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

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

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

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 60	2.39 65	0.22 55	0.17 65	1.71 101	0.03 30	1.88 7	1.20 38	1.22 127	0.77 53	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 118	0.06 382	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 214	0.33 194

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo	1.00 49	0.58 160	4.72 290	0.19 42	0.37 152	1.18 15	0.18 131	4.21 82	3.11 102	0.83 106	1.95 110	0.45 108	0.16 26	0.53 1	0.62 62	0.33 480	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 230	0.31 188

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

S2M2_XL	0.26 1	0.50 115	1.34 2	0.11 26	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 50	0.07 14	0.18 28	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.89 39	0.29 19	2.49 68	0.10 20	1.25 339	1.24 26	0.04 34	3.97 67	1.06 26	0.66 80	0.53 41	0.05 3	0.18 28	3.58 125	0.50 26	0.07 391	0.94 418	0.00 1	0.27 445	0.01 19	0.57 265

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

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

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

S2M2_L	0.53 3	0.50 115	1.58 10	0.53 125	0.18 71	1.13 12	0.01 4	1.47 5	2.18 67	0.18 1	0.87 60	0.13 43	0.20 32	0.87 7	0.51 28	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.01 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	1.13 65	0.71 204	2.25 53	0.09 17	0.07 14	2.10 134	0.63 262	4.19 81	2.10 63	0.42 30	0.75 51	0.24 70	0.20 32	6.89 255	1.08 157	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 373	0.53 255
1: 1. 1
IGEV-BASED-STEREO-	4.37 391	25.82 555	26.88 543	0.56 129	0.08 17	1.46 68	0.53 230	2.17 9	2.15 65	0.67 81	0.73 48	0.23 64	0.20 32	1.58 52	0.80 97	11.76 558	0.38 332	0.00 1	0.08 314	1.75 515	9.67 553

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

CAS++	1.27 78	0.68 189	2.40 66	0.25 64	0.30 120	1.80 108	0.61 255	8.46 301	3.61 138	1.80 140	2.42 126	0.18 49	0.21 37	2.12 78	0.49 20	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LG-Stereo_Zeroshot	1.02 50	0.42 60	3.22 140	0.48 116	0.63 221	2.02 126	0.27 162	5.79 181	1.32 40	0.82 102	0.75 51	0.87 136	0.23 38	1.24 28	0.86 111	0.15 429	0.58 353	0.00 1	0.26 438	0.03 81	0.49 244

RAStereo	0.81 26	0.70 200	3.97 224	0.21 52	0.54 204	1.16 13	0.02 20	3.78 46	1.22 39	0.62 75	1.57 88	0.16 47	0.23 38	0.89 8	1.05 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.02 6

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

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

XX-Stereo	2.95 268	0.48 100	7.08 410	2.84 446	2.51 439	1.63 86	0.20 141	6.15 208	3.38 116	2.38 149	16.00 451	6.90 360	0.25 41	6.40 229	1.14 166	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 462	0.16 302	0.57 265

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

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

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

XX-TBD	1.55 116	1.11 310	2.94 114	2.45 413	0.06 11	2.31 154	0.01 4	3.58 30	7.80 355	3.11 169	5.10 208	0.27 75	0.26 43	1.42 42	0.60 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

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

CroCo-Stereo	1.14 68	1.22 337	3.99 227	0.61 137	0.53 200	0.38 2	0.06 55	5.35 151	4.15 174	0.59 68	1.92 109	1.00 141	0.27 47	1.37 40	1.33 195	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.05 29
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-Stereo	1.30 81	0.45 79	1.73 12	0.67 150	0.77 251	2.33 155	0.60 251	5.99 201	3.27 109	0.45 34	3.46 158	0.41 99	0.28 49	1.53 47	0.71 86	0.04 353	0.79 388	0.00 1	0.67 506	0.10 214	1.67 436

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

CAS	2.42 214	0.37 39	2.30 56	11.49 545	3.97 493	1.65 88	0.02 20	4.08 75	2.84 83	0.51 46	1.65 93	0.25 72	0.28 49	1.73 56	0.92 125	10.05 552	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	6.26 541

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

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

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

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

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

CASnet	1.09 58	0.47 93	2.09 36	0.79 169	0.08 17	2.10 134	0.14 113	3.83 57	4.26 181	3.84 189	1.56 87	0.32 88	0.30 55	1.13 20	0.77 96	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AIO_rvc	1.48 106	1.01 295	3.51 172	0.95 194	1.16 323	3.32 271	0.96 347	4.83 114	3.38 116	0.79 98	1.75 98	1.31 151	0.31 58	2.66 102	0.62 62	0.02 278	1.09 471	0.00 1	0.04 298	0.12 249	1.82 461

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	24.96 557	51.28 576	90.69 583	97.84 592	97.22 591	1.40 62	0.12 94	23.19 545	3.55 133	1.21 126	2.95 146	0.72 128	0.31 58	7.09 271	2.61 303	38.70 574	1.32 509	0.00 1	0.29 454	77.04 587	1.68 439

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

test_xeample3	1.71 129	1.75 414	6.64 392	0.90 187	0.29 118	2.55 177	0.90 340	4.08 75	2.36 68	0.56 63	0.24 24	0.23 64	0.31 58	7.51 307	2.73 312	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 477	0.18 322	1.92 479

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

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

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

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

CES	1.72 131	0.40 53	1.82 16	0.65 144	7.83 537	2.62 185	0.13 103	5.35 151	2.68 76	0.36 14	1.30 81	0.33 90	0.32 65	1.92 66	0.72 87	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 469	7.35 544

CREStereo++_RVC	1.70 126	0.50 115	3.07 132	0.45 109	0.01 1	1.69 93	0.02 20	3.09 21	8.24 368	3.82 187	7.53 293	0.49 111	0.32 65	1.05 14	0.52 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 544	0.01 19	0.08 47
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GREAT-IGEV	1.17 70	0.57 155	3.06 130	1.95 329	1.41 364	1.42 64	0.08 71	2.51 13	3.07 99	0.58 64	0.79 54	0.11 41	0.35 71	2.17 82	1.00 144	0.07 391	1.45 518	0.00 1	0.22 408	0.14 282	2.42 512

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	1.51 110	0.81 222	2.69 92	0.60 134	0.69 231	2.77 210	0.79 306	4.88 119	2.99 96	0.82 102	1.25 74	0.31 84	0.42 90	7.43 293	0.85 109	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 371	0.12 249	1.85 470
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	2.19 181	0.38 40	3.88 214	1.55 264	0.91 275	1.39 61	0.80 308	5.36 153	5.51 246	7.36 341	1.90 107	4.05 258	0.42 90	6.67 244	1.17 171	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 448	0.20 338	1.08 375

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

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

test_for_model	7.41 470	28.34 560	2.84 104	22.38 558	16.53 559	3.40 274	0.91 343	6.72 242	4.54 199	8.04 367	2.84 140	1.04 142	0.43 101	0.86 6	0.60 56	9.67 550	3.31 552	0.00 1	0.08 314	26.60 565	9.03 547

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

IGEV-Stereo+	1.89 137	0.55 137	2.49 68	0.48 116	3.25 464	2.06 131	0.07 63	1.92 8	1.52 46	0.77 90	0.08 6	0.22 62	0.44 104	7.11 274	0.68 75	0.04 353	0.66 368	0.00 1	0.33 468	5.08 534	10.13 555

LoS	1.03 52	0.43 65	2.53 74	0.64 140	0.14 48	2.42 163	0.26 160	5.64 171	2.93 86	1.08 120	0.24 24	0.49 111	0.45 106	2.31 91	0.83 108	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	2.22 185	0.39 46	4.20 247	1.51 259	0.90 272	1.29 48	0.74 297	5.34 146	6.37 286	6.64 293	1.96 111	4.24 272	0.45 106	6.63 239	1.17 171	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.28 448	0.19 329	1.01 363

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

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

GMStereo	2.07 157	1.56 391	5.64 344	0.74 165	0.05 5	3.63 301	0.01 4	5.17 136	11.27 441	4.22 201	2.44 127	0.53 118	0.49 109	4.06 141	1.01 148	0.22 456	0.00 1	0.00 1	0.14 355	0.18 322	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MaDis-Stereo	0.96 48	1.11 310	4.01 229	0.36 91	1.86 401	1.20 16	0.06 55	3.99 69	1.73 52	0.45 34	0.56 42	0.43 105	0.51 111	1.28 31	1.46 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.08 47

