Low-res two-view results

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.06 1	0.19 268	0.39 62	0.04 235	0.00 1	0.08 1	0.00 1	0.33 16	0.07 1	0.01 6	0.01 1	0.01 2	0.00 1	0.05 9	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.08 2	0.12 184	0.24 20	0.02 132	0.01 200	0.12 2	0.04 292	0.24 7	0.59 98	0.00 1	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.11 53	0.07 96	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.09 3	0.05 29	0.27 37	0.00 1	0.00 1	0.33 16	0.00 1	0.23 6	0.67 191	0.01 6	0.02 104	0.03 56	0.03 97	0.05 9	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.09 3	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.56 49	0.00 1	0.20 3	0.60 110	0.00 1	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.07 22	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wavelet-MonSter	0.10 5	0.03 2	0.24 20	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	0.20 3	0.23 53	0.14 159	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

BridgeDepth	0.11 6	0.07 79	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.00 1	0.14 1	0.62 138	0.08 93	0.01 1	0.08 150	0.04 131	0.14 71	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.11 6	0.07 79	0.45 67	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.01 133	0.38 22	0.15 14	0.05 65	0.02 104	0.06 125	0.05 152	0.20 114	0.04 13	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.10 400	0.14 493

FlowAnything_test	0.12 8	0.10 147	0.30 43	0.00 1	0.01 200	1.11 170	0.00 1	0.61 52	0.13 5	0.04 58	0.02 104	0.01 2	0.00 1	0.03 1	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.00 1

SGD-Stereo	0.12 8	0.10 147	0.25 33	0.03 197	0.00 1	1.03 102	0.00 1	0.24 7	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.06 18	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CSFM-Stereo	0.13 10	0.04 11	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.13 187	0.00 1	0.30 11	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.08 30	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

LGtest1	0.13 10	0.14 208	0.30 43	0.01 38	0.00 1	0.40 33	0.00 1	0.54 44	0.73 241	0.06 76	0.01 1	0.03 56	0.00 1	0.04 5	0.21 232	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

S2M2_L	0.13 10	0.15 224	0.45 67	0.02 132	0.01 200	0.32 14	0.00 1	0.52 35	0.60 110	0.00 1	0.14 210	0.03 56	0.01 19	0.20 114	0.16 196	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.13 10	0.02 1	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.14 4	0.01 133	0.56 45	1.11 348	0.05 65	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.25 140	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

GLC_STEREO	0.13 10	0.08 103	0.61 94	0.01 38	0.00 1	0.94 87	0.03 262	0.29 10	0.21 44	0.05 65	0.02 104	0.06 125	0.04 131	0.26 148	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

HiDET	0.14 15	0.04 11	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.14 190	0.00 1	0.51 33	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.07 22	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCMNet	0.14 15	0.04 11	0.24 20	0.02 132	0.00 1	1.15 198	0.00 1	0.44 28	0.61 121	0.08 93	0.01 1	0.01 2	0.05 152	0.08 30	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Monster-pub-mixall	0.14 15	0.15 224	0.32 49	0.01 38	0.01 200	0.31 11	0.00 1	0.40 26	0.24 59	0.11 140	0.02 104	0.03 56	0.00 1	0.93 249	0.21 232	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

asd	0.14 15	0.07 79	0.23 16	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.22 5	0.75 252	0.16 169	0.13 208	0.03 56	0.05 152	0.08 30	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV	0.14 15	0.05 29	0.34 54	0.01 38	0.00 1	1.09 158	0.01 133	0.31 13	0.68 200	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.04 5	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.14 15	0.13 195	0.45 67	0.04 235	0.00 1	0.35 22	0.14 401	0.80 72	0.61 121	0.06 76	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 22	0.20 224	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

MLG-Stereo_test3	0.14 15	0.10 147	0.20 5	0.00 1	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.47 31	0.69 216	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.01 19	0.03 1	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

DEFOM-Stereo	0.14 15	0.04 11	0.38 58	0.05 263	0.00 1	1.04 112	0.00 1	0.32 14	0.63 149	0.00 1	0.01 1	0.04 76	0.03 97	0.20 114	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

fffy	0.14 15	0.06 50	0.88 133	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.01 133	0.79 70	0.13 5	0.02 20	0.01 1	0.06 125	0.01 19	0.16 85	0.03 6	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.06 410

MLG-Stereo_test1	0.15 24	0.06 50	0.31 46	0.02 132	0.01 200	1.05 125	0.00 1	0.19 2	1.26 377	0.02 20	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

GEAStereo	0.16 25	0.08 103	0.38 58	0.08 327	0.04 336	1.11 170	0.00 1	0.75 68	0.16 20	0.07 80	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.11 465

DilatedVolume-Stereo	0.16 25	0.04 11	0.55 87	0.02 132	0.00 1	0.87 71	0.05 317	0.53 36	0.26 64	0.02 20	0.20 247	0.06 125	0.16 281	0.17 90	0.26 265	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.03 436	0.03 239	0.02 253

LG-Stereo_L2	0.16 25	0.13 195	0.42 64	0.04 235	0.00 1	1.05 125	0.15 404	0.57 49	0.38 80	0.06 76	0.01 1	0.02 19	0.00 1	0.07 22	0.19 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

MLG-Stereo_test2	0.16 25	0.11 173	0.23 16	0.02 132	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.27 9	1.26 377	0.02 20	0.01 1	0.08 150	0.00 1	0.07 22	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

ours_stereo	0.16 25	0.06 50	0.73 112	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.04 292	0.44 28	0.54 93	0.05 65	0.02 104	0.06 125	0.03 97	0.19 102	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.06 410

UniTT-Stereo	0.16 25	0.11 173	1.13 211	0.03 197	0.17 450	0.32 14	0.02 213	0.38 22	0.32 73	0.03 46	0.16 221	0.05 108	0.07 200	0.16 85	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.00 1

CASnet	0.16 25	0.14 208	0.52 83	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	0.51 33	0.75 252	0.10 123	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.22 126	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MatchStereo	0.17 32	0.17 249	0.97 162	0.01 38	0.00 1	0.18 5	0.00 1	1.06 84	0.59 98	0.01 6	0.01 1	0.05 108	0.07 200	0.14 71	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

252Zero-FE	0.17 32	0.09 123	0.32 49	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.00 1	0.35 19	0.68 200	1.07 334	0.02 104	0.02 19	0.00 1	0.08 30	0.31 294	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

AdaDepth	0.17 32	0.04 11	0.65 101	0.02 132	0.00 1	1.26 273	0.01 133	0.33 16	0.27 68	0.06 76	0.02 104	0.01 2	0.08 216	0.50 212	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 519	0.01 73	0.01 125

water-stereo	0.17 32	0.03 2	0.91 142	0.04 235	0.02 291	1.04 112	0.00 1	0.43 27	0.26 64	0.10 123	0.06 174	0.06 125	0.06 182	0.13 68	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.01 73	0.01 125

MLG-Stereo	0.17 32	0.06 50	0.25 33	0.02 132	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.50 32	1.29 388	0.01 6	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.05 9	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

AIO_test	0.17 32	0.11 173	0.55 87	0.08 327	0.06 363	0.42 42	0.06 344	0.35 19	0.38 80	0.03 46	0.01 1	0.86 312	0.03 97	0.21 123	0.10 147	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.08 476	0.03 239	0.02 253

rvit_stereo_0081_aga	0.17 32	0.11 173	0.81 120	0.00 1	0.00 1	0.80 58	0.01 133	0.79 70	0.59 98	0.02 20	0.01 1	0.05 108	0.03 97	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 92	0.79 277	0.07 80	0.01 1	0.03 56	0.02 54	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 32	0.04 11	0.25 33	0.00 1	0.00 1	0.75 55	0.01 133	1.22 92	0.79 277	0.07 80	0.01 1	0.03 56	0.02 54	0.17 90	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.17 32	0.21 290	1.18 228	0.04 235	0.01 200	0.18 5	0.00 1	0.81 74	0.34 75	0.07 80	0.04 163	0.05 108	0.05 152	0.19 102	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1

RSM++	0.17 32	0.07 79	0.42 64	0.03 197	0.00 1	0.40 33	0.00 1	1.18 91	0.59 98	0.02 20	0.01 1	0.01 2	0.05 152	0.20 114	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 516	0.09 384	0.07 430

gasm-f	0.18 43	0.08 103	0.45 67	0.08 327	0.11 414	1.11 170	0.12 396	0.75 68	0.16 20	0.07 80	0.01 1	0.01 2	0.06 182	0.18 94	0.09 132	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.20 488	0.11 465

SMoEStereo_RVC	0.18 43	0.06 50	0.53 84	0.02 132	0.00 1	1.03 102	0.04 292	0.38 22	0.64 161	0.07 80	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.26 148	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.10 457

RSM	0.18 43	0.05 29	0.39 62	0.03 197	0.02 291	0.38 31	0.00 1	1.33 100	0.59 98	0.09 103	0.01 1	0.03 56	0.04 131	0.19 102	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.06 327	0.04 355

MonStereo	0.19 46	0.07 79	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 178	0.63 149	0.03 46	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.09 36	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 125

Monster-pub-eth3d	0.19 46	0.07 79	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 178	0.64 161	0.03 46	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.10 46	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 125

4w-stereo	0.19 46	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	0.82 64	0.00 1	1.54 120	0.78 273	0.14 159	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.04 5	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.19 46	0.03 2	0.46 71	0.03 197	0.00 1	0.36 29	0.02 213	1.68 139	0.67 191	0.01 6	0.01 1	0.05 108	0.00 1	0.12 60	0.22 236	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.15 497	0.01 73	0.00 1

MonSter	0.19 46	0.07 79	0.24 20	0.00 1	0.00 1	0.41 35	0.00 1	2.16 178	0.64 161	0.03 46	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.09 36	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.01 125

LoS_RVC	0.19 46	0.48 432	0.51 80	0.12 365	0.10 404	1.01 99	0.01 133	0.81 74	0.19 32	0.07 80	0.02 104	0.06 125	0.05 152	0.31 169	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.04 355

3.25w_new	0.20 52	0.06 50	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 131	0.78 273	0.10 123	0.06 174	0.02 19	0.02 54	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.25w	0.20 52	0.06 50	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.64 131	0.78 273	0.10 123	0.06 174	0.02 19	0.02 54	0.03 1	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.5w_stereo	0.20 52	0.05 29	0.19 2	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.54 120	0.81 289	0.01 6	0.08 187	0.02 19	0.03 97	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 52	0.05 29	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.84 153	0.34 75	0.08 93	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.19 102	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 125

ProNet	0.20 52	0.25 316	0.78 117	0.01 38	0.01 200	0.95 90	0.00 1	0.70 60	0.68 200	0.02 20	0.01 1	0.05 108	0.03 97	0.31 169	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.12 418	0.04 355

VIP-Stereo	0.21 57	0.42 400	0.92 144	0.06 283	0.00 1	1.09 158	0.02 213	0.59 51	0.65 169	0.02 20	0.06 174	0.07 142	0.01 19	0.06 18	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.11 465

qwe	0.21 57	0.07 79	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.04 112	0.00 1	1.65 133	0.76 263	0.16 169	0.19 242	0.02 19	0.01 19	0.05 9	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.25w	0.21 57	0.08 103	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	1.80 149	0.74 248	0.13 153	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.10 46	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25_new	0.21 57	0.07 79	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 123	0.76 263	0.16 169	0.10 197	0.03 56	0.05 152	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w_new	0.21 57	0.07 79	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 123	0.76 263	0.16 169	0.10 197	0.03 56	0.05 152	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5_new	0.21 57	0.06 50	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 117	0.79 277	0.18 181	0.17 228	0.02 19	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.5w-stereo	0.21 57	0.06 50	0.22 8	0.01 38	0.00 1	0.95 90	0.00 1	1.52 117	0.79 277	0.18 181	0.17 228	0.02 19	0.01 19	0.10 46	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4.25w-stereo	0.21 57	0.07 79	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.08 153	0.00 1	1.56 123	0.76 263	0.16 169	0.10 197	0.03 56	0.05 152	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3.75w	0.21 57	0.06 50	0.22 8	0.00 1	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.70 142	0.75 252	0.14 159	0.02 104	0.02 19	0.02 54	0.15 79	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

3w_stereo	0.21 57	0.07 79	0.23 16	0.01 38	0.00 1	0.81 62	0.00 1	2.00 167	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.06 18	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.21 57	0.06 50	0.29 42	0.02 132	0.00 1	1.11 170	0.02 213	1.46 113	0.70 228	0.16 169	0.01 1	0.01 2	0.04 131	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.00 1

AIO_rvc	0.21 57	0.32 354	0.50 79	0.09 340	0.03 316	0.43 43	0.06 344	1.25 95	0.63 149	0.03 46	0.01 1	0.09 158	0.04 131	0.28 159	0.16 196	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.03 436	0.10 400	0.10 457

AIO-Stereo	0.21 57	0.07 79	0.44 66	0.03 197	0.03 316	0.41 35	0.01 133	1.65 133	0.65 169	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.04 131	0.22 126	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 568	0.05 307	0.08 443

anonymousdsp	0.21 57	0.21 290	0.63 96	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.74 66	0.77 269	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.25 140	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.08 362	0.03 325

IGEV-Stereo	0.21 57	0.21 290	0.63 96	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.73 64	0.77 269	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.08 362	0.03 325
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 57	0.14 208	1.54 296	0.01 38	0.00 1	0.13 3	0.04 292	1.10 86	0.65 169	0.10 123	0.05 169	0.03 56	0.04 131	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

PMTNet	0.21 57	0.19 268	0.85 127	0.02 132	0.02 291	1.14 190	0.30 467	0.88 78	0.11 2	0.03 46	0.02 104	0.07 142	0.02 54	0.37 188	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1

Zero-FE251	0.22 74	0.10 147	0.95 154	0.04 235	0.00 1	1.04 112	0.04 292	0.53 36	0.19 32	0.87 288	0.02 104	0.02 19	0.01 19	0.16 85	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 377

asda	0.22 74	0.09 123	0.28 39	0.01 38	0.00 1	1.11 170	0.00 1	1.57 126	0.76 263	0.15 163	0.07 181	0.03 56	0.08 216	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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1: 1. 1
WCG-NET	0.22 74	0.17 249	0.54 86	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 317	0.61 52	1.09 345	0.17 178	0.33 274	0.03 56	0.13 268	0.20 114	0.07 96	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.02 253

trnet	0.22 74	0.14 208	0.67 104	0.00 1	0.00 1	1.24 260	0.01 133	1.16 90	0.56 95	0.09 103	0.08 187	0.05 108	0.00 1	0.29 162	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 74	0.29 345	0.87 131	0.05 263	0.18 454	0.41 35	0.01 133	1.24 94	0.56 95	0.02 20	0.03 145	0.13 180	0.05 152	0.32 175	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

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Selective-IGEV	0.22 74	0.06 50	0.46 71	0.05 263	0.04 336	0.34 20	0.04 292	2.16 178	0.59 98	0.09 103	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 481	0.03 239	0.09 449

CREStereo	0.22 74	0.17 249	0.64 99	0.00 1	0.01 200	1.22 244	0.01 133	1.15 89	0.56 95	0.10 123	0.07 181	0.04 76	0.00 1	0.32 175	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
2.5w	0.23 84	0.08 103	0.24 20	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.00 1	2.14 175	0.79 277	0.13 153	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.09 36	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2.75w_new	0.23 84	0.07 79	0.22 8	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	2.15 176	0.74 248	0.15 163	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

2w_stereo	0.23 84	0.05 29	0.21 6	0.01 38	0.00 1	1.00 98	0.00 1	2.24 184	0.71 232	0.15 163	0.03 145	0.02 19	0.08 216	0.11 53	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.23 84	0.11 173	0.32 49	0.02 132	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 151	0.71 232	0.10 123	0.01 1	0.05 108	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

LG-G	0.23 84	0.11 173	0.32 49	0.02 132	0.00 1	1.29 284	0.00 1	1.82 151	0.71 232	0.10 123	0.01 1	0.05 108	0.01 19	0.07 22	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 84	0.13 195	0.62 95	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.63 55	0.80 284	0.76 272	0.18 234	0.09 158	0.06 182	0.05 9	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.05 377

ff7	0.23 84	0.21 290	1.02 174	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 345	0.01 125

ffff	0.23 84	0.21 290	1.02 174	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 345	0.01 125

11t	0.23 84	0.21 290	1.02 174	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 345	0.01 125

ccc-4	0.23 84	0.21 290	1.02 174	0.02 132	0.00 1	1.07 144	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.07 200	0.44 199	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.07 345	0.01 125

GREAT-IGEV	0.24 94	0.10 147	0.92 144	0.06 283	0.33 520	1.11 170	0.06 344	0.36 21	0.19 32	0.02 20	0.47 311	0.02 19	0.06 182	0.13 68	0.16 196	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 528	0.09 384	0.36 546

Occ-G	0.24 94	0.10 147	0.59 93	0.01 38	0.01 200	0.80 58	0.04 292	0.62 54	0.15 14	0.01 6	0.51 315	1.34 356	0.04 131	0.09 36	0.21 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.15 444	0.00 1

GCAP-Stereo	0.24 94	0.29 345	0.82 122	0.01 38	0.00 1	1.24 260	0.00 1	1.70 142	0.23 53	0.02 20	0.01 1	0.09 158	0.10 237	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.01 125

MC-Stereo	0.24 94	0.12 184	0.71 111	0.04 235	0.02 291	1.07 144	0.00 1	1.30 97	0.17 27	0.59 247	0.02 104	0.08 150	0.11 248	0.18 94	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.17 516	0.06 327	0.02 253

HUF	0.25 98	0.32 354	1.18 228	0.06 283	0.11 414	0.31 11	0.08 363	0.73 64	0.62 138	0.10 123	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.16 85	0.14 177	0.00 1	0.58 581	0.00 1	0.00 1	0.14 431	0.37 547

castereo++	0.25 98	0.15 224	0.48 77	0.09 340	0.00 1	1.08 153	0.03 262	1.53 119	0.67 191	0.00 1	0.01 1	0.59 267	0.00 1	0.09 36	0.06 78	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.28 556	0.02 180	0.00 1

GMStereo	0.25 98	0.60 470	1.28 250	0.01 38	0.00 1	0.48 46	0.00 1	0.74 66	1.24 375	0.16 169	0.03 145	0.07 142	0.09 228	0.22 126	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MM-Stereo_test2	0.26 101	0.08 103	1.52 295	0.46 489	0.00 1	1.14 190	0.01 133	0.63 55	0.21 44	0.38 223	0.02 104	0.04 76	0.06 182	0.18 94	0.20 224	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.05 454	0.22 493	0.04 355

