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

dual_stereo	1.57 7	0.64 2	2.56 1	2.33 13	0.47 38	2.62 12	0.08 4	4.85 7	1.95 13	1.01 5	0.69 9	1.90 46	0.61 8	10.34 152	0.96 23	0.01 92	0.20 329	0.00 1	0.18 314	0.01 1	0.03 25

MLG-Stereo_test2	1.52 6	0.64 2	2.81 2	2.52 24	1.79 202	2.76 15	0.16 12	4.70 6	1.80 11	1.75 17	0.08 2	3.21 62	0.17 1	7.28 61	0.64 6	0.02 143	0.11 257	0.00 1	0.00 1	0.04 28	0.03 25

FoundationStereo	1.26 2	0.73 12	2.84 3	2.65 31	0.58 54	2.31 9	0.61 39	3.40 2	1.57 8	1.89 23	0.09 3	2.61 55	2.90 82	2.37 4	0.60 5	0.04 183	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 25

CES	3.85 101	1.14 90	2.91 4	3.05 47	11.37 505	5.37 128	1.02 67	9.52 86	8.82 150	3.50 65	9.21 119	1.78 43	0.90 19	6.53 47	2.37 120	0.02 143	0.04 108	0.01 154	0.00 1	1.62 413	7.74 513

MLG-Stereo_test1	1.51 5	0.65 7	3.00 5	2.47 23	2.46 247	2.84 17	0.16 12	5.64 13	1.77 10	0.98 4	0.09 3	1.53 39	0.52 4	7.44 67	0.56 2	0.02 143	0.09 225	0.00 1	0.03 177	0.03 21	0.02 9

XX-TBD	4.45 119	10.67 487	3.01 6	10.28 439	0.57 53	5.84 167	0.07 3	7.57 52	12.24 185	11.43 171	14.74 181	4.07 77	1.66 40	4.51 19	2.05 93	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.26 176	0.01 1

MLG-Stereo	1.48 3	0.65 7	3.04 7	2.52 24	0.79 95	3.11 22	0.16 12	6.26 28	1.80 11	0.84 1	0.10 5	1.51 38	0.65 11	7.44 67	0.53 1	0.02 143	0.09 225	0.00 1	0.03 177	0.03 21	0.02 9

AnonymousM	6.33 199	11.42 495	3.06 8	3.93 106	1.49 174	4.54 68	3.29 231	11.00 118	7.70 132	16.52 284	9.38 120	9.07 174	3.97 111	7.10 60	3.01 160	0.43 362	0.07 195	22.69 534	7.67 523	0.06 41	0.21 199

trnet	3.62 93	0.95 52	3.30 9	2.21 6	0.56 51	5.67 156	0.42 27	10.62 114	13.30 204	6.89 122	10.45 141	5.78 117	3.69 105	5.80 37	2.61 134	0.00 1	0.02 67	0.03 189	0.01 126	0.04 28	0.02 9

CAS	5.20 137	0.78 16	3.30 9	17.06 506	7.59 464	8.07 235	6.31 332	9.46 85	9.09 153	4.57 93	10.67 143	1.91 47	1.22 25	4.18 16	2.16 107	10.33 523	0.02 67	0.00 1	0.02 158	0.44 271	6.83 501

CREStereo	3.58 90	1.05 70	3.35 11	2.17 3	0.59 56	5.61 143	0.40 25	10.50 108	13.34 206	6.93 124	10.44 140	5.29 111	3.47 96	5.82 38	2.62 136	0.01 92	0.01 23	0.02 172	0.01 126	0.04 28	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
S2M2_XL	0.93 1	0.78 16	3.42 12	1.97 1	0.27 9	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 7	2.70 20	1.74 41	1.21 24	1.17 1	1.00 34	0.00 1	0.01 23	0.01 154	0.00 1	0.02 3	0.02 9

PMTNet	5.36 147	0.97 56	3.42 12	1.97 1	1.30 149	8.96 244	0.69 44	12.33 129	12.16 184	8.50 139	11.35 151	6.09 120	4.50 134	9.34 127	2.70 141	22.71 540	0.01 23	0.04 209	0.02 158	0.06 41	0.01 1

4.5_new	1.82 12	0.79 20	3.44 14	2.35 15	1.84 203	5.69 158	1.28 81	5.59 11	2.60 19	3.74 70	3.37 27	0.43 19	0.97 21	3.16 8	0.98 25	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.16 159

GLC_STEREO	3.40 81	1.06 71	3.44 14	6.52 302	0.20 3	4.76 87	1.66 110	8.97 79	6.59 106	5.39 110	9.04 114	5.23 107	2.03 51	9.76 137	2.77 146	0.01 92	0.03 96	0.21 349	0.00 1	0.23 156	0.06 64

4.5w-stereo	1.83 13	0.79 20	3.45 16	2.35 15	1.84 203	5.69 158	1.29 83	5.59 11	2.60 19	3.75 71	3.37 27	0.43 19	0.97 21	3.16 8	0.98 25	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.16 159

1w_stereo	2.90 56	0.72 11	3.59 17	3.30 60	2.15 228	4.37 61	6.74 354	6.40 33	5.23 79	2.83 48	7.30 96	0.25 8	4.36 122	8.30 87	2.44 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

DEFOM-Stereo	2.21 30	0.88 39	3.63 18	3.42 68	0.89 108	13.14 317	0.83 53	4.68 5	1.96 14	2.72 46	1.66 15	0.59 25	0.54 6	8.53 94	0.68 8	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

MonSter	1.74 11	0.74 13	3.64 19	2.27 9	1.62 184	6.01 179	0.13 10	6.02 22	2.88 30	1.35 11	2.11 16	0.30 13	0.36 2	6.50 46	0.83 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.02 3	0.02 9

IGEV-Stereo++	2.20 28	0.79 20	3.67 20	3.72 96	3.17 284	3.39 29	0.10 6	8.37 70	3.77 45	2.11 32	4.25 42	2.01 50	4.78 151	2.96 6	0.59 3	0.01 92	0.02 67	0.08 251	0.00 1	0.06 41	0.05 53

CREStereo++_RVC	4.61 124	0.99 61	3.70 21	4.08 110	2.01 222	3.94 46	0.10 6	9.10 83	16.94 246	8.65 143	16.77 202	4.46 86	2.18 57	5.72 35	3.12 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 532	0.02 3	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
4.25_new	1.94 16	0.81 23	3.74 22	2.82 37	2.69 260	4.37 61	2.37 188	5.76 14	2.78 25	1.99 26	3.60 30	0.23 3	2.40 66	4.13 13	0.99 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 74

4.5w_new	1.94 16	0.81 23	3.74 22	2.82 37	2.69 260	4.37 61	2.37 188	5.76 14	2.78 25	1.99 26	3.60 30	0.23 3	2.40 66	4.13 13	0.99 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 74

4.25w-stereo	1.94 16	0.81 23	3.74 22	2.82 37	2.69 260	4.37 61	2.37 188	5.76 14	2.78 25	1.99 26	3.60 30	0.23 3	2.40 66	4.13 13	0.99 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 74

qwe	2.30 34	0.82 27	3.76 25	2.60 30	2.75 266	4.59 71	0.28 21	6.62 38	2.90 31	4.62 94	4.62 54	0.55 24	0.89 18	8.78 107	2.09 99	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.14 139

SGD-Stereo	1.88 15	0.76 15	3.80 26	2.37 17	0.33 18	3.48 31	0.93 60	6.52 35	2.22 15	3.84 74	1.08 11	1.78 43	1.34 27	8.32 88	0.70 10	0.09 234	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.03 25

LoS	3.59 91	1.07 75	3.81 27	2.80 36	0.52 47	4.98 103	1.18 75	10.35 106	12.97 196	4.54 92	10.75 146	3.89 74	3.27 89	8.78 107	2.63 138	0.03 169	0.03 96	0.09 262	0.00 1	0.12 91	0.04 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MLG-Stereo_test3	1.57 7	0.69 10	3.82 28	2.19 5	1.34 159	3.92 45	0.25 20	5.89 20	1.27 3	0.91 2	1.07 10	1.99 49	0.64 10	6.09 42	1.10 38	0.03 169	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.04 40

asd	2.06 21	0.78 16	3.85 29	2.45 20	2.18 229	3.99 47	0.35 23	6.94 43	2.60 19	2.99 51	2.79 21	0.52 23	2.27 61	8.33 89	0.93 19	0.02 143	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.11 114

3.75w	2.32 36	0.89 43	3.85 29	2.45 20	3.23 289	8.15 237	1.42 90	5.77 17	2.79 28	2.60 42	4.64 55	0.31 14	2.77 79	6.56 48	0.94 20	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.05 53

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 68	6.90 461	3.85 29	10.48 442	1.59 182	4.71 78	0.47 31	8.39 71	2.76 24	2.34 37	3.12 24	0.74 30	7.20 221	9.02 120	1.62 59	0.00 1	0.14 295	0.00 1	0.19 327	0.02 3	0.03 25

111111	2.45 42	1.01 63	3.89 32	3.60 86	4.13 330	3.49 34	0.23 19	8.63 75	3.25 37	2.15 33	4.26 43	2.29 53	2.03 51	8.86 112	0.94 20	0.01 92	0.02 67	0.08 251	0.00 1	0.14 101	0.04 40

IGEV	1.86 14	0.58 1	3.90 33	2.40 18	3.49 303	4.20 54	0.97 63	7.16 47	3.22 36	2.00 29	4.16 40	0.26 10	0.62 9	3.40 11	0.65 7	0.03 169	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.02 9

LoS_RVC	3.72 97	2.57 362	3.90 33	4.27 130	7.61 465	5.39 129	2.90 219	7.29 50	3.84 47	3.67 69	10.20 134	3.66 71	4.48 133	6.19 44	2.14 106	0.01 92	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.06 41	6.15 492

2.75w_new	2.10 23	0.82 27	3.93 35	2.18 4	1.44 167	3.52 35	2.30 183	5.52 9	2.91 32	4.14 83	3.93 38	0.27 11	2.38 63	6.17 43	2.32 116	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 64

castereo++	3.52 88	1.28 116	3.96 36	3.76 101	2.61 255	16.87 393	1.95 159	7.57 52	8.51 147	2.26 35	4.54 49	5.10 102	2.04 53	8.75 106	0.74 13	0.00 1	0.15 300	0.00 1	0.35 400	0.05 36	0.02 9

3.25w_new	2.24 32	0.88 39	3.97 37	2.28 10	1.34 159	6.00 176	1.19 76	6.56 36	3.26 38	3.90 76	3.77 34	0.62 26	2.46 70	7.46 70	0.99 27	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.06 64

3.25w	2.24 32	0.88 39	3.97 37	2.28 10	1.34 159	6.01 179	1.19 76	6.56 36	3.26 38	3.90 76	3.77 34	0.62 26	2.46 70	7.44 67	0.99 27	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.06 64

GIP-stereo	2.66 47	1.00 62	4.00 39	4.99 177	3.41 295	3.38 28	0.77 51	8.73 78	5.69 90	2.08 30	5.38 71	4.13 79	3.21 86	5.21 25	1.05 37	0.01 92	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.04 40

TANstereo	4.70 127	1.08 78	4.01 40	3.53 79	0.47 38	14.26 336	0.15 11	8.67 77	12.54 188	12.50 183	18.43 219	5.20 106	4.54 138	5.68 33	2.07 96	0.00 1	0.13 280	0.00 1	0.01 126	0.02 3	0.63 332

LGtest1	1.48 3	0.75 14	4.03 41	2.33 13	0.65 65	3.02 20	0.11 8	6.12 25	1.51 4	1.41 13	1.48 14	0.65 29	0.93 20	5.60 31	0.81 14	0.03 169	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.10 85	0.04 40

LG-G_1	2.14 25	0.64 2	4.04 42	3.18 52	0.37 20	11.00 281	0.60 37	6.27 30	1.55 6	1.28 8	1.15 12	1.34 36	2.14 55	8.08 82	0.99 27	0.04 183	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.03 25

LG-G	2.14 25	0.64 2	4.04 42	3.18 52	0.37 20	11.00 281	0.60 37	6.27 30	1.55 6	1.28 8	1.15 12	1.34 36	2.14 55	8.08 82	0.99 27	0.04 183	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.06 41	0.03 25

GREAT-IGEV	2.18 27	1.15 92	4.04 42	2.89 41	0.69 71	2.95 19	0.20 17	5.82 19	5.88 92	0.92 3	5.07 68	1.08 34	1.46 33	9.60 133	0.86 18	0.00 1	0.13 280	0.00 1	0.24 356	0.14 101	0.46 301

S2M2	2.06 21	1.28 116	4.05 45	3.20 54	1.14 137	2.31 9	0.06 2	6.26 28	6.67 108	1.75 17	4.48 48	4.47 87	0.81 16	2.36 3	1.52 51	0.25 313	0.10 241	0.03 189	0.00 1	0.49 295	0.03 25

LG-Stereo_L1	1.59 9	0.89 43	4.07 46	2.55 29	0.95 114	2.93 18	0.50 33	6.75 40	1.54 5	1.32 10	0.24 6	0.50 22	0.59 7	7.91 77	0.85 17	0.04 183	0.12 268	0.01 154	0.00 1	0.03 21	0.02 9

AIO_test	2.59 46	0.89 43	4.07 46	3.70 95	2.35 241	5.35 126	2.39 192	8.10 63	4.33 53	1.35 11	4.60 52	4.27 83	1.35 28	7.29 62	0.71 12	0.76 417	0.07 195	0.00 1	0.09 264	0.06 41	0.03 25

monsters	2.21 30	1.25 111	4.09 48	3.59 85	4.35 348	2.20 8	0.18 16	8.31 69	2.84 29	4.11 81	2.86 22	0.20 1	0.76 14	8.41 90	0.95 22	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

IGEV-Stereo+	2.77 50	0.92 48	4.09 48	3.14 49	4.62 357	2.57 11	0.70 45	4.34 3	2.29 16	1.76 19	0.59 8	0.77 32	3.49 97	8.65 102	0.68 8	0.03 169	0.10 241	0.00 1	0.24 356	5.77 489	10.68 526

s12784h	5.87 179	0.88 39	4.11 50	3.01 46	0.51 44	18.49 411	0.98 65	18.89 256	17.60 257	12.52 185	12.46 163	7.87 155	5.01 156	11.05 184	3.13 171	0.73 414	0.01 23	0.04 209	0.00 1	0.07 56	0.01 1

4w-stereo	2.03 20	0.98 57	4.12 51	2.31 12	1.96 217	3.70 41	0.61 39	6.37 32	2.37 17	2.10 31	4.19 41	0.33 15	3.33 92	7.03 58	1.12 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.08 89

2w_stereo	2.37 38	0.83 30	4.12 51	2.73 34	1.22 143	4.67 75	3.90 256	6.98 44	3.62 44	3.48 63	5.01 67	0.24 7	4.36 122	4.43 18	1.70 65	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.03 25

asda	1.95 19	0.81 23	4.14 53	2.66 33	1.93 216	3.30 27	0.86 56	5.92 21	3.10 35	2.41 38	3.10 23	0.63 28	2.99 84	5.57 30	1.48 48	0.02 143	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.07 74

2.5w	2.10 23	0.78 16	4.30 54	2.96 44	1.85 206	3.22 23	2.25 179	6.05 23	2.69 23	1.80 21	5.44 76	0.23 3	2.01 50	7.36 64	1.01 36	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.06 64

LG-Stereo_L2	1.59 9	0.87 37	4.31 55	2.54 28	0.69 71	2.76 15	0.44 29	6.85 42	1.57 8	1.59 14	0.39 7	0.39 18	0.52 4	7.85 76	0.82 15	0.04 183	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.02 9

monsterstereo	2.41 40	0.98 57	4.33 56	4.12 113	4.48 352	1.80 5	0.08 4	5.78 18	5.21 78	3.36 60	7.40 100	0.25 8	0.37 3	8.92 113	1.00 34	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

castereo	3.96 107	1.45 161	4.33 56	3.73 97	1.04 119	6.35 192	7.23 370	9.95 96	15.86 238	3.01 52	7.69 103	3.59 69	7.43 224	5.17 24	1.88 74	0.03 169	0.13 280	0.00 1	0.26 366	0.07 56	0.03 25

tt45	3.20 70	0.95 52	4.36 58	3.73 97	1.86 207	8.19 238	2.05 167	9.12 84	3.36 42	5.60 112	4.42 47	4.61 94	2.39 65	11.00 181	1.96 81	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.01 126	0.32 221	0.10 101

Reg-Stereo(zero)	4.54 121	0.68 9	4.39 59	3.20 54	1.30 149	3.29 26	0.89 58	16.64 217	12.89 195	10.01 155	10.70 145	10.29 188	4.51 135	8.83 110	2.63 138	0.01 92	0.14 295	0.00 1	0.13 291	0.03 21	0.17 167

3.5w_stereo	2.46 43	1.21 101	4.40 60	2.23 7	1.53 178	6.00 176	1.12 71	6.82 41	2.60 19	3.48 63	4.35 45	0.33 15	2.08 54	9.99 145	3.03 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 64

knoymous	6.19 197	1.49 175	4.49 61	3.81 102	1.87 210	5.84 167	5.76 310	14.51 172	14.18 212	13.31 214	21.59 271	12.64 223	6.49 203	12.41 259	4.03 216	0.12 248	0.13 280	0.12 299	0.00 1	0.71 355	0.35 268

IGEV-RUCA	3.00 61	1.12 88	4.51 62	4.78 162	2.30 236	6.18 184	1.80 140	7.24 49	4.79 60	2.63 44	4.91 64	4.06 76	2.44 69	9.70 136	1.50 49	0.14 254	0.26 374	0.21 349	0.29 378	0.74 365	0.35 268

Any-RAFT	6.04 192	1.16 93	4.52 63	4.47 142	1.20 141	10.46 263	1.97 160	21.84 295	15.52 230	11.21 170	19.37 231	13.34 242	4.72 147	8.65 102	2.03 92	0.01 92	0.19 324	0.00 1	0.00 1	0.04 28	0.08 89

StereoAnything_RVC	2.31 35	11.20 494	4.65 64	2.23 7	0.14 1	1.49 4	0.17 15	4.50 4	1.24 2	1.03 6	0.06 1	0.20 1	3.60 103	8.05 80	0.59 3	0.02 143	0.11 257	0.00 1	0.00 1	6.97 495	0.03 25

Occ-G	3.68 96	1.07 75	4.68 65	3.11 48	1.26 147	3.63 39	6.75 355	7.88 60	4.90 63	4.37 89	8.36 106	9.68 183	4.39 125	9.65 134	3.23 177	0.00 1	0.11 257	0.00 1	0.19 327	0.19 133	0.07 74

CASnet	3.91 103	1.03 68	4.68 65	4.98 175	0.27 9	4.99 105	2.95 220	11.02 119	11.02 171	10.61 163	11.76 156	4.15 80	1.65 39	5.85 39	1.91 76	0.50 378	0.00 1	0.59 410	0.12 286	0.13 96	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
2.25w	2.37 38	0.87 37	4.69 67	2.52 24	1.76 197	3.53 36	0.41 26	6.10 24	2.56 18	3.93 78	6.70 89	0.35 17	2.47 72	8.53 94	2.97 157	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

MC-Stereo	3.99 110	0.95 52	4.70 68	5.09 184	0.44 36	3.77 43	1.79 138	9.86 95	7.05 125	6.34 116	13.35 172	6.83 136	6.34 199	10.80 174	1.75 68	0.00 1	0.11 257	0.06 230	0.24 356	0.12 91	0.14 139

999	3.44 82	0.92 48	4.78 69	4.69 155	2.34 240	7.58 228	2.20 171	9.81 93	6.11 97	2.96 50	4.79 61	5.07 101	2.27 61	12.10 244	2.76 145	0.03 169	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.29 193	0.10 101

water-stereo	3.66 95	0.84 33	4.79 70	3.60 86	0.79 95	5.03 112	0.89 58	12.93 143	5.45 86	5.82 113	14.74 181	6.51 131	4.76 150	3.37 10	3.26 178	0.03 169	0.13 280	0.09 262	0.04 198	0.06 41	0.07 74

MoCha-V2	3.20 70	0.92 48	4.82 71	5.09 184	0.40 24	4.63 73	1.37 88	9.81 93	5.41 83	5.58 111	5.26 70	2.63 56	6.48 202	9.90 141	1.15 41	0.02 143	0.24 363	0.00 1	0.25 362	0.07 56	0.04 40

RSM	3.10 65	0.98 57	4.86 72	4.17 116	1.08 126	4.76 87	1.83 143	10.14 99	4.21 50	3.38 62	4.34 44	7.82 153	1.75 44	10.69 166	1.64 62	0.00 1	0.03 96	0.00 1	0.18 314	0.13 96	0.07 74

AIO_rvc	2.81 52	1.10 83	4.88 73	3.63 89	2.59 254	5.36 127	1.85 146	8.21 67	4.37 55	1.60 15	4.74 58	4.74 95	1.16 23	10.10 147	1.13 40	0.47 372	0.04 108	0.00 1	0.04 198	0.15 109	0.12 121

UCFNet_RVC	9.48 317	2.12 332	4.89 74	7.03 332	3.78 309	16.05 373	6.37 337	28.25 370	20.00 284	15.93 270	23.07 290	25.21 401	12.79 338	12.57 270	8.01 311	0.07 229	0.04 108	1.17 452	0.23 346	1.31 404	0.69 345

AdaDepth	2.20 28	0.82 27	4.90 75	3.27 59	2.91 275	3.54 38	0.70 45	5.30 8	3.05 34	1.73 16	3.31 26	0.49 21	1.60 35	10.91 179	0.96 23	0.03 169	0.11 257	0.00 1	0.23 346	0.04 28	0.03 25

Selective-IGEV	3.06 63	1.11 85	4.98 76	3.56 80	1.66 186	4.73 79	2.14 169	10.73 116	4.56 56	2.93 49	4.60 52	5.54 115	1.77 45	10.82 176	1.69 63	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.14 297	0.06 41	0.13 134

ACVNet-DCA	5.28 142	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	20.20 272	11.88 179	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 274	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.25 166	0.20 192

xx1	5.99 189	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	17.84 235	15.48 228	6.95 125	10.01 127	16.02 285	11.15 299	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.02 172	0.05 221	0.25 166	0.20 192

