Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

U	3.65 94	0.64 2	5.91 118	3.91 105	11.89 510	11.50 287	0.20 17	7.66 55	5.38 82	1.79 20	2.55 18	0.76 31	1.61 36	2.34 2	0.70 10	0.00 1	0.04 108	10.60 524	5.47 512	0.04 28	0.02 9

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

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

Reg-Stereo(zero)	4.54 121	0.68 9	4.39 59	3.20 54	1.30 149	3.29 26	0.89 58	16.64 217	12.89 195	10.01 155	10.70 145	10.29 188	4.51 135	8.83 110	2.63 138	0.01 92	0.14 295	0.00 1	0.13 291	0.03 21	0.17 167

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS	5.20 137	0.78 16	3.30 9	17.06 505	7.59 464	8.07 235	6.31 332	9.46 85	9.09 153	4.57 93	10.67 143	1.91 47	1.22 25	4.18 16	2.16 107	10.33 523	0.02 67	0.00 1	0.02 158	0.44 271	6.83 500

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

xyz-stereo	13.23 414	0.83 30	38.70 500	2.53 27	0.83 102	41.19 523	4.82 286	13.68 161	26.28 361	22.98 407	37.78 454	29.35 428	18.53 435	18.11 393	7.85 307	0.22 293	0.03 96	0.64 415	0.01 126	0.13 96	0.06 64

Selective-RAFT	5.78 177	0.83 30	10.24 326	6.70 317	0.72 85	15.49 365	1.13 73	13.82 169	15.41 227	6.97 129	6.97 94	11.63 205	8.27 242	12.32 254	4.73 233	0.10 239	0.01 23	0.00 1	0.26 366	0.07 56	0.03 25

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

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

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

fffft	2.58 45	0.86 36	5.15 87	3.15 51	1.32 155	4.44 66	4.17 263	8.04 62	3.29 40	3.03 53	2.20 17	1.88 45	1.45 32	10.41 155	1.80 70	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.10 101
1: 1. 1
2.25w	2.37 38	0.87 37	4.69 67	2.52 24	1.76 197	3.53 36	0.41 26	6.10 24	2.56 18	3.93 78	6.70 89	0.35 17	2.47 72	8.53 94	2.97 157	0.00 1	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.02 9

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

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

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

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

s12784h	5.87 179	0.88 39	4.11 50	3.01 46	0.51 44	18.49 411	0.98 65	18.89 256	17.60 257	12.52 185	12.46 163	7.87 155	5.01 156	11.05 184	3.13 171	0.73 414	0.01 23	0.04 209	0.00 1	0.07 56	0.01 1

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo+	2.77 50	0.92 48	4.09 48	3.14 49	4.62 357	2.57 11	0.70 45	4.34 3	2.29 16	1.76 19	0.59 8	0.77 32	3.49 97	8.65 102	0.68 8	0.03 169	0.10 241	0.00 1	0.24 356	5.77 489	10.68 525

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

RAFT-Stereo-weight	5.07 132	0.93 51	5.57 107	4.24 123	0.72 85	6.05 182	1.63 108	17.77 233	17.16 247	10.99 168	10.22 136	12.06 219	1.67 41	9.25 125	2.69 140	0.06 218	0.11 257	0.00 1	0.00 1	0.15 109	0.12 121

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

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

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

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

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

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

monsterstereo	2.41 40	0.98 57	4.33 56	4.12 113	4.48 352	1.80 5	0.08 4	5.78 18	5.21 78	3.36 60	7.40 100	0.25 8	0.37 3	8.92 113	1.00 34	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

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

test_4	5.47 150	0.98 57	5.56 106	6.55 306	0.62 62	5.53 135	1.88 149	11.68 121	6.00 94	12.60 194	30.86 382	7.48 152	3.87 107	12.25 252	2.97 157	0.00 1	0.07 195	0.03 189	0.14 297	0.34 234	0.04 40

CREStereo++_RVC	4.61 124	0.99 61	3.70 21	4.08 110	2.01 222	3.94 46	0.10 6	9.10 83	16.94 246	8.65 143	16.77 202	4.46 86	2.18 57	5.72 35	3.12 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 531	0.02 3	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GIP-stereo	2.66 47	1.00 62	4.00 39	4.99 177	3.41 295	3.38 28	0.77 51	8.73 78	5.69 90	2.08 30	5.38 71	4.13 79	3.21 86	5.21 25	1.05 37	0.01 92	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.07 56	0.04 40

111111	2.45 42	1.01 63	3.89 32	3.60 86	4.13 330	3.49 34	0.23 19	8.63 75	3.25 37	2.15 33	4.26 43	2.29 53	2.03 51	8.86 112	0.94 20	0.01 92	0.02 67	0.08 251	0.00 1	0.14 101	0.04 40

FENet	7.94 267	1.01 63	6.72 149	5.87 254	2.07 225	11.11 283	2.03 164	21.39 288	20.81 290	17.14 299	22.65 286	14.43 257	11.54 313	12.97 287	7.89 308	0.15 262	0.24 363	0.03 189	0.02 158	0.14 101	0.62 331

DCANet-4	6.41 202	1.02 65	9.66 303	3.41 67	0.68 67	4.73 79	1.70 114	17.70 231	24.33 340	15.10 245	20.25 244	6.45 129	8.65 246	8.47 92	5.31 256	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

tt	89.96 575	1.02 65	100.00 586	99.40 582	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	78.36 564	67.94 551	99.99 587	100.00 584	100.00 587	100.00 587	95.81 578	99.93 583	87.43 573	86.39 573	95.11 580	87.89 572

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

CASnet	3.91 103	1.03 68	4.68 65	4.98 175	0.27 9	4.99 105	2.95 220	11.02 119	11.02 171	10.61 163	11.76 156	4.15 80	1.65 39	5.85 39	1.91 76	0.50 378	0.00 1	0.59 410	0.12 286	0.13 96	0.02 9
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RSM++	3.08 64	1.04 69	5.27 91	4.25 128	0.50 43	5.04 113	2.63 206	10.11 98	4.34 54	3.16 55	4.66 56	6.73 133	1.87 48	9.96 143	1.69 63	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.18 314	0.14 101	0.10 101

CREStereo	3.58 90	1.05 70	3.35 11	2.17 3	0.59 56	5.61 143	0.40 25	10.50 108	13.34 206	6.93 124	10.44 140	5.29 111	3.47 96	5.82 38	2.62 136	0.01 92	0.01 23	0.02 172	0.01 126	0.04 28	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
EGLCR-Stereo	2.92 59	1.06 71	5.28 92	3.38 66	0.55 49	4.59 71	0.66 41	10.43 107	4.81 61	3.30 58	3.23 25	7.93 156	1.71 42	9.22 123	1.62 59	0.05 202	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.23 156	0.16 159

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

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

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

SMoEStereo_RVC	2.81 52	1.07 75	5.08 82	3.86 104	0.60 59	6.39 194	1.91 154	7.82 59	3.79 46	3.87 75	3.69 33	2.78 57	2.25 60	10.60 162	1.99 86	0.00 1	0.02 67	0.03 189	0.00 1	0.25 166	0.17 167

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

LoS	3.59 91	1.07 75	3.81 27	2.80 36	0.52 47	4.98 103	1.18 75	10.35 106	12.97 196	4.54 92	10.75 146	3.89 74	3.27 89	8.78 107	2.63 138	0.03 169	0.03 96	0.09 262	0.00 1	0.12 91	0.04 40
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAStereo	2.32 36	1.08 78	6.36 139	3.73 97	1.39 166	1.81 7	0.12 9	7.70 56	7.44 130	2.27 36	3.94 39	3.43 63	0.81 16	3.55 12	2.47 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 193	0.07 74

RCA-Stereo	5.32 144	1.08 78	5.91 118	4.29 134	0.51 44	5.65 146	4.12 261	16.97 221	18.67 272	8.27 135	14.16 175	8.86 170	8.90 253	6.45 45	2.18 108	0.00 1	0.07 195	0.10 281	0.00 1	0.10 85	0.07 74

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

CFNet-RSSM	5.55 163	1.08 78	8.60 248	4.30 135	1.21 142	6.42 195	1.25 80	16.12 210	17.84 260	13.12 207	11.14 149	11.84 210	5.52 166	9.14 122	2.35 119	0.01 92	0.20 329	0.00 1	0.36 404	0.34 234	0.07 74

GMM-Stereo	8.34 279	1.09 82	6.42 141	6.14 281	2.52 249	10.30 262	9.64 406	23.44 315	10.64 169	17.84 313	29.89 365	17.37 313	7.75 230	11.55 213	4.36 223	0.05 202	0.01 23	0.23 357	0.90 452	0.46 277	6.26 492

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

11t1	5.86 178	1.10 83	7.74 203	5.18 202	1.44 167	13.82 327	2.36 185	14.92 181	7.26 127	12.98 204	11.10 148	11.24 202	9.30 261	11.59 218	6.54 278	0.10 239	0.16 309	0.00 1	0.01 126	0.18 129	0.23 214

AEACV	3.17 67	1.11 85	5.39 96	4.55 146	5.35 398	4.29 59	1.60 105	6.21 27	5.43 84	3.08 54	7.85 105	4.23 81	6.55 205	5.51 28	1.56 52	0.00 1	0.09 225	0.03 189	0.32 393	0.20 137	0.12 121

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

KYRaft	9.04 298	1.11 85	7.02 169	6.50 300	0.97 116	8.27 239	8.19 381	22.86 310	8.20 141	21.30 389	31.38 392	22.64 370	8.20 241	11.99 233	2.96 156	0.02 143	0.02 67	0.05 216	0.68 443	0.40 260	18.09 538

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

FTStereo	8.67 289	1.13 89	6.04 126	6.04 273	2.39 243	7.86 231	12.05 448	17.72 232	8.33 144	20.16 366	41.41 478	16.10 289	12.64 337	10.80 174	4.37 224	0.18 270	0.01 23	0.09 262	0.16 307	0.15 109	5.71 487

H2IRNET	5.89 180	1.14 90	6.65 147	4.13 114	2.24 232	4.15 48	0.73 48	12.10 126	13.21 200	7.09 130	20.45 250	15.74 279	10.74 288	10.36 153	7.84 306	0.06 218	0.00 1	0.07 241	0.53 432	0.37 246	0.16 159

CES	3.85 101	1.14 90	2.91 4	3.05 47	11.37 505	5.37 128	1.02 67	9.52 86	8.82 150	3.50 65	9.21 119	1.78 43	0.90 19	6.53 47	2.37 120	0.02 143	0.04 108	0.01 154	0.00 1	1.62 413	7.74 512

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

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

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

xxxx	11.74 384	1.16 93	7.88 208	5.61 233	1.99 220	20.46 424	3.12 227	33.99 447	23.76 334	15.53 259	30.67 375	26.88 415	14.50 378	12.98 288	35.48 511	0.19 274	0.18 317	0.01 154	0.02 158	0.22 144	0.27 234

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

GrayStereo	8.86 296	1.17 96	6.94 165	8.09 376	2.82 269	10.58 268	11.40 440	17.93 240	15.74 234	22.43 400	30.95 383	17.80 318	12.44 331	11.19 197	4.57 229	0.02 143	0.02 67	0.18 333	0.79 449	0.31 211	1.90 431

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	5.71 172	1.22 102	5.59 110	5.84 253	5.43 402	4.74 84	6.54 345	19.30 262	23.72 331	8.53 140	11.36 152	7.15 145	2.84 80	8.62 98	2.51 130	0.05 202	0.07 195	0.00 1	0.00 1	0.45 273	0.17 167

PSM-AAD	8.62 288	1.22 102	5.69 113	6.31 290	1.12 129	12.74 310	10.01 414	19.29 261	15.25 224	21.54 391	25.11 307	14.24 254	13.47 349	12.15 247	3.93 208	0.01 92	0.06 172	2.48 482	0.16 307	0.38 252	7.28 508

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

MIF-Stereo (partial)	4.33 117	1.23 105	7.27 179	5.04 179	5.31 397	3.47 30	0.95 62	9.06 82	7.41 129	4.15 84	15.76 190	5.38 112	5.22 160	11.56 214	4.21 219	0.04 183	0.02 67	0.05 216	0.03 177	0.34 234	0.12 121

LCNet	7.52 252	1.23 105	5.35 95	6.42 295	1.29 148	9.27 252	5.64 307	17.85 237	10.63 168	16.54 285	24.54 302	14.85 266	11.29 303	11.74 227	3.88 204	0.02 143	0.02 67	0.22 353	2.04 486	0.90 379	6.76 498

DRaft	9.27 308	1.23 105	9.08 277	3.62 88	0.78 94	13.27 320	5.89 312	16.97 221	29.57 381	21.15 387	38.46 461	10.09 186	13.98 363	11.58 216	7.91 309	0.43 362	0.30 385	0.06 230	0.26 366	0.26 176	0.45 299

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

HSM-Net_RVC	10.88 369	1.23 105	5.46 99	5.57 231	2.63 258	20.12 422	6.06 326	27.67 364	28.35 377	20.63 374	25.51 312	34.01 467	14.38 373	16.18 365	9.29 336	0.11 243	0.07 195	0.01 154	0.00 1	0.13 96	0.14 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test_xeample	11.49 377	1.24 110	7.50 190	5.22 210	2.18 229	17.40 398	6.49 343	31.14 410	22.77 319	17.90 316	33.09 420	18.48 331	14.61 379	13.51 305	37.38 520	0.16 264	0.13 280	0.01 154	0.03 177	0.23 156	0.24 221

monsters	2.21 30	1.25 111	4.09 48	3.59 85	4.35 348	2.20 8	0.18 16	8.31 69	2.84 29	4.11 81	2.86 22	0.20 1	0.76 14	8.41 90	0.95 22	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.01 1

RAFT-RH_RVC	7.73 260	1.25 111	6.99 168	4.83 164	0.90 110	11.76 289	1.53 99	13.00 147	14.43 216	17.51 308	46.41 506	11.02 197	6.30 197	12.68 271	4.93 244	0.51 381	0.04 108	0.12 299	0.13 291	0.09 74	0.09 94

test_sample1	7.66 257	1.26 113	8.87 256	5.04 179	2.61 255	14.61 347	4.58 276	20.08 271	9.81 161	13.83 219	21.62 272	18.21 329	12.26 326	11.71 225	8.01 311	0.11 243	0.11 257	0.02 172	0.02 158	0.20 137	0.17 167

test_sample2	7.86 264	1.27 114	7.98 214	5.00 178	2.29 235	13.33 321	6.88 358	20.42 280	15.24 223	13.95 221	21.58 270	18.96 333	12.12 325	12.07 242	5.36 260	0.12 248	0.10 241	0.07 241	0.03 177	0.28 186	0.19 187

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

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

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

UGAM	10.01 341	1.28 116	9.19 284	6.53 303	4.31 343	6.72 207	10.45 426	15.31 188	25.98 357	20.56 372	27.42 335	22.70 371	11.49 309	26.30 468	10.64 357	0.00 1	0.00 1	0.46 397	0.03 177	0.39 255	0.43 291

Prome-Stereo	8.10 272	1.28 116	5.48 100	6.50 300	1.51 176	6.70 205	9.42 401	21.08 285	9.13 154	20.88 377	32.84 416	11.95 214	11.86 319	11.75 228	3.97 211	0.01 92	0.02 67	0.18 333	0.12 286	0.41 263	7.01 503

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

riskmin	6.42 203	1.29 120	6.76 156	3.95 107	2.25 233	10.49 264	2.53 200	15.11 183	17.60 257	9.77 153	12.91 169	15.25 274	12.04 324	11.58 216	5.11 248	0.14 254	0.24 363	0.13 310	0.03 177	0.61 333	0.69 345

CrosDoStereo	9.24 304	1.29 120	8.16 226	4.56 148	1.04 119	7.52 225	15.00 473	15.85 205	24.31 338	24.27 417	33.44 425	13.37 243	13.82 357	12.23 250	8.86 330	0.01 92	0.11 257	0.09 262	0.04 198	0.36 239	0.53 315

DeepStereo_LL	9.24 304	1.29 120	8.16 226	4.56 148	1.04 119	7.52 225	15.00 473	15.85 205	24.31 338	24.27 417	33.44 425	13.37 243	13.82 357	12.23 250	8.86 330	0.01 92	0.11 257	0.09 262	0.04 198	0.36 239	0.53 315

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

222	12.33 395	1.29 120	8.09 222	6.06 274	2.14 227	19.51 417	2.53 200	33.63 444	23.55 325	21.72 393	30.51 374	20.11 346	16.77 410	13.22 296	46.51 542	0.15 262	0.14 295	0.01 154	0.03 177	0.26 176	0.26 230

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

DisPM	6.43 204	1.31 126	8.36 230	6.61 312	1.06 123	5.83 165	3.82 254	13.04 149	11.63 176	16.38 280	23.88 298	12.80 227	6.50 204	13.03 293	3.04 164	0.51 381	0.01 23	0.08 251	0.15 304	0.10 85	0.42 288

IPLGR	7.14 240	1.31 126	13.14 374	4.24 123	1.15 138	9.78 254	0.98 65	23.98 319	21.70 306	16.22 276	18.43 219	8.45 165	7.66 226	9.26 126	5.45 262	0.21 287	0.05 139	0.04 209	0.06 237	0.32 221	0.38 275

HUF	2.75 49	1.32 129	5.28 92	2.83 40	0.55 49	5.23 121	2.19 170	8.97 79	4.23 51	1.97 24	4.39 46	5.03 100	2.64 75	6.86 56	1.44 47	0.73 414	0.63 449	0.09 262	0.00 1	0.17 126	0.44 295

RAFT-Test	5.75 176	1.32 129	6.77 157	4.07 109	1.71 191	9.95 256	1.56 103	15.78 203	8.34 146	12.73 198	23.83 296	11.80 208	4.69 141	8.99 116	2.57 133	0.01 92	0.29 383	0.00 1	0.38 410	0.16 116	0.07 74

GANet-RSSM	9.48 317	1.32 129	6.45 143	6.72 319	5.51 405	12.78 312	6.03 324	26.55 350	18.96 275	14.92 238	27.95 339	25.41 404	14.69 380	13.52 306	7.60 300	0.10 239	0.10 241	0.16 326	0.01 126	0.51 305	0.39 278

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

1111x	11.32 372	1.34 132	8.95 262	5.20 206	1.96 217	14.46 345	7.75 379	35.65 467	28.23 376	15.66 263	26.66 328	26.65 410	14.76 382	15.88 355	22.27 454	0.24 307	0.13 280	0.04 209	0.06 237	0.30 199	0.24 221

R-Stereo Train	7.04 236	1.34 132	7.89 209	6.23 285	2.30 236	7.51 223	5.54 304	23.96 317	6.94 114	16.26 277	33.57 428	12.04 217	5.61 169	7.67 72	3.74 194	0.01 92	0.05 139	0.01 154	0.00 1	0.10 85	0.12 121

RAFT-Stereo	7.04 236	1.34 132	7.89 209	6.23 285	2.30 236	7.51 223	5.54 304	23.96 317	6.94 114	16.26 277	33.57 428	12.04 217	5.61 169	7.67 72	3.74 194	0.01 92	0.05 139	0.01 154	0.00 1	0.10 85	0.12 121
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
x	6.80 224	1.36 136	6.94 165	4.58 150	1.88 211	10.78 273	4.55 274	19.79 268	10.62 167	12.69 196	19.54 238	14.87 267	10.11 280	9.52 130	8.03 313	0.07 229	0.15 300	0.04 209	0.04 198	0.24 162	0.22 206

