	6.60 272	6.20 233	12.13 352	6.16 285	2.36 207	4.75 136	1.11 171	0.02 282	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.23 345	0.05 171

RAFT + AFF	4.30 355	1.55 394	5.84 359	1.43 242	2.36 376	5.94 339	6.72 439	10.01 313	7.56 303	7.55 305	8.96 279	7.09 312	6.73 378	8.57 343	4.02 332	0.02 282	0.47 453	0.00 1	0.01 257	0.56 410	0.54 413

GMStereo	1.83 113	0.99 334	4.55 297	0.57 122	0.05 15	2.53 133	0.01 2	4.95 115	11.14 384	3.52 134	2.24 80	0.53 73	0.49 73	3.76 105	0.80 124	0.20 403	0.00 1	0.00 1	0.12 348	0.12 252	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
EAI-Stereo	2.31 176	0.44 157	2.72 133	0.68 138	0.56 241	3.51 245	2.62 364	11.42 351	4.14 160	2.09 97	7.23 239	1.21 98	0.91 114	5.67 166	1.51 204	0.01 206	0.25 435	0.00 1	0.88 454	0.04 110	0.26 368

FINET	5.32 375	1.14 358	10.04 423	2.17 356	3.67 420	6.49 349	6.76 440	11.68 358	22.08 452	7.42 301	12.15 353	4.24 216	3.61 266	9.25 377	5.35 356	0.04 336	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.09 236

CFNet-RSSM	2.11 147	0.33 67	2.71 131	1.04 188	0.30 171	3.21 223	0.41 151	6.67 222	6.96 283	5.62 195	4.58 146	5.40 264	1.71 178	1.86 59	0.87 138	0.00 1	0.08 339	0.00 1	0.32 420	0.02 42	0.02 57

Syn2CoEx	6.32 394	2.72 433	9.33 417	2.45 387	1.67 337	8.59 385	3.32 382	18.08 447	12.27 399	8.53 345	21.08 428	10.30 367	9.80 424	9.30 379	7.86 392	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 419	0.43 399

MMNet	4.16 343	0.77 285	5.47 346	1.40 237	1.67 337	10.78 413	0.63 210	8.64 276	8.47 335	8.80 355	8.33 266	7.51 317	6.61 372	7.53 275	6.54 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.05 171

delet	4.27 353	0.72 270	4.50 291	1.07 191	3.75 425	10.79 414	4.04 396	9.95 310	7.89 316	8.09 327	8.89 275	8.46 338	3.81 282	7.56 276	5.80 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 236	0.02 57

psm_up	3.85 319	0.82 300	3.01 169	2.00 332	2.58 384	5.28 326	3.34 383	10.85 337	6.33 261	7.27 295	7.32 242	10.15 362	9.02 416	6.19 184	2.51 278	0.22 406	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.12 252	0.03 94

UNet	3.97 333	0.61 234	6.50 382	1.68 278	3.22 400	9.82 400	0.31 131	9.50 297	5.32 209	7.20 291	6.35 212	10.59 369	5.91 361	6.93 236	5.49 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 17

UPFNet	3.82 317	0.47 172	4.34 283	2.21 361	3.38 406	7.26 366	2.69 366	9.89 309	5.96 237	7.98 324	7.53 245	7.89 325	3.15 243	7.72 288	5.88 366	0.01 206	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.06 189

FCDSN-DC	10.24 449	0.56 216	3.49 220	1.96 324	1.29 316	16.90 450	4.59 409	17.16 441	19.10 438	24.64 467	32.46 469	33.82 476	22.14 473	15.93 451	10.45 427	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.21 346
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	2.02 141	0.33 67	2.61 119	1.04 188	0.30 171	3.56 250	0.40 150	5.89 182	5.94 236	5.08 181	5.01 159	5.55 267	1.72 179	1.60 44	0.91 150	0.01 206	0.09 348	0.00 1	0.25 401	0.01 11	0.02 57

CREStereo	0.98 27	0.42 140	1.86 40	0.07 16	0.22 141	1.65 50	0.02 11	4.07 67	6.33 261	0.72 66	1.54 52	0.43 62	0.64 90	1.22 27	0.44 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	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
FENet	2.19 159	0.34 77	3.04 176	2.05 344	0.26 158	2.82 184	0.13 68	7.02 235	5.55 217	4.97 177	1.94 67	4.91 245	3.39 255	4.71 135	2.50 277	0.02 282	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 346

ac_64	3.70 305	0.47 172	3.50 221	2.87 406	3.50 412	5.91 338	0.72 238	10.17 319	4.34 167	8.16 329	5.80 188	10.82 376	5.64 357	7.08 249	4.73 347	0.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.14 299

ACVNet	2.58 206	0.53 202	2.69 127	0.84 151	0.59 243	2.61 148	0.55 188	8.35 258	5.70 223	4.45 159	9.26 293	5.77 275	3.50 259	2.24 73	4.41 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.01 17

acv_ft	3.69 304	0.53 202	4.58 301	2.31 376	4.71 452	7.44 370	0.86 275	8.54 269	5.70 223	9.29 370	9.26 293	5.77 275	4.15 293	2.24 73	8.13 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 367	0.01 17

HGLStereo	4.25 351	0.52 198	4.65 302	3.09 414	5.18 454	6.51 351	0.73 239	10.37 322	6.74 277	7.32 297	12.44 359	7.00 306	7.21 388	7.46 271	5.51 359	0.00 1	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.10 258

cf-r	3.42 285	0.81 297	3.97 255	2.41 385	2.78 388	2.85 188	0.64 214	8.44 261	6.32 260	6.25 238	11.57 343	8.97 347	3.54 263	5.93 174	3.83 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 206	0.07 208

PMTNet	1.41 76	0.37 104	2.06 65	0.26 66	0.15 93	2.94 196	0.34 137	3.39 32	5.33 210	1.00 75	1.27 45	0.28 38	0.93 116	4.04 117	0.74 104	5.00 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.01 17

DMCA	2.82 225	0.64 243	4.45 288	1.61 270	0.89 281	3.86 278	0.57 199	9.18 288	5.10 201	6.24 236	6.49 214	7.17 314	2.13 196	3.31 95	4.73 347	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.02 57

FADNet-RVC	3.98 334	1.84 413	12.48 438	1.69 279	0.44 209	4.33 296	1.31 321	11.84 363	7.15 292	3.53 135	3.50 121	10.63 372	4.43 312	9.12 370	6.25 369	0.03 317	0.10 359	0.00 1	0.03 293	0.60 416	0.25 362

S-Stereo	6.63 401	0.84 303	9.67 420	3.15 420	3.48 411	6.49 349	6.22 429	12.99 400	22.84 454	9.48 373	15.51 388	12.00 391	8.43 407	8.04 304	10.70 429	0.12 384	0.17 407	0.00 1	0.38 429	0.13 266	1.92 448

DIP-Stereo	1.97 136	0.64 243	2.95 164	0.17 50	0.10 59	4.83 314	0.13 68	8.60 274	4.06 156	6.42 251	4.92 155	0.44 64	0.72 97	3.57 101	1.80 234	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.04 138
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	3.24 261	1.27 372	5.89 361	1.56 263	0.10 59	5.26 325	1.07 301	10.08 316	5.50 213	6.89 272	7.73 254	4.53 232	4.13 291	5.05 147	5.27 354	0.04 336	0.05 296	0.00 1	0.00 1	0.23 345	0.23 354

Nwc_Net	6.97 411	1.25 369	6.63 384	3.82 442	3.37 405	10.83 415	1.67 339	19.56 467	11.35 388	8.36 336	23.62 439	17.19 431	11.44 436	11.21 412	8.08 398	0.80 441	0.00 1	0.00 1	0.02 280	0.13 266	0.09 236

R-Stereo Train	2.44 191	0.32 52	1.93 48	0.94 167	0.16 99	3.67 257	0.61 206	6.37 204	3.08 87	9.14 365	17.44 411	1.80 121	0.77 103	1.76 53	0.70 94	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 94

RTS	18.87 481	9.32 473	86.48 506	4.95 457	6.10 459	42.08 492	14.70 480	15.49 431	41.06 485	22.65 459	32.32 466	13.77 400	19.54 463	37.98 491	28.96 484	0.41 427	0.23 429	0.00 1	0.02 280	0.91 431	0.50 409

RTSA	18.87 481	9.32 473	86.48 506	4.95 457	6.10 459	42.08 492	14.70 480	15.49 431	41.06 485	22.65 459	32.32 466	13.77 400	19.54 463	37.98 491	28.96 484	0.41 427	0.23 429	0.00 1	0.02 280	0.91 431	0.50 409

RAFT-Stereo	2.44 191	0.32 52	1.93 48	0.94 167	0.16 99	3.67 257	0.61 206	6.37 204	3.08 87	9.14 365	17.44 411	1.80 121	0.77 103	1.76 53	0.70 94	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 94
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	4.52 365	0.61 234	4.42 285	3.42 428	4.68 451	4.58 308	0.99 291	9.54 301	8.01 320	5.28 188	11.42 339	10.34 368	8.88 413	9.28 378	8.68 406	0.15 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.04 138

HSM-Net_RVC	4.20 345	0.32 52	2.76 140	0.63 132	0.69 258	6.95 359	1.69 340	11.96 368	8.36 331	8.83 356	12.17 354	15.18 413	4.21 296	6.91 235	3.30 305	0.02 282	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 17
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	6.34 395	0.89 314	5.88 360	1.41 240	4.48 447	15.97 445	4.18 399	13.41 406	16.49 427	10.81 404	7.00 229	14.33 407	8.72 411	9.43 383	13.71 448	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.07 208

PA-Net	4.98 371	1.47 386	7.42 401	2.40 382	2.14 366	8.73 388	3.64 392	12.42 383	13.11 404	7.03 279	7.57 249	7.88 324	6.52 371	10.16 399	7.82 390	0.02 282	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.11 236	1.07 434
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	6.56 399	2.89 435	7.58 406	3.41 427	0.40 201	12.96 434	9.58 458	15.09 426	17.25 433	10.33 392	10.62 320	12.27 393	8.16 405	12.21 424	4.53 343	0.41 427	0.00 1	0.00 1	0.02 280	3.12 458	0.39 389
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
CFNet	3.72 306	1.10 351	5.03 320	2.49 389	1.59 328	4.90 316	0.22 105	11.38 350	9.88 361	4.80 173	11.25 336	6.44 293	3.68 268	8.33 330	3.00 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 339	0.07 208

