Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.22 1	0.33 107	1.17 10	0.07 43	0.11 78	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 58	0.07 22	0.17 30	0.39 1	0.20 23	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.26 2	0.29 60	1.25 19	0.24 110	0.10 67	0.41 3	0.07 69	0.57 1	0.80 14	0.24 24	0.03 5	0.09 40	0.37 79	0.46 4	0.12 3	0.03 381	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

Wavelet-MonSter	0.35 3	0.28 54	1.43 36	0.03 6	0.40 236	1.20 20	0.00 1	1.14 5	0.82 18	0.27 29	0.04 11	0.05 5	0.08 8	0.96 36	0.20 23	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 90

LGtest1	0.42 4	0.33 107	1.42 33	0.13 85	0.16 120	0.98 10	0.01 6	2.30 15	0.96 46	0.21 19	0.07 13	0.08 34	0.10 16	1.10 44	0.31 55	0.01 245	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 90

MonStereo	0.44 5	0.23 30	1.44 39	0.05 28	0.77 313	1.17 14	0.01 6	3.17 41	0.72 5	0.28 30	0.18 26	0.06 14	0.04 1	0.54 5	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.01 18

Monster-pub-eth3d	0.44 5	0.23 30	1.44 39	0.05 28	0.77 313	1.17 14	0.01 6	3.17 41	0.72 5	0.28 30	0.18 26	0.06 14	0.04 1	0.55 6	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 7	0.25 42	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 39	0.01 6	3.39 64	0.91 42	0.33 51	0.16 19	0.07 22	0.42 100	0.57 7	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

3.25w	0.45 7	0.25 42	1.29 20	0.02 1	0.08 51	1.25 39	0.01 6	3.39 64	0.91 42	0.33 51	0.16 19	0.06 14	0.42 100	0.57 7	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 7	0.31 76	1.35 28	0.06 34	0.17 130	1.30 52	0.01 6	3.52 80	0.77 13	0.15 8	0.07 13	0.06 14	0.07 6	0.74 18	0.22 28	0.02 337	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 90

FSD	0.46 10	0.31 76	1.38 30	0.17 93	0.10 67	0.53 5	0.06 60	3.21 49	0.81 15	0.16 10	0.24 33	1.06 147	0.12 25	0.63 13	0.24 32	0.02 337	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

S2M2_L	0.46 10	0.39 162	1.17 10	0.37 142	0.17 130	1.14 12	0.01 6	1.46 7	1.83 70	0.19 14	0.87 69	0.13 47	0.19 33	0.57 7	0.43 89	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.21 390	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MonSter	0.46 10	0.23 30	1.44 39	0.05 28	0.77 313	1.17 14	0.01 6	3.17 41	0.72 5	0.28 30	0.18 26	0.07 22	0.04 1	0.83 25	0.17 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 13	0.16 3	1.57 54	0.04 21	0.72 307	1.24 35	0.05 53	2.80 22	0.84 19	0.45 88	0.50 46	0.06 14	0.56 122	0.58 10	0.24 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4.5_new	0.49 13	0.17 6	1.73 73	0.06 34	0.30 199	1.23 25	0.07 69	3.11 32	0.87 30	0.45 88	0.66 53	0.05 5	0.19 33	0.67 15	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 13	0.17 6	1.73 73	0.06 34	0.30 199	1.23 25	0.07 69	3.11 32	0.87 30	0.45 88	0.66 53	0.05 5	0.19 33	0.67 15	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

IGEV	0.50 16	0.22 26	1.52 49	0.08 52	1.85 415	1.34 58	0.37 192	2.03 11	0.93 45	0.29 35	0.08 17	0.07 22	0.09 12	0.90 31	0.22 28	0.02 337	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

FlowAnything_test	0.51 17	0.33 107	2.09 115	0.15 88	0.15 112	1.71 104	0.03 34	1.76 8	0.49 2	1.10 133	0.77 61	0.03 1	0.05 4	0.61 12	0.66 140	0.05 413	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.02 90

asda	0.52 18	0.19 13	1.61 58	0.03 6	0.61 290	1.26 44	0.08 77	3.20 47	0.84 19	0.41 76	0.29 35	0.05 5	0.72 141	0.77 22	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4.25_new	0.52 18	0.18 8	1.42 33	0.03 6	0.88 325	1.23 25	0.04 40	3.18 44	0.85 22	0.32 46	0.77 61	0.05 5	0.42 100	0.83 25	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 18	0.18 8	1.42 33	0.03 6	0.88 325	1.23 25	0.04 40	3.18 44	0.85 22	0.32 46	0.77 61	0.05 5	0.42 100	0.83 25	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 18	0.18 8	1.43 36	0.03 6	0.88 325	1.23 25	0.04 40	3.18 44	0.85 22	0.32 46	0.77 61	0.05 5	0.42 100	0.83 25	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 22	0.23 30	1.53 50	0.03 6	0.02 3	1.25 39	0.02 26	3.34 61	0.88 35	0.44 86	0.43 43	0.07 22	1.04 173	1.04 42	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

4w-stereo	0.55 23	0.18 8	1.39 31	0.02 1	0.35 223	1.26 44	0.06 60	3.13 35	0.86 25	0.28 30	0.82 68	0.06 14	0.67 134	1.59 71	0.25 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 23	0.23 30	1.43 36	0.04 21	0.12 92	1.25 39	0.08 77	3.20 47	0.86 25	0.39 69	0.16 19	0.07 22	0.88 159	1.99 96	0.24 32	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2w_stereo	0.56 25	0.19 13	1.31 24	0.03 6	0.10 67	1.22 23	0.04 40	3.42 72	0.81 15	0.79 116	0.73 58	0.07 22	1.24 197	0.81 24	0.37 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

dual_stereo	0.56 25	0.32 90	1.08 5	0.07 43	0.11 78	0.77 8	0.03 34	3.60 86	1.17 54	0.12 4	0.03 5	0.20 58	0.11 21	2.77 117	0.51 119	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.16 425	0.00 1	0.02 90

AdaDepth	0.57 27	0.22 26	2.33 140	0.12 69	1.26 364	1.59 86	0.07 69	1.03 4	0.97 47	0.21 19	0.42 41	0.08 34	0.30 65	2.28 106	0.26 39	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.20 448	0.01 27	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 27	0.28 54	1.20 15	0.07 43	0.68 299	1.34 58	0.02 26	3.39 64	1.41 58	0.06 1	0.02 1	0.12 46	0.10 16	2.37 108	0.31 55	0.01 245	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 90

3.75w	0.62 29	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 367	1.25 39	0.01 6	3.23 51	0.87 30	0.38 61	0.23 31	0.07 22	0.40 87	2.96 122	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-G_1	0.62 29	0.31 76	1.19 12	0.07 43	0.11 78	1.81 114	0.02 26	3.74 98	0.88 35	0.23 21	0.03 5	0.09 40	0.08 8	3.39 134	0.27 48	0.02 337	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 90

LG-G	0.62 29	0.31 76	1.19 12	0.07 43	0.11 78	1.81 114	0.02 26	3.74 98	0.88 35	0.23 21	0.03 5	0.09 40	0.08 8	3.39 134	0.27 48	0.02 337	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 90

1w_stereo	0.64 32	0.16 3	1.24 18	0.09 58	0.50 268	1.19 18	0.08 77	3.24 53	0.84 19	0.48 93	2.37 134	0.04 3	1.57 223	0.84 29	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 32	0.33 107	1.46 44	0.10 60	0.18 145	1.30 52	0.19 140	3.53 82	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.07 6	4.19 163	0.36 66	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 90

qwe	0.66 34	0.19 13	1.64 63	0.05 28	1.17 359	1.23 25	0.03 34	3.35 62	0.88 35	0.51 98	0.38 38	0.04 3	0.17 30	3.22 127	0.26 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

2.25w	0.67 35	0.20 18	1.40 32	0.04 21	0.13 101	1.21 21	0.05 53	3.23 51	0.87 30	0.36 56	1.17 83	0.07 22	0.69 137	3.67 142	0.30 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 35	0.23 30	1.05 3	0.06 34	1.40 379	1.24 35	0.00 1	3.56 84	1.36 56	0.06 1	0.04 11	0.08 34	0.10 16	4.03 158	0.14 9	0.01 245	0.07 388	0.00 1	0.01 311	0.01 27	0.02 90

2.5w	0.68 37	0.23 30	1.29 20	0.04 21	0.31 208	1.26 44	0.09 85	3.24 53	0.86 25	0.42 81	0.59 49	0.03 1	0.56 122	4.36 171	0.24 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RAStereo	0.68 37	0.42 191	3.15 244	0.18 99	0.52 276	1.17 14	0.02 26	3.16 40	0.98 48	0.51 98	1.43 91	0.16 49	0.22 40	0.75 20	0.83 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.02 90

3.5w_stereo	0.69 39	0.23 30	1.44 39	0.02 1	0.14 107	1.24 35	0.03 34	3.53 82	0.90 41	0.20 15	1.48 94	0.07 22	0.50 112	3.73 144	0.30 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo_L1	0.69 39	0.32 90	1.21 17	0.10 60	0.16 120	1.38 63	0.20 146	2.44 16	0.72 5	0.20 15	0.02 1	0.06 14	0.06 5	6.49 260	0.36 66	0.01 245	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 90

SGD-Stereo	0.69 39	0.30 71	1.15 9	0.25 112	0.12 92	1.26 44	0.29 174	1.87 10	0.62 4	0.50 97	0.51 47	0.08 34	0.11 21	6.67 276	0.09 1	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

water-stereo	0.70 42	0.29 60	3.07 238	0.08 52	0.07 35	1.54 82	0.15 122	4.01 115	1.41 58	0.59 104	1.31 87	0.26 77	0.24 42	0.43 3	0.39 77	0.02 337	0.06 365	0.00 1	0.02 338	0.02 79	0.01 18

GIP-stereo	0.70 42	0.44 208	1.70 71	1.52 309	0.75 309	1.48 74	0.05 53	4.18 121	1.10 50	0.18 12	0.42 41	0.58 128	0.38 83	0.65 14	0.46 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18

DEFOM-Stereo	0.70 42	0.29 60	1.62 60	0.16 92	0.06 27	1.95 124	0.45 213	0.88 3	0.74 10	0.55 101	0.51 47	0.14 48	0.09 12	6.32 246	0.20 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

Monster-pub-mixall	0.72 45	0.39 162	0.98 1	0.04 21	0.12 92	1.23 25	0.01 6	2.74 21	0.86 25	0.86 120	0.39 40	0.07 22	0.09 12	6.24 238	0.32 57	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

MLG-Stereo	0.72 45	0.23 30	1.13 6	0.06 34	0.16 120	1.24 35	0.00 1	3.84 106	1.40 57	0.06 1	0.03 5	0.08 34	0.10 16	5.71 216	0.16 12	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 90

GREAT-IGEV	0.72 45	0.29 60	1.91 85	1.31 278	0.40 236	1.41 69	0.08 77	2.29 14	2.48 94	0.18 12	0.69 56	0.10 44	0.34 73	1.72 78	0.37 72	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.22 459	0.10 269	0.41 463

IGEV-Stereo++	0.74 48	0.23 30	1.31 24	0.06 34	1.62 389	1.95 124	0.01 6	3.29 57	1.81 67	0.38 61	1.68 105	0.10 44	1.16 188	0.91 32	0.19 22	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.01 18

GLC_STEREO	0.75 49	0.29 60	1.19 12	0.55 170	0.01 1	1.98 128	0.57 252	3.07 28	3.02 139	0.90 122	1.48 94	0.19 54	0.40 87	0.93 33	0.36 66	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 90

rvit_stereo_0081_aga	0.76 50	0.51 244	3.29 255	0.11 67	0.25 178	1.73 108	0.22 153	3.68 88	2.54 101	0.26 28	0.16 19	0.27 81	0.30 65	1.31 55	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.04 187

LG-Stereo	0.79 51	0.32 90	3.96 312	0.04 21	0.15 112	1.19 18	0.18 137	3.52 80	2.95 127	0.32 46	1.77 108	0.22 70	0.14 27	0.39 1	0.43 89	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.02 90

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 52	0.33 107	2.51 157	0.25 112	0.53 277	1.93 122	0.27 169	5.07 179	1.05 49	0.47 92	0.68 55	0.64 131	0.22 40	0.95 35	0.65 136	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.19 445	0.03 125	0.16 381

MaDis-Stereo	0.80 52	0.69 319	3.02 222	0.33 131	1.83 413	1.22 23	0.06 60	3.41 69	1.49 60	0.31 44	0.38 38	0.42 111	0.51 114	1.14 47	1.21 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.05 222

AEACV	0.80 52	0.29 60	1.70 71	0.96 228	0.24 175	2.03 131	0.88 338	3.50 77	0.88 35	0.34 53	0.20 29	0.29 86	2.01 246	1.77 84	0.33 59	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.29 479	0.10 269	0.09 289

IGEV-RUCA	0.81 55	0.15 1	1.13 6	0.52 164	0.32 212	2.13 141	0.51 232	3.46 74	1.71 65	0.95 124	0.16 19	0.24 74	0.55 120	2.81 119	0.41 83	0.12 451	0.21 493	0.20 503	0.25 470	0.21 390	0.20 408

UniTT-Stereo	0.83 56	0.33 107	1.98 100	0.92 219	1.27 367	0.54 6	0.11 94	1.35 6	2.94 126	1.67 144	2.09 120	0.20 58	0.31 69	1.57 69	1.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.01 18

Pointernet	0.84 57	0.35 133	2.00 104	0.12 69	0.13 101	1.77 110	0.06 60	4.87 163	2.53 99	0.14 7	2.11 123	0.76 137	0.44 107	1.02 40	0.32 57	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.15 422	0.02 79	0.01 18

monsters	0.87 58	0.28 54	1.54 51	0.47 161	2.71 456	1.38 63	0.01 6	3.14 36	0.81 15	0.32 46	0.48 45	0.05 5	0.13 26	5.72 217	0.42 87	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

castereo	0.87 58	0.60 284	1.07 4	0.34 136	0.17 130	1.89 118	0.79 311	4.84 162	2.05 74	0.65 109	2.55 139	0.31 92	0.40 87	1.02 40	0.38 76	0.01 245	0.09 413	0.00 1	0.24 465	0.03 125	0.02 90

zero-FE	0.88 60	0.27 52	2.12 122	0.21 104	1.63 390	1.75 109	0.83 321	3.08 29	0.61 3	0.15 8	0.13 18	0.29 86	0.44 107	3.38 133	1.07 218	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.05 378	1.47 514	0.03 141

rvit_stereo_0081	0.88 60	0.28 54	1.81 75	0.62 183	0.13 101	1.34 58	0.12 100	3.14 36	4.59 237	0.43 84	0.30 36	0.54 125	0.11 21	3.89 148	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 60	0.28 54	1.81 75	0.62 183	0.13 101	1.34 58	0.12 100	3.14 36	4.59 237	0.43 84	0.30 36	0.54 125	0.11 21	3.89 148	0.36 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

rvit_stereo_0080	0.88 60	0.51 244	3.12 241	0.07 43	0.12 92	1.31 54	0.37 192	3.78 101	3.29 161	0.56 102	1.13 81	0.40 105	0.76 145	1.71 75	0.47 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 187

whm_eth	0.88 60	0.51 244	3.12 241	0.07 43	0.12 92	1.31 54	0.37 192	3.78 101	3.29 161	0.56 102	1.13 81	0.40 105	0.76 145	1.71 75	0.47 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 187

AIO_test	0.90 65	0.40 173	1.67 67	0.14 86	0.16 120	2.97 248	0.83 321	3.61 87	2.67 107	0.29 35	0.71 57	1.50 165	0.29 58	2.37 108	0.13 7	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.08 392	0.03 125	0.03 141

LoS	0.91 66	0.34 122	2.10 120	0.38 145	0.13 101	2.47 174	0.26 166	5.00 175	2.74 116	0.89 121	0.21 30	0.49 118	0.36 76	1.97 95	0.67 142	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
monsterstereo	0.93 67	0.30 71	1.91 85	0.43 153	2.63 452	1.21 21	0.01 6	3.11 32	0.76 12	0.46 91	1.44 92	0.05 5	0.09 12	5.66 212	0.50 118	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 68	0.22 26	1.20 15	0.06 34	0.08 51	2.36 163	0.62 264	5.50 217	2.61 104	0.30 39	3.32 163	0.41 108	0.25 44	1.12 46	0.17 17	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.35 496	0.06 210	0.12 340

SMoEStereo_RVC	0.95 69	0.35 133	1.37 29	0.63 187	0.07 35	2.07 133	0.16 128	2.88 24	1.68 63	0.30 39	1.23 85	0.19 54	0.28 54	6.80 282	0.84 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.13 348

GCAP-Stereo	0.95 69	0.62 293	1.99 102	0.30 119	0.03 11	1.66 94	0.01 6	4.43 133	3.00 136	1.63 143	1.17 83	1.39 157	0.76 145	1.31 55	0.55 123	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.02 90

111111	0.97 71	0.19 13	1.49 47	0.06 34	1.12 354	1.43 71	0.05 53	4.77 158	1.70 64	0.44 86	2.88 148	0.09 40	0.17 30	4.66 179	0.20 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.01 18

fffft	0.97 71	0.29 60	1.69 70	0.03 6	0.05 16	2.12 140	0.65 273	3.44 73	1.87 72	0.34 53	0.60 51	0.23 71	0.20 36	6.69 277	0.89 198	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.18 367	0.09 289
1: 1. 1
DEFOM-Stereo_RVC	0.98 73	2.14 490	1.55 52	0.88 211	0.26 185	0.56 7	0.04 40	2.80 22	0.86 25	0.30 39	0.80 66	0.21 68	2.33 262	6.17 233	0.37 72	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.17 433	0.01 27	0.01 18

Occ-G	0.98 73	0.38 158	1.82 77	0.15 88	0.18 145	1.45 73	0.69 285	3.15 39	2.25 82	1.45 139	0.59 49	5.06 309	0.54 119	0.75 20	0.77 169	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.17 433	0.16 343	0.01 18

CASnet	0.98 73	0.32 90	1.62 60	0.65 190	0.07 35	2.11 138	0.14 116	3.50 77	4.03 205	3.77 199	1.41 90	0.31 92	0.29 58	0.80 23	0.57 125	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	0.98 73	0.42 191	1.86 79	0.07 43	0.22 168	1.65 93	0.02 26	4.07 116	6.33 321	0.72 111	1.54 97	0.43 112	0.64 132	1.22 53	0.44 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MM-Stereo_test2	0.99 77	0.29 60	2.26 136	1.34 282	0.12 92	1.78 112	0.53 234	4.71 155	3.31 163	0.76 114	0.80 66	0.50 121	0.35 74	1.86 88	0.73 154	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.07 387	0.26 417	0.06 242

trnet	0.99 77	0.37 151	1.89 83	0.08 52	0.19 156	1.68 98	0.02 26	4.12 120	6.41 325	0.70 110	1.57 98	0.46 115	0.67 134	1.15 48	0.41 83	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

CroCo-Stereo	0.99 77	0.89 372	3.19 248	0.46 156	0.44 245	0.38 2	0.05 53	4.61 145	3.95 199	0.48 93	1.78 111	1.01 144	0.27 52	1.11 45	1.07 218	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 187
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rvit_stereo_ft	1.00 80	0.78 346	3.84 308	0.84 206	0.36 226	1.23 25	0.24 159	3.81 105	3.76 188	0.37 59	0.87 69	0.74 135	1.12 177	1.18 51	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.06 242

depthmonostereo	1.01 81	0.50 238	3.16 245	0.12 69	0.09 59	1.43 71	0.04 40	4.97 170	1.51 61	0.90 122	1.46 93	0.98 143	0.94 164	3.45 138	0.46 102	0.02 337	0.10 425	0.00 1	0.02 338	0.04 154	0.01 18

AIO_rvc	1.02 82	0.59 280	1.95 96	0.15 88	0.09 59	3.42 283	0.99 353	4.46 135	2.73 115	0.28 30	1.62 100	1.32 155	0.28 54	2.10 102	0.21 27	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.04 372	0.11 290	0.11 325

RSM++	1.02 82	0.24 41	1.33 26	0.86 209	0.04 13	2.78 219	0.30 180	2.63 18	2.67 107	0.48 93	1.95 115	0.52 122	0.25 44	5.50 208	0.57 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 433	0.11 290	0.09 289

mms	1.03 84	0.54 260	1.58 56	0.05 28	0.36 226	1.52 81	0.08 77	2.97 27	1.84 71	0.38 61	2.94 150	0.32 95	0.25 44	6.82 283	0.39 77	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.28 442

ours_stereo	1.03 84	0.55 264	1.86 79	0.12 69	0.32 212	1.16 13	0.09 85	3.27 56	2.18 79	0.39 69	3.02 154	0.34 103	0.26 50	6.32 246	0.37 72	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.18 367	0.13 348

rvit_stereo_0083	1.03 84	0.26 48	3.09 239	0.49 162	0.09 59	1.27 49	0.24 159	2.72 19	4.60 239	0.38 61	0.77 61	0.78 138	1.18 191	4.35 170	0.33 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

EGLCR-Stereo	1.04 87	0.20 18	2.00 104	1.14 256	0.16 120	2.50 178	0.11 94	4.96 169	2.61 104	0.79 116	0.07 13	1.46 163	0.37 79	3.96 155	0.23 30	0.01 245	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 261