MyStereo07	0.27 102	0.27 324	0.64 99	0.02 132	0.01 200	1.64 416	0.01 133	1.41 102	0.73 241	0.10 123	0.01 1	0.03 56	0.10 237	0.24 134	0.04 13	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.06 410

MIF-Stereo (partial)	0.27 102	0.18 260	1.14 213	0.01 38	0.00 1	0.43 43	0.02 213	1.97 165	0.39 83	0.11 140	0.08 187	0.07 142	0.06 182	0.44 199	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.02 253

monsterstereo	0.28 104	0.06 50	0.35 55	0.03 197	0.00 1	1.07 144	0.00 1	2.95 250	0.67 191	0.26 192	0.01 1	0.02 19	0.02 54	0.04 5	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-RUCA	0.28 104	0.05 29	0.53 84	0.12 365	0.11 414	1.25 269	0.32 472	0.80 72	0.20 39	0.10 123	0.14 210	0.16 197	0.25 320	0.29 162	0.25 256	0.05 528	0.19 563	0.20 558	0.23 540	0.18 468	0.19 517

LoS	0.28 104	0.16 238	0.95 154	0.07 312	0.01 200	1.32 296	0.07 355	1.30 97	0.60 110	0.04 58	0.03 145	0.28 224	0.11 248	0.48 209	0.11 157	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.28 104	0.09 123	0.73 112	0.18 410	0.05 350	1.17 210	0.04 292	2.37 191	0.17 27	0.35 213	0.01 1	0.01 2	0.02 54	0.38 191	0.04 13	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

XX-TBD	0.28 104	0.39 386	0.97 162	0.05 263	0.00 1	1.09 158	0.00 1	0.71 62	0.54 93	0.44 230	1.04 392	0.06 125	0.06 182	0.19 102	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.29 109	0.14 208	0.38 58	0.02 132	0.00 1	1.21 240	0.01 133	2.99 256	0.65 169	0.02 20	0.03 145	0.05 108	0.15 276	0.06 18	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

depthmonostereo	0.29 109	0.04 11	1.15 217	0.05 263	0.00 1	1.05 125	0.00 1	0.67 58	0.21 44	0.04 58	0.02 104	0.17 200	0.28 327	2.00 298	0.08 114	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

1w_stereo	0.29 109	0.04 11	0.24 20	0.01 38	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.00 258	0.71 232	0.19 186	0.01 1	0.02 19	0.28 327	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dual_stereo	0.29 109	0.05 29	0.31 46	0.03 197	0.00 1	0.31 11	0.02 213	3.31 318	0.61 121	0.01 6	0.01 1	0.02 19	0.03 97	0.79 243	0.13 166	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.08 476	0.00 1	0.01 125

WCG-NET（raft）	0.29 109	0.24 312	0.51 80	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.05 317	0.56 45	1.12 353	0.21 188	0.12 207	1.54 364	0.14 273	0.14 71	0.07 96	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.03 325

CREStereo++_RVC	0.29 109	0.19 268	0.83 125	0.05 263	0.00 1	1.19 225	0.00 1	0.66 57	0.99 322	0.25 191	1.26 416	0.05 108	0.07 200	0.20 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GSStereo	0.30 115	0.08 103	0.38 58	0.06 283	0.04 336	1.11 170	0.00 1	2.95 250	0.59 98	0.09 103	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.06 464	0.16 450	0.12 476

rvit_stereo_0080	0.30 115	0.23 308	1.20 236	0.00 1	0.00 1	0.90 74	0.01 133	2.79 233	0.60 110	0.02 20	0.02 104	0.06 125	0.01 19	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253

whm_eth	0.30 115	0.23 308	1.20 236	0.00 1	0.00 1	0.90 74	0.01 133	2.79 233	0.60 110	0.02 20	0.02 104	0.06 125	0.01 19	0.12 60	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253

TANstereo	0.30 115	0.28 335	0.86 129	0.03 197	0.01 200	1.14 190	0.00 1	0.53 36	0.44 88	1.06 332	1.24 413	0.06 125	0.05 152	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.31 119	0.03 2	0.78 117	0.00 1	0.00 1	1.06 139	0.03 262	2.98 255	0.66 180	0.05 65	0.01 1	0.04 76	0.01 19	0.18 94	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 119	0.32 354	1.63 316	0.01 38	0.00 1	0.19 7	0.00 1	2.84 239	0.79 277	0.02 20	0.03 145	0.08 150	0.02 54	0.19 102	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 325

MGS-Stereo	0.31 119	0.10 147	0.89 137	0.02 132	0.00 1	0.50 47	0.00 1	0.39 25	0.61 121	0.02 20	2.91 491	0.04 76	0.03 97	0.21 123	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 547	0.00 1

DDF-Stereo	0.32 122	0.09 123	0.69 108	0.05 263	0.15 438	0.91 76	0.06 344	1.58 129	0.38 80	0.04 58	0.02 104	0.17 200	0.20 301	1.46 283	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 464	0.01 73	0.02 253

castereo	0.32 122	0.28 335	0.46 71	0.01 38	0.05 350	0.81 62	0.04 292	3.37 324	0.61 121	0.08 93	0.01 1	0.08 150	0.14 273	0.10 46	0.11 157	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.22 536	0.02 180	0.01 125

CAS++	0.32 122	0.22 300	0.69 108	0.04 235	0.00 1	0.35 22	0.01 133	4.32 447	0.48 90	0.02 20	0.01 1	0.07 142	0.00 1	0.19 102	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.33 125	0.11 173	0.92 144	0.09 340	0.06 363	0.34 20	0.00 1	2.56 216	0.64 161	0.32 199	0.43 300	0.17 200	0.09 228	0.26 148	0.10 147	0.00 1	0.14 552	0.00 1	0.22 536	0.05 307	0.01 125

11t1	0.33 125	0.05 29	0.86 129	0.44 483	0.00 1	1.04 112	0.00 1	2.45 204	0.60 110	0.44 230	0.01 1	0.05 108	0.05 152	0.43 197	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

CroCo-Stereo Lap2	0.33 125	0.49 437	1.18 228	0.02 132	0.00 1	0.33 16	0.00 1	3.08 273	0.61 121	0.02 20	0.01 1	0.04 76	0.08 216	0.45 204	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.02 253

BStereo	0.34 128	0.17 249	2.86 449	0.00 1	0.10 404	0.41 35	0.03 262	2.16 178	0.62 138	0.07 80	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.02 425	0.01 73	0.01 125

DA	0.34 128	0.10 147	0.58 91	0.02 132	0.04 336	1.15 198	0.00 1	3.56 358	0.71 232	0.05 65	0.02 104	0.01 2	0.05 152	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 499

zero-FE	0.34 128	0.09 123	1.27 247	0.05 263	0.14 430	0.85 67	0.06 344	1.57 126	0.39 83	0.05 65	0.06 174	0.16 197	0.13 268	1.35 274	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.01 73	0.02 253

GGEV	0.34 128	0.10 147	0.58 91	0.02 132	0.04 336	1.15 198	0.00 1	3.56 358	0.71 232	0.05 65	0.02 104	0.01 2	0.05 152	0.23 129	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.16 499

LG-Stereo	0.34 128	0.07 79	1.33 265	0.03 197	0.01 200	1.06 139	0.00 1	2.93 248	0.66 180	0.01 6	0.09 192	0.14 187	0.07 200	0.10 46	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.01 125

SCV_C0	0.34 128	0.20 281	0.96 156	0.02 132	0.00 1	0.41 35	0.02 213	3.62 366	0.65 169	0.12 145	0.01 1	0.07 142	0.09 228	0.18 94	0.13 166	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.19 523	0.12 418	0.04 355

tg	0.34 128	0.26 320	0.68 106	0.01 38	0.00 1	1.25 269	0.01 133	1.75 146	0.65 169	0.11 140	0.40 291	0.74 297	0.11 248	0.29 162	0.08 114	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.21 525

rvit_0105_6	0.34 128	0.10 147	1.37 272	0.01 38	0.00 1	0.86 69	0.00 1	2.78 232	1.32 395	0.04 58	0.03 145	0.07 142	0.02 54	0.19 102	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 325

Pointernet	0.34 128	0.10 147	1.09 201	0.01 38	0.08 386	1.18 219	0.05 317	2.99 256	0.62 138	0.03 46	0.01 1	0.15 192	0.05 152	0.24 134	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 489	0.01 73	0.00 1

dd	0.34 128	0.67 488	1.55 298	0.04 235	0.01 200	1.22 244	0.03 262	0.84 76	1.16 361	0.18 181	0.05 169	0.12 175	0.05 152	0.29 162	0.44 353	0.02 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.00 1

AnonymousM	0.34 128	0.07 79	0.63 96	0.02 132	0.01 200	1.09 158	0.03 262	1.54 120	0.68 200	0.17 178	0.04 163	0.02 19	0.24 315	0.25 140	0.04 13	0.00 1	0.01 344	1.93 583	0.00 1	0.01 73	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 139	0.60 470	1.93 351	0.02 132	0.09 394	1.03 102	0.07 355	1.25 95	0.34 75	0.02 20	0.03 145	0.84 311	0.10 237	0.31 169	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.07 430

knoymous	0.35 139	0.05 29	1.11 205	0.05 263	0.01 200	1.15 198	0.01 133	2.06 170	0.14 9	0.40 225	0.02 104	1.67 380	0.00 1	0.31 169	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

UDGNet	0.35 139	0.50 440	1.14 213	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	0.70 60	1.57 444	0.31 197	0.05 169	0.06 125	0.02 54	1.45 282	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 139	0.10 147	1.95 356	0.02 132	0.00 1	0.93 85	0.07 355	1.70 142	0.86 302	0.09 103	0.04 163	0.05 108	0.05 152	0.23 129	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 543	0.06 327	0.08 443

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IGEV++	0.36 143	0.19 268	0.57 90	0.09 340	0.00 1	0.35 22	0.03 262	4.62 472	0.24 59	0.12 145	0.02 104	0.03 56	0.17 285	0.24 134	0.23 242	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.04 448	0.09 384	0.08 443

LL-Strereo2	0.36 143	0.47 430	1.08 198	0.09 340	0.03 316	1.12 180	0.07 355	1.66 137	0.93 311	0.43 229	0.02 104	0.51 260	0.08 216	0.23 129	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 436	0.04 279	0.04 355

iRaftStereo_RVC	0.36 143	0.27 324	0.76 115	0.01 38	0.00 1	1.20 236	0.01 133	2.15 176	0.62 138	0.15 163	0.22 253	0.69 286	0.12 261	0.28 159	0.18 213	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.22 528

GCAP-BAT	0.37 147	0.13 195	1.16 222	0.10 352	0.12 418	1.59 398	0.04 292	0.67 58	0.43 87	0.84 284	0.89 380	0.39 241	0.07 200	0.27 157	0.49 371	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.19 523	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0075_2	0.37 147	0.13 195	2.43 417	0.02 132	0.00 1	1.12 180	0.02 213	1.66 137	1.15 359	0.16 169	0.08 187	0.02 19	0.05 152	0.40 193	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.10 457

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RCA-Stereo	0.37 147	0.14 208	0.76 115	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.00 1	3.14 282	0.61 121	0.71 264	0.47 311	0.05 108	0.13 268	0.19 102	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.01 125

sAnonymous2	0.37 147	0.32 354	3.21 471	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 163	0.90 304	0.03 46	0.05 169	0.04 76	0.11 248	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 431	0.18 512

CroCo_RVC	0.37 147	0.32 354	3.21 471	0.01 38	0.00 1	0.35 22	0.08 363	1.96 163	0.90 304	0.03 46	0.05 169	0.04 76	0.11 248	0.11 53	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 431	0.18 512

MSCF	0.38 153	0.45 416	0.49 78	0.12 365	0.24 481	1.05 125	0.03 262	3.14 282	0.68 200	0.02 20	0.01 1	0.02 19	0.23 312	0.65 234	0.18 213	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.32 565	0.03 239	0.02 253

GASTEREO	0.39 154	0.45 416	0.47 76	0.11 362	0.24 481	1.06 139	0.03 262	3.16 290	0.66 180	0.10 123	0.01 1	0.01 2	0.28 327	0.66 235	0.18 213	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.32 565	0.03 239	0.02 253

rvit_0105_4	0.39 154	0.16 238	1.66 322	0.01 38	0.00 1	0.85 67	0.00 1	3.15 285	1.33 397	0.07 80	0.06 174	0.10 168	0.03 97	0.29 162	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

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CroCo-Stereo	0.39 154	0.40 391	1.67 326	0.07 312	0.00 1	0.19 7	0.01 133	3.55 357	0.75 252	0.08 93	0.02 104	0.46 249	0.08 216	0.28 159	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125
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
rafts_anoy	0.39 154	0.44 412	1.15 217	0.06 283	0.03 316	1.12 180	0.04 292	2.75 230	0.33 74	0.10 123	0.16 221	0.11 170	0.19 295	0.74 241	0.31 294	0.00 1	0.14 552	0.00 1	0.01 399	0.02 180	0.05 377

MM-Stereo_test1	0.40 159	0.13 195	1.31 261	0.64 520	0.07 376	0.92 83	0.03 262	3.08 273	0.80 284	0.35 213	0.04 163	0.05 108	0.02 54	0.20 114	0.13 166	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.26 509	0.02 253

CRE-IMP	0.40 159	0.06 50	1.04 189	0.07 312	0.05 350	1.45 352	0.46 489	1.48 115	0.63 149	0.90 294	0.30 265	0.88 314	0.01 19	0.26 148	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.17 506

rvit_0105_5	0.41 161	0.20 281	1.94 355	0.01 38	0.00 1	0.91 76	0.00 1	3.18 295	1.27 383	0.08 93	0.09 192	0.10 168	0.02 54	0.35 184	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 325

plain	0.41 161	0.28 335	2.26 404	0.07 312	0.00 1	0.50 47	0.01 133	2.84 239	0.92 307	0.05 65	0.07 181	0.13 180	0.17 285	0.43 197	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 534	0.01 125

x	0.41 161	0.04 11	0.74 114	0.54 505	0.00 1	0.98 95	0.00 1	3.07 271	0.67 191	0.48 238	0.01 1	0.48 253	0.07 200	0.93 249	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

SCV	0.42 164	0.28 335	0.68 106	0.26 443	0.16 446	0.26 10	0.05 317	4.98 502	0.63 149	0.10 123	0.01 1	0.02 19	0.05 152	0.26 148	0.13 166	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.18 519	0.25 506	0.18 512

GMOStereo	0.42 164	0.28 335	1.02 174	0.05 263	0.18 454	1.04 112	0.02 213	2.40 194	0.16 20	2.25 459	0.01 1	0.32 228	0.03 97	0.09 36	0.15 187	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.02 253

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Gwc-CoAtRS	0.42 164	0.12 184	1.28 250	0.03 197	0.13 424	1.03 102	0.02 213	2.33 189	0.15 14	0.35 213	0.01 1	2.27 423	0.03 97	0.20 114	0.25 256	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.22 536	0.01 73	0.01 125

Replicate-Monster	0.43 171	0.06 50	5.91 554	0.01 38	0.00 1	1.03 102	0.00 1	0.56 45	0.74 248	0.07 80	0.02 104	0.02 19	0.00 1	0.14 71	0.03 6	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.43 171	0.33 361	0.92 144	0.75 529	0.04 336	0.96 93	0.05 317	3.11 278	0.79 277	0.12 145	0.53 317	0.26 220	0.06 182	0.26 148	0.13 166	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.28 523	0.01 125

IGEV-Stereo+	0.43 171	0.17 249	0.46 71	0.14 388	1.06 557	0.63 52	0.02 213	0.30 11	0.24 59	0.09 103	0.01 1	0.04 76	0.03 97	1.86 295	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.15 497	1.83 572	1.61 575

CES	0.43 171	0.14 208	0.85 127	0.05 263	1.52 567	1.22 244	0.05 317	1.01 82	0.59 98	0.03 46	0.02 104	0.14 187	0.10 237	0.40 193	0.10 147	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	2.45 582

ROB_FTStereo_v2	0.43 171	0.09 123	1.00 166	0.06 283	0.08 386	1.57 387	0.33 475	1.44 108	0.67 191	0.97 306	0.19 242	0.77 303	0.02 54	1.23 266	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.05 377

HART	0.44 176	0.24 312	1.41 276	0.01 38	0.00 1	0.33 16	0.00 1	2.91 246	0.61 121	0.26 192	1.98 453	0.35 234	0.03 97	0.20 114	0.14 177	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.05 377

RALCasStereoNet	0.44 176	0.44 412	1.03 185	0.03 197	0.00 1	1.10 164	0.03 262	2.46 206	0.90 304	0.07 80	0.32 267	0.12 175	0.20 301	1.28 269	0.25 256	0.00 1	0.31 571	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.12 476

R-Stereo Train	0.44 176	0.09 123	0.94 150	0.02 132	0.00 1	1.24 260	0.09 375	3.65 370	0.11 2	1.87 425	0.42 295	0.06 125	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253

RAFT-Stereo	0.44 176	0.09 123	0.94 150	0.02 132	0.00 1	1.24 260	0.09 375	3.65 370	0.11 2	1.87 425	0.42 295	0.06 125	0.01 19	0.25 140	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 180	0.43 407	1.18 228	0.51 502	0.04 336	1.26 273	0.02 213	2.38 192	0.65 169	0.07 80	0.02 104	0.70 289	0.20 301	1.01 257	0.13 166	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.00 1	0.14 431	0.10 457

HUI-Stereo	0.45 180	0.09 123	1.08 198	0.06 283	0.08 386	1.61 406	0.32 472	1.43 104	0.70 228	0.97 306	0.18 234	0.77 303	0.02 54	1.44 281	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.05 377

RAFT-IKP	0.45 180	0.09 123	1.06 195	0.06 283	0.06 363	1.44 346	0.31 471	1.44 108	0.69 216	0.97 306	0.18 234	0.76 299	0.02 54	1.65 288	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.04 355

NLSM1	0.46 183	0.08 103	0.31 46	0.03 197	0.44 527	1.19 225	0.01 133	3.99 409	1.96 479	0.13 153	0.02 104	0.11 170	0.09 228	0.26 148	0.42 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.01 125

Reg-Stereo(zero)	0.46 183	0.04 11	1.77 338	0.01 38	0.14 430	1.20 236	0.13 397	1.13 88	0.26 64	0.05 65	0.16 221	1.75 384	1.10 440	0.67 236	0.45 357	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.12 494	0.01 73	0.09 449