DEmStereo	8.85 294	1.36 136	9.99 321	4.24 123	1.05 122	11.49 286	5.91 313	13.76 166	26.68 364	22.03 395	32.92 418	11.86 211	15.27 392	11.48 208	8.08 314	0.16 264	0.15 300	0.02 172	0.09 264	0.09 74	0.44 295

SMFormer	10.46 355	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	12.70 375	0.38 342	0.21 336	0.28 372	0.03 177	0.33 228	0.31 255

tta	10.45 353	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.39 339	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	12.69 374	0.38 342	0.21 336	0.28 372	0.03 177	0.29 193	0.18 175

qqq1	9.96 338	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	3.18 173	0.38 342	0.21 336	0.00 1	0.01 126	0.29 193	0.18 175

fff1	9.96 338	1.37 138	13.37 378	4.41 137	1.30 149	14.40 342	3.29 231	30.25 397	29.81 385	19.55 350	29.37 353	18.06 324	14.40 374	15.42 341	3.18 173	0.38 342	0.21 336	0.00 1	0.01 126	0.29 193	0.18 175

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

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

SCV	3.20 70	1.40 144	5.96 121	4.71 156	0.71 76	4.21 55	1.70 114	10.94 117	6.06 95	1.85 22	4.80 62	6.16 121	2.74 78	9.82 138	1.74 67	0.05 202	0.09 225	0.00 1	0.24 356	0.50 301	0.30 247

qqq	6.96 233	1.40 144	8.15 225	4.50 143	1.03 118	8.55 241	6.93 361	20.20 272	11.88 179	12.00 176	18.19 218	16.02 285	11.15 299	11.09 186	7.45 293	0.06 218	0.13 280	0.02 172	0.05 221	0.25 166	0.20 192

PFNet+	6.68 213	1.40 144	9.60 298	5.64 234	0.85 103	5.79 164	1.74 128	13.63 160	15.30 225	17.88 315	21.38 269	14.52 260	6.07 186	12.74 277	4.89 243	0.63 402	0.20 329	0.11 295	0.30 385	0.05 36	0.91 377

SFCPSM	8.85 294	1.40 144	11.34 348	5.23 212	3.47 301	16.55 390	7.18 369	30.71 406	25.24 348	16.45 281	19.45 233	11.10 200	9.61 270	11.88 232	5.52 263	0.22 293	0.17 311	0.36 388	0.22 337	0.29 193	0.58 325

AIO-test1	6.38 200	1.41 148	5.70 114	9.77 420	5.61 408	9.09 247	1.79 138	21.63 293	20.69 289	6.75 119	17.68 206	8.19 161	4.99 155	10.38 154	3.16 172	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.13 291	0.28 186	0.26 230

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

EKT-Stereo	5.73 173	1.42 149	7.85 206	7.16 342	5.35 398	5.22 120	4.41 271	18.13 244	14.05 210	8.77 144	12.85 168	9.55 181	4.26 121	11.19 197	2.45 127	0.45 366	0.23 352	0.07 241	0.10 273	0.16 116	0.87 372

ASMatch	7.40 249	1.42 149	8.49 242	5.09 184	2.00 221	4.74 84	2.62 205	16.54 216	13.17 199	17.08 296	34.75 436	13.13 238	10.33 285	12.04 237	4.82 240	0.05 202	0.24 363	0.21 349	0.17 312	0.16 116	0.97 381

raftrobust	5.56 165	1.42 149	6.00 123	7.04 334	5.11 382	4.90 98	1.88 149	17.13 224	13.72 208	11.87 173	11.58 155	7.82 153	9.21 259	10.28 150	2.92 154	0.02 143	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.22 144	0.11 114

ffm	8.12 273	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	18.45 247	16.31 240	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	10.82 176	1.61 57	0.00 1	0.05 139	0.80 429	0.08 251	0.26 176	0.14 139

ff1	9.41 315	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	18.45 247	16.31 240	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	16.19 366	21.98 449	0.00 1	0.05 139	0.80 429	0.08 251	0.26 176	0.14 139

mmx	10.71 361	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	32.18 423	28.03 373	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	16.19 366	21.98 449	0.22 293	0.06 172	0.80 429	0.08 251	0.48 286	0.21 199

xxx	10.71 361	1.43 153	9.67 304	5.70 240	3.44 296	11.96 295	6.35 333	32.18 423	28.03 373	15.83 266	31.44 395	17.22 307	10.87 292	16.19 366	21.98 449	0.22 293	0.06 172	0.80 429	0.08 251	0.48 286	0.21 199

IPLG	7.20 244	1.43 153	12.55 366	5.17 197	4.32 346	11.11 283	1.48 92	21.79 294	15.10 222	19.16 346	20.23 243	5.26 109	5.61 169	11.68 224	8.14 315	0.05 202	0.06 172	0.03 189	0.07 247	0.33 228	0.50 311

HCRNet	8.80 293	1.43 153	7.74 203	14.41 492	5.25 389	10.85 276	2.56 203	26.07 345	18.04 265	15.48 257	25.03 305	18.63 332	9.93 277	13.01 290	6.76 281	0.04 183	0.04 108	0.10 281	0.01 126	0.18 129	0.38 275

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

PFNet	7.91 265	1.44 159	11.60 353	7.03 332	2.42 244	7.60 229	6.03 324	23.36 314	17.24 250	20.29 368	17.67 205	15.44 277	7.71 228	13.02 292	5.71 265	0.24 307	0.20 329	0.12 299	0.19 327	0.31 211	0.61 330

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

RAFT+CT+SA	7.44 251	1.46 162	6.46 144	10.73 447	3.34 294	4.70 77	7.45 374	16.45 213	25.89 355	10.18 157	27.15 333	7.27 147	8.00 238	15.11 334	3.19 175	0.02 143	0.00 1	0.18 333	0.46 422	0.30 199	0.47 302

SST-Stereo	6.60 210	1.46 162	8.37 231	6.68 315	0.77 92	6.01 179	1.93 157	14.68 177	9.24 155	19.09 345	20.43 249	16.86 296	8.59 245	13.49 303	3.80 199	0.22 293	0.05 139	0.13 310	0.00 1	0.08 68	0.05 53

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

UGAM-zero	6.91 229	1.47 164	13.65 387	4.24 123	1.67 187	5.51 133	0.72 47	17.44 227	6.74 109	14.56 230	15.84 191	24.16 387	14.20 368	12.79 278	3.96 209	0.00 1	0.22 346	0.02 172	0.58 436	0.14 101	0.27 234

4D-IteraStereo	5.15 135	1.47 164	7.98 214	4.89 172	4.69 360	6.25 186	1.85 146	13.23 150	16.30 239	14.18 224	11.26 150	8.33 163	1.61 36	8.07 81	2.42 121	0.00 1	0.05 139	0.08 251	0.01 126	0.19 133	0.15 154

IRAFT_RVC	8.76 291	1.47 164	9.55 297	7.31 345	1.77 199	6.49 198	10.43 424	25.94 343	27.33 367	17.50 307	19.85 240	17.93 321	10.21 282	12.88 280	5.44 261	0.17 267	0.30 385	0.19 341	0.05 221	0.22 144	0.12 121

XX-Stereo	6.14 195	1.47 164	9.11 278	11.87 471	6.76 443	3.27 24	0.93 60	15.13 184	5.43 84	8.79 146	28.46 346	13.71 251	2.22 58	11.51 211	2.07 96	0.20 282	0.24 363	0.08 251	0.29 378	1.04 385	0.13 134

MultiAttention	21.34 491	1.48 169	14.65 404	12.08 472	4.10 329	63.05 551	95.71 575	42.52 514	41.89 474	15.33 255	30.20 371	28.14 419	7.73 229	44.07 532	13.67 385	0.84 429	0.27 379	1.06 446	1.58 479	4.47 476	3.88 470

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

BUS	9.20 302	1.48 169	7.93 211	6.74 320	3.96 319	17.62 405	2.79 213	33.06 438	21.58 303	17.99 318	21.34 266	14.49 258	9.40 266	14.18 317	10.57 354	0.19 274	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

BSDual-CNN	9.70 325	1.48 169	7.93 211	6.74 320	3.96 319	16.10 377	7.13 366	33.06 438	21.58 303	17.99 318	21.34 266	22.28 366	11.53 311	14.18 317	7.81 304	0.19 274	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

psmg	9.80 331	1.48 169	7.93 211	5.18 202	3.96 319	15.85 371	7.93 380	29.11 381	21.58 303	20.93 378	25.06 306	22.28 366	11.53 311	14.18 317	7.81 304	0.19 274	0.13 280	0.17 328	0.04 198	0.36 239	0.21 199

AAGNet	7.94 267	1.48 169	9.34 289	7.13 341	0.70 73	5.85 169	5.16 289	15.40 192	14.01 209	20.13 365	24.03 299	15.28 275	11.52 310	12.05 238	15.47 403	0.63 402	0.06 172	0.32 382	0.01 126	0.12 91	0.09 94

G2L-ROB	9.43 316	1.49 175	8.01 218	5.66 237	4.08 326	11.74 288	7.70 378	29.33 386	18.14 266	19.72 356	21.64 273	22.32 368	11.02 297	16.47 373	10.74 358	0.02 143	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.19 133	0.33 259

ttt	9.98 340	1.49 175	7.30 185	6.43 296	3.95 318	14.02 331	5.06 287	33.03 437	29.84 389	14.90 237	30.95 383	14.81 265	9.66 271	15.36 339	11.38 367	0.38 342	0.19 324	0.10 281	0.03 177	0.37 246	0.28 238

knoymous	6.19 197	1.49 175	4.49 61	3.81 102	1.87 210	5.84 167	5.76 310	14.51 172	14.18 212	13.31 214	21.59 271	12.64 223	6.49 203	12.41 259	4.03 216	0.12 248	0.13 280	0.12 299	0.00 1	0.71 355	0.35 268

ac_64	11.10 371	1.49 175	9.88 314	8.24 382	5.45 404	19.12 414	6.46 341	24.10 322	14.34 214	22.80 405	23.87 297	33.28 460	15.54 396	18.87 400	17.26 418	0.28 320	0.12 268	0.02 172	0.02 158	0.26 176	0.63 332

gcap-zeroshot	5.34 145	1.50 179	10.42 330	4.65 153	1.22 143	9.78 254	1.70 114	10.29 104	6.36 102	15.08 244	9.84 124	17.96 322	5.21 159	9.43 129	1.99 86	0.10 239	0.36 400	0.06 230	0.29 378	0.05 36	0.43 291

mmm	7.72 259	1.50 179	8.56 245	5.29 214	1.89 212	14.14 335	5.70 309	18.42 246	11.02 171	16.04 271	23.78 294	17.00 297	10.03 279	12.03 235	7.54 296	0.12 248	0.07 195	0.50 401	0.20 332	0.31 211	0.18 175

test_5	8.51 284	1.50 179	8.19 228	11.06 456	5.00 375	6.91 212	5.67 308	17.50 228	22.09 310	16.07 272	29.63 362	15.28 275	10.78 289	15.94 360	3.65 191	0.00 1	0.00 1	0.26 364	0.08 251	0.31 211	0.35 268

Sa-1000	8.38 281	1.50 179	8.13 223	7.56 360	0.89 108	14.39 339	2.47 196	24.31 324	23.74 332	15.18 253	28.35 345	11.42 203	8.85 252	16.20 369	3.28 179	0.17 267	0.23 352	0.15 320	0.23 346	0.46 277	0.19 187

Pruner-Stereo	6.59 207	1.51 183	8.71 252	6.34 291	0.85 103	5.66 151	4.15 262	13.74 165	11.02 171	18.11 322	22.09 280	15.86 281	5.80 180	11.75 228	5.15 250	0.60 394	0.02 67	0.18 333	0.10 273	0.07 56	0.16 159

iRaftStereo_RVC	4.68 125	1.51 183	6.89 163	4.91 173	0.72 85	5.26 123	0.46 30	17.60 229	10.47 166	9.53 151	15.13 185	5.75 116	3.24 88	8.93 114	2.22 112	0.00 1	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.46 277	0.41 285

HART	3.80 100	1.52 185	5.45 98	4.85 168	0.51 44	4.41 65	0.76 49	12.59 138	5.08 73	5.95 114	12.76 166	6.87 137	1.72 43	10.71 168	1.84 73	0.00 1	0.13 280	0.10 281	0.00 1	0.45 273	0.26 230

testlalala	3.91 103	1.52 185	6.96 167	3.43 69	3.47 301	8.07 235	1.75 131	8.59 73	4.60 58	12.85 199	9.85 125	7.14 144	1.93 49	5.51 28	1.93 78	0.01 92	0.10 241	0.00 1	0.31 389	0.04 28	0.04 40

UPFNet	11.72 382	1.52 185	10.33 328	7.38 349	7.14 454	20.05 421	9.62 405	28.90 379	25.94 356	20.02 361	29.73 363	20.91 351	16.34 404	18.61 398	16.17 410	0.26 317	0.17 311	0.25 361	0.03 177	0.55 317	0.56 322

coex_refinement	11.56 378	1.53 188	7.45 189	8.18 379	5.09 379	17.10 395	7.07 363	31.05 409	32.20 415	18.57 336	30.81 381	25.84 407	12.31 328	13.41 301	19.47 431	0.23 302	0.04 108	0.02 172	0.10 273	0.44 271	0.37 272

model_zeroshot	5.12 134	1.53 188	9.70 309	5.33 218	1.54 179	8.71 243	2.23 177	15.60 198	8.29 143	13.74 218	10.02 131	10.57 191	2.97 83	8.47 92	2.61 134	0.02 143	0.18 317	0.14 314	0.25 362	0.06 41	0.34 263

RAFT_R40	6.91 229	1.53 188	8.45 239	6.79 323	0.77 92	5.86 171	3.82 254	14.85 180	14.53 217	18.05 321	20.03 242	17.06 298	8.69 247	13.40 300	3.84 203	0.14 254	0.02 67	0.14 314	0.00 1	0.09 74	0.05 53

test-1	5.62 170	1.53 188	14.78 408	7.44 353	1.11 127	7.99 233	1.19 76	13.03 148	12.04 183	9.39 150	15.23 187	11.15 201	5.56 168	7.06 59	3.57 184	0.07 229	0.50 433	0.00 1	0.10 273	0.16 116	0.47 302

anonymousdsp2	5.93 182	1.54 192	8.34 229	4.43 141	0.38 23	9.24 251	4.11 259	21.92 300	17.36 252	12.28 180	10.08 132	10.05 185	4.42 126	11.04 183	2.54 132	0.01 92	0.02 67	0.30 380	0.18 314	0.21 141	0.18 175

SA	7.93 266	1.54 192	9.13 281	7.98 374	0.64 63	5.85 169	2.29 182	22.27 302	24.54 345	13.17 209	31.07 387	8.87 171	10.32 284	16.49 374	3.12 169	0.04 183	0.12 268	0.17 328	0.30 385	0.45 273	0.17 167

test_xeample3	3.34 80	1.54 192	7.67 198	3.33 63	0.68 67	5.74 160	1.63 108	12.05 125	3.88 49	6.71 117	3.81 37	3.17 61	3.34 93	10.59 161	2.07 96	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.27 371	0.13 96	0.16 159

MIM_Stereo	7.02 235	1.55 195	10.78 339	4.17 116	0.58 54	5.25 122	1.32 86	19.03 257	12.59 190	16.74 291	28.83 349	13.20 239	5.53 167	12.89 281	7.11 286	0.00 1	0.23 352	0.00 1	0.01 126	0.38 252	0.28 238

fff	6.83 226	1.55 195	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 339	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

IER	9.78 329	1.55 195	9.97 319	4.51 144	5.23 387	13.78 325	5.11 288	26.66 352	22.79 320	19.69 355	29.45 359	16.42 290	18.52 434	13.64 310	7.57 298	0.06 218	0.03 96	0.18 333	0.09 264	0.18 129	0.23 214

GMOStereo	5.97 185	1.55 195	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 327	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

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test-v	5.97 185	1.55 195	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 327	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

test-2	5.97 185	1.55 195	7.18 173	5.17 197	0.71 76	5.54 136	2.21 172	10.54 109	12.86 191	18.29 327	22.01 275	17.06 298	6.27 193	6.62 50	2.43 122	0.00 1	0.23 352	0.12 299	0.00 1	0.46 277	0.10 101

csc	6.83 226	1.55 195	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 339	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

cscssc	6.83 226	1.55 195	7.28 180	3.56 80	0.32 13	4.73 79	1.70 114	15.75 200	31.87 406	15.11 246	20.25 244	6.90 138	12.80 339	8.63 99	5.33 257	0.01 92	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.09 74	0.63 332

AE-Stereo	5.15 135	1.56 204	7.99 216	8.70 390	2.18 229	9.12 249	3.02 223	11.78 122	13.30 204	4.34 87	12.84 167	10.83 194	4.53 136	8.71 104	2.82 148	0.04 183	0.44 417	0.05 216	0.33 397	0.20 137	0.17 167

MaDis-Stereo	2.73 48	1.56 204	6.21 137	2.96 44	2.45 246	1.80 5	0.28 21	7.43 51	5.07 70	2.57 40	3.43 29	7.13 143	4.71 146	5.74 36	2.91 153	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.15 109	0.12 121

MSKI-zero shot	4.76 129	1.56 204	5.98 122	5.14 195	1.13 131	6.55 202	1.55 101	12.76 141	8.06 136	10.44 161	11.50 154	13.47 248	2.38 63	12.07 242	1.90 75	0.01 92	0.20 329	0.02 172	0.29 378	0.14 101	0.14 139

hknet	10.13 346	1.56 204	10.27 327	6.74 320	3.72 307	16.10 377	7.13 366	33.06 438	21.12 296	17.99 318	21.34 266	23.11 374	14.95 383	16.43 372	8.34 320	0.14 254	0.13 280	0.14 314	0.04 198	0.30 199	0.09 94

IGEVStereo-DCA	3.31 79	1.57 208	6.20 132	3.36 64	0.60 59	4.93 99	1.70 114	13.26 151	5.04 65	3.79 72	4.58 50	4.53 91	4.00 112	10.13 148	2.09 99	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.18 314	0.12 91	0.14 139

rrr	3.26 75	1.57 208	7.72 201	3.36 64	0.60 59	4.93 99	1.59 104	10.72 115	5.11 74	3.79 72	4.58 50	4.53 91	4.00 112	10.13 148	2.09 99	0.00 1	0.06 172	0.00 1	0.22 337	0.12 91	0.18 175

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

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

ADStereo(finetuned)	6.68 213	1.59 212	9.70 309	3.49 74	0.68 67	4.79 92	1.75 131	15.33 189	23.64 327	15.56 262	20.68 252	7.30 148	13.85 359	8.71 104	5.17 251	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.25 166	1.05 390

NF-Stereo	6.72 217	1.59 212	8.93 258	6.60 310	0.73 90	6.27 188	3.38 237	20.21 278	18.01 263	13.22 213	19.46 235	11.82 209	6.16 187	12.39 258	4.74 234	0.33 329	0.06 172	0.20 344	0.23 346	0.08 68	0.05 53

OCTAStereo	6.74 220	1.59 212	8.96 265	6.60 310	0.72 85	6.25 186	3.50 238	20.20 272	18.03 264	13.21 210	19.45 233	12.07 220	6.16 187	12.36 257	4.78 235	0.35 336	0.06 172	0.20 344	0.23 346	0.09 74	0.05 53

