Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.26 1	0.50 109	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 45	0.07 14	0.18 24	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 170	1.00 288	0.42 3	0.06 52	0.63 2	1.44 39	0.38 18	0.04 3	0.11 38	0.37 70	0.93 10	0.39 5	0.03 318	0.86 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

LGtest1	0.53 3	0.42 57	1.55 7	0.14 34	0.30 119	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 33	0.65 74	0.12 11	0.08 20	0.10 12	1.30 32	0.47 14	0.01 170	0.45 340	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.20 134

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

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 57	2.39 62	0.22 52	0.17 64	1.71 97	0.03 28	1.88 7	1.20 34	1.22 120	0.77 48	0.04 1	0.05 2	0.75 4	0.89 112	0.06 377	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.33 194

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 57	2.06 32	0.38 92	0.40 161	1.36 53	0.01 4	4.13 74	0.95 7	0.48 43	0.13 13	0.06 5	0.07 4	0.89 8	0.37 4	0.02 274	0.61 358	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

IGEV	0.66 7	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 391	1.35 50	0.37 182	2.56 14	1.12 31	0.44 31	0.12 11	0.07 14	0.09 9	1.07 16	0.58 43	0.05 365	0.62 361	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.39 212

3.25w_new	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 66	1.10 27	0.46 38	0.26 23	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 416	0.00 1	0.22 403	0.01 18	0.75 325

3.25w	0.68 8	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 74	1.26 36	0.01 4	4.00 66	1.10 27	0.46 38	0.26 23	0.08 20	0.41 82	0.93 10	0.51 25	0.00 1	0.94 416	0.00 1	0.22 403	0.01 18	0.75 325

asd	0.71 10	0.25 2	2.43 64	0.09 15	0.80 254	1.25 32	0.06 52	3.22 23	1.03 12	0.59 64	0.65 41	0.07 14	0.55 112	1.01 13	0.46 11	0.20 444	0.81 392	0.00 1	0.08 311	0.01 18	0.67 305

MonSter	0.72 11	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 264	1.27 42	0.01 4	3.79 45	0.91 3	0.41 24	0.18 17	0.08 20	0.04 1	1.33 33	0.58 43	0.00 1	0.96 424	0.00 1	0.36 471	0.00 1	0.94 351

4.5_new	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 17	0.58 61	0.80 50	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.61 55	0.17 434	0.99 445	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.64 290

4.5w-stereo	0.74 12	0.27 6	2.52 69	0.10 18	0.34 135	1.24 25	0.07 59	3.67 35	1.05 17	0.58 61	0.80 50	0.06 5	0.19 26	1.18 21	0.60 51	0.17 434	0.99 445	0.00 1	0.19 377	0.01 18	0.64 290

2w_stereo	0.75 14	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 39	4.03 69	1.00 9	0.98 107	0.86 53	0.09 27	1.21 185	1.06 15	0.62 57	0.00 1	0.69 373	0.00 1	0.16 357	0.00 1	0.27 172

asda	0.76 15	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 214	1.28 44	0.09 72	3.82 50	1.03 12	0.54 52	0.43 31	0.07 14	0.71 132	1.25 27	0.46 11	0.22 449	0.99 445	0.00 1	0.25 416	0.01 18	0.71 315

4.25_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 449	0.98 436	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

4.5w_new	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 449	0.98 436	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

4.25w-stereo	0.76 15	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 272	1.24 25	0.05 39	3.81 47	1.03 12	0.45 32	0.91 57	0.06 5	0.42 86	1.33 33	0.49 18	0.22 449	0.98 436	0.00 1	0.25 416	0.00 1	0.57 264

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

LG-Stereo_L2	0.78 20	0.47 88	1.99 27	0.29 70	0.36 146	1.28 44	0.18 127	3.82 50	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.07 4	4.41 152	0.55 35	0.01 170	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 166

DEFOM-Stereo	0.78 20	0.56 141	1.98 25	0.21 49	0.12 36	1.93 114	0.44 198	0.99 3	0.93 6	0.70 79	0.51 33	0.15 41	0.09 9	6.39 221	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 81

3w_stereo	0.79 22	0.33 24	2.53 71	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 63	1.06 24	0.62 71	0.58 38	0.09 27	1.02 160	1.54 46	0.64 64	0.00 1	1.00 452	0.00 1	0.23 409	0.01 18	0.65 293

1w_stereo	0.79 22	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 182	1.20 15	0.08 67	3.86 57	1.02 11	0.64 73	2.52 124	0.05 3	1.54 212	1.08 17	0.44 8	0.00 1	0.61 358	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 229

2.75w_new	0.80 24	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 103	1.26 36	0.09 72	3.82 50	1.05 17	0.54 52	0.23 19	0.08 20	0.86 148	2.50 95	0.64 64	0.00 1	0.97 429	0.00 1	0.27 439	0.00 1	0.69 308

AdaDepth	0.81 25	0.41 53	3.63 186	0.17 37	1.35 352	1.62 81	0.08 67	1.20 4	1.66 42	0.33 12	0.58 38	0.10 36	0.29 48	2.59 96	0.63 60	0.02 274	0.79 387	0.00 1	0.20 389	0.01 18	0.62 283

4w-stereo	0.81 25	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 182	1.26 36	0.06 52	3.65 31	1.05 17	0.41 24	0.96 62	0.06 5	0.66 126	2.11 73	0.64 64	0.22 449	0.96 424	0.00 1	0.29 448	0.00 1	0.78 332

RAStereo	0.81 25	0.70 193	3.97 218	0.21 49	0.54 202	1.16 12	0.02 19	3.78 43	1.22 35	0.62 71	1.57 83	0.16 44	0.23 34	0.89 8	1.05 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.02 6

3.75w	0.82 28	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 337	1.26 36	0.02 19	3.85 55	1.05 17	0.51 44	0.39 30	0.08 20	0.40 79	3.31 115	0.47 14	0.07 386	0.94 416	0.00 1	0.08 311	0.00 1	0.29 181

LG-Stereo_L1	0.82 28	0.46 81	1.74 12	0.28 68	0.34 135	1.36 53	0.19 132	2.56 14	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.06 3	6.62 230	0.54 34	0.01 170	0.63 362	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

MLG-Stereo_test2	0.82 28	0.40 50	1.99 27	0.39 93	1.07 298	1.43 62	0.02 19	4.01 68	1.75 49	0.37 14	0.07 4	0.15 41	0.10 12	2.62 97	0.57 41	0.32 471	0.65 366	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.42 229

LG-G_1	0.83 31	0.41 53	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 106	0.02 19	4.37 92	1.10 27	0.60 68	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 328

LG-G	0.83 31	0.41 53	1.83 18	0.35 85	0.33 130	1.82 106	0.02 19	4.37 92	1.10 27	0.60 68	0.08 5	0.09 27	0.08 6	3.50 119	0.55 35	0.03 318	0.59 353	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.77 328

MLG-Stereo_test1	0.85 33	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 376	1.22 19	0.01 4	4.24 79	1.68 45	0.19 2	0.08 5	0.09 27	0.11 15	4.16 143	0.46 11	0.01 170	0.70 376	0.00 1	0.01 240	0.01 18	0.17 113

3.5w_stereo	0.87 34	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 32	4.15 76	1.08 26	0.37 14	1.65 88	0.08 20	0.49 104	3.95 133	0.51 25	0.00 1	0.63 362	0.00 1	0.06 306	0.00 1	0.27 172

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

IGEV-RUCA	0.88 36	0.27 6	1.43 5	0.59 126	0.33 130	2.12 134	0.49 218	3.65 31	1.79 52	1.04 111	0.16 14	0.24 67	0.55 112	2.95 107	0.57 41	0.12 416	0.21 299	0.20 493	0.25 416	0.22 350	0.33 194

qwe	0.89 37	0.29 18	2.49 65	0.10 18	1.25 333	1.24 25	0.04 32	3.97 63	1.06 24	0.66 76	0.53 36	0.05 3	0.18 24	3.58 121	0.50 24	0.07 386	0.94 416	0.00 1	0.27 439	0.01 18	0.57 264

water-stereo	0.90 38	0.56 141	4.39 252	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 112	4.51 97	1.69 46	0.80 96	1.31 78	0.27 72	0.24 36	0.71 3	0.56 40	0.26 463	0.06 227	0.00 1	0.02 262	0.03 76	0.71 315

MLG-Stereo	0.91 39	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 166	1.23 23	0.00 1	4.57 100	1.74 48	0.41 24	0.08 5	0.09 27	0.10 12	5.68 195	0.45 10	0.02 274	0.77 386	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 103

2.25w	0.92 40	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 39	3.84 54	1.05 17	0.51 44	1.30 76	0.09 27	0.68 128	4.12 141	0.68 69	0.00 1	0.98 436	0.00 1	0.28 442	0.00 1	0.73 320

2.5w	0.94 41	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 139	1.27 42	0.09 72	3.86 57	1.05 17	0.54 52	0.73 43	0.04 1	0.55 112	4.75 164	0.59 48	0.00 1	1.04 458	0.00 1	0.29 448	0.00 1	0.96 355

UniTT-Stereo	0.94 41	0.53 120	2.82 97	0.94 187	1.29 344	0.56 5	0.12 90	1.49 6	3.16 96	1.77 132	2.22 114	0.20 52	0.32 61	1.76 59	1.33 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.02 6

dual_stereo	0.95 43	0.39 44	1.83 18	0.37 89	1.11 309	0.84 7	0.03 28	4.34 91	1.83 53	0.30 8	0.08 5	0.21 53	0.12 17	3.16 112	0.98 133	0.00 1	1.34 507	0.00 1	0.20 389	0.00 1	1.83 462

rvit_stereo_0081_aga	0.95 43	1.03 290	4.52 265	0.16 35	0.25 109	1.70 90	0.21 142	4.27 83	3.17 97	0.38 18	0.23 19	0.27 72	0.31 54	1.56 47	0.64 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.15 94

MaDis-Stereo	0.96 45	1.11 303	4.01 223	0.36 88	1.86 395	1.20 15	0.06 52	3.99 65	1.73 47	0.45 32	0.56 37	0.43 100	0.51 106	1.28 29	1.46 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.08 47

LG-Stereo	1.00 46	0.58 153	4.72 283	0.19 39	0.37 151	1.18 14	0.18 127	4.21 78	3.11 95	0.83 102	1.95 105	0.45 103	0.16 22	0.53 1	0.62 57	0.33 472	0.22 300	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.31 188

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 47	0.42 57	3.22 134	0.48 113	0.63 219	2.02 121	0.27 158	5.79 176	1.32 36	0.82 98	0.75 46	0.87 130	0.23 34	1.24 26	0.86 105	0.15 424	0.58 352	0.00 1	0.26 433	0.03 76	0.49 244

castereo	1.02 47	0.69 186	1.26 1	0.46 109	0.19 74	1.89 110	0.76 296	5.61 164	2.37 64	0.78 92	2.65 130	0.32 84	0.40 79	1.25 27	1.00 138	0.01 170	0.32 318	0.00 1	0.24 412	0.03 76	0.22 147

GIP-stereo	1.03 49	0.79 208	2.35 58	1.91 313	1.40 356	1.47 66	0.05 39	5.06 120	1.85 54	0.30 8	0.43 31	0.57 117	0.37 70	1.14 19	0.75 85	0.07 386	0.50 347	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.57 418

rvit_stereo_0081	1.03 49	0.55 130	2.58 75	0.64 136	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 40	5.28 226	0.55 56	0.32 27	0.55 114	0.12 17	4.08 138	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 49	0.55 130	2.58 75	0.64 136	0.13 42	1.35 50	0.12 90	3.74 40	5.28 226	0.55 56	0.32 27	0.55 114	0.12 17	4.08 138	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

IGEV-Stereo++	1.03 49	0.32 23	2.03 31	0.25 61	1.94 401	1.94 115	0.01 4	3.57 28	2.52 68	0.70 79	1.80 100	0.10 36	1.14 170	1.34 37	0.55 35	0.01 170	0.75 382	0.00 1	0.00 1	0.04 105	1.57 418

LoS	1.03 49	0.43 62	2.53 71	0.64 136	0.14 47	2.42 158	0.26 156	5.64 166	2.93 81	1.08 114	0.24 21	0.49 106	0.45 101	2.31 87	0.83 102	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 138	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Pointernet	1.04 54	0.44 71	2.58 75	0.32 73	0.52 195	1.78 101	0.07 59	5.69 168	2.76 74	0.27 6	2.28 117	0.80 127	0.44 99	1.37 38	0.49 18	0.00 1	0.36 328	0.00 1	0.25 416	0.02 44	0.32 193

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 55	2.27 445	1.82 15	1.16 205	0.34 135	0.56 5	0.05 39	2.94 17	1.46 40	0.40 22	0.94 61	0.22 59	2.27 246	6.26 217	0.63 60	0.00 1	0.08 245	0.00 1	0.17 367	0.04 105	0.16 103

rvit_stereo_0080	1.09 55	1.08 297	4.16 233	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 98	3.94 156	0.70 79	1.29 74	0.41 95	0.75 136	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 118

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

whm_eth	1.09 55	1.08 297	4.16 233	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 177	4.52 98	3.94 156	0.70 79	1.29 74	0.41 95	0.75 136	1.98 64	0.76 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.18 118

CASnet	1.09 55	0.47 88	2.09 34	0.79 164	0.08 17	2.10 129	0.14 109	3.83 53	4.26 174	3.84 182	1.56 82	0.32 84	0.30 51	1.13 18	0.77 90	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CREStereo	1.09 55	0.51 113	2.16 41	0.11 24	0.24 105	1.67 85	0.03 28	4.24 79	6.91 311	0.80 96	1.73 92	0.44 101	0.64 124	1.58 49	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
monsters	1.12 61	0.45 76	2.32 56	0.54 122	2.80 442	1.38 55	0.01 4	3.74 40	1.00 9	0.46 38	0.63 40	0.06 5	0.13 20	6.08 210	0.88 111	0.15 424	0.96 424	0.00 1	0.31 456	0.00 1	0.55 258

fffft	1.13 62	0.71 197	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 129	0.63 256	4.19 77	2.10 58	0.42 28	0.75 46	0.24 67	0.20 28	6.89 248	1.08 151	0.00 1	0.12 267	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.53 255
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	1.13 62	0.92 255	1.82 15	0.80 167	0.09 22	2.07 128	0.16 118	3.61 30	2.17 61	0.38 18	1.37 79	0.19 48	0.29 48	7.04 261	1.02 144	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.51 250

CroCo-Stereo	1.14 64	1.22 330	3.99 221	0.61 133	0.53 198	0.38 2	0.06 52	5.35 146	4.15 167	0.59 64	1.92 104	1.00 135	0.27 43	1.37 38	1.33 189	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.05 29
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
rvit_stereo_0083	1.16 65	0.47 88	3.68 190	0.54 122	0.10 25	1.25 32	0.24 150	3.17 21	5.31 229	0.52 49	0.80 50	0.82 128	1.16 177	4.52 157	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.13 76

GREAT-IGEV	1.17 66	0.57 148	3.06 125	1.95 322	1.41 358	1.42 60	0.08 67	2.51 13	3.07 93	0.58 61	0.79 49	0.11 38	0.35 67	2.17 78	1.00 138	0.07 386	1.45 510	0.00 1	0.22 403	0.14 276	2.42 505

monsterstereo	1.18 67	0.50 109	2.75 94	0.50 116	2.62 434	1.22 19	0.01 4	3.73 39	0.95 7	0.59 64	1.62 85	0.06 5	0.09 9	6.02 204	0.96 131	0.01 170	1.10 469	0.00 1	0.34 466	0.01 18	0.56 262

111111	1.21 68	0.28 11	2.10 38	0.22 52	1.45 361	1.42 60	0.05 39	5.30 137	2.01 57	0.55 56	3.02 140	0.09 27	0.20 28	4.87 166	0.58 43	0.00 1	0.75 382	0.00 1	0.00 1	0.10 208	1.09 373

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

rvit_stereo_ft	1.23 70	1.42 366	5.16 305	0.94 187	0.36 146	1.22 19	0.24 150	4.57 100	4.49 190	0.51 44	1.04 64	0.73 123	1.10 164	1.50 42	1.01 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.22 147

RSM++	1.24 71	0.45 76	1.84 21	1.61 261	0.51 191	2.73 197	0.29 161	2.99 18	3.22 100	0.69 78	2.06 107	0.52 111	0.28 45	5.62 191	0.86 105	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.17 367	0.16 296	0.85 339

depthmonostereo	1.25 72	0.95 268	4.67 279	0.28 68	0.11 27	1.43 62	0.04 32	5.43 152	1.76 51	1.02 110	1.47 80	1.59 158	0.98 156	3.61 123	0.92 119	0.03 318	0.11 262	0.00 1	0.02 262	0.04 105	0.47 240

tt45	1.25 72	0.90 250	1.98 25	0.59 126	0.25 109	3.47 279	0.14 109	4.07 70	1.97 56	0.45 32	2.17 111	0.29 77	0.27 43	7.02 259	0.95 128	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.24 163

CAS++	1.27 74	0.68 182	2.40 63	0.25 61	0.30 119	1.80 103	0.61 250	8.46 294	3.61 131	1.80 133	2.42 121	0.18 46	0.21 33	2.12 74	0.49 18	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AEACV	1.27 74	0.38 38	2.61 79	1.75 289	1.21 327	2.44 161	0.85 322	4.79 108	1.67 43	0.71 83	0.26 23	0.29 77	2.00 233	2.30 85	0.66 68	0.01 170	0.95 421	0.00 1	0.42 481	0.12 243	2.07 486

ours_stereo	1.28 76	0.91 251	2.36 60	0.34 84	0.67 225	1.16 12	0.09 72	3.71 38	2.44 65	0.51 44	3.17 144	0.36 93	0.26 39	6.62 230	0.55 35	0.00 1	0.11 262	0.00 1	0.00 1	0.23 362	2.08 487

MM-Stereo_test2	1.30 77	0.52 118	2.67 87	1.71 281	0.29 117	1.79 102	0.51 221	5.28 135	3.84 150	0.95 104	0.93 60	0.51 110	0.36 68	2.29 84	1.12 156	0.00 1	0.95 421	0.00 1	0.07 308	0.32 414	1.97 479

AIO-Stereo	1.30 77	0.45 76	1.73 11	0.67 146	0.77 249	2.33 150	0.60 246	5.99 196	3.27 102	0.45 32	3.46 151	0.41 95	0.28 45	1.53 45	0.71 80	0.04 348	0.79 387	0.00 1	0.67 499	0.10 208	1.67 432

mms	1.31 79	0.88 246	2.06 32	0.25 61	0.79 251	1.50 68	0.08 67	3.29 24	2.51 67	0.53 50	3.09 142	0.34 90	0.26 39	7.11 267	0.59 48	0.00 1	0.43 336	0.00 1	0.00 1	0.21 343	2.32 499

TANstereo	1.32 80	0.79 208	2.93 107	0.37 89	0.11 27	1.81 105	0.01 4	3.56 27	4.36 182	4.53 202	4.96 198	0.41 95	0.68 128	1.22 23	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

AIO_test	1.34 81	0.72 200	3.32 146	0.86 175	1.19 323	2.90 229	0.80 302	4.46 95	3.34 107	0.77 86	0.86 53	1.48 153	0.30 51	2.95 107	0.49 18	0.00 1	1.00 452	0.00 1	0.13 349	0.04 105	1.24 388

sCroCo_RVC	1.34 81	0.85 228	6.15 363	1.21 212	1.28 339	0.90 8	0.18 127	4.50 96	2.86 79	0.37 14	3.18 146	0.52 111	1.52 211	1.83 61	0.93 123	0.13 419	0.25 310	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.16 103

GCAP-Stereo	1.35 83	1.11 303	2.82 97	0.66 144	1.08 305	1.68 87	0.01 4	5.17 131	3.68 136	2.10 138	1.63 86	1.42 147	0.75 136	1.77 60	1.59 208	0.00 1	1.08 465	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.26 169

DilatedVolume-Stereo	1.37 84	0.54 124	3.84 199	1.25 216	0.30 119	2.19 138	0.10 80	3.17 21	1.67 43	3.13 163	2.14 109	0.74 124	0.58 119	5.71 196	0.92 119	0.03 318	0.30 315	0.00 1	0.18 373	0.04 105	0.56 262

CroCo-Stereo Lap2	1.37 84	1.19 320	4.17 236	1.01 193	4.58 503	0.46 4	0.09 72	4.27 83	2.94 82	1.25 121	2.40 120	1.55 157	0.20 28	1.72 52	1.30 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.13 76

xyz-stereo-finetune	1.38 86	0.91 251	2.91 104	0.10 18	0.05 5	3.13 247	0.66 264	4.12 73	3.01 92	1.06 113	1.91 103	0.69 121	0.37 70	6.31 218	2.14 265	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.13 76

castereo++	1.38 86	0.97 277	2.82 97	0.59 126	0.52 195	4.45 350	0.97 341	5.22 134	1.87 55	0.41 24	2.28 117	1.87 168	0.15 21	4.14 142	0.42 7	0.00 1	0.41 334	0.00 1	0.30 452	0.05 126	0.22 147

