Low-res two-view results

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

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

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

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

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

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.05 14	0.05 9	0.05 16	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	0.04 11	0.02 1	0.03 9

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 9	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	0.03 1	0.02 1	0.02 1
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
OmniDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.02 8	0.03 29	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 26	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.05 25	0.05 35	0.03 9

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 26	0.02 3	0.04 26	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 26	0.04 8	0.05 18	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 16	0.03 13	0.04 26	0.02 3	0.04 26	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 26	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 24	0.02 5	0.02 8	0.03 26	0.02 5	0.01 1	0.04 27	0.05 42	0.04 26	0.02 3	0.05 38	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.05 16	0.04 8	0.05 18	0.04 22	0.07 39	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 26	0.04 11	0.04 23	0.04 28

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 12	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 26	0.03 25	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 29	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 12	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.05 16	0.03 2	0.06 32	0.02 1	0.04 10	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 26	0.03 1	0.04 23	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.06 26	0.04 8	0.06 32	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.03 12	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.04 26	0.03 42	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.05 16	0.05 24	0.04 8	0.03 5	0.06 29	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 38	0.05 25	0.04 23	0.04 28

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 5	0.03 42	0.01 2	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.05 24	0.04 8	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.01 2	0.02 7	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.03 9

GEAStereo	0.04 27	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.03 29	0.03 42	0.04 27	0.03 13	0.04 26	0.03 15	0.03 14	0.01 1	0.02 21	0.05 14	0.06 26	0.06 26	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.06 29	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 23	0.03 9

GSStereo	0.03 6	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.01 1	0.03 13	0.03 12	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 14	0.06 26	0.07 35	0.04 8	0.06 32	0.03 5	0.06 29	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 23	0.03 9

gasm-f	0.04 27	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.03 29	0.03 42	0.04 27	0.03 13	0.04 26	0.03 15	0.03 14	0.01 1	0.02 21	0.05 14	0.06 26	0.06 26	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.06 29	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 23	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 27	0.02 8	0.03 26	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 42	0.02 3	0.03 15	0.04 26	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 26	0.05 16	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.02 26	0.02 7	0.05 26	0.04 11	0.03 12	0.04 28

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.02 3	0.03 15	0.03 14	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.04 5	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test2	0.04 27	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 27	0.03 13	0.05 40	0.03 15	0.05 38	0.02 14	0.03 43	0.05 14	0.05 9	0.08 42	0.04 8	0.06 32	0.04 22	0.07 39	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 35	0.03 9

LG-G_1	0.06 44	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.05 61	0.06 85	0.03 42	0.06 45	0.06 63	0.08 58	0.03 15	0.10 72	0.04 59	0.06 100	0.06 36	0.06 26	0.10 59	0.06 38	0.08 53	0.05 44	0.10 61	0.04 28	0.05 104	0.04 47	0.06 38	0.06 41	0.08 64	0.07 56

LG-G	0.06 44	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.05 61	0.06 85	0.03 42	0.06 45	0.06 63	0.08 58	0.03 15	0.10 72	0.04 59	0.06 100	0.06 36	0.06 26	0.10 59	0.06 38	0.08 53	0.05 44	0.10 61	0.04 28	0.05 104	0.04 47	0.06 38	0.06 41	0.08 64	0.07 56

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 12	0.03 15	0.01 1	0.01 1	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.05 24	0.04 8	0.03 5	0.04 10	0.04 28	0.03 55	0.03 25	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 28

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.04 27	0.04 25	0.04 26	0.03 15	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.03 55	0.03 25	0.03 2	0.05 25	0.03 12	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 24	0.03 27	0.02 8	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.02 4	0.03 13	0.03 12	0.03 15	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.05 18	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 12	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

AEACV	0.04 27	0.03 24	0.02 5	0.04 41	0.03 26	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 12	0.03 15	0.03 14	0.02 14	0.01 2	0.05 14	0.06 26	0.05 16	0.05 24	0.07 40	0.04 22	0.06 29	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 38	0.06 41	0.04 23	0.03 9

AdaDepth	0.04 27	0.04 39	0.02 5	0.03 25	0.03 26	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 12	0.04 28	0.03 14	0.02 14	0.01 2	0.06 36	0.06 26	0.06 26	0.05 24	0.05 18	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.04 23	0.03 9

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 27	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 42	0.02 3	0.04 28	0.04 26	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 26	0.05 16	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.02 26	0.02 7	0.05 26	0.04 11	0.02 1	0.04 28

LGtest1	0.06 44	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.08 63	0.08 105	0.07 55	0.04 28	0.06 49	0.03 42	0.05 83	0.07 53	0.07 47	0.12 78	0.07 55	0.10 79	0.07 76	0.12 81	0.06 64	0.04 77	0.03 25	0.07 49	0.06 41	0.08 64	0.06 53

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 12	0.04 28	0.04 26	0.01 1	0.01 2	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

AIO_rvc	0.06 44	0.06 80	0.03 27	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.08 63	0.06 63	0.10 70	0.04 28	0.08 58	0.02 14	0.03 43	0.06 36	0.07 47	0.08 42	0.06 38	0.07 40	0.05 44	0.12 81	0.05 46	0.02 26	0.03 25	0.06 38	0.06 41	0.05 35	0.05 37

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 39	0.05 42	0.04 26	0.04 28	0.04 26	0.02 14	0.03 43	0.05 14	0.06 26	0.04 5	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 27	0.03 24	0.02 5	0.04 41	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.04 27	0.04 25	0.04 26	0.04 28	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.07 35	0.06 38	0.06 32	0.04 22	0.06 29	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.06 38	0.06 41	0.05 35	0.04 28

RSM++	0.04 27	0.03 24	0.03 27	0.02 8	0.04 43	0.02 5	0.03 42	0.05 39	0.04 25	0.04 26	0.04 28	0.05 38	0.02 14	0.02 21	0.06 36	0.06 26	0.05 16	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.07 39	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.06 38	0.05 25	0.04 23	0.04 28

RSM	0.03 6	0.03 24	0.03 27	0.02 8	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.03 16	0.02 3	0.03 12	0.04 28	0.04 26	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 26	0.05 16	0.04 8	0.05 18	0.04 22	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

MIF-Stereo (partial)	0.06 44	0.05 57	0.06 111	0.05 60	0.04 43	0.05 69	0.03 42	0.08 63	0.07 86	0.07 55	0.04 28	0.05 38	0.06 108	0.04 67	0.08 82	0.08 62	0.11 69	0.08 62	0.08 53	0.05 44	0.09 53	0.05 46	0.02 26	0.06 94	0.10 84	0.08 60	0.07 58	0.08 62

UniTT-Stereo	0.07 64	0.04 39	0.04 52	0.04 41	0.03 26	0.05 69	0.03 42	0.06 45	0.05 42	0.06 46	0.04 28	0.07 54	0.12 196	0.07 131	0.08 82	0.07 47	0.11 69	0.08 62	0.08 53	0.07 76	0.09 53	0.08 98	0.08 173	0.04 47	0.09 68	0.16 202	0.06 51	0.09 69

anonymousdsp	0.05 38	0.04 39	0.03 27	0.03 25	0.04 43	0.04 45	0.04 74	0.06 45	0.05 42	0.06 46	0.04 28	0.03 14	0.02 14	0.03 43	0.06 36	0.07 47	0.08 42	0.06 38	0.08 53	0.05 44	0.09 53	0.05 46	0.03 55	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.05 37

RAFT_CTSACE	0.07 64	0.04 39	0.06 111	0.03 25	0.04 43	0.05 69	0.05 84	0.06 45	0.06 63	0.09 62	0.04 28	0.10 72	0.09 165	0.03 43	0.07 53	0.08 62	0.11 69	0.07 55	0.07 40	0.05 44	0.12 81	0.08 98	0.03 55	0.06 94	0.12 108	0.13 131	0.12 109	0.15 135

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 75	0.06 80	0.05 81	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.04 74	0.14 115	0.07 86	0.21 148	0.04 28	0.12 91	0.04 59	0.03 43	0.07 53	0.09 79	0.09 55	0.06 38	0.10 79	0.05 44	0.11 67	0.05 46	0.03 55	0.05 69	0.12 108	0.09 67	0.09 79	0.09 69

AFF-stereo	0.06 44	0.05 57	0.05 81	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.11 81	0.06 63	0.16 94	0.04 28	0.08 58	0.03 42	0.02 21	0.06 36	0.08 62	0.08 42	0.05 24	0.09 68	0.04 22	0.09 53	0.05 46	0.02 26	0.04 47	0.10 84	0.08 60	0.07 58	0.07 56

RYNet	0.06 44	0.04 39	0.04 52	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.04 27	0.11 178	0.05 40	0.04 28	0.04 26	0.03 42	0.03 43	0.07 53	0.06 26	0.07 35	0.08 62	0.07 40	0.05 44	0.05 19	0.04 28	0.11 218	0.04 47	0.06 38	0.13 131	0.06 51	0.05 37

LG-Stereo_L1	0.06 44	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.02 5	0.02 19	0.08 63	0.09 138	0.21 148	0.05 44	0.05 38	0.03 42	0.03 43	0.06 36	0.07 47	0.10 59	0.06 38	0.07 40	0.04 22	0.14 116	0.05 46	0.01 2	0.03 25	0.06 38	0.06 41	0.05 35	0.05 37

DFGA-Net	0.05 38	0.05 57	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.04 45	0.03 42	0.05 39	0.04 25	0.06 46	0.05 44	0.10 72	0.04 59	0.03 43	0.06 36	0.07 47	0.08 42	0.07 55	0.07 40	0.05 44	0.07 39	0.04 28	0.03 55	0.04 47	0.07 49	0.06 41	0.06 51	0.09 69

SGD-Stereo	0.06 44	0.04 39	0.03 27	0.05 60	0.04 43	0.06 85	0.03 42	0.04 27	0.06 63	0.08 58	0.05 44	0.05 38	0.03 42	0.03 43	0.07 53	0.08 62	0.14 96	0.06 38	0.09 68	0.05 44	0.12 81	0.05 46	0.03 55	0.04 47	0.08 59	0.08 60	0.12 109	0.09 69

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 64	0.05 57	0.03 27	0.03 25	0.05 61	0.05 69	0.03 42	0.12 86	0.05 42	0.22 156	0.05 44	0.08 58	0.03 42	0.05 83	0.07 53	0.09 79	0.13 82	0.09 89	0.10 79	0.06 60	0.16 151	0.06 64	0.04 77	0.04 47	0.07 49	0.09 67	0.08 64	0.10 84

HUF	0.07 64	0.05 57	0.04 52	0.07 103	0.06 85	0.04 45	0.03 42	0.09 70	0.07 86	0.16 94	0.05 44	0.09 64	0.04 59	0.03 43	0.06 36	0.07 47	0.08 42	0.06 38	0.09 68	0.06 60	0.14 116	0.06 64	0.03 55	0.04 47	0.08 59	0.05 25	0.06 51	0.05 37

AIO_test	0.06 44	0.05 57	0.04 52	0.07 103	0.05 61	0.04 45	0.04 74	0.10 77	0.09 138	0.12 73	0.05 44	0.11 84	0.04 59	0.03 43	0.06 36	0.07 47	0.07 35	0.06 38	0.08 53	0.05 44	0.13 100	0.05 46	0.04 77	0.04 47	0.09 68	0.07 54	0.05 35	0.05 37

GCAP-BAT	0.09 81	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 86	0.08 105	0.24 191	0.05 44	0.15 123	0.05 80	0.06 100	0.07 53	0.09 79	0.18 150	0.10 110	0.12 98	0.08 98	0.14 116	0.07 81	0.04 77	0.05 69	0.09 68	0.10 80	0.08 64	0.09 69

Occ-G	0.04 27	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.02 8	0.03 29	0.02 19	0.04 27	0.03 13	0.03 12	0.05 44	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 26	0.06 26	0.06 38	0.07 40	0.04 22	0.05 19	0.03 7	0.04 77	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 64	0.05 57	0.03 27	0.04 41	0.05 61	0.04 45	0.02 19	0.11 81	0.06 63	0.22 156	0.05 44	0.05 38	0.02 14	0.03 43	0.07 53	0.08 62	0.12 78	0.08 62	0.09 68	0.07 76	0.16 151	0.06 64	0.02 26	0.03 25	0.07 49	0.07 54	0.07 58	0.05 37

test_for_model	0.09 81	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 86	0.08 105	0.24 191	0.05 44	0.15 123	0.05 80	0.06 100	0.07 53	0.09 79	0.18 150	0.10 110	0.12 98	0.08 98	0.14 116	0.07 81	0.04 77	0.05 69	0.09 68	0.10 80	0.08 64	0.09 69

testlalala2	0.09 81	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 86	0.08 105	0.24 191	0.05 44	0.15 123	0.05 80	0.06 100	0.07 53	0.09 79	0.18 150	0.10 110	0.12 98	0.08 98	0.14 116	0.07 81	0.04 77	0.05 69	0.09 68	0.10 80	0.08 64	0.09 69

plain	0.06 44	0.04 39	0.04 52	0.04 41	0.04 43	0.05 69	0.03 42	0.08 63	0.04 25	0.09 62	0.05 44	0.06 49	0.02 14	0.02 21	0.07 53	0.08 62	0.12 78	0.08 62	0.08 53	0.06 60	0.08 49	0.04 28	0.02 26	0.05 69	0.09 68	0.09 67	0.08 64	0.09 69

StereoVision	0.06 44	0.03 24	0.04 52	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.06 45	0.11 178	0.02 3	0.05 44	0.03 14	0.06 108	0.01 2	0.08 82	0.10 108	0.06 26	0.05 24	0.08 53	0.07 76	0.06 29	0.05 46	0.02 26	0.04 47	0.10 84	0.08 60	0.10 85	0.12 106

testlalala	0.09 81	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 86	0.08 105	0.24 191	0.05 44	0.15 123	0.05 80	0.06 100	0.07 53	0.09 79	0.18 150	0.10 110	0.12 98	0.08 98	0.14 116	0.07 81	0.04 77	0.05 69	0.09 68	0.10 80	0.08 64	0.09 69

testlalala_base	0.09 81	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 86	0.08 105	0.24 191	0.05 44	0.15 123	0.05 80	0.06 100	0.07 53	0.09 79	0.18 150	0.10 110	0.12 98	0.08 98	0.14 116	0.07 81	0.04 77	0.05 69	0.09 68	0.10 80	0.08 64	0.09 69

GCAP-Stereo	0.09 81	0.05 57	0.04 52	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 86	0.08 105	0.24 191	0.05 44	0.15 123	0.05 80	0.06 100	0.07 53	0.09 79	0.18 150	0.10 110	0.12 98	0.08 98	0.14 116	0.07 81	0.04 77	0.05 69	0.09 68	0.10 80	0.08 64	0.09 69

iRaftStereo_RVC	0.05 38	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.05 39	0.04 25	0.06 46	0.05 44	0.05 38	0.03 42	0.02 21	0.06 36	0.06 26	0.10 59	0.07 55	0.07 40	0.05 44	0.09 53	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.07 49	0.06 41	0.05 35	0.05 37

RAFT + AFF	0.05 38	0.04 39	0.03 27	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.06 45	0.08 105	0.09 62	0.05 44	0.09 64	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.09 55	0.06 38	0.06 32	0.04 22	0.07 39	0.05 46	0.02 26	0.04 47	0.07 49	0.05 25	0.05 35	0.05 37

MMNet	0.06 44	0.06 80	0.04 52	0.08 114	0.06 85	0.06 85	0.05 84	0.07 57	0.05 42	0.05 40	0.05 44	0.09 64	0.04 59	0.04 67	0.07 53	0.07 47	0.08 42	0.08 62	0.07 40	0.06 60	0.06 29	0.05 46	0.04 77	0.05 69	0.07 49	0.08 60	0.07 58	0.10 84

delet	0.05 38	0.05 57	0.04 52	0.06 82	0.05 61	0.05 69	0.05 84	0.04 27	0.04 25	0.06 46	0.05 44	0.10 72	0.05 80	0.03 43	0.07 53	0.06 26	0.07 35	0.06 38	0.05 18	0.06 60	0.06 29	0.04 28	0.03 55	0.04 47	0.06 38	0.06 41	0.04 23	0.04 28

DDF-Stereo	0.12 147	0.07 103	0.04 52	0.10 152	0.09 146	0.13 181	0.10 181	0.18 175	0.08 105	0.24 191	0.06 64	0.19 177	0.06 108	0.08 153	0.08 82	0.11 153	0.23 224	0.08 62	0.16 160	0.10 150	0.20 217	0.08 98	0.07 147	0.07 132	0.13 119	0.13 131	0.17 173	0.19 193

MonStereo	0.04 27	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 26	0.06 64	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.05 16	0.04 8	0.05 18	0.04 22	0.05 19	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.06 44	0.04 39	0.03 27	0.03 25	0.04 43	0.02 5	0.02 19	0.08 63	0.08 105	0.21 148	0.06 64	0.08 58	0.03 42	0.03 43	0.06 36	0.07 47	0.10 59	0.06 38	0.07 40	0.04 22	0.13 100	0.05 46	0.02 26	0.03 25	0.05 26	0.06 41	0.05 35	0.05 37

