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

rrrtt	0.45 4	0.25 58	1.29 34	0.02 1	0.08 51	1.25 50	0.01 5	3.39 59	0.91 47	0.33 45	0.16 16	0.07 35	0.42 97	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4w-stereo	0.55 20	0.18 20	1.39 46	0.02 1	0.35 220	1.26 57	0.06 71	3.13 30	0.86 22	0.28 26	0.82 61	0.06 29	0.67 139	1.59 80	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 58	1.29 34	0.02 1	0.08 51	1.25 50	0.01 5	3.39 59	0.91 47	0.33 45	0.16 16	0.07 35	0.42 97	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 58	1.29 34	0.02 1	0.08 51	1.25 50	0.01 5	3.39 59	0.91 47	0.33 45	0.16 16	0.06 29	0.42 97	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

3.75w	0.62 35	0.16 9	1.33 41	0.02 1	1.27 371	1.25 50	0.01 5	3.23 43	0.87 27	0.38 58	0.23 28	0.07 35	0.40 84	2.96 130	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 49	0.23 48	1.44 56	0.02 1	0.14 108	1.24 44	0.03 42	3.53 83	0.90 44	0.20 13	1.48 96	0.07 35	0.50 113	3.73 153	0.30 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asda	0.52 14	0.19 26	1.61 73	0.03 7	0.61 287	1.26 57	0.08 89	3.20 40	0.84 13	0.41 73	0.29 31	0.05 16	0.72 148	0.77 23	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 20	1.42 50	0.03 7	0.88 324	1.23 33	0.04 46	3.18 37	0.85 18	0.32 40	0.77 55	0.05 16	0.42 97	0.83 30	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 20	1.42 50	0.03 7	0.88 324	1.23 33	0.04 46	3.18 37	0.85 18	0.32 40	0.77 55	0.05 16	0.42 97	0.83 30	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 20	1.43 53	0.03 7	0.88 324	1.23 33	0.04 46	3.18 37	0.85 18	0.32 40	0.77 55	0.05 16	0.42 97	0.83 30	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 48	1.53 65	0.03 7	0.02 3	1.25 50	0.02 34	3.34 56	0.88 37	0.44 83	0.43 37	0.07 35	1.04 184	1.04 52	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

2w_stereo	0.56 22	0.19 26	1.31 39	0.03 7	0.10 68	1.22 29	0.04 46	3.42 69	0.81 11	0.79 127	0.73 52	0.07 35	1.24 207	0.81 28	0.37 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 83	0.29 75	1.69 85	0.03 7	0.05 16	2.12 151	0.65 283	3.44 70	1.87 83	0.34 48	0.60 45	0.23 82	0.20 30	6.69 284	0.89 206	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.09 299
1: 1. 1
ff7	1.12 106	0.57 281	2.06 120	0.03 7	0.07 35	2.80 233	0.84 335	3.71 97	2.27 91	0.38 58	1.06 70	0.20 69	0.40 84	7.12 316	0.49 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.09 267	0.06 252

ffff	1.12 106	0.57 281	2.06 120	0.03 7	0.07 35	2.80 233	0.84 335	3.71 97	2.27 91	0.38 58	1.06 70	0.20 69	0.40 84	7.12 316	0.49 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.09 267	0.06 252

11t	1.12 106	0.57 281	2.06 120	0.03 7	0.07 35	2.80 233	0.84 335	3.71 97	2.27 91	0.38 58	1.06 70	0.20 69	0.40 84	7.12 316	0.49 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.09 267	0.06 252

MIF-Stereo (partial)	1.29 129	0.33 121	3.02 230	0.03 7	1.12 356	1.26 57	0.13 121	4.46 144	3.75 193	0.35 50	2.39 142	0.31 101	0.74 150	6.09 237	1.76 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.04 199

anonymousdsp	1.12 106	0.59 289	1.66 79	0.03 7	0.07 35	2.81 241	0.82 327	4.07 126	2.30 97	0.41 73	1.12 79	0.30 97	0.40 84	7.05 309	0.49 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.10 278	0.05 234

ccc-4	1.12 106	0.57 281	2.06 120	0.03 7	0.07 35	2.80 233	0.84 335	3.71 97	2.27 91	0.38 58	1.06 70	0.20 69	0.40 84	7.12 316	0.49 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.09 267	0.06 252

IGEV-Stereo	1.12 106	0.59 289	1.66 79	0.03 7	0.07 35	2.82 244	0.82 327	4.09 129	2.30 97	0.41 73	1.11 76	0.30 97	0.41 92	7.05 309	0.49 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.10 278	0.05 234
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
xxxyy	0.67 43	0.20 33	1.40 47	0.04 21	0.13 100	1.21 24	0.05 59	3.23 43	0.87 27	0.36 52	1.17 83	0.07 35	0.69 142	3.67 149	0.30 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

xtttt	0.67 43	0.20 33	1.40 47	0.04 21	0.13 100	1.21 24	0.05 59	3.23 43	0.87 27	0.36 52	1.17 83	0.07 35	0.69 142	3.67 149	0.30 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 10	0.16 9	1.57 69	0.04 21	0.72 306	1.24 44	0.05 59	2.80 18	0.84 13	0.45 85	0.50 40	0.06 29	0.56 124	0.58 9	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

2.25w	0.67 43	0.20 33	1.40 47	0.04 21	0.13 100	1.21 24	0.05 59	3.23 43	0.87 27	0.36 52	1.17 83	0.07 35	0.69 142	3.67 149	0.30 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 47	0.23 48	1.29 34	0.04 21	0.31 206	1.26 57	0.09 97	3.24 47	0.86 22	0.42 78	0.59 43	0.03 1	0.56 124	4.36 180	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 20	0.23 48	1.43 53	0.04 21	0.12 92	1.25 50	0.08 89	3.20 40	0.86 22	0.39 66	0.16 16	0.07 35	0.88 168	1.99 103	0.24 26	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo	0.79 63	0.32 104	3.96 319	0.04 21	0.15 113	1.19 20	0.18 149	3.52 80	2.95 134	0.32 40	1.77 112	0.22 81	0.14 21	0.39 1	0.43 91	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.02 93

HART	1.68 155	0.67 321	2.72 191	0.04 21	0.27 188	1.72 119	0.04 46	5.60 228	3.16 154	1.44 147	7.73 319	2.41 202	0.15 22	6.44 260	0.62 140	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.24 421	0.17 392

#5drz	0.56 22	0.16 9	0.99 2	0.05 29	0.66 293	1.21 24	0.05 59	3.76 106	0.89 43	0.85 131	0.91 65	0.04 3	0.38 79	0.95 45	0.32 54	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

qwe	0.66 41	0.19 26	1.64 78	0.05 29	1.17 361	1.23 33	0.03 42	3.35 57	0.88 37	0.51 97	0.38 34	0.04 3	0.17 24	3.22 135	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 145	7.77 539	2.81 208	0.05 29	0.02 3	1.11 10	0.06 71	3.26 50	0.75 7	0.12 4	0.02 1	0.07 35	0.68 141	6.69 284	0.13 7	0.02 335	0.08 402	0.00 1	0.00 1	6.69 544	0.02 93

MonSter	0.46 8	0.23 48	1.44 56	0.05 29	0.77 312	1.17 15	0.01 5	3.17 36	0.72 3	0.28 26	0.18 24	0.07 35	0.04 1	0.83 30	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.01 18

mms	1.03 96	0.54 269	1.58 71	0.05 29	0.36 223	1.52 95	0.08 89	2.97 23	1.84 82	0.38 58	2.94 155	0.32 104	0.25 39	6.82 290	0.39 80	0.00 1	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.17 364	0.28 445

#75ew	0.53 18	0.20 33	1.12 8	0.06 34	0.79 315	1.16 12	0.06 71	3.45 71	0.87 27	0.58 106	0.88 64	0.04 3	0.22 34	0.79 24	0.32 54	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

#wrr	0.63 38	0.19 26	1.18 20	0.06 34	1.21 365	1.18 17	0.05 59	4.18 131	0.84 13	0.52 100	1.58 102	0.04 3	0.45 107	0.66 13	0.33 59	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.5_new	0.49 10	0.17 17	1.73 88	0.06 34	0.30 198	1.23 33	0.07 81	3.11 27	0.87 27	0.45 85	0.66 47	0.05 16	0.19 27	0.67 14	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 10	0.17 17	1.73 88	0.06 34	0.30 198	1.23 33	0.07 81	3.11 27	0.87 27	0.45 85	0.66 47	0.05 16	0.19 27	0.67 14	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

111111	0.97 83	0.19 26	1.49 62	0.06 34	1.12 356	1.43 85	0.05 59	4.77 167	1.70 75	0.44 83	2.88 153	0.09 53	0.17 24	4.66 188	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 91	1.35 43	0.06 34	0.17 130	1.30 66	0.01 5	3.52 80	0.77 9	0.15 8	0.07 12	0.06 29	0.07 3	0.74 19	0.22 22	0.02 335	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

MLG-Stereo_test1	0.67 43	0.23 48	1.05 3	0.06 34	1.40 384	1.24 44	0.00 1	3.56 87	1.36 67	0.06 1	0.04 11	0.08 49	0.10 11	4.03 167	0.14 9	0.01 239	0.07 390	0.00 1	0.01 320	0.01 26	0.02 93

MLG-Stereo	0.72 58	0.23 48	1.13 9	0.06 34	0.16 120	1.24 44	0.00 1	3.84 115	1.40 68	0.06 1	0.03 5	0.08 49	0.10 11	5.71 224	0.16 11	0.01 239	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

IGEV-Stereo++	0.74 60	0.23 48	1.31 39	0.06 34	1.62 395	1.95 135	0.01 5	3.29 52	1.81 78	0.38 58	1.68 109	0.10 57	1.16 199	0.91 42	0.19 17	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 80	0.22 45	1.20 26	0.06 34	0.08 51	2.36 174	0.62 275	5.50 225	2.61 111	0.30 33	3.32 170	0.41 117	0.25 39	1.12 56	0.17 14	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 499	0.06 219	0.12 349

iRaft-Stereo_5w	2.86 293	0.86 370	4.08 335	0.06 34	0.25 178	2.76 229	0.60 269	4.97 179	4.10 220	2.98 181	7.85 324	10.17 431	4.17 362	8.16 387	5.83 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.26 424	0.06 252

￥25erdr	0.66 41	0.19 26	1.27 33	0.07 45	1.32 379	1.42 83	0.01 5	3.41 65	0.91 47	0.62 110	2.26 137	0.04 3	0.66 138	0.64 11	0.27 41	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

$eesxe	0.56 22	0.18 20	1.11 7	0.07 45	1.03 347	1.24 44	0.01 5	3.64 92	0.90 44	0.63 111	1.01 68	0.03 1	0.25 39	0.69 16	0.45 101	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 121	1.17 17	0.07 45	0.11 78	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 52	0.07 35	0.17 24	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 27	0.28 70	1.20 26	0.07 45	0.68 298	1.34 71	0.02 34	3.39 59	1.41 69	0.06 1	0.02 1	0.12 59	0.10 11	2.37 115	0.31 51	0.01 239	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

LG-G_1	0.62 35	0.31 91	1.19 21	0.07 45	0.11 78	1.81 125	0.02 34	3.74 104	0.88 37	0.23 18	0.03 5	0.09 53	0.08 5	3.39 141	0.27 41	0.02 335	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.02 93

LG-G	0.62 35	0.31 91	1.19 21	0.07 45	0.11 78	1.81 125	0.02 34	3.74 104	0.88 37	0.23 18	0.03 5	0.09 53	0.08 5	3.39 141	0.27 41	0.02 335	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.02 93

dual_stereo	0.56 22	0.32 104	1.08 5	0.07 45	0.11 78	0.77 7	0.03 42	3.60 89	1.17 65	0.12 4	0.03 5	0.20 69	0.11 15	2.77 124	0.51 128	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.16 429	0.00 1	0.02 93

rvit_stereo_0080	0.88 73	0.51 253	3.12 249	0.07 45	0.12 92	1.31 68	0.37 204	3.78 109	3.29 168	0.56 103	1.13 81	0.40 114	0.76 152	1.71 84	0.47 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 199

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Selective-IGEV	1.23 122	0.18 20	1.13 9	0.07 45	0.17 130	2.38 178	0.54 249	6.10 251	2.51 104	0.41 73	3.20 167	0.26 88	0.29 54	6.94 303	0.16 11	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 414	0.04 165	0.10 321

CREStereo	0.98 85	0.42 200	1.86 94	0.07 45	0.22 168	1.65 106	0.02 34	4.07 126	6.33 328	0.72 122	1.54 100	0.43 120	0.64 136	1.22 63	0.44 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	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
water-stereo	0.70 53	0.29 75	3.07 246	0.08 56	0.07 35	1.54 96	0.15 134	4.01 125	1.41 69	0.59 107	1.31 89	0.26 88	0.24 37	0.43 3	0.39 80	0.02 335	0.06 370	0.00 1	0.02 344	0.02 91	0.01 18

IGEV	0.50 13	0.22 45	1.52 64	0.08 56	1.85 418	1.34 71	0.37 204	2.03 8	0.93 55	0.29 29	0.08 15	0.07 35	0.09 8	0.90 41	0.22 22	0.02 335	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

xyz-stereo-finetune	1.20 117	0.44 217	2.19 141	0.08 56	0.05 16	3.16 281	0.68 290	3.41 65	2.58 110	0.81 129	1.77 112	0.68 140	0.37 75	6.20 244	1.63 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.02 93

trnet	0.99 89	0.37 162	1.89 97	0.08 56	0.19 156	1.68 111	0.02 34	4.12 130	6.41 332	0.70 121	1.57 101	0.46 123	0.67 139	1.15 58	0.41 85	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

test_4	2.38 247	0.34 135	2.68 183	0.08 56	0.11 78	3.69 324	1.14 376	3.33 55	3.34 175	4.03 213	17.35 481	3.31 235	0.51 115	6.28 248	1.15 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 414	0.16 351	0.01 18

1w_stereo	0.64 39	0.16 9	1.24 30	0.09 61	0.50 263	1.19 20	0.08 89	3.24 47	0.84 13	0.48 92	2.37 140	0.04 3	1.57 232	0.84 34	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4D-IteraStereo	1.72 159	0.86 370	3.01 228	0.09 61	2.86 459	3.57 316	1.06 368	3.92 118	5.31 271	5.28 251	1.02 69	3.92 263	0.38 79	1.83 94	1.04 225	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.09 299

#25fwe	0.56 22	0.16 9	1.37 44	0.10 63	1.43 386	1.20 23	0.06 71	3.88 117	0.86 22	0.55 101	0.18 24	0.04 3	0.12 19	0.80 25	0.33 59	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

$5dtd	0.58 28	0.20 33	1.43 53	0.10 63	1.20 364	1.27 62	0.01 5	3.76 106	0.85 18	0.45 85	0.96 66	0.04 3	0.32 66	0.71 18	0.32 54	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

xyz-stereo-finetune2	1.82 173	0.51 253	2.22 143	0.10 63	0.05 16	6.49 415	0.17 145	3.59 88	2.15 86	0.63 111	6.19 264	0.49 126	3.44 324	6.93 299	3.48 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 39	0.33 121	1.46 59	0.10 63	0.18 145	1.30 66	0.19 152	3.53 83	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 29	0.07 3	4.19 172	0.36 69	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

LG-Stereo_L1	0.69 49	0.32 104	1.21 28	0.10 63	0.16 120	1.38 76	0.20 158	2.44 13	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 29	0.06 2	6.49 267	0.36 69	0.01 239	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

GMOStereo	1.81 169	0.47 233	2.09 126	0.10 63	0.27 188	1.49 89	0.89 346	4.40 137	4.51 239	8.16 396	6.97 288	2.96 217	1.15 194	1.42 66	0.88 201	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.03 155

error version	1.81 169	0.47 233	2.09 126	0.10 63	0.27 188	1.49 89	0.89 346	4.40 137	4.51 239	8.16 396	6.97 288	2.96 217	1.15 194	1.42 66	0.88 201	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.03 155

test-v	1.81 169	0.47 233	2.09 126	0.10 63	0.27 188	1.49 89	0.89 346	4.40 137	4.51 239	8.16 396	6.97 288	2.96 217	1.15 194	1.42 66	0.88 201	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.03 155

test-2	1.81 169	0.47 233	2.09 126	0.10 63	0.27 188	1.49 89	0.89 346	4.40 137	4.51 239	8.16 396	6.97 288	2.96 217	1.15 194	1.42 66	0.88 201	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.03 155

&5qef	0.70 53	0.17 17	1.23 29	0.11 72	0.57 279	1.18 17	0.01 5	3.51 78	0.87 27	0.65 116	2.16 134	0.05 16	0.83 162	2.22 111	0.46 106	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

@esxe	0.79 63	0.13 1	1.25 31	0.11 72	1.21 365	1.18 17	0.07 81	3.24 47	0.84 13	0.35 50	3.09 163	0.04 3	1.02 181	2.77 124	0.44 96	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

%deaf	0.69 49	0.16 9	1.13 9	0.11 72	1.06 349	1.19 20	0.01 5	3.52 80	0.88 37	0.47 90	3.11 164	0.04 3	0.96 175	0.80 25	0.32 54	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

rvit_stereo_0081_aga	0.76 62	0.51 253	3.29 262	0.11 72	0.25 178	1.73 120	0.22 165	3.68 94	2.54 108	0.26 25	0.16 16	0.27 91	0.30 61	1.31 64	0.36 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 315	0.04 199

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^frffs	0.71 57	0.13 1	1.19 21	0.12 77	0.39 231	1.22 29	0.05 59	3.79 112	0.90 44	0.64 114	3.34 175	0.04 3	0.87 167	1.00 49	0.46 106	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

&EFD	0.61 33	0.14 3	1.15 14	0.12 77	0.61 287	1.16 12	0.01 5	3.61 90	0.91 47	0.56 103	1.93 119	0.04 3	0.58 131	0.87 38	0.39 80	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

*wqe	0.60 31	0.16 9	1.17 17	0.12 77	0.56 276	1.22 29	0.01 5	3.54 86	0.87 27	0.72 122	1.78 115	0.04 3	0.48 111	0.86 36	0.31 51	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

depthmonostereo	1.01 93	0.50 247	3.16 253	0.12 77	0.09 60	1.43 85	0.04 46	4.97 179	1.51 72	0.90 133	1.46 95	0.98 151	0.94 173	3.45 145	0.46 106	0.02 335	0.10 426	0.00 1	0.02 344	0.04 165	0.01 18

SCV_C0	1.40 136	0.49 244	3.06 245	0.12 77	0.21 164	2.29 166	0.09 97	6.46 275	3.81 197	0.63 111	2.00 123	0.24 85	0.41 92	7.31 327	0.43 91	0.01 239	0.05 353	0.00 1	0.21 456	0.16 351	0.07 271

ours_stereo	1.03 96	0.55 273	1.86 94	0.12 77	0.32 210	1.16 12	0.09 97	3.27 51	2.18 88	0.39 66	3.02 159	0.34 112	0.26 46	6.32 253	0.37 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.13 357

Pointernet	0.84 70	0.35 145	2.00 115	0.12 77	0.13 100	1.77 121	0.06 71	4.87 172	2.53 106	0.14 7	2.11 129	0.76 145	0.44 105	1.02 50	0.32 54	0.00 1	0.04 337	0.00 1	0.15 426	0.02 91	0.01 18

RSM	1.21 120	0.20 33	1.30 38	0.12 77	0.06 27	2.48 187	0.51 244	3.78 109	2.74 123	0.48 92	2.38 141	2.18 196	0.28 50	6.77 288	0.56 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.07 237	0.05 234

Patchmatch Stereo++	1.95 193	0.40 182	2.86 214	0.12 77	0.18 145	3.74 331	0.66 286	5.24 203	2.96 137	5.86 269	4.32 200	3.46 240	1.52 226	6.88 294	0.70 154	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.09 299
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 183	0.40 182	2.86 214	0.12 77	0.19 156	3.75 334	0.71 301	5.23 197	2.96 137	5.86 269	4.33 202	3.45 238	1.51 221	5.40 214	0.69 152	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.09 299

ROB_FTStereo_v2	1.91 189	0.41 193	2.85 212	0.12 77	0.19 156	3.71 326	0.73 306	5.23 197	2.95 134	5.86 269	4.36 205	3.46 240	1.51 221	5.86 230	0.69 152	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.08 286

ROB_FTStereo	1.90 187	0.42 200	2.86 214	0.12 77	0.19 156	3.71 326	0.75 311	5.24 203	2.95 134	5.87 274	4.26 198	3.41 236	1.51 221	5.80 227	0.65 145	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.08 286

HUI-Stereo	1.80 168	0.41 193	2.85 212	0.12 77	0.18 145	3.72 329	0.65 283	5.23 197	2.97 141	5.87 274	4.34 203	3.45 238	1.52 226	3.93 162	0.65 145	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.10 321

THIR-Stereo	3.86 386	0.77 348	2.62 179	0.12 77	0.13 100	4.25 357	6.63 509	5.30 210	4.18 225	10.33 462	17.13 476	6.58 364	7.62 468	7.78 357	3.51 377	0.01 239	0.07 390	0.07 478	0.00 1	0.11 298	0.02 93