IGEVStereo-DCA	0.46 183	0.09 123	1.02 174	0.02 132	0.00 1	0.82 64	0.00 1	0.53 36	0.75 252	0.09 103	0.03 145	0.03 56	0.06 182	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 497	0.05 307	0.01 125

testlalala	0.46 183	0.13 195	0.82 122	0.17 404	0.10 404	1.13 187	0.03 262	2.63 219	1.13 355	2.04 445	0.10 197	0.29 226	0.04 131	0.15 79	0.27 271	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.26 549	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 183	0.09 123	1.01 169	0.06 283	0.09 394	1.61 406	0.30 467	1.43 104	0.69 216	0.97 306	0.18 234	0.77 303	0.02 54	1.67 289	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.05 377

ICVP	0.46 183	0.08 103	1.58 308	0.01 38	0.01 200	1.10 164	0.21 427	3.80 387	0.52 92	0.42 228	0.27 261	0.33 232	0.06 182	0.57 221	0.13 166	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.01 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 183	0.42 400	1.05 194	0.01 38	0.21 470	1.17 210	0.05 317	2.07 172	0.19 32	2.98 502	0.02 104	0.12 175	0.15 276	0.25 140	0.31 294	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.06 410

tt45	0.47 190	0.06 50	0.70 110	0.02 132	0.00 1	1.30 290	0.05 317	0.85 77	0.60 110	0.05 65	0.01 1	0.09 158	0.03 97	5.40 446	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.01 125

rvit_0105_3	0.47 190	0.28 335	2.20 389	0.01 38	0.00 1	1.13 187	0.00 1	3.20 303	1.26 377	0.08 93	0.26 257	0.09 158	0.03 97	0.62 231	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

H2IRNET	0.47 190	0.22 300	1.27 247	0.15 393	0.01 200	1.18 219	0.01 133	1.65 133	0.48 90	0.02 20	1.80 444	0.46 249	0.04 131	1.62 287	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 399	0.16 450	0.02 253

AE-Stereo	0.47 190	0.11 173	1.03 185	0.04 235	0.09 394	1.11 170	0.03 262	4.16 425	0.34 75	0.35 213	0.82 372	0.15 192	0.16 281	0.45 204	0.05 34	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.26 549	0.09 384	0.05 377

ToySt	0.47 190	0.25 316	2.47 424	0.04 235	0.01 200	1.17 210	0.00 1	2.01 168	0.63 149	0.08 93	0.14 210	1.16 346	0.05 152	0.80 245	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 436	0.10 400	0.04 355

riskmin	0.47 190	0.03 2	1.01 169	0.08 327	0.01 200	1.12 180	0.01 133	3.00 258	0.21 44	0.46 236	0.02 104	2.08 406	1.06 436	0.26 148	0.04 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

ROB_FTStereo	0.47 190	0.09 123	1.04 189	0.06 283	0.08 386	1.59 398	0.33 475	1.43 104	0.68 200	0.97 306	0.19 242	0.76 299	0.03 97	1.86 295	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.05 377

FE-Mocha	0.48 197	0.12 184	1.34 266	0.11 362	0.09 394	0.64 53	0.01 133	3.94 406	0.22 49	0.49 241	0.58 322	0.59 267	0.53 379	0.29 162	0.38 335	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.15 497	0.02 180	0.02 253

999	0.48 197	0.07 79	0.55 87	0.01 38	0.00 1	1.27 277	0.09 375	0.33 16	0.61 121	0.01 6	0.17 228	0.03 56	0.02 54	5.79 466	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.00 1

xyz-stereo-finetune	0.49 199	0.22 300	0.51 80	0.03 197	0.00 1	1.30 290	0.01 133	1.97 165	0.71 232	0.04 58	0.04 163	0.08 150	0.04 131	4.32 383	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1

FACV-RUCA	0.49 199	0.10 147	1.30 258	0.06 283	0.12 418	1.14 190	0.07 355	3.57 361	0.92 307	0.18 181	0.99 389	0.19 205	0.31 335	0.25 140	0.16 196	0.00 1	0.00 1	0.08 542	0.02 425	0.24 499	0.12 476

model_zeroshot	0.49 199	0.26 320	2.10 384	0.03 197	0.01 200	1.69 425	0.08 363	2.63 219	0.18 29	1.02 321	0.01 1	0.61 270	0.06 182	0.86 246	0.14 177	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.16 507	0.02 180	0.01 125

Anonymous3	0.49 199	0.12 184	2.21 390	0.01 38	0.00 1	2.53 472	0.09 375	3.16 290	0.65 169	0.12 145	0.22 253	0.12 175	0.05 152	0.37 188	0.08 114	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.03 325

WQFJA1	0.50 203	0.06 50	0.28 39	0.03 197	0.53 538	1.17 210	0.04 292	4.55 465	2.45 513	0.10 123	0.01 1	0.14 187	0.11 248	0.15 79	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.01 125

NLMM	0.50 203	0.06 50	0.28 39	0.03 197	0.53 538	1.17 210	0.04 292	4.54 463	2.45 513	0.10 123	0.01 1	0.14 187	0.11 248	0.15 79	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.01 125

qqq	0.50 203	0.04 11	0.78 117	0.02 132	0.00 1	1.05 125	0.00 1	3.15 285	0.68 200	0.46 236	0.01 1	0.73 295	0.12 261	2.95 323	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

Patchmatch Stereo++	0.50 203	0.09 123	1.01 169	0.06 283	0.07 376	1.60 402	0.27 448	1.45 111	0.68 200	0.98 315	0.18 234	0.77 303	0.03 97	2.58 308	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.05 377
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 203	0.09 123	1.01 169	0.06 283	0.07 376	1.60 402	0.27 448	1.45 111	0.68 200	0.98 315	0.18 234	0.77 303	0.03 97	2.58 308	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.05 377

WQFJX	0.51 208	0.07 79	0.27 37	0.04 235	0.47 533	1.16 205	0.05 317	4.75 485	1.98 481	0.15 163	0.02 104	0.17 200	0.10 237	0.58 224	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.02 253

test_4	0.51 208	0.10 147	1.27 247	0.01 38	0.06 363	0.97 94	0.03 262	1.12 87	0.16 20	0.27 194	3.42 505	0.65 279	0.09 228	1.59 284	0.26 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 476	0.14 431	0.00 1

iGMRVC	0.51 208	0.09 123	1.04 189	0.06 283	0.08 386	1.61 406	0.27 448	1.44 108	0.69 216	0.97 306	0.19 242	0.76 299	0.03 97	2.69 316	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.04 355

CFNet-RSSM	0.51 208	0.12 184	1.26 245	0.03 197	0.14 430	1.24 260	0.02 213	4.12 423	0.15 14	0.31 197	0.01 1	1.96 400	0.04 131	0.19 102	0.25 256	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.27 552	0.01 73	0.01 125

mmm	0.52 212	0.04 11	1.14 213	0.61 516	0.00 1	1.14 190	0.00 1	3.45 341	0.75 252	1.24 359	0.58 322	0.20 209	0.18 289	0.93 249	0.08 114	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

anonymousdsp2	0.52 212	0.06 50	1.51 293	0.10 352	0.00 1	1.19 225	0.01 133	4.32 447	0.63 149	0.33 201	0.15 219	0.78 308	0.09 228	1.01 257	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 489	0.04 279	0.05 377

GANet-ADL	0.52 212	0.09 123	1.43 280	0.13 373	0.02 291	1.43 342	0.02 213	3.22 306	0.59 98	0.34 212	0.98 388	1.09 342	0.19 295	0.40 193	0.34 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.01 125

DeepStereo_RVC	0.52 212	0.08 103	1.37 272	0.06 283	0.06 363	1.34 304	0.41 484	1.43 104	0.68 200	1.03 326	0.85 376	0.49 256	1.56 472	0.79 243	0.17 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.13 486

test-1	0.52 212	0.25 316	0.94 150	0.03 197	0.22 472	1.20 236	0.08 363	4.03 414	0.25 63	0.70 262	0.66 344	0.71 293	0.03 97	0.30 168	0.43 350	0.00 1	0.18 561	0.00 1	0.07 471	0.01 73	0.25 533

FENet	0.52 212	0.07 79	1.62 314	0.04 235	0.00 1	1.19 225	0.05 317	3.10 276	0.98 318	0.89 292	0.01 1	1.63 377	0.09 228	0.47 208	0.28 279	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

AIO-test1	0.53 218	0.38 379	1.50 287	0.02 132	0.03 316	1.12 180	0.01 133	3.13 281	0.69 216	0.44 230	0.30 265	0.06 125	0.06 182	2.52 306	0.13 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.13 424	0.09 449

Pruner-Stereo	0.53 218	0.10 147	1.02 174	0.89 544	0.10 404	1.57 387	0.36 480	2.06 170	0.63 149	2.23 457	0.46 308	0.25 217	0.01 19	0.45 204	0.37 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

cross-raft	0.53 218	0.12 184	1.78 341	0.03 197	0.01 200	1.04 112	0.10 384	3.21 305	0.23 53	0.37 221	0.01 1	2.86 455	0.04 131	0.24 134	0.24 248	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.16 507	0.01 73	0.02 253

HI	0.54 221	0.37 374	1.50 287	0.13 373	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 139	0.62 138	1.34 366	0.01 1	2.67 440	0.66 409	0.36 186	0.20 224	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.00 1

CoSv	0.54 221	0.37 374	1.50 287	0.13 373	0.00 1	1.15 198	0.00 1	1.68 139	0.62 138	1.34 366	0.01 1	2.67 440	0.66 409	0.36 186	0.20 224	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.00 1

PFNet+	0.54 221	0.10 147	1.31 261	0.16 401	0.05 350	1.44 346	0.56 500	1.60 130	0.98 318	1.35 372	0.46 308	0.37 236	0.01 19	2.18 303	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

RALAANet	0.54 221	0.62 477	1.41 276	0.01 38	0.01 200	0.92 83	0.02 213	2.39 193	1.87 472	1.13 340	0.38 287	0.15 192	0.30 331	1.00 256	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.14 431	0.01 125

Wave_Phase_stereo	0.55 225	0.17 249	2.86 449	0.00 1	0.10 404	4.86 537	0.03 262	2.09 173	0.62 138	0.07 80	0.01 1	0.04 76	0.02 54	0.08 30	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.02 425	0.01 73	0.01 125

NLMM1	0.55 225	0.08 103	0.35 55	0.03 197	0.10 404	1.19 225	0.01 133	4.94 500	3.06 529	0.15 163	0.03 145	0.13 180	0.08 216	0.48 209	0.36 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.02 253

WQFJX1	0.56 227	0.10 147	0.35 55	0.02 132	0.41 524	1.18 219	0.07 355	5.08 511	2.44 512	0.11 140	0.02 104	0.20 209	0.20 301	0.60 226	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.02 253

CASS	0.56 227	0.13 195	1.40 275	0.03 197	0.01 200	1.65 420	0.04 292	3.03 264	0.63 149	1.96 435	0.93 384	0.28 224	0.36 349	0.52 213	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 227	0.14 208	1.22 240	0.02 132	0.00 1	1.14 190	0.03 262	3.43 338	1.47 422	1.02 321	1.41 424	0.05 108	0.02 54	1.08 259	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1

ACVNet	0.57 230	0.21 290	1.34 266	0.09 340	0.00 1	1.36 310	0.22 433	2.40 194	1.05 336	0.63 253	0.66 344	1.94 397	0.26 323	0.31 169	0.79 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.00 1

test_3	0.58 231	0.06 50	1.04 189	0.07 312	0.12 418	1.01 99	0.01 133	2.45 204	0.20 39	0.95 302	0.01 1	1.05 336	0.05 152	3.74 353	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 546	0.15 444	0.13 486

DIP-Stereo	0.58 231	0.23 308	0.90 138	0.08 327	0.00 1	1.43 342	0.01 133	6.01 553	1.38 402	0.92 299	0.11 204	0.04 76	0.19 295	0.12 60	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 125
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 233	0.79 509	1.59 312	0.56 509	0.01 200	1.19 225	0.03 262	4.74 482	0.60 110	0.17 178	0.01 1	0.62 273	0.44 364	0.57 221	0.07 96	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.24 543	0.01 73	0.14 493

rvit_105_1	0.60 234	0.33 361	2.37 414	0.01 38	0.00 1	1.16 205	0.00 1	3.38 327	1.20 367	0.16 169	0.26 257	0.13 180	0.04 131	2.66 314	0.24 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.03 325

RAFT	0.60 234	0.50 440	1.01 169	0.50 498	0.04 336	0.94 87	0.08 363	3.01 261	0.65 169	0.22 189	0.09 192	3.41 487	0.27 326	0.53 216	0.37 332	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 399	0.40 544	0.03 325

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 234	0.36 370	0.96 156	0.03 197	0.02 291	1.21 240	0.02 213	2.80 236	1.55 437	1.08 335	2.63 483	0.43 246	0.16 281	0.37 188	0.25 256	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.01 125

xyz-stereo-finetune2	0.61 237	0.19 268	0.84 126	0.06 283	0.00 1	1.28 279	0.04 292	1.89 158	0.69 216	0.10 123	0.59 333	0.07 142	0.67 414	5.30 440	0.47 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1

test_sample1	0.61 237	0.04 11	0.90 138	0.34 470	0.00 1	1.09 158	0.00 1	3.54 356	0.88 303	0.86 287	0.01 1	0.53 261	0.34 342	3.51 344	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

ACVNet-DCA	0.61 237	0.27 324	1.28 250	0.13 373	0.00 1	3.44 504	0.01 133	3.15 285	0.68 200	0.33 201	0.69 355	0.04 76	0.61 392	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 436	0.01 73	0.01 125

RAFT-Test	0.61 237	0.16 238	2.27 407	0.04 235	0.15 438	1.80 436	0.17 412	2.52 212	0.65 169	0.56 245	0.11 204	2.76 448	0.02 54	0.27 157	0.34 316	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.29 560	0.01 73	0.01 125

test_1	0.61 237	0.06 50	1.00 166	0.07 312	0.12 418	0.99 96	0.01 133	2.46 206	0.20 39	1.71 411	0.01 1	1.10 344	0.04 131	3.71 352	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 546	0.15 444	0.13 486

TestStereo	0.61 237	0.55 455	1.84 348	0.00 1	0.00 1	0.94 87	0.00 1	1.65 133	0.23 53	0.12 145	0.03 145	0.08 150	0.06 182	6.59 502	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 237	0.08 103	1.78 341	0.00 1	0.00 1	1.59 398	0.07 355	5.32 524	0.13 5	0.62 249	0.32 267	0.37 236	0.67 414	0.68 238	0.49 371	0.03 519	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 180	0.01 125

rrr	0.62 244	0.09 123	2.07 379	0.02 132	0.00 1	0.82 64	0.06 344	2.29 187	0.85 300	0.09 103	0.03 145	0.03 56	0.06 182	5.04 427	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 523	0.05 307	0.07 430

GwcNet-ADL	0.62 244	0.20 281	2.03 372	0.05 263	0.01 200	1.29 284	0.02 213	3.16 290	1.39 404	0.97 306	0.44 303	1.48 360	0.23 312	0.78 242	0.27 271	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.03 325

test_sample2	0.63 246	0.05 29	1.13 211	0.31 459	0.01 200	1.22 244	0.00 1	3.87 401	1.03 328	0.91 297	0.02 104	0.50 258	0.13 268	3.16 329	0.26 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

GMStereo_Zeroshot	0.63 246	0.14 208	1.54 296	0.75 529	0.00 1	1.26 273	0.01 133	1.85 154	0.31 70	1.44 389	0.58 322	1.76 385	0.19 295	2.55 307	0.10 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1

test-3	0.63 246	0.06 50	1.00 166	0.07 312	0.13 424	0.99 96	0.01 133	2.46 206	0.20 39	1.96 435	0.01 1	1.10 344	0.05 152	3.75 354	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 549	0.15 444	0.13 486

NLCSM	0.64 249	0.15 224	0.32 49	0.04 235	0.48 535	1.18 219	0.09 375	3.93 404	1.65 453	0.11 140	0.04 163	0.20 209	0.22 311	3.93 367	0.25 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.02 253

Any-RAFT	0.64 249	0.08 103	1.07 196	0.03 197	0.00 1	2.77 485	0.08 363	3.57 361	1.23 370	0.96 304	0.26 257	1.61 372	0.31 335	0.72 239	0.06 78	0.00 1	0.10 531	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

MIPNet	0.64 249	0.42 400	2.01 368	0.08 327	0.07 376	1.29 284	0.11 387	3.47 346	1.29 388	0.67 258	0.10 197	0.63 276	0.97 434	1.25 267	0.25 256	0.00 1	0.01 344	0.01 497	0.01 399	0.11 410	0.04 355

PCWNet_CMD	0.65 252	0.14 208	2.02 370	0.01 38	0.01 200	1.10 164	0.00 1	2.80 236	0.97 316	0.48 238	0.28 263	2.31 428	1.50 467	1.19 263	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

AFF-stereo	0.65 252	0.46 422	0.82 122	0.37 477	0.00 1	1.19 225	0.00 1	3.04 268	1.42 412	0.72 266	1.95 451	1.16 346	0.26 323	0.97 254	0.31 294	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.21 490	0.02 253

MSMDNet	0.65 252	0.14 208	2.02 370	0.01 38	0.01 200	1.11 170	0.00 1	2.88 243	0.98 318	0.49 241	0.28 263	2.32 429	1.49 464	1.19 263	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

ccs_rob	0.65 252	0.17 249	2.09 382	0.00 1	0.01 200	1.22 244	0.00 1	2.77 231	0.73 241	0.75 269	0.44 303	2.32 429	0.64 402	1.76 291	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

AdaStereo	0.65 252	0.09 123	1.12 207	0.02 132	0.00 1	1.45 352	0.23 437	4.38 449	1.44 417	1.17 346	0.37 285	1.56 366	0.18 289	0.56 220	0.37 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
StereoAnything_RVC	0.66 257	1.49 557	1.08 198	0.01 38	0.01 200	0.37 30	0.05 317	2.93 248	0.63 149	0.08 93	0.01 1	0.00 1	0.02 54	0.17 90	0.04 13	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	6.28 581	0.01 125

PSMNet-RUCA	0.66 257	0.48 432	1.68 327	0.01 38	0.02 291	2.02 446	0.25 440	3.93 404	1.50 431	0.37 221	1.38 422	0.11 170	0.12 261	0.64 233	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.00 1

fff	0.66 257	0.42 400	2.21 390	0.01 38	0.01 200	1.22 244	0.02 213	3.26 309	1.04 330	2.34 469	0.14 210	0.09 158	1.83 489	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