MLG-Stereo_test3	0.05 38	0.03 24	0.02 5	0.03 25	0.04 43	0.05 69	0.03 42	0.05 39	0.06 63	0.06 46	0.06 64	0.09 64	0.02 14	0.03 43	0.06 36	0.06 26	0.08 42	0.06 38	0.06 32	0.04 22	0.08 49	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.05 26	0.06 41	0.05 35	0.05 37

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.04 25	0.03 12	0.06 64	0.03 14	0.01 1	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

IGEV-Stereo+	0.06 44	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.04 43	0.03 29	0.03 42	0.16 129	0.06 63	0.20 137	0.06 64	0.06 49	0.03 42	0.04 67	0.07 53	0.08 62	0.10 59	0.06 38	0.09 68	0.06 60	0.12 81	0.06 64	0.03 55	0.03 25	0.07 49	0.06 41	0.03 12	0.07 56

MaDis-Stereo	0.07 64	0.04 39	0.05 81	0.03 25	0.02 8	0.03 29	0.03 42	0.06 45	0.06 63	0.04 26	0.06 64	0.10 72	0.05 80	0.02 21	0.07 53	0.08 62	0.10 59	0.09 89	0.07 40	0.05 44	0.10 61	0.10 170	0.01 2	0.05 69	0.11 99	0.18 233	0.13 123	0.16 149

MIM_Stereo	0.06 44	0.04 39	0.03 27	0.05 60	0.05 61	0.05 69	0.03 42	0.06 45	0.04 25	0.14 81	0.06 64	0.04 26	0.02 14	0.03 43	0.07 53	0.08 62	0.13 82	0.07 55	0.09 68	0.06 60	0.11 67	0.06 64	0.02 26	0.04 47	0.08 59	0.07 54	0.07 58	0.05 37

anonymousdsp2	0.08 75	0.07 103	0.05 81	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 84	0.12 86	0.06 63	0.17 104	0.06 64	0.08 58	0.04 59	0.05 83	0.07 53	0.08 62	0.13 82	0.08 62	0.10 79	0.07 76	0.12 81	0.06 64	0.05 104	0.06 94	0.09 68	0.08 60	0.08 64	0.07 56

EGLCR-Stereo	0.11 120	0.06 80	0.04 52	0.08 114	0.08 123	0.07 103	0.05 84	0.17 140	0.09 138	0.27 255	0.06 64	0.19 177	0.06 108	0.08 153	0.08 82	0.10 108	0.20 186	0.10 110	0.16 160	0.07 76	0.17 172	0.07 81	0.04 77	0.06 94	0.10 84	0.12 114	0.18 193	0.18 178

test_4	0.09 81	0.05 57	0.07 140	0.05 60	0.06 85	0.03 29	0.02 19	0.11 81	0.09 138	0.17 104	0.06 64	0.09 64	0.06 108	0.03 43	0.09 119	0.09 79	0.15 103	0.08 62	0.10 79	0.07 76	0.16 151	0.08 98	0.02 26	0.07 132	0.09 68	0.15 177	0.12 109	0.18 178

IPLG	0.09 81	0.07 103	0.07 140	0.07 103	0.07 101	0.06 85	0.05 84	0.15 120	0.06 63	0.22 156	0.06 64	0.15 123	0.05 80	0.04 67	0.08 82	0.10 108	0.16 117	0.10 110	0.14 132	0.09 124	0.13 100	0.08 98	0.04 77	0.07 132	0.13 119	0.11 104	0.11 99	0.08 62

AnonymousM	0.08 75	0.05 57	0.04 52	0.06 82	0.05 61	0.04 45	0.04 74	0.13 105	0.05 42	0.20 137	0.06 64	0.11 84	0.03 42	0.06 100	0.09 119	0.09 79	0.19 170	0.08 62	0.12 98	0.07 76	0.16 151	0.06 64	0.04 77	0.04 47	0.08 59	0.11 104	0.10 85	0.09 69

RAFT	0.06 44	0.03 24	0.05 81	0.03 25	0.02 8	0.03 29	0.02 19	0.07 57	0.04 25	0.04 26	0.06 64	0.07 54	0.05 80	0.01 2	0.06 36	0.06 26	0.07 35	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.06 29	0.07 81	0.01 2	0.04 47	0.13 119	0.14 158	0.13 123	0.15 135

ARAFT	0.07 64	0.04 39	0.04 52	0.05 60	0.05 61	0.05 69	0.02 19	0.09 70	0.06 63	0.12 73	0.06 64	0.12 91	0.03 42	0.03 43	0.07 53	0.07 47	0.12 78	0.09 89	0.09 68	0.05 44	0.11 67	0.07 81	0.03 55	0.04 47	0.09 68	0.09 67	0.09 79	0.09 69

PMTNet	0.11 120	0.10 170	0.06 111	0.12 181	0.09 146	0.07 103	0.06 117	0.18 175	0.06 63	0.28 271	0.06 64	0.18 165	0.04 59	0.07 131	0.09 119	0.11 153	0.19 170	0.09 89	0.14 132	0.08 98	0.17 172	0.09 135	0.07 147	0.05 69	0.13 119	0.12 114	0.17 173	0.15 135

TDLM	0.04 27	0.04 39	0.04 52	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.04 27	0.03 13	0.04 26	0.06 64	0.04 26	0.03 42	0.03 43	0.06 36	0.06 26	0.06 26	0.06 38	0.05 18	0.04 22	0.05 19	0.04 28	0.03 55	0.04 47	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.05 37

AANet_RVC	0.06 44	0.05 57	0.06 111	0.05 60	0.06 85	0.04 45	0.05 84	0.05 39	0.06 63	0.05 40	0.06 64	0.05 38	0.04 59	0.04 67	0.07 53	0.07 47	0.08 42	0.08 62	0.07 40	0.07 76	0.07 39	0.06 64	0.05 104	0.05 69	0.07 49	0.09 67	0.06 51	0.08 62

VIP-Stereo	0.04 27	0.03 24	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.02 5	0.01 1	0.04 27	0.04 25	0.04 26	0.07 82	0.06 49	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 26	0.08 42	0.05 24	0.06 32	0.04 22	0.07 39	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.04 23	0.04 28

S2M2_L	0.13 160	0.10 170	0.09 174	0.12 181	0.08 123	0.13 181	0.10 181	0.16 129	0.08 105	0.21 148	0.07 82	0.17 149	0.03 42	0.17 251	0.11 196	0.09 79	0.22 214	0.12 158	0.16 160	0.11 172	0.18 185	0.09 135	0.12 229	0.08 157	0.13 119	0.12 114	0.15 149	0.20 202
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.07 64	0.08 140	0.06 111	0.08 114	0.08 123	0.08 113	0.07 134	0.07 57	0.07 86	0.05 40	0.07 82	0.13 107	0.05 80	0.07 131	0.07 53	0.07 47	0.08 42	0.08 62	0.09 68	0.05 44	0.07 39	0.06 64	0.06 125	0.05 69	0.09 68	0.08 60	0.09 79	0.09 69

trnet	0.11 120	0.08 140	0.05 81	0.07 103	0.07 101	0.07 103	0.05 84	0.18 175	0.05 42	0.27 255	0.07 82	0.18 165	0.06 108	0.08 153	0.08 82	0.10 108	0.22 214	0.08 62	0.12 98	0.07 76	0.20 217	0.08 98	0.06 125	0.05 69	0.11 99	0.13 131	0.17 173	0.16 149

MGS-Stereo	0.08 75	0.06 80	0.04 52	0.05 60	0.05 61	0.04 45	0.03 42	0.12 86	0.05 42	0.09 62	0.07 82	0.10 72	0.04 59	0.05 83	0.07 53	0.08 62	0.15 103	0.11 127	0.12 98	0.09 124	0.12 81	0.07 81	0.05 104	0.05 69	0.10 84	0.09 67	0.11 99	0.10 84

DLNR_Zeroshot_test	10.12 339	32.06 348	0.05 81	54.44 348	0.09 146	0.18 229	50.47 348	0.19 200	0.08 105	0.27 255	0.07 82	0.20 193	0.04 59	0.14 238	62.26 348	70.60 348	0.33 293	0.18 259	0.25 245	0.11 172	0.20 217	0.08 98	0.07 147	0.09 180	0.18 202	0.15 177	0.20 217	0.26 239

LL-Strereo2	0.07 64	0.03 24	0.03 27	0.04 41	0.05 61	0.04 45	0.03 42	0.06 45	0.07 86	0.14 81	0.07 82	0.08 58	0.05 80	0.04 67	0.07 53	0.08 62	0.14 96	0.07 55	0.10 79	0.06 60	0.10 61	0.06 64	0.03 55	0.04 47	0.08 59	0.09 67	0.08 64	0.05 37

TestStereo1	0.09 81	0.07 103	0.06 111	0.04 41	0.05 61	0.06 85	0.06 117	0.07 57	0.07 86	0.09 62	0.07 82	0.11 84	0.14 224	0.04 67	0.09 119	0.10 108	0.11 69	0.09 89	0.09 68	0.08 98	0.13 100	0.12 210	0.02 26	0.04 47	0.15 156	0.13 131	0.16 159	0.20 202

raft_robust	0.12 147	0.09 157	0.09 174	0.11 169	0.06 85	0.09 128	0.06 117	0.15 120	0.08 105	0.23 174	0.07 82	0.20 193	0.11 188	0.09 172	0.11 196	0.12 197	0.16 117	0.12 158	0.13 119	0.10 150	0.15 134	0.11 191	0.03 55	0.07 132	0.18 202	0.16 202	0.15 149	0.14 124

RAFT+CT+SA	0.09 81	0.05 57	0.07 140	0.05 60	0.05 61	0.04 45	0.05 84	0.13 105	0.08 105	0.08 58	0.07 82	0.15 123	0.13 209	0.04 67	0.10 159	0.10 108	0.09 55	0.08 62	0.08 53	0.06 60	0.12 81	0.11 191	0.02 26	0.06 94	0.13 119	0.12 114	0.11 99	0.17 161

test_5	0.08 75	0.05 57	0.07 140	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.04 74	0.09 70	0.05 42	0.05 40	0.07 82	0.12 91	0.12 196	0.02 21	0.07 53	0.09 79	0.07 35	0.07 55	0.08 53	0.06 60	0.10 61	0.09 135	0.02 26	0.07 132	0.10 84	0.13 131	0.13 123	0.18 178

SA-5K	0.09 81	0.07 103	0.06 111	0.04 41	0.05 61	0.06 85	0.06 117	0.07 57	0.07 86	0.09 62	0.07 82	0.11 84	0.14 224	0.04 67	0.09 119	0.10 108	0.11 69	0.09 89	0.09 68	0.08 98	0.13 100	0.12 210	0.02 26	0.04 47	0.15 156	0.13 131	0.16 159	0.20 202

SA	0.10 106	0.07 103	0.06 111	0.06 82	0.05 61	0.08 113	0.04 74	0.12 86	0.05 42	0.16 94	0.07 82	0.16 143	0.03 42	0.04 67	0.09 119	0.09 79	0.13 82	0.11 127	0.12 98	0.09 124	0.14 116	0.10 170	0.03 55	0.06 94	0.16 169	0.14 158	0.13 123	0.20 202

MIPNet	0.11 120	0.09 157	0.06 111	0.07 103	0.08 123	0.07 103	0.05 84	0.17 140	0.06 63	0.23 174	0.07 82	0.15 123	0.08 153	0.05 83	0.09 119	0.10 108	0.17 131	0.11 127	0.20 206	0.12 193	0.13 100	0.10 170	0.05 104	0.07 132	0.15 156	0.13 131	0.11 99	0.13 114

AASNet	0.06 44	0.06 80	0.04 52	0.09 133	0.07 101	0.08 113	0.05 84	0.08 63	0.04 25	0.07 55	0.07 82	0.07 54	0.04 59	0.04 67	0.06 36	0.07 47	0.10 59	0.08 62	0.08 53	0.06 60	0.07 39	0.06 64	0.04 77	0.06 94	0.08 59	0.07 54	0.06 51	0.06 53

GMOStereo	0.11 120	0.07 103	0.09 174	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 84	0.17 140	0.09 138	0.24 191	0.07 82	0.17 149	0.09 165	0.05 83	0.10 159	0.11 153	0.17 131	0.08 62	0.12 98	0.08 98	0.19 197	0.08 98	0.03 55	0.06 94	0.18 202	0.16 202	0.14 136	0.17 161

error version	0.11 120	0.07 103	0.09 174	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 84	0.17 140	0.09 138	0.24 191	0.07 82	0.17 149	0.09 165	0.05 83	0.10 159	0.11 153	0.17 131	0.08 62	0.12 98	0.08 98	0.19 197	0.08 98	0.03 55	0.06 94	0.18 202	0.16 202	0.14 136	0.17 161

test-v	0.11 120	0.07 103	0.09 174	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 84	0.17 140	0.09 138	0.24 191	0.07 82	0.17 149	0.09 165	0.05 83	0.10 159	0.11 153	0.17 131	0.08 62	0.12 98	0.08 98	0.19 197	0.08 98	0.03 55	0.06 94	0.18 202	0.16 202	0.14 136	0.17 161

test-3	0.10 106	0.06 80	0.04 52	0.06 82	0.08 123	0.05 69	0.05 84	0.17 140	0.07 86	0.24 191	0.07 82	0.19 177	0.07 134	0.06 100	0.10 159	0.10 108	0.21 201	0.09 89	0.15 144	0.10 150	0.16 151	0.09 135	0.05 104	0.06 94	0.09 68	0.10 80	0.12 109	0.11 94

test_1	0.10 106	0.06 80	0.04 52	0.06 82	0.08 123	0.05 69	0.05 84	0.17 140	0.07 86	0.24 191	0.07 82	0.19 177	0.07 134	0.06 100	0.10 159	0.10 108	0.21 201	0.09 89	0.15 144	0.10 150	0.16 151	0.09 135	0.05 104	0.06 94	0.09 68	0.10 80	0.12 109	0.11 94

test-2	0.11 120	0.07 103	0.09 174	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 84	0.17 140	0.09 138	0.24 191	0.07 82	0.17 149	0.09 165	0.05 83	0.10 159	0.11 153	0.17 131	0.08 62	0.12 98	0.08 98	0.19 197	0.08 98	0.03 55	0.06 94	0.18 202	0.16 202	0.14 136	0.17 161

raftrobust	0.10 106	0.08 140	0.06 111	0.08 114	0.07 101	0.05 69	0.04 74	0.14 115	0.06 63	0.25 224	0.07 82	0.12 91	0.05 80	0.05 83	0.08 82	0.09 79	0.18 150	0.11 127	0.11 87	0.09 124	0.17 172	0.08 98	0.05 104	0.05 69	0.13 119	0.12 114	0.10 85	0.10 84

RALCasStereoNet	0.09 81	0.08 140	0.06 111	0.09 133	0.07 101	0.06 85	0.05 84	0.12 86	0.05 42	0.18 116	0.07 82	0.12 91	0.05 80	0.04 67	0.09 119	0.10 108	0.18 150	0.12 158	0.13 119	0.08 98	0.15 134	0.08 98	0.05 104	0.06 94	0.12 108	0.09 67	0.10 85	0.08 62

GANet	0.06 44	0.07 103	0.06 111	0.06 82	0.06 85	0.07 103	0.06 117	0.07 57	0.05 42	0.06 46	0.07 82	0.05 38	0.04 59	0.04 67	0.07 53	0.08 62	0.08 42	0.10 110	0.07 40	0.05 44	0.07 39	0.05 46	0.05 104	0.05 69	0.08 59	0.07 54	0.06 51	0.06 53

zero-FE	0.12 147	0.07 103	0.04 52	0.11 169	0.08 123	0.15 202	0.12 206	0.18 175	0.08 105	0.23 174	0.08 106	0.19 177	0.07 134	0.08 153	0.08 82	0.11 153	0.23 224	0.09 89	0.17 171	0.10 150	0.20 217	0.09 135	0.07 147	0.07 132	0.13 119	0.13 131	0.16 159	0.20 202

castereo++	0.10 106	0.07 103	0.05 81	0.07 103	0.07 101	0.06 85	0.05 84	0.17 140	0.09 138	0.24 191	0.08 106	0.17 149	0.06 108	0.05 83	0.09 119	0.10 108	0.19 170	0.09 89	0.13 119	0.07 76	0.20 217	0.07 81	0.05 104	0.07 132	0.12 108	0.12 114	0.12 109	0.11 94

model_zeroshot	0.14 185	0.09 157	0.06 111	0.10 152	0.10 165	0.14 190	0.08 147	0.20 218	0.12 194	0.28 271	0.08 106	0.21 211	0.06 108	0.11 199	0.09 119	0.12 197	0.26 266	0.13 185	0.27 255	0.11 172	0.20 217	0.13 227	0.11 218	0.09 180	0.17 181	0.17 220	0.18 193	0.18 178

