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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

ACW_4w	0.27 13	0.24 1	0.89 8	0.24 61	0.20 157	0.39 79	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.18 15	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.40 82	0.45 261	0.07 8	0.13 208	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.51 307

5w_v4	0.27 13	0.24 1	0.92 13	0.27 110	0.17 85	0.40 83	0.15 47	0.49 104	0.43 85	0.19 22	0.16 21	0.21 94	0.16 44	0.31 25	0.42 238	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.50 297

ITER	0.49 182	0.24 1	1.25 61	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.37 24	0.60 226	0.49 231	0.23 81	0.16 35	0.18 78	1.22 377	0.47 272	0.08 29	0.74 441	0.07 1	0.66 577	0.09 62	2.17 581

StePilot	0.29 22	0.25 4	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.41 42	0.28 3	0.20 30	0.17 27	0.16 35	0.17 56	0.31 25	0.36 191	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.84 597	0.07 2	0.47 280

SteFusion	0.28 17	0.25 4	0.95 17	0.25 75	0.16 62	0.41 93	0.15 47	0.47 91	0.42 78	0.19 22	0.20 46	0.16 35	0.14 20	0.28 13	0.22 22	0.06 1	0.12 191	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.59 358

xxxad45	0.27 13	0.25 4	0.92 13	0.28 127	0.17 85	0.40 83	0.16 65	0.48 97	0.44 96	0.18 15	0.15 13	0.19 77	0.16 44	0.33 42	0.39 214	0.07 8	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.50 297

uiiii_40	0.28 17	0.26 7	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.32 32	0.12 4	0.40 36	0.29 8	0.17 4	0.15 13	0.16 35	0.18 78	0.28 13	0.44 253	0.07 8	0.06 2	0.07 1	0.71 584	0.08 38	0.50 297

4.5w_L	0.28 17	0.26 7	1.07 40	0.21 20	0.13 16	0.34 44	0.13 12	0.42 51	0.28 3	0.20 30	0.16 21	0.16 35	0.18 78	0.30 20	0.34 179	0.08 29	0.06 2	0.07 1	0.66 577	0.07 2	0.48 288

tim_s	0.29 22	0.26 7	0.87 4	0.25 75	0.21 172	0.40 83	0.15 47	0.48 97	0.41 70	0.19 22	0.17 27	0.19 77	0.16 44	0.38 70	0.38 208	0.07 8	0.10 142	0.07 1	0.41 515	0.08 38	0.52 315

ITERv2	0.40 98	0.26 7	1.20 54	0.22 32	0.14 38	0.44 123	0.12 4	0.39 30	0.59 218	0.48 214	0.22 67	0.16 35	0.17 56	0.80 287	0.37 199	0.08 29	1.08 486	0.07 1	0.57 565	0.09 62	0.61 365

4w-stereo	0.50 187	0.26 7	1.86 149	0.22 32	0.30 304	0.38 72	0.14 29	0.41 42	0.35 30	0.25 70	0.21 55	0.14 10	0.20 115	1.18 372	0.33 168	0.09 62	1.56 552	0.07 1	0.72 586	0.07 2	1.23 524

Reg-Stereo(zero)	0.66 361	0.26 7	2.13 215	0.25 75	1.15 558	0.99 531	0.97 569	0.57 171	0.81 454	0.52 273	0.46 232	0.54 323	0.59 459	0.47 117	1.14 479	0.08 29	0.88 464	0.08 65	0.36 499	0.12 112	0.80 442

mfccc	0.34 45	0.27 13	0.97 19	0.20 8	0.13 16	0.42 108	0.13 12	0.36 20	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.16 44	0.70 241	0.40 219	0.10 131	0.81 454	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.74 420

weee2	0.34 45	0.27 13	1.00 26	0.21 20	0.13 16	0.31 26	0.14 29	0.30 4	0.32 18	0.17 4	0.14 8	0.18 69	0.15 33	0.61 198	0.40 219	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.56 560	0.07 2	0.84 456

3.75w	0.33 34	0.27 13	1.02 29	0.22 32	0.21 172	0.44 123	0.16 65	0.47 91	0.33 24	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.18 78	0.54 167	0.24 52	0.08 29	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.07 2	0.56 340

GrayStereo	0.71 392	0.27 13	2.40 276	0.89 521	0.23 216	0.62 355	1.40 601	0.67 226	0.70 344	0.72 464	0.77 484	0.55 332	3.03 606	0.60 192	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.21 384	0.12 112	0.37 206

SX1w	0.24 5	0.28 17	1.06 39	0.18 1	0.13 16	0.23 4	0.16 65	0.41 42	0.29 8	0.21 38	0.18 32	0.16 35	0.10 1	0.26 9	0.20 7	0.14 376	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.07 2	0.56 340

aaa3	0.33 34	0.28 17	0.95 17	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.16 1	0.15 13	0.16 35	0.15 33	0.61 198	0.48 280	0.09 62	0.64 421	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.80 442

gc-stereo	0.33 34	0.28 17	0.97 19	0.20 8	0.12 6	0.31 26	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.44 253	0.11 229	0.73 439	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.65 383

USM	0.33 34	0.28 17	0.89 8	0.21 20	0.11 2	0.33 40	0.14 29	0.34 15	0.33 24	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.13 16	0.60 192	0.39 214	0.11 229	0.82 458	0.07 1	0.53 548	0.07 2	0.68 396

ACM	0.33 34	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.35 53	0.13 12	0.33 10	0.32 18	0.17 4	0.15 13	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.40 219	0.09 62	0.78 446	0.07 1	0.50 537	0.07 2	0.70 407

PyraSte	0.28 17	0.28 17	0.94 16	0.23 48	0.19 140	0.38 72	0.14 29	0.48 97	0.40 67	0.18 15	0.19 40	0.19 77	0.18 78	0.26 9	0.39 214	0.07 8	0.08 52	0.07 1	0.33 478	0.07 2	0.55 336

ITERv19	0.45 138	0.28 17	1.34 74	0.22 32	0.14 38	0.38 72	0.15 47	0.37 24	0.52 153	0.34 138	0.23 81	0.13 1	0.23 152	1.03 334	0.42 238	0.07 8	0.22 314	0.07 1	0.64 574	0.08 38	2.03 571

ITER124	0.35 54	0.28 17	1.04 32	0.20 8	0.13 16	0.41 93	0.14 29	0.33 10	0.30 11	0.17 4	0.14 8	0.16 35	0.16 44	0.72 257	0.40 219	0.12 283	0.81 454	0.07 1	0.55 557	0.07 2	0.79 438

zaero_v3	0.39 85	0.28 17	1.32 72	0.21 20	0.14 38	0.40 83	0.13 12	0.42 51	0.54 172	0.35 144	0.21 55	0.14 10	0.21 125	0.79 282	0.31 144	0.07 8	1.03 482	0.07 1	0.53 548	0.09 62	0.55 336

asd	0.36 64	0.28 17	1.21 55	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.14 29	0.37 24	0.34 28	0.26 88	0.21 55	0.15 19	0.19 98	0.91 313	0.20 7	0.10 131	1.14 495	0.07 1	0.08 67	0.08 38	0.71 411

1w_stereo	0.35 54	0.28 17	0.86 3	0.24 61	0.17 85	0.44 123	0.22 162	0.60 191	0.43 85	0.27 98	0.30 130	0.14 10	0.26 192	0.61 198	0.25 69	0.07 8	0.79 447	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.79 438

111111	0.39 85	0.28 17	0.93 15	0.33 228	0.42 408	0.43 114	0.13 12	0.48 97	0.39 60	0.24 63	0.31 141	0.18 69	0.17 56	0.43 102	0.23 41	0.09 62	1.32 523	0.08 65	0.06 8	0.25 362	1.00 494

4k_L	0.34 45	0.29 29	1.10 47	0.20 8	0.13 16	0.34 44	0.14 29	0.35 16	0.32 18	0.18 15	0.15 13	0.16 35	0.14 20	0.66 225	0.49 291	0.09 62	0.65 422	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.80 442

5k_new	0.33 34	0.29 29	1.07 40	0.20 8	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.33 24	0.17 4	0.14 8	0.17 57	0.14 20	0.56 172	0.47 272	0.10 131	0.77 444	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.70 407

MonStereo	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.17 27	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.48 280	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.80 591	0.07 2	1.01 495

Monster-pub-eth3d	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.25 70	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.87 300	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

qwe	0.41 104	0.29 29	1.29 68	0.22 32	0.22 186	0.41 93	0.15 47	0.49 104	0.38 50	0.28 105	0.23 81	0.14 10	0.15 33	0.94 320	0.24 52	0.08 29	1.47 543	0.07 1	0.25 414	0.08 38	0.76 424

4.25_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.5w_new	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

4.5_new	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

4.5w-stereo	0.39 85	0.29 29	1.25 61	0.22 32	0.16 62	0.40 83	0.17 78	0.43 58	0.37 42	0.27 98	0.22 67	0.15 19	0.14 20	1.04 337	0.23 41	0.09 62	1.49 544	0.07 1	0.14 266	0.09 62	0.62 369

4.25w-stereo	0.43 117	0.29 29	1.40 83	0.23 48	0.19 140	0.41 93	0.17 78	0.44 67	0.38 50	0.34 138	0.22 67	0.15 19	0.18 78	1.06 341	0.30 125	0.10 131	1.44 538	0.07 1	0.32 464	0.07 2	0.93 478

3w_stereo	0.44 133	0.29 29	1.53 101	0.23 48	0.20 157	0.37 62	0.22 162	0.53 137	0.41 70	0.25 70	0.21 55	0.13 1	0.22 134	0.90 311	0.24 52	0.06 1	1.52 549	0.07 1	0.44 521	0.08 38	0.83 455

MonSter	0.47 154	0.29 29	1.07 40	0.22 32	0.18 107	0.51 180	0.14 29	0.49 104	0.35 30	0.26 88	0.18 32	0.15 19	0.11 3	0.88 307	0.47 272	0.06 1	2.11 584	0.07 1	0.81 593	0.07 2	1.01 495

IGEV-Stereo++	0.58 251	0.29 29	1.66 116	0.37 308	0.53 442	0.47 151	0.13 12	0.54 148	0.37 42	1.02 532	0.25 95	0.17 57	0.22 134	1.04 337	0.27 94	0.08 29	1.98 578	0.08 65	0.06 8	0.17 209	1.92 565

AEACV	0.89 484	0.29 29	1.84 138	2.50 609	1.68 587	0.53 210	0.21 141	1.01 479	0.42 78	0.68 444	0.31 141	0.22 98	0.39 317	1.63 451	0.25 69	0.09 62	2.60 607	0.09 114	0.54 553	0.23 333	2.27 592

PSM-AAD	0.67 367	0.29 29	2.41 282	0.37 308	0.23 216	0.86 503	1.15 585	0.62 201	0.66 280	0.64 413	0.71 460	0.67 394	2.90 605	0.65 222	0.32 155	0.10 131	0.08 52	0.17 464	0.15 290	0.14 153	0.34 189

EAI-Stereo	1.16 546	0.29 29	1.94 164	0.55 451	0.97 530	1.96 590	7.94 627	1.34 570	1.03 545	1.01 531	1.48 570	0.51 306	0.66 488	0.65 222	1.42 511	0.09 62	0.23 322	0.09 114	0.53 548	0.13 129	0.49 295

2k_new	0.23 2	0.30 45	0.89 8	0.18 1	0.14 38	0.25 8	0.15 47	0.41 42	0.29 8	0.19 22	0.12 2	0.15 19	0.13 16	0.24 5	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.60 363

ss10	0.36 64	0.30 45	1.13 50	0.20 8	0.12 6	0.32 32	0.13 12	0.41 42	0.35 30	0.18 15	0.16 21	0.17 57	0.14 20	0.64 214	0.59 335	0.11 229	0.80 450	0.07 1	0.54 553	0.07 2	0.77 428

SX	0.33 34	0.30 45	1.05 37	0.21 20	0.13 16	0.29 17	0.13 12	0.32 7	0.32 18	0.17 4	0.12 2	0.19 77	0.15 33	0.57 177	0.52 302	0.10 131	0.76 443	0.07 1	0.52 544	0.07 2	0.61 365

2.25w	0.42 112	0.30 45	1.12 48	0.22 32	0.15 51	0.36 58	0.13 12	0.45 73	0.37 42	0.26 88	0.27 110	0.14 10	0.19 98	0.91 313	0.36 191	0.07 8	1.38 529	0.07 1	0.67 579	0.07 2	0.91 472

3.25w_new	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

3.25w	0.39 85	0.30 45	1.27 64	0.21 20	0.22 186	0.37 62	0.14 29	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.21 55	0.16 35	0.19 98	0.71 250	0.23 41	0.07 8	1.41 534	0.07 1	0.35 489	0.07 2	0.80 442

2w_stereo	0.35 54	0.30 45	0.99 25	0.23 48	0.13 16	0.41 93	0.20 115	0.54 148	0.37 42	0.28 105	0.23 81	0.13 1	0.23 152	0.69 238	0.24 52	0.06 1	1.07 485	0.07 1	0.19 361	0.07 2	0.64 380

GLC_STEREO	0.31 28	0.30 45	1.80 130	0.29 147	0.12 6	0.41 93	0.20 115	0.39 30	0.42 78	0.26 88	0.31 141	0.25 127	0.19 98	0.36 63	0.26 84	0.09 62	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.15 44

SST-Stereo	0.56 236	0.30 45	2.44 299	0.71 503	0.55 446	0.62 355	0.65 530	0.57 171	0.67 293	0.59 357	0.53 292	0.51 306	0.59 459	1.57 439	0.31 144	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.11 15

5k_stereo	0.24 5	0.31 54	1.01 28	0.18 1	0.13 16	0.26 10	0.15 47	0.46 81	0.32 18	0.19 22	0.18 32	0.18 69	0.12 6	0.25 7	0.20 7	0.13 332	0.09 108	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

mnv4	0.23 2	0.31 54	0.88 6	0.19 5	0.12 6	0.27 12	0.17 78	0.40 36	0.27 2	0.20 30	0.18 32	0.17 57	0.12 6	0.23 2	0.20 7	0.12 283	0.08 52	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.52 315

wo013ll	0.24 5	0.31 54	0.91 11	0.18 1	0.13 16	0.24 6	0.16 65	0.43 58	0.31 16	0.21 38	0.16 21	0.16 35	0.12 6	0.23 2	0.21 13	0.13 332	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.58 352

CNT	0.24 5	0.31 54	0.98 23	0.19 5	0.17 85	0.27 12	0.15 47	0.43 58	0.30 11	0.17 4	0.16 21	0.16 35	0.14 20	0.24 5	0.22 22	0.10 131	0.07 13	0.07 1	0.06 8	0.08 38	0.56 340

252Zero-FE	1.02 524	0.31 54	1.72 122	0.26 94	0.27 267	0.31 26	0.12 4	0.42 51	0.57 199	7.97 625	0.25 95	0.13 1	0.12 6	0.75 266	0.51 299	0.09 62	5.04 628	0.07 1	0.83 596	0.09 62	0.66 386

asda	0.41 104	0.31 54	1.23 59	0.22 32	0.17 85	0.43 114	0.16 65	0.46 81	0.38 50	0.25 70	0.20 46	0.15 19	0.20 115	0.99 328	0.23 41	0.10 131	1.49 544	0.07 1	0.23 401	0.08 38	0.88 468

2.5w	0.40 98	0.31 54	1.07 40	0.23 48	0.16 62	0.39 79	0.19 101	0.50 122	0.39 60	0.23 53	0.23 81	0.13 1	0.17 56	0.73 260	0.24 52	0.07 8	1.53 550	0.07 1	0.46 527	0.07 2	0.92 476

SGD-Stereo	0.23 2	0.31 54	0.87 4	0.23 48	0.11 2	0.40 83	0.16 65	0.33 10	0.40 67	0.20 30	0.19 40	0.18 69	0.17 56	0.38 70	0.17 1	0.11 229	0.06 2	0.08 65	0.07 43	0.10 85	0.09 4

dual_stereo	0.94 506	0.31 54	1.80 130	0.90 523	2.52 609	0.54 221	0.15 47	0.69 234	1.02 543	0.25 70	0.18 32	0.18 69	0.14 20	0.63 207	0.35 188	0.09 62	3.76 620	0.07 1	0.47 529	0.07 2	4.59 625

Pointernet	0.37 75	0.31 54	1.91 158	0.25 75	0.37 373	0.47 151	0.15 47	0.67 226	0.52 153	0.23 53	0.30 130	0.28 157	0.20 115	0.32 37	0.23 41	0.10 131	0.24 324	0.07 1	0.13 243	0.10 85	0.51 307

trnet	0.31 28	0.31 54	1.65 114	0.20 8	0.12 6	0.55 235	0.15 47	0.50 122	0.51 141	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.24 52	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.09 62	0.12 18

CAS	0.39 85	0.31 54	1.79 128	0.81 517	0.34 344	0.51 180	0.23 201	0.49 104	0.42 78	0.23 53	0.31 141	0.20 86	0.17 56	0.30 20	0.25 69	0.77 583	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.41 239

anonymousdsp2	0.88 476	0.31 54	1.96 169	1.06 543	1.56 580	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.98 537	1.20 557	0.37 182	0.65 382	0.26 192	1.19 375	0.46 267	0.10 131	2.40 605	0.10 176	0.13 243	0.19 265	2.96 602

EGLCR-Stereo	0.90 491	0.31 54	1.90 155	1.60 579	0.95 526	1.14 551	0.42 442	0.85 346	0.43 85	1.74 590	0.21 55	0.27 150	0.17 56	1.56 434	0.30 125	0.10 131	2.60 607	0.10 176	0.09 98	0.10 85	3.10 605

RAFT_R40	0.55 228	0.31 54	2.44 299	0.57 464	0.42 408	0.62 355	0.52 488	0.58 175	0.66 280	0.56 313	0.54 312	0.54 323	0.50 419	1.56 434	0.53 310	0.11 229	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

CRE-IMP	0.46 147	0.31 54	2.40 276	0.53 442	0.17 85	0.79 482	0.68 539	0.54 148	0.66 280	0.47 211	0.43 212	0.44 257	0.26 192	0.43 102	0.33 168	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.23 112

R-Stereo Train	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74

RAFT-Stereo	0.42 112	0.31 54	2.51 348	0.30 167	0.18 107	0.56 244	0.25 253	0.82 312	0.41 70	0.57 332	0.67 424	0.33 194	0.24 160	0.34 49	0.33 168	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.18 74
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
2.75w_new	0.46 147	0.32 72	1.39 82	0.21 20	0.19 140	0.40 83	0.18 93	0.51 129	0.39 60	0.27 98	0.21 55	0.13 1	0.20 115	1.10 353	0.44 253	0.07 8	1.58 553	0.07 1	0.61 572	0.07 2	0.82 454

S2M2_L	0.27 13	0.32 72	1.41 87	0.24 61	0.17 85	0.24 6	0.09 1	0.36 20	0.50 134	0.17 4	0.25 95	0.22 98	0.17 56	0.27 12	0.29 118	0.16 427	0.12 191	0.11 244	0.12 221	0.15 165	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo+	0.48 167	0.32 72	1.43 88	0.26 94	0.46 424	0.30 23	0.13 12	0.32 7	0.57 199	0.80 492	0.24 87	0.19 77	0.19 98	0.57 177	0.46 267	0.10 131	1.36 526	0.08 65	0.22 396	0.46 541	1.04 501

AE-Stereo	0.71 392	0.32 72	2.44 299	0.44 392	0.50 429	0.58 278	0.23 201	1.08 529	0.67 293	0.67 438	0.51 276	0.47 287	0.24 160	0.63 207	0.32 155	0.09 62	2.15 592	0.11 244	0.45 522	0.22 317	2.01 569

CES	0.33 34	0.32 72	1.46 92	0.25 75	0.50 429	0.40 83	0.20 115	0.48 97	0.48 118	0.22 48	0.29 121	0.26 138	0.19 98	0.35 59	0.22 22	0.09 62	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.16 186	0.54 329

riskmin	0.96 513	0.32 72	2.07 192	1.72 587	1.61 584	1.62 576	0.57 506	1.45 578	0.55 184	0.73 465	0.89 515	0.92 509	0.45 379	1.16 367	0.60 340	0.11 229	1.30 520	0.12 301	1.38 614	0.14 153	1.51 547

DCANet-4	0.43 117	0.32 72	2.31 254	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.55 301	0.48 246	0.28 157	0.37 292	0.40 82	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

tt	4.94 618	0.32 72	4.22 587	2.29 606	1.58 581	10.19 625	16.94 632	9.44 655	5.03 625	1.69 589	1.33 564	4.68 614	5.02 617	3.38 604	5.91 618	6.15 627	9.47 635	2.80 624	3.16 625	3.54 622	1.58 551

BUS	0.45 138	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.65 382	0.32 266	0.48 130	0.34 179	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

BSDual-CNN	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.31 185	0.22 186	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.67 293	0.64 413	0.53 292	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

psmg	0.48 167	0.32 72	1.58 104	0.28 127	0.22 186	0.75 457	0.35 401	0.94 417	0.67 293	0.61 378	0.59 360	0.63 369	0.38 302	0.48 130	0.97 442	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.15 44

FTStereo	0.79 439	0.32 72	2.83 471	0.70 501	0.21 172	0.73 447	1.75 606	0.61 197	0.60 226	1.07 538	1.62 575	1.28 566	2.11 597	0.75 266	0.30 125	0.19 479	0.08 52	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.39 223

DDF-Stereo	0.65 341	0.33 84	1.69 121	0.67 493	0.82 510	0.37 62	0.20 115	0.50 122	0.52 153	0.34 138	0.17 27	0.78 455	0.23 152	0.68 234	1.03 459	0.20 490	1.66 561	0.09 114	0.34 485	0.34 463	2.03 571

zero-FE	1.27 553	0.33 84	9.38 642	1.30 558	2.25 604	0.33 40	0.20 115	0.51 129	1.26 569	0.32 126	0.22 67	0.77 450	0.22 134	0.69 238	0.96 440	0.21 501	2.25 596	0.09 114	0.61 572	0.32 448	3.25 608

3.5w_stereo	0.34 45	0.33 84	1.17 53	0.21 20	0.15 51	0.40 83	0.14 29	0.46 81	0.36 39	0.23 53	0.25 95	0.15 19	0.19 98	0.80 287	0.24 52	0.07 8	1.02 480	0.07 1	0.07 43	0.07 2	0.52 315

Any-RAFT	0.42 112	0.33 84	1.89 154	0.28 127	0.21 172	0.69 428	0.21 141	0.83 323	0.60 226	0.45 196	0.43 212	0.62 365	0.30 252	0.48 130	0.24 52	0.11 229	0.40 370	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.16 57

NF-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.55 367	0.55 451	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.44 416	0.78 411	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

OCTAStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.42 442	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.79 414	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