Occ-G	1.39 88	0.66 175	3.05 124	0.60 130	0.75 245	1.46 64	0.67 269	3.66 33	3.50 112	1.76 131	0.65 41	5.00 297	0.55 112	1.15 20	1.56 204	0.00 1	0.74 381	0.00 1	0.17 367	0.19 323	1.61 420

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 88	0.74 203	2.72 92	0.73 154	1.26 336	2.42 158	0.02 19	3.78 43	8.16 360	1.81 136	2.94 138	0.28 75	0.32 61	1.51 44	0.76 86	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.19 128

999	1.42 90	0.85 228	2.23 49	1.37 231	0.35 139	3.01 238	0.64 259	3.91 59	2.83 77	0.38 18	3.35 149	0.19 48	0.25 37	7.37 283	1.12 156	0.01 170	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.21 140

WCG-NET	1.42 90	0.84 225	1.90 23	0.61 133	0.10 25	2.10 129	1.05 353	3.33 25	7.10 318	2.86 152	3.53 160	0.75 125	0.93 152	1.28 29	0.72 81	0.00 1	0.97 429	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.22 147

fffy	1.43 92	0.95 268	2.85 101	1.42 241	0.61 214	2.25 141	0.19 132	4.74 106	1.32 36	0.26 5	2.77 132	0.21 53	0.39 78	6.97 257	0.73 83	0.00 1	0.79 387	0.00 1	0.00 1	0.19 323	2.03 484

RSM	1.43 92	0.40 50	1.79 13	0.74 160	0.54 202	2.45 162	0.49 218	4.13 74	3.29 105	0.65 74	2.53 125	2.15 178	0.30 51	6.97 257	0.85 103	0.01 170	0.12 267	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.72 319

rvit_0105_6	1.44 94	1.26 335	5.78 346	0.66 144	0.08 17	1.58 76	0.32 171	4.57 100	6.53 289	0.40 22	0.38 29	1.11 138	0.29 48	4.76 165	0.92 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.20 134

MIF-Stereo (partial)	1.44 94	0.59 154	3.98 219	0.08 10	1.09 306	1.24 25	0.13 99	5.12 126	4.07 165	0.47 42	2.56 126	0.31 80	0.74 135	6.31 218	2.02 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

EGLCR-Stereo	1.45 96	0.26 4	2.91 104	1.94 318	0.90 269	3.13 247	0.69 275	5.81 178	3.21 99	1.14 118	0.20 18	1.52 156	0.37 70	4.29 149	0.69 75	0.01 170	0.79 387	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 385

ff7	1.46 97	0.79 208	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

ffff	1.46 97	0.79 208	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

11t	1.46 97	0.79 208	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.87 110	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

ccc-4	1.46 97	0.79 208	2.99 118	0.33 79	0.35 139	2.75 200	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.77 86	1.20 65	0.21 53	0.42 86	7.44 287	0.86 105	0.00 1	0.93 411	0.00 1	0.16 357	0.12 243	1.82 456

LoS_RVC	1.47 101	1.75 407	2.66 85	0.52 119	3.89 480	1.67 85	0.04 32	2.66 16	2.61 70	0.55 56	2.63 128	0.31 80	1.68 219	1.99 66	0.81 96	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	5.54 528

AIO_rvc	1.48 102	1.01 288	3.51 166	0.95 189	1.16 319	3.32 266	0.96 340	4.83 109	3.38 109	0.79 94	1.75 93	1.31 145	0.31 54	2.66 98	0.62 57	0.02 274	1.09 466	0.00 1	0.04 295	0.12 243	1.82 456

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

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

anonymousdsp	1.51 105	0.81 215	2.70 90	0.60 130	0.69 229	2.76 204	0.79 300	4.86 110	3.00 91	0.82 98	1.25 69	0.31 80	0.42 86	7.44 287	0.81 96	0.00 1	0.83 393	0.00 1	0.17 367	0.12 243	1.85 465

IGEV-Stereo	1.51 105	0.81 215	2.69 89	0.60 130	0.69 229	2.77 205	0.79 300	4.88 114	2.99 90	0.82 98	1.25 69	0.31 80	0.42 86	7.43 286	0.85 103	0.00 1	0.83 393	0.00 1	0.17 367	0.12 243	1.85 465
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
plain	1.53 107	0.86 236	6.50 379	0.42 98	0.05 5	1.56 74	0.09 72	5.18 133	4.02 163	0.54 52	1.76 95	0.59 118	0.75 136	6.48 225	1.23 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.07 43

IGEVStereo-DCA	1.54 108	1.71 400	2.99 118	0.73 154	0.24 105	2.69 191	0.81 306	4.31 86	2.97 85	0.73 84	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 305	2.72 303	0.00 1	0.49 345	0.00 1	0.16 357	0.17 305	1.82 456

sAnonymous2	1.54 108	2.26 442	9.53 457	0.65 140	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 110	3.65 134	0.42 28	1.27 71	0.23 61	1.40 197	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 389	2.00 512	0.42 229

CroCo_RVC	1.54 108	2.26 442	9.53 457	0.65 140	0.50 182	1.20 15	0.23 148	4.86 110	3.65 134	0.42 28	1.27 71	0.23 61	1.40 197	1.23 24	0.68 69	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 389	2.00 512	0.42 229

XX-TBD	1.55 111	1.11 303	2.94 109	2.45 405	0.06 11	2.31 149	0.01 4	3.58 29	7.80 348	3.11 162	5.10 201	0.27 72	0.26 39	1.42 40	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

Selective-IGEV	1.56 112	0.34 27	2.13 39	0.77 163	0.76 248	2.36 153	0.52 223	6.80 237	3.08 94	0.53 50	3.34 148	0.26 70	0.31 54	7.24 274	0.73 83	0.01 170	0.80 391	0.00 1	0.14 352	0.08 170	1.01 359

rvit_0105_4	1.58 113	1.41 363	6.67 387	0.65 140	0.05 5	1.60 79	0.41 190	4.70 104	6.48 285	0.46 38	0.87 55	1.40 146	0.53 111	5.08 175	1.12 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

IGEV++	1.58 113	0.81 215	2.66 85	1.35 226	0.99 286	2.47 166	0.98 344	7.35 264	3.70 138	0.82 98	2.24 115	0.44 101	1.18 179	2.08 72	1.15 161	0.03 318	1.18 491	0.00 1	0.05 299	0.17 305	2.00 483

ProNet	1.58 113	0.86 236	3.17 130	0.75 162	0.72 238	2.84 212	0.66 264	5.91 191	3.28 104	0.37 14	1.47 80	0.40 94	0.37 70	7.19 270	0.70 76	0.02 274	0.98 436	0.00 1	0.05 299	0.20 332	1.77 453

HUF	1.64 116	1.03 290	4.14 231	1.19 210	1.34 351	3.02 239	0.40 187	4.88 114	3.60 129	0.79 94	2.87 137	0.83 129	0.31 54	2.88 105	0.81 96	0.06 377	2.03 525	0.00 1	0.00 1	0.16 296	2.41 504

MyStereo07	1.64 116	1.15 311	2.61 79	1.28 220	1.49 364	2.63 182	0.45 199	6.45 221	2.94 82	1.10 115	1.61 84	0.29 77	0.60 122	7.45 294	0.80 91	0.01 170	1.27 499	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.42 229

rrr	1.64 116	1.71 400	6.31 373	0.73 154	0.24 105	2.69 191	0.92 338	4.25 81	1.75 49	0.73 84	0.16 14	0.23 61	0.32 61	7.57 305	2.72 303	0.00 1	0.49 345	0.00 1	0.20 389	0.17 305	1.68 435

rvit_0105_5	1.70 119	1.36 352	6.71 390	0.52 119	0.04 4	1.58 76	0.58 240	5.39 151	6.62 294	0.91 103	1.72 91	1.77 164	0.77 140	4.44 153	1.28 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.23 154

WCG-NET（raft）	1.70 119	0.97 277	2.01 30	0.40 96	0.17 64	2.10 129	0.97 341	3.05 19	6.47 284	2.89 154	3.17 144	4.31 268	1.03 161	3.85 131	0.60 51	0.00 1	1.32 501	0.00 1	0.01 240	0.18 316	0.41 224

CREStereo++_RVC	1.70 119	0.50 109	3.07 127	0.45 106	0.01 1	1.69 89	0.02 19	3.09 20	8.24 361	3.82 180	7.53 286	0.49 106	0.32 61	1.05 14	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 536	0.01 18	0.08 47
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSCF	1.71 122	1.18 316	2.97 117	1.35 226	1.49 364	3.77 310	0.82 314	5.14 128	2.73 72	2.47 144	2.45 123	0.19 48	2.70 264	2.16 77	0.80 91	0.02 274	0.98 436	0.00 1	0.90 508	0.11 224	1.96 478

test_xeample3	1.71 122	1.75 407	6.64 385	0.90 182	0.29 117	2.55 172	0.90 333	4.08 71	2.36 63	0.56 60	0.24 21	0.23 61	0.31 54	7.51 300	2.73 305	0.00 1	0.70 376	0.00 1	0.36 471	0.18 316	1.92 474

CES	1.72 124	0.40 50	1.82 15	0.65 140	7.83 529	2.62 180	0.13 99	5.35 146	2.68 71	0.36 13	1.30 76	0.33 86	0.32 61	1.92 62	0.72 81	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 463	7.35 536

GASTEREO	1.80 125	1.40 362	2.87 103	1.46 245	1.50 368	3.88 318	0.83 315	5.08 121	2.86 79	2.59 146	3.57 162	0.18 46	2.82 274	2.30 85	0.82 101	0.02 274	0.98 436	0.00 1	0.90 508	0.10 208	1.95 476

testlalala	1.80 125	0.49 103	2.67 87	1.24 215	0.46 173	3.91 319	0.87 330	6.62 228	2.96 84	6.78 296	3.83 168	1.74 162	0.40 79	1.57 48	0.76 86	0.01 170	1.16 487	0.00 1	0.38 474	0.01 18	0.17 113

MoCha-V2	1.83 127	0.87 244	3.33 147	1.41 239	1.27 337	2.50 167	0.20 137	5.60 162	3.90 155	0.98 107	3.30 147	0.35 92	1.58 216	7.09 264	0.80 91	0.00 1	1.52 517	0.00 1	0.23 409	0.06 138	1.70 440

MC-Stereo	1.87 128	0.49 103	3.52 167	2.82 435	1.07 298	1.90 112	0.12 90	4.89 117	3.27 102	3.66 176	3.58 164	0.56 116	1.45 200	5.79 198	0.81 96	0.00 1	1.19 492	0.00 1	0.21 396	0.11 224	1.95 476

iRaftStereo_RVC	1.88 129	1.22 330	2.63 82	0.95 189	0.06 11	2.96 233	0.05 39	6.08 201	3.99 162	3.92 186	4.88 194	2.53 187	0.62 123	3.62 124	1.19 170	0.00 1	1.19 492	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.29 396

SCV_C0	1.89 130	0.92 255	4.30 246	0.85 174	1.06 297	2.33 150	0.10 80	7.61 275	4.42 185	1.05 112	2.20 113	0.26 70	0.43 97	7.70 311	1.08 151	0.02 274	1.05 461	0.00 1	0.21 396	0.17 305	1.97 479

IGEV-Stereo+	1.89 130	0.55 130	2.49 65	0.48 113	3.25 456	2.06 126	0.07 59	1.92 8	1.52 41	0.77 86	0.08 5	0.22 59	0.44 99	7.11 267	0.68 69	0.04 348	0.66 367	0.00 1	0.33 462	5.08 526	10.13 547

AE-Stereo	1.89 130	0.38 38	3.86 202	1.94 318	0.38 153	2.51 170	0.58 240	7.19 257	7.28 328	1.60 130	3.51 159	1.07 137	0.77 140	2.12 74	1.24 178	0.03 318	1.02 455	0.00 1	0.28 442	0.11 224	1.84 463

TestStereo	1.89 130	1.59 388	4.22 241	0.37 89	0.28 116	1.33 49	0.01 4	5.63 165	4.13 166	3.59 173	5.11 202	2.06 177	0.70 131	7.62 309	0.93 123	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.19 128

MM-Stereo_test1	1.90 134	0.63 166	2.65 84	1.43 242	0.56 207	2.37 154	0.54 227	5.36 148	5.81 256	4.00 188	1.78 97	0.42 99	0.83 146	7.32 281	1.28 182	0.00 1	1.03 457	0.00 1	0.00 1	0.35 420	1.64 424

RAFT-Stereo-weight	1.91 135	0.41 53	2.09 34	1.17 207	0.63 219	3.20 253	0.74 291	5.78 175	6.80 304	5.25 222	3.47 152	2.80 195	0.36 68	3.16 112	1.09 155	0.02 274	0.53 348	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 302

Reg-Stereo(zero)	1.92 136	0.28 11	3.18 133	0.63 135	1.41 358	2.02 121	0.48 213	3.85 55	6.29 273	4.49 200	3.12 143	4.55 275	1.62 217	2.77 102	2.16 268	0.00 1	0.61 358	0.00 1	0.26 433	0.02 44	0.62 283

Selective-RAFT	1.92 136	0.54 124	3.87 203	1.15 203	0.21 93	3.83 316	0.06 52	5.00 119	4.68 201	1.59 129	2.14 109	3.05 202	2.77 271	6.63 232	1.34 191	0.00 1	0.95 421	0.00 1	0.32 459	0.05 126	0.19 128

rvit_0105_3	1.94 138	1.44 372	7.39 410	0.88 179	0.02 3	1.61 80	1.64 389	5.88 181	6.73 300	2.37 141	1.78 97	2.01 174	1.16 177	4.46 154	1.26 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 81

HUI-Stereo	1.94 138	0.56 141	3.55 174	0.20 40	0.20 84	3.67 302	0.63 256	5.89 182	3.53 123	5.92 246	4.44 184	3.41 218	1.51 207	4.21 145	0.89 112	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.11 65

StereoAnything_RVC	1.96 140	8.91 529	4.47 258	0.54 122	0.91 272	1.09 10	0.05 39	3.94 62	1.37 38	0.25 4	0.29 26	0.15 41	0.68 128	6.92 253	0.47 14	0.02 274	0.84 397	0.00 1	0.00 1	6.61 532	1.61 420

Anonymous3	1.96 140	0.61 158	7.58 416	0.42 98	0.51 191	4.28 342	0.52 223	5.56 160	2.76 74	2.35 140	3.47 152	1.50 154	1.13 168	5.92 202	1.54 202	0.23 455	0.23 304	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.47 240

xyz-stereo-finetune2	1.98 142	0.96 272	2.70 90	0.13 31	0.05 5	6.33 395	0.17 122	4.38 94	2.56 69	0.98 107	6.40 254	0.50 109	3.37 299	7.09 264	3.77 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.11 65

model_zeroshot	1.98 142	0.70 193	4.98 297	2.25 370	1.07 298	3.20 253	0.13 99	7.01 244	3.34 107	3.46 169	3.77 167	2.69 193	0.42 86	2.86 104	1.18 169	0.06 377	0.85 399	0.00 1	0.25 416	0.02 44	1.40 406

4D-IteraStereo	1.99 144	1.32 345	3.77 195	0.13 31	2.84 443	3.51 282	1.03 348	4.26 82	5.38 233	5.50 230	1.03 63	3.86 242	0.38 77	2.44 93	1.88 242	0.00 1	0.43 336	0.00 1	0.01 240	0.11 224	1.84 463

PSM-adaLoss	2.02 145	0.55 130	3.57 177	0.20 40	0.21 93	3.69 306	0.69 275	5.89 182	3.52 119	5.91 241	4.43 183	3.42 219	1.50 203	5.63 192	0.94 127	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

ROB_FTStereo	2.03 146	0.57 148	3.57 177	0.20 40	0.21 93	3.66 298	0.73 287	5.89 182	3.51 117	5.92 246	4.35 180	3.37 215	1.50 203	6.02 204	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

ROB_FTStereo_v2	2.04 147	0.56 141	3.56 176	0.20 40	0.21 93	3.66 298	0.72 285	5.89 182	3.51 117	5.91 241	4.46 186	3.42 219	1.50 203	6.08 210	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 147	0.57 148	3.54 172	0.20 40	0.20 84	3.45 276	0.62 254	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.44 184	3.46 228	1.50 203	6.20 214	1.00 138	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.08 47

SCV	2.06 149	0.84 225	3.74 191	3.56 480	1.22 328	2.30 148	0.76 296	7.87 284	3.29 105	0.59 64	2.83 133	0.67 120	0.58 119	8.00 326	0.91 118	0.00 1	0.89 407	0.00 1	0.48 487	0.41 435	2.18 493

GMStereo	2.07 150	1.56 384	5.64 337	0.74 160	0.05 5	3.63 296	0.01 4	5.17 131	11.27 434	4.22 194	2.44 122	0.53 113	0.49 104	4.06 136	1.01 142	0.22 449	0.00 1	0.00 1	0.14 352	0.18 316	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HART	2.08 151	1.10 300	3.44 163	0.47 111	1.15 317	1.70 90	0.04 32	6.40 218	3.69 137	1.50 127	7.78 294	2.42 185	0.16 22	6.76 242	1.15 161	0.00 1	1.46 512	0.00 1	0.00 1	0.31 409	2.12 489

GMOStereo	2.08 151	0.85 228	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 374	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 501	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

error version	2.08 151	0.85 228	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 374	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 501	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

test-v	2.08 151	0.85 228	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 374	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 501	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

CRE-IMP	2.08 151	0.51 113	3.43 161	0.35 85	0.19 74	3.85 317	0.83 315	5.77 174	3.43 111	5.81 237	4.24 177	3.45 227	0.83 146	6.56 226	1.99 255	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.20 134

test-2	2.08 151	0.85 228	2.95 112	0.23 56	0.73 240	1.50 68	0.86 325	5.08 121	4.78 206	8.42 374	6.99 268	3.36 211	1.14 170	1.73 53	1.21 172	0.00 1	1.32 501	0.00 1	0.00 1	0.28 391	0.23 154

Patchmatch Stereo++	2.09 157	0.55 130	3.57 177	0.20 40	0.20 84	3.68 303	0.64 259	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.41 181	3.42 219	1.51 207	7.07 262	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iGMRVC	2.09 157	0.56 141	3.59 182	0.20 40	0.21 93	3.68 303	0.71 282	5.89 182	3.53 123	5.92 246	4.46 186	3.44 225	1.51 207	6.93 254	0.98 133	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.09 51

iRAFT	2.09 157	0.55 130	3.57 177	0.20 40	0.20 84	3.68 303	0.64 259	5.90 187	3.52 119	5.91 241	4.41 181	3.42 219	1.51 207	7.07 262	0.95 128	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.10 56

rafts_anoy	2.09 157	1.42 366	3.34 148	2.87 440	2.72 440	2.46 164	0.17 122	6.20 208	6.48 285	3.40 168	2.25 116	1.91 170	1.32 190	3.59 122	1.75 234	0.01 170	1.52 517	0.00 1	0.01 240	0.06 138	0.28 178

MM-Stereo_test3	2.10 161	0.94 266	2.59 78	1.66 270	3.95 484	2.42 158	0.78 299	6.58 225	7.29 329	1.94 137	4.90 196	1.23 142	0.65 125	3.77 128	1.38 193	0.00 1	0.83 393	0.00 1	0.00 1	0.38 430	0.77 328

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

DIP-Stereo	2.12 163	0.98 279	3.94 215	0.20 40	0.11 27	4.73 361	0.13 99	9.27 322	4.40 184	6.46 272	5.03 200	0.45 103	0.72 134	3.79 129	1.94 250	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	2.13 164	0.67 180	3.98 219	2.69 426	0.85 264	2.59 178	0.07 59	7.40 267	3.89 154	3.75 178	3.57 162	1.24 143	1.96 231	4.68 163	1.97 252	0.10 410	1.13 474	0.00 1	0.22 403	0.09 185	1.66 429

test-1	2.14 165	0.54 124	6.32 374	1.07 198	1.22 328	2.13 136	0.54 227	6.40 218	4.80 211	3.55 171	5.23 205	4.02 249	0.71 132	1.95 63	2.15 267	0.08 395	0.98 436	0.00 1	0.08 311	0.02 44	1.07 368

rvit_stereo_0075_2	2.15 166	0.39 44	6.61 383	0.67 146	1.95 402	1.74 100	0.10 80	7.81 283	6.03 262	2.97 156	4.01 172	3.07 205	0.57 117	5.49 188	1.13 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.34 198

