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

LG-Stereo_L2	0.78 21	0.47 93	1.99 29	0.29 73	0.36 147	1.28 46	0.18 131	3.82 54	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.07 5	4.41 157	0.55 38	0.01 171	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.25 166

LG-Stereo_L1	0.82 29	0.46 85	1.74 13	0.28 71	0.34 136	1.36 57	0.19 136	2.56 14	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.06 4	6.62 237	0.54 37	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140

FoundationStereo	0.48 2	0.38 40	1.70 11	0.82 175	1.00 292	0.42 3	0.06 55	0.63 2	1.44 44	0.38 19	0.04 3	0.11 41	0.37 74	0.93 10	0.39 5	0.03 323	0.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

Replicate-Monster	1.48 106	2.08 439	10.66 477	0.11 26	0.49 180	1.32 50	0.04 34	4.38 98	1.08 29	1.19 125	0.07 4	0.08 20	0.11 17	5.09 181	0.50 26	0.17 439	1.08 469	0.00 1	0.18 377	0.01 19	0.99 359

MLG-Stereo_test2	0.82 29	0.40 53	1.99 29	0.39 96	1.07 302	1.43 66	0.02 20	4.01 72	1.75 54	0.37 15	0.07 4	0.15 44	0.10 14	2.62 101	0.57 44	0.32 479	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.42 229

MLG-Stereo_test1	0.85 35	0.34 28	1.80 15	0.10 20	1.66 382	1.22 20	0.01 4	4.24 83	1.68 50	0.19 2	0.08 6	0.09 30	0.11 17	4.16 148	0.46 12	0.01 171	0.70 377	0.00 1	0.01 243	0.01 19	0.17 113

MLG-Stereo	0.91 42	0.34 28	1.91 26	0.16 38	0.41 167	1.23 24	0.00 1	4.57 105	1.74 53	0.41 25	0.08 6	0.09 30	0.10 14	5.68 201	0.45 11	0.02 278	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.16 103

LG-G_1	0.83 32	0.41 56	1.83 19	0.35 88	0.33 131	1.82 111	0.02 20	4.37 96	1.10 31	0.60 72	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 123	0.55 38	0.03 323	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.77 330

LG-G	0.83 32	0.41 56	1.83 19	0.35 88	0.33 131	1.82 111	0.02 20	4.37 96	1.10 31	0.60 72	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 123	0.55 38	0.03 323	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.77 330

dual_stereo	0.95 46	0.39 46	1.83 19	0.37 92	1.11 313	0.84 8	0.03 30	4.34 95	1.83 58	0.30 9	0.08 6	0.21 56	0.12 20	3.16 116	0.98 139	0.00 1	1.34 515	0.00 1	0.20 394	0.00 1	1.83 467

IGEV-Stereo+	1.89 137	0.55 137	2.49 68	0.48 116	3.25 464	2.06 131	0.07 63	1.92 8	1.52 46	0.77 90	0.08 6	0.22 62	0.44 104	7.11 274	0.68 75	0.04 353	0.66 368	0.00 1	0.33 468	5.08 534	10.13 554

IGEV	0.66 7	0.29 19	1.87 23	0.11 26	1.84 397	1.35 54	0.37 186	2.56 14	1.12 35	0.44 33	0.12 12	0.07 14	0.09 10	1.07 18	0.58 46	0.05 370	0.62 362	0.00 1	0.19 382	0.01 19	0.39 212

LGtest1	0.53 3	0.42 60	1.55 8	0.14 37	0.30 120	1.00 10	0.01 4	2.47 12	1.19 37	0.65 78	0.12 12	0.08 20	0.10 14	1.30 34	0.47 15	0.01 171	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.20 134

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 60	2.06 34	0.38 95	0.40 162	1.36 57	0.01 4	4.13 78	0.95 9	0.48 45	0.13 14	0.06 5	0.07 5	0.89 8	0.37 4	0.02 278	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.18 118

zero-FE	1.13 65	0.36 33	3.08 133	0.48 116	1.95 409	1.75 105	0.80 308	3.70 39	0.69 2	0.54 54	0.16 15	0.30 83	0.43 101	3.59 126	1.37 199	0.31 477	0.79 388	0.00 1	0.26 438	1.40 508	0.65 294

IGEV-RUCA	0.88 38	0.27 6	1.43 5	0.59 130	0.33 131	2.12 139	0.49 222	3.65 32	1.79 57	1.04 117	0.16 15	0.24 70	0.55 117	2.95 111	0.57 44	0.12 421	0.21 300	0.20 500	0.25 421	0.22 356	0.33 194

IGEVStereo-DCA	1.54 113	1.71 407	2.99 123	0.73 159	0.24 106	2.69 196	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.73 88	0.16 15	0.23 64	0.32 65	7.57 312	2.72 310	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 360	0.17 311	1.82 461

rrr	1.64 122	1.71 407	6.31 380	0.73 159	0.24 106	2.69 196	0.92 345	4.25 85	1.75 54	0.73 88	0.16 15	0.23 64	0.32 65	7.57 312	2.72 310	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 394	0.17 311	1.68 439

MonSter	0.72 12	0.27 6	2.25 53	0.07 6	0.85 266	1.27 43	0.01 4	3.79 48	0.91 5	0.41 25	0.18 19	0.08 20	0.04 1	1.33 35	0.58 46	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 477	0.00 1	0.94 353

Monster-pub-eth3d	0.70 10	0.27 6	2.25 53	0.07 6	0.85 266	1.27 43	0.01 4	3.79 48	0.90 4	0.41 25	0.19 20	0.08 20	0.04 1	1.05 14	0.58 46	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 477	0.00 1	0.94 353

EGLCR-Stereo	1.45 100	0.26 4	2.91 109	1.94 325	0.90 272	3.13 252	0.69 281	5.81 183	3.21 106	1.14 124	0.20 21	1.52 162	0.37 74	4.29 154	0.69 81	0.01 171	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.01 19	1.21 389

2.75w_new	0.80 25	0.35 31	2.31 58	0.10 20	0.23 104	1.26 37	0.09 76	3.82 54	1.05 19	0.54 54	0.23 22	0.08 20	0.86 153	2.50 99	0.64 69	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.27 445	0.00 1	0.69 310

rvit_stereo_0081_aga	0.95 46	1.03 297	4.52 272	0.16 38	0.25 110	1.70 94	0.21 146	4.27 87	3.17 104	0.38 19	0.23 22	0.27 75	0.31 58	1.56 50	0.64 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.15 94

LoS	1.03 52	0.43 65	2.53 74	0.64 140	0.14 48	2.42 163	0.26 160	5.64 171	2.93 86	1.08 120	0.24 24	0.49 111	0.45 106	2.31 91	0.83 108	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_xeample3	1.71 129	1.75 414	6.64 392	0.90 187	0.29 118	2.55 177	0.90 340	4.08 75	2.36 68	0.56 63	0.24 24	0.23 64	0.31 58	7.51 307	2.73 312	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 477	0.18 322	1.92 479

FSD	0.83 32	0.39 46	1.90 24	0.69 152	0.96 287	0.57 7	0.06 55	3.77 45	1.37 42	0.28 7	0.26 26	1.64 166	0.13 23	1.06 16	0.59 52	0.02 278	1.12 477	0.00 1	0.00 1	0.01 19	1.78 458

3.25w_new	0.68 8	0.36 33	2.09 36	0.05 2	0.19 75	1.26 37	0.01 4	4.00 70	1.10 31	0.46 40	0.26 26	0.08 20	0.41 86	0.93 10	0.51 28	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 408	0.01 19	0.75 327

3.25w	0.68 8	0.36 33	2.09 36	0.05 2	0.19 75	1.26 37	0.01 4	4.00 70	1.10 31	0.46 40	0.26 26	0.08 20	0.41 86	0.93 10	0.51 28	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 408	0.01 19	0.75 327

AEACV	1.27 78	0.38 40	2.61 82	1.75 296	1.21 332	2.44 166	0.85 329	4.79 113	1.67 48	0.71 87	0.26 26	0.29 80	2.00 240	2.30 89	0.66 73	0.01 171	0.95 423	0.00 1	0.42 488	0.12 249	2.07 491

StereoAnything_RVC	1.96 147	8.91 537	4.47 265	0.54 126	0.91 275	1.09 11	0.05 42	3.94 66	1.37 42	0.25 4	0.29 30	0.15 44	0.68 133	6.92 260	0.47 15	0.02 278	0.84 399	0.00 1	0.00 1	6.61 540	1.61 424

rvit_stereo_0081	1.03 52	0.55 137	2.58 78	0.64 140	0.13 42	1.35 54	0.12 94	3.74 42	5.28 233	0.55 59	0.32 31	0.55 119	0.12 20	4.08 143	0.53 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 52	0.55 137	2.58 78	0.64 140	0.13 42	1.35 54	0.12 94	3.74 42	5.28 233	0.55 59	0.32 31	0.55 119	0.12 20	4.08 143	0.53 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.05 29

rvit_0105_6	1.44 98	1.26 342	5.78 353	0.66 148	0.08 17	1.58 80	0.32 175	4.57 105	6.53 296	0.40 23	0.38 33	1.11 144	0.29 52	4.76 170	0.92 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.20 134

3.75w	0.82 29	0.25 2	2.13 41	0.07 6	1.27 343	1.26 37	0.02 20	3.85 59	1.05 19	0.51 46	0.39 34	0.08 20	0.40 83	3.31 119	0.47 15	0.07 391	0.94 418	0.00 1	0.08 314	0.00 1	0.29 181

asda	0.76 16	0.28 12	2.30 56	0.07 6	0.61 216	1.28 46	0.09 76	3.82 54	1.03 14	0.54 54	0.43 35	0.07 14	0.71 137	1.25 29	0.46 12	0.22 456	0.99 448	0.00 1	0.25 421	0.01 19	0.71 317

GIP-stereo	1.03 52	0.79 215	2.35 61	1.91 320	1.40 362	1.47 70	0.05 42	5.06 125	1.85 59	0.30 9	0.43 35	0.57 122	0.37 74	1.14 21	0.75 91	0.07 391	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 144	1.57 422

Monster-pub-mixall	0.90 40	0.46 85	1.43 5	0.04 1	0.13 42	1.29 48	0.02 20	3.04 19	1.07 28	0.99 115	0.51 37	0.08 20	0.09 10	6.37 227	0.67 74	0.01 171	1.06 465	0.00 1	0.16 360	0.02 47	0.54 258

SGD-Stereo	0.76 16	0.36 33	1.37 3	0.43 104	0.14 48	1.25 33	0.29 165	2.25 10	0.84 3	0.61 74	0.51 37	0.09 30	0.11 17	6.65 241	0.19 1	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.07 43

DEFOM-Stereo	0.78 21	0.56 148	1.98 27	0.21 52	0.12 36	1.93 119	0.44 202	0.99 3	0.93 8	0.70 83	0.51 37	0.15 44	0.09 10	6.39 228	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.14 81

U	2.23 188	0.36 33	2.93 112	0.26 68	8.08 539	11.12 477	0.00 1	3.68 38	1.12 35	0.29 8	0.52 40	0.16 47	0.08 7	0.83 5	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 547	5.13 556	0.02 47	0.02 6

qwe	0.89 39	0.29 19	2.49 68	0.10 20	1.25 339	1.24 26	0.04 34	3.97 67	1.06 26	0.66 80	0.53 41	0.05 3	0.18 28	3.58 125	0.50 26	0.07 391	0.94 418	0.00 1	0.27 445	0.01 19	0.57 265

MaDis-Stereo	0.96 48	1.11 310	4.01 229	0.36 91	1.86 401	1.20 16	0.06 55	3.99 69	1.73 52	0.45 34	0.56 42	0.43 105	0.51 111	1.28 31	1.46 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.08 47

AdaDepth	0.81 26	0.41 56	3.63 192	0.17 40	1.35 358	1.62 85	0.08 71	1.20 4	1.66 47	0.33 13	0.58 43	0.10 39	0.29 52	2.59 100	0.63 65	0.02 278	0.79 388	0.00 1	0.20 394	0.01 19	0.62 284

3w_stereo	0.79 23	0.33 25	2.53 74	0.08 12	0.14 48	1.26 37	0.03 30	3.97 67	1.06 26	0.62 75	0.58 43	0.09 30	1.02 165	1.54 48	0.64 69	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.23 414	0.01 19	0.65 294

monsters	1.12 64	0.45 79	2.32 59	0.54 126	2.80 450	1.38 59	0.01 4	3.74 42	1.00 11	0.46 40	0.63 45	0.06 5	0.13 23	6.08 216	0.88 117	0.15 429	0.96 426	0.00 1	0.31 462	0.00 1	0.55 259

asd	0.71 11	0.25 2	2.43 67	0.09 17	0.80 256	1.25 33	0.06 55	3.22 24	1.03 14	0.59 68	0.65 46	0.07 14	0.55 117	1.01 13	0.46 12	0.20 450	0.81 394	0.00 1	0.08 314	0.01 19	0.67 307

Occ-G	1.39 92	0.66 182	3.05 129	0.60 134	0.75 247	1.46 68	0.67 275	3.66 34	3.50 119	1.76 138	0.65 46	5.00 304	0.55 117	1.15 22	1.56 211	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 371	0.19 329	1.61 424

2.5w	0.94 44	0.33 25	2.20 49	0.09 17	0.35 140	1.27 43	0.09 76	3.86 61	1.05 19	0.54 54	0.73 48	0.04 1	0.55 117	4.75 169	0.59 52	0.00 1	1.04 461	0.00 1	0.29 454	0.00 1	0.96 358

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 391	25.82 555	26.88 542	0.56 129	0.08 17	1.46 68	0.53 230	2.17 9	2.15 65	0.67 81	0.73 48	0.23 64	0.20 32	1.58 52	0.80 97	11.76 558	0.38 332	0.00 1	0.08 314	1.75 515	9.67 552

S2M2_XL	0.26 1	0.50 115	1.34 2	0.11 26	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 50	0.07 14	0.18 28	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	1.02 50	0.42 60	3.22 140	0.48 116	0.63 221	2.02 126	0.27 162	5.79 181	1.32 40	0.82 102	0.75 51	0.87 136	0.23 38	1.24 28	0.86 111	0.15 429	0.58 353	0.00 1	0.26 438	0.03 81	0.49 244

fffft	1.13 65	0.71 204	2.25 53	0.09 17	0.07 14	2.10 134	0.63 262	4.19 81	2.10 63	0.42 30	0.75 51	0.24 70	0.20 32	6.89 255	1.08 157	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.53 255
1: 1. 1
FlowAnything_test	0.61 5	0.42 60	2.39 65	0.22 55	0.17 65	1.71 101	0.03 30	1.88 7	1.20 38	1.22 127	0.77 53	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 118	0.06 382	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.33 194

GREAT-IGEV	1.17 70	0.57 155	3.06 130	1.95 329	1.41 364	1.42 64	0.08 71	2.51 13	3.07 99	0.58 64	0.79 54	0.11 41	0.35 71	2.17 82	1.00 144	0.07 391	1.45 518	0.00 1	0.22 408	0.14 282	2.42 512

4.5_new	0.74 13	0.27 6	2.52 72	0.10 20	0.34 136	1.24 26	0.07 63	3.67 36	1.05 19	0.58 64	0.80 55	0.06 5	0.19 30	1.18 23	0.61 60	0.17 439	0.99 448	0.00 1	0.19 382	0.01 19	0.64 291

4.5w-stereo	0.74 13	0.27 6	2.52 72	0.10 20	0.34 136	1.24 26	0.07 63	3.67 36	1.05 19	0.58 64	0.80 55	0.06 5	0.19 30	1.18 23	0.60 56	0.17 439	0.99 448	0.00 1	0.19 382	0.01 19	0.64 291

rvit_stereo_0083	1.16 69	0.47 93	3.68 196	0.54 126	0.10 25	1.25 33	0.24 154	3.17 22	5.31 236	0.52 51	0.80 55	0.82 134	1.16 182	4.52 162	0.51 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.13 76

2w_stereo	0.75 15	0.30 21	2.22 50	0.07 6	0.12 36	1.23 24	0.05 42	4.03 73	1.00 11	0.98 112	0.86 58	0.09 30	1.21 191	1.06 16	0.62 62	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 360	0.00 1	0.27 172

AIO_test	1.34 85	0.72 207	3.32 152	0.86 180	1.19 328	2.90 234	0.80 308	4.46 100	3.34 114	0.77 90	0.86 58	1.48 159	0.30 55	2.95 111	0.49 20	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.13 352	0.04 111	1.24 392

S2M2_L	0.53 3	0.50 115	1.58 10	0.53 125	0.18 71	1.13 12	0.01 4	1.47 5	2.18 67	0.18 1	0.87 60	0.13 43	0.20 32	0.87 7	0.51 28	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.01 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_4	1.58 118	1.41 370	6.67 394	0.65 144	0.05 5	1.60 83	0.41 194	4.70 109	6.48 292	0.46 40	0.87 60	1.40 152	0.53 116	5.08 180	1.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.18 118

4.25_new	0.76 16	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 275	1.24 26	0.05 42	3.81 51	1.03 14	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 20	0.22 456	0.98 439	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 265

4.5w_new	0.76 16	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 275	1.24 26	0.05 42	3.81 51	1.03 14	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 20	0.22 456	0.98 439	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 265

4.25w-stereo	0.76 16	0.28 12	2.16 43	0.08 12	0.91 275	1.24 26	0.05 42	3.81 51	1.03 14	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 20	0.22 456	0.98 439	0.00 1	0.25 421	0.00 1	0.57 265

MM-Stereo_test2	1.30 81	0.52 124	2.67 90	1.71 288	0.29 118	1.79 107	0.51 225	5.28 140	3.84 157	0.95 108	0.93 65	0.51 115	0.36 72	2.29 88	1.12 162	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.07 311	0.32 420	1.97 484

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 58	2.27 453	1.82 16	1.16 210	0.34 136	0.56 5	0.05 42	2.94 17	1.46 45	0.40 23	0.94 66	0.22 62	2.27 253	6.26 223	0.63 65	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 371	0.04 111	0.16 103

4w-stereo	0.81 26	0.27 6	2.34 60	0.06 5	0.50 184	1.26 37	0.06 55	3.65 32	1.05 19	0.41 25	0.96 67	0.06 5	0.66 131	2.11 77	0.64 69	0.22 456	0.96 426	0.00 1	0.29 454	0.00 1	0.78 334

4D-IteraStereo	1.99 151	1.32 352	3.77 201	0.13 34	2.84 451	3.51 287	1.03 355	4.26 86	5.38 240	5.50 237	1.03 68	3.86 249	0.38 81	2.44 97	1.88 249	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 243	0.11 230	1.84 468

rvit_stereo_ft	1.23 74	1.42 373	5.16 312	0.94 192	0.36 147	1.22 20	0.24 154	4.57 105	4.49 197	0.51 46	1.04 69	0.73 129	1.10 169	1.50 44	1.01 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.22 147

ff7	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.86 111	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

ffff	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.86 111	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

11t	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.87 116	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

ccc-4	1.46 101	0.79 215	2.99 123	0.33 82	0.35 140	2.75 205	0.81 313	4.31 90	2.97 91	0.77 90	1.20 70	0.21 56	0.42 90	7.44 294	0.86 111	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 360	0.12 249	1.82 461

anonymousdsp	1.51 110	0.81 222	2.70 93	0.60 134	0.69 231	2.76 209	0.79 306	4.86 115	3.00 97	0.82 102	1.25 74	0.31 84	0.42 90	7.44 294	0.81 102	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 371	0.12 249	1.85 470

IGEV-Stereo	1.51 110	0.81 222	2.69 92	0.60 134	0.69 231	2.77 210	0.79 306	4.88 119	2.99 96	0.82 102	1.25 74	0.31 84	0.42 90	7.43 293	0.85 109	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 371	0.12 249	1.85 470
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	1.54 113	2.26 450	9.53 464	0.65 144	0.50 184	1.20 16	0.23 152	4.86 115	3.65 141	0.42 30	1.27 76	0.23 64	1.40 204	1.23 26	0.68 75	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.20 394	2.00 519	0.42 229

CroCo_RVC	1.54 113	2.26 450	9.53 464	0.65 144	0.50 184	1.20 16	0.23 152	4.86 115	3.65 141	0.42 30	1.27 76	0.23 64	1.40 204	1.23 26	0.68 75	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.20 394	2.00 519	0.42 229

PMTNet	1.48 106	0.43 65	2.77 99	0.31 75	0.17 65	2.94 236	0.33 178	3.66 34	5.27 232	1.11 122	1.28 78	0.28 78	0.92 155	4.32 155	0.90 121	4.89 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.05 29

rvit_stereo_0080	1.09 58	1.08 304	4.16 240	0.12 31	0.12 36	1.32 50	0.36 181	4.52 103	3.94 163	0.70 83	1.29 79	0.41 99	0.75 141	1.98 68	0.76 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.18 118

whm_eth	1.09 58	1.08 304	4.16 240	0.12 31	0.12 36	1.32 50	0.36 181	4.52 103	3.94 163	0.70 83	1.29 79	0.41 99	0.75 141	1.98 68	0.76 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.18 118

2.25w	0.92 43	0.31 22	2.36 63	0.07 6	0.15 56	1.22 20	0.05 42	3.84 58	1.05 19	0.51 46	1.30 81	0.09 30	0.68 133	4.12 146	0.68 75	0.00 1	0.98 439	0.00 1	0.28 448	0.00 1	0.73 322

