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

111111	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 23	0.03 3	0.03 22	0.04 8	0.05 24	0.03 1	0.04 13	0.05 11	0.03 18	0.02 2	0.09 10	0.08 6	0.06 4	0.05 3	0.07 9	0.04 2	0.07 10	0.08 31	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 22	0.04 8	0.02 1	0.03 1	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

MoCha-V2	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 7	0.05 21	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 16	0.08 6	0.07 8	0.06 12	0.08 18	0.06 20	0.07 10	0.07 21	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

OmniDepth	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 35	0.03 18	0.02 2	0.07 3	0.08 6	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.06 5	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.04 4

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.06 28	0.03 6	0.06 21	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.04 2	0.07 10	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 8	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.07 2	0.07 8	0.05 3	0.06 5	0.05 11	0.06 5	0.05 4	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 7	0.05 21	0.08 35	0.02 1	0.02 2	0.11 23	0.09 15	0.07 8	0.05 3	0.07 9	0.05 11	0.06 5	0.10 44	0.03 21	0.03 7	0.06 14	0.06 15	0.08 30	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 32	0.03 22	0.05 22	0.04 14	0.04 7	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.08 6	0.07 8	0.04 2	0.08 18	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 22	0.05 6	0.07 15	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 7	0.06 30	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

AIO-test1	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 31	0.06 35	0.06 28	0.06 30	0.06 21	0.02 1	0.03 27	0.09 10	0.09 15	0.06 4	0.05 3	0.05 1	0.05 11	0.05 2	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

AIO-Stereo	0.05 11	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.04 15	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 13	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.09 10	0.09 15	0.07 8	0.06 12	0.09 30	0.06 20	0.07 10	0.06 11	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 15	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 18	0.03 8	0.02 1	0.04 15	0.04 42	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 30	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.07 2	0.06 4	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 33	0.10 25	0.06 4	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.07 10	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 14	0.05 6	0.05 4	0.04 4
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
GEAStereo	0.06 22	0.07 36	0.05 33	0.06 45	0.05 33	0.05 32	0.04 42	0.05 22	0.04 14	0.06 28	0.04 13	0.07 30	0.02 1	0.03 27	0.13 39	0.09 15	0.09 29	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.10 33	0.08 31	0.03 21	0.05 39	0.08 32	0.07 22	0.08 30	0.05 15

GSStereo	0.06 22	0.06 31	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.03 1	0.04 14	0.05 19	0.04 13	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.11 23	0.10 25	0.10 37	0.06 12	0.09 30	0.06 20	0.10 33	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.07 22	0.06 15	0.07 15	0.05 15

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 22	0.06 15	0.07 15	0.05 15

gasm-f	0.06 22	0.07 36	0.05 33	0.06 45	0.05 33	0.05 32	0.04 42	0.05 22	0.04 14	0.06 28	0.04 13	0.07 30	0.02 1	0.03 27	0.13 39	0.09 15	0.09 29	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.10 33	0.08 31	0.03 21	0.05 39	0.08 32	0.07 22	0.08 30	0.05 15

GASTEREO	0.06 22	0.04 10	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 7	0.04 13	0.06 21	0.03 18	0.02 2	0.12 33	0.10 25	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.07 10	0.13 62	0.03 21	0.03 7	0.07 22	0.08 35	0.07 15	0.05 15

MSCF	0.06 22	0.04 10	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 7	0.04 13	0.06 21	0.03 18	0.02 2	0.12 33	0.10 25	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.07 10	0.12 55	0.03 21	0.03 7	0.07 22	0.08 35	0.06 9	0.05 15

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 19	0.02 3	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.04 2	0.07 10	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 15

LG-Stereo	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 23	0.04 15	0.02 3	0.06 31	0.05 24	0.06 28	0.06 30	0.08 35	0.03 18	0.02 2	0.10 16	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.05 11	0.09 29	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 15

MM-Stereo_test2	0.05 11	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 19	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.03 27	0.09 10	0.09 15	0.07 8	0.07 22	0.07 9	0.06 20	0.08 20	0.10 44	0.04 41	0.03 7	0.05 5	0.09 44	0.06 9	0.05 15

GIP-stereo	0.06 22	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.03 22	0.03 1	0.03 5	0.05 19	0.04 13	0.05 11	0.02 1	0.04 41	0.11 23	0.09 15	0.08 18	0.07 22	0.09 30	0.07 39	0.08 20	0.09 40	0.02 3	0.04 28	0.06 14	0.07 22	0.08 30	0.05 15

IGEV-Stereo++	0.06 22	0.05 22	0.04 18	0.05 32	0.05 33	0.04 15	0.02 3	0.05 22	0.05 24	0.05 19	0.05 21	0.05 11	0.04 36	0.03 27	0.09 10	0.09 15	0.07 8	0.06 12	0.08 18	0.05 11	0.07 10	0.12 55	0.04 41	0.03 7	0.05 5	0.07 22	0.08 30	0.05 15

RSM++	0.06 22	0.05 22	0.05 33	0.05 32	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.06 31	0.05 24	0.05 19	0.05 21	0.07 30	0.04 36	0.02 2	0.11 23	0.10 25	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.09 29	0.07 21	0.03 21	0.04 28	0.08 32	0.07 22	0.07 15	0.05 15

RSM	0.05 11	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.04 8	0.03 5	0.04 7	0.05 21	0.06 21	0.03 18	0.02 2	0.10 16	0.09 15	0.07 8	0.06 12	0.07 9	0.06 20	0.08 20	0.06 11	0.02 3	0.04 28	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 15

AEACV	0.07 34	0.08 47	0.04 18	0.05 32	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.05 22	0.03 5	0.05 19	0.05 21	0.06 21	0.03 18	0.03 27	0.17 66	0.13 53	0.09 29	0.08 34	0.12 44	0.07 39	0.10 33	0.10 44	0.03 21	0.04 28	0.08 32	0.12 64	0.07 15	0.05 15

CroCo-Stereo Lap2	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 28	0.03 6	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.10 16	0.10 25	0.07 8	0.07 22	0.07 9	0.05 11	0.08 20	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.07 22	0.08 35	0.07 15	0.05 15

MLG-Stereo_test2	0.06 22	0.05 22	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.06 31	0.04 14	0.07 39	0.05 21	0.07 30	0.03 18	0.04 41	0.10 16	0.10 25	0.10 37	0.07 22	0.11 39	0.06 20	0.10 33	0.06 11	0.03 21	0.03 7	0.06 14	0.05 6	0.09 38	0.06 30

Occ-G	0.06 22	0.07 36	0.05 33	0.05 32	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.05 22	0.04 14	0.04 7	0.08 53	0.06 21	0.03 18	0.03 27	0.11 23	0.11 34	0.08 18	0.08 34	0.13 50	0.06 20	0.09 29	0.07 21	0.04 41	0.05 39	0.06 14	0.06 15	0.08 30	0.06 30

U	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 8	0.02 1	0.04 7	0.01 1	0.05 11	0.03 18	0.02 2	0.12 33	0.11 34	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.05 11	0.10 33	0.07 21	0.01 1	0.03 7	0.07 22	0.07 22	0.06 9	0.06 30

MonStereo	0.05 11	0.04 10	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.03 3	0.03 22	0.05 22	0.05 24	0.05 19	0.06 30	0.05 11	0.03 18	0.02 2	0.10 16	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.05 11	0.07 10	0.06 11	0.02 3	0.02 1	0.07 22	0.07 22	0.07 15	0.07 33

AdaDepth	0.06 22	0.06 31	0.04 18	0.04 17	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.05 22	0.06 35	0.04 7	0.05 21	0.05 11	0.03 18	0.03 27	0.11 23	0.11 34	0.09 29	0.08 34	0.09 30	0.06 20	0.08 20	0.07 21	0.02 3	0.04 28	0.07 22	0.07 22	0.09 38	0.07 33

AIO_rvc	0.09 44	0.09 57	0.06 45	0.07 53	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.12 57	0.08 55	0.12 59	0.05 21	0.11 49	0.04 36	0.05 48	0.22 122	0.17 94	0.11 40	0.09 38	0.14 54	0.07 39	0.16 61	0.22 124	0.04 41	0.05 39	0.09 40	0.08 35	0.09 38	0.07 33

AIO_test	0.12 67	0.10 70	0.06 45	0.10 93	0.07 59	0.07 53	0.06 81	0.14 68	0.10 86	0.13 62	0.07 41	0.13 60	0.05 42	0.05 48	0.29 177	0.29 228	0.11 40	0.09 38	0.13 50	0.07 39	0.18 80	0.24 136	0.05 60	0.06 52	0.12 68	0.18 135	0.10 41	0.07 33

RAStereo	0.06 22	0.05 22	0.04 18	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 22	0.03 5	0.10 48	0.03 6	0.07 30	0.03 18	0.02 2	0.14 48	0.11 34	0.09 29	0.08 34	0.09 30	0.05 11	0.12 48	0.07 21	0.02 3	0.03 7	0.09 40	0.07 22	0.07 15	0.07 33

anonymousdsp	0.08 40	0.07 36	0.06 45	0.06 45	0.05 33	0.06 43	0.04 42	0.10 47	0.06 35	0.11 54	0.10 80	0.08 35	0.04 36	0.05 48	0.13 39	0.12 48	0.11 40	0.09 38	0.13 50	0.08 53	0.14 53	0.15 71	0.04 41	0.05 39	0.08 32	0.07 22	0.11 48	0.07 33

RAFT + AFF	0.14 80	0.07 36	0.05 33	0.08 69	0.05 33	0.07 53	0.04 42	0.11 53	0.08 55	0.14 65	0.07 41	0.15 79	0.04 36	0.03 27	1.54 295	0.11 34	0.14 58	0.07 22	0.14 54	0.06 20	0.14 53	0.08 31	0.03 21	0.05 39	0.10 49	0.07 22	0.07 15	0.07 33

VIP-Stereo	0.07 34	0.06 31	0.05 33	0.05 32	0.04 23	0.04 15	0.02 3	0.06 31	0.05 24	0.06 28	0.09 66	0.10 43	0.03 18	0.03 27	0.12 33	0.11 34	0.12 47	0.09 38	0.10 35	0.06 20	0.11 40	0.06 11	0.03 21	0.04 28	0.08 32	0.07 22	0.07 15	0.08 40

MLG-Stereo_test3	0.08 40	0.06 31	0.04 18	0.05 32	0.06 48	0.06 43	0.04 42	0.07 37	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.13 60	0.03 18	0.05 48	0.13 39	0.11 34	0.12 47	0.09 38	0.29 168	0.06 20	0.12 48	0.13 62	0.03 21	0.05 39	0.07 22	0.08 35	0.10 41	0.08 40

HUF	0.13 74	0.09 57	0.07 57	0.08 69	0.08 76	0.07 53	0.04 42	0.15 72	0.08 55	0.18 80	0.07 41	0.12 55	0.07 69	0.06 66	0.43 219	0.45 280	0.15 65	0.10 51	0.20 93	0.09 64	0.21 110	0.21 117	0.06 78	0.06 52	0.11 58	0.08 35	0.11 48	0.08 40

DEFOM-Stereo	0.07 34	0.06 31	0.04 18	0.06 45	0.05 33	0.05 32	0.03 22	0.06 31	0.05 24	0.06 28	0.07 41	0.06 21	0.03 18	0.03 27	0.11 23	0.10 25	0.11 40	0.09 38	0.10 35	0.06 20	0.11 40	0.07 21	0.04 41	0.04 28	0.08 32	0.08 35	0.12 55	0.08 40

AASNet	0.10 52	0.10 70	0.07 57	0.10 93	0.10 108	0.11 110	0.08 116	0.11 53	0.06 35	0.10 48	0.11 95	0.10 43	0.06 53	0.07 75	0.14 48	0.11 34	0.13 53	0.11 61	0.11 39	0.09 64	0.11 40	0.12 55	0.06 78	0.08 79	0.11 58	0.10 54	0.10 41	0.08 40

iRaftStereo_RVC	0.08 40	0.07 36	0.06 45	0.05 32	0.05 33	0.05 32	0.03 22	0.10 47	0.05 24	0.10 48	0.09 66	0.10 43	0.05 42	0.04 41	0.11 23	0.11 34	0.13 53	0.10 51	0.12 44	0.07 39	0.15 59	0.11 48	0.04 41	0.05 39	0.10 49	0.09 44	0.11 48	0.08 40

delet	0.08 40	0.08 47	0.07 57	0.09 84	0.07 59	0.08 72	0.06 81	0.07 37	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.11 49	0.06 53	0.06 66	0.12 33	0.10 25	0.10 37	0.09 38	0.08 18	0.09 64	0.09 29	0.07 21	0.05 60	0.06 52	0.09 40	0.09 44	0.10 41	0.08 40

RYNet	0.15 89	0.07 36	0.06 45	0.05 32	0.06 48	0.06 43	0.04 42	0.07 37	0.13 152	0.06 28	0.06 30	0.06 21	0.05 42	0.04 41	1.96 315	0.11 34	0.09 29	0.13 81	0.10 35	0.07 39	0.08 20	0.07 21	0.13 199	0.06 52	0.09 40	0.22 171	0.11 48	0.08 40

TDLM	0.07 34	0.08 47	0.07 57	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.05 61	0.07 37	0.06 35	0.06 28	0.10 80	0.08 35	0.06 53	0.05 48	0.09 10	0.09 15	0.09 29	0.09 38	0.08 18	0.06 20	0.08 20	0.06 11	0.05 60	0.07 62	0.08 32	0.07 22	0.08 30	0.08 40

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 61	0.08 47	0.06 45	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.03 22	0.16 79	0.09 69	0.24 135	0.09 66	0.10 43	0.06 53	0.05 48	0.15 56	0.17 94	0.17 77	0.12 67	0.16 66	0.10 73	0.24 136	0.17 87	0.04 41	0.05 39	0.10 49	0.11 57	0.13 61	0.09 49

IGEV-Stereo+	0.10 52	0.11 91	0.05 33	0.05 32	0.06 48	0.06 43	0.03 22	0.16 79	0.08 55	0.24 135	0.13 111	0.11 49	0.06 53	0.05 48	0.13 39	0.15 72	0.14 58	0.10 51	0.15 60	0.10 73	0.18 80	0.15 71	0.05 60	0.04 28	0.10 49	0.12 64	0.08 30	0.09 49

LG-Stereo_L2	0.09 44	0.08 47	0.05 33	0.04 17	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.13 62	0.09 69	0.21 95	0.09 66	0.13 60	0.05 42	0.05 48	0.13 39	0.14 59	0.14 58	0.09 38	0.14 54	0.07 39	0.18 80	0.12 55	0.03 21	0.04 28	0.09 40	0.08 35	0.10 41	0.10 51

