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

IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 157	0.32 208	2.13 134	0.51 226	3.46 68	1.71 58	0.95 116	0.16 16	0.24 69	0.55 113	2.81 113	0.41 75	0.12 442	0.21 484	0.20 494	0.25 460	0.21 382	0.20 400

riskmin	1.88 167	0.15 1	2.11 114	1.38 282	0.88 317	2.40 162	0.04 35	5.93 230	6.10 296	2.25 144	1.34 82	6.06 330	5.08 396	2.78 112	1.01 207	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

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

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

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

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

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

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

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

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

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

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

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

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

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

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

Reg-Stereo(zero)	1.60 135	0.19 13	2.59 158	0.45 148	0.47 254	1.64 86	0.23 151	3.22 44	5.87 279	4.29 200	3.01 143	4.49 278	1.64 219	2.47 107	1.16 222	0.00 1	0.08 392	0.00 1	0.13 407	0.01 24	0.10 305

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

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

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

PSM-AAD	3.33 323	0.20 18	1.47 41	0.73 187	0.54 273	2.55 179	6.19 488	4.97 163	3.27 149	10.92 463	11.92 397	2.95 200	9.59 483	7.90 347	0.82 170	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 517

GrayStereo	3.74 357	0.20 18	1.94 87	1.55 309	0.60 279	3.12 257	8.22 511	5.76 220	3.32 155	10.40 451	16.66 451	5.81 325	8.60 469	6.57 259	1.37 238	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.63 506	0.02 72	0.04 181

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

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

test_1	1.85 161	0.21 23	2.45 141	1.02 227	0.22 166	1.37 56	0.82 309	4.66 147	5.06 246	7.02 326	1.73 99	4.09 255	0.41 89	6.51 254	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 469	0.18 359	0.14 350

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

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 406	1.34 52	0.37 186	2.03 10	0.93 38	0.29 30	0.08 15	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 22	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

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

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

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

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

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

3w_stereo	0.53 18	0.23 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 55	0.88 29	0.44 80	0.43 36	0.07 19	1.04 166	1.04 37	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 371	1.24 30	0.00 1	3.56 78	1.36 49	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 151	0.14 9	0.01 242	0.07 380	0.00 1	0.01 305	0.01 24	0.02 87

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

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

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

ttt	3.86 370	0.23 30	2.34 135	2.22 419	1.68 389	4.36 349	0.28 164	12.45 441	11.09 438	6.90 323	11.85 395	4.08 254	3.28 297	8.47 391	7.85 444	0.06 414	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

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

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

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

U	2.12 194	0.25 40	2.47 147	0.17 88	8.09 533	10.63 467	0.00 1	3.08 27	0.87 24	0.24 22	0.45 37	0.17 45	0.08 6	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 539	5.19 549	0.01 24	0.01 18

test_sample2	2.32 224	0.25 40	3.38 254	2.08 399	0.41 235	2.58 184	0.15 116	9.50 347	4.97 244	3.66 184	4.86 199	4.29 270	3.26 296	5.83 213	1.09 213	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

Any-RAFT	2.18 204	0.25 40	1.94 87	1.37 280	0.80 310	5.01 370	0.56 237	8.51 316	5.58 267	4.01 196	4.85 198	5.44 312	2.26 250	2.45 106	0.35 55	0.00 1	0.15 454	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

CAS	2.24 209	0.25 40	1.86 74	11.21 536	3.86 489	1.67 89	0.02 22	3.87 100	2.67 98	0.41 70	1.63 94	0.24 69	0.27 46	1.50 60	0.74 148	9.43 544	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 531

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

test_sample1	2.31 222	0.26 46	3.29 247	2.08 399	0.46 245	2.62 193	0.05 48	9.88 358	4.23 211	3.90 192	3.92 174	3.49 229	4.44 365	5.67 206	1.88 284	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

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

11t1	1.62 136	0.26 46	2.53 151	2.37 438	0.24 173	2.58 184	0.06 55	6.66 269	3.00 127	3.40 178	3.01 143	1.14 141	1.94 235	4.18 155	0.91 194	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

GMM-Stereo	3.32 321	0.27 50	2.52 150	0.82 194	0.48 256	2.27 147	4.91 474	5.06 170	3.08 134	7.06 330	16.72 452	6.21 335	3.70 323	7.60 327	1.16 222	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.04 364	0.10 261	4.45 526

monsters	0.87 53	0.28 51	1.54 46	0.47 154	2.71 447	1.38 57	0.01 5	3.14 33	0.81 12	0.32 41	0.48 38	0.05 5	0.13 20	5.72 209	0.42 79	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 51	1.20 14	0.07 39	0.68 293	1.34 52	0.02 22	3.39 58	1.41 51	0.06 1	0.02 1	0.12 41	0.10 12	2.37 102	0.31 48	0.01 242	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

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

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

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

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

xyz-stereo	6.97 466	0.29 56	36.85 552	0.20 94	0.07 35	30.65 541	0.19 134	3.97 105	1.82 62	10.21 446	24.87 503	6.06 330	7.29 445	11.62 474	4.87 398	0.01 242	0.02 246	0.35 506	0.00 1	0.06 202	0.02 87

MM-Stereo_test2	0.99 71	0.29 56	2.26 128	1.34 273	0.12 91	1.78 105	0.53 228	4.71 148	3.31 154	0.76 107	0.80 59	0.50 113	0.35 68	1.86 82	0.73 146	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.07 378	0.26 409	0.06 236

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 56	1.91 80	1.31 269	0.40 231	1.41 63	0.08 71	2.29 13	2.48 85	0.18 10	0.69 49	0.10 39	0.34 67	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.22 449	0.10 261	0.41 453

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

fffft	0.97 65	0.29 56	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 133	0.65 265	3.44 67	1.87 65	0.34 48	0.60 44	0.23 66	0.20 30	6.69 268	0.89 190	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.09 283
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 56	1.62 55	0.16 87	0.06 27	1.95 117	0.45 207	0.88 3	0.74 7	0.55 95	0.51 40	0.14 43	0.09 9	6.32 237	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

mmm	2.50 247	0.29 56	3.22 242	1.98 379	0.32 208	3.72 312	0.12 94	9.45 346	4.05 200	5.84 252	10.80 374	2.47 187	2.86 284	4.07 153	0.75 153	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.02 87

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

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

Prome-Stereo	3.65 351	0.29 56	1.92 83	0.91 206	0.49 259	2.07 126	4.75 472	4.41 125	3.23 147	9.32 425	20.63 483	4.06 253	7.19 442	7.70 335	1.17 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	4.72 530

monsterstereo	0.93 61	0.30 67	1.91 80	0.43 146	2.63 443	1.21 17	0.01 5	3.11 29	0.76 9	0.46 85	1.44 85	0.05 5	0.09 9	5.66 204	0.50 110	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

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

1111x	4.25 402	0.30 67	4.31 329	1.47 294	0.37 225	5.10 371	0.32 176	12.86 454	9.82 414	6.01 264	9.73 352	8.78 395	5.97 418	9.43 437	10.39 483	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

qqq	1.93 175	0.30 67	2.96 209	1.40 284	0.05 16	1.96 120	0.39 192	8.45 311	3.33 156	3.06 166	3.84 170	4.67 283	2.70 270	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

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

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

LG-G_1	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

PAM	3.38 326	0.31 72	5.61 406	1.37 280	0.71 299	7.60 429	0.38 191	8.94 331	3.55 169	5.54 240	4.69 193	16.09 483	7.03 440	3.67 135	1.02 208	0.00 1	0.21 484	0.00 1	0.38 488	0.07 220	0.41 453

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

ffm	2.90 282	0.31 72	3.97 305	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

ff1	3.45 338	0.31 72	3.97 305	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	10.11 448	9.35 471	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

mmx	3.86 370	0.31 72	3.97 305	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	10.11 448	9.35 471	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

xxx	3.86 370	0.31 72	3.98 309	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 328	10.11 448	9.35 471	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

PFNet+	2.35 227	0.31 72	3.69 283	0.79 191	0.17 128	3.15 262	0.75 293	4.52 132	6.30 309	7.90 372	6.34 259	2.53 188	1.18 183	7.72 338	1.62 261	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

KYRaft	3.59 347	0.31 72	1.84 73	0.76 189	0.46 245	2.29 148	4.04 454	4.75 150	3.25 148	8.93 416	19.47 475	6.62 349	5.07 395	7.79 342	0.71 142	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	5.38 533

SST-Stereo	2.75 265	0.31 72	2.78 186	1.33 271	0.33 213	3.99 333	0.82 309	5.60 212	3.93 189	10.92 463	6.19 248	5.00 297	4.23 350	8.66 402	0.74 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

xxxx	4.51 413	0.31 72	2.77 184	1.69 329	0.47 254	7.74 431	0.07 63	14.04 474	7.91 372	5.82 250	8.97 330	9.34 401	3.41 308	7.33 313	20.24 522	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

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

LG-Stereo	0.79 46	0.32 85	3.96 304	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 131	3.52 74	2.95 118	0.32 41	1.77 101	0.22 65	0.14 21	0.39 1	0.43 81	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

PAM_32	3.50 339	0.32 85	5.22 386	1.32 270	0.53 271	7.49 423	0.39 192	9.52 350	3.91 187	5.22 232	5.28 223	16.75 489	7.44 448	4.61 171	0.90 193	0.00 1	0.20 481	0.00 1	0.39 491	0.09 250	0.39 448

dual_stereo	0.56 21	0.32 85	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 80	1.17 47	0.12 4	0.03 5	0.20 53	0.11 16	2.77 111	0.51 111	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.16 415	0.00 1	0.02 87

rvit_stereo_0075_2	2.00 184	0.32 85	5.49 398	0.60 172	1.98 412	1.77 103	0.10 83	7.24 286	5.70 270	2.90 162	4.06 176	3.11 211	0.56 115	5.32 194	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 373

AE-Stereo	1.44 123	0.32 85	2.69 169	1.58 314	0.20 159	2.24 145	0.59 248	6.01 231	5.70 270	1.18 128	3.17 150	1.02 137	0.78 144	1.73 73	0.83 171	0.02 330	0.18 471	0.00 1	0.29 469	0.11 282	0.07 255

CASnet	0.98 67	0.32 85	1.62 55	0.65 181	0.07 35	2.11 131	0.14 110	3.50 71	4.03 196	3.77 190	1.41 83	0.31 85	0.29 52	0.80 20	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 140	0.32 85	3.29 247	0.92 210	0.18 143	3.89 326	0.06 55	4.22 115	4.00 193	1.47 131	1.98 109	3.07 209	2.81 280	6.35 241	0.89 190	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 443	0.05 178	0.00 1

DisPM	2.43 235	0.32 85	3.04 219	1.76 341	0.18 143	3.46 279	0.65 265	5.13 173	4.88 241	8.59 403	7.04 281	2.84 197	1.03 164	8.85 415	0.83 171	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

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

BSDual-CNN	2.69 257	0.32 85	3.05 224	0.46 149	0.46 245	7.13 416	1.63 391	9.05 334	4.69 233	6.11 272	6.15 245	6.26 336	2.54 261	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

psmg	3.10 298	0.32 85	3.05 224	0.54 160	0.46 245	8.68 441	2.84 426	9.87 357	4.69 233	8.08 378	8.69 321	6.26 336	2.54 261	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.04 325	0.06 462	0.00 1	0.11 282	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 419	17.44 465	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 419	17.44 465	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 396	0.32 85	2.76 183	0.63 178	0.69 294	6.95 411	1.69 395	11.96 424	8.36 386	8.83 410	12.17 404	15.18 474	4.21 348	6.91 282	3.30 350	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 486	0.32 85	9.03 469	4.18 513	2.42 436	26.86 536	6.14 487	19.36 525	13.52 464	27.09 532	22.75 494	9.47 405	4.74 381	15.06 504	6.34 422	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 341

SGM-Forest	4.96 421	0.32 85	2.84 195	1.21 252	0.64 287	10.23 460	6.64 499	11.55 410	10.98 437	10.94 465	13.59 423	11.65 443	4.30 357	8.94 419	4.63 392	0.11 438	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 464
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FlowAnything_test	0.51 13	0.33 102	2.09 108	0.15 83	0.15 110	1.71 98	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 124	0.77 54	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 132	0.05 404	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

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

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

LGtest1	0.42 3	0.33 102	1.42 31	0.13 80	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 39	0.21 17	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 48	0.01 242	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

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

UGAM-zero	3.51 340	0.33 102	4.44 337	0.88 202	0.65 288	3.52 294	0.16 122	11.35 403	2.71 102	5.09 229	5.82 235	15.28 475	9.14 478	8.38 384	1.61 260	0.00 1	0.16 463	0.00 1	0.46 499	0.02 72	0.19 393

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

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

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

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

RAFT_R40	2.71 261	0.33 102	3.00 210	1.26 258	0.30 196	3.83 323	1.00 346	5.69 216	4.29 212	9.69 434	6.33 258	5.02 299	4.02 341	8.58 397	0.86 180	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

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

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

CFNet-RSSM	2.11 193	0.33 102	2.71 173	1.04 234	0.30 196	3.21 267	0.41 197	6.67 270	6.96 336	5.62 242	4.58 191	5.40 311	1.71 222	1.86 82	0.87 182	0.00 1	0.08 392	0.00 1	0.32 479	0.02 72	0.02 87

Gwc-CoAtRS	2.02 187	0.33 102	2.61 161	1.04 234	0.30 196	3.56 296	0.40 196	5.89 229	5.94 286	5.08 228	5.01 204	5.55 314	1.72 224	1.60 66	0.91 194	0.01 242	0.09 404	0.00 1	0.25 460	0.01 24	0.02 87

MultiAttention	13.72 525	0.34 117	3.24 245	2.22 419	1.79 400	56.78 571	83.85 574	18.93 518	15.06 476	8.16 381	20.91 484	13.25 456	2.53 260	33.18 547	6.90 432	0.20 463	0.06 359	0.74 513	1.00 519	2.69 519	2.60 518

FACV-RUCA	2.21 207	0.34 117	3.59 273	1.30 267	2.90 452	2.22 144	1.25 368	7.98 302	5.71 275	3.59 182	7.21 285	1.14 141	1.60 217	3.12 120	1.46 245	0.01 242	0.03 296	0.10 476	0.04 364	0.35 439	0.17 378

LoS	0.91 60	0.34 117	2.10 113	0.38 138	0.13 99	2.47 167	0.26 160	5.00 168	2.74 107	0.89 113	0.21 25	0.49 110	0.36 70	1.97 89	0.67 134	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	1.99 183	0.34 117	2.71 173	0.26 107	0.06 27	2.29 148	0.48 211	4.89 157	14.65 472	2.81 159	5.51 230	0.78 130	3.21 295	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

DCANet-4	2.03 188	0.34 117	5.30 390	0.31 116	0.18 143	1.69 93	0.12 94	4.95 160	8.55 394	5.78 245	5.17 208	1.12 140	2.82 281	2.11 97	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

tt	83.26 576	0.34 117	99.99 585	79.40 576	93.18 578	100.00 584	100.00 584	100.00 588	99.95 582	60.33 568	47.63 555	99.98 587	99.96 583	99.98 585	100.00 588	92.42 579	99.82 583	73.83 579	73.63 575	88.42 579	56.35 573

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

AAGNet	3.41 332	0.34 117	2.45 141	1.78 345	0.39 229	3.69 307	1.05 351	4.79 152	4.61 231	9.62 432	7.74 305	4.98 293	6.38 425	7.34 314	13.02 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

PSM-softLoss	2.24 209	0.34 117	3.42 260	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 209	0.34 117	3.42 260	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

FENet	2.19 205	0.34 117	3.04 219	2.05 397	0.26 183	2.82 226	0.13 103	7.02 283	5.55 264	4.97 224	1.94 107	4.91 292	3.39 305	4.71 173	2.50 322	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 402

SMoEStereo_RVC	0.95 63	0.35 128	1.37 28	0.63 178	0.07 35	2.07 126	0.16 122	2.88 22	1.68 56	0.30 34	1.23 78	0.19 49	0.28 48	6.80 273	0.84 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.13 341

tt45	1.09 86	0.35 128	1.49 42	0.39 139	0.23 171	3.50 288	0.14 110	3.35 56	1.81 60	0.36 51	2.04 111	0.27 75	0.26 44	6.84 276	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.03 137

Pointernet	0.84 52	0.35 128	2.00 97	0.12 64	0.13 99	1.77 103	0.06 55	4.87 156	2.53 90	0.14 7	2.11 116	0.76 129	0.44 101	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.15 412	0.02 72	0.01 18

CES	1.56 131	0.35 128	1.44 36	0.42 142	7.70 532	2.66 201	0.13 103	4.89 157	2.53 90	0.25 24	1.10 69	0.33 92	0.31 63	1.61 67	0.58 121	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 467	6.26 534

iRaft-Stereo_20w	2.56 249	0.35 128	4.98 368	0.37 135	0.67 291	3.47 281	0.59 248	12.57 449	3.89 185	6.10 271	6.23 252	1.49 155	2.24 246	6.65 265	0.86 180	0.00 1	0.19 477	0.00 1	0.33 481	0.08 232	0.22 404