1test111	5.59 168	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	20.20 272	11.88 179	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 274	11.09 186	7.45 293	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.25 166	0.20 192

cc1	5.34 145	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	17.85 237	15.48 228	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 274	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.30 199	0.13 134

MyStereo07	4.38 118	1.92 295	5.06 81	6.09 276	4.31 343	6.54 200	9.96 412	15.35 191	5.15 75	4.34 87	5.65 82	3.15 60	5.77 179	11.33 203	1.81 72	0.06 218	0.10 241	0.03 189	0.04 198	0.63 339	0.30 247

SMoEStereo_RVC	2.81 52	1.07 75	5.08 82	3.86 104	0.60 59	6.39 194	1.91 154	7.82 59	3.79 46	3.87 75	3.69 33	2.78 57	2.25 60	10.60 162	1.99 86	0.00 1	0.02 67	0.03 189	0.00 1	0.25 166	0.17 167

tt1	5.27 141	1.99 306	5.11 83	6.02 272	0.26 4	10.59 269	4.22 267	18.45 247	16.31 240	6.75 119	8.95 113	4.75 96	9.15 258	10.82 176	1.61 57	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.26 176	0.14 139

GASTEREO	3.18 68	1.99 306	5.13 84	4.28 131	0.70 73	5.59 142	1.49 96	8.66 76	4.94 64	5.17 108	6.84 92	1.58 40	7.14 219	7.72 74	1.38 45	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.64 440	0.08 68	0.23 214

ours_stereo	2.91 57	1.34 132	5.14 85	3.67 90	1.49 174	3.87 44	2.80 215	8.10 63	6.28 100	2.15 33	5.66 83	3.98 75	1.84 47	9.38 128	1.77 69	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.32 221	0.34 263

AIO-Stereo	2.91 57	1.19 98	5.14 85	4.15 115	0.79 95	4.67 75	1.76 135	9.59 87	5.19 76	2.66 45	4.76 59	5.40 113	0.78 15	10.30 151	1.23 42	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.36 404	0.09 74	0.15 154

fffft	2.58 45	0.86 36	5.15 87	3.15 51	1.32 155	4.44 66	4.17 263	8.04 62	3.29 40	3.03 53	2.20 17	1.88 45	1.45 32	10.41 155	1.80 70	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.10 101
1: 1. 1
IGEV++	2.98 60	1.27 114	5.17 88	5.41 226	0.47 38	4.63 73	1.71 126	9.97 97	4.75 59	2.58 41	6.27 87	4.35 85	4.44 129	4.98 23	3.05 166	0.00 1	0.07 195	0.00 1	0.08 251	0.24 162	0.18 175

MSCF	3.01 62	1.87 285	5.23 89	3.98 108	0.70 73	5.42 130	1.48 92	8.59 73	4.59 57	5.05 105	6.40 88	1.76 42	7.07 218	5.69 34	1.36 44	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.63 439	0.16 116	0.24 221

mms	2.86 54	1.38 142	5.26 90	3.68 92	1.84 203	4.23 56	4.01 257	8.01 61	4.29 52	2.43 39	5.53 81	3.05 59	1.35 28	9.22 123	2.06 95	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.36 239	0.44 295

RSM++	3.08 64	1.04 69	5.27 91	4.25 128	0.50 43	5.04 113	2.63 206	10.11 98	4.34 54	3.16 55	4.66 56	6.73 133	1.87 48	9.96 143	1.69 63	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.18 314	0.14 101	0.10 101

HUF	2.75 49	1.32 129	5.28 92	2.83 40	0.55 49	5.23 121	2.19 170	8.97 79	4.23 51	1.97 24	4.39 46	5.03 100	2.64 75	6.86 56	1.44 47	0.73 414	0.63 449	0.09 262	0.00 1	0.17 126	0.44 295

EGLCR-Stereo	2.92 59	1.06 71	5.28 92	3.38 66	0.55 49	4.59 71	0.66 41	10.43 107	4.81 61	3.30 58	3.23 25	7.93 156	1.71 42	9.22 123	1.62 59	0.05 202	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.23 156	0.16 159

depthmonostereo	4.02 112	1.64 233	5.29 94	4.40 136	1.19 140	8.04 234	1.16 74	15.24 187	12.52 187	4.62 94	7.49 101	4.11 78	4.80 152	6.61 49	2.71 142	0.04 183	0.21 336	0.11 295	0.07 247	0.07 56	0.02 9

LCNet	7.52 252	1.23 105	5.35 95	6.42 295	1.29 148	9.27 252	5.64 307	17.85 237	10.63 168	16.54 285	24.54 302	14.85 266	11.29 303	11.74 227	3.88 204	0.02 143	0.02 67	0.22 353	2.04 486	0.90 379	6.76 499

AEACV	3.17 67	1.11 85	5.39 96	4.55 146	5.35 398	4.29 59	1.60 105	6.21 27	5.43 84	3.08 54	7.85 105	4.23 81	6.55 205	5.51 28	1.56 52	0.00 1	0.09 225	0.03 189	0.32 393	0.20 137	0.12 121

3w_stereo	2.49 44	0.84 33	5.43 97	2.46 22	0.46 37	5.44 131	6.54 345	7.07 45	3.41 43	3.30 58	4.77 60	0.28 12	4.24 120	4.24 17	1.30 43	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.07 74

HART	3.80 100	1.52 185	5.45 98	4.85 168	0.51 44	4.41 65	0.76 49	12.59 138	5.08 73	5.95 114	12.76 166	6.87 137	1.72 43	10.71 168	1.84 73	0.00 1	0.13 280	0.10 281	0.00 1	0.45 273	0.26 230

HSM-Net_RVC	10.88 369	1.23 105	5.46 99	5.57 231	2.63 258	20.12 422	6.06 326	27.67 364	28.35 377	20.63 374	25.51 312	34.01 468	14.38 373	16.18 365	9.29 336	0.11 243	0.07 195	0.01 154	0.00 1	0.13 96	0.14 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Prome-Stereo	8.10 272	1.28 116	5.48 100	6.50 300	1.51 176	6.70 205	9.42 401	21.08 285	9.13 154	20.88 377	32.84 416	11.95 214	11.86 319	11.75 228	3.97 211	0.01 92	0.02 67	0.18 333	0.12 286	0.41 263	7.01 504

LG-Stereo_Zeroshot	2.77 50	0.90 46	5.49 101	4.91 173	1.75 196	3.75 42	0.85 55	7.14 46	3.33 41	3.51 66	10.67 143	2.03 51	5.26 163	3.11 7	1.80 70	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.19 327	0.43 268	0.19 187

ACVNet	10.36 351	1.68 246	5.49 101	6.01 269	2.75 266	12.78 312	3.56 245	21.89 297	34.81 436	14.96 239	30.78 379	24.72 396	13.88 361	15.81 352	17.20 416	0.13 252	0.01 23	0.06 230	0.06 237	0.51 305	0.15 154

CFNet-ft	9.87 335	2.18 339	5.49 101	7.45 354	5.25 389	15.76 368	5.98 318	21.89 297	21.87 308	14.96 239	30.02 367	25.68 405	13.68 353	12.46 263	10.94 361	0.08 232	0.06 172	1.83 468	0.22 337	1.09 387	0.43 291

CFNet_RVC	9.87 335	2.18 339	5.49 101	7.45 354	5.25 389	15.76 368	5.98 318	21.89 297	21.87 308	14.96 239	30.02 367	25.68 405	13.68 353	12.46 263	10.94 361	0.08 232	0.06 172	1.83 468	0.22 337	1.09 387	0.43 291

xyz-stereo-finetune	5.39 149	1.47 164	5.53 105	2.65 31	0.30 12	11.94 294	3.28 229	12.96 144	21.28 299	8.14 133	12.32 162	6.19 122	3.62 104	11.80 230	5.98 269	0.01 92	0.02 67	0.00 1	0.02 158	0.16 116	0.04 40

test_4	5.47 150	0.98 57	5.56 106	6.55 306	0.62 62	5.53 135	1.88 149	11.68 121	6.00 94	12.60 194	30.86 382	7.48 152	3.87 107	12.25 252	2.97 157	0.00 1	0.07 195	0.03 189	0.14 297	0.34 234	0.04 40

RAFT-Stereo-weight	5.07 132	0.93 51	5.57 107	4.24 123	0.72 85	6.05 182	1.63 108	17.77 233	17.16 247	10.99 168	10.22 136	12.06 219	1.67 41	9.25 125	2.69 140	0.06 218	0.11 257	0.00 1	0.00 1	0.15 109	0.12 121

raft+_RVC	6.69 215	1.61 221	5.57 107	6.37 292	4.62 357	6.51 199	6.18 329	20.39 279	23.38 323	10.62 165	17.82 208	9.89 184	5.65 174	10.70 167	3.67 192	0.00 1	0.14 295	0.00 1	0.00 1	0.34 234	0.27 234

DilatedVolume-Stereo	4.23 116	1.38 142	5.58 109	3.85 103	1.58 180	10.80 274	1.02 67	11.59 120	5.65 88	11.75 172	9.98 126	4.54 93	3.29 91	9.83 139	3.01 160	0.05 202	0.18 317	0.08 251	0.23 346	0.08 68	0.06 64

MM-Stereo_test3	5.71 172	1.22 102	5.59 110	5.84 253	5.43 402	4.74 84	6.54 345	19.30 262	23.72 331	8.53 140	11.36 152	7.15 145	2.84 80	8.62 98	2.51 130	0.05 202	0.07 195	0.00 1	0.00 1	0.45 273	0.17 167

anonymousdsp	3.51 87	1.75 262	5.66 111	3.49 74	1.13 131	5.04 113	1.74 128	13.69 162	5.07 70	4.83 101	5.42 74	4.25 82	4.44 129	11.14 190	1.98 84	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.31 211	0.13 134

IGEV-Stereo	3.52 88	1.75 262	5.67 112	3.49 74	1.12 129	5.04 113	1.73 127	13.70 163	5.07 70	4.83 101	5.42 74	4.27 83	4.43 128	11.15 195	1.98 84	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.31 211	0.12 121
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-AAD	8.62 288	1.22 102	5.69 113	6.31 290	1.12 129	12.74 310	10.01 414	19.29 261	15.25 224	21.54 391	25.11 307	14.24 254	13.47 349	12.15 247	3.93 208	0.01 92	0.06 172	2.48 482	0.16 307	0.38 252	7.28 509

AIO-test1	6.38 200	1.41 148	5.70 114	9.77 420	5.61 408	9.09 247	1.79 138	21.63 293	20.69 289	6.75 119	17.68 206	8.19 161	4.99 155	10.38 154	3.16 172	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.13 291	0.28 186	0.26 230

Pointernet	3.22 73	0.84 33	5.79 115	3.22 57	0.35 19	5.27 124	0.37 24	16.46 214	5.96 93	4.11 81	6.81 91	4.84 98	2.73 77	4.78 21	2.52 131	0.00 1	0.15 300	0.00 1	0.22 337	0.04 28	0.02 9

WCG-NET	3.86 102	0.96 55	5.80 116	2.92 42	0.28 11	4.48 67	1.80 140	7.23 48	15.03 220	8.77 144	9.58 122	6.94 141	4.20 118	6.92 57	2.05 93	0.00 1	0.08 215	0.00 1	0.00 1	0.14 101	0.08 89

xyz-stereo-finetune2	5.60 169	1.64 233	5.87 117	2.44 19	0.32 13	15.39 360	1.90 153	10.59 113	5.28 80	10.58 162	17.82 208	7.37 151	8.93 254	14.86 332	8.46 322	0.01 92	0.02 67	0.08 251	0.14 297	0.23 156	0.04 40

U	3.65 94	0.64 2	5.91 118	3.91 105	11.89 510	11.50 287	0.20 17	7.66 55	5.38 82	1.79 20	2.55 18	0.76 31	1.61 36	2.34 2	0.70 10	0.00 1	0.04 108	10.60 525	5.47 513	0.04 28	0.02 9

RCA-Stereo	5.32 144	1.08 78	5.91 118	4.29 134	0.51 44	5.65 146	4.12 261	16.97 221	18.67 272	8.27 135	14.16 175	8.86 170	8.90 253	6.45 45	2.18 108	0.00 1	0.07 195	0.10 281	0.00 1	0.10 85	0.07 74

fffy	3.28 78	1.20 99	5.94 120	3.67 90	0.85 103	4.84 93	1.75 131	10.18 100	6.44 103	2.60 42	6.15 85	6.33 126	3.16 85	10.08 146	1.62 59	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.30 199	0.33 259

SCV	3.20 70	1.40 144	5.96 121	4.71 156	0.71 76	4.21 55	1.70 114	10.94 117	6.06 95	1.85 22	4.80 62	6.16 121	2.74 78	9.82 138	1.74 67	0.05 202	0.09 225	0.00 1	0.24 356	0.50 301	0.30 247

MSKI-zero shot	4.76 129	1.56 204	5.98 122	5.14 195	1.13 131	6.55 202	1.55 101	12.76 141	8.06 136	10.44 161	11.50 154	13.47 248	2.38 63	12.07 242	1.90 75	0.01 92	0.20 329	0.02 172	0.29 378	0.14 101	0.14 139

raftrobust	5.56 165	1.42 149	6.00 123	7.04 334	5.11 382	4.90 98	1.88 149	17.13 224	13.72 208	11.87 173	11.58 155	7.82 153	9.21 259	10.28 150	2.92 154	0.02 143	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.22 144	0.11 114

WCG-NET（raft）	4.57 122	1.16 93	6.01 124	2.95 43	0.19 2	5.09 117	2.01 162	10.28 103	15.34 226	8.64 142	11.43 153	9.63 182	5.06 157	10.96 180	2.19 109	0.00 1	0.13 280	0.00 1	0.01 126	0.14 101	0.12 121

CAS++	4.07 114	1.67 240	6.02 125	4.17 116	1.02 117	4.26 58	1.68 111	19.10 260	10.01 163	9.18 147	9.17 117	1.98 48	1.41 31	9.54 131	1.73 66	0.02 143	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.32 221	0.11 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FTStereo	8.67 289	1.13 89	6.04 126	6.04 273	2.39 243	7.86 231	12.05 448	17.72 232	8.33 144	20.16 366	41.41 479	16.10 289	12.64 337	10.80 174	4.37 224	0.18 270	0.01 23	0.09 262	0.16 307	0.15 109	5.71 488

MM-Stereo_test1	5.04 130	1.17 96	6.08 127	5.38 222	0.80 98	4.99 105	7.07 363	13.43 157	12.00 182	12.94 202	10.20 134	5.92 119	6.69 207	11.26 201	2.19 109	0.01 92	0.11 257	0.00 1	0.00 1	0.42 266	0.07 74

PSMNet-RSSM	9.71 327	1.73 250	6.09 128	7.47 356	4.27 337	10.06 258	6.00 320	29.14 382	21.74 307	15.76 265	32.88 417	22.63 369	13.18 344	12.94 285	9.12 335	0.09 234	0.02 67	0.07 241	0.10 273	0.70 353	0.24 221

ICVP	10.07 344	1.73 250	6.11 129	9.08 398	3.31 292	12.25 303	6.56 347	26.30 348	22.52 316	16.49 283	31.80 400	26.94 416	12.42 330	11.35 204	10.92 359	1.17 453	0.57 444	0.17 328	0.10 273	0.58 328	1.07 392
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	12.04 389	2.11 329	6.14 130	7.27 344	3.90 315	25.98 465	3.56 245	22.56 304	23.74 332	20.55 370	33.81 431	31.59 446	18.67 437	19.47 410	17.20 416	0.42 361	1.36 480	0.35 385	0.07 247	1.11 390	0.86 370

ProNet	3.61 92	1.91 291	6.17 131	3.31 62	0.67 66	5.51 133	6.46 341	12.60 139	6.23 98	3.18 56	4.80 62	3.64 70	3.57 99	11.15 195	2.11 103	0.02 143	0.21 336	0.01 154	0.01 126	0.41 263	0.14 139

ff7	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

IGEVStereo-DCA	3.31 79	1.57 208	6.20 132	3.36 64	0.60 59	4.93 99	1.70 114	13.26 151	5.04 65	3.79 72	4.58 50	4.53 91	4.00 112	10.13 148	2.09 99	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.18 314	0.12 91	0.14 139

ffff	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

11t	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

ccc-4	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

MaDis-Stereo	2.73 48	1.56 204	6.21 137	2.96 44	2.45 246	1.80 5	0.28 21	7.43 51	5.07 70	2.57 40	3.43 29	7.13 143	4.71 146	5.74 36	2.91 153	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.15 109	0.12 121

rafts_anoy	6.02 190	1.67 240	6.27 138	6.53 303	4.98 372	5.30 125	2.53 200	13.77 167	21.01 293	12.70 197	16.23 196	8.56 167	5.65 174	9.09 121	5.22 252	0.04 183	0.31 388	0.09 262	0.03 177	0.25 166	0.17 167

RAStereo	2.32 36	1.08 78	6.36 139	3.73 97	1.39 166	1.81 7	0.12 9	7.70 56	7.44 130	2.27 36	3.94 39	3.43 63	0.81 16	3.55 12	2.47 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 193	0.07 74

test_for_model	9.76 328	30.79 534	6.40 140	27.43 530	18.83 528	5.78 162	1.78 136	8.51 72	8.82 150	13.12 207	5.92 84	5.28 110	2.60 74	5.21 25	1.43 46	9.57 520	2.41 501	0.00 1	0.06 237	33.29 545	8.04 515

GMM-Stereo	8.34 279	1.09 82	6.42 141	6.14 281	2.52 249	10.30 262	9.64 406	23.44 315	10.64 169	17.84 313	29.89 365	17.37 313	7.75 230	11.55 213	4.36 223	0.05 202	0.01 23	0.23 357	0.90 452	0.46 277	6.26 493

SCV_C0	3.23 74	1.31 126	6.44 142	3.20 54	0.82 100	4.84 93	1.61 106	10.34 105	6.85 113	2.74 47	4.91 64	6.26 123	1.81 46	11.06 185	1.50 49	0.11 243	0.06 172	0.00 1	0.23 346	0.33 228	0.11 114

GANet-RSSM	9.48 317	1.32 129	6.45 143	6.72 319	5.51 405	12.78 312	6.03 324	26.55 350	18.96 275	14.92 238	27.95 339	25.41 404	14.69 380	13.52 306	7.60 300	0.10 239	0.10 241	0.16 326	0.01 126	0.51 305	0.39 278

RAFT+CT+SA	7.44 251	1.46 162	6.46 144	10.73 447	3.34 294	4.70 77	7.45 374	16.45 213	25.89 355	10.18 157	27.15 333	7.27 147	8.00 238	15.11 334	3.19 175	0.02 143	0.00 1	0.18 333	0.46 422	0.30 199	0.47 302

FlowAnything_test	3.13 66	1.42 149	6.59 145	8.69 389	1.35 162	8.70 242	2.51 199	7.60 54	3.03 33	4.10 80	2.67 19	3.52 68	0.75 13	5.86 40	4.48 228	0.06 218	0.03 96	0.15 320	0.66 441	0.16 116	0.18 175

SGM-Forest	12.92 408	1.87 285	6.61 146	5.68 238	2.05 224	23.19 444	11.30 437	34.24 452	30.77 397	26.54 446	31.99 403	29.98 432	15.74 398	21.17 439	13.36 382	1.05 446	0.33 395	0.84 436	0.01 126	0.71 355	0.97 381
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
H2IRNET	5.89 180	1.14 90	6.65 147	4.13 114	2.24 232	4.15 48	0.73 48	12.10 126	13.21 200	7.09 130	20.45 250	15.74 279	10.74 288	10.36 153	7.84 306	0.06 218	0.00 1	0.07 241	0.53 432	0.37 246	0.16 159

cross-raft	5.37 148	1.23 105	6.66 148	5.91 260	1.25 146	6.00 176	1.48 92	15.82 204	7.70 132	12.95 203	20.80 258	11.63 205	4.42 126	8.59 96	2.23 113	0.01 92	0.21 336	0.00 1	0.22 337	0.21 141	0.10 101

FENet	7.94 267	1.01 63	6.72 149	5.87 254	2.07 225	11.11 283	2.03 164	21.39 288	20.81 290	17.14 299	22.65 286	14.43 257	11.54 313	12.97 287	7.89 308	0.15 262	0.24 363	0.03 189	0.02 158	0.14 101	0.62 331

tg	5.09 133	1.48 169	6.73 150	4.83 164	1.23 145	7.57 227	0.49 32	18.35 245	11.87 178	9.28 149	14.61 178	7.15 145	4.12 115	10.58 159	2.74 143	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.45 273	0.36 271

MGS-Stereo	3.26 75	1.29 120	6.73 150	3.30 60	0.47 38	4.89 96	1.55 101	6.15 26	8.88 152	4.31 85	10.15 133	5.48 114	1.27 26	8.09 84	1.97 83	0.04 183	0.01 23	0.02 172	0.00 1	0.57 324	0.04 40

UniTT-Stereo	2.89 55	0.90 46	6.74 152	4.08 110	2.42 244	2.63 13	0.42 27	5.57 10	4.88 62	5.36 109	7.63 102	1.09 35	1.47 34	8.80 109	5.11 248	0.03 169	0.07 195	0.00 1	0.01 126	0.48 286	0.11 114

HI	8.30 277	2.00 308	6.75 153	4.58 150	5.15 385	4.16 49	0.50 33	17.99 241	9.24 155	25.03 428	28.22 342	20.23 347	12.47 332	17.93 390	11.49 368	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.05 221	0.08 68	0.05 53

CoSv	8.30 277	2.00 308	6.75 153	4.58 150	5.15 385	4.16 49	0.50 33	17.99 241	9.24 155	25.03 428	28.22 342	20.23 347	12.47 332	17.93 390	11.49 368	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.05 221	0.08 68	0.05 53

raft_robust	7.97 270	2.26 346	6.75 153	5.83 251	0.72 85	5.57 141	0.84 54	33.59 443	34.21 432	18.17 323	19.88 241	6.50 130	5.62 172	15.33 337	2.83 149	0.03 169	0.23 352	0.00 1	0.37 408	0.32 221	0.39 278

riskmin	6.42 203	1.29 120	6.76 156	3.95 107	2.25 233	10.49 264	2.53 200	15.11 183	17.60 257	9.77 153	12.91 169	15.25 274	12.04 324	11.58 216	5.11 248	0.14 254	0.24 363	0.13 310	0.03 177	0.61 333	0.69 345

