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

AnonymousM	2.71 261	6.75 523	0.98 1	0.73 187	0.06 27	2.41 163	0.53 228	5.30 194	3.05 131	4.75 218	2.09 113	1.89 171	1.01 161	1.88 86	0.51 111	0.01 242	0.02 246	17.42 545	4.76 545	0.02 72	0.01 18

MLG-Stereo_test1	0.67 31	0.23 30	1.05 2	0.06 30	1.40 371	1.24 30	0.00 1	3.56 78	1.36 49	0.06 1	0.04 11	0.08 30	0.10 12	4.03 151	0.14 9	0.01 242	0.07 379	0.00 1	0.01 305	0.01 24	0.02 87

castereo	0.87 53	0.60 275	1.07 3	0.34 129	0.17 128	1.89 111	0.79 303	4.84 155	2.05 67	0.65 103	2.55 130	0.31 85	0.40 81	1.02 35	0.38 68	0.01 242	0.09 403	0.00 1	0.24 456	0.03 117	0.02 87

dual_stereo	0.56 21	0.32 85	1.08 4	0.07 39	0.11 77	0.77 7	0.03 30	3.60 80	1.17 47	0.12 4	0.03 5	0.20 53	0.11 16	2.77 111	0.51 111	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.16 416	0.00 1	0.02 87

MLG-Stereo	0.72 41	0.23 30	1.13 5	0.06 30	0.16 118	1.24 30	0.00 1	3.84 99	1.40 50	0.06 1	0.03 5	0.08 30	0.10 12	5.71 208	0.16 11	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

IGEV-RUCA	0.81 50	0.15 1	1.13 5	0.52 157	0.32 208	2.13 134	0.51 226	3.46 68	1.71 58	0.95 116	0.16 16	0.24 69	0.55 113	2.81 113	0.41 75	0.12 442	0.21 483	0.20 494	0.25 461	0.21 382	0.20 401

Selective-IGEV	1.23 104	0.18 8	1.13 5	0.07 39	0.17 128	2.38 160	0.54 231	6.10 235	2.51 88	0.41 70	3.20 151	0.26 72	0.29 52	6.94 287	0.16 11	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.11 401	0.04 146	0.10 305

SGD-Stereo	0.69 35	0.30 67	1.15 8	0.25 105	0.12 91	1.26 39	0.29 168	1.87 9	0.62 3	0.50 91	0.51 40	0.08 30	0.11 16	6.67 267	0.09 1	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

S2M2_XL	0.22 1	0.33 102	1.17 9	0.07 39	0.11 77	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 51	0.07 19	0.17 24	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

S2M2	0.46 7	0.39 154	1.17 9	0.37 135	0.17 128	1.14 11	0.01 5	1.46 6	1.83 63	0.19 12	0.87 62	0.13 42	0.19 27	0.57 5	0.43 81	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.21 382	0.00 1

LG-G_1	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

LG-G	0.62 25	0.31 72	1.19 11	0.07 39	0.11 77	1.81 107	0.02 22	3.74 91	0.88 29	0.23 19	0.03 5	0.09 35	0.08 6	3.39 127	0.27 41	0.02 330	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

GLC_STEREO	0.75 44	0.29 56	1.19 11	0.55 163	0.01 1	1.98 121	0.57 246	3.07 26	3.02 130	0.90 114	1.48 87	0.19 49	0.40 81	0.93 30	0.36 58	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 51	1.20 14	0.07 39	0.68 293	1.34 52	0.02 22	3.39 58	1.41 51	0.06 1	0.02 1	0.12 41	0.10 12	2.37 102	0.31 48	0.01 242	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

AIO-Stereo	0.94 62	0.22 26	1.20 14	0.06 30	0.08 51	2.36 156	0.62 257	5.50 209	2.61 95	0.30 34	3.32 154	0.41 101	0.25 38	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.35 487	0.06 202	0.12 334

LG-Stereo_L1	0.69 35	0.32 85	1.21 16	0.10 55	0.16 118	1.38 57	0.20 140	2.44 15	0.72 4	0.20 13	0.02 1	0.06 13	0.06 3	6.49 251	0.36 58	0.01 242	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

1w_stereo	0.64 28	0.16 3	1.24 17	0.09 53	0.50 262	1.19 15	0.08 71	3.24 47	0.84 14	0.48 87	2.37 126	0.04 3	1.57 214	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

FoundationStereo	0.26 2	0.29 56	1.25 18	0.24 103	0.10 67	0.41 3	0.07 63	0.57 1	0.80 11	0.24 22	0.03 5	0.09 35	0.37 73	0.46 4	0.12 3	0.03 372	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 33	0.23 30	1.29 19	0.04 20	0.31 204	1.26 39	0.09 79	3.24 47	0.86 20	0.42 75	0.59 42	0.03 1	0.56 115	4.36 164	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 58	0.91 35	0.33 46	0.16 16	0.07 19	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 40	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 34	0.01 5	3.39 58	0.91 35	0.33 46	0.16 16	0.06 13	0.42 94	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RSM	1.21 102	0.20 18	1.30 22	0.12 64	0.06 27	2.48 169	0.51 226	3.78 94	2.74 107	0.48 87	2.38 127	2.18 180	0.28 48	6.77 272	0.56 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.07 220	0.05 216

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 23	0.03 6	0.10 67	1.22 19	0.04 35	3.42 66	0.81 12	0.79 109	0.73 51	0.07 19	1.24 189	0.81 21	0.37 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 43	0.23 30	1.31 23	0.06 30	1.62 381	1.95 117	0.01 5	3.29 51	1.81 60	0.38 55	1.68 98	0.10 39	1.16 181	0.91 29	0.19 17	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

3.75w	0.62 25	0.16 3	1.33 25	0.02 1	1.27 359	1.25 34	0.01 5	3.23 45	0.87 24	0.38 55	0.23 26	0.07 19	0.40 81	2.96 116	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

RSM++	1.02 76	0.24 39	1.33 25	0.86 200	0.04 13	2.78 212	0.30 174	2.63 17	2.67 98	0.48 87	1.95 108	0.52 114	0.25 38	5.50 200	0.57 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.11 282	0.09 283

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 72	1.35 27	0.06 30	0.17 128	1.30 47	0.01 5	3.52 74	0.77 10	0.15 8	0.07 12	0.06 13	0.07 4	0.74 15	0.22 22	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

SMoEStereo_RVC	0.95 63	0.35 127	1.37 28	0.63 178	0.07 35	2.07 126	0.16 122	2.88 22	1.68 56	0.30 34	1.23 78	0.19 49	0.28 48	6.80 273	0.84 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.13 342

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 29	0.02 1	0.35 218	1.26 39	0.06 55	3.13 32	0.86 20	0.28 27	0.82 61	0.06 13	0.67 127	1.59 65	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.25w	0.67 31	0.20 18	1.40 30	0.04 20	0.13 99	1.21 17	0.05 48	3.23 45	0.87 24	0.36 51	1.17 76	0.07 19	0.69 130	3.67 135	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 31	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LGtest1	0.42 3	0.33 102	1.42 31	0.13 80	0.16 118	0.98 9	0.01 5	2.30 14	0.96 39	0.21 17	0.07 12	0.08 30	0.10 12	1.10 39	0.31 48	0.01 242	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 34	0.03 6	0.88 317	1.23 21	0.04 35	3.18 39	0.85 17	0.32 41	0.77 54	0.05 5	0.42 94	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 30	1.43 34	0.04 20	0.12 91	1.25 34	0.08 71	3.20 42	0.86 20	0.39 63	0.16 16	0.07 19	0.88 152	1.99 90	0.24 26	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 35	0.23 30	1.44 36	0.02 1	0.14 105	1.24 30	0.03 30	3.53 76	0.90 34	0.20 13	1.48 87	0.07 19	0.50 105	3.73 137	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MonSter	0.46 7	0.23 30	1.44 36	0.05 26	0.77 307	1.17 13	0.01 5	3.17 38	0.72 4	0.28 27	0.18 23	0.07 19	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.00 1	0.01 18

CES	1.56 131	0.35 127	1.44 36	0.42 142	7.70 532	2.66 201	0.13 103	4.89 157	2.53 90	0.25 24	1.10 69	0.33 92	0.31 63	1.61 67	0.58 121	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.54 467	6.26 535

LG-Stereo_L2	0.64 28	0.33 102	1.46 39	0.10 55	0.18 143	1.30 47	0.19 134	3.53 76	0.72 4	0.20 13	0.02 1	0.06 13	0.07 4	4.19 156	0.36 58	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

WCG-NET	1.24 105	0.43 193	1.46 39	0.33 124	0.08 51	2.14 135	1.08 357	3.09 28	6.86 333	2.73 156	3.43 162	0.74 127	0.94 157	0.89 27	0.33 51	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 216

PSM-AAD	3.33 323	0.20 18	1.47 41	0.73 187	0.54 273	2.55 179	6.19 489	4.97 163	3.27 149	10.92 463	11.92 397	2.95 200	9.59 483	7.90 347	0.82 170	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	2.47 518

111111	0.97 65	0.19 13	1.49 42	0.06 30	1.12 346	1.43 65	0.05 48	4.77 151	1.70 57	0.44 80	2.88 139	0.09 35	0.17 24	4.66 172	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.01 18

tt45	1.09 86	0.35 127	1.49 42	0.39 139	0.23 171	3.50 288	0.14 110	3.35 56	1.81 60	0.36 51	2.04 111	0.27 75	0.26 44	6.84 276	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.03 137

IGEV	0.50 12	0.22 26	1.52 44	0.08 48	1.85 405	1.34 52	0.37 186	2.03 10	0.93 38	0.29 30	0.08 15	0.07 19	0.09 9	0.90 28	0.22 22	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 30	1.53 45	0.03 6	0.02 3	1.25 34	0.02 22	3.34 55	0.88 29	0.44 80	0.43 36	0.07 19	1.04 166	1.04 37	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

monsters	0.87 53	0.28 51	1.54 46	0.47 154	2.71 446	1.38 57	0.01 5	3.14 33	0.81 12	0.32 41	0.48 38	0.05 5	0.13 20	5.72 209	0.42 79	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 67	2.14 480	1.55 47	0.88 202	0.26 183	0.56 6	0.04 35	2.80 20	0.86 20	0.30 34	0.80 59	0.21 63	2.33 253	6.17 225	0.37 64	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.17 424	0.01 24	0.01 18

WCG-NET（raft）	1.49 127	0.50 229	1.55 47	0.21 98	0.08 51	2.15 137	1.01 348	2.72 18	6.26 307	2.79 157	3.06 148	4.38 273	1.04 166	3.53 132	0.26 32	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 270

asd	0.49 9	0.16 3	1.57 49	0.04 20	0.72 301	1.24 30	0.05 48	2.80 20	0.84 14	0.45 82	0.50 39	0.06 13	0.56 115	0.58 8	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

RAFT-Stereo-weight	1.67 138	0.31 72	1.57 49	0.97 222	0.15 110	3.19 265	0.77 297	5.06 170	6.19 306	4.96 223	3.38 160	2.83 196	0.35 68	2.87 114	0.74 148	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

mms	1.03 78	0.54 251	1.58 51	0.05 26	0.36 221	1.52 75	0.08 71	2.97 25	1.84 64	0.38 55	2.94 141	0.32 88	0.25 38	6.82 274	0.39 69	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.28 433

IGEV-Stereo+	1.69 140	0.43 193	1.59 52	0.37 135	3.10 454	2.10 129	0.07 63	1.86 8	0.91 35	0.39 63	0.03 5	0.20 53	0.41 89	7.05 293	0.16 11	0.02 330	0.07 379	0.00 1	0.18 431	5.14 528	9.77 550

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 53	0.03 6	0.61 284	1.26 39	0.08 71	3.20 42	0.84 14	0.41 70	0.29 29	0.05 5	0.72 134	0.77 19	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

MyStereo07	1.31 113	0.79 338	1.61 53	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	5.48 206	2.24 73	0.64 102	1.48 87	0.27 75	0.59 123	7.03 292	0.45 90	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

DEFOM-Stereo	0.70 38	0.29 56	1.62 55	0.16 87	0.06 27	1.95 117	0.45 207	0.88 3	0.74 7	0.55 95	0.51 40	0.14 43	0.09 9	6.32 237	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

CASnet	0.98 67	0.32 85	1.62 55	0.65 181	0.07 35	2.11 131	0.14 110	3.50 71	4.03 196	3.77 190	1.41 83	0.31 85	0.29 52	0.80 20	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
999	1.25 108	0.37 144	1.63 57	1.15 248	0.34 215	3.03 247	0.66 268	3.41 63	2.27 75	0.30 34	3.20 151	0.19 49	0.25 38	7.23 308	0.85 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

qwe	0.66 30	0.19 13	1.64 58	0.05 26	1.17 351	1.23 21	0.03 30	3.35 56	0.88 29	0.51 92	0.38 32	0.04 3	0.17 24	3.22 121	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

IGEV++	1.14 96	0.51 235	1.66 59	0.55 163	0.08 51	2.52 172	1.01 348	6.51 263	3.16 138	0.59 98	2.11 116	0.43 104	1.18 183	1.44 56	0.79 165	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.05 370	0.11 282	0.11 319

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IGEV-Stereo	1.12 88	0.59 271	1.66 59	0.03 6	0.07 35	2.82 226	0.82 309	4.09 112	2.30 81	0.41 70	1.11 70	0.30 81	0.41 89	7.05 293	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 424	0.10 261	0.05 216
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO_test	0.90 59	0.40 164	1.67 62	0.14 81	0.16 118	2.97 241	0.83 313	3.61 81	2.67 98	0.29 30	0.71 50	1.50 156	0.29 52	2.37 102	0.13 7	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.08 383	0.03 117	0.03 137

testlalala	1.50 128	0.41 175	1.67 62	0.98 223	0.31 204	4.00 334	0.90 334	5.26 192	2.17 71	6.56 308	3.61 168	1.74 165	0.38 77	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.29 470	0.01 24	0.01 18

knoymous	1.36 118	0.21 23	1.68 64	0.20 94	0.49 259	1.58 78	0.11 88	5.15 176	2.40 84	4.62 211	1.77 101	4.56 280	0.45 102	3.23 122	0.63 126	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

fffft	0.97 65	0.29 56	1.69 65	0.03 6	0.05 16	2.12 133	0.65 265	3.44 67	1.87 65	0.34 48	0.60 44	0.23 66	0.20 30	6.69 268	0.89 190	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.09 283
1: 1. 1
GIP-stereo	0.70 38	0.44 199	1.70 66	1.52 300	0.75 303	1.48 68	0.05 48	4.18 114	1.10 43	0.18 10	0.42 34	0.58 120	0.38 77	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

AEACV	0.80 47	0.29 56	1.70 66	0.96 219	0.24 173	2.03 124	0.88 329	3.50 71	0.88 29	0.34 48	0.20 24	0.29 80	2.01 237	1.77 78	0.33 51	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.29 470	0.10 261	0.09 283

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4.5w-stereo	0.49 9	0.17 6	1.73 68	0.06 30	0.30 196	1.23 21	0.07 63	3.11 29	0.87 24	0.45 82	0.66 46	0.05 5	0.19 27	0.67 12	0.26 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0081	0.88 55	0.28 51	1.81 70	0.62 175	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 33	4.59 228	0.43 78	0.30 30	0.54 117	0.11 16	3.89 141	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 55	0.28 51	1.81 70	0.62 175	0.13 99	1.34 52	0.12 94	3.14 33	4.59 228	0.43 78	0.30 30	0.54 117	0.11 16	3.89 141	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

Occ-G	0.98 67	0.38 150	1.82 72	0.15 83	0.18 143	1.45 67	0.69 277	3.15 36	2.25 74	1.45 130	0.59 42	5.06 300	0.54 112	0.75 17	0.77 161	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.17 424	0.16 335	0.01 18

KYRaft	3.59 347	0.31 72	1.84 73	0.76 189	0.46 245	2.29 148	4.04 455	4.75 150	3.25 148	8.93 415	19.47 477	6.62 349	5.07 394	7.79 342	0.71 142	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	5.38 533

GASTEREO	1.34 114	0.98 382	1.86 74	0.53 158	0.46 245	3.97 332	0.86 325	4.25 116	2.16 70	2.34 147	3.48 165	0.17 45	2.87 284	1.88 86	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 504	0.04 146	0.05 216

ours_stereo	1.03 78	0.55 255	1.86 74	0.12 64	0.32 208	1.16 12	0.09 79	3.27 50	2.18 72	0.39 63	3.02 145	0.34 96	0.26 44	6.32 237	0.37 64	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.13 342

CAS	2.24 209	0.25 40	1.86 74	11.21 537	3.86 488	1.67 89	0.02 22	3.87 100	2.67 98	0.41 70	1.63 94	0.24 69	0.27 46	1.50 60	0.74 148	9.43 544	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	5.21 531

CREStereo	0.98 67	0.42 182	1.86 74	0.07 39	0.22 166	1.65 87	0.02 22	4.07 109	6.33 312	0.72 105	1.54 90	0.43 104	0.64 125	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	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
trnet	0.99 71	0.37 144	1.89 78	0.08 48	0.19 154	1.68 92	0.02 22	4.12 113	6.41 316	0.70 104	1.57 91	0.46 107	0.67 127	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

LCNet	2.85 273	0.42 182	1.90 79	0.95 217	0.56 275	2.07 126	1.60 389	4.99 167	3.57 171	6.05 266	10.59 369	4.59 281	6.79 435	7.46 320	0.72 144	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.77 514	0.30 420	3.57 522

monsterstereo	0.93 61	0.30 67	1.91 80	0.43 146	2.63 442	1.21 17	0.01 5	3.11 29	0.76 9	0.46 85	1.44 85	0.05 5	0.09 9	5.66 204	0.50 110	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

GREAT-IGEV	0.72 41	0.29 56	1.91 80	1.31 269	0.40 231	1.41 63	0.08 71	2.29 13	2.48 85	0.18 10	0.69 49	0.10 39	0.34 67	1.72 72	0.37 64	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.22 450	0.10 261	0.41 454

LoS_RVC	1.26 109	1.43 436	1.91 80	0.42 142	3.77 486	1.71 98	0.04 35	2.58 16	2.49 87	0.42 75	2.58 131	0.30 81	0.57 119	1.71 69	0.66 132	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	4.49 528

Prome-Stereo	3.65 351	0.29 56	1.92 83	0.91 206	0.49 259	2.07 126	4.75 473	4.41 125	3.23 147	9.32 424	20.63 485	4.06 253	7.19 441	7.70 335	1.17 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	4.72 530

MM-Stereo_test3	1.83 159	0.59 271	1.93 84	1.43 289	3.99 492	2.44 166	0.81 307	5.81 225	6.70 328	1.73 138	4.79 194	1.23 145	0.65 126	3.30 123	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.05 216

R-Stereo Train	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 418	17.44 466	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo	2.44 237	0.32 85	1.93 84	0.94 213	0.16 118	3.67 303	0.61 254	6.37 251	3.08 134	9.14 418	17.44 466	1.80 167	0.77 141	1.76 76	0.70 138	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Any-RAFT	2.18 204	0.25 40	1.94 87	1.37 280	0.80 310	5.01 370	0.56 237	8.51 316	5.58 267	4.01 196	4.85 198	5.44 312	2.26 250	2.45 106	0.35 55	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

GrayStereo	3.74 357	0.20 18	1.94 87	1.55 309	0.60 279	3.12 257	8.22 512	5.76 220	3.32 155	10.40 451	16.66 452	5.81 325	8.60 468	6.57 259	1.37 238	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.63 507	0.02 72	0.04 181

raftrobust	1.86 162	0.74 322	1.94 87	2.15 409	2.24 427	2.74 205	0.53 228	4.89 157	4.05 200	6.09 270	3.89 172	1.64 160	2.55 262	2.44 105	1.12 216	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.08 270

