Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 102	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 51	0.07 19	0.17 24	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 56	1.25 18	0.24 103	0.10 67	0.41 3	0.07 63	0.57 1	0.80 11	0.24 22	0.03 5	0.09 35	0.37 73	0.46 4	0.12 3	0.03 372	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 102	1.42 31	0.13 80	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 39	0.21 17	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 48	0.01 242	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

3.25w_new	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 58	0.91 35	0.33 46	0.16 16	0.07 19	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 58	0.91 35	0.33 46	0.16 16	0.06 13	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 72	1.35 27	0.06 30	0.17 128	1.30 47	0.01 5	3.52 74	0.77 10	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 4	0.74 15	0.22 22	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

S2M2	0.46 7	0.39 154	1.17 9	0.37 135	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 63	0.19 12	0.87 62	0.13 42	0.19 27	0.57 5	0.43 81	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 382	0.00 1

MonSter	0.46 7	0.23 30	1.44 36	0.05 26	0.77 307	1.17 13	0.01 5	3.17 38	0.72 4	0.28 27	0.18 23	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 301	1.24 30	0.05 48	2.80 20	0.84 14	0.45 82	0.50 39	0.06 13	0.56 115	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5_new	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 29	0.87 24	0.45 82	0.66 46	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 29	0.87 24	0.45 82	0.66 46	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 405	1.34 52	0.37 186	2.03 10	0.93 38	0.29 30	0.08 15	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 22	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

FlowAnything_test	0.51 13	0.33 102	2.09 108	0.15 83	0.15 110	1.71 98	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 124	0.77 54	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 132	0.05 404	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 284	1.26 39	0.08 71	3.20 42	0.84 14	0.41 70	0.29 29	0.05 5	0.72 134	0.77 19	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	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 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 55	0.88 29	0.44 80	0.43 36	0.07 19	1.04 166	1.04 37	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 218	1.26 39	0.06 55	3.13 32	0.86 20	0.28 27	0.82 61	0.06 13	0.67 127	1.59 65	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 30	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 71	3.20 42	0.86 20	0.39 63	0.16 16	0.07 19	0.88 152	1.99 90	0.24 26	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 35	3.42 66	0.81 12	0.79 109	0.73 51	0.07 19	1.24 189	0.81 21	0.37 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 21	0.32 85	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 80	1.17 47	0.12 4	0.03 5	0.20 53	0.11 16	2.77 111	0.51 111	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.16 415	0.00 1	0.02 87

AdaDepth	0.57 23	0.22 26	2.33 132	0.12 64	1.26 356	1.59 80	0.07 63	1.03 4	0.97 40	0.21 17	0.42 34	0.08 30	0.30 59	2.28 100	0.26 32	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.20 438	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 51	1.20 14	0.07 39	0.68 293	1.34 52	0.02 22	3.39 58	1.41 51	0.06 1	0.02 1	0.12 41	0.10 12	2.37 102	0.31 48	0.01 242	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

3.75w	0.62 25	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 359	1.25 34	0.01 5	3.23 45	0.87 24	0.38 55	0.23 26	0.07 19	0.40 81	2.96 116	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-G_1	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

1w_stereo	0.64 28	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 262	1.19 15	0.08 71	3.24 47	0.84 14	0.48 87	2.37 126	0.04 3	1.57 214	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 28	0.33 102	1.46 39	0.10 55	0.18 143	1.30 47	0.19 134	3.53 76	0.72 4	0.20 13	0.02 1	0.06 13	0.07 4	4.19 156	0.36 58	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

qwe	0.66 30	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 351	1.23 21	0.03 30	3.35 56	0.88 29	0.51 92	0.38 32	0.04 3	0.17 24	3.22 121	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

2.25w	0.67 31	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 48	3.23 45	0.87 24	0.36 51	1.17 76	0.07 19	0.69 130	3.67 135	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 371	1.24 30	0.00 1	3.56 78	1.36 49	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 151	0.14 9	0.01 242	0.07 379	0.00 1	0.01 305	0.01 24	0.02 87

2.5w	0.68 33	0.23 30	1.29 19	0.04 20	0.31 204	1.26 39	0.09 79	3.24 47	0.86 20	0.42 75	0.59 42	0.03 1	0.56 115	4.36 164	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 33	0.42 182	3.15 236	0.18 93	0.52 270	1.17 13	0.02 22	3.16 37	0.98 41	0.51 92	1.43 84	0.16 44	0.22 34	0.75 17	0.83 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

3.5w_stereo	0.69 35	0.23 30	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 76	0.90 34	0.20 13	1.48 87	0.07 19	0.50 105	3.73 137	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L1	0.69 35	0.32 85	1.21 16	0.10 55	0.16 118	1.38 57	0.20 140	2.44 15	0.72 4	0.20 13	0.02 1	0.06 13	0.06 3	6.49 251	0.36 58	0.01 242	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

SGD-Stereo	0.69 35	0.30 67	1.15 8	0.25 105	0.12 91	1.26 39	0.29 168	1.87 9	0.62 3	0.50 91	0.51 40	0.08 30	0.11 16	6.67 267	0.09 1	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

water-stereo	0.70 38	0.29 56	3.07 230	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 116	4.01 108	1.41 51	0.59 98	1.31 80	0.26 72	0.24 36	0.43 3	0.39 69	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.02 330	0.02 72	0.01 18

GIP-stereo	0.70 38	0.44 199	1.70 66	1.52 300	0.75 303	1.48 68	0.05 48	4.18 114	1.10 43	0.18 10	0.42 34	0.58 120	0.38 77	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 56	1.62 55	0.16 87	0.06 27	1.95 117	0.45 207	0.88 3	0.74 7	0.55 95	0.51 40	0.14 43	0.09 9	6.32 237	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo	0.72 41	0.23 30	1.13 5	0.06 30	0.16 118	1.24 30	0.00 1	3.84 99	1.40 50	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 12	5.71 208	0.16 11	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 56	1.91 80	1.31 269	0.40 231	1.41 63	0.08 71	2.29 13	2.48 85	0.18 10	0.69 49	0.10 39	0.34 67	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.22 449	0.10 261	0.41 453

IGEV-Stereo++	0.74 43	0.23 30	1.31 23	0.06 30	1.62 381	1.95 117	0.01 5	3.29 51	1.81 60	0.38 55	1.68 98	0.10 39	1.16 181	0.91 29	0.19 17	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 44	0.29 56	1.19 11	0.55 163	0.01 1	1.98 121	0.57 246	3.07 26	3.02 130	0.90 114	1.48 87	0.19 49	0.40 81	0.93 30	0.36 58	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 235	3.29 246	0.11 62	0.25 176	1.73 102	0.22 147	3.68 82	2.54 92	0.26 26	0.16 16	0.27 75	0.30 59	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.04 181

LG-Stereo	0.79 46	0.32 85	3.96 303	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 131	3.52 74	2.95 118	0.32 41	1.77 101	0.22 65	0.14 21	0.39 1	0.43 81	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 47	0.33 102	2.51 149	0.25 105	0.53 271	1.93 115	0.27 163	5.07 172	1.05 42	0.47 86	0.68 48	0.64 123	0.22 34	0.95 32	0.65 128	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.19 435	0.03 117	0.16 373

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 310	3.02 214	0.33 124	1.83 403	1.22 19	0.06 55	3.41 63	1.49 53	0.31 39	0.38 32	0.42 103	0.51 107	1.14 42	1.21 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

AEACV	0.80 47	0.29 56	1.70 66	0.96 219	0.24 173	2.03 124	0.88 329	3.50 71	0.88 29	0.34 48	0.20 24	0.29 80	2.01 237	1.77 78	0.33 51	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.29 469	0.10 261	0.09 283

IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 157	0.32 208	2.13 134	0.51 226	3.46 68	1.71 58	0.95 116	0.16 16	0.24 69	0.55 113	2.81 113	0.41 75	0.12 442	0.21 483	0.20 494	0.25 460	0.21 382	0.20 400

UniTT-Stereo	0.83 51	0.33 102	1.98 93	0.92 210	1.27 359	0.54 5	0.11 88	1.35 5	2.94 117	1.67 135	2.09 113	0.20 53	0.31 63	1.57 63	1.07 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

Pointernet	0.84 52	0.35 127	2.00 97	0.12 64	0.13 99	1.77 103	0.06 55	4.87 156	2.53 90	0.14 7	2.11 116	0.76 129	0.44 101	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.15 412	0.02 72	0.01 18

monsters	0.87 53	0.28 51	1.54 46	0.47 154	2.71 446	1.38 57	0.01 5	3.14 33	0.81 12	0.32 41	0.48 38	0.05 5	0.13 20	5.72 209	0.42 79	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

castereo	0.87 53	0.60 275	1.07 3	0.34 129	0.17 128	1.89 111	0.79 303	4.84 155	2.05 67	0.65 103	2.55 130	0.31 85	0.40 81	1.02 35	0.38 68	0.01 242	0.09 403	0.00 1	0.24 455	0.03 117	0.02 87

rvit_stereo_0081	0.88 55	0.28 51	1.81 70	0.62 175	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 33	4.59 228	0.43 78	0.30 30	0.54 117	0.11 16	3.89 141	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 55	0.28 51	1.81 70	0.62 175	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 33	4.59 228	0.43 78	0.30 30	0.54 117	0.11 16	3.89 141	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 235	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

whm_eth	0.88 55	0.51 235	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

AIO_test	0.90 59	0.40 164	1.67 62	0.14 81	0.16 118	2.97 241	0.83 313	3.61 81	2.67 98	0.29 30	0.71 50	1.50 156	0.29 52	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.08 383	0.03 117	0.03 137

LoS	0.91 60	0.34 117	2.10 113	0.38 138	0.13 99	2.47 167	0.26 160	5.00 168	2.74 107	0.89 113	0.21 25	0.49 110	0.36 70	1.97 89	0.67 134	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 61	0.30 67	1.91 80	0.43 146	2.63 442	1.21 17	0.01 5	3.11 29	0.76 9	0.46 85	1.44 85	0.05 5	0.09 9	5.66 204	0.50 110	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 62	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 156	0.62 257	5.50 209	2.61 95	0.30 34	3.32 154	0.41 101	0.25 38	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 486	0.06 202	0.12 333

SMoEStereo_RVC	0.95 63	0.35 127	1.37 28	0.63 178	0.07 35	2.07 126	0.16 122	2.88 22	1.68 56	0.30 34	1.23 78	0.19 49	0.28 48	6.80 273	0.84 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.13 341

GCAP-Stereo	0.95 63	0.62 284	1.99 95	0.30 112	0.03 11	1.66 88	0.01 5	4.43 126	3.00 127	1.63 134	1.17 76	1.39 148	0.76 138	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.02 87

111111	0.97 65	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 346	1.43 65	0.05 48	4.77 151	1.70 57	0.44 80	2.88 139	0.09 35	0.17 24	4.66 172	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.01 18

fffft	0.97 65	0.29 56	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 133	0.65 265	3.44 67	1.87 65	0.34 48	0.60 44	0.23 66	0.20 30	6.69 268	0.89 190	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.09 283
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 67	2.14 479	1.55 47	0.88 202	0.26 183	0.56 6	0.04 35	2.80 20	0.86 20	0.30 34	0.80 59	0.21 63	2.33 253	6.17 225	0.37 64	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.17 423	0.01 24	0.01 18

Occ-G	0.98 67	0.38 150	1.82 72	0.15 83	0.18 143	1.45 67	0.69 277	3.15 36	2.25 74	1.45 130	0.59 42	5.06 300	0.54 112	0.75 17	0.77 161	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.17 423	0.16 335	0.01 18

CASnet	0.98 67	0.32 85	1.62 55	0.65 181	0.07 35	2.11 131	0.14 110	3.50 71	4.03 196	3.77 190	1.41 83	0.31 85	0.29 52	0.80 20	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 67	0.42 182	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 87	0.02 22	4.07 109	6.33 312	0.72 105	1.54 90	0.43 104	0.64 125	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MM-Stereo_test2	0.99 71	0.29 56	2.26 128	1.34 273	0.12 91	1.78 105	0.53 228	4.71 148	3.31 154	0.76 107	0.80 59	0.50 113	0.35 68	1.86 82	0.73 146	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.07 378	0.26 409	0.06 236

trnet	0.99 71	0.37 144	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 92	0.02 22	4.12 113	6.41 316	0.70 104	1.57 91	0.46 107	0.67 127	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 71	0.89 363	3.19 240	0.46 149	0.44 239	0.38 2	0.05 48	4.61 138	3.95 190	0.48 87	1.78 104	1.01 136	0.27 46	1.11 40	1.07 210	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rvit_stereo_ft	1.00 74	0.78 337	3.84 299	0.84 197	0.36 221	1.23 21	0.24 153	3.81 98	3.76 179	0.37 54	0.87 62	0.74 127	1.12 170	1.18 46	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 236

depthmonostereo	1.01 75	0.50 229	3.16 237	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 35	4.97 163	1.51 54	0.90 114	1.46 86	0.98 135	0.94 157	3.45 131	0.46 94	0.02 330	0.10 415	0.00 1	0.02 330	0.04 146	0.01 18

AIO_rvc	1.02 76	0.59 271	1.95 90	0.15 83	0.09 59	3.42 276	0.99 344	4.46 128	2.73 106	0.28 27	1.62 93	1.32 146	0.28 48	2.10 96	0.21 21	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.04 364	0.11 282	0.11 319

RSM++	1.02 76	0.24 39	1.33 25	0.86 200	0.04 13	2.78 212	0.30 174	2.63 17	2.67 98	0.48 87	1.95 108	0.52 114	0.25 38	5.50 200	0.57 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 423	0.11 282	0.09 283

mms	1.03 78	0.54 251	1.58 51	0.05 26	0.36 221	1.52 75	0.08 71	2.97 25	1.84 64	0.38 55	2.94 141	0.32 88	0.25 38	6.82 274	0.39 69	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.28 432

ours_stereo	1.03 78	0.55 255	1.86 74	0.12 64	0.32 208	1.16 12	0.09 79	3.27 50	2.18 72	0.39 63	3.02 145	0.34 96	0.26 44	6.32 237	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.13 341

rvit_stereo_0083	1.03 78	0.26 46	3.09 231	0.49 155	0.09 59	1.27 44	0.24 153	2.72 18	4.60 230	0.38 55	0.77 54	0.78 130	1.18 183	4.35 163	0.33 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

EGLCR-Stereo	1.04 81	0.20 18	2.00 97	1.14 247	0.16 118	2.50 171	0.11 88	4.96 162	2.61 95	0.79 109	0.07 12	1.46 154	0.37 73	3.96 148	0.23 24	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255

HUF	1.05 82	0.64 288	2.33 132	0.35 132	0.22 166	3.09 252	0.41 197	3.73 90	2.89 114	0.36 51	2.71 135	0.33 92	0.30 59	2.28 100	0.23 24	0.00 1	0.61 519	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.39 448

rrr	1.05 82	0.45 207	3.18 239	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.95 342	3.49 70	1.12 44	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 443	0.06 202	0.10 305

IGEVStereo-DCA	1.06 84	0.45 207	2.06 102	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.06 202	0.06 236

test_xeample3	1.08 85	0.43 193	3.39 255	0.49 155	0.05 16	2.58 184	0.93 337	3.32 53	1.77 59	0.23 19	0.23 26	0.19 49	0.28 48	6.34 239	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 467	0.06 202	0.10 305

tt45	1.09 86	0.35 127	1.49 42	0.39 139	0.23 171	3.50 288	0.14 110	3.35 56	1.81 60	0.36 51	2.04 111	0.27 75	0.26 44	6.84 276	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.03 137

MGS-Stereo	1.10 87	0.26 46	2.45 141	0.58 169	0.06 27	1.84 109	0.67 271	2.16 12	3.42 161	1.03 118	6.13 244	0.49 110	0.36 70	1.43 55	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 464	0.00 1

ff7	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

ffff	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

11t	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

anonymousdsp	1.12 88	0.59 271	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 223	0.82 309	4.07 109	2.30 81	0.41 70	1.12 73	0.30 81	0.40 81	7.05 293	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 423	0.10 261	0.05 216

ccc-4	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

IGEV-Stereo	1.12 88	0.59 271	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 226	0.82 309	4.09 112	2.30 81	0.41 70	1.11 70	0.30 81	0.41 89	7.05 293	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 423	0.10 261	0.05 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 94	0.41 175	2.75 179	1.04 234	0.11 77	2.21 142	0.10 83	2.96 24	1.32 48	2.40 149	2.09 113	0.33 92	0.58 121	5.62 201	0.43 81	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.14 408	0.04 146	0.04 181

fffy	1.13 94	0.51 235	2.15 115	1.01 226	0.09 59	2.30 153	0.19 134	4.07 109	1.13 46	0.16 9	2.66 132	0.20 53	0.38 77	6.98 289	0.35 55	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.16 373

IGEV++	1.14 96	0.51 235	1.66 59	0.55 163	0.08 51	2.52 172	1.01 348	6.51 263	3.16 138	0.59 98	2.11 116	0.43 104	1.18 183	1.44 56	0.79 165	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.05 370	0.11 282	0.11 319

castereo++	1.18 97	0.54 251	1.95 90	0.30 112	0.51 266	4.56 358	1.00 346	4.61 138	1.12 44	0.29 30	2.14 120	1.89 171	0.15 22	3.94 147	0.18 16	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.31 477	0.03 117	0.00 1

CAS++	1.18 97	0.55 255	1.99 95	0.17 88	0.27 186	1.85 110	0.63 258	8.48 315	3.07 133	1.71 136	2.32 124	0.18 48	0.20 30	1.91 88	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
xyz-stereo-finetune	1.20 99	0.44 199	2.19 124	0.08 48	0.05 16	3.16 263	0.68 272	3.41 63	2.58 94	0.81 111	1.77 101	0.68 124	0.37 73	6.20 228	1.63 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

ProNet	1.20 99	0.60 275	2.00 97	0.26 107	0.08 51	2.73 204	0.68 272	5.00 168	2.52 89	0.29 30	1.32 81	0.37 97	0.36 70	6.94 287	0.44 86	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.07 255