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

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

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

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

rvit_0105_4	1.58 118	1.41 370	6.67 394	0.65 144	0.05 5	1.60 83	0.41 194	4.70 109	6.48 292	0.46 40	0.87 60	1.40 152	0.53 116	5.08 180	1.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.18 118

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	1.09 58	0.51 119	2.16 43	0.11 26	0.24 106	1.67 89	0.03 30	4.24 83	6.91 318	0.80 100	1.73 97	0.44 106	0.64 129	1.58 52	0.61 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 6
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MM-Stereo_test3	2.10 168	0.94 273	2.59 81	1.66 277	3.95 492	2.42 163	0.78 305	6.58 232	7.29 336	1.94 144	4.90 203	1.23 148	0.65 130	3.77 133	1.38 200	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.38 436	0.77 330

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

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	2.12 170	0.98 286	3.94 221	0.20 43	0.11 27	4.73 366	0.13 103	9.27 329	4.40 191	6.46 279	5.03 207	0.45 108	0.72 139	3.79 134	1.94 257	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.24 163
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MIF-Stereo (partial)	1.44 98	0.59 161	3.98 225	0.08 12	1.09 310	1.24 26	0.13 103	5.12 131	4.07 172	0.47 44	2.56 131	0.31 84	0.74 140	6.31 224	2.02 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.04 23

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	2.60 234	0.46 85	2.94 114	1.10 206	0.18 71	3.61 296	0.60 251	6.88 247	3.50 119	9.13 412	17.23 466	1.77 171	0.77 145	2.03 73	1.65 228	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RALCasStereoNet	2.39 211	1.73 412	3.59 188	2.38 403	2.69 447	2.84 217	0.18 131	5.29 141	4.94 223	2.45 150	5.62 233	2.22 187	0.79 150	7.48 306	1.63 222	0.00 1	1.75 528	0.00 1	0.00 1	0.14 282	2.03 489

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CIPLG	2.72 247	1.69 403	6.02 363	0.80 172	2.14 420	2.66 195	0.84 324	5.90 192	5.59 249	8.12 372	9.58 348	1.74 169	1.14 175	4.53 163	2.82 318	0.02 278	0.19 291	0.02 423	0.09 326	0.26 382	0.22 147

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

sAnonymous2	1.54 113	2.26 450	9.53 464	0.65 144	0.50 184	1.20 16	0.23 152	4.86 115	3.65 141	0.42 30	1.27 76	0.23 64	1.40 204	1.23 26	0.68 75	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.20 394	2.00 519	0.42 229

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

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

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

GCST	9.50 500	17.91 551	6.18 371	53.02 575	11.57 549	10.95 476	0.20 141	7.71 288	7.12 326	9.83 436	4.71 199	4.87 296	1.49 209	9.87 436	2.06 267	8.70 547	0.07 242	22.79 556	0.40 484	6.66 541	3.86 531

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	2.09 164	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.20 85	3.68 308	0.64 265	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.41 188	3.42 226	1.51 214	7.07 269	0.95 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
HUI-Stereo	1.94 145	0.56 148	3.55 180	0.20 43	0.20 85	3.67 307	0.63 262	5.89 187	3.53 130	5.92 253	4.44 191	3.41 225	1.51 214	4.21 150	0.89 118	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.11 65

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

iRAFT	2.09 164	0.55 137	3.57 183	0.20 43	0.20 85	3.68 308	0.64 265	5.90 192	3.52 126	5.91 248	4.41 188	3.42 226	1.51 214	7.07 269	0.95 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.10 56

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

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

AdaStereo	3.34 299	0.74 210	4.00 228	3.10 467	0.51 193	4.22 343	1.25 375	12.84 434	8.39 373	6.33 270	9.55 347	5.77 331	1.54 219	5.53 195	2.74 314	0.02 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.15 94
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
rvit_105_1	2.69 241	1.34 355	6.85 401	1.89 317	0.09 22	1.94 120	3.50 451	6.38 223	9.00 392	4.98 218	2.19 117	3.57 240	1.56 221	7.31 287	3.03 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.06 144	0.16 103

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSMNet-RUCA	6.00 438	5.79 521	14.15 498	10.30 541	7.63 535	6.94 413	1.89 404	12.74 430	10.95 432	4.10 199	11.72 396	4.77 290	1.72 231	8.74 387	5.09 392	1.88 527	0.12 268	4.77 542	0.71 508	5.10 535	0.82 338

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

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

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

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

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

ICVP	2.53 224	0.47 93	3.64 193	1.20 216	0.69 231	2.71 199	0.84 324	10.63 367	4.66 207	4.31 204	8.99 328	2.75 201	1.93 237	2.91 110	4.07 361	0.06 382	0.24 308	0.01 390	0.01 243	0.13 271	0.26 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
11t1	2.13 171	0.67 187	3.98 225	2.69 434	0.85 266	2.59 183	0.07 63	7.40 274	3.89 161	3.75 185	3.57 169	1.24 149	1.96 238	4.68 168	1.97 259	0.10 415	1.13 481	0.00 1	0.22 408	0.09 191	1.66 433

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 370	1.65 400	13.34 492	2.14 354	1.84 397	4.03 334	0.98 351	13.13 449	4.97 227	4.53 209	11.37 389	9.85 414	1.97 239	4.88 172	2.74 314	0.03 323	0.90 411	0.00 1	1.11 523	0.84 493	1.72 448

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

G2L-Stereo	3.74 339	1.56 391	5.82 354	1.71 288	2.04 417	2.87 230	0.58 244	9.79 341	6.49 294	7.82 354	7.97 308	8.57 397	2.36 259	9.19 410	7.45 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 382	0.40 214

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

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

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

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

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

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

MultiAttention	14.02 532	0.52 124	4.06 234	2.43 410	1.86 401	58.14 579	83.76 582	19.31 522	15.21 477	8.39 381	21.24 490	13.23 463	2.52 266	33.74 555	8.16 437	0.20 450	0.06 227	0.72 519	0.98 520	2.74 527	3.13 519

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

SFCPSM	3.39 307	0.61 165	5.42 328	0.43 104	0.93 281	8.26 434	2.08 411	15.01 485	5.89 265	7.17 325	7.60 294	3.39 224	2.55 267	5.39 190	2.53 297	0.01 171	0.03 195	0.01 390	0.07 311	0.19 329	0.31 188

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 447	6.12 523	6.53 388	4.29 512	3.61 479	15.41 507	4.13 459	12.36 417	7.32 338	7.60 346	8.51 322	8.97 404	2.64 271	10.17 446	3.72 342	8.16 546	2.40 536	2.00 533	0.11 340	8.55 545	5.84 539

MSCF	1.71 129	1.18 323	2.97 122	1.35 232	1.49 370	3.77 315	0.82 321	5.14 133	2.73 77	2.47 151	2.45 128	0.19 51	2.70 272	2.16 81	0.80 97	0.02 278	0.98 439	0.00 1	0.90 515	0.11 230	1.96 483

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	3.11 280	1.38 366	5.35 324	2.23 371	0.12 36	5.59 382	0.58 244	9.95 348	5.72 259	6.62 292	7.91 306	3.90 251	3.24 294	4.39 156	4.58 379	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.57 265
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MyStereo05	3.24 291	1.05 302	5.93 359	1.39 241	1.20 330	2.57 179	0.10 84	9.11 321	13.17 463	6.45 278	3.86 176	3.20 215	3.26 296	8.35 362	3.02 321	0.01 171	1.24 504	0.00 1	0.21 401	0.13 271	0.50 246

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	2.62 236	0.57 155	4.28 250	0.90 187	0.38 154	3.45 281	0.22 148	9.91 344	4.46 194	7.33 340	7.92 307	3.53 238	3.59 318	4.16 148	1.49 206	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	3.12 282	1.34 355	4.67 286	3.47 485	0.71 237	2.50 172	1.45 385	7.27 266	8.71 382	4.91 215	9.28 339	2.34 189	3.61 319	9.44 417	1.62 219	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.40 214

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

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

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

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

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

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

UGAM	4.25 385	0.86 243	5.73 352	0.45 109	0.22 101	3.61 296	1.18 369	5.51 158	15.39 479	4.99 220	12.34 408	15.09 480	3.71 326	10.58 451	3.76 344	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 472	0.36 429	0.36 206