RE-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

TVStereo	0.53 215	0.33 84	2.54 359	0.56 460	0.16 62	0.61 333	0.43 449	0.70 244	0.70 344	0.50 251	0.47 238	0.37 210	0.26 192	1.43 412	0.77 407	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.17 65

GMM-Stereo	0.53 215	0.33 84	2.89 481	0.53 442	0.24 228	0.77 472	0.46 468	0.62 201	0.65 272	0.58 338	0.73 467	0.47 287	0.43 362	0.68 234	0.29 118	0.10 131	0.06 2	0.13 362	0.13 243	0.14 153	0.44 268

ICVP	0.48 167	0.33 84	2.37 263	0.34 253	0.22 186	0.60 313	0.55 499	0.79 288	0.53 166	0.45 196	0.60 369	0.49 297	0.36 286	0.55 169	0.46 267	0.16 427	0.16 259	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.32 177
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Wavelet-MonSter	0.42 112	0.34 94	1.38 79	0.23 48	0.17 85	0.43 114	0.14 29	0.28 3	0.35 30	0.23 53	0.21 55	0.15 19	0.16 44	0.92 318	0.66 368	0.06 1	1.21 502	0.07 1	0.45 522	0.06 1	0.95 484

IGEV	0.36 64	0.34 94	1.03 30	0.21 20	0.24 228	0.42 108	0.16 65	0.38 28	0.41 70	0.37 149	0.22 67	0.14 10	0.12 6	0.63 207	0.40 219	0.08 29	0.73 439	0.08 65	0.53 548	0.09 62	0.52 315

testlalala2	0.48 167	0.34 94	2.53 354	0.65 485	0.56 448	0.57 267	0.20 115	0.84 332	0.63 255	0.42 175	0.54 312	0.45 269	0.21 125	0.30 20	0.26 84	0.10 131	0.13 208	0.09 114	0.29 437	0.12 112	0.31 170

CASS	0.43 117	0.34 94	2.01 177	0.33 228	0.17 85	0.54 221	0.24 227	0.71 250	0.52 153	0.62 391	0.55 323	0.40 229	0.41 336	0.43 102	0.33 168	0.17 448	0.10 142	0.14 398	0.11 183	0.18 234	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.37 75	0.34 94	1.83 135	0.25 75	0.18 107	0.45 130	0.24 227	0.60 191	0.40 67	0.42 175	0.39 195	0.54 323	0.25 180	0.41 92	0.29 118	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.07 43	0.13 129	0.20 89

PSM-softLoss	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

KMStereo	0.52 201	0.34 94	2.47 330	0.55 451	0.17 85	0.61 333	0.39 428	0.64 215	0.67 293	0.52 273	0.48 246	0.39 220	0.25 180	1.46 418	0.77 407	0.13 332	0.08 52	0.13 362	0.12 221	0.12 112	0.15 44

NRIStereo	0.50 187	0.34 94	2.44 299	0.52 438	0.16 62	0.94 526	0.73 547	0.52 131	0.65 272	0.48 214	0.40 204	0.59 351	0.29 241	0.78 278	0.33 168	0.11 229	0.13 208	0.11 244	0.09 98	0.22 317	0.25 125

cross-raft	0.47 154	0.34 94	2.17 220	0.70 501	0.84 513	0.50 172	0.35 401	0.74 258	0.43 85	0.44 192	0.45 227	0.63 369	0.25 180	0.37 66	0.27 94	0.08 29	0.14 226	0.10 176	0.23 401	0.11 99	0.27 140

s12784h	0.41 104	0.34 94	2.17 220	0.24 61	0.11 2	0.64 382	0.24 227	0.85 346	0.70 344	0.45 196	0.54 312	0.28 157	0.27 207	0.51 149	0.27 94	0.11 229	0.06 2	0.09 114	0.06 8	0.16 186	0.14 35

Zero-FE251	0.76 425	0.35 104	2.10 205	0.30 167	0.25 237	0.44 123	0.16 65	0.45 73	0.36 39	5.93 623	0.20 46	0.22 98	0.19 98	0.52 153	1.06 465	0.10 131	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.09 62	1.56 549

Monster-pub-mixall	0.50 187	0.35 104	0.98 23	0.22 32	0.13 16	0.34 44	0.12 4	0.38 28	0.28 3	0.39 160	0.19 40	0.16 35	0.12 6	1.05 340	0.41 231	0.08 29	3.28 618	0.07 1	0.73 588	0.08 38	0.55 336

testlalala_base	0.61 287	0.35 104	2.44 299	0.35 276	0.33 334	0.55 235	0.21 141	0.88 374	0.41 70	0.41 167	0.39 195	0.31 179	0.24 160	0.33 42	0.36 191	0.98 593	1.61 555	0.09 114	0.22 396	1.11 588	0.68 396

LoS	0.34 45	0.35 104	1.88 152	0.25 75	0.13 16	0.53 210	0.20 115	0.50 122	0.53 166	0.26 88	0.28 116	0.37 210	0.24 160	0.40 82	0.25 69	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.10 8
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
KYRaft	0.52 201	0.35 104	2.40 276	0.34 253	0.21 172	0.75 457	0.43 449	0.62 201	0.63 255	0.64 413	0.92 521	0.53 316	0.72 501	0.60 192	0.26 84	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.14 266	0.13 129	0.54 329

CREStereo	0.31 28	0.35 104	1.66 116	0.19 5	0.13 16	0.55 235	0.17 78	0.50 122	0.50 134	0.28 105	0.34 165	0.24 118	0.21 125	0.34 49	0.23 41	0.11 229	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.10 85	0.12 18
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
FE-Mocha	0.61 287	0.36 110	1.84 138	1.06 543	0.34 344	0.43 114	0.17 78	0.72 252	0.55 184	0.45 196	0.50 272	0.58 347	0.45 379	2.35 550	1.18 484	0.10 131	0.40 370	0.11 244	0.21 384	0.13 129	0.31 170

S2M2_XL	0.22 1	0.36 110	1.33 73	0.20 8	0.13 16	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.18 1	0.16 1	0.20 46	0.15 19	0.14 20	0.21 1	0.22 22	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.10 85	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
testlalala	0.53 215	0.36 110	2.40 276	0.29 147	0.35 355	0.60 313	0.22 162	1.02 487	0.63 255	0.56 313	0.40 204	0.32 186	0.21 125	0.33 42	0.27 94	0.10 131	1.73 564	0.09 114	0.24 405	0.08 38	0.43 252

Patchmatch Stereo++	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.49 143	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ROB_FTStereo_v2	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.49 424	0.17 85	0.61 333	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.48 130	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

ROB_FTStereo	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

HUI-Stereo	0.43 117	0.36 110	2.45 317	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.44 257	0.28 223	0.47 117	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

iGMRVC	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.18 107	0.61 333	0.27 289	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.57 177	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

iRAFT	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.17 85	0.61 333	0.26 270	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.56 172	0.30 125	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

RAFT-IKP	0.43 117	0.36 110	2.44 299	0.48 411	0.16 62	0.60 313	0.28 302	0.53 137	0.61 232	0.48 214	0.43 212	0.43 242	0.28 223	0.51 149	0.31 144	0.12 283	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.17 209	0.13 23

Prome-Stereo	0.53 215	0.36 110	2.39 273	0.60 467	0.23 216	0.63 369	0.41 435	0.66 221	0.67 293	0.59 357	1.02 538	0.43 242	0.71 500	0.61 198	0.34 179	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.44 268

CFNet-RSSM	0.44 133	0.36 110	2.38 266	0.28 127	0.43 412	0.53 210	0.20 115	0.86 357	0.52 153	0.44 192	0.36 176	0.53 316	0.26 192	0.40 82	0.27 94	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.38 505	0.10 85	0.22 103

FoundationStereo	0.61 287	0.37 123	0.91 11	1.96 600	2.40 607	0.20 3	0.16 65	0.26 1	0.86 489	0.16 1	0.12 2	0.19 77	0.17 56	0.58 185	0.32 155	0.10 131	2.98 617	0.08 65	0.06 8	0.07 2	0.20 89

rvit_stereo_0083	0.28 17	0.37 123	0.88 6	0.28 127	0.18 107	0.28 14	0.22 162	0.40 36	0.58 207	0.25 70	0.30 130	0.27 150	0.27 207	0.38 70	0.25 69	0.14 376	0.12 191	0.13 362	0.10 135	0.13 129	0.14 35

DCVSM-stereo	0.52 201	0.37 123	2.45 317	0.30 167	0.22 186	0.54 221	0.52 488	0.60 191	0.52 153	0.69 448	0.47 238	0.79 458	0.49 414	0.56 172	0.90 434	0.13 332	0.14 226	0.15 427	0.13 243	0.20 288	0.21 96

U	3.41 612	0.37 123	1.27 64	0.27 110	13.75 655	19.65 642	0.15 47	0.43 58	0.33 24	0.18 15	0.19 40	0.27 150	0.15 33	0.23 2	0.19 5	0.10 131	0.06 2	17.75 665	12.73 658	0.11 99	0.10 8

RAFT-Stereo-weight	0.46 147	0.37 123	1.60 109	0.29 147	0.51 432	0.57 267	0.22 162	0.84 332	0.67 293	0.48 214	0.38 189	0.36 205	0.17 56	0.39 75	0.27 94	0.09 62	1.28 515	0.09 114	0.07 43	0.09 62	0.41 239

MC-Stereo	0.58 251	0.37 123	2.00 175	0.88 520	0.64 479	0.54 221	0.19 101	0.46 81	0.39 60	0.58 338	0.39 195	0.27 150	0.27 207	0.71 250	0.32 155	0.09 62	1.20 499	0.09 114	0.16 312	0.22 317	1.92 565

DeepStereo_RVC	0.47 154	0.37 123	2.19 225	0.55 451	0.18 107	0.60 313	0.58 508	0.52 131	0.62 243	0.49 231	0.45 227	0.39 220	0.85 528	0.47 117	0.34 179	0.12 283	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.19 80

RAFT-345	0.56 236	0.37 123	2.68 426	0.40 359	0.34 344	0.58 278	0.41 435	0.49 104	0.70 344	0.51 263	0.99 534	0.43 242	0.28 223	1.56 434	0.81 420	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.11 99	0.09 4

CREStereo++_RVC	0.38 80	0.37 123	2.47 330	0.25 75	0.16 62	0.54 221	0.15 47	0.42 51	0.57 199	0.37 149	0.52 285	0.24 118	0.19 98	0.31 25	0.27 94	0.09 62	0.06 2	0.08 65	0.30 447	0.09 62	0.22 103
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
Gwc-CoAtRS	0.41 104	0.37 123	2.06 191	0.28 127	0.41 396	0.48 157	0.19 101	0.64 215	0.49 123	0.45 196	0.39 195	0.57 343	0.26 192	0.37 66	0.28 107	0.09 62	0.19 287	0.09 114	0.31 455	0.11 99	0.25 125

DilatedVolume-Stereo	0.35 54	0.38 133	1.21 55	0.26 94	0.20 157	0.41 93	0.18 93	0.43 58	0.38 50	0.37 149	0.35 172	0.29 165	0.24 160	0.64 214	0.55 318	0.09 62	0.19 287	0.08 65	0.11 183	0.12 112	0.50 297

IGEV-RUCA	2.30 597	0.38 133	1.36 75	0.41 370	1.90 594	2.03 597	1.86 608	1.37 572	1.78 596	3.73 618	3.72 614	5.06 616	8.09 624	2.15 536	1.63 524	0.26 533	0.77 444	2.71 623	1.91 619	2.43 617	2.42 594

GCAP-BAT	0.78 435	0.38 133	2.37 263	0.98 535	0.60 463	0.77 472	0.22 162	1.13 545	0.51 141	0.80 492	0.90 518	0.81 470	0.25 180	0.77 271	0.88 431	0.10 131	1.94 575	0.09 114	0.50 537	0.17 209	1.35 535

LoS_RVC	0.34 45	0.38 133	1.96 169	0.27 110	0.35 355	0.43 114	0.22 162	0.43 58	0.34 28	0.24 63	0.34 165	0.23 107	0.28 223	0.34 49	0.22 22	0.08 29	0.07 13	0.07 1	0.05 1	0.10 85	0.35 196

RCA-Stereo	0.45 138	0.38 133	1.80 130	0.27 110	0.25 237	0.58 278	0.23 201	0.84 332	0.66 280	0.42 175	0.44 224	0.28 157	0.35 282	0.31 25	0.21 13	0.09 62	1.01 475	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.53 324

Pruner-Stereo	0.55 228	0.38 133	2.49 342	1.78 589	0.19 140	0.63 369	0.45 462	0.59 184	0.67 293	0.61 378	0.48 246	0.41 236	0.25 180	0.49 143	0.99 453	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.13 129	0.14 35

PMTNet	0.35 54	0.38 133	1.75 124	0.21 20	0.14 38	0.57 267	0.24 227	0.48 97	0.44 96	0.28 105	0.32 153	0.26 138	0.24 160	0.41 92	0.24 52	0.42 559	0.07 13	0.08 65	0.05 1	0.18 234	0.15 44

IGEV-FE	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

monsters	0.39 85	0.39 140	1.04 32	0.24 61	0.32 327	0.42 108	0.13 12	0.49 104	0.35 30	0.27 98	0.21 55	0.14 10	0.15 33	0.60 192	0.43 247	0.09 62	1.09 489	0.07 1	0.70 580	0.07 2	0.65 383

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 215	0.39 140	1.30 69	0.45 399	0.21 172	0.74 454	0.17 78	0.71 250	0.44 96	1.17 550	0.38 189	0.89 505	0.23 152	0.86 299	0.94 439	0.11 229	0.49 387	0.09 114	0.40 510	0.13 129	0.50 297

CAS++	0.34 45	0.39 140	1.90 155	0.25 75	0.18 107	0.32 32	0.20 115	0.78 279	0.44 96	0.31 122	0.31 141	0.21 94	0.16 44	0.34 49	0.20 7	0.15 408	0.13 208	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV_Zeroshot_test	0.91 494	0.39 140	3.80 568	0.42 374	1.95 597	0.56 244	0.64 526	0.84 332	0.55 184	1.45 579	0.53 292	0.79 458	0.42 349	0.57 177	1.13 477	0.10 131	0.49 387	0.10 176	0.34 485	0.19 265	2.97 603

hknet	0.53 215	0.39 140	2.04 186	0.31 185	0.24 228	0.76 462	0.32 368	1.05 509	0.71 358	0.64 413	0.53 292	0.79 458	0.40 324	0.84 296	0.78 411	0.12 283	0.10 142	0.14 398	0.12 221	0.13 129	0.15 44

sCroCo_RVC	0.37 75	0.39 140	2.38 266	0.35 276	0.27 267	0.31 26	0.22 162	0.49 104	0.48 118	0.23 53	0.34 165	0.25 127	0.24 160	0.35 59	0.25 69	0.15 408	0.17 272	0.12 301	0.11 183	0.15 165	0.15 44

SFCPSM	0.48 167	0.39 140	2.30 251	0.28 127	0.27 267	0.70 431	0.32 368	1.00 469	0.69 333	0.50 251	0.52 285	0.43 242	0.36 286	0.53 161	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.18 234	0.23 112

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 32	0.40 148	1.21 55	0.35 276	0.16 62	0.29 17	0.16 65	0.59 184	0.56 192	0.20 30	0.20 46	0.17 57	0.26 192	0.40 82	0.38 208	0.09 62	0.08 52	0.08 65	0.25 414	0.12 112	0.43 252

CASnet	0.32 32	0.40 148	1.80 130	0.28 127	0.11 2	0.47 151	0.19 101	0.45 73	0.47 113	0.39 160	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.31 25	0.21 13	0.11 229	0.06 2	0.15 427	0.12 221	0.16 186	0.08 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
NINENet	0.54 224	0.40 148	2.19 225	0.55 451	0.26 254	0.91 520	0.23 201	1.05 509	0.77 420	0.54 288	0.57 348	0.65 382	0.32 266	1.22 377	0.34 179	0.16 427	0.13 208	0.16 447	0.11 183	0.16 186	0.14 35

AAGNet	0.92 497	0.40 148	2.53 354	0.60 467	1.01 536	0.62 355	0.45 462	0.52 131	0.68 320	0.58 338	0.53 292	0.50 301	0.72 501	1.22 377	7.32 623	0.12 283	0.07 13	0.12 301	0.10 135	0.16 186	0.10 8

DEmStereo	0.69 381	0.40 148	2.42 286	0.42 374	0.18 107	0.66 411	0.88 561	0.54 148	0.64 265	0.60 368	1.00 535	0.45 269	1.24 562	1.53 430	2.21 561	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.10 135	0.11 99	0.14 35

HSM-Net_RVC	0.70 388	0.40 148	2.45 317	0.27 110	0.19 140	0.68 425	0.30 346	1.29 565	0.73 372	0.73 465	0.70 445	0.77 450	0.45 379	3.73 610	0.46 267	0.13 332	0.09 108	0.10 176	0.09 98	0.13 129	0.32 177
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FlowAnything_test	0.25 9	0.41 154	0.71 1	0.28 127	0.17 85	0.37 62	0.20 115	0.39 30	0.28 3	0.25 70	0.20 46	0.21 94	0.17 56	0.28 13	0.26 84	0.13 332	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.17 209	0.16 57

test_sample7	0.65 341	0.41 154	2.08 194	0.36 295	0.20 157	0.52 200	0.32 368	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.18 462	1.21 502	0.16 447	0.15 290	0.19 265	1.22 520

RAFT-Test	0.56 236	0.41 154	2.01 177	0.90 523	1.07 547	0.65 398	0.37 412	0.83 323	0.65 272	0.49 231	0.49 260	0.93 514	0.24 160	0.52 153	0.30 125	0.10 131	0.38 363	0.09 114	0.38 505	0.11 99	0.19 80

DisPM	0.48 167	0.41 154	2.54 359	0.61 473	0.18 107	0.59 298	0.62 522	0.54 148	0.67 293	0.61 378	0.53 292	0.38 216	0.26 192	0.76 269	0.31 144	0.13 332	0.07 13	0.12 301	0.11 183	0.12 112	0.15 44

DA	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

GGEV	0.89 484	0.42 158	2.01 177	1.10 547	1.65 585	0.88 512	0.22 162	0.63 209	0.92 512	0.41 167	0.70 445	0.29 165	0.27 207	1.52 428	0.40 219	0.10 131	2.35 603	0.09 114	0.07 43	0.11 99	3.60 614

LG-Stereo_L2	0.29 22	0.42 158	0.97 19	0.36 295	0.25 237	0.31 26	0.22 162	0.40 36	0.28 3	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.44 106	0.23 41	0.08 29	0.49 387	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.58 352

LG-Stereo_L1	0.30 27	0.42 158	0.97 19	0.35 276	0.28 282	0.28 14	0.21 141	0.39 30	0.30 11	0.19 22	0.12 2	0.13 1	0.12 6	0.45 108	0.22 22	0.08 29	0.71 436	0.08 65	0.06 8	0.08 38	0.51 307

ITSA-stereo	0.52 201	0.42 158	1.46 92	0.34 253	0.18 107	0.60 313	0.29 330	0.99 459	0.82 460	0.51 263	0.48 246	0.53 316	0.59 459	1.25 387	0.73 394	0.15 408	0.12 191	0.17 464	0.16 312	0.19 265	0.32 177

test_sample2	0.59 269	0.42 158	1.84 138	0.33 228	0.18 107	0.52 200	0.28 302	0.86 357	0.70 344	0.47 211	0.53 292	0.46 278	0.41 336	1.51 426	0.66 368	0.12 283	0.93 468	0.11 244	0.24 405	0.16 186	1.01 495

Selective-IGEV	0.57 243	0.42 158	1.87 151	1.67 584	1.33 567	0.36 58	0.20 115	0.61 197	0.71 358	0.22 48	0.31 141	0.22 98	0.19 98	0.52 153	0.36 191	0.09 62	0.97 470	0.09 114	0.15 290	0.20 288	0.85 461

CRFU-Net	0.58 251	0.42 158	1.90 155	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.35 401	0.94 417	0.54 172	0.65 429	0.60 369	0.78 455	1.34 564	1.00 329	0.51 299	0.17 448	0.14 226	0.17 464	0.10 135	0.19 265	0.20 89

iRaft-Stereo_20w	1.50 573	0.42 158	4.81 599	2.24 605	2.09 601	1.36 561	1.27 594	1.38 573	0.94 522	2.07 593	0.42 209	0.85 489	0.69 497	0.87 300	1.37 508	0.10 131	4.04 623	0.09 114	0.40 510	0.17 209	4.53 624

DAS	0.61 287	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	2.38 555	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

SepStereo	0.57 243	0.42 158	1.85 143	0.34 253	0.34 344	0.52 200	0.42 442	0.89 383	0.80 446	0.85 508	0.69 432	0.57 343	0.51 423	1.55 432	0.57 325	0.13 332	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.18 234	0.37 206

PFNet	0.62 308	0.42 158	2.69 433	0.43 387	0.55 446	0.62 355	0.27 289	0.64 215	0.72 367	0.61 378	0.56 337	0.45 269	0.33 272	1.86 499	1.12 476	0.28 540	0.09 108	0.12 301	0.16 312	0.26 382	0.27 140

AdaDepth	0.36 64	0.43 170	1.65 114	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.16 65	0.31 5	0.53 166	0.21 38	0.20 46	0.14 10	0.18 78	0.37 66	0.21 13	0.07 8	0.67 425	0.08 65	0.24 405	0.10 85	0.74 420

monsterstereo	0.40 98	0.43 170	1.07 40	0.26 94	0.27 267	0.39 79	0.14 29	0.55 158	0.37 42	0.28 105	0.27 110	0.14 10	0.13 16	0.67 229	0.44 253	0.07 8	1.12 493	0.07 1	0.81 593	0.08 38	0.53 324

MLG-Stereo	0.38 80	0.43 170	1.46 92	0.24 61	0.42 408	0.44 123	0.13 12	0.42 51	0.51 141	0.27 98	0.14 8	0.17 57	0.13 16	0.35 59	0.18 2	0.08 29	1.45 542	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

LG-G_1	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

LG-G	0.41 104	0.43 170	1.62 110	0.50 430	0.35 355	0.50 172	0.12 4	0.47 91	0.44 96	0.33 131	0.20 46	0.19 77	0.15 33	0.94 320	0.21 13	0.09 62	0.61 412	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.87 466

LGtest1	0.26 10	0.43 170	0.82 2	0.23 48	0.21 172	0.31 26	0.11 2	0.36 20	0.43 85	0.24 63	0.18 32	0.16 35	0.14 20	0.30 20	0.28 107	0.10 131	0.16 259	0.08 65	0.06 8	0.10 85	0.42 244

MM-Stereo_test2	0.65 341	0.43 170	2.54 359	0.62 475	0.18 107	0.50 172	0.25 253	0.49 104	0.47 113	0.36 146	0.26 104	0.24 118	0.23 152	0.40 82	0.38 208	0.08 29	2.33 600	0.09 114	0.10 135	0.38 499	2.66 597