RAFT-Test	5.75 176	1.32 129	6.77 157	4.07 109	1.71 191	9.95 256	1.56 103	15.78 203	8.34 146	12.73 198	23.83 296	11.80 208	4.69 141	8.99 116	2.57 133	0.01 92	0.29 383	0.00 1	0.38 410	0.16 116	0.07 74

SGM_RVC	19.52 474	2.12 332	6.79 158	6.59 307	1.33 157	38.20 516	15.74 482	38.13 490	34.07 428	45.71 526	41.91 484	51.41 534	38.10 519	38.77 524	27.80 491	0.61 398	0.36 400	0.51 402	0.33 397	1.03 384	0.90 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	9.88 337	2.01 316	6.80 159	9.18 402	4.26 336	15.11 354	3.50 238	27.12 357	24.42 344	14.72 233	18.96 227	25.32 403	13.43 348	15.76 350	14.04 389	0.79 423	0.78 461	0.00 1	0.02 158	0.26 176	1.18 401

RAFT-345	6.79 223	1.29 120	6.80 159	5.06 182	0.91 111	5.61 143	3.32 236	13.36 156	10.17 164	13.73 217	43.66 495	9.12 176	5.38 164	12.29 253	4.44 226	0.32 327	0.05 139	0.09 262	0.06 237	0.06 41	0.03 25

AIO-test2	7.01 234	2.23 343	6.87 161	8.42 386	5.28 395	9.03 246	5.32 293	25.92 342	23.54 324	6.78 121	20.55 251	5.25 108	3.58 102	9.56 132	2.50 129	3.96 494	0.04 108	0.03 189	0.47 423	0.56 323	0.33 259

NOSS_ROB	10.99 370	3.81 406	6.88 162	6.69 316	2.30 236	16.06 375	10.94 431	30.06 394	32.41 417	16.10 273	18.72 225	22.78 373	14.21 369	17.52 384	8.62 326	2.35 474	1.84 490	3.32 494	1.57 478	2.06 434	1.52 416

iRaftStereo_RVC	4.68 125	1.51 183	6.89 163	4.91 173	0.72 85	5.26 123	0.46 30	17.60 229	10.47 166	9.53 151	15.13 185	5.75 116	3.24 88	8.93 114	2.22 112	0.00 1	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.46 277	0.41 285

CBMV_ROB	11.77 385	2.89 375	6.92 164	5.20 206	2.88 271	14.12 333	4.79 283	26.69 353	29.84 389	26.17 444	31.92 402	23.61 382	20.74 449	20.20 425	10.18 348	1.78 465	1.80 489	2.17 476	1.26 472	1.61 412	0.55 318

x	6.80 224	1.36 136	6.94 165	4.58 150	1.88 211	10.78 273	4.55 274	19.79 268	10.62 167	12.69 196	19.54 238	14.87 267	10.11 280	9.52 130	8.03 313	0.07 229	0.15 300	0.04 209	0.04 198	0.24 162	0.22 206

GrayStereo	8.86 296	1.17 96	6.94 165	8.09 376	2.82 269	10.58 268	11.40 440	17.93 240	15.74 234	22.43 400	30.95 383	17.80 318	12.44 331	11.19 197	4.57 229	0.02 143	0.02 67	0.18 333	0.79 449	0.31 211	1.90 431

testlalala	3.91 103	1.52 185	6.96 167	3.43 69	3.47 301	8.07 235	1.75 131	8.59 73	4.60 58	12.85 199	9.85 125	7.14 144	1.93 49	5.51 28	1.93 78	0.01 92	0.10 241	0.00 1	0.31 389	0.04 28	0.04 40

RAFT-RH_RVC	7.73 260	1.25 111	6.99 168	4.83 164	0.90 110	11.76 289	1.53 99	13.00 147	14.43 216	17.51 308	46.41 507	11.02 197	6.30 197	12.68 271	4.93 244	0.51 381	0.04 108	0.12 299	0.13 291	0.09 74	0.09 94

KYRaft	9.04 298	1.11 85	7.02 169	6.50 300	0.97 116	8.27 239	8.19 381	22.86 310	8.20 141	21.30 389	31.38 392	22.64 370	8.20 241	11.99 233	2.96 156	0.02 143	0.02 67	0.05 216	0.68 443	0.40 260	18.09 539

AFF-stereo	6.17 196	1.61 221	7.02 169	4.08 110	0.64 63	3.53 36	0.76 49	16.00 208	13.14 198	12.86 200	25.42 311	15.67 278	7.86 233	11.12 189	3.21 176	0.02 143	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.40 260	0.08 89

HSM	11.33 373	1.80 279	7.04 171	6.13 280	3.99 324	16.16 381	6.92 360	29.69 392	19.39 276	22.95 406	26.05 320	41.08 503	15.79 399	20.25 426	8.89 332	0.02 143	0.03 96	0.01 154	0.00 1	0.15 109	0.34 263

RALCasStereoNet	5.95 184	2.02 318	7.09 172	7.06 335	5.10 381	6.36 193	5.44 302	13.97 170	13.25 202	9.93 154	17.45 204	10.37 190	3.89 108	11.64 223	4.24 221	0.02 143	0.46 424	0.10 281	0.00 1	0.20 137	0.31 255

GMOStereo	5.97 185	1.55 195	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 327	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

error version	5.97 185	1.55 195	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 327	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

test-v	5.97 185	1.55 195	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 327	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

CroCo-Stereo	3.27 77	1.90 288	7.18 173	8.50 388	1.11 127	0.96 2	0.97 63	10.18 100	8.20 141	3.59 67	4.69 57	8.02 160	4.53 136	2.75 5	2.34 118	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.11 114
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
test-2	5.97 185	1.55 195	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 327	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

HHNet	7.39 248	1.75 262	7.24 178	3.26 58	3.18 285	5.04 113	6.40 338	19.04 258	15.70 233	20.71 376	32.13 407	10.69 193	5.91 182	10.45 157	4.60 230	0.40 355	0.07 195	0.21 349	0.13 291	0.54 313	0.41 285

MIF-Stereo (partial)	4.33 117	1.23 105	7.27 179	5.04 179	5.31 397	3.47 30	0.95 62	9.06 82	7.41 129	4.15 84	15.76 190	5.38 112	5.22 160	11.56 214	4.21 219	0.04 183	0.02 67	0.05 216	0.03 177	0.34 234	0.12 121

fff	6.83 226	1.55 195	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 339	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

DCANet	6.46 205	1.59 212	7.28 180	3.51 78	0.68 67	4.77 91	1.75 131	15.33 189	23.62 326	15.55 260	20.73 257	7.31 149	11.56 314	8.83 110	5.26 254	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.26 176	1.11 393

csc	6.83 226	1.55 195	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 339	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

cscssc	6.83 226	1.55 195	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 339	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

111	7.26 246	1.65 235	7.28 180	3.56 80	0.32 13	10.76 271	3.53 243	20.55 281	27.51 371	10.07 156	16.62 199	14.30 255	9.53 269	12.02 234	5.87 268	0.14 254	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.31 211	1.14 397

ttt	9.98 340	1.49 175	7.30 185	6.43 296	3.95 318	14.02 331	5.06 287	33.03 437	29.84 389	14.90 237	30.95 383	14.81 265	9.66 271	15.36 339	11.38 367	0.38 342	0.19 324	0.10 281	0.03 177	0.37 246	0.28 238

TestStereo	6.02 190	2.55 360	7.33 186	5.57 231	1.68 190	6.05 182	1.78 136	13.73 164	16.40 243	10.87 167	23.79 295	9.00 173	5.63 173	11.26 201	3.96 209	0.09 234	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.69 350	0.01 1

GCAP-Stereo	3.72 97	1.60 216	7.39 187	4.24 123	0.37 20	5.78 162	1.12 71	12.28 128	6.53 105	8.35 136	9.69 123	6.62 132	3.57 99	4.58 20	1.91 76	0.00 1	0.07 195	0.05 216	0.00 1	0.25 166	0.04 40

MM-Stereo_test2	4.03 113	1.20 99	7.42 188	5.18 202	0.76 91	7.24 218	2.26 180	14.57 174	8.19 140	6.89 122	5.13 69	4.85 99	3.80 106	10.49 158	1.96 81	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.09 264	0.33 228	0.08 89

coex_refinement	11.56 378	1.53 188	7.45 189	8.18 379	5.09 379	17.10 395	7.07 363	31.05 409	32.20 415	18.57 336	30.81 381	25.84 407	12.31 328	13.41 301	19.47 431	0.23 302	0.04 108	0.02 172	0.10 273	0.44 271	0.37 272

GCAP-BAT	4.57 122	2.24 344	7.50 190	3.14 49	4.24 334	5.93 174	1.88 149	9.03 81	5.80 91	13.03 206	12.47 164	8.46 166	2.89 81	11.02 182	2.94 155	0.00 1	0.12 268	0.01 154	0.28 374	0.05 36	0.28 238

test_xeample	11.49 377	1.24 110	7.50 190	5.22 210	2.18 229	17.40 398	6.49 343	31.14 410	22.77 319	17.90 316	33.09 420	18.48 331	14.61 379	13.51 305	37.38 521	0.16 264	0.13 280	0.01 154	0.03 177	0.23 156	0.24 221

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 153	1.66 239	7.56 192	3.49 74	0.40 24	2.75 14	0.67 42	16.07 209	14.76 218	12.27 178	18.67 224	11.95 214	8.08 239	7.84 75	2.89 150	0.01 92	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.37 246	0.04 40

TestStereo1	7.62 255	1.62 227	7.60 193	10.47 440	1.86 207	4.76 87	2.48 197	19.73 266	22.33 313	16.79 292	26.02 317	9.33 178	9.30 261	15.92 358	3.37 181	0.01 92	0.02 67	0.02 172	0.05 221	0.55 317	0.28 238

SA-5K	7.62 255	1.62 227	7.60 193	10.47 440	1.86 207	4.76 87	2.48 197	19.73 266	22.33 313	16.79 292	26.02 317	9.33 178	9.30 261	15.92 358	3.37 181	0.01 92	0.02 67	0.02 172	0.05 221	0.55 317	0.28 238

rvit_stereo_0080	3.98 108	2.11 329	7.62 195	3.68 92	1.90 214	4.16 49	7.60 376	9.69 89	8.13 138	5.08 106	7.39 98	6.27 124	4.44 129	6.73 54	3.92 206	0.20 282	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.12 121

whm_eth	3.98 108	2.11 329	7.62 195	3.68 92	1.90 214	4.16 49	7.60 376	9.69 89	8.13 138	5.08 106	7.39 98	6.27 124	4.44 129	6.73 54	3.92 206	0.20 282	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.12 121

LG-Stereo	2.43 41	1.44 159	7.64 197	3.73 97	0.82 100	3.64 40	1.24 79	6.41 34	5.30 81	1.97 24	7.31 97	0.84 33	0.74 12	4.85 22	2.21 111	0.05 202	0.04 108	0.01 154	0.03 177	0.33 228	0.10 101

test_xeample3	3.34 80	1.54 192	7.67 198	3.33 63	0.68 67	5.74 160	1.63 108	12.05 125	3.88 49	6.71 117	3.81 37	3.17 61	3.34 93	10.59 161	2.07 96	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.27 371	0.13 96	0.16 159

CASS	8.15 274	1.67 240	7.68 199	8.25 383	1.52 177	14.39 339	2.72 209	22.65 307	17.23 249	15.42 256	22.68 287	13.47 248	11.87 320	12.44 260	6.07 273	0.96 439	0.05 139	0.12 299	0.01 126	0.71 355	3.14 463
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	5.21 139	1.06 71	7.71 200	4.19 119	0.59 56	6.72 207	3.01 222	12.96 144	17.49 255	12.53 191	8.65 107	13.20 239	4.14 117	9.00 118	2.11 103	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.32 393	0.25 166	0.18 175

rrr	3.26 75	1.57 208	7.72 201	3.36 64	0.60 59	4.93 99	1.59 104	10.72 115	5.11 74	3.79 72	4.58 50	4.53 91	4.00 112	10.13 148	2.09 99	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.22 337	0.12 91	0.18 175

test_1	5.20 137	1.06 71	7.72 201	4.21 121	0.59 56	6.69 204	3.03 224	12.98 146	17.51 256	12.35 181	8.66 109	13.20 239	4.12 115	9.00 118	2.11 103	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.32 393	0.25 166	0.18 175

11t1	5.86 178	1.10 83	7.74 203	5.18 202	1.44 167	13.82 327	2.36 185	14.92 181	7.26 127	12.98 204	11.10 148	11.24 202	9.30 261	11.59 218	6.54 278	0.10 239	0.16 309	0.00 1	0.01 126	0.18 129	0.23 214

HCRNet	8.80 293	1.43 153	7.74 203	14.41 492	5.25 389	10.85 276	2.56 203	26.07 345	18.04 265	15.48 257	25.03 305	18.63 332	9.93 277	13.01 290	6.76 281	0.04 183	0.04 108	0.10 281	0.01 126	0.18 129	0.38 275

testlalala_base	7.28 247	3.39 392	7.80 205	8.27 384	5.04 376	12.56 306	1.83 143	11.93 124	5.19 76	10.18 157	13.62 173	8.87 171	5.72 178	8.22 86	2.75 144	15.38 534	2.41 501	0.00 1	0.35 400	20.24 536	1.89 429

EKT-Stereo	5.73 173	1.42 149	7.85 206	7.16 342	5.35 398	5.22 120	4.41 271	18.13 244	14.05 210	8.77 144	12.85 168	9.55 181	4.26 121	11.19 197	2.45 127	0.45 366	0.23 352	0.07 241	0.10 273	0.16 116	0.87 372

G2L-Stereo_test	10.39 352	1.61 221	7.86 207	4.75 160	4.34 347	11.83 290	11.94 447	32.49 429	22.58 317	23.08 409	24.40 300	21.48 357	11.95 322	15.64 346	13.00 377	0.04 183	0.06 172	0.01 154	0.02 158	0.32 221	0.37 272

xxxx	11.74 384	1.16 93	7.88 208	5.61 233	1.99 220	20.46 424	3.12 227	33.99 447	23.76 334	15.53 259	30.67 375	26.88 415	14.50 378	12.98 288	35.48 512	0.19 274	0.18 317	0.01 154	0.02 158	0.22 144	0.27 234

R-Stereo Train	7.04 236	1.34 132	7.89 209	6.23 285	2.30 236	7.51 223	5.54 304	23.96 317	6.94 114	16.26 277	33.57 428	12.04 217	5.61 169	7.67 72	3.74 194	0.01 92	0.05 139	0.01 154	0.00 1	0.10 85	0.12 121

RAFT-Stereo	7.04 236	1.34 132	7.89 209	6.23 285	2.30 236	7.51 223	5.54 304	23.96 317	6.94 114	16.26 277	33.57 428	12.04 217	5.61 169	7.67 72	3.74 194	0.01 92	0.05 139	0.01 154	0.00 1	0.10 85	0.12 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BUS	9.20 302	1.48 169	7.93 211	6.74 320	3.96 319	17.62 405	2.79 213	33.06 438	21.58 303	17.99 318	21.34 266	14.49 258	9.40 266	14.18 317	10.57 354	0.19 274	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

BSDual-CNN	9.70 325	1.48 169	7.93 211	6.74 320	3.96 319	16.10 377	7.13 366	33.06 438	21.58 303	17.99 318	21.34 266	22.28 366	11.53 311	14.18 317	7.81 304	0.19 274	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

psmg	9.80 331	1.48 169	7.93 211	5.18 202	3.96 319	15.85 371	7.93 380	29.11 381	21.58 303	20.93 378	25.06 306	22.28 366	11.53 311	14.18 317	7.81 304	0.19 274	0.13 280	0.17 328	0.04 198	0.36 239	0.21 199

test_sample2	7.86 264	1.27 114	7.98 214	5.00 178	2.29 235	13.33 321	6.88 358	20.42 280	15.24 223	13.95 221	21.58 270	18.96 333	12.12 325	12.07 242	5.36 260	0.12 248	0.10 241	0.07 241	0.03 177	0.28 186	0.19 187

4D-IteraStereo	5.15 135	1.47 164	7.98 214	4.89 172	4.69 360	6.25 186	1.85 146	13.23 150	16.30 239	14.18 224	11.26 150	8.33 163	1.61 36	8.07 81	2.42 121	0.00 1	0.05 139	0.08 251	0.01 126	0.19 133	0.15 154

AE-Stereo	5.15 135	1.56 204	7.99 216	8.70 390	2.18 229	9.12 249	3.02 223	11.78 122	13.30 204	4.34 87	12.84 167	10.83 194	4.53 136	8.71 104	2.82 148	0.04 183	0.44 417	0.05 216	0.33 397	0.20 137	0.17 167

cf-r	10.06 343	1.60 216	7.99 216	5.82 249	5.70 416	12.92 314	4.78 281	24.18 323	27.47 370	16.91 294	31.02 386	25.12 400	14.05 364	11.63 222	11.01 364	0.03 169	0.03 96	0.05 216	0.03 177	0.43 268	0.39 278

G2L-ROB	9.43 316	1.49 175	8.01 218	5.66 237	4.08 326	11.74 288	7.70 378	29.33 386	18.14 266	19.72 356	21.64 273	22.32 368	11.02 297	16.47 373	10.74 358	0.02 143	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.19 133	0.33 259

CBMV	13.69 423	3.63 398	8.02 219	5.93 261	2.69 260	22.57 439	12.44 450	29.81 393	31.57 404	31.20 477	33.79 430	31.04 440	17.41 420	25.28 464	14.11 391	0.71 408	0.60 446	0.60 411	0.11 283	1.11 390	1.13 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	9.03 297	1.62 227	8.03 220	4.19 119	5.53 406	15.37 359	3.81 253	18.55 250	21.20 298	18.28 326	30.99 385	20.79 350	13.42 347	10.58 159	7.57 298	0.00 1	0.05 139	0.29 376	0.18 314	0.10 85	0.11 114

test_3	5.55 163	1.02 65	8.07 221	6.18 282	0.54 48	9.00 245	3.28 229	13.55 159	18.66 271	11.97 175	8.89 112	13.98 253	4.05 114	8.96 115	2.10 102	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.31 389	0.26 176	0.18 175

222	12.33 395	1.29 120	8.09 222	6.06 274	2.14 227	19.51 417	2.53 200	33.63 444	23.55 325	21.72 393	30.51 374	20.11 346	16.77 410	13.22 296	46.51 543	0.15 262	0.14 295	0.01 154	0.03 177	0.26 176	0.26 230

Sa-1000	8.38 281	1.50 179	8.13 223	7.56 360	0.89 108	14.39 339	2.47 196	24.31 324	23.74 332	15.18 253	28.35 345	11.42 203	8.85 252	16.20 369	3.28 179	0.17 267	0.23 352	0.15 320	0.23 346	0.46 277	0.19 187

CroCo-Stereo Lap2	4.01 111	2.03 321	8.14 224	9.82 422	6.03 423	1.11 3	0.79 52	9.71 91	7.98 135	3.26 57	4.99 66	9.08 175	5.80 180	6.08 41	4.39 225	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.71 355	0.30 247

qqq	6.96 233	1.40 144	8.15 225	4.50 143	1.03 118	8.55 241	6.93 361	20.20 272	11.88 179	12.00 176	18.19 218	16.02 285	11.15 299	11.09 186	7.45 293	0.06 218	0.13 280	0.02 172	0.05 221	0.25 166	0.20 192

CrosDoStereo	9.24 304	1.29 120	8.16 226	4.56 148	1.04 119	7.52 225	15.00 473	15.85 205	24.31 338	24.27 417	33.44 425	13.37 243	13.82 357	12.23 250	8.86 330	0.01 92	0.11 257	0.09 262	0.04 198	0.36 239	0.53 315

DeepStereo_LL	9.24 304	1.29 120	8.16 226	4.56 148	1.04 119	7.52 225	15.00 473	15.85 205	24.31 338	24.27 417	33.44 425	13.37 243	13.82 357	12.23 250	8.86 330	0.01 92	0.11 257	0.09 262	0.04 198	0.36 239	0.53 315

test_5	8.51 284	1.50 179	8.19 228	11.06 456	5.00 375	6.91 212	5.67 308	17.50 228	22.09 310	16.07 272	29.63 362	15.28 275	10.78 289	15.94 360	3.65 191	0.00 1	0.00 1	0.26 364	0.08 251	0.31 211	0.35 268

anonymousdsp2	5.93 182	1.54 192	8.34 229	4.43 141	0.38 23	9.24 251	4.11 259	21.92 300	17.36 252	12.28 180	10.08 132	10.05 185	4.42 126	11.04 183	2.54 132	0.01 92	0.02 67	0.30 380	0.18 314	0.21 141	0.18 175

DisPM	6.43 204	1.31 126	8.36 230	6.61 312	1.06 123	5.83 165	3.82 254	13.04 149	11.63 176	16.38 280	23.88 298	12.80 227	6.50 204	13.03 293	3.04 164	0.51 381	0.01 23	0.08 251	0.15 304	0.10 85	0.42 288

SST-Stereo	6.60 210	1.46 162	8.37 231	6.68 315	0.77 92	6.01 179	1.93 157	14.68 177	9.24 155	19.09 345	20.43 249	16.86 296	8.59 245	13.49 303	3.80 199	0.22 293	0.05 139	0.13 310	0.00 1	0.08 68	0.05 53

RAFT_CTSACE	8.24 276	1.97 303	8.39 232	6.89 329	5.11 382	5.86 171	2.63 206	14.62 176	16.88 245	23.52 414	34.77 437	16.02 285	7.37 223	17.91 389	2.23 113	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.03 177	0.39 255	0.05 53

HITNet	7.83 263	2.93 378	8.39 232	4.76 161	1.48 172	12.75 311	4.64 278	20.97 283	14.37 215	15.14 250	22.15 284	14.57 261	10.62 286	14.38 323	8.14 315	0.04 183	0.01 23	0.48 399	0.02 158	0.57 324	0.10 101
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
Gwc-CoAtRS	5.54 160	1.22 102	8.40 234	4.28 131	1.36 164	6.93 213	1.31 84	15.48 193	15.03 220	12.62 195	13.32 171	12.74 226	5.71 176	8.61 97	2.98 159	0.01 92	0.22 346	0.00 1	0.29 378	0.28 186	0.07 74