DRaft	3.74 373	0.43 211	2.60 175	0.12 77	0.15 113	4.76 378	1.34 393	5.33 214	4.31 229	10.30 461	21.91 503	3.27 233	8.83 484	7.36 332	3.66 385	0.05 416	0.10 426	0.00 1	0.14 422	0.10 278	0.14 365

iGMRVC	1.96 196	0.40 182	2.88 219	0.12 77	0.19 156	3.74 331	0.73 306	5.23 197	2.97 141	5.87 274	4.37 206	3.48 244	1.52 226	6.73 287	0.74 164	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.08 286

iRAFT	1.95 193	0.40 182	2.86 214	0.12 77	0.18 145	3.74 331	0.66 286	5.24 203	2.96 137	5.86 269	4.32 200	3.46 240	1.52 226	6.88 294	0.70 154	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.09 299

RAFT-IKP	1.90 187	0.42 200	2.83 209	0.12 77	0.18 145	3.50 305	0.64 280	5.24 203	2.96 137	5.86 269	4.34 203	3.50 247	1.51 221	5.99 234	0.76 171	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.08 286

*5drh	0.59 30	0.16 9	1.10 6	0.13 95	0.84 320	1.23 33	0.01 5	3.50 75	0.93 55	0.60 109	1.52 99	0.05 16	0.44 105	0.82 29	0.47 116	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

LGtest1	0.42 3	0.33 121	1.42 50	0.13 95	0.16 120	0.98 9	0.01 5	2.30 12	0.96 58	0.21 17	0.07 12	0.08 49	0.10 11	1.10 54	0.31 51	0.01 239	0.09 414	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.02 93

AIO_test	0.90 77	0.40 182	1.67 82	0.14 97	0.16 120	2.97 259	0.83 331	3.61 90	2.67 114	0.29 29	0.71 51	1.50 172	0.29 54	2.37 115	0.13 7	0.00 1	0.04 337	0.00 1	0.08 396	0.03 136	0.03 155

DeepStereo_RVC	2.05 206	0.39 172	2.87 218	0.14 97	0.17 130	3.51 308	0.70 298	5.21 196	3.00 143	6.27 304	4.13 194	3.47 243	4.53 387	4.81 191	1.49 263	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 267	0.18 396

(q45	0.58 28	0.14 3	1.14 13	0.15 99	0.97 339	1.25 50	0.01 5	3.66 93	0.93 55	0.66 118	0.96 66	0.05 16	0.47 110	0.85 35	0.34 65	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

)tte	0.60 31	0.14 3	1.15 14	0.15 99	0.98 340	1.24 44	0.01 5	3.53 83	0.92 54	0.69 119	1.12 79	0.05 16	0.56 124	0.86 36	0.48 120	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

AIO_rvc	1.02 94	0.59 289	1.95 109	0.15 99	0.09 60	3.42 293	0.99 360	4.46 144	2.73 122	0.28 26	1.62 104	1.32 162	0.28 50	2.10 109	0.21 21	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.04 377	0.11 298	0.11 335

Occ-G	0.98 85	0.38 168	1.82 92	0.15 99	0.18 145	1.45 87	0.69 295	3.15 34	2.25 90	1.45 148	0.59 43	5.06 316	0.54 120	0.75 21	0.77 177	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.17 437	0.16 351	0.01 18

IPLGR	2.28 234	0.51 253	6.00 431	0.15 99	0.15 113	1.99 141	0.22 165	6.34 264	6.04 310	6.80 329	5.76 249	2.87 214	2.31 270	4.88 193	1.28 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 267	0.18 396

(5qrfij	0.61 33	0.14 3	1.19 21	0.16 104	1.09 353	1.23 33	0.01 5	3.70 95	0.91 47	0.69 119	1.07 74	0.05 16	0.55 121	0.88 39	0.46 106	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

DEFOM-Stereo	0.70 53	0.29 75	1.62 75	0.16 104	0.06 27	1.95 135	0.45 225	0.88 3	0.74 6	0.55 101	0.51 41	0.14 61	0.09 8	6.32 253	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

UGAM	3.90 390	0.48 240	4.69 370	0.17 106	0.08 51	3.67 320	1.22 382	4.81 169	14.45 485	4.59 226	11.94 414	14.20 478	3.80 348	9.92 463	3.61 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.32 444	0.07 271

U	2.12 210	0.25 58	2.47 163	0.17 106	8.09 542	10.63 480	0.00 1	3.08 25	0.87 27	0.24 21	0.45 38	0.17 63	0.08 5	0.69 16	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 548	5.19 558	0.01 26	0.01 18

CAS++	1.18 115	0.55 273	1.99 113	0.17 106	0.27 188	1.85 128	0.63 276	8.48 330	3.07 149	1.71 154	2.32 139	0.18 64	0.20 30	1.91 101	0.30 44	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEmStereo	3.79 380	0.37 162	3.69 298	0.17 106	0.17 130	5.28 392	2.54 430	4.35 136	3.70 189	8.21 401	20.15 494	5.13 319	10.38 501	7.65 346	3.85 390	0.01 239	0.01 180	0.01 401	0.00 1	0.02 91	0.06 252

DIP-Stereo	1.97 198	0.64 306	2.95 223	0.17 106	0.10 68	4.83 380	0.13 121	8.60 338	4.06 219	6.42 315	4.92 216	0.44 122	0.72 148	3.57 147	1.80 295	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.04 199
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAStereo	0.68 47	0.42 200	3.15 252	0.18 111	0.52 271	1.17 15	0.02 34	3.16 35	0.98 59	0.51 97	1.43 93	0.16 62	0.22 34	0.75 21	0.83 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.02 93

xyz-stereo	6.97 481	0.29 75	36.85 561	0.20 112	0.07 35	30.65 552	0.19 152	3.97 122	1.82 80	10.21 460	24.87 518	6.06 346	7.29 459	11.62 488	4.87 414	0.01 239	0.02 242	0.35 515	0.00 1	0.06 219	0.02 93

knoymous	1.36 134	0.21 42	1.68 84	0.20 112	0.49 260	1.58 98	0.11 106	5.15 192	2.40 100	4.62 227	1.77 112	4.56 296	0.45 107	3.23 136	0.63 143	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 18

HHNet	2.59 269	0.55 273	2.55 169	0.20 112	0.32 210	2.84 247	0.94 355	5.77 239	5.14 266	7.33 362	13.80 441	0.94 149	3.20 309	5.27 209	2.41 335	0.13 458	0.02 242	0.06 472	0.00 1	0.23 411	0.03 155

TestStereo	1.74 162	1.02 405	3.64 295	0.20 112	0.28 195	1.33 70	0.01 5	5.24 203	4.01 211	3.18 185	4.97 218	2.07 195	0.70 145	7.32 328	0.75 169	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

WCG-NET（raft）	1.49 143	0.50 247	1.55 67	0.21 116	0.08 51	2.15 155	1.01 364	2.72 16	6.26 323	2.79 173	3.06 162	4.38 289	1.04 184	3.53 146	0.26 33	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.08 286

fff	2.28 234	0.61 297	3.81 309	0.22 117	0.07 35	1.69 112	0.11 106	5.37 218	11.84 465	5.80 263	5.17 224	1.44 167	5.41 418	2.00 104	1.92 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.18 396

csc	2.28 234	0.61 297	3.81 309	0.22 117	0.07 35	1.69 112	0.11 106	5.37 218	11.84 465	5.80 263	5.17 224	1.44 167	5.41 418	2.00 104	1.92 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.18 396

cscssc	2.28 234	0.61 297	3.81 309	0.22 117	0.07 35	1.69 112	0.11 106	5.37 218	11.84 465	5.80 263	5.17 224	1.44 167	5.41 418	2.00 104	1.92 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.18 396

111	2.78 283	0.92 390	3.81 309	0.22 117	0.07 35	2.83 246	0.70 298	6.03 248	14.00 481	3.22 187	8.93 342	5.48 329	3.30 313	3.66 148	2.03 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.29 447

FoundationStereo	0.26 2	0.29 75	1.25 31	0.24 121	0.10 68	0.41 3	0.07 81	0.57 1	0.80 10	0.24 21	0.03 5	0.09 53	0.37 75	0.46 4	0.12 3	0.03 384	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

HCRNet	2.56 265	0.53 265	3.35 267	0.24 121	3.39 476	2.19 158	0.23 169	6.89 295	5.50 276	5.26 250	4.79 210	5.27 321	2.78 294	7.71 352	2.89 350	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.04 199

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 65	0.33 121	2.51 165	0.25 123	0.53 272	1.93 133	0.27 181	5.07 188	1.05 60	0.47 90	0.68 49	0.64 139	0.22 34	0.95 45	0.65 145	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.19 449	0.03 136	0.16 387

SGD-Stereo	0.69 49	0.30 86	1.15 14	0.25 123	0.12 92	1.26 57	0.29 186	1.87 7	0.62 2	0.50 96	0.51 41	0.08 49	0.11 15	6.67 283	0.09 1	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 18

ProNet	1.20 117	0.60 293	2.00 115	0.26 125	0.08 51	2.73 222	0.68 290	5.00 184	2.52 105	0.29 29	1.32 90	0.37 113	0.36 72	6.94 303	0.44 96	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.00 1	0.17 364	0.07 271

RCA-Stereo	1.99 199	0.34 135	2.71 189	0.26 125	0.06 27	2.29 166	0.48 229	4.89 173	14.65 488	2.81 175	5.51 246	0.78 146	3.21 310	1.44 71	0.33 59	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.02 93

STrans-v2	3.43 350	0.73 336	4.82 375	0.26 125	0.60 282	3.00 262	1.19 381	10.41 391	7.22 362	5.79 262	10.97 397	6.75 367	7.03 454	8.25 396	1.40 255	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.18 396

PMTNet	1.41 137	0.37 162	2.06 120	0.26 125	0.15 113	2.94 257	0.34 200	3.39 59	5.33 273	1.00 136	1.27 88	0.28 95	0.93 171	4.04 168	0.74 164	5.00 539	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.01 18

CRE-IMP	1.95 193	0.35 145	2.68 183	0.27 129	0.17 130	3.90 343	0.85 341	5.14 190	2.87 129	5.74 260	4.14 195	3.49 245	0.83 162	6.40 258	1.80 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.19 407

AIO-test1	2.22 224	0.76 345	2.78 202	0.30 130	4.38 508	2.48 187	0.96 359	5.59 227	14.64 486	0.74 124	2.86 152	0.92 148	0.30 61	5.64 218	1.67 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 359	0.17 364	0.14 365

castereo++	1.18 115	0.54 269	1.95 109	0.30 130	0.51 267	4.56 373	1.00 362	4.61 154	1.12 62	0.29 29	2.14 133	1.89 187	0.15 22	3.94 163	0.18 16	0.00 1	0.04 337	0.00 1	0.31 490	0.03 136	0.00 1

plain	1.34 131	0.51 253	5.09 391	0.30 130	0.05 16	1.58 98	0.08 89	4.47 146	3.77 196	0.42 78	1.76 111	0.60 138	0.74 150	6.11 238	0.94 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 467	0.02 93

GCAP-Stereo	0.95 81	0.62 302	1.99 113	0.30 130	0.03 11	1.66 107	0.01 5	4.43 142	3.00 143	1.63 152	1.17 83	1.39 164	0.76 152	1.31 64	0.55 132	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.12 315	0.02 93

DCANet-4	2.03 204	0.34 135	5.30 405	0.31 134	0.18 145	1.69 112	0.12 112	4.95 176	8.55 410	5.78 261	5.17 224	1.12 156	2.82 297	2.11 110	1.92 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.18 396

ADStereo(finetuned)	2.26 233	0.64 306	5.22 401	0.31 134	0.18 145	1.71 117	0.25 176	5.23 197	8.46 405	6.06 284	5.30 240	1.41 165	6.37 438	1.87 98	1.87 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.18 396

DCANet	2.08 208	0.64 306	3.81 309	0.31 134	0.17 130	1.70 116	0.25 176	5.23 197	8.47 406	6.07 285	5.30 240	1.41 165	4.23 365	1.85 95	2.02 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.19 407

IGEVStereo-DCA	1.06 102	0.45 225	2.06 120	0.32 137	0.06 27	2.74 223	0.84 335	3.71 97	2.27 91	0.39 66	0.16 16	0.20 69	0.29 54	6.47 264	0.87 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 429	0.06 219	0.06 252

rrr	1.05 100	0.45 225	3.18 255	0.32 137	0.06 27	2.74 223	0.95 358	3.49 74	1.12 62	0.39 66	0.16 16	0.20 69	0.29 54	6.47 264	0.87 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 456	0.06 219	0.10 321

MIPNet	2.06 207	0.69 328	4.57 365	0.32 137	0.21 164	1.92 132	0.19 152	6.89 295	5.64 285	5.48 255	4.02 191	2.02 193	3.50 326	3.32 139	2.01 310	0.00 1	0.01 180	0.01 401	0.01 320	0.20 387	0.13 357

CrosDoStereo	3.96 396	0.45 225	3.04 235	0.32 137	0.20 161	3.28 287	11.63 543	5.76 236	4.45 236	9.04 431	16.58 466	4.99 310	7.45 462	8.04 372	3.72 386	0.00 1	0.02 242	0.01 401	0.00 1	0.16 351	0.10 321

DeepStereo_LL	3.96 396	0.45 225	3.04 235	0.32 137	0.20 161	3.28 287	11.63 543	5.76 236	4.45 236	9.04 431	16.58 466	4.99 310	7.45 462	8.04 372	3.72 386	0.00 1	0.02 242	0.01 401	0.00 1	0.16 351	0.10 321

WCG-NET	1.24 123	0.43 211	1.46 59	0.33 142	0.08 51	2.14 153	1.08 373	3.09 26	6.86 349	2.73 172	3.43 179	0.74 143	0.94 173	0.89 40	0.33 59	0.00 1	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.05 234

MaDis-Stereo	0.80 65	0.69 328	3.02 230	0.33 142	1.83 416	1.22 29	0.06 71	3.41 65	1.49 71	0.31 38	0.38 34	0.42 119	0.51 115	1.14 57	1.21 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.05 234

Anonymous3	1.76 163	0.44 217	6.37 443	0.33 142	0.50 263	4.33 361	0.54 249	4.43 142	2.48 101	2.21 159	3.24 169	1.53 174	1.14 192	5.64 218	1.29 247	0.17 467	0.23 498	0.00 1	0.00 1	0.12 315	0.15 375

CFNet_pseudo	2.81 286	0.42 200	4.04 330	0.33 142	0.24 175	2.59 205	0.12 112	8.20 321	7.66 376	7.04 344	10.42 381	6.56 362	2.05 257	4.88 193	1.53 267	0.00 1	0.02 242	0.01 401	0.00 1	0.05 195	0.07 271

ccs_rob	2.81 286	0.42 200	4.06 332	0.33 142	0.25 178	2.59 205	0.12 112	8.19 320	7.68 377	7.02 341	10.37 380	6.54 358	2.06 258	4.88 193	1.53 267	0.00 1	0.02 242	0.01 401	0.00 1	0.05 195	0.07 271

castereo	0.87 71	0.60 293	1.07 4	0.34 147	0.17 130	1.89 129	0.79 321	4.84 171	2.05 84	0.65 116	2.55 144	0.31 101	0.40 84	1.02 50	0.38 79	0.01 239	0.09 414	0.00 1	0.24 468	0.03 136	0.02 93

TANstereo	1.20 117	0.49 244	2.04 118	0.34 147	0.10 68	1.80 124	0.01 5	3.40 64	4.10 220	4.37 219	4.82 212	0.41 117	0.70 145	0.94 44	0.46 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	3.29 328	0.43 211	5.11 392	0.34 147	0.94 335	8.48 450	2.15 423	14.51 492	5.29 270	7.00 340	7.65 317	3.43 237	2.59 282	5.11 204	2.37 332	0.01 239	0.03 308	0.01 401	0.07 391	0.13 330	0.15 375

HUF	1.05 100	0.64 306	2.33 149	0.35 150	0.22 168	3.09 270	0.41 215	3.73 103	2.89 130	0.36 52	2.71 149	0.33 108	0.30 61	2.28 114	0.23 24	0.00 1	0.61 528	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.39 460

LL-Strereo2	1.86 178	0.83 366	2.33 149	0.36 151	0.17 130	3.79 338	1.52 401	5.82 242	4.04 214	4.43 220	2.51 143	4.23 278	0.37 75	5.66 220	0.99 220	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.05 383	0.06 219	0.11 335

CREStereo++_RVC	1.59 149	0.39 172	2.26 145	0.36 151	0.01 1	1.67 108	0.01 5	2.95 21	8.12 394	3.69 203	7.44 308	0.47 124	0.32 66	0.74 19	0.39 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 546	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
S2M2	0.46 8	0.39 172	1.17 17	0.37 153	0.17 130	1.14 11	0.01 5	1.46 5	1.83 81	0.19 12	0.87 62	0.13 60	0.19 27	0.57 5	0.43 91	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 398	0.00 1

IGEV-Stereo+	1.69 156	0.43 211	1.59 72	0.37 153	3.10 463	2.10 147	0.07 81	1.86 6	0.91 47	0.39 66	0.03 5	0.20 69	0.41 92	7.05 309	0.16 11	0.02 335	0.07 390	0.00 1	0.18 444	5.14 537	9.77 559

iRaft-Stereo_20w	2.56 265	0.35 145	4.98 383	0.37 153	0.67 296	3.47 298	0.59 266	12.57 463	3.89 201	6.10 287	6.23 268	1.49 171	2.24 264	6.65 281	0.86 196	0.00 1	0.19 485	0.00 1	0.33 494	0.08 249	0.22 417

LoS	0.91 78	0.34 135	2.10 130	0.38 156	0.13 100	2.47 185	0.26 178	5.00 184	2.74 123	0.89 132	0.21 27	0.49 126	0.36 72	1.97 102	0.67 150	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	1.09 104	0.35 145	1.49 62	0.39 157	0.23 173	3.50 305	0.14 128	3.35 57	1.81 78	0.36 52	2.04 124	0.27 91	0.26 46	6.84 292	0.63 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.03 155

PCWNet_CMD	2.99 305	0.39 172	4.02 327	0.39 157	0.26 185	2.53 193	0.15 134	9.24 355	9.22 417	7.12 348	11.53 408	6.94 369	2.41 274	4.02 166	1.33 250	0.01 239	0.02 242	0.02 432	0.00 1	0.05 195	0.07 271

MSMDNet	2.99 305	0.39 172	4.02 327	0.40 159	0.25 178	2.53 193	0.16 140	9.35 359	9.25 418	7.08 346	11.39 403	6.93 368	2.43 275	4.01 165	1.34 252	0.01 239	0.02 242	0.02 432	0.00 1	0.05 195	0.07 271

LoS_RVC	1.26 126	1.43 451	1.91 99	0.42 160	3.77 495	1.71 117	0.04 46	2.58 14	2.49 103	0.42 78	2.58 145	0.30 97	0.57 129	1.71 84	0.66 149	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.02 91	4.49 537

CES	1.56 147	0.35 145	1.44 56	0.42 160	7.70 541	2.66 219	0.13 121	4.89 173	2.53 106	0.25 23	1.10 75	0.33 108	0.31 64	1.61 82	0.58 138	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.54 477	6.26 544

ARAFT	3.13 316	1.11 421	7.34 465	0.42 160	0.14 108	4.52 372	2.99 443	7.41 307	5.97 305	8.85 425	7.06 298	5.20 320	1.25 208	8.49 408	1.44 258	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.33 447	0.11 335

monsterstereo	0.93 79	0.30 86	1.91 99	0.43 163	2.63 451	1.21 24	0.01 5	3.11 27	0.76 8	0.46 89	1.44 94	0.05 16	0.09 8	5.66 220	0.50 127	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 417	25.07 557	26.53 550	0.44 164	0.07 35	1.50 93	0.54 249	2.09 9	1.57 73	0.51 97	0.62 46	0.21 79	0.20 30	1.44 71	0.53 130	12.03 560	0.01 180	0.00 1	0.08 396	1.75 520	9.69 557

Reg-Stereo(zero)	1.60 151	0.19 26	2.59 174	0.45 165	0.47 255	1.64 105	0.23 169	3.22 42	5.87 295	4.29 216	3.01 157	4.49 294	1.64 237	2.47 120	1.16 238	0.00 1	0.08 402	0.00 1	0.13 421	0.01 26	0.10 321

rvit_0105_5	1.48 142	0.89 380	5.43 409	0.46 166	0.04 13	1.60 100	0.60 269	4.65 161	5.90 298	0.76 125	1.59 103	1.75 182	0.78 158	4.20 174	0.88 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 252