LG-Stereo_L1	0.09 44	0.08 47	0.05 33	0.05 32	0.05 33	0.05 32	0.03 22	0.13 62	0.09 69	0.21 95	0.09 66	0.11 49	0.05 42	0.05 48	0.13 39	0.14 59	0.14 58	0.09 38	0.14 54	0.07 39	0.18 80	0.11 48	0.03 21	0.04 28	0.09 40	0.08 35	0.10 41	0.10 51

LGtest1	0.09 44	0.07 36	0.06 45	0.06 45	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.10 47	0.09 69	0.09 42	0.10 80	0.10 43	0.05 42	0.06 66	0.15 56	0.13 53	0.15 65	0.11 61	0.15 60	0.09 64	0.16 61	0.15 71	0.05 60	0.05 39	0.10 49	0.09 44	0.12 55	0.10 51

MIM_Stereo	0.11 61	0.09 57	0.07 57	0.08 69	0.07 59	0.09 89	0.04 42	0.13 62	0.06 35	0.19 87	0.08 53	0.11 49	0.05 42	0.05 48	0.16 61	0.15 72	0.17 77	0.12 67	0.20 93	0.10 73	0.18 80	0.15 71	0.04 41	0.07 62	0.11 58	0.10 54	0.15 67	0.10 51

LL-Strereo2	0.12 67	0.08 47	0.07 57	0.07 53	0.07 59	0.06 43	0.04 42	0.15 72	0.10 86	0.22 104	0.10 80	0.13 60	0.07 69	0.07 75	0.15 56	0.15 72	0.18 88	0.11 61	0.20 93	0.10 73	0.20 101	0.28 162	0.05 60	0.07 62	0.12 68	0.13 75	0.15 67	0.10 51

LG-G_1	0.09 44	0.08 47	0.06 45	0.08 69	0.07 59	0.08 72	0.05 61	0.09 43	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.13 60	0.06 53	0.07 75	0.14 48	0.12 48	0.13 53	0.10 51	0.15 60	0.08 53	0.14 53	0.17 87	0.05 60	0.05 39	0.09 40	0.09 44	0.12 55	0.11 56

LG-G	0.09 44	0.08 47	0.06 45	0.08 69	0.07 59	0.08 72	0.05 61	0.09 43	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.13 60	0.06 53	0.07 75	0.14 48	0.12 48	0.13 53	0.10 51	0.15 60	0.08 53	0.14 53	0.17 87	0.05 60	0.05 39	0.09 40	0.09 44	0.12 55	0.11 56

DFGA-Net	0.09 44	0.09 57	0.05 33	0.07 53	0.05 33	0.06 43	0.05 61	0.11 53	0.06 35	0.12 59	0.07 41	0.13 60	0.05 42	0.04 41	0.14 48	0.12 48	0.13 53	0.10 51	0.13 50	0.07 39	0.11 40	0.08 31	0.05 60	0.07 62	0.10 49	0.09 44	0.14 64	0.11 56

HCRNet	0.15 89	0.19 218	0.08 75	0.23 219	0.09 89	0.16 163	0.09 131	0.16 79	0.06 35	0.49 299	0.16 136	0.25 157	0.08 85	0.09 112	0.43 219	0.11 34	0.16 70	0.10 51	0.21 106	0.09 64	0.13 50	0.08 31	0.11 175	0.07 62	0.09 40	0.09 44	0.14 64	0.11 56

AFF-stereo	0.10 52	0.10 70	0.08 75	0.07 53	0.06 48	0.08 72	0.04 42	0.17 85	0.08 55	0.21 95	0.08 53	0.13 60	0.05 42	0.03 27	0.14 48	0.14 59	0.12 47	0.09 38	0.20 93	0.07 39	0.14 53	0.11 48	0.04 41	0.06 52	0.13 72	0.12 64	0.18 91	0.11 56

GANet	0.10 52	0.10 70	0.09 94	0.10 93	0.10 108	0.12 125	0.09 131	0.13 62	0.08 55	0.10 48	0.10 80	0.14 71	0.06 53	0.06 66	0.11 23	0.12 48	0.14 58	0.14 93	0.11 39	0.07 39	0.11 40	0.08 31	0.08 120	0.08 79	0.11 58	0.09 44	0.11 48	0.11 56

anonymousdsp2	0.13 74	0.12 107	0.09 94	0.09 84	0.08 76	0.10 94	0.07 98	0.18 94	0.08 55	0.20 91	0.16 136	0.15 79	0.07 69	0.07 75	0.15 56	0.15 72	0.17 77	0.12 67	0.23 121	0.11 85	0.19 92	0.21 117	0.07 94	0.08 79	0.13 72	0.11 57	0.18 91	0.12 62

MMNet	0.10 52	0.09 57	0.07 57	0.10 93	0.08 76	0.09 89	0.06 81	0.10 47	0.08 55	0.08 40	0.09 66	0.12 55	0.06 53	0.08 86	0.22 122	0.11 34	0.12 47	0.11 61	0.12 44	0.09 64	0.11 40	0.08 31	0.06 78	0.08 79	0.10 49	0.11 57	0.13 61	0.12 62

DMCA	0.11 61	0.09 57	0.10 105	0.08 69	0.09 89	0.08 72	0.09 131	0.13 62	0.10 86	0.11 54	0.13 111	0.12 55	0.08 85	0.09 112	0.20 97	0.14 59	0.15 65	0.14 93	0.12 44	0.10 73	0.14 53	0.09 40	0.08 120	0.08 79	0.11 58	0.13 75	0.11 48	0.12 62

CVANet_RVC	0.10 52	0.12 107	0.11 129	0.13 133	0.09 89	0.11 110	0.08 116	0.12 57	0.08 55	0.09 42	0.14 118	0.10 43	0.07 69	0.07 75	0.11 23	0.11 34	0.11 40	0.11 61	0.11 39	0.08 53	0.11 40	0.08 31	0.06 78	0.08 79	0.11 58	0.09 44	0.11 48	0.12 62

SGD-Stereo	0.13 74	0.07 36	0.05 33	0.06 45	0.06 48	0.08 72	0.03 22	0.08 42	0.08 55	0.10 48	0.06 30	0.13 60	0.06 53	0.04 41	0.93 275	0.17 94	0.18 88	0.10 51	0.16 66	0.08 53	0.18 80	0.11 48	0.06 78	0.06 52	0.10 49	0.11 57	0.16 73	0.13 66

YMNet	0.13 74	0.11 91	0.08 75	0.10 93	0.10 108	0.12 125	0.17 193	0.11 53	0.10 86	0.10 48	0.08 53	0.16 88	0.12 141	0.09 112	0.66 254	0.16 84	0.12 47	0.12 67	0.14 54	0.08 53	0.11 40	0.11 48	0.07 94	0.07 62	0.15 96	0.11 57	0.15 67	0.13 66

StereoVision	0.07 34	0.05 22	0.05 33	0.04 17	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.07 37	0.11 105	0.05 19	0.06 30	0.05 11	0.06 53	0.02 2	0.13 39	0.13 53	0.09 29	0.07 22	0.10 35	0.08 53	0.08 20	0.07 21	0.03 21	0.05 39	0.11 58	0.10 54	0.13 61	0.13 66

MIF-Stereo (partial)	0.10 52	0.09 57	0.08 75	0.07 53	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.12 57	0.09 69	0.12 59	0.07 41	0.09 42	0.07 69	0.05 48	0.18 77	0.15 72	0.16 70	0.13 81	0.14 54	0.08 53	0.16 61	0.10 44	0.04 41	0.08 79	0.13 72	0.11 57	0.16 73	0.13 66

UniTT-Stereo	0.11 61	0.07 36	0.06 45	0.05 32	0.05 33	0.06 43	0.04 42	0.10 47	0.07 50	0.13 62	0.06 30	0.12 55	0.12 141	0.08 86	0.18 77	0.14 59	0.16 70	0.12 67	0.19 85	0.09 64	0.17 69	0.12 55	0.07 94	0.06 52	0.12 68	0.19 143	0.10 41	0.13 66

4D-IteraStereo	0.14 80	0.10 70	0.09 94	0.10 93	0.08 76	0.08 72	0.05 61	0.21 121	0.12 131	0.26 160	0.12 101	0.20 114	0.08 85	0.07 75	0.19 82	0.18 116	0.20 109	0.15 117	0.22 115	0.12 94	0.27 154	0.29 167	0.05 60	0.08 79	0.14 87	0.14 83	0.19 98	0.13 66

CIPLG	0.15 89	0.11 91	0.08 75	0.10 93	0.09 89	0.11 110	0.08 116	0.23 142	0.09 69	0.23 115	0.14 118	0.20 114	0.10 103	0.12 167	0.23 133	0.17 94	0.21 125	0.14 93	0.21 106	0.13 111	0.22 120	0.28 162	0.06 78	0.09 103	0.16 101	0.12 64	0.21 116	0.13 66

ACRE	0.15 89	0.11 91	0.08 75	0.10 93	0.09 89	0.11 110	0.08 116	0.23 142	0.09 69	0.23 115	0.15 126	0.20 114	0.10 103	0.12 167	0.21 109	0.17 94	0.21 125	0.14 93	0.21 106	0.13 111	0.22 120	0.27 154	0.06 78	0.09 103	0.16 101	0.12 64	0.21 116	0.13 66

raft+_RVC	0.12 67	0.10 70	0.08 75	0.09 84	0.08 76	0.09 89	0.06 81	0.18 94	0.09 69	0.22 104	0.12 101	0.15 79	0.07 69	0.06 66	0.16 61	0.14 59	0.16 70	0.12 67	0.20 93	0.09 64	0.19 92	0.17 87	0.05 60	0.07 62	0.14 87	0.13 75	0.16 73	0.13 66

ARAFT	0.12 67	0.09 57	0.07 57	0.09 84	0.07 59	0.08 72	0.04 42	0.14 68	0.08 55	0.21 95	0.10 80	0.17 93	0.05 42	0.05 48	0.18 77	0.14 59	0.18 88	0.15 117	0.20 93	0.08 53	0.20 101	0.18 95	0.05 60	0.06 52	0.14 87	0.11 57	0.18 91	0.13 66

UPFNet	0.13 74	0.11 91	0.12 149	0.12 124	0.11 122	0.13 136	0.10 142	0.15 72	0.12 131	0.17 73	0.13 111	0.15 79	0.09 95	0.11 142	0.23 133	0.15 72	0.17 77	0.15 117	0.16 66	0.11 85	0.13 50	0.11 48	0.09 134	0.09 103	0.13 72	0.13 75	0.19 98	0.13 66

plain	0.10 52	0.09 57	0.07 57	0.06 45	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.13 62	0.06 35	0.16 66	0.06 30	0.11 49	0.04 36	0.04 41	0.16 61	0.16 84	0.16 70	0.12 67	0.15 60	0.08 53	0.15 59	0.11 48	0.04 41	0.07 62	0.12 68	0.12 64	0.12 55	0.14 77

RAFT_CTSACE	0.11 61	0.09 57	0.07 57	0.05 32	0.06 48	0.08 72	0.06 81	0.12 57	0.07 50	0.18 80	0.06 30	0.14 71	0.12 141	0.05 48	0.13 39	0.13 53	0.14 58	0.09 38	0.12 44	0.07 39	0.16 61	0.18 95	0.04 41	0.07 62	0.14 87	0.14 83	0.19 98	0.14 77

IPLG	0.22 171	0.12 107	0.11 129	0.10 93	0.10 108	0.10 94	0.07 98	0.22 130	0.09 69	0.24 135	0.15 126	0.21 127	0.09 95	0.11 142	1.93 313	0.18 116	0.21 125	0.16 138	0.24 129	0.14 135	0.20 101	0.32 179	0.06 78	0.10 131	0.18 127	0.18 135	0.24 137	0.14 77

IPLGR_C	0.15 89	0.11 91	0.08 75	0.10 93	0.09 89	0.11 110	0.08 116	0.23 142	0.09 69	0.23 115	0.14 118	0.20 114	0.10 103	0.12 167	0.21 109	0.17 94	0.21 125	0.14 93	0.21 106	0.13 111	0.22 120	0.28 162	0.06 78	0.09 103	0.16 101	0.12 64	0.21 116	0.14 77

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 67	0.11 91	0.09 94	0.08 69	0.07 59	0.08 72	0.05 61	0.21 121	0.09 69	0.23 115	0.09 66	0.18 100	0.06 53	0.05 48	0.16 61	0.14 59	0.14 58	0.09 38	0.21 106	0.08 53	0.17 69	0.13 62	0.05 60	0.08 79	0.17 113	0.13 75	0.20 110	0.14 77

AANet_RVC	0.09 44	0.08 47	0.08 75	0.07 53	0.09 89	0.06 43	0.06 81	0.09 43	0.09 69	0.08 40	0.09 66	0.08 35	0.07 69	0.06 66	0.14 48	0.11 34	0.11 40	0.12 67	0.11 39	0.10 73	0.10 33	0.09 40	0.07 94	0.08 79	0.11 58	0.12 64	0.12 55	0.14 77

MGS-Stereo	0.15 89	0.12 107	0.08 75	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.05 61	0.16 79	0.07 50	0.13 62	0.10 80	0.13 60	0.06 53	0.08 86	0.98 280	0.13 53	0.19 100	0.15 117	0.18 76	0.12 94	0.19 92	0.16 80	0.07 94	0.08 79	0.13 72	0.12 64	0.17 87	0.15 83

RAFT	0.07 34	0.04 10	0.06 45	0.05 32	0.03 9	0.06 43	0.03 22	0.10 47	0.05 24	0.06 28	0.07 41	0.08 35	0.05 42	0.02 2	0.10 16	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.08 18	0.06 20	0.08 20	0.09 40	0.02 3	0.04 28	0.13 72	0.14 83	0.16 73	0.15 83

RALCasStereoNet	0.15 89	0.14 147	0.10 105	0.13 133	0.11 122	0.10 94	0.07 98	0.20 105	0.08 55	0.23 115	0.13 111	0.19 108	0.08 85	0.07 75	0.20 97	0.18 116	0.22 142	0.17 149	0.20 93	0.12 94	0.22 120	0.21 117	0.07 94	0.09 103	0.18 127	0.15 98	0.15 67	0.15 83