MSCF	1.24 105	0.77 330	1.95 90	0.42 142	0.46 245	3.85 324	0.85 323	4.26 117	2.02 66	2.21 141	2.34 125	0.17 45	2.74 275	1.75 74	0.39 69	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.54 504	0.04 146	0.05 216

AIO_rvc	1.02 76	0.59 271	1.95 90	0.15 83	0.09 59	3.42 276	0.99 344	4.46 128	2.73 106	0.28 27	1.62 93	1.32 146	0.28 48	2.10 96	0.21 21	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.04 364	0.11 282	0.11 319

castereo++	1.18 97	0.54 251	1.95 90	0.30 112	0.51 266	4.56 358	1.00 346	4.61 138	1.12 44	0.29 30	2.14 120	1.89 171	0.15 22	3.94 147	0.18 16	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.31 478	0.03 117	0.00 1

UniTT-Stereo	0.83 51	0.33 102	1.98 93	0.92 210	1.27 359	0.54 5	0.11 88	1.35 5	2.94 117	1.67 135	2.09 113	0.20 53	0.31 63	1.57 63	1.07 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 18

iRaftStereo_RVC	1.62 136	0.68 305	1.98 93	0.67 183	0.05 16	2.99 243	0.04 35	5.36 201	3.74 176	3.82 191	4.96 201	2.54 189	0.62 124	3.35 126	0.97 202	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.27 429

CAS++	1.18 97	0.55 255	1.99 95	0.17 88	0.27 186	1.85 110	0.63 258	8.48 315	3.07 133	1.71 136	2.32 124	0.18 48	0.20 30	1.91 88	0.30 43	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAP-Stereo	0.95 63	0.62 284	1.99 95	0.30 112	0.03 11	1.66 88	0.01 5	4.43 126	3.00 127	1.63 134	1.17 76	1.39 148	0.76 138	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.02 87

Pointernet	0.84 52	0.35 127	2.00 97	0.12 64	0.13 99	1.77 103	0.06 55	4.87 156	2.53 90	0.14 7	2.11 116	0.76 129	0.44 101	1.02 35	0.32 50	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.15 413	0.02 72	0.01 18

EGLCR-Stereo	1.04 81	0.20 18	2.00 97	1.14 247	0.16 118	2.50 171	0.11 88	4.96 162	2.61 95	0.79 109	0.07 12	1.46 154	0.37 73	3.96 148	0.23 24	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255

ProNet	1.20 99	0.60 275	2.00 97	0.26 107	0.08 51	2.73 204	0.68 272	5.00 168	2.52 89	0.29 30	1.32 81	0.37 97	0.36 70	6.94 287	0.44 86	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.07 255

TANstereo	1.20 99	0.49 226	2.04 100	0.34 129	0.10 67	1.80 106	0.01 5	3.40 62	4.10 204	4.37 203	4.82 196	0.41 101	0.70 131	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	1.44 123	0.85 352	2.04 100	2.45 443	0.05 16	2.34 155	0.01 5	3.46 68	7.51 354	2.88 161	4.98 203	0.26 72	0.25 38	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff7	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

IGEVStereo-DCA	1.06 84	0.45 207	2.06 102	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.06 202	0.06 236

ffff	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

11t	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

ccc-4	1.12 88	0.57 263	2.06 102	0.03 6	0.07 35	2.80 215	0.84 317	3.71 84	2.27 75	0.38 55	1.06 65	0.20 53	0.40 81	7.12 300	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 416	0.09 250	0.06 236

PMTNet	1.41 121	0.37 144	2.06 102	0.26 107	0.15 110	2.94 239	0.34 182	3.39 58	5.33 257	1.00 117	1.27 79	0.28 79	0.93 155	4.04 152	0.74 148	5.00 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.01 18

FlowAnything_test	0.51 13	0.33 102	2.09 108	0.15 83	0.15 110	1.71 98	0.03 30	1.76 7	0.49 2	1.10 124	0.77 54	0.03 1	0.05 2	0.61 10	0.66 132	0.05 404	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

GMOStereo	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

error version	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-v	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

test-2	1.81 153	0.47 215	2.09 108	0.10 55	0.27 186	1.49 69	0.89 330	4.40 121	4.51 223	8.16 381	6.97 272	2.96 201	1.15 176	1.42 51	0.88 185	0.00 1	0.14 446	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.03 137

LoS	0.91 60	0.34 117	2.10 113	0.38 138	0.13 99	2.47 167	0.26 160	5.00 168	2.74 107	0.89 113	0.21 25	0.49 110	0.36 70	1.97 89	0.67 134	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
riskmin	1.88 167	0.15 1	2.11 114	1.38 282	0.88 317	2.40 162	0.04 35	5.93 230	6.10 296	2.25 144	1.34 82	6.06 330	5.08 395	2.78 112	1.01 207	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

fffy	1.13 94	0.51 235	2.15 115	1.01 226	0.09 59	2.30 153	0.19 134	4.07 109	1.13 46	0.16 9	2.66 132	0.20 53	0.38 77	6.98 289	0.35 55	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.14 324	0.16 374

tg	1.96 180	0.64 288	2.15 115	0.68 184	0.12 91	4.40 354	0.04 35	5.74 217	4.19 210	4.00 195	5.23 217	2.58 190	0.93 155	7.12 300	0.77 161	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.25 419

ACVNet-DCA	2.01 186	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 323	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

xx1	2.33 226	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	4.67 283	2.70 269	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

1test111	1.86 162	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	8.45 311	3.33 156	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 323	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.02 72	0.03 137

cc1	2.17 202	0.65 294	2.15 115	2.30 425	0.02 3	5.80 385	0.56 237	4.31 118	10.41 425	1.03 118	3.33 155	0.32 88	3.71 323	8.05 359	0.45 90	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.05 216

MSKI-zero shot	2.00 184	0.36 137	2.15 115	0.81 192	0.25 176	2.69 203	0.29 168	6.16 239	2.34 83	4.31 201	7.52 293	3.70 241	0.25 38	8.42 388	0.41 75	0.01 242	0.13 441	0.00 1	0.25 461	0.03 117	0.02 87

test_for_model	6.81 462	27.63 552	2.16 122	21.79 550	16.18 551	3.48 284	0.94 339	5.88 228	3.72 174	7.62 359	2.72 136	1.03 138	0.42 94	0.58 8	0.35 55	9.03 542	2.28 531	0.00 1	0.05 370	23.91 557	6.49 536

FTStereo	4.55 417	0.36 137	2.18 123	0.94 213	0.38 227	2.60 189	8.82 515	4.98 166	3.17 141	10.88 462	30.35 522	5.60 319	7.60 453	7.62 329	1.55 254	0.17 456	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.03 117	3.80 524

xyz-stereo-finetune	1.20 99	0.44 199	2.19 124	0.08 48	0.05 16	3.16 263	0.68 272	3.41 63	2.58 94	0.81 111	1.77 101	0.68 124	0.37 73	6.20 228	1.63 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

MM-Stereo_test1	1.57 132	0.36 137	2.19 124	1.17 250	0.35 218	2.39 161	0.56 237	4.53 133	5.21 252	3.67 185	1.65 96	0.40 98	0.84 151	6.90 281	0.80 168	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.03 137

xyz-stereo-finetune2	1.82 157	0.51 235	2.22 126	0.10 55	0.05 16	6.49 400	0.17 127	3.59 79	2.15 69	0.63 100	6.19 248	0.49 110	3.44 308	6.93 283	3.48 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.01 18

tt1	2.14 197	0.63 287	2.22 126	2.27 421	0.02 3	5.71 383	0.63 258	4.53 133	10.19 420	1.16 126	3.39 161	0.33 92	3.05 290	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.10 261	0.04 181

MM-Stereo_test2	0.99 71	0.29 56	2.26 128	1.34 273	0.12 91	1.78 105	0.53 228	4.71 148	3.31 154	0.76 107	0.80 59	0.50 113	0.35 68	1.86 82	0.73 146	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.07 378	0.26 409	0.06 236

CREStereo++_RVC	1.59 133	0.39 154	2.26 128	0.36 133	0.01 1	1.67 89	0.01 5	2.95 23	8.12 378	3.69 187	7.44 292	0.47 108	0.32 65	0.74 15	0.39 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 537	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
UCFNet_RVC	3.09 295	0.77 330	2.27 130	2.35 435	1.79 400	3.50 288	1.06 352	12.12 434	6.91 334	4.71 217	7.67 302	7.58 366	4.40 362	4.95 182	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.01 18

raft+_RVC	1.79 150	0.84 350	2.32 131	2.40 438	0.85 315	1.38 57	0.09 79	6.36 249	4.75 238	2.85 160	5.46 228	1.17 143	1.36 197	4.54 168	0.91 194	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.22 405

AdaDepth	0.57 23	0.22 26	2.33 132	0.12 64	1.26 356	1.59 80	0.07 63	1.03 4	0.97 40	0.21 17	0.42 34	0.08 30	0.30 59	2.28 100	0.26 32	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.20 439	0.01 24	0.01 18

HUF	1.05 82	0.64 288	2.33 132	0.35 132	0.22 166	3.09 252	0.41 197	3.73 90	2.89 114	0.36 51	2.71 135	0.33 92	0.30 59	2.28 100	0.23 24	0.00 1	0.61 519	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.39 449

LL-Strereo2	1.86 162	0.83 349	2.33 132	0.36 133	0.17 128	3.79 321	1.52 385	5.82 226	4.04 198	4.43 204	2.51 129	4.23 262	0.37 73	5.66 204	0.99 204	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.05 370	0.06 202	0.11 319

ttt	3.86 370	0.23 30	2.34 135	2.22 419	1.68 389	4.36 349	0.28 164	12.45 441	11.09 438	6.90 323	11.85 395	4.08 254	3.28 296	8.47 391	7.85 443	0.06 414	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

AFF-stereo	2.59 253	0.68 305	2.35 136	1.55 309	0.17 128	1.67 89	0.08 71	5.75 218	6.60 325	6.20 280	12.13 402	6.16 333	2.36 254	4.75 174	1.11 215	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.05 216

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 109	0.42 182	2.36 137	0.59 171	1.26 356	2.43 165	0.01 5	3.29 51	7.76 367	1.71 136	2.78 137	0.27 75	0.32 65	1.16 45	0.58 121	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.10 305

PSMNet-ADL	2.98 288	0.43 193	2.41 138	1.43 289	0.40 231	5.94 390	0.28 164	8.45 311	5.13 249	3.36 177	6.77 267	8.41 385	4.61 374	7.20 307	4.55 391	0.02 330	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 194	0.58 268	2.43 139	1.27 260	0.16 118	1.60 81	0.14 110	5.17 178	5.90 282	7.10 332	10.10 356	3.06 208	1.74 227	1.87 84	0.97 202	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.02 87

testlalala2	2.15 199	0.44 199	2.44 140	9.24 531	6.30 522	3.64 301	0.18 131	4.63 141	2.55 93	3.73 188	4.17 180	3.14 212	0.51 107	1.08 38	0.26 32	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.44 499	0.11 282	0.03 137

MGS-Stereo	1.10 87	0.26 46	2.45 141	0.58 169	0.06 27	1.84 109	0.67 271	2.16 12	3.42 161	1.03 118	6.13 244	0.49 110	0.36 70	1.43 55	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 464	0.00 1

test_1	1.85 161	0.21 23	2.45 141	1.02 227	0.22 166	1.37 56	0.82 309	4.66 147	5.06 246	7.02 326	1.73 99	4.09 255	0.41 89	6.51 254	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 470	0.18 359	0.14 351

AAGNet	3.41 332	0.34 117	2.45 141	1.78 345	0.39 229	3.69 307	1.05 351	4.79 152	4.61 231	9.62 432	7.74 305	4.98 293	6.38 424	7.34 314	13.02 501	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

RAFT+CT+SA	2.36 229	0.71 314	2.46 144	0.83 196	2.26 428	3.18 264	0.93 337	6.82 277	5.48 259	2.55 151	8.07 311	1.64 160	1.59 216	8.54 394	1.15 220	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.38 489	0.19 367	0.36 446

test-3	1.86 162	0.21 23	2.46 144	1.03 229	0.22 166	1.38 57	0.83 313	4.65 145	5.04 245	7.26 343	1.78 104	4.10 257	0.41 89	6.53 257	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 470	0.18 359	0.14 351

Pruner-Stereo	2.49 244	0.40 164	2.46 144	1.80 347	0.25 176	3.51 291	0.77 297	6.03 232	4.92 242	8.91 412	6.09 240	4.45 275	1.11 169	6.99 290	2.11 299	0.02 330	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.01 24	0.04 181

U	2.12 194	0.25 40	2.47 147	0.17 88	8.09 533	10.63 467	0.00 1	3.08 27	0.87 24	0.24 22	0.45 37	0.17 45	0.08 6	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 539	5.19 549	0.01 24	0.01 18

x	1.73 145	0.28 51	2.49 148	1.91 364	0.17 128	2.10 129	0.83 313	8.74 328	3.55 169	3.28 173	2.12 119	3.10 210	1.96 236	2.90 115	1.12 216	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 47	0.33 102	2.51 149	0.25 105	0.53 271	1.93 115	0.27 163	5.07 172	1.05 42	0.47 86	0.68 48	0.64 123	0.22 34	0.95 32	0.65 128	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.19 436	0.03 117	0.16 374

GMM-Stereo	3.32 321	0.27 50	2.52 150	0.82 194	0.48 256	2.27 147	4.91 475	5.06 170	3.08 134	7.06 330	16.72 453	6.21 335	3.70 322	7.60 327	1.16 222	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.04 364	0.10 261	4.45 526

11t1	1.62 136	0.26 46	2.53 151	2.37 437	0.24 173	2.58 184	0.06 55	6.66 269	3.00 127	3.40 178	3.01 143	1.14 141	1.94 235	4.18 155	0.91 194	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

MC-Stereo	1.47 125	0.36 137	2.54 152	1.99 381	0.12 91	1.90 112	0.12 94	4.47 130	2.83 111	3.31 176	3.44 163	0.56 119	1.47 202	5.39 197	0.47 101	0.00 1	0.04 325	0.00 1	0.21 444	0.07 220	0.04 181

DCRE	1.79 150	0.68 305	2.55 153	1.66 327	0.27 186	1.27 44	0.05 48	4.57 137	4.04 198	3.30 175	9.24 340	3.83 245	1.20 186	2.08 95	0.67 134	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.24 456	0.04 146	0.09 283

HHNet	2.59 253	0.55 255	2.55 153	0.20 94	0.32 208	2.84 229	0.94 339	5.77 223	5.14 250	7.33 347	13.80 425	0.94 133	3.20 293	5.27 193	2.41 319	0.13 447	0.02 246	0.06 462	0.00 1	0.23 395	0.03 137

SCV	1.59 133	0.58 268	2.57 155	2.72 456	0.31 204	2.15 137	0.79 303	6.88 278	2.72 103	0.20 13	2.68 133	0.68 124	0.58 121	7.60 327	0.41 75	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.22 450	0.37 445	0.24 415

s12784h	1.89 170	0.30 67	2.57 155	0.11 62	0.09 59	4.18 341	0.13 103	6.61 266	7.44 353	3.62 183	4.28 183	0.59 121	0.81 147	6.61 262	0.46 94	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1

rafts_anoy	1.72 143	0.79 338	2.58 157	2.03 391	1.75 396	2.47 167	0.16 122	5.48 206	6.01 293	3.24 172	2.11 116	1.92 175	1.33 192	3.08 119	1.13 218	0.01 242	0.18 470	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.07 255

Reg-Stereo(zero)	1.60 135	0.19 13	2.59 158	0.45 148	0.47 254	1.64 86	0.23 151	3.22 44	5.87 279	4.29 200	3.01 143	4.49 278	1.64 219	2.47 107	1.16 222	0.00 1	0.08 391	0.00 1	0.13 408	0.01 24	0.10 305

H2IRNET	2.16 200	0.45 207	2.60 159	1.22 253	0.03 11	1.98 121	0.13 103	4.73 149	7.04 341	1.15 125	7.79 307	5.88 326	3.39 304	4.97 184	1.45 244	0.01 242	0.00 1	0.04 451	0.17 424	0.19 367	0.03 137

DRaft	3.74 357	0.43 193	2.60 159	0.12 64	0.15 110	4.76 363	1.34 377	5.33 198	4.31 213	10.30 447	21.91 489	3.27 217	8.83 471	7.36 316	3.66 369	0.05 404	0.10 415	0.00 1	0.14 409	0.10 261	0.14 351

MoCha-V2	1.41 121	0.42 182	2.61 161	0.81 192	0.23 171	2.53 175	0.20 140	4.81 153	3.16 138	0.82 112	3.15 149	0.30 81	1.61 218	6.66 266	0.40 74	0.00 1	0.20 480	0.00 1	0.24 456	0.05 178	0.02 87

Gwc-CoAtRS	2.02 187	0.33 102	2.61 161	1.04 234	0.30 196	3.56 296	0.40 196	5.89 229	5.94 286	5.08 228	5.01 204	5.55 314	1.72 224	1.60 66	0.91 194	0.01 242	0.09 403	0.00 1	0.25 461	0.01 24	0.02 87

raft_robust	2.64 255	1.20 415	2.62 163	1.10 240	0.28 193	1.50 73	0.12 94	6.28 246	9.04 399	6.80 314	7.19 284	3.73 243	2.13 241	9.06 423	1.07 210	0.03 372	0.12 431	0.00 1	0.21 444	0.17 348	0.22 405

THIR-Stereo	3.86 370	0.77 330	2.62 163	0.12 64	0.13 99	4.25 342	6.63 499	5.30 194	4.18 209	10.33 448	17.13 460	6.58 348	7.62 454	7.78 341	3.51 361	0.01 242	0.07 379	0.07 468	0.00 1	0.11 282	0.02 87

NOSS_ROB	3.30 313	0.46 213	2.62 163	2.08 399	1.01 338	5.60 381	0.74 291	10.37 374	11.48 446	5.15 230	8.43 318	5.67 320	1.73 225	7.97 352	2.34 312	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 351

NRIStereo	2.14 197	0.35 127	2.65 166	1.10 240	0.14 105	3.05 249	0.86 325	5.35 199	3.18 144	6.24 283	3.36 159	4.17 261	1.82 233	8.12 367	2.01 294	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.19 394

test_4	2.38 231	0.34 117	2.68 167	0.08 48	0.11 77	3.69 307	1.14 360	3.33 54	3.34 159	4.03 197	17.35 465	3.31 219	0.51 107	6.28 232	1.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 401	0.16 335	0.01 18

CRE-IMP	1.95 177	0.35 127	2.68 167	0.27 111	0.17 128	3.90 327	0.85 323	5.14 174	2.87 113	5.74 244	4.14 179	3.49 229	0.83 148	6.40 242	1.80 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.19 394

AE-Stereo	1.44 123	0.32 85	2.69 169	1.58 314	0.20 159	2.24 145	0.59 248	6.01 231	5.70 270	1.18 128	3.17 150	1.02 137	0.78 144	1.73 73	0.83 171	0.02 330	0.18 470	0.00 1	0.29 470	0.11 282	0.07 255

ACVNet	2.58 252	0.53 247	2.69 169	0.84 197	0.59 277	2.61 190	0.55 235	8.35 307	5.70 270	4.45 205	9.26 343	5.77 322	3.50 310	2.24 98	4.41 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.01 18

CFNet-ft	3.31 315	0.94 379	2.69 169	1.50 295	2.38 432	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 372	6.50 253	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

CFNet_RVC	3.31 315	0.94 379	2.69 169	1.50 295	2.38 432	2.81 223	0.68 272	8.35 307	7.43 351	4.45 205	9.94 354	10.20 417	4.60 372	6.49 251	3.41 352	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.22 388	0.03 137