BUS	2.49 260	0.32 104	3.05 240	0.46 166	0.46 248	7.12 429	0.50 241	9.05 349	4.69 249	6.11 288	6.15 261	5.29 322	0.83 162	3.91 159	1.77 292	0.01 239	0.03 308	0.03 449	0.00 1	0.04 165	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 273	0.32 104	3.05 240	0.46 166	0.46 248	7.13 431	1.63 407	9.05 349	4.69 249	6.11 288	6.15 261	6.26 352	2.54 278	3.91 159	1.91 302	0.01 239	0.03 308	0.03 449	0.00 1	0.04 165	0.00 1

hknet	3.31 331	0.42 200	4.68 369	0.46 166	1.17 361	7.13 431	1.63 407	9.05 349	6.91 350	6.11 288	6.15 261	9.66 422	2.85 299	7.48 339	2.45 337	0.01 239	0.03 308	0.03 449	0.00 1	0.04 165	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 89	0.89 380	3.19 256	0.46 166	0.44 242	0.38 2	0.05 59	4.61 154	3.95 206	0.48 92	1.78 115	1.01 152	0.27 48	1.11 55	1.07 226	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.04 199
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
monsters	0.87 71	0.28 70	1.54 66	0.47 171	2.71 455	1.38 76	0.01 5	3.14 31	0.81 11	0.32 40	0.48 39	0.05 16	0.13 20	5.72 225	0.42 89	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 96	0.26 65	3.09 247	0.49 172	0.09 60	1.27 62	0.24 171	2.72 16	4.60 246	0.38 58	0.77 55	0.78 146	1.18 201	4.35 179	0.33 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 155

test_xeample3	1.08 103	0.43 211	3.39 271	0.49 172	0.05 16	2.58 202	0.93 353	3.32 54	1.77 77	0.23 18	0.23 28	0.19 65	0.28 50	6.34 255	0.85 191	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 480	0.06 219	0.10 321

IGEV-RUCA	0.81 68	0.15 7	1.13 9	0.52 174	0.32 210	2.13 152	0.51 244	3.46 72	1.71 76	0.95 135	0.16 16	0.24 85	0.55 121	2.81 127	0.41 85	0.12 453	0.21 492	0.20 504	0.25 473	0.21 398	0.20 413

gcap-zeroshot	1.87 182	0.44 217	4.24 340	0.53 175	0.51 267	3.12 275	0.75 311	6.42 273	3.91 203	3.75 205	1.67 108	7.79 386	0.55 121	2.61 122	0.53 130	0.02 335	0.21 492	0.00 1	0.23 465	0.00 1	0.05 234

CFNet_ucs	3.07 310	0.44 217	4.05 331	0.54 176	0.37 227	3.08 268	0.19 152	9.80 371	8.49 408	7.64 375	12.62 427	5.67 336	1.76 249	4.96 199	1.51 264	0.00 1	0.04 337	0.01 401	0.00 1	0.09 267	0.11 335

psmg	3.10 314	0.32 104	3.05 240	0.54 176	0.46 248	8.68 454	2.84 441	9.87 372	4.69 249	8.08 393	8.69 337	6.26 352	2.54 278	3.91 159	1.91 302	0.01 239	0.04 337	0.06 472	0.00 1	0.11 298	0.00 1

IPLG	2.43 251	0.66 318	4.77 374	0.54 176	0.31 206	3.01 263	0.26 178	6.15 254	5.55 280	7.69 376	6.21 266	1.89 187	1.74 245	7.19 322	2.35 330	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 421	0.12 349

IGEV++	1.14 114	0.51 253	1.66 79	0.55 179	0.08 51	2.52 190	1.01 364	6.51 279	3.16 154	0.59 107	2.11 129	0.43 120	1.18 201	1.44 71	0.79 181	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.05 383	0.11 298	0.11 335

GLC_STEREO	0.75 61	0.29 75	1.19 21	0.55 179	0.01 1	1.98 139	0.57 264	3.07 24	3.02 146	0.90 133	1.48 96	0.19 65	0.40 84	0.93 43	0.36 69	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.02 93

ACRE	2.41 248	1.08 414	5.11 392	0.55 179	2.05 426	2.65 216	0.78 320	5.26 208	4.67 248	7.59 373	9.20 349	1.70 179	1.08 186	3.74 154	2.18 322	0.01 239	0.18 479	0.02 432	0.08 396	0.22 404	0.10 321

sAnonymous2	1.35 132	1.66 472	8.14 477	0.55 179	0.46 248	1.23 33	0.24 171	4.00 123	3.47 179	0.40 71	1.11 76	0.23 82	1.42 217	0.96 47	0.57 134	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.20 452	2.07 524	0.22 417

CroCo_RVC	1.35 132	1.66 472	8.14 477	0.55 179	0.46 248	1.23 33	0.24 171	4.00 123	3.47 179	0.40 71	1.11 76	0.23 82	1.42 217	0.96 47	0.57 134	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.20 452	2.07 524	0.22 417

GMStereo	1.83 175	0.99 401	4.55 362	0.57 184	0.05 16	2.53 193	0.01 5	4.95 176	11.14 455	3.52 196	2.24 135	0.53 132	0.49 112	3.76 155	0.80 184	0.20 474	0.00 1	0.00 1	0.12 417	0.12 315	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
MGS-Stereo	1.10 105	0.26 65	2.45 157	0.58 185	0.06 27	1.84 127	0.67 289	2.16 10	3.42 177	1.03 137	6.13 260	0.49 126	0.36 72	1.43 70	0.62 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 475	0.00 1

IER	3.20 323	0.54 269	5.13 394	0.58 185	1.59 392	7.29 434	0.56 255	6.36 265	4.95 259	7.44 367	8.84 338	6.20 350	6.26 435	4.88 193	3.29 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 18

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 126	0.42 200	2.36 153	0.59 187	1.26 369	2.43 183	0.01 5	3.29 52	7.76 383	1.71 154	2.78 151	0.27 91	0.32 66	1.16 60	0.58 138	0.04 404	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.10 321

rvit_stereo_0075_2	2.00 200	0.32 104	5.49 413	0.60 188	1.98 423	1.77 121	0.10 101	7.24 302	5.70 286	2.90 178	4.06 192	3.11 227	0.56 124	5.32 210	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.16 387

rvit_0105_6	1.26 126	0.87 373	4.85 377	0.61 189	0.07 35	1.60 100	0.32 194	3.79 112	5.87 295	0.25 23	0.26 30	1.09 155	0.29 54	4.60 186	0.62 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 252

rvit_0105_4	1.38 135	0.98 399	5.52 418	0.61 189	0.05 16	1.62 103	0.41 215	3.95 121	5.80 292	0.31 38	0.73 52	1.37 163	0.53 119	4.89 197	0.78 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 199

rvit_stereo_0081	0.88 73	0.28 70	1.81 90	0.62 191	0.13 100	1.34 71	0.12 112	3.14 31	4.59 244	0.43 81	0.30 32	0.54 133	0.11 15	3.89 157	0.36 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 73	0.28 70	1.81 90	0.62 191	0.13 100	1.34 71	0.12 112	3.14 31	4.59 244	0.43 81	0.30 32	0.54 133	0.11 15	3.89 157	0.36 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

IPLGR_C	2.44 253	1.17 429	4.94 381	0.62 191	2.08 428	2.65 216	0.80 323	5.60 228	4.79 255	7.87 384	9.23 351	1.67 178	1.15 194	3.43 143	2.23 324	0.01 239	0.19 485	0.02 432	0.08 396	0.22 404	0.10 321

SMoEStereo_RVC	0.95 81	0.35 145	1.37 44	0.63 194	0.07 35	2.07 144	0.16 140	2.88 20	1.68 74	0.30 33	1.23 87	0.19 65	0.28 50	6.80 289	0.84 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.13 357

CIPLG	2.47 259	1.10 418	4.71 372	0.63 194	2.15 433	2.67 220	0.77 315	5.19 195	4.73 252	7.85 383	9.56 364	1.72 180	1.14 192	4.20 174	2.34 328	0.01 239	0.19 485	0.02 432	0.09 407	0.23 411	0.08 286

HSM-Net_RVC	4.20 412	0.32 104	2.76 199	0.63 194	0.69 299	6.95 426	1.69 411	11.96 439	8.36 402	8.83 424	12.17 420	15.18 485	4.21 363	6.91 298	3.30 366	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASnet	0.98 85	0.32 104	1.62 75	0.65 197	0.07 35	2.11 149	0.14 128	3.50 75	4.03 212	3.77 206	1.41 92	0.31 101	0.29 54	0.80 25	0.57 134	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-BAT	1.77 164	0.49 244	2.78 202	0.66 198	0.16 120	3.76 335	0.80 323	3.72 102	3.27 165	3.68 202	5.03 221	3.66 254	0.56 124	5.82 228	0.65 145	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.24 468	0.01 26	0.01 18

iRaftStereo_RVC	1.62 152	0.68 323	1.98 111	0.67 199	0.05 16	2.99 261	0.04 46	5.36 217	3.74 192	3.82 207	4.96 217	2.54 205	0.62 135	3.35 140	0.97 218	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.00 1	0.30 435	0.27 441

tg	1.96 196	0.64 306	2.15 132	0.68 200	0.12 92	4.40 369	0.04 46	5.74 233	4.19 226	4.00 211	5.23 233	2.58 206	0.93 171	7.12 316	0.77 177	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.31 440	0.25 431

dd	2.16 216	1.22 432	4.82 375	0.68 200	0.12 92	1.39 81	0.17 145	5.14 190	11.22 458	2.70 171	3.51 183	1.52 173	1.23 206	5.08 202	3.96 393	0.12 453	0.01 180	0.04 461	0.21 456	0.07 237	0.01 18

EAI-Stereo	2.31 238	0.44 217	2.72 191	0.68 200	0.56 276	3.51 308	2.62 435	11.42 421	4.14 223	2.09 158	7.23 303	1.21 160	0.91 169	5.67 222	1.51 264	0.01 239	0.25 504	0.00 1	0.88 526	0.04 165	0.26 437

PSM-AAD	3.33 339	0.20 33	1.47 61	0.73 203	0.54 274	2.55 197	6.19 499	4.97 179	3.27 165	10.92 476	11.92 413	2.95 216	9.59 495	7.90 363	0.82 186	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 165	2.47 528

AnonymousM	2.71 277	6.75 533	0.98 1	0.73 203	0.06 27	2.41 181	0.53 246	5.30 210	3.05 147	4.75 234	2.09 126	1.89 187	1.01 178	1.88 100	0.51 128	0.01 239	0.02 242	17.42 554	4.76 554	0.02 91	0.01 18

KYRaft	3.59 363	0.31 91	1.84 93	0.76 205	0.46 248	2.29 166	4.04 468	4.75 166	3.25 164	8.93 430	19.47 492	6.62 365	5.07 410	7.79 358	0.71 158	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.04 165	5.38 542

rvit_0105_3	1.71 158	0.90 383	5.93 429	0.78 206	0.02 3	1.62 103	1.69 411	5.15 192	5.99 307	2.22 160	1.64 106	1.97 192	1.17 200	4.19 172	0.92 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 155

PFNet+	2.35 243	0.31 91	3.69 298	0.79 207	0.17 130	3.15 280	0.75 311	4.52 148	6.30 325	7.90 387	6.34 275	2.53 204	1.18 201	7.72 354	1.62 277	0.03 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 155

MoCha-V2	1.41 137	0.42 200	2.61 177	0.81 208	0.23 173	2.53 193	0.20 158	4.81 169	3.16 154	0.82 130	3.15 165	0.30 97	1.61 236	6.66 282	0.40 84	0.00 1	0.20 489	0.00 1	0.24 468	0.05 195	0.02 93

MSKI-zero shot	2.00 200	0.36 155	2.15 132	0.81 208	0.25 178	2.69 221	0.29 186	6.16 255	2.34 99	4.31 217	7.52 309	3.70 257	0.25 39	8.42 404	0.41 85	0.01 239	0.13 452	0.00 1	0.25 473	0.03 136	0.02 93

GwcNet-ADL	2.65 272	0.48 240	3.84 315	0.82 210	0.33 215	2.04 143	0.69 295	8.07 318	9.42 422	6.05 282	6.66 281	4.14 275	1.73 243	5.40 214	3.01 354	0.08 439	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.03 155

GMM-Stereo	3.32 337	0.27 69	2.52 166	0.82 210	0.48 257	2.27 165	4.91 486	5.06 186	3.08 150	7.06 345	16.72 469	6.21 351	3.70 338	7.60 343	1.16 238	0.04 404	0.00 1	0.00 1	0.04 377	0.10 278	4.45 535

RAFT+CT+SA	2.36 245	0.71 332	2.46 160	0.83 212	2.26 440	3.18 282	0.93 353	6.82 293	5.48 275	2.55 167	8.07 327	1.64 176	1.59 234	8.54 410	1.15 236	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.38 501	0.19 383	0.36 457

rvit_stereo_ft	1.00 92	0.78 354	3.84 315	0.84 213	0.36 223	1.23 33	0.24 171	3.81 114	3.76 195	0.37 57	0.87 62	0.74 143	1.12 188	1.18 61	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 252

ACVNet	2.58 268	0.53 265	2.69 185	0.84 213	0.59 280	2.61 208	0.55 253	8.35 322	5.70 286	4.45 221	9.26 359	5.77 338	3.50 326	2.24 112	4.41 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 364	0.01 18

CASS	2.44 253	0.44 217	3.56 286	0.85 215	0.38 229	3.14 277	0.22 165	9.64 367	4.00 209	6.78 327	7.62 315	3.57 250	3.58 331	3.80 156	1.10 230	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	1.02 94	0.24 57	1.33 41	0.86 216	0.04 13	2.78 230	0.30 192	2.63 15	2.67 114	0.48 92	1.95 121	0.52 130	0.25 39	5.50 216	0.57 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 437	0.11 298	0.09 299

PS-NSSS	3.90 390	1.84 483	4.55 362	0.87 217	2.95 461	4.10 353	2.00 420	10.77 402	8.23 399	6.75 325	14.63 452	5.01 314	2.24 264	8.41 403	2.91 351	0.33 490	0.03 308	0.83 525	0.00 1	0.82 499	0.70 495

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 85	2.14 495	1.55 67	0.88 218	0.26 185	0.56 6	0.04 46	2.80 18	0.86 22	0.30 33	0.80 59	0.21 79	2.33 271	6.17 241	0.37 75	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.17 437	0.01 26	0.01 18

UGAM-zero	3.51 356	0.33 121	4.44 352	0.88 218	0.65 292	3.52 311	0.16 140	11.35 418	2.71 118	5.09 245	5.82 251	15.28 486	9.14 490	8.38 400	1.61 276	0.00 1	0.16 471	0.00 1	0.46 512	0.02 91	0.19 407

test-1	1.82 173	0.45 225	5.42 408	0.89 220	0.41 238	2.14 153	0.56 255	5.75 234	4.15 224	3.28 189	5.11 222	3.61 251	0.70 145	1.53 77	1.56 271	0.02 335	0.34 510	0.00 1	0.08 396	0.02 91	0.30 449

hitnet-ft	3.66 368	0.65 312	2.79 206	0.89 220	0.72 306	4.25 357	0.55 253	9.11 352	7.52 371	7.14 349	10.19 374	12.49 466	4.70 394	7.44 335	4.41 404	0.03 384	0.00 1	0.06 472	0.00 1	0.20 387	0.04 199

HH	2.42 249	0.73 336	3.76 303	0.91 222	0.14 108	2.78 230	0.71 301	7.92 315	2.72 119	1.53 150	6.10 258	7.93 390	4.01 354	8.60 414	0.44 96	0.00 1	0.09 414	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.04 199

HanStereo	2.42 249	0.73 336	3.76 303	0.91 222	0.14 108	2.78 230	0.71 301	7.92 315	2.72 119	1.53 150	6.10 258	7.93 390	4.01 354	8.60 414	0.44 96	0.00 1	0.09 414	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.04 199

RAFT	2.57 267	0.76 345	3.09 247	0.91 222	0.09 60	2.41 181	0.94 355	5.35 215	2.65 113	6.11 288	7.21 301	9.43 419	4.30 372	5.73 226	1.77 292	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.02 344	0.46 474	0.08 286

Prome-Stereo	3.65 367	0.29 75	1.92 102	0.91 222	0.49 260	2.07 144	4.75 484	4.41 141	3.23 163	9.32 439	20.63 499	4.06 269	7.19 456	7.70 351	1.17 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 195	4.72 539

UniTT-Stereo	0.83 69	0.33 121	1.98 111	0.92 226	1.27 371	0.54 5	0.11 106	1.35 4	2.94 133	1.67 153	2.09 126	0.20 69	0.31 64	1.57 78	1.07 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.01 18

Selective-RAFT	1.69 156	0.32 104	3.29 262	0.92 226	0.18 145	3.89 342	0.06 71	4.22 133	4.00 209	1.47 149	1.98 122	3.07 225	2.81 296	6.35 257	0.89 206	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.21 456	0.05 195	0.00 1

ICVP	2.32 240	0.38 168	2.89 221	0.92 226	0.70 303	2.55 197	0.87 344	9.97 376	3.99 208	4.13 214	8.97 346	2.71 211	1.69 239	2.52 121	3.52 381	0.05 416	0.24 503	0.01 401	0.01 320	0.11 298	0.13 357
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
dad	4.66 434	1.89 487	5.51 416	0.94 229	0.09 60	2.16 157	0.37 204	7.10 301	14.43 484	10.13 459	16.84 470	14.97 483	1.90 252	6.82 290	4.15 398	1.09 520	0.11 435	4.08 542	0.46 512	0.17 364	0.06 252

FTStereo	4.55 433	0.36 155	2.18 140	0.94 229	0.38 229	2.60 207	8.82 524	4.98 182	3.17 157	10.88 475	30.35 534	5.60 335	7.60 467	7.62 345	1.55 270	0.17 467	0.00 1	0.05 468	0.00 1	0.03 136	3.80 533

R-Stereo Train	2.44 253	0.32 104	1.93 103	0.94 229	0.16 120	3.67 320	0.61 272	6.37 267	3.08 150	9.14 433	17.44 482	1.80 183	0.77 155	1.76 90	0.70 154	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 155

RAFT-Stereo	2.44 253	0.32 104	1.93 103	0.94 229	0.16 120	3.67 320	0.61 272	6.37 267	3.08 150	9.14 433	17.44 482	1.80 183	0.77 155	1.76 90	0.70 154	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CroCo-Stereo Lap2	1.24 123	0.88 377	3.39 271	0.95 233	4.59 520	0.47 4	0.08 89	3.51 78	2.80 126	1.17 145	2.24 135	1.57 175	0.20 30	1.48 74	1.14 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.12 349

LCNet	2.85 289	0.42 200	1.90 98	0.95 233	0.56 276	2.07 144	1.60 405	4.99 183	3.57 187	6.05 282	10.59 385	4.59 297	6.79 450	7.46 336	0.72 160	0.01 239	0.00 1	0.01 401	0.77 524	0.30 435	3.57 531

AEACV	0.80 65	0.29 75	1.70 86	0.96 235	0.24 175	2.03 142	0.88 345	3.50 75	0.88 37	0.34 48	0.20 26	0.29 96	2.01 255	1.77 92	0.33 59	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.29 482	0.10 278	0.09 299

test_3	1.88 183	0.22 45	2.75 195	0.96 235	0.22 168	1.28 65	0.77 315	4.62 156	5.87 295	6.55 322	1.84 118	4.28 284	0.45 107	6.48 266	0.76 171	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 481	0.17 364	0.14 365

FADNet_RVC	3.91 393	1.67 474	12.95 514	0.96 235	0.75 308	5.71 398	0.54 249	10.83 404	6.60 341	3.46 195	8.09 328	4.10 273	3.40 322	9.43 453	6.33 437	0.36 492	0.44 521	0.17 500	0.46 512	0.91 502	0.95 502

RAFT-Stereo-weight	1.67 154	0.31 91	1.57 69	0.97 238	0.15 113	3.19 283	0.77 315	5.06 186	6.19 322	4.96 239	3.38 177	2.83 212	0.35 70	2.87 128	0.74 164	0.01 239	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

CoDeX	3.43 350	0.68 323	4.49 355	0.98 239	1.65 398	6.37 412	2.14 422	13.23 476	6.07 311	7.23 356	8.95 343	4.09 271	3.79 347	6.31 251	2.37 332	0.03 384	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.15 375

testlalala	1.50 144	0.41 193	1.67 82	0.98 239	0.31 206	4.00 349	0.90 350	5.26 208	2.17 87	6.56 323	3.61 184	1.74 181	0.38 79	1.21 62	0.42 89	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.29 482	0.01 26	0.01 18

TransformOpticalFlow	3.38 342	0.70 330	4.54 359	1.00 241	0.30 198	3.56 313	0.14 128	9.67 368	7.30 365	5.55 257	13.34 436	6.74 366	5.03 408	8.22 395	1.34 252	0.00 1	0.01 180	0.01 401	0.00 1	0.04 165	0.11 335

fffy	1.13 112	0.51 253	2.15 132	1.01 242	0.09 60	2.30 171	0.19 152	4.07 126	1.13 64	0.16 9	2.66 146	0.20 69	0.38 79	6.98 305	0.35 66	0.00 1	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.14 340	0.16 387

test_1	1.85 177	0.21 42	2.45 157	1.02 243	0.22 168	1.37 75	0.82 327	4.66 163	5.06 262	7.02 341	1.73 110	4.09 271	0.41 92	6.51 270	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 482	0.18 375	0.14 365

RAFT-345	3.27 326	0.41 193	2.88 219	1.02 243	0.21 164	2.63 213	0.48 229	3.76 106	5.51 278	7.35 363	24.88 519	4.25 280	1.76 249	8.15 386	2.13 317	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

MyStereo07	1.31 130	0.79 355	1.61 73	1.03 245	1.11 354	2.63 213	0.46 226	5.48 222	2.24 89	0.64 114	1.48 96	0.27 91	0.59 134	7.03 308	0.45 101	0.00 1	0.09 414	0.00 1	0.01 320	0.11 298	0.09 299

