Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2	0.13 6	0.15 196	0.45 46	0.02 118	0.01 184	0.32 11	0.00 1	0.52 25	0.60 96	0.00 1	0.14 174	0.03 41	0.01 15	0.20 89	0.16 173	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FoundationStereo	0.08 2	0.12 159	0.24 17	0.02 118	0.01 184	0.12 2	0.04 265	0.24 3	0.59 87	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.11 41	0.07 85	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

castereo++	0.25 82	0.15 196	0.48 55	0.09 307	0.00 1	1.08 135	0.03 237	1.53 102	0.67 165	0.00 1	0.01 1	0.59 231	0.00 1	0.09 26	0.06 72	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.28 521	0.02 160	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.14 10	0.04 10	0.38 40	0.05 237	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.32 9	0.63 127	0.00 1	0.01 1	0.04 59	0.03 83	0.20 89	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

S2M2_XL	0.06 1	0.19 235	0.39 41	0.04 212	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 10	0.07 1	0.01 5	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 38	0.05 24	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.54 103	0.81 257	0.01 5	0.08 151	0.02 11	0.03 83	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.17 23	0.06 45	0.25 25	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.50 23	1.29 356	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-Stereo	0.34 109	0.07 70	1.33 235	0.03 178	0.01 184	1.06 121	0.00 1	2.93 225	0.66 154	0.01 5	0.09 156	0.14 159	0.07 175	0.10 35	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

SGD-Stereo	0.12 4	0.10 126	0.25 25	0.03 178	0.00 1	1.03 86	0.00 1	0.24 3	0.59 87	0.01 5	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.06 17	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 34	0.03 2	0.46 49	0.03 178	0.00 1	0.36 24	0.02 189	1.68 120	0.67 165	0.01 5	0.01 1	0.05 87	0.00 1	0.12 47	0.22 212	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.15 464	0.01 63	0.00 1

999	0.48 172	0.07 70	0.55 65	0.01 31	0.00 1	1.27 240	0.09 339	0.33 10	0.61 106	0.01 5	0.17 192	0.03 41	0.02 46	5.79 427	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

dual_stereo	0.29 93	0.05 24	0.31 34	0.03 178	0.00 1	0.31 9	0.02 189	3.31 292	0.61 106	0.01 5	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.79 209	0.13 144	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.08 443	0.00 1	0.01 116

Occ-G	0.24 78	0.10 126	0.59 69	0.01 31	0.01 184	0.80 47	0.04 265	0.62 41	0.15 13	0.01 5	0.51 278	1.34 318	0.04 113	0.09 26	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.15 413	0.00 1

Selective-RAFT	0.37 124	0.06 45	0.65 77	0.03 178	0.01 184	1.17 181	0.02 189	2.63 196	0.66 154	0.01 5	0.01 1	0.22 176	0.18 257	1.31 235	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 493	0.04 256	0.00 1

MSCF	0.38 130	0.45 381	0.49 56	0.12 330	0.24 452	1.05 107	0.03 237	3.14 256	0.68 173	0.02 15	0.01 1	0.02 11	0.23 277	0.65 201	0.18 190	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

DilatedVolume-Stereo	0.16 17	0.04 10	0.55 65	0.02 118	0.00 1	0.87 58	0.05 287	0.53 26	0.26 55	0.02 15	0.20 211	0.06 102	0.16 249	0.17 66	0.26 240	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.03 217	0.02 233

MLG-Stereo_test2	0.16 17	0.11 148	0.23 14	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.27 5	1.26 345	0.02 15	0.01 1	0.08 125	0.00 1	0.07 19	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

MLG-Stereo_test1	0.15 16	0.06 45	0.31 34	0.02 118	0.01 184	1.05 107	0.00 1	0.19 1	1.26 345	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

GREAT-IGEV	0.24 78	0.10 126	0.92 119	0.06 255	0.33 490	1.11 150	0.06 311	0.36 14	0.19 29	0.02 15	0.47 274	0.02 11	0.06 158	0.13 55	0.16 173	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.20 493	0.09 353	0.36 510

fffft	0.22 59	0.03 2	0.46 49	0.01 31	0.00 1	0.93 70	0.01 114	1.42 86	0.61 106	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.21 98	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.07 402
1: 1. 1
fffy	0.14 10	0.06 45	0.88 108	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.01 114	0.79 55	0.13 5	0.02 15	0.01 1	0.06 102	0.01 15	0.16 62	0.03 6	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.06 383

rvit_stereo_0081_aga	0.17 23	0.11 148	0.81 95	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.01 114	0.79 55	0.59 87	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	1.74 448	0.03 2	0.99 137	0.03 178	7.39 554	10.20 537	0.00 1	0.71 49	0.20 34	0.02 15	0.02 89	0.12 148	0.02 46	0.11 41	0.04 12	0.00 1	0.00 1	9.67 550	5.13 566	0.01 63	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 98	0.23 274	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 114	2.79 210	0.60 96	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

rvit_stereo_ft	0.31 101	0.32 320	1.63 285	0.01 31	0.00 1	0.19 6	0.00 1	2.84 216	0.79 245	0.02 15	0.03 117	0.08 125	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

RSM++	0.17 23	0.07 70	0.42 43	0.03 178	0.00 1	0.40 27	0.00 1	1.18 75	0.59 87	0.02 15	0.01 1	0.01 2	0.05 131	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.09 353	0.07 402

CAS++	0.32 104	0.22 266	0.69 84	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.01 114	4.32 413	0.48 79	0.02 15	0.01 1	0.07 118	0.00 1	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.47 165	0.22 266	1.27 219	0.15 358	0.01 184	1.18 188	0.01 114	1.65 114	0.48 79	0.02 15	1.80 404	0.46 213	0.04 113	1.62 250	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 374	0.16 419	0.02 233

MGS-Stereo	0.31 101	0.10 126	0.89 112	0.02 118	0.00 1	0.50 38	0.00 1	0.39 18	0.61 106	0.02 15	2.91 451	0.04 59	0.03 83	0.21 98	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 511	0.00 1

whm_eth	0.30 98	0.23 274	1.20 208	0.00 1	0.00 1	0.90 61	0.01 114	2.79 210	0.60 96	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.01 15	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

MaDis-Stereo	0.22 59	0.29 311	0.87 106	0.05 237	0.18 425	0.41 29	0.01 114	1.24 78	0.56 84	0.02 15	0.03 117	0.13 153	0.05 131	0.32 146	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DLNR_Zeroshot_test	23.05 569	49.79 575	87.94 576	97.52 589	94.73 584	1.18 188	0.00 1	20.60 561	0.14 9	0.02 15	0.02 89	0.02 11	0.02 46	4.35 347	0.10 126	32.22 574	0.04 434	0.00 1	0.27 517	72.00 581	0.06 383

GCAP-Stereo	0.24 78	0.29 311	0.82 97	0.01 31	0.00 1	1.24 223	0.00 1	1.70 123	0.23 46	0.02 15	0.01 1	0.09 132	0.10 209	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

4D-IteraStereo	0.35 116	0.60 435	1.93 320	0.02 118	0.09 373	1.03 86	0.07 320	1.25 79	0.34 66	0.02 15	0.03 117	0.84 274	0.10 209	0.31 140	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.07 402

CAS	0.85 283	0.09 105	0.67 80	6.43 547	0.05 330	1.12 157	0.00 1	0.88 63	0.69 188	0.02 15	0.02 89	0.06 102	0.06 158	0.26 121	0.12 140	6.37 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 487

ProNet	0.20 38	0.25 282	0.78 92	0.01 31	0.01 184	0.95 75	0.00 1	0.70 47	0.68 173	0.02 15	0.01 1	0.05 87	0.03 83	0.31 140	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.04 329

CroCo-Stereo Lap2	0.33 106	0.49 402	1.18 200	0.02 118	0.00 1	0.33 13	0.00 1	3.08 247	0.61 106	0.02 15	0.01 1	0.04 59	0.08 190	0.45 175	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.02 233

AIO_rvc	0.21 43	0.32 320	0.50 57	0.09 307	0.03 300	0.43 34	0.06 311	1.25 79	0.63 127	0.03 38	0.01 1	0.09 132	0.04 113	0.28 131	0.16 173	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.10 369	0.10 429

AIO_test	0.17 23	0.11 148	0.55 65	0.08 296	0.06 343	0.42 33	0.06 311	0.35 13	0.38 71	0.03 38	0.01 1	0.86 275	0.03 83	0.21 98	0.10 126	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.08 443	0.03 217	0.02 233

MonSter	0.19 34	0.07 70	0.24 17	0.00 1	0.00 1	0.41 29	0.00 1	2.16 158	0.64 138	0.03 38	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.09 26	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.01 116

Pointernet	0.34 109	0.10 126	1.09 173	0.01 31	0.08 365	1.18 188	0.05 287	2.99 231	0.62 119	0.03 38	0.01 1	0.15 162	0.05 131	0.24 107	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.01 63	0.00 1

UniTT-Stereo	0.16 17	0.11 148	1.13 183	0.03 178	0.17 421	0.32 11	0.02 189	0.38 15	0.32 64	0.03 38	0.16 185	0.05 87	0.07 175	0.16 62	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

CES	0.43 148	0.14 182	0.85 102	0.05 237	1.52 529	1.22 207	0.05 287	1.01 67	0.59 87	0.03 38	0.02 89	0.14 159	0.10 209	0.40 164	0.10 126	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	2.45 543

sAnonymous2	0.37 124	0.32 320	3.21 437	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 327	1.96 144	0.90 272	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

CroCo_RVC	0.37 124	0.32 320	3.21 437	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.08 327	1.96 144	0.90 272	0.03 38	0.05 135	0.04 59	0.11 219	0.11 41	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.18 477

PMTNet	0.21 43	0.19 235	0.85 102	0.02 118	0.02 276	1.14 166	0.30 429	0.88 63	0.11 2	0.03 38	0.02 89	0.07 118	0.02 46	0.37 159	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

FlowAnything_test	0.12 4	0.10 126	0.30 31	0.00 1	0.01 184	1.11 150	0.00 1	0.61 39	0.13 5	0.04 47	0.02 89	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.00 1

depthmonostereo	0.29 93	0.04 10	1.15 189	0.05 237	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.67 45	0.21 39	0.04 47	0.02 89	0.17 169	0.28 292	2.00 261	0.08 100	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 173	0.22 266	0.51 58	0.03 178	0.00 1	1.30 253	0.01 114	1.97 146	0.71 203	0.04 47	0.04 130	0.08 125	0.04 113	4.32 344	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

rvit_0105_6	0.34 109	0.10 126	1.37 241	0.01 31	0.00 1	0.86 56	0.00 1	2.78 209	1.32 363	0.04 47	0.03 117	0.07 118	0.02 46	0.19 77	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299

testlalala_base	1.19 376	0.11 148	0.90 113	0.07 281	0.05 330	1.19 191	0.01 114	4.28 406	0.15 13	0.04 47	0.01 1	0.24 177	0.04 113	0.12 47	0.29 258	7.21 548	1.13 544	0.00 1	0.25 511	7.61 546	0.00 1

LoS	0.28 88	0.16 208	0.95 128	0.07 281	0.01 184	1.32 259	0.07 320	1.30 81	0.60 96	0.04 47	0.03 117	0.28 188	0.11 219	0.48 180	0.11 135	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Reg-Stereo(zero)	0.46 159	0.04 10	1.77 307	0.01 31	0.14 404	1.20 200	0.13 359	1.13 72	0.26 55	0.05 53	0.16 185	1.75 348	1.10 403	0.67 203	0.45 321	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.12 461	0.01 63	0.09 421

GIP-stereo	0.31 101	0.03 2	0.78 92	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.03 237	2.98 230	0.66 154	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.01 15	0.18 70	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

tt45	0.47 165	0.06 45	0.70 85	0.02 118	0.00 1	1.30 253	0.05 287	0.85 62	0.60 96	0.05 53	0.01 1	0.09 132	0.03 83	5.40 407	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

mms	0.11 3	0.07 70	0.45 46	0.01 31	0.00 1	0.35 18	0.01 114	0.38 15	0.15 13	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.20 89	0.04 12	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.14 460

ours_stereo	0.16 17	0.06 45	0.73 87	0.00 1	0.00 1	0.80 47	0.04 265	0.44 20	0.54 82	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.03 83	0.19 77	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.06 383

rvit_stereo_0083	0.13 6	0.02 1	0.30 31	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 114	0.56 34	1.11 316	0.05 53	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.25 113	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

plain	0.41 138	0.28 301	2.26 373	0.07 281	0.00 1	0.50 38	0.01 114	2.84 216	0.92 275	0.05 53	0.07 145	0.13 153	0.17 253	0.43 168	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.01 116

GLC_STEREO	0.13 6	0.08 90	0.61 70	0.01 31	0.00 1	0.94 72	0.03 237	0.29 6	0.21 39	0.05 53	0.02 89	0.06 102	0.04 113	0.26 121	0.07 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

AdaDepth	0.17 23	0.04 10	0.65 77	0.02 118	0.00 1	1.26 236	0.01 114	0.33 10	0.27 59	0.06 61	0.02 89	0.01 2	0.08 190	0.50 182	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.01 116

LG-Stereo_L2	0.16 17	0.13 169	0.42 43	0.04 212	0.00 1	1.05 107	0.15 366	0.57 37	0.38 71	0.06 61	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-Stereo_L1	0.14 10	0.13 169	0.45 46	0.04 212	0.00 1	0.35 18	0.14 363	0.80 57	0.61 106	0.06 61	0.01 1	0.02 11	0.00 1	0.07 19	0.20 201	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LGtest1	0.13 6	0.14 182	0.30 31	0.01 31	0.00 1	0.40 27	0.00 1	0.54 33	0.73 210	0.06 61	0.01 1	0.03 41	0.00 1	0.04 5	0.21 209	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

SMoEStereo_RVC	0.18 32	0.06 45	0.53 62	0.02 118	0.00 1	1.03 86	0.04 265	0.38 15	0.64 138	0.07 65	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.26 121	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.10 429

rvit_0105_4	0.39 131	0.16 208	1.66 291	0.01 31	0.00 1	0.85 55	0.00 1	3.15 259	1.33 365	0.07 65	0.06 140	0.10 142	0.03 83	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

rvit_stereo_0081	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 245	0.07 65	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 23	0.04 10	0.25 25	0.00 1	0.00 1	0.75 44	0.01 114	1.22 76	0.79 245	0.07 65	0.01 1	0.03 41	0.02 46	0.17 66	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 23	0.21 256	1.18 200	0.04 212	0.01 184	0.18 5	0.00 1	0.81 59	0.34 66	0.07 65	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.19 77	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 156	0.43 372	1.18 200	0.51 467	0.04 320	1.26 236	0.02 189	2.38 169	0.65 145	0.07 65	0.02 89	0.70 252	0.20 269	1.01 222	0.13 144	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.10 429

LoS_RVC	0.19 34	0.48 397	0.51 58	0.12 330	0.10 382	1.01 84	0.01 114	0.81 59	0.19 29	0.07 65	0.02 89	0.06 102	0.05 131	0.31 140	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 329

RALCasStereoNet	0.44 152	0.44 377	1.03 157	0.03 178	0.00 1	1.10 145	0.03 237	2.46 183	0.90 272	0.07 65	0.32 231	0.12 148	0.20 269	1.28 234	0.25 232	0.00 1	0.31 530	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.12 445

StereoAnything_RVC	0.66 224	1.49 520	1.08 170	0.01 31	0.01 184	0.37 25	0.05 287	2.93 225	0.63 127	0.08 73	0.01 1	0.00 1	0.02 46	0.17 66	0.04 12	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	6.28 542	0.01 116

castereo	0.32 104	0.28 301	0.46 49	0.01 31	0.05 330	0.81 50	0.04 265	3.37 298	0.61 106	0.08 73	0.01 1	0.08 125	0.14 242	0.10 35	0.11 135	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.22 501	0.02 160	0.01 116

rvit_0105_5	0.41 138	0.20 248	1.94 324	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.00 1	3.18 269	1.27 351	0.08 73	0.09 156	0.10 142	0.02 46	0.35 155	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

rvit_0105_3	0.47 165	0.28 301	2.20 358	0.01 31	0.00 1	1.13 164	0.00 1	3.20 277	1.26 345	0.08 73	0.26 221	0.09 132	0.03 83	0.62 198	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

UGAM	1.08 345	0.19 235	2.83 415	0.05 237	0.01 184	1.09 140	0.11 350	2.89 221	0.64 138	0.08 73	2.46 438	3.64 456	0.08 190	6.99 496	0.25 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.27 478	0.04 329

IGEV-Stereo++	0.20 38	0.05 24	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.84 134	0.34 66	0.08 73	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.19 77	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

ToySt	0.47 165	0.25 282	2.47 393	0.04 212	0.01 184	1.17 181	0.00 1	2.01 149	0.63 127	0.08 73	0.14 174	1.16 308	0.05 131	0.80 211	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.10 369	0.04 329

CroCo-Stereo	0.39 131	0.40 357	1.67 295	0.07 281	0.00 1	0.19 6	0.01 114	3.55 331	0.75 220	0.08 73	0.02 89	0.46 213	0.08 190	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116
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
3w_stereo	0.21 43	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	0.81 50	0.00 1	2.00 148	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.06 17	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 10	0.05 24	0.34 38	0.01 31	0.00 1	1.09 140	0.01 114	0.31 8	0.68 173	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.14 10	0.10 126	0.20 4	0.00 1	0.00 1	1.04 95	0.00 1	0.47 22	0.69 188	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.01 15	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

IGEV-Stereo+	0.43 148	0.17 219	0.46 49	0.14 353	1.06 521	0.63 42	0.02 189	0.30 7	0.24 51	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.03 83	1.86 258	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.15 464	1.83 535	1.61 537

AIO-Stereo	0.21 43	0.07 70	0.44 45	0.03 178	0.03 300	0.41 29	0.01 114	1.65 114	0.65 145	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.04 113	0.22 101	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 532	0.05 281	0.08 415