RCA-Stereo	1.99 183	0.34 117	2.71 173	0.26 107	0.06 27	2.29 148	0.48 211	4.89 157	14.65 473	2.81 159	5.51 230	0.78 130	3.21 294	1.44 56	0.33 51	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

CFNet-RSSM	2.11 193	0.33 102	2.71 173	1.04 234	0.30 196	3.21 267	0.41 197	6.67 270	6.96 336	5.62 242	4.58 191	5.40 311	1.71 222	1.86 82	0.87 182	0.00 1	0.08 391	0.00 1	0.32 480	0.02 72	0.02 87

HART	1.68 139	0.67 303	2.72 175	0.04 20	0.27 186	1.72 101	0.04 35	5.60 212	3.16 138	1.44 129	7.73 303	2.41 186	0.15 22	6.44 244	0.62 123	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.17 379

OMP-Stereo	3.03 291	0.93 376	2.72 175	4.21 514	0.51 266	2.19 140	1.25 368	6.19 243	6.00 292	7.99 377	6.21 250	8.50 391	2.49 259	9.44 440	1.74 274	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 216

222	5.36 429	0.40 164	2.72 175	1.50 295	0.48 256	6.15 393	0.07 63	13.73 471	8.06 375	8.79 406	11.03 382	3.71 242	4.21 347	7.47 322	38.74 560	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

EAI-Stereo	2.31 222	0.44 199	2.72 175	0.68 184	0.56 275	3.51 291	2.62 419	11.42 406	4.14 207	2.09 140	7.23 287	1.21 144	0.91 153	5.67 206	1.51 248	0.01 242	0.25 495	0.00 1	0.88 517	0.04 146	0.26 425

DilatedVolume-Stereo	1.13 94	0.41 175	2.75 179	1.04 234	0.11 77	2.21 142	0.10 83	2.96 24	1.32 48	2.40 149	2.09 113	0.33 92	0.58 121	5.62 201	0.43 81	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.14 409	0.04 146	0.04 181

test_3	1.88 167	0.22 26	2.75 179	0.96 219	0.22 166	1.28 46	0.77 297	4.62 140	5.87 279	6.55 307	1.84 106	4.28 268	0.45 102	6.48 250	0.76 155	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.28 469	0.17 348	0.14 351

RALCasStereoNet	1.93 175	1.01 387	2.75 179	1.88 360	1.75 396	2.88 235	0.18 131	4.64 144	4.36 215	2.27 145	5.14 207	2.22 182	0.79 146	7.10 299	1.00 206	0.00 1	0.34 501	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 374

test_xeample	4.13 390	0.36 137	2.75 179	1.23 254	0.51 266	3.96 331	0.13 103	12.63 450	7.65 359	7.49 354	10.86 378	3.29 218	3.36 299	6.71 270	21.53 527	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

HSM-Net_RVC	4.20 396	0.32 85	2.76 183	0.63 178	0.69 294	6.95 411	1.69 395	11.96 424	8.36 386	8.83 409	12.17 404	15.18 474	4.21 347	6.91 282	3.30 350	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
EKT-Stereo	1.91 173	0.48 222	2.77 184	2.19 413	4.36 498	1.42 64	0.24 153	4.63 141	3.51 165	2.94 164	3.47 164	3.55 233	2.25 248	5.26 192	0.85 175	0.04 392	0.12 431	0.00 1	0.09 394	0.06 202	0.05 216

xxxx	4.51 413	0.31 72	2.77 184	1.69 329	0.47 254	7.74 431	0.07 63	14.04 474	7.91 372	5.82 250	8.97 330	9.34 401	3.41 307	7.33 313	20.24 522	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

AIO-test1	2.22 208	0.76 327	2.78 186	0.30 112	4.38 499	2.48 169	0.96 343	5.59 211	14.64 471	0.74 106	2.86 138	0.92 132	0.30 59	5.64 202	1.67 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.17 348	0.14 351

GCAP-BAT	1.77 148	0.49 226	2.78 186	0.66 182	0.16 118	3.76 318	0.80 305	3.72 89	3.27 149	3.68 186	5.03 205	3.66 238	0.56 115	5.82 212	0.65 128	0.00 1	0.05 341	0.00 1	0.24 456	0.01 24	0.01 18

SST-Stereo	2.75 265	0.31 72	2.78 186	1.33 271	0.33 213	3.99 333	0.82 309	5.60 212	3.93 189	10.92 463	6.19 248	5.00 297	4.23 349	8.66 402	0.74 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

cross-raft	2.03 188	0.35 127	2.78 186	1.10 240	0.16 118	3.77 319	0.48 211	7.03 284	3.75 177	5.06 227	5.55 231	6.26 336	1.41 198	1.75 74	0.89 190	0.01 242	0.07 379	0.00 1	0.19 436	0.03 117	0.03 137

testlalala_base	3.12 299	0.48 222	2.79 190	2.14 408	1.98 411	4.13 340	0.64 262	6.16 239	2.09 68	2.38 148	4.08 177	1.80 167	0.50 105	1.65 68	0.72 144	12.33 552	2.33 533	0.00 1	0.31 478	14.56 547	1.32 500

hitnet-ft	3.66 352	0.65 294	2.79 190	0.89 204	0.72 301	4.25 342	0.55 235	9.11 337	7.52 355	7.14 334	10.19 358	12.49 452	4.70 378	7.44 319	4.41 388	0.03 372	0.00 1	0.06 462	0.00 1	0.20 371	0.04 181

StereoAnything_RVC	1.52 129	7.77 530	2.81 192	0.05 26	0.02 3	1.11 10	0.06 55	3.26 49	0.75 8	0.12 4	0.02 1	0.07 19	0.68 129	6.69 268	0.13 7	0.02 330	0.08 391	0.00 1	0.00 1	6.69 535	0.02 87

IIG-Stereo	3.16 303	0.75 324	2.83 193	4.08 509	0.21 162	2.56 181	0.74 291	6.55 265	5.56 266	8.39 394	9.38 346	7.94 376	2.79 278	9.50 442	1.89 285	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

RAFT-IKP	1.90 171	0.42 182	2.83 193	0.12 64	0.18 143	3.50 288	0.64 262	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.34 187	3.50 231	1.51 203	5.99 218	0.76 155	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

SGM-Forest	4.96 421	0.32 85	2.84 195	1.21 252	0.64 287	10.23 460	6.64 500	11.55 410	10.98 437	10.94 465	13.59 423	11.65 444	4.30 356	8.94 419	4.63 392	0.11 438	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 465
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ROB_FTStereo_v2	1.91 173	0.41 175	2.85 196	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.73 288	5.23 181	2.95 118	5.86 253	4.36 189	3.46 224	1.51 203	5.86 214	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

HUI-Stereo	1.80 152	0.41 175	2.85 196	0.12 64	0.18 143	3.72 312	0.65 265	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.34 187	3.45 222	1.52 208	3.93 146	0.65 128	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 305

Patchmatch Stereo++	1.95 177	0.40 164	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283
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
PSM-adaLoss	1.88 167	0.40 164	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.75 317	0.71 283	5.23 181	2.96 121	5.86 253	4.33 186	3.45 222	1.51 203	5.40 198	0.69 136	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

ROB_FTStereo	1.90 171	0.42 182	2.86 198	0.12 64	0.19 154	3.71 309	0.75 293	5.24 187	2.95 118	5.87 258	4.26 182	3.41 220	1.51 203	5.80 211	0.65 128	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

iRAFT	1.95 177	0.40 164	2.86 198	0.12 64	0.18 143	3.74 314	0.66 268	5.24 187	2.96 121	5.86 253	4.32 184	3.46 224	1.52 208	6.88 278	0.70 138	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 283

DeepStereo_RVC	2.05 190	0.39 154	2.87 202	0.14 81	0.17 128	3.51 291	0.70 280	5.21 180	3.00 127	6.27 288	4.13 178	3.47 227	4.53 371	4.81 175	1.49 247	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 383

iGMRVC	1.96 180	0.40 164	2.88 203	0.12 64	0.19 154	3.74 314	0.73 288	5.23 181	2.97 125	5.87 258	4.37 190	3.48 228	1.52 208	6.73 271	0.74 148	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 270

RAFT-345	3.27 310	0.41 175	2.88 203	1.02 227	0.21 162	2.63 195	0.48 211	3.76 93	5.51 262	7.35 348	24.88 505	4.25 264	1.76 231	8.15 370	2.13 301	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.01 18

ICVP	2.32 224	0.38 150	2.89 205	0.92 210	0.70 298	2.55 179	0.87 328	9.97 361	3.99 192	4.13 198	8.97 330	2.71 195	1.69 221	2.52 108	3.52 365	0.05 404	0.24 494	0.01 391	0.01 305	0.11 282	0.13 342
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-RH_RVC	3.96 380	0.46 213	2.93 206	1.55 309	0.42 238	3.14 259	0.14 110	3.70 83	5.98 290	11.25 469	32.23 527	5.29 306	1.68 220	8.13 368	2.14 302	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.00 1

DCVSM-stereo	3.13 300	0.37 144	2.95 207	1.51 298	0.80 310	2.75 210	0.49 221	6.79 275	5.25 253	11.43 471	5.57 232	10.79 428	5.30 399	5.25 191	2.95 336	0.03 372	0.09 403	0.03 439	0.00 1	0.12 299	0.09 283

DIP-Stereo	1.97 182	0.64 288	2.95 207	0.17 88	0.10 67	4.83 365	0.13 103	8.60 323	4.06 203	6.42 299	4.92 200	0.44 106	0.72 134	3.57 133	1.80 279	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
qqq	1.93 175	0.30 67	2.96 209	1.40 284	0.05 16	1.96 120	0.39 192	8.45 311	3.33 156	3.06 166	3.84 170	4.67 283	2.70 269	4.40 165	0.96 199	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

NF-Stereo	2.24 209	0.33 102	3.00 210	2.04 393	0.10 67	3.46 279	0.43 201	6.51 263	3.17 141	6.84 316	5.24 218	2.67 194	1.34 194	8.17 374	1.53 251	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RAFT_R40	2.71 261	0.33 102	3.00 210	1.26 258	0.30 196	3.83 323	1.00 346	5.69 216	4.29 212	9.69 434	6.33 258	5.02 299	4.02 340	8.58 397	0.86 180	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.02 87

4D-IteraStereo	1.72 143	0.86 353	3.01 212	0.09 53	2.86 450	3.57 299	1.06 352	3.92 101	5.31 255	5.28 235	1.02 64	3.92 247	0.38 77	1.83 80	1.04 209	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 283

psm_up	3.85 369	0.82 347	3.01 212	2.00 385	2.58 441	5.28 377	3.34 440	10.85 390	6.33 312	7.27 344	7.32 290	10.15 415	9.02 475	6.19 226	2.51 323	0.22 466	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.03 137

MaDis-Stereo	0.80 47	0.69 310	3.02 214	0.33 124	1.83 403	1.22 19	0.06 55	3.41 63	1.49 53	0.31 39	0.38 32	0.42 103	0.51 107	1.14 42	1.21 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

MIF-Stereo (partial)	1.29 112	0.33 102	3.02 214	0.03 6	1.12 346	1.26 39	0.13 103	4.46 128	3.75 177	0.35 50	2.39 128	0.31 85	0.74 136	6.09 221	1.76 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 181

OCTAStereo	2.24 209	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.45 278	0.43 201	6.50 260	3.17 141	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.33 192	8.18 375	1.56 255	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

RE-Stereo	2.25 214	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.47 281	0.43 201	6.50 260	3.18 144	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.34 194	8.18 375	1.58 257	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.01 18

TVStereo	2.25 214	0.33 102	3.03 216	2.04 393	0.10 67	3.47 281	0.43 201	6.50 260	3.18 144	6.84 316	5.20 213	2.65 191	1.34 194	8.18 375	1.58 257	0.01 242	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.01 18

DisPM	2.43 235	0.32 85	3.04 219	1.76 341	0.18 143	3.46 279	0.65 265	5.13 173	4.88 241	8.59 402	7.04 281	2.84 197	1.03 164	8.85 415	0.83 171	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 87

CrosDoStereo	3.96 380	0.45 207	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 534	5.76 220	4.45 220	9.04 416	16.58 450	4.99 294	7.45 448	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

DeepStereo_LL	3.96 380	0.45 207	3.04 219	0.32 119	0.20 159	3.28 269	11.63 534	5.76 220	4.45 220	9.04 416	16.58 450	4.99 294	7.45 448	8.04 356	3.72 370	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.16 335	0.10 305

FENet	2.19 205	0.34 117	3.04 219	2.05 397	0.26 183	2.82 226	0.13 103	7.02 283	5.55 264	4.97 224	1.94 107	4.91 292	3.39 304	4.71 173	2.50 322	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 403

AdaStereo	3.09 295	0.58 268	3.04 219	2.84 462	0.48 256	4.08 336	1.29 374	12.16 436	7.77 368	6.03 265	9.62 349	5.79 324	1.53 212	4.56 169	1.93 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87
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.
HI	3.18 305	0.90 366	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 427	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 305	0.90 366	3.05 224	1.28 265	0.15 110	2.29 148	0.04 35	5.31 196	3.52 166	7.96 373	12.69 412	11.43 440	6.61 427	4.26 160	4.02 378	0.00 1	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

BUS	2.49 244	0.32 85	3.05 224	0.46 149	0.46 245	7.12 414	0.50 223	9.05 334	4.69 233	6.11 272	6.15 245	5.29 306	0.83 148	3.91 143	1.77 276	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 257	0.32 85	3.05 224	0.46 149	0.46 245	7.13 416	1.63 391	9.05 334	4.69 233	6.11 272	6.15 245	6.26 336	2.54 260	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

psmg	3.10 298	0.32 85	3.05 224	0.54 160	0.46 245	8.68 441	2.84 426	9.87 357	4.69 233	8.08 378	8.69 321	6.26 336	2.54 260	3.91 143	1.91 286	0.01 242	0.04 325	0.06 462	0.00 1	0.11 282	0.00 1

SCV_C0	1.40 120	0.49 226	3.06 229	0.12 64	0.21 162	2.29 148	0.09 79	6.46 259	3.81 181	0.63 100	2.00 110	0.24 69	0.41 89	7.31 311	0.43 81	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.21 444	0.16 335	0.07 255

water-stereo	0.70 38	0.29 56	3.07 230	0.08 48	0.07 35	1.54 76	0.15 116	4.01 108	1.41 51	0.59 98	1.31 80	0.26 72	0.24 36	0.43 3	0.39 69	0.02 330	0.06 359	0.00 1	0.02 330	0.02 72	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 78	0.26 46	3.09 231	0.49 155	0.09 59	1.27 44	0.24 153	2.72 18	4.60 230	0.38 55	0.77 54	0.78 130	1.18 183	4.35 163	0.33 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

RAFT	2.57 251	0.76 327	3.09 231	0.91 206	0.09 59	2.41 163	0.94 339	5.35 199	2.65 97	6.11 272	7.21 285	9.43 404	4.30 356	5.73 210	1.77 276	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.02 330	0.46 463	0.08 270

rvit_stereo_0080	0.88 55	0.51 235	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

whm_eth	0.88 55	0.51 235	3.12 233	0.07 39	0.12 91	1.31 49	0.37 186	3.78 94	3.29 152	0.56 96	1.13 74	0.40 98	0.76 138	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

CBMV_ROB	4.14 391	0.52 243	3.14 235	1.30 267	0.77 307	6.92 410	1.97 403	10.11 370	9.58 409	8.92 413	14.20 430	7.12 361	5.90 415	8.65 401	3.50 360	0.01 242	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.09 283

RAStereo	0.68 33	0.42 182	3.15 236	0.18 93	0.52 270	1.17 13	0.02 22	3.16 37	0.98 41	0.51 92	1.43 84	0.16 44	0.22 34	0.75 17	0.83 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 87

depthmonostereo	1.01 75	0.50 229	3.16 237	0.12 64	0.09 59	1.43 65	0.04 35	4.97 163	1.51 54	0.90 114	1.46 86	0.98 135	0.94 157	3.45 131	0.46 94	0.02 330	0.10 415	0.00 1	0.02 330	0.04 146	0.01 18

HSM	4.00 385	0.79 338	3.16 237	1.59 317	2.17 422	6.77 407	1.11 358	12.28 439	6.35 314	6.75 310	8.11 313	13.90 462	5.37 401	8.85 415	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

rrr	1.05 82	0.45 207	3.18 239	0.32 119	0.06 27	2.74 205	0.95 342	3.49 70	1.12 44	0.39 63	0.16 16	0.20 53	0.29 52	6.47 248	0.87 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.06 202	0.10 305

CroCo-Stereo	0.99 71	0.89 363	3.19 240	0.46 149	0.44 239	0.38 2	0.05 48	4.61 138	3.95 190	0.48 87	1.78 104	1.01 136	0.27 46	1.11 40	1.07 210	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181
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
Anonymous_2	4.14 391	0.62 284	3.21 241	1.40 284	1.43 373	5.19 372	0.32 176	6.63 267	4.38 216	4.48 208	2.30 123	8.08 379	7.00 437	5.37 196	2.29 310	0.23 467	0.75 520	5.20 536	18.12 561	5.66 530	0.23 411

mmm	2.50 247	0.29 56	3.22 242	1.98 379	0.32 208	3.72 312	0.12 94	9.45 346	4.05 200	5.84 252	10.80 374	2.47 187	2.86 283	4.07 153	0.75 153	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.01 305	0.03 117	0.02 87

NINENet	3.09 295	0.56 261	3.22 242	1.61 319	1.37 369	7.12 414	0.50 223	11.88 421	5.63 268	6.63 309	8.40 317	5.29 306	0.83 148	6.51 254	1.77 276	0.15 450	0.07 379	0.07 468	0.00 1	0.09 250	0.00 1

PSMNet-RSSM	3.33 323	0.77 330	3.22 242	2.12 405	1.90 409	2.33 154	0.71 283	11.17 394	5.83 277	5.90 261	11.43 390	7.04 357	4.83 388	5.96 217	3.17 343	0.00 1	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.08 232	0.02 87

GANet-ADL	2.20 206	0.50 229	3.27 245	2.02 388	0.11 77	2.21 142	0.48 211	8.64 325	6.79 331	4.56 209	5.83 236	3.98 249	1.27 191	2.68 110	1.43 241	0.04 392	0.08 391	0.02 422	0.00 1	0.15 328	0.03 137

rvit_stereo_0081_aga	0.76 45	0.51 235	3.29 246	0.11 62	0.25 176	1.73 102	0.22 147	3.68 82	2.54 92	0.26 26	0.16 16	0.27 75	0.30 59	1.31 49	0.36 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.04 181

test_sample1	2.31 222	0.26 46	3.29 246	2.08 399	0.46 245	2.62 193	0.05 48	9.88 358	4.23 211	3.90 192	3.92 174	3.49 229	4.44 364	5.67 206	1.88 284	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

Selective-RAFT	1.69 140	0.32 85	3.29 246	0.92 210	0.18 143	3.89 326	0.06 55	4.22 115	4.00 193	1.47 131	1.98 109	3.07 209	2.81 279	6.35 241	0.89 190	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.21 444	0.05 178	0.00 1

ASMatch	3.32 321	0.50 229	3.32 249	1.72 337	0.45 244	1.93 115	0.68 272	6.42 257	3.89 185	6.18 278	22.30 492	4.61 282	4.82 387	7.65 330	1.70 269	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.03 346	0.01 24	0.18 383

IRAFT_RVC	2.85 273	0.41 175	3.32 249	2.09 402	0.41 235	2.92 237	5.22 480	6.41 256	3.63 172	6.53 306	5.48 229	5.09 301	4.88 389	8.20 378	2.15 303	0.01 242	0.17 466	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.04 181

anonymousa	3.80 366	0.55 255	3.35 251	1.24 255	3.74 480	9.04 446	0.36 184	6.74 273	4.03 196	7.72 363	19.64 478	10.62 424	6.01 418	1.52 61	1.40 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 370	0.00 1	0.03 137