CVANet_RVC	4.16 343	1.16 360	3.60 227	1.94 320	1.46 325	3.92 282	4.68 410	10.89 338	8.34 330	7.58 306	10.84 326	10.27 366	6.62 375	8.56 342	2.69 283	0.39 424	0.00 1	0.00 1	0.01 257	0.21 334	0.09 236

UCFNet_RVC	3.09 248	0.77 285	2.27 90	2.35 379	1.79 349	3.50 242	1.06 299	12.12 377	6.91 281	4.71 171	7.67 253	7.58 318	4.40 311	4.95 144	1.67 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 236	0.01 17

HITNet	2.79 222	0.77 285	4.02 262	2.03 338	0.11 68	5.58 329	0.59 201	9.24 290	5.15 204	6.42 251	7.26 240	3.66 191	2.92 237	4.07 118	3.87 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.02 57
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	3.09 248	0.58 223	3.04 176	2.84 405	0.48 224	4.08 288	1.29 320	12.16 379	7.77 314	6.03 218	9.62 299	5.79 277	1.53 169	4.56 132	1.93 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 57
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.
NVstereo2D	4.51 362	0.82 300	6.86 390	3.28 425	3.38 406	8.16 381	3.13 376	10.51 325	15.15 419	4.90 175	6.89 223	7.87 323	4.78 330	9.88 391	3.91 330	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.06 324	0.02 42	0.58 415

DeepPruner_ROB	3.52 292	1.14 358	4.06 267	1.12 199	1.65 334	3.65 256	0.83 264	13.96 413	4.47 175	7.80 314	10.84 326	7.05 311	2.16 199	8.14 317	3.08 296	0.07 366	0.03 253	0.00 1	0.01 257	0.32 377	0.06 189

iResNetv2_ROB	4.28 354	1.43 383	7.17 395	2.91 407	1.26 311	4.36 299	1.62 335	13.64 410	10.25 369	9.83 381	11.41 338	7.68 320	4.00 286	7.75 290	1.85 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 390	0.09 236

MLCV	3.44 288	0.88 311	5.60 354	1.39 236	0.25 151	4.36 299	0.33 135	7.25 239	7.28 295	9.17 367	12.24 357	5.09 254	2.47 211	9.15 372	3.23 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.02 57

HSM	4.00 335	0.79 291	3.16 193	1.59 268	2.17 368	6.77 355	1.11 305	12.28 382	6.35 263	6.75 261	8.11 264	13.90 403	5.37 347	8.85 361	2.71 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 57

StereoDRNet	5.59 378	1.75 409	6.80 387	3.12 418	4.45 445	10.61 411	4.35 404	18.80 453	9.73 356	12.22 420	6.87 222	11.44 388	4.65 324	8.09 314	8.26 401	0.02 282	0.11 367	0.00 1	0.03 293	0.20 323	0.28 374

iResNet	3.68 303	0.91 321	7.94 408	2.97 413	0.34 187	4.44 305	0.48 164	7.70 245	9.74 357	7.72 312	12.74 364	4.03 204	2.87 236	8.05 307	3.37 306	0.02 282	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.09 236

DISCO	6.28 393	0.57 218	5.78 358	3.43 429	1.17 307	11.22 416	3.39 386	12.14 378	16.16 426	6.52 256	11.22 335	16.96 429	6.32 367	19.51 466	10.74 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 385	0.11 271

MDST_ROB	8.37 429	0.32 52	9.03 415	4.18 450	2.42 380	26.86 475	6.14 426	19.36 462	13.52 408	27.09 469	22.75 437	9.47 353	4.74 327	15.06 446	6.34 371	0.02 282	0.02 206	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.13 292

CBMV_ROB	4.14 340	0.52 198	3.14 191	1.30 220	0.77 270	6.92 358	1.97 348	10.11 318	9.58 354	8.92 360	14.20 378	7.12 313	5.90 360	8.65 347	3.50 314	0.01 206	0.05 296	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.09 236

DLCB_ROB	4.51 362	0.91 321	3.78 242	2.19 358	1.07 301	6.28 343	3.09 375	9.78 305	7.72 309	10.65 401	12.97 365	13.91 404	3.71 272	8.72 357	5.30 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 85	0.10 258

iResNet_ROB	4.23 348	1.02 338	4.90 313	2.18 357	0.93 287	2.92 194	0.37 141	15.10 428	16.91 431	7.89 320	10.51 318	7.03 307	3.07 242	8.16 319	3.46 313	0.01 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 217	0.02 57

NOSS_ROB	3.30 266	0.46 170	2.62 121	2.08 345	1.01 297	5.60 330	0.74 242	10.37 322	11.48 390	5.15 183	8.43 269	5.67 273	1.73 180	7.97 300	2.34 267	0.02 282	0.06 312	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.14 299

XPNet_ROB	6.03 391	1.22 364	5.61 355	2.56 394	0.90 283	6.32 344	7.07 443	12.92 398	8.30 329	14.76 439	15.13 387	19.84 445	6.66 377	10.36 400	8.58 405	0.02 282	0.04 282	0.00 1	0.03 293	0.11 236	0.24 358

ETE_ROB	5.80 381	1.77 410	6.33 375	1.44 246	0.78 272	6.43 348	6.90 441	12.53 390	8.08 322	12.93 429	14.89 385	21.13 453	5.87 359	9.83 390	6.57 376	0.04 336	0.01 153	0.00 1	0.02 280	0.08 188	0.33 382

DN-CSS_ROB	2.69 211	1.40 382	5.34 340	2.31 376	0.75 266	3.14 216	0.06 29	6.11 189	3.87 136	5.34 190	12.18 355	2.34 138	1.22 145	7.84 294	1.48 202	0.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 385	0.03 94

LALA_ROB	6.58 400	1.80 412	6.25 373	1.26 211	0.94 288	10.08 402	9.02 454	16.00 435	11.51 391	12.74 425	13.02 366	24.77 459	5.25 344	10.56 403	8.02 395	0.04 336	0.05 296	0.00 1	0.02 280	0.10 217	0.25 362

MSMD_ROB	9.28 439	1.09 349	4.65 302	1.58 265	0.39 199	16.52 446	4.41 405	13.60 408	14.87 418	22.34 457	39.89 481	25.67 462	20.71 467	12.42 426	6.98 380	0.34 420	0.03 253	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.09 236

PWCDC_ROB	7.92 424	3.17 442	7.48 403	5.73 461	4.40 441	10.45 408	0.35 138	14.52 422	28.19 464	10.36 394	31.27 463	7.04 309	9.14 418	13.22 434	8.78 408	2.74 464	0.02 206	0.00 1	0.00 1	1.31 441	0.17 324

SGM-Forest	4.96 370	0.32 52	2.84 152	1.21 205	0.64 252	10.23 405	6.64 438	11.55 355	10.98 382	10.94 408	13.59 371	11.65 389	4.30 305	8.94 365	4.63 345	0.11 381	0.04 282	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.46 405
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	7.72 421	1.27 372	9.42 419	2.91 407	3.14 396	9.44 395	6.23 430	12.56 391	16.51 428	14.53 437	24.08 441	27.44 465	8.49 408	9.32 380	8.44 403	0.06 357	0.08 339	0.00 1	0.00 1	0.30 368	0.15 309

CBMV	5.35 376	0.91 321	3.67 234	1.62 273	0.44 209	10.09 403	7.19 445	12.49 389	12.33 400	12.22 420	14.69 384	10.93 380	6.48 370	8.51 340	4.96 351	0.02 282	0.15 395	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.17 324
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	3.59 297	0.53 202	4.53 293	2.02 335	1.27 313	6.63 352	0.49 174	8.73 278	4.10 157	7.14 285	7.63 251	12.68 395	2.25 202	8.69 351	4.09 335	0.08 371	0.20 420	0.01 334	0.00 1	0.14 276	0.59 418

ACV-stereo	4.46 358	0.76 282	9.94 422	1.91 311	1.06 299	11.61 421	1.28 318	6.25 197	7.09 289	3.09 121	5.21 171	16.88 428	10.23 428	7.96 298	5.47 357	0.06 357	0.15 395	0.01 334	0.00 1	0.12 252	0.14 299

CFNet_ucs	3.07 247	0.44 157	4.05 266	0.54 114	0.37 195	3.08 207	0.19 96	9.80 306	8.49 337	7.64 309	12.62 361	5.67 273	1.76 186	4.96 145	1.51 204	0.00 1	0.04 282	0.01 334	0.00 1	0.09 206	0.11 271

Wz-Net-SNSev	9.23 438	6.70 460	24.28 474	1.87 304	1.81 351	8.57 384	12.29 475	17.37 442	20.39 448	10.43 396	23.11 438	16.66 425	8.03 402	14.47 443	17.86 456	0.00 1	0.02 206	0.01 334	0.00 1	0.41 402	0.30 378

WZ-Net	13.00 460	4.64 452	41.07 492	3.48 432	3.15 398	19.12 458	15.66 488	14.81 424	31.33 469	15.71 442	27.88 452	22.22 455	14.01 449	20.44 471	25.03 478	0.64 438	0.00 1	0.01 334	0.03 293	0.39 396	0.37 387

MIPNet	2.06 145	0.69 265	4.57 300	0.32 78	0.21 137	1.92 74	0.19 96	6.89 231	5.64 222	5.48 192	4.02 130	2.02 131	3.50 259	3.32 96	2.01 249	0.00 1	0.01 153	0.01 334	0.01 257	0.20 323	0.13 292

CrosDoStereo	3.96 330	0.45 164	3.04 176	0.32 78	0.20 134	3.28 225	11.63 470	5.76 173	4.45 173	9.04 363	16.58 395	4.99 247	7.45 391	8.04 304	3.72 324	0.00 1	0.02 206	0.01 334	0.00 1	0.16 287	0.10 258