TANstereo	1.20 99	0.49 226	2.04 100	0.34 129	0.10 67	1.80 106	0.01 5	3.40 62	4.10 204	4.37 203	4.82 196	0.41 101	0.70 131	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 102	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 169	0.51 226	3.78 94	2.74 107	0.48 87	2.38 127	2.18 180	0.28 48	6.77 272	0.56 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.07 220	0.05 216

sCroCo_RVC	1.21 102	0.65 294	5.16 381	1.09 239	1.29 363	0.92 8	0.19 134	3.92 101	2.68 101	0.30 34	3.04 146	0.52 114	1.56 213	1.58 64	0.78 163	0.09 433	0.25 495	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 319

Selective-IGEV	1.23 104	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 128	2.38 160	0.54 231	6.10 235	2.51 88	0.41 70	3.20 151	0.26 72	0.29 52	6.94 287	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 401	0.04 146	0.10 305

MSCF	1.24 105	0.77 330	1.95 90	0.42 142	0.46 245	3.85 324	0.85 323	4.26 117	2.02 66	2.21 141	2.34 125	0.17 45	2.74 275	1.75 74	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 503	0.04 146	0.05 216

WCG-NET	1.24 105	0.43 193	1.46 39	0.33 124	0.08 51	2.14 135	1.08 357	3.09 28	6.86 333	2.73 156	3.43 162	0.74 127	0.94 157	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 216

CroCo-Stereo Lap2	1.24 105	0.88 360	3.39 255	0.95 217	4.59 511	0.47 4	0.08 71	3.51 73	2.80 110	1.17 127	2.24 121	1.57 159	0.20 30	1.48 59	1.14 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 333

999	1.25 108	0.37 144	1.63 57	1.15 248	0.34 215	3.03 247	0.66 268	3.41 63	2.27 75	0.30 34	3.20 151	0.19 49	0.25 38	7.23 308	0.85 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 109	0.87 356	4.85 361	0.61 173	0.07 35	1.60 81	0.32 176	3.79 97	5.87 279	0.25 24	0.26 28	1.09 139	0.29 52	4.60 170	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 109	0.42 182	2.36 137	0.59 171	1.26 356	2.43 165	0.01 5	3.29 51	7.76 367	1.71 136	2.78 137	0.27 75	0.32 65	1.16 45	0.58 121	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 305

LoS_RVC	1.26 109	1.43 435	1.91 80	0.42 142	3.77 486	1.71 98	0.04 35	2.58 16	2.49 87	0.42 75	2.58 131	0.30 81	0.57 119	1.71 69	0.66 132	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 527

MIF-Stereo (partial)	1.29 112	0.33 102	3.02 214	0.03 6	1.12 346	1.26 39	0.13 103	4.46 128	3.75 177	0.35 50	2.39 128	0.31 85	0.74 136	6.09 221	1.76 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 181

MyStereo07	1.31 113	0.79 338	1.61 53	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	5.48 206	2.24 73	0.64 102	1.48 87	0.27 75	0.59 123	7.03 292	0.45 90	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

GASTEREO	1.34 114	0.98 382	1.86 74	0.53 158	0.46 245	3.97 332	0.86 325	4.25 116	2.16 70	2.34 147	3.48 165	0.17 45	2.87 284	1.88 86	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 503	0.04 146	0.05 216

plain	1.34 114	0.51 235	5.09 375	0.30 112	0.05 16	1.58 78	0.08 71	4.47 130	3.77 180	0.42 75	1.76 100	0.60 122	0.74 136	6.11 222	0.94 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.02 87

sAnonymous2	1.35 116	1.66 456	8.14 461	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 438	2.07 513	0.22 404

CroCo_RVC	1.35 116	1.66 456	8.14 461	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 438	2.07 513	0.22 404

knoymous	1.36 118	0.21 23	1.68 64	0.20 94	0.49 259	1.58 78	0.11 88	5.15 176	2.40 84	4.62 211	1.77 101	4.56 280	0.45 102	3.23 122	0.63 126	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 119	0.98 382	5.52 402	0.61 173	0.05 16	1.62 84	0.41 197	3.95 104	5.80 276	0.31 39	0.73 51	1.37 147	0.53 111	4.89 181	0.78 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

SCV_C0	1.40 120	0.49 226	3.06 229	0.12 64	0.21 162	2.29 148	0.09 79	6.46 259	3.81 181	0.63 100	2.00 110	0.24 69	0.41 89	7.31 311	0.43 81	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.21 443	0.16 335	0.07 255

MoCha-V2	1.41 121	0.42 182	2.61 161	0.81 192	0.23 171	2.53 175	0.20 140	4.81 153	3.16 138	0.82 112	3.15 149	0.30 81	1.61 218	6.66 266	0.40 74	0.00 1	0.20 480	0.00 1	0.24 455	0.05 178	0.02 87

PMTNet	1.41 121	0.37 144	2.06 102	0.26 107	0.15 110	2.94 239	0.34 182	3.39 58	5.33 257	1.00 117	1.27 79	0.28 79	0.93 155	4.04 152	0.74 148	5.00 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

AE-Stereo	1.44 123	0.32 85	2.69 169	1.58 314	0.20 159	2.24 145	0.59 248	6.01 231	5.70 270	1.18 128	3.17 150	1.02 137	0.78 144	1.73 73	0.83 171	0.02 330	0.18 470	0.00 1	0.29 469	0.11 282	0.07 255

XX-TBD	1.44 123	0.85 352	2.04 100	2.45 443	0.05 16	2.34 155	0.01 5	3.46 68	7.51 354	2.88 161	4.98 203	0.26 72	0.25 38	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 125	0.36 137	2.54 152	1.99 381	0.12 91	1.90 112	0.12 94	4.47 130	2.83 111	3.31 176	3.44 163	0.56 119	1.47 202	5.39 197	0.47 101	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.21 443	0.07 220	0.04 181

rvit_0105_5	1.48 126	0.89 363	5.43 393	0.46 149	0.04 13	1.60 81	0.60 251	4.65 145	5.90 282	0.76 107	1.59 92	1.75 166	0.78 144	4.20 158	0.88 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

WCG-NET（raft）	1.49 127	0.50 229	1.55 47	0.21 98	0.08 51	2.15 137	1.01 348	2.72 18	6.26 307	2.79 157	3.06 148	4.38 273	1.04 166	3.53 132	0.26 32	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 270

testlalala	1.50 128	0.41 175	1.67 62	0.98 223	0.31 204	4.00 334	0.90 334	5.26 192	2.17 71	6.56 308	3.61 168	1.74 165	0.38 77	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 469	0.01 24	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 129	7.77 529	2.81 192	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 55	3.26 49	0.75 8	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 129	6.69 268	0.13 7	0.02 330	0.08 391	0.00 1	0.00 1	6.69 533	0.02 87

model_zeroshot	1.52 129	0.42 182	4.10 320	1.25 257	0.11 77	3.04 248	0.14 110	5.79 224	2.84 112	3.12 168	3.65 169	2.05 178	0.42 94	2.38 104	0.71 142	0.01 242	0.10 415	0.00 1	0.20 438	0.02 72	0.04 181

CES	1.56 131	0.35 127	1.44 36	0.42 142	7.70 531	2.66 201	0.13 103	4.89 157	2.53 90	0.25 24	1.10 69	0.33 92	0.31 63	1.61 67	0.58 121	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 467	6.26 533

MM-Stereo_test1	1.57 132	0.36 137	2.19 124	1.17 250	0.35 218	2.39 161	0.56 237	4.53 133	5.21 252	3.67 185	1.65 96	0.40 98	0.84 151	6.90 281	0.80 168	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.03 137

SCV	1.59 133	0.58 268	2.57 155	2.72 456	0.31 204	2.15 137	0.79 303	6.88 278	2.72 103	0.20 13	2.68 133	0.68 124	0.58 121	7.60 327	0.41 75	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.22 449	0.37 445	0.24 414

CREStereo++_RVC	1.59 133	0.39 154	2.26 128	0.36 133	0.01 1	1.67 89	0.01 5	2.95 23	8.12 378	3.69 187	7.44 292	0.47 108	0.32 65	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 536	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
Reg-Stereo(zero)	1.60 135	0.19 13	2.59 158	0.45 148	0.47 254	1.64 86	0.23 151	3.22 44	5.87 279	4.29 200	3.01 143	4.49 278	1.64 219	2.47 107	1.16 222	0.00 1	0.08 391	0.00 1	0.13 407	0.01 24	0.10 305

11t1	1.62 136	0.26 46	2.53 151	2.37 437	0.24 173	2.58 184	0.06 55	6.66 269	3.00 127	3.40 178	3.01 143	1.14 141	1.94 235	4.18 155	0.91 194	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

iRaftStereo_RVC	1.62 136	0.68 305	1.98 93	0.67 183	0.05 16	2.99 243	0.04 35	5.36 201	3.74 176	3.82 191	4.96 201	2.54 189	0.62 124	3.35 126	0.97 202	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.27 428

RAFT-Stereo-weight	1.67 138	0.31 72	1.57 49	0.97 222	0.15 110	3.19 265	0.77 297	5.06 170	6.19 306	4.96 223	3.38 160	2.83 196	0.35 68	2.87 114	0.74 148	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

HART	1.68 139	0.67 303	2.72 175	0.04 20	0.27 186	1.72 101	0.04 35	5.60 212	3.16 138	1.44 129	7.73 303	2.41 186	0.15 22	6.44 244	0.62 123	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.17 378

IGEV-Stereo+	1.69 140	0.43 193	1.59 52	0.37 135	3.10 454	2.10 129	0.07 63	1.86 8	0.91 35	0.39 63	0.03 5	0.20 53	0.41 89	7.05 293	0.16 11	0.02 330	0.07 379	0.00 1	0.18 430	5.14 527	9.77 548

Selective-RAFT	1.69 140	0.32 85	3.29 246	0.92 210	0.18 143	3.89 326	0.06 55	4.22 115	4.00 193	1.47 131	1.98 109	3.07 209	2.81 279	6.35 241	0.89 190	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 443	0.05 178	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 142	0.90 366	5.93 413	0.78 190	0.02 3	1.62 84	1.69 395	5.15 176	5.99 291	2.22 143	1.64 95	1.97 176	1.17 182	4.19 156	0.92 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

4D-IteraStereo	1.72 143	0.86 353	3.01 212	0.09 53	2.86 450	3.57 299	1.06 352	3.92 101	5.31 255	5.28 235	1.02 64	3.92 247	0.38 77	1.83 80	1.04 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 283

rafts_anoy	1.72 143	0.79 338	2.58 157	2.03 391	1.75 396	2.47 167	0.16 122	5.48 206	6.01 293	3.24 172	2.11 116	1.92 175	1.33 192	3.08 119	1.13 218	0.01 242	0.18 470	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.07 255

x	1.73 145	0.28 51	2.49 148	1.91 364	0.17 128	2.10 129	0.83 313	8.74 328	3.55 169	3.28 173	2.12 119	3.10 210	1.96 236	2.90 115	1.12 216	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

TestStereo	1.74 146	1.02 389	3.64 279	0.20 94	0.28 193	1.33 51	0.01 5	5.24 187	4.01 195	3.18 169	4.97 202	2.07 179	0.70 131	7.32 312	0.75 153	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

Anonymous3	1.76 147	0.44 199	6.37 427	0.33 124	0.50 262	4.33 346	0.54 231	4.43 126	2.48 85	2.21 141	3.24 153	1.53 158	1.14 174	5.64 202	1.29 231	0.17 456	0.23 489	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.15 361

GCAP-BAT	1.77 148	0.49 226	2.78 186	0.66 182	0.16 118	3.76 318	0.80 305	3.72 89	3.27 149	3.68 186	5.03 205	3.66 238	0.56 115	5.82 212	0.65 128	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.24 455	0.01 24	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 149	0.39 154	3.40 257	1.10 240	0.04 13	3.63 300	0.50 223	7.80 297	2.77 109	2.91 163	2.88 139	3.17 214	1.01 161	5.15 190	0.43 81	0.00 1	0.01 179	0.02 422	0.15 412	0.05 178	0.12 333

DCRE	1.79 150	0.68 305	2.55 153	1.66 327	0.27 186	1.27 44	0.05 48	4.57 137	4.04 198	3.30 175	9.24 340	3.83 245	1.20 186	2.08 95	0.67 134	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.24 455	0.04 146	0.09 283

raft+_RVC	1.79 150	0.84 350	2.32 131	2.40 438	0.85 315	1.38 57	0.09 79	6.36 249	4.75 238	2.85 160	5.46 228	1.17 143	1.36 197	4.54 168	0.91 194	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.22 404

HUI-Stereo	1.80 152	0.41 175	2.85 196	0.12 64	0.18 143	3.72 312	0.65 265	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.34 187	3.45 222	1.52 208	3.93 146	0.65 128	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 305

GMOStereo	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

error version	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-v	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-2	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

xyz-stereo-finetune2	1.82 157	0.51 235	2.22 126	0.10 55	0.05 16	6.49 400	0.17 127	3.59 79	2.15 69	0.63 100	6.19 248	0.49 110	3.44 308	6.93 283	3.48 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

test-1	1.82 157	0.45 207	5.42 392	0.89 204	0.41 235	2.14 135	0.56 237	5.75 218	4.15 208	3.28 173	5.11 206	3.61 235	0.70 131	1.53 62	1.56 255	0.02 330	0.34 501	0.00 1	0.08 383	0.02 72	0.30 436

MM-Stereo_test3	1.83 159	0.59 271	1.93 84	1.43 289	3.99 492	2.44 166	0.81 307	5.81 225	6.70 328	1.73 138	4.79 194	1.23 145	0.65 126	3.30 123	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.05 216

GMStereo	1.83 159	0.99 385	4.55 346	0.57 168	0.05 16	2.53 175	0.01 5	4.95 160	11.14 439	3.52 180	2.24 121	0.53 116	0.49 104	3.76 139	0.80 168	0.20 463	0.00 1	0.00 1	0.12 404	0.12 299	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
test_1	1.85 161	0.21 23	2.45 141	1.02 227	0.22 166	1.37 56	0.82 309	4.66 147	5.06 246	7.02 326	1.73 99	4.09 255	0.41 89	6.51 254	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 469	0.18 359	0.14 350

1test111	1.86 162	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 323	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

LL-Strereo2	1.86 162	0.83 349	2.33 132	0.36 133	0.17 128	3.79 321	1.52 385	5.82 226	4.04 198	4.43 204	2.51 129	4.23 262	0.37 73	5.66 204	0.99 204	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 370	0.06 202	0.11 319

test-3	1.86 162	0.21 23	2.46 144	1.03 229	0.22 166	1.38 57	0.83 313	4.65 145	5.04 245	7.26 343	1.78 104	4.10 257	0.41 89	6.53 257	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 469	0.18 359	0.14 350

raftrobust	1.86 162	0.74 322	1.94 87	2.15 409	2.24 427	2.74 205	0.53 228	4.89 157	4.05 200	6.09 270	3.89 172	1.64 160	2.55 262	2.44 105	1.12 216	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.08 270

gcap-zeroshot	1.87 166	0.44 199	4.24 324	0.53 158	0.51 266	3.12 257	0.75 293	6.42 257	3.91 187	3.75 189	1.67 97	7.79 370	0.55 113	2.61 109	0.53 113	0.02 330	0.21 483	0.00 1	0.23 452	0.00 1	0.05 216

riskmin	1.88 167	0.15 1	2.11 114	1.38 282	0.88 317	2.40 162	0.04 35	5.93 230	6.10 296	2.25 144	1.34 82	6.06 330	5.08 395	2.78 112	1.01 207	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

test_3	1.88 167	0.22 26	2.75 179	0.96 219	0.22 166	1.28 46	0.77 297	4.62 140	5.87 279	6.55 307	1.84 106	4.28 268	0.45 102	6.48 250	0.76 155	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 468	0.17 348	0.14 350

PSM-adaLoss	1.88 167	0.40 164	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.75 317	0.71 283	5.23 181	2.96 121	5.86 253	4.33 186	3.45 222	1.51 203	5.40 198	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

s12784h	1.89 170	0.30 67	2.57 155	0.11 62	0.09 59	4.18 341	0.13 103	6.61 266	7.44 353	3.62 183	4.28 183	0.59 121	0.81 147	6.61 262	0.46 94	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 171	0.42 182	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.75 293	5.24 187	2.95 118	5.87 258	4.26 182	3.41 220	1.51 203	5.80 211	0.65 128	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

RAFT-IKP	1.90 171	0.42 182	2.83 193	0.12 64	0.18 143	3.50 288	0.64 262	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.34 187	3.50 231	1.51 203	5.99 218	0.76 155	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

EKT-Stereo	1.91 173	0.48 222	2.77 184	2.19 413	4.36 498	1.42 64	0.24 153	4.63 141	3.51 165	2.94 164	3.47 164	3.55 233	2.25 248	5.26 192	0.85 175	0.04 392	0.12 431	0.00 1	0.09 394	0.06 202	0.05 216

ROB_FTStereo_v2	1.91 173	0.41 175	2.85 196	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.73 288	5.23 181	2.95 118	5.86 253	4.36 189	3.46 224	1.51 203	5.86 214	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

qqq	1.93 175	0.30 67	2.96 209	1.40 284	0.05 16	1.96 120	0.39 192	8.45 311	3.33 156	3.06 166	3.84 170	4.67 283	2.70 269	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

RALCasStereoNet	1.93 175	1.01 387	2.75 179	1.88 360	1.75 396	2.88 235	0.18 131	4.64 144	4.36 215	2.27 145	5.14 207	2.22 182	0.79 146	7.10 299	1.00 206	0.00 1	0.34 501	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 373

Patchmatch Stereo++	1.95 177	0.40 164	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 177	0.40 164	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

CRE-IMP	1.95 177	0.35 127	2.68 167	0.27 111	0.17 128	3.90 327	0.85 323	5.14 174	2.87 113	5.74 244	4.14 179	3.49 229	0.83 148	6.40 242	1.80 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.19 393

tg	1.96 180	0.64 288	2.15 115	0.68 184	0.12 91	4.40 354	0.04 35	5.74 217	4.19 210	4.00 195	5.23 217	2.58 190	0.93 155	7.12 300	0.77 161	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.25 418

iGMRVC	1.96 180	0.40 164	2.88 203	0.12 64	0.19 154	3.74 314	0.73 288	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.37 190	3.48 228	1.52 208	6.73 271	0.74 148	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