CoDeX	3.61 328	0.86 243	5.27 317	1.16 210	1.62 376	6.24 399	2.07 410	13.78 468	6.86 315	7.42 342	9.00 330	4.06 260	3.72 327	6.58 234	3.02 321	0.03 323	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 298	0.35 203

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

NLCA_NET_v2_RVC	4.11 371	1.53 390	6.87 402	3.04 459	3.33 468	4.34 353	0.59 250	11.36 390	7.92 359	8.98 405	7.98 309	9.72 411	3.82 329	7.92 330	4.43 372	0.15 429	0.02 167	0.03 441	0.03 280	0.07 163	0.14 81
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
cf-r	3.76 342	1.43 375	5.34 322	2.66 431	2.79 449	2.85 228	0.62 259	9.08 319	6.91 318	7.06 315	11.90 400	9.64 409	3.83 330	6.23 222	4.53 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 329	0.17 113

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet_RVC	4.24 383	2.32 461	14.23 499	1.18 214	0.79 253	5.64 384	0.60 251	11.50 393	7.19 331	3.68 184	8.08 316	4.14 264	4.06 343	10.29 448	7.47 428	0.36 483	0.44 340	0.18 497	0.47 493	0.93 495	1.23 391

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet-RVC	4.36 389	2.62 476	14.51 502	2.01 343	0.44 173	4.27 346	1.27 376	12.61 427	7.89 356	3.76 186	4.05 180	10.63 429	4.34 355	9.87 436	7.66 431	0.03 323	0.09 253	0.00 1	0.03 280	0.65 474	0.50 246

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

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

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

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

SDNR	7.97 479	2.75 479	16.90 514	2.28 387	0.94 282	45.23 564	0.43 200	9.30 332	10.84 428	10.71 454	25.30 513	5.51 318	4.47 360	11.98 474	7.58 430	0.15 429	0.14 278	0.00 1	0.04 298	2.27 521	2.65 515

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	4.84 420	0.96 279	5.13 310	2.22 368	0.46 174	9.10 450	0.16 122	10.72 369	9.40 403	13.41 492	12.50 410	10.02 417	4.58 368	8.60 379	8.71 448	0.01 171	0.00 1	0.01 390	0.05 302	0.24 373	0.53 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UCFNet_RVC	3.37 305	1.25 341	3.30 148	2.55 426	1.80 392	3.92 326	1.28 378	12.49 424	7.16 327	5.12 225	7.88 304	8.14 381	4.59 369	5.67 200	2.11 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.07 43

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

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

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

CC-Net-ROB	8.09 481	10.11 542	9.03 454	4.07 503	3.74 485	15.24 506	4.84 475	18.44 513	10.87 429	6.73 302	14.03 432	7.54 371	4.68 373	11.61 470	3.98 358	6.59 542	2.54 540	16.51 552	1.19 526	7.88 544	2.20 500

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

FADNet-RVC-Resample	4.11 371	2.25 448	13.88 495	1.64 271	0.66 226	5.91 393	2.34 416	10.87 374	9.09 394	6.53 285	4.34 185	5.69 327	4.71 375	8.01 336	4.64 380	0.18 446	0.22 301	0.17 496	0.12 346	0.46 454	0.59 274

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

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

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

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

HBP-ISP	4.37 391	1.56 391	4.59 281	2.23 371	1.29 350	7.87 430	3.96 457	11.80 400	10.91 431	8.06 371	14.45 436	3.38 223	4.87 380	9.27 412	2.53 297	0.14 427	0.06 227	0.00 1	0.01 243	0.08 176	0.30 186

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

AACVNet	3.71 337	1.63 398	4.89 298	3.80 496	0.62 219	3.25 262	0.30 172	9.47 335	3.81 152	6.34 273	10.74 378	10.52 425	4.92 382	9.31 414	3.88 352	0.03 323	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 424	0.28 178

PDISCO_ROB	10.27 508	2.79 483	13.30 489	10.58 544	9.96 545	22.78 531	5.99 488	20.01 529	28.57 532	11.88 480	14.49 437	20.54 520	4.92 382	17.01 519	10.29 473	5.79 540	0.42 336	0.14 487	0.13 352	2.53 524	3.25 520

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

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

FADNet	4.55 401	2.35 463	13.60 493	1.87 313	0.80 256	4.74 367	0.75 300	14.47 478	12.41 451	4.07 197	5.45 227	9.64 409	5.03 386	8.86 392	4.82 384	0.20 450	0.04 212	0.07 467	0.05 302	1.27 504	0.40 214

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

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

DualNet (step1)	4.40 393	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	7.22 279	2.53 297	1.74 523	1.04 461	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

test_sample9	6.40 446	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	11.31 387	8.40 374	8.64 392	8.05 311	6.80 354	5.05 389	12.52 482	13.17 502	1.74 523	25.14 577	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	4.40 393	0.44 74	3.22 140	0.72 156	0.68 228	7.06 418	1.82 403	12.57 426	8.48 377	9.04 408	12.20 406	14.98 477	5.14 395	7.32 288	4.19 362	0.02 278	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 47	0.14 81
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	5.40 428	0.84 232	4.19 245	1.43 249	0.68 228	10.12 463	6.41 497	12.13 409	11.86 447	11.50 476	14.43 435	11.62 448	5.20 396	9.93 441	6.16 409	0.16 435	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 176	1.24 392
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DRN-Test	6.23 442	1.51 386	7.53 421	3.07 465	3.69 481	12.17 491	3.23 444	20.80 537	11.11 437	12.64 484	13.02 421	10.91 439	5.26 397	8.49 373	10.12 470	0.05 370	0.05 221	0.04 451	0.04 298	0.28 397	0.65 294

MDST_ROB	9.13 497	1.31 349	10.16 474	4.36 515	2.48 437	28.66 544	7.64 513	19.96 528	14.97 475	27.53 541	24.02 504	9.47 406	5.27 398	16.31 513	8.61 445	0.63 499	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.90 345

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

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

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

SQANet	8.22 485	4.42 510	7.19 413	12.11 547	9.77 544	11.80 485	3.23 444	12.00 405	6.60 298	8.59 391	11.52 391	10.97 441	5.31 402	11.10 457	4.20 363	9.56 549	2.29 535	10.51 548	1.61 536	13.06 552	8.49 546

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

DGSMNet	7.10 463	3.49 494	15.11 505	4.36 515	4.41 501	8.94 449	6.25 494	15.10 486	14.28 471	8.15 374	14.51 438	10.08 418	5.38 404	11.04 456	7.95 433	1.49 519	2.00 532	1.79 531	1.68 537	2.43 522	3.48 524

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

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

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

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

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

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

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

FINET	6.96 459	2.98 486	13.77 494	3.20 472	4.81 516	9.65 455	9.90 527	13.68 463	23.91 523	8.28 378	13.70 426	5.36 314	5.83 412	10.79 453	8.05 435	0.90 507	1.43 517	0.11 476	0.38 481	0.48 459	1.98 487

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PA-Net	5.40 428	2.35 463	9.55 466	2.75 436	2.21 422	8.74 444	3.92 456	13.05 443	13.35 465	7.30 338	7.98 309	8.08 380	6.39 425	11.17 460	9.30 458	0.02 278	0.03 195	0.00 1	0.03 280	0.16 302	1.55 421
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HI	3.39 307	1.19 327	4.03 230	1.46 252	0.19 75	2.26 147	0.04 34	6.21 214	3.86 158	8.51 389	12.61 413	11.86 454	6.44 426	4.55 165	4.27 366	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 249	0.15 94

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

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

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

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

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

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

GwcNet	6.95 458	2.89 485	13.32 491	2.82 443	5.53 523	11.76 484	2.14 413	14.95 484	17.69 496	10.83 457	18.14 477	10.83 437	6.66 433	9.83 435	10.19 471	0.03 323	0.06 227	0.03 441	0.08 314	0.64 473	0.66 304

DDUNet	10.03 505	12.17 547	8.24 437	13.02 548	11.73 550	10.32 465	3.76 452	12.27 414	8.35 372	9.64 430	13.89 430	16.48 489	6.67 434	9.50 420	7.00 421	6.80 543	3.45 555	21.10 555	4.33 550	12.78 551	9.12 548