RAFT+CT+SA	0.66 257	0.45 416	1.22 240	0.10 352	0.30 509	1.24 260	0.02 213	4.21 430	0.67 191	0.62 249	0.39 290	0.33 232	0.05 152	2.69 316	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 571	0.13 424	0.30 537

CFNet_pseudo	0.66 257	0.17 249	2.08 381	0.00 1	0.01 200	1.22 244	0.00 1	2.79 233	0.73 241	0.78 277	0.46 308	2.32 429	0.63 398	1.77 292	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

DCANet	0.66 257	0.43 407	2.21 390	0.03 197	0.00 1	1.22 244	0.01 133	3.26 309	1.85 469	2.61 487	0.21 249	0.09 158	0.49 375	0.33 178	0.39 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.06 410

csc	0.66 257	0.42 400	2.21 390	0.01 38	0.01 200	1.22 244	0.02 213	3.26 309	1.04 330	2.34 469	0.14 210	0.09 158	1.83 489	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

cscssc	0.66 257	0.42 400	2.21 390	0.01 38	0.01 200	1.22 244	0.02 213	3.26 309	1.04 330	2.34 469	0.14 210	0.09 158	1.83 489	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

UCFNet_RVC	0.66 257	0.35 365	1.20 236	0.02 132	0.30 509	1.53 380	0.01 133	3.42 336	0.67 191	1.12 339	0.73 365	1.26 352	0.20 301	1.84 294	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 266	0.52 445	1.74 335	0.50 498	0.05 350	1.16 205	0.00 1	2.68 228	0.66 180	0.68 260	1.60 429	1.76 385	0.80 423	0.94 252	0.13 166	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.00 1

DMCA	0.68 266	0.22 300	1.96 360	0.01 38	0.01 200	1.28 279	0.02 213	3.02 262	1.54 436	2.14 449	0.15 219	1.74 382	0.10 237	0.45 204	0.95 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

1test111	0.69 268	0.27 324	1.28 250	0.13 373	0.00 1	3.44 504	0.01 133	3.15 285	0.68 200	0.33 201	0.69 355	0.04 76	0.61 392	2.95 323	0.07 96	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 436	0.01 73	0.01 125

DCRE	0.69 268	0.35 365	1.16 222	0.06 283	0.02 291	0.91 76	0.00 1	1.05 83	0.30 69	0.98 315	7.63 544	0.72 294	0.02 54	0.16 85	0.07 96	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 534	0.02 180	0.03 325

DCANet-4	0.69 268	0.15 224	3.76 497	0.03 197	0.01 200	1.22 244	0.01 133	3.14 282	1.90 474	2.34 469	0.14 210	0.11 170	0.25 320	0.34 179	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 377

DCVSM-stereo	0.70 271	0.04 11	1.69 329	0.07 312	0.01 200	1.27 277	0.04 292	1.85 154	0.14 9	3.56 520	0.08 187	3.07 469	0.60 389	1.35 274	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.02 180	0.00 1

gcap-zeroshot	0.70 271	0.26 320	1.98 364	0.19 418	0.27 495	1.43 342	0.02 213	4.23 434	0.82 290	0.75 269	0.54 319	2.19 421	0.03 97	0.63 232	0.25 256	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.20 528	0.00 1	0.01 125

WQFJA1++	0.72 273	0.06 50	1.09 201	0.06 283	0.06 363	0.39 32	0.01 133	1.31 99	0.21 44	2.34 469	0.02 104	0.19 205	0.00 1	0.14 71	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	8.13 588	0.05 377

test_sample7	0.72 273	0.18 260	1.23 242	0.55 507	0.01 200	1.21 240	0.00 1	4.31 443	1.07 341	1.35 372	0.36 281	0.70 289	0.44 364	2.58 308	0.34 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 253

MSKI-zero shot	0.73 275	0.13 195	1.56 305	0.02 132	0.14 430	1.34 304	0.04 292	3.00 258	0.23 53	0.67 258	1.64 430	0.89 315	0.00 1	4.55 407	0.10 147	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.21 534	0.03 239	0.01 125

HCRNet	0.73 275	0.19 268	1.10 203	0.01 38	0.00 1	1.17 210	0.01 133	3.07 271	1.97 480	0.60 248	0.21 249	0.56 264	0.11 248	5.34 444	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253

IGEV-FE	0.74 277	0.20 281	3.00 456	0.26 443	0.02 291	1.10 164	0.05 317	3.72 375	0.19 32	0.88 289	0.71 362	2.81 449	0.63 398	0.52 213	0.33 305	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 507	0.04 279	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 277	0.20 281	3.00 456	0.26 443	0.02 291	1.10 164	0.05 317	3.72 375	0.19 32	0.88 289	0.71 362	2.84 452	0.63 398	0.53 216	0.33 305	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.16 507	0.04 279	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 277	0.18 260	1.23 242	0.81 534	4.25 582	1.19 225	0.03 262	2.17 183	0.13 5	0.35 213	0.40 291	0.97 329	0.08 216	2.61 313	0.09 132	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.07 471	0.04 279	0.03 325

anonymity	0.74 277	0.15 224	1.17 225	0.16 401	0.27 495	0.71 54	0.01 133	4.70 479	1.78 463	1.15 342	1.23 411	0.31 227	1.65 480	0.54 218	0.53 380	0.02 511	0.02 422	0.00 1	0.27 552	0.02 180	0.06 410

test_5	0.74 277	0.50 440	1.55 298	0.44 483	0.25 486	1.45 352	0.01 133	4.16 425	0.78 273	0.79 279	0.17 228	0.42 245	0.64 402	3.06 327	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.21 525

NRIStereo	0.74 277	0.08 103	0.88 133	0.47 492	0.05 350	1.58 391	0.49 495	1.38 101	0.61 121	0.88 289	0.17 228	0.66 282	0.03 97	6.96 534	0.22 236	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.17 506

IER	0.75 283	0.12 184	1.93 351	0.01 38	0.00 1	2.31 462	0.02 213	2.96 253	0.98 318	1.30 362	0.96 386	1.40 359	1.19 447	1.31 270	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

CIPLG	0.75 283	0.81 514	2.38 415	0.13 373	0.03 316	1.41 331	0.27 448	3.19 300	0.84 296	1.98 437	2.56 482	0.19 205	0.10 237	0.54 218	0.26 265	0.00 1	0.05 486	0.01 497	0.05 454	0.19 477	0.05 377

IPLGR_C	0.75 283	0.88 522	2.58 432	0.13 373	0.02 291	1.40 326	0.27 448	3.19 300	0.84 296	1.92 430	2.46 477	0.18 204	0.11 248	0.49 211	0.26 265	0.00 1	0.05 486	0.01 497	0.05 454	0.19 477	0.06 410

ACRE	0.75 283	0.78 507	2.72 444	0.13 373	0.02 291	1.40 326	0.26 444	3.20 303	0.82 290	1.84 424	2.46 477	0.19 205	0.10 237	0.52 213	0.26 265	0.00 1	0.04 471	0.01 497	0.05 454	0.19 477	0.05 377

AIO-test2	0.76 287	0.80 510	1.47 285	0.12 365	0.15 438	1.22 244	0.01 133	3.17 293	0.73 241	0.36 220	1.50 426	0.16 197	0.05 152	2.37 304	0.16 196	2.85 581	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.04 279	0.07 430

IPLGR	0.76 287	0.21 290	2.98 454	0.06 283	0.07 376	1.24 260	0.05 317	3.09 275	1.38 402	0.62 249	0.34 275	0.75 298	0.78 421	3.35 332	0.22 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.06 410

testlalala2	0.77 289	0.13 195	1.72 333	3.72 578	2.44 575	1.10 164	0.01 133	3.27 315	0.73 241	0.09 103	0.03 145	1.38 358	0.08 216	0.12 60	0.09 132	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.37 572	0.01 73	0.01 125

CFNet_ucs	0.77 289	0.20 281	2.22 397	0.01 38	0.01 200	1.32 296	0.00 1	3.30 317	1.31 393	1.15 342	1.14 401	2.19 421	0.42 362	2.04 299	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

TestStereo1	0.77 289	0.46 422	1.12 207	0.15 393	0.19 461	1.29 284	0.01 133	3.33 320	1.55 437	0.45 233	1.67 433	0.13 180	1.23 449	3.39 335	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.07 430

SA-5K	0.77 289	0.46 422	1.12 207	0.15 393	0.19 461	1.29 284	0.01 133	3.33 320	1.55 437	0.45 233	1.67 433	0.13 180	1.23 449	3.39 335	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.07 430

PSMNet-ADL	0.77 289	0.08 103	0.90 138	0.07 312	0.01 200	2.01 445	0.02 213	2.55 215	1.11 348	0.33 201	0.59 333	2.15 413	0.69 416	4.07 372	0.85 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

CFNet-ft	0.77 289	0.46 422	1.34 266	0.01 38	0.27 495	1.32 296	0.02 213	2.40 194	0.68 200	0.63 253	0.18 234	3.23 483	0.21 308	3.97 369	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 239	0.02 253

CFNet_RVC	0.77 289	0.46 422	1.34 266	0.01 38	0.27 495	1.32 296	0.02 213	2.40 194	0.68 200	0.63 253	0.18 234	3.23 483	0.21 308	3.97 369	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 239	0.02 253

DN-CSS_ROB	0.77 289	0.90 525	2.01 368	0.85 538	0.00 1	1.47 361	0.01 133	2.92 247	0.93 311	0.12 145	0.53 317	0.44 247	0.16 281	4.33 384	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 530	0.01 125

MyStereo04	0.78 297	0.27 324	3.19 468	0.02 132	0.01 200	1.64 416	0.01 133	3.64 369	2.20 501	0.98 315	0.02 104	1.29 353	0.57 386	1.10 260	0.53 380	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.06 410

MyStereo05	0.79 298	0.19 268	3.17 467	0.02 132	0.00 1	1.51 372	0.01 133	3.56 358	2.48 516	1.34 366	0.02 104	1.25 351	0.38 354	1.19 263	0.50 373	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.07 430

anonymousa	0.79 298	0.26 320	1.91 349	0.03 197	0.29 507	1.46 360	0.02 213	3.76 380	0.97 316	0.72 266	2.25 472	3.21 480	0.56 384	0.15 79	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.02 253

111	0.79 298	0.70 498	2.21 390	0.01 38	0.01 200	1.19 225	0.16 409	3.78 383	1.98 481	1.22 357	0.91 382	2.01 401	0.32 340	0.32 175	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.17 506

acv_ft	0.79 298	0.21 290	1.28 250	0.01 38	1.08 558	1.68 423	0.01 133	3.75 378	1.05 336	1.31 365	0.66 344	1.94 397	0.46 371	0.31 169	1.68 464	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.00 1

MyStereo06	0.80 302	0.19 268	2.53 428	0.02 132	0.00 1	1.51 372	0.01 133	4.61 471	0.24 59	0.89 292	0.69 355	3.14 475	1.18 446	0.58 224	0.33 305	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.07 430

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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
GCST	0.81 304	0.64 481	1.41 276	0.44 483	0.01 200	0.91 76	0.08 363	3.75 378	1.04 330	0.12 145	0.44 303	0.27 222	0.35 347	5.12 431	0.38 335	1.19 575	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.05 377

SFCPSM	0.81 304	0.11 173	2.53 428	0.01 38	0.07 376	2.45 467	0.18 417	4.99 503	1.18 363	0.77 274	0.78 367	0.69 286	0.31 335	1.72 290	0.20 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 454	0.06 327	0.01 125

NF-Stereo	0.82 306	0.10 147	1.12 207	1.19 560	0.01 200	1.52 377	0.29 459	2.67 227	0.66 180	1.20 351	0.58 322	0.24 213	0.01 19	6.38 491	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

OCTAStereo	0.82 306	0.10 147	1.15 217	1.19 560	0.01 200	1.53 380	0.29 459	2.66 223	0.66 180	1.20 351	0.58 322	0.25 217	0.01 19	6.38 491	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

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TVStereo	0.82 306	0.10 147	1.15 217	1.19 560	0.01 200	1.52 377	0.29 459	2.66 223	0.66 180	1.20 351	0.58 322	0.24 213	0.01 19	6.38 491	0.32 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 310	0.43 407	3.68 494	0.03 197	0.00 1	1.22 244	0.01 133	3.26 309	1.86 470	2.61 487	0.20 247	0.09 158	2.39 508	0.34 179	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.06 410

BSDual-CNN	0.83 310	0.10 147	0.96 156	0.01 38	0.00 1	3.32 499	0.21 427	5.40 527	0.93 311	2.26 463	0.66 344	1.81 390	0.10 237	0.61 228	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

SA	0.83 310	0.41 394	1.17 225	0.00 1	0.20 465	1.28 279	0.01 133	3.98 408	1.86 470	0.41 227	0.96 386	0.27 222	1.33 458	4.07 372	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 516	0.14 431	0.01 125

psmg	0.83 310	0.10 147	0.96 156	0.01 38	0.00 1	3.28 497	0.27 448	4.83 493	0.93 311	1.92 430	1.46 425	1.81 390	0.10 237	0.61 228	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.01 73	0.00 1

STTStereo	0.83 310	0.34 363	2.44 419	0.24 433	0.15 438	1.41 331	0.10 384	3.02 262	1.55 437	1.34 366	0.17 228	1.77 387	0.45 368	3.42 337	0.30 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

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Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
test_sample3	0.84 316	0.15 224	2.22 397	0.48 493	0.01 200	1.37 315	0.01 133	4.63 475	1.17 362	1.43 386	0.43 300	0.80 310	0.10 237	3.48 342	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 253

psm_up	0.84 316	0.32 354	1.44 282	0.02 132	0.00 1	1.98 444	0.05 317	3.40 332	1.04 330	2.06 446	0.40 291	1.74 382	0.45 368	3.47 341	0.24 248	0.06 536	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.00 1

MyStereo8	0.85 318	0.52 445	3.20 470	0.20 420	0.00 1	1.47 361	0.01 133	3.53 355	1.91 475	1.34 366	0.65 342	1.22 349	0.31 335	0.57 221	1.38 455	0.00 1	0.14 552	0.00 1	0.06 464	0.09 384	0.30 537

CAS	0.85 318	0.09 123	0.67 104	6.43 585	0.05 350	1.12 180	0.00 1	0.88 78	0.69 216	0.02 20	0.02 104	0.06 125	0.06 182	0.26 148	0.12 162	6.37 588	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 523

PSM-softLoss	0.85 318	0.10 147	1.50 287	1.14 555	0.03 316	1.47 361	0.27 448	2.48 209	0.69 216	1.30 362	0.38 287	0.39 241	0.01 19	6.88 525	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

KMStereo	0.85 318	0.10 147	1.50 287	1.14 555	0.03 316	1.47 361	0.27 448	2.48 209	0.69 216	1.30 362	0.38 287	0.39 241	0.01 19	6.88 525	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

test_sample5	0.86 322	0.16 238	2.25 400	0.49 495	0.01 200	1.41 331	0.01 133	4.55 465	1.27 383	1.35 372	0.89 380	0.58 265	0.11 248	3.75 354	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 253

test_sample4	0.86 322	0.16 238	2.28 408	0.50 498	0.01 200	1.42 339	0.01 133	4.65 477	1.27 383	1.52 393	0.66 344	0.69 286	0.08 216	3.50 343	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 253

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AASNet	0.86 322	0.53 450	1.96 360	0.04 235	0.00 1	1.70 427	0.05 317	5.13 513	1.84 466	0.93 300	1.88 447	0.96 326	0.19 295	0.67 236	0.91 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.09 449

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AACVNet	0.87 329	0.44 412	1.19 233	0.17 404	0.00 1	1.76 431	0.00 1	3.60 365	0.60 110	1.03 326	0.26 257	1.31 354	0.17 285	6.33 488	0.28 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.01 125

LCNet	0.87 329	0.18 260	0.97 162	0.14 388	0.26 489	1.19 225	0.22 433	2.36 190	0.71 232	1.82 422	0.21 249	0.11 170	2.56 510	5.56 456	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 444	0.81 562

HHNet	0.87 329	0.25 316	1.78 341	0.16 401	0.08 386	1.30 290	0.44 487	1.93 160	0.64 161	1.41 385	5.92 533	0.14 187	1.79 487	0.35 184	0.95 428	0.05 528	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.14 431	0.01 125

UPFNet	0.87 329	0.09 123	2.05 377	0.00 1	0.00 1	1.90 442	0.11 387	3.41 334	0.83 293	2.15 450	0.10 197	1.92 395	0.09 228	3.94 368	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1

ISRNet	0.88 333	0.19 268	2.71 442	0.05 263	0.00 1	1.17 210	0.03 262	2.96 253	0.80 284	2.17 452	1.70 438	2.59 437	0.20 301	2.58 308	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1

DualNet	0.88 333	0.16 238	2.25 400	0.49 495	0.01 200	1.41 331	0.01 133	4.55 465	1.27 383	1.43 386	1.12 399	0.58 265	0.11 248	3.75 354	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 253

tt1	0.88 333	0.27 324	1.25 244	0.08 327	0.00 1	3.36 502	0.02 213	3.03 264	6.40 563	0.33 201	0.66 344	0.05 108	0.40 360	1.59 284	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.03 325

HH	0.88 333	0.37 374	1.93 351	0.25 436	0.10 404	0.62 50	0.00 1	3.79 384	0.18 29	0.33 201	0.59 333	3.94 502	0.81 424	4.44 396	0.09 132	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253

HanStereo	0.88 333	0.37 374	1.93 351	0.25 436	0.10 404	0.62 50	0.00 1	3.79 384	0.18 29	0.33 201	0.59 333	3.94 502	0.81 424	4.44 396	0.09 132	0.00 1	0.06 495	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253

dad	0.88 333	0.62 477	2.26 404	0.06 283	0.01 200	1.24 260	0.00 1	0.98 81	2.17 497	1.29 361	0.35 278	0.37 236	0.04 131	5.80 467	1.06 433	0.01 489	0.00 1	1.13 576	0.11 489	0.05 307	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 333	0.38 379	1.45 283	0.60 513	0.00 1	1.36 310	0.02 213	4.55 465	0.69 216	0.71 264	0.32 267	1.56 366	0.61 392	4.55 407	0.64 403	0.00 1	0.00 1	0.05 537	0.00 1	0.08 362	0.02 253

test_sample6	0.89 340	0.17 249	2.23 399	0.48 493	0.01 200	1.43 342	0.01 133	4.49 460	1.40 408	1.43 386	1.12 399	0.64 278	0.14 273	3.86 363	0.42 347	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 253

PSMNet-RSSM	0.90 341	0.44 412	1.35 270	0.13 373	0.00 1	1.37 315	0.03 262	4.79 491	0.85 300	1.11 338	0.49 313	2.15 413	0.35 347	4.09 376	0.73 411	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.03 239	0.01 125