DCANet	6.46 205	1.59 212	7.28 180	3.51 78	0.68 67	4.77 91	1.75 131	15.33 189	23.62 326	15.55 260	20.73 257	7.31 149	11.56 314	8.83 110	5.26 254	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.26 176	1.11 393

GCAP-Stereo	3.72 97	1.60 216	7.39 187	4.24 123	0.37 20	5.78 162	1.12 71	12.28 128	6.53 105	8.35 136	9.69 123	6.62 132	3.57 99	4.58 20	1.91 76	0.00 1	0.07 195	0.05 216	0.00 1	0.25 166	0.04 40

PSM-softLoss	6.61 211	1.60 216	9.42 292	6.48 298	0.88 106	5.65 146	2.04 165	22.64 305	8.77 148	13.95 221	22.11 282	13.01 231	5.22 160	12.73 275	6.05 270	0.49 375	0.06 172	0.27 365	0.56 434	0.16 116	0.06 64

KMStereo	6.61 211	1.60 216	9.42 292	6.48 298	0.88 106	5.65 146	2.04 165	22.64 305	8.77 148	13.95 221	22.11 282	13.01 231	5.22 160	12.73 275	6.05 270	0.49 375	0.06 172	0.27 365	0.56 434	0.16 116	0.06 64

cf-r	10.06 343	1.60 216	7.99 216	5.82 249	5.70 416	12.92 314	4.78 281	24.18 323	27.47 370	16.91 294	31.02 386	25.12 400	14.05 364	11.63 222	11.01 364	0.03 169	0.03 96	0.05 216	0.03 177	0.43 268	0.39 278

MDST_ROB	17.92 462	1.60 216	13.68 388	13.88 487	6.44 436	43.05 525	14.86 470	42.74 516	41.66 471	43.25 520	42.85 489	28.43 421	17.28 418	29.35 483	16.06 407	0.88 434	0.11 257	0.63 413	0.47 423	0.50 301	0.64 338

G2L-Stereo_test	10.39 352	1.61 221	7.86 207	4.75 160	4.34 347	11.83 290	11.94 447	32.49 429	22.58 317	23.08 409	24.40 300	21.48 357	11.95 322	15.64 346	13.00 377	0.04 183	0.06 172	0.01 154	0.02 158	0.32 221	0.37 272

test_sample6	9.79 330	1.61 221	9.84 313	5.35 221	2.35 241	15.59 366	6.60 350	28.40 371	20.96 292	19.40 348	33.22 421	17.17 306	11.58 315	13.43 302	8.82 328	0.26 317	0.10 241	0.10 281	0.06 237	0.50 301	0.41 285

test_sample5	9.36 312	1.61 221	9.63 300	5.30 215	2.52 249	15.42 362	6.00 320	27.25 358	19.96 282	18.36 332	31.81 401	15.99 283	11.29 303	13.21 294	7.66 301	0.23 302	0.08 215	0.07 241	0.04 198	0.48 286	0.34 263

DualNet	9.49 319	1.61 221	9.63 300	5.30 215	2.52 249	15.42 362	6.00 320	27.25 358	19.96 282	19.40 348	33.22 421	15.99 283	11.29 303	13.21 294	7.66 301	0.23 302	0.08 215	0.07 241	0.04 198	0.48 286	0.34 263

raft+_RVC	6.69 215	1.61 221	5.57 107	6.37 292	4.62 357	6.51 199	6.18 329	20.39 279	23.38 323	10.62 165	17.82 208	9.89 184	5.65 174	10.70 167	3.67 192	0.00 1	0.14 295	0.00 1	0.00 1	0.34 234	0.27 234

AFF-stereo	6.17 196	1.61 221	7.02 169	4.08 110	0.64 63	3.53 36	0.76 49	16.00 208	13.14 198	12.86 200	25.42 311	15.67 278	7.86 233	11.12 189	3.21 176	0.02 143	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.40 260	0.08 89

test_sample3	8.76 291	1.62 227	9.99 321	5.21 208	2.61 255	17.43 399	5.37 294	26.91 356	19.77 280	17.13 298	20.82 259	16.55 293	9.70 273	12.52 269	8.59 324	0.21 287	0.07 195	0.05 216	0.04 198	0.39 255	0.30 247

testlalala2	5.91 181	1.62 227	8.59 247	15.36 499	10.36 498	7.93 232	3.62 251	12.89 142	9.73 159	15.55 260	12.18 161	8.57 168	2.50 73	5.35 27	2.62 136	0.01 92	0.26 374	0.00 1	0.50 427	0.49 295	0.07 74

anonymousa	9.03 297	1.62 227	8.03 220	4.19 119	5.53 406	15.37 359	3.81 253	18.55 250	21.20 298	18.28 326	30.99 385	20.79 350	13.42 347	10.58 159	7.57 298	0.00 1	0.05 139	0.29 376	0.18 314	0.10 85	0.11 114

TestStereo1	7.62 255	1.62 227	7.60 193	10.47 440	1.86 207	4.76 87	2.48 197	19.73 266	22.33 313	16.79 292	26.02 317	9.33 178	9.30 261	15.92 358	3.37 181	0.01 92	0.02 67	0.02 172	0.05 221	0.55 317	0.28 238

SA-5K	7.62 255	1.62 227	7.60 193	10.47 440	1.86 207	4.76 87	2.48 197	19.73 266	22.33 313	16.79 292	26.02 317	9.33 178	9.30 261	15.92 358	3.37 181	0.01 92	0.02 67	0.02 172	0.05 221	0.55 317	0.28 238

CRE-IMP	5.53 157	1.63 232	9.62 299	5.65 235	0.48 42	7.02 215	1.70 114	11.84 123	8.33 144	12.99 205	16.02 193	11.08 198	6.23 191	12.06 240	5.06 247	0.28 320	0.07 195	0.09 262	0.00 1	0.24 162	0.21 199

depthmonostereo	4.02 112	1.64 233	5.29 94	4.40 136	1.19 140	8.04 234	1.16 74	15.24 187	12.52 187	4.62 94	7.49 101	4.11 78	4.80 152	6.61 49	2.71 142	0.04 183	0.21 336	0.11 295	0.07 247	0.07 56	0.02 9

xyz-stereo-finetune2	5.60 169	1.64 233	5.87 117	2.44 19	0.32 13	15.39 360	1.90 153	10.59 113	5.28 80	10.58 162	17.82 208	7.37 151	8.93 254	14.86 332	8.46 322	0.01 92	0.02 67	0.08 251	0.14 297	0.23 156	0.04 40

PAM	6.94 232	1.65 235	14.88 409	5.38 222	1.98 219	14.76 350	1.28 81	14.54 173	6.77 110	15.52 258	9.10 115	24.15 386	11.60 316	12.46 263	2.33 117	0.04 183	0.28 382	0.07 241	0.42 416	0.57 324	0.99 385

test_sample4	9.10 300	1.65 235	9.91 316	5.19 205	2.57 253	16.59 391	5.38 296	27.37 360	19.80 281	17.80 312	27.52 336	15.01 268	11.21 301	12.69 274	8.15 317	0.21 287	0.07 195	0.06 230	0.03 177	0.43 268	0.30 247

DeepStereo_RVC	5.65 171	1.65 235	9.06 276	5.21 208	0.56 51	5.55 140	1.84 145	12.16 127	7.22 126	13.94 220	14.96 183	12.58 222	10.27 283	11.25 200	5.81 267	0.39 352	0.10 241	0.11 295	0.00 1	0.18 129	0.22 206

111	7.26 246	1.65 235	7.28 180	3.56 80	0.32 13	10.76 271	3.53 243	20.55 281	27.51 371	10.07 156	16.62 199	14.30 255	9.53 269	12.02 234	5.87 268	0.14 254	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.31 211	1.14 397

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 153	1.66 239	7.56 192	3.49 74	0.40 24	2.75 14	0.67 42	16.07 209	14.76 218	12.27 178	18.67 224	11.95 214	8.08 239	7.84 75	2.89 150	0.01 92	0.06 172	0.00 1	0.00 1	0.37 246	0.04 40

CAS++	4.07 114	1.67 240	6.02 125	4.17 116	1.02 117	4.26 58	1.68 111	19.10 260	10.01 163	9.18 147	9.17 117	1.98 48	1.41 31	9.54 131	1.73 66	0.02 143	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.32 221	0.11 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
plain	4.15 115	1.67 240	9.97 319	4.86 169	2.97 281	3.27 24	1.41 89	8.20 66	5.51 87	3.37 61	16.69 200	3.03 58	2.71 76	14.44 324	3.91 205	0.14 254	0.00 1	0.03 189	0.01 126	0.69 350	0.14 139

CASS	8.15 274	1.67 240	7.68 199	8.25 383	1.52 177	14.39 339	2.72 209	22.65 307	17.23 249	15.42 256	22.68 287	13.47 248	11.87 320	12.44 260	6.07 273	0.96 439	0.05 139	0.12 299	0.01 126	0.71 355	3.14 463
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	6.75 222	1.67 240	12.34 362	4.67 154	1.47 169	10.01 257	2.24 178	26.43 349	17.22 248	14.72 233	12.75 165	7.02 142	9.68 272	8.44 91	5.26 254	0.01 92	0.04 108	0.05 216	0.09 264	0.35 238	0.55 318

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

rafts_anoy	6.02 190	1.67 240	6.27 138	6.53 303	4.98 372	5.30 125	2.53 200	13.77 167	21.01 293	12.70 197	16.23 196	8.56 167	5.65 174	9.09 121	5.22 252	0.04 183	0.31 388	0.09 262	0.03 177	0.25 166	0.17 167

ACVNet	10.36 351	1.68 246	5.49 101	6.01 269	2.75 266	12.78 312	3.56 245	21.89 297	34.81 435	14.96 239	30.78 379	24.72 396	13.88 361	15.81 352	17.20 416	0.13 252	0.01 23	0.06 230	0.06 237	0.51 305	0.15 154

acv_ft	12.16 391	1.68 246	11.97 359	7.70 364	6.20 427	19.61 418	5.52 303	25.78 339	34.81 435	25.62 438	30.78 379	24.72 396	13.20 346	15.81 352	18.80 427	0.13 252	0.01 23	0.06 230	0.06 237	0.63 339	0.15 154

GwcNet-ADL	8.48 282	1.70 248	9.38 290	7.10 338	2.78 268	6.74 209	6.57 348	30.15 395	26.01 359	15.15 251	17.77 207	13.93 252	6.96 217	12.96 286	9.91 342	0.48 374	0.72 455	0.01 154	0.01 126	0.51 305	0.84 366

RASNet	11.59 379	1.71 249	10.36 329	6.30 289	5.66 412	15.48 364	6.12 327	34.50 456	20.86 291	16.61 286	32.51 412	22.04 363	23.00 457	19.44 409	16.15 409	0.71 408	0.03 96	0.05 216	0.01 126	0.15 109	0.13 134

PAM_32	6.82 225	1.73 250	14.16 395	5.34 220	1.47 169	13.84 328	0.88 57	14.75 179	6.34 101	14.22 227	9.14 116	24.94 399	11.87 320	12.50 266	2.79 147	0.14 254	0.27 379	0.09 262	0.42 416	0.54 313	0.89 373

ICVP	10.07 344	1.73 250	6.11 129	9.08 398	3.31 292	12.25 303	6.56 347	26.30 348	22.52 316	16.49 283	31.80 400	26.94 416	12.42 330	11.35 204	10.92 359	1.17 453	0.57 444	0.17 328	0.10 273	0.58 328	1.07 392
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	9.71 327	1.73 250	6.09 128	7.47 356	4.27 337	10.06 258	6.00 320	29.14 382	21.74 307	15.76 265	32.88 417	22.63 369	13.18 344	12.94 285	9.12 335	0.09 234	0.02 67	0.07 241	0.10 273	0.70 353	0.24 221

Patchmatch Stereo++	5.56 165	1.74 253	9.01 270	5.09 184	0.41 26	5.66 151	2.40 193	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.08 211	13.02 233	6.74 210	11.59 218	4.01 214	0.78 419	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	5.50 156	1.74 253	9.03 274	5.09 184	0.42 31	5.66 151	1.98 161	12.50 131	7.01 122	12.52 185	18.13 216	12.96 229	6.77 214	11.11 188	3.83 201	0.72 410	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

ROB_FTStereo_v2	5.53 157	1.74 253	8.97 267	5.09 184	0.42 31	5.64 145	2.02 163	12.50 131	7.00 117	12.51 184	18.10 213	12.99 230	6.72 209	11.50 210	4.04 217	0.70 406	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.23 214

ROB_FTStereo	5.49 155	1.74 253	8.96 265	5.09 184	0.42 31	5.65 146	1.68 111	12.53 136	7.00 117	12.53 191	18.00 210	13.02 233	6.74 210	11.51 211	3.81 200	0.60 394	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

HUI-Stereo	5.48 153	1.74 253	9.01 270	5.08 183	0.42 31	5.65 146	2.77 212	12.55 137	7.03 124	12.54 193	18.10 213	13.07 237	6.71 208	9.92 142	3.74 194	0.61 398	0.08 215	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.23 214

iGMRVC	5.54 160	1.74 253	9.01 270	5.09 184	0.42 31	5.66 151	1.81 142	12.61 140	7.02 123	12.52 185	18.11 215	13.02 233	6.64 206	11.57 215	4.16 218	0.82 426	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.21 199

iRAFT	5.56 165	1.74 253	9.01 270	5.09 184	0.41 26	5.66 151	2.40 193	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.08 211	13.02 233	6.74 210	11.59 218	4.01 214	0.78 419	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

RAFT-IKP	5.53 157	1.74 253	8.95 262	5.09 184	0.41 26	5.45 132	2.08 168	12.52 133	7.00 117	12.52 185	18.13 216	12.93 228	6.79 215	11.59 218	3.99 212	0.80 424	0.09 225	0.09 262	0.00 1	0.22 144	0.22 206

EAI-Stereo	5.21 139	1.74 253	8.46 240	5.69 239	1.37 165	5.67 156	3.52 242	18.77 254	5.65 88	9.75 152	16.08 194	6.36 127	3.57 99	11.73 226	3.64 189	0.01 92	0.33 395	0.03 189	1.06 464	0.21 141	0.65 340

anonymousdsp	3.51 87	1.75 262	5.66 111	3.49 74	1.13 131	5.04 113	1.74 128	13.69 162	5.07 70	4.83 101	5.42 74	4.25 82	4.44 129	11.14 190	1.98 84	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.31 211	0.13 134

DCRE	6.07 194	1.75 262	8.41 235	7.20 343	3.82 313	6.48 196	4.18 266	15.52 195	10.42 165	9.24 148	22.47 285	11.71 207	5.46 165	10.62 163	3.02 162	0.02 143	0.26 374	0.05 216	0.30 385	0.15 109	0.24 221

IGEV-Stereo	3.52 88	1.75 262	5.67 112	3.49 74	1.12 129	5.04 113	1.73 127	13.70 163	5.07 70	4.83 101	5.42 74	4.27 83	4.43 128	11.15 195	1.98 84	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.31 211	0.12 121
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	7.39 248	1.75 262	7.24 178	3.26 58	3.18 285	5.04 113	6.40 338	19.04 258	15.70 233	20.71 376	32.13 407	10.69 193	5.91 182	10.45 157	4.60 230	0.40 355	0.07 195	0.21 349	0.13 291	0.54 313	0.41 285

MyStereo06	6.40 201	1.76 266	13.15 375	6.19 283	4.40 349	7.09 216	9.95 410	16.68 218	6.98 116	12.91 201	10.76 147	17.84 319	5.71 176	9.97 144	3.39 183	0.06 218	0.10 241	0.02 172	0.04 198	0.73 360	0.29 244

MyStereo05	9.29 309	1.76 266	8.95 262	6.19 283	4.40 349	7.09 216	9.95 410	31.21 411	40.82 468	17.31 302	12.93 170	10.33 189	12.52 335	13.93 313	7.05 285	0.06 218	0.10 241	0.02 172	0.04 198	0.73 360	0.29 244

ff7	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

ffff	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

11t	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

ccc-4	3.48 83	1.76 266	6.20 132	3.45 70	1.13 131	5.02 107	1.70 114	13.26 151	5.04 65	4.66 96	5.47 77	3.49 64	4.70 142	11.14 190	2.01 88	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.18 314	0.30 199	0.14 139

CoDeX	9.24 304	1.77 272	9.54 296	6.08 275	3.79 311	16.45 389	6.76 356	26.15 346	25.03 346	17.18 300	25.12 308	14.69 263	11.68 317	12.22 249	6.71 280	0.30 323	0.20 329	0.15 320	0.02 158	0.23 156	0.68 343

PCWNet_CMD	9.64 323	1.77 272	10.59 333	4.80 163	2.90 273	16.25 387	2.42 195	29.37 388	34.10 429	17.41 303	22.04 279	19.10 337	7.70 227	12.05 238	6.86 282	0.22 293	0.45 422	0.80 429	0.22 337	3.11 455	0.69 345

MSMDNet	9.64 323	1.77 272	10.63 334	4.83 164	2.90 273	16.35 388	2.37 188	29.33 386	34.29 432	17.43 305	22.10 281	19.05 336	7.79 232	12.11 246	6.87 283	0.23 302	0.46 424	0.67 418	0.21 334	2.77 446	0.60 328

rvit_stereo_0081	3.93 105	1.78 275	8.60 248	6.26 287	1.73 193	3.48 31	2.36 185	7.71 57	15.81 235	4.41 90	5.39 72	5.14 104	3.94 109	7.95 78	3.57 184	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.01 126	0.39 255	0.10 101

rvit_stereo_0082	3.93 105	1.78 275	8.60 248	6.26 287	1.73 193	3.48 31	2.36 185	7.71 57	15.81 235	4.41 90	5.39 72	5.14 104	3.94 109	7.95 78	3.57 184	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.01 126	0.39 255	0.10 101

DispNO	9.33 311	1.78 275	15.84 415	5.73 246	5.74 417	12.24 302	4.81 285	25.06 329	21.10 295	16.70 290	20.86 260	17.78 317	11.76 318	16.74 378	8.85 329	0.22 293	0.15 300	0.03 189	0.12 286	0.41 263	0.64 338

THIR-Stereo	9.38 314	1.78 275	8.50 243	4.74 157	0.71 76	15.92 372	11.93 446	16.39 212	21.56 302	24.27 417	32.07 405	14.40 256	14.14 367	11.49 209	8.39 321	0.05 202	0.25 371	0.10 281	0.05 221	0.33 228	0.58 325

HSM	11.33 373	1.80 279	7.04 171	6.13 280	3.99 324	16.16 381	6.92 360	29.69 392	19.39 276	22.95 406	26.05 320	41.08 502	15.79 399	20.25 426	8.89 332	0.02 143	0.03 96	0.01 154	0.00 1	0.15 109	0.34 263

iRaft-Stereo_5w	8.70 290	1.81 280	9.33 288	5.83 251	3.78 309	4.87 95	11.12 434	15.86 207	14.80 219	15.23 254	26.36 323	21.49 358	12.91 342	15.94 360	12.73 376	0.58 389	0.05 139	0.08 251	0.09 264	0.85 373	0.33 259

DCVSM-stereo	9.70 325	1.83 281	11.36 349	5.81 248	3.59 305	10.57 267	3.00 221	18.71 252	22.11 311	23.79 415	19.02 229	29.73 429	17.68 423	13.33 298	9.11 334	0.21 287	1.14 475	0.27 365	0.06 237	0.75 366	1.89 429

iRaft-Stereo_20w	6.06 193	1.84 282	12.04 360	4.23 122	1.67 187	6.77 210	2.22 176	18.73 253	6.08 96	14.72 233	10.33 138	13.42 247	8.14 240	15.88 355	3.08 168	0.01 92	0.24 363	0.13 310	0.39 412	0.61 333	0.71 350