DeepStereo_RVC	2.15 166	0.55 130	3.26 139	0.21 49	0.19 74	3.47 279	0.68 272	5.76 173	3.60 129	6.36 267	4.19 176	3.42 219	4.44 351	5.04 173	1.59 208	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.18 118

EKT-Stereo	2.16 168	0.61 158	3.78 196	2.31 385	4.40 492	1.47 66	0.24 150	5.54 156	4.22 172	3.16 164	3.58 164	3.53 231	2.20 242	5.66 193	1.40 195	0.04 348	0.36 328	0.00 1	0.09 323	0.06 138	0.58 270

raftrobust	2.16 168	1.31 342	2.76 95	2.38 396	3.33 460	2.72 196	0.51 221	5.34 141	4.64 198	6.13 256	3.98 171	1.63 159	2.51 258	3.02 110	1.64 219	0.00 1	0.76 385	0.00 1	0.02 262	0.14 276	0.27 172

Gwc-CoAtRS	2.16 168	0.42 57	3.13 128	1.28 220	0.31 123	3.52 285	0.39 186	6.56 224	6.31 275	5.38 226	5.11 202	5.47 309	1.70 221	2.00 67	1.08 151	0.01 170	0.19 290	0.00 1	0.25 416	0.02 44	0.16 103

tg	2.18 171	1.13 309	2.74 93	0.84 173	0.13 42	4.33 347	0.05 39	6.21 209	4.90 215	4.06 189	5.30 215	2.55 188	0.92 150	7.28 277	0.99 135	0.00 1	0.60 356	0.00 1	0.00 1	0.37 426	1.12 377

test_1	2.18 171	0.38 38	3.87 203	1.54 256	0.91 272	1.38 55	0.80 302	5.36 148	5.53 241	7.12 314	1.86 101	4.05 251	0.41 82	6.65 234	1.17 165	0.00 1	0.99 445	0.00 1	0.28 442	0.20 332	1.08 371

raft+_RVC	2.18 171	1.49 378	3.14 129	2.77 430	2.01 405	1.40 58	0.10 80	7.02 247	5.35 230	2.99 158	5.54 223	1.19 140	1.34 195	4.98 170	1.49 199	0.00 1	1.45 510	0.00 1	0.00 1	0.14 276	1.11 374

RCA-Stereo	2.19 174	0.46 81	3.22 134	0.47 111	0.33 130	2.27 145	0.47 203	5.60 162	15.20 469	2.86 152	5.61 224	0.78 126	3.15 281	1.71 51	0.48 17	0.00 1	0.90 409	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.26 169

test-3	2.19 174	0.38 38	3.88 208	1.55 257	0.91 272	1.39 57	0.80 302	5.36 148	5.51 239	7.36 334	1.90 102	4.05 251	0.42 86	6.67 237	1.17 165	0.00 1	0.99 445	0.00 1	0.28 442	0.20 332	1.08 371

anonymousdsp2	2.20 176	0.57 148	4.59 274	1.69 277	0.82 259	3.58 289	0.48 213	8.57 295	3.63 133	3.37 166	3.03 141	3.32 210	1.00 157	5.57 190	0.80 91	0.01 170	0.94 416	0.02 416	0.15 355	0.06 138	1.89 472

DCRE	2.21 177	0.95 268	3.17 130	2.10 342	1.30 346	1.86 109	0.05 39	5.33 140	4.69 202	3.59 173	9.37 337	3.81 240	1.18 179	2.34 89	1.22 176	0.01 170	0.97 429	0.00 1	0.30 452	0.04 105	1.97 479

gcap-zeroshot	2.22 178	0.68 182	5.64 337	0.79 164	1.15 317	3.33 267	0.73 287	7.14 256	4.59 196	3.86 183	1.79 99	8.42 387	0.56 116	3.00 109	0.89 112	0.02 274	0.66 367	0.00 1	0.26 433	0.01 18	0.83 337

LL-Strereo2	2.22 178	1.39 360	3.39 153	1.26 217	1.01 290	3.73 308	1.47 380	6.47 222	4.61 197	4.66 204	2.64 129	4.17 259	0.37 70	6.03 206	1.61 210	0.09 406	0.24 307	0.00 1	0.08 311	0.08 170	1.16 381

test_3	2.22 178	0.39 44	4.20 240	1.51 252	0.90 269	1.29 46	0.74 291	5.34 141	6.37 279	6.64 286	1.96 106	4.24 265	0.45 101	6.63 232	1.17 165	0.00 1	1.00 452	0.00 1	0.28 442	0.19 323	1.01 359

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

MSKI-zero shot	2.23 181	0.49 103	2.49 65	1.60 260	0.81 257	2.69 191	0.29 161	6.82 238	2.50 66	4.37 198	7.61 288	3.65 237	0.26 39	8.62 375	0.63 60	0.01 170	1.09 466	0.00 1	0.25 416	0.03 76	0.46 239

cross-raft	2.25 183	0.48 95	2.96 116	1.87 306	0.94 279	3.72 307	0.47 203	7.61 275	4.15 167	5.37 225	5.68 227	6.17 334	1.40 197	2.15 76	1.06 148	0.01 170	0.22 300	0.00 1	0.19 377	0.03 76	0.41 224

GCAP-BAT	2.26 184	0.61 158	3.67 189	1.48 250	0.81 257	4.32 345	0.77 298	4.87 113	4.04 164	3.97 187	5.41 216	4.38 271	0.59 121	6.20 214	1.17 165	0.02 274	1.14 481	0.00 1	0.55 493	0.07 157	1.22 386

DCANet-4	2.26 184	0.43 62	6.69 389	0.40 96	0.20 84	1.70 90	0.13 99	5.73 171	9.44 397	6.01 249	5.29 210	1.12 139	2.77 271	2.49 94	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

CFNet-RSSM	2.26 184	0.43 62	3.24 137	1.28 220	0.31 123	3.19 252	0.40 187	7.62 277	7.29 329	5.88 239	4.68 190	5.32 306	1.68 219	2.26 83	1.04 145	0.01 170	0.09 252	0.00 1	0.31 456	0.03 76	0.16 103

MIPNet	2.27 187	1.14 310	5.55 333	0.49 115	0.22 100	2.03 123	0.19 132	7.60 274	6.17 269	5.83 238	4.16 174	2.05 176	3.44 304	3.65 125	2.23 275	0.00 1	0.01 128	0.01 383	0.01 240	0.24 367	0.48 243

NRIStereo	2.27 187	0.52 118	3.35 150	1.26 217	0.17 64	3.04 240	0.84 317	5.96 194	3.74 139	6.27 260	3.44 150	4.13 256	1.80 229	8.31 352	2.11 263	0.00 1	0.10 258	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.20 134

H2IRNET	2.29 189	0.86 236	3.38 151	1.51 252	0.11 27	1.97 117	0.13 99	5.15 130	7.19 324	1.26 122	7.77 293	5.80 326	3.31 292	5.09 176	1.66 224	0.01 170	0.00 1	0.04 444	0.17 367	0.27 388	0.10 56

x	2.30 190	0.82 219	3.85 200	2.23 364	0.72 238	2.12 134	0.81 306	9.48 329	4.82 212	3.83 181	2.76 131	3.49 229	2.30 249	3.48 118	2.25 276	0.00 1	1.13 474	0.00 1	0.22 403	0.09 185	1.66 429

1test111	2.31 191	0.93 257	3.39 153	3.05 452	0.39 156	5.69 381	0.55 231	9.15 315	4.33 176	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 314	4.95 168	2.06 260	0.00 1	1.14 481	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 425

Any-RAFT	2.33 192	0.36 32	2.35 58	1.58 259	0.84 261	4.93 366	0.55 231	9.10 313	5.93 260	4.30 196	4.90 196	5.79 325	2.22 244	2.75 101	0.51 25	0.02 274	0.32 318	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.18 118

testlalala2	2.34 193	0.64 169	2.49 65	9.58 530	6.50 519	3.57 288	0.18 127	5.34 141	3.20 98	3.87 184	4.57 189	3.12 207	0.52 108	1.49 41	0.44 8	0.00 1	0.31 317	0.00 1	0.43 483	0.12 243	0.40 214

DCANet	2.35 194	0.96 272	5.51 326	0.39 93	0.19 74	1.72 98	0.25 154	6.06 198	9.33 394	6.31 262	5.42 217	1.44 151	4.14 340	2.22 79	2.28 281	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.66 302

FENet	2.35 194	0.59 154	3.28 141	2.32 387	0.27 115	2.78 206	0.13 99	7.68 280	6.09 263	5.38 226	2.12 108	4.84 288	3.33 297	4.98 170	2.66 297	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.40 214

dd	2.36 196	1.93 421	6.03 358	0.83 171	0.12 36	1.80 103	0.17 122	5.30 137	11.82 439	2.98 157	3.64 166	1.50 154	1.21 185	5.25 179	3.92 347	0.13 419	0.01 128	0.04 444	0.22 403	0.10 208	0.14 81

FACV-RUCA	2.38 197	0.44 71	4.18 237	1.33 225	2.87 444	2.45 162	1.21 363	8.68 299	6.12 265	4.07 190	7.28 280	1.25 144	2.00 233	3.37 116	1.62 212	0.01 170	0.03 195	0.10 468	0.05 299	0.36 423	0.29 181

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

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

PSM-softLoss	2.38 197	0.48 95	4.28 243	1.94 318	0.19 74	2.73 197	0.38 183	6.67 229	3.50 112	6.33 263	6.33 250	2.93 198	0.97 154	8.90 386	1.88 242	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

KMStereo	2.38 197	0.48 95	4.28 243	1.94 318	0.19 74	2.73 197	0.38 183	6.67 229	3.50 112	6.33 263	6.33 250	2.93 198	0.97 154	8.90 386	1.88 242	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.03 14

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

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

RALCasStereoNet	2.39 204	1.73 405	3.59 182	2.38 396	2.69 439	2.84 212	0.18 127	5.29 136	4.94 216	2.45 143	5.62 226	2.22 180	0.79 145	7.48 299	1.63 215	0.00 1	1.75 520	0.00 1	0.00 1	0.14 276	2.03 484

GANet-ADL	2.40 205	0.65 171	3.92 213	2.22 361	0.11 27	2.23 140	0.47 203	9.29 324	7.27 327	4.77 205	5.95 236	3.96 246	1.26 189	3.08 111	2.27 279	0.04 348	0.08 245	0.02 416	0.00 1	0.15 292	0.21 140

ACVNet-DCA	2.41 206	0.93 257	3.39 153	3.05 452	0.39 156	5.69 381	0.55 231	9.15 315	4.33 176	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 314	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 481	0.00 1	0.03 277	0.09 185	1.65 425

StereoVision	2.42 207	1.18 316	5.14 304	1.15 203	2.64 437	1.89 110	0.28 159	6.61 227	4.72 203	2.14 139	10.52 365	3.84 241	0.52 108	5.33 182	2.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.04 23

CAS	2.42 207	0.37 37	2.30 53	11.49 537	3.97 485	1.65 84	0.02 19	4.08 71	2.84 78	0.51 44	1.65 88	0.25 69	0.28 45	1.73 53	0.92 119	10.05 544	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 533

qqq	2.44 209	0.85 228	4.33 248	1.73 287	0.71 235	1.98 118	0.38 183	9.15 315	4.33 176	3.37 166	4.34 178	4.63 280	2.83 275	4.95 168	2.06 260	0.00 1	1.13 474	0.00 1	0.25 416	0.09 185	1.65 425

IPLGR	2.46 210	0.68 182	7.02 398	0.22 52	0.16 61	2.01 120	0.22 144	7.01 244	6.62 294	7.10 313	5.92 235	2.91 197	2.27 246	5.12 177	1.52 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.41 224

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 211	1.23 333	3.48 164	1.61 261	1.09 306	1.63 82	0.15 112	5.80 177	6.43 282	7.32 332	9.91 350	3.05 202	1.71 222	2.33 88	1.75 234	0.01 170	0.71 380	0.00 1	0.00 1	0.28 391	1.19 383

AIO-test1	2.49 212	1.41 363	3.78 196	0.87 177	5.11 512	2.46 164	0.93 339	6.49 223	14.84 466	0.95 104	2.85 135	0.92 131	0.31 54	6.05 209	1.88 242	0.15 424	0.07 241	0.00 1	0.21 396	0.21 343	0.31 188

RAFT-Test	2.49 212	0.45 76	4.35 250	1.89 310	1.28 339	4.83 363	0.68 272	7.19 257	4.51 191	5.00 214	7.09 274	6.81 350	1.12 166	2.22 79	1.16 164	0.01 170	0.63 362	0.00 1	0.33 462	0.05 126	0.20 134

riskmin	2.49 212	0.22 1	3.34 148	2.33 389	1.78 384	2.89 228	0.46 201	7.35 264	6.95 313	2.75 150	1.67 90	6.75 346	5.08 384	3.24 114	1.93 249	0.00 1	0.99 445	0.00 1	0.27 439	0.02 44	1.73 446

ADStereo(finetuned)	2.50 215	0.95 268	6.60 382	0.39 93	0.20 84	1.72 98	0.24 150	6.06 198	9.31 393	6.30 261	5.42 217	1.44 151	6.22 414	2.25 82	2.14 265	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.65 293

PFNet+	2.52 216	0.47 88	4.97 296	0.95 189	0.18 70	3.12 246	0.73 287	4.98 118	6.97 314	7.95 352	6.38 253	2.51 186	1.18 179	8.05 333	1.82 237	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.05 29

tt1	2.53 217	0.91 251	3.53 170	2.92 441	0.53 198	5.60 378	0.61 250	5.55 157	10.56 413	1.54 128	3.54 161	0.34 90	3.00 278	8.20 339	0.68 69	0.00 1	1.13 474	0.00 1	0.03 277	0.11 224	1.88 469

ICVP	2.53 217	0.47 88	3.64 187	1.20 211	0.69 229	2.71 194	0.84 317	10.63 360	4.66 200	4.31 197	8.99 321	2.75 194	1.93 230	2.91 106	4.07 354	0.06 377	0.24 307	0.01 383	0.01 240	0.13 265	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
fff	2.54 219	0.93 257	5.51 326	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 449	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 391	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

csc	2.54 219	0.93 257	5.51 326	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 449	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 391	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

cscssc	2.54 219	0.93 257	5.51 326	0.32 73	0.14 47	1.70 90	0.11 86	6.19 205	12.69 449	6.03 251	5.29 210	1.43 148	5.28 391	2.37 90	2.21 270	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.00 1	0.02 44	0.61 278

cc1	2.56 222	0.93 257	3.39 153	3.05 452	0.39 156	5.69 381	0.55 231	5.34 141	10.76 419	1.42 123	3.48 154	0.33 86	3.65 314	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 481	0.00 1	0.03 277	0.12 243	1.89 472

IGEV_Zeroshot_test	2.57 223	0.63 166	5.70 344	1.93 316	0.87 266	2.63 182	0.85 322	8.94 309	4.55 194	5.30 223	5.48 221	5.23 305	1.38 196	3.76 127	1.32 188	0.00 1	0.69 373	0.00 1	0.18 373	0.19 323	1.72 444

test_4	2.58 224	0.70 193	3.30 142	0.43 101	0.30 119	3.97 325	1.11 359	3.91 59	3.83 148	4.15 193	17.20 458	3.44 225	0.52 108	6.60 229	1.58 205	0.00 1	0.13 273	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.20 134

DisPM	2.59 225	0.47 88	4.32 247	1.89 310	0.20 84	3.42 271	0.63 256	5.56 160	5.60 243	8.66 387	7.05 272	2.82 196	1.03 161	9.05 397	1.07 150	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.04 23

RAFT+CT+SA	2.59 225	1.19 320	3.55 174	1.09 199	2.21 414	3.14 250	0.90 333	7.59 272	5.65 245	2.76 151	8.21 311	2.04 175	1.57 215	8.84 383	1.31 186	0.02 274	0.34 322	0.00 1	0.38 474	0.22 350	0.73 320

R-Stereo Train	2.60 227	0.46 81	2.94 109	1.10 201	0.18 70	3.61 291	0.60 246	6.88 240	3.50 112	9.13 404	17.23 459	1.77 164	0.77 140	2.03 69	1.65 221	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140

RAFT-Stereo	2.60 227	0.46 81	2.94 109	1.10 201	0.18 70	3.61 291	0.60 246	6.88 240	3.50 112	9.13 404	17.23 459	1.77 164	0.77 140	2.03 69	1.65 221	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.62 229	0.57 148	4.28 243	0.90 182	0.38 153	3.45 276	0.22 144	9.91 337	4.46 187	7.33 333	7.92 300	3.53 231	3.59 310	4.16 143	1.49 199	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	2.63 230	1.09 299	5.67 341	0.73 154	0.31 123	3.00 237	0.25 154	6.84 239	6.02 261	7.93 351	6.31 249	1.91 170	1.72 224	7.47 296	2.53 290	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.58 270

Pruner-Stereo	2.66 231	0.61 158	3.54 172	1.93 316	0.25 109	3.47 279	0.74 291	6.60 226	5.66 249	8.98 397	6.12 239	4.39 272	1.11 165	7.27 276	2.34 286	0.03 318	0.00 1	0.02 416	0.00 1	0.03 76	0.04 23

ACRE	2.67 232	1.66 395	6.50 379	0.72 151	2.03 407	2.65 189	0.84 317	5.97 195	5.52 240	7.85 348	9.23 328	1.72 161	1.09 163	4.09 140	2.73 305	0.02 274	0.19 290	0.02 416	0.08 311	0.26 376	0.21 140

RALAANet	2.68 233	1.71 400	4.73 285	2.79 432	0.80 254	3.30 262	0.15 112	7.92 285	5.92 259	5.79 236	6.06 237	3.51 230	1.13 168	6.76 242	2.28 281	0.00 1	0.28 313	0.00 1	0.10 330	0.27 388	0.13 76

rvit_105_1	2.69 234	1.34 348	6.85 394	1.89 310	0.09 22	1.94 115	3.50 444	6.38 216	9.00 385	4.98 211	2.19 112	3.57 233	1.56 214	7.31 280	3.03 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 138	0.16 103

IPLGR_C	2.69 234	1.75 407	6.20 365	0.79 164	2.06 410	2.64 187	0.86 325	6.36 215	5.64 244	8.13 366	9.26 330	1.69 160	1.15 176	3.79 129	2.80 310	0.02 274	0.20 297	0.02 416	0.08 311	0.26 376	0.18 118

GES	2.69 234	0.72 200	5.34 315	1.82 301	0.05 5	4.51 354	1.04 351	10.39 351	4.18 169	5.53 232	6.72 262	1.92 173	3.30 290	5.16 178	2.67 298	0.06 377	0.01 128	0.06 455	0.01 240	0.20 332	0.14 81

MyStereo06	2.71 237	1.05 295	5.43 323	1.39 234	1.20 325	2.57 174	0.10 80	10.39 351	4.79 210	5.54 233	6.16 240	6.39 338	2.33 251	3.40 117	1.35 192	0.01 170	1.24 496	0.00 1	0.21 396	0.13 265	0.50 246

TRStereo	2.71 237	3.79 494	5.46 324	2.19 356	2.22 416	2.98 236	1.07 354	9.83 336	4.39 183	3.46 169	3.48 154	3.92 245	0.77 140	6.43 223	1.70 230	0.03 318	0.63 362	0.00 1	0.29 448	0.11 224	1.49 410

HHNet	2.71 237	0.69 186	3.31 144	0.25 61	0.39 156	2.80 209	0.90 333	6.33 212	5.68 250	7.51 338	13.70 419	0.94 133	3.14 280	5.42 186	2.54 295	0.14 422	0.02 167	0.06 455	0.00 1	0.24 367	0.07 43

BUS	2.72 240	0.43 62	3.76 192	0.70 148	0.50 182	7.31 417	0.48 213	9.93 338	5.65 245	6.50 273	6.23 243	5.21 302	1.18 179	4.27 146	1.89 246	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 81

CIPLG	2.72 240	1.69 396	6.02 356	0.80 167	2.14 412	2.66 190	0.84 317	5.90 187	5.59 242	8.12 365	9.58 341	1.74 162	1.14 170	4.53 158	2.82 311	0.02 274	0.19 290	0.02 416	0.09 323	0.26 376	0.22 147

xx1	2.73 242	0.93 257	3.39 153	3.05 452	0.39 156	5.69 381	0.55 231	5.34 141	10.76 419	1.42 123	3.48 154	4.63 280	2.83 275	8.26 341	0.70 76	0.00 1	1.14 481	0.00 1	0.25 416	0.09 185	1.65 425

HCRNet	2.74 243	0.83 222	4.19 238	0.45 106	3.31 459	2.18 137	0.22 144	7.59 272	5.76 254	6.08 254	4.89 195	5.21 302	2.74 268	8.04 332	3.10 319	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.09 51