HCRNet	2.56 249	0.53 247	3.35 251	0.24 103	3.39 467	2.19 140	0.23 151	6.89 279	5.50 260	5.26 234	4.79 194	5.27 305	2.78 277	7.71 336	2.89 334	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.04 181

test_sample2	2.32 224	0.25 40	3.38 253	2.08 399	0.41 235	2.58 184	0.15 116	9.50 347	4.97 244	3.66 184	4.86 199	4.29 270	3.26 295	5.83 213	1.09 213	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.03 137

GANet-RSSM	3.27 310	0.60 275	3.38 253	2.94 469	2.00 413	2.61 190	0.48 211	10.93 392	6.11 299	5.47 238	10.20 359	6.57 347	5.44 408	6.25 230	2.23 308	0.00 1	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.17 348	0.03 137

CroCo-Stereo Lap2	1.24 105	0.88 360	3.39 255	0.95 217	4.59 511	0.47 4	0.08 71	3.51 73	2.80 110	1.17 127	2.24 121	1.57 159	0.20 30	1.48 59	1.14 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.12 334

test_xeample3	1.08 85	0.43 193	3.39 255	0.49 155	0.05 16	2.58 184	0.93 337	3.32 53	1.77 59	0.23 19	0.23 26	0.19 49	0.28 48	6.34 239	0.85 175	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.26 468	0.06 202	0.10 305

RAFT-Test	2.17 202	0.36 137	3.40 257	1.05 237	0.34 215	4.90 367	0.69 277	6.27 245	3.98 191	4.65 215	7.02 278	6.30 339	1.12 170	1.81 79	0.99 204	0.01 242	0.17 466	0.00 1	0.34 484	0.02 72	0.02 87

anonymousdsp2	1.78 149	0.39 154	3.40 257	1.10 240	0.04 13	3.63 300	0.50 223	7.80 297	2.77 109	2.91 163	2.88 139	3.17 214	1.01 161	5.15 190	0.43 81	0.00 1	0.01 179	0.02 422	0.15 413	0.05 178	0.12 334

PSM-softLoss	2.24 209	0.34 117	3.42 259	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

KMStereo	2.24 209	0.34 117	3.42 259	1.81 349	0.17 128	2.74 205	0.39 192	6.17 241	2.92 115	6.26 286	6.29 255	2.96 201	0.97 159	8.68 403	1.71 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 87

SGM_RVC	10.08 504	0.60 275	3.42 259	2.30 425	0.32 208	19.41 521	6.33 495	18.95 519	14.64 471	25.14 532	24.32 501	33.34 539	18.79 523	19.86 526	12.55 500	0.25 471	0.26 497	0.22 496	0.24 456	0.34 438	0.40 452
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample7	3.30 313	0.47 215	3.43 262	1.98 379	0.35 218	4.33 346	1.88 401	10.66 381	7.73 364	8.36 389	7.55 295	6.55 343	4.27 351	6.58 260	1.62 261	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

TestStereo1	2.85 273	0.81 344	3.48 263	3.11 474	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 320	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

SA-5K	2.85 273	0.81 344	3.48 263	3.11 474	0.44 239	2.52 172	1.50 383	6.37 251	8.18 380	4.62 211	9.24 340	2.23 183	3.69 320	9.19 428	1.26 227	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.27 415	0.09 283

FCDSN-DC	10.24 508	0.56 261	3.49 265	1.96 377	1.29 363	16.90 511	4.59 469	17.16 503	19.10 497	24.64 531	32.46 531	33.82 540	22.14 536	15.93 510	10.45 484	0.04 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 403
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ac_64	3.70 355	0.47 215	3.50 266	2.87 463	3.50 471	5.91 389	0.72 287	10.17 371	4.34 214	8.16 381	5.80 234	10.82 429	5.64 411	7.08 297	4.73 394	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 351

AIO-test2	2.70 260	1.23 418	3.52 267	1.24 255	3.05 453	2.65 198	0.06 55	6.30 247	15.40 479	2.58 152	7.30 289	0.48 109	0.57 119	5.36 195	0.96 199	3.06 527	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.15 362

TDLM	4.11 388	1.11 405	3.54 268	1.62 323	1.04 339	3.91 328	7.41 509	10.60 379	10.67 435	6.38 297	12.59 410	5.95 328	4.77 382	8.79 413	3.04 339	0.58 497	0.00 1	0.01 391	0.00 1	0.19 367	0.12 334

coex_refinement	4.04 386	0.87 356	3.55 269	2.96 470	1.40 371	4.28 344	0.32 176	11.18 395	7.72 362	8.32 387	13.44 422	10.01 413	3.48 309	6.28 232	6.76 431	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 374

CASS	2.44 237	0.44 199	3.56 270	0.85 199	0.38 227	3.14 259	0.22 147	9.64 352	4.00 193	6.78 312	7.62 299	3.57 234	3.58 315	3.80 140	1.10 214	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	3.33 323	1.03 391	3.56 270	3.46 489	0.63 285	3.09 252	0.28 164	8.78 329	3.43 162	5.99 263	10.64 371	10.08 414	4.03 341	8.69 405	2.51 323	0.03 372	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.26 409	0.06 236

FACV-RUCA	2.21 207	0.34 117	3.59 272	1.30 267	2.90 451	2.22 144	1.25 368	7.98 302	5.71 275	3.59 182	7.21 285	1.14 141	1.60 217	3.12 120	1.46 245	0.01 242	0.03 296	0.10 476	0.04 364	0.35 439	0.17 379

CVANet_RVC	4.16 394	1.16 412	3.60 273	1.94 373	1.46 374	3.92 329	4.68 470	10.89 391	8.34 385	7.58 357	10.84 376	10.27 419	6.62 430	8.56 395	2.69 328	0.39 486	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.21 382	0.09 283

SMFormer	3.54 342	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

tta	3.54 342	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	3.51 361	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

qqq1	3.38 326	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

fff1	3.38 326	0.39 154	3.61 274	1.69 329	0.11 77	2.85 230	0.29 168	12.46 442	10.41 425	7.16 336	10.23 360	4.78 287	4.45 365	8.71 407	0.30 43	0.07 423	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

Sa-1000	3.55 344	0.75 324	3.63 278	1.91 364	0.30 196	3.55 295	1.63 391	7.39 290	8.54 393	7.70 362	17.44 466	4.00 250	2.82 280	9.44 440	1.33 234	0.00 1	0.10 415	0.00 1	0.18 431	0.21 382	0.04 181

TestStereo	1.74 146	1.02 389	3.64 279	0.20 94	0.28 193	1.33 51	0.01 5	5.24 187	4.01 195	3.18 169	4.97 202	2.07 179	0.70 131	7.32 312	0.75 153	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1

G2L-Stereo_test	3.57 345	0.86 353	3.66 280	2.79 460	1.52 377	4.11 339	1.17 364	11.35 403	6.27 308	7.97 375	8.87 324	9.39 403	2.26 250	6.55 258	4.33 385	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.13 342

CBMV	5.35 428	0.91 370	3.67 281	1.62 323	0.44 239	10.09 458	7.19 507	12.49 446	12.33 457	12.22 477	14.69 437	10.93 433	6.48 425	8.51 393	4.96 399	0.02 330	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.17 379
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_5	2.90 282	0.70 312	3.69 282	2.01 386	3.17 458	4.61 361	1.32 376	6.69 271	7.02 340	2.79 157	7.18 283	4.99 294	4.14 343	7.96 350	1.31 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 346	0.19 367	0.26 425

PFNet+	2.35 227	0.31 72	3.69 282	0.79 191	0.17 128	3.15 262	0.75 293	4.52 132	6.30 309	7.90 372	6.34 259	2.53 188	1.18 183	7.72 338	1.62 261	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.03 137

DEmStereo	3.79 364	0.37 144	3.69 282	0.17 88	0.17 128	5.28 377	2.54 414	4.35 120	3.70 173	8.21 386	20.15 479	5.13 303	10.38 490	7.65 330	3.85 374	0.01 242	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.06 236

CSP-Net	4.12 389	1.28 427	3.70 285	1.54 307	1.06 340	13.28 497	2.33 409	12.96 457	5.45 258	8.87 411	8.54 320	8.43 386	3.03 288	8.16 371	3.65 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 359	0.03 137

RALAANet	2.46 242	1.09 400	3.70 285	2.55 449	0.80 310	3.37 275	0.15 116	7.44 292	5.54 263	5.65 243	6.01 239	3.54 232	1.13 173	6.34 239	1.58 257	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.05 370	0.21 382	0.03 137

HH	2.42 233	0.73 318	3.76 287	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 338	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

HanStereo	2.42 233	0.73 318	3.76 287	0.91 206	0.14 105	2.78 212	0.71 283	7.92 300	2.72 103	1.53 132	6.10 242	7.93 374	4.01 338	8.60 398	0.44 86	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 181

DLCB_ROB	4.51 413	0.91 370	3.78 289	2.19 413	1.07 343	6.28 394	3.09 432	9.78 355	7.72 362	10.65 457	12.97 416	13.91 463	3.71 323	8.72 411	5.30 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.10 305

SA	3.06 293	0.74 322	3.79 290	1.60 318	0.30 196	3.19 265	1.43 380	6.72 272	9.06 400	4.63 214	10.80 374	2.89 199	4.71 379	9.62 443	1.18 225	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.19 436	0.23 395	0.02 87

ITSA-stereo	3.76 361	0.54 251	3.80 291	1.91 364	0.29 195	3.09 252	0.70 280	13.22 462	15.64 480	6.79 313	6.66 265	4.15 260	3.52 313	8.30 381	5.00 400	0.09 433	0.07 379	0.11 477	0.10 399	0.18 359	0.95 492

StereoDRNet-Refined	4.46 409	0.62 284	3.80 291	1.92 368	0.40 231	9.35 449	0.15 116	10.02 366	8.83 398	12.69 481	11.62 394	9.34 401	3.87 334	8.06 363	8.02 447	0.00 1	0.00 1	0.01 391	0.05 370	0.20 371	0.26 425
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
fff	2.28 218	0.61 279	3.81 293	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 402	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

SACVNet	4.15 393	1.26 422	3.81 293	3.12 476	1.68 389	3.09 252	2.85 427	11.91 422	5.96 287	10.52 454	11.20 384	10.59 422	3.95 336	8.97 420	3.25 348	0.08 428	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.32 429	0.44 461

DCANet	2.08 192	0.64 288	3.81 293	0.31 116	0.17 128	1.70 97	0.25 158	5.23 181	8.47 390	6.07 269	5.30 224	1.41 149	4.23 349	1.85 81	2.02 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.19 394

csc	2.28 218	0.61 279	3.81 293	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 402	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

cscssc	2.28 218	0.61 279	3.81 293	0.22 99	0.07 35	1.69 93	0.11 88	5.37 202	11.84 450	5.80 247	5.17 208	1.44 151	5.41 402	2.00 91	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

111	2.78 267	0.92 373	3.81 293	0.22 99	0.07 35	2.83 228	0.70 280	6.03 232	14.00 466	3.22 171	8.93 326	5.48 313	3.30 297	3.66 134	2.03 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 435

rvit_stereo_ft	1.00 74	0.78 337	3.84 299	0.84 197	0.36 221	1.23 21	0.24 153	3.81 98	3.76 179	0.37 54	0.87 62	0.74 127	1.12 170	1.18 46	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.06 236

GwcNet-ADL	2.65 256	0.48 222	3.84 299	0.82 194	0.33 213	2.04 125	0.69 277	8.07 303	9.42 406	6.05 266	6.66 265	4.14 259	1.73 225	5.40 198	3.01 338	0.08 428	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 137

G2L-ROB	3.43 334	0.77 330	3.89 301	1.71 335	1.16 350	4.51 356	0.44 205	11.70 414	5.70 270	7.51 355	5.34 226	11.24 438	1.71 222	7.66 332	5.10 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.10 305

UDGNet	2.73 264	7.09 526	3.90 302	2.71 454	0.06 27	2.98 242	0.20 140	4.63 141	8.58 395	2.69 153	2.70 134	0.95 134	1.01 161	6.27 231	1.51 248	1.28 514	0.00 1	5.24 537	0.94 519	1.70 509	0.13 342

LG-Stereo	0.79 46	0.32 85	3.96 303	0.04 20	0.15 110	1.19 15	0.18 131	3.52 74	2.95 118	0.32 41	1.77 101	0.22 65	0.14 21	0.39 1	0.43 81	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

ffm	2.90 282	0.31 72	3.97 304	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	8.00 353	0.46 94	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

ff1	3.45 338	0.31 72	3.97 304	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	4.53 133	10.19 420	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	10.11 448	9.35 471	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 181

mmx	3.86 370	0.31 72	3.97 304	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	10.11 448	9.35 471	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

cf-r	3.42 333	0.81 344	3.97 304	2.41 441	2.78 447	2.85 230	0.64 262	8.44 310	6.32 311	6.25 285	11.57 393	8.97 398	3.54 314	5.93 216	3.83 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 255

GCST	9.08 493	17.31 544	3.98 308	52.92 567	10.66 540	11.29 475	0.20 140	6.97 281	6.47 320	9.46 426	4.68 192	4.75 285	1.51 203	9.34 435	1.31 232	8.19 540	0.05 341	22.38 548	0.34 484	6.17 533	3.53 521

xxx	3.86 370	0.31 72	3.98 308	1.34 273	0.98 332	2.80 215	0.48 211	12.18 437	10.66 433	6.29 291	9.23 335	5.59 315	3.72 327	10.11 448	9.35 471	0.05 404	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

StereoVision	2.25 214	0.72 315	4.00 310	1.03 229	2.64 443	1.91 113	0.28 164	5.83 227	4.43 218	1.89 139	10.65 372	3.88 246	0.52 110	5.13 189	1.98 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 137

PCWNet_CMD	2.99 289	0.39 154	4.02 311	0.39 139	0.26 183	2.53 175	0.15 116	9.24 340	9.22 401	7.12 333	11.53 392	6.94 353	2.41 256	4.02 150	1.33 234	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

MSMDNet	2.99 289	0.39 154	4.02 311	0.40 141	0.25 176	2.53 175	0.16 122	9.35 344	9.25 402	7.08 331	11.39 387	6.93 352	2.43 257	4.01 149	1.34 236	0.01 242	0.02 246	0.02 422	0.00 1	0.05 178	0.07 255

HITNet	2.79 269	0.77 330	4.02 311	2.03 391	0.11 77	5.58 380	0.59 248	9.24 340	5.15 251	6.42 299	7.26 288	3.66 238	2.92 286	4.07 153	3.87 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 87
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
CFNet_pseudo	2.81 270	0.42 182	4.04 314	0.33 124	0.24 173	2.59 187	0.12 94	8.20 306	7.66 360	7.04 329	10.42 365	6.56 346	2.05 239	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

CFNet_ucs	3.07 294	0.44 199	4.05 315	0.54 160	0.37 225	3.08 250	0.19 134	9.80 356	8.49 392	7.64 360	12.62 411	5.67 320	1.76 231	4.96 183	1.51 248	0.00 1	0.04 325	0.01 391	0.00 1	0.09 250	0.11 319

ccs_rob	2.81 270	0.42 182	4.06 316	0.33 124	0.25 176	2.59 187	0.12 94	8.19 305	7.68 361	7.02 326	10.37 364	6.54 342	2.06 240	4.88 177	1.53 251	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.05 178	0.07 255

DeepPruner_ROB	3.52 341	1.14 410	4.06 316	1.12 246	1.65 384	3.65 302	0.83 313	13.96 473	4.47 222	7.80 365	10.84 376	7.05 359	2.16 244	8.14 369	3.08 341	0.07 423	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.32 429	0.06 236

GANet	6.22 447	1.07 396	4.07 318	2.27 421	0.89 321	9.19 448	9.52 521	12.02 427	8.13 379	10.72 458	29.09 518	13.86 461	7.52 452	11.00 465	4.39 387	0.36 483	0.00 1	0.02 422	0.02 330	0.12 299	0.08 270

iRaft-Stereo_5w	2.86 277	0.86 353	4.08 319	0.06 30	0.25 176	2.76 211	0.60 251	4.97 163	4.10 204	2.98 165	7.85 308	10.17 416	4.17 346	8.16 371	5.83 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.26 409	0.06 236

model_zeroshot	1.52 129	0.42 182	4.10 320	1.25 257	0.11 77	3.04 248	0.14 110	5.79 224	2.84 112	3.12 168	3.65 169	2.05 178	0.42 94	2.38 104	0.71 142	0.01 242	0.10 415	0.00 1	0.20 439	0.02 72	0.04 181

HBP-ISP	4.09 387	1.05 393	4.10 320	1.87 357	1.31 366	7.56 425	3.98 452	11.26 397	9.94 417	7.81 366	14.44 433	3.23 216	4.27 351	8.89 418	1.87 282	0.06 414	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 181

FC-DCNN v2	10.88 514	0.52 243	4.17 322	1.92 368	1.63 382	17.79 516	5.35 483	18.87 518	19.88 503	28.77 536	34.99 537	34.62 543	21.72 534	16.03 512	11.16 492	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.00 1	0.06 202	0.08 270

LMCR-Stereo	3.63 350	1.29 429	4.20 323	2.54 447	0.17 128	8.08 433	1.52 385	11.46 407	4.73 236	8.45 397	10.66 373	1.91 174	5.03 392	7.69 334	3.58 366	0.92 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 444	0.02 87

gcap-zeroshot	1.87 166	0.44 199	4.24 324	0.53 158	0.51 266	3.12 257	0.75 293	6.42 257	3.91 187	3.75 189	1.67 97	7.79 370	0.55 113	2.61 109	0.53 113	0.02 330	0.21 483	0.00 1	0.23 453	0.00 1	0.05 216

MIM_Stereo	2.50 247	0.75 324	4.26 325	1.18 251	0.11 77	3.08 250	0.33 180	6.07 234	3.28 151	5.01 225	10.12 357	4.29 270	1.74 227	8.06 363	1.27 229	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.01 305	0.18 359	0.15 362

FC-DCNN	10.72 513	0.52 243	4.27 326	1.88 360	1.63 382	17.18 512	5.29 482	18.20 511	19.69 502	28.50 535	34.51 535	34.03 541	21.48 533	15.89 509	11.15 491	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.01 305	0.07 220	0.09 283

GES	2.49 244	0.38 150	4.29 327	1.58 314	0.05 16	4.58 359	1.07 354	9.70 354	3.39 160	5.21 231	6.64 264	1.84 170	3.36 299	4.86 176	2.54 325	0.06 414	0.01 179	0.06 462	0.01 305	0.12 299	0.03 137

1111x	4.25 402	0.30 67	4.31 328	1.47 294	0.37 225	5.10 371	0.32 176	12.86 454	9.82 414	6.01 264	9.73 352	8.78 395	5.97 417	9.43 437	10.39 483	0.06 414	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.04 181

test_sample5	2.91 284	0.40 164	4.33 329	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.18 278	8.35 316	3.65 236	2.71 272	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

DualNet	3.05 292	0.40 164	4.33 329	1.81 349	0.50 262	3.33 272	0.17 127	11.27 399	6.55 323	6.50 303	10.86 378	3.65 236	2.71 272	6.61 262	2.15 303	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 216

ADLNet	4.32 407	0.80 342	4.33 329	3.60 496	3.56 473	6.87 409	2.48 413	11.20 396	7.58 358	9.87 438	9.62 349	8.39 384	4.95 390	6.16 224	6.60 428	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.12 299	0.25 419