LCNet	2.85 226	0.42 140	1.90 44	0.95 171	0.56 241	2.07 85	1.60 334	4.99 121	3.57 124	6.05 219	10.59 319	4.59 234	6.79 380	7.46 271	0.72 100	0.01 206	0.00 1	0.01 334	0.77 452	0.30 368	3.57 459

TransformOpticalFlow	3.38 279	0.70 267	4.54 294	1.00 179	0.30 171	3.56 250	0.14 75	9.67 303	7.30 296	5.55 194	13.34 369	6.74 302	5.03 338	8.22 327	1.34 192	0.00 1	0.01 153	0.01 334	0.00 1	0.04 110	0.11 271

DeepStereo_LL	3.96 330	0.45 164	3.04 176	0.32 78	0.20 134	3.28 225	11.63 470	5.76 173	4.45 173	9.04 363	16.58 395	4.99 247	7.45 391	8.04 304	3.72 324	0.00 1	0.02 206	0.01 334	0.00 1	0.16 287	0.10 258

DEmStereo	3.79 314	0.37 104	3.69 235	0.17 50	0.17 106	5.28 326	2.54 359	4.35 76	3.70 126	8.21 334	20.15 422	5.13 256	10.38 429	7.65 281	3.85 328	0.01 206	0.01 153	0.01 334	0.00 1	0.02 42	0.06 189

GrayStereo	3.74 307	0.20 5	1.94 51	1.55 260	0.60 245	3.12 214	8.22 449	5.76 173	3.32 108	10.40 395	16.66 397	5.81 278	8.60 410	6.57 213	1.37 194	0.01 206	0.00 1	0.01 334	0.63 445	0.02 42	0.04 138

RE-Stereo	2.25 168	0.33 67	3.03 173	2.04 340	0.10 59	3.47 235	0.43 155	6.50 213	3.18 97	6.84 267	5.20 168	2.65 144	1.34 151	8.18 323	1.58 213	0.01 206	0.00 1	0.01 334	0.00 1	0.02 42	0.01 17

TVStereo	2.25 168	0.33 67	3.03 173	2.04 340	0.10 59	3.47 235	0.43 155	6.50 213	3.18 97	6.84 267	5.20 168	2.65 144	1.34 151	8.18 323	1.58 213	0.01 206	0.00 1	0.01 334	0.00 1	0.02 42	0.01 17

IRAFT_RVC	2.85 226	0.41 134	3.32 204	2.09 348	0.41 205	2.92 194	5.22 419	6.41 209	3.63 125	6.53 257	5.48 183	5.09 254	4.88 335	8.20 326	2.15 258	0.01 206	0.17 407	0.01 334	0.00 1	0.02 42	0.04 138

ICVP	2.32 178	0.38 110	2.89 162	0.92 164	0.70 262	2.55 137	0.87 277	9.97 311	3.99 145	4.13 152	8.97 280	2.71 148	1.69 177	2.52 81	3.52 319	0.05 348	0.24 434	0.01 334	0.01 257	0.11 236	0.13 292
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	2.81 223	0.42 140	4.04 265	0.33 83	0.24 148	2.59 145	0.12 59	8.20 257	7.66 307	7.04 280	10.42 315	6.56 298	2.05 194	4.88 139	1.53 207	0.00 1	0.02 206	0.01 334	0.00 1	0.05 136	0.07 208

SFCPSM	3.29 265	0.43 151	5.11 326	0.34 88	0.94 288	8.48 383	2.15 352	14.51 421	5.29 207	7.00 276	7.65 252	3.43 174	2.59 217	5.11 150	2.37 271	0.01 206	0.03 253	0.01 334	0.07 325	0.13 266	0.15 309

FAT-Stereo	6.78 406	0.68 260	6.80 387	2.30 370	1.77 348	5.63 331	4.20 400	18.79 452	18.62 435	10.53 399	17.15 406	18.52 438	13.74 448	8.86 363	7.38 384	0.03 317	0.15 395	0.01 334	0.07 325	0.12 252	0.26 368

STTStereo	3.60 299	0.93 327	6.34 376	2.71 398	2.23 372	3.68 260	0.63 210	9.42 295	6.73 276	9.87 383	6.97 224	8.84 346	3.65 267	6.85 230	3.04 294	0.00 1	0.02 206	0.01 334	0.00 1	0.02 42	0.02 57

NCC-stereo	6.77 404	1.49 390	6.48 380	2.92 409	4.40 441	7.43 368	3.61 389	19.52 465	13.29 405	8.39 341	16.91 400	15.96 417	12.13 437	12.85 429	7.70 388	1.47 454	0.11 367	0.01 334	0.42 435	0.14 276	0.24 358

Abc-Net	6.77 404	1.49 390	6.48 380	2.92 409	4.40 441	7.43 368	3.61 389	19.52 465	13.29 405	8.39 341	16.91 400	15.96 417	12.13 437	12.85 429	7.70 388	1.47 454	0.11 367	0.01 334	0.42 435	0.14 276	0.24 358
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	9.61 443	2.60 430	12.46 436	3.69 438	3.54 413	9.47 396	1.25 314	20.16 470	37.84 483	18.19 449	21.24 429	16.96 429	12.83 444	14.47 443	16.05 454	0.32 418	0.13 384	0.01 334	0.08 330	0.38 392	0.48 406

RTSC	9.15 436	3.00 437	13.57 445	3.72 439	1.76 347	11.82 424	0.46 161	16.95 439	36.83 480	15.80 443	15.53 389	12.91 397	7.46 393	20.01 469	21.76 468	0.31 417	0.13 384	0.01 334	0.08 330	0.57 412	0.41 394

ADCP+	8.09 426	1.79 411	14.50 448	1.54 258	4.28 437	16.57 447	5.20 418	12.80 395	11.20 386	12.83 428	17.07 404	11.02 382	10.80 432	17.59 459	23.18 474	0.03 317	0.05 296	0.01 334	0.18 373	0.39 396	0.81 426

TDLM	4.11 337	1.11 353	3.54 223	1.62 273	1.04 298	3.91 281	7.41 447	10.60 327	10.67 380	6.38 250	12.59 360	5.95 281	4.77 328	8.79 359	3.04 294	0.58 435	0.00 1	0.01 334	0.00 1	0.19 319	0.12 284

ccs_rob	2.81 223	0.42 140	4.06 267	0.33 83	0.25 151	2.59 145	0.12 59	8.19 256	7.68 308	7.02 277	10.37 314	6.54 294	2.06 195	4.88 139	1.53 207	0.00 1	0.02 206	0.01 334	0.00 1	0.05 136	0.07 208

StereoDRNet-Refined	4.46 358	0.62 239	3.80 244	1.92 315	0.40 201	9.35 394	0.15 81	10.02 314	8.83 343	12.69 424	11.62 344	9.34 350	3.87 283	8.06 311	8.02 395	0.00 1	0.00 1	0.01 334	0.05 317	0.20 323	0.26 368
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
WCMA_ROB	9.21 437	0.87 308	7.37 400	2.54 391	2.13 365	13.59 438	5.80 424	11.64 356	14.01 410	24.43 466	32.99 470	27.09 464	18.02 455	12.51 427	9.85 424	0.81 442	0.07 328	0.01 334	0.01 257	0.16 287	0.23 354

PSMNet_ROB	5.02 373	1.63 401	6.03 366	1.90 310	1.83 352	9.57 398	6.35 434	15.58 433	7.23 294	6.15 230	10.48 317	12.22 392	4.16 294	8.02 303	8.71 407	0.02 282	0.01 153	0.01 334	0.10 343	0.20 323	0.12 284

MeshStereo	11.52 456	1.52 392	4.55 297	1.89 309	1.46 325	19.87 461	5.11 417	20.66 471	15.91 425	32.67 477	34.51 473	39.34 484	21.15 468	18.74 463	12.10 439	0.11 381	0.06 312	0.01 334	0.00 1	0.45 405	0.22 348
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN v2	10.88 453	0.52 198	4.17 273	1.92 315	1.63 332	17.79 455	5.35 422	18.87 455	19.88 444	28.77 472	34.99 475	34.62 479	21.72 471	16.03 453	11.16 435	0.03 317	0.01 153	0.02 365	0.00 1	0.06 160	0.08 223

PCWNet_CMD	2.99 242	0.39 114	4.02 262	0.39 97	0.26 158	2.53 133	0.15 81	9.24 290	9.22 346	7.12 284	11.53 342	6.94 305	2.41 209	4.02 116	1.33 190	0.01 206	0.02 206	0.02 365	0.00 1	0.05 136	0.07 208

anonymousdsp2	1.78 104	0.39 114	3.40 212	1.10 193	0.04 12	3.63 254	0.50 176	7.80 248	2.77 63	2.91 117	2.88 96	3.17 167	1.01 121	5.15 152	0.43 44	0.00 1	0.01 153	0.02 365	0.15 355	0.05 136	0.12 284

CIPLG	2.47 197	1.10 351	4.71 307	0.63 132	2.15 367	2.67 160	0.77 248	5.19 132	4.73 189	7.85 317	9.56 298	1.72 118	1.14 132	4.20 122	2.34 267	0.01 206	0.19 416	0.02 365	0.09 339	0.23 345	0.08 223

IPLGR_C	2.44 191	1.17 361	4.94 315	0.62 129	2.08 362	2.65 156	0.80 256	5.60 165	4.79 192	7.87 318	9.23 285	1.67 116	1.15 134	3.43 98	2.23 263	0.01 206	0.19 416	0.02 365	0.08 330	0.22 339	0.10 258

ACRE	2.41 186	1.08 347	5.11 326	0.55 117	2.05 361	2.65 156	0.78 253	5.26 145	4.67 185	7.59 307	9.20 283	1.70 117	1.08 127	3.74 104	2.18 261	0.01 206	0.18 411	0.02 365	0.08 330	0.22 339	0.10 258

GANet-ADL	2.20 160	0.50 186	3.27 200	2.02 335	0.11 68	2.21 101	0.48 164	8.64 276	6.79 278	4.56 163	5.83 190	3.98 202	1.27 148	2.68 83	1.43 197	0.04 336	0.08 339	0.02 365	0.00 1	0.15 280	0.03 94