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

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

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

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

SuperB	8.29 486	3.96 504	24.92 537	2.96 452	1.33 356	9.83 458	4.15 460	10.92 378	29.79 534	11.86 479	12.51 411	6.07 337	6.97 439	11.13 459	14.73 512	0.15 429	0.11 263	0.35 511	0.26 438	12.64 550	1.11 378

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

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

DANet	6.46 448	1.58 394	9.58 468	4.10 505	3.99 495	9.13 451	1.34 382	10.37 357	7.76 351	13.76 496	15.66 445	16.14 488	7.03 442	13.07 490	13.62 508	0.19 447	0.12 268	0.02 423	0.02 265	0.15 298	1.61 424
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	6.46 448	1.88 421	7.41 419	2.81 441	0.95 285	6.45 404	6.82 504	13.58 459	8.80 385	15.50 507	15.86 447	19.59 514	7.12 443	11.41 466	9.86 466	0.02 278	0.04 212	0.00 1	0.03 280	0.20 338	0.79 335

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RTSC	9.87 503	4.34 508	16.44 511	4.60 520	2.38 431	12.54 493	0.75 300	18.19 511	37.31 552	16.16 511	15.86 447	13.32 464	7.56 455	20.93 534	23.50 537	0.34 481	1.07 468	0.02 423	0.35 475	0.71 483	0.99 359

z-ln-s-r	6.62 453	2.20 446	17.98 517	1.77 299	2.00 412	3.38 273	2.61 420	8.63 305	13.06 462	7.07 317	25.89 516	8.73 400	7.60 456	12.16 479	18.56 520	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 420	0.49 244

Wz-Net-MNSev	8.12 482	3.18 488	18.07 518	2.63 429	3.36 471	17.82 519	9.40 525	12.89 437	15.44 481	13.95 499	18.21 478	14.38 473	7.75 457	12.50 481	11.45 487	0.46 492	0.03 195	0.00 1	0.01 243	0.26 382	0.58 271

iinet-f	6.21 441	2.11 441	28.74 548	2.13 353	1.38 360	11.62 483	1.49 389	7.64 285	7.19 331	7.77 352	14.38 434	10.49 424	7.79 458	7.76 322	12.90 501	0.03 323	0.03 195	0.05 458	0.00 1	0.67 476	0.12 70

anonymity	8.04 480	4.13 506	12.86 487	7.43 535	13.11 553	8.34 435	2.02 409	18.21 512	7.55 346	13.88 497	9.27 338	10.63 429	7.79 458	11.57 469	6.06 404	6.25 541	5.59 565	3.71 540	3.28 545	3.27 529	5.78 538

DeepPrunerF	7.18 467	3.58 496	25.29 539	4.27 511	7.20 533	3.78 317	4.64 471	14.03 470	20.86 512	8.85 400	10.57 373	7.35 367	7.88 460	12.16 479	10.66 480	0.25 467	0.16 284	0.29 508	0.43 490	0.77 487	0.65 294

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

GANetREF_RVC	6.97 460	3.59 497	9.14 458	4.00 502	0.40 162	13.17 497	11.27 535	15.95 495	17.51 495	10.62 452	10.66 377	12.15 458	7.97 462	13.18 491	5.04 389	0.45 490	0.00 1	0.01 390	0.15 358	3.47 531	0.60 276
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
xyz-stereo	7.36 468	0.68 189	38.77 560	0.30 74	0.07 14	31.97 549	0.19 136	5.13 132	2.13 64	10.90 461	24.34 507	6.05 336	8.02 463	12.01 475	6.06 404	0.01 171	0.02 167	0.35 511	0.00 1	0.09 191	0.16 103

CBMV	5.97 437	1.52 388	4.51 269	1.99 339	0.53 200	10.02 460	6.94 506	13.27 452	13.80 469	13.08 490	15.93 449	11.36 444	8.11 464	9.82 434	7.27 425	0.08 400	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 408	0.74 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S-Stereo	6.85 456	0.93 264	10.76 478	3.34 480	3.51 476	6.55 406	6.01 490	13.75 465	23.86 522	9.65 433	15.54 444	11.81 452	8.24 465	8.59 378	11.23 485	0.13 424	0.16 284	0.00 1	0.42 488	0.14 282	2.39 508

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 509	5.37 517	16.61 513	2.95 451	3.02 456	24.75 534	15.44 547	14.68 481	19.73 504	19.77 522	23.97 503	16.98 495	8.40 467	17.58 522	9.23 457	1.59 520	1.75 528	0.16 491	2.63 539	0.75 485	1.85 470

Wz-Net-LNSev	7.12 464	2.75 479	18.64 519	1.70 287	4.16 497	12.79 495	6.72 501	13.74 464	13.57 466	11.14 469	17.31 468	11.90 456	8.50 469	8.96 400	9.94 467	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 322	0.34 198

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

Wz-Net-SNSev	9.92 504	8.01 533	26.42 542	2.26 380	1.85 399	8.36 439	14.30 545	18.01 510	21.68 515	10.78 456	23.95 502	16.84 494	8.60 471	15.59 509	19.76 526	0.01 171	0.03 195	0.01 390	0.00 1	0.52 465	1.34 405

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

STTRV1_RVC	7.16 466	1.18 323	13.30 489	3.33 479	6.91 531	11.99 488	4.01 458	15.74 493	12.11 448	9.56 429	14.59 439	11.64 449	8.75 473	12.86 487	8.54 442	3.70 536	2.86 546	0.41 516	0.13 352	1.38 507	0.12 70

CBFPSM	5.12 425	1.48 384	16.22 509	1.81 305	1.14 319	11.16 478	2.90 430	7.99 295	6.75 309	6.55 287	5.00 206	15.05 479	8.78 474	7.52 308	8.90 451	0.04 353	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 442	0.67 307

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

pmcnn	8.17 483	1.70 405	11.49 481	3.18 470	3.07 457	9.66 456	6.06 492	13.60 460	17.71 497	15.23 506	24.02 504	27.61 537	8.81 475	10.36 449	9.51 463	0.08 400	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 415	0.87 343

ADCRef	7.76 477	2.31 460	19.09 522	2.82 443	3.29 466	11.88 486	3.06 437	11.52 394	10.89 430	13.69 495	25.85 515	8.20 382	8.89 477	8.95 399	22.66 532	0.16 435	0.08 246	0.16 491	0.34 472	0.47 456	0.91 348

otaku	12.35 527	8.64 535	9.11 457	13.56 549	10.98 547	26.23 538	7.22 510	19.45 524	19.26 502	11.92 481	17.90 474	20.21 517	8.91 478	16.06 512	6.09 406	9.77 551	2.50 539	13.23 549	1.90 538	14.61 553	9.41 551

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

ACVNet-4b	16.48 539	23.07 554	14.73 503	16.69 553	15.18 556	31.83 548	7.30 512	19.71 526	27.82 530	11.54 477	22.10 498	31.68 545	8.96 480	18.88 526	7.28 426	11.04 555	2.65 543	24.93 559	5.02 553	18.57 557	10.67 557

w-ln-seven	10.89 516	4.13 506	29.29 549	2.40 408	2.62 442	15.68 508	5.09 480	18.55 514	34.46 544	21.14 527	26.71 517	15.16 481	9.01 481	12.97 489	19.34 524	0.05 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 467	0.71 317

ccnet	7.45 474	1.89 425	7.71 424	3.18 470	2.35 429	12.19 492	6.14 493	18.95 517	9.36 402	13.33 491	20.38 486	16.00 487	9.10 482	10.10 444	15.40 516	0.44 488	0.34 323	0.25 506	0.25 421	0.48 459	1.18 386

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

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

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

Ntro	12.91 528	9.95 540	10.01 469	14.12 551	12.55 552	26.31 539	6.76 502	19.04 519	22.03 519	10.23 443	16.26 452	20.22 518	10.06 486	16.81 517	7.93 432	10.16 553	2.55 541	15.19 551	2.86 540	15.27 554	9.93 554

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

z-mn7	11.06 518	5.25 516	22.57 530	2.37 402	1.74 387	19.71 525	5.54 486	14.08 471	35.39 549	10.07 439	36.03 545	15.76 484	10.23 488	22.26 539	18.95 522	0.04 353	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 451	0.68 309

zh-mn7	11.74 522	7.51 530	34.00 553	1.96 332	1.02 296	13.44 500	2.89 428	13.67 461	34.35 542	22.18 528	39.79 550	12.33 459	10.28 489	20.97 535	18.78 521	0.30 476	0.01 128	0.00 1	0.01 243	0.45 451	0.91 348