HUF	1.05 88	0.64 297	2.33 140	0.35 139	0.22 168	3.09 259	0.41 203	3.73 97	2.89 123	0.36 56	2.71 144	0.33 99	0.30 65	2.28 106	0.23 30	0.00 1	0.61 529	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.39 458

rrr	1.05 88	0.45 216	3.18 247	0.32 126	0.06 27	2.74 212	0.95 351	3.49 76	1.12 51	0.39 69	0.16 19	0.20 58	0.29 58	6.47 257	0.87 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 453	0.06 210	0.10 311

IGEVStereo-DCA	1.06 90	0.45 216	2.06 109	0.32 126	0.06 27	2.74 212	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.39 69	0.16 19	0.20 58	0.29 58	6.47 257	0.87 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.06 210	0.06 242

test_xeample3	1.08 91	0.43 202	3.39 264	0.49 162	0.05 16	2.58 191	0.93 346	3.32 59	1.77 66	0.23 21	0.23 31	0.19 54	0.28 54	6.34 248	0.85 183	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.26 477	0.06 210	0.10 311

tt45	1.09 92	0.35 133	1.49 47	0.39 146	0.23 173	3.50 295	0.14 116	3.35 62	1.81 67	0.36 56	2.04 118	0.27 81	0.26 50	6.84 285	0.63 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.03 141

MGS-Stereo	1.10 93	0.26 48	2.45 149	0.58 177	0.06 27	1.84 116	0.67 279	2.16 13	3.42 170	1.03 126	6.13 253	0.49 118	0.36 76	1.43 61	0.62 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 472	0.00 1

ff7	1.12 94	0.57 272	2.06 109	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.09 258	0.06 242

ffff	1.12 94	0.57 272	2.06 109	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.09 258	0.06 242

11t	1.12 94	0.57 272	2.06 109	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.09 258	0.06 242

anonymousdsp	1.12 94	0.59 280	1.66 64	0.03 6	0.07 35	2.81 230	0.82 317	4.07 116	2.30 89	0.41 76	1.12 80	0.30 88	0.40 87	7.05 302	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 433	0.10 269	0.05 222

ccc-4	1.12 94	0.57 272	2.06 109	0.03 6	0.07 35	2.80 222	0.84 326	3.71 90	2.27 83	0.38 61	1.06 72	0.20 58	0.40 87	7.12 309	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.09 258	0.06 242

IGEV-Stereo	1.12 94	0.59 280	1.66 64	0.03 6	0.07 35	2.82 233	0.82 317	4.09 119	2.30 89	0.41 76	1.11 77	0.30 88	0.41 95	7.05 302	0.49 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 433	0.10 269	0.05 222
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DilatedVolume-Stereo	1.13 100	0.41 184	2.75 187	1.04 243	0.11 78	2.21 149	0.10 89	2.96 26	1.32 55	2.40 158	2.09 120	0.33 99	0.58 128	5.62 209	0.43 89	0.03 381	0.06 365	0.00 1	0.14 418	0.04 154	0.04 187

fffy	1.13 100	0.51 244	2.15 123	1.01 235	0.09 59	2.30 160	0.19 140	4.07 116	1.13 53	0.16 10	2.66 141	0.20 58	0.38 83	6.98 298	0.35 63	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.14 332	0.16 381

IGEV++	1.14 102	0.51 244	1.66 64	0.55 170	0.08 51	2.52 179	1.01 357	6.51 272	3.16 147	0.59 104	2.11 123	0.43 112	1.18 191	1.44 62	0.79 173	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.05 378	0.11 290	0.11 325

castereo++	1.18 103	0.54 260	1.95 96	0.30 119	0.51 272	4.56 365	1.00 355	4.61 145	1.12 51	0.29 35	2.14 127	1.89 180	0.15 28	3.94 154	0.18 21	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.31 487	0.03 125	0.00 1

CAS++	1.18 103	0.55 264	1.99 102	0.17 93	0.27 188	1.85 117	0.63 265	8.48 324	3.07 142	1.71 145	2.32 132	0.18 53	0.20 36	1.91 94	0.30 50	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DA2	1.19 105	0.37 151	1.94 92	0.62 183	0.30 199	6.06 400	0.59 254	5.55 218	2.23 80	0.37 59	2.42 137	0.41 108	1.17 189	1.24 54	0.16 12	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.20 408

xyz-stereo-finetune	1.20 106	0.44 208	2.19 132	0.08 52	0.05 16	3.16 270	0.68 280	3.41 69	2.58 103	0.81 118	1.77 108	0.68 132	0.37 79	6.20 236	1.63 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 90

ProNet	1.20 106	0.60 284	2.00 104	0.26 114	0.08 51	2.73 211	0.68 280	5.00 175	2.52 98	0.29 35	1.32 88	0.37 104	0.36 76	6.94 296	0.44 94	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.07 261

TANstereo	1.20 106	0.49 235	2.04 107	0.34 136	0.10 67	1.80 113	0.01 6	3.40 68	4.10 213	4.37 212	4.82 205	0.41 108	0.70 138	0.94 34	0.46 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	1.21 109	0.20 18	1.30 23	0.12 69	0.06 27	2.48 176	0.51 232	3.78 101	2.74 116	0.48 93	2.38 135	2.18 189	0.28 54	6.77 281	0.56 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 425	0.07 228	0.05 222

sCroCo_RVC	1.21 109	0.65 303	5.16 390	1.09 248	1.29 371	0.92 9	0.19 140	3.92 108	2.68 110	0.30 39	3.04 155	0.52 122	1.56 222	1.58 70	0.78 171	0.09 442	0.25 505	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.11 325

GGEV	1.22 111	0.35 133	1.96 99	0.57 175	0.28 195	6.83 417	0.64 269	5.42 212	2.35 92	0.75 113	2.28 130	0.26 77	1.30 200	1.00 39	0.16 12	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.15 368

Selective-IGEV	1.23 112	0.18 8	1.13 6	0.07 43	0.17 130	2.38 167	0.54 237	6.10 244	2.51 97	0.41 76	3.20 160	0.26 77	0.29 58	6.94 296	0.16 12	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.11 410	0.04 154	0.10 311

MSCF	1.24 113	0.77 339	1.95 96	0.42 149	0.46 251	3.85 331	0.85 332	4.26 124	2.02 73	2.21 150	2.34 133	0.17 50	2.74 285	1.75 80	0.39 77	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.54 513	0.04 154	0.05 222

WCG-NET	1.24 113	0.43 202	1.46 44	0.33 131	0.08 51	2.14 142	1.08 366	3.09 31	6.86 342	2.73 165	3.43 171	0.74 135	0.94 164	0.89 30	0.33 59	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.05 222

CroCo-Stereo Lap2	1.24 113	0.88 369	3.39 264	0.95 226	4.59 521	0.47 4	0.08 77	3.51 79	2.80 119	1.17 136	2.24 128	1.57 168	0.20 36	1.48 65	1.14 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.12 340

Replicate-Monster	1.25 116	1.94 484	10.24 488	0.08 52	0.32 212	1.32 56	0.03 34	3.71 90	0.89 40	1.07 131	0.07 13	0.08 34	0.10 16	4.74 181	0.14 9	0.01 245	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.22 413

999	1.25 116	0.37 151	1.63 62	1.15 257	0.34 220	3.03 254	0.66 276	3.41 69	2.27 83	0.30 39	3.20 160	0.19 54	0.25 44	7.23 317	0.85 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.01 18

rvit_0105_6	1.26 118	0.87 365	4.85 370	0.61 181	0.07 35	1.60 87	0.32 182	3.79 104	5.87 288	0.25 26	0.26 34	1.09 148	0.29 58	4.60 177	0.62 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 242

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 118	0.42 191	2.36 145	0.59 179	1.26 364	2.43 172	0.01 6	3.29 57	7.76 376	1.71 145	2.78 146	0.27 81	0.32 71	1.16 50	0.58 129	0.04 401	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.10 311

LoS_RVC	1.26 118	1.43 445	1.91 85	0.42 149	3.77 496	1.71 104	0.04 40	2.58 17	2.49 96	0.42 81	2.58 140	0.30 88	0.57 126	1.71 75	0.66 140	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	4.49 538

MIF-Stereo (partial)	1.29 121	0.33 107	3.02 222	0.03 6	1.12 354	1.26 44	0.13 109	4.46 135	3.75 186	0.35 55	2.39 136	0.31 92	0.74 143	6.09 229	1.76 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.04 187

MyStereo07	1.31 122	0.79 347	1.61 58	1.03 238	1.11 352	2.63 202	0.46 214	5.48 214	2.24 81	0.64 108	1.48 94	0.27 81	0.59 130	7.03 301	0.45 98	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.01 311	0.11 290	0.09 289

GASTEREO	1.34 123	0.98 391	1.86 79	0.53 165	0.46 251	3.97 339	0.86 334	4.25 123	2.16 77	2.34 156	3.48 174	0.17 50	2.87 294	1.88 92	0.39 77	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.54 513	0.04 154	0.05 222

plain	1.34 123	0.51 244	5.09 384	0.30 119	0.05 16	1.58 84	0.08 77	4.47 137	3.77 189	0.42 81	1.76 107	0.60 130	0.74 143	6.11 230	0.94 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 463	0.02 90

sAnonymous2	1.35 125	1.66 466	8.14 470	0.55 170	0.46 251	1.23 25	0.24 159	4.00 113	3.47 172	0.40 74	1.11 77	0.23 71	1.42 208	0.96 36	0.57 125	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.20 448	2.07 523	0.22 413

CroCo_RVC	1.35 125	1.66 466	8.14 470	0.55 170	0.46 251	1.23 25	0.24 159	4.00 113	3.47 172	0.40 74	1.11 77	0.23 71	1.42 208	0.96 36	0.57 125	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.20 448	2.07 523	0.22 413

knoymous	1.36 127	0.21 23	1.68 69	0.20 100	0.49 265	1.58 84	0.11 94	5.15 183	2.40 93	4.62 220	1.77 108	4.56 289	0.45 109	3.23 128	0.63 134	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

rvit_0105_4	1.38 128	0.98 391	5.52 411	0.61 181	0.05 16	1.62 90	0.41 203	3.95 111	5.80 285	0.31 44	0.73 58	1.37 156	0.53 118	4.89 189	0.78 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 187

SCV_C0	1.40 129	0.49 235	3.06 237	0.12 69	0.21 164	2.29 155	0.09 85	6.46 268	3.81 190	0.63 106	2.00 117	0.24 74	0.41 95	7.31 320	0.43 89	0.01 245	0.05 347	0.00 1	0.21 453	0.16 343	0.07 261

MoCha-V2	1.41 130	0.42 191	2.61 169	0.81 201	0.23 173	2.53 182	0.20 146	4.81 160	3.16 147	0.82 119	3.15 158	0.30 88	1.61 227	6.66 275	0.40 82	0.00 1	0.20 490	0.00 1	0.24 465	0.05 186	0.02 90

PMTNet	1.41 130	0.37 151	2.06 109	0.26 114	0.15 112	2.94 246	0.34 188	3.39 64	5.33 266	1.00 125	1.27 86	0.28 85	0.93 162	4.04 159	0.74 156	5.00 540	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.01 18

AE-Stereo	1.44 132	0.32 90	2.69 177	1.58 323	0.20 161	2.24 152	0.59 254	6.01 240	5.70 279	1.18 137	3.17 159	1.02 145	0.78 151	1.73 79	0.83 179	0.02 337	0.18 480	0.00 1	0.29 479	0.11 290	0.07 261

XX-TBD	1.44 132	0.85 361	2.04 107	2.45 453	0.05 16	2.34 162	0.01 6	3.46 74	7.51 363	2.88 170	4.98 212	0.26 77	0.25 44	1.15 48	0.46 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MC-Stereo	1.47 134	0.36 144	2.54 160	1.99 390	0.12 92	1.90 119	0.12 100	4.47 137	2.83 120	3.31 185	3.44 172	0.56 127	1.47 211	5.39 205	0.47 109	0.00 1	0.04 330	0.00 1	0.21 453	0.07 228	0.04 187

rvit_0105_5	1.48 135	0.89 372	5.43 402	0.46 156	0.04 13	1.60 87	0.60 258	4.65 152	5.90 291	0.76 114	1.59 99	1.75 175	0.78 151	4.20 165	0.88 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 242

WCG-NET（raft）	1.49 136	0.50 238	1.55 52	0.21 104	0.08 51	2.15 144	1.01 357	2.72 19	6.26 316	2.79 166	3.06 157	4.38 282	1.04 173	3.53 139	0.26 39	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.08 276

testlalala	1.50 137	0.41 184	1.67 67	0.98 232	0.31 208	4.00 341	0.90 343	5.26 199	2.17 78	6.56 317	3.61 177	1.74 174	0.38 83	1.21 52	0.42 87	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.29 479	0.01 27	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 138	7.77 540	2.81 200	0.05 28	0.02 3	1.11 11	0.06 60	3.26 55	0.75 11	0.12 4	0.02 1	0.07 22	0.68 136	6.69 277	0.13 7	0.02 337	0.08 401	0.00 1	0.00 1	6.69 545	0.02 90

model_zeroshot	1.52 138	0.42 191	4.10 329	1.25 266	0.11 78	3.04 255	0.14 116	5.79 233	2.84 121	3.12 177	3.65 178	2.05 187	0.42 100	2.38 110	0.71 150	0.01 245	0.10 425	0.00 1	0.20 448	0.02 79	0.04 187

CES	1.56 140	0.35 133	1.44 39	0.42 149	7.70 542	2.66 208	0.13 109	4.89 164	2.53 99	0.25 26	1.10 76	0.33 99	0.31 69	1.61 73	0.58 129	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.54 475	6.26 544

MM-Stereo_test1	1.57 141	0.36 144	2.19 132	1.17 259	0.35 223	2.39 168	0.56 243	4.53 140	5.21 261	3.67 194	1.65 103	0.40 105	0.84 158	6.90 290	0.80 176	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.31 433	0.03 141

SCV	1.59 142	0.58 277	2.57 163	2.72 466	0.31 208	2.15 144	0.79 311	6.88 287	2.72 112	0.20 15	2.68 142	0.68 132	0.58 128	7.60 336	0.41 83	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.22 459	0.37 453	0.24 424

CREStereo++_RVC	1.59 142	0.39 162	2.26 136	0.36 140	0.01 1	1.67 95	0.01 6	2.95 25	8.12 387	3.69 196	7.44 301	0.47 116	0.32 71	0.74 18	0.39 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 547	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Reg-Stereo(zero)	1.60 144	0.19 13	2.59 166	0.45 155	0.47 260	1.64 92	0.23 157	3.22 50	5.87 288	4.29 209	3.01 152	4.49 287	1.64 228	2.47 113	1.16 231	0.00 1	0.08 401	0.00 1	0.13 417	0.01 27	0.10 311

11t1	1.62 145	0.26 48	2.53 159	2.37 447	0.24 175	2.58 191	0.06 60	6.66 278	3.00 136	3.40 187	3.01 152	1.14 150	1.94 244	4.18 162	0.91 202	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 141

iRaftStereo_RVC	1.62 145	0.68 314	1.98 100	0.67 192	0.05 16	2.99 250	0.04 40	5.36 208	3.74 185	3.82 200	4.96 210	2.54 198	0.62 131	3.35 132	0.97 210	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.27 438

RAFT-Stereo-weight	1.67 147	0.31 76	1.57 54	0.97 231	0.15 112	3.19 272	0.77 305	5.06 177	6.19 315	4.96 232	3.38 169	2.83 205	0.35 74	2.87 120	0.74 156	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 90

HART	1.68 148	0.67 312	2.72 183	0.04 21	0.27 188	1.72 107	0.04 40	5.60 221	3.16 147	1.44 138	7.73 312	2.41 195	0.15 28	6.44 253	0.62 131	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.17 386

IGEV-Stereo+	1.69 149	0.43 202	1.59 57	0.37 142	3.10 464	2.10 136	0.07 69	1.86 9	0.91 42	0.39 69	0.03 5	0.20 58	0.41 95	7.05 302	0.16 12	0.02 337	0.07 388	0.00 1	0.18 440	5.14 538	9.77 559

Selective-RAFT	1.69 149	0.32 90	3.29 255	0.92 219	0.18 145	3.89 333	0.06 60	4.22 122	4.00 202	1.47 140	1.98 116	3.07 218	2.81 289	6.35 250	0.89 198	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.21 453	0.05 186	0.00 1

rvit_0105_3	1.71 151	0.90 375	5.93 422	0.78 199	0.02 3	1.62 90	1.69 404	5.15 183	5.99 300	2.22 152	1.64 102	1.97 185	1.17 189	4.19 163	0.92 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

4D-IteraStereo	1.72 152	0.86 362	3.01 220	0.09 58	2.86 460	3.57 306	1.06 361	3.92 108	5.31 264	5.28 244	1.02 71	3.92 256	0.38 83	1.83 86	1.04 217	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.09 289

rafts_anoy	1.72 152	0.79 347	2.58 165	2.03 400	1.75 405	2.47 174	0.16 128	5.48 214	6.01 302	3.24 181	2.11 123	1.92 184	1.33 201	3.08 125	1.13 227	0.01 245	0.18 480	0.00 1	0.01 311	0.03 125	0.07 261

x	1.73 154	0.28 54	2.49 156	1.91 373	0.17 130	2.10 136	0.83 321	8.74 337	3.55 178	3.28 182	2.12 126	3.10 219	1.96 245	2.90 121	1.12 225	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

TestStereo	1.74 155	1.02 398	3.64 288	0.20 100	0.28 195	1.33 57	0.01 6	5.24 194	4.01 204	3.18 178	4.97 211	2.07 188	0.70 138	7.32 321	0.75 161	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1

Anonymous3	1.76 156	0.44 208	6.37 436	0.33 131	0.50 268	4.33 353	0.54 237	4.43 133	2.48 94	2.21 150	3.24 162	1.53 167	1.14 181	5.64 210	1.29 240	0.17 465	0.23 499	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.15 368

GCAP-BAT	1.77 157	0.49 235	2.78 194	0.66 191	0.16 120	3.76 325	0.80 313	3.72 96	3.27 158	3.68 195	5.03 214	3.66 247	0.56 122	5.82 220	0.65 136	0.00 1	0.05 347	0.00 1	0.24 465	0.01 27	0.01 18

anonymousdsp2	1.78 158	0.39 162	3.40 266	1.10 249	0.04 13	3.63 307	0.50 229	7.80 306	2.77 118	2.91 172	2.88 148	3.17 223	1.01 168	5.15 198	0.43 89	0.00 1	0.01 181	0.02 431	0.15 422	0.05 186	0.12 340

DCRE	1.79 159	0.68 314	2.55 161	1.66 336	0.27 188	1.27 49	0.05 53	4.57 144	4.04 207	3.30 184	9.24 349	3.83 254	1.20 194	2.08 101	0.67 142	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.24 465	0.04 154	0.09 289

raft+_RVC	1.79 159	0.84 359	2.32 139	2.40 448	0.85 323	1.38 63	0.09 85	6.36 258	4.75 247	2.85 169	5.46 237	1.17 152	1.36 206	4.54 175	0.91 202	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.22 413

HUI-Stereo	1.80 161	0.41 184	2.85 204	0.12 69	0.18 145	3.72 319	0.65 273	5.23 188	2.97 134	5.87 267	4.34 196	3.45 231	1.52 217	3.93 153	0.65 136	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.10 311

GMOStereo	1.81 162	0.47 224	2.09 115	0.10 60	0.27 188	1.49 75	0.89 339	4.40 128	4.51 232	8.16 390	6.97 281	2.96 210	1.15 183	1.42 57	0.88 193	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.03 141

error version	1.81 162	0.47 224	2.09 115	0.10 60	0.27 188	1.49 75	0.89 339	4.40 128	4.51 232	8.16 390	6.97 281	2.96 210	1.15 183	1.42 57	0.88 193	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.03 141

test-v	1.81 162	0.47 224	2.09 115	0.10 60	0.27 188	1.49 75	0.89 339	4.40 128	4.51 232	8.16 390	6.97 281	2.96 210	1.15 183	1.42 57	0.88 193	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.03 141

test-2	1.81 162	0.47 224	2.09 115	0.10 60	0.27 188	1.49 75	0.89 339	4.40 128	4.51 232	8.16 390	6.97 281	2.96 210	1.15 183	1.42 57	0.88 193	0.00 1	0.14 456	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.03 141

xyz-stereo-finetune2	1.82 166	0.51 244	2.22 134	0.10 60	0.05 16	6.49 408	0.17 133	3.59 85	2.15 76	0.63 106	6.19 257	0.49 118	3.44 318	6.93 292	3.48 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.01 18

test-1	1.82 166	0.45 216	5.42 401	0.89 213	0.41 241	2.14 142	0.56 243	5.75 227	4.15 217	3.28 182	5.11 215	3.61 244	0.70 138	1.53 68	1.56 264	0.02 337	0.34 511	0.00 1	0.08 392	0.02 79	0.30 446

MM-Stereo_test3	1.83 168	0.59 280	1.93 89	1.43 298	3.99 502	2.44 173	0.81 315	5.81 234	6.70 337	1.73 147	4.79 203	1.23 154	0.65 133	3.30 129	0.85 183	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.33 441	0.05 222