UPFNet	3.82 367	0.47 215	4.34 332	2.21 416	3.38 465	7.26 418	2.69 421	9.89 359	5.96 287	7.98 376	7.53 294	7.89 373	3.15 292	7.72 338	5.88 415	0.01 242	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.06 236

AASNet	3.90 374	0.92 373	4.41 333	3.56 495	4.00 493	6.70 405	1.26 371	18.71 514	6.14 300	7.35 348	7.91 310	4.35 272	2.58 263	3.04 118	6.62 430	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 452	0.14 351

test_sample6	3.14 302	0.41 175	4.42 334	1.92 368	0.49 259	3.25 268	0.21 145	11.30 401	6.69 327	6.50 303	10.86 378	4.03 251	2.93 287	7.06 296	2.65 327	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 236

RASNet	4.52 416	0.61 279	4.42 334	3.42 487	4.68 512	4.58 359	0.99 344	9.54 351	8.01 374	5.28 235	11.42 389	10.34 421	8.88 472	9.28 432	8.68 462	0.15 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

UGAM-zero	3.51 340	0.33 102	4.44 336	0.88 202	0.65 288	3.52 294	0.16 122	11.35 403	2.71 102	5.09 229	5.82 235	15.28 475	9.14 478	8.38 384	1.61 260	0.00 1	0.16 462	0.00 1	0.46 500	0.02 72	0.19 394

test_sample3	2.87 279	0.37 144	4.45 337	1.95 374	0.59 277	4.69 362	0.16 122	11.50 409	6.45 319	5.82 250	6.44 261	3.76 244	2.64 265	6.01 219	2.41 319	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

DMCA	2.82 272	0.64 288	4.45 337	1.61 319	0.89 321	3.86 325	0.57 246	9.18 338	5.10 248	6.24 283	6.49 262	7.17 362	2.13 241	3.31 124	4.73 394	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

CoDeX	3.43 334	0.68 305	4.49 339	0.98 223	1.65 384	6.37 397	2.14 406	13.23 463	6.07 295	7.23 341	8.95 327	4.09 255	3.79 331	6.31 235	2.37 316	0.03 372	0.06 359	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 362

delet	4.27 404	0.72 315	4.50 340	1.07 238	3.75 484	10.79 471	4.04 455	9.95 360	7.89 370	8.09 379	8.89 325	8.46 387	3.81 333	7.56 325	5.80 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 282	0.02 87

RAFT_CTSACE	3.40 330	1.07 396	4.52 341	1.27 260	3.14 455	4.00 334	1.07 354	3.93 103	4.43 218	4.66 216	17.94 469	7.21 364	2.76 276	10.82 462	0.85 175	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.01 18

DDVS	3.59 347	0.53 247	4.53 342	2.02 388	1.27 359	6.63 404	0.49 221	8.73 327	4.10 204	7.14 334	7.63 300	12.68 454	2.25 248	8.69 405	4.09 381	0.08 428	0.20 480	0.01 391	0.00 1	0.14 324	0.59 480

test_sample4	2.87 279	0.40 164	4.54 343	1.80 347	0.54 273	3.95 330	0.15 116	11.48 408	6.49 322	6.33 295	6.81 269	3.68 240	2.65 267	6.11 222	2.36 315	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.05 216

MyStereo06	2.35 227	0.66 300	4.54 343	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	9.30 342	4.05 200	5.22 232	6.09 240	5.95 328	2.38 255	3.00 117	0.73 146	0.01 242	0.08 391	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 362

TransformOpticalFlow	3.38 326	0.70 312	4.54 343	1.00 225	0.30 196	3.56 296	0.14 110	9.67 353	7.30 349	5.55 241	13.34 420	6.74 350	5.03 392	8.22 379	1.34 236	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.00 1	0.04 146	0.11 319

GMStereo	1.83 159	0.99 385	4.55 346	0.57 168	0.05 16	2.53 175	0.01 5	4.95 160	11.14 439	3.52 180	2.24 121	0.53 116	0.49 104	3.76 139	0.80 168	0.20 463	0.00 1	0.00 1	0.12 404	0.12 299	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
PS-NSSS	3.90 374	1.84 468	4.55 346	0.87 201	2.95 452	4.10 338	2.00 404	10.77 387	8.23 383	6.75 310	14.63 436	5.01 298	2.24 246	8.41 387	2.91 335	0.33 481	0.03 296	0.83 516	0.00 1	0.82 489	0.70 485

MeshStereo	11.52 519	1.52 445	4.55 346	1.89 362	1.46 374	19.87 523	5.11 478	20.66 534	15.91 483	32.67 541	34.51 535	39.34 548	21.15 531	18.74 522	12.10 496	0.11 438	0.06 359	0.01 391	0.00 1	0.45 462	0.22 405
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
MIPNet	2.06 191	0.69 310	4.57 349	0.32 119	0.21 162	1.92 114	0.19 134	6.89 279	5.64 269	5.48 239	4.02 175	2.02 177	3.50 310	3.32 125	2.01 294	0.00 1	0.01 179	0.01 391	0.01 305	0.20 371	0.13 342

acv_ft	3.69 354	0.53 247	4.58 350	2.31 431	4.71 513	7.44 422	0.86 325	8.54 318	5.70 270	9.29 423	9.26 343	5.77 322	4.15 344	2.24 98	8.13 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 419	0.01 18

HGLStereo	4.25 402	0.52 243	4.65 351	3.09 472	5.18 515	6.51 403	0.73 288	10.37 374	6.74 330	7.32 346	12.44 409	7.00 354	7.21 443	7.46 320	5.51 408	0.00 1	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 305

MSMD_ROB	9.28 497	1.09 400	4.65 351	1.58 314	0.39 229	16.52 507	4.41 465	13.60 468	14.87 476	22.34 521	39.89 545	25.67 524	20.71 530	12.42 484	6.98 432	0.34 482	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 283

hknet	3.31 315	0.42 182	4.68 353	0.46 149	1.17 351	7.13 416	1.63 391	9.05 334	6.91 334	6.11 272	6.15 245	9.66 407	2.85 282	7.48 323	2.45 321	0.01 242	0.03 296	0.03 439	0.00 1	0.04 146	0.00 1

UGAM	3.90 374	0.48 222	4.69 354	0.17 88	0.08 51	3.67 303	1.22 366	4.81 153	14.45 470	4.59 210	11.94 398	14.20 465	3.80 332	9.92 447	3.61 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.07 255

TRStereo	2.36 229	3.10 497	4.70 355	1.99 381	2.08 416	2.61 190	1.11 358	8.79 330	3.73 175	3.19 170	3.04 146	3.96 248	0.77 141	5.92 215	1.44 242	0.03 372	0.14 446	0.00 1	0.29 470	0.08 232	0.25 419

CIPLG	2.47 243	1.10 402	4.71 356	0.63 178	2.15 421	2.67 202	0.77 297	5.19 179	4.73 236	7.85 368	9.56 348	1.72 164	1.14 174	4.20 158	2.34 312	0.01 242	0.19 476	0.02 422	0.09 394	0.23 395	0.08 270

G2L-Stereo	3.40 330	0.93 376	4.73 357	1.61 319	2.05 414	2.88 235	0.60 251	8.94 331	5.84 278	7.42 350	7.33 291	8.61 393	2.16 244	8.44 390	6.11 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.18 383

IPLG	2.43 235	0.66 300	4.77 358	0.54 160	0.31 204	3.01 245	0.26 160	6.15 238	5.55 264	7.69 361	6.21 250	1.89 171	1.74 227	7.19 306	2.35 314	0.01 242	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.12 334

dd	2.16 200	1.22 416	4.82 359	0.68 184	0.12 91	1.39 62	0.17 127	5.14 174	11.22 443	2.70 155	3.51 167	1.52 157	1.23 188	5.08 186	3.96 377	0.12 442	0.01 179	0.04 451	0.21 444	0.07 220	0.01 18

STrans-v2	3.43 334	0.73 318	4.82 359	0.26 107	0.60 279	3.00 244	1.19 365	10.41 376	7.22 346	5.79 246	10.97 381	6.75 351	7.03 439	8.25 380	1.40 239	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.18 383

rvit_0105_6	1.26 109	0.87 356	4.85 361	0.61 173	0.07 35	1.60 81	0.32 176	3.79 97	5.87 279	0.25 24	0.26 28	1.09 139	0.29 52	4.60 170	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

UDG	8.58 491	9.31 535	4.89 362	10.00 534	9.52 535	10.36 462	2.41 410	12.07 430	9.82 414	7.81 366	9.55 347	16.52 485	9.81 485	7.84 344	7.88 445	4.20 529	2.51 537	18.53 546	3.71 541	9.55 538	5.28 532

iResNet_ROB	4.23 399	1.02 389	4.90 363	2.18 412	0.93 327	2.92 237	0.37 186	15.10 490	16.91 489	7.89 371	10.51 368	7.03 355	3.07 291	8.16 371	3.46 358	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

IGEV_Zeroshot_test	2.13 196	0.50 229	4.91 364	1.41 287	0.18 143	2.62 193	0.36 184	7.80 297	3.87 183	5.04 226	5.42 227	4.77 286	1.03 164	3.43 129	0.79 165	0.00 1	0.16 462	0.00 1	0.18 431	0.17 348	0.04 181

IPLGR_C	2.44 237	1.17 413	4.94 365	0.62 175	2.08 416	2.65 198	0.80 305	5.60 212	4.79 239	7.87 369	9.23 335	1.67 162	1.15 176	3.43 129	2.23 308	0.01 242	0.19 476	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

GEStereo_RVC	3.74 357	0.73 318	4.95 366	2.01 386	1.24 355	4.36 349	3.07 431	11.77 418	7.80 369	6.87 320	6.52 263	7.70 369	4.31 358	8.98 421	4.19 383	0.03 372	0.01 179	0.02 422	0.02 330	0.13 314	0.11 319

iRaft-Stereo_20w	2.56 249	0.35 127	4.98 367	0.37 135	0.67 291	3.47 281	0.59 248	12.57 449	3.89 185	6.10 271	6.23 252	1.49 155	2.24 246	6.65 265	0.86 180	0.00 1	0.19 476	0.00 1	0.33 482	0.08 232	0.22 405

CRFU-Net	4.45 408	0.67 303	5.02 368	2.78 459	1.32 367	12.67 491	3.35 441	11.26 397	3.52 166	10.06 444	9.30 345	10.91 432	6.92 436	7.26 309	3.24 347	0.15 450	0.16 462	0.16 487	0.00 1	0.26 409	0.05 216

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 440	5.36 516	5.02 368	3.75 503	3.57 474	15.81 504	4.27 460	11.72 416	6.96 336	7.23 341	8.47 319	9.09 399	2.66 268	9.36 436	2.71 329	7.49 537	2.32 532	2.01 526	0.08 383	6.77 536	4.67 529

MyStereo8	2.88 281	1.19 414	5.03 370	1.61 319	3.75 484	4.30 345	0.07 63	6.14 237	6.16 302	6.22 281	9.64 351	4.28 268	1.45 201	2.05 94	4.76 396	0.00 1	0.16 462	0.00 1	0.14 409	0.26 409	0.43 459

CFNet	3.72 356	1.10 402	5.03 370	2.49 445	1.59 378	4.90 367	0.22 147	11.38 405	9.88 416	4.80 219	11.25 386	6.44 341	3.68 319	8.33 382	3.00 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 388	0.07 255

GwcNet-RSSM	3.77 362	1.05 393	5.06 372	2.21 416	1.87 406	2.36 156	1.52 385	8.98 333	7.96 373	5.91 262	14.59 435	7.94 376	3.50 310	6.43 243	5.70 411	0.00 1	0.00 1	0.04 451	0.00 1	0.20 371	0.08 270

MANE	19.47 546	1.27 424	5.07 373	4.69 517	5.55 517	30.49 542	9.94 525	34.01 549	37.27 546	44.13 557	51.57 561	52.51 555	40.41 557	33.58 548	24.81 539	0.89 506	0.86 521	1.11 520	9.72 552	0.38 448	1.06 495

rvit_105_1	2.44 237	0.80 342	5.08 374	1.77 343	0.09 59	1.95 117	3.62 448	5.62 215	8.21 382	4.85 220	2.07 112	3.15 213	1.58 215	7.08 297	2.71 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 305	0.04 146	0.08 270

plain	1.34 114	0.51 235	5.09 375	0.30 112	0.05 16	1.58 78	0.08 71	4.47 130	3.77 180	0.42 75	1.76 100	0.60 122	0.74 136	6.11 222	0.94 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.02 87

ACRE	2.41 232	1.08 398	5.11 376	0.55 163	2.05 414	2.65 198	0.78 302	5.26 192	4.67 232	7.59 358	9.20 333	1.70 163	1.08 168	3.74 138	2.18 306	0.01 242	0.18 470	0.02 422	0.08 383	0.22 388	0.10 305

SFCPSM	3.29 312	0.43 193	5.11 376	0.34 129	0.94 328	8.48 436	2.15 407	14.51 482	5.29 254	7.00 325	7.65 301	3.43 221	2.59 264	5.11 188	2.37 316	0.01 242	0.03 296	0.01 391	0.07 378	0.13 314	0.15 362

IER	3.20 307	0.54 251	5.13 378	0.58 169	1.59 378	7.29 419	0.56 237	6.36 249	4.95 243	7.44 352	8.84 322	6.20 334	6.26 420	4.88 177	3.29 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

GMStereo_Zeroshot	2.77 266	1.98 477	5.14 379	1.53 305	0.36 221	3.56 296	0.10 83	5.57 210	5.91 284	6.89 321	7.02 278	8.50 391	0.91 153	6.01 219	1.65 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 371	0.01 18

ccnet	6.87 464	0.92 373	5.15 380	3.09 472	2.18 424	11.78 481	4.90 474	17.97 509	8.79 397	12.79 484	20.20 480	16.00 482	8.35 463	9.12 424	14.17 508	0.42 492	0.33 500	0.25 499	0.09 394	0.40 455	0.48 466

sCroCo_RVC	1.21 102	0.65 294	5.16 381	1.09 239	1.29 363	0.92 8	0.19 134	3.92 101	2.68 101	0.30 34	3.04 146	0.52 114	1.56 213	1.58 64	0.78 163	0.09 433	0.25 495	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 319

ssnet_v2	4.46 409	0.87 356	5.18 382	1.57 313	0.67 291	9.14 447	4.73 472	11.84 419	9.68 410	8.79 406	6.24 253	9.91 410	4.34 359	6.28 232	9.30 470	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.28 417	0.30 437

DAS	3.74 357	0.35 127	5.19 383	1.99 381	3.74 480	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 403	12.08 400	4.45 275	5.43 405	8.39 385	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

SepStereo	3.78 363	0.35 127	5.19 383	1.99 381	3.74 480	2.36 156	3.22 436	7.77 295	9.27 403	8.70 403	12.08 400	4.45 275	5.43 405	9.18 427	1.71 270	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.02 87

PAM_32	3.50 339	0.32 85	5.22 385	1.32 270	0.53 271	7.49 423	0.39 192	9.52 350	3.91 187	5.22 232	5.28 223	16.75 489	7.44 447	4.61 171	0.90 193	0.00 1	0.20 480	0.00 1	0.39 492	0.09 250	0.39 449

ADStereo(finetuned)	2.26 217	0.64 288	5.22 385	0.31 116	0.18 143	1.71 98	0.25 158	5.23 181	8.46 389	6.06 268	5.30 224	1.41 149	6.37 423	1.87 84	1.87 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 146	0.18 383

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 368	1.06 395	5.23 387	2.72 456	3.27 461	4.36 349	0.61 254	10.71 384	7.56 356	8.75 405	7.89 309	9.86 409	3.90 335	7.15 305	3.44 354	0.14 448	0.02 246	0.02 422	0.03 346	0.04 146	0.03 137
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo05	2.94 286	0.66 300	5.25 388	1.10 240	0.96 330	2.57 182	0.10 83	8.53 317	12.34 458	6.28 289	3.88 171	3.18 215	3.30 297	7.81 343	2.37 316	0.01 242	0.08 391	0.00 1	0.01 305	0.13 314	0.15 362

DCANet-4	2.03 188	0.34 117	5.30 389	0.31 116	0.18 143	1.69 93	0.12 94	4.95 160	8.55 394	5.78 245	5.17 208	1.12 140	2.82 280	2.11 97	1.92 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.18 383

DN-CSS_ROB	2.69 257	1.40 435	5.34 390	2.31 431	0.75 303	3.14 259	0.06 55	6.11 236	3.87 183	5.34 237	12.18 405	2.34 185	1.22 187	7.84 344	1.48 246	0.03 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.03 137

MyStereo04	2.95 287	0.79 338	5.38 391	1.03 229	1.11 344	2.63 195	0.46 208	10.00 364	12.44 459	4.19 199	3.91 173	3.04 207	3.60 316	7.34 314	2.74 333	0.00 1	0.09 403	0.00 1	0.01 305	0.11 282	0.09 283

test-1	1.82 157	0.45 207	5.42 392	0.89 204	0.41 235	2.14 135	0.56 237	5.75 218	4.15 208	3.28 173	5.11 206	3.61 235	0.70 131	1.53 62	1.56 255	0.02 330	0.34 501	0.00 1	0.08 383	0.02 72	0.30 437

rvit_0105_5	1.48 126	0.89 363	5.43 393	0.46 149	0.04 13	1.60 81	0.60 251	4.65 145	5.90 282	0.76 107	1.59 92	1.75 166	0.78 144	4.20 158	0.88 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 236

NCCL2	5.88 438	1.59 450	5.44 394	1.87 357	0.92 324	9.55 452	11.55 533	12.11 432	9.94 417	9.67 433	8.85 323	22.28 518	7.41 446	8.78 412	7.17 434	0.01 242	0.00 1	0.03 439	0.00 1	0.13 314	0.23 411

DSFCA	4.21 398	0.50 229	5.45 395	1.34 273	1.68 389	7.04 412	4.51 467	10.73 385	7.00 338	10.78 460	6.80 268	8.48 389	4.63 375	9.91 446	5.12 402	0.02 330	0.06 359	0.02 422	0.03 346	0.08 232	0.03 137

MMNet	4.16 394	0.77 330	5.47 396	1.40 284	1.67 387	10.78 470	0.63 258	8.64 325	8.47 390	8.80 408	8.33 315	7.51 365	6.61 427	7.53 324	6.54 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.05 216

ISRNet	3.93 379	0.55 255	5.49 397	3.20 480	2.69 445	2.11 131	0.26 160	7.01 282	6.40 315	11.00 466	17.99 470	8.31 382	2.64 265	6.51 254	4.36 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 87

rvit_stereo_0075_2	2.00 184	0.32 85	5.49 397	0.60 172	1.98 411	1.77 103	0.10 83	7.24 286	5.70 270	2.90 162	4.06 176	3.11 211	0.56 115	5.32 194	0.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.16 374

SQANet	7.64 475	3.40 503	5.49 397	11.73 539	9.62 537	11.96 485	2.82 425	11.33 402	6.10 296	8.33 388	11.49 391	11.00 434	5.16 397	10.12 452	2.72 332	8.92 541	2.21 530	10.41 540	1.58 529	11.13 541	7.39 540

dad	4.66 418	1.89 472	5.51 400	0.94 213	0.09 59	2.16 139	0.37 186	7.10 285	14.43 469	10.13 445	16.84 454	14.97 471	1.90 234	6.82 274	4.15 382	1.09 511	0.11 424	4.08 533	0.46 500	0.17 348	0.06 236

PFNet	2.93 285	0.40 164	5.51 400	2.13 407	0.84 314	3.11 256	0.75 293	6.78 274	4.79 239	9.98 442	6.00 238	4.78 287	2.13 241	8.33 382	2.11 299	0.19 460	0.06 359	0.00 1	0.11 401	0.20 371	0.35 444

rvit_0105_4	1.38 119	0.98 382	5.52 402	0.61 173	0.05 16	1.62 84	0.41 197	3.95 104	5.80 276	0.31 39	0.73 51	1.37 147	0.53 111	4.89 181	0.78 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.04 181

