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	0.26 1	0.50 109	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 45	0.07 14	0.18 24	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 170	1.00 288	0.42 3	0.06 52	0.63 2	1.44 39	0.38 18	0.04 3	0.11 38	0.37 70	0.93 10	0.39 5	0.03 318	0.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

LGtest1	0.53 3	0.42 57	1.55 7	0.14 34	0.30 119	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 33	0.65 74	0.12 11	0.08 20	0.10 12	1.30 32	0.47 14	0.01 170	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.20 133

S2M2	0.53 3	0.50 109	1.58 9	0.53 121	0.18 70	1.13 11	0.01 4	1.47 5	2.18 62	0.18 1	0.87 55	0.13 40	0.20 28	0.87 7	0.51 25	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 332	0.01 1

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 57	2.39 62	0.22 52	0.17 64	1.71 97	0.03 28	1.88 7	1.20 34	1.22 120	0.77 48	0.04 1	0.05 2	0.75 4	0.89 112	0.06 377	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.33 193

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 57	2.06 32	0.38 92	0.40 161	1.36 53	0.01 4	4.13 74	0.95 7	0.48 43	0.13 13	0.06 5	0.07 4	0.89 8	0.37 4	0.02 274	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 117

IGEV	0.66 7	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 391	1.35 50	0.37 182	2.56 14	1.12 31	0.44 31	0.12 11	0.07 14	0.09 9	1.07 16	0.58 43	0.05 365	0.62 362	0.00 1	0.19 376	0.01 18	0.39 211

3.25w_new	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 66	1.10 27	0.46 38	0.26 23	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 417	0.00 1	0.22 402	0.01 18	0.75 324

3.25w	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 66	1.10 27	0.46 38	0.26 23	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 417	0.00 1	0.22 402	0.01 18	0.75 324

asd	0.71 10	0.25 2	2.43 64	0.09 15	0.80 254	1.25 32	0.06 52	3.22 23	1.03 12	0.59 64	0.65 41	0.07 14	0.55 112	1.01 13	0.46 11	0.20 444	0.81 393	0.00 1	0.08 311	0.01 18	0.67 304

MonSter	0.72 11	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 264	1.27 42	0.01 4	3.79 45	0.91 3	0.41 24	0.18 17	0.08 20	0.04 1	1.33 33	0.58 43	0.00 1	0.96 425	0.00 1	0.36 470	0.00 1	0.94 350

4.5_new	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 17	0.58 61	0.80 50	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.61 55	0.17 434	0.99 446	0.00 1	0.19 376	0.01 18	0.64 289

4.5w-stereo	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 17	0.58 61	0.80 50	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.60 51	0.17 434	0.99 446	0.00 1	0.19 376	0.01 18	0.64 289

2w_stereo	0.75 14	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 39	4.03 69	1.00 9	0.98 107	0.86 53	0.09 27	1.21 185	1.06 15	0.62 57	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 356	0.00 1	0.27 171

asda	0.76 15	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 214	1.28 44	0.09 72	3.82 50	1.03 12	0.54 52	0.43 31	0.07 14	0.71 132	1.25 27	0.46 11	0.22 450	0.99 446	0.00 1	0.25 415	0.01 18	0.71 314

4.25_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 437	0.00 1	0.25 415	0.00 1	0.57 263

4.5w_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 437	0.00 1	0.25 415	0.00 1	0.57 263

4.25w-stereo	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 450	0.98 437	0.00 1	0.25 415	0.00 1	0.57 263

SGD-Stereo	0.76 15	0.36 32	1.37 3	0.43 101	0.14 47	1.25 32	0.29 161	2.25 10	0.84 2	0.61 70	0.51 33	0.09 27	0.11 15	6.65 234	0.19 1	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.07 43

LG-Stereo_L2	0.78 20	0.47 88	1.99 27	0.29 70	0.36 146	1.28 44	0.18 127	3.82 50	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.07 4	4.41 152	0.55 35	0.01 170	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 165

DEFOM-Stereo	0.78 20	0.56 142	1.98 25	0.21 49	0.12 36	1.93 114	0.44 198	0.99 3	0.93 6	0.70 79	0.51 33	0.15 41	0.09 9	6.39 221	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 80

3w_stereo	0.79 22	0.33 24	2.53 71	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 63	1.06 24	0.62 71	0.58 38	0.09 27	1.02 160	1.54 46	0.64 64	0.00 1	1.00 453	0.00 1	0.23 408	0.01 18	0.65 292

1w_stereo	0.79 22	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 182	1.20 15	0.08 67	3.86 57	1.02 11	0.64 73	2.52 124	0.05 3	1.54 212	1.08 17	0.44 8	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 228

2.75w_new	0.80 24	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 103	1.26 36	0.09 72	3.82 50	1.05 17	0.54 52	0.23 19	0.08 20	0.86 148	2.50 95	0.64 64	0.00 1	0.97 430	0.00 1	0.27 438	0.00 1	0.69 307

AdaDepth	0.81 25	0.41 53	3.63 186	0.17 37	1.35 352	1.62 81	0.08 67	1.20 4	1.66 42	0.33 12	0.58 38	0.10 36	0.29 48	2.59 96	0.63 60	0.02 274	0.79 388	0.00 1	0.20 388	0.01 18	0.62 282

4w-stereo	0.81 25	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 182	1.26 36	0.06 52	3.65 31	1.05 17	0.41 24	0.96 62	0.06 5	0.66 126	2.11 73	0.64 64	0.22 450	0.96 425	0.00 1	0.29 447	0.00 1	0.78 331

RAStereo	0.81 25	0.70 194	3.97 218	0.21 49	0.54 202	1.16 12	0.02 19	3.78 43	1.22 35	0.62 71	1.57 83	0.16 44	0.23 34	0.89 8	1.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.02 6

3.75w	0.82 28	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 337	1.26 36	0.02 19	3.85 55	1.05 17	0.51 44	0.39 30	0.08 20	0.40 79	3.31 115	0.47 14	0.07 386	0.94 417	0.00 1	0.08 311	0.00 1	0.29 180

LG-Stereo_L1	0.82 28	0.46 81	1.74 12	0.28 68	0.34 135	1.36 53	0.19 132	2.56 14	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.06 3	6.62 230	0.54 34	0.01 170	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139

MLG-Stereo_test2	0.82 28	0.40 50	1.99 27	0.39 93	1.07 298	1.43 62	0.02 19	4.01 68	1.75 49	0.37 14	0.07 4	0.15 41	0.10 12	2.62 97	0.57 41	0.32 472	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.42 228

LG-G_1	0.83 31	0.41 53	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 106	0.02 19	4.37 92	1.10 27	0.60 68	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 327

LG-G	0.83 31	0.41 53	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 106	0.02 19	4.37 92	1.10 27	0.60 68	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 327

MLG-Stereo_test1	0.85 33	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 376	1.22 19	0.01 4	4.24 79	1.68 45	0.19 2	0.08 5	0.09 27	0.11 15	4.16 143	0.46 11	0.01 170	0.70 377	0.00 1	0.01 240	0.01 18	0.17 112

3.5w_stereo	0.87 34	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 32	4.15 76	1.08 26	0.37 14	1.65 88	0.08 20	0.49 104	3.95 133	0.51 25	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 306	0.00 1	0.27 171

GLC_STEREO	0.87 34	0.39 44	1.55 7	0.72 151	0.01 1	1.98 118	0.55 231	3.52 26	3.54 125	0.96 106	1.63 86	0.19 48	0.41 82	1.29 31	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.08 47

IGEV-RUCA	0.88 36	0.27 6	1.43 5	0.59 126	0.33 130	2.12 134	0.49 218	3.65 31	1.79 52	1.04 111	0.16 14	0.24 67	0.55 112	2.95 107	0.57 41	0.12 416	0.21 300	0.20 493	0.25 415	0.22 350	0.33 193

qwe	0.89 37	0.29 18	2.49 65	0.10 18	1.25 333	1.24 25	0.04 32	3.97 63	1.06 24	0.66 76	0.53 36	0.05 3	0.18 24	3.58 121	0.50 24	0.07 386	0.94 417	0.00 1	0.27 438	0.01 18	0.57 263

water-stereo	0.90 38	0.56 142	4.39 253	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 112	4.51 97	1.69 46	0.80 96	1.31 78	0.27 72	0.24 36	0.71 3	0.56 40	0.26 464	0.06 227	0.00 1	0.02 262	0.03 76	0.71 314

MLG-Stereo	0.91 39	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 166	1.23 23	0.00 1	4.57 100	1.74 48	0.41 24	0.08 5	0.09 27	0.10 12	5.68 195	0.45 10	0.02 274	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 102

2.25w	0.92 40	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 39	3.84 54	1.05 17	0.51 44	1.30 76	0.09 27	0.68 128	4.12 141	0.68 69	0.00 1	0.98 437	0.00 1	0.28 441	0.00 1	0.73 319

2.5w	0.94 41	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 139	1.27 42	0.09 72	3.86 57	1.05 17	0.54 52	0.73 43	0.04 1	0.55 112	4.75 164	0.59 48	0.00 1	1.04 459	0.00 1	0.29 447	0.00 1	0.96 354

UniTT-Stereo	0.94 41	0.53 121	2.82 97	0.94 187	1.29 344	0.56 5	0.12 90	1.49 6	3.16 96	1.77 132	2.22 114	0.20 52	0.32 61	1.76 59	1.33 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.02 6

dual_stereo	0.95 43	0.39 44	1.83 18	0.37 89	1.11 309	0.84 7	0.03 28	4.34 91	1.83 53	0.30 8	0.08 5	0.21 53	0.12 17	3.16 112	0.98 133	0.00 1	1.34 508	0.00 1	0.20 388	0.00 1	1.83 461

rvit_stereo_0081_aga	0.95 43	1.03 291	4.52 266	0.16 35	0.25 109	1.70 90	0.21 142	4.27 83	3.17 97	0.38 18	0.23 19	0.27 72	0.31 54	1.56 47	0.64 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.15 93

MaDis-Stereo	0.96 45	1.11 304	4.01 223	0.36 88	1.86 395	1.20 15	0.06 52	3.99 65	1.73 47	0.45 32	0.56 37	0.43 100	0.51 106	1.28 29	1.46 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.08 47

LG-Stereo	1.00 46	0.58 154	4.72 284	0.19 39	0.37 151	1.18 14	0.18 127	4.21 78	3.11 95	0.83 102	1.95 105	0.45 103	0.16 22	0.53 1	0.62 57	0.33 473	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.31 187

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 47	0.42 57	3.22 134	0.48 113	0.63 219	2.02 121	0.27 158	5.79 176	1.32 36	0.82 98	0.75 46	0.87 130	0.23 34	1.24 26	0.86 105	0.15 424	0.58 353	0.00 1	0.26 432	0.03 76	0.49 243

castereo	1.02 47	0.69 187	1.26 1	0.46 109	0.19 74	1.89 110	0.76 296	5.61 164	2.37 64	0.78 92	2.65 130	0.32 84	0.40 79	1.25 27	1.00 138	0.01 170	0.32 319	0.00 1	0.24 411	0.03 76	0.22 146

GIP-stereo	1.03 49	0.79 209	2.35 58	1.91 313	1.40 356	1.47 66	0.05 39	5.06 120	1.85 54	0.30 8	0.43 31	0.57 117	0.37 70	1.14 19	0.75 85	0.07 386	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.57 417

rvit_stereo_0081	1.03 49	0.55 131	2.58 75	0.64 136	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 40	5.28 226	0.55 56	0.32 27	0.55 114	0.12 17	4.08 138	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 49	0.55 131	2.58 75	0.64 136	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 40	5.28 226	0.55 56	0.32 27	0.55 114	0.12 17	4.08 138	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

IGEV-Stereo++	1.03 49	0.32 23	2.03 31	0.25 61	1.94 402	1.94 115	0.01 4	3.57 28	2.52 68	0.70 79	1.80 100	0.10 36	1.14 170	1.34 37	0.55 35	0.01 170	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 105	1.57 417

LoS	1.03 49	0.43 62	2.53 71	0.64 136	0.14 47	2.42 158	0.26 156	5.64 166	2.93 81	1.08 114	0.24 21	0.49 106	0.45 101	2.31 87	0.83 102	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 54	0.44 71	2.58 75	0.32 73	0.52 195	1.78 101	0.07 59	5.69 168	2.76 74	0.27 6	2.28 117	0.80 127	0.44 99	1.37 38	0.49 18	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 415	0.02 44	0.32 192

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 55	2.27 445	1.82 15	1.16 205	0.34 135	0.56 5	0.05 39	2.94 17	1.46 40	0.40 22	0.94 61	0.22 59	2.27 246	6.26 217	0.63 60	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 366	0.04 105	0.16 102

rvit_stereo_0080	1.09 55	1.08 298	4.16 234	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 98	3.94 156	0.70 79	1.29 74	0.41 95	0.75 136	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 117

trnet	1.09 55	0.47 88	2.19 46	0.12 28	0.21 93	1.70 90	0.02 19	4.28 85	6.97 314	0.78 92	1.77 96	0.48 105	0.67 127	1.50 42	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

whm_eth	1.09 55	1.08 298	4.16 234	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 98	3.94 156	0.70 79	1.29 74	0.41 95	0.75 136	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 117

CASnet	1.09 55	0.47 88	2.09 34	0.79 164	0.08 17	2.10 129	0.14 109	3.83 53	4.26 174	3.84 182	1.56 82	0.32 84	0.30 51	1.13 18	0.77 90	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 55	0.51 113	2.16 41	0.11 24	0.24 105	1.67 85	0.03 28	4.24 79	6.91 311	0.80 96	1.73 92	0.44 101	0.64 124	1.58 49	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
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
monsters	1.12 61	0.45 76	2.32 56	0.54 122	2.80 443	1.38 55	0.01 4	3.74 40	1.00 9	0.46 38	0.63 40	0.06 5	0.13 20	6.08 210	0.88 111	0.15 424	0.96 425	0.00 1	0.31 455	0.00 1	0.55 257

fffft	1.13 62	0.71 198	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 129	0.63 256	4.19 77	2.10 58	0.42 28	0.75 46	0.24 67	0.20 28	6.89 248	1.08 151	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.53 254
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 62	0.92 256	1.82 15	0.80 167	0.09 22	2.07 128	0.16 118	3.61 30	2.17 61	0.38 18	1.37 79	0.19 48	0.29 48	7.04 261	1.02 144	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.51 249

CroCo-Stereo	1.14 64	1.22 330	3.99 221	0.61 133	0.53 198	0.38 2	0.06 52	5.35 146	4.15 167	0.59 64	1.92 104	1.00 135	0.27 43	1.37 38	1.33 189	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.05 29
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_0083	1.16 65	0.47 88	3.68 190	0.54 122	0.10 25	1.25 32	0.24 150	3.17 21	5.31 229	0.52 49	0.80 50	0.82 128	1.16 177	4.52 157	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.13 75

GREAT-IGEV	1.17 66	0.57 149	3.06 125	1.95 322	1.41 358	1.42 60	0.08 67	2.51 13	3.07 93	0.58 61	0.79 49	0.11 38	0.35 67	2.17 78	1.00 138	0.07 386	1.45 511	0.00 1	0.22 402	0.14 276	2.42 504

monsterstereo	1.18 67	0.50 109	2.75 94	0.50 116	2.62 435	1.22 19	0.01 4	3.73 39	0.95 7	0.59 64	1.62 85	0.06 5	0.09 9	6.02 204	0.96 131	0.01 170	1.10 470	0.00 1	0.34 465	0.01 18	0.56 261

111111	1.21 68	0.28 11	2.10 38	0.22 52	1.45 361	1.42 60	0.05 39	5.30 137	2.01 57	0.55 56	3.02 140	0.09 27	0.20 28	4.87 166	0.58 43	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 208	1.09 372

MGS-Stereo	1.22 69	0.44 71	2.92 106	0.83 171	0.07 14	1.82 106	0.65 263	2.44 11	3.95 158	1.11 116	6.19 241	0.49 106	0.37 70	1.73 53	0.81 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 453	0.01 1

rvit_stereo_ft	1.23 70	1.42 366	5.16 306	0.94 187	0.36 146	1.22 19	0.24 150	4.57 100	4.49 190	0.51 44	1.04 64	0.73 123	1.10 164	1.50 42	1.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.22 146

RSM++	1.24 71	0.45 76	1.84 21	1.61 261	0.51 191	2.73 197	0.29 161	2.99 18	3.22 100	0.69 78	2.06 107	0.52 111	0.28 45	5.62 191	0.86 105	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.17 366	0.16 296	0.85 338

depthmonostereo	1.25 72	0.95 269	4.67 280	0.28 68	0.11 27	1.43 62	0.04 32	5.43 152	1.76 51	1.02 110	1.47 80	1.59 158	0.98 156	3.61 123	0.92 119	0.03 318	0.11 263	0.00 1	0.02 262	0.04 105	0.47 239

tt45	1.25 72	0.90 251	1.98 25	0.59 126	0.25 109	3.47 279	0.14 109	4.07 70	1.97 56	0.45 32	2.17 111	0.29 77	0.27 43	7.02 259	0.95 128	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.24 162

CAS++	1.27 74	0.68 183	2.40 63	0.25 61	0.30 119	1.80 103	0.61 250	8.46 294	3.61 131	1.80 133	2.42 121	0.18 46	0.21 33	2.12 74	0.49 18	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 74	0.38 38	2.61 79	1.75 289	1.21 327	2.44 161	0.85 322	4.79 108	1.67 43	0.71 83	0.26 23	0.29 77	2.00 233	2.30 85	0.66 68	0.01 170	0.95 422	0.00 1	0.42 480	0.12 243	2.07 485

ours_stereo	1.28 76	0.91 252	2.36 60	0.34 84	0.67 225	1.16 12	0.09 72	3.71 38	2.44 65	0.51 44	3.17 144	0.36 93	0.26 39	6.62 230	0.55 35	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 362	2.08 486

MM-Stereo_test2	1.30 77	0.52 118	2.67 87	1.71 281	0.29 117	1.79 102	0.51 221	5.28 135	3.84 150	0.95 104	0.93 60	0.51 110	0.36 68	2.29 84	1.12 156	0.00 1	0.95 422	0.00 1	0.07 308	0.32 414	1.97 478

AIO-Stereo	1.30 77	0.45 76	1.73 11	0.67 146	0.77 249	2.33 150	0.60 246	5.99 196	3.27 102	0.45 32	3.46 151	0.41 95	0.28 45	1.53 45	0.71 80	0.04 348	0.79 388	0.00 1	0.67 498	0.10 208	1.67 431

mms	1.31 79	0.88 247	2.06 32	0.25 61	0.79 251	1.50 68	0.08 67	3.29 24	2.51 67	0.53 50	3.09 142	0.34 90	0.26 39	7.11 267	0.59 48	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 343	2.32 498

TANstereo	1.32 80	0.79 209	2.93 107	0.37 89	0.11 27	1.81 105	0.01 4	3.56 27	4.36 182	4.53 202	4.96 198	0.41 95	0.68 128	1.22 23	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

AIO_test	1.34 81	0.72 201	3.32 146	0.86 175	1.19 323	2.90 229	0.80 302	4.46 95	3.34 107	0.77 86	0.86 53	1.48 153	0.30 51	2.95 107	0.49 18	0.00 1	1.00 453	0.00 1	0.13 349	0.04 105	1.24 387

sCroCo_RVC	1.34 81	0.85 229	6.15 364	1.21 212	1.28 339	0.90 8	0.18 127	4.50 96	2.86 79	0.37 14	3.18 146	0.52 111	1.52 211	1.83 61	0.93 123	0.13 419	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.16 102

GCAP-Stereo	1.35 83	1.11 304	2.82 97	0.66 144	1.08 305	1.68 87	0.01 4	5.17 131	3.68 136	2.10 138	1.63 86	1.42 147	0.75 136	1.77 60	1.59 208	0.00 1	1.08 466	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.26 168

DilatedVolume-Stereo	1.37 84	0.54 125	3.84 199	1.25 216	0.30 119	2.19 138	0.10 80	3.17 21	1.67 43	3.13 163	2.14 109	0.74 124	0.58 119	5.71 196	0.92 119	0.03 318	0.30 316	0.00 1	0.18 372	0.04 105	0.56 261