CES	1.72 131	0.40 53	1.82 16	0.65 144	7.83 537	2.62 185	0.13 103	5.35 151	2.68 76	0.36 14	1.30 81	0.33 90	0.32 65	1.92 66	0.72 87	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 469	7.35 543

water-stereo	0.90 40	0.56 148	4.39 259	0.11 26	0.08 17	1.57 79	0.15 116	4.51 102	1.69 51	0.80 100	1.31 83	0.27 75	0.24 40	0.71 3	0.56 43	0.26 470	0.06 227	0.00 1	0.02 265	0.03 81	0.71 317

SMoEStereo_RVC	1.13 65	0.92 262	1.82 16	0.80 172	0.09 22	2.07 133	0.16 122	3.61 31	2.17 66	0.38 19	1.37 84	0.19 51	0.29 52	7.04 268	1.02 150	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 329	0.51 250

depthmonostereo	1.25 76	0.95 275	4.67 286	0.28 71	0.11 27	1.43 66	0.04 34	5.43 157	1.76 56	1.02 116	1.47 85	1.59 164	0.98 161	3.61 128	0.92 125	0.03 323	0.11 263	0.00 1	0.02 265	0.04 111	0.47 240

ProNet	1.58 118	0.86 243	3.17 136	0.75 167	0.72 240	2.84 217	0.66 270	5.91 196	3.28 111	0.37 15	1.47 85	0.40 98	0.37 74	7.19 277	0.70 82	0.02 278	0.98 439	0.00 1	0.05 302	0.20 338	1.77 457

CASnet	1.09 58	0.47 93	2.09 36	0.79 169	0.08 17	2.10 134	0.14 113	3.83 57	4.26 181	3.84 189	1.56 87	0.32 88	0.30 55	1.13 20	0.77 96	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAStereo	0.81 26	0.70 200	3.97 224	0.21 52	0.54 204	1.16 13	0.02 20	3.78 46	1.22 39	0.62 75	1.57 88	0.16 47	0.23 38	0.89 8	1.05 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.02 6

MyStereo07	1.64 122	1.15 318	2.61 82	1.28 226	1.49 370	2.63 187	0.45 203	6.45 228	2.94 87	1.10 121	1.61 89	0.29 80	0.60 127	7.45 301	0.80 97	0.01 171	1.27 507	0.00 1	0.25 421	0.11 230	0.42 229

monsterstereo	1.18 71	0.50 115	2.75 97	0.50 120	2.62 442	1.22 20	0.01 4	3.73 41	0.95 9	0.59 68	1.62 90	0.06 5	0.09 10	6.02 210	0.96 137	0.01 171	1.10 475	0.00 1	0.34 472	0.01 19	0.56 263

GCAP-Stereo	1.35 87	1.11 310	2.82 101	0.66 148	1.08 309	1.68 91	0.01 4	5.17 136	3.68 143	2.10 145	1.63 91	1.42 153	0.75 141	1.77 64	1.59 215	0.00 1	1.08 469	0.00 1	0.00 1	0.17 311	0.26 169

GLC_STEREO	0.87 36	0.39 46	1.55 8	0.72 156	0.01 1	1.98 123	0.55 235	3.52 27	3.54 132	0.96 110	1.63 91	0.19 51	0.41 86	1.29 33	0.58 46	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.08 47

3.5w_stereo	0.87 36	0.35 31	2.24 52	0.05 2	0.17 65	1.25 33	0.04 34	4.15 80	1.08 29	0.37 15	1.65 93	0.08 20	0.49 109	3.95 138	0.51 28	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 309	0.00 1	0.27 172

CAS	2.42 214	0.37 39	2.30 56	11.49 545	3.97 493	1.65 88	0.02 20	4.08 75	2.84 83	0.51 46	1.65 93	0.25 72	0.28 49	1.73 56	0.92 125	10.05 552	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	6.26 540

riskmin	2.49 219	0.22 1	3.34 154	2.33 396	1.78 390	2.89 233	0.46 205	7.35 271	6.95 320	2.75 157	1.67 95	6.75 353	5.08 392	3.24 118	1.93 256	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.27 445	0.02 47	1.73 450

rvit_0105_5	1.70 126	1.36 359	6.71 397	0.52 123	0.04 4	1.58 80	0.58 244	5.39 156	6.62 301	0.91 107	1.72 96	1.77 171	0.77 145	4.44 158	1.28 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.23 154

CREStereo	1.09 58	0.51 119	2.16 43	0.11 26	0.24 106	1.67 89	0.03 30	4.24 83	6.91 318	0.80 100	1.73 97	0.44 106	0.64 129	1.58 52	0.61 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AIO_rvc	1.48 106	1.01 295	3.51 172	0.95 194	1.16 323	3.32 271	0.96 347	4.83 114	3.38 116	0.79 98	1.75 98	1.31 151	0.31 58	2.66 102	0.62 62	0.02 278	1.09 471	0.00 1	0.04 298	0.12 249	1.82 461

knoymous	1.50 109	0.28 12	1.99 29	0.33 82	0.48 177	1.58 80	0.11 90	5.71 175	2.81 81	4.85 213	1.75 98	4.58 284	0.46 108	3.66 131	1.30 190	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.09 51

plain	1.53 112	0.86 243	6.50 386	0.42 101	0.05 5	1.56 78	0.09 76	5.18 138	4.02 170	0.54 54	1.76 100	0.59 123	0.75 141	6.48 232	1.23 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 446	0.07 43

trnet	1.09 58	0.47 93	2.19 48	0.12 31	0.21 94	1.70 94	0.02 20	4.28 89	6.97 321	0.78 96	1.77 101	0.48 110	0.67 132	1.50 44	0.58 46	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 14

MM-Stereo_test1	1.90 141	0.63 173	2.65 87	1.43 249	0.56 209	2.37 159	0.54 231	5.36 153	5.81 263	4.00 195	1.78 102	0.42 103	0.83 151	7.32 288	1.28 188	0.00 1	1.03 460	0.00 1	0.00 1	0.35 426	1.64 428

rvit_0105_3	1.94 145	1.44 379	7.39 417	0.88 184	0.02 3	1.61 84	1.64 396	5.88 186	6.73 307	2.37 148	1.78 102	2.01 181	1.16 182	4.46 159	1.26 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.14 81

gcap-zeroshot	2.22 185	0.68 189	5.64 344	0.79 169	1.15 321	3.33 272	0.73 293	7.14 263	4.59 203	3.86 190	1.79 104	8.42 394	0.56 121	3.00 113	0.89 118	0.02 278	0.66 368	0.00 1	0.26 438	0.01 19	0.83 339

IGEV-Stereo++	1.03 52	0.32 24	2.03 33	0.25 64	1.94 408	1.94 120	0.01 4	3.57 29	2.52 73	0.70 83	1.80 105	0.10 39	1.14 175	1.34 39	0.55 38	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 111	1.57 422

test_1	2.18 178	0.38 40	3.87 209	1.54 263	0.91 275	1.38 59	0.80 308	5.36 153	5.53 248	7.12 321	1.86 106	4.05 258	0.41 86	6.65 241	1.17 171	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 448	0.20 338	1.08 375

test-3	2.19 181	0.38 40	3.88 214	1.55 264	0.91 275	1.39 61	0.80 308	5.36 153	5.51 246	7.36 341	1.90 107	4.05 258	0.42 90	6.67 244	1.17 171	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 448	0.20 338	1.08 375

xyz-stereo-finetune	1.38 90	0.91 258	2.91 109	0.10 20	0.05 5	3.13 252	0.66 270	4.12 77	3.01 98	1.06 119	1.91 108	0.69 127	0.37 74	6.31 224	2.14 272	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.13 76

CroCo-Stereo	1.14 68	1.22 337	3.99 227	0.61 137	0.53 200	0.38 2	0.06 55	5.35 151	4.15 174	0.59 68	1.92 109	1.00 141	0.27 47	1.37 40	1.33 195	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.05 29
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
LG-Stereo	1.00 49	0.58 160	4.72 290	0.19 42	0.37 152	1.18 15	0.18 131	4.21 82	3.11 102	0.83 106	1.95 110	0.45 108	0.16 26	0.53 1	0.62 62	0.33 480	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.31 188

test_3	2.22 185	0.39 46	4.20 247	1.51 259	0.90 272	1.29 48	0.74 297	5.34 146	6.37 286	6.64 293	1.96 111	4.24 272	0.45 106	6.63 239	1.17 171	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.28 448	0.19 329	1.01 363

RSM++	1.24 75	0.45 79	1.84 22	1.61 268	0.51 193	2.73 202	0.29 165	2.99 18	3.22 107	0.69 82	2.06 112	0.52 116	0.28 49	5.62 197	0.86 111	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.17 371	0.16 302	0.85 341

FENet	2.35 201	0.59 161	3.28 147	2.32 394	0.27 116	2.78 211	0.13 103	7.68 287	6.09 270	5.38 233	2.12 113	4.84 295	3.33 305	4.98 175	2.66 304	0.02 278	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.40 214

DilatedVolume-Stereo	1.37 88	0.54 131	3.84 205	1.25 221	0.30 120	2.19 143	0.10 84	3.17 22	1.67 48	3.13 170	2.14 114	0.74 130	0.58 124	5.71 202	0.92 125	0.03 323	0.30 316	0.00 1	0.18 377	0.04 111	0.56 263

Selective-RAFT	1.92 143	0.54 131	3.87 209	1.15 208	0.21 94	3.83 321	0.06 55	5.00 124	4.68 208	1.59 136	2.14 114	3.05 209	2.77 279	6.63 239	1.34 197	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.32 465	0.05 132	0.19 128

tt45	1.25 76	0.90 257	1.98 27	0.59 130	0.25 110	3.47 284	0.14 113	4.07 74	1.97 61	0.45 34	2.17 116	0.29 80	0.27 47	7.02 266	0.95 134	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.24 163

rvit_105_1	2.69 241	1.34 355	6.85 401	1.89 317	0.09 22	1.94 120	3.50 451	6.38 223	9.00 392	4.98 218	2.19 117	3.57 240	1.56 221	7.31 287	3.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.06 144	0.16 103

SCV_C0	1.89 137	0.92 262	4.30 253	0.85 179	1.06 301	2.33 155	0.10 84	7.61 282	4.42 192	1.05 118	2.20 118	0.26 73	0.43 101	7.70 318	1.08 157	0.02 278	1.05 464	0.00 1	0.21 401	0.17 311	1.97 484

UniTT-Stereo	0.94 44	0.53 127	2.82 101	0.94 192	1.29 350	0.56 5	0.12 94	1.49 6	3.16 103	1.77 139	2.22 119	0.20 55	0.32 65	1.76 62	1.33 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.02 6

IGEV++	1.58 118	0.81 222	2.66 88	1.35 232	0.99 290	2.47 171	0.98 351	7.35 271	3.70 145	0.82 102	2.24 120	0.44 106	1.18 185	2.08 76	1.15 167	0.03 323	1.18 499	0.00 1	0.05 302	0.17 311	2.00 488

rafts_anoy	2.09 164	1.42 373	3.34 154	2.87 448	2.72 448	2.46 169	0.17 126	6.20 213	6.48 292	3.40 175	2.25 121	1.91 177	1.32 197	3.59 126	1.75 241	0.01 171	1.52 525	0.00 1	0.01 243	0.06 144	0.28 178

castereo++	1.38 90	0.97 284	2.82 101	0.59 130	0.52 197	4.45 355	0.97 348	5.22 139	1.87 60	0.41 25	2.28 122	1.87 175	0.15 25	4.14 147	0.42 8	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 458	0.05 132	0.22 147

Pointernet	1.04 57	0.44 74	2.58 78	0.32 76	0.52 197	1.78 106	0.07 63	5.69 173	2.76 79	0.27 6	2.28 122	0.80 133	0.44 104	1.37 40	0.49 20	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 421	0.02 47	0.32 193

AnonymousM	2.96 270	7.19 527	1.41 4	0.92 190	0.06 11	2.37 159	0.52 227	6.05 202	3.83 155	4.97 217	2.37 124	1.91 177	1.00 162	2.23 85	1.06 154	0.01 171	0.57 352	17.64 553	4.90 552	0.02 47	0.27 172

CroCo-Stereo Lap2	1.37 88	1.19 327	4.17 243	1.01 198	4.58 511	0.46 4	0.09 76	4.27 87	2.94 87	1.25 128	2.40 125	1.55 163	0.20 32	1.72 55	1.30 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.13 76

CAS++	1.27 78	0.68 189	2.40 66	0.25 64	0.30 120	1.80 108	0.61 255	8.46 301	3.61 138	1.80 140	2.42 126	0.18 49	0.21 37	2.12 78	0.49 20	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo	2.07 157	1.56 391	5.64 344	0.74 165	0.05 5	3.63 301	0.01 4	5.17 136	11.27 441	4.22 201	2.44 127	0.53 118	0.49 109	4.06 141	1.01 148	0.22 456	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.18 322	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSCF	1.71 129	1.18 323	2.97 122	1.35 232	1.49 370	3.77 315	0.82 321	5.14 133	2.73 77	2.47 151	2.45 128	0.19 51	2.70 272	2.16 81	0.80 97	0.02 278	0.98 439	0.00 1	0.90 515	0.11 230	1.96 483

1w_stereo	0.79 23	0.26 4	1.52 7	0.13 34	0.50 184	1.20 16	0.08 71	3.86 61	1.02 13	0.64 77	2.52 129	0.05 3	1.54 219	1.08 19	0.44 9	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.42 229

RSM	1.43 96	0.40 53	1.79 14	0.74 165	0.54 204	2.45 167	0.49 222	4.13 78	3.29 112	0.65 78	2.53 130	2.15 185	0.30 55	6.97 264	0.85 109	0.01 171	0.12 268	0.00 1	0.25 421	0.11 230	0.72 321

MIF-Stereo (partial)	1.44 98	0.59 161	3.98 225	0.08 12	1.09 310	1.24 26	0.13 103	5.12 131	4.07 172	0.47 44	2.56 131	0.31 84	0.74 140	6.31 224	2.02 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.04 23

Anonymous_2	4.74 416	0.98 286	4.46 262	2.35 398	2.27 427	5.66 385	0.67 275	8.08 296	5.28 233	4.98 218	2.60 132	8.74 402	6.92 438	5.79 204	3.46 335	0.24 464	1.70 527	5.16 544	18.18 569	5.41 536	1.85 470

LoS_RVC	1.47 105	1.75 414	2.66 88	0.52 123	3.89 488	1.67 89	0.04 34	2.66 16	2.61 75	0.55 59	2.63 133	0.31 84	1.68 226	1.99 70	0.81 102	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 81	5.54 536

LL-Strereo2	2.22 185	1.39 367	3.39 159	1.26 223	1.01 294	3.73 313	1.47 387	6.47 229	4.61 204	4.66 211	2.64 134	4.17 266	0.37 74	6.03 212	1.61 217	0.09 411	0.24 308	0.00 1	0.08 314	0.08 176	1.16 385

castereo	1.02 50	0.69 193	1.26 1	0.46 112	0.19 75	1.89 115	0.76 302	5.61 169	2.37 69	0.78 96	2.65 135	0.32 88	0.40 83	1.25 29	1.00 144	0.01 171	0.32 319	0.00 1	0.24 417	0.03 81	0.22 147

x	2.30 197	0.82 226	3.85 206	2.23 371	0.72 240	2.12 139	0.81 313	9.48 336	4.82 219	3.83 188	2.76 136	3.49 236	2.30 256	3.48 122	2.25 283	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.22 408	0.09 191	1.66 433

GGEV	1.66 125	0.45 79	2.78 100	1.35 232	1.21 332	6.75 410	0.62 259	6.22 217	3.08 100	0.96 110	2.77 137	0.42 103	1.29 196	1.55 49	0.41 7	0.01 171	1.13 481	0.00 1	0.00 1	0.03 81	2.14 496

fffy	1.43 96	0.95 275	2.85 105	1.42 248	0.61 216	2.25 146	0.19 136	4.74 111	1.32 40	0.26 5	2.77 137	0.21 56	0.39 82	6.97 264	0.73 89	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 329	2.03 489

SCV	2.06 156	0.84 232	3.74 197	3.56 488	1.22 334	2.30 153	0.76 302	7.87 291	3.29 112	0.59 68	2.83 139	0.67 126	0.58 124	8.00 333	0.91 124	0.00 1	0.89 409	0.00 1	0.48 494	0.41 441	2.18 499

test_for_model	7.41 469	28.34 560	2.84 104	22.38 558	16.53 559	3.40 274	0.91 343	6.72 242	4.54 199	8.04 367	2.84 140	1.04 142	0.43 101	0.86 6	0.60 56	9.67 550	3.31 552	0.00 1	0.08 314	26.60 565	9.03 546

AIO-test1	2.49 219	1.41 370	3.78 202	0.87 182	5.11 520	2.46 169	0.93 346	6.49 230	14.84 473	0.95 108	2.85 141	0.92 137	0.31 58	6.05 215	1.88 249	0.15 429	0.07 242	0.00 1	0.21 401	0.21 349	0.31 188

UDGNet	2.92 264	7.79 531	4.92 300	3.01 455	0.08 17	2.96 238	0.20 141	4.77 112	8.93 388	2.91 162	2.85 141	0.95 140	1.00 162	6.46 231	1.66 231	1.46 518	0.00 1	5.33 545	0.92 518	1.95 518	0.19 128

HUF	1.64 122	1.03 297	4.14 238	1.19 215	1.34 357	3.02 244	0.40 191	4.88 119	3.60 136	0.79 98	2.87 143	0.83 135	0.31 58	2.88 109	0.81 102	0.06 382	2.03 533	0.00 1	0.00 1	0.16 302	2.41 511

DA2	1.63 121	0.48 100	2.87 107	1.25 221	1.17 325	6.01 395	0.58 244	6.36 221	2.96 89	0.58 64	2.91 144	0.61 125	1.16 182	1.76 62	0.47 15	0.01 171	1.09 471	0.00 1	0.00 1	0.02 47	2.21 501

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 92	0.74 210	2.72 95	0.73 159	1.26 342	2.42 163	0.02 20	3.78 46	8.16 367	1.81 143	2.94 145	0.28 78	0.32 65	1.51 46	0.76 92	0.04 353	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.19 128

DLNR_Zeroshot_test	24.96 556	51.28 576	90.69 582	97.84 592	97.22 591	1.40 62	0.12 94	23.19 545	3.55 133	1.21 126	2.95 146	0.72 128	0.31 58	7.09 271	2.61 303	38.70 573	1.32 509	0.00 1	0.29 454	77.04 587	1.68 439

111111	1.21 72	0.28 12	2.10 40	0.22 55	1.45 367	1.42 64	0.05 42	5.30 142	2.01 62	0.55 59	3.02 147	0.09 30	0.20 32	4.87 171	0.58 46	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 214	1.09 377

anonymousdsp2	2.20 183	0.57 155	4.59 281	1.69 284	0.82 261	3.58 294	0.48 217	8.57 302	3.63 140	3.37 173	3.03 148	3.32 217	1.00 162	5.57 196	0.80 97	0.01 171	0.94 418	0.02 423	0.15 358	0.06 144	1.89 477

mms	1.31 83	0.88 253	2.06 34	0.25 64	0.79 253	1.50 72	0.08 71	3.29 25	2.51 72	0.53 52	3.09 149	0.34 94	0.26 43	7.11 274	0.59 52	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 349	2.32 506

Reg-Stereo(zero)	1.92 143	0.28 12	3.18 139	0.63 139	1.41 364	2.02 126	0.48 217	3.85 59	6.29 280	4.49 207	3.12 150	4.55 282	1.62 224	2.77 106	2.16 275	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 438	0.02 47	0.62 284

ours_stereo	1.28 80	0.91 258	2.36 63	0.34 87	0.67 227	1.16 13	0.09 76	3.71 40	2.44 70	0.51 46	3.17 151	0.36 97	0.26 43	6.62 237	0.55 38	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 368	2.08 492

WCG-NET（raft）	1.70 126	0.97 284	2.01 32	0.40 99	0.17 65	2.10 134	0.97 348	3.05 20	6.47 291	2.89 161	3.17 151	4.31 275	1.03 166	3.85 136	0.60 56	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.01 243	0.18 322	0.41 224

sCroCo_RVC	1.34 85	0.85 235	6.15 370	1.21 217	1.28 345	0.90 9	0.18 131	4.50 101	2.86 84	0.37 15	3.18 153	0.52 116	1.52 218	1.83 65	0.93 129	0.13 424	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.16 103

MoCha-V2	1.83 134	0.87 251	3.33 153	1.41 246	1.27 343	2.50 172	0.20 141	5.60 167	3.90 162	0.98 112	3.30 154	0.35 96	1.58 223	7.09 271	0.80 97	0.00 1	1.52 525	0.00 1	0.23 414	0.06 144	1.70 444

Selective-IGEV	1.56 117	0.34 28	2.13 41	0.77 168	0.76 250	2.36 158	0.52 227	6.80 244	3.08 100	0.53 52	3.34 155	0.26 73	0.31 58	7.24 281	0.73 89	0.01 171	0.80 393	0.00 1	0.14 355	0.08 176	1.01 363

999	1.42 94	0.85 235	2.23 51	1.37 238	0.35 140	3.01 243	0.64 265	3.91 63	2.83 82	0.38 19	3.35 156	0.19 51	0.25 41	7.37 290	1.12 162	0.01 171	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.21 140