GMStereo	0.16 105	0.16 178	0.09 94	0.14 145	0.13 149	0.15 156	0.11 151	0.22 130	0.12 131	0.19 87	0.15 126	0.25 157	0.13 159	0.09 112	0.17 66	0.14 59	0.21 125	0.13 81	0.26 143	0.15 150	0.20 101	0.12 55	0.09 134	0.11 147	0.18 127	0.15 98	0.23 126	0.15 83
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 89	0.14 147	0.12 149	0.13 133	0.13 149	0.13 136	0.08 116	0.18 94	0.11 105	0.22 104	0.22 186	0.14 71	0.09 95	0.11 142	0.24 150	0.17 94	0.21 125	0.17 149	0.20 93	0.14 135	0.18 80	0.16 80	0.10 157	0.11 147	0.17 113	0.16 111	0.17 87	0.15 83

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 67	0.09 57	0.06 45	0.06 45	0.07 59	0.06 43	0.04 42	0.17 85	0.08 55	0.24 135	0.08 53	0.14 71	0.06 53	0.06 66	0.17 66	0.14 59	0.18 88	0.13 81	0.18 76	0.10 73	0.23 132	0.23 128	0.06 78	0.06 52	0.10 49	0.13 75	0.14 64	0.16 88

raftrobust	0.15 89	0.12 107	0.11 129	0.11 111	0.10 108	0.08 72	0.06 81	0.22 130	0.09 69	0.27 170	0.13 111	0.19 108	0.08 85	0.08 86	0.21 109	0.18 116	0.21 125	0.15 117	0.28 158	0.13 111	0.25 141	0.23 128	0.08 120	0.08 79	0.19 136	0.17 119	0.17 87	0.16 88

RALAANet	0.14 80	0.13 126	0.11 129	0.10 93	0.10 108	0.11 110	0.07 98	0.17 85	0.10 86	0.16 66	0.15 126	0.15 79	0.09 95	0.06 66	0.19 82	0.16 84	0.18 88	0.17 149	0.26 143	0.14 135	0.24 136	0.23 128	0.07 94	0.09 103	0.16 101	0.15 98	0.20 110	0.16 88

FINET	0.16 105	0.15 169	0.15 181	0.16 170	0.12 136	0.13 136	0.14 178	0.18 94	0.15 178	0.17 73	0.15 126	0.18 100	0.12 141	0.11 142	0.23 133	0.18 116	0.19 100	0.14 93	0.23 121	0.12 94	0.18 80	0.14 68	0.12 192	0.12 166	0.16 101	0.16 111	0.18 91	0.16 88

DISCO	0.16 105	0.15 169	0.11 129	0.14 145	0.13 149	0.16 163	0.14 178	0.15 72	0.13 152	0.21 95	0.17 147	0.16 88	0.10 103	0.10 130	0.25 162	0.16 84	0.20 109	0.15 117	0.23 121	0.14 135	0.17 69	0.18 95	0.09 134	0.11 147	0.17 113	0.16 111	0.21 116	0.16 88

G2L-Stereo	0.16 105	0.14 147	0.11 129	0.12 124	0.13 149	0.12 125	0.09 131	0.20 105	0.11 105	0.24 135	0.16 136	0.19 108	0.16 188	0.11 142	0.29 177	0.16 84	0.20 109	0.15 117	0.18 76	0.12 94	0.20 101	0.16 80	0.11 175	0.10 131	0.18 127	0.19 143	0.23 126	0.17 93

CASnet	0.15 89	0.12 107	0.08 75	0.10 93	0.11 122	0.14 143	0.06 81	0.23 142	0.12 131	0.28 186	0.15 126	0.23 141	0.10 103	0.09 112	0.19 82	0.15 72	0.20 109	0.11 61	0.26 143	0.11 85	0.34 178	0.19 109	0.07 94	0.08 79	0.16 101	0.12 64	0.20 110	0.17 93
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.17 119	0.14 147	0.10 105	0.12 124	0.09 89	0.14 143	0.09 131	0.15 72	0.10 86	0.23 115	0.25 200	0.18 100	0.15 181	0.08 86	0.33 195	0.19 134	0.20 109	0.13 81	0.36 195	0.16 166	0.20 101	0.21 117	0.08 120	0.09 103	0.17 113	0.14 83	0.25 148	0.17 93

RAFT+CT+SA	0.12 67	0.10 70	0.09 94	0.08 69	0.06 48	0.07 53	0.06 81	0.19 103	0.09 69	0.16 66	0.08 53	0.18 100	0.16 188	0.05 48	0.17 66	0.17 94	0.12 47	0.10 51	0.17 73	0.09 64	0.17 69	0.23 128	0.04 41	0.08 79	0.15 96	0.14 83	0.18 91	0.17 93

rafts_anoy	0.14 80	0.14 147	0.11 129	0.11 111	0.11 122	0.10 94	0.07 98	0.21 121	0.08 55	0.21 95	0.15 126	0.17 93	0.07 69	0.06 66	0.20 97	0.17 94	0.20 109	0.17 149	0.22 115	0.12 94	0.21 110	0.18 95	0.06 78	0.09 103	0.16 101	0.15 98	0.15 67	0.17 93

ADLNet	0.21 166	0.17 190	0.12 149	0.16 170	0.14 165	0.18 179	0.15 186	0.20 105	0.11 105	0.17 73	0.15 126	0.33 221	0.13 159	0.31 273	1.12 285	0.15 72	0.20 109	0.14 93	0.18 76	0.13 111	0.16 61	0.18 95	0.15 215	0.09 103	0.17 113	0.18 135	0.19 98	0.17 93

UNet	0.15 89	0.13 126	0.13 161	0.14 145	0.12 136	0.14 143	0.10 142	0.20 105	0.12 131	0.21 95	0.15 126	0.17 93	0.12 141	0.13 185	0.21 109	0.15 72	0.20 109	0.17 149	0.18 76	0.13 111	0.17 69	0.14 68	0.10 157	0.12 166	0.15 96	0.17 119	0.20 110	0.17 93

GCAP-BAT	0.18 129	0.10 70	0.07 57	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 105	0.11 105	0.25 148	0.08 53	0.25 157	0.07 69	0.08 86	0.17 66	0.19 134	1.29 320	0.14 93	0.24 129	0.13 111	0.38 200	0.18 95	0.07 94	0.07 62	0.13 72	0.14 83	0.16 73	0.18 100

test_for_model	0.18 129	0.10 70	0.07 57	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 105	0.11 105	0.25 148	0.08 53	0.25 157	0.07 69	0.08 86	0.17 66	0.19 134	1.29 320	0.14 93	0.24 129	0.13 111	0.38 200	0.18 95	0.07 94	0.07 62	0.13 72	0.14 83	0.16 73	0.18 100

testlalala2	0.18 129	0.10 70	0.07 57	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 105	0.11 105	0.25 148	0.08 53	0.25 157	0.07 69	0.08 86	0.17 66	0.19 134	1.29 320	0.14 93	0.24 129	0.13 111	0.38 200	0.18 95	0.07 94	0.07 62	0.13 72	0.14 83	0.16 73	0.18 100

testlalala	0.18 129	0.10 70	0.07 57	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 105	0.11 105	0.25 148	0.08 53	0.25 157	0.07 69	0.08 86	0.17 66	0.19 134	1.29 320	0.14 93	0.24 129	0.13 111	0.38 200	0.18 95	0.07 94	0.07 62	0.13 72	0.14 83	0.16 73	0.18 100

testlalala_base	0.18 129	0.10 70	0.07 57	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 105	0.11 105	0.25 148	0.08 53	0.25 157	0.07 69	0.08 86	0.17 66	0.19 134	1.29 320	0.14 93	0.24 129	0.13 111	0.38 200	0.18 95	0.07 94	0.07 62	0.13 72	0.14 83	0.16 73	0.18 100

GCAP-Stereo	0.18 129	0.10 70	0.07 57	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 105	0.11 105	0.25 148	0.08 53	0.25 157	0.07 69	0.08 86	0.17 66	0.19 134	1.29 320	0.14 93	0.24 129	0.13 111	0.38 200	0.18 95	0.07 94	0.07 62	0.13 72	0.14 83	0.16 73	0.18 100

IER	0.15 89	0.11 91	0.10 105	0.12 124	0.10 108	0.12 125	0.08 116	0.17 85	0.10 86	0.18 80	0.17 147	0.20 114	0.10 103	0.11 142	0.47 229	0.15 72	0.18 88	0.14 93	0.16 66	0.11 85	0.16 61	0.12 55	0.09 134	0.09 103	0.14 87	0.16 111	0.19 98	0.18 100

test_5	0.11 61	0.10 70	0.08 75	0.07 53	0.05 33	0.07 53	0.05 61	0.16 79	0.07 50	0.11 54	0.09 66	0.15 79	0.15 181	0.03 27	0.15 56	0.15 72	0.11 40	0.10 51	0.12 44	0.07 39	0.13 50	0.15 71	0.04 41	0.09 103	0.13 72	0.14 83	0.19 98	0.18 100

GLC_STEREO	0.18 129	0.15 169	0.16 193	0.15 160	0.14 165	0.14 143	0.11 151	0.26 189	0.10 86	0.28 186	0.18 151	0.20 114	0.10 103	0.11 142	0.19 82	0.19 134	0.28 212	0.15 117	0.24 129	0.14 135	0.37 197	0.23 128	0.09 134	0.10 131	0.19 136	0.13 75	0.30 195	0.18 100

GMOStereo	0.16 105	0.12 107	0.10 105	0.10 93	0.08 76	0.10 94	0.07 98	0.23 142	0.12 131	0.28 186	0.10 80	0.21 127	0.13 159	0.08 86	0.20 97	0.18 116	0.21 125	0.14 93	0.23 121	0.13 111	0.26 146	0.36 194	0.05 60	0.08 79	0.22 164	0.19 143	0.24 137	0.18 100

error version	0.16 105	0.12 107	0.10 105	0.10 93	0.08 76	0.10 94	0.07 98	0.23 142	0.12 131	0.28 186	0.10 80	0.21 127	0.13 159	0.08 86	0.20 97	0.18 116	0.21 125	0.14 93	0.23 121	0.13 111	0.26 146	0.36 194	0.05 60	0.08 79	0.22 164	0.19 143	0.24 137	0.18 100

test-v	0.16 105	0.12 107	0.10 105	0.10 93	0.08 76	0.10 94	0.07 98	0.23 142	0.12 131	0.28 186	0.10 80	0.21 127	0.13 159	0.08 86	0.20 97	0.18 116	0.21 125	0.14 93	0.23 121	0.13 111	0.26 146	0.36 194	0.05 60	0.08 79	0.22 164	0.19 143	0.24 137	0.18 100

test-2	0.16 105	0.12 107	0.10 105	0.10 93	0.08 76	0.10 94	0.07 98	0.23 142	0.12 131	0.28 186	0.10 80	0.21 127	0.13 159	0.08 86	0.20 97	0.18 116	0.21 125	0.14 93	0.23 121	0.13 111	0.26 146	0.36 194	0.05 60	0.08 79	0.22 164	0.19 143	0.24 137	0.18 100

TANstereo	0.19 146	0.12 107	0.10 105	0.14 145	0.13 149	0.14 143	0.08 116	0.18 94	0.11 105	0.24 135	0.12 101	0.16 88	0.12 141	0.13 185	0.29 177	0.28 223	0.26 189	0.25 247	0.34 184	0.22 210	0.34 178	0.27 154	0.29 273	0.10 131	0.13 72	0.15 98	0.36 220	0.18 100

XX-TBD	0.19 146	0.12 107	0.10 105	0.14 145	0.13 149	0.14 143	0.08 116	0.18 94	0.11 105	0.24 135	0.12 101	0.16 88	0.12 141	0.13 185	0.29 177	0.28 223	0.26 189	0.25 247	0.34 184	0.22 210	0.34 178	0.27 154	0.29 273	0.10 131	0.13 72	0.15 98	0.36 220	0.18 100

DMCA-RVC	0.16 105	0.12 107	0.15 181	0.12 124	0.13 149	0.11 110	0.13 171	0.17 85	0.16 191	0.18 80	0.21 178	0.20 114	0.10 103	0.10 130	0.36 206	0.17 94	0.18 88	0.17 149	0.16 66	0.14 135	0.18 80	0.15 71	0.10 157	0.12 166	0.14 87	0.13 75	0.18 91	0.18 100

HITNet	0.14 80	0.11 91	0.10 105	0.11 111	0.10 108	0.10 94	0.07 98	0.18 94	0.11 105	0.24 135	0.13 111	0.18 100	0.10 103	0.09 112	0.20 97	0.14 59	0.17 77	0.14 93	0.16 66	0.10 73	0.20 101	0.22 124	0.08 120	0.09 103	0.15 96	0.14 83	0.24 137	0.18 100
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
NVstereo2D	0.26 203	0.16 178	0.15 181	0.22 210	0.18 205	0.26 234	0.28 250	0.20 105	0.14 167	0.22 104	0.21 178	0.17 93	0.11 127	0.38 279	1.98 317	0.20 151	0.24 161	0.19 191	0.21 106	0.14 135	0.18 80	0.15 71	0.25 252	0.13 183	0.22 164	0.17 119	0.19 98	0.18 100

DN-CSS_ROB	0.18 129	0.14 147	0.16 193	0.14 145	0.14 165	0.11 110	0.09 131	0.25 175	0.13 152	0.27 170	0.26 209	0.25 157	0.17 200	0.09 112	0.19 82	0.16 84	0.19 100	0.15 117	0.41 203	0.13 111	0.24 136	0.18 95	0.10 157	0.14 193	0.17 113	0.15 98	0.22 122	0.18 100

castereo++	0.17 119	0.11 91	0.09 94	0.12 124	0.09 89	0.10 94	0.06 81	0.22 130	0.12 131	0.27 170	0.11 95	0.27 179	0.10 103	0.08 86	0.17 66	0.21 162	0.24 161	0.14 93	0.25 141	0.13 111	0.44 226	0.31 175	0.08 120	0.10 131	0.17 113	0.17 119	0.36 220	0.19 119

MaDis-Stereo	0.10 52	0.07 36	0.07 57	0.04 17	0.04 23	0.04 15	0.04 42	0.09 43	0.07 50	0.11 54	0.07 41	0.13 60	0.06 53	0.03 27	0.14 48	0.14 59	0.15 65	0.12 67	0.15 60	0.07 39	0.16 61	0.13 62	0.03 21	0.06 52	0.14 87	0.20 153	0.16 73	0.19 119

TESTraft	0.13 74	0.11 91	0.08 75	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.07 98	0.15 72	0.11 105	0.16 66	0.10 80	0.14 71	0.16 188	0.05 48	0.24 150	0.17 94	0.15 65	0.12 67	0.18 76	0.10 73	0.18 80	0.22 124	0.04 41	0.08 79	0.17 113	0.17 119	0.23 126	0.19 119

