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

MLG-Stereo_test1	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.05 6	0.05 2	0.05 17	0.08 8	0.08 14	0.13 32	0.06 6	0.11 12	0.04 1	0.03 2	0.12 4	0.13 4	0.18 23	0.12 7	0.17 18	0.08 2	0.15 12	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.11 5	0.09 1	0.13 10	0.11 16

MLG-Stereo	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.06 15	0.04 1	0.04 5	0.08 8	0.08 14	0.12 23	0.06 6	0.11 12	0.04 1	0.03 2	0.12 4	0.13 4	0.17 18	0.12 7	0.15 12	0.08 2	0.14 8	0.10 8	0.04 4	0.04 1	0.11 5	0.09 1	0.13 10	0.11 16

MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.06 9	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 2	0.12 35	0.11 22	0.06 6	0.08 4	0.04 1	0.04 10	0.11 1	0.11 1	0.17 18	0.11 4	0.14 7	0.08 2	0.12 3	0.12 16	0.05 14	0.06 8	0.10 2	0.09 1	0.11 7	0.10 8

Pointernet	0.07 1	0.06 4	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 9	0.05 17	0.08 8	0.05 4	0.08 5	0.06 6	0.08 4	0.04 1	0.03 2	0.11 1	0.11 1	0.12 3	0.08 1	0.11 2	0.06 1	0.10 1	0.07 1	0.04 4	0.05 3	0.10 2	0.09 1	0.10 3	0.08 1

111111	0.09 4	0.08 11	0.06 7	0.05 2	0.07 21	0.05 2	0.05 17	0.09 17	0.11 30	0.05 1	0.08 13	0.12 20	0.06 20	0.04 10	0.13 8	0.15 10	0.13 4	0.12 7	0.13 5	0.09 8	0.16 17	0.13 19	0.06 19	0.06 8	0.12 12	0.10 5	0.10 3	0.08 1

MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 11	0.06 7	0.07 15	0.04 2	0.05 2	0.04 5	0.07 2	0.10 21	0.10 15	0.06 6	0.07 2	0.04 1	0.05 18	0.12 4	0.13 4	0.17 18	0.12 7	0.15 12	0.10 15	0.12 3	0.11 11	0.06 19	0.07 18	0.11 5	0.10 5	0.12 8	0.10 8

ProNet	0.09 4	0.09 17	0.09 25	0.07 15	0.05 6	0.09 26	0.08 47	0.08 8	0.04 2	0.06 2	0.17 53	0.06 1	0.04 1	0.05 18	0.14 13	0.14 8	0.15 10	0.13 16	0.13 5	0.09 8	0.14 8	0.08 2	0.08 47	0.07 18	0.11 5	0.10 5	0.10 3	0.08 1

CoSv	0.09 4	0.09 17	0.05 2	0.06 9	0.05 6	0.13 47	0.06 29	0.09 17	0.07 8	0.10 15	0.05 3	0.07 2	0.05 10	0.03 2	0.13 8	0.15 10	0.14 5	0.09 2	0.16 17	0.08 2	0.14 8	0.08 2	0.05 14	0.05 3	0.16 32	0.11 8	0.14 12	0.08 1

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.09 17	0.10 21	0.08 5	0.12 28	0.10 8	0.04 1	0.05 18	0.11 1	0.12 3	0.11 1	0.10 3	0.11 2	0.09 8	0.12 3	0.09 4	0.04 4	0.06 8	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 6

AIO-test1	0.09 4	0.06 4	0.06 7	0.05 2	0.05 6	0.08 20	0.03 1	0.12 31	0.12 35	0.12 23	0.12 28	0.13 24	0.05 10	0.07 34	0.14 13	0.16 15	0.14 5	0.11 4	0.10 1	0.09 8	0.12 3	0.11 11	0.06 19	0.06 8	0.10 2	0.11 8	0.08 2	0.10 8

MLG-Stereo_test2	0.12 25	0.08 11	0.07 14	0.08 18	0.06 15	0.07 15	0.04 5	0.14 35	0.09 18	0.15 38	0.06 6	0.15 31	0.05 10	0.06 27	0.13 8	0.16 15	0.23 39	0.16 30	0.23 39	0.12 24	0.21 34	0.12 16	0.07 34	0.06 8	0.14 20	0.12 11	0.18 33	0.16 34

MM-Stereo_test2	0.10 13	0.09 17	0.07 14	0.08 18	0.07 21	0.05 2	0.04 5	0.09 17	0.09 18	0.13 32	0.07 12	0.08 4	0.05 10	0.06 27	0.14 13	0.15 10	0.18 23	0.15 24	0.15 12	0.12 24	0.17 21	0.16 41	0.07 34	0.07 18	0.11 5	0.12 11	0.12 8	0.11 16

AIO-Stereo	0.10 13	0.11 26	0.09 25	0.10 31	0.08 26	0.10 32	0.05 17	0.08 8	0.06 6	0.08 5	0.10 21	0.10 8	0.06 20	0.06 27	0.14 13	0.16 15	0.14 5	0.14 18	0.15 12	0.12 24	0.17 21	0.14 26	0.05 14	0.08 26	0.11 5	0.12 11	0.14 12	0.09 6

MoCha-V2	0.10 13	0.10 22	0.07 14	0.08 18	0.06 15	0.08 20	0.06 29	0.10 22	0.07 8	0.09 11	0.12 28	0.10 8	0.04 1	0.05 18	0.13 8	0.16 15	0.14 5	0.13 16	0.19 32	0.10 15	0.15 12	0.10 8	0.07 34	0.06 8	0.13 14	0.12 11	0.10 3	0.08 1

OmniDepth	0.09 4	0.09 17	0.07 14	0.09 25	0.05 6	0.09 26	0.04 5	0.07 2	0.08 14	0.07 3	0.05 3	0.23 45	0.05 10	0.04 10	0.12 4	0.13 4	0.11 1	0.11 4	0.12 4	0.08 2	0.11 2	0.11 11	0.04 4	0.05 3	0.14 20	0.13 15	0.18 33	0.11 16

GSStereo	0.12 25	0.12 32	0.10 32	0.09 25	0.10 32	0.10 32	0.08 47	0.08 8	0.08 14	0.12 23	0.09 18	0.13 24	0.06 20	0.03 2	0.16 26	0.17 24	0.20 31	0.14 18	0.18 21	0.11 19	0.21 34	0.13 19	0.06 19	0.07 18	0.13 14	0.13 15	0.16 23	0.13 27

GS-Stereo																							0.06 19	0.07 18	0.13 14	0.13 15	0.16 23	0.13 27

MonStereo	0.11 19	0.10 22	0.10 32	0.09 25	0.10 32	0.07 15	0.06 29	0.10 22	0.10 21	0.10 15	0.12 28	0.12 20	0.08 33	0.06 27	0.14 13	0.16 15	0.16 14	0.12 7	0.15 12	0.10 15	0.14 8	0.11 11	0.05 14	0.05 3	0.17 34	0.13 15	0.16 23	0.16 34

GREAT-IGEV	0.10 13	0.08 11	0.07 14	0.06 9	0.05 6	0.06 9	0.04 5	0.10 22	0.07 8	0.08 5	0.10 21	0.21 41	0.06 20	0.05 18	0.14 13	0.16 15	0.15 10	0.12 7	0.17 18	0.09 8	0.13 7	0.09 4	0.06 19	0.08 26	0.11 5	0.13 15	0.15 17	0.10 8

Occ-G	0.13 29	0.14 39	0.10 32	0.11 37	0.08 26	0.10 32	0.05 17	0.08 8	0.09 18	0.08 5	0.18 60	0.14 29	0.06 20	0.07 34	0.18 39	0.19 35	0.19 27	0.17 34	0.21 35	0.14 36	0.17 21	0.13 19	0.07 34	0.11 43	0.13 14	0.13 15	0.17 28	0.13 27

RSM	0.11 19	0.11 26	0.09 25	0.08 18	0.07 21	0.11 37	0.05 17	0.07 2	0.07 8	0.08 5	0.11 26	0.11 12	0.07 27	0.05 18	0.15 21	0.17 24	0.15 10	0.14 18	0.14 7	0.12 24	0.18 25	0.12 16	0.05 14	0.08 26	0.12 12	0.13 15	0.17 28	0.10 8

LG-Stereo	0.11 19	0.07 7	0.06 7	0.06 9	0.09 30	0.08 20	0.04 5	0.11 27	0.10 21	0.17 40	0.10 21	0.17 35	0.06 20	0.04 10	0.13 8	0.14 8	0.17 18	0.12 7	0.14 7	0.10 15	0.18 25	0.16 41	0.04 4	0.06 8	0.13 14	0.14 22	0.15 17	0.12 22

IGEV-Stereo++	0.11 19	0.11 26	0.07 14	0.10 31	0.10 32	0.07 15	0.05 17	0.11 27	0.11 30	0.10 15	0.10 21	0.11 12	0.08 33	0.05 18	0.14 13	0.15 10	0.15 10	0.14 18	0.14 7	0.11 19	0.15 12	0.18 47	0.06 19	0.06 8	0.13 14	0.14 22	0.14 12	0.13 27

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 8	0.03 1	0.07 3	0.02 1	0.08 4	0.04 1	0.02 1	0.15 21	0.16 15	0.14 5	0.12 7	0.14 7	0.08 2	0.15 12	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 28	0.14 22	0.15 17	0.10 8
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GASTEREO	0.11 19	0.09 17	0.07 14	0.08 18	0.07 21	0.06 9	0.04 5	0.09 17	0.13 41	0.09 11	0.08 13	0.12 20	0.08 33	0.04 10	0.15 21	0.16 15	0.16 14	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.16 17	0.17 43	0.07 34	0.07 18	0.14 20	0.15 25	0.15 17	0.10 8

MSCF	0.11 19	0.08 11	0.07 14	0.08 18	0.06 15	0.06 9	0.04 5	0.08 8	0.13 41	0.09 11	0.08 13	0.11 12	0.08 33	0.04 10	0.15 21	0.16 15	0.16 14	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.16 17	0.15 36	0.06 19	0.07 18	0.14 20	0.15 25	0.14 12	0.10 8

RSM++	0.12 25	0.12 32	0.10 32	0.10 31	0.08 26	0.10 32	0.05 17	0.10 22	0.11 30	0.10 15	0.10 21	0.14 29	0.08 33	0.05 18	0.17 29	0.19 35	0.18 23	0.15 24	0.17 18	0.12 24	0.18 25	0.14 26	0.06 19	0.09 31	0.14 20	0.15 25	0.18 33	0.11 16

anonymousdsp	0.18 42	0.16 48	0.13 51	0.12 43	0.10 32	0.13 47	0.09 52	0.24 52	0.13 41	0.28 60	0.16 49	0.23 45	0.08 33	0.11 58	0.19 45	0.23 56	0.24 40	0.20 44	0.30 54	0.15 48	0.34 77	0.21 60	0.09 54	0.11 43	0.19 39	0.15 25	0.24 53	0.16 34

VIP-Stereo	0.15 37	0.13 35	0.12 50	0.10 31	0.08 26	0.08 20	0.05 17	0.18 42	0.13 41	0.14 36	0.20 77	0.20 40	0.07 27	0.08 40	0.18 39	0.19 35	0.29 57	0.19 40	0.24 41	0.14 36	0.23 42	0.13 19	0.07 34	0.10 37	0.17 34	0.16 29	0.17 28	0.21 49

GEAStereo	0.13 29	0.13 35	0.11 37	0.13 46	0.10 32	0.11 37	0.07 40	0.12 31	0.10 21	0.12 23	0.09 18	0.16 33	0.05 10	0.06 27	0.17 29	0.17 24	0.19 27	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.21 34	0.14 26	0.06 19	0.10 37	0.14 20	0.16 29	0.17 28	0.12 22

gasm-f	0.13 29	0.13 35	0.11 37	0.13 46	0.10 32	0.11 37	0.07 40	0.12 31	0.10 21	0.12 23	0.09 18	0.16 33	0.05 10	0.06 27	0.17 29	0.17 24	0.19 27	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.21 34	0.14 26	0.06 19	0.10 37	0.14 20	0.16 29	0.17 28	0.12 22

AdaDepth	0.13 29	0.11 26	0.08 22	0.09 25	0.11 45	0.09 26	0.06 29	0.11 27	0.12 35	0.10 15	0.12 28	0.13 24	0.07 27	0.05 18	0.17 29	0.19 35	0.20 31	0.17 34	0.18 21	0.11 19	0.17 21	0.14 26	0.06 19	0.09 31	0.15 28	0.16 29	0.20 40	0.17 40

LG-Stereo_L2	0.19 50	0.15 42	0.11 37	0.09 25	0.10 32	0.08 20	0.06 29	0.31 70	0.16 58	0.41 89	0.16 49	0.30 72	0.09 42	0.11 58	0.19 45	0.24 59	0.31 65	0.21 50	0.31 59	0.14 36	0.32 68	0.23 67	0.06 19	0.09 31	0.22 50	0.16 29	0.23 50	0.22 51

LG-Stereo_L1	0.19 50	0.16 48	0.11 37	0.10 31	0.10 32	0.09 26	0.06 29	0.31 70	0.16 58	0.42 100	0.16 49	0.29 65	0.09 42	0.11 58	0.19 45	0.24 59	0.31 65	0.22 52	0.30 54	0.14 36	0.32 68	0.23 67	0.06 19	0.09 31	0.22 50	0.16 29	0.26 57	0.25 60

IGEV-Stereo+	0.19 50	0.12 32	0.11 37	0.11 37	0.11 45	0.09 26	0.06 29	0.28 61	0.17 63	0.47 142	0.18 60	0.25 53	0.10 45	0.12 62	0.18 39	0.23 56	0.30 61	0.24 65	0.32 64	0.18 65	0.31 63	0.33 129	0.08 47	0.10 37	0.22 50	0.16 29	0.22 42	0.19 42

RAFT + AFF	0.18 42	0.18 58	0.11 37	0.16 63	0.10 32	0.14 54	0.09 52	0.25 53	0.15 52	0.33 66	0.16 49	0.31 75	0.11 52	0.07 34	0.18 39	0.19 35	0.33 69	0.16 30	0.31 59	0.16 57	0.31 63	0.14 26	0.07 34	0.11 43	0.21 45	0.16 29	0.14 12	0.13 27

TDLM	0.16 39	0.19 62	0.14 59	0.15 55	0.17 75	0.15 59	0.11 77	0.16 38	0.14 47	0.12 23	0.22 88	0.17 35	0.14 68	0.10 50	0.17 29	0.18 32	0.21 35	0.20 44	0.18 21	0.14 36	0.19 30	0.13 19	0.11 67	0.15 67	0.17 34	0.16 29	0.18 33	0.18 41

MLG-Stereo_test3	0.16 39	0.11 26	0.10 32	0.11 37	0.11 45	0.10 32	0.08 47	0.16 38	0.11 30	0.19 45	0.14 40	0.29 65	0.07 27	0.10 50	0.17 29	0.18 32	0.26 46	0.19 40	0.35 77	0.13 34	0.24 45	0.17 43	0.07 34	0.11 43	0.15 28	0.17 38	0.21 41	0.19 42

AIO_rvc	0.18 42	0.18 58	0.11 37	0.15 55	0.14 59	0.12 43	0.09 52	0.27 58	0.16 58	0.26 54	0.12 28	0.23 45	0.08 33	0.13 68	0.17 29	0.19 35	0.25 42	0.17 34	0.28 50	0.14 36	0.32 68	0.26 78	0.07 34	0.11 43	0.20 41	0.17 38	0.19 38	0.16 34

RAStereo	0.13 29	0.10 22	0.08 22	0.06 9	0.05 6	0.07 15	0.05 17	0.11 27	0.07 8	0.28 60	0.08 13	0.17 35	0.07 27	0.04 10	0.17 29	0.17 24	0.21 35	0.18 38	0.22 36	0.11 19	0.22 40	0.11 11	0.04 4	0.07 18	0.19 39	0.17 38	0.16 23	0.16 34

U	0.10 13	0.07 7	0.06 7	0.04 1	0.04 2	0.06 9	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 11	0.03 2	0.12 20	0.05 10	0.03 2	0.16 26	0.18 32	0.19 27	0.14 18	0.18 21	0.11 19	0.21 34	0.13 19	0.03 1	0.06 8	0.18 37	0.17 38	0.16 23	0.12 22

AEACV	0.13 29	0.17 55	0.09 25	0.12 43	0.11 45	0.09 26	0.05 17	0.10 22	0.06 6	0.12 23	0.11 26	0.11 12	0.06 20	0.08 40	0.17 29	0.17 24	0.22 37	0.17 34	0.24 41	0.12 24	0.19 30	0.13 19	0.06 19	0.09 31	0.15 28	0.17 38	0.15 17	0.13 27

HUF	0.21 61	0.21 83	0.14 59	0.17 66	0.18 89	0.15 59	0.09 52	0.35 82	0.15 52	0.36 73	0.15 45	0.23 45	0.15 81	0.14 75	0.19 45	0.21 48	0.28 51	0.19 40	0.34 70	0.17 59	0.36 93	0.28 91	0.11 67	0.14 60	0.22 50	0.18 43	0.27 60	0.20 46

GIP-stereo	0.12 25	0.11 26	0.08 22	0.09 25	0.06 15	0.07 15	0.05 17	0.07 2	0.07 8	0.12 23	0.08 13	0.10 8	0.05 10	0.11 58	0.16 26	0.17 24	0.18 23	0.16 30	0.19 32	0.13 34	0.19 30	0.15 36	0.04 4	0.09 31	0.14 20	0.18 43	0.19 38	0.12 22

DEFOM-Stereo	0.15 37	0.13 35	0.09 25	0.14 51	0.10 32	0.14 54	0.06 29	0.14 35	0.12 35	0.12 23	0.19 73	0.15 31	0.07 27	0.08 40	0.17 29	0.19 35	0.25 42	0.20 44	0.24 41	0.14 36	0.22 40	0.14 26	0.08 47	0.08 26	0.18 37	0.18 43	0.25 55	0.20 46

CroCo-Stereo Lap2	0.10 13	0.07 7	0.06 7	0.06 9	0.06 15	0.06 9	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 36	0.05 3	0.11 12	0.05 10	0.03 2	0.14 13	0.17 24	0.16 14	0.14 18	0.19 32	0.09 8	0.18 25	0.10 8	0.03 1	0.06 8	0.16 32	0.18 43	0.15 17	0.11 16