NRIStereo	2.27 194	0.52 124	3.35 156	1.26 223	0.17 65	3.04 245	0.84 324	5.96 199	3.74 146	6.27 267	3.44 157	4.13 263	1.80 236	8.31 359	2.11 270	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.20 134

AIO-Stereo	1.30 81	0.45 79	1.73 12	0.67 150	0.77 251	2.33 155	0.60 251	5.99 201	3.27 109	0.45 34	3.46 158	0.41 99	0.28 49	1.53 47	0.71 86	0.04 353	0.79 388	0.00 1	0.67 506	0.10 214	1.67 436

RAFT-Stereo-weight	1.91 142	0.41 56	2.09 36	1.17 212	0.63 221	3.20 258	0.74 297	5.78 180	6.80 311	5.25 229	3.47 159	2.80 202	0.36 72	3.16 116	1.09 161	0.02 278	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.66 304

Anonymous3	1.96 147	0.61 165	7.58 423	0.42 101	0.51 193	4.28 347	0.52 227	5.56 165	2.76 79	2.35 147	3.47 159	1.50 160	1.13 173	5.92 208	1.54 209	0.23 462	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.47 240

ACVNet-DCA	2.41 213	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	9.15 322	4.33 183	1.42 130	3.48 161	0.33 90	3.65 322	8.26 348	0.70 82	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.03 280	0.09 191	1.65 429

xx1	2.73 249	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	5.34 146	10.76 426	1.42 130	3.48 161	4.63 287	2.83 283	8.26 348	0.70 82	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.25 421	0.09 191	1.65 429

1test111	2.31 198	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	9.15 322	4.33 183	1.42 130	3.48 161	0.33 90	3.65 322	4.95 173	2.06 267	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.03 280	0.09 191	1.65 429

cc1	2.56 229	0.93 264	3.39 159	3.05 460	0.39 157	5.69 386	0.55 235	5.34 146	10.76 426	1.42 130	3.48 161	0.33 90	3.65 322	8.26 348	0.70 82	0.00 1	1.14 489	0.00 1	0.03 280	0.12 249	1.89 477

TRStereo	2.71 244	3.79 502	5.46 331	2.19 363	2.22 424	2.98 241	1.07 361	9.83 343	4.39 190	3.46 176	3.48 161	3.92 252	0.77 145	6.43 230	1.70 237	0.03 323	0.63 363	0.00 1	0.29 454	0.11 230	1.49 414

AE-Stereo	1.89 137	0.38 40	3.86 208	1.94 325	0.38 154	2.51 175	0.58 244	7.19 264	7.28 335	1.60 137	3.51 166	1.07 143	0.77 145	2.12 78	1.24 184	0.03 323	1.02 458	0.00 1	0.28 448	0.11 230	1.84 468

WCG-NET	1.42 94	0.84 232	1.90 24	0.61 137	0.10 25	2.10 134	1.05 360	3.33 26	7.10 325	2.86 159	3.53 167	0.75 131	0.93 157	1.28 31	0.72 87	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.22 147

tt1	2.53 224	0.91 258	3.53 176	2.92 449	0.53 200	5.60 383	0.61 255	5.55 162	10.56 420	1.54 135	3.54 168	0.34 94	3.00 286	8.20 346	0.68 75	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.03 280	0.11 230	1.88 474

GASTEREO	1.80 132	1.40 369	2.87 107	1.46 252	1.50 374	3.88 323	0.83 322	5.08 126	2.86 84	2.59 153	3.57 169	0.18 49	2.82 282	2.30 89	0.82 107	0.02 278	0.98 439	0.00 1	0.90 515	0.10 214	1.95 481

11t1	2.13 171	0.67 187	3.98 225	2.69 434	0.85 266	2.59 183	0.07 63	7.40 274	3.89 161	3.75 185	3.57 169	1.24 149	1.96 238	4.68 168	1.97 259	0.10 415	1.13 481	0.00 1	0.22 408	0.09 191	1.66 433

EKT-Stereo	2.16 175	0.61 165	3.78 202	2.31 392	4.40 500	1.47 70	0.24 154	5.54 161	4.22 179	3.16 171	3.58 171	3.53 238	2.20 249	5.66 199	1.40 202	0.04 353	0.36 329	0.00 1	0.09 326	0.06 144	0.58 271

MC-Stereo	1.87 135	0.49 109	3.52 173	2.82 443	1.07 302	1.90 117	0.12 94	4.89 122	3.27 109	3.66 183	3.58 171	0.56 121	1.45 207	5.79 204	0.81 102	0.00 1	1.19 500	0.00 1	0.21 401	0.11 230	1.95 481

dd	2.36 203	1.93 428	6.03 365	0.83 176	0.12 36	1.80 108	0.17 126	5.30 142	11.82 446	2.98 164	3.64 173	1.50 160	1.21 191	5.25 185	3.92 354	0.13 424	0.01 128	0.04 451	0.22 408	0.10 214	0.14 81

model_zeroshot	1.98 149	0.70 200	4.98 304	2.25 377	1.07 302	3.20 258	0.13 103	7.01 251	3.34 114	3.46 176	3.77 174	2.69 200	0.42 90	2.86 108	1.18 175	0.06 382	0.85 401	0.00 1	0.25 421	0.02 47	1.40 410

testlalala	1.80 132	0.49 109	2.67 90	1.24 220	0.46 174	3.91 324	0.87 337	6.62 235	2.96 89	6.78 303	3.83 175	1.74 169	0.40 83	1.57 51	0.76 92	0.01 171	1.16 495	0.00 1	0.38 481	0.01 19	0.17 113

MyStereo05	3.24 291	1.05 302	5.93 359	1.39 241	1.20 330	2.57 179	0.10 84	9.11 321	13.17 463	6.45 278	3.86 176	3.20 215	3.26 296	8.35 362	3.02 321	0.01 171	1.24 504	0.00 1	0.21 401	0.13 271	0.50 246

MyStereo04	3.29 294	1.15 318	6.64 392	1.28 226	1.49 370	2.63 187	0.45 203	10.57 366	13.30 464	4.41 206	3.90 177	3.06 211	3.56 316	7.87 328	3.35 333	0.01 171	1.27 507	0.00 1	0.25 421	0.11 230	0.42 229

raftrobust	2.16 175	1.31 349	2.76 98	2.38 403	3.33 468	2.72 201	0.51 225	5.34 146	4.64 205	6.13 263	3.98 178	1.63 165	2.51 265	3.02 114	1.64 226	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 265	0.14 282	0.27 172

rvit_stereo_0075_2	2.15 173	0.39 46	6.61 390	0.67 150	1.95 409	1.74 104	0.10 84	7.81 290	6.03 269	2.97 163	4.01 179	3.07 212	0.57 122	5.49 194	1.13 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.34 198

FADNet-RVC	4.36 389	2.62 476	14.51 501	2.01 343	0.44 173	4.27 346	1.27 376	12.61 427	7.89 356	3.76 186	4.05 180	10.63 429	4.34 355	9.87 436	7.66 431	0.03 323	0.09 253	0.00 1	0.03 280	0.65 474	0.50 246

MIPNet	2.27 194	1.14 317	5.55 340	0.49 119	0.22 101	2.03 128	0.19 136	7.60 281	6.17 276	5.83 245	4.16 181	2.05 183	3.44 312	3.65 130	2.23 282	0.00 1	0.01 128	0.01 390	0.01 243	0.24 373	0.48 243

testlalala_base	3.54 320	0.53 127	3.53 176	2.31 392	2.22 424	4.04 336	0.61 255	6.91 249	2.73 77	2.69 155	4.17 182	1.78 174	0.51 111	2.02 72	1.08 157	13.13 560	3.23 551	0.00 1	0.35 475	16.60 555	2.27 505

DeepStereo_RVC	2.15 173	0.55 137	3.26 145	0.21 52	0.19 75	3.47 284	0.68 278	5.76 178	3.60 136	6.36 274	4.19 183	3.42 226	4.44 359	5.04 178	1.59 215	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.18 118

CRE-IMP	2.08 158	0.51 119	3.43 167	0.35 88	0.19 75	3.85 322	0.83 322	5.77 179	3.43 118	5.81 244	4.24 184	3.45 234	0.83 151	6.56 233	1.99 262	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.20 134

qqq	2.44 216	0.85 235	4.33 255	1.73 294	0.71 237	1.98 123	0.38 187	9.15 322	4.33 183	3.37 173	4.34 185	4.63 287	2.83 283	4.95 173	2.06 267	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.25 421	0.09 191	1.65 429

FADNet-RVC-Resample	4.11 371	2.25 448	13.88 494	1.64 271	0.66 226	5.91 393	2.34 416	10.87 374	9.09 394	6.53 285	4.34 185	5.69 327	4.71 375	8.01 336	4.64 380	0.18 446	0.22 301	0.17 496	0.12 346	0.46 454	0.59 274

ROB_FTStereo	2.03 153	0.57 155	3.57 183	0.20 43	0.21 94	3.66 303	0.73 293	5.89 187	3.51 124	5.92 253	4.35 187	3.37 222	1.50 210	6.02 210	0.90 121	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.09 51

Patchmatch Stereo++	2.09 164	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.20 85	3.68 308	0.64 265	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.41 188	3.42 226	1.51 214	7.07 269	0.95 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	2.09 164	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.20 85	3.68 308	0.64 265	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.41 188	3.42 226	1.51 214	7.07 269	0.95 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56

PSM-adaLoss	2.02 152	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.21 94	3.69 311	0.69 281	5.89 187	3.52 126	5.91 248	4.43 190	3.42 226	1.50 210	5.63 198	0.94 133	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56

HUI-Stereo	1.94 145	0.56 148	3.55 180	0.20 43	0.20 85	3.67 307	0.63 262	5.89 187	3.53 130	5.92 253	4.44 191	3.41 225	1.51 214	4.21 150	0.89 118	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.11 65

RAFT-IKP	2.04 154	0.57 155	3.54 178	0.20 43	0.20 85	3.45 281	0.62 259	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.44 191	3.46 235	1.50 210	6.20 220	1.00 144	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.08 47

ROB_FTStereo_v2	2.04 154	0.56 148	3.56 182	0.20 43	0.21 94	3.66 303	0.72 291	5.89 187	3.51 124	5.91 248	4.46 193	3.42 226	1.50 210	6.08 216	0.93 129	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.09 51

iGMRVC	2.09 164	0.56 148	3.59 188	0.20 43	0.21 94	3.68 308	0.71 288	5.89 187	3.53 130	5.92 253	4.46 193	3.44 232	1.51 214	6.93 261	0.98 139	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.09 51

s12784h	2.10 168	0.38 40	3.31 150	0.17 40	0.09 22	4.89 370	0.13 103	7.34 270	8.06 364	3.87 191	4.47 195	0.60 124	1.19 190	6.78 252	0.63 65	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.04 23

testlalala2	2.34 200	0.64 176	2.49 68	9.58 538	6.50 527	3.57 293	0.18 131	5.34 146	3.20 105	3.87 191	4.57 196	3.12 214	0.52 113	1.49 43	0.44 9	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 490	0.12 249	0.40 214

CFNet-RSSM	2.26 191	0.43 65	3.24 143	1.28 226	0.31 124	3.19 257	0.40 191	7.62 284	7.29 336	5.88 246	4.68 197	5.32 313	1.68 226	2.26 87	1.04 151	0.01 171	0.09 253	0.00 1	0.31 462	0.03 81	0.16 103

PAM	4.07 369	0.44 74	6.47 385	1.97 334	1.18 326	10.83 475	1.64 396	10.66 368	4.55 201	6.54 286	4.69 198	16.99 496	6.88 437	4.07 142	1.63 222	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 511	0.10 214	1.24 392

GCST	9.50 499	17.91 551	6.18 371	53.02 575	11.57 549	10.95 476	0.20 141	7.71 288	7.12 326	9.83 436	4.71 199	4.87 296	1.49 209	9.87 436	2.06 267	8.70 547	0.07 242	22.79 556	0.40 484	6.66 541	3.86 531

test_sample1	2.88 259	0.63 173	4.46 262	2.38 403	0.68 228	2.61 184	0.05 42	10.51 363	5.36 239	4.50 208	4.81 200	3.76 246	5.94 415	6.10 218	2.96 320	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.11 340	0.07 163	1.67 436

iRaftStereo_RVC	1.88 136	1.22 337	2.63 85	0.95 194	0.06 11	2.96 238	0.05 42	6.08 206	3.99 169	3.92 193	4.88 201	2.53 194	0.62 128	3.62 129	1.19 176	0.00 1	1.19 500	0.00 1	0.00 1	0.37 432	1.29 400

HCRNet	2.74 250	0.83 229	4.19 245	0.45 109	3.31 467	2.18 142	0.22 148	7.59 279	5.76 261	6.08 261	4.89 202	5.21 309	2.74 276	8.04 339	3.10 326	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.09 51

MM-Stereo_test3	2.10 168	0.94 273	2.59 81	1.66 277	3.95 492	2.42 163	0.78 305	6.58 232	7.29 336	1.94 144	4.90 203	1.23 148	0.65 130	3.77 133	1.38 200	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.38 436	0.77 330

Any-RAFT	2.33 199	0.36 33	2.35 61	1.58 266	0.84 263	4.93 371	0.55 235	9.10 320	5.93 267	4.30 203	4.90 203	5.79 332	2.22 251	2.75 105	0.51 28	0.02 278	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.18 118

TANstereo	1.32 84	0.79 215	2.93 112	0.37 92	0.11 27	1.81 110	0.01 4	3.56 28	4.36 189	4.53 209	4.96 205	0.41 99	0.68 133	1.22 25	0.59 52	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

CBFPSM	5.12 425	1.48 384	16.22 508	1.81 305	1.14 319	11.16 478	2.90 430	7.99 295	6.75 309	6.55 287	5.00 206	15.05 479	8.78 474	7.52 308	8.90 451	0.04 353	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.67 307

DIP-Stereo	2.12 170	0.98 286	3.94 221	0.20 43	0.11 27	4.73 366	0.13 103	9.27 329	4.40 191	6.46 279	5.03 207	0.45 108	0.72 139	3.79 134	1.94 257	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
XX-TBD	1.55 116	1.11 310	2.94 114	2.45 413	0.06 11	2.31 154	0.01 4	3.58 30	7.80 355	3.11 169	5.10 208	0.27 75	0.26 43	1.42 42	0.60 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

TestStereo	1.89 137	1.59 395	4.22 248	0.37 92	0.28 117	1.33 53	0.01 4	5.63 170	4.13 173	3.59 180	5.11 209	2.06 184	0.70 136	7.62 316	0.93 129	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.19 128

Gwc-CoAtRS	2.16 175	0.42 60	3.13 134	1.28 226	0.31 124	3.52 290	0.39 190	6.56 231	6.31 282	5.38 233	5.11 209	5.47 316	1.70 228	2.00 71	1.08 157	0.01 171	0.19 291	0.00 1	0.25 421	0.02 47	0.16 103

ACV-stereo	4.65 409	1.22 337	10.49 476	2.22 368	1.05 299	12.62 494	1.24 374	6.70 241	7.36 339	3.22 172	5.18 211	16.59 492	10.02 485	8.18 345	6.19 411	0.06 382	0.14 278	0.01 390	0.00 1	0.12 249	0.40 214

test-1	2.14 172	0.54 131	6.32 381	1.07 203	1.22 334	2.13 141	0.54 231	6.40 225	4.80 218	3.55 178	5.23 212	4.02 256	0.71 137	1.95 67	2.15 274	0.08 400	0.98 439	0.00 1	0.08 314	0.02 47	1.07 372

OCTAStereo	2.38 204	0.48 100	3.90 216	2.16 355	0.11 27	3.42 276	0.42 196	7.06 257	3.74 146	6.91 306	5.26 213	2.63 198	1.32 197	8.41 367	1.70 237	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.01 1

RE-Stereo	2.38 204	0.48 100	3.91 217	2.17 360	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.07 259	3.75 148	6.91 306	5.26 213	2.62 196	1.33 199	8.41 367	1.72 239	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.01 1

TVStereo	2.38 204	0.48 100	3.91 217	2.17 360	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.07 259	3.75 148	6.91 306	5.26 213	2.62 196	1.33 199	8.41 367	1.72 239	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.01 1

PAM_32	4.12 375	0.46 85	5.63 343	1.95 329	1.02 296	10.74 473	0.85 329	11.04 379	5.02 228	6.19 264	5.28 216	17.64 500	7.30 448	5.03 177	1.45 204	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 511	0.14 282	1.14 384

DCANet-4	2.26 191	0.43 65	6.69 396	0.40 99	0.20 85	1.70 94	0.13 103	5.73 176	9.44 404	6.01 256	5.29 217	1.12 145	2.77 279	2.49 98	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

fff	2.54 226	0.93 264	5.51 333	0.32 76	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 456	6.03 258	5.29 217	1.43 154	5.28 399	2.37 94	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

NF-Stereo	2.38 204	0.48 100	3.88 214	2.17 360	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.08 262	3.75 148	6.91 306	5.29 217	2.65 199	1.33 199	8.40 365	1.67 234	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.02 6

csc	2.54 226	0.93 264	5.51 333	0.32 76	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 456	6.03 258	5.29 217	1.43 154	5.28 399	2.37 94	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

cscssc	2.54 226	0.93 264	5.51 333	0.32 76	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 456	6.03 258	5.29 217	1.43 154	5.28 399	2.37 94	2.21 277	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.00 1	0.02 47	0.61 279

tg	2.18 178	1.13 316	2.74 96	0.84 178	0.13 42	4.33 352	0.05 42	6.21 214	4.90 222	4.06 196	5.30 222	2.55 195	0.92 155	7.28 284	0.99 141	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 432	1.12 381

GCAP-BAT	2.26 191	0.61 165	3.67 195	1.48 257	0.81 259	4.32 350	0.77 304	4.87 118	4.04 171	3.97 194	5.41 223	4.38 278	0.59 126	6.20 220	1.17 171	0.02 278	1.14 489	0.00 1	0.55 500	0.07 163	1.22 390

G2L-ROB	3.74 339	1.37 364	5.05 307	1.95 329	1.14 319	4.45 355	0.43 200	12.31 415	6.36 285	7.88 357	5.42 224	11.10 443	2.11 248	8.53 376	6.31 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 311	0.33 194

ADStereo(finetuned)	2.50 222	0.95 275	6.60 389	0.39 96	0.20 85	1.72 102	0.24 154	6.06 203	9.31 400	6.30 268	5.42 224	1.44 157	6.22 422	2.25 86	2.14 272	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.65 294

DCANet	2.35 201	0.96 279	5.51 333	0.39 96	0.19 75	1.72 102	0.25 158	6.06 203	9.33 401	6.31 269	5.42 224	1.44 157	4.14 348	2.22 83	2.28 288	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.66 304

FADNet	4.55 401	2.35 463	13.60 492	1.87 313	0.80 256	4.74 367	0.75 300	14.47 478	12.41 451	4.07 197	5.45 227	9.64 409	5.03 386	8.86 392	4.82 384	0.20 450	0.04 212	0.07 467	0.05 302	1.27 504	0.40 214

IGEV_Zeroshot_test	2.57 230	0.63 173	5.70 351	1.93 323	0.87 269	2.63 187	0.85 329	8.94 316	4.55 201	5.30 230	5.48 228	5.23 312	1.38 203	3.76 132	1.32 194	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 377	0.19 329	1.72 448

IRAFT_RVC	2.98 272	0.66 182	4.23 249	2.20 364	0.40 162	2.91 235	5.04 478	7.03 255	4.21 178	6.59 290	5.52 229	5.02 305	4.77 377	8.41 367	2.30 292	0.01 171	0.17 288	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.05 29

raft+_RVC	2.18 178	1.49 385	3.14 135	2.77 438	2.01 413	1.40 62	0.10 84	7.02 254	5.35 237	2.99 165	5.54 230	1.19 146	1.34 202	4.98 175	1.49 206	0.00 1	1.45 518	0.00 1	0.00 1	0.14 282	1.11 378

DCVSM-stereo	3.32 297	0.51 119	3.40 165	1.79 301	0.79 253	2.94 236	0.48 217	7.31 268	5.69 258	11.47 475	5.61 231	10.63 429	5.93 414	5.74 203	3.63 337	0.03 323	0.09 253	0.03 441	0.00 1	0.12 249	0.11 65

RCA-Stereo	2.19 181	0.46 85	3.22 140	0.47 114	0.33 131	2.27 150	0.47 207	5.60 167	15.20 476	2.86 159	5.61 231	0.78 132	3.15 289	1.71 54	0.48 19	0.00 1	0.90 411	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.26 169

RALCasStereoNet	2.39 211	1.73 412	3.59 188	2.38 403	2.69 447	2.84 217	0.18 131	5.29 141	4.94 223	2.45 150	5.62 233	2.22 187	0.79 150	7.48 306	1.63 222	0.00 1	1.75 528	0.00 1	0.00 1	0.14 282	2.03 489

cross-raft	2.25 190	0.48 100	2.96 121	1.87 313	0.94 282	3.72 312	0.47 207	7.61 282	4.15 174	5.37 232	5.68 234	6.17 341	1.40 204	2.15 80	1.06 154	0.01 171	0.22 301	0.00 1	0.19 382	0.03 81	0.41 224