EAI-Stereo	2.75 244	0.54 124	3.17 130	0.91 184	1.28 339	4.02 328	5.30 475	12.39 412	4.76 205	2.51 145	7.10 275	1.22 141	0.94 153	6.03 206	1.96 251	0.01 170	0.56 349	0.00 1	1.38 522	0.04 105	0.95 353

test_sample2	2.79 245	0.59 154	4.40 253	2.38 396	0.43 170	2.58 177	0.15 112	10.14 345	5.78 255	4.23 195	5.86 228	4.31 268	4.02 334	6.34 220	2.00 257	0.00 1	0.96 424	0.00 1	0.12 343	0.07 157	1.37 405

MIM_Stereo	2.83 246	1.20 328	5.27 310	1.41 239	1.16 319	3.07 241	0.33 174	6.67 229	3.95 158	5.17 220	10.11 354	4.25 266	1.73 226	8.32 353	1.64 219	0.00 1	0.36 328	0.00 1	0.01 240	0.22 350	1.69 437

RAFT_R40	2.83 246	0.46 81	3.85 200	1.38 233	0.32 129	3.78 312	0.97 341	6.16 204	4.82 212	9.74 427	6.35 252	4.96 294	3.94 333	8.78 381	1.05 146	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

GwcNet-ADL	2.85 248	0.61 158	4.38 251	0.92 185	0.33 130	2.05 124	0.67 269	8.85 305	9.65 399	6.36 267	6.71 261	4.11 255	1.71 222	5.97 203	4.22 357	0.08 395	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.16 103

SST-Stereo	2.86 249	0.45 76	3.64 187	1.46 245	0.36 146	3.94 322	0.80 302	6.07 200	4.46 187	10.96 456	6.21 242	4.94 293	4.14 340	8.85 384	0.93 123	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.03 14

ACVNet	2.86 249	0.96 272	3.87 203	0.86 175	0.61 214	2.63 182	0.54 227	8.93 307	6.12 265	5.09 215	9.32 335	5.70 321	3.84 323	2.68 99	5.56 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.23 154

AFF-stereo	2.87 251	1.31 342	3.26 139	1.87 306	0.38 153	1.68 87	0.09 72	6.38 216	7.07 316	6.52 277	11.90 393	6.08 331	2.32 250	5.05 174	1.65 221	0.02 274	0.66 367	0.00 1	0.00 1	0.29 399	0.94 351

test_sample1	2.88 252	0.63 166	4.46 255	2.38 396	0.68 226	2.61 179	0.05 39	10.51 356	5.36 232	4.50 201	4.81 193	3.76 239	5.94 407	6.10 212	2.96 313	0.00 1	0.99 445	0.00 1	0.11 337	0.07 157	1.67 432

HH	2.88 252	0.82 219	4.07 229	1.71 281	0.54 202	4.71 359	0.69 275	8.72 302	3.57 127	1.80 133	6.49 258	7.81 369	3.92 331	8.93 389	0.99 135	0.00 1	1.06 462	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 437

HanStereo	2.88 252	0.82 219	4.07 229	1.71 281	0.54 202	4.71 359	0.69 275	8.72 302	3.57 127	1.80 133	6.49 258	7.81 369	3.92 331	8.93 389	0.99 135	0.00 1	1.06 462	0.00 1	0.03 277	0.05 126	1.69 437

raft_robust	2.91 255	1.71 400	3.42 160	1.36 228	0.57 208	1.53 73	0.12 90	7.06 250	9.09 387	6.96 306	7.21 278	4.43 273	2.09 237	9.40 409	1.61 210	0.03 318	0.93 411	0.00 1	0.21 396	0.17 305	0.38 210

BSDual-CNN	2.91 255	0.43 62	3.76 192	0.70 148	0.50 182	6.97 407	1.58 386	9.93 338	5.65 245	6.50 273	6.23 243	6.17 334	2.50 256	4.27 146	2.67 298	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 81

GMStereo_Zeroshot	2.92 257	2.33 454	6.12 360	1.66 270	0.36 146	3.61 291	0.09 72	5.95 193	6.20 270	7.15 317	7.11 276	8.37 382	0.91 149	6.17 213	1.97 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 350	0.14 81

UDGNet	2.92 257	7.79 523	4.92 293	3.01 447	0.08 17	2.96 233	0.20 137	4.77 107	8.93 381	2.91 155	2.85 135	0.95 134	1.00 157	6.46 224	1.66 224	1.46 510	0.00 1	5.33 537	0.92 511	1.95 511	0.19 128

LCNet	2.94 259	0.55 130	2.57 74	1.03 196	0.59 212	2.05 124	1.55 385	5.51 153	4.19 170	6.08 254	10.58 367	4.54 274	6.63 423	7.59 307	0.90 115	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.76 503	0.31 409	3.43 515

RAFT	2.94 259	1.29 339	4.06 228	1.36 228	0.50 182	2.39 156	0.91 336	6.11 202	3.25 101	6.64 286	7.30 281	9.96 409	4.20 342	6.03 206	2.21 270	0.00 1	1.02 455	0.00 1	0.02 262	0.54 461	1.01 359

XX-Stereo	2.95 261	0.48 95	7.08 403	2.84 438	2.51 431	1.63 82	0.20 137	6.15 203	3.38 109	2.38 142	16.00 444	6.90 353	0.25 37	6.40 222	1.14 160	0.00 1	0.66 367	0.00 1	0.31 456	0.16 296	0.57 264

ccs_rob	2.95 261	0.55 130	4.53 266	0.42 98	0.25 109	2.84 212	0.12 90	8.58 296	8.13 358	7.18 319	10.36 359	6.44 340	2.05 236	5.28 181	1.97 252	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.23 154

AnonymousM	2.96 263	7.19 519	1.41 4	0.92 185	0.06 11	2.37 154	0.52 223	6.05 197	3.83 148	4.97 210	2.37 119	1.91 170	1.00 157	2.23 81	1.06 148	0.01 170	0.57 351	17.64 545	4.90 544	0.02 44	0.27 172

CFNet_pseudo	2.96 263	0.55 130	4.51 262	0.43 101	0.24 105	2.83 210	0.12 90	8.59 297	8.13 358	7.20 322	10.41 360	6.47 341	2.04 235	5.27 180	2.00 257	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.23 154

AIO-test2	2.98 265	1.88 414	4.72 283	1.67 274	3.34 462	2.64 187	0.06 52	6.96 243	15.70 476	2.65 147	7.31 282	0.93 132	0.57 117	5.81 200	1.20 171	3.30 527	0.09 252	0.00 1	0.09 323	0.22 350	0.43 238

IRAFT_RVC	2.98 265	0.66 175	4.23 242	2.20 357	0.40 161	2.91 230	5.04 471	7.03 248	4.21 171	6.59 283	5.52 222	5.02 298	4.77 369	8.41 360	2.30 285	0.01 170	0.17 287	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.05 29

DN-CSS_ROB	3.00 267	2.14 435	7.33 407	2.67 425	0.78 250	3.13 247	0.07 59	6.68 233	4.22 172	5.51 231	12.12 396	2.33 181	1.21 185	8.69 378	2.51 289	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.15 94

111	3.05 268	1.41 363	5.51 326	0.32 73	0.14 47	2.83 210	0.68 272	6.76 236	14.21 463	3.59 173	9.11 324	5.50 310	3.30 290	4.05 134	2.43 287	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 265	1.02 363

PFNet	3.06 269	0.59 154	6.13 361	2.26 373	0.84 261	3.08 242	0.73 287	7.38 266	5.35 230	10.20 433	6.06 237	4.72 282	2.10 240	8.47 365	2.25 276	0.19 441	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 332	0.42 229

mmm	3.07 270	0.76 205	4.50 261	2.27 377	1.24 332	3.75 309	0.12 90	10.03 342	5.12 223	6.43 269	11.19 378	3.10 206	3.20 283	4.54 159	1.78 236	0.02 274	1.19 492	0.00 1	0.30 452	0.09 185	1.79 455

DMCA	3.08 271	1.10 300	6.20 365	1.82 301	0.90 269	3.80 315	0.55 231	9.76 332	5.42 235	6.56 282	6.47 257	7.06 358	2.09 237	4.05 134	5.46 391	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.16 103

DFGA-Net	3.09 272	2.73 470	9.21 452	1.79 294	0.47 175	3.30 262	0.20 137	7.49 271	6.20 270	5.54 233	6.42 255	2.17 179	1.12 166	7.96 325	6.56 409	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 440	0.17 113

iRaft-Stereo_20w	3.11 273	0.49 103	6.09 359	1.01 193	1.25 333	3.99 326	1.00 346	14.00 462	4.73 204	6.70 294	6.27 248	2.34 182	2.28 248	7.29 279	1.58 205	0.01 170	0.75 382	0.00 1	0.73 502	0.10 208	1.63 423

HITNet	3.11 273	1.38 359	5.35 317	2.23 364	0.12 36	5.59 377	0.58 240	9.95 341	5.72 252	6.62 285	7.91 299	3.90 244	3.24 286	4.39 151	4.58 372	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.57 264
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
TestStereo1	3.12 275	1.34 348	4.67 279	3.47 477	0.71 235	2.50 167	1.45 378	7.27 259	8.71 375	4.91 208	9.28 332	2.34 182	3.61 311	9.44 410	1.62 212	0.00 1	0.33 320	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 214

SA-5K	3.12 275	1.34 348	4.67 279	3.47 477	0.71 235	2.50 167	1.45 378	7.27 259	8.71 375	4.91 208	9.28 332	2.34 182	3.61 311	9.44 410	1.62 212	0.00 1	0.33 320	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.40 214

PCWNet_CMD	3.14 277	0.51 113	4.47 258	0.44 105	0.26 114	2.87 225	0.15 112	9.66 331	9.78 401	7.28 328	11.50 383	6.84 352	2.40 253	4.47 155	1.83 238	0.01 170	0.02 167	0.02 416	0.00 1	0.06 138	0.29 181

OMP-Stereo	3.15 278	1.19 320	3.49 165	4.34 506	0.51 191	2.20 139	1.21 363	6.67 229	6.52 288	7.99 356	6.24 247	8.38 385	2.44 255	9.65 417	1.92 248	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.15 94

MSMDNet	3.15 278	0.51 113	4.48 260	0.46 109	0.25 109	2.88 227	0.16 118	9.79 334	9.82 402	7.24 324	11.36 381	6.82 351	2.41 254	4.47 155	1.86 240	0.01 170	0.02 167	0.02 416	0.00 1	0.06 138	0.30 186

test_5	3.16 280	1.18 316	4.96 295	2.33 389	3.10 452	4.51 354	1.27 369	7.47 270	7.61 342	3.00 159	7.38 283	5.37 308	4.06 335	8.28 346	1.54 202	0.00 1	0.34 322	0.00 1	0.02 262	0.21 343	0.62 283

PSMNet-ADL	3.17 281	0.56 141	3.00 123	1.55 257	0.40 161	5.97 389	0.28 159	9.06 310	5.75 253	3.56 172	6.80 265	8.33 380	4.51 353	7.65 310	5.51 392	0.03 318	0.09 252	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.28 178

iRaft-Stereo_5w	3.20 282	1.27 337	5.27 310	0.27 67	0.99 286	2.71 194	0.58 240	5.75 172	5.85 257	3.03 161	7.88 297	10.08 411	4.08 338	8.40 358	6.09 399	0.00 1	0.25 310	0.00 1	0.12 343	0.31 409	0.95 353

CFNet_ucs	3.23 283	0.56 141	4.59 274	0.59 126	0.37 151	3.29 261	0.19 132	10.47 354	9.02 386	7.78 346	12.57 405	5.59 314	1.74 227	5.39 184	1.86 240	0.00 1	0.04 212	0.01 383	0.00 1	0.10 208	0.33 194

MyStereo05	3.24 284	1.05 295	5.93 352	1.39 234	1.20 325	2.57 174	0.10 80	9.11 314	13.17 456	6.45 271	3.86 169	3.20 208	3.26 288	8.35 355	3.02 314	0.01 170	1.24 496	0.00 1	0.21 396	0.13 265	0.50 246

test_sample3	3.27 285	0.62 164	5.29 314	2.24 368	0.58 211	4.62 357	0.16 118	12.15 405	7.51 336	6.44 270	7.25 279	3.72 238	3.03 279	6.73 239	3.17 324	0.01 170	0.85 399	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.88 342

IIG-Stereo	3.28 286	0.98 279	3.57 177	4.14 498	0.22 100	2.56 173	0.71 282	7.04 249	6.10 264	8.49 380	9.38 338	7.82 371	2.73 267	9.69 423	1.99 255	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.14 81

test_sample4	3.29 287	0.64 169	5.38 318	2.08 340	0.53 198	3.91 319	0.15 112	12.13 402	7.50 335	7.04 307	7.50 285	3.64 236	3.19 282	6.95 255	3.14 321	0.02 274	0.85 399	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.92 349

MyStereo04	3.29 287	1.15 311	6.64 385	1.28 220	1.49 364	2.63 182	0.45 199	10.57 359	13.30 457	4.41 199	3.90 170	3.06 204	3.56 308	7.87 321	3.35 326	0.01 170	1.27 499	0.00 1	0.25 416	0.11 224	0.42 229

MyStereo8	3.30 289	1.69 396	6.28 371	2.51 410	3.79 478	4.22 338	0.07 59	7.43 269	6.39 281	6.51 276	10.13 355	4.23 264	1.45 200	2.79 103	5.08 384	0.06 377	1.49 515	0.00 1	0.40 477	0.26 376	1.33 399

DCVSM-stereo	3.32 290	0.51 113	3.40 159	1.79 294	0.79 251	2.94 231	0.48 213	7.31 261	5.69 251	11.47 467	5.61 224	10.63 422	5.93 406	5.74 197	3.63 330	0.03 318	0.09 252	0.03 434	0.00 1	0.12 243	0.11 65

ARAFT	3.32 290	1.74 406	7.92 424	0.64 136	0.15 55	4.45 350	2.89 421	8.20 290	6.30 274	9.23 409	7.12 277	5.58 313	1.24 188	8.60 372	1.69 229	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.35 203

test_sample5	3.34 292	0.65 171	5.17 306	2.10 342	0.49 179	3.31 264	0.17 122	11.91 394	7.47 333	6.91 299	9.15 325	3.61 234	3.37 299	7.53 302	3.06 317	0.02 274	0.85 399	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 343

SA	3.34 292	1.29 339	4.84 287	1.99 332	0.57 208	3.15 251	1.39 376	7.66 279	9.94 403	4.86 207	10.87 374	2.97 201	4.61 363	9.88 431	1.38 193	0.00 1	0.60 356	0.00 1	0.19 377	0.25 375	0.37 207

psmg	3.34 292	0.43 62	3.76 192	0.73 154	0.50 182	8.47 435	2.74 418	10.88 370	5.65 245	8.91 395	8.78 316	6.17 334	2.50 256	4.27 146	2.67 298	0.01 170	0.04 212	0.06 455	0.00 1	0.12 243	0.10 56

AdaStereo	3.34 292	0.74 203	4.00 222	3.10 459	0.51 191	4.22 338	1.25 368	12.84 427	8.39 366	6.33 263	9.55 340	5.77 324	1.54 212	5.53 189	2.74 307	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 76	0.15 94
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
AIO-Stereo-zeroshot	3.35 296	1.28 338	8.51 431	1.86 305	1.83 390	3.51 282	0.31 169	10.50 355	4.32 175	2.74 149	5.87 230	10.30 415	4.53 358	4.66 162	3.16 322	0.02 274	0.87 406	0.00 1	0.97 512	0.38 430	1.43 407

RAFT-345	3.36 297	0.55 130	3.43 161	1.23 213	0.21 93	2.62 180	0.46 201	3.91 59	6.34 276	7.46 337	24.49 500	4.19 260	1.74 227	8.27 345	2.25 276	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.02 6

UCFNet_RVC	3.37 298	1.25 334	3.30 142	2.55 418	1.80 386	3.92 321	1.28 371	12.49 417	7.16 320	5.12 218	7.88 297	8.14 374	4.59 361	5.67 194	2.11 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.07 43

NINENet	3.38 299	0.81 215	4.16 233	1.88 309	1.40 356	7.31 417	0.48 213	12.95 434	6.64 296	7.29 329	9.24 329	5.21 302	1.18 179	6.72 238	1.89 246	0.17 434	0.08 245	0.07 460	0.00 1	0.09 185	0.03 14

HI	3.39 300	1.19 320	4.03 224	1.46 245	0.19 74	2.26 142	0.04 32	6.21 209	3.86 151	8.51 381	12.61 406	11.86 447	6.44 418	4.55 160	4.27 359	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 94

CoSv	3.39 300	1.19 320	4.03 224	1.46 245	0.19 74	2.26 142	0.04 32	6.21 209	3.86 151	8.51 381	12.61 406	11.86 447	6.44 418	4.55 160	4.27 359	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.15 94

ToySt	3.39 300	0.89 249	9.29 454	1.47 249	0.94 279	4.20 337	1.98 400	7.33 262	5.42 235	3.01 160	6.75 263	8.67 392	5.10 385	5.43 187	3.72 335	0.07 386	0.89 407	0.00 1	0.23 409	0.28 391	2.13 490

SFCPSM	3.39 300	0.61 158	5.42 321	0.43 101	0.93 278	8.26 427	2.08 404	15.01 478	5.89 258	7.17 318	7.60 287	3.39 217	2.55 259	5.39 184	2.53 290	0.01 170	0.03 195	0.01 383	0.07 308	0.19 323	0.31 188

ffm	3.41 304	0.98 279	7.03 399	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	5.55 157	10.56 413	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 326	8.20 339	0.68 69	0.00 1	1.13 474	0.00 1	0.19 377	0.11 224	1.88 469

ASMatch	3.41 304	0.62 164	3.59 182	1.99 332	0.48 176	1.91 113	0.66 264	7.01 244	4.43 186	6.25 258	22.02 489	4.56 276	4.72 368	7.78 316	1.85 239	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.03 277	0.02 44	0.21 140

IER	3.42 306	0.91 251	6.38 376	0.73 154	1.60 369	7.07 412	0.55 231	7.07 252	5.45 238	8.17 368	8.89 318	6.13 332	6.13 411	5.36 183	3.77 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.05 29

GMM-Stereo	3.42 306	0.39 44	3.24 137	0.87 177	0.50 182	2.26 142	4.73 466	5.64 166	3.81 145	7.08 311	16.57 450	6.13 332	3.62 313	7.74 314	1.40 195	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 243	4.24 525

PSM-AAD	3.43 308	0.31 21	2.16 41	0.80 167	0.57 208	2.53 171	5.97 480	5.53 155	3.98 161	11.00 457	11.90 393	2.93 198	9.36 475	8.03 330	1.00 138	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 138	2.39 501

DualNet	3.48 309	0.65 171	5.17 306	2.10 342	0.49 179	3.31 264	0.17 122	11.91 394	7.47 333	7.18 319	11.56 385	3.61 234	3.37 299	7.53 302	3.06 317	0.02 274	0.85 399	0.00 1	0.10 330	0.07 157	0.90 343

AAGNet	3.50 310	0.49 103	3.38 151	1.91 313	0.41 166	3.66 298	1.02 347	5.14 128	5.16 224	9.65 425	7.75 292	4.91 290	6.23 415	7.45 294	12.73 491	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.06 38

TransformOpticalFlow	3.50 310	0.83 222	4.85 288	1.09 199	0.31 123	3.52 285	0.14 109	10.32 347	8.02 355	5.78 235	13.25 415	6.63 344	4.91 373	8.36 356	1.63 215	0.00 1	0.01 128	0.01 383	0.00 1	0.06 138	0.24 163

DispNO	3.51 312	1.33 347	8.51 431	2.26 373	1.36 353	3.46 278	0.81 306	8.74 304	6.58 290	6.78 296	7.63 289	6.22 337	4.20 342	7.47 296	4.44 366	0.00 1	0.03 195	0.03 434	0.11 337	0.13 265	0.14 81

testlalala_base	3.54 313	0.53 120	3.53 170	2.31 385	2.22 416	4.04 331	0.61 250	6.91 242	2.73 72	2.69 148	4.17 175	1.78 167	0.51 106	2.02 68	1.08 151	13.13 552	3.23 543	0.00 1	0.35 469	16.60 547	2.27 498

STrans-v2	3.55 314	0.94 266	5.06 301	0.32 73	0.60 213	2.97 235	1.15 361	11.08 374	7.97 354	6.01 249	10.93 375	6.65 345	6.86 428	8.37 357	1.66 224	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.39 212

hknet	3.56 315	0.66 175	5.82 347	0.70 148	1.19 323	6.97 407	1.58 386	9.93 338	7.76 344	6.50 273	6.23 243	9.53 401	2.81 273	7.84 317	3.39 327	0.01 170	0.03 195	0.03 434	0.00 1	0.06 138	0.14 81

gwcnet-sp	3.58 316	2.01 429	8.82 441	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 410	5.91 232	4.21 261	3.31 292	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

scenet	3.58 316	2.01 429	8.82 441	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 410	5.91 232	4.21 261	3.31 292	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

ssnet	3.58 316	2.01 429	8.82 441	2.01 336	0.69 229	7.38 419	1.10 356	9.23 319	6.66 297	9.32 410	5.91 232	4.21 261	3.31 292	6.91 250	3.69 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.18 118

