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

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

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

StereoAnything_RVC	2.31 35	11.20 493	4.65 64	2.23 7	0.14 1	1.49 4	0.17 15	4.50 4	1.24 2	1.03 6	0.06 1	0.20 1	3.60 103	8.05 80	0.59 3	0.02 143	0.11 257	0.00 1	0.00 1	6.97 494	0.03 25

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	2.77 50	0.92 48	4.09 48	3.14 49	4.62 356	2.57 11	0.70 45	4.34 3	2.29 16	1.76 19	0.59 8	0.77 32	3.49 97	8.65 102	0.68 8	0.03 169	0.10 241	0.00 1	0.24 356	5.77 488	10.68 525

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

U	3.65 94	0.64 2	5.91 118	3.91 105	11.89 509	11.50 287	0.20 17	7.66 55	5.38 82	1.79 20	2.55 18	0.76 31	1.61 36	2.34 2	0.70 10	0.00 1	0.04 108	10.60 524	5.47 512	0.04 28	0.02 9

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

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

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

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

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

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

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

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

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

111111	2.45 42	1.01 63	3.89 32	3.60 86	4.13 329	3.49 34	0.23 19	8.63 75	3.25 37	2.15 33	4.26 43	2.29 53	2.03 51	8.86 112	0.94 20	0.01 92	0.02 67	0.08 251	0.00 1	0.14 101	0.04 40

monsters	2.21 30	1.25 111	4.09 48	3.59 85	4.35 347	2.20 8	0.18 16	8.31 69	2.84 29	4.11 81	2.86 22	0.20 1	0.76 14	8.41 90	0.95 22	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.93 1	0.78 16	3.42 12	1.97 1	0.27 9	0.44 1	0.01 1	1.71 1	0.99 1	1.17 7	2.70 20	1.74 41	1.21 24	1.17 1	1.00 34	0.00 1	0.01 23	0.01 154	0.00 1	0.02 3	0.02 9

monsterstereo	2.41 40	0.98 57	4.33 56	4.12 113	4.48 351	1.80 5	0.08 4	5.78 18	5.21 78	3.36 60	7.40 100	0.25 8	0.37 3	8.92 113	1.00 34	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

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

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

MLG-Stereo_test3	1.57 7	0.69 10	3.82 28	2.19 5	1.34 159	3.92 45	0.25 20	5.89 20	1.27 3	0.91 2	1.07 10	1.99 49	0.64 10	6.09 42	1.10 38	0.03 169	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.04 40

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

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

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

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

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

MSCF	3.01 62	1.87 284	5.23 89	3.98 108	0.70 73	5.42 130	1.48 92	8.59 73	4.59 57	5.05 105	6.40 88	1.76 42	7.07 218	5.69 34	1.36 44	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.63 439	0.16 116	0.24 221

GASTEREO	3.18 68	1.99 305	5.13 84	4.28 131	0.70 73	5.59 142	1.49 96	8.66 76	4.94 64	5.17 108	6.84 92	1.58 40	7.14 219	7.72 74	1.38 45	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.64 440	0.08 68	0.23 214

test_for_model	9.76 328	30.79 533	6.40 140	27.43 529	18.83 527	5.78 162	1.78 136	8.51 72	8.82 150	13.12 207	5.92 84	5.28 110	2.60 74	5.21 25	1.43 46	9.57 519	2.41 500	0.00 1	0.06 237	33.29 544	8.04 514

HUF	2.75 49	1.32 129	5.28 92	2.83 40	0.55 49	5.23 121	2.19 170	8.97 79	4.23 51	1.97 24	4.39 46	5.03 100	2.64 75	6.86 56	1.44 47	0.73 414	0.63 448	0.09 262	0.00 1	0.17 126	0.44 295

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 254	27.25 531	41.87 509	2.73 34	0.41 26	4.25 57	1.50 97	6.63 39	3.87 48	4.31 85	3.78 36	2.48 54	1.39 30	5.67 32	1.56 52	25.09 541	0.05 139	0.01 154	0.08 251	4.67 477	14.58 532

AEACV	3.17 67	1.11 85	5.39 96	4.55 146	5.35 397	4.29 59	1.60 105	6.21 27	5.43 84	3.08 54	7.85 105	4.23 81	6.55 205	5.51 28	1.56 52	0.00 1	0.09 225	0.03 189	0.32 393	0.20 137	0.12 121

ACVNet-DCA	5.28 142	2.00 307	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	20.20 272	11.88 179	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 273	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.25 166	0.20 192

xx1	5.99 189	2.00 307	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	17.84 235	15.48 228	6.95 125	10.01 127	16.02 285	11.15 298	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.02 172	0.05 221	0.25 166	0.20 192

cc1	5.34 145	2.00 307	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	17.85 237	15.48 228	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 273	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.30 199	0.13 134

ffm	8.12 273	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	18.45 247	16.31 240	15.83 265	31.44 394	17.22 307	10.87 291	10.82 176	1.61 57	0.00 1	0.05 139	0.80 429	0.08 251	0.26 176	0.14 139

tt1	5.27 141	1.99 305	5.11 83	6.02 272	0.26 4	10.59 269	4.22 267	18.45 247	16.31 240	6.75 119	8.95 113	4.75 96	9.15 257	10.82 176	1.61 57	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.26 176	0.14 139

DEFOM-Stereo_RVC	3.18 68	6.90 460	3.85 29	10.48 442	1.59 182	4.71 78	0.47 31	8.39 71	2.76 24	2.34 37	3.12 24	0.74 30	7.20 221	9.02 120	1.62 59	0.00 1	0.14 295	0.00 1	0.19 327	0.02 3	0.03 25

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

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

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

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

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

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

CAS++	4.07 114	1.67 239	6.02 125	4.17 116	1.02 117	4.26 58	1.68 111	19.10 260	10.01 163	9.18 147	9.17 117	1.98 48	1.41 31	9.54 131	1.73 66	0.02 143	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.32 221	0.11 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SCV	3.20 70	1.40 144	5.96 121	4.71 156	0.71 76	4.21 55	1.70 114	10.94 117	6.06 95	1.85 22	4.80 62	6.16 121	2.74 78	9.82 138	1.74 67	0.05 202	0.09 225	0.00 1	0.24 356	0.50 301	0.30 247

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

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

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

fffft	2.58 45	0.86 36	5.15 87	3.15 51	1.32 155	4.44 66	4.17 263	8.04 62	3.29 40	3.03 53	2.20 17	1.88 45	1.45 32	10.41 155	1.80 70	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.10 101
1: 1. 1
MyStereo07	4.38 118	1.92 294	5.06 81	6.09 276	4.31 342	6.54 200	9.96 412	15.35 191	5.15 75	4.34 87	5.65 82	3.15 60	5.77 179	11.33 203	1.81 72	0.06 218	0.10 241	0.03 189	0.04 198	0.63 339	0.30 247

HART	3.80 100	1.52 184	5.45 98	4.85 168	0.51 44	4.41 65	0.76 49	12.59 138	5.08 73	5.95 114	12.76 166	6.87 137	1.72 43	10.71 168	1.84 73	0.00 1	0.13 280	0.10 281	0.00 1	0.45 273	0.26 230

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

MSKI-zero shot	4.76 129	1.56 203	5.98 122	5.14 195	1.13 131	6.55 202	1.55 101	12.76 141	8.06 136	10.44 161	11.50 154	13.47 248	2.38 63	12.07 242	1.90 75	0.01 92	0.20 329	0.02 172	0.29 378	0.14 101	0.14 139

CASnet	3.91 103	1.03 68	4.68 65	4.98 175	0.27 9	4.99 105	2.95 220	11.02 119	11.02 171	10.61 163	11.76 156	4.15 80	1.65 39	5.85 39	1.91 76	0.50 378	0.00 1	0.59 410	0.12 286	0.13 96	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	3.72 97	1.60 215	7.39 187	4.24 123	0.37 20	5.78 162	1.12 71	12.28 128	6.53 105	8.35 136	9.69 123	6.62 132	3.57 99	4.58 20	1.91 76	0.00 1	0.07 195	0.05 216	0.00 1	0.25 166	0.04 40

testlalala	3.91 103	1.52 184	6.96 167	3.43 69	3.47 301	8.07 235	1.75 131	8.59 73	4.60 58	12.85 199	9.85 125	7.14 144	1.93 49	5.51 28	1.93 78	0.01 92	0.10 241	0.00 1	0.31 389	0.04 28	0.04 40

HH	5.47 150	2.08 325	9.00 268	4.88 170	1.07 124	4.93 99	3.60 249	16.68 218	6.83 111	8.39 137	12.14 159	15.05 269	9.06 255	12.68 271	1.93 78	0.02 143	0.17 311	0.18 333	0.00 1	0.28 186	0.48 306

HanStereo	5.47 150	2.08 325	9.00 268	4.88 170	1.07 124	4.93 99	3.60 249	16.68 218	6.83 111	8.39 137	12.14 159	15.05 269	9.06 255	12.68 271	1.93 78	0.02 143	0.17 311	0.18 333	0.00 1	0.28 186	0.48 306

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

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

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

anonymousdsp	3.51 87	1.75 261	5.66 111	3.49 74	1.13 131	5.04 113	1.74 128	13.69 162	5.07 70	4.83 101	5.42 74	4.25 82	4.44 129	11.14 190	1.98 84	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.31 211	0.13 134

IGEV-Stereo	3.52 88	1.75 261	5.67 112	3.49 74	1.12 129	5.04 113	1.73 127	13.70 163	5.07 70	4.83 101	5.42 74	4.27 83	4.43 128	11.15 195	1.98 84	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.31 211	0.12 121
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
SMoEStereo_RVC	2.81 52	1.07 75	5.08 82	3.86 104	0.60 59	6.39 194	1.91 154	7.82 59	3.79 46	3.87 75	3.69 33	2.78 57	2.25 60	10.60 162	1.99 86	0.00 1	0.02 67	0.03 189	0.00 1	0.25 166	0.17 167

gcap-zeroshot	5.34 145	1.50 178	10.42 330	4.65 153	1.22 143	9.78 254	1.70 114	10.29 104	6.36 102	15.08 244	9.84 124	17.96 322	5.21 159	9.43 129	1.99 86	0.10 239	0.36 399	0.06 230	0.29 378	0.05 36	0.43 291

ff7	3.48 83	1.76 265	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

ffff	3.48 83	1.76 265	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

11t	3.48 83	1.76 265	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

ccc-4	3.48 83	1.76 265	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

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

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

XX-TBD	4.45 119	10.67 486	3.01 6	10.28 439	0.57 53	5.84 167	0.07 3	7.57 52	12.24 185	11.43 171	14.74 181	4.07 77	1.66 40	4.51 19	2.05 93	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.26 176	0.01 1

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

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

XX-Stereo	6.14 195	1.47 164	9.11 278	11.87 471	6.76 442	3.27 24	0.93 60	15.13 184	5.43 84	8.79 146	28.46 346	13.71 251	2.22 58	11.51 211	2.07 96	0.20 282	0.24 363	0.08 251	0.29 378	1.04 385	0.13 134

test_xeample3	3.34 80	1.54 191	7.67 198	3.33 63	0.68 67	5.74 160	1.63 108	12.05 125	3.88 49	6.71 117	3.81 37	3.17 61	3.34 93	10.59 161	2.07 96	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.27 371	0.13 96	0.16 159

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

IGEVStereo-DCA	3.31 79	1.57 207	6.20 132	3.36 64	0.60 59	4.93 99	1.70 114	13.26 151	5.04 65	3.79 72	4.58 50	4.53 91	4.00 112	10.13 148	2.09 99	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.18 314	0.12 91	0.14 139

rrr	3.26 75	1.57 207	7.72 201	3.36 64	0.60 59	4.93 99	1.59 104	10.72 115	5.11 74	3.79 72	4.58 50	4.53 91	4.00 112	10.13 148	2.09 99	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.22 337	0.12 91	0.18 175

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

ProNet	3.61 92	1.91 290	6.17 131	3.31 62	0.67 66	5.51 133	6.46 341	12.60 139	6.23 98	3.18 56	4.80 62	3.64 70	3.57 99	11.15 195	2.11 103	0.02 143	0.21 336	0.01 154	0.01 126	0.41 263	0.14 139

test-3	5.21 139	1.06 71	7.71 200	4.19 119	0.59 56	6.72 207	3.01 222	12.96 144	17.49 255	12.53 191	8.65 107	13.20 239	4.14 117	9.00 118	2.11 103	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.32 393	0.25 166	0.18 175

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

LoS_RVC	3.72 97	2.57 361	3.90 33	4.27 130	7.61 464	5.39 129	2.90 219	7.29 50	3.84 47	3.67 69	10.20 134	3.66 71	4.48 133	6.19 44	2.14 106	0.01 92	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.06 41	6.15 491

CAS	5.20 137	0.78 16	3.30 9	17.06 505	7.59 463	8.07 235	6.31 332	9.46 85	9.09 153	4.57 93	10.67 143	1.91 47	1.22 25	4.18 16	2.16 107	10.33 522	0.02 67	0.00 1	0.02 158	0.44 271	6.83 500

RCA-Stereo	5.32 144	1.08 78	5.91 118	4.29 134	0.51 44	5.65 146	4.12 261	16.97 221	18.67 272	8.27 135	14.16 175	8.86 170	8.90 252	6.45 45	2.18 108	0.00 1	0.07 195	0.10 281	0.00 1	0.10 85	0.07 74

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

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

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

iRaftStereo_RVC	4.68 125	1.51 182	6.89 163	4.91 173	0.72 85	5.26 123	0.46 30	17.60 229	10.47 166	9.53 151	15.13 185	5.75 116	3.24 88	8.93 114	2.22 112	0.00 1	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.46 277	0.41 285

RAFT_CTSACE	8.24 276	1.97 302	8.39 232	6.89 329	5.11 381	5.86 171	2.63 206	14.62 176	16.88 245	23.52 413	34.77 436	16.02 285	7.37 223	17.91 389	2.23 113	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.03 177	0.39 255	0.05 53

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

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 126	2.56 360	8.72 253	4.26 129	3.52 304	9.22 250	1.48 92	13.54 158	18.88 274	7.47 132	7.08 95	2.04 52	2.24 59	9.66 135	2.27 115	0.05 202	0.02 67	0.07 241	0.00 1	0.53 311	0.21 199

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

PAM	6.94 232	1.65 234	14.88 408	5.38 222	1.98 219	14.76 350	1.28 81	14.54 173	6.77 110	15.52 257	9.10 115	24.15 386	11.60 315	12.46 263	2.33 117	0.04 183	0.28 381	0.07 241	0.42 416	0.57 324	0.99 385

CroCo-Stereo	3.27 77	1.90 287	7.18 173	8.50 388	1.11 127	0.96 2	0.97 63	10.18 100	8.20 141	3.59 67	4.69 57	8.02 160	4.53 136	2.75 5	2.34 118	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.11 114
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CFNet-RSSM	5.55 163	1.08 78	8.60 248	4.30 135	1.21 142	6.42 195	1.25 80	16.12 210	17.84 260	13.12 207	11.14 149	11.84 210	5.52 166	9.14 122	2.35 119	0.01 92	0.20 329	0.00 1	0.36 404	0.34 234	0.07 74

CES	3.85 101	1.14 90	2.91 4	3.05 47	11.37 504	5.37 128	1.02 67	9.52 86	8.82 150	3.50 65	9.21 119	1.78 43	0.90 19	6.53 47	2.37 120	0.02 143	0.04 108	0.01 154	0.00 1	1.62 413	7.74 512

4D-IteraStereo	5.15 135	1.47 164	7.98 214	4.89 172	4.69 359	6.25 186	1.85 146	13.23 150	16.30 239	14.18 224	11.26 150	8.33 163	1.61 36	8.07 81	2.42 121	0.00 1	0.05 139	0.08 251	0.01 126	0.19 133	0.15 154

GMOStereo	5.97 185	1.55 194	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 326	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

error version	5.97 185	1.55 194	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 326	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

test-v	5.97 185	1.55 194	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 326	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

test-2	5.97 185	1.55 194	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 326	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

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

EKT-Stereo	5.73 173	1.42 149	7.85 206	7.16 342	5.35 397	5.22 120	4.41 271	18.13 244	14.05 210	8.77 144	12.85 168	9.55 181	4.26 121	11.19 197	2.45 127	0.45 366	0.23 352	0.07 241	0.10 273	0.16 116	0.87 372

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

AIO-test2	7.01 234	2.23 342	6.87 161	8.42 386	5.28 394	9.03 246	5.32 293	25.92 342	23.54 324	6.78 121	20.55 251	5.25 108	3.58 102	9.56 132	2.50 129	3.96 493	0.04 108	0.03 189	0.47 423	0.56 323	0.33 259

MM-Stereo_test3	5.71 172	1.22 102	5.59 110	5.84 253	5.43 401	4.74 84	6.54 345	19.30 262	23.72 331	8.53 140	11.36 152	7.15 145	2.84 80	8.62 98	2.51 130	0.05 202	0.07 195	0.00 1	0.00 1	0.45 273	0.17 167

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

anonymousdsp2	5.93 182	1.54 191	8.34 229	4.43 141	0.38 23	9.24 251	4.11 259	21.92 300	17.36 252	12.28 180	10.08 132	10.05 185	4.42 126	11.04 183	2.54 132	0.01 92	0.02 67	0.30 380	0.18 314	0.21 141	0.18 175

RAFT-Test	5.75 176	1.32 129	6.77 157	4.07 109	1.71 191	9.95 256	1.56 103	15.78 203	8.34 146	12.73 198	23.83 296	11.80 208	4.69 141	8.99 116	2.57 133	0.01 92	0.29 382	0.00 1	0.38 410	0.16 116	0.07 74

model_zeroshot	5.12 134	1.53 187	9.70 309	5.33 218	1.54 179	8.71 243	2.23 177	15.60 198	8.29 143	13.74 218	10.02 131	10.57 191	2.97 83	8.47 92	2.61 134	0.02 143	0.18 317	0.14 314	0.25 362	0.06 41	0.34 263

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

testlalala2	5.91 181	1.62 226	8.59 247	15.36 498	10.36 497	7.93 232	3.62 251	12.89 142	9.73 159	15.55 259	12.18 161	8.57 168	2.50 73	5.35 27	2.62 136	0.01 92	0.26 374	0.00 1	0.50 427	0.49 295	0.07 74

CREStereo	3.58 90	1.05 70	3.35 11	2.17 3	0.59 56	5.61 143	0.40 25	10.50 108	13.34 206	6.93 124	10.44 140	5.29 111	3.47 96	5.82 38	2.62 136	0.01 92	0.01 23	0.02 172	0.01 126	0.04 28	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Reg-Stereo(zero)	4.54 121	0.68 9	4.39 59	3.20 54	1.30 149	3.29 26	0.89 58	16.64 217	12.89 195	10.01 155	10.70 145	10.29 188	4.51 135	8.83 110	2.63 138	0.01 92	0.14 295	0.00 1	0.13 291	0.03 21	0.17 167

LoS	3.59 91	1.07 75	3.81 27	2.80 36	0.52 47	4.98 103	1.18 75	10.35 106	12.97 196	4.54 92	10.75 146	3.89 74	3.27 89	8.78 107	2.63 138	0.03 169	0.03 96	0.09 262	0.00 1	0.12 91	0.04 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT-Stereo-weight	5.07 132	0.93 51	5.57 107	4.24 123	0.72 85	6.05 182	1.63 108	17.77 233	17.16 247	10.99 168	10.22 136	12.06 219	1.67 41	9.25 125	2.69 140	0.06 218	0.11 257	0.00 1	0.00 1	0.15 109	0.12 121