UGAM-zero	3.92 355	0.49 109	5.26 316	1.17 212	0.89 270	4.00 332	0.47 207	12.42 421	3.62 139	5.46 236	5.86 235	15.76 484	8.92 479	8.63 383	2.44 295	0.00 1	0.84 399	0.00 1	0.89 514	0.03 81	1.27 398

test_sample2	2.79 252	0.59 161	4.40 260	2.38 403	0.43 171	2.58 182	0.15 116	10.14 352	5.78 262	4.23 202	5.86 235	4.31 275	4.02 342	6.34 226	2.00 264	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.12 346	0.07 163	1.37 409

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 303	1.28 345	8.51 438	1.86 312	1.83 396	3.51 287	0.31 173	10.50 362	4.32 182	2.74 156	5.87 237	10.30 422	4.53 366	4.66 167	3.16 329	0.02 278	0.87 408	0.00 1	0.97 519	0.38 436	1.43 411

DMCA-RVC	3.59 326	1.98 434	8.68 443	2.30 390	1.48 369	3.54 292	0.55 235	8.40 299	5.43 244	9.37 422	5.90 238	8.34 388	3.21 292	7.19 277	4.46 374	0.06 382	0.11 263	0.08 473	0.02 265	0.21 349	0.40 214

gwcnet-sp	3.58 323	2.01 436	8.82 448	2.01 343	0.69 231	7.38 426	1.10 363	9.23 326	6.66 304	9.32 418	5.91 239	4.21 268	3.31 300	6.91 257	3.69 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.18 118

scenet	3.58 323	2.01 436	8.82 448	2.01 343	0.69 231	7.38 426	1.10 363	9.23 326	6.66 304	9.32 418	5.91 239	4.21 268	3.31 300	6.91 257	3.69 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.18 118

ssnet	3.58 323	2.01 436	8.82 448	2.01 343	0.69 231	7.38 426	1.10 363	9.23 326	6.66 304	9.32 418	5.91 239	4.21 268	3.31 300	6.91 257	3.69 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.18 118

IPLGR	2.46 217	0.68 189	7.02 405	0.22 55	0.16 62	2.01 125	0.22 148	7.01 251	6.62 301	7.10 320	5.92 242	2.91 204	2.27 253	5.12 183	1.52 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.41 224

GANet-ADL	2.40 212	0.65 178	3.92 219	2.22 368	0.11 27	2.23 145	0.47 207	9.29 331	7.27 334	4.77 212	5.95 243	3.96 253	1.26 195	3.08 115	2.27 286	0.04 353	0.08 246	0.02 423	0.00 1	0.15 298	0.21 140

PFNet	3.06 276	0.59 161	6.13 368	2.26 380	0.84 263	3.08 247	0.73 293	7.38 273	5.35 237	10.20 441	6.06 244	4.72 289	2.10 247	8.47 372	2.25 283	0.19 447	0.06 227	0.00 1	0.11 340	0.20 338	0.42 229

RALAANet	2.68 240	1.71 407	4.73 292	2.79 440	0.80 256	3.30 267	0.15 116	7.92 292	5.92 266	5.79 243	6.06 244	3.51 237	1.13 173	6.76 249	2.28 288	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 333	0.27 394	0.13 76

Pruner-Stereo	2.66 238	0.61 165	3.54 178	1.93 323	0.25 110	3.47 284	0.74 297	6.60 233	5.66 256	8.98 405	6.12 246	4.39 279	1.11 170	7.27 283	2.34 293	0.03 323	0.00 1	0.02 423	0.00 1	0.03 81	0.04 23

MyStereo06	2.71 244	1.05 302	5.43 330	1.39 241	1.20 330	2.57 179	0.10 84	10.39 358	4.79 217	5.54 240	6.16 247	6.39 345	2.33 258	3.40 121	1.35 198	0.01 171	1.24 504	0.00 1	0.21 401	0.13 271	0.50 246

MGS-Stereo	1.22 73	0.44 74	2.92 111	0.83 176	0.07 14	1.82 111	0.65 269	2.44 11	3.95 165	1.11 122	6.19 248	0.49 111	0.37 74	1.73 56	0.81 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 459	0.01 1

SST-Stereo	2.86 256	0.45 79	3.64 193	1.46 252	0.36 147	3.94 327	0.80 308	6.07 205	4.46 194	10.96 464	6.21 249	4.94 300	4.14 348	8.85 391	0.93 129	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.03 14

ssnet_v2	4.73 415	1.43 375	6.74 398	1.80 304	0.75 247	8.89 447	4.60 470	12.66 428	10.65 424	9.53 425	6.23 250	9.78 413	4.26 354	6.89 255	9.65 465	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 429	0.31 188

BUS	2.72 247	0.43 65	3.76 198	0.70 153	0.50 184	7.31 424	0.48 217	9.93 345	5.65 252	6.50 280	6.23 250	5.21 309	1.18 185	4.27 151	1.89 253	0.01 171	0.03 195	0.03 441	0.00 1	0.06 144	0.14 81

BSDual-CNN	2.91 262	0.43 65	3.76 198	0.70 153	0.50 184	6.97 414	1.58 393	9.93 345	5.65 252	6.50 280	6.23 250	6.17 341	2.50 263	4.27 151	2.67 305	0.01 171	0.03 195	0.03 441	0.00 1	0.06 144	0.14 81

hknet	3.56 322	0.66 182	5.82 354	0.70 153	1.19 328	6.97 414	1.58 393	9.93 345	7.76 351	6.50 280	6.23 250	9.53 408	2.81 281	7.84 324	3.39 334	0.01 171	0.03 195	0.03 441	0.00 1	0.06 144	0.14 81

OMP-Stereo	3.15 285	1.19 327	3.49 171	4.34 514	0.51 193	2.20 144	1.21 370	6.67 236	6.52 295	7.99 363	6.24 254	8.38 392	2.44 262	9.65 424	1.92 255	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.15 94

iRaft-Stereo_20w	3.11 280	0.49 109	6.09 366	1.01 198	1.25 339	3.99 331	1.00 353	14.00 469	4.73 211	6.70 301	6.27 255	2.34 189	2.28 255	7.29 286	1.58 212	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.73 509	0.10 214	1.63 427

IPLG	2.63 237	1.09 306	5.67 348	0.73 159	0.31 124	3.00 242	0.25 158	6.84 246	6.02 268	7.93 358	6.31 256	1.91 177	1.72 231	7.47 303	2.53 297	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 405	0.58 271

PSM-softLoss	2.38 204	0.48 100	4.28 250	1.94 325	0.19 75	2.73 202	0.38 187	6.67 236	3.50 119	6.33 270	6.33 257	2.93 205	0.97 159	8.90 393	1.88 249	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.03 14

KMStereo	2.38 204	0.48 100	4.28 250	1.94 325	0.19 75	2.73 202	0.38 187	6.67 236	3.50 119	6.33 270	6.33 257	2.93 205	0.97 159	8.90 393	1.88 249	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.03 14

RAFT_R40	2.83 253	0.46 85	3.85 206	1.38 240	0.32 130	3.78 317	0.97 348	6.16 209	4.82 219	9.74 435	6.35 259	4.96 301	3.94 341	8.78 388	1.05 152	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.03 14

PFNet+	2.52 223	0.47 93	4.97 303	0.95 194	0.18 71	3.12 251	0.73 293	4.98 123	6.97 321	7.95 359	6.38 260	2.51 193	1.18 185	8.05 340	1.82 244	0.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.05 29

xyz-stereo-finetune2	1.98 149	0.96 279	2.70 93	0.13 34	0.05 5	6.33 401	0.17 126	4.38 98	2.56 74	0.98 112	6.40 261	0.50 114	3.37 307	7.09 271	3.77 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 65

DFGA-Net	3.09 279	2.73 478	9.21 459	1.79 301	0.47 176	3.30 267	0.20 141	7.49 278	6.20 277	5.54 240	6.42 262	2.17 186	1.12 171	7.96 332	6.56 416	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 446	0.17 113

ac_64	3.98 362	0.86 243	5.10 309	3.17 469	3.43 474	5.80 390	0.70 286	10.87 374	4.96 224	8.94 404	6.46 263	10.70 432	5.52 408	7.44 294	5.10 393	0.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.31 188

DMCA	3.08 278	1.10 307	6.20 372	1.82 308	0.90 272	3.80 320	0.55 235	9.76 339	5.42 242	6.56 289	6.47 264	7.06 365	2.09 244	4.05 139	5.46 398	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.16 103

HH	2.88 259	0.82 226	4.07 236	1.71 288	0.54 204	4.71 364	0.69 281	8.72 309	3.57 134	1.80 140	6.49 265	7.81 376	3.92 339	8.93 396	0.99 141	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 280	0.05 132	1.69 441

HanStereo	2.88 259	0.82 226	4.07 236	1.71 288	0.54 204	4.71 364	0.69 281	8.72 309	3.57 134	1.80 140	6.49 265	7.81 376	3.92 339	8.93 396	0.99 141	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 280	0.05 132	1.69 441

ITSA-stereo	4.02 363	0.73 209	4.51 269	2.16 355	0.31 124	3.58 294	0.70 286	13.77 467	15.84 485	7.13 322	6.59 267	4.25 273	3.48 314	9.04 403	6.12 408	0.09 411	0.08 246	0.11 476	0.10 333	0.19 329	1.54 418

GwcNet-ADL	2.85 255	0.61 165	4.38 258	0.92 190	0.33 131	2.05 129	0.67 275	8.85 312	9.65 406	6.36 274	6.71 268	4.11 262	1.71 229	5.97 209	4.22 364	0.08 400	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 163	0.16 103

GES	2.69 241	0.72 207	5.34 322	1.82 308	0.05 5	4.51 359	1.04 358	10.39 358	4.18 176	5.53 239	6.72 269	1.92 180	3.30 298	5.16 184	2.67 305	0.06 382	0.01 128	0.06 462	0.01 243	0.20 338	0.14 81

ToySt	3.39 307	0.89 256	9.29 461	1.47 256	0.94 282	4.20 342	1.98 407	7.33 269	5.42 242	3.01 167	6.75 270	8.67 399	5.10 393	5.43 193	3.72 342	0.07 391	0.89 409	0.00 1	0.23 414	0.28 397	2.13 495

GEStereo_RVC	3.95 359	1.21 336	6.13 368	2.30 390	1.22 334	4.29 348	2.96 433	12.39 419	8.24 368	7.25 333	6.79 271	7.58 372	4.22 352	9.16 407	4.56 377	0.04 353	0.01 128	0.02 423	0.02 265	0.19 329	0.42 229

PSMNet-ADL	3.17 288	0.56 148	3.00 128	1.55 264	0.40 162	5.97 394	0.28 163	9.06 317	5.75 260	3.56 179	6.80 272	8.33 387	4.51 361	7.65 317	5.51 399	0.03 323	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.28 178

UNet	4.19 379	0.87 251	7.18 412	2.00 342	3.22 463	9.55 454	0.31 173	10.11 350	6.22 279	7.98 361	6.82 273	10.42 423	5.77 411	7.28 284	5.83 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.12 70

DSFCA	4.48 398	1.03 297	6.84 400	1.61 268	1.68 384	7.26 422	4.46 468	11.27 386	7.51 343	11.01 466	6.89 274	8.49 396	4.54 367	10.41 450	6.18 410	0.03 323	0.06 227	0.02 423	0.03 280	0.13 271	0.14 81

GMOStereo	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

error version	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

test-v	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

test-2	2.08 158	0.85 235	2.95 117	0.23 59	0.73 242	1.50 72	0.86 332	5.08 126	4.78 213	8.42 382	6.99 275	3.36 218	1.14 175	1.73 56	1.21 178	0.00 1	1.32 509	0.00 1	0.00 1	0.28 397	0.23 154

DisPM	2.59 232	0.47 93	4.32 254	1.89 317	0.20 85	3.42 276	0.63 262	5.56 165	5.60 250	8.66 395	7.05 279	2.82 203	1.03 166	9.05 404	1.07 156	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.04 23

STTStereo	3.90 353	1.43 375	8.20 435	3.03 457	2.28 428	3.64 302	0.64 265	10.11 350	7.09 324	10.20 441	7.08 280	8.73 400	3.57 317	7.44 294	4.00 359	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.01 243	0.04 111	0.40 214

RAFT-Test	2.49 219	0.45 79	4.35 257	1.89 317	1.28 345	4.83 368	0.68 278	7.19 264	4.51 198	5.00 221	7.09 281	6.81 357	1.12 171	2.22 83	1.16 170	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.33 468	0.05 132	0.20 134

EAI-Stereo	2.75 251	0.54 131	3.17 136	0.91 189	1.28 345	4.02 333	5.30 482	12.39 419	4.76 212	2.51 152	7.10 282	1.22 147	0.94 158	6.03 212	1.96 258	0.01 171	0.56 350	0.00 1	1.38 530	0.04 111	0.95 356

GMStereo_Zeroshot	2.92 264	2.33 462	6.12 367	1.66 277	0.36 147	3.61 296	0.09 76	5.95 198	6.20 277	7.15 324	7.11 283	8.37 389	0.91 154	6.17 219	1.97 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 356	0.14 81

ARAFT	3.32 297	1.74 413	7.92 431	0.64 140	0.15 56	4.45 355	2.89 428	8.20 297	6.30 281	9.23 417	7.12 284	5.58 320	1.24 194	8.60 379	1.69 236	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 426	0.35 203

raft_robust	2.91 262	1.71 407	3.42 166	1.36 235	0.57 210	1.53 77	0.12 94	7.06 257	9.09 394	6.96 313	7.21 285	4.43 280	2.09 244	9.40 416	1.61 217	0.03 323	0.93 413	0.00 1	0.21 401	0.17 311	0.38 210

test_sample3	3.27 292	0.62 171	5.29 321	2.24 375	0.58 213	4.62 362	0.16 122	12.15 412	7.51 343	6.44 277	7.25 286	3.72 245	3.03 287	6.73 246	3.17 331	0.01 171	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.88 344

FACV-RUCA	2.38 204	0.44 74	4.18 244	1.33 231	2.87 452	2.45 167	1.21 370	8.68 306	6.12 272	4.07 197	7.28 287	1.25 150	2.00 240	3.37 120	1.62 219	0.01 171	0.03 195	0.10 475	0.05 302	0.36 429	0.29 181

RAFT	2.94 266	1.29 346	4.06 234	1.36 235	0.50 184	2.39 161	0.91 343	6.11 207	3.25 108	6.64 293	7.30 288	9.96 416	4.20 350	6.03 212	2.21 277	0.00 1	1.02 458	0.00 1	0.02 265	0.54 467	1.01 363

AIO-test2	2.98 272	1.88 421	4.72 290	1.67 281	3.34 470	2.64 192	0.06 55	6.96 250	15.70 484	2.65 154	7.31 289	0.93 138	0.57 122	5.81 206	1.20 177	3.30 535	0.09 253	0.00 1	0.09 326	0.22 356	0.43 238

test_5	3.16 287	1.18 323	4.96 302	2.33 396	3.10 460	4.51 359	1.27 376	7.47 277	7.61 349	3.00 166	7.38 290	5.37 315	4.06 343	8.28 353	1.54 209	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 265	0.21 349	0.62 284

GASNet	5.62 433	5.76 520	12.05 483	5.03 523	2.08 419	3.77 315	1.53 391	12.92 438	11.62 444	9.64 430	7.40 291	8.58 398	7.54 453	14.76 504	8.25 439	0.02 278	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 492	0.52 253

test_sample4	3.29 294	0.64 176	5.38 325	2.08 347	0.53 200	3.91 324	0.15 116	12.13 409	7.50 342	7.04 314	7.50 292	3.64 243	3.19 290	6.95 262	3.14 328	0.02 278	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.92 351

CREStereo++_RVC	1.70 126	0.50 115	3.07 132	0.45 109	0.01 1	1.69 93	0.02 20	3.09 21	8.24 368	3.82 187	7.53 293	0.49 111	0.32 65	1.05 14	0.52 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 544	0.01 19	0.08 47
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
SFCPSM	3.39 307	0.61 165	5.42 328	0.43 104	0.93 281	8.26 434	2.08 411	15.01 485	5.89 265	7.17 325	7.60 294	3.39 224	2.55 267	5.39 190	2.53 297	0.01 171	0.03 195	0.01 390	0.07 311	0.19 329	0.31 188

MSKI-zero shot	2.23 188	0.49 109	2.49 68	1.60 267	0.81 259	2.69 196	0.29 165	6.82 245	2.50 71	4.37 205	7.61 295	3.65 244	0.26 43	8.62 382	0.63 65	0.01 171	1.09 471	0.00 1	0.25 421	0.03 81	0.46 239

DispNO	3.51 319	1.33 354	8.51 438	2.26 380	1.36 359	3.46 283	0.81 313	8.74 311	6.58 297	6.78 303	7.63 296	6.22 344	4.20 350	7.47 303	4.44 373	0.00 1	0.03 195	0.03 441	0.11 340	0.13 271	0.14 81

DDVS	3.79 346	0.66 182	5.66 347	2.27 384	1.28 345	6.48 405	0.47 207	9.33 333	4.35 188	7.29 336	7.71 297	12.49 460	2.21 250	9.01 402	5.16 394	0.08 400	0.20 298	0.01 390	0.00 1	0.14 282	1.03 370

NVstereo2D	4.82 419	1.29 346	7.98 432	3.68 492	3.48 475	8.02 433	3.10 438	11.25 384	15.50 482	5.14 226	7.71 297	8.21 383	4.68 373	10.19 447	4.30 368	0.02 278	0.19 291	0.13 485	0.36 477	0.07 163	1.12 381

AAGNet	3.50 317	0.49 109	3.38 157	1.91 320	0.41 167	3.66 303	1.02 354	5.14 133	5.16 231	9.65 433	7.75 299	4.91 297	6.23 423	7.45 301	12.73 499	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.06 38

H2IRNET	2.29 196	0.86 243	3.38 157	1.51 259	0.11 27	1.97 122	0.13 103	5.15 135	7.19 331	1.26 129	7.77 300	5.80 333	3.31 300	5.09 181	1.66 231	0.01 171	0.00 1	0.04 451	0.17 371	0.27 394	0.10 56

HART	2.08 158	1.10 307	3.44 169	0.47 114	1.15 321	1.70 94	0.04 34	6.40 225	3.69 144	1.50 134	7.78 301	2.42 192	0.16 26	6.76 249	1.15 167	0.00 1	1.46 520	0.00 1	0.00 1	0.31 415	2.12 494

UPFNet	4.17 377	0.83 229	5.51 333	2.49 416	3.36 471	7.13 421	2.60 419	10.52 365	7.16 327	8.76 399	7.83 302	7.85 379	3.41 311	8.60 379	7.04 423	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.17 113

RYNet	6.82 455	1.51 386	7.35 416	1.79 301	4.52 508	16.68 512	4.41 467	14.19 473	17.43 494	11.64 478	7.86 303	15.03 478	8.81 475	10.10 444	14.16 510	0.04 353	0.13 274	0.15 488	0.05 302	0.08 176	0.53 255

iRaft-Stereo_5w	3.20 289	1.27 344	5.27 317	0.27 70	0.99 290	2.71 199	0.58 244	5.75 177	5.85 264	3.03 168	7.88 304	10.08 418	4.08 346	8.40 365	6.09 406	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 346	0.31 415	0.95 356

UCFNet_RVC	3.37 305	1.25 341	3.30 148	2.55 426	1.80 392	3.92 326	1.28 378	12.49 424	7.16 327	5.12 225	7.88 304	8.14 381	4.59 369	5.67 200	2.11 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.07 43

HITNet	3.11 280	1.38 366	5.35 324	2.23 371	0.12 36	5.59 382	0.58 244	9.95 348	5.72 259	6.62 292	7.91 306	3.90 251	3.24 294	4.39 156	4.58 379	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.57 265
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
CASS	2.62 236	0.57 155	4.28 250	0.90 187	0.38 154	3.45 281	0.22 148	9.91 344	4.46 194	7.33 340	7.92 307	3.53 238	3.59 318	4.16 148	1.49 206	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G2L-Stereo	3.74 339	1.56 391	5.82 354	1.71 288	2.04 417	2.87 230	0.58 244	9.79 341	6.49 294	7.82 354	7.97 308	8.57 397	2.36 259	9.19 410	7.45 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.40 214

PA-Net	5.40 428	2.35 463	9.55 466	2.75 436	2.21 422	8.74 444	3.92 456	13.05 443	13.35 465	7.30 338	7.98 309	8.08 380	6.39 425	11.17 460	9.30 458	0.02 278	0.03 195	0.00 1	0.03 280	0.16 302	1.55 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 371	1.53 390	6.87 402	3.04 459	3.33 468	4.34 353	0.59 250	11.36 390	7.92 359	8.98 405	7.98 309	9.72 411	3.82 329	7.92 330	4.43 372	0.15 429	0.02 167	0.03 441	0.03 280	0.07 163	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DualNet (step1)	4.40 393	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	7.22 279	2.53 297	1.74 523	1.04 461	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

test_sample9	6.40 446	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	12.52 482	13.17 502	1.74 523	25.14 576	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

test_sample7	3.75 341	0.67 187	4.34 256	2.21 367	0.35 140	4.47 358	2.08 411	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	7.22 279	2.53 297	0.07 391	1.04 461	0.00 1	0.00 1	0.06 144	1.66 433

psm_up	4.33 387	1.34 355	4.43 261	2.27 384	2.62 442	5.29 375	3.30 449	11.49 392	6.89 316	8.05 369	8.06 314	10.09 420	11.10 495	7.12 276	3.76 344	0.24 464	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.37 207