DIP-Stereo	1.97 182	0.64 288	2.95 207	0.17 88	0.10 67	4.83 365	0.13 103	8.60 323	4.06 203	6.42 299	4.92 200	0.44 106	0.72 134	3.57 133	1.80 279	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 183	0.34 117	2.71 173	0.26 107	0.06 27	2.29 148	0.48 211	4.89 157	14.65 472	2.81 159	5.51 230	0.78 130	3.21 294	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

rvit_stereo_0075_2	2.00 184	0.32 85	5.49 397	0.60 172	1.98 411	1.77 103	0.10 83	7.24 286	5.70 270	2.90 162	4.06 176	3.11 211	0.56 115	5.32 194	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 373

MSKI-zero shot	2.00 184	0.36 137	2.15 115	0.81 192	0.25 176	2.69 203	0.29 168	6.16 239	2.34 83	4.31 201	7.52 293	3.70 241	0.25 38	8.42 388	0.41 75	0.01 242	0.13 441	0.00 1	0.25 460	0.03 117	0.02 87

ACVNet-DCA	2.01 186	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 323	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

Gwc-CoAtRS	2.02 187	0.33 102	2.61 161	1.04 234	0.30 196	3.56 296	0.40 196	5.89 229	5.94 286	5.08 228	5.01 204	5.55 314	1.72 224	1.60 66	0.91 194	0.01 242	0.09 403	0.00 1	0.25 460	0.01 24	0.02 87

DCANet-4	2.03 188	0.34 117	5.30 389	0.31 116	0.18 143	1.69 93	0.12 94	4.95 160	8.55 394	5.78 245	5.17 208	1.12 140	2.82 280	2.11 97	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

cross-raft	2.03 188	0.35 127	2.78 186	1.10 240	0.16 118	3.77 319	0.48 211	7.03 284	3.75 177	5.06 227	5.55 231	6.26 336	1.41 198	1.75 74	0.89 190	0.01 242	0.07 379	0.00 1	0.19 435	0.03 117	0.03 137

DeepStereo_RVC	2.05 190	0.39 154	2.87 202	0.14 81	0.17 128	3.51 291	0.70 280	5.21 180	3.00 127	6.27 288	4.13 178	3.47 227	4.53 371	4.81 175	1.49 247	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 382

MIPNet	2.06 191	0.69 310	4.57 349	0.32 119	0.21 162	1.92 114	0.19 134	6.89 279	5.64 269	5.48 239	4.02 175	2.02 177	3.50 310	3.32 125	2.01 294	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.01 305	0.20 371	0.13 341

DCANet	2.08 192	0.64 288	3.81 293	0.31 116	0.17 128	1.70 97	0.25 158	5.23 181	8.47 390	6.07 269	5.30 224	1.41 149	4.23 349	1.85 81	2.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 393

CFNet-RSSM	2.11 193	0.33 102	2.71 173	1.04 234	0.30 196	3.21 267	0.41 197	6.67 270	6.96 336	5.62 242	4.58 191	5.40 311	1.71 222	1.86 82	0.87 182	0.00 1	0.08 391	0.00 1	0.32 479	0.02 72	0.02 87

U	2.12 194	0.25 40	2.47 147	0.17 88	8.09 532	10.63 467	0.00 1	3.08 27	0.87 24	0.24 22	0.45 37	0.17 45	0.08 6	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 538	5.19 548	0.01 24	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 194	0.58 268	2.43 139	1.27 260	0.16 118	1.60 81	0.14 110	5.17 178	5.90 282	7.10 332	10.10 356	3.06 208	1.74 227	1.87 84	0.97 202	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.02 87

IGEV_Zeroshot_test	2.13 196	0.50 229	4.91 364	1.41 287	0.18 143	2.62 193	0.36 184	7.80 297	3.87 183	5.04 226	5.42 227	4.77 286	1.03 164	3.43 129	0.79 165	0.00 1	0.16 462	0.00 1	0.18 430	0.17 348	0.04 181

tt1	2.14 197	0.63 287	2.22 126	2.27 421	0.02 3	5.71 383	0.63 258	4.53 133	10.19 420	1.16 126	3.39 161	0.33 92	3.05 290	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.04 181

NRIStereo	2.14 197	0.35 127	2.65 166	1.10 240	0.14 105	3.05 249	0.86 325	5.35 199	3.18 144	6.24 283	3.36 159	4.17 261	1.82 233	8.12 367	2.01 294	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.19 393

testlalala2	2.15 199	0.44 199	2.44 140	9.24 530	6.30 522	3.64 301	0.18 131	4.63 141	2.55 93	3.73 188	4.17 180	3.14 212	0.51 107	1.08 38	0.26 32	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.44 498	0.11 282	0.03 137

H2IRNET	2.16 200	0.45 207	2.60 159	1.22 253	0.03 11	1.98 121	0.13 103	4.73 149	7.04 341	1.15 125	7.79 307	5.88 326	3.39 304	4.97 184	1.45 244	0.01 242	0.00 1	0.04 451	0.17 423	0.19 367	0.03 137

dd	2.16 200	1.22 415	4.82 359	0.68 184	0.12 91	1.39 62	0.17 127	5.14 174	11.22 443	2.70 155	3.51 167	1.52 157	1.23 188	5.08 186	3.96 377	0.12 442	0.01 179	0.04 451	0.21 443	0.07 220	0.01 18

cc1	2.17 202	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 323	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.05 216

RAFT-Test	2.17 202	0.36 137	3.40 257	1.05 237	0.34 215	4.90 367	0.69 277	6.27 245	3.98 191	4.65 215	7.02 278	6.30 339	1.12 170	1.81 79	0.99 204	0.01 242	0.17 466	0.00 1	0.34 483	0.02 72	0.02 87

Any-RAFT	2.18 204	0.25 40	1.94 87	1.37 280	0.80 310	5.01 370	0.56 237	8.51 316	5.58 267	4.01 196	4.85 198	5.44 312	2.26 250	2.45 106	0.35 55	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

FENet	2.19 205	0.34 117	3.04 219	2.05 397	0.26 183	2.82 226	0.13 103	7.02 283	5.55 264	4.97 224	1.94 107	4.91 292	3.39 304	4.71 173	2.50 322	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 402

GANet-ADL	2.20 206	0.50 229	3.27 245	2.02 388	0.11 77	2.21 142	0.48 211	8.64 325	6.79 331	4.56 209	5.83 236	3.98 249	1.27 191	2.68 110	1.43 241	0.04 392	0.08 391	0.02 422	0.00 1	0.15 328	0.03 137

FACV-RUCA	2.21 207	0.34 117	3.59 272	1.30 267	2.90 451	2.22 144	1.25 368	7.98 302	5.71 275	3.59 182	7.21 285	1.14 141	1.60 217	3.12 120	1.46 245	0.01 242	0.03 296	0.10 476	0.04 364	0.35 439	0.17 378

AIO-test1	2.22 208	0.76 327	2.78 186	0.30 112	4.38 499	2.48 169	0.96 343	5.59 211	14.64 470	0.74 106	2.86 138	0.92 132	0.30 59	5.64 202	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.17 348	0.14 350

CAS	2.24 209	0.25 40	1.86 74	11.21 535	3.86 488	1.67 89	0.02 22	3.87 100	2.67 98	0.41 70	1.63 94	0.24 69	0.27 46	1.50 60	0.74 148	9.43 543	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 530

NF-Stereo	2.24 209	0.33 102	3.00 210	2.04 393	0.10 67	3.46 279	0.43 201	6.51 263	3.17 141	6.84 316	5.24 218	2.67 194	1.34 194	8.17 374	1.53 251	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

OCTAStereo	2.24 209	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.45 278	0.43 201	6.50 260	3.17 141	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.33 192	8.18 375	1.56 255	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 209	0.34 117	3.42 259	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 209	0.34 117	3.42 259	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

StereoVision	2.25 214	0.72 315	4.00 310	1.03 229	2.64 443	1.91 113	0.28 164	5.83 227	4.43 218	1.89 139	10.65 372	3.88 246	0.52 110	5.13 189	1.98 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 137

RE-Stereo	2.25 214	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.47 281	0.43 201	6.50 260	3.18 144	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.34 194	8.18 375	1.58 257	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.01 18

TVStereo	2.25 214	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.47 281	0.43 201	6.50 260	3.18 144	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.34 194	8.18 375	1.58 257	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 217	0.64 288	5.22 385	0.31 116	0.18 143	1.71 98	0.25 158	5.23 181	8.46 389	6.06 268	5.30 224	1.41 149	6.37 423	1.87 84	1.87 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 382

fff	2.28 218	0.61 279	3.81 293	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 402	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

IPLGR	2.28 218	0.51 235	6.00 415	0.15 83	0.15 110	1.99 123	0.22 147	6.34 248	6.04 294	6.80 314	5.76 233	2.87 198	2.31 252	4.88 177	1.28 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 382

csc	2.28 218	0.61 279	3.81 293	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 402	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

cscssc	2.28 218	0.61 279	3.81 293	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 402	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

test_sample1	2.31 222	0.26 46	3.29 246	2.08 399	0.46 245	2.62 193	0.05 48	9.88 358	4.23 211	3.90 192	3.92 174	3.49 229	4.44 364	5.67 206	1.88 284	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

EAI-Stereo	2.31 222	0.44 199	2.72 175	0.68 184	0.56 275	3.51 291	2.62 419	11.42 406	4.14 207	2.09 140	7.23 287	1.21 144	0.91 153	5.67 206	1.51 248	0.01 242	0.25 495	0.00 1	0.88 516	0.04 146	0.26 424

test_sample2	2.32 224	0.25 40	3.38 253	2.08 399	0.41 235	2.58 184	0.15 116	9.50 347	4.97 244	3.66 184	4.86 199	4.29 270	3.26 295	5.83 213	1.09 213	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

ICVP	2.32 224	0.38 150	2.89 205	0.92 210	0.70 298	2.55 179	0.87 328	9.97 361	3.99 192	4.13 198	8.97 330	2.71 195	1.69 221	2.52 108	3.52 365	0.05 404	0.24 494	0.01 391	0.01 305	0.11 282	0.13 341
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 226	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	4.67 283	2.70 269	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

MyStereo06	2.35 227	0.66 300	4.54 343	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	9.30 342	4.05 200	5.22 232	6.09 240	5.95 328	2.38 255	3.00 117	0.73 146	0.01 242	0.08 391	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 361

PFNet+	2.35 227	0.31 72	3.69 282	0.79 191	0.17 128	3.15 262	0.75 293	4.52 132	6.30 309	7.90 372	6.34 259	2.53 188	1.18 183	7.72 338	1.62 261	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT+CT+SA	2.36 229	0.71 314	2.46 144	0.83 196	2.26 428	3.18 264	0.93 337	6.82 277	5.48 259	2.55 151	8.07 311	1.64 160	1.59 216	8.54 394	1.15 220	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.38 488	0.19 367	0.36 445

TRStereo	2.36 229	3.10 496	4.70 355	1.99 381	2.08 416	2.61 190	1.11 358	8.79 330	3.73 175	3.19 170	3.04 146	3.96 248	0.77 141	5.92 215	1.44 242	0.03 372	0.14 446	0.00 1	0.29 469	0.08 232	0.25 418

test_4	2.38 231	0.34 117	2.68 167	0.08 48	0.11 77	3.69 307	1.14 360	3.33 54	3.34 159	4.03 197	17.35 464	3.31 219	0.51 107	6.28 232	1.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 401	0.16 335	0.01 18

ACRE	2.41 232	1.08 398	5.11 376	0.55 163	2.05 414	2.65 198	0.78 302	5.26 192	4.67 232	7.59 358	9.20 333	1.70 163	1.08 168	3.74 138	2.18 306	0.01 242	0.18 470	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

HH	2.42 233	0.73 318	3.76 287	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 338	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

HanStereo	2.42 233	0.73 318	3.76 287	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 338	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

DisPM	2.43 235	0.32 85	3.04 219	1.76 341	0.18 143	3.46 279	0.65 265	5.13 173	4.88 241	8.59 402	7.04 281	2.84 197	1.03 164	8.85 415	0.83 171	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

IPLG	2.43 235	0.66 300	4.77 358	0.54 160	0.31 204	3.01 245	0.26 160	6.15 238	5.55 264	7.69 361	6.21 250	1.89 171	1.74 227	7.19 306	2.35 314	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.12 333

rvit_105_1	2.44 237	0.80 342	5.08 374	1.77 343	0.09 59	1.95 117	3.62 448	5.62 215	8.21 382	4.85 220	2.07 112	3.15 213	1.58 215	7.08 297	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	0.08 270

CASS	2.44 237	0.44 199	3.56 270	0.85 199	0.38 227	3.14 259	0.22 147	9.64 352	4.00 193	6.78 312	7.62 299	3.57 234	3.58 315	3.80 140	1.10 214	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 237	1.17 412	4.94 365	0.62 175	2.08 416	2.65 198	0.80 305	5.60 212	4.79 239	7.87 369	9.23 335	1.67 162	1.15 176	3.43 129	2.23 308	0.01 242	0.19 476	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

R-Stereo Train	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 418	17.44 465	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 418	17.44 465	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 242	1.09 400	3.70 285	2.55 449	0.80 310	3.37 275	0.15 116	7.44 292	5.54 263	5.65 243	6.01 239	3.54 232	1.13 173	6.34 239	1.58 257	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 370	0.21 382	0.03 137

CIPLG	2.47 243	1.10 402	4.71 356	0.63 178	2.15 421	2.67 202	0.77 297	5.19 179	4.73 236	7.85 368	9.56 348	1.72 164	1.14 174	4.20 158	2.34 312	0.01 242	0.19 476	0.02 422	0.09 394	0.23 395	0.08 270

BUS	2.49 244	0.32 85	3.05 224	0.46 149	0.46 245	7.12 414	0.50 223	9.05 334	4.69 233	6.11 272	6.15 245	5.29 306	0.83 148	3.91 143	1.77 276	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 244	0.40 164	2.46 144	1.80 347	0.25 176	3.51 291	0.77 297	6.03 232	4.92 242	8.91 412	6.09 240	4.45 275	1.11 169	6.99 290	2.11 299	0.02 330	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 24	0.04 181

GES	2.49 244	0.38 150	4.29 327	1.58 314	0.05 16	4.58 359	1.07 354	9.70 354	3.39 160	5.21 231	6.64 264	1.84 170	3.36 299	4.86 176	2.54 325	0.06 414	0.01 179	0.06 462	0.01 305	0.12 299	0.03 137

mmm	2.50 247	0.29 56	3.22 242	1.98 379	0.32 208	3.72 312	0.12 94	9.45 346	4.05 200	5.84 252	10.80 374	2.47 187	2.86 283	4.07 153	0.75 153	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.02 87

MIM_Stereo	2.50 247	0.75 324	4.26 325	1.18 251	0.11 77	3.08 250	0.33 180	6.07 234	3.28 151	5.01 225	10.12 357	4.29 270	1.74 227	8.06 363	1.27 229	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.01 305	0.18 359	0.15 361

iRaft-Stereo_20w	2.56 249	0.35 127	4.98 367	0.37 135	0.67 291	3.47 281	0.59 248	12.57 449	3.89 185	6.10 271	6.23 252	1.49 155	2.24 246	6.65 265	0.86 180	0.00 1	0.19 476	0.00 1	0.33 481	0.08 232	0.22 404

HCRNet	2.56 249	0.53 247	3.35 251	0.24 103	3.39 467	2.19 140	0.23 151	6.89 279	5.50 260	5.26 234	4.79 194	5.27 305	2.78 277	7.71 336	2.89 334	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 181

RAFT	2.57 251	0.76 327	3.09 231	0.91 206	0.09 59	2.41 163	0.94 339	5.35 199	2.65 97	6.11 272	7.21 285	9.43 404	4.30 356	5.73 210	1.77 276	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.02 330	0.46 463	0.08 270

ACVNet	2.58 252	0.53 247	2.69 169	0.84 197	0.59 277	2.61 190	0.55 235	8.35 307	5.70 270	4.45 205	9.26 343	5.77 322	3.50 310	2.24 98	4.41 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.01 18

HHNet	2.59 253	0.55 255	2.55 153	0.20 94	0.32 208	2.84 229	0.94 339	5.77 223	5.14 250	7.33 347	13.80 425	0.94 133	3.20 293	5.27 193	2.41 319	0.13 447	0.02 246	0.06 462	0.00 1	0.23 395	0.03 137

AFF-stereo	2.59 253	0.68 305	2.35 136	1.55 309	0.17 128	1.67 89	0.08 71	5.75 218	6.60 325	6.20 280	12.13 402	6.16 333	2.36 254	4.75 174	1.11 215	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.05 216

raft_robust	2.64 255	1.20 414	2.62 163	1.10 240	0.28 193	1.50 73	0.12 94	6.28 246	9.04 399	6.80 314	7.19 284	3.73 243	2.13 241	9.06 423	1.07 210	0.03 372	0.12 431	0.00 1	0.21 443	0.17 348	0.22 404

GwcNet-ADL	2.65 256	0.48 222	3.84 299	0.82 194	0.33 213	2.04 125	0.69 277	8.07 303	9.42 406	6.05 266	6.66 265	4.14 259	1.73 225	5.40 198	3.01 338	0.08 428	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

ToySt	2.69 257	0.55 255	7.03 442	1.03 229	0.10 67	3.49 286	1.04 350	6.38 255	4.55 227	2.69 153	6.28 254	7.95 378	4.38 360	5.08 186	2.58 326	0.01 242	0.11 424	0.00 1	0.04 364	0.28 417	0.19 393

BSDual-CNN	2.69 257	0.32 85	3.05 224	0.46 149	0.46 245	7.13 416	1.63 391	9.05 334	4.69 233	6.11 272	6.15 245	6.26 336	2.54 260	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 257	1.40 434	5.34 390	2.31 431	0.75 303	3.14 259	0.06 55	6.11 236	3.87 183	5.34 237	12.18 405	2.34 185	1.22 187	7.84 344	1.48 246	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.03 137

AIO-test2	2.70 260	1.23 417	3.52 267	1.24 255	3.05 453	2.65 198	0.06 55	6.30 247	15.40 478	2.58 152	7.30 289	0.48 109	0.57 119	5.36 195	0.96 199	3.06 527	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.15 361

RAFT_R40	2.71 261	0.33 102	3.00 210	1.26 258	0.30 196	3.83 323	1.00 346	5.69 216	4.29 212	9.69 433	6.33 258	5.02 299	4.02 340	8.58 397	0.86 180	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