GMStereo	1.83 168	0.99 394	4.55 355	0.57 175	0.05 16	2.53 182	0.01 6	4.95 167	11.14 448	3.52 189	2.24 128	0.53 124	0.49 111	3.76 146	0.80 176	0.20 472	0.00 1	0.00 1	0.12 413	0.12 307	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test_1	1.85 170	0.21 23	2.45 149	1.02 236	0.22 168	1.37 62	0.82 317	4.66 154	5.06 255	7.02 335	1.73 106	4.09 264	0.41 95	6.51 263	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.18 367	0.14 357

1test111	1.86 171	0.65 303	2.15 123	2.30 435	0.02 3	5.80 392	0.56 243	8.45 320	3.33 165	1.03 126	3.33 164	0.32 95	3.71 333	4.40 172	0.96 207	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.02 79	0.03 141

LL-Strereo2	1.86 171	0.83 358	2.33 140	0.36 140	0.17 130	3.79 328	1.52 394	5.82 235	4.04 207	4.43 213	2.51 138	4.23 271	0.37 79	5.66 212	0.99 212	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.05 378	0.06 210	0.11 325

test-3	1.86 171	0.21 23	2.46 152	1.03 238	0.22 168	1.38 63	0.83 321	4.65 152	5.04 254	7.26 352	1.78 111	4.10 266	0.41 95	6.53 266	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 479	0.18 367	0.14 357

raftrobust	1.86 171	0.74 331	1.94 92	2.15 418	2.24 437	2.74 212	0.53 234	4.89 164	4.05 209	6.09 279	3.89 181	1.64 169	2.55 272	2.44 111	1.12 225	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.08 276

gcap-zeroshot	1.87 175	0.44 208	4.24 333	0.53 165	0.51 272	3.12 264	0.75 301	6.42 266	3.91 196	3.75 198	1.67 104	7.79 379	0.55 120	2.61 115	0.53 121	0.02 337	0.21 493	0.00 1	0.23 462	0.00 1	0.05 222

riskmin	1.88 176	0.15 1	2.11 121	1.38 291	0.88 325	2.40 169	0.04 40	5.93 239	6.10 305	2.25 153	1.34 89	6.06 339	5.08 405	2.78 118	1.01 215	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.06 242

test_3	1.88 176	0.22 26	2.75 187	0.96 228	0.22 168	1.28 51	0.77 305	4.62 147	5.87 288	6.55 316	1.84 113	4.28 277	0.45 109	6.48 259	0.76 163	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.28 478	0.17 356	0.14 357

PSM-adaLoss	1.88 176	0.40 173	2.86 206	0.12 69	0.19 156	3.75 324	0.71 291	5.23 188	2.96 130	5.86 262	4.33 195	3.45 231	1.51 212	5.40 206	0.69 144	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.09 289

s12784h	1.89 179	0.30 71	2.57 163	0.11 67	0.09 59	4.18 348	0.13 109	6.61 275	7.44 362	3.62 192	4.28 192	0.59 129	0.81 154	6.61 271	0.46 102	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.00 1

ROB_FTStereo	1.90 180	0.42 191	2.86 206	0.12 69	0.19 156	3.71 316	0.75 301	5.24 194	2.95 127	5.87 267	4.26 191	3.41 229	1.51 212	5.80 219	0.65 136	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 276

RAFT-IKP	1.90 180	0.42 191	2.83 201	0.12 69	0.18 145	3.50 295	0.64 269	5.24 194	2.96 130	5.86 262	4.34 196	3.50 240	1.51 212	5.99 226	0.76 163	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 276

EKT-Stereo	1.91 182	0.48 231	2.77 192	2.19 422	4.36 508	1.42 70	0.24 159	4.63 148	3.51 174	2.94 173	3.47 173	3.55 242	2.25 257	5.26 200	0.85 183	0.04 401	0.12 441	0.00 1	0.09 403	0.06 210	0.05 222

ROB_FTStereo_v2	1.91 182	0.41 184	2.85 204	0.12 69	0.19 156	3.71 316	0.73 296	5.23 188	2.95 127	5.86 262	4.36 198	3.46 233	1.51 212	5.86 222	0.69 144	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 276

qqq	1.93 184	0.30 71	2.96 217	1.40 293	0.05 16	1.96 127	0.39 198	8.45 320	3.33 165	3.06 175	3.84 179	4.67 292	2.70 279	4.40 172	0.96 207	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

RALCasStereoNet	1.93 184	1.01 396	2.75 187	1.88 369	1.75 405	2.88 242	0.18 137	4.64 151	4.36 224	2.27 154	5.14 216	2.22 191	0.79 153	7.10 308	1.00 214	0.00 1	0.34 511	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.16 381

Patchmatch Stereo++	1.95 186	0.40 173	2.86 206	0.12 69	0.18 145	3.74 321	0.66 276	5.24 194	2.96 130	5.86 262	4.32 193	3.46 233	1.52 217	6.88 287	0.70 146	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.09 289
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	1.95 186	0.40 173	2.86 206	0.12 69	0.18 145	3.74 321	0.66 276	5.24 194	2.96 130	5.86 262	4.32 193	3.46 233	1.52 217	6.88 287	0.70 146	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.09 289

CRE-IMP	1.95 186	0.35 133	2.68 175	0.27 118	0.17 130	3.90 334	0.85 332	5.14 181	2.87 122	5.74 253	4.14 188	3.49 238	0.83 155	6.40 251	1.80 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.19 401

tg	1.96 189	0.64 297	2.15 123	0.68 193	0.12 92	4.40 361	0.04 40	5.74 226	4.19 219	4.00 204	5.23 226	2.58 199	0.93 162	7.12 309	0.77 169	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.31 433	0.25 428

iGMRVC	1.96 189	0.40 173	2.88 211	0.12 69	0.19 156	3.74 321	0.73 296	5.23 188	2.97 134	5.87 267	4.37 199	3.48 237	1.52 217	6.73 280	0.74 156	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.08 276

DIP-Stereo	1.97 191	0.64 297	2.95 215	0.17 93	0.10 67	4.83 372	0.13 109	8.60 332	4.06 212	6.42 308	4.92 209	0.44 114	0.72 141	3.57 140	1.80 288	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	1.99 192	0.34 122	2.71 181	0.26 114	0.06 27	2.29 155	0.48 217	4.89 164	14.65 482	2.81 168	5.51 239	0.78 138	3.21 304	1.44 62	0.33 59	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.02 90

rvit_stereo_0075_2	2.00 193	0.32 90	5.49 406	0.60 180	1.98 421	1.77 110	0.10 89	7.24 295	5.70 279	2.90 171	4.06 185	3.11 220	0.56 122	5.32 202	0.76 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.16 381

MSKI-zero shot	2.00 193	0.36 144	2.15 123	0.81 201	0.25 178	2.69 210	0.29 174	6.16 248	2.34 91	4.31 210	7.52 302	3.70 250	0.25 44	8.42 397	0.41 83	0.01 245	0.13 451	0.00 1	0.25 470	0.03 125	0.02 90

ACVNet-DCA	2.01 195	0.65 303	2.15 123	2.30 435	0.02 3	5.80 392	0.56 243	8.45 320	3.33 165	1.03 126	3.33 164	0.32 95	3.71 333	8.05 368	0.45 98	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.02 79	0.03 141

Gwc-CoAtRS	2.02 196	0.33 107	2.61 169	1.04 243	0.30 199	3.56 303	0.40 202	5.89 238	5.94 295	5.08 237	5.01 213	5.55 323	1.72 233	1.60 72	0.91 202	0.01 245	0.09 413	0.00 1	0.25 470	0.01 27	0.02 90

DCANet-4	2.03 197	0.34 122	5.30 398	0.31 123	0.18 145	1.69 99	0.12 100	4.95 167	8.55 403	5.78 254	5.17 217	1.12 149	2.82 290	2.11 103	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 390

cross-raft	2.03 197	0.35 133	2.78 194	1.10 249	0.16 120	3.77 326	0.48 217	7.03 293	3.75 186	5.06 236	5.55 240	6.26 345	1.41 207	1.75 80	0.89 198	0.01 245	0.07 388	0.00 1	0.19 445	0.03 125	0.03 141

DeepStereo_RVC	2.05 199	0.39 162	2.87 210	0.14 86	0.17 130	3.51 298	0.70 288	5.21 187	3.00 136	6.27 297	4.13 187	3.47 236	4.53 381	4.81 183	1.49 256	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.18 390

MIPNet	2.06 200	0.69 319	4.57 358	0.32 126	0.21 164	1.92 121	0.19 140	6.89 288	5.64 278	5.48 248	4.02 184	2.02 186	3.50 320	3.32 131	2.01 303	0.00 1	0.01 181	0.01 400	0.01 311	0.20 379	0.13 348

DCANet	2.08 201	0.64 297	3.81 302	0.31 123	0.17 130	1.70 103	0.25 164	5.23 188	8.47 399	6.07 278	5.30 233	1.41 158	4.23 359	1.85 87	2.02 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.19 401

CFNet-RSSM	2.11 202	0.33 107	2.71 181	1.04 243	0.30 199	3.21 274	0.41 203	6.67 279	6.96 345	5.62 251	4.58 200	5.40 320	1.71 231	1.86 88	0.87 190	0.00 1	0.08 401	0.00 1	0.32 489	0.02 79	0.02 90

U	2.12 203	0.25 42	2.47 155	0.17 93	8.09 543	10.63 476	0.00 1	3.08 29	0.87 30	0.24 24	0.45 44	0.17 50	0.08 8	0.69 17	0.15 11	0.00 1	0.00 1	9.89 549	5.19 559	0.01 27	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 203	0.58 277	2.43 147	1.27 269	0.16 120	1.60 87	0.14 116	5.17 185	5.90 291	7.10 341	10.10 365	3.06 217	1.74 236	1.87 90	0.97 210	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.02 90

IGEV_Zeroshot_test	2.13 205	0.50 238	4.91 373	1.41 296	0.18 145	2.62 200	0.36 190	7.80 306	3.87 192	5.04 235	5.42 236	4.77 295	1.03 171	3.43 136	0.79 173	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.18 440	0.17 356	0.04 187

tt1	2.14 206	0.63 296	2.22 134	2.27 431	0.02 3	5.71 390	0.63 265	4.53 140	10.19 429	1.16 135	3.39 170	0.33 99	3.05 300	8.00 362	0.46 102	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.10 269	0.04 187

NRIStereo	2.14 206	0.35 133	2.65 174	1.10 249	0.14 107	3.05 256	0.86 334	5.35 206	3.18 153	6.24 292	3.36 168	4.17 270	1.82 242	8.12 376	2.01 303	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.19 401

testlalala2	2.15 208	0.44 208	2.44 148	9.24 541	6.30 532	3.64 308	0.18 137	4.63 148	2.55 102	3.73 197	4.17 189	3.14 221	0.51 114	1.08 43	0.26 39	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.44 508	0.11 290	0.03 141

H2IRNET	2.16 209	0.45 216	2.60 167	1.22 262	0.03 11	1.98 128	0.13 109	4.73 156	7.04 350	1.15 134	7.79 316	5.88 335	3.39 314	4.97 192	1.45 253	0.01 245	0.00 1	0.04 460	0.17 433	0.19 375	0.03 141

dd	2.16 209	1.22 425	4.82 368	0.68 193	0.12 92	1.39 68	0.17 133	5.14 181	11.22 452	2.70 164	3.51 176	1.52 166	1.23 196	5.08 194	3.96 386	0.12 451	0.01 181	0.04 460	0.21 453	0.07 228	0.01 18

cc1	2.17 211	0.65 303	2.15 123	2.30 435	0.02 3	5.80 392	0.56 243	4.31 125	10.41 434	1.03 126	3.33 164	0.32 95	3.71 333	8.05 368	0.45 98	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.10 269	0.05 222

RAFT-Test	2.17 211	0.36 144	3.40 266	1.05 246	0.34 220	4.90 374	0.69 285	6.27 254	3.98 200	4.65 224	7.02 287	6.30 348	1.12 177	1.81 85	0.99 212	0.01 245	0.17 476	0.00 1	0.34 493	0.02 79	0.02 90

Any-RAFT	2.18 213	0.25 42	1.94 92	1.37 289	0.80 318	5.01 377	0.56 243	8.51 325	5.58 276	4.01 205	4.85 207	5.44 321	2.26 259	2.45 112	0.35 63	0.00 1	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 90

FENet	2.19 214	0.34 122	3.04 227	2.05 406	0.26 185	2.82 233	0.13 109	7.02 292	5.55 273	4.97 233	1.94 114	4.91 301	3.39 314	4.71 180	2.50 331	0.02 337	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 411

GANet-ADL	2.20 215	0.50 238	3.27 254	2.02 397	0.11 78	2.21 149	0.48 217	8.64 334	6.79 340	4.56 218	5.83 245	3.98 258	1.27 199	2.68 116	1.43 250	0.04 401	0.08 401	0.02 431	0.00 1	0.15 336	0.03 141

FACV-RUCA	2.21 216	0.34 122	3.59 281	1.30 276	2.90 461	2.22 151	1.25 377	7.98 311	5.71 284	3.59 191	7.21 294	1.14 150	1.60 226	3.12 126	1.46 254	0.01 245	0.03 301	0.10 485	0.04 372	0.35 447	0.17 386

AIO-test1	2.22 217	0.76 336	2.78 194	0.30 119	4.38 509	2.48 176	0.96 352	5.59 220	14.64 480	0.74 112	2.86 147	0.92 140	0.30 65	5.64 210	1.67 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 354	0.17 356	0.14 357

CAS	2.24 218	0.25 42	1.86 79	11.21 547	3.86 498	1.67 95	0.02 26	3.87 107	2.67 107	0.41 76	1.63 101	0.24 74	0.27 52	1.50 66	0.74 156	9.43 554	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	5.21 541

NF-Stereo	2.24 218	0.33 107	3.00 218	2.04 402	0.10 67	3.46 286	0.43 207	6.51 272	3.17 150	6.84 325	5.24 227	2.67 203	1.34 203	8.17 383	1.53 260	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

OCTAStereo	2.24 218	0.33 107	3.03 224	2.04 402	0.10 67	3.45 285	0.43 207	6.50 269	3.17 150	6.84 325	5.20 222	2.65 200	1.33 201	8.18 384	1.56 264	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

PSM-softLoss	2.24 218	0.34 122	3.42 268	1.81 358	0.17 130	2.74 212	0.39 198	6.17 250	2.92 124	6.26 295	6.29 264	2.96 210	0.97 166	8.68 412	1.71 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 90

KMStereo	2.24 218	0.34 122	3.42 268	1.81 358	0.17 130	2.74 212	0.39 198	6.17 250	2.92 124	6.26 295	6.29 264	2.96 210	0.97 166	8.68 412	1.71 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 90

StereoVision	2.25 223	0.72 324	4.00 319	1.03 238	2.64 453	1.91 120	0.28 170	5.83 236	4.43 227	1.89 148	10.65 381	3.88 255	0.52 117	5.13 197	1.98 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.03 141

RE-Stereo	2.25 223	0.33 107	3.03 224	2.04 402	0.10 67	3.47 288	0.43 207	6.50 269	3.18 153	6.84 325	5.20 222	2.65 200	1.34 203	8.18 384	1.58 266	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.01 18

TVStereo	2.25 223	0.33 107	3.03 224	2.04 402	0.10 67	3.47 288	0.43 207	6.50 269	3.18 153	6.84 325	5.20 222	2.65 200	1.34 203	8.18 384	1.58 266	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.01 18

ADStereo(finetuned)	2.26 226	0.64 297	5.22 394	0.31 123	0.18 145	1.71 104	0.25 164	5.23 188	8.46 398	6.06 277	5.30 233	1.41 158	6.37 433	1.87 90	1.87 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.18 390

fff	2.28 227	0.61 288	3.81 302	0.22 106	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 459	5.80 256	5.17 217	1.44 160	5.41 412	2.00 97	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 390

IPLGR	2.28 227	0.51 244	6.00 424	0.15 88	0.15 112	1.99 130	0.22 153	6.34 257	6.04 303	6.80 323	5.76 242	2.87 207	2.31 261	4.88 185	1.28 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.18 390

csc	2.28 227	0.61 288	3.81 302	0.22 106	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 459	5.80 256	5.17 217	1.44 160	5.41 412	2.00 97	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 390

cscssc	2.28 227	0.61 288	3.81 302	0.22 106	0.07 35	1.69 99	0.11 94	5.37 209	11.84 459	5.80 256	5.17 217	1.44 160	5.41 412	2.00 97	1.92 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.18 390

test_sample1	2.31 231	0.26 48	3.29 255	2.08 408	0.46 251	2.62 200	0.05 53	9.88 367	4.23 220	3.90 201	3.92 183	3.49 238	4.44 374	5.67 214	1.88 293	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

EAI-Stereo	2.31 231	0.44 208	2.72 183	0.68 193	0.56 281	3.51 298	2.62 428	11.42 415	4.14 216	2.09 149	7.23 296	1.21 153	0.91 160	5.67 214	1.51 257	0.01 245	0.25 505	0.00 1	0.88 526	0.04 154	0.26 434

test_sample2	2.32 233	0.25 42	3.38 262	2.08 408	0.41 241	2.58 191	0.15 122	9.50 356	4.97 253	3.66 193	4.86 208	4.29 279	3.26 305	5.83 221	1.09 222	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 141

ICVP	2.32 233	0.38 158	2.89 213	0.92 219	0.70 304	2.55 186	0.87 337	9.97 370	3.99 201	4.13 207	8.97 339	2.71 204	1.69 230	2.52 114	3.52 374	0.05 413	0.24 504	0.01 400	0.01 311	0.11 290	0.13 348
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xx1	2.33 235	0.65 303	2.15 123	2.30 435	0.02 3	5.80 392	0.56 243	4.31 125	10.41 434	1.03 126	3.33 164	4.67 292	2.70 279	8.05 368	0.45 98	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.03 141

MyStereo06	2.35 236	0.66 309	4.54 352	1.10 249	0.96 338	2.57 189	0.10 89	9.30 351	4.05 209	5.22 241	6.09 249	5.95 337	2.38 264	3.00 123	0.73 154	0.01 245	0.08 401	0.00 1	0.01 311	0.13 322	0.15 368

PFNet+	2.35 236	0.31 76	3.69 291	0.79 200	0.17 130	3.15 269	0.75 301	4.52 139	6.30 318	7.90 381	6.34 268	2.53 197	1.18 191	7.72 347	1.62 270	0.03 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

RAFT+CT+SA	2.36 238	0.71 323	2.46 152	0.83 205	2.26 438	3.18 271	0.93 346	6.82 286	5.48 268	2.55 160	8.07 320	1.64 169	1.59 225	8.54 403	1.15 229	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.38 498	0.19 375	0.36 455

TRStereo	2.36 238	3.10 507	4.70 364	1.99 390	2.08 426	2.61 197	1.11 367	8.79 339	3.73 184	3.19 179	3.04 155	3.96 257	0.77 148	5.92 223	1.44 251	0.03 381	0.14 456	0.00 1	0.29 479	0.08 240	0.25 428

test_4	2.38 240	0.34 122	2.68 175	0.08 52	0.11 78	3.69 314	1.14 369	3.33 60	3.34 168	4.03 206	17.35 474	3.31 228	0.51 114	6.28 241	1.15 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.16 343	0.01 18

ACRE	2.41 241	1.08 407	5.11 385	0.55 170	2.05 424	2.65 205	0.78 310	5.26 199	4.67 241	7.59 367	9.20 342	1.70 172	1.08 175	3.74 145	2.18 315	0.01 245	0.18 480	0.02 431	0.08 392	0.22 396	0.10 311

HH	2.42 242	0.73 327	3.76 296	0.91 215	0.14 107	2.78 219	0.71 291	7.92 309	2.72 112	1.53 141	6.10 251	7.93 383	4.01 348	8.60 407	0.44 94	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 187

HanStereo	2.42 242	0.73 327	3.76 296	0.91 215	0.14 107	2.78 219	0.71 291	7.92 309	2.72 112	1.53 141	6.10 251	7.93 383	4.01 348	8.60 407	0.44 94	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.04 187

DisPM	2.43 244	0.32 90	3.04 227	1.76 350	0.18 145	3.46 286	0.65 273	5.13 180	4.88 250	8.59 412	7.04 290	2.84 206	1.03 171	8.85 424	0.83 179	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.02 90

IPLG	2.43 244	0.66 309	4.77 367	0.54 167	0.31 208	3.01 252	0.26 166	6.15 247	5.55 273	7.69 370	6.21 259	1.89 180	1.74 236	7.19 315	2.35 323	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.12 340

rvit_105_1	2.44 246	0.80 351	5.08 383	1.77 352	0.09 59	1.95 124	3.62 457	5.62 224	8.21 391	4.85 229	2.07 119	3.15 222	1.58 224	7.08 306	2.71 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.04 154	0.08 276

CASS	2.44 246	0.44 208	3.56 279	0.85 208	0.38 232	3.14 266	0.22 153	9.64 361	4.00 202	6.78 321	7.62 308	3.57 243	3.58 325	3.80 147	1.10 223	0.02 337	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	2.44 246	1.17 422	4.94 374	0.62 183	2.08 426	2.65 205	0.80 313	5.60 221	4.79 248	7.87 378	9.23 344	1.67 171	1.15 183	3.43 136	2.23 317	0.01 245	0.19 486	0.02 431	0.08 392	0.22 396	0.10 311