DCRE	6.07 194	1.75 262	8.41 235	7.20 343	3.82 313	6.48 196	4.18 266	15.52 195	10.42 165	9.24 148	22.47 285	11.71 207	5.46 165	10.62 163	3.02 162	0.02 143	0.26 374	0.05 216	0.30 385	0.15 109	0.24 221

NRIStereo	5.73 173	1.67 240	8.42 236	5.72 245	0.41 26	6.71 206	2.60 204	14.73 178	10.71 170	12.39 182	15.07 184	11.58 204	6.23 191	12.06 240	4.78 235	0.61 398	0.17 311	0.11 295	0.00 1	0.28 186	0.27 234

CVANet_RVC	13.24 416	3.39 392	8.43 237	8.42 386	5.04 376	18.52 412	11.72 444	32.03 421	33.85 426	23.17 410	32.77 414	29.78 430	16.51 407	23.20 451	11.28 365	0.94 436	0.04 108	1.19 455	0.47 423	3.13 456	1.01 388

GANet-ADL	8.36 280	2.31 348	8.44 238	7.39 351	2.65 259	12.58 308	5.24 291	29.55 390	25.24 348	14.19 226	16.70 201	17.07 303	6.91 216	10.65 165	6.26 276	0.38 342	0.39 403	0.10 281	0.12 286	0.75 366	0.28 238

RAFT_R40	6.91 229	1.53 188	8.45 239	6.79 323	0.77 92	5.86 171	3.82 254	14.85 180	14.53 217	18.05 321	20.03 242	17.06 298	8.69 247	13.40 300	3.84 203	0.14 254	0.02 67	0.14 314	0.00 1	0.09 74	0.05 53

EAI-Stereo	5.21 139	1.74 253	8.46 240	5.69 239	1.37 165	5.67 156	3.52 242	18.77 254	5.65 88	9.75 152	16.08 194	6.36 127	3.57 99	11.73 226	3.64 189	0.01 92	0.33 395	0.03 189	1.06 464	0.21 141	0.65 340

HBP-ISP	12.52 401	7.82 468	8.47 241	7.57 361	4.27 337	12.56 306	6.42 339	28.68 373	29.56 380	21.11 385	35.69 441	15.85 280	18.42 433	20.44 432	11.00 363	3.03 485	2.63 505	7.09 516	3.97 504	3.58 467	2.27 444

ASMatch	7.40 249	1.42 149	8.49 242	5.09 184	2.00 221	4.74 84	2.62 205	16.54 216	13.17 199	17.08 296	34.75 436	13.13 238	10.33 285	12.04 237	4.82 240	0.05 202	0.24 363	0.21 349	0.17 312	0.16 116	0.97 381

THIR-Stereo	9.38 314	1.78 275	8.50 243	4.74 157	0.71 76	15.92 372	11.93 446	16.39 212	21.56 302	24.27 417	32.07 405	14.40 256	14.14 367	11.49 209	8.39 321	0.05 202	0.25 371	0.10 281	0.05 221	0.33 228	0.58 325

IIG-Stereo	7.41 250	2.13 334	8.55 244	10.02 430	1.76 197	6.82 211	1.53 99	17.17 225	15.84 237	18.74 340	20.30 248	18.01 323	8.39 243	12.89 281	5.22 252	0.27 319	0.03 96	0.03 189	0.00 1	0.16 116	0.30 247

mmm	7.72 259	1.50 179	8.56 245	5.29 214	1.89 212	14.14 335	5.70 309	18.42 246	11.02 171	16.04 271	23.78 294	17.00 297	10.03 279	12.03 235	7.54 296	0.12 248	0.07 195	0.50 401	0.20 332	0.31 211	0.18 175

GwcNet-RSSM	10.65 358	1.94 299	8.57 246	6.89 329	5.26 392	12.26 304	5.21 290	25.80 341	31.50 403	16.67 288	33.52 427	23.70 384	13.88 361	12.84 279	13.67 385	0.05 202	0.10 241	0.14 314	0.02 158	0.65 345	0.39 278

testlalala2	5.91 181	1.62 227	8.59 247	15.36 499	10.36 498	7.93 232	3.62 251	12.89 142	9.73 159	15.55 260	12.18 161	8.57 168	2.50 73	5.35 27	2.62 136	0.01 92	0.26 374	0.00 1	0.50 427	0.49 295	0.07 74

rvit_stereo_0081_aga	3.72 97	2.39 351	8.60 248	5.27 213	2.99 282	5.02 107	1.94 158	8.12 65	6.24 99	6.74 118	6.85 93	5.85 118	3.28 90	7.31 63	3.04 164	0.02 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 330	0.22 206

rvit_stereo_0081	3.93 105	1.78 275	8.60 248	6.26 287	1.73 193	3.48 31	2.36 185	7.71 57	15.81 235	4.41 90	5.39 72	5.14 104	3.94 109	7.95 78	3.57 184	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.01 126	0.39 255	0.10 101

rvit_stereo_0082	3.93 105	1.78 275	8.60 248	6.26 287	1.73 193	3.48 31	2.36 185	7.71 57	15.81 235	4.41 90	5.39 72	5.14 104	3.94 109	7.95 78	3.57 184	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.01 126	0.39 255	0.10 101

CFNet-RSSM	5.55 163	1.08 78	8.60 248	4.30 135	1.21 142	6.42 195	1.25 80	16.12 210	17.84 260	13.12 207	11.14 149	11.84 210	5.52 166	9.14 122	2.35 119	0.01 92	0.20 329	0.00 1	0.36 404	0.34 234	0.07 74

Pruner-Stereo	6.59 207	1.51 183	8.71 252	6.34 291	0.85 103	5.66 151	4.15 262	13.74 165	11.02 171	18.11 322	22.09 280	15.86 281	5.80 180	11.75 228	5.15 250	0.60 394	0.02 67	0.18 333	0.10 273	0.07 56	0.16 159

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 126	2.56 361	8.72 253	4.26 129	3.52 304	9.22 250	1.48 92	13.54 158	18.88 274	7.47 132	7.08 95	2.04 52	2.24 59	9.66 135	2.27 115	0.05 202	0.02 67	0.07 241	0.00 1	0.53 311	0.21 199

MyStereo04	9.24 304	1.92 295	8.78 254	6.09 276	4.31 343	6.54 200	9.96 412	32.24 428	41.99 477	14.26 228	11.98 158	12.00 216	12.01 323	13.93 313	7.53 295	0.06 218	0.10 241	0.03 189	0.04 198	0.63 339	0.30 247

psm_up	13.18 413	1.91 291	8.81 255	9.59 416	5.84 422	15.17 357	11.37 439	38.74 495	30.81 398	20.66 375	30.32 372	30.00 433	23.12 458	19.19 406	16.02 406	0.58 389	0.10 241	0.17 328	0.01 126	0.65 345	0.55 318

test_sample1	7.66 257	1.26 113	8.87 256	5.04 179	2.61 255	14.61 347	4.58 276	20.08 271	9.81 161	13.83 219	21.62 272	18.21 329	12.26 326	11.71 225	8.01 311	0.11 243	0.11 257	0.02 172	0.02 158	0.20 137	0.17 167

CFNet	10.67 359	2.33 349	8.90 257	6.66 314	4.09 328	16.05 373	4.26 268	30.44 403	31.01 399	18.53 335	26.48 325	23.69 383	13.68 353	15.27 335	10.59 356	0.05 202	0.02 67	0.44 394	0.05 221	0.73 360	0.23 214

NF-Stereo	6.72 217	1.59 212	8.93 258	6.60 310	0.73 90	6.27 188	3.38 237	20.21 278	18.01 263	13.22 213	19.46 235	11.82 209	6.16 187	12.39 258	4.74 234	0.33 329	0.06 172	0.20 344	0.23 346	0.08 68	0.05 53

RAFT	8.51 284	2.16 335	8.93 258	8.14 378	0.81 99	12.63 309	8.49 388	16.34 211	15.56 231	22.31 397	18.99 228	19.29 341	11.39 308	17.57 385	6.05 270	0.01 92	0.19 324	0.27 365	0.02 158	0.64 343	0.45 299

RE-Stereo	6.73 218	1.58 210	8.94 260	6.59 307	0.71 76	6.27 188	3.51 240	20.20 272	17.99 261	13.21 210	19.46 235	11.94 212	6.20 189	12.34 255	4.79 238	0.34 333	0.05 139	0.20 344	0.23 346	0.09 74	0.05 53

TVStereo	6.73 218	1.58 210	8.94 260	6.59 307	0.71 76	6.27 188	3.51 240	20.20 272	17.99 261	13.21 210	19.46 235	11.94 212	6.20 189	12.34 255	4.79 238	0.34 333	0.05 139	0.20 344	0.23 346	0.09 74	0.05 53

MyStereo05	9.29 309	1.76 266	8.95 262	6.19 283	4.40 349	7.09 216	9.95 410	31.21 411	40.82 469	17.31 302	12.93 170	10.33 189	12.52 335	13.93 313	7.05 285	0.06 218	0.10 241	0.02 172	0.04 198	0.73 360	0.29 244

1111x	11.32 372	1.34 132	8.95 262	5.20 206	1.96 217	14.46 345	7.75 379	35.65 468	28.23 376	15.66 263	26.66 328	26.65 410	14.76 382	15.88 355	22.27 454	0.24 307	0.13 280	0.04 209	0.06 237	0.30 199	0.24 221

RAFT-IKP	5.53 157	1.74 253	8.95 262	5.09 184	0.41 26	5.45 132	2.08 168	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.13 216	12.93 228	6.79 215	11.59 218	3.99 212	0.80 424	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

OCTAStereo	6.74 220	1.59 212	8.96 265	6.60 310	0.72 85	6.25 186	3.50 238	20.20 272	18.03 264	13.21 210	19.45 233	12.07 220	6.16 187	12.36 257	4.78 235	0.35 336	0.06 172	0.20 344	0.23 346	0.09 74	0.05 53

ROB_FTStereo	5.49 155	1.74 253	8.96 265	5.09 184	0.42 31	5.65 146	1.68 111	12.53 136	7.00 117	12.53 191	18.00 210	13.02 233	6.74 210	11.51 211	3.81 200	0.60 394	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

ROB_FTStereo_v2	5.53 157	1.74 253	8.97 267	5.09 184	0.42 31	5.64 145	2.02 163	12.50 131	7.00 117	12.51 184	18.10 213	12.99 230	6.72 209	11.50 210	4.04 217	0.70 406	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.23 214

HH	5.47 150	2.08 326	9.00 268	4.88 170	1.07 124	4.93 99	3.60 249	16.68 218	6.83 111	8.39 137	12.14 159	15.05 269	9.06 256	12.68 271	1.93 78	0.02 143	0.17 311	0.18 333	0.00 1	0.28 186	0.48 306

HanStereo	5.47 150	2.08 326	9.00 268	4.88 170	1.07 124	4.93 99	3.60 249	16.68 218	6.83 111	8.39 137	12.14 159	15.05 269	9.06 256	12.68 271	1.93 78	0.02 143	0.17 311	0.18 333	0.00 1	0.28 186	0.48 306

Patchmatch Stereo++	5.56 165	1.74 253	9.01 270	5.09 184	0.41 26	5.66 151	2.40 193	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.08 211	13.02 233	6.74 210	11.59 218	4.01 214	0.78 419	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206
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
HUI-Stereo	5.48 153	1.74 253	9.01 270	5.08 183	0.42 31	5.65 146	2.77 212	12.55 137	7.03 124	12.54 193	18.10 213	13.07 237	6.71 208	9.92 142	3.74 194	0.61 398	0.08 215	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.23 214

iGMRVC	5.54 160	1.74 253	9.01 270	5.09 184	0.42 31	5.66 151	1.81 142	12.61 140	7.02 123	12.52 185	18.11 215	13.02 233	6.64 206	11.57 215	4.16 218	0.82 426	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.21 199

iRAFT	5.56 165	1.74 253	9.01 270	5.09 184	0.41 26	5.66 151	2.40 193	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.08 211	13.02 233	6.74 210	11.59 218	4.01 214	0.78 419	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

OMP-Stereo	6.93 231	2.57 362	9.03 274	10.63 444	1.72 192	4.89 96	1.91 154	17.84 235	15.56 231	16.69 289	14.16 175	17.70 316	7.33 222	12.93 284	4.83 241	0.24 307	0.03 96	0.06 230	0.02 158	0.19 133	0.39 278

PSM-adaLoss	5.50 156	1.74 253	9.03 274	5.09 184	0.42 31	5.66 151	1.98 161	12.50 131	7.01 122	12.52 185	18.13 216	12.96 229	6.77 214	11.11 188	3.83 201	0.72 410	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

DeepStereo_RVC	5.65 171	1.65 235	9.06 276	5.21 208	0.56 51	5.55 140	1.84 145	12.16 127	7.22 126	13.94 220	14.96 183	12.58 222	10.27 283	11.25 200	5.81 267	0.39 352	0.10 241	0.11 295	0.00 1	0.18 129	0.22 206

DRaft	9.27 308	1.23 105	9.08 277	3.62 88	0.78 94	13.27 320	5.89 312	16.97 221	29.57 381	21.15 387	38.46 462	10.09 186	13.98 363	11.58 216	7.91 309	0.43 362	0.30 385	0.06 230	0.26 366	0.26 176	0.45 299

XX-Stereo	6.14 195	1.47 164	9.11 278	11.87 471	6.76 443	3.27 24	0.93 60	15.13 184	5.43 84	8.79 146	28.46 346	13.71 251	2.22 58	11.51 211	2.07 96	0.20 282	0.24 363	0.08 251	0.29 378	1.04 385	0.13 134

LL-Strereo2	5.54 160	2.17 336	9.12 279	5.65 235	2.54 252	6.48 196	2.27 181	15.08 182	7.79 134	10.99 168	10.26 137	15.94 282	3.50 98	13.25 297	3.63 188	0.00 1	0.13 280	1.34 462	0.10 273	0.30 199	0.19 187

DLCB_ROB	13.35 418	3.00 382	9.12 279	9.43 407	5.68 413	21.80 433	10.12 418	29.19 384	29.92 391	27.71 455	31.45 399	32.37 452	19.50 441	19.02 402	16.73 413	0.22 293	0.04 108	0.38 391	0.06 237	0.49 295	0.85 369

SA	7.93 266	1.54 192	9.13 281	7.98 374	0.64 63	5.85 169	2.29 182	22.27 302	24.54 345	13.17 209	31.07 387	8.87 171	10.32 284	16.49 374	3.12 169	0.04 183	0.12 268	0.17 328	0.30 385	0.45 273	0.17 167

SGM-ForestM	23.72 507	2.44 353	9.13 281	7.43 352	2.25 233	44.80 527	19.11 503	44.90 527	49.97 511	50.74 533	51.18 518	62.06 547	45.83 534	44.96 534	33.88 508	1.00 442	0.84 464	0.78 425	0.62 438	1.29 401	1.11 393

AdaStereo	10.22 347	3.63 398	9.14 283	9.15 400	3.24 290	15.79 370	5.39 301	31.94 419	25.42 350	18.39 333	26.47 324	19.44 342	9.50 268	16.60 376	8.59 324	0.44 364	0.05 139	0.40 393	0.00 1	0.57 324	0.16 159
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.
UGAM	10.01 341	1.28 116	9.19 284	6.53 303	4.31 343	6.72 207	10.45 426	15.31 188	25.98 357	20.56 372	27.42 335	22.70 371	11.49 309	26.30 468	10.64 357	0.00 1	0.00 1	0.46 397	0.03 177	0.39 255	0.43 291

StereoVision	7.21 245	2.17 336	9.29 285	9.43 407	3.91 317	5.09 117	1.91 154	20.04 270	17.37 253	8.57 141	29.59 361	11.08 198	6.76 213	12.44 260	4.71 232	0.54 385	0.05 139	0.16 326	0.03 177	0.82 370	0.30 247

rvit_stereo_ft	4.73 128	2.68 367	9.30 286	11.34 464	2.74 265	4.18 53	8.45 386	9.77 92	9.90 162	4.04 79	6.26 86	6.73 133	4.72 147	8.99 116	5.03 246	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 186	0.09 94

TransformOpticalFlow	7.76 261	1.90 288	9.31 287	5.50 229	1.18 139	6.97 214	8.27 382	17.86 239	13.21 200	14.58 231	29.13 351	19.01 334	10.85 290	12.51 267	3.69 193	0.01 92	0.04 108	0.20 344	0.04 198	0.17 126	0.84 366

iRaft-Stereo_5w	8.70 290	1.81 280	9.33 288	5.83 251	3.78 309	4.87 95	11.12 434	15.86 207	14.80 219	15.23 254	26.36 323	21.49 358	12.91 342	15.94 360	12.73 376	0.58 389	0.05 139	0.08 251	0.09 264	0.85 373	0.33 259

AAGNet	7.94 267	1.48 169	9.34 289	7.13 341	0.70 73	5.85 169	5.16 289	15.40 192	14.01 209	20.13 365	24.03 299	15.28 275	11.52 310	12.05 238	15.47 403	0.63 402	0.06 172	0.32 382	0.01 126	0.12 91	0.09 94

GwcNet-ADL	8.48 282	1.70 248	9.38 290	7.10 338	2.78 268	6.74 209	6.57 348	30.15 395	26.01 359	15.15 251	17.77 207	13.93 252	6.96 217	12.96 286	9.91 342	0.48 374	0.72 455	0.01 154	0.01 126	0.51 305	0.84 366

FACV-RUCA	7.66 257	1.94 299	9.40 291	7.72 367	6.03 423	12.99 315	3.10 226	19.47 263	18.51 269	12.27 178	18.43 219	8.28 162	10.16 281	11.38 205	5.62 264	0.36 338	0.62 448	4.36 497	0.30 385	1.72 420	0.55 318

STrans-v2	7.98 271	1.84 282	9.42 292	4.84 167	1.48 172	12.23 301	10.05 415	19.06 259	12.32 186	13.63 216	26.06 321	18.13 328	12.35 329	12.99 289	3.99 212	0.01 92	0.01 23	0.18 333	0.01 126	0.22 144	0.83 364

PSM-softLoss	6.61 211	1.60 216	9.42 292	6.48 298	0.88 106	5.65 146	2.04 165	22.64 305	8.77 148	13.95 221	22.11 282	13.01 231	5.22 160	12.73 275	6.05 270	0.49 375	0.06 172	0.27 365	0.56 434	0.16 116	0.06 64

KMStereo	6.61 211	1.60 216	9.42 292	6.48 298	0.88 106	5.65 146	2.04 165	22.64 305	8.77 148	13.95 221	22.11 282	13.01 231	5.22 160	12.73 275	6.05 270	0.49 375	0.06 172	0.27 365	0.56 434	0.16 116	0.06 64

G2L-Stereo	10.09 345	1.97 303	9.53 295	7.09 336	4.21 333	9.10 248	8.53 389	29.05 380	22.51 315	19.28 347	25.57 313	22.70 371	10.67 287	15.44 345	14.88 399	0.25 313	0.04 108	0.08 251	0.01 126	0.36 239	0.42 288

CoDeX	9.24 304	1.77 272	9.54 296	6.08 275	3.79 311	16.45 389	6.76 356	26.15 346	25.03 346	17.18 300	25.12 308	14.69 263	11.68 317	12.22 249	6.71 280	0.30 323	0.20 329	0.15 320	0.02 158	0.23 156	0.68 343

IRAFT_RVC	8.76 291	1.47 164	9.55 297	7.31 345	1.77 199	6.49 198	10.43 424	25.94 343	27.33 367	17.50 307	19.85 240	17.93 321	10.21 282	12.88 280	5.44 261	0.17 267	0.30 385	0.19 341	0.05 221	0.22 144	0.12 121

PFNet+	6.68 213	1.40 144	9.60 298	5.64 234	0.85 103	5.79 164	1.74 128	13.63 160	15.30 225	17.88 315	21.38 269	14.52 260	6.07 186	12.74 277	4.89 243	0.63 402	0.20 329	0.11 295	0.30 385	0.05 36	0.91 377

CRE-IMP	5.53 157	1.63 232	9.62 299	5.65 235	0.48 42	7.02 215	1.70 114	11.84 123	8.33 144	12.99 205	16.02 193	11.08 198	6.23 191	12.06 240	5.06 247	0.28 320	0.07 195	0.09 262	0.00 1	0.24 162	0.21 199

test_sample5	9.36 312	1.61 221	9.63 300	5.30 215	2.52 249	15.42 362	6.00 320	27.25 358	19.96 282	18.36 332	31.81 401	15.99 283	11.29 303	13.21 294	7.66 301	0.23 302	0.08 215	0.07 241	0.04 198	0.48 286	0.34 263

DualNet	9.49 319	1.61 221	9.63 300	5.30 215	2.52 249	15.42 362	6.00 320	27.25 358	19.96 282	19.40 348	33.22 421	15.99 283	11.29 303	13.21 294	7.66 301	0.23 302	0.08 215	0.07 241	0.04 198	0.48 286	0.34 263

CSP-Net	12.85 407	2.95 379	9.64 302	5.94 262	3.96 319	25.85 463	9.93 409	28.81 378	26.00 358	29.31 468	32.44 411	30.00 433	15.16 390	20.25 426	14.30 393	0.55 387	0.19 324	0.03 189	0.00 1	0.65 345	0.98 384

DCANet-4	6.41 202	1.02 65	9.66 303	3.41 67	0.68 67	4.73 79	1.70 114	17.70 231	24.33 340	15.10 245	20.25 244	6.45 129	8.65 246	8.47 92	5.31 256	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

ffm	8.12 273	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	18.45 247	16.31 240	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	10.82 176	1.61 57	0.00 1	0.05 139	0.80 429	0.08 251	0.26 176	0.14 139

ff1	9.41 315	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	18.45 247	16.31 240	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	16.19 366	21.98 449	0.00 1	0.05 139	0.80 429	0.08 251	0.26 176	0.14 139

mmx	10.71 361	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	32.18 423	28.03 373	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	16.19 366	21.98 449	0.22 293	0.06 172	0.80 429	0.08 251	0.48 286	0.21 199

xxx	10.71 361	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	32.18 423	28.03 373	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	16.19 366	21.98 449	0.22 293	0.06 172	0.80 429	0.08 251	0.48 286	0.21 199