AnonymousM	2.71 261	6.75 522	0.98 1	0.73 187	0.06 27	2.41 163	0.53 228	5.30 194	3.05 131	4.75 218	2.09 113	1.89 171	1.01 161	1.88 86	0.51 111	0.01 242	0.02 246	17.42 544	4.76 544	0.02 72	0.01 18

XX-Stereo	2.71 261	0.38 150	5.96 414	2.25 420	2.20 425	1.54 76	0.21 145	5.44 205	3.05 131	2.28 146	16.16 444	7.03 355	0.24 36	6.19 226	0.79 165	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.23 452	0.13 314	0.04 181

UDGNet	2.73 264	7.09 525	3.90 302	2.71 454	0.06 27	2.98 242	0.20 140	4.63 141	8.58 395	2.69 153	2.70 134	0.95 134	1.01 161	6.27 231	1.51 248	1.28 514	0.00 1	5.24 536	0.94 518	1.70 508	0.13 341

SST-Stereo	2.75 265	0.31 72	2.78 186	1.33 271	0.33 213	3.99 333	0.82 309	5.60 212	3.93 189	10.92 462	6.19 248	5.00 297	4.23 349	8.66 402	0.74 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

GMStereo_Zeroshot	2.77 266	1.98 476	5.14 379	1.53 305	0.36 221	3.56 296	0.10 83	5.57 210	5.91 284	6.89 321	7.02 278	8.50 391	0.91 153	6.01 219	1.65 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 371	0.01 18

DFGA-Net	2.78 267	1.91 472	7.35 450	1.52 300	0.36 221	3.36 274	0.20 140	6.64 268	5.93 285	4.88 221	6.31 257	2.18 180	1.12 170	7.43 318	5.98 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.04 181

111	2.78 267	0.92 373	3.81 293	0.22 99	0.07 35	2.83 228	0.70 280	6.03 232	14.00 465	3.22 171	8.93 326	5.48 313	3.30 297	3.66 134	2.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 434

HITNet	2.79 269	0.77 330	4.02 311	2.03 391	0.11 77	5.58 380	0.59 248	9.24 340	5.15 251	6.42 299	7.26 288	3.66 238	2.92 286	4.07 153	3.87 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 87
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CFNet_pseudo	2.81 270	0.42 182	4.04 314	0.33 124	0.24 173	2.59 187	0.12 94	8.20 306	7.66 360	7.04 329	10.42 365	6.56 346	2.05 239	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

ccs_rob	2.81 270	0.42 182	4.06 316	0.33 124	0.25 176	2.59 187	0.12 94	8.19 305	7.68 361	7.02 326	10.37 364	6.54 342	2.06 240	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

DMCA	2.82 272	0.64 288	4.45 337	1.61 319	0.89 321	3.86 325	0.57 246	9.18 338	5.10 248	6.24 283	6.49 262	7.17 362	2.13 241	3.31 124	4.73 394	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

TestStereo1	2.85 273	0.81 344	3.48 263	3.11 474	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 320	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

SA-5K	2.85 273	0.81 344	3.48 263	3.11 474	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 320	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

LCNet	2.85 273	0.42 182	1.90 79	0.95 217	0.56 275	2.07 126	1.60 389	4.99 167	3.57 171	6.05 266	10.59 369	4.59 281	6.79 435	7.46 320	0.72 144	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.77 513	0.30 420	3.57 521

IRAFT_RVC	2.85 273	0.41 175	3.32 249	2.09 402	0.41 235	2.92 237	5.22 479	6.41 256	3.63 172	6.53 306	5.48 229	5.09 301	4.88 389	8.20 378	2.15 303	0.01 242	0.17 466	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.04 181

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 277	0.99 385	7.52 456	1.52 300	0.92 324	2.94 239	0.03 30	9.31 343	3.81 181	2.42 150	5.86 237	9.23 400	4.64 376	4.31 162	2.19 307	0.02 330	0.18 470	0.00 1	0.54 503	0.35 439	0.35 443

iRaft-Stereo_5w	2.86 277	0.86 353	4.08 319	0.06 30	0.25 176	2.76 211	0.60 251	4.97 163	4.10 204	2.98 165	7.85 308	10.17 416	4.17 346	8.16 371	5.83 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.26 409	0.06 236

test_sample4	2.87 279	0.40 164	4.54 343	1.80 347	0.54 273	3.95 330	0.15 116	11.48 408	6.49 322	6.33 295	6.81 269	3.68 240	2.65 267	6.11 222	2.36 315	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

test_sample3	2.87 279	0.37 144	4.45 337	1.95 374	0.59 277	4.69 362	0.16 122	11.50 409	6.45 319	5.82 250	6.44 261	3.76 244	2.64 265	6.01 219	2.41 319	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

MyStereo8	2.88 281	1.19 413	5.03 370	1.61 319	3.75 484	4.30 345	0.07 63	6.14 237	6.16 302	6.22 281	9.64 351	4.28 268	1.45 201	2.05 94	4.76 396	0.00 1	0.16 462	0.00 1	0.14 408	0.26 409	0.43 458

ffm	2.90 282	0.31 72	3.97 304	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

test_5	2.90 282	0.70 312	3.69 282	2.01 386	3.17 458	4.61 361	1.32 376	6.69 271	7.02 340	2.79 157	7.18 283	4.99 294	4.14 343	7.96 350	1.31 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.19 367	0.26 424

test_sample5	2.91 284	0.40 164	4.33 329	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.18 278	8.35 316	3.65 236	2.71 272	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

PFNet	2.93 285	0.40 164	5.51 400	2.13 407	0.84 314	3.11 256	0.75 293	6.78 274	4.79 239	9.98 441	6.00 238	4.78 287	2.13 241	8.33 382	2.11 299	0.19 460	0.06 359	0.00 1	0.11 401	0.20 371	0.35 443

MyStereo05	2.94 286	0.66 300	5.25 388	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	8.53 317	12.34 457	6.28 289	3.88 171	3.18 215	3.30 297	7.81 343	2.37 316	0.01 242	0.08 391	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 361

MyStereo04	2.95 287	0.79 338	5.38 391	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	10.00 364	12.44 458	4.19 199	3.91 173	3.04 207	3.60 316	7.34 314	2.74 333	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

PSMNet-ADL	2.98 288	0.43 193	2.41 138	1.43 289	0.40 231	5.94 390	0.28 164	8.45 311	5.13 249	3.36 177	6.77 267	8.41 385	4.61 374	7.20 307	4.55 391	0.02 330	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

PCWNet_CMD	2.99 289	0.39 154	4.02 311	0.39 139	0.26 183	2.53 175	0.15 116	9.24 340	9.22 401	7.12 333	11.53 392	6.94 353	2.41 256	4.02 150	1.33 234	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

MSMDNet	2.99 289	0.39 154	4.02 311	0.40 141	0.25 176	2.53 175	0.16 122	9.35 344	9.25 402	7.08 331	11.39 387	6.93 352	2.43 257	4.01 149	1.34 236	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

OMP-Stereo	3.03 291	0.93 376	2.72 175	4.21 513	0.51 266	2.19 140	1.25 368	6.19 243	6.00 292	7.99 377	6.21 250	8.50 391	2.49 259	9.44 440	1.74 274	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 216

DualNet	3.05 292	0.40 164	4.33 329	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.50 303	10.86 378	3.65 236	2.71 272	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

SA	3.06 293	0.74 322	3.79 290	1.60 318	0.30 196	3.19 265	1.43 380	6.72 272	9.06 400	4.63 214	10.80 374	2.89 199	4.71 379	9.62 443	1.18 225	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.19 435	0.23 395	0.02 87

CFNet_ucs	3.07 294	0.44 199	4.05 315	0.54 160	0.37 225	3.08 250	0.19 134	9.80 356	8.49 392	7.64 360	12.62 411	5.67 320	1.76 231	4.96 183	1.51 248	0.00 1	0.04 325	0.01 391	0.00 1	0.09 250	0.11 319

NINENet	3.09 295	0.56 261	3.22 242	1.61 319	1.37 369	7.12 414	0.50 223	11.88 421	5.63 268	6.63 309	8.40 317	5.29 306	0.83 148	6.51 254	1.77 276	0.15 450	0.07 379	0.07 468	0.00 1	0.09 250	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 295	0.77 330	2.27 130	2.35 435	1.79 400	3.50 288	1.06 352	12.12 434	6.91 334	4.71 217	7.67 302	7.58 366	4.40 362	4.95 182	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.01 18

AdaStereo	3.09 295	0.58 268	3.04 219	2.84 462	0.48 256	4.08 336	1.29 374	12.16 436	7.77 368	6.03 265	9.62 349	5.79 324	1.53 212	4.56 169	1.93 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
psmg	3.10 298	0.32 85	3.05 224	0.54 160	0.46 245	8.68 441	2.84 426	9.87 357	4.69 233	8.08 378	8.69 321	6.26 336	2.54 260	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.04 325	0.06 462	0.00 1	0.11 282	0.00 1

testlalala_base	3.12 299	0.48 222	2.79 190	2.14 408	1.98 411	4.13 340	0.64 262	6.16 239	2.09 68	2.38 148	4.08 177	1.80 167	0.50 105	1.65 68	0.72 144	12.33 551	2.33 533	0.00 1	0.31 477	14.56 545	1.32 499

DCVSM-stereo	3.13 300	0.37 144	2.95 207	1.51 298	0.80 310	2.75 210	0.49 221	6.79 275	5.25 253	11.43 470	5.57 232	10.79 428	5.30 399	5.25 191	2.95 336	0.03 372	0.09 403	0.03 439	0.00 1	0.12 299	0.09 283

ARAFT	3.13 300	1.11 404	7.34 449	0.42 142	0.14 105	4.52 357	2.99 429	7.41 291	5.97 289	8.85 410	7.06 282	5.20 304	1.25 190	8.49 392	1.44 242	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.11 319

test_sample6	3.14 302	0.41 175	4.42 334	1.92 368	0.49 259	3.25 268	0.21 145	11.30 401	6.69 327	6.50 303	10.86 378	4.03 251	2.93 287	7.06 296	2.65 327	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

IIG-Stereo	3.16 303	0.75 324	2.83 193	4.08 508	0.21 162	2.56 181	0.74 291	6.55 265	5.56 266	8.39 394	9.38 346	7.94 376	2.79 278	9.50 442	1.89 285	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

DMCA-RVC	3.17 304	1.26 421	6.39 429	2.10 404	1.51 376	3.02 246	0.56 237	7.84 299	5.06 246	9.23 421	5.19 212	8.46 387	2.72 274	6.31 235	3.22 345	0.06 414	0.11 424	0.09 474	0.02 330	0.16 335	0.08 270

HI	3.18 305	0.90 366	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 427	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 305	0.90 366	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 427	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

IER	3.20 307	0.54 251	5.13 378	0.58 169	1.59 378	7.29 419	0.56 237	6.36 249	4.95 243	7.44 352	8.84 322	6.20 334	6.26 420	4.88 177	3.29 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 308	1.27 423	5.89 411	1.56 312	0.10 67	5.26 376	1.07 354	10.08 368	5.50 260	6.89 321	7.73 303	4.53 279	4.13 342	5.05 185	5.27 403	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.23 410

DispNO	3.25 309	0.72 315	6.85 439	1.95 374	1.34 368	3.49 286	0.84 317	8.14 304	6.30 309	6.34 296	7.76 306	6.30 339	4.28 355	6.93 283	3.51 361	0.00 1	0.03 296	0.03 439	0.12 404	0.07 220	0.07 255

RAFT-345	3.27 310	0.41 175	2.88 203	1.02 227	0.21 162	2.63 195	0.48 211	3.76 93	5.51 262	7.35 348	24.88 503	4.25 264	1.76 231	8.15 370	2.13 301	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 310	0.60 275	3.38 253	2.94 469	2.00 413	2.61 190	0.48 211	10.93 392	6.11 299	5.47 238	10.20 359	6.57 347	5.44 408	6.25 230	2.23 308	0.00 1	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.17 348	0.03 137

SFCPSM	3.29 312	0.43 193	5.11 376	0.34 129	0.94 328	8.48 436	2.15 407	14.51 482	5.29 254	7.00 325	7.65 301	3.43 221	2.59 264	5.11 188	2.37 316	0.01 242	0.03 296	0.01 391	0.07 378	0.13 314	0.15 361

test_sample7	3.30 313	0.47 215	3.43 262	1.98 379	0.35 218	4.33 346	1.88 401	10.66 381	7.73 364	8.36 389	7.55 295	6.55 343	4.27 351	6.58 260	1.62 261	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

NOSS_ROB	3.30 313	0.46 213	2.62 163	2.08 399	1.01 338	5.60 381	0.74 291	10.37 374	11.48 446	5.15 230	8.43 318	5.67 320	1.73 225	7.97 352	2.34 312	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 350

gwcnet-sp	3.31 315	1.47 438	7.26 446	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 399	5.25 220	4.26 265	3.36 299	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

scenet	3.31 315	1.47 438	7.26 446	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 399	5.25 220	4.26 265	3.36 299	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

ssnet	3.31 315	1.47 438	7.26 446	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 399	5.25 220	4.26 265	3.36 299	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

hknet	3.31 315	0.42 182	4.68 353	0.46 149	1.17 351	7.13 416	1.63 391	9.05 334	6.91 334	6.11 272	6.15 245	9.66 407	2.85 282	7.48 323	2.45 321	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

CFNet-ft	3.31 315	0.94 379	2.69 169	1.50 295	2.38 432	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 372	6.50 253	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 315	0.94 379	2.69 169	1.50 295	2.38 432	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 372	6.49 251	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

ASMatch	3.32 321	0.50 229	3.32 249	1.72 337	0.45 244	1.93 115	0.68 272	6.42 257	3.89 185	6.18 278	22.30 490	4.61 282	4.82 387	7.65 330	1.70 269	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.18 382

GMM-Stereo	3.32 321	0.27 50	2.52 150	0.82 194	0.48 256	2.27 147	4.91 474	5.06 170	3.08 134	7.06 330	16.72 452	6.21 335	3.70 322	7.60 327	1.16 222	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.04 364	0.10 261	4.45 525

AACVNet	3.33 323	1.03 391	3.56 270	3.46 488	0.63 285	3.09 252	0.28 164	8.78 329	3.43 162	5.99 263	10.64 371	10.08 414	4.03 341	8.69 405	2.51 323	0.03 372	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 409	0.06 236

PSM-AAD	3.33 323	0.20 18	1.47 41	0.73 187	0.54 273	2.55 179	6.19 488	4.97 163	3.27 149	10.92 462	11.92 397	2.95 200	9.59 482	7.90 347	0.82 170	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 517

PSMNet-RSSM	3.33 323	0.77 330	3.22 242	2.12 405	1.90 409	2.33 154	0.71 283	11.17 394	5.83 277	5.90 261	11.43 390	7.04 357	4.83 388	5.96 217	3.17 343	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.08 232	0.02 87

PAM	3.38 326	0.31 72	5.61 405	1.37 280	0.71 299	7.60 429	0.38 191	8.94 331	3.55 169	5.54 240	4.69 193	16.09 482	7.03 439	3.67 135	1.02 208	0.00 1	0.21 483	0.00 1	0.38 488	0.07 220	0.41 453

qqq1	3.38 326	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

fff1	3.38 326	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

TransformOpticalFlow	3.38 326	0.70 312	4.54 343	1.00 225	0.30 196	3.56 296	0.14 110	9.67 353	7.30 349	5.55 241	13.34 420	6.74 350	5.03 392	8.22 379	1.34 236	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.04 146	0.11 319

G2L-Stereo	3.40 330	0.93 376	4.73 357	1.61 319	2.05 414	2.88 235	0.60 251	8.94 331	5.84 278	7.42 350	7.33 291	8.61 393	2.16 244	8.44 390	6.11 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.18 382

RAFT_CTSACE	3.40 330	1.07 396	4.52 341	1.27 260	3.14 455	4.00 334	1.07 354	3.93 103	4.43 218	4.66 216	17.94 468	7.21 364	2.76 276	10.82 462	0.85 175	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.01 18

AAGNet	3.41 332	0.34 117	2.45 141	1.78 345	0.39 229	3.69 307	1.05 351	4.79 152	4.61 231	9.62 431	7.74 305	4.98 293	6.38 424	7.34 314	13.02 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

cf-r	3.42 333	0.81 344	3.97 304	2.41 441	2.78 447	2.85 230	0.64 262	8.44 310	6.32 311	6.25 285	11.57 393	8.97 398	3.54 314	5.93 216	3.83 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 255

G2L-ROB	3.43 334	0.77 330	3.89 301	1.71 335	1.16 350	4.51 356	0.44 205	11.70 414	5.70 270	7.51 355	5.34 226	11.24 438	1.71 222	7.66 332	5.10 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.10 305

CoDeX	3.43 334	0.68 305	4.49 339	0.98 223	1.65 384	6.37 397	2.14 406	13.23 463	6.07 295	7.23 341	8.95 327	4.09 255	3.79 331	6.31 235	2.37 316	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 361

STrans-v2	3.43 334	0.73 318	4.82 359	0.26 107	0.60 279	3.00 244	1.19 365	10.41 376	7.22 346	5.79 246	10.97 381	6.75 351	7.03 439	8.25 380	1.40 239	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 382

MLCV	3.44 337	0.88 360	5.60 404	1.39 283	0.25 176	4.36 349	0.33 180	7.25 287	7.28 348	9.17 420	12.24 407	5.09 301	2.47 258	9.15 426	3.23 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

ff1	3.45 338	0.31 72	3.97 304	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	10.11 448	9.35 470	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

PAM_32	3.50 339	0.32 85	5.22 385	1.32 270	0.53 271	7.49 423	0.39 192	9.52 350	3.91 187	5.22 232	5.28 223	16.75 488	7.44 447	4.61 171	0.90 193	0.00 1	0.20 480	0.00 1	0.39 491	0.09 250	0.39 448

UGAM-zero	3.51 340	0.33 102	4.44 336	0.88 202	0.65 288	3.52 294	0.16 122	11.35 403	2.71 102	5.09 229	5.82 235	15.28 474	9.14 477	8.38 384	1.61 260	0.00 1	0.16 462	0.00 1	0.46 499	0.02 72	0.19 393