MyStereo04	2.95 303	0.79 355	5.38 407	1.03 245	1.11 354	2.63 213	0.46 226	10.00 379	12.44 474	4.19 215	3.91 189	3.04 223	3.60 332	7.34 330	2.74 349	0.00 1	0.09 414	0.00 1	0.01 320	0.11 298	0.09 299

StereoVision	2.25 230	0.72 333	4.00 326	1.03 245	2.64 452	1.91 131	0.28 182	5.83 243	4.43 234	1.89 157	10.65 388	3.88 262	0.52 118	5.13 205	1.98 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 267	0.03 155

ToySt	2.69 273	0.55 273	7.03 458	1.03 245	0.10 68	3.49 303	1.04 366	6.38 271	4.55 243	2.69 169	6.28 270	7.95 394	4.38 376	5.08 202	2.58 342	0.01 239	0.11 435	0.00 1	0.04 377	0.28 432	0.19 407

test-3	1.86 178	0.21 42	2.46 160	1.03 245	0.22 168	1.38 76	0.83 331	4.65 161	5.04 261	7.26 358	1.78 115	4.10 273	0.41 92	6.53 273	0.76 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 482	0.18 375	0.14 365

DilatedVolume-Stereo	1.13 112	0.41 193	2.75 195	1.04 250	0.11 78	2.21 160	0.10 101	2.96 22	1.32 66	2.40 165	2.09 126	0.33 108	0.58 131	5.62 217	0.43 91	0.03 384	0.06 370	0.00 1	0.14 422	0.04 165	0.04 199

CFNet-RSSM	2.11 209	0.33 121	2.71 189	1.04 250	0.30 198	3.21 285	0.41 215	6.67 286	6.96 352	5.62 258	4.58 207	5.40 327	1.71 240	1.86 96	0.87 198	0.00 1	0.08 402	0.00 1	0.32 492	0.02 91	0.02 93

Gwc-CoAtRS	2.02 203	0.33 121	2.61 177	1.04 250	0.30 198	3.56 313	0.40 214	5.89 245	5.94 302	5.08 244	5.01 220	5.55 330	1.72 242	1.60 81	0.91 210	0.01 239	0.09 414	0.00 1	0.25 473	0.01 26	0.02 93

RAFT-Test	2.17 218	0.36 155	3.40 273	1.05 253	0.34 217	4.90 382	0.69 295	6.27 261	3.98 207	4.65 231	7.02 294	6.30 355	1.12 188	1.81 93	0.99 220	0.01 239	0.17 475	0.00 1	0.34 496	0.02 91	0.02 93

delet	4.27 420	0.72 333	4.50 356	1.07 254	3.75 493	10.79 484	4.04 468	9.95 375	7.89 386	8.09 394	8.89 341	8.46 403	3.81 349	7.56 341	5.80 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.02 93

sCroCo_RVC	1.21 120	0.65 312	5.16 397	1.09 255	1.29 375	0.92 8	0.19 152	3.92 118	2.68 117	0.30 33	3.04 160	0.52 130	1.56 231	1.58 79	0.78 179	0.09 444	0.25 504	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.11 335

MyStereo06	2.35 243	0.66 318	4.54 359	1.10 256	0.96 337	2.57 200	0.10 101	9.30 357	4.05 216	5.22 248	6.09 256	5.95 344	2.38 273	3.00 131	0.73 162	0.01 239	0.08 402	0.00 1	0.01 320	0.13 330	0.15 375

MyStereo05	2.94 302	0.66 318	5.25 404	1.10 256	0.96 337	2.57 200	0.10 101	8.53 332	12.34 473	6.28 305	3.88 187	3.18 231	3.30 313	7.81 359	2.37 332	0.01 239	0.08 402	0.00 1	0.01 320	0.13 330	0.15 375

anonymousdsp2	1.78 165	0.39 172	3.40 273	1.10 256	0.04 13	3.63 317	0.50 241	7.80 312	2.77 125	2.91 179	2.88 153	3.17 230	1.01 178	5.15 206	0.43 91	0.00 1	0.01 180	0.02 432	0.15 426	0.05 195	0.12 349

raft_robust	2.64 271	1.20 431	2.62 179	1.10 256	0.28 195	1.50 93	0.12 112	6.28 262	9.04 415	6.80 329	7.19 300	3.73 259	2.13 259	9.06 439	1.07 226	0.03 384	0.12 442	0.00 1	0.21 456	0.17 364	0.22 417

NRIStereo	2.14 213	0.35 145	2.65 182	1.10 256	0.14 108	3.05 267	0.86 342	5.35 215	3.18 160	6.24 299	3.36 176	4.17 277	1.82 251	8.12 383	2.01 310	0.00 1	0.10 426	0.00 1	0.00 1	0.12 315	0.19 407

cross-raft	2.03 204	0.35 145	2.78 202	1.10 256	0.16 120	3.77 336	0.48 229	7.03 300	3.75 193	5.06 243	5.55 247	6.26 352	1.41 216	1.75 89	0.89 206	0.01 239	0.07 390	0.00 1	0.19 449	0.03 136	0.03 155

DeepPruner_ROB	3.52 357	1.14 426	4.06 332	1.12 262	1.65 398	3.65 319	0.83 331	13.96 484	4.47 238	7.80 380	10.84 392	7.05 375	2.16 262	8.14 385	3.08 357	0.07 434	0.03 308	0.00 1	0.01 320	0.32 444	0.06 252

EGLCR-Stereo	1.04 99	0.20 33	2.00 115	1.14 263	0.16 120	2.50 189	0.11 106	4.96 178	2.61 111	0.79 127	0.07 12	1.46 170	0.37 75	3.96 164	0.23 24	0.01 239	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 271

999	1.25 125	0.37 162	1.63 77	1.15 264	0.34 217	3.03 265	0.66 286	3.41 65	2.27 91	0.30 33	3.20 167	0.19 65	0.25 39	7.23 324	0.85 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 351	0.01 18

LL-Strereo	4.71 435	1.64 470	7.51 471	1.15 264	4.31 506	3.71 326	1.45 397	9.21 354	8.36 402	8.37 408	8.17 330	10.82 444	11.36 507	12.51 498	4.82 413	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.00 1	0.31 440	0.32 452

MM-Stereo_test1	1.57 148	0.36 155	2.19 141	1.17 266	0.35 220	2.39 179	0.56 255	4.53 149	5.21 268	3.67 201	1.65 107	0.40 114	0.84 166	6.90 297	0.80 184	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.31 440	0.03 155

MIM_Stereo	2.50 263	0.75 342	4.26 341	1.18 267	0.11 78	3.08 268	0.33 198	6.07 250	3.28 167	5.01 241	10.12 373	4.29 286	1.74 245	8.06 379	1.27 245	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.01 320	0.18 375	0.15 375

SGM-Forest	4.96 437	0.32 104	2.84 211	1.21 268	0.64 291	10.23 473	6.64 510	11.55 425	10.98 453	10.94 478	13.59 439	11.65 459	4.30 372	8.94 435	4.63 408	0.11 449	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.46 476
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
H2IRNET	2.16 216	0.45 225	2.60 175	1.22 269	0.03 11	1.98 139	0.13 121	4.73 165	7.04 357	1.15 143	7.79 323	5.88 342	3.39 320	4.97 200	1.45 260	0.01 239	0.00 1	0.04 461	0.17 437	0.19 383	0.03 155

test_xeample	4.13 406	0.36 155	2.75 195	1.23 270	0.51 267	3.96 347	0.13 121	12.63 464	7.65 375	7.49 369	10.86 394	3.29 234	3.36 315	6.71 286	21.53 538	0.02 335	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.04 199

AIO-test2	2.70 276	1.23 434	3.52 283	1.24 271	3.05 462	2.65 216	0.06 71	6.30 263	15.40 493	2.58 168	7.30 305	0.48 125	0.57 129	5.36 211	0.96 215	3.06 536	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.16 351	0.15 375

anonymousa	3.80 382	0.55 273	3.35 267	1.24 271	3.74 489	9.04 459	0.36 202	6.74 289	4.03 212	7.72 378	19.64 493	10.62 439	6.01 433	1.52 76	1.40 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 383	0.00 1	0.03 155

model_zeroshot	1.52 145	0.42 200	4.10 336	1.25 273	0.11 78	3.04 266	0.14 128	5.79 240	2.84 128	3.12 184	3.65 185	2.05 194	0.42 97	2.38 117	0.71 158	0.01 239	0.10 426	0.00 1	0.20 452	0.02 91	0.04 199

RAFT_R40	2.71 277	0.33 121	3.00 226	1.26 274	0.30 198	3.83 340	1.00 362	5.69 232	4.29 228	9.69 448	6.33 274	5.02 315	4.02 356	8.58 413	0.86 196	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.02 93

LALA_ROB	6.58 470	1.80 480	6.25 439	1.26 274	0.94 335	10.08 470	9.02 526	16.00 507	11.51 462	12.74 495	13.02 433	24.77 531	5.25 414	10.56 473	8.02 463	0.04 404	0.05 353	0.00 1	0.02 344	0.10 278	0.25 431

DualNet (step1)	3.91 393	1.11 421	6.15 436	1.27 276	0.60 282	5.22 388	2.54 430	10.66 396	7.73 380	8.36 404	7.55 311	6.55 359	4.27 367	6.58 276	1.62 277	1.49 527	0.03 308	3.10 537	2.99 543	0.20 387	0.15 375

test_sample9	5.87 452	1.11 421	6.15 436	1.27 276	0.60 282	5.22 388	2.54 430	10.66 396	7.73 380	8.36 404	7.55 311	6.55 359	4.27 367	11.68 489	11.44 508	1.49 527	24.31 577	3.10 537	2.99 543	0.20 387	0.15 375

test_sample8	7.99 497	1.11 421	6.15 436	1.27 276	0.60 282	5.22 388	2.54 430	12.04 443	6.15 317	17.46 519	9.02 348	24.67 530	18.16 528	11.68 489	11.44 508	1.49 527	24.31 577	3.10 537	2.99 543	0.20 387	0.15 375

RAFT_CTSACE	3.40 346	1.07 412	4.52 357	1.27 276	3.14 464	4.00 349	1.07 370	3.93 120	4.43 234	4.66 232	17.94 485	7.21 380	2.76 293	10.82 477	0.85 191	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.00 1	0.30 435	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 210	0.58 286	2.43 155	1.27 276	0.16 120	1.60 100	0.14 128	5.17 194	5.90 298	7.10 347	10.10 372	3.06 224	1.74 245	1.87 98	0.97 218	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.02 93

HI	3.18 321	0.90 383	3.05 240	1.28 281	0.15 113	2.29 166	0.04 46	5.31 212	3.52 182	7.96 388	12.69 428	11.43 455	6.61 442	4.26 176	4.02 394	0.00 1	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.01 18

CoSv	3.18 321	0.90 383	3.05 240	1.28 281	0.15 113	2.29 166	0.04 46	5.31 212	3.52 182	7.96 388	12.69 428	11.43 455	6.61 442	4.26 176	4.02 394	0.00 1	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.01 18

FACV-RUCA	2.21 223	0.34 135	3.59 288	1.30 283	2.90 460	2.22 162	1.25 384	7.98 317	5.71 291	3.59 198	7.21 301	1.14 157	1.60 235	3.12 134	1.46 261	0.01 239	0.03 308	0.10 486	0.04 377	0.35 452	0.17 392

CBMV_ROB	4.14 407	0.52 261	3.14 251	1.30 283	0.77 312	6.92 425	1.97 419	10.11 385	9.58 425	8.92 428	14.20 446	7.12 377	5.90 430	8.65 417	3.50 376	0.01 239	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.09 299

GREAT-IGEV	0.72 58	0.29 75	1.91 99	1.31 285	0.40 234	1.41 82	0.08 89	2.29 11	2.48 101	0.18 10	0.69 50	0.10 57	0.34 69	1.72 87	0.37 75	0.00 1	0.09 414	0.00 1	0.22 462	0.10 278	0.41 465

PAM_32	3.50 355	0.32 104	5.22 401	1.32 286	0.53 272	7.49 438	0.39 210	9.52 365	3.91 203	5.22 248	5.28 239	16.75 499	7.44 461	4.61 187	0.90 209	0.00 1	0.20 489	0.00 1	0.39 504	0.09 267	0.39 460

SST-Stereo	2.75 281	0.31 91	2.78 202	1.33 287	0.33 215	3.99 348	0.82 327	5.60 228	3.93 205	10.92 476	6.19 264	5.00 313	4.23 365	8.66 418	0.74 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.03 155

pcwnet_v2	4.20 412	0.36 155	8.53 480	1.33 287	1.12 356	3.43 294	0.41 215	12.85 467	14.16 483	9.90 454	14.29 447	5.90 343	3.03 304	6.20 244	2.06 314	0.01 239	0.05 353	0.04 461	0.02 344	0.16 351	0.18 396

MM-Stereo_test2	0.99 89	0.29 75	2.26 145	1.34 289	0.12 92	1.78 123	0.53 246	4.71 164	3.31 170	0.76 125	0.80 59	0.50 129	0.35 70	1.86 96	0.73 162	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.07 391	0.26 424	0.06 252

ffm	2.90 298	0.31 91	3.97 320	1.34 289	0.98 340	2.80 233	0.48 229	4.53 149	10.19 436	6.29 307	9.23 351	5.59 331	3.72 343	8.00 369	0.46 106	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.04 199

ff1	3.45 354	0.31 91	3.97 320	1.34 289	0.98 340	2.80 233	0.48 229	4.53 149	10.19 436	6.29 307	9.23 351	5.59 331	3.72 343	10.11 464	9.35 486	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.04 199

mmx	3.86 386	0.31 91	3.97 320	1.34 289	0.98 340	2.80 233	0.48 229	12.18 451	10.66 449	6.29 307	9.23 351	5.59 331	3.72 343	10.11 464	9.35 486	0.05 416	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.04 199

xxx	3.86 386	0.31 91	3.98 324	1.34 289	0.98 340	2.80 233	0.48 229	12.18 451	10.66 449	6.29 307	9.23 351	5.59 331	3.72 343	10.11 464	9.35 486	0.05 416	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.04 199

DSFCA	4.21 414	0.50 247	5.45 411	1.34 289	1.68 403	7.04 427	4.51 479	10.73 400	7.00 354	10.78 473	6.80 284	8.48 405	4.63 391	9.91 462	5.12 418	0.02 335	0.06 370	0.02 432	0.03 359	0.08 249	0.03 155

NaN_ROB	6.00 459	1.24 436	6.29 440	1.34 289	1.68 403	9.60 467	10.31 536	15.09 498	15.79 496	12.62 493	8.95 343	11.67 462	5.83 428	11.78 492	6.41 439	0.05 416	0.13 452	0.08 481	0.20 452	0.22 404	0.79 497

PAM	3.38 342	0.31 91	5.61 421	1.37 296	0.71 304	7.60 444	0.38 209	8.94 346	3.55 185	5.54 256	4.69 209	16.09 493	7.03 454	3.67 149	1.02 224	0.00 1	0.21 492	0.00 1	0.38 501	0.07 237	0.41 465

Any-RAFT	2.18 220	0.25 58	1.94 106	1.37 296	0.80 316	5.01 385	0.56 255	8.51 331	5.58 283	4.01 212	4.85 214	5.44 328	2.26 268	2.45 119	0.35 66	0.00 1	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 93

riskmin	1.88 183	0.15 7	2.11 131	1.38 298	0.88 324	2.40 180	0.04 46	5.93 246	6.10 312	2.25 161	1.34 91	6.06 346	5.08 411	2.78 126	1.01 223	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 252

MLCV	3.44 353	0.88 377	5.60 420	1.39 299	0.25 178	4.36 364	0.33 198	7.25 303	7.28 364	9.17 435	12.24 423	5.09 317	2.47 276	9.15 442	3.23 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.02 93

Anonymous_2	4.14 407	0.62 302	3.21 257	1.40 300	1.43 386	5.19 387	0.32 194	6.63 283	4.38 232	4.48 224	2.30 138	8.08 395	7.00 452	5.37 212	2.29 326	0.23 478	0.75 529	5.20 545	18.12 570	5.66 539	0.23 423

qqq	1.93 191	0.30 86	2.96 225	1.40 300	0.05 16	1.96 138	0.39 210	8.45 326	3.33 172	3.06 182	3.84 186	4.67 299	2.70 287	4.40 181	0.96 215	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 155

MMNet	4.16 410	0.77 348	5.47 412	1.40 300	1.67 401	10.78 483	0.63 276	8.64 340	8.47 406	8.80 423	8.33 331	7.51 381	6.61 442	7.53 340	6.54 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.05 234

IGEV_Zeroshot_test	2.13 212	0.50 247	4.91 380	1.41 303	0.18 145	2.62 211	0.36 202	7.80 312	3.87 199	5.04 242	5.42 243	4.77 302	1.03 182	3.43 143	0.79 181	0.00 1	0.16 471	0.00 1	0.18 444	0.17 364	0.04 199

RYNet	6.34 465	0.89 380	5.88 426	1.41 303	4.48 517	15.97 516	4.18 471	13.41 477	16.49 499	10.81 474	7.00 293	14.33 479	8.72 482	9.43 453	13.71 520	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.07 271

MM-Stereo_test3	1.83 175	0.59 289	1.93 103	1.43 305	3.99 501	2.44 184	0.81 325	5.81 241	6.70 344	1.73 156	4.79 210	1.23 161	0.65 137	3.30 137	0.85 191	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 447	0.05 234

PSMNet-ADL	2.98 304	0.43 211	2.41 154	1.43 305	0.40 234	5.94 405	0.28 182	8.45 326	5.13 265	3.36 193	6.77 283	8.41 401	4.61 390	7.20 323	4.55 407	0.02 335	0.09 414	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 155

RAFT + AFF	4.30 422	1.55 462	5.84 425	1.43 305	2.36 442	5.94 405	6.72 511	10.01 380	7.56 372	7.55 371	8.96 345	7.09 376	6.73 448	8.57 412	4.02 394	0.02 335	0.47 524	0.00 1	0.01 320	0.56 478	0.54 484

FADNet-RVC-Resample	3.79 380	1.62 468	12.06 502	1.43 305	0.66 293	5.94 405	2.41 426	10.18 387	8.58 411	6.28 305	4.22 197	5.33 326	4.80 402	7.71 352	3.19 360	0.17 467	0.21 492	0.17 500	0.12 417	0.41 470	0.29 447

ETE_ROB	5.80 451	1.77 478	6.33 441	1.44 309	0.78 314	6.43 414	6.90 513	12.53 461	8.08 393	12.93 499	14.89 454	21.13 525	5.87 429	9.83 460	6.57 443	0.04 404	0.01 180	0.00 1	0.02 344	0.08 249	0.33 453

1111x	4.25 418	0.30 86	4.31 344	1.47 310	0.37 227	5.10 386	0.32 194	12.86 468	9.82 430	6.01 280	9.73 368	8.78 410	5.97 432	9.43 453	10.39 498	0.06 425	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 199

222	5.36 445	0.40 182	2.72 191	1.50 311	0.48 257	6.15 408	0.07 81	13.73 482	8.06 391	8.79 421	11.03 398	3.71 258	4.21 363	7.47 338	38.74 569	0.03 384	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.05 234

CFNet-ft	3.31 331	0.94 396	2.69 185	1.50 311	2.38 443	2.81 241	0.68 290	8.35 322	7.43 367	4.45 221	9.94 370	10.20 432	4.60 388	6.50 269	3.41 368	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.00 1	0.22 404	0.03 155

CFNet_RVC	3.31 331	0.94 396	2.69 185	1.50 311	2.38 443	2.81 241	0.68 290	8.35 322	7.43 367	4.45 221	9.94 370	10.20 432	4.60 388	6.49 267	3.41 368	0.00 1	0.00 1	0.03 449	0.00 1	0.22 404	0.03 155

DCVSM-stereo	3.13 316	0.37 162	2.95 223	1.51 314	0.80 316	2.75 228	0.49 239	6.79 291	5.25 269	11.43 484	5.57 248	10.79 443	5.30 415	5.25 207	2.95 352	0.03 384	0.09 414	0.03 449	0.00 1	0.12 315	0.09 299

CBFPSM	4.87 436	0.94 396	14.70 521	1.51 314	1.15 359	11.49 489	2.55 434	7.28 304	6.47 336	6.23 298	4.83 213	15.30 487	8.99 487	6.88 294	8.20 471	0.03 384	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.40 467	0.42 468

DFGA-Net	2.78 283	1.91 488	7.35 466	1.52 316	0.36 223	3.36 291	0.20 158	6.64 284	5.93 301	4.88 237	6.31 273	2.18 196	1.12 188	7.43 334	5.98 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 457	0.04 199

GIP-stereo	0.70 53	0.44 217	1.70 86	1.52 316	0.75 308	1.48 88	0.05 59	4.18 131	1.10 61	0.18 10	0.42 36	0.58 136	0.38 79	0.65 12	0.46 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 293	0.99 401	7.52 472	1.52 316	0.92 331	2.94 257	0.03 42	9.31 358	3.81 197	2.42 166	5.86 253	9.23 415	4.64 392	4.31 178	2.19 323	0.02 335	0.18 479	0.00 1	0.54 516	0.35 452	0.35 455

Wz-Net-LNSev	6.46 467	1.93 489	16.44 527	1.52 316	4.15 504	12.66 502	4.96 487	13.05 472	12.10 470	10.55 470	16.23 462	11.32 454	7.19 456	8.43 405	8.48 475	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.06 252