RALAANet	6.49 206	2.49 358	9.69 308	7.09 336	4.98 372	6.23 185	1.68 111	19.90 269	14.26 213	15.04 243	14.56 177	12.69 225	4.38 124	12.91 283	3.07 167	0.02 143	0.07 195	0.00 1	0.10 273	0.51 305	0.15 154

model_zeroshot	5.12 134	1.53 188	9.70 309	5.33 218	1.54 179	8.71 243	2.23 177	15.60 198	8.29 143	13.74 218	10.02 131	10.57 191	2.97 83	8.47 92	2.61 134	0.02 143	0.18 317	0.14 314	0.25 362	0.06 41	0.34 263

ADStereo(finetuned)	6.68 213	1.59 212	9.70 309	3.49 74	0.68 67	4.79 92	1.75 131	15.33 189	23.64 327	15.56 262	20.68 252	7.30 148	13.85 359	8.71 104	5.17 251	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.25 166	1.05 390

TDLM	12.98 411	3.78 404	9.77 311	10.75 449	4.94 368	16.10 377	14.08 463	35.05 461	31.87 406	22.36 398	26.51 327	26.09 409	14.97 387	24.73 461	13.11 378	1.05 446	0.05 139	1.21 456	0.27 371	1.83 423	1.00 387

AACVNet	10.58 357	2.86 374	9.78 312	8.95 395	3.30 291	10.80 274	4.78 281	22.37 303	12.55 189	27.50 454	29.84 364	30.06 435	15.99 401	19.10 405	11.60 370	0.40 355	0.18 317	0.22 353	0.03 177	0.62 336	0.73 353

test_sample6	9.79 330	1.61 221	9.84 313	5.35 221	2.35 241	15.59 366	6.60 350	28.40 371	20.96 292	19.40 348	33.22 421	17.17 306	11.58 315	13.43 302	8.82 328	0.26 317	0.10 241	0.10 281	0.06 237	0.50 301	0.41 285

ac_64	11.10 371	1.49 175	9.88 314	8.24 382	5.45 404	19.12 414	6.46 341	24.10 322	14.34 214	22.80 405	23.87 297	33.28 461	15.54 396	18.87 400	17.26 418	0.28 320	0.12 268	0.02 172	0.02 158	0.26 176	0.63 332

test_sample7	10.45 353	2.24 344	9.90 315	5.32 217	2.01 222	14.98 352	7.44 373	28.75 374	23.91 335	24.38 422	21.03 262	24.64 392	17.82 426	13.58 307	9.82 339	0.59 393	0.87 467	0.39 392	0.12 286	0.66 349	0.47 302

test_sample4	9.10 300	1.65 235	9.91 316	5.19 205	2.57 253	16.59 391	5.38 296	27.37 360	19.80 281	17.80 312	27.52 336	15.01 268	11.21 301	12.69 274	8.15 317	0.21 287	0.07 195	0.06 230	0.03 177	0.43 268	0.30 247

rvit_stereo_0083	4.53 120	1.94 299	9.94 317	7.12 340	1.67 187	4.98 103	2.80 215	8.25 68	18.22 267	4.76 100	7.78 104	6.41 128	4.87 153	7.54 71	3.74 194	0.11 243	0.04 108	0.00 1	0.01 126	0.24 162	0.16 159

DMCA	8.51 284	1.90 288	9.96 318	5.16 196	4.14 331	10.29 261	4.46 273	25.52 334	19.55 277	16.33 279	20.69 253	17.59 314	11.26 302	10.42 156	11.36 366	0.50 378	0.08 215	0.35 385	0.05 221	0.36 239	0.31 255

plain	4.15 115	1.67 240	9.97 319	4.86 169	2.97 281	3.27 24	1.41 89	8.20 66	5.51 87	3.37 61	16.69 200	3.03 58	2.71 76	14.44 324	3.91 205	0.14 254	0.00 1	0.03 189	0.01 126	0.69 350	0.14 139

IER	9.78 329	1.55 195	9.97 319	4.51 144	5.23 387	13.78 325	5.11 288	26.66 352	22.79 320	19.69 355	29.45 359	16.42 290	18.52 434	13.64 310	7.57 298	0.06 218	0.03 96	0.18 333	0.09 264	0.18 129	0.23 214

test_sample3	8.76 291	1.62 227	9.99 321	5.21 208	2.61 255	17.43 399	5.37 294	26.91 356	19.77 280	17.13 298	20.82 259	16.55 293	9.70 273	12.52 269	8.59 324	0.21 287	0.07 195	0.05 216	0.04 198	0.39 255	0.30 247

DEmStereo	8.85 294	1.36 136	9.99 321	4.24 123	1.05 122	11.49 286	5.91 313	13.76 166	26.68 364	22.03 395	32.92 418	11.86 211	15.27 392	11.48 208	8.08 314	0.16 264	0.15 300	0.02 172	0.09 264	0.09 74	0.44 295

UDGNet	10.05 342	13.89 505	10.00 323	9.36 406	2.69 260	7.82 230	1.88 149	18.86 255	34.64 435	17.52 309	13.70 174	13.40 245	7.18 220	13.01 290	6.30 277	5.30 503	0.08 215	12.57 528	2.80 495	8.19 505	1.71 424

DIP-Stereo	6.74 220	1.93 298	10.02 324	4.28 131	1.64 185	13.54 323	1.52 98	15.16 185	6.63 107	14.30 229	26.81 329	10.90 195	5.19 158	14.78 331	7.56 297	0.00 1	0.06 172	0.05 216	0.00 1	0.17 126	0.17 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADLNet	12.34 396	2.22 341	10.14 325	8.38 385	6.78 445	17.56 401	9.05 393	33.21 441	26.28 361	27.06 450	26.01 316	26.80 412	13.76 356	16.99 381	18.74 426	0.24 307	0.39 403	0.23 357	0.10 273	0.64 343	2.16 442

Selective-RAFT	5.78 177	0.83 30	10.24 326	6.70 317	0.72 85	15.49 365	1.13 73	13.82 169	15.41 227	6.97 129	6.97 94	11.63 205	8.27 242	12.32 254	4.73 233	0.10 239	0.01 23	0.00 1	0.26 366	0.07 56	0.03 25

hknet	10.13 346	1.56 204	10.27 327	6.74 320	3.72 307	16.10 377	7.13 366	33.06 438	21.12 296	17.99 318	21.34 266	23.11 374	14.95 383	16.43 372	8.34 320	0.14 254	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

UPFNet	11.72 382	1.52 185	10.33 328	7.38 349	7.14 454	20.05 421	9.62 405	28.90 379	25.94 356	20.02 361	29.73 363	20.91 351	16.34 404	18.61 398	16.17 410	0.26 317	0.17 311	0.25 361	0.03 177	0.55 317	0.56 322

RASNet	11.59 379	1.71 249	10.36 329	6.30 289	5.66 412	15.48 364	6.12 327	34.50 456	20.86 291	16.61 286	32.51 412	22.04 363	23.00 457	19.44 409	16.15 409	0.71 408	0.03 96	0.05 216	0.01 126	0.15 109	0.13 134

gcap-zeroshot	5.34 145	1.50 179	10.42 330	4.65 153	1.22 143	9.78 254	1.70 114	10.29 104	6.36 102	15.08 244	9.84 124	17.96 322	5.21 159	9.43 129	1.99 86	0.10 239	0.36 400	0.06 230	0.29 378	0.05 36	0.43 291

NINENet	10.74 363	2.29 347	10.44 331	8.03 375	5.09 379	17.62 405	2.79 213	38.69 494	33.24 424	18.35 331	26.31 322	14.49 258	9.40 266	15.88 355	10.57 354	0.41 357	0.21 336	0.29 376	0.00 1	0.42 266	0.23 214

AASNet	12.49 400	2.46 355	10.49 332	9.82 422	6.86 446	17.33 397	6.73 353	41.09 508	37.86 457	22.53 401	29.11 350	16.68 294	13.48 351	14.54 329	17.87 422	0.20 282	0.02 67	0.78 425	0.05 221	1.18 393	0.76 357

PCWNet_CMD	9.64 323	1.77 272	10.59 333	4.80 163	2.90 273	16.25 387	2.42 195	29.37 388	34.10 429	17.41 303	22.04 279	19.10 337	7.70 227	12.05 238	6.86 282	0.22 293	0.45 422	0.80 429	0.22 337	3.11 455	0.69 345

MSMDNet	9.64 323	1.77 272	10.63 334	4.83 164	2.90 273	16.35 388	2.37 188	29.33 386	34.29 433	17.43 305	22.10 281	19.05 336	7.79 232	12.11 246	6.87 283	0.23 302	0.46 424	0.67 418	0.21 334	2.77 446	0.60 328

LMCR-Stereo	10.75 364	4.13 414	10.67 335	13.11 479	3.99 324	16.68 392	5.91 313	25.30 332	22.69 318	22.04 396	21.80 274	14.67 262	14.24 370	20.55 435	15.86 405	1.90 468	0.04 108	0.00 1	0.02 158	1.29 401	0.18 175

ccs_rob	9.61 322	1.92 295	10.72 336	4.55 146	2.89 272	14.33 338	2.86 218	26.85 355	32.36 416	17.05 295	22.91 288	22.12 364	8.70 248	12.10 244	7.44 292	0.19 274	0.44 417	1.38 463	0.25 362	2.68 443	0.57 323

CFNet_pseudo	9.58 320	1.91 291	10.73 337	4.53 145	2.91 275	14.26 336	2.75 211	26.73 354	32.14 413	17.10 297	23.02 289	22.14 365	8.74 250	12.17 248	7.43 291	0.20 282	0.45 422	1.24 461	0.24 356	2.49 440	0.49 310

iResNet_ROB	11.71 381	1.96 302	10.77 338	6.01 269	3.68 306	15.13 356	2.34 184	31.72 417	37.58 454	26.16 443	32.77 414	25.88 408	15.34 394	16.35 371	7.94 310	0.19 274	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.12 121

MIM_Stereo	7.02 235	1.55 195	10.78 339	4.17 116	0.58 54	5.25 122	1.32 86	19.03 257	12.59 190	16.74 291	28.83 349	13.20 239	5.53 167	12.89 281	7.11 286	0.00 1	0.23 352	0.00 1	0.01 126	0.38 252	0.28 238

StereoDRNet-Refined	13.36 419	2.80 369	10.82 340	7.94 372	3.10 283	18.95 413	4.45 272	28.47 372	29.65 383	29.11 464	41.47 480	24.44 389	17.64 422	23.34 452	21.66 445	0.16 264	0.07 195	0.53 404	0.32 393	0.77 368	1.64 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AANet_RVC	13.16 412	5.34 436	10.83 341	8.20 381	4.44 351	14.13 334	9.46 402	28.78 377	37.67 455	23.44 413	37.47 453	23.48 380	15.83 400	22.39 446	16.63 412	1.67 462	0.86 465	0.24 360	0.02 158	0.63 339	1.60 418

MyStereo8	7.13 239	2.48 356	10.86 342	6.81 325	4.98 372	10.73 270	1.42 90	14.58 175	9.73 159	15.75 264	23.16 291	12.17 221	7.96 237	9.85 140	10.21 350	0.04 183	0.19 324	0.08 251	0.21 334	0.58 328	0.82 363

GMStereo	5.94 183	3.84 408	10.86 342	5.13 194	0.71 76	7.27 219	2.66 208	12.38 130	25.14 347	12.01 177	10.66 142	5.12 103	3.46 95	11.39 206	6.16 275	0.45 366	0.02 67	0.05 216	0.31 389	0.86 374	0.25 227
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ITSA-stereo	11.44 376	2.03 321	10.92 344	5.90 259	1.78 201	12.05 299	4.17 263	36.77 478	49.15 505	18.17 323	18.53 223	21.79 360	12.59 336	15.74 349	14.05 390	0.45 366	0.39 403	0.28 372	0.29 378	0.98 381	2.81 451

MeshStereo	22.27 499	6.87 459	11.15 345	7.69 363	4.87 364	37.70 514	13.06 454	41.64 511	36.95 452	50.92 534	53.41 526	58.12 539	41.93 529	37.73 520	27.62 490	2.52 480	2.37 500	2.99 488	2.07 488	3.09 454	2.60 448
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
ssnet_v2	13.23 414	2.43 352	11.25 346	7.34 346	2.92 277	23.05 443	12.95 453	35.93 471	32.92 423	21.23 388	25.38 310	28.81 422	15.22 391	22.57 447	19.81 434	0.18 270	0.08 215	0.19 341	0.05 221	1.24 398	1.06 391

TRStereo	6.22 198	6.09 447	11.30 347	9.19 403	7.41 460	4.75 86	1.74 128	19.70 265	11.74 177	10.61 163	8.65 107	10.67 192	3.22 87	13.81 312	3.60 187	0.31 326	0.23 352	0.12 299	0.36 404	0.48 286	0.38 275

SFCPSM	8.85 294	1.40 144	11.34 348	5.23 212	3.47 301	16.55 390	7.18 369	30.71 406	25.24 348	16.45 281	19.45 233	11.10 200	9.61 270	11.88 232	5.52 263	0.22 293	0.17 311	0.36 388	0.22 337	0.29 193	0.58 325

DCVSM-stereo	9.70 325	1.83 281	11.36 349	5.81 248	3.59 305	10.57 267	3.00 221	18.71 252	22.11 311	23.79 415	19.02 229	29.73 429	17.68 423	13.33 298	9.11 334	0.21 287	1.14 475	0.27 365	0.06 237	0.75 366	1.89 429

delet	12.65 404	1.85 284	11.36 349	7.71 366	6.22 429	22.52 438	10.22 423	28.14 369	37.67 455	19.66 354	29.24 352	21.00 353	15.99 401	21.97 442	17.77 421	0.03 169	0.07 195	0.19 341	0.04 198	0.60 331	0.75 356

SACVNet	13.38 420	4.08 412	11.41 351	11.67 466	5.79 418	17.28 396	9.39 400	32.77 433	22.29 312	28.11 458	33.35 423	32.48 453	21.86 453	19.75 413	10.28 352	1.00 442	0.48 428	0.85 437	0.29 378	1.31 404	3.08 457

dd	7.96 269	4.08 412	11.49 352	6.53 303	0.93 113	8.28 240	4.03 258	16.53 215	33.82 425	15.17 252	16.50 198	6.79 135	5.96 184	14.30 320	9.90 341	1.13 450	0.42 411	0.17 328	0.44 419	2.01 431	0.79 361

PFNet	7.91 265	1.44 159	11.60 353	7.03 332	2.42 244	7.60 229	6.03 324	23.36 314	17.24 250	20.29 368	17.67 205	15.44 277	7.71 228	13.02 292	5.71 265	0.24 307	0.20 329	0.12 299	0.19 327	0.31 211	0.61 330

DMCA-RVC	11.41 375	3.32 391	11.68 354	10.12 432	4.81 362	11.92 293	4.11 259	24.67 327	23.66 330	20.06 363	28.51 347	26.71 411	24.96 473	15.95 362	14.82 396	0.41 357	0.34 398	0.56 408	0.16 307	0.72 359	0.69 345

CRFU-Net	12.56 402	2.89 375	11.77 355	8.18 379	5.80 419	24.84 453	10.46 430	24.56 325	13.12 197	30.06 472	29.37 353	29.09 423	19.64 442	19.96 417	18.53 425	0.82 426	0.48 428	0.27 365	0.15 304	0.53 311	0.68 343

GES	8.51 284	1.98 305	11.82 356	6.39 294	1.77 199	12.36 305	6.22 330	21.55 290	21.34 300	19.02 344	26.02 317	8.79 169	9.34 264	13.94 315	7.24 288	0.38 342	0.10 241	0.30 380	0.14 297	0.69 350	0.73 353

CFNet_ucs	10.25 348	1.91 291	11.88 357	4.98 175	4.08 326	15.11 354	3.57 247	28.02 367	31.98 412	18.21 325	25.20 309	23.27 377	9.38 265	13.38 299	7.22 287	0.23 302	0.81 462	1.65 467	0.22 337	3.01 451	0.93 378

DDVS	10.70 360	3.00 382	11.95 358	6.84 327	3.80 312	15.73 367	2.83 217	23.57 316	17.37 253	20.98 379	29.89 365	31.40 445	8.70 248	19.22 408	13.19 379	0.74 416	1.53 485	0.07 241	0.21 334	0.84 372	2.11 436

acv_ft	12.16 391	1.68 246	11.97 359	7.70 364	6.20 427	19.61 418	5.52 303	25.78 339	34.81 436	25.62 438	30.78 379	24.72 396	13.20 346	15.81 352	18.80 427	0.13 252	0.01 23	0.06 230	0.06 237	0.63 339	0.15 154

iRaft-Stereo_20w	6.06 193	1.84 282	12.04 360	4.23 122	1.67 187	6.77 210	2.22 176	18.73 253	6.08 96	14.72 233	10.33 138	13.42 247	8.14 240	15.88 355	3.08 168	0.01 92	0.24 363	0.13 310	0.39 412	0.61 333	0.71 350

BEATNet_4x	9.37 313	4.85 425	12.05 361	5.48 228	1.35 162	13.15 318	6.15 328	25.06 329	16.74 244	16.18 274	24.65 303	17.29 311	12.51 334	16.91 380	10.92 359	0.38 342	0.18 317	0.81 434	0.05 221	1.95 427	0.65 340

MIPNet	6.75 222	1.67 240	12.34 362	4.67 154	1.47 169	10.01 257	2.24 178	26.43 349	17.22 248	14.72 233	12.75 165	7.02 142	9.68 272	8.44 91	5.26 254	0.01 92	0.04 108	0.05 216	0.09 264	0.35 238	0.55 318

HGLStereo	12.72 405	2.66 366	12.34 362	9.93 426	7.55 462	16.16 381	7.45 374	31.48 416	27.01 366	20.01 360	35.31 440	26.98 417	18.90 438	17.87 388	18.90 428	0.33 329	0.16 309	0.07 241	0.05 221	0.48 286	0.70 349

GANet	16.92 449	4.32 417	12.46 364	10.84 451	4.24 334	23.04 442	15.36 480	39.91 502	34.47 434	32.42 486	45.10 501	40.04 498	27.54 482	23.61 455	20.20 438	1.02 445	0.08 215	0.67 418	0.22 337	1.87 425	0.97 381

LL-Strereo	10.79 366	3.52 396	12.54 365	8.77 391	5.44 403	7.49 222	9.26 399	35.15 463	28.70 378	16.47 282	15.85 192	21.06 354	17.42 421	21.62 441	9.72 338	0.21 287	0.22 346	0.74 423	0.08 251	0.98 381	0.60 328

IPLG	7.20 244	1.43 153	12.55 366	5.17 197	4.32 346	11.11 283	1.48 92	21.79 294	15.10 222	19.16 346	20.23 243	5.26 109	5.61 169	11.68 224	8.14 315	0.05 202	0.06 172	0.03 189	0.07 247	0.33 228	0.50 311

MLCV	9.32 310	2.22 341	12.55 366	5.22 210	1.32 155	13.79 326	1.35 87	21.14 287	23.65 328	21.91 394	31.37 391	17.14 305	7.57 225	16.00 363	10.18 348	0.22 293	0.01 23	0.03 189	0.02 158	0.40 260	0.29 244

MMNet	12.97 409	2.08 326	12.74 368	6.98 331	6.27 434	26.39 470	4.73 279	23.10 312	41.79 474	25.48 436	32.29 410	21.09 355	17.79 424	19.52 411	17.90 423	0.19 274	0.07 195	0.10 281	0.00 1	0.37 246	0.59 327

CIPLG	7.15 241	2.44 353	12.82 369	7.38 349	4.93 367	10.51 265	4.56 275	15.17 186	13.25 202	17.45 306	19.75 239	8.42 164	4.60 140	11.41 207	8.31 318	0.33 329	0.32 391	0.03 189	0.14 297	0.37 246	0.72 352

ADLNet2	12.44 398	2.17 336	12.84 370	9.17 401	5.82 420	20.00 420	10.13 419	32.53 431	36.22 448	18.62 337	19.39 232	21.96 361	17.07 415	21.43 440	19.42 430	0.24 307	0.15 300	0.06 230	0.08 251	0.86 374	0.57 323

DSFCA	11.85 386	2.01 316	12.93 371	5.40 225	6.87 447	15.36 358	10.45 426	30.68 405	31.84 405	25.99 440	23.52 292	22.03 362	14.05 364	20.28 429	12.46 372	0.57 388	0.41 407	0.28 372	0.38 410	1.02 383	0.47 302

IPLGR_C	7.16 242	2.48 356	12.98 372	7.52 358	4.91 366	10.56 266	4.59 277	15.63 199	14.12 211	17.42 304	18.87 226	8.00 158	4.59 139	10.76 170	8.81 327	0.32 327	0.32 391	0.03 189	0.13 291	0.36 239	0.76 357

DeepPruner_ROB	10.77 365	4.56 420	13.13 373	6.37 292	4.28 342	10.14 259	6.86 357	36.42 475	19.59 278	17.87 314	27.37 334	23.19 376	12.26 326	19.09 404	10.23 351	1.05 446	0.48 428	0.23 357	0.15 304	0.89 377	1.17 399

IPLGR	7.14 240	1.31 126	13.14 374	4.24 123	1.15 138	9.78 254	0.98 65	23.98 319	21.70 306	16.22 276	18.43 219	8.45 165	7.66 226	9.26 126	5.45 262	0.21 287	0.05 139	0.04 209	0.06 237	0.32 221	0.38 275

MyStereo06	6.40 201	1.76 266	13.15 375	6.19 283	4.40 349	7.09 216	9.95 410	16.68 218	6.98 116	12.91 201	10.76 147	17.84 319	5.71 176	9.97 144	3.39 183	0.06 218	0.10 241	0.02 172	0.04 198	0.73 360	0.29 244

ACRE	7.07 238	2.38 350	13.26 376	7.36 348	4.86 363	10.28 260	4.40 269	15.51 194	13.69 207	17.22 301	19.23 230	8.00 158	4.20 118	10.64 164	8.50 323	0.33 329	0.32 391	0.03 189	0.14 297	0.37 246	0.77 360

UNet	12.64 403	2.02 318	13.36 377	6.85 328	7.76 468	25.31 462	4.74 280	34.10 448	28.19 375	20.03 362	31.07 387	27.02 418	17.36 419	20.18 423	13.87 388	0.06 218	0.05 139	0.27 365	0.01 126	0.23 156	0.39 278