PMTNet	5.36 147	0.97 56	3.42 12	1.97 1	1.30 149	8.96 244	0.69 44	12.33 129	12.16 184	8.50 139	11.35 151	6.09 120	4.50 134	9.34 127	2.70 141	22.71 539	0.01 23	0.04 209	0.02 158	0.06 41	0.01 1

depthmonostereo	4.02 112	1.64 232	5.29 94	4.40 136	1.19 140	8.04 234	1.16 74	15.24 187	12.52 187	4.62 94	7.49 101	4.11 78	4.80 152	6.61 49	2.71 142	0.04 183	0.21 336	0.11 295	0.07 247	0.07 56	0.02 9

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

testlalala_base	7.28 247	3.39 391	7.80 205	8.27 384	5.04 375	12.56 306	1.83 143	11.93 124	5.19 76	10.18 157	13.62 173	8.87 171	5.72 178	8.22 86	2.75 144	15.38 533	2.41 500	0.00 1	0.35 400	20.24 535	1.89 429

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

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

PAM_32	6.82 225	1.73 249	14.16 395	5.34 220	1.47 169	13.84 328	0.88 57	14.75 179	6.34 101	14.22 227	9.14 116	24.94 399	11.87 319	12.50 266	2.79 147	0.14 254	0.27 379	0.09 262	0.42 416	0.54 313	0.89 373

AE-Stereo	5.15 135	1.56 203	7.99 216	8.70 390	2.18 229	9.12 249	3.02 223	11.78 122	13.30 204	4.34 87	12.84 167	10.83 194	4.53 136	8.71 104	2.82 148	0.04 183	0.44 416	0.05 216	0.33 397	0.20 137	0.17 167

raft_robust	7.97 270	2.26 345	6.75 153	5.83 251	0.72 85	5.57 141	0.84 54	33.59 443	34.21 432	18.17 322	19.88 241	6.50 130	5.62 172	15.33 337	2.83 149	0.03 169	0.23 352	0.00 1	0.37 408	0.32 221	0.39 278

sAnonymous2	6.59 207	6.21 448	19.05 445	8.91 393	5.27 392	4.58 69	6.69 351	15.56 196	11.12 174	4.86 103	8.71 110	3.81 72	7.93 233	7.38 65	2.89 150	0.09 234	0.07 195	0.05 216	0.28 374	11.25 517	7.10 505

CroCo_RVC	6.59 207	6.21 448	19.05 445	8.91 393	5.27 392	4.58 69	6.69 351	15.56 196	11.12 174	4.86 103	8.71 110	3.81 72	7.93 233	7.38 65	2.89 150	0.09 234	0.07 195	0.05 216	0.28 374	11.25 517	7.10 505

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 153	1.66 238	7.56 192	3.49 74	0.40 24	2.75 14	0.67 42	16.07 209	14.76 218	12.27 178	18.67 224	11.95 214	8.08 238	7.84 75	2.89 150	0.01 92	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.37 246	0.04 40

MaDis-Stereo	2.73 48	1.56 203	6.21 137	2.96 44	2.45 246	1.80 5	0.28 21	7.43 51	5.07 70	2.57 40	3.43 29	7.13 143	4.71 146	5.74 36	2.91 153	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.15 109	0.12 121

raftrobust	5.56 165	1.42 149	6.00 123	7.04 334	5.11 381	4.90 98	1.88 149	17.13 224	13.72 208	11.87 173	11.58 155	7.82 153	9.21 258	10.28 150	2.92 154	0.02 143	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.22 144	0.11 114

GCAP-BAT	4.57 122	2.24 343	7.50 190	3.14 49	4.24 333	5.93 174	1.88 149	9.03 81	5.80 91	13.03 206	12.47 164	8.46 166	2.89 81	11.02 182	2.94 155	0.00 1	0.12 268	0.01 154	0.28 374	0.05 36	0.28 238

KYRaft	9.04 298	1.11 85	7.02 169	6.50 300	0.97 116	8.27 239	8.19 381	22.86 310	8.20 141	21.30 388	31.38 391	22.64 370	8.20 240	11.99 233	2.96 156	0.02 143	0.02 67	0.05 216	0.68 443	0.40 260	18.09 539

2.25w	2.37 38	0.87 37	4.69 67	2.52 24	1.76 197	3.53 36	0.41 26	6.10 24	2.56 18	3.93 78	6.70 89	0.35 17	2.47 72	8.53 94	2.97 157	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

test_4	5.47 150	0.98 57	5.56 106	6.55 306	0.62 62	5.53 135	1.88 149	11.68 121	6.00 94	12.60 194	30.86 381	7.48 152	3.87 107	12.25 252	2.97 157	0.00 1	0.07 195	0.03 189	0.14 297	0.34 234	0.04 40

Gwc-CoAtRS	5.54 160	1.22 102	8.40 234	4.28 131	1.36 164	6.93 213	1.31 84	15.48 193	15.03 220	12.62 195	13.32 171	12.74 226	5.71 176	8.61 97	2.98 159	0.01 92	0.22 346	0.00 1	0.29 378	0.28 186	0.07 74

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

AnonymousM	6.33 199	11.42 494	3.06 8	3.93 106	1.49 174	4.54 68	3.29 231	11.00 118	7.70 132	16.52 283	9.38 120	9.07 174	3.97 111	7.10 60	3.01 160	0.43 362	0.07 195	22.69 533	7.67 522	0.06 41	0.21 199

DCRE	6.07 194	1.75 261	8.41 235	7.20 343	3.82 313	6.48 196	4.18 266	15.52 195	10.42 165	9.24 148	22.47 285	11.71 207	5.46 165	10.62 163	3.02 162	0.02 143	0.26 374	0.05 216	0.30 385	0.15 109	0.24 221

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

rvit_stereo_0081_aga	3.72 97	2.39 350	8.60 248	5.27 213	2.99 282	5.02 107	1.94 158	8.12 65	6.24 99	6.74 118	6.85 93	5.85 118	3.28 90	7.31 63	3.04 164	0.02 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 330	0.22 206

DisPM	6.43 204	1.31 126	8.36 230	6.61 312	1.06 123	5.83 165	3.82 254	13.04 149	11.63 176	16.38 279	23.88 298	12.80 227	6.50 204	13.03 293	3.04 164	0.51 381	0.01 23	0.08 251	0.15 304	0.10 85	0.42 288

IGEV++	2.98 60	1.27 114	5.17 88	5.41 226	0.47 38	4.63 73	1.71 126	9.97 97	4.75 59	2.58 41	6.27 87	4.35 85	4.44 129	4.98 23	3.05 166	0.00 1	0.07 195	0.00 1	0.08 251	0.24 162	0.18 175

RALAANet	6.49 206	2.49 357	9.69 308	7.09 336	4.98 371	6.23 185	1.68 111	19.90 269	14.26 213	15.04 243	14.56 177	12.69 225	4.38 124	12.91 283	3.07 167	0.02 143	0.07 195	0.00 1	0.10 273	0.51 305	0.15 154

iRaft-Stereo_20w	6.06 193	1.84 281	12.04 360	4.23 122	1.67 187	6.77 210	2.22 176	18.73 253	6.08 96	14.72 233	10.33 138	13.42 247	8.14 239	15.88 355	3.08 168	0.01 92	0.24 363	0.13 310	0.39 412	0.61 333	0.71 350

SA	7.93 266	1.54 191	9.13 281	7.98 374	0.64 63	5.85 169	2.29 182	22.27 302	24.54 345	13.17 209	31.07 386	8.87 171	10.32 283	16.49 374	3.12 169	0.04 183	0.12 268	0.17 328	0.30 385	0.45 273	0.17 167

CREStereo++_RVC	4.61 124	0.99 61	3.70 21	4.08 110	2.01 222	3.94 46	0.10 6	9.10 83	16.94 246	8.65 143	16.77 202	4.46 86	2.18 57	5.72 35	3.12 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 531	0.02 3	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	5.87 179	0.88 39	4.11 50	3.01 46	0.51 44	18.49 411	0.98 65	18.89 256	17.60 257	12.52 185	12.46 163	7.87 155	5.01 156	11.05 184	3.13 171	0.73 414	0.01 23	0.04 209	0.00 1	0.07 56	0.01 1

AIO-test1	6.38 200	1.41 148	5.70 114	9.77 420	5.61 407	9.09 247	1.79 138	21.63 293	20.69 289	6.75 119	17.68 206	8.19 161	4.99 155	10.38 154	3.16 172	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.13 291	0.28 186	0.26 230

qqq1	9.96 338	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 349	29.37 353	18.06 324	14.40 373	15.42 341	3.18 173	0.38 342	0.21 336	0.00 1	0.01 126	0.29 193	0.18 175

fff1	9.96 338	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 349	29.37 353	18.06 324	14.40 373	15.42 341	3.18 173	0.38 342	0.21 336	0.00 1	0.01 126	0.29 193	0.18 175

RAFT+CT+SA	7.44 251	1.46 162	6.46 144	10.73 447	3.34 294	4.70 77	7.45 374	16.45 213	25.89 355	10.18 157	27.15 333	7.27 147	8.00 237	15.11 334	3.19 175	0.02 143	0.00 1	0.18 333	0.46 422	0.30 199	0.47 302

AFF-stereo	6.17 196	1.61 220	7.02 169	4.08 110	0.64 63	3.53 36	0.76 49	16.00 208	13.14 198	12.86 200	25.42 311	15.67 278	7.86 232	11.12 189	3.21 176	0.02 143	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.40 260	0.08 89

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

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

Sa-1000	8.38 281	1.50 178	8.13 223	7.56 360	0.89 108	14.39 339	2.47 196	24.31 324	23.74 332	15.18 253	28.35 345	11.42 203	8.85 251	16.20 369	3.28 179	0.17 267	0.23 352	0.15 320	0.23 346	0.46 277	0.19 187

rvit_0105_6	5.74 175	2.76 367	14.29 399	9.83 424	1.73 193	5.18 119	5.24 291	10.21 102	20.31 285	6.26 115	6.78 90	10.10 187	6.43 201	11.20 199	3.33 180	0.18 270	0.29 382	0.00 1	0.00 1	0.51 305	0.14 139

TestStereo1	7.62 255	1.62 226	7.60 193	10.47 440	1.86 207	4.76 87	2.48 197	19.73 266	22.33 313	16.79 291	26.02 317	9.33 178	9.30 260	15.92 358	3.37 181	0.01 92	0.02 67	0.02 172	0.05 221	0.55 317	0.28 238

SA-5K	7.62 255	1.62 226	7.60 193	10.47 440	1.86 207	4.76 87	2.48 197	19.73 266	22.33 313	16.79 291	26.02 317	9.33 178	9.30 260	15.92 358	3.37 181	0.01 92	0.02 67	0.02 172	0.05 221	0.55 317	0.28 238

MyStereo06	6.40 201	1.76 265	13.15 375	6.19 283	4.40 348	7.09 216	9.95 410	16.68 218	6.98 116	12.91 201	10.76 147	17.84 319	5.71 176	9.97 144	3.39 183	0.06 218	0.10 241	0.02 172	0.04 198	0.73 360	0.29 244

rvit_stereo_0081	3.93 105	1.78 274	8.60 248	6.26 287	1.73 193	3.48 31	2.36 185	7.71 57	15.81 235	4.41 90	5.39 72	5.14 104	3.94 109	7.95 78	3.57 184	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.01 126	0.39 255	0.10 101

rvit_stereo_0082	3.93 105	1.78 274	8.60 248	6.26 287	1.73 193	3.48 31	2.36 185	7.71 57	15.81 235	4.41 90	5.39 72	5.14 104	3.94 109	7.95 78	3.57 184	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.01 126	0.39 255	0.10 101

test-1	5.62 170	1.53 187	14.78 407	7.44 353	1.11 127	7.99 233	1.19 76	13.03 148	12.04 183	9.39 150	15.23 187	11.15 201	5.56 168	7.06 59	3.57 184	0.07 229	0.50 432	0.00 1	0.10 273	0.16 116	0.47 302

TRStereo	6.22 198	6.09 446	11.30 347	9.19 403	7.41 459	4.75 86	1.74 128	19.70 265	11.74 177	10.61 163	8.65 107	10.67 192	3.22 87	13.81 312	3.60 187	0.31 326	0.23 352	0.12 299	0.36 404	0.48 286	0.38 275

LL-Strereo2	5.54 160	2.17 335	9.12 279	5.65 235	2.54 252	6.48 196	2.27 181	15.08 182	7.79 134	10.99 168	10.26 137	15.94 282	3.50 98	13.25 297	3.63 188	0.00 1	0.13 280	1.34 461	0.10 273	0.30 199	0.19 187

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

EAI-Stereo	5.21 139	1.74 252	8.46 240	5.69 239	1.37 165	5.67 156	3.52 242	18.77 254	5.65 88	9.75 152	16.08 194	6.36 127	3.57 99	11.73 226	3.64 189	0.01 92	0.33 394	0.03 189	1.06 464	0.21 141	0.65 340

test_5	8.51 284	1.50 178	8.19 228	11.06 456	5.00 374	6.91 212	5.67 308	17.50 228	22.09 310	16.07 271	29.63 362	15.28 275	10.78 288	15.94 360	3.65 191	0.00 1	0.00 1	0.26 364	0.08 251	0.31 211	0.35 268

raft+_RVC	6.69 215	1.61 220	5.57 107	6.37 292	4.62 356	6.51 199	6.18 329	20.39 279	23.38 323	10.62 165	17.82 208	9.89 184	5.65 174	10.70 167	3.67 192	0.00 1	0.14 295	0.00 1	0.00 1	0.34 234	0.27 234

TransformOpticalFlow	7.76 261	1.90 287	9.31 287	5.50 229	1.18 139	6.97 214	8.27 382	17.86 239	13.21 200	14.58 231	29.13 351	19.01 334	10.85 289	12.51 267	3.69 193	0.01 92	0.04 108	0.20 344	0.04 198	0.17 126	0.84 366

rvit_stereo_0083	4.53 120	1.94 298	9.94 317	7.12 340	1.67 187	4.98 103	2.80 215	8.25 68	18.22 267	4.76 100	7.78 104	6.41 128	4.87 153	7.54 71	3.74 194	0.11 243	0.04 108	0.00 1	0.01 126	0.24 162	0.16 159

HUI-Stereo	5.48 153	1.74 252	9.01 270	5.08 183	0.42 31	5.65 146	2.77 212	12.55 137	7.03 124	12.54 193	18.10 213	13.07 237	6.71 208	9.92 142	3.74 194	0.61 398	0.08 215	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.23 214

R-Stereo Train	7.04 236	1.34 132	7.89 209	6.23 285	2.30 236	7.51 223	5.54 304	23.96 317	6.94 114	16.26 276	33.57 427	12.04 217	5.61 169	7.67 72	3.74 194	0.01 92	0.05 139	0.01 154	0.00 1	0.10 85	0.12 121

RAFT-Stereo	7.04 236	1.34 132	7.89 209	6.23 285	2.30 236	7.51 223	5.54 304	23.96 317	6.94 114	16.26 276	33.57 427	12.04 217	5.61 169	7.67 72	3.74 194	0.01 92	0.05 139	0.01 154	0.00 1	0.10 85	0.12 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 261	3.78 403	19.59 448	5.04 179	10.79 500	5.87 173	1.85 146	19.52 264	7.33 128	14.18 224	21.16 265	16.50 291	5.97 185	13.73 311	3.79 198	0.04 183	0.17 311	0.04 209	1.30 473	2.45 438	2.15 441

SST-Stereo	6.60 210	1.46 162	8.37 231	6.68 315	0.77 92	6.01 179	1.93 157	14.68 177	9.24 155	19.09 344	20.43 249	16.86 296	8.59 244	13.49 303	3.80 199	0.22 293	0.05 139	0.13 310	0.00 1	0.08 68	0.05 53

ROB_FTStereo	5.49 155	1.74 252	8.96 265	5.09 184	0.42 31	5.65 146	1.68 111	12.53 136	7.00 117	12.53 191	18.00 210	13.02 233	6.74 210	11.51 211	3.81 200	0.60 394	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

rvit_0105_4	6.69 215	2.81 369	15.46 411	10.22 436	1.58 180	5.99 175	5.81 311	13.77 167	23.65 328	7.16 131	9.46 121	12.64 223	7.78 230	12.03 235	3.83 201	0.19 274	0.47 425	0.00 1	0.01 126	0.60 331	0.37 272

PSM-adaLoss	5.50 156	1.74 252	9.03 274	5.09 184	0.42 31	5.66 151	1.98 161	12.50 131	7.01 122	12.52 185	18.13 216	12.96 229	6.77 214	11.11 188	3.83 201	0.72 410	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

RAFT_R40	6.91 229	1.53 187	8.45 239	6.79 323	0.77 92	5.86 171	3.82 254	14.85 180	14.53 217	18.05 320	20.03 242	17.06 298	8.69 246	13.40 300	3.84 203	0.14 254	0.02 67	0.14 314	0.00 1	0.09 74	0.05 53

LCNet	7.52 252	1.23 105	5.35 95	6.42 295	1.29 148	9.27 252	5.64 307	17.85 237	10.63 168	16.54 284	24.54 302	14.85 266	11.29 302	11.74 227	3.88 204	0.02 143	0.02 67	0.22 353	2.04 485	0.90 379	6.76 498

plain	4.15 115	1.67 239	9.97 319	4.86 169	2.97 281	3.27 24	1.41 89	8.20 66	5.51 87	3.37 61	16.69 200	3.03 58	2.71 76	14.44 324	3.91 205	0.14 254	0.00 1	0.03 189	0.01 126	0.69 350	0.14 139

rvit_stereo_0080	3.98 108	2.11 328	7.62 195	3.68 92	1.90 214	4.16 49	7.60 376	9.69 89	8.13 138	5.08 106	7.39 98	6.27 124	4.44 129	6.73 54	3.92 206	0.20 282	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.12 121

whm_eth	3.98 108	2.11 328	7.62 195	3.68 92	1.90 214	4.16 49	7.60 376	9.69 89	8.13 138	5.08 106	7.39 98	6.27 124	4.44 129	6.73 54	3.92 206	0.20 282	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.12 121

PSM-AAD	8.62 288	1.22 102	5.69 113	6.31 290	1.12 129	12.74 310	10.01 414	19.29 261	15.25 224	21.54 390	25.11 307	14.24 254	13.47 348	12.15 247	3.93 208	0.01 92	0.06 172	2.48 481	0.16 307	0.38 252	7.28 508

UGAM-zero	6.91 229	1.47 164	13.65 387	4.24 123	1.67 187	5.51 133	0.72 47	17.44 227	6.74 109	14.56 230	15.84 191	24.16 387	14.20 367	12.79 278	3.96 209	0.00 1	0.22 346	0.02 172	0.58 436	0.14 101	0.27 234

TestStereo	6.02 190	2.55 359	7.33 186	5.57 231	1.68 190	6.05 182	1.78 136	13.73 164	16.40 243	10.87 167	23.79 295	9.00 173	5.63 173	11.26 201	3.96 209	0.09 234	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.69 350	0.01 1

Prome-Stereo	8.10 272	1.28 116	5.48 100	6.50 300	1.51 176	6.70 205	9.42 401	21.08 285	9.13 154	20.88 376	32.84 415	11.95 214	11.86 318	11.75 228	3.97 211	0.01 92	0.02 67	0.18 333	0.12 286	0.41 263	7.01 503