LG-G_1	0.18 42	0.16 48	0.11 37	0.17 66	0.15 63	0.17 74	0.10 68	0.20 46	0.10 21	0.18 41	0.14 40	0.27 56	0.10 45	0.13 68	0.19 45	0.19 35	0.28 51	0.23 59	0.36 82	0.17 59	0.26 50	0.20 54	0.08 47	0.11 43	0.21 45	0.19 47	0.27 60	0.28 70

LG-G	0.18 42	0.16 48	0.11 37	0.17 66	0.15 63	0.17 74	0.10 68	0.20 46	0.10 21	0.18 41	0.14 40	0.27 56	0.10 45	0.13 68	0.19 45	0.19 35	0.28 51	0.23 59	0.36 82	0.17 59	0.26 50	0.20 54	0.08 47	0.11 43	0.21 45	0.19 47	0.27 60	0.28 70

LGtest1	0.18 42	0.14 39	0.13 51	0.13 46	0.13 55	0.11 37	0.07 40	0.20 46	0.15 52	0.18 41	0.17 53	0.21 41	0.10 45	0.10 50	0.20 52	0.21 48	0.30 61	0.23 59	0.34 70	0.18 65	0.30 58	0.22 64	0.10 59	0.12 50	0.21 45	0.19 47	0.27 60	0.25 60

CVANet_RVC	0.22 66	0.29 144	0.21 122	0.29 145	0.22 122	0.25 124	0.15 112	0.27 58	0.16 58	0.24 52	0.34 131	0.23 45	0.19 111	0.14 75	0.20 52	0.22 53	0.25 42	0.24 65	0.24 41	0.17 59	0.24 45	0.17 43	0.13 91	0.18 99	0.23 57	0.19 47	0.22 42	0.23 56

delet	0.17 41	0.16 48	0.16 78	0.20 93	0.14 59	0.19 86	0.12 83	0.15 37	0.13 41	0.19 45	0.17 53	0.19 39	0.11 52	0.15 82	0.20 52	0.19 35	0.22 37	0.20 44	0.18 21	0.18 65	0.21 34	0.14 26	0.11 67	0.13 56	0.20 41	0.20 51	0.18 33	0.22 51

DFGA-Net	0.19 50	0.20 69	0.11 37	0.16 63	0.11 45	0.13 47	0.11 77	0.28 61	0.14 47	0.26 54	0.17 53	0.25 53	0.12 60	0.10 50	0.21 61	0.25 68	0.28 51	0.22 52	0.29 51	0.15 48	0.24 45	0.20 54	0.10 59	0.14 60	0.22 50	0.21 52	0.23 50	0.22 51

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 66	0.15 42	0.13 51	0.17 66	0.13 55	0.14 54	0.06 29	0.38 95	0.19 74	0.47 142	0.17 53	0.24 50	0.11 52	0.12 62	0.20 52	0.27 83	0.37 86	0.26 74	0.35 77	0.19 72	0.37 102	0.34 137	0.10 59	0.10 37	0.24 63	0.21 52	0.31 68	0.22 51

MIM_Stereo	0.22 66	0.17 55	0.16 78	0.19 84	0.15 63	0.20 91	0.10 68	0.28 61	0.13 41	0.43 109	0.19 73	0.31 75	0.10 45	0.12 62	0.21 61	0.28 87	0.36 84	0.26 74	0.34 70	0.20 81	0.35 84	0.24 72	0.08 47	0.16 77	0.24 63	0.21 52	0.32 75	0.23 56

AASNet	0.20 55	0.22 90	0.15 71	0.21 97	0.18 89	0.24 115	0.17 127	0.23 50	0.14 47	0.22 49	0.26 108	0.21 41	0.13 62	0.16 93	0.20 52	0.22 53	0.28 51	0.23 59	0.24 41	0.19 72	0.23 42	0.19 49	0.12 74	0.16 77	0.23 57	0.21 52	0.22 42	0.19 42

RAFT	0.13 29	0.08 11	0.09 25	0.11 37	0.05 6	0.15 59	0.04 5	0.18 42	0.10 21	0.10 15	0.13 36	0.13 24	0.08 33	0.03 2	0.15 21	0.15 10	0.17 18	0.12 7	0.18 21	0.09 8	0.15 12	0.14 26	0.04 4	0.08 26	0.22 50	0.21 52	0.23 50	0.20 46

iRaftStereo_RVC	0.18 42	0.15 42	0.11 37	0.10 31	0.10 32	0.12 43	0.06 29	0.26 55	0.11 30	0.27 57	0.25 106	0.24 50	0.11 52	0.09 47	0.18 39	0.20 46	0.29 57	0.22 52	0.26 47	0.15 48	0.30 58	0.23 67	0.08 47	0.12 50	0.21 45	0.21 52	0.27 60	0.19 42

GANet	0.22 66	0.20 69	0.20 113	0.22 103	0.23 127	0.24 115	0.19 142	0.31 70	0.17 63	0.24 52	0.21 83	0.29 65	0.14 68	0.14 75	0.21 61	0.24 59	0.29 57	0.31 119	0.24 41	0.15 48	0.24 45	0.19 49	0.16 133	0.17 88	0.23 57	0.21 52	0.26 57	0.24 58

AIO_test	0.20 55	0.19 62	0.13 51	0.21 97	0.17 75	0.12 43	0.10 68	0.28 61	0.20 87	0.27 57	0.15 45	0.27 56	0.11 52	0.14 75	0.18 39	0.21 48	0.25 42	0.18 38	0.29 51	0.14 36	0.35 84	0.32 123	0.09 54	0.12 50	0.25 69	0.22 59	0.22 42	0.15 33

StereoVision	0.14 36	0.10 22	0.09 25	0.07 15	0.10 32	0.11 37	0.07 40	0.13 34	0.17 63	0.13 32	0.12 28	0.11 12	0.08 33	0.04 10	0.20 52	0.21 48	0.20 31	0.16 30	0.18 21	0.14 36	0.16 17	0.14 26	0.04 4	0.10 37	0.23 57	0.22 59	0.25 55	0.25 60

YMNet	0.22 66	0.21 83	0.17 89	0.21 97	0.17 75	0.20 91	0.17 127	0.26 55	0.24 127	0.18 41	0.15 45	0.31 75	0.17 96	0.21 150	0.24 71	0.24 59	0.26 46	0.22 52	0.30 54	0.15 48	0.26 50	0.22 64	0.14 102	0.14 60	0.26 73	0.23 61	0.27 60	0.26 64

MIF-Stereo (partial)	0.21 61	0.16 48	0.15 71	0.13 46	0.12 52	0.16 71	0.08 47	0.28 61	0.19 74	0.30 64	0.18 60	0.21 41	0.12 60	0.10 50	0.24 71	0.26 75	0.35 75	0.27 83	0.30 54	0.17 59	0.30 58	0.20 54	0.10 59	0.16 77	0.27 77	0.23 61	0.27 60	0.27 67

MMNet	0.20 55	0.20 69	0.17 89	0.21 97	0.17 75	0.20 91	0.14 102	0.23 50	0.16 58	0.19 45	0.20 77	0.27 56	0.11 52	0.22 162	0.21 61	0.21 48	0.27 49	0.24 65	0.29 51	0.18 65	0.23 42	0.15 36	0.12 74	0.15 67	0.23 57	0.23 61	0.22 42	0.25 60

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 74	0.21 83	0.13 51	0.15 55	0.14 59	0.13 47	0.08 47	0.38 95	0.17 63	0.48 148	0.20 77	0.29 65	0.13 62	0.13 68	0.25 81	0.25 68	0.38 93	0.26 74	0.36 82	0.19 72	0.37 102	0.26 78	0.10 59	0.13 56	0.23 57	0.24 64	0.32 75	0.41 124

MGS-Stereo	0.24 74	0.23 94	0.16 78	0.16 63	0.14 59	0.14 54	0.10 68	0.34 80	0.14 47	0.28 60	0.20 77	0.24 50	0.13 62	0.17 101	0.25 81	0.26 75	0.40 104	0.34 141	0.39 96	0.25 109	0.36 93	0.25 75	0.14 102	0.17 88	0.26 73	0.24 64	0.35 88	0.34 93

HCRNet	0.24 74	0.30 151	0.15 71	0.34 171	0.15 63	0.25 124	0.15 112	0.30 68	0.14 47	0.69 277	0.32 123	0.39 102	0.14 68	0.17 101	0.20 52	0.20 46	0.30 61	0.22 52	0.33 68	0.15 48	0.24 45	0.15 36	0.16 133	0.12 50	0.20 41	0.24 64	0.24 53	0.22 51

ARAFT	0.24 74	0.20 69	0.15 71	0.20 93	0.16 70	0.20 91	0.10 68	0.32 73	0.19 74	0.45 121	0.24 92	0.34 88	0.13 62	0.10 50	0.24 71	0.25 68	0.41 116	0.34 141	0.34 70	0.16 57	0.35 84	0.21 60	0.11 67	0.13 56	0.29 89	0.24 64	0.32 75	0.29 74

S2M2_XL	0.27 86	0.20 69	0.20 113	0.15 55	0.16 70	0.19 86	0.18 136	0.48 149	0.21 99	0.43 109	0.21 83	0.43 115	0.14 68	0.17 101	0.26 91	0.26 75	0.47 165	0.23 59	0.35 77	0.21 85	0.40 123	0.24 72	0.16 133	0.18 99	0.29 89	0.25 68	0.33 83	0.38 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.21 61	0.17 55	0.14 59	0.14 51	0.11 45	0.16 71	0.09 52	0.30 68	0.12 35	0.41 89	0.14 40	0.26 55	0.10 45	0.07 34	0.24 71	0.26 75	0.35 75	0.28 88	0.34 70	0.17 59	0.26 50	0.21 60	0.09 54	0.15 67	0.25 69	0.25 68	0.27 60	0.34 93

anonymousdsp2	0.26 83	0.28 131	0.18 100	0.19 84	0.16 70	0.21 98	0.14 102	0.37 89	0.19 74	0.38 83	0.22 88	0.36 96	0.16 86	0.14 75	0.22 66	0.26 75	0.36 84	0.25 71	0.56 169	0.21 85	0.37 102	0.31 112	0.13 91	0.18 99	0.31 98	0.25 68	0.38 108	0.29 74

CIPLG	0.29 92	0.26 119	0.17 89	0.22 103	0.17 75	0.24 115	0.14 102	0.50 165	0.17 63	0.46 134	0.37 145	0.45 126	0.22 135	0.25 194	0.30 119	0.30 118	0.43 131	0.29 97	0.39 96	0.28 139	0.40 123	0.28 91	0.13 91	0.18 99	0.31 98	0.25 68	0.32 75	0.29 74

SGD-Stereo	0.20 55	0.15 42	0.11 37	0.13 46	0.12 52	0.18 80	0.06 29	0.19 45	0.20 87	0.22 49	0.12 28	0.35 93	0.15 81	0.08 40	0.25 81	0.28 87	0.37 86	0.20 44	0.37 86	0.15 48	0.32 68	0.18 47	0.12 74	0.14 60	0.22 50	0.26 72	0.31 68	0.28 70

RAFT_CTSACE	0.21 61	0.15 42	0.13 51	0.11 37	0.11 45	0.19 86	0.13 92	0.27 58	0.15 52	0.48 148	0.13 36	0.33 84	0.25 157	0.12 62	0.21 61	0.22 53	0.29 57	0.20 44	0.27 48	0.14 36	0.30 58	0.31 112	0.07 34	0.13 56	0.25 69	0.26 72	0.31 68	0.21 49

test_5	0.20 55	0.18 58	0.14 59	0.17 66	0.10 32	0.15 59	0.11 77	0.25 53	0.15 52	0.29 63	0.13 36	0.29 65	0.30 185	0.07 34	0.20 52	0.24 59	0.26 46	0.22 52	0.23 39	0.14 36	0.26 50	0.23 67	0.07 34	0.17 88	0.25 69	0.26 72	0.31 68	0.26 64

IPLGR_C	0.29 92	0.26 119	0.17 89	0.22 103	0.17 75	0.24 115	0.14 102	0.50 165	0.17 63	0.46 134	0.37 145	0.45 126	0.24 148	0.25 194	0.30 119	0.30 118	0.43 131	0.30 114	0.39 96	0.28 139	0.40 123	0.28 91	0.13 91	0.17 88	0.31 98	0.26 72	0.32 75	0.30 79

ACRE	0.29 92	0.26 119	0.17 89	0.22 103	0.17 75	0.24 115	0.14 102	0.50 165	0.17 63	0.46 134	0.37 145	0.45 126	0.23 142	0.25 194	0.30 119	0.30 118	0.43 131	0.29 97	0.39 96	0.29 149	0.40 123	0.27 84	0.13 91	0.18 99	0.30 94	0.26 72	0.32 75	0.29 74

AANet_RVC	0.20 55	0.19 62	0.18 100	0.14 51	0.17 75	0.12 43	0.12 83	0.18 42	0.19 74	0.15 38	0.21 83	0.18 38	0.15 81	0.13 68	0.26 91	0.23 56	0.24 40	0.26 74	0.22 36	0.22 91	0.20 33	0.19 49	0.16 133	0.16 77	0.26 73	0.26 72	0.26 57	0.34 93

GCAP-BAT	0.52 216	0.20 69	0.14 59	0.17 66	0.19 98	0.15 59	0.09 52	0.42 106	0.21 99	0.50 161	0.18 60	0.51 151	0.14 68	0.15 82	0.26 91	0.28 87	6.97 332	0.29 97	0.45 128	0.26 120	0.44 162	0.35 139	0.14 102	0.15 67	0.27 77	0.27 78	0.35 88	0.37 100

test_for_model	0.52 216	0.20 69	0.14 59	0.17 66	0.19 98	0.15 59	0.09 52	0.42 106	0.21 99	0.50 161	0.18 60	0.51 151	0.14 68	0.15 82	0.26 91	0.28 87	6.97 332	0.29 97	0.45 128	0.26 120	0.44 162	0.35 139	0.14 102	0.15 67	0.27 77	0.27 78	0.35 88	0.37 100

testlalala2	0.52 216	0.20 69	0.14 59	0.17 66	0.19 98	0.15 59	0.09 52	0.42 106	0.21 99	0.50 161	0.18 60	0.51 151	0.14 68	0.15 82	0.26 91	0.28 87	6.97 332	0.29 97	0.45 128	0.26 120	0.44 162	0.35 139	0.14 102	0.15 67	0.27 77	0.27 78	0.35 88	0.37 100

CASnet	0.30 100	0.26 119	0.18 100	0.22 103	0.20 107	0.27 133	0.12 83	0.48 149	0.24 127	0.54 205	0.35 136	0.55 174	0.21 123	0.19 124	0.27 101	0.25 68	0.37 86	0.23 59	0.54 162	0.20 81	0.42 141	0.31 112	0.15 123	0.18 99	0.30 94	0.27 78	0.40 115	0.42 128
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.52 216	0.20 69	0.14 59	0.17 66	0.19 98	0.15 59	0.09 52	0.42 106	0.21 99	0.50 161	0.18 60	0.51 151	0.14 68	0.15 82	0.26 91	0.28 87	6.97 332	0.29 97	0.45 128	0.26 120	0.44 162	0.35 139	0.14 102	0.15 67	0.27 77	0.27 78	0.35 88	0.37 100

testlalala_base	0.52 216	0.20 69	0.14 59	0.17 66	0.19 98	0.15 59	0.09 52	0.42 106	0.21 99	0.50 161	0.18 60	0.51 151	0.14 68	0.15 82	0.26 91	0.28 87	6.97 332	0.29 97	0.45 128	0.26 120	0.44 162	0.35 139	0.14 102	0.15 67	0.27 77	0.27 78	0.35 88	0.37 100

GCAP-Stereo	0.52 216	0.20 69	0.14 59	0.17 66	0.19 98	0.15 59	0.09 52	0.42 106	0.21 99	0.50 161	0.18 60	0.51 151	0.14 68	0.15 82	0.26 91	0.28 87	6.97 332	0.29 97	0.45 128	0.26 120	0.44 162	0.35 139	0.14 102	0.15 67	0.27 77	0.27 78	0.35 88	0.37 100

LL-Strereo2	0.24 74	0.18 58	0.14 59	0.17 66	0.15 63	0.13 47	0.09 52	0.36 84	0.21 99	0.51 177	0.18 60	0.33 84	0.17 96	0.10 50	0.25 81	0.28 87	0.39 99	0.27 83	0.45 128	0.22 91	0.33 74	0.20 54	0.12 74	0.14 60	0.24 63	0.27 78	0.33 83	0.26 64

RAFT+CT+SA	0.23 72	0.20 69	0.16 78	0.19 84	0.13 55	0.15 59	0.12 83	0.33 77	0.19 74	0.44 116	0.14 40	0.34 88	0.29 181	0.09 47	0.23 67	0.29 105	0.27 49	0.22 52	0.31 59	0.19 72	0.31 63	0.35 139	0.07 34	0.17 88	0.29 89	0.27 78	0.31 68	0.28 70

test-3	0.33 126	0.25 107	0.20 113	0.25 119	0.25 139	0.24 115	0.15 112	0.50 165	0.21 99	0.51 177	0.24 92	0.63 213	0.24 148	0.17 101	0.34 156	0.29 105	0.45 149	0.31 119	0.84 216	0.30 154	0.41 133	0.42 178	0.12 74	0.20 122	0.31 98	0.27 78	0.41 122	0.38 110

test_1	0.33 126	0.25 107	0.20 113	0.25 119	0.25 139	0.24 115	0.15 112	0.50 165	0.21 99	0.51 177	0.24 92	0.64 215	0.24 148	0.16 93	0.34 156	0.29 105	0.45 149	0.31 119	0.85 218	0.30 154	0.41 133	0.42 178	0.12 74	0.20 122	0.31 98	0.27 78	0.41 122	0.38 110

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 79	0.24 101	0.21 122	0.17 66	0.15 63	0.18 80	0.10 68	0.47 143	0.19 74	0.43 109	0.22 88	0.39 102	0.13 62	0.10 50	0.23 67	0.25 68	0.32 68	0.21 50	0.39 96	0.18 65	0.34 77	0.23 67	0.12 74	0.17 88	0.35 114	0.27 78	0.34 85	0.33 90

