Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.08 1	0.29 198	0.54 7	0.07 192	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 6	0.09 1	0.01 4	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.09 5	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.26 17	0.21 146	1.40 87	0.02 64	0.02 162	1.16 159	0.29 415	1.00 59	0.18 2	0.04 24	0.03 65	0.07 112	0.02 47	0.47 88	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

fffy	0.33 40	0.35 226	1.42 89	0.21 310	0.46 417	0.34 10	0.01 63	0.94 54	0.20 3	0.04 24	0.03 65	0.06 93	0.01 15	0.22 20	0.17 88	0.00 1	0.56 384	0.00 1	0.00 1	0.13 347	1.39 460

FlowAnything_test	0.14 2	0.15 66	0.40 2	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.00 1	0.63 30	0.21 4	0.09 45	0.03 65	0.01 1	0.00 1	0.06 2	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.04 54

test_4	0.65 160	0.40 244	1.73 133	0.11 251	0.19 324	1.28 221	0.03 217	1.41 73	0.22 5	0.28 124	3.49 462	0.72 246	0.09 196	1.93 257	0.53 268	0.00 1	0.11 317	0.00 1	0.08 377	0.16 386	0.15 176

knoymous	0.41 69	0.09 16	1.34 85	0.05 153	0.01 96	1.15 153	0.01 63	2.36 146	0.23 6	0.51 189	0.02 2	1.64 335	0.00 1	0.49 96	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.04 54

LoS_RVC	0.25 14	0.60 320	1.21 75	0.16 279	0.13 291	0.98 71	0.01 63	0.85 48	0.25 7	0.08 42	0.02 2	0.07 112	0.04 105	0.49 96	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.07 91

GMOStereo	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

error version	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

test-v	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

test-2	0.62 146	0.55 297	1.80 154	0.09 223	0.61 443	1.07 107	0.03 217	2.92 179	0.25 7	2.23 404	0.02 2	0.66 230	0.04 105	0.25 25	0.22 122	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.19 208

MC-Stereo	0.57 130	0.16 82	1.63 118	0.70 449	0.93 484	1.10 130	0.01 63	1.43 76	0.26 12	0.91 237	0.02 2	0.08 118	0.11 213	0.61 142	0.23 130	0.00 1	1.15 516	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.84 512

IGEV-RUCA	0.31 34	0.10 27	0.83 20	0.12 258	0.11 280	1.25 202	0.31 423	0.85 48	0.27 13	0.11 51	0.14 157	0.16 159	0.24 273	0.35 61	0.25 142	0.05 479	0.19 334	0.20 517	0.23 470	0.19 412	0.32 279

depthmonostereo	0.43 78	0.34 223	2.49 298	0.10 235	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.69 32	0.29 14	0.06 33	0.03 65	0.55 216	0.28 286	2.10 261	0.27 153	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.29 269

TestStereo	0.67 164	0.99 417	2.26 254	0.00 1	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.77 104	0.30 15	0.20 94	0.05 104	0.08 118	0.06 150	6.62 447	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98

DCVSM-stereo	0.74 186	0.09 16	1.76 145	0.07 192	0.01 96	1.24 194	0.04 252	2.09 134	0.31 16	3.55 471	0.09 136	3.02 422	0.59 346	1.43 232	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 91	0.01 14

MSKI-zero shot	0.91 235	0.18 101	1.86 178	0.61 423	0.62 451	1.36 253	0.05 273	3.41 219	0.31 16	0.73 214	1.79 399	0.88 269	0.00 1	4.71 353	0.16 81	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.21 459	0.02 91	0.32 279

U	1.79 422	0.09 16	1.35 86	0.06 175	7.35 551	10.70 535	0.00 1	0.86 50	0.32 18	0.02 8	0.03 65	0.11 139	0.02 47	0.15 11	0.07 15	0.00 1	0.00 1	9.53 549	5.06 565	0.01 37	0.01 14

ACV-stereo	1.68 412	0.45 257	3.08 351	0.05 153	0.04 211	6.19 511	0.18 368	2.01 127	0.33 19	0.23 108	0.02 2	10.33 525	5.28 516	4.05 320	1.17 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.15 176

DilatedVolume-Stereo	0.27 23	0.13 56	1.24 79	0.02 64	0.08 253	0.87 54	0.05 273	0.54 22	0.35 20	0.10 48	0.25 196	0.16 159	0.15 236	0.33 57	0.60 277	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.03 344	0.03 160	0.33 285

water-stereo	0.31 34	0.26 175	2.15 239	0.06 175	0.02 162	1.03 79	0.00 1	0.46 15	0.39 21	0.20 94	0.08 132	0.06 93	0.06 150	0.34 59	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 91	0.68 376

4D-IteraStereo	0.59 135	0.98 414	2.62 309	0.04 136	0.09 264	1.07 107	0.08 316	1.45 78	0.39 21	0.12 58	0.05 104	0.82 265	0.10 204	0.77 173	1.05 361	0.00 1	0.40 358	0.00 1	0.00 1	0.08 265	1.79 507

IGEV-Stereo++	0.42 73	0.07 3	0.79 14	0.17 280	0.28 375	1.13 143	0.00 1	1.98 124	0.41 23	0.31 134	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.56 121	0.30 167	0.00 1	0.73 411	0.00 1	0.00 1	0.04 194	1.55 475

THIR-Stereo	1.54 401	0.48 273	1.88 186	0.01 13	0.02 162	1.08 115	4.17 527	2.48 152	0.41 23	1.09 272	4.30 478	1.90 354	4.08 501	6.84 460	1.81 400	0.00 1	0.00 1	0.04 492	0.00 1	0.06 226	0.04 54

GMStereo_Zeroshot	0.67 164	0.24 163	1.87 184	0.87 480	0.00 1	1.26 211	0.01 63	2.01 127	0.42 25	1.44 323	0.58 283	1.73 344	0.19 259	2.62 267	0.10 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.09 123

UniTT-Stereo	0.23 10	0.28 188	1.91 192	0.05 153	0.16 310	0.34 10	0.02 160	0.46 15	0.42 25	0.06 33	0.18 168	0.05 72	0.07 167	0.22 20	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.01 14

GLC_STEREO	0.19 5	0.13 56	0.94 45	0.03 102	0.00 1	0.95 68	0.03 217	0.33 6	0.44 27	0.10 48	0.04 87	0.06 93	0.04 105	0.44 83	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

R-Stereo Train	0.56 126	0.15 66	1.83 170	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 370	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

RAFT-Stereo	0.56 126	0.15 66	1.83 170	0.02 64	0.00 1	1.26 211	0.09 328	4.14 320	0.45 28	1.86 370	0.42 251	0.06 93	0.01 15	0.32 52	0.46 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	0.67 164	0.91 388	1.85 175	0.60 419	1.02 495	1.16 159	0.04 252	3.25 209	0.48 30	0.19 86	0.18 168	0.11 139	0.19 259	1.17 210	0.58 275	0.00 1	1.47 538	0.00 1	0.01 313	0.05 212	0.22 238

RAStereo	0.24 12	0.44 256	1.96 199	0.06 175	0.01 96	0.18 5	0.01 63	0.95 55	0.49 31	0.14 63	0.06 114	0.05 72	0.05 127	0.26 30	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	1.80 425	20.09 565	11.97 535	0.09 223	0.00 1	0.46 34	0.05 273	0.49 17	0.50 32	0.17 76	0.03 65	0.04 50	0.00 1	0.14 8	0.45 233	0.00 1	0.35 357	0.00 1	0.06 369	0.07 253	1.12 437

DeepPruner_ROB	1.04 286	0.99 417	3.05 349	0.02 64	0.00 1	1.60 345	0.17 362	3.96 287	0.52 33	3.41 468	0.03 65	2.06 366	0.17 250	3.35 289	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.14 166

xyz-stereo	4.49 514	0.31 207	37.34 562	0.02 64	0.01 96	19.38 551	0.01 63	2.42 149	0.53 34	2.00 386	14.43 527	2.64 403	0.14 232	7.36 491	2.92 453	0.00 1	0.01 233	0.23 520	0.00 1	0.05 212	0.09 123

LG-Stereo_L2	0.25 14	0.20 139	0.81 18	0.20 304	0.15 306	1.04 85	0.15 358	0.62 29	0.53 34	0.09 45	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.23 23	0.23 130	0.00 1	0.55 382	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.20 228

testlalala_base	1.48 391	0.15 66	1.50 96	0.09 223	0.20 329	1.20 173	0.01 63	4.81 389	0.53 34	0.25 115	0.02 2	0.24 171	0.05 127	0.29 40	0.50 260	7.67 547	1.93 547	0.00 1	0.27 495	9.18 544	0.79 399

riskmin	0.95 255	0.06 1	2.01 207	0.80 472	0.86 473	1.58 339	0.24 391	4.28 340	0.53 34	0.85 230	0.29 208	2.60 398	1.04 392	0.70 161	0.61 282	0.00 1	0.85 435	0.00 1	0.26 491	0.01 37	1.48 466

TANstereo	0.37 51	0.50 278	1.62 112	0.03 102	0.01 96	1.16 159	0.00 1	0.56 25	0.53 34	1.05 265	1.38 372	0.06 93	0.05 127	0.45 85	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32

CAS++	0.35 43	0.27 185	1.08 62	0.04 136	0.00 1	0.34 10	0.01 63	4.25 335	0.54 39	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.00 1	0.24 24	0.06 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test-3	0.86 221	0.15 66	2.03 212	0.37 363	0.56 430	1.01 74	0.02 160	3.05 193	0.54 39	1.98 385	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.73 308	0.38 211	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.82 401

Gwc-CoAtRS	0.52 107	0.16 82	1.68 126	0.05 153	0.13 291	1.06 101	0.03 217	2.88 173	0.54 39	0.40 154	0.02 2	2.22 380	0.03 80	0.49 96	0.26 150	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.22 464	0.01 37	0.11 143

test_1	0.84 214	0.15 66	2.03 212	0.37 363	0.55 427	1.01 74	0.02 160	3.06 195	0.55 42	1.73 365	0.02 2	1.09 299	0.04 105	3.70 306	0.38 211	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.84 406

GES	0.75 187	0.26 175	2.66 313	0.01 13	0.00 1	1.63 359	0.08 316	6.06 485	0.57 43	0.68 204	0.40 246	0.37 188	0.66 367	0.84 190	0.49 255	0.02 452	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.10 135

CFNet-RSSM	0.60 140	0.15 66	1.55 103	0.05 153	0.14 297	1.27 217	0.02 160	4.87 394	0.58 44	0.34 139	0.02 2	1.92 356	0.04 105	0.49 96	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.27 495	0.01 37	0.10 135

test_3	0.81 204	0.15 66	2.17 241	0.36 360	0.58 436	1.03 79	0.01 63	3.01 191	0.59 45	0.98 247	0.02 2	1.04 292	0.04 105	3.72 307	0.39 218	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.25 484	0.16 386	0.69 383

DRaft	1.40 380	0.20 139	1.83 170	0.09 223	0.01 96	1.66 369	0.42 437	2.13 138	0.59 45	3.75 476	5.16 486	0.41 197	4.27 502	5.52 400	1.63 394	0.01 424	0.06 295	0.00 1	0.07 373	0.08 265	0.12 152

UGAM-zero	1.89 430	0.19 130	2.80 321	0.22 314	0.47 419	1.57 336	0.35 430	6.96 514	0.60 47	1.40 320	0.26 202	8.37 516	4.43 504	7.06 483	0.71 301	0.00 1	0.67 399	0.00 1	0.58 532	0.02 91	1.16 444

XX-Stereo	1.24 336	0.25 172	6.03 485	1.30 510	0.29 377	1.28 221	0.00 1	4.12 316	0.60 47	1.29 302	0.50 265	3.63 452	0.03 80	4.05 320	0.18 93	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.23 470	0.03 160	0.47 324

MIF-Stereo (partial)	0.37 51	0.39 240	1.98 203	0.02 64	0.00 1	0.43 29	0.02 160	2.35 145	0.61 49	0.18 79	0.10 139	0.07 112	0.07 167	0.61 142	0.40 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.02 32

raftrobust	0.68 170	0.89 385	1.80 154	0.02 64	1.29 511	1.22 185	0.05 273	2.37 147	0.62 50	2.99 454	0.03 65	0.12 143	0.15 236	0.60 138	0.51 263	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.24 246

XX-TBD	0.36 48	0.59 316	1.75 139	0.07 192	0.00 1	1.11 137	0.00 1	0.73 40	0.63 51	0.44 162	1.24 363	0.06 93	0.06 150	0.39 67	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 47

mms	0.32 37	0.28 188	0.78 13	0.12 258	0.37 399	0.34 10	0.01 63	0.45 14	0.64 52	0.12 58	0.03 65	0.06 93	0.05 127	0.56 121	0.06 11	0.00 1	0.24 338	0.00 1	0.00 1	0.13 347	2.13 532

H2IRNET	0.57 130	0.56 307	2.03 212	0.25 330	0.06 227	1.20 173	0.01 63	1.91 119	0.64 52	0.04 24	1.78 398	0.47 203	0.04 105	1.69 244	0.42 226	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.01 313	0.24 441	0.08 98

DLNR_Zeroshot_test	23.30 568	50.27 573	88.62 574	97.23 586	94.59 582	1.20 173	0.00 1	20.92 559	0.64 52	0.06 33	0.02 2	0.03 32	0.02 47	4.50 344	0.25 142	32.51 571	0.96 470	0.00 1	0.27 495	72.47 578	1.47 465

model_zeroshot	0.87 222	0.46 264	2.80 321	0.68 446	0.93 484	1.84 395	0.08 316	3.66 240	0.66 55	1.23 295	0.01 1	1.18 305	0.06 150	1.25 222	0.46 242	0.03 466	0.71 407	0.00 1	0.20 449	0.02 91	1.14 439

EKT-Stereo	0.91 235	0.23 158	2.14 237	0.84 477	4.27 541	1.23 189	0.04 252	2.85 172	0.67 56	0.44 162	0.40 246	0.95 285	0.08 181	2.93 280	0.38 211	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.07 373	0.04 194	0.40 313

AEACV	0.64 158	0.08 10	1.46 90	0.72 453	0.96 486	1.22 185	0.00 1	1.90 118	0.67 56	0.54 193	0.07 126	0.02 6	0.73 374	0.63 145	0.28 156	0.01 424	0.92 450	0.00 1	0.36 516	0.09 287	2.04 527

EGLCR-Stereo	0.64 158	0.12 50	1.52 97	0.74 460	0.75 466	1.83 392	0.54 450	2.79 169	0.67 56	0.66 203	0.04 87	0.01 1	0.02 47	0.77 173	0.45 233	0.00 1	0.71 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 439

ICVP	0.53 111	0.09 16	1.86 178	0.01 13	0.01 96	1.12 139	0.21 380	4.35 345	0.68 59	0.45 167	0.28 205	0.33 185	0.07 167	0.72 166	0.25 142	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.11 143
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cross-raft	0.67 164	0.19 130	1.85 175	0.58 414	0.71 462	1.09 124	0.10 336	3.52 224	0.69 60	0.41 159	0.02 2	2.81 411	0.04 105	0.55 118	0.23 130	0.00 1	0.13 323	0.00 1	0.16 423	0.01 37	0.22 238

ours_stereo	0.32 37	0.30 199	1.12 66	0.08 204	0.30 389	0.80 46	0.04 252	0.54 22	0.70 61	0.06 33	0.03 65	0.06 93	0.03 80	0.50 103	0.06 11	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.14 361	1.62 487

MM-Stereo_test2	0.51 99	0.19 130	1.86 178	0.74 460	0.08 253	1.16 159	0.01 63	0.78 45	0.71 62	0.48 181	0.03 65	0.05 72	0.07 167	0.47 88	0.40 221	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.05 361	0.28 461	1.94 524

DDVS	1.00 276	0.21 146	1.83 170	0.21 310	0.27 369	3.12 452	0.25 395	3.00 188	0.71 62	0.77 220	0.82 321	2.14 372	0.44 325	5.24 386	0.66 291	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.04 194	0.20 228

IGEV-Stereo+	0.61 143	0.21 146	1.12 66	0.17 280	1.20 505	0.64 40	0.02 160	0.33 6	0.71 62	0.39 149	0.05 104	0.05 72	0.05 127	1.92 255	0.48 253	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.24 481	1.85 534	2.11 531

DCRE	1.01 279	0.54 296	1.52 97	0.30 351	0.99 490	1.31 231	0.00 1	1.69 96	0.71 62	1.12 278	7.77 505	0.74 250	0.02 47	0.28 34	0.45 233	0.00 1	0.71 407	0.00 1	0.25 484	0.02 91	1.78 505

Anonymous_2	2.17 457	0.32 215	2.35 270	0.80 472	0.85 470	1.67 374	0.22 385	4.62 371	0.71 62	1.12 278	0.40 246	3.18 433	1.94 451	0.84 190	0.77 310	0.06 489	1.09 497	3.25 544	14.62 569	3.25 536	1.43 464

GREAT-IGEV	0.63 152	0.27 185	1.97 202	0.43 376	1.32 513	1.14 150	0.06 300	0.43 12	0.73 67	0.37 142	0.56 276	0.02 6	0.07 167	0.53 113	0.63 286	0.05 479	1.44 534	0.00 1	0.20 449	0.12 335	2.36 534

IGEV_Zeroshot_test	1.07 293	0.28 188	3.68 400	0.51 403	0.58 436	1.13 143	0.54 450	4.64 374	0.73 67	1.14 280	0.75 310	3.21 436	0.70 371	0.77 173	0.57 273	0.00 1	0.52 378	0.00 1	0.16 423	0.04 194	1.56 476

IGEV++	0.76 190	0.41 248	1.49 95	0.75 464	0.88 476	0.38 22	0.03 217	5.40 444	0.75 69	0.25 115	0.07 126	0.04 50	0.16 245	0.81 187	0.36 197	0.00 1	1.17 518	0.00 1	0.04 358	0.14 361	1.96 525

GANet-ADL	0.62 146	0.16 82	1.89 189	0.15 271	0.02 162	1.46 292	0.02 160	3.83 264	0.75 69	0.40 154	1.08 346	1.09 299	0.18 254	0.65 150	0.47 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.13 160

test-1	0.77 194	0.31 207	1.67 123	0.03 102	0.97 487	1.23 189	0.07 307	4.63 372	0.75 69	0.73 214	0.67 300	1.06 295	0.03 80	0.58 127	0.80 314	0.02 452	0.79 421	0.00 1	0.07 373	0.01 37	0.96 422

MaDis-Stereo	0.30 32	0.62 328	1.63 118	0.07 192	0.19 324	0.40 25	0.02 160	1.36 69	0.76 72	0.04 24	0.05 104	0.13 151	0.05 127	0.38 65	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

raft+_RVC	0.71 177	1.05 432	1.86 178	0.64 434	1.31 512	1.20 173	0.05 273	2.44 150	0.77 73	0.18 79	0.43 254	0.08 118	0.15 236	0.93 197	0.64 287	0.00 1	1.43 533	0.00 1	0.00 1	0.09 287	1.03 429

S2M2	0.17 4	0.18 101	0.83 20	0.02 64	0.01 96	0.32 8	0.01 63	0.52 19	0.78 74	0.00 1	0.14 157	0.03 32	0.01 15	0.37 62	0.16 81	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.14 2	0.12 50	0.31 1	0.06 175	0.00 1	1.03 79	0.00 1	0.29 3	0.78 74	0.01 4	0.02 2	0.04 50	0.01 15	0.13 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