R-Stereo Train	2.44 246	0.32 90	1.93 89	0.94 222	0.16 120	3.67 310	0.61 261	6.37 260	3.08 143	9.14 428	17.44 475	1.80 176	0.77 148	1.76 82	0.70 146	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

RAFT-Stereo	2.44 246	0.32 90	1.93 89	0.94 222	0.16 120	3.67 310	0.61 261	6.37 260	3.08 143	9.14 428	17.44 475	1.80 176	0.77 148	1.76 82	0.70 146	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALAANet	2.46 251	1.09 409	3.70 294	2.55 459	0.80 318	3.37 282	0.15 122	7.44 301	5.54 272	5.65 252	6.01 248	3.54 241	1.13 180	6.34 248	1.58 266	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.05 378	0.21 390	0.03 141

CIPLG	2.47 252	1.10 411	4.71 365	0.63 187	2.15 431	2.67 209	0.77 305	5.19 186	4.73 245	7.85 377	9.56 357	1.72 173	1.14 181	4.20 165	2.34 321	0.01 245	0.19 486	0.02 431	0.09 403	0.23 403	0.08 276

BUS	2.49 253	0.32 90	3.05 232	0.46 156	0.46 251	7.12 423	0.50 229	9.05 343	4.69 242	6.11 281	6.15 254	5.29 315	0.83 155	3.91 150	1.77 285	0.01 245	0.03 301	0.03 448	0.00 1	0.04 154	0.00 1

Pruner-Stereo	2.49 253	0.40 173	2.46 152	1.80 356	0.25 178	3.51 298	0.77 305	6.03 241	4.92 251	8.91 422	6.09 249	4.45 284	1.11 176	6.99 299	2.11 308	0.02 337	0.00 1	0.02 431	0.00 1	0.01 27	0.04 187

GES	2.49 253	0.38 158	4.29 336	1.58 323	0.05 16	4.58 366	1.07 363	9.70 363	3.39 169	5.21 240	6.64 273	1.84 179	3.36 309	4.86 184	2.54 334	0.06 423	0.01 181	0.06 471	0.01 311	0.12 307	0.03 141

mmm	2.50 256	0.29 60	3.22 250	1.98 388	0.32 212	3.72 319	0.12 100	9.45 355	4.05 209	5.84 261	10.80 383	2.47 196	2.86 293	4.07 160	0.75 161	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.01 311	0.03 125	0.02 90

MIM_Stereo	2.50 256	0.75 333	4.26 334	1.18 260	0.11 78	3.08 257	0.33 186	6.07 243	3.28 160	5.01 234	10.12 366	4.29 279	1.74 236	8.06 372	1.27 238	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.01 311	0.18 367	0.15 368

iRaft-Stereo_20w	2.56 258	0.35 133	4.98 376	0.37 142	0.67 297	3.47 288	0.59 254	12.57 458	3.89 194	6.10 280	6.23 261	1.49 164	2.24 255	6.65 274	0.86 188	0.00 1	0.19 486	0.00 1	0.33 491	0.08 240	0.22 413

HCRNet	2.56 258	0.53 256	3.35 260	0.24 110	3.39 477	2.19 147	0.23 157	6.89 288	5.50 269	5.26 243	4.79 203	5.27 314	2.78 287	7.71 345	2.89 343	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.04 187

RAFT	2.57 260	0.76 336	3.09 239	0.91 215	0.09 59	2.41 170	0.94 348	5.35 206	2.65 106	6.11 281	7.21 294	9.43 413	4.30 366	5.73 218	1.77 285	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.02 338	0.46 471	0.08 276

ACVNet	2.58 261	0.53 256	2.69 177	0.84 206	0.59 283	2.61 197	0.55 241	8.35 316	5.70 279	4.45 214	9.26 352	5.77 331	3.50 320	2.24 104	4.41 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.01 18

HHNet	2.59 262	0.55 264	2.55 161	0.20 100	0.32 212	2.84 236	0.94 348	5.77 232	5.14 259	7.33 356	13.80 434	0.94 141	3.20 303	5.27 201	2.41 328	0.13 456	0.02 249	0.06 471	0.00 1	0.23 403	0.03 141

AFF-stereo	2.59 262	0.68 314	2.35 144	1.55 318	0.17 130	1.67 95	0.08 77	5.75 227	6.60 334	6.20 289	12.13 411	6.16 342	2.36 263	4.75 182	1.11 224	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.05 222

raft_robust	2.64 264	1.20 424	2.62 171	1.10 249	0.28 195	1.50 79	0.12 100	6.28 255	9.04 408	6.80 323	7.19 293	3.73 252	2.13 250	9.06 432	1.07 218	0.03 381	0.12 441	0.00 1	0.21 453	0.17 356	0.22 413

GwcNet-ADL	2.65 265	0.48 231	3.84 308	0.82 203	0.33 218	2.04 132	0.69 285	8.07 312	9.42 415	6.05 275	6.66 274	4.14 268	1.73 234	5.40 206	3.01 347	0.08 437	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 141

ToySt	2.69 266	0.55 264	7.03 451	1.03 238	0.10 67	3.49 293	1.04 359	6.38 264	4.55 236	2.69 162	6.28 263	7.95 387	4.38 370	5.08 194	2.58 335	0.01 245	0.11 434	0.00 1	0.04 372	0.28 425	0.19 401

BSDual-CNN	2.69 266	0.32 90	3.05 232	0.46 156	0.46 251	7.13 425	1.63 400	9.05 343	4.69 242	6.11 281	6.15 254	6.26 345	2.54 270	3.91 150	1.91 295	0.01 245	0.03 301	0.03 448	0.00 1	0.04 154	0.00 1

DN-CSS_ROB	2.69 266	1.40 444	5.34 399	2.31 441	0.75 309	3.14 266	0.06 60	6.11 245	3.87 192	5.34 246	12.18 414	2.34 194	1.22 195	7.84 353	1.48 255	0.03 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 447	0.03 141

AIO-test2	2.70 269	1.23 427	3.52 276	1.24 264	3.05 463	2.65 205	0.06 60	6.30 256	15.40 489	2.58 161	7.30 298	0.48 117	0.57 126	5.36 203	0.96 207	3.06 537	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.16 343	0.15 368

RAFT_R40	2.71 270	0.33 107	3.00 218	1.26 267	0.30 199	3.83 330	1.00 355	5.69 225	4.29 221	9.69 444	6.33 267	5.02 308	4.02 350	8.58 406	0.86 188	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.02 90

AnonymousM	2.71 270	6.75 533	0.98 1	0.73 196	0.06 27	2.41 170	0.53 234	5.30 201	3.05 140	4.75 227	2.09 120	1.89 180	1.01 168	1.88 92	0.51 119	0.01 245	0.02 249	17.42 555	4.76 555	0.02 79	0.01 18

XX-Stereo	2.71 270	0.38 158	5.96 423	2.25 430	2.20 435	1.54 82	0.21 151	5.44 213	3.05 140	2.28 155	16.16 454	7.03 364	0.24 42	6.19 234	0.79 173	0.00 1	0.15 463	0.00 1	0.23 462	0.13 322	0.04 187

UDGNet	2.73 273	7.09 536	3.90 311	2.71 464	0.06 27	2.98 249	0.20 146	4.63 148	8.58 404	2.69 162	2.70 143	0.95 142	1.01 168	6.27 240	1.51 257	1.28 524	0.00 1	5.24 547	0.94 528	1.70 518	0.13 348

SST-Stereo	2.75 274	0.31 76	2.78 194	1.33 280	0.33 218	3.99 340	0.82 317	5.60 221	3.93 198	10.92 473	6.19 257	5.00 306	4.23 359	8.66 411	0.74 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 141

GMStereo_Zeroshot	2.77 275	1.98 487	5.14 388	1.53 314	0.36 226	3.56 303	0.10 89	5.57 219	5.91 293	6.89 330	7.02 287	8.50 400	0.91 160	6.01 227	1.65 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 379	0.01 18

DFGA-Net	2.78 276	1.91 482	7.35 459	1.52 309	0.36 226	3.36 281	0.20 146	6.64 277	5.93 294	4.88 230	6.31 266	2.18 189	1.12 177	7.43 327	5.98 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 453	0.04 187

111	2.78 276	0.92 382	3.81 302	0.22 106	0.07 35	2.83 235	0.70 288	6.03 241	14.00 475	3.22 180	8.93 335	5.48 322	3.30 307	3.66 141	2.03 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.29 444

HITNet	2.79 278	0.77 339	4.02 320	2.03 400	0.11 78	5.58 387	0.59 254	9.24 349	5.15 260	6.42 308	7.26 297	3.66 247	2.92 296	4.07 160	3.87 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.02 90
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CFNet_pseudo	2.81 279	0.42 191	4.04 323	0.33 131	0.24 175	2.59 194	0.12 100	8.20 315	7.66 369	7.04 338	10.42 374	6.56 355	2.05 248	4.88 185	1.53 260	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.05 186	0.07 261

ccs_rob	2.81 279	0.42 191	4.06 325	0.33 131	0.25 178	2.59 194	0.12 100	8.19 314	7.68 370	7.02 335	10.37 373	6.54 351	2.06 249	4.88 185	1.53 260	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.05 186	0.07 261

DMCA	2.82 281	0.64 297	4.45 346	1.61 328	0.89 329	3.86 332	0.57 252	9.18 347	5.10 257	6.24 292	6.49 271	7.17 371	2.13 250	3.31 130	4.73 403	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 90

TestStereo1	2.85 282	0.81 353	3.48 272	3.11 484	0.44 245	2.52 179	1.50 392	6.37 260	8.18 389	4.62 220	9.24 349	2.23 192	3.69 330	9.19 437	1.26 236	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.27 423	0.09 289

SA-5K	2.85 282	0.81 353	3.48 272	3.11 484	0.44 245	2.52 179	1.50 392	6.37 260	8.18 389	4.62 220	9.24 349	2.23 192	3.69 330	9.19 437	1.26 236	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.27 423	0.09 289

LCNet	2.85 282	0.42 191	1.90 84	0.95 226	0.56 281	2.07 133	1.60 398	4.99 174	3.57 180	6.05 275	10.59 378	4.59 290	6.79 445	7.46 329	0.72 152	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.77 523	0.30 428	3.57 532

IRAFT_RVC	2.85 282	0.41 184	3.32 258	2.09 411	0.41 241	2.92 244	5.22 489	6.41 265	3.63 181	6.53 315	5.48 238	5.09 310	4.88 399	8.20 387	2.15 312	0.01 245	0.17 476	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.04 187

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 286	0.99 394	7.52 465	1.52 309	0.92 332	2.94 246	0.03 34	9.31 352	3.81 190	2.42 159	5.86 246	9.23 409	4.64 386	4.31 169	2.19 316	0.02 337	0.18 480	0.00 1	0.54 513	0.35 447	0.35 453

iRaft-Stereo_5w	2.86 286	0.86 362	4.08 328	0.06 34	0.25 178	2.76 218	0.60 258	4.97 170	4.10 213	2.98 174	7.85 317	10.17 425	4.17 356	8.16 380	5.83 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.26 417	0.06 242

test_sample4	2.87 288	0.40 173	4.54 352	1.80 356	0.54 279	3.95 337	0.15 122	11.48 417	6.49 331	6.33 304	6.81 278	3.68 249	2.65 277	6.11 230	2.36 324	0.02 337	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.05 222

test_sample3	2.87 288	0.37 151	4.45 346	1.95 383	0.59 283	4.69 369	0.16 128	11.50 418	6.45 328	5.82 259	6.44 270	3.76 253	2.64 275	6.01 227	2.41 328	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.05 222

MyStereo8	2.88 290	1.19 423	5.03 379	1.61 328	3.75 494	4.30 352	0.07 69	6.14 246	6.16 311	6.22 290	9.64 360	4.28 277	1.45 210	2.05 100	4.76 405	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.14 418	0.26 417	0.43 468

ffm	2.90 291	0.31 76	3.97 313	1.34 282	0.98 340	2.80 222	0.48 217	4.53 140	10.19 429	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	8.00 362	0.46 102	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 187

test_5	2.90 291	0.70 321	3.69 291	2.01 395	3.17 468	4.61 368	1.32 385	6.69 280	7.02 349	2.79 166	7.18 292	4.99 303	4.14 353	7.96 359	1.31 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 354	0.19 375	0.26 434

test_sample5	2.91 293	0.40 173	4.33 338	1.81 358	0.50 268	3.33 279	0.17 133	11.27 408	6.55 332	6.18 287	8.35 325	3.65 245	2.71 282	6.61 271	2.15 312	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.05 222

PFNet	2.93 294	0.40 173	5.51 409	2.13 416	0.84 322	3.11 263	0.75 301	6.78 283	4.79 248	9.98 452	6.00 247	4.78 296	2.13 250	8.33 391	2.11 308	0.19 469	0.06 365	0.00 1	0.11 410	0.20 379	0.35 453

MyStereo05	2.94 295	0.66 309	5.25 397	1.10 249	0.96 338	2.57 189	0.10 89	8.53 326	12.34 467	6.28 298	3.88 180	3.18 224	3.30 307	7.81 352	2.37 325	0.01 245	0.08 401	0.00 1	0.01 311	0.13 322	0.15 368

MyStereo04	2.95 296	0.79 347	5.38 400	1.03 238	1.11 352	2.63 202	0.46 214	10.00 373	12.44 468	4.19 208	3.91 182	3.04 216	3.60 326	7.34 323	2.74 342	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.01 311	0.11 290	0.09 289

PSMNet-ADL	2.98 297	0.43 202	2.41 146	1.43 298	0.40 236	5.94 397	0.28 170	8.45 320	5.13 258	3.36 186	6.77 276	8.41 394	4.61 384	7.20 316	4.55 400	0.02 337	0.09 413	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.03 141

PCWNet_CMD	2.99 298	0.39 162	4.02 320	0.39 146	0.26 185	2.53 182	0.15 122	9.24 349	9.22 410	7.12 342	11.53 401	6.94 362	2.41 265	4.02 157	1.33 243	0.01 245	0.02 249	0.02 431	0.00 1	0.05 186	0.07 261

MSMDNet	2.99 298	0.39 162	4.02 320	0.40 148	0.25 178	2.53 182	0.16 128	9.35 353	9.25 411	7.08 340	11.39 396	6.93 361	2.43 266	4.01 156	1.34 245	0.01 245	0.02 249	0.02 431	0.00 1	0.05 186	0.07 261

OMP-Stereo	3.03 300	0.93 385	2.72 183	4.21 524	0.51 272	2.19 147	1.25 377	6.19 252	6.00 301	7.99 386	6.21 259	8.50 400	2.49 268	9.44 449	1.74 283	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.05 222

DualNet	3.05 301	0.40 173	4.33 338	1.81 358	0.50 268	3.33 279	0.17 133	11.27 408	6.55 332	6.50 312	10.86 387	3.65 245	2.71 282	6.61 271	2.15 312	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.05 222

SA	3.06 302	0.74 331	3.79 299	1.60 327	0.30 199	3.19 272	1.43 389	6.72 281	9.06 409	4.63 223	10.80 383	2.89 208	4.71 389	9.62 452	1.18 234	0.00 1	0.09 413	0.00 1	0.19 445	0.23 403	0.02 90

CFNet_ucs	3.07 303	0.44 208	4.05 324	0.54 167	0.37 230	3.08 257	0.19 140	9.80 365	8.49 401	7.64 369	12.62 420	5.67 329	1.76 240	4.96 191	1.51 257	0.00 1	0.04 330	0.01 400	0.00 1	0.09 258	0.11 325

NINENet	3.09 304	0.56 270	3.22 250	1.61 328	1.37 377	7.12 423	0.50 229	11.88 430	5.63 277	6.63 318	8.40 326	5.29 315	0.83 155	6.51 263	1.77 285	0.15 459	0.07 388	0.07 477	0.00 1	0.09 258	0.00 1

UCFNet_RVC	3.09 304	0.77 339	2.27 138	2.35 445	1.79 409	3.50 295	1.06 361	12.12 443	6.91 343	4.71 226	7.67 311	7.58 375	4.40 372	4.95 190	1.67 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.01 18

AdaStereo	3.09 304	0.58 277	3.04 227	2.84 472	0.48 262	4.08 343	1.29 383	12.16 445	7.77 377	6.03 274	9.62 358	5.79 333	1.53 221	4.56 176	1.93 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 90
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
psmg	3.10 307	0.32 90	3.05 232	0.54 167	0.46 251	8.68 450	2.84 435	9.87 366	4.69 242	8.08 387	8.69 330	6.26 345	2.54 270	3.91 150	1.91 295	0.01 245	0.04 330	0.06 471	0.00 1	0.11 290	0.00 1

testlalala_base	3.12 308	0.48 231	2.79 198	2.14 417	1.98 421	4.13 347	0.64 269	6.16 248	2.09 75	2.38 157	4.08 186	1.80 176	0.50 112	1.65 74	0.72 152	12.33 563	2.33 544	0.00 1	0.31 487	14.56 557	1.32 509

DCVSM-stereo	3.13 309	0.37 151	2.95 215	1.51 307	0.80 318	2.75 217	0.49 227	6.79 284	5.25 262	11.43 481	5.57 241	10.79 437	5.30 409	5.25 199	2.95 345	0.03 381	0.09 413	0.03 448	0.00 1	0.12 307	0.09 289

ARAFT	3.13 309	1.11 414	7.34 458	0.42 149	0.14 107	4.52 364	2.99 438	7.41 300	5.97 298	8.85 420	7.06 291	5.20 313	1.25 198	8.49 401	1.44 251	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.33 441	0.11 325

test_sample6	3.14 311	0.41 184	4.42 343	1.92 377	0.49 265	3.25 275	0.21 151	11.30 410	6.69 336	6.50 312	10.86 387	4.03 260	2.93 297	7.06 305	2.65 336	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.06 242

IIG-Stereo	3.16 312	0.75 333	2.83 201	4.08 519	0.21 164	2.56 188	0.74 299	6.55 274	5.56 275	8.39 404	9.38 355	7.94 385	2.79 288	9.50 451	1.89 294	0.02 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.04 187

DMCA-RVC	3.17 313	1.26 431	6.39 438	2.10 413	1.51 384	3.02 253	0.56 243	7.84 308	5.06 255	9.23 431	5.19 221	8.46 396	2.72 284	6.31 244	3.22 354	0.06 423	0.11 434	0.09 483	0.02 338	0.16 343	0.08 276

HI	3.18 314	0.90 375	3.05 232	1.28 274	0.15 112	2.29 155	0.04 40	5.31 203	3.52 175	7.96 382	12.69 421	11.43 449	6.61 437	4.26 167	4.02 387	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18

CoSv	3.18 314	0.90 375	3.05 232	1.28 274	0.15 112	2.29 155	0.04 40	5.31 203	3.52 175	7.96 382	12.69 421	11.43 449	6.61 437	4.26 167	4.02 387	0.00 1	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.01 18

IER	3.20 316	0.54 260	5.13 387	0.58 177	1.59 386	7.29 428	0.56 243	6.36 258	4.95 252	7.44 361	8.84 331	6.20 343	6.26 430	4.88 185	3.29 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

BEATNet_4x	3.24 317	1.27 433	5.89 420	1.56 321	0.10 67	5.26 383	1.07 363	10.08 377	5.50 269	6.89 330	7.73 312	4.53 288	4.13 352	5.05 193	5.27 412	0.04 401	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.23 403	0.23 420

DispNO	3.25 318	0.72 324	6.85 448	1.95 383	1.34 376	3.49 293	0.84 326	8.14 313	6.30 318	6.34 305	7.76 315	6.30 348	4.28 365	6.93 292	3.51 370	0.00 1	0.03 301	0.03 448	0.12 413	0.07 228	0.07 261

RAFT-345	3.27 319	0.41 184	2.88 211	1.02 236	0.21 164	2.63 202	0.48 217	3.76 100	5.51 271	7.35 357	24.88 514	4.25 273	1.76 240	8.15 379	2.13 310	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18

GANet-RSSM	3.27 319	0.60 284	3.38 262	2.94 479	2.00 423	2.61 197	0.48 217	10.93 401	6.11 308	5.47 247	10.20 368	6.57 356	5.44 418	6.25 239	2.23 317	0.00 1	0.00 1	0.08 480	0.00 1	0.17 356	0.03 141

SFCPSM	3.29 321	0.43 202	5.11 385	0.34 136	0.94 336	8.48 445	2.15 416	14.51 491	5.29 263	7.00 334	7.65 310	3.43 230	2.59 274	5.11 196	2.37 325	0.01 245	0.03 301	0.01 400	0.07 387	0.13 322	0.15 368

test_sample7	3.30 322	0.47 224	3.43 271	1.98 388	0.35 223	4.33 353	1.88 410	10.66 390	7.73 373	8.36 399	7.55 304	6.55 352	4.27 361	6.58 269	1.62 270	0.06 423	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.06 242