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 362	1.29 445	12.46 506	1.53 320	0.98 340	3.48 301	0.81 325	11.99 440	4.40 233	4.33 218	11.05 399	8.83 411	2.02 256	4.52 183	1.66 282	0.01 239	0.14 456	0.00 1	0.68 521	0.86 501	0.44 472

GMStereo_Zeroshot	2.77 282	1.98 492	5.14 395	1.53 320	0.36 223	3.56 313	0.10 101	5.57 226	5.91 300	6.89 336	7.02 294	8.50 407	0.91 169	6.01 235	1.65 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 387	0.01 18

CSP-Net	4.12 405	1.28 443	3.70 301	1.54 322	1.06 349	13.28 508	2.33 425	12.96 470	5.45 274	8.87 426	8.54 336	8.43 402	3.03 304	8.16 387	3.65 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 375	0.03 155

ADCP+	8.09 498	1.79 479	14.50 519	1.54 322	4.28 505	16.57 518	5.20 490	12.80 466	11.20 457	12.83 498	17.07 475	11.02 450	10.80 504	17.59 531	23.18 546	0.03 384	0.05 353	0.01 401	0.18 444	0.39 464	0.81 498

GrayStereo	3.74 373	0.20 33	1.94 106	1.55 324	0.60 282	3.12 275	8.22 521	5.76 236	3.32 171	10.40 465	16.66 468	5.81 341	8.60 481	6.57 275	1.37 254	0.01 239	0.00 1	0.01 401	0.63 517	0.02 91	0.04 199

RAFT-RH_RVC	3.96 396	0.46 231	2.93 222	1.55 324	0.42 241	3.14 277	0.14 128	3.70 95	5.98 306	11.25 482	32.23 538	5.29 322	1.68 238	8.13 384	2.14 318	0.08 439	0.00 1	0.00 1	0.03 359	0.01 26	0.00 1

AFF-stereo	2.59 269	0.68 323	2.35 152	1.55 324	0.17 130	1.67 108	0.08 89	5.75 234	6.60 341	6.20 296	12.13 418	6.16 349	2.36 272	4.75 190	1.11 231	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.05 234

BEATNet_4x	3.24 324	1.27 440	5.89 427	1.56 327	0.10 68	5.26 391	1.07 370	10.08 383	5.50 276	6.89 336	7.73 319	4.53 295	4.13 358	5.05 201	5.27 419	0.04 404	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.23 411	0.23 423

ssnet_v2	4.46 425	0.87 373	5.18 398	1.57 328	0.67 296	9.14 460	4.73 483	11.84 434	9.68 426	8.79 421	6.24 269	9.91 425	4.34 375	6.28 248	9.30 485	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 432	0.30 449

AE-Stereo	1.44 139	0.32 104	2.69 185	1.58 329	0.20 161	2.24 163	0.59 266	6.01 247	5.70 286	1.18 146	3.17 166	1.02 153	0.78 158	1.73 88	0.83 187	0.02 335	0.18 479	0.00 1	0.29 482	0.11 298	0.07 271

GES	2.49 260	0.38 168	4.29 343	1.58 329	0.05 16	4.58 374	1.07 370	9.70 369	3.39 176	5.21 247	6.64 280	1.84 186	3.36 315	4.86 192	2.54 341	0.06 425	0.01 180	0.06 472	0.01 320	0.12 315	0.03 155

MSMD_ROB	9.28 511	1.09 416	4.65 367	1.58 329	0.39 231	16.52 517	4.41 477	13.60 479	14.87 490	22.34 530	39.89 554	25.67 534	20.71 539	12.42 497	6.98 448	0.34 491	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.09 299

HSM	4.00 401	0.79 355	3.16 253	1.59 332	2.17 434	6.77 422	1.11 374	12.28 453	6.35 330	6.75 325	8.11 329	13.90 475	5.37 417	8.85 431	2.71 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 93

SA	3.06 309	0.74 340	3.79 306	1.60 333	0.30 198	3.19 283	1.43 396	6.72 288	9.06 416	4.63 230	10.80 390	2.89 215	4.71 395	9.62 459	1.18 241	0.00 1	0.09 414	0.00 1	0.19 449	0.23 411	0.02 93

G2L-Stereo	3.40 346	0.93 393	4.73 373	1.61 334	2.05 426	2.88 253	0.60 269	8.94 346	5.84 294	7.42 365	7.33 307	8.61 409	2.16 262	8.44 406	6.11 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 421	0.18 396

MyStereo8	2.88 297	1.19 430	5.03 386	1.61 334	3.75 493	4.30 360	0.07 81	6.14 253	6.16 318	6.22 297	9.64 367	4.28 284	1.45 219	2.05 107	4.76 412	0.00 1	0.16 471	0.00 1	0.14 422	0.26 424	0.43 470

NINENet	3.09 311	0.56 279	3.22 258	1.61 334	1.37 382	7.12 429	0.50 241	11.88 436	5.63 284	6.63 324	8.40 333	5.29 322	0.83 162	6.51 270	1.77 292	0.15 461	0.07 390	0.07 478	0.00 1	0.09 267	0.00 1

DMCA	2.82 288	0.64 306	4.45 353	1.61 334	0.89 328	3.86 341	0.57 264	9.18 353	5.10 264	6.24 299	6.49 278	7.17 378	2.13 259	3.31 138	4.73 410	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.02 93

TDLM	4.11 404	1.11 421	3.54 284	1.62 338	1.04 348	3.91 344	7.41 519	10.60 394	10.67 451	6.38 313	12.59 426	5.95 344	4.77 398	8.79 429	3.04 355	0.58 506	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.19 383	0.12 349

CBMV	5.35 444	0.91 387	3.67 297	1.62 338	0.44 242	10.09 471	7.19 517	12.49 460	12.33 472	12.22 490	14.69 453	10.93 448	6.48 440	8.51 409	4.96 415	0.02 335	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.17 364	0.17 392
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EDNetEfficientorigin	17.87 550	14.00 550	99.53 594	1.64 340	0.92 331	10.55 478	6.26 504	13.21 474	34.84 550	38.20 559	36.91 550	27.47 539	26.32 552	14.71 517	25.69 552	0.04 404	0.06 370	0.14 495	0.52 515	3.16 531	3.27 529

FADNet	4.23 415	1.65 471	11.75 501	1.64 340	0.80 316	4.80 379	0.77 315	13.76 483	11.65 463	3.97 210	5.24 234	9.62 421	5.14 412	8.40 402	3.78 388	0.21 475	0.04 337	0.07 478	0.05 383	1.14 507	0.10 321

DCRE	1.79 166	0.68 323	2.55 169	1.66 342	0.27 188	1.27 62	0.05 59	4.57 153	4.04 214	3.30 191	9.24 356	3.83 261	1.20 204	2.08 108	0.67 150	0.00 1	0.12 442	0.00 1	0.24 468	0.04 165	0.09 299

UNet	3.97 399	0.61 297	6.50 448	1.68 343	3.22 468	9.82 468	0.31 193	9.50 362	5.32 272	7.20 355	6.35 276	10.59 437	5.91 431	6.93 299	5.49 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 18

SMFormer	3.54 358	0.39 172	3.61 290	1.69 344	0.11 78	2.85 248	0.29 186	12.46 456	10.41 441	7.16 351	10.23 376	4.78 303	4.45 381	8.71 423	3.51 377	0.07 434	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.04 199

tta	3.54 358	0.39 172	3.61 290	1.69 344	0.11 78	2.85 248	0.29 186	12.46 456	10.41 441	7.16 351	10.23 376	4.78 303	4.45 381	8.71 423	3.51 377	0.07 434	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.03 155

qqq1	3.38 342	0.39 172	3.61 290	1.69 344	0.11 78	2.85 248	0.29 186	12.46 456	10.41 441	7.16 351	10.23 376	4.78 303	4.45 381	8.71 423	0.30 44	0.07 434	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.03 155

fff1	3.38 342	0.39 172	3.61 290	1.69 344	0.11 78	2.85 248	0.29 186	12.46 456	10.41 441	7.16 351	10.23 376	4.78 303	4.45 381	8.71 423	0.30 44	0.07 434	0.05 353	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.03 155

xxxx	4.51 429	0.31 91	2.77 200	1.69 344	0.47 255	7.74 446	0.07 81	14.04 485	7.91 388	5.82 266	8.97 346	9.34 416	3.41 323	7.33 329	20.24 533	0.05 416	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.04 199

FADNet-RVC	3.98 400	1.84 483	12.48 508	1.69 344	0.44 242	4.33 361	1.31 391	11.84 434	7.15 361	3.53 197	3.50 182	10.63 440	4.43 379	9.12 440	6.25 436	0.03 384	0.10 426	0.00 1	0.03 359	0.60 484	0.25 431

G2L-ROB	3.43 350	0.77 348	3.89 317	1.71 350	1.16 360	4.51 371	0.44 223	11.70 429	5.70 286	7.51 370	5.34 242	11.24 453	1.71 240	7.66 348	5.10 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 315	0.10 321

ASMatch	3.32 337	0.50 247	3.32 265	1.72 351	0.45 247	1.93 133	0.68 290	6.42 273	3.89 201	6.18 294	22.30 506	4.61 298	4.82 403	7.65 346	1.70 285	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.03 359	0.01 26	0.18 396

gwcnet-sp	3.31 331	1.47 454	7.26 462	1.73 352	0.69 299	7.57 441	1.14 376	8.59 334	6.17 319	8.57 414	5.25 236	4.26 281	3.36 315	6.46 261	3.44 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.11 335

scenet	3.31 331	1.47 454	7.26 462	1.73 352	0.69 299	7.57 441	1.14 376	8.59 334	6.17 319	8.57 414	5.25 236	4.26 281	3.36 315	6.46 261	3.44 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.11 335

ssnet	3.31 331	1.47 454	7.26 462	1.73 352	0.69 299	7.57 441	1.14 376	8.59 334	6.17 319	8.57 414	5.25 236	4.26 281	3.36 315	6.46 261	3.44 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.11 335

DisPM	2.43 251	0.32 104	3.04 235	1.76 355	0.18 145	3.46 296	0.65 283	5.13 189	4.88 257	8.59 417	7.04 297	2.84 213	1.03 182	8.85 431	0.83 187	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 93

SANet	10.64 523	1.86 485	10.91 495	1.76 355	0.71 304	14.62 512	9.23 529	19.18 531	37.14 554	19.22 523	27.96 526	25.86 535	19.11 534	13.02 504	10.63 500	0.08 439	0.06 370	0.03 449	0.02 344	0.62 485	0.81 498

rvit_105_1	2.44 253	0.80 359	5.08 390	1.77 357	0.09 60	1.95 135	3.62 462	5.62 231	8.21 398	4.85 236	2.07 125	3.15 229	1.58 233	7.08 313	2.71 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.04 165	0.08 286

coex-ft	19.78 556	19.39 554	87.73 584	1.77 357	1.80 414	17.25 523	13.50 549	12.63 464	42.10 560	60.18 577	38.90 552	28.72 540	28.74 553	11.74 491	27.40 555	0.21 475	0.23 498	0.04 461	0.30 488	1.36 513	1.54 515

AAGNet	3.41 348	0.34 135	2.45 157	1.78 359	0.39 231	3.69 324	1.05 367	4.79 168	4.61 247	9.62 446	7.74 321	4.98 309	6.38 439	7.34 330	13.02 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.04 199

iinet-f	5.94 455	1.60 466	26.88 551	1.79 360	1.38 383	11.92 496	1.47 398	6.80 292	7.11 359	6.90 338	14.43 448	10.64 441	7.97 472	7.00 307	12.12 512	0.02 335	0.03 308	0.05 468	0.00 1	0.63 487	0.02 93

test_sample4	2.87 295	0.40 182	4.54 359	1.80 361	0.54 274	3.95 346	0.15 134	11.48 423	6.49 338	6.33 311	6.81 285	3.68 256	2.65 285	6.11 238	2.36 331	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.05 234

Pruner-Stereo	2.49 260	0.40 182	2.46 160	1.80 361	0.25 178	3.51 308	0.77 315	6.03 248	4.92 258	8.91 427	6.09 256	4.45 291	1.11 187	6.99 306	2.11 315	0.02 335	0.00 1	0.02 432	0.00 1	0.01 26	0.04 199

test_sample5	2.91 300	0.40 182	4.33 345	1.81 363	0.50 263	3.33 289	0.17 145	11.27 414	6.55 339	6.18 294	8.35 332	3.65 252	2.71 290	6.61 278	2.15 319	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.05 234

DualNet	3.05 308	0.40 182	4.33 345	1.81 363	0.50 263	3.33 289	0.17 145	11.27 414	6.55 339	6.50 318	10.86 394	3.65 252	2.71 290	6.61 278	2.15 319	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.05 234

PSM-softLoss	2.24 225	0.34 135	3.42 275	1.81 363	0.17 130	2.74 223	0.39 210	6.17 257	2.92 131	6.26 302	6.29 271	2.96 217	0.97 176	8.68 419	1.71 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 93

KMStereo	2.24 225	0.34 135	3.42 275	1.81 363	0.17 130	2.74 223	0.39 210	6.17 257	2.92 131	6.26 302	6.29 271	2.96 217	0.97 176	8.68 419	1.71 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 93

SDNR	7.50 487	2.32 499	15.58 524	1.82 367	0.63 289	44.66 569	0.44 223	8.59 334	9.52 424	9.84 451	25.18 521	5.30 325	4.38 376	11.46 486	6.49 441	0.05 416	0.03 308	0.00 1	0.01 320	1.79 521	1.87 519

CSAN	7.62 488	1.60 466	6.56 449	1.83 368	0.66 293	12.40 501	10.52 539	14.45 491	21.32 522	14.19 507	15.98 460	17.84 504	13.02 517	12.32 496	8.38 473	0.09 444	0.07 390	0.03 449	0.04 377	0.33 447	0.67 493

DPSNet	10.14 519	1.88 486	16.82 528	1.85 369	1.73 407	24.84 539	17.20 563	19.92 540	27.41 534	12.23 492	13.62 440	16.52 495	18.35 529	14.42 514	12.50 514	0.78 511	0.54 527	0.08 481	0.25 473	1.18 508	0.59 490

HBP-ISP	4.09 403	1.05 409	4.10 336	1.87 370	1.31 378	7.56 440	3.98 466	11.26 412	9.94 433	7.81 381	14.44 449	3.23 232	4.27 367	8.89 434	1.87 298	0.06 425	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.04 199

Wz-Net-SNSev	9.23 510	6.70 532	24.28 545	1.87 370	1.81 415	8.57 451	12.29 548	17.37 514	20.39 520	10.43 466	23.11 510	16.66 497	8.03 473	14.47 515	17.86 528	0.00 1	0.02 242	0.01 401	0.00 1	0.41 470	0.30 449

NCCL2	5.88 454	1.59 465	5.44 410	1.87 370	0.92 331	9.55 465	11.55 542	12.11 446	9.94 433	9.67 447	8.85 339	22.28 528	7.41 460	8.78 428	7.17 450	0.01 239	0.00 1	0.03 449	0.00 1	0.13 330	0.23 423

RALCasStereoNet	1.93 191	1.01 403	2.75 195	1.88 373	1.75 409	2.88 253	0.18 149	4.64 160	4.36 231	2.27 162	5.14 223	2.22 198	0.79 160	7.10 315	1.00 222	0.00 1	0.34 510	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.16 387

FC-DCNN	10.72 524	0.52 261	4.27 342	1.88 373	1.63 396	17.18 522	5.29 493	18.20 520	19.69 515	28.50 544	34.51 546	34.03 550	21.48 542	15.89 522	11.15 506	0.03 384	0.01 180	0.02 432	0.01 320	0.07 237	0.09 299

MeshStereo	11.52 528	1.52 460	4.55 362	1.89 375	1.46 388	19.87 532	5.11 489	20.66 543	15.91 497	32.67 550	34.51 546	39.34 557	21.15 540	18.74 535	12.10 511	0.11 449	0.06 370	0.01 401	0.00 1	0.45 473	0.22 417
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
PSMNet_ROB	5.02 440	1.63 469	6.03 432	1.90 376	1.83 416	9.57 466	6.35 506	15.58 505	7.23 363	6.15 293	10.48 383	12.22 464	4.16 361	8.02 371	8.71 478	0.02 335	0.01 180	0.01 401	0.10 412	0.20 387	0.12 349

ACV-stereo	4.46 425	0.76 345	9.94 492	1.91 377	1.06 349	11.61 491	1.28 388	6.25 260	7.09 358	3.09 183	5.21 232	16.88 500	10.23 500	7.96 366	5.47 422	0.06 425	0.15 463	0.01 401	0.00 1	0.12 315	0.14 365

ITSA-stereo	3.76 377	0.54 269	3.80 307	1.91 377	0.29 197	3.09 270	0.70 298	13.22 475	15.64 494	6.79 328	6.66 281	4.15 276	3.52 329	8.30 397	5.00 416	0.09 444	0.07 390	0.11 487	0.10 412	0.18 375	0.95 502

x	1.73 161	0.28 70	2.49 164	1.91 377	0.17 130	2.10 147	0.83 331	8.74 343	3.55 185	3.28 189	2.12 132	3.10 226	1.96 254	2.90 129	1.12 232	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 155

Sa-1000	3.55 360	0.75 342	3.63 294	1.91 377	0.30 198	3.55 312	1.63 407	7.39 306	8.54 409	7.70 377	17.44 482	4.00 266	2.82 297	9.44 456	1.33 250	0.00 1	0.10 426	0.00 1	0.18 444	0.21 398	0.04 199

FC-DCNN v2	10.88 525	0.52 261	4.17 338	1.92 381	1.63 396	17.79 526	5.35 494	18.87 527	19.88 516	28.77 545	34.99 548	34.62 552	21.72 543	16.03 525	11.16 507	0.03 384	0.01 180	0.02 432	0.00 1	0.06 219	0.08 286

test_sample6	3.14 318	0.41 193	4.42 350	1.92 381	0.49 260	3.25 286	0.21 163	11.30 416	6.69 343	6.50 318	10.86 394	4.03 267	2.93 303	7.06 312	2.65 343	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.06 252

ADCL	10.16 520	2.11 494	19.36 535	1.92 381	1.88 420	22.23 534	8.91 525	14.04 485	23.56 528	14.62 510	26.19 523	12.75 468	13.59 519	16.06 526	22.95 545	0.26 483	0.18 479	0.75 523	0.65 518	0.69 491	0.58 487

StereoDRNet-Refined	4.46 425	0.62 302	3.80 307	1.92 381	0.40 234	9.35 462	0.15 134	10.02 381	8.83 414	12.69 494	11.62 410	9.34 416	3.87 350	8.06 379	8.02 463	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.05 383	0.20 387	0.26 437
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	8.50 504	1.03 407	7.98 476	1.93 385	1.28 374	13.10 506	6.23 502	22.50 545	18.98 508	18.82 522	14.91 455	19.06 513	10.04 498	18.41 533	9.83 493	0.62 508	0.22 496	1.82 534	0.82 525	0.99 505	1.36 512

CVANet_RVC	4.16 410	1.16 428	3.60 289	1.94 386	1.46 388	3.92 345	4.68 482	10.89 406	8.34 401	7.58 372	10.84 392	10.27 434	6.62 445	8.56 411	2.69 344	0.39 495	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.21 398	0.09 299

test_sample3	2.87 295	0.37 162	4.45 353	1.95 387	0.59 280	4.69 377	0.16 140	11.50 424	6.45 335	5.82 266	6.44 277	3.76 260	2.64 283	6.01 235	2.41 335	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.05 234

DispNO	3.25 325	0.72 333	6.85 455	1.95 387	1.34 381	3.49 303	0.84 335	8.14 319	6.30 325	6.34 312	7.76 322	6.30 355	4.28 371	6.93 299	3.51 377	0.00 1	0.03 308	0.03 449	0.12 417	0.07 237	0.07 271

aanetorigin	8.72 506	3.29 515	27.55 552	1.95 387	3.84 496	4.93 384	5.39 495	5.49 224	10.05 435	27.85 543	31.47 537	15.80 488	12.78 514	9.04 438	11.98 510	0.25 481	0.22 496	0.22 506	0.25 473	1.28 511	0.84 500

FCDSN-DC	10.24 521	0.56 279	3.49 281	1.96 390	1.29 375	16.90 521	4.59 481	17.16 513	19.10 510	24.64 540	32.46 542	33.82 549	22.14 545	15.93 523	10.45 499	0.04 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.21 415
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	5.01 439	1.74 476	6.38 444	1.96 390	1.29 375	2.26 164	1.69 411	10.07 382	18.53 506	7.88 385	18.15 487	8.49 406	2.70 287	10.59 474	7.04 449	0.96 518	0.15 463	0.02 432	0.00 1	0.13 330	0.12 349

test_sample7	3.30 329	0.47 233	3.43 278	1.98 392	0.35 220	4.33 361	1.88 417	10.66 396	7.73 380	8.36 404	7.55 311	6.55 359	4.27 367	6.58 276	1.62 277	0.06 425	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.05 195	0.06 252

mmm	2.50 263	0.29 75	3.22 258	1.98 392	0.32 210	3.72 329	0.12 112	9.45 361	4.05 216	5.84 268	10.80 390	2.47 203	2.86 300	4.07 169	0.75 169	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.01 320	0.03 136	0.02 93