PAM_32	0.95 509	0.43 170	2.68 426	0.64 482	1.10 554	1.78 584	1.16 587	1.12 541	0.96 530	1.07 538	0.90 518	1.38 573	0.76 516	0.78 278	1.11 474	0.10 131	1.29 517	0.10 176	0.50 537	0.16 186	0.98 492

PAM	0.91 494	0.43 170	2.67 419	0.77 509	0.89 518	1.81 585	1.22 592	1.13 545	0.78 425	1.16 549	0.91 520	1.39 574	0.68 492	0.76 269	1.06 465	0.10 131	0.98 472	0.10 176	0.50 537	0.14 153	0.66 386

test-3	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.52 273	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.62 369

test_1	0.58 251	0.43 170	2.44 299	0.52 438	0.59 458	0.46 138	0.23 201	0.77 272	0.49 123	0.51 263	0.29 121	0.44 257	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.27 513	0.10 176	0.35 489	0.29 419	0.63 375

PFNet+	0.50 187	0.43 170	2.54 359	0.49 424	0.18 107	0.58 278	0.76 549	0.54 148	0.72 367	0.56 313	0.48 246	0.39 220	0.26 192	0.94 320	0.33 168	0.14 376	0.09 108	0.14 398	0.13 243	0.12 112	0.16 57

LCNet	0.58 251	0.43 170	2.42 286	0.91 527	0.22 186	0.95 528	0.29 330	0.62 201	0.64 265	0.52 273	0.55 323	0.41 236	0.75 512	0.84 296	0.27 94	0.10 131	0.07 13	0.12 301	0.18 343	0.97 587	0.40 230

xyz-stereo	3.06 608	0.44 183	30.74 669	0.24 61	0.12 6	15.34 630	0.24 227	0.56 164	0.49 123	0.62 391	7.90 623	0.64 377	0.49 414	1.44 416	1.05 462	0.09 62	0.07 13	0.34 555	0.08 67	0.13 129	0.19 80

MLG-Stereo_test3	0.31 28	0.44 183	1.03 30	0.48 411	0.40 390	0.36 58	0.13 12	0.39 30	0.46 106	0.28 105	0.19 40	0.17 57	0.12 6	0.25 7	0.18 2	0.09 62	0.53 397	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.45 273

FACV-RUCA	0.61 287	0.44 183	2.11 208	0.43 387	1.73 589	0.49 162	0.28 302	0.74 258	0.68 320	0.41 167	0.53 292	0.34 199	0.64 478	0.41 92	0.33 168	0.13 332	0.11 173	0.62 579	0.12 221	0.72 571	1.02 499

UGAM-zero	0.97 516	0.44 183	2.48 336	0.33 228	0.86 514	1.26 559	0.76 549	1.05 509	0.52 153	0.93 521	0.45 227	1.32 570	0.81 520	2.08 529	0.49 291	0.10 131	0.52 395	0.09 114	0.47 529	0.11 99	4.43 623

GMStereo_Zeroshot	0.44 133	0.44 183	1.84 138	0.44 392	0.20 157	0.52 200	0.19 101	0.60 191	0.54 172	0.58 338	0.59 360	0.63 369	0.29 241	0.59 186	0.34 179	0.16 427	0.09 108	0.16 447	0.09 98	0.26 382	0.26 133

MSKI-zero shot	0.70 388	0.44 183	2.62 396	1.47 572	0.75 497	0.56 244	0.20 115	0.80 294	0.45 103	0.60 368	0.52 285	0.44 257	0.17 56	0.70 241	0.26 84	0.09 62	2.87 614	0.09 114	0.32 464	0.14 153	0.50 297

test_3	0.59 269	0.44 183	2.44 299	0.53 442	0.59 458	0.48 157	0.30 346	0.79 288	0.52 153	0.51 263	0.30 130	0.45 269	0.22 134	0.59 186	0.97 442	0.08 29	1.25 508	0.11 244	0.35 489	0.30 428	0.62 369

AdaStereo	0.48 167	0.44 183	2.18 223	0.36 295	0.20 157	0.59 298	0.29 330	0.97 442	0.74 392	0.52 273	0.55 323	0.61 360	0.33 272	0.52 153	0.44 253	0.18 462	0.08 52	0.17 464	0.11 183	0.18 234	0.24 121
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.
MLG-Stereo_test1	0.36 64	0.45 191	1.50 98	0.24 61	0.35 355	0.45 130	0.13 12	0.36 20	0.51 141	0.20 30	0.10 1	0.18 69	0.12 6	0.33 42	0.18 2	0.08 29	1.36 526	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.47 280

rvit_stereo_0075_2	0.45 138	0.45 191	2.60 386	0.34 253	0.32 327	0.41 93	0.21 141	0.60 191	0.54 172	0.39 160	0.51 276	0.40 229	0.29 241	0.46 112	0.31 144	0.21 501	0.15 244	0.22 512	0.15 290	0.18 234	0.33 181

test_sample1	0.61 287	0.45 191	1.84 138	0.33 228	0.29 290	0.49 162	0.24 227	0.83 323	0.73 372	0.51 263	0.53 292	0.52 313	0.45 379	1.40 406	0.72 390	0.11 229	0.96 469	0.10 176	0.24 405	0.15 165	1.25 525

DDVS	0.67 367	0.46 194	1.74 123	2.40 607	0.35 355	0.86 503	0.98 570	0.72 252	0.52 153	0.53 282	0.57 348	0.89 505	0.37 292	1.22 377	0.57 325	0.15 408	0.14 226	0.14 398	0.12 221	0.19 265	0.42 244

rvit_stereo_0081	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

rvit_stereo_0082	0.29 22	0.46 194	1.13 50	0.28 127	0.17 85	0.32 32	0.22 162	0.45 73	0.58 207	0.25 70	0.26 104	0.26 138	0.22 134	0.36 63	0.25 69	0.14 376	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.13 129	0.11 15

PSMNet-ADL	0.56 236	0.47 197	2.03 183	0.35 276	0.22 186	0.67 419	0.27 289	0.77 272	0.58 207	0.43 183	0.53 292	0.70 425	0.45 379	1.89 506	0.64 360	0.16 427	0.13 208	0.11 244	0.13 243	0.15 165	0.51 307

ASMatch	0.61 287	0.47 197	2.72 443	0.91 527	0.36 367	0.56 244	0.24 227	0.54 148	0.67 293	0.48 214	1.20 553	0.47 287	0.65 481	1.33 399	0.93 436	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.10 85	0.17 65

DRaft	0.65 341	0.47 197	2.38 266	0.25 75	0.17 85	0.64 382	0.65 530	0.56 164	0.57 199	0.67 438	0.98 531	0.38 216	0.99 547	1.42 411	2.06 550	0.11 229	0.14 226	0.10 176	0.14 266	0.18 234	0.21 96

GEAStereo	0.95 509	0.48 200	1.85 143	2.15 601	3.19 613	0.55 235	0.21 141	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.22 67	0.16 35	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.33 453	3.58 612

GSStereo	1.06 532	0.48 200	1.85 143	2.42 608	3.19 613	0.55 235	0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

castereo	0.34 45	0.48 200	1.00 26	0.25 75	0.29 290	0.41 93	0.27 289	0.76 265	0.49 123	0.23 53	0.30 130	0.24 118	0.31 258	0.29 18	0.29 118	0.09 62	0.20 302	0.09 114	0.31 455	0.12 112	0.44 268

test_sample3	0.61 287	0.48 200	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.58 278	0.25 253	0.97 442	0.76 407	0.54 288	0.52 285	0.46 278	0.37 292	1.78 478	0.57 325	0.13 332	0.79 447	0.12 301	0.21 384	0.17 209	0.73 417

MGS-Stereo	0.35 54	0.48 200	1.99 174	0.26 94	0.14 38	0.41 93	0.22 162	0.41 42	0.48 118	0.24 63	0.51 276	0.25 127	0.18 78	0.33 42	0.22 22	0.10 131	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.47 545	0.10 8

Selective-RAFT	0.46 147	0.48 200	1.88 152	0.32 206	0.16 62	0.61 333	0.19 101	0.66 221	0.62 243	0.28 105	0.30 130	0.41 236	0.33 272	0.51 149	0.32 155	0.11 229	1.09 489	0.09 114	0.35 489	0.19 265	0.37 206

MLG-Stereo_test2	0.46 147	0.49 206	1.77 125	0.79 513	0.70 491	0.63 369	0.12 4	0.37 24	0.48 118	0.39 160	0.15 13	0.24 118	0.10 1	0.46 112	0.20 7	0.16 427	1.21 502	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.66 386

test_sample4	0.62 308	0.49 206	2.24 238	0.34 253	0.19 140	0.57 267	0.25 253	0.98 450	0.76 407	0.56 313	0.55 323	0.45 269	0.38 302	1.78 478	0.56 322	0.13 332	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.17 209	0.76 424

11t1	0.60 279	0.49 206	2.19 225	0.35 276	0.58 457	0.48 157	0.21 141	0.72 252	0.73 372	0.49 231	0.47 238	0.35 203	0.34 280	0.61 198	0.71 386	0.12 283	1.26 512	0.10 176	0.29 437	0.16 186	1.22 520

Anonymous_2	1.36 563	0.49 206	2.03 183	1.71 586	1.58 581	2.49 604	0.58 508	1.59 586	2.31 604	0.77 481	0.88 513	1.03 537	0.58 456	1.20 376	0.66 368	0.32 549	1.38 529	1.42 611	3.87 627	0.78 580	1.56 549

CrosDoStereo	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

DeepStereo_LL	0.96 513	0.49 206	2.66 411	0.27 110	0.33 334	0.54 221	3.69 617	0.77 272	0.66 280	0.70 452	1.39 567	0.53 316	1.47 575	1.77 475	3.02 589	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.11 183	0.22 317	0.30 161

AnonymousM	0.45 138	0.49 206	1.83 135	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.22 162	0.64 215	0.66 280	0.47 211	0.33 157	0.30 171	0.25 180	0.49 143	0.29 118	0.12 283	0.27 343	0.71 584	0.37 501	0.12 112	0.41 239

Anonymous3	0.47 154	0.49 206	2.61 391	0.33 228	0.25 237	0.72 443	0.32 368	0.80 294	0.60 226	0.36 146	0.41 206	0.33 194	0.29 241	0.46 112	0.30 125	0.19 479	0.18 281	0.13 362	0.13 243	0.18 234	0.22 103

test_sample5	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.55 301	0.63 392	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

DualNet	0.63 322	0.50 214	2.19 225	0.34 253	0.19 140	0.56 244	0.26 270	0.98 450	0.77 420	0.56 313	0.66 419	0.45 269	0.38 302	1.87 503	0.58 331	0.14 376	0.82 458	0.13 362	0.22 396	0.18 234	0.76 424

PCWNet_CMD	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.43 252

CFNet_pseudo	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.15 427	0.10 135	0.18 234	0.33 181

DIP-Stereo	0.43 117	0.50 214	2.21 232	0.27 110	0.18 107	0.63 369	0.17 78	0.94 417	0.58 207	0.49 231	0.48 246	0.30 171	0.30 252	0.40 82	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.15 165	0.33 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.48 167	0.50 214	2.23 236	0.27 110	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.78 279	0.67 293	0.49 231	0.55 323	0.68 408	0.56 443	0.48 130	0.32 155	0.11 229	0.10 142	0.13 362	0.10 135	0.18 234	0.43 252

ccs_rob	0.47 154	0.50 214	2.19 225	0.26 94	0.20 157	0.56 244	0.22 162	0.80 294	0.62 243	0.50 251	0.56 337	0.68 408	0.47 401	0.53 161	0.33 168	0.11 229	0.10 142	0.16 447	0.10 135	0.18 234	0.33 181

RSM	0.47 154	0.51 221	1.36 75	1.37 565	1.04 541	0.37 62	0.21 141	0.52 131	0.55 184	0.23 53	0.28 116	0.28 157	0.17 56	0.40 82	0.22 22	0.09 62	0.24 324	0.09 114	0.35 489	0.24 340	0.80 442

test_sample6	0.64 332	0.51 221	2.17 220	0.35 276	0.18 107	0.56 244	0.27 289	1.00 469	0.80 446	0.56 313	0.66 419	0.47 287	0.39 317	1.95 514	0.60 340	0.14 376	0.80 450	0.13 362	0.21 384	0.18 234	0.78 435

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 201	0.51 221	1.12 48	0.26 94	0.22 186	0.46 138	0.20 115	1.10 534	1.33 576	3.13 616	0.33 157	0.22 98	0.20 115	0.34 49	0.26 84	0.11 229	0.09 108	0.11 244	0.09 98	0.17 209	0.21 96

ttt	0.89 484	0.51 221	2.51 348	0.36 295	0.31 314	0.61 333	0.28 302	1.07 526	0.92 512	0.56 313	0.77 484	0.55 332	0.37 292	2.27 544	3.51 597	0.16 427	1.21 502	0.13 362	0.31 455	0.18 234	1.26 526

RSM++	0.48 167	0.52 225	1.27 64	1.62 580	1.27 566	0.39 79	0.20 115	0.49 104	0.56 192	0.22 48	0.25 95	0.24 118	0.17 56	0.39 75	0.23 41	0.09 62	0.11 173	0.09 114	0.35 489	0.29 419	0.80 442

CoDeX	0.54 224	0.52 225	2.25 242	0.30 167	0.26 254	0.61 333	0.32 368	1.03 495	0.73 372	0.49 231	0.56 337	0.52 313	0.40 324	1.59 447	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.10 135	0.15 165	0.22 103

HH	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

HanStereo	0.79 439	0.52 225	2.72 443	1.45 569	0.80 507	0.91 520	0.23 201	0.76 265	0.76 407	0.64 413	0.55 323	0.87 498	0.41 336	0.94 320	0.45 261	0.09 62	1.20 499	0.10 176	0.09 98	0.16 186	2.16 579

Replicate-Monster	0.58 251	0.53 229	1.55 102	0.22 32	0.34 344	0.37 62	0.13 12	0.43 58	0.39 60	0.35 144	0.16 21	0.16 35	0.15 33	1.46 418	0.21 13	0.11 229	2.71 610	0.07 1	0.35 489	0.08 38	1.81 563

mmm	0.66 361	0.53 229	1.83 135	0.38 328	0.86 514	0.49 162	0.27 289	0.82 312	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.47 287	0.38 302	0.81 292	0.73 394	0.12 283	1.37 528	0.14 398	0.45 522	0.18 234	1.35 535

MDST_ROB	1.28 555	0.53 229	3.84 574	0.55 451	0.45 417	4.06 614	0.60 515	1.36 571	0.89 504	2.18 598	1.17 550	0.98 526	0.72 501	4.28 613	2.12 554	0.20 490	0.16 259	0.19 491	0.17 330	0.20 288	0.84 456

Occ-G	0.68 374	0.54 232	2.08 194	0.99 540	0.74 495	0.38 72	0.25 253	0.46 81	0.78 425	0.40 165	0.36 176	0.46 278	0.22 134	0.90 311	0.70 380	0.09 62	1.53 550	0.09 114	0.16 312	0.31 438	2.06 574

SMFormer	0.64 332	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.17 209	0.84 456

tta	0.63 322	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.86 429	0.13 332	1.01 475	0.11 244	0.26 422	0.19 265	0.59 358

qqq1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

fff1	0.62 308	0.54 232	1.92 160	0.32 206	0.16 62	0.46 138	0.24 227	0.94 417	0.85 482	0.58 338	0.70 445	0.51 306	0.41 336	1.89 506	0.64 360	0.13 332	1.01 475	0.09 114	0.24 405	0.19 265	0.59 358

test-1	0.61 287	0.54 232	2.09 198	0.31 185	1.37 569	0.51 180	0.28 302	0.83 323	0.50 134	0.42 175	0.55 323	0.54 323	0.24 160	0.38 70	1.25 497	0.10 131	1.08 486	0.10 176	0.17 330	0.11 99	0.77 428

pcwnet_v2	0.65 341	0.54 232	4.29 592	0.33 228	0.27 267	0.60 313	0.25 253	1.02 487	0.92 512	0.61 378	0.69 432	0.62 365	0.54 435	0.67 229	0.38 208	0.18 462	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.21 300	0.49 295

GES	0.49 182	0.54 232	2.37 263	0.31 185	0.19 140	0.61 333	0.30 346	0.93 411	0.52 153	0.49 231	0.53 292	0.40 229	0.43 362	0.59 186	0.67 372	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.10 135	0.20 288	0.30 161

MultiAttention	2.45 598	0.55 240	2.24 238	1.79 590	2.54 610	11.19 626	2.28 612	1.28 563	0.84 479	0.63 402	1.17 550	1.13 556	0.57 448	15.98 640	1.78 536	0.20 490	0.09 108	0.43 569	1.60 617	0.95 585	1.69 559

rvit_0105_6	0.36 64	0.55 240	1.48 96	0.31 185	0.18 107	0.35 53	0.26 270	0.56 164	0.66 280	0.26 88	0.29 121	0.33 194	0.26 192	0.41 92	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.13 243	0.15 165	0.25 125

EKT-Stereo	1.56 579	0.55 240	2.60 386	2.54 611	19.66 657	0.55 235	0.22 162	0.76 265	0.51 141	0.40 165	0.36 176	0.43 242	0.27 207	0.74 264	0.42 238	0.13 332	0.17 272	0.11 244	0.16 312	0.20 288	0.50 297

CFNet_ucs	0.50 187	0.55 240	2.28 246	0.27 110	0.22 186	0.58 278	0.23 201	0.90 392	0.69 333	0.54 288	0.64 405	0.68 408	0.44 371	0.55 169	0.34 179	0.14 376	0.12 191	0.16 447	0.11 183	0.19 265	0.38 215

GREAT-IGEV	0.92 497	0.56 244	2.08 194	0.98 535	2.29 606	0.47 151	0.18 93	0.35 16	0.78 425	0.74 472	0.33 157	0.15 19	0.18 78	1.00 329	0.55 318	0.09 62	3.79 621	0.07 1	0.26 422	0.22 317	3.26 609

GANet-ADL	0.48 167	0.56 244	2.51 348	0.34 253	0.20 157	0.58 278	0.25 253	0.80 294	0.57 199	0.43 183	0.61 377	0.56 339	0.31 258	0.44 106	0.44 253	0.14 376	0.11 173	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.38 215

XX-Stereo	0.98 518	0.57 246	4.45 596	1.64 582	5.33 620	0.55 235	0.16 65	0.96 434	0.43 85	0.45 196	0.65 412	0.85 489	0.19 98	0.79 282	0.26 84	0.11 229	0.80 450	0.10 176	0.32 464	0.17 209	0.78 435

NVstereo2D	0.63 322	0.57 246	2.29 249	0.37 308	0.35 355	0.69 428	0.49 481	0.96 434	0.88 499	0.49 231	0.54 312	0.72 430	0.46 390	1.98 518	0.50 296	0.19 479	0.20 302	0.18 484	0.16 312	0.28 409	0.34 189

ISRNet	0.51 199	0.58 248	1.96 169	0.38 328	0.31 314	0.49 162	0.21 141	0.80 294	0.71 358	0.64 413	0.71 460	0.66 391	0.40 324	0.59 186	0.45 261	0.23 516	0.16 259	0.21 507	0.20 372	0.21 300	0.37 206

ff7	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

ffff	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

11t	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

ccc-4	0.65 341	0.58 248	2.09 198	0.39 346	0.60 463	0.56 244	0.23 201	0.49 104	0.62 243	1.00 527	0.24 87	0.20 86	0.24 160	0.71 250	0.24 52	0.09 62	2.09 580	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

UNet	0.56 236	0.58 248	2.81 467	0.32 206	0.33 334	0.74 454	0.27 289	0.86 357	0.67 293	0.55 301	0.55 323	0.72 430	0.55 441	0.79 282	0.58 331	0.12 283	0.09 108	0.13 362	0.11 183	0.20 288	0.19 80

FENet	0.48 167	0.58 248	2.46 325	0.33 228	0.18 107	0.58 278	0.22 162	0.83 323	0.64 265	0.49 231	0.42 209	0.55 332	0.38 302	0.52 153	0.51 299	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.11 183	0.17 209	0.31 170

anonymousdsp	0.86 468	0.59 255	2.65 407	1.33 561	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.13 545	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.12 606

AIO-Stereo	0.64 332	0.60 256	1.63 112	1.31 559	1.45 573	0.38 72	0.20 115	0.55 158	0.83 467	0.31 122	0.31 141	0.23 107	0.15 33	0.39 75	0.63 358	0.10 131	1.25 508	0.09 114	0.41 515	0.21 300	1.73 560

anonymousa	0.74 409	0.60 256	2.58 377	0.96 533	1.33 567	0.61 333	0.26 270	0.69 234	0.56 192	0.55 301	0.84 500	0.82 475	0.46 390	0.56 172	0.61 348	0.10 131	1.11 492	0.12 301	0.98 606	0.14 153	0.97 490

ProNet	0.46 147	0.60 256	1.85 143	0.35 276	0.67 484	0.49 162	0.25 253	0.53 137	0.57 199	0.21 38	0.24 87	0.22 98	0.20 115	0.52 153	0.22 22	0.09 62	0.47 383	0.10 176	0.09 98	0.23 333	1.33 532

IGEV-Stereo	0.86 468	0.60 256	2.65 407	1.35 563	1.25 563	0.56 244	0.23 201	0.54 148	0.71 358	1.14 546	0.25 95	0.22 98	0.24 160	1.24 383	0.24 52	0.09 62	2.34 601	0.10 176	0.18 343	0.25 362	3.13 607
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
222	1.02 524	0.60 256	1.95 165	0.29 147	0.51 432	0.62 355	0.24 227	1.09 531	0.86 489	0.64 413	0.67 424	0.47 287	0.42 349	1.86 499	6.73 621	0.13 332	1.21 502	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.44 544

FAT-Stereo	0.72 402	0.60 256	2.86 478	0.37 308	0.29 290	0.64 382	0.55 499	1.01 479	0.91 510	0.76 479	0.94 523	0.93 514	0.79 519	1.82 488	0.60 340	0.19 479	0.19 287	0.17 464	0.16 312	0.23 333	0.47 280

water-stereo	0.36 64	0.61 262	1.58 104	0.25 75	0.14 38	0.38 72	0.18 93	0.44 67	0.35 30	0.31 122	0.35 172	0.28 157	0.25 180	0.45 108	0.38 208	0.12 283	0.09 108	0.09 114	0.08 67	0.11 99	0.74 420

LG-Stereo	0.36 64	0.61 262	1.37 78	0.26 94	0.37 373	0.43 114	0.20 115	0.55 158	0.44 96	0.25 70	0.30 130	0.50 301	0.17 56	0.30 20	0.37 199	0.10 131	0.18 281	0.11 244	0.10 135	0.24 340	0.43 252

DEFOM-Stereo	0.26 10	0.61 262	1.22 58	0.24 61	0.14 38	0.49 162	0.18 93	0.31 5	0.31 16	0.20 30	0.18 32	0.15 19	0.14 20	0.42 100	0.19 5	0.08 29	0.06 2	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.16 57