CroCo-Stereo Lap2	1.37 84	1.19 320	4.17 237	1.01 193	4.58 504	0.46 4	0.09 72	4.27 83	2.94 82	1.25 121	2.40 120	1.55 157	0.20 28	1.72 52	1.30 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.13 75

xyz-stereo-finetune	1.38 86	0.91 252	2.91 104	0.10 18	0.05 5	3.13 247	0.66 264	4.12 73	3.01 92	1.06 113	1.91 103	0.69 121	0.37 70	6.31 218	2.14 265	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.13 75

castereo++	1.38 86	0.97 278	2.82 97	0.59 126	0.52 195	4.45 350	0.97 341	5.22 134	1.87 55	0.41 24	2.28 117	1.87 168	0.15 21	4.14 142	0.42 7	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 451	0.05 126	0.22 146

Occ-G	1.39 88	0.66 176	3.05 124	0.60 130	0.75 245	1.46 64	0.67 269	3.66 33	3.50 112	1.76 131	0.65 41	5.00 297	0.55 112	1.15 20	1.56 204	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 366	0.19 323	1.61 419

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 88	0.74 204	2.72 92	0.73 154	1.26 336	2.42 158	0.02 19	3.78 43	8.16 360	1.81 136	2.94 138	0.28 75	0.32 61	1.51 44	0.76 86	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.19 127

999	1.42 90	0.85 229	2.23 49	1.37 231	0.35 139	3.01 238	0.64 259	3.91 59	2.83 77	0.38 18	3.35 149	0.19 48	0.25 37	7.37 283	1.12 156	0.01 170	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.21 139

WCG-NET	1.42 90	0.84 226	1.90 23	0.61 133	0.10 25	2.10 129	1.05 353	3.33 25	7.10 318	2.86 152	3.53 160	0.75 125	0.93 152	1.28 29	0.72 81	0.00 1	0.97 430	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.22 146

fffy	1.43 92	0.95 269	2.85 101	1.42 241	0.61 214	2.25 141	0.19 132	4.74 106	1.32 36	0.26 5	2.77 132	0.21 53	0.39 78	6.97 257	0.73 83	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 323	2.03 483

RSM	1.43 92	0.40 50	1.79 13	0.74 160	0.54 202	2.45 162	0.49 218	4.13 74	3.29 105	0.65 74	2.53 125	2.15 178	0.30 51	6.97 257	0.85 103	0.01 170	0.12 268	0.00 1	0.25 415	0.11 224	0.72 318

rvit_0105_6	1.44 94	1.26 335	5.78 347	0.66 144	0.08 17	1.58 76	0.32 171	4.57 100	6.53 289	0.40 22	0.38 29	1.11 138	0.29 48	4.76 165	0.92 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.20 133

MIF-Stereo (partial)	1.44 94	0.59 155	3.98 219	0.08 10	1.09 306	1.24 25	0.13 99	5.12 126	4.07 165	0.47 42	2.56 126	0.31 80	0.74 135	6.31 218	2.02 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

EGLCR-Stereo	1.45 96	0.26 4	2.91 104	1.94 318	0.90 269	3.13 247	0.69 275	5.81 178	3.21 99	1.14 118	0.20 18	1.52 156	0.37 70	4.29 149	0.69 75	0.01 170	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 384

ff7	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 356	0.12 243	1.82 455

ffff	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 356	0.12 243	1.82 455

11t	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.87 110	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 356	0.12 243	1.82 455

ccc-4	1.46 97	0.79 209	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 412	0.00 1	0.16 356	0.12 243	1.82 455

LoS_RVC	1.47 101	1.75 407	2.66 85	0.52 119	3.89 481	1.67 85	0.04 32	2.66 16	2.61 70	0.55 56	2.63 128	0.31 80	1.68 219	1.99 66	0.81 96	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	5.54 528

AIO_rvc	1.48 102	1.01 289	3.51 166	0.95 189	1.16 319	3.32 266	0.96 340	4.83 109	3.38 109	0.79 94	1.75 93	1.31 145	0.31 54	2.66 98	0.62 57	0.02 274	1.09 467	0.00 1	0.04 295	0.12 243	1.82 455

PMTNet	1.48 102	0.43 62	2.77 96	0.31 72	0.17 64	2.94 231	0.33 174	3.66 33	5.27 225	1.11 116	1.28 73	0.28 75	0.92 150	4.32 150	0.90 115	4.89 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.05 29

knoymous	1.50 104	0.28 11	1.99 27	0.33 79	0.48 176	1.58 76	0.11 86	5.71 170	2.81 76	4.85 206	1.75 93	4.58 277	0.46 103	3.66 126	1.30 184	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.09 51

anonymousdsp	1.51 105	0.81 216	2.70 90	0.60 130	0.69 229	2.76 204	0.79 300	4.86 110	3.00 91	0.82 98	1.25 69	0.31 80	0.42 86	7.44 287	0.81 96	0.00 1	0.83 394	0.00 1	0.17 366	0.12 243	1.85 464

IGEV-Stereo	1.51 105	0.81 216	2.69 89	0.60 130	0.69 229	2.77 205	0.79 300	4.88 114	2.99 90	0.82 98	1.25 69	0.31 80	0.42 86	7.43 286	0.85 103	0.00 1	0.83 394	0.00 1	0.17 366	0.12 243	1.85 464
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 107	0.86 237	6.50 380	0.42 98	0.05 5	1.56 74	0.09 72	5.18 133	4.02 163	0.54 52	1.76 95	0.59 118	0.75 136	6.48 225	1.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.07 43

IGEVStereo-DCA	1.54 108	1.71 400	2.99 118	0.73 154	0.24 105	2.69 191	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.73 84	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 305	2.72 303	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 356	0.17 305	1.82 455

sAnonymous2	1.54 108	2.26 442	9.53 458	0.65 140	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 110	3.65 134	0.42 28	1.27 71	0.23 61	1.40 197	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 388	2.00 511	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 108	2.26 442	9.53 458	0.65 140	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 110	3.65 134	0.42 28	1.27 71	0.23 61	1.40 197	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 388	2.00 511	0.42 228

XX-TBD	1.55 111	1.11 304	2.94 109	2.45 406	0.06 11	2.31 149	0.01 4	3.58 29	7.80 348	3.11 162	5.10 201	0.27 72	0.26 39	1.42 40	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

Selective-IGEV	1.56 112	0.34 27	2.13 39	0.77 163	0.76 248	2.36 153	0.52 223	6.80 237	3.08 94	0.53 50	3.34 148	0.26 70	0.31 54	7.24 274	0.73 83	0.01 170	0.80 392	0.00 1	0.14 351	0.08 170	1.01 358

rvit_0105_4	1.58 113	1.41 363	6.67 388	0.65 140	0.05 5	1.60 79	0.41 190	4.70 104	6.48 285	0.46 38	0.87 55	1.40 146	0.53 111	5.08 175	1.12 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 117

IGEV++	1.58 113	0.81 216	2.66 85	1.35 226	0.99 286	2.47 166	0.98 344	7.35 264	3.70 138	0.82 98	2.24 115	0.44 101	1.18 179	2.08 72	1.15 161	0.03 318	1.18 492	0.00 1	0.05 299	0.17 305	2.00 482

ProNet	1.58 113	0.86 237	3.17 130	0.75 162	0.72 238	2.84 212	0.66 264	5.91 191	3.28 104	0.37 14	1.47 80	0.40 94	0.37 70	7.19 270	0.70 76	0.02 274	0.98 437	0.00 1	0.05 299	0.20 332	1.77 452

HUF	1.64 116	1.03 291	4.14 232	1.19 210	1.34 351	3.02 239	0.40 187	4.88 114	3.60 129	0.79 94	2.87 137	0.83 129	0.31 54	2.88 105	0.81 96	0.06 377	2.03 526	0.00 1	0.00 1	0.16 296	2.41 503

MyStereo07	1.64 116	1.15 312	2.61 79	1.28 220	1.49 364	2.63 182	0.45 199	6.45 221	2.94 82	1.10 115	1.61 84	0.29 77	0.60 122	7.45 294	0.80 91	0.01 170	1.27 500	0.00 1	0.25 415	0.11 224	0.42 228

rrr	1.64 116	1.71 400	6.31 374	0.73 154	0.24 105	2.69 191	0.92 338	4.25 81	1.75 49	0.73 84	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 305	2.72 303	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 388	0.17 305	1.68 434

rvit_0105_5	1.70 119	1.36 352	6.71 391	0.52 119	0.04 4	1.58 76	0.58 240	5.39 151	6.62 294	0.91 103	1.72 91	1.77 164	0.77 140	4.44 153	1.28 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.23 153

WCG-NET（raft）	1.70 119	0.97 278	2.01 30	0.40 96	0.17 64	2.10 129	0.97 341	3.05 19	6.47 284	2.89 154	3.17 144	4.31 268	1.03 161	3.85 131	0.60 51	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.01 240	0.18 316	0.41 223

CREStereo++_RVC	1.70 119	0.50 109	3.07 127	0.45 106	0.01 1	1.69 89	0.02 19	3.09 20	8.24 361	3.82 180	7.53 286	0.49 106	0.32 61	1.05 14	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 536	0.01 18	0.08 47
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
MSCF	1.71 122	1.18 317	2.97 117	1.35 226	1.49 364	3.77 310	0.82 314	5.14 128	2.73 72	2.47 144	2.45 123	0.19 48	2.70 265	2.16 77	0.80 91	0.02 274	0.98 437	0.00 1	0.90 507	0.11 224	1.96 477

test_xeample3	1.71 122	1.75 407	6.64 386	0.90 182	0.29 117	2.55 172	0.90 333	4.08 71	2.36 63	0.56 60	0.24 21	0.23 61	0.31 54	7.51 300	2.73 305	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 470	0.18 316	1.92 473

CES	1.72 124	0.40 50	1.82 15	0.65 140	7.83 529	2.62 180	0.13 99	5.35 146	2.68 71	0.36 13	1.30 76	0.33 86	0.32 61	1.92 62	0.72 81	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 463	7.35 535

GASTEREO	1.80 125	1.40 362	2.87 103	1.46 245	1.50 368	3.88 318	0.83 315	5.08 121	2.86 79	2.59 146	3.57 162	0.18 46	2.82 275	2.30 85	0.82 101	0.02 274	0.98 437	0.00 1	0.90 507	0.10 208	1.95 475

testlalala	1.80 125	0.49 103	2.67 87	1.24 215	0.46 173	3.91 319	0.87 330	6.62 228	2.96 84	6.78 296	3.83 168	1.74 162	0.40 79	1.57 48	0.76 86	0.01 170	1.16 488	0.00 1	0.38 473	0.01 18	0.17 112

MoCha-V2	1.83 127	0.87 245	3.33 147	1.41 239	1.27 337	2.50 167	0.20 137	5.60 162	3.90 155	0.98 107	3.30 147	0.35 92	1.58 216	7.09 264	0.80 91	0.00 1	1.52 518	0.00 1	0.23 408	0.06 138	1.70 439

MC-Stereo	1.87 128	0.49 103	3.52 167	2.82 436	1.07 298	1.90 112	0.12 90	4.89 117	3.27 102	3.66 176	3.58 164	0.56 116	1.45 200	5.79 198	0.81 96	0.00 1	1.19 493	0.00 1	0.21 395	0.11 224	1.95 475

iRaftStereo_RVC	1.88 129	1.22 330	2.63 82	0.95 189	0.06 11	2.96 233	0.05 39	6.08 201	3.99 162	3.92 186	4.88 194	2.53 187	0.62 123	3.62 124	1.19 170	0.00 1	1.19 493	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.29 395

SCV_C0	1.89 130	0.92 256	4.30 247	0.85 174	1.06 297	2.33 150	0.10 80	7.61 275	4.42 185	1.05 112	2.20 113	0.26 70	0.43 97	7.70 311	1.08 151	0.02 274	1.05 462	0.00 1	0.21 395	0.17 305	1.97 478

IGEV-Stereo+	1.89 130	0.55 131	2.49 65	0.48 113	3.25 457	2.06 126	0.07 59	1.92 8	1.52 41	0.77 86	0.08 5	0.22 59	0.44 99	7.11 267	0.68 69	0.04 348	0.66 368	0.00 1	0.33 461	5.08 526	10.13 546

AE-Stereo	1.89 130	0.38 38	3.86 202	1.94 318	0.38 153	2.51 170	0.58 240	7.19 257	7.28 328	1.60 130	3.51 159	1.07 137	0.77 140	2.12 74	1.24 178	0.03 318	1.02 456	0.00 1	0.28 441	0.11 224	1.84 462

TestStereo	1.89 130	1.59 388	4.22 242	0.37 89	0.28 116	1.33 49	0.01 4	5.63 165	4.13 166	3.59 173	5.11 202	2.06 177	0.70 131	7.62 309	0.93 123	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.19 127

MM-Stereo_test1	1.90 134	0.63 167	2.65 84	1.43 242	0.56 207	2.37 154	0.54 227	5.36 148	5.81 256	4.00 188	1.78 97	0.42 99	0.83 146	7.32 281	1.28 182	0.00 1	1.03 458	0.00 1	0.00 1	0.35 420	1.64 423

RAFT-Stereo-weight	1.91 135	0.41 53	2.09 34	1.17 207	0.63 219	3.20 253	0.74 291	5.78 175	6.80 304	5.25 222	3.47 152	2.80 195	0.36 68	3.16 112	1.09 155	0.02 274	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 301

Reg-Stereo(zero)	1.92 136	0.28 11	3.18 133	0.63 135	1.41 358	2.02 121	0.48 213	3.85 55	6.29 273	4.49 200	3.12 143	4.55 275	1.62 217	2.77 102	2.16 268	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 432	0.02 44	0.62 282

Selective-RAFT	1.92 136	0.54 125	3.87 203	1.15 203	0.21 93	3.83 316	0.06 52	5.00 119	4.68 201	1.59 129	2.14 109	3.05 202	2.77 272	6.63 232	1.34 191	0.00 1	0.95 422	0.00 1	0.32 458	0.05 126	0.19 127

rvit_0105_3	1.94 138	1.44 372	7.39 411	0.88 179	0.02 3	1.61 80	1.64 389	5.88 181	6.73 300	2.37 141	1.78 97	2.01 174	1.16 177	4.46 154	1.26 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 80

HUI-Stereo	1.94 138	0.56 142	3.55 174	0.20 40	0.20 84	3.67 302	0.63 256	5.89 182	3.53 123	5.92 246	4.44 184	3.41 218	1.51 207	4.21 145	0.89 112	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.11 65

StereoAnything_RVC	1.96 140	8.91 529	4.47 259	0.54 122	0.91 272	1.09 10	0.05 39	3.94 62	1.37 38	0.25 4	0.29 26	0.15 41	0.68 128	6.92 253	0.47 14	0.02 274	0.84 398	0.00 1	0.00 1	6.61 531	1.61 419

Anonymous3	1.96 140	0.61 159	7.58 417	0.42 98	0.51 191	4.28 342	0.52 223	5.56 160	2.76 74	2.35 140	3.47 152	1.50 154	1.13 168	5.92 202	1.54 202	0.23 456	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.47 239

xyz-stereo-finetune2	1.98 142	0.96 273	2.70 90	0.13 31	0.05 5	6.33 395	0.17 122	4.38 94	2.56 69	0.98 107	6.40 254	0.50 109	3.37 300	7.09 264	3.77 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.11 65

model_zeroshot	1.98 142	0.70 194	4.98 298	2.25 370	1.07 298	3.20 253	0.13 99	7.01 244	3.34 107	3.46 169	3.77 167	2.69 193	0.42 86	2.86 104	1.18 169	0.06 377	0.85 400	0.00 1	0.25 415	0.02 44	1.40 405

4D-IteraStereo	1.99 144	1.32 345	3.77 195	0.13 31	2.84 444	3.51 282	1.03 348	4.26 82	5.38 233	5.50 230	1.03 63	3.86 242	0.38 77	2.44 93	1.88 242	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 240	0.11 224	1.84 462

PSM-adaLoss	2.02 145	0.55 131	3.57 177	0.20 40	0.21 93	3.69 306	0.69 275	5.89 182	3.52 119	5.91 241	4.43 183	3.42 219	1.50 203	5.63 192	0.94 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

ROB_FTStereo	2.03 146	0.57 149	3.57 177	0.20 40	0.21 93	3.66 298	0.73 287	5.89 182	3.51 117	5.92 246	4.35 180	3.37 215	1.50 203	6.02 204	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

ROB_FTStereo_v2	2.04 147	0.56 142	3.56 176	0.20 40	0.21 93	3.66 298	0.72 285	5.89 182	3.51 117	5.91 241	4.46 186	3.42 219	1.50 203	6.08 210	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 147	0.57 149	3.54 172	0.20 40	0.20 84	3.45 276	0.62 254	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.44 184	3.46 228	1.50 203	6.20 214	1.00 138	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.08 47

SCV	2.06 149	0.84 226	3.74 191	3.56 480	1.22 328	2.30 148	0.76 296	7.87 284	3.29 105	0.59 64	2.83 133	0.67 120	0.58 119	8.00 326	0.91 118	0.00 1	0.89 408	0.00 1	0.48 486	0.41 435	2.18 492

GMStereo	2.07 150	1.56 384	5.64 338	0.74 160	0.05 5	3.63 296	0.01 4	5.17 131	11.27 434	4.22 194	2.44 122	0.53 113	0.49 104	4.06 136	1.01 142	0.22 450	0.00 1	0.00 1	0.14 351	0.18 316	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 151	1.10 301	3.44 163	0.47 111	1.15 317	1.70 90	0.04 32	6.40 218	3.69 137	1.50 127	7.78 294	2.42 185	0.16 22	6.76 242	1.15 161	0.00 1	1.46 513	0.00 1	0.00 1	0.31 409	2.12 488

GMOStereo	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 153

error version	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 153

test-v	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 153

CRE-IMP	2.08 151	0.51 113	3.43 161	0.35 85	0.19 74	3.85 317	0.83 315	5.77 174	3.43 111	5.81 237	4.24 177	3.45 227	0.83 146	6.56 226	1.99 255	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.20 133

test-2	2.08 151	0.85 229	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 375	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 502	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 153

Patchmatch Stereo++	2.09 157	0.55 131	3.57 177	0.20 40	0.20 84	3.68 303	0.64 259	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.41 181	3.42 219	1.51 207	7.07 262	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56
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
iGMRVC	2.09 157	0.56 142	3.59 182	0.20 40	0.21 93	3.68 303	0.71 282	5.89 182	3.53 123	5.92 246	4.46 186	3.44 225	1.51 207	6.93 254	0.98 133	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

iRAFT	2.09 157	0.55 131	3.57 177	0.20 40	0.20 84	3.68 303	0.64 259	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.41 181	3.42 219	1.51 207	7.07 262	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

rafts_anoy	2.09 157	1.42 366	3.34 148	2.87 441	2.72 441	2.46 164	0.17 122	6.20 208	6.48 285	3.40 168	2.25 116	1.91 170	1.32 190	3.59 122	1.75 234	0.01 170	1.52 518	0.00 1	0.01 240	0.06 138	0.28 177

MM-Stereo_test3	2.10 161	0.94 267	2.59 78	1.66 270	3.95 485	2.42 158	0.78 299	6.58 225	7.29 329	1.94 137	4.90 196	1.23 142	0.65 125	3.77 128	1.38 193	0.00 1	0.83 394	0.00 1	0.00 1	0.38 430	0.77 327

s12784h	2.10 161	0.38 38	3.31 144	0.17 37	0.09 22	4.89 365	0.13 99	7.34 263	8.06 357	3.87 184	4.47 188	0.60 119	1.19 184	6.78 245	0.63 60	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.04 23

DIP-Stereo	2.12 163	0.98 280	3.94 215	0.20 40	0.11 27	4.73 361	0.13 99	9.27 322	4.40 184	6.46 272	5.03 200	0.45 103	0.72 134	3.79 129	1.94 250	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 164	0.67 181	3.98 219	2.69 427	0.85 264	2.59 178	0.07 59	7.40 267	3.89 154	3.75 178	3.57 162	1.24 143	1.96 231	4.68 163	1.97 252	0.10 410	1.13 475	0.00 1	0.22 402	0.09 185	1.66 428

test-1	2.14 165	0.54 125	6.32 375	1.07 198	1.22 328	2.13 136	0.54 227	6.40 218	4.80 211	3.55 171	5.23 205	4.02 249	0.71 132	1.95 63	2.15 267	0.08 395	0.98 437	0.00 1	0.08 311	0.02 44	1.07 367

rvit_stereo_0075_2	2.15 166	0.39 44	6.61 384	0.67 146	1.95 403	1.74 100	0.10 80	7.81 283	6.03 262	2.97 156	4.01 172	3.07 205	0.57 117	5.49 188	1.13 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.34 197