RP	6.84 463	1.29 429	5.53 403	3.92 507	5.18 515	6.32 395	3.53 444	11.73 417	15.31 478	9.54 430	22.38 493	18.25 498	14.47 511	10.11 448	7.49 437	0.91 507	0.01 179	0.12 480	0.15 413	0.33 433	0.19 394

MLCV	3.44 337	0.88 360	5.60 404	1.39 283	0.25 176	4.36 349	0.33 180	7.25 287	7.28 348	9.17 420	12.24 407	5.09 301	2.47 258	9.15 426	3.23 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 87

PAM	3.38 326	0.31 72	5.61 405	1.37 280	0.71 299	7.60 429	0.38 191	8.94 331	3.55 169	5.54 240	4.69 193	16.09 483	7.03 439	3.67 135	1.02 208	0.00 1	0.21 483	0.00 1	0.38 489	0.07 220	0.41 454

XPNet_ROB	6.03 446	1.22 416	5.61 405	2.56 450	0.90 323	6.32 395	7.07 505	12.92 456	8.30 384	14.76 499	15.13 440	19.84 507	6.66 432	10.36 454	8.58 460	0.02 330	0.04 325	0.00 1	0.03 346	0.11 282	0.24 415

SGM-ForestM	16.99 539	1.08 398	5.74 407	2.12 405	0.75 303	31.63 544	12.21 537	27.80 545	32.25 530	37.88 548	39.99 546	52.96 557	35.20 552	33.60 549	24.47 538	0.26 473	0.39 508	0.31 503	0.39 492	0.26 409	0.53 473

DISCO	6.28 448	0.57 263	5.78 408	3.43 488	1.17 351	11.22 473	3.39 443	12.14 435	16.16 484	6.52 305	11.22 385	16.96 491	6.32 422	19.51 525	10.74 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.11 319

RAFT + AFF	4.30 406	1.55 447	5.84 409	1.43 289	2.36 431	5.94 390	6.72 501	10.01 365	7.56 356	7.55 356	8.96 329	7.09 360	6.73 433	8.57 396	4.02 378	0.02 330	0.47 515	0.00 1	0.01 305	0.56 468	0.54 474

RYNet	6.34 450	0.89 363	5.88 410	1.41 287	4.48 508	15.97 506	4.18 458	13.41 465	16.49 485	10.81 461	7.00 277	14.33 467	8.72 469	9.43 437	13.71 505	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.07 255

BEATNet_4x	3.24 308	1.27 424	5.89 411	1.56 312	0.10 67	5.26 376	1.07 354	10.08 368	5.50 260	6.89 321	7.73 303	4.53 279	4.13 342	5.05 185	5.27 403	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.00 1	0.23 395	0.23 411

DRN-Test	5.87 436	0.98 382	5.89 411	2.69 453	3.65 477	12.37 488	3.35 441	20.07 532	10.20 423	11.93 476	12.31 408	11.06 436	5.31 400	7.89 346	9.05 466	0.04 392	0.05 341	0.04 451	0.04 364	0.18 359	0.25 419

rvit_0105_3	1.71 142	0.90 366	5.93 413	0.78 190	0.02 3	1.62 84	1.69 395	5.15 176	5.99 291	2.22 143	1.64 95	1.97 176	1.17 182	4.19 156	0.92 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.03 137

XX-Stereo	2.71 261	0.38 150	5.96 414	2.25 420	2.20 425	1.54 76	0.21 145	5.44 205	3.05 131	2.28 146	16.16 445	7.03 355	0.24 36	6.19 226	0.79 165	0.00 1	0.15 453	0.00 1	0.23 453	0.13 314	0.04 181

IPLGR	2.28 218	0.51 235	6.00 415	0.15 83	0.15 110	1.99 123	0.22 147	6.34 248	6.04 294	6.80 314	5.76 233	2.87 198	2.31 252	4.88 177	1.28 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 383

PSMNet_ROB	5.02 424	1.63 454	6.03 416	1.90 363	1.83 403	9.57 453	6.35 496	15.58 495	7.23 347	6.15 277	10.48 367	12.22 450	4.16 345	8.02 355	8.71 463	0.02 330	0.01 179	0.01 391	0.10 399	0.20 371	0.12 334

ADLNet2	4.46 409	0.90 366	6.06 417	2.74 458	3.91 489	6.79 408	3.01 430	10.95 393	8.40 388	7.27 344	9.80 353	9.85 408	5.43 405	7.29 310	6.44 424	0.01 242	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

RGC	6.88 465	2.23 482	6.13 418	4.05 508	4.73 514	8.94 444	2.78 424	15.19 492	11.74 449	11.13 467	19.34 476	17.86 495	10.42 491	13.02 491	8.03 449	0.73 501	0.01 179	0.24 498	0.41 494	0.31 425	0.38 448

DDUNet	9.47 499	11.32 540	6.14 419	12.93 541	11.65 542	10.45 463	3.87 451	11.70 414	7.89 370	9.27 422	13.28 419	16.18 484	6.14 419	8.80 414	5.77 412	6.64 536	3.38 550	20.90 547	4.28 543	11.01 540	7.80 541

DualNet (step1)	3.91 377	1.11 405	6.15 420	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 389	7.55 295	6.55 343	4.27 351	6.58 260	1.62 261	1.49 518	0.03 296	3.10 528	2.99 534	0.20 371	0.15 362

test_sample9	5.87 436	1.11 405	6.15 420	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	10.66 381	7.73 364	8.36 389	7.55 295	6.55 343	4.27 351	11.68 475	11.44 493	1.49 518	24.31 568	3.10 528	2.99 534	0.20 371	0.15 362

test_sample8	7.99 483	1.11 405	6.15 420	1.27 260	0.60 279	5.22 373	2.54 414	12.04 429	6.15 301	17.46 508	9.02 332	24.67 520	18.16 519	11.68 475	11.44 493	1.49 518	24.31 568	3.10 528	2.99 534	0.20 371	0.15 362

LALA_ROB	6.58 455	1.80 465	6.25 423	1.26 258	0.94 328	10.08 457	9.02 517	16.00 497	11.51 447	12.74 482	13.02 417	24.77 521	5.25 398	10.56 457	8.02 447	0.04 392	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.10 261	0.25 419

NaN_ROB	6.00 444	1.24 420	6.29 424	1.34 273	1.68 389	9.60 454	10.31 527	15.09 488	15.79 482	12.62 480	8.95 327	11.67 447	5.83 412	11.78 479	6.41 423	0.05 404	0.13 441	0.08 471	0.20 439	0.22 388	0.79 487

ETE_ROB	5.80 435	1.77 463	6.33 425	1.44 293	0.78 309	6.43 399	6.90 503	12.53 447	8.08 377	12.93 486	14.89 438	21.13 515	5.87 414	9.83 444	6.57 427	0.04 392	0.01 179	0.00 1	0.02 330	0.08 232	0.33 442

STTStereo	3.60 349	0.93 376	6.34 426	2.71 454	2.23 426	3.68 306	0.63 258	9.42 345	6.73 329	9.87 438	6.97 272	8.84 397	3.65 318	6.85 277	3.04 339	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.02 72	0.02 87

Anonymous3	1.76 147	0.44 199	6.37 427	0.33 124	0.50 262	4.33 346	0.54 231	4.43 126	2.48 85	2.21 141	3.24 153	1.53 158	1.14 174	5.64 202	1.29 231	0.17 456	0.23 489	0.00 1	0.00 1	0.12 299	0.15 362

AANet_RVC	5.01 423	1.74 461	6.38 428	1.96 377	1.29 363	2.26 146	1.69 395	10.07 367	18.53 493	7.88 370	18.15 471	8.49 390	2.70 269	10.59 458	7.04 433	0.96 509	0.15 453	0.02 422	0.00 1	0.13 314	0.12 334

DMCA-RVC	3.17 304	1.26 422	6.39 429	2.10 404	1.51 376	3.02 246	0.56 237	7.84 299	5.06 246	9.23 421	5.19 212	8.46 387	2.72 274	6.31 235	3.22 345	0.06 414	0.11 424	0.09 474	0.02 330	0.16 335	0.08 270

NCC-stereo	6.77 459	1.49 443	6.48 430	2.92 466	4.40 500	7.43 420	3.61 446	19.52 528	13.29 462	8.39 394	16.91 455	15.96 479	12.13 498	12.85 488	7.70 440	1.47 516	0.11 424	0.01 391	0.42 495	0.14 324	0.24 415

Abc-Net	6.77 459	1.49 443	6.48 430	2.92 466	4.40 500	7.43 420	3.61 446	19.52 528	13.29 462	8.39 394	16.91 455	15.96 479	12.13 498	12.85 488	7.70 440	1.47 516	0.11 424	0.01 391	0.42 495	0.14 324	0.24 415
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UNet	3.97 383	0.61 279	6.50 432	1.68 328	3.22 459	9.82 455	0.31 175	9.50 347	5.32 256	7.20 340	6.35 260	10.59 422	5.91 416	6.93 283	5.49 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 18

CSAN	7.62 474	1.60 451	6.56 433	1.83 354	0.66 289	12.40 489	10.52 530	14.45 481	21.32 509	14.19 495	15.98 444	17.84 494	13.02 506	12.32 483	8.38 457	0.09 433	0.07 379	0.03 439	0.04 364	0.33 433	0.67 483

Nwc_Net	6.97 466	1.25 421	6.63 434	3.82 504	3.37 464	10.83 472	1.67 394	19.56 530	11.35 444	8.36 389	23.62 497	17.19 493	11.44 497	11.21 468	8.08 453	0.80 503	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.13 314	0.09 283

AF-Net	7.78 480	1.44 438	6.68 435	3.37 485	4.50 509	8.61 440	2.69 421	17.07 502	20.17 506	9.52 429	24.02 498	20.31 512	14.59 512	11.58 473	9.84 479	0.61 498	0.00 1	0.12 480	0.00 1	0.38 448	0.12 334

edge stereo	6.76 458	1.01 387	6.76 436	2.20 415	2.45 436	6.41 398	2.45 412	14.84 486	11.98 454	15.29 501	18.31 472	22.02 516	12.56 501	10.82 462	7.49 437	0.03 372	0.06 359	0.11 477	0.03 346	0.30 420	0.14 351

FAT-Stereo	6.78 461	0.68 305	6.80 437	2.30 425	1.77 399	5.63 382	4.20 459	18.79 515	18.62 494	10.53 455	17.15 461	18.52 500	13.74 509	8.86 417	7.38 436	0.03 372	0.15 453	0.01 391	0.07 378	0.12 299	0.26 425

StereoDRNet	5.59 432	1.75 462	6.80 437	3.12 476	4.45 504	10.61 466	4.35 463	18.80 516	9.73 411	12.22 477	6.87 270	11.44 442	4.65 377	8.09 366	8.26 456	0.02 330	0.11 424	0.00 1	0.03 346	0.20 371	0.28 433

DispNO	3.25 309	0.72 315	6.85 439	1.95 374	1.34 368	3.49 286	0.84 317	8.14 304	6.30 309	6.34 296	7.76 306	6.30 339	4.28 355	6.93 283	3.51 361	0.00 1	0.03 296	0.03 439	0.12 404	0.07 220	0.07 255

NVstereo2D	4.51 413	0.82 347	6.86 440	3.28 483	3.38 465	8.16 434	3.13 433	10.51 377	15.15 477	4.90 222	6.89 271	7.87 371	4.78 384	9.88 445	3.91 376	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.06 377	0.02 72	0.58 477

fast-acv-ft	5.62 434	1.39 434	7.01 441	2.02 388	1.89 408	12.23 486	1.82 400	7.35 289	9.45 407	10.46 453	20.27 482	14.55 469	7.71 456	7.41 317	7.61 439	0.10 436	0.09 403	0.16 487	0.07 378	0.59 472	0.13 342

ToySt	2.69 257	0.55 255	7.03 442	1.03 229	0.10 67	3.49 286	1.04 350	6.38 255	4.55 227	2.69 153	6.28 254	7.95 378	4.38 360	5.08 186	2.58 326	0.01 242	0.11 424	0.00 1	0.04 364	0.28 417	0.19 394

otaku	11.73 520	7.51 529	7.07 443	13.22 542	10.85 541	26.61 537	7.25 508	18.84 517	19.16 498	11.58 474	17.23 464	20.19 510	8.09 461	15.11 506	4.64 393	9.13 543	2.42 534	13.08 541	1.83 530	12.48 544	8.22 543

stereogan	7.69 478	0.88 360	7.08 444	3.49 494	3.93 490	18.98 518	3.23 438	16.52 499	19.58 501	9.93 441	18.92 474	20.50 513	9.04 476	14.07 498	6.14 418	0.26 473	0.04 325	0.21 495	0.03 346	0.63 477	0.33 442

iResNetv2_ROB	4.28 405	1.43 436	7.17 445	2.91 464	1.26 356	4.36 349	1.62 390	13.64 470	10.25 424	9.83 436	11.41 388	7.68 368	4.00 337	7.75 340	1.85 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.09 283

gwcnet-sp	3.31 315	1.47 439	7.26 446	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 399	5.25 220	4.26 265	3.36 299	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

scenet	3.31 315	1.47 439	7.26 446	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 399	5.25 220	4.26 265	3.36 299	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

ssnet	3.31 315	1.47 439	7.26 446	1.73 338	0.69 294	7.57 426	1.14 360	8.59 319	6.17 303	8.57 399	5.25 220	4.26 265	3.36 299	6.46 245	3.44 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 328	0.11 319

ARAFT	3.13 300	1.11 405	7.34 449	0.42 142	0.14 105	4.52 357	2.99 429	7.41 291	5.97 289	8.85 410	7.06 282	5.20 304	1.25 190	8.49 392	1.44 242	0.00 1	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.33 433	0.11 319

DFGA-Net	2.78 267	1.91 473	7.35 450	1.52 300	0.36 221	3.36 274	0.20 140	6.64 268	5.93 285	4.88 221	6.31 257	2.18 180	1.12 170	7.43 318	5.98 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 445	0.04 181

WCMA_ROB	9.21 495	0.87 356	7.37 451	2.54 447	2.13 419	13.59 498	5.80 486	11.64 411	14.01 467	24.43 530	32.99 532	27.09 527	18.02 518	12.51 485	9.85 480	0.81 504	0.07 379	0.01 391	0.01 305	0.16 335	0.23 411

PA-Net	4.98 422	1.47 439	7.42 452	2.40 438	2.14 420	8.73 442	3.64 449	12.42 440	13.11 461	7.03 328	7.57 298	7.88 372	6.52 426	10.16 453	7.82 442	0.02 330	0.03 296	0.00 1	0.00 1	0.11 282	1.07 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	7.68 476	9.21 534	7.46 453	3.82 504	3.66 478	15.68 503	5.02 477	17.95 508	10.45 431	6.44 302	14.00 427	7.63 367	4.77 382	10.75 461	3.10 342	5.99 534	2.46 535	16.28 544	1.08 521	6.30 534	1.56 506

PWCDC_ROB	7.92 482	3.17 501	7.48 454	5.73 524	4.40 500	10.45 463	0.35 183	14.52 483	28.19 524	10.36 450	31.27 524	7.04 357	9.14 478	13.22 493	8.78 464	2.74 526	0.02 246	0.00 1	0.00 1	1.31 502	0.17 379

LL-Strereo	4.71 419	1.64 455	7.51 455	1.15 248	4.31 497	3.71 309	1.45 381	9.21 339	8.36 386	8.37 393	8.17 314	10.82 429	11.36 496	12.51 485	4.82 397	0.00 1	0.12 431	0.00 1	0.00 1	0.31 425	0.32 441

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 277	0.99 385	7.52 456	1.52 300	0.92 324	2.94 239	0.03 30	9.31 343	3.81 181	2.42 150	5.86 237	9.23 400	4.64 376	4.31 162	2.19 307	0.02 330	0.18 470	0.00 1	0.54 504	0.35 439	0.35 444

GANetREF_RVC	6.56 454	2.89 493	7.58 457	3.41 486	0.40 231	12.96 493	9.58 522	15.09 488	17.25 491	10.33 448	10.62 370	12.27 451	8.16 462	12.21 482	4.53 390	0.41 489	0.00 1	0.00 1	0.02 330	3.12 521	0.39 449
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
Ntro	12.35 521	8.88 532	7.80 458	13.79 543	12.42 544	26.54 536	6.98 504	18.54 512	22.14 513	9.82 435	16.45 449	20.30 511	9.29 481	15.95 511	6.61 429	9.53 545	2.47 536	14.93 543	2.77 532	13.11 546	8.63 546

iResNet	3.68 353	0.91 370	7.94 459	2.97 471	0.34 215	4.44 355	0.48 211	7.70 293	9.74 412	7.72 363	12.74 414	4.03 251	2.87 284	8.05 359	3.37 351	0.02 330	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 283

FBW_ROB	8.50 490	1.03 391	7.98 460	1.93 372	1.28 362	13.10 494	6.23 492	22.50 536	18.98 495	18.82 511	14.91 439	19.06 503	10.04 487	18.41 520	9.83 478	0.62 499	0.22 487	1.82 525	0.82 516	0.99 495	1.36 502

sAnonymous2	1.35 116	1.66 457	8.14 461	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 439	2.07 514	0.22 405

CroCo_RVC	1.35 116	1.66 457	8.14 461	0.55 163	0.46 245	1.23 21	0.24 153	4.00 106	3.47 163	0.40 68	1.11 70	0.23 66	1.42 199	0.96 33	0.57 117	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.20 439	2.07 514	0.22 405

DANet	6.02 445	1.23 418	8.45 463	3.86 506	3.94 491	7.64 430	1.34 377	9.51 349	7.00 338	13.39 490	15.53 442	15.99 481	7.02 438	12.14 481	12.37 498	0.19 460	0.12 431	0.02 422	0.03 346	0.13 314	0.56 475
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
pcwnet_v2	4.20 396	0.36 137	8.53 464	1.33 271	1.12 346	3.43 277	0.41 197	12.85 453	14.16 468	9.90 440	14.29 431	5.90 327	3.03 288	6.20 228	2.06 298	0.01 242	0.05 341	0.04 451	0.02 330	0.16 335	0.18 383

APVNet	5.98 441	1.72 460	8.72 465	3.21 481	4.04 494	12.31 487	1.81 399	19.09 521	6.10 296	6.13 276	13.41 421	10.69 427	6.30 421	11.26 469	13.90 506	0.05 404	0.02 246	0.11 477	0.03 346	0.53 466	0.20 401

YMNet	5.52 430	1.83 466	8.79 466	3.47 491	4.46 505	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 493	16.35 447	11.65 444	4.49 369	7.95 348	8.03 449	0.12 442	0.35 503	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 429

YMNet_1	5.52 430	1.83 466	8.79 466	3.47 491	4.46 505	10.72 468	0.91 335	9.99 362	6.43 317	13.76 493	16.35 447	11.65 444	4.49 369	7.95 348	8.03 449	0.12 442	0.35 503	0.12 480	0.08 383	0.71 483	0.27 429

MDST_ROB	8.37 487	0.32 85	9.03 468	4.18 513	2.42 435	26.86 538	6.14 488	19.36 525	13.52 465	27.09 533	22.75 495	9.47 405	4.74 380	15.06 505	6.34 422	0.02 330	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.13 342