CSP-Net	0.55 228	0.61 262	1.81 134	0.30 167	0.23 216	0.77 472	0.35 401	0.90 392	0.62 243	0.62 391	0.60 369	0.65 382	0.42 349	1.76 472	0.47 272	0.17 448	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.21 300	0.16 57

TransformOpticalFlow	0.65 341	0.61 262	2.67 419	0.45 399	0.26 254	0.62 355	0.28 302	0.88 374	0.76 407	0.76 479	0.74 470	0.90 508	0.84 525	1.82 488	0.80 416	0.10 131	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.19 80

ccnet	0.77 433	0.61 262	2.01 177	0.40 359	0.46 424	1.05 541	0.59 511	1.02 487	0.74 392	0.90 514	0.97 528	0.82 475	0.89 535	1.68 462	1.16 483	0.32 549	0.26 336	0.32 550	0.28 433	0.35 477	0.47 280

StereoDRNet-Refined	0.55 228	0.61 262	2.07 192	0.34 253	0.21 172	0.68 425	0.26 270	0.87 366	0.73 372	0.70 452	0.69 432	0.74 438	0.45 379	1.10 353	0.62 351	0.12 283	0.09 108	0.14 398	0.14 266	0.27 396	0.24 121
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
x	0.65 341	0.62 269	2.12 209	0.36 295	0.61 472	0.48 157	0.24 227	0.80 294	0.89 504	0.50 251	0.56 337	0.44 257	0.36 286	0.62 206	0.80 416	0.11 229	1.44 538	0.11 244	0.39 509	0.16 186	1.34 534

STrans-v2	0.69 381	0.62 269	2.66 411	0.28 127	0.23 216	0.57 267	0.32 368	1.01 479	0.77 420	0.92 517	0.84 500	0.88 502	0.92 540	1.81 485	1.19 487	0.10 131	0.07 13	0.10 176	0.09 98	0.12 112	0.30 161

OmniDepth	0.26 10	0.63 271	1.36 75	0.23 48	0.10 1	0.38 72	0.15 47	0.35 16	0.37 42	0.17 4	0.13 7	0.23 107	0.19 98	0.32 37	0.23 41	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 8	0.10 85	0.07 1

mms	0.39 85	0.63 271	1.31 71	0.34 253	0.65 482	0.32 32	0.22 162	0.39 30	0.39 60	0.27 98	0.31 141	0.23 107	0.17 56	0.57 177	0.22 22	0.08 29	0.21 311	0.10 176	0.08 67	0.24 340	1.16 510

qqq	0.65 341	0.63 271	2.10 205	0.30 167	0.64 479	0.46 138	0.27 289	0.81 303	0.83 467	0.48 214	0.56 337	0.46 278	0.37 292	1.03 334	0.75 401	0.11 229	1.41 534	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

DISCO	0.61 287	0.63 271	1.98 172	0.46 404	0.34 344	0.84 501	0.35 401	0.88 374	0.81 454	0.61 378	0.64 405	1.06 545	0.53 433	1.11 358	0.83 425	0.13 332	0.10 142	0.11 244	0.10 135	0.26 382	0.37 206

MM-Stereo_test1	0.63 322	0.64 275	2.51 348	0.54 449	0.37 373	0.44 123	0.28 302	0.68 231	0.59 218	0.43 183	0.33 157	0.26 138	0.25 180	0.89 310	0.52 302	0.10 131	1.84 567	0.10 176	0.09 98	0.41 522	1.40 541

rvit_0105_4	0.40 98	0.64 275	1.98 172	0.31 185	0.18 107	0.37 62	0.29 330	0.64 215	0.67 293	0.28 105	0.32 153	0.36 205	0.28 223	0.45 108	0.27 94	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.14 266	0.15 165	0.25 125

IPLGR	0.58 251	0.64 275	3.12 512	0.37 308	0.18 107	0.62 355	0.54 494	1.06 522	0.69 333	0.73 465	0.46 232	0.50 301	0.44 371	1.12 361	0.31 144	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.21 300	0.20 89

xxxx	0.97 516	0.64 275	2.14 216	0.30 167	0.67 484	0.64 382	0.24 227	1.09 531	0.91 510	0.57 332	0.65 412	0.58 347	0.39 317	1.57 439	5.49 617	0.13 332	1.38 529	0.11 244	0.32 464	0.17 209	1.41 542

test_xeample	0.98 518	0.65 279	2.12 209	0.29 147	0.67 484	0.60 313	0.28 302	1.08 529	0.85 482	0.62 391	0.70 445	0.44 257	0.41 336	1.95 514	5.45 616	0.12 283	1.33 524	0.11 244	0.31 455	0.18 234	1.42 543

UniTT-Stereo	0.36 64	0.66 280	2.43 291	0.28 127	0.24 228	0.30 23	0.18 93	0.35 16	0.36 39	0.26 88	0.37 182	0.18 69	0.18 78	0.33 42	0.30 125	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.25 362	0.09 4

ours_stereo	0.37 75	0.67 281	1.63 112	0.30 167	0.50 429	0.35 53	0.22 162	0.41 42	0.38 50	0.21 38	0.32 153	0.23 107	0.17 56	0.47 117	0.22 22	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.77 428

fffy	0.39 85	0.67 281	1.57 103	0.45 399	0.52 435	0.37 62	0.22 162	0.45 73	0.35 30	0.21 38	0.30 130	0.26 138	0.20 115	0.45 108	0.24 52	0.08 29	0.29 346	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.77 428

rvit_stereo_0081_aga	0.34 45	0.67 281	1.79 128	0.27 110	0.20 157	0.34 44	0.21 141	0.43 58	0.48 118	0.26 88	0.28 116	0.27 150	0.21 125	0.33 42	0.25 69	0.14 376	0.11 173	0.11 244	0.10 135	0.14 153	0.18 74

ffm	0.78 435	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

ff1	1.07 535	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	0.85 346	0.96 530	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.10 131	2.16 593	0.15 427	0.33 478	0.25 362	2.19 582

mmx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

xxx	0.99 520	0.67 281	3.39 536	0.32 206	0.22 186	0.58 278	0.28 302	1.05 509	0.92 512	0.54 288	0.74 470	0.67 394	0.40 324	2.75 585	3.86 603	0.13 332	1.25 508	0.15 427	0.33 478	0.19 265	1.28 529

HHNet	0.63 322	0.67 281	3.10 510	0.37 308	0.25 237	0.64 382	0.60 515	0.70 244	0.67 293	0.55 301	1.12 548	0.32 186	0.60 467	0.43 102	1.75 532	0.16 427	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.18 234	0.22 103

UPFNet	0.51 199	0.67 281	2.04 186	0.34 253	0.33 334	0.65 398	0.37 412	0.88 374	0.65 272	0.60 368	0.53 292	0.61 360	0.41 336	0.77 271	0.55 318	0.13 332	0.13 208	0.13 362	0.13 243	0.20 288	0.16 57

depthmonostereo	0.38 80	0.68 290	1.59 108	0.48 411	0.14 38	0.41 93	0.19 101	0.52 131	0.42 78	0.26 88	0.29 121	0.31 179	0.29 241	0.64 214	0.33 168	0.09 62	0.10 142	0.09 114	0.08 67	0.10 85	0.50 297

SCV_C0	0.73 405	0.68 290	2.05 189	1.50 576	0.92 522	0.45 130	0.20 115	0.96 434	0.71 358	0.65 429	0.33 157	0.31 179	0.20 115	1.25 387	0.52 302	0.09 62	1.68 562	0.08 65	0.30 447	0.27 396	1.52 548

SCV	0.69 381	0.68 290	1.95 165	0.90 523	1.04 541	0.49 162	0.24 227	0.98 450	0.73 372	0.54 288	0.31 141	0.24 118	0.20 115	1.32 397	0.26 84	0.11 229	1.59 554	0.09 114	0.32 464	0.34 463	1.58 551

GIP-stereo	0.61 287	0.68 290	1.05 37	0.95 532	1.46 576	0.42 108	0.17 78	0.69 234	0.49 123	0.19 22	0.24 87	0.23 107	0.18 78	0.95 326	0.59 335	0.10 131	1.33 524	0.08 65	0.06 8	0.18 234	2.21 586

MyStereo07	0.56 236	0.68 290	2.42 286	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.58 175	0.72 367	1.17 550	0.26 104	0.20 86	0.27 207	1.28 393	0.28 107	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

MyStereo04	0.57 243	0.68 290	2.66 411	0.30 167	0.41 396	0.61 333	0.31 357	0.88 374	0.80 446	0.48 214	0.37 182	0.54 323	0.42 349	0.61 198	0.71 386	0.09 62	0.59 410	0.12 301	0.21 384	0.16 186	0.48 288

anonymity	0.86 468	0.68 290	1.44 91	0.64 482	0.83 511	0.67 419	0.52 488	0.98 450	0.73 372	0.96 523	0.70 445	0.81 470	0.86 530	1.10 353	1.34 502	0.64 573	0.72 438	0.58 576	1.44 615	0.60 561	0.91 472

stereogan	0.74 409	0.68 290	2.82 469	0.40 359	0.40 390	1.05 541	0.42 442	0.99 459	0.96 530	0.78 489	0.86 508	1.15 560	0.73 504	1.57 439	0.56 322	0.20 490	0.19 287	0.20 501	0.16 312	0.37 491	0.34 189

DANet	0.85 465	0.68 290	2.41 282	1.18 556	0.48 427	0.77 472	1.23 593	0.93 411	1.53 586	0.90 514	0.72 465	0.97 525	0.57 448	1.86 499	1.05 462	0.18 462	0.16 259	0.19 491	0.16 312	0.26 382	0.67 391
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DualNet (step1)	0.76 425	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	1.18 372	0.52 302	0.65 574	1.21 502	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

test_sample9	1.07 535	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	0.99 459	0.86 489	0.64 413	0.63 392	0.67 394	0.49 414	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

test_sample8	1.23 551	0.69 299	2.69 433	0.28 127	0.23 216	0.81 489	0.33 382	1.01 479	0.75 398	1.23 563	0.63 392	2.53 597	1.31 563	2.02 521	2.70 579	0.65 574	4.33 625	0.86 588	0.56 560	0.25 362	0.72 413

fffft	0.36 64	0.70 302	1.51 99	0.25 75	0.15 51	0.42 108	0.24 227	0.46 81	0.42 78	0.22 48	0.19 40	0.20 86	0.16 44	0.47 117	0.69 378	0.07 8	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.30 428	0.45 273
1: 1. 1
IGEV++	0.74 409	0.70 302	2.05 189	1.11 550	1.09 550	0.32 32	0.21 141	0.75 262	0.43 85	0.30 119	0.30 130	0.22 98	0.27 207	0.98 327	0.31 144	0.10 131	2.50 606	0.08 65	0.15 290	0.27 396	2.70 598

TANstereo	0.39 85	0.70 302	2.48 336	0.23 48	0.12 6	0.54 221	0.16 65	0.41 42	0.47 113	0.45 196	0.51 276	0.26 138	0.22 134	0.34 49	0.21 13	0.10 131	0.10 142	0.08 65	0.07 43	0.09 62	0.18 74

G-Net	1.02 524	0.70 302	3.23 519	0.60 467	0.66 483	2.00 594	0.71 544	0.78 279	0.70 344	1.14 546	2.53 596	1.29 568	1.01 549	1.47 421	1.74 530	0.25 529	0.24 324	0.24 526	0.26 422	0.37 491	0.40 230

gasm-f	0.93 504	0.71 306	2.09 198	2.15 601	2.42 608	0.54 221	0.26 270	0.66 221	0.45 103	0.43 183	0.33 157	0.16 35	0.22 134	0.70 241	0.93 436	0.13 332	2.28 598	0.09 114	0.06 8	0.39 508	3.58 612

MIF-Stereo (partial)	0.41 104	0.71 306	2.67 419	0.27 110	0.24 228	0.32 32	0.17 78	0.56 164	0.46 106	0.26 88	0.37 182	0.25 127	0.26 192	0.46 112	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.10 135	0.21 300	0.15 44

gwcnet-sp	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

scenet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

ssnet	0.52 201	0.71 306	2.66 411	0.32 206	0.22 186	0.66 411	0.31 357	0.84 332	0.69 333	0.61 378	0.49 260	0.46 278	0.43 362	0.77 271	0.48 280	0.12 283	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.19 265	0.19 80

CroCo-Stereo	0.35 54	0.71 306	1.67 118	0.32 206	0.17 85	0.19 2	0.21 141	0.79 288	0.54 172	0.22 48	0.25 95	0.55 332	0.22 134	0.28 13	0.28 107	0.10 131	0.08 52	0.08 65	0.07 43	0.12 112	0.10 8
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
MyStereo06	0.70 388	0.72 312	3.51 551	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.90 392	0.67 293	1.48 583	0.53 292	0.84 483	0.57 448	0.60 192	1.11 474	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

MyStereo05	0.57 243	0.72 312	2.72 443	0.31 185	0.25 237	0.60 313	0.30 346	0.87 366	0.82 460	0.54 288	0.37 182	0.53 316	0.42 349	0.63 207	0.73 394	0.09 62	0.55 403	0.12 301	0.20 372	0.16 186	0.56 340

DPSNet	1.02 524	0.72 312	2.84 473	0.60 467	0.39 384	1.08 546	0.75 548	1.41 576	1.14 561	0.74 472	0.69 432	1.05 544	1.67 583	2.09 532	2.22 562	0.27 537	0.61 412	0.20 501	0.50 537	0.48 546	1.03 500

rvit_0105_5	0.43 117	0.73 315	2.10 205	0.31 185	0.18 107	0.41 93	0.31 357	0.69 234	0.67 293	0.32 126	0.34 165	0.38 216	0.30 252	0.42 100	0.30 125	0.18 462	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.15 165	0.30 161

ACVNet-DCA	0.67 367	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

xx1	0.71 392	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.46 278	0.37 292	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.12 301	0.41 515	0.16 186	1.18 511

1test111	0.72 402	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.81 303	0.83 467	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	1.03 334	0.75 401	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.16 186	1.18 511

cc1	0.74 409	0.73 315	2.43 291	0.67 493	0.52 435	0.76 462	0.24 227	0.85 346	1.05 549	0.77 481	0.39 195	0.25 127	0.38 302	0.70 241	0.22 22	0.10 131	2.13 588	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.20 585

tt1	0.74 409	0.73 315	2.34 259	0.67 493	0.63 475	0.75 457	0.24 227	0.85 346	0.96 530	0.81 496	0.38 189	0.26 138	0.35 282	0.64 214	0.22 22	0.10 131	2.16 593	0.11 244	0.09 98	0.25 362	2.19 582

plain	0.43 117	0.73 315	2.80 463	0.28 127	0.19 140	0.33 40	0.21 141	0.63 209	0.50 134	0.24 63	0.38 189	0.24 118	0.25 180	0.48 130	0.32 155	0.12 283	0.08 52	0.13 362	0.09 98	0.43 530	0.13 23

IER	0.49 182	0.73 315	2.12 209	0.27 110	0.25 237	0.65 398	0.27 289	0.76 265	0.59 218	0.56 313	0.59 360	0.60 358	0.53 433	0.64 214	0.44 253	0.12 283	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.18 234	0.15 44

RAFT-RH_RVC	0.65 341	0.73 315	2.78 460	0.39 346	0.29 290	0.60 313	0.18 93	0.45 73	0.63 255	0.75 475	1.89 580	0.47 287	0.29 241	1.59 447	1.21 490	0.15 408	0.07 13	0.13 362	0.13 243	0.11 99	0.10 8

S-Stereo	0.82 448	0.73 315	3.79 567	0.40 359	0.37 373	0.70 431	0.69 541	1.00 469	1.03 545	0.63 402	0.92 521	0.82 475	0.59 459	2.35 550	0.71 386	0.18 462	0.22 314	0.17 464	0.18 343	0.30 428	0.67 391

999	0.35 54	0.74 325	1.38 79	0.27 110	0.18 107	0.50 172	0.23 201	0.40 36	0.41 70	0.21 38	0.33 157	0.23 107	0.18 78	0.74 264	0.37 199	0.09 62	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.26 382	0.26 133

IGEVStereo-DCA	0.74 409	0.74 325	2.09 198	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.23 201	0.49 104	0.62 243	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.18 343	0.24 340	2.22 587

rrr	0.84 456	0.74 325	3.40 541	0.76 506	0.77 502	0.45 130	0.28 302	1.23 561	0.84 479	0.71 461	0.22 67	0.30 171	0.28 223	1.29 394	1.53 520	0.10 131	1.50 547	0.10 176	0.29 437	0.24 340	1.75 561

IRAFT_RVC	0.59 269	0.74 325	2.42 286	0.47 410	0.21 172	0.59 298	0.42 442	0.68 231	0.73 372	0.54 288	0.50 272	0.49 297	0.51 423	1.57 439	1.00 456	0.11 229	0.25 333	0.13 362	0.10 135	0.15 165	0.14 35

edge stereo	0.84 456	0.74 325	3.42 546	0.38 328	1.21 561	0.63 369	0.41 435	0.98 450	0.83 467	0.81 496	0.88 513	1.14 558	0.73 504	2.16 538	0.89 432	0.22 508	0.20 302	0.26 533	0.18 343	0.38 499	0.43 252

HART	0.75 420	0.75 330	2.22 234	0.94 529	1.59 583	0.30 23	0.19 101	0.72 252	0.85 482	0.30 119	0.52 285	0.39 220	0.16 44	0.81 292	0.43 247	0.08 29	2.61 609	0.10 176	0.07 43	0.36 483	1.61 554

HCRNet	0.50 187	0.75 330	2.08 194	0.39 346	0.29 290	0.58 278	0.22 162	0.79 288	0.67 293	0.49 231	0.49 260	0.48 295	0.37 292	1.13 362	0.40 219	0.15 408	0.10 142	0.15 427	0.13 243	0.21 300	0.19 80

test_xeample3	0.86 468	0.75 330	3.36 531	0.65 485	0.76 500	0.49 162	0.33 382	1.21 560	0.80 446	0.61 378	0.23 81	0.30 171	0.29 241	1.17 370	1.57 523	0.10 131	1.79 565	0.10 176	0.40 510	0.25 362	2.09 575

CBMV_ROB	0.88 476	0.75 330	2.73 448	0.36 295	0.22 186	0.76 462	0.47 472	1.05 509	0.81 454	1.06 537	1.04 542	0.88 502	1.36 567	2.17 540	2.03 547	0.23 516	0.24 324	0.27 534	0.25 414	0.27 396	0.73 417

AIO_test	1.11 541	0.77 334	2.51 348	3.32 618	2.81 612	0.35 53	0.25 253	1.29 565	0.68 320	1.28 568	0.27 110	0.32 186	0.17 56	2.86 592	0.27 94	0.12 283	1.72 563	0.08 65	0.21 384	0.15 165	2.81 599

rvit_stereo_0080	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

whm_eth	0.33 34	0.77 334	1.43 88	0.24 61	0.18 107	0.34 44	0.27 289	0.58 175	0.51 141	0.25 70	0.27 110	0.27 150	0.22 134	0.32 37	0.27 94	0.14 376	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.15 165	0.17 65

DGSMNet	2.93 606	0.77 334	3.44 547	3.58 620	4.25 618	2.53 605	6.86 626	1.03 495	0.88 499	0.58 338	1.85 579	0.79 458	0.62 472	1.63 451	1.46 513	4.62 624	4.98 627	5.15 629	4.71 628	4.52 625	4.37 622

ac_64	0.63 322	0.77 334	2.71 441	0.37 308	0.34 344	0.64 382	0.30 346	0.86 357	0.67 293	0.58 338	0.53 292	0.88 502	0.48 408	1.84 493	0.71 386	0.15 408	0.12 191	0.12 301	0.12 221	0.21 300	0.25 125

DSFCA	0.62 308	0.77 334	1.95 165	0.29 147	0.29 290	0.79 482	0.86 558	0.81 303	0.73 372	0.73 465	0.66 419	0.67 394	0.57 448	1.17 370	1.03 459	0.16 427	0.15 244	0.13 362	0.14 266	0.19 265	0.28 146

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 448	0.78 340	3.67 561	0.35 276	0.81 509	1.25 558	0.88 561	1.13 545	0.58 207	0.84 506	0.52 285	1.24 564	0.64 478	0.77 271	0.70 380	0.10 131	0.53 397	0.11 244	0.45 522	0.29 419	0.81 451

MoCha-V2	0.74 409	0.78 340	2.18 223	1.01 541	1.55 579	0.36 58	0.19 101	0.61 197	0.49 123	0.33 131	0.34 165	0.30 171	0.27 207	1.56 434	0.47 272	0.09 62	1.94 575	0.08 65	0.37 501	0.18 234	1.62 555

GwcNet-ADL	0.54 224	0.78 340	2.85 476	0.31 185	0.20 157	0.58 278	0.29 330	0.93 411	0.67 293	0.48 214	0.47 238	0.56 339	0.33 272	0.48 130	0.80 416	0.13 332	0.12 191	0.09 114	0.09 98	0.14 153	0.40 230

EDNetEfficient	1.29 556	0.78 340	4.27 589	0.65 485	1.03 539	0.94 526	1.38 599	0.87 366	1.75 594	2.33 604	1.32 563	1.04 541	2.21 599	1.59 447	4.07 607	0.16 427	0.19 287	0.15 427	0.27 431	0.38 499	0.40 230

1111x	1.06 532	0.79 344	3.29 527	0.33 228	0.60 463	0.64 382	0.33 382	1.10 534	0.92 512	0.59 357	0.69 432	0.59 351	0.47 401	2.64 575	4.61 612	0.12 283	1.38 529	0.11 244	0.49 534	0.18 234	1.30 531

DRN-Test	0.71 392	0.79 344	2.83 471	0.40 359	0.44 414	0.80 485	0.41 435	1.07 526	0.83 467	0.82 502	0.64 405	0.68 408	0.57 448	1.78 478	0.79 414	0.16 427	0.13 208	0.17 464	0.16 312	0.24 340	0.51 307

tt45	0.35 54	0.80 346	1.46 92	0.26 94	0.17 85	0.55 235	0.22 162	0.44 67	0.39 60	0.24 63	0.26 104	0.25 127	0.18 78	0.64 214	0.36 191	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.29 152

WCG-NET	0.41 104	0.80 346	1.77 125	0.25 75	0.13 16	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.59 218	0.38 155	0.41 206	0.26 138	0.24 160	0.37 66	0.24 52	0.08 29	0.81 454	0.08 65	0.07 43	0.26 382	0.31 170

DCRE	0.76 425	0.80 346	2.31 254	1.05 542	1.18 559	0.63 369	0.26 270	1.03 495	0.59 218	0.52 273	2.12 585	0.44 257	0.27 207	0.41 92	0.53 310	0.09 62	1.02 480	0.10 176	0.32 464	0.16 186	1.47 546

test_4	0.47 154	0.80 346	2.15 217	0.36 295	0.29 290	0.59 298	0.28 302	0.50 122	0.42 78	0.43 183	0.76 480	0.39 220	0.22 134	0.73 260	0.49 291	0.08 29	0.18 281	0.11 244	0.15 290	0.29 419	0.27 140