STrans-v2	7.98 271	1.84 281	9.42 292	4.84 167	1.48 172	12.23 301	10.05 415	19.06 259	12.32 186	13.63 216	26.06 321	18.13 328	12.35 328	12.99 289	3.99 212	0.01 92	0.01 23	0.18 333	0.01 126	0.22 144	0.83 364

RAFT-IKP	5.53 157	1.74 252	8.95 262	5.09 184	0.41 26	5.45 132	2.08 168	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.13 216	12.93 228	6.79 215	11.59 218	3.99 212	0.80 424	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

Patchmatch Stereo++	5.56 165	1.74 252	9.01 270	5.09 184	0.41 26	5.66 151	2.40 193	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.08 211	13.02 233	6.74 210	11.59 218	4.01 214	0.78 419	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	5.56 165	1.74 252	9.01 270	5.09 184	0.41 26	5.66 151	2.40 193	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.08 211	13.02 233	6.74 210	11.59 218	4.01 214	0.78 419	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

knoymous	6.19 197	1.49 174	4.49 61	3.81 102	1.87 210	5.84 167	5.76 310	14.51 172	14.18 212	13.31 214	21.59 271	12.64 223	6.49 203	12.41 259	4.03 216	0.12 248	0.13 280	0.12 299	0.00 1	0.71 355	0.35 268

ROB_FTStereo_v2	5.53 157	1.74 252	8.97 267	5.09 184	0.42 31	5.64 145	2.02 163	12.50 131	7.00 117	12.51 184	18.10 213	12.99 230	6.72 209	11.50 210	4.04 217	0.70 406	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.23 214

iGMRVC	5.54 160	1.74 252	9.01 270	5.09 184	0.42 31	5.66 151	1.81 142	12.61 140	7.02 123	12.52 185	18.11 215	13.02 233	6.64 206	11.57 215	4.16 218	0.82 426	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.21 199

MIF-Stereo (partial)	4.33 117	1.23 105	7.27 179	5.04 179	5.31 396	3.47 30	0.95 62	9.06 82	7.41 129	4.15 84	15.76 190	5.38 112	5.22 160	11.56 214	4.21 219	0.04 183	0.02 67	0.05 216	0.03 177	0.34 234	0.12 121

DLNR_Zeroshot_test	27.62 521	51.32 546	91.46 571	98.51 582	98.03 581	3.10 21	0.50 33	30.95 408	7.65 131	8.16 134	15.68 189	7.31 149	1.63 38	11.87 231	4.21 219	40.37 547	0.87 466	0.06 230	0.34 399	80.23 570	0.24 221

RALCasStereoNet	5.95 184	2.02 317	7.09 172	7.06 335	5.10 380	6.36 193	5.44 302	13.97 170	13.25 202	9.93 154	17.45 204	10.37 190	3.89 108	11.64 223	4.24 221	0.02 143	0.46 423	0.10 281	0.00 1	0.20 137	0.31 255

GCST	37.32 541	40.98 543	25.25 470	92.15 577	35.59 543	25.00 457	1.02 67	25.45 333	19.73 279	26.01 441	15.21 186	19.51 345	4.75 149	16.71 377	4.32 222	80.90 570	35.46 547	87.50 576	74.71 565	73.21 566	42.99 553

GMM-Stereo	8.34 279	1.09 82	6.42 141	6.14 281	2.52 249	10.30 262	9.64 406	23.44 315	10.64 169	17.84 312	29.89 365	17.37 313	7.75 229	11.55 213	4.36 223	0.05 202	0.01 23	0.23 357	0.90 452	0.46 277	6.26 492

FTStereo	8.67 289	1.13 89	6.04 126	6.04 273	2.39 243	7.86 231	12.05 448	17.72 232	8.33 144	20.16 365	41.41 478	16.10 289	12.64 336	10.80 174	4.37 224	0.18 270	0.01 23	0.09 262	0.16 307	0.15 109	5.71 487

CroCo-Stereo Lap2	4.01 111	2.03 320	8.14 224	9.82 422	6.03 422	1.11 3	0.79 52	9.71 91	7.98 135	3.26 57	4.99 66	9.08 175	5.80 180	6.08 41	4.39 225	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.71 355	0.30 247

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 242	3.12 386	14.04 393	4.74 157	6.89 448	6.58 203	0.68 43	21.97 301	9.36 158	10.84 166	17.38 203	17.36 312	9.24 259	12.45 262	4.44 226	0.04 183	0.24 363	0.10 281	1.00 462	1.36 406	1.43 411

RAFT-345	6.79 223	1.29 120	6.80 159	5.06 182	0.91 111	5.61 143	3.32 236	13.36 156	10.17 164	13.73 217	43.66 494	9.12 176	5.38 164	12.29 253	4.44 226	0.32 327	0.05 139	0.09 262	0.06 237	0.06 41	0.03 25

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

GrayStereo	8.86 296	1.17 96	6.94 165	8.09 376	2.82 269	10.58 268	11.40 440	17.93 240	15.74 234	22.43 399	30.95 382	17.80 318	12.44 330	11.19 197	4.57 229	0.02 143	0.02 67	0.18 333	0.79 449	0.31 211	1.90 431

HHNet	7.39 248	1.75 261	7.24 178	3.26 58	3.18 285	5.04 113	6.40 338	19.04 258	15.70 233	20.71 375	32.13 406	10.69 193	5.91 182	10.45 157	4.60 230	0.40 355	0.07 195	0.21 349	0.13 291	0.54 313	0.41 285

sCroCo_RVC	5.06 131	3.29 389	16.45 423	10.72 446	6.64 438	5.83 165	2.74 210	9.67 88	8.06 136	3.66 68	9.20 118	4.81 97	4.95 154	8.12 85	4.64 231	0.64 404	0.50 432	0.06 230	0.03 177	0.70 353	0.42 288

StereoVision	7.21 245	2.17 335	9.29 285	9.43 407	3.91 317	5.09 117	1.91 154	20.04 270	17.37 253	8.57 141	29.59 361	11.08 198	6.76 213	12.44 260	4.71 232	0.54 385	0.05 139	0.16 326	0.03 177	0.82 370	0.30 247

Selective-RAFT	5.78 177	0.83 30	10.24 326	6.70 317	0.72 85	15.49 365	1.13 73	13.82 169	15.41 227	6.97 129	6.97 94	11.63 205	8.27 241	12.32 254	4.73 233	0.10 239	0.01 23	0.00 1	0.26 366	0.07 56	0.03 25

NF-Stereo	6.72 217	1.59 211	8.93 258	6.60 310	0.73 90	6.27 188	3.38 237	20.21 278	18.01 263	13.22 213	19.46 235	11.82 209	6.16 187	12.39 258	4.74 234	0.33 329	0.06 172	0.20 344	0.23 346	0.08 68	0.05 53

OCTAStereo	6.74 220	1.59 211	8.96 265	6.60 310	0.72 85	6.25 186	3.50 238	20.20 272	18.03 264	13.21 210	19.45 233	12.07 220	6.16 187	12.36 257	4.78 235	0.35 336	0.06 172	0.20 344	0.23 346	0.09 74	0.05 53

NRIStereo	5.73 173	1.67 239	8.42 236	5.72 245	0.41 26	6.71 206	2.60 204	14.73 178	10.71 170	12.39 182	15.07 184	11.58 204	6.23 191	12.06 240	4.78 235	0.61 398	0.17 311	0.11 295	0.00 1	0.28 186	0.27 234

DN-CSS_ROB	8.17 275	2.59 363	14.14 394	6.11 279	3.22 288	6.31 191	3.53 243	22.92 311	20.59 288	16.66 286	30.05 369	9.31 177	7.95 235	13.49 303	4.78 235	0.72 410	0.00 1	0.45 396	0.00 1	0.54 313	0.09 94

RE-Stereo	6.73 218	1.58 209	8.94 260	6.59 307	0.71 76	6.27 188	3.51 240	20.20 272	17.99 261	13.21 210	19.46 235	11.94 212	6.20 189	12.34 255	4.79 238	0.34 333	0.05 139	0.20 344	0.23 346	0.09 74	0.05 53

TVStereo	6.73 218	1.58 209	8.94 260	6.59 307	0.71 76	6.27 188	3.51 240	20.20 272	17.99 261	13.21 210	19.46 235	11.94 212	6.20 189	12.34 255	4.79 238	0.34 333	0.05 139	0.20 344	0.23 346	0.09 74	0.05 53

ASMatch	7.40 249	1.42 149	8.49 242	5.09 184	2.00 221	4.74 84	2.62 205	16.54 216	13.17 199	17.08 295	34.75 435	13.13 238	10.33 284	12.04 237	4.82 240	0.05 202	0.24 363	0.21 349	0.17 312	0.16 116	0.97 381

OMP-Stereo	6.93 231	2.57 361	9.03 274	10.63 444	1.72 192	4.89 96	1.91 154	17.84 235	15.56 231	16.69 288	14.16 175	17.70 316	7.33 222	12.93 284	4.83 241	0.24 307	0.03 96	0.06 230	0.02 158	0.19 133	0.39 278

rvit_0105_5	7.60 253	3.13 387	16.37 422	9.97 429	1.59 182	7.41 221	6.27 331	17.78 234	25.62 352	10.30 159	10.39 139	14.79 264	8.95 254	12.51 267	4.87 242	0.17 267	0.42 410	0.00 1	0.11 283	0.62 336	0.71 350

PFNet+	6.68 213	1.40 144	9.60 298	5.64 234	0.85 103	5.79 164	1.74 128	13.63 160	15.30 225	17.88 314	21.38 269	14.52 260	6.07 186	12.74 277	4.89 243	0.63 402	0.20 329	0.11 295	0.30 385	0.05 36	0.91 377

RAFT-RH_RVC	7.73 260	1.25 111	6.99 168	4.83 164	0.90 110	11.76 289	1.53 99	13.00 147	14.43 216	17.51 307	46.41 506	11.02 197	6.30 197	12.68 271	4.93 244	0.51 381	0.04 108	0.12 299	0.13 291	0.09 74	0.09 94

ARAFT	8.50 283	3.19 388	16.58 424	5.52 230	0.91 111	12.13 300	11.20 435	17.19 226	18.28 268	18.40 333	16.33 197	17.10 304	8.58 243	18.56 396	5.00 245	0.11 243	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.25 227

rvit_stereo_ft	4.73 128	2.68 366	9.30 286	11.34 464	2.74 265	4.18 53	8.45 386	9.77 92	9.90 162	4.04 79	6.26 86	6.73 133	4.72 147	8.99 116	5.03 246	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 186	0.09 94

CRE-IMP	5.53 157	1.63 231	9.62 299	5.65 235	0.48 42	7.02 215	1.70 114	11.84 123	8.33 144	12.99 205	16.02 193	11.08 198	6.23 191	12.06 240	5.06 247	0.28 320	0.07 195	0.09 262	0.00 1	0.24 162	0.21 199

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

riskmin	6.42 203	1.29 120	6.76 156	3.95 107	2.25 233	10.49 264	2.53 200	15.11 183	17.60 257	9.77 153	12.91 169	15.25 274	12.04 323	11.58 216	5.11 248	0.14 254	0.24 363	0.13 310	0.03 177	0.61 333	0.69 345

Pruner-Stereo	6.59 207	1.51 182	8.71 252	6.34 291	0.85 103	5.66 151	4.15 262	13.74 165	11.02 171	18.11 321	22.09 280	15.86 281	5.80 180	11.75 228	5.15 250	0.60 394	0.02 67	0.18 333	0.10 273	0.07 56	0.16 159

ADStereo(finetuned)	6.68 213	1.59 211	9.70 309	3.49 74	0.68 67	4.79 92	1.75 131	15.33 189	23.64 327	15.56 261	20.68 252	7.30 148	13.85 358	8.71 104	5.17 251	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.25 166	1.05 390

IIG-Stereo	7.41 250	2.13 333	8.55 244	10.02 430	1.76 197	6.82 211	1.53 99	17.17 225	15.84 237	18.74 339	20.30 248	18.01 323	8.39 242	12.89 281	5.22 252	0.27 319	0.03 96	0.03 189	0.00 1	0.16 116	0.30 247

rafts_anoy	6.02 190	1.67 239	6.27 138	6.53 303	4.98 371	5.30 125	2.53 200	13.77 167	21.01 293	12.70 197	16.23 196	8.56 167	5.65 174	9.09 121	5.22 252	0.04 183	0.31 387	0.09 262	0.03 177	0.25 166	0.17 167

MIPNet	6.75 222	1.67 239	12.34 362	4.67 154	1.47 169	10.01 257	2.24 178	26.43 349	17.22 248	14.72 233	12.75 165	7.02 142	9.68 271	8.44 91	5.26 254	0.01 92	0.04 108	0.05 216	0.09 264	0.35 238	0.55 318

DCANet	6.46 205	1.59 211	7.28 180	3.51 78	0.68 67	4.77 91	1.75 131	15.33 189	23.62 326	15.55 259	20.73 257	7.31 149	11.56 313	8.83 110	5.26 254	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.26 176	1.11 393

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

fff	6.83 226	1.55 194	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 338	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

csc	6.83 226	1.55 194	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 338	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

cscssc	6.83 226	1.55 194	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 338	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

test_sample2	7.86 264	1.27 114	7.98 214	5.00 178	2.29 235	13.33 321	6.88 358	20.42 280	15.24 223	13.95 221	21.58 270	18.96 333	12.12 324	12.07 242	5.36 260	0.12 248	0.10 241	0.07 241	0.03 177	0.28 186	0.19 187

IRAFT_RVC	8.76 291	1.47 164	9.55 297	7.31 345	1.77 199	6.49 198	10.43 424	25.94 343	27.33 367	17.50 306	19.85 240	17.93 321	10.21 281	12.88 280	5.44 261	0.17 267	0.30 384	0.19 341	0.05 221	0.22 144	0.12 121

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

SFCPSM	8.85 294	1.40 144	11.34 348	5.23 212	3.47 301	16.55 390	7.18 369	30.71 406	25.24 348	16.45 280	19.45 233	11.10 200	9.61 269	11.88 232	5.52 263	0.22 293	0.17 311	0.36 388	0.22 337	0.29 193	0.58 325

FACV-RUCA	7.66 257	1.94 298	9.40 291	7.72 367	6.03 422	12.99 315	3.10 226	19.47 263	18.51 269	12.27 178	18.43 219	8.28 162	10.16 280	11.38 205	5.62 264	0.36 338	0.62 447	4.36 496	0.30 385	1.72 420	0.55 318

PFNet	7.91 265	1.44 159	11.60 353	7.03 332	2.42 244	7.60 229	6.03 324	23.36 314	17.24 250	20.29 367	17.67 205	15.44 277	7.71 228	13.02 292	5.71 265	0.24 307	0.20 329	0.12 299	0.19 327	0.31 211	0.61 330

Anonymous3	9.60 321	3.45 394	29.83 482	9.58 415	4.75 360	24.51 450	10.20 421	24.04 321	18.77 273	10.42 160	14.64 179	7.97 157	8.75 250	14.05 316	5.80 266	2.44 478	1.39 480	0.08 251	0.06 237	0.73 360	0.48 306

DeepStereo_RVC	5.65 171	1.65 234	9.06 276	5.21 208	0.56 51	5.55 140	1.84 145	12.16 127	7.22 126	13.94 220	14.96 183	12.58 222	10.27 282	11.25 200	5.81 267	0.39 352	0.10 241	0.11 295	0.00 1	0.18 129	0.22 206

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

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

PSM-softLoss	6.61 211	1.60 215	9.42 292	6.48 298	0.88 106	5.65 146	2.04 165	22.64 305	8.77 148	13.95 221	22.11 282	13.01 231	5.22 160	12.73 275	6.05 270	0.49 375	0.06 172	0.27 365	0.56 434	0.16 116	0.06 64

KMStereo	6.61 211	1.60 215	9.42 292	6.48 298	0.88 106	5.65 146	2.04 165	22.64 305	8.77 148	13.95 221	22.11 282	13.01 231	5.22 160	12.73 275	6.05 270	0.49 375	0.06 172	0.27 365	0.56 434	0.16 116	0.06 64

RAFT	8.51 284	2.16 334	8.93 258	8.14 378	0.81 99	12.63 309	8.49 388	16.34 211	15.56 231	22.31 396	18.99 228	19.29 341	11.39 307	17.57 385	6.05 270	0.01 92	0.19 324	0.27 365	0.02 158	0.64 343	0.45 299

CASS	8.15 274	1.67 239	7.68 199	8.25 383	1.52 177	14.39 339	2.72 209	22.65 307	17.23 249	15.42 255	22.68 287	13.47 248	11.87 319	12.44 260	6.07 273	0.96 438	0.05 139	0.12 299	0.01 126	0.71 355	3.14 463
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNetv2_ROB	12.00 388	2.91 376	13.46 382	5.82 249	3.73 308	13.15 318	6.45 340	34.15 449	36.02 445	25.25 431	33.81 430	29.79 430	14.24 369	13.61 309	6.10 274	0.21 287	0.02 67	0.12 299	0.00 1	0.82 370	0.25 227

GMStereo	5.94 183	3.84 407	10.86 342	5.13 194	0.71 76	7.27 219	2.66 208	12.38 130	25.14 347	12.01 177	10.66 142	5.12 103	3.46 95	11.39 206	6.16 275	0.45 366	0.02 67	0.05 216	0.31 389	0.86 374	0.25 227
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet-ADL	8.36 280	2.31 347	8.44 238	7.39 351	2.65 259	12.58 308	5.24 291	29.55 390	25.24 348	14.19 226	16.70 201	17.07 303	6.91 216	10.65 165	6.26 276	0.38 342	0.39 402	0.10 281	0.12 286	0.75 366	0.28 238

UDGNet	10.05 342	13.89 504	10.00 323	9.36 406	2.69 260	7.82 230	1.88 149	18.86 255	34.64 435	17.52 308	13.70 174	13.40 245	7.18 220	13.01 290	6.30 277	5.30 502	0.08 215	12.57 527	2.80 494	8.19 504	1.71 424

rvit_0105_3	9.23 303	3.67 399	17.68 436	11.75 467	1.89 212	9.37 253	8.48 387	18.68 251	30.64 396	15.02 242	14.72 180	17.87 320	9.94 277	15.66 347	6.54 278	0.36 338	0.43 414	0.01 154	0.41 414	0.50 301	1.01 388

11t1	5.86 178	1.10 83	7.74 203	5.18 202	1.44 167	13.82 327	2.36 185	14.92 181	7.26 127	12.98 204	11.10 148	11.24 202	9.30 260	11.59 218	6.54 278	0.10 239	0.16 309	0.00 1	0.01 126	0.18 129	0.23 214

CoDeX	9.24 304	1.77 271	9.54 296	6.08 275	3.79 311	16.45 389	6.76 356	26.15 346	25.03 346	17.18 299	25.12 308	14.69 263	11.68 316	12.22 249	6.71 280	0.30 323	0.20 329	0.15 320	0.02 158	0.23 156	0.68 343

HCRNet	8.80 293	1.43 153	7.74 203	14.41 491	5.25 388	10.85 276	2.56 203	26.07 345	18.04 265	15.48 256	25.03 305	18.63 332	9.93 276	13.01 290	6.76 281	0.04 183	0.04 108	0.10 281	0.01 126	0.18 129	0.38 275

PCWNet_CMD	9.64 323	1.77 271	10.59 333	4.80 163	2.90 273	16.25 387	2.42 195	29.37 388	34.10 429	17.41 302	22.04 279	19.10 337	7.70 227	12.05 238	6.86 282	0.22 293	0.45 421	0.80 429	0.22 337	3.11 455	0.69 345