DAS	3.74 357	0.35 128	5.19 384	1.99 381	3.74 481	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 404	12.08 400	4.45 275	5.43 406	8.39 385	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

SepStereo	3.78 363	0.35 128	5.19 384	1.99 381	3.74 481	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 404	12.08 400	4.45 275	5.43 406	9.18 427	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

NRIStereo	2.14 197	0.35 128	2.65 166	1.10 240	0.14 105	3.05 249	0.86 325	5.35 199	3.18 144	6.24 283	3.36 159	4.17 261	1.82 233	8.12 367	2.01 294	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.19 393

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

cross-raft	2.03 188	0.35 128	2.78 186	1.10 240	0.16 118	3.77 319	0.48 211	7.03 284	3.75 177	5.06 227	5.55 231	6.26 336	1.41 198	1.75 74	0.89 190	0.01 242	0.07 380	0.00 1	0.19 435	0.03 117	0.03 137

MM-Stereo_test1	1.57 132	0.36 138	2.19 124	1.17 250	0.35 218	2.39 161	0.56 237	4.53 133	5.21 252	3.67 185	1.65 96	0.40 98	0.84 151	6.90 281	0.80 168	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.03 137

MSKI-zero shot	2.00 184	0.36 138	2.15 115	0.81 192	0.25 176	2.69 203	0.29 168	6.16 239	2.34 83	4.31 201	7.52 293	3.70 241	0.25 38	8.42 388	0.41 75	0.01 242	0.13 442	0.00 1	0.25 460	0.03 117	0.02 87

RAFT-Test	2.17 202	0.36 138	3.40 258	1.05 237	0.34 215	4.90 367	0.69 277	6.27 245	3.98 191	4.65 215	7.02 278	6.30 339	1.12 170	1.81 79	0.99 204	0.01 242	0.17 467	0.00 1	0.34 483	0.02 72	0.02 87

MC-Stereo	1.47 125	0.36 138	2.54 152	1.99 381	0.12 91	1.90 112	0.12 94	4.47 130	2.83 111	3.31 176	3.44 163	0.56 119	1.47 202	5.39 197	0.47 101	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.21 443	0.07 220	0.04 181

FTStereo	4.55 417	0.36 138	2.18 123	0.94 213	0.38 227	2.60 189	8.82 514	4.98 166	3.17 141	10.88 462	30.35 521	5.60 319	7.60 454	7.62 329	1.55 254	0.17 456	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.03 117	3.80 524

pcwnet_v2	4.20 396	0.36 138	8.53 465	1.33 271	1.12 346	3.43 277	0.41 197	12.85 453	14.16 467	9.90 440	14.29 431	5.90 327	3.03 289	6.20 228	2.06 298	0.01 242	0.05 341	0.04 451	0.02 330	0.16 335	0.18 382

test_xeample	4.13 390	0.36 138	2.75 179	1.23 254	0.51 266	3.96 331	0.13 103	12.63 450	7.65 359	7.49 354	10.86 378	3.29 218	3.36 300	6.71 270	21.53 527	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

999	1.25 108	0.37 145	1.63 57	1.15 248	0.34 215	3.03 247	0.66 268	3.41 63	2.27 75	0.30 34	3.20 151	0.19 49	0.25 38	7.23 308	0.85 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

DCVSM-stereo	3.13 300	0.37 145	2.95 207	1.51 298	0.80 310	2.75 210	0.49 221	6.79 275	5.25 253	11.43 471	5.57 232	10.79 428	5.30 400	5.25 191	2.95 336	0.03 372	0.09 404	0.03 439	0.00 1	0.12 299	0.09 283

test_sample3	2.87 279	0.37 145	4.45 338	1.95 374	0.59 277	4.69 362	0.16 122	11.50 409	6.45 319	5.82 250	6.44 261	3.76 244	2.64 266	6.01 219	2.41 319	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

trnet	0.99 71	0.37 145	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 92	0.02 22	4.12 113	6.41 316	0.70 104	1.57 91	0.46 107	0.67 127	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

DEmStereo	3.79 364	0.37 145	3.69 283	0.17 88	0.17 128	5.28 377	2.54 414	4.35 120	3.70 173	8.21 387	20.15 477	5.13 303	10.38 490	7.65 330	3.85 374	0.01 242	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.06 236

PMTNet	1.41 121	0.37 145	2.06 102	0.26 107	0.15 110	2.94 239	0.34 182	3.39 58	5.33 257	1.00 117	1.27 79	0.28 79	0.93 155	4.04 152	0.74 148	5.00 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

Occ-G	0.98 67	0.38 151	1.82 72	0.15 83	0.18 143	1.45 67	0.69 277	3.15 36	2.25 74	1.45 130	0.59 42	5.06 300	0.54 112	0.75 17	0.77 161	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.17 423	0.16 335	0.01 18

ICVP	2.32 224	0.38 151	2.89 205	0.92 210	0.70 298	2.55 179	0.87 328	9.97 361	3.99 192	4.13 198	8.97 330	2.71 195	1.69 221	2.52 108	3.52 365	0.05 404	0.24 495	0.01 391	0.01 305	0.11 282	0.13 341
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 261	0.38 151	5.96 415	2.25 421	2.20 426	1.54 76	0.21 145	5.44 205	3.05 131	2.28 146	16.16 444	7.03 355	0.24 36	6.19 226	0.79 165	0.00 1	0.15 454	0.00 1	0.23 452	0.13 314	0.04 181

GES	2.49 244	0.38 151	4.29 328	1.58 314	0.05 16	4.58 359	1.07 354	9.70 354	3.39 160	5.21 231	6.64 264	1.84 170	3.36 300	4.86 176	2.54 325	0.06 414	0.01 179	0.06 462	0.01 305	0.12 299	0.03 137

S2M2	0.46 7	0.39 155	1.17 9	0.37 135	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 63	0.19 12	0.87 62	0.13 42	0.19 27	0.57 5	0.43 81	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 382	0.00 1

SMFormer	3.54 342	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

tta	3.54 342	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

qqq1	3.38 326	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

fff1	3.38 326	0.39 155	3.61 275	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 366	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

PCWNet_CMD	2.99 289	0.39 155	4.02 312	0.39 139	0.26 183	2.53 175	0.15 116	9.24 340	9.22 401	7.12 333	11.53 392	6.94 353	2.41 256	4.02 150	1.33 234	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

anonymousdsp2	1.78 149	0.39 155	3.40 258	1.10 240	0.04 13	3.63 300	0.50 223	7.80 297	2.77 109	2.91 163	2.88 139	3.17 214	1.01 161	5.15 190	0.43 81	0.00 1	0.01 179	0.02 422	0.15 412	0.05 178	0.12 333

DeepStereo_RVC	2.05 190	0.39 155	2.87 202	0.14 81	0.17 128	3.51 291	0.70 280	5.21 180	3.00 127	6.27 288	4.13 178	3.47 227	4.53 372	4.81 175	1.49 247	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 382

CREStereo++_RVC	1.59 133	0.39 155	2.26 128	0.36 133	0.01 1	1.67 89	0.01 5	2.95 23	8.12 378	3.69 187	7.44 292	0.47 108	0.32 65	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 537	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMDNet	2.99 289	0.39 155	4.02 312	0.40 141	0.25 176	2.53 175	0.16 122	9.35 344	9.25 402	7.08 331	11.39 387	6.93 352	2.43 257	4.01 149	1.34 236	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

AIO_test	0.90 59	0.40 165	1.67 62	0.14 81	0.16 118	2.97 241	0.83 313	3.61 81	2.67 98	0.29 30	0.71 50	1.50 156	0.29 52	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.08 383	0.03 117	0.03 137

test_sample5	2.91 284	0.40 165	4.33 330	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.18 278	8.35 316	3.65 236	2.71 273	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

test_sample4	2.87 279	0.40 165	4.54 344	1.80 347	0.54 273	3.95 330	0.15 116	11.48 408	6.49 322	6.33 295	6.81 269	3.68 240	2.65 268	6.11 222	2.36 315	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

DualNet	3.05 292	0.40 165	4.33 330	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.50 303	10.86 378	3.65 236	2.71 273	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

Patchmatch Stereo++	1.95 177	0.40 165	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 167	0.40 165	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.75 317	0.71 283	5.23 181	2.96 121	5.86 253	4.33 186	3.45 222	1.51 203	5.40 198	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

PFNet	2.93 285	0.40 165	5.51 401	2.13 407	0.84 314	3.11 256	0.75 293	6.78 274	4.79 239	9.98 442	6.00 238	4.78 287	2.13 241	8.33 382	2.11 299	0.19 460	0.06 359	0.00 1	0.11 401	0.20 371	0.35 443

Pruner-Stereo	2.49 244	0.40 165	2.46 144	1.80 347	0.25 176	3.51 291	0.77 297	6.03 232	4.92 242	8.91 413	6.09 240	4.45 275	1.11 169	6.99 290	2.11 299	0.02 330	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 24	0.04 181

iGMRVC	1.96 180	0.40 165	2.88 203	0.12 64	0.19 154	3.74 314	0.73 288	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.37 190	3.48 228	1.52 208	6.73 271	0.74 148	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

iRAFT	1.95 177	0.40 165	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

222	5.36 429	0.40 165	2.72 175	1.50 295	0.48 256	6.15 393	0.07 63	13.73 471	8.06 375	8.79 407	11.03 382	3.71 242	4.21 348	7.47 322	38.74 559	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

DilatedVolume-Stereo	1.13 94	0.41 176	2.75 179	1.04 234	0.11 77	2.21 142	0.10 83	2.96 24	1.32 48	2.40 149	2.09 113	0.33 92	0.58 121	5.62 201	0.43 81	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.14 408	0.04 146	0.04 181

test_sample6	3.14 302	0.41 176	4.42 335	1.92 368	0.49 259	3.25 268	0.21 145	11.30 401	6.69 327	6.50 303	10.86 378	4.03 251	2.93 288	7.06 296	2.65 327	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

testlalala	1.50 128	0.41 176	1.67 62	0.98 223	0.31 204	4.00 334	0.90 334	5.26 192	2.17 71	6.56 308	3.61 168	1.74 165	0.38 77	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 469	0.01 24	0.01 18

ROB_FTStereo_v2	1.91 173	0.41 176	2.85 196	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.73 288	5.23 181	2.95 118	5.86 253	4.36 189	3.46 224	1.51 203	5.86 214	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

HUI-Stereo	1.80 152	0.41 176	2.85 196	0.12 64	0.18 143	3.72 312	0.65 265	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.34 187	3.45 222	1.52 208	3.93 146	0.65 128	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 305

IRAFT_RVC	2.85 273	0.41 176	3.32 250	2.09 402	0.41 235	2.92 237	5.22 479	6.41 256	3.63 172	6.53 306	5.48 229	5.09 301	4.88 390	8.20 378	2.15 303	0.01 242	0.17 467	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.04 181

RAFT-345	3.27 310	0.41 176	2.88 203	1.02 227	0.21 162	2.63 195	0.48 211	3.76 93	5.51 262	7.35 348	24.88 504	4.25 264	1.76 231	8.15 370	2.13 301	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

model_zeroshot	1.52 129	0.42 183	4.10 321	1.25 257	0.11 77	3.04 248	0.14 110	5.79 224	2.84 112	3.12 168	3.65 169	2.05 178	0.42 94	2.38 104	0.71 142	0.01 242	0.10 416	0.00 1	0.20 438	0.02 72	0.04 181

RAStereo	0.68 33	0.42 183	3.15 236	0.18 93	0.52 270	1.17 13	0.02 22	3.16 37	0.98 41	0.51 92	1.43 84	0.16 44	0.22 34	0.75 17	0.83 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

MoCha-V2	1.41 121	0.42 183	2.61 161	0.81 192	0.23 171	2.53 175	0.20 140	4.81 153	3.16 138	0.82 112	3.15 149	0.30 81	1.61 218	6.66 266	0.40 74	0.00 1	0.20 481	0.00 1	0.24 455	0.05 178	0.02 87

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 109	0.42 183	2.36 137	0.59 171	1.26 356	2.43 165	0.01 5	3.29 51	7.76 367	1.71 136	2.78 137	0.27 75	0.32 65	1.16 45	0.58 121	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 305

hknet	3.31 315	0.42 183	4.68 354	0.46 149	1.17 351	7.13 416	1.63 391	9.05 334	6.91 334	6.11 272	6.15 245	9.66 407	2.85 283	7.48 323	2.45 321	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

LCNet	2.85 273	0.42 183	1.90 79	0.95 217	0.56 275	2.07 126	1.60 389	4.99 167	3.57 171	6.05 266	10.59 369	4.59 281	6.79 436	7.46 320	0.72 144	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.77 513	0.30 420	3.57 522

ROB_FTStereo	1.90 171	0.42 183	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.75 293	5.24 187	2.95 118	5.87 258	4.26 182	3.41 220	1.51 203	5.80 211	0.65 128	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

RAFT-IKP	1.90 171	0.42 183	2.83 193	0.12 64	0.18 143	3.50 288	0.64 262	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.34 187	3.50 231	1.51 203	5.99 218	0.76 155	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

CFNet_pseudo	2.81 270	0.42 183	4.04 315	0.33 124	0.24 173	2.59 187	0.12 94	8.20 306	7.66 360	7.04 329	10.42 365	6.56 346	2.05 239	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

CREStereo	0.98 67	0.42 183	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 87	0.02 22	4.07 109	6.33 312	0.72 105	1.54 90	0.43 104	0.64 125	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	2.81 270	0.42 183	4.06 317	0.33 124	0.25 176	2.59 187	0.12 94	8.19 305	7.68 361	7.02 326	10.37 364	6.54 342	2.06 240	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

WCG-NET	1.24 105	0.43 194	1.46 39	0.33 124	0.08 51	2.14 135	1.08 357	3.09 28	6.86 333	2.73 156	3.43 162	0.74 127	0.94 157	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 216

IGEV-Stereo+	1.69 140	0.43 194	1.59 52	0.37 135	3.10 455	2.10 129	0.07 63	1.86 8	0.91 35	0.39 63	0.03 5	0.20 53	0.41 89	7.05 293	0.16 11	0.02 330	0.07 380	0.00 1	0.18 430	5.14 528	9.77 549

PSMNet-ADL	2.98 288	0.43 194	2.41 138	1.43 289	0.40 231	5.94 390	0.28 164	8.45 311	5.13 249	3.36 177	6.77 267	8.41 385	4.61 375	7.20 307	4.55 391	0.02 330	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

DRaft	3.74 357	0.43 194	2.60 159	0.12 64	0.15 110	4.76 363	1.34 377	5.33 198	4.31 213	10.30 447	21.91 488	3.27 217	8.83 471	7.36 316	3.66 369	0.05 404	0.10 416	0.00 1	0.14 408	0.10 261	0.14 350

test_xeample3	1.08 85	0.43 194	3.39 256	0.49 155	0.05 16	2.58 184	0.93 337	3.32 53	1.77 59	0.23 19	0.23 26	0.19 49	0.28 48	6.34 239	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 467	0.06 202	0.10 305

SFCPSM	3.29 312	0.43 194	5.11 377	0.34 129	0.94 328	8.48 436	2.15 407	14.51 482	5.29 254	7.00 325	7.65 301	3.43 221	2.59 265	5.11 188	2.37 316	0.01 242	0.03 296	0.01 391	0.07 378	0.13 314	0.15 361

xyz-stereo-finetune	1.20 99	0.44 200	2.19 124	0.08 48	0.05 16	3.16 263	0.68 272	3.41 63	2.58 94	0.81 111	1.77 101	0.68 124	0.37 73	6.20 228	1.63 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

GIP-stereo	0.70 38	0.44 200	1.70 66	1.52 300	0.75 303	1.48 68	0.05 48	4.18 114	1.10 43	0.18 10	0.42 34	0.58 120	0.38 77	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

gcap-zeroshot	1.87 166	0.44 200	4.24 325	0.53 158	0.51 266	3.12 257	0.75 293	6.42 257	3.91 187	3.75 189	1.67 97	7.79 370	0.55 113	2.61 109	0.53 113	0.02 330	0.21 484	0.00 1	0.23 452	0.00 1	0.05 216

testlalala2	2.15 199	0.44 200	2.44 140	9.24 531	6.30 523	3.64 301	0.18 131	4.63 141	2.55 93	3.73 188	4.17 180	3.14 212	0.51 107	1.08 38	0.26 32	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.44 498	0.11 282	0.03 137

CFNet_ucs	3.07 294	0.44 200	4.05 316	0.54 160	0.37 225	3.08 250	0.19 134	9.80 356	8.49 392	7.64 360	12.62 411	5.67 320	1.76 231	4.96 183	1.51 248	0.00 1	0.04 325	0.01 391	0.00 1	0.09 250	0.11 319

CASS	2.44 237	0.44 200	3.56 271	0.85 199	0.38 227	3.14 259	0.22 147	9.64 352	4.00 193	6.78 312	7.62 299	3.57 234	3.58 316	3.80 140	1.10 214	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 147	0.44 200	6.37 428	0.33 124	0.50 262	4.33 346	0.54 231	4.43 126	2.48 85	2.21 141	3.24 153	1.53 158	1.14 174	5.64 202	1.29 231	0.17 456	0.23 490	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.15 361