Reg-Stereo(zero)	0.71 177	0.07 3	2.28 256	0.03 102	1.01 493	1.58 339	0.37 433	1.52 79	0.78 74	0.18 79	0.16 161	1.75 346	1.08 395	0.91 196	1.25 375	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.24 481	0.01 37	0.54 338

GCAP-Stereo	0.56 126	0.71 348	1.55 103	0.30 351	1.03 497	1.27 217	0.01 63	2.03 129	0.78 74	0.30 131	0.35 231	0.10 136	0.10 204	0.56 121	0.75 308	0.00 1	1.06 489	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.25 255

HI	0.65 160	0.55 297	2.46 293	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 326	0.02 2	2.63 400	0.64 359	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.08 98

CoSv	0.65 160	0.55 297	2.46 293	0.20 304	0.00 1	1.16 159	0.01 63	1.98 124	0.79 78	1.46 326	0.02 2	2.63 400	0.64 359	0.63 145	0.24 138	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.08 98

tt45	0.54 115	0.46 264	1.12 66	0.04 136	0.00 1	1.32 240	0.05 273	1.00 59	0.79 78	0.05 29	0.03 65	0.09 127	0.03 80	5.35 394	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.15 176

LoS	0.32 37	0.19 130	1.27 82	0.11 251	0.01 96	1.32 240	0.07 307	1.44 77	0.79 78	0.06 33	0.04 87	0.27 181	0.11 213	0.60 138	0.13 55	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.51 99	0.16 82	1.23 77	0.09 223	1.58 521	1.18 169	0.05 273	1.07 64	0.79 78	0.03 15	0.03 65	0.14 153	0.10 204	0.55 118	0.12 44	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	2.98 539

AACVNet	1.04 286	0.87 382	2.22 247	0.25 330	0.00 1	1.79 388	0.01 63	4.21 326	0.79 78	1.17 285	0.27 204	1.50 321	0.16 245	6.30 434	0.89 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.04 54

CFNet-ft	0.97 267	0.94 399	2.30 260	0.01 13	0.27 369	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 233	0.20 185	3.76 457	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.09 123

CFNet_RVC	0.97 267	0.94 399	2.30 260	0.01 13	0.27 369	1.37 255	0.02 160	2.76 165	0.79 78	0.88 233	0.20 185	3.76 457	0.38 311	4.21 325	1.34 379	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.08 265	0.09 123

AdaDepth	0.35 43	0.14 63	1.78 151	0.05 153	0.03 184	1.30 226	0.01 63	0.39 11	0.80 86	0.11 51	0.03 65	0.02 6	0.08 181	0.68 158	0.13 55	0.00 1	0.75 414	0.00 1	0.18 438	0.01 37	0.56 349

LG-Stereo_L1	0.24 12	0.20 139	0.85 23	0.20 304	0.15 306	0.34 10	0.13 349	0.86 50	0.80 86	0.08 42	0.02 2	0.02 6	0.00 1	0.22 20	0.23 130	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.19 208

fffft	0.31 34	0.31 207	0.88 26	0.02 64	0.00 1	0.92 61	0.01 63	1.72 98	0.80 86	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.01 15	0.41 72	0.34 189	0.00 1	0.04 281	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.39 308
1: 1. 1
999	0.56 126	0.38 237	1.07 59	0.01 13	0.00 1	1.31 231	0.10 336	0.44 13	0.80 86	0.02 8	0.32 219	0.03 32	0.02 47	5.80 415	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.11 143

MGS-Stereo	0.35 43	0.20 139	1.15 70	0.04 136	0.00 1	0.52 39	0.01 63	0.52 19	0.80 86	0.03 15	2.86 446	0.04 50	0.03 80	0.28 34	0.07 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 499	0.00 1

castereo	0.42 73	0.31 207	0.60 8	0.01 13	0.05 221	0.81 48	0.04 252	3.96 287	0.81 91	0.15 65	0.02 2	0.08 118	0.14 232	0.25 25	0.48 253	0.00 1	0.19 334	0.00 1	0.22 464	0.02 91	0.19 208

Pointernet	0.47 88	0.13 56	1.57 107	0.05 153	0.44 412	1.19 171	0.05 273	3.69 241	0.81 91	0.03 15	0.02 2	0.19 162	0.05 127	0.47 88	0.13 55	0.00 1	0.26 342	0.00 1	0.14 410	0.01 37	0.24 246

CASS	0.63 152	0.16 82	1.88 186	0.03 102	0.01 96	1.67 374	0.04 252	3.11 202	0.81 91	2.25 409	1.02 343	0.29 182	0.35 302	0.70 161	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.04 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.42 73	0.75 358	1.76 145	0.03 102	0.00 1	0.33 9	0.01 63	3.75 248	0.81 91	0.02 8	0.03 65	0.04 50	0.07 167	0.52 109	0.23 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.03 47

KYRaft	1.26 349	0.08 10	1.58 108	0.06 175	0.23 343	1.28 221	0.75 468	2.92 179	0.81 91	3.20 461	7.14 503	0.99 289	2.70 472	1.56 235	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.66 492

iRaftStereo_RVC	0.55 121	0.59 316	1.20 74	0.03 102	0.00 1	1.23 189	0.01 63	2.55 154	0.81 91	0.15 65	0.23 193	0.70 242	0.12 226	0.48 91	0.22 122	0.00 1	1.14 515	0.00 1	0.00 1	0.33 477	1.13 438

MonSter	0.42 73	0.09 16	0.95 46	0.01 13	0.06 227	0.51 37	0.00 1	2.61 159	0.82 97	0.11 51	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.58 127	0.37 208	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.34 514	0.00 1	0.88 412

DEFOM-Stereo	0.19 5	0.24 163	0.63 10	0.08 204	0.00 1	1.05 95	0.00 1	0.36 9	0.82 97	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.28 34	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.10 135

SMoEStereo_RVC	0.26 17	0.48 273	0.92 39	0.03 102	0.00 1	1.05 95	0.05 273	0.52 19	0.83 99	0.08 42	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.41 72	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.43 323

PSM-AAD	1.21 328	0.08 10	1.53 99	0.10 235	0.27 369	1.35 252	3.14 516	2.74 164	0.83 99	2.89 449	2.04 412	0.16 159	5.25 514	3.51 297	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 98

HHNet	0.94 246	0.28 188	2.48 296	0.19 289	0.08 253	1.32 240	0.42 437	2.48 152	0.84 101	1.39 319	5.80 491	0.14 153	1.74 444	0.49 96	0.94 349	0.06 489	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.14 361	0.04 54

RAFT_CTSACE	0.85 218	0.95 402	2.60 305	0.60 419	0.05 221	1.20 173	0.01 63	3.18 206	0.85 102	0.79 224	1.57 387	2.18 379	0.78 378	1.20 213	0.22 122	0.00 1	0.33 353	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.21 236

monsterstereo	0.49 93	0.15 66	1.07 59	0.06 175	0.00 1	1.07 107	0.00 1	3.55 226	0.86 103	0.39 149	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.45 85	0.42 226	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.33 511	0.00 1	0.33 285

RAFT-Stereo-weight	0.57 130	0.10 27	1.28 83	0.10 235	0.42 407	1.41 272	0.05 273	3.80 252	0.86 103	1.02 260	0.52 270	0.26 179	0.01 15	0.42 76	0.15 71	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.60 355

RAFT+CT+SA	0.85 218	0.91 388	2.23 252	0.19 289	0.29 377	1.27 217	0.03 217	4.92 401	0.86 103	0.65 200	0.40 246	0.67 234	0.05 127	3.03 281	0.18 93	0.00 1	0.28 349	0.00 1	0.35 515	0.15 377	0.61 357

IGEV	0.23 10	0.07 3	0.46 4	0.01 13	0.00 1	1.10 130	0.01 63	0.37 10	0.87 106	0.22 104	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.18 13	0.31 169	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.19 445	0.00 1	0.19 208

MLG-Stereo_test3	0.25 14	0.15 66	0.85 23	0.28 346	0.17 314	1.08 115	0.00 1	0.51 18	0.87 106	0.23 108	0.06 114	0.02 6	0.01 15	0.04 1	0.03 4	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 187

LG-Stereo	0.48 91	0.24 163	1.82 167	0.10 235	0.20 329	1.05 95	0.00 1	3.59 232	0.87 106	0.26 119	0.10 139	0.37 188	0.08 181	0.14 8	0.19 103	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.28 268

CAS	0.95 255	0.12 50	1.08 62	6.79 545	0.08 253	1.10 130	0.01 63	0.97 56	0.87 106	0.03 15	0.04 87	0.07 112	0.06 150	0.37 62	0.15 71	6.94 546	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 271

DMCA-RVC	1.12 307	1.19 449	5.30 470	0.03 102	0.04 211	1.30 226	0.06 300	3.05 193	0.87 106	3.33 465	0.12 153	0.98 288	0.65 364	3.40 292	1.82 402	0.01 424	0.04 281	0.02 482	0.01 313	0.10 302	0.09 123

UCFNet_RVC	0.78 197	0.68 343	2.05 218	0.02 64	0.29 377	1.57 336	0.02 160	3.57 228	0.87 106	1.35 312	0.74 308	1.66 338	0.20 265	1.92 255	0.61 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

111111	0.37 51	0.08 10	0.72 12	0.15 271	0.26 363	1.10 130	0.02 160	1.58 82	0.88 112	0.19 86	0.04 87	0.01 1	0.06 150	0.32 52	0.15 71	0.00 1	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.09 287	1.06 434

AIO-test1	0.75 187	0.92 393	2.40 276	0.43 376	0.80 468	1.13 143	0.01 63	3.87 270	0.88 112	0.47 171	0.30 212	0.06 93	0.06 150	2.91 279	0.20 109	0.07 496	0.06 295	0.00 1	0.10 392	0.17 400	0.20 228

MyStereo06	1.08 296	0.47 270	3.30 373	0.03 102	0.14 297	1.53 323	0.02 160	5.58 452	0.88 112	1.15 283	0.73 307	3.48 447	1.15 399	0.86 194	0.66 291	0.00 1	1.10 501	0.00 1	0.16 423	0.02 91	0.37 296

CASnet	0.21 9	0.22 154	0.95 46	0.01 13	0.00 1	0.87 54	0.01 63	0.55 24	0.88 112	0.16 71	0.03 65	0.04 50	0.02 47	0.39 67	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	1.28 352	1.13 443	2.41 279	0.57 412	0.03 184	2.72 438	0.09 328	6.86 509	0.88 112	2.44 429	1.92 403	0.14 153	1.55 433	3.57 300	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.02 32

1w_stereo	0.41 69	0.07 3	0.46 4	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	3.62 236	0.89 117	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.28 286	0.29 40	0.23 130	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 275

xyz-stereo-finetune2	0.71 177	0.55 297	1.25 80	0.07 192	0.00 1	1.32 240	0.04 252	2.47 151	0.89 117	0.18 79	0.76 313	0.08 118	0.65 364	5.24 386	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

GCAP-BAT	0.78 197	0.18 101	1.84 174	0.66 437	0.66 453	2.13 407	0.04 252	1.42 75	0.89 117	1.14 280	1.26 365	1.13 302	0.09 196	0.65 150	0.85 326	0.02 452	1.07 491	0.00 1	0.48 525	0.06 226	1.08 436

ASMatch	1.46 387	0.17 94	2.35 270	0.73 458	0.20 329	1.22 185	0.25 395	1.04 63	0.89 117	0.30 131	11.50 519	0.92 278	2.31 460	6.65 450	0.56 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.04 54

Anonymous3	0.61 143	0.23 158	2.97 343	0.01 13	0.00 1	2.54 429	0.09 328	3.88 275	0.89 117	0.19 86	0.23 193	0.12 143	0.05 127	0.61 142	0.17 88	0.00 1	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.18 203

sCroCo_RVC	0.27 23	0.19 130	2.20 244	0.02 64	0.00 1	0.13 3	0.04 252	1.15 65	0.89 117	0.15 65	0.07 126	0.03 32	0.04 105	0.39 67	0.05 7	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

2w_stereo	0.38 59	0.09 16	0.97 49	0.01 13	0.00 1	0.99 73	0.00 1	2.70 161	0.90 123	0.22 104	0.04 87	0.03 32	0.08 181	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.67 399	0.00 1	0.14 410	0.00 1	0.24 246

LCNet	0.93 243	0.21 146	1.62 112	0.14 265	0.26 363	1.20 173	0.22 385	2.71 162	0.90 123	1.82 368	0.21 189	0.12 143	2.50 467	5.59 406	0.16 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.79 399

monsters	0.42 73	0.14 63	0.92 39	0.01 13	0.12 287	1.06 101	0.00 1	2.03 129	0.91 125	0.31 134	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.66 154	0.40 221	0.00 1	0.94 465	0.00 1	0.30 506	0.00 1	0.51 332

ccs_rob	0.71 177	0.20 139	2.35 270	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.17 204	0.91 125	0.82 228	0.45 259	2.28 383	0.63 356	1.78 252	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 166

asd	0.29 26	0.09 16	1.00 53	0.02 64	0.07 241	1.04 85	0.00 1	0.30 4	0.92 127	0.22 104	0.13 155	0.04 50	0.05 127	0.46 87	0.13 55	0.00 1	0.78 418	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.62 359

LG-G_1	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 318	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 372	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 383

LG-G	0.39 60	0.16 82	0.91 34	0.26 337	0.18 318	1.30 226	0.00 1	2.08 132	0.92 127	0.38 146	0.06 114	0.05 72	0.01 15	0.21 18	0.15 71	0.00 1	0.49 372	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.69 383

AIO_test	0.55 121	0.33 221	2.02 211	0.77 468	1.08 502	0.43 29	0.06 300	0.88 52	0.92 127	0.38 146	0.04 87	0.85 266	0.03 80	0.79 178	0.26 150	0.00 1	0.95 466	0.00 1	0.08 377	0.03 160	1.20 447

CFNet_pseudo	0.71 177	0.20 139	2.34 269	0.01 13	0.01 96	1.24 194	0.00 1	3.19 207	0.92 127	0.85 230	0.47 263	2.29 387	0.61 349	1.79 253	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.14 166

2.25w	0.41 69	0.10 27	1.07 59	0.02 64	0.00 1	1.04 85	0.00 1	2.10 135	0.93 132	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.01 15	0.53 113	0.33 179	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.27 495	0.00 1	0.67 369

2.75w_new	0.45 83	0.11 41	1.02 55	0.02 64	0.08 253	1.03 79	0.00 1	2.60 158	0.93 132	0.22 104	0.04 87	0.02 6	0.03 80	0.66 154	0.32 176	0.00 1	0.95 466	0.00 1	0.24 481	0.00 1	0.63 361

LGtest1	0.19 5	0.18 101	0.41 3	0.01 13	0.10 275	0.40 25	0.00 1	0.56 25	0.93 132	0.32 137	0.06 114	0.03 32	0.00 1	0.14 8	0.27 153	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.16 187

AIO-test2	0.97 267	1.34 466	2.49 298	0.42 373	0.37 399	1.23 189	0.01 63	3.86 267	0.93 132	0.37 142	1.47 381	0.51 211	0.05 127	2.73 273	0.21 119	3.00 540	0.09 310	0.00 1	0.01 313	0.09 287	0.30 271

Prome-Stereo	1.29 356	0.09 16	1.62 112	0.12 258	0.24 350	1.28 221	0.65 461	2.98 186	0.93 132	2.08 392	8.52 508	0.75 252	2.83 475	2.19 263	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.39 460

qwe	0.39 60	0.10 27	1.00 53	0.01 13	0.08 253	1.03 79	0.00 1	1.89 116	0.94 137	0.23 108	0.19 180	0.02 6	0.01 15	0.43 80	0.10 30	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.52 335

3.75w	0.35 43	0.07 3	0.90 32	0.01 13	0.01 96	1.15 153	0.00 1	1.93 122	0.94 137	0.21 100	0.03 65	0.02 6	0.02 47	0.37 62	0.15 71	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.01 313	0.00 1	0.19 208

3w_stereo	0.41 69	0.09 16	1.15 70	0.03 102	0.09 264	0.79 45	0.00 1	2.32 142	0.94 137	0.16 71	0.02 2	0.03 32	0.03 80	0.48 91	0.29 160	0.00 1	0.98 482	0.00 1	0.21 459	0.00 1	0.58 354

xyz-stereo-finetune	0.60 140	0.59 316	0.99 52	0.03 102	0.00 1	1.34 248	0.01 63	2.57 155	0.94 137	0.07 41	0.07 126	0.09 127	0.04 105	4.28 332	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.08 98

PAM	1.83 426	0.18 101	3.32 374	0.66 437	0.61 443	5.41 504	0.77 469	6.32 496	0.94 137	1.37 315	1.11 351	9.51 522	2.30 459	1.23 219	0.74 307	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.53 528	0.03 160	0.90 415

asda	0.39 60	0.11 41	0.90 32	0.02 64	0.01 96	1.13 143	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.23 108	0.07 126	0.04 50	0.08 181	0.52 109	0.12 44	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.22 464	0.00 1	0.67 369

4.25_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.55 344

4.5w_new	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.55 344

4.25w-stereo	0.39 60	0.10 27	0.89 29	0.02 64	0.01 96	1.06 101	0.00 1	1.80 107	0.95 142	0.29 128	0.11 144	0.03 32	0.05 127	0.51 104	0.31 169	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.23 470	0.00 1	0.55 344

HH	1.25 340	0.40 244	2.13 235	0.90 486	0.41 404	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 460	0.80 380	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.53 470

HanStereo	1.25 340	0.40 244	2.13 235	0.90 486	0.41 404	2.28 413	0.01 63	4.25 335	0.95 142	0.37 142	0.89 331	3.87 460	0.80 380	4.74 355	0.51 263	0.00 1	0.96 470	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.53 470

CRFU-Net	1.43 385	0.33 221	2.98 346	1.27 507	0.03 184	4.01 477	0.05 273	6.21 488	0.95 142	1.92 378	0.74 308	3.41 443	2.55 469	3.36 290	0.36 197	0.01 424	0.01 233	0.11 510	0.00 1	0.13 347	0.09 123

4w-stereo	0.40 68	0.07 3	1.09 64	0.01 13	0.13 291	0.80 46	0.00 1	1.75 103	0.96 149	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.52 109	0.31 169	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.28 502	0.00 1	0.74 392

3.25w_new	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 264	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.67 369

3.25w	0.37 51	0.10 27	0.92 39	0.02 64	0.09 264	1.02 76	0.00 1	1.86 113	0.96 149	0.15 65	0.06 114	0.02 6	0.02 47	0.30 45	0.14 64	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.67 369

CroCo-Stereo	0.50 95	0.63 331	2.38 274	0.14 265	0.00 1	0.19 6	0.02 160	4.28 340	0.96 149	0.14 63	0.03 65	0.46 201	0.08 181	0.32 52	0.29 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14
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
DFGA-Net	1.10 300	2.07 508	4.17 418	0.10 235	0.23 343	1.15 153	0.01 63	2.72 163	0.97 153	1.28 300	1.17 359	0.25 176	0.04 105	5.37 396	2.22 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 471	0.05 69

trnet	0.29 26	0.17 94	0.95 46	0.00 1	0.00 1	1.26 211	0.01 63	1.32 68	0.97 153	0.16 71	0.18 168	0.05 72	0.00 1	0.53 113	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32

RCA-Stereo	0.53 111	0.18 101	1.16 72	0.01 13	0.24 350	1.20 173	0.01 63	3.86 267	0.97 153	0.77 220	0.50 265	0.05 72	0.13 230	0.32 52	0.03 4	0.00 1	0.87 438	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.24 246

test_5	0.94 246	0.94 399	2.60 305	0.55 408	0.25 354	1.47 299	0.02 160	4.89 396	0.97 153	0.81 226	0.30 212	0.80 263	0.63 356	3.39 291	0.24 138	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.54 338