MSMDNet	9.64 323	1.77 271	10.63 334	4.83 164	2.90 273	16.35 388	2.37 188	29.33 386	34.29 433	17.43 304	22.10 281	19.05 336	7.79 231	12.11 246	6.87 283	0.23 302	0.46 423	0.67 418	0.21 334	2.77 446	0.60 328

GMStereo_Zeroshot	10.83 368	7.81 466	19.95 454	9.55 413	2.47 248	11.83 290	1.31 84	20.84 282	20.52 286	22.73 402	35.93 442	24.76 398	5.94 183	19.68 412	7.04 284	0.45 366	0.02 67	0.25 361	0.01 126	5.38 486	0.19 187

MyStereo05	9.29 309	1.76 265	8.95 262	6.19 283	4.40 348	7.09 216	9.95 410	31.21 411	40.82 469	17.31 301	12.93 170	10.33 189	12.52 334	13.93 313	7.05 285	0.06 218	0.10 241	0.02 172	0.04 198	0.73 360	0.29 244

MIM_Stereo	7.02 235	1.55 194	10.78 339	4.17 116	0.58 54	5.25 122	1.32 86	19.03 257	12.59 190	16.74 290	28.83 349	13.20 239	5.53 167	12.89 281	7.11 286	0.00 1	0.23 352	0.00 1	0.01 126	0.38 252	0.28 238

CFNet_ucs	10.25 348	1.91 290	11.88 357	4.98 175	4.08 326	15.11 354	3.57 247	28.02 367	31.98 412	18.21 324	25.20 309	23.27 377	9.38 264	13.38 299	7.22 287	0.23 302	0.81 461	1.65 466	0.22 337	3.01 451	0.93 378

GES	8.51 284	1.98 304	11.82 356	6.39 294	1.77 199	12.36 305	6.22 330	21.55 290	21.34 300	19.02 343	26.02 317	8.79 169	9.34 263	13.94 315	7.24 288	0.38 342	0.10 241	0.30 380	0.14 297	0.69 350	0.73 353

DAS	10.80 367	2.03 320	13.96 390	9.01 396	6.23 429	14.67 348	7.38 371	21.59 291	32.58 419	18.67 337	28.13 340	19.20 339	17.08 415	16.54 375	7.31 289	0.58 389	0.01 23	0.29 376	0.01 126	0.47 284	0.20 192

SepStereo	11.34 374	2.03 320	13.96 390	9.01 396	6.23 429	14.67 348	7.38 371	21.59 291	32.58 419	18.67 337	28.13 340	19.20 339	17.08 415	27.36 473	7.31 289	0.58 389	0.01 23	0.29 376	0.01 126	0.47 284	0.20 192

CFNet_pseudo	9.58 320	1.91 290	10.73 337	4.53 145	2.91 275	14.26 336	2.75 211	26.73 354	32.14 413	17.10 296	23.02 289	22.14 365	8.74 249	12.17 248	7.43 291	0.20 282	0.45 421	1.24 460	0.24 356	2.49 440	0.49 310

ccs_rob	9.61 322	1.92 294	10.72 336	4.55 146	2.89 272	14.33 338	2.86 218	26.85 355	32.36 416	17.05 294	22.91 288	22.12 364	8.70 247	12.10 244	7.44 292	0.19 274	0.44 416	1.38 462	0.25 362	2.68 443	0.57 323

1test111	5.59 168	2.00 307	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	20.20 272	11.88 179	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 273	11.09 186	7.45 293	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.25 166	0.20 192

qqq	6.96 233	1.40 144	8.15 225	4.50 143	1.03 118	8.55 241	6.93 361	20.20 272	11.88 179	12.00 176	18.19 218	16.02 285	11.15 298	11.09 186	7.45 293	0.06 218	0.13 280	0.02 172	0.05 221	0.25 166	0.20 192

MyStereo04	9.24 304	1.92 294	8.78 254	6.09 276	4.31 342	6.54 200	9.96 412	32.24 428	41.99 476	14.26 228	11.98 158	12.00 216	12.01 322	13.93 313	7.53 295	0.06 218	0.10 241	0.03 189	0.04 198	0.63 339	0.30 247

mmm	7.72 259	1.50 178	8.56 245	5.29 214	1.89 212	14.14 335	5.70 309	18.42 246	11.02 171	16.04 270	23.78 294	17.00 297	10.03 278	12.03 235	7.54 296	0.12 248	0.07 195	0.50 401	0.20 332	0.31 211	0.18 175

DIP-Stereo	6.74 220	1.93 297	10.02 324	4.28 131	1.64 185	13.54 323	1.52 98	15.16 185	6.63 107	14.30 229	26.81 329	10.90 195	5.19 158	14.78 331	7.56 297	0.00 1	0.06 172	0.05 216	0.00 1	0.17 126	0.17 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
anonymousa	9.03 297	1.62 226	8.03 220	4.19 119	5.53 405	15.37 359	3.81 253	18.55 250	21.20 298	18.28 325	30.99 384	20.79 350	13.42 346	10.58 159	7.57 298	0.00 1	0.05 139	0.29 376	0.18 314	0.10 85	0.11 114

IER	9.78 329	1.55 194	9.97 319	4.51 144	5.23 386	13.78 325	5.11 288	26.66 352	22.79 320	19.69 354	29.45 359	16.42 290	18.52 433	13.64 310	7.57 298	0.06 218	0.03 96	0.18 333	0.09 264	0.18 129	0.23 214

GANet-RSSM	9.48 317	1.32 129	6.45 143	6.72 319	5.51 404	12.78 312	6.03 324	26.55 350	18.96 275	14.92 238	27.95 339	25.41 404	14.69 379	13.52 306	7.60 300	0.10 239	0.10 241	0.16 326	0.01 126	0.51 305	0.39 278

test_sample5	9.36 312	1.61 220	9.63 300	5.30 215	2.52 249	15.42 362	6.00 320	27.25 358	19.96 282	18.36 331	31.81 400	15.99 283	11.29 302	13.21 294	7.66 301	0.23 302	0.08 215	0.07 241	0.04 198	0.48 286	0.34 263

DualNet	9.49 319	1.61 220	9.63 300	5.30 215	2.52 249	15.42 362	6.00 320	27.25 358	19.96 282	19.40 347	33.22 420	15.99 283	11.29 302	13.21 294	7.66 301	0.23 302	0.08 215	0.07 241	0.04 198	0.48 286	0.34 263

rvit_stereo_0075_2	9.10 300	3.87 408	19.26 447	11.81 469	8.82 485	5.75 161	4.40 269	22.77 308	17.68 259	11.90 174	28.34 344	16.05 288	6.35 200	14.30 320	7.67 303	0.52 383	0.34 397	0.51 402	0.08 251	0.38 252	1.14 397

BSDual-CNN	9.70 325	1.48 169	7.93 211	6.74 320	3.96 319	16.10 377	7.13 366	33.06 438	21.58 303	17.99 317	21.34 266	22.28 366	11.53 310	14.18 317	7.81 304	0.19 274	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

psmg	9.80 331	1.48 169	7.93 211	5.18 202	3.96 319	15.85 371	7.93 380	29.11 381	21.58 303	20.93 377	25.06 306	22.28 366	11.53 310	14.18 317	7.81 304	0.19 274	0.13 280	0.17 328	0.04 198	0.36 239	0.21 199

H2IRNET	5.89 180	1.14 90	6.65 147	4.13 114	2.24 232	4.15 48	0.73 48	12.10 126	13.21 200	7.09 130	20.45 250	15.74 279	10.74 287	10.36 153	7.84 306	0.06 218	0.00 1	0.07 241	0.53 432	0.37 246	0.16 159

xyz-stereo	13.23 414	0.83 30	38.70 499	2.53 27	0.83 102	41.19 524	4.82 286	13.68 161	26.28 361	22.98 406	37.78 454	29.35 427	18.53 434	18.11 393	7.85 307	0.22 293	0.03 96	0.64 415	0.01 126	0.13 96	0.06 64

FENet	7.94 267	1.01 63	6.72 149	5.87 254	2.07 225	11.11 283	2.03 164	21.39 288	20.81 290	17.14 298	22.65 286	14.43 257	11.54 312	12.97 287	7.89 308	0.15 262	0.24 363	0.03 189	0.02 158	0.14 101	0.62 331

DRaft	9.27 308	1.23 105	9.08 277	3.62 88	0.78 94	13.27 320	5.89 312	16.97 221	29.57 381	21.15 386	38.46 461	10.09 186	13.98 362	11.58 216	7.91 309	0.43 362	0.30 384	0.06 230	0.26 366	0.26 176	0.45 299

iResNet_ROB	11.71 381	1.96 301	10.77 338	6.01 269	3.68 306	15.13 356	2.34 184	31.72 417	37.58 454	26.16 442	32.77 413	25.88 408	15.34 393	16.35 371	7.94 310	0.19 274	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.12 121

test_sample1	7.66 257	1.26 113	8.87 256	5.04 179	2.61 255	14.61 347	4.58 276	20.08 271	9.81 161	13.83 219	21.62 272	18.21 329	12.26 325	11.71 225	8.01 311	0.11 243	0.11 257	0.02 172	0.02 158	0.20 137	0.17 167

UCFNet_RVC	9.48 317	2.12 331	4.89 74	7.03 332	3.78 309	16.05 373	6.37 337	28.25 370	20.00 284	15.93 269	23.07 290	25.21 401	12.79 337	12.57 270	8.01 311	0.07 229	0.04 108	1.17 451	0.23 346	1.31 404	0.69 345

x	6.80 224	1.36 136	6.94 165	4.58 150	1.88 211	10.78 273	4.55 274	19.79 268	10.62 167	12.69 196	19.54 238	14.87 267	10.11 279	9.52 130	8.03 313	0.07 229	0.15 300	0.04 209	0.04 198	0.24 162	0.22 206

DEmStereo	8.85 294	1.36 136	9.99 321	4.24 123	1.05 122	11.49 286	5.91 313	13.76 166	26.68 364	22.03 394	32.92 417	11.86 211	15.27 391	11.48 208	8.08 314	0.16 264	0.15 300	0.02 172	0.09 264	0.09 74	0.44 295

IPLG	7.20 244	1.43 153	12.55 366	5.17 197	4.32 345	11.11 283	1.48 92	21.79 294	15.10 222	19.16 345	20.23 243	5.26 109	5.61 169	11.68 224	8.14 315	0.05 202	0.06 172	0.03 189	0.07 247	0.33 228	0.50 311

HITNet	7.83 263	2.93 377	8.39 232	4.76 161	1.48 172	12.75 311	4.64 278	20.97 283	14.37 215	15.14 250	22.15 284	14.57 261	10.62 285	14.38 323	8.14 315	0.04 183	0.01 23	0.48 399	0.02 158	0.57 324	0.10 101
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample4	9.10 300	1.65 234	9.91 316	5.19 205	2.57 253	16.59 391	5.38 296	27.37 360	19.80 281	17.80 311	27.52 336	15.01 268	11.21 300	12.69 274	8.15 317	0.21 287	0.07 195	0.06 230	0.03 177	0.43 268	0.30 247

CIPLG	7.15 241	2.44 352	12.82 369	7.38 349	4.93 366	10.51 265	4.56 275	15.17 186	13.25 202	17.45 305	19.75 239	8.42 164	4.60 140	11.41 207	8.31 318	0.33 329	0.32 390	0.03 189	0.14 297	0.37 246	0.72 352

FADNet-RVC-Resample	11.72 382	4.35 417	30.33 485	9.46 411	3.90 315	14.11 332	7.17 368	25.78 339	23.31 322	23.27 410	29.52 360	19.50 344	15.00 387	15.38 340	8.33 319	0.53 384	0.50 432	0.49 400	0.50 427	1.38 408	1.67 422

hknet	10.13 346	1.56 203	10.27 327	6.74 320	3.72 307	16.10 377	7.13 366	33.06 438	21.12 296	17.99 317	21.34 266	23.11 374	14.95 382	16.43 372	8.34 320	0.14 254	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

THIR-Stereo	9.38 314	1.78 274	8.50 243	4.74 157	0.71 76	15.92 372	11.93 446	16.39 212	21.56 302	24.27 416	32.07 404	14.40 256	14.14 366	11.49 209	8.39 321	0.05 202	0.25 371	0.10 281	0.05 221	0.33 228	0.58 325

xyz-stereo-finetune2	5.60 169	1.64 232	5.87 117	2.44 19	0.32 13	15.39 360	1.90 153	10.59 113	5.28 80	10.58 162	17.82 208	7.37 151	8.93 253	14.86 332	8.46 322	0.01 92	0.02 67	0.08 251	0.14 297	0.23 156	0.04 40

ACRE	7.07 238	2.38 349	13.26 376	7.36 348	4.86 362	10.28 260	4.40 269	15.51 194	13.69 207	17.22 300	19.23 230	8.00 158	4.20 118	10.64 164	8.50 323	0.33 329	0.32 390	0.03 189	0.14 297	0.37 246	0.77 360

test_sample3	8.76 291	1.62 226	9.99 321	5.21 208	2.61 255	17.43 399	5.37 294	26.91 356	19.77 280	17.13 297	20.82 259	16.55 293	9.70 272	12.52 269	8.59 324	0.21 287	0.07 195	0.05 216	0.04 198	0.39 255	0.30 247

AdaStereo	10.22 347	3.63 397	9.14 283	9.15 400	3.24 290	15.79 370	5.39 301	31.94 419	25.42 350	18.39 332	26.47 324	19.44 342	9.50 267	16.60 376	8.59 324	0.44 364	0.05 139	0.40 393	0.00 1	0.57 324	0.16 159
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NOSS_ROB	10.99 370	3.81 405	6.88 162	6.69 316	2.30 236	16.06 375	10.94 431	30.06 394	32.41 417	16.10 272	18.72 225	22.78 373	14.21 368	17.52 384	8.62 326	2.35 473	1.84 489	3.32 493	1.57 478	2.06 434	1.52 416

IPLGR_C	7.16 242	2.48 355	12.98 372	7.52 358	4.91 365	10.56 266	4.59 277	15.63 199	14.12 211	17.42 303	18.87 226	8.00 158	4.59 139	10.76 170	8.81 327	0.32 327	0.32 390	0.03 189	0.13 291	0.36 239	0.76 357

test_sample6	9.79 330	1.61 220	9.84 313	5.35 221	2.35 241	15.59 366	6.60 350	28.40 371	20.96 292	19.40 347	33.22 420	17.17 306	11.58 314	13.43 302	8.82 328	0.26 317	0.10 241	0.10 281	0.06 237	0.50 301	0.41 285

DispNO	9.33 311	1.78 274	15.84 414	5.73 246	5.74 416	12.24 302	4.81 285	25.06 329	21.10 295	16.70 289	20.86 260	17.78 317	11.76 317	16.74 378	8.85 329	0.22 293	0.15 300	0.03 189	0.12 286	0.41 263	0.64 338

CrosDoStereo	9.24 304	1.29 120	8.16 226	4.56 148	1.04 119	7.52 225	15.00 473	15.85 205	24.31 338	24.27 416	33.44 424	13.37 243	13.82 356	12.23 250	8.86 330	0.01 92	0.11 257	0.09 262	0.04 198	0.36 239	0.53 315

DeepStereo_LL	9.24 304	1.29 120	8.16 226	4.56 148	1.04 119	7.52 225	15.00 473	15.85 205	24.31 338	24.27 416	33.44 424	13.37 243	13.82 356	12.23 250	8.86 330	0.01 92	0.11 257	0.09 262	0.04 198	0.36 239	0.53 315

HSM	11.33 373	1.80 278	7.04 171	6.13 280	3.99 324	16.16 381	6.92 360	29.69 392	19.39 276	22.95 405	26.05 320	41.08 502	15.79 398	20.25 426	8.89 332	0.02 143	0.03 96	0.01 154	0.00 1	0.15 109	0.34 263

RAFT + AFF	10.27 350	3.77 402	17.13 426	10.24 437	4.97 369	13.08 316	11.52 441	25.69 338	25.80 353	14.72 233	16.12 195	19.16 338	11.35 306	16.24 370	9.04 333	0.30 323	1.46 482	0.66 417	0.20 332	2.03 433	1.94 432

DCVSM-stereo	9.70 325	1.83 280	11.36 349	5.81 248	3.59 305	10.57 267	3.00 221	18.71 252	22.11 311	23.79 414	19.02 229	29.73 428	17.68 422	13.33 298	9.11 334	0.21 287	1.14 474	0.27 365	0.06 237	0.75 366	1.89 429

PSMNet-RSSM	9.71 327	1.73 249	6.09 128	7.47 356	4.27 336	10.06 258	6.00 320	29.14 382	21.74 307	15.76 264	32.88 416	22.63 369	13.18 343	12.94 285	9.12 335	0.09 234	0.02 67	0.07 241	0.10 273	0.70 353	0.24 221

HSM-Net_RVC	10.88 369	1.23 105	5.46 99	5.57 231	2.63 258	20.12 422	6.06 326	27.67 364	28.35 377	20.63 373	25.51 312	34.01 467	14.38 372	16.18 365	9.29 336	0.11 243	0.07 195	0.01 154	0.00 1	0.13 96	0.14 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pcwnet_v2	12.32 394	2.00 307	17.53 431	7.79 369	5.69 414	17.06 394	3.69 252	36.52 476	46.17 495	20.55 369	29.39 358	16.50 291	13.00 342	15.70 348	9.32 337	0.50 378	1.00 471	0.34 384	0.24 356	2.00 430	1.38 408

LL-Strereo	10.79 366	3.52 395	12.54 365	8.77 391	5.44 402	7.49 222	9.26 399	35.15 463	28.70 378	16.47 281	15.85 192	21.06 354	17.42 420	21.62 441	9.72 338	0.21 287	0.22 346	0.74 423	0.08 251	0.98 381	0.60 328

DualNet (step1)	12.44 398	4.86 425	17.49 428	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	28.75 374	23.91 335	24.38 421	21.03 262	24.64 392	17.82 425	13.58 307	9.82 339	6.44 509	0.87 466	6.62 506	7.44 518	3.20 460	3.11 459

test_sample7	10.45 353	2.24 343	9.90 315	5.32 217	2.01 222	14.98 352	7.44 373	28.75 374	23.91 335	24.38 421	21.03 262	24.64 392	17.82 425	13.58 307	9.82 339	0.59 393	0.87 466	0.39 392	0.12 286	0.66 349	0.47 302

dd	7.96 269	4.08 411	11.49 352	6.53 303	0.93 113	8.28 240	4.03 258	16.53 215	33.82 425	15.17 252	16.50 198	6.79 135	5.96 184	14.30 320	9.90 341	1.13 449	0.42 410	0.17 328	0.44 419	2.01 431	0.79 361

GwcNet-ADL	8.48 282	1.70 247	9.38 290	7.10 338	2.78 268	6.74 209	6.57 348	30.15 395	26.01 359	15.15 251	17.77 207	13.93 252	6.96 217	12.96 286	9.91 342	0.48 374	0.72 454	0.01 154	0.01 126	0.51 305	0.84 366

gwcnet-sp	9.81 332	2.82 370	13.47 383	5.99 266	4.27 336	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 379	20.69 253	15.22 271	14.96 383	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

scenet	9.81 332	2.82 370	13.47 383	5.99 266	4.27 336	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 379	20.69 253	15.22 271	14.96 383	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

ssnet	9.81 332	2.82 370	13.47 383	5.99 266	4.27 336	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 379	20.69 253	15.22 271	14.96 383	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

dad	12.24 392	10.20 480	13.68 388	6.64 313	1.47 169	13.55 324	3.58 248	17.62 230	35.33 441	27.15 452	32.65 412	30.85 438	10.86 290	14.33 322	10.04 346	2.95 483	0.55 441	7.92 517	0.91 455	3.35 464	1.17 399