StereoDRNet	6.02 440	2.40 465	8.22 436	3.43 482	4.43 502	10.57 472	4.21 461	19.44 523	11.24 440	12.86 485	8.06 314	11.64 449	4.79 378	8.65 384	9.32 459	0.01 171	0.10 259	0.00 1	0.03 280	0.34 424	0.69 310

FADNet_RVC	4.24 383	2.32 461	14.23 498	1.18 214	0.79 253	5.64 384	0.60 251	11.50 393	7.19 331	3.68 184	8.08 316	4.14 264	4.06 343	10.29 448	7.47 428	0.36 483	0.44 340	0.18 497	0.47 493	0.93 495	1.23 391

HSM	4.25 385	1.10 307	4.14 238	1.78 300	2.14 420	6.67 409	1.08 362	12.92 438	6.90 317	7.06 315	8.17 317	14.17 471	6.03 418	9.16 407	3.11 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.41 224

RAFT+CT+SA	2.59 232	1.19 327	3.55 180	1.09 204	2.21 422	3.14 255	0.90 340	7.59 279	5.65 252	2.76 158	8.21 318	2.04 182	1.57 222	8.84 390	1.31 192	0.02 278	0.34 323	0.00 1	0.38 481	0.22 356	0.73 322

LL-Strereo	5.14 426	2.29 457	8.95 452	1.26 223	5.05 519	3.66 303	1.40 384	10.33 355	8.98 390	8.71 396	8.24 319	10.70 432	11.10 495	12.66 486	5.36 397	0.05 370	1.35 516	0.00 1	0.00 1	0.38 436	2.23 504

AASNet	4.20 380	1.63 398	5.82 354	3.79 495	3.93 490	6.55 406	1.22 372	19.12 520	6.82 312	7.86 356	8.35 320	4.36 277	2.55 267	3.87 137	7.47 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 462	0.22 147

BEATNet_4x	3.69 333	2.12 442	8.11 433	1.82 308	0.16 62	5.30 376	1.04 358	10.87 374	6.14 275	7.09 319	8.42 321	4.99 303	4.42 358	5.89 207	6.23 412	0.04 353	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 420	0.84 340

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 447	6.12 523	6.53 388	4.29 512	3.61 479	15.41 507	4.13 459	12.36 417	7.32 338	7.60 346	8.51 322	8.97 404	2.64 271	10.17 446	3.72 342	8.16 546	2.40 536	2.00 533	0.11 340	8.55 545	5.84 538

psmg	3.34 299	0.43 65	3.76 198	0.73 159	0.50 184	8.47 442	2.74 425	10.88 377	5.65 252	8.91 403	8.78 323	6.17 341	2.50 263	4.27 151	2.67 305	0.01 171	0.04 212	0.06 462	0.00 1	0.12 249	0.10 56

NaN_ROB	6.51 450	2.25 448	8.77 446	1.69 284	1.79 391	9.71 457	10.94 529	16.20 497	16.13 486	13.04 489	8.86 324	11.77 451	5.94 415	12.88 488	8.01 434	0.05 370	0.13 274	0.07 467	0.20 394	0.32 420	1.50 415

IER	3.42 313	0.91 258	6.38 383	0.73 159	1.60 375	7.07 419	0.55 235	7.07 259	5.45 245	8.17 375	8.89 325	6.13 339	6.13 419	5.36 189	3.77 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.05 29

NOSS_ROB	3.67 330	0.86 243	3.81 204	2.53 422	1.11 313	6.10 397	0.72 291	11.08 381	12.36 450	5.45 235	8.91 326	5.65 322	2.09 244	8.30 357	3.16 329	0.20 450	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.80 336

RAFT + AFF	4.63 408	2.28 454	7.43 420	1.51 259	2.38 431	5.81 391	6.49 498	10.74 370	8.53 378	7.75 351	8.95 327	7.47 370	6.68 435	9.17 409	5.06 390	0.08 400	0.47 344	0.00 1	0.01 243	0.66 475	1.03 370

CSP-Net	4.40 393	1.70 405	4.90 299	1.82 308	1.04 298	12.96 496	2.25 414	13.75 465	6.34 283	9.64 430	8.99 328	8.31 386	3.24 294	8.45 371	4.32 369	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.06 38

ICVP	2.53 224	0.47 93	3.64 193	1.20 216	0.69 231	2.71 199	0.84 324	10.63 367	4.66 207	4.31 204	8.99 328	2.75 201	1.93 237	2.91 110	4.07 361	0.06 382	0.24 308	0.01 390	0.01 243	0.13 271	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CoDeX	3.61 328	0.86 243	5.27 317	1.16 210	1.62 376	6.24 399	2.07 410	13.78 468	6.86 315	7.42 342	9.00 330	4.06 260	3.72 327	6.58 234	3.02 321	0.03 323	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.35 203

111	3.05 275	1.41 370	5.51 333	0.32 76	0.14 48	2.83 215	0.68 278	6.76 243	14.21 470	3.59 180	9.11 331	5.50 317	3.30 298	4.05 139	2.43 294	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 271	1.02 367

test_sample5	3.34 299	0.65 178	5.17 313	2.10 349	0.49 180	3.31 269	0.17 126	11.91 401	7.47 340	6.91 306	9.15 332	3.61 241	3.37 307	7.53 309	3.06 324	0.02 278	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.90 345

G2L-Stereo_test	3.88 352	1.39 367	4.86 296	2.98 453	1.49 370	4.11 339	1.13 367	12.05 407	6.83 313	8.42 382	9.17 333	9.49 407	2.71 273	7.03 267	5.22 395	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.52 253

MMNet	4.44 397	1.37 364	6.26 377	1.73 294	1.64 377	10.51 471	0.61 255	9.27 329	9.66 407	9.55 427	9.22 334	7.40 369	6.52 429	7.90 329	6.98 420	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.10 56

ACRE	2.67 239	1.66 402	6.50 386	0.72 156	2.03 415	2.65 194	0.84 324	5.97 200	5.52 247	7.85 355	9.23 335	1.72 168	1.09 168	4.09 145	2.73 312	0.02 278	0.19 291	0.02 423	0.08 314	0.26 382	0.21 140

NINENet	3.38 306	0.81 222	4.16 240	1.88 316	1.40 362	7.31 424	0.48 217	12.95 441	6.64 303	7.29 336	9.24 336	5.21 309	1.18 185	6.72 245	1.89 253	0.17 439	0.08 246	0.07 467	0.00 1	0.09 191	0.03 14

IPLGR_C	2.69 241	1.75 414	6.20 372	0.79 169	2.06 418	2.64 192	0.86 332	6.36 221	5.64 251	8.13 373	9.26 337	1.69 167	1.15 181	3.79 134	2.80 317	0.02 278	0.20 298	0.02 423	0.08 314	0.26 382	0.18 118

anonymity	8.04 479	4.13 506	12.86 487	7.43 535	13.11 553	8.34 435	2.02 409	18.21 512	7.55 346	13.88 497	9.27 338	10.63 429	7.79 458	11.57 469	6.06 404	6.25 541	5.59 565	3.71 540	3.28 545	3.27 529	5.78 537

TestStereo1	3.12 282	1.34 355	4.67 286	3.47 485	0.71 237	2.50 172	1.45 385	7.27 266	8.71 382	4.91 215	9.28 339	2.34 189	3.61 319	9.44 417	1.62 219	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.40 214

SA-5K	3.12 282	1.34 355	4.67 286	3.47 485	0.71 237	2.50 172	1.45 385	7.27 266	8.71 382	4.91 215	9.28 339	2.34 189	3.61 319	9.44 417	1.62 219	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.40 214

test_sample8	8.50 488	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	12.78 432	6.78 310	17.61 516	9.29 341	24.63 529	19.17 527	12.52 482	13.17 502	1.74 523	25.14 576	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

ACVNet	2.86 256	0.96 279	3.87 209	0.86 180	0.61 216	2.63 187	0.54 231	8.93 314	6.12 272	5.09 222	9.32 342	5.70 328	3.84 331	2.68 103	5.56 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.23 154

acv_ft	3.90 353	0.96 279	5.85 357	2.56 427	4.70 514	7.27 423	0.84 324	9.17 325	6.12 272	10.00 438	9.32 342	5.70 328	4.07 345	2.68 103	8.24 438	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 426	0.23 154

DCRE	2.21 184	0.95 275	3.17 136	2.10 349	1.30 352	1.86 114	0.05 42	5.33 145	4.69 209	3.59 180	9.37 344	3.81 247	1.18 185	2.34 93	1.22 182	0.01 171	0.97 432	0.00 1	0.30 458	0.04 111	1.97 484

IIG-Stereo	3.28 293	0.98 286	3.57 183	4.14 506	0.22 101	2.56 178	0.71 288	7.04 256	6.10 271	8.49 388	9.38 345	7.82 378	2.73 275	9.69 430	1.99 262	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.14 81

NCCL2	6.27 443	2.46 467	7.00 404	2.36 400	1.11 313	9.48 453	11.14 531	13.01 442	10.40 418	9.94 437	9.49 346	22.11 525	7.42 450	9.90 440	8.56 444	0.01 171	0.00 1	0.02 423	0.03 280	0.20 338	0.73 322

AdaStereo	3.34 299	0.74 210	4.00 228	3.10 467	0.51 193	4.22 343	1.25 375	12.84 434	8.39 373	6.33 270	9.55 347	5.77 331	1.54 219	5.53 195	2.74 314	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.15 94
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.
CIPLG	2.72 247	1.69 403	6.02 363	0.80 172	2.14 420	2.66 195	0.84 324	5.90 192	5.59 249	8.12 372	9.58 348	1.74 169	1.14 175	4.53 163	2.82 318	0.02 278	0.19 291	0.02 423	0.09 326	0.26 382	0.22 147

ffm	3.41 311	0.98 286	7.03 406	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	5.55 162	10.56 420	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	8.20 346	0.68 75	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.19 382	0.11 230	1.88 474

ff1	4.11 371	0.98 286	7.03 406	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	5.55 162	10.56 420	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	11.33 462	11.69 489	0.00 1	1.13 481	0.00 1	0.19 382	0.11 230	1.88 474

mmx	4.50 399	0.98 286	7.03 406	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	12.84 434	11.23 438	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	11.33 462	11.69 489	0.05 370	1.12 477	0.00 1	0.19 382	0.10 214	1.53 416

xxx	4.50 399	0.98 286	7.04 409	1.64 271	1.07 302	2.84 217	0.47 207	12.84 434	11.23 438	6.68 296	9.59 349	5.66 323	3.87 334	11.33 462	11.69 489	0.05 370	1.12 477	0.00 1	0.19 382	0.10 214	1.53 416

ADLNet	4.56 403	1.19 327	5.52 339	3.81 499	3.59 478	6.98 416	2.40 417	12.01 406	7.96 360	10.52 449	9.67 353	8.26 385	4.98 385	6.59 235	6.93 419	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.01 243	0.22 356	0.55 259

delet	4.59 406	1.12 314	5.93 359	1.37 238	3.73 484	10.48 469	3.90 455	10.51 363	9.17 398	8.87 402	9.74 354	8.37 389	3.74 328	8.12 343	6.36 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 349	0.12 70

xxxx	5.16 427	0.86 243	4.86 296	1.96 332	1.22 334	7.56 429	0.07 63	14.67 480	9.15 397	6.55 287	9.87 355	9.30 405	3.47 313	8.07 341	22.20 531	0.05 370	1.16 495	0.00 1	0.26 438	0.10 214	1.76 456

ADLNet2	4.72 413	1.44 379	6.68 395	3.03 457	3.90 489	6.80 411	2.91 431	11.67 398	9.63 405	7.99 363	9.89 356	9.75 412	5.32 403	7.70 318	7.13 424	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.22 147

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 218	1.23 340	3.48 170	1.61 268	1.09 310	1.63 86	0.15 116	5.80 182	6.43 289	7.32 339	9.91 357	3.05 209	1.71 229	2.33 92	1.75 241	0.01 171	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 397	1.19 387

CFNet-ft	3.70 335	1.59 395	3.87 209	1.68 282	2.42 433	3.20 258	0.66 270	8.93 314	7.76 351	5.09 222	9.95 358	10.77 435	5.43 406	7.41 291	4.71 381	0.00 1	0.00 1	0.03 441	0.01 243	0.30 408	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 335	1.59 395	3.87 209	1.68 282	2.42 433	3.20 258	0.66 270	8.92 313	7.76 351	5.09 222	9.95 358	10.77 435	5.43 406	7.41 291	4.71 381	0.00 1	0.00 1	0.03 441	0.01 243	0.30 408	0.11 65

CRFU-Net	4.81 418	0.78 213	5.69 349	3.10 467	1.39 361	13.18 498	3.23 444	12.26 413	4.33 183	10.91 462	9.98 360	10.94 440	7.93 461	7.47 303	3.94 357	0.16 435	0.16 284	0.16 491	0.00 1	0.26 382	0.29 181

MIM_Stereo	2.83 253	1.20 335	5.27 317	1.41 246	1.16 323	3.07 246	0.33 178	6.67 236	3.95 165	5.17 227	10.11 361	4.25 273	1.73 233	8.32 360	1.64 226	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 243	0.22 356	1.69 441

MyStereo8	3.30 296	1.69 403	6.28 378	2.51 418	3.79 486	4.22 343	0.07 63	7.43 276	6.39 288	6.51 283	10.13 362	4.23 271	1.45 207	2.79 107	5.08 391	0.06 382	1.49 523	0.00 1	0.40 484	0.26 382	1.33 403

hitnet-ft	3.95 359	1.16 320	3.92 219	0.89 185	0.73 242	4.88 369	0.54 231	9.78 340	7.91 358	7.42 342	10.24 363	12.50 461	4.84 379	8.15 344	5.56 400	0.03 323	0.00 1	0.06 462	0.00 1	0.24 373	0.12 70

UDG	9.12 495	10.06 541	6.35 382	10.06 539	9.64 543	10.48 469	2.33 415	12.73 429	10.19 412	8.33 379	10.27 364	16.70 493	10.47 490	8.33 361	9.07 455	4.28 537	2.59 542	18.90 554	3.83 548	11.35 547	6.50 541

1111x	4.96 422	1.04 300	7.09 411	1.75 296	1.05 299	5.03 372	0.32 175	13.52 458	10.70 425	6.68 296	10.35 365	8.81 403	6.01 417	10.65 452	12.78 500	0.07 391	1.24 504	0.00 1	0.33 468	0.11 230	1.75 454

ccs_rob	2.95 268	0.55 137	4.53 273	0.42 101	0.25 110	2.84 217	0.12 94	8.58 303	8.13 365	7.18 326	10.36 366	6.44 347	2.05 243	5.28 187	1.97 259	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.06 144	0.23 154

CFNet_pseudo	2.96 270	0.55 137	4.51 269	0.43 104	0.24 106	2.83 215	0.12 94	8.59 304	8.13 365	7.20 329	10.41 367	6.47 348	2.04 242	5.27 186	2.00 264	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.06 144	0.23 154

SMFormer	3.94 357	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	4.89 385	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.16 360	0.11 230	0.92 351

tta	3.96 361	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	4.89 385	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.16 360	0.13 271	1.24 392

qqq1	3.78 344	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	1.24 184	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.12 346	0.13 271	1.24 392

fff1	3.78 344	0.69 193	4.55 275	1.97 334	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 444	11.10 433	7.69 347	10.45 368	4.77 290	4.52 362	9.68 425	1.24 184	0.08 400	0.97 432	0.00 1	0.12 346	0.13 271	1.24 392

StereoVision	2.42 214	1.18 323	5.14 311	1.15 208	2.64 445	1.89 115	0.28 163	6.61 234	4.72 210	2.14 146	10.52 372	3.84 248	0.52 113	5.33 188	2.29 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.04 23

DeepPrunerF	7.18 466	3.58 496	25.29 538	4.27 511	7.20 533	3.78 317	4.64 471	14.03 470	20.86 512	8.85 400	10.57 373	7.35 367	7.88 460	12.16 479	10.66 480	0.25 467	0.16 284	0.29 508	0.43 490	0.77 487	0.65 294

LCNet	2.94 266	0.55 137	2.57 77	1.03 201	0.59 214	2.05 129	1.55 392	5.51 158	4.19 177	6.08 261	10.58 374	4.54 281	6.63 431	7.59 314	0.90 121	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.76 510	0.31 415	3.43 523

GANet-RSSM	3.67 330	1.16 320	4.56 279	3.24 474	2.03 415	2.63 187	0.50 224	11.53 395	6.83 313	6.25 265	10.58 374	7.35 367	6.65 432	6.77 251	2.94 319	0.00 1	0.00 1	0.08 473	0.00 1	0.26 382	0.12 70

LMCR-Stereo	3.92 355	1.96 432	4.92 300	2.85 447	0.23 104	7.88 431	1.47 387	12.52 425	5.39 241	8.71 396	10.65 376	1.90 176	5.04 388	8.53 376	4.89 385	1.05 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.05 29

GANetREF_RVC	6.97 460	3.59 497	9.14 458	4.00 502	0.40 162	13.17 497	11.27 535	15.95 495	17.51 495	10.62 452	10.66 377	12.15 458	7.97 462	13.18 491	5.04 389	0.45 490	0.00 1	0.01 390	0.15 358	3.47 531	0.60 276
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
AACVNet	3.71 337	1.63 398	4.89 298	3.80 496	0.62 219	3.25 262	0.30 172	9.47 335	3.81 152	6.34 273	10.74 378	10.52 425	4.92 382	9.31 414	3.88 352	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 424	0.28 178

DeepPruner_ROB	3.82 348	1.87 420	5.65 346	1.31 230	1.64 377	3.62 300	0.81 313	14.47 478	5.03 229	8.03 366	10.78 379	6.95 362	2.26 252	8.92 395	4.32 369	0.07 391	0.03 195	0.00 1	0.01 243	0.37 432	0.29 181

PSMNet_ROB	5.41 430	2.45 466	7.39 417	2.36 400	1.90 404	10.11 462	6.54 499	16.32 499	7.59 347	6.84 305	10.83 380	12.06 457	4.13 347	8.73 386	10.24 472	0.02 278	0.01 128	0.01 390	0.11 340	0.26 382	0.40 214

SA	3.34 299	1.29 346	4.84 294	1.99 339	0.57 210	3.15 256	1.39 383	7.66 286	9.94 410	4.86 214	10.87 381	2.97 208	4.61 371	9.88 438	1.38 200	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 382	0.25 381	0.37 207

STrans-v2	3.55 321	0.94 273	5.06 308	0.32 76	0.60 215	2.97 240	1.15 368	11.08 381	7.97 361	6.01 256	10.93 382	6.65 352	6.86 436	8.37 364	1.66 231	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.39 212

CVANet_RVC	4.68 412	1.93 428	5.57 342	2.61 428	1.86 401	4.12 340	4.94 476	12.11 408	9.29 399	8.05 369	11.08 383	10.28 421	6.48 428	9.52 421	3.19 332	0.45 490	0.01 128	0.00 1	0.12 346	0.23 368	1.75 454

CFNet	4.03 364	1.97 433	6.30 379	2.70 435	1.64 377	5.41 378	0.22 148	12.14 411	10.28 413	5.24 228	11.15 384	6.43 346	3.70 325	8.97 401	4.01 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.13 76

mmm	3.07 277	0.76 212	4.50 268	2.27 384	1.24 338	3.75 314	0.12 94	10.03 349	5.12 230	6.43 276	11.19 385	3.10 213	3.20 291	4.54 164	1.78 243	0.02 278	1.19 500	0.00 1	0.30 458	0.09 191	1.79 460

iResNet_ROB	4.67 411	1.77 417	5.93 359	2.47 415	0.95 285	3.78 317	0.36 181	15.65 491	17.36 493	8.75 398	11.23 386	7.05 364	4.60 370	8.94 398	4.23 365	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.15 94

SACVNet	4.55 401	1.88 421	5.55 340	3.38 481	1.68 384	3.11 249	2.76 427	12.44 422	6.43 289	11.07 468	11.31 387	10.53 427	5.13 394	9.88 438	4.56 377	0.08 400	0.02 167	0.00 1	0.01 243	0.38 436	0.80 336

MSMDNet	3.15 285	0.51 119	4.48 267	0.46 112	0.25 110	2.88 232	0.16 122	9.79 341	9.82 409	7.24 331	11.36 388	6.82 358	2.41 261	4.47 160	1.86 247	0.01 171	0.02 167	0.02 423	0.00 1	0.06 144	0.30 186

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 370	1.65 400	13.34 491	2.14 354	1.84 397	4.03 334	0.98 351	13.13 449	4.97 227	4.53 209	11.37 389	9.85 414	1.97 239	4.88 172	2.74 314	0.03 323	0.90 411	0.00 1	1.11 523	0.84 493	1.72 448

PCWNet_CMD	3.14 284	0.51 119	4.47 265	0.44 108	0.26 115	2.87 230	0.15 116	9.66 338	9.78 408	7.28 335	11.50 390	6.84 359	2.40 260	4.47 160	1.83 245	0.01 171	0.02 167	0.02 423	0.00 1	0.06 144	0.29 181

SQANet	8.22 484	4.42 510	7.19 413	12.11 547	9.77 544	11.80 485	3.23 444	12.00 405	6.60 298	8.59 391	11.52 391	10.97 441	5.31 402	11.10 457	4.20 363	9.56 549	2.29 535	10.51 548	1.61 536	13.06 552	8.49 545

test_sample6	3.60 327	0.66 182	5.27 317	2.23 371	0.48 177	3.25 262	0.21 146	11.94 404	7.53 345	7.18 326	11.56 392	3.99 255	3.86 333	8.03 337	3.88 352	0.03 323	0.83 395	0.00 1	0.09 326	0.07 163	0.86 342