FTStereo	2.20 459	0.09 16	2.07 220	0.18 282	0.13 291	1.43 276	4.50 533	2.98 186	0.97 153	3.35 467	17.70 534	0.77 260	4.06 499	4.36 336	0.15 71	0.15 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	1.19 445

4.5_new	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.13 406	0.00 1	0.51 332

4.5w-stereo	0.37 51	0.08 10	0.91 34	0.03 102	0.01 96	0.94 66	0.00 1	1.73 100	0.98 158	0.28 124	0.17 163	0.03 32	0.01 15	0.54 116	0.10 30	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.13 406	0.00 1	0.51 332

2.5w	0.43 78	0.11 41	1.06 58	0.01 13	0.00 1	1.05 95	0.00 1	2.59 157	0.98 158	0.20 94	0.02 2	0.02 6	0.02 47	0.41 72	0.14 64	0.00 1	1.02 486	0.00 1	0.27 495	0.00 1	0.76 394

UNet	1.21 328	0.36 229	4.56 440	0.04 136	0.02 162	2.30 416	0.02 160	3.70 244	0.98 158	1.32 306	0.14 157	2.70 405	1.54 430	4.49 342	1.96 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91

3.5w_stereo	0.30 32	0.09 16	0.83 20	0.02 64	0.01 96	1.03 79	0.00 1	1.77 104	0.99 162	0.01 4	0.08 132	0.02 6	0.03 80	0.30 45	0.11 36	0.00 1	0.58 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 208

LG-Stereo_Zeroshot	0.52 107	0.15 66	1.72 131	0.22 314	0.14 297	1.47 299	0.04 252	2.21 139	0.99 162	0.39 149	0.11 144	0.70 242	0.03 80	0.65 150	0.58 275	0.02 452	0.46 364	0.00 1	0.23 470	0.01 37	0.36 293

CREStereo	0.29 26	0.19 130	0.91 34	0.00 1	0.01 96	1.24 194	0.01 63	1.31 67	0.99 162	0.17 76	0.17 163	0.04 50	0.00 1	0.56 121	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.02 32
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 26	0.32 215	0.88 26	0.02 64	0.00 1	1.05 95	0.01 63	0.80 46	1.00 165	0.76 219	0.34 224	0.10 136	0.06 150	0.13 6	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.09 123

ISRNet	0.98 270	0.37 235	3.32 374	0.08 204	0.00 1	1.17 167	0.04 252	3.63 237	1.03 166	2.26 410	1.68 393	2.56 396	0.20 265	2.65 268	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.14 166

CBFPSM	1.51 395	1.00 420	5.32 471	0.05 153	0.01 96	3.57 470	0.04 252	4.06 305	1.03 166	0.65 200	0.21 189	6.06 501	3.60 492	2.65 268	1.82 402	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.12 152

FADNet_RVC	1.32 366	1.54 482	5.37 472	0.02 64	0.06 227	2.78 441	0.07 307	4.19 325	1.03 166	0.44 162	0.35 231	0.67 234	0.10 204	5.42 398	1.92 408	0.24 515	0.33 353	0.11 510	0.33 511	0.66 523	0.68 376

iRaft-Stereo_20w	1.39 378	0.18 101	3.72 402	0.79 470	0.56 430	1.90 396	0.65 461	8.85 536	1.05 169	2.05 391	0.42 251	1.24 308	1.23 410	1.69 244	0.95 350	0.00 1	0.62 396	0.00 1	0.44 521	0.02 91	1.41 463

iRaft-Stereo_5w	1.28 352	0.93 396	3.51 387	0.14 265	0.66 453	1.21 181	0.01 63	3.87 270	1.06 170	0.19 86	1.97 406	1.62 333	1.50 428	6.80 458	1.07 364	0.00 1	0.16 325	0.00 1	0.06 369	0.26 452	0.67 369

IPLG	0.99 273	0.76 363	3.08 351	0.06 175	0.06 227	1.40 265	0.11 340	3.81 255	1.07 171	0.81 226	1.00 342	0.50 208	0.60 348	5.65 410	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 433	0.20 228

GANet-RSSM	1.09 298	0.80 371	2.41 279	0.72 453	0.00 1	1.39 261	0.02 160	5.15 418	1.07 171	0.95 245	0.34 224	2.06 366	1.12 397	4.69 351	0.80 314	0.00 1	0.00 1	0.04 492	0.00 1	0.15 377	0.09 123

DEmStereo	1.56 405	0.16 82	2.44 291	0.09 223	0.02 162	1.77 386	0.87 472	1.72 98	1.08 173	2.48 431	6.30 498	1.06 295	5.02 510	6.28 432	1.81 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

OMP-Stereo	1.29 356	0.75 358	1.67 123	2.47 532	0.29 377	1.61 351	0.32 426	2.38 148	1.09 174	2.66 440	1.14 355	3.04 424	0.17 250	7.40 492	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.08 98

sAnonymous2	0.50 95	0.60 320	4.41 435	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.35 291

CroCo_RVC	0.50 95	0.60 320	4.41 435	0.01 13	0.00 1	0.34 10	0.08 316	2.33 143	1.09 174	0.03 15	0.06 114	0.04 50	0.10 204	0.29 40	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.35 291

rvit_stereo_0081_aga	0.29 26	0.49 275	1.78 151	0.00 1	0.00 1	0.78 44	0.02 160	0.99 58	1.10 177	0.05 29	0.02 2	0.05 72	0.03 80	0.29 40	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

UPFNet	0.99 273	0.32 215	2.89 331	0.00 1	0.00 1	1.90 396	0.11 340	4.10 311	1.10 177	2.35 416	0.12 153	1.91 355	0.08 181	4.02 318	0.78 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.04 54

SQANet	2.65 475	1.92 504	3.73 404	4.47 541	2.98 537	2.59 432	0.24 391	4.66 377	1.11 179	2.48 431	0.59 285	1.57 325	0.86 383	3.95 317	1.67 397	7.97 548	0.14 324	0.48 523	0.03 344	7.84 541	3.68 543

RALCasStereoNet	0.80 202	0.96 406	1.77 149	0.28 346	0.97 487	1.13 143	0.03 217	2.91 178	1.11 179	0.17 76	0.34 224	0.12 143	0.20 265	1.65 242	0.65 289	0.00 1	1.72 545	0.00 1	0.00 1	0.11 325	1.90 520

CREStereo++_RVC	0.37 51	0.24 163	1.62 112	0.06 175	0.00 1	1.21 181	0.01 63	0.77 42	1.12 181	0.26 119	1.45 378	0.06 93	0.06 150	0.42 76	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 81
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
anonymousa	1.15 318	0.38 237	2.43 289	0.70 449	1.49 519	1.45 288	0.02 160	4.23 333	1.13 182	0.91 237	2.52 438	3.46 445	0.55 338	0.55 118	0.60 277	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.54 530	0.04 194	0.86 409

CSP-Net	1.13 309	0.76 363	1.67 123	0.01 13	0.00 1	2.81 443	0.05 273	5.62 454	1.14 183	1.14 280	0.85 328	1.80 350	0.23 271	6.10 424	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.03 47

HGLStereo	1.17 321	0.53 295	2.39 275	0.01 13	0.02 162	1.45 288	0.01 63	4.05 304	1.14 183	1.42 321	3.06 450	2.09 369	1.21 408	4.60 350	1.33 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.06 81

rvit_stereo_0080	0.44 80	0.64 335	2.07 220	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 143

whm_eth	0.44 80	0.64 335	2.07 220	0.01 13	0.00 1	0.90 57	0.01 63	3.40 217	1.16 185	0.03 15	0.04 87	0.06 93	0.01 15	0.19 14	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.11 143

plain	0.55 121	0.55 297	3.45 382	0.10 235	0.00 1	0.50 36	0.02 160	3.49 223	1.16 185	0.05 29	0.10 139	0.13 151	0.17 250	0.67 156	0.28 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.01 14

GMM-Stereo	1.17 321	0.10 27	2.29 258	0.13 262	0.22 338	1.43 276	0.84 471	2.83 171	1.16 185	2.73 445	3.09 452	0.54 215	0.87 384	5.31 390	0.16 81	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.02 91	1.72 493

psmorigin	2.16 456	0.75 358	10.72 531	0.24 325	0.03 184	1.62 356	0.20 373	3.80 252	1.16 185	5.40 504	3.08 451	5.77 499	2.29 458	5.62 408	2.13 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.25 255

PAM_32	1.91 432	0.18 101	2.96 342	0.69 448	0.73 464	5.20 500	0.71 465	6.02 483	1.17 190	1.33 308	2.00 410	9.90 524	3.21 487	1.29 225	0.81 316	0.00 1	0.59 393	0.00 1	0.53 528	0.06 226	0.87 410

BUS	1.05 289	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	5.73 506	0.03 217	6.00 479	1.17 190	2.36 418	0.64 291	2.35 392	0.06 150	0.80 184	0.05 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

BSDual-CNN	0.94 246	0.15 66	1.48 92	0.04 136	0.00 1	3.30 458	0.20 373	6.00 479	1.17 190	2.36 418	0.64 291	1.78 348	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

psmg	0.93 243	0.15 66	1.48 92	0.02 64	0.00 1	3.25 457	0.26 399	5.45 449	1.17 190	2.00 386	1.45 378	1.78 348	0.10 204	0.80 184	0.71 301	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.02 91	0.04 54

FoundationStereo	0.26 17	0.15 66	0.50 6	0.50 398	0.90 478	0.11 2	0.04 252	0.26 2	1.18 194	0.00 1	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.49 96	0.19 103	0.00 1	0.84 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 69

StereoVision	1.00 276	0.77 366	2.81 323	0.05 153	0.02 162	1.14 150	0.03 217	4.13 318	1.18 194	0.19 86	6.80 501	0.49 205	0.12 226	1.20 213	1.01 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 32

DN-CSS_ROB	0.96 259	1.51 480	3.52 389	1.05 498	0.01 96	1.50 313	0.02 160	3.35 215	1.18 194	0.18 79	0.54 272	0.44 199	0.16 245	4.39 338	0.82 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 488	0.08 98

RAFT-Test	0.85 218	0.19 130	2.98 346	0.66 437	0.99 490	1.83 392	0.17 362	3.16 203	1.19 197	0.71 207	0.11 144	3.21 436	0.02 47	0.58 127	0.33 179	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.29 504	0.01 37	0.15 176

hknet	1.21 328	0.25 172	2.89 331	0.04 136	0.00 1	3.30 458	0.20 373	6.00 479	1.19 197	2.36 418	0.64 291	3.38 441	0.05 127	3.04 282	0.73 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.06 81

NRIStereo	0.82 205	0.17 94	1.56 105	0.61 423	0.05 221	1.61 351	0.48 444	1.52 79	1.19 197	0.91 237	0.17 163	0.65 228	0.03 80	7.00 477	0.25 142	0.00 1	0.06 295	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.17 195

RAFT_R40	1.08 296	0.11 41	2.09 229	0.83 476	0.20 329	1.68 377	0.64 459	2.11 137	1.19 197	1.05 265	1.13 353	1.77 347	1.43 422	6.90 466	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.01 14

PFNet	1.13 309	0.26 175	3.28 372	1.27 507	0.55 427	1.60 345	0.24 391	1.80 107	1.19 197	2.37 421	1.21 361	0.63 223	0.30 291	6.85 461	0.46 242	0.16 508	0.01 233	0.00 1	0.07 373	0.18 409	0.24 246

PSMNet-RSSM	1.10 300	0.88 383	2.30 260	0.23 320	0.00 1	1.41 272	0.03 217	5.44 448	1.19 197	1.56 342	0.50 265	2.46 394	0.71 372	4.23 328	0.90 342	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.10 302	0.08 98

dual_stereo	0.63 152	0.07 3	0.80 15	0.29 348	0.98 489	0.37 21	0.02 160	4.03 303	1.20 203	0.10 48	0.06 114	0.02 6	0.04 105	1.13 206	0.32 176	0.00 1	1.26 523	0.00 1	0.13 406	0.00 1	1.80 508

Occ-G	0.60 140	0.31 207	1.80 154	0.41 370	0.56 430	0.83 49	0.04 252	0.82 47	1.20 203	0.26 119	0.54 272	1.33 314	0.05 127	0.42 76	0.86 330	0.00 1	0.68 401	0.00 1	0.15 414	0.17 400	1.54 474

RSM++	0.35 43	0.18 101	0.88 26	0.63 431	0.47 419	0.44 31	0.00 1	1.41 73	1.20 203	0.05 29	0.02 2	0.01 1	0.07 167	0.33 57	0.18 93	0.01 424	0.02 263	0.00 1	0.17 431	0.14 361	0.73 389

RSM	0.36 48	0.16 82	0.82 19	0.59 417	0.49 422	0.42 27	0.00 1	1.56 81	1.20 203	0.19 86	0.02 2	0.03 32	0.06 150	0.34 59	0.19 103	0.01 424	0.10 314	0.00 1	0.15 414	0.10 302	0.68 376

LL-Strereo2	0.63 152	0.97 410	2.03 212	0.76 466	0.86 473	1.15 153	0.08 316	1.85 112	1.20 203	0.45 167	0.02 2	0.50 208	0.07 167	0.63 145	0.65 289	0.00 1	0.17 327	0.00 1	0.03 344	0.05 212	1.05 431

AAGNet	1.60 408	0.15 66	1.76 145	1.17 504	0.27 369	1.51 317	0.64 459	1.71 97	1.20 203	1.67 358	0.81 320	1.59 330	2.23 456	6.08 423	11.16 529	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

IIG-Stereo	1.39 378	0.67 342	1.73 133	2.48 533	0.05 221	1.63 359	0.14 354	3.00 188	1.20 203	2.94 451	2.23 418	3.03 423	0.55 338	7.41 493	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.07 91

GrayStereo	1.55 403	0.06 1	1.53 99	0.75 464	0.20 329	1.27 217	4.44 531	3.44 220	1.20 203	4.92 500	3.92 471	0.45 200	4.54 506	3.43 294	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 527	0.02 91	0.25 255

GEStereo_RVC	1.25 340	0.76 363	2.61 307	0.37 363	0.01 96	1.40 265	0.11 340	6.93 510	1.20 203	1.22 294	0.78 316	1.58 328	0.77 376	6.13 425	0.66 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.23 242

HART	0.82 205	0.51 284	2.11 232	0.32 354	0.87 475	0.35 18	0.00 1	3.57 228	1.21 212	0.27 123	2.09 414	0.40 195	0.03 80	0.52 109	0.46 242	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.00 1	0.25 444	1.98 526

AIO-Stereo-zeroshot	1.52 398	0.60 320	5.47 477	0.27 343	1.02 495	1.33 247	0.26 399	6.85 508	1.21 212	0.60 195	0.62 288	5.38 498	1.37 418	1.76 249	1.11 367	0.00 1	0.72 410	0.00 1	0.57 531	0.17 400	0.98 424

11t1	0.70 175	0.28 188	1.86 178	0.56 409	0.56 430	1.06 101	0.00 1	2.89 175	1.21 212	0.60 195	0.34 224	0.08 118	0.04 105	0.76 171	0.85 326	0.02 452	1.09 497	0.00 1	0.18 438	0.06 226	1.58 482

Selective-IGEV	0.51 99	0.13 56	1.41 88	0.72 453	0.62 451	0.38 22	0.04 252	2.58 156	1.21 212	0.19 86	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.48 91	0.46 242	0.01 424	0.80 422	0.00 1	0.09 386	0.07 253	0.91 416

StereoAnything_RVC	1.07 293	2.26 513	2.62 309	0.41 370	0.89 477	0.36 19	0.05 273	3.54 225	1.22 216	0.20 94	0.28 205	0.07 112	0.02 47	0.49 96	0.28 156	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.00 1	6.20 540	1.57 477

rvit_stereo_0075_2	0.45 83	0.19 130	3.21 361	0.02 64	0.00 1	1.10 130	0.02 160	1.92 121	1.22 216	0.18 79	0.09 136	0.02 6	0.05 127	0.59 135	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.27 264

Pruner-Stereo	0.63 152	0.21 146	1.86 178	1.03 497	0.10 275	1.59 341	0.35 430	2.26 140	1.22 216	2.22 403	0.45 259	0.25 176	0.01 15	0.67 156	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

CRE-IMP	0.49 93	0.14 63	1.75 139	0.08 204	0.05 221	1.48 307	0.45 439	1.64 93	1.22 216	0.92 241	0.29 208	0.87 268	0.01 15	0.39 67	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.17 195

anonymousdsp2	0.88 225	0.10 27	2.48 296	0.42 373	0.77 467	1.22 185	0.02 160	4.89 396	1.23 220	0.75 217	0.21 189	0.94 281	0.09 196	1.46 234	0.31 169	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 397	0.05 212	1.78 505

RAFT-RH_RVC	2.11 451	0.30 199	2.27 255	0.74 460	0.26 363	1.51 317	0.02 160	0.61 28	1.23 220	5.28 503	21.18 547	1.04 292	0.07 167	6.90 466	0.61 282	0.04 475	0.00 1	0.00 1	0.03 344	0.02 91	0.00 1

SCV	0.84 214	0.41 248	1.65 120	0.79 470	1.05 498	0.45 32	0.05 273	5.81 470	1.24 222	0.47 171	0.02 2	0.02 6	0.05 127	0.78 176	0.46 242	0.00 1	0.83 431	0.00 1	0.39 520	0.27 457	2.08 528

AIO_rvc	0.63 152	0.64 335	2.03 212	0.82 475	1.08 502	0.42 27	0.06 300	1.37 70	1.24 222	0.39 149	0.04 87	0.09 127	0.06 150	0.84 190	0.50 260	0.01 424	1.06 489	0.00 1	0.03 344	0.11 325	1.81 509

GIP-stereo	0.57 130	0.28 188	1.23 77	0.29 348	0.58 436	1.07 107	0.03 217	3.64 238	1.24 222	0.06 33	0.02 2	0.05 72	0.01 15	0.60 138	0.39 218	0.00 1	0.40 358	0.00 1	0.00 1	0.05 212	1.53 470

tg	0.50 95	0.58 312	1.09 64	0.02 64	0.00 1	1.28 221	0.01 63	2.04 131	1.24 222	0.11 51	0.41 250	0.73 247	0.11 213	0.48 91	0.12 44	0.00 1	0.51 374	0.00 1	0.00 1	0.34 481	1.00 428

MIM_Stereo	0.72 185	0.80 371	2.05 218	0.63 431	1.06 499	1.31 231	0.02 160	2.80 170	1.24 222	0.19 86	0.02 2	0.70 242	0.20 265	1.31 226	0.16 81	0.00 1	0.18 328	0.00 1	0.00 1	0.17 400	1.53 470

LL-Strereo	2.29 466	1.55 484	5.01 458	0.64 434	2.78 536	1.52 320	0.05 273	5.04 411	1.24 222	2.73 445	2.87 447	5.10 490	5.49 518	7.22 489	0.81 316	0.04 475	1.31 529	0.00 1	0.00 1	0.31 471	2.08 528

NF-Stereo	0.92 238	0.18 101	1.99 205	1.31 511	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.20 290	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

OCTAStereo	0.93 243	0.18 101	2.01 207	1.31 511	0.01 96	1.56 333	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.25 176	0.01 15	6.43 437	0.35 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

RE-Stereo	0.92 238	0.18 101	2.01 207	1.31 511	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

TVStereo	0.92 238	0.18 101	2.01 207	1.31 511	0.01 96	1.55 329	0.28 408	3.09 198	1.24 222	1.21 291	0.57 277	0.24 171	0.01 15	6.43 437	0.34 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