FADNet	14.18 425	10.92 489	37.56 496	7.79 369	6.64 438	17.48 400	6.91 359	34.73 458	34.03 427	18.85 341	27.02 331	28.26 419	14.24 369	17.77 387	10.09 347	0.41 357	0.67 452	0.37 389	0.37 408	8.13 502	1.34 405

MLCV	9.32 310	2.22 340	12.55 366	5.22 210	1.32 155	13.79 326	1.35 87	21.14 287	23.65 328	21.91 393	31.37 390	17.14 305	7.57 225	16.00 363	10.18 348	0.22 293	0.01 23	0.03 189	0.02 158	0.40 260	0.29 244

CBMV_ROB	11.77 385	2.89 374	6.92 164	5.20 206	2.88 271	14.12 333	4.79 283	26.69 353	29.84 389	26.17 443	31.92 401	23.61 382	20.74 448	20.20 425	10.18 348	1.78 464	1.80 488	2.17 475	1.26 472	1.61 412	0.55 318

MyStereo8	7.13 239	2.48 355	10.86 342	6.81 325	4.98 371	10.73 270	1.42 90	14.58 175	9.73 159	15.75 263	23.16 291	12.17 221	7.96 236	9.85 140	10.21 350	0.04 183	0.19 324	0.08 251	0.21 334	0.58 328	0.82 363

DeepPruner_ROB	10.77 365	4.56 419	13.13 373	6.37 292	4.28 341	10.14 259	6.86 357	36.42 475	19.59 278	17.87 313	27.37 334	23.19 376	12.26 325	19.09 404	10.23 351	1.05 445	0.48 427	0.23 357	0.15 304	0.89 377	1.17 399

SACVNet	13.38 420	4.08 411	11.41 351	11.67 466	5.79 417	17.28 396	9.39 400	32.77 433	22.29 312	28.11 457	33.35 422	32.48 452	21.86 452	19.75 413	10.28 352	1.00 441	0.48 427	0.85 437	0.29 378	1.31 404	3.08 457

iResNet	10.26 349	3.10 385	15.72 413	7.35 347	2.13 226	13.86 329	7.07 363	22.80 309	28.01 372	20.10 363	30.40 372	16.79 295	11.06 297	14.46 325	10.29 353	0.39 352	0.05 139	0.00 1	0.07 247	0.73 360	0.73 353

BUS	9.20 302	1.48 169	7.93 211	6.74 320	3.96 319	17.62 405	2.79 213	33.06 438	21.58 303	17.99 317	21.34 266	14.49 258	9.40 265	14.18 317	10.57 354	0.19 274	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

NINENet	10.74 363	2.29 346	10.44 331	8.03 375	5.09 378	17.62 405	2.79 213	38.69 494	33.24 424	18.35 330	26.31 322	14.49 258	9.40 265	15.88 355	10.57 354	0.41 357	0.21 336	0.29 376	0.00 1	0.42 266	0.23 214

CFNet	10.67 359	2.33 348	8.90 257	6.66 314	4.09 328	16.05 373	4.26 268	30.44 403	31.01 399	18.53 334	26.48 325	23.69 383	13.68 352	15.27 335	10.59 356	0.05 202	0.02 67	0.44 394	0.05 221	0.73 360	0.23 214

UGAM	10.01 341	1.28 116	9.19 284	6.53 303	4.31 342	6.72 207	10.45 426	15.31 188	25.98 357	20.56 371	27.42 335	22.70 371	11.49 308	26.30 468	10.64 357	0.00 1	0.00 1	0.46 397	0.03 177	0.39 255	0.43 291

G2L-ROB	9.43 316	1.49 174	8.01 218	5.66 237	4.08 326	11.74 288	7.70 378	29.33 386	18.14 266	19.72 355	21.64 273	22.32 368	11.02 296	16.47 373	10.74 358	0.02 143	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.19 133	0.33 259

ICVP	10.07 344	1.73 249	6.11 129	9.08 398	3.31 292	12.25 303	6.56 347	26.30 348	22.52 316	16.49 282	31.80 399	26.94 416	12.42 329	11.35 204	10.92 359	1.17 452	0.57 443	0.17 328	0.10 273	0.58 328	1.07 392
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	9.37 313	4.85 424	12.05 361	5.48 228	1.35 162	13.15 318	6.15 328	25.06 329	16.74 244	16.18 273	24.65 303	17.29 311	12.51 333	16.91 380	10.92 359	0.38 342	0.18 317	0.81 434	0.05 221	1.95 427	0.65 340

CFNet-ft	9.87 335	2.18 338	5.49 101	7.45 354	5.25 388	15.76 368	5.98 318	21.89 297	21.87 308	14.96 239	30.02 367	25.68 405	13.68 352	12.46 263	10.94 361	0.08 232	0.06 172	1.83 467	0.22 337	1.09 387	0.43 291

CFNet_RVC	9.87 335	2.18 338	5.49 101	7.45 354	5.25 388	15.76 368	5.98 318	21.89 297	21.87 308	14.96 239	30.02 367	25.68 405	13.68 352	12.46 263	10.94 361	0.08 232	0.06 172	1.83 467	0.22 337	1.09 387	0.43 291

HBP-ISP	12.52 401	7.82 467	8.47 241	7.57 361	4.27 336	12.56 306	6.42 339	28.68 373	29.56 380	21.11 384	35.69 440	15.85 280	18.42 432	20.44 432	11.00 363	3.03 484	2.63 504	7.09 515	3.97 503	3.58 467	2.27 444

cf-r	10.06 343	1.60 215	7.99 216	5.82 249	5.70 415	12.92 314	4.78 281	24.18 323	27.47 370	16.91 293	31.02 385	25.12 400	14.05 363	11.63 222	11.01 364	0.03 169	0.03 96	0.05 216	0.03 177	0.43 268	0.39 278

CVANet_RVC	13.24 416	3.39 391	8.43 237	8.42 386	5.04 375	18.52 412	11.72 444	32.03 421	33.85 426	23.17 409	32.77 413	29.78 429	16.51 406	23.20 451	11.28 365	0.94 435	0.04 108	1.19 454	0.47 423	3.13 456	1.01 388

DMCA	8.51 284	1.90 287	9.96 318	5.16 196	4.14 330	10.29 261	4.46 273	25.52 334	19.55 277	16.33 278	20.69 253	17.59 314	11.26 301	10.42 156	11.36 366	0.50 378	0.08 215	0.35 385	0.05 221	0.36 239	0.31 255

ttt	9.98 340	1.49 174	7.30 185	6.43 296	3.95 318	14.02 331	5.06 287	33.03 437	29.84 389	14.90 237	30.95 382	14.81 265	9.66 270	15.36 339	11.38 367	0.38 342	0.19 324	0.10 281	0.03 177	0.37 246	0.28 238

HI	8.30 277	2.00 307	6.75 153	4.58 150	5.15 384	4.16 49	0.50 33	17.99 241	9.24 155	25.03 427	28.22 342	20.23 347	12.47 331	17.93 390	11.49 368	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.05 221	0.08 68	0.05 53

CoSv	8.30 277	2.00 307	6.75 153	4.58 150	5.15 384	4.16 49	0.50 33	17.99 241	9.24 155	25.03 427	28.22 342	20.23 347	12.47 331	17.93 390	11.49 368	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.05 221	0.08 68	0.05 53

AACVNet	10.58 357	2.86 373	9.78 312	8.95 395	3.30 291	10.80 274	4.78 281	22.37 303	12.55 189	27.50 453	29.84 364	30.06 434	15.99 400	19.10 405	11.60 370	0.40 355	0.18 317	0.22 353	0.03 177	0.62 336	0.73 353

rvit_105_1	13.56 422	5.57 438	19.88 453	13.22 479	4.58 355	15.04 353	28.61 533	26.56 351	42.75 479	18.83 340	24.53 301	20.93 352	13.85 358	18.02 392	11.90 371	1.74 462	0.60 445	0.25 361	2.10 488	0.61 333	1.64 420

DSFCA	11.85 386	2.01 315	12.93 371	5.40 225	6.87 446	15.36 358	10.45 426	30.68 405	31.84 405	25.99 439	23.52 292	22.03 362	14.05 363	20.28 429	12.46 372	0.57 388	0.41 406	0.28 372	0.38 410	1.02 383	0.47 302

DFGA-Net	9.06 299	3.56 396	17.96 440	5.71 244	3.89 314	10.76 271	3.08 225	25.17 331	29.50 379	16.21 274	18.47 222	9.49 180	6.31 198	15.80 351	12.54 373	0.05 202	0.00 1	0.06 230	0.09 264	1.76 421	0.83 364

tta	10.45 353	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.39 339	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 349	29.37 353	18.06 324	14.40 373	15.42 341	12.69 374	0.38 342	0.21 336	0.28 372	0.03 177	0.29 193	0.18 175

SMFormer	10.46 355	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 349	29.37 353	18.06 324	14.40 373	15.42 341	12.70 375	0.38 342	0.21 336	0.28 372	0.03 177	0.33 228	0.31 255

iRaft-Stereo_5w	8.70 290	1.81 279	9.33 288	5.83 251	3.78 309	4.87 95	11.12 434	15.86 207	14.80 219	15.23 254	26.36 323	21.49 358	12.91 341	15.94 360	12.73 376	0.58 389	0.05 139	0.08 251	0.09 264	0.85 373	0.33 259

G2L-Stereo_test	10.39 352	1.61 220	7.86 207	4.75 160	4.34 346	11.83 290	11.94 447	32.49 429	22.58 317	23.08 408	24.40 300	21.48 357	11.95 321	15.64 346	13.00 377	0.04 183	0.06 172	0.01 154	0.02 158	0.32 221	0.37 272

TDLM	12.98 411	3.78 403	9.77 311	10.75 449	4.94 367	16.10 377	14.08 463	35.05 461	31.87 406	22.36 397	26.51 327	26.09 409	14.97 386	24.73 461	13.11 378	1.05 445	0.05 139	1.21 455	0.27 371	1.83 423	1.00 387

DDVS	10.70 360	3.00 381	11.95 358	6.84 327	3.80 312	15.73 367	2.83 217	23.57 316	17.37 253	20.98 378	29.89 365	31.40 444	8.70 247	19.22 408	13.19 379	0.74 416	1.53 484	0.07 241	0.21 334	0.84 372	2.11 436

ACV-stereo	11.65 380	5.15 431	28.84 476	6.80 324	3.33 293	20.38 423	6.59 349	21.03 284	20.57 287	17.67 310	20.95 261	26.81 413	16.69 407	20.19 424	13.26 380	0.72 410	1.11 473	0.15 320	0.09 264	0.65 345	2.13 437

ToySt	10.51 356	2.00 307	15.67 412	5.33 218	0.95 114	14.97 351	9.51 403	24.02 320	27.37 368	14.61 232	24.67 304	24.56 390	14.70 380	16.86 379	13.35 381	0.06 218	0.23 352	0.03 189	0.09 264	0.62 336	0.67 342

SGM-Forest	12.92 408	1.87 284	6.61 146	5.68 238	2.05 224	23.19 444	11.30 437	34.24 452	30.77 397	26.54 445	31.99 402	29.98 431	15.74 397	21.17 439	13.36 382	1.05 445	0.33 394	0.84 436	0.01 126	0.71 355	0.97 381
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SDNR	16.15 439	5.23 433	28.92 478	5.73 246	6.05 425	56.85 543	3.26 228	23.18 313	29.73 384	20.62 372	36.48 445	13.59 250	16.97 413	18.43 395	13.44 383	10.56 523	13.84 538	3.10 490	0.44 419	7.80 498	8.81 518

FADNet_RVC	11.94 387	5.17 432	39.74 502	6.44 297	3.46 300	11.42 285	4.17 263	29.16 383	26.89 365	17.97 316	25.96 314	13.41 246	15.67 396	15.84 354	13.54 384	0.90 434	0.75 458	0.55 406	1.20 469	3.65 469	2.85 452

GwcNet-RSSM	10.65 358	1.94 298	8.57 246	6.89 329	5.26 391	12.26 304	5.21 290	25.80 341	31.50 403	16.67 287	33.52 426	23.70 384	13.88 360	12.84 279	13.67 385	0.05 202	0.10 241	0.14 314	0.02 158	0.65 345	0.39 278

ISRNet	12.26 393	2.02 317	17.38 427	12.71 475	6.24 431	7.39 220	1.62 107	29.23 385	31.94 411	22.65 401	35.28 438	24.62 391	15.27 391	15.28 336	13.76 386	0.78 419	1.00 471	2.30 478	0.52 430	0.92 380	4.29 474

UNet	12.64 403	2.02 317	13.36 377	6.85 328	7.76 467	25.31 462	4.74 280	34.10 448	28.19 375	20.03 361	31.07 386	27.02 418	17.36 418	20.18 423	13.87 387	0.06 218	0.05 139	0.27 365	0.01 126	0.23 156	0.39 278

PSMNet-ADL	9.88 337	2.01 315	6.80 159	9.18 402	4.26 335	15.11 354	3.50 238	27.12 357	24.42 344	14.72 233	18.96 227	25.32 403	13.43 347	15.76 350	14.04 388	0.79 423	0.78 460	0.00 1	0.02 158	0.26 176	1.18 401

ITSA-stereo	11.44 376	2.03 320	10.92 344	5.90 259	1.78 201	12.05 299	4.17 263	36.77 478	49.15 504	18.17 322	18.53 223	21.79 360	12.59 335	15.74 349	14.05 389	0.45 366	0.39 402	0.28 372	0.29 378	0.98 381	2.81 451

CBMV	13.69 423	3.63 397	8.02 219	5.93 261	2.69 260	22.57 439	12.44 450	29.81 393	31.57 404	31.20 476	33.79 429	31.04 439	17.41 419	25.28 464	14.11 390	0.71 408	0.60 445	0.60 411	0.11 283	1.11 390	1.13 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FADNet-RVC	13.27 417	11.57 495	39.71 501	7.94 372	4.50 352	15.41 361	6.95 362	27.96 365	22.98 321	20.37 368	30.73 377	26.86 414	11.31 305	20.50 434	14.28 391	0.14 254	0.14 295	0.13 310	0.18 314	2.83 447	0.86 370

CSP-Net	12.85 407	2.95 378	9.64 302	5.94 262	3.96 319	25.85 463	9.93 409	28.81 378	26.00 358	29.31 467	32.44 410	30.00 432	15.16 389	20.25 426	14.30 392	0.55 387	0.19 324	0.03 189	0.00 1	0.65 345	0.98 384

Anonymous_2	14.95 428	6.75 457	17.63 433	5.45 227	7.10 452	26.19 466	11.58 442	18.06 243	17.30 251	17.61 309	15.47 188	23.33 378	20.95 450	20.55 435	14.63 393	11.05 527	12.86 537	11.27 525	25.12 541	11.32 519	4.82 482

CBFPSM	12.42 397	2.59 363	28.96 479	4.74 157	3.20 287	22.33 436	16.31 486	21.13 286	21.03 294	21.04 382	27.81 337	30.24 435	15.99 400	14.59 330	14.80 394	0.04 183	0.49 430	0.10 281	0.16 307	0.51 305	2.34 446

DMCA-RVC	11.41 375	3.32 390	11.68 354	10.12 432	4.81 361	11.92 293	4.11 259	24.67 327	23.66 330	20.06 362	28.51 347	26.71 411	24.96 472	15.95 362	14.82 395	0.41 357	0.34 397	0.56 408	0.16 307	0.72 359	0.69 345

STTStereo	12.97 409	4.88 428	26.57 473	7.54 359	5.41 399	13.43 322	6.49 343	30.53 404	26.35 363	25.14 430	31.43 393	32.00 448	14.12 365	16.01 364	14.83 396	0.29 322	0.31 387	0.67 418	1.08 465	1.21 395	1.11 393

GEStereo_RVC	12.81 406	2.49 357	13.64 386	9.68 418	4.97 369	18.16 407	11.30 437	31.26 412	47.47 497	19.84 356	26.97 330	19.03 335	13.19 344	20.14 422	14.86 397	0.83 428	0.51 436	0.10 281	0.13 291	0.54 313	0.99 385

G2L-Stereo	10.09 345	1.97 302	9.53 295	7.09 336	4.21 332	9.10 248	8.53 389	29.05 380	22.51 315	19.28 346	25.57 313	22.70 371	10.67 286	15.44 345	14.88 398	0.25 313	0.04 108	0.08 251	0.01 126	0.36 239	0.42 288

PSMNet-RUCA	24.03 509	26.83 530	40.96 505	35.46 536	34.27 541	16.24 386	9.79 408	39.82 501	31.45 402	31.49 477	41.54 481	36.82 481	26.02 474	27.92 476	15.09 399	11.51 529	2.06 492	20.58 532	8.10 525	15.83 529	8.74 517

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 447	16.27 510	17.93 439	11.24 460	6.69 441	28.95 483	10.44 425	41.23 510	21.49 301	29.68 469	34.27 433	32.48 452	11.00 295	20.05 419	15.09 399	8.22 514	2.59 503	12.23 526	0.75 447	10.40 512	6.34 494

NVstereo2D	15.15 431	2.97 379	16.28 420	9.23 404	7.56 462	30.03 485	9.53 404	42.80 517	42.72 478	15.11 246	27.03 332	23.16 375	16.93 411	24.28 457	15.45 401	3.07 486	0.43 414	1.44 463	0.61 437	6.74 492	7.60 510

AAGNet	7.94 267	1.48 169	9.34 289	7.13 341	0.70 73	5.85 169	5.16 289	15.40 192	14.01 209	20.13 364	24.03 299	15.28 275	11.52 309	12.05 238	15.47 402	0.63 402	0.06 172	0.32 382	0.01 126	0.12 91	0.09 94

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 390	3.43 393	16.25 419	7.62 362	5.58 406	14.57 346	6.00 320	32.98 436	27.41 369	21.69 391	31.40 392	25.21 401	13.47 348	14.96 333	15.60 403	0.84 429	0.33 394	0.35 385	0.35 400	1.29 401	1.78 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
LMCR-Stereo	10.75 364	4.13 413	10.67 335	13.11 478	3.99 324	16.68 392	5.91 313	25.30 332	22.69 318	22.04 395	21.80 274	14.67 262	14.24 369	20.55 435	15.86 404	1.90 467	0.04 108	0.00 1	0.02 158	1.29 401	0.18 175

psm_up	13.18 413	1.91 290	8.81 255	9.59 416	5.84 421	15.17 357	11.37 439	38.74 495	30.81 398	20.66 374	30.32 371	30.00 432	23.12 457	19.19 406	16.02 405	0.58 389	0.10 241	0.17 328	0.01 126	0.65 345	0.55 318

NaN_ROB	16.51 443	6.51 452	16.22 418	10.53 443	4.64 358	31.76 495	17.78 497	37.00 482	43.37 483	29.68 469	31.29 389	32.67 457	20.32 445	28.00 479	16.06 406	0.38 342	0.41 406	0.32 382	0.41 414	0.87 376	1.94 432

MDST_ROB	17.92 462	1.60 215	13.68 388	13.88 486	6.44 435	43.05 526	14.86 470	42.74 516	41.66 472	43.25 521	42.85 489	28.43 420	17.28 417	29.35 484	16.06 406	0.88 433	0.11 257	0.63 413	0.47 423	0.50 301	0.64 338