DeepStereo_RVC	2.15 166	0.55 131	3.26 139	0.21 49	0.19 74	3.47 279	0.68 272	5.76 173	3.60 129	6.36 267	4.19 176	3.42 219	4.44 352	5.04 173	1.59 208	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.18 117

EKT-Stereo	2.16 168	0.61 159	3.78 196	2.31 385	4.40 493	1.47 66	0.24 150	5.54 156	4.22 172	3.16 164	3.58 164	3.53 231	2.20 242	5.66 193	1.40 195	0.04 348	0.36 329	0.00 1	0.09 323	0.06 138	0.58 269

raftrobust	2.16 168	1.31 342	2.76 95	2.38 396	3.33 461	2.72 196	0.51 221	5.34 141	4.64 198	6.13 256	3.98 171	1.63 159	2.51 258	3.02 110	1.64 219	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 262	0.14 276	0.27 171

Gwc-CoAtRS	2.16 168	0.42 57	3.13 128	1.28 220	0.31 123	3.52 285	0.39 186	6.56 224	6.31 275	5.38 226	5.11 202	5.47 309	1.70 221	2.00 67	1.08 151	0.01 170	0.19 291	0.00 1	0.25 415	0.02 44	0.16 102

tg	2.18 171	1.13 310	2.74 93	0.84 173	0.13 42	4.33 347	0.05 39	6.21 209	4.90 215	4.06 189	5.30 215	2.55 188	0.92 150	7.28 277	0.99 135	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.12 376

test_1	2.18 171	0.38 38	3.87 203	1.54 256	0.91 272	1.38 55	0.80 302	5.36 148	5.53 241	7.12 314	1.86 101	4.05 251	0.41 82	6.65 234	1.17 165	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.28 441	0.20 332	1.08 370

raft+_RVC	2.18 171	1.49 378	3.14 129	2.77 431	2.01 406	1.40 58	0.10 80	7.02 247	5.35 230	2.99 158	5.54 223	1.19 140	1.34 195	4.98 170	1.49 199	0.00 1	1.45 511	0.00 1	0.00 1	0.14 276	1.11 373

RCA-Stereo	2.19 174	0.46 81	3.22 134	0.47 111	0.33 130	2.27 145	0.47 203	5.60 162	15.20 468	2.86 152	5.61 224	0.78 126	3.15 282	1.71 51	0.48 17	0.00 1	0.90 410	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.26 168

test-3	2.19 174	0.38 38	3.88 208	1.55 257	0.91 272	1.39 57	0.80 302	5.36 148	5.51 239	7.36 334	1.90 102	4.05 251	0.42 86	6.67 237	1.17 165	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.28 441	0.20 332	1.08 370

anonymousdsp2	2.20 176	0.57 149	4.59 275	1.69 277	0.82 259	3.58 289	0.48 213	8.57 295	3.63 133	3.37 166	3.03 141	3.32 210	1.00 157	5.57 190	0.80 91	0.01 170	0.94 417	0.02 416	0.15 354	0.06 138	1.89 471

DCRE	2.21 177	0.95 269	3.17 130	2.10 342	1.30 346	1.86 109	0.05 39	5.33 140	4.69 202	3.59 173	9.37 337	3.81 240	1.18 179	2.34 89	1.22 176	0.01 170	0.97 430	0.00 1	0.30 451	0.04 105	1.97 478

gcap-zeroshot	2.22 178	0.68 183	5.64 338	0.79 164	1.15 317	3.33 267	0.73 287	7.14 256	4.59 196	3.86 183	1.79 99	8.42 387	0.56 116	3.00 109	0.89 112	0.02 274	0.66 368	0.00 1	0.26 432	0.01 18	0.83 336

LL-Strereo2	2.22 178	1.39 360	3.39 153	1.26 217	1.01 290	3.73 308	1.47 380	6.47 222	4.61 197	4.66 204	2.64 129	4.17 259	0.37 70	6.03 206	1.61 210	0.09 406	0.24 308	0.00 1	0.08 311	0.08 170	1.16 380

test_3	2.22 178	0.39 44	4.20 241	1.51 252	0.90 269	1.29 46	0.74 291	5.34 141	6.37 279	6.64 286	1.96 106	4.24 265	0.45 101	6.63 232	1.17 165	0.00 1	1.00 453	0.00 1	0.28 441	0.19 323	1.01 358

U	2.23 181	0.36 32	2.93 107	0.26 65	8.08 531	11.12 470	0.00 1	3.68 37	1.12 31	0.29 7	0.52 35	0.16 44	0.08 6	0.83 5	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 539	5.13 548	0.02 44	0.02 6

MSKI-zero shot	2.23 181	0.49 103	2.49 65	1.60 260	0.81 257	2.69 191	0.29 161	6.82 238	2.50 66	4.37 198	7.61 288	3.65 237	0.26 39	8.62 375	0.63 60	0.01 170	1.09 467	0.00 1	0.25 415	0.03 76	0.46 238

cross-raft	2.25 183	0.48 95	2.96 116	1.87 306	0.94 279	3.72 307	0.47 203	7.61 275	4.15 167	5.37 225	5.68 227	6.17 334	1.40 197	2.15 76	1.06 148	0.01 170	0.22 301	0.00 1	0.19 376	0.03 76	0.41 223

GCAP-BAT	2.26 184	0.61 159	3.67 189	1.48 250	0.81 257	4.32 345	0.77 298	4.87 113	4.04 164	3.97 187	5.41 216	4.38 271	0.59 121	6.20 214	1.17 165	0.02 274	1.14 482	0.00 1	0.55 492	0.07 157	1.22 385

DCANet-4	2.26 184	0.43 62	6.69 390	0.40 96	0.20 84	1.70 90	0.13 99	5.73 171	9.44 397	6.01 249	5.29 210	1.12 139	2.77 272	2.49 94	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 277

CFNet-RSSM	2.26 184	0.43 62	3.24 137	1.28 220	0.31 123	3.19 252	0.40 187	7.62 277	7.29 329	5.88 239	4.68 190	5.32 306	1.68 219	2.26 83	1.04 145	0.01 170	0.09 253	0.00 1	0.31 455	0.03 76	0.16 102

MIPNet	2.27 187	1.14 311	5.55 334	0.49 115	0.22 100	2.03 123	0.19 132	7.60 274	6.17 269	5.83 238	4.16 174	2.05 176	3.44 305	3.65 125	2.23 275	0.00 1	0.01 128	0.01 383	0.01 240	0.24 367	0.48 242

NRIStereo	2.27 187	0.52 118	3.35 150	1.26 217	0.17 64	3.04 240	0.84 317	5.96 194	3.74 139	6.27 260	3.44 150	4.13 256	1.80 229	8.31 352	2.11 263	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.20 133

H2IRNET	2.29 189	0.86 237	3.38 151	1.51 252	0.11 27	1.97 117	0.13 99	5.15 130	7.19 324	1.26 122	7.77 293	5.80 326	3.31 293	5.09 176	1.66 224	0.01 170	0.00 1	0.04 444	0.17 366	0.27 388	0.10 56

x	2.30 190	0.82 220	3.85 200	2.23 364	0.72 238	2.12 134	0.81 306	9.48 329	4.82 212	3.83 181	2.76 131	3.49 229	2.30 249	3.48 118	2.25 276	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.22 402	0.09 185	1.66 428

1test111	2.31 191	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	9.15 315	4.33 176	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 315	4.95 168	2.06 260	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 424

Any-RAFT	2.33 192	0.36 32	2.35 58	1.58 259	0.84 261	4.93 366	0.55 231	9.10 313	5.93 260	4.30 196	4.90 196	5.79 325	2.22 244	2.75 101	0.51 25	0.02 274	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 117

testlalala2	2.34 193	0.64 170	2.49 65	9.58 530	6.50 520	3.57 288	0.18 127	5.34 141	3.20 98	3.87 184	4.57 189	3.12 207	0.52 108	1.49 41	0.44 8	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 482	0.12 243	0.40 213

DCANet	2.35 194	0.96 273	5.51 327	0.39 93	0.19 74	1.72 98	0.25 154	6.06 198	9.33 394	6.31 262	5.42 217	1.44 151	4.14 341	2.22 79	2.28 281	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.66 301

FENet	2.35 194	0.59 155	3.28 141	2.32 387	0.27 115	2.78 206	0.13 99	7.68 280	6.09 263	5.38 226	2.12 108	4.84 288	3.33 298	4.98 170	2.66 297	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.40 213

dd	2.36 196	1.93 421	6.03 359	0.83 171	0.12 36	1.80 103	0.17 122	5.30 137	11.82 439	2.98 157	3.64 166	1.50 154	1.21 185	5.25 179	3.92 347	0.13 419	0.01 128	0.04 444	0.22 402	0.10 208	0.14 80

FACV-RUCA	2.38 197	0.44 71	4.18 238	1.33 225	2.87 445	2.45 162	1.21 363	8.68 299	6.12 265	4.07 190	7.28 280	1.25 144	2.00 233	3.37 116	1.62 212	0.01 170	0.03 195	0.10 468	0.05 299	0.36 423	0.29 180

NF-Stereo	2.38 197	0.48 95	3.88 208	2.17 353	0.11 27	3.43 273	0.42 192	7.08 255	3.75 141	6.91 299	5.29 210	2.65 192	1.33 192	8.40 358	1.67 227	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.02 6

OCTAStereo	2.38 197	0.48 95	3.90 210	2.16 348	0.11 27	3.42 271	0.42 192	7.06 250	3.74 139	6.91 299	5.26 206	2.63 191	1.32 190	8.41 360	1.70 230	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 197	0.48 95	4.28 244	1.94 318	0.19 74	2.73 197	0.38 183	6.67 229	3.50 112	6.33 263	6.33 250	2.93 198	0.97 154	8.90 386	1.88 242	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

KMStereo	2.38 197	0.48 95	4.28 244	1.94 318	0.19 74	2.73 197	0.38 183	6.67 229	3.50 112	6.33 263	6.33 250	2.93 198	0.97 154	8.90 386	1.88 242	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

RE-Stereo	2.38 197	0.48 95	3.91 211	2.17 353	0.11 27	3.43 273	0.42 192	7.07 252	3.75 141	6.91 299	5.26 206	2.62 189	1.33 192	8.41 360	1.72 232	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.01 1

TVStereo	2.38 197	0.48 95	3.91 211	2.17 353	0.11 27	3.43 273	0.42 192	7.07 252	3.75 141	6.91 299	5.26 206	2.62 189	1.33 192	8.41 360	1.72 232	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.01 1

RALCasStereoNet	2.39 204	1.73 405	3.59 182	2.38 396	2.69 440	2.84 212	0.18 127	5.29 136	4.94 216	2.45 143	5.62 226	2.22 180	0.79 145	7.48 299	1.63 215	0.00 1	1.75 521	0.00 1	0.00 1	0.14 276	2.03 483

GANet-ADL	2.40 205	0.65 172	3.92 213	2.22 361	0.11 27	2.23 140	0.47 203	9.29 324	7.27 327	4.77 205	5.95 236	3.96 246	1.26 189	3.08 111	2.27 279	0.04 348	0.08 246	0.02 416	0.00 1	0.15 292	0.21 139

ACVNet-DCA	2.41 206	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	9.15 315	4.33 176	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 315	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 424

StereoVision	2.42 207	1.18 317	5.14 305	1.15 203	2.64 438	1.89 110	0.28 159	6.61 227	4.72 203	2.14 139	10.52 365	3.84 241	0.52 108	5.33 182	2.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

CAS	2.42 207	0.37 37	2.30 53	11.49 536	3.97 486	1.65 84	0.02 19	4.08 71	2.84 78	0.51 44	1.65 88	0.25 69	0.28 45	1.73 53	0.92 119	10.05 544	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 532

qqq	2.44 209	0.85 229	4.33 249	1.73 287	0.71 235	1.98 118	0.38 183	9.15 315	4.33 176	3.37 166	4.34 178	4.63 280	2.83 276	4.95 168	2.06 260	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.25 415	0.09 185	1.65 424

IPLGR	2.46 210	0.68 183	7.02 399	0.22 52	0.16 61	2.01 120	0.22 144	7.01 244	6.62 294	7.10 313	5.92 235	2.91 197	2.27 246	5.12 177	1.52 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.41 223

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 211	1.23 333	3.48 164	1.61 261	1.09 306	1.63 82	0.15 112	5.80 177	6.43 282	7.32 332	9.91 350	3.05 202	1.71 222	2.33 88	1.75 234	0.01 170	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 391	1.19 382

AIO-test1	2.49 212	1.41 363	3.78 196	0.87 177	5.11 513	2.46 164	0.93 339	6.49 223	14.84 465	0.95 104	2.85 135	0.92 131	0.31 54	6.05 209	1.88 242	0.15 424	0.07 242	0.00 1	0.21 395	0.21 343	0.31 187

RAFT-Test	2.49 212	0.45 76	4.35 251	1.89 310	1.28 339	4.83 363	0.68 272	7.19 257	4.51 191	5.00 214	7.09 274	6.81 350	1.12 166	2.22 79	1.16 164	0.01 170	0.63 363	0.00 1	0.33 461	0.05 126	0.20 133

riskmin	2.49 212	0.22 1	3.34 148	2.33 389	1.78 384	2.89 228	0.46 201	7.35 264	6.95 313	2.75 150	1.67 90	6.75 346	5.08 385	3.24 114	1.93 249	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.27 438	0.02 44	1.73 445

ADStereo(finetuned)	2.50 215	0.95 269	6.60 383	0.39 93	0.20 84	1.72 98	0.24 150	6.06 198	9.31 393	6.30 261	5.42 217	1.44 151	6.22 415	2.25 82	2.14 265	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.65 292

PFNet+	2.52 216	0.47 88	4.97 297	0.95 189	0.18 70	3.12 246	0.73 287	4.98 118	6.97 314	7.95 352	6.38 253	2.51 186	1.18 179	8.05 333	1.82 237	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

tt1	2.53 217	0.91 252	3.53 170	2.92 442	0.53 198	5.60 378	0.61 250	5.55 157	10.56 413	1.54 128	3.54 161	0.34 90	3.00 279	8.20 339	0.68 69	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.03 277	0.11 224	1.88 468

ICVP	2.53 217	0.47 88	3.64 187	1.20 211	0.69 229	2.71 194	0.84 317	10.63 360	4.66 200	4.31 197	8.99 321	2.75 194	1.93 230	2.91 106	4.07 354	0.06 377	0.24 308	0.01 383	0.01 240	0.13 265	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 219	0.93 258	5.51 327	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 448	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 392	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 277

csc	2.54 219	0.93 258	5.51 327	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 448	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 392	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 277

cscssc	2.54 219	0.93 258	5.51 327	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 448	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 392	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 277

cc1	2.56 222	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	5.34 141	10.76 419	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 315	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.03 277	0.12 243	1.89 471

IGEV_Zeroshot_test	2.57 223	0.63 167	5.70 345	1.93 316	0.87 266	2.63 182	0.85 322	8.94 309	4.55 194	5.30 223	5.48 221	5.23 305	1.38 196	3.76 127	1.32 188	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 372	0.19 323	1.72 443

test_4	2.58 224	0.70 194	3.30 142	0.43 101	0.30 119	3.97 325	1.11 359	3.91 59	3.83 148	4.15 193	17.20 457	3.44 225	0.52 108	6.60 229	1.58 205	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.20 133

DisPM	2.59 225	0.47 88	4.32 248	1.89 310	0.20 84	3.42 271	0.63 256	5.56 160	5.60 243	8.66 388	7.05 272	2.82 196	1.03 161	9.05 397	1.07 150	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.04 23

RAFT+CT+SA	2.59 225	1.19 320	3.55 174	1.09 199	2.21 415	3.14 250	0.90 333	7.59 272	5.65 245	2.76 151	8.21 311	2.04 175	1.57 215	8.84 383	1.31 186	0.02 274	0.34 323	0.00 1	0.38 473	0.22 350	0.73 319

R-Stereo Train	2.60 227	0.46 81	2.94 109	1.10 201	0.18 70	3.61 291	0.60 246	6.88 240	3.50 112	9.13 405	17.23 458	1.77 164	0.77 140	2.03 69	1.65 221	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 227	0.46 81	2.94 109	1.10 201	0.18 70	3.61 291	0.60 246	6.88 240	3.50 112	9.13 405	17.23 458	1.77 164	0.77 140	2.03 69	1.65 221	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 229	0.57 149	4.28 244	0.90 182	0.38 153	3.45 276	0.22 144	9.91 337	4.46 187	7.33 333	7.92 300	3.53 231	3.59 311	4.16 143	1.49 199	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 230	1.09 300	5.67 342	0.73 154	0.31 123	3.00 237	0.25 154	6.84 239	6.02 261	7.93 351	6.31 249	1.91 170	1.72 224	7.47 296	2.53 290	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.58 269

Pruner-Stereo	2.66 231	0.61 159	3.54 172	1.93 316	0.25 109	3.47 279	0.74 291	6.60 226	5.66 249	8.98 398	6.12 239	4.39 272	1.11 165	7.27 276	2.34 286	0.03 318	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.03 76	0.04 23

ACRE	2.67 232	1.66 395	6.50 380	0.72 151	2.03 408	2.65 189	0.84 317	5.97 195	5.52 240	7.85 348	9.23 328	1.72 161	1.09 163	4.09 140	2.73 305	0.02 274	0.19 291	0.02 416	0.08 311	0.26 376	0.21 139

RALAANet	2.68 233	1.71 400	4.73 286	2.79 433	0.80 254	3.30 262	0.15 112	7.92 285	5.92 259	5.79 236	6.06 237	3.51 230	1.13 168	6.76 242	2.28 281	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 330	0.27 388	0.13 75

rvit_105_1	2.69 234	1.34 348	6.85 395	1.89 310	0.09 22	1.94 115	3.50 444	6.38 216	9.00 385	4.98 211	2.19 112	3.57 233	1.56 214	7.31 280	3.03 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 138	0.16 102

IPLGR_C	2.69 234	1.75 407	6.20 366	0.79 164	2.06 411	2.64 187	0.86 325	6.36 215	5.64 244	8.13 366	9.26 330	1.69 160	1.15 176	3.79 129	2.80 310	0.02 274	0.20 298	0.02 416	0.08 311	0.26 376	0.18 117

GES	2.69 234	0.72 201	5.34 316	1.82 301	0.05 5	4.51 354	1.04 351	10.39 351	4.18 169	5.53 232	6.72 262	1.92 173	3.30 291	5.16 178	2.67 298	0.06 377	0.01 128	0.06 455	0.01 240	0.20 332	0.14 80

MyStereo06	2.71 237	1.05 296	5.43 324	1.39 234	1.20 325	2.57 174	0.10 80	10.39 351	4.79 210	5.54 233	6.16 240	6.39 338	2.33 251	3.40 117	1.35 192	0.01 170	1.24 497	0.00 1	0.21 395	0.13 265	0.50 245

TRStereo	2.71 237	3.79 494	5.46 325	2.19 356	2.22 417	2.98 236	1.07 354	9.83 336	4.39 183	3.46 169	3.48 154	3.92 245	0.77 140	6.43 223	1.70 230	0.03 318	0.63 363	0.00 1	0.29 447	0.11 224	1.49 409

HHNet	2.71 237	0.69 187	3.31 144	0.25 61	0.39 156	2.80 209	0.90 333	6.33 212	5.68 250	7.51 338	13.70 419	0.94 133	3.14 281	5.42 186	2.54 295	0.14 422	0.02 167	0.06 455	0.00 1	0.24 367	0.07 43

BUS	2.72 240	0.43 62	3.76 192	0.70 148	0.50 182	7.31 417	0.48 213	9.93 338	5.65 245	6.50 273	6.23 243	5.21 302	1.18 179	4.27 146	1.89 246	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 80