VIP-Stereo	0.39 85	0.81 350	1.51 99	0.24 61	0.34 344	0.52 200	0.17 78	0.46 81	0.49 123	0.21 38	0.25 95	0.25 127	0.15 33	0.41 92	0.41 231	0.09 62	0.62 417	0.08 65	0.06 8	0.15 165	0.68 396

RAStereo	0.33 34	0.81 350	2.22 234	0.27 110	0.18 107	0.25 8	0.20 115	0.45 73	0.38 50	0.21 38	0.26 104	0.20 86	0.16 44	0.26 9	0.26 84	0.10 131	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.09 4

HI	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

CoSv	0.47 154	0.82 352	2.49 342	0.29 147	0.22 186	0.45 130	0.20 115	0.59 184	0.43 85	0.59 357	0.59 360	0.65 382	0.45 379	0.48 130	0.40 219	0.08 29	0.09 108	0.10 176	0.11 183	0.24 340	0.20 89

GASTEREO	0.89 484	0.83 354	1.67 118	2.15 601	1.89 593	0.52 200	0.21 141	0.62 201	0.62 243	0.33 131	0.31 141	0.16 35	0.31 258	1.11 358	0.68 375	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.29 437	0.19 265	3.79 617

castereo++	0.39 85	0.83 354	1.38 79	0.29 147	0.18 107	0.53 210	0.20 115	0.57 171	0.58 207	0.20 30	0.27 110	0.32 186	0.17 56	0.34 49	0.22 22	0.09 62	0.54 400	0.09 114	0.29 437	0.15 165	0.52 315

SMoEStereo_RVC	0.36 64	0.83 354	1.48 96	0.26 94	0.15 51	0.46 138	0.22 162	0.40 36	0.43 85	0.23 53	0.24 87	0.21 94	0.18 78	0.47 117	0.59 335	0.07 8	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.24 340	0.42 244

tg	0.45 138	0.83 354	1.85 143	0.29 147	0.16 62	0.57 267	0.18 93	0.60 191	0.56 192	0.37 149	0.44 224	0.38 216	0.24 160	0.48 130	0.28 107	0.09 62	0.30 347	0.11 244	0.11 183	0.44 534	0.77 428

DMCA	0.50 187	0.83 354	1.95 165	0.32 206	0.24 228	0.59 298	0.26 270	0.81 303	0.68 320	0.59 357	0.49 260	0.56 339	0.36 286	0.65 222	0.65 365	0.14 376	0.10 142	0.14 398	0.10 135	0.19 265	0.29 152

MSCF	0.88 476	0.84 359	1.67 118	2.15 601	1.87 592	0.51 180	0.21 141	0.63 209	0.61 232	0.32 126	0.29 121	0.17 57	0.30 252	1.06 341	0.67 372	0.11 229	1.92 570	0.08 65	0.31 455	0.19 265	3.72 616

UGAM	0.69 381	0.84 359	2.66 411	0.40 359	0.20 157	0.53 210	0.34 391	0.63 209	0.74 392	0.45 196	0.74 470	0.95 522	0.36 286	2.57 568	0.42 238	0.11 229	0.45 378	0.17 464	0.19 361	0.43 530	0.57 348

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 506	0.84 359	3.40 541	1.46 571	0.78 505	1.37 563	0.70 543	1.11 538	0.68 320	0.80 492	1.29 558	1.09 551	0.59 459	1.16 367	1.01 458	0.14 376	0.53 397	0.11 244	0.46 527	0.31 438	0.86 464

iRaftStereo_RVC	0.47 154	0.84 359	1.91 158	0.29 147	0.15 51	0.53 210	0.20 115	0.58 175	0.50 134	0.37 149	0.43 212	0.42 241	0.23 152	0.38 70	0.28 107	0.09 62	0.70 433	0.12 301	0.11 183	0.43 530	0.77 428

delet	0.60 279	0.84 359	2.45 317	0.33 228	0.35 355	0.73 447	0.46 468	0.89 383	0.80 446	0.58 338	0.62 384	0.67 394	0.51 423	1.14 364	0.64 360	0.12 283	0.12 191	0.13 362	0.14 266	0.22 317	0.29 152

MM-Stereo_test3	0.59 269	0.85 364	2.28 246	0.53 442	0.31 314	0.45 130	0.30 346	0.78 279	0.76 407	0.33 131	0.43 212	0.32 186	0.23 152	0.61 198	0.54 315	0.10 131	1.65 560	0.10 176	0.08 67	0.42 525	0.68 396

FC-DCNN v2	1.65 584	0.85 364	3.39 536	0.46 404	0.39 384	2.02 596	0.66 532	1.94 601	1.84 599	2.81 613	2.99 608	4.39 613	3.25 609	2.81 589	2.75 582	0.29 545	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

ACV-stereo	0.71 392	0.85 364	3.01 499	0.33 228	0.25 237	1.01 534	0.59 511	0.62 201	0.54 172	0.42 175	0.45 227	1.54 581	1.44 572	1.40 406	0.73 394	0.14 376	0.13 208	0.12 301	0.11 183	0.20 288	0.35 196

THIR-Stereo	0.88 476	0.85 364	2.33 258	0.26 94	0.16 62	0.59 298	2.69 613	0.62 201	0.54 172	0.62 391	1.61 574	0.96 523	1.77 588	1.67 458	2.20 560	0.10 131	0.08 52	0.14 398	0.11 183	0.16 186	0.21 96

FC-DCNN	1.60 582	0.85 364	3.44 547	0.46 404	0.39 384	1.96 590	0.66 532	1.72 592	1.70 592	2.75 612	2.91 607	4.20 609	3.15 608	2.72 581	2.66 577	0.30 546	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.33 453	0.91 472

rvit_0105_3	0.46 147	0.86 369	2.24 238	0.33 228	0.19 140	0.44 123	0.35 401	0.74 258	0.70 344	0.38 155	0.38 189	0.41 236	0.33 272	0.46 112	0.32 155	0.19 479	0.17 272	0.17 464	0.18 343	0.15 165	0.22 103

gcap-zeroshot	0.52 201	0.86 369	2.38 266	0.32 206	0.60 463	0.70 431	0.20 115	0.78 279	0.58 207	0.44 192	0.36 176	0.81 470	0.24 160	0.53 161	0.30 125	0.10 131	0.35 356	0.09 114	0.31 455	0.09 62	0.40 230

OMP-Stereo	0.64 332	0.87 371	2.38 266	0.56 460	0.37 373	0.60 313	0.26 270	0.75 262	0.71 358	0.65 429	0.60 369	0.68 408	0.32 266	2.07 526	1.18 484	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.17 209	0.28 146

IIG-Stereo	0.65 341	0.87 371	2.32 256	0.55 451	0.23 216	0.62 355	0.21 141	0.78 279	0.71 358	0.64 413	0.69 432	0.69 419	0.38 302	2.07 526	1.37 508	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.15 165	0.27 140

ACVNet	0.54 224	0.87 371	2.45 317	0.28 127	0.22 186	0.59 298	0.36 409	0.69 234	0.73 372	0.49 231	0.59 360	0.69 419	0.42 349	0.47 117	0.70 380	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.36 483	0.39 223

acv_ft	0.57 243	0.87 371	2.45 317	0.33 228	0.41 396	0.63 369	0.29 330	0.86 357	0.73 372	0.64 413	0.59 360	0.69 419	0.45 379	0.47 117	0.68 375	0.11 229	0.10 142	0.10 176	0.09 98	0.43 530	0.39 223

ToySt	0.67 367	0.88 375	2.61 391	0.39 346	0.73 494	0.61 333	0.38 422	0.78 279	0.73 372	0.43 183	0.70 445	0.72 430	0.45 379	0.66 225	0.62 351	0.14 376	0.63 419	0.13 362	0.33 478	0.24 340	1.18 511

TestStereo	0.49 182	0.88 375	2.38 266	0.30 167	0.16 62	0.43 114	0.25 253	0.55 158	0.46 106	0.38 155	0.46 232	0.34 199	0.28 223	1.96 516	0.28 107	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.09 98	0.15 165	0.13 23

sAnonymous2	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

CroCo_RVC	0.45 138	0.88 375	2.97 491	0.31 185	0.25 237	0.34 44	0.28 302	0.56 164	0.49 123	0.25 70	0.30 130	0.23 107	0.29 241	0.31 25	0.22 22	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.13 243	0.38 499	0.43 252

ELAS_RVC	1.51 576	0.88 375	3.36 531	0.63 478	0.56 448	1.53 570	2.73 614	1.53 581	1.76 595	2.26 602	2.21 591	2.10 590	3.07 607	2.08 529	2.52 571	0.42 559	0.42 373	0.42 566	0.37 501	0.51 551	0.84 456
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
xyz-stereo-finetune2	0.40 98	0.89 380	1.40 83	0.22 32	0.12 6	0.58 278	0.23 201	0.55 158	0.50 134	0.33 131	0.47 238	0.30 171	0.41 336	0.81 292	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.11 244	0.09 98	0.12 112	0.12 18

MaDis-Stereo	0.35 54	0.89 380	2.15 217	0.25 75	0.29 290	0.29 17	0.17 78	0.47 91	0.41 70	0.21 38	0.22 67	0.28 157	0.21 125	0.32 37	0.31 144	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.11 99	0.12 18

GMOStereo	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

error version	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-v	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

test-2	0.58 251	0.89 380	2.46 325	0.29 147	0.99 531	0.51 180	0.32 368	0.58 175	0.46 106	0.58 338	0.48 246	0.54 323	0.27 207	0.31 25	0.25 69	0.09 62	1.64 556	0.13 362	0.11 183	0.34 463	0.42 244

xyz-stereo-finetune	0.37 75	0.90 386	1.23 59	0.22 32	0.12 6	0.53 210	0.26 270	0.57 171	0.58 207	0.30 119	0.33 157	0.29 165	0.24 160	0.60 192	0.62 351	0.09 62	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.13 129	0.14 35

fff	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

csc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

cscssc	0.50 187	0.90 386	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.51 180	0.22 162	0.85 346	0.82 460	0.55 301	0.48 246	0.31 179	0.65 481	0.39 75	0.37 199	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.08 38	0.43 252

CroCo-Stereo Lap2	0.38 80	0.91 390	2.02 182	0.33 228	0.38 382	0.23 4	0.21 141	0.63 209	0.51 141	0.23 53	0.28 116	0.29 165	0.23 152	0.34 49	0.28 107	0.10 131	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.22 317	0.15 44

ADStereo(finetuned)	0.50 187	0.91 390	2.43 291	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.75 512	0.40 82	0.40 219	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.13 129	0.45 273

DCANet	0.49 182	0.91 390	2.63 397	0.26 94	0.14 38	0.51 180	0.22 162	0.84 332	0.78 425	0.56 313	0.49 260	0.32 186	0.41 336	0.39 75	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.14 153	0.45 273

psmorigin	1.41 566	0.91 390	13.83 652	0.37 308	0.30 304	0.63 369	0.37 412	0.80 294	0.64 265	0.98 524	0.87 510	1.16 562	0.78 517	3.95 611	1.09 471	0.19 479	0.22 314	0.17 464	0.19 361	0.25 362	0.47 280

RYNet	0.77 433	0.91 390	2.36 261	0.37 308	0.41 396	0.88 512	0.44 458	0.99 459	0.88 499	0.65 429	0.54 312	0.92 509	0.61 470	2.70 580	1.23 494	0.15 408	0.14 226	0.17 464	0.14 266	0.27 396	0.55 336

MIM_Stereo	0.55 228	0.92 395	2.65 407	0.32 206	1.09 550	0.51 180	0.19 101	0.67 226	0.52 153	0.48 214	0.54 312	0.43 242	0.27 207	0.57 177	0.30 125	0.08 29	0.17 272	0.11 244	0.10 135	0.28 409	0.80 442

MMNet	0.55 228	0.92 395	2.03 183	0.34 253	0.27 267	0.79 482	0.28 302	0.86 357	0.79 438	0.62 391	0.58 355	0.59 351	0.56 443	0.80 287	0.61 348	0.11 229	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.21 300	0.22 103

HSM	0.67 367	0.92 395	2.29 249	0.30 167	0.29 290	0.65 398	0.29 330	0.98 450	0.67 293	0.59 357	0.58 355	1.39 574	0.65 481	2.56 567	0.45 261	0.11 229	0.09 108	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.24 121

ELAS	1.52 577	0.92 395	2.91 484	0.62 475	0.57 453	3.13 607	2.21 611	1.67 590	1.58 589	2.42 605	2.43 594	1.87 587	2.49 602	1.85 497	2.70 579	0.42 559	0.43 376	0.41 564	0.40 510	0.51 551	0.85 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
rvit_105_1	0.52 201	0.93 399	2.30 251	0.36 295	0.24 228	0.51 180	0.45 462	0.81 303	0.79 438	0.46 208	0.44 224	0.45 269	0.38 302	0.63 207	0.39 214	0.20 490	0.18 281	0.18 484	0.22 396	0.18 234	0.21 96

Select-FE	0.89 484	0.94 400	2.99 496	0.50 430	1.03 539	1.31 560	0.92 566	1.40 575	0.59 218	1.11 542	0.55 323	1.16 562	0.75 512	0.91 313	1.20 488	0.11 229	0.46 379	0.11 244	0.49 534	0.14 153	1.09 506

model_zeroshot	0.75 420	0.94 400	2.48 336	1.88 595	0.68 487	0.72 443	0.22 162	1.01 479	0.51 141	1.10 540	0.35 172	0.63 369	0.20 115	0.78 278	0.32 155	0.12 283	1.97 577	0.10 176	0.23 401	0.12 112	0.56 340

STTStereo	0.58 251	0.95 402	2.95 489	0.37 308	0.31 314	0.62 355	0.32 368	0.81 303	0.63 255	0.61 378	0.55 323	0.67 394	0.43 362	0.87 300	0.48 280	0.16 427	0.16 259	0.17 464	0.20 372	0.17 209	0.25 125

HUF	1.33 561	0.96 403	4.06 580	2.73 614	2.17 603	0.35 53	0.24 227	1.87 596	0.75 398	1.28 568	0.29 121	1.35 571	0.19 98	1.97 517	0.43 247	0.15 408	3.91 622	0.08 65	0.06 8	0.31 438	3.41 610

DLCB_ROB	0.61 287	0.96 403	2.00 175	0.37 308	0.25 237	0.65 398	0.37 412	0.86 357	0.76 407	0.73 465	0.70 445	0.84 483	0.47 401	1.57 439	0.72 390	0.13 332	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.18 234	0.33 181

WCG-NET（raft）	0.44 133	0.97 405	1.78 127	0.24 61	0.17 85	0.43 114	0.24 227	0.42 51	0.52 153	0.38 155	0.35 172	0.46 278	0.25 180	0.41 92	0.26 84	0.08 29	1.08 486	0.08 65	0.08 67	0.27 396	0.40 230

YMNet	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

YMNet_1	0.66 361	0.98 406	2.12 209	0.42 374	0.41 396	0.86 503	0.43 449	0.92 406	0.76 407	0.75 475	0.81 493	0.83 480	0.46 390	0.87 300	1.07 467	0.19 479	0.22 314	0.20 501	0.17 330	0.42 525	0.39 223

ssnet_v2	0.64 332	0.99 408	2.67 419	0.33 228	0.22 186	0.72 443	0.45 462	1.00 469	0.80 446	0.66 436	0.54 312	0.81 470	0.48 408	0.91 313	1.08 470	0.16 427	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.33 453	0.31 170

LMCR-Stereo	0.61 287	1.00 409	2.60 386	0.42 374	0.22 186	0.74 454	0.31 357	1.06 522	0.70 344	0.62 391	0.64 405	0.40 229	0.52 430	0.84 296	1.27 499	0.20 490	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.26 382	0.16 57

PASM	0.82 448	1.00 409	2.68 426	0.52 438	0.48 427	0.65 398	0.59 511	0.83 323	0.89 504	0.82 502	0.73 467	0.89 505	0.68 492	2.39 556	0.73 394	0.35 554	0.37 359	0.36 557	0.41 515	0.45 537	0.51 307

CBMV	0.86 468	1.00 409	2.82 469	0.35 276	0.21 172	0.78 478	0.78 552	1.05 509	0.87 495	0.90 514	0.74 470	0.87 498	1.89 592	1.67 458	1.38 510	0.19 479	0.20 302	0.21 507	0.19 361	0.28 409	0.84 456
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_ft	0.38 80	1.01 412	1.86 149	0.33 228	0.21 172	0.28 14	0.27 289	0.59 184	0.55 184	0.24 63	0.28 116	0.28 157	0.27 207	0.35 59	0.28 107	0.14 376	0.09 108	0.11 244	0.11 183	0.14 153	0.31 170

RP	0.74 409	1.01 412	2.48 336	0.44 392	0.45 417	0.66 411	0.45 462	0.95 431	0.87 495	0.70 452	0.95 526	0.99 529	0.82 522	1.55 432	0.82 423	0.26 533	0.19 287	0.23 520	0.20 372	0.34 463	0.38 215

AIO_rvc	0.95 509	1.02 414	2.57 375	2.80 616	1.91 595	0.37 62	0.24 227	0.52 131	0.60 226	0.98 524	0.29 121	0.25 127	0.18 78	2.16 538	0.29 118	0.11 229	1.39 533	0.08 65	0.11 183	0.26 382	2.87 600

TRStereo	0.89 484	1.02 414	2.91 484	4.59 621	0.31 314	0.93 524	0.23 201	1.93 600	0.66 280	0.37 149	0.54 312	0.48 295	0.40 324	0.67 229	0.29 118	0.13 332	0.37 359	0.11 244	0.48 532	0.13 129	1.21 518

ADLNet	0.68 374	1.02 414	2.68 426	0.35 276	0.34 344	0.67 419	0.34 391	0.95 431	0.79 438	0.70 452	0.62 384	0.80 466	0.46 390	1.77 475	0.69 378	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.54 329

psm_up	0.65 341	1.02 414	2.53 354	0.36 295	0.31 314	0.64 382	0.38 422	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.57 348	0.68 408	0.57 448	1.90 511	0.52 302	0.17 448	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.27 396	0.22 103

aanetorigin	0.81 444	1.03 418	2.64 406	0.44 392	0.44 414	0.59 298	1.00 575	0.59 184	0.70 344	1.54 586	1.22 555	0.82 475	1.08 554	1.06 341	1.07 467	0.18 462	0.15 244	0.17 464	0.21 384	0.53 555	0.65 383

NOSS_ROB	0.75 420	1.03 418	2.27 244	0.68 499	0.26 254	0.68 425	0.30 346	0.99 459	0.82 460	0.59 357	0.58 355	0.77 450	0.39 317	2.75 585	0.48 280	0.25 529	0.24 324	0.28 536	0.26 422	0.29 419	1.07 504

MSMD_ROB	1.41 566	1.03 418	2.75 453	0.41 370	0.32 327	2.00 594	0.61 520	0.96 434	1.43 580	2.97 614	2.63 600	4.76 615	2.04 596	2.44 560	1.78 536	0.30 546	0.26 336	0.32 550	0.32 464	0.32 448	0.63 375

H2IRNET	0.48 167	1.04 421	2.57 375	0.31 185	0.19 140	0.54 221	0.19 101	0.55 158	0.53 166	0.28 105	0.56 337	0.47 287	0.35 282	0.47 117	0.40 219	0.11 229	0.08 52	0.12 301	0.14 266	0.37 491	0.26 133

XX-TBD	0.40 98	1.04 421	2.49 342	0.35 276	0.13 16	0.51 180	0.17 78	0.44 67	0.52 153	0.38 155	0.51 276	0.23 107	0.19 98	0.31 25	0.25 69	0.10 131	0.07 13	0.08 65	0.06 8	0.09 62	0.18 74

RASNet	0.69 381	1.05 423	2.59 379	0.37 308	0.47 426	0.66 411	0.33 382	0.82 312	0.76 407	0.51 263	0.65 412	0.93 514	0.62 472	2.20 541	0.80 416	0.14 376	0.09 108	0.09 114	0.11 183	0.18 234	0.37 206

DeepPruner_ROB	0.58 251	1.06 424	2.68 426	0.30 167	0.26 254	0.63 369	0.31 357	0.83 323	0.51 141	0.62 391	0.56 337	0.65 382	0.39 317	1.06 341	0.56 322	0.19 479	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.24 340	0.33 181

Sa-1000	0.61 287	1.07 425	2.71 441	0.32 206	0.61 472	0.61 333	0.31 357	1.00 469	0.76 407	0.53 282	0.83 498	0.43 242	0.33 272	0.69 238	0.30 125	0.10 131	0.52 395	0.13 362	0.28 433	0.29 419	0.29 152

MIPNet	0.88 476	1.07 425	2.85 476	0.61 473	0.18 107	1.46 567	1.37 597	1.65 589	0.78 425	1.93 592	0.85 503	0.75 443	1.66 582	0.87 300	0.34 179	0.10 131	0.08 52	0.11 244	0.32 464	0.27 396	0.26 133

SGM_RVC	2.11 595	1.07 425	2.87 479	0.98 535	0.92 522	2.72 606	1.88 610	1.91 599	12.27 651	2.09 594	1.99 583	2.47 596	2.24 600	2.87 593	2.03 547	0.54 568	0.47 383	0.42 566	0.47 529	0.74 573	1.22 520
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SACVNet	0.68 374	1.08 428	2.58 377	0.38 328	0.28 282	0.65 398	0.37 412	0.91 399	0.65 272	0.67 438	0.62 384	0.69 419	0.47 401	2.07 526	0.65 365	0.18 462	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.39 508	0.41 239

IPLG	0.74 409	1.09 429	2.87 479	0.36 295	0.21 172	1.63 577	0.60 515	1.39 574	0.63 255	1.39 574	0.51 276	0.40 229	0.86 530	1.40 406	0.37 199	0.09 62	0.07 13	0.14 398	0.12 221	0.34 463	0.23 112

GwcNet	0.76 425	1.09 429	3.68 562	0.38 328	0.45 417	0.81 489	0.45 462	0.91 399	0.89 504	0.63 402	0.77 484	0.82 475	0.51 423	1.64 454	0.85 427	0.17 448	0.16 259	0.15 427	0.15 290	0.33 453	0.34 189

hitnet-ft	0.73 405	1.09 429	2.59 379	0.28 127	0.22 186	0.71 437	0.36 409	0.89 383	0.67 293	0.58 338	0.83 498	1.03 537	0.94 544	2.31 547	0.70 380	0.23 516	0.14 226	0.41 564	0.13 243	0.24 340	0.28 146

iResNet	0.59 269	1.09 429	2.54 359	0.44 392	0.18 107	0.65 398	0.29 330	0.89 383	0.75 398	0.59 357	0.64 405	0.43 242	0.39 317	0.73 260	1.24 496	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.21 300	0.40 230