STrans-v2	7.98 271	1.84 282	9.42 292	4.84 167	1.48 172	12.23 301	10.05 415	19.06 259	12.32 186	13.63 216	26.06 321	18.13 328	12.35 329	12.99 289	3.99 212	0.01 92	0.01 23	0.18 333	0.01 126	0.22 144	0.83 364

delet	12.65 404	1.85 284	11.36 349	7.71 366	6.22 429	22.52 438	10.22 423	28.14 369	37.67 454	19.66 354	29.24 352	21.00 353	15.99 401	21.97 442	17.77 421	0.03 169	0.07 195	0.19 341	0.04 198	0.60 331	0.75 356

MSCF	3.01 62	1.87 285	5.23 89	3.98 108	0.70 73	5.42 130	1.48 92	8.59 73	4.59 57	5.05 105	6.40 88	1.76 42	7.07 218	5.69 34	1.36 44	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.63 439	0.16 116	0.24 221

SGM-Forest	12.92 408	1.87 285	6.61 146	5.68 238	2.05 224	23.19 444	11.30 437	34.24 452	30.77 397	26.54 446	31.99 403	29.98 432	15.74 398	21.17 439	13.36 382	1.05 446	0.33 395	0.84 436	0.01 126	0.71 355	0.97 381
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DISCO	16.36 441	1.88 287	16.15 417	7.78 368	4.19 332	26.92 473	10.21 422	30.31 401	44.26 488	21.35 390	33.91 433	35.80 478	22.40 455	35.65 507	33.87 506	0.18 270	0.08 215	0.04 209	0.04 198	1.71 419	0.54 317

TransformOpticalFlow	7.76 261	1.90 288	9.31 287	5.50 229	1.18 139	6.97 214	8.27 382	17.86 239	13.21 200	14.58 231	29.13 351	19.01 334	10.85 290	12.51 267	3.69 193	0.01 92	0.04 108	0.20 344	0.04 198	0.17 126	0.84 366

CroCo-Stereo	3.27 77	1.90 288	7.18 173	8.50 388	1.11 127	0.96 2	0.97 63	10.18 100	8.20 141	3.59 67	4.69 57	8.02 160	4.53 136	2.75 5	2.34 118	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.11 114
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DMCA	8.51 284	1.90 288	9.96 318	5.16 196	4.14 331	10.29 261	4.46 273	25.52 334	19.55 277	16.33 279	20.69 253	17.59 314	11.26 302	10.42 156	11.36 366	0.50 378	0.08 215	0.35 385	0.05 221	0.36 239	0.31 255

CFNet_ucs	10.25 348	1.91 291	11.88 357	4.98 175	4.08 326	15.11 354	3.57 247	28.02 367	31.98 412	18.21 325	25.20 309	23.27 377	9.38 265	13.38 299	7.22 287	0.23 302	0.81 462	1.65 467	0.22 337	3.01 451	0.93 378

ProNet	3.61 92	1.91 291	6.17 131	3.31 62	0.67 66	5.51 133	6.46 341	12.60 139	6.23 98	3.18 56	4.80 62	3.64 70	3.57 99	11.15 195	2.11 103	0.02 143	0.21 336	0.01 154	0.01 126	0.41 263	0.14 139

CFNet_pseudo	9.58 320	1.91 291	10.73 337	4.53 145	2.91 275	14.26 336	2.75 211	26.73 354	32.14 413	17.10 297	23.02 289	22.14 365	8.74 250	12.17 248	7.43 291	0.20 282	0.45 422	1.24 461	0.24 356	2.49 440	0.49 310

psm_up	13.18 413	1.91 291	8.81 255	9.59 416	5.84 422	15.17 357	11.37 439	38.74 494	30.81 398	20.66 375	30.32 372	30.00 433	23.12 458	19.19 406	16.02 406	0.58 389	0.10 241	0.17 328	0.01 126	0.65 345	0.55 318

MyStereo07	4.38 118	1.92 295	5.06 81	6.09 276	4.31 343	6.54 200	9.96 412	15.35 191	5.15 75	4.34 87	5.65 82	3.15 60	5.77 179	11.33 203	1.81 72	0.06 218	0.10 241	0.03 189	0.04 198	0.63 339	0.30 247

MyStereo04	9.24 304	1.92 295	8.78 254	6.09 276	4.31 343	6.54 200	9.96 412	32.24 428	41.99 476	14.26 228	11.98 158	12.00 216	12.01 323	13.93 313	7.53 295	0.06 218	0.10 241	0.03 189	0.04 198	0.63 339	0.30 247

ccs_rob	9.61 322	1.92 295	10.72 336	4.55 146	2.89 272	14.33 338	2.86 218	26.85 355	32.36 416	17.05 295	22.91 288	22.12 364	8.70 248	12.10 244	7.44 292	0.19 274	0.44 417	1.38 463	0.25 362	2.68 443	0.57 323

DIP-Stereo	6.74 220	1.93 298	10.02 324	4.28 131	1.64 185	13.54 323	1.52 98	15.16 185	6.63 107	14.30 229	26.81 329	10.90 195	5.19 158	14.78 331	7.56 297	0.00 1	0.06 172	0.05 216	0.00 1	0.17 126	0.17 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	7.66 257	1.94 299	9.40 291	7.72 367	6.03 423	12.99 315	3.10 226	19.47 263	18.51 269	12.27 178	18.43 219	8.28 162	10.16 281	11.38 205	5.62 264	0.36 338	0.62 448	4.36 497	0.30 385	1.72 420	0.55 318

rvit_stereo_0083	4.53 120	1.94 299	9.94 317	7.12 340	1.67 187	4.98 103	2.80 215	8.25 68	18.22 267	4.76 100	7.78 104	6.41 128	4.87 153	7.54 71	3.74 194	0.11 243	0.04 108	0.00 1	0.01 126	0.24 162	0.16 159

GwcNet-RSSM	10.65 358	1.94 299	8.57 246	6.89 329	5.26 392	12.26 304	5.21 290	25.80 341	31.50 403	16.67 288	33.52 427	23.70 384	13.88 361	12.84 279	13.67 385	0.05 202	0.10 241	0.14 314	0.02 158	0.65 345	0.39 278

iResNet_ROB	11.71 381	1.96 302	10.77 338	6.01 269	3.68 306	15.13 356	2.34 184	31.72 417	37.58 453	26.16 443	32.77 414	25.88 408	15.34 394	16.35 371	7.94 310	0.19 274	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.31 211	0.12 121

G2L-Stereo	10.09 345	1.97 303	9.53 295	7.09 336	4.21 333	9.10 248	8.53 389	29.05 380	22.51 315	19.28 347	25.57 313	22.70 371	10.67 287	15.44 345	14.88 399	0.25 313	0.04 108	0.08 251	0.01 126	0.36 239	0.42 288

RAFT_CTSACE	8.24 276	1.97 303	8.39 232	6.89 329	5.11 382	5.86 171	2.63 206	14.62 176	16.88 245	23.52 414	34.77 437	16.02 285	7.37 223	17.91 389	2.23 113	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.03 177	0.39 255	0.05 53

GES	8.51 284	1.98 305	11.82 356	6.39 294	1.77 199	12.36 305	6.22 330	21.55 290	21.34 300	19.02 344	26.02 317	8.79 169	9.34 264	13.94 315	7.24 288	0.38 342	0.10 241	0.30 380	0.14 297	0.69 350	0.73 353

GASTEREO	3.18 68	1.99 306	5.13 84	4.28 131	0.70 73	5.59 142	1.49 96	8.66 76	4.94 64	5.17 108	6.84 92	1.58 40	7.14 219	7.72 74	1.38 45	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.64 440	0.08 68	0.23 214

tt1	5.27 141	1.99 306	5.11 83	6.02 272	0.26 4	10.59 269	4.22 267	18.45 247	16.31 240	6.75 119	8.95 113	4.75 96	9.15 258	10.82 176	1.61 57	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.26 176	0.14 139

HI	8.30 277	2.00 308	6.75 153	4.58 150	5.15 385	4.16 49	0.50 33	17.99 241	9.24 155	25.03 428	28.22 342	20.23 347	12.47 332	17.93 390	11.49 368	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.05 221	0.08 68	0.05 53

CoSv	8.30 277	2.00 308	6.75 153	4.58 150	5.15 385	4.16 49	0.50 33	17.99 241	9.24 155	25.03 428	28.22 342	20.23 347	12.47 332	17.93 390	11.49 368	0.00 1	0.10 241	0.00 1	0.05 221	0.08 68	0.05 53

ACVNet-DCA	5.28 142	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	20.20 272	11.88 179	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 274	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.25 166	0.20 192

xx1	5.99 189	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	17.84 235	15.48 228	6.95 125	10.01 127	16.02 285	11.15 299	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.02 172	0.05 221	0.25 166	0.20 192

1test111	5.59 168	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	20.20 272	11.88 179	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 274	11.09 186	7.45 293	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.25 166	0.20 192

cc1	5.34 145	2.00 308	4.99 77	5.89 255	0.26 4	10.85 276	5.38 296	17.85 237	15.48 228	6.95 125	10.01 127	4.49 88	9.78 274	10.79 171	1.59 54	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.04 198	0.30 199	0.13 134

ToySt	10.51 356	2.00 308	15.67 413	5.33 218	0.95 114	14.97 351	9.51 403	24.02 320	27.37 368	14.61 232	24.67 304	24.56 390	14.70 381	16.86 379	13.35 381	0.06 218	0.23 352	0.03 189	0.09 264	0.62 336	0.67 342

pcwnet_v2	12.32 394	2.00 308	17.53 432	7.79 369	5.69 415	17.06 394	3.69 252	36.52 475	46.17 495	20.55 370	29.39 358	16.50 291	13.00 343	15.70 348	9.32 337	0.50 378	1.00 472	0.34 384	0.24 356	2.00 430	1.38 408

PSMNet-ADL	9.88 337	2.01 316	6.80 159	9.18 402	4.26 336	15.11 354	3.50 238	27.12 357	24.42 344	14.72 233	18.96 227	25.32 403	13.43 348	15.76 350	14.04 389	0.79 423	0.78 461	0.00 1	0.02 158	0.26 176	1.18 401

DSFCA	11.85 386	2.01 316	12.93 371	5.40 225	6.87 447	15.36 358	10.45 426	30.68 405	31.84 405	25.99 440	23.52 292	22.03 362	14.05 364	20.28 429	12.46 372	0.57 388	0.41 407	0.28 372	0.38 410	1.02 383	0.47 302

ISRNet	12.26 393	2.02 318	17.38 428	12.71 476	6.24 432	7.39 220	1.62 107	29.23 385	31.94 411	22.65 402	35.28 438	24.62 391	15.27 392	15.28 336	13.76 387	0.78 419	1.00 472	2.30 479	0.52 430	0.92 380	4.29 475

RALCasStereoNet	5.95 184	2.02 318	7.09 172	7.06 335	5.10 381	6.36 193	5.44 302	13.97 170	13.25 202	9.93 154	17.45 204	10.37 190	3.89 108	11.64 223	4.24 221	0.02 143	0.46 424	0.10 281	0.00 1	0.20 137	0.31 255

UNet	12.64 403	2.02 318	13.36 377	6.85 328	7.76 468	25.31 462	4.74 280	34.10 448	28.19 375	20.03 362	31.07 387	27.02 418	17.36 419	20.18 423	13.87 388	0.06 218	0.05 139	0.27 365	0.01 126	0.23 156	0.39 278

ITSA-stereo	11.44 376	2.03 321	10.92 344	5.90 259	1.78 201	12.05 299	4.17 263	36.77 477	49.15 504	18.17 323	18.53 223	21.79 360	12.59 336	15.74 349	14.05 390	0.45 366	0.39 403	0.28 372	0.29 378	0.98 381	2.81 451

IGEV_Zeroshot_test	5.28 142	2.03 321	14.26 398	6.09 276	1.33 157	4.32 60	1.03 70	14.46 171	6.50 104	13.33 215	11.89 157	11.01 196	3.45 94	10.71 168	3.64 189	0.03 169	0.22 346	0.15 320	0.26 366	0.80 369	0.20 192

CroCo-Stereo Lap2	4.01 111	2.03 321	8.14 224	9.82 422	6.03 423	1.11 3	0.79 52	9.71 91	7.98 135	3.26 57	4.99 66	9.08 175	5.80 180	6.08 41	4.39 225	0.00 1	0.05 139	0.00 1	0.00 1	0.71 355	0.30 247

DAS	10.80 367	2.03 321	13.96 390	9.01 396	6.23 430	14.67 348	7.38 371	21.59 291	32.58 419	18.67 338	28.13 340	19.20 339	17.08 416	16.54 375	7.31 289	0.58 389	0.01 23	0.29 376	0.01 126	0.47 284	0.20 192

SepStereo	11.34 374	2.03 321	13.96 390	9.01 396	6.23 430	14.67 348	7.38 371	21.59 291	32.58 419	18.67 338	28.13 340	19.20 339	17.08 416	27.36 473	7.31 289	0.58 389	0.01 23	0.29 376	0.01 126	0.47 284	0.20 192

HH	5.47 150	2.08 326	9.00 268	4.88 170	1.07 124	4.93 99	3.60 249	16.68 218	6.83 111	8.39 137	12.14 159	15.05 269	9.06 256	12.68 271	1.93 78	0.02 143	0.17 311	0.18 333	0.00 1	0.28 186	0.48 306

HanStereo	5.47 150	2.08 326	9.00 268	4.88 170	1.07 124	4.93 99	3.60 249	16.68 218	6.83 111	8.39 137	12.14 159	15.05 269	9.06 256	12.68 271	1.93 78	0.02 143	0.17 311	0.18 333	0.00 1	0.28 186	0.48 306

MMNet	12.97 409	2.08 326	12.74 368	6.98 331	6.27 434	26.39 470	4.73 279	23.10 312	41.79 473	25.48 436	32.29 410	21.09 355	17.79 424	19.52 411	17.90 423	0.19 274	0.07 195	0.10 281	0.00 1	0.37 246	0.59 327

rvit_stereo_0080	3.98 108	2.11 329	7.62 195	3.68 92	1.90 214	4.16 49	7.60 376	9.69 89	8.13 138	5.08 106	7.39 98	6.27 124	4.44 129	6.73 54	3.92 206	0.20 282	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.12 121

whm_eth	3.98 108	2.11 329	7.62 195	3.68 92	1.90 214	4.16 49	7.60 376	9.69 89	8.13 138	5.08 106	7.39 98	6.27 124	4.44 129	6.73 54	3.92 206	0.20 282	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.12 121

hitnet-ft	12.04 389	2.11 329	6.14 130	7.27 344	3.90 315	25.98 465	3.56 245	22.56 304	23.74 332	20.55 370	33.81 431	31.59 446	18.67 437	19.47 410	17.20 416	0.42 361	1.36 480	0.35 385	0.07 247	1.11 390	0.86 370

UCFNet_RVC	9.48 317	2.12 332	4.89 74	7.03 332	3.78 309	16.05 373	6.37 337	28.25 370	20.00 284	15.93 270	23.07 290	25.21 401	12.79 338	12.57 270	8.01 311	0.07 229	0.04 108	1.17 452	0.23 346	1.31 404	0.69 345

SGM_RVC	19.52 474	2.12 332	6.79 158	6.59 307	1.33 157	38.20 515	15.74 481	38.13 489	34.07 428	45.71 525	41.91 483	51.41 532	38.10 518	38.77 523	27.80 490	0.61 398	0.36 400	0.51 402	0.33 397	1.03 384	0.90 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IIG-Stereo	7.41 250	2.13 334	8.55 244	10.02 430	1.76 197	6.82 211	1.53 99	17.17 225	15.84 237	18.74 340	20.30 248	18.01 323	8.39 243	12.89 281	5.22 252	0.27 319	0.03 96	0.03 189	0.00 1	0.16 116	0.30 247

RAFT	8.51 284	2.16 335	8.93 258	8.14 378	0.81 99	12.63 309	8.49 388	16.34 211	15.56 231	22.31 397	18.99 228	19.29 341	11.39 308	17.57 385	6.05 270	0.01 92	0.19 324	0.27 365	0.02 158	0.64 343	0.45 299

StereoVision	7.21 245	2.17 336	9.29 285	9.43 407	3.91 317	5.09 117	1.91 154	20.04 270	17.37 253	8.57 141	29.59 361	11.08 198	6.76 213	12.44 260	4.71 232	0.54 385	0.05 139	0.16 326	0.03 177	0.82 370	0.30 247

LL-Strereo2	5.54 160	2.17 336	9.12 279	5.65 235	2.54 252	6.48 196	2.27 181	15.08 182	7.79 134	10.99 168	10.26 137	15.94 282	3.50 98	13.25 297	3.63 188	0.00 1	0.13 280	1.34 462	0.10 273	0.30 199	0.19 187

ADLNet2	12.44 398	2.17 336	12.84 370	9.17 401	5.82 420	20.00 420	10.13 419	32.53 431	36.22 447	18.62 337	19.39 232	21.96 361	17.07 415	21.43 440	19.42 430	0.24 307	0.15 300	0.06 230	0.08 251	0.86 374	0.57 323

CFNet-ft	9.87 335	2.18 339	5.49 101	7.45 354	5.25 389	15.76 368	5.98 318	21.89 297	21.87 308	14.96 239	30.02 367	25.68 405	13.68 353	12.46 263	10.94 361	0.08 232	0.06 172	1.83 468	0.22 337	1.09 387	0.43 291

CFNet_RVC	9.87 335	2.18 339	5.49 101	7.45 354	5.25 389	15.76 368	5.98 318	21.89 297	21.87 308	14.96 239	30.02 367	25.68 405	13.68 353	12.46 263	10.94 361	0.08 232	0.06 172	1.83 468	0.22 337	1.09 387	0.43 291

ADLNet	12.34 396	2.22 341	10.14 325	8.38 385	6.78 445	17.56 401	9.05 393	33.21 441	26.28 361	27.06 450	26.01 316	26.80 412	13.76 356	16.99 381	18.74 426	0.24 307	0.39 403	0.23 357	0.10 273	0.64 343	2.16 442

MLCV	9.32 310	2.22 341	12.55 366	5.22 210	1.32 155	13.79 326	1.35 87	21.14 287	23.65 328	21.91 394	31.37 391	17.14 305	7.57 225	16.00 363	10.18 348	0.22 293	0.01 23	0.03 189	0.02 158	0.40 260	0.29 244

AIO-test2	7.01 234	2.23 343	6.87 161	8.42 386	5.28 395	9.03 246	5.32 293	25.92 342	23.54 324	6.78 121	20.55 251	5.25 108	3.58 102	9.56 132	2.50 129	3.96 494	0.04 108	0.03 189	0.47 423	0.56 323	0.33 259

GCAP-BAT	4.57 122	2.24 344	7.50 190	3.14 49	4.24 334	5.93 174	1.88 149	9.03 81	5.80 91	13.03 206	12.47 164	8.46 166	2.89 81	11.02 182	2.94 155	0.00 1	0.12 268	0.01 154	0.28 374	0.05 36	0.28 238

test_sample7	10.45 353	2.24 344	9.90 315	5.32 217	2.01 222	14.98 352	7.44 373	28.75 374	23.91 335	24.38 422	21.03 262	24.64 392	17.82 426	13.58 307	9.82 339	0.59 393	0.87 467	0.39 392	0.12 286	0.66 349	0.47 302

raft_robust	7.97 270	2.26 346	6.75 153	5.83 251	0.72 85	5.57 141	0.84 54	33.59 443	34.21 431	18.17 323	19.88 241	6.50 130	5.62 172	15.33 337	2.83 149	0.03 169	0.23 352	0.00 1	0.37 408	0.32 221	0.39 278