RASNet	11.59 379	1.71 248	10.36 329	6.30 289	5.66 411	15.48 364	6.12 327	34.50 456	20.86 291	16.61 285	32.51 411	22.04 363	23.00 456	19.44 409	16.15 408	0.71 408	0.03 96	0.05 216	0.01 126	0.15 109	0.13 134

UPFNet	11.72 382	1.52 184	10.33 328	7.38 349	7.14 453	20.05 421	9.62 405	28.90 379	25.94 356	20.02 360	29.73 363	20.91 351	16.34 403	18.61 398	16.17 409	0.26 317	0.17 311	0.25 361	0.03 177	0.55 317	0.56 322

FINET	15.49 435	6.08 443	24.99 468	8.12 377	7.69 465	21.80 433	22.35 513	33.76 446	48.27 499	25.99 439	32.27 408	19.48 343	16.83 410	19.07 403	16.38 410	1.37 456	0.70 453	0.95 443	0.27 371	2.61 442	0.90 374

AANet_RVC	13.16 412	5.34 435	10.83 341	8.20 381	4.44 350	14.13 334	9.46 402	28.78 377	37.67 455	23.44 412	37.47 452	23.48 380	15.83 399	22.39 446	16.63 411	1.67 461	0.86 464	0.24 360	0.02 158	0.63 339	1.60 418

DLCB_ROB	13.35 418	3.00 381	9.12 279	9.43 407	5.68 412	21.80 433	10.12 418	29.19 384	29.92 391	27.71 454	31.45 398	32.37 451	19.50 440	19.02 402	16.73 412	0.22 293	0.04 108	0.38 391	0.06 237	0.49 295	0.85 369

GASNet	17.30 453	19.38 519	30.46 486	20.66 514	9.36 490	16.06 375	9.06 394	43.89 524	40.04 466	25.35 434	23.73 293	32.90 458	15.37 394	28.91 482	17.05 413	3.04 485	0.27 379	1.88 469	0.45 421	6.73 491	1.37 407

DDUNet	22.66 499	19.69 521	14.64 403	24.11 524	22.38 533	24.84 453	17.71 496	30.36 402	30.32 393	29.02 462	37.31 451	37.63 485	24.66 468	24.67 459	17.08 414	18.42 536	7.92 534	26.43 537	11.81 533	17.23 532	16.95 536

ACVNet	10.36 351	1.68 245	5.49 101	6.01 269	2.75 266	12.78 312	3.56 245	21.89 297	34.81 436	14.96 239	30.78 378	24.72 396	13.88 360	15.81 352	17.20 415	0.13 252	0.01 23	0.06 230	0.06 237	0.51 305	0.15 154

hitnet-ft	12.04 389	2.11 328	6.14 130	7.27 344	3.90 315	25.98 465	3.56 245	22.56 304	23.74 332	20.55 369	33.81 430	31.59 445	18.67 436	19.47 410	17.20 415	0.42 361	1.36 479	0.35 385	0.07 247	1.11 390	0.86 370

ac_64	11.10 371	1.49 174	9.88 314	8.24 382	5.45 403	19.12 414	6.46 341	24.10 322	14.34 214	22.80 404	23.87 297	33.28 460	15.54 395	18.87 400	17.26 417	0.28 320	0.12 268	0.02 172	0.02 158	0.26 176	0.63 332

PS-NSSS	13.70 424	7.41 464	14.68 404	6.70 317	5.63 409	18.43 410	12.59 451	38.89 497	25.56 351	20.27 366	35.71 441	21.11 356	16.35 404	17.16 382	17.56 418	2.28 471	0.53 438	5.37 499	0.36 404	4.28 475	3.09 458

Syn2CoEx	17.03 450	10.40 483	25.65 471	20.35 512	8.02 474	26.28 467	11.27 436	37.16 484	32.69 421	28.89 461	40.17 470	29.27 426	26.63 476	19.19 406	17.63 419	0.98 439	0.54 439	1.23 459	0.23 346	1.82 422	2.24 443

delet	12.65 404	1.85 283	11.36 349	7.71 366	6.22 428	22.52 438	10.22 423	28.14 369	37.67 455	19.66 353	29.24 352	21.00 353	15.99 400	21.97 442	17.77 420	0.03 169	0.07 195	0.19 341	0.04 198	0.60 331	0.75 356

AASNet	12.49 400	2.46 354	10.49 332	9.82 422	6.86 445	17.33 397	6.73 353	41.09 508	37.86 457	22.53 400	29.11 350	16.68 294	13.48 350	14.54 329	17.87 421	0.20 282	0.02 67	0.78 425	0.05 221	1.18 393	0.76 357

MMNet	12.97 409	2.08 325	12.74 368	6.98 331	6.27 433	26.39 470	4.73 279	23.10 312	41.79 474	25.48 435	32.29 409	21.09 355	17.79 423	19.52 411	17.90 422	0.19 274	0.07 195	0.10 281	0.00 1	0.37 246	0.59 327

SQANet	21.24 488	24.08 528	19.60 449	26.40 528	18.74 526	30.87 493	9.24 398	32.70 432	29.58 382	25.25 431	33.37 423	33.47 462	19.19 438	28.11 480	18.32 423	10.87 524	2.92 510	26.49 538	5.65 513	18.43 534	11.48 526

CRFU-Net	12.56 402	2.89 374	11.77 355	8.18 379	5.80 418	24.84 453	10.46 430	24.56 325	13.12 197	30.06 471	29.37 353	29.09 422	19.64 441	19.96 417	18.53 424	0.82 426	0.48 427	0.27 365	0.15 304	0.53 311	0.68 343

ADLNet	12.34 396	2.22 340	10.14 325	8.38 385	6.78 444	17.56 401	9.05 393	33.21 441	26.28 361	27.06 449	26.01 316	26.80 412	13.76 355	16.99 381	18.74 425	0.24 307	0.39 402	0.23 357	0.10 273	0.64 343	2.16 442

acv_ft	12.16 391	1.68 245	11.97 359	7.70 364	6.20 426	19.61 418	5.52 303	25.78 339	34.81 436	25.62 437	30.78 378	24.72 396	13.20 345	15.81 352	18.80 426	0.13 252	0.01 23	0.06 230	0.06 237	0.63 339	0.15 154

HGLStereo	12.72 405	2.66 365	12.34 362	9.93 426	7.55 461	16.16 381	7.45 374	31.48 416	27.01 366	20.01 359	35.31 439	26.98 417	18.90 437	17.87 388	18.90 427	0.33 329	0.16 309	0.07 241	0.05 221	0.48 286	0.70 349

pmcnn	14.59 427	3.68 400	19.78 452	6.83 326	4.51 353	21.27 430	14.67 468	27.37 360	30.54 394	27.09 451	40.19 471	38.71 488	18.53 434	17.70 386	19.27 428	0.84 429	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.48 286	0.31 255

ADLNet2	12.44 398	2.17 335	12.84 370	9.17 401	5.82 419	20.00 420	10.13 419	32.53 431	36.22 448	18.62 336	19.39 232	21.96 361	17.07 414	21.43 440	19.42 429	0.24 307	0.15 300	0.06 230	0.08 251	0.86 374	0.57 323

coex_refinement	11.56 378	1.53 187	7.45 189	8.18 379	5.09 378	17.10 395	7.07 363	31.05 409	32.20 415	18.57 335	30.81 380	25.84 407	12.31 327	13.41 301	19.47 430	0.23 302	0.04 108	0.02 172	0.10 273	0.44 271	0.37 272

fast-acv-ft	14.25 426	4.00 410	16.20 417	7.51 357	5.14 383	26.38 469	9.77 407	24.62 326	34.84 438	25.30 433	37.27 450	32.09 449	20.38 446	18.32 394	19.50 431	0.36 338	0.32 390	0.63 413	0.47 423	1.18 393	0.76 357

iinet-f	13.51 421	4.29 414	45.90 515	6.01 269	3.96 319	21.00 427	13.40 458	27.40 362	21.12 296	21.11 384	30.72 376	21.49 358	16.96 412	15.33 337	19.50 431	0.12 248	0.42 410	0.09 262	0.05 221	0.89 377	0.39 278

ssnet_v2	13.23 414	2.43 351	11.25 346	7.34 346	2.92 277	23.05 443	12.95 453	35.93 471	32.92 423	21.23 387	25.38 310	28.81 421	15.22 390	22.57 447	19.81 433	0.18 270	0.08 215	0.19 341	0.05 221	1.24 398	1.06 391

UDG	21.45 492	14.84 506	14.44 402	21.30 520	20.08 529	32.05 498	13.76 460	35.98 473	35.52 442	25.93 438	30.69 375	37.26 483	30.66 500	21.97 442	19.89 434	10.88 525	5.55 528	22.78 534	7.65 521	14.83 528	13.05 530

test_sample9	15.04 430	4.86 425	17.49 428	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	28.75 374	23.91 335	24.38 421	21.03 262	24.64 392	17.82 425	20.07 420	20.17 435	6.44 509	36.07 548	6.62 506	7.44 518	3.20 460	3.11 459

test_sample8	17.19 451	4.86 425	17.49 428	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	31.87 418	18.55 270	33.54 491	26.00 315	40.64 500	32.90 507	20.07 420	20.17 435	6.44 509	36.07 548	6.62 506	7.44 518	3.20 460	3.11 459

GANet	16.92 449	4.32 416	12.46 364	10.84 451	4.24 333	23.04 442	15.36 480	39.91 502	34.47 434	32.42 485	45.10 500	40.04 497	27.54 481	23.61 455	20.20 437	1.02 444	0.08 215	0.67 418	0.22 337	1.87 425	0.97 381

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 433	3.68 400	27.36 475	7.11 339	5.83 420	24.88 455	12.12 449	30.19 396	36.12 447	27.08 450	45.98 501	29.10 423	13.65 351	20.45 433	20.26 438	0.67 405	0.00 1	0.10 281	0.00 1	0.32 221	0.26 230

PWCDC_ROB	17.80 461	9.62 476	18.38 441	17.95 507	7.74 466	24.61 452	5.56 306	34.41 455	52.79 515	29.66 468	50.20 516	20.63 349	19.69 442	29.85 487	20.87 439	6.18 506	0.26 374	0.10 281	0.05 221	5.36 485	2.00 434

RGC	19.90 479	13.26 500	20.24 456	18.19 508	14.06 517	21.21 429	14.33 465	34.97 460	43.60 486	27.73 455	41.49 480	39.76 494	27.98 485	34.52 500	21.37 440	3.66 491	0.54 439	8.67 518	4.16 504	4.19 473	4.02 470

FAT-Stereo	16.81 444	2.97 379	17.56 432	9.80 421	6.21 427	16.12 380	13.23 456	38.18 492	39.67 463	27.00 448	39.73 469	37.55 484	31.30 503	20.39 430	21.52 441	3.44 488	2.05 491	0.81 434	1.10 466	1.89 426	5.72 488

YMNet	15.91 437	5.68 440	21.74 460	10.94 452	8.77 482	25.22 460	9.21 396	32.22 426	31.35 400	33.81 494	38.84 462	34.00 465	17.83 428	19.95 415	21.57 442	0.87 431	1.30 475	1.22 457	0.91 455	1.64 415	1.18 401

YMNet_1	15.91 437	5.68 440	21.74 460	10.94 452	8.77 482	25.22 460	9.21 396	32.22 426	31.35 400	33.81 494	38.84 462	34.00 465	17.83 428	19.95 415	21.57 442	0.87 431	1.30 475	1.22 457	0.91 455	1.64 415	1.18 401

StereoDRNet-Refined	13.36 419	2.80 368	10.82 340	7.94 372	3.10 283	18.95 413	4.45 272	28.47 372	29.65 383	29.11 463	41.47 479	24.44 389	17.64 421	23.34 452	21.66 444	0.16 264	0.07 195	0.53 404	0.32 393	0.77 368	1.64 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DeepPrunerF	19.92 480	11.02 492	44.29 511	20.74 515	17.75 524	19.19 415	22.57 514	36.86 481	49.93 507	25.48 435	36.62 446	24.69 395	23.97 462	23.44 453	21.79 445	2.68 481	1.63 486	5.70 500	3.95 502	3.38 465	2.67 450

FBW_ROB	21.00 485	10.23 481	22.72 462	13.71 481	6.77 443	30.49 492	16.46 488	44.58 525	43.57 485	44.25 524	39.59 467	43.27 510	26.12 475	33.96 498	21.80 446	2.58 480	1.84 489	7.14 516	2.78 493	4.00 471	4.06 471

ACVNet-4b	36.40 539	52.20 547	56.11 532	42.45 542	21.78 531	48.56 531	14.37 466	49.50 535	60.15 539	43.17 520	46.38 504	55.62 537	24.56 466	38.15 521	21.97 447	25.13 542	3.66 520	46.93 546	33.56 545	25.97 539	17.74 538

ff1	9.41 315	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	18.45 247	16.31 240	15.83 265	31.44 394	17.22 307	10.87 291	16.19 366	21.98 448	0.00 1	0.05 139	0.80 429	0.08 251	0.26 176	0.14 139

mmx	10.71 361	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	32.18 423	28.03 373	15.83 265	31.44 394	17.22 307	10.87 291	16.19 366	21.98 448	0.22 293	0.06 172	0.80 429	0.08 251	0.48 286	0.21 199

xxx	10.71 361	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	32.18 423	28.03 373	15.83 265	31.44 394	17.22 307	10.87 291	16.19 366	21.98 448	0.22 293	0.06 172	0.80 429	0.08 251	0.48 286	0.21 199

w-ln-seven-2	17.58 456	7.62 465	41.78 508	11.29 462	6.55 437	23.49 445	14.08 463	29.64 391	39.85 465	28.44 460	42.38 485	30.45 436	27.66 483	22.16 444	22.15 451	0.44 364	0.49 430	0.65 416	0.17 312	1.58 411	0.81 362

Wz-Net-LNSev	18.19 465	10.57 485	41.33 506	10.19 434	7.94 472	24.29 449	15.28 478	34.15 449	43.38 484	32.90 488	43.72 495	31.94 447	22.21 453	20.81 437	22.26 452	0.47 372	0.22 346	0.00 1	0.02 158	1.22 396	0.94 379

1111x	11.32 372	1.34 132	8.95 262	5.20 206	1.96 217	14.46 345	7.75 379	35.65 468	28.23 376	15.66 262	26.66 328	26.65 410	14.76 381	15.88 355	22.27 453	0.24 307	0.13 280	0.04 209	0.06 237	0.30 199	0.24 221

RP	17.58 456	4.92 429	15.27 409	15.44 499	11.95 510	21.05 428	11.75 445	27.64 363	45.09 493	22.99 407	42.05 484	39.39 493	27.74 484	25.54 465	22.33 454	5.45 503	0.59 444	4.33 495	1.62 479	3.53 466	2.86 454

S-Stereo	16.85 445	3.95 409	20.67 458	12.08 472	8.91 486	21.68 431	12.61 452	32.20 425	44.61 490	22.37 398	38.42 460	29.15 424	28.02 486	18.58 397	22.36 455	2.88 482	3.11 512	0.87 441	1.82 482	3.58 467	9.08 520

TCMNet	15.19 432	6.68 455	19.70 450	13.83 484	12.53 512	26.35 468	13.66 459	29.47 389	35.21 439	24.71 425	31.20 388	23.44 379	15.13 388	18.97 401	22.59 456	1.13 449	0.65 449	2.04 471	0.97 460	3.18 457	2.31 445

DRN-Test	15.88 436	3.83 406	14.70 405	9.96 428	8.02 474	28.93 482	14.65 467	42.34 513	38.25 460	28.18 458	34.31 434	29.22 425	18.35 431	20.01 418	22.68 457	0.37 341	0.41 406	0.46 397	0.28 374	1.28 400	1.34 405

NCCL2	17.23 452	6.37 451	14.30 400	23.45 523	7.18 454	24.16 448	17.05 493	34.39 454	25.88 354	31.55 478	38.01 456	42.09 507	26.81 477	20.94 438	22.69 458	0.45 366	0.23 352	2.63 483	1.80 481	2.02 432	2.57 447

STTRV1_RVC	22.05 497	18.29 514	39.19 500	16.73 503	23.82 536	29.51 484	15.66 481	34.87 459	34.16 431	35.00 497	34.89 437	31.89 446	28.80 491	28.81 481	23.08 459	11.86 531	3.26 513	6.50 505	4.65 507	14.38 527	5.69 486

DGSMNet	19.79 478	12.06 496	33.43 492	13.79 483	16.23 522	22.97 440	15.88 483	35.41 466	41.96 475	19.90 357	32.16 407	35.60 477	18.14 430	29.48 486	23.10 460	3.85 492	3.89 523	6.16 503	4.75 508	13.56 523	13.44 531

MSMD_ROB	22.90 502	9.64 477	14.76 406	17.46 506	9.88 491	34.94 506	18.83 501	33.67 445	37.47 453	40.97 514	59.80 537	45.93 519	38.34 520	31.74 492	23.24 461	6.22 508	3.58 518	8.78 519	11.03 532	6.76 493	5.06 485

SANet	20.96 484	6.60 454	29.81 481	8.83 392	3.19 286	31.27 494	20.56 507	41.86 512	56.09 530	39.30 510	43.62 493	44.95 514	31.93 505	27.83 475	23.67 462	0.94 435	0.52 437	0.99 445	0.42 416	4.72 478	2.03 435

StereoDRNet	15.30 434	4.47 418	14.35 401	10.71 445	8.69 480	25.02 458	11.03 432	39.66 499	35.62 443	29.17 464	28.81 348	34.05 468	17.80 424	18.80 399	23.77 463	0.41 357	0.30 384	0.15 320	0.14 297	1.64 415	1.42 410

CSAN	21.34 491	9.45 474	23.34 463	20.99 517	4.95 368	32.57 499	34.26 539	38.83 496	49.95 509	36.97 504	39.72 468	44.97 515	31.73 504	26.05 466	23.94 464	1.52 459	0.47 425	0.85 437	1.43 475	2.73 444	2.14 440

PSMNet_ROB	16.90 448	5.45 436	14.16 395	13.77 482	7.25 455	27.65 476	32.74 538	43.21 520	37.88 458	24.00 415	32.97 418	34.55 472	16.69 407	17.41 383	23.96 465	0.38 342	0.22 346	0.93 442	2.05 486	1.83 423	0.96 380

PA-Net	16.29 440	6.88 459	27.34 474	9.88 425	11.12 502	21.77 432	28.15 532	32.06 422	39.49 461	19.99 358	27.91 338	23.50 381	20.59 447	20.25 426	24.04 466	0.24 307	2.26 498	0.22 353	4.59 506	1.13 392	4.48 478
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	18.75 469	5.12 430	17.66 434	10.77 450	7.84 470	22.41 437	11.03 432	35.23 464	42.07 477	34.62 496	42.74 487	41.28 503	35.50 512	25.14 463	24.17 467	2.42 477	2.42 502	6.35 504	1.45 476	2.89 450	3.80 466

ETE_ROB	17.67 459	9.48 475	17.66 434	13.60 480	4.57 354	23.03 441	21.09 508	32.49 429	35.24 440	30.49 472	38.06 457	46.18 521	24.49 464	26.40 469	24.21 468	0.46 371	0.24 363	1.14 450	0.84 450	1.52 410	2.13 437

WCMA_ROB	20.02 481	4.30 415	19.72 451	9.47 412	7.00 450	32.71 501	13.99 462	31.97 420	32.48 418	41.51 515	52.00 520	44.09 512	36.14 514	32.43 493	24.29 469	6.19 507	2.79 508	1.09 448	1.10 466	3.95 470	3.13 462

stereogan	18.62 468	3.07 383	16.31 421	13.04 477	9.99 493	35.74 509	9.09 395	38.17 491	45.27 494	24.39 424	41.24 476	39.93 495	25.46 473	31.29 491	24.33 470	1.80 465	0.91 469	2.71 485	0.75 447	5.15 484	3.70 465