ETE_ROB	0.68 374	1.09 429	2.32 256	0.38 328	0.26 254	0.69 428	0.51 484	1.49 580	0.75 398	0.81 496	0.71 460	0.85 489	0.51 423	1.39 404	0.70 380	0.17 448	0.14 226	0.19 491	0.16 312	0.24 340	0.35 196

RGC	0.78 435	1.10 434	2.55 367	0.45 399	0.45 417	0.73 447	0.40 433	1.00 469	0.75 398	0.75 475	1.04 542	1.02 536	0.73 504	1.74 468	1.15 481	0.24 523	0.19 287	0.28 536	0.26 422	0.31 438	0.38 215

Nwc_Net	0.75 420	1.10 434	2.96 490	0.42 374	0.39 384	0.77 472	0.39 428	1.06 522	0.73 372	0.65 429	1.00 535	0.99 529	0.74 508	1.43 412	0.99 453	0.24 523	0.15 244	0.23 520	0.26 422	0.27 396	0.30 161

APVNet	0.76 425	1.11 436	3.23 519	0.39 346	0.36 367	0.85 502	0.44 458	0.96 434	0.73 372	0.58 338	0.69 432	0.76 448	0.56 443	2.29 546	0.82 423	0.17 448	0.18 281	0.24 526	0.19 361	0.35 477	0.27 140

XPNet_ROB	0.68 374	1.11 436	2.28 246	0.38 328	0.27 267	0.67 419	0.47 472	0.94 417	0.75 398	0.80 492	0.71 460	0.81 470	0.54 435	1.72 465	0.84 426	0.22 508	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.25 362	0.45 273

PSMNet-RUCA	0.64 332	1.12 438	2.61 391	0.59 466	0.56 448	0.64 382	0.37 412	0.89 383	0.72 367	0.53 282	0.68 427	0.53 316	0.43 362	0.61 198	0.46 267	0.35 554	0.19 287	0.44 570	0.29 437	0.49 548	0.35 196

StereoVision	0.52 201	1.12 438	2.70 440	0.34 253	0.32 327	0.47 151	0.26 270	0.73 256	0.61 232	0.33 131	0.89 515	0.45 269	0.26 192	0.52 153	0.39 214	0.14 376	0.15 244	0.16 447	0.15 290	0.22 317	0.14 35

FCDSN-DC	1.45 570	1.12 438	3.30 528	0.48 411	0.41 396	1.13 550	0.60 515	1.17 555	1.28 572	2.25 601	2.85 604	3.65 606	3.34 611	2.58 570	2.44 569	0.31 548	0.26 336	0.31 546	0.30 447	0.37 491	0.78 435
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AACVNet	0.61 287	1.13 441	2.47 330	0.37 308	0.21 172	0.57 267	0.25 253	0.75 262	0.55 184	0.56 313	0.60 369	0.66 391	0.44 371	2.11 533	0.49 291	0.14 376	0.11 173	0.14 398	0.11 183	0.35 477	0.23 112

SA	0.61 287	1.14 442	2.79 462	0.32 206	0.63 475	0.57 267	0.30 346	0.97 442	0.78 425	0.43 183	0.63 392	0.39 220	0.46 390	0.70 241	0.31 144	0.10 131	0.44 377	0.13 362	0.32 464	0.31 438	0.51 307

raftrobust	0.52 201	1.14 442	2.15 217	0.33 228	0.99 531	0.53 210	0.21 141	0.59 184	0.50 134	0.53 282	0.36 176	0.31 179	0.33 272	0.47 117	0.42 238	0.10 131	0.55 403	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.46 278

GANet-RSSM	0.63 322	1.14 442	2.67 419	0.38 328	0.26 254	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.56 192	0.50 251	0.57 348	0.67 394	0.50 419	1.91 512	0.50 296	0.14 376	0.10 142	0.24 526	0.12 221	0.36 483	0.28 146

AF-Net	0.76 425	1.14 442	2.74 451	0.42 374	0.41 396	0.70 431	0.41 435	1.07 526	0.94 522	0.73 465	1.05 544	1.04 541	0.86 530	1.23 381	1.00 456	0.23 516	0.15 244	0.25 531	0.18 343	0.32 448	0.35 196

SHD	0.84 456	1.14 442	2.54 359	0.80 515	0.52 435	0.76 462	0.34 391	1.16 552	1.29 573	1.11 542	0.85 503	0.98 526	0.74 508	1.25 387	1.48 514	0.22 508	0.37 359	0.20 501	0.27 431	0.36 483	0.41 239

LALA_ROB	0.68 374	1.14 442	2.50 347	0.37 308	0.29 290	0.78 478	0.55 499	0.99 459	0.84 479	0.82 502	0.68 427	0.93 514	0.50 419	1.01 331	0.89 432	0.21 501	0.15 244	0.21 507	0.18 343	0.26 382	0.30 161

TCMNet	0.72 402	1.15 448	2.78 460	0.51 436	0.52 435	0.73 447	0.39 428	0.94 417	0.78 425	0.60 368	0.68 427	0.63 369	0.46 390	1.71 464	0.72 390	0.18 462	0.19 287	0.23 520	0.18 343	0.40 515	0.56 340

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 341	1.15 448	2.40 276	0.33 228	0.30 304	0.83 496	0.40 433	0.94 417	0.82 460	0.67 438	0.76 480	0.68 408	0.58 456	1.13 362	1.25 497	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.08 67	0.18 234	0.28 146

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 308	1.15 448	3.11 511	0.39 346	0.37 373	0.60 313	0.28 302	0.87 366	0.64 265	0.63 402	0.56 337	0.71 428	0.45 379	1.08 351	0.52 302	0.15 408	0.12 191	0.14 398	0.15 290	0.18 234	0.25 125
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo8	0.73 405	1.16 451	2.89 481	0.53 442	0.34 344	0.71 437	0.20 115	1.87 596	0.59 218	0.53 282	0.66 419	0.50 301	0.33 272	1.27 392	0.62 351	0.10 131	1.19 498	0.10 176	0.21 384	0.21 300	0.61 365

RAFT_CTSACE	0.58 251	1.16 451	2.76 456	0.36 295	0.29 290	0.54 221	0.29 330	0.69 234	0.51 141	0.51 263	0.75 477	0.67 394	0.37 292	0.63 207	0.47 272	0.08 29	0.49 387	0.11 244	0.10 135	0.41 522	0.32 177

CFNet-ft	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

BEATNet_4x	0.57 243	1.16 451	2.56 371	0.35 276	0.16 62	0.56 244	0.25 253	0.91 399	0.64 265	0.55 301	0.53 292	0.59 351	0.43 362	0.67 229	0.76 405	0.12 283	0.09 108	0.12 301	0.09 98	0.23 333	0.58 352

CFNet_RVC	0.60 279	1.16 451	2.45 317	0.29 147	0.30 304	0.64 382	0.28 302	0.69 234	0.57 199	0.49 231	0.57 348	0.79 458	0.44 371	1.48 422	0.62 351	0.15 408	0.10 142	0.28 536	0.14 266	0.21 300	0.29 152

UCFNet_RVC	0.55 228	1.16 451	2.48 336	0.31 185	0.27 267	0.65 398	0.28 302	0.76 265	0.58 207	0.51 263	0.53 292	0.67 394	0.42 349	0.91 313	0.45 261	0.16 427	0.11 173	0.17 464	0.17 330	0.20 288	0.23 112

iinet-f	0.62 308	1.18 457	2.55 367	0.33 228	0.25 237	0.82 494	0.34 391	0.87 366	0.69 333	0.56 313	0.64 405	0.73 436	0.67 490	0.80 287	0.81 420	0.14 376	0.13 208	0.11 244	0.10 135	0.44 534	0.26 133

raft+_RVC	0.62 308	1.18 457	2.43 291	0.36 295	2.08 600	0.52 200	0.25 253	0.66 221	0.54 172	0.36 146	0.46 232	0.32 186	0.28 223	0.49 143	0.43 247	0.10 131	0.91 466	0.10 176	0.09 98	0.22 317	0.70 407

CVANet_RVC	0.82 448	1.18 457	3.98 577	0.40 359	0.28 282	0.63 369	0.43 449	0.90 392	0.78 425	1.14 546	0.69 432	0.68 408	0.52 430	2.62 573	0.48 280	0.20 490	0.13 208	0.22 512	0.37 501	0.37 491	0.48 288

GEStereo_RVC	0.61 287	1.19 460	2.61 391	0.48 411	0.25 237	0.63 369	0.37 412	1.05 509	0.79 438	0.55 301	0.55 323	0.59 351	0.44 371	1.10 353	0.48 280	0.16 427	0.11 173	0.12 301	0.11 183	0.27 396	0.43 252

PSMNet-RSSM	0.61 287	1.19 460	2.43 291	0.33 228	0.25 237	0.59 298	0.28 302	0.88 374	0.65 272	0.54 288	0.62 384	0.69 419	0.46 390	1.67 458	0.50 296	0.15 408	0.10 142	0.14 398	0.16 312	0.20 288	0.28 146

HGLStereo	0.61 287	1.20 462	2.59 379	0.36 295	0.40 390	0.65 398	0.30 346	0.87 366	0.67 293	0.60 368	0.70 445	0.69 419	0.56 443	1.07 350	0.59 335	0.14 376	0.13 208	0.13 362	0.12 221	0.23 333	0.23 112

GANet	0.92 497	1.20 462	2.68 426	0.45 399	0.27 267	0.76 462	0.66 532	0.94 417	0.77 420	0.79 490	1.17 550	0.84 483	0.91 537	2.72 581	1.76 534	0.18 462	0.42 373	0.44 570	0.20 372	0.33 453	0.94 481

TestStereo1	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

SA-5K	0.59 269	1.21 464	2.63 397	0.40 359	0.60 463	0.56 244	0.34 391	0.82 312	0.73 372	0.45 196	0.63 392	0.36 205	0.42 349	0.66 225	0.42 238	0.10 131	0.32 350	0.12 301	0.10 135	0.34 463	0.52 315

Consistency-Raft	0.92 497	1.21 464	3.50 550	0.98 535	0.63 475	0.77 472	0.54 494	1.02 487	1.01 542	0.62 391	1.03 540	0.65 382	1.04 551	0.81 292	1.36 506	0.45 564	0.47 383	0.51 574	0.59 569	0.65 567	0.47 280

PVD	1.05 531	1.21 464	2.36 261	0.84 518	0.91 521	1.04 539	0.64 526	1.32 569	1.68 591	1.43 578	1.41 569	1.14 558	1.15 558	1.49 424	1.77 535	0.27 537	0.65 422	0.28 536	0.35 489	0.40 515	0.73 417

WCMA_ROB	1.29 556	1.21 464	3.13 513	0.65 485	0.36 367	1.20 557	0.78 552	1.00 469	0.98 537	1.78 591	2.62 599	3.08 603	2.01 595	1.86 499	2.35 567	0.38 556	0.38 363	0.32 550	0.32 464	0.31 438	1.06 503

MonStereo1	2.06 592	1.22 469	2.39 273	1.22 557	1.04 541	3.53 612	0.62 522	1.55 583	1.93 600	1.50 584	3.36 613	2.24 594	10.67 652	2.85 591	1.50 515	1.08 597	0.39 369	0.96 594	0.58 567	1.16 591	1.39 539

ADLNet2	0.73 405	1.22 469	3.28 525	0.34 253	0.36 367	0.65 398	0.37 412	0.94 417	0.87 495	0.57 332	0.65 412	0.92 509	0.48 408	2.05 524	0.60 340	0.13 332	0.11 173	0.11 244	0.11 183	0.37 491	0.38 215

NCC-stereo	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	0.35 196

Abc-Net	0.88 476	1.22 469	2.97 491	0.60 467	0.45 417	1.88 588	0.48 474	1.04 501	0.75 398	0.70 452	0.85 503	0.93 514	0.84 525	1.81 485	1.51 518	0.28 540	0.19 287	0.23 520	0.31 455	0.27 396	0.35 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCL	1.07 535	1.22 469	2.80 463	0.40 359	0.33 334	1.50 569	1.87 609	0.97 442	1.04 548	1.26 566	1.28 557	0.99 529	1.41 571	1.36 402	3.51 597	0.17 448	0.14 226	0.22 512	0.21 384	0.32 448	0.43 252

FBW_ROB	0.94 506	1.23 474	2.35 260	0.46 404	0.32 327	0.87 510	0.46 468	1.15 549	0.97 536	0.83 505	0.78 490	1.01 533	0.64 478	3.65 609	1.65 525	0.27 537	0.24 324	0.40 562	0.26 422	0.32 448	0.88 468

fast-acv-ft	0.67 367	1.24 475	3.26 523	0.39 346	0.30 304	0.80 485	0.48 474	0.74 258	0.76 407	0.60 368	0.78 490	0.76 448	0.60 467	0.70 241	0.78 411	0.16 427	0.15 244	0.18 484	0.17 330	0.38 499	0.24 121

raft_robust	0.68 374	1.24 475	2.42 286	0.30 167	0.57 453	0.53 210	0.25 253	0.95 431	0.79 438	0.49 231	0.46 232	1.12 555	0.74 508	1.50 425	0.61 348	0.09 62	0.62 417	0.10 176	0.30 447	0.26 382	0.30 161

StereoDRNet	0.71 392	1.24 475	2.56 371	0.42 374	0.45 417	0.73 447	0.46 468	0.98 450	0.81 454	0.77 481	0.56 337	0.74 438	0.48 408	1.69 463	0.91 435	0.15 408	0.14 226	0.15 427	0.15 290	0.26 382	0.51 307

RAFT+CT+SA	0.60 279	1.25 478	2.49 342	0.38 328	0.75 497	0.55 235	0.34 391	0.83 323	0.68 320	0.39 160	0.55 323	0.44 257	0.29 241	0.75 266	0.28 107	0.09 62	0.24 324	0.11 244	0.51 542	0.30 428	0.74 420

test_5	0.61 287	1.25 478	2.76 456	0.39 346	0.64 479	0.58 278	0.35 401	0.85 346	0.66 280	0.49 231	0.56 337	0.55 332	0.40 324	0.79 282	0.32 155	0.10 131	0.19 287	0.12 301	0.12 221	0.33 453	0.85 461

pmcnn	1.44 568	1.25 478	3.57 556	0.74 504	1.42 571	0.72 443	0.56 503	1.04 501	1.06 551	1.03 533	2.89 606	6.01 620	0.75 512	2.54 566	3.60 599	0.14 376	0.11 173	0.08 65	0.06 8	0.34 463	0.81 451

G2L-Stereo	0.62 308	1.27 481	2.67 419	0.31 185	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.81 303	0.60 226	0.56 313	0.53 292	0.71 428	0.37 292	1.74 468	0.57 325	0.13 332	0.11 173	0.13 362	0.11 183	0.29 419	0.34 189

EDNetEfficientorigin	8.19 624	1.27 481	145.54 673	0.51 436	0.96 527	0.75 457	0.49 481	0.86 357	1.57 588	2.12 596	1.49 571	1.28 566	1.35 565	1.84 493	2.15 557	0.14 376	0.13 208	0.17 464	0.18 343	0.39 508	0.64 380

cf-r	0.62 308	1.27 481	2.99 496	0.34 253	0.28 282	0.60 313	0.28 302	0.82 312	0.70 344	0.55 301	0.61 377	0.77 450	0.41 336	1.32 397	0.52 302	0.13 332	0.09 108	0.11 244	0.12 221	0.22 317	0.27 140

TDLM	0.83 454	1.28 484	2.38 266	0.46 404	0.26 254	0.66 411	0.55 499	0.87 366	0.80 446	2.54 607	0.62 384	0.61 360	0.51 423	2.68 579	0.67 372	0.20 490	0.11 173	0.35 556	0.15 290	0.33 453	0.48 288

HITNet	0.55 228	1.28 484	2.73 448	0.35 276	0.14 38	0.56 244	0.23 201	0.89 383	0.62 243	0.52 273	0.51 276	0.49 297	0.38 302	0.52 153	0.60 340	0.09 62	0.07 13	0.10 176	0.08 67	0.25 362	0.61 365
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
NLCSM	0.71 392	1.29 486	2.40 276	0.38 328	0.43 412	0.70 431	0.54 494	1.14 548	0.68 320	0.56 313	0.77 484	0.85 489	0.54 435	1.83 492	0.74 399	0.17 448	0.17 272	0.17 464	0.20 372	0.30 428	0.36 204

4D-IteraStereo	0.62 308	1.29 486	3.04 505	0.27 110	0.30 304	0.46 138	0.26 270	0.54 148	0.51 141	0.41 167	0.31 141	0.39 220	0.19 98	0.53 161	0.65 365	0.09 62	0.47 383	0.12 301	0.11 183	0.21 300	2.14 578

Wz-Net-LNSev	0.66 361	1.30 488	2.81 467	0.35 276	0.37 373	0.80 485	0.48 474	0.91 399	0.87 495	0.63 402	0.70 445	0.80 466	0.59 459	0.67 229	0.68 375	0.15 408	0.14 226	0.12 301	0.12 221	0.24 340	0.38 215

DMCA-RVC	0.70 388	1.30 488	3.59 558	0.37 308	0.89 518	0.57 267	0.31 357	0.73 256	0.59 218	0.69 448	0.54 312	0.59 351	0.57 448	1.25 387	0.66 368	0.16 427	0.38 363	0.20 501	0.15 290	0.22 317	0.23 112

G2L-ROB	0.59 269	1.32 490	2.59 379	0.30 167	0.22 186	0.59 298	0.28 302	0.80 294	0.61 232	0.56 313	0.45 227	0.70 425	0.35 282	1.38 403	0.72 390	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.08 67	0.22 317	0.31 170

dd	0.48 167	1.32 490	2.41 282	0.31 185	0.17 85	0.58 278	0.26 270	0.50 122	0.71 358	0.42 175	0.41 206	0.34 199	0.28 223	0.47 117	0.41 231	0.18 462	0.10 142	0.13 362	0.12 221	0.22 317	0.16 57

GMStereo	0.44 133	1.32 490	2.65 407	0.28 127	0.16 62	0.42 108	0.22 162	0.48 97	0.63 255	0.41 167	0.36 176	0.26 138	0.25 180	0.41 92	0.30 125	0.14 376	0.08 52	0.10 176	0.12 221	0.17 209	0.13 23
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
XQC	0.84 456	1.32 490	2.61 391	0.78 512	0.44 414	0.89 516	0.53 491	1.16 552	1.07 552	0.85 508	0.69 432	0.92 509	0.73 504	1.40 406	1.44 512	0.24 523	0.35 356	0.23 520	0.26 422	0.45 537	0.39 223

NCCL2	0.71 392	1.32 490	2.30 251	0.44 392	0.31 314	0.71 437	0.67 537	0.89 383	0.69 333	0.70 452	0.61 377	0.85 489	0.54 435	1.58 446	0.70 380	0.20 490	0.17 272	0.66 581	0.25 414	0.26 382	0.38 215

coex_refinement	0.67 367	1.33 495	2.48 336	0.38 328	0.26 254	0.64 382	0.34 391	0.88 374	0.68 320	0.61 378	0.63 392	0.80 466	0.48 408	1.84 493	1.09 471	0.13 332	0.10 142	0.10 176	0.10 135	0.18 234	0.38 215

rafts_anoy	0.60 279	1.33 495	2.59 379	0.53 442	1.09 550	0.49 162	0.25 253	0.67 226	0.53 166	0.41 167	0.38 189	0.33 194	0.30 252	0.68 234	0.41 231	0.10 131	1.13 494	0.13 362	0.15 290	0.20 288	0.29 152

DeepPrunerF	0.92 497	1.33 495	3.41 543	0.46 404	0.51 432	0.64 382	0.49 481	1.16 552	2.62 608	0.65 429	0.61 377	0.65 382	0.62 472	2.23 542	1.31 500	0.23 516	0.19 287	0.30 545	0.28 433	0.39 508	0.34 189

G2L-Stereo_test	0.64 332	1.34 498	2.55 367	0.34 253	0.24 228	0.75 457	0.39 428	0.83 323	0.65 272	0.62 391	0.54 312	0.74 438	0.40 324	1.57 439	0.75 401	0.11 229	0.08 52	0.08 65	0.08 67	0.28 409	0.43 252

CBFPSM	0.62 308	1.34 498	2.12 209	0.30 167	0.23 216	0.71 437	0.38 422	0.77 272	0.68 320	0.51 263	0.49 260	1.03 537	0.82 522	0.63 207	1.35 504	0.11 229	0.12 191	0.10 176	0.10 135	0.19 265	0.37 206

RALCasStereoNet	0.65 341	1.34 498	2.56 371	0.43 387	0.96 527	0.50 172	0.26 270	0.62 201	0.56 192	0.43 183	0.49 260	0.36 205	0.28 223	0.72 257	0.53 310	0.10 131	1.18 497	0.09 114	0.08 67	0.27 396	1.27 527

MeshStereo	1.29 556	1.34 498	3.04 505	0.35 276	0.28 282	1.10 548	0.69 541	1.42 577	1.07 552	2.71 611	2.43 594	2.95 599	1.50 578	2.92 594	2.03 547	0.23 516	0.22 314	0.22 512	0.19 361	0.50 549	0.69 404
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
GCAP-Stereo	0.59 269	1.35 502	2.44 299	0.49 424	1.02 538	0.52 200	0.14 29	0.53 137	0.54 172	0.44 192	0.50 272	0.30 171	0.22 134	0.68 234	0.41 231	0.09 62	1.30 520	0.09 114	0.07 43	0.23 333	0.54 329

iRaft-Stereo_5w	0.65 341	1.35 502	2.21 232	0.30 167	0.63 475	0.49 162	0.28 302	0.78 279	0.64 265	0.41 167	0.61 377	0.62 365	0.46 390	1.79 482	0.48 280	0.10 131	0.25 333	0.11 244	0.12 221	0.40 515	0.94 481

dad	0.58 251	1.35 502	2.39 273	0.31 185	0.20 157	0.62 355	0.26 270	0.56 164	0.79 438	0.66 436	0.64 405	0.64 377	0.36 286	0.87 300	0.48 280	0.28 540	0.15 244	0.40 562	0.18 343	0.24 340	0.22 103

RAFT	0.62 308	1.35 502	2.26 243	0.62 475	0.53 442	0.47 151	0.35 401	0.70 244	0.58 207	0.50 251	0.50 272	0.79 458	0.40 324	0.49 143	0.36 191	0.11 229	0.79 447	0.14 398	0.13 243	0.52 554	0.72 413

SAMSARA	1.11 541	1.35 502	2.60 386	1.34 562	0.77 502	1.67 579	1.41 603	1.47 579	0.99 540	1.54 586	0.89 515	1.44 577	0.90 536	1.88 505	1.71 526	0.25 529	0.55 403	0.22 512	0.34 485	0.39 508	0.50 297