NOSS_ROB	3.30 322	0.46 222	2.62 171	2.08 408	1.01 346	5.60 388	0.74 299	10.37 383	11.48 455	5.15 239	8.43 327	5.67 329	1.73 234	7.97 361	2.34 321	0.02 337	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.14 357

gwcnet-sp	3.31 324	1.47 448	7.26 455	1.73 347	0.69 300	7.57 435	1.14 369	8.59 328	6.17 312	8.57 409	5.25 229	4.26 274	3.36 309	6.46 254	3.44 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 325

scenet	3.31 324	1.47 448	7.26 455	1.73 347	0.69 300	7.57 435	1.14 369	8.59 328	6.17 312	8.57 409	5.25 229	4.26 274	3.36 309	6.46 254	3.44 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 325

ssnet	3.31 324	1.47 448	7.26 455	1.73 347	0.69 300	7.57 435	1.14 369	8.59 328	6.17 312	8.57 409	5.25 229	4.26 274	3.36 309	6.46 254	3.44 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 325

hknet	3.31 324	0.42 191	4.68 362	0.46 156	1.17 359	7.13 425	1.63 400	9.05 343	6.91 343	6.11 281	6.15 254	9.66 416	2.85 292	7.48 332	2.45 330	0.01 245	0.03 301	0.03 448	0.00 1	0.04 154	0.00 1

CFNet-ft	3.31 324	0.94 388	2.69 177	1.50 304	2.38 442	2.81 230	0.68 280	8.35 316	7.43 360	4.45 214	9.94 363	10.20 426	4.60 382	6.50 262	3.41 361	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.00 1	0.22 396	0.03 141

CFNet_RVC	3.31 324	0.94 388	2.69 177	1.50 304	2.38 442	2.81 230	0.68 280	8.35 316	7.43 360	4.45 214	9.94 363	10.20 426	4.60 382	6.49 260	3.41 361	0.00 1	0.00 1	0.03 448	0.00 1	0.22 396	0.03 141

ASMatch	3.32 330	0.50 238	3.32 258	1.72 346	0.45 250	1.93 122	0.68 280	6.42 266	3.89 194	6.18 287	22.30 501	4.61 291	4.82 397	7.65 339	1.70 278	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.03 354	0.01 27	0.18 390

GMM-Stereo	3.32 330	0.27 52	2.52 158	0.82 203	0.48 262	2.27 154	4.91 484	5.06 177	3.08 143	7.06 339	16.72 462	6.21 344	3.70 332	7.60 336	1.16 231	0.04 401	0.00 1	0.00 1	0.04 372	0.10 269	4.45 536

AACVNet	3.33 332	1.03 400	3.56 279	3.46 499	0.63 291	3.09 259	0.28 170	8.78 338	3.43 171	5.99 272	10.64 380	10.08 423	4.03 351	8.69 414	2.51 332	0.03 381	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.26 417	0.06 242

PSM-AAD	3.33 332	0.20 18	1.47 46	0.73 196	0.54 279	2.55 186	6.19 498	4.97 170	3.27 158	10.92 473	11.92 406	2.95 209	9.59 493	7.90 356	0.82 178	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.04 154	2.47 527

PSMNet-RSSM	3.33 332	0.77 339	3.22 250	2.12 414	1.90 419	2.33 161	0.71 291	11.17 403	5.83 286	5.90 270	11.43 399	7.04 366	4.83 398	5.96 225	3.17 352	0.00 1	0.00 1	0.02 431	0.00 1	0.08 240	0.02 90

PAM	3.38 335	0.31 76	5.61 414	1.37 289	0.71 305	7.60 438	0.38 197	8.94 340	3.55 178	5.54 249	4.69 202	16.09 493	7.03 449	3.67 142	1.02 216	0.00 1	0.21 493	0.00 1	0.38 498	0.07 228	0.41 463

qqq1	3.38 335	0.39 162	3.61 283	1.69 338	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	0.30 50	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 141

fff1	3.38 335	0.39 162	3.61 283	1.69 338	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	0.30 50	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 141

TransformOpticalFlow	3.38 335	0.70 321	4.54 352	1.00 234	0.30 199	3.56 303	0.14 116	9.67 362	7.30 358	5.55 250	13.34 429	6.74 359	5.03 402	8.22 388	1.34 245	0.00 1	0.01 181	0.01 400	0.00 1	0.04 154	0.11 325

G2L-Stereo	3.40 339	0.93 385	4.73 366	1.61 328	2.05 424	2.88 242	0.60 258	8.94 340	5.84 287	7.42 359	7.33 300	8.61 402	2.16 253	8.44 399	6.11 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.18 390

RAFT_CTSACE	3.40 339	1.07 405	4.52 350	1.27 269	3.14 465	4.00 341	1.07 363	3.93 110	4.43 227	4.66 225	17.94 478	7.21 373	2.76 286	10.82 471	0.85 183	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.01 18

AAGNet	3.41 341	0.34 122	2.45 149	1.78 354	0.39 234	3.69 314	1.05 360	4.79 159	4.61 240	9.62 442	7.74 314	4.98 302	6.38 434	7.34 323	13.02 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 187

cf-r	3.42 342	0.81 353	3.97 313	2.41 451	2.78 457	2.85 237	0.64 269	8.44 319	6.32 320	6.25 294	11.57 402	8.97 407	3.54 324	5.93 224	3.83 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.07 261

G2L-ROB	3.43 343	0.77 339	3.89 310	1.71 344	1.16 358	4.51 363	0.44 211	11.70 423	5.70 279	7.51 364	5.34 235	11.24 447	1.71 231	7.66 341	5.10 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.10 311

CoDeX	3.43 343	0.68 314	4.49 348	0.98 232	1.65 393	6.37 405	2.14 415	13.23 472	6.07 304	7.23 350	8.95 336	4.09 264	3.79 341	6.31 244	2.37 325	0.03 381	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.07 228	0.15 368

STrans-v2	3.43 343	0.73 327	4.82 368	0.26 114	0.60 285	3.00 251	1.19 374	10.41 385	7.22 355	5.79 255	10.97 390	6.75 360	7.03 449	8.25 389	1.40 248	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.18 390

MLCV	3.44 346	0.88 369	5.60 413	1.39 292	0.25 178	4.36 356	0.33 186	7.25 296	7.28 357	9.17 430	12.24 416	5.09 310	2.47 267	9.15 435	3.23 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.02 90

ff1	3.45 347	0.31 76	3.97 313	1.34 282	0.98 340	2.80 222	0.48 217	4.53 140	10.19 429	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	10.11 457	9.35 481	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 187

PAM_32	3.50 348	0.32 90	5.22 394	1.32 279	0.53 277	7.49 432	0.39 198	9.52 359	3.91 196	5.22 241	5.28 232	16.75 499	7.44 457	4.61 178	0.90 201	0.00 1	0.20 490	0.00 1	0.39 501	0.09 258	0.39 458

UGAM-zero	3.51 349	0.33 107	4.44 345	0.88 211	0.65 294	3.52 301	0.16 128	11.35 412	2.71 111	5.09 238	5.82 244	15.28 485	9.14 488	8.38 393	1.61 269	0.00 1	0.16 472	0.00 1	0.46 509	0.02 79	0.19 401

DeepPruner_ROB	3.52 350	1.14 419	4.06 325	1.12 255	1.65 393	3.65 309	0.83 321	13.96 482	4.47 231	7.80 374	10.84 385	7.05 368	2.16 253	8.14 378	3.08 350	0.07 432	0.03 301	0.00 1	0.01 311	0.32 437	0.06 242

SMFormer	3.54 351	0.39 162	3.61 283	1.69 338	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	3.51 370	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.04 187

tta	3.54 351	0.39 162	3.61 283	1.69 338	0.11 78	2.85 237	0.29 174	12.46 451	10.41 434	7.16 345	10.23 369	4.78 296	4.45 375	8.71 416	3.51 370	0.07 432	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.03 141

Sa-1000	3.55 353	0.75 333	3.63 287	1.91 373	0.30 199	3.55 302	1.63 400	7.39 299	8.54 402	7.70 371	17.44 475	4.00 259	2.82 290	9.44 449	1.33 243	0.00 1	0.10 425	0.00 1	0.18 440	0.21 390	0.04 187

G2L-Stereo_test	3.57 354	0.86 362	3.66 289	2.79 470	1.52 385	4.11 346	1.17 373	11.35 412	6.27 317	7.97 384	8.87 333	9.39 412	2.26 259	6.55 267	4.33 394	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.22 396	0.13 348

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 355	1.29 438	12.46 500	1.53 314	0.98 340	3.48 291	0.81 315	11.99 434	4.40 226	4.33 211	11.05 392	8.83 405	2.02 247	4.52 174	1.66 275	0.01 245	0.14 456	0.00 1	0.68 520	0.86 499	0.44 470

DDVS	3.59 356	0.53 256	4.53 351	2.02 397	1.27 367	6.63 412	0.49 227	8.73 336	4.10 213	7.14 343	7.63 309	12.68 463	2.25 257	8.69 414	4.09 390	0.08 437	0.20 490	0.01 400	0.00 1	0.14 332	0.59 489

KYRaft	3.59 356	0.31 76	1.84 78	0.76 198	0.46 251	2.29 155	4.04 464	4.75 157	3.25 157	8.93 425	19.47 485	6.62 358	5.07 404	7.79 351	0.71 150	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.04 154	5.38 543

STTStereo	3.60 358	0.93 385	6.34 435	2.71 464	2.23 436	3.68 313	0.63 265	9.42 354	6.73 338	9.87 448	6.97 281	8.84 406	3.65 328	6.85 286	3.04 348	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.02 90

LMCR-Stereo	3.63 359	1.29 438	4.20 332	2.54 457	0.17 130	8.08 442	1.52 394	11.46 416	4.73 245	8.45 407	10.66 382	1.91 183	5.03 402	7.69 343	3.58 375	0.92 518	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 452	0.02 90

Prome-Stereo	3.65 360	0.29 60	1.92 88	0.91 215	0.49 265	2.07 133	4.75 482	4.41 132	3.23 156	9.32 434	20.63 493	4.06 262	7.19 451	7.70 344	1.17 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	4.72 540

hitnet-ft	3.66 361	0.65 303	2.79 198	0.89 213	0.72 307	4.25 349	0.55 241	9.11 346	7.52 364	7.14 343	10.19 367	12.49 461	4.70 388	7.44 328	4.41 397	0.03 381	0.00 1	0.06 471	0.00 1	0.20 379	0.04 187

iResNet	3.68 362	0.91 379	7.94 468	2.97 481	0.34 220	4.44 362	0.48 217	7.70 302	9.74 421	7.72 372	12.74 423	4.03 260	2.87 294	8.05 368	3.37 360	0.02 337	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.09 289

acv_ft	3.69 363	0.53 256	4.58 359	2.31 441	4.71 523	7.44 431	0.86 334	8.54 327	5.70 279	9.29 433	9.26 352	5.77 331	4.15 354	2.24 104	8.13 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 427	0.01 18

ac_64	3.70 364	0.47 224	3.50 275	2.87 473	3.50 481	5.91 396	0.72 295	10.17 380	4.34 223	8.16 390	5.80 243	10.82 438	5.64 421	7.08 306	4.73 403	0.03 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.14 357

CFNet	3.72 365	1.10 411	5.03 379	2.49 455	1.59 386	4.90 374	0.22 153	11.38 414	9.88 425	4.80 228	11.25 395	6.44 350	3.68 329	8.33 391	3.00 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 396	0.07 261

DAS	3.74 366	0.35 133	5.19 392	1.99 390	3.74 490	2.36 163	3.22 445	7.77 304	9.27 412	8.70 413	12.08 409	4.45 284	5.43 415	8.39 394	1.71 279	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 90

DRaft	3.74 366	0.43 202	2.60 167	0.12 69	0.15 112	4.76 370	1.34 386	5.33 205	4.31 222	10.30 457	21.91 498	3.27 226	8.83 481	7.36 325	3.66 378	0.05 413	0.10 425	0.00 1	0.14 418	0.10 269	0.14 357

GrayStereo	3.74 366	0.20 18	1.94 92	1.55 318	0.60 285	3.12 264	8.22 522	5.76 229	3.32 164	10.40 461	16.66 461	5.81 334	8.60 478	6.57 268	1.37 247	0.01 245	0.00 1	0.01 400	0.63 516	0.02 79	0.04 187

GEStereo_RVC	3.74 366	0.73 327	4.95 375	2.01 395	1.24 363	4.36 356	3.07 440	11.77 427	7.80 378	6.87 329	6.52 272	7.70 378	4.31 368	8.98 430	4.19 392	0.03 381	0.01 181	0.02 431	0.02 338	0.13 322	0.11 325

ITSA-stereo	3.76 370	0.54 260	3.80 300	1.91 373	0.29 198	3.09 259	0.70 288	13.22 471	15.64 490	6.79 322	6.66 274	4.15 269	3.52 323	8.30 390	5.00 409	0.09 442	0.07 388	0.11 486	0.10 408	0.18 367	0.95 501

GwcNet-RSSM	3.77 371	1.05 402	5.06 381	2.21 425	1.87 416	2.36 163	1.52 394	8.98 342	7.96 382	5.91 271	14.59 444	7.94 385	3.50 320	6.43 252	5.70 420	0.00 1	0.00 1	0.04 460	0.00 1	0.20 379	0.08 276

SepStereo	3.78 372	0.35 133	5.19 392	1.99 390	3.74 490	2.36 163	3.22 445	7.77 304	9.27 412	8.70 413	12.08 409	4.45 284	5.43 415	9.18 436	1.71 279	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.02 90

DEmStereo	3.79 373	0.37 151	3.69 291	0.17 93	0.17 130	5.28 384	2.54 423	4.35 127	3.70 182	8.21 396	20.15 487	5.13 312	10.38 500	7.65 339	3.85 383	0.01 245	0.01 181	0.01 400	0.00 1	0.02 79	0.06 242

FADNet-RVC-Resample	3.79 373	1.62 462	12.06 496	1.43 298	0.66 295	5.94 397	2.41 419	10.18 381	8.58 404	6.28 298	4.22 190	5.33 319	4.80 396	7.71 345	3.19 353	0.17 465	0.21 493	0.17 499	0.12 413	0.41 466	0.29 444

anonymousa	3.80 375	0.55 264	3.35 260	1.24 264	3.74 490	9.04 455	0.36 190	6.74 282	4.03 205	7.72 372	19.64 486	10.62 433	6.01 428	1.52 67	1.40 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 378	0.00 1	0.03 141

UPFNet	3.82 376	0.47 224	4.34 341	2.21 425	3.38 475	7.26 427	2.69 430	9.89 368	5.96 296	7.98 385	7.53 303	7.89 382	3.15 302	7.72 347	5.88 424	0.01 245	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.06 242

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 377	1.06 404	5.23 396	2.72 466	3.27 471	4.36 356	0.61 261	10.71 393	7.56 365	8.75 415	7.89 318	9.86 418	3.90 345	7.15 314	3.44 363	0.14 457	0.02 249	0.02 431	0.03 354	0.04 154	0.03 141
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	3.85 378	0.82 356	3.01 220	2.00 394	2.58 451	5.28 384	3.34 449	10.85 399	6.33 321	7.27 353	7.32 299	10.15 424	9.02 485	6.19 234	2.51 332	0.22 476	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.03 141

mmx	3.86 379	0.31 76	3.97 313	1.34 282	0.98 340	2.80 222	0.48 217	12.18 446	10.66 442	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	10.11 457	9.35 481	0.05 413	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 187

ttt	3.86 379	0.23 30	2.34 143	2.22 428	1.68 398	4.36 356	0.28 170	12.45 450	11.09 447	6.90 332	11.85 404	4.08 263	3.28 306	8.47 400	7.85 453	0.06 423	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.03 141

xxx	3.86 379	0.31 76	3.98 317	1.34 282	0.98 340	2.80 222	0.48 217	12.18 446	10.66 442	6.29 300	9.23 344	5.59 324	3.72 337	10.11 457	9.35 481	0.05 413	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 187

THIR-Stereo	3.86 379	0.77 339	2.62 171	0.12 69	0.13 101	4.25 349	6.63 508	5.30 201	4.18 218	10.33 458	17.13 469	6.58 357	7.62 464	7.78 350	3.51 370	0.01 245	0.07 388	0.07 477	0.00 1	0.11 290	0.02 90

UGAM	3.90 383	0.48 231	4.69 363	0.17 93	0.08 51	3.67 310	1.22 375	4.81 160	14.45 479	4.59 219	11.94 407	14.20 475	3.80 342	9.92 456	3.61 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 338	0.32 437	0.07 261

AASNet	3.90 383	0.92 382	4.41 342	3.56 505	4.00 503	6.70 413	1.26 380	18.71 523	6.14 309	7.35 357	7.91 319	4.35 281	2.58 273	3.04 124	6.62 439	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 460	0.14 357

PS-NSSS	3.90 383	1.84 477	4.55 355	0.87 210	2.95 462	4.10 345	2.00 413	10.77 396	8.23 392	6.75 319	14.63 445	5.01 307	2.24 255	8.41 396	2.91 344	0.33 491	0.03 301	0.83 526	0.00 1	0.82 497	0.70 494

DualNet (step1)	3.91 386	1.11 414	6.15 429	1.27 269	0.60 285	5.22 380	2.54 423	10.66 390	7.73 373	8.36 399	7.55 304	6.55 352	4.27 361	6.58 269	1.62 270	1.49 528	0.03 301	3.10 538	2.99 544	0.20 379	0.15 368

FADNet_RVC	3.91 386	1.67 468	12.95 509	0.96 228	0.75 309	5.71 390	0.54 237	10.83 398	6.60 334	3.46 188	8.09 321	4.10 266	3.40 316	9.43 446	6.33 430	0.36 493	0.44 522	0.17 499	0.46 509	0.91 500	0.95 501

ISRNet	3.93 388	0.55 264	5.49 406	3.20 490	2.69 455	2.11 138	0.26 166	7.01 291	6.40 324	11.00 476	17.99 479	8.31 391	2.64 275	6.51 263	4.36 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.02 90

CrosDoStereo	3.96 389	0.45 216	3.04 227	0.32 126	0.20 161	3.28 276	11.63 543	5.76 229	4.45 229	9.04 426	16.58 459	4.99 303	7.45 458	8.04 365	3.72 379	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.16 343	0.10 311

DeepStereo_LL	3.96 389	0.45 216	3.04 227	0.32 126	0.20 161	3.28 276	11.63 543	5.76 229	4.45 229	9.04 426	16.58 459	4.99 303	7.45 458	8.04 365	3.72 379	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.16 343	0.10 311

RAFT-RH_RVC	3.96 389	0.46 222	2.93 214	1.55 318	0.42 244	3.14 266	0.14 116	3.70 89	5.98 299	11.25 479	32.23 536	5.29 315	1.68 229	8.13 377	2.14 311	0.08 437	0.00 1	0.00 1	0.03 354	0.01 27	0.00 1

UNet	3.97 392	0.61 288	6.50 441	1.68 337	3.22 469	9.82 464	0.31 181	9.50 356	5.32 265	7.20 349	6.35 269	10.59 431	5.91 426	6.93 292	5.49 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.01 18

FADNet-RVC	3.98 393	1.84 477	12.48 502	1.69 338	0.44 245	4.33 353	1.31 384	11.84 428	7.15 354	3.53 190	3.50 175	10.63 434	4.43 373	9.12 433	6.25 429	0.03 381	0.10 425	0.00 1	0.03 354	0.60 482	0.25 428

HSM	4.00 394	0.79 347	3.16 245	1.59 326	2.17 432	6.77 415	1.11 367	12.28 448	6.35 323	6.75 319	8.11 322	13.90 472	5.37 411	8.85 424	2.71 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.02 90

coex_refinement	4.04 395	0.87 365	3.55 278	2.96 480	1.40 379	4.28 351	0.32 182	11.18 404	7.72 371	8.32 397	13.44 431	10.01 422	3.48 319	6.28 241	6.76 440	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.16 381

HBP-ISP	4.09 396	1.05 402	4.10 329	1.87 366	1.31 374	7.56 434	3.98 461	11.26 406	9.94 426	7.81 375	14.44 442	3.23 225	4.27 361	8.89 427	1.87 291	0.06 423	0.06 365	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.04 187

TDLM	4.11 397	1.11 414	3.54 277	1.62 332	1.04 347	3.91 335	7.41 518	10.60 388	10.67 444	6.38 306	12.59 419	5.95 337	4.77 392	8.79 422	3.04 348	0.58 507	0.00 1	0.01 400	0.00 1	0.19 375	0.12 340

CSP-Net	4.12 398	1.28 436	3.70 294	1.54 316	1.06 348	13.28 506	2.33 418	12.96 466	5.45 267	8.87 421	8.54 329	8.43 395	3.03 298	8.16 380	3.65 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 367	0.03 141

test_xeample	4.13 399	0.36 144	2.75 187	1.23 263	0.51 272	3.96 338	0.13 109	12.63 459	7.65 368	7.49 363	10.86 387	3.29 227	3.36 309	6.71 279	21.53 537	0.02 337	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 187

Anonymous_2	4.14 400	0.62 293	3.21 249	1.40 293	1.43 381	5.19 379	0.32 182	6.63 276	4.38 225	4.48 217	2.30 131	8.08 388	7.00 447	5.37 204	2.29 319	0.23 477	0.75 530	5.20 546	18.12 572	5.66 540	0.23 420

CBMV_ROB	4.14 400	0.52 252	3.14 243	1.30 276	0.77 313	6.92 419	1.97 412	10.11 379	9.58 418	8.92 423	14.20 439	7.12 370	5.90 425	8.65 410	3.50 369	0.01 245	0.05 347	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.09 289