DeepPruner_ROB	3.52 341	1.14 409	4.06 316	1.12 246	1.65 384	3.65 302	0.83 313	13.96 473	4.47 222	7.80 365	10.84 376	7.05 359	2.16 244	8.14 369	3.08 341	0.07 423	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.32 429	0.06 236

SMFormer	3.54 342	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

tta	3.54 342	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

Sa-1000	3.55 344	0.75 324	3.63 278	1.91 364	0.30 196	3.55 295	1.63 391	7.39 290	8.54 393	7.70 362	17.44 465	4.00 250	2.82 280	9.44 440	1.33 234	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.18 430	0.21 382	0.04 181

G2L-Stereo_test	3.57 345	0.86 353	3.66 280	2.79 460	1.52 377	4.11 339	1.17 364	11.35 403	6.27 308	7.97 375	8.87 324	9.39 403	2.26 250	6.55 258	4.33 385	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.13 341

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 346	1.29 428	12.46 490	1.53 305	0.98 332	3.48 284	0.81 307	11.99 425	4.40 217	4.33 202	11.05 383	8.83 396	2.02 238	4.52 167	1.66 266	0.01 242	0.14 446	0.00 1	0.68 510	0.86 491	0.44 460

DDVS	3.59 347	0.53 247	4.53 342	2.02 388	1.27 359	6.63 404	0.49 221	8.73 327	4.10 204	7.14 334	7.63 300	12.68 453	2.25 248	8.69 405	4.09 381	0.08 428	0.20 480	0.01 391	0.00 1	0.14 324	0.59 479

KYRaft	3.59 347	0.31 72	1.84 73	0.76 189	0.46 245	2.29 148	4.04 454	4.75 150	3.25 148	8.93 415	19.47 475	6.62 349	5.07 394	7.79 342	0.71 142	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	5.38 532

STTStereo	3.60 349	0.93 376	6.34 426	2.71 454	2.23 426	3.68 306	0.63 258	9.42 345	6.73 329	9.87 437	6.97 272	8.84 397	3.65 318	6.85 277	3.04 339	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.02 87

LMCR-Stereo	3.63 350	1.29 428	4.20 323	2.54 447	0.17 128	8.08 433	1.52 385	11.46 407	4.73 236	8.45 397	10.66 373	1.91 174	5.03 392	7.69 334	3.58 366	0.92 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.02 87

Prome-Stereo	3.65 351	0.29 56	1.92 83	0.91 206	0.49 259	2.07 126	4.75 472	4.41 125	3.23 147	9.32 424	20.63 483	4.06 253	7.19 441	7.70 335	1.17 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	4.72 529

hitnet-ft	3.66 352	0.65 294	2.79 190	0.89 204	0.72 301	4.25 342	0.55 235	9.11 337	7.52 355	7.14 334	10.19 358	12.49 451	4.70 378	7.44 319	4.41 388	0.03 372	0.00 1	0.06 462	0.00 1	0.20 371	0.04 181

iResNet	3.68 353	0.91 370	7.94 459	2.97 471	0.34 215	4.44 355	0.48 211	7.70 293	9.74 412	7.72 363	12.74 414	4.03 251	2.87 284	8.05 359	3.37 351	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 283

acv_ft	3.69 354	0.53 247	4.58 350	2.31 431	4.71 513	7.44 422	0.86 325	8.54 318	5.70 270	9.29 423	9.26 343	5.77 322	4.15 344	2.24 98	8.13 453	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 419	0.01 18

ac_64	3.70 355	0.47 215	3.50 266	2.87 463	3.50 471	5.91 389	0.72 287	10.17 371	4.34 214	8.16 381	5.80 234	10.82 429	5.64 411	7.08 297	4.73 394	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 350

CFNet	3.72 356	1.10 402	5.03 370	2.49 445	1.59 378	4.90 367	0.22 147	11.38 405	9.88 416	4.80 219	11.25 386	6.44 341	3.68 319	8.33 382	3.00 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.07 255

DAS	3.74 357	0.35 127	5.19 383	1.99 381	3.74 480	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 403	12.08 400	4.45 275	5.43 405	8.39 385	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

DRaft	3.74 357	0.43 193	2.60 159	0.12 64	0.15 110	4.76 363	1.34 377	5.33 198	4.31 213	10.30 446	21.91 487	3.27 217	8.83 470	7.36 316	3.66 369	0.05 404	0.10 415	0.00 1	0.14 408	0.10 261	0.14 350

GrayStereo	3.74 357	0.20 18	1.94 87	1.55 309	0.60 279	3.12 257	8.22 511	5.76 220	3.32 155	10.40 450	16.66 451	5.81 325	8.60 468	6.57 259	1.37 238	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.63 506	0.02 72	0.04 181

GEStereo_RVC	3.74 357	0.73 318	4.95 366	2.01 386	1.24 355	4.36 349	3.07 431	11.77 418	7.80 369	6.87 320	6.52 263	7.70 369	4.31 358	8.98 421	4.19 383	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.02 330	0.13 314	0.11 319

ITSA-stereo	3.76 361	0.54 251	3.80 291	1.91 364	0.29 195	3.09 252	0.70 280	13.22 462	15.64 479	6.79 313	6.66 265	4.15 260	3.52 313	8.30 381	5.00 400	0.09 433	0.07 379	0.11 477	0.10 399	0.18 359	0.95 491

GwcNet-RSSM	3.77 362	1.05 393	5.06 372	2.21 416	1.87 406	2.36 156	1.52 385	8.98 333	7.96 373	5.91 262	14.59 434	7.94 376	3.50 310	6.43 243	5.70 411	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.00 1	0.20 371	0.08 270

SepStereo	3.78 363	0.35 127	5.19 383	1.99 381	3.74 480	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 403	12.08 400	4.45 275	5.43 405	9.18 427	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

DEmStereo	3.79 364	0.37 144	3.69 282	0.17 88	0.17 128	5.28 377	2.54 414	4.35 120	3.70 173	8.21 386	20.15 477	5.13 303	10.38 489	7.65 330	3.85 374	0.01 242	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.06 236

FADNet-RVC-Resample	3.79 364	1.62 452	12.06 486	1.43 289	0.66 289	5.94 390	2.41 410	10.18 372	8.58 395	6.28 289	4.22 181	5.33 310	4.80 386	7.71 336	3.19 344	0.17 456	0.21 483	0.17 490	0.12 404	0.41 458	0.29 434

anonymousa	3.80 366	0.55 255	3.35 251	1.24 255	3.74 480	9.04 446	0.36 184	6.74 273	4.03 196	7.72 363	19.64 476	10.62 424	6.01 418	1.52 61	1.40 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.03 137

UPFNet	3.82 367	0.47 215	4.34 332	2.21 416	3.38 465	7.26 418	2.69 421	9.89 359	5.96 287	7.98 376	7.53 294	7.89 373	3.15 292	7.72 338	5.88 415	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 236

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 368	1.06 395	5.23 387	2.72 456	3.27 461	4.36 349	0.61 254	10.71 384	7.56 356	8.75 405	7.89 309	9.86 409	3.90 335	7.15 305	3.44 354	0.14 448	0.02 246	0.02 422	0.03 346	0.04 146	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 369	0.82 347	3.01 212	2.00 385	2.58 441	5.28 377	3.34 440	10.85 390	6.33 312	7.27 344	7.32 290	10.15 415	9.02 474	6.19 226	2.51 323	0.22 466	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.03 137

mmx	3.86 370	0.31 72	3.97 304	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	10.11 448	9.35 470	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

ttt	3.86 370	0.23 30	2.34 135	2.22 419	1.68 389	4.36 349	0.28 164	12.45 441	11.09 438	6.90 323	11.85 395	4.08 254	3.28 296	8.47 391	7.85 443	0.06 414	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

xxx	3.86 370	0.31 72	3.98 308	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	10.11 448	9.35 470	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

THIR-Stereo	3.86 370	0.77 330	2.62 163	0.12 64	0.13 99	4.25 342	6.63 498	5.30 194	4.18 209	10.33 447	17.13 459	6.58 348	7.62 454	7.78 341	3.51 361	0.01 242	0.07 379	0.07 468	0.00 1	0.11 282	0.02 87

UGAM	3.90 374	0.48 222	4.69 354	0.17 88	0.08 51	3.67 303	1.22 366	4.81 153	14.45 469	4.59 210	11.94 398	14.20 464	3.80 332	9.92 447	3.61 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.07 255

AASNet	3.90 374	0.92 373	4.41 333	3.56 494	4.00 493	6.70 405	1.26 371	18.71 513	6.14 300	7.35 348	7.91 310	4.35 272	2.58 263	3.04 118	6.62 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 452	0.14 350

PS-NSSS	3.90 374	1.84 467	4.55 346	0.87 201	2.95 452	4.10 338	2.00 404	10.77 387	8.23 383	6.75 310	14.63 435	5.01 298	2.24 246	8.41 387	2.91 335	0.33 481	0.03 296	0.83 515	0.00 1	0.82 489	0.70 484

DualNet (step1)	3.91 377	1.11 404	6.15 420	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 389	7.55 295	6.55 343	4.27 351	6.58 260	1.62 261	1.49 518	0.03 296	3.10 527	2.99 533	0.20 371	0.15 361

FADNet_RVC	3.91 377	1.67 458	12.95 498	0.96 219	0.75 303	5.71 383	0.54 231	10.83 389	6.60 325	3.46 179	8.09 312	4.10 257	3.40 306	9.43 437	6.33 421	0.36 483	0.44 512	0.17 490	0.46 499	0.91 492	0.95 491

ISRNet	3.93 379	0.55 255	5.49 397	3.20 480	2.69 445	2.11 131	0.26 160	7.01 282	6.40 315	11.00 465	17.99 469	8.31 382	2.64 265	6.51 254	4.36 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 87

CrosDoStereo	3.96 380	0.45 207	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 532	5.76 220	4.45 220	9.04 416	16.58 449	4.99 294	7.45 448	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

DeepStereo_LL	3.96 380	0.45 207	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 532	5.76 220	4.45 220	9.04 416	16.58 449	4.99 294	7.45 448	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

RAFT-RH_RVC	3.96 380	0.46 213	2.93 206	1.55 309	0.42 238	3.14 259	0.14 110	3.70 83	5.98 290	11.25 468	32.23 525	5.29 306	1.68 220	8.13 368	2.14 302	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.00 1

UNet	3.97 383	0.61 279	6.50 432	1.68 328	3.22 459	9.82 455	0.31 175	9.50 347	5.32 256	7.20 340	6.35 260	10.59 422	5.91 416	6.93 283	5.49 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 384	1.84 467	12.48 492	1.69 329	0.44 239	4.33 346	1.31 375	11.84 419	7.15 345	3.53 181	3.50 166	10.63 425	4.43 363	9.12 424	6.25 420	0.03 372	0.10 415	0.00 1	0.03 346	0.60 474	0.25 418

HSM	4.00 385	0.79 338	3.16 237	1.59 317	2.17 422	6.77 407	1.11 358	12.28 439	6.35 314	6.75 310	8.11 313	13.90 461	5.37 401	8.85 415	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

coex_refinement	4.04 386	0.87 356	3.55 269	2.96 470	1.40 371	4.28 344	0.32 176	11.18 395	7.72 362	8.32 387	13.44 422	10.01 413	3.48 309	6.28 232	6.76 431	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 373

HBP-ISP	4.09 387	1.05 393	4.10 320	1.87 357	1.31 366	7.56 425	3.98 452	11.26 397	9.94 417	7.81 366	14.44 433	3.23 216	4.27 351	8.89 418	1.87 282	0.06 414	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

TDLM	4.11 388	1.11 404	3.54 268	1.62 323	1.04 339	3.91 328	7.41 508	10.60 379	10.67 435	6.38 297	12.59 410	5.95 328	4.77 382	8.79 413	3.04 339	0.58 497	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.19 367	0.12 333

CSP-Net	4.12 389	1.28 426	3.70 285	1.54 307	1.06 340	13.28 496	2.33 409	12.96 457	5.45 258	8.87 411	8.54 320	8.43 386	3.03 288	8.16 371	3.65 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.03 137

test_xeample	4.13 390	0.36 137	2.75 179	1.23 254	0.51 266	3.96 331	0.13 103	12.63 450	7.65 359	7.49 354	10.86 378	3.29 218	3.36 299	6.71 270	21.53 526	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

Anonymous_2	4.14 391	0.62 284	3.21 241	1.40 284	1.43 373	5.19 372	0.32 176	6.63 267	4.38 216	4.48 208	2.30 123	8.08 379	7.00 437	5.37 196	2.29 310	0.23 467	0.75 520	5.20 535	18.12 560	5.66 528	0.23 410

CBMV_ROB	4.14 391	0.52 243	3.14 235	1.30 267	0.77 307	6.92 410	1.97 403	10.11 370	9.58 409	8.92 413	14.20 430	7.12 361	5.90 415	8.65 401	3.50 360	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 283

SACVNet	4.15 393	1.26 421	3.81 293	3.12 476	1.68 389	3.09 252	2.85 427	11.91 422	5.96 287	10.52 453	11.20 384	10.59 422	3.95 336	8.97 420	3.25 348	0.08 428	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.44 460

MMNet	4.16 394	0.77 330	5.47 396	1.40 284	1.67 387	10.78 470	0.63 258	8.64 325	8.47 390	8.80 408	8.33 315	7.51 365	6.61 427	7.53 324	6.54 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 216

CVANet_RVC	4.16 394	1.16 411	3.60 273	1.94 373	1.46 374	3.92 329	4.68 469	10.89 391	8.34 385	7.58 357	10.84 376	10.27 419	6.62 430	8.56 395	2.69 328	0.39 486	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.21 382	0.09 283

pcwnet_v2	4.20 396	0.36 137	8.53 464	1.33 271	1.12 346	3.43 277	0.41 197	12.85 453	14.16 467	9.90 439	14.29 431	5.90 327	3.03 288	6.20 228	2.06 298	0.01 242	0.05 341	0.04 451	0.02 330	0.16 335	0.18 382

HSM-Net_RVC	4.20 396	0.32 85	2.76 183	0.63 178	0.69 294	6.95 411	1.69 395	11.96 424	8.36 386	8.83 409	12.17 404	15.18 473	4.21 347	6.91 282	3.30 350	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 398	0.50 229	5.45 395	1.34 273	1.68 389	7.04 412	4.51 466	10.73 385	7.00 338	10.78 459	6.80 268	8.48 389	4.63 375	9.91 446	5.12 402	0.02 330	0.06 359	0.02 422	0.03 346	0.08 232	0.03 137

FADNet	4.23 399	1.65 455	11.75 485	1.64 325	0.80 310	4.80 364	0.77 297	13.76 472	11.65 448	3.97 194	5.24 218	9.62 406	5.14 396	8.40 386	3.78 372	0.21 464	0.04 325	0.07 468	0.05 370	1.14 497	0.10 305

iResNet_ROB	4.23 399	1.02 389	4.90 363	2.18 412	0.93 327	2.92 237	0.37 186	15.10 489	16.91 488	7.89 371	10.51 368	7.03 355	3.07 291	8.16 371	3.46 358	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 401	25.07 546	26.53 538	0.44 147	0.07 35	1.50 73	0.54 231	2.09 11	1.57 55	0.51 92	0.62 45	0.21 63	0.20 30	1.44 56	0.53 113	12.03 550	0.01 179	0.00 1	0.08 383	1.75 509	9.69 546

1111x	4.25 402	0.30 67	4.31 328	1.47 294	0.37 225	5.10 371	0.32 176	12.86 454	9.82 414	6.01 264	9.73 352	8.78 395	5.97 417	9.43 437	10.39 482	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

HGLStereo	4.25 402	0.52 243	4.65 351	3.09 472	5.18 515	6.51 403	0.73 288	10.37 374	6.74 330	7.32 346	12.44 409	7.00 354	7.21 443	7.46 320	5.51 408	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 305

delet	4.27 404	0.72 315	4.50 340	1.07 238	3.75 484	10.79 471	4.04 454	9.95 360	7.89 370	8.09 379	8.89 325	8.46 387	3.81 333	7.56 325	5.80 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

iResNetv2_ROB	4.28 405	1.43 435	7.17 445	2.91 464	1.26 356	4.36 349	1.62 390	13.64 470	10.25 424	9.83 435	11.41 388	7.68 368	4.00 337	7.75 340	1.85 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.09 283

RAFT + AFF	4.30 406	1.55 446	5.84 409	1.43 289	2.36 431	5.94 390	6.72 500	10.01 365	7.56 356	7.55 356	8.96 329	7.09 360	6.73 433	8.57 396	4.02 378	0.02 330	0.47 515	0.00 1	0.01 305	0.56 468	0.54 473

ADLNet	4.32 407	0.80 342	4.33 329	3.60 495	3.56 473	6.87 409	2.48 413	11.20 396	7.58 358	9.87 437	9.62 349	8.39 384	4.95 390	6.16 224	6.60 428	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.12 299	0.25 418

CRFU-Net	4.45 408	0.67 303	5.02 368	2.78 459	1.32 367	12.67 490	3.35 441	11.26 397	3.52 166	10.06 443	9.30 345	10.91 432	6.92 436	7.26 309	3.24 347	0.15 450	0.16 462	0.16 487	0.00 1	0.26 409	0.05 216

ACV-stereo	4.46 409	0.76 327	9.94 476	1.91 364	1.06 340	11.61 478	1.28 372	6.25 244	7.09 342	3.09 167	5.21 216	16.88 489	10.23 488	7.96 350	5.47 406	0.06 414	0.15 453	0.01 391	0.00 1	0.12 299	0.14 350

ssnet_v2	4.46 409	0.87 356	5.18 382	1.57 313	0.67 291	9.14 447	4.73 471	11.84 419	9.68 410	8.79 406	6.24 253	9.91 410	4.34 359	6.28 232	9.30 469	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.30 436

ADLNet2	4.46 409	0.90 366	6.06 417	2.74 458	3.91 489	6.79 408	3.01 430	10.95 393	8.40 388	7.27 344	9.80 353	9.85 408	5.43 405	7.29 310	6.44 424	0.01 242	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

StereoDRNet-Refined	4.46 409	0.62 284	3.80 291	1.92 368	0.40 231	9.35 449	0.15 116	10.02 366	8.83 398	12.69 480	11.62 394	9.34 401	3.87 334	8.06 363	8.02 447	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.05 370	0.20 371	0.26 424
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 413	0.31 72	2.77 184	1.69 329	0.47 254	7.74 431	0.07 63	14.04 474	7.91 372	5.82 250	8.97 330	9.34 401	3.41 307	7.33 313	20.24 521	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