CIPLG	2.72 240	1.69 396	6.02 357	0.80 167	2.14 413	2.66 190	0.84 317	5.90 187	5.59 242	8.12 365	9.58 341	1.74 162	1.14 170	4.53 158	2.82 311	0.02 274	0.19 291	0.02 416	0.09 323	0.26 376	0.22 146

xx1	2.73 242	0.93 258	3.39 153	3.05 453	0.39 156	5.69 381	0.55 231	5.34 141	10.76 419	1.42 123	3.48 154	4.63 280	2.83 276	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 482	0.00 1	0.25 415	0.09 185	1.65 424

HCRNet	2.74 243	0.83 223	4.19 239	0.45 106	3.31 460	2.18 137	0.22 144	7.59 272	5.76 254	6.08 254	4.89 195	5.21 302	2.74 269	8.04 332	3.10 319	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.09 51

EAI-Stereo	2.75 244	0.54 125	3.17 130	0.91 184	1.28 339	4.02 328	5.30 474	12.39 412	4.76 205	2.51 145	7.10 275	1.22 141	0.94 153	6.03 206	1.96 251	0.01 170	0.56 350	0.00 1	1.38 522	0.04 105	0.95 352

test_sample2	2.79 245	0.59 155	4.40 254	2.38 396	0.43 170	2.58 177	0.15 112	10.14 345	5.78 255	4.23 195	5.86 228	4.31 268	4.02 335	6.34 220	2.00 257	0.00 1	0.96 425	0.00 1	0.12 343	0.07 157	1.37 404

MIM_Stereo	2.83 246	1.20 328	5.27 311	1.41 239	1.16 319	3.07 241	0.33 174	6.67 229	3.95 158	5.17 220	10.11 354	4.25 266	1.73 226	8.32 353	1.64 219	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 240	0.22 350	1.69 436

RAFT_R40	2.83 246	0.46 81	3.85 200	1.38 233	0.32 129	3.78 312	0.97 341	6.16 204	4.82 212	9.74 427	6.35 252	4.96 294	3.94 334	8.78 381	1.05 146	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

GwcNet-ADL	2.85 248	0.61 159	4.38 252	0.92 185	0.33 130	2.05 124	0.67 269	8.85 305	9.65 399	6.36 267	6.71 261	4.11 255	1.71 222	5.97 203	4.22 357	0.08 395	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.16 102

SST-Stereo	2.86 249	0.45 76	3.64 187	1.46 245	0.36 146	3.94 322	0.80 302	6.07 200	4.46 187	10.96 456	6.21 242	4.94 293	4.14 341	8.85 384	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

ACVNet	2.86 249	0.96 273	3.87 203	0.86 175	0.61 214	2.63 182	0.54 227	8.93 307	6.12 265	5.09 215	9.32 335	5.70 321	3.84 324	2.68 99	5.56 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.23 153

AFF-stereo	2.87 251	1.31 342	3.26 139	1.87 306	0.38 153	1.68 87	0.09 72	6.38 216	7.07 316	6.52 277	11.90 393	6.08 331	2.32 250	5.05 174	1.65 221	0.02 274	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.94 350

test_sample1	2.88 252	0.63 167	4.46 256	2.38 396	0.68 226	2.61 179	0.05 39	10.51 356	5.36 232	4.50 201	4.81 193	3.76 239	5.94 408	6.10 212	2.96 313	0.00 1	0.99 446	0.00 1	0.11 337	0.07 157	1.67 431

HH	2.88 252	0.82 220	4.07 230	1.71 281	0.54 202	4.71 359	0.69 275	8.72 302	3.57 127	1.80 133	6.49 258	7.81 369	3.92 332	8.93 389	0.99 135	0.00 1	1.06 463	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 436

HanStereo	2.88 252	0.82 220	4.07 230	1.71 281	0.54 202	4.71 359	0.69 275	8.72 302	3.57 127	1.80 133	6.49 258	7.81 369	3.92 332	8.93 389	0.99 135	0.00 1	1.06 463	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 436

raft_robust	2.91 255	1.71 400	3.42 160	1.36 228	0.57 208	1.53 73	0.12 90	7.06 250	9.09 387	6.96 306	7.21 278	4.43 273	2.09 237	9.40 409	1.61 210	0.03 318	0.93 412	0.00 1	0.21 395	0.17 305	0.38 209

BSDual-CNN	2.91 255	0.43 62	3.76 192	0.70 148	0.50 182	6.97 407	1.58 386	9.93 338	5.65 245	6.50 273	6.23 243	6.17 334	2.50 256	4.27 146	2.67 298	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 80

GMStereo_Zeroshot	2.92 257	2.33 454	6.12 361	1.66 270	0.36 146	3.61 291	0.09 72	5.95 193	6.20 270	7.15 317	7.11 276	8.37 382	0.91 149	6.17 213	1.97 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.14 80

UDGNet	2.92 257	7.79 523	4.92 294	3.01 448	0.08 17	2.96 233	0.20 137	4.77 107	8.93 381	2.91 155	2.85 135	0.95 134	1.00 157	6.46 224	1.66 224	1.46 511	0.00 1	5.33 537	0.92 510	1.95 510	0.19 127

LCNet	2.94 259	0.55 131	2.57 74	1.03 196	0.59 212	2.05 124	1.55 385	5.51 153	4.19 170	6.08 254	10.58 367	4.54 274	6.63 424	7.59 307	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.76 502	0.31 409	3.43 515

RAFT	2.94 259	1.29 339	4.06 228	1.36 228	0.50 182	2.39 156	0.91 336	6.11 202	3.25 101	6.64 286	7.30 281	9.96 409	4.20 343	6.03 206	2.21 270	0.00 1	1.02 456	0.00 1	0.02 262	0.54 461	1.01 358

XX-Stereo	2.95 261	0.48 95	7.08 404	2.84 439	2.51 432	1.63 82	0.20 137	6.15 203	3.38 109	2.38 142	16.00 443	6.90 353	0.25 37	6.40 222	1.14 160	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 455	0.16 296	0.57 263

ccs_rob	2.95 261	0.55 131	4.53 267	0.42 98	0.25 109	2.84 212	0.12 90	8.58 296	8.13 358	7.18 319	10.36 359	6.44 340	2.05 236	5.28 181	1.97 252	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.23 153

AnonymousM	2.96 263	7.19 519	1.41 4	0.92 185	0.06 11	2.37 154	0.52 223	6.05 197	3.83 148	4.97 210	2.37 119	1.91 170	1.00 157	2.23 81	1.06 148	0.01 170	0.57 352	17.64 545	4.90 544	0.02 44	0.27 171

CFNet_pseudo	2.96 263	0.55 131	4.51 263	0.43 101	0.24 105	2.83 210	0.12 90	8.59 297	8.13 358	7.20 322	10.41 360	6.47 341	2.04 235	5.27 180	2.00 257	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.23 153

AIO-test2	2.98 265	1.88 414	4.72 284	1.67 274	3.34 463	2.64 187	0.06 52	6.96 243	15.70 476	2.65 147	7.31 282	0.93 132	0.57 117	5.81 200	1.20 171	3.30 528	0.09 253	0.00 1	0.09 323	0.22 350	0.43 237

IRAFT_RVC	2.98 265	0.66 176	4.23 243	2.20 357	0.40 161	2.91 230	5.04 470	7.03 248	4.21 171	6.59 283	5.52 222	5.02 298	4.77 370	8.41 360	2.30 285	0.01 170	0.17 288	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.05 29

DN-CSS_ROB	3.00 267	2.14 435	7.33 408	2.67 426	0.78 250	3.13 247	0.07 59	6.68 233	4.22 172	5.51 231	12.12 396	2.33 181	1.21 185	8.69 378	2.51 289	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.15 93

111	3.05 268	1.41 363	5.51 327	0.32 73	0.14 47	2.83 210	0.68 272	6.76 236	14.21 462	3.59 173	9.11 324	5.50 310	3.30 291	4.05 134	2.43 287	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	1.02 362

PFNet	3.06 269	0.59 155	6.13 362	2.26 373	0.84 261	3.08 242	0.73 287	7.38 266	5.35 230	10.20 433	6.06 237	4.72 282	2.10 240	8.47 365	2.25 276	0.19 441	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.42 228

mmm	3.07 270	0.76 206	4.50 262	2.27 377	1.24 332	3.75 309	0.12 90	10.03 342	5.12 223	6.43 269	11.19 378	3.10 206	3.20 284	4.54 159	1.78 236	0.02 274	1.19 493	0.00 1	0.30 451	0.09 185	1.79 454

DMCA	3.08 271	1.10 301	6.20 366	1.82 301	0.90 269	3.80 315	0.55 231	9.76 332	5.42 235	6.56 282	6.47 257	7.06 358	2.09 237	4.05 134	5.46 391	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.16 102

DFGA-Net	3.09 272	2.73 470	9.21 453	1.79 294	0.47 175	3.30 262	0.20 137	7.49 271	6.20 270	5.54 233	6.42 255	2.17 179	1.12 166	7.96 325	6.56 409	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.17 112

iRaft-Stereo_20w	3.11 273	0.49 103	6.09 360	1.01 193	1.25 333	3.99 326	1.00 346	14.00 462	4.73 204	6.70 294	6.27 248	2.34 182	2.28 248	7.29 279	1.58 205	0.01 170	0.75 383	0.00 1	0.73 501	0.10 208	1.63 422

HITNet	3.11 273	1.38 359	5.35 318	2.23 364	0.12 36	5.59 377	0.58 240	9.95 341	5.72 252	6.62 285	7.91 299	3.90 244	3.24 287	4.39 151	4.58 372	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.57 263
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
TestStereo1	3.12 275	1.34 348	4.67 280	3.47 477	0.71 235	2.50 167	1.45 378	7.27 259	8.71 375	4.91 208	9.28 332	2.34 182	3.61 312	9.44 410	1.62 212	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 213

SA-5K	3.12 275	1.34 348	4.67 280	3.47 477	0.71 235	2.50 167	1.45 378	7.27 259	8.71 375	4.91 208	9.28 332	2.34 182	3.61 312	9.44 410	1.62 212	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 213

PCWNet_CMD	3.14 277	0.51 113	4.47 259	0.44 105	0.26 114	2.87 225	0.15 112	9.66 331	9.78 401	7.28 328	11.50 383	6.84 352	2.40 253	4.47 155	1.83 238	0.01 170	0.02 167	0.02 416	0.00 1	0.06 138	0.29 180

OMP-Stereo	3.15 278	1.19 320	3.49 165	4.34 506	0.51 191	2.20 139	1.21 363	6.67 229	6.52 288	7.99 356	6.24 247	8.38 385	2.44 255	9.65 417	1.92 248	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.15 93

MSMDNet	3.15 278	0.51 113	4.48 261	0.46 109	0.25 109	2.88 227	0.16 118	9.79 334	9.82 402	7.24 324	11.36 381	6.82 351	2.41 254	4.47 155	1.86 240	0.01 170	0.02 167	0.02 416	0.00 1	0.06 138	0.30 185

test_5	3.16 280	1.18 317	4.96 296	2.33 389	3.10 453	4.51 354	1.27 369	7.47 270	7.61 342	3.00 159	7.38 283	5.37 308	4.06 336	8.28 346	1.54 202	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 262	0.21 343	0.62 282

PSMNet-ADL	3.17 281	0.56 142	3.00 123	1.55 257	0.40 161	5.97 389	0.28 159	9.06 310	5.75 253	3.56 172	6.80 265	8.33 380	4.51 354	7.65 310	5.51 392	0.03 318	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.28 177

iRaft-Stereo_5w	3.20 282	1.27 337	5.27 311	0.27 67	0.99 286	2.71 194	0.58 240	5.75 172	5.85 257	3.03 161	7.88 297	10.08 411	4.08 339	8.40 358	6.09 399	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 343	0.31 409	0.95 352

CFNet_ucs	3.23 283	0.56 142	4.59 275	0.59 126	0.37 151	3.29 261	0.19 132	10.47 354	9.02 386	7.78 346	12.57 405	5.59 314	1.74 227	5.39 184	1.86 240	0.00 1	0.04 212	0.01 383	0.00 1	0.10 208	0.33 193

MyStereo05	3.24 284	1.05 296	5.93 353	1.39 234	1.20 325	2.57 174	0.10 80	9.11 314	13.17 455	6.45 271	3.86 169	3.20 208	3.26 289	8.35 355	3.02 314	0.01 170	1.24 497	0.00 1	0.21 395	0.13 265	0.50 245

test_sample3	3.27 285	0.62 165	5.29 315	2.24 368	0.58 211	4.62 357	0.16 118	12.15 405	7.51 336	6.44 270	7.25 279	3.72 238	3.03 280	6.73 239	3.17 324	0.01 170	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.88 341

IIG-Stereo	3.28 286	0.98 280	3.57 177	4.14 498	0.22 100	2.56 173	0.71 282	7.04 249	6.10 264	8.49 381	9.38 338	7.82 371	2.73 268	9.69 423	1.99 255	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 80

test_sample4	3.29 287	0.64 170	5.38 319	2.08 340	0.53 198	3.91 319	0.15 112	12.13 402	7.50 335	7.04 307	7.50 285	3.64 236	3.19 283	6.95 255	3.14 321	0.02 274	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.92 348

MyStereo04	3.29 287	1.15 312	6.64 386	1.28 220	1.49 364	2.63 182	0.45 199	10.57 359	13.30 456	4.41 199	3.90 170	3.06 204	3.56 309	7.87 321	3.35 326	0.01 170	1.27 500	0.00 1	0.25 415	0.11 224	0.42 228

MyStereo8	3.30 289	1.69 396	6.28 372	2.51 411	3.79 479	4.22 338	0.07 59	7.43 269	6.39 281	6.51 276	10.13 355	4.23 264	1.45 200	2.79 103	5.08 384	0.06 377	1.49 516	0.00 1	0.40 476	0.26 376	1.33 398

DCVSM-stereo	3.32 290	0.51 113	3.40 159	1.79 294	0.79 251	2.94 231	0.48 213	7.31 261	5.69 251	11.47 467	5.61 224	10.63 422	5.93 407	5.74 197	3.63 330	0.03 318	0.09 253	0.03 434	0.00 1	0.12 243	0.11 65

ARAFT	3.32 290	1.74 406	7.92 425	0.64 136	0.15 55	4.45 350	2.89 421	8.20 290	6.30 274	9.23 410	7.12 277	5.58 313	1.24 188	8.60 372	1.69 229	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.35 202

test_sample5	3.34 292	0.65 172	5.17 307	2.10 342	0.49 179	3.31 264	0.17 122	11.91 394	7.47 333	6.91 299	9.15 325	3.61 234	3.37 300	7.53 302	3.06 317	0.02 274	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 342

SA	3.34 292	1.29 339	4.84 288	1.99 332	0.57 208	3.15 251	1.39 376	7.66 279	9.94 403	4.86 207	10.87 374	2.97 201	4.61 364	9.88 431	1.38 193	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 376	0.25 375	0.37 206

psmg	3.34 292	0.43 62	3.76 192	0.73 154	0.50 182	8.47 435	2.74 418	10.88 370	5.65 245	8.91 396	8.78 316	6.17 334	2.50 256	4.27 146	2.67 298	0.01 170	0.04 212	0.06 455	0.00 1	0.12 243	0.10 56

AdaStereo	3.34 292	0.74 204	4.00 222	3.10 460	0.51 191	4.22 338	1.25 368	12.84 427	8.39 366	6.33 263	9.55 340	5.77 324	1.54 212	5.53 189	2.74 307	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.15 93
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 296	1.28 338	8.51 432	1.86 305	1.83 390	3.51 282	0.31 169	10.50 355	4.32 175	2.74 149	5.87 230	10.30 415	4.53 359	4.66 162	3.16 322	0.02 274	0.87 407	0.00 1	0.97 511	0.38 430	1.43 406

RAFT-345	3.36 297	0.55 131	3.43 161	1.23 213	0.21 93	2.62 180	0.46 201	3.91 59	6.34 276	7.46 337	24.49 500	4.19 260	1.74 227	8.27 345	2.25 276	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 298	1.25 334	3.30 142	2.55 419	1.80 386	3.92 321	1.28 371	12.49 417	7.16 320	5.12 218	7.88 297	8.14 374	4.59 362	5.67 194	2.11 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.07 43

NINENet	3.38 299	0.81 216	4.16 234	1.88 309	1.40 356	7.31 417	0.48 213	12.95 434	6.64 296	7.29 329	9.24 329	5.21 302	1.18 179	6.72 238	1.89 246	0.17 434	0.08 246	0.07 460	0.00 1	0.09 185	0.03 14

HI	3.39 300	1.19 320	4.03 224	1.46 245	0.19 74	2.26 142	0.04 32	6.21 209	3.86 151	8.51 382	12.61 406	11.86 446	6.44 419	4.55 160	4.27 359	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 93

CoSv	3.39 300	1.19 320	4.03 224	1.46 245	0.19 74	2.26 142	0.04 32	6.21 209	3.86 151	8.51 382	12.61 406	11.86 446	6.44 419	4.55 160	4.27 359	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 93

ToySt	3.39 300	0.89 250	9.29 455	1.47 249	0.94 279	4.20 337	1.98 400	7.33 262	5.42 235	3.01 160	6.75 263	8.67 392	5.10 386	5.43 187	3.72 335	0.07 386	0.89 408	0.00 1	0.23 408	0.28 391	2.13 489

SFCPSM	3.39 300	0.61 159	5.42 322	0.43 101	0.93 278	8.26 427	2.08 404	15.01 478	5.89 258	7.17 318	7.60 287	3.39 217	2.55 260	5.39 184	2.53 290	0.01 170	0.03 195	0.01 383	0.07 308	0.19 323	0.31 187

ffm	3.41 304	0.98 280	7.03 400	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	5.55 157	10.56 413	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	8.20 339	0.68 69	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.19 376	0.11 224	1.88 468

ASMatch	3.41 304	0.62 165	3.59 182	1.99 332	0.48 176	1.91 113	0.66 264	7.01 244	4.43 186	6.25 258	22.02 489	4.56 276	4.72 369	7.78 316	1.85 239	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.03 277	0.02 44	0.21 139

IER	3.42 306	0.91 252	6.38 377	0.73 154	1.60 369	7.07 412	0.55 231	7.07 252	5.45 238	8.17 368	8.89 318	6.13 332	6.13 412	5.36 183	3.77 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.05 29

GMM-Stereo	3.42 306	0.39 44	3.24 137	0.87 177	0.50 182	2.26 142	4.73 465	5.64 166	3.81 145	7.08 311	16.57 449	6.13 332	3.62 314	7.74 314	1.40 195	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 243	4.24 525

PSM-AAD	3.43 308	0.31 21	2.16 41	0.80 167	0.57 208	2.53 171	5.97 479	5.53 155	3.98 161	11.00 457	11.90 393	2.93 198	9.36 475	8.03 330	1.00 138	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 138	2.39 500

DualNet	3.48 309	0.65 172	5.17 307	2.10 342	0.49 179	3.31 264	0.17 122	11.91 394	7.47 333	7.18 319	11.56 385	3.61 234	3.37 300	7.53 302	3.06 317	0.02 274	0.85 400	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 342

AAGNet	3.50 310	0.49 103	3.38 151	1.91 313	0.41 166	3.66 298	1.02 347	5.14 128	5.16 224	9.65 425	7.75 292	4.91 290	6.23 416	7.45 294	12.73 491	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38

TransformOpticalFlow	3.50 310	0.83 223	4.85 289	1.09 199	0.31 123	3.52 285	0.14 109	10.32 347	8.02 355	5.78 235	13.25 415	6.63 344	4.91 374	8.36 356	1.63 215	0.00 1	0.01 128	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.24 162

DispNO	3.51 312	1.33 347	8.51 432	2.26 373	1.36 353	3.46 278	0.81 306	8.74 304	6.58 290	6.78 296	7.63 289	6.22 337	4.20 343	7.47 296	4.44 366	0.00 1	0.03 195	0.03 434	0.11 337	0.13 265	0.14 80

testlalala_base	3.54 313	0.53 121	3.53 170	2.31 385	2.22 417	4.04 331	0.61 250	6.91 242	2.73 72	2.69 148	4.17 175	1.78 167	0.51 106	2.02 68	1.08 151	13.13 552	3.23 543	0.00 1	0.35 468	16.60 546	2.27 497