DANet	16.85 445	8.00 468	26.04 472	14.56 493	7.25 455	20.59 425	5.37 294	26.22 347	26.02 360	32.17 484	36.00 443	37.20 482	29.77 495	30.75 488	24.62 471	1.14 451	1.34 477	2.21 476	0.51 429	3.18 457	4.07 472
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Nwc_Net	17.98 463	4.67 421	17.79 438	14.26 489	11.65 508	25.14 459	14.88 471	40.85 506	39.83 464	21.07 383	43.24 491	34.50 471	27.64 482	26.44 471	25.03 472	3.22 487	0.18 317	2.52 482	3.18 495	1.98 428	1.51 415

DPSNet	24.40 512	6.97 461	33.14 490	11.16 458	6.54 436	53.33 537	43.32 547	51.28 537	59.37 538	30.89 474	39.36 465	40.35 498	34.30 511	32.57 494	25.09 473	4.65 501	1.62 485	0.37 389	0.66 441	8.51 506	4.44 477

G-Net	21.25 489	8.24 469	37.97 498	15.14 497	9.26 489	50.87 534	16.80 492	27.96 365	30.54 394	38.92 507	42.93 490	33.27 459	32.17 506	27.99 478	25.25 474	4.40 499	3.83 521	3.60 494	0.97 460	7.91 501	6.95 502

SuperB	17.60 458	6.22 450	56.40 533	7.91 371	5.07 377	19.70 419	9.03 392	24.87 328	50.15 511	26.25 444	39.13 464	17.61 315	20.84 449	22.28 445	25.31 475	0.70 406	0.31 387	1.10 449	0.71 444	16.58 530	1.86 426

NCC-stereo	19.75 476	6.08 443	23.96 464	15.05 494	16.17 520	18.42 408	21.45 509	43.31 522	41.00 470	24.30 419	38.12 458	34.98 474	26.92 478	35.46 505	25.65 476	4.29 496	2.07 493	3.24 491	8.90 527	2.86 448	2.86 454

Abc-Net	19.75 476	6.08 443	23.96 464	15.05 494	16.17 520	18.42 408	21.45 509	43.31 522	41.00 470	24.30 419	38.12 458	34.98 474	26.92 478	35.46 505	25.65 476	4.29 496	2.07 493	3.24 491	8.90 527	2.86 448	2.86 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LALA_ROB	19.19 472	7.15 462	15.93 415	12.96 476	5.30 395	28.30 478	23.21 520	42.51 514	36.69 450	33.45 490	40.81 474	50.96 532	24.53 465	27.92 476	25.66 478	0.60 394	0.44 416	2.04 471	1.22 470	2.54 441	1.47 413

GwcNet	16.48 442	5.23 433	20.03 455	10.24 437	8.48 477	28.79 479	10.09 416	38.60 493	44.51 489	23.29 411	36.95 448	31.29 442	19.79 444	20.42 431	25.70 479	0.54 385	0.72 454	0.57 409	0.39 412	1.37 407	2.64 449

PWC_ROB	18.37 466	10.55 484	25.19 469	10.21 435	6.29 434	23.75 446	4.79 283	35.93 471	48.75 503	32.56 486	44.46 499	34.68 473	24.78 469	30.99 489	25.72 480	1.38 458	0.08 215	1.57 464	0.26 366	2.18 436	3.17 464

AF-Net	18.38 467	5.60 439	14.21 397	15.95 500	10.78 499	22.26 435	10.45 426	35.39 465	50.22 512	24.71 425	37.77 453	41.55 505	29.24 493	29.11 483	26.67 481	4.35 498	0.06 172	4.56 497	0.90 452	2.42 437	1.38 408

LSM	29.98 526	19.52 520	55.11 530	19.06 511	53.75 553	32.57 499	23.17 519	42.61 515	48.57 502	45.97 527	55.04 531	42.93 509	36.02 513	35.63 507	27.03 482	2.33 472	9.19 535	4.87 498	7.71 523	10.65 514	27.91 546

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 507	13.60 502	30.09 483	25.46 526	10.02 494	38.51 518	20.40 506	35.77 470	43.76 487	42.15 516	47.10 508	39.99 496	28.20 488	35.96 511	27.06 483	3.64 490	3.85 522	6.66 509	16.30 538	4.97 481	4.98 484

FCDSN-DC	25.59 519	14.91 507	18.83 443	28.55 531	15.68 518	39.29 521	18.16 499	42.83 519	41.69 473	44.43 525	51.94 519	50.82 531	39.22 523	34.59 501	27.29 484	6.05 505	3.63 519	7.01 513	6.41 514	10.35 511	10.17 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	17.33 455	4.84 423	15.44 410	11.15 457	6.64 438	20.88 426	16.10 484	36.26 474	39.54 462	31.80 482	41.32 477	41.30 504	23.91 461	24.67 459	27.40 485	1.07 448	0.74 456	0.79 427	0.25 362	1.10 389	1.31 404

psmorigin	20.95 483	10.24 482	35.84 493	9.75 419	7.05 451	24.59 451	10.11 417	32.85 435	32.17 414	43.09 519	54.57 529	42.79 508	36.62 515	35.99 512	27.41 486	1.58 460	2.72 507	0.79 427	1.05 463	3.26 463	6.50 496

FC-DCNN v2	24.44 513	10.97 490	18.53 442	18.49 510	9.18 488	37.41 513	23.03 517	40.91 507	43.02 480	46.46 529	54.06 528	50.67 530	38.26 519	35.41 503	27.52 487	6.85 512	3.38 515	6.03 502	4.89 510	7.82 499	5.94 489

FC-DCNN	24.37 511	10.99 491	19.02 444	18.44 509	9.16 487	36.98 511	23.07 518	40.44 503	43.05 481	46.25 528	53.58 527	50.44 529	37.86 517	35.45 504	27.57 488	6.87 513	3.37 514	6.01 501	4.88 509	7.86 500	6.05 490

MeshStereo	22.27 498	6.87 458	11.15 345	7.69 363	4.87 363	37.70 514	13.06 454	41.64 511	36.95 452	50.92 534	53.41 525	58.12 538	41.93 528	37.73 520	27.62 489	2.52 479	2.37 499	2.99 487	2.07 487	3.09 454	2.60 448
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	19.52 474	2.12 331	6.79 158	6.59 307	1.33 157	38.20 516	15.74 482	38.13 490	34.07 428	45.71 526	41.91 483	51.41 533	38.10 518	38.77 524	27.80 490	0.61 398	0.36 399	0.51 402	0.33 397	1.03 384	0.90 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
APVNet	17.75 460	5.46 437	20.35 457	12.31 473	8.40 476	30.16 487	24.10 522	41.14 509	30.12 392	25.08 429	41.09 475	31.24 440	23.12 457	27.07 472	27.86 491	0.34 333	0.56 442	3.02 488	0.52 430	1.68 418	1.45 412

CC-Net-ROB	22.04 496	22.91 525	28.86 477	14.05 487	8.73 481	33.79 504	15.26 476	46.84 529	36.06 446	33.72 492	32.10 405	35.47 476	24.02 463	23.57 454	27.88 492	8.95 517	2.95 511	24.94 536	3.68 499	12.41 521	4.62 480

DispFullNet	30.27 529	31.74 534	58.63 536	30.13 533	28.18 539	31.79 496	8.94 391	37.16 484	54.68 520	32.60 487	37.99 455	44.62 513	28.80 491	41.55 530	27.93 493	11.94 532	3.46 516	35.53 542	12.34 534	30.08 542	17.26 537

GANetREF_RVC	25.41 518	29.28 532	24.63 467	25.18 525	6.04 424	30.44 490	35.39 542	47.84 531	50.60 513	36.88 503	36.04 444	34.11 470	31.23 502	37.46 517	27.96 494	8.58 515	2.66 505	16.29 529	4.95 511	14.37 526	8.32 515
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
aanetorigin	19.21 473	12.59 497	53.50 524	9.67 417	7.83 469	11.85 292	13.87 461	17.05 223	34.15 430	49.18 531	48.89 512	34.05 468	30.22 497	22.86 450	28.00 495	1.01 443	0.75 458	0.67 418	0.89 451	3.07 453	4.14 473

Wz-Net-MNSev	18.98 471	6.53 453	33.16 491	10.15 433	7.26 457	38.37 517	16.45 487	34.19 451	43.20 482	30.65 473	40.76 473	40.51 499	19.24 439	27.56 474	28.06 496	0.81 425	0.26 374	0.05 216	0.10 273	1.45 409	0.84 366

otaku	33.18 532	35.99 540	52.93 522	40.01 539	21.41 530	55.08 538	17.25 494	43.30 521	61.58 541	39.25 509	49.16 513	46.61 522	28.49 490	39.77 526	28.76 497	18.56 537	7.00 533	31.82 540	9.61 529	21.53 537	15.48 533

z-ln-s-r	14.97 429	6.05 442	40.55 504	5.39 224	5.41 399	13.95 330	13.34 457	21.84 295	36.75 451	18.86 342	43.90 497	23.71 385	16.41 405	22.64 449	28.99 498	0.02 143	0.02 67	0.00 1	0.00 1	1.04 385	0.48 306

w-ln-seven	21.04 486	9.30 471	55.15 531	11.32 463	9.98 492	30.27 488	18.05 498	37.06 483	55.12 526	36.70 502	43.26 492	33.73 464	22.90 455	22.63 448	29.52 499	0.39 352	0.18 317	0.85 437	0.16 307	2.75 445	1.47 413

Ntro	34.97 537	37.63 541	54.53 528	43.26 543	22.45 534	57.73 544	21.97 511	47.14 530	64.21 547	39.12 508	48.86 510	47.93 525	36.94 516	40.66 528	29.83 500	17.16 535	6.51 530	32.70 541	10.17 530	24.06 538	16.48 535

zh-mn7	21.99 495	13.21 499	53.55 525	10.73 447	5.68 412	27.38 475	14.94 472	34.53 457	56.55 531	40.02 511	57.13 533	31.28 441	23.73 460	35.83 510	30.28 501	0.95 437	0.44 416	0.22 353	0.19 327	1.26 399	1.86 426

PDISCO_ROB	24.45 514	9.24 470	29.28 480	28.68 532	19.96 528	37.14 512	15.33 479	45.04 527	54.69 521	29.24 465	42.67 486	46.07 520	28.17 487	35.35 502	30.30 502	9.92 521	2.13 495	6.90 510	3.20 496	8.74 507	6.87 501

z-mn7	21.05 487	9.91 478	45.96 516	11.27 461	5.23 386	33.41 503	15.27 477	35.65 468	57.07 532	26.62 446	53.08 522	32.21 450	24.80 470	35.65 508	30.93 503	0.49 375	0.25 371	0.55 406	0.11 283	1.62 413	0.90 374

RYNet	18.92 470	4.69 422	16.88 425	10.99 454	15.84 519	46.72 528	16.57 489	37.84 488	48.03 498	26.92 447	26.48 325	37.84 487	24.92 471	19.80 414	31.04 504	0.25 313	0.25 371	0.62 412	0.03 177	6.34 490	6.39 495

SHD	21.32 490	10.03 479	30.16 484	14.30 490	8.68 479	24.15 447	8.93 390	40.82 505	61.17 540	35.79 500	44.15 498	38.73 489	30.20 496	33.88 496	31.09 505	2.00 468	0.81 461	1.17 451	1.55 477	4.08 472	4.78 481

DISCO	16.36 441	1.88 286	16.15 416	7.78 368	4.19 331	26.92 473	10.21 422	30.31 401	44.26 488	21.35 389	33.91 432	35.80 478	22.40 454	35.65 508	33.87 506	0.18 270	0.08 215	0.04 209	0.04 198	1.71 419	0.54 317

SGM-ForestM	23.72 506	2.44 352	9.13 281	7.43 352	2.25 233	44.80 527	19.11 503	44.90 526	49.97 510	50.74 533	51.18 517	62.06 546	45.83 533	44.96 533	33.88 507	1.00 441	0.84 463	0.78 425	0.62 438	1.29 401	1.11 393

ADCRef	17.30 453	6.73 456	42.01 510	10.11 431	8.78 484	26.61 471	10.45 426	31.29 414	32.75 422	31.19 475	41.62 482	18.47 330	19.78 443	24.29 458	34.06 508	0.76 417	0.42 410	2.16 474	1.79 480	1.23 397	1.56 417

Wz-Net-TNSev	25.12 515	20.16 522	57.98 535	9.56 414	7.42 460	42.73 525	22.27 512	35.14 462	53.46 516	35.97 501	42.74 487	45.83 517	39.87 524	36.56 514	34.73 509	1.82 466	1.51 483	0.76 424	1.34 474	5.84 489	6.80 499

ADCP+	18.16 464	4.61 420	32.94 489	9.31 405	10.23 495	28.87 480	11.69 443	33.43 442	36.49 449	29.28 466	40.49 472	24.18 388	24.61 467	33.89 497	35.33 510	0.25 313	0.40 405	2.00 470	1.17 468	2.16 435	1.87 428

xxxx	11.74 384	1.16 93	7.88 208	5.61 233	1.99 220	20.46 424	3.12 227	33.99 447	23.76 334	15.53 258	30.67 374	26.88 415	14.50 377	12.98 288	35.48 511	0.19 274	0.18 317	0.01 154	0.02 158	0.22 144	0.27 234

Wz-Net-SNSev	22.67 500	16.94 512	45.69 514	13.85 485	8.52 478	28.89 481	27.06 529	39.39 498	55.04 524	31.77 481	53.23 523	39.18 491	23.41 459	26.40 469	36.25 512	0.78 419	0.21 336	1.21 455	0.90 452	3.03 452	1.62 419

LE_ROB	22.93 503	3.07 383	14.02 392	7.70 364	2.86 270	31.99 497	17.35 495	28.10 368	67.19 552	70.51 555	55.61 532	49.07 527	47.62 535	24.76 462	36.49 513	0.35 336	0.20 329	0.27 365	0.55 433	0.48 286	0.44 295

ADCL	21.64 493	6.20 447	47.32 518	9.93 426	6.91 449	38.69 520	19.97 505	31.26 412	54.04 517	27.89 456	47.97 509	31.35 443	30.66 500	33.18 495	36.62 514	0.99 440	0.92 470	2.63 483	1.82 482	2.45 438	2.13 437

PASM	28.19 523	17.35 513	48.18 519	22.49 522	22.20 532	25.92 464	25.84 527	34.35 453	49.45 505	35.37 499	39.48 466	46.72 523	33.36 508	34.28 499	36.77 515	11.73 530	14.94 539	17.43 531	22.18 540	13.45 522	12.32 529

ADCPNet	21.93 494	9.38 473	57.92 534	11.76 468	6.88 447	36.03 510	18.44 500	32.80 434	35.93 444	32.91 489	43.80 496	39.21 492	26.99 480	31.14 490	36.94 516	2.05 469	2.67 506	2.30 478	3.45 498	4.22 474	3.82 467

zh-sn7	23.03 504	15.48 508	50.25 520	14.08 488	7.77 468	26.71 472	23.32 521	36.59 477	48.43 501	33.80 493	51.71 518	33.34 461	33.77 509	39.91 527	37.07 517	0.60 394	0.86 464	0.54 405	0.35 400	3.18 457	2.85 452

ACVNet_1	41.30 542	49.46 545	64.91 544	44.67 544	25.07 537	49.43 533	25.23 525	55.33 544	65.87 549	59.72 539	59.33 536	63.43 547	48.79 537	49.63 537	37.09 518	19.05 538	9.82 536	38.29 543	13.97 536	28.67 540	18.23 540

RTSC	19.64 475	9.36 472	31.06 487	10.99 454	6.24 431	28.10 477	10.14 420	37.50 487	58.34 536	31.74 480	36.70 447	32.50 454	21.03 451	36.00 513	37.24 519	1.23 454	0.44 416	0.12 299	0.31 389	1.98 428	1.69 423

test_xeample	11.49 377	1.24 110	7.50 190	5.22 210	2.18 229	17.40 398	6.49 343	31.14 410	22.77 319	17.90 315	33.09 419	18.48 331	14.61 378	13.51 305	37.38 520	0.16 264	0.13 280	0.01 154	0.03 177	0.23 156	0.24 221

EDNetEfficient	25.16 516	22.23 524	77.22 558	9.09 399	7.38 458	19.38 416	16.78 491	21.41 289	55.74 529	61.52 546	53.51 526	36.22 479	40.65 527	24.22 456	38.27 521	0.62 401	0.74 456	0.86 440	2.60 492	7.70 497	7.09 504

SAMSARA	34.43 536	18.53 515	31.91 488	55.34 548	35.34 542	75.99 565	94.71 575	47.97 532	50.84 514	37.47 506	36.99 449	53.12 535	38.55 521	39.56 525	38.65 522	3.59 489	5.40 527	2.22 477	3.72 500	9.43 509	9.29 522

MANE	31.97 531	10.75 487	17.71 437	20.94 516	13.77 515	47.80 530	26.85 528	53.00 542	55.20 527	59.29 538	64.30 544	64.93 549	56.31 547	51.83 543	38.69 523	9.61 520	4.72 525	6.91 511	19.93 539	9.20 508	7.64 511

XQC	24.10 510	16.76 511	50.68 521	21.37 521	11.01 501	35.24 508	18.84 502	37.28 486	55.11 525	31.64 479	30.06 370	37.71 486	30.31 498	37.17 516	39.66 524	4.20 495	0.41 406	2.76 486	1.89 484	11.46 520	8.42 516

MFN_U_SF_RVC	28.16 522	14.14 505	53.23 523	21.11 518	7.91 471	39.97 522	13.13 455	51.65 539	46.34 496	47.41 530	53.38 524	55.32 536	40.53 526	38.47 523	39.74 525	5.67 504	4.46 524	6.98 512	8.73 526	7.47 496	7.44 509

PVD	33.19 533	18.59 516	37.64 497	26.09 527	16.99 523	33.25 502	42.25 546	51.42 538	66.03 550	52.65 536	64.31 545	51.93 534	55.13 543	51.61 542	40.40 526	4.00 494	3.51 517	9.53 520	4.26 505	10.62 513	23.56 541

MSAF-DinoV2	20.61 482	7.35 463	24.41 466	11.43 465	4.88 364	30.12 486	16.70 490	39.67 500	54.27 519	22.75 403	32.01 403	48.05 526	30.44 499	37.52 518	40.45 527	0.72 410	0.50 432	0.44 394	1.23 471	4.64 476	4.54 479

ADCMid	22.76 501	10.75 487	41.73 507	11.23 459	7.97 473	27.26 474	19.18 504	35.44 467	38.02 459	40.23 512	46.38 504	36.56 480	42.70 529	38.20 522	40.75 528	1.77 463	1.43 481	3.05 489	3.81 501	4.96 480	3.82 467

RTS	30.15 527	23.12 526	96.33 574	16.71 501	11.63 506	58.66 546	24.28 523	36.80 479	62.63 544	43.79 522	46.10 502	32.56 455	43.90 530	51.29 540	40.92 529	2.38 475	0.66 450	1.06 446	0.74 445	5.11 482	4.34 475