FINET	0.31 109	0.30 151	0.31 183	0.34 171	0.24 134	0.27 133	0.29 184	0.36 84	0.28 174	0.39 85	0.26 108	0.37 97	0.23 142	0.22 162	0.43 199	0.35 169	0.37 86	0.28 88	0.46 139	0.25 109	0.35 84	0.28 91	0.24 195	0.24 158	0.35 114	0.27 78	0.39 112	0.32 89

DMCA	0.23 72	0.19 62	0.21 122	0.18 81	0.19 98	0.17 74	0.18 136	0.29 67	0.23 120	0.23 51	0.28 114	0.29 65	0.17 96	0.19 124	0.25 81	0.25 68	0.30 61	0.29 97	0.27 48	0.20 81	0.31 63	0.20 54	0.19 169	0.18 99	0.24 63	0.27 78	0.22 42	0.27 67

GLC_STEREO	0.36 142	0.31 159	0.29 169	0.31 152	0.27 156	0.30 142	0.23 163	0.49 156	0.22 114	0.54 205	0.43 188	0.48 139	0.21 123	0.22 162	0.29 115	0.31 133	0.54 224	0.33 133	0.47 143	0.30 154	0.60 250	0.46 203	0.18 162	0.24 158	0.39 135	0.28 92	0.57 198	0.42 128

AFF-stereo	0.22 66	0.22 90	0.18 100	0.15 55	0.13 55	0.20 91	0.09 52	0.38 95	0.19 74	0.42 100	0.20 77	0.30 72	0.11 52	0.08 40	0.19 45	0.24 59	0.28 51	0.19 40	0.35 77	0.15 48	0.29 56	0.19 49	0.09 54	0.12 50	0.27 77	0.28 92	0.32 75	0.24 58

HITNet	0.28 88	0.27 125	0.21 122	0.22 103	0.21 113	0.22 104	0.15 112	0.41 104	0.22 114	0.50 161	0.35 136	0.44 121	0.21 123	0.17 101	0.26 91	0.24 59	0.33 69	0.31 119	0.31 59	0.19 72	0.32 68	0.28 91	0.16 133	0.18 99	0.31 98	0.28 92	0.44 135	0.42 128
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
iinet-f	0.34 132	0.26 119	0.24 148	0.24 115	0.18 89	0.35 171	0.16 122	0.33 77	0.21 99	0.42 100	0.73 262	0.44 121	0.35 205	0.18 111	0.30 119	0.34 162	0.43 131	0.28 88	0.86 220	0.33 171	0.40 123	0.26 78	0.17 147	0.18 99	0.39 135	0.29 95	0.46 137	0.39 119

raft+_RVC	0.25 79	0.22 90	0.17 89	0.19 84	0.18 89	0.18 80	0.13 92	0.38 95	0.19 74	0.46 134	0.30 119	0.34 88	0.16 86	0.13 68	0.25 81	0.26 75	0.33 69	0.27 83	0.37 86	0.19 72	0.36 93	0.26 78	0.10 59	0.15 67	0.30 94	0.29 95	0.36 103	0.30 79

UPFNet	0.28 88	0.25 107	0.26 162	0.26 129	0.23 127	0.30 142	0.21 148	0.34 80	0.25 138	0.35 72	0.32 123	0.33 84	0.21 123	0.23 180	0.31 129	0.28 87	0.37 86	0.31 119	0.37 86	0.23 97	0.27 55	0.24 72	0.18 162	0.20 122	0.28 87	0.29 95	0.32 75	0.29 74

DMCA-RVC	0.31 109	0.25 107	0.28 166	0.25 119	0.27 156	0.24 115	0.25 171	0.36 84	0.31 192	0.33 66	0.38 152	0.54 168	0.24 148	0.20 135	0.40 181	0.35 169	0.35 75	0.34 141	0.35 77	0.29 149	0.37 102	0.33 129	0.22 184	0.24 158	0.29 89	0.29 95	0.36 103	0.41 124

S2M2_L	0.31 109	0.28 131	0.29 169	0.21 97	0.22 122	0.30 142	0.19 142	0.44 117	0.20 87	0.52 186	0.17 53	0.37 97	0.13 62	0.27 204	0.33 145	0.31 133	0.49 182	0.28 88	0.41 113	0.28 139	0.43 153	0.28 91	0.22 184	0.22 136	0.32 105	0.30 99	0.46 137	0.50 157
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4D-IteraStereo	0.28 88	0.20 69	0.18 100	0.26 129	0.16 70	0.17 74	0.11 77	0.46 133	0.24 127	0.53 195	0.27 113	0.41 112	0.17 96	0.13 68	0.27 101	0.29 105	0.41 116	0.34 141	0.42 118	0.26 120	0.43 153	0.32 123	0.11 67	0.16 77	0.29 89	0.30 99	0.40 115	0.30 79

AnonymousM	0.28 88	0.19 62	0.14 59	0.18 81	0.17 75	0.15 59	0.11 77	0.42 106	0.17 63	0.47 142	0.28 114	0.35 93	0.11 52	0.15 82	0.27 101	0.31 133	0.45 149	0.28 88	0.39 96	0.19 72	0.44 162	0.26 78	0.14 102	0.16 77	0.24 63	0.30 99	0.48 146	0.67 209

RALAANet	0.29 92	0.31 159	0.23 141	0.22 103	0.21 113	0.23 110	0.16 122	0.38 95	0.19 74	0.33 66	0.38 152	0.35 93	0.18 104	0.15 82	0.33 145	0.29 105	0.38 93	0.37 173	0.48 145	0.27 133	0.36 93	0.29 100	0.15 123	0.20 122	0.34 107	0.30 99	0.35 88	0.35 96

GMStereo	0.32 116	0.32 171	0.20 113	0.27 135	0.25 139	0.31 148	0.24 168	0.48 149	0.25 138	0.37 78	0.30 119	0.54 168	0.27 174	0.19 124	0.30 119	0.30 118	0.45 149	0.29 97	0.56 169	0.32 165	0.39 119	0.25 75	0.18 162	0.22 136	0.39 135	0.30 99	0.47 142	0.33 90
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DDF-Stereo	0.57 233	0.28 131	0.16 78	2.12 296	0.35 197	3.65 324	0.55 251	0.55 209	0.22 114	0.52 186	0.33 126	0.84 240	0.31 191	0.21 150	0.28 110	0.32 146	0.49 182	0.33 133	0.73 199	0.28 139	0.53 214	0.44 189	0.16 133	0.19 115	0.35 114	0.31 104	0.48 146	0.49 155

zero-FE	3.48 314	0.27 125	0.16 78	17.31 341	0.30 178	65.22 348	0.79 277	0.55 209	0.23 120	0.51 177	0.40 165	1.20 263	0.36 209	0.21 150	0.29 115	0.32 146	0.50 196	0.34 141	1.61 265	0.28 139	0.58 242	0.44 189	0.16 133	0.19 115	0.34 107	0.31 104	0.49 158	0.51 160

MaDis-Stereo	0.19 50	0.14 39	0.13 51	0.08 18	0.07 21	0.08 20	0.07 40	0.17 41	0.12 35	0.26 54	0.13 36	0.28 63	0.09 42	0.06 27	0.20 52	0.24 59	0.31 65	0.26 74	0.32 64	0.15 48	0.31 63	0.19 49	0.07 34	0.12 50	0.28 87	0.31 104	0.31 68	0.37 100

EGLCR-Stereo	0.32 116	0.28 131	0.18 100	0.24 115	0.25 139	0.33 159	0.11 77	0.48 149	0.20 87	0.49 156	0.19 73	0.49 143	0.15 81	0.17 101	0.24 71	0.28 87	0.45 149	0.31 119	0.45 128	0.25 109	0.49 193	0.41 172	0.14 102	0.18 99	0.34 107	0.31 104	0.74 245	0.57 183

IER	0.29 92	0.24 101	0.24 148	0.24 115	0.21 113	0.25 124	0.17 127	0.35 82	0.21 99	0.36 73	0.45 192	0.51 151	0.20 116	0.24 186	0.32 140	0.29 105	0.38 93	0.31 119	0.33 68	0.23 97	0.33 74	0.27 84	0.20 180	0.19 115	0.30 94	0.32 108	0.35 88	0.39 119

dd	0.38 146	0.40 212	0.21 122	0.82 265	0.25 139	0.53 232	0.24 168	0.46 133	0.19 74	0.47 142	0.24 92	0.66 217	0.21 123	0.20 135	0.38 174	0.34 162	0.57 236	0.30 114	0.75 203	0.28 139	0.40 123	0.31 112	0.17 147	0.24 158	0.44 161	0.32 108	0.51 173	0.40 122

CREStereo++_RVC	0.32 116	0.25 107	0.18 100	0.23 113	0.25 139	0.22 104	0.15 112	0.45 124	0.26 153	0.48 148	0.28 114	0.48 139	0.44 231	0.18 111	0.26 91	0.30 118	0.47 165	0.25 71	0.38 91	0.23 97	0.41 133	0.30 103	0.13 91	0.24 158	0.40 141	0.32 108	0.51 173	0.52 165
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
TANstereo	0.40 157	0.25 107	0.18 100	0.29 145	0.27 156	0.33 159	0.17 127	0.37 89	0.20 87	0.45 121	0.21 83	0.31 75	0.26 161	0.22 162	0.61 252	0.56 265	0.51 202	0.68 286	0.97 236	0.74 279	0.43 153	0.35 139	0.85 294	0.22 136	0.27 77	0.32 108	0.49 158	0.38 110

XX-TBD	0.40 157	0.25 107	0.18 100	0.29 145	0.27 156	0.33 159	0.17 127	0.37 89	0.20 87	0.45 121	0.21 83	0.31 75	0.26 161	0.22 162	0.61 252	0.56 265	0.51 202	0.68 286	0.97 236	0.74 279	0.43 153	0.35 139	0.85 294	0.22 136	0.27 77	0.32 108	0.49 158	0.38 110

DN-CSS_ROB	0.36 142	0.31 159	0.30 173	0.31 152	0.30 178	0.25 124	0.17 127	0.51 178	0.25 138	0.51 177	0.56 231	0.56 180	0.36 209	0.18 111	0.31 129	0.28 87	0.41 116	0.31 119	0.81 212	0.27 133	0.37 102	0.25 75	0.22 184	0.32 211	0.37 122	0.32 108	0.41 122	0.38 110

CES	0.33 126	0.19 62	0.19 111	0.19 84	0.21 113	0.20 91	0.09 52	0.85 277	0.18 71	0.42 100	0.55 228	0.49 143	0.16 86	0.20 135	0.31 129	0.37 182	0.47 165	0.28 88	0.41 113	0.24 106	0.66 267	0.35 139	0.17 147	0.18 99	0.42 152	0.33 114	0.42 129	0.50 157

TestStereo1	0.26 83	0.24 101	0.15 71	0.17 66	0.17 75	0.17 74	0.13 92	0.32 73	0.24 127	0.43 109	0.18 60	0.27 56	0.33 198	0.08 40	0.25 81	0.30 118	0.35 75	0.24 65	0.32 64	0.19 72	0.36 93	0.40 167	0.12 74	0.17 88	0.34 107	0.33 114	0.39 112	0.31 82

TESTraft	0.25 79	0.21 83	0.15 71	0.15 55	0.16 70	0.14 54	0.13 92	0.28 61	0.26 153	0.41 89	0.19 73	0.27 56	0.30 185	0.07 34	0.24 71	0.31 133	0.34 72	0.24 65	0.30 54	0.18 65	0.35 84	0.39 160	0.09 54	0.17 88	0.34 107	0.33 114	0.35 88	0.31 82

SA-5K	0.26 83	0.24 101	0.15 71	0.17 66	0.17 75	0.17 74	0.13 92	0.32 73	0.24 127	0.43 109	0.18 60	0.27 56	0.33 198	0.08 40	0.25 81	0.30 118	0.35 75	0.24 65	0.32 64	0.19 72	0.36 93	0.40 167	0.12 74	0.17 88	0.34 107	0.33 114	0.39 112	0.31 82

test_4	0.25 79	0.19 62	0.17 89	0.14 51	0.15 63	0.11 37	0.07 40	0.38 95	0.20 87	0.53 195	0.18 60	0.34 88	0.16 86	0.15 82	0.24 71	0.27 83	0.35 75	0.25 71	0.31 59	0.21 85	0.38 113	0.31 112	0.10 59	0.17 88	0.31 98	0.33 114	0.34 85	0.36 97

rafts_anoy	0.29 92	0.30 151	0.23 141	0.22 103	0.24 134	0.23 110	0.14 102	0.44 117	0.18 71	0.44 116	0.34 131	0.40 108	0.16 86	0.14 75	0.33 145	0.30 118	0.40 104	0.37 173	0.40 106	0.25 109	0.38 113	0.29 100	0.12 74	0.20 122	0.38 127	0.33 114	0.35 88	0.41 124

TestStereo	0.35 137	0.33 181	0.28 166	0.33 163	0.23 127	0.34 169	0.22 153	0.54 201	0.24 127	0.64 265	0.28 114	0.53 165	0.21 123	0.18 111	0.30 119	0.25 68	0.44 142	0.27 83	0.58 177	0.27 133	0.52 208	0.32 123	0.18 162	0.26 181	0.41 147	0.33 114	0.50 167	0.43 131

RALCasStereoNet	0.30 100	0.31 159	0.21 122	0.28 141	0.23 127	0.22 104	0.15 112	0.45 124	0.19 74	0.48 148	0.30 119	0.44 121	0.19 111	0.14 75	0.33 145	0.30 118	0.44 142	0.38 180	0.39 96	0.25 109	0.41 133	0.26 78	0.13 91	0.21 132	0.40 141	0.33 114	0.35 88	0.38 110

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 154	0.26 119	0.16 78	0.37 182	0.51 240	0.62 246	0.37 202	0.49 156	0.20 87	0.61 256	0.24 92	0.67 220	0.16 86	0.18 111	0.24 71	0.31 133	0.47 165	0.34 141	0.53 159	0.26 120	0.44 162	0.41 172	0.12 74	0.19 115	0.43 158	0.34 122	0.57 198	1.07 255

LoS_RVC	0.29 92	0.25 107	0.22 135	0.15 55	0.19 98	0.18 80	0.12 83	0.37 89	0.21 99	0.42 100	0.38 152	0.32 80	0.20 116	0.18 111	0.31 129	0.27 83	0.34 72	0.28 88	0.43 120	0.21 85	0.42 141	0.33 129	0.15 123	0.23 146	0.48 178	0.34 122	0.41 122	0.46 138

tt_ll	0.29 92	0.25 107	0.22 135	0.15 55	0.19 98	0.18 80	0.12 83	0.37 89	0.21 99	0.42 100	0.38 152	0.32 80	0.20 116	0.18 111	0.31 129	0.27 83	0.34 72	0.28 88	0.43 120	0.21 85	0.42 141	0.33 129	0.15 123	0.23 146	0.48 178	0.34 122	0.41 122	0.46 138

CREStereo	0.32 116	0.27 125	0.22 135	0.25 119	0.20 107	0.22 104	0.12 83	0.49 156	0.20 87	0.50 161	0.24 92	0.54 168	0.22 135	0.20 135	0.29 115	0.33 153	0.49 182	0.26 74	0.41 113	0.22 91	0.46 178	0.30 103	0.15 123	0.21 132	0.39 135	0.34 122	0.48 146	0.52 165
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
BEATNet_4x	0.35 137	0.29 144	0.24 148	0.27 135	0.26 149	0.26 130	0.22 153	0.45 124	0.28 174	0.57 243	0.33 126	0.49 143	0.28 176	0.19 124	0.35 165	0.33 153	0.40 104	0.40 199	0.39 96	0.25 109	0.46 178	0.47 211	0.21 182	0.25 171	0.36 119	0.34 122	0.51 173	0.48 152

RASNet	0.31 109	0.32 171	0.30 173	0.27 135	0.24 134	0.26 130	0.20 147	0.46 133	0.26 153	0.41 89	0.33 126	0.40 108	0.25 157	0.20 135	0.25 81	0.28 87	0.38 93	0.30 114	0.34 70	0.21 85	0.40 123	0.29 100	0.14 102	0.30 196	0.33 106	0.34 122	0.49 158	0.47 146

trnet	0.31 109	0.28 131	0.22 135	0.25 119	0.20 107	0.21 98	0.12 83	0.49 156	0.20 87	0.52 186	0.24 92	0.55 174	0.22 135	0.20 135	0.28 110	0.32 146	0.48 174	0.26 74	0.41 113	0.22 91	0.45 174	0.30 103	0.14 102	0.21 132	0.38 127	0.35 128	0.49 158	0.53 169

UniTT-Stereo	0.21 61	0.15 42	0.11 37	0.12 43	0.09 30	0.13 47	0.07 40	0.22 49	0.15 52	0.37 78	0.17 53	0.28 63	0.17 96	0.12 62	0.23 67	0.24 59	0.35 75	0.26 74	0.38 91	0.18 65	0.30 58	0.17 43	0.11 67	0.14 60	0.26 73	0.35 128	0.22 42	0.27 67

GES	0.40 157	0.37 193	0.25 156	0.31 152	0.30 178	0.41 196	0.26 174	0.46 133	0.28 174	0.49 156	0.40 165	0.43 115	0.26 161	0.30 214	0.45 206	0.40 199	0.53 215	0.43 215	0.97 236	0.42 209	0.50 200	0.41 172	0.23 191	0.30 196	0.38 127	0.35 128	0.47 142	0.49 155

APVNet	0.42 174	0.37 193	0.30 173	0.36 178	0.39 210	0.47 213	0.36 201	0.51 178	0.32 195	0.36 73	0.52 220	0.41 112	0.24 148	0.30 214	0.45 206	0.48 238	0.55 227	0.48 235	0.63 186	0.45 226	0.45 174	0.35 139	0.26 202	0.36 222	0.47 168	0.35 128	0.60 210	0.45 136

DSFCA	0.33 126	0.39 209	0.32 190	0.31 152	0.27 156	0.35 171	0.25 171	0.36 84	0.29 182	0.32 65	0.42 178	0.38 100	0.22 135	0.19 124	0.32 140	0.31 133	0.38 93	0.36 162	0.46 139	0.26 120	0.37 102	0.37 153	0.23 191	0.24 158	0.38 127	0.35 128	0.34 85	0.43 131

CAS	0.27 86	0.21 83	0.17 89	0.21 97	0.17 75	0.18 80	0.09 52	0.33 77	0.20 87	0.33 66	0.38 152	0.29 65	0.19 111	0.17 101	0.28 110	0.26 75	0.37 86	0.26 74	0.38 91	0.20 81	0.29 56	0.27 84	0.16 133	0.18 99	0.36 119	0.36 133	0.40 115	0.55 175