DualNet	3.48 316	0.65 178	5.17 313	2.10 349	0.49 180	3.31 269	0.17 126	11.91 401	7.47 340	7.18 326	11.56 392	3.61 241	3.37 307	7.53 309	3.06 324	0.02 278	0.85 401	0.00 1	0.10 333	0.07 163	0.90 345

test_xeample	4.78 417	0.93 264	4.68 289	1.48 257	1.28 345	3.94 327	0.13 103	13.35 454	8.62 379	8.21 376	11.63 394	3.43 231	3.54 315	7.59 314	23.47 536	0.02 278	1.16 495	0.00 1	0.25 421	0.11 230	1.74 453

RASNet	5.00 423	1.19 327	5.69 349	3.68 492	4.80 515	5.04 373	1.29 379	10.26 353	8.99 391	5.89 247	11.65 395	10.55 428	9.76 484	9.96 442	10.32 474	0.20 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.73 322

PSMNet-RUCA	6.00 438	5.79 521	14.15 497	10.30 541	7.63 535	6.94 413	1.89 404	12.74 430	10.95 432	4.10 199	11.72 396	4.77 290	1.72 231	8.74 387	5.09 392	1.88 527	0.12 268	4.77 542	0.71 508	5.10 535	0.82 338

DISCO	6.58 452	0.98 286	6.44 384	3.75 494	1.18 326	11.19 479	3.29 448	12.92 438	16.72 489	7.27 334	11.74 397	17.34 498	6.60 430	19.59 530	11.59 488	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 451	0.50 246

222	5.93 436	0.88 253	4.58 280	1.76 298	0.98 289	6.02 396	0.08 71	14.45 477	8.89 387	9.53 425	11.77 398	3.88 250	4.23 353	8.26 348	39.96 567	0.03 323	1.12 477	0.00 1	0.24 417	0.11 230	1.73 450

PSMNet-RSSM	3.69 333	1.36 359	4.54 274	2.44 412	1.90 404	2.35 157	0.69 281	11.77 399	6.38 287	6.60 291	11.85 399	7.70 374	5.61 410	6.66 243	3.67 338	0.00 1	0.00 1	0.02 423	0.01 243	0.17 311	0.10 56

PSM-AAD	3.43 315	0.31 22	2.16 43	0.80 172	0.57 210	2.53 176	5.97 487	5.53 160	3.98 168	11.00 465	11.90 400	2.93 205	9.36 483	8.03 337	1.00 144	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 144	2.39 508

AFF-stereo	2.87 258	1.31 349	3.26 145	1.87 313	0.38 154	1.68 91	0.09 76	6.38 223	7.07 323	6.52 284	11.90 400	6.08 338	2.32 257	5.05 179	1.65 228	0.02 278	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 405	0.94 353

cf-r	3.76 342	1.43 375	5.34 322	2.66 431	2.79 449	2.85 228	0.62 259	9.08 319	6.91 318	7.06 315	11.90 400	9.64 409	3.83 330	6.23 222	4.53 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 329	0.17 113

MLCV	3.76 342	1.52 388	6.93 403	1.66 277	0.31 124	4.31 349	0.32 175	7.92 292	7.68 350	9.55 427	12.12 403	5.17 307	2.74 276	10.00 443	4.49 375	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 302	0.27 172

DN-CSS_ROB	3.00 274	2.14 443	7.33 414	2.67 433	0.78 252	3.13 252	0.07 63	6.68 240	4.22 179	5.51 238	12.12 403	2.33 188	1.21 191	8.69 385	2.51 296	0.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.15 94

iResNetv2_ROB	4.72 413	2.26 450	8.87 451	3.20 472	1.25 339	4.32 350	1.73 400	14.22 474	10.62 423	10.53 450	12.13 405	7.77 375	5.54 409	8.29 354	2.76 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.55 259

ttt	4.41 396	0.70 200	3.95 223	2.53 422	2.01 413	4.34 353	0.41 194	13.09 448	11.69 445	7.20 329	12.20 406	4.15 265	3.35 306	9.54 422	10.11 469	0.07 391	1.11 476	0.00 1	0.19 382	0.10 214	1.47 412

HSM-Net_RVC	4.40 393	0.44 74	3.22 140	0.72 156	0.68 228	7.06 418	1.82 403	12.57 426	8.48 377	9.04 408	12.20 406	14.98 477	5.14 395	7.32 288	4.19 362	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UGAM	4.25 385	0.86 243	5.73 352	0.45 109	0.22 101	3.61 296	1.18 369	5.51 158	15.39 479	4.99 220	12.34 408	15.09 480	3.71 326	10.58 451	3.76 344	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 472	0.36 429	0.36 206

XQC	9.46 498	4.84 514	18.88 519	4.07 503	3.09 459	15.97 510	6.65 500	16.26 498	26.63 528	12.63 483	12.35 409	15.75 483	10.62 492	16.48 514	21.19 527	0.44 488	0.96 426	0.05 458	0.32 465	1.10 498	0.99 359

StereoDRNet-Refined	4.84 420	0.96 279	5.13 310	2.22 368	0.46 174	9.10 450	0.16 122	10.72 369	9.40 403	13.41 492	12.50 410	10.02 417	4.58 368	8.60 379	8.71 448	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.05 302	0.24 373	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SuperB	8.29 485	3.96 504	24.92 536	2.96 452	1.33 356	9.83 458	4.15 460	10.92 378	29.79 534	11.86 479	12.51 411	6.07 337	6.97 439	11.13 459	14.73 512	0.15 429	0.11 263	0.35 511	0.26 438	12.64 550	1.11 378

CFNet_ucs	3.23 290	0.56 148	4.59 281	0.59 130	0.37 152	3.29 266	0.19 136	10.47 361	9.02 393	7.78 353	12.57 412	5.59 321	1.74 234	5.39 190	1.86 247	0.00 1	0.04 212	0.01 390	0.00 1	0.10 214	0.33 194

HI	3.39 307	1.19 327	4.03 230	1.46 252	0.19 75	2.26 147	0.04 34	6.21 214	3.86 158	8.51 389	12.61 413	11.86 454	6.44 426	4.55 165	4.27 366	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.15 94

CoSv	3.39 307	1.19 327	4.03 230	1.46 252	0.19 75	2.26 147	0.04 34	6.21 214	3.86 158	8.51 389	12.61 413	11.86 454	6.44 426	4.55 165	4.27 366	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.15 94

TDLM	4.58 404	1.79 419	5.03 306	2.45 413	1.32 355	4.04 336	7.15 509	11.60 397	11.46 442	6.91 306	12.69 415	5.94 335	5.03 386	9.74 431	3.80 349	0.67 501	0.00 1	0.01 390	0.05 302	0.23 368	1.78 458

TCMNet	5.54 432	2.53 469	10.92 479	4.50 518	6.58 528	8.90 448	1.31 381	11.59 396	8.68 381	7.24 331	12.74 416	8.37 389	4.65 372	9.30 413	10.83 483	0.11 419	0.19 291	0.31 509	0.09 326	0.84 493	1.07 372

DAS	4.18 378	0.53 127	6.20 372	2.20 364	3.69 481	2.78 211	3.12 439	8.69 307	10.29 414	9.39 423	12.80 417	4.58 284	7.20 444	9.08 405	2.70 308	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.34 198

SepStereo	4.22 381	0.53 127	6.20 372	2.20 364	3.69 481	2.78 211	3.12 439	8.69 307	10.29 414	9.39 423	12.80 417	4.58 284	7.20 444	9.74 431	2.70 308	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.34 198

iResNet	4.04 365	1.46 383	8.72 445	3.25 475	0.36 147	4.54 361	0.47 207	9.06 317	10.40 418	7.98 361	12.82 419	4.06 260	3.22 293	8.82 389	4.95 388	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.55 259

HGLStereo	4.58 404	1.04 300	6.02 363	3.30 478	5.14 521	6.36 402	0.71 288	11.04 379	7.60 348	8.04 367	12.85 420	6.90 360	8.51 470	7.85 325	5.93 403	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.15 94

DRN-Test	6.23 442	1.51 386	7.53 421	3.07 465	3.69 481	12.17 491	3.23 444	20.80 537	11.11 437	12.64 484	13.02 421	10.91 439	5.26 397	8.49 373	10.12 470	0.05 370	0.05 221	0.04 451	0.04 298	0.28 397	0.65 294

TransformOpticalFlow	3.50 317	0.83 229	4.85 295	1.09 204	0.31 124	3.52 290	0.14 113	10.32 354	8.02 362	5.78 242	13.25 422	6.63 351	4.91 381	8.36 363	1.63 222	0.00 1	0.01 128	0.01 390	0.00 1	0.06 144	0.24 163

coex_refinement	4.34 388	1.44 379	4.46 262	3.08 466	1.46 368	4.22 343	0.36 181	11.92 403	8.33 370	8.48 387	13.41 423	9.90 415	3.40 310	6.95 262	8.54 442	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.71 317

DLCB_ROB	4.87 421	1.45 382	4.75 293	2.52 421	1.13 318	6.25 400	3.01 435	10.44 360	8.34 371	11.05 467	13.43 424	14.04 469	3.90 338	9.74 431	6.80 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.37 207

APVNet	6.28 444	2.46 467	10.09 472	3.51 487	3.97 493	12.15 490	1.75 401	20.08 533	6.73 307	6.92 312	13.45 425	10.75 434	6.29 424	11.86 472	14.34 511	0.05 370	0.02 167	0.11 476	0.03 280	0.63 472	0.34 198

HHNet	2.71 244	0.69 193	3.31 150	0.25 64	0.39 157	2.80 214	0.90 340	6.33 218	5.68 257	7.51 345	13.70 426	0.94 139	3.14 288	5.42 192	2.54 302	0.14 427	0.02 167	0.06 462	0.00 1	0.24 373	0.07 43

FINET	6.96 459	2.98 486	13.77 493	3.20 472	4.81 516	9.65 455	9.90 527	13.68 463	23.91 523	8.28 378	13.70 426	5.36 314	5.83 412	10.79 453	8.05 435	0.90 507	1.43 517	0.11 476	0.38 481	0.48 459	1.98 487

DPSNet	10.88 514	2.57 472	20.40 525	2.24 375	1.90 404	24.92 535	17.00 557	21.35 540	28.61 533	12.87 486	13.74 428	17.01 497	20.14 531	15.36 506	14.01 509	0.81 505	0.98 439	0.20 500	0.65 505	1.30 505	1.54 418

SAMSARA	15.67 535	3.89 503	14.48 500	13.77 550	7.92 538	38.69 558	73.90 581	21.22 539	24.66 524	17.04 514	13.86 429	30.01 540	13.07 506	18.07 524	17.48 518	0.23 462	1.46 520	0.07 467	0.40 484	0.99 496	2.15 497

DDUNet	10.03 504	12.17 547	8.24 437	13.02 548	11.73 550	10.32 465	3.76 452	12.27 414	8.35 372	9.64 430	13.89 430	16.48 489	6.67 434	9.50 420	7.00 421	6.80 543	3.45 555	21.10 555	4.33 550	12.78 551	9.12 547

LALA_ROB	7.02 462	2.54 471	8.51 438	1.53 262	0.96 287	9.96 459	8.71 521	16.70 501	12.68 455	12.99 487	13.90 431	24.47 528	5.40 405	11.61 470	9.50 462	0.04 353	0.05 221	0.00 1	0.02 265	0.17 311	0.65 294

CC-Net-ROB	8.09 480	10.11 542	9.03 454	4.07 503	3.74 485	15.24 506	4.84 475	18.44 513	10.87 429	6.73 302	14.03 432	7.54 371	4.68 373	11.61 470	3.98 358	6.59 542	2.54 540	16.51 552	1.19 526	7.88 544	2.20 500

pcwnet_v2	4.36 389	0.46 85	9.07 456	1.43 249	1.10 312	3.41 275	0.40 191	13.44 457	14.60 472	10.29 445	14.22 433	5.82 334	2.97 285	6.75 247	2.29 290	0.01 171	0.05 221	0.04 451	0.02 265	0.17 311	0.61 279

iinet-f	6.21 441	2.11 441	28.74 547	2.13 353	1.38 360	11.62 483	1.49 389	7.64 285	7.19 331	7.77 352	14.38 434	10.49 424	7.79 458	7.76 322	12.90 501	0.03 323	0.03 195	0.05 458	0.00 1	0.67 476	0.12 70

SGM-Forest	5.40 428	0.84 232	4.19 245	1.43 249	0.68 228	10.12 463	6.41 497	12.13 409	11.86 447	11.50 476	14.43 435	11.62 448	5.20 396	9.93 441	6.16 409	0.16 435	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 176	1.24 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	4.37 391	1.56 391	4.59 281	2.23 371	1.29 350	7.87 430	3.96 457	11.80 400	10.91 431	8.06 371	14.45 436	3.38 223	4.87 380	9.27 412	2.53 297	0.14 427	0.06 227	0.00 1	0.01 243	0.08 176	0.30 186

PDISCO_ROB	10.27 507	2.79 483	13.30 489	10.58 544	9.96 545	22.78 531	5.99 488	20.01 529	28.57 532	11.88 480	14.49 437	20.54 520	4.92 382	17.01 519	10.29 473	5.79 540	0.42 336	0.14 487	0.13 352	2.53 524	3.25 520

DGSMNet	7.10 463	3.49 494	15.11 504	4.36 515	4.41 501	8.94 449	6.25 494	15.10 486	14.28 471	8.15 374	14.51 438	10.08 418	5.38 404	11.04 456	7.95 433	1.49 519	2.00 532	1.79 531	1.68 537	2.43 522	3.48 524

STTRV1_RVC		1.18 323		3.33 479	6.91 531	11.99 488	4.01 458	15.74 493	12.11 448	9.56 429	14.59 439	11.64 449	8.75 473	12.86 487	8.54 442	3.70 536	2.86 546	0.41 516	0.13 352	1.38 507	0.12 70

PS-NSSS	4.22 381	2.53 469	5.89 358	1.01 198	2.93 453	4.05 338	1.93 406	11.44 391	8.94 389	7.14 323	14.70 440	4.96 301	2.60 269	9.09 406	3.92 354	0.40 486	0.04 212	0.83 522	0.00 1	1.09 497	1.02 367

GwcNet-RSSM	4.13 376	1.71 407	6.25 376	2.50 417	1.93 407	2.39 161	1.49 389	9.59 337	8.71 382	6.66 295	15.04 441	8.47 395	3.84 331	6.87 254	6.74 417	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.00 1	0.29 405	0.15 94

CBMV_ROB	4.66 410	0.85 235	3.94 221	1.64 271	0.75 247	8.38 441	1.90 405	11.19 383	10.36 416	9.20 416	15.21 442	7.28 366	6.99 440	9.48 419	5.24 396	0.04 353	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 163	0.64 291

PASM	9.11 494	5.68 519	25.06 537	4.33 513	4.18 498	7.01 417	8.48 518	12.37 418	20.95 513	13.49 493	15.37 443	18.80 508	11.52 500	14.70 502	12.70 498	0.93 508	1.19 500	0.32 510	1.21 527	1.66 512	2.22 503

S-Stereo	6.85 456	0.93 264	10.76 478	3.34 480	3.51 476	6.55 406	6.01 490	13.75 465	23.86 522	9.65 433	15.54 444	11.81 452	8.24 465	8.59 378	11.23 485	0.13 424	0.16 284	0.00 1	0.42 488	0.14 282	2.39 508

DANet	6.46 448	1.58 394	9.58 468	4.10 505	3.99 495	9.13 451	1.34 382	10.37 357	7.76 351	13.76 496	15.66 445	16.14 488	7.03 442	13.07 490	13.62 508	0.19 447	0.12 268	0.02 423	0.02 265	0.15 298	1.61 424
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	9.17 497	2.08 439	10.31 475	2.51 418	1.66 382	13.22 499	6.04 491	23.09 544	20.11 507	19.55 519	15.80 446	18.97 511	11.96 503	19.34 527	11.38 486	0.66 500	0.30 316	2.15 534	0.90 515	1.15 501	2.16 498

RTSC	9.87 502	4.34 508	16.44 510	4.60 520	2.38 431	12.54 493	0.75 300	18.19 511	37.31 552	16.16 511	15.86 447	13.32 464	7.56 455	20.93 534	23.50 537	0.34 481	1.07 468	0.02 423	0.35 475	0.71 483	0.99 359

XPNet_ROB	6.46 448	1.88 421	7.41 419	2.81 441	0.95 285	6.45 404	6.82 504	13.58 459	8.80 385	15.50 507	15.86 447	19.59 514	7.12 443	11.41 466	9.86 466	0.02 278	0.04 212	0.00 1	0.03 280	0.20 338	0.79 335

ETE_ROB	6.28 444	2.60 473	9.22 460	1.71 288	0.84 263	6.44 403	6.78 503	13.16 450	8.80 385	13.01 488	15.93 449	21.01 523	6.18 421	10.97 454	8.11 436	0.04 353	0.01 128	0.00 1	0.02 265	0.16 302	0.70 314

CBMV	5.97 437	1.52 388	4.51 269	1.99 339	0.53 200	10.02 460	6.94 506	13.27 452	13.80 469	13.08 490	15.93 449	11.36 444	8.11 464	9.82 434	7.27 425	0.08 400	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.74 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XX-Stereo	2.95 268	0.48 100	7.08 410	2.84 446	2.51 439	1.63 86	0.20 141	6.15 208	3.38 116	2.38 149	16.00 451	6.90 360	0.25 41	6.40 229	1.14 166	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 462	0.16 302	0.57 265

Ntro	12.91 527	9.95 540	10.01 469	14.12 551	12.55 552	26.31 539	6.76 502	19.04 519	22.03 519	10.23 443	16.26 452	20.22 518	10.06 486	16.81 517	7.93 432	10.16 553	2.55 541	15.19 551	2.86 540	15.27 554	9.93 553

CrosDoStereo	4.05 367	0.71 204	3.52 173	0.51 121	0.20 85	3.25 262	11.21 532	6.34 219	4.96 224	9.04 408	16.44 453	4.92 298	7.28 446	8.29 354	3.84 350	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.18 322	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 367	0.71 204	3.52 173	0.51 121	0.20 85	3.25 262	11.21 532	6.34 219	4.96 224	9.04 408	16.44 453	4.92 298	7.28 446	8.29 354	3.84 350	0.00 1	0.02 167	0.01 390	0.00 1	0.18 322	0.19 128

CSAN	8.41 487	2.86 484	9.35 463	2.43 410	0.82 261	13.59 501	11.68 537	15.80 494	21.98 518	14.71 503	16.46 455	18.00 503	14.42 517	13.68 493	10.10 468	0.10 415	0.13 274	0.15 488	0.19 382	0.43 446	1.28 399

GrayStereo	3.86 350	0.33 25	2.63 85	1.66 277	0.62 219	3.09 248	7.92 516	6.43 227	3.88 160	10.61 451	16.51 456	5.75 330	8.40 467	6.75 247	1.58 212	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.62 503	0.04 111	0.38 210

GMM-Stereo	3.42 313	0.39 46	3.24 143	0.87 182	0.50 184	2.26 147	4.73 473	5.64 171	3.81 152	7.08 318	16.57 457	6.13 339	3.62 321	7.74 321	1.40 202	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.04 298	0.12 249	4.24 533

YMNet	5.84 434	2.29 457	10.08 470	3.80 496	4.45 503	10.40 466	0.88 338	10.81 371	7.17 329	14.28 501	16.67 458	11.58 446	4.41 356	8.51 374	9.37 460	0.12 421	0.35 327	0.11 476	0.08 314	0.79 488	0.62 284

YMNet_1	5.84 434	2.29 457	10.08 470	3.80 496	4.45 503	10.40 466	0.88 338	10.81 371	7.17 329	14.28 501	16.67 458	11.58 446	4.41 356	8.51 374	9.37 460	0.12 421	0.35 327	0.11 476	0.08 314	0.79 488	0.62 284

DispFullNet	18.06 546	27.03 558	34.90 553	22.68 559	20.79 562	15.03 505	3.18 442	16.95 505	26.06 527	20.48 523	16.91 460	20.55 521	18.37 524	23.48 543	12.16 493	5.31 539	2.91 548	31.24 563	8.09 559	22.63 561	12.44 561

THIR-Stereo	3.94 357	1.12 314	3.06 130	0.23 59	0.13 42	4.17 341	6.40 496	5.83 185	4.54 199	10.46 448	16.98 461	6.49 349	7.44 452	8.00 333	3.58 336	0.01 171	0.07 242	0.07 467	0.00 1	0.14 282	0.06 38

dad	5.10 424	2.61 474	6.76 399	1.23 218	0.14 48	2.85 228	0.36 181	7.98 294	14.88 474	10.84 458	17.06 462	15.59 482	3.29 297	7.24 281	4.39 371	1.20 513	0.10 259	4.02 541	0.49 496	0.20 338	0.69 310

FAT-Stereo	6.98 461	0.79 215	7.57 422	2.54 425	1.80 392	6.16 398	4.33 466	19.16 521	18.82 501	10.75 455	17.08 463	18.23 505	13.56 509	9.25 411	8.44 440	0.03 323	0.16 284	0.01 390	0.10 333	0.14 282	0.65 294