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 206	0.07 103	0.05 81	0.14 201	0.12 196	0.15 202	0.10 181	0.18 175	0.08 105	0.26 241	0.08 106	0.19 177	0.08 153	0.11 199	0.10 159	0.12 197	0.26 266	0.13 185	0.26 250	0.11 172	0.20 217	0.10 170	0.08 173	0.07 132	0.20 229	0.18 233	0.19 205	0.31 259

gcap-zeroshot	0.13 160	0.08 140	0.05 81	0.08 114	0.10 165	0.11 163	0.09 164	0.18 175	0.09 138	0.28 271	0.08 106	0.20 193	0.06 108	0.10 187	0.09 119	0.12 197	0.23 224	0.11 127	0.27 255	0.12 193	0.20 217	0.11 191	0.07 147	0.08 157	0.12 108	0.17 220	0.17 173	0.18 178

HH	0.13 160	0.06 80	0.05 81	0.11 169	0.11 182	0.16 212	0.08 147	0.19 200	0.07 86	0.28 271	0.08 106	0.18 165	0.05 80	0.12 218	0.10 159	0.10 108	0.23 224	0.12 158	0.15 144	0.10 150	0.20 217	0.08 98	0.07 147	0.08 157	0.13 119	0.14 158	0.19 205	0.23 225

HanStereo	0.13 160	0.06 80	0.05 81	0.11 169	0.11 182	0.16 212	0.08 147	0.19 200	0.07 86	0.28 271	0.08 106	0.18 165	0.05 80	0.12 218	0.10 159	0.10 108	0.23 224	0.12 158	0.15 144	0.10 150	0.20 217	0.08 98	0.07 147	0.08 157	0.13 119	0.14 158	0.19 205	0.23 225

4D-IteraStereo	0.09 81	0.06 80	0.05 81	0.06 82	0.06 85	0.06 85	0.04 74	0.15 120	0.10 163	0.22 156	0.08 106	0.14 118	0.06 108	0.03 43	0.08 82	0.10 108	0.17 131	0.09 89	0.11 87	0.07 76	0.15 134	0.05 46	0.03 55	0.05 69	0.10 84	0.10 80	0.08 64	0.08 62

TESTraft	0.09 81	0.06 80	0.06 111	0.04 41	0.04 43	0.05 69	0.06 117	0.09 70	0.08 105	0.09 62	0.08 106	0.12 91	0.13 209	0.03 43	0.09 119	0.10 108	0.11 69	0.09 89	0.08 53	0.07 76	0.13 100	0.12 210	0.02 26	0.05 69	0.14 143	0.12 114	0.14 136	0.20 202

Sa-1000	0.10 106	0.07 103	0.07 140	0.07 103	0.05 61	0.09 128	0.03 42	0.12 86	0.06 63	0.18 116	0.08 106	0.19 177	0.05 80	0.05 83	0.10 159	0.10 108	0.16 117	0.12 158	0.14 132	0.09 124	0.16 151	0.10 170	0.04 77	0.05 69	0.19 216	0.15 177	0.13 123	0.20 202

CIPLG	0.09 81	0.06 80	0.05 81	0.06 82	0.06 85	0.09 128	0.06 117	0.18 175	0.06 63	0.20 137	0.08 106	0.12 91	0.06 108	0.06 100	0.08 82	0.10 108	0.17 131	0.11 127	0.11 87	0.09 124	0.13 100	0.06 64	0.04 77	0.06 94	0.10 84	0.09 67	0.10 85	0.10 84

dd	0.14 185	0.12 197	0.07 140	0.25 260	0.10 165	0.19 240	0.09 164	0.17 140	0.08 105	0.17 104	0.08 106	0.33 252	0.08 153	0.06 100	0.10 159	0.11 153	0.24 242	0.11 127	0.25 245	0.09 124	0.15 134	0.09 135	0.06 125	0.09 180	0.17 181	0.13 131	0.18 193	0.15 135

IPLGR_C	0.09 81	0.06 80	0.05 81	0.06 82	0.06 85	0.09 128	0.06 117	0.18 175	0.06 63	0.20 137	0.08 106	0.12 91	0.07 134	0.06 100	0.08 82	0.10 108	0.17 131	0.11 127	0.11 87	0.09 124	0.13 100	0.06 64	0.04 77	0.06 94	0.10 84	0.09 67	0.10 85	0.10 84

ACRE	0.09 81	0.06 80	0.05 81	0.06 82	0.06 85	0.09 128	0.06 117	0.18 175	0.06 63	0.20 137	0.08 106	0.12 91	0.07 134	0.06 100	0.08 82	0.10 108	0.17 131	0.11 127	0.11 87	0.09 124	0.13 100	0.06 64	0.04 77	0.06 94	0.10 84	0.10 80	0.10 85	0.10 84

raft+_RVC	0.08 75	0.06 80	0.04 52	0.06 82	0.06 85	0.07 103	0.04 74	0.10 77	0.08 105	0.17 104	0.08 106	0.09 64	0.04 59	0.04 67	0.08 82	0.07 47	0.13 82	0.09 89	0.11 87	0.06 60	0.13 100	0.05 46	0.03 55	0.05 69	0.10 84	0.09 67	0.09 79	0.08 62

TANstereo	0.11 120	0.06 80	0.06 111	0.10 152	0.09 146	0.09 128	0.06 117	0.12 86	0.08 105	0.22 156	0.08 106	0.13 107	0.07 134	0.08 153	0.10 159	0.13 218	0.20 186	0.13 185	0.18 187	0.08 98	0.18 185	0.09 135	0.06 125	0.06 94	0.10 84	0.10 80	0.15 149	0.14 124

XX-TBD	0.11 120	0.06 80	0.06 111	0.10 152	0.09 146	0.09 128	0.06 117	0.12 86	0.08 105	0.22 156	0.08 106	0.13 107	0.07 134	0.08 153	0.10 159	0.13 218	0.20 186	0.13 185	0.18 187	0.08 98	0.18 185	0.09 135	0.06 125	0.06 94	0.10 84	0.10 80	0.15 149	0.14 124

CREStereo	0.11 120	0.08 140	0.06 111	0.08 114	0.08 123	0.07 103	0.05 84	0.18 175	0.05 42	0.26 241	0.08 106	0.18 165	0.06 108	0.08 153	0.08 82	0.10 108	0.22 214	0.09 89	0.13 119	0.08 98	0.20 217	0.09 135	0.06 125	0.05 69	0.11 99	0.13 131	0.17 173	0.15 135
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
HITNet	0.09 81	0.07 103	0.06 111	0.08 114	0.08 123	0.08 113	0.05 84	0.11 81	0.07 86	0.19 129	0.08 106	0.12 91	0.06 108	0.07 131	0.08 82	0.08 62	0.13 82	0.11 127	0.10 79	0.06 60	0.10 61	0.09 135	0.06 125	0.06 94	0.12 108	0.11 104	0.16 159	0.13 114
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
IGEV-FE	0.14 185	0.07 103	0.05 81	0.13 193	0.13 208	0.10 151	0.11 195	0.17 140	0.09 138	0.28 271	0.09 125	0.23 227	0.05 80	0.12 218	0.09 119	0.11 153	0.23 224	0.11 127	0.16 160	0.12 193	0.20 217	0.09 135	0.09 193	0.06 94	0.19 216	0.14 158	0.23 237	0.27 243

S2M2_XL	0.11 120	0.07 103	0.08 162	0.07 103	0.07 101	0.10 151	0.08 147	0.18 175	0.06 63	0.21 148	0.09 125	0.22 224	0.05 80	0.06 100	0.08 82	0.10 108	0.20 186	0.09 89	0.17 171	0.09 124	0.20 217	0.08 98	0.08 173	0.06 94	0.11 99	0.09 67	0.14 136	0.16 149
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 147	0.07 103	0.04 52	0.09 133	0.09 146	0.11 163	0.10 181	0.18 175	0.08 105	0.24 191	0.09 125	0.16 143	0.04 59	0.09 172	0.09 119	0.11 153	0.21 201	0.10 110	0.17 171	0.09 124	0.20 217	0.10 170	0.05 104	0.06 94	0.15 156	0.13 131	0.16 159	0.27 243

G2L-Stereo	0.11 120	0.10 170	0.08 162	0.09 133	0.09 146	0.08 113	0.07 134	0.17 140	0.08 105	0.22 156	0.09 125	0.16 143	0.13 209	0.07 131	0.08 82	0.11 153	0.16 117	0.11 127	0.11 87	0.09 124	0.14 116	0.09 135	0.09 193	0.07 132	0.13 119	0.14 158	0.14 136	0.11 94

Reg-Stereo(zero)	0.11 120	0.08 140	0.06 111	0.08 114	0.07 101	0.10 151	0.07 134	0.17 140	0.10 163	0.25 224	0.09 125	0.20 193	0.06 108	0.07 131	0.09 119	0.11 153	0.19 170	0.10 110	0.15 144	0.09 124	0.15 134	0.08 98	0.07 147	0.07 132	0.13 119	0.13 131	0.18 193	0.17 161

HI	0.11 120	0.08 140	0.06 111	0.08 114	0.07 101	0.10 151	0.07 134	0.17 140	0.10 163	0.25 224	0.09 125	0.20 193	0.06 108	0.07 131	0.09 119	0.11 153	0.19 170	0.10 110	0.15 144	0.09 124	0.15 134	0.08 98	0.07 147	0.07 132	0.13 119	0.13 131	0.18 193	0.17 161

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 206	0.07 103	0.05 81	0.12 181	0.12 196	0.15 202	0.09 164	0.17 140	0.12 194	0.29 285	0.09 125	0.22 224	0.05 80	0.12 218	0.11 196	0.11 153	0.26 266	0.12 158	0.33 272	0.11 172	0.20 217	0.12 210	0.08 173	0.06 94	0.21 242	0.18 233	0.20 217	0.32 263

AE-Stereo	0.12 147	0.09 157	0.08 162	0.11 169	0.09 146	0.08 113	0.05 84	0.17 140	0.14 212	0.24 191	0.09 125	0.19 177	0.10 178	0.07 131	0.10 159	0.12 197	0.24 242	0.13 185	0.16 160	0.11 172	0.18 185	0.09 135	0.05 104	0.09 180	0.13 119	0.14 158	0.15 149	0.15 135

IGEV_Zeroshot_test	0.14 185	0.07 103	0.05 81	0.13 193	0.13 208	0.10 151	0.11 195	0.17 140	0.09 138	0.28 271	0.09 125	0.23 227	0.05 80	0.12 218	0.09 119	0.11 153	0.23 224	0.11 127	0.16 160	0.12 193	0.20 217	0.09 135	0.09 193	0.06 94	0.19 216	0.14 158	0.23 237	0.27 243

Any-RAFT	0.13 160	0.07 103	0.05 81	0.10 152	0.09 146	0.12 172	0.08 147	0.17 140	0.10 163	0.26 241	0.09 125	0.20 193	0.08 153	0.10 187	0.09 119	0.10 108	0.22 214	0.11 127	0.20 206	0.10 150	0.21 241	0.09 135	0.08 173	0.06 94	0.16 169	0.15 177	0.17 173	0.17 161

iRaft-Stereo_20w	0.13 160	0.07 103	0.05 81	0.12 181	0.12 196	0.12 172	0.09 164	0.16 129	0.10 163	0.28 271	0.09 125	0.19 177	0.04 59	0.10 187	0.09 119	0.11 153	0.24 242	0.11 127	0.15 144	0.13 212	0.20 217	0.08 98	0.09 193	0.06 94	0.17 181	0.13 131	0.20 217	0.25 235

test_3	0.11 120	0.07 103	0.07 140	0.06 82	0.08 123	0.05 69	0.05 84	0.17 140	0.09 138	0.24 191	0.09 125	0.21 211	0.11 188	0.06 100	0.13 232	0.13 218	0.20 186	0.09 89	0.14 132	0.10 150	0.18 185	0.08 98	0.04 77	0.08 157	0.13 119	0.15 177	0.13 123	0.14 124

TRStereo	0.13 160	0.07 103	0.05 81	0.09 133	0.08 123	0.17 221	0.13 212	0.18 175	0.07 86	0.25 224	0.09 125	0.20 193	0.04 59	0.10 187	0.09 119	0.10 108	0.22 214	0.11 127	0.22 224	0.13 212	0.19 197	0.09 135	0.09 193	0.07 132	0.16 169	0.15 177	0.24 246	0.20 202

rafts_anoy	0.09 81	0.08 140	0.07 140	0.07 103	0.07 101	0.06 85	0.05 84	0.13 105	0.05 42	0.17 104	0.09 125	0.12 91	0.05 80	0.03 43	0.09 119	0.10 108	0.15 103	0.12 158	0.13 119	0.07 76	0.14 116	0.08 98	0.03 55	0.06 94	0.11 99	0.10 80	0.09 79	0.11 94

CREStereo++_RVC	0.11 120	0.07 103	0.05 81	0.08 114	0.08 123	0.08 113	0.07 134	0.16 129	0.09 138	0.26 241	0.09 125	0.17 149	0.13 209	0.08 153	0.08 82	0.10 108	0.20 186	0.08 62	0.13 119	0.07 76	0.19 197	0.08 98	0.06 125	0.06 94	0.14 143	0.11 104	0.16 159	0.15 135
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
RALAANet	0.09 81	0.08 140	0.06 111	0.07 103	0.05 61	0.08 113	0.05 84	0.10 77	0.07 86	0.12 73	0.09 125	0.10 72	0.06 108	0.03 43	0.08 82	0.09 79	0.13 82	0.11 127	0.15 144	0.08 98	0.12 81	0.07 81	0.04 77	0.06 94	0.11 99	0.10 80	0.11 99	0.11 94

XX-Stereo	0.14 185	0.05 57	0.05 81	0.10 152	0.08 123	0.17 221	0.07 134	0.18 175	0.10 163	0.27 255	0.09 125	0.20 193	0.03 42	0.09 172	0.10 159	0.12 197	0.23 224	0.11 127	0.20 206	0.11 172	0.20 217	0.08 98	0.08 173	0.07 132	0.22 252	0.16 202	0.17 173	0.36 270

UNet	0.10 106	0.09 157	0.08 162	0.10 152	0.08 123	0.09 128	0.08 147	0.15 120	0.08 105	0.17 104	0.09 125	0.13 107	0.09 165	0.07 131	0.09 119	0.10 108	0.16 117	0.13 185	0.12 98	0.08 98	0.11 67	0.09 135	0.08 173	0.09 180	0.11 99	0.13 131	0.10 85	0.11 94

UPFNet	0.09 81	0.08 140	0.08 162	0.09 133	0.07 101	0.09 128	0.06 117	0.12 86	0.09 138	0.14 81	0.09 125	0.12 91	0.06 108	0.07 131	0.08 82	0.10 108	0.13 82	0.11 127	0.10 79	0.07 76	0.09 53	0.07 81	0.06 125	0.06 94	0.09 68	0.10 80	0.10 85	0.10 84

DMCA	0.07 64	0.05 57	0.07 140	0.06 82	0.06 85	0.05 69	0.07 134	0.09 70	0.06 63	0.06 46	0.09 125	0.07 54	0.06 108	0.06 100	0.07 53	0.08 62	0.11 69	0.10 110	0.08 53	0.07 76	0.09 53	0.05 46	0.06 125	0.05 69	0.08 59	0.10 80	0.05 35	0.07 56

BEATNet_4x	0.11 120	0.10 170	0.08 162	0.09 133	0.09 146	0.09 128	0.08 147	0.12 86	0.08 105	0.21 148	0.09 125	0.15 123	0.09 165	0.07 131	0.10 159	0.09 79	0.13 82	0.13 185	0.11 87	0.08 98	0.13 100	0.11 191	0.08 173	0.07 132	0.13 119	0.13 131	0.18 193	0.18 178

MSMDNet	0.13 160	0.08 140	0.06 111	0.09 133	0.12 196	0.10 151	0.08 147	0.17 140	0.11 178	0.27 255	0.09 125	0.20 193	0.06 108	0.12 218	0.10 159	0.11 153	0.24 242	0.12 158	0.19 200	0.16 249	0.21 241	0.11 191	0.07 147	0.08 157	0.17 181	0.14 158	0.17 173	0.18 178

CVANet_RVC	0.07 64	0.07 103	0.07 140	0.08 114	0.06 85	0.07 103	0.05 84	0.06 45	0.05 42	0.06 46	0.09 125	0.05 38	0.04 59	0.04 67	0.08 82	0.08 62	0.08 42	0.08 62	0.08 53	0.06 60	0.08 49	0.05 46	0.04 77	0.05 69	0.08 59	0.07 54	0.07 58	0.09 69

castereo	0.10 106	0.07 103	0.06 111	0.06 82	0.07 101	0.08 113	0.05 84	0.16 129	0.11 178	0.24 191	0.10 148	0.15 123	0.04 59	0.05 83	0.08 82	0.10 108	0.20 186	0.09 89	0.14 132	0.07 76	0.19 197	0.07 81	0.04 77	0.07 132	0.13 119	0.12 114	0.12 109	0.12 106