Pruner-Stereo	2.49 198	0.40 123	2.46 103	1.80 295	0.25 151	3.51 245	0.77 248	6.03 185	4.92 195	8.91 359	6.09 194	4.45 228	1.11 128	6.99 242	2.11 254	0.02 282	0.00 1	0.02 365	0.00 1	0.01 11	0.04 138

GEStereo_RVC	3.74 307	0.73 273	4.95 316	2.01 333	1.24 310	4.36 299	3.07 374	11.77 362	7.80 315	6.87 271	6.52 215	7.70 321	4.31 307	8.98 367	4.19 337	0.03 317	0.01 153	0.02 365	0.02 280	0.13 266	0.11 271

PSMNet-RSSM	3.33 276	0.77 285	3.22 197	2.12 351	1.90 357	2.33 112	0.71 234	11.17 341	5.83 229	5.90 214	11.43 340	7.04 309	4.83 334	5.96 175	3.17 298	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.00 1	0.08 188	0.02 57

DSFCA	4.21 347	0.50 186	5.45 345	1.34 226	1.68 339	7.04 360	4.51 407	10.73 333	7.00 285	10.78 403	6.80 220	8.48 340	4.63 322	9.91 392	5.12 353	0.02 282	0.06 312	0.02 365	0.03 293	0.08 188	0.03 94

MSMDNet	2.99 242	0.39 114	4.02 262	0.40 99	0.25 151	2.53 133	0.16 86	9.35 294	9.25 347	7.08 282	11.39 337	6.93 304	2.43 210	4.01 115	1.34 192	0.01 206	0.02 206	0.02 365	0.00 1	0.05 136	0.07 208

DANet	6.02 390	1.23 366	8.45 412	3.86 444	3.94 432	7.64 378	1.34 323	9.51 299	7.00 285	13.39 432	15.53 389	15.99 419	7.02 383	12.14 423	12.37 441	0.19 400	0.12 374	0.02 365	0.03 293	0.13 266	0.56 414
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	6.22 392	1.07 345	4.07 269	2.27 366	0.89 281	9.19 393	9.52 457	12.02 371	8.13 324	10.72 402	29.09 457	13.86 402	7.52 395	11.00 410	4.39 340	0.36 421	0.00 1	0.02 365	0.02 280	0.12 252	0.08 223

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 318	1.06 344	5.23 337	2.72 400	3.27 402	4.36 299	0.61 206	10.71 332	7.56 303	8.75 352	7.89 260	9.86 357	3.90 284	7.15 257	3.44 309	0.14 388	0.02 206	0.02 365	0.03 293	0.04 110	0.03 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	5.01 372	1.74 408	6.38 378	1.96 324	1.29 316	2.26 104	1.69 340	10.07 315	18.53 434	7.88 319	18.15 416	8.49 341	2.70 222	10.59 404	7.04 381	0.96 447	0.15 395	0.02 365	0.00 1	0.13 266	0.12 284

FC-DCNN	10.72 452	0.52 198	4.27 277	1.88 307	1.63 332	17.18 451	5.29 421	18.20 448	19.69 443	28.50 471	34.51 473	34.03 477	21.48 470	15.89 450	11.15 434	0.03 317	0.01 153	0.02 365	0.01 257	0.07 176	0.09 236

DCVSM-stereo	3.13 253	0.37 104	2.95 164	1.51 251	0.80 273	2.75 168	0.49 174	6.79 227	5.25 206	11.43 414	5.57 186	10.79 375	5.30 345	5.25 153	2.95 291	0.03 317	0.09 348	0.03 382	0.00 1	0.12 252	0.09 236

DispNO	3.25 262	0.72 270	6.85 389	1.95 321	1.34 321	3.49 240	0.84 268	8.14 255	6.30 258	6.34 249	7.76 257	6.30 291	4.28 304	6.93 236	3.51 315	0.00 1	0.03 253	0.03 382	0.12 348	0.07 176	0.07 208

BUS	2.49 198	0.32 52	3.05 181	0.46 105	0.46 215	7.12 362	0.50 176	9.05 284	4.69 186	6.11 225	6.15 199	5.29 259	0.83 110	3.91 109	1.77 231	0.01 206	0.03 253	0.03 382	0.00 1	0.04 110	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 211	0.32 52	3.05 181	0.46 105	0.46 215	7.13 364	1.63 336	9.05 284	4.69 186	6.11 225	6.15 199	6.26 288	2.54 213	3.91 109	1.91 241	0.01 206	0.03 253	0.03 382	0.00 1	0.04 110	0.00 1

hknet	3.31 268	0.42 140	4.68 304	0.46 105	1.17 307	7.13 364	1.63 336	9.05 284	6.91 281	6.11 225	6.15 199	9.66 355	2.85 234	7.48 274	2.45 276	0.01 206	0.03 253	0.03 382	0.00 1	0.04 110	0.00 1

GwcNet	6.42 396	1.97 419	10.92 426	2.59 395	5.58 457	11.55 420	2.21 353	14.10 416	16.52 430	10.04 388	17.19 408	10.86 378	5.61 356	9.23 376	8.84 409	0.01 206	0.06 312	0.03 382	0.08 330	0.56 410	0.40 392

CFNet-ft	3.31 268	0.94 329	2.69 127	1.50 248	2.38 377	2.81 181	0.68 224	8.35 258	7.43 298	4.45 159	9.94 304	10.20 364	4.60 319	6.50 208	3.41 307	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.22 339	0.03 94

SAMSARA	14.63 465	2.74 434	12.38 434	12.65 476	6.74 462	36.50 488	72.93 511	19.36 462	23.77 457	16.20 445	13.04 367	29.21 468	12.78 442	16.98 457	15.21 453	0.11 381	0.26 437	0.03 382	0.14 352	0.76 426	0.77 424

CFNet_RVC	3.31 268	0.94 329	2.69 127	1.50 248	2.38 377	2.81 181	0.68 224	8.35 258	7.43 298	4.45 159	9.94 304	10.20 364	4.60 319	6.49 207	3.41 307	0.00 1	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.22 339	0.03 94

NCCL2	5.88 384	1.59 397	5.44 344	1.87 304	0.92 284	9.55 397	11.55 469	12.11 375	9.94 362	9.67 378	8.85 274	22.28 456	7.41 389	8.78 358	7.17 382	0.01 206	0.00 1	0.03 382	0.00 1	0.13 266	0.23 354

CSAN	7.62 416	1.60 398	6.56 383	1.83 302	0.66 254	12.40 430	10.52 466	14.45 420	21.32 450	14.19 435	15.98 391	17.84 432	13.02 445	12.32 425	8.38 402	0.09 376	0.07 328	0.03 382	0.04 311	0.33 380	0.67 421

SANet	10.64 451	1.86 415	10.91 425	1.76 289	0.71 263	14.62 441	9.23 456	19.18 459	37.14 481	19.22 451	27.96 453	25.86 463	19.11 462	13.02 432	10.63 428	0.08 371	0.06 312	0.03 382	0.02 280	0.62 417	0.81 426

H2IRNET	2.16 154	0.45 164	2.60 117	1.22 206	0.03 10	1.98 80	0.13 68	4.73 105	7.04 288	1.15 82	7.79 258	5.88 279	3.39 255	4.97 146	1.45 200	0.01 206	0.00 1	0.04 394	0.17 366	0.19 319	0.03 94

coex-ft	19.78 484	19.39 481	87.73 508	1.77 291	1.80 350	17.25 452	13.50 476	12.63 393	42.10 487	60.18 503	38.90 479	28.72 467	28.74 481	11.74 420	27.40 483	0.21 404	0.23 429	0.04 394	0.30 416	1.36 442	1.54 443

dd	2.16 154	1.22 364	4.82 309	0.68 138	0.12 78	1.39 29	0.17 91	5.14 127	11.22 387	2.70 109	3.51 122	1.52 111	1.23 146	5.08 148	3.96 331	0.12 384	0.01 153	0.04 394	0.21 384	0.07 176	0.01 17

pcwnet_v2	4.20 345	0.36 97	8.53 413	1.33 224	1.12 304	3.43 231	0.41 151	12.85 396	14.16 411	9.90 385	14.29 379	5.90 280	3.03 239	6.20 186	2.06 253	0.01 206	0.05 296	0.04 394	0.02 280	0.16 287	0.18 328

GwcNet-RSSM	3.77 312	1.05 342	5.06 322	2.21 361	1.87 354	2.36 114	1.52 330	8.98 283	7.96 319	5.91 215	14.59 382	7.94 328	3.50 259	6.43 199	5.70 362	0.00 1	0.00 1	0.04 394	0.00 1	0.20 323	0.08 223

PVD	15.44 467	2.93 436	14.67 449	4.21 451	3.39 408	17.43 454	4.16 398	27.84 483	48.84 492	31.02 475	43.54 486	29.76 470	30.81 484	25.97 479	21.40 465	0.23 407	0.41 447	0.04 394	0.33 422	0.41 402	1.33 439

DRN-Test	5.87 382	0.98 332	5.89 361	2.69 397	3.65 418	12.37 429	3.35 384	20.07 469	10.20 368	11.93 419	12.31 358	11.06 383	5.31 346	7.89 296	9.05 410	0.04 336	0.05 296	0.04 394	0.04 311	0.18 311	0.25 362

iinet-f	5.94 385	1.60 398	26.88 480	1.79 294	1.38 323	11.92 425	1.47 327	6.80 228	7.11 290	6.90 274	14.43 380	10.64 373	7.97 401	7.00 243	12.12 440	0.02 282	0.03 253	0.05 401	0.00 1	0.63 419	0.02 57

FTStereo	4.55 366	0.36 97	2.18 85	0.94 167	0.38 197	2.60 147	8.82 452	4.98 120	3.17 94	10.88 405	30.35 461	5.60 272	7.60 396	7.62 280	1.55 210	0.17 396	0.00 1	0.05 401	0.00 1	0.03 85	3.80 461