RSM	0.18 32	0.05 24	0.39 41	0.03 178	0.02 276	0.38 26	0.00 1	1.33 83	0.59 87	0.09 81	0.01 1	0.03 41	0.04 113	0.19 77	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.06 301	0.04 329

trnet	0.22 59	0.14 182	0.67 80	0.00 1	0.00 1	1.24 223	0.01 114	1.16 74	0.56 84	0.09 81	0.08 151	0.05 87	0.00 1	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

testlalala2	0.77 254	0.13 169	1.72 302	3.72 541	2.44 537	1.10 145	0.01 114	3.27 289	0.73 210	0.09 81	0.03 117	1.38 320	0.08 190	0.12 47	0.09 114	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.37 536	0.01 63	0.01 116

ff7	0.23 68	0.21 256	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

IGEVStereo-DCA	0.46 159	0.09 105	1.02 146	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 388	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.05 281	0.01 116

ffff	0.23 68	0.21 256	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

rrr	0.62 212	0.09 105	2.07 348	0.02 118	0.00 1	0.82 52	0.06 311	2.29 164	0.85 268	0.09 81	0.03 117	0.03 41	0.06 158	5.04 388	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 488	0.05 281	0.07 402

11t	0.23 68	0.21 256	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

anonymousdsp	0.21 43	0.21 256	0.63 72	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.74 53	0.77 237	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.08 331	0.03 299

Selective-IGEV	0.22 59	0.06 45	0.46 49	0.05 237	0.04 320	0.34 16	0.04 265	2.16 158	0.59 87	0.09 81	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 448	0.03 217	0.09 421

ccc-4	0.23 68	0.21 256	1.02 146	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.53 26	0.75 220	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.44 170	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 464	0.07 316	0.01 116

IGEV-Stereo	0.21 43	0.21 256	0.63 72	0.02 118	0.00 1	1.07 126	0.00 1	0.73 51	0.77 237	0.09 81	0.01 1	0.04 59	0.07 175	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.08 331	0.03 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.35 116	0.10 126	1.95 325	0.02 118	0.00 1	0.93 70	0.07 320	1.70 123	0.86 270	0.09 81	0.04 130	0.05 87	0.05 131	0.23 104	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 508	0.06 301	0.08 415

GASTEREO	0.39 131	0.45 381	0.47 54	0.11 328	0.24 452	1.06 121	0.03 237	3.16 264	0.66 154	0.10 99	0.01 1	0.01 2	0.28 292	0.66 202	0.18 190	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.32 529	0.03 217	0.02 233

water-stereo	0.17 23	0.03 2	0.91 117	0.04 212	0.02 276	1.04 95	0.00 1	0.43 19	0.26 55	0.10 99	0.06 140	0.06 102	0.06 158	0.13 55	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.01 63	0.01 116

3.25w_new	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 112	0.78 241	0.10 99	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 38	0.06 45	0.19 1	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.64 112	0.78 241	0.10 99	0.06 140	0.02 11	0.02 46	0.03 1	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

xyz-stereo-finetune2	0.61 205	0.19 235	0.84 101	0.06 255	0.00 1	1.28 242	0.04 265	1.89 139	0.69 188	0.10 99	0.59 295	0.07 118	0.67 376	5.30 401	0.47 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

LG-G_1	0.23 68	0.11 148	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 247	0.00 1	1.82 132	0.71 203	0.10 99	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

LG-G	0.23 68	0.11 148	0.32 36	0.02 118	0.00 1	1.29 247	0.00 1	1.82 132	0.71 203	0.10 99	0.01 1	0.05 87	0.01 15	0.07 19	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

SCV	0.42 141	0.28 301	0.68 82	0.26 408	0.16 417	0.26 8	0.05 287	4.98 463	0.63 127	0.10 99	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.18 484	0.25 470	0.18 477

HUF	0.25 82	0.32 320	1.18 200	0.06 255	0.11 389	0.31 9	0.08 327	0.73 51	0.62 119	0.10 99	0.01 1	0.02 11	0.03 83	0.16 62	0.14 155	0.00 1	0.58 539	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.37 511

IGEV-RUCA	0.28 88	0.05 24	0.53 62	0.12 330	0.11 389	1.25 232	0.32 434	0.80 57	0.20 34	0.10 99	0.14 174	0.16 167	0.25 285	0.29 134	0.25 232	0.05 490	0.19 522	0.20 520	0.23 505	0.18 433	0.19 482

MyStereo07	0.27 86	0.27 290	0.64 75	0.02 118	0.01 184	1.64 380	0.01 114	1.41 85	0.73 210	0.10 99	0.01 1	0.03 41	0.10 209	0.24 107	0.04 12	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

CASnet	0.16 17	0.14 182	0.52 61	0.01 31	0.00 1	0.86 56	0.00 1	0.51 24	0.75 220	0.10 99	0.01 1	0.04 59	0.02 46	0.22 101	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
rafts_anoy	0.39 131	0.44 377	1.15 189	0.06 255	0.03 300	1.12 157	0.04 265	2.75 207	0.33 65	0.10 99	0.16 185	0.11 144	0.19 263	0.74 207	0.31 269	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.01 374	0.02 160	0.05 352

sCroCo_RVC	0.21 43	0.14 182	1.54 265	0.01 31	0.00 1	0.13 3	0.04 265	1.10 70	0.65 145	0.10 99	0.05 135	0.03 41	0.04 113	0.23 104	0.05 33	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

CREStereo	0.22 59	0.17 219	0.64 75	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.01 114	1.15 73	0.56 84	0.10 99	0.07 145	0.04 59	0.00 1	0.32 146	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 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
tg	0.34 109	0.26 286	0.68 82	0.01 31	0.00 1	1.25 232	0.01 114	1.75 127	0.65 145	0.11 114	0.40 255	0.74 260	0.11 219	0.29 134	0.08 100	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.21 489

MIF-Stereo (partial)	0.27 86	0.18 227	1.14 185	0.01 31	0.00 1	0.43 34	0.02 189	1.97 146	0.39 73	0.11 114	0.08 151	0.07 118	0.06 158	0.44 170	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

MM-Stereo_test3	0.43 148	0.33 327	0.92 119	0.75 494	0.04 320	0.96 78	0.05 287	3.11 252	0.79 245	0.12 116	0.53 280	0.26 184	0.06 158	0.26 121	0.13 144	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.28 487	0.01 116

SCV_C0	0.34 109	0.20 248	0.96 129	0.02 118	0.00 1	0.41 29	0.02 189	3.62 338	0.65 145	0.12 116	0.01 1	0.07 118	0.09 201	0.18 70	0.13 144	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.19 488	0.12 387	0.04 329

GCST	0.81 269	0.64 445	1.41 245	0.44 447	0.01 184	0.91 63	0.08 327	3.75 349	1.04 298	0.12 116	0.44 266	0.27 186	0.35 312	5.12 392	0.38 301	1.19 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

IGEV++	0.36 120	0.19 235	0.57 68	0.09 307	0.00 1	0.35 18	0.03 237	4.62 436	0.24 51	0.12 116	0.02 89	0.03 41	0.17 253	0.24 107	0.23 218	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.04 419	0.09 353	0.08 415

Anonymous3	0.49 173	0.12 159	2.21 359	0.01 31	0.00 1	2.53 436	0.09 339	3.16 264	0.65 145	0.12 116	0.22 217	0.12 148	0.05 131	0.37 159	0.08 100	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

TestStereo	0.61 205	0.55 420	1.84 317	0.00 1	0.00 1	0.94 72	0.00 1	1.65 114	0.23 46	0.12 116	0.03 117	0.08 125	0.06 158	6.59 462	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.42 141	0.48 397	1.11 177	0.51 467	0.17 421	1.16 177	0.04 265	2.25 162	0.59 87	0.12 116	0.42 259	0.08 125	0.15 245	0.60 194	0.28 254	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.19 482

DN-CSS_ROB	0.77 254	0.90 489	2.01 337	0.85 503	0.00 1	1.47 324	0.01 114	2.92 224	0.93 279	0.12 116	0.53 280	0.44 211	0.16 249	4.33 345	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 494	0.01 116

2.25w	0.21 43	0.08 90	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	1.80 130	0.74 217	0.13 124	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.10 35	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.5w	0.23 68	0.08 90	0.24 17	0.00 1	0.00 1	1.06 121	0.00 1	2.14 155	0.79 245	0.13 124	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.09 26	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 120	0.14 182	1.14 185	0.04 212	0.05 330	1.39 288	0.05 287	1.87 138	0.77 237	0.13 124	0.07 145	0.48 217	0.02 46	0.41 167	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 484	0.01 63	0.10 429

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 450	19.48 567	12.37 544	0.06 255	0.00 1	0.47 36	0.05 287	0.46 21	0.31 61	0.13 124	0.03 117	0.03 41	0.00 1	0.07 19	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 434	0.07 316	0.92 528

StereoVision	0.86 287	0.38 345	1.75 306	0.03 178	0.01 184	1.14 166	0.02 189	3.38 301	0.92 275	0.13 124	6.89 502	0.50 222	0.12 231	1.10 225	0.78 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

4w-stereo	0.19 34	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	0.82 52	0.00 1	1.54 103	0.78 241	0.14 129	0.01 1	0.02 11	0.05 131	0.04 5	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.00 1	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.70 123	0.75 220	0.14 129	0.02 89	0.02 11	0.02 46	0.15 58	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 345	0.56 425	2.70 409	0.02 118	0.02 276	1.20 200	0.01 114	3.18 269	0.63 127	0.14 129	2.00 415	1.62 337	1.54 433	6.69 471	1.01 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

asda	0.22 59	0.09 105	0.28 29	0.01 31	0.00 1	1.11 150	0.00 1	1.57 109	0.76 231	0.15 132	0.07 145	0.03 41	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 68	0.07 70	0.22 7	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	2.15 156	0.74 217	0.15 132	0.03 117	0.01 2	0.03 83	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 68	0.05 24	0.21 5	0.01 31	0.00 1	1.00 83	0.00 1	2.24 161	0.71 203	0.15 132	0.03 117	0.02 11	0.08 190	0.11 41	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.36 120	0.27 290	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.20 200	0.01 114	2.15 156	0.62 119	0.15 132	0.22 217	0.69 249	0.12 231	0.28 131	0.18 190	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.22 492

asd	0.14 10	0.07 70	0.23 14	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.22 2	0.75 220	0.16 136	0.13 172	0.03 41	0.05 131	0.08 25	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qwe	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.04 95	0.00 1	1.65 114	0.76 231	0.16 136	0.19 206	0.02 11	0.01 15	0.05 9	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 43	0.07 70	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.08 135	0.00 1	1.56 106	0.76 231	0.16 136	0.10 161	0.03 41	0.05 131	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 43	0.06 45	0.29 30	0.02 118	0.00 1	1.11 150	0.02 189	1.46 96	0.70 200	0.16 136	0.01 1	0.01 2	0.04 113	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.00 1

rvit_105_1	0.60 202	0.33 327	2.37 383	0.01 31	0.00 1	1.16 177	0.00 1	3.38 301	1.20 335	0.16 136	0.26 221	0.13 153	0.04 113	2.66 277	0.24 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.03 299

rvit_stereo_0075_2	0.37 124	0.13 169	2.43 386	0.02 118	0.00 1	1.12 157	0.02 189	1.66 118	1.15 327	0.16 136	0.08 151	0.02 11	0.05 131	0.40 164	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.10 429

GMStereo	0.25 82	0.60 435	1.28 221	0.01 31	0.00 1	0.48 37	0.00 1	0.74 53	1.24 343	0.16 136	0.03 117	0.07 118	0.09 201	0.22 101	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WCG-NET	0.22 59	0.17 219	0.54 64	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.05 287	0.61 39	1.09 313	0.17 145	0.33 238	0.03 41	0.13 238	0.20 89	0.07 85	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.02 233

TRStereo	0.59 201	0.79 473	1.59 281	0.56 474	0.01 184	1.19 191	0.03 237	4.74 446	0.60 96	0.17 145	0.01 1	0.62 236	0.44 328	0.57 190	0.07 85	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.24 508	0.01 63	0.14 460

AnonymousM	0.34 109	0.07 70	0.63 72	0.02 118	0.01 184	1.09 140	0.03 237	1.54 103	0.68 173	0.17 145	0.04 130	0.02 11	0.24 280	0.25 113	0.04 12	0.00 1	0.01 319	1.93 542	0.00 1	0.01 63	0.00 1

4.5_new	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 100	0.79 245	0.18 148	0.17 192	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 43	0.06 45	0.22 7	0.01 31	0.00 1	0.95 75	0.00 1	1.52 100	0.79 245	0.18 148	0.17 192	0.02 11	0.01 15	0.10 35	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 173	0.10 126	1.30 229	0.06 255	0.12 392	1.14 166	0.07 320	3.57 333	0.92 275	0.18 148	0.99 350	0.19 172	0.31 300	0.25 113	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.08 504	0.02 398	0.24 463	0.12 445

AEACV	0.22 59	0.05 24	0.66 79	0.02 118	0.03 300	0.87 58	0.00 1	1.07 69	0.15 13	0.18 148	0.01 1	0.02 11	0.72 380	0.15 58	0.09 114	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.27 517	0.08 331	0.07 402

dd	0.34 109	0.67 452	1.55 267	0.04 212	0.01 184	1.22 207	0.03 237	0.84 61	1.16 329	0.18 148	0.05 135	0.12 148	0.05 131	0.29 134	0.44 317	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

1w_stereo	0.29 93	0.04 10	0.24 17	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.00 232	0.71 203	0.19 153	0.01 1	0.02 11	0.28 292	0.12 47	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

monsters	0.22 59	0.06 45	0.21 5	0.01 31	0.03 300	1.06 121	0.00 1	1.73 126	0.72 209	0.19 153	0.01 1	0.02 11	0.04 113	0.24 107	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.29 93	0.24 278	0.51 58	0.01 31	0.00 1	0.91 63	0.05 287	0.56 34	1.12 321	0.21 155	0.12 171	1.54 327	0.14 242	0.14 57	0.07 85	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 299

RAFT	0.60 202	0.50 405	1.01 141	0.50 463	0.04 320	0.94 72	0.08 327	3.01 235	0.65 145	0.22 156	0.09 156	3.41 449	0.27 291	0.53 185	0.37 298	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.01 374	0.40 508	0.03 299

ACV-stereo	1.64 434	0.27 290	2.94 419	0.04 212	0.04 320	6.31 516	0.18 379	1.81 131	0.22 43	0.23 157	0.01 1	10.52 527	5.41 524	4.07 333	0.77 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

CREStereo++_RVC	0.29 93	0.19 235	0.83 100	0.05 237	0.00 1	1.19 191	0.00 1	0.66 44	0.99 290	0.25 158	1.26 377	0.05 87	0.07 175	0.20 89	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
monsterstereo	0.28 88	0.06 45	0.35 39	0.03 178	0.00 1	1.07 126	0.00 1	2.95 227	0.67 165	0.26 159	0.01 1	0.02 11	0.02 46	0.04 5	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HART	0.44 152	0.24 278	1.41 245	0.01 31	0.00 1	0.33 13	0.00 1	2.91 223	0.61 106	0.26 159	1.98 413	0.35 198	0.03 83	0.20 89	0.14 155	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.05 352

ACVNet-4b	5.67 529	1.65 522	4.43 488	9.46 554	7.11 552	8.72 533	1.68 501	6.61 522	5.76 520	0.27 161	6.49 501	11.67 528	2.43 472	8.40 522	1.56 419	9.06 556	2.34 553	10.49 555	0.02 398	9.22 554	5.98 555

test_4	0.51 180	0.10 126	1.27 219	0.01 31	0.06 343	0.97 79	0.03 237	1.12 71	0.16 19	0.27 161	3.42 465	0.65 242	0.09 201	1.59 247	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 443	0.14 400	0.00 1

ASMatch	1.44 407	0.14 182	2.15 355	0.60 478	0.21 441	1.21 204	0.26 406	0.96 65	0.66 154	0.29 163	11.75 522	0.93 284	2.37 469	6.73 474	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.04 329

UDGNet	0.35 116	0.50 405	1.14 185	0.02 118	0.00 1	1.12 157	0.02 189	0.70 47	1.57 411	0.31 164	0.05 135	0.06 102	0.02 46	1.45 246	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-RSSM	0.51 180	0.12 159	1.26 217	0.03 178	0.14 404	1.24 223	0.02 189	4.12 389	0.15 13	0.31 164	0.01 1	1.96 364	0.04 113	0.19 77	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.27 517	0.01 63	0.01 116

MoCha-V2	0.33 106	0.11 148	0.92 119	0.09 307	0.06 343	0.34 16	0.00 1	2.56 193	0.64 138	0.32 166	0.43 263	0.17 169	0.09 201	0.26 121	0.10 126	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.22 501	0.05 281	0.01 116

FADNet	1.20 379	0.93 491	4.51 490	0.03 178	0.06 343	2.56 437	0.16 371	4.02 379	1.42 380	0.32 166	0.06 140	1.66 343	1.07 400	5.56 417	0.87 381	0.19 515	0.02 389	0.01 462	0.01 374	0.50 520	0.03 299

ACVNet-DCA	0.61 205	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 259	0.68 173	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 355	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.01 116

xx1	0.95 314	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 269	7.23 531	0.33 168	0.69 317	0.73 258	0.12 231	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

1test111	0.69 235	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.15 259	0.68 173	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 355	2.95 286	0.07 85	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.01 116

cc1	0.94 312	0.27 290	1.28 221	0.13 338	0.00 1	3.44 468	0.01 114	3.18 269	7.23 531	0.33 168	0.69 317	0.04 59	0.61 355	1.43 241	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.03 407	0.09 353	0.04 329

tt1	0.88 298	0.27 290	1.25 216	0.08 296	0.00 1	3.36 466	0.02 189	3.03 238	6.40 522	0.33 168	0.66 306	0.05 87	0.40 324	1.59 247	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

HH	0.88 298	0.37 340	1.93 320	0.25 401	0.10 382	0.62 40	0.00 1	3.79 355	0.18 26	0.33 168	0.59 295	3.94 463	0.81 386	4.44 356	0.09 114	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

HanStereo	0.88 298	0.37 340	1.93 320	0.25 401	0.10 382	0.62 40	0.00 1	3.79 355	0.18 26	0.33 168	0.59 295	3.94 463	0.81 386	4.44 356	0.09 114	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

anonymousdsp2	0.52 183	0.06 45	1.51 262	0.10 318	0.00 1	1.19 191	0.01 114	4.32 413	0.63 127	0.33 168	0.15 183	0.78 271	0.09 201	1.01 222	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 456	0.04 256	0.05 352

raft_robust	0.98 320	0.57 428	1.21 211	0.06 255	0.17 421	1.36 273	0.02 189	3.46 318	2.18 463	0.33 168	0.01 1	1.54 327	1.42 425	6.77 477	0.15 164	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.18 484	0.11 379	0.09 421