TestStereo	0.17 119	0.17 190	0.14 169	0.15 160	0.11 122	0.15 156	0.11 151	0.25 175	0.13 152	0.30 206	0.15 126	0.25 157	0.11 127	0.08 86	0.19 82	0.14 59	0.23 150	0.13 81	0.27 151	0.13 111	0.27 154	0.15 71	0.09 134	0.14 193	0.21 157	0.15 98	0.21 116	0.19 119

DSFCA	0.16 105	0.18 205	0.14 169	0.14 145	0.13 149	0.16 163	0.15 186	0.16 79	0.13 152	0.16 66	0.19 158	0.18 100	0.10 103	0.08 86	0.22 122	0.18 116	0.19 100	0.17 149	0.21 106	0.14 135	0.19 92	0.19 109	0.11 175	0.12 166	0.17 113	0.18 135	0.19 98	0.19 119

iResNetv2_ROB	0.20 155	0.14 147	0.11 129	0.17 179	0.13 149	0.17 174	0.11 151	0.26 189	0.12 131	0.26 160	0.20 168	0.27 179	0.19 219	0.10 130	0.42 217	0.16 84	0.20 109	0.15 117	0.35 191	0.15 150	0.33 171	0.18 95	0.12 192	0.14 193	0.20 147	0.17 119	0.30 195	0.19 119

S2M2_XL	0.15 89	0.10 70	0.11 129	0.08 69	0.08 76	0.11 110	0.09 131	0.22 130	0.09 69	0.22 104	0.10 80	0.24 148	0.08 85	0.08 86	0.18 77	0.19 134	0.24 161	0.13 81	0.19 85	0.11 85	0.36 193	0.21 117	0.09 134	0.08 79	0.14 87	0.12 64	0.18 91	0.20 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.17 119	0.12 107	0.10 105	0.10 93	0.10 108	0.11 110	0.06 81	0.22 130	0.13 152	0.26 160	0.14 118	0.23 141	0.08 85	0.07 75	0.19 82	0.22 176	0.25 174	0.14 93	0.28 158	0.13 111	0.45 228	0.34 188	0.07 94	0.09 103	0.19 136	0.20 153	0.19 98	0.20 125

LoS_RVC	0.16 105	0.13 126	0.10 105	0.07 53	0.09 89	0.08 72	0.06 81	0.17 85	0.11 105	0.23 115	0.16 136	0.17 93	0.11 127	0.09 112	0.21 109	0.22 176	0.17 77	0.16 138	0.24 129	0.12 94	0.33 171	0.31 175	0.08 120	0.09 103	0.20 147	0.15 98	0.16 73	0.20 125

tt_ll	0.16 105	0.13 126	0.10 105	0.07 53	0.09 89	0.08 72	0.06 81	0.17 85	0.11 105	0.23 115	0.16 136	0.17 93	0.11 127	0.09 112	0.21 109	0.22 176	0.17 77	0.16 138	0.24 129	0.12 94	0.33 171	0.31 175	0.08 120	0.09 103	0.20 147	0.15 98	0.16 73	0.20 125

TestStereo1	0.14 80	0.12 107	0.08 75	0.07 53	0.07 59	0.08 72	0.07 98	0.14 68	0.10 86	0.17 73	0.09 66	0.14 71	0.17 200	0.05 48	0.23 133	0.17 94	0.16 70	0.12 67	0.19 85	0.10 73	0.19 92	0.24 136	0.04 41	0.07 62	0.18 127	0.17 119	0.26 159	0.20 125

SA-5K	0.14 80	0.12 107	0.08 75	0.07 53	0.07 59	0.08 72	0.07 98	0.14 68	0.10 86	0.17 73	0.09 66	0.14 71	0.17 200	0.05 48	0.23 133	0.17 94	0.16 70	0.12 67	0.19 85	0.10 73	0.19 92	0.24 136	0.04 41	0.07 62	0.18 127	0.17 119	0.26 159	0.20 125

UDGNet	0.23 181	0.19 218	0.14 169	0.36 262	0.30 259	0.32 256	0.29 252	0.22 130	0.15 178	0.21 95	0.20 168	0.21 127	0.08 85	0.52 291	0.20 97	0.17 94	0.21 125	0.17 149	0.25 141	0.14 135	0.26 146	0.30 170	0.30 275	0.10 131	0.24 193	0.20 153	0.22 122	0.20 125

DeepPrunerF	0.29 215	0.16 178	0.14 169	0.23 219	0.44 284	0.17 174	0.21 216	0.20 105	0.26 242	0.16 66	0.22 186	0.15 79	0.12 141	0.12 167	0.97 278	0.21 162	0.18 88	0.17 149	0.26 143	0.16 166	0.21 110	0.17 87	0.12 192	0.12 166	1.97 332	0.25 196	0.22 122	0.20 125

DLCB_ROB	0.19 146	0.17 190	0.16 193	0.14 145	0.15 180	0.14 143	0.13 171	0.20 105	0.16 191	0.23 115	0.23 194	0.25 157	0.18 213	0.15 209	0.20 97	0.16 84	0.21 125	0.18 180	0.19 85	0.15 150	0.24 136	0.20 114	0.13 199	0.15 206	0.36 263	0.24 185	0.24 137	0.20 125

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 89	0.11 91	0.10 105	0.11 111	0.08 76	0.09 89	0.05 61	0.18 94	0.17 200	0.23 115	0.18 151	0.18 100	0.10 103	0.09 112	0.19 82	0.17 94	0.19 100	0.15 117	0.18 76	0.12 94	0.19 92	0.26 148	0.07 94	0.09 103	0.16 101	0.22 171	0.16 73	0.21 134

AE-Stereo	0.20 155	0.14 147	0.13 161	0.16 170	0.12 136	0.12 125	0.09 131	0.23 142	0.15 178	0.28 186	0.12 101	0.29 196	0.13 159	0.09 112	0.21 109	0.25 203	0.28 212	0.19 191	0.28 158	0.19 184	0.35 189	0.42 218	0.07 94	0.14 193	0.22 164	0.24 185	0.26 159	0.21 134

raft_robust	0.18 129	0.13 126	0.10 105	0.14 145	0.09 89	0.11 110	0.08 116	0.25 175	0.12 131	0.30 206	0.10 80	0.24 148	0.14 175	0.10 130	0.24 150	0.21 162	0.21 125	0.17 149	0.34 184	0.14 135	0.27 154	0.31 175	0.06 78	0.10 131	0.22 164	0.21 163	0.24 137	0.21 134

dd	0.19 146	0.17 190	0.10 105	0.34 258	0.12 136	0.24 225	0.11 151	0.21 121	0.10 86	0.22 104	0.10 80	0.37 232	0.10 103	0.09 112	0.37 208	0.17 94	0.28 212	0.14 93	0.35 191	0.14 135	0.19 92	0.14 68	0.09 134	0.13 183	0.21 157	0.15 98	0.26 159	0.21 134

MIPNet	0.21 166	0.14 147	0.11 129	0.11 111	0.12 136	0.12 125	0.08 116	0.24 158	0.10 86	0.27 170	0.24 198	0.22 137	0.14 175	0.11 142	0.94 276	0.20 151	0.23 150	0.17 149	0.31 174	0.20 191	0.21 110	0.35 193	0.07 94	0.11 147	0.23 181	0.23 178	0.27 174	0.21 134

IPLGR	0.26 203	0.16 178	0.13 161	0.15 160	0.15 180	0.12 125	0.09 131	0.24 158	0.13 152	0.28 186	0.25 200	0.23 141	0.12 141	0.11 142	1.91 312	0.20 151	0.22 142	0.18 180	0.34 184	0.20 191	0.25 141	0.33 182	0.07 94	0.12 166	0.23 181	0.23 178	0.28 184	0.21 134

CFNet	0.16 105	0.15 169	0.12 149	0.18 186	0.15 180	0.14 143	0.11 151	0.23 142	0.12 131	0.21 95	0.16 136	0.29 196	0.14 175	0.11 142	0.21 109	0.13 53	0.20 109	0.16 138	0.18 76	0.12 94	0.17 69	0.13 62	0.08 120	0.12 166	0.20 147	0.17 119	0.22 122	0.21 134

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 129	0.18 205	0.18 213	0.17 179	0.21 220	0.16 163	0.26 245	0.19 103	0.24 232	0.22 104	0.20 168	0.26 169	0.12 141	0.19 235	0.24 150	0.16 84	0.19 100	0.16 138	0.19 85	0.13 111	0.16 61	0.17 87	0.11 175	0.11 147	0.17 113	0.22 171	0.19 98	0.21 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.17 119	0.14 147	0.12 149	0.15 160	0.11 122	0.15 156	0.11 151	0.25 175	0.12 131	0.25 148	0.16 136	0.19 108	0.21 226	0.09 112	0.25 162	0.16 84	0.22 142	0.16 138	0.29 168	0.12 94	0.23 132	0.16 80	0.09 134	0.12 166	0.20 147	0.17 119	0.26 159	0.21 134

coex_refinement	0.17 119	0.15 169	0.11 129	0.12 124	0.12 136	0.13 136	0.08 116	0.21 121	0.16 191	0.22 104	0.18 151	0.17 93	0.10 103	0.10 130	0.44 223	0.19 134	0.20 109	0.15 117	0.23 121	0.11 85	0.17 69	0.15 71	0.09 134	0.10 131	0.18 127	0.17 119	0.20 110	0.22 143

MyStereo04	0.22 171	0.18 205	0.17 206	0.14 145	0.14 165	0.13 136	0.10 142	0.28 216	0.21 215	0.31 213	0.20 168	0.29 196	0.13 159	0.08 86	0.27 171	0.22 176	0.22 142	0.18 180	0.54 244	0.21 202	0.34 178	0.26 148	0.11 175	0.16 212	0.27 218	0.23 178	0.30 195	0.22 143

Sa-1000	0.17 119	0.13 126	0.09 94	0.09 84	0.09 89	0.11 110	0.05 61	0.22 130	0.11 105	0.24 135	0.11 95	0.24 148	0.09 95	0.10 130	0.22 122	0.18 116	0.21 125	0.17 149	0.28 158	0.12 94	0.25 141	0.33 182	0.06 78	0.09 103	0.24 193	0.20 153	0.26 159	0.22 143

APVNet	0.21 166	0.18 205	0.14 169	0.17 179	0.20 214	0.20 195	0.17 193	0.24 158	0.15 178	0.18 80	0.21 178	0.21 127	0.11 127	0.17 224	0.34 201	0.24 194	0.27 201	0.21 213	0.34 184	0.21 202	0.23 132	0.28 162	0.11 175	0.17 222	0.21 157	0.18 135	0.29 188	0.22 143

CREStereo	0.17 119	0.13 126	0.11 129	0.11 111	0.10 108	0.10 94	0.06 81	0.24 158	0.10 86	0.27 170	0.12 101	0.26 169	0.11 127	0.10 130	0.22 122	0.26 214	0.26 189	0.13 81	0.21 106	0.14 135	0.36 193	0.24 136	0.08 120	0.09 103	0.17 113	0.17 119	0.23 126	0.22 143
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
FADNet-RVC-Resample	0.20 155	0.16 178	0.18 213	0.17 179	0.16 186	0.16 163	0.14 178	0.24 158	0.17 200	0.26 160	0.19 158	0.26 169	0.16 188	0.16 215	0.30 187	0.17 94	0.20 109	0.22 220	0.26 143	0.24 225	0.22 120	0.29 167	0.13 199	0.20 234	0.22 164	0.21 163	0.19 98	0.22 143

AF-Net	0.20 155	0.18 205	0.17 206	0.18 186	0.22 227	0.20 195	0.21 216	0.24 158	0.21 215	0.19 87	0.25 200	0.26 169	0.16 188	0.14 196	0.33 195	0.20 151	0.17 77	0.17 149	0.22 115	0.15 150	0.17 69	0.21 117	0.16 220	0.14 193	0.19 136	0.19 143	0.29 188	0.22 143

Nwc_Net	0.20 155	0.18 205	0.17 206	0.18 186	0.22 227	0.20 195	0.21 216	0.24 158	0.21 215	0.19 87	0.25 200	0.26 169	0.16 188	0.14 196	0.33 195	0.20 151	0.17 77	0.17 149	0.22 115	0.15 150	0.17 69	0.21 117	0.16 220	0.14 193	0.19 136	0.19 143	0.29 188	0.22 143

RASNet	0.15 89	0.14 147	0.14 169	0.13 133	0.11 122	0.12 125	0.10 142	0.24 158	0.12 131	0.22 104	0.14 118	0.18 100	0.12 141	0.09 112	0.16 61	0.18 116	0.19 100	0.13 81	0.16 66	0.10 73	0.22 120	0.16 80	0.07 94	0.14 193	0.16 101	0.16 111	0.26 159	0.22 143

S2M2_L	0.17 119	0.14 147	0.15 181	0.13 133	0.10 108	0.16 163	0.11 151	0.21 121	0.11 105	0.27 170	0.09 66	0.20 114	0.06 53	0.17 224	0.22 122	0.19 134	0.25 174	0.16 138	0.20 93	0.15 150	0.34 178	0.25 142	0.13 199	0.10 131	0.16 101	0.16 111	0.27 174	0.23 152
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.16 105	0.13 126	0.10 105	0.11 111	0.10 108	0.10 94	0.06 81	0.24 158	0.09 69	0.28 186	0.12 101	0.26 169	0.11 127	0.10 130	0.20 97	0.22 176	0.25 174	0.13 81	0.21 106	0.13 111	0.32 167	0.20 114	0.08 120	0.09 103	0.17 113	0.17 119	0.24 137	0.23 152

CAS	0.14 80	0.11 91	0.08 75	0.09 84	0.08 76	0.08 72	0.05 61	0.17 85	0.10 86	0.17 73	0.16 136	0.15 79	0.10 103	0.10 130	0.20 97	0.18 116	0.17 77	0.14 93	0.19 85	0.11 85	0.22 120	0.23 128	0.07 94	0.08 79	0.17 113	0.16 111	0.17 87	0.23 152