XQC	8.43 431	3.58 445	16.40 455	2.92 409	2.17 368	13.22 436	3.60 388	14.64 423	25.86 460	11.87 418	12.04 349	15.06 412	10.67 431	15.24 448	19.41 459	0.39 424	0.08 339	0.05 401	0.07 325	0.84 429	0.45 403

PWC_ROB	8.24 428	3.13 439	12.74 441	2.43 386	4.43 444	7.51 372	1.22 312	16.63 438	19.24 440	16.08 444	28.29 454	13.99 405	10.16 427	13.63 436	14.06 450	0.42 430	0.00 1	0.05 401	0.00 1	0.59 414	0.27 372

psmg	3.10 251	0.32 52	3.05 181	0.54 114	0.46 215	8.68 387	2.84 370	9.87 307	4.69 186	8.08 326	8.69 272	6.26 288	2.54 213	3.91 109	1.91 241	0.01 206	0.04 282	0.06 405	0.00 1	0.11 236	0.00 1

HHNet	2.59 207	0.55 210	2.55 111	0.20 56	0.32 180	2.84 187	0.94 286	5.77 176	5.14 203	7.33 298	13.80 373	0.94 88	3.20 244	5.27 155	2.41 274	0.13 387	0.02 206	0.06 405	0.00 1	0.23 345	0.03 94

GES	2.49 198	0.38 110	4.29 278	1.58 265	0.05 15	4.58 308	1.07 301	9.70 304	3.39 113	5.21 184	6.64 216	1.84 124	3.36 250	4.86 138	2.54 280	0.06 357	0.01 153	0.06 405	0.01 257	0.12 252	0.03 94

psmorigin	7.34 413	1.58 396	18.31 461	2.35 379	0.87 279	6.72 354	1.70 343	10.63 328	7.14 291	19.77 454	22.71 436	20.13 447	11.34 434	12.96 431	9.49 419	0.04 336	0.17 407	0.06 405	0.17 366	0.21 334	0.50 409

EDNetEfficient	13.82 463	6.19 458	54.79 498	2.83 404	3.60 416	4.86 315	8.57 451	8.61 275	32.90 471	40.77 489	30.59 462	18.33 437	21.87 472	11.38 415	25.36 479	0.15 390	0.23 429	0.06 405	1.03 457	2.54 456	1.79 445

hitnet-ft	3.66 302	0.65 249	2.79 147	0.89 158	0.72 265	4.25 293	0.55 188	9.11 287	7.52 302	7.14 285	10.19 308	12.49 394	4.70 325	7.44 270	4.41 341	0.03 317	0.00 1	0.06 405	0.00 1	0.20 323	0.04 138

NINENet	3.09 248	0.56 216	3.22 197	1.61 270	1.37 322	7.12 362	0.50 176	11.88 365	5.63 221	6.63 260	8.40 268	5.29 259	0.83 110	6.51 209	1.77 231	0.15 390	0.07 328	0.07 411	0.00 1	0.09 206	0.00 1

THIR-Stereo	3.86 320	0.77 285	2.62 121	0.12 30	0.13 84	4.25 293	6.63 437	5.30 147	4.18 162	10.33 392	17.13 405	6.58 300	7.62 397	7.78 291	3.51 315	0.01 206	0.07 328	0.07 411	0.00 1	0.11 236	0.02 57

FADNet	4.23 348	1.65 403	11.75 431	1.64 275	0.80 273	4.80 313	0.77 248	13.76 412	11.65 392	3.97 148	5.24 173	9.62 354	5.14 342	8.40 334	3.78 326	0.21 404	0.04 282	0.07 411	0.05 317	1.14 436	0.10 258

GANet-RSSM	3.27 263	0.60 230	3.38 208	2.94 412	2.00 360	2.61 148	0.48 164	10.93 339	6.11 249	5.47 191	10.20 309	6.57 299	5.44 354	6.25 187	2.23 263	0.00 1	0.00 1	0.08 414	0.00 1	0.17 300	0.03 94

DPSNet	10.14 447	1.88 416	16.82 457	1.85 303	1.73 343	24.84 467	17.20 490	19.92 468	27.41 462	12.23 422	13.62 372	16.52 423	18.35 457	14.42 442	12.50 442	0.78 440	0.54 456	0.08 414	0.25 401	1.18 437	0.59 418

NaN_ROB	6.00 389	1.24 368	6.29 374	1.34 226	1.68 339	9.60 399	10.31 463	15.09 426	15.79 424	12.62 423	8.95 277	11.67 390	5.83 358	11.78 421	6.41 372	0.05 348	0.13 384	0.08 414	0.20 380	0.22 339	0.79 425

DMCA-RVC	3.17 257	1.26 370	6.39 379	2.10 350	1.51 327	3.02 203	0.56 190	7.84 250	5.06 199	9.23 368	5.19 167	8.46 338	2.72 227	6.31 191	3.22 300	0.06 357	0.11 367	0.09 417	0.02 280	0.16 287	0.08 223

LSM	14.01 464	5.95 457	33.49 485	6.78 465	43.61 505	10.22 404	9.98 462	15.16 429	22.93 455	23.07 462	32.34 468	18.52 438	12.67 441	15.45 449	11.10 433	0.16 395	0.51 455	0.09 417	0.32 420	1.08 435	16.85 500

FACV-RUCA	2.21 161	0.34 77	3.59 226	1.30 220	2.90 392	2.22 102	1.25 314	7.98 253	5.71 227	3.59 136	7.21 237	1.14 95	1.60 173	3.12 92	1.46 201	0.01 206	0.03 253	0.10 419	0.04 311	0.35 385	0.17 324

ITSA-stereo	3.76 311	0.54 206	3.80 244	1.91 311	0.29 170	3.09 209	0.70 231	13.22 404	15.64 422	6.79 264	6.66 217	4.15 213	3.52 262	8.30 329	5.00 352	0.09 376	0.07 328	0.11 420	0.10 343	0.18 311	0.95 430

APVNet	5.98 387	1.72 407	8.72 414	3.21 423	4.04 435	12.31 428	1.81 344	19.09 458	6.10 246	6.13 229	13.41 370	10.69 374	6.30 366	11.26 413	13.90 449	0.05 348	0.02 206	0.11 420	0.03 293	0.53 408	0.20 344

edge stereo	6.76 403	1.01 336	6.76 386	2.20 360	2.45 381	6.41 347	2.45 357	14.84 425	11.98 397	15.29 441	18.31 417	22.02 454	12.56 440	10.82 407	7.49 385	0.03 317	0.06 312	0.11 420	0.03 293	0.30 368	0.14 299

AF-Net	7.78 422	1.44 385	6.68 385	3.37 426	4.50 448	8.61 386	2.69 366	17.07 440	20.17 447	9.52 374	24.02 440	20.31 450	14.59 451	11.58 417	9.84 423	0.61 436	0.00 1	0.12 423	0.00 1	0.38 392	0.12 284

RP	6.84 408	1.29 377	5.53 353	3.92 445	5.18 454	6.32 344	3.53 387	11.73 361	15.31 420	9.54 375	22.38 435	18.25 436	14.47 450	10.11 394	7.49 385	0.91 445	0.01 153	0.12 423	0.15 355	0.33 380	0.19 338

LE_ROB	16.73 475	1.28 375	11.61 429	3.72 439	1.65 334	16.67 448	9.17 455	14.39 419	55.91 496	63.81 507	40.86 484	35.94 480	37.73 491	14.24 440	26.87 482	0.05 348	0.10 359	0.13 425	0.22 390	0.12 252	0.15 309

EDNetEfficientorigin	17.87 478	14.00 478	99.53 518	1.64 275	0.92 284	10.55 410	6.26 432	13.21 403	34.84 477	38.20 486	36.91 477	27.47 466	26.32 480	14.71 445	25.69 480	0.04 336	0.06 312	0.14 426	0.52 443	3.16 459	3.27 457

PDISCO_ROB	9.62 444	1.99 421	11.51 428	9.88 470	9.61 473	21.48 462	3.83 393	19.33 461	28.49 465	11.27 413	14.17 377	19.92 446	5.02 337	16.35 455	9.18 412	5.28 469	0.41 447	0.14 426	0.09 339	2.05 451	2.36 455

fast-acv-ft	5.62 380	1.39 381	7.01 391	2.02 335	1.89 356	12.23 427	1.82 345	7.35 241	9.45 352	10.46 397	20.27 425	14.55 409	7.71 399	7.41 269	7.61 387	0.10 379	0.09 348	0.16 428	0.07 325	0.59 414	0.13 292

CRFU-Net	4.45 357	0.67 258	5.02 318	2.78 403	1.32 320	12.67 432	3.35 384	11.26 343	3.52 119	10.06 389	9.30 295	10.91 379	6.92 381	7.26 261	3.24 302	0.15 390	0.16 403	0.16 428	0.00 1	0.26 357	0.05 171

ADCRef	7.27 412	1.38 380	16.37 454	2.52 390	3.30 404	11.63 422	3.16 378	10.80 335	9.35 350	13.03 430	25.27 449	8.17 332	8.92 414	8.06 311	21.81 469	0.15 390	0.08 339	0.16 428	0.34 424	0.38 392	0.58 415

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 445	4.27 449	14.47 447	2.29 369	2.85 390	23.40 466	13.62 477	13.60 408	19.54 441	19.42 452	24.27 442	16.74 426	8.59 409	17.05 458	7.98 394	1.25 451	1.68 465	0.17 431	2.63 468	0.72 425	1.04 432

FADNet-RVC-Resample	3.79 314	1.62 400	12.06 432	1.43 242	0.66 254	5.94 339	2.41 355	10.18 320	8.58 340	6.28 242	4.22 136	5.33 263	4.80 332	7.71 286	3.19 299	0.17 396	0.21 423	0.17 431	0.12 348	0.41 402	0.29 376

FADNet_RVC	3.91 327	1.67 406	12.95 443	0.96 173	0.75 266	5.71 332	0.54 184	10.83 336	6.60 272	3.46 133	8.09 263	4.10 210	3.40 257	9.43 383	6.33 370	0.36 421	0.44 450	0.17 431	0.46 440	0.91 431	0.95 430