DMCA-RVC	0.90 341	0.64 481	3.30 476	0.03 197	0.04 336	1.30 290	0.06 344	2.65 222	0.73 241	3.21 509	0.09 192	0.99 331	0.66 409	3.14 328	0.99 430	0.01 489	0.04 471	0.02 522	0.01 399	0.07 345	0.01 125

G2L-ROB	0.91 343	0.54 452	1.97 362	0.01 38	0.00 1	1.45 352	0.00 1	3.38 327	1.31 393	1.36 377	0.07 181	3.25 485	0.01 19	4.39 392	0.38 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.01 125

DFGA-Net	0.91 343	1.43 556	2.72 444	0.06 283	0.16 446	1.16 205	0.00 1	2.26 186	0.77 269	1.02 321	1.17 406	0.25 217	0.04 131	5.17 432	1.71 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 514	0.02 253

DDVS	0.92 345	0.16 238	1.39 274	0.21 421	0.27 495	3.17 492	0.26 444	2.56 216	0.62 138	0.70 262	0.81 370	2.17 419	0.45 368	5.26 437	0.29 283	0.00 1	0.01 344	0.01 497	0.00 1	0.04 279	0.02 253

iRaft-Stereo_20w	0.92 345	0.15 224	2.68 438	0.24 433	0.06 363	1.36 310	0.28 456	7.46 575	0.34 75	1.56 403	0.37 285	0.62 273	1.24 452	1.25 267	0.34 316	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.16 507	0.02 180	0.13 486

CoDeX	0.94 347	0.34 363	2.09 382	0.05 263	0.20 465	1.49 368	0.20 425	5.89 548	1.57 444	0.66 257	0.67 353	1.05 336	0.32 340	3.82 361	0.33 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.00 1

cc1	0.94 347	0.27 324	1.28 250	0.13 373	0.00 1	3.44 504	0.01 133	3.18 295	7.23 572	0.33 201	0.69 355	0.04 76	0.61 392	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.03 436	0.09 384	0.04 355

xx1	0.95 349	0.27 324	1.28 250	0.13 373	0.00 1	3.44 504	0.01 133	3.18 295	7.23 572	0.33 201	0.69 355	0.73 295	0.12 261	1.43 277	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

DualNet (step1)	0.96 350	0.41 394	2.03 372	0.02 132	0.01 200	2.14 451	0.01 133	4.31 443	1.07 341	1.35 372	0.36 281	0.70 289	0.44 364	2.58 308	0.34 316	0.53 568	0.00 1	1.82 579	1.10 590	0.02 180	0.02 253

SACVNet	0.96 350	0.36 370	1.49 286	0.05 263	0.00 1	1.62 411	0.28 456	3.86 398	1.28 387	1.79 420	0.80 369	1.59 368	0.07 200	5.29 439	0.48 369	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 496	0.01 125

G2L-Stereo_test	0.97 352	0.60 470	1.95 356	0.21 421	0.01 200	1.63 415	0.10 384	3.19 300	1.01 325	1.98 437	0.11 204	3.22 482	0.51 377	4.38 391	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 468	0.02 253

BUS	0.97 352	0.10 147	0.96 156	0.01 38	0.00 1	5.85 549	0.03 262	5.40 527	0.93 311	2.26 463	0.66 344	2.39 433	0.06 182	0.61 228	0.05 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 352	0.77 506	3.36 479	0.46 489	0.01 200	1.32 296	0.09 375	4.57 470	1.26 377	1.88 427	0.22 253	1.09 342	0.42 362	1.79 293	2.09 491	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.06 410

qqq1	0.98 355	0.16 238	1.55 298	0.33 464	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 395	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 125

fff1	0.98 355	0.16 238	1.55 298	0.33 464	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 395	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	0.07 96	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 125

gwcnet-sp	0.98 355	0.38 379	4.06 508	0.04 235	0.00 1	2.60 475	0.15 404	3.51 349	1.13 355	1.75 414	0.16 221	0.68 283	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.03 325

scenet	0.98 355	0.38 379	4.06 508	0.04 235	0.00 1	2.60 475	0.15 404	3.51 349	1.13 355	1.75 414	0.16 221	0.68 283	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.03 325

ssnet	0.98 355	0.38 379	4.06 508	0.04 235	0.00 1	2.60 475	0.15 404	3.51 349	1.13 355	1.75 414	0.16 221	0.68 283	0.39 357	3.69 349	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.03 325

raft_robust	0.98 355	0.57 463	1.21 239	0.06 283	0.17 450	1.36 310	0.02 213	3.46 344	2.18 499	0.33 201	0.01 1	1.54 364	1.42 462	6.77 517	0.15 187	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.18 519	0.11 410	0.09 449

cf-r	0.98 355	0.51 444	2.04 376	0.25 436	0.01 200	1.40 326	0.03 262	4.47 459	1.65 453	0.95 302	0.58 322	2.63 438	0.24 315	4.19 378	0.58 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.04 355

RAFT_R40	0.99 362	0.05 29	1.26 245	0.71 526	0.20 465	1.65 420	0.67 508	1.94 162	0.61 121	1.05 329	1.15 402	1.80 389	1.47 463	6.91 530	0.31 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

iResNet	1.00 363	0.45 416	3.08 462	0.86 542	0.01 200	1.97 443	0.01 133	3.67 373	1.49 428	1.77 418	1.09 395	0.35 234	0.13 268	3.83 362	1.27 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 125

CSP-Net	1.01 364	0.52 445	0.92 144	0.01 38	0.00 1	2.83 487	0.05 317	4.99 503	0.69 216	0.91 297	0.85 376	1.82 392	0.23 312	6.04 473	0.29 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 400	0.01 125

MLCV	1.01 364	0.53 450	2.17 387	0.03 197	0.00 1	1.60 402	0.03 262	2.90 245	1.30 391	2.60 486	1.85 446	1.00 332	0.40 360	4.88 420	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 125

IRAFT_RVC	1.02 366	0.20 281	1.58 308	1.39 564	0.26 489	1.33 302	0.32 472	2.52 212	0.66 180	1.58 404	0.81 370	1.16 346	1.58 476	6.51 500	0.43 350	0.00 1	0.12 543	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.03 325

GwcNet-RSSM	1.02 366	0.69 494	2.70 440	0.22 425	0.02 291	1.42 339	0.05 317	4.02 412	1.01 325	0.90 294	0.42 295	2.89 457	0.26 323	4.43 395	1.17 439	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.13 424	0.05 377

NINENet	1.03 368	0.22 300	1.30 258	0.10 352	0.01 200	5.85 549	0.03 262	4.41 454	1.25 376	1.55 402	0.60 339	2.39 433	0.06 182	2.72 318	0.05 34	0.00 1	0.01 344	0.01 497	0.00 1	0.04 279	0.00 1

HGLStereo	1.03 368	0.18 260	1.50 287	0.01 38	0.01 200	1.41 331	0.01 133	3.41 334	0.82 290	1.05 329	3.09 495	2.11 409	1.24 452	4.51 403	1.18 440	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.03 325

G2L-Stereo	1.04 370	0.55 455	2.62 435	0.02 132	0.11 414	1.41 331	0.02 213	3.45 341	0.99 322	1.37 379	0.14 210	3.10 472	0.24 315	5.96 470	0.66 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 477	0.04 355

SMFormer	1.04 370	0.16 238	1.55 298	0.33 464	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 395	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	1.24 443	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253

tta	1.04 370	0.16 238	1.55 298	0.33 464	0.01 200	1.03 102	0.00 1	5.24 516	2.12 490	1.53 395	2.16 466	0.92 317	0.02 54	4.46 398	1.24 443	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 125

ffm	1.04 370	0.05 29	1.65 318	0.34 470	0.01 200	1.58 391	0.02 213	3.03 264	6.40 563	1.39 381	2.07 458	2.15 413	0.34 342	1.59 284	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.03 325

Sa-1000	1.04 370	0.39 386	1.17 225	0.00 1	0.20 465	1.33 302	0.03 262	4.19 428	1.81 464	0.99 319	5.33 529	0.61 270	0.15 276	4.07 372	0.30 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 507	0.13 424	0.00 1

SST-Stereo	1.04 370	0.05 29	1.16 222	0.72 527	0.23 477	1.70 427	0.58 503	1.92 159	1.46 420	1.19 349	1.09 395	1.60 370	1.93 494	6.92 532	0.21 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

XX-Stereo	1.04 370	0.20 281	4.94 537	0.85 538	0.04 336	1.25 269	0.00 1	3.37 324	0.45 89	1.22 357	0.50 314	3.70 497	0.02 54	3.91 366	0.05 34	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.20 528	0.03 239	0.02 253

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 370	0.55 455	2.52 427	0.56 509	1.00 554	1.37 315	0.00 1	3.43 338	1.35 399	2.24 458	0.35 278	2.18 420	0.58 388	4.28 381	0.34 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 378	0.76 504	2.06 378	0.07 312	0.00 1	1.35 308	0.03 262	6.80 569	2.57 521	0.79 279	1.20 409	0.94 325	0.12 261	3.81 359	0.41 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.01 125

PFNet	1.06 379	0.19 268	2.95 453	1.16 557	0.56 543	1.58 391	0.25 440	1.50 116	0.60 110	2.38 477	1.23 411	0.63 276	0.30 331	6.85 521	0.43 350	0.16 551	0.01 344	0.00 1	0.07 471	0.18 468	0.18 512

UGAM	1.08 380	0.19 268	2.83 446	0.05 263	0.01 200	1.09 158	0.11 387	2.89 244	0.64 161	0.08 93	2.46 477	3.64 494	0.08 216	6.99 536	0.25 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.27 514	0.04 355

hknet	1.08 380	0.13 195	2.07 379	0.01 38	0.00 1	3.32 499	0.21 427	5.40 527	0.92 307	2.26 463	0.66 344	3.43 488	0.05 152	2.81 319	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 380	0.56 460	2.70 440	0.02 132	0.02 291	1.20 236	0.01 133	3.18 295	0.63 149	0.14 159	2.00 455	1.62 374	1.54 470	6.69 511	1.01 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 496	0.01 125

FADNet-RVC-Resample	1.08 380	1.00 533	5.32 542	0.10 352	0.14 430	1.53 380	0.25 440	3.62 366	1.18 363	0.51 243	0.19 242	1.04 335	0.28 327	5.20 434	0.44 353	0.10 543	0.16 558	0.09 545	0.06 464	0.24 499	0.21 525

TDLM	1.08 380	0.49 437	1.43 280	0.27 449	0.00 1	1.56 386	2.12 544	3.10 276	1.75 461	1.36 377	0.93 384	1.06 338	0.49 375	6.21 480	0.70 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 450	0.02 253

CFNet	1.08 380	0.62 477	2.26 404	0.26 443	0.03 316	1.40 326	0.04 292	4.45 458	2.09 488	0.48 238	0.69 355	1.31 354	0.24 315	6.63 506	0.83 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 459	0.04 355

PS-NSSS	1.08 380	0.45 416	1.70 331	0.02 132	0.01 200	1.37 315	0.01 133	4.38 449	2.09 488	1.15 342	2.65 484	0.65 279	0.07 200	6.35 489	0.56 388	0.16 551	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 380	1.12 541	4.68 533	1.09 554	0.00 1	1.38 321	0.05 317	3.83 392	1.11 348	0.80 281	1.15 402	1.02 334	0.12 261	4.52 404	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 531	0.03 325

GMM-Stereo	1.09 388	0.05 29	1.62 314	0.13 373	0.22 472	1.41 331	0.87 516	2.31 188	0.62 138	2.75 492	3.14 496	0.54 263	0.90 430	5.33 443	0.13 166	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.01 73	1.80 579

hitnet-ft	1.09 388	0.39 386	1.45 283	0.04 235	0.00 1	1.34 304	0.22 433	3.34 323	2.25 504	1.48 391	1.11 397	4.17 507	0.37 351	4.73 415	0.79 416	0.01 489	0.00 1	0.03 529	0.00 1	0.09 384	0.01 125

NVstereo2D	1.09 388	0.17 249	4.40 523	0.00 1	0.00 1	1.59 398	0.18 417	4.29 441	1.40 408	0.85 286	0.36 281	2.30 426	0.62 397	5.26 437	0.35 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

PSMNet_ROB	1.09 388	0.69 494	2.92 451	0.03 197	0.07 376	1.68 423	0.16 409	3.44 340	1.30 391	0.96 304	0.32 267	2.81 449	0.63 398	4.23 379	2.48 502	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.04 355

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 392	0.35 365	4.53 527	0.18 410	0.37 521	0.79 57	0.00 1	5.71 545	0.74 248	0.40 225	0.64 341	4.47 517	1.41 461	1.42 276	0.30 291	0.00 1	0.11 535	0.00 1	0.28 556	0.17 459	0.14 493

LMCR-Stereo	1.10 392	0.69 494	1.95 356	0.50 498	0.01 200	2.73 480	0.09 375	6.20 557	0.64 161	2.37 475	1.76 441	0.13 180	1.59 478	2.94 322	0.23 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 418	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 392	0.42 400	1.72 333	0.28 451	0.01 200	1.37 315	0.11 387	6.25 558	0.84 296	1.05 329	0.67 353	1.61 372	0.79 422	6.11 476	0.63 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 400	0.04 355

FADNet-RVC	1.10 392	1.07 539	4.79 534	0.03 197	0.00 1	1.60 402	0.08 363	3.77 381	1.70 458	0.35 213	0.07 181	0.61 270	0.66 409	5.32 442	1.11 434	0.01 489	0.08 517	0.00 1	0.00 1	0.48 554	0.18 512

GANetREF_RVC	1.10 392	0.95 528	2.98 454	0.06 283	0.00 1	2.23 457	0.18 417	3.95 407	2.53 519	0.56 245	0.32 267	1.89 394	0.66 409	5.03 426	0.51 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.04 355
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
CVANet_RVC	1.10 392	0.39 386	1.69 329	0.28 451	0.00 1	1.45 352	0.48 491	3.26 309	1.64 452	2.93 496	1.22 410	1.51 361	0.37 351	6.09 475	0.50 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 468	0.01 125

ARAFT	1.12 398	0.82 517	4.11 511	0.04 235	0.00 1	1.64 416	0.03 262	4.85 494	1.69 457	2.78 493	0.57 320	0.47 252	0.11 248	4.81 418	0.24 248	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.00 1	0.24 499	0.05 377

ac_64	1.12 398	0.18 260	1.64 317	0.18 410	0.25 486	1.48 367	0.02 213	4.97 501	1.47 422	0.69 261	0.45 307	4.94 530	0.46 371	4.87 419	0.74 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.00 1

coex_refinement	1.13 400	0.54 452	1.58 308	0.12 365	0.02 291	1.51 372	0.06 344	4.01 411	1.51 433	2.61 487	0.66 344	4.40 514	0.48 374	3.67 347	1.30 450	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.03 325

ITSA-stereo	1.13 400	0.14 208	1.59 312	0.17 404	0.04 336	1.40 326	0.14 401	5.66 542	3.10 530	0.74 268	0.35 278	0.62 273	1.06 436	5.53 452	1.63 461	0.03 519	0.00 1	0.09 545	0.06 464	0.07 345	0.07 430

UNet	1.13 400	0.24 312	4.21 513	0.01 38	0.02 291	2.31 462	0.02 213	3.06 269	0.76 263	1.17 346	0.14 210	2.73 446	1.58 476	4.48 402	1.92 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

ssnet_v2	1.14 403	0.28 335	1.77 338	0.03 197	0.00 1	2.07 448	0.37 481	5.20 514	1.87 472	2.00 439	0.87 378	3.09 471	0.55 383	1.31 270	3.02 514	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 468	0.12 476

EAI-Stereo	1.14 403	0.12 184	1.19 233	0.21 421	0.32 518	1.84 439	2.32 550	5.42 530	1.19 365	1.02 321	5.66 531	0.48 253	0.60 389	0.86 246	0.62 400	0.00 1	0.13 548	0.00 1	0.65 581	0.02 180	0.17 506

delet	1.14 403	0.32 354	1.56 305	0.03 197	0.17 450	2.86 489	1.03 523	4.25 435	2.14 495	1.03 326	1.17 406	1.64 378	0.92 431	4.35 387	1.27 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.00 1

PSM-AAD	1.15 406	0.04 11	0.88 133	0.10 352	0.27 495	1.32 296	3.25 561	2.41 201	0.64 161	2.93 496	1.92 449	0.15 192	5.39 562	3.42 337	0.19 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 377

FADNet_RVC	1.15 406	1.06 538	4.34 521	0.02 132	0.06 363	2.77 485	0.04 292	3.50 348	0.80 284	0.35 213	0.32 267	0.65 279	0.09 228	5.20 434	1.56 457	0.24 560	0.34 573	0.11 551	0.33 568	0.65 563	0.60 555

ETE_ROB	1.16 408	0.52 445	1.71 332	0.01 38	0.02 291	1.79 435	0.22 433	4.10 421	1.32 395	4.68 542	1.18 408	2.81 449	0.08 216	3.56 345	1.12 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 410

DLCB_ROB	1.17 409	0.22 300	1.28 250	0.08 327	0.00 1	1.51 372	0.23 437	3.39 330	1.52 434	3.43 518	2.00 455	3.40 486	0.31 335	4.29 382	1.82 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 409	0.41 394	1.68 327	0.04 235	0.01 200	1.65 420	0.17 412	3.46 344	1.39 404	3.89 528	1.01 391	1.60 370	0.53 379	4.35 387	3.07 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253

testlalala_base	1.19 411	0.11 173	0.90 138	0.07 312	0.05 350	1.19 225	0.01 133	4.28 440	0.15 14	0.04 58	0.01 1	0.24 213	0.04 131	0.12 60	0.29 283	7.21 589	1.13 586	0.00 1	0.25 546	7.61 585	0.00 1

KYRaft	1.19 411	0.05 29	0.94 150	0.06 283	0.24 481	1.25 269	0.78 514	2.48 209	0.61 121	3.23 510	7.13 543	1.00 332	2.77 516	1.43 277	0.14 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	1.71 576

RAFT-345	1.19 411	0.06 50	1.55 298	0.54 505	0.13 424	1.53 380	0.25 440	0.56 45	1.76 462	1.20 351	7.85 545	0.93 322	0.05 152	6.87 524	0.46 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 414	0.54 452	0.96 156	2.39 571	0.29 507	1.58 391	0.33 475	2.01 168	0.68 200	2.68 490	1.16 404	3.10 472	0.18 289	7.40 548	0.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 125