PSMNet-ADL	0.77 254	0.08 90	0.90 113	0.07 281	0.01 184	2.01 409	0.02 189	2.55 192	1.11 316	0.33 168	0.59 295	2.15 377	0.69 378	4.07 333	0.85 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

Consistency-Raft	1.36 399	0.65 449	4.81 497	0.33 428	0.32 488	1.62 375	0.11 350	3.65 342	3.80 501	0.33 168	6.12 497	0.86 275	2.14 463	0.94 217	1.25 406	0.02 473	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.01 116

GANet-ADL	0.52 183	0.09 105	1.43 249	0.13 338	0.02 276	1.43 305	0.02 189	3.22 280	0.59 87	0.34 179	0.98 349	1.09 304	0.19 263	0.40 164	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

MM-Stereo_test1	0.40 136	0.13 169	1.31 231	0.64 485	0.07 355	0.92 68	0.03 237	3.08 247	0.80 252	0.35 180	0.04 130	0.05 87	0.02 46	0.20 89	0.13 144	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.26 473	0.02 233

AE-Stereo	0.47 165	0.11 148	1.03 157	0.04 212	0.09 373	1.11 150	0.03 237	4.16 391	0.34 66	0.35 180	0.82 333	0.15 162	0.16 249	0.45 175	0.05 33	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.26 514	0.09 353	0.05 352

EKT-Stereo	0.74 243	0.18 227	1.23 214	0.81 499	4.25 543	1.19 191	0.03 237	2.17 160	0.13 5	0.35 180	0.40 255	0.97 291	0.08 190	2.61 276	0.09 114	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.07 438	0.04 256	0.03 299

EGLCR-Stereo	0.28 88	0.09 105	0.73 87	0.18 375	0.05 330	1.17 181	0.04 265	2.37 168	0.17 24	0.35 180	0.01 1	0.01 2	0.02 46	0.38 162	0.04 12	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299

Gwc-CoAtRS	0.42 141	0.12 159	1.28 221	0.03 178	0.13 398	1.03 86	0.02 189	2.33 166	0.15 13	0.35 180	0.01 1	2.27 387	0.03 83	0.20 89	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.22 501	0.01 63	0.01 116

FADNet_RVC	1.15 371	1.06 502	4.34 486	0.02 118	0.06 343	2.77 449	0.04 265	3.50 322	0.80 252	0.35 180	0.32 231	0.65 242	0.09 201	5.20 395	1.56 419	0.24 521	0.34 532	0.11 513	0.33 532	0.65 527	0.60 517

FADNet-RVC	1.10 357	1.07 503	4.79 496	0.03 178	0.00 1	1.60 365	0.08 327	3.77 352	1.70 424	0.35 180	0.07 145	0.61 233	0.66 371	5.32 403	1.11 395	0.01 451	0.08 478	0.00 1	0.00 1	0.48 518	0.18 477

AIO-test2	0.76 252	0.80 474	1.47 254	0.12 330	0.15 411	1.22 207	0.01 114	3.17 267	0.73 210	0.36 187	1.50 386	0.16 167	0.05 131	2.37 267	0.16 173	2.85 541	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.04 256	0.07 402

PSMNet-RUCA	0.66 224	0.48 397	1.68 296	0.01 31	0.02 276	2.02 410	0.25 402	3.93 374	1.50 398	0.37 188	1.38 383	0.11 144	0.12 231	0.64 200	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

cross-raft	0.53 189	0.12 159	1.78 310	0.03 178	0.01 184	1.04 95	0.10 347	3.21 279	0.23 46	0.37 188	0.01 1	2.86 418	0.04 113	0.24 107	0.24 224	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.16 473	0.01 63	0.02 233

MM-Stereo_test2	0.26 85	0.08 90	1.52 264	0.46 453	0.00 1	1.14 166	0.01 114	0.63 42	0.21 39	0.38 190	0.02 89	0.04 59	0.06 158	0.18 70	0.20 201	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.05 424	0.22 457	0.04 329

Ntro	3.24 495	1.34 514	2.83 415	7.27 548	4.43 544	6.22 515	0.74 474	4.73 445	1.48 394	0.39 191	1.77 403	2.70 408	1.28 418	4.59 371	1.25 406	8.06 552	0.28 529	2.12 544	0.05 424	8.11 548	5.16 552

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 357	0.35 331	4.53 491	0.18 375	0.37 491	0.79 46	0.00 1	5.71 505	0.74 217	0.40 192	0.64 303	4.47 478	1.41 424	1.42 240	0.30 266	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.28 521	0.17 424	0.14 460

knoymous	0.35 116	0.05 24	1.11 177	0.05 237	0.01 184	1.15 173	0.01 114	2.06 151	0.14 9	0.40 192	0.02 89	1.67 344	0.00 1	0.31 140	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

SA	0.83 275	0.41 360	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.28 242	0.01 114	3.98 376	1.86 436	0.41 194	0.96 347	0.27 186	1.33 421	4.07 333	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 481	0.14 400	0.01 116

ICVP	0.46 159	0.08 90	1.58 277	0.01 31	0.01 184	1.10 145	0.21 389	3.80 358	0.52 81	0.42 195	0.27 225	0.33 196	0.06 158	0.57 190	0.13 144	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LL-Strereo2	0.36 120	0.47 395	1.08 170	0.09 307	0.03 300	1.12 157	0.07 320	1.66 118	0.93 279	0.43 196	0.02 89	0.51 224	0.08 190	0.23 104	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.04 256	0.04 329

AIO-test1	0.53 189	0.38 345	1.50 256	0.02 118	0.03 300	1.12 157	0.01 114	3.13 255	0.69 188	0.44 197	0.30 229	0.06 102	0.06 158	2.52 269	0.13 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.13 393	0.09 421

11t1	0.33 106	0.05 24	0.86 104	0.44 447	0.00 1	1.04 95	0.00 1	2.45 181	0.60 96	0.44 197	0.01 1	0.05 87	0.05 131	0.43 168	0.06 72	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

XX-TBD	0.28 88	0.39 352	0.97 135	0.05 237	0.00 1	1.09 140	0.00 1	0.71 49	0.54 82	0.44 197	1.04 353	0.06 102	0.06 158	0.19 77	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 425	0.69 458	7.27 526	0.30 419	0.44 496	0.87 58	0.02 189	6.19 516	0.84 264	0.45 200	6.17 498	4.35 474	1.17 408	1.32 238	0.48 332	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.34 534	0.26 473	0.12 445

TestStereo1	0.77 254	0.46 387	1.12 179	0.15 358	0.19 432	1.29 247	0.01 114	3.33 294	1.55 404	0.45 200	1.67 393	0.13 153	1.23 412	3.39 298	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

SA-5K	0.77 254	0.46 387	1.12 179	0.15 358	0.19 432	1.29 247	0.01 114	3.33 294	1.55 404	0.45 200	1.67 393	0.13 153	1.23 412	3.39 298	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.07 402

riskmin	0.47 165	0.03 2	1.01 141	0.08 296	0.01 184	1.12 157	0.01 114	3.00 232	0.21 39	0.46 203	0.02 89	2.08 370	1.06 398	0.26 121	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

qqq	0.50 177	0.04 10	0.78 92	0.02 118	0.00 1	1.05 107	0.00 1	3.15 259	0.68 173	0.46 203	0.01 1	0.73 258	0.12 231	2.95 286	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

PCWNet_CMD	0.65 219	0.14 182	2.02 339	0.01 31	0.01 184	1.10 145	0.00 1	2.80 213	0.97 284	0.48 205	0.28 227	2.31 392	1.50 430	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

x	0.41 138	0.04 10	0.74 89	0.54 470	0.00 1	0.98 80	0.00 1	3.07 245	0.67 165	0.48 205	0.01 1	0.48 217	0.07 175	0.93 215	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

CFNet	1.08 345	0.62 441	2.26 373	0.26 408	0.03 300	1.40 289	0.04 265	4.45 424	2.09 452	0.48 205	0.69 317	1.31 316	0.24 280	6.63 466	0.83 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.04 329

MSMDNet	0.65 219	0.14 182	2.02 339	0.01 31	0.01 184	1.11 150	0.00 1	2.88 220	0.98 286	0.49 208	0.28 227	2.32 393	1.49 427	1.19 228	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

FADNet-RVC-Resample	1.08 345	1.00 497	5.32 505	0.10 318	0.14 404	1.53 343	0.25 402	3.62 338	1.18 331	0.51 209	0.19 206	1.04 297	0.28 292	5.20 395	0.44 317	0.10 505	0.16 517	0.09 507	0.06 434	0.24 463	0.21 489

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 432	0.45 381	2.21 359	1.53 530	0.18 425	4.33 489	0.41 447	3.37 298	1.40 376	0.54 210	0.65 304	3.10 434	0.11 219	4.93 382	0.60 359	4.57 543	0.51 535	0.00 1	0.00 1	1.37 532	2.39 542

RAFT-Test	0.61 205	0.16 208	2.27 376	0.04 212	0.15 411	1.80 400	0.17 374	2.52 189	0.65 145	0.56 211	0.11 168	2.76 412	0.02 46	0.27 129	0.34 284	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.01 116

GANetREF_RVC	1.10 357	0.95 492	2.98 421	0.06 255	0.00 1	2.23 421	0.18 379	3.95 375	2.53 480	0.56 211	0.32 231	1.89 358	0.66 371	5.03 387	0.51 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.04 329
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
MC-Stereo	0.24 78	0.12 159	0.71 86	0.04 212	0.02 276	1.07 126	0.00 1	1.30 81	0.17 24	0.59 213	0.02 89	0.08 125	0.11 219	0.18 70	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.17 481	0.06 301	0.02 233

HCRNet	0.73 241	0.19 235	1.10 175	0.01 31	0.00 1	1.17 181	0.01 114	3.07 245	1.97 444	0.60 214	0.21 213	0.56 228	0.11 219	5.34 405	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

RAFT+CT+SA	0.66 224	0.45 381	1.22 212	0.10 318	0.30 479	1.24 223	0.02 189	4.21 396	0.67 165	0.62 215	0.39 254	0.33 196	0.05 131	2.69 279	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 535	0.13 393	0.30 501

IPLG	0.86 287	0.41 360	2.31 379	0.06 255	0.06 343	1.36 273	0.11 350	3.17 267	0.83 261	0.62 215	1.00 351	0.46 213	0.61 355	5.57 420	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

IPLGR	0.76 252	0.21 256	2.98 421	0.06 255	0.07 355	1.24 223	0.05 287	3.09 249	1.38 370	0.62 215	0.34 239	0.75 261	0.78 383	3.35 295	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.06 383

GES	0.61 205	0.08 90	1.78 310	0.00 1	0.00 1	1.59 361	0.07 320	5.32 484	0.13 5	0.62 215	0.32 231	0.37 200	0.67 376	0.68 205	0.49 334	0.03 481	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.01 116

ACVNet	0.57 198	0.21 256	1.34 236	0.09 307	0.00 1	1.36 273	0.22 395	2.40 171	1.05 304	0.63 219	0.66 306	1.94 361	0.26 288	0.31 140	0.79 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

CFNet-ft	0.77 254	0.46 387	1.34 236	0.01 31	0.27 465	1.32 259	0.02 189	2.40 171	0.68 173	0.63 219	0.18 198	3.23 445	0.21 274	3.97 330	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

CFNet_RVC	0.77 254	0.46 387	1.34 236	0.01 31	0.27 465	1.32 259	0.02 189	2.40 171	0.68 173	0.63 219	0.18 198	3.23 445	0.21 274	3.97 330	0.54 346	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.02 233

CBFPSM	1.39 403	0.61 439	4.29 482	0.01 31	0.01 184	3.64 474	0.03 237	3.39 304	0.80 252	0.64 222	0.21 213	6.18 504	3.70 502	2.38 268	1.82 433	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

CoDeX	0.94 312	0.34 329	2.09 351	0.05 237	0.20 436	1.49 331	0.20 387	5.89 509	1.57 411	0.66 223	0.67 315	1.05 298	0.32 305	3.82 323	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

MSKI-zero shot	0.73 241	0.13 169	1.56 274	0.02 118	0.14 404	1.34 267	0.04 265	3.00 232	0.23 46	0.67 224	1.64 390	0.89 278	0.00 1	4.55 367	0.10 126	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.21 499	0.03 217	0.01 116

MIPNet	0.64 217	0.42 366	2.01 337	0.08 296	0.07 355	1.29 247	0.11 350	3.47 320	1.29 356	0.67 224	0.10 161	0.63 239	0.97 396	1.25 232	0.25 232	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.01 374	0.11 379	0.04 329

RAFT_CTSACE	0.68 233	0.52 410	1.74 304	0.50 463	0.05 330	1.16 177	0.00 1	2.68 205	0.66 154	0.68 226	1.60 389	1.76 349	0.80 385	0.94 217	0.13 144	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

ac_64	1.12 363	0.18 227	1.64 286	0.18 375	0.25 457	1.48 330	0.02 189	4.97 462	1.47 390	0.69 227	0.45 270	4.94 490	0.46 335	4.87 380	0.74 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.00 1

DDVS	0.92 310	0.16 208	1.39 243	0.21 386	0.27 465	3.17 456	0.26 406	2.56 193	0.62 119	0.70 228	0.81 331	2.17 383	0.45 332	5.26 398	0.29 258	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.02 233

test-1	0.52 183	0.25 282	0.94 124	0.03 178	0.22 443	1.20 200	0.08 327	4.03 381	0.25 54	0.70 228	0.66 306	0.71 256	0.03 83	0.30 139	0.43 314	0.00 1	0.18 520	0.00 1	0.07 438	0.01 63	0.25 497

RCA-Stereo	0.37 124	0.14 182	0.76 90	0.01 31	0.00 1	1.17 181	0.00 1	3.14 256	0.61 106	0.71 230	0.47 274	0.05 87	0.13 238	0.19 77	0.03 6	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

GANet-RSSM	0.88 298	0.38 345	1.45 252	0.60 478	0.00 1	1.36 273	0.02 189	4.55 430	0.69 188	0.71 230	0.32 231	1.56 329	0.61 355	4.55 367	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.05 499	0.00 1	0.08 331	0.02 233

anonymousa	0.79 263	0.26 286	1.91 318	0.03 178	0.29 477	1.46 323	0.02 189	3.76 351	0.97 284	0.72 232	2.25 433	3.21 442	0.56 347	0.15 58	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 419	0.00 1	0.02 233

AFF-stereo	0.65 219	0.46 387	0.82 97	0.37 441	0.00 1	1.19 191	0.00 1	3.04 242	1.42 380	0.72 232	1.95 411	1.16 308	0.26 288	0.97 219	0.31 269	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.02 233

ITSA-stereo	1.13 365	0.14 182	1.59 281	0.17 369	0.04 320	1.40 289	0.14 363	5.66 502	3.10 490	0.74 234	0.35 242	0.62 236	1.06 398	5.53 413	1.63 423	0.03 481	0.00 1	0.09 507	0.06 434	0.07 316	0.07 402

gcap-zeroshot	0.70 238	0.26 286	1.98 333	0.19 383	0.27 465	1.43 305	0.02 189	4.23 400	0.82 258	0.75 235	0.54 282	2.19 385	0.03 83	0.63 199	0.25 232	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.20 493	0.00 1	0.01 116

GASNet	1.43 406	1.53 521	4.54 492	0.31 423	0.02 276	1.49 331	0.20 387	3.86 369	1.95 443	0.75 235	1.37 382	2.11 373	1.57 438	5.82 429	2.60 468	0.00 1	0.05 448	0.00 1	0.00 1	0.43 510	0.10 429

ccs_rob	0.65 219	0.17 219	2.09 351	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.00 1	2.77 208	0.73 210	0.75 235	0.44 266	2.32 393	0.64 364	1.76 254	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 68	0.13 169	0.62 71	0.01 31	0.00 1	1.05 107	0.00 1	0.63 42	0.80 252	0.76 238	0.18 198	0.09 132	0.06 158	0.05 9	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

Anonymous_2	1.69 445	0.05 24	1.31 231	0.08 296	0.03 300	1.22 207	0.01 114	3.25 281	0.19 29	0.76 238	0.13 172	2.68 407	1.99 459	0.39 163	0.13 144	0.05 490	0.25 525	3.27 545	14.54 570	3.40 537	0.01 116

Wz-Net-LNSev	1.30 389	0.85 483	6.26 521	0.02 118	0.03 300	4.02 481	0.13 359	4.21 396	1.12 321	0.77 240	0.10 161	3.60 454	1.11 404	2.68 278	1.12 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

SFCPSM	0.81 269	0.11 148	2.53 397	0.01 31	0.07 355	2.45 432	0.18 379	4.99 464	1.18 331	0.77 240	0.78 328	0.69 249	0.31 300	1.72 253	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 424	0.06 301	0.01 116

RASNet	1.53 418	0.31 316	1.97 331	0.09 307	3.20 539	1.69 389	0.06 311	3.27 289	2.12 454	0.77 240	1.29 378	5.32 499	1.69 446	6.60 463	2.17 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

CFNet_pseudo	0.66 224	0.17 219	2.08 350	0.00 1	0.01 184	1.22 207	0.00 1	2.79 210	0.73 210	0.78 243	0.46 271	2.32 393	0.63 361	1.77 255	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

PA-Net	1.31 393	0.59 433	3.65 457	0.06 255	0.15 411	1.44 309	0.54 461	4.08 384	2.71 484	0.78 243	1.16 365	2.32 393	0.64 364	5.96 431	1.92 442	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.06 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_5	0.74 243	0.50 405	1.55 267	0.44 447	0.25 457	1.45 315	0.01 114	4.16 391	0.78 241	0.79 245	0.17 192	0.42 209	0.64 364	3.06 290	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.21 489

iResNet_ROB	1.05 343	0.76 468	2.06 347	0.07 281	0.00 1	1.35 271	0.03 237	6.80 529	2.57 482	0.79 245	1.20 370	0.94 287	0.12 231	3.81 321	0.41 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.01 116

iResNetv2_ROB	1.08 345	1.12 505	4.68 495	1.09 518	0.00 1	1.38 284	0.05 287	3.83 363	1.11 316	0.80 247	1.15 363	1.02 296	0.12 231	4.52 364	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.03 299

fast-acv-ft	1.41 405	0.46 387	4.29 482	0.10 318	0.13 398	3.97 479	0.29 421	2.42 179	1.91 441	0.81 248	3.55 467	3.02 428	1.26 417	3.35 295	2.05 451	0.04 484	0.01 319	0.04 495	0.04 419	0.39 507	0.05 352