STrans-v2	3.55 314	0.94 267	5.06 302	0.32 73	0.60 213	2.97 235	1.15 361	11.08 374	7.97 354	6.01 249	10.93 375	6.65 345	6.86 429	8.37 357	1.66 224	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.39 211

hknet	3.56 315	0.66 176	5.82 348	0.70 148	1.19 323	6.97 407	1.58 386	9.93 338	7.76 344	6.50 273	6.23 243	9.53 401	2.81 274	7.84 317	3.39 327	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 80

gwcnet-sp	3.58 316	2.01 429	8.82 442	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 411	5.91 232	4.21 261	3.31 293	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 117

scenet	3.58 316	2.01 429	8.82 442	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 411	5.91 232	4.21 261	3.31 293	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 117

ssnet	3.58 316	2.01 429	8.82 442	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 411	5.91 232	4.21 261	3.31 293	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 117

DMCA-RVC	3.59 319	1.98 427	8.68 437	2.30 383	1.48 363	3.54 287	0.55 231	8.40 292	5.43 237	9.37 415	5.90 231	8.34 381	3.21 285	7.19 270	4.46 367	0.06 377	0.11 263	0.08 466	0.02 262	0.21 343	0.40 213

test_sample6	3.60 320	0.66 176	5.27 311	2.23 364	0.48 176	3.25 257	0.21 142	11.94 397	7.53 338	7.18 319	11.56 385	3.99 248	3.86 326	8.03 330	3.88 345	0.03 318	0.83 394	0.00 1	0.09 323	0.07 157	0.86 339

CoDeX	3.61 321	0.86 237	5.27 311	1.16 205	1.62 370	6.24 393	2.07 403	13.78 461	6.86 308	7.42 335	9.00 323	4.06 253	3.72 320	6.58 227	3.02 314	0.03 318	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.35 202

RAFT_CTSACE	3.62 322	1.65 393	5.41 321	1.36 228	3.08 451	3.95 324	1.03 348	4.62 103	4.65 199	5.33 224	17.73 465	7.63 366	2.71 266	10.98 448	1.15 161	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.25 165

GANet-RSSM	3.67 323	1.16 314	4.56 273	3.24 467	2.03 408	2.63 182	0.50 220	11.53 388	6.83 306	6.25 258	10.58 367	7.35 360	6.65 425	6.77 244	2.94 312	0.00 1	0.00 1	0.08 466	0.00 1	0.26 376	0.12 70

NOSS_ROB	3.67 323	0.86 237	3.81 198	2.53 415	1.11 309	6.10 391	0.72 285	11.08 374	12.36 442	5.45 228	8.91 319	5.65 315	2.09 237	8.30 350	3.16 322	0.20 444	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.80 333

KYRaft	3.68 325	0.43 62	2.53 71	0.89 180	0.49 179	2.28 147	3.89 447	5.30 137	3.82 147	8.99 400	19.28 474	6.54 343	4.96 377	7.92 323	0.96 131	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 138	5.17 527

PSMNet-RSSM	3.69 326	1.36 352	4.54 268	2.44 405	1.90 398	2.35 152	0.69 275	11.77 392	6.38 280	6.60 284	11.85 392	7.70 367	5.61 403	6.66 236	3.67 331	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.01 240	0.17 305	0.10 56

BEATNet_4x	3.69 326	2.12 434	8.11 427	1.82 301	0.16 61	5.30 371	1.04 351	10.87 367	6.14 268	7.09 312	8.42 314	4.99 296	4.42 351	5.89 201	6.23 405	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.84 337

CFNet-ft	3.70 328	1.59 388	3.87 203	1.68 275	2.42 426	3.20 253	0.66 264	8.93 307	7.76 344	5.09 215	9.95 351	10.77 428	5.43 399	7.41 284	4.71 374	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.01 240	0.30 402	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 328	1.59 388	3.87 203	1.68 275	2.42 426	3.20 253	0.66 264	8.92 306	7.76 344	5.09 215	9.95 351	10.77 428	5.43 399	7.41 284	4.71 374	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.01 240	0.30 402	0.11 65

AACVNet	3.71 330	1.63 391	4.89 292	3.80 488	0.62 217	3.25 257	0.30 168	9.47 328	3.81 145	6.34 266	10.74 371	10.52 418	4.92 375	9.31 407	3.88 345	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 418	0.28 177

Prome-Stereo	3.73 331	0.39 44	2.62 81	1.05 197	0.52 195	2.06 126	4.58 461	4.88 114	3.95 158	9.34 414	20.39 479	4.03 250	7.02 434	7.86 319	1.31 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	4.52 526

G2L-ROB	3.74 332	1.37 357	5.05 301	1.95 322	1.14 315	4.45 350	0.43 196	12.31 408	6.36 278	7.88 350	5.42 217	11.10 436	2.11 241	8.53 369	6.31 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.33 193

G2L-Stereo	3.74 332	1.56 384	5.82 348	1.71 281	2.04 410	2.87 225	0.58 240	9.79 334	6.49 287	7.82 347	7.97 301	8.57 390	2.36 252	9.19 403	7.45 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.40 213

test_sample7	3.75 334	0.67 181	4.34 250	2.21 360	0.35 139	4.47 353	2.08 404	11.31 380	8.40 367	8.64 385	8.05 304	6.80 347	5.05 382	7.22 272	2.53 290	0.07 386	1.04 459	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.66 428

cf-r	3.76 335	1.43 368	5.34 316	2.66 424	2.79 442	2.85 223	0.62 254	9.08 312	6.91 311	7.06 308	11.90 393	9.64 402	3.83 323	6.23 216	4.53 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.17 112

MLCV	3.76 335	1.52 381	6.93 397	1.66 270	0.31 123	4.31 344	0.32 171	7.92 285	7.68 343	9.55 420	12.12 396	5.17 300	2.74 269	10.00 436	4.49 368	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.27 171

qqq1	3.78 337	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	1.24 178	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 387

fff1	3.78 337	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	1.24 178	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 387

DDVS	3.79 339	0.66 176	5.66 341	2.27 377	1.28 339	6.48 399	0.47 203	9.33 326	4.35 181	7.29 329	7.71 290	12.49 452	2.21 243	9.01 395	5.16 387	0.08 395	0.20 298	0.01 383	0.00 1	0.14 276	1.03 365

Sa-1000	3.81 340	1.26 335	4.64 278	2.29 382	0.55 206	3.51 282	1.58 386	8.37 291	9.13 389	7.97 353	17.42 461	3.98 247	2.76 271	9.61 416	1.68 228	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 372	0.23 362	0.27 171

DeepPruner_ROB	3.82 341	1.87 413	5.65 340	1.31 224	1.64 371	3.62 295	0.81 306	14.47 471	5.03 222	8.03 359	10.78 372	6.95 355	2.26 245	8.92 388	4.32 362	0.07 386	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 426	0.29 180

DRaft	3.83 342	0.65 172	3.39 153	0.22 52	0.16 61	4.67 358	1.30 373	5.82 179	4.86 214	10.26 436	21.65 485	3.24 209	8.62 465	7.53 302	3.76 337	0.05 365	0.10 259	0.00 1	0.14 351	0.12 243	0.16 102

DEmStereo	3.86 343	0.54 125	4.04 226	0.26 65	0.17 64	5.17 369	2.45 411	4.70 104	4.34 180	8.37 373	19.94 477	5.06 299	10.13 479	7.86 319	3.93 349	0.01 170	0.01 128	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.10 56

GrayStereo	3.86 343	0.33 24	2.63 82	1.66 270	0.62 217	3.09 243	7.92 508	6.43 220	3.88 153	10.61 443	16.51 448	5.75 323	8.40 460	6.75 240	1.58 205	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.62 495	0.04 105	0.38 209

G2L-Stereo_test	3.88 345	1.39 360	4.86 290	2.98 446	1.49 364	4.11 334	1.13 360	12.05 400	6.83 306	8.42 375	9.17 326	9.49 400	2.71 266	7.03 260	5.22 388	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.52 252

acv_ft	3.90 346	0.96 273	5.85 351	2.56 420	4.70 507	7.27 416	0.84 317	9.17 318	6.12 265	10.00 430	9.32 335	5.70 321	4.07 338	2.68 99	8.24 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.23 153

STTStereo	3.90 346	1.43 368	8.20 429	3.03 450	2.28 421	3.64 297	0.64 259	10.11 343	7.09 317	10.20 433	7.08 273	8.73 393	3.57 310	7.44 287	4.00 352	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.01 240	0.04 105	0.40 213

UGAM-zero	3.92 348	0.49 103	5.26 310	1.17 207	0.89 267	4.00 327	0.47 203	12.42 414	3.62 132	5.46 229	5.86 228	15.76 476	8.92 471	8.63 376	2.44 288	0.00 1	0.84 398	0.00 1	0.89 506	0.03 76	1.27 393

LMCR-Stereo	3.92 348	1.96 425	4.92 294	2.85 440	0.23 103	7.88 424	1.47 380	12.52 418	5.39 234	8.71 389	10.65 369	1.90 169	5.04 381	8.53 369	4.89 378	1.05 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.05 29

SMFormer	3.94 350	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	4.89 378	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.16 356	0.11 224	0.92 348

THIR-Stereo	3.94 350	1.12 308	3.06 125	0.23 56	0.13 42	4.17 336	6.40 488	5.83 180	4.54 192	10.46 440	16.98 453	6.49 342	7.44 445	8.00 326	3.58 329	0.01 170	0.07 242	0.07 460	0.00 1	0.14 276	0.06 38

GEStereo_RVC	3.95 352	1.21 329	6.13 362	2.30 383	1.22 328	4.29 343	2.96 426	12.39 412	8.24 361	7.25 326	6.79 264	7.58 365	4.22 345	9.16 400	4.56 370	0.04 348	0.01 128	0.02 416	0.02 262	0.19 323	0.42 228

hitnet-ft	3.95 352	1.16 314	3.92 213	0.89 180	0.73 240	4.88 364	0.54 227	9.78 333	7.91 351	7.42 335	10.24 356	12.50 453	4.84 372	8.15 337	5.56 393	0.03 318	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.24 367	0.12 70

tta	3.96 354	0.69 187	4.55 269	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 355	9.68 418	4.89 378	0.08 395	0.97 430	0.00 1	0.16 356	0.13 265	1.24 387

ac_64	3.98 355	0.86 237	5.10 303	3.17 462	3.43 467	5.80 385	0.70 280	10.87 367	4.96 217	8.94 397	6.46 256	10.70 425	5.52 401	7.44 287	5.10 386	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.31 187

ITSA-stereo	4.02 356	0.73 203	4.51 263	2.16 348	0.31 123	3.58 289	0.70 280	13.77 460	15.84 477	7.13 315	6.59 260	4.25 266	3.48 307	9.04 396	6.12 401	0.09 406	0.08 246	0.11 469	0.10 330	0.19 323	1.54 413

CFNet	4.03 357	1.97 426	6.30 373	2.70 428	1.64 371	5.41 373	0.22 144	12.14 404	10.28 406	5.24 221	11.15 377	6.43 339	3.70 318	8.97 394	4.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.13 75

RAFT-RH_RVC	4.04 358	0.69 187	3.59 182	1.91 313	0.43 170	3.11 244	0.13 99	3.80 46	6.60 291	11.26 463	31.68 525	5.20 301	1.66 218	8.30 350	2.27 279	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.03 76	0.02 6

iResNet	4.04 358	1.46 376	8.72 439	3.25 468	0.36 146	4.54 356	0.47 203	9.06 310	10.40 411	7.98 354	12.82 412	4.06 253	3.22 286	8.82 382	4.95 381	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.55 257

CrosDoStereo	4.05 360	0.71 198	3.52 167	0.51 117	0.20 84	3.25 257	11.21 524	6.34 213	4.96 217	9.04 401	16.44 445	4.92 291	7.28 439	8.29 347	3.84 343	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.18 316	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 360	0.71 198	3.52 167	0.51 117	0.20 84	3.25 257	11.21 524	6.34 213	4.96 217	9.04 401	16.44 445	4.92 291	7.28 439	8.29 347	3.84 343	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.18 316	0.19 127

PAM	4.07 362	0.44 71	6.47 379	1.97 327	1.18 321	10.83 468	1.64 389	10.66 361	4.55 194	6.54 279	4.69 191	16.99 488	6.88 430	4.07 137	1.63 215	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 503	0.10 208	1.24 387

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 363	1.65 393	13.34 484	2.14 347	1.84 391	4.03 329	0.98 344	13.13 442	4.97 220	4.53 202	11.37 382	9.85 407	1.97 232	4.88 167	2.74 307	0.03 318	0.90 410	0.00 1	1.11 515	0.84 487	1.72 443

ISRNet	4.11 364	0.88 247	6.63 385	3.46 476	2.64 438	2.11 133	0.26 156	7.72 282	6.60 291	11.29 464	17.98 467	8.21 376	2.60 262	6.81 246	4.72 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.25 165

ff1	4.11 364	0.98 280	7.03 400	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	5.55 157	10.56 413	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	11.33 455	11.69 481	0.00 1	1.13 475	0.00 1	0.19 376	0.11 224	1.88 468

FADNet-RVC-Resample	4.11 364	2.25 440	13.88 487	1.64 264	0.66 224	5.91 388	2.34 409	10.87 367	9.09 387	6.53 278	4.34 178	5.69 320	4.71 368	8.01 329	4.64 373	0.18 440	0.22 301	0.17 489	0.12 343	0.46 448	0.59 272

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 364	1.53 383	6.87 396	3.04 452	3.33 461	4.34 348	0.59 245	11.36 383	7.92 352	8.98 398	7.98 302	9.72 404	3.82 322	7.92 323	4.43 365	0.15 424	0.02 167	0.03 434	0.03 277	0.07 157	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 368	0.46 81	5.63 337	1.95 322	1.02 292	10.74 466	0.85 322	11.04 372	5.02 221	6.19 257	5.28 209	17.64 492	7.30 441	5.03 172	1.45 197	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 503	0.14 276	1.14 379

GwcNet-RSSM	4.13 369	1.71 400	6.25 370	2.50 410	1.93 401	2.39 156	1.49 382	9.59 330	8.71 375	6.66 288	15.04 433	8.47 388	3.84 324	6.87 247	6.74 410	0.00 1	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.29 399	0.15 93

UPFNet	4.17 370	0.83 223	5.51 327	2.49 409	3.36 464	7.13 414	2.60 412	10.52 358	7.16 320	8.76 392	7.83 295	7.85 372	3.41 304	8.60 372	7.04 416	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.17 112

DAS	4.18 371	0.53 121	6.20 366	2.20 357	3.69 474	2.78 206	3.12 432	8.69 300	10.29 407	9.39 416	12.80 410	4.58 277	7.20 437	9.08 398	2.70 301	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 197

UNet	4.19 372	0.87 245	7.18 406	2.00 335	3.22 456	9.55 447	0.31 169	10.11 343	6.22 272	7.98 354	6.82 266	10.42 416	5.77 404	7.28 277	5.83 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.12 70

AASNet	4.20 373	1.63 391	5.82 348	3.79 487	3.93 483	6.55 400	1.22 365	19.12 512	6.82 305	7.86 349	8.35 313	4.36 270	2.55 260	3.87 132	7.47 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 456	0.22 146

SepStereo	4.22 374	0.53 121	6.20 366	2.20 357	3.69 474	2.78 206	3.12 432	8.69 300	10.29 407	9.39 416	12.80 410	4.58 277	7.20 437	9.74 424	2.70 301	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 197

PS-NSSS	4.22 374	2.53 461	5.89 352	1.01 193	2.93 446	4.05 333	1.93 399	11.44 384	8.94 382	7.14 316	14.70 432	4.96 294	2.60 262	9.09 399	3.92 347	0.40 479	0.04 212	0.83 514	0.00 1	1.09 491	1.02 362

anonymousa	4.24 376	0.78 207	4.05 227	2.16 348	4.87 510	8.76 438	0.35 176	7.41 268	4.47 189	8.21 369	19.70 476	11.03 435	5.87 406	2.04 71	2.20 269	0.00 1	1.16 488	0.00 1	0.55 492	0.04 105	1.11 373

FADNet_RVC	4.24 376	2.32 453	14.23 491	1.18 209	0.79 251	5.64 379	0.60 246	11.50 386	7.19 324	3.68 177	8.08 309	4.14 257	4.06 336	10.29 441	7.47 421	0.36 476	0.44 340	0.18 490	0.47 485	0.93 489	1.23 386

UGAM	4.25 378	0.86 237	5.73 346	0.45 106	0.22 100	3.61 291	1.18 362	5.51 153	15.39 471	4.99 213	12.34 401	15.09 472	3.71 319	10.58 444	3.76 337	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 465	0.36 423	0.36 205

HSM	4.25 378	1.10 301	4.14 232	1.78 293	2.14 413	6.67 403	1.08 355	12.92 431	6.90 310	7.06 308	8.17 310	14.17 463	6.03 411	9.16 400	3.11 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.41 223

psm_up	4.33 380	1.34 348	4.43 255	2.27 377	2.62 435	5.29 370	3.30 442	11.49 385	6.89 309	8.05 362	8.06 307	10.09 413	11.10 487	7.12 269	3.76 337	0.24 458	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 332	0.37 206

coex_refinement	4.34 381	1.44 372	4.46 256	3.08 459	1.46 362	4.22 338	0.36 177	11.92 396	8.33 363	8.48 380	13.41 416	9.90 408	3.40 303	6.95 255	8.54 435	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.71 314

pcwnet_v2	4.36 382	0.46 81	9.07 450	1.43 242	1.10 308	3.41 270	0.40 187	13.44 450	14.60 464	10.29 437	14.22 426	5.82 327	2.97 278	6.75 240	2.29 283	0.01 170	0.05 221	0.04 444	0.02 262	0.17 305	0.61 277

FADNet-RVC	4.36 382	2.62 468	14.51 494	2.01 336	0.44 172	4.27 341	1.27 369	12.61 420	7.89 349	3.76 179	4.05 173	10.63 422	4.34 348	9.87 429	7.66 424	0.03 318	0.09 253	0.00 1	0.03 277	0.65 468	0.50 245

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 384	25.82 546	26.88 535	0.56 125	0.08 17	1.46 64	0.53 226	2.17 9	2.15 60	0.67 77	0.73 43	0.23 61	0.20 28	1.58 49	0.80 91	11.76 550	0.38 332	0.00 1	0.08 311	1.75 507	9.67 544

HBP-ISP	4.37 384	1.56 384	4.59 275	2.23 364	1.29 344	7.87 423	3.96 450	11.80 393	10.91 424	8.06 364	14.45 429	3.38 216	4.87 373	9.27 405	2.53 290	0.14 422	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 170	0.30 185

DualNet (step1)	4.40 386	1.36 352	7.91 422	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	11.31 380	8.40 367	8.64 385	8.05 304	6.80 347	5.05 382	7.22 272	2.53 290	1.74 516	1.04 459	3.05 528	2.96 533	0.22 350	1.35 401

CSP-Net	4.40 386	1.70 398	4.90 293	1.82 301	1.04 294	12.96 488	2.25 407	13.75 458	6.34 276	9.64 422	8.99 321	8.31 379	3.24 287	8.45 364	4.32 362	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 362	0.06 38

HSM-Net_RVC	4.40 386	0.44 71	3.22 134	0.72 151	0.68 226	7.06 411	1.82 396	12.57 419	8.48 370	9.04 401	12.20 399	14.98 469	5.14 388	7.32 281	4.19 355	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 389	0.70 194	3.95 217	2.53 415	2.01 406	4.34 348	0.41 190	13.09 441	11.69 438	7.20 322	12.20 399	4.15 258	3.35 299	9.54 415	10.11 461	0.07 386	1.11 471	0.00 1	0.19 376	0.10 208	1.47 407

MMNet	4.44 390	1.37 357	6.26 371	1.73 287	1.64 371	10.51 464	0.61 250	9.27 322	9.66 400	9.55 420	9.22 327	7.40 362	6.52 422	7.90 322	6.98 413	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.10 56

DSFCA	4.48 391	1.03 291	6.84 394	1.61 261	1.68 378	7.26 415	4.46 460	11.27 379	7.51 336	11.01 458	6.89 267	8.49 389	4.54 360	10.41 443	6.18 403	0.03 318	0.06 227	0.02 416	0.03 277	0.13 265	0.14 80

mmx	4.50 392	0.98 280	7.03 400	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	12.84 427	11.23 431	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	11.33 455	11.69 481	0.05 365	1.12 472	0.00 1	0.19 376	0.10 208	1.53 411

xxx	4.50 392	0.98 280	7.04 403	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	12.84 427	11.23 431	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 327	11.33 455	11.69 481	0.05 365	1.12 472	0.00 1	0.19 376	0.10 208	1.53 411