IRAFT_RVC	1.13 309	0.39 240	2.40 276	1.51 519	0.25 354	1.37 255	0.31 423	2.93 184	1.24 222	1.58 351	0.79 317	1.14 303	1.54 430	6.53 443	0.44 229	0.00 1	0.12 319	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.03 47

HUF	0.78 197	0.58 312	2.91 335	0.76 466	1.21 507	0.34 10	0.07 307	1.59 84	1.25 233	0.52 190	0.04 87	0.51 211	0.04 105	0.75 170	0.45 233	0.06 489	2.00 548	0.00 1	0.00 1	0.15 377	2.39 535

ProNet	0.47 88	0.35 226	1.75 139	0.19 289	0.54 426	1.09 124	0.01 63	0.97 56	1.25 233	0.02 8	0.02 2	0.06 93	0.03 80	0.58 127	0.09 21	0.00 1	0.57 385	0.00 1	0.00 1	0.14 361	1.65 488

Patchmatch Stereo++	0.59 135	0.18 101	1.73 133	0.08 204	0.08 253	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 258	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69
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
ROB_FTStereo_v2	0.52 107	0.18 101	1.71 130	0.08 204	0.09 264	1.59 341	0.32 426	1.61 88	1.25 233	0.99 252	0.19 180	0.76 257	0.02 47	1.36 229	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

iRAFT	0.59 135	0.18 101	1.73 133	0.08 204	0.08 253	1.62 356	0.26 399	1.62 91	1.25 233	1.00 258	0.18 168	0.75 252	0.03 80	2.68 270	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

RAFT	0.91 235	0.96 406	1.82 167	0.89 485	0.44 412	0.97 70	0.08 316	3.71 245	1.25 233	0.36 141	0.20 185	3.87 460	0.27 284	0.70 161	0.49 255	0.00 1	0.83 431	0.00 1	0.01 313	0.47 502	0.87 410

aanetorigin	2.99 479	1.00 420	9.85 527	0.23 320	0.23 343	1.59 341	2.01 502	1.94 123	1.25 233	14.45 545	10.04 516	2.98 420	3.75 494	4.97 373	4.01 474	0.10 500	0.05 289	0.09 504	0.11 397	0.55 516	0.55 344

SCV_C0	0.78 197	0.46 264	2.11 232	0.66 437	0.80 468	0.51 37	0.03 217	4.50 355	1.26 240	0.49 183	0.08 132	0.08 118	0.11 213	0.64 149	0.57 273	0.00 1	1.00 483	0.00 1	0.19 445	0.12 335	1.91 523

DEFOM-Stereo_RVC	0.26 17	0.10 27	0.68 11	0.06 175	0.03 184	0.36 19	0.02 160	1.78 106	1.26 240	0.01 4	0.02 2	0.05 72	0.00 1	0.27 31	0.31 169	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.15 414	0.03 160	0.15 176

AE-Stereo	0.83 207	0.13 56	2.17 241	0.08 204	0.24 350	1.24 194	0.03 217	5.22 425	1.26 240	0.70 206	1.09 347	0.20 164	0.16 245	0.70 161	0.33 179	0.00 1	0.89 445	0.00 1	0.26 491	0.09 287	1.75 497

ROB_FTStereo	0.55 121	0.18 101	1.75 139	0.08 204	0.09 264	1.61 351	0.32 426	1.60 85	1.26 240	0.99 252	0.19 180	0.75 252	0.03 80	1.97 258	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

DeepStereo_RVC	0.59 135	0.16 82	1.65 120	0.08 204	0.06 227	1.37 255	0.40 435	1.58 82	1.26 240	1.03 263	0.83 323	0.49 205	1.52 429	0.94 198	0.18 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.13 160

RAFT-IKP	0.54 115	0.18 101	1.77 149	0.08 204	0.07 241	1.47 299	0.29 415	1.61 88	1.26 240	0.99 252	0.18 168	0.74 250	0.02 47	1.77 250	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

FACV-RUCA	0.58 134	0.13 56	1.73 133	0.07 192	0.12 287	1.15 153	0.07 307	4.23 333	1.27 246	0.25 115	0.99 341	0.19 162	0.30 291	0.31 50	0.21 119	0.00 1	0.00 1	0.08 501	0.02 341	0.24 441	0.19 208

AIO-Stereo	0.51 99	0.22 154	0.87 25	0.56 409	0.70 461	0.45 32	0.01 63	1.89 116	1.27 246	0.21 100	0.02 2	0.02 6	0.06 150	0.44 83	0.45 233	0.03 466	0.78 418	0.00 1	0.63 536	0.08 265	1.50 467

PSM-softLoss	0.96 259	0.18 101	2.32 266	1.26 505	0.03 184	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 303	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

KMStereo	0.96 259	0.18 101	2.32 266	1.26 505	0.03 184	1.50 313	0.26 399	2.90 176	1.27 246	1.30 303	0.38 240	0.39 192	0.01 15	6.94 471	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

PSM-adaLoss	0.54 115	0.18 101	1.72 131	0.08 204	0.09 264	1.63 359	0.29 415	1.60 85	1.27 246	0.99 252	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.79 253	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

iGMRVC	0.59 135	0.18 101	1.75 139	0.08 204	0.09 264	1.63 359	0.27 407	1.61 88	1.27 246	0.99 252	0.19 180	0.75 252	0.03 80	2.78 274	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.04 54

GASTEREO	0.78 197	0.74 355	1.19 73	0.88 481	1.25 509	1.08 115	0.03 217	3.88 275	1.28 252	0.15 65	0.02 2	0.02 6	0.28 286	1.03 204	0.49 255	0.02 452	0.95 466	0.00 1	0.31 509	0.08 265	1.90 520

castereo++	0.39 60	0.45 257	1.26 81	0.15 271	0.00 1	1.10 130	0.03 217	1.67 94	1.28 252	0.04 24	0.02 2	0.58 220	0.00 1	0.15 11	0.19 103	0.00 1	0.30 350	0.00 1	0.27 495	0.04 194	0.21 236

WCG-NET	0.36 48	0.45 257	0.92 39	0.02 64	0.00 1	0.91 60	0.05 273	0.77 42	1.28 252	0.30 131	0.43 254	0.03 32	0.13 230	0.48 91	0.20 109	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.16 187

PSMNet-ADL	0.88 225	0.12 50	1.32 84	0.07 192	0.01 96	2.03 402	0.03 217	3.00 188	1.28 252	0.39 149	0.66 294	2.12 371	0.67 368	4.19 324	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.24 246

TRStereo	0.88 225	1.18 448	2.44 291	0.72 453	0.10 275	1.56 333	0.03 217	5.73 461	1.28 252	0.18 79	0.30 212	0.62 222	0.43 324	1.02 202	0.13 55	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.25 484	0.01 37	1.23 448

HUI-Stereo	0.54 115	0.18 101	1.78 151	0.08 204	0.08 253	1.63 359	0.31 423	1.60 85	1.28 252	0.99 252	0.18 168	0.76 257	0.02 47	1.56 235	0.19 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.05 69

FENet	0.61 143	0.22 154	1.75 139	0.05 153	0.00 1	1.21 181	0.05 273	3.78 249	1.28 252	1.08 270	0.02 2	1.61 331	0.09 196	0.60 138	0.35 193	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.08 98

MSCF	0.77 194	0.71 348	1.22 76	0.88 481	1.26 510	1.07 107	0.03 217	3.87 270	1.29 259	0.06 33	0.02 2	0.02 6	0.24 273	1.02 202	0.47 251	0.02 452	0.95 466	0.00 1	0.31 509	0.09 287	1.90 520

ACVNet-DCA	0.94 246	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 344	0.06 226	1.57 477

1test111	1.06 292	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	3.82 259	1.29 259	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 344	0.06 226	1.57 477

Selective-RAFT	0.53 111	0.18 101	1.12 66	0.04 136	0.01 96	1.19 171	0.02 160	3.26 211	1.29 259	0.02 8	0.02 2	0.24 171	0.18 254	1.34 228	0.44 229	0.00 1	0.93 458	0.00 1	0.19 445	0.05 212	0.17 195

qqq	0.90 232	0.41 248	1.88 186	0.10 235	0.59 440	1.09 124	0.00 1	3.82 259	1.29 259	0.61 197	0.38 240	0.73 247	0.15 236	3.19 286	0.90 342	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.23 470	0.06 226	1.57 477

fff	0.83 207	0.63 331	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 445	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

csc	0.83 207	0.63 331	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 445	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

cscssc	0.83 207	0.63 331	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.25 202	0.02 160	3.98 291	1.29 259	2.39 423	0.25 196	0.09 127	1.78 445	0.58 127	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

psm_up	1.01 279	0.68 343	2.47 295	0.04 136	0.00 1	2.01 401	0.05 273	4.09 309	1.29 259	2.65 437	0.47 263	1.71 342	0.44 325	3.65 304	0.45 233	0.06 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.06 81

IER	0.88 225	0.38 237	2.74 317	0.01 13	0.00 1	2.27 412	0.02 160	3.65 239	1.30 268	1.45 324	0.96 339	1.39 317	1.16 400	1.60 238	0.53 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.02 32

UDG	3.15 484	9.41 558	2.81 323	2.72 535	0.92 482	2.39 421	0.11 340	4.12 316	1.30 268	2.35 416	3.63 465	4.96 485	1.58 437	4.33 334	2.89 452	1.22 533	0.04 281	8.09 547	3.80 559	4.94 537	1.35 458

Nwc_Net	2.25 463	0.98 414	5.37 472	0.07 192	0.11 280	2.80 442	0.05 273	7.36 523	1.30 268	2.77 448	8.21 507	5.18 493	2.98 480	5.16 383	2.46 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

G2L-Stereo_test	1.14 314	1.01 422	2.97 343	0.27 343	0.01 96	1.66 369	0.10 336	3.73 246	1.31 271	2.21 402	0.11 144	3.18 433	0.49 334	4.55 349	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.30 271

DisPM	0.96 259	0.17 94	2.10 230	0.90 486	0.02 162	1.53 323	0.55 454	1.86 113	1.31 271	2.42 427	0.82 321	0.38 191	0.01 15	6.92 468	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.45 83	0.62 328	0.93 44	0.02 64	0.06 227	0.90 57	0.05 273	0.70 33	1.32 273	0.33 138	0.14 157	1.51 322	0.14 232	0.41 72	0.22 122	0.00 1	1.29 528	0.00 1	0.01 313	0.16 386	0.25 255

MoCha-V2	0.71 177	0.43 252	1.65 120	0.60 419	1.06 499	0.38 22	0.00 1	3.01 191	1.32 273	0.44 162	0.58 283	0.22 170	0.08 181	0.78 176	0.40 221	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.22 464	0.05 212	1.61 486

iinet-f	1.90 431	0.98 414	13.29 540	0.42 373	0.03 184	4.30 485	0.04 252	3.86 267	1.32 273	1.28 300	0.57 277	2.91 418	2.70 472	2.60 266	3.11 460	0.00 1	0.02 263	0.02 482	0.00 1	0.49 504	0.09 123

ToySt	0.92 238	0.51 284	4.35 428	0.21 310	0.71 462	1.32 240	0.00 1	2.77 168	1.33 276	0.21 100	0.51 268	1.47 320	0.11 213	1.14 207	0.87 331	0.03 466	0.69 402	0.00 1	0.20 449	0.10 302	1.88 518

DDUNet	3.58 491	11.19 560	3.84 410	3.59 539	3.31 539	4.14 480	0.20 373	4.40 349	1.33 276	2.72 444	3.11 453	3.16 431	0.37 307	4.18 322	1.47 386	2.02 538	0.05 289	10.10 553	3.59 558	5.85 539	3.05 541

StereoDRNet-Refined	0.96 259	0.28 188	1.94 197	0.03 102	0.01 96	1.34 248	0.01 63	4.02 299	1.33 276	2.16 398	1.23 362	2.62 399	0.18 254	2.06 259	1.82 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 386	0.06 81
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
UGAM	1.32 366	0.49 275	3.75 406	0.20 304	0.06 227	1.12 139	0.11 340	3.55 226	1.34 279	0.11 51	2.42 431	4.45 472	0.08 181	7.01 480	0.34 189	0.00 1	0.44 363	0.00 1	0.28 502	0.30 469	0.31 275

testlalala2	0.90 232	0.21 146	1.69 127	4.05 540	2.52 534	1.11 137	0.01 63	3.95 286	1.34 279	0.20 94	0.32 219	1.36 316	0.07 167	0.27 31	0.18 93	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.36 516	0.01 37	0.24 246

MyStereo07	0.53 111	0.51 284	1.58 108	0.03 102	0.34 397	1.66 369	0.02 160	1.68 95	1.34 279	0.53 192	0.02 2	0.04 50	0.11 213	0.74 169	0.26 150	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.18 438	0.03 160	0.37 296

x	0.80 202	0.39 240	1.80 154	0.66 437	0.50 423	1.02 76	0.00 1	3.61 233	1.34 279	0.65 200	0.34 224	0.53 214	0.14 232	1.21 215	0.91 345	0.00 1	1.09 497	0.00 1	0.20 449	0.06 226	1.59 484

ACVNet	0.75 187	0.56 307	2.30 260	0.09 223	0.00 1	1.39 261	0.21 380	2.76 165	1.34 279	0.88 233	0.75 310	1.92 356	0.26 281	0.51 104	1.65 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.20 228

acv_ft	0.94 246	0.56 307	2.28 256	0.04 136	1.07 501	1.71 380	0.01 63	4.41 350	1.34 279	1.53 336	0.75 310	1.92 356	0.45 329	0.51 104	1.74 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 475	0.20 228

PCWNet_CMD	0.70 175	0.18 101	2.22 247	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.17 204	1.35 285	0.50 187	0.29 208	2.28 383	1.46 426	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

MSMDNet	0.71 177	0.18 101	2.22 247	0.01 13	0.01 96	1.09 124	0.00 1	3.25 209	1.35 285	0.52 190	0.29 208	2.29 387	1.45 423	1.22 217	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

ff7	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

IGEVStereo-DCA	0.88 225	1.21 451	1.81 162	0.18 282	0.16 310	0.83 49	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 423	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.15 414	0.16 386	1.76 498

ffff	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

11t	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

ccc-4	0.51 99	0.26 175	1.81 162	0.19 289	0.25 354	1.08 115	0.01 63	0.71 34	1.36 287	0.47 171	0.02 2	0.04 50	0.08 181	0.79 178	0.18 93	0.00 1	0.92 450	0.00 1	0.15 414	0.10 302	1.76 498

anonymousdsp	0.54 115	0.26 175	1.62 112	0.47 388	0.60 442	1.08 115	0.01 63	1.01 62	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.15 71	0.00 1	0.82 429	0.00 1	0.16 423	0.10 302	1.83 510

IGEV-Stereo	0.54 115	0.26 175	1.62 112	0.47 388	0.61 443	1.08 115	0.01 63	1.00 59	1.37 292	0.49 183	0.02 2	0.04 50	0.09 196	0.73 167	0.16 81	0.00 1	0.82 429	0.00 1	0.16 423	0.10 302	1.83 510
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AnonymousM	0.48 91	0.11 41	1.03 57	0.06 175	0.01 96	1.10 130	0.03 217	1.91 119	1.37 292	0.25 115	0.04 87	0.02 6	0.24 273	0.56 121	0.33 179	0.00 1	0.43 362	1.91 541	0.00 1	0.01 37	0.22 238

gwcnet-sp	1.11 302	0.71 348	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

scenet	1.11 302	0.71 348	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

ssnet	1.11 302	0.71 348	4.90 452	0.05 153	0.01 96	2.59 432	0.14 354	4.22 330	1.38 295	1.93 379	0.18 168	0.68 238	0.38 311	3.77 309	0.98 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.08 98

GMStereo	0.34 41	1.03 429	2.11 232	0.01 13	0.00 1	0.47 35	0.01 63	0.77 42	1.38 295	0.24 113	0.04 87	0.07 112	0.08 181	0.43 80	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	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
MM-Stereo_test3	0.67 164	0.55 297	1.54 102	0.93 489	0.06 227	0.98 71	0.06 300	3.80 252	1.40 299	0.23 108	0.54 272	0.26 179	0.05 127	0.68 158	0.46 242	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.00 1	0.33 477	0.68 376

MM-Stereo_test1	0.69 174	0.30 199	1.69 127	0.88 481	0.23 343	0.93 64	0.03 217	3.79 251	1.40 299	0.47 171	0.05 104	0.05 72	0.02 47	0.65 150	0.39 218	0.00 1	1.01 484	0.00 1	0.00 1	0.31 471	1.58 482

mmm	0.94 246	0.32 215	2.04 217	0.73 458	0.85 470	1.17 167	0.01 63	3.97 290	1.42 301	1.51 332	0.93 335	0.46 201	0.21 269	1.18 211	0.87 331	0.00 1	1.16 517	0.00 1	0.26 491	0.06 226	1.72 493

rvit_stereo_0081	0.26 17	0.24 163	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

rvit_stereo_0082	0.26 17	0.24 163	0.80 15	0.00 1	0.00 1	0.73 41	0.01 63	1.39 71	1.43 302	0.11 51	0.02 2	0.03 32	0.02 47	0.28 34	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.01 14

GCST	1.13 309	1.32 463	3.12 356	0.57 412	0.90 478	0.92 61	0.09 328	4.38 347	1.43 302	0.49 183	0.51 268	0.39 192	0.35 302	5.56 405	0.95 350	1.34 535	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.15 176

AIO-Stereo-zeroshot1	1.97 440	0.97 410	7.79 512	0.68 446	1.01 493	1.47 299	0.20 373	7.05 517	1.44 305	0.54 193	6.19 495	5.17 492	1.14 398	1.65 242	1.18 374	0.01 424	0.77 416	0.00 1	0.64 537	0.25 444	1.23 448

rrr	1.15 318	1.21 451	5.05 460	0.18 282	0.16 310	0.83 49	0.06 300	2.88 173	1.44 305	0.40 154	0.04 87	0.06 93	0.09 196	6.04 420	2.22 423	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.19 445	0.16 386	1.59 484

APVNet	1.68 412	0.75 358	4.94 456	0.13 262	0.01 96	4.56 491	0.08 316	5.20 423	1.44 305	1.51 332	1.05 344	2.87 415	0.93 387	6.76 457	2.76 445	0.01 424	0.00 1	0.07 498	0.00 1	0.34 481	0.08 98

rvit_stereo_ft	0.47 88	0.79 368	2.69 314	0.01 13	0.00 1	0.21 7	0.01 63	3.45 221	1.45 308	0.03 15	0.05 104	0.08 118	0.02 47	0.28 34	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 195

DSFCA	1.45 386	0.51 284	2.76 319	0.01 13	0.03 184	3.64 471	0.83 470	3.28 212	1.45 308	3.25 463	0.44 256	2.89 417	1.45 423	6.07 422	2.14 417	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.10 135

G2L-Stereo	1.20 325	1.04 430	3.45 382	0.03 102	0.11 280	1.43 276	0.02 160	4.01 297	1.46 310	1.45 324	0.16 161	3.06 426	0.24 273	6.15 428	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.18 203

YMNet	1.76 418	0.93 396	4.46 437	0.18 282	0.30 389	4.41 488	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 457	4.85 482	4.12 466	0.37 307	3.05 283	2.47 438	0.05 479	0.12 319	0.08 501	0.01 313	0.51 507	0.40 313

YMNet_1	1.76 418	0.93 396	4.46 437	0.18 282	0.30 389	4.41 488	0.21 380	4.21 326	1.46 310	3.07 457	4.85 482	4.12 466	0.37 307	3.05 283	2.47 438	0.05 479	0.12 319	0.08 501	0.01 313	0.51 507	0.40 313