MSKI-zero shot	0.13 160	0.08 140	0.05 81	0.09 133	0.11 182	0.09 128	0.07 134	0.19 200	0.09 138	0.28 271	0.10 148	0.19 177	0.06 108	0.11 199	0.10 159	0.11 153	0.24 242	0.11 127	0.17 171	0.11 172	0.21 241	0.10 170	0.07 147	0.08 157	0.14 143	0.17 220	0.18 193	0.18 178

RAFT-Test	0.13 160	0.07 103	0.06 111	0.09 133	0.11 182	0.13 181	0.09 164	0.17 140	0.11 178	0.27 255	0.10 148	0.20 193	0.05 80	0.12 218	0.10 159	0.11 153	0.23 224	0.12 158	0.21 217	0.14 223	0.21 241	0.11 191	0.06 125	0.08 157	0.17 181	0.15 177	0.17 173	0.17 161

CAS	0.09 81	0.07 103	0.05 81	0.06 82	0.05 61	0.05 69	0.04 74	0.14 115	0.05 42	0.11 71	0.10 148	0.11 84	0.05 80	0.07 131	0.08 82	0.09 79	0.11 69	0.10 110	0.14 132	0.07 76	0.12 81	0.07 81	0.05 104	0.05 69	0.13 119	0.11 104	0.09 79	0.14 124

IPLGR	0.12 147	0.09 157	0.09 174	0.09 133	0.10 165	0.09 128	0.07 134	0.18 175	0.09 138	0.22 156	0.10 148	0.15 123	0.07 134	0.06 100	0.09 119	0.11 153	0.17 131	0.11 127	0.20 206	0.12 193	0.15 134	0.08 98	0.04 77	0.08 157	0.16 169	0.13 131	0.14 136	0.16 149

test-1	0.14 185	0.06 80	0.07 140	0.11 169	0.10 165	0.18 229	0.14 218	0.19 200	0.13 203	0.28 271	0.10 148	0.19 177	0.11 188	0.12 218	0.12 212	0.13 218	0.22 214	0.12 158	0.22 224	0.10 150	0.24 275	0.08 98	0.09 193	0.08 157	0.21 242	0.18 233	0.15 149	0.17 161

ADLNet	0.12 147	0.11 184	0.08 162	0.12 181	0.10 165	0.16 212	0.12 206	0.14 115	0.07 86	0.13 78	0.10 148	0.25 237	0.10 178	0.28 282	0.09 119	0.10 108	0.17 131	0.09 89	0.13 119	0.09 124	0.11 67	0.08 98	0.13 236	0.06 94	0.13 119	0.12 114	0.12 109	0.14 124

RASNet	0.11 120	0.10 170	0.09 174	0.10 152	0.07 101	0.08 113	0.08 147	0.19 200	0.09 138	0.17 104	0.10 148	0.13 107	0.08 153	0.06 100	0.08 82	0.10 108	0.15 103	0.09 89	0.12 98	0.06 60	0.15 134	0.09 135	0.05 104	0.10 196	0.13 119	0.11 104	0.17 173	0.17 161

DISCO	0.10 106	0.10 170	0.08 162	0.10 152	0.09 146	0.11 163	0.09 164	0.10 77	0.08 105	0.15 88	0.10 148	0.12 91	0.07 134	0.06 100	0.09 119	0.11 153	0.15 103	0.10 110	0.14 132	0.10 150	0.12 81	0.10 170	0.06 125	0.09 180	0.14 143	0.11 104	0.13 123	0.11 94

iResNet_ROB	0.11 120	0.08 140	0.07 140	0.11 169	0.08 123	0.12 172	0.07 134	0.15 120	0.08 105	0.23 174	0.10 148	0.15 123	0.15 232	0.06 100	0.07 53	0.09 79	0.17 131	0.12 158	0.13 119	0.09 124	0.14 116	0.09 135	0.07 147	0.08 157	0.14 143	0.12 114	0.15 149	0.15 135

PDISCO_ROB	0.12 147	0.13 210	0.13 230	0.10 152	0.08 123	0.09 128	0.09 164	0.09 70	0.08 105	0.11 71	0.10 148	0.06 49	0.05 80	0.05 83	0.09 119	0.11 153	0.14 96	0.16 235	0.09 68	0.10 150	0.14 116	0.12 210	0.04 77	0.08 157	0.16 169	0.21 255	0.32 272	0.19 193

coex_refinement	0.10 106	0.10 170	0.07 140	0.09 133	0.08 123	0.09 128	0.06 117	0.17 140	0.10 163	0.20 137	0.11 159	0.11 84	0.07 134	0.07 131	0.11 196	0.14 239	0.15 103	0.11 127	0.12 98	0.06 60	0.12 81	0.08 98	0.06 125	0.07 132	0.12 108	0.12 114	0.11 99	0.13 114

CASnet	0.10 106	0.06 80	0.05 81	0.08 114	0.09 146	0.11 163	0.05 84	0.18 175	0.10 163	0.23 174	0.11 159	0.13 107	0.06 108	0.07 131	0.09 119	0.10 108	0.16 117	0.08 62	0.18 187	0.07 76	0.14 116	0.06 64	0.06 125	0.06 94	0.12 108	0.10 80	0.14 136	0.10 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.09 81	0.07 103	0.05 81	0.05 60	0.06 85	0.06 85	0.05 84	0.13 105	0.08 105	0.18 116	0.11 159	0.12 91	0.06 108	0.07 131	0.08 82	0.09 79	0.10 59	0.08 62	0.12 98	0.08 98	0.16 151	0.09 135	0.05 104	0.06 94	0.14 143	0.10 80	0.10 85	0.13 114

tt_ll	0.09 81	0.07 103	0.05 81	0.05 60	0.06 85	0.06 85	0.05 84	0.13 105	0.08 105	0.18 116	0.11 159	0.12 91	0.06 108	0.07 131	0.08 82	0.09 79	0.10 59	0.08 62	0.12 98	0.08 98	0.16 151	0.09 135	0.05 104	0.06 94	0.14 143	0.10 80	0.10 85	0.13 114

iinet-f	0.10 106	0.09 157	0.06 111	0.08 114	0.06 85	0.09 128	0.06 117	0.09 70	0.07 86	0.18 116	0.11 159	0.10 72	0.10 178	0.06 100	0.08 82	0.09 79	0.14 96	0.09 89	0.18 187	0.09 124	0.11 67	0.06 64	0.05 104	0.06 94	0.11 99	0.10 80	0.15 149	0.12 106

IER	0.09 81	0.07 103	0.07 140	0.09 133	0.07 101	0.08 113	0.06 117	0.12 86	0.07 86	0.14 81	0.11 159	0.10 72	0.07 134	0.06 100	0.08 82	0.09 79	0.15 103	0.11 127	0.11 87	0.07 76	0.11 67	0.07 81	0.06 125	0.06 94	0.10 84	0.10 80	0.11 99	0.14 124

dad	0.18 231	0.16 239	0.11 206	0.36 275	0.16 230	0.24 264	0.21 260	0.24 252	0.09 138	0.22 156	0.11 159	0.38 261	0.11 188	0.08 153	0.12 212	0.10 108	0.27 277	0.12 158	0.29 262	0.10 150	0.19 197	0.12 210	0.08 173	0.13 234	0.18 202	0.14 158	0.31 270	0.22 221

cross-raft	0.14 185	0.08 140	0.07 140	0.08 114	0.10 165	0.12 172	0.08 147	0.17 140	0.13 203	0.27 255	0.11 159	0.21 211	0.05 80	0.11 199	0.13 232	0.14 239	0.22 214	0.11 127	0.23 234	0.13 212	0.23 268	0.09 135	0.06 125	0.08 157	0.22 252	0.17 220	0.14 136	0.15 135

s12784h	0.12 147	0.09 157	0.06 111	0.11 169	0.09 146	0.08 113	0.06 117	0.18 175	0.07 86	0.27 255	0.11 159	0.19 177	0.08 153	0.07 131	0.08 82	0.09 79	0.21 201	0.08 62	0.15 144	0.07 76	0.20 217	0.08 98	0.05 104	0.07 132	0.16 169	0.14 158	0.18 193	0.21 218

EAI-Stereo	0.13 160	0.07 103	0.04 52	0.10 152	0.10 165	0.10 151	0.09 164	0.17 140	0.10 163	0.26 241	0.11 159	0.20 193	0.05 80	0.10 187	0.10 159	0.11 153	0.23 224	0.12 158	0.18 187	0.12 193	0.19 197	0.08 98	0.08 173	0.08 157	0.16 169	0.14 158	0.15 149	0.20 202

CBMV	0.22 256	0.18 253	0.17 262	0.23 251	0.21 260	0.20 246	0.18 240	0.27 262	0.19 250	0.28 271	0.11 159	0.29 248	0.13 209	0.24 271	0.13 232	0.14 239	0.24 242	0.18 259	0.20 206	0.16 249	0.21 241	0.18 267	0.24 276	0.23 273	0.26 268	0.22 263	0.35 279	0.40 279
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	0.15 206	0.12 197	0.10 193	0.14 201	0.12 196	0.16 212	0.10 181	0.19 200	0.15 220	0.26 241	0.12 170	0.20 193	0.12 196	0.09 172	0.11 196	0.12 197	0.23 224	0.12 158	0.23 234	0.09 124	0.19 197	0.10 170	0.07 147	0.09 180	0.23 259	0.14 158	0.19 205	0.22 221
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 160	0.06 80	0.05 81	0.09 133	0.10 165	0.09 128	0.07 134	0.18 175	0.08 105	0.28 271	0.12 170	0.19 177	0.06 108	0.09 172	0.09 119	0.13 218	0.23 224	0.12 158	0.17 171	0.15 237	0.19 197	0.10 170	0.09 193	0.07 132	0.19 216	0.18 233	0.19 205	0.19 193

sCroCo_RVC	0.14 185	0.09 157	0.09 174	0.08 114	0.07 101	0.10 151	0.07 134	0.19 200	0.14 212	0.18 116	0.12 170	0.13 107	0.14 224	0.06 100	0.13 232	0.15 257	0.22 214	0.15 224	0.22 224	0.13 212	0.21 241	0.16 254	0.06 125	0.12 224	0.17 181	0.16 202	0.17 173	0.17 161

GES	0.14 185	0.11 184	0.07 140	0.09 133	0.11 182	0.15 202	0.09 164	0.20 218	0.09 138	0.23 174	0.12 170	0.17 149	0.11 188	0.14 238	0.10 159	0.10 108	0.23 224	0.14 210	0.24 240	0.14 223	0.17 172	0.17 258	0.11 218	0.09 180	0.15 156	0.14 158	0.21 231	0.20 202

HCRNet	0.11 120	0.17 247	0.06 111	0.22 247	0.08 123	0.15 202	0.08 147	0.13 105	0.04 25	0.46 311	0.12 170	0.24 236	0.07 134	0.07 131	0.08 82	0.06 26	0.14 96	0.08 62	0.20 206	0.08 98	0.09 53	0.05 46	0.11 218	0.06 94	0.06 38	0.05 25	0.05 35	0.08 62

FINET	0.12 147	0.11 184	0.12 221	0.12 181	0.10 165	0.11 163	0.13 212	0.15 120	0.12 194	0.13 78	0.12 170	0.13 107	0.09 165	0.09 172	0.15 257	0.13 218	0.15 103	0.11 127	0.16 160	0.09 124	0.13 100	0.10 170	0.10 208	0.10 196	0.12 108	0.10 80	0.13 123	0.12 106

psm_up	0.14 185	0.11 184	0.13 230	0.15 213	0.12 196	0.14 190	0.11 195	0.20 218	0.16 225	0.19 129	0.12 170	0.15 123	0.17 241	0.10 187	0.12 212	0.12 197	0.19 170	0.13 185	0.17 171	0.11 172	0.15 134	0.09 135	0.10 208	0.16 255	0.18 202	0.16 202	0.17 173	0.20 202

R-Stereo Train	0.13 160	0.07 103	0.07 140	0.09 133	0.10 165	0.15 202	0.05 84	0.16 129	0.12 194	0.28 271	0.12 170	0.20 193	0.08 153	0.11 199	0.09 119	0.11 153	0.24 242	0.12 158	0.16 160	0.11 172	0.21 241	0.11 191	0.08 173	0.07 132	0.15 156	0.15 177	0.16 159	0.15 135

ADCP+	0.11 120	0.10 170	0.08 162	0.09 133	0.07 101	0.09 128	0.08 147	0.13 105	0.11 178	0.16 94	0.12 170	0.18 165	0.08 153	0.07 131	0.10 159	0.09 79	0.16 117	0.11 127	0.14 132	0.09 124	0.12 81	0.09 135	0.08 173	0.08 157	0.11 99	0.15 177	0.11 99	0.11 94

RAFT-Stereo	0.13 160	0.07 103	0.07 140	0.09 133	0.10 165	0.15 202	0.05 84	0.16 129	0.12 194	0.28 271	0.12 170	0.20 193	0.08 153	0.11 199	0.09 119	0.11 153	0.24 242	0.12 158	0.16 160	0.11 172	0.21 241	0.11 191	0.08 173	0.07 132	0.15 156	0.15 177	0.16 159	0.15 135
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.12 147	0.11 184	0.08 162	0.14 201	0.12 196	0.11 163	0.09 164	0.19 200	0.10 163	0.18 116	0.12 170	0.25 237	0.10 178	0.08 153	0.08 82	0.09 79	0.17 131	0.12 158	0.12 98	0.09 124	0.11 67	0.08 98	0.06 125	0.09 180	0.15 156	0.12 114	0.13 123	0.13 114

iResNetv2_ROB	0.12 147	0.08 140	0.07 140	0.12 181	0.09 146	0.12 172	0.08 147	0.17 140	0.08 105	0.22 156	0.12 170	0.20 193	0.15 232	0.06 100	0.08 82	0.08 62	0.16 117	0.11 127	0.17 171	0.10 150	0.14 116	0.09 135	0.09 193	0.10 196	0.14 143	0.12 114	0.19 205	0.12 106

GLC_STEREO	0.13 160	0.11 184	0.12 221	0.12 181	0.11 182	0.10 151	0.10 181	0.19 200	0.07 86	0.25 224	0.13 182	0.12 91	0.07 134	0.07 131	0.08 82	0.12 197	0.24 242	0.11 127	0.17 171	0.09 124	0.27 289	0.15 246	0.07 147	0.07 132	0.15 156	0.09 67	0.20 217	0.12 106

ICVP	0.15 206	0.13 210	0.14 241	0.12 181	0.12 196	0.13 181	0.10 181	0.17 140	0.12 194	0.17 104	0.13 182	0.18 165	0.12 196	0.09 172	0.12 212	0.13 218	0.18 150	0.15 224	0.15 144	0.14 223	0.17 172	0.13 227	0.20 263	0.11 208	0.19 216	0.19 246	0.17 173	0.16 149
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 160	0.12 197	0.10 193	0.11 169	0.08 123	0.11 163	0.10 181	0.18 175	0.11 178	0.24 191	0.13 182	0.20 193	0.08 153	0.06 100	0.11 196	0.10 108	0.20 186	0.11 127	0.20 206	0.10 150	0.21 241	0.10 170	0.06 125	0.12 224	0.19 216	0.11 104	0.12 109	0.13 114

GMStereo	0.12 147	0.12 197	0.07 140	0.11 169	0.11 182	0.13 181	0.09 164	0.17 140	0.10 163	0.17 104	0.13 182	0.21 211	0.11 188	0.07 131	0.10 159	0.09 79	0.17 131	0.10 110	0.17 171	0.12 193	0.14 116	0.09 135	0.07 147	0.09 180	0.14 143	0.13 131	0.15 149	0.12 106
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.15 206	0.13 210	0.11 206	0.14 201	0.16 230	0.14 190	0.13 212	0.19 200	0.11 178	0.14 81	0.13 182	0.17 149	0.09 165	0.16 249	0.15 257	0.15 257	0.21 201	0.14 210	0.22 224	0.15 237	0.15 134	0.12 210	0.07 147	0.12 224	0.16 169	0.15 177	0.19 205	0.17 161

DSFCA	0.11 120	0.13 210	0.09 174	0.10 152	0.08 123	0.11 163	0.11 195	0.12 86	0.09 138	0.12 73	0.13 182	0.14 118	0.07 134	0.05 83	0.09 119	0.11 153	0.15 103	0.13 185	0.16 160	0.10 150	0.13 100	0.12 210	0.07 147	0.09 180	0.12 108	0.13 131	0.10 85	0.13 114

DMCA-RVC	0.10 106	0.08 140	0.11 206	0.08 114	0.09 146	0.08 113	0.08 147	0.12 86	0.09 138	0.13 78	0.13 182	0.13 107	0.07 134	0.06 100	0.13 232	0.12 197	0.14 96	0.13 185	0.11 87	0.10 150	0.12 81	0.09 135	0.07 147	0.09 180	0.10 84	0.10 80	0.10 85	0.11 94