PAM	1.34 396	0.13 169	2.83 415	0.30 419	0.31 485	2.21 420	0.30 429	5.05 469	0.23 46	0.82 249	1.11 358	9.08 522	2.34 468	0.90 214	0.44 317	0.00 1	0.13 507	0.00 1	0.31 526	0.03 217	0.28 499

STTRV1_RVC	1.94 462	0.35 331	4.85 498	0.32 427	0.01 184	2.41 431	0.34 441	5.79 506	3.55 495	0.82 249	5.11 488	1.63 340	1.08 401	7.63 513	1.41 417	0.91 533	2.53 560	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.04 329

PAM_32	1.45 408	0.13 169	2.69 408	0.26 408	0.30 479	2.15 418	0.29 421	4.92 460	0.22 43	0.84 251	2.02 417	9.57 525	3.27 494	0.97 219	0.56 350	0.00 1	0.12 502	0.00 1	0.31 526	0.04 256	0.27 498

GCAP-BAT	0.37 124	0.13 169	1.16 194	0.10 318	0.12 392	1.59 361	0.04 265	0.67 45	0.43 76	0.84 251	0.89 341	0.39 205	0.07 175	0.27 129	0.49 334	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.19 488	0.00 1	0.00 1

NVstereo2D	1.09 353	0.17 219	4.40 487	0.00 1	0.00 1	1.59 361	0.18 379	4.29 407	1.40 376	0.85 253	0.36 245	2.30 390	0.62 360	5.26 398	0.35 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

test_sample1	0.61 205	0.04 10	0.90 113	0.34 434	0.00 1	1.09 140	0.00 1	3.54 330	0.88 271	0.86 254	0.01 1	0.53 225	0.34 307	3.51 306	0.20 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

IGEV_Zeroshot_test	0.74 243	0.20 248	3.00 423	0.26 408	0.02 276	1.10 145	0.05 287	3.72 347	0.19 29	0.88 255	0.71 324	2.84 415	0.63 361	0.53 185	0.33 277	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.16 473	0.04 256	0.00 1

NRIStereo	0.74 243	0.08 90	0.88 108	0.47 457	0.05 330	1.58 354	0.49 457	1.38 84	0.61 106	0.88 255	0.17 192	0.66 245	0.03 83	6.96 494	0.22 212	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.17 471

MyStereo06	0.80 267	0.19 235	2.53 397	0.02 118	0.00 1	1.51 335	0.01 114	4.61 435	0.24 51	0.89 257	0.69 317	3.14 437	1.18 409	0.58 193	0.33 277	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

FENet	0.52 183	0.07 70	1.62 283	0.04 212	0.00 1	1.19 191	0.05 287	3.10 250	0.98 286	0.89 257	0.01 1	1.63 340	0.09 201	0.47 179	0.28 254	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

CRE-IMP	0.40 136	0.06 45	1.04 161	0.07 281	0.05 330	1.45 315	0.46 452	1.48 98	0.63 127	0.90 259	0.30 229	0.88 277	0.01 15	0.26 121	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.17 471

GwcNet-RSSM	1.02 331	0.69 458	2.70 409	0.22 390	0.02 276	1.42 302	0.05 287	4.02 379	1.01 293	0.90 259	0.42 259	2.89 420	0.26 288	4.43 355	1.17 400	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.13 393	0.05 352

CC-Net-ROB	1.86 456	0.64 445	2.55 399	1.42 529	0.19 432	3.38 467	0.04 265	4.41 420	2.45 476	0.90 259	1.31 379	0.98 292	0.18 257	6.60 463	0.53 343	1.14 536	1.60 548	7.16 546	0.00 1	1.33 531	0.32 506

test_sample2	0.63 214	0.05 24	1.13 183	0.31 423	0.01 184	1.22 207	0.00 1	3.87 371	1.03 296	0.91 262	0.02 89	0.50 222	0.13 238	3.16 292	0.26 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CSP-Net	1.01 329	0.52 410	0.92 119	0.01 31	0.00 1	2.83 451	0.05 287	4.99 464	0.69 188	0.91 262	0.85 337	1.82 356	0.23 277	6.04 434	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.01 116

DIP-Stereo	0.58 199	0.23 274	0.90 113	0.08 296	0.00 1	1.43 305	0.01 114	6.01 514	1.38 370	0.92 264	0.11 168	0.04 59	0.19 263	0.12 47	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
AASNet	0.86 287	0.53 415	1.96 329	0.04 212	0.00 1	1.70 391	0.05 287	5.13 473	1.84 432	0.93 265	1.88 407	0.96 288	0.19 263	0.67 203	0.91 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.09 421

RAFT-Stereo-weight	0.39 131	0.07 70	0.81 95	0.07 281	0.02 276	1.34 267	0.05 287	3.15 259	0.31 61	0.94 266	0.52 279	0.26 184	0.01 15	0.19 77	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

test_3	0.58 199	0.06 45	1.04 161	0.07 281	0.12 392	1.01 84	0.01 114	2.45 181	0.20 34	0.95 267	0.01 1	1.05 298	0.05 131	3.74 315	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

cf-r	0.98 320	0.51 409	2.04 345	0.25 401	0.01 184	1.40 289	0.03 237	4.47 425	1.65 420	0.95 267	0.58 285	2.63 402	0.24 280	4.19 339	0.58 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.04 329

Any-RAFT	0.64 217	0.08 90	1.07 168	0.03 178	0.00 1	2.77 449	0.08 327	3.57 333	1.23 338	0.96 269	0.26 221	1.61 335	0.31 300	0.72 206	0.06 72	0.00 1	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

PSMNet_ROB	1.09 353	0.69 458	2.92 418	0.03 178	0.07 355	1.68 387	0.16 371	3.44 314	1.30 359	0.96 269	0.32 231	2.81 413	0.63 361	4.23 340	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 329

GwcNet-ADL	0.62 212	0.20 248	2.03 341	0.05 237	0.01 184	1.29 247	0.02 189	3.16 264	1.39 372	0.97 271	0.44 266	1.48 323	0.23 277	0.78 208	0.27 246	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.03 299

CrosDoStereo	1.66 436	0.15 196	1.66 291	0.02 118	0.07 355	1.38 284	6.16 551	3.12 253	1.06 307	0.97 271	3.74 471	0.96 288	4.79 514	7.00 498	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 159	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.09 373	1.61 369	0.30 429	1.43 87	0.69 188	0.97 271	0.18 198	0.77 266	0.02 46	1.67 252	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

ROB_FTStereo_v2	0.43 148	0.09 105	1.00 138	0.06 255	0.08 365	1.57 350	0.33 437	1.44 91	0.67 165	0.97 271	0.19 206	0.77 266	0.02 46	1.23 231	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

ROB_FTStereo	0.47 165	0.09 105	1.04 161	0.06 255	0.08 365	1.59 361	0.33 437	1.43 87	0.68 173	0.97 271	0.19 206	0.76 262	0.03 83	1.86 258	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

HUI-Stereo	0.45 156	0.09 105	1.08 170	0.06 255	0.08 365	1.61 369	0.32 434	1.43 87	0.70 200	0.97 271	0.18 198	0.77 266	0.02 46	1.44 245	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

DeepStereo_LL	1.66 436	0.15 196	1.66 291	0.02 118	0.07 355	1.38 284	6.16 551	3.12 253	1.06 307	0.97 271	3.74 471	0.96 288	4.79 514	7.00 498	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.00 1

iGMRVC	0.51 180	0.09 105	1.04 161	0.06 255	0.08 365	1.61 369	0.27 410	1.44 91	0.69 188	0.97 271	0.19 206	0.76 262	0.03 83	2.69 279	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 329

RAFT-IKP	0.45 156	0.09 105	1.06 167	0.06 255	0.06 343	1.44 309	0.31 433	1.44 91	0.69 188	0.97 271	0.18 198	0.76 262	0.02 46	1.65 251	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.04 329

MyStereo04	0.78 262	0.27 290	3.19 434	0.02 118	0.01 184	1.64 380	0.01 114	3.64 341	2.20 465	0.98 280	0.02 89	1.29 315	0.57 349	1.10 225	0.53 343	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

DCRE	0.69 235	0.35 331	1.16 194	0.06 255	0.02 276	0.91 63	0.00 1	1.05 68	0.30 60	0.98 280	7.63 505	0.72 257	0.02 46	0.16 62	0.07 85	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.21 499	0.02 160	0.03 299

Patchmatch Stereo++	0.50 177	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.07 355	1.60 365	0.27 410	1.45 94	0.68 173	0.98 280	0.18 198	0.77 266	0.03 83	2.58 271	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352
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	0.50 177	0.09 105	1.01 141	0.06 255	0.07 355	1.60 365	0.27 410	1.45 94	0.68 173	0.98 280	0.18 198	0.77 266	0.03 83	2.58 271	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.05 352

Sa-1000	1.04 335	0.39 352	1.17 197	0.00 1	0.20 436	1.33 265	0.03 237	4.19 394	1.81 430	0.99 284	5.33 490	0.61 233	0.15 245	4.07 333	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 473	0.13 393	0.00 1

GwcNet	1.67 440	0.81 478	5.52 509	0.23 396	1.21 523	4.21 486	0.62 468	3.71 346	1.57 411	1.01 285	1.65 392	3.99 465	0.52 342	5.46 409	2.30 459	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.35 501	0.13 453

DFGA-Net	0.91 308	1.43 519	2.72 413	0.06 255	0.16 417	1.16 177	0.00 1	2.26 163	0.77 237	1.02 286	1.17 367	0.25 181	0.04 113	5.17 393	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.02 233

model_zeroshot	0.49 173	0.26 286	2.10 353	0.03 178	0.01 184	1.69 389	0.08 327	2.63 196	0.18 26	1.02 286	0.01 1	0.61 233	0.06 158	0.86 212	0.14 155	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.01 116

s12784h	0.56 196	0.14 182	1.22 212	0.02 118	0.00 1	1.14 166	0.03 237	3.43 312	1.47 390	1.02 286	1.41 384	0.05 87	0.02 46	1.08 224	0.09 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

EAI-Stereo	1.14 368	0.12 159	1.19 205	0.21 386	0.32 488	1.84 403	2.32 512	5.42 490	1.19 333	1.02 286	5.66 492	0.48 217	0.60 352	0.86 212	0.62 361	0.00 1	0.13 507	0.00 1	0.65 543	0.02 160	0.17 471

DeepPrunerF	2.50 480	0.87 485	14.90 548	0.17 369	0.31 485	1.41 294	0.29 421	5.62 500	9.97 535	1.02 286	0.43 263	2.01 365	1.65 443	6.85 481	3.99 483	0.00 1	0.01 319	0.07 501	0.10 452	0.24 463	0.12 445

AACVNet	0.87 294	0.44 377	1.19 205	0.17 369	0.00 1	1.76 395	0.00 1	3.60 337	0.60 96	1.03 291	0.26 221	1.31 316	0.17 253	6.33 449	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.01 116

DeepStereo_RVC	0.52 183	0.08 90	1.37 241	0.06 255	0.06 343	1.34 267	0.41 447	1.43 87	0.68 173	1.03 291	0.85 337	0.49 220	1.56 435	0.79 209	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.13 453

delet	1.14 368	0.32 320	1.56 274	0.03 178	0.17 421	2.86 453	1.03 485	4.25 401	2.14 459	1.03 291	1.17 367	1.64 342	0.92 393	4.35 347	1.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

RAFT_R40	0.99 327	0.05 24	1.26 217	0.71 491	0.20 436	1.65 384	0.67 470	1.94 143	0.61 106	1.05 294	1.15 363	1.80 353	1.47 426	6.91 490	0.31 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

GEStereo_RVC	1.10 357	0.42 366	1.72 302	0.28 415	0.01 184	1.37 278	0.11 350	6.25 518	0.84 264	1.05 294	0.67 315	1.61 335	0.79 384	6.11 437	0.63 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 329

HGLStereo	1.03 333	0.18 227	1.50 256	0.01 31	0.01 184	1.41 294	0.01 114	3.41 308	0.82 258	1.05 294	3.09 455	2.11 373	1.24 415	4.51 363	1.18 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

z-ln-s-r	1.57 425	0.58 430	5.36 507	0.19 383	0.01 184	1.62 375	0.06 311	3.52 326	1.56 409	1.06 297	0.71 324	1.69 345	0.24 280	5.49 411	9.29 528	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.01 116

TANstereo	0.30 98	0.28 301	0.86 104	0.03 178	0.01 184	1.14 166	0.00 1	0.53 26	0.44 77	1.06 297	1.24 374	0.06 102	0.05 131	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

THIR-Stereo	1.48 412	0.29 311	1.51 262	0.01 31	0.02 276	1.05 107	4.32 533	2.11 154	0.22 43	1.08 299	4.24 478	1.93 360	4.19 507	6.76 476	1.87 437	0.00 1	0.00 1	0.04 495	0.00 1	0.05 281	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 202	0.36 336	0.96 129	0.03 178	0.02 276	1.21 204	0.02 189	2.80 213	1.55 404	1.08 299	2.63 444	0.43 210	0.16 249	0.37 159	0.25 232	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.01 116

PWCDC_ROB	3.06 492	1.38 517	3.81 465	0.14 353	0.00 1	3.14 455	0.02 189	4.40 419	12.35 539	1.08 299	23.69 556	2.01 365	2.01 461	3.87 326	2.43 461	0.24 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 525	0.08 415

PSMNet-RSSM	0.90 306	0.44 377	1.35 239	0.13 338	0.00 1	1.37 278	0.03 237	4.79 454	0.85 268	1.11 302	0.49 276	2.15 377	0.35 312	4.09 337	0.73 372	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.03 217	0.01 116

UCFNet_RVC	0.66 224	0.35 331	1.20 208	0.02 118	0.30 479	1.53 343	0.01 114	3.42 310	0.67 165	1.12 303	0.73 326	1.26 314	0.20 269	1.84 257	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.54 192	0.62 441	1.41 245	0.01 31	0.01 184	0.92 68	0.02 189	2.39 170	1.87 438	1.13 304	0.38 251	0.15 162	0.30 296	1.00 221	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 419	0.14 400	0.01 116

RYNet	1.52 416	0.35 331	3.38 446	0.25 401	0.04 320	2.31 426	0.03 237	4.62 436	1.47 390	1.14 305	0.34 239	4.52 480	1.38 423	6.36 451	4.23 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CFNet_ucs	0.77 254	0.20 248	2.22 366	0.01 31	0.01 184	1.32 259	0.00 1	3.30 291	1.31 361	1.15 306	1.14 362	2.19 385	0.42 326	2.04 262	0.12 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

anonymity	0.74 243	0.15 196	1.17 197	0.16 366	0.27 465	0.71 43	0.01 114	4.70 443	1.78 429	1.15 306	1.23 372	0.31 191	1.65 443	0.54 187	0.53 343	0.02 473	0.02 389	0.00 1	0.27 517	0.02 160	0.06 383

PS-NSSS	1.08 345	0.45 381	1.70 300	0.02 118	0.01 184	1.37 278	0.01 114	4.38 415	2.09 452	1.15 306	2.65 445	0.65 242	0.07 175	6.35 450	0.56 350	0.16 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

iinet-f	1.68 444	0.61 439	11.37 541	0.29 417	0.03 300	4.39 491	0.04 265	3.18 269	1.10 314	1.16 309	0.58 285	2.96 425	2.76 478	2.13 264	2.46 462	0.00 1	0.02 389	0.02 487	0.00 1	0.46 514	0.01 116

UNet	1.13 365	0.24 278	4.21 478	0.01 31	0.02 276	2.31 426	0.02 189	3.06 243	0.76 231	1.17 310	0.14 174	2.73 410	1.58 439	4.48 362	1.92 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

AdaStereo	0.65 219	0.09 105	1.12 179	0.02 118	0.00 1	1.45 315	0.23 399	4.38 415	1.44 385	1.17 310	0.37 249	1.56 329	0.18 257	0.56 189	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
UGAM-zero	1.60 428	0.15 196	2.43 386	0.12 330	0.28 475	1.07 126	0.04 265	5.96 513	0.26 55	1.18 312	0.22 217	8.02 516	4.54 510	6.89 488	0.27 246	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.29 524	0.01 63	0.15 463

SST-Stereo	1.04 335	0.05 24	1.16 194	0.72 492	0.23 448	1.70 391	0.58 465	1.92 140	1.46 388	1.19 313	1.09 356	1.60 333	1.93 457	6.92 492	0.21 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

DGSMNet	2.23 475	0.80 474	6.10 518	0.96 511	1.73 530	3.22 459	4.12 530	5.30 483	1.11 316	1.19 313	2.48 441	3.18 440	0.65 369	4.57 370	1.33 412	1.11 535	1.37 546	1.55 537	1.26 553	1.37 532	1.28 534

NF-Stereo	0.82 271	0.10 126	1.12 179	1.19 524	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.67 204	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

OCTAStereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 524	0.01 184	1.53 343	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.25 181	0.01 15	6.38 452	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RE-Stereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 524	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

TVStereo	0.82 271	0.10 126	1.15 189	1.19 524	0.01 184	1.52 340	0.29 421	2.66 200	0.66 154	1.20 315	0.58 285	0.24 177	0.01 15	6.38 452	0.32 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

RAFT-345	1.19 376	0.06 45	1.55 267	0.54 470	0.13 398	1.53 343	0.25 402	0.56 34	1.76 428	1.20 315	7.85 506	0.93 284	0.05 131	6.87 484	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

PDISCO_ROB	2.21 474	0.78 471	3.43 449	0.96 511	2.04 535	7.04 520	0.09 339	7.36 534	5.72 519	1.21 320	1.67 393	3.16 439	1.28 418	7.52 511	1.37 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 498	0.13 453