MC-Stereo	1.47 141	0.36 155	2.54 168	1.99 394	0.12 92	1.90 130	0.12 112	4.47 146	2.83 127	3.31 192	3.44 180	0.56 135	1.47 220	5.39 213	0.47 116	0.00 1	0.04 337	0.00 1	0.21 456	0.07 237	0.04 199

DAS	3.74 373	0.35 145	5.19 399	1.99 394	3.74 489	2.36 174	3.22 450	7.77 310	9.27 419	8.70 418	12.08 416	4.45 291	5.43 421	8.39 401	1.71 286	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.02 93

SepStereo	3.78 379	0.35 145	5.19 399	1.99 394	3.74 489	2.36 174	3.22 450	7.77 310	9.27 419	8.70 418	12.08 416	4.45 291	5.43 421	9.18 443	1.71 286	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.02 93

TRStereo	2.36 245	3.10 510	4.70 371	1.99 394	2.08 428	2.61 208	1.11 374	8.79 345	3.73 191	3.19 186	3.04 160	3.96 264	0.77 155	5.92 231	1.44 258	0.03 384	0.14 456	0.00 1	0.29 482	0.08 249	0.25 431

psm_up	3.85 385	0.82 364	3.01 228	2.00 398	2.58 450	5.28 392	3.34 454	10.85 405	6.33 328	7.27 359	7.32 306	10.15 430	9.02 488	6.19 242	2.51 339	0.22 477	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 315	0.03 155

test_5	2.90 298	0.70 330	3.69 298	2.01 399	3.17 467	4.61 376	1.32 392	6.69 287	7.02 356	2.79 173	7.18 299	4.99 310	4.14 359	7.96 366	1.31 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 359	0.19 383	0.26 437

GEStereo_RVC	3.74 373	0.73 336	4.95 382	2.01 399	1.24 368	4.36 364	3.07 445	11.77 433	7.80 385	6.87 335	6.52 279	7.70 385	4.31 374	8.98 437	4.19 399	0.03 384	0.01 180	0.02 432	0.02 344	0.13 330	0.11 335

DDVS	3.59 363	0.53 265	4.53 358	2.02 401	1.27 371	6.63 419	0.49 239	8.73 342	4.10 220	7.14 349	7.63 316	12.68 467	2.25 266	8.69 421	4.09 397	0.08 439	0.20 489	0.01 401	0.00 1	0.14 340	0.59 490

fast-acv-ft	5.62 450	1.39 449	7.01 457	2.02 401	1.89 421	12.23 498	1.82 416	7.35 305	9.45 423	10.46 467	20.27 497	14.55 481	7.71 470	7.41 333	7.61 455	0.10 447	0.09 414	0.16 497	0.07 391	0.59 482	0.13 357

GANet-ADL	2.20 222	0.50 247	3.27 261	2.02 401	0.11 78	2.21 160	0.48 229	8.64 340	6.79 347	4.56 225	5.83 252	3.98 265	1.27 209	2.68 123	1.43 257	0.04 404	0.08 402	0.02 432	0.00 1	0.15 344	0.03 155

rafts_anoy	1.72 159	0.79 355	2.58 173	2.03 404	1.75 409	2.47 185	0.16 140	5.48 222	6.01 309	3.24 188	2.11 129	1.92 191	1.33 210	3.08 133	1.13 234	0.01 239	0.18 479	0.00 1	0.01 320	0.03 136	0.07 271

HITNet	2.79 285	0.77 348	4.02 327	2.03 404	0.11 78	5.58 395	0.59 266	9.24 355	5.15 267	6.42 315	7.26 304	3.66 254	2.92 302	4.07 169	3.87 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.02 93
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
NF-Stereo	2.24 225	0.33 121	3.00 226	2.04 406	0.10 68	3.46 296	0.43 219	6.51 279	3.17 157	6.84 331	5.24 234	2.67 210	1.34 212	8.17 390	1.53 267	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 18

OCTAStereo	2.24 225	0.33 121	3.03 232	2.04 406	0.10 68	3.45 295	0.43 219	6.50 276	3.17 157	6.84 331	5.20 229	2.65 207	1.33 210	8.18 391	1.56 271	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 18

RE-Stereo	2.25 230	0.33 121	3.03 232	2.04 406	0.10 68	3.47 298	0.43 219	6.50 276	3.18 160	6.84 331	5.20 229	2.65 207	1.34 212	8.18 391	1.58 273	0.01 239	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.02 91	0.01 18

TVStereo	2.25 230	0.33 121	3.03 232	2.04 406	0.10 68	3.47 298	0.43 219	6.50 276	3.18 160	6.84 331	5.20 229	2.65 207	1.34 212	8.18 391	1.58 273	0.01 239	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.02 91	0.01 18

FENet	2.19 221	0.34 135	3.04 235	2.05 410	0.26 185	2.82 244	0.13 121	7.02 299	5.55 280	4.97 240	1.94 120	4.91 308	3.39 320	4.71 189	2.50 338	0.02 335	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 415

test_sample2	2.32 240	0.25 58	3.38 269	2.08 411	0.41 238	2.58 202	0.15 134	9.50 362	4.97 260	3.66 200	4.86 215	4.29 286	3.26 311	5.83 229	1.09 229	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.03 155

test_sample1	2.31 238	0.26 65	3.29 262	2.08 411	0.46 248	2.62 211	0.05 59	9.88 373	4.23 227	3.90 208	3.92 190	3.49 245	4.44 380	5.67 222	1.88 300	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 155

NOSS_ROB	3.30 329	0.46 231	2.62 179	2.08 411	1.01 346	5.60 396	0.74 309	10.37 389	11.48 461	5.15 246	8.43 334	5.67 336	1.73 243	7.97 368	2.34 328	0.02 335	0.06 370	0.00 1	0.00 1	0.07 237	0.14 365

IRAFT_RVC	2.85 289	0.41 193	3.32 265	2.09 414	0.41 238	2.92 255	5.22 491	6.41 272	3.63 188	6.53 321	5.48 245	5.09 317	4.88 405	8.20 394	2.15 319	0.01 239	0.17 475	0.01 401	0.00 1	0.02 91	0.04 199

ADCPNet	9.54 514	2.39 501	31.46 555	2.09 414	1.60 394	16.71 520	6.39 507	12.11 446	11.45 460	13.53 503	21.45 502	19.41 514	10.94 505	14.38 513	21.54 539	0.27 486	1.16 532	0.39 519	1.49 535	0.58 481	1.45 513

DMCA-RVC	3.17 320	1.26 438	6.39 445	2.10 416	1.51 390	3.02 264	0.56 255	7.84 314	5.06 262	9.23 436	5.19 228	8.46 403	2.72 292	6.31 251	3.22 361	0.06 425	0.11 435	0.09 484	0.02 344	0.16 351	0.08 286

PSMNet-RSSM	3.33 339	0.77 348	3.22 258	2.12 417	1.90 422	2.33 172	0.71 301	11.17 409	5.83 293	5.90 277	11.43 406	7.04 373	4.83 404	5.96 233	3.17 359	0.00 1	0.00 1	0.02 432	0.00 1	0.08 249	0.02 93

SGM-ForestM	16.99 548	1.08 414	5.74 423	2.12 417	0.75 308	31.63 553	12.21 546	27.80 554	32.25 542	37.88 557	39.99 555	52.96 566	35.20 561	33.60 558	24.47 548	0.26 483	0.39 517	0.31 512	0.39 504	0.26 424	0.53 483

PFNet	2.93 301	0.40 182	5.51 416	2.13 419	0.84 320	3.11 274	0.75 311	6.78 290	4.79 255	9.98 456	6.00 254	4.78 303	2.13 259	8.33 398	2.11 315	0.19 471	0.06 370	0.00 1	0.11 414	0.20 387	0.35 455

testlalala_base	3.12 315	0.48 240	2.79 206	2.14 420	1.98 423	4.13 355	0.64 280	6.16 255	2.09 85	2.38 164	4.08 193	1.80 183	0.50 113	1.65 83	0.72 160	12.33 561	2.33 542	0.00 1	0.31 490	14.56 556	1.32 510

raftrobust	1.86 178	0.74 340	1.94 106	2.15 421	2.24 439	2.74 223	0.53 246	4.89 173	4.05 216	6.09 286	3.89 188	1.64 176	2.55 280	2.44 118	1.12 232	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.12 315	0.08 286

FINET	5.32 443	1.14 426	10.04 493	2.17 422	3.67 488	6.49 415	6.76 512	11.68 428	22.08 524	7.42 365	12.15 419	4.24 279	3.61 333	9.25 447	5.35 421	0.04 404	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.17 364	0.09 299

iResNet_ROB	4.23 415	1.02 405	4.90 379	2.18 423	0.93 334	2.92 255	0.37 204	15.10 500	16.91 503	7.89 386	10.51 384	7.03 371	3.07 307	8.16 387	3.46 374	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.02 93

EKT-Stereo	1.91 189	0.48 240	2.77 200	2.19 424	4.36 507	1.42 83	0.24 171	4.63 157	3.51 181	2.94 180	3.47 181	3.55 249	2.25 266	5.26 208	0.85 191	0.04 404	0.12 442	0.00 1	0.09 407	0.06 219	0.05 234

DLCB_ROB	4.51 429	0.91 387	3.78 305	2.19 424	1.07 352	6.28 409	3.09 446	9.78 370	7.72 378	10.65 471	12.97 432	13.91 476	3.71 339	8.72 427	5.30 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.10 321

edge stereo	6.76 473	1.01 403	6.76 452	2.20 426	2.45 447	6.41 413	2.45 428	14.84 496	11.98 469	15.29 513	18.31 488	22.02 526	12.56 512	10.82 477	7.49 453	0.03 384	0.06 370	0.11 487	0.03 359	0.30 435	0.14 365

UPFNet	3.82 383	0.47 233	4.34 348	2.21 427	3.38 474	7.26 433	2.69 437	9.89 374	5.96 303	7.98 391	7.53 310	7.89 389	3.15 308	7.72 354	5.88 431	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.06 252

GwcNet-RSSM	3.77 378	1.05 409	5.06 388	2.21 427	1.87 419	2.36 174	1.52 401	8.98 348	7.96 389	5.91 278	14.59 451	7.94 392	3.50 326	6.43 259	5.70 427	0.00 1	0.00 1	0.04 461	0.00 1	0.20 387	0.08 286

ADCMid	10.24 521	3.13 511	20.70 538	2.21 427	2.39 445	11.23 487	6.19 499	14.17 489	11.19 456	23.20 536	22.25 505	17.89 506	19.54 535	18.51 534	26.21 553	0.45 503	0.42 520	1.10 528	1.29 532	1.56 518	1.18 507

ttt	3.86 386	0.23 48	2.34 151	2.22 430	1.68 403	4.36 364	0.28 182	12.45 455	11.09 454	6.90 338	11.85 411	4.08 270	3.28 312	8.47 407	7.85 459	0.06 425	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.03 155

XX-Stereo	2.71 277	0.38 168	5.96 430	2.25 431	2.20 437	1.54 96	0.21 163	5.44 221	3.05 147	2.28 163	16.16 461	7.03 371	0.24 37	6.19 242	0.79 181	0.00 1	0.15 463	0.00 1	0.23 465	0.13 330	0.04 199

tt1	2.14 213	0.63 305	2.22 143	2.27 432	0.02 3	5.71 398	0.63 276	4.53 149	10.19 436	1.16 144	3.39 178	0.33 108	3.05 306	8.00 369	0.46 106	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.03 359	0.10 278	0.04 199

GANet	6.22 462	1.07 412	4.07 334	2.27 432	0.89 328	9.19 461	9.52 530	12.02 442	8.13 395	10.72 472	29.09 530	13.86 474	7.52 466	11.00 480	4.39 403	0.36 492	0.00 1	0.02 432	0.02 344	0.12 315	0.08 286

Wz-Net-TNSev	11.35 527	10.56 547	35.88 560	2.28 434	1.73 407	18.25 527	11.42 541	15.88 506	20.88 521	14.44 508	16.97 473	19.57 515	19.04 533	19.31 537	18.67 530	0.01 239	0.06 370	0.00 1	0.16 429	0.62 485	1.25 509

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 517	4.27 521	14.47 518	2.29 435	2.85 458	23.40 538	13.62 550	13.60 479	19.54 513	19.42 524	24.27 514	16.74 498	8.59 480	17.05 530	7.98 462	1.25 522	1.68 536	0.17 500	2.63 540	0.72 495	1.04 504

ACVNet-DCA	2.01 202	0.65 312	2.15 132	2.30 436	0.02 3	5.80 400	0.56 255	8.45 326	3.33 172	1.03 137	3.33 171	0.32 104	3.71 339	8.05 375	0.45 101	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.03 359	0.02 91	0.03 155

xx1	2.33 242	0.65 312	2.15 132	2.30 436	0.02 3	5.80 400	0.56 255	4.31 134	10.41 441	1.03 137	3.33 171	4.67 299	2.70 287	8.05 375	0.45 101	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 155

1test111	1.86 178	0.65 312	2.15 132	2.30 436	0.02 3	5.80 400	0.56 255	8.45 326	3.33 172	1.03 137	3.33 171	0.32 104	3.71 339	4.40 181	0.96 215	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.03 359	0.02 91	0.03 155

cc1	2.17 218	0.65 312	2.15 132	2.30 436	0.02 3	5.80 400	0.56 255	4.31 134	10.41 441	1.03 137	3.33 171	0.32 104	3.71 339	8.05 375	0.45 101	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.03 359	0.10 278	0.05 234

FAT-Stereo	6.78 476	0.68 323	6.80 453	2.30 436	1.77 412	5.63 397	4.20 472	18.79 524	18.62 507	10.53 469	17.15 477	18.52 510	13.74 520	8.86 433	7.38 452	0.03 384	0.15 463	0.01 401	0.07 391	0.12 315	0.26 437

SGM_RVC	10.08 518	0.60 293	3.42 275	2.30 436	0.32 210	19.41 530	6.33 505	18.95 528	14.64 486	25.14 541	24.32 515	33.34 548	18.79 532	19.86 539	12.55 515	0.25 481	0.26 506	0.22 506	0.24 468	0.34 451	0.40 463
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
acv_ft	3.69 370	0.53 265	4.58 366	2.31 442	4.71 522	7.44 437	0.86 342	8.54 333	5.70 286	9.29 438	9.26 359	5.77 338	4.15 360	2.24 112	8.13 470	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 434	0.01 18

DN-CSS_ROB	2.69 273	1.40 450	5.34 406	2.31 442	0.75 308	3.14 277	0.06 71	6.11 252	3.87 199	5.34 253	12.18 421	2.34 201	1.22 205	7.84 360	1.48 262	0.03 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 452	0.03 155

Wz-Net-MNSev	7.43 486	2.35 500	15.22 522	2.34 444	3.41 478	17.27 524	8.55 522	11.91 437	13.48 479	13.37 501	17.05 474	13.70 471	7.47 465	11.90 493	9.99 496	0.40 497	0.03 308	0.00 1	0.01 320	0.16 351	0.07 271

psmorigin	7.34 485	1.58 464	18.31 532	2.35 445	0.87 323	6.72 421	1.70 414	10.63 395	7.14 360	19.77 526	22.71 508	20.13 519	11.34 506	12.96 503	9.49 490	0.04 404	0.17 475	0.06 472	0.17 437	0.21 398	0.50 480

UCFNet_RVC	3.09 311	0.77 348	2.27 147	2.35 445	1.79 413	3.50 305	1.06 368	12.12 448	6.91 350	4.71 233	7.67 318	7.58 382	4.40 378	4.95 198	1.67 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.01 18

11t1	1.62 152	0.26 65	2.53 167	2.37 447	0.24 175	2.58 202	0.06 71	6.66 285	3.00 143	3.40 194	3.01 157	1.14 157	1.94 253	4.18 171	0.91 210	0.01 239	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.03 155

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 457	1.55 462	9.92 491	2.40 448	3.22 468	10.28 474	3.14 448	11.64 426	9.79 429	9.54 444	20.22 496	11.16 452	6.77 449	10.61 475	9.16 482	0.06 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.04 199

raft+_RVC	1.79 166	0.84 367	2.32 148	2.40 448	0.85 322	1.38 76	0.09 97	6.36 265	4.75 254	2.85 176	5.46 244	1.17 159	1.36 215	4.54 184	0.91 210	0.00 1	0.10 426	0.00 1	0.00 1	0.11 298	0.22 417

PA-Net	4.98 438	1.47 454	7.42 468	2.40 448	2.14 432	8.73 455	3.64 463	12.42 454	13.11 476	7.03 343	7.57 314	7.88 388	6.52 441	10.16 469	7.82 458	0.02 335	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.11 298	1.07 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
cf-r	3.42 349	0.81 361	3.97 320	2.41 451	2.78 456	2.85 248	0.64 280	8.44 325	6.32 327	6.25 301	11.57 409	8.97 413	3.54 330	5.93 232	3.83 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 267	0.07 271

PWC_ROB	8.24 500	3.13 511	12.74 511	2.43 452	4.43 512	7.51 439	1.22 382	16.63 510	19.24 512	16.08 516	28.29 527	13.99 477	10.16 499	13.63 508	14.06 522	0.42 501	0.00 1	0.05 468	0.00 1	0.59 482	0.27 441

XX-TBD	1.44 139	0.85 369	2.04 118	2.45 453	0.05 16	2.34 173	0.01 5	3.46 72	7.51 370	2.88 177	4.98 219	0.26 88	0.25 39	1.15 58	0.46 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Syn2CoEx	6.32 464	2.72 505	9.33 486	2.45 453	1.67 401	8.59 452	3.32 453	18.08 519	12.27 471	8.53 413	21.08 500	10.30 435	9.80 496	9.30 449	7.86 460	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 487	0.43 470

CFNet	3.72 372	1.10 418	5.03 386	2.49 455	1.59 392	4.90 382	0.22 165	11.38 420	9.88 432	4.80 235	11.25 402	6.44 357	3.68 335	8.33 398	3.00 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 404	0.07 271

ADCRef	7.27 484	1.38 448	16.37 525	2.52 456	3.30 472	11.63 492	3.16 449	10.80 403	9.35 421	13.03 500	25.27 522	8.17 396	8.92 486	8.06 379	21.81 541	0.15 461	0.08 402	0.16 497	0.34 496	0.38 460	0.58 487

LMCR-Stereo	3.63 366	1.29 445	4.20 339	2.54 457	0.17 130	8.08 447	1.52 401	11.46 422	4.73 252	8.45 412	10.66 389	1.91 190	5.03 408	7.69 350	3.58 382	0.92 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 456	0.02 93

WCMA_ROB	9.21 509	0.87 373	7.37 467	2.54 457	2.13 431	13.59 509	5.80 496	11.64 426	14.01 482	24.43 539	32.99 543	27.09 537	18.02 527	12.51 498	9.85 495	0.81 513	0.07 390	0.01 401	0.01 320	0.16 351	0.23 423

RALAANet	2.46 258	1.09 416	3.70 301	2.55 459	0.80 316	3.37 292	0.15 134	7.44 308	5.54 279	5.65 259	6.01 255	3.54 248	1.13 191	6.34 255	1.58 273	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 383	0.21 398	0.03 155

XPNet_ROB	6.03 461	1.22 432	5.61 421	2.56 460	0.90 330	6.32 410	7.07 515	12.92 469	8.30 400	14.76 511	15.13 456	19.84 517	6.66 447	10.36 470	8.58 476	0.02 335	0.04 337	0.00 1	0.03 359	0.11 298	0.24 427

GwcNet	6.42 466	1.97 491	10.92 496	2.59 461	5.58 527	11.55 490	2.21 424	14.10 487	16.52 502	10.04 457	17.19 479	10.86 446	5.61 426	9.23 446	8.84 480	0.01 239	0.06 370	0.03 449	0.08 396	0.56 478	0.40 463

SuperB	8.10 499	3.15 513	24.67 546	2.65 462	1.23 367	9.88 469	4.29 474	10.18 387	30.07 539	11.53 486	12.18 421	6.12 348	6.65 446	10.50 472	14.47 524	0.14 459	0.11 435	0.35 515	0.25 473	13.06 554	0.48 477

DRN-Test	5.87 452	0.98 399	5.89 427	2.69 463	3.65 486	12.37 500	3.35 455	20.07 541	10.20 439	11.93 489	12.31 424	11.06 451	5.31 416	7.89 362	9.05 481	0.04 404	0.05 353	0.04 461	0.04 377	0.18 375	0.25 431

UDGNet	2.73 280	7.09 536	3.90 318	2.71 464	0.06 27	2.98 260	0.20 158	4.63 157	8.58 411	2.69 169	2.70 148	0.95 150	1.01 178	6.27 247	1.51 264	1.28 523	0.00 1	5.24 546	0.94 528	1.70 519	0.13 357

STTStereo	3.60 365	0.93 393	6.34 442	2.71 464	2.23 438	3.68 323	0.63 276	9.42 360	6.73 345	9.87 452	6.97 288	8.84 412	3.65 334	6.85 293	3.04 355	0.00 1	0.02 242	0.01 401	0.00 1	0.02 91	0.02 93

SCV	1.59 149	0.58 286	2.57 171	2.72 466	0.31 206	2.15 155	0.79 321	6.88 294	2.72 119	0.20 13	2.68 147	0.68 140	0.58 131	7.60 343	0.41 85	0.00 1	0.03 308	0.00 1	0.22 462	0.37 457	0.24 427