FADNet-RVC-Resample	0.13 160	0.10 170	0.12 221	0.12 181	0.10 165	0.13 181	0.10 181	0.16 129	0.13 203	0.18 116	0.13 182	0.17 149	0.11 188	0.10 187	0.10 159	0.09 79	0.13 82	0.15 224	0.15 144	0.17 254	0.15 134	0.12 210	0.10 208	0.13 234	0.17 181	0.13 131	0.12 109	0.11 94

RTSC	0.14 185	0.11 184	0.10 193	0.12 181	0.11 182	0.12 172	0.10 181	0.16 129	0.13 203	0.18 116	0.13 182	0.15 123	0.13 209	0.08 153	0.11 196	0.13 218	0.20 186	0.13 185	0.21 217	0.12 193	0.16 151	0.12 210	0.07 147	0.10 196	0.16 169	0.16 202	0.21 231	0.32 263

CFNet_RVC	0.13 160	0.12 197	0.10 193	0.14 201	0.11 182	0.14 190	0.09 164	0.17 140	0.09 138	0.19 129	0.13 182	0.21 211	0.09 165	0.09 172	0.10 159	0.13 218	0.18 150	0.13 185	0.15 144	0.11 172	0.16 151	0.08 98	0.06 125	0.09 180	0.15 156	0.12 114	0.16 159	0.17 161

UCFNet_RVC	0.15 206	0.17 247	0.12 221	0.16 217	0.14 219	0.17 221	0.11 195	0.17 140	0.12 194	0.20 137	0.13 182	0.28 242	0.12 196	0.10 187	0.11 196	0.13 218	0.18 150	0.13 185	0.17 171	0.12 193	0.16 151	0.09 135	0.10 208	0.11 208	0.18 202	0.15 177	0.17 173	0.19 193

MLCV	0.14 185	0.11 184	0.09 174	0.16 217	0.12 196	0.14 190	0.11 195	0.21 229	0.10 163	0.24 191	0.13 182	0.21 211	0.14 224	0.08 153	0.09 119	0.10 108	0.19 170	0.11 127	0.19 200	0.09 124	0.17 172	0.08 98	0.10 208	0.09 180	0.16 169	0.13 131	0.16 159	0.19 193

iResNet	0.16 223	0.11 184	0.09 174	0.15 213	0.13 208	0.17 221	0.12 206	0.21 229	0.14 212	0.25 224	0.13 182	0.35 256	0.32 281	0.08 153	0.10 159	0.11 153	0.20 186	0.12 158	0.25 245	0.14 223	0.18 185	0.11 191	0.12 229	0.13 234	0.18 202	0.14 158	0.20 217	0.18 178

UDGNet	0.15 206	0.13 210	0.09 174	0.18 230	0.17 238	0.16 212	0.19 247	0.15 120	0.11 178	0.16 94	0.14 195	0.15 123	0.05 80	0.45 297	0.09 119	0.10 108	0.17 131	0.12 158	0.14 132	0.09 124	0.17 172	0.09 135	0.28 298	0.07 132	0.17 181	0.15 177	0.12 109	0.13 114

DAS	0.19 237	0.11 184	0.09 174	0.24 257	0.19 252	0.18 229	0.20 249	0.23 246	0.18 241	0.24 191	0.14 195	0.38 261	0.21 250	0.09 172	0.12 212	0.11 153	0.25 258	0.16 235	0.22 224	0.15 237	0.20 217	0.14 234	0.18 255	0.13 234	0.19 216	0.17 220	0.23 237	0.29 251

SepStereo	0.19 237	0.11 184	0.09 174	0.24 257	0.19 252	0.18 229	0.20 249	0.23 246	0.18 241	0.24 191	0.14 195	0.38 261	0.21 250	0.09 172	0.12 212	0.11 153	0.25 258	0.16 235	0.22 224	0.15 237	0.20 217	0.14 234	0.18 255	0.13 234	0.19 216	0.17 220	0.23 237	0.29 251

LMCR-Stereo	0.13 160	0.09 157	0.07 140	0.11 169	0.08 123	0.11 163	0.09 164	0.18 175	0.09 138	0.19 129	0.14 195	0.19 177	0.14 224	0.10 187	0.09 119	0.11 153	0.20 186	0.13 185	0.19 200	0.10 150	0.18 185	0.10 170	0.08 173	0.08 157	0.15 156	0.13 131	0.18 193	0.17 161

CFNet_pseudo	0.13 160	0.11 184	0.11 206	0.14 201	0.11 182	0.12 172	0.11 195	0.19 200	0.12 194	0.24 191	0.14 195	0.16 143	0.15 232	0.08 153	0.09 119	0.10 108	0.16 117	0.13 185	0.13 119	0.08 98	0.15 134	0.08 98	0.08 173	0.09 180	0.15 156	0.14 158	0.19 205	0.20 202

pcwnet_v2	0.15 206	0.12 197	0.12 221	0.16 217	0.14 219	0.17 221	0.14 218	0.20 218	0.13 203	0.22 156	0.14 195	0.19 177	0.18 243	0.12 218	0.10 159	0.12 197	0.18 150	0.13 185	0.17 171	0.12 193	0.16 151	0.11 191	0.09 193	0.10 196	0.19 216	0.20 250	0.19 205	0.27 243

RTS	0.20 245	0.16 239	0.14 241	0.17 225	0.14 219	0.20 246	0.15 223	0.23 246	0.26 281	0.15 88	0.14 195	0.14 118	0.20 248	0.11 199	0.13 232	0.15 257	0.24 242	0.17 248	0.34 275	0.24 283	0.22 257	0.15 246	0.09 193	0.15 247	0.28 278	0.27 293	0.28 263	0.55 299

RTSA	0.20 245	0.16 239	0.14 241	0.17 225	0.14 219	0.20 246	0.15 223	0.23 246	0.26 281	0.15 88	0.14 195	0.14 118	0.20 248	0.11 199	0.13 232	0.15 257	0.24 242	0.17 248	0.34 275	0.24 283	0.22 257	0.15 246	0.09 193	0.15 247	0.28 278	0.27 293	0.28 263	0.55 299

DeepPrunerF	0.11 120	0.10 170	0.10 193	0.13 193	0.13 208	0.09 128	0.09 164	0.15 120	0.11 178	0.12 73	0.14 195	0.10 72	0.09 165	0.07 131	0.12 212	0.11 153	0.11 69	0.13 185	0.13 119	0.11 172	0.13 100	0.08 98	0.08 173	0.08 157	0.17 181	0.14 158	0.11 99	0.14 124

PA-Net	0.19 237	0.21 264	0.25 287	0.14 201	0.20 257	0.18 229	0.20 249	0.21 229	0.19 250	0.18 116	0.14 195	0.17 149	0.21 250	0.26 276	0.16 262	0.18 279	0.15 103	0.19 264	0.13 119	0.17 254	0.14 116	0.15 246	0.10 208	0.16 255	0.17 181	0.25 282	0.17 173	0.35 268
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.15 206	0.11 184	0.11 206	0.19 237	0.14 219	0.21 255	0.24 269	0.13 105	0.11 178	0.16 94	0.14 195	0.10 72	0.07 134	0.39 296	0.11 196	0.11 153	0.21 201	0.14 210	0.15 144	0.10 150	0.12 81	0.08 98	0.24 276	0.08 157	0.14 143	0.12 114	0.14 136	0.12 106

MDST_ROB	0.22 256	0.27 284	0.14 241	0.47 291	0.24 270	0.36 285	0.20 249	0.24 252	0.16 225	0.26 241	0.14 195	0.28 242	0.25 261	0.11 199	0.11 196	0.12 197	0.21 201	0.12 158	0.17 171	0.12 193	0.19 197	0.10 170	0.11 218	0.12 224	0.34 295	0.23 270	0.56 304	0.31 259

pmcnn	0.19 237	0.14 223	0.11 206	0.18 230	0.13 208	0.19 240	0.16 228	0.20 218	0.18 241	0.26 241	0.14 195	0.35 256	0.25 261	0.09 172	0.09 119	0.11 153	0.25 258	0.14 210	0.24 240	0.14 223	0.22 257	0.14 234	0.11 218	0.11 208	0.21 242	0.18 233	0.39 288	0.45 289

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 106	0.07 103	0.06 111	0.08 114	0.05 61	0.07 103	0.03 42	0.11 81	0.15 220	0.20 137	0.15 208	0.11 84	0.07 134	0.08 153	0.08 82	0.09 79	0.16 117	0.11 127	0.12 98	0.08 98	0.12 81	0.11 191	0.06 125	0.07 132	0.12 108	0.14 158	0.12 109	0.16 149

GANet-ADL	0.15 206	0.12 197	0.09 174	0.14 201	0.12 196	0.16 212	0.12 206	0.20 218	0.10 163	0.25 224	0.15 208	0.22 224	0.12 196	0.21 268	0.09 119	0.11 153	0.25 258	0.14 210	0.20 206	0.14 223	0.19 197	0.09 135	0.08 173	0.10 196	0.17 181	0.15 177	0.20 217	0.17 161

Anonymous3	0.18 231	0.15 231	0.11 206	0.15 213	0.10 165	0.14 190	0.11 195	0.22 238	0.19 250	0.27 255	0.15 208	0.27 240	0.12 196	0.13 232	0.25 288	0.17 272	0.23 224	0.18 259	0.26 250	0.17 254	0.24 275	0.20 279	0.09 193	0.10 196	0.21 242	0.20 250	0.22 235	0.20 202

HGLStereo	0.11 120	0.10 170	0.08 162	0.09 133	0.10 165	0.09 128	0.06 117	0.14 115	0.08 105	0.18 116	0.15 208	0.09 64	0.06 108	0.08 153	0.09 119	0.10 108	0.17 131	0.13 185	0.14 132	0.10 150	0.11 67	0.09 135	0.08 173	0.08 157	0.13 119	0.12 114	0.10 85	0.11 94

STTStereo	0.13 160	0.14 223	0.17 262	0.13 193	0.15 227	0.13 181	0.20 249	0.13 105	0.13 203	0.15 88	0.15 208	0.17 149	0.10 178	0.11 199	0.12 212	0.12 197	0.15 103	0.14 210	0.13 119	0.11 172	0.12 81	0.10 170	0.07 147	0.09 180	0.15 156	0.13 131	0.12 109	0.16 149

ADCRef	0.13 160	0.10 170	0.09 174	0.10 152	0.08 123	0.09 128	0.08 147	0.17 140	0.14 212	0.21 148	0.15 208	0.15 123	0.13 209	0.05 83	0.10 159	0.11 153	0.16 117	0.14 210	0.19 200	0.12 193	0.15 134	0.12 210	0.09 193	0.11 208	0.13 119	0.18 233	0.13 123	0.18 178

HSM	0.14 185	0.12 197	0.09 174	0.14 201	0.13 208	0.12 172	0.10 181	0.18 175	0.10 163	0.23 174	0.15 208	0.18 165	0.14 224	0.08 153	0.10 159	0.10 108	0.21 201	0.12 158	0.17 171	0.12 193	0.18 185	0.10 170	0.07 147	0.08 157	0.17 181	0.15 177	0.17 173	0.18 178

NCCL2	0.17 226	0.17 247	0.16 254	0.13 193	0.13 208	0.13 181	0.12 206	0.21 229	0.17 235	0.22 156	0.15 208	0.23 227	0.13 209	0.09 172	0.15 257	0.16 265	0.18 150	0.17 248	0.19 200	0.17 254	0.21 241	0.17 258	0.11 218	0.16 255	0.25 265	0.26 289	0.20 217	0.24 229

NOSS_ROB	0.21 251	0.14 223	0.15 248	0.20 241	0.19 252	0.20 246	0.22 262	0.29 271	0.18 241	0.25 224	0.15 208	0.21 211	0.13 209	0.27 281	0.13 232	0.14 239	0.26 266	0.21 274	0.22 224	0.17 254	0.23 268	0.22 288	0.26 283	0.24 281	0.26 268	0.22 263	0.24 246	0.26 239

PWCDC_ROB	0.13 160	0.06 80	0.09 174	0.07 103	0.13 208	0.08 113	0.13 212	0.06 45	0.24 271	0.09 62	0.15 208	0.09 64	0.43 296	0.26 276	0.10 159	0.10 108	0.09 55	0.12 158	0.08 53	0.11 172	0.08 49	0.11 191	0.19 260	0.13 234	0.07 49	0.13 131	0.08 64	0.18 178

SGM-Forest	0.19 237	0.18 253	0.16 254	0.23 251	0.18 245	0.20 246	0.18 240	0.23 246	0.17 235	0.20 137	0.15 208	0.23 227	0.18 243	0.22 269	0.17 268	0.18 279	0.19 170	0.17 248	0.18 187	0.15 237	0.17 172	0.18 267	0.25 278	0.18 263	0.22 252	0.18 233	0.25 252	0.24 229
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo04	0.14 185	0.12 197	0.10 193	0.08 114	0.09 146	0.10 151	0.08 147	0.22 238	0.19 250	0.24 191	0.16 219	0.23 227	0.11 188	0.04 67	0.10 159	0.11 153	0.17 131	0.12 158	0.21 217	0.12 193	0.16 151	0.11 191	0.06 125	0.11 208	0.21 242	0.12 114	0.16 159	0.15 135

GEStereo_RVC	0.14 185	0.13 210	0.10 193	0.11 169	0.12 196	0.12 172	0.11 195	0.18 175	0.13 203	0.24 191	0.16 219	0.18 165	0.10 178	0.06 100	0.12 212	0.11 153	0.20 186	0.17 248	0.23 234	0.13 212	0.15 134	0.13 227	0.07 147	0.11 208	0.20 229	0.14 158	0.13 123	0.19 193

sAnonymous2	0.14 185	0.09 157	0.10 193	0.10 152	0.09 146	0.09 128	0.11 195	0.22 238	0.11 178	0.23 174	0.16 219	0.15 123	0.10 178	0.06 100	0.12 212	0.13 218	0.18 150	0.15 224	0.21 217	0.14 223	0.16 151	0.14 234	0.04 77	0.10 196	0.17 181	0.17 220	0.17 173	0.16 149

CroCo_RVC	0.14 185	0.09 157	0.10 193	0.10 152	0.09 146	0.09 128	0.11 195	0.22 238	0.11 178	0.23 174	0.16 219	0.15 123	0.10 178	0.06 100	0.12 212	0.13 218	0.18 150	0.15 224	0.21 217	0.14 223	0.16 151	0.14 234	0.04 77	0.10 196	0.17 181	0.17 220	0.17 173	0.16 149

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 287	0.16 239	0.12 221	0.26 262	0.22 263	0.22 258	0.27 277	0.24 252	0.15 220	0.24 191	0.16 219	4.24 337	0.22 257	0.19 261	0.13 232	0.13 218	0.34 295	0.22 280	0.31 267	0.20 269	0.23 268	0.18 267	0.22 267	0.14 243	0.20 229	0.19 246	0.21 231	0.24 229

RP	0.15 206	0.14 223	0.15 248	0.17 225	0.14 219	0.17 221	0.16 228	0.19 200	0.17 235	0.14 81	0.16 219	0.16 143	0.15 232	0.11 199	0.13 232	0.12 197	0.15 103	0.12 158	0.15 144	0.12 193	0.12 81	0.12 210	0.10 208	0.12 224	0.17 181	0.15 177	0.20 217	0.18 178

stereogan	0.16 223	0.15 231	0.15 248	0.16 217	0.18 245	0.18 229	0.16 228	0.20 218	0.19 250	0.14 81	0.16 219	0.20 193	0.18 243	0.13 232	0.14 247	0.13 218	0.16 117	0.14 210	0.17 171	0.14 223	0.14 116	0.12 210	0.13 236	0.13 234	0.16 169	0.16 202	0.23 237	0.18 178

ADCL	0.14 185	0.12 197	0.11 206	0.13 193	0.11 182	0.14 190	0.10 181	0.17 140	0.15 220	0.22 156	0.16 219	0.21 211	0.12 196	0.09 172	0.10 159	0.11 153	0.16 117	0.13 185	0.17 171	0.12 193	0.18 185	0.13 227	0.11 218	0.11 208	0.16 169	0.15 177	0.16 159	0.16 149

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 160	0.13 210	0.13 230	0.14 201	0.15 227	0.13 181	0.20 249	0.13 105	0.15 220	0.16 94	0.16 219	0.21 211	0.09 165	0.15 246	0.10 159	0.12 197	0.15 103	0.12 158	0.11 87	0.09 124	0.11 67	0.09 135	0.08 173	0.08 157	0.13 119	0.13 131	0.11 99	0.15 135
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FSD		0.24 274	0.24 286	0.27 269	0.25 273	0.25 265	0.33 281	0.30 274	0.18 241	0.20 137	0.17 228			0.29 284	0.25 288	0.26 294			0.27 255	0.21 271				0.28 291	0.27 271	0.23 270	0.27 260	0.27 243