SACVNet	4.55 394	1.88 414	5.55 334	3.38 473	1.68 378	3.11 244	2.76 420	12.44 415	6.43 282	11.07 460	11.31 380	10.53 420	5.13 387	9.88 431	4.56 370	0.08 395	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 430	0.80 333

FADNet	4.55 394	2.35 455	13.60 485	1.87 306	0.80 254	4.74 362	0.75 294	14.47 471	12.41 443	4.07 190	5.45 220	9.64 402	5.03 379	8.86 385	4.82 377	0.20 444	0.04 212	0.07 460	0.05 299	1.27 498	0.40 213

ADLNet	4.56 396	1.19 320	5.52 333	3.81 491	3.59 471	6.98 409	2.40 410	12.01 399	7.96 353	10.52 441	9.67 346	8.26 378	4.98 378	6.59 228	6.93 412	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 350	0.55 257

HGLStereo	4.58 397	1.04 294	6.02 357	3.30 471	5.14 514	6.36 396	0.71 282	11.04 372	7.60 341	8.04 360	12.85 413	6.90 353	8.51 463	7.85 318	5.93 396	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.15 93

TDLM	4.58 397	1.79 412	5.03 300	2.45 406	1.32 349	4.04 331	7.15 501	11.60 390	11.46 435	6.91 299	12.69 408	5.94 328	5.03 379	9.74 424	3.80 342	0.67 494	0.00 1	0.01 383	0.05 299	0.23 362	1.78 453

delet	4.59 399	1.12 308	5.93 353	1.37 231	3.73 477	10.48 462	3.90 448	10.51 356	9.17 391	8.87 395	9.74 347	8.37 382	3.74 321	8.12 336	6.36 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 343	0.12 70

FTStereo	4.61 400	0.54 125	2.86 102	0.98 192	0.40 161	2.57 174	8.51 512	5.70 169	3.76 144	10.85 451	29.92 519	5.53 312	7.43 444	7.73 313	1.63 215	0.17 434	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.04 105	3.62 520

RAFT + AFF	4.63 401	2.28 446	7.43 414	1.51 252	2.38 424	5.81 386	6.49 490	10.74 363	8.53 371	7.75 344	8.95 320	7.47 363	6.68 428	9.17 402	5.06 383	0.08 395	0.47 344	0.00 1	0.01 240	0.66 469	1.03 365

ACV-stereo	4.65 402	1.22 330	10.49 470	2.22 361	1.05 295	12.62 486	1.24 367	6.70 234	7.36 332	3.22 165	5.18 204	16.59 484	10.02 477	8.18 338	6.19 404	0.06 377	0.14 278	0.01 383	0.00 1	0.12 243	0.40 213

CBMV_ROB	4.66 403	0.85 229	3.94 215	1.64 264	0.75 245	8.38 434	1.90 398	11.19 376	10.36 409	9.20 409	15.21 434	7.28 359	6.99 433	9.48 412	5.24 389	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.64 289

iResNet_ROB	4.67 404	1.77 410	5.93 353	2.47 408	0.95 282	3.78 312	0.36 177	15.65 484	17.36 485	8.75 391	11.23 379	7.05 357	4.60 363	8.94 391	4.23 358	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.15 93

CVANet_RVC	4.68 405	1.93 421	5.57 336	2.61 421	1.86 395	4.12 335	4.94 468	12.11 401	9.29 392	8.05 362	11.08 376	10.28 414	6.48 421	9.52 414	3.19 325	0.45 483	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 362	1.75 449

ADLNet2	4.72 406	1.44 372	6.68 389	3.03 450	3.90 482	6.80 404	2.91 424	11.67 391	9.63 398	7.99 356	9.89 349	9.75 405	5.32 396	7.70 311	7.13 417	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.22 146

iResNetv2_ROB	4.72 406	2.26 442	8.87 445	3.20 465	1.25 333	4.32 345	1.73 393	14.22 467	10.62 416	10.53 442	12.13 398	7.77 368	5.54 402	8.29 347	2.76 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.55 257

ssnet_v2	4.73 408	1.43 368	6.74 392	1.80 297	0.75 245	8.89 440	4.60 462	12.66 421	10.65 417	9.53 418	6.23 243	9.78 406	4.26 347	6.89 248	9.65 457	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.31 187

Anonymous_2	4.74 409	0.98 280	4.46 256	2.35 391	2.27 420	5.66 380	0.67 269	8.08 289	5.28 226	4.98 211	2.60 127	8.74 395	6.92 431	5.79 198	3.46 328	0.24 458	1.70 520	5.16 536	18.18 561	5.41 528	1.85 464

test_xeample	4.78 410	0.93 258	4.68 283	1.48 250	1.28 339	3.94 322	0.13 99	13.35 447	8.62 372	8.21 369	11.63 387	3.43 224	3.54 308	7.59 307	23.47 528	0.02 274	1.16 488	0.00 1	0.25 415	0.11 224	1.74 448

CRFU-Net	4.81 411	0.78 207	5.69 343	3.10 460	1.39 355	13.18 490	3.23 437	12.26 406	4.33 176	10.91 454	9.98 353	10.94 433	7.93 454	7.47 296	3.94 350	0.16 430	0.16 284	0.16 484	0.00 1	0.26 376	0.29 180

NVstereo2D	4.82 412	1.29 339	7.98 426	3.68 484	3.48 468	8.02 426	3.10 431	11.25 377	15.50 474	5.14 219	7.71 290	8.21 376	4.68 366	10.19 440	4.30 361	0.02 274	0.19 291	0.13 478	0.36 470	0.07 157	1.12 376

StereoDRNet-Refined	4.84 413	0.96 273	5.13 304	2.22 361	0.46 173	9.10 443	0.16 118	10.72 362	9.40 396	13.41 484	12.50 403	10.02 410	4.58 361	8.60 372	8.71 440	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.05 299	0.24 367	0.53 254
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 414	1.45 375	4.75 287	2.52 414	1.13 314	6.25 394	3.01 428	10.44 353	8.34 364	11.05 459	13.43 417	14.04 461	3.90 331	9.74 424	6.80 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.37 206

1111x	4.96 415	1.04 294	7.09 405	1.75 289	1.05 295	5.03 367	0.32 171	13.52 451	10.70 418	6.68 289	10.35 358	8.81 396	6.01 410	10.65 445	12.78 492	0.07 386	1.24 497	0.00 1	0.33 461	0.11 224	1.75 449

RASNet	5.00 416	1.19 320	5.69 343	3.68 484	4.80 508	5.04 368	1.29 372	10.26 346	8.99 384	5.89 240	11.65 388	10.55 421	9.76 476	9.96 435	10.32 466	0.20 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.73 319

dad	5.10 417	2.61 466	6.76 393	1.23 213	0.14 47	2.85 223	0.36 177	7.98 287	14.88 466	10.84 450	17.06 454	15.59 474	3.29 290	7.24 274	4.39 364	1.20 506	0.10 259	4.02 533	0.49 488	0.20 332	0.69 307

CBFPSM	5.12 418	1.48 377	16.22 501	1.81 298	1.14 315	11.16 471	2.90 423	7.99 288	6.75 302	6.55 280	5.00 199	15.05 471	8.78 466	7.52 301	8.90 443	0.04 348	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.67 304

LL-Strereo	5.14 419	2.29 449	8.95 446	1.26 217	5.05 512	3.66 298	1.40 377	10.33 348	8.98 383	8.71 389	8.24 312	10.70 425	11.10 487	12.66 479	5.36 390	0.05 365	1.35 509	0.00 1	0.00 1	0.38 430	2.23 496

xxxx	5.16 420	0.86 237	4.86 290	1.96 325	1.22 328	7.56 422	0.07 59	14.67 473	9.15 390	6.55 280	9.87 348	9.30 398	3.47 306	8.07 334	22.20 523	0.05 365	1.16 488	0.00 1	0.26 432	0.10 208	1.76 451

PA-Net	5.40 421	2.35 455	9.55 460	2.75 429	2.21 415	8.74 437	3.92 449	13.05 436	13.35 457	7.30 331	7.98 302	8.08 373	6.39 418	11.17 453	9.30 450	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.03 277	0.16 296	1.55 416
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 421	0.84 226	4.19 239	1.43 242	0.68 226	10.12 456	6.41 489	12.13 402	11.86 440	11.50 468	14.43 428	11.62 441	5.20 389	9.93 434	6.16 402	0.16 430	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 170	1.24 387
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 423	2.61 466	8.17 428	2.25 370	1.30 346	2.27 145	1.64 389	10.82 366	18.54 492	8.01 358	18.09 468	8.39 386	3.31 293	11.37 458	8.98 446	1.15 505	0.38 332	0.02 416	0.00 1	0.17 305	0.70 311

PSMNet_ROB	5.41 423	2.45 458	7.39 411	2.36 393	1.90 398	10.11 455	6.54 491	16.32 491	7.59 340	6.84 298	10.83 373	12.06 449	4.13 340	8.73 379	10.24 464	0.02 274	0.01 128	0.01 383	0.11 337	0.26 376	0.40 213

TCMNet	5.54 425	2.53 461	10.92 472	4.50 510	6.58 521	8.90 441	1.31 374	11.59 389	8.68 374	7.24 324	12.74 409	8.37 382	4.65 365	9.30 406	10.83 475	0.11 414	0.19 291	0.31 502	0.09 323	0.84 487	1.07 367

GASNet	5.62 426	5.76 512	12.05 476	5.03 515	2.08 412	3.77 310	1.53 384	12.92 431	11.62 437	9.64 422	7.40 284	8.58 391	7.54 446	14.76 496	8.25 432	0.02 274	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 486	0.52 252

YMNet	5.84 427	2.29 449	10.08 464	3.80 488	4.45 496	10.40 459	0.88 331	10.81 364	7.17 322	14.28 493	16.67 450	11.58 439	4.41 349	8.51 367	9.37 452	0.12 416	0.35 327	0.11 469	0.08 311	0.79 482	0.62 282

YMNet_1	5.84 427	2.29 449	10.08 464	3.80 488	4.45 496	10.40 459	0.88 331	10.81 364	7.17 322	14.28 493	16.67 450	11.58 439	4.41 349	8.51 367	9.37 452	0.12 416	0.35 327	0.11 469	0.08 311	0.79 482	0.62 282

222	5.93 429	0.88 247	4.58 274	1.76 291	0.98 285	6.02 390	0.08 67	14.45 470	8.89 380	9.53 418	11.77 391	3.88 243	4.23 346	8.26 341	39.96 559	0.03 318	1.12 472	0.00 1	0.24 411	0.11 224	1.73 445

CBMV	5.97 430	1.52 381	4.51 263	1.99 332	0.53 198	10.02 453	6.94 498	13.27 445	13.80 461	13.08 482	15.93 441	11.36 437	8.11 457	9.82 427	7.27 418	0.08 395	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.74 323
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 431	5.79 513	14.15 490	10.30 533	7.63 527	6.94 406	1.89 397	12.74 423	10.95 425	4.10 192	11.72 389	4.77 283	1.72 224	8.74 380	5.09 385	1.88 520	0.12 268	4.77 534	0.71 500	5.10 527	0.82 335

fast-acv-ft	6.00 431	1.95 424	7.88 421	2.35 391	1.85 393	13.61 494	1.76 395	8.44 293	10.12 404	11.22 462	20.57 480	14.41 467	7.55 447	8.11 335	8.83 441	0.10 410	0.09 253	0.16 484	0.07 308	0.68 472	0.35 202

StereoDRNet	6.02 433	2.40 457	8.22 430	3.43 474	4.43 495	10.57 465	4.21 453	19.44 515	11.24 433	12.86 477	8.06 307	11.64 442	4.79 371	8.65 377	9.32 451	0.01 170	0.10 259	0.00 1	0.03 277	0.34 418	0.69 307

iinet-f	6.21 434	2.11 433	28.74 540	2.13 346	1.38 354	11.62 476	1.49 382	7.64 278	7.19 324	7.77 345	14.38 427	10.49 417	7.79 451	7.76 315	12.90 493	0.03 318	0.03 195	0.05 451	0.00 1	0.67 470	0.12 70

DRN-Test	6.23 435	1.51 379	7.53 415	3.07 458	3.69 474	12.17 483	3.23 437	20.80 529	11.11 430	12.64 476	13.02 414	10.91 432	5.26 390	8.49 366	10.12 462	0.05 365	0.05 221	0.04 444	0.04 295	0.28 391	0.65 292

NCCL2	6.27 436	2.46 459	7.00 398	2.36 393	1.11 309	9.48 446	11.14 523	13.01 435	10.40 411	9.94 429	9.49 339	22.11 517	7.42 443	9.90 433	8.56 436	0.01 170	0.00 1	0.02 416	0.03 277	0.20 332	0.73 319

APVNet	6.28 437	2.46 459	10.09 466	3.51 479	3.97 486	12.15 482	1.75 394	20.08 525	6.73 300	6.92 305	13.45 418	10.75 427	6.29 417	11.86 465	14.34 503	0.05 365	0.02 167	0.11 469	0.03 277	0.63 466	0.34 197

ETE_ROB	6.28 437	2.60 465	9.22 454	1.71 281	0.84 261	6.44 397	6.78 495	13.16 443	8.80 378	13.01 480	15.93 441	21.01 515	6.18 414	10.97 447	8.11 429	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 296	0.70 311

test_sample9	6.40 439	1.36 352	7.91 422	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	11.31 380	8.40 367	8.64 385	8.05 304	6.80 347	5.05 382	12.52 475	13.17 494	1.74 516	25.14 568	3.05 528	2.96 533	0.22 350	1.35 401

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 440	6.12 515	6.53 382	4.29 504	3.61 472	15.41 499	4.13 451	12.36 410	7.32 331	7.60 339	8.51 315	8.97 397	2.64 264	10.17 439	3.72 335	8.16 538	2.40 529	2.00 525	0.11 337	8.55 536	5.84 530

DANet	6.46 441	1.58 387	9.58 462	4.10 497	3.99 488	9.13 444	1.34 375	10.37 350	7.76 344	13.76 488	15.66 437	16.14 480	7.03 435	13.07 482	13.62 500	0.19 441	0.12 268	0.02 416	0.02 262	0.15 292	1.61 419
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	6.46 441	1.88 414	7.41 413	2.81 434	0.95 282	6.45 398	6.82 496	13.58 452	8.80 378	15.50 499	15.86 439	19.59 506	7.12 436	11.41 459	9.86 458	0.02 274	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 332	0.79 332

NaN_ROB	6.51 443	2.25 440	8.77 440	1.69 277	1.79 385	9.71 450	10.94 521	16.20 489	16.13 478	13.04 481	8.86 317	11.77 443	5.94 408	12.88 480	8.01 427	0.05 365	0.13 274	0.07 460	0.20 388	0.32 414	1.50 410

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 444	2.21 439	12.10 477	2.75 429	3.28 458	10.03 454	3.05 429	12.31 408	11.52 436	10.10 432	21.36 483	11.51 438	7.30 441	11.56 461	10.61 469	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.51 249

DISCO	6.58 445	0.98 280	6.44 378	3.75 486	1.18 321	11.19 472	3.29 441	12.92 431	16.72 481	7.27 327	11.74 390	17.34 490	6.60 423	19.59 522	11.59 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.50 245

z-ln-s-r	6.62 446	2.20 438	17.98 509	1.77 292	2.00 405	3.38 268	2.61 413	8.63 298	13.06 454	7.07 310	25.89 508	8.73 393	7.60 449	12.16 472	18.56 512	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.49 243

Syn2CoEx	6.70 447	3.69 492	12.14 478	2.78 432	1.68 378	8.36 432	3.21 436	18.59 507	12.66 446	8.86 394	20.79 481	10.52 418	10.54 483	9.68 418	8.70 439	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 474	1.00 357

RYNet	6.82 448	1.51 379	7.35 410	1.79 294	4.52 501	16.68 504	4.41 459	14.19 466	17.43 486	11.64 470	7.86 296	15.03 470	8.81 467	10.10 437	14.16 502	0.04 348	0.13 274	0.15 481	0.05 299	0.08 170	0.53 254

S-Stereo	6.85 449	0.93 258	10.76 471	3.34 472	3.51 469	6.55 400	6.01 482	13.75 458	23.86 514	9.65 425	15.54 436	11.81 444	8.24 458	8.59 371	11.23 477	0.13 419	0.16 284	0.00 1	0.42 480	0.14 276	2.39 500

GANet	6.86 450	1.78 411	5.98 356	3.05 453	1.12 312	10.12 456	9.38 516	13.41 449	8.67 373	11.46 466	29.87 518	13.94 460	8.25 459	12.06 469	6.33 407	0.40 479	0.06 227	0.16 484	0.33 461	0.18 316	0.59 272

GwcNet	6.95 451	2.89 477	13.32 483	2.82 436	5.53 516	11.76 477	2.14 406	14.95 477	17.69 488	10.83 449	18.14 469	10.83 430	6.66 426	9.83 428	10.19 463	0.03 318	0.06 227	0.03 434	0.08 311	0.64 467	0.66 301

FINET	6.96 452	2.98 478	13.77 486	3.20 465	4.81 509	9.65 448	9.90 519	13.68 456	23.91 515	8.28 371	13.70 419	5.36 307	5.83 405	10.79 446	8.05 428	0.90 500	1.43 510	0.11 469	0.38 473	0.48 453	1.98 481

GANetREF_RVC	6.97 453	3.59 489	9.14 452	4.00 494	0.40 161	13.17 489	11.27 527	15.95 487	17.51 487	10.62 444	10.66 370	12.15 450	7.97 455	13.18 483	5.04 382	0.45 483	0.00 1	0.01 383	0.15 354	3.47 523	0.60 274
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
FAT-Stereo	6.98 454	0.79 209	7.57 416	2.54 418	1.80 386	6.16 392	4.33 458	19.16 513	18.82 493	10.75 447	17.08 455	18.23 497	13.56 501	9.25 404	8.44 433	0.03 318	0.16 284	0.01 383	0.10 330	0.14 276	0.65 292

LALA_ROB	7.02 455	2.54 463	8.51 432	1.53 255	0.96 284	9.96 452	8.71 513	16.70 493	12.68 447	12.99 479	13.90 424	24.47 520	5.40 398	11.61 463	9.50 454	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 305	0.65 292

DGSMNet	7.10 456	3.49 486	15.11 497	4.36 507	4.41 494	8.94 442	6.25 486	15.10 479	14.28 463	8.15 367	14.51 431	10.08 411	5.38 397	11.04 449	7.95 426	1.49 512	2.00 525	1.79 523	1.68 529	2.43 514	3.48 516

Wz-Net-LNSev	7.12 457	2.75 471	18.64 511	1.70 280	4.16 490	12.79 487	6.72 493	13.74 457	13.57 458	11.14 461	17.31 460	11.90 448	8.50 462	8.96 393	9.94 459	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.34 197

edge stereo	7.12 457	1.19 320	7.83 420	2.32 387	2.46 428	6.90 405	3.26 440	15.58 483	12.52 444	15.68 501	18.34 471	21.83 516	13.05 497	11.53 460	8.68 438	0.04 348	0.06 227	0.11 469	0.03 277	0.30 402	0.63 287

DeepPrunerF	7.18 459	3.58 488	25.29 531	4.27 503	7.20 525	3.78 312	4.64 463	14.03 463	20.86 504	8.85 393	10.57 366	7.35 360	7.88 453	12.16 472	10.66 472	0.25 461	0.16 284	0.29 501	0.43 482	0.77 481	0.65 292

xyz-stereo	7.36 460	0.68 183	38.77 552	0.30 71	0.07 14	31.97 541	0.19 132	5.13 127	2.13 59	10.90 453	24.34 499	6.05 329	8.02 456	12.01 468	6.06 397	0.01 170	0.02 167	0.35 504	0.00 1	0.09 185	0.16 102