XX-Stereo	1.04 335	0.20 248	4.94 500	0.85 503	0.04 320	1.25 232	0.00 1	3.37 298	0.45 78	1.22 321	0.50 277	3.70 459	0.02 46	3.91 328	0.05 33	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.20 493	0.03 217	0.02 233

111	0.79 263	0.70 462	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.19 191	0.16 371	3.78 354	1.98 446	1.22 321	0.91 343	2.01 365	0.32 305	0.32 146	0.64 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.17 471

mmm	0.52 183	0.04 10	1.14 185	0.61 481	0.00 1	1.14 166	0.00 1	3.45 315	0.75 220	1.24 323	0.58 285	0.20 175	0.18 257	0.93 215	0.08 100	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

APVNet	1.52 416	0.31 316	4.00 469	0.09 307	0.00 1	4.64 497	0.08 327	4.41 420	1.21 336	1.25 324	1.05 354	2.90 421	0.93 394	6.70 472	2.48 463	0.01 451	0.00 1	0.07 501	0.00 1	0.27 478	0.05 352

dad	0.88 298	0.62 441	2.26 373	0.06 255	0.01 184	1.24 223	0.00 1	0.98 66	2.17 461	1.29 325	0.35 242	0.37 200	0.04 113	5.80 428	1.06 394	0.01 451	0.00 1	1.13 536	0.11 456	0.05 281	0.00 1

IER	0.75 248	0.12 159	1.93 320	0.01 31	0.00 1	2.31 426	0.02 189	2.96 228	0.98 286	1.30 326	0.96 347	1.40 321	1.19 410	1.31 235	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 283	0.10 126	1.50 256	1.14 519	0.03 300	1.47 324	0.27 410	2.48 186	0.69 188	1.30 326	0.38 251	0.39 205	0.01 15	6.88 485	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

KMStereo	0.85 283	0.10 126	1.50 256	1.14 519	0.03 300	1.47 324	0.27 410	2.48 186	0.69 188	1.30 326	0.38 251	0.39 205	0.01 15	6.88 485	0.33 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

acv_ft	0.79 263	0.21 256	1.28 221	0.01 31	1.08 522	1.68 387	0.01 114	3.75 349	1.05 304	1.31 329	0.66 306	1.94 361	0.46 335	0.31 140	1.68 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 478	0.00 1

HI	0.54 192	0.37 340	1.50 256	0.13 338	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.68 120	0.62 119	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 371	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

CoSv	0.54 192	0.37 340	1.50 256	0.13 338	0.00 1	1.15 173	0.00 1	1.68 120	0.62 119	1.34 330	0.01 1	2.67 404	0.66 371	0.36 157	0.20 201	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.00 1

DispNO	1.25 384	0.52 410	3.40 447	0.11 328	0.05 330	1.45 315	0.01 114	3.73 348	1.68 422	1.34 330	1.59 388	3.15 438	1.12 407	5.56 417	1.14 399	0.00 1	0.02 389	0.03 492	0.12 461	0.05 281	0.03 299

MyStereo8	0.85 283	0.52 410	3.20 436	0.20 385	0.00 1	1.47 324	0.01 114	3.53 329	1.91 441	1.34 330	0.65 304	1.22 311	0.31 300	0.57 190	1.38 416	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.06 434	0.09 353	0.30 501

MyStereo05	0.79 263	0.19 235	3.17 433	0.02 118	0.00 1	1.51 335	0.01 114	3.56 332	2.48 477	1.34 330	0.02 89	1.25 313	0.38 318	1.19 228	0.50 336	0.00 1	0.06 457	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.07 402

STTStereo	0.83 275	0.34 329	2.44 388	0.24 398	0.15 411	1.41 294	0.10 347	3.02 236	1.55 404	1.34 330	0.17 192	1.77 351	0.45 332	3.42 300	0.30 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

DualNet (step1)	0.96 315	0.41 360	2.03 341	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 328	2.58 271	0.34 284	0.53 529	0.00 1	1.82 538	1.10 550	0.02 160	0.02 233

test_sample9	2.36 478	0.41 360	2.03 341	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 328	5.58 421	8.70 522	0.53 529	16.52 572	1.82 538	1.10 550	0.02 160	0.02 233

test_sample7	0.72 240	0.18 227	1.23 214	0.55 472	0.01 184	1.21 204	0.00 1	4.31 409	1.07 309	1.35 336	0.36 245	0.70 252	0.44 328	2.58 271	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

test_sample5	0.86 287	0.16 208	2.25 369	0.49 460	0.01 184	1.41 294	0.01 114	4.55 430	1.27 351	1.35 336	0.89 341	0.58 229	0.11 219	3.75 316	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

PFNet+	0.54 192	0.10 126	1.31 231	0.16 366	0.05 330	1.44 309	0.56 462	1.60 111	0.98 286	1.35 336	0.46 271	0.37 200	0.01 15	2.18 266	0.22 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

G2L-ROB	0.91 308	0.54 417	1.97 331	0.01 31	0.00 1	1.45 315	0.00 1	3.38 301	1.31 361	1.36 341	0.07 145	3.25 447	0.01 15	4.39 352	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.01 116

TDLM	1.08 345	0.49 402	1.43 249	0.27 413	0.00 1	1.56 349	2.12 506	3.10 250	1.75 427	1.36 341	0.93 345	1.06 300	0.49 339	6.21 441	0.70 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 419	0.02 233

G2L-Stereo	1.04 335	0.55 420	2.62 404	0.02 118	0.11 389	1.41 294	0.02 189	3.45 315	0.99 290	1.37 343	0.14 174	3.10 434	0.24 280	5.96 431	0.66 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.04 329

xxxx	1.78 452	0.07 70	1.02 146	0.00 1	0.01 184	1.44 309	0.00 1	5.81 508	1.53 402	1.37 343	1.91 408	1.08 302	0.05 131	4.37 350	16.98 550	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

ffm	1.04 335	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	3.03 238	6.40 522	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	1.59 247	0.05 33	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

ff1	1.65 435	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	3.03 238	6.40 522	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 510	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.09 353	0.03 299

mmx	1.56 422	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	5.51 494	2.25 468	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 510	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

xxx	1.56 422	0.05 24	1.65 287	0.34 434	0.01 184	1.58 354	0.02 189	5.51 494	2.25 468	1.39 345	2.07 418	2.15 377	0.34 307	6.68 468	7.08 510	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

HHNet	0.87 294	0.25 282	1.78 310	0.16 366	0.08 365	1.30 253	0.44 450	1.93 141	0.64 138	1.41 349	5.92 494	0.14 159	1.79 450	0.35 155	0.95 389	0.05 490	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.14 400	0.01 116

test_sample6	0.89 305	0.17 219	2.23 368	0.48 458	0.01 184	1.43 305	0.01 114	4.49 426	1.40 376	1.43 350	1.12 360	0.64 241	0.14 242	3.86 325	0.42 312	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

test_sample3	0.84 281	0.15 196	2.22 366	0.48 458	0.01 184	1.37 278	0.01 114	4.63 439	1.17 330	1.43 350	0.43 263	0.80 273	0.10 209	3.48 304	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

DualNet	0.88 298	0.16 208	2.25 369	0.49 460	0.01 184	1.41 294	0.01 114	4.55 430	1.27 351	1.43 350	1.12 360	0.58 229	0.11 219	3.75 316	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

GMStereo_Zeroshot	0.63 214	0.14 182	1.54 265	0.75 494	0.00 1	1.26 236	0.01 114	1.85 135	0.31 61	1.44 353	0.58 285	1.76 349	0.19 263	2.55 270	0.10 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1

ADLNet2	1.38 402	0.39 352	3.13 431	0.00 1	0.70 512	1.23 222	0.26 406	4.19 394	2.36 471	1.45 354	3.16 459	4.23 471	0.82 389	4.56 369	0.88 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.02 233

hitnet-ft	1.09 353	0.39 352	1.45 252	0.04 212	0.00 1	1.34 267	0.22 395	3.34 297	2.25 468	1.48 355	1.11 358	4.17 468	0.37 316	4.73 375	0.79 377	0.01 451	0.00 1	0.03 492	0.00 1	0.09 353	0.01 116

222	2.69 484	0.09 105	1.03 157	0.00 1	0.00 1	1.54 347	0.00 1	5.61 497	1.55 404	1.51 356	2.10 422	0.53 225	0.07 175	4.54 366	35.09 569	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

test_sample4	0.86 287	0.16 208	2.28 377	0.50 463	0.01 184	1.42 302	0.01 114	4.65 441	1.27 351	1.52 357	0.66 306	0.69 249	0.08 190	3.50 305	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.02 233

ADCP+	2.87 487	0.98 494	8.75 534	0.07 281	0.16 417	5.93 513	2.90 520	4.00 377	1.84 432	1.52 357	0.27 225	3.81 461	3.22 492	6.05 435	17.38 552	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.30 501

SMFormer	1.04 335	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	1.24 404	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

tta	1.04 335	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	1.24 404	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

qqq1	0.98 320	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

fff1	0.98 320	0.16 208	1.55 267	0.33 428	0.01 184	1.03 86	0.00 1	5.24 476	2.12 454	1.53 359	2.16 427	0.92 279	0.02 46	4.46 358	0.07 85	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.01 116

1111x	1.53 418	0.06 45	1.77 307	0.27 413	0.00 1	2.12 414	0.01 114	5.63 501	1.65 420	1.53 359	1.67 393	0.92 279	0.64 364	6.18 439	8.17 519	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116

CRFU-Net	1.32 394	0.27 290	2.46 392	1.17 523	0.03 300	4.08 482	0.05 287	5.61 497	0.67 165	1.53 359	0.70 323	3.47 452	2.62 476	3.24 293	0.24 224	0.01 451	0.01 319	0.11 513	0.00 1	0.13 393	0.00 1

pcwnet_v2	1.29 387	0.17 219	5.98 516	0.10 318	0.01 184	1.76 395	0.02 189	5.08 472	2.90 487	1.54 365	1.98 413	2.03 368	0.81 386	3.01 288	0.28 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.03 217	0.03 299

NINENet	1.03 333	0.22 266	1.30 229	0.10 318	0.01 184	5.85 510	0.03 237	4.41 420	1.25 344	1.55 366	0.60 301	2.39 397	0.06 158	2.72 281	0.05 33	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.04 256	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.92 310	0.15 196	2.68 407	0.24 398	0.06 343	1.36 273	0.28 418	7.46 535	0.34 66	1.56 367	0.37 249	0.62 236	1.24 415	1.25 232	0.34 284	0.00 1	0.09 482	0.00 1	0.16 473	0.02 160	0.13 453

IRAFT_RVC	1.02 331	0.20 248	1.58 277	1.39 528	0.26 460	1.33 265	0.32 434	2.52 189	0.66 154	1.58 368	0.81 331	1.16 308	1.58 439	6.51 460	0.43 314	0.00 1	0.12 502	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.03 299

FINET	1.36 399	0.46 387	4.05 472	0.22 390	0.73 513	1.03 86	0.00 1	3.57 333	5.71 518	1.59 369	1.64 390	0.49 220	0.19 263	5.53 413	1.90 439	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.03 299

xyz-stereo	4.23 518	0.09 105	35.65 563	0.02 118	0.00 1	17.93 551	0.01 114	1.93 141	0.42 74	1.61 370	14.74 529	2.67 404	0.15 245	7.15 502	1.87 437	0.00 1	0.01 319	0.24 524	0.00 1	0.04 256	0.01 116

RainbowNet	4.74 524	3.21 545	3.07 427	9.34 553	6.01 546	4.89 501	3.60 525	7.09 531	4.39 508	1.63 371	3.01 454	4.72 486	2.96 484	5.53 413	1.19 402	8.95 554	2.12 551	8.48 549	0.19 488	8.75 549	5.73 553

test_xeample	1.79 453	0.08 90	1.03 157	0.02 118	0.00 1	1.44 309	0.00 1	5.48 492	1.84 432	1.65 372	2.17 431	0.37 200	0.06 158	4.00 332	17.67 553	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

TransformOpticalFlow	1.47 411	0.31 316	3.22 440	0.66 487	0.08 365	1.54 347	0.09 339	3.84 364	1.58 415	1.66 373	2.32 435	3.60 454	3.12 488	6.99 496	0.42 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

AAGNet	1.54 420	0.07 70	0.88 108	1.04 515	0.27 465	1.47 324	0.66 469	1.57 109	0.61 106	1.68 374	0.82 333	1.62 337	2.29 465	6.18 439	11.63 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

test_1	0.61 205	0.06 45	1.00 138	0.07 281	0.12 392	0.99 81	0.01 114	2.46 183	0.20 34	1.71 375	0.01 1	1.10 306	0.04 113	3.71 314	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 511	0.15 413	0.13 453

TCMNet	1.49 414	0.57 428	5.20 503	0.13 338	1.39 526	1.81 401	0.17 374	4.03 381	1.26 345	1.72 376	2.98 453	1.95 363	0.46 335	5.01 386	2.55 467	0.00 1	0.06 457	0.06 500	0.00 1	0.37 505	0.16 466

Wz-Net-TNSev	3.91 511	5.20 553	20.57 554	0.15 358	0.01 184	7.14 521	3.57 524	6.70 526	3.57 496	1.74 377	0.58 285	7.39 514	4.33 508	8.86 525	7.99 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.24 463	0.16 466

ttt	1.35 398	0.05 24	1.09 173	0.46 453	0.01 184	1.61 369	0.00 1	5.61 497	1.97 444	1.75 378	2.10 422	1.40 321	0.11 219	4.81 378	6.07 505	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

gwcnet-sp	0.98 320	0.38 345	4.06 473	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 321	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

scenet	0.98 320	0.38 345	4.06 473	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 321	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

ssnet	0.98 320	0.38 345	4.06 473	0.04 212	0.00 1	2.60 439	0.15 366	3.51 323	1.13 323	1.75 378	0.16 185	0.68 246	0.39 321	3.69 311	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.03 299

HITNet	0.80 267	0.58 430	2.14 354	0.69 490	0.00 1	1.35 271	0.02 189	4.50 427	1.15 327	1.76 382	0.16 185	0.60 232	0.30 296	1.13 227	1.64 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.00 1
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
RAFT + AFF	1.63 432	1.13 506	2.62 404	0.04 212	0.80 514	2.29 425	1.03 485	5.54 496	2.06 451	1.77 383	1.81 405	1.22 311	3.65 501	6.23 443	1.57 421	0.01 451	0.35 533	0.00 1	0.01 374	0.33 495	0.12 445

iResNet	1.00 328	0.45 381	3.08 428	0.86 507	0.01 184	1.97 407	0.01 114	3.67 345	1.49 396	1.77 383	1.09 356	0.35 198	0.13 238	3.83 324	1.27 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

SACVNet	0.96 315	0.36 336	1.49 255	0.05 237	0.00 1	1.62 375	0.28 418	3.86 369	1.28 355	1.79 385	0.80 330	1.59 331	0.07 175	5.29 400	0.48 332	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.01 116

LCNet	0.87 294	0.18 227	0.97 135	0.14 353	0.26 460	1.19 191	0.22 395	2.36 167	0.71 203	1.82 386	0.21 213	0.11 144	2.56 473	5.56 417	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.81 524

HSM	1.36 399	0.40 357	1.07 168	0.01 31	0.30 479	1.73 394	0.03 237	5.89 509	1.22 337	1.83 387	1.36 381	4.78 487	1.30 420	6.61 465	0.57 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

ACRE	0.75 248	0.78 471	2.72 413	0.13 338	0.02 276	1.40 289	0.26 406	3.20 277	0.82 258	1.84 388	2.46 438	0.19 172	0.10 209	0.52 183	0.26 240	0.00 1	0.04 434	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

R-Stereo Train	0.44 152	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 223	0.09 339	3.65 342	0.11 2	1.87 389	0.42 259	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233

RAFT-Stereo	0.44 152	0.09 105	0.94 124	0.02 118	0.00 1	1.24 223	0.09 339	3.65 342	0.11 2	1.87 389	0.42 259	0.06 102	0.01 15	0.25 113	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 233
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BEATNet_4x	0.97 317	0.77 470	3.36 445	0.46 453	0.01 184	1.32 259	0.09 339	4.57 434	1.26 345	1.88 391	0.22 217	1.09 304	0.42 326	1.79 256	2.09 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

test_for_model	4.23 518	22.88 570	0.91 117	12.40 561	10.47 561	1.08 135	0.06 311	4.08 384	1.36 368	1.91 392	0.09 156	0.15 162	0.03 83	0.10 35	0.22 212	7.44 550	1.43 547	0.00 1	0.01 374	18.08 569	1.99 541

psmg	0.83 275	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.28 461	0.27 410	4.83 456	0.93 279	1.92 393	1.46 385	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.01 63	0.00 1

IPLGR_C	0.75 248	0.88 486	2.58 401	0.13 338	0.02 276	1.40 289	0.27 410	3.19 274	0.84 264	1.92 393	2.46 438	0.18 171	0.11 219	0.49 181	0.26 240	0.00 1	0.05 448	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.06 383

StereoDRNet-Refined	0.83 275	0.12 159	1.18 200	0.02 118	0.01 184	1.31 258	0.00 1	3.33 294	1.07 309	1.92 393	1.24 374	2.48 399	0.18 257	1.86 258	1.67 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.05 352
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MMNet	1.20 379	0.27 290	3.59 456	0.09 307	0.00 1	4.15 484	0.01 114	3.63 340	1.19 333	1.93 396	0.32 231	1.35 319	1.23 412	4.42 354	1.84 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

CASS	0.56 196	0.13 169	1.40 244	0.03 178	0.01 184	1.65 384	0.04 265	3.03 238	0.63 127	1.96 397	0.93 345	0.28 188	0.36 314	0.52 183	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	0.63 214	0.06 45	1.00 138	0.07 281	0.13 398	0.99 81	0.01 114	2.46 183	0.20 34	1.96 397	0.01 1	1.10 306	0.05 131	3.75 316	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 514	0.15 413	0.13 453

G2L-Stereo_test	0.97 317	0.60 435	1.95 325	0.21 386	0.01 184	1.63 379	0.10 347	3.19 274	1.01 293	1.98 399	0.11 168	3.22 444	0.51 341	4.38 351	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.02 233