EAI-Stereo	2.31 222	0.44 200	2.72 175	0.68 184	0.56 275	3.51 291	2.62 419	11.42 406	4.14 207	2.09 140	7.23 287	1.21 144	0.91 153	5.67 206	1.51 248	0.01 242	0.25 496	0.00 1	0.88 516	0.04 146	0.26 424

H2IRNET	2.16 200	0.45 208	2.60 159	1.22 253	0.03 11	1.98 121	0.13 103	4.73 149	7.04 341	1.15 125	7.79 307	5.88 326	3.39 305	4.97 184	1.45 244	0.01 242	0.00 1	0.04 451	0.17 423	0.19 367	0.03 137

IGEVStereo-DCA	1.06 84	0.45 208	2.06 102	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.06 202	0.06 236

rrr	1.05 82	0.45 208	3.18 239	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.95 342	3.49 70	1.12 44	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 443	0.06 202	0.10 305

CrosDoStereo	3.96 380	0.45 208	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 532	5.76 220	4.45 220	9.04 417	16.58 449	4.99 294	7.45 449	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

DeepStereo_LL	3.96 380	0.45 208	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 532	5.76 220	4.45 220	9.04 417	16.58 449	4.99 294	7.45 449	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

test-1	1.82 157	0.45 208	5.42 393	0.89 204	0.41 235	2.14 135	0.56 237	5.75 218	4.15 208	3.28 173	5.11 206	3.61 235	0.70 131	1.53 62	1.56 255	0.02 330	0.34 502	0.00 1	0.08 383	0.02 72	0.30 436

RAFT-RH_RVC	3.96 380	0.46 214	2.93 206	1.55 309	0.42 238	3.14 259	0.14 110	3.70 83	5.98 290	11.25 469	32.23 526	5.29 306	1.68 220	8.13 368	2.14 302	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 313	0.46 214	2.62 163	2.08 399	1.01 338	5.60 381	0.74 291	10.37 374	11.48 446	5.15 230	8.43 318	5.67 320	1.73 225	7.97 352	2.34 312	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 350

test_sample7	3.30 313	0.47 216	3.43 263	1.98 379	0.35 218	4.33 346	1.88 401	10.66 381	7.73 364	8.36 390	7.55 295	6.55 343	4.27 352	6.58 260	1.62 261	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

GMOStereo	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

error version	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-v	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-2	1.81 153	0.47 216	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 447	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

UPFNet	3.82 367	0.47 216	4.34 333	2.21 416	3.38 466	7.26 418	2.69 421	9.89 359	5.96 287	7.98 376	7.53 294	7.89 373	3.15 293	7.72 338	5.88 415	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 236

ac_64	3.70 355	0.47 216	3.50 267	2.87 464	3.50 472	5.91 389	0.72 287	10.17 371	4.34 214	8.16 381	5.80 234	10.82 429	5.64 412	7.08 297	4.73 394	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 350

UGAM	3.90 374	0.48 223	4.69 355	0.17 88	0.08 51	3.67 303	1.22 366	4.81 153	14.45 469	4.59 210	11.94 398	14.20 465	3.80 333	9.92 447	3.61 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.07 255

EKT-Stereo	1.91 173	0.48 223	2.77 184	2.19 413	4.36 499	1.42 64	0.24 153	4.63 141	3.51 165	2.94 164	3.47 164	3.55 233	2.25 248	5.26 192	0.85 175	0.04 392	0.12 432	0.00 1	0.09 394	0.06 202	0.05 216

testlalala_base	3.12 299	0.48 223	2.79 190	2.14 408	1.98 412	4.13 340	0.64 262	6.16 239	2.09 68	2.38 148	4.08 177	1.80 167	0.50 105	1.65 68	0.72 144	12.33 552	2.33 534	0.00 1	0.31 477	14.56 546	1.32 499

GwcNet-ADL	2.65 256	0.48 223	3.84 300	0.82 194	0.33 213	2.04 125	0.69 277	8.07 303	9.42 406	6.05 266	6.66 265	4.14 259	1.73 225	5.40 198	3.01 338	0.08 428	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

SCV_C0	1.40 120	0.49 227	3.06 229	0.12 64	0.21 162	2.29 148	0.09 79	6.46 259	3.81 181	0.63 100	2.00 110	0.24 69	0.41 89	7.31 311	0.43 81	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.21 443	0.16 335	0.07 255

GCAP-BAT	1.77 148	0.49 227	2.78 186	0.66 182	0.16 118	3.76 318	0.80 305	3.72 89	3.27 149	3.68 186	5.03 205	3.66 238	0.56 115	5.82 212	0.65 128	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.24 455	0.01 24	0.01 18

TANstereo	1.20 99	0.49 227	2.04 100	0.34 129	0.10 67	1.80 106	0.01 5	3.40 62	4.10 204	4.37 203	4.82 196	0.41 101	0.70 131	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

depthmonostereo	1.01 75	0.50 230	3.16 237	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 35	4.97 163	1.51 54	0.90 114	1.46 86	0.98 135	0.94 157	3.45 131	0.46 94	0.02 330	0.10 416	0.00 1	0.02 330	0.04 146	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 127	0.50 230	1.55 47	0.21 98	0.08 51	2.15 137	1.01 348	2.72 18	6.26 307	2.79 157	3.06 148	4.38 273	1.04 166	3.53 132	0.26 32	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 270

IGEV_Zeroshot_test	2.13 196	0.50 230	4.91 365	1.41 287	0.18 143	2.62 193	0.36 184	7.80 297	3.87 183	5.04 226	5.42 227	4.77 286	1.03 164	3.43 129	0.79 165	0.00 1	0.16 463	0.00 1	0.18 430	0.17 348	0.04 181

GANet-ADL	2.20 206	0.50 230	3.27 246	2.02 388	0.11 77	2.21 142	0.48 211	8.64 325	6.79 331	4.56 209	5.83 236	3.98 249	1.27 191	2.68 110	1.43 241	0.04 392	0.08 392	0.02 422	0.00 1	0.15 328	0.03 137

ASMatch	3.32 321	0.50 230	3.32 250	1.72 337	0.45 244	1.93 115	0.68 272	6.42 257	3.89 185	6.18 278	22.30 491	4.61 282	4.82 388	7.65 330	1.70 269	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.18 382

DSFCA	4.21 398	0.50 230	5.45 396	1.34 273	1.68 389	7.04 412	4.51 466	10.73 385	7.00 338	10.78 460	6.80 268	8.48 389	4.63 376	9.91 446	5.12 402	0.02 330	0.06 359	0.02 422	0.03 346	0.08 232	0.03 137

xyz-stereo-finetune2	1.82 157	0.51 236	2.22 126	0.10 55	0.05 16	6.49 400	0.17 127	3.59 79	2.15 69	0.63 100	6.19 248	0.49 110	3.44 309	6.93 283	3.48 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

fffy	1.13 94	0.51 236	2.15 115	1.01 226	0.09 59	2.30 153	0.19 134	4.07 109	1.13 46	0.16 9	2.66 132	0.20 53	0.38 77	6.98 289	0.35 55	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.16 373

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 236	3.29 247	0.11 62	0.25 176	1.73 102	0.22 147	3.68 82	2.54 92	0.26 26	0.16 16	0.27 75	0.30 59	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.04 181

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 236	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

IGEV++	1.14 96	0.51 236	1.66 59	0.55 163	0.08 51	2.52 172	1.01 348	6.51 263	3.16 138	0.59 98	2.11 116	0.43 104	1.18 183	1.44 56	0.79 165	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.05 370	0.11 282	0.11 319

whm_eth	0.88 55	0.51 236	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

plain	1.34 114	0.51 236	5.09 376	0.30 112	0.05 16	1.58 78	0.08 71	4.47 130	3.77 180	0.42 75	1.76 100	0.60 122	0.74 136	6.11 222	0.94 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.02 87

IPLGR	2.28 218	0.51 236	6.00 416	0.15 83	0.15 110	1.99 123	0.22 147	6.34 248	6.04 294	6.80 314	5.76 233	2.87 198	2.31 252	4.88 177	1.28 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 382

FC-DCNN v2	10.88 513	0.52 244	4.17 323	1.92 368	1.63 382	17.79 515	5.35 482	18.87 517	19.88 503	28.77 535	34.99 536	34.62 542	21.72 534	16.03 511	11.16 492	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.00 1	0.06 202	0.08 270

HGLStereo	4.25 402	0.52 244	4.65 352	3.09 473	5.18 516	6.51 403	0.73 288	10.37 374	6.74 330	7.32 346	12.44 409	7.00 354	7.21 444	7.46 320	5.51 408	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 305

FC-DCNN	10.72 512	0.52 244	4.27 327	1.88 360	1.63 382	17.18 511	5.29 481	18.20 510	19.69 502	28.50 534	34.51 534	34.03 540	21.48 533	15.89 508	11.15 491	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.01 305	0.07 220	0.09 283

CBMV_ROB	4.14 391	0.52 244	3.14 235	1.30 267	0.77 307	6.92 410	1.97 403	10.11 370	9.58 409	8.92 414	14.20 430	7.12 361	5.90 416	8.65 401	3.50 360	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 283

DDVS	3.59 347	0.53 248	4.53 343	2.02 388	1.27 359	6.63 404	0.49 221	8.73 327	4.10 204	7.14 334	7.63 300	12.68 453	2.25 248	8.69 405	4.09 381	0.08 428	0.20 481	0.01 391	0.00 1	0.14 324	0.59 479

HCRNet	2.56 249	0.53 248	3.35 252	0.24 103	3.39 468	2.19 140	0.23 151	6.89 279	5.50 260	5.26 234	4.79 194	5.27 305	2.78 278	7.71 336	2.89 334	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 181

ACVNet	2.58 252	0.53 248	2.69 169	0.84 197	0.59 277	2.61 190	0.55 235	8.35 307	5.70 270	4.45 205	9.26 343	5.77 322	3.50 311	2.24 98	4.41 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.01 18

acv_ft	3.69 354	0.53 248	4.58 351	2.31 432	4.71 514	7.44 422	0.86 325	8.54 318	5.70 270	9.29 424	9.26 343	5.77 322	4.15 345	2.24 98	8.13 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 419	0.01 18

castereo++	1.18 97	0.54 252	1.95 90	0.30 112	0.51 266	4.56 358	1.00 346	4.61 138	1.12 44	0.29 30	2.14 120	1.89 171	0.15 22	3.94 147	0.18 16	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.31 477	0.03 117	0.00 1

mms	1.03 78	0.54 252	1.58 51	0.05 26	0.36 221	1.52 75	0.08 71	2.97 25	1.84 64	0.38 55	2.94 141	0.32 88	0.25 38	6.82 274	0.39 69	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.28 432

ITSA-stereo	3.76 361	0.54 252	3.80 292	1.91 364	0.29 195	3.09 252	0.70 280	13.22 462	15.64 480	6.79 313	6.66 265	4.15 260	3.52 314	8.30 381	5.00 400	0.09 433	0.07 380	0.11 477	0.10 399	0.18 359	0.95 491

IER	3.20 307	0.54 252	5.13 379	0.58 169	1.59 378	7.29 419	0.56 237	6.36 249	4.95 243	7.44 352	8.84 322	6.20 334	6.26 421	4.88 177	3.29 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

ISRNet	3.93 379	0.55 256	5.49 398	3.20 481	2.69 446	2.11 131	0.26 160	7.01 282	6.40 315	11.00 466	17.99 469	8.31 382	2.64 266	6.51 254	4.36 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 87

ours_stereo	1.03 78	0.55 256	1.86 74	0.12 64	0.32 208	1.16 12	0.09 79	3.27 50	2.18 72	0.39 63	3.02 145	0.34 96	0.26 44	6.32 237	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.13 341

CAS++	1.18 97	0.55 256	1.99 95	0.17 88	0.27 186	1.85 110	0.63 258	8.48 315	3.07 133	1.71 136	2.32 124	0.18 48	0.20 30	1.91 88	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	2.69 257	0.55 256	7.03 443	1.03 229	0.10 67	3.49 286	1.04 350	6.38 255	4.55 227	2.69 153	6.28 254	7.95 378	4.38 361	5.08 186	2.58 326	0.01 242	0.11 425	0.00 1	0.04 364	0.28 417	0.19 393

anonymousa	3.80 366	0.55 256	3.35 252	1.24 255	3.74 481	9.04 446	0.36 184	6.74 273	4.03 196	7.72 363	19.64 476	10.62 424	6.01 419	1.52 61	1.40 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.03 137

HHNet	2.59 253	0.55 256	2.55 153	0.20 94	0.32 208	2.84 229	0.94 339	5.77 223	5.14 250	7.33 347	13.80 425	0.94 133	3.20 294	5.27 193	2.41 319	0.13 447	0.02 246	0.06 462	0.00 1	0.23 395	0.03 137

NINENet	3.09 295	0.56 262	3.22 242	1.61 319	1.37 369	7.12 414	0.50 223	11.88 421	5.63 268	6.63 309	8.40 317	5.29 306	0.83 148	6.51 254	1.77 276	0.15 450	0.07 380	0.07 468	0.00 1	0.09 250	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 507	0.56 262	3.49 266	1.96 377	1.29 363	16.90 510	4.59 468	17.16 502	19.10 497	24.64 530	32.46 530	33.82 539	22.14 536	15.93 509	10.45 484	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 402
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

ffff	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

11t	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

ccc-4	1.12 88	0.57 264	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 415	0.09 250	0.06 236

DISCO	6.28 448	0.57 264	5.78 409	3.43 488	1.17 351	11.22 473	3.39 443	12.14 435	16.16 484	6.52 305	11.22 385	16.96 491	6.32 423	19.51 524	10.74 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.11 319

SCV	1.59 133	0.58 269	2.57 155	2.72 457	0.31 204	2.15 137	0.79 303	6.88 278	2.72 103	0.20 13	2.68 133	0.68 124	0.58 121	7.60 327	0.41 75	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.22 449	0.37 445	0.24 414

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 194	0.58 269	2.43 139	1.27 260	0.16 118	1.60 81	0.14 110	5.17 178	5.90 282	7.10 332	10.10 356	3.06 208	1.74 227	1.87 84	0.97 202	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.02 87

AdaStereo	3.09 295	0.58 269	3.04 219	2.84 463	0.48 256	4.08 336	1.29 374	12.16 436	7.77 368	6.03 265	9.62 349	5.79 324	1.53 212	4.56 169	1.93 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MM-Stereo_test3	1.83 159	0.59 272	1.93 84	1.43 289	3.99 493	2.44 166	0.81 307	5.81 225	6.70 328	1.73 138	4.79 194	1.23 145	0.65 126	3.30 123	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.05 216

AIO_rvc	1.02 76	0.59 272	1.95 90	0.15 83	0.09 59	3.42 276	0.99 344	4.46 128	2.73 106	0.28 27	1.62 93	1.32 146	0.28 48	2.10 96	0.21 21	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.04 364	0.11 282	0.11 319

anonymousdsp	1.12 88	0.59 272	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.81 223	0.82 309	4.07 109	2.30 81	0.41 70	1.12 73	0.30 81	0.40 81	7.05 293	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 423	0.10 261	0.05 216

IGEV-Stereo	1.12 88	0.59 272	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 226	0.82 309	4.09 112	2.30 81	0.41 70	1.11 70	0.30 81	0.41 89	7.05 293	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 423	0.10 261	0.05 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
castereo	0.87 53	0.60 276	1.07 3	0.34 129	0.17 128	1.89 111	0.79 303	4.84 155	2.05 67	0.65 103	2.55 130	0.31 85	0.40 81	1.02 35	0.38 68	0.01 242	0.09 404	0.00 1	0.24 455	0.03 117	0.02 87

ProNet	1.20 99	0.60 276	2.00 97	0.26 107	0.08 51	2.73 204	0.68 272	5.00 168	2.52 89	0.29 30	1.32 81	0.37 97	0.36 70	6.94 287	0.44 86	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.07 255

GANet-RSSM	3.27 310	0.60 276	3.38 254	2.94 470	2.00 414	2.61 190	0.48 211	10.93 392	6.11 299	5.47 238	10.20 359	6.57 347	5.44 409	6.25 230	2.23 308	0.00 1	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.17 348	0.03 137

SGM_RVC	10.08 503	0.60 276	3.42 260	2.30 426	0.32 208	19.41 520	6.33 494	18.95 519	14.64 470	25.14 531	24.32 500	33.34 538	18.79 523	19.86 525	12.55 500	0.25 472	0.26 498	0.22 496	0.24 455	0.34 438	0.40 451
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 218	0.61 280	3.81 294	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 403	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

csc	2.28 218	0.61 280	3.81 294	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 403	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

cscssc	2.28 218	0.61 280	3.81 294	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 403	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 382

UNet	3.97 383	0.61 280	6.50 433	1.68 328	3.22 460	9.82 455	0.31 175	9.50 347	5.32 256	7.20 340	6.35 260	10.59 422	5.91 417	6.93 283	5.49 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RASNet	4.52 416	0.61 280	4.42 335	3.42 487	4.68 513	4.58 359	0.99 344	9.54 351	8.01 374	5.28 235	11.42 389	10.34 421	8.88 472	9.28 432	8.68 462	0.15 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