RGC	7.40 461	2.77 473	7.71 418	4.43 509	4.87 510	8.88 439	2.96 426	16.05 488	12.76 451	11.96 474	19.57 475	18.32 498	11.57 493	13.89 490	9.58 456	0.83 499	0.02 167	0.24 498	0.41 479	0.40 434	0.77 327

test_for_model	7.41 462	28.34 551	2.84 100	22.38 549	16.53 550	3.40 269	0.91 336	6.72 235	4.54 192	8.04 360	2.84 134	1.04 136	0.43 97	0.86 6	0.60 51	9.67 542	3.31 544	0.00 1	0.08 311	26.60 556	9.03 538

RP	7.41 462	1.90 419	7.33 408	4.26 502	5.25 515	6.64 402	3.46 443	12.44 415	16.23 479	10.36 438	23.00 493	18.72 499	16.59 512	11.10 450	8.47 434	1.10 504	0.02 167	0.12 476	0.16 356	0.43 440	0.65 292

NCC-stereo	7.43 464	2.28 446	8.58 435	3.28 469	4.48 498	8.34 428	4.27 455	20.45 527	13.66 459	9.17 407	17.52 462	16.49 482	14.31 507	13.71 486	8.95 444	1.73 514	0.12 268	0.01 383	0.50 489	0.21 343	0.60 274

Abc-Net	7.43 464	2.28 446	8.58 435	3.28 469	4.48 498	8.34 428	4.27 455	20.45 527	13.66 459	9.17 407	17.52 462	16.49 482	14.31 507	13.71 486	8.95 444	1.73 514	0.12 268	0.01 383	0.50 489	0.21 343	0.60 274
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 466	1.89 418	7.71 418	3.18 463	2.35 422	12.19 484	6.14 485	18.95 509	9.36 395	13.33 483	20.38 478	16.00 479	9.10 474	10.10 437	15.40 508	0.44 481	0.34 323	0.25 499	0.25 415	0.48 453	1.18 381

Nwc_Net	7.54 467	1.91 420	8.71 438	4.16 499	3.42 466	10.77 467	2.00 401	20.33 526	12.19 441	9.10 404	24.04 498	17.67 493	13.58 502	12.14 471	9.12 448	0.94 502	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 350	0.41 223

psmorigin	7.74 468	2.19 437	18.99 513	2.51 411	0.89 267	7.08 413	2.74 418	11.25 377	7.90 350	20.49 516	22.36 491	20.16 508	11.95 494	13.84 488	10.61 469	0.04 348	0.18 289	0.06 455	0.24 411	0.27 388	1.07 367

ADCRef	7.76 469	2.31 452	19.09 514	2.82 436	3.29 459	11.88 479	3.06 430	11.52 387	10.89 423	13.69 487	25.85 507	8.20 375	8.89 469	8.95 392	22.66 524	0.16 430	0.08 246	0.16 484	0.34 465	0.47 450	0.91 345

w-ln-seven-2	7.81 470	3.17 479	25.87 533	2.09 341	1.12 312	8.35 431	3.84 446	12.83 426	16.45 480	13.88 489	21.42 484	11.83 445	11.07 486	11.91 466	10.62 471	0.03 318	0.19 291	0.00 1	0.02 262	0.37 426	1.13 378

SDNR	7.97 471	2.75 471	16.90 506	2.28 380	0.94 279	45.23 556	0.43 196	9.30 325	10.84 421	10.71 446	25.30 505	5.51 311	4.47 353	11.98 467	7.58 423	0.15 424	0.14 278	0.00 1	0.04 295	2.27 513	2.65 507

anonymity	8.04 472	4.13 498	12.86 480	7.43 527	13.11 544	8.34 428	2.02 402	18.21 504	7.55 339	13.88 489	9.27 331	10.63 422	7.79 451	11.57 462	6.06 397	6.25 533	5.59 557	3.71 532	3.28 537	3.27 521	5.78 529

CC-Net-ROB	8.09 473	10.11 534	9.03 448	4.07 495	3.74 478	15.24 498	4.84 467	18.44 505	10.87 422	6.73 295	14.03 425	7.54 364	4.68 366	11.61 463	3.98 351	6.59 534	2.54 533	16.51 544	1.19 518	7.88 535	2.20 493

Wz-Net-MNSev	8.12 474	3.18 480	18.07 510	2.63 422	3.36 464	17.82 511	9.40 517	12.89 430	15.44 473	13.95 491	18.21 470	14.38 465	7.75 450	12.50 474	11.45 479	0.46 485	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 376	0.58 269

pmcnn	8.17 475	1.70 398	11.49 474	3.18 463	3.07 450	9.66 449	6.06 484	13.60 453	17.71 489	15.23 498	24.02 496	27.61 528	8.81 467	10.36 442	9.51 455	0.08 395	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.87 340

stereogan	8.18 476	1.32 345	9.05 449	3.59 481	4.00 489	20.16 520	3.13 434	17.25 498	20.16 500	10.68 445	19.19 473	20.56 514	10.70 485	14.74 495	7.00 414	0.34 474	0.04 212	0.21 495	0.08 311	0.70 476	0.65 292

SQANet	8.22 477	4.42 502	7.19 407	12.11 538	9.77 536	11.80 478	3.23 437	12.00 398	6.60 291	8.59 384	11.52 384	10.97 434	5.31 395	11.10 450	4.20 356	9.56 541	2.29 528	10.51 540	1.61 528	13.06 543	8.49 537

SuperB	8.29 478	3.96 496	24.92 529	2.96 445	1.33 350	9.83 451	4.15 452	10.92 371	29.79 526	11.86 471	12.51 404	6.07 330	6.97 432	11.13 452	14.73 504	0.15 424	0.11 263	0.35 504	0.26 432	12.64 541	1.11 373

AF-Net	8.37 479	2.16 436	9.01 447	3.65 483	4.58 504	9.40 445	2.63 414	17.71 500	21.32 506	10.38 439	24.51 501	20.43 511	16.67 513	12.54 477	10.76 474	0.70 496	0.00 1	0.12 476	0.00 1	0.47 450	0.42 228

CSAN	8.41 480	2.86 476	9.35 457	2.43 403	0.82 259	13.59 493	11.68 529	15.80 486	21.98 510	14.71 495	16.46 447	18.00 495	14.42 509	13.68 485	10.10 460	0.10 410	0.13 274	0.15 481	0.19 376	0.43 440	1.28 394

test_sample8	8.50 481	1.36 352	7.91 422	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	12.78 425	6.78 303	17.61 508	9.29 334	24.63 521	19.17 519	12.52 475	13.17 494	1.74 516	25.14 568	3.05 528	2.96 533	0.22 350	1.35 401

PWCDC_ROB	8.50 481	4.40 501	9.57 461	6.16 524	4.54 503	10.46 461	1.03 348	15.30 480	28.16 523	10.88 452	30.88 523	6.96 356	11.31 490	14.57 493	10.40 467	3.10 527	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 503	0.63 287

G-Net	8.60 483	1.93 421	12.59 479	6.04 522	3.66 473	25.93 529	4.26 454	10.35 349	8.05 356	19.71 513	24.73 502	14.15 462	15.49 510	11.30 454	10.69 473	0.50 491	0.46 342	0.19 492	0.25 415	0.80 484	0.91 345

ADCP+	8.60 483	2.78 474	17.44 507	1.69 277	4.27 492	16.95 507	5.29 473	13.38 448	12.52 444	13.57 486	17.57 464	10.86 431	11.28 489	18.43 517	23.91 533	0.03 318	0.05 221	0.01 383	0.18 372	0.47 450	1.31 396

PWC_ROB	8.89 485	4.49 503	15.62 499	2.92 442	4.49 500	7.89 425	1.23 366	17.29 499	20.00 498	16.54 504	28.06 513	14.37 464	11.98 496	14.93 497	15.43 509	0.47 488	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.67 470	1.31 396

aanetorigin	9.02 486	3.75 493	28.68 539	2.16 348	3.86 480	5.84 387	5.40 476	5.93 192	10.39 410	28.12 533	31.02 524	15.98 478	13.74 503	9.38 408	12.55 489	0.25 461	0.22 301	0.22 496	0.24 411	1.24 496	1.47 407

PASM	9.11 487	5.68 511	25.06 530	4.33 505	4.18 491	7.01 410	8.48 510	12.37 411	20.95 505	13.49 485	15.37 435	18.80 500	11.52 492	14.70 494	12.70 490	0.93 501	1.19 493	0.32 503	1.21 519	1.66 504	2.22 495

UDG	9.12 488	10.06 533	6.35 376	10.06 531	9.64 535	10.48 462	2.33 408	12.73 422	10.19 405	8.33 372	10.27 357	16.70 485	10.47 482	8.33 354	9.07 447	4.28 529	2.59 535	18.90 546	3.83 540	11.35 538	6.50 533

MDST_ROB	9.13 489	1.31 342	10.16 468	4.36 507	2.48 430	28.66 536	7.64 505	19.96 520	14.97 467	27.53 532	24.02 496	9.47 399	5.27 391	16.31 505	8.61 437	0.63 492	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.90 342

FBW_ROB	9.17 490	2.08 432	10.31 469	2.51 411	1.66 376	13.22 491	6.04 483	23.09 536	20.11 499	19.55 511	15.80 438	18.97 503	11.96 495	19.34 519	11.38 478	0.66 493	0.30 316	2.15 526	0.90 507	1.15 495	2.16 491

XQC	9.46 491	4.84 506	18.88 512	4.07 495	3.09 452	15.97 502	6.65 492	16.26 490	26.63 520	12.63 475	12.35 402	15.75 475	10.62 484	16.48 506	21.19 519	0.44 481	0.96 425	0.05 451	0.32 458	1.10 492	0.99 355

GCST	9.50 492	17.91 543	6.18 365	53.02 566	11.57 540	10.95 469	0.20 137	7.71 281	7.12 319	9.83 428	4.71 192	4.87 289	1.49 202	9.87 429	2.06 260	8.70 539	0.07 242	22.79 548	0.40 476	6.66 532	3.86 523

Consistency-Raft	9.58 493	5.11 507	13.00 481	5.61 518	8.92 534	4.03 329	5.07 471	19.73 519	24.90 518	11.32 465	29.86 517	13.36 457	6.16 413	8.00 326	13.47 498	0.67 494	0.34 323	1.81 524	4.36 543	12.23 539	3.62 520

MSMD_ROB	9.73 494	1.43 368	5.42 322	1.81 298	0.42 169	16.83 505	4.30 457	14.29 469	15.34 470	23.06 520	40.17 543	25.63 525	22.62 531	13.37 484	8.85 442	0.48 490	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.47 239

RTSC	9.87 495	4.34 500	16.44 503	4.60 512	2.38 424	12.54 485	0.75 294	18.19 503	37.31 544	16.16 503	15.86 439	13.32 456	7.56 448	20.93 526	23.50 529	0.34 474	1.07 465	0.02 416	0.35 468	0.71 477	0.99 355

Wz-Net-SNSev	9.92 496	8.01 525	26.42 534	2.26 373	1.85 393	8.36 432	14.30 537	18.01 502	21.68 507	10.78 448	23.95 494	16.84 486	8.60 464	15.59 501	19.76 518	0.01 170	0.03 195	0.01 383	0.00 1	0.52 459	1.34 400

DDUNet	10.03 497	12.17 539	8.24 431	13.02 539	11.73 541	10.32 458	3.76 445	12.27 407	8.35 365	9.64 422	13.89 423	16.48 481	6.67 427	9.50 413	7.00 414	6.80 535	3.45 547	21.10 547	4.33 542	12.78 542	9.12 539

ADCPNet	10.18 498	3.40 485	33.24 544	2.38 396	1.74 381	17.75 510	7.65 506	13.20 444	13.03 453	14.09 492	21.72 487	19.36 504	11.40 491	15.43 500	23.00 526	0.28 468	1.15 487	0.39 508	1.48 524	0.68 472	2.21 494

WCMA_ROB	10.20 499	1.99 428	9.33 456	3.01 448	2.46 428	15.78 501	7.67 507	12.75 424	15.41 472	25.08 530	33.42 531	27.06 527	19.86 521	13.87 489	12.47 488	1.28 508	0.38 332	0.18 490	0.20 388	0.28 391	1.54 413

PDISCO_ROB	10.27 500	2.79 475	13.30 482	10.58 535	9.96 537	22.78 523	5.99 480	20.01 521	28.57 524	11.88 472	14.49 430	20.54 512	4.92 375	17.01 511	10.29 465	5.79 532	0.42 336	0.14 480	0.13 349	2.53 516	3.25 512

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 501	5.37 509	16.61 505	2.95 444	3.02 449	24.75 526	15.44 539	14.68 474	19.73 496	19.77 514	23.97 495	16.98 487	8.40 460	17.58 514	9.23 449	1.59 513	1.75 521	0.16 484	2.63 531	0.75 479	1.85 464

SHD	10.45 502	3.67 491	14.03 489	4.81 513	4.52 501	11.93 480	1.66 392	21.36 533	38.40 546	18.84 510	21.72 487	17.63 491	13.07 498	15.65 503	17.71 511	0.36 476	1.09 467	0.01 383	0.32 458	0.50 457	1.67 431

FCDSN-DC	10.72 503	1.16 314	5.01 299	2.16 348	1.31 348	17.46 509	4.80 466	17.79 501	19.87 497	25.02 528	32.85 527	33.57 537	23.52 536	16.80 508	12.13 484	0.11 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.76 326
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 504	3.23 481	21.50 520	2.26 373	1.96 404	23.65 524	9.07 514	14.69 475	24.88 517	15.21 497	27.20 510	12.68 454	14.02 506	16.94 510	24.43 535	0.26 464	0.18 289	0.74 512	0.67 498	0.80 484	1.02 362

SGM_RVC	10.77 504	1.11 304	4.66 279	2.66 424	0.41 166	21.03 521	6.87 497	20.02 522	15.54 475	25.86 531	24.97 504	33.59 538	20.51 524	20.89 525	14.78 505	0.31 471	0.26 313	0.22 496	0.26 432	0.43 440	1.01 358
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 506	5.90 514	16.35 502	3.91 493	2.57 434	8.73 436	4.64 463	14.74 476	22.45 512	10.92 455	18.73 472	29.19 530	17.54 515	23.14 534	29.42 546	0.36 476	0.15 281	0.25 499	0.80 505	2.89 520	3.52 519

DPSNet	10.88 507	2.57 464	20.40 518	2.24 368	1.90 398	24.92 527	17.00 549	21.35 532	28.61 525	12.87 478	13.74 421	17.01 489	20.14 523	15.36 498	14.01 501	0.81 498	0.98 437	0.20 493	0.65 497	1.30 499	1.54 413

w-ln-seven	10.89 508	4.13 498	29.29 541	2.40 401	2.62 435	15.68 500	5.09 472	18.55 506	34.46 536	21.14 518	26.71 509	15.16 473	9.01 473	12.97 481	19.34 516	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 461	0.71 314

ADCMid	10.97 509	4.49 503	23.66 525	2.53 415	2.52 433	11.46 474	6.31 487	15.31 481	12.85 452	23.57 524	22.99 492	17.92 494	21.04 526	19.57 521	28.05 543	0.47 488	0.43 337	1.10 517	1.32 521	1.73 506	2.10 487

z-mn7	11.06 510	5.25 508	22.57 522	2.37 395	1.74 381	19.71 517	5.54 478	14.08 464	35.39 541	10.07 431	36.03 537	15.76 476	10.23 480	22.26 531	18.95 514	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.68 306

FC-DCNN	11.29 511	1.01 289	5.50 326	2.25 370	1.65 374	18.23 513	5.36 475	18.99 510	20.65 502	28.95 534	34.83 534	33.83 539	23.18 534	17.04 512	13.37 497	0.17 434	0.01 128	0.02 416	0.02 262	0.10 208	0.70 311

FC-DCNN v2	11.44 512	0.98 280	5.39 320	2.28 380	1.65 374	18.84 515	5.41 477	19.66 517	20.80 503	29.20 535	35.39 536	34.37 541	23.46 535	17.13 513	13.18 496	0.17 434	0.01 128	0.02 416	0.01 240	0.08 170	0.69 307

SANet	11.48 513	3.34 483	13.93 488	2.40 401	1.01 290	16.49 503	12.16 532	20.05 524	37.28 543	19.62 512	28.04 512	25.61 524	20.10 522	14.43 492	12.39 487	0.10 410	0.06 227	0.03 434	0.06 306	0.76 480	1.73 445

zh-mn7	11.74 514	7.51 522	34.00 545	1.96 325	1.02 292	13.44 492	2.89 421	13.67 454	34.35 534	22.18 519	39.79 542	12.33 451	10.28 481	20.97 527	18.78 513	0.30 470	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 445	0.91 345

AnyNet_C32	11.82 515	7.08 518	25.83 532	4.55 511	5.88 519	16.92 506	16.97 548	14.14 465	18.11 491	16.87 505	21.66 486	14.78 468	13.87 505	23.54 536	31.83 550	0.24 458	0.28 314	0.35 504	0.53 491	1.35 500	1.71 442

zh-sn7	11.83 516	8.57 526	35.78 547	2.64 423	2.36 423	11.60 475	8.25 509	14.25 468	19.40 495	17.10 507	32.57 526	14.39 466	18.76 517	24.15 537	24.76 536	0.04 348	0.14 278	0.00 1	0.01 240	0.62 465	1.33 398

MeshStereo	11.94 517	1.88 414	5.24 309	2.11 345	1.44 360	20.09 519	4.95 469	21.74 535	16.75 482	33.10 540	35.07 535	39.28 547	22.72 532	19.45 520	13.59 499	0.19 441	0.06 227	0.02 416	0.00 1	0.46 448	0.65 292
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
Wz-Net-TNSev	12.01 518	11.86 538	38.26 551	2.81 434	1.82 389	18.12 512	11.31 528	16.67 492	21.73 508	15.06 496	17.17 456	19.72 507	20.69 525	20.68 524	21.41 521	0.04 348	0.06 227	0.00 1	0.16 356	0.74 478	1.93 474

otaku	12.35 519	8.64 527	9.11 451	13.56 540	10.98 538	26.23 530	7.22 502	19.45 516	19.26 494	11.92 473	17.90 466	20.21 509	8.91 470	16.06 504	6.09 399	9.77 543	2.50 532	13.23 541	1.90 530	14.61 544	9.41 542

Ntro	12.91 520	9.95 532	10.01 463	14.12 542	12.55 543	26.31 531	6.76 494	19.04 511	22.03 511	10.23 435	16.26 444	20.22 510	10.06 478	16.81 509	7.93 425	10.16 545	2.55 534	15.19 543	2.86 532	15.27 545	9.93 545

MFN_U_SF_RVC	13.54 521	4.69 505	28.43 538	4.24 501	2.50 431	24.26 525	5.99 480	28.23 543	20.18 501	24.06 527	29.38 516	30.35 533	16.92 514	20.98 528	21.39 520	1.35 509	1.13 475	1.02 515	1.41 523	1.88 509	2.50 505

WZ-Net	13.61 522	5.57 510	42.84 555	3.89 492	3.19 455	19.90 518	15.44 539	15.67 485	32.04 529	16.13 502	28.69 514	22.17 518	15.84 511	21.40 529	26.87 539	0.75 497	0.01 128	0.01 383	0.03 277	0.51 458	1.20 383

ADCS	13.76 523	6.46 516	30.74 542	3.62 482	2.93 446	14.28 496	11.22 526	20.02 522	34.42 535	23.20 521	25.42 506	19.51 505	19.62 520	24.54 538	33.88 553	0.27 467	0.23 305	0.37 507	0.19 376	1.47 501	2.84 508

MultiAttention	14.02 524	0.52 118	4.06 228	2.43 403	1.86 395	58.14 571	83.76 574	19.31 514	15.21 469	8.39 374	21.24 482	13.23 455	2.52 259	33.74 547	8.16 430	0.20 444	0.06 227	0.72 511	0.98 512	2.74 519	3.13 511

MFMNet_re	14.09 525	9.67 531	20.31 517	10.40 534	7.62 526	21.38 522	17.49 551	21.36 533	31.95 528	23.70 525	29.22 515	18.87 501	27.41 542	14.27 491	11.16 476	2.85 525	1.51 517	0.41 509	0.28 441	4.88 525	7.10 534

EDNetEfficient	14.14 526	6.71 517	56.12 561	2.99 447	3.58 470	5.38 372	8.49 511	9.35 327	33.24 530	40.73 550	30.21 520	18.04 496	22.92 533	12.13 470	26.26 538	0.16 430	0.24 308	0.07 460	1.15 516	2.58 517	2.39 500