G-Net	8.41 430	1.54 393	10.97 427	5.73 461	3.60 416	26.19 469	4.41 405	10.10 317	7.42 297	19.71 453	24.99 447	14.38 408	15.83 452	10.99 409	9.53 420	0.50 434	0.46 452	0.19 434	0.25 401	0.80 427	0.66 420

IGEV-RUCA	0.81 13	0.15 1	1.13 4	0.52 112	0.32 180	2.13 93	0.51 179	3.46 37	1.71 18	0.95 74	0.16 6	0.24 29	0.55 81	2.81 86	0.41 39	0.12 384	0.21 423	0.20 435	0.25 401	0.21 334	0.20 344

stereogan	7.69 420	0.88 311	7.08 394	3.49 433	3.93 431	18.98 457	3.23 381	16.52 437	19.58 442	9.93 386	18.92 418	20.50 451	9.04 417	14.07 439	6.14 367	0.26 412	0.04 282	0.21 436	0.03 293	0.63 419	0.33 382

aanetorigin	8.72 434	3.29 443	27.55 481	1.95 321	3.84 428	4.93 318	5.39 423	5.49 161	10.05 364	27.85 470	31.47 464	15.80 416	12.78 442	9.04 368	11.98 438	0.25 410	0.22 427	0.22 437	0.25 401	1.28 440	0.84 428

SGM_RVC	10.08 446	0.60 230	3.42 214	2.30 370	0.32 180	19.41 459	6.33 433	18.95 456	14.64 414	25.14 468	24.32 443	33.34 475	18.79 460	19.86 467	12.55 443	0.25 410	0.26 437	0.22 437	0.24 396	0.34 384	0.40 392
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RGC	6.88 410	2.23 425	6.13 368	4.05 446	4.73 453	8.94 389	2.78 368	15.19 430	11.74 393	11.13 410	19.34 419	17.86 433	10.42 430	13.02 432	8.03 397	0.73 439	0.01 153	0.24 439	0.41 434	0.31 373	0.38 388

ccnet	6.87 409	0.92 324	5.15 330	3.09 414	2.18 370	11.78 423	4.90 413	17.97 446	8.79 342	12.79 427	20.20 423	16.00 420	8.35 406	9.12 370	14.17 451	0.42 430	0.33 440	0.25 440	0.09 339	0.40 399	0.48 406

DeepPrunerF	6.75 402	2.69 432	23.31 473	3.68 437	7.16 463	3.78 274	4.29 402	13.42 407	20.13 446	8.13 328	10.46 316	7.18 315	8.06 403	11.10 411	9.44 418	0.24 409	0.15 395	0.29 441	0.42 435	0.66 422	0.45 403

PASM	7.90 423	4.22 448	21.97 471	3.25 424	3.29 403	5.39 328	6.57 436	10.57 326	19.09 437	12.77 426	13.92 374	18.11 435	9.51 422	13.79 437	10.77 432	0.19 400	0.45 451	0.29 441	1.08 458	1.49 444	1.19 436

SGM-ForestM	16.99 476	1.08 347	5.74 357	2.12 351	0.75 266	31.63 480	12.21 473	27.80 482	32.25 470	37.88 484	39.99 482	52.96 493	35.20 488	33.60 486	24.47 476	0.26 412	0.39 446	0.31 443	0.39 432	0.26 357	0.53 412

MFMNet_re	13.29 462	8.60 468	18.29 460	9.75 469	7.25 465	19.65 460	14.84 482	20.71 472	30.72 468	23.03 461	28.77 455	18.85 440	26.09 479	13.55 435	9.82 421	2.44 462	1.35 464	0.34 444	0.23 393	4.78 464	6.69 474

SuperB	8.10 427	3.15 441	24.67 475	2.65 396	1.23 309	9.88 401	4.29 402	10.18 320	30.07 467	11.53 416	12.18 355	6.12 284	6.65 376	10.50 402	14.47 452	0.14 388	0.11 367	0.35 445	0.25 401	13.06 481	0.48 406

AnyNet_C32	10.98 454	5.58 456	22.79 472	4.16 448	5.83 458	15.64 442	14.30 478	13.18 402	17.15 432	16.44 446	20.52 426	14.68 410	13.44 446	22.46 473	30.08 487	0.17 396	0.26 437	0.36 446	0.36 428	1.23 438	0.91 429

ADCS	13.02 461	4.93 454	28.38 482	3.17 421	2.67 386	13.61 439	10.83 467	18.70 450	33.46 472	22.59 458	24.78 445	19.59 444	18.51 459	23.40 476	32.16 490	0.10 379	0.19 416	0.37 447	0.18 373	1.26 439	1.46 442

ADCPNet	9.54 442	2.39 429	31.46 484	2.09 348	1.60 330	16.71 449	6.39 435	12.11 375	11.45 389	13.53 433	21.45 430	19.41 442	10.94 433	14.38 441	21.54 467	0.27 415	1.16 461	0.39 448	1.49 463	0.58 413	1.45 441

AnyNet_C01	16.12 471	10.81 476	59.36 500	4.42 453	2.49 382	30.06 478	15.15 486	17.51 444	16.51 428	17.88 448	37.69 478	24.04 457	17.54 454	29.60 482	33.29 491	0.28 416	0.38 445	0.43 449	0.42 435	2.57 457	1.98 449

ELAS	16.72 474	2.14 423	9.23 416	4.92 456	4.53 449	32.66 484	15.11 485	27.40 481	28.68 466	40.27 488	44.90 487	38.33 483	30.50 483	26.44 480	21.94 470	0.88 443	1.23 463	0.67 450	0.89 455	1.49 444	2.18 453
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	10.16 448	2.11 422	19.36 464	1.92 315	1.88 355	22.23 463	8.91 453	14.04 414	23.56 456	14.62 438	26.19 450	12.75 396	13.59 447	16.06 454	22.95 473	0.26 412	0.18 411	0.75 451	0.65 446	0.69 423	0.58 415

BEATNet-Init1	23.31 485	9.03 470	41.67 493	4.17 449	2.53 383	45.68 498	19.47 493	33.43 485	38.45 484	47.59 496	49.10 493	59.31 497	41.80 494	38.35 493	29.21 486	0.47 433	0.50 454	0.81 452	0.66 447	2.10 454	1.86 446

PS-NSSS	3.90 324	1.84 413	4.55 297	0.87 155	2.95 393	4.10 290	2.00 349	10.77 334	8.23 328	6.75 261	14.63 383	5.01 251	2.24 200	8.41 335	2.91 290	0.33 419	0.03 253	0.83 453	0.00 1	0.82 428	0.70 423

ELAS_RVC	16.54 473	2.26 426	10.09 424	5.50 460	4.46 446	28.28 477	16.72 489	25.55 478	33.54 473	40.19 487	40.30 483	36.68 481	30.03 482	29.40 481	20.61 463	0.98 448	1.21 462	0.86 454	0.70 450	1.39 443	2.16 451
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	12.94 459	3.66 446	25.81 478	3.61 436	2.26 374	22.77 464	4.55 408	27.10 479	20.06 445	23.90 464	28.99 456	30.53 471	16.98 453	19.92 468	20.26 462	1.24 450	1.07 460	0.98 455	1.33 461	1.80 450	2.04 450

ADCMid	10.24 449	3.13 439	20.70 467	2.21 361	2.39 379	11.23 417	6.19 427	14.17 418	11.19 385	23.20 463	22.25 433	17.89 434	19.54 463	18.51 462	26.21 481	0.45 432	0.42 449	1.10 456	1.29 460	1.56 446	1.18 435

MANE	19.47 483	1.27 372	5.07 323	4.69 454	5.55 456	30.49 479	9.94 461	34.01 486	37.27 482	44.13 493	51.57 497	52.51 491	40.41 493	33.58 485	24.81 477	0.89 444	0.86 459	1.11 457	9.72 489	0.38 392	1.06 433

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 472	6.93 463	21.83 470	5.94 463	2.81 389	38.71 490	14.59 479	24.55 477	34.87 478	33.66 481	34.35 472	29.24 469	24.20 475	22.59 474	17.95 457	2.52 463	2.81 479	1.17 458	1.51 464	5.89 468	2.16 451

MADNet+	27.07 488	33.84 494	90.97 510	20.14 484	7.47 467	48.43 500	47.10 507	35.43 487	36.46 479	20.11 456	30.05 460	25.29 460	35.08 487	45.50 499	50.28 505	2.13 460	2.00 467	1.19 459	0.76 451	4.71 462	4.43 462

DGSMNet	6.47 398	2.61 431	13.64 446	3.46 430	3.74 421	8.97 390	6.01 425	14.15 417	13.01 403	7.46 303	14.10 376	9.94 359	4.79 331	10.44 401	6.22 368	1.30 453	1.70 466	1.80 460	1.52 465	2.27 455	2.35 454

Consistency-Raft	9.42 440	4.74 453	12.66 439	5.30 459	9.08 471	4.08 288	5.26 420	19.26 460	24.87 458	11.17 411	29.85 459	13.57 398	5.51 355	7.67 283	13.40 446	0.36 421	0.35 443	1.81 461	4.24 479	11.61 478	3.57 459

FBW_ROB	8.50 432	1.03 340	7.98 409	1.93 319	1.28 315	13.10 435	6.23 430	22.50 473	18.98 436	18.82 450	14.91 386	19.06 441	10.04 426	18.41 461	9.83 422	0.62 437	0.22 427	1.82 462	0.82 453	0.99 434	1.36 440

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 386	5.36 455	5.02 318	3.75 441	3.57 415	15.81 444	4.27 401	11.72 360	6.96 283	7.23 292	8.47 270	9.09 348	2.66 221	9.36 382	2.71 284	7.49 474	2.32 470	2.01 463	0.08 330	6.77 472	4.67 466

JetBlue	29.12 491	15.72 479	54.12 497	15.93 480	20.98 493	60.90 509	30.62 500	39.38 488	34.62 476	34.08 482	39.69 480	57.35 496	43.17 495	50.71 505	50.60 506	2.41 461	3.79 490	2.81 464	3.45 476	9.57 475	12.59 494