UDG	9.12 496	10.06 541	6.35 382	10.06 539	9.64 543	10.48 469	2.33 415	12.73 429	10.19 412	8.33 379	10.27 364	16.70 493	10.47 490	8.33 361	9.07 455	4.28 537	2.59 542	18.90 554	3.83 548	11.35 547	6.50 542

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

XQC	9.46 499	4.84 514	18.88 520	4.07 503	3.09 459	15.97 510	6.65 500	16.26 498	26.63 528	12.63 483	12.35 409	15.75 483	10.62 492	16.48 514	21.19 527	0.44 488	0.96 426	0.05 458	0.32 465	1.10 498	0.99 359

stereogan	8.18 484	1.32 352	9.05 455	3.59 489	4.00 496	20.16 528	3.13 441	17.25 506	20.16 508	10.68 453	19.19 481	20.56 522	10.70 493	14.74 503	7.00 421	0.34 481	0.04 212	0.21 502	0.08 314	0.70 482	0.65 294

w-ln-seven-2	7.81 478	3.17 487	25.87 541	2.09 348	1.12 316	8.35 438	3.84 453	12.83 433	16.45 488	13.88 497	21.42 492	11.83 453	11.07 494	11.91 473	10.62 479	0.03 323	0.19 291	0.00 1	0.02 265	0.37 432	1.13 383

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

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

ADCP+	8.60 491	2.78 482	17.44 515	1.69 284	4.27 499	16.95 515	5.29 481	13.38 455	12.52 452	13.57 494	17.57 472	10.86 438	11.28 497	18.43 525	23.91 541	0.03 323	0.05 221	0.01 390	0.18 377	0.47 456	1.31 401

PWCDC_ROB	8.50 489	4.40 509	9.57 467	6.16 532	4.54 510	10.46 468	1.03 355	15.30 487	28.16 531	10.88 460	30.88 531	6.96 363	11.31 498	14.57 501	10.40 475	3.10 534	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 511	0.63 289

ADCPNet	10.18 506	3.40 493	33.24 552	2.38 403	1.74 387	17.75 518	7.65 514	13.20 451	13.03 461	14.09 500	21.72 495	19.36 512	11.40 499	15.43 508	23.00 534	0.28 474	1.15 494	0.39 515	1.48 532	0.68 478	2.21 501

PASM	9.11 495	5.68 519	25.06 538	4.33 513	4.18 498	7.01 417	8.48 518	12.37 418	20.95 513	13.49 493	15.37 443	18.80 508	11.52 500	14.70 502	12.70 498	0.93 508	1.19 500	0.32 510	1.21 527	1.66 512	2.22 503

RGC	7.40 469	2.77 481	7.71 424	4.43 517	4.87 517	8.88 446	2.96 433	16.05 496	12.76 459	11.96 482	19.57 483	18.32 506	11.57 501	13.89 498	9.58 464	0.83 506	0.02 167	0.24 505	0.41 487	0.40 440	0.77 330

psmorigin	7.74 476	2.19 445	18.99 521	2.51 418	0.89 270	7.08 420	2.74 425	11.25 384	7.90 357	20.49 525	22.36 499	20.16 516	11.95 502	13.84 496	10.61 477	0.04 353	0.18 289	0.06 462	0.24 417	0.27 394	1.07 372

FBW_ROB	9.17 498	2.08 439	10.31 475	2.51 418	1.66 382	13.22 499	6.04 491	23.09 544	20.11 507	19.55 519	15.80 446	18.97 511	11.96 503	19.34 527	11.38 486	0.66 500	0.30 316	2.15 534	0.90 515	1.15 501	2.16 498

PWC_ROB	8.89 493	4.49 511	15.62 507	2.92 449	4.49 507	7.89 432	1.23 373	17.29 507	20.00 506	16.54 512	28.06 521	14.37 472	11.98 504	14.93 505	15.43 517	0.47 495	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.67 476	1.31 401

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

SHD	10.45 510	3.67 499	14.03 497	4.81 521	4.52 508	11.93 487	1.66 399	21.36 541	38.40 554	18.84 518	21.72 495	17.63 499	13.07 506	15.65 511	17.71 519	0.36 483	1.09 471	0.01 390	0.32 465	0.50 463	1.67 436

SAMSARA	15.67 536	3.89 503	14.48 501	13.77 550	7.92 538	38.69 558	73.90 581	21.22 539	24.66 524	17.04 514	13.86 429	30.01 541	13.07 506	18.07 524	17.48 518	0.23 462	1.46 520	0.07 467	0.40 484	0.99 496	2.15 497

LSM	14.85 535	7.41 529	36.29 557	7.76 537	43.77 577	11.24 480	12.14 539	16.73 502	23.72 521	23.73 535	32.92 536	18.89 510	13.31 508	16.60 515	12.37 494	0.26 470	0.86 406	0.11 476	0.43 490	1.24 502	17.26 570

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

Nwc_Net	7.54 475	1.91 427	8.71 444	4.16 507	3.42 473	10.77 474	2.00 408	20.33 534	12.19 449	9.10 411	24.04 506	17.67 501	13.58 510	12.14 478	9.12 456	0.94 509	0.00 1	0.00 1	0.02 265	0.22 356	0.41 224

aanetorigin	9.02 494	3.75 501	28.68 547	2.16 355	3.86 487	5.84 392	5.40 484	5.93 197	10.39 417	28.12 542	31.02 532	15.98 486	13.74 511	9.38 415	12.55 497	0.25 467	0.22 301	0.22 503	0.24 417	1.24 502	1.47 412

RainbowNet	18.69 550	27.15 559	22.03 529	18.76 555	15.00 555	27.97 543	10.17 528	27.99 550	34.19 541	15.53 508	27.53 519	25.33 530	13.80 512	19.86 531	10.59 476	14.50 563	3.57 556	23.85 558	5.03 554	18.49 556	12.41 561

AnyNet_C32	11.82 523	7.08 526	25.83 540	4.55 519	5.88 526	16.92 514	16.97 556	14.14 472	18.11 499	16.87 513	21.66 494	14.78 476	13.87 513	23.54 544	31.83 558	0.24 464	0.28 314	0.35 511	0.53 499	1.35 506	1.71 447

ADCL	10.77 512	3.23 489	21.50 528	2.26 380	1.96 411	23.65 532	9.07 522	14.69 482	24.88 525	15.21 505	27.20 518	12.68 462	14.02 514	16.94 518	24.43 543	0.26 470	0.18 289	0.74 520	0.67 506	0.80 490	1.02 367

NCC-stereo	7.43 472	2.28 454	8.58 441	3.28 476	4.48 505	8.34 435	4.27 463	20.45 535	13.66 467	9.17 414	17.52 470	16.49 490	14.31 515	13.71 494	8.95 452	1.73 521	0.12 268	0.01 390	0.50 497	0.21 349	0.60 276

Abc-Net	7.43 472	2.28 454	8.58 441	3.28 476	4.48 505	8.34 435	4.27 463	20.45 535	13.66 467	9.17 414	17.52 470	16.49 490	14.31 515	13.71 494	8.95 452	1.73 521	0.12 268	0.01 390	0.50 497	0.21 349	0.60 276
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	8.41 488	2.86 484	9.35 463	2.43 410	0.82 261	13.59 501	11.68 537	15.80 494	21.98 518	14.71 503	16.46 455	18.00 503	14.42 517	13.68 493	10.10 468	0.10 415	0.13 274	0.15 488	0.19 382	0.43 446	1.28 399

G-Net	8.60 491	1.93 428	12.59 486	6.04 530	3.66 480	25.93 537	4.26 462	10.35 356	8.05 363	19.71 521	24.73 510	14.15 470	15.49 518	11.30 461	10.69 481	0.50 498	0.46 342	0.19 499	0.25 421	0.80 490	0.91 348

WZ-Net	13.61 530	5.57 518	42.84 563	3.89 500	3.19 462	19.90 526	15.44 547	15.67 492	32.04 537	16.13 510	28.69 522	22.17 526	15.84 519	21.40 537	26.87 547	0.75 504	0.01 128	0.01 390	0.03 280	0.51 464	1.20 388