SMFormer	10.46 355	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	12.70 375	0.38 342	0.21 336	0.28 372	0.03 177	0.33 228	0.31 255

tta	10.45 353	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.39 339	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	12.69 374	0.38 342	0.21 336	0.28 372	0.03 177	0.29 193	0.18 175

qqq1	9.96 338	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	3.18 173	0.38 342	0.21 336	0.00 1	0.01 126	0.29 193	0.18 175

fff1	9.96 338	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	3.18 173	0.38 342	0.21 336	0.00 1	0.01 126	0.29 193	0.18 175

iResNetv2_ROB	12.00 388	2.91 377	13.46 382	5.82 249	3.73 308	13.15 318	6.45 340	34.15 449	36.02 445	25.25 432	33.81 431	29.79 431	14.24 370	13.61 309	6.10 274	0.21 287	0.02 67	0.12 299	0.00 1	0.82 370	0.25 227

gwcnet-sp	9.81 332	2.82 371	13.47 383	5.99 266	4.27 337	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 380	20.69 253	15.22 271	14.96 384	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

scenet	9.81 332	2.82 371	13.47 383	5.99 266	4.27 337	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 380	20.69 253	15.22 271	14.96 384	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

ssnet	9.81 332	2.82 371	13.47 383	5.99 266	4.27 337	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 380	20.69 253	15.22 271	14.96 384	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

GEStereo_RVC	12.81 406	2.49 358	13.64 386	9.68 418	4.97 370	18.16 407	11.30 437	31.26 412	47.47 498	19.84 357	26.97 330	19.03 335	13.19 345	20.14 422	14.86 398	0.83 428	0.51 437	0.10 281	0.13 291	0.54 313	0.99 385

UGAM-zero	6.91 229	1.47 164	13.65 387	4.24 123	1.67 187	5.51 133	0.72 47	17.44 227	6.74 109	14.56 230	15.84 191	24.16 387	14.20 368	12.79 278	3.96 209	0.00 1	0.22 346	0.02 172	0.58 436	0.14 101	0.27 234

dad	12.24 392	10.20 481	13.68 388	6.64 313	1.47 169	13.55 324	3.58 248	17.62 230	35.33 441	27.15 453	32.65 413	30.85 439	10.86 291	14.33 322	10.04 346	2.95 484	0.55 442	7.92 518	0.91 455	3.35 464	1.17 399

MDST_ROB	17.92 462	1.60 216	13.68 388	13.88 487	6.44 436	43.05 526	14.86 470	42.74 517	41.66 472	43.25 521	42.85 490	28.43 421	17.28 418	29.35 484	16.06 407	0.88 434	0.11 257	0.63 413	0.47 423	0.50 301	0.64 338

DAS	10.80 367	2.03 321	13.96 390	9.01 396	6.23 430	14.67 348	7.38 371	21.59 291	32.58 419	18.67 338	28.13 340	19.20 339	17.08 416	16.54 375	7.31 289	0.58 389	0.01 23	0.29 376	0.01 126	0.47 284	0.20 192

SepStereo	11.34 374	2.03 321	13.96 390	9.01 396	6.23 430	14.67 348	7.38 371	21.59 291	32.58 419	18.67 338	28.13 340	19.20 339	17.08 416	27.36 473	7.31 289	0.58 389	0.01 23	0.29 376	0.01 126	0.47 284	0.20 192

LE_ROB	22.93 504	3.07 384	14.02 392	7.70 364	2.86 270	31.99 497	17.35 495	28.10 368	67.19 553	70.51 555	55.61 533	49.07 528	47.62 536	24.76 462	36.49 514	0.35 336	0.20 329	0.27 365	0.55 433	0.48 286	0.44 295

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 242	3.12 387	14.04 393	4.74 157	6.89 449	6.58 203	0.68 43	21.97 301	9.36 158	10.84 166	17.38 203	17.36 312	9.24 260	12.45 262	4.44 226	0.04 183	0.24 363	0.10 281	1.00 462	1.36 406	1.43 411

DN-CSS_ROB	8.17 275	2.59 364	14.14 394	6.11 279	3.22 288	6.31 191	3.53 243	22.92 311	20.59 288	16.66 287	30.05 369	9.31 177	7.95 236	13.49 303	4.78 235	0.72 410	0.00 1	0.45 396	0.00 1	0.54 313	0.09 94

PAM_32	6.82 225	1.73 250	14.16 395	5.34 220	1.47 169	13.84 328	0.88 57	14.75 179	6.34 101	14.22 227	9.14 116	24.94 399	11.87 320	12.50 266	2.79 147	0.14 254	0.27 379	0.09 262	0.42 416	0.54 313	0.89 373

PSMNet_ROB	16.90 448	5.45 437	14.16 395	13.77 483	7.25 456	27.65 476	32.74 538	43.21 521	37.88 458	24.00 416	32.97 419	34.55 473	16.69 408	17.41 383	23.96 466	0.38 342	0.22 346	0.93 442	2.05 487	1.83 423	0.96 380

AF-Net	18.38 467	5.60 440	14.21 397	15.95 501	10.78 500	22.26 435	10.45 426	35.39 465	50.22 513	24.71 426	37.77 454	41.55 506	29.24 494	29.11 483	26.67 482	4.35 499	0.06 172	4.56 498	0.90 452	2.42 437	1.38 408

IGEV_Zeroshot_test	5.28 142	2.03 321	14.26 398	6.09 276	1.33 157	4.32 60	1.03 70	14.46 171	6.50 104	13.33 215	11.89 157	11.01 196	3.45 94	10.71 168	3.64 189	0.03 169	0.22 346	0.15 320	0.26 366	0.80 369	0.20 192

rvit_0105_6	5.74 175	2.76 368	14.29 399	9.83 424	1.73 193	5.18 119	5.24 291	10.21 102	20.31 285	6.26 115	6.78 90	10.10 187	6.43 201	11.20 199	3.33 180	0.18 270	0.29 383	0.00 1	0.00 1	0.51 305	0.14 139

NCCL2	17.23 452	6.37 452	14.30 400	23.45 524	7.18 455	24.16 448	17.05 493	34.39 454	25.88 354	31.55 479	38.01 457	42.09 508	26.81 478	20.94 438	22.69 459	0.45 366	0.23 352	2.63 484	1.80 482	2.02 432	2.57 447

StereoDRNet	15.30 434	4.47 419	14.35 401	10.71 445	8.69 481	25.02 458	11.03 432	39.66 499	35.62 443	29.17 465	28.81 348	34.05 469	17.80 425	18.80 399	23.77 464	0.41 357	0.30 385	0.15 320	0.14 297	1.64 415	1.42 410

UDG	21.45 493	14.84 507	14.44 402	21.30 521	20.08 530	32.05 498	13.76 460	35.98 473	35.52 442	25.93 439	30.69 376	37.26 484	30.66 501	21.97 442	19.89 435	10.88 526	5.55 529	22.78 535	7.65 522	14.83 529	13.05 531

DDUNet	22.66 500	19.69 522	14.64 403	24.11 525	22.38 534	24.84 453	17.71 496	30.36 402	30.32 393	29.02 463	37.31 452	37.63 486	24.66 469	24.67 459	17.08 415	18.42 537	7.92 535	26.43 538	11.81 534	17.23 533	16.95 536

MultiAttention	21.34 491	1.48 169	14.65 404	12.08 472	4.10 329	63.05 552	95.71 576	42.52 515	41.89 475	15.33 255	30.20 371	28.14 419	7.73 229	44.07 533	13.67 385	0.84 429	0.27 379	1.06 446	1.58 479	4.47 476	3.88 470

PS-NSSS	13.70 424	7.41 465	14.68 405	6.70 317	5.63 410	18.43 410	12.59 451	38.89 497	25.56 351	20.27 367	35.71 442	21.11 356	16.35 405	17.16 382	17.56 419	2.28 472	0.53 439	5.37 500	0.36 404	4.28 475	3.09 458

DRN-Test	15.88 436	3.83 407	14.70 406	9.96 428	8.02 475	28.93 482	14.65 467	42.34 513	38.25 460	28.18 459	34.31 435	29.22 426	18.35 432	20.01 418	22.68 458	0.37 341	0.41 407	0.46 397	0.28 374	1.28 400	1.34 405

MSMD_ROB	22.90 503	9.64 478	14.76 407	17.46 507	9.88 492	34.94 506	18.83 501	33.67 445	37.47 453	40.97 515	59.80 538	45.93 520	38.34 521	31.74 492	23.24 462	6.22 509	3.58 519	8.78 520	11.03 533	6.76 494	5.06 486

test-1	5.62 170	1.53 188	14.78 408	7.44 353	1.11 127	7.99 233	1.19 76	13.03 148	12.04 183	9.39 150	15.23 187	11.15 201	5.56 168	7.06 59	3.57 184	0.07 229	0.50 433	0.00 1	0.10 273	0.16 116	0.47 302

PAM	6.94 232	1.65 235	14.88 409	5.38 222	1.98 219	14.76 350	1.28 81	14.54 173	6.77 110	15.52 258	9.10 115	24.15 386	11.60 316	12.46 263	2.33 117	0.04 183	0.28 382	0.07 241	0.42 416	0.57 324	0.99 385

RP	17.58 456	4.92 430	15.27 410	15.44 500	11.95 511	21.05 428	11.75 445	27.64 363	45.09 494	22.99 408	42.05 485	39.39 494	27.74 485	25.54 465	22.33 455	5.45 504	0.59 445	4.33 496	1.62 480	3.53 466	2.86 454

XPNet_ROB	17.33 455	4.84 424	15.44 411	11.15 457	6.64 439	20.88 426	16.10 484	36.26 474	39.54 462	31.80 483	41.32 478	41.30 505	23.91 462	24.67 459	27.40 486	1.07 449	0.74 457	0.79 427	0.25 362	1.10 389	1.31 404

rvit_0105_4	6.69 215	2.81 370	15.46 412	10.22 436	1.58 180	5.99 175	5.81 311	13.77 167	23.65 328	7.16 131	9.46 121	12.64 223	7.78 231	12.03 235	3.83 201	0.19 274	0.47 426	0.00 1	0.01 126	0.60 331	0.37 272

ToySt	10.51 356	2.00 308	15.67 413	5.33 218	0.95 114	14.97 351	9.51 403	24.02 320	27.37 368	14.61 232	24.67 304	24.56 390	14.70 381	16.86 379	13.35 381	0.06 218	0.23 352	0.03 189	0.09 264	0.62 336	0.67 342

iResNet	10.26 349	3.10 386	15.72 414	7.35 347	2.13 226	13.86 329	7.07 363	22.80 309	28.01 372	20.10 364	30.40 373	16.79 295	11.06 298	14.46 325	10.29 353	0.39 352	0.05 139	0.00 1	0.07 247	0.73 360	0.73 353

DispNO	9.33 311	1.78 275	15.84 415	5.73 246	5.74 417	12.24 302	4.81 285	25.06 329	21.10 295	16.70 290	20.86 260	17.78 317	11.76 318	16.74 378	8.85 329	0.22 293	0.15 300	0.03 189	0.12 286	0.41 263	0.64 338

LALA_ROB	19.19 472	7.15 463	15.93 416	12.96 477	5.30 396	28.30 478	23.21 520	42.51 514	36.69 450	33.45 491	40.81 475	50.96 533	24.53 466	27.92 476	25.66 479	0.60 394	0.44 417	2.04 472	1.22 470	2.54 441	1.47 413

DISCO	16.36 441	1.88 287	16.15 417	7.78 368	4.19 332	26.92 473	10.21 422	30.31 401	44.26 489	21.35 390	33.91 433	35.80 479	22.40 455	35.65 508	33.87 507	0.18 270	0.08 215	0.04 209	0.04 198	1.71 419	0.54 317

fast-acv-ft	14.25 426	4.00 411	16.20 418	7.51 357	5.14 384	26.38 469	9.77 407	24.62 326	34.84 438	25.30 434	37.27 451	32.09 450	20.38 447	18.32 394	19.50 432	0.36 338	0.32 391	0.63 413	0.47 423	1.18 393	0.76 357

NaN_ROB	16.51 443	6.51 453	16.22 419	10.53 443	4.64 359	31.76 495	17.78 497	37.00 482	43.37 484	29.68 470	31.29 390	32.67 458	20.32 446	28.00 479	16.06 407	0.38 342	0.41 407	0.32 382	0.41 414	0.87 376	1.94 432

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 390	3.43 394	16.25 420	7.62 362	5.58 407	14.57 346	6.00 320	32.98 436	27.41 369	21.69 392	31.40 393	25.21 401	13.47 349	14.96 333	15.60 404	0.84 429	0.33 395	0.35 385	0.35 400	1.29 401	1.78 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	15.15 431	2.97 380	16.28 421	9.23 404	7.56 463	30.03 485	9.53 404	42.80 518	42.72 479	15.11 246	27.03 332	23.16 375	16.93 412	24.28 457	15.45 402	3.07 487	0.43 415	1.44 464	0.61 437	6.74 493	7.60 511

stereogan	18.62 468	3.07 384	16.31 422	13.04 478	9.99 494	35.74 509	9.09 395	38.17 491	45.27 495	24.39 425	41.24 477	39.93 496	25.46 474	31.29 491	24.33 471	1.80 466	0.91 470	2.71 486	0.75 447	5.15 485	3.70 465

rvit_0105_5	7.60 253	3.13 388	16.37 423	9.97 429	1.59 182	7.41 221	6.27 331	17.78 234	25.62 352	10.30 159	10.39 139	14.79 264	8.95 255	12.51 267	4.87 242	0.17 267	0.42 411	0.00 1	0.11 283	0.62 336	0.71 350

sCroCo_RVC	5.06 131	3.29 390	16.45 424	10.72 446	6.64 439	5.83 165	2.74 210	9.67 88	8.06 136	3.66 68	9.20 118	4.81 97	4.95 154	8.12 85	4.64 231	0.64 404	0.50 433	0.06 230	0.03 177	0.70 353	0.42 288

ARAFT	8.50 283	3.19 389	16.58 425	5.52 230	0.91 111	12.13 300	11.20 435	17.19 226	18.28 268	18.40 334	16.33 197	17.10 304	8.58 244	18.56 396	5.00 245	0.11 243	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.25 227

RYNet	18.92 470	4.69 423	16.88 426	10.99 454	15.84 520	46.72 528	16.57 489	37.84 488	48.03 499	26.92 448	26.48 325	37.84 488	24.92 472	19.80 414	31.04 505	0.25 313	0.25 371	0.62 412	0.03 177	6.34 491	6.39 496

RAFT + AFF	10.27 350	3.77 403	17.13 427	10.24 437	4.97 370	13.08 316	11.52 441	25.69 338	25.80 353	14.72 233	16.12 195	19.16 338	11.35 307	16.24 370	9.04 333	0.30 323	1.46 483	0.66 417	0.20 332	2.03 433	1.94 432

ISRNet	12.26 393	2.02 318	17.38 428	12.71 476	6.24 432	7.39 220	1.62 107	29.23 385	31.94 411	22.65 402	35.28 439	24.62 391	15.27 392	15.28 336	13.76 387	0.78 419	1.00 472	2.30 479	0.52 430	0.92 380	4.29 475

DualNet (step1)	12.44 398	4.86 426	17.49 429	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	28.75 374	23.91 335	24.38 422	21.03 262	24.64 392	17.82 426	13.58 307	9.82 339	6.44 510	0.87 467	6.62 507	7.44 519	3.20 460	3.11 459

test_sample9	15.04 430	4.86 426	17.49 429	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	28.75 374	23.91 335	24.38 422	21.03 262	24.64 392	17.82 426	20.07 420	20.17 436	6.44 510	36.07 549	6.62 507	7.44 519	3.20 460	3.11 459

test_sample8	17.19 451	4.86 426	17.49 429	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	31.87 418	18.55 270	33.54 492	26.00 315	40.64 501	32.90 508	20.07 420	20.17 436	6.44 510	36.07 549	6.62 507	7.44 519	3.20 460	3.11 459

pcwnet_v2	12.32 394	2.00 308	17.53 432	7.79 369	5.69 415	17.06 394	3.69 252	36.52 476	46.17 496	20.55 370	29.39 358	16.50 291	13.00 343	15.70 348	9.32 337	0.50 378	1.00 472	0.34 384	0.24 356	2.00 430	1.38 408

FAT-Stereo	16.81 444	2.97 380	17.56 433	9.80 421	6.21 428	16.12 380	13.23 456	38.18 492	39.67 463	27.00 449	39.73 470	37.55 485	31.30 504	20.39 430	21.52 442	3.44 489	2.05 492	0.81 434	1.10 466	1.89 426	5.72 489

Anonymous_2	14.95 428	6.75 458	17.63 434	5.45 227	7.10 453	26.19 466	11.58 442	18.06 243	17.30 251	17.61 310	15.47 188	23.33 378	20.95 451	20.55 435	14.63 394	11.05 528	12.86 538	11.27 526	25.12 542	11.32 520	4.82 483

edge stereo	18.75 469	5.12 431	17.66 435	10.77 450	7.84 471	22.41 437	11.03 432	35.23 464	42.07 478	34.62 497	42.74 488	41.28 504	35.50 513	25.14 463	24.17 468	2.42 478	2.42 503	6.35 505	1.45 476	2.89 450	3.80 466

ETE_ROB	17.67 459	9.48 476	17.66 435	13.60 481	4.57 355	23.03 441	21.09 508	32.49 429	35.24 440	30.49 473	38.06 458	46.18 522	24.49 465	26.40 469	24.21 469	0.46 371	0.24 363	1.14 451	0.84 450	1.52 410	2.13 437

rvit_0105_3	9.23 303	3.67 400	17.68 437	11.75 467	1.89 212	9.37 253	8.48 387	18.68 251	30.64 396	15.02 242	14.72 180	17.87 320	9.94 278	15.66 347	6.54 278	0.36 338	0.43 415	0.01 154	0.41 414	0.50 301	1.01 388

MANE	31.97 532	10.75 488	17.71 438	20.94 517	13.77 516	47.80 530	26.85 528	53.00 543	55.20 528	59.29 538	64.30 545	64.93 550	56.31 548	51.83 544	38.69 524	9.61 521	4.72 526	6.91 512	19.93 540	9.20 509	7.64 512

Nwc_Net	17.98 463	4.67 422	17.79 439	14.26 490	11.65 509	25.14 459	14.88 471	40.85 506	39.83 464	21.07 384	43.24 492	34.50 472	27.64 483	26.44 471	25.03 473	3.22 488	0.18 317	2.52 483	3.18 496	1.98 428	1.51 415

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 447	16.27 511	17.93 440	11.24 460	6.69 442	28.95 483	10.44 425	41.23 510	21.49 301	29.68 470	34.27 434	32.48 453	11.00 296	20.05 419	15.09 400	8.22 515	2.59 504	12.23 527	0.75 447	10.40 513	6.34 495

DFGA-Net	9.06 299	3.56 397	17.96 441	5.71 244	3.89 314	10.76 271	3.08 225	25.17 331	29.50 379	16.21 275	18.47 222	9.49 180	6.31 198	15.80 351	12.54 373	0.05 202	0.00 1	0.06 230	0.09 264	1.76 421	0.83 364

PWCDC_ROB	17.80 461	9.62 477	18.38 442	17.95 508	7.74 467	24.61 452	5.56 306	34.41 455	52.79 516	29.66 469	50.20 517	20.63 349	19.69 443	29.85 487	20.87 440	6.18 507	0.26 374	0.10 281	0.05 221	5.36 486	2.00 434

FC-DCNN v2	24.44 514	10.97 491	18.53 443	18.49 511	9.18 489	37.41 513	23.03 517	40.91 507	43.02 481	46.46 529	54.06 529	50.67 531	38.26 520	35.41 503	27.52 488	6.85 513	3.38 516	6.03 503	4.89 511	7.82 500	5.94 490

FCDSN-DC	25.59 520	14.91 508	18.83 444	28.55 532	15.68 519	39.29 521	18.16 499	42.83 520	41.69 473	44.43 525	51.94 520	50.82 532	39.22 524	34.59 501	27.29 485	6.05 506	3.63 520	7.01 514	6.41 515	10.35 512	10.17 525
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	24.37 512	10.99 492	19.02 445	18.44 510	9.16 488	36.98 511	23.07 518	40.44 503	43.05 482	46.25 528	53.58 528	50.44 530	37.86 518	35.45 504	27.57 489	6.87 514	3.37 515	6.01 502	4.88 510	7.86 501	6.05 491

sAnonymous2	6.59 207	6.21 449	19.05 446	8.91 393	5.27 393	4.58 69	6.69 351	15.56 196	11.12 174	4.86 103	8.71 110	3.81 72	7.93 234	7.38 65	2.89 150	0.09 234	0.07 195	0.05 216	0.28 374	11.25 518	7.10 506

CroCo_RVC	6.59 207	6.21 449	19.05 446	8.91 393	5.27 393	4.58 69	6.69 351	15.56 196	11.12 174	4.86 103	8.71 110	3.81 72	7.93 234	7.38 65	2.89 150	0.09 234	0.07 195	0.05 216	0.28 374	11.25 518	7.10 506

rvit_stereo_0075_2	9.10 300	3.87 409	19.26 448	11.81 469	8.82 486	5.75 161	4.40 269	22.77 308	17.68 259	11.90 174	28.34 344	16.05 288	6.35 200	14.30 320	7.67 303	0.52 383	0.34 398	0.51 402	0.08 251	0.38 252	1.14 397

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 261	3.78 404	19.59 449	5.04 179	10.79 501	5.87 173	1.85 146	19.52 264	7.33 128	14.18 224	21.16 265	16.50 291	5.97 185	13.73 311	3.79 198	0.04 183	0.17 311	0.04 209	1.30 473	2.45 438	2.15 441

SQANet	21.24 488	24.08 529	19.60 450	26.40 529	18.74 527	30.87 493	9.24 398	32.70 432	29.58 382	25.25 432	33.37 424	33.47 463	19.19 439	28.11 480	18.32 424	10.87 525	2.92 511	26.49 539	5.65 514	18.43 535	11.48 527

TCMNet	15.19 432	6.68 456	19.70 451	13.83 485	12.53 513	26.35 468	13.66 459	29.47 389	35.21 439	24.71 426	31.20 389	23.44 379	15.13 389	18.97 401	22.59 457	1.13 450	0.65 450	2.04 472	0.97 460	3.18 457	2.31 445