DMCA-RVC	3.59 319	1.98 427	8.68 436	2.30 383	1.48 363	3.54 287	0.55 231	8.40 292	5.43 237	9.37 414	5.90 231	8.34 381	3.21 284	7.19 270	4.46 367	0.06 377	0.11 262	0.08 466	0.02 262	0.21 343	0.40 214

test_sample6	3.60 320	0.66 175	5.27 310	2.23 364	0.48 176	3.25 257	0.21 142	11.94 397	7.53 338	7.18 319	11.56 385	3.99 248	3.86 325	8.03 330	3.88 345	0.03 318	0.83 393	0.00 1	0.09 323	0.07 157	0.86 340

CoDeX	3.61 321	0.86 236	5.27 310	1.16 205	1.62 370	6.24 393	2.07 403	13.78 461	6.86 308	7.42 335	9.00 323	4.06 253	3.72 319	6.58 227	3.02 314	0.03 318	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 292	0.35 203

RAFT_CTSACE	3.62 322	1.65 393	5.41 320	1.36 228	3.08 450	3.95 324	1.03 348	4.62 103	4.65 199	5.33 224	17.73 466	7.63 366	2.71 265	10.98 448	1.15 161	0.00 1	0.48 344	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.25 166

GANet-RSSM	3.67 323	1.16 313	4.56 272	3.24 466	2.03 407	2.63 182	0.50 220	11.53 388	6.83 306	6.25 258	10.58 367	7.35 360	6.65 424	6.77 244	2.94 312	0.00 1	0.00 1	0.08 466	0.00 1	0.26 376	0.12 70

NOSS_ROB	3.67 323	0.86 236	3.81 198	2.53 414	1.11 309	6.10 391	0.72 285	11.08 374	12.36 443	5.45 228	8.91 319	5.65 315	2.09 237	8.30 350	3.16 322	0.20 444	0.07 241	0.00 1	0.00 1	0.11 224	0.80 334

KYRaft	3.68 325	0.43 62	2.53 71	0.89 180	0.49 179	2.28 147	3.89 447	5.30 137	3.82 147	8.99 399	19.28 475	6.54 343	4.96 376	7.92 323	0.96 131	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 138	5.17 527

PSMNet-RSSM	3.69 326	1.36 352	4.54 267	2.44 404	1.90 397	2.35 152	0.69 275	11.77 392	6.38 280	6.60 284	11.85 392	7.70 367	5.61 402	6.66 236	3.67 331	0.00 1	0.00 1	0.02 416	0.01 240	0.17 305	0.10 56

BEATNet_4x	3.69 326	2.12 434	8.11 426	1.82 301	0.16 61	5.30 371	1.04 351	10.87 367	6.14 268	7.09 312	8.42 314	4.99 296	4.42 350	5.89 201	6.23 405	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.84 338

CFNet-ft	3.70 328	1.59 388	3.87 203	1.68 275	2.42 425	3.20 253	0.66 264	8.93 307	7.76 344	5.09 215	9.95 351	10.77 428	5.43 398	7.41 284	4.71 374	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.01 240	0.30 402	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 328	1.59 388	3.87 203	1.68 275	2.42 425	3.20 253	0.66 264	8.92 306	7.76 344	5.09 215	9.95 351	10.77 428	5.43 398	7.41 284	4.71 374	0.00 1	0.00 1	0.03 434	0.01 240	0.30 402	0.11 65

AACVNet	3.71 330	1.63 391	4.89 291	3.80 488	0.62 217	3.25 257	0.30 168	9.47 328	3.81 145	6.34 266	10.74 371	10.52 418	4.92 374	9.31 407	3.88 345	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 418	0.28 178

Prome-Stereo	3.73 331	0.39 44	2.62 81	1.05 197	0.52 195	2.06 126	4.58 462	4.88 114	3.95 158	9.34 413	20.39 480	4.03 250	7.02 433	7.86 319	1.31 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	4.52 526

G2L-ROB	3.74 332	1.37 357	5.05 300	1.95 322	1.14 315	4.45 350	0.43 196	12.31 408	6.36 278	7.88 350	5.42 217	11.10 436	2.11 241	8.53 369	6.31 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.33 194

G2L-Stereo	3.74 332	1.56 384	5.82 347	1.71 281	2.04 409	2.87 225	0.58 240	9.79 334	6.49 287	7.82 347	7.97 301	8.57 390	2.36 252	9.19 403	7.45 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.40 214

test_sample7	3.75 334	0.67 180	4.34 249	2.21 360	0.35 139	4.47 353	2.08 404	11.31 380	8.40 367	8.64 384	8.05 304	6.80 347	5.05 381	7.22 272	2.53 290	0.07 386	1.04 458	0.00 1	0.00 1	0.06 138	1.66 429

cf-r	3.76 335	1.43 368	5.34 315	2.66 423	2.79 441	2.85 223	0.62 254	9.08 312	6.91 311	7.06 308	11.90 393	9.64 402	3.83 322	6.23 216	4.53 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 323	0.17 113

MLCV	3.76 335	1.52 381	6.93 396	1.66 270	0.31 123	4.31 344	0.32 171	7.92 285	7.68 343	9.55 419	12.12 396	5.17 300	2.74 268	10.00 436	4.49 368	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.27 172

qqq1	3.78 337	0.69 186	4.55 268	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 354	9.68 418	1.24 178	0.08 395	0.97 429	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 388

fff1	3.78 337	0.69 186	4.55 268	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 354	9.68 418	1.24 178	0.08 395	0.97 429	0.00 1	0.12 343	0.13 265	1.24 388

DDVS	3.79 339	0.66 175	5.66 340	2.27 377	1.28 339	6.48 399	0.47 203	9.33 326	4.35 181	7.29 329	7.71 290	12.49 453	2.21 243	9.01 395	5.16 387	0.08 395	0.20 297	0.01 383	0.00 1	0.14 276	1.03 366

Sa-1000	3.81 340	1.26 335	4.64 277	2.29 382	0.55 206	3.51 282	1.58 386	8.37 291	9.13 389	7.97 353	17.42 462	3.98 247	2.76 270	9.61 416	1.68 228	0.00 1	0.69 373	0.00 1	0.18 373	0.23 362	0.27 172

DeepPruner_ROB	3.82 341	1.87 413	5.65 339	1.31 224	1.64 371	3.62 295	0.81 306	14.47 471	5.03 222	8.03 359	10.78 372	6.95 355	2.26 245	8.92 388	4.32 362	0.07 386	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 426	0.29 181

DRaft	3.83 342	0.65 171	3.39 153	0.22 52	0.16 61	4.67 358	1.30 373	5.82 179	4.86 214	10.26 436	21.65 485	3.24 209	8.62 464	7.53 302	3.76 337	0.05 365	0.10 258	0.00 1	0.14 352	0.12 243	0.16 103

DEmStereo	3.86 343	0.54 124	4.04 226	0.26 65	0.17 64	5.17 369	2.45 411	4.70 104	4.34 180	8.37 373	19.94 478	5.06 299	10.13 479	7.86 319	3.93 349	0.01 170	0.01 128	0.01 383	0.00 1	0.03 76	0.10 56

GrayStereo	3.86 343	0.33 24	2.63 82	1.66 270	0.62 217	3.09 243	7.92 509	6.43 220	3.88 153	10.61 443	16.51 449	5.75 323	8.40 459	6.75 240	1.58 205	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.62 496	0.04 105	0.38 210

G2L-Stereo_test	3.88 345	1.39 360	4.86 289	2.98 445	1.49 364	4.11 334	1.13 360	12.05 400	6.83 306	8.42 374	9.17 326	9.49 400	2.71 265	7.03 260	5.22 388	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.52 253

acv_ft	3.90 346	0.96 272	5.85 350	2.56 419	4.70 506	7.27 416	0.84 317	9.17 318	6.12 265	10.00 430	9.32 335	5.70 321	4.07 337	2.68 99	8.24 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.23 154

STTStereo	3.90 346	1.43 368	8.20 428	3.03 449	2.28 420	3.64 297	0.64 259	10.11 343	7.09 317	10.20 433	7.08 273	8.73 393	3.57 309	7.44 287	4.00 352	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.01 240	0.04 105	0.40 214

UGAM-zero	3.92 348	0.49 103	5.26 309	1.17 207	0.89 267	4.00 327	0.47 203	12.42 414	3.62 132	5.46 229	5.86 228	15.76 476	8.92 471	8.63 376	2.44 288	0.00 1	0.84 397	0.00 1	0.89 507	0.03 76	1.27 394

LMCR-Stereo	3.92 348	1.96 425	4.92 293	2.85 439	0.23 103	7.88 424	1.47 380	12.52 418	5.39 234	8.71 388	10.65 369	1.90 169	5.04 380	8.53 369	4.89 378	1.05 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.05 29

SMFormer	3.94 350	0.69 186	4.55 268	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 354	9.68 418	4.89 378	0.08 395	0.97 429	0.00 1	0.16 357	0.11 224	0.92 349

THIR-Stereo	3.94 350	1.12 307	3.06 125	0.23 56	0.13 42	4.17 336	6.40 489	5.83 180	4.54 192	10.46 440	16.98 454	6.49 342	7.44 444	8.00 326	3.58 329	0.01 170	0.07 241	0.07 460	0.00 1	0.14 276	0.06 38

GEStereo_RVC	3.95 352	1.21 329	6.13 361	2.30 383	1.22 328	4.29 343	2.96 426	12.39 412	8.24 361	7.25 326	6.79 264	7.58 365	4.22 344	9.16 400	4.56 370	0.04 348	0.01 128	0.02 416	0.02 262	0.19 323	0.42 229

hitnet-ft	3.95 352	1.16 313	3.92 213	0.89 180	0.73 240	4.88 364	0.54 227	9.78 333	7.91 351	7.42 335	10.24 356	12.50 454	4.84 371	8.15 337	5.56 393	0.03 318	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.24 367	0.12 70

tta	3.96 354	0.69 186	4.55 268	1.97 327	0.15 55	2.84 212	0.29 161	13.06 437	11.10 426	7.69 340	10.45 361	4.77 283	4.52 354	9.68 418	4.89 378	0.08 395	0.97 429	0.00 1	0.16 357	0.13 265	1.24 388

ac_64	3.98 355	0.86 236	5.10 302	3.17 461	3.43 466	5.80 385	0.70 280	10.87 367	4.96 217	8.94 396	6.46 256	10.70 425	5.52 400	7.44 287	5.10 386	0.03 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.31 188

ITSA-stereo	4.02 356	0.73 202	4.51 262	2.16 348	0.31 123	3.58 289	0.70 280	13.77 460	15.84 477	7.13 315	6.59 260	4.25 266	3.48 306	9.04 396	6.12 401	0.09 406	0.08 245	0.11 469	0.10 330	0.19 323	1.54 414

CFNet	4.03 357	1.97 426	6.30 372	2.70 427	1.64 371	5.41 373	0.22 144	12.14 404	10.28 406	5.24 221	11.15 377	6.43 339	3.70 317	8.97 394	4.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.13 76

RAFT-RH_RVC	4.04 358	0.69 186	3.59 182	1.91 313	0.43 170	3.11 244	0.13 99	3.80 46	6.60 291	11.26 463	31.68 525	5.20 301	1.66 218	8.30 350	2.27 279	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.03 76	0.02 6

iResNet	4.04 358	1.46 376	8.72 438	3.25 467	0.36 146	4.54 356	0.47 203	9.06 310	10.40 411	7.98 354	12.82 412	4.06 253	3.22 285	8.82 382	4.95 381	0.03 318	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.55 258

CrosDoStereo	4.05 360	0.71 197	3.52 167	0.51 117	0.20 84	3.25 257	11.21 525	6.34 213	4.96 217	9.04 400	16.44 446	4.92 291	7.28 438	8.29 347	3.84 343	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.18 316	0.19 128

DeepStereo_LL	4.05 360	0.71 197	3.52 167	0.51 117	0.20 84	3.25 257	11.21 525	6.34 213	4.96 217	9.04 400	16.44 446	4.92 291	7.28 438	8.29 347	3.84 343	0.00 1	0.02 167	0.01 383	0.00 1	0.18 316	0.19 128

PAM	4.07 362	0.44 71	6.47 378	1.97 327	1.18 321	10.83 468	1.64 389	10.66 361	4.55 194	6.54 279	4.69 191	16.99 488	6.88 429	4.07 137	1.63 215	0.00 1	0.68 371	0.00 1	0.77 504	0.10 208	1.24 388

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 363	1.65 393	13.34 484	2.14 347	1.84 391	4.03 329	0.98 344	13.13 442	4.97 220	4.53 202	11.37 382	9.85 407	1.97 232	4.88 167	2.74 307	0.03 318	0.90 409	0.00 1	1.11 515	0.84 487	1.72 444

ISRNet	4.11 364	0.88 246	6.63 384	3.46 476	2.64 437	2.11 133	0.26 156	7.72 282	6.60 291	11.29 464	17.98 468	8.21 376	2.60 261	6.81 246	4.72 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.25 166

ff1	4.11 364	0.98 279	7.03 399	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	5.55 157	10.56 413	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 326	11.33 455	11.69 481	0.00 1	1.13 474	0.00 1	0.19 377	0.11 224	1.88 469

FADNet-RVC-Resample	4.11 364	2.25 440	13.88 487	1.64 264	0.66 224	5.91 388	2.34 409	10.87 367	9.09 387	6.53 278	4.34 178	5.69 320	4.71 367	8.01 329	4.64 373	0.18 440	0.22 300	0.17 489	0.12 343	0.46 448	0.59 273

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 364	1.53 383	6.87 395	3.04 451	3.33 460	4.34 348	0.59 245	11.36 383	7.92 352	8.98 397	7.98 302	9.72 404	3.82 321	7.92 323	4.43 365	0.15 424	0.02 167	0.03 434	0.03 277	0.07 157	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	4.12 368	0.46 81	5.63 336	1.95 322	1.02 292	10.74 466	0.85 322	11.04 372	5.02 221	6.19 257	5.28 209	17.64 492	7.30 440	5.03 172	1.45 197	0.00 1	0.68 371	0.00 1	0.77 504	0.14 276	1.14 380

GwcNet-RSSM	4.13 369	1.71 400	6.25 369	2.50 409	1.93 400	2.39 156	1.49 382	9.59 330	8.71 375	6.66 288	15.04 434	8.47 388	3.84 323	6.87 247	6.74 410	0.00 1	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.29 399	0.15 94

UPFNet	4.17 370	0.83 222	5.51 326	2.49 408	3.36 463	7.13 414	2.60 412	10.52 358	7.16 320	8.76 391	7.83 295	7.85 372	3.41 303	8.60 372	7.04 416	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 243	0.17 113

DAS	4.18 371	0.53 120	6.20 365	2.20 357	3.69 473	2.78 206	3.12 432	8.69 300	10.29 407	9.39 415	12.80 410	4.58 277	7.20 436	9.08 398	2.70 301	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 198

UNet	4.19 372	0.87 244	7.18 405	2.00 335	3.22 455	9.55 447	0.31 169	10.11 343	6.22 272	7.98 354	6.82 266	10.42 416	5.77 403	7.28 277	5.83 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 208	0.12 70

AASNet	4.20 373	1.63 391	5.82 347	3.79 487	3.93 482	6.55 400	1.22 365	19.12 513	6.82 305	7.86 349	8.35 313	4.36 270	2.55 259	3.87 132	7.47 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 456	0.22 147

SepStereo	4.22 374	0.53 120	6.20 365	2.20 357	3.69 473	2.78 206	3.12 432	8.69 300	10.29 407	9.39 415	12.80 410	4.58 277	7.20 436	9.74 424	2.70 301	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 105	0.34 198

PS-NSSS	4.22 374	2.53 461	5.89 351	1.01 193	2.93 445	4.05 333	1.93 399	11.44 384	8.94 382	7.14 316	14.70 433	4.96 294	2.60 261	9.09 399	3.92 347	0.40 478	0.04 212	0.83 514	0.00 1	1.09 491	1.02 363

anonymousa	4.24 376	0.78 206	4.05 227	2.16 348	4.87 509	8.76 438	0.35 176	7.41 268	4.47 189	8.21 369	19.70 477	11.03 435	5.87 405	2.04 71	2.20 269	0.00 1	1.16 487	0.00 1	0.55 493	0.04 105	1.11 374

FADNet_RVC	4.24 376	2.32 453	14.23 491	1.18 209	0.79 251	5.64 379	0.60 246	11.50 386	7.19 324	3.68 177	8.08 309	4.14 257	4.06 335	10.29 441	7.47 421	0.36 475	0.44 339	0.18 490	0.47 486	0.93 489	1.23 387

UGAM	4.25 378	0.86 236	5.73 345	0.45 106	0.22 100	3.61 291	1.18 362	5.51 153	15.39 471	4.99 213	12.34 401	15.09 472	3.71 318	10.58 444	3.76 337	0.00 1	0.46 341	0.00 1	0.34 466	0.36 423	0.36 206

HSM	4.25 378	1.10 300	4.14 231	1.78 293	2.14 412	6.67 403	1.08 355	12.92 431	6.90 310	7.06 308	8.17 310	14.17 463	6.03 410	9.16 400	3.11 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.41 224

psm_up	4.33 380	1.34 348	4.43 254	2.27 377	2.62 434	5.29 370	3.30 442	11.49 385	6.89 309	8.05 362	8.06 307	10.09 413	11.10 487	7.12 269	3.76 337	0.24 457	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 332	0.37 207

coex_refinement	4.34 381	1.44 372	4.46 255	3.08 458	1.46 362	4.22 338	0.36 177	11.92 396	8.33 363	8.48 379	13.41 416	9.90 408	3.40 302	6.95 255	8.54 434	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.71 315

pcwnet_v2	4.36 382	0.46 81	9.07 449	1.43 242	1.10 308	3.41 270	0.40 187	13.44 450	14.60 465	10.29 437	14.22 426	5.82 327	2.97 277	6.75 240	2.29 283	0.01 170	0.05 221	0.04 444	0.02 262	0.17 305	0.61 278

FADNet-RVC	4.36 382	2.62 468	14.51 494	2.01 336	0.44 172	4.27 341	1.27 369	12.61 420	7.89 349	3.76 179	4.05 173	10.63 422	4.34 347	9.87 429	7.66 424	0.03 318	0.09 252	0.00 1	0.03 277	0.65 468	0.50 246

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 384	25.82 547	26.88 535	0.56 125	0.08 17	1.46 64	0.53 226	2.17 9	2.15 60	0.67 77	0.73 43	0.23 61	0.20 28	1.58 49	0.80 91	11.76 550	0.38 331	0.00 1	0.08 311	1.75 508	9.67 545

HBP-ISP	4.37 384	1.56 384	4.59 274	2.23 364	1.29 344	7.87 423	3.96 450	11.80 393	10.91 424	8.06 364	14.45 429	3.38 216	4.87 372	9.27 405	2.53 290	0.14 422	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 170	0.30 186

DualNet (step1)	4.40 386	1.36 352	7.91 421	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	11.31 380	8.40 367	8.64 384	8.05 304	6.80 347	5.05 381	7.22 272	2.53 290	1.74 515	1.04 458	3.05 528	2.96 533	0.22 350	1.35 402

CSP-Net	4.40 386	1.70 398	4.90 292	1.82 301	1.04 294	12.96 489	2.25 407	13.75 458	6.34 276	9.64 422	8.99 321	8.31 379	3.24 286	8.45 364	4.32 362	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 362	0.06 38

HSM-Net_RVC	4.40 386	0.44 71	3.22 134	0.72 151	0.68 226	7.06 411	1.82 396	12.57 419	8.48 370	9.04 400	12.20 399	14.98 469	5.14 387	7.32 281	4.19 355	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ttt	4.41 389	0.70 193	3.95 217	2.53 414	2.01 405	4.34 348	0.41 190	13.09 441	11.69 438	7.20 322	12.20 399	4.15 258	3.35 298	9.54 415	10.11 461	0.07 386	1.11 470	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.47 408

MMNet	4.44 390	1.37 357	6.26 370	1.73 287	1.64 371	10.51 464	0.61 250	9.27 322	9.66 400	9.55 419	9.22 327	7.40 362	6.52 421	7.90 322	6.98 413	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.10 56