CIPLG	0.75 248	0.81 478	2.38 384	0.13 338	0.03 300	1.41 294	0.27 410	3.19 274	0.84 264	1.98 399	2.56 443	0.19 172	0.10 209	0.54 187	0.26 240	0.00 1	0.05 448	0.01 462	0.05 424	0.19 442	0.05 352

MSAF-DinoV2	4.41 521	3.43 547	8.07 530	1.16 521	0.06 343	3.21 458	0.59 466	6.94 530	4.44 510	2.00 401	0.83 335	16.58 541	5.59 526	13.48 550	17.17 551	0.06 498	0.04 434	0.09 507	0.76 544	1.94 536	1.78 539

otaku	3.17 494	1.32 513	2.49 394	6.07 546	3.26 540	4.62 496	2.15 507	5.35 486	1.34 366	2.00 401	2.54 442	3.50 453	1.49 427	3.68 310	1.11 395	7.89 551	0.23 524	1.88 541	0.03 407	7.74 547	4.78 551

ssnet_v2	1.14 368	0.28 301	1.77 307	0.03 178	0.00 1	2.07 412	0.37 444	5.20 474	1.87 438	2.00 401	0.87 339	3.09 433	0.55 346	1.31 235	3.02 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.12 445

STrans-v2	1.67 440	0.36 336	3.28 441	0.02 118	0.19 432	1.45 315	0.08 327	6.69 525	1.49 396	2.00 401	2.86 450	3.67 458	3.88 505	7.04 500	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 436	1.17 507	4.29 482	0.04 212	0.00 1	1.44 309	0.56 462	5.33 485	1.98 446	2.01 405	2.12 424	2.08 370	2.81 480	6.55 461	2.42 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 495	0.06 383

Nwc_Net	1.94 462	0.55 420	3.79 464	0.07 281	0.08 365	2.73 444	0.04 265	6.75 528	1.11 316	2.03 406	7.92 507	4.82 488	2.11 462	4.78 376	2.01 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.01 116

testlalala	0.46 159	0.13 169	0.82 97	0.17 369	0.10 382	1.13 164	0.03 237	2.63 196	1.13 323	2.04 407	0.10 161	0.29 190	0.04 113	0.15 58	0.27 246	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.26 514	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.84 281	0.32 320	1.44 251	0.02 118	0.00 1	1.98 408	0.05 287	3.40 306	1.04 298	2.06 408	0.40 255	1.74 346	0.45 332	3.47 303	0.24 224	0.06 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.00 1

Prome-Stereo	1.23 383	0.06 45	0.93 123	0.12 330	0.24 452	1.26 236	0.67 470	2.53 191	0.69 188	2.08 409	8.70 512	0.76 262	2.91 483	2.12 263	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 536

DISCO	1.93 460	0.18 227	2.44 388	0.67 489	0.53 504	5.25 505	0.00 1	5.43 491	1.56 409	2.09 410	0.91 343	6.48 506	0.89 391	8.55 524	3.60 482	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.01 116

DMCA	0.68 233	0.22 266	1.96 329	0.01 31	0.01 184	1.28 242	0.02 189	3.02 236	1.54 403	2.14 411	0.15 183	1.74 346	0.10 209	0.45 175	0.95 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

Wz-Net-SNSev	2.53 481	2.49 537	10.66 539	0.39 443	0.01 184	2.73 444	0.40 445	5.02 467	1.50 398	2.15 412	2.12 424	6.48 506	1.11 404	9.47 531	5.84 504	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.06 383

UPFNet	0.87 294	0.09 105	2.05 346	0.00 1	0.00 1	1.90 406	0.11 350	3.41 308	0.83 261	2.15 412	0.10 161	1.92 359	0.09 201	3.94 329	0.70 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

ISRNet	0.88 298	0.19 235	2.71 411	0.05 237	0.00 1	1.17 181	0.03 237	2.96 228	0.80 252	2.17 414	1.70 398	2.59 401	0.20 269	2.58 271	0.46 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.00 1

GANet	1.90 459	0.43 372	1.83 315	0.39 443	0.00 1	2.24 422	3.37 522	3.90 372	1.44 385	2.17 414	9.66 514	2.57 400	1.09 402	6.88 485	1.81 432	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.10 369	0.03 299

UDG	2.86 486	8.81 560	1.57 276	2.60 537	0.89 517	2.39 430	0.11 350	3.42 310	1.02 295	2.18 416	3.64 470	5.04 493	1.60 442	4.17 338	2.09 452	1.21 538	0.04 434	7.69 547	3.67 560	4.10 539	0.93 530

ADLNet	1.20 379	0.29 311	1.98 333	0.00 1	0.02 276	2.20 419	0.11 350	4.39 418	2.52 479	2.19 417	2.20 432	2.66 403	0.70 379	3.42 300	1.25 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.04 329

AANet_RVC	1.66 436	0.88 486	3.52 452	0.06 255	0.00 1	1.22 207	0.00 1	3.25 281	2.51 478	2.21 418	4.49 479	3.65 457	0.20 269	7.10 501	3.42 479	0.50 528	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.05 352

Pruner-Stereo	0.53 189	0.10 126	1.02 146	0.89 509	0.10 382	1.57 350	0.36 443	2.06 151	0.63 127	2.23 419	0.46 271	0.25 181	0.01 15	0.45 175	0.37 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 335	0.55 420	2.52 396	0.56 474	1.00 518	1.37 278	0.00 1	3.43 312	1.35 367	2.24 420	0.35 242	2.18 384	0.58 351	4.28 342	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GMOStereo	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

error version	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

test-v	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

test-2	0.42 141	0.28 301	1.02 146	0.05 237	0.18 425	1.04 95	0.02 189	2.40 171	0.16 19	2.25 421	0.01 1	0.32 192	0.03 83	0.09 26	0.15 164	0.00 1	0.11 494	0.00 1	0.00 1	0.19 442	0.02 233

BUS	0.97 317	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	5.85 510	0.03 237	5.40 487	0.93 279	2.26 425	0.66 306	2.39 397	0.06 158	0.61 195	0.05 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 275	0.10 126	0.96 129	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 389	5.40 487	0.93 279	2.26 425	0.66 306	1.81 354	0.10 209	0.61 195	0.18 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

hknet	1.08 345	0.13 169	2.07 348	0.01 31	0.00 1	3.32 463	0.21 389	5.40 487	0.92 275	2.26 425	0.66 306	3.43 450	0.05 131	2.81 282	0.27 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

NCC-stereo	1.67 440	0.56 425	3.10 429	0.08 296	0.22 443	2.24 422	0.13 359	5.05 469	1.42 380	2.27 428	2.72 446	4.29 472	3.53 497	5.76 425	2.01 448	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

Abc-Net	1.67 440	0.56 425	3.10 429	0.08 296	0.22 443	2.24 422	0.13 359	5.05 469	1.42 380	2.27 428	2.72 446	4.29 472	3.53 497	5.76 425	2.01 448	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NOSS_ROB	1.29 387	0.22 266	1.35 239	0.64 485	0.16 417	2.56 437	0.00 1	4.14 390	2.37 472	2.29 430	1.76 401	2.84 415	0.02 46	6.80 480	0.45 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437

DCANet-4	0.69 235	0.15 196	3.76 463	0.03 178	0.01 184	1.22 207	0.01 114	3.14 256	1.90 440	2.34 431	0.14 174	0.11 144	0.25 285	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

fff	0.66 224	0.42 366	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 452	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

csc	0.66 224	0.42 366	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 452	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

cscssc	0.66 224	0.42 366	2.21 359	0.01 31	0.01 184	1.22 207	0.02 189	3.26 283	1.04 298	2.34 431	0.14 174	0.09 132	1.83 452	0.34 150	0.29 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 352

SuperB	3.70 508	1.77 526	15.73 550	0.31 423	0.05 330	4.37 490	1.67 500	3.58 336	11.57 536	2.36 435	1.32 380	2.03 368	1.91 456	6.95 493	9.01 526	0.05 490	0.03 419	0.10 512	0.08 443	11.00 559	0.10 429

LMCR-Stereo	1.10 357	0.69 458	1.95 325	0.50 463	0.01 184	2.73 444	0.09 339	6.20 517	0.64 138	2.37 436	1.76 401	0.13 153	1.59 441	2.94 285	0.23 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.00 1

ccnet	1.70 446	0.20 248	1.95 325	0.26 408	0.18 425	3.72 476	1.22 491	4.22 399	1.43 384	2.37 436	3.96 475	3.45 451	1.51 431	4.69 372	4.47 489	0.06 498	0.00 1	0.09 507	0.01 374	0.10 369	0.01 116

PFNet	1.06 344	0.19 235	2.95 420	1.16 521	0.56 507	1.58 354	0.25 402	1.50 99	0.60 96	2.38 438	1.23 372	0.63 239	0.30 296	6.85 481	0.43 314	0.16 512	0.01 319	0.00 1	0.07 438	0.18 433	0.18 477

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 420	0.68 454	4.62 494	0.01 31	0.00 1	5.13 504	0.30 429	4.64 440	1.23 338	2.39 439	0.59 295	2.12 375	2.00 460	4.94 383	2.19 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

SQANet	2.28 476	1.25 512	2.39 385	4.17 543	2.91 538	2.60 439	0.24 401	4.17 393	0.83 261	2.42 440	0.57 283	1.59 331	0.88 390	3.30 294	0.68 368	7.35 549	0.12 502	0.47 529	0.02 398	6.56 543	3.00 546

S-Stereo	2.00 466	0.30 315	5.74 514	0.24 398	0.23 448	2.51 435	1.90 502	4.74 446	5.15 515	2.42 440	5.80 493	2.85 417	0.72 380	5.08 391	2.17 456	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.04 329

DisPM	0.86 287	0.09 105	1.10 175	0.76 497	0.02 276	1.51 335	0.57 464	1.75 127	0.70 200	2.43 442	0.83 335	0.38 204	0.01 15	6.89 488	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1

DEmStereo	1.51 415	0.08 90	2.17 356	0.09 307	0.02 276	1.76 395	0.90 480	1.47 97	0.60 96	2.46 443	6.42 500	1.08 302	5.16 518	6.21 441	1.86 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.01 116

DDUNet	3.28 497	10.54 563	2.29 378	3.50 540	3.31 541	4.21 486	0.21 389	3.77 352	1.03 296	2.54 444	3.17 460	3.20 441	0.21 274	3.89 327	0.69 369	1.94 539	0.05 448	9.87 551	3.53 559	5.03 541	2.55 544

DPSNet	3.38 502	0.60 435	9.55 535	0.61 481	0.46 499	5.10 503	1.44 496	11.17 545	3.92 503	2.57 445	0.88 340	5.90 501	9.68 544	7.63 513	7.25 514	0.08 501	0.16 517	0.01 462	0.07 438	0.34 498	0.17 471

LL-Strereo	1.93 460	0.97 493	3.83 467	0.55 472	2.19 536	1.49 331	0.05 287	4.09 386	1.00 292	2.59 446	2.77 448	5.17 495	5.63 527	7.19 503	0.63 362	0.00 1	0.10 491	0.00 1	0.00 1	0.25 470	0.20 487

MLCV	1.01 329	0.53 415	2.17 356	0.03 178	0.00 1	1.60 365	0.03 237	2.90 222	1.30 359	2.60 447	1.85 406	1.00 294	0.40 324	4.88 381	0.74 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

coex_refinement	1.13 365	0.54 417	1.58 277	0.12 330	0.02 276	1.51 335	0.06 311	4.01 378	1.51 400	2.61 448	0.66 306	4.40 475	0.48 338	3.67 309	1.30 411	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.03 299

ADStereo(finetuned)	0.83 275	0.43 372	3.68 460	0.03 178	0.00 1	1.22 207	0.01 114	3.26 283	1.86 436	2.61 448	0.20 211	0.09 132	2.39 471	0.34 150	0.38 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

DCANet	0.66 224	0.43 372	2.21 359	0.03 178	0.00 1	1.22 207	0.01 114	3.26 283	1.85 435	2.61 448	0.21 213	0.09 132	0.49 339	0.33 149	0.39 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.06 383

OMP-Stereo	1.20 379	0.54 417	0.96 129	2.39 535	0.29 477	1.58 354	0.33 437	2.01 149	0.68 173	2.68 451	1.16 365	3.10 434	0.18 257	7.40 508	0.56 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

w-ln-seven-2	1.97 465	1.04 500	11.90 542	0.15 358	0.06 343	1.38 284	0.48 453	3.80 358	2.17 461	2.73 452	1.06 355	2.29 388	1.69 446	6.32 448	4.15 486	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.17 424	0.04 329

GMM-Stereo	1.09 353	0.05 24	1.62 283	0.13 338	0.22 443	1.41 294	0.87 478	2.31 165	0.62 119	2.75 453	3.14 456	0.54 227	0.90 392	5.33 404	0.13 144	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.02 398	0.01 63	1.80 540

ARAFT	1.12 363	0.82 481	4.11 476	0.04 212	0.00 1	1.64 380	0.03 237	4.85 457	1.69 423	2.78 454	0.57 283	0.47 216	0.11 219	4.81 378	0.24 224	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.24 463	0.05 352

SDNR	3.31 500	0.91 490	6.28 522	0.44 447	0.02 276	26.11 566	0.01 114	3.81 362	1.62 418	2.82 455	11.06 520	2.93 422	0.60 352	7.95 518	1.52 418	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.06 301	0.12 445

ADCRef	2.29 477	0.65 449	5.67 513	0.10 318	0.09 373	4.81 499	0.76 475	4.75 449	1.37 369	2.88 456	1.67 393	1.62 337	2.30 466	3.77 320	14.93 545	0.02 473	0.00 1	0.01 462	0.10 452	0.20 453	0.11 437

PSM-AAD	1.15 371	0.04 10	0.88 108	0.10 318	0.27 465	1.32 259	3.25 521	2.41 178	0.64 138	2.93 457	1.92 409	0.15 162	5.39 523	3.42 300	0.19 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

CVANet_RVC	1.10 357	0.39 352	1.69 298	0.28 415	0.00 1	1.45 315	0.48 453	3.26 283	1.64 419	2.93 457	1.22 371	1.51 324	0.37 316	6.09 436	0.50 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 433	0.01 116

YMNet	1.62 429	0.68 454	3.67 458	0.14 353	0.30 479	4.52 494	0.21 389	3.52 326	1.23 338	2.94 459	4.94 483	4.18 469	0.38 318	2.85 283	2.12 454	0.05 490	0.13 507	0.08 504	0.01 374	0.44 511	0.09 421

YMNet_1	1.62 429	0.68 454	3.67 458	0.14 353	0.30 479	4.52 494	0.21 389	3.52 326	1.23 338	2.94 459	4.94 483	4.18 469	0.38 318	2.85 283	2.12 454	0.05 490	0.13 507	0.08 504	0.01 374	0.44 511	0.09 421

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 498	2.61 539	7.84 528	0.09 307	0.26 460	12.92 541	7.62 559	4.25 401	3.64 499	2.95 461	3.99 476	4.61 485	1.22 411	8.36 521	1.77 431	0.59 532	1.15 545	0.04 495	0.85 548	0.48 518	0.67 521

IIG-Stereo	1.30 389	0.48 397	1.04 161	2.41 536	0.05 330	1.61 369	0.14 363	2.59 195	0.68 173	2.97 462	2.28 434	3.08 432	0.57 349	7.41 509	0.65 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.00 1

raftrobust	0.46 159	0.42 366	1.05 166	0.01 31	0.21 441	1.17 181	0.05 287	2.07 153	0.19 29	2.98 463	0.02 89	0.12 148	0.15 245	0.25 113	0.31 269	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.06 383

FBW_ROB	2.36 478	0.36 336	3.16 432	0.37 441	0.14 404	4.42 493	0.18 379	6.64 523	3.05 489	2.98 463	2.85 449	4.86 489	1.11 404	11.00 546	4.53 490	0.16 512	0.05 448	0.37 528	0.09 448	0.19 442	0.78 523

MADNet+	10.71 549	14.57 565	70.07 573	0.58 477	0.47 501	19.89 556	4.20 531	11.05 544	6.87 527	3.03 465	5.99 495	9.01 521	6.35 530	31.95 570	28.31 568	0.22 516	0.26 528	0.01 462	0.04 419	0.46 514	0.87 526

DSFCA	1.30 389	0.14 182	1.82 314	0.01 31	0.03 300	3.74 477	0.86 477	2.71 206	1.23 338	3.09 466	0.41 258	2.93 422	1.49 427	6.12 438	1.35 413	0.00 1	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

RP	1.76 451	0.55 420	2.59 403	0.22 390	0.60 510	1.70 391	0.98 484	4.31 409	1.99 448	3.12 467	5.04 487	4.41 477	2.96 484	4.72 374	1.90 439	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.14 400	0.01 116

NCCL2	1.30 389	0.63 444	2.31 379	0.02 118	0.03 300	1.57 350	3.41 523	3.91 373	1.39 372	3.14 468	0.34 239	3.90 462	0.30 296	3.75 316	1.19 402	0.00 1	0.00 1	0.02 487	0.00 1	0.03 217	0.05 352

DMCA-RVC	0.90 306	0.64 445	3.30 442	0.03 178	0.04 320	1.30 253	0.06 311	2.65 199	0.73 210	3.21 469	0.09 156	0.99 293	0.66 371	3.14 291	0.99 391	0.01 451	0.04 434	0.02 487	0.01 374	0.07 316	0.01 116

KYRaft	1.19 376	0.05 24	0.94 124	0.06 255	0.24 452	1.25 232	0.78 476	2.48 186	0.61 106	3.23 470	7.13 504	1.00 294	2.77 479	1.43 241	0.14 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.71 538

RGC	1.86 456	0.67 452	3.45 451	0.07 281	0.26 460	3.29 462	0.11 350	4.78 453	1.46 388	3.26 471	4.51 480	5.14 494	2.68 477	5.46 409	1.94 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 331	0.09 421

DeepPruner_ROB	0.86 287	0.50 405	1.80 313	0.01 31	0.00 1	1.57 350	0.17 374	3.48 321	0.42 74	3.31 472	0.02 89	2.09 372	0.17 253	3.01 288	0.61 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.01 116

z-mn7	4.12 516	2.40 536	8.71 532	0.13 338	0.00 1	8.56 532	0.49 457	3.85 366	13.78 542	3.36 473	17.56 536	4.60 483	0.95 395	10.97 544	6.77 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 400	0.06 383