NINENet	10.74 363	2.29 347	10.44 331	8.03 375	5.09 379	17.62 405	2.79 213	38.69 493	33.24 424	18.35 331	26.31 322	14.49 258	9.40 266	15.88 355	10.57 354	0.41 357	0.21 336	0.29 376	0.00 1	0.42 266	0.23 214

GANet-ADL	8.36 280	2.31 348	8.44 238	7.39 351	2.65 259	12.58 308	5.24 291	29.55 390	25.24 348	14.19 226	16.70 201	17.07 303	6.91 216	10.65 165	6.26 276	0.38 342	0.39 403	0.10 281	0.12 286	0.75 366	0.28 238

CFNet	10.67 359	2.33 349	8.90 257	6.66 314	4.09 328	16.05 373	4.26 268	30.44 403	31.01 399	18.53 335	26.48 325	23.69 383	13.68 353	15.27 335	10.59 356	0.05 202	0.02 67	0.44 394	0.05 221	0.73 360	0.23 214

ACRE	7.07 238	2.38 350	13.26 376	7.36 348	4.86 363	10.28 260	4.40 269	15.51 194	13.69 207	17.22 301	19.23 230	8.00 158	4.20 118	10.64 164	8.50 323	0.33 329	0.32 391	0.03 189	0.14 297	0.37 246	0.77 360

rvit_stereo_0081_aga	3.72 97	2.39 351	8.60 248	5.27 213	2.99 282	5.02 107	1.94 158	8.12 65	6.24 99	6.74 118	6.85 93	5.85 118	3.28 90	7.31 63	3.04 164	0.02 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 330	0.22 206

ssnet_v2	13.23 414	2.43 352	11.25 346	7.34 346	2.92 277	23.05 443	12.95 453	35.93 470	32.92 423	21.23 388	25.38 310	28.81 422	15.22 391	22.57 447	19.81 434	0.18 270	0.08 215	0.19 341	0.05 221	1.24 398	1.06 391

CIPLG	7.15 241	2.44 353	12.82 369	7.38 349	4.93 367	10.51 265	4.56 275	15.17 186	13.25 202	17.45 306	19.75 239	8.42 164	4.60 140	11.41 207	8.31 318	0.33 329	0.32 391	0.03 189	0.14 297	0.37 246	0.72 352

SGM-ForestM	23.72 506	2.44 353	9.13 281	7.43 352	2.25 233	44.80 526	19.11 502	44.90 526	49.97 510	50.74 532	51.18 517	62.06 545	45.83 533	44.96 533	33.88 507	1.00 442	0.84 464	0.78 425	0.62 438	1.29 401	1.11 393

AASNet	12.49 400	2.46 355	10.49 332	9.82 422	6.86 446	17.33 397	6.73 353	41.09 507	37.86 456	22.53 401	29.11 350	16.68 294	13.48 351	14.54 329	17.87 422	0.20 282	0.02 67	0.78 425	0.05 221	1.18 393	0.76 357

MyStereo8	7.13 239	2.48 356	10.86 342	6.81 325	4.98 372	10.73 270	1.42 90	14.58 175	9.73 159	15.75 264	23.16 291	12.17 221	7.96 237	9.85 140	10.21 350	0.04 183	0.19 324	0.08 251	0.21 334	0.58 328	0.82 363

IPLGR_C	7.16 242	2.48 356	12.98 372	7.52 358	4.91 366	10.56 266	4.59 277	15.63 199	14.12 211	17.42 304	18.87 226	8.00 158	4.59 139	10.76 170	8.81 327	0.32 327	0.32 391	0.03 189	0.13 291	0.36 239	0.76 357

GEStereo_RVC	12.81 406	2.49 358	13.64 386	9.68 418	4.97 370	18.16 407	11.30 437	31.26 412	47.47 497	19.84 357	26.97 330	19.03 335	13.19 345	20.14 422	14.86 398	0.83 428	0.51 437	0.10 281	0.13 291	0.54 313	0.99 385

RALAANet	6.49 206	2.49 358	9.69 308	7.09 336	4.98 372	6.23 185	1.68 111	19.90 269	14.26 213	15.04 243	14.56 177	12.69 225	4.38 124	12.91 283	3.07 167	0.02 143	0.07 195	0.00 1	0.10 273	0.51 305	0.15 154

TestStereo	6.02 190	2.55 360	7.33 186	5.57 231	1.68 190	6.05 182	1.78 136	13.73 164	16.40 243	10.87 167	23.79 295	9.00 173	5.63 173	11.26 201	3.96 209	0.09 234	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.69 350	0.01 1

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 126	2.56 361	8.72 253	4.26 129	3.52 304	9.22 250	1.48 92	13.54 158	18.88 274	7.47 132	7.08 95	2.04 52	2.24 59	9.66 135	2.27 115	0.05 202	0.02 67	0.07 241	0.00 1	0.53 311	0.21 199

LoS_RVC	3.72 97	2.57 362	3.90 33	4.27 130	7.61 465	5.39 129	2.90 219	7.29 50	3.84 47	3.67 69	10.20 134	3.66 71	4.48 133	6.19 44	2.14 106	0.01 92	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.06 41	6.15 491

OMP-Stereo	6.93 231	2.57 362	9.03 274	10.63 444	1.72 192	4.89 96	1.91 154	17.84 235	15.56 231	16.69 289	14.16 175	17.70 316	7.33 222	12.93 284	4.83 241	0.24 307	0.03 96	0.06 230	0.02 158	0.19 133	0.39 278

CBFPSM	12.42 397	2.59 364	28.96 480	4.74 157	3.20 287	22.33 436	16.31 485	21.13 286	21.03 294	21.04 383	27.81 337	30.24 436	15.99 401	14.59 330	14.80 395	0.04 183	0.49 431	0.10 281	0.16 307	0.51 305	2.34 446

DN-CSS_ROB	8.17 275	2.59 364	14.14 394	6.11 279	3.22 288	6.31 191	3.53 243	22.92 311	20.59 288	16.66 287	30.05 369	9.31 177	7.95 236	13.49 303	4.78 235	0.72 410	0.00 1	0.45 396	0.00 1	0.54 313	0.09 94

HGLStereo	12.72 405	2.66 366	12.34 362	9.93 426	7.55 462	16.16 381	7.45 374	31.48 416	27.01 366	20.01 360	35.31 439	26.98 417	18.90 438	17.87 388	18.90 428	0.33 329	0.16 309	0.07 241	0.05 221	0.48 286	0.70 349

rvit_stereo_ft	4.73 128	2.68 367	9.30 286	11.34 464	2.74 265	4.18 53	8.45 386	9.77 92	9.90 162	4.04 79	6.26 86	6.73 133	4.72 147	8.99 116	5.03 246	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 186	0.09 94

rvit_0105_6	5.74 175	2.76 368	14.29 399	9.83 424	1.73 193	5.18 119	5.24 291	10.21 102	20.31 285	6.26 115	6.78 90	10.10 187	6.43 201	11.20 199	3.33 180	0.18 270	0.29 383	0.00 1	0.00 1	0.51 305	0.14 139

StereoDRNet-Refined	13.36 419	2.80 369	10.82 340	7.94 372	3.10 283	18.95 413	4.45 272	28.47 372	29.65 383	29.11 464	41.47 479	24.44 389	17.64 422	23.34 452	21.66 445	0.16 264	0.07 195	0.53 404	0.32 393	0.77 368	1.64 420
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_0105_4	6.69 215	2.81 370	15.46 412	10.22 436	1.58 180	5.99 175	5.81 311	13.77 167	23.65 328	7.16 131	9.46 121	12.64 223	7.78 231	12.03 235	3.83 201	0.19 274	0.47 426	0.00 1	0.01 126	0.60 331	0.37 272

gwcnet-sp	9.81 332	2.82 371	13.47 383	5.99 266	4.27 337	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 380	20.69 253	15.22 271	14.96 384	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

scenet	9.81 332	2.82 371	13.47 383	5.99 266	4.27 337	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 380	20.69 253	15.22 271	14.96 384	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

ssnet	9.81 332	2.82 371	13.47 383	5.99 266	4.27 337	16.20 383	5.91 313	25.55 335	24.34 341	21.01 380	20.69 253	15.22 271	14.96 384	14.50 326	9.97 343	0.05 202	0.15 300	0.02 172	0.08 251	0.49 295	0.51 312

AACVNet	10.58 357	2.86 374	9.78 312	8.95 395	3.30 291	10.80 274	4.78 281	22.37 303	12.55 189	27.50 454	29.84 364	30.06 435	15.99 401	19.10 405	11.60 370	0.40 355	0.18 317	0.22 353	0.03 177	0.62 336	0.73 353

CRFU-Net	12.56 402	2.89 375	11.77 355	8.18 379	5.80 419	24.84 453	10.46 430	24.56 325	13.12 197	30.06 472	29.37 353	29.09 423	19.64 442	19.96 417	18.53 425	0.82 426	0.48 428	0.27 365	0.15 304	0.53 311	0.68 343

CBMV_ROB	11.77 385	2.89 375	6.92 164	5.20 206	2.88 271	14.12 333	4.79 283	26.69 353	29.84 389	26.17 444	31.92 402	23.61 382	20.74 449	20.20 425	10.18 348	1.78 465	1.80 489	2.17 476	1.26 472	1.61 412	0.55 318

iResNetv2_ROB	12.00 388	2.91 377	13.46 382	5.82 249	3.73 308	13.15 318	6.45 340	34.15 449	36.02 444	25.25 432	33.81 431	29.79 431	14.24 370	13.61 309	6.10 274	0.21 287	0.02 67	0.12 299	0.00 1	0.82 370	0.25 227

HITNet	7.83 263	2.93 378	8.39 232	4.76 161	1.48 172	12.75 311	4.64 278	20.97 283	14.37 215	15.14 250	22.15 284	14.57 261	10.62 286	14.38 323	8.14 315	0.04 183	0.01 23	0.48 399	0.02 158	0.57 324	0.10 101
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CSP-Net	12.85 407	2.95 379	9.64 302	5.94 262	3.96 319	25.85 463	9.93 409	28.81 378	26.00 358	29.31 468	32.44 411	30.00 433	15.16 390	20.25 426	14.30 393	0.55 387	0.19 324	0.03 189	0.00 1	0.65 345	0.98 384

FAT-Stereo	16.81 444	2.97 380	17.56 433	9.80 421	6.21 428	16.12 380	13.23 456	38.18 491	39.67 462	27.00 449	39.73 469	37.55 484	31.30 503	20.39 430	21.52 442	3.44 489	2.05 492	0.81 434	1.10 466	1.89 426	5.72 488

NVstereo2D	15.15 431	2.97 380	16.28 421	9.23 404	7.56 463	30.03 484	9.53 404	42.80 517	42.72 478	15.11 246	27.03 332	23.16 375	16.93 412	24.28 457	15.45 402	3.07 487	0.43 415	1.44 464	0.61 437	6.74 493	7.60 510

DDVS	10.70 360	3.00 382	11.95 358	6.84 327	3.80 312	15.73 367	2.83 217	23.57 316	17.37 253	20.98 379	29.89 365	31.40 445	8.70 248	19.22 408	13.19 379	0.74 416	1.53 485	0.07 241	0.21 334	0.84 372	2.11 436

DLCB_ROB	13.35 418	3.00 382	9.12 279	9.43 407	5.68 413	21.80 433	10.12 418	29.19 384	29.92 391	27.71 455	31.45 399	32.37 451	19.50 441	19.02 402	16.73 413	0.22 293	0.04 108	0.38 391	0.06 237	0.49 295	0.85 369

stereogan	18.62 468	3.07 384	16.31 422	13.04 478	9.99 494	35.74 508	9.09 395	38.17 490	45.27 494	24.39 425	41.24 476	39.93 495	25.46 474	31.29 490	24.33 470	1.80 466	0.91 470	2.71 486	0.75 447	5.15 485	3.70 465

LE_ROB	22.93 503	3.07 384	14.02 392	7.70 364	2.86 270	31.99 496	17.35 494	28.10 368	67.19 552	70.51 554	55.61 532	49.07 526	47.62 535	24.76 462	36.49 513	0.35 336	0.20 329	0.27 365	0.55 433	0.48 286	0.44 295

iResNet	10.26 349	3.10 386	15.72 414	7.35 347	2.13 226	13.86 329	7.07 363	22.80 309	28.01 372	20.10 364	30.40 373	16.79 295	11.06 298	14.46 325	10.29 353	0.39 352	0.05 139	0.00 1	0.07 247	0.73 360	0.73 353

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 242	3.12 387	14.04 393	4.74 157	6.89 449	6.58 203	0.68 43	21.97 301	9.36 158	10.84 166	17.38 203	17.36 312	9.24 260	12.45 262	4.44 226	0.04 183	0.24 363	0.10 281	1.00 462	1.36 406	1.43 411

rvit_0105_5	7.60 253	3.13 388	16.37 423	9.97 429	1.59 182	7.41 221	6.27 331	17.78 234	25.62 352	10.30 159	10.39 139	14.79 264	8.95 255	12.51 267	4.87 242	0.17 267	0.42 411	0.00 1	0.11 283	0.62 336	0.71 350

ARAFT	8.50 283	3.19 389	16.58 425	5.52 230	0.91 111	12.13 300	11.20 435	17.19 226	18.28 268	18.40 334	16.33 197	17.10 304	8.58 244	18.56 396	5.00 245	0.11 243	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.55 317	0.25 227

sCroCo_RVC	5.06 131	3.29 390	16.45 424	10.72 446	6.64 439	5.83 165	2.74 210	9.67 88	8.06 136	3.66 68	9.20 118	4.81 97	4.95 154	8.12 85	4.64 231	0.64 404	0.50 433	0.06 230	0.03 177	0.70 353	0.42 288

DMCA-RVC	11.41 375	3.32 391	11.68 354	10.12 432	4.81 362	11.92 293	4.11 259	24.67 327	23.66 330	20.06 363	28.51 347	26.71 411	24.96 473	15.95 362	14.82 396	0.41 357	0.34 398	0.56 408	0.16 307	0.72 359	0.69 345

testlalala_base	7.28 247	3.39 392	7.80 205	8.27 384	5.04 376	12.56 306	1.83 143	11.93 124	5.19 76	10.18 157	13.62 173	8.87 171	5.72 178	8.22 86	2.75 144	15.38 533	2.41 501	0.00 1	0.35 400	20.24 534	1.89 429

CVANet_RVC	13.24 416	3.39 392	8.43 237	8.42 386	5.04 376	18.52 412	11.72 444	32.03 421	33.85 426	23.17 410	32.77 414	29.78 430	16.51 407	23.20 451	11.28 365	0.94 436	0.04 108	1.19 455	0.47 423	3.13 456	1.01 388

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 390	3.43 394	16.25 420	7.62 362	5.58 407	14.57 346	6.00 320	32.98 436	27.41 369	21.69 392	31.40 393	25.21 401	13.47 349	14.96 333	15.60 404	0.84 429	0.33 395	0.35 385	0.35 400	1.29 401	1.78 425
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Anonymous3	9.60 321	3.45 395	29.83 483	9.58 415	4.75 361	24.51 450	10.20 421	24.04 321	18.77 273	10.42 160	14.64 179	7.97 157	8.75 251	14.05 316	5.80 266	2.44 479	1.39 481	0.08 251	0.06 237	0.73 360	0.48 306

LL-Strereo	10.79 366	3.52 396	12.54 365	8.77 391	5.44 403	7.49 222	9.26 399	35.15 462	28.70 378	16.47 282	15.85 192	21.06 354	17.42 421	21.62 441	9.72 338	0.21 287	0.22 346	0.74 423	0.08 251	0.98 381	0.60 328

DFGA-Net	9.06 299	3.56 397	17.96 441	5.71 244	3.89 314	10.76 271	3.08 225	25.17 331	29.50 379	16.21 275	18.47 222	9.49 180	6.31 198	15.80 351	12.54 373	0.05 202	0.00 1	0.06 230	0.09 264	1.76 421	0.83 364

AdaStereo	10.22 347	3.63 398	9.14 283	9.15 400	3.24 290	15.79 370	5.39 301	31.94 419	25.42 350	18.39 333	26.47 324	19.44 342	9.50 268	16.60 376	8.59 324	0.44 364	0.05 139	0.40 393	0.00 1	0.57 324	0.16 159
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CBMV	13.69 423	3.63 398	8.02 219	5.93 261	2.69 260	22.57 439	12.44 450	29.81 393	31.57 404	31.20 477	33.79 430	31.04 440	17.41 420	25.28 464	14.11 391	0.71 408	0.60 446	0.60 411	0.11 283	1.11 390	1.13 396
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	9.23 303	3.67 400	17.68 437	11.75 467	1.89 212	9.37 253	8.48 387	18.68 251	30.64 396	15.02 242	14.72 180	17.87 320	9.94 278	15.66 347	6.54 278	0.36 338	0.43 415	0.01 154	0.41 414	0.50 301	1.01 388

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 433	3.68 401	27.36 476	7.11 339	5.83 421	24.88 455	12.12 449	30.19 396	36.12 446	27.08 451	45.98 501	29.10 424	13.65 352	20.45 433	20.26 439	0.67 405	0.00 1	0.10 281	0.00 1	0.32 221	0.26 230

pmcnn	14.59 427	3.68 401	19.78 453	6.83 326	4.51 354	21.27 430	14.67 468	27.37 360	30.54 394	27.09 452	40.19 471	38.71 488	18.53 435	17.70 386	19.27 429	0.84 429	0.09 225	0.00 1	0.00 1	0.48 286	0.31 255

RAFT + AFF	10.27 350	3.77 403	17.13 427	10.24 437	4.97 370	13.08 316	11.52 441	25.69 338	25.80 353	14.72 233	16.12 195	19.16 338	11.35 307	16.24 370	9.04 333	0.30 323	1.46 483	0.66 417	0.20 332	2.03 433	1.94 432

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 261	3.78 404	19.59 449	5.04 179	10.79 501	5.87 173	1.85 146	19.52 264	7.33 128	14.18 224	21.16 265	16.50 291	5.97 185	13.73 311	3.79 198	0.04 183	0.17 311	0.04 209	1.30 473	2.45 438	2.15 441

TDLM	12.98 411	3.78 404	9.77 311	10.75 449	4.94 368	16.10 377	14.08 463	35.05 460	31.87 406	22.36 398	26.51 327	26.09 409	14.97 387	24.73 461	13.11 378	1.05 446	0.05 139	1.21 456	0.27 371	1.83 423	1.00 387

NOSS_ROB	10.99 370	3.81 406	6.88 162	6.69 316	2.30 236	16.06 375	10.94 431	30.06 394	32.41 417	16.10 273	18.72 225	22.78 373	14.21 369	17.52 384	8.62 326	2.35 474	1.84 490	3.32 494	1.57 478	2.06 434	1.52 416

DRN-Test	15.88 436	3.83 407	14.70 406	9.96 428	8.02 475	28.93 482	14.65 467	42.34 512	38.25 459	28.18 459	34.31 435	29.22 426	18.35 432	20.01 418	22.68 458	0.37 341	0.41 407	0.46 397	0.28 374	1.28 400	1.34 405