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 138	1.36 507	1.30 69	0.24 61	0.12 6	0.33 40	0.20 115	0.41 42	0.37 42	0.32 126	0.21 55	0.16 35	0.14 20	0.29 18	0.62 351	0.55 570	1.42 537	0.11 244	0.13 243	0.25 362	0.56 340

DispNO	0.76 425	1.36 507	3.15 515	0.32 206	0.27 267	0.59 298	0.29 330	0.88 374	0.72 367	0.55 301	0.79 492	0.83 480	0.47 401	2.46 561	1.23 494	0.12 283	0.10 142	0.18 484	0.31 455	0.20 288	0.25 125

LL-Strereo2	0.62 308	1.36 507	2.47 330	1.37 565	0.96 527	0.54 221	0.28 302	0.61 197	0.49 123	0.42 175	0.34 165	0.44 257	0.21 125	0.57 177	0.53 310	0.11 229	0.26 336	0.16 447	0.14 266	0.18 234	0.98 492

UDGNet	0.50 187	1.36 507	2.44 299	0.37 308	0.19 140	0.58 278	0.23 201	0.49 104	0.69 333	0.42 175	0.39 195	0.34 199	0.29 241	0.55 169	0.32 155	0.25 529	0.10 142	0.37 559	0.19 361	0.30 428	0.17 65

PA-Net	0.93 504	1.36 507	4.14 583	0.64 482	0.41 396	0.70 431	0.53 491	0.91 399	0.88 499	0.53 282	0.60 369	0.70 425	0.54 435	2.40 557	2.57 575	0.17 448	0.28 345	0.19 491	0.28 433	0.25 362	0.48 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test1	0.58 251	1.37 512	2.77 458	0.66 490	1.08 548	0.50 172	0.23 201	0.86 357	0.69 333	0.31 122	0.42 209	0.29 165	0.22 134	0.77 271	0.34 179	0.13 332	0.15 244	0.12 301	0.16 312	0.31 438	0.30 161

RALAANet	0.52 201	1.37 512	2.63 397	0.33 228	0.23 216	0.48 157	0.19 101	0.69 234	0.55 184	0.49 231	0.46 232	0.39 220	0.31 258	0.53 161	0.53 310	0.10 131	0.33 354	0.11 244	0.17 330	0.29 419	0.13 23

ADCPNet	1.07 535	1.37 512	4.54 598	0.38 328	0.68 487	1.36 561	0.64 526	0.93 411	0.83 467	0.79 490	0.82 496	1.08 548	1.18 561	1.30 396	2.68 578	0.21 501	0.69 430	0.21 507	0.95 604	0.30 428	0.54 329

PS-NSSS	0.69 381	1.37 512	2.44 299	0.31 185	0.32 327	0.64 382	0.34 391	1.04 501	0.74 392	0.56 313	0.75 477	0.51 306	0.42 349	2.41 559	0.54 315	0.24 523	0.17 272	0.27 534	0.18 343	0.30 428	0.23 112

GwcNet-RSSM	0.64 332	1.38 516	2.69 433	0.33 228	0.26 254	0.60 313	0.32 368	0.84 332	0.73 372	0.56 313	0.65 412	0.72 430	0.42 349	1.78 478	0.60 340	0.14 376	0.10 142	0.12 301	0.13 243	0.26 382	0.26 133

RTSC	0.84 456	1.40 517	2.67 419	0.50 430	0.40 390	0.83 496	0.33 382	1.11 538	1.14 561	0.93 521	0.82 496	0.84 483	0.58 456	1.34 400	1.82 539	0.18 462	0.49 387	0.14 398	0.30 447	0.46 541	0.42 244

z-ln-s-r	0.76 425	1.41 518	2.84 473	0.33 228	0.27 267	0.58 278	0.37 412	0.92 406	0.89 504	0.54 288	0.81 493	0.64 377	0.48 408	2.23 542	1.74 530	0.11 229	0.08 52	0.11 244	0.09 98	0.28 409	0.40 230

111	0.57 243	1.41 518	2.63 397	0.25 75	0.15 51	0.59 298	0.26 270	0.90 392	0.83 467	0.50 251	0.54 312	0.57 343	0.38 302	0.54 167	0.41 231	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.24 340	0.81 451

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 456	1.41 518	2.80 463	0.94 529	0.35 355	0.89 516	0.41 435	0.89 383	0.66 280	0.57 332	0.63 392	0.75 443	0.38 302	2.37 552	0.55 318	1.16 601	0.31 349	0.36 557	0.21 384	0.59 560	0.63 375

MLCV	0.59 269	1.41 518	2.41 282	0.31 185	0.15 51	0.60 313	0.23 201	0.77 272	0.63 255	0.67 438	0.66 419	0.55 332	0.37 292	1.16 367	1.09 471	0.10 131	0.07 13	0.09 114	0.07 43	0.21 300	0.29 152

PWC_ROB	0.81 444	1.41 518	2.60 386	0.41 370	0.40 390	0.63 369	0.31 357	1.04 501	0.99 540	0.92 517	1.29 558	0.78 455	0.68 492	1.65 457	1.50 515	0.19 479	0.12 191	0.18 484	0.13 243	0.51 551	0.54 329

Wz-Net-MNSev	0.74 409	1.42 523	2.75 453	0.38 328	0.33 334	0.90 519	0.61 520	0.98 450	0.94 522	0.77 481	0.75 477	0.75 443	0.66 488	1.39 404	0.76 405	0.17 448	0.13 208	0.14 398	0.14 266	0.28 409	0.48 288

LSM	3.40 611	1.42 523	5.81 617	9.98 652	30.74 667	0.86 503	1.14 583	0.99 459	1.26 569	1.40 576	2.18 588	0.93 514	0.85 528	1.76 472	1.03 459	0.22 508	0.35 356	0.24 526	0.29 437	0.40 515	6.21 628

PSMNet_ROB	0.75 420	1.42 523	2.93 486	0.39 346	0.32 327	0.73 447	0.56 503	0.90 392	0.74 392	0.56 313	0.60 369	0.75 443	0.47 401	2.00 520	1.31 500	0.18 462	0.13 208	0.19 491	0.20 372	0.26 382	0.40 230

Syn2CoEx	0.78 435	1.43 526	3.54 555	0.44 392	0.31 314	0.64 382	0.43 449	1.04 501	0.83 467	0.64 413	0.77 484	0.74 438	0.74 508	1.91 512	0.64 360	0.20 490	0.17 272	0.19 491	0.15 290	0.30 428	0.59 358

GANetREF_RVC	0.81 444	1.44 527	3.04 505	0.49 424	0.27 267	0.83 496	0.63 524	1.03 495	0.92 512	0.63 402	0.61 377	0.72 430	0.59 459	2.40 557	0.58 331	0.33 551	0.25 333	0.37 559	0.25 414	0.41 522	0.36 204
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
ADCRef	0.88 476	1.45 528	2.68 426	0.38 328	0.35 355	0.95 528	0.51 484	0.92 406	0.81 454	0.89 512	0.84 500	0.61 360	1.35 565	1.26 391	3.38 594	0.14 376	0.12 191	0.17 464	0.19 361	0.28 409	0.34 189

CFNet	0.65 341	1.45 528	2.27 244	0.34 253	0.25 237	0.64 382	0.23 201	0.93 411	0.79 438	0.48 214	0.59 360	0.58 347	0.40 324	2.28 545	0.63 358	0.13 332	0.09 108	0.15 427	0.14 266	0.34 463	0.26 133

AANet_RVC	0.79 439	1.46 530	2.72 443	0.34 253	0.25 237	0.59 298	0.32 368	0.88 374	0.83 467	0.62 391	0.95 526	0.80 466	0.43 362	2.46 561	1.72 528	0.38 556	0.26 336	0.10 176	0.09 98	0.25 362	0.43 252

NaN_ROB	1.25 552	1.46 530	3.84 574	0.54 449	0.56 448	1.12 549	0.99 571	1.05 509	1.03 545	1.10 540	0.87 510	0.77 450	1.07 553	5.85 619	2.98 587	0.16 427	0.23 322	0.16 447	0.24 405	0.28 409	0.66 386

PDISCO_ROB	0.84 456	1.46 530	2.84 473	0.65 485	0.59 458	1.17 554	0.48 474	1.19 557	1.08 554	0.67 438	0.72 465	1.00 532	0.61 470	1.24 383	1.05 462	0.38 556	0.18 281	0.28 536	0.24 405	0.58 559	0.44 268

GCST	0.84 456	1.48 533	3.02 501	1.12 553	1.09 550	0.62 355	0.19 101	0.79 288	0.56 192	0.60 368	0.65 412	0.50 301	0.31 258	1.24 383	0.74 399	0.76 582	0.46 379	0.84 587	0.64 574	0.71 570	0.57 348

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 251	1.48 533	2.53 354	0.29 147	0.78 505	0.52 200	0.20 115	0.68 231	0.66 280	0.51 263	0.61 377	0.40 229	0.32 266	0.40 82	0.43 247	0.08 29	0.63 419	0.09 114	0.09 98	0.37 491	0.58 352

AASNet	0.66 361	1.49 535	2.97 491	0.37 308	0.33 334	0.65 398	0.30 346	1.00 469	0.78 425	0.56 313	0.60 369	0.55 332	0.39 317	0.88 307	0.96 440	0.15 408	0.12 191	0.13 362	0.11 183	0.45 537	0.35 196

w-ln-seven	0.86 468	1.50 536	3.03 504	0.38 328	0.35 355	1.02 536	0.48 474	1.06 522	1.13 559	0.92 517	0.86 508	0.86 497	0.60 467	1.67 458	1.89 542	0.15 408	0.14 226	0.16 447	0.15 290	0.35 477	0.57 348

AFF-stereo	0.57 243	1.51 537	2.59 379	0.33 228	0.23 216	0.51 180	0.21 141	0.69 234	0.68 320	0.49 231	0.63 392	0.49 297	0.34 280	0.50 148	0.37 199	0.08 29	0.54 400	0.10 176	0.10 135	0.40 515	0.60 363

FADNet_RVC	0.87 475	1.51 537	2.90 483	0.31 185	0.24 228	0.71 437	0.25 253	1.00 469	0.65 272	0.45 196	0.57 348	0.61 360	0.44 371	1.53 430	0.75 401	0.94 589	0.97 470	0.28 536	1.00 607	0.89 582	1.36 538

FADNet-RVC-Resample	0.74 409	1.54 539	3.81 571	0.38 328	0.29 290	0.62 355	0.38 422	0.91 399	0.67 293	0.52 273	0.51 276	0.63 369	0.44 371	1.56 434	0.59 335	0.24 523	0.32 350	0.22 512	0.19 361	0.30 428	0.71 411

DFGA-Net	0.61 287	1.55 540	2.59 379	0.32 206	0.26 254	0.54 221	0.22 162	0.67 226	0.63 255	0.50 251	0.52 285	0.35 203	0.28 223	1.84 493	0.99 453	0.10 131	0.08 52	0.12 301	0.12 221	0.38 499	0.18 74

AIO-test2	0.60 279	1.55 540	2.73 448	0.63 478	0.42 408	0.50 172	0.23 201	0.84 332	0.73 372	0.34 138	0.53 292	0.37 210	0.22 134	0.70 241	0.32 155	0.75 581	0.16 259	0.13 362	0.17 330	0.21 300	0.47 280

ACRE	0.63 322	1.55 540	3.41 543	0.76 506	0.28 282	0.60 313	0.56 503	0.82 312	0.68 320	0.57 332	0.62 384	0.43 242	0.30 252	0.47 117	0.42 238	0.12 283	0.19 287	0.13 362	0.14 266	0.36 483	0.20 89

w-ln-seven-2	0.81 444	1.56 543	3.14 514	0.38 328	0.28 282	0.66 411	0.43 449	0.93 411	0.93 520	0.73 465	0.77 484	0.72 430	0.65 481	1.82 488	1.75 532	0.14 376	0.15 244	0.15 427	0.14 266	0.36 483	0.58 352

HBP-ISP	0.82 448	1.57 544	3.28 525	0.50 430	0.27 267	0.86 503	0.54 494	1.09 531	0.78 425	0.81 496	0.70 445	0.68 408	1.00 548	2.02 521	0.47 272	0.24 523	0.24 324	0.29 544	0.25 414	0.28 409	0.52 315

UDG	0.86 468	1.57 544	2.80 463	0.68 499	0.59 458	0.78 478	0.38 422	0.97 442	0.74 392	0.63 402	0.70 445	1.01 533	0.68 492	1.02 332	1.22 493	0.45 564	0.34 355	0.89 592	0.51 542	0.73 572	0.58 352

CC-Net-ROB	0.95 509	1.57 544	2.93 486	0.90 523	0.39 384	0.87 510	0.44 458	1.12 541	0.83 467	0.59 357	0.69 432	0.64 377	0.50 419	2.73 583	0.93 436	0.97 592	0.40 370	0.87 591	0.29 437	0.61 564	0.66 386

PWCDC_ROB	0.83 454	1.57 544	2.63 397	0.48 411	0.37 373	0.78 478	0.29 330	1.04 501	1.36 579	0.63 402	2.05 584	0.64 377	0.70 499	1.10 353	1.20 488	0.33 551	0.14 226	0.15 427	0.12 221	0.63 565	0.46 278

CIPLG	0.63 322	1.59 548	3.16 516	0.79 513	0.31 314	0.62 355	0.57 506	0.82 312	0.68 320	0.58 338	0.63 392	0.43 242	0.31 258	0.48 130	0.42 238	0.12 283	0.20 302	0.13 362	0.13 243	0.36 483	0.21 96

RTS	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

RTSA	1.29 556	1.59 548	6.48 638	0.63 478	0.57 453	1.59 574	0.90 564	1.15 549	1.44 581	1.20 557	1.31 561	1.10 553	0.87 533	2.67 577	2.27 565	0.21 501	0.38 363	0.19 491	0.20 372	0.46 541	0.68 396

iResNet_ROB	0.60 279	1.59 548	2.04 186	0.32 206	0.21 172	0.60 313	0.22 162	0.99 459	0.85 482	0.61 378	0.63 392	0.58 347	0.42 349	1.08 351	0.98 451	0.11 229	0.08 52	0.09 114	0.06 8	0.23 333	0.33 181

FADNet	0.71 392	1.60 552	2.53 354	0.33 228	0.30 304	0.67 419	0.29 330	0.92 406	0.75 398	0.45 196	0.49 260	0.66 391	0.57 448	1.85 497	0.85 427	0.46 566	0.20 302	0.17 464	0.20 372	0.60 561	0.37 206

test_for_model	0.82 448	1.62 553	2.47 330	1.36 564	1.04 541	0.53 210	0.22 162	0.82 312	0.63 255	0.60 368	0.29 121	0.25 127	0.21 125	0.28 13	0.25 69	0.80 584	1.87 568	0.08 65	0.08 67	1.81 609	1.18 511

SuperB	1.19 547	1.62 553	5.29 605	0.37 308	0.26 254	0.81 489	0.87 559	0.94 417	1.19 567	0.68 444	0.68 427	0.63 369	1.37 568	1.73 466	3.30 591	0.16 427	0.12 191	0.17 464	0.16 312	2.74 619	0.63 375

NVStereoNet_ROB	1.45 570	1.62 553	3.59 558	1.09 545	0.70 491	0.86 503	0.67 537	1.19 557	1.51 585	1.20 557	4.05 616	1.61 583	1.94 593	2.97 596	2.07 551	0.67 578	0.69 430	0.55 575	0.70 580	0.57 558	0.67 391
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.90 491	1.63 556	2.77 458	0.77 509	0.69 489	0.83 496	0.44 458	0.90 392	0.70 344	0.68 444	0.76 480	0.92 509	0.54 435	1.14 364	1.35 504	0.61 572	0.37 359	0.96 594	0.52 544	0.77 578	0.67 391

DN-CSS_ROB	0.56 236	1.64 557	2.75 453	0.42 374	0.22 186	0.57 267	0.19 101	0.79 288	0.66 280	0.46 208	0.62 384	0.41 236	0.32 266	0.73 260	0.49 291	0.12 283	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.17 65

FADNet-RVC	0.69 381	1.65 558	2.74 451	0.35 276	0.26 254	0.60 313	0.29 330	0.91 399	0.67 293	0.46 208	0.51 276	0.62 365	0.46 390	1.75 470	0.81 420	0.17 448	0.20 302	0.17 464	0.18 343	0.60 561	0.39 223

SPS-STEREO	1.22 549	1.65 558	3.41 543	0.66 490	0.69 489	1.01 534	0.68 539	1.10 534	0.96 530	1.40 576	1.25 556	1.46 578	1.08 554	2.05 524	2.24 563	0.66 577	0.61 412	0.58 576	0.57 565	0.66 568	1.65 557
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IPLGR_C	0.64 332	1.66 560	3.36 531	0.80 515	0.31 314	0.60 313	0.60 515	0.82 312	0.69 333	0.58 338	0.62 384	0.44 257	0.31 258	0.47 117	0.43 247	0.12 283	0.22 314	0.13 362	0.15 290	0.35 477	0.21 96

ADCP+	1.03 529	1.68 561	3.83 572	0.35 276	0.39 384	1.05 541	0.79 554	0.94 417	0.86 489	0.69 448	0.68 427	0.85 489	1.53 581	1.02 332	4.56 611	0.13 332	0.12 191	0.16 447	0.15 290	0.28 409	0.44 268

ARAFT	0.65 341	1.69 562	3.34 530	0.29 147	0.16 62	0.65 398	0.36 409	0.96 434	0.73 372	0.63 402	0.49 260	0.56 339	0.31 258	1.23 381	0.35 188	0.11 229	0.08 52	0.14 398	0.13 243	0.38 499	0.50 297

StereoAnything_RVC	1.22 549	1.71 563	3.17 517	2.52 610	2.63 611	0.26 10	0.15 47	0.47 91	0.54 172	0.49 231	0.71 460	0.52 313	0.19 98	1.60 450	0.57 325	0.11 229	4.13 624	0.08 65	0.05 1	0.76 576	3.79 617

LL-Strereo	0.85 465	1.73 564	3.06 509	0.37 308	0.61 472	0.54 221	0.33 382	1.01 479	0.76 407	0.69 448	0.58 355	0.85 489	0.78 517	2.65 576	0.54 315	0.14 376	0.58 409	0.14 398	0.12 221	0.42 525	1.05 502

RAFT + AFF	0.79 439	1.73 564	2.99 496	0.34 253	0.35 355	0.67 419	0.51 484	1.05 509	0.79 438	0.54 288	0.58 355	0.59 351	0.81 520	1.80 483	1.21 490	0.13 332	0.27 343	0.15 427	0.14 266	0.45 537	0.69 404

MFMNet_re	1.01 523	1.73 564	3.04 505	0.85 519	0.76 500	0.93 524	0.81 555	1.02 487	1.10 555	1.05 535	1.06 545	0.84 483	0.96 545	0.93 319	0.97 442	0.68 579	0.61 412	0.63 580	0.60 571	0.77 578	0.80 442

CSAN	1.38 564	1.74 567	4.12 582	0.53 442	0.38 382	1.06 544	1.15 585	1.29 565	1.12 558	1.19 552	1.90 581	1.04 541	1.44 572	5.92 620	2.82 585	0.26 533	0.22 314	0.24 526	0.25 414	0.35 477	0.54 329

AnyNet_C32	1.08 539	1.76 568	3.01 499	0.50 430	0.54 444	1.17 554	1.16 587	0.97 442	0.95 528	1.11 542	0.98 531	0.87 498	0.93 542	1.57 439	4.11 608	0.22 508	0.20 302	0.25 531	0.25 414	0.40 515	0.68 396

SANet	1.35 562	1.80 569	4.39 594	0.41 370	0.29 290	1.72 581	0.89 563	1.17 555	2.47 606	1.22 561	1.82 578	1.72 585	1.70 585	2.57 568	3.30 591	0.18 462	0.16 259	0.16 447	0.15 290	0.34 463	0.62 369

ADCMid	1.06 532	1.82 570	3.53 554	0.39 346	0.36 367	0.99 531	0.58 508	1.01 479	0.94 522	1.23 563	1.02 538	1.01 533	1.01 549	1.11 358	4.04 606	0.22 508	0.19 287	0.42 566	0.32 464	0.42 525	0.53 324

Wz-Net-SNSev	0.85 465	1.83 571	3.36 531	0.42 374	0.31 314	0.71 437	0.66 532	1.04 501	0.94 522	0.68 444	0.85 503	0.96 523	0.62 472	1.75 470	1.14 479	0.16 427	0.15 244	0.16 447	0.17 330	0.39 508	0.63 375

WZ-Net	1.04 530	1.83 571	4.20 586	0.42 374	0.36 367	0.88 512	0.71 544	1.05 509	1.11 557	0.84 506	0.94 523	1.06 545	1.17 560	2.37 552	2.24 563	0.20 490	0.14 226	0.15 427	0.16 312	0.36 483	0.53 324

WAO-6	1.69 585	1.87 573	3.21 518	1.15 555	1.01 536	2.29 600	1.06 579	1.85 595	2.84 612	1.30 571	2.59 598	2.19 592	1.67 583	2.62 573	2.52 571	0.96 591	0.68 427	1.19 602	0.84 597	1.13 589	0.95 484

AnyNet_C01	1.20 548	1.89 574	4.25 588	0.55 451	0.54 444	1.57 572	1.39 600	1.10 534	1.13 559	1.19 552	1.34 565	1.15 560	1.11 556	1.73 466	2.89 586	0.26 533	0.24 324	0.28 536	0.24 405	0.50 549	0.68 396

iResNetv2_ROB	0.71 392	1.90 575	3.48 549	0.43 387	0.22 186	0.60 313	0.29 330	0.96 434	0.78 425	0.60 368	0.65 412	0.60 358	0.46 390	0.80 287	1.21 490	0.12 283	0.08 52	0.10 176	0.07 43	0.44 534	0.33 181

SQANet	0.92 497	1.96 576	3.23 519	0.77 509	0.83 511	0.76 462	0.38 422	0.87 366	0.68 320	0.64 413	0.69 432	0.73 436	0.52 430	1.35 401	1.36 506	0.80 584	0.30 347	0.60 578	0.29 437	0.93 583	0.70 407

FINET	1.92 589	1.96 576	4.49 597	1.62 580	1.39 570	3.51 611	4.39 620	2.89 612	2.58 607	1.39 574	1.98 582	1.35 571	2.12 598	1.64 454	2.12 554	0.84 587	1.03 482	0.18 484	0.29 437	0.54 556	2.12 577

IMH-64-1	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

IMH-64	1.50 573	1.98 578	2.69 433	1.39 567	1.12 555	1.39 565	1.19 590	1.80 593	1.47 583	1.19 552	2.20 589	1.53 579	1.51 579	2.12 534	1.98 544	1.34 606	0.68 427	1.28 605	0.70 580	1.37 601	1.12 507

coex-ft	6.14 621	1.98 578	60.80 671	0.34 253	0.30 304	0.80 485	1.17 589	0.76 265	4.34 616	19.82 662	2.15 587	1.61 583	8.77 626	1.82 488	10.36 628	0.44 563	2.05 579	0.18 484	0.19 361	0.39 508	4.61 626