SA	0.15 89	0.13 126	0.09 94	0.09 84	0.08 76	0.11 110	0.06 81	0.21 121	0.10 86	0.23 115	0.09 66	0.23 141	0.07 69	0.07 75	0.19 82	0.18 116	0.18 88	0.15 117	0.24 129	0.12 94	0.20 101	0.26 148	0.05 60	0.09 103	0.20 147	0.20 153	0.27 174	0.23 152

test_4	0.14 80	0.09 57	0.10 105	0.07 53	0.07 59	0.05 32	0.05 61	0.17 85	0.11 105	0.24 135	0.08 53	0.15 79	0.08 85	0.07 75	0.19 82	0.18 116	0.18 88	0.12 67	0.17 73	0.11 85	0.23 132	0.27 154	0.04 41	0.09 103	0.14 87	0.20 153	0.26 159	0.23 152

test-3	0.18 129	0.11 91	0.09 94	0.11 111	0.12 136	0.10 94	0.07 98	0.25 175	0.10 86	0.27 170	0.11 95	0.29 196	0.11 127	0.08 86	0.23 133	0.19 134	0.23 150	0.15 117	0.47 217	0.15 150	0.33 171	0.46 231	0.06 78	0.09 103	0.16 101	0.14 83	0.25 148	0.23 152

test_1	0.18 129	0.11 91	0.09 94	0.11 111	0.12 136	0.10 94	0.07 98	0.25 175	0.10 86	0.27 170	0.11 95	0.29 196	0.11 127	0.08 86	0.23 133	0.19 134	0.23 150	0.15 117	0.47 217	0.15 150	0.33 171	0.46 231	0.06 78	0.09 103	0.16 101	0.14 83	0.25 148	0.23 152

LMCR-Stereo	0.18 129	0.14 147	0.11 129	0.13 133	0.12 136	0.15 156	0.10 142	0.22 130	0.13 152	0.23 115	0.18 151	0.24 148	0.17 200	0.12 167	0.21 109	0.19 134	0.26 189	0.18 180	0.33 178	0.19 184	0.26 146	0.25 142	0.10 157	0.12 166	0.19 136	0.18 135	0.24 137	0.23 152

CREStereo++_RVC	0.18 129	0.12 107	0.10 105	0.11 111	0.12 136	0.11 110	0.08 116	0.23 142	0.12 131	0.28 186	0.13 111	0.22 137	0.19 219	0.10 130	0.22 122	0.22 176	0.24 161	0.12 67	0.22 115	0.11 85	0.34 178	0.25 142	0.07 94	0.09 103	0.19 136	0.15 98	0.62 282	0.23 152
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
sCroCo_RVC	0.22 171	0.13 126	0.11 129	0.11 111	0.10 108	0.14 143	0.09 131	0.24 158	0.19 208	0.24 135	0.16 136	0.20 114	0.20 223	0.08 86	0.26 166	0.36 258	0.29 219	0.22 220	0.35 191	0.21 202	0.48 241	0.53 263	0.10 157	0.15 206	0.23 181	0.21 163	0.28 184	0.23 152

BEATNet_4x	0.19 146	0.14 147	0.12 149	0.13 133	0.13 149	0.12 125	0.10 142	0.20 105	0.14 167	0.27 170	0.14 118	0.21 127	0.13 159	0.11 142	0.32 191	0.20 151	0.22 142	0.22 220	0.20 93	0.12 94	0.31 164	0.41 215	0.10 157	0.12 166	0.17 113	0.16 111	0.26 159	0.23 152

CFNet_RVC	0.18 129	0.18 205	0.15 181	0.18 186	0.16 186	0.18 179	0.12 167	0.21 121	0.13 152	0.23 115	0.20 168	0.24 148	0.12 141	0.12 167	0.22 122	0.19 134	0.23 150	0.17 149	0.26 143	0.15 150	0.24 136	0.19 109	0.09 134	0.13 183	0.22 164	0.20 153	0.25 148	0.23 152

DeepPruner_ROB	0.22 171	0.17 190	0.16 193	0.17 179	0.17 195	0.16 163	0.18 197	0.22 130	0.17 200	0.26 160	0.26 209	0.20 114	0.18 213	0.11 142	0.50 237	0.20 151	0.24 161	0.21 213	0.27 151	0.16 166	0.41 214	0.33 182	0.14 209	0.15 206	0.22 164	0.27 217	0.26 159	0.23 152

PDISCO_ROB	0.17 119	0.16 178	0.16 193	0.14 145	0.12 136	0.13 136	0.11 151	0.15 72	0.12 131	0.16 66	0.16 136	0.12 55	0.10 103	0.09 112	0.19 82	0.20 151	0.19 100	0.23 234	0.18 76	0.15 150	0.22 120	0.23 128	0.07 94	0.11 147	0.21 157	0.24 185	0.39 234	0.23 152

CES	0.18 129	0.10 70	0.10 105	0.09 84	0.11 122	0.10 94	0.05 61	0.42 271	0.10 86	0.20 91	0.27 217	0.23 141	0.10 103	0.12 167	0.26 166	0.23 187	0.25 174	0.15 117	0.20 93	0.13 111	0.45 228	0.26 148	0.09 134	0.08 79	0.19 136	0.15 98	0.19 98	0.24 166

ICVP	0.22 171	0.18 205	0.20 225	0.18 186	0.17 195	0.18 179	0.13 171	0.22 130	0.16 191	0.24 135	0.20 168	0.23 141	0.18 213	0.12 167	0.22 122	0.23 187	0.25 174	0.24 237	0.26 143	0.20 191	0.30 162	0.46 231	0.26 254	0.16 212	0.23 181	0.25 196	0.25 148	0.24 166
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 155	0.14 147	0.12 149	0.12 124	0.11 122	0.14 143	0.12 167	0.28 216	0.16 191	0.23 115	0.19 158	0.19 108	0.15 181	0.08 86	0.24 150	0.26 214	0.25 174	0.22 220	0.39 199	0.20 191	0.34 178	0.38 203	0.08 120	0.13 183	0.22 164	0.24 185	0.23 126	0.24 166

CroCo_RVC	0.20 155	0.14 147	0.12 149	0.12 124	0.11 122	0.14 143	0.12 167	0.28 216	0.16 191	0.23 115	0.19 158	0.19 108	0.15 181	0.08 86	0.24 150	0.26 214	0.25 174	0.22 220	0.39 199	0.20 191	0.34 178	0.38 203	0.08 120	0.13 183	0.22 164	0.24 185	0.23 126	0.24 166

FADNet-RVC	0.21 166	0.17 190	0.15 181	0.21 206	0.16 186	0.16 163	0.18 197	0.26 189	0.13 152	0.25 148	0.21 178	0.28 187	0.16 188	0.14 196	0.32 191	0.21 162	0.23 150	0.17 149	0.34 184	0.21 202	0.21 110	0.25 142	0.14 209	0.16 212	0.25 200	0.23 178	0.21 116	0.24 166

HSM	0.20 155	0.17 190	0.14 169	0.18 186	0.17 195	0.15 156	0.13 171	0.26 189	0.14 167	0.26 160	0.22 186	0.24 148	0.17 200	0.11 142	0.33 195	0.17 94	0.26 189	0.16 138	0.27 151	0.17 175	0.27 154	0.19 109	0.10 157	0.13 183	0.22 164	0.22 171	0.27 174	0.24 166

PWCDC_ROB	0.23 181	0.10 70	0.13 161	0.10 93	0.17 195	0.11 110	0.15 186	0.12 57	0.38 269	0.11 54	0.25 200	0.14 71	0.77 284	0.28 262	0.88 268	0.21 162	0.17 77	0.18 180	0.17 73	0.17 175	0.20 101	0.39 208	0.20 237	0.17 222	0.11 58	0.20 153	0.15 67	0.24 166

zero-FE	1.43 312	0.14 147	0.08 75	8.08 339	0.34 268	13.79 344	2.48 322	0.26 189	0.12 131	0.32 220	0.26 209	6.70 334	0.60 275	0.11 142	0.27 171	0.24 194	0.43 273	0.33 283	0.54 244	0.16 166	1.94 331	0.41 215	0.09 134	0.10 131	0.18 127	0.23 178	0.25 148	0.25 173

EKT-Stereo	0.33 232	0.17 190	0.13 161	0.20 202	0.17 195	0.22 215	0.25 237	0.27 206	0.14 167	0.30 206	0.26 209	0.27 179	0.13 159	0.13 185	1.64 302	0.53 290	0.29 219	0.25 247	0.46 215	0.30 266	0.82 303	0.54 266	0.09 134	0.12 166	0.30 237	0.25 196	0.31 203	0.25 173

EGLCR-Stereo	0.20 155	0.12 107	0.10 105	0.11 111	0.11 122	0.13 136	0.06 81	0.23 142	0.11 105	0.27 170	0.09 66	0.24 148	0.09 95	0.09 112	0.18 77	0.21 162	0.24 161	0.16 138	0.29 168	0.12 94	0.36 193	0.46 231	0.07 94	0.09 103	0.15 96	0.25 196	0.93 305	0.25 173

AACVNet	0.19 146	0.17 190	0.14 169	0.19 196	0.19 209	0.19 189	0.13 171	0.23 142	0.15 178	0.25 148	0.23 194	0.20 114	0.13 159	0.13 185	0.21 109	0.18 116	0.24 161	0.18 180	0.24 129	0.17 175	0.22 120	0.20 114	0.14 209	0.15 206	0.22 164	0.21 163	0.25 148	0.25 173

test_3	0.19 146	0.12 107	0.11 129	0.11 111	0.12 136	0.10 94	0.07 98	0.25 175	0.12 131	0.28 186	0.12 101	0.31 215	0.14 175	0.08 86	0.25 162	0.20 151	0.23 150	0.15 117	0.47 217	0.16 166	0.35 189	0.46 231	0.06 78	0.11 147	0.19 136	0.19 143	0.27 174	0.25 173

PSMNet-ADL	0.30 222	0.20 223	0.20 225	0.23 219	0.21 220	0.23 219	0.22 222	0.30 234	0.26 242	0.40 276	0.58 288	0.38 239	0.43 260	0.24 254	0.31 188	0.44 277	0.31 235	0.20 203	0.52 239	0.23 222	0.39 213	0.36 194	0.17 224	0.16 212	0.26 205	0.26 210	0.39 234	0.25 173

psm_up	0.20 155	0.17 190	0.19 218	0.20 202	0.16 186	0.20 195	0.13 171	0.25 175	0.23 227	0.23 115	0.18 151	0.21 127	0.20 223	0.15 209	0.23 133	0.18 116	0.24 161	0.18 180	0.28 158	0.16 166	0.21 110	0.16 80	0.12 192	0.20 234	0.24 193	0.24 185	0.26 159	0.25 173

PMTNet	0.18 129	0.15 169	0.11 129	0.14 145	0.11 122	0.09 89	0.09 131	0.22 130	0.10 86	0.29 203	0.11 95	0.25 157	0.08 85	0.09 112	0.24 150	0.27 220	0.24 161	0.13 81	0.28 158	0.13 111	0.35 189	0.24 136	0.09 134	0.08 79	0.22 164	0.17 119	0.23 126	0.25 173

RP	0.22 171	0.20 223	0.23 245	0.22 210	0.20 214	0.21 205	0.22 222	0.24 158	0.22 222	0.17 73	0.25 200	0.24 148	0.19 219	0.15 209	0.50 237	0.17 94	0.20 109	0.16 138	0.22 115	0.16 166	0.17 69	0.25 142	0.13 199	0.16 212	0.22 164	0.21 163	0.30 195	0.25 173

MLCV	0.24 188	0.16 178	0.15 181	0.24 226	0.18 205	0.21 205	0.15 186	0.30 234	0.16 191	0.31 213	0.31 231	0.32 218	0.25 240	0.11 142	0.24 150	0.24 194	0.25 174	0.17 149	0.53 243	0.15 150	0.33 171	0.33 182	0.14 209	0.17 222	0.23 181	0.23 178	0.27 174	0.25 173

DDF-Stereo	0.40 250	0.14 147	0.08 75	1.79 312	0.15 180	1.91 321	0.20 209	0.26 189	0.11 105	0.27 170	0.17 147	2.08 309	0.16 188	0.11 142	0.19 82	0.25 203	0.29 219	0.15 117	0.37 197	0.15 150	0.45 228	0.34 188	0.09 134	0.10 131	0.18 127	0.23 178	0.25 148	0.26 183

SACVNet	0.22 171	0.20 223	0.18 213	0.21 206	0.19 209	0.19 189	0.19 205	0.25 175	0.22 222	0.25 148	0.21 178	0.20 114	0.12 141	0.17 224	0.23 133	0.21 162	0.25 174	0.21 213	0.32 176	0.19 184	0.27 154	0.34 188	0.15 215	0.17 222	0.28 225	0.25 196	0.29 188	0.26 183

CFNet_pseudo	0.20 155	0.16 178	0.16 193	0.19 196	0.16 186	0.16 163	0.13 171	0.24 158	0.14 167	0.28 186	0.21 178	0.22 137	0.19 219	0.12 167	0.63 249	0.17 94	0.20 109	0.17 149	0.30 173	0.12 94	0.21 110	0.17 87	0.12 192	0.12 166	0.20 147	0.20 153	0.25 148	0.26 183

STTStereo	0.19 146	0.19 218	0.21 234	0.18 186	0.20 214	0.17 174	0.25 237	0.18 94	0.19 208	0.20 91	0.19 158	0.24 148	0.14 175	0.17 224	0.32 191	0.17 94	0.19 100	0.19 191	0.19 85	0.14 135	0.18 80	0.17 87	0.11 175	0.12 166	0.19 136	0.20 153	0.20 110	0.26 183

gcap-zeroshot	0.36 238	0.13 126	0.16 193	0.19 196	0.14 165	0.19 189	0.14 178	0.28 216	0.13 152	0.37 261	0.35 241	0.34 225	0.12 141	0.12 167	0.23 133	0.36 258	0.50 284	0.17 149	3.18 316	0.25 233	0.45 228	0.51 254	0.23 249	0.11 147	0.21 157	0.26 210	0.25 148	0.27 187

UDG	0.46 260	0.56 291	0.24 253	0.85 294	0.78 302	0.79 294	0.97 301	0.27 206	0.25 236	0.28 186	0.36 247	0.37 232	0.17 200	1.43 308	0.92 274	0.25 203	0.44 274	0.27 260	0.57 251	0.29 261	0.41 214	0.37 200	0.39 288	0.19 232	0.27 218	0.28 223	0.32 206	0.27 187

Anonymous3	0.29 215	0.21 226	0.15 181	0.17 179	0.16 186	0.20 195	0.16 190	0.31 238	0.25 236	0.30 206	0.20 168	0.45 247	0.20 223	0.16 215	0.45 226	0.53 290	0.32 239	0.27 260	0.49 228	0.26 242	0.49 243	0.55 268	0.13 199	0.14 193	0.27 218	0.28 223	0.34 215	0.27 187