WCMA_ROB	20.02 481	4.30 416	19.72 452	9.47 412	7.00 451	32.71 501	13.99 462	31.97 420	32.48 418	41.51 516	52.00 521	44.09 513	36.14 515	32.43 493	24.29 470	6.19 508	2.79 509	1.09 449	1.10 466	3.95 470	3.13 462

pmcnn	14.59 427	3.68 401	19.78 453	6.83 326	4.51 354	21.27 430	14.67 468	27.37 360	30.54 394	27.09 452	40.19 472	38.71 489	18.53 435	17.70 386	19.27 429	0.84 429	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.48 286	0.31 255

rvit_105_1	13.56 422	5.57 439	19.88 454	13.22 480	4.58 356	15.04 353	28.61 533	26.56 351	42.75 480	18.83 341	24.53 301	20.93 352	13.85 359	18.02 392	11.90 371	1.74 463	0.60 446	0.25 361	2.10 489	0.61 333	1.64 420

GMStereo_Zeroshot	10.83 368	7.81 467	19.95 455	9.55 413	2.47 248	11.83 290	1.31 84	20.84 282	20.52 286	22.73 403	35.93 443	24.76 398	5.94 183	19.68 412	7.04 284	0.45 366	0.02 67	0.25 361	0.01 126	5.38 487	0.19 187

GwcNet	16.48 442	5.23 434	20.03 456	10.24 437	8.48 478	28.79 479	10.09 416	38.60 493	44.51 490	23.29 412	36.95 449	31.29 443	19.79 445	20.42 431	25.70 480	0.54 385	0.72 455	0.57 409	0.39 412	1.37 407	2.64 449

RGC	19.90 479	13.26 501	20.24 457	18.19 509	14.06 518	21.21 429	14.33 465	34.97 460	43.60 487	27.73 456	41.49 481	39.76 495	27.98 486	34.52 500	21.37 441	3.66 492	0.54 440	8.67 519	4.16 505	4.19 473	4.02 471

APVNet	17.75 460	5.46 438	20.35 458	12.31 474	8.40 477	30.16 487	24.10 522	41.14 509	30.12 392	25.08 430	41.09 476	31.24 441	23.12 458	27.07 472	27.86 492	0.34 333	0.56 443	3.02 489	0.52 430	1.68 418	1.45 412

S-Stereo	16.85 445	3.95 410	20.67 459	12.08 472	8.91 487	21.68 431	12.61 452	32.20 425	44.61 491	22.37 399	38.42 461	29.15 425	28.02 487	18.58 397	22.36 456	2.88 483	3.11 513	0.87 441	1.82 483	3.58 467	9.08 521

ccnet	24.02 509	16.16 510	21.70 460	11.83 470	17.75 525	37.87 515	16.18 485	45.46 529	31.93 410	36.99 506	46.46 508	38.76 491	29.52 495	37.55 519	40.93 532	9.20 519	6.29 530	9.63 522	7.71 524	11.19 517	7.21 508

YMNet	15.91 437	5.68 441	21.74 461	10.94 452	8.77 483	25.22 460	9.21 396	32.22 426	31.35 400	33.81 495	38.84 463	34.00 466	17.83 429	19.95 415	21.57 443	0.87 432	1.30 476	1.22 458	0.91 455	1.64 415	1.18 401

YMNet_1	15.91 437	5.68 441	21.74 461	10.94 452	8.77 483	25.22 460	9.21 396	32.22 426	31.35 400	33.81 495	38.84 463	34.00 466	17.83 429	19.95 415	21.57 443	0.87 432	1.30 476	1.22 458	0.91 455	1.64 415	1.18 401

FBW_ROB	21.00 485	10.23 482	22.72 463	13.71 482	6.77 444	30.49 492	16.46 488	44.58 526	43.57 486	44.25 524	39.59 468	43.27 511	26.12 476	33.96 498	21.80 447	2.58 481	1.84 490	7.14 517	2.78 494	4.00 471	4.06 472

CSAN	21.34 491	9.45 475	23.34 464	20.99 518	4.95 369	32.57 499	34.26 539	38.83 496	49.95 510	36.97 505	39.72 469	44.97 516	31.73 505	26.05 466	23.94 465	1.52 460	0.47 426	0.85 437	1.43 475	2.73 444	2.14 440

NCC-stereo	19.75 476	6.08 444	23.96 465	15.05 495	16.17 521	18.42 408	21.45 509	43.31 523	41.00 470	24.30 420	38.12 459	34.98 475	26.92 479	35.46 505	25.65 477	4.29 497	2.07 494	3.24 492	8.90 528	2.86 448	2.86 454

Abc-Net	19.75 476	6.08 444	23.96 465	15.05 495	16.17 521	18.42 408	21.45 509	43.31 523	41.00 470	24.30 420	38.12 459	34.98 475	26.92 479	35.46 505	25.65 477	4.29 497	2.07 494	3.24 492	8.90 528	2.86 448	2.86 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSAF-DinoV2	20.61 482	7.35 464	24.41 467	11.43 465	4.88 365	30.12 486	16.70 490	39.67 500	54.27 520	22.75 404	32.01 404	48.05 527	30.44 500	37.52 518	40.45 528	0.72 410	0.50 433	0.44 394	1.23 471	4.64 477	4.54 480

GANetREF_RVC	25.41 519	29.28 533	24.63 468	25.18 526	6.04 425	30.44 490	35.39 542	47.84 532	50.60 514	36.88 504	36.04 445	34.11 471	31.23 503	37.46 517	27.96 495	8.58 516	2.66 506	16.29 530	4.95 512	14.37 527	8.32 516
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
FINET	15.49 435	6.08 444	24.99 469	8.12 377	7.69 466	21.80 433	22.35 513	33.76 446	48.27 500	25.99 440	32.27 409	19.48 343	16.83 411	19.07 403	16.38 411	1.37 457	0.70 454	0.95 443	0.27 371	2.61 442	0.90 374

PWC_ROB	18.37 466	10.55 485	25.19 470	10.21 435	6.29 435	23.75 446	4.79 283	35.93 471	48.75 504	32.56 487	44.46 500	34.68 474	24.78 470	30.99 489	25.72 481	1.38 459	0.08 215	1.57 465	0.26 366	2.18 436	3.17 464

GCST	37.32 542	40.98 544	25.25 471	92.15 578	35.59 544	25.00 457	1.02 67	25.45 333	19.73 279	26.01 442	15.21 186	19.51 345	4.75 149	16.71 377	4.32 222	80.90 571	35.46 548	87.50 577	74.71 566	73.21 567	42.99 553

Syn2CoEx	17.03 450	10.40 484	25.65 472	20.35 513	8.02 475	26.28 467	11.27 436	37.16 484	32.69 421	28.89 462	40.17 471	29.27 427	26.63 477	19.19 406	17.63 420	0.98 440	0.54 440	1.23 460	0.23 346	1.82 422	2.24 443

DANet	16.85 445	8.00 469	26.04 473	14.56 494	7.25 456	20.59 425	5.37 294	26.22 347	26.02 360	32.17 485	36.00 444	37.20 483	29.77 496	30.75 488	24.62 472	1.14 452	1.34 478	2.21 477	0.51 429	3.18 457	4.07 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
STTStereo	12.97 409	4.88 429	26.57 474	7.54 359	5.41 400	13.43 322	6.49 343	30.53 404	26.35 363	25.14 431	31.43 394	32.00 449	14.12 366	16.01 364	14.83 397	0.29 322	0.31 388	0.67 418	1.08 465	1.21 395	1.11 393

PA-Net	16.29 440	6.88 460	27.34 475	9.88 425	11.12 503	21.77 432	28.15 532	32.06 422	39.49 461	19.99 359	27.91 338	23.50 381	20.59 448	20.25 426	24.04 467	0.24 307	2.26 499	0.22 353	4.59 507	1.13 392	4.48 479
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 433	3.68 401	27.36 476	7.11 339	5.83 421	24.88 455	12.12 449	30.19 396	36.12 447	27.08 451	45.98 502	29.10 424	13.65 352	20.45 433	20.26 439	0.67 405	0.00 1	0.10 281	0.00 1	0.32 221	0.26 230

ACV-stereo	11.65 380	5.15 432	28.84 477	6.80 324	3.33 293	20.38 423	6.59 349	21.03 284	20.57 287	17.67 311	20.95 261	26.81 413	16.69 408	20.19 424	13.26 380	0.72 410	1.11 474	0.15 320	0.09 264	0.65 345	2.13 437

CC-Net-ROB	22.04 497	22.91 526	28.86 478	14.05 488	8.73 482	33.79 504	15.26 476	46.84 530	36.06 446	33.72 493	32.10 406	35.47 477	24.02 464	23.57 454	27.88 493	8.95 518	2.95 512	24.94 537	3.68 500	12.41 522	4.62 481

SDNR	16.15 439	5.23 434	28.92 479	5.73 246	6.05 426	56.85 543	3.26 228	23.18 313	29.73 384	20.62 373	36.48 446	13.59 250	16.97 414	18.43 395	13.44 383	10.56 524	13.84 539	3.10 491	0.44 419	7.80 499	8.81 519

CBFPSM	12.42 397	2.59 364	28.96 480	4.74 157	3.20 287	22.33 436	16.31 486	21.13 286	21.03 294	21.04 383	27.81 337	30.24 436	15.99 401	14.59 330	14.80 395	0.04 183	0.49 431	0.10 281	0.16 307	0.51 305	2.34 446

PDISCO_ROB	24.45 515	9.24 471	29.28 481	28.68 533	19.96 529	37.14 512	15.33 479	45.04 528	54.69 522	29.24 466	42.67 487	46.07 521	28.17 488	35.35 502	30.30 503	9.92 522	2.13 496	6.90 511	3.20 497	8.74 508	6.87 502

SANet	20.96 484	6.60 455	29.81 482	8.83 392	3.19 286	31.27 494	20.56 507	41.86 512	56.09 531	39.30 511	43.62 494	44.95 515	31.93 506	27.83 475	23.67 463	0.94 436	0.52 438	0.99 445	0.42 416	4.72 479	2.03 435

Anonymous3	9.60 321	3.45 395	29.83 483	9.58 415	4.75 361	24.51 450	10.20 421	24.04 321	18.77 273	10.42 160	14.64 179	7.97 157	8.75 251	14.05 316	5.80 266	2.44 479	1.39 481	0.08 251	0.06 237	0.73 360	0.48 306

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 508	13.60 503	30.09 484	25.46 527	10.02 495	38.51 518	20.40 506	35.77 470	43.76 488	42.15 517	47.10 509	39.99 497	28.20 489	35.96 511	27.06 484	3.64 491	3.85 523	6.66 510	16.30 539	4.97 482	4.98 485

SHD	21.32 490	10.03 480	30.16 485	14.30 491	8.68 480	24.15 447	8.93 390	40.82 505	61.17 541	35.79 501	44.15 499	38.73 490	30.20 497	33.88 496	31.09 506	2.00 469	0.81 462	1.17 452	1.55 477	4.08 472	4.78 482

FADNet-RVC-Resample	11.72 382	4.35 418	30.33 486	9.46 411	3.90 315	14.11 332	7.17 368	25.78 339	23.31 322	23.27 411	29.52 360	19.50 344	15.00 388	15.38 340	8.33 319	0.53 384	0.50 433	0.49 400	0.50 427	1.38 408	1.67 422

GASNet	17.30 453	19.38 520	30.46 487	20.66 515	9.36 491	16.06 375	9.06 394	43.89 525	40.04 466	25.35 435	23.73 293	32.90 459	15.37 395	28.91 482	17.05 414	3.04 486	0.27 379	1.88 470	0.45 421	6.73 492	1.37 407

RTSC	19.64 475	9.36 473	31.06 488	10.99 454	6.24 432	28.10 477	10.14 420	37.50 487	58.34 537	31.74 481	36.70 448	32.50 455	21.03 452	36.00 513	37.24 520	1.23 455	0.44 417	0.12 299	0.31 389	1.98 428	1.69 423

SAMSARA	34.43 537	18.53 516	31.91 489	55.34 549	35.34 543	75.99 566	94.71 575	47.97 533	50.84 515	37.47 507	36.99 450	53.12 536	38.55 522	39.56 525	38.65 523	3.59 490	5.40 528	2.22 478	3.72 501	9.43 510	9.29 523

ADCP+	18.16 464	4.61 421	32.94 490	9.31 405	10.23 496	28.87 480	11.69 443	33.43 442	36.49 449	29.28 467	40.49 473	24.18 388	24.61 468	33.89 497	35.33 511	0.25 313	0.40 406	2.00 471	1.17 468	2.16 435	1.87 428

DPSNet	24.40 513	6.97 462	33.14 491	11.16 458	6.54 437	53.33 537	43.32 547	51.28 538	59.37 539	30.89 475	39.36 466	40.35 499	34.30 512	32.57 494	25.09 474	4.65 502	1.62 486	0.37 389	0.66 441	8.51 507	4.44 478

Wz-Net-MNSev	18.98 471	6.53 454	33.16 492	10.15 433	7.26 458	38.37 517	16.45 487	34.19 451	43.20 483	30.65 474	40.76 474	40.51 500	19.24 440	27.56 474	28.06 497	0.81 425	0.26 374	0.05 216	0.10 273	1.45 409	0.84 366

DGSMNet	19.79 478	12.06 497	33.43 493	13.79 484	16.23 523	22.97 440	15.88 483	35.41 466	41.96 476	19.90 358	32.16 408	35.60 478	18.14 431	29.48 486	23.10 461	3.85 493	3.89 524	6.16 504	4.75 509	13.56 524	13.44 532

psmorigin	20.95 483	10.24 483	35.84 494	9.75 419	7.05 452	24.59 451	10.11 417	32.85 435	32.17 414	43.09 519	54.57 530	42.79 509	36.62 516	35.99 512	27.41 487	1.58 461	2.72 508	0.79 427	1.05 463	3.26 463	6.50 497

ELAS_RVC	33.79 536	19.15 519	35.97 495	21.28 520	13.79 517	52.58 535	36.11 543	48.96 535	55.66 529	61.47 545	62.91 540	58.35 541	53.55 542	53.37 546	42.23 536	11.25 529	6.64 533	10.32 524	7.05 517	13.56 524	11.58 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	33.68 535	18.95 518	36.71 496	20.64 514	13.61 515	56.43 539	35.14 541	50.03 537	49.90 507	60.58 541	63.83 544	58.64 542	53.36 541	50.73 539	44.44 539	11.03 527	6.58 532	10.02 523	7.43 518	13.58 526	11.94 529
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet	14.18 425	10.92 490	37.56 497	7.79 369	6.64 439	17.48 400	6.91 359	34.73 458	34.03 427	18.85 342	27.02 331	28.26 420	14.24 370	17.77 387	10.09 347	0.41 357	0.67 453	0.37 389	0.37 408	8.13 503	1.34 405

PVD	33.19 534	18.59 517	37.64 498	26.09 528	16.99 524	33.25 502	42.25 546	51.42 539	66.03 551	52.65 536	64.31 546	51.93 535	55.13 544	51.61 543	40.40 527	4.00 495	3.51 518	9.53 521	4.26 506	10.62 514	23.56 541

G-Net	21.25 489	8.24 470	37.97 499	15.14 498	9.26 490	50.87 534	16.80 492	27.96 365	30.54 394	38.92 508	42.93 491	33.27 460	32.17 507	27.99 478	25.25 475	4.40 500	3.83 522	3.60 495	0.97 460	7.91 502	6.95 503

xyz-stereo	13.23 414	0.83 30	38.70 500	2.53 27	0.83 102	41.19 524	4.82 286	13.68 161	26.28 361	22.98 407	37.78 455	29.35 428	18.53 435	18.11 393	7.85 307	0.22 293	0.03 96	0.64 415	0.01 126	0.13 96	0.06 64

STTRV1_RVC	22.05 498	18.29 515	39.19 501	16.73 504	23.82 537	29.51 484	15.66 481	34.87 459	34.16 431	35.00 498	34.89 438	31.89 447	28.80 492	28.81 481	23.08 460	11.86 532	3.26 514	6.50 506	4.65 508	14.38 528	5.69 487

FADNet-RVC	13.27 417	11.57 496	39.71 502	7.94 372	4.50 353	15.41 361	6.95 362	27.96 365	22.98 321	20.37 369	30.73 378	26.86 414	11.31 306	20.50 434	14.28 392	0.14 254	0.14 295	0.13 310	0.18 314	2.83 447	0.86 370

FADNet_RVC	11.94 387	5.17 433	39.74 503	6.44 297	3.46 300	11.42 285	4.17 263	29.16 383	26.89 365	17.97 317	25.96 314	13.41 246	15.67 397	15.84 354	13.54 384	0.90 435	0.75 459	0.55 406	1.20 469	3.65 469	2.85 452

AnyNet_C32	23.37 506	13.28 502	40.29 504	12.36 475	11.44 506	30.39 489	29.15 534	31.36 415	44.90 493	35.36 499	48.86 511	33.61 464	34.20 511	43.15 532	41.62 535	1.27 456	1.35 479	1.18 454	2.58 492	4.77 480	6.27 494

z-ln-s-r	14.97 429	6.05 443	40.55 505	5.39 224	5.41 400	13.95 330	13.34 457	21.84 295	36.75 451	18.86 343	43.90 498	23.71 385	16.41 406	22.64 449	28.99 499	0.02 143	0.02 67	0.00 1	0.00 1	1.04 385	0.48 306

PSMNet-RUCA	24.03 510	26.83 531	40.96 506	35.46 537	34.27 542	16.24 386	9.79 408	39.82 501	31.45 402	31.49 478	41.54 482	36.82 482	26.02 475	27.92 476	15.09 400	11.51 530	2.06 493	20.58 533	8.10 526	15.83 530	8.74 518

Wz-Net-LNSev	18.19 465	10.57 486	41.33 507	10.19 434	7.94 473	24.29 449	15.28 478	34.15 449	43.38 485	32.90 489	43.72 496	31.94 448	22.21 454	20.81 437	22.26 453	0.47 372	0.22 346	0.00 1	0.02 158	1.22 396	0.94 379

ADCMid	22.76 502	10.75 488	41.73 508	11.23 459	7.97 474	27.26 474	19.18 504	35.44 467	38.02 459	40.23 513	46.38 505	36.56 481	42.70 530	38.20 522	40.75 529	1.77 464	1.43 482	3.05 490	3.81 502	4.96 481	3.82 467

w-ln-seven-2	17.58 456	7.62 466	41.78 509	11.29 462	6.55 438	23.49 445	14.08 463	29.64 391	39.85 465	28.44 461	42.38 486	30.45 437	27.66 484	22.16 444	22.15 452	0.44 364	0.49 431	0.65 416	0.17 312	1.58 411	0.81 362

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 254	27.25 532	41.87 510	2.73 34	0.41 26	4.25 57	1.50 97	6.63 39	3.87 48	4.31 85	3.78 36	2.48 54	1.39 30	5.67 32	1.56 52	25.09 542	0.05 139	0.01 154	0.08 251	4.67 478	14.58 533

ADCRef	17.30 453	6.73 457	42.01 511	10.11 431	8.78 485	26.61 471	10.45 426	31.29 414	32.75 422	31.19 476	41.62 483	18.47 330	19.78 444	24.29 458	34.06 509	0.76 417	0.42 411	2.16 475	1.79 481	1.23 397	1.56 417

DeepPrunerF	19.92 480	11.02 493	44.29 512	20.74 516	17.75 525	19.19 415	22.57 514	36.86 481	49.93 508	25.48 436	36.62 447	24.69 395	23.97 463	23.44 453	21.79 446	2.68 482	1.63 487	5.70 501	3.95 503	3.38 465	2.67 450

NVStereoNet_ROB	41.93 545	32.40 536	44.55 513	36.60 538	27.78 539	34.52 505	32.38 537	48.84 534	57.18 534	69.34 554	75.62 560	66.07 552	64.86 552	47.34 536	60.78 556	15.72 535	23.99 544	23.40 536	32.06 545	21.34 537	23.86 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	41.82 544	35.10 539	44.56 514	32.85 536	41.39 548	46.76 529	34.76 540	57.01 547	54.94 524	32.10 484	65.22 549	30.82 438	48.46 537	40.81 529	48.77 546	27.39 544	34.28 547	42.92 545	51.66 556	39.28 546	27.28 543

Wz-Net-SNSev	22.67 501	16.94 513	45.69 515	13.85 486	8.52 479	28.89 481	27.06 529	39.39 498	55.04 525	31.77 482	53.23 524	39.18 492	23.41 460	26.40 469	36.25 513	0.78 419	0.21 336	1.21 456	0.90 452	3.03 452	1.62 419

iinet-f	13.51 421	4.29 415	45.90 516	6.01 269	3.96 319	21.00 427	13.40 458	27.40 362	21.12 296	21.11 385	30.72 377	21.49 358	16.96 413	15.33 337	19.50 432	0.12 248	0.42 411	0.09 262	0.05 221	0.89 377	0.39 278

z-mn7	21.05 487	9.91 479	45.96 517	11.27 461	5.23 387	33.41 503	15.27 477	35.65 468	57.07 533	26.62 447	53.08 523	32.21 451	24.80 471	35.65 508	30.93 504	0.49 375	0.25 371	0.55 406	0.11 283	1.62 413	0.90 374

ADCS	26.20 521	13.71 504	46.90 518	14.51 493	10.34 497	30.46 491	22.72 516	42.81 519	57.61 536	42.58 518	49.37 515	41.91 507	40.43 526	41.90 531	44.58 540	2.37 475	2.19 498	2.37 481	3.29 498	7.32 496	6.52 498

ADCL	21.64 494	6.20 448	47.32 519	9.93 426	6.91 450	38.69 520	19.97 505	31.26 412	54.04 518	27.89 457	47.97 510	31.35 444	30.66 501	33.18 495	36.62 515	0.99 441	0.92 471	2.63 484	1.82 483	2.45 438	2.13 437

PASM	28.19 524	17.35 514	48.18 520	22.49 523	22.20 533	25.92 464	25.84 527	34.35 453	49.45 506	35.37 500	39.48 467	46.72 524	33.36 509	34.28 499	36.77 516	11.73 531	14.94 540	17.43 532	22.18 541	13.45 523	12.32 530

zh-sn7	23.03 505	15.48 509	50.25 521	14.08 489	7.77 469	26.71 472	23.32 521	36.59 477	48.43 502	33.80 494	51.71 519	33.34 462	33.77 510	39.91 527	37.07 518	0.60 394	0.86 465	0.54 405	0.35 400	3.18 457	2.85 452