IPLG	0.30 100	0.28 131	0.24 148	0.22 103	0.20 107	0.25 124	0.15 112	0.45 124	0.19 74	0.45 121	0.28 114	0.45 126	0.18 104	0.23 180	0.33 145	0.29 105	0.43 131	0.35 157	0.40 106	0.28 139	0.35 84	0.44 189	0.12 74	0.20 122	0.35 114	0.36 133	0.37 105	0.37 100

NVstereo2D	0.41 170	0.37 193	0.31 183	0.45 209	0.38 206	0.56 237	0.56 253	0.45 124	0.29 182	0.41 89	0.42 178	0.44 121	0.23 142	0.59 278	0.51 230	0.41 208	0.48 174	0.43 215	0.40 106	0.32 165	0.37 102	0.28 91	0.45 261	0.30 196	0.52 196	0.36 133	0.40 115	0.44 133

iResNetv2_ROB	0.37 144	0.30 151	0.23 141	0.34 171	0.29 172	0.38 181	0.22 153	0.46 133	0.25 138	0.46 134	0.56 231	0.56 180	0.41 228	0.22 162	0.30 119	0.29 105	0.40 104	0.34 141	0.66 192	0.31 161	0.40 123	0.32 123	0.23 191	0.30 196	0.44 161	0.36 133	0.50 167	0.46 138

DISCO	0.32 116	0.30 151	0.23 141	0.31 152	0.28 168	0.33 159	0.30 189	0.32 73	0.29 182	0.40 87	0.41 169	0.32 80	0.20 116	0.23 180	0.32 140	0.29 105	0.42 124	0.32 129	0.46 139	0.29 149	0.36 93	0.31 112	0.19 169	0.24 158	0.37 122	0.36 133	0.41 122	0.38 110

castereo++	0.31 109	0.23 94	0.18 100	0.32 159	0.17 75	0.16 71	0.13 92	0.50 165	0.25 138	0.55 222	0.24 92	0.59 201	0.16 86	0.16 93	0.25 81	0.29 105	0.46 160	0.30 114	0.45 128	0.25 109	0.47 184	0.41 172	0.13 91	0.22 136	0.35 114	0.37 138	0.49 158	0.36 97

UNet	0.32 116	0.28 131	0.27 163	0.29 145	0.27 156	0.31 148	0.21 148	0.41 104	0.26 153	0.41 89	0.37 145	0.39 102	0.28 176	0.25 194	0.31 129	0.30 118	0.43 131	0.35 157	0.39 96	0.26 120	0.33 74	0.32 123	0.19 169	0.26 181	0.34 107	0.37 138	0.37 105	0.41 124

PMTNet	0.33 126	0.28 131	0.20 113	0.26 129	0.22 122	0.20 91	0.19 142	0.45 124	0.21 99	0.50 161	0.24 92	0.52 160	0.15 81	0.18 111	0.31 129	0.33 153	0.47 165	0.28 88	0.55 164	0.25 109	0.46 178	0.27 84	0.16 133	0.16 77	0.46 166	0.37 138	0.48 146	0.64 201

coex_refinement	0.33 126	0.31 159	0.23 141	0.26 129	0.25 139	0.31 148	0.17 127	0.45 124	0.34 206	0.41 89	0.42 178	0.39 102	0.20 116	0.21 150	0.34 156	0.34 162	0.39 99	0.34 141	0.38 91	0.22 91	0.34 77	0.30 103	0.19 169	0.23 146	0.38 127	0.38 141	0.43 132	0.64 201

SA	0.30 100	0.27 125	0.17 89	0.18 81	0.17 75	0.24 115	0.10 68	0.47 143	0.26 153	0.54 205	0.20 77	0.46 133	0.14 68	0.12 62	0.30 119	0.30 118	0.41 116	0.30 114	0.40 106	0.23 97	0.37 102	0.37 153	0.10 59	0.20 122	0.41 147	0.38 141	0.49 158	0.37 100

GMOStereo	0.30 100	0.23 94	0.16 78	0.19 84	0.18 89	0.21 98	0.13 92	0.46 133	0.25 138	0.56 232	0.24 92	0.43 115	0.26 161	0.16 93	0.27 101	0.28 87	0.40 104	0.29 97	0.44 123	0.23 97	0.42 141	0.45 196	0.12 74	0.16 77	0.42 152	0.38 141	0.48 146	0.31 82

error version	0.30 100	0.23 94	0.16 78	0.19 84	0.18 89	0.21 98	0.13 92	0.46 133	0.25 138	0.56 232	0.24 92	0.43 115	0.26 161	0.16 93	0.27 101	0.28 87	0.40 104	0.29 97	0.44 123	0.23 97	0.42 141	0.45 196	0.12 74	0.16 77	0.42 152	0.38 141	0.48 146	0.31 82

test-v	0.30 100	0.23 94	0.16 78	0.19 84	0.18 89	0.21 98	0.13 92	0.46 133	0.25 138	0.56 232	0.24 92	0.43 115	0.26 161	0.16 93	0.27 101	0.28 87	0.40 104	0.29 97	0.44 123	0.23 97	0.42 141	0.45 196	0.12 74	0.16 77	0.42 152	0.38 141	0.48 146	0.31 82

test_3	0.35 137	0.25 107	0.20 113	0.25 119	0.25 139	0.23 110	0.15 112	0.51 178	0.23 120	0.54 205	0.24 92	0.67 220	0.28 176	0.17 101	0.34 156	0.31 133	0.45 149	0.33 133	0.86 220	0.32 165	0.44 162	0.50 229	0.11 67	0.22 136	0.38 127	0.38 141	0.41 122	0.37 100

test-2	0.30 100	0.23 94	0.16 78	0.19 84	0.18 89	0.21 98	0.13 92	0.46 133	0.25 138	0.56 232	0.24 92	0.43 115	0.26 161	0.16 93	0.27 101	0.28 87	0.40 104	0.29 97	0.44 123	0.23 97	0.42 141	0.45 196	0.12 74	0.16 77	0.42 152	0.38 141	0.48 146	0.31 82

LMCR-Stereo	0.37 144	0.31 159	0.23 141	0.25 119	0.25 139	0.33 159	0.19 142	0.44 117	0.27 163	0.45 121	0.35 136	0.51 151	0.34 200	0.21 150	0.35 165	0.35 169	0.50 196	0.38 180	0.74 201	0.41 203	0.46 178	0.44 189	0.20 180	0.23 146	0.40 141	0.38 141	0.51 173	0.51 160

raftrobust	0.31 109	0.25 107	0.21 122	0.22 103	0.21 113	0.19 86	0.14 102	0.49 156	0.18 71	0.54 205	0.34 131	0.44 121	0.18 104	0.16 93	0.35 165	0.31 133	0.42 124	0.32 129	0.42 118	0.29 149	0.41 133	0.31 112	0.14 102	0.17 88	0.41 147	0.38 141	0.38 108	0.38 110

HGLStereo	0.32 116	0.32 171	0.25 156	0.27 135	0.27 156	0.28 138	0.17 127	0.39 101	0.23 120	0.40 87	0.56 231	0.33 84	0.19 111	0.24 186	0.30 119	0.34 162	0.44 142	0.39 191	0.41 113	0.28 139	0.39 119	0.32 123	0.18 162	0.25 171	0.40 141	0.38 141	0.35 88	0.33 90

castereo	0.32 116	0.23 94	0.18 100	0.26 129	0.20 107	0.22 104	0.14 102	0.48 149	0.25 138	0.54 205	0.30 119	0.52 160	0.16 86	0.15 82	0.27 101	0.31 133	0.48 174	0.29 97	0.52 153	0.26 120	0.48 188	0.39 160	0.14 102	0.18 99	0.40 141	0.39 151	0.38 108	0.44 133

dad	0.61 237	0.45 225	0.30 173	1.01 279	0.46 228	0.63 247	1.26 294	1.15 294	0.27 163	0.79 290	0.32 123	0.76 235	0.53 243	0.21 150	0.42 197	0.36 176	0.66 254	0.34 141	1.27 256	0.31 161	0.56 230	0.30 103	0.22 184	0.36 222	0.59 222	0.39 151	1.70 305	0.97 248

CFNet	0.34 132	0.31 159	0.25 156	0.38 187	0.32 186	0.30 142	0.23 163	0.46 133	0.26 153	0.41 89	0.36 142	0.58 193	0.30 185	0.24 186	0.28 110	0.26 75	0.39 99	0.34 141	0.37 86	0.26 120	0.35 84	0.22 64	0.17 147	0.24 158	0.47 168	0.39 151	0.46 137	0.51 160

iResNet_ROB	0.35 137	0.30 151	0.27 163	0.32 159	0.21 113	0.33 159	0.22 153	0.45 124	0.27 163	0.45 121	0.42 178	0.38 100	0.48 235	0.19 124	0.28 110	0.29 105	0.45 149	0.36 162	0.55 164	0.24 106	0.37 102	0.27 84	0.19 169	0.25 171	0.44 161	0.39 151	0.47 142	0.47 146

ADLNet	0.34 132	0.39 209	0.25 156	0.33 163	0.29 172	0.36 175	0.32 192	0.42 106	0.25 138	0.37 78	0.38 152	0.60 206	0.28 176	0.50 265	0.31 129	0.30 118	0.40 104	0.31 119	0.38 91	0.28 139	0.34 77	0.28 91	0.28 212	0.19 115	0.36 119	0.40 155	0.35 88	0.36 97

G2L-Stereo	0.32 116	0.29 144	0.21 122	0.25 119	0.27 156	0.27 133	0.18 136	0.43 116	0.25 138	0.44 116	0.45 192	0.40 108	0.30 185	0.21 150	0.29 115	0.31 133	0.42 124	0.32 129	0.34 70	0.24 106	0.35 84	0.30 103	0.21 182	0.20 122	0.37 122	0.41 156	0.42 129	0.39 119

Sa-1000	0.32 116	0.29 144	0.17 89	0.20 93	0.20 107	0.23 110	0.10 68	0.49 156	0.28 174	0.55 222	0.26 108	0.46 133	0.17 96	0.20 135	0.31 129	0.31 133	0.45 149	0.33 133	0.50 148	0.22 91	0.41 133	0.43 185	0.14 102	0.20 122	0.42 152	0.41 156	0.51 173	0.40 122

UDGNet	0.49 204	0.45 225	0.30 173	1.05 280	0.79 276	0.91 273	0.70 268	0.47 143	0.30 187	0.45 121	0.46 198	0.45 126	0.16 86	1.01 301	0.30 119	0.30 118	0.45 149	0.39 191	0.50 148	0.32 165	0.49 193	0.36 151	0.57 275	0.23 146	0.54 202	0.42 158	0.43 132	0.47 146

FADNet-RVC-Resample	0.40 157	0.31 159	0.32 190	0.36 178	0.29 172	0.33 159	0.27 176	0.53 198	0.32 195	0.57 243	0.37 145	0.53 165	0.34 200	0.30 214	0.41 189	0.31 133	0.41 116	0.42 213	0.55 164	0.43 215	0.39 119	0.46 203	0.25 198	0.43 245	0.44 161	0.42 158	0.37 105	0.53 169

AF-Net	0.40 157	0.36 187	0.35 203	0.39 192	0.44 219	0.43 203	0.38 206	0.44 117	0.43 227	0.37 78	0.49 205	0.58 193	0.32 195	0.31 220	0.41 189	0.36 176	0.35 75	0.36 162	0.45 128	0.30 154	0.34 77	0.30 103	0.33 223	0.30 196	0.38 127	0.42 158	0.59 204	0.47 146

Nwc_Net	0.40 157	0.36 187	0.35 203	0.39 192	0.44 219	0.43 203	0.38 206	0.44 117	0.43 227	0.37 78	0.49 205	0.58 193	0.32 195	0.31 220	0.41 189	0.36 176	0.35 75	0.36 162	0.45 128	0.30 154	0.34 77	0.30 103	0.33 223	0.30 196	0.38 127	0.42 158	0.59 204	0.47 146

Reg-Stereo(zero)	0.38 146	0.29 144	0.31 183	0.30 150	0.21 113	0.31 148	0.22 153	0.54 201	0.26 153	0.53 195	0.61 245	0.55 174	0.23 142	0.21 150	0.24 71	0.34 162	0.43 131	0.33 133	0.79 206	0.25 109	0.42 141	0.42 178	0.16 133	0.24 158	0.39 135	0.43 162	0.53 186	0.63 197

HI	0.38 146	0.29 144	0.31 183	0.30 150	0.21 113	0.31 148	0.22 153	0.54 201	0.26 153	0.53 195	0.61 245	0.55 174	0.23 142	0.21 150	0.24 71	0.34 162	0.43 131	0.33 133	0.79 206	0.25 109	0.42 141	0.42 178	0.16 133	0.24 158	0.39 135	0.43 162	0.53 186	0.63 197

PDISCO_ROB	0.34 132	0.31 159	0.32 190	0.28 141	0.24 134	0.30 142	0.21 148	0.36 84	0.24 127	0.27 57	0.35 136	0.32 80	0.24 148	0.18 111	0.36 169	0.40 199	0.40 104	0.51 250	0.36 82	0.31 161	0.44 162	0.40 167	0.17 147	0.25 171	0.41 147	0.43 162	0.62 214	0.46 138

raft_robust	0.34 132	0.27 125	0.19 111	0.29 145	0.22 122	0.22 104	0.16 122	0.52 192	0.28 174	0.64 265	0.25 106	0.48 139	0.26 161	0.18 111	0.32 140	0.33 153	0.44 142	0.34 141	0.52 153	0.28 139	0.44 162	0.47 211	0.12 74	0.21 132	0.44 161	0.44 165	0.49 158	0.46 138

sCroCo_RVC	0.40 157	0.30 151	0.24 148	0.24 115	0.22 122	0.29 140	0.18 136	0.50 165	0.32 195	0.44 116	0.33 126	0.37 97	0.37 217	0.17 101	0.45 206	0.60 276	0.55 227	0.47 234	0.64 191	0.39 196	0.68 272	0.62 266	0.22 184	0.31 205	0.48 178	0.44 165	0.58 201	0.48 152

EAI-Stereo	0.43 179	0.30 151	0.21 122	0.36 178	0.30 178	0.44 205	0.39 211	0.57 223	0.28 174	0.51 177	0.34 131	0.58 193	0.18 104	0.19 124	0.48 220	0.47 232	0.49 182	0.36 162	0.97 236	0.46 231	0.47 184	0.46 203	0.14 102	0.23 146	0.55 209	0.44 165	0.65 221	0.71 215

RP	0.43 179	0.45 225	0.48 235	0.48 218	0.43 217	0.46 208	0.47 223	0.47 143	0.45 233	0.34 70	0.61 245	0.57 188	0.42 229	0.33 227	0.40 181	0.35 169	0.43 131	0.35 157	0.49 147	0.34 174	0.38 113	0.37 153	0.29 218	0.35 218	0.49 184	0.44 165	0.53 186	0.58 184

STTStereo	0.39 154	0.42 217	0.43 223	0.37 182	0.43 217	0.34 169	0.49 236	0.37 89	0.33 202	0.38 83	0.43 188	0.51 151	0.30 185	0.38 242	0.47 215	0.32 146	0.41 116	0.40 199	0.40 106	0.29 149	0.36 93	0.28 91	0.22 184	0.28 188	0.40 141	0.45 169	0.40 115	0.62 192

AE-Stereo	0.38 146	0.32 171	0.23 141	0.34 171	0.25 139	0.29 140	0.16 122	0.49 156	0.24 127	0.55 222	0.22 88	0.67 220	0.23 142	0.19 124	0.33 145	0.35 169	0.52 210	0.41 207	0.59 180	0.37 184	0.50 200	0.50 229	0.14 102	0.30 196	0.51 193	0.46 170	0.55 193	0.48 152

CFNet_pseudo	0.38 146	0.32 171	0.34 199	0.41 201	0.33 191	0.38 181	0.28 179	0.51 178	0.29 182	0.54 205	0.52 220	0.46 133	0.42 229	0.24 186	0.41 189	0.33 153	0.39 99	0.36 162	0.46 139	0.25 109	0.38 113	0.31 112	0.19 169	0.26 181	0.43 158	0.46 170	0.52 183	0.55 175

MSMDNet	0.42 174	0.32 171	0.21 122	0.27 135	0.26 149	0.37 177	0.23 163	0.51 178	0.25 138	0.52 186	0.42 178	0.54 168	0.21 123	0.20 135	0.39 176	0.52 257	0.51 202	0.38 180	1.02 242	0.59 262	0.54 222	0.53 245	0.17 147	0.23 146	0.53 199	0.46 170	0.59 204	0.63 197

LoS	0.41 170	0.33 181	0.21 122	0.28 141	0.31 182	0.27 133	0.16 122	1.20 296	0.22 114	0.76 286	0.69 258	0.57 188	0.27 174	0.20 135	0.31 129	0.39 193	0.46 160	0.29 97	0.52 153	0.26 120	0.52 208	0.37 153	0.17 147	0.18 99	0.59 222	0.47 173	0.48 146	0.58 184
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR	0.38 146	0.41 214	0.25 156	0.35 177	0.32 186	0.28 138	0.18 136	0.50 165	0.27 163	0.48 148	0.48 203	0.52 160	0.25 157	0.22 162	0.37 171	0.31 133	0.42 124	0.39 191	0.63 186	0.38 191	0.40 123	0.48 216	0.14 102	0.22 136	0.48 178	0.47 173	0.48 146	0.46 138

GEStereo_RVC	0.47 198	0.41 214	0.31 183	0.39 192	0.37 204	0.42 198	0.33 194	0.52 192	0.32 195	0.50 161	0.41 169	0.59 201	0.38 222	0.27 204	0.54 238	0.50 246	0.60 240	0.56 267	0.90 224	0.46 231	0.55 226	0.47 211	0.24 195	0.38 230	0.49 184	0.47 173	0.50 167	0.80 229