NVstereo2D	4.51 413	0.82 347	6.86 440	3.28 483	3.38 465	8.16 434	3.13 433	10.51 377	15.15 476	4.90 222	6.89 271	7.87 371	4.78 384	9.88 445	3.91 376	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 377	0.02 72	0.58 476

DLCB_ROB	4.51 413	0.91 370	3.78 289	2.19 413	1.07 343	6.28 394	3.09 432	9.78 355	7.72 362	10.65 456	12.97 416	13.91 462	3.71 323	8.72 411	5.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 305

RASNet	4.52 416	0.61 279	4.42 334	3.42 486	4.68 512	4.58 359	0.99 344	9.54 351	8.01 374	5.28 235	11.42 389	10.34 421	8.88 471	9.28 432	8.68 461	0.15 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

FTStereo	4.55 417	0.36 137	2.18 123	0.94 213	0.38 227	2.60 189	8.82 514	4.98 166	3.17 141	10.88 461	30.35 520	5.60 319	7.60 453	7.62 329	1.55 254	0.17 456	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.03 117	3.80 523

dad	4.66 418	1.89 471	5.51 400	0.94 213	0.09 59	2.16 139	0.37 186	7.10 285	14.43 468	10.13 444	16.84 453	14.97 470	1.90 234	6.82 274	4.15 382	1.09 511	0.11 424	4.08 532	0.46 499	0.17 348	0.06 236

LL-Strereo	4.71 419	1.64 454	7.51 455	1.15 248	4.31 497	3.71 309	1.45 381	9.21 339	8.36 386	8.37 393	8.17 314	10.82 429	11.36 495	12.51 485	4.82 397	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.32 440

CBFPSM	4.87 420	0.94 379	14.70 505	1.51 298	1.15 349	11.49 476	2.55 418	7.28 288	6.47 320	6.23 282	4.83 197	15.30 475	8.99 473	6.88 278	8.20 454	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.42 456

SGM-Forest	4.96 421	0.32 85	2.84 195	1.21 252	0.64 287	10.23 460	6.64 499	11.55 410	10.98 437	10.94 464	13.59 423	11.65 443	4.30 356	8.94 419	4.63 392	0.11 438	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 464
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 422	1.47 438	7.42 452	2.40 438	2.14 420	8.73 442	3.64 449	12.42 440	13.11 460	7.03 328	7.57 298	7.88 372	6.52 426	10.16 453	7.82 442	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.11 282	1.07 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 423	1.74 460	6.38 428	1.96 377	1.29 363	2.26 146	1.69 395	10.07 367	18.53 492	7.88 370	18.15 470	8.49 390	2.70 269	10.59 458	7.04 433	0.96 509	0.15 453	0.02 422	0.00 1	0.13 314	0.12 333

PSMNet_ROB	5.02 424	1.63 453	6.03 416	1.90 363	1.83 403	9.57 453	6.35 495	15.58 494	7.23 347	6.15 277	10.48 367	12.22 449	4.16 345	8.02 355	8.71 462	0.02 330	0.01 179	0.01 391	0.10 399	0.20 371	0.12 333

GASNet	5.19 425	4.61 510	9.38 471	4.73 517	2.10 418	3.80 322	1.57 388	12.07 430	10.96 436	8.92 413	7.03 280	8.21 381	7.67 455	14.02 496	7.36 435	0.02 330	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.69 481	0.42 456

TCMNet	5.22 426	1.96 474	9.78 474	4.11 509	6.57 523	8.83 443	1.35 379	10.74 386	8.07 376	6.39 298	12.76 415	8.32 383	4.75 381	8.62 400	10.09 481	0.11 438	0.18 470	0.31 503	0.09 394	0.75 486	0.57 475

FINET	5.32 427	1.14 409	10.04 477	2.17 411	3.67 479	6.49 400	6.76 501	11.68 413	22.08 511	7.42 350	12.15 403	4.24 263	3.61 317	9.25 431	5.35 405	0.04 392	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.09 283

CBMV	5.35 428	0.91 370	3.67 281	1.62 323	0.44 239	10.09 458	7.19 506	12.49 446	12.33 456	12.22 476	14.69 436	10.93 433	6.48 425	8.51 393	4.96 399	0.02 330	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.17 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 429	0.40 164	2.72 175	1.50 295	0.48 256	6.15 393	0.07 63	13.73 471	8.06 375	8.79 406	11.03 382	3.71 242	4.21 347	7.47 322	38.74 558	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

YMNet	5.52 430	1.83 465	8.79 466	3.47 490	4.46 505	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 492	16.35 446	11.65 443	4.49 369	7.95 348	8.03 449	0.12 442	0.35 503	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 428

YMNet_1	5.52 430	1.83 465	8.79 466	3.47 490	4.46 505	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 492	16.35 446	11.65 443	4.49 369	7.95 348	8.03 449	0.12 442	0.35 503	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 428

StereoDRNet	5.59 432	1.75 461	6.80 437	3.12 476	4.45 504	10.61 466	4.35 462	18.80 515	9.73 411	12.22 476	6.87 270	11.44 442	4.65 377	8.09 366	8.26 455	0.02 330	0.11 424	0.00 1	0.03 346	0.20 371	0.28 432

PSMNet-RUCA	5.60 433	4.62 511	11.61 483	10.29 534	7.55 530	7.08 413	1.94 402	12.01 426	10.52 432	3.90 192	11.88 396	4.43 274	1.75 230	7.56 325	4.24 384	1.68 521	0.12 431	4.78 534	0.67 509	4.74 525	0.68 483

fast-acv-ft	5.62 434	1.39 433	7.01 441	2.02 388	1.89 408	12.23 485	1.82 400	7.35 289	9.45 407	10.46 452	20.27 480	14.55 468	7.71 456	7.41 317	7.61 439	0.10 436	0.09 403	0.16 487	0.07 378	0.59 472	0.13 341

ETE_ROB	5.80 435	1.77 462	6.33 425	1.44 293	0.78 309	6.43 399	6.90 502	12.53 447	8.08 377	12.93 485	14.89 437	21.13 514	5.87 414	9.83 444	6.57 427	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.02 330	0.08 232	0.33 441

test_sample9	5.87 436	1.11 404	6.15 420	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 389	7.55 295	6.55 343	4.27 351	11.68 475	11.44 492	1.49 518	24.31 566	3.10 527	2.99 533	0.20 371	0.15 361

DRN-Test	5.87 436	0.98 382	5.89 411	2.69 453	3.65 477	12.37 487	3.35 441	20.07 531	10.20 423	11.93 475	12.31 408	11.06 436	5.31 400	7.89 346	9.05 465	0.04 392	0.05 341	0.04 451	0.04 364	0.18 359	0.25 418

NCCL2	5.88 438	1.59 449	5.44 394	1.87 357	0.92 324	9.55 452	11.55 531	12.11 432	9.94 417	9.67 432	8.85 323	22.28 517	7.41 446	8.78 412	7.17 434	0.01 242	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.13 314	0.23 410

iinet-f	5.94 439	1.60 450	26.88 539	1.79 346	1.38 370	11.92 483	1.47 382	6.80 276	7.11 343	6.90 323	14.43 432	10.64 426	7.97 458	7.00 291	12.12 496	0.02 330	0.03 296	0.05 458	0.00 1	0.63 477	0.02 87

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 440	5.36 515	5.02 368	3.75 502	3.57 474	15.81 503	4.27 459	11.72 416	6.96 336	7.23 341	8.47 319	9.09 399	2.66 268	9.36 436	2.71 329	7.49 536	2.32 532	2.01 525	0.08 383	6.77 534	4.67 528

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 441	1.55 446	9.92 475	2.40 438	3.22 459	10.28 461	3.14 434	11.64 411	9.79 413	9.54 429	20.22 479	11.16 437	6.77 434	10.61 459	9.16 466	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

APVNet	5.98 441	1.72 459	8.72 465	3.21 481	4.04 494	12.31 486	1.81 399	19.09 520	6.10 296	6.13 276	13.41 421	10.69 427	6.30 421	11.26 469	13.90 505	0.05 404	0.02 246	0.11 477	0.03 346	0.53 466	0.20 400

z-ln-s-r	5.99 443	1.34 431	15.55 508	1.52 300	1.95 410	3.28 269	2.71 423	7.72 294	11.16 440	6.43 301	25.06 505	8.76 394	5.86 413	11.03 466	17.17 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.11 319

NaN_ROB	6.00 444	1.24 419	6.29 424	1.34 273	1.68 389	9.60 454	10.31 525	15.09 487	15.79 481	12.62 479	8.95 327	11.67 446	5.83 412	11.78 479	6.41 423	0.05 404	0.13 441	0.08 471	0.20 438	0.22 388	0.79 486

DANet	6.02 445	1.23 417	8.45 463	3.86 505	3.94 491	7.64 430	1.34 377	9.51 349	7.00 338	13.39 489	15.53 441	15.99 480	7.02 438	12.14 481	12.37 497	0.19 460	0.12 431	0.02 422	0.03 346	0.13 314	0.56 474
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 446	1.22 415	5.61 405	2.56 450	0.90 323	6.32 395	7.07 504	12.92 456	8.30 384	14.76 498	15.13 439	19.84 506	6.66 432	10.36 454	8.58 459	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.03 346	0.11 282	0.24 414

GANet	6.22 447	1.07 396	4.07 318	2.27 421	0.89 321	9.19 448	9.52 519	12.02 427	8.13 379	10.72 457	29.09 516	13.86 460	7.52 452	11.00 465	4.39 387	0.36 483	0.00 1	0.02 422	0.02 330	0.12 299	0.08 270

DISCO	6.28 448	0.57 263	5.78 408	3.43 487	1.17 351	11.22 473	3.39 443	12.14 435	16.16 483	6.52 305	11.22 385	16.96 490	6.32 422	19.51 524	10.74 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.11 319

Syn2CoEx	6.32 449	2.72 490	9.33 470	2.45 443	1.67 387	8.59 439	3.32 439	18.08 509	12.27 455	8.53 398	21.08 484	10.30 420	9.80 483	9.30 433	7.86 444	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 477	0.43 458

RYNet	6.34 450	0.89 363	5.88 410	1.41 287	4.48 508	15.97 505	4.18 457	13.41 465	16.49 484	10.81 460	7.00 277	14.33 466	8.72 469	9.43 437	13.71 504	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 255

GwcNet	6.42 451	1.97 475	10.92 480	2.59 451	5.58 518	11.55 477	2.21 408	14.10 476	16.52 487	10.04 442	17.19 462	10.86 431	5.61 410	9.23 430	8.84 464	0.01 242	0.06 359	0.03 439	0.08 383	0.56 468	0.40 451

Wz-Net-LNSev	6.46 452	1.93 473	16.44 512	1.52 300	4.15 495	12.66 489	4.96 475	13.05 459	12.10 454	10.55 455	16.23 445	11.32 439	7.19 441	8.43 389	8.48 458	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 236

DGSMNet	6.47 453	2.61 488	13.64 501	3.46 488	3.74 480	8.97 445	6.01 486	14.15 477	13.01 459	7.46 353	14.10 428	9.94 411	4.79 385	10.44 455	6.22 419	1.30 515	1.70 528	1.80 522	1.52 527	2.27 516	2.35 515

GANetREF_RVC	6.56 454	2.89 492	7.58 457	3.41 485	0.40 231	12.96 492	9.58 520	15.09 487	17.25 490	10.33 447	10.62 370	12.27 450	8.16 462	12.21 482	4.53 390	0.41 489	0.00 1	0.00 1	0.02 330	3.12 520	0.39 448
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
LALA_ROB	6.58 455	1.80 464	6.25 423	1.26 258	0.94 328	10.08 457	9.02 516	16.00 496	11.51 447	12.74 481	13.02 417	24.77 520	5.25 398	10.56 457	8.02 447	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.10 261	0.25 418

S-Stereo	6.63 456	0.84 350	9.67 473	3.15 478	3.48 470	6.49 400	6.22 490	12.99 458	22.84 513	9.48 427	15.51 440	12.00 448	8.43 464	8.04 356	10.70 485	0.12 442	0.17 466	0.00 1	0.38 488	0.13 314	1.92 509

DeepPrunerF	6.75 457	2.69 489	23.31 530	3.68 498	7.16 525	3.78 320	4.29 460	13.42 466	20.13 504	8.13 380	10.46 366	7.18 363	8.06 460	11.10 467	9.44 473	0.24 470	0.15 453	0.29 501	0.42 494	0.66 480	0.45 462

edge stereo	6.76 458	1.01 387	6.76 436	2.20 415	2.45 436	6.41 398	2.45 412	14.84 486	11.98 453	15.29 500	18.31 471	22.02 515	12.56 500	10.82 462	7.49 437	0.03 372	0.06 359	0.11 477	0.03 346	0.30 420	0.14 350

NCC-stereo	6.77 459	1.49 442	6.48 430	2.92 466	4.40 500	7.43 420	3.61 446	19.52 527	13.29 461	8.39 394	16.91 454	15.96 478	12.13 497	12.85 487	7.70 440	1.47 516	0.11 424	0.01 391	0.42 494	0.14 324	0.24 414

Abc-Net	6.77 459	1.49 442	6.48 430	2.92 466	4.40 500	7.43 420	3.61 446	19.52 527	13.29 461	8.39 394	16.91 454	15.96 478	12.13 497	12.85 487	7.70 440	1.47 516	0.11 424	0.01 391	0.42 494	0.14 324	0.24 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 461	0.68 305	6.80 437	2.30 425	1.77 399	5.63 382	4.20 458	18.79 514	18.62 493	10.53 454	17.15 460	18.52 499	13.74 508	8.86 417	7.38 436	0.03 372	0.15 453	0.01 391	0.07 378	0.12 299	0.26 424

test_for_model	6.81 462	27.63 550	2.16 122	21.79 548	16.18 549	3.48 284	0.94 339	5.88 228	3.72 174	7.62 359	2.72 136	1.03 138	0.42 94	0.58 8	0.35 55	9.03 541	2.28 531	0.00 1	0.05 370	23.91 555	6.49 534

RP	6.84 463	1.29 428	5.53 403	3.92 506	5.18 515	6.32 395	3.53 444	11.73 417	15.31 477	9.54 429	22.38 491	18.25 497	14.47 510	10.11 448	7.49 437	0.91 507	0.01 179	0.12 480	0.15 412	0.33 433	0.19 393

ccnet	6.87 464	0.92 373	5.15 380	3.09 472	2.18 424	11.78 481	4.90 473	17.97 508	8.79 397	12.79 483	20.20 478	16.00 481	8.35 463	9.12 424	14.17 507	0.42 492	0.33 500	0.25 499	0.09 394	0.40 455	0.48 465

RGC	6.88 465	2.23 481	6.13 418	4.05 507	4.73 514	8.94 444	2.78 424	15.19 491	11.74 449	11.13 466	19.34 474	17.86 494	10.42 490	13.02 490	8.03 449	0.73 501	0.01 179	0.24 498	0.41 493	0.31 425	0.38 447

xyz-stereo	6.97 466	0.29 56	36.85 551	0.20 94	0.07 35	30.65 541	0.19 134	3.97 105	1.82 62	10.21 445	24.87 502	6.06 330	7.29 444	11.62 474	4.87 398	0.01 242	0.02 246	0.35 506	0.00 1	0.06 202	0.02 87

Nwc_Net	6.97 466	1.25 420	6.63 434	3.82 503	3.37 464	10.83 472	1.67 394	19.56 529	11.35 444	8.36 389	23.62 495	17.19 492	11.44 496	11.21 468	8.08 452	0.80 503	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.13 314	0.09 283

w-ln-seven-2	7.09 468	2.32 483	23.44 531	1.71 335	1.06 340	7.81 432	3.98 452	12.02 427	14.65 472	13.06 487	20.38 481	11.70 447	9.83 485	10.65 460	8.66 460	0.02 330	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.14 350

ADCRef	7.27 469	1.38 432	16.37 510	2.52 446	3.30 463	11.63 479	3.16 435	10.80 388	9.35 405	13.03 486	25.27 507	8.17 380	8.92 472	8.06 363	21.81 529	0.15 450	0.08 391	0.16 487	0.34 483	0.38 448	0.58 476

psmorigin	7.34 470	1.58 448	18.31 517	2.35 435	0.87 316	6.72 406	1.70 398	10.63 380	7.14 344	19.77 514	22.71 492	20.13 508	11.34 494	12.96 489	9.49 474	0.04 392	0.17 466	0.06 462	0.17 423	0.21 382	0.50 469

Wz-Net-MNSev	7.43 471	2.35 485	15.22 506	2.34 434	3.41 469	17.27 513	8.55 512	11.91 422	13.48 463	13.37 488	17.05 457	13.70 457	7.47 451	11.90 480	9.99 480	0.40 488	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.07 255

SDNR	7.50 472	2.32 483	15.58 509	1.82 353	0.63 285	44.66 558	0.44 205	8.59 319	9.52 408	9.84 436	25.18 506	5.30 309	4.38 360	11.46 472	6.49 425	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.01 305	1.79 510	1.87 508

CSAN	7.62 473	1.60 450	6.56 433	1.83 354	0.66 289	12.40 488	10.52 528	14.45 481	21.32 508	14.19 494	15.98 443	17.84 493	13.02 505	12.32 483	8.38 456	0.09 433	0.07 379	0.03 439	0.04 364	0.33 433	0.67 482

SQANet	7.64 474	3.40 502	5.49 397	11.73 537	9.62 536	11.96 484	2.82 425	11.33 402	6.10 296	8.33 388	11.49 391	11.00 434	5.16 397	10.12 452	2.72 332	8.92 540	2.21 530	10.41 539	1.58 528	11.13 539	7.39 538

anonymity	7.68 475	3.83 505	12.39 489	7.04 528	12.67 543	8.18 435	2.00 404	17.50 504	6.85 332	13.56 491	9.21 334	9.97 412	7.82 457	11.28 470	5.58 409	6.27 534	4.98 556	3.68 531	2.96 532	3.33 522	4.48 526