RP	7.41 470	1.90 426	7.33 414	4.26 510	5.25 522	6.64 408	3.46 450	12.44 422	16.23 487	10.36 446	23.00 501	18.72 507	16.59 520	11.10 457	8.47 441	1.10 511	0.02 167	0.12 483	0.16 360	0.43 446	0.65 294

AF-Net	8.37 487	2.16 444	9.01 453	3.65 491	4.58 511	9.40 452	2.63 421	17.71 508	21.32 514	10.38 447	24.51 509	20.43 519	16.67 521	12.54 484	10.76 482	0.70 503	0.00 1	0.12 483	0.00 1	0.47 456	0.42 229

MFN_U_SF_RVC	13.54 529	4.69 513	28.43 546	4.24 509	2.50 438	24.26 533	5.99 488	28.23 551	20.18 509	24.06 536	29.38 524	30.35 542	16.92 522	20.98 536	21.39 528	1.35 516	1.13 481	1.02 523	1.41 531	1.88 517	2.50 513

MSAF-DinoV2	10.81 514	5.90 522	16.35 510	3.91 501	2.57 441	8.73 443	4.64 471	14.74 483	22.45 520	10.92 463	18.73 480	29.19 539	17.54 523	23.14 542	29.42 554	0.36 483	0.15 281	0.25 506	0.80 513	2.89 528	3.52 527

DispFullNet	18.06 547	27.03 558	34.90 554	22.68 559	20.79 562	15.03 505	3.18 442	16.95 505	26.06 527	20.48 524	16.91 460	20.55 521	18.37 524	23.48 543	12.16 493	5.31 539	2.91 548	31.24 563	8.09 559	22.63 561	12.44 562

zh-sn7	11.83 524	8.57 534	35.78 555	2.64 430	2.36 430	11.60 482	8.25 517	14.25 475	19.40 503	17.10 515	32.57 534	14.39 474	18.76 525	24.15 545	24.76 544	0.04 353	0.14 278	0.00 1	0.01 243	0.62 471	1.33 403

AnyNet_C01	16.99 540	12.34 548	60.47 571	4.88 522	3.11 461	31.77 547	16.79 554	18.60 516	17.96 498	18.62 517	38.50 548	24.03 527	19.00 526	30.59 552	35.18 563	0.29 475	0.56 350	0.45 518	0.48 494	2.70 526	3.40 522

test_sample8	8.50 489	1.36 359	7.91 428	1.40 243	0.63 221	5.54 379	2.72 422	12.78 432	6.78 310	17.61 516	9.29 341	24.63 529	19.17 527	12.52 482	13.17 502	1.74 523	25.14 577	3.05 536	2.96 541	0.22 356	1.35 406

ADCS	13.76 531	6.46 524	30.74 550	3.62 490	2.93 453	14.28 504	11.22 534	20.02 530	34.42 543	23.20 530	25.42 514	19.51 513	19.62 528	24.54 546	33.88 561	0.27 473	0.23 305	0.37 514	0.19 382	1.47 509	2.84 516

WCMA_ROB	10.20 507	1.99 435	9.33 462	3.01 455	2.46 435	15.78 509	7.67 515	12.75 431	15.41 480	25.08 539	33.42 539	27.06 536	19.86 529	13.87 497	12.47 496	1.28 515	0.38 332	0.18 497	0.20 394	0.28 397	1.54 418

SANet	11.48 521	3.34 491	13.93 496	2.40 408	1.01 294	16.49 511	12.16 540	20.05 532	37.28 551	19.62 520	28.04 520	25.61 532	20.10 530	14.43 500	12.39 495	0.10 415	0.06 227	0.03 441	0.06 309	0.76 486	1.73 450

DPSNet	10.88 515	2.57 472	20.40 526	2.24 375	1.90 404	24.92 535	17.00 557	21.35 540	28.61 533	12.87 486	13.74 428	17.01 497	20.14 531	15.36 506	14.01 509	0.81 505	0.98 439	0.20 500	0.65 505	1.30 505	1.54 418

SGM_RVC	10.77 512	1.11 310	4.66 285	2.66 431	0.41 167	21.03 529	6.87 505	20.02 530	15.54 483	25.86 540	24.97 512	33.59 547	20.51 532	20.89 533	14.78 513	0.31 477	0.26 313	0.22 503	0.26 438	0.43 446	1.01 363
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Wz-Net-TNSev	12.01 526	11.86 546	38.26 559	2.81 441	1.82 395	18.12 520	11.31 536	16.67 500	21.73 516	15.06 504	17.17 464	19.72 515	20.69 533	20.68 532	21.41 529	0.04 353	0.06 227	0.00 1	0.16 360	0.74 484	1.93 480

ADCMid	10.97 517	4.49 511	23.66 533	2.53 422	2.52 440	11.46 481	6.31 495	15.31 488	12.85 460	23.57 533	22.99 500	17.92 502	21.04 534	19.57 529	28.05 551	0.47 495	0.43 337	1.10 525	1.32 529	1.73 514	2.10 493

RTS	19.64 552	10.42 543	87.01 580	5.88 527	6.82 529	41.73 561	16.69 552	16.80 503	41.90 558	23.44 531	32.96 537	13.79 466	21.49 535	38.85 562	30.84 555	0.46 492	0.70 377	0.00 1	0.09 326	1.13 499	1.70 444

RTSA	19.64 552	10.42 543	87.01 580	5.88 527	6.82 529	41.73 561	16.69 552	16.80 503	41.90 558	23.44 531	32.96 537	13.79 466	21.49 535	38.85 562	30.84 555	0.46 492	0.70 377	0.00 1	0.09 326	1.13 499	1.70 444

ACVNet_1	19.51 551	26.19 557	15.50 506	17.71 554	15.28 557	26.46 540	9.36 523	29.16 554	34.18 540	25.06 538	24.89 511	37.18 553	21.93 537	17.80 523	15.03 514	11.08 556	2.83 544	25.29 560	5.06 555	19.11 558	11.14 558

SPS-STEREO	15.83 537	7.38 528	14.92 504	11.63 546	11.77 551	25.30 536	7.12 508	25.20 547	17.06 492	32.24 548	30.34 529	31.63 544	22.59 538	25.67 547	21.97 530	7.71 545	4.50 561	3.35 539	1.56 535	6.97 543	7.72 545
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSMD_ROB	9.73 502	1.43 375	5.42 328	1.81 305	0.42 170	16.83 513	4.30 465	14.29 476	15.34 478	23.06 529	40.17 551	25.63 533	22.62 539	13.37 492	8.85 450	0.48 497	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.47 240

MeshStereo	11.94 525	1.88 421	5.24 315	2.11 352	1.44 366	20.09 527	4.95 477	21.74 543	16.75 490	33.10 549	35.07 543	39.28 556	22.72 540	19.45 528	13.59 507	0.19 447	0.06 227	0.02 423	0.00 1	0.46 454	0.65 294
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
EDNetEfficient	14.14 534	6.71 525	56.12 569	2.99 454	3.58 477	5.38 377	8.49 519	9.35 334	33.24 538	40.73 559	30.21 528	18.04 504	22.92 541	12.13 477	26.26 546	0.16 435	0.24 308	0.07 467	1.15 524	2.58 525	2.39 508

FC-DCNN	11.29 519	1.01 295	5.50 332	2.25 377	1.65 380	18.23 521	5.36 483	18.99 518	20.65 510	28.95 543	34.83 542	33.83 548	23.18 542	17.04 520	13.37 505	0.17 439	0.01 128	0.02 423	0.02 265	0.10 214	0.70 314

FC-DCNN v2	11.44 520	0.98 286	5.39 326	2.28 387	1.65 380	18.84 523	5.41 485	19.66 525	20.80 511	29.20 544	35.39 544	34.37 550	23.46 543	17.13 521	13.18 504	0.17 439	0.01 128	0.02 423	0.01 243	0.08 176	0.69 310

FCDSN-DC	10.72 511	1.16 320	5.01 305	2.16 355	1.31 354	17.46 517	4.80 474	17.79 509	19.87 505	25.02 537	32.85 535	33.57 546	23.52 544	16.80 516	12.13 492	0.11 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 191	0.76 329
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	17.25 543	9.46 538	22.74 531	10.11 540	11.40 548	28.98 545	13.74 543	21.15 538	16.85 491	31.39 546	34.79 541	34.05 549	24.24 545	26.23 548	19.31 523	8.79 548	7.56 569	4.88 543	3.93 549	6.07 539	9.33 549