GCAP-Stereo	0.95 63	0.62 285	1.99 95	0.30 112	0.03 11	1.66 88	0.01 5	4.43 126	3.00 127	1.63 134	1.17 76	1.39 148	0.76 138	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.02 87

Anonymous_2	4.14 391	0.62 285	3.21 241	1.40 284	1.43 373	5.19 372	0.32 176	6.63 267	4.38 216	4.48 208	2.30 123	8.08 379	7.00 438	5.37 196	2.29 310	0.23 468	0.75 521	5.20 536	18.12 561	5.66 529	0.23 410

StereoDRNet-Refined	4.46 409	0.62 285	3.80 292	1.92 368	0.40 231	9.35 449	0.15 116	10.02 366	8.83 398	12.69 481	11.62 394	9.34 401	3.87 335	8.06 363	8.02 448	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.05 370	0.20 371	0.26 424
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 197	0.63 288	2.22 126	2.27 422	0.02 3	5.71 383	0.63 258	4.53 133	10.19 420	1.16 126	3.39 161	0.33 92	3.05 291	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.04 181

HUF	1.05 82	0.64 289	2.33 132	0.35 132	0.22 166	3.09 252	0.41 197	3.73 90	2.89 114	0.36 51	2.71 135	0.33 92	0.30 59	2.28 100	0.23 24	0.00 1	0.61 520	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.39 448

tg	1.96 180	0.64 289	2.15 115	0.68 184	0.12 91	4.40 354	0.04 35	5.74 217	4.19 210	4.00 195	5.23 217	2.58 190	0.93 155	7.12 300	0.77 161	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.25 418

ADStereo(finetuned)	2.26 217	0.64 289	5.22 386	0.31 116	0.18 143	1.71 98	0.25 158	5.23 181	8.46 389	6.06 268	5.30 224	1.41 149	6.37 424	1.87 84	1.87 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 382

DCANet	2.08 192	0.64 289	3.81 294	0.31 116	0.17 128	1.70 97	0.25 158	5.23 181	8.47 390	6.07 269	5.30 224	1.41 149	4.23 350	1.85 81	2.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 393

DMCA	2.82 272	0.64 289	4.45 338	1.61 319	0.89 321	3.86 325	0.57 246	9.18 338	5.10 248	6.24 283	6.49 262	7.17 362	2.13 241	3.31 124	4.73 394	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

DIP-Stereo	1.97 182	0.64 289	2.95 207	0.17 88	0.10 67	4.83 365	0.13 103	8.60 323	4.06 203	6.42 299	4.92 200	0.44 106	0.72 134	3.57 133	1.80 279	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 186	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 324	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

xx1	2.33 226	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	4.67 283	2.70 270	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

1test111	1.86 162	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 324	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

cc1	2.17 202	0.65 295	2.15 115	2.30 426	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 324	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.05 216

sCroCo_RVC	1.21 102	0.65 295	5.16 382	1.09 239	1.29 363	0.92 8	0.19 134	3.92 101	2.68 101	0.30 34	3.04 146	0.52 114	1.56 213	1.58 64	0.78 163	0.09 433	0.25 496	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 319

hitnet-ft	3.66 352	0.65 295	2.79 190	0.89 204	0.72 301	4.25 342	0.55 235	9.11 337	7.52 355	7.14 334	10.19 358	12.49 451	4.70 379	7.44 319	4.41 388	0.03 372	0.00 1	0.06 462	0.00 1	0.20 371	0.04 181

MyStereo06	2.35 227	0.66 301	4.54 344	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	9.30 342	4.05 200	5.22 232	6.09 240	5.95 328	2.38 255	3.00 117	0.73 146	0.01 242	0.08 392	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 361

MyStereo05	2.94 286	0.66 301	5.25 389	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	8.53 317	12.34 457	6.28 289	3.88 171	3.18 215	3.30 298	7.81 343	2.37 316	0.01 242	0.08 392	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 361

IPLG	2.43 235	0.66 301	4.77 359	0.54 160	0.31 204	3.01 245	0.26 160	6.15 238	5.55 264	7.69 361	6.21 250	1.89 171	1.74 227	7.19 306	2.35 314	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.12 333

HART	1.68 139	0.67 304	2.72 175	0.04 20	0.27 186	1.72 101	0.04 35	5.60 212	3.16 138	1.44 129	7.73 303	2.41 186	0.15 22	6.44 244	0.62 123	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.17 378

CRFU-Net	4.45 408	0.67 304	5.02 369	2.78 460	1.32 367	12.67 490	3.35 441	11.26 397	3.52 166	10.06 444	9.30 345	10.91 432	6.92 437	7.26 309	3.24 347	0.15 450	0.16 463	0.16 487	0.00 1	0.26 409	0.05 216

CoDeX	3.43 334	0.68 306	4.49 340	0.98 223	1.65 384	6.37 397	2.14 406	13.23 463	6.07 295	7.23 341	8.95 327	4.09 255	3.79 332	6.31 235	2.37 316	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 361

DCRE	1.79 150	0.68 306	2.55 153	1.66 327	0.27 186	1.27 44	0.05 48	4.57 137	4.04 198	3.30 175	9.24 340	3.83 245	1.20 186	2.08 95	0.67 134	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.24 455	0.04 146	0.09 283

iRaftStereo_RVC	1.62 136	0.68 306	1.98 93	0.67 183	0.05 16	2.99 243	0.04 35	5.36 201	3.74 176	3.82 191	4.96 201	2.54 189	0.62 124	3.35 126	0.97 202	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.27 428

AFF-stereo	2.59 253	0.68 306	2.35 136	1.55 309	0.17 128	1.67 89	0.08 71	5.75 218	6.60 325	6.20 280	12.13 402	6.16 333	2.36 254	4.75 174	1.11 215	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.05 216

FAT-Stereo	6.78 461	0.68 306	6.80 438	2.30 426	1.77 399	5.63 382	4.20 458	18.79 514	18.62 494	10.53 455	17.15 460	18.52 500	13.74 509	8.86 417	7.38 437	0.03 372	0.15 454	0.01 391	0.07 378	0.12 299	0.26 424

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 311	3.02 214	0.33 124	1.83 404	1.22 19	0.06 55	3.41 63	1.49 53	0.31 39	0.38 32	0.42 103	0.51 107	1.14 42	1.21 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

MIPNet	2.06 191	0.69 311	4.57 350	0.32 119	0.21 162	1.92 114	0.19 134	6.89 279	5.64 269	5.48 239	4.02 175	2.02 177	3.50 311	3.32 125	2.01 294	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.01 305	0.20 371	0.13 341

test_5	2.90 282	0.70 313	3.69 283	2.01 386	3.17 459	4.61 361	1.32 376	6.69 271	7.02 340	2.79 157	7.18 283	4.99 294	4.14 344	7.96 350	1.31 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.19 367	0.26 424

TransformOpticalFlow	3.38 326	0.70 313	4.54 344	1.00 225	0.30 196	3.56 296	0.14 110	9.67 353	7.30 349	5.55 241	13.34 420	6.74 350	5.03 393	8.22 379	1.34 236	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.04 146	0.11 319

RAFT+CT+SA	2.36 229	0.71 315	2.46 144	0.83 196	2.26 429	3.18 264	0.93 337	6.82 277	5.48 259	2.55 151	8.07 311	1.64 160	1.59 216	8.54 394	1.15 220	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.38 488	0.19 367	0.36 445

DispNO	3.25 309	0.72 316	6.85 440	1.95 374	1.34 368	3.49 286	0.84 317	8.14 304	6.30 309	6.34 296	7.76 306	6.30 339	4.28 356	6.93 283	3.51 361	0.00 1	0.03 296	0.03 439	0.12 404	0.07 220	0.07 255

StereoVision	2.25 214	0.72 316	4.00 311	1.03 229	2.64 444	1.91 113	0.28 164	5.83 227	4.43 218	1.89 139	10.65 372	3.88 246	0.52 110	5.13 189	1.98 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 137

delet	4.27 404	0.72 316	4.50 341	1.07 238	3.75 485	10.79 471	4.04 454	9.95 360	7.89 370	8.09 379	8.89 325	8.46 387	3.81 334	7.56 325	5.80 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

HH	2.42 233	0.73 319	3.76 288	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 339	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

HanStereo	2.42 233	0.73 319	3.76 288	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 339	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

STrans-v2	3.43 334	0.73 319	4.82 360	0.26 107	0.60 279	3.00 244	1.19 365	10.41 376	7.22 346	5.79 246	10.97 381	6.75 351	7.03 440	8.25 380	1.40 239	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 382

GEStereo_RVC	3.74 357	0.73 319	4.95 367	2.01 386	1.24 355	4.36 349	3.07 431	11.77 418	7.80 369	6.87 320	6.52 263	7.70 369	4.31 359	8.98 421	4.19 383	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.02 330	0.13 314	0.11 319

SA	3.06 293	0.74 323	3.79 291	1.60 318	0.30 196	3.19 265	1.43 380	6.72 272	9.06 400	4.63 214	10.80 374	2.89 199	4.71 380	9.62 443	1.18 225	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.19 435	0.23 395	0.02 87

raftrobust	1.86 162	0.74 323	1.94 87	2.15 409	2.24 428	2.74 205	0.53 228	4.89 157	4.05 200	6.09 270	3.89 172	1.64 160	2.55 263	2.44 105	1.12 216	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.08 270

MIM_Stereo	2.50 247	0.75 325	4.26 326	1.18 251	0.11 77	3.08 250	0.33 180	6.07 234	3.28 151	5.01 225	10.12 357	4.29 270	1.74 227	8.06 363	1.27 229	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.01 305	0.18 359	0.15 361

Sa-1000	3.55 344	0.75 325	3.63 279	1.91 364	0.30 196	3.55 295	1.63 391	7.39 290	8.54 393	7.70 362	17.44 465	4.00 250	2.82 281	9.44 440	1.33 234	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.18 430	0.21 382	0.04 181

IIG-Stereo	3.16 303	0.75 325	2.83 193	4.08 509	0.21 162	2.56 181	0.74 291	6.55 265	5.56 266	8.39 395	9.38 346	7.94 376	2.79 279	9.50 442	1.89 285	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

AIO-test1	2.22 208	0.76 328	2.78 186	0.30 112	4.38 500	2.48 169	0.96 343	5.59 211	14.64 470	0.74 106	2.86 138	0.92 132	0.30 59	5.64 202	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.17 348	0.14 350

ACV-stereo	4.46 409	0.76 328	9.94 477	1.91 364	1.06 340	11.61 478	1.28 372	6.25 244	7.09 342	3.09 167	5.21 216	16.88 490	10.23 489	7.96 350	5.47 406	0.06 414	0.15 454	0.01 391	0.00 1	0.12 299	0.14 350

RAFT	2.57 251	0.76 328	3.09 231	0.91 206	0.09 59	2.41 163	0.94 339	5.35 199	2.65 97	6.11 272	7.21 285	9.43 404	4.30 357	5.73 210	1.77 276	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.02 330	0.46 463	0.08 270

MSCF	1.24 105	0.77 331	1.95 90	0.42 142	0.46 245	3.85 324	0.85 323	4.26 117	2.02 66	2.21 141	2.34 125	0.17 45	2.74 276	1.75 74	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 503	0.04 146	0.05 216

G2L-ROB	3.43 334	0.77 331	3.89 302	1.71 335	1.16 350	4.51 356	0.44 205	11.70 414	5.70 270	7.51 355	5.34 226	11.24 438	1.71 222	7.66 332	5.10 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.10 305

THIR-Stereo	3.86 370	0.77 331	2.62 163	0.12 64	0.13 99	4.25 342	6.63 498	5.30 194	4.18 209	10.33 448	17.13 459	6.58 348	7.62 455	7.78 341	3.51 361	0.01 242	0.07 380	0.07 468	0.00 1	0.11 282	0.02 87

MMNet	4.16 394	0.77 331	5.47 397	1.40 284	1.67 387	10.78 470	0.63 258	8.64 325	8.47 390	8.80 409	8.33 315	7.51 365	6.61 428	7.53 324	6.54 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 216

PSMNet-RSSM	3.33 323	0.77 331	3.22 242	2.12 405	1.90 410	2.33 154	0.71 283	11.17 394	5.83 277	5.90 261	11.43 390	7.04 357	4.83 389	5.96 217	3.17 343	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.08 232	0.02 87

UCFNet_RVC	3.09 295	0.77 331	2.27 130	2.35 436	1.79 400	3.50 288	1.06 352	12.12 434	6.91 334	4.71 217	7.67 302	7.58 366	4.40 363	4.95 182	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.01 18

HITNet	2.79 269	0.77 331	4.02 312	2.03 391	0.11 77	5.58 380	0.59 248	9.24 340	5.15 251	6.42 299	7.26 288	3.66 238	2.92 287	4.07 153	3.87 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 87
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_stereo_ft	1.00 74	0.78 338	3.84 300	0.84 197	0.36 221	1.23 21	0.24 153	3.81 98	3.76 179	0.37 54	0.87 62	0.74 127	1.12 170	1.18 46	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 236

MyStereo07	1.31 113	0.79 339	1.61 53	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	5.48 206	2.24 73	0.64 102	1.48 87	0.27 75	0.59 123	7.03 292	0.45 90	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

MyStereo04	2.95 287	0.79 339	5.38 392	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	10.00 364	12.44 458	4.19 199	3.91 173	3.04 207	3.60 317	7.34 314	2.74 333	0.00 1	0.09 404	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

rafts_anoy	1.72 143	0.79 339	2.58 157	2.03 391	1.75 396	2.47 167	0.16 122	5.48 206	6.01 293	3.24 172	2.11 116	1.92 175	1.33 192	3.08 119	1.13 218	0.01 242	0.18 471	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.07 255

HSM	4.00 385	0.79 339	3.16 237	1.59 317	2.17 423	6.77 407	1.11 358	12.28 439	6.35 314	6.75 310	8.11 313	13.90 462	5.37 402	8.85 415	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

rvit_105_1	2.44 237	0.80 343	5.08 375	1.77 343	0.09 59	1.95 117	3.62 448	5.62 215	8.21 382	4.85 220	2.07 112	3.15 213	1.58 215	7.08 297	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	0.08 270

ADLNet	4.32 407	0.80 343	4.33 330	3.60 496	3.56 474	6.87 409	2.48 413	11.20 396	7.58 358	9.87 438	9.62 349	8.39 384	4.95 391	6.16 224	6.60 428	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.12 299	0.25 418

TestStereo1	2.85 273	0.81 345	3.48 264	3.11 475	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 321	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

SA-5K	2.85 273	0.81 345	3.48 264	3.11 475	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 321	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

cf-r	3.42 333	0.81 345	3.97 305	2.41 442	2.78 448	2.85 230	0.64 262	8.44 310	6.32 311	6.25 285	11.57 393	8.97 398	3.54 315	5.93 216	3.83 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 255

psm_up	3.85 369	0.82 348	3.01 212	2.00 385	2.58 442	5.28 377	3.34 440	10.85 390	6.33 312	7.27 344	7.32 290	10.15 415	9.02 475	6.19 226	2.51 323	0.22 467	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.03 137

NVstereo2D	4.51 413	0.82 348	6.86 441	3.28 484	3.38 466	8.16 434	3.13 433	10.51 377	15.15 477	4.90 222	6.89 271	7.87 371	4.78 385	9.88 445	3.91 376	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 377	0.02 72	0.58 476

LL-Strereo2	1.86 162	0.83 350	2.33 132	0.36 133	0.17 128	3.79 321	1.52 385	5.82 226	4.04 198	4.43 204	2.51 129	4.23 262	0.37 73	5.66 204	0.99 204	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 370	0.06 202	0.11 319

raft+_RVC	1.79 150	0.84 351	2.32 131	2.40 439	0.85 315	1.38 57	0.09 79	6.36 249	4.75 238	2.85 160	5.46 228	1.17 143	1.36 197	4.54 168	0.91 194	0.00 1	0.10 416	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.22 404

S-Stereo	6.63 456	0.84 351	9.67 474	3.15 479	3.48 471	6.49 400	6.22 490	12.99 458	22.84 514	9.48 428	15.51 440	12.00 448	8.43 465	8.04 356	10.70 486	0.12 442	0.17 467	0.00 1	0.38 488	0.13 314	1.92 509

XX-TBD	1.44 123	0.85 353	2.04 100	2.45 444	0.05 16	2.34 155	0.01 5	3.46 68	7.51 354	2.88 161	4.98 203	0.26 72	0.25 38	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

G2L-Stereo_test	3.57 345	0.86 354	3.66 281	2.79 461	1.52 377	4.11 339	1.17 364	11.35 403	6.27 308	7.97 375	8.87 324	9.39 403	2.26 250	6.55 258	4.33 385	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.13 341