FADNet-RVC-Resample	1.28 352	1.46 476	6.58 498	0.10 235	0.14 297	1.54 328	0.25 395	4.29 343	1.46 310	0.61 197	0.23 193	1.29 311	0.28 286	5.23 385	1.06 362	0.10 500	0.16 325	0.09 504	0.06 369	0.28 461	0.39 308

iResNetv2_ROB	1.32 366	1.82 495	6.02 484	1.27 507	0.00 1	1.41 272	0.05 273	4.48 353	1.46 310	1.02 260	1.28 366	1.00 291	0.27 284	4.72 354	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 493	0.16 187

HSM	1.48 391	0.60 320	1.85 175	0.01 13	0.29 377	1.76 385	0.04 252	6.50 500	1.46 310	1.91 376	1.55 385	4.69 480	1.27 414	6.66 451	0.70 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.26 261

gcap-zeroshot	0.95 255	0.45 257	3.07 350	0.25 330	0.74 465	1.44 281	0.02 160	4.85 392	1.47 316	0.78 222	0.57 277	2.77 407	0.04 105	0.95 200	0.49 255	0.00 1	0.48 369	0.00 1	0.20 449	0.00 1	0.39 308

test_xeample3	0.95 255	1.30 461	5.13 464	0.19 289	0.23 343	0.95 68	0.07 307	2.30 141	1.47 316	0.40 154	0.05 104	0.08 118	0.07 167	1.45 233	2.27 427	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.33 511	0.17 400	1.85 513

dd	0.45 83	1.20 450	2.52 302	0.06 175	0.01 96	1.23 189	0.03 217	0.88 52	1.48 318	0.26 119	0.06 114	0.12 143	0.05 127	0.42 76	0.44 229	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.06 81

MMNet	1.33 371	0.69 346	4.18 419	0.11 251	0.01 96	4.08 478	0.02 160	4.27 339	1.49 319	2.17 400	0.33 221	1.34 315	1.20 403	4.52 345	1.93 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.06 81

test_sample8	3.98 503	0.51 284	3.23 364	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	5.07 414	1.50 320	6.62 512	0.90 333	14.02 534	7.06 530	6.14 426	10.04 522	0.68 521	17.48 570	1.79 537	1.08 548	0.02 91	0.82 401

rvit_105_1	0.76 190	0.75 358	3.75 406	0.01 13	0.00 1	1.16 159	0.01 63	4.13 318	1.51 321	0.24 113	0.31 216	0.14 153	0.04 105	2.70 272	0.32 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.07 91

MIPNet	0.77 194	0.74 355	2.72 315	0.08 204	0.07 241	1.32 240	0.12 348	4.14 320	1.51 321	0.90 236	0.11 144	0.67 234	0.95 388	1.42 231	0.30 167	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.01 313	0.15 377	0.23 242

SACVNet	1.14 314	0.74 355	2.49 298	0.07 192	0.00 1	1.65 367	0.28 408	4.52 359	1.51 321	2.11 394	0.79 317	1.57 325	0.07 167	5.28 389	1.31 376	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 452	0.18 203

SFCPSM	0.87 222	0.20 139	2.57 303	0.02 64	0.07 241	2.45 423	0.18 368	5.65 456	1.51 321	0.85 230	0.77 314	0.67 234	0.30 291	1.77 250	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 358	0.09 287	0.09 123

MLG-Stereo_test2	0.34 41	0.17 94	0.97 49	0.32 354	0.33 395	1.13 143	0.00 1	0.31 5	1.53 325	0.28 124	0.05 104	0.10 136	0.00 1	0.30 45	0.20 109	0.19 512	0.55 382	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

rvit_stereo_0083	0.19 5	0.16 82	0.60 8	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.02 160	0.72 39	1.53 325	0.09 45	0.02 2	0.05 72	0.02 47	0.31 50	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

NINENet	1.14 314	0.34 223	2.08 223	0.10 235	0.01 96	5.73 506	0.03 217	5.39 442	1.54 327	1.61 352	0.72 305	2.35 392	0.06 150	2.82 277	0.05 7	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.04 194	0.00 1

rvit_0105_5	0.55 121	0.56 307	2.86 330	0.01 13	0.00 1	0.89 56	0.01 63	3.93 282	1.55 328	0.16 71	0.13 155	0.12 143	0.03 80	0.43 80	0.15 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.18 203

test_sample1	0.96 259	0.25 172	1.82 167	0.46 382	0.19 324	1.13 143	0.00 1	4.10 311	1.55 328	1.02 260	0.33 221	0.70 242	0.57 343	3.63 303	0.91 345	0.00 1	0.91 446	0.00 1	0.09 386	0.05 212	1.50 467

TCMNet	1.67 411	0.92 393	6.06 486	0.15 271	1.43 516	1.83 392	0.17 362	4.72 382	1.56 330	1.88 372	2.94 448	1.92 356	0.45 329	5.34 393	3.00 456	0.00 1	0.06 295	0.06 497	0.00 1	0.43 499	0.48 328

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 325	0.85 376	3.90 412	0.61 423	0.99 490	1.40 265	0.01 63	4.06 305	1.56 330	2.38 422	0.36 235	2.15 377	0.57 343	4.52 345	0.67 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.02 91	0.03 47
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.11 41	1.02 55	0.05 153	0.18 318	1.04 85	0.00 1	0.23 1	1.57 332	0.12 58	0.05 104	0.05 72	0.01 15	0.06 2	0.10 30	0.00 1	0.61 395	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 176

MLCV	1.19 324	0.97 410	3.09 353	0.07 192	0.00 1	1.63 359	0.04 252	3.33 214	1.57 332	2.74 447	1.83 401	0.99 289	0.40 321	5.31 390	1.53 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.11 143

rvit_0105_3	0.62 146	0.70 347	3.40 379	0.01 13	0.00 1	1.12 139	0.01 63	3.96 287	1.58 334	0.16 71	0.38 240	0.11 139	0.03 80	0.70 161	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.09 123

test_sample2	0.92 238	0.24 163	1.96 199	0.43 376	0.02 162	1.25 202	0.00 1	4.52 359	1.58 334	1.09 272	0.33 221	0.50 208	0.29 290	3.27 288	0.93 348	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.10 392	0.04 194	1.04 430

otaku	3.61 494	2.06 507	4.04 416	6.41 544	3.35 540	4.67 493	2.08 505	5.97 477	1.58 334	2.19 401	2.62 441	3.47 446	1.45 423	4.36 336	2.17 418	8.55 550	0.25 339	1.89 540	0.03 344	9.29 545	5.81 549

HITNet	1.01 279	1.08 438	3.32 374	0.80 472	0.00 1	1.37 255	0.02 160	5.20 423	1.59 337	1.88 372	0.18 168	0.64 227	0.31 296	1.24 220	2.01 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.47 324
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
PSMNet_ROB	1.31 363	1.27 458	3.91 413	0.05 153	0.11 280	1.69 378	0.16 359	3.98 291	1.59 337	1.15 283	0.34 224	2.77 407	0.62 354	4.43 340	3.80 471	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.12 152

ACRE	0.94 246	1.27 458	3.93 414	0.22 314	0.02 162	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.60 339	1.97 384	2.42 431	0.21 168	0.11 213	0.82 188	0.29 160	0.00 1	0.04 281	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.09 123

MLG-Stereo	0.29 26	0.10 27	0.98 51	0.06 175	0.20 329	1.04 85	0.00 1	0.58 27	1.61 340	0.13 62	0.06 114	0.04 50	0.01 15	0.07 4	0.09 21	0.00 1	0.69 402	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 166

CFNet_ucs	0.84 214	0.23 158	2.43 289	0.01 13	0.01 96	1.34 248	0.01 63	3.82 259	1.61 340	1.24 297	1.13 353	2.16 378	0.41 323	2.08 260	0.17 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.17 195

HBP-ISP	1.59 407	1.12 441	3.42 380	0.53 404	0.10 275	4.27 482	1.44 493	5.35 436	1.61 340	3.58 473	0.87 329	0.91 273	1.18 401	6.64 449	0.46 242	0.04 475	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.24 246

CIPLG	0.94 246	1.29 460	3.53 390	0.19 289	0.03 184	1.45 288	0.29 415	3.87 270	1.61 340	2.10 393	2.52 438	0.21 168	0.11 213	0.85 193	0.29 160	0.00 1	0.05 289	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.08 98

GwcNet-ADL	0.71 177	0.22 154	2.22 247	0.05 153	0.01 96	1.32 240	0.02 160	3.82 259	1.61 340	1.06 268	0.44 256	1.46 319	0.22 270	0.94 198	0.62 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.14 166

GwcNet-RSSM	1.22 332	1.24 455	3.66 398	0.23 320	0.04 211	1.46 292	0.05 273	4.65 376	1.61 340	1.33 308	0.46 262	2.98 420	0.26 281	4.48 341	1.59 392	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.21 424	0.10 135

NCCL2	1.51 395	1.32 463	3.27 371	0.03 102	0.07 241	1.63 359	3.29 518	4.54 363	1.61 340	3.22 462	0.37 237	3.84 459	0.31 296	4.42 339	2.02 413	0.00 1	0.00 1	0.02 482	0.00 1	0.09 287	0.22 238

IPLGR_C	0.94 246	1.37 468	3.71 401	0.19 289	0.02 162	1.44 281	0.29 415	3.88 275	1.62 347	2.04 389	2.44 437	0.20 164	0.12 226	0.79 178	0.29 160	0.00 1	0.05 289	0.01 461	0.05 361	0.21 424	0.08 98

IPLGR	0.88 225	0.30 199	3.78 408	0.06 175	0.07 241	1.26 211	0.05 273	3.78 249	1.62 347	0.80 225	0.35 231	0.79 262	0.76 375	3.42 293	0.27 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.16 187

CrosDoStereo	1.72 414	0.31 207	1.91 192	0.03 102	0.07 241	1.40 265	5.95 544	3.61 233	1.62 347	0.98 247	3.79 468	0.94 281	4.66 508	7.11 484	1.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

PFNet+	0.65 160	0.19 130	2.19 243	0.29 348	0.06 227	1.46 292	0.54 450	1.74 102	1.62 347	1.35 312	0.45 259	0.36 187	0.01 15	2.41 264	0.25 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

DeepStereo_LL	1.72 414	0.31 207	1.91 192	0.03 102	0.07 241	1.40 265	5.95 544	3.61 233	1.62 347	0.98 247	3.79 468	0.94 281	4.66 508	7.11 484	1.86 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.08 98

AFF-stereo	0.89 231	1.05 432	1.70 129	0.49 397	0.18 318	1.21 181	0.01 63	3.58 231	1.62 347	0.84 229	1.93 404	1.14 303	0.26 281	1.24 220	0.68 296	0.00 1	0.64 398	0.00 1	0.00 1	0.26 452	0.89 414

DualNet (step1)	1.30 360	0.51 284	3.23 364	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 389	2.79 275	0.82 318	0.68 521	0.97 477	1.79 537	1.08 548	0.02 91	0.82 401

test_sample9	2.75 478	0.51 284	3.23 364	0.03 102	0.03 184	2.48 424	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 389	6.14 426	10.04 522	0.68 521	17.48 570	1.79 537	1.08 548	0.02 91	0.82 401

test_sample7	1.05 289	0.24 163	1.95 198	0.65 436	0.01 96	1.25 202	0.01 63	4.98 406	1.63 353	1.53 336	0.66 294	0.90 270	1.00 389	2.79 275	0.82 318	0.00 1	0.97 477	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.51 469

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 428	0.88 383	3.47 385	1.64 524	0.22 338	4.27 482	0.40 435	3.90 281	1.63 353	0.72 213	0.71 303	3.06 426	0.11 213	5.13 381	1.03 360	5.07 542	0.54 380	0.00 1	0.00 1	1.73 532	3.16 542

G2L-ROB	1.11 302	0.99 417	2.89 331	0.01 13	0.01 96	1.48 307	0.00 1	3.88 275	1.64 357	1.53 336	0.08 132	3.19 435	0.01 15	4.82 365	1.38 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.14 166

FADNet	1.38 376	1.42 474	5.62 479	0.03 102	0.06 227	2.56 430	0.16 359	4.66 377	1.64 357	0.35 140	0.11 144	1.66 338	1.05 393	5.64 409	1.59 392	0.18 510	0.02 263	0.01 461	0.01 313	0.52 513	0.23 242

Ntro	3.66 498	2.08 509	4.34 427	7.58 546	4.53 542	6.25 512	0.72 466	5.35 436	1.65 359	0.48 181	1.77 397	2.68 404	1.25 412	5.10 379	2.31 429	8.72 551	0.31 351	2.13 542	0.05 361	9.73 546	6.18 550

ADCRef	2.57 474	1.40 472	7.90 514	0.11 251	0.11 280	4.71 494	0.74 467	5.45 449	1.66 360	3.15 460	1.65 392	1.61 331	2.25 457	4.54 348	15.56 544	0.03 466	0.00 1	0.01 461	0.10 392	0.27 457	0.23 242

AdaStereo	0.76 190	0.12 50	1.73 133	0.05 153	0.00 1	1.46 292	0.23 388	5.16 421	1.66 360	1.19 286	0.37 237	1.54 324	0.17 250	0.86 194	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98
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.
ETE_ROB	1.42 384	1.04 430	3.10 354	0.02 64	0.03 184	1.81 390	0.22 385	4.73 383	1.67 362	4.77 495	1.43 377	2.77 407	0.08 181	4.23 328	2.20 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.20 228

Any-RAFT	0.76 190	0.13 56	1.46 90	0.03 102	0.01 96	2.76 440	0.08 316	4.09 309	1.69 363	1.08 270	0.26 202	1.95 360	0.31 296	0.95 200	0.09 21	0.01 424	0.20 337	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.08 98

BEATNet_4x	1.24 336	1.45 475	5.03 459	0.58 414	0.02 162	1.34 248	0.09 328	5.29 431	1.69 363	2.01 388	0.25 196	1.18 305	0.44 325	2.11 262	2.70 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.54 338

G-Net	3.58 491	0.58 312	5.14 466	1.61 521	1.86 524	10.46 533	1.85 501	3.24 208	1.69 363	8.68 524	11.81 521	6.03 500	7.62 531	4.82 365	5.52 488	0.08 497	0.12 319	0.07 498	0.15 414	0.16 386	0.16 187

XPNet_ROB	1.41 382	0.81 373	2.75 318	0.04 136	0.01 96	1.70 379	0.17 362	4.14 320	1.69 363	4.12 484	1.10 349	1.58 328	0.52 335	5.13 381	4.07 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.25 255

NCC-stereo	2.09 447	1.02 425	4.78 448	0.10 235	0.26 363	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 452	3.18 454	4.63 477	5.69 520	6.26 430	2.76 445	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.14 166

Abc-Net	2.09 447	1.02 425	4.78 448	0.10 235	0.26 363	2.33 418	0.13 349	5.82 471	1.70 367	2.98 452	3.18 454	4.63 477	5.69 520	6.26 430	2.76 445	0.05 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.14 166
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo1	0.96 259	0.91 388	2.21 245	0.24 325	0.42 407	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 403	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.32 279

SA-5K	0.96 259	0.91 388	2.21 245	0.24 325	0.42 407	1.31 231	0.02 160	4.10 311	1.71 369	0.47 171	1.64 390	0.20 164	1.20 403	3.55 298	0.36 197	0.00 1	0.27 345	0.00 1	0.00 1	0.19 412	0.32 279

DIP-Stereo	0.68 170	0.35 226	1.76 145	0.08 204	0.00 1	1.46 292	0.01 63	6.53 501	1.71 369	0.91 237	0.11 144	0.04 50	0.19 259	0.19 14	0.09 21	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.17 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DANet	1.96 437	0.24 163	3.72 402	0.78 469	0.48 421	2.65 437	0.34 429	3.94 284	1.71 369	4.35 488	1.56 386	5.09 489	0.56 340	6.97 475	5.99 492	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 194	0.66 366
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	2.23 462	0.92 393	3.10 354	0.88 481	0.08 253	2.25 410	3.25 517	4.61 370	1.71 369	2.55 435	9.98 514	2.56 396	1.47 427	7.52 498	2.98 455	0.00 1	0.04 281	0.02 482	0.08 377	0.14 361	0.42 321

test_sample3	1.07 293	0.26 175	2.91 335	0.60 419	0.01 96	1.41 272	0.01 63	5.29 431	1.72 374	1.56 342	0.54 272	0.78 261	0.18 254	3.60 302	0.87 331	0.00 1	0.80 422	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

DGSMNet	2.56 473	1.15 446	7.39 506	1.34 515	2.02 530	3.20 455	3.97 526	6.11 487	1.72 374	1.52 335	2.72 443	3.23 438	0.63 356	4.74 355	2.39 433	1.12 530	1.53 540	1.54 536	1.32 552	1.40 530	2.10 530

testlalala	0.68 170	0.17 94	1.61 111	0.21 310	0.18 318	1.14 150	0.03 217	3.47 222	1.74 376	2.12 395	0.20 185	0.30 183	0.05 127	0.38 65	0.41 225	0.01 424	1.13 509	0.00 1	0.27 495	0.01 37	0.15 176

iResNet	1.20 325	0.77 366	3.37 378	1.01 496	0.01 96	2.00 400	0.01 63	4.44 351	1.74 376	1.88 372	1.09 347	0.35 186	0.35 302	4.22 327	2.44 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.26 261

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 232	0.95 402	1.93 195	0.06 175	0.92 482	1.24 194	0.02 160	3.30 213	1.75 378	1.23 295	2.58 440	0.43 198	0.16 245	0.68 158	0.82 318	0.00 1	0.70 406	0.00 1	0.00 1	0.23 433	1.05 431

STTStereo	0.98 270	0.62 328	3.78 408	0.25 330	0.15 306	1.44 281	0.10 336	3.57 228	1.75 378	1.46 326	0.19 180	1.74 345	0.44 325	3.47 295	0.54 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.05 69

UDGNet	0.44 80	0.91 388	1.89 189	0.04 136	0.00 1	1.15 153	0.02 160	0.75 41	1.77 380	0.45 167	0.07 126	0.06 93	0.02 47	1.62 241	0.11 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.01 14

ccnet	1.96 437	0.68 343	3.59 391	0.26 337	0.19 324	3.68 472	1.55 496	4.89 396	1.77 380	2.68 443	3.92 471	3.44 444	1.72 442	5.02 376	5.22 484	0.06 489	0.00 1	0.09 504	0.01 313	0.13 347	0.32 279

rvit_0105_4	0.52 107	0.47 270	2.33 268	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.89 280	1.78 382	0.12 58	0.10 139	0.12 143	0.03 80	0.39 67	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.13 160

RGC	2.11 451	0.95 402	4.61 442	0.08 204	0.29 377	3.34 462	0.11 340	5.40 444	1.78 382	3.93 481	4.52 479	5.20 494	3.05 482	5.78 413	2.78 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.18 203

coex_refinement	1.30 360	0.96 406	2.31 265	0.12 258	0.02 162	1.52 320	0.07 307	4.70 381	1.79 384	2.66 440	0.66 294	4.34 470	0.47 332	3.87 314	2.09 415	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.34 289

PSMNet-RUCA	0.83 207	0.86 379	2.85 329	0.03 102	0.02 162	2.04 404	0.25 395	4.74 385	1.79 384	0.45 167	1.38 372	0.12 143	0.12 226	1.16 208	0.37 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.07 91