DSFCA	4.48 391	1.03 290	6.84 393	1.61 261	1.68 378	7.26 415	4.46 461	11.27 379	7.51 336	11.01 458	6.89 267	8.49 389	4.54 359	10.41 443	6.18 403	0.03 318	0.06 227	0.02 416	0.03 277	0.13 265	0.14 81

mmx	4.50 392	0.98 279	7.03 399	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	12.84 427	11.23 431	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 326	11.33 455	11.69 481	0.05 365	1.12 471	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.53 412

xxx	4.50 392	0.98 279	7.04 402	1.64 264	1.07 298	2.84 212	0.47 203	12.84 427	11.23 431	6.68 289	9.59 342	5.66 316	3.87 326	11.33 455	11.69 481	0.05 365	1.12 471	0.00 1	0.19 377	0.10 208	1.53 412

SACVNet	4.55 394	1.88 414	5.55 333	3.38 473	1.68 378	3.11 244	2.76 420	12.44 415	6.43 282	11.07 460	11.31 380	10.53 420	5.13 386	9.88 431	4.56 370	0.08 395	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 430	0.80 334

FADNet	4.55 394	2.35 455	13.60 485	1.87 306	0.80 254	4.74 362	0.75 294	14.47 471	12.41 444	4.07 190	5.45 220	9.64 402	5.03 378	8.86 385	4.82 377	0.20 444	0.04 212	0.07 460	0.05 299	1.27 498	0.40 214

ADLNet	4.56 396	1.19 320	5.52 332	3.81 491	3.59 470	6.98 409	2.40 410	12.01 399	7.96 353	10.52 441	9.67 346	8.26 378	4.98 377	6.59 228	6.93 412	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 350	0.55 258

HGLStereo	4.58 397	1.04 293	6.02 356	3.30 470	5.14 513	6.36 396	0.71 282	11.04 372	7.60 341	8.04 360	12.85 413	6.90 353	8.51 462	7.85 318	5.93 396	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 276	0.15 94

TDLM	4.58 397	1.79 412	5.03 299	2.45 405	1.32 349	4.04 331	7.15 502	11.60 390	11.46 435	6.91 299	12.69 408	5.94 328	5.03 378	9.74 424	3.80 342	0.67 493	0.00 1	0.01 383	0.05 299	0.23 362	1.78 454

delet	4.59 399	1.12 307	5.93 352	1.37 231	3.73 476	10.48 462	3.90 448	10.51 356	9.17 391	8.87 394	9.74 347	8.37 382	3.74 320	8.12 336	6.36 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 343	0.12 70

FTStereo	4.61 400	0.54 124	2.86 102	0.98 192	0.40 161	2.57 174	8.51 513	5.70 169	3.76 144	10.85 451	29.92 519	5.53 312	7.43 443	7.73 313	1.63 215	0.17 434	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.04 105	3.62 520

RAFT + AFF	4.63 401	2.28 446	7.43 413	1.51 252	2.38 423	5.81 386	6.49 491	10.74 363	8.53 371	7.75 344	8.95 320	7.47 363	6.68 427	9.17 402	5.06 383	0.08 395	0.47 343	0.00 1	0.01 240	0.66 469	1.03 366

ACV-stereo	4.65 402	1.22 330	10.49 469	2.22 361	1.05 295	12.62 487	1.24 367	6.70 234	7.36 332	3.22 165	5.18 204	16.59 484	10.02 477	8.18 338	6.19 404	0.06 377	0.14 277	0.01 383	0.00 1	0.12 243	0.40 214

CBMV_ROB	4.66 403	0.85 228	3.94 215	1.64 264	0.75 245	8.38 434	1.90 398	11.19 376	10.36 409	9.20 408	15.21 435	7.28 359	6.99 432	9.48 412	5.24 389	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.64 290

iResNet_ROB	4.67 404	1.77 410	5.93 352	2.47 407	0.95 282	3.78 312	0.36 177	15.65 484	17.36 485	8.75 390	11.23 379	7.05 357	4.60 362	8.94 391	4.23 358	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.15 94

CVANet_RVC	4.68 405	1.93 421	5.57 335	2.61 420	1.86 395	4.12 335	4.94 469	12.11 401	9.29 392	8.05 362	11.08 376	10.28 414	6.48 420	9.52 414	3.19 325	0.45 482	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 362	1.75 450

ADLNet2	4.72 406	1.44 372	6.68 388	3.03 449	3.90 481	6.80 404	2.91 424	11.67 391	9.63 398	7.99 356	9.89 349	9.75 405	5.32 395	7.70 311	7.13 417	0.01 170	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 376	0.22 147

iResNetv2_ROB	4.72 406	2.26 442	8.87 444	3.20 464	1.25 333	4.32 345	1.73 393	14.22 467	10.62 416	10.53 442	12.13 398	7.77 368	5.54 401	8.29 347	2.76 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.55 258

ssnet_v2	4.73 408	1.43 368	6.74 391	1.80 297	0.75 245	8.89 440	4.60 463	12.66 421	10.65 417	9.53 417	6.23 243	9.78 406	4.26 346	6.89 248	9.65 457	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.31 188

Anonymous_2	4.74 409	0.98 279	4.46 255	2.35 391	2.27 419	5.66 380	0.67 269	8.08 289	5.28 226	4.98 211	2.60 127	8.74 395	6.92 430	5.79 198	3.46 328	0.24 457	1.70 519	5.16 536	18.18 561	5.41 528	1.85 465

test_xeample	4.78 410	0.93 257	4.68 282	1.48 250	1.28 339	3.94 322	0.13 99	13.35 447	8.62 372	8.21 369	11.63 387	3.43 224	3.54 307	7.59 307	23.47 528	0.02 274	1.16 487	0.00 1	0.25 416	0.11 224	1.74 449

CRFU-Net	4.81 411	0.78 206	5.69 342	3.10 459	1.39 355	13.18 491	3.23 437	12.26 406	4.33 176	10.91 454	9.98 353	10.94 433	7.93 453	7.47 296	3.94 350	0.16 430	0.16 283	0.16 484	0.00 1	0.26 376	0.29 181

NVstereo2D	4.82 412	1.29 339	7.98 425	3.68 484	3.48 467	8.02 426	3.10 431	11.25 377	15.50 474	5.14 219	7.71 290	8.21 376	4.68 365	10.19 440	4.30 361	0.02 274	0.19 290	0.13 478	0.36 471	0.07 157	1.12 377

StereoDRNet-Refined	4.84 413	0.96 272	5.13 303	2.22 361	0.46 173	9.10 443	0.16 118	10.72 362	9.40 396	13.41 484	12.50 403	10.02 410	4.58 360	8.60 372	8.71 440	0.01 170	0.00 1	0.01 383	0.05 299	0.24 367	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	4.87 414	1.45 375	4.75 286	2.52 413	1.13 314	6.25 394	3.01 428	10.44 353	8.34 364	11.05 459	13.43 417	14.04 461	3.90 330	9.74 424	6.80 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.37 207

1111x	4.96 415	1.04 293	7.09 404	1.75 289	1.05 295	5.03 367	0.32 171	13.52 451	10.70 418	6.68 289	10.35 358	8.81 396	6.01 409	10.65 445	12.78 492	0.07 386	1.24 496	0.00 1	0.33 462	0.11 224	1.75 450

RASNet	5.00 416	1.19 320	5.69 342	3.68 484	4.80 507	5.04 368	1.29 372	10.26 346	8.99 384	5.89 240	11.65 388	10.55 421	9.76 476	9.96 435	10.32 466	0.20 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.73 320

dad	5.10 417	2.61 466	6.76 392	1.23 213	0.14 47	2.85 223	0.36 177	7.98 287	14.88 467	10.84 450	17.06 455	15.59 474	3.29 289	7.24 274	4.39 364	1.20 505	0.10 258	4.02 533	0.49 489	0.20 332	0.69 308

CBFPSM	5.12 418	1.48 377	16.22 501	1.81 298	1.14 315	11.16 471	2.90 423	7.99 288	6.75 302	6.55 280	5.00 199	15.05 471	8.78 466	7.52 301	8.90 443	0.04 348	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 436	0.67 305

LL-Strereo	5.14 419	2.29 449	8.95 445	1.26 217	5.05 511	3.66 298	1.40 377	10.33 348	8.98 383	8.71 388	8.24 312	10.70 425	11.10 487	12.66 479	5.36 390	0.05 365	1.35 508	0.00 1	0.00 1	0.38 430	2.23 497

xxxx	5.16 420	0.86 236	4.86 289	1.96 325	1.22 328	7.56 422	0.07 59	14.67 473	9.15 390	6.55 280	9.87 348	9.30 398	3.47 305	8.07 334	22.20 523	0.05 365	1.16 487	0.00 1	0.26 433	0.10 208	1.76 452

PA-Net	5.40 421	2.35 455	9.55 459	2.75 428	2.21 414	8.74 437	3.92 449	13.05 436	13.35 458	7.30 331	7.98 302	8.08 373	6.39 417	11.17 453	9.30 450	0.02 274	0.03 195	0.00 1	0.03 277	0.16 296	1.55 417
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	5.40 421	0.84 225	4.19 238	1.43 242	0.68 226	10.12 456	6.41 490	12.13 402	11.86 440	11.50 468	14.43 428	11.62 441	5.20 388	9.93 434	6.16 402	0.16 430	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 170	1.24 388
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	5.41 423	2.61 466	8.17 427	2.25 370	1.30 346	2.27 145	1.64 389	10.82 366	18.54 492	8.01 358	18.09 469	8.39 386	3.31 292	11.37 458	8.98 446	1.15 504	0.38 331	0.02 416	0.00 1	0.17 305	0.70 312

PSMNet_ROB	5.41 423	2.45 458	7.39 410	2.36 393	1.90 397	10.11 455	6.54 492	16.32 492	7.59 340	6.84 298	10.83 373	12.06 450	4.13 339	8.73 379	10.24 464	0.02 274	0.01 128	0.01 383	0.11 337	0.26 376	0.40 214

TCMNet	5.54 425	2.53 461	10.92 471	4.50 510	6.58 520	8.90 441	1.31 374	11.59 389	8.68 374	7.24 324	12.74 409	8.37 382	4.65 364	9.30 406	10.83 475	0.11 414	0.19 290	0.31 502	0.09 323	0.84 487	1.07 368

GASNet	5.62 426	5.76 512	12.05 475	5.03 515	2.08 411	3.77 310	1.53 384	12.92 431	11.62 437	9.64 422	7.40 284	8.58 391	7.54 445	14.76 497	8.25 431	0.02 274	0.15 280	0.00 1	0.00 1	0.81 486	0.52 253

YMNet	5.84 427	2.29 449	10.08 463	3.80 488	4.45 495	10.40 459	0.88 331	10.81 364	7.17 322	14.28 493	16.67 451	11.58 439	4.41 348	8.51 367	9.37 452	0.12 416	0.35 326	0.11 469	0.08 311	0.79 482	0.62 283

YMNet_1	5.84 427	2.29 449	10.08 463	3.80 488	4.45 495	10.40 459	0.88 331	10.81 364	7.17 322	14.28 493	16.67 451	11.58 439	4.41 348	8.51 367	9.37 452	0.12 416	0.35 326	0.11 469	0.08 311	0.79 482	0.62 283

222	5.93 429	0.88 246	4.58 273	1.76 291	0.98 285	6.02 390	0.08 67	14.45 470	8.89 380	9.53 417	11.77 391	3.88 243	4.23 345	8.26 341	39.96 559	0.03 318	1.12 471	0.00 1	0.24 412	0.11 224	1.73 446

CBMV	5.97 430	1.52 381	4.51 262	1.99 332	0.53 198	10.02 453	6.94 499	13.27 445	13.80 462	13.08 482	15.93 442	11.36 437	8.11 456	9.82 427	7.27 418	0.08 395	0.15 280	0.00 1	0.00 1	0.30 402	0.74 324
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PSMNet-RUCA	6.00 431	5.79 513	14.15 490	10.30 533	7.63 527	6.94 406	1.89 397	12.74 423	10.95 425	4.10 192	11.72 389	4.77 283	1.72 224	8.74 380	5.09 385	1.88 519	0.12 267	4.77 534	0.71 501	5.10 527	0.82 336

fast-acv-ft	6.00 431	1.95 424	7.88 420	2.35 391	1.85 393	13.61 495	1.76 395	8.44 293	10.12 404	11.22 462	20.57 481	14.41 467	7.55 446	8.11 335	8.83 441	0.10 410	0.09 252	0.16 484	0.07 308	0.68 472	0.35 203

StereoDRNet	6.02 433	2.40 457	8.22 429	3.43 474	4.43 494	10.57 465	4.21 454	19.44 515	11.24 433	12.86 477	8.06 307	11.64 442	4.79 370	8.65 377	9.32 451	0.01 170	0.10 258	0.00 1	0.03 277	0.34 418	0.69 308

iinet-f	6.21 434	2.11 433	28.74 540	2.13 346	1.38 354	11.62 476	1.49 382	7.64 278	7.19 324	7.77 345	14.38 427	10.49 417	7.79 450	7.76 315	12.90 493	0.03 318	0.03 195	0.05 451	0.00 1	0.67 470	0.12 70

DRN-Test	6.23 435	1.51 379	7.53 414	3.07 457	3.69 473	12.17 484	3.23 437	20.80 529	11.11 430	12.64 476	13.02 414	10.91 432	5.26 389	8.49 366	10.12 462	0.05 365	0.05 221	0.04 444	0.04 295	0.28 391	0.65 293

NCCL2	6.27 436	2.46 459	7.00 397	2.36 393	1.11 309	9.48 446	11.14 524	13.01 435	10.40 411	9.94 429	9.49 339	22.11 517	7.42 442	9.90 433	8.56 436	0.01 170	0.00 1	0.02 416	0.03 277	0.20 332	0.73 320

APVNet	6.28 437	2.46 459	10.09 465	3.51 479	3.97 485	12.15 483	1.75 394	20.08 525	6.73 300	6.92 305	13.45 418	10.75 427	6.29 416	11.86 465	14.34 503	0.05 365	0.02 167	0.11 469	0.03 277	0.63 466	0.34 198

ETE_ROB	6.28 437	2.60 465	9.22 453	1.71 281	0.84 261	6.44 397	6.78 496	13.16 443	8.80 378	13.01 480	15.93 442	21.01 515	6.18 413	10.97 447	8.11 429	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 296	0.70 312

test_sample9	6.40 439	1.36 352	7.91 421	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	11.31 380	8.40 367	8.64 384	8.05 304	6.80 347	5.05 381	12.52 475	13.17 494	1.74 515	25.14 569	3.05 528	2.96 533	0.22 350	1.35 402

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 440	6.12 515	6.53 381	4.29 504	3.61 471	15.41 500	4.13 452	12.36 410	7.32 331	7.60 339	8.51 315	8.97 397	2.64 263	10.17 439	3.72 335	8.16 538	2.40 528	2.00 525	0.11 337	8.55 537	5.84 531

DANet	6.46 441	1.58 387	9.58 461	4.10 497	3.99 487	9.13 444	1.34 375	10.37 350	7.76 344	13.76 488	15.66 438	16.14 480	7.03 434	13.07 483	13.62 500	0.19 441	0.12 267	0.02 416	0.02 262	0.15 292	1.61 420
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 441	1.88 414	7.41 412	2.81 433	0.95 282	6.45 398	6.82 497	13.58 452	8.80 378	15.50 499	15.86 440	19.59 506	7.12 435	11.41 459	9.86 458	0.02 274	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 332	0.79 333

NaN_ROB	6.51 443	2.25 440	8.77 439	1.69 277	1.79 385	9.71 450	10.94 522	16.20 490	16.13 478	13.04 481	8.86 317	11.77 444	5.94 407	12.88 481	8.01 427	0.05 365	0.13 273	0.07 460	0.20 389	0.32 414	1.50 411

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 444	2.21 439	12.10 476	2.75 428	3.28 457	10.03 454	3.05 429	12.31 408	11.52 436	10.10 432	21.36 483	11.51 438	7.30 440	11.56 461	10.61 469	0.09 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.51 250

DISCO	6.58 445	0.98 279	6.44 377	3.75 486	1.18 321	11.19 472	3.29 441	12.92 431	16.72 481	7.27 327	11.74 390	17.34 490	6.60 422	19.59 523	11.59 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.50 246

z-ln-s-r	6.62 446	2.20 438	17.98 509	1.77 292	2.00 404	3.38 268	2.61 413	8.63 298	13.06 455	7.07 310	25.89 508	8.73 393	7.60 448	12.16 472	18.56 512	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 414	0.49 244

Syn2CoEx	6.70 447	3.69 492	12.14 477	2.78 431	1.68 378	8.36 432	3.21 436	18.59 508	12.66 447	8.86 393	20.79 482	10.52 418	10.54 483	9.68 418	8.70 439	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 474	1.00 358

RYNet	6.82 448	1.51 379	7.35 409	1.79 294	4.52 500	16.68 505	4.41 460	14.19 466	17.43 486	11.64 470	7.86 296	15.03 470	8.81 467	10.10 437	14.16 502	0.04 348	0.13 273	0.15 481	0.05 299	0.08 170	0.53 255

S-Stereo	6.85 449	0.93 257	10.76 470	3.34 472	3.51 468	6.55 400	6.01 483	13.75 458	23.86 514	9.65 425	15.54 437	11.81 445	8.24 457	8.59 371	11.23 477	0.13 419	0.16 283	0.00 1	0.42 481	0.14 276	2.39 501

GANet	6.86 450	1.78 411	5.98 355	3.05 452	1.12 312	10.12 456	9.38 517	13.41 449	8.67 373	11.46 466	29.87 518	13.94 460	8.25 458	12.06 469	6.33 407	0.40 478	0.06 227	0.16 484	0.33 462	0.18 316	0.59 273

GwcNet	6.95 451	2.89 477	13.32 483	2.82 435	5.53 515	11.76 477	2.14 406	14.95 477	17.69 488	10.83 449	18.14 470	10.83 430	6.66 425	9.83 428	10.19 463	0.03 318	0.06 227	0.03 434	0.08 311	0.64 467	0.66 302

FINET	6.96 452	2.98 478	13.77 486	3.20 464	4.81 508	9.65 448	9.90 520	13.68 456	23.91 515	8.28 371	13.70 419	5.36 307	5.83 404	10.79 446	8.05 428	0.90 499	1.43 509	0.11 469	0.38 474	0.48 453	1.98 482

GANetREF_RVC	6.97 453	3.59 489	9.14 451	4.00 494	0.40 161	13.17 490	11.27 528	15.95 488	17.51 487	10.62 444	10.66 370	12.15 451	7.97 454	13.18 484	5.04 382	0.45 482	0.00 1	0.01 383	0.15 355	3.47 523	0.60 275
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FAT-Stereo	6.98 454	0.79 208	7.57 415	2.54 417	1.80 386	6.16 392	4.33 459	19.16 514	18.82 493	10.75 447	17.08 456	18.23 497	13.56 501	9.25 404	8.44 432	0.03 318	0.16 283	0.01 383	0.10 330	0.14 276	0.65 293

LALA_ROB	7.02 455	2.54 463	8.51 431	1.53 255	0.96 284	9.96 452	8.71 514	16.70 494	12.68 448	12.99 479	13.90 424	24.47 520	5.40 397	11.61 463	9.50 454	0.04 348	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 305	0.65 293

DGSMNet	7.10 456	3.49 486	15.11 497	4.36 507	4.41 493	8.94 442	6.25 487	15.10 479	14.28 464	8.15 367	14.51 431	10.08 411	5.38 396	11.04 449	7.95 426	1.49 511	2.00 524	1.79 523	1.68 529	2.43 515	3.48 516

Wz-Net-LNSev	7.12 457	2.75 471	18.64 511	1.70 280	4.16 489	12.79 488	6.72 494	13.74 457	13.57 459	11.14 461	17.31 461	11.90 449	8.50 461	8.96 393	9.94 459	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.34 198

edge stereo	7.12 457	1.19 320	7.83 419	2.32 387	2.46 427	6.90 405	3.26 440	15.58 483	12.52 445	15.68 501	18.34 472	21.83 516	13.05 497	11.53 460	8.68 438	0.04 348	0.06 227	0.11 469	0.03 277	0.30 402	0.63 288

STTRV1_RVC	7.16 459	1.18 316	13.30 481	3.33 471	6.91 523	11.99 481	4.01 451	15.74 486	12.11 441	9.56 421	14.59 432	11.64 442	8.75 465	12.86 480	8.54 434	3.70 528	2.86 538	0.41 509	0.13 349	1.38 501	0.12 70

DeepPrunerF	7.18 460	3.58 488	25.29 531	4.27 503	7.20 525	3.78 312	4.64 464	14.03 463	20.86 504	8.85 392	10.57 366	7.35 360	7.88 452	12.16 472	10.66 472	0.25 460	0.16 283	0.29 501	0.43 483	0.77 481	0.65 293

xyz-stereo	7.36 461	0.68 182	38.77 552	0.30 71	0.07 14	31.97 542	0.19 132	5.13 127	2.13 59	10.90 453	24.34 499	6.05 329	8.02 455	12.01 468	6.06 397	0.01 170	0.02 167	0.35 504	0.00 1	0.09 185	0.16 103