FTStereo	2.16 472	0.03 2	1.42 248	0.17 369	0.13 398	1.42 302	4.67 539	2.44 180	0.63 127	3.36 473	17.95 537	0.78 271	4.17 506	4.41 353	0.14 155	0.15 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	1.25 533

AF-Net	2.17 473	0.65 449	3.53 453	0.00 1	0.09 373	2.02 410	0.48 453	6.44 519	1.70 424	3.36 473	10.22 517	4.95 491	2.81 480	4.34 346	2.66 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 393	0.01 116

edge stereo	1.94 462	0.40 357	3.82 466	0.15 358	0.09 373	1.81 401	0.45 451	4.77 451	2.21 466	3.36 473	3.94 474	8.39 518	1.72 448	5.75 424	1.69 428	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.17 424	0.01 116

StereoDRNet	1.48 412	0.75 464	4.58 493	0.05 237	0.10 382	2.49 434	1.10 488	4.62 436	1.47 390	3.38 477	0.62 302	2.29 388	0.65 369	4.52 364	2.89 473	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.01 374	0.05 281	0.07 402

HBP-ISP	1.45 408	0.75 464	3.02 424	0.30 419	0.10 382	4.28 488	1.49 497	4.68 442	1.29 356	3.43 478	0.78 328	0.93 284	1.01 397	6.48 459	0.36 297	0.04 484	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.03 299

DLCB_ROB	1.17 374	0.22 266	1.28 221	0.08 296	0.00 1	1.51 335	0.23 399	3.39 304	1.52 401	3.43 478	2.00 415	3.40 448	0.31 300	4.29 343	1.82 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DCVSM-stereo	0.70 238	0.04 10	1.69 298	0.07 281	0.01 184	1.27 240	0.04 265	1.85 135	0.14 9	3.56 480	0.08 151	3.07 431	0.60 352	1.35 239	0.11 135	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.00 1	0.02 160	0.00 1

HSM-Net_RVC	1.40 404	0.07 70	1.58 277	0.00 1	0.01 184	1.88 404	0.05 287	7.24 532	1.71 426	3.63 481	3.63 469	3.21 442	0.36 314	4.25 341	0.44 317	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LALA_ROB	1.33 395	0.59 433	1.74 304	0.02 118	0.06 343	3.25 460	0.50 460	3.45 315	1.39 372	3.70 482	0.59 295	4.59 482	0.25 285	3.58 308	2.79 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.02 233

DRaft	1.34 396	0.12 159	1.19 205	0.06 255	0.01 184	1.64 380	0.43 449	1.86 137	0.14 9	3.76 483	5.27 489	0.41 208	4.38 509	5.49 411	1.68 426	0.01 451	0.06 457	0.00 1	0.07 438	0.07 316	0.11 437

Wz-Net-MNSev	1.85 455	1.19 509	5.61 512	0.01 31	0.00 1	4.74 498	2.16 508	4.93 461	1.48 394	3.77 484	1.24 374	1.77 351	2.56 473	4.94 383	2.61 469	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.07 316	0.01 116

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 528	2.33 534	8.42 531	0.33 428	0.27 465	24.60 565	8.84 562	5.50 493	9.75 534	3.82 485	8.16 510	8.53 519	1.82 451	9.44 530	5.18 499	1.02 534	1.65 549	0.33 527	0.47 538	1.06 530	0.90 527

ACVNet_1	6.16 533	1.86 530	4.43 488	9.52 555	7.22 553	7.59 527	2.37 513	9.99 543	6.71 526	3.84 486	5.35 491	13.23 534	4.90 517	6.25 444	1.94 446	9.06 556	2.40 555	10.88 557	0.11 456	9.58 556	6.03 556

zh-sn7	3.94 513	3.36 546	15.78 551	0.13 338	0.00 1	4.01 480	2.24 511	4.54 429	2.00 449	3.86 487	9.77 516	4.11 467	5.45 525	9.93 536	13.33 541	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 457	0.12 445

XPNet_ROB	1.17 374	0.41 360	1.68 296	0.04 212	0.01 184	1.65 384	0.17 374	3.46 318	1.39 372	3.89 488	1.01 352	1.60 333	0.53 343	4.35 347	3.07 476	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.02 233

stereogan	2.13 471	0.31 316	3.75 462	0.01 31	0.09 373	7.44 525	0.60 467	4.27 404	3.29 492	3.91 489	4.62 481	6.41 505	1.84 455	5.17 393	0.58 355	0.00 1	0.01 319	0.01 462	0.00 1	0.24 463	0.05 352

PASM	1.58 427	1.05 501	7.51 527	0.56 474	0.09 373	1.37 278	0.28 418	2.85 218	1.44 385	3.91 489	0.44 266	3.02 428	0.64 364	6.38 452	1.59 422	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.03 407	0.26 473	0.15 463

CBMV_ROB	1.70 446	0.11 148	1.98 333	0.46 453	0.00 1	2.85 452	0.91 481	4.27 404	2.21 466	4.02 491	5.00 486	2.97 426	2.32 467	5.40 407	1.35 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.06 383

DRN-Test	1.62 429	0.23 274	3.72 461	0.18 375	0.13 398	3.34 465	0.19 385	5.93 512	2.01 450	4.14 492	0.76 327	2.12 375	1.78 449	5.22 397	2.62 470	0.00 1	0.00 1	0.01 462	0.01 374	0.03 217	0.01 116

FAT-Stereo	1.86 456	0.19 235	3.31 443	0.17 369	0.03 300	1.78 398	0.97 482	4.76 450	2.79 485	4.22 493	4.87 482	5.31 498	2.83 482	5.06 390	0.90 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.01 116

DANet	1.74 448	0.22 266	3.06 426	0.75 494	0.44 496	2.46 433	0.35 442	3.40 306	1.41 379	4.22 493	1.56 387	5.03 492	0.56 347	6.29 446	5.00 497	0.01 451	0.00 1	0.00 1	0.01 374	0.04 256	0.08 415
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ADCPNet	3.63 507	0.82 481	13.20 546	0.08 296	0.43 495	7.02 519	2.23 510	4.77 451	2.41 473	4.31 495	1.96 412	7.57 515	5.16 518	6.45 458	13.80 542	0.02 473	0.75 540	0.04 495	0.90 549	0.16 419	0.53 516

XQC	2.57 482	1.20 510	6.33 523	0.18 375	0.01 184	3.84 478	0.33 437	5.24 476	3.83 502	4.43 496	1.94 410	4.58 481	3.19 490	7.19 503	8.67 521	0.00 1	0.03 419	0.00 1	0.03 407	0.27 478	0.19 482

NVStereoNet_ROB	3.25 496	0.46 387	2.71 411	0.34 434	0.56 507	2.36 429	0.87 478	4.56 433	4.47 511	4.55 497	14.09 528	11.93 529	3.23 493	9.79 534	3.14 478	0.43 526	0.03 419	0.53 532	0.31 526	0.36 503	0.38 513
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DAS	1.26 385	0.08 90	2.25 369	0.04 212	0.01 184	1.28 242	1.18 489	3.80 358	1.58 415	4.60 498	2.37 436	1.53 325	0.53 343	5.36 406	0.59 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

SepStereo	1.28 386	0.08 90	2.25 369	0.04 212	0.01 184	1.28 242	1.18 489	3.80 358	1.58 415	4.60 498	2.37 436	1.53 325	0.53 343	5.63 423	0.59 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 160	0.01 116

ADCL	3.30 498	0.81 478	6.76 525	0.25 401	0.25 457	6.93 518	4.65 538	4.79 454	2.62 483	4.61 500	3.36 463	5.22 496	4.55 511	5.54 416	14.91 544	0.05 490	0.01 319	0.11 513	0.13 463	0.28 487	0.10 429

ETE_ROB	1.16 373	0.52 410	1.71 301	0.01 31	0.02 276	1.79 399	0.22 395	4.10 387	1.32 363	4.68 501	1.18 369	2.81 413	0.08 190	3.56 307	1.12 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

MFN_U_SF_RVC	3.76 509	1.77 526	9.85 536	0.84 500	0.27 465	9.50 534	0.49 457	8.07 536	3.41 493	4.81 502	3.28 461	9.40 523	3.49 496	7.76 517	8.31 520	0.41 525	0.54 536	0.52 531	0.80 547	0.89 528	0.84 525

psmorigin	2.01 467	0.37 340	10.25 537	0.22 390	0.03 300	1.62 375	0.19 385	3.31 292	1.05 304	4.92 503	3.14 456	5.85 500	2.21 464	5.31 402	1.71 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.02 233

w-ln-seven	2.97 490	1.40 518	12.49 545	0.25 401	0.14 404	7.22 522	0.48 453	5.24 476	4.82 513	4.96 504	2.13 426	4.00 466	1.33 421	5.95 430	8.81 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 413	0.02 233

GrayStereo	1.46 410	0.03 2	0.87 106	0.63 484	0.20 436	1.24 223	4.61 537	2.85 218	0.62 119	4.98 505	4.00 477	0.45 212	4.67 512	3.37 297	0.08 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 539	0.01 63	0.01 116

CBMV	1.56 422	0.24 278	1.92 319	0.31 423	0.03 300	2.90 454	4.33 534	3.79 355	1.81 430	4.98 505	1.73 399	2.70 408	1.68 445	3.81 321	0.92 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 281	0.08 415
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-Forest	1.84 454	0.08 90	1.31 231	0.15 358	0.22 443	3.52 472	2.46 517	3.85 366	2.16 460	5.29 507	3.90 473	3.71 460	1.56 435	6.28 445	1.90 439	0.01 451	0.02 389	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.30 501
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	2.02 468	0.58 430	2.65 406	0.29 417	0.28 475	3.19 457	5.19 544	3.84 364	2.55 481	5.31 508	1.73 399	2.30 390	1.96 458	6.78 478	3.09 477	0.01 451	0.06 457	0.03 492	0.10 452	0.10 369	0.37 511

RAFT-RH_RVC	2.05 470	0.15 196	1.66 291	0.60 478	0.27 465	1.49 331	0.02 189	0.58 38	0.65 145	5.35 509	21.66 549	1.06 300	0.07 175	6.85 481	0.57 353	0.04 484	0.00 1	0.00 1	0.03 407	0.01 63	0.00 1

WZ-Net	4.16 517	1.75 525	23.59 557	0.08 296	0.04 320	2.62 443	2.16 508	5.89 509	4.74 512	5.73 510	3.51 466	6.99 513	4.89 516	10.82 542	10.11 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.11 437

RTSC	2.66 483	1.24 511	6.04 517	0.18 375	0.02 276	4.40 492	0.08 327	4.29 407	4.98 514	6.00 511	3.15 458	2.97 426	1.56 435	6.71 473	10.89 533	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.05 424	0.40 508	0.24 496

CSAN	2.70 485	0.75 464	3.41 448	0.18 375	0.12 392	4.18 485	4.05 529	4.11 388	4.36 506	6.03 512	6.24 499	4.60 483	4.74 513	7.29 506	3.43 480	0.02 473	0.03 419	0.01 462	0.02 398	0.18 433	0.22 492

test_sample8	3.62 506	0.41 360	2.03 341	0.02 118	0.01 184	2.14 415	0.01 114	4.38 415	1.04 298	6.51 513	0.58 285	14.04 536	6.94 532	5.58 421	8.70 522	0.53 529	16.52 572	1.82 538	1.10 550	0.02 160	0.02 233

IMH-64-1	9.55 544	2.76 542	2.44 388	11.17 558	9.13 558	12.03 539	5.45 545	18.33 554	15.78 545	6.59 514	18.69 538	16.95 542	6.20 528	10.63 540	8.06 517	9.46 559	2.46 556	15.42 562	1.61 554	10.89 557	6.88 560

IMH-64	9.55 544	2.76 542	2.44 388	11.17 558	9.13 558	12.03 539	5.45 545	18.33 554	15.78 545	6.59 514	18.69 538	16.95 542	6.20 528	10.63 540	8.06 517	9.46 559	2.46 556	15.42 562	1.61 554	10.89 557	6.88 560

MFMNet_re	2.02 468	0.98 494	4.27 481	2.74 539	0.88 515	1.47 324	0.15 366	4.21 396	3.18 491	6.63 516	6.93 503	1.87 357	3.63 500	2.13 264	0.99 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 460	0.05 352

SANet	4.63 523	0.89 488	5.34 506	0.30 419	0.09 373	7.43 524	3.75 527	6.53 521	16.16 547	6.79 517	13.29 525	12.44 530	7.74 534	7.38 507	4.11 485	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.10 369	0.31 505

AnyNet_C32	3.93 512	2.58 538	12.07 543	0.39 443	0.49 502	5.50 507	6.45 555	4.44 423	2.19 464	6.86 518	2.94 452	5.28 497	3.20 491	6.63 466	18.37 555	0.08 501	0.04 434	0.20 520	0.09 448	0.57 523	0.19 482

ACVNet_2	8.69 541	1.80 529	5.09 501	8.55 552	6.72 549	13.47 543	4.34 535	13.70 548	23.86 554	6.89 519	19.74 547	20.52 547	5.36 522	7.70 516	2.48 463	8.53 553	1.67 550	7.99 548	0.32 529	8.79 552	6.29 559

SHD	3.01 491	1.02 499	5.52 509	0.45 452	0.39 493	4.12 483	0.17 374	6.68 524	12.04 538	7.20 520	3.36 463	4.40 475	2.58 475	4.69 372	7.17 513	0.01 451	0.04 434	0.00 1	0.03 407	0.22 457	0.17 471

PWC_ROB	2.90 489	1.01 498	6.12 519	0.53 469	0.57 509	1.30 253	0.40 445	3.85 366	4.42 509	7.37 521	15.40 531	3.03 430	1.55 434	6.31 447	5.74 503	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 514	0.05 352

SAMSARA	3.32 501	1.07 503	6.25 520	0.86 507	0.31 485	7.55 526	3.87 528	5.26 482	4.20 505	7.43 522	3.35 462	10.04 526	3.83 504	6.98 495	4.83 494	0.00 1	0.14 511	0.00 1	0.05 424	0.17 424	0.22 492

AnyNet_C01	6.59 536	4.31 551	36.24 564	0.96 511	0.46 499	9.96 535	5.74 548	6.02 515	3.63 498	7.59 523	8.56 511	8.83 520	3.14 489	13.74 552	20.83 562	0.12 508	0.08 478	0.25 525	0.09 448	1.01 529	0.34 507

zh-mn7	3.86 510	3.10 544	15.43 549	0.10 318	0.05 330	1.45 315	0.29 421	4.05 383	6.06 521	7.81 524	15.68 532	2.86 418	0.76 382	10.58 539	8.76 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 387	0.02 233

RTS	9.75 546	2.69 540	65.25 571	0.85 503	1.99 533	14.36 544	4.75 540	5.69 503	17.29 549	7.97 525	19.00 540	6.83 511	3.02 486	26.15 567	18.62 558	0.00 1	0.15 515	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

RTSA	9.75 546	2.69 540	65.25 571	0.85 503	1.99 533	14.36 544	4.75 540	5.69 503	17.29 549	7.97 525	19.00 540	6.83 511	3.02 486	26.15 567	18.62 558	0.00 1	0.15 515	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.16 466

IMH	11.11 552	3.50 548	2.56 400	11.25 560	9.13 558	14.49 546	5.10 543	20.68 562	26.30 557	8.28 527	23.85 557	20.63 548	9.19 541	12.39 547	7.96 515	9.50 561	2.50 558	15.28 561	1.66 556	11.07 560	6.96 562

FADE		10.20 561		4.76 544	4.82 545			19.13 557	23.28 552	8.35 528		14.63 537		25.45 565		24.52 571	8.46 569	36.14 575	36.87 575	3.46 538	2.72 545

LVE	11.10 551	2.36 535	3.34 444	9.94 556	8.13 556	21.22 558	7.75 560	16.47 552	32.55 564	8.55 529	23.64 555	23.22 553	7.93 537	10.98 545	6.65 508	9.45 558	2.55 562	11.08 558	0.58 541	9.35 555	6.28 558

G-Net	3.49 503	0.47 395	4.03 471	1.61 531	1.91 531	10.78 538	1.92 503	3.06 243	1.26 345	8.59 530	12.06 523	6.13 503	7.82 536	4.78 376	4.77 493	0.08 501	0.12 502	0.07 501	0.15 464	0.16 419	0.11 437

pmcnn	3.61 505	0.68 454	5.38 508	0.61 481	1.46 527	2.75 448	1.26 493	5.04 468	1.57 411	8.77 531	11.67 521	18.69 546	2.38 470	6.03 433	5.61 502	0.00 1	0.07 467	0.00 1	0.00 1	0.21 454	0.07 402

DispFullNet	7.91 539	23.96 571	13.67 547	14.71 564	7.88 555	4.83 500	0.04 265	5.01 466	2.89 486	8.86 532	4.96 485	6.11 502	10.72 546	10.18 538	3.51 481	2.44 540	0.33 531	15.15 560	4.65 563	12.33 561	5.95 554

ADCS	5.09 527	2.15 533	16.58 552	0.34 434	0.07 355	5.91 512	4.26 532	6.73 527	6.99 528	9.44 533	6.09 496	6.57 508	5.17 520	9.54 532	21.38 564	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 503	0.23 495

WAO-6	11.09 550	1.69 524	3.21 437	7.54 549	7.10 551	16.34 548	6.63 556	20.12 559	38.64 569	9.67 534	19.28 546	27.53 557	10.97 548	12.43 548	11.57 536	4.26 542	2.35 554	10.54 556	0.02 398	7.59 545	4.29 549

LSM	7.38 537	1.68 523	22.24 556	3.99 542	40.72 573	3.54 473	4.79 542	4.74 446	6.65 525	10.25 535	13.51 526	4.49 479	3.81 503	6.91 490	5.31 500	0.00 1	0.04 434	0.00 1	0.00 1	0.26 473	14.60 570

SPS-STEREO	3.08 493	0.49 402	2.49 394	0.21 386	0.24 452	3.67 475	1.24 492	5.80 507	2.43 475	10.68 536	8.00 508	9.48 524	3.59 499	8.11 520	5.08 498	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.11 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	11.46 553	2.03 532	5.20 503	10.73 557	8.20 557	18.71 554	5.73 547	21.10 563	41.49 572	11.12 537	22.16 552	25.92 556	7.74 534	7.52 511	4.31 488	9.01 555	2.27 552	9.95 554	0.61 542	9.18 553	6.22 557