FADNet	0.23 181	0.19 218	0.14 169	0.23 219	0.15 180	0.21 205	0.22 222	0.27 206	0.17 200	0.27 170	0.27 217	0.26 169	0.18 213	0.15 209	0.34 201	0.21 162	0.21 125	0.20 203	0.41 203	0.25 233	0.26 146	0.27 154	0.14 209	0.15 206	0.27 218	0.27 217	0.24 137	0.27 187

stereogan	0.24 188	0.22 229	0.21 234	0.23 219	0.25 244	0.25 230	0.22 222	0.26 189	0.23 227	0.20 91	0.22 186	0.30 208	0.23 233	0.17 224	0.31 188	0.20 151	0.22 142	0.19 191	0.28 158	0.19 184	0.21 110	0.39 208	0.17 224	0.17 222	0.21 157	0.22 171	0.36 220	0.27 187

PS-NSSS	0.23 181	0.26 253	0.20 225	0.31 250	0.22 227	0.25 230	0.21 216	0.27 206	0.15 178	0.28 186	0.21 178	0.53 254	0.14 175	0.16 215	0.28 174	0.15 72	0.18 88	0.17 149	0.35 191	0.14 135	0.17 69	0.13 62	0.22 247	0.16 212	0.22 164	0.25 196	0.28 184	0.27 187

LoS	0.22 171	0.15 169	0.11 129	0.13 133	0.14 165	0.12 125	0.08 116	0.60 295	0.11 105	0.37 261	0.38 251	0.36 230	0.13 159	0.11 142	0.23 133	0.25 203	0.26 189	0.15 117	0.26 143	0.15 150	0.42 219	0.33 182	0.09 134	0.09 103	0.25 200	0.19 143	0.25 148	0.28 193
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
R-Stereo Train	0.23 181	0.13 126	0.13 161	0.15 160	0.13 149	0.18 179	0.07 98	0.24 158	0.15 178	0.32 220	0.25 200	0.27 179	0.13 159	0.14 196	0.21 109	0.28 223	0.30 227	0.20 203	0.47 217	0.20 191	0.47 237	0.50 250	0.10 157	0.12 166	0.23 181	0.26 210	0.23 126	0.28 193

RAFT-Stereo	0.23 181	0.13 126	0.13 161	0.15 160	0.13 149	0.18 179	0.07 98	0.24 158	0.15 178	0.32 220	0.25 200	0.27 179	0.13 159	0.14 196	0.21 109	0.28 223	0.30 227	0.20 203	0.47 217	0.20 191	0.47 237	0.50 250	0.10 157	0.12 166	0.23 181	0.26 210	0.23 126	0.28 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 215	0.17 190	0.16 193	0.23 219	0.22 227	0.28 243	0.18 197	0.31 238	0.20 212	0.32 220	0.29 226	0.49 253	0.50 269	0.11 142	0.44 223	0.35 250	0.27 201	0.20 203	0.73 263	0.24 225	0.43 221	0.27 154	0.15 215	0.24 253	0.25 200	0.25 196	0.33 211	0.28 193

DDUNet	0.43 256	0.54 289	0.23 245	0.86 295	0.68 298	0.83 297	0.82 297	0.26 189	0.24 232	0.23 115	0.33 237	0.37 232	0.15 181	1.63 312	0.43 219	0.24 194	0.39 265	0.25 247	0.54 244	0.28 253	0.31 164	0.30 170	0.49 298	0.20 234	0.24 193	0.25 196	0.32 206	0.29 197

NCC-stereo	0.25 196	0.22 229	0.21 234	0.22 210	0.23 233	0.23 219	0.25 237	0.26 189	0.28 249	0.18 80	0.27 217	0.28 187	0.26 244	0.17 224	0.48 232	0.22 176	0.22 142	0.24 237	0.27 151	0.20 191	0.21 110	0.27 154	0.20 237	0.16 212	0.26 205	0.29 230	0.33 211	0.29 197

Abc-Net	0.25 196	0.22 229	0.21 234	0.22 210	0.23 233	0.23 219	0.25 237	0.26 189	0.28 249	0.18 80	0.27 217	0.28 187	0.26 244	0.17 224	0.48 232	0.22 176	0.22 142	0.24 237	0.27 151	0.20 191	0.21 110	0.27 154	0.20 237	0.16 212	0.26 205	0.29 230	0.33 211	0.29 197
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.21 166	0.25 250	0.16 193	0.21 206	0.19 209	0.20 195	0.14 178	0.23 142	0.16 191	0.26 160	0.19 158	0.34 225	0.17 200	0.13 185	0.23 133	0.19 134	0.21 125	0.18 180	0.31 174	0.16 166	0.26 146	0.19 109	0.17 224	0.14 193	0.26 205	0.21 163	0.23 126	0.29 197

GANet-ADL	0.26 203	0.18 205	0.15 181	0.20 202	0.19 209	0.22 215	0.16 190	0.26 189	0.16 191	0.34 234	0.36 247	0.29 196	0.16 188	0.21 244	0.42 217	0.29 228	0.31 235	0.19 191	0.48 226	0.28 253	0.38 200	0.48 240	0.13 199	0.14 193	0.23 181	0.24 185	0.32 206	0.30 201

FCDSN-DC	0.36 238	0.28 258	0.33 280	0.31 250	0.29 256	0.28 243	0.39 268	0.31 238	0.22 222	0.28 186	0.20 168	0.26 169	0.16 188	0.29 265	1.96 315	0.35 250	0.34 246	0.32 280	0.33 178	0.25 233	0.41 214	0.48 240	0.27 259	0.37 288	0.29 231	0.30 237	0.30 195	0.30 201
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMDNet	0.25 196	0.14 147	0.11 129	0.13 133	0.14 165	0.16 163	0.11 151	0.26 189	0.14 167	0.31 213	0.17 147	0.26 169	0.29 247	0.14 196	0.24 150	0.35 250	0.28 212	0.18 180	0.54 244	0.28 253	0.58 266	0.60 279	0.10 157	0.11 147	0.26 205	0.25 196	0.26 159	0.30 201

FSD		0.26 253	0.26 261	0.27 237	0.26 250	0.25 230	0.31 259	0.33 249	0.20 212	0.28 186	0.20 168			0.29 265	0.34 201	0.37 263			0.33 178	0.26 242				0.28 265	0.30 237	0.26 210	0.30 195	0.31 204

cross-raft	0.24 188	0.14 147	0.12 149	0.13 133	0.13 149	0.17 174	0.10 142	0.27 206	0.15 178	0.30 206	0.19 158	0.28 187	0.10 103	0.12 167	0.26 166	0.34 245	0.27 201	0.17 149	0.57 251	0.25 233	0.62 274	0.51 254	0.09 134	0.11 147	0.29 231	0.27 217	0.26 159	0.31 204

CASS	0.25 196	0.18 205	0.16 193	0.21 206	0.17 195	0.21 205	0.21 216	0.28 216	0.20 212	0.33 230	0.24 198	0.28 187	0.18 213	0.11 142	0.25 162	0.23 187	0.37 260	0.20 203	0.43 209	0.17 175	0.57 262	0.42 218	0.11 175	0.13 183	0.30 237	0.22 171	0.32 206	0.32 206
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.24 188	0.19 218	0.15 181	0.18 186	0.17 195	0.19 189	0.18 197	0.26 189	0.17 200	0.27 170	0.20 168	0.27 179	0.16 188	0.12 167	0.27 171	0.26 214	0.28 212	0.24 237	0.47 217	0.21 202	0.32 167	0.50 250	0.11 175	0.17 222	0.24 193	0.21 163	0.26 159	0.32 206

NOSS_ROB	0.34 235	0.22 229	0.20 225	0.27 237	0.25 244	0.26 234	0.24 232	0.41 267	0.24 232	0.36 254	0.30 229	0.36 230	0.23 233	0.39 282	0.47 229	0.57 296	0.33 243	0.29 269	0.32 176	0.23 222	0.64 279	0.67 292	0.28 263	0.30 270	0.32 246	0.30 237	0.42 244	0.32 206

DLNR_Zeroshot_test	9.91 337	28.72 347	0.20 225	46.90 348	0.13 149	0.20 195	45.01 348	0.29 230	0.11 105	0.38 267	0.19 158	0.33 221	0.10 103	1.29 307	61.34 348	71.85 348	3.99 334	2.49 334	1.36 283	0.22 210	0.65 281	0.41 215	0.09 134	0.13 183	0.26 205	0.24 185	0.29 188	0.33 209

TRStereo	0.34 235	0.16 178	0.21 234	0.16 170	0.12 136	0.34 261	0.17 193	0.27 206	0.11 105	0.35 247	0.18 151	0.34 225	0.09 95	0.12 167	0.26 166	0.36 258	0.25 174	0.17 149	0.44 210	0.25 233	0.42 219	0.47 237	0.09 134	0.09 103	0.26 205	2.80 334	0.49 258	0.33 209

HSM-Net_RVC	0.30 222	0.17 190	0.17 206	0.26 234	0.20 214	0.20 195	0.14 178	0.28 216	0.19 208	0.34 234	0.41 258	1.59 302	0.25 240	0.14 196	0.26 166	0.21 162	0.25 174	0.19 191	0.28 158	0.20 191	0.38 200	0.33 182	0.13 199	0.20 234	0.29 231	0.30 237	0.35 218	0.33 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.27 209	0.28 258	0.20 225	0.19 196	0.21 220	0.21 205	0.20 209	0.20 105	0.21 215	0.24 135	0.28 223	0.78 272	0.17 200	0.16 215	0.29 177	0.22 176	0.34 246	0.21 213	0.27 151	0.19 184	0.28 161	0.42 218	0.17 224	0.18 230	0.23 181	0.24 185	0.48 254	0.34 212

RAFT-Test	0.24 188	0.13 126	0.11 129	0.16 170	0.14 165	0.18 179	0.11 151	0.27 206	0.14 167	0.32 220	0.26 209	0.26 169	0.12 141	0.14 196	0.24 150	0.35 250	0.27 201	0.18 180	0.56 248	0.24 225	0.58 266	0.49 245	0.09 134	0.11 147	0.27 218	0.29 230	0.27 174	0.35 213

NCCL2	0.26 203	0.23 240	0.22 241	0.19 196	0.20 214	0.18 179	0.16 190	0.26 189	0.22 222	0.29 203	0.22 186	0.27 179	0.17 200	0.15 209	0.60 247	0.24 194	0.25 174	0.22 220	0.27 151	0.22 210	0.31 164	0.34 188	0.18 234	0.21 243	0.33 250	0.33 246	0.36 220	0.35 213

test-1	0.27 209	0.10 70	0.12 149	0.14 145	0.13 149	0.25 230	0.18 197	0.29 230	0.17 200	0.37 261	0.42 260	0.30 208	0.16 188	0.14 196	0.29 177	0.36 258	0.27 201	0.20 203	0.52 239	0.25 233	0.57 262	0.66 290	0.10 157	0.13 183	0.28 225	0.29 230	0.30 195	0.36 215

FADNet_RVC	0.33 232	0.22 229	0.22 241	0.29 241	0.25 244	0.19 189	0.22 222	0.31 238	0.22 222	0.31 213	0.29 226	0.41 242	0.33 250	0.22 247	0.72 257	0.25 203	0.29 219	0.32 280	0.73 263	0.27 248	0.43 221	0.47 237	0.16 220	0.23 250	0.27 218	0.30 237	0.51 263	0.36 215

RGC	0.27 209	0.24 244	0.28 266	0.25 231	0.26 250	0.27 236	0.20 209	0.28 216	0.30 259	0.22 104	0.31 231	0.29 196	0.31 248	0.20 240	0.51 240	0.24 194	0.23 150	0.21 213	0.29 168	0.22 210	0.25 141	0.30 170	0.17 224	0.20 234	0.28 225	0.32 244	0.34 215	0.36 215

ccs_rob	0.41 252	0.24 244	0.19 218	0.33 255	0.21 220	0.33 258	0.28 250	0.34 250	0.21 215	0.47 294	1.62 325	1.59 302	0.39 254	0.22 247	0.31 188	0.36 258	0.29 219	0.22 220	0.47 217	0.27 248	0.55 258	0.57 273	0.17 224	0.20 234	0.26 205	0.25 196	0.29 188	0.36 215

LALA_ROB	0.32 227	0.34 269	0.23 245	0.24 226	0.24 236	0.29 248	0.22 222	0.24 158	0.28 249	0.31 213	0.35 241	0.94 279	0.21 226	0.19 235	0.64 252	0.24 194	0.33 243	0.28 268	0.33 178	0.25 233	0.34 178	0.40 212	0.18 234	0.21 243	0.26 205	0.31 241	0.50 261	0.36 215

Reg-Stereo(zero)	0.24 188	0.13 126	0.14 169	0.13 133	0.11 122	0.14 143	0.11 151	0.32 247	0.15 178	0.34 234	0.56 284	0.30 208	0.12 141	0.16 215	0.19 82	0.31 235	0.25 174	0.15 117	0.42 206	0.17 175	0.34 178	0.49 245	0.10 157	0.11 147	0.20 147	0.24 185	0.38 230	0.37 220

HI	0.24 188	0.13 126	0.14 169	0.13 133	0.11 122	0.14 143	0.11 151	0.32 247	0.15 178	0.34 234	0.56 284	0.30 208	0.12 141	0.16 215	0.19 82	0.31 235	0.25 174	0.15 117	0.42 206	0.17 175	0.34 178	0.49 245	0.10 157	0.11 147	0.20 147	0.24 185	0.38 230	0.37 220

DAS	0.32 227	0.18 205	0.15 181	0.29 241	0.24 236	0.24 225	0.25 237	0.31 238	0.29 254	0.32 220	0.39 254	0.53 254	0.34 251	0.11 142	0.29 177	0.40 271	0.35 251	0.25 247	0.49 228	0.29 261	0.63 276	0.48 240	0.21 245	0.25 257	0.30 237	0.28 223	0.38 230	0.37 220

SepStereo	0.32 227	0.18 205	0.15 181	0.29 241	0.24 236	0.24 225	0.25 237	0.31 238	0.29 254	0.32 220	0.39 254	0.53 254	0.34 251	0.11 142	0.29 177	0.40 271	0.35 251	0.25 247	0.49 228	0.29 261	0.63 276	0.48 240	0.21 245	0.25 257	0.30 237	0.28 223	0.38 230	0.37 220

ETE_ROB	0.32 227	0.32 266	0.20 225	0.26 234	0.24 236	0.28 243	0.23 230	0.24 158	0.29 254	0.27 170	0.35 241	0.99 282	0.21 226	0.20 240	0.41 216	0.23 187	0.41 271	0.24 237	0.37 197	0.25 233	0.37 197	0.40 212	0.20 237	0.20 234	0.28 225	0.35 252	0.54 268	0.37 220