LALA_ROB	1.55 403	1.07 436	2.99 348	0.02 64	0.06 227	3.20 455	0.49 446	4.07 307	1.80 386	3.79 478	0.66 294	4.51 473	0.25 280	3.82 312	4.07 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.11 143

DISCO	2.03 442	0.45 257	2.82 325	0.72 453	0.53 425	5.13 499	0.01 63	6.01 482	1.81 387	2.31 413	0.91 334	6.43 505	0.87 384	8.57 519	3.67 469	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.17 195

test_sample4	1.09 298	0.27 185	2.97 343	0.61 423	0.01 96	1.46 292	0.01 63	5.32 435	1.86 388	1.67 358	0.72 305	0.68 238	0.15 236	3.66 305	0.88 335	0.00 1	0.80 422	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.67 369

DispNO	1.47 389	1.01 422	5.05 460	0.13 262	0.08 253	1.49 312	0.02 160	4.38 347	1.86 388	1.51 332	1.57 387	3.12 430	1.09 396	5.77 412	1.89 407	0.00 1	0.02 263	0.03 487	0.11 397	0.11 325	0.08 98

TransformOpticalFlow	1.53 400	0.40 244	3.46 384	0.66 437	0.07 241	1.56 333	0.09 328	4.35 345	1.86 388	1.72 364	2.27 420	3.53 449	3.04 481	6.93 470	0.49 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.10 135

EAI-Stereo	1.50 394	0.16 82	1.53 99	0.25 330	0.91 481	2.30 416	4.98 534	6.09 486	1.87 391	1.38 316	5.56 489	0.49 205	0.59 346	1.21 215	0.83 323	0.00 1	0.31 351	0.00 1	1.09 551	0.02 91	0.56 349

DMCA	0.87 222	0.52 293	3.24 369	0.01 13	0.01 96	1.30 226	0.02 160	3.69 241	1.87 391	2.29 411	0.17 163	1.71 342	0.10 204	0.76 171	1.42 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.12 152

s12784h	0.67 164	0.17 94	1.87 184	0.02 64	0.00 1	1.16 159	0.03 217	4.08 308	1.89 393	1.04 264	1.59 389	0.05 72	0.02 47	1.25 222	0.12 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.02 32

ac_64	1.28 352	0.43 252	2.90 334	0.18 282	0.25 354	1.52 320	0.03 217	5.58 452	1.89 393	0.92 241	0.53 271	4.86 483	0.45 329	5.01 375	0.88 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.06 81

StereoDRNet	1.66 410	1.21 451	5.39 474	0.06 175	0.11 280	2.49 427	1.06 484	5.28 430	1.89 393	3.60 474	0.63 289	2.28 383	0.64 359	4.70 352	3.25 462	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.01 313	0.15 377	0.36 293

DLCB_ROB	1.38 376	0.60 320	1.96 199	0.10 235	0.00 1	1.53 323	0.23 388	4.02 299	1.91 396	3.54 470	1.97 406	3.40 442	0.30 291	4.91 369	2.97 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.12 152

rvit_0105_6	0.46 87	0.36 229	1.89 189	0.01 13	0.00 1	0.83 49	0.01 63	3.37 216	1.92 397	0.06 33	0.05 104	0.09 127	0.02 47	0.27 31	0.13 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.15 176

GwcNet	1.96 437	1.51 480	7.43 508	0.30 351	1.20 505	4.13 479	0.61 458	4.45 352	1.92 397	1.53 336	2.31 421	3.93 463	0.54 336	5.50 399	3.16 461	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.39 494	0.24 246

NVstereo2D	1.25 340	0.34 223	5.21 469	0.09 223	0.03 184	1.61 351	0.23 388	4.95 404	1.92 397	1.05 265	0.38 240	2.53 395	0.61 349	5.36 395	0.44 229	0.00 1	0.10 314	0.00 1	0.03 344	0.04 194	0.19 208

test_sample5	1.11 302	0.28 188	2.93 338	0.61 423	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.48 330	1.14 355	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

DualNet	1.13 309	0.28 188	2.93 338	0.61 423	0.01 96	1.44 281	0.01 63	5.23 426	1.93 400	1.57 345	1.40 374	0.57 218	0.15 236	3.94 315	0.89 339	0.00 1	0.81 425	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.68 376

HSM-Net_RVC	1.51 395	0.11 41	1.93 195	0.00 1	0.01 96	1.91 398	0.05 273	7.86 530	1.93 400	3.77 477	3.76 467	3.16 431	0.36 305	4.34 335	0.83 323	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.11 143
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	1.03 285	0.45 257	2.50 301	0.06 175	0.20 329	1.51 317	0.20 373	6.54 502	1.96 403	0.73 214	0.68 301	1.04 292	0.31 296	3.86 313	0.38 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91

RALAANet	0.68 170	1.09 439	2.29 258	0.03 102	0.01 96	0.93 64	0.03 217	2.65 160	1.97 404	1.19 286	0.39 245	0.15 158	0.30 291	1.27 224	0.75 308	0.00 1	0.25 339	0.00 1	0.09 386	0.19 412	0.03 47

ARAFT	1.27 351	1.38 470	4.73 445	0.08 204	0.00 1	1.67 374	0.04 252	5.52 451	1.98 405	3.02 455	0.59 285	0.47 203	0.11 213	4.87 368	0.38 211	0.00 1	0.03 274	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.25 255

Sa-1000	1.23 334	0.79 368	2.16 240	0.00 1	0.40 402	1.36 253	0.03 217	5.00 409	2.01 406	1.11 277	5.38 487	0.61 221	0.15 236	4.18 322	0.37 208	0.00 1	0.54 380	0.00 1	0.16 423	0.15 377	0.16 187

SST-Stereo	1.12 307	0.10 27	1.98 203	0.85 478	0.24 350	1.72 381	0.56 455	2.10 135	2.01 406	1.19 286	1.07 345	1.57 325	1.88 450	6.92 468	0.24 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.02 32

test_for_model	4.73 518	23.37 568	1.56 105	13.12 559	10.72 559	1.09 124	0.05 273	4.90 400	2.02 408	2.16 398	0.09 136	0.14 153	0.04 105	0.20 17	0.29 160	8.07 549	2.41 552	0.00 1	0.01 313	20.56 567	3.81 544

DAS	1.40 380	0.11 41	2.83 326	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 487	4.51 357	2.02 408	4.84 497	2.33 422	1.65 336	0.56 340	5.53 401	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

SepStereo	1.41 382	0.11 41	2.83 326	0.04 136	0.01 96	1.31 231	1.14 487	4.51 357	2.02 408	4.84 497	2.33 422	1.65 336	0.56 340	5.78 413	0.85 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.19 208

SA	1.02 284	0.85 376	2.22 247	0.00 1	0.42 407	1.31 231	0.01 63	4.74 385	2.04 411	0.50 187	0.95 338	0.30 183	1.30 416	4.24 330	0.42 226	0.00 1	0.47 365	0.00 1	0.17 431	0.16 386	0.30 271

FADNet-RVC	1.30 360	1.62 488	6.28 490	0.03 102	0.00 1	1.61 351	0.08 316	4.49 354	2.04 411	0.41 159	0.10 139	0.63 223	0.64 359	5.55 403	1.69 398	0.01 424	0.08 304	0.00 1	0.00 1	0.52 513	0.31 275

test_sample6	1.14 314	0.28 188	2.92 337	0.59 417	0.01 96	1.47 299	0.01 63	5.17 422	2.07 413	1.57 345	1.40 374	0.63 223	0.19 259	4.02 318	0.99 356	0.00 1	0.77 416	0.00 1	0.08 377	0.03 160	0.67 369

RYNet	1.76 418	0.81 373	4.24 423	0.34 359	0.10 275	2.62 436	0.07 307	5.36 439	2.08 414	1.38 316	0.35 231	4.71 481	1.35 417	6.73 455	4.61 481	0.00 1	0.05 289	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.33 285

MyStereo8	1.16 320	0.86 379	3.73 404	0.86 479	0.04 211	1.47 299	0.01 63	4.64 374	2.13 415	1.47 329	1.10 349	1.21 307	0.31 296	1.12 205	1.50 388	0.00 1	1.45 535	0.00 1	0.30 506	0.10 302	0.93 421

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ADStereo(finetuned)	0.98 270	0.65 339	4.66 443	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 417	2.65 437	0.30 212	0.09 127	2.33 461	0.58 127	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.41 317

STrans-v2	1.75 416	0.45 257	3.43 381	0.03 102	0.19 324	1.48 307	0.08 316	7.25 520	2.16 417	2.04 389	2.80 444	3.60 450	3.78 496	7.00 477	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 91	0.10 135

DCANet	0.84 214	0.65 339	3.63 393	0.03 102	0.00 1	1.25 202	0.01 63	3.99 295	2.16 417	2.66 440	0.31 216	0.09 127	0.48 333	0.57 126	0.45 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.41 317

cf-r	1.18 323	1.02 425	3.22 362	0.25 330	0.02 162	1.44 281	0.03 217	5.11 417	2.16 417	1.31 305	0.59 285	2.87 415	0.24 273	4.26 331	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.12 152

AASNet	1.05 289	1.11 440	3.12 356	0.05 153	0.00 1	1.73 383	0.05 273	5.73 461	2.17 421	1.10 275	1.84 402	0.94 281	0.19 259	1.16 208	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 481	0.16 187

DCANet-4	0.83 207	0.18 101	4.76 447	0.04 136	0.01 96	1.24 194	0.02 160	3.84 265	2.21 422	2.39 423	0.25 196	0.11 139	0.24 273	0.59 135	0.36 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.37 296

CVANet_RVC	1.37 375	0.82 375	3.23 364	0.54 405	0.11 280	1.48 307	0.46 440	4.01 297	2.23 423	3.33 465	1.34 370	1.51 322	0.37 307	6.38 436	0.69 298	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.05 361	0.19 412	0.62 359

111	1.00 276	1.05 432	3.63 393	0.01 13	0.04 211	1.20 173	0.16 359	4.50 355	2.24 424	1.32 306	1.15 357	2.00 363	0.31 296	0.59 135	0.79 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.84 406

Syn2CoEx	1.91 432	1.85 499	6.43 497	0.05 153	0.00 1	1.47 299	0.54 450	6.03 484	2.24 424	2.24 408	2.19 415	2.06 366	3.10 483	6.57 445	2.58 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 481	0.40 313

fast-acv-ft	1.54 401	0.86 379	4.85 450	0.11 251	0.12 287	3.88 473	0.28 408	2.97 185	2.26 426	0.96 246	3.49 462	2.97 419	1.23 410	3.47 295	2.75 444	0.04 475	0.01 233	0.04 492	0.04 358	0.44 501	0.08 98

RAFT + AFF	1.88 428	1.84 498	4.19 420	0.05 153	0.85 470	2.29 415	1.00 481	6.32 496	2.26 426	1.88 372	1.80 400	1.27 309	3.66 493	6.56 444	2.36 432	0.02 452	0.34 356	0.00 1	0.01 313	0.41 498	0.50 331

HCRNet	0.83 207	0.39 240	1.59 110	0.02 64	0.00 1	1.18 169	0.01 63	3.69 241	2.28 428	0.75 217	0.21 189	0.56 217	0.11 213	5.32 392	0.25 142	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.04 54

TDLM	1.32 366	0.90 386	2.42 287	0.61 423	0.03 184	1.59 341	2.04 504	3.73 246	2.29 429	1.70 363	0.94 336	1.07 297	0.67 368	6.49 442	1.12 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 409	0.54 338

DRN-Test	1.79 422	0.51 284	4.94 456	0.19 289	0.14 297	3.30 458	0.19 372	6.58 504	2.31 430	4.40 491	0.77 314	2.10 370	1.73 443	5.40 397	2.82 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.12 335	0.27 264

raft_robust	1.21 328	1.05 432	2.00 206	0.10 235	0.43 411	1.39 261	0.02 160	4.21 326	2.32 431	0.44 162	0.02 2	2.23 381	1.39 419	7.00 477	0.35 193	0.00 1	0.78 418	0.00 1	0.18 438	0.10 302	0.19 208

xxxx	2.26 464	0.43 252	2.30 260	0.01 13	0.68 457	1.47 299	0.00 1	6.56 503	2.32 431	1.56 342	2.07 413	1.07 297	0.06 150	4.81 364	18.87 551	0.00 1	1.11 503	0.00 1	0.21 459	0.06 226	1.65 488

ssnet_v2	1.33 371	0.64 335	2.83 326	0.06 175	0.03 184	2.08 406	0.36 432	5.88 474	2.33 433	2.52 434	0.88 330	3.06 426	0.54 336	1.75 248	3.30 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.13 160

Wz-Net-LNSev	1.60 408	1.48 479	8.20 518	0.03 102	0.03 184	3.95 475	0.13 349	4.89 396	2.33 433	0.92 241	0.31 216	3.64 453	1.40 420	2.90 278	1.50 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 302	0.20 228

222	3.11 483	0.43 252	2.10 230	0.02 64	0.45 414	1.57 336	0.01 63	6.44 499	2.34 435	1.73 365	2.24 419	0.52 213	0.07 167	4.95 372	36.29 568	0.00 1	1.07 491	0.00 1	0.21 459	0.06 226	1.65 488

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 427	1.13 443	5.96 483	0.02 64	0.00 1	5.00 497	0.29 415	5.31 434	2.38 436	2.65 437	1.15 357	2.32 391	1.95 452	5.59 406	3.35 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 194	0.14 166

PS-NSSS	1.25 340	0.85 376	2.77 320	0.05 153	0.03 184	1.40 265	0.01 63	5.04 411	2.38 436	1.34 310	2.80 444	0.65 228	0.06 150	6.36 435	0.91 345	0.18 510	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.01 14

CFNet	1.24 336	1.33 465	3.20 360	0.26 337	0.03 184	1.43 276	0.04 252	5.03 410	2.39 438	0.61 197	0.71 303	1.30 312	0.23 271	6.72 454	1.16 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.10 135

1111x	2.13 454	0.58 312	4.38 433	0.39 367	0.61 443	2.14 408	0.01 63	6.38 498	2.40 439	1.80 367	1.97 406	0.95 285	0.64 359	7.16 487	10.30 524	0.00 1	1.18 519	0.00 1	0.29 504	0.07 253	1.32 457

CBMV_ROB	2.06 443	0.31 207	2.72 315	0.63 431	0.00 1	2.83 444	0.88 473	5.24 428	2.41 440	4.28 487	6.16 494	3.07 429	3.47 491	5.81 416	2.69 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.56 349

SDNR	3.62 496	1.25 456	7.41 507	0.71 451	0.22 338	26.06 565	0.02 160	4.55 365	2.42 441	3.10 459	11.33 518	3.05 425	0.77 376	8.31 515	2.21 422	0.05 479	0.11 317	0.00 1	0.01 313	0.08 265	0.66 366

Wz-Net-SNSev	3.01 481	3.59 538	12.98 539	0.45 381	0.04 211	2.72 438	1.12 486	5.80 469	2.42 441	2.30 412	2.62 441	6.39 504	1.29 415	10.20 529	7.19 501	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.72 388

pmcnn	3.98 503	0.95 402	7.29 505	0.71 451	1.42 515	2.84 445	1.22 490	5.89 475	2.42 441	9.34 530	11.71 520	18.88 544	2.65 471	6.89 465	6.35 496	0.00 1	0.07 300	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.76 394

test_xeample	2.27 465	0.46 264	2.25 253	0.10 235	0.69 458	1.48 307	0.00 1	6.24 491	2.46 444	1.83 369	2.40 430	0.37 188	0.07 167	4.49 342	19.55 553	0.00 1	1.11 503	0.00 1	0.21 459	0.07 253	1.65 488

delet	1.31 363	0.61 326	2.64 312	0.05 153	0.17 314	2.84 445	1.00 481	4.88 395	2.46 444	1.38 316	1.37 371	1.62 333	0.90 386	4.52 345	1.48 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.08 98

SGM-Forest	2.15 455	0.50 278	2.42 287	0.19 289	0.25 354	3.47 468	2.38 511	4.53 361	2.46 444	5.64 508	3.99 476	3.74 455	2.22 455	6.99 476	3.08 459	0.01 424	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.98 424
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	2.06 443	0.42 251	4.20 421	0.14 265	0.09 264	1.82 391	0.51 447	5.38 440	2.48 447	3.45 469	3.96 475	8.28 515	1.80 448	5.90 417	2.30 428	0.00 1	0.00 1	0.01 461	0.00 1	0.16 386	0.19 208

RAFT-345	1.25 340	0.12 50	2.08 223	0.54 405	0.13 291	1.55 329	0.24 391	0.65 31	2.51 448	1.19 286	7.68 504	0.92 278	0.05 127	6.86 462	0.50 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 37	0.00 1

hitnet-ft	1.26 349	0.71 348	2.37 273	0.04 136	0.00 1	1.39 261	0.21 380	3.94 284	2.53 449	1.61 352	1.11 351	4.21 469	0.36 305	4.83 367	1.65 395	0.01 424	0.00 1	0.03 487	0.00 1	0.11 325	0.08 98

dad	1.04 286	1.21 451	3.14 358	0.08 204	0.01 96	1.25 202	0.01 63	1.30 66	2.54 450	1.95 383	0.37 237	0.40 195	0.04 105	5.95 419	1.06 362	0.01 424	0.00 1	1.11 534	0.12 404	0.07 253	0.19 208

GASNet	1.77 421	2.50 521	7.05 502	0.47 388	0.02 162	1.50 313	0.20 373	4.55 365	2.55 451	0.98 247	1.48 382	2.24 382	1.57 436	6.25 429	3.41 467	0.00 1	0.05 289	0.00 1	0.00 1	0.55 516	0.12 152

ttt	1.79 422	0.32 215	2.41 279	0.58 414	0.26 363	1.64 366	0.00 1	6.26 494	2.57 452	1.91 376	2.39 429	1.39 317	0.11 213	5.55 403	7.97 506	0.00 1	1.05 487	0.00 1	0.16 423	0.06 226	1.14 439

NOSS_ROB	1.47 389	0.49 275	2.40 276	1.00 493	0.17 314	2.56 430	0.01 63	4.86 393	2.62 453	2.32 414	1.74 395	2.79 410	0.02 47	6.96 474	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.73 389

RASNet	1.75 416	0.71 348	2.93 338	0.20 304	3.20 538	1.75 384	0.26 399	3.87 270	2.64 454	0.98 247	1.46 380	5.25 497	1.67 441	6.73 455	2.81 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.47 324

RP	2.09 447	0.90 386	3.88 411	0.22 314	0.61 443	1.72 381	0.94 476	4.97 405	2.65 455	3.87 479	5.63 490	4.44 471	4.28 503	4.99 374	2.35 431	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.20 418	0.13 160

MDST_ROB	3.81 501	0.21 146	4.29 426	2.64 534	1.45 518	13.85 541	1.02 483	8.06 533	2.67 456	15.14 549	8.81 509	2.70 405	1.55 433	9.31 522	3.90 472	0.03 466	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.63 361

SMFormer	1.31 363	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 419	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.14 410	0.06 226	0.76 394

tta	1.32 366	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	2.20 419	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.14 410	0.09 287	0.92 417

qqq1	1.25 340	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 397	0.09 287	0.92 417

fff1	1.25 340	0.30 199	2.08 223	0.47 388	0.02 162	1.04 85	0.01 63	5.75 464	2.69 457	1.65 354	2.43 433	0.91 273	0.02 47	4.75 358	0.88 335	0.00 1	0.88 439	0.00 1	0.11 397	0.09 287	0.92 417

ADCP+	3.18 486	1.81 494	11.33 533	0.07 192	0.20 329	5.83 508	2.80 513	4.60 369	2.69 457	1.68 361	0.28 205	3.75 456	3.14 485	6.82 459	17.90 547	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.56 349