CC-Net-ROB	7.68 475	9.21 533	7.46 453	3.82 503	3.66 478	15.68 502	5.02 476	17.95 507	10.45 431	6.44 302	14.00 427	7.63 367	4.77 382	10.75 461	3.10 342	5.99 533	2.46 535	16.28 543	1.08 520	6.30 532	1.56 505

stereogan	7.69 477	0.88 360	7.08 444	3.49 493	3.93 490	18.98 517	3.23 438	16.52 498	19.58 500	9.93 440	18.92 473	20.50 512	9.04 475	14.07 497	6.14 418	0.26 473	0.04 325	0.21 495	0.03 346	0.63 477	0.33 441

pmcnn	7.72 478	1.27 423	9.42 472	2.91 464	3.14 455	9.44 450	6.23 491	12.56 448	16.51 485	14.53 496	24.08 497	27.44 526	8.49 466	9.32 434	8.44 457	0.06 414	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.15 361

AF-Net	7.78 479	1.44 437	6.68 435	3.37 484	4.50 509	8.61 440	2.69 421	17.07 501	20.17 505	9.52 428	24.02 496	20.31 511	14.59 511	11.58 473	9.84 478	0.61 498	0.00 1	0.12 480	0.00 1	0.38 448	0.12 333

PASM	7.90 480	4.22 507	21.97 528	3.25 482	3.29 462	5.39 379	6.57 497	10.57 378	19.09 495	12.77 482	13.92 426	18.11 496	9.51 481	13.79 495	10.77 488	0.19 460	0.45 513	0.29 501	1.08 520	1.49 505	1.19 497

PWCDC_ROB	7.92 481	3.17 500	7.48 454	5.73 523	4.40 500	10.45 463	0.35 183	14.52 483	28.19 523	10.36 449	31.27 522	7.04 357	9.14 477	13.22 492	8.78 463	2.74 526	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 502	0.17 378

test_sample8	7.99 482	1.11 404	6.15 420	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	12.04 429	6.15 301	17.46 507	9.02 332	24.67 519	18.16 518	11.68 475	11.44 492	1.49 518	24.31 566	3.10 527	2.99 533	0.20 371	0.15 361

ADCP+	8.09 483	1.79 463	14.50 503	1.54 307	4.28 496	16.57 507	5.20 478	12.80 452	11.20 442	12.83 484	17.07 458	11.02 435	10.80 492	17.59 517	23.18 535	0.03 372	0.05 341	0.01 391	0.18 430	0.39 452	0.81 487

SuperB	8.10 484	3.15 499	24.67 533	2.65 452	1.23 354	9.88 456	4.29 460	10.18 372	30.07 526	11.53 472	12.18 405	6.12 332	6.65 431	10.50 456	14.47 508	0.14 448	0.11 424	0.35 506	0.25 460	13.06 543	0.48 465

PWC_ROB	8.24 485	3.13 497	12.74 496	2.43 442	4.43 503	7.51 424	1.22 366	16.63 499	19.24 498	16.08 503	28.29 513	13.99 463	10.16 487	13.63 494	14.06 506	0.42 492	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.59 472	0.27 428

MDST_ROB	8.37 486	0.32 85	9.03 468	4.18 512	2.42 435	26.86 536	6.14 487	19.36 524	13.52 464	27.09 531	22.75 493	9.47 405	4.74 380	15.06 504	6.34 422	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 341

G-Net	8.41 487	1.54 445	10.97 481	5.73 523	3.60 475	26.19 530	4.41 464	10.10 369	7.42 350	19.71 513	24.99 504	14.38 467	15.83 512	10.99 464	9.53 475	0.50 496	0.46 514	0.19 493	0.25 460	0.80 488	0.66 481

XQC	8.43 488	3.58 503	16.40 511	2.92 466	2.17 422	13.22 495	3.60 445	14.64 484	25.86 519	11.87 474	12.04 399	15.06 471	10.67 491	15.24 506	19.41 519	0.39 486	0.08 391	0.05 458	0.07 378	0.84 490	0.45 462

FBW_ROB	8.50 489	1.03 391	7.98 460	1.93 372	1.28 362	13.10 493	6.23 491	22.50 535	18.98 494	18.82 510	14.91 438	19.06 502	10.04 486	18.41 519	9.83 477	0.62 499	0.22 487	1.82 524	0.82 515	0.99 495	1.36 501

UDG	8.58 490	9.31 534	4.89 362	10.00 533	9.52 534	10.36 462	2.41 410	12.07 430	9.82 414	7.81 366	9.55 347	16.52 484	9.81 484	7.84 344	7.88 445	4.20 528	2.51 537	18.53 545	3.71 540	9.55 536	5.28 531

aanetorigin	8.72 491	3.29 501	27.55 540	1.95 374	3.84 487	4.93 369	5.39 483	5.49 208	10.05 419	27.85 532	31.47 523	15.80 477	12.78 502	9.04 422	11.98 494	0.25 471	0.22 487	0.22 496	0.25 460	1.28 501	0.84 489

GCST	9.08 492	17.31 542	3.98 308	52.92 565	10.66 538	11.29 475	0.20 140	6.97 281	6.47 320	9.46 426	4.68 192	4.75 285	1.51 203	9.34 435	1.31 232	8.19 539	0.05 341	22.38 547	0.34 483	6.17 531	3.53 520

RTSC	9.15 493	3.00 494	13.57 500	3.72 500	1.76 398	11.82 482	0.46 208	16.95 500	36.83 543	15.80 502	15.53 441	12.91 455	7.46 450	20.01 528	21.76 528	0.31 478	0.13 441	0.01 391	0.08 383	0.57 470	0.41 453

WCMA_ROB	9.21 494	0.87 356	7.37 451	2.54 447	2.13 419	13.59 497	5.80 485	11.64 411	14.01 466	24.43 528	32.99 530	27.09 525	18.02 517	12.51 485	9.85 479	0.81 504	0.07 379	0.01 391	0.01 305	0.16 335	0.23 410

Wz-Net-SNSev	9.23 495	6.70 521	24.28 532	1.87 357	1.81 402	8.57 438	12.29 537	17.37 503	20.39 506	10.43 451	23.11 494	16.66 486	8.03 459	14.47 501	17.86 516	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.41 458	0.30 436

MSMD_ROB	9.28 496	1.09 400	4.65 351	1.58 314	0.39 229	16.52 506	4.41 464	13.60 468	14.87 475	22.34 519	39.89 543	25.67 523	20.71 529	12.42 484	6.98 432	0.34 482	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 283

Consistency-Raft	9.42 497	4.74 513	12.66 493	5.30 521	9.08 533	4.08 336	5.26 480	19.26 522	24.87 517	11.17 467	29.85 518	13.57 456	5.51 409	7.67 333	13.40 502	0.36 483	0.35 503	1.81 523	4.24 541	11.61 540	3.57 521

DDUNet	9.47 498	11.32 539	6.14 419	12.93 539	11.65 540	10.45 463	3.87 451	11.70 414	7.89 370	9.27 422	13.28 419	16.18 483	6.14 419	8.80 414	5.77 412	6.64 535	3.38 549	20.90 546	4.28 542	11.01 538	7.80 539

ADCPNet	9.54 499	2.39 486	31.46 543	2.09 402	1.60 380	16.71 509	6.39 496	12.11 432	11.45 445	13.53 490	21.45 486	19.41 503	10.94 493	14.38 499	21.54 527	0.27 476	1.16 523	0.39 510	1.49 525	0.58 471	1.45 502

SHD	9.61 500	2.60 487	12.46 490	3.69 499	3.54 472	9.47 451	1.25 368	20.16 532	37.84 546	18.19 509	21.24 485	16.96 490	12.83 504	14.47 501	16.05 510	0.32 479	0.13 441	0.01 391	0.08 383	0.38 448	0.48 465

PDISCO_ROB	9.62 501	1.99 477	11.51 482	9.88 532	9.61 535	21.48 523	3.83 450	19.33 523	28.49 524	11.27 469	14.17 429	19.92 507	5.02 391	16.35 513	9.18 467	5.28 531	0.41 509	0.14 485	0.09 394	2.05 512	2.36 516

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 502	4.27 508	14.47 502	2.29 424	2.85 449	23.40 527	13.62 539	13.60 468	19.54 499	19.42 512	24.27 498	16.74 487	8.59 467	17.05 516	7.98 446	1.25 513	1.68 527	0.17 490	2.63 530	0.72 485	1.04 493

SGM_RVC	10.08 503	0.60 275	3.42 259	2.30 425	0.32 208	19.41 520	6.33 494	18.95 518	14.64 470	25.14 530	24.32 499	33.34 537	18.79 522	19.86 525	12.55 499	0.25 471	0.26 497	0.22 496	0.24 455	0.34 438	0.40 451
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 504	1.88 470	16.82 513	1.85 355	1.73 394	24.84 528	17.20 552	19.92 530	27.41 521	12.23 478	13.62 424	16.52 484	18.35 519	14.42 500	12.50 498	0.78 502	0.54 518	0.08 471	0.25 460	1.18 498	0.59 479

ADCL	10.16 505	2.11 478	19.36 520	1.92 368	1.88 407	22.23 524	8.91 515	14.04 474	23.56 515	14.62 497	26.19 509	12.75 454	13.59 507	16.06 512	22.95 533	0.26 473	0.18 470	0.75 513	0.65 507	0.69 481	0.58 476

w-ln-seven	10.20 506	3.08 495	26.36 537	2.06 398	2.49 437	15.81 503	4.39 463	17.80 506	33.50 532	20.47 517	25.79 508	15.12 472	7.40 445	11.75 478	17.48 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.13 341

MSAF-DinoV2	10.24 507	4.39 509	12.68 494	3.62 497	2.55 440	8.48 436	4.69 470	14.24 479	21.89 510	10.74 458	18.74 472	29.30 531	16.17 513	21.96 533	28.10 545	0.32 479	0.15 453	0.25 499	0.81 514	2.83 519	2.90 518

FCDSN-DC	10.24 507	0.56 261	3.49 265	1.96 377	1.29 363	16.90 510	4.59 468	17.16 502	19.10 496	24.64 529	32.46 529	33.82 538	22.14 535	15.93 509	10.45 483	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 402
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 507	3.13 497	20.70 524	2.21 416	2.39 434	11.23 474	6.19 488	14.17 478	11.19 441	23.20 525	22.25 489	17.89 495	19.54 525	18.51 520	26.21 542	0.45 494	0.42 511	1.10 518	1.29 522	1.56 507	1.18 496

z-mn7	10.46 510	4.14 506	20.35 522	2.15 409	1.68 389	19.07 518	5.72 484	13.28 464	34.58 538	9.45 425	35.20 536	15.69 476	9.13 476	21.16 531	17.07 513	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.19 393

SANet	10.64 511	1.86 469	10.91 479	1.76 341	0.71 299	14.62 500	9.23 518	19.18 521	37.14 544	19.22 511	27.96 512	25.86 524	19.11 524	13.02 490	10.63 484	0.08 428	0.06 359	0.03 439	0.02 330	0.62 475	0.81 487

FC-DCNN	10.72 512	0.52 243	4.27 326	1.88 360	1.63 382	17.18 511	5.29 481	18.20 510	19.69 501	28.50 533	34.51 533	34.03 539	21.48 532	15.89 508	11.15 490	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.01 305	0.07 220	0.09 283

FC-DCNN v2	10.88 513	0.52 243	4.17 322	1.92 368	1.63 382	17.79 515	5.35 482	18.87 517	19.88 502	28.77 534	34.99 535	34.62 541	21.72 533	16.03 511	11.16 491	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.00 1	0.06 202	0.08 270

AnyNet_C32	10.98 514	5.58 516	22.79 529	4.16 510	5.83 519	15.64 501	14.30 540	13.18 460	17.15 489	16.44 506	20.52 482	14.68 469	13.44 506	22.46 534	30.08 549	0.17 456	0.26 497	0.36 508	0.36 487	1.23 499	0.91 490

zh-sn7	11.12 515	7.26 526	33.16 545	2.32 433	2.31 430	11.66 480	7.80 510	13.53 467	17.94 491	16.39 505	31.80 524	14.22 465	16.88 514	23.07 537	23.00 534	0.00 1	0.13 441	0.00 1	0.00 1	0.52 465	0.48 465

zh-mn7	11.13 516	6.28 520	31.79 544	1.85 355	0.98 332	13.11 494	2.98 428	12.88 455	33.65 534	21.57 518	39.07 541	12.50 452	8.46 465	19.94 527	16.74 512	0.23 467	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.33 433	0.30 436

Wz-Net-TNSev	11.35 517	10.56 537	35.88 550	2.28 423	1.73 394	18.25 516	11.42 530	15.88 495	20.88 507	14.44 495	16.97 456	19.57 504	19.04 523	19.31 523	18.67 518	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.16 415	0.62 475	1.25 498

MeshStereo	11.52 518	1.52 444	4.55 346	1.89 362	1.46 374	19.87 522	5.11 477	20.66 533	15.91 482	32.67 539	34.51 533	39.34 546	21.15 530	18.74 521	12.10 495	0.11 438	0.06 359	0.01 391	0.00 1	0.45 462	0.22 404
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
otaku	11.73 519	7.51 528	7.07 443	13.22 540	10.85 539	26.61 535	7.25 507	18.84 516	19.16 497	11.58 473	17.23 463	20.19 509	8.09 461	15.11 505	4.64 393	9.13 542	2.42 534	13.08 540	1.83 529	12.48 542	8.22 541

Ntro	12.35 520	8.88 531	7.80 458	13.79 541	12.42 542	26.54 534	6.98 503	18.54 511	22.14 512	9.82 434	16.45 448	20.30 510	9.29 480	15.95 510	6.61 429	9.53 544	2.47 536	14.93 542	2.77 531	13.11 544	8.63 544

MFN_U_SF_RVC	12.94 521	3.66 504	25.81 536	3.61 496	2.26 428	22.77 525	4.55 467	27.10 541	20.06 503	23.90 526	28.99 515	30.53 533	16.98 515	19.92 526	20.26 522	1.24 512	1.07 522	0.98 517	1.33 523	1.80 511	2.04 511

WZ-Net	13.00 522	4.64 512	41.07 554	3.48 492	3.15 457	19.12 519	15.66 550	14.81 485	31.33 528	15.71 501	27.88 511	22.22 516	14.01 509	20.44 530	25.03 539	0.64 500	0.00 1	0.01 391	0.03 346	0.39 452	0.37 446

ADCS	13.02 523	4.93 514	28.38 541	3.17 479	2.67 444	13.61 498	10.83 529	18.70 512	33.46 531	22.59 520	24.78 501	19.59 505	18.51 521	23.40 538	32.16 552	0.10 436	0.19 476	0.37 509	0.18 430	1.26 500	1.46 503

MFMNet_re	13.29 524	8.60 530	18.29 516	9.75 531	7.25 527	19.65 521	14.84 544	20.71 534	30.72 527	23.03 523	28.77 514	18.85 501	26.09 541	13.55 493	9.82 476	2.44 524	1.35 526	0.34 505	0.23 452	4.78 526	6.69 536

EDNetEfficient	13.82 525	6.19 518	54.79 560	2.83 461	3.60 475	4.86 366	8.57 513	8.61 324	32.90 530	40.77 551	30.59 521	18.33 498	21.87 534	11.38 471	25.36 540	0.15 450	0.23 489	0.06 462	1.03 519	2.54 517	1.79 506

LSM	14.01 526	5.95 517	33.49 546	6.78 527	43.61 567	10.22 459	9.98 524	15.16 490	22.93 514	23.07 524	32.34 528	18.52 499	12.67 501	15.45 507	11.10 489	0.16 455	0.51 517	0.09 474	0.32 479	1.08 496	16.85 562

SAMSARA	14.63 527	2.74 491	12.38 488	12.65 538	6.74 524	36.50 550	72.93 573	19.36 524	23.77 516	16.20 504	13.04 418	29.21 529	12.78 502	16.98 515	15.21 509	0.11 438	0.26 497	0.03 439	0.14 408	0.76 487	0.77 485

SPS-STEREO	15.04 528	6.23 519	13.21 499	11.34 536	11.65 540	23.30 526	7.15 505	24.16 538	15.65 480	31.78 538	29.19 517	31.62 534	21.32 531	24.62 539	19.50 520	7.59 537	4.19 554	3.22 530	1.48 524	6.99 535	6.54 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 529	2.93 493	14.67 504	4.21 513	3.39 467	17.43 514	4.16 456	27.84 545	48.84 555	31.02 537	43.54 548	29.76 532	30.81 546	25.97 541	21.40 525	0.23 467	0.41 509	0.04 451	0.33 481	0.41 458	1.33 500

SGM+DAISY	15.62 530	7.26 526	19.28 519	8.94 529	10.11 537	26.25 531	10.49 527	19.36 524	14.65 472	30.64 536	33.59 531	33.00 536	22.32 536	24.96 540	16.42 511	7.90 538	6.25 558	4.51 533	3.37 537	5.86 529	7.20 537

ACVNet-4b	15.90 531	22.00 544	12.37 487	16.40 543	15.14 546	31.87 543	7.50 509	19.04 519	27.85 522	11.48 471	22.02 488	31.86 535	9.16 479	17.95 518	5.69 410	10.43 546	2.58 538	24.44 550	4.87 546	16.04 547	9.28 545

NVStereoNet_ROB	16.04 532	6.75 522	12.90 497	6.37 526	7.42 528	12.89 491	9.74 522	22.78 536	25.12 518	30.32 535	46.19 551	34.37 540	25.38 538	21.48 532	21.38 524	5.94 532	3.10 546	6.07 537	10.09 552	4.01 523	8.54 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 533	10.81 538	59.36 562	4.42 515	2.49 437	30.06 539	15.15 548	17.51 505	16.51 485	17.88 508	37.69 539	24.04 518	17.54 516	29.60 544	33.29 553	0.28 477	0.38 507	0.43 511	0.42 494	2.57 518	1.98 510

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 534	6.93 524	21.83 527	5.94 525	2.81 448	38.71 552	14.59 541	24.55 539	34.87 541	33.66 543	34.35 532	29.24 530	24.20 537	22.59 535	17.95 517	2.52 525	2.81 541	1.17 520	1.51 526	5.89 530	2.16 512