HH	0.25 196	0.10 70	0.17 206	0.15 160	0.14 165	0.20 195	0.14 178	0.27 206	0.13 152	0.36 254	0.12 101	0.28 187	0.10 103	0.13 185	0.23 133	0.40 271	0.26 189	0.19 191	0.49 228	0.21 202	0.68 287	0.52 258	0.11 175	0.11 147	0.23 181	0.25 196	0.36 220	0.38 225

HanStereo	0.25 196	0.10 70	0.17 206	0.15 160	0.14 165	0.20 195	0.14 178	0.27 206	0.13 152	0.36 254	0.12 101	0.28 187	0.10 103	0.13 185	0.23 133	0.40 271	0.26 189	0.19 191	0.49 228	0.21 202	0.68 287	0.52 258	0.11 175	0.11 147	0.23 181	0.25 196	0.36 220	0.38 225

HBP-ISP	0.45 258	0.24 244	0.26 261	0.35 260	0.29 256	0.30 252	0.24 232	0.38 262	0.23 227	0.38 267	0.44 268	0.31 215	0.17 200	0.55 293	2.33 326	0.99 326	0.32 239	0.27 260	0.33 178	0.28 253	0.64 279	0.89 312	0.27 259	0.29 269	0.33 250	0.35 252	0.47 252	0.38 225

GwcNet-ADL	0.29 215	0.22 229	0.21 234	0.29 241	0.22 227	0.23 219	0.19 205	0.28 216	0.19 208	0.34 234	0.58 288	0.43 245	0.23 233	0.22 247	0.50 237	0.34 245	0.29 219	0.22 220	0.44 210	0.28 253	0.36 193	0.39 208	0.13 199	0.16 212	0.26 205	0.29 230	0.28 184	0.38 225

pcwnet_v2	0.26 203	0.17 190	0.18 213	0.22 210	0.19 209	0.22 215	0.18 197	0.25 175	0.18 206	0.31 213	0.23 194	0.30 208	0.28 246	0.18 233	0.88 268	0.21 162	0.24 161	0.19 191	0.36 195	0.15 150	0.27 154	0.24 136	0.17 224	0.15 206	0.26 205	0.26 210	0.30 195	0.38 225

XQC	0.42 254	0.37 277	0.31 274	0.41 269	0.35 269	0.41 269	0.42 270	0.45 276	0.38 269	0.40 276	0.33 237	0.48 251	0.44 263	0.34 276	1.54 295	0.29 228	0.29 219	0.27 260	0.52 239	0.30 266	0.37 197	0.44 226	0.26 254	0.30 270	0.41 271	0.41 266	0.53 266	0.38 225

GANetREF_RVC	0.32 227	0.30 264	0.32 276	0.28 239	0.27 254	0.27 236	0.26 245	0.42 271	0.35 267	0.38 267	0.21 178	0.56 257	0.39 254	0.16 215	0.33 195	0.23 187	0.29 219	0.25 247	0.44 210	0.25 233	0.35 189	0.25 142	0.25 252	0.32 273	0.34 258	0.29 230	0.45 247	0.38 225
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
ACV-stereo	2.24 322	1.03 304	0.23 245	0.38 265	0.24 236	0.70 291	0.48 280	0.45 276	0.32 261	0.36 254	0.41 258	0.47 249	2.93 324	0.35 277	1.93 313	0.86 319	0.44 274	0.29 269	44.47 347	0.55 299	0.82 303	0.90 314	0.33 283	0.26 261	0.26 205	0.28 223	0.41 242	0.39 232

DDVS	0.53 267	0.22 229	0.24 253	0.24 226	0.25 244	0.27 236	0.24 232	0.39 264	0.26 242	0.35 247	4.72 335	1.02 284	0.40 256	0.20 240	0.40 214	0.39 270	0.33 243	0.26 257	0.75 265	0.34 275	0.58 266	0.63 286	0.16 220	0.20 234	0.25 200	0.25 196	0.55 272	0.40 233

DCVSM-stereo	0.39 248	0.21 226	0.21 234	0.32 254	0.24 236	0.38 266	0.26 245	0.37 260	0.25 236	0.37 261	0.58 288	0.92 276	0.47 267	0.18 233	0.24 150	0.29 228	0.30 227	0.22 220	1.72 293	0.34 275	0.45 228	0.37 200	0.30 275	0.23 250	0.26 205	0.27 217	0.37 228	0.40 233

CC-Net-ROB	0.36 238	0.47 285	0.32 276	0.65 287	0.49 291	0.54 279	0.46 275	0.35 254	0.24 232	0.37 261	0.28 223	0.92 276	0.21 226	0.37 278	0.28 174	0.17 94	0.23 150	0.22 220	0.67 261	0.22 210	0.22 120	0.16 80	0.44 294	0.24 253	0.29 231	0.28 223	0.27 174	0.40 233

MSKI-zero shot	0.26 203	0.13 126	0.10 105	0.14 145	0.14 165	0.15 156	0.11 151	0.28 216	0.13 152	0.30 206	0.35 241	0.28 187	0.11 127	0.12 167	0.29 177	0.37 263	0.28 212	0.17 149	0.58 253	0.26 242	0.57 262	0.55 268	0.09 134	0.11 147	0.25 200	0.41 266	0.32 206	0.42 236

Any-RAFT	0.24 188	0.13 126	0.16 193	0.16 170	0.13 149	0.15 156	0.10 142	0.25 175	0.14 167	0.28 186	0.35 241	0.28 187	0.11 127	0.12 167	0.22 122	0.25 203	0.28 212	0.17 149	0.50 234	0.16 166	0.63 276	0.40 212	0.10 157	0.10 131	0.28 225	0.29 230	0.26 159	0.42 236

GES	0.22 171	0.16 178	0.12 149	0.14 145	0.15 180	0.19 189	0.12 167	0.25 175	0.14 167	0.26 160	0.18 151	0.21 127	0.13 159	0.17 224	0.36 206	0.21 162	0.27 201	0.19 191	0.52 239	0.20 191	0.33 171	0.29 167	0.13 199	0.14 193	0.19 136	0.17 119	0.27 174	0.42 236

EAI-Stereo	0.28 213	0.13 126	0.12 149	0.18 186	0.16 186	0.66 289	0.20 209	0.27 206	0.18 206	0.27 170	0.27 217	0.29 196	0.10 103	0.11 142	0.35 204	0.32 240	0.26 189	0.20 203	0.65 259	0.22 210	0.44 226	0.44 226	0.10 157	0.14 193	0.28 225	0.31 241	0.39 234	0.42 236

RTSC	0.27 209	0.16 178	0.16 193	0.16 170	0.17 195	0.18 179	0.19 205	0.23 142	0.21 215	0.25 148	0.25 200	0.20 114	0.18 213	0.14 196	1.57 299	0.23 187	0.30 227	0.19 191	0.39 199	0.18 181	0.30 162	0.32 179	0.11 175	0.17 222	0.21 157	0.22 171	0.31 203	0.43 240

anonymity	0.53 267	0.11 91	0.19 218	0.16 170	0.14 165	0.16 163	0.10 142	0.29 230	0.13 152	0.34 234	7.32 337	0.30 208	0.13 159	0.12 167	0.21 109	0.37 263	0.27 201	0.17 149	0.44 210	0.23 222	0.43 221	0.54 266	0.11 175	0.12 166	0.34 258	0.43 272	0.71 294	0.44 241

IGEV-FE	0.29 215	0.13 126	0.22 241	0.29 241	0.17 195	0.21 205	0.22 222	0.28 216	0.14 167	0.35 247	0.43 263	0.33 221	0.11 127	0.14 196	0.23 133	0.37 263	0.26 189	0.17 149	0.47 217	0.24 225	0.51 252	0.61 283	0.11 175	0.11 147	0.33 250	0.27 217	0.62 282	0.45 242

IGEV_Zeroshot_test	0.29 215	0.13 126	0.22 241	0.29 241	0.17 195	0.21 205	0.22 222	0.28 216	0.14 167	0.35 247	0.43 263	0.33 221	0.11 127	0.14 196	0.23 133	0.37 263	0.26 189	0.17 149	0.48 226	0.24 225	0.52 254	0.61 283	0.11 175	0.11 147	0.33 250	0.27 217	0.62 282	0.45 242

dad	0.29 215	0.21 226	0.14 169	0.47 273	0.22 227	0.29 248	0.48 280	0.40 265	0.12 131	0.32 220	0.14 118	0.41 242	0.23 233	0.10 130	0.53 241	0.19 134	0.32 239	0.17 149	0.51 235	0.15 150	0.27 154	0.18 95	0.11 175	0.18 230	0.31 244	0.18 135	0.67 290	0.45 242

SFCPSM	0.64 278	0.24 244	0.19 218	0.28 239	0.23 233	0.27 236	0.24 232	0.30 234	0.30 259	0.34 234	0.50 275	0.63 263	1.06 295	0.19 235	0.37 208	0.34 245	0.31 235	0.24 237	8.10 332	0.39 279	0.45 228	0.43 223	0.20 237	0.19 232	0.30 237	0.31 241	0.36 220	0.45 242

s12784h	0.22 171	0.16 178	0.13 161	0.19 196	0.14 165	0.12 125	0.08 116	0.24 158	0.11 105	0.29 203	0.16 136	0.27 179	0.15 181	0.10 130	0.22 122	0.26 214	0.26 189	0.13 81	0.29 168	0.12 94	0.50 250	0.30 170	0.08 120	0.10 131	0.24 193	0.21 163	0.65 288	0.47 246

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 181	0.17 190	0.08 75	0.22 210	0.21 220	0.29 248	0.17 193	0.25 175	0.11 105	0.42 283	0.19 158	0.43 245	0.09 95	0.11 142	0.19 82	0.25 203	0.25 174	0.16 138	0.28 158	0.14 135	0.41 214	0.39 208	0.07 94	0.09 103	0.20 147	0.18 135	0.27 174	0.49 247

SHD	0.36 238	0.22 229	0.28 266	0.25 231	0.24 236	0.24 225	0.27 249	0.35 254	0.28 249	0.35 247	0.33 237	0.32 218	0.45 265	0.21 244	1.38 289	0.26 214	0.30 227	0.24 237	0.56 248	0.27 248	0.38 200	0.43 223	0.20 237	0.25 257	0.33 250	0.36 256	0.35 218	0.50 248

XX-Stereo	2.24 322	0.10 70	0.10 105	0.17 179	0.10 108	0.21 205	0.11 151	0.25 175	0.12 131	0.36 254	0.53 280	0.29 196	0.10 103	0.11 142	0.24 150	0.35 250	0.27 201	0.18 180	0.47 217	0.18 181	0.41 214	0.37 200	0.10 157	0.10 131	54.05 347	0.25 196	0.34 215	0.51 249

model_zeroshot	0.28 213	0.14 147	0.11 129	0.16 170	0.14 165	0.18 179	0.11 151	0.28 216	0.15 178	0.33 230	0.32 234	0.31 215	0.10 103	0.13 185	0.43 219	0.31 235	0.30 227	0.19 191	0.66 260	0.22 210	0.55 258	0.44 226	0.12 192	0.13 183	0.49 285	0.36 256	0.31 203	0.53 250

PA-Net	0.25 196	0.28 258	0.29 268	0.18 186	0.26 250	0.21 205	0.25 237	0.26 189	0.25 236	0.22 104	0.19 158	0.22 137	0.24 237	0.28 262	0.40 214	0.24 194	0.18 88	0.22 220	0.20 93	0.22 210	0.19 92	0.32 179	0.17 224	0.20 234	0.24 193	0.38 260	0.23 126	0.55 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.30 222	0.25 250	0.25 258	0.25 231	0.30 259	0.21 205	0.20 209	0.34 250	0.39 271	0.30 206	0.28 223	0.65 265	0.22 232	0.17 224	0.70 255	0.20 151	0.20 109	0.20 203	0.28 158	0.26 242	0.22 120	0.23 128	0.14 209	0.26 261	0.34 258	0.41 266	0.39 234	0.55 251

CSAN	0.39 248	0.37 277	0.34 283	0.33 255	0.32 265	0.27 236	0.25 237	0.36 257	0.64 304	0.43 286	0.43 263	0.73 270	0.44 263	0.20 240	0.63 249	0.25 203	0.27 201	0.26 257	0.41 203	0.43 290	0.38 200	0.34 188	0.22 247	0.33 275	0.40 268	0.47 277	0.48 254	0.55 251

ACVNet_1	0.97 296	1.21 314	0.62 303	2.28 317	1.27 317	1.81 317	2.12 321	0.63 299	0.41 276	0.50 301	0.49 273	1.06 287	0.73 282	2.46 322	0.47 229	0.31 235	0.80 303	0.40 294	2.04 300	0.42 286	0.76 296	0.56 271	2.26 317	0.43 297	0.54 293	0.42 270	0.48 254	0.58 254

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 306	0.15 169	0.23 245	0.22 210	0.20 214	0.33 258	0.24 232	0.28 216	0.33 262	0.38 267	0.52 278	0.35 228	0.15 181	0.13 185	0.29 177	0.49 287	0.30 227	0.21 213	25.47 344	0.27 248	0.49 243	0.60 279	0.10 157	0.12 166	0.32 246	0.45 275	0.37 228	0.60 255

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 232	0.15 169	0.23 245	0.24 226	0.16 186	0.28 243	0.20 209	0.28 216	0.21 215	0.35 247	0.60 292	0.32 218	0.17 200	0.12 167	0.28 174	0.44 277	0.30 227	0.22 220	0.58 253	0.28 253	0.54 255	0.59 277	0.09 134	0.14 193	0.33 250	0.32 244	0.79 297	0.60 255

iRaft-Stereo_20w	0.31 225	0.14 147	0.24 253	0.29 241	0.18 205	0.22 215	0.18 197	0.26 189	0.15 178	0.41 281	0.51 277	0.30 208	0.11 127	0.12 167	0.32 191	0.32 240	0.27 201	0.17 149	0.42 206	0.24 225	0.46 235	0.53 263	0.11 175	0.10 131	0.33 250	0.67 298	0.61 280	0.60 255

S-Stereo	0.53 267	0.29 262	0.27 265	0.48 274	0.46 287	0.50 277	0.60 288	0.38 262	0.37 268	0.39 273	1.16 315	1.01 283	0.45 265	0.29 265	0.91 272	0.67 307	0.35 251	0.39 293	0.84 273	0.70 310	0.46 235	0.71 294	0.61 304	0.37 288	0.30 237	0.33 246	0.40 239	0.63 258