ITSA-stereo	0.18 231	0.14 223	0.11 206	0.26 262	0.16 230	0.18 229	0.16 228	0.25 256	0.17 235	0.25 224	0.17 228	0.33 252	0.24 258	0.16 249	0.11 196	0.11 153	0.21 201	0.15 224	0.22 224	0.10 150	0.19 197	0.11 191	0.15 243	0.11 208	0.22 252	0.15 177	0.20 217	0.23 225

EKT-Stereo	0.15 206	0.10 170	0.07 140	0.13 193	0.12 196	0.16 212	0.17 237	0.18 175	0.11 178	0.26 241	0.17 228	0.17 149	0.07 134	0.11 199	0.09 119	0.11 153	0.24 242	0.15 224	0.23 234	0.12 193	0.24 275	0.10 170	0.07 147	0.08 157	0.20 229	0.15 177	0.17 173	0.18 178

SACVNet	0.15 206	0.14 223	0.13 230	0.16 217	0.13 208	0.14 190	0.12 206	0.19 200	0.17 235	0.19 129	0.17 228	0.14 118	0.07 134	0.14 238	0.13 232	0.13 218	0.19 170	0.16 235	0.20 206	0.13 212	0.16 151	0.14 234	0.12 229	0.13 234	0.20 229	0.18 233	0.19 205	0.17 161

AACVNet	0.14 185	0.13 210	0.10 193	0.13 193	0.13 208	0.14 190	0.10 181	0.19 200	0.11 178	0.22 156	0.17 228	0.13 107	0.10 178	0.09 172	0.11 196	0.11 153	0.21 201	0.13 185	0.17 171	0.12 193	0.16 151	0.11 191	0.11 218	0.11 208	0.17 181	0.13 131	0.14 136	0.16 149

GwcNet-ADL	0.17 226	0.12 197	0.11 206	0.19 237	0.14 219	0.17 221	0.14 218	0.21 229	0.14 212	0.24 191	0.17 228	0.32 251	0.16 237	0.19 261	0.11 196	0.14 239	0.22 214	0.15 224	0.23 234	0.13 212	0.18 185	0.11 191	0.05 104	0.10 196	0.18 202	0.15 177	0.19 205	0.21 218

FCDSN-DC	0.25 263	0.25 277	0.25 287	0.28 271	0.26 276	0.26 268	0.34 282	0.28 265	0.18 241	0.20 137	0.17 228	0.20 193	0.12 196	0.29 284	0.26 290	0.26 294	0.29 285	0.28 296	0.27 255	0.21 271	0.25 283	0.25 294	0.26 283	0.32 299	0.26 268	0.24 276	0.26 257	0.27 243
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.18 231	0.14 223	0.13 230	0.20 241	0.15 227	0.14 190	0.13 212	0.24 252	0.14 212	0.24 191	0.17 228	0.27 240	0.21 250	0.14 238	0.14 247	0.12 197	0.19 170	0.17 248	0.31 267	0.15 237	0.19 197	0.14 234	0.11 218	0.14 243	0.20 229	0.21 255	0.18 193	0.22 221

FADNet-RVC	0.14 185	0.13 210	0.10 193	0.18 230	0.11 182	0.14 190	0.09 164	0.21 229	0.09 138	0.19 129	0.17 228	0.17 149	0.12 196	0.11 199	0.14 247	0.15 257	0.18 150	0.13 185	0.18 187	0.15 237	0.12 81	0.12 210	0.12 229	0.11 208	0.20 229	0.16 202	0.14 136	0.14 124

GANetREF_RVC	0.26 267	0.26 280	0.30 296	0.23 251	0.23 267	0.23 263	0.24 269	0.35 286	0.33 299	0.32 290	0.17 228	0.50 277	0.38 292	0.12 218	0.20 281	0.17 272	0.19 170	0.21 274	0.35 278	0.21 271	0.23 268	0.15 246	0.22 267	0.29 294	0.27 271	0.21 255	0.36 283	0.31 259
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
SGM-ForestM	0.24 262	0.22 267	0.16 254	0.37 277	0.24 270	0.32 277	0.24 269	0.28 265	0.20 261	0.23 174	0.17 228	0.51 279	0.25 261	0.20 266	0.12 212	0.13 218	0.23 224	0.16 235	0.24 240	0.14 223	0.19 197	0.16 254	0.21 266	0.16 255	0.35 296	0.24 276	0.51 298	0.35 268

DPSNet	0.39 290	0.19 256	0.17 262	0.27 269	0.25 273	0.29 272	0.19 247	0.26 259	0.24 271	0.18 116	0.17 228	2.16 331	0.43 296	0.10 187	0.17 268	0.15 257	0.35 298	0.28 296	2.04 333	0.27 290	0.25 283	0.16 254	0.28 298	0.25 285	0.38 301	0.24 276	0.39 288	0.51 295

CBMV_ROB	0.21 251	0.14 223	0.15 248	0.26 262	0.22 263	0.21 255	0.22 262	0.28 265	0.17 235	0.26 241	0.17 228	0.28 242	0.17 241	0.26 276	0.11 196	0.12 197	0.26 266	0.17 248	0.18 187	0.16 249	0.21 241	0.19 275	0.26 283	0.20 266	0.24 261	0.25 282	0.25 252	0.33 266

DLCB_ROB	0.13 160	0.12 197	0.11 206	0.10 152	0.10 165	0.10 151	0.09 164	0.16 129	0.11 178	0.18 116	0.17 228	0.19 177	0.13 209	0.11 199	0.11 196	0.10 108	0.17 131	0.13 185	0.13 119	0.10 150	0.17 172	0.10 170	0.09 193	0.12 224	0.27 271	0.16 202	0.16 159	0.13 114

DN-CSS_ROB	0.11 120	0.09 157	0.11 206	0.08 114	0.09 146	0.08 113	0.08 147	0.16 129	0.10 163	0.23 174	0.17 228	0.18 165	0.14 224	0.05 83	0.08 82	0.09 79	0.13 82	0.10 110	0.18 187	0.09 124	0.11 67	0.08 98	0.07 147	0.08 157	0.13 119	0.10 80	0.12 109	0.10 84

FC-DCNN v2	0.27 273	0.28 286	0.27 292	0.37 277	0.28 279	0.32 277	0.38 288	0.33 283	0.19 250	0.22 156	0.18 243	0.23 227	0.13 209	0.29 284	0.26 290	0.26 294	0.29 285	0.27 292	0.29 262	0.21 271	0.25 283	0.25 294	0.26 283	0.31 296	0.31 285	0.26 289	0.30 267	0.30 257

HBP-ISP	0.21 251	0.16 239	0.12 221	0.26 262	0.22 263	0.22 258	0.17 237	0.29 271	0.18 241	0.27 255	0.18 243	0.21 211	0.12 196	0.28 282	0.10 159	0.14 239	0.26 266	0.19 264	0.20 206	0.12 193	0.22 257	0.23 291	0.26 283	0.23 273	0.24 261	0.24 276	0.23 237	0.26 239

SHD	0.21 251	0.17 247	0.20 275	0.18 230	0.16 230	0.18 229	0.20 249	0.26 259	0.16 225	0.27 255	0.18 243	0.23 227	0.31 278	0.17 251	0.14 247	0.14 239	0.19 170	0.17 248	0.32 269	0.17 254	0.20 217	0.17 258	0.16 247	0.16 255	0.23 259	0.28 296	0.25 252	0.43 285

HSM-Net_RVC	0.15 206	0.12 197	0.10 193	0.17 225	0.13 208	0.14 190	0.10 181	0.18 175	0.14 212	0.25 224	0.18 243	0.28 242	0.16 237	0.11 199	0.11 196	0.11 153	0.19 170	0.13 185	0.16 160	0.11 172	0.17 172	0.11 191	0.08 173	0.11 208	0.19 216	0.16 202	0.23 237	0.24 229
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	0.27 273	0.28 286	0.26 290	0.36 275	0.28 279	0.32 277	0.37 284	0.32 279	0.19 250	0.22 156	0.18 243	0.23 227	0.13 209	0.29 284	0.26 290	0.26 294	0.29 285	0.27 292	0.28 260	0.21 271	0.25 283	0.25 294	0.26 283	0.31 296	0.30 283	0.25 282	0.29 265	0.30 257

DeepPruner_ROB	0.14 185	0.13 210	0.11 206	0.12 181	0.11 182	0.10 151	0.09 164	0.17 140	0.12 194	0.21 148	0.18 243	0.15 123	0.13 209	0.08 153	0.12 212	0.11 153	0.19 170	0.15 224	0.19 200	0.11 172	0.17 172	0.14 234	0.10 208	0.11 208	0.17 181	0.16 202	0.17 173	0.19 193

NaN_ROB	0.19 237	0.20 259	0.19 272	0.20 241	0.20 257	0.16 212	0.15 223	0.27 262	0.19 250	0.23 174	0.18 243	0.47 273	0.16 237	0.11 199	0.13 232	0.12 197	0.15 103	0.14 210	0.21 217	0.19 265	0.13 100	0.10 170	0.09 193	0.20 266	0.24 261	0.21 255	0.26 257	0.28 249

XPNet_ROB	0.18 231	0.21 264	0.14 241	0.15 213	0.16 230	0.15 202	0.15 223	0.15 120	0.14 212	0.19 129	0.18 243	0.49 274	0.13 209	0.11 199	0.13 232	0.14 239	0.25 258	0.16 235	0.18 187	0.14 223	0.17 172	0.18 267	0.13 236	0.13 234	0.17 181	0.17 220	0.31 270	0.29 251

SGM_RVC	0.25 263	0.24 274	0.17 262	0.39 285	0.27 278	0.34 283	0.26 275	0.28 265	0.19 250	0.25 224	0.18 243	0.42 265	0.30 275	0.17 251	0.12 212	0.13 218	0.23 224	0.15 224	0.25 245	0.13 212	0.19 197	0.15 246	0.19 260	0.17 260	0.33 292	0.22 263	0.55 303	0.43 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DCVSM-stereo	0.20 245	0.15 231	0.11 206	0.24 257	0.18 245	0.26 268	0.21 260	0.23 246	0.16 225	0.24 191	0.19 252	0.49 274	0.27 269	0.13 232	0.10 159	0.12 197	0.24 242	0.16 235	0.24 240	0.15 237	0.19 197	0.14 234	0.22 267	0.11 208	0.18 202	0.15 177	0.24 246	0.28 249

PSMNet-ADL	0.18 231	0.13 210	0.13 230	0.16 217	0.14 219	0.17 221	0.16 228	0.20 218	0.21 267	0.27 255	0.19 252	0.29 248	0.25 261	0.18 256	0.14 247	0.14 239	0.23 224	0.14 210	0.22 224	0.14 223	0.19 197	0.11 191	0.10 208	0.11 208	0.20 229	0.15 177	0.23 237	0.19 193

NCC-stereo	0.17 226	0.16 239	0.16 254	0.16 217	0.17 238	0.18 229	0.18 240	0.19 200	0.20 261	0.16 94	0.19 252	0.21 211	0.21 250	0.12 218	0.20 281	0.18 279	0.18 150	0.19 264	0.18 187	0.15 237	0.15 134	0.15 246	0.15 243	0.12 224	0.18 202	0.17 220	0.24 246	0.20 202

Abc-Net	0.17 226	0.16 239	0.16 254	0.16 217	0.17 238	0.18 229	0.18 240	0.19 200	0.20 261	0.16 94	0.19 252	0.21 211	0.21 250	0.12 218	0.20 281	0.18 279	0.18 150	0.19 264	0.18 187	0.15 237	0.15 134	0.15 246	0.15 243	0.12 224	0.18 202	0.17 220	0.24 246	0.20 202
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.21 251	0.18 253	0.17 262	0.18 230	0.19 252	0.20 246	0.16 228	0.29 271	0.25 276	0.24 191	0.19 252	0.36 258	0.21 250	0.12 218	0.16 262	0.16 265	0.25 258	0.18 259	0.37 280	0.19 265	0.24 275	0.18 267	0.17 253	0.15 247	0.24 261	0.20 250	0.25 252	0.29 251

RGC	0.19 237	0.17 247	0.17 262	0.19 237	0.20 257	0.20 246	0.15 223	0.22 238	0.26 281	0.17 104	0.20 257	0.21 211	0.24 258	0.15 246	0.23 285	0.18 279	0.18 150	0.16 235	0.18 187	0.16 249	0.17 172	0.13 227	0.12 229	0.15 247	0.20 229	0.21 255	0.23 237	0.24 229

XQC	0.28 275	0.30 290	0.26 290	0.37 277	0.28 279	0.37 287	0.37 284	0.40 298	0.30 293	0.32 290	0.20 257	0.45 268	0.28 271	0.31 290	0.14 247	0.14 239	0.20 186	0.21 274	0.33 272	0.23 280	0.22 257	0.20 279	0.23 272	0.24 281	0.32 290	0.25 282	0.44 295	0.32 263

PS-NSSS	0.17 226	0.19 256	0.17 262	0.23 251	0.18 245	0.18 229	0.16 228	0.22 238	0.13 203	0.23 174	0.20 257	0.44 267	0.08 153	0.11 199	0.12 212	0.10 108	0.13 82	0.13 185	0.26 250	0.11 172	0.11 67	0.07 81	0.18 255	0.15 247	0.17 181	0.21 255	0.13 123	0.20 202

FBW_ROB	0.26 267	0.26 280	0.25 287	0.37 277	0.25 273	0.32 277	0.20 249	0.21 229	0.18 241	0.27 255	0.20 257	0.45 268	0.31 278	0.26 276	0.20 281	0.20 289	0.27 277	0.17 248	0.51 293	0.14 223	0.21 241	0.14 234	0.16 247	0.28 291	0.21 242	0.19 246	0.33 275	0.55 299

PWC_ROB	0.22 256	0.20 259	0.14 241	0.18 230	0.17 238	0.16 212	0.20 249	0.21 229	0.26 281	0.15 88	0.20 257	0.28 242	0.62 308	0.13 232	0.12 212	0.13 218	0.27 277	0.18 259	0.36 279	0.18 261	0.22 257	0.17 258	0.16 247	0.24 281	0.19 216	0.18 233	0.24 246	0.43 285

DDVS	0.19 237	0.15 231	0.13 230	0.18 230	0.18 245	0.19 240	0.20 249	0.20 218	0.16 225	0.25 224	0.21 262	0.39 264	0.27 269	0.13 232	0.12 212	0.14 239	0.26 266	0.19 264	0.28 260	0.15 237	0.18 185	0.16 254	0.10 208	0.14 243	0.19 216	0.15 177	0.22 235	0.25 235

ACV-stereo	0.25 263	0.15 231	0.13 230	0.22 247	0.17 238	0.28 271	0.24 269	0.21 229	0.20 261	0.24 191	0.21 262	0.28 242	0.36 288	0.18 256	0.13 232	0.12 197	0.34 295	0.20 270	1.12 321	0.25 285	0.26 287	0.17 258	0.29 301	0.18 263	0.19 216	0.16 202	0.25 252	0.29 251

AF-Net	0.15 206	0.13 210	0.13 230	0.14 201	0.18 245	0.15 202	0.14 218	0.17 140	0.16 225	0.17 104	0.21 262	0.18 165	0.12 196	0.10 187	0.17 268	0.16 265	0.13 82	0.14 210	0.15 144	0.11 172	0.11 67	0.10 170	0.13 236	0.10 196	0.14 143	0.15 177	0.20 217	0.14 124

Nwc_Net	0.15 206	0.13 210	0.13 230	0.14 201	0.18 245	0.15 202	0.14 218	0.17 140	0.16 225	0.17 104	0.21 262	0.18 165	0.12 196	0.10 187	0.17 268	0.16 265	0.13 82	0.14 210	0.15 144	0.11 172	0.11 67	0.10 170	0.13 236	0.10 196	0.14 143	0.15 177	0.20 217	0.14 124

SAMSARA	0.48 296	0.23 271	0.39 305	0.23 251	0.23 267	0.22 258	0.22 262	0.44 305	0.38 306	0.31 289	0.21 262	0.30 250	0.47 299	0.17 251	0.32 299	0.34 305	0.25 258	0.32 301	0.46 289	0.32 302	0.47 319	0.52 327	0.15 243	0.33 301	1.39 339	1.54 337	1.41 336	1.46 335

LE_ROB	0.40 291	0.20 259	0.16 254	0.41 287	0.43 296	0.33 282	0.44 294	0.34 285	0.29 291	0.32 290	0.21 262	1.25 318	1.40 333	0.11 199	0.10 159	0.11 153	0.21 201	0.13 185	0.20 206	0.13 212	0.22 257	0.12 210	0.12 229	0.14 243	0.36 298	0.31 300	1.39 335	1.32 333

LALA_ROB	0.22 256	0.25 277	0.16 254	0.19 237	0.17 238	0.22 258	0.16 228	0.17 140	0.19 250	0.24 191	0.21 262	0.64 285	0.15 232	0.13 232	0.23 285	0.17 272	0.27 277	0.22 280	0.22 224	0.18 261	0.20 217	0.20 279	0.14 241	0.15 247	0.20 229	0.22 263	0.35 279	0.25 235