RGC	7.40 462	2.77 473	7.71 417	4.43 509	4.87 509	8.88 439	2.96 426	16.05 489	12.76 452	11.96 474	19.57 476	18.32 498	11.57 493	13.89 491	9.58 456	0.83 498	0.02 167	0.24 498	0.41 480	0.40 434	0.77 328

test_for_model	7.41 463	28.34 552	2.84 100	22.38 550	16.53 551	3.40 269	0.91 336	6.72 235	4.54 192	8.04 360	2.84 134	1.04 136	0.43 97	0.86 6	0.60 51	9.67 542	3.31 544	0.00 1	0.08 311	26.60 557	9.03 539

RP	7.41 463	1.90 419	7.33 407	4.26 502	5.25 514	6.64 402	3.46 443	12.44 415	16.23 479	10.36 438	23.00 493	18.72 499	16.59 512	11.10 450	8.47 433	1.10 503	0.02 167	0.12 476	0.16 357	0.43 440	0.65 293

NCC-stereo	7.43 465	2.28 446	8.58 434	3.28 468	4.48 497	8.34 428	4.27 456	20.45 527	13.66 460	9.17 406	17.52 463	16.49 482	14.31 507	13.71 487	8.95 444	1.73 513	0.12 267	0.01 383	0.50 490	0.21 343	0.60 275

Abc-Net	7.43 465	2.28 446	8.58 434	3.28 468	4.48 497	8.34 428	4.27 456	20.45 527	13.66 460	9.17 406	17.52 463	16.49 482	14.31 507	13.71 487	8.95 444	1.73 513	0.12 267	0.01 383	0.50 490	0.21 343	0.60 275
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccnet	7.45 467	1.89 418	7.71 417	3.18 462	2.35 421	12.19 485	6.14 486	18.95 510	9.36 395	13.33 483	20.38 479	16.00 479	9.10 474	10.10 437	15.40 508	0.44 480	0.34 322	0.25 499	0.25 416	0.48 453	1.18 382

Nwc_Net	7.54 468	1.91 420	8.71 437	4.16 499	3.42 465	10.77 467	2.00 401	20.33 526	12.19 442	9.10 403	24.04 498	17.67 493	13.58 502	12.14 471	9.12 448	0.94 501	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 350	0.41 224

psmorigin	7.74 469	2.19 437	18.99 513	2.51 410	0.89 267	7.08 413	2.74 418	11.25 377	7.90 350	20.49 517	22.36 491	20.16 508	11.95 494	13.84 489	10.61 469	0.04 348	0.18 288	0.06 455	0.24 412	0.27 388	1.07 368

ADCRef	7.76 470	2.31 452	19.09 514	2.82 435	3.29 458	11.88 479	3.06 430	11.52 387	10.89 423	13.69 487	25.85 507	8.20 375	8.89 469	8.95 392	22.66 524	0.16 430	0.08 245	0.16 484	0.34 466	0.47 450	0.91 346

w-ln-seven-2	7.81 471	3.17 479	25.87 533	2.09 341	1.12 312	8.35 431	3.84 446	12.83 426	16.45 480	13.88 489	21.42 484	11.83 446	11.07 486	11.91 466	10.62 471	0.03 318	0.19 290	0.00 1	0.02 262	0.37 426	1.13 379

SDNR	7.97 472	2.75 471	16.90 506	2.28 380	0.94 279	45.23 557	0.43 196	9.30 325	10.84 421	10.71 446	25.30 505	5.51 311	4.47 352	11.98 467	7.58 423	0.15 424	0.14 277	0.00 1	0.04 295	2.27 514	2.65 508

anonymity	8.04 473	4.13 498	12.86 479	7.43 527	13.11 545	8.34 428	2.02 402	18.21 505	7.55 339	13.88 489	9.27 331	10.63 422	7.79 450	11.57 462	6.06 397	6.25 533	5.59 557	3.71 532	3.28 537	3.27 521	5.78 530

CC-Net-ROB	8.09 474	10.11 534	9.03 447	4.07 495	3.74 477	15.24 499	4.84 468	18.44 506	10.87 422	6.73 295	14.03 425	7.54 364	4.68 365	11.61 463	3.98 351	6.59 534	2.54 532	16.51 544	1.19 518	7.88 536	2.20 494

Wz-Net-MNSev	8.12 475	3.18 480	18.07 510	2.63 421	3.36 463	17.82 512	9.40 518	12.89 430	15.44 473	13.95 491	18.21 471	14.38 465	7.75 449	12.50 474	11.45 479	0.46 484	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 376	0.58 270

pmcnn	8.17 476	1.70 398	11.49 473	3.18 462	3.07 449	9.66 449	6.06 485	13.60 453	17.71 489	15.23 498	24.02 496	27.61 529	8.81 467	10.36 442	9.51 455	0.08 395	0.08 245	0.00 1	0.00 1	0.31 409	0.87 341

stereogan	8.18 477	1.32 345	9.05 448	3.59 481	4.00 488	20.16 521	3.13 434	17.25 499	20.16 500	10.68 445	19.19 474	20.56 514	10.70 485	14.74 496	7.00 414	0.34 473	0.04 212	0.21 495	0.08 311	0.70 476	0.65 293

SQANet	8.22 478	4.42 502	7.19 406	12.11 539	9.77 536	11.80 478	3.23 437	12.00 398	6.60 291	8.59 383	11.52 384	10.97 434	5.31 394	11.10 450	4.20 356	9.56 541	2.29 527	10.51 540	1.61 528	13.06 544	8.49 538

SuperB	8.29 479	3.96 496	24.92 529	2.96 444	1.33 350	9.83 451	4.15 453	10.92 371	29.79 526	11.86 471	12.51 404	6.07 330	6.97 431	11.13 452	14.73 504	0.15 424	0.11 262	0.35 504	0.26 433	12.64 542	1.11 374

AF-Net	8.37 480	2.16 436	9.01 446	3.65 483	4.58 503	9.40 445	2.63 414	17.71 501	21.32 506	10.38 439	24.51 501	20.43 511	16.67 513	12.54 477	10.76 474	0.70 495	0.00 1	0.12 476	0.00 1	0.47 450	0.42 229

CSAN	8.41 481	2.86 476	9.35 456	2.43 403	0.82 259	13.59 494	11.68 530	15.80 487	21.98 510	14.71 495	16.46 448	18.00 495	14.42 509	13.68 486	10.10 460	0.10 410	0.13 273	0.15 481	0.19 377	0.43 440	1.28 395

test_sample8	8.50 482	1.36 352	7.91 421	1.40 236	0.63 219	5.54 374	2.72 415	12.78 425	6.78 303	17.61 508	9.29 334	24.63 521	19.17 519	12.52 475	13.17 494	1.74 515	25.14 569	3.05 528	2.96 533	0.22 350	1.35 402

PWCDC_ROB	8.50 482	4.40 501	9.57 460	6.16 524	4.54 502	10.46 461	1.03 348	15.30 480	28.16 523	10.88 452	30.88 523	6.96 356	11.31 490	14.57 494	10.40 467	3.10 526	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 504	0.63 288

G-Net	8.60 484	1.93 421	12.59 478	6.04 522	3.66 472	25.93 530	4.26 455	10.35 349	8.05 356	19.71 513	24.73 502	14.15 462	15.49 510	11.30 454	10.69 473	0.50 490	0.46 341	0.19 492	0.25 416	0.80 484	0.91 346

ADCP+	8.60 484	2.78 474	17.44 507	1.69 277	4.27 491	16.95 508	5.29 474	13.38 448	12.52 445	13.57 486	17.57 465	10.86 431	11.28 489	18.43 518	23.91 533	0.03 318	0.05 221	0.01 383	0.18 373	0.47 450	1.31 397

PWC_ROB	8.89 486	4.49 503	15.62 499	2.92 441	4.49 499	7.89 425	1.23 366	17.29 500	20.00 498	16.54 504	28.06 513	14.37 464	11.98 496	14.93 498	15.43 509	0.47 487	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.67 470	1.31 397

aanetorigin	9.02 487	3.75 493	28.68 539	2.16 348	3.86 479	5.84 387	5.40 477	5.93 192	10.39 410	28.12 534	31.02 524	15.98 478	13.74 503	9.38 408	12.55 489	0.25 460	0.22 300	0.22 496	0.24 412	1.24 496	1.47 408

PASM	9.11 488	5.68 511	25.06 530	4.33 505	4.18 490	7.01 410	8.48 511	12.37 411	20.95 505	13.49 485	15.37 436	18.80 500	11.52 492	14.70 495	12.70 490	0.93 500	1.19 492	0.32 503	1.21 519	1.66 505	2.22 496

UDG	9.12 489	10.06 533	6.35 375	10.06 531	9.64 535	10.48 462	2.33 408	12.73 422	10.19 405	8.33 372	10.27 357	16.70 485	10.47 482	8.33 354	9.07 447	4.28 529	2.59 534	18.90 546	3.83 540	11.35 539	6.50 534

MDST_ROB	9.13 490	1.31 342	10.16 467	4.36 507	2.48 429	28.66 537	7.64 506	19.96 520	14.97 468	27.53 533	24.02 496	9.47 399	5.27 390	16.31 506	8.61 437	0.63 491	0.19 290	0.00 1	0.00 1	0.08 170	0.90 343

FBW_ROB	9.17 491	2.08 432	10.31 468	2.51 410	1.66 376	13.22 492	6.04 484	23.09 536	20.11 499	19.55 511	15.80 439	18.97 503	11.96 495	19.34 520	11.38 478	0.66 492	0.30 315	2.15 526	0.90 508	1.15 495	2.16 492

XQC	9.46 492	4.84 506	18.88 512	4.07 495	3.09 451	15.97 503	6.65 493	16.26 491	26.63 520	12.63 475	12.35 402	15.75 475	10.62 484	16.48 507	21.19 519	0.44 480	0.96 424	0.05 451	0.32 459	1.10 492	0.99 356

GCST	9.50 493	17.91 543	6.18 364	53.02 567	11.57 541	10.95 469	0.20 137	7.71 281	7.12 319	9.83 428	4.71 192	4.87 289	1.49 202	9.87 429	2.06 260	8.70 539	0.07 241	22.79 548	0.40 477	6.66 533	3.86 523

Consistency-Raft	9.58 494	5.11 507	13.00 480	5.61 518	8.92 534	4.03 329	5.07 472	19.73 519	24.90 518	11.32 465	29.86 517	13.36 457	6.16 412	8.00 326	13.47 498	0.67 493	0.34 322	1.81 524	4.36 543	12.23 540	3.62 520

MSMD_ROB	9.73 495	1.43 368	5.42 321	1.81 298	0.42 169	16.83 506	4.30 458	14.29 469	15.34 470	23.06 521	40.17 543	25.63 525	22.62 531	13.37 485	8.85 442	0.48 489	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 265	0.47 240

RTSC	9.87 496	4.34 500	16.44 503	4.60 512	2.38 423	12.54 486	0.75 294	18.19 504	37.31 544	16.16 503	15.86 440	13.32 456	7.56 447	20.93 527	23.50 529	0.34 473	1.07 464	0.02 416	0.35 469	0.71 477	0.99 356

Wz-Net-SNSev	9.92 497	8.01 525	26.42 534	2.26 373	1.85 393	8.36 432	14.30 538	18.01 503	21.68 507	10.78 448	23.95 494	16.84 486	8.60 463	15.59 502	19.76 518	0.01 170	0.03 195	0.01 383	0.00 1	0.52 459	1.34 401

DDUNet	10.03 498	12.17 539	8.24 430	13.02 540	11.73 542	10.32 458	3.76 445	12.27 407	8.35 365	9.64 422	13.89 423	16.48 481	6.67 426	9.50 413	7.00 414	6.80 535	3.45 547	21.10 547	4.33 542	12.78 543	9.12 540

ADCPNet	10.18 499	3.40 485	33.24 544	2.38 396	1.74 381	17.75 511	7.65 507	13.20 444	13.03 454	14.09 492	21.72 487	19.36 504	11.40 491	15.43 501	23.00 526	0.28 467	1.15 486	0.39 508	1.48 524	0.68 472	2.21 495

WCMA_ROB	10.20 500	1.99 428	9.33 455	3.01 447	2.46 427	15.78 502	7.67 508	12.75 424	15.41 472	25.08 531	33.42 531	27.06 528	19.86 521	13.87 490	12.47 488	1.28 507	0.38 331	0.18 490	0.20 389	0.28 391	1.54 414

PDISCO_ROB	10.27 501	2.79 475	13.30 481	10.58 536	9.96 537	22.78 524	5.99 481	20.01 521	28.57 524	11.88 472	14.49 430	20.54 512	4.92 374	17.01 512	10.29 465	5.79 532	0.42 335	0.14 480	0.13 349	2.53 517	3.25 512

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 502	5.37 509	16.61 505	2.95 443	3.02 448	24.75 527	15.44 540	14.68 474	19.73 496	19.77 514	23.97 495	16.98 487	8.40 459	17.58 515	9.23 449	1.59 512	1.75 520	0.16 484	2.63 531	0.75 479	1.85 465

SHD	10.45 503	3.67 491	14.03 489	4.81 513	4.52 500	11.93 480	1.66 392	21.36 533	38.40 546	18.84 510	21.72 487	17.63 491	13.07 498	15.65 504	17.71 511	0.36 475	1.09 466	0.01 383	0.32 459	0.50 457	1.67 432

FCDSN-DC	10.72 504	1.16 313	5.01 298	2.16 348	1.31 348	17.46 510	4.80 467	17.79 502	19.87 497	25.02 529	32.85 527	33.57 538	23.52 536	16.80 509	12.13 484	0.11 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.76 327
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	10.77 505	3.23 481	21.50 520	2.26 373	1.96 403	23.65 525	9.07 515	14.69 475	24.88 517	15.21 497	27.20 510	12.68 455	14.02 506	16.94 511	24.43 535	0.26 463	0.18 288	0.74 512	0.67 499	0.80 484	1.02 363

SGM_RVC	10.77 505	1.11 303	4.66 278	2.66 423	0.41 166	21.03 522	6.87 498	20.02 522	15.54 475	25.86 532	24.97 504	33.59 539	20.51 524	20.89 526	14.78 505	0.31 470	0.26 312	0.22 496	0.26 433	0.43 440	1.01 359
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	10.81 507	5.90 514	16.35 502	3.91 493	2.57 433	8.73 436	4.64 464	14.74 476	22.45 512	10.92 455	18.73 473	29.19 531	17.54 515	23.14 535	29.42 546	0.36 475	0.15 280	0.25 499	0.80 506	2.89 520	3.52 519

DPSNet	10.88 508	2.57 464	20.40 518	2.24 368	1.90 397	24.92 528	17.00 550	21.35 532	28.61 525	12.87 478	13.74 421	17.01 489	20.14 523	15.36 499	14.01 501	0.81 497	0.98 436	0.20 493	0.65 498	1.30 499	1.54 414

w-ln-seven	10.89 509	4.13 498	29.29 541	2.40 401	2.62 434	15.68 501	5.09 473	18.55 507	34.46 536	21.14 519	26.71 509	15.16 473	9.01 473	12.97 482	19.34 516	0.05 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 461	0.71 315

ADCMid	10.97 510	4.49 503	23.66 525	2.53 414	2.52 432	11.46 474	6.31 488	15.31 481	12.85 453	23.57 525	22.99 492	17.92 494	21.04 526	19.57 522	28.05 543	0.47 487	0.43 336	1.10 517	1.32 521	1.73 507	2.10 488

z-mn7	11.06 511	5.25 508	22.57 522	2.37 395	1.74 381	19.71 518	5.54 479	14.08 464	35.39 541	10.07 431	36.03 537	15.76 476	10.23 480	22.26 532	18.95 514	0.04 348	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 445	0.68 307

FC-DCNN	11.29 512	1.01 288	5.50 325	2.25 370	1.65 374	18.23 514	5.36 476	18.99 511	20.65 502	28.95 535	34.83 534	33.83 540	23.18 534	17.04 513	13.37 497	0.17 434	0.01 128	0.02 416	0.02 262	0.10 208	0.70 312

FC-DCNN v2	11.44 513	0.98 279	5.39 319	2.28 380	1.65 374	18.84 516	5.41 478	19.66 517	20.80 503	29.20 536	35.39 536	34.37 542	23.46 535	17.13 514	13.18 496	0.17 434	0.01 128	0.02 416	0.01 240	0.08 170	0.69 308

SANet	11.48 514	3.34 483	13.93 488	2.40 401	1.01 290	16.49 504	12.16 533	20.05 524	37.28 543	19.62 512	28.04 512	25.61 524	20.10 522	14.43 493	12.39 487	0.10 410	0.06 227	0.03 434	0.06 306	0.76 480	1.73 446

zh-mn7	11.74 515	7.51 522	34.00 545	1.96 325	1.02 292	13.44 493	2.89 421	13.67 454	34.35 534	22.18 520	39.79 542	12.33 452	10.28 481	20.97 528	18.78 513	0.30 469	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 445	0.91 346

AnyNet_C32	11.82 516	7.08 518	25.83 532	4.55 511	5.88 518	16.92 507	16.97 549	14.14 465	18.11 491	16.87 505	21.66 486	14.78 468	13.87 505	23.54 537	31.83 550	0.24 457	0.28 313	0.35 504	0.53 492	1.35 500	1.71 443

zh-sn7	11.83 517	8.57 526	35.78 547	2.64 422	2.36 422	11.60 475	8.25 510	14.25 468	19.40 495	17.10 507	32.57 526	14.39 466	18.76 517	24.15 538	24.76 536	0.04 348	0.14 277	0.00 1	0.01 240	0.62 465	1.33 399

MeshStereo	11.94 518	1.88 414	5.24 308	2.11 345	1.44 360	20.09 520	4.95 470	21.74 535	16.75 482	33.10 541	35.07 535	39.28 548	22.72 532	19.45 521	13.59 499	0.19 441	0.06 227	0.02 416	0.00 1	0.46 448	0.65 293
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Wz-Net-TNSev	12.01 519	11.86 538	38.26 551	2.81 433	1.82 389	18.12 513	11.31 529	16.67 493	21.73 508	15.06 496	17.17 457	19.72 507	20.69 525	20.68 525	21.41 521	0.04 348	0.06 227	0.00 1	0.16 357	0.74 478	1.93 475

otaku	12.35 520	8.64 527	9.11 450	13.56 541	10.98 539	26.23 531	7.22 503	19.45 516	19.26 494	11.92 473	17.90 467	20.21 509	8.91 470	16.06 505	6.09 399	9.77 543	2.50 531	13.23 541	1.90 530	14.61 545	9.41 543

Ntro	12.91 521	9.95 532	10.01 462	14.12 543	12.55 544	26.31 532	6.76 495	19.04 512	22.03 511	10.23 435	16.26 445	20.22 510	10.06 478	16.81 510	7.93 425	10.16 545	2.55 533	15.19 543	2.86 532	15.27 546	9.93 546

MFN_U_SF_RVC	13.54 522	4.69 505	28.43 538	4.24 501	2.50 430	24.26 526	5.99 481	28.23 543	20.18 501	24.06 528	29.38 516	30.35 534	16.92 514	20.98 529	21.39 520	1.35 508	1.13 474	1.02 515	1.41 523	1.88 510	2.50 506

WZ-Net	13.61 523	5.57 510	42.84 555	3.89 492	3.19 454	19.90 519	15.44 540	15.67 485	32.04 529	16.13 502	28.69 514	22.17 518	15.84 511	21.40 530	26.87 539	0.75 496	0.01 128	0.01 383	0.03 277	0.51 458	1.20 384

ADCS	13.76 524	6.46 516	30.74 542	3.62 482	2.93 445	14.28 497	11.22 527	20.02 522	34.42 535	23.20 522	25.42 506	19.51 505	19.62 520	24.54 539	33.88 553	0.27 466	0.23 304	0.37 507	0.19 377	1.47 502	2.84 509

MFMNet_re	14.09 525	9.67 531	20.31 517	10.40 534	7.62 526	21.38 523	17.49 552	21.36 533	31.95 528	23.70 526	29.22 515	18.87 501	27.41 542	14.27 492	11.16 476	2.85 524	1.51 516	0.41 509	0.28 442	4.88 525	7.10 535

EDNetEfficient	14.14 526	6.71 517	56.12 561	2.99 446	3.58 469	5.38 372	8.49 512	9.35 327	33.24 530	40.73 551	30.21 520	18.04 496	22.92 533	12.13 470	26.26 538	0.16 430	0.24 307	0.07 460	1.15 516	2.58 518	2.39 501

LSM	14.85 527	7.41 521	36.29 549	7.76 529	43.77 569	11.24 473	12.14 532	16.73 495	23.72 513	23.73 527	32.92 528	18.89 502	13.31 500	16.60 508	12.37 486	0.26 463	0.86 404	0.11 469	0.43 483	1.24 496	17.26 562