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 146	0.38 202	0.38 208	0.34 171	0.47 229	0.32 155	0.52 243	0.40 102	0.44 230	0.41 89	0.41 169	0.56 180	0.26 161	0.41 250	0.43 199	0.30 118	0.39 99	0.33 133	0.40 106	0.27 133	0.34 77	0.27 84	0.22 184	0.24 158	0.37 122	0.47 173	0.40 115	0.44 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.45 188	0.52 244	0.38 208	0.68 248	0.40 213	0.56 237	0.44 221	0.57 223	0.31 192	0.58 246	0.35 136	1.11 256	0.31 191	0.28 208	0.40 181	0.30 118	0.40 104	0.36 162	0.71 196	0.32 165	0.32 68	0.21 60	0.26 202	0.29 192	0.47 168	0.47 173	0.47 142	0.62 192

CFNet_RVC	0.38 146	0.40 212	0.33 193	0.38 187	0.35 197	0.38 181	0.25 171	0.44 117	0.28 174	0.45 121	0.49 205	0.46 133	0.26 161	0.24 186	0.40 181	0.33 153	0.43 131	0.36 162	0.44 123	0.31 161	0.43 153	0.31 112	0.19 169	0.26 181	0.49 184	0.49 178	0.50 167	0.52 165

UCFNet_RVC	0.42 174	0.52 244	0.34 199	0.47 215	0.42 215	0.42 198	0.30 189	0.49 156	0.32 195	0.51 177	0.48 203	0.68 225	0.36 209	0.26 201	0.40 181	0.32 146	0.41 116	0.38 180	0.48 145	0.30 154	0.45 174	0.31 112	0.28 212	0.30 196	0.61 231	0.49 178	0.48 146	0.61 190

PWCDC_ROB	0.45 188	0.20 69	0.30 173	0.20 93	0.33 191	0.23 110	0.29 184	0.26 55	0.96 287	0.21 48	0.54 225	0.30 72	2.04 296	0.49 262	0.51 230	0.41 208	0.38 93	0.41 207	0.39 96	0.37 184	0.37 102	0.61 264	0.35 229	0.31 205	0.24 63	0.49 178	0.35 88	0.53 169

DLNR_Zeroshot_test	15.27 337	56.75 348	0.73 280	77.82 348	0.28 168	0.40 188	71.42 348	0.57 223	0.22 114	0.55 222	0.36 142	0.58 193	0.18 104	4.39 338	79.54 348	81.74 348	15.51 339	11.63 336	5.39 306	0.34 174	0.61 254	0.49 222	0.15 123	0.29 192	0.59 222	0.50 181	0.69 228	0.64 201

AACVNet	0.41 170	0.37 193	0.33 193	0.41 201	0.45 225	0.42 198	0.28 179	0.48 149	0.32 195	0.50 161	0.51 214	0.47 137	0.24 148	0.26 201	0.41 189	0.36 176	0.47 165	0.42 213	0.52 153	0.42 209	0.42 141	0.39 160	0.26 202	0.32 211	0.47 168	0.50 181	0.50 167	0.62 192

stereogan	0.49 204	0.47 231	0.46 229	0.52 227	0.54 252	0.56 237	0.48 231	0.52 192	0.45 233	0.39 85	0.49 205	0.70 229	0.49 239	0.34 229	0.49 221	0.40 199	0.45 149	0.40 199	0.63 186	0.41 203	0.43 153	0.39 160	0.38 236	0.37 228	0.47 168	0.50 181	0.77 249	0.60 187

RTSC	0.47 198	0.36 187	0.33 193	0.36 178	0.38 206	0.41 196	0.35 198	0.50 165	0.48 239	0.44 116	0.60 243	0.42 114	0.38 222	0.29 212	0.64 261	0.45 223	0.62 246	0.41 207	0.83 213	0.36 180	0.54 222	0.49 222	0.23 191	0.38 230	0.47 168	0.50 181	0.60 210	0.91 245

DeepPrunerF	0.55 225	0.29 144	0.30 173	0.37 182	0.86 282	0.30 142	0.37 202	0.42 106	0.34 206	0.34 70	0.53 222	0.34 88	0.22 135	0.31 220	0.38 174	0.40 199	0.42 124	0.34 141	0.56 169	0.36 180	0.41 133	0.33 129	0.27 206	0.26 181	4.90 334	0.50 181	0.38 108	0.46 138

RYNet	0.18 42	0.16 48	0.13 51	0.11 37	0.12 52	0.13 47	0.09 52	0.16 38	0.27 163	0.13 32	0.15 45	0.13 24	0.10 45	0.09 47	0.23 67	0.19 35	0.20 31	0.27 83	0.22 36	0.14 36	0.18 25	0.15 36	0.25 198	0.14 60	0.20 41	0.50 181	0.22 42	0.16 34

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 100	0.22 90	0.21 122	0.23 113	0.18 89	0.19 86	0.12 83	0.44 117	0.35 209	0.43 109	0.40 165	0.40 108	0.21 123	0.18 111	0.32 140	0.29 105	0.42 124	0.31 119	0.37 86	0.27 133	0.35 84	0.33 129	0.13 91	0.18 99	0.37 122	0.51 187	0.31 68	0.47 146

RAFT-Test	0.43 179	0.31 159	0.21 122	0.37 182	0.26 149	0.35 171	0.22 153	0.53 198	0.24 127	0.53 195	0.46 198	0.54 168	0.22 135	0.20 135	0.37 171	0.51 253	0.51 202	0.37 173	1.04 243	0.48 238	0.55 226	0.50 229	0.16 133	0.23 146	0.56 212	0.51 187	0.62 214	0.65 206

MIPNet	0.35 137	0.32 171	0.24 148	0.26 129	0.23 127	0.27 133	0.15 112	0.50 165	0.20 87	0.45 121	0.37 145	0.52 160	0.29 181	0.22 162	0.35 165	0.33 153	0.46 160	0.37 173	0.51 151	0.37 184	0.36 93	0.44 189	0.14 102	0.19 115	0.46 166	0.51 187	0.42 129	0.51 160

FSD		0.47 231	0.47 231	0.48 218	0.48 230	0.47 213	0.51 237	0.65 246	0.35 209	0.69 277	0.39 162			0.51 267	0.53 235	0.55 262			0.57 174	0.47 235				0.48 253	0.59 222	0.52 190	0.59 204	0.60 187

s12784h	0.39 154	0.35 185	0.25 156	0.46 212	0.29 172	0.25 124	0.18 136	0.49 156	0.22 114	0.51 177	0.34 131	0.62 209	0.32 195	0.21 150	0.27 101	0.28 87	0.48 174	0.29 97	0.52 153	0.23 97	0.51 202	0.30 103	0.15 123	0.23 146	0.51 193	0.52 190	0.70 234	1.14 256

sAnonymous2	0.40 157	0.28 131	0.24 148	0.25 119	0.23 127	0.32 155	0.22 153	0.56 216	0.30 187	0.41 89	0.38 152	0.39 102	0.29 181	0.18 111	0.46 210	0.50 246	0.53 215	0.49 240	0.80 210	0.42 209	0.53 214	0.56 251	0.19 169	0.25 171	0.50 190	0.52 190	0.51 173	0.56 179

CroCo_RVC	0.40 157	0.28 131	0.24 148	0.25 119	0.23 127	0.32 155	0.22 153	0.56 216	0.30 187	0.41 89	0.38 152	0.39 102	0.29 181	0.18 111	0.46 210	0.50 246	0.53 215	0.49 240	0.80 210	0.42 209	0.53 214	0.56 251	0.19 169	0.25 171	0.50 190	0.52 190	0.51 173	0.56 179

FADNet-RVC	0.41 170	0.37 193	0.28 166	0.41 201	0.33 191	0.33 159	0.32 192	0.53 198	0.30 187	0.52 186	0.41 169	0.59 201	0.35 205	0.25 194	0.51 230	0.37 182	0.43 131	0.34 141	0.75 203	0.40 200	0.38 113	0.39 160	0.28 212	0.36 222	0.47 168	0.52 190	0.40 115	0.53 169

XPNet_ROB	0.55 225	0.57 256	0.42 220	0.41 201	0.44 219	0.49 218	0.43 218	0.40 102	0.47 237	0.48 148	0.57 235	1.88 276	0.36 209	0.31 220	0.52 234	0.43 217	0.65 252	0.43 215	0.60 181	0.39 196	0.53 214	0.66 273	0.34 226	0.38 230	0.49 184	0.53 195	0.96 269	0.64 201

gcap-zeroshot	0.68 247	0.31 159	0.49 239	0.39 192	0.27 156	0.40 188	0.23 163	0.57 223	0.24 127	0.56 232	0.43 188	0.68 225	0.21 123	0.22 162	0.41 189	0.50 246	0.49 182	0.37 173	7.45 318	0.57 260	0.53 214	0.52 242	0.18 162	0.23 146	0.43 158	0.54 196	0.54 190	0.60 187

cross-raft	0.42 174	0.32 171	0.22 135	0.32 159	0.26 149	0.32 155	0.19 142	0.54 201	0.27 163	0.55 222	0.39 162	0.58 193	0.20 116	0.20 135	0.36 169	0.48 238	0.51 202	0.37 173	1.06 248	0.44 223	0.56 230	0.59 258	0.14 102	0.25 171	0.57 214	0.54 196	0.59 204	0.59 186

HSM	0.40 157	0.37 193	0.30 173	0.39 192	0.36 199	0.33 159	0.28 179	0.56 216	0.29 182	0.50 161	0.51 214	0.49 143	0.37 217	0.24 186	0.39 176	0.34 162	0.52 210	0.36 162	0.50 148	0.35 178	0.49 193	0.35 139	0.19 169	0.29 192	0.48 178	0.54 196	0.54 190	0.55 175

ICVP	0.43 179	0.38 202	0.47 231	0.40 197	0.36 199	0.40 188	0.28 179	0.47 143	0.33 202	0.46 134	0.45 192	0.49 143	0.37 217	0.24 186	0.40 181	0.38 189	0.45 149	0.39 191	0.53 159	0.39 196	0.43 153	0.59 258	0.55 273	0.34 216	0.48 178	0.55 199	0.51 173	0.55 175
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FCDSN-DC	0.52 216	0.52 244	0.51 244	0.53 230	0.50 237	0.50 221	0.52 243	0.56 216	0.36 213	0.61 256	0.36 142	0.48 139	0.34 200	0.47 260	0.63 258	0.57 271	0.65 252	0.62 278	0.54 162	0.48 238	0.59 246	0.50 229	0.38 236	0.62 276	0.53 199	0.55 199	0.51 173	0.54 173
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM-Forest	0.51 212	0.48 239	0.34 199	0.75 257	0.49 235	0.51 227	0.39 211	0.54 201	0.33 202	0.49 156	0.35 136	0.75 234	0.57 247	0.43 254	0.42 197	0.40 199	0.44 142	0.41 207	0.47 143	0.36 180	0.46 178	0.42 178	0.37 234	0.39 234	0.67 239	0.55 199	1.11 280	0.81 232
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.88 263	0.53 249	0.62 267	0.51 225	0.50 237	0.58 241	0.47 223	0.74 266	0.56 249	0.55 222	6.30 335	2.69 292	0.86 262	0.34 229	0.63 258	0.63 280	0.56 233	0.49 240	1.04 243	0.67 274	0.55 226	0.56 251	0.35 229	0.41 238	0.54 202	0.56 202	0.74 245	0.86 241

CASS	0.48 202	0.37 193	0.33 193	0.45 209	0.38 206	0.47 213	0.33 194	0.60 242	0.38 216	0.62 260	0.50 211	0.56 180	0.38 222	0.22 162	0.43 199	0.37 182	0.64 250	0.39 191	0.94 231	0.39 196	0.57 239	0.51 238	0.27 206	0.26 181	0.63 235	0.56 202	0.68 226	0.81 232
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
XX-Stereo	8.90 331	0.24 101	0.17 89	0.40 197	0.21 113	0.44 205	0.17 127	0.55 209	0.23 120	0.52 186	0.45 192	0.58 193	0.16 86	0.20 135	0.40 181	0.47 232	0.49 182	0.37 173	0.63 186	0.38 191	0.48 188	0.38 159	0.14 102	0.20 122	229.91 349	0.56 202	0.60 210	0.99 250

MLCV	0.46 193	0.38 202	0.34 199	0.54 232	0.39 210	0.49 218	0.33 194	0.59 236	0.31 192	0.49 156	0.59 239	0.72 230	0.57 247	0.22 162	0.39 176	0.29 105	0.49 182	0.38 180	1.01 241	0.33 171	0.42 141	0.43 185	0.28 212	0.36 222	0.51 193	0.56 202	0.54 190	0.54 173

DLCB_ROB	0.40 157	0.36 187	0.35 203	0.32 159	0.32 186	0.31 148	0.27 176	0.42 106	0.34 206	0.46 134	0.49 205	0.54 168	0.37 217	0.30 214	0.37 171	0.33 153	0.44 142	0.38 180	0.40 106	0.32 165	0.44 162	0.34 137	0.27 206	0.31 205	0.81 273	0.57 206	0.55 193	0.46 138

SACVNet	0.46 193	0.42 217	0.38 208	0.44 208	0.41 214	0.40 188	0.43 218	0.52 192	0.47 237	0.52 186	0.45 192	0.45 126	0.25 157	0.32 225	0.44 204	0.40 199	0.50 196	0.45 228	0.63 186	0.48 238	0.51 202	0.43 185	0.29 218	0.34 216	0.64 237	0.58 207	0.62 214	0.61 190

pcwnet_v2	0.45 188	0.36 187	0.38 208	0.47 215	0.37 204	0.46 208	0.38 206	0.51 178	0.35 209	0.54 205	0.61 245	0.50 150	0.75 255	0.35 232	0.46 210	0.36 176	0.47 165	0.38 180	0.53 159	0.30 154	0.42 141	0.31 112	0.25 198	0.32 211	0.58 221	0.58 207	0.59 204	0.68 213

ccs_rob	0.82 257	0.59 258	0.42 220	0.73 255	0.49 235	0.73 257	0.68 265	0.58 228	0.39 220	0.56 232	4.12 332	3.54 306	0.96 268	0.43 254	0.62 255	0.51 253	0.53 215	0.48 235	0.78 205	0.54 254	0.58 242	0.53 245	0.39 243	0.37 228	0.54 202	0.58 207	0.55 193	0.78 222

DDUNet	1.05 269	1.89 303	0.53 248	2.36 300	2.10 309	2.19 298	2.32 302	0.54 201	0.68 262	0.48 148	0.80 278	1.20 263	0.24 148	2.51 309	0.69 270	0.55 262	0.83 282	0.49 240	1.68 267	0.57 260	0.75 280	0.64 271	1.31 306	0.39 234	0.57 214	0.59 210	0.69 228	0.67 209

GANet-ADL	0.47 198	0.42 217	0.33 193	0.43 207	0.42 215	0.48 217	0.35 198	0.51 178	0.33 202	0.54 205	0.50 211	0.63 213	0.34 200	0.35 232	0.47 215	0.39 193	0.53 215	0.38 180	0.79 206	0.51 249	0.48 188	0.41 172	0.30 221	0.30 196	0.52 196	0.59 210	0.63 217	0.72 216

psm_up	0.42 174	0.38 202	0.41 217	0.45 209	0.33 191	0.46 208	0.27 176	0.50 165	0.51 242	0.43 109	0.42 178	0.45 126	0.40 226	0.30 214	0.40 181	0.35 169	0.47 165	0.38 180	0.56 169	0.34 174	0.39 119	0.33 129	0.25 198	0.39 234	0.54 202	0.59 210	0.56 196	0.52 165

PWC_ROB	0.76 253	0.54 252	0.66 276	0.47 215	0.56 256	0.52 231	0.70 268	0.65 246	1.26 299	0.47 142	0.75 269	0.74 232	2.10 298	0.40 247	0.79 279	0.51 253	0.83 282	0.60 275	1.37 258	0.68 275	0.78 281	0.68 275	0.35 229	0.65 280	0.60 228	0.59 210	0.76 247	1.59 282

HH	0.43 179	0.21 83	0.55 253	0.33 163	0.26 149	0.40 188	0.29 184	0.52 192	0.27 163	0.54 205	0.26 108	0.57 188	0.17 96	0.22 162	0.33 145	0.46 225	0.49 182	0.40 199	0.92 228	0.42 209	0.63 256	0.49 222	0.17 147	0.25 171	0.47 168	0.60 214	0.64 218	0.82 235

HanStereo	0.43 179	0.21 83	0.55 253	0.33 163	0.26 149	0.40 188	0.29 184	0.52 192	0.27 163	0.54 205	0.26 108	0.57 188	0.17 96	0.22 162	0.33 145	0.46 225	0.49 182	0.40 199	0.92 228	0.42 209	0.63 256	0.49 222	0.17 147	0.25 171	0.47 168	0.60 214	0.64 218	0.82 235

iResNet	0.59 234	0.41 214	0.43 223	0.52 227	0.48 230	0.66 253	0.40 214	0.65 246	0.43 227	0.50 161	0.55 228	1.10 255	1.23 281	0.24 186	0.57 245	0.40 199	0.53 215	0.45 228	1.70 269	0.45 226	0.45 174	0.43 185	0.33 223	0.52 261	0.55 209	0.60 214	0.67 225	0.67 209

MyStereo04	0.43 179	0.39 209	0.40 216	0.34 171	0.31 182	0.26 130	0.22 153	0.51 178	0.37 215	0.50 161	0.37 145	0.55 174	0.28 176	0.17 101	0.50 225	0.39 193	0.44 142	0.39 191	1.11 251	0.40 200	0.48 188	0.44 189	0.17 147	0.31 205	0.53 199	0.61 217	0.65 221	0.51 160

TRStereo	0.46 193	0.42 217	0.77 282	0.38 187	0.24 134	0.79 262	0.37 202	0.50 165	0.23 120	0.51 177	0.33 126	0.67 220	0.14 68	0.19 124	0.34 156	0.41 208	0.48 174	0.35 157	0.55 164	0.36 180	0.51 202	0.46 203	0.13 91	0.19 115	0.57 214	0.62 218	1.22 289	0.79 224

Anonymous3	0.56 227	0.45 225	0.31 183	0.31 152	0.33 191	0.46 208	0.37 202	0.57 223	0.51 242	0.56 232	0.38 152	1.04 253	0.36 209	0.26 201	0.76 276	0.69 291	0.66 254	0.58 273	1.04 243	0.51 249	0.81 285	0.97 299	0.26 202	0.29 192	0.59 222	0.62 218	0.76 247	0.56 179