DualNet (step1)	3.91 327	1.11 353	6.15 370	1.27 213	0.60 245	5.22 322	2.54 359	10.66 329	7.73 310	8.36 336	7.55 246	6.55 295	4.27 300	6.58 214	1.62 217	1.49 456	0.03 253	3.10 465	2.99 471	0.20 323	0.15 309

test_sample9	5.87 382	1.11 353	6.15 370	1.27 213	0.60 245	5.22 322	2.54 359	10.66 329	7.73 310	8.36 336	7.55 246	6.55 295	4.27 300	11.68 418	11.44 436	1.49 456	24.31 503	3.10 465	2.99 471	0.20 323	0.15 309

test_sample8	7.99 425	1.11 353	6.15 370	1.27 213	0.60 245	5.22 322	2.54 359	12.04 372	6.15 251	17.46 447	9.02 282	24.67 458	18.16 456	11.68 418	11.44 436	1.49 456	24.31 503	3.10 465	2.99 471	0.20 323	0.15 309

SPS-STEREO	15.04 466	6.23 459	13.21 444	11.34 474	11.65 478	23.30 465	7.15 444	24.16 476	15.65 423	31.78 476	29.19 458	31.62 472	21.32 469	24.62 477	19.50 460	7.59 475	4.19 492	3.22 468	1.48 462	6.99 473	6.54 473
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	7.68 418	3.83 447	12.39 435	7.04 466	12.67 481	8.18 382	2.00 349	17.50 443	6.85 279	13.56 434	9.21 284	9.97 360	7.82 400	11.28 414	5.58 360	6.27 472	4.98 494	3.68 469	2.96 470	3.33 460	4.48 464

dad	4.66 367	1.89 417	5.51 350	0.94 167	0.09 52	2.16 98	0.37 141	7.10 237	14.43 412	10.13 390	16.84 399	14.97 411	1.90 189	6.82 227	4.15 336	1.09 449	0.11 367	4.08 470	0.46 440	0.17 300	0.06 189

SGM+DAISY	15.62 468	7.26 465	19.28 463	8.94 467	10.11 475	26.25 470	10.49 465	19.36 462	14.65 416	30.64 474	33.59 471	33.00 474	22.32 474	24.96 478	16.42 455	7.90 476	6.25 496	4.51 471	3.37 475	5.86 467	7.20 475

PSMNet-RUCA	5.60 379	4.62 451	11.61 429	10.29 472	7.55 468	7.08 361	1.94 347	12.01 370	10.52 377	3.90 146	11.88 346	4.43 227	1.75 185	7.56 276	4.24 338	1.68 459	0.12 374	4.78 472	0.67 448	4.74 463	0.68 422

Anonymous_2	4.14 340	0.62 239	3.21 196	1.40 237	1.43 324	5.19 321	0.32 132	6.63 220	4.38 169	4.48 162	2.30 82	8.08 331	7.00 382	5.37 158	2.29 265	0.23 407	0.75 458	5.20 473	18.12 498	5.66 466	0.23 354

UDGNet	2.73 218	7.09 464	3.90 254	2.71 398	0.06 24	2.98 199	0.20 100	4.63 97	8.58 340	2.69 107	2.70 91	0.95 89	1.01 121	6.27 188	1.51 204	1.28 452	0.00 1	5.24 474	0.94 456	1.70 447	0.13 292

NVStereoNet_ROB	16.04 470	6.75 461	12.90 442	6.37 464	7.42 466	12.89 433	9.74 460	22.78 474	25.12 459	30.32 473	46.19 489	34.37 478	25.38 476	21.48 472	21.38 464	5.94 470	3.10 484	6.07 475	10.09 490	4.01 461	8.54 481
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
U	2.12 148	0.25 18	2.47 106	0.17 50	8.09 470	10.63 412	0.00 1	3.08 17	0.87 6	0.24 9	0.45 19	0.17 8	0.08 2	0.69 4	0.15 4	0.00 1	0.00 1	9.89 476	5.19 486	0.01 11	0.01 17

SQANet	7.64 417	3.40 444	5.49 347	11.73 475	9.62 474	11.96 426	2.82 369	11.33 348	6.10 246	8.33 335	11.49 341	11.00 381	5.16 343	10.12 398	2.72 287	8.92 478	2.21 468	10.41 477	1.58 466	11.13 477	7.39 476

otaku	11.73 457	7.51 466	7.07 393	13.22 478	10.85 477	26.61 474	7.25 446	18.84 454	19.16 439	11.58 417	17.23 409	20.19 448	8.09 404	15.11 447	4.64 346	9.13 480	2.42 472	13.08 478	1.83 467	12.48 480	8.22 479

WAO-7	29.39 492	24.43 483	20.47 466	32.71 493	13.83 482	34.70 485	20.27 496	52.19 503	65.03 504	43.29 491	59.35 503	52.19 490	44.68 497	31.71 483	30.56 488	10.98 486	4.94 493	13.71 479	12.52 495	12.06 479	8.22 479

Ntro	12.35 458	8.88 469	7.80 407	13.79 479	12.42 480	26.54 473	6.98 442	18.54 449	22.14 453	9.82 380	16.45 394	20.30 449	9.29 421	15.95 452	6.61 378	9.53 482	2.47 474	14.93 480	2.77 469	13.11 482	8.63 482

CC-Net-ROB	7.68 418	9.21 471	7.46 402	3.82 442	3.66 419	15.68 443	5.02 416	17.95 445	10.45 376	6.44 253	14.00 375	7.63 319	4.77 328	10.75 406	3.10 297	5.99 471	2.46 473	16.28 481	1.08 458	6.30 470	1.56 444

AnonymousM	2.71 215	6.75 461	0.98 1	0.73 141	0.06 24	2.41 121	0.53 181	5.30 147	3.05 84	4.75 172	2.09 73	1.89 125	1.01 121	1.88 63	0.51 69	0.01 206	0.02 206	17.42 482	4.76 482	0.02 42	0.01 17

UDG	8.58 433	9.31 472	4.89 312	10.00 471	9.52 472	10.36 407	2.41 355	12.07 373	9.82 359	7.81 315	9.55 297	16.52 423	9.81 425	7.84 294	7.88 393	4.20 466	2.51 475	18.53 483	3.71 478	9.55 474	5.28 469

DDUNet	9.47 441	11.32 477	6.14 369	12.93 477	11.65 478	10.45 408	3.87 394	11.70 359	7.89 316	9.27 369	13.28 368	16.18 422	6.14 364	8.80 360	5.77 363	6.64 473	3.38 487	20.90 484	4.28 480	11.01 476	7.80 477

GCST	9.08 435	17.31 480	3.98 259	52.92 503	10.66 476	11.29 418	0.20 100	6.97 233	6.47 267	9.46 372	4.68 147	4.75 238	1.51 160	9.34 381	1.31 188	8.19 477	0.05 296	22.38 485	0.34 424	6.17 469	3.53 458

ACVNet_2	26.45 487	29.35 492	25.14 476	20.27 485	15.43 486	34.97 486	12.23 474	48.37 498	66.25 506	42.69 490	56.73 501	51.77 489	25.59 477	20.39 470	13.52 447	10.13 483	2.59 477	22.78 486	3.52 477	17.57 487	9.80 487

RainbowNet	18.01 479	26.22 487	19.95 465	18.59 483	14.88 483	27.38 476	10.46 464	27.39 480	34.54 475	14.91 440	27.01 451	25.65 461	12.44 439	18.94 464	9.23 413	13.91 492	3.46 488	23.36 487	4.86 483	16.03 484	10.91 489

ACVNet-4b	15.90 469	22.00 482	12.37 433	16.40 481	15.14 484	31.87 481	7.50 448	19.04 457	27.85 463	11.48 415	22.02 432	31.86 473	9.16 420	17.95 460	5.69 361	10.43 484	2.58 476	24.44 488	4.87 484	16.04 485	9.28 483

ACVNet_1	18.70 480	25.08 485	12.72 440	17.33 482	15.18 485	26.02 468	9.62 459	28.44 484	34.49 474	24.39 465	24.32 443	37.22 482	20.13 466	16.67 456	13.39 445	10.45 485	2.59 477	24.77 489	4.92 485	16.57 486	9.75 485

Dean	34.67 496	38.70 499	25.33 477	29.89 489	17.21 488	45.24 497	11.98 472	56.90 507	76.55 508	63.47 506	60.22 504	67.36 505	48.14 500	37.24 489	39.01 497	11.00 487	2.83 480	28.35 490	5.60 487	18.14 488	10.31 488

PWCK	30.53 494	44.32 501	47.25 495	29.76 488	7.23 464	40.78 491	27.10 499	44.73 492	44.32 488	47.31 495	36.37 476	47.16 488	26.05 478	41.26 495	31.87 489	21.83 497	4.03 491	29.50 491	4.67 481	27.17 498	7.80 477

DispFullNet	17.47 477	26.01 486	33.98 487	22.58 487	20.86 492	13.84 440	1.28 318	16.50 436	26.27 461	19.97 455	17.17 407	20.52 452	18.49 458	22.86 475	10.76 431	5.13 468	2.83 480	30.72 492	7.72 488	20.86 489	11.01 490

LVE	34.99 498	40.10 500	34.97 488	32.49 492	18.61 489	51.45 505	26.82 498	52.15 502	65.94 505	47.21 494	61.04 505	53.99 494	37.30 490	37.95 490	34.09 493	15.55 496	5.95 495	31.01 493	13.81 496	22.58 490	16.72 499

IMH-64-1	27.21 489	28.77 489	16.84 458	31.57 490	20.76 490	26.43 471	15.10 483	47.11 493	45.20 489	33.53 479	51.16 495	41.42 485	31.10 485	36.48 487	22.39 471	13.48 490	2.87 482	33.95 494	10.70 491	23.50 491	11.75 491

IMH-64	27.21 489	28.77 489	16.84 458	31.57 490	20.76 490	26.43 471	15.10 483	47.11 493	45.20 489	33.53 479	51.16 495	41.42 485	31.10 485	36.48 487	22.39 471	13.48 490	2.87 482	33.95 494	10.70 491	23.50 491	11.75 491