4D-IteraStereo	1.72 143	0.86 354	3.01 212	0.09 53	2.86 451	3.57 299	1.06 352	3.92 101	5.31 255	5.28 235	1.02 64	3.92 247	0.38 77	1.83 80	1.04 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 283

iRaft-Stereo_5w	2.86 277	0.86 354	4.08 320	0.06 30	0.25 176	2.76 211	0.60 251	4.97 163	4.10 204	2.98 165	7.85 308	10.17 416	4.17 347	8.16 371	5.83 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.26 409	0.06 236

coex_refinement	4.04 386	0.87 357	3.55 270	2.96 471	1.40 371	4.28 344	0.32 176	11.18 395	7.72 362	8.32 388	13.44 422	10.01 413	3.48 310	6.28 232	6.76 431	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 373

rvit_0105_6	1.26 109	0.87 357	4.85 362	0.61 173	0.07 35	1.60 81	0.32 176	3.79 97	5.87 279	0.25 24	0.26 28	1.09 139	0.29 52	4.60 170	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

ssnet_v2	4.46 409	0.87 357	5.18 383	1.57 313	0.67 291	9.14 447	4.73 471	11.84 419	9.68 410	8.79 407	6.24 253	9.91 410	4.34 360	6.28 232	9.30 470	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.30 436

WCMA_ROB	9.21 494	0.87 357	7.37 452	2.54 448	2.13 420	13.59 497	5.80 485	11.64 411	14.01 466	24.43 529	32.99 531	27.09 526	18.02 518	12.51 485	9.85 480	0.81 505	0.07 380	0.01 391	0.01 305	0.16 335	0.23 410

CroCo-Stereo Lap2	1.24 105	0.88 361	3.39 256	0.95 217	4.59 512	0.47 4	0.08 71	3.51 73	2.80 110	1.17 127	2.24 121	1.57 159	0.20 30	1.48 59	1.14 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 333

stereogan	7.69 477	0.88 361	7.08 445	3.49 494	3.93 491	18.98 517	3.23 438	16.52 498	19.58 501	9.93 441	18.92 473	20.50 513	9.04 476	14.07 497	6.14 418	0.26 474	0.04 325	0.21 495	0.03 346	0.63 477	0.33 441

MLCV	3.44 337	0.88 361	5.60 405	1.39 283	0.25 176	4.36 349	0.33 180	7.25 287	7.28 348	9.17 421	12.24 407	5.09 301	2.47 258	9.15 426	3.23 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

rvit_0105_5	1.48 126	0.89 364	5.43 394	0.46 149	0.04 13	1.60 81	0.60 251	4.65 145	5.90 282	0.76 107	1.59 92	1.75 166	0.78 144	4.20 158	0.88 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

CroCo-Stereo	0.99 71	0.89 364	3.19 240	0.46 149	0.44 239	0.38 2	0.05 48	4.61 138	3.95 190	0.48 87	1.78 104	1.01 136	0.27 46	1.11 40	1.07 210	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RYNet	6.34 450	0.89 364	5.88 411	1.41 287	4.48 509	15.97 505	4.18 457	13.41 465	16.49 485	10.81 461	7.00 277	14.33 467	8.72 470	9.43 437	13.71 505	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 255

HI	3.18 305	0.90 367	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 428	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 305	0.90 367	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 428	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

rvit_0105_3	1.71 142	0.90 367	5.93 414	0.78 190	0.02 3	1.62 84	1.69 395	5.15 176	5.99 291	2.22 143	1.64 95	1.97 176	1.17 182	4.19 156	0.92 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

ADLNet2	4.46 409	0.90 367	6.06 418	2.74 459	3.91 490	6.79 408	3.01 430	10.95 393	8.40 388	7.27 344	9.80 353	9.85 408	5.43 406	7.29 310	6.44 424	0.01 242	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

iResNet	3.68 353	0.91 371	7.94 460	2.97 472	0.34 215	4.44 355	0.48 211	7.70 293	9.74 412	7.72 363	12.74 414	4.03 251	2.87 285	8.05 359	3.37 351	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 283

DLCB_ROB	4.51 413	0.91 371	3.78 290	2.19 413	1.07 343	6.28 394	3.09 432	9.78 355	7.72 362	10.65 457	12.97 416	13.91 463	3.71 324	8.72 411	5.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 305

CBMV	5.35 428	0.91 371	3.67 282	1.62 323	0.44 239	10.09 458	7.19 506	12.49 446	12.33 456	12.22 477	14.69 436	10.93 433	6.48 426	8.51 393	4.96 399	0.02 330	0.15 454	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.17 378
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 374	0.92 374	4.41 334	3.56 495	4.00 494	6.70 405	1.26 371	18.71 513	6.14 300	7.35 348	7.91 310	4.35 272	2.58 264	3.04 118	6.62 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 452	0.14 350

111	2.78 267	0.92 374	3.81 294	0.22 99	0.07 35	2.83 228	0.70 280	6.03 232	14.00 465	3.22 171	8.93 326	5.48 313	3.30 298	3.66 134	2.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 434

ccnet	6.87 464	0.92 374	5.15 381	3.09 473	2.18 425	11.78 481	4.90 473	17.97 508	8.79 397	12.79 484	20.20 478	16.00 482	8.35 464	9.12 424	14.17 508	0.42 493	0.33 501	0.25 499	0.09 394	0.40 455	0.48 465

G2L-Stereo	3.40 330	0.93 377	4.73 358	1.61 319	2.05 415	2.88 235	0.60 251	8.94 331	5.84 278	7.42 350	7.33 291	8.61 393	2.16 244	8.44 390	6.11 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.18 382

OMP-Stereo	3.03 291	0.93 377	2.72 175	4.21 514	0.51 266	2.19 140	1.25 368	6.19 243	6.00 292	7.99 377	6.21 250	8.50 391	2.49 259	9.44 440	1.74 274	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 216

STTStereo	3.60 349	0.93 377	6.34 427	2.71 455	2.23 427	3.68 306	0.63 258	9.42 345	6.73 329	9.87 438	6.97 272	8.84 397	3.65 319	6.85 277	3.04 339	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.02 87

CBFPSM	4.87 420	0.94 380	14.70 506	1.51 298	1.15 349	11.49 476	2.55 418	7.28 288	6.47 320	6.23 282	4.83 197	15.30 476	8.99 474	6.88 278	8.20 455	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.42 456

CFNet-ft	3.31 315	0.94 380	2.69 169	1.50 295	2.38 433	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 373	6.50 253	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 315	0.94 380	2.69 169	1.50 295	2.38 433	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 373	6.49 251	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

GASTEREO	1.34 114	0.98 383	1.86 74	0.53 158	0.46 245	3.97 332	0.86 325	4.25 116	2.16 70	2.34 147	3.48 165	0.17 45	2.87 285	1.88 86	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 503	0.04 146	0.05 216

rvit_0105_4	1.38 119	0.98 383	5.52 403	0.61 173	0.05 16	1.62 84	0.41 197	3.95 104	5.80 276	0.31 39	0.73 51	1.37 147	0.53 111	4.89 181	0.78 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

DRN-Test	5.87 436	0.98 383	5.89 412	2.69 454	3.65 478	12.37 487	3.35 441	20.07 532	10.20 423	11.93 476	12.31 408	11.06 436	5.31 401	7.89 346	9.05 466	0.04 392	0.05 341	0.04 451	0.04 364	0.18 359	0.25 418

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 277	0.99 386	7.52 457	1.52 300	0.92 324	2.94 239	0.03 30	9.31 343	3.81 181	2.42 150	5.86 237	9.23 400	4.64 377	4.31 162	2.19 307	0.02 330	0.18 471	0.00 1	0.54 503	0.35 439	0.35 443

GMStereo	1.83 159	0.99 386	4.55 347	0.57 168	0.05 16	2.53 175	0.01 5	4.95 160	11.14 439	3.52 180	2.24 121	0.53 116	0.49 104	3.76 139	0.80 168	0.20 463	0.00 1	0.00 1	0.12 404	0.12 299	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 175	1.01 388	2.75 179	1.88 360	1.75 396	2.88 235	0.18 131	4.64 144	4.36 215	2.27 145	5.14 207	2.22 182	0.79 146	7.10 299	1.00 206	0.00 1	0.34 502	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 373

edge stereo	6.76 458	1.01 388	6.76 437	2.20 415	2.45 437	6.41 398	2.45 412	14.84 486	11.98 453	15.29 501	18.31 471	22.02 516	12.56 501	10.82 462	7.49 438	0.03 372	0.06 359	0.11 477	0.03 346	0.30 420	0.14 350

TestStereo	1.74 146	1.02 390	3.64 280	0.20 94	0.28 193	1.33 51	0.01 5	5.24 187	4.01 195	3.18 169	4.97 202	2.07 179	0.70 131	7.32 312	0.75 153	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 399	1.02 390	4.90 364	2.18 412	0.93 327	2.92 237	0.37 186	15.10 489	16.91 489	7.89 371	10.51 368	7.03 355	3.07 292	8.16 371	3.46 358	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

AACVNet	3.33 323	1.03 392	3.56 271	3.46 489	0.63 285	3.09 252	0.28 164	8.78 329	3.43 162	5.99 263	10.64 371	10.08 414	4.03 342	8.69 405	2.51 323	0.03 372	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 409	0.06 236

FBW_ROB	8.50 489	1.03 392	7.98 461	1.93 372	1.28 362	13.10 493	6.23 491	22.50 536	18.98 495	18.82 511	14.91 438	19.06 503	10.04 487	18.41 519	9.83 478	0.62 500	0.22 488	1.82 525	0.82 515	0.99 495	1.36 501

HBP-ISP	4.09 387	1.05 394	4.10 321	1.87 357	1.31 366	7.56 425	3.98 452	11.26 397	9.94 417	7.81 366	14.44 433	3.23 216	4.27 352	8.89 418	1.87 282	0.06 414	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

GwcNet-RSSM	3.77 362	1.05 394	5.06 373	2.21 416	1.87 407	2.36 156	1.52 385	8.98 333	7.96 373	5.91 262	14.59 434	7.94 376	3.50 311	6.43 243	5.70 411	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.00 1	0.20 371	0.08 270

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 368	1.06 396	5.23 388	2.72 457	3.27 462	4.36 349	0.61 254	10.71 384	7.56 356	8.75 406	7.89 309	9.86 409	3.90 336	7.15 305	3.44 354	0.14 448	0.02 246	0.02 422	0.03 346	0.04 146	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 330	1.07 397	4.52 342	1.27 260	3.14 456	4.00 334	1.07 354	3.93 103	4.43 218	4.66 216	17.94 468	7.21 364	2.76 277	10.82 462	0.85 175	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.01 18

GANet	6.22 447	1.07 397	4.07 319	2.27 422	0.89 321	9.19 448	9.52 519	12.02 427	8.13 379	10.72 458	29.09 517	13.86 461	7.52 453	11.00 465	4.39 387	0.36 484	0.00 1	0.02 422	0.02 330	0.12 299	0.08 270

ACRE	2.41 232	1.08 399	5.11 377	0.55 163	2.05 415	2.65 198	0.78 302	5.26 192	4.67 232	7.59 358	9.20 333	1.70 163	1.08 168	3.74 138	2.18 306	0.01 242	0.18 471	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

SGM-ForestM	16.99 539	1.08 399	5.74 408	2.12 405	0.75 303	31.63 542	12.21 535	27.80 545	32.25 530	37.88 547	39.99 545	52.96 556	35.20 551	33.60 549	24.47 538	0.26 474	0.39 509	0.31 503	0.39 491	0.26 409	0.53 472

RALAANet	2.46 242	1.09 401	3.70 286	2.55 450	0.80 310	3.37 275	0.15 116	7.44 292	5.54 263	5.65 243	6.01 239	3.54 232	1.13 173	6.34 239	1.58 257	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 370	0.21 382	0.03 137

MSMD_ROB	9.28 496	1.09 401	4.65 352	1.58 314	0.39 229	16.52 506	4.41 464	13.60 468	14.87 475	22.34 520	39.89 544	25.67 524	20.71 530	12.42 484	6.98 433	0.34 483	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 283

CIPLG	2.47 243	1.10 403	4.71 357	0.63 178	2.15 422	2.67 202	0.77 297	5.19 179	4.73 236	7.85 368	9.56 348	1.72 164	1.14 174	4.20 158	2.34 312	0.01 242	0.19 477	0.02 422	0.09 394	0.23 395	0.08 270

CFNet	3.72 356	1.10 403	5.03 371	2.49 446	1.59 378	4.90 367	0.22 147	11.38 405	9.88 416	4.80 219	11.25 386	6.44 341	3.68 320	8.33 382	3.00 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.07 255

DualNet (step1)	3.91 377	1.11 405	6.15 421	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 390	7.55 295	6.55 343	4.27 352	6.58 260	1.62 261	1.49 519	0.03 296	3.10 528	2.99 534	0.20 371	0.15 361

test_sample9	5.87 436	1.11 405	6.15 421	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 390	7.55 295	6.55 343	4.27 352	11.68 475	11.44 493	1.49 519	24.31 567	3.10 528	2.99 534	0.20 371	0.15 361

test_sample8	7.99 482	1.11 405	6.15 421	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	12.04 429	6.15 301	17.46 508	9.02 332	24.67 520	18.16 519	11.68 475	11.44 493	1.49 519	24.31 567	3.10 528	2.99 534	0.20 371	0.15 361

ARAFT	3.13 300	1.11 405	7.34 450	0.42 142	0.14 105	4.52 357	2.99 429	7.41 291	5.97 289	8.85 411	7.06 282	5.20 304	1.25 190	8.49 392	1.44 242	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.11 319

TDLM	4.11 388	1.11 405	3.54 269	1.62 323	1.04 339	3.91 328	7.41 508	10.60 379	10.67 435	6.38 297	12.59 410	5.95 328	4.77 383	8.79 413	3.04 339	0.58 498	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.19 367	0.12 333

FINET	5.32 427	1.14 410	10.04 478	2.17 411	3.67 480	6.49 400	6.76 501	11.68 413	22.08 512	7.42 350	12.15 403	4.24 263	3.61 318	9.25 431	5.35 405	0.04 392	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.09 283

DeepPruner_ROB	3.52 341	1.14 410	4.06 317	1.12 246	1.65 384	3.65 302	0.83 313	13.96 473	4.47 222	7.80 365	10.84 376	7.05 359	2.16 244	8.14 369	3.08 341	0.07 423	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.32 429	0.06 236

CVANet_RVC	4.16 394	1.16 412	3.60 274	1.94 373	1.46 374	3.92 329	4.68 469	10.89 391	8.34 385	7.58 357	10.84 376	10.27 419	6.62 431	8.56 395	2.69 328	0.39 487	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.21 382	0.09 283

IPLGR_C	2.44 237	1.17 413	4.94 366	0.62 175	2.08 417	2.65 198	0.80 305	5.60 212	4.79 239	7.87 369	9.23 335	1.67 162	1.15 176	3.43 129	2.23 308	0.01 242	0.19 477	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

MyStereo8	2.88 281	1.19 414	5.03 371	1.61 319	3.75 485	4.30 345	0.07 63	6.14 237	6.16 302	6.22 281	9.64 351	4.28 268	1.45 201	2.05 94	4.76 396	0.00 1	0.16 463	0.00 1	0.14 408	0.26 409	0.43 458

raft_robust	2.64 255	1.20 415	2.62 163	1.10 240	0.28 193	1.50 73	0.12 94	6.28 246	9.04 399	6.80 314	7.19 284	3.73 243	2.13 241	9.06 423	1.07 210	0.03 372	0.12 432	0.00 1	0.21 443	0.17 348	0.22 404

dd	2.16 200	1.22 416	4.82 360	0.68 184	0.12 91	1.39 62	0.17 127	5.14 174	11.22 443	2.70 155	3.51 167	1.52 157	1.23 188	5.08 186	3.96 377	0.12 442	0.01 179	0.04 451	0.21 443	0.07 220	0.01 18

XPNet_ROB	6.03 446	1.22 416	5.61 406	2.56 451	0.90 323	6.32 395	7.07 504	12.92 456	8.30 384	14.76 499	15.13 439	19.84 507	6.66 433	10.36 454	8.58 460	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.03 346	0.11 282	0.24 414

AIO-test2	2.70 260	1.23 418	3.52 268	1.24 255	3.05 454	2.65 198	0.06 55	6.30 247	15.40 479	2.58 152	7.30 289	0.48 109	0.57 119	5.36 195	0.96 199	3.06 528	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.15 361

DANet	6.02 445	1.23 418	8.45 464	3.86 506	3.94 492	7.64 430	1.34 377	9.51 349	7.00 338	13.39 490	15.53 441	15.99 481	7.02 439	12.14 481	12.37 498	0.19 460	0.12 432	0.02 422	0.03 346	0.13 314	0.56 474
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 444	1.24 420	6.29 425	1.34 273	1.68 389	9.60 454	10.31 525	15.09 487	15.79 482	12.62 480	8.95 327	11.67 446	5.83 413	11.78 479	6.41 423	0.05 404	0.13 442	0.08 471	0.20 438	0.22 388	0.79 486

Nwc_Net	6.97 466	1.25 421	6.63 435	3.82 504	3.37 465	10.83 472	1.67 394	19.56 530	11.35 444	8.36 390	23.62 496	17.19 493	11.44 497	11.21 468	8.08 453	0.80 504	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.13 314	0.09 283