ADLNet	1.20 414	0.29 345	1.98 364	0.00 1	0.02 291	2.20 455	0.11 387	4.39 452	2.52 518	2.19 455	2.20 471	2.66 439	0.70 417	3.42 337	1.25 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 400	0.04 355

MMNet	1.20 414	0.27 324	3.59 490	0.09 340	0.00 1	4.15 520	0.01 133	3.63 368	1.19 365	1.93 434	0.32 267	1.35 357	1.23 449	4.42 394	1.84 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

FADNet	1.20 414	0.93 527	4.51 526	0.03 197	0.06 363	2.56 473	0.16 409	4.02 412	1.42 412	0.32 199	0.06 174	1.66 379	1.07 438	5.56 456	0.87 420	0.19 554	0.02 422	0.01 497	0.01 399	0.50 556	0.03 325

Select-FE	1.23 418	0.35 365	4.62 531	0.32 463	0.26 489	1.02 101	0.00 1	4.88 496	0.70 228	1.79 420	0.42 295	4.48 518	3.90 544	0.72 239	0.46 363	0.00 1	0.10 531	0.00 1	0.37 572	0.02 180	0.19 517

Prome-Stereo	1.23 418	0.06 50	0.93 149	0.12 365	0.24 481	1.26 273	0.67 508	2.53 214	0.69 216	2.08 447	8.70 552	0.76 299	2.91 520	2.12 300	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 574

DispNO	1.25 420	0.52 445	3.40 481	0.11 362	0.05 350	1.45 352	0.01 133	3.73 377	1.68 456	1.34 366	1.59 428	3.15 476	1.12 444	5.56 456	1.14 438	0.00 1	0.02 422	0.03 529	0.12 494	0.05 307	0.03 325

DAS	1.26 421	0.08 103	2.25 400	0.04 235	0.01 200	1.28 279	1.18 527	3.80 387	1.58 448	4.60 539	2.37 475	1.53 362	0.53 379	5.36 445	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

SepStereo	1.28 422	0.08 103	2.25 400	0.04 235	0.01 200	1.28 279	1.18 527	3.80 387	1.58 448	4.60 539	2.37 475	1.53 362	0.53 379	5.63 462	0.59 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

pcwnet_v2	1.29 423	0.17 249	5.98 555	0.10 352	0.01 200	1.76 431	0.02 213	5.08 511	2.90 526	1.54 401	1.98 453	2.03 404	0.81 424	3.01 325	0.28 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.03 239	0.03 325

NOSS_ROB	1.29 423	0.22 300	1.35 270	0.64 520	0.16 446	2.56 473	0.00 1	4.14 424	2.37 508	2.29 468	1.76 441	2.84 452	0.02 54	6.80 520	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.11 465

Wz-Net-LNSev	1.30 425	0.85 519	6.26 560	0.02 132	0.03 316	4.02 517	0.13 397	4.21 430	1.12 353	0.77 274	0.10 197	3.60 492	1.11 441	2.68 315	1.12 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

IIG-Stereo	1.30 425	0.48 432	1.04 189	2.41 572	0.05 350	1.61 406	0.14 401	2.59 218	0.68 200	2.97 501	2.28 473	3.08 470	0.57 386	7.41 549	0.65 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1

DSFCA	1.30 425	0.14 208	1.82 345	0.01 38	0.03 316	3.74 513	0.86 515	2.71 229	1.23 370	3.09 505	0.41 294	2.93 459	1.49 464	6.12 477	1.35 452	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.01 125

NCCL2	1.30 425	0.63 480	2.31 410	0.02 132	0.03 316	1.57 387	3.41 564	3.91 403	1.39 404	3.14 507	0.34 275	3.90 501	0.30 331	3.75 354	1.19 441	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.03 239	0.05 377

PA-Net	1.31 429	0.59 468	3.65 491	0.06 283	0.15 438	1.44 346	0.54 499	4.08 418	2.71 523	0.78 277	1.16 404	2.32 429	0.64 402	5.96 470	1.92 481	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.06 410
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 430	0.27 324	2.46 423	1.17 559	0.03 316	4.08 518	0.05 317	5.61 537	0.67 191	1.53 395	0.70 361	3.47 490	2.62 513	3.24 330	0.24 248	0.01 489	0.01 344	0.11 551	0.00 1	0.13 424	0.00 1

LALA_ROB	1.33 431	0.59 468	1.74 335	0.02 132	0.06 363	3.25 496	0.50 498	3.45 341	1.39 404	3.70 522	0.59 333	4.59 522	0.25 320	3.58 346	2.79 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.02 253

PAM	1.34 432	0.13 195	2.83 446	0.30 455	0.31 515	2.21 456	0.30 467	5.05 508	0.23 53	0.82 283	1.11 397	9.08 563	2.34 505	0.90 248	0.44 353	0.00 1	0.13 548	0.00 1	0.31 562	0.03 239	0.28 535

DRaft	1.34 432	0.12 184	1.19 233	0.06 283	0.01 200	1.64 416	0.43 486	1.86 156	0.14 9	3.76 523	5.27 528	0.41 244	4.38 548	5.49 450	1.68 464	0.01 489	0.06 495	0.00 1	0.07 471	0.07 345	0.11 465

Consistency-Raft	1.36 434	0.65 485	4.81 535	0.33 464	0.32 518	1.62 411	0.11 387	3.65 370	3.80 541	0.33 201	6.12 536	0.86 312	2.14 500	0.94 252	1.25 445	0.02 511	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.24 499	0.01 125

FINET	1.36 434	0.46 422	4.05 507	0.22 425	0.73 549	1.03 102	0.00 1	3.57 361	5.71 558	1.59 405	1.64 430	0.49 256	0.19 295	5.53 452	1.90 478	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.03 325

HSM	1.36 434	0.40 391	1.07 196	0.01 38	0.30 509	1.73 430	0.03 262	5.89 548	1.22 369	1.83 423	1.36 420	4.78 527	1.30 457	6.61 505	0.57 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1

ADLNet2	1.38 437	0.39 386	3.13 465	0.00 1	0.70 548	1.23 259	0.26 444	4.19 428	2.36 507	1.45 390	3.16 499	4.23 510	0.82 427	4.56 409	0.88 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 424	0.02 253

CBFPSM	1.39 438	0.61 475	4.29 517	0.01 38	0.01 200	3.64 510	0.03 262	3.39 330	0.80 284	0.64 256	0.21 249	6.18 544	3.70 540	2.38 305	1.82 472	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.01 125

HSM-Net_RVC	1.40 439	0.07 79	1.58 308	0.00 1	0.01 200	1.88 440	0.05 317	7.24 572	1.71 460	3.63 521	3.63 509	3.21 480	0.36 349	4.25 380	0.44 353	0.01 489	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 440	0.46 422	4.29 517	0.10 352	0.13 424	3.97 515	0.29 459	2.42 202	1.91 475	0.81 282	3.55 507	3.02 466	1.26 454	3.35 332	2.05 490	0.04 522	0.01 344	0.04 533	0.04 448	0.39 543	0.05 377

GASNet	1.43 441	1.53 558	4.54 529	0.31 459	0.02 291	1.49 368	0.20 425	3.86 398	1.95 478	0.75 269	1.37 421	2.11 409	1.57 475	5.82 468	2.60 507	0.00 1	0.05 486	0.00 1	0.00 1	0.43 546	0.10 457

ASMatch	1.44 442	0.14 208	2.15 386	0.60 513	0.21 470	1.21 240	0.26 444	0.96 80	0.66 180	0.29 196	11.75 563	0.93 322	2.37 506	6.73 514	0.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.00 1	0.04 355

PAM_32	1.45 443	0.13 195	2.69 439	0.26 443	0.30 509	2.15 454	0.29 459	4.92 498	0.22 49	0.84 284	2.02 457	9.57 566	3.27 531	0.97 254	0.56 388	0.00 1	0.12 543	0.00 1	0.31 562	0.04 279	0.27 534

HBP-ISP	1.45 443	0.75 500	3.02 458	0.30 455	0.10 404	4.28 524	1.49 535	4.68 478	1.29 388	3.43 518	0.78 367	0.93 322	1.01 435	6.48 499	0.36 330	0.04 522	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.03 325

GrayStereo	1.46 445	0.03 2	0.87 131	0.63 519	0.20 465	1.24 260	4.61 578	2.85 241	0.62 138	4.98 546	4.00 517	0.45 248	4.67 551	3.37 334	0.08 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 577	0.01 73	0.01 125

TransformOpticalFlow	1.47 446	0.31 350	3.22 474	0.66 522	0.08 386	1.54 384	0.09 375	3.84 393	1.58 448	1.66 409	2.32 474	3.60 492	3.12 525	6.99 536	0.42 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

THIR-Stereo	1.48 447	0.29 345	1.51 293	0.01 38	0.02 291	1.05 125	4.32 574	2.11 174	0.22 49	1.08 335	4.24 518	1.93 396	4.19 546	6.76 516	1.87 476	0.00 1	0.00 1	0.04 533	0.00 1	0.05 307	0.00 1

StereoDRNet	1.48 447	0.75 500	4.58 530	0.05 263	0.10 404	2.49 469	1.10 526	4.62 472	1.47 422	3.38 517	0.62 340	2.29 424	0.65 407	4.52 404	2.89 512	0.00 1	0.03 453	0.00 1	0.01 399	0.05 307	0.07 430

TCMNet	1.49 449	0.57 463	5.20 540	0.13 373	1.39 563	1.81 437	0.17 412	4.03 414	1.26 377	1.72 412	2.98 493	1.95 399	0.46 371	5.01 425	2.55 506	0.00 1	0.06 495	0.06 538	0.00 1	0.37 541	0.16 499

DEmStereo	1.51 450	0.08 103	2.17 387	0.09 340	0.02 291	1.76 431	0.90 518	1.47 114	0.60 110	2.46 482	6.42 539	1.08 340	5.16 557	6.21 480	1.86 475	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

APVNet	1.52 451	0.31 350	4.00 504	0.09 340	0.00 1	4.64 533	0.08 363	4.41 454	1.21 368	1.25 360	1.05 393	2.90 458	0.93 432	6.70 512	2.48 502	0.01 489	0.00 1	0.07 539	0.00 1	0.27 514	0.05 377

RYNet	1.52 451	0.35 365	3.38 480	0.25 436	0.04 336	2.31 462	0.03 262	4.62 472	1.47 422	1.14 341	0.34 275	4.52 520	1.38 460	6.36 490	4.23 527	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

1111x	1.53 453	0.06 50	1.77 338	0.27 449	0.00 1	2.12 450	0.01 133	5.63 540	1.65 453	1.53 395	1.67 433	0.92 317	0.64 402	6.18 478	8.17 561	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 125

RASNet	1.53 453	0.31 350	1.97 362	0.09 340	3.20 577	1.69 425	0.06 344	3.27 315	2.12 490	0.77 274	1.29 417	5.32 539	1.69 483	6.60 503	2.17 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 253

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 455	0.68 490	4.62 531	0.01 38	0.00 1	5.13 541	0.30 467	4.64 476	1.23 370	2.39 478	0.59 333	2.12 411	2.00 497	4.94 422	2.19 497	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

AAGNet	1.54 455	0.07 79	0.88 133	1.04 550	0.27 495	1.47 361	0.66 507	1.57 126	0.61 121	1.68 410	0.82 372	1.62 374	2.29 502	6.18 478	11.63 580	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

mmx	1.56 457	0.05 29	1.65 318	0.34 470	0.01 200	1.58 391	0.02 213	5.51 534	2.25 504	1.39 381	2.07 458	2.15 413	0.34 342	6.68 508	7.08 551	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

xxx	1.56 457	0.05 29	1.65 318	0.34 470	0.01 200	1.58 391	0.02 213	5.51 534	2.25 504	1.39 381	2.07 458	2.15 413	0.34 342	6.68 508	7.08 551	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.01 125

CBMV	1.56 457	0.24 312	1.92 350	0.31 459	0.03 316	2.90 490	4.33 575	3.79 384	1.81 464	4.98 546	1.73 439	2.70 444	1.68 482	3.81 359	0.92 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.08 443
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	1.57 460	0.58 465	5.36 545	0.19 418	0.01 200	1.62 411	0.06 344	3.52 352	1.56 442	1.06 332	0.71 362	1.69 381	0.24 315	5.49 450	9.29 570	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.01 125

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 460	0.69 494	7.27 565	0.30 455	0.44 527	0.87 71	0.02 213	6.19 555	0.84 296	0.45 233	6.17 537	4.35 513	1.17 445	1.32 273	0.48 369	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.34 570	0.26 509	0.12 476

PASM	1.58 462	1.05 537	7.51 566	0.56 509	0.09 394	1.37 315	0.28 456	2.85 241	1.44 417	3.91 529	0.44 303	3.02 466	0.64 402	6.38 491	1.59 460	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.03 436	0.26 509	0.15 496

UGAM-zero	1.60 463	0.15 224	2.43 417	0.12 365	0.28 505	1.07 144	0.04 292	5.96 552	0.26 64	1.18 348	0.22 253	8.02 557	4.54 549	6.89 528	0.27 271	0.00 1	0.09 521	0.00 1	0.29 560	0.01 73	0.15 496

YMNet	1.62 464	0.68 490	3.67 492	0.14 388	0.30 509	4.52 530	0.21 427	3.52 352	1.23 370	2.94 498	4.94 523	4.18 508	0.38 354	2.85 320	2.12 493	0.05 528	0.13 548	0.08 542	0.01 399	0.44 547	0.09 449

YMNet_1	1.62 464	0.68 490	3.67 492	0.14 388	0.30 509	4.52 530	0.21 427	3.52 352	1.23 370	2.94 498	4.94 523	4.18 508	0.38 354	2.85 320	2.12 493	0.05 528	0.13 548	0.08 542	0.01 399	0.44 547	0.09 449

DRN-Test	1.62 464	0.23 308	3.72 495	0.18 410	0.13 424	3.34 501	0.19 423	5.93 551	2.01 486	4.14 532	0.76 366	2.12 411	1.78 486	5.22 436	2.62 509	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.01 399	0.03 239	0.01 125

RAFT + AFF	1.63 467	1.13 542	2.62 435	0.04 235	0.80 550	2.29 461	1.03 523	5.54 536	2.06 487	1.77 418	1.81 445	1.22 349	3.65 539	6.23 482	1.57 459	0.01 489	0.35 574	0.00 1	0.01 399	0.33 531	0.12 476

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 467	0.45 416	2.21 390	1.53 566	0.18 454	4.33 525	0.41 484	3.37 324	1.40 408	0.54 244	0.65 342	3.10 472	0.11 248	4.93 421	0.60 398	4.57 583	0.51 577	0.00 1	0.00 1	1.37 569	2.39 581

ACV-stereo	1.64 469	0.27 324	2.94 452	0.04 235	0.04 336	6.31 555	0.18 417	1.81 150	0.22 49	0.23 190	0.01 1	10.52 568	5.41 563	4.07 372	0.77 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253

ff1	1.65 470	0.05 29	1.65 318	0.34 470	0.01 200	1.58 391	0.02 213	3.03 264	6.40 563	1.39 381	2.07 458	2.15 413	0.34 342	6.68 508	7.08 551	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.09 384	0.03 325

CrosDoStereo	1.66 471	0.15 224	1.66 322	0.02 132	0.07 376	1.38 321	6.16 592	3.12 279	1.06 339	0.97 306	3.74 511	0.96 326	4.79 553	7.00 538	1.92 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 471	0.15 224	1.66 322	0.02 132	0.07 376	1.38 321	6.16 592	3.12 279	1.06 339	0.97 306	3.74 511	0.96 326	4.79 553	7.00 538	1.92 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 410	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 471	1.17 543	4.29 517	0.04 235	0.00 1	1.44 346	0.56 500	5.33 525	1.98 481	2.01 443	2.12 463	2.08 406	2.81 517	6.55 501	2.42 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 531	0.06 410

AANet_RVC	1.66 471	0.88 522	3.52 486	0.06 283	0.00 1	1.22 244	0.00 1	3.25 307	2.51 517	2.21 456	4.49 519	3.65 495	0.20 301	7.10 541	3.42 519	0.50 567	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.05 377

STrans-v2	1.67 475	0.36 370	3.28 475	0.02 132	0.19 461	1.45 352	0.08 363	6.69 565	1.49 428	2.00 439	2.86 490	3.67 496	3.88 543	7.04 540	0.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.00 1

GwcNet	1.67 475	0.81 514	5.52 547	0.23 431	1.21 559	4.21 522	0.62 506	3.71 374	1.57 444	1.01 320	1.65 432	3.99 504	0.52 378	5.46 448	2.30 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.35 537	0.13 486

NCC-stereo	1.67 475	0.56 460	3.10 463	0.08 327	0.22 472	2.24 458	0.13 397	5.05 508	1.42 412	2.27 466	2.72 486	4.29 511	3.53 535	5.76 464	2.01 487	0.04 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253

Abc-Net	1.67 475	0.56 460	3.10 463	0.08 327	0.22 472	2.24 458	0.13 397	5.05 508	1.42 412	2.27 466	2.72 486	4.29 511	3.53 535	5.76 464	2.01 487	0.04 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.02 253
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 479	0.61 475	11.37 581	0.29 453	0.03 316	4.39 527	0.04 292	3.18 295	1.10 346	1.16 345	0.58 322	2.96 463	2.76 515	2.13 301	2.46 501	0.00 1	0.02 422	0.02 522	0.00 1	0.46 550	0.01 125

Anonymous_2	1.69 480	0.05 29	1.31 261	0.08 327	0.03 316	1.22 244	0.01 133	3.25 307	0.19 32	0.76 272	0.13 208	2.68 443	1.99 496	0.39 192	0.13 166	0.05 528	0.25 566	3.27 586	14.54 613	3.40 576	0.01 125

ccnet	1.70 481	0.20 281	1.95 356	0.26 443	0.18 454	3.72 512	1.22 529	4.22 433	1.43 416	2.37 475	3.96 515	3.45 489	1.51 468	4.69 412	4.47 530	0.06 536	0.00 1	0.09 545	0.01 399	0.10 400	0.01 125

CBMV_ROB	1.70 481	0.11 173	1.98 364	0.46 489	0.00 1	2.85 488	0.91 519	4.27 438	2.21 502	4.02 531	5.00 526	2.97 464	2.32 504	5.40 446	1.35 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.06 410

U	1.74 483	0.03 2	0.99 165	0.03 197	7.39 594	10.20 577	0.00 1	0.71 62	0.20 39	0.02 20	0.02 104	0.12 175	0.02 54	0.11 53	0.04 13	0.00 1	0.00 1	9.67 592	5.13 607	0.01 73	0.00 1