ELAS	16.72 537	2.14 480	9.23 469	4.92 519	4.53 510	32.66 548	15.11 549	27.40 544	28.68 526	40.27 552	44.90 551	38.33 547	30.50 546	26.44 543	21.94 531	0.88 505	1.23 525	0.67 513	0.89 518	1.49 506	2.18 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	6.32 449	2.72 491	9.33 470	2.45 443	1.67 387	8.59 439	3.32 439	18.08 510	12.27 456	8.53 398	21.08 486	10.30 420	9.80 484	9.30 433	7.86 444	0.01 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 477	0.43 459

GASNet	5.19 425	4.61 511	9.38 471	4.73 518	2.10 418	3.80 322	1.57 388	12.07 430	10.96 436	8.92 413	7.03 280	8.21 381	7.67 455	14.02 497	7.36 435	0.02 330	0.15 453	0.00 1	0.00 1	0.69 481	0.42 457

pmcnn	7.72 479	1.27 424	9.42 472	2.91 464	3.14 455	9.44 450	6.23 492	12.56 448	16.51 486	14.53 497	24.08 499	27.44 528	8.49 466	9.32 434	8.44 458	0.06 414	0.08 391	0.00 1	0.00 1	0.30 420	0.15 362

S-Stereo	6.63 456	0.84 350	9.67 473	3.15 478	3.48 470	6.49 400	6.22 491	12.99 458	22.84 514	9.48 427	15.51 441	12.00 449	8.43 464	8.04 356	10.70 486	0.12 442	0.17 466	0.00 1	0.38 489	0.13 314	1.92 510

TCMNet	5.22 426	1.96 475	9.78 474	4.11 510	6.57 523	8.83 443	1.35 379	10.74 386	8.07 376	6.39 298	12.76 415	8.32 383	4.75 381	8.62 400	10.09 482	0.11 438	0.18 470	0.31 503	0.09 394	0.75 486	0.57 476

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 441	1.55 447	9.92 475	2.40 438	3.22 459	10.28 461	3.14 434	11.64 411	9.79 413	9.54 430	20.22 481	11.16 437	6.77 434	10.61 459	9.16 467	0.06 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 117	0.04 181

ACV-stereo	4.46 409	0.76 327	9.94 476	1.91 364	1.06 340	11.61 478	1.28 372	6.25 244	7.09 342	3.09 167	5.21 216	16.88 490	10.23 489	7.96 350	5.47 406	0.06 414	0.15 453	0.01 391	0.00 1	0.12 299	0.14 351

FINET	5.32 427	1.14 410	10.04 477	2.17 411	3.67 479	6.49 400	6.76 502	11.68 413	22.08 512	7.42 350	12.15 403	4.24 263	3.61 317	9.25 431	5.35 405	0.04 392	0.04 325	0.00 1	0.00 1	0.17 348	0.09 283

ELAS_RVC	16.54 536	2.26 483	10.09 478	5.50 523	4.46 505	28.28 540	16.72 553	25.55 541	33.54 534	40.19 551	40.30 547	36.68 545	30.03 545	29.40 544	20.61 524	0.98 510	1.21 524	0.86 517	0.70 512	1.39 505	2.16 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	10.64 512	1.86 470	10.91 479	1.76 341	0.71 299	14.62 501	9.23 520	19.18 522	37.14 545	19.22 512	27.96 514	25.86 525	19.11 525	13.02 491	10.63 485	0.08 428	0.06 359	0.03 439	0.02 330	0.62 475	0.81 488

GwcNet	6.42 451	1.97 476	10.92 480	2.59 451	5.58 518	11.55 477	2.21 408	14.10 476	16.52 488	10.04 443	17.19 463	10.86 431	5.61 410	9.23 430	8.84 465	0.01 242	0.06 359	0.03 439	0.08 383	0.56 468	0.40 452

G-Net	8.41 488	1.54 446	10.97 481	5.73 524	3.60 475	26.19 532	4.41 465	10.10 369	7.42 350	19.71 514	24.99 506	14.38 468	15.83 513	10.99 464	9.53 476	0.50 496	0.46 514	0.19 493	0.25 461	0.80 488	0.66 482

PDISCO_ROB	9.62 502	1.99 478	11.51 482	9.88 533	9.61 536	21.48 524	3.83 450	19.33 524	28.49 525	11.27 470	14.17 429	19.92 508	5.02 391	16.35 514	9.18 468	5.28 532	0.41 509	0.14 485	0.09 394	2.05 513	2.36 517

PSMNet-RUCA	5.60 433	4.62 512	11.61 483	10.29 535	7.55 531	7.08 413	1.94 402	12.01 426	10.52 432	3.90 192	11.88 396	4.43 274	1.75 230	7.56 325	4.24 384	1.68 521	0.12 431	4.78 535	0.67 510	4.74 526	0.68 484

LE_ROB	16.73 538	1.28 427	11.61 483	3.72 501	1.65 384	16.67 509	9.17 518	14.39 480	55.91 561	63.81 572	40.86 548	35.94 544	37.73 555	14.24 499	26.87 544	0.05 404	0.10 415	0.13 484	0.22 450	0.12 299	0.15 362

FADNet	4.23 399	1.65 456	11.75 485	1.64 325	0.80 310	4.80 364	0.77 297	13.76 472	11.65 448	3.97 194	5.24 218	9.62 406	5.14 396	8.40 386	3.78 372	0.21 464	0.04 325	0.07 468	0.05 370	1.14 497	0.10 305

FADNet-RVC-Resample	3.79 364	1.62 453	12.06 486	1.43 289	0.66 289	5.94 390	2.41 410	10.18 372	8.58 395	6.28 289	4.22 181	5.33 310	4.80 386	7.71 336	3.19 344	0.17 456	0.21 483	0.17 490	0.12 404	0.41 458	0.29 435

ACVNet-4b	15.90 532	22.00 546	12.37 487	16.40 545	15.14 548	31.87 545	7.50 510	19.04 520	27.85 523	11.48 472	22.02 490	31.86 537	9.16 480	17.95 519	5.69 410	10.43 547	2.58 538	24.44 551	4.87 547	16.04 549	9.28 547

SAMSARA	14.63 528	2.74 492	12.38 488	12.65 540	6.74 524	36.50 552	72.93 575	19.36 525	23.77 517	16.20 505	13.04 418	29.21 531	12.78 503	16.98 516	15.21 510	0.11 438	0.26 497	0.03 439	0.14 409	0.76 487	0.77 486

anonymity	7.68 476	3.83 506	12.39 489	7.04 529	12.67 545	8.18 435	2.00 404	17.50 505	6.85 332	13.56 492	9.21 334	9.97 412	7.82 457	11.28 470	5.58 409	6.27 535	4.98 557	3.68 532	2.96 533	3.33 523	4.48 527

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 346	1.29 429	12.46 490	1.53 305	0.98 332	3.48 284	0.81 307	11.99 425	4.40 217	4.33 202	11.05 383	8.83 396	2.02 238	4.52 167	1.66 266	0.01 242	0.14 446	0.00 1	0.68 511	0.86 491	0.44 461

SHD	9.61 501	2.60 488	12.46 490	3.69 500	3.54 472	9.47 451	1.25 368	20.16 533	37.84 547	18.19 510	21.24 487	16.96 491	12.83 505	14.47 502	16.05 511	0.32 479	0.13 441	0.01 391	0.08 383	0.38 448	0.48 466

FADNet-RVC	3.98 384	1.84 468	12.48 492	1.69 329	0.44 239	4.33 346	1.31 375	11.84 419	7.15 345	3.53 181	3.50 166	10.63 425	4.43 363	9.12 424	6.25 420	0.03 372	0.10 415	0.00 1	0.03 346	0.60 474	0.25 419

Consistency-Raft	9.42 498	4.74 514	12.66 493	5.30 522	9.08 534	4.08 336	5.26 481	19.26 523	24.87 518	11.17 468	29.85 520	13.57 457	5.51 409	7.67 333	13.40 503	0.36 483	0.35 503	1.81 524	4.24 542	11.61 542	3.57 522

MSAF-DinoV2	10.24 508	4.39 510	12.68 494	3.62 498	2.55 440	8.48 436	4.69 471	14.24 479	21.89 511	10.74 459	18.74 473	29.30 533	16.17 514	21.96 534	28.10 546	0.32 479	0.15 453	0.25 499	0.81 515	2.83 520	2.90 519

ACVNet_1	18.70 543	25.08 549	12.72 495	17.33 546	15.18 549	26.02 531	9.62 523	28.44 547	34.49 537	24.39 529	24.32 501	37.22 546	20.13 529	16.67 515	13.39 502	10.45 548	2.59 539	24.77 552	4.92 548	16.57 550	9.75 549

PWC_ROB	8.24 486	3.13 498	12.74 496	2.43 442	4.43 503	7.51 424	1.22 366	16.63 500	19.24 499	16.08 504	28.29 515	13.99 464	10.16 488	13.63 495	14.06 507	0.42 492	0.00 1	0.05 458	0.00 1	0.59 472	0.27 429

STTRV1_RVC	7.02 468	1.10 402	12.88 497	3.32 484	6.92 525	11.90 483	4.00 454	15.07 487	11.94 453	9.51 428	14.57 434	11.63 443	8.73 470	12.65 487	8.06 452	3.32 528	2.75 541	0.41 511	0.12 404	1.38 504	0.11 319

NVStereoNet_ROB	16.04 533	6.75 523	12.90 498	6.37 527	7.42 529	12.89 492	9.74 524	22.78 537	25.12 519	30.32 537	46.19 553	34.37 542	25.38 539	21.48 533	21.38 525	5.94 533	3.10 547	6.07 538	10.09 553	4.01 524	8.54 545
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FADNet_RVC	3.91 377	1.67 459	12.95 499	0.96 219	0.75 303	5.71 383	0.54 231	10.83 389	6.60 325	3.46 179	8.09 312	4.10 257	3.40 306	9.43 437	6.33 421	0.36 483	0.44 512	0.17 490	0.46 500	0.91 492	0.95 492

SPS-STEREO	15.04 529	6.23 520	13.21 500	11.34 538	11.65 542	23.30 528	7.15 506	24.16 539	15.65 481	31.78 540	29.19 519	31.62 536	21.32 532	24.62 540	19.50 521	7.59 538	4.19 555	3.22 531	1.48 525	6.99 537	6.54 537
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTSC	9.15 494	3.00 495	13.57 501	3.72 501	1.76 398	11.82 482	0.46 208	16.95 501	36.83 544	15.80 503	15.53 442	12.91 456	7.46 450	20.01 529	21.76 529	0.31 478	0.13 441	0.01 391	0.08 383	0.57 470	0.41 454

DGSMNet	6.47 453	2.61 489	13.64 502	3.46 489	3.74 480	8.97 445	6.01 487	14.15 477	13.01 460	7.46 353	14.10 428	9.94 411	4.79 385	10.44 455	6.22 419	1.30 515	1.70 528	1.80 523	1.52 528	2.27 517	2.35 516

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 503	4.27 509	14.47 503	2.29 424	2.85 449	23.40 529	13.62 541	13.60 468	19.54 500	19.42 513	24.27 500	16.74 488	8.59 467	17.05 517	7.98 446	1.25 513	1.68 527	0.17 490	2.63 531	0.72 485	1.04 494

ADCP+	8.09 484	1.79 464	14.50 504	1.54 307	4.28 496	16.57 508	5.20 479	12.80 452	11.20 442	12.83 485	17.07 459	11.02 435	10.80 493	17.59 518	23.18 536	0.03 372	0.05 341	0.01 391	0.18 431	0.39 452	0.81 488

PVD	15.44 530	2.93 494	14.67 505	4.21 514	3.39 467	17.43 515	4.16 457	27.84 546	48.84 556	31.02 539	43.54 550	29.76 534	30.81 547	25.97 542	21.40 526	0.23 467	0.41 509	0.04 451	0.33 482	0.41 458	1.33 501

CBFPSM	4.87 420	0.94 379	14.70 506	1.51 298	1.15 349	11.49 476	2.55 418	7.28 288	6.47 320	6.23 282	4.83 197	15.30 476	8.99 474	6.88 278	8.20 455	0.03 372	0.02 246	0.00 1	0.00 1	0.40 455	0.42 457

Wz-Net-MNSev	7.43 472	2.35 486	15.22 507	2.34 434	3.41 469	17.27 514	8.55 513	11.91 422	13.48 464	13.37 489	17.05 458	13.70 458	7.47 451	11.90 480	9.99 481	0.40 488	0.03 296	0.00 1	0.01 305	0.16 335	0.07 255

WAO-6	34.74 561	36.76 562	15.36 508	37.53 560	24.15 563	35.99 551	19.36 556	48.96 563	68.54 572	43.84 556	47.58 555	52.77 556	52.60 566	32.63 547	34.73 558	26.20 563	7.74 562	42.78 565	21.64 564	28.07 563	17.62 565

z-ln-s-r	5.99 443	1.34 432	15.55 509	1.52 300	1.95 410	3.28 269	2.71 423	7.72 294	11.16 440	6.43 301	25.06 507	8.76 394	5.86 413	11.03 466	17.17 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.11 319

SDNR	7.50 473	2.32 484	15.58 510	1.82 353	0.63 285	44.66 560	0.44 205	8.59 319	9.52 408	9.84 437	25.18 508	5.30 309	4.38 360	11.46 472	6.49 425	0.05 404	0.03 296	0.00 1	0.01 305	1.79 511	1.87 509

ADCRef	7.27 470	1.38 433	16.37 511	2.52 446	3.30 463	11.63 479	3.16 435	10.80 388	9.35 405	13.03 487	25.27 509	8.17 380	8.92 473	8.06 363	21.81 530	0.15 450	0.08 391	0.16 487	0.34 484	0.38 448	0.58 477

XQC	8.43 489	3.58 504	16.40 512	2.92 466	2.17 422	13.22 496	3.60 445	14.64 484	25.86 520	11.87 475	12.04 399	15.06 472	10.67 492	15.24 507	19.41 520	0.39 486	0.08 391	0.05 458	0.07 378	0.84 490	0.45 463

Wz-Net-LNSev	6.46 452	1.93 474	16.44 513	1.52 300	4.15 495	12.66 490	4.96 476	13.05 459	12.10 455	10.55 456	16.23 446	11.32 439	7.19 441	8.43 389	8.48 459	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 236

DPSNet	10.14 505	1.88 471	16.82 514	1.85 355	1.73 394	24.84 530	17.20 554	19.92 531	27.41 522	12.23 479	13.62 424	16.52 485	18.35 520	14.42 501	12.50 499	0.78 502	0.54 518	0.08 471	0.25 461	1.18 498	0.59 480

IMH-64-1	27.21 553	28.77 553	16.84 515	31.57 554	20.76 554	26.43 534	15.10 547	47.11 557	45.20 553	33.53 543	51.16 559	41.42 549	31.10 548	36.48 550	22.39 532	13.48 553	2.87 545	33.95 557	10.70 554	23.50 555	11.75 555

IMH-64	27.21 553	28.77 553	16.84 515	31.57 554	20.76 554	26.43 534	15.10 547	47.11 557	45.20 553	33.53 543	51.16 559	41.42 549	31.10 548	36.48 550	22.39 532	13.48 553	2.87 545	33.95 557	10.70 554	23.50 555	11.75 555

MFMNet_re	13.29 525	8.60 531	18.29 517	9.75 532	7.25 528	19.65 522	14.84 546	20.71 535	30.72 528	23.03 525	28.77 516	18.85 502	26.09 542	13.55 494	9.82 477	2.44 524	1.35 526	0.34 505	0.23 453	4.78 527	6.69 538

psmorigin	7.34 471	1.58 449	18.31 518	2.35 435	0.87 316	6.72 406	1.70 398	10.63 380	7.14 344	19.77 515	22.71 494	20.13 509	11.34 495	12.96 490	9.49 475	0.04 392	0.17 466	0.06 462	0.17 424	0.21 382	0.50 470

IMH	29.82 557	29.11 555	18.51 519	34.28 558	21.40 559	32.33 547	15.39 551	49.40 564	53.07 559	37.88 548	55.32 564	45.05 551	39.54 556	40.63 558	24.12 537	14.03 556	3.27 549	34.93 559	11.24 556	24.69 558	12.21 557

SGM+DAISY	15.62 531	7.26 527	19.28 520	8.94 530	10.11 539	26.25 533	10.49 529	19.36 525	14.65 473	30.64 538	33.59 533	33.00 538	22.32 537	24.96 541	16.42 512	7.90 539	6.25 559	4.51 534	3.37 538	5.86 531	7.20 539

ADCL	10.16 506	2.11 479	19.36 521	1.92 368	1.88 407	22.23 525	8.91 516	14.04 474	23.56 516	14.62 498	26.19 511	12.75 455	13.59 508	16.06 513	22.95 534	0.26 473	0.18 470	0.75 514	0.65 508	0.69 481	0.58 477

RainbowNet	18.01 542	26.22 551	19.95 522	18.59 547	14.88 547	27.38 539	10.46 528	27.39 543	34.54 538	14.91 500	27.01 512	25.65 523	12.44 500	18.94 523	9.23 469	13.91 555	3.46 551	23.36 550	4.86 546	16.03 548	10.91 553

z-mn7	10.46 511	4.14 507	20.35 523	2.15 409	1.68 389	19.07 519	5.72 485	13.28 464	34.58 539	9.45 425	35.20 538	15.69 477	9.13 477	21.16 532	17.07 514	0.00 1	0.01 179	0.00 1	0.00 1	0.35 439	0.19 394

WAO-7	29.39 556	24.43 547	20.47 524	32.71 557	13.83 546	34.70 549	20.27 560	52.19 568	65.03 569	43.29 555	59.35 567	52.19 554	44.68 562	31.71 546	30.56 551	10.98 549	4.94 556	13.71 542	12.52 558	12.06 543	8.22 543

ADCMid	10.24 508	3.13 498	20.70 525	2.21 416	2.39 434	11.23 474	6.19 489	14.17 478	11.19 441	23.20 527	22.25 491	17.89 496	19.54 526	18.51 521	26.21 543	0.45 494	0.42 511	1.10 519	1.29 523	1.56 508	1.18 497

WAO-8	38.15 564	35.51 560	21.50 526	43.67 562	23.92 561	44.44 558	20.26 558	52.83 569	76.62 574	53.57 565	66.79 573	62.63 565	54.56 569	42.03 560	39.18 562	22.71 561	6.65 560	37.08 562	19.08 562	24.72 560	15.24 560

Venus	38.15 564	35.51 560	21.50 526	43.67 562	23.92 561	44.44 558	20.26 558	52.83 569	76.62 574	53.57 565	66.81 574	62.63 565	54.56 569	42.03 560	39.18 562	22.71 561	6.65 560	37.08 562	19.08 562	24.70 559	15.24 560

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 535	6.93 525	21.83 528	5.94 526	2.81 448	38.71 554	14.59 543	24.55 540	34.87 542	33.66 545	34.35 534	29.24 532	24.20 538	22.59 536	17.95 518	2.52 525	2.81 542	1.17 521	1.51 527	5.89 532	2.16 513

PASM	7.90 481	4.22 508	21.97 529	3.25 482	3.29 462	5.39 379	6.57 498	10.57 378	19.09 496	12.77 483	13.92 426	18.11 497	9.51 482	13.79 496	10.77 489	0.19 460	0.45 513	0.29 501	1.08 521	1.49 506	1.19 498

AnyNet_C32	10.98 515	5.58 517	22.79 530	4.16 511	5.83 519	15.64 502	14.30 542	13.18 460	17.15 490	16.44 507	20.52 484	14.68 470	13.44 507	22.46 535	30.08 550	0.17 456	0.26 497	0.36 508	0.36 488	1.23 499	0.91 491

DeepPrunerF	6.75 457	2.69 490	23.31 531	3.68 499	7.16 526	3.78 320	4.29 461	13.42 466	20.13 505	8.13 380	10.46 366	7.18 363	8.06 460	11.10 467	9.44 474	0.24 470	0.15 453	0.29 501	0.42 495	0.66 480	0.45 463

w-ln-seven-2	7.09 469	2.32 484	23.44 532	1.71 335	1.06 340	7.81 432	3.98 452	12.02 427	14.65 473	13.06 488	20.38 483	11.70 448	9.83 486	10.65 460	8.66 461	0.02 330	0.05 341	0.00 1	0.02 330	0.32 429	0.14 351