SACVNet	4.15 402	1.26 431	3.81 302	3.12 486	1.68 398	3.09 259	2.85 436	11.91 431	5.96 296	10.52 464	11.20 393	10.59 431	3.95 346	8.97 429	3.25 357	0.08 437	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.32 437	0.44 470

MMNet	4.16 403	0.77 339	5.47 405	1.40 293	1.67 396	10.78 479	0.63 265	8.64 334	8.47 399	8.80 418	8.33 324	7.51 374	6.61 437	7.53 333	6.54 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.05 222

CVANet_RVC	4.16 403	1.16 421	3.60 282	1.94 382	1.46 382	3.92 336	4.68 479	10.89 400	8.34 394	7.58 366	10.84 385	10.27 428	6.62 440	8.56 404	2.69 337	0.39 496	0.00 1	0.00 1	0.01 311	0.21 390	0.09 289

pcwnet_v2	4.20 405	0.36 144	8.53 473	1.33 280	1.12 354	3.43 284	0.41 203	12.85 462	14.16 477	9.90 450	14.29 440	5.90 336	3.03 298	6.20 236	2.06 307	0.01 245	0.05 347	0.04 460	0.02 338	0.16 343	0.18 390

HSM-Net_RVC	4.20 405	0.32 90	2.76 191	0.63 187	0.69 300	6.95 420	1.69 404	11.96 433	8.36 395	8.83 419	12.17 413	15.18 484	4.21 357	6.91 291	3.30 359	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DSFCA	4.21 407	0.50 238	5.45 404	1.34 282	1.68 398	7.04 421	4.51 476	10.73 394	7.00 347	10.78 470	6.80 277	8.48 398	4.63 385	9.91 455	5.12 411	0.02 337	0.06 365	0.02 431	0.03 354	0.08 240	0.03 141

FADNet	4.23 408	1.65 465	11.75 495	1.64 334	0.80 318	4.80 371	0.77 305	13.76 481	11.65 457	3.97 203	5.24 227	9.62 415	5.14 406	8.40 395	3.78 381	0.21 474	0.04 330	0.07 477	0.05 378	1.14 505	0.10 311

iResNet_ROB	4.23 408	1.02 398	4.90 372	2.18 421	0.93 335	2.92 244	0.37 192	15.10 499	16.91 499	7.89 380	10.51 377	7.03 364	3.07 301	8.16 380	3.46 367	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.02 90

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 410	25.07 559	26.53 550	0.44 154	0.07 35	1.50 79	0.54 237	2.09 12	1.57 62	0.51 98	0.62 52	0.21 68	0.20 36	1.44 62	0.53 121	12.03 561	0.01 181	0.00 1	0.08 392	1.75 519	9.69 557

1111x	4.25 411	0.30 71	4.31 337	1.47 303	0.37 230	5.10 378	0.32 182	12.86 463	9.82 423	6.01 273	9.73 361	8.78 404	5.97 427	9.43 446	10.39 493	0.06 423	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.04 187

HGLStereo	4.25 411	0.52 252	4.65 360	3.09 482	5.18 525	6.51 411	0.73 296	10.37 383	6.74 339	7.32 355	12.44 418	7.00 363	7.21 453	7.46 329	5.51 417	0.00 1	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.06 210	0.10 311

delet	4.27 413	0.72 324	4.50 349	1.07 247	3.75 494	10.79 480	4.04 464	9.95 369	7.89 379	8.09 388	8.89 334	8.46 396	3.81 343	7.56 334	5.80 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 290	0.02 90

iResNetv2_ROB	4.28 414	1.43 445	7.17 454	2.91 474	1.26 364	4.36 356	1.62 399	13.64 479	10.25 433	9.83 446	11.41 397	7.68 377	4.00 347	7.75 349	1.85 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 453	0.09 289

RAFT + AFF	4.30 415	1.55 456	5.84 418	1.43 298	2.36 441	5.94 397	6.72 510	10.01 374	7.56 365	7.55 365	8.96 338	7.09 369	6.73 443	8.57 405	4.02 387	0.02 337	0.47 525	0.00 1	0.01 311	0.56 476	0.54 483

ADLNet	4.32 416	0.80 351	4.33 338	3.60 506	3.56 483	6.87 418	2.48 422	11.20 405	7.58 367	9.87 448	9.62 358	8.39 393	4.95 400	6.16 232	6.60 437	0.01 245	0.01 181	0.00 1	0.01 311	0.12 307	0.25 428

CRFU-Net	4.45 417	0.67 312	5.02 377	2.78 469	1.32 375	12.67 500	3.35 450	11.26 406	3.52 175	10.06 454	9.30 354	10.91 441	6.92 446	7.26 318	3.24 356	0.15 459	0.16 472	0.16 496	0.00 1	0.26 417	0.05 222

ACV-stereo	4.46 418	0.76 336	9.94 485	1.91 373	1.06 348	11.61 487	1.28 381	6.25 253	7.09 351	3.09 176	5.21 225	16.88 500	10.23 499	7.96 359	5.47 415	0.06 423	0.15 463	0.01 400	0.00 1	0.12 307	0.14 357

ssnet_v2	4.46 418	0.87 365	5.18 391	1.57 322	0.67 297	9.14 456	4.73 481	11.84 428	9.68 419	8.79 416	6.24 262	9.91 419	4.34 369	6.28 241	9.30 480	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.28 425	0.30 446

ADLNet2	4.46 418	0.90 375	6.06 426	2.74 468	3.91 499	6.79 416	3.01 439	10.95 402	8.40 397	7.27 353	9.80 362	9.85 417	5.43 415	7.29 319	6.44 433	0.01 245	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.15 336	0.11 325

StereoDRNet-Refined	4.46 418	0.62 293	3.80 300	1.92 377	0.40 236	9.35 458	0.15 122	10.02 375	8.83 407	12.69 491	11.62 403	9.34 410	3.87 344	8.06 372	8.02 457	0.00 1	0.00 1	0.01 400	0.05 378	0.20 379	0.26 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
xxxx	4.51 422	0.31 76	2.77 192	1.69 338	0.47 260	7.74 440	0.07 69	14.04 483	7.91 381	5.82 259	8.97 339	9.34 410	3.41 317	7.33 322	20.24 532	0.05 413	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 187

NVstereo2D	4.51 422	0.82 356	6.86 449	3.28 493	3.38 475	8.16 443	3.13 442	10.51 386	15.15 487	4.90 231	6.89 280	7.87 380	4.78 394	9.88 454	3.91 385	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.06 386	0.02 79	0.58 486

DLCB_ROB	4.51 422	0.91 379	3.78 298	2.19 422	1.07 351	6.28 402	3.09 441	9.78 364	7.72 371	10.65 467	12.97 425	13.91 473	3.71 333	8.72 420	5.30 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.10 311

RASNet	4.52 425	0.61 288	4.42 343	3.42 497	4.68 522	4.58 366	0.99 353	9.54 360	8.01 383	5.28 244	11.42 398	10.34 430	8.88 482	9.28 441	8.68 472	0.15 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 187

FTStereo	4.55 426	0.36 144	2.18 131	0.94 222	0.38 232	2.60 196	8.82 525	4.98 173	3.17 150	10.88 472	30.35 531	5.60 328	7.60 463	7.62 338	1.55 263	0.17 465	0.00 1	0.05 467	0.00 1	0.03 125	3.80 534

dad	4.66 427	1.89 481	5.51 409	0.94 222	0.09 59	2.16 146	0.37 192	7.10 294	14.43 478	10.13 455	16.84 463	14.97 481	1.90 243	6.82 283	4.15 391	1.09 521	0.11 434	4.08 543	0.46 509	0.17 356	0.06 242

LL-Strereo	4.71 428	1.64 464	7.51 464	1.15 257	4.31 507	3.71 316	1.45 390	9.21 348	8.36 395	8.37 403	8.17 323	10.82 438	11.36 506	12.51 494	4.82 406	0.00 1	0.12 441	0.00 1	0.00 1	0.31 433	0.32 450

CBFPSM	4.87 429	0.94 388	14.70 516	1.51 307	1.15 357	11.49 485	2.55 427	7.28 297	6.47 329	6.23 291	4.83 206	15.30 486	8.99 484	6.88 287	8.20 465	0.03 381	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.40 463	0.42 466

SGM-Forest	4.96 430	0.32 90	2.84 203	1.21 261	0.64 293	10.23 469	6.64 509	11.55 419	10.98 446	10.94 475	13.59 432	11.65 453	4.30 366	8.94 428	4.63 401	0.11 447	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.46 474
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PA-Net	4.98 431	1.47 448	7.42 461	2.40 448	2.14 430	8.73 451	3.64 458	12.42 449	13.11 470	7.03 337	7.57 307	7.88 381	6.52 436	10.16 462	7.82 452	0.02 337	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.11 290	1.07 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	5.01 432	1.74 470	6.38 437	1.96 386	1.29 371	2.26 153	1.69 404	10.07 376	18.53 503	7.88 379	18.15 480	8.49 399	2.70 279	10.59 467	7.04 443	0.96 519	0.15 463	0.02 431	0.00 1	0.13 322	0.12 340

PSMNet_ROB	5.02 433	1.63 463	6.03 425	1.90 372	1.83 413	9.57 462	6.35 505	15.58 504	7.23 356	6.15 286	10.48 376	12.22 459	4.16 355	8.02 364	8.71 473	0.02 337	0.01 181	0.01 400	0.10 408	0.20 379	0.12 340

GASNet	5.19 434	4.61 521	9.38 480	4.73 528	2.10 428	3.80 329	1.57 397	12.07 439	10.96 445	8.92 423	7.03 289	8.21 390	7.67 465	14.02 506	7.36 445	0.02 337	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.69 489	0.42 466

TCMNet	5.22 435	1.96 485	9.78 483	4.11 520	6.57 533	8.83 452	1.35 388	10.74 395	8.07 385	6.39 307	12.76 424	8.32 392	4.75 391	8.62 409	10.09 492	0.11 447	0.18 480	0.31 512	0.09 403	0.75 494	0.57 485

FINET	5.32 436	1.14 419	10.04 486	2.17 420	3.67 489	6.49 408	6.76 511	11.68 422	22.08 522	7.42 359	12.15 412	4.24 272	3.61 327	9.25 440	5.35 414	0.04 401	0.04 330	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.09 289

CBMV	5.35 437	0.91 379	3.67 290	1.62 332	0.44 245	10.09 467	7.19 516	12.49 455	12.33 466	12.22 487	14.69 446	10.93 442	6.48 435	8.51 402	4.96 408	0.02 337	0.15 463	0.00 1	0.00 1	0.17 356	0.17 386
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
222	5.36 438	0.40 173	2.72 183	1.50 304	0.48 262	6.15 401	0.07 69	13.73 480	8.06 384	8.79 416	11.03 391	3.71 251	4.21 357	7.47 331	38.74 570	0.03 381	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.04 154	0.05 222

YMNet	5.52 439	1.83 475	8.79 475	3.47 501	4.46 515	10.72 477	0.91 344	9.99 371	6.43 326	13.76 503	16.35 456	11.65 453	4.49 379	7.95 357	8.03 459	0.12 451	0.35 513	0.12 489	0.08 392	0.71 491	0.27 438

YMNet_1	5.52 439	1.83 475	8.79 475	3.47 501	4.46 515	10.72 477	0.91 344	9.99 371	6.43 326	13.76 503	16.35 456	11.65 453	4.49 379	7.95 357	8.03 459	0.12 451	0.35 513	0.12 489	0.08 392	0.71 491	0.27 438

StereoDRNet	5.59 441	1.75 471	6.80 446	3.12 486	4.45 514	10.61 475	4.35 472	18.80 525	9.73 420	12.22 487	6.87 279	11.44 451	4.65 387	8.09 375	8.26 466	0.02 337	0.11 434	0.00 1	0.03 354	0.20 379	0.28 442

PSMNet-RUCA	5.60 442	4.62 522	11.61 493	10.29 545	7.55 541	7.08 422	1.94 411	12.01 435	10.52 441	3.90 201	11.88 405	4.43 283	1.75 239	7.56 334	4.24 393	1.68 531	0.12 441	4.78 545	0.67 519	4.74 536	0.68 493

fast-acv-ft	5.62 443	1.39 443	7.01 450	2.02 397	1.89 418	12.23 495	1.82 409	7.35 298	9.45 416	10.46 463	20.27 490	14.55 479	7.71 466	7.41 326	7.61 449	0.10 445	0.09 413	0.16 496	0.07 387	0.59 480	0.13 348

ETE_ROB	5.80 444	1.77 472	6.33 434	1.44 302	0.78 317	6.43 407	6.90 512	12.53 456	8.08 386	12.93 496	14.89 447	21.13 525	5.87 424	9.83 453	6.57 436	0.04 401	0.01 181	0.00 1	0.02 338	0.08 240	0.33 451

test_sample9	5.87 445	1.11 414	6.15 429	1.27 269	0.60 285	5.22 380	2.54 423	10.66 390	7.73 373	8.36 399	7.55 304	6.55 352	4.27 361	11.68 484	11.44 503	1.49 528	24.31 579	3.10 538	2.99 544	0.20 379	0.15 368

DRN-Test	5.87 445	0.98 391	5.89 420	2.69 463	3.65 487	12.37 497	3.35 450	20.07 542	10.20 432	11.93 486	12.31 417	11.06 445	5.31 410	7.89 355	9.05 476	0.04 401	0.05 347	0.04 460	0.04 372	0.18 367	0.25 428

NCCL2	5.88 447	1.59 459	5.44 403	1.87 366	0.92 332	9.55 461	11.55 542	12.11 441	9.94 426	9.67 443	8.85 332	22.28 528	7.41 456	8.78 421	7.17 444	0.01 245	0.00 1	0.03 448	0.00 1	0.13 322	0.23 420

iinet-f	5.94 448	1.60 460	26.88 551	1.79 355	1.38 378	11.92 493	1.47 391	6.80 285	7.11 352	6.90 332	14.43 441	10.64 435	7.97 468	7.00 300	12.12 507	0.02 337	0.03 301	0.05 467	0.00 1	0.63 485	0.02 90

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 449	5.36 526	5.02 377	3.75 513	3.57 484	15.81 513	4.27 469	11.72 425	6.96 345	7.23 350	8.47 328	9.09 408	2.66 278	9.36 445	2.71 338	7.49 547	2.32 543	2.01 536	0.08 392	6.77 546	4.67 539

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 450	1.55 456	9.92 484	2.40 448	3.22 469	10.28 470	3.14 443	11.64 420	9.79 422	9.54 440	20.22 489	11.16 446	6.77 444	10.61 468	9.16 477	0.06 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 125	0.04 187

APVNet	5.98 450	1.72 469	8.72 474	3.21 491	4.04 504	12.31 496	1.81 408	19.09 531	6.10 305	6.13 285	13.41 430	10.69 436	6.30 431	11.26 478	13.90 516	0.05 413	0.02 249	0.11 486	0.03 354	0.53 474	0.20 408

z-ln-s-r	5.99 452	1.34 441	15.55 519	1.52 309	1.95 420	3.28 276	2.71 432	7.72 303	11.16 449	6.43 310	25.06 516	8.76 403	5.86 423	11.03 475	17.17 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 413	0.11 325

NaN_ROB	6.00 453	1.24 429	6.29 433	1.34 282	1.68 398	9.60 463	10.31 536	15.09 497	15.79 492	12.62 490	8.95 336	11.67 456	5.83 422	11.78 488	6.41 432	0.05 413	0.13 451	0.08 480	0.20 448	0.22 396	0.79 496

DANet	6.02 454	1.23 427	8.45 472	3.86 516	3.94 501	7.64 439	1.34 386	9.51 358	7.00 347	13.39 500	15.53 451	15.99 491	7.02 448	12.14 490	12.37 508	0.19 469	0.12 441	0.02 431	0.03 354	0.13 322	0.56 484
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.03 455	1.22 425	5.61 414	2.56 460	0.90 331	6.32 403	7.07 514	12.92 465	8.30 393	14.76 509	15.13 449	19.84 517	6.66 442	10.36 463	8.58 470	0.02 337	0.04 330	0.00 1	0.03 354	0.11 290	0.24 424

GANet	6.22 456	1.07 405	4.07 327	2.27 431	0.89 329	9.19 457	9.52 530	12.02 436	8.13 388	10.72 468	29.09 527	13.86 471	7.52 462	11.00 474	4.39 396	0.36 493	0.00 1	0.02 431	0.02 338	0.12 307	0.08 276

DISCO	6.28 457	0.57 272	5.78 417	3.43 498	1.17 359	11.22 482	3.39 452	12.14 444	16.16 494	6.52 314	11.22 394	16.96 501	6.32 432	19.51 534	10.74 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 447	0.11 325

Syn2CoEx	6.32 458	2.72 501	9.33 479	2.45 453	1.67 396	8.59 448	3.32 448	18.08 519	12.27 465	8.53 408	21.08 495	10.30 429	9.80 494	9.30 442	7.86 454	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 485	0.43 468

RYNet	6.34 459	0.89 372	5.88 419	1.41 296	4.48 518	15.97 515	4.18 467	13.41 474	16.49 495	10.81 471	7.00 286	14.33 477	8.72 479	9.43 446	13.71 515	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.07 261

GwcNet	6.42 460	1.97 486	10.92 490	2.59 461	5.58 528	11.55 486	2.21 417	14.10 485	16.52 498	10.04 453	17.19 472	10.86 440	5.61 420	9.23 439	8.84 475	0.01 245	0.06 365	0.03 448	0.08 392	0.56 476	0.40 461

Wz-Net-LNSev	6.46 461	1.93 483	16.44 523	1.52 309	4.15 505	12.66 499	4.96 485	13.05 468	12.10 464	10.55 466	16.23 455	11.32 448	7.19 451	8.43 398	8.48 469	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.08 240	0.06 242

DGSMNet	6.47 462	2.61 499	13.64 512	3.46 499	3.74 490	8.97 454	6.01 496	14.15 486	13.01 469	7.46 362	14.10 437	9.94 420	4.79 395	10.44 464	6.22 428	1.30 525	1.70 539	1.80 533	1.52 538	2.27 526	2.35 525

GANetREF_RVC	6.56 463	2.89 503	7.58 466	3.41 496	0.40 236	12.96 502	9.58 531	15.09 497	17.25 501	10.33 458	10.62 379	12.27 460	8.16 472	12.21 491	4.53 399	0.41 499	0.00 1	0.00 1	0.02 338	3.12 531	0.39 458
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
LALA_ROB	6.58 464	1.80 474	6.25 432	1.26 267	0.94 336	10.08 466	9.02 527	16.00 506	11.51 456	12.74 492	13.02 426	24.77 531	5.25 408	10.56 466	8.02 457	0.04 401	0.05 347	0.00 1	0.02 338	0.10 269	0.25 428

S-Stereo	6.63 465	0.84 359	9.67 482	3.15 488	3.48 480	6.49 408	6.22 500	12.99 467	22.84 524	9.48 437	15.51 450	12.00 458	8.43 474	8.04 365	10.70 496	0.12 451	0.17 476	0.00 1	0.38 498	0.13 322	1.92 519

DeepPrunerF	6.75 466	2.69 500	23.31 541	3.68 509	7.16 536	3.78 327	4.29 470	13.42 475	20.13 515	8.13 389	10.46 375	7.18 372	8.06 470	11.10 476	9.44 484	0.24 480	0.15 463	0.29 510	0.42 504	0.66 488	0.45 472

edge stereo	6.76 467	1.01 396	6.76 445	2.20 424	2.45 446	6.41 406	2.45 421	14.84 495	11.98 463	15.29 511	18.31 481	22.02 526	12.56 511	10.82 471	7.49 447	0.03 381	0.06 365	0.11 486	0.03 354	0.30 428	0.14 357

NCC-stereo	6.77 468	1.49 452	6.48 439	2.92 476	4.40 510	7.43 429	3.61 455	19.52 538	13.29 471	8.39 404	16.91 464	15.96 489	12.13 508	12.85 497	7.70 450	1.47 526	0.11 434	0.01 400	0.42 504	0.14 332	0.24 424

Abc-Net	6.77 468	1.49 452	6.48 439	2.92 476	4.40 510	7.43 429	3.61 455	19.52 538	13.29 471	8.39 404	16.91 464	15.96 489	12.13 508	12.85 497	7.70 450	1.47 526	0.11 434	0.01 400	0.42 504	0.14 332	0.24 424
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	6.78 470	0.68 314	6.80 446	2.30 435	1.77 408	5.63 389	4.20 468	18.79 524	18.62 504	10.53 465	17.15 470	18.52 510	13.74 519	8.86 426	7.38 446	0.03 381	0.15 463	0.01 400	0.07 387	0.12 307	0.26 434

test_for_model	6.81 471	27.63 563	2.16 130	21.79 560	16.18 561	3.48 291	0.94 348	5.88 237	3.72 183	7.62 368	2.72 145	1.03 146	0.42 100	0.58 10	0.35 63	9.03 552	2.28 542	0.00 1	0.05 378	23.91 567	6.49 545

RP	6.84 472	1.29 438	5.53 412	3.92 517	5.18 525	6.32 403	3.53 453	11.73 426	15.31 488	9.54 440	22.38 502	18.25 508	14.47 521	10.11 457	7.49 447	0.91 517	0.01 181	0.12 489	0.15 422	0.33 441	0.19 401

ccnet	6.87 473	0.92 382	5.15 389	3.09 482	2.18 434	11.78 490	4.90 483	17.97 518	8.79 406	12.79 494	20.20 488	16.00 492	8.35 473	9.12 433	14.17 518	0.42 502	0.33 510	0.25 508	0.09 403	0.40 463	0.48 475