DANet	1.74 483	0.22 300	3.06 460	0.75 529	0.44 527	2.46 468	0.35 479	3.40 332	1.41 411	4.22 533	1.56 427	5.03 532	0.56 384	6.29 485	5.00 538	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.04 279	0.08 443
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IGEV-BASED-STEREO-	1.75 485	19.48 606	12.37 584	0.06 283	0.00 1	0.47 45	0.05 317	0.46 30	0.31 70	0.13 153	0.03 145	0.03 56	0.00 1	0.07 22	0.41 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 464	0.07 345	0.92 566

RP	1.76 486	0.55 455	2.59 434	0.22 425	0.60 546	1.70 427	0.98 522	4.31 443	1.99 484	3.12 506	5.04 527	4.41 516	2.96 521	4.72 414	1.90 478	0.01 489	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.14 431	0.01 125

xxxx	1.78 487	0.07 79	1.02 174	0.00 1	0.01 200	1.44 346	0.00 1	5.81 547	1.53 435	1.37 379	1.91 448	1.08 340	0.05 152	4.37 390	16.98 593	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

test_xeample	1.79 488	0.08 103	1.03 185	0.02 132	0.00 1	1.44 346	0.00 1	5.48 532	1.84 466	1.65 408	2.17 470	0.37 236	0.06 182	4.00 371	17.67 596	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

SGM-Forest	1.84 489	0.08 103	1.31 261	0.15 393	0.22 472	3.52 508	2.46 555	3.85 395	2.16 496	5.29 548	3.90 513	3.71 498	1.56 472	6.28 484	1.90 478	0.01 489	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.30 537
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 490	1.19 545	5.61 550	0.01 38	0.00 1	4.74 534	2.16 546	4.93 499	1.48 426	3.77 524	1.24 413	1.77 387	2.56 510	4.94 422	2.61 508	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.07 345	0.01 125

FAT-Stereo	1.86 491	0.19 268	3.31 477	0.17 404	0.03 316	1.78 434	0.97 520	4.76 487	2.79 524	4.22 533	4.87 522	5.31 538	2.83 519	5.06 429	0.90 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 279	0.01 125

RGC	1.86 491	0.67 488	3.45 485	0.07 312	0.26 489	3.29 498	0.11 387	4.78 490	1.46 420	3.26 511	4.51 520	5.14 534	2.68 514	5.46 448	1.94 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.09 449

CC-Net-ROB	1.86 491	0.64 481	2.55 430	1.42 565	0.19 461	3.38 503	0.04 292	4.41 454	2.45 513	0.90 294	1.31 418	0.98 330	0.18 289	6.60 503	0.53 380	1.14 574	1.60 590	7.16 588	0.00 1	1.33 568	0.32 542

GANet	1.90 494	0.43 407	1.83 346	0.39 479	0.00 1	2.24 458	3.37 563	3.90 402	1.44 417	2.17 452	9.66 555	2.57 436	1.09 439	6.88 525	1.81 471	0.00 1	0.00 1	0.02 522	0.00 1	0.10 400	0.03 325

LL-Strereo	1.93 495	0.97 529	3.83 501	0.55 507	2.19 574	1.49 368	0.05 317	4.09 420	1.00 324	2.59 485	2.77 488	5.17 535	5.63 566	7.19 543	0.63 401	0.00 1	0.10 531	0.00 1	0.00 1	0.25 506	0.20 523

DISCO	1.93 495	0.18 260	2.44 419	0.67 524	0.53 538	5.25 542	0.00 1	5.43 531	1.56 442	2.09 448	0.91 382	6.48 547	0.89 429	8.55 563	3.60 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 327	0.01 125

edge stereo	1.94 497	0.40 391	3.82 500	0.15 393	0.09 394	1.81 437	0.45 488	4.77 488	2.21 502	3.36 513	3.94 514	8.39 559	1.72 485	5.75 463	1.69 466	0.00 1	0.00 1	0.01 497	0.00 1	0.17 459	0.01 125

Nwc_Net	1.94 497	0.55 455	3.79 498	0.07 312	0.08 386	2.73 480	0.04 292	6.75 568	1.11 348	2.03 444	7.92 546	4.82 528	2.11 499	4.78 416	2.01 487	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.01 125

w-ln-seven-2	1.97 499	1.04 536	11.90 582	0.15 393	0.06 363	1.38 321	0.48 491	3.80 387	2.17 497	2.73 491	1.06 394	2.29 424	1.69 483	6.32 487	4.15 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 399	0.17 459	0.04 355

S-Stereo	2.00 500	0.30 349	5.74 552	0.24 433	0.23 477	2.51 471	1.90 540	4.74 482	5.15 555	2.42 479	5.80 532	2.85 454	0.72 418	5.08 430	2.17 495	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.08 362	0.04 355

psmorigin	2.01 501	0.37 374	10.25 577	0.22 425	0.03 316	1.62 411	0.19 423	3.31 318	1.05 336	4.92 544	3.14 496	5.85 540	2.21 501	5.31 441	1.71 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.02 253

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K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 528	1.32 550	2.49 425	6.07 584	3.26 578	4.62 532	2.15 545	5.35 526	1.34 398	2.00 439	2.54 481	3.50 491	1.49 464	3.68 348	1.11 434	7.89 592	0.23 565	1.88 582	0.03 436	7.74 586	4.78 589

DStereoO	3.24 529	1.24 547	4.53 527	2.49 573	1.28 560	2.49 469	3.35 562	3.86 398	3.39 533	1.92 430	2.66 485	3.72 499	9.18 580	3.46 340	4.30 528	10.11 607	0.42 576	0.03 529	0.75 582	5.03 579	0.56 554

Ntro	3.24 529	1.34 551	2.83 446	7.27 586	4.43 583	6.22 554	0.74 512	4.73 481	1.48 426	0.39 224	1.77 443	2.70 444	1.28 455	4.59 411	1.25 445	8.06 593	0.28 570	2.12 585	0.05 454	8.11 587	5.16 591

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Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 532	10.54 602	2.29 409	3.50 577	3.31 579	4.21 522	0.21 427	3.77 381	1.03 328	2.54 483	3.17 500	3.20 479	0.21 308	3.89 365	0.69 408	1.94 578	0.05 486	9.87 593	3.53 599	5.03 579	2.55 583

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pmcnn	3.61 540	0.68 490	5.38 546	0.61 516	1.46 564	2.75 484	1.26 531	5.04 507	1.57 444	8.77 572	11.67 562	18.69 587	2.38 507	6.03 472	5.61 543	0.00 1	0.07 505	0.00 1	0.00 1	0.21 490	0.07 430

test_sample8	3.62 541	0.41 394	2.03 372	0.02 132	0.01 200	2.14 451	0.01 133	4.38 449	1.04 330	6.51 554	0.58 322	14.04 578	6.94 571	5.58 460	8.70 564	0.53 568	16.52 614	1.82 579	1.10 590	0.02 180	0.02 253

ADCPNet	3.63 542	0.82 517	13.20 586	0.08 327	0.43 526	7.02 558	2.23 548	4.77 488	2.41 509	4.31 535	1.96 452	7.57 556	5.16 557	6.45 498	13.80 585	0.02 511	0.75 582	0.04 533	0.90 589	0.16 450	0.53 553

SuperB	3.70 543	1.77 564	15.73 590	0.31 459	0.05 350	4.37 526	1.67 538	3.58 364	11.57 578	2.36 474	1.32 419	2.03 404	1.91 493	6.95 533	9.01 568	0.05 528	0.03 453	0.10 550	0.08 476	11.00 600	0.10 457

MFN_U_SF_RVC	3.76 544	1.77 564	9.85 576	0.84 535	0.27 495	9.50 573	0.49 495	8.07 577	3.41 534	4.81 543	3.28 501	9.40 564	3.49 534	7.76 556	8.31 562	0.41 564	0.54 578	0.52 570	0.80 586	0.89 564	0.84 563

DStereoRT	3.77 545	0.60 470	4.37 522	0.09 340	0.15 438	5.27 543	0.46 489	4.05 416	1.49 428	1.91 428	1.39 423	0.89 315	3.47 533	6.42 497	1.75 469	0.00 1	0.09 521	37.58 616	4.88 606	0.07 345	0.50 552

zh-mn7	3.86 546	3.10 583	15.43 589	0.10 352	0.05 350	1.45 352	0.29 459	4.05 416	6.06 562	7.81 566	15.68 574	2.86 455	0.76 420	10.58 579	8.76 566	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 418	0.02 253

Wz-Net-TNSev	3.91 547	5.20 593	20.57 594	0.15 393	0.01 200	7.14 560	3.57 565	6.70 566	3.57 536	1.74 413	0.58 322	7.39 555	4.33 547	8.86 565	7.99 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 425	0.24 499	0.16 499

AnyNet_C32	3.93 548	2.58 577	12.07 583	0.39 479	0.49 536	5.50 545	6.45 596	4.44 457	2.19 500	6.86 559	2.94 492	5.28 537	3.20 528	6.63 506	18.37 598	0.08 539	0.04 471	0.20 558	0.09 481	0.57 559	0.19 517

zh-sn7	3.94 549	3.36 585	15.78 591	0.13 373	0.00 1	4.01 516	2.24 549	4.54 463	2.00 485	3.86 527	9.77 557	4.11 506	5.45 564	9.93 576	13.33 584	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 493	0.12 476

ADCMid	3.95 550	1.34 551	10.91 580	0.18 410	0.38 522	5.02 539	1.27 532	4.87 495	2.94 527	11.15 579	3.60 508	6.76 551	5.21 560	6.40 496	16.96 592	0.12 546	0.08 517	0.55 572	0.46 574	0.53 558	0.19 517

SGM_RVC	4.07 551	0.38 379	1.98 364	0.84 535	0.26 489	6.20 553	2.37 551	6.45 560	3.57 536	11.56 582	9.27 554	15.55 580	6.78 570	10.07 577	4.60 533	0.22 555	0.25 566	0.20 558	0.23 540	0.26 509	0.34 543
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
z-mn7	4.12 552	2.40 575	8.71 571	0.13 373	0.00 1	8.56 571	0.49 495	3.85 395	13.78 584	3.36 513	17.56 578	4.60 523	0.95 433	10.97 584	6.77 550	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 431	0.06 410

WZ-Net	4.16 553	1.75 563	23.59 597	0.08 327	0.04 336	2.62 479	2.16 546	5.89 548	4.74 552	5.73 551	3.51 506	6.99 554	4.89 555	10.82 582	10.11 572	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 418	0.11 465

xyz-stereo	4.23 554	0.09 123	35.65 603	0.02 132	0.00 1	17.93 592	0.01 133	1.93 160	0.42 85	1.61 406	14.74 570	2.67 440	0.15 276	7.15 542	1.87 476	0.00 1	0.01 344	0.24 562	0.00 1	0.04 279	0.01 125

test_for_model	4.23 554	22.88 609	0.91 142	12.40 600	10.47 601	1.08 153	0.06 344	4.08 418	1.36 400	1.91 428	0.09 192	0.15 192	0.03 97	0.10 46	0.22 236	7.44 591	1.43 589	0.00 1	0.01 399	18.08 610	1.99 580

SGM+DAISY	4.39 556	1.34 551	5.18 539	1.01 549	0.88 551	5.61 547	2.86 558	4.88 496	3.53 535	13.29 587	13.95 568	12.66 573	7.55 572	7.98 558	5.39 542	0.23 559	0.18 561	0.15 555	0.24 543	0.29 525	0.64 557

MSAF-DinoV2	4.41 557	3.43 586	8.07 569	1.16 557	0.06 363	3.21 494	0.59 504	6.94 570	4.44 550	2.00 439	0.83 374	16.58 582	5.59 565	13.48 591	17.17 594	0.06 536	0.04 471	0.09 545	0.76 583	1.94 573	1.78 578

WCMA_ROB	4.54 558	0.48 432	3.19 468	0.49 495	0.63 547	5.38 544	2.57 556	4.70 479	3.77 540	14.17 590	19.02 584	15.47 579	9.03 579	6.73 514	4.85 536	0.01 489	0.05 486	0.01 497	0.01 399	0.08 362	0.16 499

SANet	4.63 559	0.89 524	5.34 544	0.30 455	0.09 394	7.43 563	3.75 568	6.53 561	16.16 589	6.79 558	13.29 566	12.44 572	7.74 573	7.38 547	4.11 525	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.10 400	0.31 541

RainbowNet	4.74 560	3.21 584	3.07 461	9.34 592	6.01 585	4.89 538	3.60 566	7.09 571	4.39 548	1.63 407	3.01 494	4.72 526	2.96 521	5.53 452	1.19 441	8.95 595	2.12 593	8.48 591	0.19 523	8.75 590	5.73 592

MSMD_ROB	4.94 561	0.43 407	2.58 432	0.12 365	0.01 200	8.43 570	1.09 525	4.25 435	4.11 544	13.11 586	26.36 601	13.95 577	13.88 593	7.45 550	2.92 513	0.10 543	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.02 253

FCDSN-DC	5.04 562	0.15 224	1.83 346	0.22 425	0.44 527	5.60 546	1.66 537	5.22 515	4.37 547	14.49 592	21.86 592	20.65 590	11.88 589	7.66 554	4.55 532	0.02 511	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.05 377
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 563	2.15 571	16.58 592	0.34 470	0.07 376	5.91 551	4.26 573	6.73 567	6.99 569	9.44 574	6.09 535	6.57 549	5.17 559	9.54 572	21.38 607	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 539	0.23 531

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 564	2.33 572	8.42 570	0.33 464	0.27 495	24.60 606	8.84 604	5.50 533	9.75 576	3.82 525	8.16 550	8.53 560	1.82 488	9.44 570	5.18 540	1.02 572	1.65 591	0.33 565	0.47 576	1.06 566	0.90 565

ACVNet-4b	5.67 565	1.65 560	4.43 524	9.46 593	7.11 592	8.72 572	1.68 539	6.61 562	5.76 561	0.27 194	6.49 540	11.67 569	2.43 509	8.40 561	1.56 457	9.06 597	2.34 595	10.49 597	0.02 425	9.22 595	5.98 594

MeshStereo	5.78 566	0.75 500	3.04 459	0.25 436	0.14 430	7.88 568	2.09 543	9.64 581	5.18 556	20.48 602	19.06 585	22.80 592	9.54 583	9.64 573	4.88 537	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.03 325
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
PVD	5.81 567	0.99 532	5.56 549	0.72 527	0.51 537	6.72 556	0.18 417	9.90 583	23.69 595	11.45 581	19.26 587	8.18 558	9.46 582	9.24 568	9.49 571	0.02 511	0.16 558	0.00 1	0.08 476	0.18 468	0.40 550

FC-DCNN	6.09 568	0.18 260	2.35 413	0.42 482	0.53 538	7.80 567	1.42 533	8.14 578	7.07 570	19.05 599	22.10 593	22.85 593	13.84 592	9.42 569	6.44 547	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.06 410

ACVNet_1	6.16 569	1.86 568	4.43 524	9.52 594	7.22 593	7.59 566	2.37 551	9.99 584	6.71 567	3.84 526	5.35 530	13.23 576	4.90 556	6.25 483	1.94 485	9.06 597	2.40 597	10.88 599	0.11 489	9.58 597	6.03 595

FC-DCNN v2	6.25 570	0.19 268	2.31 410	0.44 483	0.55 542	8.05 569	1.51 536	8.71 579	7.22 571	19.24 600	22.98 596	24.00 596	13.47 591	9.80 575	6.51 548	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.01 73	0.05 377

MultiAttention	6.26 571	0.14 208	1.30 258	1.04 550	1.50 566	42.66 613	15.75 611	6.19 555	1.92 477	3.14 507	7.95 547	6.41 545	0.37 351	28.21 610	3.39 518	0.13 548	0.01 344	0.67 574	0.81 587	1.99 574	1.71 576

DStereoSA	6.36 572	2.38 574	9.01 574	3.89 579	5.88 584	5.84 548	7.80 602	5.63 540	5.71 558	4.45 537	15.09 571	2.93 459	16.15 598	8.58 564	10.70 575	1.64 577	4.94 610	0.39 567	6.56 610	3.39 575	6.28 597

EDNetEfficient	6.54 573	1.17 543	33.15 601	0.66 522	1.96 570	2.07 448	3.72 567	2.80 236	14.85 586	20.02 601	9.69 556	6.59 550	10.19 585	7.19 543	15.49 590	0.03 519	0.10 531	0.01 497	0.20 528	0.62 562	0.29 536

AnyNet_C01	6.59 574	4.31 590	36.24 604	0.96 546	0.46 531	9.96 574	5.74 589	6.02 554	3.63 538	7.59 564	8.56 551	8.83 561	3.14 526	13.74 593	20.83 605	0.12 546	0.08 517	0.25 563	0.09 481	1.01 565	0.34 543

DStereoFS	6.87 575	4.36 591	5.33 543	4.05 581	3.78 581	10.15 576	3.17 560	7.95 576	7.68 574	7.62 565	8.86 553	11.78 570	20.97 606	15.16 594	8.10 560	2.06 579	3.13 607	1.72 578	5.49 608	1.19 567	4.86 590

LSM	7.38 576	1.68 561	22.24 596	3.99 580	40.72 613	3.54 509	4.79 583	4.74 482	6.65 566	10.25 576	13.51 567	4.49 519	3.81 541	6.91 530	5.31 541	0.00 1	0.04 471	0.00 1	0.00 1	0.26 509	14.60 611

ELAS_RVC	7.69 577	0.80 510	4.90 536	1.06 552	1.02 555	10.00 575	9.43 605	9.75 582	14.69 585	21.83 605	20.27 590	17.88 585	16.41 599	13.01 590	10.44 574	0.22 555	0.55 579	0.28 564	0.19 523	0.35 537	0.65 558
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 578	23.96 610	13.67 587	14.71 603	7.88 595	4.83 536	0.04 292	5.01 505	2.89 525	8.86 573	4.96 525	6.11 542	10.72 586	10.18 578	3.51 521	2.44 580	0.33 572	15.15 602	4.65 603	12.33 602	5.95 593

ELAS	8.05 579	0.76 504	4.02 505	0.95 545	1.02 555	14.85 588	6.99 599	12.80 588	11.73 579	22.43 607	27.75 604	17.88 585	15.19 595	10.96 583	11.31 577	0.22 555	0.56 580	0.23 561	0.22 536	0.50 556	0.71 560
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 580	1.80 567	5.09 538	8.55 591	6.72 589	13.47 583	4.34 576	13.70 589	23.86 596	6.89 560	19.74 589	20.52 588	5.36 561	7.70 555	2.48 502	8.53 594	1.67 592	7.99 590	0.32 565	8.79 593	6.29 599