GMStereo	5.94 183	3.84 408	10.86 342	5.13 194	0.71 76	7.27 219	2.66 208	12.38 130	25.14 347	12.01 177	10.66 142	5.12 103	3.46 95	11.39 206	6.16 275	0.45 366	0.02 67	0.05 216	0.31 389	0.86 374	0.25 227
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	9.10 300	3.87 409	19.26 448	11.81 469	8.82 486	5.75 161	4.40 269	22.77 308	17.68 259	11.90 174	28.34 344	16.05 288	6.35 200	14.30 320	7.67 303	0.52 383	0.34 398	0.51 402	0.08 251	0.38 252	1.14 397

S-Stereo	16.85 445	3.95 410	20.67 459	12.08 472	8.91 487	21.68 431	12.61 452	32.20 425	44.61 490	22.37 399	38.42 460	29.15 425	28.02 487	18.58 397	22.36 456	2.88 483	3.11 513	0.87 441	1.82 483	3.58 467	9.08 520

fast-acv-ft	14.25 426	4.00 411	16.20 418	7.51 357	5.14 384	26.38 469	9.77 407	24.62 326	34.84 437	25.30 434	37.27 450	32.09 449	20.38 447	18.32 394	19.50 432	0.36 338	0.32 391	0.63 413	0.47 423	1.18 393	0.76 357

dd	7.96 269	4.08 412	11.49 352	6.53 303	0.93 113	8.28 240	4.03 258	16.53 215	33.82 425	15.17 252	16.50 198	6.79 135	5.96 184	14.30 320	9.90 341	1.13 450	0.42 411	0.17 328	0.44 419	2.01 431	0.79 361

SACVNet	13.38 420	4.08 412	11.41 351	11.67 466	5.79 418	17.28 396	9.39 400	32.77 433	22.29 312	28.11 458	33.35 423	32.48 452	21.86 453	19.75 413	10.28 352	1.00 442	0.48 428	0.85 437	0.29 378	1.31 404	3.08 457

LMCR-Stereo	10.75 364	4.13 414	10.67 335	13.11 479	3.99 324	16.68 392	5.91 313	25.30 332	22.69 318	22.04 396	21.80 274	14.67 262	14.24 370	20.55 435	15.86 405	1.90 468	0.04 108	0.00 1	0.02 158	1.29 401	0.18 175

iinet-f	13.51 421	4.29 415	45.90 515	6.01 269	3.96 319	21.00 427	13.40 458	27.40 362	21.12 296	21.11 385	30.72 377	21.49 358	16.96 413	15.33 337	19.50 432	0.12 248	0.42 411	0.09 262	0.05 221	0.89 377	0.39 278

WCMA_ROB	20.02 481	4.30 416	19.72 452	9.47 412	7.00 451	32.71 500	13.99 462	31.97 420	32.48 418	41.51 515	52.00 520	44.09 511	36.14 514	32.43 492	24.29 469	6.19 508	2.79 509	1.09 449	1.10 466	3.95 470	3.13 462

GANet	16.92 449	4.32 417	12.46 364	10.84 451	4.24 334	23.04 442	15.36 480	39.91 501	34.47 433	32.42 486	45.10 500	40.04 497	27.54 482	23.61 455	20.20 438	1.02 445	0.08 215	0.67 418	0.22 337	1.87 425	0.97 381

FADNet-RVC-Resample	11.72 382	4.35 418	30.33 486	9.46 411	3.90 315	14.11 332	7.17 368	25.78 339	23.31 322	23.27 411	29.52 360	19.50 344	15.00 388	15.38 340	8.33 319	0.53 384	0.50 433	0.49 400	0.50 427	1.38 408	1.67 422

StereoDRNet	15.30 434	4.47 419	14.35 401	10.71 445	8.69 481	25.02 458	11.03 432	39.66 498	35.62 442	29.17 465	28.81 348	34.05 468	17.80 425	18.80 399	23.77 463	0.41 357	0.30 385	0.15 320	0.14 297	1.64 415	1.42 410

DeepPruner_ROB	10.77 365	4.56 420	13.13 373	6.37 292	4.28 342	10.14 259	6.86 357	36.42 474	19.59 278	17.87 314	27.37 334	23.19 376	12.26 326	19.09 404	10.23 351	1.05 446	0.48 428	0.23 357	0.15 304	0.89 377	1.17 399

ADCP+	18.16 464	4.61 421	32.94 490	9.31 405	10.23 496	28.87 480	11.69 443	33.43 442	36.49 448	29.28 467	40.49 472	24.18 388	24.61 468	33.89 496	35.33 510	0.25 313	0.40 406	2.00 471	1.17 468	2.16 435	1.87 428

Nwc_Net	17.98 463	4.67 422	17.79 439	14.26 490	11.65 509	25.14 459	14.88 471	40.85 505	39.83 463	21.07 384	43.24 491	34.50 471	27.64 483	26.44 471	25.03 472	3.22 488	0.18 317	2.52 483	3.18 496	1.98 428	1.51 415

RYNet	18.92 470	4.69 423	16.88 426	10.99 454	15.84 520	46.72 527	16.57 488	37.84 487	48.03 498	26.92 448	26.48 325	37.84 487	24.92 472	19.80 414	31.04 504	0.25 313	0.25 371	0.62 412	0.03 177	6.34 491	6.39 495

XPNet_ROB	17.33 455	4.84 424	15.44 411	11.15 457	6.64 439	20.88 426	16.10 483	36.26 473	39.54 461	31.80 483	41.32 477	41.30 504	23.91 462	24.67 459	27.40 485	1.07 449	0.74 457	0.79 427	0.25 362	1.10 389	1.31 404

BEATNet_4x	9.37 313	4.85 425	12.05 361	5.48 228	1.35 162	13.15 318	6.15 328	25.06 329	16.74 244	16.18 274	24.65 303	17.29 311	12.51 334	16.91 380	10.92 359	0.38 342	0.18 317	0.81 434	0.05 221	1.95 427	0.65 340

DualNet (step1)	12.44 398	4.86 426	17.49 429	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	28.75 374	23.91 335	24.38 422	21.03 262	24.64 392	17.82 426	13.58 307	9.82 339	6.44 510	0.87 467	6.62 506	7.44 518	3.20 460	3.11 459

test_sample9	15.04 430	4.86 426	17.49 429	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	28.75 374	23.91 335	24.38 422	21.03 262	24.64 392	17.82 426	20.07 420	20.17 436	6.44 510	36.07 547	6.62 506	7.44 518	3.20 460	3.11 459

test_sample8	17.19 451	4.86 426	17.49 429	5.97 263	2.94 278	17.57 402	8.30 383	31.87 418	18.55 270	33.54 492	26.00 315	40.64 500	32.90 507	20.07 420	20.17 436	6.44 510	36.07 547	6.62 506	7.44 518	3.20 460	3.11 459

STTStereo	12.97 409	4.88 429	26.57 474	7.54 359	5.41 400	13.43 322	6.49 343	30.53 404	26.35 363	25.14 431	31.43 394	32.00 448	14.12 366	16.01 364	14.83 397	0.29 322	0.31 388	0.67 418	1.08 465	1.21 395	1.11 393

RP	17.58 456	4.92 430	15.27 410	15.44 500	11.95 511	21.05 428	11.75 445	27.64 363	45.09 493	22.99 408	42.05 484	39.39 493	27.74 485	25.54 465	22.33 455	5.45 504	0.59 445	4.33 496	1.62 480	3.53 466	2.86 454

edge stereo	18.75 469	5.12 431	17.66 435	10.77 450	7.84 471	22.41 437	11.03 432	35.23 463	42.07 477	34.62 497	42.74 487	41.28 503	35.50 512	25.14 463	24.17 467	2.42 478	2.42 503	6.35 505	1.45 476	2.89 450	3.80 466

ACV-stereo	11.65 380	5.15 432	28.84 477	6.80 324	3.33 293	20.38 423	6.59 349	21.03 284	20.57 287	17.67 311	20.95 261	26.81 413	16.69 408	20.19 424	13.26 380	0.72 410	1.11 474	0.15 320	0.09 264	0.65 345	2.13 437

FADNet_RVC	11.94 387	5.17 433	39.74 502	6.44 297	3.46 300	11.42 285	4.17 263	29.16 383	26.89 365	17.97 317	25.96 314	13.41 246	15.67 397	15.84 354	13.54 384	0.90 435	0.75 459	0.55 406	1.20 469	3.65 469	2.85 452

SDNR	16.15 439	5.23 434	28.92 479	5.73 246	6.05 426	56.85 542	3.26 228	23.18 313	29.73 384	20.62 373	36.48 445	13.59 250	16.97 414	18.43 395	13.44 383	10.56 524	13.84 538	3.10 491	0.44 419	7.80 499	8.81 518

GwcNet	16.48 442	5.23 434	20.03 456	10.24 437	8.48 478	28.79 479	10.09 416	38.60 492	44.51 489	23.29 412	36.95 448	31.29 443	19.79 445	20.42 431	25.70 479	0.54 385	0.72 455	0.57 409	0.39 412	1.37 407	2.64 449

AANet_RVC	13.16 412	5.34 436	10.83 341	8.20 381	4.44 351	14.13 334	9.46 402	28.78 377	37.67 454	23.44 413	37.47 452	23.48 380	15.83 400	22.39 446	16.63 412	1.67 462	0.86 465	0.24 360	0.02 158	0.63 339	1.60 418

PSMNet_ROB	16.90 448	5.45 437	14.16 395	13.77 483	7.25 456	27.65 476	32.74 537	43.21 520	37.88 457	24.00 416	32.97 419	34.55 472	16.69 408	17.41 383	23.96 465	0.38 342	0.22 346	0.93 442	2.05 487	1.83 423	0.96 380

APVNet	17.75 460	5.46 438	20.35 458	12.31 474	8.40 477	30.16 486	24.10 521	41.14 508	30.12 392	25.08 430	41.09 475	31.24 441	23.12 458	27.07 472	27.86 491	0.34 333	0.56 443	3.02 489	0.52 430	1.68 418	1.45 412

rvit_105_1	13.56 422	5.57 439	19.88 454	13.22 480	4.58 356	15.04 353	28.61 532	26.56 351	42.75 479	18.83 341	24.53 301	20.93 352	13.85 359	18.02 392	11.90 371	1.74 463	0.60 446	0.25 361	2.10 489	0.61 333	1.64 420

AF-Net	18.38 467	5.60 440	14.21 397	15.95 501	10.78 500	22.26 435	10.45 426	35.39 464	50.22 512	24.71 426	37.77 453	41.55 505	29.24 493	29.11 482	26.67 481	4.35 499	0.06 172	4.56 498	0.90 452	2.42 437	1.38 408

YMNet	15.91 437	5.68 441	21.74 461	10.94 452	8.77 483	25.22 460	9.21 396	32.22 426	31.35 400	33.81 495	38.84 462	34.00 465	17.83 429	19.95 415	21.57 443	0.87 432	1.30 476	1.22 458	0.91 455	1.64 415	1.18 401

YMNet_1	15.91 437	5.68 441	21.74 461	10.94 452	8.77 483	25.22 460	9.21 396	32.22 426	31.35 400	33.81 495	38.84 462	34.00 465	17.83 429	19.95 415	21.57 443	0.87 432	1.30 476	1.22 458	0.91 455	1.64 415	1.18 401

z-ln-s-r	14.97 429	6.05 443	40.55 504	5.39 224	5.41 400	13.95 330	13.34 457	21.84 295	36.75 450	18.86 343	43.90 497	23.71 385	16.41 406	22.64 449	28.99 498	0.02 143	0.02 67	0.00 1	0.00 1	1.04 385	0.48 306

FINET	15.49 435	6.08 444	24.99 469	8.12 377	7.69 466	21.80 433	22.35 512	33.76 446	48.27 499	25.99 440	32.27 409	19.48 343	16.83 411	19.07 403	16.38 411	1.37 457	0.70 454	0.95 443	0.27 371	2.61 442	0.90 374

NCC-stereo	19.75 476	6.08 444	23.96 465	15.05 495	16.17 521	18.42 408	21.45 508	43.31 522	41.00 469	24.30 420	38.12 458	34.98 474	26.92 479	35.46 504	25.65 476	4.29 497	2.07 494	3.24 492	8.90 527	2.86 448	2.86 454

Abc-Net	19.75 476	6.08 444	23.96 465	15.05 495	16.17 521	18.42 408	21.45 508	43.31 522	41.00 469	24.30 420	38.12 458	34.98 474	26.92 479	35.46 504	25.65 476	4.29 497	2.07 494	3.24 492	8.90 527	2.86 448	2.86 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	6.22 198	6.09 447	11.30 347	9.19 403	7.41 460	4.75 86	1.74 128	19.70 265	11.74 177	10.61 163	8.65 107	10.67 192	3.22 87	13.81 312	3.60 187	0.31 326	0.23 352	0.12 299	0.36 404	0.48 286	0.38 275

ADCL	21.64 494	6.20 448	47.32 518	9.93 426	6.91 450	38.69 519	19.97 504	31.26 412	54.04 517	27.89 457	47.97 509	31.35 444	30.66 500	33.18 494	36.62 514	0.99 441	0.92 471	2.63 484	1.82 483	2.45 438	2.13 437

sAnonymous2	6.59 207	6.21 449	19.05 446	8.91 393	5.27 393	4.58 69	6.69 351	15.56 196	11.12 174	4.86 103	8.71 110	3.81 72	7.93 234	7.38 65	2.89 150	0.09 234	0.07 195	0.05 216	0.28 374	11.25 518	7.10 505

CroCo_RVC	6.59 207	6.21 449	19.05 446	8.91 393	5.27 393	4.58 69	6.69 351	15.56 196	11.12 174	4.86 103	8.71 110	3.81 72	7.93 234	7.38 65	2.89 150	0.09 234	0.07 195	0.05 216	0.28 374	11.25 518	7.10 505

SuperB	17.60 458	6.22 451	56.40 533	7.91 371	5.07 378	19.70 419	9.03 392	24.87 328	50.15 511	26.25 445	39.13 464	17.61 315	20.84 450	22.28 445	25.31 475	0.70 406	0.31 388	1.10 450	0.71 444	16.58 530	1.86 426

NCCL2	17.23 452	6.37 452	14.30 400	23.45 523	7.18 455	24.16 448	17.05 492	34.39 454	25.88 354	31.55 479	38.01 456	42.09 507	26.81 478	20.94 438	22.69 459	0.45 366	0.23 352	2.63 484	1.80 482	2.02 432	2.57 447

NaN_ROB	16.51 443	6.51 453	16.22 419	10.53 443	4.64 359	31.76 494	17.78 496	37.00 481	43.37 483	29.68 470	31.29 390	32.67 457	20.32 446	28.00 479	16.06 407	0.38 342	0.41 407	0.32 382	0.41 414	0.87 376	1.94 432

Wz-Net-MNSev	18.98 471	6.53 454	33.16 492	10.15 433	7.26 458	38.37 516	16.45 486	34.19 451	43.20 482	30.65 474	40.76 473	40.51 499	19.24 440	27.56 474	28.06 496	0.81 425	0.26 374	0.05 216	0.10 273	1.45 409	0.84 366

SANet	20.96 484	6.60 455	29.81 482	8.83 392	3.19 286	31.27 493	20.56 506	41.86 511	56.09 530	39.30 510	43.62 493	44.95 513	31.93 505	27.83 475	23.67 462	0.94 436	0.52 438	0.99 445	0.42 416	4.72 479	2.03 435

TCMNet	15.19 432	6.68 456	19.70 451	13.83 485	12.53 513	26.35 468	13.66 459	29.47 389	35.21 438	24.71 426	31.20 389	23.44 379	15.13 389	18.97 401	22.59 457	1.13 450	0.65 450	2.04 472	0.97 460	3.18 457	2.31 445

ADCRef	17.30 453	6.73 457	42.01 510	10.11 431	8.78 485	26.61 471	10.45 426	31.29 414	32.75 422	31.19 476	41.62 482	18.47 330	19.78 444	24.29 458	34.06 508	0.76 417	0.42 411	2.16 475	1.79 481	1.23 397	1.56 417

Anonymous_2	14.95 428	6.75 458	17.63 434	5.45 227	7.10 453	26.19 466	11.58 442	18.06 243	17.30 251	17.61 310	15.47 188	23.33 378	20.95 451	20.55 435	14.63 394	11.05 528	12.86 537	11.27 525	25.12 541	11.32 520	4.82 483

MeshStereo	22.27 498	6.87 459	11.15 345	7.69 363	4.87 364	37.70 513	13.06 454	41.64 510	36.95 451	50.92 533	53.41 525	58.12 537	41.93 528	37.73 519	27.62 489	2.52 480	2.37 500	2.99 488	2.07 488	3.09 454	2.60 448
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PA-Net	16.29 440	6.88 460	27.34 475	9.88 425	11.12 503	21.77 432	28.15 531	32.06 422	39.49 460	19.99 359	27.91 338	23.50 381	20.59 448	20.25 426	24.04 466	0.24 307	2.26 499	0.22 353	4.59 507	1.13 392	4.48 479
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DEFOM-Stereo_RVC	3.18 68	6.90 461	3.85 29	10.48 442	1.59 182	4.71 78	0.47 31	8.39 71	2.76 24	2.34 37	3.12 24	0.74 30	7.20 221	9.02 120	1.62 59	0.00 1	0.14 295	0.00 1	0.19 327	0.02 3	0.03 25

DPSNet	24.40 512	6.97 462	33.14 491	11.16 458	6.54 437	53.33 536	43.32 546	51.28 537	59.37 538	30.89 475	39.36 465	40.35 498	34.30 511	32.57 493	25.09 473	4.65 502	1.62 486	0.37 389	0.66 441	8.51 507	4.44 478

LALA_ROB	19.19 472	7.15 463	15.93 416	12.96 477	5.30 396	28.30 478	23.21 519	42.51 513	36.69 449	33.45 491	40.81 474	50.96 531	24.53 466	27.92 476	25.66 478	0.60 394	0.44 417	2.04 472	1.22 470	2.54 441	1.47 413

MSAF-DinoV2	20.61 482	7.35 464	24.41 467	11.43 465	4.88 365	30.12 485	16.70 489	39.67 499	54.27 519	22.75 404	32.01 404	48.05 525	30.44 499	37.52 517	40.45 527	0.72 410	0.50 433	0.44 394	1.23 471	4.64 477	4.54 480

PS-NSSS	13.70 424	7.41 465	14.68 405	6.70 317	5.63 410	18.43 410	12.59 451	38.89 496	25.56 351	20.27 367	35.71 441	21.11 356	16.35 405	17.16 382	17.56 419	2.28 472	0.53 439	5.37 500	0.36 404	4.28 475	3.09 458

w-ln-seven-2	17.58 456	7.62 466	41.78 508	11.29 462	6.55 438	23.49 445	14.08 463	29.64 391	39.85 464	28.44 461	42.38 485	30.45 437	27.66 484	22.16 444	22.15 452	0.44 364	0.49 431	0.65 416	0.17 312	1.58 411	0.81 362

GMStereo_Zeroshot	10.83 368	7.81 467	19.95 455	9.55 413	2.47 248	11.83 290	1.31 84	20.84 282	20.52 286	22.73 403	35.93 442	24.76 398	5.94 183	19.68 412	7.04 284	0.45 366	0.02 67	0.25 361	0.01 126	5.38 487	0.19 187