FADNet	0.46 193	0.38 202	0.31 183	0.42 205	0.32 186	0.40 188	0.46 222	0.59 236	0.35 209	0.56 232	0.53 222	0.59 201	0.39 225	0.28 208	0.50 225	0.38 189	0.40 104	0.39 191	0.94 231	0.43 215	0.46 178	0.41 172	0.29 218	0.31 205	0.55 209	0.62 218	0.48 146	0.63 197

EKT-Stereo	0.47 198	0.38 202	0.27 163	0.50 222	0.33 191	0.49 218	0.51 237	0.51 178	0.23 120	0.50 161	0.41 169	0.56 180	0.24 148	0.22 162	0.43 199	0.51 253	0.54 224	0.52 256	0.89 223	0.40 200	0.65 264	0.56 251	0.17 147	0.25 171	0.72 255	0.63 221	0.64 218	0.56 179

UDG	1.07 271	1.95 304	0.54 250	2.29 298	2.24 311	2.00 297	2.51 304	0.59 236	0.72 266	0.59 251	0.83 283	1.14 258	0.31 191	2.36 306	0.66 262	0.50 246	0.89 286	0.61 277	1.81 273	0.61 268	0.78 281	0.70 279	1.26 305	0.43 245	0.61 231	0.64 222	0.69 228	0.64 201

CC-Net-ROB	0.71 250	0.91 285	0.59 261	1.38 289	0.85 281	1.25 288	0.86 280	0.69 257	0.45 233	0.71 279	0.47 201	1.95 277	0.34 200	0.62 285	0.49 221	0.33 153	0.52 210	0.48 235	1.06 248	0.43 215	0.40 123	0.27 84	0.85 294	0.41 238	0.65 238	0.64 222	0.56 196	0.93 247

model_zeroshot	0.45 188	0.32 171	0.20 113	0.27 135	0.29 172	0.35 171	0.23 163	0.54 201	0.27 163	0.53 195	0.38 152	0.69 228	0.20 116	0.20 135	0.46 210	0.50 246	0.55 227	0.39 191	1.20 254	0.52 253	0.52 208	0.49 222	0.19 169	0.28 188	0.59 222	0.65 224	0.52 183	0.88 242

R-Stereo Train	0.40 157	0.28 131	0.29 169	0.33 163	0.27 156	0.37 177	0.14 102	0.51 178	0.25 138	0.54 205	0.42 178	0.56 180	0.26 161	0.21 150	0.34 156	0.41 208	0.52 210	0.38 180	0.70 194	0.37 184	0.51 202	0.48 216	0.17 147	0.28 188	0.54 202	0.65 224	0.46 137	0.62 192

RAFT-Stereo	0.40 157	0.28 131	0.29 169	0.33 163	0.27 156	0.37 177	0.14 102	0.51 178	0.25 138	0.54 205	0.42 178	0.56 180	0.26 161	0.21 150	0.34 156	0.41 208	0.52 210	0.38 180	0.70 194	0.37 184	0.51 202	0.48 216	0.17 147	0.28 188	0.54 202	0.65 224	0.46 137	0.62 192
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	0.61 237	0.56 254	0.58 258	0.56 237	0.52 247	0.55 235	0.52 243	0.85 277	0.63 257	0.78 288	0.44 191	1.00 251	0.63 251	0.34 229	0.62 255	0.44 221	0.53 215	0.51 250	0.85 218	0.51 249	0.63 256	0.48 216	0.48 263	0.59 269	0.71 252	0.65 224	0.81 254	0.79 224
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
FC-DCNN	0.63 241	0.69 271	0.64 269	0.98 277	0.65 265	0.89 270	0.65 261	0.76 271	0.40 223	0.72 282	0.41 169	0.80 238	0.35 205	0.51 267	0.59 249	0.56 265	0.67 258	0.56 267	0.62 182	0.50 245	0.63 256	0.50 229	0.39 243	0.59 269	0.77 263	0.65 224	0.78 251	0.83 237

NOSS_ROB	0.54 223	0.48 239	0.44 228	0.55 236	0.51 240	0.51 227	0.47 223	0.68 255	0.39 220	0.52 186	0.41 169	0.49 143	0.36 209	0.53 273	0.66 262	0.56 265	0.61 244	0.54 260	0.57 174	0.47 235	0.64 263	0.50 229	0.39 243	0.51 260	0.70 247	0.65 224	0.83 257	0.67 209

DCVSM-stereo	0.70 248	0.52 244	0.49 239	0.70 250	0.52 247	0.91 273	0.58 254	0.66 249	0.60 254	0.65 271	0.77 275	2.08 281	1.09 275	0.37 240	0.45 206	0.49 243	0.54 224	0.44 221	1.42 261	0.68 275	0.53 214	0.52 242	0.68 285	0.44 248	0.57 214	0.66 230	0.65 221	0.83 237

ACV-stereo	7.10 330	0.73 275	0.54 250	0.90 271	0.55 254	1.06 282	0.71 270	0.67 254	0.77 271	0.68 276	0.72 261	0.77 236	5.44 317	0.42 252	0.90 295	1.02 313	0.85 285	0.56 267	167.64 347	1.28 312	0.85 287	0.71 282	0.63 281	0.56 265	0.57 214	0.66 230	0.72 239	0.80 229

PSMNet-ADL	0.56 227	0.47 231	0.47 231	0.52 227	0.48 230	0.51 227	0.47 223	0.58 228	0.46 236	0.64 265	0.68 257	0.77 236	0.81 259	0.39 245	0.51 230	0.46 225	0.53 215	0.41 207	1.18 252	0.50 245	0.54 222	0.45 196	0.39 243	0.35 218	0.56 212	0.67 232	0.85 262	0.50 157

IGEV-FE	0.50 208	0.33 181	0.81 286	0.76 258	0.36 199	0.38 181	0.47 223	0.58 228	0.27 163	0.54 205	0.54 225	0.61 208	0.18 104	0.22 162	0.34 156	0.47 232	0.50 196	0.34 141	0.91 226	0.43 215	0.56 230	0.49 222	0.15 123	0.24 158	0.80 269	0.68 233	0.69 228	0.77 219

IGEV_Zeroshot_test	0.50 208	0.33 181	0.81 286	0.76 258	0.36 199	0.38 181	0.47 223	0.58 228	0.27 163	0.53 195	0.55 228	0.60 206	0.18 104	0.22 162	0.34 156	0.47 232	0.50 196	0.34 141	0.92 228	0.43 215	0.56 230	0.50 229	0.15 123	0.24 158	0.80 269	0.68 233	0.69 228	0.77 219

FADNet_RVC	0.59 234	0.48 239	0.39 213	0.65 246	0.45 225	0.40 188	0.35 198	0.61 243	0.42 225	0.62 260	0.60 243	0.94 248	0.78 258	0.38 242	0.79 279	0.38 189	0.60 240	0.55 265	1.68 267	0.51 249	0.58 242	0.72 283	0.28 212	0.42 242	0.50 190	0.68 233	0.51 173	0.69 214

ADCL	0.56 227	0.50 242	0.39 213	0.42 205	0.36 199	0.51 227	0.55 251	0.58 228	1.58 310	0.56 232	0.64 254	0.62 209	0.37 217	0.33 227	0.41 189	0.39 193	0.48 174	0.40 199	0.73 199	0.38 191	0.59 246	0.52 242	0.34 226	0.35 218	0.63 235	0.68 233	0.57 198	1.34 270

DeepPruner_ROB	0.43 179	0.36 187	0.37 207	0.38 187	0.39 210	0.37 177	0.26 174	0.45 124	0.36 213	0.50 161	0.53 222	0.47 137	0.40 226	0.23 180	0.56 244	0.38 189	0.48 174	0.44 221	0.51 151	0.35 178	0.57 239	0.45 196	0.27 206	0.32 211	0.47 168	0.68 233	0.52 183	0.45 136

test-1	0.45 188	0.24 101	0.22 135	0.28 141	0.29 172	0.50 221	0.29 184	0.58 228	0.32 195	0.55 222	0.41 169	0.58 193	0.30 185	0.20 135	0.39 176	0.39 193	0.50 196	0.40 199	1.04 243	0.38 191	0.52 208	0.63 268	0.17 147	0.32 211	0.60 228	0.69 238	0.58 201	0.89 243

FC-DCNN v2	0.65 242	0.70 272	0.65 273	1.06 281	0.66 268	0.93 276	0.65 261	0.78 274	0.41 224	0.73 283	0.42 178	0.83 239	0.36 209	0.51 267	0.59 249	0.56 265	0.67 258	0.56 267	0.62 182	0.50 245	0.63 256	0.50 229	0.39 243	0.59 269	0.86 276	0.71 239	0.90 266	0.92 246

LALA_ROB	0.65 242	0.64 266	0.51 244	0.50 222	0.50 237	0.65 251	0.51 237	0.54 201	0.65 259	0.55 222	0.75 269	2.33 284	0.45 233	0.38 242	0.71 271	0.47 232	0.67 258	0.57 271	0.66 192	0.49 244	0.60 250	0.62 266	0.38 236	0.43 245	0.54 202	0.71 239	0.95 268	0.80 229

DAS	0.61 237	0.42 217	0.30 173	0.62 242	0.48 230	0.54 233	0.48 231	0.59 236	0.67 260	0.45 121	0.73 262	1.19 259	0.62 249	0.25 194	0.54 238	0.46 225	0.71 266	0.51 250	0.96 233	0.66 272	0.56 230	0.63 268	0.41 253	0.62 276	0.71 252	0.72 241	0.82 255	0.79 224

SepStereo	0.61 237	0.42 217	0.30 173	0.62 242	0.48 230	0.54 233	0.48 231	0.59 236	0.67 260	0.45 121	0.73 262	1.19 259	0.62 249	0.25 194	0.54 238	0.46 225	0.71 266	0.51 250	0.96 233	0.66 272	0.56 230	0.63 268	0.41 253	0.62 276	0.71 252	0.72 241	0.82 255	0.79 224

NCC-stereo	0.51 212	0.47 231	0.43 223	0.49 220	0.51 240	0.50 221	0.51 237	0.51 178	0.57 250	0.36 73	0.59 239	0.62 209	0.55 244	0.36 237	0.53 235	0.41 208	0.46 160	0.50 245	0.58 177	0.41 203	0.43 153	0.40 167	0.43 258	0.36 222	0.57 214	0.72 241	0.73 243	0.65 206

Abc-Net	0.51 212	0.47 231	0.43 223	0.49 220	0.51 240	0.50 221	0.51 237	0.51 178	0.57 250	0.36 73	0.59 239	0.62 209	0.55 244	0.36 237	0.53 235	0.41 208	0.46 160	0.50 245	0.58 177	0.41 203	0.43 153	0.40 167	0.43 258	0.36 222	0.57 214	0.72 241	0.73 243	0.65 206
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.49 204	0.47 231	0.48 235	0.40 197	0.38 206	0.38 181	0.33 194	0.55 209	0.44 230	0.58 246	0.47 201	0.53 165	0.36 209	0.28 208	0.57 245	0.47 232	0.49 182	0.45 228	0.57 174	0.44 223	0.56 230	0.54 249	0.34 226	0.45 250	0.70 247	0.72 241	0.61 213	0.81 232

ETE_ROB	0.66 245	0.65 267	0.42 220	0.54 232	0.51 240	0.66 253	0.47 223	0.51 178	0.58 252	0.52 186	0.75 269	2.41 286	0.44 231	0.40 247	0.61 252	0.48 238	0.70 264	0.50 245	0.72 197	0.50 245	0.62 255	0.61 264	0.39 243	0.44 248	0.60 228	0.72 241	1.17 283	0.85 239

SFCPSM	0.82 257	0.59 258	0.46 229	0.60 241	0.53 250	0.60 244	0.51 237	0.66 249	0.62 256	0.55 222	0.81 281	1.44 271	2.03 295	0.37 240	0.55 243	0.48 238	0.55 227	0.48 235	4.41 298	0.83 287	0.59 246	0.58 257	0.45 261	0.38 230	0.70 247	0.74 247	0.69 228	0.99 250

GwcNet-ADL	0.56 227	0.57 256	0.48 235	0.72 253	0.51 240	0.55 235	0.42 217	0.58 228	0.38 216	0.54 205	0.73 262	0.89 245	0.48 235	0.39 245	0.46 210	0.46 225	0.56 233	0.43 215	0.90 224	0.48 238	0.49 193	0.51 238	0.38 236	0.35 218	0.61 231	0.75 248	0.53 186	0.85 239

NaN_ROB	0.56 227	0.47 231	0.48 235	0.51 225	0.59 259	0.42 198	0.39 211	0.72 263	0.48 239	0.64 265	0.49 205	1.54 272	0.48 235	0.32 225	0.47 215	0.36 176	0.42 124	0.40 199	0.55 164	0.46 231	0.38 113	0.33 129	0.27 206	0.49 255	0.68 243	0.75 248	0.72 239	1.21 262

pmcnn	0.86 262	0.56 254	0.38 208	0.70 250	0.60 261	0.81 265	0.62 259	0.63 245	0.44 230	0.49 156	0.81 281	1.86 275	2.35 300	0.23 180	0.54 238	0.64 283	0.74 270	0.54 260	2.20 280	0.60 265	0.94 292	0.57 255	0.51 267	0.53 264	0.78 265	0.75 248	1.48 296	2.01 295

CBMV	0.71 250	0.52 244	0.47 231	0.62 242	0.52 247	0.56 237	0.41 215	0.70 259	0.63 257	0.61 256	0.39 162	1.30 268	0.47 234	0.46 259	0.72 272	0.62 278	0.62 246	0.54 260	0.79 206	0.48 238	0.67 269	0.50 229	0.40 252	0.71 285	0.79 266	0.75 248	1.53 299	2.47 307
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	1.99 301	2.52 309	1.31 309	3.28 317	3.09 328	3.04 308	3.01 314	1.26 300	1.37 303	1.05 307	1.17 304	4.09 308	4.58 314	2.73 314	0.84 287	0.55 262	1.44 304	0.95 307	3.71 292	1.27 311	1.05 298	0.90 296	4.38 324	0.76 287	1.01 287	0.76 252	1.69 304	1.86 293

HBP-ISP	0.60 236	0.53 249	0.58 258	0.79 263	0.57 257	0.61 245	0.52 243	0.70 259	0.38 216	0.62 260	0.51 214	0.67 220	0.31 191	0.60 281	0.68 266	0.66 286	0.57 236	0.48 235	0.52 153	0.48 238	0.65 264	0.65 272	0.38 236	0.52 261	0.68 243	0.77 253	1.06 277	0.73 218

S-Stereo	0.99 268	0.65 267	0.59 261	0.94 273	0.92 286	1.08 283	1.25 293	0.74 266	0.82 277	0.66 273	2.61 326	2.64 290	0.91 264	0.56 276	0.94 296	0.72 293	0.68 262	0.83 301	1.50 262	0.83 287	0.65 264	0.69 278	1.07 300	0.81 295	0.67 239	0.77 253	0.78 251	1.55 278

RGC	0.56 227	0.53 249	0.64 269	0.54 232	0.54 252	0.59 243	0.43 218	0.58 228	0.60 254	0.45 121	0.70 259	0.65 216	0.69 254	0.44 256	0.60 251	0.46 225	0.49 182	0.44 221	0.62 182	0.44 223	0.47 184	0.42 178	0.39 243	0.42 242	0.62 234	0.77 253	0.72 239	0.79 224

SHD	0.65 242	0.44 223	0.55 253	0.57 239	0.55 254	0.50 221	0.48 231	0.74 266	0.69 264	0.63 264	0.65 255	0.68 225	0.97 269	0.42 252	0.81 283	0.57 271	0.69 263	0.50 245	1.20 254	0.56 259	0.66 267	0.68 275	0.39 243	0.52 261	0.68 243	0.78 256	0.70 234	1.03 253

HSM-Net_RVC	0.50 208	0.37 193	0.39 213	0.56 237	0.44 219	0.46 208	0.28 179	0.55 209	0.39 220	0.57 243	0.63 253	0.89 245	0.56 246	0.31 220	0.39 176	0.35 169	0.49 182	0.41 207	0.56 169	0.34 174	0.47 184	0.46 203	0.28 212	0.41 238	0.67 239	0.79 257	0.77 249	0.72 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MaskLacGwcNet_RVC	5.03 324	0.51 243	0.68 277	0.72 253	0.57 257	0.64 250	0.77 276	0.61 243	0.48 239	0.53 195	1.02 294	115.67 347	1.14 276	0.84 294	0.57 245	0.49 243	0.71 266	0.66 282	2.72 284	0.55 257	0.72 276	0.68 275	0.41 253	0.42 242	0.75 260	0.81 258	0.72 239	1.51 276

Any-RAFT	0.43 179	0.27 125	0.51 244	0.37 182	0.28 168	0.31 148	0.21 148	0.50 165	0.26 153	0.48 148	0.54 225	0.57 188	0.19 111	0.19 124	0.33 145	0.37 182	0.49 182	0.34 141	0.83 213	0.33 171	0.53 214	0.42 178	0.17 147	0.23 146	0.70 247	0.84 259	0.50 167	0.89 243

FAT-Stereo	0.88 263	0.59 258	0.88 292	0.89 270	1.07 294	0.84 268	0.66 263	0.82 275	0.58 252	0.67 275	1.67 318	2.16 283	0.93 266	0.54 274	0.86 290	0.62 278	0.66 254	0.71 289	1.29 257	0.80 285	0.68 272	0.57 255	0.57 275	0.68 283	0.67 239	0.84 259	0.83 257	1.54 277

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 320	0.38 202	0.80 285	0.54 232	0.45 225	0.81 265	0.59 256	0.59 236	0.42 225	0.58 246	0.56 231	0.66 217	0.21 123	0.23 180	0.50 225	0.67 289	0.55 227	0.44 221	94.83 346	0.38 191	0.53 214	0.44 189	0.16 133	0.22 136	0.72 255	0.85 261	0.71 236	1.22 264

FBW_ROB	0.91 265	0.96 288	0.70 278	1.45 291	0.89 285	1.09 284	0.86 280	0.66 249	0.53 246	0.56 232	0.61 245	1.19 259	0.77 257	0.79 292	0.63 258	0.43 217	0.70 264	0.52 256	4.11 297	0.43 215	0.60 250	0.46 203	0.95 297	0.94 304	0.75 260	0.85 261	0.85 262	1.31 268