SACVNet	4.15 393	1.26 422	3.81 294	3.12 477	1.68 389	3.09 252	2.85 427	11.91 422	5.96 287	10.52 454	11.20 384	10.59 422	3.95 337	8.97 420	3.25 348	0.08 428	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.44 460

DMCA-RVC	3.17 304	1.26 422	6.39 430	2.10 404	1.51 376	3.02 246	0.56 237	7.84 299	5.06 246	9.23 422	5.19 212	8.46 387	2.72 275	6.31 235	3.22 345	0.06 414	0.11 425	0.09 474	0.02 330	0.16 335	0.08 270

BEATNet_4x	3.24 308	1.27 424	5.89 412	1.56 312	0.10 67	5.26 376	1.07 354	10.08 368	5.50 260	6.89 321	7.73 303	4.53 279	4.13 343	5.05 185	5.27 403	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.23 410

MANE	19.47 546	1.27 424	5.07 374	4.69 517	5.55 518	30.49 540	9.94 523	34.01 549	37.27 546	44.13 556	51.57 560	52.51 554	40.41 556	33.58 548	24.81 539	0.89 507	0.86 522	1.11 520	9.72 552	0.38 448	1.06 494

pmcnn	7.72 478	1.27 424	9.42 473	2.91 465	3.14 456	9.44 450	6.23 491	12.56 448	16.51 486	14.53 497	24.08 498	27.44 527	8.49 467	9.32 434	8.44 458	0.06 414	0.08 392	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.15 361

CSP-Net	4.12 389	1.28 427	3.70 286	1.54 307	1.06 340	13.28 496	2.33 409	12.96 457	5.45 258	8.87 412	8.54 320	8.43 386	3.03 289	8.16 371	3.65 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.03 137

LE_ROB	16.73 538	1.28 427	11.61 484	3.72 501	1.65 384	16.67 508	9.17 517	14.39 480	55.91 560	63.81 571	40.86 547	35.94 543	37.73 554	14.24 498	26.87 544	0.05 404	0.10 416	0.13 484	0.22 449	0.12 299	0.15 361

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 346	1.29 429	12.46 491	1.53 305	0.98 332	3.48 284	0.81 307	11.99 425	4.40 217	4.33 202	11.05 383	8.83 396	2.02 238	4.52 167	1.66 266	0.01 242	0.14 447	0.00 1	0.68 510	0.86 491	0.44 460

LMCR-Stereo	3.63 350	1.29 429	4.20 324	2.54 448	0.17 128	8.08 433	1.52 385	11.46 407	4.73 236	8.45 398	10.66 373	1.91 174	5.03 393	7.69 334	3.58 366	0.92 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.02 87

RP	6.84 463	1.29 429	5.53 404	3.92 507	5.18 516	6.32 395	3.53 444	11.73 417	15.31 478	9.54 430	22.38 492	18.25 498	14.47 511	10.11 448	7.49 438	0.91 508	0.01 179	0.12 480	0.15 412	0.33 433	0.19 393

z-ln-s-r	5.99 443	1.34 432	15.55 509	1.52 300	1.95 411	3.28 269	2.71 423	7.72 294	11.16 440	6.43 301	25.06 506	8.76 394	5.86 414	11.03 466	17.17 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.11 319

ADCRef	7.27 469	1.38 433	16.37 511	2.52 447	3.30 464	11.63 479	3.16 435	10.80 388	9.35 405	13.03 487	25.27 508	8.17 380	8.92 473	8.06 363	21.81 530	0.15 450	0.08 392	0.16 487	0.34 483	0.38 448	0.58 476

fast-acv-ft	5.62 434	1.39 434	7.01 442	2.02 388	1.89 409	12.23 485	1.82 400	7.35 289	9.45 407	10.46 453	20.27 480	14.55 469	7.71 457	7.41 317	7.61 440	0.10 436	0.09 404	0.16 487	0.07 378	0.59 472	0.13 341

DN-CSS_ROB	2.69 257	1.40 435	5.34 391	2.31 432	0.75 303	3.14 259	0.06 55	6.11 236	3.87 183	5.34 237	12.18 405	2.34 185	1.22 187	7.84 344	1.48 246	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.03 137

LoS_RVC	1.26 109	1.43 436	1.91 80	0.42 142	3.77 487	1.71 98	0.04 35	2.58 16	2.49 87	0.42 75	2.58 131	0.30 81	0.57 119	1.71 69	0.66 132	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 528

iResNetv2_ROB	4.28 405	1.43 436	7.17 446	2.91 465	1.26 356	4.36 349	1.62 390	13.64 470	10.25 424	9.83 436	11.41 388	7.68 368	4.00 338	7.75 340	1.85 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.09 283

AF-Net	7.78 479	1.44 438	6.68 436	3.37 485	4.50 510	8.61 440	2.69 421	17.07 501	20.17 506	9.52 429	24.02 497	20.31 512	14.59 512	11.58 473	9.84 479	0.61 499	0.00 1	0.12 480	0.00 1	0.38 448	0.12 333

gwcnet-sp	3.31 315	1.47 439	7.26 447	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 400	5.25 220	4.26 265	3.36 300	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

scenet	3.31 315	1.47 439	7.26 447	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 400	5.25 220	4.26 265	3.36 300	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

ssnet	3.31 315	1.47 439	7.26 447	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 400	5.25 220	4.26 265	3.36 300	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

PA-Net	4.98 422	1.47 439	7.42 453	2.40 439	2.14 421	8.73 442	3.64 449	12.42 440	13.11 460	7.03 328	7.57 298	7.88 372	6.52 427	10.16 453	7.82 443	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.11 282	1.07 495
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 459	1.49 443	6.48 431	2.92 467	4.40 501	7.43 420	3.61 446	19.52 528	13.29 461	8.39 395	16.91 454	15.96 479	12.13 498	12.85 487	7.70 441	1.47 517	0.11 425	0.01 391	0.42 494	0.14 324	0.24 414

Abc-Net	6.77 459	1.49 443	6.48 431	2.92 467	4.40 501	7.43 420	3.61 446	19.52 528	13.29 461	8.39 395	16.91 454	15.96 479	12.13 498	12.85 487	7.70 441	1.47 517	0.11 425	0.01 391	0.42 494	0.14 324	0.24 414
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 518	1.52 445	4.55 347	1.89 362	1.46 374	19.87 522	5.11 477	20.66 534	15.91 483	32.67 540	34.51 534	39.34 547	21.15 531	18.74 521	12.10 496	0.11 438	0.06 359	0.01 391	0.00 1	0.45 462	0.22 404
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
G-Net	8.41 487	1.54 446	10.97 482	5.73 524	3.60 476	26.19 530	4.41 464	10.10 369	7.42 350	19.71 514	24.99 505	14.38 468	15.83 513	10.99 464	9.53 476	0.50 497	0.46 515	0.19 493	0.25 460	0.80 488	0.66 481

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 441	1.55 447	9.92 476	2.40 439	3.22 460	10.28 461	3.14 434	11.64 411	9.79 413	9.54 430	20.22 479	11.16 437	6.77 435	10.61 459	9.16 467	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

RAFT + AFF	4.30 406	1.55 447	5.84 410	1.43 289	2.36 432	5.94 390	6.72 500	10.01 365	7.56 356	7.55 356	8.96 329	7.09 360	6.73 434	8.57 396	4.02 378	0.02 330	0.47 516	0.00 1	0.01 305	0.56 468	0.54 473

psmorigin	7.34 470	1.58 449	18.31 518	2.35 436	0.87 316	6.72 406	1.70 398	10.63 380	7.14 344	19.77 515	22.71 493	20.13 509	11.34 495	12.96 489	9.49 475	0.04 392	0.17 467	0.06 462	0.17 423	0.21 382	0.50 469

NCCL2	5.88 438	1.59 450	5.44 395	1.87 357	0.92 324	9.55 452	11.55 531	12.11 432	9.94 417	9.67 433	8.85 323	22.28 518	7.41 447	8.78 412	7.17 435	0.01 242	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.13 314	0.23 410

iinet-f	5.94 439	1.60 451	26.88 540	1.79 346	1.38 370	11.92 483	1.47 382	6.80 276	7.11 343	6.90 323	14.43 432	10.64 426	7.97 459	7.00 291	12.12 497	0.02 330	0.03 296	0.05 458	0.00 1	0.63 477	0.02 87

CSAN	7.62 473	1.60 451	6.56 434	1.83 354	0.66 289	12.40 488	10.52 528	14.45 481	21.32 509	14.19 495	15.98 443	17.84 494	13.02 506	12.32 483	8.38 457	0.09 433	0.07 380	0.03 439	0.04 364	0.33 433	0.67 482

FADNet-RVC-Resample	3.79 364	1.62 453	12.06 487	1.43 289	0.66 289	5.94 390	2.41 410	10.18 372	8.58 395	6.28 289	4.22 181	5.33 310	4.80 387	7.71 336	3.19 344	0.17 456	0.21 484	0.17 490	0.12 404	0.41 458	0.29 434

PSMNet_ROB	5.02 424	1.63 454	6.03 417	1.90 363	1.83 404	9.57 453	6.35 495	15.58 494	7.23 347	6.15 277	10.48 367	12.22 449	4.16 346	8.02 355	8.71 463	0.02 330	0.01 179	0.01 391	0.10 399	0.20 371	0.12 333

LL-Strereo	4.71 419	1.64 455	7.51 456	1.15 248	4.31 498	3.71 309	1.45 381	9.21 339	8.36 386	8.37 394	8.17 314	10.82 429	11.36 496	12.51 485	4.82 397	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.32 440

FADNet	4.23 399	1.65 456	11.75 486	1.64 325	0.80 310	4.80 364	0.77 297	13.76 472	11.65 448	3.97 194	5.24 218	9.62 406	5.14 397	8.40 386	3.78 372	0.21 465	0.04 325	0.07 468	0.05 370	1.14 497	0.10 305

sAnonymous2	1.35 116	1.66 457	8.14 462	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 438	2.07 513	0.22 404

CroCo_RVC	1.35 116	1.66 457	8.14 462	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 438	2.07 513	0.22 404

FADNet_RVC	3.91 377	1.67 459	12.95 499	0.96 219	0.75 303	5.71 383	0.54 231	10.83 389	6.60 325	3.46 179	8.09 312	4.10 257	3.40 307	9.43 437	6.33 421	0.36 484	0.44 513	0.17 490	0.46 499	0.91 492	0.95 491

APVNet	5.98 441	1.72 460	8.72 466	3.21 482	4.04 495	12.31 486	1.81 399	19.09 521	6.10 296	6.13 276	13.41 421	10.69 427	6.30 422	11.26 469	13.90 506	0.05 404	0.02 246	0.11 477	0.03 346	0.53 466	0.20 400

AANet_RVC	5.01 423	1.74 461	6.38 429	1.96 377	1.29 363	2.26 146	1.69 395	10.07 367	18.53 493	7.88 370	18.15 470	8.49 390	2.70 270	10.59 458	7.04 434	0.96 510	0.15 454	0.02 422	0.00 1	0.13 314	0.12 333

StereoDRNet	5.59 432	1.75 462	6.80 438	3.12 477	4.45 505	10.61 466	4.35 462	18.80 515	9.73 411	12.22 477	6.87 270	11.44 442	4.65 378	8.09 366	8.26 456	0.02 330	0.11 425	0.00 1	0.03 346	0.20 371	0.28 432

ETE_ROB	5.80 435	1.77 463	6.33 426	1.44 293	0.78 309	6.43 399	6.90 502	12.53 447	8.08 377	12.93 486	14.89 437	21.13 515	5.87 415	9.83 444	6.57 427	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.02 330	0.08 232	0.33 441

ADCP+	8.09 483	1.79 464	14.50 504	1.54 307	4.28 497	16.57 507	5.20 478	12.80 452	11.20 442	12.83 485	17.07 458	11.02 435	10.80 493	17.59 517	23.18 536	0.03 372	0.05 341	0.01 391	0.18 430	0.39 452	0.81 487

LALA_ROB	6.58 455	1.80 465	6.25 424	1.26 258	0.94 328	10.08 457	9.02 516	16.00 496	11.51 447	12.74 482	13.02 417	24.77 521	5.25 399	10.56 457	8.02 448	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.10 261	0.25 418

YMNet	5.52 430	1.83 466	8.79 467	3.47 491	4.46 506	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 493	16.35 446	11.65 443	4.49 370	7.95 348	8.03 450	0.12 442	0.35 504	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 428

YMNet_1	5.52 430	1.83 466	8.79 467	3.47 491	4.46 506	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 493	16.35 446	11.65 443	4.49 370	7.95 348	8.03 450	0.12 442	0.35 504	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 428

FADNet-RVC	3.98 384	1.84 468	12.48 493	1.69 329	0.44 239	4.33 346	1.31 375	11.84 419	7.15 345	3.53 181	3.50 166	10.63 425	4.43 364	9.12 424	6.25 420	0.03 372	0.10 416	0.00 1	0.03 346	0.60 474	0.25 418

PS-NSSS	3.90 374	1.84 468	4.55 347	0.87 201	2.95 453	4.10 338	2.00 404	10.77 387	8.23 383	6.75 310	14.63 435	5.01 298	2.24 246	8.41 387	2.91 335	0.33 482	0.03 296	0.83 516	0.00 1	0.82 489	0.70 484

SANet	10.64 511	1.86 470	10.91 480	1.76 341	0.71 299	14.62 500	9.23 518	19.18 522	37.14 545	19.22 512	27.96 513	25.86 525	19.11 525	13.02 490	10.63 485	0.08 428	0.06 359	0.03 439	0.02 330	0.62 475	0.81 487

DPSNet	10.14 504	1.88 471	16.82 514	1.85 355	1.73 394	24.84 528	17.20 552	19.92 531	27.41 522	12.23 479	13.62 424	16.52 485	18.35 520	14.42 500	12.50 499	0.78 503	0.54 519	0.08 471	0.25 460	1.18 498	0.59 479

dad	4.66 418	1.89 472	5.51 401	0.94 213	0.09 59	2.16 139	0.37 186	7.10 285	14.43 468	10.13 445	16.84 453	14.97 471	1.90 234	6.82 274	4.15 382	1.09 512	0.11 425	4.08 533	0.46 499	0.17 348	0.06 236

DFGA-Net	2.78 267	1.91 473	7.35 451	1.52 300	0.36 221	3.36 274	0.20 140	6.64 268	5.93 285	4.88 221	6.31 257	2.18 180	1.12 170	7.43 318	5.98 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.04 181

Wz-Net-LNSev	6.46 452	1.93 474	16.44 513	1.52 300	4.15 496	12.66 489	4.96 475	13.05 459	12.10 454	10.55 456	16.23 445	11.32 439	7.19 442	8.43 389	8.48 459	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 236

TCMNet	5.22 426	1.96 475	9.78 475	4.11 510	6.57 524	8.83 443	1.35 379	10.74 386	8.07 376	6.39 298	12.76 415	8.32 383	4.75 382	8.62 400	10.09 482	0.11 438	0.18 471	0.31 503	0.09 394	0.75 486	0.57 475

GwcNet	6.42 451	1.97 476	10.92 481	2.59 452	5.58 519	11.55 477	2.21 408	14.10 476	16.52 488	10.04 443	17.19 462	10.86 431	5.61 411	9.23 430	8.84 465	0.01 242	0.06 359	0.03 439	0.08 383	0.56 468	0.40 451

GMStereo_Zeroshot	2.77 266	1.98 477	5.14 380	1.53 305	0.36 221	3.56 296	0.10 83	5.57 210	5.91 284	6.89 321	7.02 278	8.50 391	0.91 153	6.01 219	1.65 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 371	0.01 18

PDISCO_ROB	9.62 501	1.99 478	11.51 483	9.88 533	9.61 536	21.48 523	3.83 450	19.33 524	28.49 525	11.27 470	14.17 429	19.92 508	5.02 392	16.35 513	9.18 468	5.28 532	0.41 510	0.14 485	0.09 394	2.05 512	2.36 516

ADCL	10.16 505	2.11 479	19.36 521	1.92 368	1.88 408	22.23 524	8.91 515	14.04 474	23.56 516	14.62 498	26.19 510	12.75 454	13.59 508	16.06 512	22.95 534	0.26 474	0.18 471	0.75 514	0.65 507	0.69 481	0.58 476

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 67	2.14 480	1.55 47	0.88 202	0.26 183	0.56 6	0.04 35	2.80 20	0.86 20	0.30 34	0.80 59	0.21 63	2.33 253	6.17 225	0.37 64	0.00 1	0.07 380	0.00 1	0.17 423	0.01 24	0.01 18

ELAS	16.72 537	2.14 480	9.23 470	4.92 519	4.53 511	32.66 546	15.11 547	27.40 544	28.68 526	40.27 551	44.90 550	38.33 546	30.50 546	26.44 542	21.94 531	0.88 506	1.23 526	0.67 512	0.89 517	1.49 505	2.18 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 465	2.23 482	6.13 419	4.05 508	4.73 515	8.94 444	2.78 424	15.19 491	11.74 449	11.13 467	19.34 474	17.86 495	10.42 491	13.02 490	8.03 450	0.73 502	0.01 179	0.24 498	0.41 493	0.31 425	0.38 447