ELAS_RVC	16.54 535	2.26 482	10.09 478	5.50 522	4.46 505	28.28 538	16.72 551	25.55 540	33.54 533	40.19 549	40.30 545	36.68 543	30.03 544	29.40 543	20.61 523	0.98 510	1.21 524	0.86 516	0.70 511	1.39 504	2.16 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 536	2.14 479	9.23 469	4.92 518	4.53 510	32.66 546	15.11 547	27.40 543	28.68 525	40.27 550	44.90 549	38.33 545	30.50 545	26.44 542	21.94 530	0.88 505	1.23 525	0.67 512	0.89 517	1.49 505	2.18 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 537	1.28 426	11.61 483	3.72 500	1.65 384	16.67 508	9.17 517	14.39 480	55.91 559	63.81 570	40.86 546	35.94 542	37.73 553	14.24 498	26.87 543	0.05 404	0.10 415	0.13 484	0.22 449	0.12 299	0.15 361

SGM-ForestM	16.99 538	1.08 398	5.74 407	2.12 405	0.75 303	31.63 542	12.21 535	27.80 544	32.25 529	37.88 546	39.99 544	52.96 555	35.20 550	33.60 548	24.47 537	0.26 473	0.39 508	0.31 503	0.39 491	0.26 409	0.53 472

DispFullNet	17.47 539	26.01 548	33.98 548	22.58 549	20.86 554	13.84 499	1.28 372	16.50 497	26.27 520	19.97 515	17.17 461	20.52 513	18.49 520	22.86 536	10.76 487	5.13 530	2.83 542	30.72 554	7.72 550	20.86 551	11.01 552

EDNetEfficientorigin	17.87 540	14.00 540	99.53 582	1.64 325	0.92 324	10.55 465	6.26 493	13.21 461	34.84 540	38.20 548	36.91 538	27.47 527	26.32 542	14.71 503	25.69 541	0.04 392	0.06 359	0.14 485	0.52 502	3.16 521	3.27 519

RainbowNet	18.01 541	26.22 549	19.95 521	18.59 545	14.88 545	27.38 537	10.46 526	27.39 542	34.54 537	14.91 499	27.01 510	25.65 522	12.44 499	18.94 522	9.23 468	13.91 554	3.46 550	23.36 549	4.86 545	16.03 546	10.91 551

ACVNet_1	18.70 542	25.08 547	12.72 495	17.33 544	15.18 547	26.02 529	9.62 521	28.44 546	34.49 536	24.39 527	24.32 499	37.22 544	20.13 528	16.67 514	13.39 501	10.45 547	2.59 539	24.77 551	4.92 547	16.57 548	9.75 547

RTS	18.87 543	9.32 535	86.48 570	4.95 519	6.10 520	42.08 554	14.70 542	15.49 492	41.06 548	22.65 521	32.32 526	13.77 458	19.54 525	37.98 553	28.96 546	0.41 489	0.23 489	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 469

RTSA	18.87 543	9.32 535	86.48 570	4.95 519	6.10 520	42.08 554	14.70 542	15.49 492	41.06 548	22.65 521	32.32 526	13.77 458	19.54 525	37.98 553	28.96 546	0.41 489	0.23 489	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 469

MANE	19.47 545	1.27 423	5.07 373	4.69 516	5.55 517	30.49 540	9.94 523	34.01 548	37.27 545	44.13 555	51.57 559	52.51 553	40.41 555	33.58 547	24.81 538	0.89 506	0.86 521	1.11 519	9.72 551	0.38 448	1.06 494

coex-ft	19.78 546	19.39 543	87.73 572	1.77 343	1.80 401	17.25 512	13.50 538	12.63 450	42.10 550	60.18 566	38.90 540	28.72 528	28.74 543	11.74 477	27.40 544	0.21 464	0.23 489	0.04 451	0.30 475	1.36 503	1.54 504

BEATNet-Init1	23.31 547	9.03 532	41.67 555	4.17 511	2.53 439	45.68 560	19.47 555	33.43 547	38.45 547	47.59 558	49.10 555	59.31 559	41.80 557	38.35 555	29.21 548	0.47 495	0.50 516	0.81 514	0.66 508	2.10 515	1.86 507

DLNR_Zeroshot_test	24.70 548	50.77 566	90.11 573	98.11 582	97.34 580	1.38 57	0.12 94	22.79 537	3.09 137	1.07 123	2.95 142	0.71 126	0.29 52	6.93 283	2.29 310	38.56 564	0.37 506	0.00 1	0.30 475	76.73 576	0.09 283

ACVNet_2	26.45 549	29.35 554	25.14 534	20.27 547	15.43 548	34.97 548	12.23 536	48.37 560	66.25 569	42.69 552	56.73 563	51.77 551	25.59 539	20.39 529	13.52 503	10.13 545	2.59 539	22.78 548	3.52 539	17.57 549	9.80 549

MADNet+	27.07 550	33.84 556	90.97 574	20.14 546	7.47 529	48.43 562	47.10 569	35.43 549	36.46 542	20.11 516	30.05 519	25.29 521	35.08 549	45.50 561	50.28 567	2.13 522	2.00 529	1.19 521	0.76 512	4.71 524	4.43 524

IMH-64-1	27.21 551	28.77 551	16.84 514	31.57 552	20.76 552	26.43 532	15.10 545	47.11 555	45.20 552	33.53 541	51.16 557	41.42 547	31.10 547	36.48 549	22.39 531	13.48 552	2.87 544	33.95 556	10.70 553	23.50 553	11.75 553

IMH-64	27.21 551	28.77 551	16.84 514	31.57 552	20.76 552	26.43 532	15.10 545	47.11 555	45.20 552	33.53 541	51.16 557	41.42 547	31.10 547	36.48 549	22.39 531	13.48 552	2.87 544	33.95 556	10.70 553	23.50 553	11.75 553

JetBlue	29.12 553	15.72 541	54.12 559	15.93 542	20.98 555	60.90 571	30.62 562	39.38 550	34.62 539	34.08 544	39.69 542	57.35 558	43.17 558	50.71 567	50.60 568	2.41 523	3.79 552	2.81 526	3.45 538	9.57 537	12.59 556

WAO-7	29.39 554	24.43 545	20.47 523	32.71 555	13.83 544	34.70 547	20.27 558	52.19 566	65.03 567	43.29 553	59.35 565	52.19 552	44.68 560	31.71 545	30.56 550	10.98 548	4.94 555	13.71 541	12.52 557	12.06 541	8.22 541

IMH	29.82 555	29.11 553	18.51 518	34.28 556	21.40 557	32.33 545	15.39 549	49.40 562	53.07 557	37.88 546	55.32 562	45.05 549	39.54 554	40.63 556	24.12 536	14.03 555	3.27 548	34.93 558	11.24 555	24.69 556	12.21 555

PWCK	30.53 556	44.32 563	47.25 557	29.76 550	7.23 526	40.78 553	27.10 561	44.73 554	44.32 551	47.31 557	36.37 537	47.16 550	26.05 540	41.26 557	31.87 551	21.83 559	4.03 553	29.50 553	4.67 543	27.17 560	7.80 539

TorneroNet-64	32.42 557	31.89 555	30.52 542	34.73 557	21.13 556	46.99 561	18.82 553	43.10 553	59.42 562	32.70 540	46.98 552	62.01 562	36.98 551	43.97 560	33.88 554	14.10 556	3.22 547	35.28 559	11.72 556	26.84 559	14.07 557

Dean	34.67 558	38.70 561	25.33 535	29.89 551	17.21 550	45.24 559	11.98 534	56.90 570	76.55 571	63.47 569	60.22 566	67.36 568	48.14 563	37.24 551	39.01 559	11.00 549	2.83 542	28.35 552	5.60 549	18.14 550	10.31 550

WAO-6	34.74 559	36.76 560	15.36 507	37.53 558	24.15 561	35.99 549	19.36 554	48.96 561	68.54 570	43.84 554	47.58 553	52.77 554	52.60 564	32.63 546	34.73 556	26.20 562	7.74 561	42.78 563	21.64 563	28.07 561	17.62 563

LVE	34.99 560	40.10 562	34.97 549	32.49 554	18.61 551	51.45 567	26.82 560	52.15 565	65.94 568	47.21 556	61.04 567	53.99 556	37.30 552	37.95 552	34.09 555	15.55 558	5.95 557	31.01 555	13.81 558	22.58 552	16.72 561

TorneroNet	35.11 561	33.92 557	33.82 547	37.86 559	22.01 558	49.64 564	21.58 559	48.09 559	55.23 558	37.50 545	53.79 560	62.81 565	43.66 559	46.71 563	41.25 562	14.80 557	3.53 551	36.72 560	14.57 559	28.28 562	16.49 560

WAO-8	38.15 562	35.51 558	21.50 525	43.67 560	23.92 559	44.44 556	20.26 556	52.83 567	76.62 572	53.57 563	66.79 571	62.63 563	54.56 567	42.03 558	39.18 560	22.71 560	6.65 559	37.08 561	19.08 561	24.72 558	15.24 558

Venus	38.15 562	35.51 558	21.50 525	43.67 560	23.92 559	44.44 556	20.26 556	52.83 567	76.62 572	53.57 563	66.81 572	62.63 563	54.56 567	42.03 558	39.18 560	22.71 560	6.65 559	37.08 561	19.08 561	24.70 557	15.24 558

UNDER WATER	45.09 564	48.60 565	67.37 565	49.30 564	31.41 563	53.80 569	37.39 564	40.25 552	52.48 556	50.24 559	45.37 550	68.37 570	57.76 570	51.03 568	49.88 566	29.97 563	13.75 563	51.22 565	36.57 564	37.87 564	29.12 564

UNDER WATER-64	45.16 565	46.99 564	66.69 564	43.90 562	27.64 562	55.58 570	41.87 566	39.42 551	48.42 554	51.73 562	43.08 547	67.76 569	56.69 569	48.02 565	48.34 565	39.50 565	17.64 564	51.78 566	38.93 566	36.62 563	32.61 565

notaker	47.42 566	55.20 567	49.13 558	56.52 568	40.18 564	38.52 551	32.97 563	47.21 557	56.08 560	57.21 565	57.24 564	60.09 560	59.19 571	53.93 569	41.64 563	40.61 566	19.93 565	57.21 567	37.41 565	49.02 566	39.02 566

ktn	48.94 567	57.58 568	38.86 553	59.57 569	43.27 566	50.37 565	43.38 567	48.07 558	61.11 563	51.30 561	54.25 561	54.96 557	52.88 565	47.30 564	35.83 557	57.77 570	24.88 568	62.69 570	43.55 567	50.70 567	40.41 567

DPSimNet_ROB	53.45 568	64.73 572	44.39 556	53.97 566	45.39 568	53.66 568	54.83 570	55.15 569	57.87 561	64.16 571	50.83 556	63.40 566	53.34 566	46.45 562	65.81 572	63.13 571	26.54 569	57.94 568	51.11 570	45.52 565	50.69 571

KSHMR	55.63 569	63.60 571	37.85 552	74.69 571	49.56 569	49.01 563	45.73 568	57.46 571	63.97 566	61.61 568	62.07 569	72.39 572	47.01 561	50.65 566	43.29 564	54.10 569	62.21 571	66.10 571	53.94 571	51.25 569	46.11 569

HanzoNet	56.48 570	59.32 569	58.25 561	55.32 567	41.94 565	50.95 566	41.33 565	51.12 563	61.40 564	65.62 572	65.59 570	71.66 571	69.41 572	70.77 572	60.03 570	63.99 572	34.70 570	61.96 569	50.54 569	51.00 568	44.71 568

JetRed	61.02 571	61.05 570	82.56 569	46.09 563	56.80 571	83.19 572	63.76 571	59.26 572	63.61 565	69.29 573	68.85 573	66.59 567	47.62 562	61.57 570	74.09 573	45.58 567	66.14 573	46.59 564	45.06 568	63.17 570	49.58 570

LRCNet_RVC	66.23 572	65.67 573	67.63 566	71.47 570	54.32 570	32.17 544	2.66 420	63.19 573	21.35 509	81.79 574	91.26 575	83.62 573	71.62 573	69.32 571	52.57 569	95.49 579	64.45 572	95.07 579	95.19 579	71.52 571	74.31 573

TCMNet-wrong-test	67.23 573	85.83 577	81.56 568	95.63 578	94.73 578	89.35 573	85.42 574	51.73 564	33.71 535	51.26 560	61.71 568	61.33 561	41.23 556	77.26 573	64.71 571	48.76 568	9.03 562	70.12 573	68.11 572	90.76 579	82.37 578

MADNet++	82.84 574	82.38 576	73.57 567	87.72 577	82.97 575	93.14 574	69.15 572	86.42 577	82.50 574	93.46 578	86.70 574	86.28 574	80.92 574	88.34 575	88.84 574	86.83 577	84.17 577	72.64 574	68.92 573	80.47 577	81.42 577

tt	83.26 575	0.34 117	99.99 584	79.40 575	93.18 577	100.00 583	100.00 583	100.00 587	99.95 581	60.33 567	47.63 554	99.98 586	99.96 582	99.98 584	100.00 587	92.42 578	99.82 582	73.83 578	73.63 574	88.42 578	56.35 572

xxxxx1	85.63 576	90.31 578	96.68 577	76.54 572	80.57 572	97.44 578	96.86 578	85.53 574	88.53 575	88.68 575	91.71 576	94.23 576	92.93 575	90.02 576	91.98 575	70.60 573	70.39 574	73.68 575	81.46 576	74.61 572	79.86 574

tt_ll	85.63 576	90.31 578	96.68 577	76.54 572	80.57 572	97.44 578	96.86 578	85.53 574	88.53 575	88.68 575	91.71 576	94.23 576	92.93 575	90.02 576	91.98 575	70.60 573	70.39 574	73.68 575	81.46 576	74.61 572	79.86 574

ff	85.63 576	90.31 578	96.68 577	76.54 572	80.57 572	97.44 578	96.86 578	85.53 574	88.53 575	88.68 575	91.71 576	94.23 576	92.93 575	90.02 576	91.98 575	70.60 573	70.39 574	73.68 575	81.46 576	74.61 572	79.86 574

USTest	87.63 579	76.50 574	65.53 563	81.26 576	83.10 576	100.00 583	100.00 583	99.53 582	99.60 580	98.32 579	99.02 581	90.87 575	98.33 580	84.28 574	98.23 581	79.97 576	96.20 578	69.82 572	73.75 575	75.48 575	82.80 579

PML	97.88 580	100.00 587	96.45 576	98.01 581	97.88 581	100.00 583	99.35 581	96.88 578	97.72 579	100.00 586	97.36 579	97.38 580	99.60 581	100.00 587	96.32 579	99.99 584	97.55 579	100.00 583	96.01 580	99.18 581	87.92 580

MEDIAN_ROB	98.41 581	99.70 582	99.30 581	97.09 579	97.02 579	96.89 576	95.77 577	97.66 580	97.28 578	98.79 582	98.94 580	99.18 581	98.14 579	96.89 579	96.88 580	99.96 583	99.16 580	100.00 583	99.99 584	99.69 582	99.88 582

HaxPig	98.85 582	99.94 584	95.08 575	99.99 585	100.00 584	94.03 575	94.78 575	99.15 581	99.98 583	99.99 585	100.00 583	99.98 586	99.99 583	98.12 580	95.97 578	100.00 586	99.99 584	100.00 583	99.99 584	100.00 585	99.99 585

Anonymous_1	99.08 583	99.91 583	99.85 583	97.63 580	99.10 582	100.00 583	100.00 583	99.61 584	99.96 582	99.28 584	99.86 582	99.54 583	99.99 583	99.29 581	99.75 582	96.05 580	99.59 581	97.31 580	98.57 581	97.71 580	98.63 581

test_example2	99.39 584	99.98 586	99.99 584	100.00 588	99.98 583	99.72 582	99.99 582	97.34 579	100.00 584	100.00 586	100.00 583	96.42 579	96.66 578	99.97 583	99.96 583	100.00 586	99.97 583	98.66 581	99.15 582	100.00 585	100.00 587

AVERAGE_ROB	99.62 585	99.95 585	98.81 580	100.00 588	100.00 584	98.08 581	95.47 576	100.00 587	100.00 584	100.00 586	100.00 583	100.00 588	100.00 585	100.00 587	99.99 584	100.00 586	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	100.00 587

DGTPSM_ROB	99.90 586	100.00 587	99.99 584	99.99 585	100.00 584	100.00 583	100.00 583	99.97 585	100.00 584	98.35 580	100.00 583	99.84 584	100.00 585	99.98 584	99.99 584	99.99 584	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	100.00 587

DPSMNet_ROB	99.91 587	100.00 587	99.99 584	99.99 585	100.00 584	100.00 583	100.00 583	99.98 586	100.00 584	98.35 580	100.00 583	99.84 584	100.00 585	99.98 584	99.99 584	100.00 586	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	100.00 587

DPSM_ROB	99.95 588	100.00 587	100.00 588	99.76 583	100.00 584	100.00 583	100.00 583	100.00 587	100.00 584	100.00 586	100.00 583	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 587	99.21 581	100.00 585	100.00 583	100.00 586	99.99 583	99.95 583

DPSM	99.95 588	100.00 587	100.00 588	99.76 583	100.00 584	100.00 583	100.00 583	100.00 587	100.00 584	100.00 586	100.00 583	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 587	99.21 581	100.00 585	100.00 583	100.00 586	99.99 583	99.95 583

FlowAnything	100.00 590	100.00 587	100.00 588	100.00 588	100.00 584	100.00 583	100.00 583	100.00 587	100.00 584	100.00 586	100.00 583	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	100.00 587

Selective-RAFT-Error	100.00 590	100.00 587	100.00 588	100.00 588	100.00 584	100.00 583	100.00 583	100.00 587	100.00 584	100.00 586	100.00 583	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	100.00 587

CasAABBNet	100.00 590	100.00 587	100.00 588	100.00 588	100.00 584	100.00 583	100.00 583	100.00 587	100.00 584	100.00 586	100.00 583	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	100.00 587

LSM0	100.00 590	100.00 587	100.00 588	100.00 588	100.00 584	100.00 583	100.00 583	100.00 587	100.00 584	100.00 586	100.00 583	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 585	100.00 583	100.00 586	100.00 585	99.99 585

ccccc		96.61 581		100.00 588	100.00 584	97.41 577		99.56 583		99.27 583		99.35 582		99.92 582		100.00 586	100.00 585	99.95 582	99.77 583	100.00 585

ASD4		81.57 575

Low-res two-view benchmark