LSM	14.85 527	7.41 521	36.29 549	7.76 529	43.77 568	11.24 473	12.14 531	16.73 494	23.72 513	23.73 526	32.92 528	18.89 502	13.31 500	16.60 507	12.37 486	0.26 464	0.86 405	0.11 469	0.43 482	1.24 496	17.26 561

SAMSARA	15.67 528	3.89 495	14.48 493	13.77 541	7.92 530	38.69 550	73.90 573	21.22 531	24.66 516	17.04 506	13.86 422	30.01 532	13.07 498	18.07 516	17.48 510	0.23 456	1.46 513	0.07 460	0.40 476	0.99 490	2.15 490

SPS-STEREO	15.83 529	7.38 520	14.92 496	11.63 537	11.77 542	25.30 528	7.12 500	25.20 539	17.06 484	32.24 539	30.34 521	31.63 535	22.59 530	25.67 539	21.97 522	7.71 537	4.50 553	3.35 531	1.56 527	6.97 534	7.72 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 530	3.98 497	16.04 500	5.38 516	4.59 506	19.44 516	7.28 503	28.88 545	49.27 556	31.53 538	43.72 549	30.36 534	32.17 549	26.70 541	23.19 527	0.25 461	1.48 515	0.04 444	0.59 494	0.52 459	2.87 509

ACVNet-4b	16.48 531	23.07 545	14.73 495	16.69 544	15.18 547	31.83 540	7.30 504	19.71 518	27.82 522	11.54 469	22.10 490	31.68 536	8.96 472	18.88 518	7.28 419	11.04 547	2.65 536	24.93 551	5.02 545	18.57 548	10.67 548

AnyNet_C01	16.99 532	12.34 540	60.47 563	4.88 514	3.11 454	31.77 539	16.79 546	18.60 508	17.96 490	18.62 509	38.50 540	24.03 519	19.00 518	30.59 544	35.18 555	0.29 469	0.56 350	0.45 510	0.48 486	2.70 518	3.40 514

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 533	7.98 524	24.37 528	6.82 526	2.93 446	39.68 552	16.11 541	25.46 540	34.93 537	34.13 542	34.20 532	29.20 531	24.94 538	23.01 533	19.39 517	2.79 524	2.87 539	1.18 519	1.53 526	6.78 533	3.31 513

NVStereoNet_ROB	17.22 534	8.76 528	16.47 504	7.52 528	8.42 532	13.75 495	11.07 522	24.24 538	26.67 521	31.00 536	46.49 552	34.88 542	27.06 541	22.72 532	23.61 530	6.83 536	4.32 552	6.32 538	10.37 553	4.39 524	9.57 543
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 535	9.46 530	22.74 523	10.11 532	11.40 539	28.98 537	13.74 535	21.15 530	16.85 483	31.39 537	34.79 533	34.05 540	24.24 537	26.23 540	19.31 515	8.79 540	7.56 561	4.88 535	3.93 541	6.07 530	9.33 540

LE_ROB	17.31 536	2.62 468	14.26 492	4.20 500	1.80 386	17.40 508	9.70 518	15.38 482	55.92 561	63.97 571	40.81 545	35.50 543	39.26 554	15.64 502	28.51 544	0.06 377	0.11 263	0.13 478	0.21 395	0.14 276	0.51 249

ELAS_RVC	17.82 537	3.60 490	11.92 475	6.63 525	5.73 517	30.34 538	19.64 552	26.92 541	35.06 538	40.79 551	41.32 547	37.31 545	31.61 545	30.54 543	22.93 525	1.97 522	2.40 529	1.28 520	1.27 520	1.71 505	3.51 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 538	3.49 486	11.19 473	6.14 523	5.79 518	34.89 546	17.28 550	28.75 544	30.47 527	40.80 552	45.79 551	39.04 546	32.05 548	27.63 542	24.30 534	1.88 520	2.41 531	1.09 516	1.48 524	1.83 508	3.48 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 539	27.03 549	34.90 546	22.68 550	20.79 553	15.03 497	3.18 435	16.95 497	26.06 519	20.48 515	16.91 452	20.55 513	18.37 516	23.48 535	12.16 485	5.31 531	2.91 540	31.24 555	8.09 551	22.63 552	12.44 553

EDNetEfficientorigin	18.25 540	14.44 541	99.41 583	1.72 286	1.00 288	12.07 481	6.97 499	13.67 454	35.06 538	38.59 549	37.10 539	27.03 526	27.46 543	15.38 499	26.92 540	0.05 365	0.08 246	0.15 481	0.62 495	3.33 522	3.92 524

SGM-ForestM	18.61 541	3.38 484	10.14 467	3.44 475	2.24 419	34.17 545	15.39 538	29.44 547	33.93 531	38.55 548	41.08 546	53.64 556	36.76 551	34.82 549	27.16 541	1.25 507	1.81 524	0.74 512	1.01 513	0.61 464	2.61 506

RainbowNet	18.69 542	27.15 550	22.03 521	18.76 546	15.00 546	27.97 535	10.17 520	27.99 542	34.19 533	15.53 500	27.53 511	25.33 522	13.80 504	19.86 523	10.59 468	14.50 555	3.57 548	23.85 550	5.03 546	18.49 547	12.41 552

ACVNet_1	19.51 543	26.19 548	15.50 498	17.71 545	15.28 548	26.46 532	9.36 515	29.16 546	34.18 532	25.06 529	24.89 503	37.18 544	21.93 529	17.80 515	15.03 506	11.08 548	2.83 537	25.29 552	5.06 547	19.11 549	11.14 549

RTS	19.64 544	10.42 535	87.01 571	5.88 519	6.82 522	41.73 553	16.69 544	16.80 495	41.90 550	23.44 522	32.96 529	13.79 458	21.49 527	38.85 554	30.84 547	0.46 485	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 439

RTSA	19.64 544	10.42 535	87.01 571	5.88 519	6.82 522	41.73 553	16.69 544	16.80 495	41.90 550	23.44 522	32.96 529	13.79 458	21.49 527	38.85 554	30.84 547	0.46 485	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 439

coex-ft	20.15 546	20.03 544	87.93 573	1.81 298	1.77 383	18.77 514	13.73 534	13.28 446	41.87 549	60.24 567	39.04 541	28.27 529	30.39 544	12.57 478	28.66 545	0.20 444	0.23 305	0.04 444	0.30 451	1.52 502	2.34 499

MANE	20.98 547	3.23 481	8.81 441	5.96 521	6.96 524	33.07 543	13.20 533	35.43 549	38.86 547	44.72 556	52.41 560	53.20 555	41.84 557	34.74 548	27.45 542	1.87 519	2.27 527	1.54 522	10.18 552	0.69 474	3.11 510

BEATNet-Init1	24.70 548	11.33 537	44.28 556	5.48 517	3.94 484	47.60 560	22.33 555	34.94 548	40.01 548	48.11 559	49.98 556	59.86 560	43.17 558	39.48 556	31.77 549	1.37 510	1.76 523	1.17 518	1.17 517	2.44 515	3.85 522

DLNR_Zeroshot_test	24.96 549	51.28 567	90.69 574	97.84 582	97.22 581	1.40 58	0.12 90	23.19 537	3.55 126	1.21 119	2.95 139	0.72 122	0.31 54	7.09 264	2.61 296	38.70 565	1.32 502	0.00 1	0.29 447	77.04 577	1.68 434

ACVNet_2	27.45 550	30.56 555	27.90 536	20.72 547	15.55 549	37.22 548	14.00 536	49.32 562	65.88 570	43.17 553	56.99 564	51.90 552	26.98 540	21.46 530	15.38 507	10.77 546	2.85 538	23.12 549	3.62 539	20.08 550	11.47 550

MADNet+	27.96 551	35.32 558	91.41 575	21.04 548	8.86 533	49.25 562	47.41 569	36.98 550	37.84 545	21.00 517	30.83 522	25.41 523	34.95 550	46.51 562	51.54 568	3.04 526	3.33 545	1.48 521	1.05 514	5.85 529	6.05 531

IMH-64-1	28.06 552	29.98 552	19.46 515	32.15 553	20.98 554	27.68 533	16.66 542	47.31 556	44.85 553	34.14 543	50.94 557	41.49 548	31.67 546	37.53 550	23.88 531	14.17 553	2.96 541	34.45 557	11.15 554	26.12 554	13.75 554

IMH-64	28.06 552	29.98 552	19.46 515	32.15 553	20.98 554	27.68 533	16.66 542	47.31 556	44.85 553	34.14 543	50.94 557	41.49 548	31.67 546	37.53 550	23.88 531	14.17 553	2.96 541	34.45 557	11.15 554	26.12 554	13.75 554

JetBlue	29.99 554	17.24 542	55.64 560	16.24 543	21.08 556	62.07 572	33.14 562	40.60 552	35.73 542	34.59 545	40.67 544	57.18 559	43.54 559	51.46 567	52.18 569	2.72 523	4.58 555	2.86 527	3.53 538	10.57 537	14.11 556

WAO-7	30.22 555	25.83 547	23.33 524	33.10 555	14.36 545	36.98 547	22.41 556	52.85 566	64.46 568	43.76 554	59.24 566	52.31 553	45.69 561	32.82 545	32.60 551	11.16 549	5.49 556	13.76 542	12.60 558	12.36 540	9.38 541

IMH	30.65 556	30.30 554	21.09 519	34.89 557	21.75 558	33.16 544	16.91 547	49.53 563	52.50 557	38.41 547	55.10 563	45.13 550	40.36 556	41.57 557	25.66 537	14.74 556	3.36 546	35.43 559	11.69 556	27.31 559	14.16 557

PWCK	31.62 557	45.59 564	49.67 558	30.49 551	7.80 528	42.91 555	29.73 561	45.45 555	44.44 552	47.41 557	36.92 538	47.86 551	26.79 539	41.90 558	33.36 552	22.77 560	4.56 554	29.89 554	5.13 548	29.43 560	10.36 547

TorneroNet-64	33.32 558	33.28 556	33.07 543	35.14 558	21.25 557	48.02 561	21.13 553	43.47 554	58.77 562	33.36 541	46.64 553	62.00 563	38.19 552	44.82 561	35.07 554	15.02 557	3.59 549	35.81 560	12.20 557	29.45 561	16.17 558

Dean	35.52 559	40.12 562	27.99 537	30.63 552	17.33 551	45.80 559	11.68 529	57.61 571	76.54 574	63.70 570	60.65 567	66.93 569	49.40 564	38.12 552	40.28 560	12.18 551	3.73 550	28.86 553	5.94 550	20.69 551	12.16 551

WAO-6	35.59 560	37.89 561	17.67 508	37.86 559	24.46 560	37.85 549	21.49 554	49.01 561	67.96 571	44.22 555	48.08 554	53.02 554	53.39 566	33.67 546	36.83 557	26.05 563	7.83 562	43.19 564	21.76 564	30.18 562	19.37 564

LVE	35.84 561	41.54 563	36.25 548	33.36 556	18.92 552	53.05 567	27.99 560	53.17 569	64.93 569	47.63 558	61.58 568	54.25 557	38.72 553	38.72 553	35.50 556	16.36 559	6.23 558	31.51 556	14.04 559	25.01 553	18.07 562

TorneroNet	36.02 562	35.25 557	36.33 550	38.44 560	22.19 559	50.72 565	24.42 559	48.39 559	54.53 559	38.03 546	53.44 561	62.83 566	44.79 560	47.68 564	42.11 563	15.69 558	3.97 551	37.25 561	15.05 560	30.83 563	18.40 563

WAO-8	38.93 563	36.84 559	23.97 526	43.96 561	24.48 561	45.73 557	22.62 557	53.10 567	75.66 572	53.86 564	66.14 572	62.39 564	55.11 568	43.01 559	40.67 561	22.98 561	7.22 559	37.53 562	19.49 562	27.04 558	16.83 559

Venus	38.93 563	36.84 559	23.97 526	43.96 561	24.48 561	45.73 557	22.62 557	53.10 567	75.66 572	53.86 564	66.17 573	62.39 564	55.11 568	43.01 559	40.67 561	22.98 561	7.22 559	37.53 562	19.49 562	27.02 557	16.83 559

UNDER WATER	45.99 565	49.80 566	68.56 566	49.99 565	32.13 564	55.35 569	39.50 564	41.12 553	52.90 558	50.69 560	45.18 550	67.79 571	58.75 571	51.93 569	50.97 567	30.59 564	14.03 564	51.66 566	37.15 565	40.27 565	31.35 565

UNDER WATER-64	46.01 566	48.25 565	68.05 565	44.59 563	28.11 563	57.02 570	43.78 567	40.20 551	48.80 555	52.08 563	42.95 548	67.22 570	57.71 570	48.98 566	49.57 566	40.01 566	17.98 565	52.15 567	39.41 567	38.99 564	34.41 566

notaker	48.05 567	55.94 568	50.90 559	56.89 569	40.29 565	38.96 551	33.86 563	47.82 558	55.70 560	57.55 566	57.48 565	60.22 561	59.71 572	54.64 570	43.27 564	41.13 567	19.86 566	57.61 568	37.79 566	50.95 567	40.33 567

ktn	49.32 568	58.11 569	40.16 553	59.92 570	43.22 567	49.79 564	42.99 566	48.56 560	60.67 564	51.59 561	54.51 562	55.34 558	52.65 565	47.92 565	37.91 558	57.88 571	24.79 567	63.00 571	43.57 568	52.51 568	41.31 568

DPSimNet_ROB	54.45 569	65.73 573	47.00 557	54.49 567	46.37 569	55.34 568	56.47 570	56.18 570	59.04 563	64.57 572	51.76 559	64.01 567	54.49 567	47.54 563	67.21 573	63.21 572	27.86 570	58.04 569	51.28 571	46.61 566	51.87 572

KSHMR	56.07 570	64.25 572	40.47 554	74.89 572	49.63 570	49.42 563	45.46 568	57.71 572	63.52 566	61.65 569	61.67 569	71.88 572	47.67 563	51.47 568	44.57 565	54.67 570	62.25 572	66.31 572	54.18 572	53.03 570	46.75 570

HanzoNet	57.16 571	60.12 570	60.00 562	55.77 568	42.11 566	51.98 566	41.93 565	52.07 564	61.47 565	65.98 573	65.90 571	72.11 573	70.14 573	71.11 573	61.13 571	64.31 573	34.72 571	62.27 570	50.86 570	52.83 569	46.33 569

JetRed	61.44 572	61.87 571	83.02 570	46.49 564	56.73 572	83.63 573	65.09 571	59.75 573	64.22 567	69.50 574	69.26 574	66.24 568	47.62 562	61.80 571	74.60 574	45.99 568	66.40 574	46.67 565	45.27 569	63.49 571	51.22 571

LRCNet_RVC	66.47 573	66.44 574	69.02 567	71.60 571	54.27 571	32.21 542	2.93 425	63.19 574	21.83 509	82.02 575	90.16 576	83.59 574	72.13 574	69.45 572	53.25 570	95.47 580	64.21 573	95.15 580	95.27 580	72.59 572	74.60 574

TCMNet-wrong-test	67.37 574	85.99 577	81.87 569	95.65 579	94.75 579	89.54 574	85.95 575	52.26 565	35.23 540	51.69 562	62.14 570	60.40 562	40.29 555	77.33 574	64.52 572	48.91 569	9.04 563	69.84 574	68.02 573	91.10 580	82.88 580

MADNet++	82.81 575	81.73 576	74.64 568	87.71 578	82.67 576	93.35 575	70.27 572	86.39 578	82.88 575	93.51 579	86.62 575	86.40 575	81.37 575	88.21 576	88.63 575	86.59 578	84.23 578	72.14 575	68.69 574	78.88 578	81.36 578

tt	83.10 576	0.43 62	99.97 585	79.27 576	93.14 578	100.00 586	100.00 585	100.00 588	99.89 582	60.55 568	48.44 555	99.98 587	99.96 584	99.98 587	100.00 588	91.80 579	99.82 583	73.67 579	73.25 575	86.43 579	55.39 573

xxxxx1	85.58 577	90.37 578	96.61 578	76.69 573	80.77 573	97.50 579	96.92 579	85.57 575	88.66 576	88.63 576	91.64 577	94.27 577	93.09 576	90.03 577	91.91 576	70.77 574	70.62 575	73.61 576	81.26 577	72.90 573	79.86 575

tt_ll	85.58 577	90.37 578	96.61 578	76.69 573	80.77 573	97.50 579	96.92 579	85.57 575	88.66 576	88.63 576	91.64 577	94.27 577	93.09 576	90.03 577	91.91 576	70.77 574	70.62 575	73.61 576	81.26 577	72.90 573	79.86 575

ff	85.58 577	90.37 578	96.61 578	76.69 573	80.77 573	97.50 579	96.92 579	85.57 575	88.66 576	88.63 576	91.64 577	94.27 577	93.09 576	90.03 577	91.91 576	70.77 574	70.62 575	73.61 576	81.26 577	72.90 573	79.86 575

USTest	87.45 580	75.67 575	64.78 564	81.43 577	83.22 577	99.90 585	99.97 583	99.47 583	99.59 581	98.27 580	99.02 582	90.91 576	98.36 581	83.71 575	98.28 582	79.81 577	95.66 579	69.62 573	73.61 576	75.15 576	82.65 579

PML	97.69 581	100.00 587	96.50 577	97.85 583	97.35 582	99.77 584	99.36 582	96.92 579	96.34 579	100.00 587	96.52 580	97.41 581	99.61 582	100.00 588	95.46 579	99.99 586	97.44 580	100.00 584	96.08 581	99.13 582	88.02 581

MEDIAN_ROB	98.44 582	99.70 582	99.34 582	97.13 580	97.06 580	96.94 577	95.91 578	97.71 581	97.33 580	98.78 583	98.91 581	99.19 582	98.13 580	96.94 580	96.99 581	99.97 584	99.18 581	100.00 584	99.99 585	99.70 583	99.83 583

HaxPig	98.85 583	99.94 584	95.36 576	99.99 586	99.98 584	94.12 576	94.52 576	99.12 582	99.96 583	99.96 586	99.99 584	99.98 587	99.89 583	98.16 581	96.14 580	99.98 585	99.99 585	100.00 584	99.99 585	99.99 586	99.95 586

Anonymous_1	99.01 584	99.91 583	99.85 584	97.31 581	99.09 583	100.00 586	100.00 585	99.59 585	99.96 583	99.29 585	99.86 583	99.55 584	99.99 585	99.30 582	99.76 583	95.67 581	99.58 582	97.24 581	98.56 582	97.36 581	98.34 582

test_example2	99.38 585	99.98 586	99.99 586	100.00 589	99.98 584	99.73 583	99.99 584	96.99 580	100.00 585	100.00 587	100.00 585	96.49 580	96.74 579	99.97 584	99.96 584	100.00 588	99.97 584	98.68 582	99.11 583	100.00 587	100.00 590

AVERAGE_ROB	99.63 586	99.96 585	98.88 581	100.00 589	100.00 586	98.16 582	95.64 577	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	99.99 585	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 590

DPSMNet_ROB	99.90 587	100.00 587	99.99 586	99.99 586	100.00 586	100.00 586	100.00 585	99.98 586	100.00 585	98.37 581	100.00 585	99.81 585	100.00 586	99.97 584	99.99 585	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 587	99.99 587

DGTPSM_ROB	99.90 587	100.00 587	99.99 586	99.99 586	100.00 586	100.00 586	100.00 585	99.98 586	100.00 585	98.37 581	100.00 585	99.81 585	100.00 586	99.97 584	99.99 585	99.99 586	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 587	99.99 587

DPSM_ROB	99.94 589	100.00 587	100.00 589	99.74 584	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	99.08 582	100.00 586	100.00 584	100.00 587	99.98 584	99.94 584

DPSM	99.94 589	100.00 587	100.00 589	99.74 584	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	99.08 582	100.00 586	100.00 584	100.00 587	99.98 584	99.94 584

FlowAnything	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 590

Selective-RAFT-Error	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 590

CasAABBNet	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 590

LSM0	100.00 591	100.00 587	100.00 589	100.00 589	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 585	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 587	99.99 587

ccccc		96.47 581		100.00 589	100.00 586	97.29 578		99.52 584		99.28 584		99.32 583		99.92 583		100.00 588	100.00 586	99.95 583	99.77 584	100.00 587

Low-res two-view benchmark