XQC	24.10 511	16.76 512	50.68 522	21.37 522	11.01 502	35.24 508	18.84 502	37.28 486	55.11 526	31.64 480	30.06 370	37.71 487	30.31 499	37.17 516	39.66 525	4.20 496	0.41 407	2.76 487	1.89 485	11.46 521	8.42 517

otaku	33.18 533	35.99 541	52.93 523	40.01 540	21.41 531	55.08 538	17.25 494	43.30 522	61.58 542	39.25 510	49.16 514	46.61 523	28.49 491	39.77 526	28.76 498	18.56 538	7.00 534	31.82 541	9.61 530	21.53 538	15.48 534

MFN_U_SF_RVC	28.16 523	14.14 506	53.23 524	21.11 519	7.91 472	39.97 522	13.13 455	51.65 540	46.34 497	47.41 530	53.38 525	55.32 537	40.53 527	38.47 523	39.74 526	5.67 505	4.46 525	6.98 513	8.73 527	7.47 497	7.44 510

aanetorigin	19.21 473	12.59 498	53.50 525	9.67 417	7.83 470	11.85 292	13.87 461	17.05 223	34.15 430	49.18 531	48.89 513	34.05 469	30.22 498	22.86 450	28.00 496	1.01 444	0.75 459	0.67 418	0.89 451	3.07 453	4.14 474

zh-mn7	21.99 496	13.21 500	53.55 526	10.73 447	5.68 413	27.38 475	14.94 472	34.53 457	56.55 532	40.02 512	57.13 534	31.28 442	23.73 461	35.83 510	30.28 502	0.95 438	0.44 417	0.22 353	0.19 327	1.26 399	1.86 426

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 541	34.69 537	53.68 527	37.47 539	12.55 514	56.80 542	22.63 515	52.02 541	63.29 547	66.20 551	63.82 543	58.12 539	53.73 543	51.21 540	46.48 542	8.79 517	5.31 527	14.69 529	15.22 538	17.27 534	9.21 522

WAO-7	72.21 563	78.21 564	54.04 528	79.33 565	69.31 568	70.20 558	72.09 566	77.85 572	84.90 571	77.35 563	86.03 570	79.37 562	79.88 565	65.32 551	65.33 562	62.33 560	69.70 572	70.51 556	73.21 562	67.23 557	62.02 560

Ntro	34.97 538	37.63 542	54.53 529	43.26 544	22.45 535	57.73 544	21.97 511	47.14 531	64.21 548	39.12 509	48.86 511	47.93 526	36.94 517	40.66 528	29.83 501	17.16 536	6.51 531	32.70 542	10.17 531	24.06 539	16.48 535

BEATNet-Init1	35.08 539	20.64 524	54.70 530	27.43 530	12.00 512	58.29 545	31.01 536	52.58 542	57.49 535	60.36 540	62.98 541	69.98 553	55.54 546	53.00 545	44.40 538	4.61 501	2.84 510	7.05 515	6.89 516	10.97 516	8.94 520

LSM	29.98 527	19.52 521	55.11 531	19.06 512	53.75 554	32.57 499	23.17 519	42.61 516	48.57 503	45.97 527	55.04 532	42.93 510	36.02 514	35.63 507	27.03 483	2.33 473	9.19 536	4.87 499	7.71 524	10.65 515	27.91 546

w-ln-seven	21.04 486	9.30 472	55.15 532	11.32 463	9.98 493	30.27 488	18.05 498	37.06 483	55.12 527	36.70 503	43.26 493	33.73 465	22.90 456	22.63 448	29.52 500	0.39 352	0.18 317	0.85 437	0.16 307	2.75 445	1.47 413

ACVNet-4b	36.40 540	52.20 548	56.11 533	42.45 543	21.78 532	48.56 531	14.37 466	49.50 536	60.15 540	43.17 520	46.38 505	55.62 538	24.56 467	38.15 521	21.97 448	25.13 543	3.66 521	46.93 547	33.56 546	25.97 540	17.74 538

SuperB	17.60 458	6.22 451	56.40 534	7.91 371	5.07 378	19.70 419	9.03 392	24.87 328	50.15 512	26.25 445	39.13 465	17.61 315	20.84 450	22.28 445	25.31 476	0.70 406	0.31 388	1.10 450	0.71 444	16.58 531	1.86 426

ADCPNet	21.93 495	9.38 474	57.92 535	11.76 468	6.88 448	36.03 510	18.44 500	32.80 434	35.93 444	32.91 490	43.80 497	39.21 493	26.99 481	31.14 490	36.94 517	2.05 470	2.67 507	2.30 479	3.45 499	4.22 474	3.82 467

Wz-Net-TNSev	25.12 516	20.16 523	57.98 536	9.56 414	7.42 461	42.73 525	22.27 512	35.14 462	53.46 517	35.97 502	42.74 488	45.83 518	39.87 525	36.56 514	34.73 510	1.82 467	1.51 484	0.76 424	1.34 474	5.84 490	6.80 500

DispFullNet	30.27 530	31.74 535	58.63 537	30.13 534	28.18 540	31.79 496	8.94 391	37.16 484	54.68 521	32.60 488	37.99 456	44.62 514	28.80 492	41.55 530	27.93 494	11.94 533	3.46 517	35.53 543	12.34 535	30.08 543	17.26 537

DPSimNet_ROB	74.29 567	83.27 573	59.30 538	77.19 560	65.13 563	75.14 562	74.95 567	73.99 567	76.94 563	81.99 568	75.48 559	80.18 564	71.76 556	67.39 553	84.00 574	81.87 573	51.14 562	79.99 563	76.70 568	70.17 561	79.21 572

SGM+DAISY	54.67 550	56.61 549	62.73 539	40.21 541	53.22 552	61.95 551	48.59 549	55.05 544	44.62 492	61.03 544	63.68 542	60.46 545	55.62 547	60.68 550	55.34 552	56.34 557	48.56 558	50.16 548	49.63 553	52.25 551	56.76 557

WZ-Net	25.17 518	12.95 499	63.02 540	15.13 497	10.42 499	38.51 518	27.42 531	40.46 504	54.17 519	28.32 460	52.95 522	40.81 502	28.36 490	37.07 515	41.35 534	1.21 454	0.21 336	0.73 422	0.94 458	5.42 488	3.87 469

anonymity	52.32 547	58.23 552	63.91 541	41.12 542	59.25 558	53.27 536	41.04 545	55.69 546	40.20 468	54.85 537	49.49 516	49.13 529	55.48 545	59.07 548	49.65 549	55.86 555	50.03 561	51.00 549	51.08 554	51.71 550	56.36 555

SPS-STEREO	55.62 551	59.14 553	64.16 542	45.05 546	53.84 555	59.88 549	44.00 548	59.53 549	49.94 509	62.33 547	61.09 539	59.80 543	56.82 549	60.06 549	57.85 553	58.41 558	48.34 557	51.07 550	49.21 552	55.41 554	56.48 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	72.05 561	79.64 568	64.23 543	52.73 548	84.71 573	77.93 568	68.35 560	63.96 552	66.93 552	61.00 543	71.29 556	63.84 549	68.91 554	72.42 564	61.11 557	82.03 574	74.22 574	80.34 565	74.44 565	83.62 575	89.34 576

RainbowNet	51.25 546	62.74 556	64.52 544	60.13 550	39.00 547	58.72 548	30.83 535	57.31 548	79.18 565	50.24 532	65.35 550	60.13 544	44.25 533	49.47 537	41.16 533	46.52 552	46.06 555	52.72 551	31.78 544	52.33 552	32.47 547

ACVNet_1	41.30 543	49.46 546	64.91 545	44.67 545	25.07 538	49.43 533	25.23 525	55.33 545	65.87 550	59.72 539	59.33 537	63.43 548	48.79 538	49.63 538	37.09 519	19.05 539	9.82 537	38.29 544	13.97 537	28.67 541	18.23 540

WAO-6	70.64 558	73.02 561	66.25 546	79.92 566	61.74 562	68.74 557	59.08 555	75.27 568	87.02 572	74.72 560	79.40 563	79.19 561	84.60 570	67.70 554	60.53 555	67.85 561	48.88 559	81.48 566	73.29 563	65.57 556	58.60 558

WAO-8	76.87 570	78.41 565	66.45 547	86.81 572	72.47 570	79.27 570	68.59 562	77.75 570	89.01 574	83.09 571	86.98 571	85.87 571	84.97 572	72.12 560	69.11 564	74.93 565	55.23 564	87.79 578	83.50 572	70.47 562	64.56 562

Venus	76.87 570	78.41 565	66.45 547	86.81 572	72.47 570	79.27 570	68.59 562	77.75 570	89.01 574	83.09 571	86.98 571	85.87 571	84.97 572	72.12 560	69.11 564	74.93 565	55.23 564	87.79 578	83.50 572	70.48 563	64.56 562

IMH-64-1	59.25 553	58.09 550	67.69 549	66.06 551	50.51 550	56.45 540	49.45 551	68.83 556	67.75 554	67.58 552	80.37 564	70.15 554	74.28 560	72.16 562	48.94 547	42.00 549	42.87 552	65.57 553	47.02 549	51.52 548	37.76 550

IMH-64	59.25 553	58.09 550	67.69 549	66.06 551	50.51 550	56.45 540	49.45 551	68.83 556	67.75 554	67.58 552	80.37 564	70.15 554	74.28 560	72.16 562	48.94 547	42.00 549	42.87 552	65.57 553	47.02 549	51.52 548	37.76 550

IMH	62.95 555	60.33 554	67.78 551	69.51 555	53.65 553	65.09 555	54.21 553	72.00 564	73.28 559	72.49 557	81.93 566	72.96 556	79.81 564	76.65 568	51.41 550	43.57 551	49.82 560	67.81 555	51.14 555	54.83 553	40.67 552

ktn	72.58 564	80.06 571	69.96 552	79.14 564	69.86 569	75.40 564	70.43 565	69.01 558	76.90 562	72.88 558	77.46 561	77.43 558	77.41 563	72.78 565	55.00 551	79.09 567	65.99 569	80.09 564	68.29 559	71.46 565	62.98 561

TorneroNet-64	65.66 556	70.70 559	71.20 553	76.52 559	59.70 560	66.78 556	58.05 554	67.53 555	80.00 566	62.67 548	67.40 551	83.09 565	69.42 555	67.34 552	62.05 559	48.31 554	44.07 554	72.93 557	63.88 558	68.05 558	53.58 554

ACVNet_2	57.39 552	61.72 555	72.56 554	66.35 553	38.29 546	61.93 550	48.64 550	71.64 563	81.91 568	79.28 567	88.72 575	76.25 557	72.87 558	54.33 547	46.74 544	37.13 546	23.36 543	54.52 552	37.80 547	46.22 547	27.59 544

JetBlue	54.08 549	45.10 545	74.15 555	51.17 547	47.68 549	75.66 565	60.97 556	63.63 551	62.09 544	63.32 549	64.88 547	78.86 560	68.17 553	68.15 555	75.09 571	36.86 545	24.88 546	29.01 540	29.12 543	28.71 542	34.13 548

LRCNet_RVC	73.59 566	69.80 558	74.41 556	77.63 561	60.56 561	40.33 523	15.08 475	71.04 561	48.36 501	88.07 575	94.62 578	90.11 575	81.83 567	80.58 571	61.26 558	97.12 583	72.30 573	96.65 582	97.58 583	77.13 570	77.30 571

AnyNet_C01	29.76 526	25.78 530	75.37 557	17.03 505	11.34 504	49.00 532	27.12 530	37.99 489	40.05 467	40.73 514	65.13 548	46.98 525	38.86 523	46.63 535	48.19 545	2.14 471	2.13 496	2.13 474	2.56 491	8.14 504	7.98 514

TorneroNet	71.21 559	73.44 562	75.82 558	80.82 568	65.65 564	70.53 559	64.39 559	71.42 562	75.97 561	71.47 556	73.68 558	84.17 568	74.00 559	69.85 558	69.09 563	59.37 559	48.19 556	79.67 562	73.51 564	74.93 569	68.26 567

EDNetEfficient	25.16 517	22.23 525	77.22 559	9.09 399	7.38 459	19.38 416	16.78 491	21.41 289	55.74 530	61.52 546	53.51 527	36.22 480	40.65 528	24.22 456	38.27 522	0.62 401	0.74 457	0.86 440	2.60 493	7.70 498	7.09 505

USTest	93.52 581	90.92 577	77.74 560	87.90 577	92.63 579	100.00 586	100.00 587	99.79 585	99.80 584	99.21 584	99.52 584	98.03 582	99.15 583	89.52 577	99.31 584	90.37 579	98.47 582	84.34 574	87.43 577	84.58 576	91.71 580

notaker	72.18 562	79.78 569	78.84 561	78.75 563	68.52 566	63.26 553	61.68 557	69.22 559	75.95 560	77.58 564	78.85 562	79.69 563	84.79 571	77.39 569	58.43 554	69.68 564	60.79 568	77.46 561	68.48 560	69.62 560	64.92 564

PWCK	65.90 557	88.63 575	79.40 562	80.32 567	29.96 541	63.85 554	39.45 544	72.07 565	71.26 557	78.74 566	68.99 553	77.82 559	61.77 551	82.81 572	62.64 560	80.17 570	39.88 551	81.90 568	47.37 551	73.54 568	37.51 549

HanzoNet	77.61 572	81.11 572	82.83 563	77.82 562	69.15 567	75.25 563	69.06 564	73.49 566	77.84 564	82.19 570	82.80 567	85.42 570	86.67 575	85.99 575	73.64 568	85.24 578	68.38 571	81.71 567	75.47 567	71.98 566	66.24 565

Dean	80.72 574	85.82 574	83.27 564	84.91 571	59.53 559	75.11 561	68.39 561	81.59 574	88.05 573	92.41 577	86.98 571	92.41 577	93.02 577	83.11 573	73.31 567	68.01 562	66.13 570	94.82 581	84.66 575	83.28 573	69.50 568

KSHMR	88.54 576	93.03 579	83.31 565	95.54 579	91.74 578	82.37 573	83.41 572	84.43 575	81.99 569	87.89 574	84.05 568	91.94 576	81.33 566	76.34 567	81.76 573	96.44 582	96.14 581	96.69 583	97.12 582	92.52 581	92.67 581

ASD4	87.72 575	90.49 576	83.85 566	83.29 569	90.74 577	97.88 578	99.60 583	88.98 576	96.82 580	88.24 576	93.42 576	89.82 574	86.15 574	88.78 576	91.81 576	79.31 568	81.76 576	76.68 560	81.50 570	83.55 574	81.68 573

LVE	71.50 560	72.46 560	83.91 567	75.21 558	55.29 557	74.81 560	62.76 558	77.22 569	83.77 570	82.09 569	87.11 574	83.38 566	82.41 569	75.93 566	64.49 561	48.28 553	57.24 567	74.61 559	62.53 557	65.49 555	61.01 559

UNDER WATER-64	73.11 565	74.48 563	87.70 568	74.03 557	55.20 556	78.24 569	75.71 568	65.33 553	67.91 556	75.60 562	69.32 554	84.41 569	76.93 562	68.43 556	72.45 566	81.18 572	56.77 566	82.46 569	80.34 569	68.22 559	67.48 566

UNDER WATER	75.92 568	79.25 567	87.75 569	84.39 570	66.43 565	77.08 567	77.22 569	66.90 554	72.16 558	75.32 561	71.56 557	85.89 573	82.15 568	70.11 559	74.99 570	79.34 569	53.61 563	86.40 575	84.53 574	71.29 564	72.11 569

TCMNet-wrong-test	76.74 569	91.47 578	89.31 570	97.64 581	97.35 581	94.87 575	92.51 574	69.78 560	65.29 549	63.44 550	71.10 555	65.66 551	51.44 540	85.29 574	74.70 569	56.06 556	20.22 541	83.11 573	82.39 571	95.02 582	88.18 575

MADNet++	94.16 582	94.02 580	90.25 571	96.28 580	96.84 580	97.17 577	90.16 573	94.71 580	91.69 576	97.07 581	93.71 577	94.62 578	92.63 576	96.15 581	95.18 580	95.42 580	95.89 580	92.80 580	92.23 581	92.10 580	94.30 583

DLNR_Zeroshot_test	27.62 522	51.32 547	91.46 572	98.51 583	98.03 582	3.10 21	0.50 33	30.95 408	7.65 131	8.16 134	15.68 189	7.31 149	1.63 38	11.87 231	4.21 219	40.37 548	0.87 467	0.06 230	0.34 399	80.23 571	0.24 221

JetRed	79.55 573	79.88 570	91.52 573	71.05 556	75.80 572	91.66 574	80.11 570	79.14 573	80.44 567	84.35 573	84.23 569	83.38 566	72.48 557	79.43 570	85.44 575	69.33 563	81.58 575	73.66 558	72.56 561	82.35 572	72.60 570

coex-ft	30.77 531	38.58 543	93.29 574	9.44 410	5.62 409	34.95 507	25.30 526	30.83 407	59.36 538	73.23 559	58.53 536	45.92 519	47.29 535	29.44 485	45.30 541	1.37 457	1.65 488	0.95 443	0.96 459	8.35 506	4.96 484

RTS	30.15 528	23.12 527	96.33 575	16.71 502	11.63 507	58.66 546	24.28 523	36.80 479	62.63 545	43.79 522	46.10 503	32.56 456	43.90 531	51.29 541	40.92 530	2.38 476	0.66 451	1.06 446	0.74 445	5.11 483	4.34 476

RTSA	30.15 528	23.12 527	96.33 575	16.71 502	11.63 507	58.66 546	24.28 523	36.80 479	62.63 545	43.79 522	46.10 503	32.56 456	43.90 531	51.29 541	40.92 530	2.38 476	0.66 451	1.06 446	0.74 445	5.11 483	4.34 476

HaxPig	99.40 585	99.99 587	97.38 577	100.00 587	100.00 587	96.91 576	97.35 577	99.59 584	99.99 586	100.00 588	100.00 587	99.99 590	99.99 586	99.04 583	97.77 581	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	99.99 586

PML	99.19 583	100.00 590	98.08 578	99.28 584	99.53 584	100.00 586	99.73 584	98.24 581	99.44 583	100.00 588	99.57 585	98.76 584	99.84 584	100.00 589	98.88 583	100.00 586	99.54 583	100.00 587	99.50 585	99.90 586	93.55 582

xxxxx1	91.92 578	95.33 581	98.45 579	87.29 574	89.24 574	98.50 579	98.17 580	92.95 577	93.21 577	93.55 578	95.36 579	96.99 579	96.28 578	94.65 578	94.94 577	83.26 575	84.17 577	82.90 570	88.32 578	85.49 577	89.37 577

tt_ll	91.92 578	95.33 581	98.45 579	87.29 574	89.24 574	98.50 579	98.17 580	92.95 577	93.21 577	93.55 578	95.36 579	96.99 579	96.28 578	94.65 578	94.94 577	83.26 575	84.17 577	82.90 570	88.32 578	85.49 577	89.37 577

ff	91.92 578	95.33 581	98.45 579	87.29 574	89.24 574	98.50 579	98.17 580	92.95 577	93.21 577	93.55 578	95.36 579	96.99 579	96.28 578	94.65 578	94.94 577	83.26 575	84.17 577	82.90 570	88.32 578	85.49 577	89.37 577

MADNet+	53.31 548	68.61 557	98.75 582	67.03 554	37.58 545	79.83 572	81.74 571	60.38 550	61.61 543	51.43 535	54.92 531	61.11 546	59.29 550	69.66 557	76.71 572	23.88 541	24.03 545	17.08 531	12.35 536	32.47 544	27.69 545

AVERAGE_ROB	99.80 589	99.99 587	99.40 583	100.00 587	100.00 587	98.99 583	97.72 578	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 592	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

MEDIAN_ROB	99.19 583	99.84 585	99.62 584	98.49 582	98.51 583	98.58 582	97.81 579	98.80 583	98.56 581	99.36 585	99.49 583	99.56 585	99.06 582	98.35 582	98.31 582	99.99 585	99.63 584	100.00 587	100.00 588	99.81 585	99.95 585

EDNetEfficientorigin	28.98 525	35.45 540	99.82 585	9.43 407	5.65 411	24.97 456	14.79 469	26.06 344	54.82 523	60.87 542	57.59 535	45.42 517	50.27 539	26.11 467	43.62 537	0.30 323	0.37 402	1.61 466	2.35 490	10.17 511	9.99 524

Anonymous_1	99.65 586	99.95 586	99.93 586	99.80 586	99.60 585	100.00 586	100.00 587	99.82 587	99.98 585	99.62 586	99.94 586	99.75 587	100.00 587	99.66 584	99.88 585	98.45 584	99.84 585	98.73 584	99.26 584	99.41 584	99.36 584

test_example2	99.68 587	99.99 587	99.99 587	100.00 587	99.99 586	99.86 585	99.99 586	98.29 582	100.00 587	100.00 588	100.00 587	98.15 583	98.39 581	99.98 586	99.98 586	100.00 586	99.99 587	99.40 585	99.53 586	100.00 587	100.00 587

FlowAnything	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 592	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

ccccc	99.71 588	98.19 584	100.00 588	100.00 587	100.00 587	99.32 584	99.81 585	99.79 585	99.22 582	99.63 587	98.80 582	99.69 586	99.91 585	99.95 585	99.99 587	100.00 586	100.00 588	99.97 586	99.90 587	100.00 587	100.00 587

Selective-RAFT-Error	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 592	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

tt	89.96 577	1.02 65	100.00 588	99.40 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	78.36 565	67.94 552	99.99 590	100.00 587	100.00 589	100.00 590	95.81 581	99.93 586	87.43 576	86.39 576	95.11 583	87.89 574

CasAABBNet	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 592	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

LSM0	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 592	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

DPSMNet_ROB	99.95 590	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	99.15 583	100.00 587	99.96 588	100.00 587	99.99 587	99.99 587	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

DGTPSM_ROB	99.95 590	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	99.14 582	100.00 587	99.96 588	100.00 587	99.99 587	99.99 587	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

DPSM_ROB	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 592	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

DPSM	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 592	100.00 587	100.00 589	100.00 590	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 587	100.00 587

FADE		35.07 538		32.15 535	23.61 536							43.42 512				37.95 547	21.02 542	44.59 546	42.77 548	17.09 532

Low-res two-view benchmark