ITSA-stereo	0.66 245	0.55 253	0.43 223	0.95 275	0.60 261	0.50 221	0.47 223	0.69 257	0.51 242	0.64 265	0.79 276	1.00 251	1.08 274	0.47 260	0.62 255	0.48 238	0.60 240	0.49 240	0.91 226	0.37 184	0.52 208	0.53 245	0.38 236	0.41 238	0.74 258	0.86 263	0.66 224	1.65 283

PA-Net	0.50 208	0.59 258	0.54 250	0.40 197	0.53 250	0.42 198	0.53 248	0.56 216	0.52 245	0.46 134	0.41 169	0.49 143	0.48 235	0.49 262	0.54 238	0.42 215	0.37 86	0.44 221	0.43 120	0.45 226	0.37 102	0.48 216	0.27 206	0.39 234	0.52 196	0.87 264	0.45 136	0.99 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot	0.54 223	0.31 159	0.75 281	0.59 240	0.31 182	0.67 256	0.41 215	0.55 209	0.30 187	0.58 246	0.59 239	0.66 217	0.21 123	0.22 162	0.47 215	0.54 261	0.55 227	0.50 245	0.98 240	0.47 235	0.51 202	0.47 211	0.13 91	0.26 181	0.70 247	0.88 265	0.68 226	1.17 258

iRaft-Stereo_20w	0.51 212	0.32 171	0.83 288	0.81 264	0.32 186	0.47 213	0.31 191	0.55 209	0.28 174	0.54 205	0.46 198	0.59 201	0.14 68	0.22 162	0.41 189	0.39 193	0.49 182	0.33 133	0.88 222	0.43 215	0.49 193	0.39 160	0.15 123	0.18 99	0.72 255	0.88 265	1.07 279	1.22 264

edge stereo	1.12 275	0.82 282	1.07 301	1.15 282	1.06 293	1.25 288	1.10 290	1.12 291	0.83 278	0.65 271	1.43 309	3.44 304	1.41 283	0.68 289	0.74 274	0.69 291	0.81 278	0.62 278	2.86 285	0.74 279	0.73 277	0.75 287	0.74 287	0.66 281	0.95 282	0.88 265	1.16 282	2.01 295

ADCRef	0.48 202	0.37 193	0.33 193	0.33 163	0.31 182	0.44 205	0.38 206	0.47 143	0.68 262	0.47 142	0.51 214	0.56 180	0.35 205	0.27 204	0.43 199	0.40 199	0.47 165	0.44 221	0.84 216	0.37 184	0.49 193	0.48 216	0.30 221	0.31 205	0.49 184	0.88 265	0.49 158	1.04 254

DispFullNet	2.28 306	2.67 315	3.43 335	2.54 305	2.31 313	2.65 302	2.56 305	1.35 306	1.31 300	2.15 332	0.96 290	8.62 333	2.71 303	2.49 308	1.12 309	1.67 330	2.75 323	1.39 323	6.61 313	2.05 328	1.38 317	1.06 309	1.21 302	0.77 289	0.92 280	0.88 265	1.50 297	2.53 310

SQANet	1.43 286	2.22 306	0.78 284	2.62 306	1.77 301	2.84 306	2.44 303	0.73 265	0.53 246	0.87 294	0.58 238	2.10 282	0.64 252	2.13 305	0.50 225	0.40 199	0.67 258	0.59 274	7.14 317	0.54 254	0.49 193	0.45 196	2.94 314	0.45 250	0.75 260	0.89 270	0.97 270	1.58 279

ADCMid	0.80 256	0.59 258	0.57 257	0.53 230	0.59 259	0.75 258	0.76 274	0.93 281	1.21 296	0.54 205	0.80 278	0.99 249	0.98 270	0.44 256	0.84 287	0.60 276	0.74 270	0.55 265	1.72 270	0.55 257	0.79 283	0.81 291	0.60 278	0.50 256	0.79 266	0.90 271	0.71 236	1.76 288

MFN_U_SF_RVC	1.10 274	0.86 283	0.65 273	0.98 277	0.79 276	1.12 285	1.03 287	1.10 290	0.83 278	1.09 309	1.61 317	1.55 273	1.22 280	0.86 296	1.16 313	0.66 286	0.60 240	0.60 275	4.87 302	0.76 283	0.88 291	0.90 296	0.53 270	0.82 296	0.98 284	0.92 272	0.98 272	1.32 269

MFMNet_re	1.17 280	1.06 292	0.95 296	1.17 283	0.98 290	1.44 293	1.14 291	1.07 289	1.32 301	1.00 299	1.12 300	2.07 280	1.16 277	0.84 294	1.04 301	1.01 312	1.30 299	1.05 312	2.06 278	1.00 298	1.19 306	0.98 302	0.96 298	0.97 305	0.98 284	0.92 272	1.30 292	1.42 273

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 273	1.02 289	0.89 294	1.25 286	0.83 280	0.90 272	1.07 288	1.23 298	1.56 308	1.03 303	0.76 273	1.19 259	0.86 262	0.98 299	0.98 298	0.74 294	0.64 250	0.72 290	3.50 289	0.86 291	0.85 287	0.98 302	0.82 293	0.89 300	1.20 296	0.93 274	0.86 264	1.68 284

STTRV1_RVC		0.66 269	0.50 242	0.82 265	0.61 263	0.81 265	0.69 267	0.76 271	0.76 270	0.71 279	0.74 266	1.29 267	1.60 287	0.78 291	0.99 299	0.50 246	1.15 294	0.57 271		1.10 303	1.18 305	0.79 289		0.87 298	0.83 275	0.95 275	1.11 280	2.15 299

otaku	1.67 292	2.58 314	0.90 295	2.93 310	2.07 305	3.14 312	2.73 307	0.88 280	0.84 280	1.00 299	0.66 256	2.38 285	0.95 267	2.39 307	0.67 264	0.52 257	0.79 275	0.62 278	8.04 322	0.90 293	0.59 246	0.53 245	3.56 315	0.62 276	0.95 282	0.96 276	1.19 288	1.74 285

ACVNet-4b	1.66 291	2.40 307	1.10 302	2.76 308	2.09 308	3.09 310	3.08 317	1.03 288	0.99 290	1.10 310	0.61 245	2.97 298	1.00 272	2.77 316	0.73 273	0.66 286	1.26 297	0.73 291	4.74 301	1.07 302	0.57 239	0.49 222	3.77 317	0.67 282	1.06 290	0.96 276	1.18 287	1.85 292

DGSMNet	1.34 282	0.76 279	0.84 289	0.84 267	0.77 275	0.89 270	0.87 282	0.82 275	0.69 264	1.13 314	5.02 333	1.26 266	0.85 261	0.72 290	1.06 303	1.62 329	1.63 308	0.95 307	3.26 287	1.05 301	2.68 330	2.86 332	0.72 286	0.88 299	0.79 266	0.96 276	0.90 266	1.21 262

AnyNet_C01	1.16 279	0.79 280	0.64 269	0.76 258	0.81 278	0.76 259	0.90 285	1.12 291	1.53 307	0.71 279	0.94 289	2.04 279	1.68 289	0.64 287	1.10 308	1.41 325	1.40 303	1.43 324	2.29 281	1.03 300	1.70 323	1.29 322	0.80 291	0.82 296	1.08 291	0.97 279	0.98 272	1.74 285

anonymity	1.14 278	0.25 107	0.65 273	0.38 187	0.28 168	0.36 175	0.21 148	0.56 216	0.26 153	0.53 195	18.98 342	0.52 160	0.22 135	0.20 135	0.31 129	0.44 221	0.48 174	0.32 129	0.83 213	0.45 226	0.48 188	0.46 203	0.18 162	0.22 136	0.68 243	0.98 280	0.58 201	0.98 249

AnyNet_C32	0.85 261	0.47 231	0.49 239	0.50 222	0.51 240	0.63 247	0.58 254	0.74 266	1.45 305	0.60 253	0.80 278	0.74 232	0.50 240	0.49 262	0.82 284	0.68 290	0.75 272	0.68 286	1.18 252	0.54 254	0.98 294	0.88 294	0.48 263	0.61 273	0.74 258	0.98 280	0.71 236	4.30 324

AMNet	0.92 266	0.91 285	0.88 292	0.91 272	0.95 288	0.96 278	0.87 282	0.71 262	0.88 282	0.90 296	0.98 293	0.99 249	0.64 252	0.95 298	0.89 293	1.00 311	1.06 289	0.97 309	0.96 233	0.97 296	1.02 297	0.97 299	0.52 268	0.91 302	0.91 279	0.98 280	1.06 277	1.14 256

ACVNet_1	1.85 297	2.91 322	1.43 313	3.48 320	2.62 321	3.35 318	3.34 319	1.17 295	0.93 285	1.03 303	0.87 284	2.83 296	1.40 282	2.82 319	0.83 285	0.56 265	1.32 302	0.81 298	6.24 310	1.02 299	0.83 286	0.72 283	4.04 321	0.78 292	1.22 297	0.99 283	0.97 270	1.37 272

LRCNet_RVC	19.16 340	27.96 342	9.75 339	30.25 343	27.88 344	31.68 343	26.10 343	20.49 345	8.68 337	28.66 345	28.73 344	30.64 341	23.65 334	32.48 345	8.43 337	1.88 332	23.05 342	16.90 340	40.24 340	17.44 343	6.93 336	3.35 333	35.23 344	25.28 345	1.49 303	1.01 284	5.96 335	3.25 317

CBMV_ROB	0.94 267	0.44 223	0.50 242	0.88 269	0.71 270	0.65 251	0.52 243	0.70 259	0.38 216	0.55 222	0.45 192	6.22 323	2.33 299	0.51 267	0.50 225	0.43 217	0.61 244	0.46 232	1.38 260	0.94 295	0.56 230	0.46 203	0.41 253	0.48 253	0.81 273	1.01 284	1.28 290	1.19 260

XQC	0.74 252	0.75 276	0.58 258	0.77 261	0.74 272	0.79 262	0.72 271	0.86 279	0.77 271	0.73 283	0.57 235	0.86 242	0.81 259	0.60 281	0.79 279	0.58 275	0.63 248	0.53 258	1.04 243	0.59 262	0.68 272	0.70 279	0.52 268	0.57 268	0.90 278	1.03 286	1.04 275	0.77 219

SGM+DAISY	1.58 288	1.14 295	1.05 300	1.38 289	1.25 296	1.44 293	1.32 295	1.30 302	1.12 293	1.11 311	1.28 306	2.72 294	2.00 294	1.04 302	1.09 307	1.13 316	1.27 298	1.05 312	7.90 320	1.19 305	1.40 318	1.27 321	1.25 304	1.08 312	1.24 298	1.08 287	1.86 310	1.77 289

CSAN	0.70 248	0.70 272	0.60 266	0.68 248	0.61 263	0.58 241	0.48 231	0.77 273	0.73 267	0.79 290	0.57 235	1.34 270	1.03 273	0.35 232	0.58 248	0.45 223	0.57 236	0.53 258	0.74 201	0.60 265	0.58 242	0.51 238	0.44 260	0.61 273	0.77 263	1.10 288	0.88 265	1.19 260

SPS-STEREO	1.34 282	1.09 294	1.04 299	1.28 287	1.18 295	1.20 286	0.98 286	1.33 305	1.23 298	1.12 313	1.29 307	2.02 278	1.20 278	0.94 297	1.12 309	1.23 321	1.30 299	1.13 318	3.84 294	1.20 307	1.66 320	1.24 318	1.22 303	1.09 313	1.17 294	1.11 289	1.58 301	1.46 274
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSKI-zero shot	0.46 193	0.28 131	0.20 113	0.31 152	0.27 156	0.33 159	0.24 168	0.56 216	0.24 127	0.53 195	0.40 165	0.55 174	0.21 123	0.19 124	0.33 145	0.42 215	0.51 202	0.36 162	1.37 258	0.41 203	0.52 208	0.47 211	0.16 133	0.23 146	0.49 184	1.13 290	0.80 253	0.78 222

RainbowNet	1.68 293	2.49 308	1.41 311	2.98 311	2.30 312	3.12 311	2.99 313	1.00 285	0.77 271	1.29 318	0.74 266	2.63 289	1.68 289	2.76 315	1.03 300	0.77 296	1.07 292	0.76 293	2.86 285	1.15 304	0.74 279	0.59 258	3.90 318	0.77 289	1.10 292	1.16 291	1.31 294	2.07 297

ACVNet_2	2.32 308	2.71 317	1.69 319	3.41 319	2.53 319	3.05 309	3.01 314	1.38 307	1.11 291	1.11 311	0.96 290	2.71 293	1.91 293	2.55 313	0.95 297	0.76 295	1.77 313	0.76 293	16.37 332	1.21 308	0.87 290	0.72 283	3.93 320	1.11 314	1.70 307	1.17 292	1.50 297	1.83 291

MADNet+	1.35 285	0.92 287	1.11 303	1.21 284	1.04 292	0.96 278	1.37 296	1.50 313	1.20 295	1.08 308	1.06 295	1.64 274	1.82 292	0.98 299	1.52 325	1.31 324	1.87 316	1.00 311	1.93 276	1.21 308	1.55 319	1.17 314	0.98 299	1.56 327	1.52 305	1.17 292	1.29 291	2.50 309

SGM_RVC	1.34 282	1.03 291	0.59 261	1.32 288	0.94 287	1.23 287	0.85 278	0.94 282	0.78 274	0.61 256	0.75 269	2.55 288	1.51 286	0.36 237	0.49 221	0.37 182	0.56 233	0.43 215	4.91 303	0.45 226	0.56 230	0.37 153	0.37 234	0.56 265	1.41 301	1.19 294	3.13 328	8.03 333
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.72 294	2.71 317	0.98 298	3.00 312	2.17 310	3.23 313	2.98 311	0.96 283	0.92 284	1.04 306	0.76 273	2.47 287	0.76 256	2.51 309	0.68 266	0.53 260	0.83 282	0.65 281	8.03 321	0.98 297	0.60 250	0.54 249	3.62 316	0.61 273	1.02 288	1.23 295	1.17 283	1.58 279

SANet	1.13 277	0.67 270	0.77 282	0.78 262	0.74 272	0.93 276	0.62 259	1.30 302	1.22 297	0.60 253	0.96 290	5.83 319	2.57 301	0.63 286	0.77 277	0.49 243	0.79 275	0.67 285	1.08 250	0.60 265	0.68 272	0.74 286	0.78 289	0.79 294	1.05 289	1.23 295	1.17 283	2.15 299

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 259	0.70 272	0.52 247	0.96 276	0.67 269	0.87 269	0.76 274	1.02 287	0.93 285	0.78 288	0.62 252	1.32 269	0.98 270	0.64 287	0.78 278	0.52 257	0.51 202	0.45 228	1.73 271	0.46 231	0.67 269	0.70 279	0.61 279	0.56 265	1.11 293	1.24 297	0.99 274	1.46 274

G-Net	1.20 281	0.75 276	0.97 297	0.67 247	0.65 265	0.92 275	0.60 258	1.00 285	1.35 302	0.74 285	1.47 312	5.51 316	0.92 265	0.44 256	0.83 285	0.84 300	0.76 273	0.66 282	1.97 277	1.52 320	0.85 287	0.87 293	0.54 272	0.70 284	0.86 276	1.24 297	1.82 308	2.89 314

ADCPNet	0.84 259	0.59 258	0.55 253	0.63 245	0.73 271	0.63 247	0.74 273	0.75 270	0.84 280	0.64 265	0.79 276	0.73 231	1.44 284	0.50 265	0.74 274	0.65 284	0.71 266	0.54 260	1.84 274	0.71 278	0.79 283	0.78 288	0.53 270	0.60 272	0.93 281	1.31 299	0.83 257	2.11 298

IMH-64-1	2.14 303	2.52 309	1.62 316	3.01 313	2.45 314	3.32 316	3.49 321	1.41 308	1.89 315	1.00 299	1.09 297	3.32 301	4.52 312	3.28 323	1.18 315	0.90 305	1.59 306	0.94 304	3.67 290	1.33 313	1.12 302	1.00 304	4.55 325	1.06 310	2.07 311	1.40 300	1.68 302	2.36 304

IMH-64	2.14 303	2.52 309	1.62 316	3.01 313	2.45 314	3.32 316	3.49 321	1.41 308	1.89 315	1.00 299	1.09 297	3.32 301	4.52 312	3.28 323	1.18 315	0.90 305	1.59 306	0.94 304	3.67 290	1.33 313	1.12 302	1.00 304	4.55 325	1.06 310	2.07 311	1.40 300	1.68 302	2.36 304

LSM0	6.82 329	0.81 281	0.59 261	1.23 285	1.02 291	1.29 290	1.18 292	1.65 317	1.45 305	1.18 315	1.52 315	2.65 291	4.03 309	0.51 267	59.80 347	70.35 347	1.18 295	0.77 295	10.00 324	1.47 318	2.50 329	3.56 334	0.65 282	0.90 301	1.33 300	1.41 302	2.40 318	8.70 334

DPSNet	1.63 290	0.63 265	0.62 267	0.87 268	0.82 279	1.02 281	0.59 256	0.68 255	0.90 283	0.45 121	0.50 211	5.87 320	2.58 302	0.29 212	1.06 303	1.04 314	1.03 288	0.91 303	13.68 330	0.88 292	1.24 308	0.89 295	1.13 301	1.02 308	1.25 299	1.42 303	1.17 283	1.35 271

PSMNet_ROB	1.96 299	2.74 319	1.24 305	2.52 303	1.79 302	3.39 321	2.92 310	1.22 297	1.19 294	1.32 320	1.42 308	2.74 295	3.87 308	2.53 312	1.17 314	0.79 298	1.30 299	0.85 302	5.35 305	1.19 305	1.06 300	0.97 299	4.07 322	1.12 316	1.56 306	1.42 303	1.57 300	1.58 279

PVD	1.07 271	0.87 284	0.87 291	0.94 273	0.87 284	1.00 280	0.85 278	1.55 314	1.56 308	0.60 253	0.93 288	1.21 265	1.66 288	0.79 292	0.88 291	0.77 296	1.06 289	0.78 296	1.74 272	0.84 289	1.05 298	1.08 312	0.65 282	0.76 287	1.19 295	1.45 305	1.30 292	1.77 289