Wz-Net-TNSev	12.01 525	11.86 546	38.26 558	2.81 441	1.82 395	18.12 520	11.31 536	16.67 500	21.73 516	15.06 504	17.17 464	19.72 515	20.69 533	20.68 532	21.41 529	0.04 353	0.06 227	0.00 1	0.16 360	0.74 484	1.93 480

test_4	2.58 231	0.70 200	3.30 148	0.43 104	0.30 120	3.97 330	1.11 366	3.91 63	3.83 155	4.15 200	17.20 465	3.44 232	0.52 113	6.60 236	1.58 212	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 340	0.20 338	0.20 134

R-Stereo Train	2.60 234	0.46 85	2.94 114	1.10 206	0.18 71	3.61 296	0.60 251	6.88 247	3.50 119	9.13 412	17.23 466	1.77 171	0.77 145	2.03 73	1.65 228	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 234	0.46 85	2.94 114	1.10 206	0.18 71	3.61 296	0.60 251	6.88 247	3.50 119	9.13 412	17.23 466	1.77 171	0.77 145	2.03 73	1.65 228	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Wz-Net-LNSev	7.12 464	2.75 479	18.64 518	1.70 287	4.16 497	12.79 495	6.72 501	13.74 464	13.57 466	11.14 469	17.31 468	11.90 456	8.50 469	8.96 400	9.94 467	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 322	0.34 198

Sa-1000	3.81 347	1.26 342	4.64 284	2.29 389	0.55 208	3.51 287	1.58 393	8.37 298	9.13 396	7.97 360	17.42 469	3.98 254	2.76 278	9.61 423	1.68 235	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 377	0.23 368	0.27 172

NCC-stereo	7.43 471	2.28 454	8.58 441	3.28 476	4.48 505	8.34 435	4.27 463	20.45 535	13.66 467	9.17 414	17.52 470	16.49 490	14.31 515	13.71 494	8.95 452	1.73 521	0.12 268	0.01 390	0.50 497	0.21 349	0.60 276

Abc-Net	7.43 471	2.28 454	8.58 441	3.28 476	4.48 505	8.34 435	4.27 463	20.45 535	13.66 467	9.17 414	17.52 470	16.49 490	14.31 515	13.71 494	8.95 452	1.73 521	0.12 268	0.01 390	0.50 497	0.21 349	0.60 276
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	8.60 490	2.78 482	17.44 514	1.69 284	4.27 499	16.95 515	5.29 481	13.38 455	12.52 452	13.57 494	17.57 472	10.86 438	11.28 497	18.43 525	23.91 541	0.03 323	0.05 221	0.01 390	0.18 377	0.47 456	1.31 401

RAFT_CTSACE	3.62 329	1.65 400	5.41 327	1.36 235	3.08 458	3.95 329	1.03 355	4.62 108	4.65 206	5.33 231	17.73 473	7.63 373	2.71 273	10.98 455	1.15 167	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 415	0.25 166

otaku	12.35 526	8.64 535	9.11 457	13.56 549	10.98 547	26.23 538	7.22 510	19.45 524	19.26 502	11.92 481	17.90 474	20.21 517	8.91 478	16.06 512	6.09 406	9.77 551	2.50 539	13.23 549	1.90 538	14.61 553	9.41 550

ISRNet	4.11 371	0.88 253	6.63 391	3.46 484	2.64 445	2.11 138	0.26 160	7.72 289	6.60 298	11.29 472	17.98 475	8.21 383	2.60 269	6.81 253	4.72 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.25 166

AANet_RVC	5.41 430	2.61 474	8.17 434	2.25 377	1.30 352	2.27 150	1.64 396	10.82 373	18.54 500	8.01 365	18.09 476	8.39 393	3.31 300	11.37 465	8.98 454	1.15 512	0.38 332	0.02 423	0.00 1	0.17 311	0.70 314

GwcNet	6.95 458	2.89 485	13.32 490	2.82 443	5.53 523	11.76 484	2.14 413	14.95 484	17.69 496	10.83 457	18.14 477	10.83 437	6.66 433	9.83 435	10.19 471	0.03 323	0.06 227	0.03 441	0.08 314	0.64 473	0.66 304

Wz-Net-MNSev	8.12 481	3.18 488	18.07 517	2.63 429	3.36 471	17.82 519	9.40 525	12.89 437	15.44 481	13.95 499	18.21 478	14.38 473	7.75 457	12.50 481	11.45 487	0.46 492	0.03 195	0.00 1	0.01 243	0.26 382	0.58 271

edge stereo	7.12 464	1.19 327	7.83 426	2.32 394	2.46 435	6.90 412	3.26 447	15.58 490	12.52 452	15.68 509	18.34 479	21.83 524	13.05 505	11.53 467	8.68 446	0.04 353	0.06 227	0.11 476	0.03 280	0.30 408	0.63 289

MSAF-DinoV2	10.81 513	5.90 522	16.35 509	3.91 501	2.57 441	8.73 443	4.64 471	14.74 483	22.45 520	10.92 463	18.73 480	29.19 538	17.54 523	23.14 542	29.42 554	0.36 483	0.15 281	0.25 506	0.80 513	2.89 528	3.52 527

stereogan	8.18 483	1.32 352	9.05 455	3.59 489	4.00 496	20.16 528	3.13 441	17.25 506	20.16 508	10.68 453	19.19 481	20.56 522	10.70 493	14.74 503	7.00 421	0.34 481	0.04 212	0.21 502	0.08 314	0.70 482	0.65 294

KYRaft	3.68 332	0.43 65	2.53 74	0.89 185	0.49 180	2.28 152	3.89 454	5.30 142	3.82 154	8.99 407	19.28 482	6.54 350	4.96 384	7.92 330	0.96 137	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.01 243	0.06 144	5.17 535

RGC	7.40 468	2.77 481	7.71 424	4.43 517	4.87 517	8.88 446	2.96 433	16.05 496	12.76 459	11.96 482	19.57 483	18.32 506	11.57 501	13.89 498	9.58 464	0.83 506	0.02 167	0.24 505	0.41 487	0.40 440	0.77 330

anonymousa	4.24 383	0.78 213	4.05 233	2.16 355	4.87 517	8.76 445	0.35 180	7.41 275	4.47 196	8.21 376	19.70 484	11.03 442	5.87 413	2.04 75	2.20 276	0.00 1	1.16 495	0.00 1	0.55 500	0.04 111	1.11 378

DEmStereo	3.86 350	0.54 131	4.04 232	0.26 68	0.17 65	5.17 374	2.45 418	4.70 109	4.34 187	8.37 380	19.94 485	5.06 306	10.13 487	7.86 326	3.93 356	0.01 171	0.01 128	0.01 390	0.00 1	0.03 81	0.10 56

ccnet	7.45 473	1.89 425	7.71 424	3.18 470	2.35 429	12.19 492	6.14 493	18.95 517	9.36 402	13.33 491	20.38 486	16.00 487	9.10 482	10.10 444	15.40 516	0.44 488	0.34 323	0.25 506	0.25 421	0.48 459	1.18 386

Prome-Stereo	3.73 338	0.39 46	2.62 84	1.05 202	0.52 197	2.06 131	4.58 469	4.88 119	3.95 165	9.34 421	20.39 487	4.03 257	7.02 441	7.86 326	1.31 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 163	4.52 534

fast-acv-ft	6.00 438	1.95 431	7.88 427	2.35 398	1.85 399	13.61 502	1.76 402	8.44 300	10.12 411	11.22 470	20.57 488	14.41 475	7.55 454	8.11 342	8.83 449	0.10 415	0.09 253	0.16 491	0.07 311	0.68 478	0.35 203

Syn2CoEx	6.70 454	3.69 500	12.14 485	2.78 439	1.68 384	8.36 439	3.21 443	18.59 515	12.66 454	8.86 401	20.79 489	10.52 425	10.54 491	9.68 425	8.70 447	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 480	1.00 362

MultiAttention	14.02 531	0.52 124	4.06 234	2.43 410	1.86 401	58.14 579	83.76 582	19.31 522	15.21 477	8.39 381	21.24 490	13.23 463	2.52 266	33.74 555	8.16 437	0.20 450	0.06 227	0.72 519	0.98 520	2.74 527	3.13 519

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 451	2.21 447	12.10 484	2.75 436	3.28 465	10.03 461	3.05 436	12.31 415	11.52 443	10.10 440	21.36 491	11.51 445	7.30 448	11.56 468	10.61 477	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.51 250

w-ln-seven-2	7.81 477	3.17 487	25.87 540	2.09 348	1.12 316	8.35 438	3.84 453	12.83 433	16.45 488	13.88 497	21.42 492	11.83 453	11.07 494	11.91 473	10.62 479	0.03 323	0.19 291	0.00 1	0.02 265	0.37 432	1.13 383

DRaft	3.83 349	0.65 178	3.39 159	0.22 55	0.16 62	4.67 363	1.30 380	5.82 184	4.86 221	10.26 444	21.65 493	3.24 216	8.62 472	7.53 309	3.76 344	0.05 370	0.10 259	0.00 1	0.14 355	0.12 249	0.16 103

AnyNet_C32	11.82 522	7.08 526	25.83 539	4.55 519	5.88 526	16.92 514	16.97 556	14.14 472	18.11 499	16.87 513	21.66 494	14.78 476	13.87 513	23.54 544	31.83 558	0.24 464	0.28 314	0.35 511	0.53 499	1.35 506	1.71 447

SHD	10.45 509	3.67 499	14.03 496	4.81 521	4.52 508	11.93 487	1.66 399	21.36 541	38.40 554	18.84 518	21.72 495	17.63 499	13.07 506	15.65 511	17.71 519	0.36 483	1.09 471	0.01 390	0.32 465	0.50 463	1.67 436

ADCPNet	10.18 505	3.40 493	33.24 551	2.38 403	1.74 387	17.75 518	7.65 514	13.20 451	13.03 461	14.09 500	21.72 495	19.36 512	11.40 499	15.43 508	23.00 534	0.28 474	1.15 494	0.39 515	1.48 532	0.68 478	2.21 501

ASMatch	3.41 311	0.62 171	3.59 188	1.99 339	0.48 177	1.91 118	0.66 270	7.01 251	4.43 193	6.25 265	22.02 497	4.56 283	4.72 376	7.78 323	1.85 246	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.03 280	0.02 47	0.21 140

ACVNet-4b	16.48 538	23.07 554	14.73 502	16.69 553	15.18 556	31.83 548	7.30 512	19.71 526	27.82 530	11.54 477	22.10 498	31.68 544	8.96 480	18.88 526	7.28 426	11.04 555	2.65 543	24.93 559	5.02 553	18.57 557	10.67 556

psmorigin	7.74 475	2.19 445	18.99 520	2.51 418	0.89 270	7.08 420	2.74 425	11.25 384	7.90 357	20.49 524	22.36 499	20.16 516	11.95 502	13.84 496	10.61 477	0.04 353	0.18 289	0.06 462	0.24 417	0.27 394	1.07 372

ADCMid	10.97 516	4.49 511	23.66 532	2.53 422	2.52 440	11.46 481	6.31 495	15.31 488	12.85 460	23.57 532	22.99 500	17.92 502	21.04 534	19.57 529	28.05 551	0.47 495	0.43 337	1.10 525	1.32 529	1.73 514	2.10 493

RP	7.41 469	1.90 426	7.33 414	4.26 510	5.25 522	6.64 408	3.46 450	12.44 422	16.23 487	10.36 446	23.00 501	18.72 507	16.59 520	11.10 457	8.47 441	1.10 511	0.02 167	0.12 483	0.16 360	0.43 446	0.65 294

Wz-Net-SNSev	9.92 503	8.01 533	26.42 541	2.26 380	1.85 399	8.36 439	14.30 545	18.01 510	21.68 515	10.78 456	23.95 502	16.84 494	8.60 471	15.59 509	19.76 526	0.01 171	0.03 195	0.01 390	0.00 1	0.52 465	1.34 405

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 508	5.37 517	16.61 512	2.95 451	3.02 456	24.75 534	15.44 547	14.68 481	19.73 504	19.77 522	23.97 503	16.98 495	8.40 467	17.58 522	9.23 457	1.59 520	1.75 528	0.16 491	2.63 539	0.75 485	1.85 470

MDST_ROB	9.13 496	1.31 349	10.16 474	4.36 515	2.48 437	28.66 544	7.64 513	19.96 528	14.97 475	27.53 540	24.02 504	9.47 406	5.27 398	16.31 513	8.61 445	0.63 499	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.90 345

pmcnn	8.17 482	1.70 405	11.49 481	3.18 470	3.07 457	9.66 456	6.06 492	13.60 460	17.71 497	15.23 506	24.02 504	27.61 536	8.81 475	10.36 449	9.51 463	0.08 400	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 415	0.87 343

Nwc_Net	7.54 474	1.91 427	8.71 444	4.16 507	3.42 473	10.77 474	2.00 408	20.33 534	12.19 449	9.10 411	24.04 506	17.67 501	13.58 510	12.14 478	9.12 456	0.94 509	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.22 356	0.41 224

xyz-stereo	7.36 467	0.68 189	38.77 559	0.30 74	0.07 14	31.97 549	0.19 136	5.13 132	2.13 64	10.90 461	24.34 507	6.05 336	8.02 463	12.01 475	6.06 404	0.01 171	0.02 167	0.35 511	0.00 1	0.09 191	0.16 103

RAFT-345	3.36 304	0.55 137	3.43 167	1.23 218	0.21 94	2.62 185	0.46 205	3.91 63	6.34 283	7.46 344	24.49 508	4.19 267	1.74 234	8.27 352	2.25 283	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.02 6

AF-Net	8.37 486	2.16 444	9.01 453	3.65 491	4.58 511	9.40 452	2.63 421	17.71 508	21.32 514	10.38 447	24.51 509	20.43 519	16.67 521	12.54 484	10.76 482	0.70 503	0.00 1	0.12 483	0.00 1	0.47 456	0.42 229

G-Net	8.60 490	1.93 428	12.59 486	6.04 530	3.66 480	25.93 537	4.26 462	10.35 356	8.05 363	19.71 521	24.73 510	14.15 470	15.49 518	11.30 461	10.69 481	0.50 498	0.46 342	0.19 499	0.25 421	0.80 490	0.91 348

ACVNet_1	19.51 550	26.19 557	15.50 505	17.71 554	15.28 557	26.46 540	9.36 523	29.16 554	34.18 540	25.06 537	24.89 511	37.18 552	21.93 537	17.80 523	15.03 514	11.08 556	2.83 544	25.29 560	5.06 555	19.11 558	11.14 557

SGM_RVC	10.77 511	1.11 310	4.66 285	2.66 431	0.41 167	21.03 529	6.87 505	20.02 530	15.54 483	25.86 539	24.97 512	33.59 546	20.51 532	20.89 533	14.78 513	0.31 477	0.26 313	0.22 503	0.26 438	0.43 446	1.01 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SDNR	7.97 478	2.75 479	16.90 513	2.28 387	0.94 282	45.23 564	0.43 200	9.30 332	10.84 428	10.71 454	25.30 513	5.51 318	4.47 360	11.98 474	7.58 430	0.15 429	0.14 278	0.00 1	0.04 298	2.27 521	2.65 515

ADCS	13.76 530	6.46 524	30.74 549	3.62 490	2.93 453	14.28 504	11.22 534	20.02 530	34.42 543	23.20 529	25.42 514	19.51 513	19.62 528	24.54 546	33.88 561	0.27 473	0.23 305	0.37 514	0.19 382	1.47 509	2.84 516

ADCRef	7.76 476	2.31 460	19.09 521	2.82 443	3.29 466	11.88 486	3.06 437	11.52 394	10.89 430	13.69 495	25.85 515	8.20 382	8.89 477	8.95 399	22.66 532	0.16 435	0.08 246	0.16 491	0.34 472	0.47 456	0.91 348

z-ln-s-r	6.62 453	2.20 446	17.98 516	1.77 299	2.00 412	3.38 273	2.61 420	8.63 305	13.06 462	7.07 317	25.89 516	8.73 400	7.60 456	12.16 479	18.56 520	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 420	0.49 244

w-ln-seven	10.89 515	4.13 506	29.29 548	2.40 408	2.62 442	15.68 508	5.09 480	18.55 514	34.46 544	21.14 526	26.71 517	15.16 481	9.01 481	12.97 489	19.34 524	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 467	0.71 317

ADCL	10.77 511	3.23 489	21.50 527	2.26 380	1.96 411	23.65 532	9.07 522	14.69 482	24.88 525	15.21 505	27.20 518	12.68 462	14.02 514	16.94 518	24.43 543	0.26 470	0.18 289	0.74 520	0.67 506	0.80 490	1.02 367

RainbowNet	18.69 549	27.15 559	22.03 528	18.76 555	15.00 555	27.97 543	10.17 528	27.99 550	34.19 541	15.53 508	27.53 519	25.33 530	13.80 512	19.86 531	10.59 476	14.50 563	3.57 556	23.85 558	5.03 554	18.49 556	12.41 560

SANet	11.48 520	3.34 491	13.93 495	2.40 408	1.01 294	16.49 511	12.16 540	20.05 532	37.28 551	19.62 520	28.04 520	25.61 532	20.10 530	14.43 500	12.39 495	0.10 415	0.06 227	0.03 441	0.06 309	0.76 486	1.73 450

PWC_ROB	8.89 492	4.49 511	15.62 506	2.92 449	4.49 507	7.89 432	1.23 373	17.29 507	20.00 506	16.54 512	28.06 521	14.37 472	11.98 504	14.93 505	15.43 517	0.47 495	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.67 476	1.31 401

WZ-Net	13.61 529	5.57 518	42.84 562	3.89 500	3.19 462	19.90 526	15.44 547	15.67 492	32.04 537	16.13 510	28.69 522	22.17 526	15.84 519	21.40 537	26.87 547	0.75 504	0.01 128	0.01 390	0.03 280	0.51 464	1.20 388

MFMNet_re	14.09 532	9.67 539	20.31 524	10.40 542	7.62 534	21.38 530	17.49 559	21.36 541	31.95 536	23.70 533	29.22 523	18.87 509	27.41 550	14.27 499	11.16 484	2.85 532	1.51 524	0.41 516	0.28 448	4.88 533	7.10 542

MFN_U_SF_RVC	13.54 528	4.69 513	28.43 545	4.24 509	2.50 438	24.26 533	5.99 488	28.23 551	20.18 509	24.06 535	29.38 524	30.35 541	16.92 522	20.98 536	21.39 528	1.35 516	1.13 481	1.02 523	1.41 531	1.88 517	2.50 513

Consistency-Raft	9.58 500	5.11 515	13.00 488	5.61 526	8.92 542	4.03 334	5.07 479	19.73 527	24.90 526	11.32 473	29.86 525	13.36 465	6.16 420	8.00 333	13.47 506	0.67 501	0.34 323	1.81 532	4.36 551	12.23 548	3.62 528

GANet	6.86 457	1.78 418	5.98 362	3.05 460	1.12 316	10.12 463	9.38 524	13.41 456	8.67 380	11.46 474	29.87 526	13.94 468	8.25 466	12.06 476	6.33 414	0.40 486	0.06 227	0.16 491	0.33 468	0.18 322	0.59 274

FTStereo	4.61 407	0.54 131	2.86 106	0.98 197	0.40 162	2.57 179	8.51 520	5.70 174	3.76 151	10.85 459	29.92 527	5.53 319	7.43 451	7.73 320	1.63 222	0.17 439	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.04 111	3.62 528

EDNetEfficient	14.14 533	6.71 525	56.12 568	2.99 454	3.58 477	5.38 377	8.49 519	9.35 334	33.24 538	40.73 558	30.21 528	18.04 504	22.92 541	12.13 477	26.26 546	0.16 435	0.24 308	0.07 467	1.15 524	2.58 525	2.39 508

SPS-STEREO	15.83 536	7.38 528	14.92 503	11.63 546	11.77 551	25.30 536	7.12 508	25.20 547	17.06 492	32.24 547	30.34 529	31.63 543	22.59 538	25.67 547	21.97 530	7.71 545	4.50 561	3.35 539	1.56 535	6.97 543	7.72 544
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	27.96 558	35.32 567	91.41 583	21.04 557	8.86 541	49.25 570	47.41 577	36.98 558	37.84 553	21.00 525	30.83 530	25.41 531	34.95 558	46.51 570	51.54 576	3.04 533	3.33 553	1.48 529	1.05 522	5.85 538	6.05 539

PWCDC_ROB	8.50 488	4.40 509	9.57 467	6.16 532	4.54 510	10.46 468	1.03 355	15.30 487	28.16 531	10.88 460	30.88 531	6.96 363	11.31 498	14.57 501	10.40 475	3.10 534	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 511	0.63 289

aanetorigin	9.02 493	3.75 501	28.68 546	2.16 355	3.86 487	5.84 392	5.40 484	5.93 197	10.39 417	28.12 541	31.02 532	15.98 486	13.74 511	9.38 415	12.55 497	0.25 467	0.22 301	0.22 503	0.24 417	1.24 502	1.47 412

RAFT-RH_RVC	4.04 365	0.69 193	3.59 188	1.91 320	0.43 171	3.11 249	0.13 103	3.80 50	6.60 298	11.26 471	31.68 533	5.20 308	1.66 225	8.30 357	2.27 286	0.09 411	0.00 1	0.00 1	0.03 280	0.03 81	0.02 6

zh-sn7	11.83 523	8.57 534	35.78 554	2.64 430	2.36 430	11.60 482	8.25 517	14.25 475	19.40 503	17.10 515	32.57 534	14.39 474	18.76 525	24.15 545	24.76 544	0.04 353	0.14 278	0.00 1	0.01 243	0.62 471	1.33 403