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 263	0.25 277	0.20 275	0.29 272	0.22 263	0.22 258	0.23 266	0.36 289	0.27 286	0.36 302	0.22 269	0.45 268	0.32 281	0.19 261	0.17 268	0.17 272	0.17 131	0.16 235	0.29 262	0.14 223	0.20 217	0.18 267	0.27 296	0.23 273	0.29 280	0.25 282	0.33 275	0.31 259

BEATNet-Init1	0.49 298	0.42 297	0.28 293	0.79 306	0.40 294	0.60 301	0.45 295	0.41 301	0.27 286	0.30 287	0.22 269	0.89 308	0.84 317	0.25 273	0.27 293	0.26 294	0.27 277	0.25 289	0.84 309	0.28 291	0.27 289	0.26 297	0.26 283	0.32 299	0.49 306	0.35 307	2.05 339	0.88 323

ADCPNet	0.22 256	0.17 247	0.16 254	0.20 241	0.19 252	0.20 246	0.18 240	0.27 262	0.23 270	0.26 241	0.22 269	0.26 239	0.28 271	0.15 246	0.16 262	0.17 272	0.24 242	0.17 248	0.32 269	0.23 280	0.24 275	0.19 275	0.17 253	0.21 269	0.25 265	0.22 263	0.27 260	0.33 266

MANE	0.41 292	0.36 292	0.33 301	0.61 299	0.44 297	0.44 295	0.46 296	0.42 302	0.25 276	0.23 174	0.22 269	0.65 287	0.28 271	0.30 288	0.28 295	0.29 304	0.32 290	0.42 313	0.37 280	0.23 280	0.30 296	0.26 297	0.26 283	0.34 303	0.54 311	0.40 311	1.07 331	0.87 321

ETE_ROB	0.22 256	0.23 271	0.15 248	0.20 241	0.16 230	0.19 240	0.17 237	0.18 175	0.19 250	0.22 156	0.22 269	0.65 287	0.16 237	0.14 238	0.14 247	0.14 239	0.30 288	0.19 264	0.24 240	0.19 265	0.21 241	0.18 267	0.16 247	0.15 247	0.22 252	0.28 296	0.41 293	0.26 239

CES	0.11 120	0.06 80	0.06 111	0.06 82	0.08 123	0.07 103	0.05 84	0.35 286	0.05 42	0.15 88	0.23 274	0.13 107	0.04 59	0.08 153	0.08 82	0.10 108	0.19 170	0.08 62	0.14 132	0.08 98	0.28 294	0.08 98	0.07 147	0.04 47	0.14 143	0.11 104	0.13 123	0.16 149

UDG	0.26 267	0.20 259	0.13 230	0.38 282	0.31 287	0.38 289	0.51 300	0.19 200	0.16 225	0.19 129	0.23 274	0.17 149	0.09 165	1.45 310	0.14 247	0.13 218	0.27 277	0.16 235	0.26 250	0.13 212	0.21 241	0.13 227	0.25 278	0.12 224	0.20 229	0.20 250	0.20 217	0.19 193

AnyNet_C32	0.20 245	0.16 239	0.15 248	0.17 225	0.17 238	0.19 240	0.16 228	0.25 256	0.22 268	0.25 224	0.23 274	0.23 227	0.18 243	0.14 238	0.19 278	0.18 279	0.28 284	0.22 280	0.29 262	0.18 261	0.27 289	0.21 284	0.16 247	0.17 260	0.22 252	0.20 250	0.21 231	0.23 225

SQANet	0.45 295	0.54 303	0.14 241	1.41 310	0.51 303	1.23 310	0.83 307	0.30 274	0.24 271	0.34 298	0.24 277	0.64 285	0.19 247	1.12 308	0.17 268	0.14 239	0.24 242	0.20 270	0.40 283	0.22 279	0.16 151	0.14 234	1.58 314	0.17 260	0.20 229	0.16 202	0.26 257	0.39 276

SFCPSM	0.20 245	0.15 231	0.12 221	0.22 247	0.16 230	0.20 246	0.18 240	0.22 238	0.20 261	0.26 241	0.24 277	0.34 255	0.33 284	0.14 238	0.12 212	0.12 197	0.24 242	0.16 235	0.32 269	0.19 265	0.19 197	0.13 227	0.14 241	0.12 224	0.21 242	0.17 220	0.20 217	0.25 235

FADNet	0.16 223	0.15 231	0.10 193	0.20 241	0.10 165	0.19 240	0.13 212	0.20 218	0.13 203	0.22 156	0.24 277	0.17 149	0.14 224	0.12 218	0.17 268	0.16 265	0.16 117	0.14 210	0.23 234	0.20 269	0.16 151	0.12 210	0.11 218	0.11 208	0.21 242	0.18 233	0.16 159	0.15 135

ccs_rob	0.20 245	0.15 231	0.11 206	0.26 262	0.16 230	0.26 268	0.20 249	0.22 238	0.16 225	0.25 224	0.24 277	0.57 283	0.24 258	0.17 251	0.12 212	0.13 218	0.23 224	0.15 224	0.21 217	0.15 237	0.21 241	0.11 191	0.12 229	0.11 208	0.20 229	0.16 202	0.18 193	0.24 229

STStereo	0.37 288	0.44 300	0.31 299	0.75 304	0.49 302	0.57 298	0.43 293	0.35 286	0.30 293	0.34 298	0.24 277	0.85 307	0.53 304	0.19 261	0.14 247	0.16 265	0.25 258	0.16 235	0.45 288	0.16 249	0.23 268	0.19 275	0.20 263	0.23 273	0.49 306	0.37 309	0.75 316	0.54 298

CSAN	0.26 267	0.31 291	0.30 296	0.26 262	0.23 267	0.21 255	0.18 240	0.28 265	0.36 303	0.35 301	0.24 277	0.51 279	0.26 266	0.14 238	0.18 275	0.17 272	0.19 170	0.20 270	0.26 250	0.25 285	0.22 257	0.20 279	0.18 255	0.27 287	0.30 283	0.23 270	0.38 287	0.38 272

DDUNet	0.26 267	0.20 259	0.12 221	0.37 277	0.30 286	0.40 291	0.47 297	0.20 218	0.16 225	0.16 94	0.25 283	0.16 143	0.08 153	1.63 314	0.13 232	0.14 239	0.21 201	0.14 210	0.25 245	0.13 212	0.18 185	0.12 210	0.25 278	0.15 247	0.17 181	0.18 233	0.18 193	0.22 221

FAT-Stereo	0.26 267	0.19 256	0.17 262	0.38 282	0.36 291	0.30 273	0.25 274	0.26 259	0.18 241	0.27 255	0.25 283	0.33 252	0.36 288	0.26 276	0.16 262	0.15 257	0.26 266	0.23 283	0.33 272	0.21 271	0.22 257	0.19 275	0.22 267	0.22 271	0.21 242	0.22 263	0.32 272	0.42 282

ACVNet-4b	0.69 307	0.75 311	0.33 301	1.72 323	0.94 316	1.61 322	1.42 315	0.33 283	0.32 298	0.38 305	0.26 285	1.20 316	0.29 274	2.16 324	0.39 306	0.37 306	0.33 293	0.24 286	0.57 294	0.38 307	0.16 151	0.14 234	2.71 323	0.23 273	0.29 280	0.32 301	0.39 288	0.40 279

STTRV1_RVC		0.26 280	0.22 284	0.35 274	0.28 279	0.32 277	0.29 279	0.36 289	0.33 299	0.27 255	0.26 285	0.42 265	0.41 295	0.47 298	0.32 299	0.18 279	0.59 319	0.20 270		0.30 296	0.59 327	0.22 288		0.43 309	0.25 265	0.54 322	0.34 277	0.64 308

SANet	0.30 279	0.21 264	0.21 281	0.25 260	0.21 260	0.31 275	0.22 262	0.30 274	0.31 296	0.27 255	0.26 285	1.39 320	0.38 292	0.22 269	0.14 247	0.14 239	0.26 266	0.21 274	0.30 266	0.21 271	0.24 275	0.20 279	0.31 303	0.23 273	0.33 292	0.24 276	0.35 279	0.48 291

ADCS	0.28 275	0.22 267	0.21 281	0.26 262	0.24 270	0.25 265	0.23 266	0.36 289	0.30 293	0.23 174	0.27 288	0.46 272	0.35 287	0.20 266	0.19 278	0.18 279	0.32 290	0.24 286	0.48 290	0.28 291	0.36 302	0.28 300	0.19 260	0.23 273	0.31 285	0.25 282	0.30 267	0.41 281

DispFullNet	0.48 296	0.50 301	0.19 272	1.14 307	0.40 294	0.77 306	1.22 312	0.32 279	0.24 271	0.24 191	0.27 288	0.84 305	0.48 301	1.62 313	0.15 257	0.15 257	0.49 311	0.34 306	1.08 319	0.26 287	0.24 275	0.18 267	0.20 263	0.21 269	0.27 271	0.17 220	0.35 279	0.59 305

MeshStereo	0.30 279	0.26 280	0.20 275	0.49 293	0.36 291	0.35 284	0.26 275	0.32 279	0.28 289	0.30 287	0.27 288	0.61 284	0.47 299	0.18 256	0.12 212	0.14 239	0.26 266	0.17 248	0.27 255	0.17 254	0.27 289	0.21 284	0.25 278	0.20 266	0.36 298	0.28 296	0.54 302	0.49 293
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	0.38 289	0.38 295	0.20 275	0.47 291	0.35 289	0.50 297	0.40 292	0.38 294	0.34 301	0.23 174	0.28 291	0.52 281	0.51 302	0.50 299	0.16 262	0.17 272	0.41 305	0.26 290	0.49 292	0.28 291	0.39 305	0.40 318	0.23 272	0.27 287	0.44 304	0.57 325	0.46 297	0.72 313

AnyNet_C01	0.31 282	0.22 267	0.20 275	0.22 247	0.26 276	0.25 265	0.24 269	0.37 292	0.37 304	0.26 241	0.28 291	0.49 274	0.33 284	0.18 256	0.28 295	0.21 290	0.38 303	0.32 301	0.64 297	0.32 302	0.39 305	0.31 307	0.26 283	0.25 285	0.33 292	0.32 301	0.34 277	0.44 288

CC-Net-ROB	0.28 275	0.40 296	0.28 293	0.56 296	0.44 297	0.41 292	0.38 288	0.32 279	0.20 261	0.33 294	0.28 291	0.68 290	0.10 178	0.32 294	0.19 278	0.13 218	0.14 96	0.16 235	0.39 282	0.18 261	0.15 134	0.09 135	0.23 272	0.24 281	0.21 242	0.21 255	0.19 205	0.29 251

ELAS	0.42 293	0.43 298	0.36 303	0.64 300	0.44 297	0.58 300	0.50 298	0.40 298	0.26 281	0.25 224	0.28 291	0.94 311	0.30 275	0.31 290	0.28 295	0.27 300	0.36 299	0.30 298	0.43 286	0.26 287	0.33 297	0.32 308	0.26 283	0.37 305	0.54 311	0.40 311	0.77 319	0.74 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.70 308	0.56 304	0.69 327	0.73 303	0.61 307	0.78 307	0.68 305	0.52 310	0.91 324	0.46 311	0.29 295	3.18 334	0.38 292	0.52 300	0.44 308	0.43 311	0.70 328	0.53 322	0.66 299	0.51 310	0.54 324	0.58 328	0.75 308	0.56 319	0.55 313	0.42 313	0.96 328	0.99 325

MFN_U_SF_RVC	0.31 282	0.29 289	0.21 281	0.33 273	0.28 279	0.31 275	0.29 279	0.37 292	0.24 271	0.46 311	0.30 296	0.50 277	0.32 281	0.25 273	0.27 293	0.24 291	0.18 150	0.23 283	0.58 295	0.28 291	0.24 275	0.27 299	0.22 267	0.27 287	0.31 285	0.25 282	0.37 284	0.50 294

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 286	0.36 292	0.39 305	0.46 290	0.28 279	0.30 273	0.28 278	0.50 307	0.46 311	0.39 308	0.30 296	0.37 260	0.36 288	0.31 290	0.35 303	0.26 294	0.21 201	0.27 292	0.71 302	0.37 306	0.27 289	0.29 301	0.30 302	0.38 307	0.32 290	0.24 276	0.29 265	0.39 276

ELAS_RVC	0.43 294	0.43 298	0.36 303	0.64 300	0.44 297	0.62 303	0.50 298	0.39 296	0.25 276	0.25 224	0.30 296	1.23 317	0.30 275	0.31 290	0.28 295	0.27 300	0.37 301	0.30 298	0.42 284	0.26 287	0.34 299	0.32 308	0.26 283	0.37 305	0.50 308	0.38 310	0.78 320	0.70 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.58 301	0.71 307	0.29 295	1.70 322	0.84 310	1.49 316	1.00 308	0.40 298	0.34 301	0.38 305	0.31 299	0.65 287	0.26 266	1.35 309	0.33 302	0.25 292	0.20 186	0.23 283	0.69 300	0.30 296	0.22 257	0.17 258	2.24 317	0.28 291	0.29 280	0.18 233	0.30 267	0.39 276

G-Net	0.29 278	0.24 274	0.19 272	0.23 251	0.21 260	0.36 285	0.23 266	0.30 274	0.27 286	0.33 294	0.32 300	0.93 310	0.25 261	0.18 256	0.18 275	0.18 279	0.26 266	0.21 274	0.43 286	0.31 299	0.26 287	0.17 258	0.18 255	0.18 263	0.27 271	0.23 270	0.40 292	0.42 282

RainbowNet	0.77 311	0.87 314	0.46 308	1.83 325	0.91 315	1.59 320	1.47 316	0.42 302	0.38 306	0.47 314	0.34 301	0.90 309	0.60 306	1.97 319	0.62 319	0.48 314	0.34 295	0.33 304	0.90 311	0.58 315	0.33 297	0.23 291	2.82 327	0.39 308	0.40 302	0.34 304	0.44 295	0.48 291

LoS	0.15 206	0.10 170	0.08 162	0.10 152	0.11 182	0.09 128	0.07 134	0.50 307	0.05 42	0.32 290	0.36 302	0.36 258	0.06 108	0.09 172	0.09 119	0.10 108	0.20 186	0.09 89	0.14 132	0.11 172	0.21 241	0.09 135	0.07 147	0.07 132	0.17 181	0.11 104	0.20 217	0.21 218
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Ntro	0.63 304	0.72 308	0.30 296	1.78 324	0.84 310	1.55 317	1.09 310	0.48 306	0.37 304	0.38 305	0.38 303	0.72 294	0.26 266	1.51 312	0.35 303	0.27 300	0.22 214	0.24 286	0.69 300	0.31 299	0.22 257	0.17 258	2.49 320	0.30 295	0.31 285	0.22 263	0.37 284	0.42 282

edge stereo	0.31 282	0.23 271	0.20 275	0.41 287	0.35 289	0.42 294	0.39 291	0.38 294	0.22 268	0.23 174	0.38 303	0.69 291	0.33 284	0.30 288	0.15 257	0.16 265	0.31 289	0.21 274	0.42 284	0.21 271	0.23 268	0.17 258	0.25 278	0.22 271	0.27 271	0.23 270	0.39 288	0.55 299

MADNet+	0.55 300	0.36 292	0.63 323	0.56 296	0.52 304	0.45 296	0.38 288	0.63 315	0.52 313	0.53 315	0.41 305	0.81 302	0.67 312	0.33 295	0.57 318	0.49 316	0.56 316	0.50 318	0.82 308	0.52 311	0.47 319	0.43 319	0.51 306	0.47 310	0.82 324	0.70 328	0.58 306	0.72 313

S-Stereo	0.30 279	0.22 267	0.17 262	0.41 287	0.39 293	0.41 292	0.37 284	0.25 256	0.25 276	0.26 241	0.44 306	0.54 282	0.36 288	0.24 271	0.16 262	0.14 239	0.27 277	0.27 292	0.34 275	0.28 291	0.23 268	0.22 288	0.53 307	0.23 273	0.22 252	0.19 246	0.27 260	0.38 272

ACVNet_2	0.83 314	0.92 315	0.56 316	1.99 329	0.99 322	1.84 327	1.55 321	0.68 318	0.40 310	0.53 315	0.47 307	1.02 313	0.67 312	1.93 317	0.51 312	0.45 312	0.38 303	0.33 304	1.01 316	0.42 308	0.34 299	0.24 293	2.58 322	0.53 316	0.60 316	0.26 289	0.52 300	0.55 299

LSM0	3.45 334	0.27 284	0.18 271	0.38 282	0.29 285	0.39 290	0.36 283	0.51 309	0.31 296	0.45 310	0.47 307	0.71 292	0.57 305	0.19 261	23.17 343	59.79 347	0.36 299	0.26 290	1.29 327	0.33 304	0.44 315	0.32 308	0.23 272	0.27 287	0.36 298	0.29 299	0.53 301	0.51 295