RGC	6.88 474	2.23 492	6.13 427	4.05 518	4.73 524	8.94 453	2.78 433	15.19 501	11.74 458	11.13 477	19.34 484	17.86 505	10.42 501	13.02 500	8.03 459	0.73 511	0.01 181	0.24 507	0.41 503	0.31 433	0.38 457

xyz-stereo	6.97 475	0.29 60	36.85 563	0.20 100	0.07 35	30.65 552	0.19 140	3.97 112	1.82 69	10.21 456	24.87 513	6.06 339	7.29 454	11.62 483	4.87 407	0.01 245	0.02 249	0.35 515	0.00 1	0.06 210	0.02 90

Nwc_Net	6.97 475	1.25 430	6.63 443	3.82 514	3.37 474	10.83 481	1.67 403	19.56 540	11.35 453	8.36 399	23.62 506	17.19 503	11.44 507	11.21 477	8.08 463	0.80 513	0.00 1	0.00 1	0.02 338	0.13 322	0.09 289

STTRV1_RVC	7.02 477	1.10 411	12.88 507	3.32 494	6.92 535	11.90 492	4.00 463	15.07 496	11.94 462	9.51 438	14.57 443	11.63 452	8.73 480	12.65 496	8.06 462	3.32 538	2.75 552	0.41 520	0.12 413	1.38 512	0.11 325

w-ln-seven-2	7.09 478	2.32 494	23.44 542	1.71 344	1.06 348	7.81 441	3.98 461	12.02 436	14.65 482	13.06 498	20.38 491	11.70 457	9.83 496	10.65 469	8.66 471	0.02 337	0.05 347	0.00 1	0.02 338	0.32 437	0.14 357

ADCRef	7.27 479	1.38 442	16.37 521	2.52 456	3.30 473	11.63 488	3.16 444	10.80 397	9.35 414	13.03 497	25.27 518	8.17 389	8.92 483	8.06 372	21.81 540	0.15 459	0.08 401	0.16 496	0.34 493	0.38 456	0.58 486

psmorigin	7.34 480	1.58 458	18.31 528	2.35 445	0.87 324	6.72 414	1.70 407	10.63 389	7.14 353	19.77 525	22.71 503	20.13 519	11.34 505	12.96 499	9.49 485	0.04 401	0.17 476	0.06 471	0.17 433	0.21 390	0.50 479

Wz-Net-MNSev	7.43 481	2.35 496	15.22 517	2.34 444	3.41 479	17.27 523	8.55 523	11.91 431	13.48 473	13.37 499	17.05 467	13.70 468	7.47 461	11.90 489	9.99 491	0.40 498	0.03 301	0.00 1	0.01 311	0.16 343	0.07 261

SDNR	7.50 482	2.32 494	15.58 520	1.82 362	0.63 291	44.66 569	0.44 211	8.59 328	9.52 417	9.84 447	25.18 517	5.30 318	4.38 370	11.46 481	6.49 434	0.05 413	0.03 301	0.00 1	0.01 311	1.79 520	1.87 518

CSAN	7.62 483	1.60 460	6.56 442	1.83 363	0.66 295	12.40 498	10.52 539	14.45 490	21.32 519	14.19 505	15.98 453	17.84 504	13.02 516	12.32 492	8.38 467	0.09 442	0.07 388	0.03 448	0.04 372	0.33 441	0.67 492

SQANet	7.64 484	3.40 513	5.49 406	11.73 549	9.62 547	11.96 494	2.82 434	11.33 411	6.10 305	8.33 398	11.49 400	11.00 443	5.16 407	10.12 461	2.72 341	8.92 551	2.21 541	10.41 550	1.58 539	11.13 551	7.39 549

anonymity	7.68 485	3.83 516	12.39 499	7.04 539	12.67 555	8.18 444	2.00 413	17.50 514	6.85 341	13.56 502	9.21 343	9.97 421	7.82 467	11.28 479	5.58 418	6.27 545	4.98 568	3.68 542	2.96 543	3.33 533	4.48 537

CC-Net-ROB	7.68 485	9.21 544	7.46 462	3.82 514	3.66 488	15.68 512	5.02 486	17.95 517	10.45 440	6.44 311	14.00 436	7.63 376	4.77 392	10.75 470	3.10 351	5.99 544	2.46 546	16.28 554	1.08 531	6.30 544	1.56 515

stereogan	7.69 487	0.88 369	7.08 453	3.49 504	3.93 500	18.98 527	3.23 447	16.52 508	19.58 511	9.93 451	18.92 483	20.50 523	9.04 486	14.07 507	6.14 427	0.26 483	0.04 330	0.21 504	0.03 354	0.63 485	0.33 451

pmcnn	7.72 488	1.27 433	9.42 481	2.91 474	3.14 465	9.44 459	6.23 501	12.56 457	16.51 496	14.53 507	24.08 508	27.44 538	8.49 476	9.32 443	8.44 468	0.06 423	0.08 401	0.00 1	0.00 1	0.30 428	0.15 368

AF-Net	7.78 489	1.44 447	6.68 444	3.37 495	4.50 519	8.61 449	2.69 430	17.07 511	20.17 516	9.52 439	24.02 507	20.31 522	14.59 522	11.58 482	9.84 489	0.61 508	0.00 1	0.12 489	0.00 1	0.38 456	0.12 340

PASM	7.90 490	4.22 518	21.97 539	3.25 492	3.29 472	5.39 386	6.57 507	10.57 387	19.09 506	12.77 493	13.92 435	18.11 507	9.51 492	13.79 505	10.77 499	0.19 469	0.45 523	0.29 510	1.08 531	1.49 515	1.19 507

PWCDC_ROB	7.92 491	3.17 511	7.48 463	5.73 534	4.40 510	10.45 472	0.35 189	14.52 492	28.19 534	10.36 460	31.27 533	7.04 366	9.14 488	13.22 502	8.78 474	2.74 536	0.02 249	0.00 1	0.00 1	1.31 510	0.17 386

test_sample8	7.99 492	1.11 414	6.15 429	1.27 269	0.60 285	5.22 380	2.54 423	12.04 438	6.15 310	17.46 518	9.02 341	24.67 530	18.16 529	11.68 484	11.44 503	1.49 528	24.31 579	3.10 538	2.99 544	0.20 379	0.15 368

ADCP+	8.09 493	1.79 473	14.50 514	1.54 316	4.28 506	16.57 517	5.20 488	12.80 461	11.20 451	12.83 495	17.07 468	11.02 444	10.80 503	17.59 527	23.18 546	0.03 381	0.05 347	0.01 400	0.18 440	0.39 460	0.81 497

SuperB	8.10 494	3.15 510	24.67 544	2.65 462	1.23 362	9.88 465	4.29 470	10.18 381	30.07 537	11.53 483	12.18 414	6.12 341	6.65 441	10.50 465	14.47 519	0.14 457	0.11 434	0.35 515	0.25 470	13.06 555	0.48 475

PWC_ROB	8.24 495	3.13 508	12.74 506	2.43 452	4.43 513	7.51 433	1.22 375	16.63 509	19.24 509	16.08 514	28.29 524	13.99 474	10.16 498	13.63 504	14.06 517	0.42 502	0.00 1	0.05 467	0.00 1	0.59 480	0.27 438

MDST_ROB	8.37 496	0.32 90	9.03 477	4.18 523	2.42 445	26.86 546	6.14 497	19.36 535	13.52 474	27.09 542	22.75 504	9.47 414	4.74 390	15.06 514	6.34 431	0.02 337	0.02 249	0.00 1	0.00 1	0.02 79	0.13 348

G-Net	8.41 497	1.54 455	10.97 491	5.73 534	3.60 485	26.19 540	4.41 474	10.10 378	7.42 359	19.71 524	24.99 515	14.38 478	15.83 523	10.99 473	9.53 486	0.50 506	0.46 524	0.19 502	0.25 470	0.80 496	0.66 491

XQC	8.43 498	3.58 514	16.40 522	2.92 476	2.17 432	13.22 505	3.60 454	14.64 493	25.86 530	11.87 485	12.04 408	15.06 482	10.67 502	15.24 516	19.41 530	0.39 496	0.08 401	0.05 467	0.07 387	0.84 498	0.45 472

FBW_ROB	8.50 499	1.03 400	7.98 469	1.93 381	1.28 370	13.10 503	6.23 501	22.50 546	18.98 505	18.82 521	14.91 448	19.06 513	10.04 497	18.41 529	9.83 488	0.62 509	0.22 497	1.82 535	0.82 525	0.99 503	1.36 511

UDG	8.58 500	9.31 545	4.89 371	10.00 544	9.52 545	10.36 471	2.41 419	12.07 439	9.82 423	7.81 375	9.55 356	16.52 495	9.81 495	7.84 353	7.88 455	4.20 539	2.51 548	18.53 556	3.71 551	9.55 548	5.28 542

aanetorigin	8.72 501	3.29 512	27.55 552	1.95 383	3.84 497	4.93 376	5.39 493	5.49 216	10.05 428	27.85 543	31.47 534	15.80 488	12.78 513	9.04 431	11.98 505	0.25 481	0.22 497	0.22 505	0.25 470	1.28 509	0.84 499

GCST	9.08 502	17.31 554	3.98 317	52.92 578	10.66 550	11.29 484	0.20 146	6.97 290	6.47 329	9.46 436	4.68 201	4.75 294	1.51 212	9.34 444	1.31 241	8.19 550	0.05 347	22.38 558	0.34 493	6.17 543	3.53 531

RTSC	9.15 503	3.00 505	13.57 511	3.72 511	1.76 407	11.82 491	0.46 214	16.95 510	36.83 554	15.80 513	15.53 451	12.91 465	7.46 460	20.01 538	21.76 539	0.31 488	0.13 451	0.01 400	0.08 392	0.57 478	0.41 463

WCMA_ROB	9.21 504	0.87 365	7.37 460	2.54 457	2.13 429	13.59 507	5.80 495	11.64 420	14.01 476	24.43 539	32.99 541	27.09 537	18.02 528	12.51 494	9.85 490	0.81 514	0.07 388	0.01 400	0.01 311	0.16 343	0.23 420

Wz-Net-SNSev	9.23 505	6.70 532	24.28 543	1.87 366	1.81 412	8.57 447	12.29 548	17.37 513	20.39 517	10.43 462	23.11 505	16.66 497	8.03 469	14.47 511	17.86 527	0.00 1	0.02 249	0.01 400	0.00 1	0.41 466	0.30 446

MSMD_ROB	9.28 506	1.09 409	4.65 360	1.58 323	0.39 234	16.52 516	4.41 474	13.60 477	14.87 485	22.34 530	39.89 554	25.67 534	20.71 540	12.42 493	6.98 442	0.34 492	0.03 301	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.09 289

Consistency-Raft	9.42 507	4.74 524	12.66 503	5.30 532	9.08 544	4.08 343	5.26 490	19.26 533	24.87 528	11.17 478	29.85 529	13.57 467	5.51 419	7.67 342	13.40 513	0.36 493	0.35 513	1.81 534	4.24 552	11.61 552	3.57 532

DDUNet	9.47 508	11.32 550	6.14 428	12.93 551	11.65 552	10.45 472	3.87 460	11.70 423	7.89 379	9.27 432	13.28 428	16.18 494	6.14 429	8.80 423	5.77 421	6.64 546	3.38 561	20.90 557	4.28 553	11.01 550	7.80 550

ADCPNet	9.54 509	2.39 497	31.46 555	2.09 411	1.60 388	16.71 519	6.39 506	12.11 441	11.45 454	13.53 501	21.45 497	19.41 514	10.94 504	14.38 509	21.54 538	0.27 486	1.16 534	0.39 519	1.49 536	0.58 479	1.45 512

SHD	9.61 510	2.60 498	12.46 500	3.69 510	3.54 482	9.47 460	1.25 377	20.16 543	37.84 557	18.19 520	21.24 496	16.96 501	12.83 515	14.47 511	16.05 521	0.32 489	0.13 451	0.01 400	0.08 392	0.38 456	0.48 475

PDISCO_ROB	9.62 511	1.99 488	11.51 492	9.88 543	9.61 546	21.48 533	3.83 459	19.33 534	28.49 535	11.27 480	14.17 438	19.92 518	5.02 401	16.35 523	9.18 478	5.28 542	0.41 519	0.14 494	0.09 403	2.05 522	2.36 526

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 512	4.27 519	14.47 513	2.29 434	2.85 459	23.40 537	13.62 550	13.60 477	19.54 510	19.42 523	24.27 509	16.74 498	8.59 477	17.05 526	7.98 456	1.25 523	1.68 538	0.17 499	2.63 541	0.72 493	1.04 503

SGM_RVC	10.08 513	0.60 284	3.42 268	2.30 435	0.32 212	19.41 530	6.33 504	18.95 529	14.64 480	25.14 541	24.32 510	33.34 549	18.79 533	19.86 535	12.55 510	0.25 481	0.26 507	0.22 505	0.24 465	0.34 446	0.40 461
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	10.14 514	1.88 480	16.82 524	1.85 364	1.73 403	24.84 538	17.20 563	19.92 541	27.41 532	12.23 489	13.62 433	16.52 495	18.35 530	14.42 510	12.50 509	0.78 512	0.54 528	0.08 480	0.25 470	1.18 506	0.59 489

ADCL	10.16 515	2.11 489	19.36 531	1.92 377	1.88 417	22.23 534	8.91 526	14.04 483	23.56 526	14.62 508	26.19 520	12.75 464	13.59 518	16.06 522	22.95 544	0.26 483	0.18 480	0.75 524	0.65 517	0.69 489	0.58 486

w-ln-seven	10.20 516	3.08 506	26.36 548	2.06 407	2.49 447	15.81 513	4.39 473	17.80 516	33.50 543	20.47 528	25.79 519	15.12 483	7.40 455	11.75 487	17.48 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 469	0.13 348

MSAF-DinoV2	10.24 517	4.39 520	12.68 504	3.62 508	2.55 450	8.48 445	4.69 480	14.24 488	21.89 521	10.74 469	18.74 482	29.30 543	16.17 524	21.96 543	28.10 557	0.32 489	0.15 463	0.25 508	0.81 524	2.83 530	2.90 529

FCDSN-DC	10.24 517	0.56 270	3.49 274	1.96 386	1.29 371	16.90 520	4.59 478	17.16 512	19.10 507	24.64 540	32.46 540	33.82 550	22.14 546	15.93 519	10.45 494	0.04 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 186	0.21 411
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	10.24 517	3.13 508	20.70 535	2.21 425	2.39 444	11.23 483	6.19 498	14.17 487	11.19 450	23.20 536	22.25 500	17.89 506	19.54 536	18.51 530	26.21 554	0.45 504	0.42 521	1.10 529	1.29 533	1.56 517	1.18 506

z-mn7	10.46 520	4.14 517	20.35 533	2.15 418	1.68 398	19.07 528	5.72 494	13.28 473	34.58 549	9.45 435	35.20 547	15.69 487	9.13 487	21.16 541	17.07 524	0.00 1	0.01 181	0.00 1	0.00 1	0.35 447	0.19 401

SANet	10.64 521	1.86 479	10.91 489	1.76 350	0.71 305	14.62 510	9.23 529	19.18 532	37.14 555	19.22 522	27.96 523	25.86 535	19.11 535	13.02 500	10.63 495	0.08 437	0.06 365	0.03 448	0.02 338	0.62 483	0.81 497

FC-DCNN	10.72 522	0.52 252	4.27 335	1.88 369	1.63 390	17.18 521	5.29 491	18.20 520	19.69 512	28.50 544	34.51 544	34.03 551	21.48 543	15.89 518	11.15 501	0.03 381	0.01 181	0.02 431	0.01 311	0.07 228	0.09 289

FC-DCNN v2	10.88 523	0.52 252	4.17 331	1.92 377	1.63 390	17.79 525	5.35 492	18.87 527	19.88 513	28.77 545	34.99 546	34.62 553	21.72 544	16.03 521	11.16 502	0.03 381	0.01 181	0.02 431	0.00 1	0.06 210	0.08 276

AnyNet_C32	10.98 524	5.58 527	22.79 540	4.16 521	5.83 529	15.64 511	14.30 551	13.18 469	17.15 500	16.44 517	20.52 492	14.68 480	13.44 517	22.46 544	30.08 561	0.17 465	0.26 507	0.36 517	0.36 497	1.23 507	0.91 500

zh-sn7	11.12 525	7.26 537	33.16 557	2.32 443	2.31 440	11.66 489	7.80 521	13.53 476	17.94 502	16.39 516	31.80 535	14.22 476	16.88 525	23.07 547	23.00 545	0.00 1	0.13 451	0.00 1	0.00 1	0.52 473	0.48 475

zh-mn7	11.13 526	6.28 531	31.79 556	1.85 364	0.98 340	13.11 504	2.98 437	12.88 464	33.65 545	21.57 529	39.07 552	12.50 462	8.46 475	19.94 537	16.74 523	0.23 477	0.01 181	0.00 1	0.01 311	0.33 441	0.30 446

Wz-Net-TNSev	11.35 527	10.56 548	35.88 562	2.28 433	1.73 403	18.25 526	11.42 541	15.88 505	20.88 518	14.44 506	16.97 466	19.57 515	19.04 534	19.31 533	18.67 529	0.01 245	0.06 365	0.00 1	0.16 425	0.62 483	1.25 508

MeshStereo	11.52 528	1.52 454	4.55 355	1.89 371	1.46 382	19.87 532	5.11 487	20.66 544	15.91 493	32.67 550	34.51 544	39.34 558	21.15 541	18.74 531	12.10 506	0.11 447	0.06 365	0.01 400	0.00 1	0.45 470	0.22 413
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
otaku	11.73 529	7.51 539	7.07 452	13.22 552	10.85 551	26.61 545	7.25 517	18.84 526	19.16 508	11.58 484	17.23 473	20.19 520	8.09 471	15.11 515	4.64 402	9.13 553	2.42 545	13.08 551	1.83 540	12.48 554	8.22 552

Ntro	12.35 530	8.88 542	7.80 467	13.79 553	12.42 554	26.54 544	6.98 513	18.54 521	22.14 523	9.82 445	16.45 458	20.30 521	9.29 491	15.95 520	6.61 438	9.53 555	2.47 547	14.93 553	2.77 542	13.11 556	8.63 555

MFN_U_SF_RVC	12.94 531	3.66 515	25.81 547	3.61 507	2.26 438	22.77 535	4.55 477	27.10 552	20.06 514	23.90 537	28.99 526	30.53 545	16.98 526	19.92 536	20.26 533	1.24 522	1.07 533	0.98 528	1.33 534	1.80 521	2.04 521

WZ-Net	13.00 532	4.64 523	41.07 566	3.48 503	3.15 467	19.12 529	15.66 561	14.81 494	31.33 539	15.71 512	27.88 522	22.22 527	14.01 520	20.44 540	25.03 550	0.64 510	0.00 1	0.01 400	0.03 354	0.39 460	0.37 456

ADCS	13.02 533	4.93 525	28.38 553	3.17 489	2.67 454	13.61 508	10.83 540	18.70 522	33.46 542	22.59 531	24.78 512	19.59 516	18.51 532	23.40 548	32.16 564	0.10 445	0.19 486	0.37 518	0.18 440	1.26 508	1.46 513

MFMNet_re	13.29 534	8.60 541	18.29 527	9.75 542	7.25 538	19.65 531	14.84 555	20.71 545	30.72 538	23.03 534	28.77 525	18.85 512	26.09 552	13.55 503	9.82 487	2.44 534	1.35 537	0.34 514	0.23 462	4.78 537	6.69 547

MultiAttention	13.72 535	0.34 122	3.24 253	2.22 428	1.79 409	56.78 582	83.85 585	18.93 528	15.06 486	8.16 390	20.91 494	13.25 466	2.53 269	33.18 558	6.90 441	0.20 472	0.06 365	0.74 523	1.00 529	2.69 529	2.60 528

EDNetEfficient	13.82 536	6.19 529	54.79 572	2.83 471	3.60 485	4.86 373	8.57 524	8.61 333	32.90 541	40.77 563	30.59 532	18.33 509	21.87 545	11.38 480	25.36 551	0.15 459	0.23 499	0.06 471	1.03 530	2.54 527	1.79 516

LSM	14.01 537	5.95 528	33.49 558	6.78 538	43.61 580	10.22 468	9.98 535	15.16 500	22.93 525	23.07 535	32.34 539	18.52 510	12.67 512	15.45 517	11.10 500	0.16 464	0.51 527	0.09 483	0.32 489	1.08 504	16.85 574

SAMSARA	14.63 538	2.74 502	12.38 498	12.65 550	6.74 534	36.50 561	72.93 584	19.36 535	23.77 527	16.20 515	13.04 427	29.21 541	12.78 513	16.98 525	15.21 520	0.11 447	0.26 507	0.03 448	0.14 418	0.76 495	0.77 495