RTSA	30.15 527	23.12 526	96.33 574	16.71 501	11.63 506	58.66 546	24.28 523	36.80 479	62.63 544	43.79 522	46.10 502	32.56 455	43.90 530	51.29 540	40.92 529	2.38 475	0.66 450	1.06 446	0.74 445	5.11 482	4.34 475

ccnet	24.02 508	16.16 509	21.70 459	11.83 470	17.75 524	37.87 515	16.18 485	45.46 528	31.93 410	36.99 505	46.46 507	38.76 490	29.52 494	37.55 519	40.93 531	9.20 518	6.29 529	9.63 521	7.71 523	11.19 516	7.21 507

RainbowNet	51.25 545	62.74 555	64.52 543	60.13 549	39.00 546	58.72 548	30.83 535	57.31 548	79.18 565	50.24 532	65.35 549	60.13 543	44.25 532	49.47 536	41.16 532	46.52 551	46.06 554	52.72 550	31.78 543	52.33 551	32.47 547

WZ-Net	25.17 517	12.95 498	63.02 539	15.13 496	10.42 498	38.51 518	27.42 531	40.46 504	54.17 518	28.32 459	52.95 521	40.81 501	28.36 489	37.07 515	41.35 533	1.21 453	0.21 336	0.73 422	0.94 458	5.42 487	3.87 469

AnyNet_C32	23.37 505	13.28 501	40.29 503	12.36 474	11.44 505	30.39 489	29.15 534	31.36 415	44.90 492	35.36 498	48.86 510	33.61 463	34.20 510	43.15 532	41.62 534	1.27 455	1.35 478	1.18 453	2.58 491	4.77 479	6.27 493

ELAS_RVC	33.79 535	19.15 518	35.97 494	21.28 519	13.79 516	52.58 535	36.11 543	48.96 534	55.66 528	61.47 545	62.91 539	58.35 540	53.55 541	53.37 545	42.23 535	11.25 528	6.64 532	10.32 523	7.05 516	13.56 523	11.58 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	28.98 524	35.45 539	99.82 584	9.43 407	5.65 410	24.97 456	14.79 469	26.06 344	54.82 522	60.87 542	57.59 534	45.42 516	50.27 538	26.11 467	43.62 536	0.30 323	0.37 401	1.61 465	2.35 489	10.17 510	9.99 523

BEATNet-Init1	35.08 538	20.64 523	54.70 529	27.43 529	12.00 511	58.29 545	31.01 536	52.58 541	57.49 534	60.36 540	62.98 540	69.98 552	55.54 545	53.00 544	44.40 537	4.61 500	2.84 509	7.05 514	6.89 515	10.97 515	8.94 519

ELAS	33.68 534	18.95 517	36.71 495	20.64 513	13.61 514	56.43 539	35.14 541	50.03 536	49.90 506	60.58 541	63.83 543	58.64 541	53.36 540	50.73 538	44.44 538	11.03 526	6.58 531	10.02 522	7.43 517	13.58 525	11.94 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	26.20 520	13.71 503	46.90 517	14.51 492	10.34 496	30.46 491	22.72 516	42.81 518	57.61 535	42.58 517	49.37 514	41.91 506	40.43 525	41.90 531	44.58 539	2.37 474	2.19 497	2.37 480	3.29 497	7.32 495	6.52 497

coex-ft	30.77 530	38.58 542	93.29 573	9.44 410	5.62 408	34.95 507	25.30 526	30.83 407	59.36 537	73.23 559	58.53 535	45.92 518	47.29 534	29.44 485	45.30 540	1.37 456	1.65 487	0.95 443	0.96 459	8.35 505	4.96 483

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 540	34.69 536	53.68 526	37.47 538	12.55 513	56.80 542	22.63 515	52.02 540	63.29 546	66.20 551	63.82 542	58.12 538	53.73 542	51.21 539	46.48 541	8.79 516	5.31 526	14.69 528	15.22 537	17.27 533	9.21 521

222	12.33 395	1.29 120	8.09 222	6.06 274	2.14 227	19.51 417	2.53 200	33.63 444	23.55 325	21.72 392	30.51 373	20.11 346	16.77 409	13.22 296	46.51 542	0.15 262	0.14 295	0.01 154	0.03 177	0.26 176	0.26 230

ACVNet_2	57.39 551	61.72 554	72.56 553	66.35 552	38.29 545	61.93 550	48.64 550	71.64 563	81.91 568	79.28 567	88.72 574	76.25 556	72.87 557	54.33 546	46.74 543	37.13 545	23.36 542	54.52 551	37.80 546	46.22 546	27.59 544

AnyNet_C01	29.76 525	25.78 529	75.37 556	17.03 504	11.34 503	49.00 532	27.12 530	37.99 489	40.05 467	40.73 513	65.13 547	46.98 524	38.86 522	46.63 534	48.19 544	2.14 470	2.13 495	2.13 473	2.56 490	8.14 503	7.98 513

Consistency-Raft	41.82 543	35.10 538	44.56 513	32.85 535	41.39 547	46.76 529	34.76 540	57.01 546	54.94 523	32.10 483	65.22 548	30.82 437	48.46 536	40.81 529	48.77 545	27.39 543	34.28 546	42.92 544	51.66 555	39.28 545	27.28 543

IMH-64-1	59.25 552	58.09 549	67.69 548	66.06 550	50.51 549	56.45 540	49.45 551	68.83 556	67.75 553	67.58 552	80.37 563	70.15 553	74.28 559	72.16 562	48.94 546	42.00 548	42.87 551	65.57 552	47.02 548	51.52 547	37.76 550

IMH-64	59.25 552	58.09 549	67.69 548	66.06 550	50.51 549	56.45 540	49.45 551	68.83 556	67.75 553	67.58 552	80.37 563	70.15 553	74.28 559	72.16 562	48.94 546	42.00 548	42.87 551	65.57 552	47.02 548	51.52 547	37.76 550

anonymity	52.32 546	58.23 551	63.91 540	41.12 541	59.25 557	53.27 536	41.04 545	55.69 545	40.20 468	54.85 537	49.49 515	49.13 528	55.48 544	59.07 548	49.65 548	55.86 554	50.03 560	51.00 548	51.08 553	51.71 549	56.36 555

IMH	62.95 554	60.33 553	67.78 550	69.51 554	53.65 552	65.09 554	54.21 553	72.00 564	73.28 559	72.49 557	81.93 565	72.96 555	79.81 563	76.65 568	51.41 549	43.57 550	49.82 559	67.81 554	51.14 554	54.83 552	40.67 552

ktn	72.58 563	80.06 570	69.96 551	79.14 563	69.86 568	75.40 563	70.43 565	69.01 558	76.90 562	72.88 558	77.46 560	77.43 557	77.41 562	72.78 565	55.00 550	79.09 566	65.99 568	80.09 563	68.29 558	71.46 564	62.98 561

SGM+DAISY	54.67 549	56.61 548	62.73 538	40.21 540	53.22 551	61.95 551	48.59 549	55.05 543	44.62 491	61.03 544	63.68 541	60.46 544	55.62 546	60.68 550	55.34 551	56.34 556	48.56 557	50.16 547	49.63 552	52.25 550	56.76 557

SPS-STEREO	55.62 550	59.14 552	64.16 541	45.05 545	53.84 554	59.88 549	44.00 548	59.53 549	49.94 508	62.33 547	61.09 538	59.80 542	56.82 548	60.06 549	57.85 552	58.41 557	48.34 556	51.07 549	49.21 551	55.41 553	56.48 556
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	72.18 561	79.78 568	78.84 560	78.75 562	68.52 565	63.26 552	61.68 557	69.22 559	75.95 560	77.58 564	78.85 561	79.69 562	84.79 570	77.39 569	58.43 553	69.68 563	60.79 567	77.46 560	68.48 559	69.62 559	64.92 564

WAO-6	70.64 557	73.02 560	66.25 545	79.92 565	61.74 561	68.74 556	59.08 555	75.27 568	87.02 572	74.72 560	79.40 562	79.19 560	84.60 569	67.70 554	60.53 554	67.85 560	48.88 558	81.48 565	73.29 562	65.57 555	58.60 558

NVStereoNet_ROB	41.93 544	32.40 535	44.55 512	36.60 537	27.78 538	34.52 505	32.38 537	48.84 533	57.18 533	69.34 554	75.62 559	66.07 551	64.86 551	47.34 535	60.78 555	15.72 534	23.99 543	23.40 535	32.06 544	21.34 536	23.86 542
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MFMNet_re	72.05 560	79.64 567	64.23 542	52.73 547	84.71 572	77.93 567	68.35 560	63.96 552	66.93 551	61.00 543	71.29 555	63.84 548	68.91 553	72.42 564	61.11 556	82.03 573	74.22 573	80.34 564	74.44 564	83.62 574	89.34 576

LRCNet_RVC	73.59 565	69.80 557	74.41 555	77.63 560	60.56 560	40.33 523	15.08 475	71.04 561	48.36 500	88.07 575	94.62 577	90.11 574	81.83 566	80.58 571	61.26 557	97.12 582	72.30 572	96.65 581	97.58 582	77.13 569	77.30 571

TorneroNet-64	65.66 555	70.70 558	71.20 552	76.52 558	59.70 559	66.78 555	58.05 554	67.53 555	80.00 566	62.67 548	67.40 550	83.09 564	69.42 554	67.34 552	62.05 558	48.31 553	44.07 553	72.93 556	63.88 557	68.05 557	53.58 554

PWCK	65.90 556	88.63 574	79.40 561	80.32 566	29.96 540	63.85 553	39.45 544	72.07 565	71.26 557	78.74 566	68.99 552	77.82 558	61.77 550	82.81 572	62.64 559	80.17 569	39.88 550	81.90 567	47.37 550	73.54 567	37.51 549

LVE	71.50 559	72.46 559	83.91 566	75.21 557	55.29 556	74.81 559	62.76 558	77.22 569	83.77 570	82.09 569	87.11 573	83.38 565	82.41 568	75.93 566	64.49 560	48.28 552	57.24 566	74.61 558	62.53 556	65.49 554	61.01 559

WAO-7	72.21 562	78.21 563	54.04 527	79.33 564	69.31 567	70.20 557	72.09 566	77.85 572	84.90 571	77.35 563	86.03 569	79.37 561	79.88 564	65.32 551	65.33 561	62.33 559	69.70 571	70.51 555	73.21 561	67.23 556	62.02 560

TorneroNet	71.21 558	73.44 561	75.82 557	80.82 567	65.65 563	70.53 558	64.39 559	71.42 562	75.97 561	71.47 556	73.68 557	84.17 567	74.00 558	69.85 558	69.09 562	59.37 558	48.19 555	79.67 561	73.51 563	74.93 568	68.26 567

WAO-8	76.87 569	78.41 564	66.45 546	86.81 571	72.47 569	79.27 569	68.59 562	77.75 570	89.01 574	83.09 571	86.98 570	85.87 570	84.97 571	72.12 560	69.11 563	74.93 564	55.23 563	87.79 577	83.50 571	70.47 561	64.56 562

Venus	76.87 569	78.41 564	66.45 546	86.81 571	72.47 569	79.27 569	68.59 562	77.75 570	89.01 574	83.09 571	86.98 570	85.87 570	84.97 571	72.12 560	69.11 563	74.93 564	55.23 563	87.79 577	83.50 571	70.48 562	64.56 562

UNDER WATER-64	73.11 564	74.48 562	87.70 567	74.03 556	55.20 555	78.24 568	75.71 568	65.33 553	67.91 555	75.60 562	69.32 553	84.41 568	76.93 561	68.43 556	72.45 565	81.18 571	56.77 565	82.46 568	80.34 568	68.22 558	67.48 566

Dean	80.72 573	85.82 573	83.27 563	84.91 570	59.53 558	75.11 560	68.39 561	81.59 574	88.05 573	92.41 577	86.98 570	92.41 576	93.02 576	83.11 573	73.31 566	68.01 561	66.13 569	94.82 580	84.66 574	83.28 572	69.50 568

HanzoNet	77.61 571	81.11 571	82.83 562	77.82 561	69.15 566	75.25 562	69.06 564	73.49 566	77.84 564	82.19 570	82.80 566	85.42 569	86.67 574	85.99 575	73.64 567	85.24 577	68.38 570	81.71 566	75.47 566	71.98 565	66.24 565

TCMNet-wrong-test	76.74 568	91.47 577	89.31 569	97.64 580	97.35 580	94.87 574	92.51 574	69.78 560	65.29 548	63.44 550	71.10 554	65.66 550	51.44 539	85.29 574	74.70 568	56.06 555	20.22 540	83.11 572	82.39 570	95.02 581	88.18 575

UNDER WATER	75.92 567	79.25 566	87.75 568	84.39 569	66.43 564	77.08 566	77.22 569	66.90 554	72.16 558	75.32 561	71.56 556	85.89 572	82.15 567	70.11 559	74.99 569	79.34 568	53.61 562	86.40 574	84.53 573	71.29 563	72.11 569

JetBlue	54.08 548	45.10 544	74.15 554	51.17 546	47.68 548	75.66 564	60.97 556	63.63 551	62.09 543	63.32 549	64.88 546	78.86 559	68.17 552	68.15 555	75.09 570	36.86 544	24.88 545	29.01 539	29.12 542	28.71 541	34.13 548

MADNet+	53.31 547	68.61 556	98.75 581	67.03 553	37.58 544	79.83 571	81.74 571	60.38 550	61.61 542	51.43 535	54.92 530	61.11 545	59.29 549	69.66 557	76.71 571	23.88 540	24.03 544	17.08 530	12.35 535	32.47 543	27.69 545

KSHMR	88.54 575	93.03 578	83.31 564	95.54 578	91.74 577	82.37 572	83.41 572	84.43 575	81.99 569	87.89 574	84.05 567	91.94 575	81.33 565	76.34 567	81.76 572	96.44 581	96.14 580	96.69 582	97.12 581	92.52 580	92.67 581

DPSimNet_ROB	74.29 566	83.27 572	59.30 537	77.19 559	65.13 562	75.14 561	74.95 567	73.99 567	76.94 563	81.99 568	75.48 558	80.18 563	71.76 555	67.39 553	84.00 573	81.87 572	51.14 561	79.99 562	76.70 567	70.17 560	79.21 572

JetRed	79.55 572	79.88 569	91.52 572	71.05 555	75.80 571	91.66 573	80.11 570	79.14 573	80.44 567	84.35 573	84.23 568	83.38 565	72.48 556	79.43 570	85.44 574	69.33 562	81.58 574	73.66 557	72.56 560	82.35 571	72.60 570

ASD4	87.72 574	90.49 575	83.85 565	83.29 568	90.74 576	97.88 577	99.60 582	88.98 576	96.82 580	88.24 576	93.42 575	89.82 573	86.15 573	88.78 576	91.81 575	79.31 567	81.76 575	76.68 559	81.50 569	83.55 573	81.68 573

xxxxx1	91.92 577	95.33 580	98.45 578	87.29 573	89.24 573	98.50 578	98.17 579	92.95 577	93.21 577	93.55 578	95.36 578	96.99 578	96.28 577	94.65 578	94.94 576	83.26 574	84.17 576	82.90 569	88.32 577	85.49 576	89.37 577

tt_ll	91.92 577	95.33 580	98.45 578	87.29 573	89.24 573	98.50 578	98.17 579	92.95 577	93.21 577	93.55 578	95.36 578	96.99 578	96.28 577	94.65 578	94.94 576	83.26 574	84.17 576	82.90 569	88.32 577	85.49 576	89.37 577

ff	91.92 577	95.33 580	98.45 578	87.29 573	89.24 573	98.50 578	98.17 579	92.95 577	93.21 577	93.55 578	95.36 578	96.99 578	96.28 577	94.65 578	94.94 576	83.26 574	84.17 576	82.90 569	88.32 577	85.49 576	89.37 577

MADNet++	94.16 581	94.02 579	90.25 570	96.28 579	96.84 579	97.17 576	90.16 573	94.71 580	91.69 576	97.07 581	93.71 576	94.62 577	92.63 575	96.15 581	95.18 579	95.42 579	95.89 579	92.80 579	92.23 580	92.10 579	94.30 583

HaxPig	99.40 584	99.99 586	97.38 576	100.00 586	100.00 586	96.91 575	97.35 576	99.59 584	99.99 586	100.00 588	100.00 586	99.99 589	99.99 585	99.04 583	97.77 580	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	99.99 586

MEDIAN_ROB	99.19 582	99.84 584	99.62 583	98.49 581	98.51 582	98.58 581	97.81 578	98.80 583	98.56 581	99.36 585	99.49 582	99.56 584	99.06 581	98.35 582	98.31 581	99.99 584	99.63 583	100.00 586	100.00 587	99.81 584	99.95 585

PML	99.19 582	100.00 589	98.08 577	99.28 583	99.53 583	100.00 585	99.73 583	98.24 581	99.44 583	100.00 588	99.57 584	98.76 583	99.84 583	100.00 589	98.88 582	100.00 585	99.54 582	100.00 586	99.50 584	99.90 585	93.55 582

USTest	93.52 580	90.92 576	77.74 559	87.90 576	92.63 578	100.00 585	100.00 586	99.79 585	99.80 584	99.21 584	99.52 583	98.03 581	99.15 582	89.52 577	99.31 583	90.37 578	98.47 581	84.34 573	87.43 576	84.58 575	91.71 580

Anonymous_1	99.65 585	99.95 585	99.93 585	99.80 585	99.60 584	100.00 585	100.00 586	99.82 587	99.98 585	99.62 586	99.94 585	99.75 586	100.00 586	99.66 584	99.88 584	98.45 583	99.84 584	98.73 583	99.26 583	99.41 583	99.36 584

test_example2	99.68 586	99.99 586	99.99 586	100.00 586	99.99 585	99.86 584	99.99 585	98.29 582	100.00 587	100.00 588	100.00 586	98.15 582	98.39 580	99.98 586	99.98 585	100.00 585	99.99 586	99.40 584	99.53 585	100.00 586	100.00 587

ccccc	99.71 587	98.19 583	100.00 587	100.00 586	100.00 586	99.32 583	99.81 584	99.79 585	99.22 582	99.63 587	98.80 581	99.69 585	99.91 584	99.95 585	99.99 586	100.00 585	100.00 587	99.97 585	99.90 586	100.00 586	100.00 587

DPSMNet_ROB	99.95 589	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	99.15 583	100.00 586	99.96 587	100.00 586	99.99 587	99.99 586	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

DGTPSM_ROB	99.95 589	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	99.14 582	100.00 586	99.96 587	100.00 586	99.99 587	99.99 586	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

FlowAnything	100.00 591	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 586	100.00 591	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

Selective-RAFT-Error	100.00 591	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 586	100.00 591	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

tt	89.96 576	1.02 65	100.00 587	99.40 584	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	78.36 565	67.94 551	99.99 589	100.00 586	100.00 589	100.00 589	95.81 580	99.93 585	87.43 575	86.39 575	95.11 582	87.89 574

CasAABBNet	100.00 591	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 586	100.00 591	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

LSM0	100.00 591	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 586	100.00 591	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

DPSM_ROB	100.00 591	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 586	100.00 591	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

DPSM	100.00 591	100.00 589	100.00 587	100.00 586	100.00 586	100.00 585	100.00 586	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 586	100.00 591	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

AVERAGE_ROB	99.80 588	99.99 586	99.40 582	100.00 586	100.00 586	98.99 582	97.72 577	100.00 588	100.00 587	100.00 588	100.00 586	100.00 591	100.00 586	100.00 589	100.00 589	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587

FADE		35.07 537		32.15 534	23.61 535			57.09 547	71.09 556	43.02 518		43.42 511		58.81 547		37.95 546	21.02 541	44.59 545	42.77 547	17.09 531	15.50 534

Low-res two-view benchmark