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 541	7.98 532	24.37 536	6.82 534	2.93 453	39.68 560	16.11 549	25.46 548	34.93 545	34.13 551	34.20 540	29.20 540	24.94 546	23.01 541	19.39 525	2.79 531	2.87 547	1.18 527	1.53 534	6.78 542	3.31 521

PWCK	31.62 565	45.59 573	49.67 566	30.49 560	7.80 536	42.91 563	29.73 569	45.45 564	44.44 560	47.41 566	36.92 546	47.86 560	26.79 547	41.90 567	33.36 560	22.77 568	4.56 562	29.89 562	5.13 556	29.43 569	10.36 556

ACVNet_2	27.45 558	30.56 564	27.90 544	20.72 556	15.55 558	37.22 556	14.00 544	49.32 571	65.88 579	43.17 562	56.99 572	51.90 561	26.98 548	21.46 538	15.38 515	10.77 554	2.85 545	23.12 557	3.62 547	20.08 559	11.47 559

NVStereoNet_ROB	17.22 542	8.76 536	16.47 512	7.52 536	8.42 540	13.75 503	11.07 530	24.24 546	26.67 529	31.00 545	46.49 560	34.88 551	27.06 549	22.72 540	23.61 538	6.83 544	4.32 560	6.32 546	10.37 561	4.39 532	9.57 552
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	14.09 533	9.67 539	20.31 525	10.40 542	7.62 534	21.38 530	17.49 559	21.36 541	31.95 536	23.70 534	29.22 523	18.87 509	27.41 550	14.27 499	11.16 484	2.85 532	1.51 524	0.41 516	0.28 448	4.88 533	7.10 543

EDNetEfficientorigin	18.25 548	14.44 549	99.41 592	1.72 293	1.00 292	12.07 489	6.97 507	13.67 461	35.06 546	38.59 558	37.10 547	27.03 535	27.46 551	15.38 507	26.92 548	0.05 370	0.08 246	0.15 488	0.62 503	3.33 530	3.92 532

coex-ft	20.15 554	20.03 553	87.93 582	1.81 305	1.77 389	18.77 522	13.73 542	13.28 453	41.87 557	60.24 576	39.04 549	28.27 538	30.39 552	12.57 485	28.66 553	0.20 450	0.23 305	0.04 451	0.30 458	1.52 510	2.34 507

ELAS_RVC	17.82 545	3.60 498	11.92 482	6.63 533	5.73 524	30.34 546	19.64 560	26.92 549	35.06 546	40.79 560	41.32 555	37.31 554	31.61 553	30.54 551	22.93 533	1.97 529	2.40 536	1.28 528	1.27 528	1.71 513	3.51 526
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	28.06 560	29.98 561	19.46 523	32.15 562	20.98 563	27.68 541	16.66 550	47.31 565	44.85 561	34.14 552	50.94 565	41.49 557	31.67 554	37.53 558	23.88 539	14.17 561	2.96 549	34.45 565	11.15 562	26.12 563	13.75 563

IMH-64	28.06 560	29.98 561	19.46 523	32.15 562	20.98 563	27.68 541	16.66 550	47.31 565	44.85 561	34.14 552	50.94 565	41.49 557	31.67 554	37.53 558	23.88 539	14.17 561	2.96 549	34.45 565	11.15 562	26.12 563	13.75 563

ELAS	17.99 546	3.49 494	11.19 480	6.14 531	5.79 525	34.89 554	17.28 558	28.75 552	30.47 535	40.80 561	45.79 559	39.04 555	32.05 556	27.63 550	24.30 542	1.88 527	2.41 538	1.09 524	1.48 532	1.83 516	3.48 524
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	16.41 538	3.98 505	16.04 508	5.38 524	4.59 513	19.44 524	7.28 511	28.88 553	49.27 564	31.53 547	43.72 557	30.36 543	32.17 557	26.70 549	23.19 535	0.25 467	1.48 522	0.04 451	0.59 502	0.52 465	2.87 517

MADNet+	27.96 559	35.32 567	91.41 584	21.04 557	8.86 541	49.25 570	47.41 577	36.98 559	37.84 553	21.00 526	30.83 530	25.41 531	34.95 558	46.51 571	51.54 576	3.04 533	3.33 553	1.48 529	1.05 522	5.85 538	6.05 540

SGM-ForestM	18.61 549	3.38 492	10.14 473	3.44 483	2.24 426	34.17 553	15.39 546	29.44 555	33.93 539	38.55 557	41.08 554	53.64 565	36.76 559	34.82 557	27.16 549	1.25 514	1.81 531	0.74 520	1.01 521	0.61 470	2.61 514

TorneroNet-64	33.32 566	33.28 565	33.07 551	35.14 567	21.25 566	48.02 569	21.13 561	43.47 563	58.77 571	33.36 550	46.64 561	62.00 572	38.19 560	44.82 570	35.07 562	15.02 565	3.59 557	35.81 568	12.20 565	29.45 570	16.17 567

LVE	35.84 569	41.54 572	36.25 556	33.36 565	18.92 561	53.05 575	27.99 568	53.17 578	64.93 578	47.63 567	61.58 576	54.25 566	38.72 561	38.72 561	35.50 564	16.36 567	6.23 566	31.51 564	14.04 567	25.01 562	18.07 571

LE_ROB	17.31 544	2.62 476	14.26 500	4.20 508	1.80 392	17.40 516	9.70 526	15.38 489	55.92 570	63.97 580	40.81 553	35.50 552	39.26 562	15.64 510	28.51 552	0.06 382	0.11 263	0.13 485	0.21 401	0.14 282	0.51 250

TCMNet-wrong-test	67.37 582	85.99 587	81.87 578	95.65 589	94.75 589	89.54 582	85.95 583	52.26 574	35.23 548	51.69 571	62.14 578	60.40 571	40.29 563	77.33 583	64.52 580	48.91 578	9.04 571	69.84 584	68.02 583	91.10 590	82.88 590

IMH	30.65 564	30.30 563	21.09 527	34.89 566	21.75 567	33.16 552	16.91 555	49.53 572	52.50 565	38.41 556	55.10 571	45.13 559	40.36 564	41.57 566	25.66 545	14.74 564	3.36 554	35.43 567	11.69 564	27.31 568	14.16 566

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

BEATNet-Init1	24.70 556	11.33 545	44.28 564	5.48 525	3.94 491	47.60 568	22.33 563	34.94 556	40.01 556	48.11 568	49.98 564	59.86 569	43.17 566	39.48 564	31.77 557	1.37 517	1.76 530	1.17 526	1.17 525	2.44 523	3.85 530

JetBlue	29.99 562	17.24 550	55.64 568	16.24 552	21.08 565	62.07 580	33.14 570	40.60 561	35.73 550	34.59 554	40.67 552	57.18 568	43.54 567	51.46 576	52.18 577	2.72 530	4.58 563	2.86 535	3.53 546	10.57 546	14.11 565

TorneroNet	36.02 570	35.25 566	36.33 558	38.44 569	22.19 568	50.72 573	24.42 567	48.39 568	54.53 568	38.03 555	53.44 569	62.83 575	44.79 568	47.68 573	42.11 571	15.69 566	3.97 559	37.25 569	15.05 568	30.83 572	18.40 572

WAO-7	30.22 563	25.83 556	23.33 532	33.10 564	14.36 554	36.98 555	22.41 564	52.85 575	64.46 577	43.76 563	59.24 574	52.31 562	45.69 569	32.82 553	32.60 559	11.16 557	5.49 564	13.76 550	12.60 566	12.36 549	9.38 550

JetRed	61.44 580	61.87 580	83.02 579	46.49 573	56.73 581	83.63 581	65.09 579	59.75 582	64.22 576	69.50 583	69.26 582	66.24 577	47.62 570	61.80 580	74.60 582	45.99 577	66.40 584	46.67 574	45.27 578	63.49 580	51.22 580

KSHMR	56.07 578	64.25 581	40.47 562	74.89 582	49.63 579	49.42 571	45.46 576	57.71 581	63.52 575	61.65 578	61.67 577	71.88 581	47.67 571	51.47 577	44.57 573	54.67 579	62.25 581	66.31 582	54.18 581	53.03 579	46.75 579