PWCK	8.72 581	5.37 594	16.61 593	5.74 583	0.12 418	19.88 596	11.41 607	11.31 587	13.42 583	14.07 588	12.84 565	13.20 575	8.05 577	15.44 595	10.25 573	5.95 586	0.22 564	2.09 584	0.05 454	7.50 583	0.92 566

WAO-7	9.09 582	1.79 566	3.55 489	0.80 533	0.15 438	18.67 594	4.36 577	23.07 611	26.68 600	12.59 585	27.90 605	22.52 591	13.03 590	13.53 592	11.47 578	0.09 542	0.03 453	0.58 573	0.10 485	0.47 553	0.34 543

IMH-64-1	9.55 583	2.76 581	2.44 419	11.17 597	9.13 598	12.03 579	5.45 586	18.33 596	15.78 587	6.59 555	18.69 580	16.95 583	6.20 567	10.63 580	8.06 558	9.46 600	2.46 598	15.42 604	1.61 594	10.89 598	6.88 601

IMH-64	9.55 583	2.76 581	2.44 419	11.17 597	9.13 598	12.03 579	5.45 586	18.33 596	15.78 587	6.59 555	18.69 580	16.95 583	6.20 567	10.63 580	8.06 558	9.46 600	2.46 598	15.42 604	1.61 594	10.89 598	6.88 601

RTS	9.75 585	2.69 579	65.25 612	0.85 538	1.99 571	14.36 584	4.75 581	5.69 543	17.29 591	7.97 567	19.00 582	6.83 552	3.02 523	26.15 608	18.62 601	0.00 1	0.15 556	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.16 499

RTSA	9.75 585	2.69 579	65.25 612	0.85 538	1.99 571	14.36 584	4.75 581	5.69 543	17.29 591	7.97 567	19.00 582	6.83 552	3.02 523	26.15 608	18.62 601	0.00 1	0.15 556	0.00 1	0.00 1	0.29 525	0.16 499

MonStereo1	9.96 587	1.60 559	3.97 503	7.74 588	6.62 588	14.53 587	2.83 557	14.16 590	22.18 594	11.83 583	28.49 608	26.76 598	16.14 597	11.07 587	6.43 546	6.17 587	0.03 453	3.80 587	0.46 574	8.16 589	6.30 600

EDNetEfficientorigin	10.31 588	1.90 569	98.96 626	0.22 425	0.23 477	2.73 480	0.71 510	4.50 461	16.94 590	18.72 594	15.36 572	12.74 574	10.73 587	8.96 566	11.94 581	0.01 489	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.25 506	1.31 573

MADNet+	10.71 589	14.57 604	70.07 614	0.58 512	0.47 533	19.89 597	4.20 572	11.05 585	6.87 568	3.03 504	5.99 534	9.01 562	6.35 569	31.95 612	28.31 611	0.22 555	0.26 569	0.01 497	0.04 448	0.46 550	0.87 564

WAO-6	11.09 590	1.69 562	3.21 471	7.54 587	7.10 591	16.34 589	6.63 597	20.12 600	38.64 611	9.67 575	19.28 588	27.53 599	10.97 588	12.43 589	11.57 579	4.26 582	2.35 596	10.54 598	0.02 425	7.59 584	4.29 587

LVE	11.10 591	2.36 573	3.34 478	9.94 595	8.13 596	21.22 599	7.75 601	16.47 594	32.55 606	8.55 570	23.64 597	23.22 594	7.93 576	10.98 585	6.65 549	9.45 599	2.55 603	11.08 600	0.58 579	9.35 596	6.28 597

IMH	11.11 592	3.50 587	2.56 431	11.25 599	9.13 598	14.49 586	5.10 584	20.68 604	26.30 599	8.28 569	23.85 599	20.63 589	9.19 581	12.39 588	7.96 556	9.50 602	2.50 600	15.28 603	1.66 596	11.07 601	6.96 603

Dean	11.46 593	2.03 570	5.20 540	10.73 596	8.20 597	18.71 595	5.73 588	21.10 605	41.49 614	11.12 578	22.16 594	25.92 597	7.74 573	7.52 551	4.31 529	9.01 596	2.27 594	9.95 596	0.61 580	9.18 594	6.22 596

coex-ft	12.01 594	5.60 595	80.23 616	0.15 393	0.15 438	1.88 440	0.73 511	2.66 223	30.12 603	49.31 616	16.59 575	15.97 581	14.42 594	6.79 519	14.50 586	0.05 528	0.08 517	0.01 497	0.05 454	0.37 541	0.61 556

SGM-ForestM	12.56 595	0.80 510	4.31 520	1.07 553	0.41 524	21.56 600	8.57 603	17.42 595	19.67 593	29.93 609	28.49 608	45.83 613	27.22 609	26.05 607	18.40 599	0.14 549	0.25 566	0.18 557	0.28 556	0.18 468	0.42 551

LE_ROB	12.79 596	0.64 481	10.26 578	2.13 569	1.29 561	7.25 562	5.81 590	9.09 580	49.27 617	57.55 617	24.58 600	23.68 595	31.13 612	9.00 567	23.57 610	0.04 522	0.06 495	0.13 554	0.20 528	0.08 362	0.11 465

JetBlue	13.83 597	5.03 592	33.82 602	0.84 535	6.92 590	50.14 614	20.02 613	15.09 591	8.92 575	11.33 580	17.05 576	28.25 600	18.01 604	32.60 613	18.53 600	0.32 562	0.12 543	0.15 555	0.23 540	4.59 578	4.64 588

WAO-8	13.93 598	3.75 588	4.23 514	7.74 588	6.54 586	22.81 602	2.39 553	22.66 608	45.98 615	18.88 597	35.42 611	33.21 604	16.91 600	16.55 598	12.78 582	5.01 584	0.81 584	9.89 594	0.77 584	8.77 592	3.61 585

Venus	13.93 598	3.75 588	4.23 514	7.74 588	6.54 586	22.81 602	2.39 553	22.66 608	45.98 615	18.88 597	35.42 611	33.21 604	16.91 600	16.55 598	12.78 582	5.01 584	0.81 584	9.89 594	0.77 584	8.76 591	3.61 585

MANE	14.02 600	0.85 519	3.53 487	2.13 569	3.75 580	18.44 593	6.14 591	22.67 610	27.90 601	33.01 611	41.08 614	41.26 612	30.90 611	23.39 603	17.99 597	0.47 566	0.76 583	0.91 575	4.04 601	0.17 459	1.00 569

KSHMR	14.27 601	6.95 598	5.79 553	15.08 604	12.84 604	17.44 590	10.61 606	18.88 598	30.94 604	18.81 596	22.21 595	28.54 601	8.85 578	15.56 596	9.24 569	10.34 608	3.60 608	21.61 610	4.68 604	14.48 605	8.94 606

TorneroNet-64	15.45 602	5.66 596	3.44 484	13.86 601	12.03 603	28.15 609	6.27 594	19.89 599	38.68 612	12.16 584	28.06 606	35.76 607	15.44 596	19.56 601	15.40 589	9.71 603	2.52 601	19.13 607	2.70 597	12.55 603	7.94 605

TorneroNet	16.10 603	5.74 597	4.12 512	13.88 602	11.97 602	26.89 608	6.85 598	21.13 606	38.32 610	14.15 589	33.36 610	33.52 606	17.49 602	18.89 600	19.64 603	9.77 604	2.53 602	19.43 608	3.35 598	13.21 604	7.86 604

notaker	17.52 604	21.54 608	7.84 567	18.05 606	14.44 607	17.58 591	6.43 595	20.13 601	24.44 598	21.34 604	27.71 603	39.12 609	18.78 605	19.63 602	20.40 604	11.95 609	2.71 606	25.51 612	5.85 609	17.10 608	9.78 607

BEATNet-Init1	17.91 605	7.45 599	36.82 605	1.88 568	1.38 562	37.29 612	14.71 610	21.90 607	24.20 597	38.07 612	36.59 613	50.41 614	32.00 613	29.42 611	21.83 608	0.33 563	0.39 575	0.47 568	0.54 578	1.50 571	1.07 570

ktn	19.15 606	18.52 605	6.39 563	22.64 610	17.26 609	24.47 604	12.11 608	24.52 612	34.74 609	18.75 595	27.70 602	32.54 602	17.85 603	15.71 597	16.67 591	22.09 612	3.64 609	28.95 613	10.91 612	17.40 609	10.22 609

UNDER WATER	19.61 607	12.37 603	31.14 599	20.44 608	14.31 606	28.63 610	18.15 612	16.43 593	34.24 608	20.82 603	19.14 586	38.83 608	30.09 610	24.31 604	20.97 606	10.09 606	2.68 604	19.51 609	4.70 605	15.52 607	9.93 608

UNDER WATER-64	20.03 608	10.28 601	31.50 600	20.05 607	13.64 605	32.81 611	23.45 614	16.01 592	33.44 607	22.01 606	17.25 577	40.58 611	32.20 614	24.50 605	22.36 609	10.06 605	2.70 605	18.37 606	4.24 602	14.84 606	10.24 610

DLNR_Zeroshot_test	23.05 609	49.79 614	87.94 617	97.52 630	94.73 625	1.18 219	0.00 1	20.60 602	0.14 9	0.02 20	0.02 104	0.02 19	0.02 54	4.35 387	0.10 147	32.22 615	0.04 471	0.00 1	0.27 552	72.00 621	0.06 410

DLNR-FE	23.09 610	49.81 615	87.98 618	97.51 629	95.30 627	1.18 219	0.00 1	20.61 603	0.14 9	0.02 20	0.02 104	0.02 19	0.02 54	4.34 385	0.10 147	32.12 614	0.04 471	0.00 1	0.28 556	72.27 622	0.06 410

DPSimNet_ROB	25.03 611	19.56 607	24.93 598	24.36 611	17.85 610	22.25 601	25.93 615	28.52 613	29.10 602	32.61 610	28.25 607	32.87 603	26.42 607	24.51 606	40.42 613	16.75 611	13.93 613	25.19 611	22.38 615	19.96 611	24.75 615

HanzoNet	29.69 612	29.33 611	21.66 595	21.75 609	19.07 611	24.58 605	12.99 609	28.87 614	40.49 613	43.09 614	44.02 615	55.65 615	44.93 616	43.17 615	44.44 614	27.88 613	9.47 612	29.77 614	15.86 614	20.94 612	15.84 612

JetRed	34.54 613	39.28 613	62.16 610	15.62 605	26.51 612	69.20 616	40.79 617	31.43 615	32.41 605	46.06 615	44.55 616	40.19 610	26.50 608	38.43 614	56.06 617	12.76 610	37.49 618	13.23 601	9.38 611	29.52 613	19.34 613

MADNet++	47.78 614	34.15 612	37.11 606	42.94 612	41.23 614	64.94 615	30.63 616	60.79 618	53.26 618	72.08 618	61.65 618	57.68 616	54.96 617	58.03 616	59.24 618	43.01 617	36.17 617	36.07 615	22.50 616	47.50 614	41.67 616

TCMNet-wrong-test	55.95 615	78.75 621	71.85 615	90.95 621	89.50 622	78.08 617	71.33 618	38.19 616	12.35 581	40.71 613	51.28 617	59.53 617	35.38 615	64.04 618	52.16 616	38.10 616	6.00 611	47.22 619	41.12 617	82.64 623	69.84 621

LRCNet_RVC	60.63 616	63.16 619	62.94 611	69.09 617	50.21 615	19.92 598	0.07 355	58.32 617	5.21 557	75.67 619	86.75 619	74.68 618	62.48 618	59.01 617	49.80 615	93.38 626	56.36 622	93.48 626	92.95 626	67.44 620	71.73 623

tt	68.65 617	0.15 224	99.57 627	50.64 613	14.90 608	100.00 630	100.00 629	100.00 633	99.76 627	27.80 608	10.52 560	99.97 633	98.63 628	99.61 628	100.00 633	90.62 623	98.21 626	46.66 618	52.02 619	62.86 619	21.04 614

USTest	75.36 618	57.99 618	56.43 609	72.82 618	69.93 619	99.96 629	100.00 629	98.57 628	99.18 626	94.19 625	97.90 627	78.26 619	95.05 626	75.90 621	76.21 621	48.70 618	80.65 623	39.01 617	52.97 620	57.66 615	55.76 617

xxxxx1	76.92 619	82.43 622	93.26 621	61.67 614	66.92 616	95.84 623	95.11 624	75.84 619	80.96 619	82.71 620	86.75 619	89.18 622	87.35 621	85.27 622	87.18 622	55.08 619	54.60 619	60.31 620	72.71 621	62.51 616	62.73 618

tt_ll	76.92 619	82.43 622	93.26 621	61.67 614	66.92 616	95.84 623	95.11 624	75.84 619	80.96 619	82.71 620	86.75 619	89.18 622	87.35 621	85.27 622	87.18 622	55.08 619	54.60 619	60.31 620	72.71 621	62.51 616	62.73 618

ff	76.92 619	82.43 622	93.26 621	61.67 614	66.92 616	95.84 623	95.11 624	75.84 619	80.96 619	82.71 620	86.75 619	89.18 622	87.35 621	85.27 622	87.18 622	55.08 619	54.60 619	60.31 620	72.71 621	62.51 616	62.73 618

RSGM-EC	80.84 622	55.04 616	42.42 607	74.68 619	80.19 620	84.60 618	87.59 619	88.17 622	89.98 622	86.62 623	95.72 624	81.57 620	74.73 619	73.44 619	69.93 619	92.23 624	97.38 624	85.31 623	90.67 624	84.14 624	82.34 624

acva	80.84 622	55.04 616	42.42 607	74.68 619	80.19 620	84.60 618	87.59 619	88.17 622	89.98 622	86.62 623	95.72 624	81.57 620	74.73 619	73.44 619	69.93 619	92.23 624	97.38 624	85.31 623	90.67 624	84.14 624	82.34 624

PML	89.08 624	99.72 628	92.85 620	94.72 623	94.92 626	99.54 628	97.42 627	93.50 624	95.96 625	99.77 631	92.33 623	95.35 626	93.51 625	99.96 633	91.15 625	99.98 637	31.71 616	100.00 632	45.94 618	93.46 627	69.88 622

MEDIAN_ROB	96.83 625	99.41 626	98.66 625	94.75 624	94.23 624	93.08 622	90.54 622	95.61 626	94.75 624	97.65 628	97.73 626	98.30 627	96.57 627	94.51 625	93.74 627	99.78 636	98.24 627	99.99 631	99.89 630	99.48 630	99.67 629

Anonymous_1	97.10 626	99.72 628	99.64 628	92.33 622	93.91 623	100.00 630	100.00 629	99.20 630	99.90 628	98.57 629	99.75 628	99.14 629	99.94 629	98.50 627	99.54 628	87.90 622	98.87 628	90.88 625	96.91 627	92.22 626	95.12 626

HaxPig	97.68 627	99.63 627	91.34 619	99.82 635	99.97 630	88.15 620	88.00 621	98.28 627	99.93 629	99.98 632	99.99 629	99.95 632	99.99 630	96.29 626	92.24 626	99.99 638	99.98 630	100.00 632	99.99 631	100.00 639	99.98 636

test_example2	98.83 628	99.97 633	99.97 629	99.96 637	99.97 630	99.46 627	99.97 628	95.54 625	100.00 630	100.00 633	100.00 630	93.37 625	93.47 624	99.93 632	99.91 629	100.00 639	99.79 629	96.64 627	98.71 628	100.00 639	100.00 638

DPSM_ROB	99.17 629	100.00 634	100.00 632	96.28 625	98.84 628	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	93.66 627	100.00 631	100.00 632	100.00 632	96.31 628	98.27 627

DPSM	99.17 629	100.00 634	100.00 632	96.28 625	98.84 628	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	93.66 627	100.00 631	100.00 632	100.00 632	96.31 628	98.27 627

AVERAGE_ROB	99.23 631	99.81 630	97.56 624	100.00 638	100.00 632	96.24 626	91.02 623	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	99.98 634	99.97 630	100.00 639	100.00 631	100.00 632	100.00 632	100.00 639	100.00 638

DGTPSM_ROB	99.45 632	99.94 631	99.98 630	96.58 627	100.00 632	100.00 630	100.00 629	99.81 631	100.00 630	95.86 626	100.00 630	99.32 630	100.00 631	99.79 629	99.99 631	98.34 629	100.00 631	99.86 628	100.00 632	99.52 631	99.99 637

DPSMNet_ROB	99.46 633	99.94 631	99.98 630	96.59 628	100.00 632	100.00 630	100.00 629	99.81 631	100.00 630	95.87 627	100.00 630	99.32 630	100.00 631	99.79 629	99.99 631	98.46 630	100.00 631	99.86 628	100.00 632	99.52 631	100.00 638

RAFT-FEzeroshot	99.94 634	100.00 634	100.00 632	99.72 631	100.00 632	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	99.21 631	100.00 631	100.00 632	100.00 632	99.97 634	99.95 631

RAFT-FE	99.94 634	100.00 634	100.00 632	99.72 631	100.00 632	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	99.21 631	100.00 631	100.00 632	100.00 632	99.97 634	99.95 631

CasAABBNet	99.94 634	100.00 634	100.00 632	99.72 631	100.00 632	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	99.21 631	100.00 631	100.00 632	100.00 632	99.96 633	99.95 631

LSM0	99.94 634	100.00 634	100.00 632	99.84 636	100.00 632	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	99.22 634	100.00 631	100.00 632	100.00 632	99.99 637	99.83 630

FlowAnything	99.97 638	100.00 634	100.00 632	99.74 634	100.00 632	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	99.71 635	100.00 631	100.00 632	100.00 632	99.98 636	99.95 631

Selective-RAFT-Error	100.00 639	100.00 634	100.00 632	100.00 638	100.00 632	100.00 630	100.00 629	100.00 633	100.00 630	100.00 633	100.00 630	100.00 634	100.00 631	100.00 635	100.00 633	100.00 639	100.00 631	100.00 632	100.00 632	99.99 637	99.95 631

GS-Stereo							0.00 1	2.95 250	0.59 98	0.09 103	0.03 145	0.01 2	0.03 97	0.14 71	0.06 78	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.06 464	0.16 450	0.12 476

FSD					0.00 1	0.25 9	0.05 317	0.32 14	0.61 121	0.03 46	0.01 1	0.06 125	0.02 54	0.13 68	0.05 34	0.00 1	0.02 422	0.00 1	0.00 1	0.01 73

ccccc		94.69 625		100.00 638	100.00 632	92.59 621		98.75 629		98.59 630		98.60 628		99.86 631		100.00 639	100.00 631	99.91 630	99.54 629	100.00 639

ASD4		67.10 620

Low-res two-view benchmark