HBP-ISP	12.52 401	7.82 468	8.47 241	7.57 361	4.27 337	12.56 306	6.42 339	28.68 373	29.56 380	21.11 385	35.69 440	15.85 280	18.42 433	20.44 432	11.00 363	3.03 485	2.63 505	7.09 515	3.97 504	3.58 467	2.27 444

DANet	16.85 445	8.00 469	26.04 473	14.56 494	7.25 456	20.59 425	5.37 294	26.22 347	26.02 360	32.17 485	36.00 443	37.20 482	29.77 495	30.75 487	24.62 471	1.14 452	1.34 478	2.21 477	0.51 429	3.18 457	4.07 473
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
G-Net	21.25 489	8.24 470	37.97 499	15.14 498	9.26 490	50.87 533	16.80 491	27.96 365	30.54 394	38.92 507	42.93 490	33.27 459	32.17 506	27.99 478	25.25 474	4.40 500	3.83 521	3.60 495	0.97 460	7.91 502	6.95 502

PDISCO_ROB	24.45 514	9.24 471	29.28 481	28.68 532	19.96 529	37.14 511	15.33 479	45.04 527	54.69 521	29.24 466	42.67 486	46.07 519	28.17 488	35.35 501	30.30 502	9.92 522	2.13 496	6.90 510	3.20 497	8.74 508	6.87 501

w-ln-seven	21.04 486	9.30 472	55.15 531	11.32 463	9.98 493	30.27 487	18.05 497	37.06 482	55.12 526	36.70 502	43.26 492	33.73 464	22.90 456	22.63 448	29.52 499	0.39 352	0.18 317	0.85 437	0.16 307	2.75 445	1.47 413

RTSC	19.64 475	9.36 473	31.06 488	10.99 454	6.24 432	28.10 477	10.14 420	37.50 486	58.34 536	31.74 481	36.70 447	32.50 454	21.03 452	36.00 512	37.24 519	1.23 455	0.44 417	0.12 299	0.31 389	1.98 428	1.69 423

ADCPNet	21.93 495	9.38 474	57.92 534	11.76 468	6.88 448	36.03 509	18.44 499	32.80 434	35.93 443	32.91 490	43.80 496	39.21 492	26.99 481	31.14 489	36.94 516	2.05 470	2.67 507	2.30 479	3.45 499	4.22 474	3.82 467

CSAN	21.34 491	9.45 475	23.34 464	20.99 517	4.95 369	32.57 498	34.26 538	38.83 495	49.95 509	36.97 504	39.72 468	44.97 514	31.73 504	26.05 466	23.94 464	1.52 460	0.47 426	0.85 437	1.43 475	2.73 444	2.14 440

ETE_ROB	17.67 459	9.48 476	17.66 435	13.60 481	4.57 355	23.03 441	21.09 507	32.49 429	35.24 439	30.49 473	38.06 457	46.18 520	24.49 465	26.40 469	24.21 468	0.46 371	0.24 363	1.14 451	0.84 450	1.52 410	2.13 437

PWCDC_ROB	17.80 461	9.62 477	18.38 442	17.95 507	7.74 467	24.61 452	5.56 306	34.41 455	52.79 515	29.66 469	50.20 516	20.63 349	19.69 443	29.85 486	20.87 440	6.18 507	0.26 374	0.10 281	0.05 221	5.36 486	2.00 434

MSMD_ROB	22.90 502	9.64 478	14.76 407	17.46 506	9.88 492	34.94 505	18.83 500	33.67 445	37.47 452	40.97 514	59.80 537	45.93 518	38.34 520	31.74 491	23.24 461	6.22 509	3.58 518	8.78 519	11.03 532	6.76 494	5.06 486

z-mn7	21.05 487	9.91 479	45.96 516	11.27 461	5.23 387	33.41 502	15.27 477	35.65 467	57.07 532	26.62 447	53.08 522	32.21 450	24.80 471	35.65 507	30.93 503	0.49 375	0.25 371	0.55 406	0.11 283	1.62 413	0.90 374

SHD	21.32 490	10.03 480	30.16 485	14.30 491	8.68 480	24.15 447	8.93 390	40.82 504	61.17 540	35.79 500	44.15 498	38.73 489	30.20 496	33.88 495	31.09 505	2.00 469	0.81 462	1.17 452	1.55 477	4.08 472	4.78 482

dad	12.24 392	10.20 481	13.68 388	6.64 313	1.47 169	13.55 324	3.58 248	17.62 230	35.33 440	27.15 453	32.65 413	30.85 439	10.86 291	14.33 322	10.04 346	2.95 484	0.55 442	7.92 517	0.91 455	3.35 464	1.17 399

FBW_ROB	21.00 485	10.23 482	22.72 463	13.71 482	6.77 444	30.49 491	16.46 487	44.58 525	43.57 485	44.25 523	39.59 467	43.27 510	26.12 476	33.96 497	21.80 447	2.58 481	1.84 490	7.14 516	2.78 494	4.00 471	4.06 472

psmorigin	20.95 483	10.24 483	35.84 494	9.75 419	7.05 452	24.59 451	10.11 417	32.85 435	32.17 414	43.09 518	54.57 529	42.79 508	36.62 515	35.99 511	27.41 486	1.58 461	2.72 508	0.79 427	1.05 463	3.26 463	6.50 496

Syn2CoEx	17.03 450	10.40 484	25.65 472	20.35 512	8.02 475	26.28 467	11.27 436	37.16 483	32.69 421	28.89 462	40.17 470	29.27 427	26.63 477	19.19 406	17.63 420	0.98 440	0.54 440	1.23 460	0.23 346	1.82 422	2.24 443

PWC_ROB	18.37 466	10.55 485	25.19 470	10.21 435	6.29 435	23.75 446	4.79 283	35.93 470	48.75 503	32.56 487	44.46 499	34.68 473	24.78 470	30.99 488	25.72 480	1.38 459	0.08 215	1.57 465	0.26 366	2.18 436	3.17 464

Wz-Net-LNSev	18.19 465	10.57 486	41.33 506	10.19 434	7.94 473	24.29 449	15.28 478	34.15 449	43.38 484	32.90 489	43.72 495	31.94 447	22.21 454	20.81 437	22.26 453	0.47 372	0.22 346	0.00 1	0.02 158	1.22 396	0.94 379

XX-TBD	4.45 119	10.67 487	3.01 6	10.28 439	0.57 53	5.84 167	0.07 3	7.57 52	12.24 185	11.43 171	14.74 181	4.07 77	1.66 40	4.51 19	2.05 93	0.01 92	0.01 23	0.00 1	0.00 1	0.26 176	0.01 1

ADCMid	22.76 501	10.75 488	41.73 507	11.23 459	7.97 474	27.26 474	19.18 503	35.44 466	38.02 458	40.23 512	46.38 504	36.56 480	42.70 529	38.20 521	40.75 528	1.77 464	1.43 482	3.05 490	3.81 502	4.96 481	3.82 467

MANE	31.97 531	10.75 488	17.71 438	20.94 516	13.77 516	47.80 529	26.85 527	53.00 542	55.20 527	59.29 537	64.30 544	64.93 548	56.31 547	51.83 543	38.69 523	9.61 521	4.72 525	6.91 511	19.93 539	9.20 509	7.64 511

FADNet	14.18 425	10.92 490	37.56 497	7.79 369	6.64 439	17.48 400	6.91 359	34.73 458	34.03 427	18.85 342	27.02 331	28.26 420	14.24 370	17.77 387	10.09 347	0.41 357	0.67 453	0.37 389	0.37 408	8.13 503	1.34 405

FC-DCNN v2	24.44 513	10.97 491	18.53 443	18.49 510	9.18 489	37.41 512	23.03 516	40.91 506	43.02 480	46.46 528	54.06 528	50.67 529	38.26 519	35.41 502	27.52 487	6.85 513	3.38 515	6.03 503	4.89 510	7.82 500	5.94 489

FC-DCNN	24.37 511	10.99 492	19.02 445	18.44 509	9.16 488	36.98 510	23.07 517	40.44 502	43.05 481	46.25 527	53.58 527	50.44 528	37.86 517	35.45 503	27.57 488	6.87 514	3.37 514	6.01 502	4.88 509	7.86 501	6.05 490

DeepPrunerF	19.92 480	11.02 493	44.29 511	20.74 515	17.75 525	19.19 415	22.57 513	36.86 480	49.93 507	25.48 436	36.62 446	24.69 395	23.97 463	23.44 453	21.79 446	2.68 482	1.63 487	5.70 501	3.95 503	3.38 465	2.67 450

StereoAnything_RVC	2.31 35	11.20 494	4.65 64	2.23 7	0.14 1	1.49 4	0.17 15	4.50 4	1.24 2	1.03 6	0.06 1	0.20 1	3.60 103	8.05 80	0.59 3	0.02 143	0.11 257	0.00 1	0.00 1	6.97 495	0.03 25

AnonymousM	6.33 199	11.42 495	3.06 8	3.93 106	1.49 174	4.54 68	3.29 231	11.00 118	7.70 132	16.52 284	9.38 120	9.07 174	3.97 111	7.10 60	3.01 160	0.43 362	0.07 195	22.69 533	7.67 522	0.06 41	0.21 199

FADNet-RVC	13.27 417	11.57 496	39.71 501	7.94 372	4.50 353	15.41 361	6.95 362	27.96 365	22.98 321	20.37 369	30.73 378	26.86 414	11.31 306	20.50 434	14.28 392	0.14 254	0.14 295	0.13 310	0.18 314	2.83 447	0.86 370

DGSMNet	19.79 478	12.06 497	33.43 493	13.79 484	16.23 523	22.97 440	15.88 482	35.41 465	41.96 475	19.90 358	32.16 408	35.60 477	18.14 431	29.48 485	23.10 460	3.85 493	3.89 523	6.16 504	4.75 508	13.56 524	13.44 531

aanetorigin	19.21 473	12.59 498	53.50 524	9.67 417	7.83 470	11.85 292	13.87 461	17.05 223	34.15 430	49.18 530	48.89 512	34.05 468	30.22 497	22.86 450	28.00 495	1.01 444	0.75 459	0.67 418	0.89 451	3.07 453	4.14 474

WZ-Net	25.17 517	12.95 499	63.02 539	15.13 497	10.42 499	38.51 517	27.42 530	40.46 503	54.17 518	28.32 460	52.95 521	40.81 501	28.36 490	37.07 514	41.35 533	1.21 454	0.21 336	0.73 422	0.94 458	5.42 488	3.87 469

zh-mn7	21.99 496	13.21 500	53.55 525	10.73 447	5.68 413	27.38 475	14.94 472	34.53 457	56.55 531	40.02 511	57.13 533	31.28 442	23.73 461	35.83 509	30.28 501	0.95 438	0.44 417	0.22 353	0.19 327	1.26 399	1.86 426

RGC	19.90 479	13.26 501	20.24 457	18.19 508	14.06 518	21.21 429	14.33 465	34.97 459	43.60 486	27.73 456	41.49 480	39.76 494	27.98 486	34.52 499	21.37 441	3.66 492	0.54 440	8.67 518	4.16 505	4.19 473	4.02 471

AnyNet_C32	23.37 505	13.28 502	40.29 503	12.36 475	11.44 506	30.39 488	29.15 533	31.36 415	44.90 492	35.36 498	48.86 510	33.61 463	34.20 510	43.15 531	41.62 534	1.27 456	1.35 479	1.18 454	2.58 492	4.77 480	6.27 493

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 507	13.60 503	30.09 484	25.46 526	10.02 495	38.51 517	20.40 505	35.77 469	43.76 487	42.15 516	47.10 508	39.99 496	28.20 489	35.96 510	27.06 483	3.64 491	3.85 522	6.66 509	16.30 538	4.97 482	4.98 485

ADCS	26.20 520	13.71 504	46.90 517	14.51 493	10.34 497	30.46 490	22.72 515	42.81 518	57.61 535	42.58 517	49.37 514	41.91 506	40.43 525	41.90 530	44.58 539	2.37 475	2.19 498	2.37 481	3.29 498	7.32 496	6.52 497

UDGNet	10.05 342	13.89 505	10.00 323	9.36 406	2.69 260	7.82 230	1.88 149	18.86 255	34.64 434	17.52 309	13.70 174	13.40 245	7.18 220	13.01 290	6.30 277	5.30 503	0.08 215	12.57 527	2.80 495	8.19 505	1.71 424

MFN_U_SF_RVC	28.16 522	14.14 506	53.23 523	21.11 518	7.91 472	39.97 521	13.13 455	51.65 539	46.34 496	47.41 529	53.38 524	55.32 535	40.53 526	38.47 522	39.74 525	5.67 505	4.46 524	6.98 512	8.73 526	7.47 497	7.44 509

UDG	21.45 493	14.84 507	14.44 402	21.30 520	20.08 530	32.05 497	13.76 460	35.98 472	35.52 441	25.93 439	30.69 376	37.26 483	30.66 500	21.97 442	19.89 435	10.88 526	5.55 528	22.78 534	7.65 521	14.83 528	13.05 530

FCDSN-DC	25.59 519	14.91 508	18.83 444	28.55 531	15.68 519	39.29 520	18.16 498	42.83 519	41.69 472	44.43 524	51.94 519	50.82 530	39.22 523	34.59 500	27.29 484	6.05 506	3.63 519	7.01 513	6.41 514	10.35 512	10.17 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
zh-sn7	23.03 504	15.48 509	50.25 520	14.08 489	7.77 469	26.71 472	23.32 520	36.59 476	48.43 501	33.80 494	51.71 518	33.34 461	33.77 509	39.91 526	37.07 517	0.60 394	0.86 465	0.54 405	0.35 400	3.18 457	2.85 452

ccnet	24.02 508	16.16 510	21.70 460	11.83 470	17.75 525	37.87 514	16.18 484	45.46 528	31.93 410	36.99 505	46.46 507	38.76 490	29.52 494	37.55 518	40.93 531	9.20 519	6.29 529	9.63 521	7.71 523	11.19 517	7.21 507

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 447	16.27 511	17.93 440	11.24 460	6.69 442	28.95 483	10.44 425	41.23 509	21.49 301	29.68 470	34.27 434	32.48 452	11.00 296	20.05 419	15.09 400	8.22 515	2.59 504	12.23 526	0.75 447	10.40 513	6.34 494

XQC	24.10 510	16.76 512	50.68 521	21.37 521	11.01 502	35.24 507	18.84 501	37.28 485	55.11 525	31.64 480	30.06 370	37.71 486	30.31 498	37.17 515	39.66 524	4.20 496	0.41 407	2.76 487	1.89 485	11.46 521	8.42 516

Wz-Net-SNSev	22.67 500	16.94 513	45.69 514	13.85 486	8.52 479	28.89 481	27.06 528	39.39 497	55.04 524	31.77 482	53.23 523	39.18 491	23.41 460	26.40 469	36.25 512	0.78 419	0.21 336	1.21 456	0.90 452	3.03 452	1.62 419

PASM	28.19 523	17.35 514	48.18 519	22.49 522	22.20 533	25.92 464	25.84 526	34.35 453	49.45 505	35.37 499	39.48 466	46.72 522	33.36 508	34.28 498	36.77 515	11.73 531	14.94 539	17.43 531	22.18 540	13.45 523	12.32 529

SAMSARA	34.43 536	18.53 515	31.91 489	55.34 547	35.34 541	75.99 565	94.71 574	47.97 532	50.84 514	37.47 506	36.99 449	53.12 534	38.55 521	39.56 524	38.65 522	3.59 490	5.40 527	2.22 478	3.72 501	9.43 510	9.29 522

PVD	33.19 533	18.59 516	37.64 498	26.09 527	16.99 524	33.25 501	42.25 545	51.42 538	66.03 550	52.65 535	64.31 545	51.93 533	55.13 543	51.61 542	40.40 526	4.00 495	3.51 517	9.53 520	4.26 506	10.62 514	23.56 540

ELAS	33.68 534	18.95 517	36.71 496	20.64 513	13.61 515	56.43 538	35.14 540	50.03 536	49.90 506	60.58 540	63.83 543	58.64 540	53.36 540	50.73 538	44.44 538	11.03 527	6.58 531	10.02 522	7.43 517	13.58 526	11.94 528
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	33.79 535	19.15 518	35.97 495	21.28 519	13.79 517	52.58 534	36.11 542	48.96 534	55.66 528	61.47 544	62.91 539	58.35 539	53.55 541	53.37 545	42.23 535	11.25 529	6.64 532	10.32 523	7.05 516	13.56 524	11.58 527
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 453	19.38 519	30.46 487	20.66 514	9.36 491	16.06 375	9.06 394	43.89 524	40.04 465	25.35 435	23.73 293	32.90 458	15.37 395	28.91 481	17.05 414	3.04 486	0.27 379	1.88 470	0.45 421	6.73 492	1.37 407

LSM	29.98 526	19.52 520	55.11 530	19.06 511	53.75 552	32.57 498	23.17 518	42.61 515	48.57 502	45.97 526	55.04 531	42.93 509	36.02 513	35.63 506	27.03 482	2.33 473	9.19 535	4.87 499	7.71 523	10.65 515	27.91 545

DDUNet	22.66 499	19.69 521	14.64 403	24.11 524	22.38 534	24.84 453	17.71 495	30.36 402	30.32 393	29.02 463	37.31 451	37.63 485	24.66 469	24.67 459	17.08 415	18.42 536	7.92 534	26.43 537	11.81 533	17.23 531	16.95 535

Wz-Net-TNSev	25.12 515	20.16 522	57.98 535	9.56 414	7.42 461	42.73 524	22.27 511	35.14 461	53.46 516	35.97 501	42.74 487	45.83 516	39.87 524	36.56 513	34.73 509	1.82 467	1.51 484	0.76 424	1.34 474	5.84 490	6.80 499

BEATNet-Init1	35.08 538	20.64 523	54.70 529	27.43 529	12.00 512	58.29 544	31.01 535	52.58 541	57.49 534	60.36 539	62.98 540	69.98 551	55.54 545	53.00 544	44.40 537	4.61 501	2.84 510	7.05 514	6.89 515	10.97 516	8.94 519

EDNetEfficient	25.16 516	22.23 524	77.22 558	9.09 399	7.38 459	19.38 416	16.78 490	21.41 289	55.74 529	61.52 545	53.51 526	36.22 479	40.65 527	24.22 456	38.27 521	0.62 401	0.74 457	0.86 440	2.60 493	7.70 498	7.09 504

CC-Net-ROB	22.04 497	22.91 525	28.86 478	14.05 488	8.73 482	33.79 503	15.26 476	46.84 529	36.06 445	33.72 493	32.10 406	35.47 476	24.02 464	23.57 454	27.88 492	8.95 518	2.95 512	24.94 536	3.68 500	12.41 522	4.62 481

RTS	30.15 527	23.12 526	96.33 573	16.71 502	11.63 507	58.66 545	24.28 522	36.80 478	62.63 544	43.79 521	46.10 502	32.56 455	43.90 530	51.29 540	40.92 529	2.38 476	0.66 451	1.06 446	0.74 445	5.11 483	4.34 476

RTSA	30.15 527	23.12 526	96.33 573	16.71 502	11.63 507	58.66 545	24.28 522	36.80 478	62.63 544	43.79 521	46.10 502	32.56 455	43.90 530	51.29 540	40.92 529	2.38 476	0.66 451	1.06 446	0.74 445	5.11 483	4.34 476

SQANet	21.24 488	24.08 528	19.60 450	26.40 528	18.74 527	30.87 492	9.24 398	32.70 432	29.58 382	25.25 432	33.37 424	33.47 462	19.19 439	28.11 480	18.32 424	10.87 525	2.92 511	26.49 538	5.65 513	18.43 533	11.48 526