TorneroNet-64	1.07 323	1.00 322	0.57 317	1.94 327	0.88 313	1.98 331	2.01 328	0.63 315	0.88 323	0.58 318	0.49 309	1.83 328	1.71 334	2.88 335	0.62 319	0.51 317	0.46 307	0.46 314	1.17 324	0.61 319	0.34 299	0.37 313	3.40 331	0.56 319	0.64 318	0.48 317	0.68 311	1.11 328

ACVNet_1	0.74 309	0.79 313	0.40 307	2.04 330	0.96 317	1.88 328	1.51 317	0.59 314	0.28 289	0.43 309	0.49 309	0.71 292	0.61 307	2.21 326	0.32 299	0.25 292	0.32 290	0.31 300	0.60 296	0.31 299	0.29 295	0.21 284	2.72 324	0.33 301	0.40 302	0.26 289	0.37 284	0.38 272

DGSMNet	0.34 285	0.28 286	0.23 285	0.40 286	0.33 288	0.37 287	0.37 284	0.28 265	0.25 276	0.25 224	0.50 311	0.45 268	0.31 278	0.25 273	0.23 285	0.19 288	0.51 313	0.32 301	0.72 304	0.35 305	0.37 303	0.38 316	0.28 298	0.31 296	0.27 271	0.23 270	0.32 272	0.38 272

TorneroNet	1.08 324	1.09 324	0.66 326	1.94 327	0.96 317	2.16 332	2.02 329	0.65 317	0.91 324	0.67 321	0.56 312	1.67 327	1.15 329	2.94 337	0.65 322	0.52 318	0.48 308	0.51 319	1.12 321	0.65 324	0.39 305	0.43 319	3.52 332	0.57 322	0.68 320	0.48 317	0.84 323	1.01 326

IMH-64-1	0.90 316	0.95 316	0.51 310	1.59 314	0.98 320	1.58 318	1.73 325	0.75 320	0.74 319	0.33 294	0.61 313	0.83 303	0.94 319	2.59 328	0.50 310	0.42 308	0.48 308	0.36 309	0.92 312	0.55 313	0.39 305	0.30 302	3.14 328	0.50 313	0.81 322	0.34 304	0.60 308	0.80 318

IMH-64	0.90 316	0.95 316	0.51 310	1.59 314	0.98 320	1.58 318	1.73 325	0.75 320	0.74 319	0.33 294	0.61 313	0.83 303	0.94 319	2.59 328	0.50 310	0.42 308	0.48 308	0.36 309	0.92 312	0.55 313	0.39 305	0.30 302	3.14 328	0.50 313	0.81 322	0.34 304	0.60 308	0.80 318

IMH	0.93 318	0.98 321	0.53 313	1.61 316	0.97 319	1.64 323	1.76 327	0.75 320	0.77 321	0.34 298	0.61 313	0.96 312	1.05 327	2.67 330	0.54 315	0.46 313	0.49 311	0.38 311	0.94 314	0.60 316	0.39 305	0.30 302	3.14 328	0.53 316	0.82 324	0.45 316	0.65 310	0.79 317

PSMNet_ROB	0.78 312	0.97 319	0.60 321	1.62 320	0.90 314	1.47 315	1.19 311	0.56 312	0.73 318	0.74 323	0.62 316	0.84 305	0.82 315	1.49 311	0.53 313	0.42 308	0.52 314	0.40 312	0.84 309	0.62 320	0.40 311	0.30 302	1.85 315	0.48 311	0.67 319	0.32 301	0.76 317	0.46 290

MonStereo1	0.74 309	0.74 310	0.31 299	1.61 316	1.01 323	1.31 314	1.51 317	0.56 312	0.38 306	0.59 319	0.64 317	1.54 323	0.72 314	1.92 316	0.18 275	0.14 239	0.37 301	0.34 306	0.65 298	0.30 296	0.37 303	0.21 284	2.49 320	0.35 304	0.31 285	0.27 293	0.51 298	0.56 304

MFMNet_re	0.66 305	0.73 309	0.65 324	0.77 305	0.62 308	0.82 308	0.70 306	0.52 310	0.54 314	0.54 317	0.65 318	0.80 301	0.51 302	0.59 305	0.66 323	0.67 326	0.82 331	0.69 331	0.74 305	0.62 320	0.70 331	0.64 331	0.45 304	0.56 319	0.59 315	0.63 326	0.74 314	0.87 321

WAO-8	1.00 320	1.11 325	0.76 329	1.61 316	1.24 325	1.74 325	1.55 321	0.93 327	0.98 329	0.81 326	0.67 319	1.66 324	1.00 323	2.08 321	0.77 325	0.68 327	0.63 321	0.52 320	1.05 317	0.81 330	0.47 319	0.37 313	0.78 309	0.75 329	1.10 334	0.73 329	0.95 326	1.16 330

Venus	1.00 320	1.11 325	0.76 329	1.61 316	1.24 325	1.74 325	1.55 321	0.93 327	0.98 329	0.81 326	0.67 319	1.66 324	1.00 323	2.08 321	0.77 325	0.68 327	0.63 321	0.52 320	1.05 317	0.81 330	0.47 319	0.37 313	0.78 309	0.75 329	1.10 334	0.73 329	0.95 326	1.16 330

WAO-6	0.82 313	0.95 316	0.59 319	1.30 309	1.05 324	1.25 311	1.39 314	0.77 323	0.84 322	0.79 324	0.69 321	0.74 297	1.00 323	1.94 318	0.78 327	0.61 324	0.53 315	0.48 316	0.78 307	0.60 316	0.55 325	0.51 325	0.49 305	0.57 322	0.83 326	0.42 313	0.76 317	0.85 320

AMNet	0.49 298	0.50 301	0.47 309	0.50 294	0.47 301	0.61 302	0.52 301	0.31 278	0.29 291	0.29 285	0.69 321	0.72 294	0.13 209	0.53 301	0.44 308	0.55 319	0.57 317	0.58 327	0.48 290	0.48 309	0.59 327	0.48 324	0.26 283	0.48 311	0.44 304	0.52 319	0.58 306	0.63 307

JetRed	1.62 331	1.82 336	1.71 337	1.58 313	1.50 331	1.97 330	2.21 332	1.51 337	1.47 333	0.82 329	0.74 323	2.63 333	0.43 296	1.73 315	1.48 336	1.54 335	1.67 335	2.94 338	1.42 330	1.08 335	2.30 336	2.07 336	1.99 316	0.97 335	1.16 337	1.70 338	1.57 337	1.60 337

Dean	1.06 322	1.03 323	0.79 331	2.27 332	1.31 327	1.96 329	1.56 324	0.92 326	0.94 327	0.88 330	0.76 324	1.19 315	1.17 330	2.09 323	0.64 321	0.60 323	0.60 320	0.56 324	1.23 326	0.73 328	0.45 316	0.36 312	2.73 325	0.71 325	0.95 330	0.55 323	1.05 330	0.62 306

SGM+DAISY	0.58 301	0.57 305	0.54 314	0.59 298	0.55 306	0.68 305	0.56 303	0.42 302	0.38 306	0.37 303	0.77 325	0.75 298	0.65 310	0.54 303	0.55 316	0.56 320	0.68 324	0.61 329	0.71 302	0.64 322	0.69 330	0.62 330	0.27 296	0.50 313	0.52 309	0.53 321	0.74 314	0.68 310

WAO-7	0.66 305	0.75 311	0.65 324	0.72 302	0.78 309	0.57 298	0.66 304	0.97 330	0.96 328	0.63 320	0.78 326	0.79 300	0.83 316	0.55 304	0.83 328	0.71 330	0.42 306	0.35 308	0.94 314	0.66 325	0.43 313	0.34 311	0.16 247	0.83 332	0.56 314	0.64 327	0.57 305	0.70 311

SPS-STEREO	0.59 303	0.57 305	0.52 312	0.55 295	0.54 305	0.65 304	0.52 301	0.39 296	0.66 316	0.37 303	0.78 326	0.78 299	0.64 309	0.53 301	0.55 316	0.57 322	0.68 324	0.64 330	0.74 305	0.72 327	0.77 333	0.66 332	0.26 283	0.53 316	0.53 310	0.56 324	0.70 313	0.65 309
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWCK	0.88 315	1.24 328	0.61 322	1.53 312	0.85 312	1.21 309	1.03 309	1.08 331	0.72 317	0.70 322	0.83 328	1.48 322	0.87 318	0.69 306	0.40 307	0.41 307	0.73 329	0.47 315	3.04 336	0.67 326	0.56 326	0.43 319	0.94 312	0.74 328	0.72 321	0.36 308	0.69 312	0.73 315

LVE	0.95 319	0.97 319	0.71 328	1.84 326	1.35 328	1.59 320	1.52 319	0.78 324	0.64 315	0.81 326	0.91 329	0.72 294	1.00 323	2.18 325	0.53 313	0.48 314	0.57 317	0.53 322	1.09 320	0.64 322	0.45 316	0.38 316	2.74 326	0.69 324	0.83 326	0.44 315	0.84 323	0.52 297

UNDER WATER	1.40 329	1.42 332	0.86 333	2.83 335	1.92 336	2.74 336	2.57 335	1.28 334	1.01 331	0.88 330	0.97 330	1.88 329	1.26 331	3.09 340	0.83 328	0.62 325	0.66 323	0.56 324	1.20 325	0.60 316	0.42 312	0.47 323	4.04 338	0.98 336	1.08 333	0.99 333	0.87 325	1.67 339

DPSimNet_ROB	1.21 325	1.20 327	1.29 336	1.47 311	1.59 332	1.30 313	1.35 313	0.68 318	1.69 335	1.67 336	1.03 331	1.45 321	0.66 311	2.04 320	1.20 334	0.89 333	1.16 334	0.79 332	1.61 331	1.38 336	1.04 335	1.24 335	0.79 311	0.84 333	0.87 328	1.20 336	1.17 332	1.12 329

KSHMR	1.33 328	1.42 332	1.04 335	2.27 332	1.44 329	2.23 333	2.12 330	1.21 332	1.06 332	1.13 335	1.06 332	1.27 319	0.94 319	2.89 336	1.08 333	0.95 334	0.85 332	0.83 333	1.32 328	0.97 333	0.72 332	0.58 328	3.52 332	1.07 337	0.99 331	0.77 332	1.00 329	1.07 327

notaker	1.27 327	1.41 331	0.58 318	2.37 334	1.48 330	2.34 334	2.27 333	0.94 329	1.62 334	0.79 324	1.07 333	1.66 324	1.08 328	3.06 339	0.94 331	0.69 329	0.68 324	0.49 317	1.62 332	0.84 332	0.53 323	0.45 322	3.70 335	0.80 331	0.61 317	0.52 319	0.80 321	0.92 324

ktn	1.24 326	1.39 330	0.55 315	1.62 320	1.59 332	1.68 324	2.12 330	0.86 325	1.75 336	0.90 332	1.11 334	1.11 314	0.95 322	2.57 327	0.97 332	0.73 331	0.80 330	0.59 328	1.41 329	0.76 329	0.68 329	0.67 333	3.69 334	0.73 326	0.92 329	0.75 331	1.19 333	1.28 332

UNDER WATER-64	1.40 329	1.36 329	0.88 334	2.85 336	1.93 337	2.78 337	2.66 336	1.36 335	0.92 326	1.04 334	1.17 335	1.88 329	1.30 332	3.03 338	0.75 324	0.56 320	0.68 324	0.57 326	1.13 323	0.54 312	0.43 313	0.51 325	4.08 339	0.91 334	1.02 332	1.10 335	0.80 321	1.60 337

HanzoNet	1.74 332	1.62 335	0.80 332	2.26 331	1.70 334	2.72 335	2.54 334	1.25 333	1.85 337	0.92 333	1.28 336	4.37 338	3.81 337	3.36 341	0.88 330	0.78 332	1.06 333	0.94 334	2.54 335	1.03 334	0.89 334	0.88 334	3.79 336	0.73 326	1.12 336	1.00 334	1.29 334	1.57 336

MADNet++	1.86 333	1.58 334	1.74 338	1.27 308	1.74 335	1.26 312	1.53 320	1.62 338	2.07 338	1.84 337	2.22 337	2.60 332	2.72 335	0.75 307	1.39 335	1.54 335	2.01 336	1.47 336	2.12 334	2.13 337	3.35 337	3.26 337	1.23 313	2.21 339	1.21 338	2.25 339	1.76 338	1.32 333

PML	8.20 335	7.62 341	3.39 339	9.64 343	5.14 338	9.56 344	5.20 341	6.48 341	18.29 344	6.44 340	3.30 338	16.82 341	29.20 347	5.41 342	6.10 337	3.93 337	7.39 339	2.64 337	20.47 344	4.70 339	3.50 338	3.87 338	3.98 337	4.21 341	6.16 341	4.40 340	16.76 345	6.85 340

DGTPSM_ROB	8.63 336	3.68 337	8.73 340	2.98 337	5.70 339	3.37 338	4.41 339	3.70 339	9.03 339	3.00 338	6.85 339	3.53 335	10.07 338	2.70 331	10.47 338	10.76 338	3.81 337	12.91 340	4.74 337	10.22 340	5.98 339	13.86 341	4.49 342	8.50 342	10.06 344	27.81 344	11.04 343	30.59 344

DPSMNet_ROB	8.63 336	3.69 338	8.74 341	2.98 337	5.70 339	3.37 338	4.41 339	3.70 339	9.03 339	3.00 338	6.88 340	3.53 335	10.11 339	2.70 331	10.47 338	10.76 338	3.81 337	12.92 341	4.77 338	10.22 340	5.99 340	13.86 341	4.50 343	8.50 342	10.06 344	27.81 344	11.04 343	30.59 344

DPSM_ROB	13.01 340	6.29 339	9.52 342	4.44 339	6.37 341	4.34 340	3.59 337	8.20 342	10.79 341	6.64 341	7.87 341	9.69 339	12.99 341	2.80 333	12.81 340	13.68 340	9.16 341	16.58 343	9.87 339	12.33 342	16.73 343	17.95 344	2.26 318	10.56 344	28.34 346	36.91 346	31.06 346	39.57 346

DPSM	13.01 340	6.29 339	9.52 342	4.44 339	6.37 341	4.34 340	3.59 337	8.20 342	10.79 341	6.64 341	7.87 341	9.69 339	12.99 341	2.80 333	12.81 340	13.68 340	9.16 341	16.58 343	9.87 339	12.33 342	16.73 343	17.95 344	2.26 318	10.56 344	28.34 346	36.91 346	31.06 346	39.57 346

LRCNet_RVC	9.85 338	16.31 344	0.59 319	24.99 345	21.12 346	23.54 346	20.75 344	1.45 336	0.48 312	21.31 346	13.10 343	22.63 345	3.34 336	28.36 347	0.38 305	0.27 300	7.74 340	1.15 335	23.52 345	3.99 338	0.46 318	0.30 302	27.02 345	1.72 338	0.35 296	0.21 255	0.42 294	0.37 271

CasAABBNet	26.14 345	12.60 343	19.00 345	8.89 341	12.76 344	8.55 342	7.26 343	16.43 344	21.86 346	13.67 344	15.79 344	19.63 344	26.13 345	5.53 343	25.80 345	27.48 345	18.01 344	33.35 346	20.00 343	24.70 346	33.62 346	35.57 346	4.48 341	21.32 349	57.07 348	74.41 348	62.39 348	79.48 348

FlowAnything	26.21 346	12.44 342	19.19 346	8.91 342	12.70 343	8.63 343	7.25 342	16.56 345	21.86 346	13.65 343	15.98 345	19.56 343	26.21 346	5.60 344	25.80 345	27.50 346	18.26 345	33.39 347	19.71 342	24.80 347	33.87 347	36.07 347	4.44 340	21.31 348	57.14 349	74.69 349	62.48 349	79.62 349

HaxPig	16.02 342	19.59 345	18.75 344	21.25 344	20.52 345	21.33 345	22.30 345	17.00 346	14.71 343	19.29 345	17.19 346	17.46 342	12.16 340	22.51 345	17.80 342	14.90 342	17.75 343	9.40 339	18.97 341	15.48 344	9.47 341	7.16 339	23.74 344	15.28 346	4.31 340	12.19 343	6.81 340	15.11 343

MEDIAN_ROB	20.47 343	25.88 346	24.03 347	26.51 346	25.55 347	25.88 347	26.99 346	21.23 347	19.72 345	28.73 347	22.19 347	24.61 346	16.74 343	26.47 346	23.75 344	18.44 343	22.03 346	14.75 342	26.69 346	23.31 345	15.11 342	11.56 340	27.65 346	18.39 347	7.22 342	9.33 342	8.28 342	11.75 342

AVERAGE_ROB	24.43 344	29.85 347	27.27 348	31.30 347	29.70 348	30.00 348	31.47 347	26.59 348	24.68 348	34.31 348	27.39 348	31.23 347	21.35 344	30.69 348	28.19 347	24.02 344	26.74 347	21.17 345	30.34 347	27.38 348	20.48 345	16.18 343	32.28 347	24.32 350	8.51 343	7.76 341	7.92 341	8.46 341

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 23	0.03 9

ASD4																								2.43 340

Low-res two-view benchmark