FCDSN-DC	10.72 510	1.16 320	5.01 305	2.16 355	1.31 354	17.46 517	4.80 474	17.79 509	19.87 505	25.02 536	32.85 535	33.57 545	23.52 544	16.80 516	12.13 492	0.11 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.76 329
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LSM	14.85 534	7.41 529	36.29 556	7.76 537	43.77 577	11.24 480	12.14 539	16.73 502	23.72 521	23.73 534	32.92 536	18.89 510	13.31 508	16.60 515	12.37 494	0.26 470	0.86 406	0.11 476	0.43 490	1.24 502	17.26 569

RTS	19.64 551	10.42 543	87.01 579	5.88 527	6.82 529	41.73 561	16.69 552	16.80 503	41.90 558	23.44 530	32.96 537	13.79 466	21.49 535	38.85 562	30.84 555	0.46 492	0.70 377	0.00 1	0.09 326	1.13 499	1.70 444

RTSA	19.64 551	10.42 543	87.01 579	5.88 527	6.82 529	41.73 561	16.69 552	16.80 503	41.90 558	23.44 530	32.96 537	13.79 466	21.49 535	38.85 562	30.84 555	0.46 492	0.70 377	0.00 1	0.09 326	1.13 499	1.70 444

WCMA_ROB	10.20 506	1.99 435	9.33 462	3.01 455	2.46 435	15.78 509	7.67 515	12.75 431	15.41 480	25.08 538	33.42 539	27.06 535	19.86 529	13.87 497	12.47 496	1.28 515	0.38 332	0.18 497	0.20 394	0.28 397	1.54 418

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 540	7.98 532	24.37 535	6.82 534	2.93 453	39.68 560	16.11 549	25.46 548	34.93 545	34.13 550	34.20 540	29.20 539	24.94 546	23.01 541	19.39 525	2.79 531	2.87 547	1.18 527	1.53 534	6.78 542	3.31 521

SGM+DAISY	17.25 542	9.46 538	22.74 530	10.11 540	11.40 548	28.98 545	13.74 543	21.15 538	16.85 491	31.39 545	34.79 541	34.05 548	24.24 545	26.23 548	19.31 523	8.79 548	7.56 569	4.88 543	3.93 549	6.07 539	9.33 548

FC-DCNN	11.29 518	1.01 295	5.50 332	2.25 377	1.65 380	18.23 521	5.36 483	18.99 518	20.65 510	28.95 542	34.83 542	33.83 547	23.18 542	17.04 520	13.37 505	0.17 439	0.01 128	0.02 423	0.02 265	0.10 214	0.70 314

MeshStereo	11.94 524	1.88 421	5.24 315	2.11 352	1.44 366	20.09 527	4.95 477	21.74 543	16.75 490	33.10 548	35.07 543	39.28 555	22.72 540	19.45 528	13.59 507	0.19 447	0.06 227	0.02 423	0.00 1	0.46 454	0.65 294
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
FC-DCNN v2	11.44 519	0.98 286	5.39 326	2.28 387	1.65 380	18.84 523	5.41 485	19.66 525	20.80 511	29.20 543	35.39 544	34.37 549	23.46 543	17.13 521	13.18 504	0.17 439	0.01 128	0.02 423	0.01 243	0.08 176	0.69 310

z-mn7	11.06 517	5.25 516	22.57 529	2.37 402	1.74 387	19.71 525	5.54 486	14.08 471	35.39 549	10.07 439	36.03 545	15.76 484	10.23 488	22.26 539	18.95 522	0.04 353	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 451	0.68 309

PWCK	31.62 564	45.59 573	49.67 565	30.49 560	7.80 536	42.91 563	29.73 569	45.45 563	44.44 560	47.41 565	36.92 546	47.86 559	26.79 547	41.90 566	33.36 560	22.77 568	4.56 562	29.89 562	5.13 556	29.43 569	10.36 555

EDNetEfficientorigin	18.25 547	14.44 549	99.41 591	1.72 293	1.00 292	12.07 489	6.97 507	13.67 461	35.06 546	38.59 557	37.10 547	27.03 534	27.46 551	15.38 507	26.92 548	0.05 370	0.08 246	0.15 488	0.62 503	3.33 530	3.92 532

AnyNet_C01	16.99 539	12.34 548	60.47 570	4.88 522	3.11 461	31.77 547	16.79 554	18.60 516	17.96 498	18.62 517	38.50 548	24.03 527	19.00 526	30.59 552	35.18 563	0.29 475	0.56 350	0.45 518	0.48 494	2.70 526	3.40 522

coex-ft	20.15 553	20.03 553	87.93 581	1.81 305	1.77 389	18.77 522	13.73 542	13.28 453	41.87 557	60.24 575	39.04 549	28.27 537	30.39 552	12.57 485	28.66 553	0.20 450	0.23 305	0.04 451	0.30 458	1.52 510	2.34 507

zh-mn7	11.74 521	7.51 530	34.00 552	1.96 332	1.02 296	13.44 500	2.89 428	13.67 461	34.35 542	22.18 527	39.79 550	12.33 459	10.28 489	20.97 535	18.78 521	0.30 476	0.01 128	0.00 1	0.01 243	0.45 451	0.91 348

MSMD_ROB	9.73 501	1.43 375	5.42 328	1.81 305	0.42 170	16.83 513	4.30 465	14.29 476	15.34 478	23.06 528	40.17 551	25.63 533	22.62 539	13.37 492	8.85 450	0.48 497	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.47 240

JetBlue	29.99 561	17.24 550	55.64 567	16.24 552	21.08 565	62.07 580	33.14 570	40.60 560	35.73 550	34.59 553	40.67 552	57.18 567	43.54 567	51.46 575	52.18 577	2.72 530	4.58 563	2.86 535	3.53 546	10.57 546	14.11 564

LE_ROB	17.31 543	2.62 476	14.26 499	4.20 508	1.80 392	17.40 516	9.70 526	15.38 489	55.92 569	63.97 579	40.81 553	35.50 551	39.26 562	15.64 510	28.51 552	0.06 382	0.11 263	0.13 485	0.21 401	0.14 282	0.51 250

SGM-ForestM	18.61 548	3.38 492	10.14 473	3.44 483	2.24 426	34.17 553	15.39 546	29.44 555	33.93 539	38.55 556	41.08 554	53.64 564	36.76 559	34.82 557	27.16 549	1.25 514	1.81 531	0.74 520	1.01 521	0.61 470	2.61 514

ELAS_RVC	17.82 544	3.60 498	11.92 482	6.63 533	5.73 524	30.34 546	19.64 560	26.92 549	35.06 546	40.79 559	41.32 555	37.31 553	31.61 553	30.54 551	22.93 533	1.97 529	2.40 536	1.28 528	1.27 528	1.71 513	3.51 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	46.01 573	48.25 574	68.05 572	44.59 572	28.11 572	57.02 578	43.78 575	40.20 559	48.80 563	52.08 571	42.95 556	67.22 578	57.71 578	48.98 574	49.57 574	40.01 574	17.98 573	52.15 576	39.41 575	38.99 573	34.41 574

PVD	16.41 537	3.98 505	16.04 507	5.38 524	4.59 513	19.44 524	7.28 511	28.88 553	49.27 564	31.53 546	43.72 557	30.36 542	32.17 557	26.70 549	23.19 535	0.25 467	1.48 522	0.04 451	0.59 502	0.52 465	2.87 517

UNDER WATER	45.99 572	49.80 575	68.56 573	49.99 574	32.13 573	55.35 577	39.50 572	41.12 561	52.90 566	50.69 568	45.18 558	67.79 579	58.75 579	51.93 577	50.97 575	30.59 572	14.03 572	51.66 575	37.15 573	40.27 574	31.35 573

ELAS	17.99 545	3.49 494	11.19 480	6.14 531	5.79 525	34.89 554	17.28 558	28.75 552	30.47 535	40.80 560	45.79 559	39.04 554	32.05 556	27.63 550	24.30 542	1.88 527	2.41 538	1.09 524	1.48 532	1.83 516	3.48 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	17.22 541	8.76 536	16.47 511	7.52 536	8.42 540	13.75 503	11.07 530	24.24 546	26.67 529	31.00 544	46.49 560	34.88 550	27.06 549	22.72 540	23.61 538	6.83 544	4.32 560	6.32 546	10.37 561	4.39 532	9.57 551
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TorneroNet-64	33.32 565	33.28 565	33.07 550	35.14 567	21.25 566	48.02 569	21.13 561	43.47 562	58.77 570	33.36 549	46.64 561	62.00 571	38.19 560	44.82 569	35.07 562	15.02 565	3.59 557	35.81 568	12.20 565	29.45 570	16.17 566

WAO-6	35.59 567	37.89 570	17.67 515	37.86 568	24.46 569	37.85 557	21.49 562	49.01 569	67.96 579	44.22 563	48.08 562	53.02 562	53.39 574	33.67 554	36.83 565	26.05 571	7.83 570	43.19 573	21.76 572	30.18 571	19.37 572

tt	83.10 584	0.43 65	99.97 593	79.27 586	93.14 588	100.00 595	100.00 595	100.00 597	99.89 592	60.55 576	48.44 563	99.98 596	99.96 594	99.98 596	100.00 598	91.80 588	99.82 592	73.67 589	73.25 584	86.43 589	55.39 581

BEATNet-Init1	24.70 555	11.33 545	44.28 563	5.48 525	3.94 491	47.60 568	22.33 563	34.94 556	40.01 556	48.11 567	49.98 564	59.86 568	43.17 566	39.48 564	31.77 557	1.37 517	1.76 530	1.17 526	1.17 525	2.44 523	3.85 530

IMH-64-1	28.06 559	29.98 561	19.46 522	32.15 562	20.98 563	27.68 541	16.66 550	47.31 564	44.85 561	34.14 551	50.94 565	41.49 556	31.67 554	37.53 558	23.88 539	14.17 561	2.96 549	34.45 565	11.15 562	26.12 563	13.75 562

IMH-64	28.06 559	29.98 561	19.46 522	32.15 562	20.98 563	27.68 541	16.66 550	47.31 564	44.85 561	34.14 551	50.94 565	41.49 556	31.67 554	37.53 558	23.88 539	14.17 561	2.96 549	34.45 565	11.15 562	26.12 563	13.75 562

DPSimNet_ROB	54.45 576	65.73 582	47.00 564	54.49 576	46.37 578	55.34 576	56.47 578	56.18 578	59.04 571	64.57 580	51.76 567	64.01 575	54.49 575	47.54 571	67.21 581	63.21 581	27.86 578	58.04 579	51.28 579	46.61 575	51.87 580

MANE	20.98 554	3.23 489	8.81 447	5.96 529	6.96 532	33.07 551	13.20 541	35.43 557	38.86 555	44.72 564	52.41 568	53.20 563	41.84 565	34.74 556	27.45 550	1.87 526	2.27 534	1.54 530	10.18 560	0.69 480	3.11 518

TorneroNet	36.02 569	35.25 566	36.33 557	38.44 569	22.19 568	50.72 573	24.42 567	48.39 567	54.53 567	38.03 554	53.44 569	62.83 574	44.79 568	47.68 572	42.11 571	15.69 566	3.97 559	37.25 569	15.05 568	30.83 572	18.40 571

ktn	49.32 575	58.11 578	40.16 560	59.92 579	43.22 576	49.79 572	42.99 574	48.56 568	60.67 572	51.59 569	54.51 570	55.34 566	52.65 573	47.92 573	37.91 566	57.88 579	24.79 575	63.00 581	43.57 576	52.51 577	41.31 576

IMH	30.65 563	30.30 563	21.09 526	34.89 566	21.75 567	33.16 552	16.91 555	49.53 571	52.50 565	38.41 555	55.10 571	45.13 558	40.36 564	41.57 565	25.66 545	14.74 564	3.36 554	35.43 567	11.69 564	27.31 568	14.16 565

ACVNet_2	27.45 557	30.56 564	27.90 543	20.72 556	15.55 558	37.22 556	14.00 544	49.32 570	65.88 578	43.17 561	56.99 572	51.90 560	26.98 548	21.46 538	15.38 515	10.77 554	2.85 545	23.12 557	3.62 547	20.08 559	11.47 558

notaker	48.05 574	55.94 577	50.90 566	56.89 578	40.29 574	38.96 559	33.86 571	47.82 566	55.70 568	57.55 574	57.48 573	60.22 569	59.71 580	54.64 578	43.27 572	41.13 575	19.86 574	57.61 578	37.79 574	50.95 576	40.33 575

WAO-7	30.22 562	25.83 556	23.33 531	33.10 564	14.36 554	36.98 555	22.41 564	52.85 574	64.46 576	43.76 562	59.24 574	52.31 561	45.69 569	32.82 553	32.60 559	11.16 557	5.49 564	13.76 550	12.60 566	12.36 549	9.38 549

Dean	35.52 566	40.12 571	27.99 544	30.63 561	17.33 560	45.80 567	11.68 537	57.61 579	76.54 582	63.70 578	60.65 575	66.93 577	49.40 572	38.12 560	40.28 568	12.18 559	3.73 558	28.86 561	5.94 558	20.69 560	12.16 559

LVE	35.84 568	41.54 572	36.25 555	33.36 565	18.92 561	53.05 575	27.99 568	53.17 577	64.93 577	47.63 566	61.58 576	54.25 565	38.72 561	38.72 561	35.50 564	16.36 567	6.23 566	31.51 564	14.04 567	25.01 562	18.07 570

KSHMR	56.07 577	64.25 581	40.47 561	74.89 582	49.63 579	49.42 571	45.46 576	57.71 580	63.52 574	61.65 577	61.67 577	71.88 580	47.67 571	51.47 576	44.57 573	54.67 578	62.25 580	66.31 582	54.18 580	53.03 579	46.75 578

TCMNet-wrong-test	67.37 581	85.99 587	81.87 577	95.65 589	94.75 589	89.54 582	85.95 583	52.26 573	35.23 548	51.69 570	62.14 578	60.40 570	40.29 563	77.33 582	64.52 580	48.91 577	9.04 571	69.84 584	68.02 582	91.10 590	82.88 589

HanzoNet	57.16 578	60.12 579	60.00 569	55.77 577	42.11 575	51.98 574	41.93 573	52.07 572	61.47 573	65.98 581	65.90 579	72.11 581	70.14 581	71.11 581	61.13 579	64.31 582	34.72 579	62.27 580	50.86 578	52.83 578	46.33 577

WAO-8	38.93 570	36.84 568	23.97 533	43.96 570	24.48 570	45.73 565	22.62 565	53.10 575	75.66 580	53.86 572	66.14 580	62.39 572	55.11 576	43.01 567	40.67 569	22.98 569	7.22 567	37.53 570	19.49 570	27.04 567	16.83 567

Venus	38.93 570	36.84 568	23.97 533	43.96 570	24.48 570	45.73 565	22.62 565	53.10 575	75.66 580	53.86 572	66.17 581	62.39 572	55.11 576	43.01 567	40.67 569	22.98 569	7.22 567	37.53 570	19.49 570	27.02 566	16.83 567

JetRed	61.44 579	61.87 580	83.02 578	46.49 573	56.73 581	83.63 581	65.09 579	59.75 581	64.22 575	69.50 582	69.26 582	66.24 576	47.62 570	61.80 579	74.60 582	45.99 576	66.40 583	46.67 574	45.27 577	63.49 580	51.22 579

ASD4	76.04 582	81.96 586	69.18 575	68.53 580	80.95 585	96.29 585	99.16 590	77.84 583	93.51 587	77.76 583	85.79 583	78.58 582	76.90 583	78.02 583	82.88 583	58.77 580	62.96 581	55.01 577	62.53 581	68.78 581	65.30 582

MADNet++	82.81 583	81.73 585	74.64 576	87.71 588	82.67 586	93.35 583	70.27 580	86.39 587	82.88 583	93.51 588	86.62 584	86.40 584	81.37 584	88.21 585	88.63 584	86.59 587	84.23 587	72.14 585	68.69 583	78.88 588	81.36 587

LRCNet_RVC	66.47 580	66.44 583	69.02 574	71.60 581	54.27 580	32.21 550	2.93 432	63.19 582	21.83 517	82.02 584	90.16 585	83.59 583	72.13 582	69.45 580	53.25 578	95.47 589	64.21 582	95.15 590	95.27 589	72.59 582	74.60 583

xxxxx1	85.58 585	90.37 588	96.61 586	76.69 583	80.77 582	97.50 588	96.92 587	85.57 584	88.66 584	88.63 585	91.64 586	94.27 586	93.09 585	90.03 586	91.91 585	70.77 583	70.62 584	73.61 586	81.26 586	72.90 583	79.86 584

tt_ll	85.58 585	90.37 588	96.61 586	76.69 583	80.77 582	97.50 588	96.92 587	85.57 584	88.66 584	88.63 585	91.64 586	94.27 586	93.09 585	90.03 586	91.91 585	70.77 583	70.62 584	73.61 586	81.26 586	72.90 583	79.86 584

ff	85.58 585	90.37 588	96.61 586	76.69 583	80.77 582	97.50 588	96.92 587	85.57 584	88.66 584	88.63 585	91.64 586	94.27 586	93.09 585	90.03 586	91.91 585	70.77 583	70.62 584	73.61 586	81.26 586	72.90 583	79.86 584

PML	97.69 589	100.00 597	96.50 585	97.85 593	97.35 592	99.77 593	99.36 591	96.92 588	96.34 588	100.00 596	96.52 589	97.41 590	99.61 591	100.00 597	95.46 588	99.99 595	97.44 589	100.00 594	96.08 590	99.13 592	88.02 590

ccccc	99.31 593	96.47 591	100.00 597	100.00 599	100.00 596	97.29 587	99.42 592	99.52 593	97.83 590	99.28 593	97.64 590	99.32 592	99.84 592	99.92 592	99.98 594	100.00 597	100.00 595	99.95 593	99.77 593	100.00 597	100.00 599

MEDIAN_ROB	98.44 590	99.70 592	99.34 590	97.13 590	97.06 590	96.94 586	95.91 586	97.71 590	97.33 589	98.78 592	98.91 591	99.19 591	98.13 589	96.94 589	96.99 590	99.97 593	99.18 590	100.00 594	99.99 594	99.70 593	99.83 592

USTest	87.45 588	75.67 584	64.78 571	81.43 587	83.22 587	99.90 594	99.97 593	99.47 592	99.59 591	98.27 589	99.02 592	90.91 585	98.36 590	83.71 584	98.28 591	79.81 586	95.66 588	69.62 583	73.61 585	75.15 586	82.65 588

Anonymous_1	99.01 592	99.91 593	99.85 592	97.31 591	99.09 593	100.00 595	100.00 595	99.59 594	99.96 593	99.29 594	99.86 593	99.55 593	99.99 595	99.30 591	99.76 592	95.67 590	99.58 591	97.24 591	98.56 591	97.36 591	98.34 591

HaxPig	98.85 591	99.94 594	95.36 584	99.99 596	99.98 594	94.12 584	94.52 584	99.12 591	99.96 593	99.96 595	99.99 594	99.98 596	99.89 593	98.16 590	96.14 589	99.98 594	99.99 594	100.00 594	99.99 594	99.99 596	99.95 595

FlowAnything	100.00 600	100.00 597	100.00 597	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 594	100.00 596	100.00 597	100.00 599

Selective-RAFT-Error	100.00 600	100.00 597	100.00 597	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 594	100.00 596	100.00 597	100.00 599

CasAABBNet	100.00 600	100.00 597	100.00 597	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 594	100.00 596	100.00 597	100.00 599

test_example2	99.38 594	99.98 596	99.99 594	100.00 599	99.98 594	99.73 592	99.99 594	96.99 589	100.00 595	100.00 596	100.00 595	96.49 589	96.74 588	99.97 593	99.96 593	100.00 597	99.97 593	98.68 592	99.11 592	100.00 597	100.00 599

LSM0	100.00 600	100.00 597	100.00 597	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	100.00 597	100.00 595	100.00 594	100.00 596	100.00 597	99.99 596

DPSMNet_ROB	99.90 596	100.00 597	99.99 594	99.99 596	100.00 596	100.00 595	100.00 595	99.98 595	100.00 595	98.37 590	100.00 595	99.81 594	100.00 596	99.97 593	99.99 595	100.00 597	100.00 595	100.00 594	100.00 596	100.00 597	99.99 596

DGTPSM_ROB	99.90 596	100.00 597	99.99 594	99.99 596	100.00 596	100.00 595	100.00 595	99.98 595	100.00 595	98.37 590	100.00 595	99.81 594	100.00 596	99.97 593	99.99 595	99.99 595	100.00 595	100.00 594	100.00 596	100.00 597	99.99 596

DPSM_ROB	99.94 598	100.00 597	100.00 597	99.74 594	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	99.08 591	100.00 595	100.00 594	100.00 596	99.98 594	99.94 593

DPSM	99.94 598	100.00 597	100.00 597	99.74 594	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 598	99.08 591	100.00 595	100.00 594	100.00 596	99.98 594	99.94 593

AVERAGE_ROB	99.63 595	99.96 595	98.88 589	100.00 599	100.00 596	98.16 591	95.64 585	100.00 597	100.00 595	100.00 596	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	99.99 595	100.00 597	100.00 595	100.00 594	100.00 596	100.00 597	100.00 599

FADE		18.79 552		10.51 543	10.00 546													38.03 572		5.44 537

Low-res two-view benchmark