ELAS_RVC	16.54 536	2.26 483	10.09 479	5.50 523	4.46 506	28.28 538	16.72 551	25.55 541	33.54 534	40.19 550	40.30 546	36.68 544	30.03 545	29.40 543	20.61 524	0.98 511	1.21 525	0.86 517	0.70 511	1.39 504	2.16 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
w-ln-seven-2	7.09 468	2.32 484	23.44 532	1.71 335	1.06 340	7.81 432	3.98 452	12.02 427	14.65 472	13.06 488	20.38 481	11.70 447	9.83 486	10.65 460	8.66 461	0.02 330	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.14 350

SDNR	7.50 472	2.32 484	15.58 510	1.82 353	0.63 285	44.66 558	0.44 205	8.59 319	9.52 408	9.84 437	25.18 507	5.30 309	4.38 361	11.46 472	6.49 425	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.01 305	1.79 510	1.87 508

Wz-Net-MNSev	7.43 471	2.35 486	15.22 507	2.34 435	3.41 470	17.27 513	8.55 512	11.91 422	13.48 463	13.37 489	17.05 457	13.70 458	7.47 452	11.90 480	9.99 481	0.40 489	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.07 255

ADCPNet	9.54 499	2.39 487	31.46 544	2.09 402	1.60 380	16.71 509	6.39 496	12.11 432	11.45 445	13.53 491	21.45 487	19.41 504	10.94 494	14.38 499	21.54 528	0.27 477	1.16 524	0.39 510	1.49 526	0.58 471	1.45 502

SHD	9.61 500	2.60 488	12.46 491	3.69 500	3.54 473	9.47 451	1.25 368	20.16 533	37.84 547	18.19 510	21.24 486	16.96 491	12.83 505	14.47 501	16.05 511	0.32 480	0.13 442	0.01 391	0.08 383	0.38 448	0.48 465

DGSMNet	6.47 453	2.61 489	13.64 502	3.46 489	3.74 481	8.97 445	6.01 486	14.15 477	13.01 459	7.46 353	14.10 428	9.94 411	4.79 386	10.44 455	6.22 419	1.30 516	1.70 529	1.80 523	1.52 528	2.27 516	2.35 515

DeepPrunerF	6.75 457	2.69 490	23.31 531	3.68 499	7.16 526	3.78 320	4.29 460	13.42 466	20.13 505	8.13 380	10.46 366	7.18 363	8.06 461	11.10 467	9.44 474	0.24 471	0.15 454	0.29 501	0.42 494	0.66 480	0.45 462

Syn2CoEx	6.32 449	2.72 491	9.33 471	2.45 444	1.67 387	8.59 439	3.32 439	18.08 509	12.27 455	8.53 399	21.08 485	10.30 420	9.80 484	9.30 433	7.86 445	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 477	0.43 458

SAMSARA	14.63 528	2.74 492	12.38 489	12.65 539	6.74 525	36.50 550	72.93 573	19.36 525	23.77 517	16.20 505	13.04 418	29.21 530	12.78 503	16.98 515	15.21 510	0.11 438	0.26 498	0.03 439	0.14 408	0.76 487	0.77 485

GANetREF_RVC	6.56 454	2.89 493	7.58 458	3.41 486	0.40 231	12.96 492	9.58 520	15.09 487	17.25 491	10.33 448	10.62 370	12.27 450	8.16 463	12.21 482	4.53 390	0.41 490	0.00 1	0.00 1	0.02 330	3.12 521	0.39 448
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PVD	15.44 530	2.93 494	14.67 505	4.21 514	3.39 468	17.43 514	4.16 456	27.84 546	48.84 556	31.02 538	43.54 549	29.76 533	30.81 547	25.97 541	21.40 526	0.23 468	0.41 510	0.04 451	0.33 481	0.41 458	1.33 500

RTSC	9.15 493	3.00 495	13.57 501	3.72 501	1.76 398	11.82 482	0.46 208	16.95 500	36.83 544	15.80 503	15.53 441	12.91 455	7.46 451	20.01 528	21.76 529	0.31 479	0.13 442	0.01 391	0.08 383	0.57 470	0.41 453

w-ln-seven	10.20 506	3.08 496	26.36 538	2.06 398	2.49 438	15.81 503	4.39 463	17.80 506	33.50 533	20.47 518	25.79 509	15.12 473	7.40 446	11.75 478	17.48 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.13 341

TRStereo	2.36 229	3.10 497	4.70 356	1.99 381	2.08 417	2.61 190	1.11 358	8.79 330	3.73 175	3.19 170	3.04 146	3.96 248	0.77 141	5.92 215	1.44 242	0.03 372	0.14 447	0.00 1	0.29 469	0.08 232	0.25 418

ADCMid	10.24 507	3.13 498	20.70 525	2.21 416	2.39 435	11.23 474	6.19 488	14.17 478	11.19 441	23.20 526	22.25 490	17.89 496	19.54 526	18.51 520	26.21 543	0.45 495	0.42 512	1.10 519	1.29 523	1.56 507	1.18 496

PWC_ROB	8.24 485	3.13 498	12.74 497	2.43 443	4.43 504	7.51 424	1.22 366	16.63 499	19.24 499	16.08 504	28.29 514	13.99 464	10.16 488	13.63 494	14.06 507	0.42 493	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.59 472	0.27 428

SuperB	8.10 484	3.15 500	24.67 534	2.65 453	1.23 354	9.88 456	4.29 460	10.18 372	30.07 527	11.53 473	12.18 405	6.12 332	6.65 432	10.50 456	14.47 509	0.14 448	0.11 425	0.35 506	0.25 460	13.06 544	0.48 465

PWCDC_ROB	7.92 481	3.17 501	7.48 455	5.73 524	4.40 501	10.45 463	0.35 183	14.52 483	28.19 524	10.36 450	31.27 523	7.04 357	9.14 478	13.22 492	8.78 464	2.74 527	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 502	0.17 378

aanetorigin	8.72 491	3.29 502	27.55 541	1.95 374	3.84 488	4.93 369	5.39 483	5.49 208	10.05 419	27.85 533	31.47 524	15.80 478	12.78 503	9.04 422	11.98 495	0.25 472	0.22 488	0.22 496	0.25 460	1.28 501	0.84 489

SQANet	7.64 474	3.40 503	5.49 398	11.73 538	9.62 537	11.96 484	2.82 425	11.33 402	6.10 296	8.33 389	11.49 391	11.00 434	5.16 398	10.12 452	2.72 332	8.92 541	2.21 531	10.41 540	1.58 529	11.13 540	7.39 539

XQC	8.43 488	3.58 504	16.40 512	2.92 467	2.17 423	13.22 495	3.60 445	14.64 484	25.86 520	11.87 475	12.04 399	15.06 472	10.67 492	15.24 506	19.41 520	0.39 487	0.08 392	0.05 458	0.07 378	0.84 490	0.45 462

MFN_U_SF_RVC	12.94 521	3.66 505	25.81 537	3.61 497	2.26 429	22.77 525	4.55 467	27.10 542	20.06 504	23.90 527	28.99 516	30.53 534	16.98 516	19.92 526	20.26 523	1.24 513	1.07 523	0.98 518	1.33 524	1.80 511	2.04 511

anonymity	7.68 475	3.83 506	12.39 490	7.04 529	12.67 544	8.18 435	2.00 404	17.50 504	6.85 332	13.56 492	9.21 334	9.97 412	7.82 458	11.28 470	5.58 409	6.27 535	4.98 557	3.68 532	2.96 533	3.33 523	4.48 527

z-mn7	10.46 510	4.14 507	20.35 523	2.15 409	1.68 389	19.07 518	5.72 484	13.28 464	34.58 539	9.45 426	35.20 537	15.69 477	9.13 477	21.16 531	17.07 514	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.19 393

PASM	7.90 480	4.22 508	21.97 529	3.25 483	3.29 463	5.39 379	6.57 497	10.57 378	19.09 496	12.77 483	13.92 426	18.11 497	9.51 482	13.79 495	10.77 489	0.19 460	0.45 514	0.29 501	1.08 521	1.49 505	1.19 497

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 502	4.27 509	14.47 503	2.29 425	2.85 450	23.40 527	13.62 539	13.60 468	19.54 500	19.42 513	24.27 499	16.74 488	8.59 468	17.05 516	7.98 447	1.25 514	1.68 528	0.17 490	2.63 531	0.72 485	1.04 493

MSAF-DinoV2	10.24 507	4.39 510	12.68 495	3.62 498	2.55 441	8.48 436	4.69 470	14.24 479	21.89 511	10.74 459	18.74 472	29.30 532	16.17 514	21.96 533	28.10 546	0.32 480	0.15 454	0.25 499	0.81 514	2.83 520	2.90 519

GASNet	5.19 425	4.61 511	9.38 472	4.73 518	2.10 419	3.80 322	1.57 388	12.07 430	10.96 436	8.92 414	7.03 280	8.21 381	7.67 456	14.02 496	7.36 436	0.02 330	0.15 454	0.00 1	0.00 1	0.69 481	0.42 456

PSMNet-RUCA	5.60 433	4.62 512	11.61 484	10.29 535	7.55 531	7.08 413	1.94 402	12.01 426	10.52 432	3.90 192	11.88 396	4.43 274	1.75 230	7.56 325	4.24 384	1.68 522	0.12 432	4.78 535	0.67 509	4.74 526	0.68 483

WZ-Net	13.00 522	4.64 513	41.07 555	3.48 493	3.15 458	19.12 519	15.66 550	14.81 485	31.33 529	15.71 502	27.88 512	22.22 517	14.01 510	20.44 530	25.03 540	0.64 501	0.00 1	0.01 391	0.03 346	0.39 452	0.37 446

Consistency-Raft	9.42 497	4.74 514	12.66 494	5.30 522	9.08 534	4.08 336	5.26 480	19.26 523	24.87 518	11.17 468	29.85 519	13.57 457	5.51 410	7.67 333	13.40 503	0.36 484	0.35 504	1.81 524	4.24 542	11.61 541	3.57 522

ADCS	13.02 523	4.93 515	28.38 542	3.17 480	2.67 445	13.61 498	10.83 529	18.70 512	33.46 532	22.59 521	24.78 502	19.59 506	18.51 522	23.40 538	32.16 553	0.10 436	0.19 477	0.37 509	0.18 430	1.26 500	1.46 503

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 440	5.36 516	5.02 369	3.75 503	3.57 475	15.81 503	4.27 459	11.72 416	6.96 336	7.23 341	8.47 319	9.09 399	2.66 269	9.36 436	2.71 329	7.49 537	2.32 533	2.01 526	0.08 383	6.77 535	4.67 529

AnyNet_C32	10.98 514	5.58 517	22.79 530	4.16 511	5.83 520	15.64 501	14.30 540	13.18 460	17.15 490	16.44 507	20.52 482	14.68 470	13.44 507	22.46 534	30.08 550	0.17 456	0.26 498	0.36 508	0.36 487	1.23 499	0.91 490

LSM	14.01 527	5.95 518	33.49 547	6.78 528	43.61 568	10.22 459	9.98 524	15.16 490	22.93 515	23.07 525	32.34 529	18.52 500	12.67 502	15.45 507	11.10 490	0.16 455	0.51 518	0.09 474	0.32 479	1.08 496	16.85 563

EDNetEfficient	13.82 526	6.19 519	54.79 561	2.83 462	3.60 476	4.86 366	8.57 513	8.61 324	32.90 531	40.77 552	30.59 522	18.33 499	21.87 535	11.38 471	25.36 541	0.15 450	0.23 490	0.06 462	1.03 520	2.54 517	1.79 506

SPS-STEREO	15.04 529	6.23 520	13.21 500	11.34 537	11.65 541	23.30 526	7.15 505	24.16 539	15.65 481	31.78 539	29.19 518	31.62 535	21.32 532	24.62 539	19.50 521	7.59 538	4.19 555	3.22 531	1.48 525	6.99 536	6.54 536
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
zh-mn7	11.13 516	6.28 521	31.79 545	1.85 355	0.98 332	13.11 494	2.98 428	12.88 455	33.65 535	21.57 519	39.07 542	12.50 452	8.46 466	19.94 527	16.74 513	0.23 468	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.33 433	0.30 436

Wz-Net-SNSev	9.23 495	6.70 522	24.28 533	1.87 357	1.81 403	8.57 438	12.29 537	17.37 503	20.39 507	10.43 452	23.11 495	16.66 487	8.03 460	14.47 501	17.86 517	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.41 458	0.30 436

AnonymousM	2.71 261	6.75 523	0.98 1	0.73 187	0.06 27	2.41 163	0.53 228	5.30 194	3.05 131	4.75 218	2.09 113	1.89 171	1.01 161	1.88 86	0.51 111	0.01 242	0.02 246	17.42 545	4.76 545	0.02 72	0.01 18

NVStereoNet_ROB	16.04 533	6.75 523	12.90 498	6.37 527	7.42 529	12.89 491	9.74 522	22.78 537	25.12 519	30.32 536	46.19 552	34.37 541	25.38 539	21.48 532	21.38 525	5.94 533	3.10 547	6.07 538	10.09 553	4.01 524	8.54 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 535	6.93 525	21.83 528	5.94 526	2.81 449	38.71 552	14.59 541	24.55 540	34.87 542	33.66 544	34.35 533	29.24 531	24.20 538	22.59 535	17.95 518	2.52 526	2.81 542	1.17 521	1.51 527	5.89 531	2.16 512

UDGNet	2.73 264	7.09 526	3.90 303	2.71 455	0.06 27	2.98 242	0.20 140	4.63 141	8.58 395	2.69 153	2.70 134	0.95 134	1.01 161	6.27 231	1.51 248	1.28 515	0.00 1	5.24 537	0.94 518	1.70 508	0.13 341

zh-sn7	11.12 515	7.26 527	33.16 546	2.32 434	2.31 431	11.66 480	7.80 510	13.53 467	17.94 492	16.39 506	31.80 525	14.22 466	16.88 515	23.07 537	23.00 535	0.00 1	0.13 442	0.00 1	0.00 1	0.52 465	0.48 465

SGM+DAISY	15.62 531	7.26 527	19.28 520	8.94 530	10.11 538	26.25 531	10.49 527	19.36 525	14.65 472	30.64 537	33.59 532	33.00 537	22.32 537	24.96 540	16.42 512	7.90 539	6.25 559	4.51 534	3.37 538	5.86 530	7.20 538

otaku	11.73 519	7.51 529	7.07 444	13.22 541	10.85 540	26.61 535	7.25 507	18.84 516	19.16 498	11.58 474	17.23 463	20.19 510	8.09 462	15.11 505	4.64 393	9.13 543	2.42 535	13.08 541	1.83 530	12.48 543	8.22 542

StereoAnything_RVC	1.52 129	7.77 530	2.81 192	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 55	3.26 49	0.75 8	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 129	6.69 268	0.13 7	0.02 330	0.08 392	0.00 1	0.00 1	6.69 534	0.02 87

MFMNet_re	13.29 524	8.60 531	18.29 517	9.75 532	7.25 528	19.65 521	14.84 544	20.71 535	30.72 528	23.03 524	28.77 515	18.85 502	26.09 542	13.55 493	9.82 477	2.44 525	1.35 527	0.34 505	0.23 452	4.78 527	6.69 537

Ntro	12.35 520	8.88 532	7.80 459	13.79 542	12.42 543	26.54 534	6.98 503	18.54 511	22.14 513	9.82 435	16.45 448	20.30 511	9.29 481	15.95 510	6.61 429	9.53 545	2.47 537	14.93 543	2.77 532	13.11 545	8.63 545

BEATNet-Init1	23.31 548	9.03 533	41.67 556	4.17 512	2.53 440	45.68 560	19.47 555	33.43 548	38.45 548	47.59 559	49.10 556	59.31 560	41.80 558	38.35 556	29.21 549	0.47 496	0.50 517	0.81 515	0.66 508	2.10 515	1.86 507

CC-Net-ROB	7.68 475	9.21 534	7.46 454	3.82 504	3.66 479	15.68 502	5.02 476	17.95 507	10.45 431	6.44 302	14.00 427	7.63 367	4.77 383	10.75 461	3.10 342	5.99 534	2.46 536	16.28 544	1.08 521	6.30 533	1.56 505

UDG	8.58 490	9.31 535	4.89 363	10.00 534	9.52 535	10.36 462	2.41 410	12.07 430	9.82 414	7.81 366	9.55 347	16.52 485	9.81 485	7.84 344	7.88 446	4.20 529	2.51 538	18.53 546	3.71 541	9.55 537	5.28 532

RTS	18.87 544	9.32 536	86.48 571	4.95 520	6.10 521	42.08 554	14.70 542	15.49 492	41.06 549	22.65 522	32.32 527	13.77 459	19.54 526	37.98 554	28.96 547	0.41 490	0.23 490	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 469

RTSA	18.87 544	9.32 536	86.48 571	4.95 520	6.10 521	42.08 554	14.70 542	15.49 492	41.06 549	22.65 522	32.32 527	13.77 459	19.54 526	37.98 554	28.96 547	0.41 490	0.23 490	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 469