AnyNet_C32	4.41 512	3.74 540	15.17 546	0.48 396	0.51 424	5.99 510	6.52 551	5.30 433	2.72 462	6.86 513	3.66 466	5.21 495	3.19 486	7.42 494	19.54 552	0.08 497	0.04 281	0.20 517	0.09 386	0.67 524	0.76 394

zh-sn7	4.41 512	4.45 545	18.43 550	0.15 271	0.01 96	4.00 476	2.16 508	5.26 429	2.74 463	4.24 486	10.00 515	4.09 464	6.64 527	10.84 536	14.33 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 461	0.63 361

AF-Net	2.51 471	1.12 441	5.46 476	0.01 13	0.13 291	2.03 402	0.47 441	7.04 516	2.74 463	4.09 483	10.64 517	4.99 486	2.94 476	4.94 371	3.28 463	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.15 176

CC-Net-ROB	2.09 447	1.17 447	3.97 415	1.52 520	0.23 343	3.35 463	0.05 273	5.09 415	2.74 463	1.09 272	1.40 374	0.97 287	0.18 254	6.66 451	0.87 331	1.46 536	1.64 542	7.13 545	0.00 1	1.67 531	0.54 338

PASM	2.20 459	1.85 499	10.33 529	1.00 493	0.41 404	1.98 399	0.90 475	3.85 266	2.76 466	4.38 489	1.53 384	3.49 448	1.54 430	6.60 446	2.43 434	0.14 506	0.02 263	0.00 1	0.03 344	0.33 477	0.39 308

mmx	2.08 445	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 467	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 512	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.17 431	0.06 226	1.25 452

xxx	2.08 445	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	6.21 488	2.77 467	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 512	0.00 1	1.08 493	0.00 1	0.17 431	0.06 226	1.25 452

GANetREF_RVC	1.25 340	1.39 471	4.10 417	0.10 235	0.00 1	2.25 410	0.18 368	4.68 379	2.78 469	0.69 205	0.34 224	1.87 352	0.65 364	5.07 377	0.68 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 265	0.07 91
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
NaN_ROB	2.33 467	1.31 462	4.55 439	0.32 354	0.30 389	3.13 453	5.01 537	4.57 367	2.78 469	5.49 505	1.73 394	2.28 383	1.98 453	7.48 496	4.32 478	0.01 424	0.06 295	0.03 487	0.09 386	0.20 418	0.88 412

CBMV	1.97 440	0.56 307	2.61 307	0.46 382	0.07 241	2.91 448	4.18 528	4.58 368	2.78 469	5.50 506	2.21 417	2.84 414	2.94 476	4.75 358	2.31 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 377	0.60 355
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.93 434	1.26 457	7.26 504	0.25 330	0.03 184	1.65 367	0.06 300	4.28 340	2.81 472	1.26 299	0.70 302	1.68 341	0.24 273	6.44 441	10.32 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.19 208

AANet_RVC	1.95 435	1.64 489	4.89 451	0.09 223	0.00 1	1.24 194	0.01 63	3.93 282	2.82 473	2.32 414	4.64 481	3.61 451	0.19 259	7.61 499	4.73 482	0.60 520	0.19 334	0.00 1	0.00 1	0.11 325	0.47 324

Wz-Net-MNSev	2.17 457	1.90 503	7.77 511	0.02 64	0.01 96	4.60 492	2.08 505	5.70 460	2.83 474	4.02 482	1.50 383	1.87 352	2.53 468	5.10 379	3.04 458	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.14 361	0.31 275

ADLNet	1.35 373	0.55 297	2.95 341	0.01 13	0.05 221	2.22 409	0.11 340	5.06 413	2.83 474	2.42 427	2.19 415	2.63 400	0.68 370	3.59 301	1.37 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 400	0.27 264

iResNet_ROB	1.22 332	1.37 468	2.59 304	0.14 265	0.00 1	1.38 260	0.04 252	7.36 523	2.85 476	1.07 269	1.24 363	0.93 280	0.11 213	4.28 332	0.84 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 335	0.11 143

MyStereo04	1.01 279	0.51 284	3.49 386	0.03 102	0.34 397	1.66 369	0.02 160	4.18 324	2.93 477	1.10 275	0.03 65	1.30 312	0.58 345	1.32 227	1.02 359	0.00 1	1.19 520	0.00 1	0.18 438	0.03 160	0.37 296

PA-Net	1.56 405	1.13 443	5.13 464	0.07 192	0.17 314	1.46 292	0.53 449	4.73 383	3.04 478	0.92 241	1.30 367	2.29 387	0.62 354	6.63 448	3.00 456	0.01 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.15 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADLNet2	1.52 398	0.79 368	3.51 387	0.01 13	0.69 458	1.26 211	0.26 399	4.84 391	3.10 479	1.67 358	3.23 456	4.17 468	0.80 380	4.77 363	1.00 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 432	0.12 152

FAT-Stereo	1.95 435	0.23 158	3.66 398	0.18 282	0.03 184	1.80 389	0.94 476	5.35 436	3.11 480	4.23 485	5.00 485	5.22 496	2.76 474	5.07 377	1.09 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 212	0.17 195

DispFullNet	8.26 537	24.76 569	14.96 545	14.77 562	7.78 553	5.23 501	0.09 328	5.67 458	3.16 481	9.01 528	4.87 484	6.15 502	10.66 542	10.44 532	4.54 480	2.54 539	0.33 353	15.59 560	4.84 562	13.17 559	6.59 551

ADCPNet	3.94 502	1.47 478	14.87 543	0.11 251	0.45 414	7.19 516	2.23 509	5.42 446	3.18 482	4.53 493	2.03 411	7.48 514	5.27 515	7.05 482	14.73 541	0.02 452	0.74 412	0.04 492	0.91 547	0.23 433	0.85 408

pcwnet_v2	1.36 374	0.21 146	5.89 482	0.15 271	0.01 96	1.78 387	0.02 160	5.77 468	3.19 483	1.69 362	1.94 405	2.00 363	0.79 379	3.09 285	0.33 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.04 194	0.27 264

ITSA-stereo	1.24 336	0.23 158	2.14 237	0.19 289	0.04 211	1.43 276	0.13 349	6.24 491	3.22 484	0.78 222	0.36 235	0.63 223	1.05 393	5.67 411	2.24 426	0.03 466	0.00 1	0.09 504	0.06 369	0.08 265	0.19 208

MyStereo05	1.01 279	0.47 270	3.36 377	0.03 102	0.14 297	1.53 323	0.02 160	4.11 315	3.37 485	1.43 322	0.03 65	1.27 309	0.39 320	1.39 230	0.97 352	0.00 1	1.10 501	0.00 1	0.16 423	0.02 91	0.37 296

FBW_ROB	2.74 477	1.02 425	4.72 444	0.43 376	0.18 318	4.35 486	0.18 368	7.28 522	3.50 486	3.57 472	3.38 460	4.86 483	1.22 409	11.70 542	5.76 489	0.17 509	0.08 304	0.59 528	0.12 404	0.28 461	1.40 462

SPS-STEREO	3.67 499	1.46 476	4.23 422	0.36 360	0.23 343	3.93 474	1.20 489	6.67 507	3.50 486	11.05 534	8.81 509	9.53 523	4.63 507	9.10 520	7.25 502	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 347	1.28 455
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
w-ln-seven-2	2.43 470	1.73 493	14.40 542	0.27 343	0.07 241	1.40 265	0.47 441	4.54 363	3.57 488	3.26 464	1.19 360	2.29 387	1.65 440	7.16 487	5.50 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 313	0.21 424	0.76 394

ADCL	3.64 497	1.54 482	8.53 523	0.26 337	0.28 375	7.37 517	4.49 532	5.42 446	3.61 489	4.79 496	3.85 470	5.14 491	4.47 505	6.28 432	15.73 545	0.05 479	0.01 233	0.11 510	0.13 406	0.34 481	0.33 285

stereogan	2.38 468	0.59 316	5.05 460	0.01 13	0.09 264	8.26 525	0.58 457	4.92 401	3.65 490	4.68 494	4.60 480	6.43 505	2.39 463	5.27 388	0.72 305	0.00 1	0.01 233	0.01 461	0.00 1	0.27 457	0.13 160

MFN_U_SF_RVC	4.10 506	2.36 517	12.04 536	1.00 493	0.27 369	10.31 532	0.51 447	8.83 535	3.69 491	4.90 499	3.30 458	9.33 521	3.43 490	8.28 513	9.42 515	0.41 519	0.53 379	0.52 524	0.81 540	0.90 527	1.05 431

ADCMid	4.33 510	2.40 519	13.81 541	0.23 320	0.40 402	4.90 496	1.23 491	5.73 461	3.73 492	11.06 535	3.94 473	6.67 509	5.11 511	7.11 484	18.03 548	0.12 504	0.08 304	0.55 525	0.46 522	0.61 519	0.49 330

MFMNet_re	2.39 469	1.65 490	6.10 487	3.04 536	0.90 478	2.34 420	0.98 479	4.77 388	3.79 493	6.95 514	7.08 502	1.84 351	3.79 497	2.53 265	1.57 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 444	0.26 261

Wz-Net-TNSev	4.36 511	6.36 552	22.98 553	0.22 314	0.06 227	7.00 514	3.45 520	7.46 525	3.81 494	2.12 395	0.63 289	7.29 513	5.11 511	9.87 527	9.72 519	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 341	0.36 488	0.66 366

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 494	3.47 533	9.32 525	0.19 289	0.30 389	13.80 540	7.49 555	5.15 418	3.95 495	3.06 456	3.94 473	4.60 475	1.20 403	8.49 517	2.79 449	0.70 524	1.22 522	0.04 492	0.84 541	0.50 506	1.23 448

WCMA_ROB	5.16 521	1.07 436	4.40 434	0.66 437	0.69 458	6.28 513	3.63 523	5.39 442	4.05 496	14.77 548	19.39 544	15.46 536	10.72 543	7.67 504	6.77 500	0.19 512	0.27 345	0.18 516	0.20 449	0.18 409	1.23 448

MSMD_ROB	5.26 523	0.52 293	3.22 362	0.15 271	0.01 96	8.63 529	1.06 484	4.76 387	4.16 497	13.72 542	26.77 558	13.87 533	15.95 552	7.89 508	3.94 473	0.11 502	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.06 226	0.34 289

AnyNet_C01	7.15 535	5.48 550	37.47 563	1.08 500	0.59 440	11.50 536	6.49 550	6.93 510	4.31 498	8.06 521	9.11 511	8.72 518	4.06 499	14.50 549	21.97 561	0.11 502	0.08 304	0.24 521	0.09 386	1.11 528	1.07 435

Consistency-Raft	1.48 391	0.96 406	5.40 475	0.36 360	0.31 394	1.66 369	0.11 340	4.30 344	4.32 499	0.47 171	5.99 493	0.86 267	2.09 454	1.19 212	1.31 376	0.03 466	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.27 457	0.02 32

SGM_RVC	4.67 517	0.61 326	2.62 309	1.13 501	0.29 377	7.96 523	2.60 512	7.55 527	4.36 500	12.34 539	9.95 513	15.94 538	8.56 533	10.88 537	6.38 497	0.22 514	0.25 339	0.20 517	0.23 470	0.32 475	0.92 417
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	4.31 509	1.94 505	7.80 513	1.96 528	1.40 514	10.65 534	7.35 552	7.17 518	4.49 501	8.27 522	3.58 464	10.58 526	3.75 494	7.87 507	6.66 498	0.01 424	1.09 497	0.00 1	0.23 470	0.26 452	1.19 445

FCDSN-DC	5.38 524	0.65 339	3.19 359	0.24 325	0.46 417	5.71 505	1.61 497	5.83 473	4.51 502	14.74 547	22.03 550	20.43 546	13.01 548	8.48 516	6.00 493	0.02 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.52 335
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSAF-DinoV2	4.86 519	4.93 547	11.35 534	1.15 503	0.06 227	3.13 453	0.57 456	7.49 526	4.56 503	2.13 397	0.94 336	16.45 539	5.99 523	14.60 551	18.54 550	0.06 489	0.03 274	0.09 504	0.74 539	2.00 535	2.34 533

RainbowNet	5.23 522	4.09 544	4.92 455	9.61 551	6.18 544	5.26 503	3.48 521	7.68 529	4.58 504	1.94 382	3.02 449	4.67 479	3.42 489	5.90 417	2.01 411	9.59 553	2.19 550	8.45 548	0.20 449	10.52 549	6.82 552

CSAN	3.10 482	1.72 492	5.85 481	0.37 363	0.14 297	4.15 481	3.91 525	4.94 403	4.65 505	6.43 511	6.29 497	4.62 476	5.17 513	8.13 510	4.85 483	0.02 452	0.03 274	0.03 487	0.05 361	0.26 452	0.48 328

DPSNet	3.98 503	1.01 422	12.58 537	0.74 460	0.55 427	5.24 502	1.53 495	12.44 544	4.82 506	2.89 449	0.97 340	6.37 503	11.43 545	8.20 511	8.61 510	0.09 499	0.51 374	0.11 510	0.38 519	0.35 486	0.83 405

XQC	3.16 485	2.00 506	7.71 510	0.97 492	0.67 455	5.07 498	0.69 463	6.58 504	4.95 507	5.04 501	1.98 409	4.99 486	3.12 484	7.96 509	10.02 521	0.00 1	0.63 397	0.00 1	0.18 438	0.36 488	0.38 306

PWC_ROB	3.30 488	1.83 496	8.47 521	0.62 430	0.56 430	1.31 231	0.39 434	4.53 361	5.05 508	7.66 519	15.14 528	3.37 439	2.43 464	6.86 462	6.74 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 507	0.54 338

WZ-Net	4.64 516	2.57 522	25.72 556	0.10 235	0.09 264	3.07 450	2.08 505	6.59 506	5.41 509	6.08 509	4.09 477	7.02 512	6.04 524	11.64 539	11.45 530	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.61 357

S-Stereo	2.12 453	0.32 215	6.30 491	0.24 325	0.22 338	2.51 428	1.83 500	5.38 440	5.55 510	2.46 430	5.91 492	2.81 411	0.71 372	5.19 384	2.45 436	0.00 1	0.02 263	0.00 1	0.00 1	0.07 253	0.37 296

w-ln-seven	3.40 489	2.22 512	14.89 544	0.33 358	0.16 310	7.02 515	0.47 441	5.98 478	5.62 511	5.50 506	2.37 424	4.11 465	1.42 421	6.86 462	10.41 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 441	0.38 306

NVStereoNet_ROB	4.22 507	2.29 514	6.13 489	1.40 518	1.14 504	2.84 445	0.97 478	5.67 458	5.66 512	5.25 502	14.28 526	12.40 529	5.35 517	10.74 535	5.33 485	1.24 534	1.01 484	0.67 532	0.62 535	0.63 521	0.69 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LRCNet_RVC	60.82 574	63.91 575	64.33 568	69.26 576	50.13 573	19.76 552	0.07 307	58.24 573	5.77 513	75.95 575	85.64 575	74.51 574	62.84 574	58.99 573	50.33 571	93.38 582	56.04 578	93.60 580	93.06 580	68.67 577	71.95 580

MeshStereo	6.09 527	0.97 410	3.59 391	0.26 337	0.14 297	7.68 521	2.02 503	10.42 539	5.77 513	20.76 558	19.69 546	22.78 550	10.56 541	10.29 530	6.16 494	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 467	0.41 317
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
RTSC	3.18 486	2.15 511	8.20 518	0.67 445	0.38 401	4.41 488	0.08 316	5.64 455	5.80 515	6.14 510	3.43 461	3.37 439	1.55 433	7.50 497	12.15 532	0.00 1	0.84 433	0.00 1	0.25 484	0.51 507	0.53 337

SGM+DAISY	6.27 529	3.62 539	9.36 526	2.30 529	2.34 531	9.12 531	6.38 548	6.98 515	6.00 516	14.26 543	15.55 530	14.02 534	9.84 538	9.45 524	8.56 508	1.21 532	1.60 541	0.58 526	0.86 544	0.63 521	2.74 537

PDISCO_ROB	2.54 472	1.40 472	5.07 463	1.06 499	2.01 529	8.28 526	0.17 362	7.96 532	6.01 517	1.48 330	1.75 396	3.67 454	1.25 412	7.74 506	2.07 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 494	0.42 321

ACVNet-4b	6.14 528	2.39 518	6.31 492	9.73 552	7.26 549	8.81 530	1.62 499	7.27 521	6.07 518	0.41 159	6.42 499	11.47 527	2.37 462	9.17 521	2.72 443	9.70 555	2.42 553	10.45 554	0.01 313	11.04 553	7.12 553

zh-mn7	4.28 508	4.04 543	17.92 549	0.11 251	0.07 241	1.53 323	0.29 415	4.81 389	6.49 519	8.41 523	16.07 531	2.83 413	1.19 402	11.32 538	9.99 520	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 418	0.36 293

ffm	1.46 387	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 520	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.86 514

ff1	2.20 459	0.50 278	4.37 429	0.46 382	0.03 184	1.60 345	0.03 217	3.81 255	6.87 520	1.57 345	2.38 425	2.14 372	0.38 311	7.65 500	9.02 512	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.17 431	0.10 302	1.86 514

tt1	1.23 334	0.37 235	2.41 279	0.41 370	0.45 414	3.33 461	0.02 160	3.81 255	6.87 520	0.71 207	0.80 319	0.06 93	0.40 321	1.73 246	0.12 44	0.00 1	1.12 505	0.00 1	0.00 1	0.10 302	1.86 514

ACVNet_1	6.79 534	2.72 526	6.97 501	9.78 553	7.38 552	7.67 520	2.29 510	10.50 540	6.93 523	4.51 492	5.39 488	13.21 531	6.34 526	7.02 481	3.31 465	9.70 555	2.48 555	10.85 556	0.11 397	11.41 555	7.23 554

FC-DCNN	6.44 530	0.46 264	3.25 370	0.54 405	0.56 430	8.01 524	1.37 492	8.76 534	7.15 524	19.35 555	22.25 552	22.72 549	15.44 551	10.37 531	7.93 505	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.64 365

FC-DCNN v2	6.60 532	0.46 264	3.23 364	0.56 409	0.58 436	8.28 526	1.46 494	9.35 537	7.29 525	19.57 556	23.13 553	23.87 553	14.94 550	10.69 534	7.88 504	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.63 361

LSM	7.83 536	2.59 523	24.93 555	4.71 542	40.61 571	3.55 469	5.22 539	5.91 476	7.48 526	10.86 533	13.66 525	4.55 474	3.92 498	7.72 505	5.88 491	0.02 452	0.26 342	0.00 1	0.00 1	0.30 469	14.53 568

xx1	1.29 356	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	4.02 299	7.67 527	0.71 207	0.83 323	0.73 247	0.15 236	1.60 238	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.23 470	0.06 226	1.57 477

cc1	1.29 356	0.36 229	2.41 279	0.50 398	0.29 377	3.40 464	0.02 160	4.02 299	7.67 527	0.71 207	0.83 323	0.05 72	0.61 349	1.59 237	0.12 44	0.00 1	1.13 509	0.00 1	0.03 344	0.10 302	1.86 514

ADCS	5.55 526	3.55 534	19.07 551	0.43 376	0.14 297	5.87 509	4.20 530	7.65 528	7.80 529	9.79 531	6.22 496	6.48 507	5.52 519	10.52 533	22.41 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 503	0.97 423