ADCMid	3.95 514	1.34 514	10.91 540	0.18 375	0.38 492	5.02 502	1.27 494	4.87 458	2.94 488	11.15 538	3.60 468	6.76 510	5.21 521	6.40 457	16.96 549	0.12 508	0.08 478	0.55 533	0.46 537	0.53 522	0.19 482

JetBlue	13.83 557	5.03 552	33.82 562	0.84 500	6.92 550	50.14 572	20.02 570	15.09 549	8.92 533	11.33 539	17.05 534	28.25 558	18.01 562	32.60 571	18.53 557	0.32 523	0.12 502	0.15 517	0.23 505	4.59 540	4.64 550

PVD	5.81 531	0.99 496	5.56 511	0.72 492	0.51 503	6.72 517	0.18 379	9.90 542	23.69 553	11.45 540	19.26 545	8.18 517	9.46 542	9.24 528	9.49 529	0.02 473	0.16 517	0.00 1	0.08 443	0.18 433	0.40 514

SGM_RVC	4.07 515	0.38 345	1.98 333	0.84 500	0.26 460	6.20 514	2.37 513	6.45 520	3.57 496	11.56 541	9.27 513	15.55 539	6.78 531	10.07 537	4.60 492	0.22 516	0.25 525	0.20 520	0.23 505	0.26 473	0.34 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TorneroNet-64	15.45 562	5.66 556	3.44 450	13.86 562	12.03 563	28.15 568	6.27 553	19.89 558	38.68 570	12.16 542	28.06 564	35.76 565	15.44 556	19.56 559	15.40 546	9.71 562	2.52 559	19.13 565	2.70 557	12.55 562	7.94 564

WAO-7	9.09 543	1.79 528	3.55 455	0.80 498	0.15 411	18.67 553	4.36 536	23.07 569	26.68 558	12.59 543	27.90 563	22.52 550	13.03 550	13.53 551	11.47 535	0.09 504	0.03 419	0.58 534	0.10 452	0.47 517	0.34 507

MSMD_ROB	4.94 525	0.43 372	2.58 401	0.12 330	0.01 184	8.43 531	1.09 487	4.25 401	4.11 504	13.11 544	26.36 559	13.95 535	13.88 553	7.45 510	2.92 474	0.10 505	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.02 233

SGM+DAISY	4.39 520	1.34 514	5.18 502	1.01 514	0.88 515	5.61 509	2.86 519	4.88 459	3.53 494	13.29 545	13.95 527	12.66 531	7.55 533	7.98 519	5.39 501	0.23 520	0.18 520	0.15 517	0.24 508	0.29 489	0.64 519

PWCK	8.72 542	5.37 554	16.61 553	5.74 545	0.12 392	19.88 555	11.41 565	11.31 546	13.42 541	14.07 546	12.84 524	13.20 533	8.05 538	15.44 553	10.25 531	5.95 546	0.22 523	2.09 543	0.05 424	7.50 544	0.92 528

TorneroNet	16.10 563	5.74 557	4.12 477	13.88 563	11.97 562	26.89 567	6.85 557	21.13 564	38.32 568	14.15 547	33.36 567	33.52 564	17.49 560	18.89 558	19.64 560	9.77 563	2.53 560	19.43 566	3.35 558	13.21 563	7.86 563

WCMA_ROB	4.54 522	0.48 397	3.19 434	0.49 460	0.63 511	5.38 506	2.57 518	4.70 443	3.77 500	14.17 548	19.02 542	15.47 538	9.03 540	6.73 474	4.85 495	0.01 451	0.05 448	0.01 462	0.01 374	0.08 331	0.16 466

aanetorigin	2.87 487	0.73 463	8.74 533	0.23 396	0.23 448	1.61 369	2.07 504	1.76 129	1.10 314	14.21 549	10.25 518	2.93 422	3.38 495	4.98 385	4.06 484	0.10 505	0.05 448	0.09 507	0.11 456	0.57 523	0.15 463

FCDSN-DC	5.04 526	0.15 196	1.83 315	0.22 390	0.44 496	5.60 508	1.66 499	5.22 475	4.37 507	14.49 550	21.86 550	20.65 549	11.88 549	7.66 515	4.55 491	0.02 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 217	0.05 352
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MDST_ROB	3.50 504	0.07 70	3.94 468	2.66 538	1.46 527	12.94 542	0.97 482	7.32 533	2.42 474	14.82 551	8.08 509	2.74 411	1.51 431	8.44 523	2.48 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.11 437

EDNetEfficientorigin	10.31 548	1.90 531	98.96 584	0.22 390	0.23 448	2.73 444	0.71 472	4.50 427	16.94 548	18.72 552	15.36 530	12.74 532	10.73 547	8.96 526	11.94 538	0.01 451	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.25 470	1.31 535

ktn	19.15 566	18.52 566	6.39 524	22.64 571	17.26 569	24.47 563	12.11 566	24.52 570	34.74 567	18.75 553	27.70 560	32.54 560	17.85 561	15.71 555	16.67 548	22.09 570	3.64 567	28.95 572	10.91 569	17.40 568	10.22 568

KSHMR	14.27 561	6.95 558	5.79 515	15.08 565	12.84 564	17.44 549	10.61 564	18.88 556	30.94 562	18.81 554	22.21 553	28.54 559	8.85 539	15.56 554	9.24 527	10.34 566	3.60 566	21.61 568	4.68 564	14.48 564	8.94 565

WAO-8	13.93 558	3.75 549	4.23 479	7.74 550	6.54 547	22.81 561	2.39 515	22.66 566	45.98 573	18.88 555	35.42 568	33.21 562	16.91 558	16.55 556	12.78 539	5.01 544	0.81 542	9.89 552	0.77 545	8.77 551	3.61 547

Venus	13.93 558	3.75 549	4.23 479	7.74 550	6.54 547	22.81 561	2.39 515	22.66 566	45.98 573	18.88 555	35.42 568	33.21 562	16.91 558	16.55 556	12.78 539	5.01 544	0.81 542	9.89 552	0.77 545	8.76 550	3.61 547

FC-DCNN	6.09 532	0.18 227	2.35 382	0.42 446	0.53 504	7.80 528	1.42 495	8.14 537	7.07 529	19.05 557	22.10 551	22.85 552	13.84 552	9.42 529	6.44 506	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.06 383

FC-DCNN v2	6.25 534	0.19 235	2.31 379	0.44 447	0.55 506	8.05 530	1.51 498	8.71 538	7.22 530	19.24 558	22.98 554	24.00 555	13.47 551	9.80 535	6.51 507	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1	0.01 63	0.05 352

EDNetEfficient	6.54 535	1.17 507	33.15 561	0.66 487	1.96 532	2.07 412	3.72 526	2.80 213	14.85 544	20.02 559	9.69 515	6.59 509	10.19 545	7.19 503	15.49 547	0.03 481	0.10 491	0.01 462	0.20 493	0.62 526	0.29 500

MeshStereo	5.78 530	0.75 464	3.04 425	0.25 401	0.14 404	7.88 529	2.09 505	9.64 540	5.18 516	20.48 560	19.06 543	22.80 551	9.54 543	9.64 533	4.88 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 489	0.03 299
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
UNDER WATER	19.61 567	12.37 564	31.14 559	20.44 569	14.31 566	28.63 569	18.15 569	16.43 551	34.24 566	20.82 561	19.14 544	38.83 566	30.09 567	24.31 562	20.97 563	10.09 565	2.68 563	19.51 567	4.70 565	15.52 566	9.93 567

notaker	17.52 564	21.54 569	7.84 528	18.05 567	14.44 567	17.58 550	6.43 554	20.13 560	24.44 556	21.34 562	27.71 561	39.12 567	18.78 563	19.63 560	20.40 561	11.95 567	2.71 565	25.51 570	5.85 567	17.10 567	9.78 566

ELAS_RVC	7.69 538	0.80 474	4.90 499	1.06 516	1.02 519	10.00 536	9.43 563	9.75 541	14.69 543	21.83 563	20.27 548	17.88 544	16.41 557	13.01 549	10.44 532	0.22 516	0.55 537	0.28 526	0.19 488	0.35 501	0.65 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	20.03 568	10.28 562	31.50 560	20.05 568	13.64 565	32.81 570	23.45 571	16.01 550	33.44 565	22.01 564	17.25 535	40.58 569	32.20 571	24.50 563	22.36 566	10.06 564	2.70 564	18.37 564	4.24 562	14.84 565	10.24 569

ELAS	8.05 540	0.76 468	4.02 470	0.95 510	1.02 519	14.85 547	6.99 558	12.80 547	11.73 537	22.43 565	27.75 562	17.88 544	15.19 555	10.96 543	11.31 534	0.22 516	0.56 538	0.23 523	0.22 501	0.50 520	0.71 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	68.65 577	0.15 196	99.57 585	50.64 575	14.90 568	100.00 587	100.00 586	100.00 590	99.76 585	27.80 566	10.52 519	99.97 590	98.63 584	99.61 585	100.00 590	90.62 582	98.21 583	46.66 577	52.02 578	62.86 579	21.04 573

SGM-ForestM	12.56 555	0.80 474	4.31 485	1.07 517	0.41 494	21.56 559	8.57 561	17.42 553	19.67 551	29.93 567	28.49 566	45.83 571	27.22 566	26.05 566	18.40 556	0.14 510	0.25 525	0.18 519	0.28 521	0.18 433	0.42 515

DPSimNet_ROB	25.03 570	19.56 568	24.93 558	24.36 572	17.85 570	22.25 560	25.93 572	28.52 571	29.10 560	32.61 568	28.25 565	32.87 561	26.42 564	24.51 564	40.42 570	16.75 569	13.93 571	25.19 569	22.38 572	19.96 570	24.75 574

MANE	14.02 560	0.85 483	3.53 453	2.13 533	3.75 542	18.44 552	6.14 550	22.67 568	27.90 559	33.01 569	41.08 571	41.26 570	30.90 568	23.39 561	17.99 554	0.47 527	0.76 541	0.91 535	4.04 561	0.17 424	1.00 531

BEATNet-Init1	17.91 565	7.45 559	36.82 565	1.88 532	1.38 525	37.29 571	14.71 568	21.90 565	24.20 555	38.07 570	36.59 570	50.41 572	32.00 570	29.42 569	21.83 565	0.33 524	0.39 534	0.47 529	0.54 540	1.50 534	1.07 532

TCMNet-wrong-test	55.95 575	78.75 579	71.85 574	90.95 581	89.50 581	78.08 575	71.33 575	38.19 574	12.35 539	40.71 571	51.28 574	59.53 576	35.38 572	64.04 577	52.16 573	38.10 575	6.00 568	47.22 578	41.12 576	82.64 582	69.84 581

HanzoNet	29.69 571	29.33 572	21.66 555	21.75 570	19.07 571	24.58 564	12.99 567	28.87 572	40.49 571	43.09 572	44.02 572	55.65 574	44.93 573	43.17 573	44.44 571	27.88 573	9.47 570	29.77 573	15.86 571	20.94 571	15.84 571

JetRed	34.54 572	39.28 574	62.16 569	15.62 566	26.51 572	69.20 574	40.79 574	31.43 573	32.41 563	46.06 573	44.55 573	40.19 568	26.50 565	38.43 572	56.06 574	12.76 568	37.49 577	13.23 559	9.38 568	29.52 572	19.34 572

coex-ft	12.01 554	5.60 555	80.23 575	0.15 358	0.15 411	1.88 404	0.73 473	2.66 200	30.12 561	49.31 574	16.59 533	15.97 540	14.42 554	6.79 479	14.50 543	0.05 490	0.08 478	0.01 462	0.05 424	0.37 505	0.61 518

LE_ROB	12.79 556	0.64 445	10.26 538	2.13 533	1.29 524	7.25 523	5.81 549	9.09 539	49.27 575	57.55 575	24.58 558	23.68 554	31.13 569	9.00 527	23.57 567	0.04 484	0.06 457	0.13 516	0.20 493	0.08 331	0.11 437

ASD4	55.28 574	67.10 578	50.57 567	44.24 574	57.82 576	92.00 577	98.23 584	54.95 575	86.61 580	58.30 576	64.61 576	50.57 573	63.33 576	58.83 575	67.37 576	25.76 572	29.60 574	26.82 571	29.01 574	42.42 573	37.42 575

MADNet++	47.78 573	34.15 573	37.11 566	42.94 573	41.23 574	64.94 573	30.63 573	60.79 577	53.26 576	72.08 577	61.65 575	57.68 575	54.96 574	58.03 574	59.24 575	43.01 576	36.17 576	36.07 574	22.50 573	47.50 574	41.67 576

LRCNet_RVC	60.63 576	63.16 577	62.94 570	69.09 579	50.21 575	19.92 557	0.07 320	58.32 576	5.21 517	75.67 578	86.75 577	74.68 577	62.48 575	59.01 576	49.80 572	93.38 583	56.36 581	93.48 583	92.95 583	67.44 580	71.73 583

xxxxx1	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 576	66.92 577	95.84 580	95.11 579	75.84 578	80.96 577	82.71 579	86.75 577	89.18 579	87.35 577	85.27 579	87.18 578	55.08 578	54.60 578	60.31 579	72.71 580	62.51 576	62.73 578

tt_ll	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 576	66.92 577	95.84 580	95.11 579	75.84 578	80.96 577	82.71 579	86.75 577	89.18 579	87.35 577	85.27 579	87.18 578	55.08 578	54.60 578	60.31 579	72.71 580	62.51 576	62.73 578

ff	76.92 579	82.43 580	93.26 579	61.67 576	66.92 577	95.84 580	95.11 579	75.84 578	80.96 577	82.71 579	86.75 577	89.18 579	87.35 577	85.27 579	87.18 578	55.08 578	54.60 578	60.31 579	72.71 580	62.51 576	62.73 578

USTest	75.36 578	57.99 576	56.43 568	72.82 580	69.93 580	99.96 586	100.00 586	98.57 585	99.18 584	94.19 582	97.90 584	78.26 578	95.05 582	75.90 578	76.21 577	48.70 577	80.65 582	39.01 576	52.97 579	57.66 575	55.76 577

DGTPSM_ROB	99.45 591	99.94 589	99.98 588	96.58 587	100.00 590	100.00 587	100.00 586	99.81 588	100.00 588	95.86 583	100.00 587	99.32 587	100.00 588	99.79 586	99.99 588	98.34 586	100.00 588	99.86 585	100.00 589	99.52 588	99.99 593

DPSMNet_ROB	99.46 592	99.94 589	99.98 588	96.59 588	100.00 590	100.00 587	100.00 586	99.81 588	100.00 588	95.87 584	100.00 587	99.32 587	100.00 588	99.79 586	99.99 588	98.46 587	100.00 588	99.86 585	100.00 589	99.52 588	100.00 594

MEDIAN_ROB	96.83 583	99.41 584	98.66 583	94.75 584	94.23 583	93.08 579	90.54 577	95.61 583	94.75 581	97.65 585	97.73 583	98.30 584	96.57 583	94.51 582	93.74 583	99.78 591	98.24 584	99.99 588	99.89 587	99.48 587	99.67 587

Anonymous_1	97.10 584	99.72 586	99.64 586	92.33 582	93.91 582	100.00 587	100.00 586	99.20 587	99.90 586	98.57 586	99.75 585	99.14 586	99.94 586	98.50 584	99.54 584	87.90 581	98.87 585	90.88 582	96.91 584	92.22 583	95.12 584

ccccc	98.51 586	94.69 583	100.00 590	100.00 595	100.00 590	92.59 578	97.15 582	98.75 586	95.78 582	98.59 587	95.17 582	98.60 585	99.67 585	99.86 588	99.84 585	100.00 594	100.00 588	99.91 587	99.54 586	100.00 594	100.00 594

PML	89.08 582	99.72 586	92.85 578	94.72 583	94.92 585	99.54 585	97.42 583	93.50 581	95.96 583	99.77 588	92.33 581	95.35 583	93.51 581	99.96 590	91.15 581	99.98 592	31.71 575	100.00 589	45.94 577	93.46 584	69.88 582

HaxPig	97.68 585	99.63 585	91.34 577	99.82 592	99.97 588	88.15 576	88.00 576	98.28 584	99.93 587	99.98 589	99.99 586	99.95 589	99.99 587	96.29 583	92.24 582	99.99 593	99.98 587	100.00 589	99.99 588	100.00 594	99.98 592

FlowAnything	99.97 595	100.00 592	100.00 590	99.74 591	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 590	99.71 590	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.98 591	99.95 589

Selective-RAFT-Error	100.00 596	100.00 592	100.00 590	100.00 595	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.99 592	99.95 589

CasAABBNet	99.94 593	100.00 592	100.00 590	99.72 590	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 590	99.21 588	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.96 590	99.95 589

test_example2	98.83 587	99.97 591	99.97 587	99.96 594	99.97 588	99.46 584	99.97 585	95.54 582	100.00 588	100.00 590	100.00 587	93.37 582	93.47 580	99.93 589	99.91 586	100.00 594	99.79 586	96.64 584	98.71 585	100.00 594	100.00 594

LSM0	99.94 593	100.00 592	100.00 590	99.84 593	100.00 590	100.00 587	100.00 586	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 590	99.22 589	100.00 588	100.00 589	100.00 589	99.99 592	99.83 588

DPSM_ROB	99.17 588	100.00 592	100.00 590	96.28 585	98.84 586	100.00 587	100.00 586	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 590	93.66 584	100.00 588	100.00 589	100.00 589	96.31 585	98.27 585

DPSM	99.17 588	100.00 592	100.00 590	96.28 585	98.84 586	100.00 587	100.00 586	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	100.00 592	100.00 590	93.66 584	100.00 588	100.00 589	100.00 589	96.31 585	98.27 585

AVERAGE_ROB	99.23 590	99.81 588	97.56 582	100.00 595	100.00 590	96.24 583	91.02 578	100.00 590	100.00 588	100.00 590	100.00 587	100.00 591	100.00 588	99.98 591	99.97 587	100.00 594	100.00 588	100.00 589	100.00 589	100.00 594	100.00 594

Low-res two-view benchmark