SAMSARA	15.67 528	3.89 495	14.48 493	13.77 542	7.92 530	38.69 551	73.90 574	21.22 531	24.66 516	17.04 506	13.86 422	30.01 533	13.07 498	18.07 517	17.48 510	0.23 455	1.46 512	0.07 460	0.40 477	0.99 490	2.15 491

SPS-STEREO	15.83 529	7.38 520	14.92 496	11.63 538	11.77 543	25.30 529	7.12 501	25.20 539	17.06 484	32.24 540	30.34 521	31.63 536	22.59 530	25.67 540	21.97 522	7.71 537	4.50 553	3.35 531	1.56 527	6.97 535	7.72 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	16.41 530	3.98 497	16.04 500	5.38 516	4.59 505	19.44 517	7.28 504	28.88 545	49.27 556	31.53 539	43.72 549	30.36 535	32.17 549	26.70 542	23.19 527	0.25 460	1.48 514	0.04 444	0.59 495	0.52 459	2.87 510

ACVNet-4b	16.48 531	23.07 546	14.73 495	16.69 545	15.18 548	31.83 541	7.30 505	19.71 518	27.82 522	11.54 469	22.10 490	31.68 537	8.96 472	18.88 519	7.28 419	11.04 547	2.65 535	24.93 551	5.02 545	18.57 549	10.67 549

AnyNet_C01	16.99 532	12.34 540	60.47 563	4.88 514	3.11 453	31.77 540	16.79 547	18.60 509	17.96 490	18.62 509	38.50 540	24.03 519	19.00 518	30.59 545	35.18 555	0.29 468	0.56 349	0.45 511	0.48 487	2.70 519	3.40 514

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 533	7.98 524	24.37 528	6.82 526	2.93 445	39.68 553	16.11 542	25.46 540	34.93 537	34.13 543	34.20 532	29.20 532	24.94 538	23.01 534	19.39 517	2.79 523	2.87 539	1.18 519	1.53 526	6.78 534	3.31 513

NVStereoNet_ROB	17.22 534	8.76 528	16.47 504	7.52 528	8.42 532	13.75 496	11.07 523	24.24 538	26.67 521	31.00 537	46.49 552	34.88 543	27.06 541	22.72 533	23.61 530	6.83 536	4.32 552	6.32 538	10.37 553	4.39 524	9.57 544
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	17.25 535	9.46 530	22.74 523	10.11 532	11.40 540	28.98 538	13.74 536	21.15 530	16.85 483	31.39 538	34.79 533	34.05 541	24.24 537	26.23 541	19.31 515	8.79 540	7.56 561	4.88 535	3.93 541	6.07 531	9.33 541

LE_ROB	17.31 536	2.62 468	14.26 492	4.20 500	1.80 386	17.40 509	9.70 519	15.38 482	55.92 562	63.97 572	40.81 545	35.50 544	39.26 554	15.64 503	28.51 544	0.06 377	0.11 262	0.13 478	0.21 396	0.14 276	0.51 250

ELAS_RVC	17.82 537	3.60 490	11.92 474	6.63 525	5.73 516	30.34 539	19.64 553	26.92 541	35.06 538	40.79 552	41.32 547	37.31 546	31.61 545	30.54 544	22.93 525	1.97 521	2.40 528	1.28 520	1.27 520	1.71 506	3.51 518
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	17.99 538	3.49 486	11.19 472	6.14 523	5.79 517	34.89 547	17.28 551	28.75 544	30.47 527	40.80 553	45.79 551	39.04 547	32.05 548	27.63 543	24.30 534	1.88 519	2.41 530	1.09 516	1.48 524	1.83 509	3.48 516
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	18.06 539	27.03 550	34.90 546	22.68 551	20.79 554	15.03 498	3.18 435	16.95 498	26.06 519	20.48 516	16.91 453	20.55 513	18.37 516	23.48 536	12.16 485	5.31 531	2.91 540	31.24 555	8.09 551	22.63 553	12.44 554

EDNetEfficientorigin	18.25 540	14.44 541	99.41 584	1.72 286	1.00 288	12.07 482	6.97 500	13.67 454	35.06 538	38.59 550	37.10 539	27.03 527	27.46 543	15.38 500	26.92 540	0.05 365	0.08 245	0.15 481	0.62 496	3.33 522	3.92 524

SGM-ForestM	18.61 541	3.38 484	10.14 466	3.44 475	2.24 418	34.17 546	15.39 539	29.44 547	33.93 531	38.55 549	41.08 546	53.64 557	36.76 551	34.82 549	27.16 541	1.25 506	1.81 523	0.74 512	1.01 513	0.61 464	2.61 507

RainbowNet	18.69 542	27.15 551	22.03 521	18.76 547	15.00 547	27.97 536	10.17 521	27.99 542	34.19 533	15.53 500	27.53 511	25.33 522	13.80 504	19.86 524	10.59 468	14.50 555	3.57 548	23.85 550	5.03 546	18.49 548	12.41 553

ACVNet_1	19.51 543	26.19 549	15.50 498	17.71 546	15.28 549	26.46 533	9.36 516	29.16 546	34.18 532	25.06 530	24.89 503	37.18 545	21.93 529	17.80 516	15.03 506	11.08 548	2.83 536	25.29 552	5.06 547	19.11 550	11.14 550

RTS	19.64 544	10.42 535	87.01 572	5.88 519	6.82 521	41.73 554	16.69 545	16.80 496	41.90 550	23.44 523	32.96 529	13.79 458	21.49 527	38.85 554	30.84 547	0.46 484	0.70 376	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 440

RTSA	19.64 544	10.42 535	87.01 572	5.88 519	6.82 521	41.73 554	16.69 545	16.80 496	41.90 550	23.44 523	32.96 529	13.79 458	21.49 527	38.85 554	30.84 547	0.46 484	0.70 376	0.00 1	0.09 323	1.13 493	1.70 440

coex-ft	20.15 546	20.03 545	87.93 574	1.81 298	1.77 383	18.77 515	13.73 535	13.28 446	41.87 549	60.24 568	39.04 541	28.27 530	30.39 544	12.57 478	28.66 545	0.20 444	0.23 304	0.04 444	0.30 452	1.52 503	2.34 500

MANE	20.98 547	3.23 481	8.81 440	5.96 521	6.96 524	33.07 544	13.20 534	35.43 549	38.86 547	44.72 557	52.41 560	53.20 556	41.84 557	34.74 548	27.45 542	1.87 518	2.27 526	1.54 522	10.18 552	0.69 474	3.11 511

BEATNet-Init1	24.70 548	11.33 537	44.28 556	5.48 517	3.94 483	47.60 561	22.33 556	34.94 548	40.01 548	48.11 560	49.98 556	59.86 561	43.17 558	39.48 556	31.77 549	1.37 509	1.76 522	1.17 518	1.17 517	2.44 516	3.85 522

DLNR_Zeroshot_test	24.96 549	51.28 568	90.69 575	97.84 584	97.22 583	1.40 58	0.12 90	23.19 537	3.55 126	1.21 119	2.95 139	0.72 122	0.31 54	7.09 264	2.61 296	38.70 566	1.32 501	0.00 1	0.29 448	77.04 579	1.68 435

ACVNet_2	27.45 550	30.56 556	27.90 536	20.72 548	15.55 550	37.22 549	14.00 537	49.32 563	65.88 571	43.17 554	56.99 564	51.90 553	26.98 540	21.46 531	15.38 507	10.77 546	2.85 537	23.12 549	3.62 539	20.08 551	11.47 551

MADNet+	27.96 551	35.32 559	91.41 576	21.04 549	8.86 533	49.25 563	47.41 570	36.98 551	37.84 545	21.00 518	30.83 522	25.41 523	34.95 550	46.51 563	51.54 568	3.04 525	3.33 545	1.48 521	1.05 514	5.85 530	6.05 532

IMH-64-1	28.06 552	29.98 553	19.46 515	32.15 554	20.98 555	27.68 534	16.66 543	47.31 557	44.85 553	34.14 544	50.94 557	41.49 549	31.67 546	37.53 550	23.88 531	14.17 553	2.96 541	34.45 557	11.15 554	26.12 555	13.75 555

IMH-64	28.06 552	29.98 553	19.46 515	32.15 554	20.98 555	27.68 534	16.66 543	47.31 557	44.85 553	34.14 544	50.94 557	41.49 549	31.67 546	37.53 550	23.88 531	14.17 553	2.96 541	34.45 557	11.15 554	26.12 555	13.75 555

JetBlue	29.99 554	17.24 542	55.64 560	16.24 544	21.08 557	62.07 572	33.14 563	40.60 553	35.73 542	34.59 546	40.67 544	57.18 560	43.54 559	51.46 568	52.18 569	2.72 522	4.58 555	2.86 527	3.53 538	10.57 538	14.11 557

WAO-7	30.22 555	25.83 548	23.33 524	33.10 556	14.36 546	36.98 548	22.41 557	52.85 567	64.46 569	43.76 555	59.24 566	52.31 554	45.69 561	32.82 546	32.60 551	11.16 549	5.49 556	13.76 542	12.60 558	12.36 541	9.38 542

IMH	30.65 556	30.30 555	21.09 519	34.89 558	21.75 559	33.16 545	16.91 548	49.53 564	52.50 557	38.41 548	55.10 563	45.13 551	40.36 556	41.57 558	25.66 537	14.74 556	3.36 546	35.43 559	11.69 556	27.31 560	14.16 558

PWCK	31.62 557	45.59 565	49.67 558	30.49 552	7.80 528	42.91 556	29.73 562	45.45 556	44.44 552	47.41 558	36.92 538	47.86 552	26.79 539	41.90 559	33.36 552	22.77 560	4.56 554	29.89 554	5.13 548	29.43 561	10.36 548

TorneroNet-64	33.32 558	33.28 557	33.07 543	35.14 559	21.25 558	48.02 562	21.13 554	43.47 555	58.77 563	33.36 542	46.64 553	62.00 564	38.19 552	44.82 562	35.07 554	15.02 557	3.59 549	35.81 560	12.20 557	29.45 562	16.17 559

Dean	35.52 559	40.12 563	27.99 537	30.63 553	17.33 552	45.80 560	11.68 530	57.61 572	76.54 575	63.70 571	60.65 567	66.93 570	49.40 564	38.12 552	40.28 560	12.18 551	3.73 550	28.86 553	5.94 550	20.69 552	12.16 552

WAO-6	35.59 560	37.89 562	17.67 508	37.86 560	24.46 561	37.85 550	21.49 555	49.01 562	67.96 572	44.22 556	48.08 554	53.02 555	53.39 566	33.67 547	36.83 557	26.05 563	7.83 562	43.19 565	21.76 564	30.18 563	19.37 565

LVE	35.84 561	41.54 564	36.25 548	33.36 557	18.92 553	53.05 568	27.99 561	53.17 570	64.93 570	47.63 559	61.58 568	54.25 558	38.72 553	38.72 553	35.50 556	16.36 559	6.23 558	31.51 556	14.04 559	25.01 554	18.07 563

TorneroNet	36.02 562	35.25 558	36.33 550	38.44 561	22.19 560	50.72 566	24.42 560	48.39 560	54.53 560	38.03 547	53.44 561	62.83 567	44.79 560	47.68 565	42.11 563	15.69 558	3.97 551	37.25 561	15.05 560	30.83 564	18.40 564

WAO-8	38.93 563	36.84 560	23.97 526	43.96 562	24.48 562	45.73 558	22.62 558	53.10 568	75.66 573	53.86 565	66.14 572	62.39 565	55.11 568	43.01 560	40.67 561	22.98 561	7.22 559	37.53 562	19.49 562	27.04 559	16.83 560

Venus	38.93 563	36.84 560	23.97 526	43.96 562	24.48 562	45.73 558	22.62 558	53.10 568	75.66 573	53.86 565	66.17 573	62.39 565	55.11 568	43.01 560	40.67 561	22.98 561	7.22 559	37.53 562	19.49 562	27.02 558	16.83 560

UNDER WATER	45.99 565	49.80 567	68.56 566	49.99 566	32.13 565	55.35 570	39.50 565	41.12 554	52.90 558	50.69 561	45.18 550	67.79 572	58.75 571	51.93 570	50.97 567	30.59 564	14.03 564	51.66 567	37.15 565	40.27 566	31.35 566

UNDER WATER-64	46.01 566	48.25 566	68.05 565	44.59 564	28.11 564	57.02 571	43.78 568	40.20 552	48.80 555	52.08 564	42.95 548	67.22 571	57.71 570	48.98 567	49.57 566	40.01 567	17.98 566	52.15 568	39.41 568	38.99 565	34.41 567

notaker	48.05 567	55.94 569	50.90 559	56.89 570	40.29 566	38.96 552	33.86 564	47.82 559	55.70 561	57.55 567	57.48 565	60.22 562	59.71 572	54.64 571	43.27 564	41.13 568	19.86 567	57.61 570	37.79 567	50.95 568	40.33 568

ktn	49.32 568	58.11 570	40.16 553	59.92 571	43.22 568	49.79 565	42.99 567	48.56 561	60.67 565	51.59 562	54.51 562	55.34 559	52.65 565	47.92 566	37.91 558	57.88 572	24.79 568	63.00 573	43.57 569	52.51 569	41.31 569

DPSimNet_ROB	54.45 569	65.73 574	47.00 557	54.49 568	46.37 570	55.34 569	56.47 571	56.18 571	59.04 564	64.57 573	51.76 559	64.01 568	54.49 567	47.54 564	67.21 573	63.21 574	27.86 571	58.04 571	51.28 572	46.61 567	51.87 573

KSHMR	56.07 570	64.25 573	40.47 554	74.89 574	49.63 571	49.42 564	45.46 569	57.71 573	63.52 567	61.65 570	61.67 569	71.88 573	47.67 563	51.47 569	44.57 565	54.67 571	62.25 573	66.31 574	54.18 573	53.03 571	46.75 571

HanzoNet	57.16 571	60.12 571	60.00 562	55.77 569	42.11 567	51.98 567	41.93 566	52.07 565	61.47 566	65.98 574	65.90 571	72.11 574	70.14 573	71.11 574	61.13 571	64.31 575	34.72 572	62.27 572	50.86 571	52.83 570	46.33 570

JetRed	61.44 572	61.87 572	83.02 571	46.49 565	56.73 573	83.63 573	65.09 572	59.75 574	64.22 568	69.50 575	69.26 574	66.24 569	47.62 562	61.80 572	74.60 574	45.99 569	66.40 576	46.67 566	45.27 570	63.49 572	51.22 572

LRCNet_RVC	66.47 573	66.44 575	69.02 567	71.60 573	54.27 572	32.21 543	2.93 425	63.19 575	21.83 509	82.02 577	90.16 577	83.59 576	72.13 574	69.45 573	53.25 570	95.47 582	64.21 575	95.15 582	95.27 582	72.59 574	74.60 576

TCMNet-wrong-test	67.37 574	85.99 579	81.87 570	95.65 581	94.75 581	89.54 574	85.95 575	52.26 566	35.23 540	51.69 563	62.14 570	60.40 563	40.29 555	77.33 575	64.52 572	48.91 570	9.04 563	69.84 576	68.02 575	91.10 582	82.88 582

ASD4	76.04 575	81.96 578	69.18 568	68.53 572	80.95 577	96.29 577	99.16 582	77.84 576	93.51 580	77.76 576	85.79 575	78.58 575	76.90 575	78.02 576	82.88 575	58.77 573	62.96 574	55.01 569	62.53 574	68.78 573	65.30 575

MADNet++	82.81 576	81.73 577	74.64 569	87.71 580	82.67 578	93.35 575	70.27 573	86.39 580	82.88 576	93.51 581	86.62 576	86.40 577	81.37 576	88.21 578	88.63 576	86.59 580	84.23 580	72.14 577	68.69 576	78.88 580	81.36 580

tt	83.10 577	0.43 62	99.97 586	79.27 578	93.14 580	100.00 587	100.00 587	100.00 590	99.89 585	60.55 569	48.44 555	99.98 589	99.96 586	99.98 589	100.00 590	91.80 581	99.82 585	73.67 581	73.25 577	86.43 581	55.39 574

xxxxx1	85.58 578	90.37 580	96.61 579	76.69 575	80.77 574	97.50 580	96.92 579	85.57 577	88.66 577	88.63 578	91.64 578	94.27 579	93.09 577	90.03 579	91.91 577	70.77 576	70.62 577	73.61 578	81.26 579	72.90 575	79.86 577

tt_ll	85.58 578	90.37 580	96.61 579	76.69 575	80.77 574	97.50 580	96.92 579	85.57 577	88.66 577	88.63 578	91.64 578	94.27 579	93.09 577	90.03 579	91.91 577	70.77 576	70.62 577	73.61 578	81.26 579	72.90 575	79.86 577

ff	85.58 578	90.37 580	96.61 579	76.69 575	80.77 574	97.50 580	96.92 579	85.57 577	88.66 577	88.63 578	91.64 578	94.27 579	93.09 577	90.03 579	91.91 577	70.77 576	70.62 577	73.61 578	81.26 579	72.90 575	79.86 577

USTest	87.45 581	75.67 576	64.78 564	81.43 579	83.22 579	99.90 586	99.97 585	99.47 585	99.59 584	98.27 582	99.02 584	90.91 578	98.36 582	83.71 577	98.28 583	79.81 579	95.66 581	69.62 575	73.61 578	75.15 578	82.65 581

PML	97.69 582	100.00 589	96.50 578	97.85 585	97.35 584	99.77 585	99.36 583	96.92 581	96.34 581	100.00 589	96.52 581	97.41 583	99.61 583	100.00 590	95.46 580	99.99 588	97.44 582	100.00 586	96.08 583	99.13 584	88.02 583

MEDIAN_ROB	98.44 583	99.70 584	99.34 583	97.13 582	97.06 582	96.94 578	95.91 578	97.71 583	97.33 582	98.78 585	98.91 583	99.19 584	98.13 581	96.94 582	96.99 582	99.97 586	99.18 583	100.00 586	99.99 587	99.70 585	99.83 585

HaxPig	98.85 584	99.94 586	95.36 577	99.99 588	99.98 586	94.12 576	94.52 576	99.12 584	99.96 586	99.96 588	99.99 586	99.98 589	99.89 585	98.16 583	96.14 581	99.98 587	99.99 587	100.00 586	99.99 587	99.99 588	99.95 588

Anonymous_1	99.01 585	99.91 585	99.85 585	97.31 583	99.09 585	100.00 587	100.00 587	99.59 587	99.96 586	99.29 587	99.86 585	99.55 586	99.99 587	99.30 584	99.76 584	95.67 583	99.58 584	97.24 583	98.56 584	97.36 583	98.34 584

ccccc	99.31 586	96.47 583	100.00 590	100.00 591	100.00 588	97.29 579	99.42 584	99.52 586	97.83 583	99.28 586	97.64 582	99.32 585	99.84 584	99.92 585	99.98 586	100.00 590	100.00 588	99.95 585	99.77 586	100.00 589	100.00 592

test_example2	99.38 587	99.98 588	99.99 587	100.00 591	99.98 586	99.73 584	99.99 586	96.99 582	100.00 588	100.00 589	100.00 587	96.49 582	96.74 580	99.97 586	99.96 585	100.00 590	99.97 586	98.68 584	99.11 585	100.00 589	100.00 592

AVERAGE_ROB	99.63 588	99.96 587	98.88 582	100.00 591	100.00 588	98.16 583	95.64 577	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 590	99.99 587	100.00 590	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 592

DPSMNet_ROB	99.90 589	100.00 589	99.99 587	99.99 588	100.00 588	100.00 587	100.00 587	99.98 588	100.00 588	98.37 583	100.00 587	99.81 587	100.00 588	99.97 586	99.99 587	100.00 590	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 589	99.99 589

DGTPSM_ROB	99.90 589	100.00 589	99.99 587	99.99 588	100.00 588	100.00 587	100.00 587	99.98 588	100.00 588	98.37 583	100.00 587	99.81 587	100.00 588	99.97 586	99.99 587	99.99 588	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 589	99.99 589

DPSM_ROB	99.94 591	100.00 589	100.00 590	99.74 586	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	99.08 584	100.00 588	100.00 586	100.00 589	99.98 586	99.94 586

DPSM	99.94 591	100.00 589	100.00 590	99.74 586	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	99.08 584	100.00 588	100.00 586	100.00 589	99.98 586	99.94 586

FlowAnything	100.00 593	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 592

Selective-RAFT-Error	100.00 593	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 592

CasAABBNet	100.00 593	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 592

LSM0	100.00 593	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 588	100.00 587	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 590	100.00 590	100.00 590	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 589	99.99 589

FADE		18.79 544		10.51 535	10.00 538			36.24 550	53.07 559	20.35 515		26.62 526		40.25 557		31.16 565	14.37 565	38.03 564	37.28 566	5.44 529	5.60 529

Low-res two-view benchmark