MeshStereo	1.81 296	1.02 289	0.72 279	1.89 293	1.26 297	1.43 292	0.87 282	1.14 293	0.79 275	0.66 273	0.89 285	8.39 331	5.02 316	0.40 247	0.89 293	0.65 284	0.66 254	0.54 260	4.56 300	0.61 268	3.32 333	0.80 290	0.65 282	0.75 286	1.97 309	1.46 306	3.34 330	4.12 323
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
WAO-7	1.75 295	1.50 298	1.58 315	2.10 295	1.51 298	1.41 291	1.46 297	1.80 321	2.17 321	1.51 325	3.52 329	3.39 303	4.26 310	1.05 303	1.44 323	1.11 315	1.19 296	0.94 304	3.26 287	1.24 310	0.99 296	1.06 309	0.61 279	1.41 323	1.44 302	1.56 307	1.47 295	2.35 303

IMH	2.38 309	2.57 313	1.64 318	3.03 315	2.50 318	3.36 319	3.51 323	1.45 311	1.91 317	1.03 303	1.08 296	3.49 305	8.04 322	3.63 325	1.13 312	0.90 305	1.63 308	0.99 310	4.48 299	1.36 316	1.08 301	0.96 298	4.57 327	1.11 314	2.03 310	1.61 308	1.79 306	3.48 319

LVE	2.29 307	2.69 316	1.56 314	4.79 331	2.63 322	3.26 314	3.58 324	1.30 302	1.38 304	1.61 326	1.27 305	2.94 297	3.52 304	2.79 318	1.07 306	0.88 302	1.50 305	1.09 315	6.15 309	1.42 317	1.24 308	1.14 313	3.90 318	1.43 325	2.52 322	1.66 309	2.05 313	2.34 302

notaker	3.58 315	3.59 330	2.75 331	6.07 333	3.32 330	4.63 330	4.56 329	2.01 325	2.21 322	1.90 329	1.51 314	7.09 327	15.50 333	3.77 331	1.72 330	1.50 327	2.35 319	1.70 328	10.97 325	2.01 327	1.69 322	1.56 326	4.87 329	1.70 330	1.51 304	1.68 310	1.89 311	2.48 308

ADCP+	0.49 204	0.35 185	0.36 206	0.33 163	0.26 149	0.39 187	0.38 206	0.48 149	0.98 288	0.42 100	0.61 245	0.85 241	0.26 161	0.30 214	0.33 145	0.32 146	0.41 116	0.35 157	0.62 182	0.27 133	0.41 133	0.37 153	0.24 195	0.22 136	0.41 147	1.72 311	0.43 132	1.18 259

STStereo	2.66 310	1.83 302	1.92 321	2.87 309	2.02 304	2.68 303	1.85 301	3.30 332	1.63 312	0.82 292	5.71 334	8.58 332	10.17 325	0.52 272	0.67 264	0.43 217	0.63 248	0.46 232	11.73 326	0.68 275	0.73 277	0.66 273	0.49 266	0.98 306	2.33 316	1.79 312	2.66 321	3.63 320

MDST_ROB	1.62 289	1.46 296	0.53 248	2.47 302	0.96 289	1.72 295	0.73 272	0.72 263	0.54 248	0.59 251	0.42 178	1.08 254	11.90 327	0.28 208	0.49 221	0.37 182	0.51 202	0.36 162	0.72 197	0.41 203	0.54 222	0.36 151	0.38 236	0.47 252	3.20 328	1.82 313	8.20 336	2.54 311

Dean	2.18 305	3.00 327	1.41 311	3.65 321	3.00 326	3.31 315	3.34 319	1.62 316	1.76 313	1.34 321	1.15 302	3.10 299	3.59 305	2.78 317	1.12 309	0.88 302	1.64 310	1.06 314	3.90 296	1.55 322	0.98 294	0.82 292	4.20 323	1.27 318	2.36 319	1.90 314	2.17 315	1.95 294

WAO-6	1.99 301	2.09 305	1.24 305	2.53 304	2.08 307	2.68 303	2.63 306	1.44 310	1.93 318	1.37 322	1.15 302	3.11 300	4.32 311	2.51 309	1.45 324	1.18 319	1.76 312	1.09 315	2.63 283	1.34 315	1.34 312	1.26 319	2.43 310	1.33 319	2.19 314	1.97 315	1.94 312	2.72 312

SGM-ForestM	1.56 287	1.80 301	0.59 261	1.74 292	0.86 282	1.83 296	1.08 289	1.28 301	0.81 276	0.56 232	0.74 266	5.35 313	3.72 307	0.41 250	0.47 215	0.37 182	0.59 239	0.44 221	5.02 304	0.43 215	0.55 226	0.39 160	0.39 243	0.50 256	2.80 323	1.97 315	4.37 333	3.15 316

ELAS_RVC	1.92 298	1.47 297	1.24 305	2.08 294	1.53 299	3.37 320	1.51 299	1.46 312	1.11 291	0.91 297	2.26 324	6.93 324	6.00 318	0.61 283	0.85 289	0.63 280	1.07 292	0.81 298	2.14 279	0.85 290	1.19 306	1.19 315	0.81 292	1.04 309	3.02 325	2.05 317	2.69 324	2.88 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	1.05 269	0.75 276	0.64 269	0.73 255	0.75 274	0.80 264	0.68 265	0.98 284	1.58 310	0.62 260	0.89 285	1.13 257	1.68 289	0.59 278	1.06 303	1.18 319	1.01 287	0.82 300	1.89 275	0.93 294	1.30 311	1.26 319	0.59 277	0.77 289	0.99 286	2.08 318	1.04 275	1.74 285

WAO-8	2.81 311	2.84 320	1.93 322	4.63 328	2.49 316	3.42 322	2.87 308	1.88 322	3.27 330	1.37 322	1.46 310	4.92 311	7.73 320	3.64 326	1.31 318	1.16 317	1.83 314	1.15 319	6.68 314	2.14 329	1.34 312	1.05 307	2.87 312	1.34 320	3.29 330	2.12 319	2.43 319	4.61 326

Venus	2.81 311	2.84 320	1.93 322	4.63 328	2.49 316	3.42 322	2.87 308	1.88 322	3.27 330	1.37 322	1.46 310	4.92 311	7.73 320	3.64 326	1.31 318	1.16 317	1.83 314	1.15 319	6.68 314	2.14 329	1.34 312	1.05 307	2.87 312	1.34 320	3.29 330	2.12 319	2.43 319	4.61 326

PWCK	3.72 316	2.52 309	1.72 320	3.06 316	2.07 305	3.03 307	2.98 311	1.97 324	2.05 320	2.27 333	3.31 328	5.51 316	3.67 306	1.40 304	1.32 320	0.97 309	1.74 311	1.10 317	42.82 343	1.70 323	1.90 326	1.23 317	2.24 309	1.51 326	1.84 308	2.15 321	1.79 306	2.46 306

KSHMR	5.04 325	3.41 328	2.38 328	4.77 330	3.49 331	4.30 327	4.29 326	2.24 326	1.95 319	1.89 328	1.87 320	3.78 307	56.60 345	4.26 336	1.69 328	1.43 326	2.22 317	1.60 326	9.78 323	1.73 324	1.68 321	1.48 325	6.29 336	1.57 328	2.43 320	2.17 322	2.30 317	4.47 325

SAMSARA	1.12 275	0.61 264	0.85 290	0.70 250	0.65 265	0.66 253	0.66 263	1.25 299	0.98 288	0.77 287	0.70 259	0.93 247	2.06 297	0.59 278	1.05 302	0.80 299	0.77 274	0.75 292	1.62 266	0.77 284	1.27 310	1.40 323	0.42 257	0.78 292	2.33 316	2.27 323	2.28 316	2.31 301

ktn	4.83 323	2.95 325	2.02 325	3.73 322	2.99 325	3.77 325	4.53 327	1.75 319	2.92 327	2.10 331	1.52 315	11.18 336	36.94 340	3.71 328	2.06 331	1.82 331	2.47 320	1.99 329	18.72 333	1.98 326	1.88 325	1.74 328	4.75 328	1.91 331	2.11 313	2.29 324	2.70 325	3.98 321

TorneroNet	5.35 327	3.54 329	2.08 326	3.85 323	3.06 327	4.35 328	4.55 328	1.78 320	5.81 334	1.30 319	1.48 313	6.10 322	59.26 346	3.90 334	1.29 317	0.98 310	2.50 321	1.23 321	15.91 331	1.53 321	1.34 312	1.07 311	5.16 331	1.38 322	2.49 321	2.34 325	2.12 314	4.10 322

TorneroNet-64	4.00 319	3.59 330	1.93 322	4.36 327	2.95 324	4.26 326	4.58 330	1.71 318	6.44 336	1.23 317	1.09 297	5.61 318	25.81 335	3.97 335	1.34 321	0.95 308	2.58 322	1.26 322	11.84 327	1.51 319	1.36 316	1.04 306	4.94 330	1.42 324	2.25 315	2.47 326	1.83 309	5.55 331

ELAS	1.96 299	1.69 300	1.23 304	2.25 297	1.75 300	2.41 300	1.49 298	1.55 314	1.80 314	0.89 295	2.14 323	7.05 326	6.02 319	0.61 283	0.88 291	0.63 280	1.06 289	0.78 296	2.32 282	0.80 285	1.15 304	1.19 315	0.79 290	0.98 306	3.21 329	2.53 327	2.67 323	3.05 315
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	11.87 335	15.78 340	1.38 310	34.17 344	2.55 320	31.72 344	9.59 338	2.52 328	2.49 324	0.96 298	2.28 325	18.81 337	32.29 338	0.54 274	1.70 329	0.88 302	0.80 277	0.66 282	61.61 345	16.09 342	1.78 324	1.44 324	0.75 288	1.12 316	14.82 339	2.79 328	37.47 347	23.61 340

DPSimNet_ROB	5.25 326	2.91 322	3.05 332	2.71 307	2.70 323	2.74 305	3.01 314	3.28 331	3.44 332	2.70 336	24.36 343	5.90 321	13.71 331	2.93 320	2.87 334	4.00 335	3.18 324	2.34 331	22.47 334	3.37 334	4.40 334	3.75 335	2.59 311	2.84 336	3.39 332	3.00 329	3.30 329	6.87 332

UNDER WATER	3.87 317	4.07 332	2.45 329	6.40 334	4.68 334	5.32 333	5.36 331	3.27 330	3.11 328	1.70 327	1.81 319	7.54 328	10.28 326	4.28 337	1.61 326	1.24 322	3.62 325	1.58 325	6.48 312	2.35 332	1.91 327	1.64 327	7.43 339	2.14 333	3.08 326	3.53 330	2.66 321	4.95 328

RTS	0.77 254	0.45 225	0.41 217	0.46 212	0.44 219	0.77 260	0.53 248	0.66 249	0.73 267	0.42 100	0.51 214	0.86 242	0.50 240	0.35 232	0.68 266	0.57 271	0.82 279	0.51 250	1.59 263	0.64 270	0.63 256	0.60 261	0.36 232	0.50 256	0.80 269	3.82 331	0.83 257	1.23 266

RTSA	0.77 254	0.45 225	0.41 217	0.46 212	0.44 219	0.77 260	0.53 248	0.66 249	0.73 267	0.42 100	0.51 214	0.86 242	0.50 240	0.35 232	0.68 266	0.57 271	0.82 279	0.51 250	1.59 263	0.64 270	0.63 256	0.60 261	0.36 232	0.50 256	0.80 269	3.82 331	0.83 257	1.23 266

HanzoNet	10.34 332	6.49 337	3.95 336	14.30 338	6.07 336	19.42 339	21.47 342	6.96 338	10.04 338	2.64 335	2.68 327	30.46 340	52.16 344	23.13 344	2.36 332	2.79 333	5.38 328	2.60 332	25.05 336	5.07 336	3.22 332	2.85 331	8.74 341	2.65 334	4.75 333	4.05 333	4.27 332	5.54 330

UNDER WATER-64	3.96 318	4.37 333	2.51 330	7.01 335	4.82 335	5.45 334	5.56 332	3.42 334	2.88 326	1.94 330	1.97 321	7.85 330	8.75 324	4.47 339	1.68 327	1.29 323	3.73 326	1.68 327	6.02 308	2.22 331	1.91 327	1.82 329	7.96 340	1.98 332	2.95 324	4.40 334	2.80 326	5.47 329

JetBlue	3.47 313	2.94 324	2.19 327	4.01 326	3.28 329	4.39 329	3.86 325	2.36 327	2.38 323	1.19 316	0.90 287	7.02 325	1.50 285	3.19 322	1.37 322	1.50 327	2.33 318	2.09 330	3.87 295	1.73 324	2.93 331	2.27 330	1.98 307	1.67 329	2.33 316	4.93 335	2.98 327	22.60 339

MADNet++	4.30 321	2.97 326	3.19 333	2.44 301	3.80 332	2.62 301	3.22 318	3.36 333	4.11 333	3.55 337	3.66 330	5.40 314	4.86 315	3.12 321	2.43 333	4.06 336	3.95 327	3.22 333	6.34 311	4.44 335	7.73 337	13.41 338	2.00 308	3.91 337	3.19 327	7.99 336	3.68 331	3.33 318

MANE	4.47 322	1.62 299	3.30 334	2.34 299	1.90 303	2.28 299	1.66 300	2.83 329	3.11 328	0.83 293	1.12 300	7.77 329	8.15 323	0.56 276	0.79 279	0.87 301	0.82 279	13.62 337	5.80 307	0.59 262	0.94 292	0.60 261	0.48 263	0.91 302	7.29 335	9.34 337	14.90 340	26.25 342

PML	26.01 341	16.47 341	5.54 338	20.38 342	13.16 341	20.84 340	9.63 339	9.23 340	69.83 348	17.73 344	139.43 348	91.26 346	98.96 347	9.19 343	8.28 336	7.65 337	13.69 338	6.52 334	31.86 339	6.30 337	10.00 340	7.86 337	5.54 335	5.57 338	24.82 343	10.77 338	31.09 344	10.74 335

AVERAGE_ROB	39.07 345	42.10 346	39.04 345	43.37 346	44.15 347	43.08 346	43.88 346	43.21 347	40.00 346	47.62 347	48.04 345	44.84 344	39.97 341	43.46 348	38.33 344	36.44 344	46.53 346	49.04 346	41.84 342	40.32 347	39.63 344	34.70 344	46.76 345	39.74 349	24.66 342	16.71 339	19.73 341	17.80 336

HaxPig	36.95 344	39.38 345	36.02 344	37.94 345	42.14 345	37.82 345	41.49 345	37.89 346	39.02 345	47.01 346	48.90 346	44.27 343	35.80 339	36.82 346	38.89 345	36.75 345	45.48 345	48.70 345	40.83 341	39.66 346	36.10 343	30.92 343	47.77 346	39.68 348	18.58 340	16.85 340	13.59 339	19.32 338

LE_ROB	11.92 336	1.06 292	1.26 308	4.81 332	43.47 346	6.01 336	35.61 344	7.74 339	6.23 335	0.58 246	3.83 331	32.58 342	46.83 343	0.27 204	0.44 204	0.32 146	0.53 215	0.43 215	23.28 335	0.75 282	0.67 269	0.51 238	0.56 274	8.03 340	23.19 341	17.00 341	20.55 342	35.43 345

JetRed	5.83 328	4.38 334	5.23 337	3.30 318	4.12 333	5.85 335	9.23 337	4.20 335	2.78 325	2.31 334	2.00 322	5.46 315	1.20 278	5.68 340	3.38 335	3.88 334	6.46 331	6.52 334	3.80 293	2.98 333	6.60 335	4.97 336	5.41 332	2.73 335	9.22 336	21.91 342	5.29 334	18.57 337

MEDIAN_ROB	40.90 346	43.34 347	39.72 346	44.06 347	45.29 348	43.61 347	44.70 347	43.97 348	40.60 347	50.37 348	51.53 347	46.75 345	40.36 342	41.80 347	40.48 346	38.16 346	48.55 347	51.45 347	44.21 344	42.99 348	40.94 345	34.86 345	48.85 347	41.17 350	25.23 344	24.02 343	21.83 343	25.36 341

DPSMNet_ROB	11.00 334	5.63 335	16.64 340	3.96 325	7.34 337	4.92 331	7.44 333	4.30 336	11.25 340	4.13 339	8.58 337	4.57 310	14.55 332	3.88 333	12.94 338	13.80 338	6.34 330	15.40 339	7.85 319	11.58 338	8.22 339	20.97 340	5.52 333	10.97 341	11.28 338	29.87 344	12.66 337	32.49 343

DGTPSM_ROB	10.91 333	5.63 335	16.64 340	3.95 324	7.34 337	4.92 331	7.44 333	4.30 336	11.23 339	4.12 338	8.40 336	4.53 309	13.14 328	3.85 332	12.94 338	13.80 338	6.33 329	15.35 338	7.08 316	11.58 338	8.21 338	20.96 339	5.52 333	10.97 341	11.26 337	29.88 345	12.66 337	32.49 343

DPSM_ROB	17.13 338	15.19 338	21.09 342	8.59 336	8.29 339	12.91 337	8.41 335	9.74 341	14.29 341	8.00 340	8.92 338	10.02 334	13.15 329	3.71 328	17.12 340	17.90 340	17.95 340	19.75 341	13.14 328	14.59 340	24.07 341	27.10 341	6.34 337	14.03 343	30.70 345	38.45 346	35.86 345	43.05 346

DPSM	17.13 338	15.19 338	21.09 342	8.59 336	8.29 339	12.91 337	8.41 335	9.74 341	14.29 341	8.00 340	8.92 338	10.02 334	13.15 329	3.71 328	17.12 340	17.90 340	17.95 340	19.75 341	13.14 328	14.59 340	24.07 341	27.10 341	6.34 337	14.03 343	30.70 345	38.45 346	35.86 345	43.05 346

CasAABBNet	34.41 342	30.51 344	42.45 347	17.22 340	16.57 342	25.84 341	16.81 340	19.09 343	28.74 343	16.65 343	18.06 341	20.17 338	26.39 336	7.50 341	34.38 342	35.87 342	36.10 343	39.70 344	26.18 338	29.35 344	48.14 346	54.75 346	12.73 342	28.31 346	61.71 348	77.35 348	71.94 348	86.51 348

FlowAnything	34.50 343	30.48 343	42.50 348	17.21 339	16.74 343	26.09 342	16.88 341	19.79 344	28.79 344	16.58 342	18.02 340	20.19 339	26.43 337	7.59 342	34.60 343	36.12 343	36.20 344	39.52 343	26.15 337	29.46 345	48.48 347	54.76 347	12.81 343	28.50 347	61.59 347	77.56 349	72.02 349	86.55 349

ASD4																								6.32 339

Low-res two-view benchmark