Dean	35.52 567	40.12 571	27.99 545	30.63 561	17.33 560	45.80 567	11.68 537	57.61 580	76.54 583	63.70 579	60.65 575	66.93 578	49.40 572	38.12 560	40.28 568	12.18 559	3.73 558	28.86 561	5.94 558	20.69 560	12.16 560

ktn	49.32 576	58.11 578	40.16 561	59.92 579	43.22 576	49.79 572	42.99 574	48.56 569	60.67 573	51.59 570	54.51 570	55.34 567	52.65 573	47.92 574	37.91 566	57.88 580	24.79 576	63.00 581	43.57 577	52.51 577	41.31 577

WAO-6	35.59 568	37.89 570	17.67 516	37.86 568	24.46 569	37.85 557	21.49 562	49.01 570	67.96 580	44.22 564	48.08 562	53.02 563	53.39 574	33.67 554	36.83 565	26.05 571	7.83 570	43.19 573	21.76 572	30.18 571	19.37 573

DPSimNet_ROB	54.45 577	65.73 582	47.00 565	54.49 576	46.37 578	55.34 576	56.47 578	56.18 579	59.04 572	64.57 581	51.76 567	64.01 576	54.49 575	47.54 572	67.21 581	63.21 582	27.86 579	58.04 579	51.28 580	46.61 575	51.87 581

WAO-8	38.93 571	36.84 568	23.97 534	43.96 570	24.48 570	45.73 565	22.62 565	53.10 576	75.66 581	53.86 573	66.14 580	62.39 573	55.11 576	43.01 568	40.67 569	22.98 569	7.22 567	37.53 570	19.49 570	27.04 567	16.83 568

Venus	38.93 571	36.84 568	23.97 534	43.96 570	24.48 570	45.73 565	22.62 565	53.10 576	75.66 581	53.86 573	66.17 581	62.39 573	55.11 576	43.01 568	40.67 569	22.98 569	7.22 567	37.53 570	19.49 570	27.02 566	16.83 568

UNDER WATER-64	46.01 574	48.25 574	68.05 573	44.59 572	28.11 572	57.02 578	43.78 575	40.20 560	48.80 563	52.08 572	42.95 556	67.22 579	57.71 578	48.98 575	49.57 574	40.01 575	17.98 574	52.15 576	39.41 576	38.99 573	34.41 575

UNDER WATER	45.99 573	49.80 575	68.56 574	49.99 574	32.13 573	55.35 577	39.50 572	41.12 562	52.90 566	50.69 569	45.18 558	67.79 580	58.75 579	51.93 578	50.97 575	30.59 572	14.03 572	51.66 575	37.15 573	40.27 574	31.35 574

notaker	48.05 575	55.94 577	50.90 567	56.89 578	40.29 574	38.96 559	33.86 571	47.82 567	55.70 569	57.55 575	57.48 573	60.22 570	59.71 580	54.64 579	43.27 572	41.13 576	19.86 575	57.61 578	37.79 575	50.95 576	40.33 576

HanzoNet	57.16 579	60.12 579	60.00 570	55.77 577	42.11 575	51.98 574	41.93 573	52.07 573	61.47 574	65.98 582	65.90 579	72.11 582	70.14 581	71.11 582	61.13 579	64.31 583	34.72 580	62.27 580	50.86 579	52.83 578	46.33 578

LRCNet_RVC	66.47 581	66.44 583	69.02 575	71.60 581	54.27 580	32.21 550	2.93 432	63.19 583	21.83 517	82.02 585	90.16 585	83.59 584	72.13 582	69.45 581	53.25 578	95.47 590	64.21 583	95.15 590	95.27 590	72.59 582	74.60 584

ASD4	76.04 583	81.96 586	69.18 576	68.53 580	80.95 585	96.29 585	99.16 590	77.84 584	93.51 588	77.76 584	85.79 583	78.58 583	76.90 583	78.02 584	82.88 583	58.77 581	62.96 582	55.01 577	62.53 582	68.78 581	65.30 583

MADNet++	82.81 584	81.73 585	74.64 577	87.71 588	82.67 586	93.35 583	70.27 580	86.39 588	82.88 584	93.51 589	86.62 584	86.40 585	81.37 584	88.21 586	88.63 584	86.59 588	84.23 588	72.14 585	68.69 584	78.88 588	81.36 588

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

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

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

test_example2	99.38 595	99.98 596	99.99 595	100.00 599	99.98 594	99.73 592	99.99 594	96.99 590	100.00 596	100.00 597	100.00 595	96.49 590	96.74 588	99.97 594	99.96 593	100.00 598	99.97 594	98.68 592	99.11 593	100.00 597	100.00 600

MEDIAN_ROB	98.44 591	99.70 592	99.34 591	97.13 590	97.06 590	96.94 586	95.91 586	97.71 591	97.33 590	98.78 593	98.91 591	99.19 592	98.13 589	96.94 590	96.99 590	99.97 594	99.18 591	100.00 594	99.99 595	99.70 593	99.83 593

USTest	87.45 589	75.67 584	64.78 572	81.43 587	83.22 587	99.90 594	99.97 593	99.47 593	99.59 592	98.27 590	99.02 592	90.91 586	98.36 590	83.71 585	98.28 591	79.81 587	95.66 589	69.62 583	73.61 586	75.15 586	82.65 589

PML	97.69 590	100.00 597	96.50 586	97.85 593	97.35 592	99.77 593	99.36 591	96.92 589	96.34 589	100.00 597	96.52 589	97.41 591	99.61 591	100.00 598	95.46 588	99.99 596	97.44 590	100.00 594	96.08 591	99.13 592	88.02 591

ccccc	99.31 594	96.47 591	100.00 598	100.00 599	100.00 596	97.29 587	99.42 592	99.52 594	97.83 591	99.28 594	97.64 590	99.32 593	99.84 592	99.92 593	99.98 594	100.00 598	100.00 596	99.95 593	99.77 594	100.00 597	100.00 600

HaxPig	98.85 592	99.94 594	95.36 585	99.99 596	99.98 594	94.12 584	94.52 584	99.12 592	99.96 594	99.96 596	99.99 594	99.98 597	99.89 593	98.16 591	96.14 589	99.98 595	99.99 595	100.00 594	99.99 595	99.99 596	99.95 596

tt	83.10 585	0.43 65	99.97 594	79.27 586	93.14 588	100.00 595	100.00 595	100.00 598	99.89 593	60.55 577	48.44 563	99.98 597	99.96 594	99.98 597	100.00 598	91.80 589	99.82 593	73.67 589	73.25 585	86.43 589	55.39 582

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

FlowAnything	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 598	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	100.00 600

Selective-RAFT-Error	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 598	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	100.00 600

CasAABBNet	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 598	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	100.00 600

LSM0	100.00 601	100.00 597	100.00 598	100.00 599	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 598	100.00 598	100.00 598	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	99.99 597

DPSMNet_ROB	99.90 597	100.00 597	99.99 595	99.99 596	100.00 596	100.00 595	100.00 595	99.98 596	100.00 596	98.37 591	100.00 595	99.81 595	100.00 596	99.97 594	99.99 595	100.00 598	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	99.99 597

DGTPSM_ROB	99.90 597	100.00 597	99.99 595	99.99 596	100.00 596	100.00 595	100.00 595	99.98 596	100.00 596	98.37 591	100.00 595	99.81 595	100.00 596	99.97 594	99.99 595	99.99 596	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	99.99 597

DPSM_ROB	99.94 599	100.00 597	100.00 598	99.74 594	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 598	100.00 598	99.08 592	100.00 596	100.00 594	100.00 597	99.98 594	99.94 594

DPSM	99.94 599	100.00 597	100.00 598	99.74 594	100.00 596	100.00 595	100.00 595	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 598	100.00 598	99.08 592	100.00 596	100.00 594	100.00 597	99.98 594	99.94 594

AVERAGE_ROB	99.63 596	99.96 595	98.88 590	100.00 599	100.00 596	98.16 591	95.64 585	100.00 598	100.00 596	100.00 597	100.00 595	100.00 599	100.00 596	100.00 598	99.99 595	100.00 598	100.00 596	100.00 594	100.00 597	100.00 597	100.00 600

FADE		18.79 552		10.51 543	10.00 546			36.24 558	53.07 567	20.35 523		26.62 534		40.25 565		31.16 573	14.37 573	38.03 572	37.28 574	5.44 537	5.60 537

Low-res two-view benchmark