IMH	29.82 493	29.11 491	18.51 462	34.28 494	21.40 495	32.33 483	15.39 487	49.40 500	53.07 494	37.88 484	55.32 500	45.05 487	39.54 492	40.63 494	24.12 475	14.03 493	3.27 486	34.93 496	11.24 493	24.69 494	12.21 493

TorneroNet-64	32.42 495	31.89 493	30.52 483	34.73 495	21.13 494	46.99 499	18.82 491	43.10 491	59.42 499	32.70 478	46.98 490	62.01 499	36.98 489	43.97 498	33.88 492	14.10 494	3.22 485	35.28 497	11.72 494	26.84 497	14.07 495

TorneroNet	35.11 499	33.92 495	33.82 486	37.86 497	22.01 496	49.64 502	21.58 497	48.09 497	55.23 495	37.50 483	53.79 498	62.81 502	43.66 496	46.71 501	41.25 500	14.80 495	3.53 489	36.72 498	14.57 497	28.28 500	16.49 498

WAO-8	38.15 500	35.51 496	21.50 468	43.67 498	23.92 497	44.44 494	20.26 494	52.83 504	76.62 509	53.57 500	66.79 508	62.63 500	54.56 504	42.03 496	39.18 498	22.71 498	6.65 497	37.08 499	19.08 499	24.72 496	15.24 496

Venus	38.15 500	35.51 496	21.50 468	43.67 498	23.92 497	44.44 494	20.26 494	52.83 504	76.62 509	53.57 500	66.81 509	62.63 500	54.56 504	42.03 496	39.18 498	22.71 498	6.65 497	37.08 499	19.08 499	24.70 495	15.24 496

WAO-6	34.74 497	36.76 498	15.36 452	37.53 496	24.15 499	35.99 487	19.36 492	48.96 499	68.54 507	43.84 492	47.58 491	52.77 492	52.60 501	32.63 484	34.73 494	26.20 500	7.74 499	42.78 501	21.64 501	28.07 499	17.62 501

JetRed	61.02 509	61.05 508	82.56 505	46.09 501	56.80 509	83.19 510	63.76 509	59.26 509	63.61 502	69.29 510	68.85 510	66.59 504	47.62 499	61.57 508	74.09 510	45.58 505	66.14 510	46.59 502	45.06 506	63.17 508	49.58 508

UNDER WATER	45.09 502	48.60 503	67.37 502	49.30 502	31.41 501	53.80 507	37.39 502	40.25 490	52.48 493	50.24 497	45.37 488	68.37 507	57.76 507	51.03 506	49.88 504	29.97 501	13.75 500	51.22 503	36.57 502	37.87 502	29.12 502

UNDER WATER-64	45.16 503	46.99 502	66.69 501	43.90 500	27.64 500	55.58 508	41.87 504	39.42 489	48.42 491	51.73 499	43.08 485	67.76 506	56.69 506	48.02 503	48.34 503	39.50 503	17.64 501	51.78 504	38.93 504	36.62 501	32.61 503

notaker	47.42 504	55.20 505	49.13 496	56.52 506	40.18 502	38.52 489	32.97 501	47.21 495	56.08 497	57.21 502	57.24 502	60.09 498	59.19 508	53.93 507	41.64 501	40.61 504	19.93 502	57.21 505	37.41 503	49.02 504	39.02 504

DPSimNet_ROB	53.45 506	64.73 510	44.39 494	53.97 504	45.39 506	53.66 506	54.83 508	55.15 506	57.87 498	64.16 508	50.83 494	63.40 503	53.34 503	46.45 500	65.81 509	63.13 508	26.54 506	57.94 506	51.11 508	45.52 503	50.69 509

HanzoNet	56.48 508	59.32 507	58.25 499	55.32 505	41.94 503	50.95 504	41.33 503	51.12 501	61.40 501	65.62 509	65.59 507	71.66 508	69.41 509	70.77 510	60.03 508	63.99 509	34.70 507	61.96 507	50.54 507	51.00 506	44.71 506

ktn	48.94 505	57.58 506	38.86 491	59.57 507	43.27 504	50.37 503	43.38 505	48.07 496	61.11 500	51.30 498	54.25 499	54.96 495	52.88 502	47.30 502	35.83 495	57.77 507	24.88 505	62.69 508	43.55 505	50.70 505	40.41 505

KSHMR	55.63 507	63.60 509	37.85 490	74.69 509	49.56 507	49.01 501	45.73 506	57.46 508	63.97 503	61.61 505	62.07 506	72.39 509	47.01 498	50.65 504	43.29 502	54.10 506	62.21 508	66.10 509	53.94 509	51.25 507	46.11 507

MADNet++	82.84 511	82.38 513	73.57 504	87.72 514	82.97 513	93.14 511	69.15 510	86.42 514	82.50 511	93.46 515	86.70 511	86.28 511	80.92 511	88.34 511	88.84 511	86.83 513	84.17 514	72.64 510	68.92 510	80.47 514	81.42 515

xxxxx1	85.63 513	90.31 514	96.68 513	76.54 510	80.57 510	97.44 515	96.86 515	85.53 511	88.53 512	88.68 512	91.71 513	94.23 512	92.93 512	90.02 512	91.98 512	70.60 510	70.39 511	73.68 511	81.46 512	74.61 510	79.86 512

tt_ll	85.63 513	90.31 514	96.68 513	76.54 510	80.57 510	97.44 515	96.86 515	85.53 511	88.53 512	88.68 512	91.71 513	94.23 512	92.93 512	90.02 512	91.98 512	70.60 510	70.39 511	73.68 511	81.46 512	74.61 510	79.86 512

ff	85.63 513	90.31 514	96.68 513	76.54 510	80.57 510	97.44 515	96.86 515	85.53 511	88.53 512	88.68 512	91.71 513	94.23 512	92.93 512	90.02 512	91.98 512	70.60 510	70.39 511	73.68 511	81.46 512	74.61 510	79.86 512

tt	83.26 512	0.34 77	99.99 520	79.40 513	93.18 514	100.00 520	100.00 520	100.00 523	99.95 517	60.33 504	47.63 492	99.98 522	99.96 518	99.98 520	100.00 523	92.42 514	99.82 518	73.83 514	73.63 511	88.42 515	56.35 510

LRCNet_RVC	66.23 510	65.67 511	67.63 503	71.47 508	54.32 508	32.17 482	2.66 365	63.19 510	21.35 451	81.79 511	91.26 512	83.62 510	71.62 510	69.32 509	52.57 507	95.49 515	64.45 509	95.07 515	95.19 515	71.52 509	74.31 511

Anonymous_1	99.08 519	99.91 519	99.85 519	97.63 516	99.10 518	100.00 520	100.00 520	99.61 520	99.96 518	99.28 520	99.86 518	99.54 519	99.99 519	99.29 517	99.75 518	96.05 516	99.59 517	97.31 516	98.57 517	97.71 516	98.63 517

test_example2	99.39 520	99.98 522	99.99 520	100.00 524	99.98 519	99.72 519	99.99 519	97.34 516	100.00 520	100.00 522	100.00 519	96.42 515	96.66 515	99.97 519	99.96 519	100.00 522	99.97 519	98.66 517	99.15 518	100.00 521	100.00 523

ccccc		96.61 517		100.00 524	100.00 520	97.41 514		99.56 519		99.27 519		99.35 518		99.92 518		100.00 522	100.00 521	99.95 518	99.77 519	100.00 521

HaxPig	98.85 518	99.94 520	95.08 511	99.99 521	100.00 520	94.03 512	94.78 512	99.15 518	99.98 519	99.99 521	100.00 519	99.98 522	99.99 519	98.12 516	95.97 515	100.00 522	99.99 520	100.00 519	99.99 520	100.00 521	99.99 521

Selective-RAFT-Error	100.00 526	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 520	100.00 520	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	100.00 522	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 521	100.00 523

PML	97.88 516	100.00 523	96.45 512	98.01 517	97.88 517	100.00 520	99.35 518	96.88 515	97.72 516	100.00 522	97.36 516	97.38 516	99.60 517	100.00 523	96.32 516	99.99 520	97.55 515	100.00 519	96.01 516	99.18 517	87.92 516

CasAABBNet	100.00 526	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 520	100.00 520	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	100.00 522	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 521	100.00 523

LSM0	100.00 526	100.00 523	100.00 524	100.00 524	100.00 520	100.00 520	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	100.00 522	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 521	99.99 521

DPSMNet_ROB	99.91 523	100.00 523	99.99 520	99.99 521	100.00 520	100.00 520	100.00 520	99.98 522	100.00 520	98.35 516	100.00 519	99.84 520	100.00 521	99.98 520	99.99 520	100.00 522	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 521	100.00 523

DGTPSM_ROB	99.90 522	100.00 523	99.99 520	99.99 521	100.00 520	100.00 520	100.00 520	99.97 521	100.00 520	98.35 516	100.00 519	99.84 520	100.00 521	99.98 520	99.99 520	99.99 520	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 521	100.00 523

DPSM_ROB	99.95 524	100.00 523	100.00 524	99.76 519	100.00 520	100.00 520	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	99.21 517	100.00 521	100.00 519	100.00 522	99.99 519	99.95 519

DPSM	99.95 524	100.00 523	100.00 524	99.76 519	100.00 520	100.00 520	100.00 520	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 521	100.00 523	100.00 523	99.21 517	100.00 521	100.00 519	100.00 522	99.99 519	99.95 519

MEDIAN_ROB	98.41 517	99.70 518	99.30 517	97.09 515	97.02 515	96.89 513	95.77 514	97.66 517	97.28 515	98.79 518	98.94 517	99.18 517	98.14 516	96.89 515	96.88 517	99.96 519	99.16 516	100.00 519	99.99 520	99.69 518	99.88 518

AVERAGE_ROB	99.62 521	99.95 521	98.81 516	100.00 524	100.00 520	98.08 518	95.47 513	100.00 523	100.00 520	100.00 522	100.00 519	100.00 524	100.00 521	100.00 523	99.99 520	100.00 522	100.00 521	100.00 519	100.00 522	100.00 521	100.00 523

ASD4		81.57 512

Low-res two-view benchmark