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 384	1.06 411	5.23 403	2.72 466	3.27 470	4.36 364	0.61 272	10.71 399	7.56 372	8.75 420	7.89 325	9.86 424	3.90 351	7.15 321	3.44 370	0.14 459	0.02 242	0.02 432	0.03 359	0.04 165	0.03 155
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	4.46 425	0.90 383	6.06 433	2.74 468	3.91 498	6.79 423	3.01 444	10.95 408	8.40 404	7.27 359	9.80 369	9.85 423	5.43 421	7.29 326	6.44 440	0.01 239	0.03 308	0.00 1	0.00 1	0.15 344	0.11 335

CRFU-Net	4.45 424	0.67 321	5.02 384	2.78 469	1.32 379	12.67 503	3.35 455	11.26 412	3.52 182	10.06 458	9.30 361	10.91 447	6.92 451	7.26 325	3.24 363	0.15 461	0.16 471	0.16 497	0.00 1	0.26 424	0.05 234

G2L-Stereo_test	3.57 361	0.86 370	3.66 296	2.79 470	1.52 391	4.11 354	1.17 380	11.35 418	6.27 324	7.97 390	8.87 340	9.39 418	2.26 268	6.55 274	4.33 401	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 404	0.13 357

EDNetEfficient	13.82 535	6.19 530	54.79 571	2.83 471	3.60 484	4.86 381	8.57 523	8.61 339	32.90 543	40.77 562	30.59 535	18.33 509	21.87 544	11.38 485	25.36 551	0.15 461	0.23 498	0.06 472	1.03 529	2.54 528	1.79 517

AdaStereo	3.09 311	0.58 286	3.04 235	2.84 472	0.48 257	4.08 351	1.29 390	12.16 450	7.77 384	6.03 281	9.62 365	5.79 340	1.53 230	4.56 185	1.93 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 93
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.
ac_64	3.70 371	0.47 233	3.50 282	2.87 473	3.50 480	5.91 404	0.72 305	10.17 386	4.34 230	8.16 396	5.80 250	10.82 444	5.64 427	7.08 313	4.73 410	0.03 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.14 365

iResNetv2_ROB	4.28 421	1.43 451	7.17 461	2.91 474	1.26 369	4.36 364	1.62 406	13.64 481	10.25 440	9.83 450	11.41 404	7.68 384	4.00 353	7.75 356	1.85 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 457	0.09 299

pmcnn	7.72 493	1.27 440	9.42 488	2.91 474	3.14 464	9.44 463	6.23 502	12.56 462	16.51 500	14.53 509	24.08 513	27.44 538	8.49 479	9.32 450	8.44 474	0.06 425	0.08 402	0.00 1	0.00 1	0.30 435	0.15 375

NCC-stereo	6.77 474	1.49 458	6.48 446	2.92 476	4.40 509	7.43 435	3.61 460	19.52 537	13.29 477	8.39 409	16.91 471	15.96 489	12.13 509	12.85 501	7.70 456	1.47 525	0.11 435	0.01 401	0.42 507	0.14 340	0.24 427

Abc-Net	6.77 474	1.49 458	6.48 446	2.92 476	4.40 509	7.43 435	3.61 460	19.52 537	13.29 477	8.39 409	16.91 471	15.96 489	12.13 509	12.85 501	7.70 456	1.47 525	0.11 435	0.01 401	0.42 507	0.14 340	0.24 427
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	8.43 503	3.58 517	16.40 526	2.92 476	2.17 434	13.22 507	3.60 459	14.64 494	25.86 532	11.87 488	12.04 415	15.06 484	10.67 503	15.24 520	19.41 531	0.39 495	0.08 402	0.05 468	0.07 391	0.84 500	0.45 474

GANet-RSSM	3.27 326	0.60 293	3.38 269	2.94 479	2.00 425	2.61 208	0.48 229	10.93 407	6.11 315	5.47 254	10.20 375	6.57 363	5.44 424	6.25 246	2.23 324	0.00 1	0.00 1	0.08 481	0.00 1	0.17 364	0.03 155

coex_refinement	4.04 402	0.87 373	3.55 285	2.96 480	1.40 384	4.28 359	0.32 194	11.18 410	7.72 378	8.32 402	13.44 438	10.01 428	3.48 325	6.28 248	6.76 447	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.16 387

iResNet	3.68 369	0.91 387	7.94 475	2.97 481	0.34 217	4.44 370	0.48 229	7.70 309	9.74 428	7.72 378	12.74 430	4.03 267	2.87 301	8.05 375	3.37 367	0.02 335	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 278	0.09 299

ccnet	6.87 479	0.92 390	5.15 396	3.09 482	2.18 436	11.78 493	4.90 485	17.97 518	8.79 413	12.79 497	20.20 495	16.00 492	8.35 477	9.12 440	14.17 523	0.42 501	0.33 509	0.25 509	0.09 407	0.40 467	0.48 477

HGLStereo	4.25 418	0.52 261	4.65 367	3.09 482	5.18 524	6.51 418	0.73 306	10.37 389	6.74 346	7.32 361	12.44 425	7.00 370	7.21 458	7.46 336	5.51 424	0.00 1	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.06 219	0.10 321

TestStereo1	2.85 289	0.81 361	3.48 279	3.11 484	0.44 242	2.52 190	1.50 399	6.37 267	8.18 396	4.62 227	9.24 356	2.23 199	3.69 336	9.19 444	1.26 243	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 430	0.09 299

SA-5K	2.85 289	0.81 361	3.48 279	3.11 484	0.44 242	2.52 190	1.50 399	6.37 267	8.18 396	4.62 227	9.24 356	2.23 199	3.69 336	9.19 444	1.26 243	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 430	0.09 299

SACVNet	4.15 409	1.26 438	3.81 309	3.12 486	1.68 403	3.09 270	2.85 442	11.91 437	5.96 303	10.52 468	11.20 400	10.59 437	3.95 352	8.97 436	3.25 364	0.08 439	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.32 444	0.44 472

StereoDRNet	5.59 448	1.75 477	6.80 453	3.12 486	4.45 513	10.61 479	4.35 476	18.80 525	9.73 427	12.22 490	6.87 286	11.44 457	4.65 393	8.09 382	8.26 472	0.02 335	0.11 435	0.00 1	0.03 359	0.20 387	0.28 445

S-Stereo	6.63 471	0.84 367	9.67 489	3.15 488	3.48 479	6.49 415	6.22 501	12.99 471	22.84 526	9.48 441	15.51 457	12.00 463	8.43 478	8.04 372	10.70 501	0.12 453	0.17 475	0.00 1	0.38 501	0.13 330	1.92 520

ADCS	13.02 533	4.93 526	28.38 553	3.17 489	2.67 453	13.61 510	10.83 540	18.70 522	33.46 544	22.59 531	24.78 517	19.59 516	18.51 531	23.40 548	32.16 562	0.10 447	0.19 485	0.37 518	0.18 444	1.26 510	1.46 514

ISRNet	3.93 395	0.55 273	5.49 413	3.20 490	2.69 454	2.11 149	0.26 178	7.01 298	6.40 331	11.00 479	17.99 486	8.31 398	2.64 283	6.51 270	4.36 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.02 93

APVNet	5.98 457	1.72 475	8.72 481	3.21 491	4.04 503	12.31 499	1.81 415	19.09 530	6.10 312	6.13 292	13.41 437	10.69 442	6.30 436	11.26 483	13.90 521	0.05 416	0.02 242	0.11 487	0.03 359	0.53 476	0.20 413

PASM	7.90 495	4.22 520	21.97 542	3.25 492	3.29 471	5.39 394	6.57 508	10.57 393	19.09 509	12.77 496	13.92 442	18.11 507	9.51 494	13.79 509	10.77 504	0.19 471	0.45 522	0.29 510	1.08 530	1.49 516	1.19 508

NVstereo2D	4.51 429	0.82 364	6.86 456	3.28 493	3.38 474	8.16 448	3.13 447	10.51 392	15.15 491	4.90 238	6.89 287	7.87 387	4.78 400	9.88 461	3.91 392	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.06 390	0.02 91	0.58 487

STTRV1_RVC	7.02 483	1.10 418	12.88 512	3.32 494	6.92 534	11.90 495	4.00 467	15.07 497	11.94 468	9.51 442	14.57 450	11.63 458	8.73 483	12.65 500	8.06 468	3.32 537	2.75 550	0.41 520	0.12 417	1.38 514	0.11 335

AF-Net	7.78 494	1.44 453	6.68 451	3.37 495	4.50 518	8.61 453	2.69 437	17.07 512	20.17 519	9.52 443	24.02 512	20.31 522	14.59 523	11.58 487	9.84 494	0.61 507	0.00 1	0.12 490	0.00 1	0.38 460	0.12 349

GANetREF_RVC	6.56 469	2.89 507	7.58 473	3.41 496	0.40 234	12.96 505	9.58 531	15.09 498	17.25 505	10.33 462	10.62 386	12.27 465	8.16 476	12.21 495	4.53 406	0.41 498	0.00 1	0.00 1	0.02 344	3.12 530	0.39 460
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
RASNet	4.52 432	0.61 297	4.42 350	3.42 497	4.68 521	4.58 374	0.99 360	9.54 366	8.01 390	5.28 251	11.42 405	10.34 436	8.88 485	9.28 448	8.68 477	0.15 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.04 199

DISCO	6.28 463	0.57 281	5.78 424	3.43 498	1.17 361	11.22 486	3.39 457	12.14 449	16.16 498	6.52 320	11.22 401	16.96 501	6.32 437	19.51 538	10.74 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 452	0.11 335

AACVNet	3.33 339	1.03 407	3.56 286	3.46 499	0.63 289	3.09 270	0.28 182	8.78 344	3.43 178	5.99 279	10.64 387	10.08 429	4.03 357	8.69 421	2.51 339	0.03 384	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 424	0.06 252

DGSMNet	6.47 468	2.61 503	13.64 517	3.46 499	3.74 489	8.97 458	6.01 497	14.15 488	13.01 475	7.46 368	14.10 444	9.94 426	4.79 401	10.44 471	6.22 435	1.30 524	1.70 537	1.80 532	1.52 537	2.27 527	2.35 526

YMNet	5.52 446	1.83 481	8.79 482	3.47 501	4.46 514	10.72 481	0.91 351	9.99 377	6.43 333	13.76 505	16.35 463	11.65 459	4.49 385	7.95 364	8.03 465	0.12 453	0.35 512	0.12 490	0.08 396	0.71 493	0.27 441

YMNet_1	5.52 446	1.83 481	8.79 482	3.47 501	4.46 514	10.72 481	0.91 351	9.99 377	6.43 333	13.76 505	16.35 463	11.65 459	4.49 385	7.95 364	8.03 465	0.12 453	0.35 512	0.12 490	0.08 396	0.71 493	0.27 441

WZ-Net	13.00 532	4.64 524	41.07 564	3.48 503	3.15 466	19.12 529	15.66 561	14.81 495	31.33 541	15.71 514	27.88 525	22.22 527	14.01 521	20.44 543	25.03 550	0.64 509	0.00 1	0.01 401	0.03 359	0.39 464	0.37 458

stereogan	7.69 492	0.88 377	7.08 460	3.49 504	3.93 499	18.98 528	3.23 452	16.52 509	19.58 514	9.93 455	18.92 489	20.50 523	9.04 489	14.07 511	6.14 434	0.26 483	0.04 337	0.21 505	0.03 359	0.63 487	0.33 453

AASNet	3.90 390	0.92 390	4.41 349	3.56 505	4.00 502	6.70 420	1.26 387	18.71 523	6.14 316	7.35 363	7.91 326	4.35 288	2.58 281	3.04 132	6.62 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 464	0.14 365

ADLNet	4.32 423	0.80 359	4.33 345	3.60 506	3.56 482	6.87 424	2.48 429	11.20 411	7.58 374	9.87 452	9.62 365	8.39 400	4.95 406	6.16 240	6.60 444	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.01 320	0.12 315	0.25 431

MFN_U_SF_RVC	12.94 531	3.66 518	25.81 549	3.61 507	2.26 440	22.77 536	4.55 480	27.10 551	20.06 517	23.90 537	28.99 529	30.53 544	16.98 525	19.92 540	20.26 534	1.24 521	1.07 531	0.98 527	1.33 533	1.80 522	2.04 522

DeepPrunerF	6.75 472	2.69 504	23.31 544	3.68 508	7.16 535	3.78 337	4.29 474	13.42 478	20.13 518	8.13 395	10.46 382	7.18 379	8.06 474	11.10 481	9.44 489	0.24 480	0.15 463	0.29 510	0.42 507	0.66 490	0.45 474

SHD	9.61 515	2.60 502	12.46 506	3.69 509	3.54 481	9.47 464	1.25 384	20.16 542	37.84 556	18.19 521	21.24 501	16.96 501	12.83 516	14.47 515	16.05 526	0.32 489	0.13 452	0.01 401	0.08 396	0.38 460	0.48 477

RTSC	9.15 508	3.00 509	13.57 516	3.72 510	1.76 411	11.82 494	0.46 226	16.95 511	36.83 553	15.80 515	15.53 458	12.91 469	7.46 464	20.01 541	21.76 540	0.31 488	0.13 452	0.01 401	0.08 396	0.57 480	0.41 465

LE_ROB	16.73 547	1.28 443	11.61 499	3.72 510	1.65 398	16.67 519	9.17 527	14.39 490	55.91 570	63.81 581	40.86 557	35.94 553	37.73 564	14.24 512	26.87 554	0.05 416	0.10 426	0.13 494	0.22 462	0.12 315	0.15 375

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 456	5.36 527	5.02 384	3.75 512	3.57 483	15.81 515	4.27 473	11.72 431	6.96 352	7.23 356	8.47 335	9.09 414	2.66 286	9.36 452	2.71 345	7.49 546	2.32 541	2.01 535	0.08 396	6.77 545	4.67 538

Nwc_Net	6.97 481	1.25 437	6.63 450	3.82 513	3.37 473	10.83 485	1.67 410	19.56 539	11.35 459	8.36 404	23.62 511	17.19 503	11.44 508	11.21 482	8.08 469	0.80 512	0.00 1	0.00 1	0.02 344	0.13 330	0.09 299

CC-Net-ROB	7.68 490	9.21 543	7.46 469	3.82 513	3.66 487	15.68 514	5.02 488	17.95 517	10.45 447	6.44 317	14.00 443	7.63 383	4.77 398	10.75 476	3.10 358	5.99 543	2.46 544	16.28 553	1.08 530	6.30 543	1.56 516

DANet	6.02 460	1.23 434	8.45 479	3.86 515	3.94 500	7.64 445	1.34 393	9.51 364	7.00 354	13.39 502	15.53 458	15.99 491	7.02 453	12.14 494	12.37 513	0.19 471	0.12 442	0.02 432	0.03 359	0.13 330	0.56 485
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	6.84 478	1.29 445	5.53 419	3.92 516	5.18 524	6.32 410	3.53 458	11.73 432	15.31 492	9.54 444	22.38 507	18.25 508	14.47 522	10.11 464	7.49 453	0.91 516	0.01 180	0.12 490	0.15 426	0.33 447	0.19 407

RGC	6.88 480	2.23 497	6.13 434	4.05 517	4.73 523	8.94 457	2.78 439	15.19 502	11.74 464	11.13 480	19.34 491	17.86 505	10.42 502	13.02 504	8.03 465	0.73 510	0.01 180	0.24 508	0.41 506	0.31 440	0.38 459

IIG-Stereo	3.16 319	0.75 342	2.83 209	4.08 518	0.21 164	2.56 199	0.74 309	6.55 281	5.56 282	8.39 409	9.38 362	7.94 392	2.79 295	9.50 458	1.89 301	0.02 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 199

TCMNet	5.22 442	1.96 490	9.78 490	4.11 519	6.57 532	8.83 456	1.35 395	10.74 401	8.07 392	6.39 314	12.76 431	8.32 399	4.75 397	8.62 416	10.09 497	0.11 449	0.18 479	0.31 512	0.09 407	0.75 496	0.57 486

AnyNet_C32	10.98 526	5.58 528	22.79 543	4.16 520	5.83 528	15.64 513	14.30 551	13.18 473	17.15 504	16.44 518	20.52 498	14.68 482	13.44 518	22.46 545	30.08 559	0.17 467	0.26 506	0.36 517	0.36 500	1.23 509	0.91 501

BEATNet-Init1	23.31 557	9.03 542	41.67 565	4.17 521	2.53 449	45.68 571	19.47 566	33.43 557	38.45 557	47.59 569	49.10 566	59.31 570	41.80 568	38.35 565	29.21 558	0.47 504	0.50 525	0.81 524	0.66 519	2.10 526	1.86 518

MDST_ROB	8.37 501	0.32 104	9.03 484	4.18 522	2.42 446	26.86 547	6.14 498	19.36 534	13.52 480	27.09 542	22.75 509	9.47 420	4.74 396	15.06 518	6.34 438	0.02 335	0.02 242	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.13 357

OMP-Stereo	3.03 307	0.93 393	2.72 191	4.21 523	0.51 267	2.19 158	1.25 384	6.19 259	6.00 308	7.99 392	6.21 266	8.50 407	2.49 277	9.44 456	1.74 290	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 249	0.05 234

PVD	15.44 539	2.93 508	14.67 520	4.21 523	3.39 476	17.43 525	4.16 470	27.84 555	48.84 565	31.02 548	43.54 559	29.76 543	30.81 556	25.97 551	21.40 537	0.23 478	0.41 518	0.04 461	0.33 494	0.41 470	1.33 511

AnyNet_C01	16.12 543	10.81 548	59.36 573	4.42 525	2.49 448	30.06 550	15.15 559	17.51 516	16.51 500	17.88 520	37.69 551	24.04 529	17.54 526	29.60 554	33.29 563	0.28 487	0.38 516	0.43 521	0.42 507	2.57 529	1.98 521

MANE	19.47 555	1.27 440	5.07 389	4.69 526	5.55 526	30.49 551	9.94 534	34.01 558	37.27 555	44.13 566	51.57 570	52.51 564	40.41 566	33.58 557	24.81 549	0.89 515	0.86 530	1.11 529	9.72 561	0.38 460	1.06 505

GASNet	5.19 441	4.61 522	9.38 487	4.73 527	2.10 430	3.80 339	1.57 404	12.07 444	10.96 452	8.92 428	7.03 296	8.21 397	7.67 469	14.02 510	7.36 451	0.02 335	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.69 491	0.42 468

ELAS	16.72 546	2.14 495	9.23 485	4.92 528	4.53 519	32.66 557	15.11 558	27.40 553	28.68 538	40.27 561	44.90 560	38.33 556	30.50 555	26.44 552	21.94 542	0.88 514	1.23 534	0.67 522	0.89 527	1.49 516	2.18 525
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	18.87 553	9.32 545	86.48 582	4.95 529	6.10 529	42.08 565	14.70 553	15.49 503	41.06 558	22.65 532	32.32 539	13.77 472	19.54 535	37.98 563	28.96 556	0.41 498	0.23 498	0.00 1	0.02 344	0.91 502	0.50 480

RTSA	18.87 553	9.32 545	86.48 582	4.95 529	6.10 529	42.08 565	14.70 553	15.49 503	41.06 558	22.65 532	32.32 539	13.77 472	19.54 535	37.98 563	28.96 556	0.41 498	0.23 498	0.00 1	0.02 344	0.91 502	0.50 480

Consistency-Raft	9.42 512	4.74 525	12.66 509	5.30 531	9.08 543	4.08 351	5.26 492	19.26 532	24.87 530	11.17 481	29.85 532	13.57 470	5.51 425	7.67 349	13.40 518	0.36 492	0.35 512	1.81 533	4.24 551	11.61 551	3.57 531

ELAS_RVC	16.54 545	2.26 498	10.09 494	5.50 532	4.46 514	28.28 549	16.72 562	25.55 550	33.54 545	40.19 560	40.30 556	36.68 554	30.03 554	29.40 553	20.61 535	0.98 519	1.21 533	0.86 526	0.70 522	1.39 515	2.16 523
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	8.41 502	1.54 461	10.97 497	5.73 533	3.60 484	26.19 541	4.41 477	10.10 384	7.42 366	19.71 525	24.99 520	14.38 480	15.83 524	10.99 479	9.53 491	0.50 505	0.46 523	0.19 503	0.25 473	0.80 498	0.66 492

PWCDC_ROB	7.92 496	3.17 514	7.48 470	5.73 533	4.40 509	10.45 476	0.35 201	14.52 493	28.19 536	10.36 464	31.27 536	7.04 373	9.14 490	13.22 506	8.78 479	2.74 535	0.02 242	0.00 1	0.00 1	1.31 512	0.17 392

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 544	6.93 535	21.83 541	5.94 535	2.81 457	38.71 563	14.59 552	24.55 549	34.87 551	33.66 554	34.35 545	29.24 542	24.20 547	22.59 546	17.95 529	2.52 534	2.81 551	1.17 530	1.51 536	5.89 541	2.16 523