AnyNet_C01	29.76 525	25.78 529	75.37 556	17.03 504	11.34 504	49.00 531	27.12 529	37.99 488	40.05 466	40.73 513	65.13 547	46.98 523	38.86 522	46.63 534	48.19 544	2.14 471	2.13 496	2.13 474	2.56 491	8.14 504	7.98 513

PSMNet-RUCA	24.03 509	26.83 530	40.96 505	35.46 535	34.27 540	16.24 386	9.79 408	39.82 500	31.45 402	31.49 478	41.54 481	36.82 481	26.02 475	27.92 476	15.09 400	11.51 530	2.06 493	20.58 532	8.10 525	15.83 529	8.74 517

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 254	27.25 531	41.87 509	2.73 34	0.41 26	4.25 57	1.50 97	6.63 39	3.87 48	4.31 85	3.78 36	2.48 54	1.39 30	5.67 32	1.56 52	25.09 541	0.05 139	0.01 154	0.08 251	4.67 478	14.58 532

GANetREF_RVC	25.41 518	29.28 532	24.63 468	25.18 525	6.04 425	30.44 489	35.39 541	47.84 531	50.60 513	36.88 503	36.04 444	34.11 470	31.23 502	37.46 516	27.96 494	8.58 516	2.66 506	16.29 529	4.95 511	14.37 527	8.32 515
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
test_for_model	9.76 328	30.79 533	6.40 140	27.43 529	18.83 528	5.78 162	1.78 136	8.51 72	8.82 150	13.12 207	5.92 84	5.28 110	2.60 74	5.21 25	1.43 46	9.57 520	2.41 501	0.00 1	0.06 237	33.29 543	8.04 514

DispFullNet	30.27 529	31.74 534	58.63 536	30.13 533	28.18 538	31.79 495	8.94 391	37.16 483	54.68 520	32.60 488	37.99 455	44.62 512	28.80 492	41.55 529	27.93 493	11.94 532	3.46 516	35.53 542	12.34 534	30.08 541	17.26 536

NVStereoNet_ROB	41.93 544	32.40 535	44.55 512	36.60 536	27.78 537	34.52 504	32.38 536	48.84 533	57.18 533	69.34 553	75.62 559	66.07 550	64.86 551	47.34 535	60.78 555	15.72 534	23.99 542	23.40 535	32.06 544	21.34 535	23.86 541
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 540	34.69 536	53.68 526	37.47 537	12.55 514	56.80 541	22.63 514	52.02 540	63.29 546	66.20 550	63.82 542	58.12 537	53.73 542	51.21 539	46.48 541	8.79 517	5.31 526	14.69 528	15.22 537	17.27 532	9.21 521

Consistency-Raft	41.82 543	35.10 537	44.56 513	32.85 534	41.39 546	46.76 528	34.76 539	57.01 546	54.94 523	32.10 484	65.22 548	30.82 438	48.46 536	40.81 528	48.77 545	27.39 543	34.28 545	42.92 544	51.66 554	39.28 544	27.28 542

EDNetEfficientorigin	28.98 524	35.45 538	99.82 583	9.43 407	5.65 411	24.97 456	14.79 469	26.06 344	54.82 522	60.87 541	57.59 534	45.42 515	50.27 538	26.11 467	43.62 536	0.30 323	0.37 402	1.61 466	2.35 490	10.17 511	9.99 523

otaku	33.18 532	35.99 539	52.93 522	40.01 538	21.41 531	55.08 537	17.25 493	43.30 521	61.58 541	39.25 509	49.16 513	46.61 521	28.49 491	39.77 525	28.76 497	18.56 537	7.00 533	31.82 540	9.61 529	21.53 536	15.48 533

Ntro	34.97 537	37.63 540	54.53 528	43.26 542	22.45 535	57.73 543	21.97 510	47.14 530	64.21 547	39.12 508	48.86 510	47.93 524	36.94 516	40.66 527	29.83 500	17.16 535	6.51 530	32.70 541	10.17 530	24.06 537	16.48 534

coex-ft	30.77 530	38.58 541	93.29 572	9.44 410	5.62 409	34.95 506	25.30 525	30.83 407	59.36 537	73.23 558	58.53 535	45.92 517	47.29 534	29.44 484	45.30 540	1.37 457	1.65 488	0.95 443	0.96 459	8.35 506	4.96 484

GCST	37.32 541	40.98 542	25.25 471	92.15 575	35.59 542	25.00 457	1.02 67	25.45 333	19.73 279	26.01 442	15.21 186	19.51 345	4.75 149	16.71 377	4.32 222	80.90 568	35.46 546	87.50 574	74.71 564	73.21 565	42.99 552

JetBlue	54.08 548	45.10 543	74.15 554	51.17 545	47.68 547	75.66 564	60.97 555	63.63 550	62.09 543	63.32 548	64.88 546	78.86 558	68.17 552	68.15 554	75.09 570	36.86 544	24.88 544	29.01 539	29.12 542	28.71 540	34.13 547

ACVNet_1	41.30 542	49.46 544	64.91 544	44.67 543	25.07 536	49.43 532	25.23 524	55.33 544	65.87 549	59.72 538	59.33 536	63.43 546	48.79 537	49.63 537	37.09 518	19.05 538	9.82 536	38.29 543	13.97 536	28.67 539	18.23 539

DLNR_Zeroshot_test	27.62 521	51.32 545	91.46 570	98.51 580	98.03 579	3.10 21	0.50 33	30.95 408	7.65 131	8.16 134	15.68 189	7.31 149	1.63 38	11.87 231	4.21 219	40.37 546	0.87 467	0.06 230	0.34 399	80.23 569	0.24 221

ACVNet-4b	36.40 539	52.20 546	56.11 532	42.45 541	21.78 532	48.56 530	14.37 466	49.50 535	60.15 539	43.17 519	46.38 504	55.62 536	24.56 467	38.15 520	21.97 448	25.13 542	3.66 520	46.93 545	33.56 545	25.97 538	17.74 537

SGM+DAISY	54.67 549	56.61 547	62.73 538	40.21 539	53.22 550	61.95 550	48.59 548	55.05 543	44.62 491	61.03 543	63.68 541	60.46 543	55.62 546	60.68 549	55.34 551	56.34 555	48.56 556	50.16 546	49.63 551	52.25 549	56.76 556

IMH-64-1	59.25 552	58.09 548	67.69 548	66.06 549	50.51 548	56.45 539	49.45 550	68.83 555	67.75 553	67.58 551	80.37 563	70.15 552	74.28 559	72.16 561	48.94 546	42.00 547	42.87 550	65.57 551	47.02 547	51.52 546	37.76 549

IMH-64	59.25 552	58.09 548	67.69 548	66.06 549	50.51 548	56.45 539	49.45 550	68.83 555	67.75 553	67.58 551	80.37 563	70.15 552	74.28 559	72.16 561	48.94 546	42.00 547	42.87 550	65.57 551	47.02 547	51.52 546	37.76 549

anonymity	52.32 546	58.23 550	63.91 540	41.12 540	59.25 556	53.27 535	41.04 544	55.69 545	40.20 467	54.85 536	49.49 515	49.13 527	55.48 544	59.07 547	49.65 548	55.86 553	50.03 559	51.00 547	51.08 552	51.71 548	56.36 554

SPS-STEREO	55.62 550	59.14 551	64.16 541	45.05 544	53.84 553	59.88 548	44.00 547	59.53 548	49.94 508	62.33 546	61.09 538	59.80 541	56.82 548	60.06 548	57.85 552	58.41 556	48.34 555	51.07 548	49.21 550	55.41 552	56.48 555
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	62.95 554	60.33 552	67.78 550	69.51 553	53.65 551	65.09 554	54.21 552	72.00 563	73.28 558	72.49 556	81.93 565	72.96 554	79.81 563	76.65 567	51.41 549	43.57 549	49.82 558	67.81 553	51.14 553	54.83 551	40.67 551

ACVNet_2	57.39 551	61.72 553	72.56 553	66.35 551	38.29 544	61.93 549	48.64 549	71.64 562	81.91 567	79.28 566	88.72 574	76.25 555	72.87 557	54.33 546	46.74 543	37.13 545	23.36 541	54.52 550	37.80 546	46.22 545	27.59 543

RainbowNet	51.25 545	62.74 554	64.52 543	60.13 548	39.00 545	58.72 547	30.83 534	57.31 547	79.18 564	50.24 531	65.35 549	60.13 542	44.25 532	49.47 536	41.16 532	46.52 550	46.06 553	52.72 549	31.78 543	52.33 550	32.47 546

MADNet+	53.31 547	68.61 555	98.75 580	67.03 552	37.58 543	79.83 571	81.74 570	60.38 549	61.61 542	51.43 534	54.92 530	61.11 544	59.29 549	69.66 556	76.71 571	23.88 540	24.03 543	17.08 530	12.35 535	32.47 542	27.69 544

LRCNet_RVC	73.59 565	69.80 556	74.41 555	77.63 559	60.56 559	40.33 522	15.08 475	71.04 560	48.36 500	88.07 574	94.62 576	90.11 572	81.83 566	80.58 570	61.26 557	97.12 580	72.30 571	96.65 579	97.58 580	77.13 568	77.30 570

TorneroNet-64	65.66 555	70.70 557	71.20 552	76.52 557	59.70 558	66.78 555	58.05 553	67.53 554	80.00 565	62.67 547	67.40 550	83.09 563	69.42 554	67.34 551	62.05 558	48.31 552	44.07 552	72.93 555	63.88 556	68.05 556	53.58 553

LVE	71.50 559	72.46 558	83.91 565	75.21 556	55.29 555	74.81 559	62.76 557	77.22 568	83.77 569	82.09 568	87.11 573	83.38 564	82.41 568	75.93 565	64.49 560	48.28 551	57.24 565	74.61 557	62.53 555	65.49 553	61.01 558

WAO-6	70.64 557	73.02 559	66.25 545	79.92 564	61.74 560	68.74 556	59.08 554	75.27 567	87.02 571	74.72 559	79.40 562	79.19 559	84.60 569	67.70 553	60.53 554	67.85 559	48.88 557	81.48 563	73.29 561	65.57 554	58.60 557

TorneroNet	71.21 558	73.44 560	75.82 557	80.82 566	65.65 562	70.53 558	64.39 558	71.42 561	75.97 560	71.47 555	73.68 557	84.17 566	74.00 558	69.85 557	69.09 562	59.37 557	48.19 554	79.67 559	73.51 562	74.93 567	68.26 566

UNDER WATER-64	73.11 564	74.48 561	87.70 566	74.03 555	55.20 554	78.24 568	75.71 567	65.33 552	67.91 555	75.60 561	69.32 553	84.41 567	76.93 561	68.43 555	72.45 565	81.18 569	56.77 564	82.46 566	80.34 567	68.22 557	67.48 565

WAO-7	72.21 562	78.21 562	54.04 527	79.33 563	69.31 566	70.20 557	72.09 565	77.85 571	84.90 570	77.35 562	86.03 569	79.37 560	79.88 564	65.32 550	65.33 561	62.33 558	69.70 570	70.51 554	73.21 560	67.23 555	62.02 559

WAO-8	76.87 569	78.41 563	66.45 546	86.81 569	72.47 568	79.27 569	68.59 561	77.75 569	89.01 573	83.09 570	86.98 570	85.87 569	84.97 571	72.12 559	69.11 563	74.93 563	55.23 562	87.79 575	83.50 569	70.47 560	64.56 561

Venus	76.87 569	78.41 563	66.45 546	86.81 569	72.47 568	79.27 569	68.59 561	77.75 569	89.01 573	83.09 570	86.98 570	85.87 569	84.97 571	72.12 559	69.11 563	74.93 563	55.23 562	87.79 575	83.50 569	70.48 561	64.56 561

UNDER WATER	75.92 567	79.25 565	87.75 567	84.39 567	66.43 563	77.08 566	77.22 568	66.90 553	72.16 557	75.32 560	71.56 556	85.89 571	82.15 567	70.11 558	74.99 569	79.34 566	53.61 561	86.40 572	84.53 571	71.29 562	72.11 568

MFMNet_re	72.05 560	79.64 566	64.23 542	52.73 546	84.71 571	77.93 567	68.35 559	63.96 551	66.93 551	61.00 542	71.29 555	63.84 547	68.91 553	72.42 563	61.11 556	82.03 571	74.22 572	80.34 562	74.44 563	83.62 572	89.34 574

notaker	72.18 561	79.78 567	78.84 560	78.75 561	68.52 564	63.26 552	61.68 556	69.22 558	75.95 559	77.58 563	78.85 561	79.69 561	84.79 570	77.39 568	58.43 553	69.68 562	60.79 566	77.46 558	68.48 558	69.62 558	64.92 563

JetRed	79.55 572	79.88 568	91.52 571	71.05 554	75.80 570	91.66 573	80.11 569	79.14 572	80.44 566	84.35 572	84.23 568	83.38 564	72.48 556	79.43 569	85.44 574	69.33 561	81.58 573	73.66 556	72.56 559	82.35 570	72.60 569

ktn	72.58 563	80.06 569	69.96 551	79.14 562	69.86 567	75.40 563	70.43 564	69.01 557	76.90 561	72.88 557	77.46 560	77.43 556	77.41 562	72.78 564	55.00 550	79.09 565	65.99 567	80.09 561	68.29 557	71.46 563	62.98 560

HanzoNet	77.61 571	81.11 570	82.83 562	77.82 560	69.15 565	75.25 562	69.06 563	73.49 565	77.84 563	82.19 569	82.80 566	85.42 568	86.67 573	85.99 574	73.64 567	85.24 575	68.38 569	81.71 564	75.47 565	71.98 564	66.24 564

DPSimNet_ROB	74.29 566	83.27 571	59.30 537	77.19 558	65.13 561	75.14 561	74.95 566	73.99 566	76.94 562	81.99 567	75.48 558	80.18 562	71.76 555	67.39 552	84.00 573	81.87 570	51.14 560	79.99 560	76.70 566	70.17 559	79.21 571

Dean	80.72 573	85.82 572	83.27 563	84.91 568	59.53 557	75.11 560	68.39 560	81.59 573	88.05 572	92.41 575	86.98 570	92.41 574	93.02 575	83.11 572	73.31 566	68.01 560	66.13 568	94.82 578	84.66 572	83.28 571	69.50 567

PWCK	65.90 556	88.63 573	79.40 561	80.32 565	29.96 539	63.85 553	39.45 543	72.07 564	71.26 556	78.74 565	68.99 552	77.82 557	61.77 550	82.81 571	62.64 559	80.17 567	39.88 549	81.90 565	47.37 549	73.54 566	37.51 548

ASD4		90.49 574

USTest	93.52 579	90.92 575	77.74 559	87.90 574	92.63 576	100.00 584	100.00 584	99.79 583	99.80 581	99.21 582	99.52 581	98.03 579	99.15 581	89.52 575	99.31 582	90.37 576	98.47 579	84.34 571	87.43 574	84.58 573	91.71 578

TCMNet-wrong-test	76.74 568	91.47 576	89.31 568	97.64 578	97.35 578	94.87 574	92.51 573	69.78 559	65.29 548	63.44 549	71.10 554	65.66 549	51.44 539	85.29 573	74.70 568	56.06 554	20.22 540	83.11 570	82.39 568	95.02 579	88.18 573

KSHMR	88.54 574	93.03 577	83.31 564	95.54 576	91.74 575	82.37 572	83.41 571	84.43 574	81.99 568	87.89 573	84.05 567	91.94 573	81.33 565	76.34 566	81.76 572	96.44 579	96.14 578	96.69 580	97.12 579	92.52 578	92.67 579

MADNet++	94.16 580	94.02 578	90.25 569	96.28 577	96.84 577	97.17 576	90.16 572	94.71 578	91.69 575	97.07 579	93.71 575	94.62 575	92.63 574	96.15 579	95.18 578	95.42 577	95.89 577	92.80 577	92.23 578	92.10 577	94.30 581

xxxxx1	91.92 576	95.33 579	98.45 577	87.29 571	89.24 572	98.50 577	98.17 579	92.95 575	93.21 576	93.55 576	95.36 577	96.99 576	96.28 576	94.65 576	94.94 575	83.26 572	84.17 574	82.90 567	88.32 575	85.49 574	89.37 575

tt_ll	91.92 576	95.33 579	98.45 577	87.29 571	89.24 572	98.50 577	98.17 579	92.95 575	93.21 576	93.55 576	95.36 577	96.99 576	96.28 576	94.65 576	94.94 575	83.26 572	84.17 574	82.90 567	88.32 575	85.49 574	89.37 575

ff	91.92 576	95.33 579	98.45 577	87.29 571	89.24 572	98.50 577	98.17 579	92.95 575	93.21 576	93.55 576	95.36 577	96.99 576	96.28 576	94.65 576	94.94 575	83.26 572	84.17 574	82.90 567	88.32 575	85.49 574	89.37 575

ccccc		98.19 582		100.00 584	100.00 584	99.32 582		99.79 583		99.63 585		99.69 583		99.95 583		100.00 583	100.00 585	99.97 583	99.90 584	100.00 584

MEDIAN_ROB	99.19 581	99.84 583	99.62 582	98.49 579	98.51 580	98.58 580	97.81 578	98.80 581	98.56 579	99.36 583	99.49 580	99.56 582	99.06 580	98.35 580	98.31 580	99.99 582	99.63 581	100.00 584	100.00 585	99.81 582	99.95 583

Anonymous_1	99.65 584	99.95 584	99.93 584	99.80 583	99.60 582	100.00 584	100.00 584	99.82 585	99.98 582	99.62 584	99.94 583	99.75 584	100.00 584	99.66 582	99.88 583	98.45 581	99.84 582	98.73 581	99.26 581	99.41 581	99.36 582

HaxPig	99.40 583	99.99 585	97.38 575	100.00 584	100.00 584	96.91 575	97.35 576	99.59 582	99.99 583	100.00 586	100.00 584	99.99 587	99.99 583	99.04 581	97.77 579	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	99.99 584

test_example2	99.68 585	99.99 585	99.99 585	100.00 584	99.99 583	99.86 583	99.99 583	98.29 580	100.00 584	100.00 586	100.00 584	98.15 580	98.39 579	99.98 584	99.98 584	100.00 583	99.99 584	99.40 582	99.53 583	100.00 584	100.00 585

AVERAGE_ROB	99.80 586	99.99 585	99.40 581	100.00 584	100.00 584	98.99 581	97.72 577	100.00 586	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 589	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

FlowAnything	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 589	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

Selective-RAFT-Error	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 589	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

PML	99.19 581	100.00 588	98.08 576	99.28 581	99.53 581	100.00 584	99.73 582	98.24 579	99.44 580	100.00 586	99.57 582	98.76 581	99.84 582	100.00 587	98.88 581	100.00 583	99.54 580	100.00 584	99.50 582	99.90 583	93.55 580

CasAABBNet	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 589	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

LSM0	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 589	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

DPSMNet_ROB	99.95 587	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	99.15 581	100.00 584	99.96 585	100.00 584	99.99 585	99.99 585	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

DGTPSM_ROB	99.95 587	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	99.14 580	100.00 584	99.96 585	100.00 584	99.99 585	99.99 585	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

DPSM_ROB	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 589	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

DPSM	100.00 589	100.00 588	100.00 586	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 586	100.00 584	100.00 589	100.00 584	100.00 587	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 584	100.00 585	100.00 584	100.00 585

Low-res two-view benchmark