Wz-Net-SNSev	9.23 496	6.70 522	24.28 533	1.87 357	1.81 402	8.57 438	12.29 539	17.37 504	20.39 507	10.43 452	23.11 496	16.66 487	8.03 459	14.47 502	17.86 517	0.00 1	0.02 246	0.01 391	0.00 1	0.41 458	0.30 437

SuperB	8.10 485	3.15 500	24.67 534	2.65 452	1.23 354	9.88 456	4.29 461	10.18 372	30.07 527	11.53 473	12.18 405	6.12 332	6.65 431	10.50 456	14.47 509	0.14 448	0.11 424	0.35 506	0.25 461	13.06 545	0.48 466

ACVNet_2	26.45 551	29.35 556	25.14 535	20.27 549	15.43 550	34.97 550	12.23 538	48.37 562	66.25 571	42.69 554	56.73 565	51.77 553	25.59 540	20.39 530	13.52 504	10.13 546	2.59 539	22.78 549	3.52 540	17.57 551	9.80 551

Dean	34.67 560	38.70 563	25.33 536	29.89 553	17.21 552	45.24 561	11.98 536	56.90 572	76.55 573	63.47 571	60.22 568	67.36 570	48.14 565	37.24 552	39.01 561	11.00 550	2.83 543	28.35 553	5.60 550	18.14 552	10.31 552

MFN_U_SF_RVC	12.94 522	3.66 505	25.81 537	3.61 497	2.26 428	22.77 527	4.55 468	27.10 542	20.06 504	23.90 528	28.99 517	30.53 535	16.98 516	19.92 527	20.26 523	1.24 512	1.07 522	0.98 518	1.33 524	1.80 512	2.04 512

w-ln-seven	10.20 507	3.08 496	26.36 538	2.06 398	2.49 437	15.81 504	4.39 464	17.80 507	33.50 533	20.47 519	25.79 510	15.12 473	7.40 445	11.75 478	17.48 516	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 461	0.13 342

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 401	25.07 548	26.53 539	0.44 147	0.07 35	1.50 73	0.54 231	2.09 11	1.57 55	0.51 92	0.62 45	0.21 63	0.20 30	1.44 56	0.53 113	12.03 551	0.01 179	0.00 1	0.08 383	1.75 510	9.69 548

iinet-f	5.94 439	1.60 451	26.88 540	1.79 346	1.38 370	11.92 484	1.47 382	6.80 276	7.11 343	6.90 323	14.43 432	10.64 426	7.97 458	7.00 291	12.12 497	0.02 330	0.03 296	0.05 458	0.00 1	0.63 477	0.02 87

aanetorigin	8.72 492	3.29 502	27.55 541	1.95 374	3.84 487	4.93 369	5.39 484	5.49 208	10.05 419	27.85 534	31.47 525	15.80 478	12.78 503	9.04 422	11.98 495	0.25 471	0.22 487	0.22 496	0.25 461	1.28 501	0.84 490

ADCS	13.02 524	4.93 515	28.38 542	3.17 479	2.67 444	13.61 499	10.83 531	18.70 513	33.46 532	22.59 522	24.78 503	19.59 506	18.51 522	23.40 539	32.16 553	0.10 436	0.19 476	0.37 509	0.18 431	1.26 500	1.46 504

TorneroNet-64	32.42 559	31.89 557	30.52 543	34.73 559	21.13 558	46.99 563	18.82 555	43.10 555	59.42 564	32.70 542	46.98 554	62.01 564	36.98 553	43.97 562	33.88 556	14.10 557	3.22 548	35.28 560	11.72 557	26.84 561	14.07 559

ADCPNet	9.54 500	2.39 487	31.46 544	2.09 402	1.60 380	16.71 510	6.39 497	12.11 432	11.45 445	13.53 491	21.45 488	19.41 504	10.94 494	14.38 500	21.54 528	0.27 476	1.16 523	0.39 510	1.49 526	0.58 471	1.45 503

zh-mn7	11.13 517	6.28 521	31.79 545	1.85 355	0.98 332	13.11 495	2.98 428	12.88 455	33.65 535	21.57 520	39.07 543	12.50 453	8.46 465	19.94 528	16.74 513	0.23 467	0.01 179	0.00 1	0.01 305	0.33 433	0.30 437

zh-sn7	11.12 516	7.26 527	33.16 546	2.32 433	2.31 430	11.66 480	7.80 511	13.53 467	17.94 492	16.39 506	31.80 526	14.22 466	16.88 515	23.07 538	23.00 535	0.00 1	0.13 441	0.00 1	0.00 1	0.52 465	0.48 466

LSM	14.01 527	5.95 518	33.49 547	6.78 528	43.61 569	10.22 459	9.98 526	15.16 491	22.93 515	23.07 526	32.34 530	18.52 500	12.67 502	15.45 508	11.10 490	0.16 455	0.51 517	0.09 474	0.32 480	1.08 496	16.85 564

TorneroNet	35.11 563	33.92 559	33.82 548	37.86 561	22.01 560	49.64 566	21.58 561	48.09 561	55.23 560	37.50 547	53.79 562	62.81 567	43.66 561	46.71 565	41.25 564	14.80 558	3.53 552	36.72 561	14.57 560	28.28 564	16.49 562

DispFullNet	17.47 540	26.01 550	33.98 549	22.58 551	20.86 556	13.84 500	1.28 372	16.50 498	26.27 521	19.97 516	17.17 462	20.52 514	18.49 521	22.86 537	10.76 488	5.13 531	2.83 543	30.72 555	7.72 551	20.86 553	11.01 554

LVE	34.99 562	40.10 564	34.97 550	32.49 556	18.61 553	51.45 569	26.82 562	52.15 567	65.94 570	47.21 558	61.04 569	53.99 558	37.30 554	37.95 553	34.09 557	15.55 559	5.95 558	31.01 556	13.81 559	22.58 554	16.72 563

Wz-Net-TNSev	11.35 518	10.56 538	35.88 551	2.28 423	1.73 394	18.25 517	11.42 532	15.88 496	20.88 508	14.44 496	16.97 457	19.57 505	19.04 524	19.31 524	18.67 519	0.01 242	0.06 359	0.00 1	0.16 416	0.62 475	1.25 499

xyz-stereo	6.97 466	0.29 56	36.85 552	0.20 94	0.07 35	30.65 543	0.19 134	3.97 105	1.82 62	10.21 446	24.87 504	6.06 330	7.29 444	11.62 474	4.87 398	0.01 242	0.02 246	0.35 506	0.00 1	0.06 202	0.02 87

KSHMR	55.63 571	63.60 573	37.85 553	74.69 574	49.56 571	49.01 565	45.73 570	57.46 573	63.97 568	61.61 570	62.07 571	72.39 574	47.01 563	50.65 568	43.29 566	54.10 571	62.21 573	66.10 574	53.94 573	51.25 571	46.11 571

ktn	48.94 569	57.58 570	38.86 554	59.57 571	43.27 568	50.37 567	43.38 569	48.07 560	61.11 565	51.30 563	54.25 563	54.96 559	52.88 567	47.30 566	35.83 559	57.77 572	24.88 570	62.69 573	43.55 569	50.70 569	40.41 569

WZ-Net	13.00 523	4.64 513	41.07 555	3.48 493	3.15 457	19.12 520	15.66 552	14.81 485	31.33 529	15.71 502	27.88 513	22.22 517	14.01 510	20.44 531	25.03 540	0.64 500	0.00 1	0.01 391	0.03 346	0.39 452	0.37 447

BEATNet-Init1	23.31 548	9.03 533	41.67 556	4.17 512	2.53 439	45.68 562	19.47 557	33.43 548	38.45 548	47.59 560	49.10 557	59.31 561	41.80 559	38.35 556	29.21 549	0.47 495	0.50 516	0.81 515	0.66 509	2.10 516	1.86 508

DPSimNet_ROB	53.45 570	64.73 574	44.39 557	53.97 568	45.39 570	53.66 570	54.83 572	55.15 571	57.87 563	64.16 573	50.83 558	63.40 568	53.34 568	46.45 564	65.81 574	63.13 574	26.54 571	57.94 571	51.11 572	45.52 567	50.69 573

PWCK	30.53 558	44.32 565	47.25 558	29.76 552	7.23 527	40.78 555	27.10 563	44.73 556	44.32 552	47.31 559	36.37 539	47.16 552	26.05 541	41.26 559	31.87 552	21.83 560	4.03 554	29.50 554	4.67 544	27.17 562	7.80 541

notaker	47.42 568	55.20 569	49.13 559	56.52 570	40.18 566	38.52 553	32.97 565	47.21 559	56.08 562	57.21 567	57.24 566	60.09 562	59.19 573	53.93 571	41.64 565	40.61 568	19.93 567	57.21 570	37.41 566	49.02 568	39.02 568

FADE	25.68 550	17.27 543	50.60 560	10.46 536	9.90 538	22.50 526	9.17 518	35.80 551	53.05 558	20.32 518	19.01 475	26.54 526	34.42 550	39.35 557	33.52 555	30.62 565	14.22 565	38.39 564	37.63 567	5.22 529	5.56 534

JetBlue	29.12 555	15.72 542	54.12 561	15.93 544	20.98 557	60.90 573	30.62 564	39.38 552	34.62 540	34.08 546	39.69 544	57.35 560	43.17 560	50.71 569	50.60 570	2.41 523	3.79 553	2.81 527	3.45 539	9.57 539	12.59 558

EDNetEfficient	13.82 526	6.19 519	54.79 562	2.83 461	3.60 475	4.86 366	8.57 514	8.61 324	32.90 531	40.77 553	30.59 523	18.33 499	21.87 535	11.38 471	25.36 541	0.15 450	0.23 489	0.06 462	1.03 520	2.54 518	1.79 507

HanzoNet	56.48 572	59.32 571	58.25 563	55.32 569	41.94 567	50.95 568	41.33 567	51.12 565	61.40 566	65.62 574	65.59 572	71.66 573	69.41 574	70.77 574	60.03 572	63.99 575	34.70 572	61.96 572	50.54 571	51.00 570	44.71 570

AnyNet_C01	16.12 534	10.81 539	59.36 564	4.42 516	2.49 437	30.06 541	15.15 550	17.51 506	16.51 486	17.88 509	37.69 541	24.04 519	17.54 517	29.60 545	33.29 554	0.28 477	0.38 507	0.43 512	0.42 495	2.57 519	1.98 511

USTest	87.63 582	76.50 576	65.53 565	81.26 579	83.10 579	100.00 586	100.00 587	99.53 585	99.60 584	98.32 582	99.02 585	90.87 578	98.33 583	84.28 577	98.23 584	79.97 579	96.20 581	69.82 575	73.75 578	75.48 578	82.80 582

UNDER WATER-64	45.16 567	46.99 566	66.69 566	43.90 564	27.64 564	55.58 572	41.87 568	39.42 553	48.42 555	51.73 564	43.08 549	67.76 571	56.69 571	48.02 567	48.34 567	39.50 567	17.64 566	51.78 568	38.93 568	36.62 565	32.61 567

UNDER WATER	45.09 566	48.60 567	67.37 567	49.30 566	31.41 565	53.80 571	37.39 566	40.25 554	52.48 557	50.24 561	45.37 552	68.37 572	57.76 572	51.03 570	49.88 568	29.97 564	13.75 564	51.22 567	36.57 565	37.87 566	29.12 566

LRCNet_RVC	66.23 574	65.67 575	67.63 568	71.47 573	54.32 572	32.17 546	2.66 420	63.19 575	21.35 510	81.79 577	91.26 578	83.62 576	71.62 575	69.32 573	52.57 571	95.49 582	64.45 575	95.07 582	95.19 582	71.52 574	74.31 576

ASD4	75.85 576	81.57 577	69.25 569	68.23 572	80.87 577	96.24 578	99.15 583	77.50 576	93.47 580	77.59 576	85.63 576	78.32 575	76.43 576	77.89 576	82.61 576	58.30 573	62.67 574	55.02 569	62.43 574	68.35 573	65.49 575

MADNet++	82.84 577	82.38 578	73.57 570	87.72 580	82.97 578	93.14 576	69.15 574	86.42 580	82.50 576	93.46 581	86.70 577	86.28 577	80.92 577	88.34 578	88.84 577	86.83 580	84.17 580	72.64 577	68.92 576	80.47 580	81.42 580

TCMNet-wrong-test	67.23 575	85.83 579	81.56 571	95.63 581	94.73 581	89.35 575	85.42 576	51.73 566	33.71 536	51.26 562	61.71 570	61.33 563	41.23 558	77.26 575	64.71 573	48.76 570	9.03 563	70.12 576	68.11 575	90.76 582	82.37 581

JetRed	61.02 573	61.05 572	82.56 572	46.09 565	56.80 573	83.19 574	63.76 573	59.26 574	63.61 567	69.29 575	68.85 575	66.59 569	47.62 564	61.57 572	74.09 575	45.58 569	66.14 576	46.59 566	45.06 570	63.17 572	49.58 572

RTS	18.87 544	9.32 536	86.48 573	4.95 520	6.10 520	42.08 556	14.70 544	15.49 493	41.06 549	22.65 523	32.32 528	13.77 459	19.54 526	37.98 554	28.96 547	0.41 489	0.23 489	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 470

RTSA	18.87 544	9.32 536	86.48 573	4.95 520	6.10 520	42.08 556	14.70 544	15.49 493	41.06 549	22.65 523	32.32 528	13.77 459	19.54 526	37.98 554	28.96 547	0.41 489	0.23 489	0.00 1	0.02 330	0.91 492	0.50 470

coex-ft	19.78 547	19.39 545	87.73 575	1.77 343	1.80 401	17.25 513	13.50 540	12.63 450	42.10 551	60.18 568	38.90 542	28.72 530	28.74 544	11.74 477	27.40 545	0.21 464	0.23 489	0.04 451	0.30 476	1.36 503	1.54 505

DLNR_Zeroshot_test	24.70 549	50.77 568	90.11 576	98.11 585	97.34 583	1.38 57	0.12 94	22.79 538	3.09 137	1.07 123	2.95 142	0.71 126	0.29 52	6.93 283	2.29 310	38.56 566	0.37 506	0.00 1	0.30 476	76.73 579	0.09 283

MADNet+	27.07 552	33.84 558	90.97 577	20.14 548	7.47 530	48.43 564	47.10 571	35.43 550	36.46 543	20.11 517	30.05 521	25.29 522	35.08 551	45.50 563	50.28 569	2.13 522	2.00 529	1.19 522	0.76 513	4.71 525	4.43 525

HaxPig	98.85 585	99.94 586	95.08 578	99.99 588	100.00 587	94.03 577	94.78 577	99.15 584	99.98 587	99.99 588	100.00 587	99.98 589	99.99 587	98.12 583	95.97 581	100.00 589	99.99 587	100.00 586	99.99 587	100.00 588	99.99 588

PML	97.88 583	100.00 589	96.45 579	98.01 584	97.88 584	100.00 586	99.35 584	96.88 581	97.72 582	100.00 589	97.36 582	97.38 583	99.60 584	100.00 590	96.32 582	99.99 587	97.55 582	100.00 586	96.01 583	99.18 584	87.92 583

xxxxx1	85.63 579	90.31 580	96.68 580	76.54 575	80.57 574	97.44 581	96.86 580	85.53 577	88.53 577	88.68 578	91.71 579	94.23 579	92.93 578	90.02 579	91.98 578	70.60 576	70.39 577	73.68 578	81.46 579	74.61 575	79.86 577

tt_ll	85.63 579	90.31 580	96.68 580	76.54 575	80.57 574	97.44 581	96.86 580	85.53 577	88.53 577	88.68 578	91.71 579	94.23 579	92.93 578	90.02 579	91.98 578	70.60 576	70.39 577	73.68 578	81.46 579	74.61 575	79.86 577

ff	85.63 579	90.31 580	96.68 580	76.54 575	80.57 574	97.44 581	96.86 580	85.53 577	88.53 577	88.68 578	91.71 579	94.23 579	92.93 578	90.02 579	91.98 578	70.60 576	70.39 577	73.68 578	81.46 579	74.61 575	79.86 577

AVERAGE_ROB	99.62 589	99.95 587	98.81 583	100.00 591	100.00 587	98.08 584	95.47 578	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	99.99 588	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

MEDIAN_ROB	98.41 584	99.70 584	99.30 584	97.09 582	97.02 582	96.89 579	95.77 579	97.66 583	97.28 581	98.79 585	98.94 584	99.18 584	98.14 582	96.89 582	96.88 583	99.96 586	99.16 583	100.00 586	99.99 587	99.69 585	99.88 585

EDNetEfficientorigin	17.87 541	14.00 541	99.53 585	1.64 325	0.92 324	10.55 465	6.26 494	13.21 461	34.84 541	38.20 550	36.91 540	27.47 529	26.32 543	14.71 504	25.69 542	0.04 392	0.06 359	0.14 485	0.52 503	3.16 522	3.27 520

Anonymous_1	99.08 586	99.91 585	99.85 586	97.63 583	99.10 585	100.00 586	100.00 587	99.61 587	99.96 586	99.28 587	99.86 586	99.54 586	99.99 587	99.29 584	99.75 585	96.05 583	99.59 584	97.31 583	98.57 584	97.71 583	98.63 584

tt	83.26 578	0.34 117	99.99 587	79.40 578	93.18 580	100.00 586	100.00 587	100.00 590	99.95 585	60.33 569	47.63 556	99.98 589	99.96 586	99.98 587	100.00 591	92.42 581	99.82 585	73.83 581	73.63 577	88.42 581	56.35 574

test_example2	99.39 588	99.98 588	99.99 587	100.00 591	99.98 586	99.72 585	99.99 586	97.34 582	100.00 588	100.00 589	100.00 587	96.42 582	96.66 581	99.97 586	99.96 586	100.00 589	99.97 586	98.66 584	99.15 585	100.00 588	100.00 590

DPSMNet_ROB	99.91 591	100.00 589	99.99 587	99.99 588	100.00 587	100.00 586	100.00 587	99.98 589	100.00 588	98.35 583	100.00 587	99.84 587	100.00 589	99.98 587	99.99 588	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

DGTPSM_ROB	99.90 590	100.00 589	99.99 587	99.99 588	100.00 587	100.00 586	100.00 587	99.97 588	100.00 588	98.35 583	100.00 587	99.84 587	100.00 589	99.98 587	99.99 588	99.99 587	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

FlowAnything	100.00 594	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

ccccc	99.32 587	96.61 583	100.00 591	100.00 591	100.00 587	97.41 580	99.44 585	99.56 586	97.80 583	99.27 586	97.59 583	99.35 585	99.84 585	99.92 585	99.98 587	100.00 589	100.00 588	99.95 585	99.77 586	100.00 588	100.00 590

Selective-RAFT-Error	100.00 594	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

CasAABBNet	100.00 594	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	100.00 590

LSM0	100.00 594	100.00 589	100.00 591	100.00 591	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 589	100.00 588	99.99 588

DPSM_ROB	99.95 592	100.00 589	100.00 591	99.76 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	99.21 584	100.00 588	100.00 586	100.00 589	99.99 586	99.95 586

DPSM	99.95 592	100.00 589	100.00 591	99.76 586	100.00 587	100.00 586	100.00 587	100.00 590	100.00 588	100.00 589	100.00 587	100.00 591	100.00 589	100.00 590	100.00 591	99.21 584	100.00 588	100.00 586	100.00 589	99.99 586	99.95 586

Low-res two-view benchmark