GASNet	0.84 456	1.98 578	4.07 581	0.48 411	0.33 334	0.58 278	0.34 391	0.97 442	0.81 454	0.60 368	0.59 360	0.74 438	0.55 441	2.08 529	1.18 484	0.22 508	0.15 244	0.19 491	0.17 330	0.55 557	0.29 152

z-mn7	0.90 491	2.01 582	3.02 501	0.37 308	0.29 290	1.02 536	0.48 474	0.97 442	1.33 576	0.71 461	1.36 566	0.85 489	0.62 472	2.15 536	1.50 515	0.15 408	0.13 208	0.14 398	0.13 243	0.34 463	0.53 324

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 539	2.01 582	2.56 371	0.49 424	0.40 390	1.49 568	0.96 568	1.02 487	0.95 528	0.85 508	0.94 523	1.06 545	0.59 459	2.92 594	1.15 481	0.43 562	0.74 441	0.32 550	0.55 557	0.74 573	1.35 535

zh-mn7	0.92 497	2.02 584	3.80 568	0.35 276	0.28 282	0.73 447	0.41 435	1.00 469	1.15 563	1.03 533	1.30 560	0.75 443	0.62 472	1.98 518	1.55 522	0.17 448	0.14 226	0.14 398	0.14 266	0.31 438	0.57 348

ADCS	1.14 544	2.02 584	3.36 531	0.43 387	0.37 373	0.96 530	0.81 555	1.12 541	1.17 566	1.25 565	0.98 531	1.08 548	0.92 540	1.41 410	4.97 614	0.23 516	0.21 311	0.22 512	0.23 401	0.40 515	0.67 391

MANE	3.51 613	2.03 586	3.88 576	1.89 596	2.01 599	5.98 619	4.72 621	5.87 624	7.13 648	3.80 619	5.10 621	6.11 621	5.34 618	4.39 614	5.05 615	1.07 596	1.28 515	0.50 573	0.85 599	0.76 576	2.36 593

WAO-7	1.58 581	2.04 587	3.25 522	0.94 529	0.75 497	1.75 582	1.13 582	1.87 596	1.97 602	1.46 582	2.53 596	1.98 589	1.75 586	3.13 598	2.48 570	0.69 580	0.67 425	0.94 593	0.74 589	0.80 581	0.77 428

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 565	2.04 587	3.02 501	0.58 465	0.41 396	2.15 599	1.00 575	1.31 568	1.29 573	1.05 535	1.10 547	1.29 568	0.91 537	3.07 597	1.34 502	1.65 613	0.84 462	0.68 583	0.88 601	1.55 606	1.91 564

JetBlue	1.89 588	2.09 589	4.16 584	0.74 504	1.23 562	4.52 618	3.86 619	1.68 591	1.26 569	1.28 568	1.54 572	2.36 595	1.86 591	3.35 603	3.37 593	0.54 568	0.49 387	0.48 572	0.49 534	1.39 603	1.21 518

otaku	1.15 545	2.10 590	3.51 551	0.98 535	0.74 495	1.02 536	0.59 511	1.03 495	0.89 504	0.70 452	1.60 573	0.98 526	0.65 481	1.63 451	1.80 538	0.99 594	0.46 379	0.73 585	0.40 510	1.30 599	0.88 468

Ntro	1.11 541	2.10 590	3.52 553	0.97 534	0.87 517	1.06 544	0.54 494	1.02 487	0.93 520	0.63 402	0.76 480	0.93 514	0.67 490	1.76 472	1.71 526	1.03 595	0.46 379	0.76 586	0.41 515	1.29 597	0.86 464

SGM+DAISY	2.67 600	2.14 592	4.28 591	1.92 597	2.11 602	4.36 617	5.22 623	3.17 613	3.00 613	3.24 617	3.81 615	3.03 601	3.61 612	2.53 565	3.79 601	1.15 600	1.29 517	0.66 581	0.71 584	0.95 585	2.44 595

MADNet++	2.94 607	2.17 593	3.27 524	2.55 612	2.28 605	3.29 610	3.37 615	2.76 609	2.67 610	3.10 615	3.20 610	2.78 598	3.25 609	4.11 612	4.68 613	2.72 620	2.27 597	3.03 626	2.43 623	2.34 616	2.59 596

ACVNet-4b	2.00 591	2.19 594	4.85 600	1.09 545	0.86 514	1.15 552	0.53 491	1.11 538	1.15 563	0.65 429	1.09 546	1.97 588	0.69 497	2.31 547	9.78 627	5.73 626	0.42 373	1.03 599	0.55 557	1.89 610	0.92 476

MADNet+	1.44 568	2.19 594	6.00 630	0.89 521	0.70 491	1.58 573	1.11 580	1.56 585	1.30 575	0.89 512	1.03 540	1.25 565	1.12 557	3.29 601	2.80 583	0.48 567	0.57 407	0.39 561	0.36 499	0.63 565	0.69 404

zh-sn7	0.99 520	2.20 596	3.83 572	0.40 359	0.31 314	0.82 494	0.63 524	1.02 487	0.94 522	0.81 496	1.13 549	0.84 483	0.93 542	2.49 564	1.87 541	0.17 448	0.17 272	0.16 447	0.16 312	0.37 491	0.64 380

ACVNet_2	1.54 578	2.20 596	4.42 595	1.10 547	0.93 525	1.37 563	0.87 559	1.53 581	1.71 593	1.22 561	1.72 576	2.12 591	1.06 552	2.58 570	1.93 543	0.94 589	0.54 400	1.00 597	0.56 560	2.11 614	0.96 487

RainbowNet	1.27 553	2.22 598	3.58 557	1.14 554	0.92 522	1.08 546	0.76 549	1.19 557	1.15 563	0.77 481	0.97 528	1.08 548	0.83 524	1.64 454	1.72 528	1.20 603	1.30 520	1.01 598	0.58 567	1.23 594	0.97 490

TorneroNet-64	2.74 601	2.23 599	4.18 585	1.48 573	1.20 560	3.88 613	1.01 577	3.48 620	6.61 647	2.62 609	4.55 619	4.20 609	3.84 614	3.39 605	3.40 595	1.23 604	0.66 424	1.39 610	0.80 591	3.42 621	1.27 527

UNDER WATER	2.84 603	2.25 600	5.25 604	1.84 593	1.45 573	2.36 602	1.44 604	3.23 615	6.51 646	2.61 608	2.73 603	5.69 618	5.64 619	3.14 599	4.18 609	1.48 609	0.81 454	1.60 616	1.07 608	1.91 611	1.67 558

DispFullNet	1.69 585	2.25 600	5.23 603	1.53 577	8.78 646	0.89 516	0.37 412	1.03 495	0.98 537	1.37 572	1.00 535	1.13 556	1.97 594	1.51 426	0.98 451	0.55 570	0.32 350	1.19 602	0.64 574	1.16 591	0.88 468

Wz-Net-TNSev	1.02 524	2.26 602	3.69 563	0.38 328	0.31 314	1.00 533	0.71 544	1.12 541	1.02 543	0.74 472	0.73 467	1.09 551	0.91 537	2.46 561	2.15 557	0.21 501	0.20 302	0.16 447	0.20 372	0.48 546	0.62 369

ACVNet_1	1.47 572	2.27 603	4.92 601	1.11 550	0.89 518	1.19 556	0.66 532	1.28 563	1.19 567	0.98 524	0.97 528	3.06 602	1.48 577	2.37 552	1.82 539	1.08 597	0.49 387	1.03 599	0.48 532	1.20 593	0.95 484

UNDER WATER-64	2.59 599	2.28 604	5.63 615	1.85 594	1.45 573	3.28 608	1.60 605	2.62 607	5.57 638	2.09 594	2.12 585	4.10 608	4.21 615	2.74 584	3.64 600	1.49 610	0.86 463	1.58 615	1.09 610	1.91 611	1.62 555

TorneroNet	5.60 620	2.30 605	3.98 577	1.49 575	1.26 565	14.47 628	1.11 580	4.85 622	20.66 666	10.12 626	16.30 658	11.78 643	7.35 622	3.41 606	4.38 610	1.36 608	0.70 433	1.46 612	0.87 600	2.73 618	1.33 532

Dean	1.92 589	2.31 606	5.03 602	1.31 559	1.08 548	1.55 571	0.99 571	1.98 603	2.33 605	1.51 585	4.15 617	4.23 612	1.39 570	2.31 547	2.10 552	1.18 602	0.69 430	1.18 601	0.75 590	1.30 599	1.07 504

PWCK	1.62 583	2.32 607	4.27 589	1.11 550	0.56 448	1.81 585	1.84 607	1.55 583	1.54 587	1.45 579	1.81 577	1.82 586	1.38 569	3.34 602	2.14 556	1.09 599	0.57 407	0.98 596	0.59 569	1.50 605	0.79 438

notaker	2.77 602	2.35 608	4.02 579	2.61 613	1.44 572	1.77 583	1.14 583	2.77 610	1.81 598	2.30 603	11.41 628	3.95 607	4.70 616	3.24 600	3.01 588	1.58 612	0.88 464	1.71 618	1.08 609	2.10 613	1.44 544

KSHMR	4.19 615	2.37 609	6.24 631	1.73 588	1.48 577	1.97 592	1.29 595	3.18 614	17.06 661	2.15 597	15.74 656	9.09 626	1.75 586	8.33 624	2.37 568	1.55 611	1.29 517	1.70 617	1.23 612	1.75 608	1.60 553

LE_ROB	4.55 617	2.43 610	9.94 643	2.79 615	4.03 617	2.40 603	3.54 616	2.72 608	11.04 650	11.64 630	4.69 620	5.25 617	10.74 653	4.52 616	9.73 626	0.82 586	0.70 433	1.34 608	0.97 605	0.74 573	0.94 481

IMH	2.14 596	2.46 611	3.60 560	1.70 585	1.13 557	1.65 578	0.93 567	2.13 604	1.93 600	1.37 572	2.64 601	2.19 592	1.82 590	5.77 618	2.18 559	5.70 625	1.05 484	1.31 607	0.72 586	1.39 603	1.13 509

ktn	4.44 616	2.47 612	3.70 564	1.82 592	1.49 578	2.11 598	1.40 601	2.30 605	12.56 652	11.36 629	16.25 657	11.30 635	3.77 613	4.41 615	3.47 596	1.86 615	0.99 474	1.74 619	1.21 611	3.28 620	1.39 539

MSAF-DinoV2	3.17 609	2.52 613	10.79 646	3.57 619	0.30 304	3.28 608	0.81 555	2.81 611	1.80 597	0.81 496	0.87 510	1.59 582	1.15 558	26.18 667	2.61 576	0.18 462	0.13 208	0.19 491	1.61 618	0.94 584	1.22 520

WAO-8	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

Venus	2.91 604	2.55 614	3.77 565	1.93 598	1.04 541	4.08 615	0.99 571	3.25 616	6.09 644	2.20 599	3.34 611	3.33 604	2.64 603	11.73 627	2.52 571	2.12 617	1.92 570	1.55 613	0.93 602	1.27 595	0.96 487

MFN_U_SF_RVC	1.57 580	2.56 616	3.30 528	0.66 490	0.41 396	1.15 552	0.51 484	1.27 562	1.35 578	1.61 588	1.20 553	1.43 576	0.97 546	1.80 483	2.10 552	1.88 616	1.79 565	1.97 620	2.14 621	1.61 607	1.76 562

LVE	2.10 594	2.61 617	4.30 593	1.79 590	1.81 591	1.68 580	1.04 578	2.35 606	2.78 611	1.27 567	2.87 605	4.21 611	1.46 574	2.83 590	2.02 546	2.87 621	0.92 467	1.19 602	1.47 616	1.29 597	1.18 511

SGM-ForestM	3.67 614	2.70 618	5.34 606	1.65 583	1.72 588	6.02 620	5.08 622	4.10 621	3.47 614	4.59 620	4.21 618	9.81 627	5.79 620	6.44 621	6.97 622	0.88 588	1.09 489	0.33 554	0.45 522	0.68 569	2.10 576

SDNR	2.06 592	2.93 619	2.94 488	1.55 578	5.13 619	1.98 593	0.24 227	1.95 602	2.62 608	0.92 517	2.71 602	5.76 619	0.68 492	3.61 608	3.84 602	0.33 551	0.38 363	0.22 512	0.17 330	1.13 589	2.04 573

HanzoNet	7.85 622	3.30 620	5.75 616	7.47 624	3.97 616	2.34 601	1.37 597	3.47 618	4.02 615	13.30 631	10.49 624	10.86 633	16.67 659	8.50 625	10.51 629	10.80 634	9.84 636	5.83 630	13.69 659	7.24 629	7.51 629

JetRed	3.37 610	4.96 621	10.08 644	1.48 573	1.73 589	7.63 622	5.47 624	3.47 618	2.20 603	2.42 605	2.40 593	2.98 600	2.35 601	3.52 607	6.60 620	1.33 605	1.90 569	1.38 609	1.23 612	2.30 615	2.02 570

DGTPSM_ROB	8.97 625	5.94 622	13.01 650	5.95 623	11.34 649	8.54 623	24.06 647	6.47 625	13.52 653	5.19 621	11.52 629	6.18 622	11.04 654	7.02 622	13.92 636	4.47 623	7.66 629	3.90 627	7.43 656	4.34 624	7.98 630

DPSMNet_ROB	9.58 626	5.96 623	13.98 653	8.88 643	11.87 650	8.54 623	24.08 648	6.48 626	13.67 656	5.35 622	11.53 630	6.31 623	11.04 654	7.69 623	14.09 637	7.61 633	8.23 631	5.03 628	7.75 657	5.24 627	8.36 631

TCMNet-wrong-test	5.56 619	6.73 624	6.40 637	13.05 656	11.91 651	7.29 621	5.47 624	7.17 627	1.58 589	2.68 610	3.15 609	8.30 625	5.87 621	4.80 617	6.10 619	3.08 622	0.98 472	2.37 622	1.99 620	6.69 628	5.63 627

USTest	8.06 623	7.11 625	8.76 641	9.20 651	9.03 647	15.20 629	23.57 646	10.01 656	9.45 649	5.97 624	6.79 622	7.77 624	7.51 623	8.75 626	11.06 630	2.24 619	3.58 619	2.87 625	3.21 626	4.93 626	4.21 621

SGM-Forest	1.84 587	7.91 626	10.36 645	0.42 374	0.33 334	1.04 539	1.29 595	1.01 479	0.88 499	1.19 552	2.30 592	1.03 537	1.79 589	2.60 572	2.81 584	0.22 508	0.21 311	0.21 507	0.19 361	0.25 362	0.79 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITERv30	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

qyd29nn	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

yuret106	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

uio108cc	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v20iiwwt	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv14	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

v134_o9	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

ITERv7	11.82 632	9.38 627	5.51 607	7.88 630	6.46 621	19.67 643	23.08 633	8.05 635	4.92 617	14.08 637	12.81 631	11.86 644	10.54 644	16.16 644	15.31 646	20.80 658	10.06 637	9.99 634	5.15 629	13.32 638	11.35 639

hj116sk	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

iked130	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

vnu138km	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

99wein	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

a5sdf	11.97 640	9.53 635	5.96 625	8.47 638	6.90 634	19.47 636	23.38 641	8.09 643	5.19 626	14.03 632	13.03 639	11.99 652	10.20 639	16.60 652	14.95 639	20.47 653	10.10 652	10.28 647	5.51 637	13.48 646	11.70 647

ITERv28	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv24	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

dd23bbn	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv21	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

zxcv128	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

ITERv12	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

s6wercc	12.25 645	9.68 640	5.82 618	9.04 644	7.17 639	19.75 651	24.35 654	8.74 648	5.42 631	14.10 645	13.36 644	11.72 636	10.17 632	16.90 657	15.84 655	20.30 646	10.06 637	10.47 652	5.59 642	14.40 651	12.03 653

oiu110	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

dddd17k	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv10	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv8	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

ITERv4	11.49 627	9.94 647	6.29 632	7.69 625	6.56 629	19.83 660	24.15 649	7.65 628	5.65 639	14.22 652	13.38 651	10.10 628	9.15 627	14.52 634	11.25 631	19.40 641	10.50 657	10.19 642	5.93 649	12.43 633	10.95 634

Anonymous_1	22.76 659	11.11 652	11.93 647	12.73 653	26.05 666	19.39 635	27.77 664	14.18 658	13.64 655	14.92 657	10.66 625	11.26 634	11.24 656	12.48 631	14.45 638	37.82 674	7.87 630	34.92 671	63.61 671	87.51 674	11.75 652

DPSM_ROB	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

DPSM	12.32 652	11.13 653	12.31 648	12.90 654	12.80 653	19.81 658	28.13 665	14.50 659	14.31 658	10.62 627	11.34 626	12.03 657	11.89 657	13.08 632	15.22 644	7.09 629	8.31 632	6.47 632	7.32 654	8.69 630	8.43 632

BEATNet-Init1	12.32 652	12.82 655	28.66 667	3.22 617	3.71 615	21.59 665	11.42 628	14.54 661	13.73 657	20.24 663	20.16 663	26.14 671	19.85 661	19.08 664	15.33 654	1.81 614	1.93 574	2.05 621	2.48 624	4.25 623	3.41 610

PML	22.99 660	17.34 656	8.24 640	5.48 622	9.84 648	50.35 673	102.65 674	5.84 623	13.52 653	37.08 674	104.84 674	30.61 674	23.20 666	12.09 629	7.96 624	6.27 628	2.12 587	6.31 631	2.42 622	10.67 632	2.95 601

LRCNet_RVC	13.78 657	19.34 657	13.01 650	19.47 658	12.67 652	1.85 587	0.42 442	12.28 657	1.10 555	15.76 658	18.69 662	12.52 659	8.65 625	12.22 630	9.64 625	22.29 666	8.38 634	25.92 668	24.06 668	19.72 665	17.59 665

DLNR_Zeroshot_test	13.74 655	20.06 658	23.92 659	121.50 672	35.20 669	0.46 138	0.15 47	7.96 633	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.79 282	0.36 191	7.16 631	2.95 616	0.09 114	0.38 505	50.40 672	1.95 567

DLNR-FE	13.74 655	20.13 659	23.90 658	121.61 673	34.09 668	0.46 138	0.15 47	8.04 634	0.47 113	0.29 115	0.37 182	0.26 138	0.17 56	0.78 278	0.36 191	7.40 632	2.94 615	0.09 114	0.38 505	51.06 673	1.95 567

xxxxx1	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

tt_ll	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

ff	29.05 670	20.74 660	14.05 654	50.10 668	40.25 670	19.01 632	26.60 661	21.83 665	20.22 663	16.52 659	17.56 659	18.33 660	21.41 662	16.11 641	20.77 664	23.48 667	26.77 670	66.36 672	78.56 672	30.19 668	32.23 671

CasAABBNet	24.76 663	22.38 663	24.44 662	26.05 662	25.75 661	39.79 669	56.76 671	29.10 671	28.88 671	21.22 667	22.69 668	24.21 667	23.99 671	26.23 668	30.62 670	14.22 635	16.71 665	13.03 659	14.75 662	17.49 658	16.97 663

RAFT-FEzeroshot	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

RAFT-FE	24.76 663	22.39 664	24.34 660	26.12 665	25.84 664	39.77 667	56.77 672	29.07 669	28.85 669	21.21 665	22.64 666	24.17 665	23.98 669	26.23 668	30.63 671	14.22 635	16.70 663	13.03 659	14.76 664	17.49 658	16.95 661

FlowAnything	24.80 666	22.39 664	24.71 663	26.07 663	25.75 661	39.80 670	56.70 669	29.12 672	28.95 673	21.38 670	22.83 670	24.22 668	23.96 667	26.24 671	30.65 673	14.23 638	16.78 666	13.04 662	14.84 666	17.49 658	16.93 660

HaxPig	19.88 658	22.39 664	22.30 657	17.98 657	17.98 656	12.06 627	12.06 629	16.25 662	15.97 660	21.05 664	21.41 664	18.85 663	18.35 660	20.07 665	19.64 663	23.57 670	23.19 669	24.07 667	23.71 667	22.95 666	23.72 668

Selective-RAFT-Error	24.83 667	22.44 668	24.80 664	26.10 664	25.82 663	39.85 671	56.72 670	29.21 674	29.03 674	21.29 669	22.80 669	24.25 669	24.07 672	26.28 672	30.60 669	14.24 639	16.85 667	13.04 662	14.75 662	17.53 662	17.02 664

LSM0	26.57 668	22.53 669	25.76 665	30.62 667	52.30 673	39.86 672	56.49 668	29.18 673	28.76 668	21.26 668	22.46 665	24.42 670	23.97 668	26.42 673	30.66 674	14.29 640	16.56 662	13.06 664	14.65 661	17.62 663	20.52 666

DPSimNet_ROB	24.35 662	23.81 670	31.38 670	25.93 661	22.83 659	31.30 666	34.38 667	20.78 664	28.92 672	27.39 672	22.99 671	28.29 673	35.76 674	15.47 639	17.82 662	24.28 671	17.90 668	22.23 666	14.12 660	19.38 664	22.12 667

MEDIAN_ROB	23.95 661	26.96 671	26.29 666	22.14 659	22.09 658	16.18 631	14.23 630	20.47 663	20.09 662	25.43 671	25.22 672	22.96 664	22.54 665	24.33 666	23.18 667	28.15 672	27.16 673	28.60 669	27.73 669	27.59 667	27.58 669

AVERAGE_ROB	26.91 669	30.28 672	29.18 668	25.78 660	25.30 660	19.49 641	15.38 631	23.70 668	23.02 667	28.38 673	27.78 673	26.23 672	25.76 673	26.95 674	25.55 668	31.27 673	30.02 674	31.76 670	30.80 670	30.88 671	30.77 670

test_example2	115.17 673	122.38 673	93.45 672	115.38 671	123.53 674	101.24 674	113.11 675	54.67 675	99.94 675	135.50 675	136.43 675	85.67 675	85.40 675	110.44 675	104.91 675	152.17 675	205.21 675	99.17 675	114.27 675	138.55 675	112.04 674

ccccc		297.53 674		372.50 674	377.87 675	200.30 675		217.33 676		202.36 676		213.34 676		312.79 676		409.97 676	354.33 676	255.69 676	227.31 676	431.13 676

GS-Stereo							0.21 141	1.59 586	0.54 172	0.29 115	0.22 67	0.17 57	0.18 78	1.06 341	0.97 442	0.13 332	2.82 612	0.08 65	0.17 330	0.33 453	3.99 619

FSD					1.93 596	0.63 369	0.33 382	0.46 81	0.53 166	0.32 126	0.32 153	0.40 229	0.32 266	1.14 364	0.60 340	0.28 540	2.77 611	0.31 546	0.30 447	0.31 438

Low-res two-view benchmark