FINET	2.99 479	2.11 510	7.66 509	1.13 501	1.79 523	4.35 486	3.34 519	5.66 457	7.93 530	2.49 433	3.29 457	1.66 338	2.47 466	6.70 453	4.44 479	0.82 525	1.38 532	0.03 487	0.30 506	0.36 488	1.88 518

MADNet+	11.36 548	15.59 563	70.62 571	1.36 517	1.52 520	20.21 553	4.98 534	12.73 545	8.13 531	3.88 480	6.42 499	8.89 520	6.29 525	32.76 568	29.90 567	0.25 516	1.05 487	0.01 461	0.22 464	0.60 518	1.76 498

JetBlue	14.57 558	6.38 553	35.83 561	0.95 490	7.05 548	51.27 571	22.93 569	16.51 548	9.78 532	11.72 536	17.82 535	27.82 556	17.62 558	33.31 569	20.36 556	0.35 518	0.18 328	0.15 515	0.25 484	5.36 538	5.74 548

DeepPrunerF	2.71 476	1.57 486	16.51 548	0.22 314	0.33 395	1.45 288	0.28 408	6.26 494	9.92 533	1.25 298	0.44 256	1.98 361	1.61 438	7.33 490	4.17 477	0.00 1	0.01 233	0.07 498	0.10 392	0.33 477	0.29 269

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 525	3.14 531	10.56 530	0.47 388	0.29 377	24.98 562	8.65 559	6.24 491	9.96 534	4.38 489	8.16 506	8.42 517	2.44 465	9.46 525	6.27 495	1.11 529	1.70 544	0.33 522	0.47 524	1.16 529	1.35 458

SuperB	3.75 500	2.46 520	15.54 547	0.32 354	0.06 227	4.29 484	1.61 497	4.25 335	11.49 535	2.56 436	1.31 369	2.01 365	1.86 449	6.94 471	8.94 511	0.05 479	0.03 274	0.10 509	0.08 377	10.62 551	0.56 349

PWCDC_ROB	3.41 490	2.29 514	5.16 467	0.19 289	0.02 162	3.11 451	0.02 160	5.15 418	12.27 536	1.36 314	23.33 555	1.98 361	3.35 488	4.93 370	3.71 470	0.28 517	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 526	0.32 279

SHD	3.58 491	1.83 496	6.41 494	1.34 515	1.21 507	4.84 495	0.17 362	7.95 531	12.83 537	7.86 520	3.32 459	5.08 488	2.63 470	5.54 402	8.57 509	0.01 424	0.75 414	0.00 1	0.18 438	0.31 471	0.73 389

PWCK	9.63 542	6.94 556	19.91 552	6.25 543	0.22 338	22.62 557	14.62 566	12.15 543	13.48 538	14.34 544	13.17 524	13.25 532	8.40 532	16.14 552	11.57 531	6.38 545	0.26 342	2.41 543	0.11 397	8.57 542	1.74 496

ELAS	9.07 539	1.55 484	5.19 468	1.87 526	1.92 527	17.05 546	8.29 557	13.92 546	13.52 539	23.08 563	28.56 563	18.59 543	16.90 555	12.06 545	13.39 537	0.91 526	1.32 530	0.65 531	0.59 533	0.68 525	1.31 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TCMNet-wrong-test	56.22 573	78.99 576	72.25 572	90.96 578	89.48 578	78.49 574	72.37 574	39.00 572	14.38 540	41.21 569	51.80 573	58.54 573	34.50 571	64.15 574	52.16 572	38.24 572	6.03 567	46.87 575	41.01 573	83.24 579	70.77 579

z-mn7	4.53 515	3.38 532	10.95 532	0.14 265	0.03 184	8.41 528	0.48 444	4.63 372	14.42 541	3.68 475	18.00 536	4.72 482	1.20 403	11.78 543	8.25 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 424	0.39 308

EDNetEfficient	6.66 533	1.34 466	34.37 560	0.66 437	1.93 528	2.04 404	3.59 522	3.08 197	14.92 542	20.02 557	9.53 512	6.48 507	10.85 544	7.65 500	15.21 542	0.03 466	0.10 314	0.01 461	0.22 464	0.61 519	0.55 344

IMH-64-1	10.12 543	3.75 541	4.24 423	11.47 556	9.26 556	11.93 538	5.30 540	18.72 552	15.74 543	7.16 516	18.55 537	16.83 540	6.83 528	11.66 540	9.62 517	10.09 557	2.54 556	15.69 561	1.72 553	12.82 556	8.45 558

IMH-64	10.12 543	3.75 541	4.24 423	11.47 556	9.26 556	11.93 538	5.30 540	18.72 552	15.74 543	7.16 516	18.55 537	16.83 540	6.83 528	11.66 540	9.62 517	10.09 557	2.54 556	15.69 561	1.72 553	12.82 556	8.45 558

SANet	5.04 520	1.86 501	7.96 515	0.39 367	0.12 287	7.51 519	3.73 524	7.20 519	16.07 545	7.15 515	13.16 523	12.35 528	8.70 534	8.28 513	5.37 486	0.00 1	0.01 233	0.00 1	0.00 1	0.13 347	0.71 387

ELAS_RVC	8.75 538	1.59 487	6.34 493	1.91 527	1.87 525	11.67 537	12.14 564	10.75 541	16.11 546	22.55 562	21.45 548	18.49 542	18.29 559	14.17 548	12.53 533	0.92 527	1.32 530	0.70 533	0.46 522	0.53 515	1.25 452
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.48 547	2.34 516	98.78 582	0.23 320	0.25 354	3.01 449	0.70 464	4.69 380	17.04 547	19.07 551	15.43 529	12.52 530	11.56 546	9.41 523	12.62 534	0.01 424	0.01 233	0.00 1	0.01 313	0.25 444	1.76 498

RTS	10.27 545	3.55 534	66.16 569	1.62 522	2.34 531	13.96 542	6.25 546	6.95 512	18.07 548	8.81 525	19.18 541	6.82 510	2.96 478	26.87 564	19.93 554	0.00 1	0.42 360	0.00 1	0.03 344	0.40 496	0.99 426

RTSA	10.27 545	3.55 534	66.16 569	1.62 522	2.34 531	13.96 542	6.25 546	6.95 512	18.07 548	8.81 525	19.18 541	6.82 510	2.96 478	26.87 564	19.93 554	0.00 1	0.42 360	0.00 1	0.03 344	0.40 496	0.99 426

SGM-ForestM	14.25 555	3.00 529	8.67 524	2.38 531	1.88 526	24.45 561	11.87 562	19.27 554	21.66 550	30.68 565	29.79 565	46.58 569	28.97 565	27.26 566	21.22 559	1.14 531	1.67 543	0.61 530	0.89 546	0.51 507	2.50 536

ACVNet_2	9.32 540	2.76 527	8.07 516	8.84 550	6.89 547	14.54 545	4.19 529	14.25 547	23.92 551	7.62 518	19.61 545	20.42 545	5.93 522	8.52 518	3.64 468	9.16 552	1.74 546	7.93 546	0.36 516	10.56 550	7.47 557

PVD	6.50 531	1.70 491	6.71 500	1.66 525	1.59 522	7.94 522	0.89 474	11.13 542	24.35 552	12.01 538	19.10 540	8.76 519	9.89 539	9.85 526	11.06 528	0.02 452	1.12 505	0.00 1	0.26 491	0.25 444	1.72 493

notaker	18.29 563	22.89 567	10.13 528	18.52 565	14.64 565	17.81 549	7.48 554	20.77 558	24.37 553	21.91 560	27.45 560	39.00 565	20.06 562	20.53 559	21.90 560	12.54 566	2.81 564	25.96 569	6.03 566	19.60 565	11.37 564

BEATNet-Init1	19.30 564	9.61 559	39.48 564	3.09 537	2.67 535	39.40 570	17.68 567	23.58 565	25.88 554	38.63 568	37.63 569	50.99 570	33.56 569	30.54 567	24.44 565	1.09 528	1.51 539	0.60 529	0.88 545	1.81 533	2.89 538

IMH	11.71 550	4.49 546	4.59 441	11.55 558	9.35 558	14.27 544	5.00 536	21.03 560	25.97 555	8.90 527	23.64 556	20.58 547	10.29 540	13.39 547	9.59 516	10.13 560	2.57 558	15.53 559	1.75 555	13.04 558	8.53 560

WAO-7	9.62 541	2.87 528	5.64 480	0.96 491	0.21 337	20.37 554	5.13 538	23.65 566	26.32 556	13.11 541	27.70 561	22.69 548	14.04 549	14.53 550	13.11 535	0.13 505	0.09 310	0.58 526	0.10 392	0.51 507	0.75 393

coex-ft	12.25 553	6.22 551	80.44 573	0.15 271	0.15 306	2.43 422	0.98 479	3.07 196	29.54 557	49.22 572	16.44 532	15.69 537	16.17 553	7.44 495	15.30 543	0.05 479	0.07 300	0.01 461	0.05 361	0.35 486	1.15 442

MANE	15.61 560	2.70 524	7.19 503	3.43 538	5.19 543	21.44 555	9.54 560	24.27 567	29.58 558	33.72 567	42.10 570	42.08 568	32.55 567	24.60 560	20.72 557	1.46 536	2.17 549	1.34 535	4.60 560	0.49 504	3.04 540

KSHMR	14.93 559	8.30 557	8.52 522	15.54 563	13.01 562	17.62 548	10.36 561	19.39 555	30.53 559	19.03 550	22.15 551	28.32 557	9.61 535	16.44 553	10.96 527	10.98 565	3.74 566	21.96 567	4.87 563	16.79 562	10.39 563

DPSimNet_ROB	26.59 569	21.34 566	28.49 557	25.34 570	19.24 568	25.03 563	28.61 571	30.13 570	30.91 560	33.36 566	29.60 564	33.91 562	28.18 564	25.99 563	42.58 569	17.84 568	15.40 569	25.41 568	22.86 572	21.10 568	26.45 572

LVE	11.75 551	3.56 537	5.48 478	10.38 554	8.28 554	22.54 556	7.53 556	17.01 550	32.01 561	9.26 529	23.28 554	23.43 551	9.72 536	11.79 544	7.81 503	10.09 557	2.62 561	11.07 557	0.59 533	11.18 554	7.44 556

JetRed	35.17 571	40.12 572	62.92 567	15.92 564	26.66 570	70.02 573	42.94 573	32.33 571	33.48 562	46.29 571	45.31 572	39.98 566	26.04 563	38.73 570	56.93 573	12.90 567	37.58 574	13.38 558	9.53 567	30.41 570	21.91 571

UNDER WATER-64	20.90 567	11.73 561	33.74 559	20.56 566	13.88 563	34.56 569	24.71 570	16.81 549	33.52 563	22.54 561	17.10 533	40.14 567	33.68 570	25.46 562	23.75 564	10.68 563	2.78 563	18.70 563	4.60 560	17.07 563	12.03 567

UNDER WATER	20.50 566	13.77 562	33.30 558	20.84 567	14.55 564	30.38 568	19.68 568	17.23 551	34.25 564	21.44 559	18.98 539	38.38 564	31.61 566	25.31 561	22.42 563	10.71 564	2.76 562	19.90 566	4.92 564	17.87 564	11.76 566

ktn	19.65 565	19.61 564	8.27 520	22.99 569	17.38 567	23.89 558	11.97 563	24.83 568	34.40 565	19.19 552	27.37 559	32.56 558	18.29 559	16.52 554	18.28 549	22.43 569	3.70 565	29.28 570	10.90 568	19.65 566	11.59 565

TorneroNet	16.83 562	6.92 555	6.68 499	14.15 561	12.07 560	27.63 566	8.39 558	21.53 561	37.64 566	14.70 546	32.94 566	33.55 561	18.95 561	19.68 557	20.80 558	10.39 562	2.61 560	19.77 565	3.45 557	15.42 561	9.28 561

TorneroNet-64	16.11 561	6.82 554	6.11 488	14.13 560	12.13 561	28.42 567	6.47 549	20.35 556	38.01 567	12.80 540	27.88 562	35.94 563	16.83 554	20.38 558	16.77 546	10.33 561	2.60 559	19.45 564	2.86 556	14.63 560	9.33 562

WAO-6	11.65 549	2.71 525	4.73 445	7.69 547	7.28 550	17.41 547	7.45 553	20.43 557	38.14 568	10.13 532	19.37 543	27.36 555	12.38 547	13.35 546	13.26 536	4.38 541	2.43 554	10.51 555	0.03 344	9.00 543	4.96 547

HanzoNet	30.55 570	30.82 570	24.44 554	22.40 568	19.25 569	25.74 564	14.00 565	29.76 569	40.45 569	43.57 570	44.15 571	55.63 571	46.26 572	43.79 571	45.27 570	28.35 570	9.71 568	30.23 571	16.18 570	23.20 569	17.85 569

Dean	12.08 552	3.10 530	8.10 517	10.98 555	8.34 555	18.85 550	5.53 542	21.57 562	40.96 570	11.81 537	21.91 549	25.74 554	9.74 537	8.20 511	5.76 489	9.65 554	2.35 551	9.94 550	0.65 538	10.97 552	7.40 555

WAO-8	14.47 556	5.06 548	6.42 495	8.00 548	6.65 545	23.95 559	2.97 514	23.01 563	45.08 571	19.24 553	34.86 568	33.07 559	17.51 556	17.59 555	14.38 539	5.22 543	0.86 436	10.06 551	0.85 542	10.25 547	4.34 545

Venus	14.47 556	5.06 548	6.42 495	8.00 548	6.65 545	23.95 559	2.97 514	23.01 563	45.08 571	19.24 553	34.85 567	33.07 559	17.51 556	17.59 555	14.38 539	5.22 543	0.86 436	10.06 551	0.85 542	10.25 547	4.34 545

LE_ROB	13.25 554	1.86 501	12.84 538	2.35 530	1.43 516	7.50 518	5.92 543	10.14 538	48.57 573	57.70 573	24.61 557	23.44 552	32.60 568	10.12 528	24.95 566	0.06 489	0.08 304	0.13 514	0.20 449	0.09 287	0.41 317

MADNet++	48.24 572	34.06 571	39.67 565	43.36 571	41.25 572	66.15 572	33.15 572	60.90 574	54.14 574	72.30 574	61.91 574	58.11 572	56.05 573	58.09 572	59.59 574	43.04 573	36.86 573	35.73 572	22.37 571	45.96 571	42.06 573

xxxxx1	76.86 577	82.53 577	93.06 577	61.86 573	67.25 574	95.91 578	95.20 578	75.90 575	81.13 575	82.69 576	86.70 576	89.27 576	87.62 575	85.18 576	86.89 576	55.21 575	54.91 575	60.27 576	72.48 577	60.77 574	62.32 575

tt_ll	76.86 577	82.53 577	93.06 577	61.86 573	67.25 574	95.91 578	95.20 578	75.90 575	81.13 575	82.69 576	86.70 576	89.27 576	87.62 575	85.18 576	86.89 576	55.21 575	54.91 575	60.27 576	72.48 577	60.77 574	62.32 575

ff	76.86 577	82.53 577	93.06 577	61.86 573	67.25 574	95.91 578	95.20 578	75.90 575	81.13 575	82.69 576	86.70 576	89.27 576	87.62 575	85.18 576	86.89 576	55.21 575	54.91 575	60.27 576	72.48 577	60.77 574	62.32 575

PML	88.69 580	99.49 582	92.95 576	94.34 580	94.09 580	98.57 582	96.73 581	93.58 578	94.50 578	99.57 585	91.07 579	95.40 580	91.48 578	99.96 587	90.33 579	99.98 590	31.85 572	100.00 587	46.15 574	93.62 581	70.14 578

MEDIAN_ROB	96.88 581	99.41 581	98.74 581	94.82 581	94.30 581	93.21 577	90.85 576	95.70 580	94.83 579	97.65 582	97.67 580	98.31 581	96.57 581	94.60 579	93.95 581	99.78 588	98.28 581	99.99 585	99.90 584	99.50 586	99.57 584

USTest	75.14 576	57.36 574	55.45 566	73.00 577	70.00 577	99.79 584	99.94 582	98.40 582	99.13 580	94.09 579	97.89 581	78.40 575	95.15 580	75.23 575	76.52 575	48.90 574	79.65 579	38.93 573	52.82 576	56.53 572	55.56 574

tt	68.57 575	0.18 101	99.50 583	50.44 572	14.99 566	100.00 585	100.00 584	100.00 587	99.70 581	28.28 564	12.01 522	99.97 587	98.67 582	99.55 582	99.99 585	89.99 579	98.19 580	46.13 574	51.48 575	60.62 573	21.71 570

HaxPig	97.67 583	99.63 583	91.79 575	99.82 589	99.96 585	88.42 575	87.25 575	98.22 581	99.89 582	99.93 586	99.96 583	99.95 586	99.86 583	96.37 580	92.57 580	99.96 589	99.98 584	99.99 585	99.99 585	99.99 591	99.91 586

Anonymous_1	96.94 582	99.72 584	99.64 584	92.03 579	93.81 579	100.00 585	100.00 584	99.18 584	99.90 583	98.59 583	99.75 582	99.15 583	99.95 584	98.52 581	99.54 582	87.31 578	98.83 582	90.77 579	96.89 581	91.07 580	94.14 581

FlowAnything	99.96 592	100.00 589	100.00 588	99.71 588	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	99.65 587	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.97 588	99.94 587

Selective-RAFT-Error	100.00 593	100.00 589	100.00 588	100.00 592	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	100.00 591	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.98 589	99.94 587

CasAABBNet	99.93 590	100.00 589	100.00 588	99.70 587	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	99.08 585	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.96 587	99.94 587

test_example2	98.82 584	99.97 588	99.97 585	99.95 591	99.97 586	99.48 583	99.97 583	94.95 579	100.00 584	100.00 587	100.00 584	93.49 579	93.63 579	99.93 586	99.91 583	100.00 591	99.77 583	96.68 581	98.65 582	100.00 592	100.00 592

LSM0	99.93 590	100.00 589	100.00 588	99.82 589	100.00 587	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	99.09 586	100.00 585	100.00 587	100.00 586	99.98 589	99.79 585

DPSMNet_ROB	99.43 589	99.92 586	99.98 586	96.44 585	100.00 587	100.00 585	100.00 584	99.82 586	100.00 584	95.92 580	100.00 584	99.26 584	100.00 585	99.77 583	99.99 585	98.36 584	100.00 585	99.86 582	100.00 586	99.38 584	99.98 591

DGTPSM_ROB	99.42 588	99.92 586	99.98 586	96.43 584	100.00 587	100.00 585	100.00 584	99.81 585	100.00 584	95.92 580	100.00 584	99.26 584	100.00 585	99.77 583	99.99 585	98.23 583	100.00 585	99.86 582	100.00 586	99.38 584	99.97 590

DPSM_ROB	99.05 585	100.00 589	100.00 588	95.92 582	98.77 583	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.10 580	100.00 585	100.00 587	100.00 586	95.46 582	97.74 582

DPSM	99.05 585	100.00 589	100.00 588	95.92 582	98.77 583	100.00 585	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	100.00 589	100.00 588	93.10 580	100.00 585	100.00 587	100.00 586	95.46 582	97.74 582

AVERAGE_ROB	99.26 587	99.81 585	97.70 580	100.00 592	100.00 587	96.38 581	91.35 577	100.00 587	100.00 584	100.00 587	100.00 584	100.00 588	100.00 585	99.98 588	99.97 584	100.00 591	100.00 585	100.00 587	100.00 586	100.00 592	100.00 592

ccccc		94.50 580		100.00 592	100.00 587	92.07 576		98.68 583		98.61 584		98.54 582		99.86 585		100.00 591	100.00 585	99.91 584	99.55 583	100.00 592

Low-res two-view benchmark