SPS-STEREO	15.04 539	6.23 530	13.21 510	11.34 548	11.65 552	23.30 536	7.15 515	24.16 549	15.65 491	31.78 549	29.19 528	31.62 546	21.32 542	24.62 549	19.50 531	7.59 548	4.19 566	3.22 541	1.48 535	6.99 547	6.54 546
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	15.44 540	2.93 504	14.67 515	4.21 524	3.39 477	17.43 524	4.16 466	27.84 556	48.84 567	31.02 548	43.54 559	29.76 544	30.81 557	25.97 551	21.40 536	0.23 477	0.41 519	0.04 460	0.33 491	0.41 466	1.33 510

SGM+DAISY	15.62 541	7.26 537	19.28 530	8.94 540	10.11 549	26.25 541	10.49 538	19.36 535	14.65 482	30.64 547	33.59 542	33.00 548	22.32 547	24.96 550	16.42 522	7.90 549	6.25 570	4.51 544	3.37 548	5.86 541	7.20 548

ACVNet-4b	15.90 542	22.00 556	12.37 497	16.40 555	15.14 558	31.87 554	7.50 519	19.04 530	27.85 533	11.48 482	22.02 499	31.86 547	9.16 490	17.95 528	5.69 419	10.43 557	2.58 549	24.44 561	4.87 557	16.04 559	9.28 556

NVStereoNet_ROB	16.04 543	6.75 533	12.90 508	6.37 537	7.42 539	12.89 501	9.74 533	22.78 547	25.12 529	30.32 546	46.19 562	34.37 552	25.38 549	21.48 542	21.38 535	5.94 543	3.10 558	6.07 548	10.09 564	4.01 534	8.54 554
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AnyNet_C01	16.12 544	10.81 549	59.36 574	4.42 526	2.49 447	30.06 550	15.15 559	17.51 515	16.51 496	17.88 519	37.69 550	24.04 529	17.54 527	29.60 555	33.29 565	0.28 487	0.38 517	0.43 521	0.42 504	2.57 528	1.98 520

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 545	6.93 535	21.83 538	5.94 536	2.81 458	38.71 563	14.59 552	24.55 550	34.87 552	33.66 554	34.35 543	29.24 542	24.20 548	22.59 545	17.95 528	2.52 535	2.81 553	1.17 531	1.51 537	5.89 542	2.16 522

ELAS_RVC	16.54 546	2.26 493	10.09 487	5.50 533	4.46 515	28.28 549	16.72 562	25.55 551	33.54 544	40.19 561	40.30 556	36.68 555	30.03 555	29.40 554	20.61 534	0.98 520	1.21 535	0.86 527	0.70 521	1.39 513	2.16 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	16.72 547	2.14 490	9.23 478	4.92 529	4.53 520	32.66 557	15.11 558	27.40 554	28.68 536	40.27 562	44.90 560	38.33 557	30.50 556	26.44 552	21.94 541	0.88 515	1.23 536	0.67 522	0.89 527	1.49 515	2.18 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	16.73 548	1.28 436	11.61 493	3.72 511	1.65 393	16.67 518	9.17 528	14.39 489	55.91 571	63.81 582	40.86 557	35.94 554	37.73 565	14.24 508	26.87 555	0.05 413	0.10 425	0.13 493	0.22 459	0.12 307	0.15 368

SGM-ForestM	16.99 549	1.08 407	5.74 416	2.12 414	0.75 309	31.63 553	12.21 546	27.80 555	32.25 540	37.88 558	39.99 555	52.96 568	35.20 562	33.60 560	24.47 548	0.26 483	0.39 518	0.31 512	0.39 501	0.26 417	0.53 482

DispFullNet	17.47 550	26.01 561	33.98 560	22.58 561	20.86 566	13.84 509	1.28 381	16.50 507	26.27 531	19.97 526	17.17 471	20.52 524	18.49 531	22.86 546	10.76 498	5.13 541	2.83 554	30.72 566	7.72 562	20.86 563	11.01 563

EDNetEfficientorigin	17.87 551	14.00 551	99.53 595	1.64 334	0.92 332	10.55 474	6.26 503	13.21 470	34.84 551	38.20 560	36.91 549	27.47 539	26.32 553	14.71 513	25.69 552	0.04 401	0.06 365	0.14 494	0.52 512	3.16 532	3.27 530

RainbowNet	18.01 552	26.22 562	19.95 532	18.59 557	14.88 557	27.38 547	10.46 537	27.39 553	34.54 548	14.91 510	27.01 521	25.65 533	12.44 510	18.94 532	9.23 479	13.91 566	3.46 562	23.36 560	4.86 556	16.03 558	10.91 562

ACVNet_1	18.70 553	25.08 560	12.72 505	17.33 556	15.18 559	26.02 539	9.62 532	28.44 557	34.49 547	24.39 538	24.32 510	37.22 556	20.13 539	16.67 524	13.39 512	10.45 558	2.59 550	24.77 562	4.92 558	16.57 560	9.75 558

RTS	18.87 554	9.32 546	86.48 583	4.95 530	6.10 530	42.08 565	14.70 553	15.49 502	41.06 560	22.65 532	32.32 537	13.77 469	19.54 536	37.98 565	28.96 558	0.41 499	0.23 499	0.00 1	0.02 338	0.91 500	0.50 479

RTSA	18.87 554	9.32 546	86.48 583	4.95 530	6.10 530	42.08 565	14.70 553	15.49 502	41.06 560	22.65 532	32.32 537	13.77 469	19.54 536	37.98 565	28.96 558	0.41 499	0.23 499	0.00 1	0.02 338	0.91 500	0.50 479

MANE	19.47 556	1.27 433	5.07 382	4.69 527	5.55 527	30.49 551	9.94 534	34.01 560	37.27 556	44.13 567	51.57 571	52.51 566	40.41 567	33.58 559	24.81 549	0.89 516	0.86 532	1.11 530	9.72 563	0.38 456	1.06 504

coex-ft	19.78 557	19.39 555	87.73 585	1.77 352	1.80 411	17.25 522	13.50 549	12.63 459	42.10 562	60.18 578	38.90 551	28.72 540	28.74 554	11.74 486	27.40 556	0.21 474	0.23 499	0.04 460	0.30 485	1.36 511	1.54 514

BEATNet-Init1	23.31 558	9.03 543	41.67 567	4.17 522	2.53 449	45.68 571	19.47 566	33.43 559	38.45 558	47.59 570	49.10 567	59.31 572	41.80 569	38.35 567	29.21 560	0.47 505	0.50 526	0.81 525	0.66 518	2.10 525	1.86 517

DLNR_Zeroshot_test	24.70 559	50.77 579	90.11 586	98.11 596	97.34 594	1.38 63	0.12 100	22.79 548	3.09 146	1.07 131	2.95 151	0.71 134	0.29 58	6.93 292	2.29 319	38.56 577	0.37 516	0.00 1	0.30 485	76.73 590	0.09 289

MonStereo1	25.07 560	22.70 557	26.51 549	25.39 562	21.15 569	27.38 547	7.54 520	29.21 558	38.74 559	34.17 556	46.61 563	50.27 563	33.31 560	28.57 553	25.83 553	12.28 562	0.79 531	26.32 563	5.80 561	26.02 571	12.81 568

ACVNet_2	26.45 561	29.35 567	25.14 545	20.27 559	15.43 560	34.97 559	12.23 547	48.37 572	66.25 581	42.69 564	56.73 575	51.77 564	25.59 550	20.39 539	13.52 514	10.13 556	2.59 550	22.78 559	3.52 550	17.57 561	9.80 560

MADNet+	27.07 562	33.84 569	90.97 587	20.14 558	7.47 540	48.43 573	47.10 580	35.43 561	36.46 553	20.11 527	30.05 530	25.29 532	35.08 561	45.50 573	50.28 579	2.13 532	2.00 540	1.19 532	0.76 522	4.71 535	4.43 535

IMH-64-1	27.21 563	28.77 564	16.84 525	31.57 565	20.76 564	26.43 542	15.10 556	47.11 567	45.20 564	33.53 552	51.16 569	41.42 559	31.10 558	36.48 561	22.39 542	13.48 564	2.87 556	33.95 568	10.70 565	23.50 565	11.75 564

IMH-64	27.21 563	28.77 564	16.84 525	31.57 565	20.76 564	26.43 542	15.10 556	47.11 567	45.20 564	33.53 552	51.16 569	41.42 559	31.10 558	36.48 561	22.39 542	13.48 564	2.87 556	33.95 568	10.70 565	23.50 565	11.75 564

JetBlue	29.12 565	15.72 552	54.12 571	15.93 554	20.98 567	60.90 583	30.62 573	39.38 562	34.62 550	34.08 555	39.69 553	57.35 571	43.17 570	50.71 579	50.60 580	2.41 533	3.79 564	2.81 537	3.45 549	9.57 549	12.59 567

WAO-7	29.39 566	24.43 558	20.47 534	32.71 568	13.83 556	34.70 558	20.27 569	52.19 578	65.03 579	43.29 565	59.35 577	52.19 565	44.68 572	31.71 556	30.56 562	10.98 559	4.94 567	13.71 552	12.52 569	12.06 553	8.22 552

IMH	29.82 567	29.11 566	18.51 529	34.28 569	21.40 570	32.33 556	15.39 560	49.40 574	53.07 569	37.88 558	55.32 574	45.05 561	39.54 566	40.63 568	24.12 547	14.03 567	3.27 560	34.93 570	11.24 567	24.69 568	12.21 566

PWCK	30.53 568	44.32 576	47.25 569	29.76 563	7.23 537	40.78 564	27.10 572	44.73 566	44.32 563	47.31 569	36.37 548	47.16 562	26.05 551	41.26 569	31.87 563	21.83 571	4.03 565	29.50 565	4.67 554	27.17 573	7.80 550

TorneroNet-64	32.42 569	31.89 568	30.52 554	34.73 570	21.13 568	46.99 572	18.82 564	43.10 565	59.42 574	32.70 551	46.98 564	62.01 575	36.98 563	43.97 572	33.88 566	14.10 568	3.22 559	35.28 571	11.72 568	26.84 572	14.07 569

Dean	34.67 570	38.70 574	25.33 546	29.89 564	17.21 562	45.24 570	11.98 545	56.90 582	76.55 583	63.47 581	60.22 578	67.36 581	48.14 575	37.24 563	39.01 571	11.00 560	2.83 554	28.35 564	5.60 560	18.14 562	10.31 561

WAO-6	34.74 571	36.76 573	15.36 518	37.53 571	24.15 574	35.99 560	19.36 565	48.96 573	68.54 582	43.84 566	47.58 565	52.77 567	52.60 576	32.63 557	34.73 568	26.20 574	7.74 573	42.78 576	21.64 575	28.07 574	17.62 575

LVE	34.99 572	40.10 575	34.97 561	32.49 567	18.61 563	51.45 578	26.82 571	52.15 577	65.94 580	47.21 568	61.04 579	53.99 569	37.30 564	37.95 564	34.09 567	15.55 570	5.95 569	31.01 567	13.81 570	22.58 564	16.72 573

TorneroNet	35.11 573	33.92 570	33.82 559	37.86 572	22.01 571	49.64 575	21.58 570	48.09 571	55.23 570	37.50 557	53.79 572	62.81 578	43.66 571	46.71 575	41.25 574	14.80 569	3.53 563	36.72 572	14.57 571	28.28 575	16.49 572

WAO-8	38.15 574	35.51 571	21.50 536	43.67 573	23.92 572	44.44 567	20.26 567	52.83 579	76.62 584	53.57 575	66.79 583	62.63 576	54.56 579	42.03 570	39.18 572	22.71 572	6.65 571	37.08 573	19.08 573	24.72 570	15.24 570

Venus	38.15 574	35.51 571	21.50 536	43.67 573	23.92 572	44.44 567	20.26 567	52.83 579	76.62 584	53.57 575	66.81 584	62.63 576	54.56 579	42.03 570	39.18 572	22.71 572	6.65 571	37.08 573	19.08 573	24.70 569	15.24 570

UNDER WATER	45.09 576	48.60 578	67.37 577	49.30 577	31.41 576	53.80 580	37.39 575	40.25 564	52.48 568	50.24 571	45.37 561	68.37 583	57.76 582	51.03 580	49.88 578	29.97 575	13.75 575	51.22 578	36.57 576	37.87 577	29.12 576

UNDER WATER-64	45.16 577	46.99 577	66.69 576	43.90 575	27.64 575	55.58 581	41.87 577	39.42 563	48.42 566	51.73 574	43.08 558	67.76 582	56.69 581	48.02 577	48.34 577	39.50 578	17.64 577	51.78 579	38.93 579	36.62 576	32.61 577

notaker	47.42 578	55.20 580	49.13 570	56.52 581	40.18 577	38.52 562	32.97 574	47.21 569	56.08 572	57.21 577	57.24 576	60.09 573	59.19 583	53.93 581	41.64 575	40.61 579	19.93 578	57.21 581	37.41 577	49.02 579	39.02 578

ktn	48.94 579	57.58 581	38.86 565	59.57 582	43.27 579	50.37 576	43.38 578	48.07 570	61.11 575	51.30 573	54.25 573	54.96 570	52.88 577	47.30 576	35.83 569	57.77 583	24.88 581	62.69 584	43.55 580	50.70 580	40.41 579

DPSimNet_ROB	53.45 580	64.73 585	44.39 568	53.97 579	45.39 581	53.66 579	54.83 581	55.15 581	57.87 573	64.16 583	50.83 568	63.40 579	53.34 578	46.45 574	65.81 584	63.13 585	26.54 582	57.94 582	51.11 583	45.52 578	50.69 583

KSHMR	55.63 581	63.60 584	37.85 564	74.69 585	49.56 582	49.01 574	45.73 579	57.46 583	63.97 578	61.61 580	62.07 581	72.39 585	47.01 573	50.65 578	43.29 576	54.10 582	62.21 584	66.10 585	53.94 584	51.25 582	46.11 581

HanzoNet	56.48 582	59.32 582	58.25 573	55.32 580	41.94 578	50.95 577	41.33 576	51.12 575	61.40 576	65.62 584	65.59 582	71.66 584	69.41 584	70.77 584	60.03 582	63.99 586	34.70 583	61.96 583	50.54 582	51.00 581	44.71 580

JetRed	61.02 583	61.05 583	82.56 582	46.09 576	56.80 584	83.19 584	63.76 582	59.26 584	63.61 577	69.29 585	68.85 585	66.59 580	47.62 574	61.57 582	74.09 585	45.58 580	66.14 587	46.59 577	45.06 581	63.17 583	49.58 582

LRCNet_RVC	66.23 584	65.67 586	67.63 578	71.47 584	54.32 583	32.17 555	2.66 429	63.19 585	21.35 520	81.79 587	91.26 588	83.62 587	71.62 585	69.32 583	52.57 581	95.49 593	64.45 586	95.07 593	95.19 593	71.52 585	74.31 586

TCMNet-wrong-test	67.23 585	85.83 590	81.56 581	95.63 592	94.73 592	89.35 585	85.42 586	51.73 576	33.71 546	51.26 572	61.71 580	61.33 574	41.23 568	77.26 585	64.71 583	48.76 581	9.03 574	70.12 587	68.11 586	90.76 593	82.37 591

ASD4	75.85 586	81.57 588	69.25 579	68.23 583	80.87 588	96.24 588	99.15 593	77.50 586	93.47 590	77.59 586	85.63 586	78.32 586	76.43 586	77.89 586	82.61 586	58.30 584	62.67 585	55.02 580	62.43 585	68.35 584	65.49 585

MADNet++	82.84 587	82.38 589	73.57 580	87.72 591	82.97 589	93.14 586	69.15 583	86.42 590	82.50 586	93.46 591	86.70 587	86.28 588	80.92 587	88.34 588	88.84 587	86.83 591	84.17 591	72.64 588	68.92 587	80.47 591	81.42 590

tt	83.26 588	0.34 122	99.99 597	79.40 589	93.18 591	100.00 596	100.00 597	100.00 600	99.95 595	60.33 579	47.63 566	99.98 600	99.96 596	99.98 597	100.00 601	92.42 592	99.82 596	73.83 592	73.63 588	88.42 592	56.35 584

xxxxx1	85.63 589	90.31 591	96.68 590	76.54 586	80.57 585	97.44 591	96.86 590	85.53 587	88.53 587	88.68 588	91.71 589	94.23 590	92.93 588	90.02 589	91.98 588	70.60 587	70.39 588	73.68 589	81.46 590	74.61 586	79.86 587

tt_ll	85.63 589	90.31 591	96.68 590	76.54 586	80.57 585	97.44 591	96.86 590	85.53 587	88.53 587	88.68 588	91.71 589	94.23 590	92.93 588	90.02 589	91.98 588	70.60 587	70.39 588	73.68 589	81.46 590	74.61 586	79.86 587

ff	85.63 589	90.31 591	96.68 590	76.54 586	80.57 585	97.44 591	96.86 590	85.53 587	88.53 587	88.68 588	91.71 589	94.23 590	92.93 588	90.02 589	91.98 588	70.60 587	70.39 588	73.68 589	81.46 590	74.61 586	79.86 587

USTest	87.63 592	76.50 587	65.53 575	81.26 590	83.10 590	100.00 596	100.00 597	99.53 595	99.60 594	98.32 592	99.02 595	90.87 589	98.33 593	84.28 587	98.23 594	79.97 590	96.20 592	69.82 586	73.75 589	75.48 589	82.80 592

PML	97.88 593	100.00 600	96.45 589	98.01 595	97.88 595	100.00 596	99.35 594	96.88 591	97.72 592	100.00 599	97.36 592	97.38 594	99.60 594	100.00 600	96.32 592	99.99 598	97.55 593	100.00 597	96.01 594	99.18 595	87.92 593

MEDIAN_ROB	98.41 594	99.70 595	99.30 594	97.09 593	97.02 593	96.89 589	95.77 589	97.66 593	97.28 591	98.79 595	98.94 594	99.18 595	98.14 592	96.89 592	96.88 593	99.96 597	99.16 594	100.00 597	99.99 598	99.69 596	99.88 595

HaxPig	98.85 595	99.94 597	95.08 588	99.99 599	100.00 598	94.03 587	94.78 587	99.15 594	99.98 597	99.99 598	100.00 597	99.98 600	99.99 597	98.12 593	95.97 591	100.00 600	99.99 598	100.00 597	99.99 598	100.00 599	99.99 598

Anonymous_1	99.08 596	99.91 596	99.85 596	97.63 594	99.10 596	100.00 596	100.00 597	99.61 597	99.96 596	99.28 597	99.86 596	99.54 597	99.99 597	99.29 594	99.75 595	96.05 594	99.59 595	97.31 594	98.57 595	97.71 594	98.63 594

ccccc	99.32 597	96.61 594	100.00 601	100.00 602	100.00 598	97.41 590	99.44 595	99.56 596	97.80 593	99.27 596	97.59 593	99.35 596	99.84 595	99.92 595	99.98 597	100.00 600	100.00 599	99.95 596	99.77 597	100.00 599	100.00 600

test_example2	99.39 598	99.98 599	99.99 597	100.00 602	99.98 597	99.72 595	99.99 596	97.34 592	100.00 598	100.00 599	100.00 597	96.42 593	96.66 591	99.97 596	99.96 596	100.00 600	99.97 597	98.66 595	99.15 596	100.00 599	100.00 600

AVERAGE_ROB	99.62 599	99.95 598	98.81 593	100.00 602	100.00 598	98.08 594	95.47 588	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 597	100.00 602	100.00 599	100.00 600	99.99 598	100.00 600	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 599	100.00 600

DGTPSM_ROB	99.90 600	100.00 600	99.99 597	99.99 599	100.00 598	100.00 596	100.00 597	99.97 598	100.00 598	98.35 593	100.00 597	99.84 598	100.00 599	99.98 597	99.99 598	99.99 598	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 599	100.00 600

DPSMNet_ROB	99.91 601	100.00 600	99.99 597	99.99 599	100.00 598	100.00 596	100.00 597	99.98 599	100.00 598	98.35 593	100.00 597	99.84 598	100.00 599	99.98 597	99.99 598	100.00 600	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 599	100.00 600

DPSM_ROB	99.95 602	100.00 600	100.00 601	99.76 597	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 597	100.00 602	100.00 599	100.00 600	100.00 601	99.21 595	100.00 599	100.00 597	100.00 600	99.99 597	99.95 596

DPSM	99.95 602	100.00 600	100.00 601	99.76 597	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 597	100.00 602	100.00 599	100.00 600	100.00 601	99.21 595	100.00 599	100.00 597	100.00 600	99.99 597	99.95 596

FlowAnything	100.00 604	100.00 600	100.00 601	100.00 602	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 597	100.00 602	100.00 599	100.00 600	100.00 601	100.00 600	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 599	100.00 600

Selective-RAFT-Error	100.00 604	100.00 600	100.00 601	100.00 602	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 597	100.00 602	100.00 599	100.00 600	100.00 601	100.00 600	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 599	100.00 600

CasAABBNet	100.00 604	100.00 600	100.00 601	100.00 602	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 597	100.00 602	100.00 599	100.00 600	100.00 601	100.00 600	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 599	100.00 600

LSM0	100.00 604	100.00 600	100.00 601	100.00 602	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 600	100.00 598	100.00 599	100.00 597	100.00 602	100.00 599	100.00 600	100.00 601	100.00 600	100.00 599	100.00 597	100.00 600	100.00 599	99.99 598

FADE		17.27 553		10.46 546	9.90 548							26.54 536				30.62 576	14.22 576	38.39 575	37.63 578	5.22 539

Low-res two-view benchmark