NVStereoNet_ROB	16.04 542	6.75 533	12.90 513	6.37 536	7.42 538	12.89 504	9.74 533	22.78 546	25.12 531	30.32 546	46.19 562	34.37 551	25.38 548	21.48 544	21.38 536	5.94 542	3.10 556	6.07 547	10.09 562	4.01 533	8.54 554
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	14.01 536	5.95 529	33.49 556	6.78 537	43.61 578	10.22 472	9.98 535	15.16 501	22.93 527	23.07 535	32.34 541	18.52 510	12.67 513	15.45 521	11.10 505	0.16 466	0.51 526	0.09 484	0.32 492	1.08 506	16.85 573

anonymity	7.68 490	3.83 519	12.39 505	7.04 538	12.67 554	8.18 449	2.00 420	17.50 515	6.85 348	13.56 504	9.21 350	9.97 427	7.82 471	11.28 484	5.58 425	6.27 544	4.98 566	3.68 541	2.96 542	3.33 532	4.48 536

SGM+DAISY	15.62 540	7.26 537	19.28 534	8.94 539	10.11 548	26.25 542	10.49 538	19.36 534	14.65 488	30.64 547	33.59 544	33.00 547	22.32 546	24.96 550	16.42 527	7.90 548	6.25 568	4.51 543	3.37 547	5.86 540	7.20 548

testlalala2	2.15 215	0.44 217	2.44 156	9.24 540	6.30 531	3.64 318	0.18 149	4.63 157	2.55 109	3.73 204	4.17 196	3.14 228	0.51 115	1.08 53	0.26 33	0.00 1	0.10 426	0.00 1	0.44 511	0.11 298	0.03 155

MFMNet_re	13.29 534	8.60 540	18.29 531	9.75 541	7.25 537	19.65 531	14.84 555	20.71 544	30.72 540	23.03 534	28.77 528	18.85 512	26.09 551	13.55 507	9.82 492	2.44 533	1.35 535	0.34 514	0.23 465	4.78 536	6.69 547

PDISCO_ROB	9.62 516	1.99 493	11.51 498	9.88 542	9.61 545	21.48 533	3.83 464	19.33 533	28.49 537	11.27 483	14.17 445	19.92 518	5.02 407	16.35 527	9.18 483	5.28 541	0.41 518	0.14 495	0.09 407	2.05 523	2.36 527

UDG	8.58 505	9.31 544	4.89 378	10.00 543	9.52 544	10.36 475	2.41 426	12.07 444	9.82 430	7.81 381	9.55 363	16.52 495	9.81 497	7.84 360	7.88 461	4.20 538	2.51 546	18.53 555	3.71 550	9.55 547	5.28 541

PSMNet-RUCA	5.60 449	4.62 523	11.61 499	10.29 544	7.55 540	7.08 428	1.94 418	12.01 441	10.52 448	3.90 208	11.88 412	4.43 290	1.75 248	7.56 341	4.24 400	1.68 530	0.12 442	4.78 544	0.67 520	4.74 535	0.68 494

FADE	25.68 559	17.27 552	50.60 569	10.46 545	9.90 547	22.50 535	9.17 527	35.80 560	53.05 567	20.32 529	19.01 490	26.54 536	34.42 559	39.35 566	33.52 564	30.62 574	14.22 574	38.39 573	37.63 576	5.22 538	5.56 543

CAS	2.24 225	0.25 58	1.86 94	11.21 546	3.86 497	1.67 108	0.02 34	3.87 116	2.67 114	0.41 73	1.63 105	0.24 85	0.27 48	1.50 75	0.74 164	9.43 553	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	5.21 540

SPS-STEREO	15.04 538	6.23 531	13.21 515	11.34 547	11.65 551	23.30 537	7.15 516	24.16 548	15.65 495	31.78 549	29.19 531	31.62 545	21.32 541	24.62 549	19.50 532	7.59 547	4.19 564	3.22 540	1.48 534	6.99 546	6.54 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	7.64 489	3.40 516	5.49 413	11.73 548	9.62 546	11.96 497	2.82 440	11.33 417	6.10 312	8.33 403	11.49 407	11.00 449	5.16 413	10.12 468	2.72 348	8.92 550	2.21 539	10.41 549	1.58 538	11.13 550	7.39 549

SAMSARA	14.63 537	2.74 506	12.38 504	12.65 549	6.74 533	36.50 561	72.93 584	19.36 534	23.77 529	16.20 517	13.04 434	29.21 541	12.78 514	16.98 529	15.21 525	0.11 449	0.26 506	0.03 449	0.14 422	0.76 497	0.77 496

DDUNet	9.47 513	11.32 549	6.14 435	12.93 550	11.65 551	10.45 476	3.87 465	11.70 429	7.89 386	9.27 437	13.28 435	16.18 494	6.14 434	8.80 430	5.77 428	6.64 545	3.38 559	20.90 556	4.28 552	11.01 549	7.80 550

otaku	11.73 529	7.51 538	7.07 459	13.22 551	10.85 550	26.61 546	7.25 518	18.84 526	19.16 511	11.58 487	17.23 480	20.19 520	8.09 475	15.11 519	4.64 409	9.13 552	2.42 543	13.08 550	1.83 539	12.48 553	8.22 552

Ntro	12.35 530	8.88 541	7.80 474	13.79 552	12.42 553	26.54 545	6.98 514	18.54 521	22.14 525	9.82 449	16.45 465	20.30 521	9.29 493	15.95 524	6.61 445	9.53 554	2.47 545	14.93 552	2.77 541	13.11 555	8.63 555

JetBlue	29.12 564	15.72 551	54.12 570	15.93 553	20.98 566	60.90 582	30.62 573	39.38 561	34.62 549	34.08 555	39.69 553	57.35 569	43.17 569	50.71 578	50.60 579	2.41 532	3.79 562	2.81 536	3.45 548	9.57 548	12.59 567

ACVNet-4b	15.90 541	22.00 555	12.37 503	16.40 554	15.14 557	31.87 554	7.50 520	19.04 529	27.85 535	11.48 485	22.02 504	31.86 546	9.16 492	17.95 532	5.69 426	10.43 556	2.58 547	24.44 560	4.87 556	16.04 558	9.28 556

ACVNet_1	18.70 552	25.08 558	12.72 510	17.33 555	15.18 558	26.02 540	9.62 532	28.44 556	34.49 547	24.39 538	24.32 515	37.22 555	20.13 538	16.67 528	13.39 517	10.45 557	2.59 548	24.77 561	4.92 557	16.57 559	9.75 558

RainbowNet	18.01 551	26.22 560	19.95 536	18.59 556	14.88 556	27.38 548	10.46 537	27.39 552	34.54 548	14.91 512	27.01 524	25.65 533	12.44 511	18.94 536	9.23 484	13.91 564	3.46 560	23.36 559	4.86 555	16.03 557	10.91 562

MADNet+	27.07 561	33.84 567	90.97 586	20.14 557	7.47 539	48.43 573	47.10 580	35.43 559	36.46 552	20.11 528	30.05 533	25.29 532	35.08 560	45.50 572	50.28 578	2.13 531	2.00 538	1.19 531	0.76 523	4.71 534	4.43 534

ACVNet_2	26.45 560	29.35 565	25.14 547	20.27 558	15.43 559	34.97 559	12.23 547	48.37 571	66.25 580	42.69 563	56.73 574	51.77 562	25.59 549	20.39 542	13.52 519	10.13 555	2.59 548	22.78 558	3.52 549	17.57 560	9.80 560

test_for_model	6.81 477	27.63 561	2.16 139	21.79 559	16.18 560	3.48 301	0.94 355	5.88 244	3.72 190	7.62 374	2.72 150	1.03 154	0.42 97	0.58 9	0.35 66	9.03 551	2.28 540	0.00 1	0.05 383	23.91 566	6.49 545

DispFullNet	17.47 549	26.01 559	33.98 558	22.58 560	20.86 565	13.84 511	1.28 388	16.50 508	26.27 533	19.97 527	17.17 478	20.52 524	18.49 530	22.86 547	10.76 503	5.13 540	2.83 552	30.72 564	7.72 560	20.86 562	11.01 563

PWCK	30.53 567	44.32 574	47.25 567	29.76 561	7.23 536	40.78 564	27.10 572	44.73 565	44.32 561	47.31 568	36.37 549	47.16 561	26.05 550	41.26 568	31.87 561	21.83 569	4.03 563	29.50 563	4.67 553	27.17 571	7.80 550

Dean	34.67 569	38.70 572	25.33 548	29.89 562	17.21 561	45.24 570	11.98 545	56.90 581	76.55 582	63.47 580	60.22 577	67.36 579	48.14 574	37.24 561	39.01 570	11.00 559	2.83 552	28.35 562	5.60 559	18.14 561	10.31 561

IMH-64-1	27.21 562	28.77 562	16.84 529	31.57 563	20.76 563	26.43 543	15.10 556	47.11 566	45.20 562	33.53 552	51.16 568	41.42 558	31.10 557	36.48 559	22.39 543	13.48 562	2.87 554	33.95 566	10.70 563	23.50 564	11.75 564

IMH-64	27.21 562	28.77 562	16.84 529	31.57 563	20.76 563	26.43 543	15.10 556	47.11 566	45.20 562	33.53 552	51.16 568	41.42 558	31.10 557	36.48 559	22.39 543	13.48 562	2.87 554	33.95 566	10.70 563	23.50 564	11.75 564

LVE	34.99 571	40.10 573	34.97 559	32.49 565	18.61 562	51.45 578	26.82 571	52.15 576	65.94 579	47.21 567	61.04 578	53.99 567	37.30 563	37.95 562	34.09 566	15.55 568	5.95 567	31.01 565	13.81 568	22.58 563	16.72 572

WAO-7	29.39 565	24.43 556	20.47 537	32.71 566	13.83 555	34.70 558	20.27 569	52.19 577	65.03 578	43.29 564	59.35 576	52.19 563	44.68 571	31.71 555	30.56 560	10.98 558	4.94 565	13.71 551	12.52 567	12.06 552	8.22 552

IMH	29.82 566	29.11 564	18.51 533	34.28 567	21.40 568	32.33 556	15.39 560	49.40 573	53.07 568	37.88 557	55.32 573	45.05 560	39.54 565	40.63 567	24.12 547	14.03 565	3.27 558	34.93 568	11.24 565	24.69 567	12.21 566

TorneroNet-64	32.42 568	31.89 566	30.52 554	34.73 568	21.13 567	46.99 572	18.82 564	43.10 564	59.42 573	32.70 551	46.98 563	62.01 573	36.98 562	43.97 571	33.88 565	14.10 566	3.22 557	35.28 569	11.72 566	26.84 570	14.07 568

WAO-6	34.74 570	36.76 571	15.36 523	37.53 569	24.15 572	35.99 560	19.36 565	48.96 572	68.54 581	43.84 565	47.58 564	52.77 565	52.60 575	32.63 556	34.73 567	26.20 572	7.74 571	42.78 574	21.64 573	28.07 572	17.62 574

TorneroNet	35.11 572	33.92 568	33.82 557	37.86 570	22.01 569	49.64 575	21.58 570	48.09 570	55.23 569	37.50 556	53.79 571	62.81 576	43.66 570	46.71 574	41.25 573	14.80 567	3.53 561	36.72 570	14.57 569	28.28 573	16.49 571

WAO-8	38.15 573	35.51 569	21.50 539	43.67 571	23.92 570	44.44 567	20.26 567	52.83 578	76.62 583	53.57 574	66.79 582	62.63 574	54.56 578	42.03 569	39.18 571	22.71 570	6.65 569	37.08 571	19.08 571	24.72 569	15.24 569

Venus	38.15 573	35.51 569	21.50 539	43.67 571	23.92 570	44.44 567	20.26 567	52.83 578	76.62 583	53.57 574	66.81 583	62.63 574	54.56 578	42.03 569	39.18 571	22.71 570	6.65 569	37.08 571	19.08 571	24.70 568	15.24 569

UNDER WATER-64	45.16 576	46.99 575	66.69 575	43.90 573	27.64 573	55.58 581	41.87 577	39.42 562	48.42 564	51.73 573	43.08 558	67.76 580	56.69 580	48.02 576	48.34 576	39.50 576	17.64 575	51.78 577	38.93 577	36.62 574	32.61 576

JetRed	61.02 582	61.05 581	82.56 581	46.09 574	56.80 582	83.19 583	63.76 582	59.26 583	63.61 576	69.29 584	68.85 584	66.59 578	47.62 573	61.57 581	74.09 584	45.58 578	66.14 585	46.59 575	45.06 579	63.17 581	49.58 581

UNDER WATER	45.09 575	48.60 576	67.37 576	49.30 575	31.41 574	53.80 580	37.39 575	40.25 563	52.48 566	50.24 570	45.37 561	68.37 581	57.76 581	51.03 579	49.88 577	29.97 573	13.75 573	51.22 576	36.57 574	37.87 575	29.12 575

GCST	9.08 507	17.31 553	3.98 324	52.92 576	10.66 549	11.29 488	0.20 158	6.97 297	6.47 336	9.46 440	4.68 208	4.75 301	1.51 221	9.34 451	1.31 248	8.19 549	0.05 353	22.38 557	0.34 496	6.17 542	3.53 530

DPSimNet_ROB	53.45 579	64.73 583	44.39 566	53.97 577	45.39 579	53.66 579	54.83 581	55.15 580	57.87 572	64.16 582	50.83 567	63.40 577	53.34 577	46.45 573	65.81 583	63.13 583	26.54 580	57.94 580	51.11 581	45.52 576	50.69 582

HanzoNet	56.48 581	59.32 580	58.25 572	55.32 578	41.94 576	50.95 577	41.33 576	51.12 574	61.40 575	65.62 583	65.59 581	71.66 582	69.41 583	70.77 583	60.03 581	63.99 584	34.70 581	61.96 581	50.54 580	51.00 579	44.71 579

notaker	47.42 577	55.20 578	49.13 568	56.52 579	40.18 575	38.52 562	32.97 574	47.21 568	56.08 571	57.21 576	57.24 575	60.09 571	59.19 582	53.93 580	41.64 574	40.61 577	19.93 576	57.21 579	37.41 575	49.02 577	39.02 577

ktn	48.94 578	57.58 579	38.86 563	59.57 580	43.27 577	50.37 576	43.38 578	48.07 569	61.11 574	51.30 572	54.25 572	54.96 568	52.88 576	47.30 575	35.83 568	57.77 581	24.88 579	62.69 582	43.55 578	50.70 578	40.41 578

ASD4	75.85 585	81.57 586	69.25 578	68.23 581	80.87 586	96.24 587	99.15 592	77.50 585	93.47 589	77.59 585	85.63 585	78.32 584	76.43 585	77.89 585	82.61 585	58.30 582	62.67 583	55.02 578	62.43 583	68.35 582	65.49 584

LRCNet_RVC	66.23 583	65.67 584	67.63 577	71.47 582	54.32 581	32.17 555	2.66 436	63.19 584	21.35 523	81.79 586	91.26 587	83.62 585	71.62 584	69.32 582	52.57 580	95.49 591	64.45 584	95.07 591	95.19 591	71.52 583	74.31 585

KSHMR	55.63 580	63.60 582	37.85 562	74.69 583	49.56 580	49.01 574	45.73 579	57.46 582	63.97 577	61.61 579	62.07 580	72.39 583	47.01 572	50.65 577	43.29 575	54.10 580	62.21 582	66.10 583	53.94 582	51.25 580	46.11 580

xxxxx1	85.63 588	90.31 589	96.68 589	76.54 584	80.57 583	97.44 590	96.86 589	85.53 586	88.53 586	88.68 587	91.71 588	94.23 588	92.93 587	90.02 588	91.98 587	70.60 585	70.39 586	73.68 587	81.46 588	74.61 584	79.86 586

tt_ll	85.63 588	90.31 589	96.68 589	76.54 584	80.57 583	97.44 590	96.86 589	85.53 586	88.53 586	88.68 587	91.71 588	94.23 588	92.93 587	90.02 588	91.98 587	70.60 585	70.39 586	73.68 587	81.46 588	74.61 584	79.86 586

ff	85.63 588	90.31 589	96.68 589	76.54 584	80.57 583	97.44 590	96.86 589	85.53 586	88.53 586	88.68 587	91.71 588	94.23 588	92.93 587	90.02 588	91.98 587	70.60 585	70.39 586	73.68 587	81.46 588	74.61 584	79.86 586

tt	83.26 587	0.34 135	99.99 596	79.40 587	93.18 589	100.00 595	100.00 596	100.00 599	99.95 594	60.33 578	47.63 565	99.98 598	99.96 595	99.98 596	100.00 600	92.42 590	99.82 594	73.83 590	73.63 586	88.42 590	56.35 583

USTest	87.63 591	76.50 585	65.53 574	81.26 588	83.10 588	100.00 595	100.00 596	99.53 594	99.60 593	98.32 591	99.02 594	90.87 587	98.33 592	84.28 586	98.23 593	79.97 588	96.20 590	69.82 584	73.75 587	75.48 587	82.80 591

MADNet++	82.84 586	82.38 587	73.57 579	87.72 589	82.97 587	93.14 585	69.15 583	86.42 589	82.50 585	93.46 590	86.70 586	86.28 586	80.92 586	88.34 587	88.84 586	86.83 589	84.17 589	72.64 586	68.92 585	80.47 589	81.42 589

TCMNet-wrong-test	67.23 584	85.83 588	81.56 580	95.63 590	94.73 590	89.35 584	85.42 585	51.73 575	33.71 546	51.26 571	61.71 579	61.33 572	41.23 567	77.26 584	64.71 582	48.76 579	9.03 572	70.12 585	68.11 584	90.76 591	82.37 590

MEDIAN_ROB	98.41 593	99.70 593	99.30 593	97.09 591	97.02 591	96.89 588	95.77 588	97.66 592	97.28 590	98.79 594	98.94 593	99.18 593	98.14 591	96.89 591	96.88 592	99.96 595	99.16 592	100.00 595	99.99 596	99.69 594	99.88 594

Anonymous_1	99.08 595	99.91 594	99.85 595	97.63 592	99.10 594	100.00 595	100.00 596	99.61 596	99.96 595	99.28 596	99.86 595	99.54 595	99.99 596	99.29 593	99.75 594	96.05 592	99.59 593	97.31 592	98.57 593	97.71 592	98.63 593

PML	97.88 592	100.00 598	96.45 588	98.01 593	97.88 593	100.00 595	99.35 593	96.88 590	97.72 591	100.00 598	97.36 591	97.38 592	99.60 593	100.00 599	96.32 591	99.99 596	97.55 591	100.00 595	96.01 592	99.18 593	87.92 592

DLNR_Zeroshot_test	24.70 558	50.77 577	90.11 585	98.11 594	97.34 592	1.38 76	0.12 112	22.79 547	3.09 153	1.07 142	2.95 156	0.71 142	0.29 54	6.93 299	2.29 326	38.56 575	0.37 515	0.00 1	0.30 488	76.73 588	0.09 299

DPSM_ROB	99.95 601	100.00 598	100.00 600	99.76 595	100.00 596	100.00 595	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 600	99.21 593	100.00 597	100.00 595	100.00 598	99.99 595	99.95 595

DPSM	99.95 601	100.00 598	100.00 600	99.76 595	100.00 596	100.00 595	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 600	99.21 593	100.00 597	100.00 595	100.00 598	99.99 595	99.95 595

HaxPig	98.85 594	99.94 595	95.08 587	99.99 597	100.00 596	94.03 586	94.78 586	99.15 593	99.98 596	99.99 597	100.00 596	99.98 598	99.99 596	98.12 592	95.97 590	100.00 598	99.99 596	100.00 595	99.99 596	100.00 597	99.99 597

DPSMNet_ROB	99.91 600	100.00 598	99.99 596	99.99 597	100.00 596	100.00 595	100.00 596	99.98 598	100.00 597	98.35 592	100.00 596	99.84 596	100.00 598	99.98 596	99.99 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 598	100.00 597	100.00 599

DGTPSM_ROB	99.90 599	100.00 598	99.99 596	99.99 597	100.00 596	100.00 595	100.00 596	99.97 597	100.00 597	98.35 592	100.00 596	99.84 596	100.00 598	99.98 596	99.99 597	99.99 596	100.00 597	100.00 595	100.00 598	100.00 597	100.00 599

ccccc	99.32 596	96.61 592	100.00 600	100.00 600	100.00 596	97.41 589	99.44 594	99.56 595	97.80 592	99.27 595	97.59 592	99.35 594	99.84 594	99.92 594	99.98 596	100.00 598	100.00 597	99.95 594	99.77 595	100.00 597	100.00 599

Selective-RAFT-Error	100.00 603	100.00 598	100.00 600	100.00 600	100.00 596	100.00 595	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 600	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 598	100.00 597	100.00 599

CasAABBNet	100.00 603	100.00 598	100.00 600	100.00 600	100.00 596	100.00 595	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 600	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 598	100.00 597	100.00 599

test_example2	99.39 597	99.98 597	99.99 596	100.00 600	99.98 595	99.72 594	99.99 595	97.34 591	100.00 597	100.00 598	100.00 596	96.42 591	96.66 590	99.97 595	99.96 595	100.00 598	99.97 595	98.66 593	99.15 594	100.00 597	100.00 599

LSM0	100.00 603	100.00 598	100.00 600	100.00 600	100.00 596	100.00 595	100.00 596	100.00 599	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 600	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 598	100.00 597	99.99 597

AVERAGE_ROB	99.62 598	99.95 596	98.81 592	100.00 600	100.00 596	98.08 593	95.47 587	100.00 599	100.00 597	100.00 598	100.00 596	100.00 600	100.00 598	100.00 599	99.99 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 598	100.00 597	100.00 599

Low-res two-view benchmark