Wz-Net-TNSev	11.35 517	10.56 538	35.88 551	2.28 424	1.73 394	18.25 516	11.42 530	15.88 495	20.88 508	14.44 496	16.97 456	19.57 505	19.04 524	19.31 523	18.67 519	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.16 415	0.62 475	1.25 498

AnyNet_C01	16.12 534	10.81 539	59.36 563	4.42 516	2.49 438	30.06 539	15.15 548	17.51 505	16.51 486	17.88 509	37.69 540	24.04 519	17.54 517	29.60 544	33.29 554	0.28 478	0.38 508	0.43 511	0.42 494	2.57 518	1.98 510

DDUNet	9.47 498	11.32 540	6.14 420	12.93 540	11.65 541	10.45 463	3.87 451	11.70 414	7.89 370	9.27 423	13.28 419	16.18 484	6.14 420	8.80 414	5.77 412	6.64 536	3.38 550	20.90 547	4.28 543	11.01 539	7.80 540

EDNetEfficientorigin	17.87 541	14.00 541	99.53 583	1.64 325	0.92 324	10.55 465	6.26 493	13.21 461	34.84 541	38.20 549	36.91 539	27.47 528	26.32 543	14.71 503	25.69 542	0.04 392	0.06 359	0.14 485	0.52 502	3.16 522	3.27 520

JetBlue	29.12 554	15.72 542	54.12 560	15.93 543	20.98 556	60.90 572	30.62 562	39.38 551	34.62 540	34.08 545	39.69 543	57.35 559	43.17 559	50.71 568	50.60 569	2.41 524	3.79 553	2.81 527	3.45 539	9.57 538	12.59 557

GCST	9.08 492	17.31 543	3.98 309	52.92 566	10.66 539	11.29 475	0.20 140	6.97 281	6.47 320	9.46 427	4.68 192	4.75 285	1.51 203	9.34 435	1.31 232	8.19 540	0.05 341	22.38 548	0.34 483	6.17 532	3.53 521

coex-ft	19.78 547	19.39 544	87.73 573	1.77 343	1.80 402	17.25 512	13.50 538	12.63 450	42.10 551	60.18 567	38.90 541	28.72 529	28.74 544	11.74 477	27.40 545	0.21 465	0.23 490	0.04 451	0.30 475	1.36 503	1.54 504

ACVNet-4b	15.90 532	22.00 545	12.37 488	16.40 544	15.14 547	31.87 543	7.50 509	19.04 520	27.85 523	11.48 472	22.02 489	31.86 536	9.16 480	17.95 518	5.69 410	10.43 547	2.58 539	24.44 551	4.87 547	16.04 548	9.28 546

WAO-7	29.39 555	24.43 546	20.47 524	32.71 556	13.83 545	34.70 547	20.27 558	52.19 567	65.03 568	43.29 554	59.35 566	52.19 553	44.68 561	31.71 545	30.56 551	10.98 549	4.94 556	13.71 542	12.52 558	12.06 542	8.22 542

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 401	25.07 547	26.53 539	0.44 147	0.07 35	1.50 73	0.54 231	2.09 11	1.57 55	0.51 92	0.62 45	0.21 63	0.20 30	1.44 56	0.53 113	12.03 551	0.01 179	0.00 1	0.08 383	1.75 509	9.69 547

ACVNet_1	18.70 543	25.08 548	12.72 496	17.33 545	15.18 548	26.02 529	9.62 521	28.44 547	34.49 537	24.39 528	24.32 500	37.22 545	20.13 529	16.67 514	13.39 502	10.45 548	2.59 540	24.77 552	4.92 548	16.57 549	9.75 548

DispFullNet	17.47 540	26.01 549	33.98 549	22.58 550	20.86 555	13.84 499	1.28 372	16.50 497	26.27 521	19.97 516	17.17 461	20.52 514	18.49 521	22.86 536	10.76 488	5.13 531	2.83 543	30.72 555	7.72 551	20.86 552	11.01 553

RainbowNet	18.01 542	26.22 550	19.95 522	18.59 546	14.88 546	27.38 537	10.46 526	27.39 543	34.54 538	14.91 500	27.01 511	25.65 523	12.44 500	18.94 522	9.23 469	13.91 555	3.46 551	23.36 550	4.86 546	16.03 547	10.91 552

test_for_model	6.81 462	27.63 551	2.16 122	21.79 549	16.18 550	3.48 284	0.94 339	5.88 228	3.72 174	7.62 359	2.72 136	1.03 138	0.42 94	0.58 8	0.35 55	9.03 542	2.28 532	0.00 1	0.05 370	23.91 556	6.49 535

IMH-64-1	27.21 552	28.77 552	16.84 515	31.57 553	20.76 553	26.43 532	15.10 545	47.11 556	45.20 553	33.53 542	51.16 558	41.42 548	31.10 548	36.48 550	22.39 532	13.48 553	2.87 545	33.95 557	10.70 554	23.50 554	11.75 554

IMH-64	27.21 552	28.77 552	16.84 515	31.57 553	20.76 553	26.43 532	15.10 545	47.11 556	45.20 553	33.53 542	51.16 558	41.42 548	31.10 548	36.48 550	22.39 532	13.48 553	2.87 545	33.95 557	10.70 554	23.50 554	11.75 554

IMH	29.82 556	29.11 554	18.51 519	34.28 557	21.40 558	32.33 545	15.39 549	49.40 563	53.07 558	37.88 547	55.32 563	45.05 550	39.54 555	40.63 557	24.12 537	14.03 556	3.27 549	34.93 559	11.24 556	24.69 557	12.21 556

ACVNet_2	26.45 550	29.35 555	25.14 535	20.27 548	15.43 549	34.97 548	12.23 536	48.37 561	66.25 570	42.69 553	56.73 564	51.77 552	25.59 540	20.39 529	13.52 504	10.13 546	2.59 540	22.78 549	3.52 540	17.57 550	9.80 550

TorneroNet-64	32.42 558	31.89 556	30.52 543	34.73 558	21.13 557	46.99 561	18.82 553	43.10 554	59.42 563	32.70 541	46.98 553	62.01 563	36.98 552	43.97 561	33.88 555	14.10 557	3.22 548	35.28 560	11.72 557	26.84 560	14.07 558

MADNet+	27.07 551	33.84 557	90.97 575	20.14 547	7.47 530	48.43 562	47.10 569	35.43 550	36.46 543	20.11 517	30.05 520	25.29 522	35.08 550	45.50 562	50.28 568	2.13 523	2.00 530	1.19 522	0.76 512	4.71 525	4.43 525

TorneroNet	35.11 562	33.92 558	33.82 548	37.86 560	22.01 559	49.64 564	21.58 559	48.09 560	55.23 559	37.50 546	53.79 561	62.81 566	43.66 560	46.71 564	41.25 563	14.80 558	3.53 552	36.72 561	14.57 560	28.28 563	16.49 561

WAO-8	38.15 563	35.51 559	21.50 526	43.67 561	23.92 560	44.44 556	20.26 556	52.83 568	76.62 573	53.57 564	66.79 572	62.63 564	54.56 568	42.03 559	39.18 561	22.71 561	6.65 560	37.08 562	19.08 562	24.72 559	15.24 559

Venus	38.15 563	35.51 559	21.50 526	43.67 561	23.92 560	44.44 556	20.26 556	52.83 568	76.62 573	53.57 564	66.81 573	62.63 564	54.56 568	42.03 559	39.18 561	22.71 561	6.65 560	37.08 562	19.08 562	24.70 558	15.24 559

WAO-6	34.74 560	36.76 561	15.36 508	37.53 559	24.15 562	35.99 549	19.36 554	48.96 562	68.54 571	43.84 555	47.58 554	52.77 555	52.60 565	32.63 546	34.73 557	26.20 563	7.74 562	42.78 564	21.64 564	28.07 562	17.62 564

Dean	34.67 559	38.70 562	25.33 536	29.89 552	17.21 551	45.24 559	11.98 534	56.90 571	76.55 572	63.47 570	60.22 567	67.36 569	48.14 564	37.24 552	39.01 560	11.00 550	2.83 543	28.35 553	5.60 550	18.14 551	10.31 551

LVE	34.99 561	40.10 563	34.97 550	32.49 555	18.61 552	51.45 567	26.82 560	52.15 566	65.94 569	47.21 557	61.04 568	53.99 557	37.30 553	37.95 553	34.09 556	15.55 559	5.95 558	31.01 556	13.81 559	22.58 553	16.72 562

PWCK	30.53 557	44.32 564	47.25 558	29.76 551	7.23 527	40.78 553	27.10 561	44.73 555	44.32 552	47.31 558	36.37 538	47.16 551	26.05 541	41.26 558	31.87 552	21.83 560	4.03 554	29.50 554	4.67 544	27.17 561	7.80 540

UNDER WATER-64	45.16 566	46.99 565	66.69 565	43.90 563	27.64 563	55.58 570	41.87 566	39.42 552	48.42 555	51.73 563	43.08 548	67.76 570	56.69 570	48.02 566	48.34 566	39.50 566	17.64 565	51.78 567	38.93 567	36.62 564	32.61 566

UNDER WATER	45.09 565	48.60 566	67.37 566	49.30 565	31.41 564	53.80 569	37.39 564	40.25 553	52.48 557	50.24 560	45.37 551	68.37 571	57.76 571	51.03 569	49.88 567	29.97 564	13.75 564	51.22 566	36.57 565	37.87 565	29.12 565

DLNR_Zeroshot_test	24.70 549	50.77 567	90.11 574	98.11 583	97.34 581	1.38 57	0.12 94	22.79 538	3.09 137	1.07 123	2.95 142	0.71 126	0.29 52	6.93 283	2.29 310	38.56 565	0.37 507	0.00 1	0.30 475	76.73 577	0.09 283

notaker	47.42 567	55.20 568	49.13 559	56.52 569	40.18 565	38.52 551	32.97 563	47.21 558	56.08 561	57.21 566	57.24 565	60.09 561	59.19 572	53.93 570	41.64 564	40.61 567	19.93 566	57.21 568	37.41 566	49.02 567	39.02 567

ktn	48.94 568	57.58 569	38.86 554	59.57 570	43.27 567	50.37 565	43.38 567	48.07 559	61.11 564	51.30 562	54.25 562	54.96 558	52.88 566	47.30 565	35.83 558	57.77 571	24.88 569	62.69 571	43.55 568	50.70 568	40.41 568

HanzoNet	56.48 571	59.32 570	58.25 562	55.32 568	41.94 566	50.95 566	41.33 565	51.12 564	61.40 565	65.62 573	65.59 571	71.66 572	69.41 573	70.77 573	60.03 571	63.99 573	34.70 571	61.96 570	50.54 570	51.00 569	44.71 569

JetRed	61.02 572	61.05 571	82.56 570	46.09 564	56.80 572	83.19 573	63.76 571	59.26 573	63.61 566	69.29 574	68.85 574	66.59 568	47.62 563	61.57 571	74.09 574	45.58 568	66.14 574	46.59 565	45.06 569	63.17 571	49.58 571

KSHMR	55.63 570	63.60 572	37.85 553	74.69 572	49.56 570	49.01 563	45.73 568	57.46 572	63.97 567	61.61 569	62.07 570	72.39 573	47.01 562	50.65 567	43.29 565	54.10 570	62.21 572	66.10 572	53.94 572	51.25 570	46.11 570

DPSimNet_ROB	53.45 569	64.73 573	44.39 557	53.97 567	45.39 569	53.66 568	54.83 570	55.15 570	57.87 562	64.16 572	50.83 557	63.40 567	53.34 567	46.45 563	65.81 573	63.13 572	26.54 570	57.94 569	51.11 571	45.52 566	50.69 572

LRCNet_RVC	66.23 573	65.67 574	67.63 567	71.47 571	54.32 571	32.17 544	2.66 420	63.19 574	21.35 510	81.79 575	91.26 576	83.62 574	71.62 574	69.32 572	52.57 570	95.49 580	64.45 573	95.07 580	95.19 580	71.52 572	74.31 574

USTest	87.63 580	76.50 575	65.53 564	81.26 577	83.10 577	100.00 584	100.00 584	99.53 583	99.60 581	98.32 580	99.02 582	90.87 576	98.33 581	84.28 575	98.23 582	79.97 577	96.20 579	69.82 573	73.75 576	75.48 576	82.80 580

ASD4		81.57 576

MADNet++	82.84 575	82.38 577	73.57 568	87.72 578	82.97 576	93.14 575	69.15 572	86.42 578	82.50 575	93.46 579	86.70 575	86.28 575	80.92 575	88.34 576	88.84 575	86.83 578	84.17 578	72.64 575	68.92 574	80.47 578	81.42 578

TCMNet-wrong-test	67.23 574	85.83 578	81.56 569	95.63 579	94.73 579	89.35 574	85.42 575	51.73 565	33.71 536	51.26 561	61.71 569	61.33 562	41.23 557	77.26 574	64.71 572	48.76 569	9.03 563	70.12 574	68.11 573	90.76 580	82.37 579

xxxxx1	85.63 577	90.31 579	96.68 578	76.54 573	80.57 573	97.44 579	96.86 579	85.53 575	88.53 576	88.68 576	91.71 577	94.23 577	92.93 576	90.02 577	91.98 576	70.60 574	70.39 575	73.68 576	81.46 577	74.61 573	79.86 575

tt_ll	85.63 577	90.31 579	96.68 578	76.54 573	80.57 573	97.44 579	96.86 579	85.53 575	88.53 576	88.68 576	91.71 577	94.23 577	92.93 576	90.02 577	91.98 576	70.60 574	70.39 575	73.68 576	81.46 577	74.61 573	79.86 575

ff	85.63 577	90.31 579	96.68 578	76.54 573	80.57 573	97.44 579	96.86 579	85.53 575	88.53 576	88.68 576	91.71 577	94.23 577	92.93 576	90.02 577	91.98 576	70.60 574	70.39 575	73.68 576	81.46 577	74.61 573	79.86 575

ccccc		96.61 582		100.00 589	100.00 585	97.41 578		99.56 584		99.27 584		99.35 583		99.92 583		100.00 587	100.00 586	99.95 583	99.77 584	100.00 586

MEDIAN_ROB	98.41 582	99.70 583	99.30 582	97.09 580	97.02 580	96.89 577	95.77 578	97.66 581	97.28 579	98.79 583	98.94 581	99.18 582	98.14 580	96.89 580	96.88 581	99.96 584	99.16 581	100.00 584	99.99 585	99.69 583	99.88 583

Anonymous_1	99.08 584	99.91 584	99.85 584	97.63 581	99.10 583	100.00 584	100.00 584	99.61 585	99.96 583	99.28 585	99.86 583	99.54 584	99.99 584	99.29 582	99.75 583	96.05 581	99.59 582	97.31 581	98.57 582	97.71 581	98.63 582

HaxPig	98.85 583	99.94 585	95.08 576	99.99 586	100.00 585	94.03 576	94.78 576	99.15 582	99.98 584	99.99 586	100.00 584	99.98 587	99.99 584	98.12 581	95.97 579	100.00 587	99.99 585	100.00 584	99.99 585	100.00 586	99.99 586

AVERAGE_ROB	99.62 586	99.95 586	98.81 581	100.00 589	100.00 585	98.08 582	95.47 577	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 584	100.00 589	100.00 586	100.00 588	99.99 585	100.00 587	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	100.00 588

test_example2	99.39 585	99.98 587	99.99 585	100.00 589	99.98 584	99.72 583	99.99 583	97.34 580	100.00 585	100.00 587	100.00 584	96.42 580	96.66 579	99.97 584	99.96 584	100.00 587	99.97 584	98.66 582	99.15 583	100.00 586	100.00 588

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

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

PML	97.88 581	100.00 588	96.45 577	98.01 582	97.88 582	100.00 584	99.35 582	96.88 579	97.72 580	100.00 587	97.36 580	97.38 581	99.60 582	100.00 588	96.32 580	99.99 585	97.55 580	100.00 584	96.01 581	99.18 582	87.92 581

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

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

DPSMNet_ROB	99.91 588	100.00 588	99.99 585	99.99 586	100.00 585	100.00 584	100.00 584	99.98 587	100.00 585	98.35 581	100.00 584	99.84 585	100.00 586	99.98 585	99.99 585	100.00 587	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	100.00 588

DGTPSM_ROB	99.90 587	100.00 588	99.99 585	99.99 586	100.00 585	100.00 584	100.00 584	99.97 586	100.00 585	98.35 581	100.00 584	99.84 585	100.00 586	99.98 585	99.99 585	99.99 585	100.00 586	100.00 584	100.00 587	100.00 586	100.00 588

DPSM_ROB	99.95 589	100.00 588	100.00 589	99.76 584	100.00 585	100.00 584	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 584	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	99.21 582	100.00 586	100.00 584	100.00 587	99.99 584	99.95 584

DPSM	99.95 589	100.00 588	100.00 589	99.76 584	100.00 585	100.00 584	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 587	100.00 584	100.00 589	100.00 586	100.00 588	100.00 588	99.21 582	100.00 586	100.00 584	100.00 587	99.99 584	99.95 584

Low-res two-view benchmark