RTS	0.38 245	0.22 229	0.20 225	0.22 210	0.21 220	0.31 253	0.29 252	0.31 238	0.34 264	0.23 115	0.22 186	0.29 196	0.25 240	0.16 215	1.65 303	0.29 228	0.36 257	0.24 237	0.63 256	0.31 269	0.38 200	0.38 203	0.15 215	0.22 247	0.39 266	0.95 316	0.40 239	0.63 258

RTSA	0.38 245	0.22 229	0.20 225	0.22 210	0.21 220	0.31 253	0.29 252	0.31 238	0.34 264	0.23 115	0.22 186	0.29 196	0.25 240	0.16 215	1.65 303	0.29 228	0.36 257	0.24 237	0.63 256	0.31 269	0.38 200	0.38 203	0.15 215	0.22 247	0.39 266	0.95 316	0.40 239	0.63 258

DPSNet	0.76 286	0.28 258	0.26 261	0.38 265	0.38 275	0.44 270	0.30 256	0.36 257	0.41 276	0.27 170	0.32 234	2.73 318	0.95 293	0.38 279	0.80 262	0.66 305	0.53 286	0.46 298	4.94 324	0.56 300	0.83 307	0.97 316	0.57 302	0.44 298	0.56 294	0.48 279	0.54 268	0.63 258

AMNet	0.51 266	0.50 288	0.48 298	0.51 277	0.50 292	0.56 281	0.52 283	0.36 257	0.42 282	0.39 273	0.59 291	0.65 265	0.21 226	0.58 296	0.49 235	0.59 299	0.60 289	0.58 310	0.51 235	0.51 296	0.59 269	0.53 263	0.32 281	0.51 302	0.48 283	0.54 285	0.60 278	0.65 262

FBW_ROB	0.46 260	0.42 280	0.36 286	0.60 285	0.44 284	0.47 276	0.44 274	0.31 238	0.25 236	0.34 234	0.34 240	0.64 264	0.48 268	0.56 295	1.05 284	0.25 203	0.35 251	0.23 234	1.39 284	0.22 210	0.49 243	0.36 194	0.43 292	0.40 293	0.31 244	0.33 246	0.42 244	0.65 262

PWC_ROB	0.37 242	0.27 256	0.25 258	0.23 219	0.24 236	0.23 219	0.31 259	0.29 230	0.47 288	0.25 148	0.39 254	0.37 232	0.89 290	0.19 235	0.58 245	0.32 240	0.39 265	0.29 269	0.62 255	0.29 261	0.48 241	0.48 240	0.19 236	0.33 275	0.27 218	0.26 210	0.39 234	0.67 264

MFN_U_SF_RVC	0.60 276	0.55 290	0.41 290	0.56 283	0.46 287	0.57 285	0.63 289	0.56 289	0.43 283	0.86 319	0.93 309	0.72 269	0.52 270	0.53 292	0.97 278	0.49 287	0.32 239	0.34 285	1.73 294	0.44 291	0.62 274	0.58 274	0.30 275	0.56 306	0.45 277	0.44 274	0.49 258	0.68 265

PSMNet_ROB	1.30 309	1.36 318	0.71 310	1.48 303	1.00 308	1.69 311	1.56 309	0.64 300	0.74 309	1.47 333	3.99 333	2.77 320	1.51 304	2.54 325	0.73 258	0.47 285	0.70 295	0.49 303	2.51 308	0.71 312	0.81 301	0.58 274	3.05 331	0.58 308	0.80 303	0.64 296	0.88 302	0.69 266

ACVNet-4b	1.08 300	1.48 322	0.48 298	2.91 324	1.12 311	1.82 318	2.71 324	0.46 280	0.44 284	0.51 302	0.43 263	1.66 304	1.85 314	2.08 319	0.46 228	0.40 271	0.82 304	0.34 285	2.68 310	0.50 294	0.65 281	0.71 294	2.24 316	0.35 282	0.45 277	0.42 270	0.53 266	0.70 267

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 254	0.34 269	0.25 258	0.42 270	0.31 261	0.36 264	0.47 278	0.48 282	0.40 272	0.42 283	0.31 231	0.60 261	0.53 272	0.40 284	0.57 243	0.27 220	0.24 161	0.22 220	0.67 261	0.22 210	0.60 270	0.56 271	0.33 283	0.28 265	0.47 282	0.48 279	0.48 254	0.70 267

SQANet	0.68 282	0.89 302	0.29 268	1.65 307	0.77 301	1.39 304	1.15 303	0.37 260	0.29 254	0.40 276	0.30 229	0.88 275	0.32 249	1.26 306	0.39 213	0.21 162	0.44 274	0.27 260	2.24 301	0.28 253	0.49 243	0.50 250	1.59 312	0.23 250	0.32 246	0.34 250	0.42 244	0.71 269

Ntro	0.87 292	1.36 318	0.44 293	1.82 314	1.04 310	1.67 309	1.60 310	0.52 286	0.44 284	0.48 298	0.42 260	0.98 281	0.40 256	1.61 311	0.64 252	0.31 235	0.49 283	0.30 275	2.69 311	0.44 291	0.68 287	0.60 279	2.13 315	0.36 287	0.45 277	0.45 275	0.52 265	0.71 269

otaku	0.82 289	1.17 311	0.41 290	1.90 316	0.99 307	1.68 310	1.39 305	0.46 280	0.41 276	0.46 293	0.36 247	0.93 278	0.43 260	1.51 309	0.45 226	0.30 234	0.44 274	0.29 269	2.65 309	0.40 283	0.60 270	0.58 274	2.09 314	0.34 279	0.42 273	0.35 252	0.49 258	0.74 271

DGSMNet	0.85 291	0.47 285	0.39 288	0.51 277	0.39 277	0.56 281	0.43 272	0.59 293	0.40 272	0.84 318	4.01 334	0.67 267	0.85 286	0.85 304	0.85 267	0.90 322	1.17 317	0.66 319	1.64 292	0.62 301	1.35 329	1.36 330	0.51 299	0.54 304	0.40 268	0.66 297	0.50 261	0.74 271

FAT-Stereo	0.47 263	0.27 256	0.34 283	0.45 272	0.48 290	0.39 267	0.32 261	0.42 271	0.27 247	0.41 281	0.90 308	0.77 271	0.58 273	0.30 269	0.57 243	0.56 294	0.35 251	0.34 285	0.64 258	0.42 286	0.67 286	0.66 290	0.28 263	0.34 279	0.29 231	0.36 256	0.45 247	0.74 271

ITSA-stereo	0.37 242	0.23 240	0.19 218	0.39 267	0.26 250	0.24 225	0.26 245	0.35 254	0.26 242	0.39 273	0.55 282	0.46 248	0.41 259	0.23 252	0.53 241	0.38 268	0.31 235	0.25 247	0.49 228	0.24 225	0.43 221	0.49 245	0.23 249	0.22 247	0.33 250	0.40 264	0.72 295	0.75 274

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 272	0.64 293	0.47 297	0.65 287	0.41 279	0.44 270	0.57 286	0.61 296	0.68 305	0.58 305	0.39 254	0.59 259	0.58 273	0.65 301	0.76 260	0.44 277	0.35 251	0.40 294	1.53 288	0.50 294	0.54 255	0.63 286	0.46 297	0.47 300	0.51 290	0.40 264	0.41 242	0.75 274

SPS-STEREO	0.80 287	0.60 292	0.56 301	0.67 289	0.62 295	0.67 290	0.58 287	0.57 291	0.61 300	0.59 308	0.96 311	1.03 286	0.67 277	0.55 293	0.83 266	0.87 320	0.78 301	0.69 321	2.74 312	0.74 315	1.23 325	1.05 320	0.45 296	0.62 314	0.61 299	0.61 291	0.83 300	0.75 274
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.40 250	0.35 272	0.43 292	0.49 276	0.35 269	0.44 270	0.46 275	0.43 274	0.27 247	0.34 234	0.26 209	0.37 232	0.21 226	0.30 269	0.58 245	0.35 250	0.39 265	0.31 278	0.45 214	0.26 242	0.49 243	0.42 218	0.28 263	0.35 282	0.44 275	0.38 260	0.51 263	0.77 277

FC-DCNN v2	0.41 252	0.36 276	0.45 296	0.51 277	0.36 272	0.46 275	0.46 275	0.45 276	0.29 254	0.34 234	0.26 209	0.38 239	0.24 237	0.30 269	0.60 247	0.35 250	0.39 265	0.30 275	0.46 215	0.26 242	0.49 243	0.42 218	0.28 263	0.35 282	0.50 287	0.43 272	0.59 276	0.79 278

MonStereo1	1.06 299	1.06 305	0.53 300	1.71 310	1.39 321	1.49 306	1.71 312	0.68 302	0.57 294	2.01 335	0.75 301	1.99 307	1.76 313	1.97 316	0.35 204	0.25 203	0.60 289	0.48 302	2.25 302	0.51 296	0.65 281	0.52 258	2.33 319	0.41 295	0.49 285	0.39 262	0.85 301	0.80 279

ACVNet_2	1.13 301	1.26 316	0.75 313	2.58 321	1.30 319	1.73 315	1.87 316	0.75 310	0.52 291	0.59 308	0.53 280	1.29 293	0.90 291	1.85 314	0.70 255	0.48 286	1.14 316	0.40 294	4.70 323	0.54 298	0.71 294	0.60 279	2.05 313	0.61 312	0.81 305	0.47 277	0.70 292	0.82 280

pmcnn	0.45 258	0.24 244	0.19 218	0.33 255	0.29 256	0.34 261	0.42 270	0.34 250	0.26 242	0.34 234	0.50 275	0.80 273	1.10 297	0.19 235	0.38 211	0.57 296	0.40 269	0.32 280	0.83 272	0.37 278	0.80 299	0.49 245	0.28 263	0.24 253	0.32 246	0.34 250	0.66 289	0.82 280

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 329	0.48 287	0.29 268	0.48 274	0.42 280	0.63 288	0.86 298	0.69 304	0.74 309	0.42 283	1.69 326	46.80 347	1.87 315	0.64 300	0.38 211	0.33 243	0.97 308	0.98 330	1.59 290	0.33 272	0.81 301	0.79 304	0.28 263	0.25 257	0.52 291	0.78 306	3.35 335	0.83 282

RainbowNet	0.93 294	1.16 310	0.62 303	1.83 315	1.16 314	1.69 311	1.70 311	0.51 285	0.44 284	0.59 308	0.38 251	1.19 291	0.79 285	2.02 317	0.74 259	0.57 296	0.54 287	0.40 294	1.50 287	0.76 316	0.66 284	0.65 289	2.28 318	0.46 299	0.50 287	0.49 281	0.60 278	0.84 283

Dean	1.27 307	1.44 321	0.85 319	2.93 325	1.62 325	1.95 324	2.03 320	0.96 319	1.00 319	0.91 322	0.75 301	1.51 301	1.65 309	2.05 318	0.80 262	0.64 304	1.01 313	0.60 317	1.86 299	0.85 320	0.85 310	0.75 298	2.35 320	0.79 322	1.15 315	0.85 309	1.19 315	0.85 284

PVD	0.56 270	0.44 281	0.36 286	0.51 277	0.43 282	0.55 280	0.47 278	0.62 297	0.59 297	0.33 230	0.48 272	0.61 262	0.74 283	0.50 290	1.52 294	0.34 245	0.51 285	0.37 289	0.76 266	0.41 285	0.61 273	0.64 288	0.30 275	0.37 288	0.56 294	0.71 301	0.61 280	0.86 285

SGM-Forest	0.38 245	0.24 244	0.18 213	0.35 260	0.25 244	0.27 236	0.20 209	0.30 234	0.23 227	0.32 220	0.23 194	0.37 232	0.43 260	0.24 254	0.82 265	0.33 243	0.24 161	0.21 213	1.61 291	0.19 184	0.38 200	0.43 223	0.27 259	0.21 243	0.34 258	0.28 223	0.57 274	0.86 285
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LVE	1.38 311	1.30 317	0.82 317	4.62 332	1.50 324	1.89 320	3.66 331	0.82 312	0.73 308	0.88 320	0.82 304	1.12 288	1.52 305	2.14 320	0.81 264	0.56 294	0.84 305	0.59 312	3.33 317	0.72 313	0.84 308	0.89 312	2.40 321	0.80 323	1.12 312	0.70 300	1.00 311	0.90 287

edge stereo	0.61 277	0.35 272	0.44 293	0.53 281	0.47 289	0.57 285	0.54 284	0.57 291	0.41 276	0.52 304	0.69 297	1.31 294	1.03 294	0.38 279	0.44 223	0.60 301	0.40 269	0.30 275	1.76 297	0.81 319	0.47 237	0.86 311	0.41 290	0.32 273	0.41 271	0.37 259	0.57 274	0.91 288

MFMNet_re	0.74 284	0.73 297	0.66 308	0.76 292	0.64 296	0.88 298	0.74 295	0.59 293	0.68 305	0.58 305	0.69 297	1.02 284	0.61 276	0.58 296	0.96 277	0.78 315	0.87 307	0.72 323	1.08 279	0.68 308	1.07 318	0.74 297	0.54 301	0.60 311	0.59 296	0.60 289	0.80 298	0.91 288

CBMV_ROB	0.48 264	0.22 229	0.24 253	0.39 267	0.32 265	0.32 256	0.29 252	0.44 275	0.23 227	0.38 267	0.45 269	1.42 299	0.88 289	0.28 262	0.91 272	0.34 245	0.37 260	0.25 247	0.81 270	0.36 277	0.54 255	0.51 254	0.28 263	0.26 261	0.44 275	0.62 292	0.62 282	0.91 288

STTRV1_RVC		0.32 266	0.26 261	0.42 270	0.32 265	0.40 268	0.34 264	0.41 267	0.40 272	0.36 254	0.35 241	0.59 259	0.67 277	0.48 289	0.48 232	0.27 220	0.85 306	0.27 260		0.66 306	0.88 311	0.52 258		0.48 301	0.37 265	0.56 287	0.54 268	0.96 291

AnonymousM	0.19 146	0.09 57	0.07 57	0.09 84	0.07 59	0.08 72	0.05 61	0.20 105	0.09 69	0.23 115	0.14 118	0.16 88	0.07 69	0.09 112	0.23 133	0.23 187	0.23 150	0.14 93	0.20 93	0.15 150	0.32 167	0.26 148	0.07 94	0.08 79	0.11 58	0.17 119	0.54 268	0.97 292

SANet	0.57 272	0.32 266	0.33 280	0.36 262	0.35 269	0.44 270	0.33 263	0.55 287	0.85 312	0.33 230	0.57 286	2.42 314	1.17 299	0.32 274	0.88 268	0.24 194	0.47 281	0.31 278	0.51 235	0.31 269	0.50 250	0.45 229	0.37 287	0.37 288	0.46 280	0.54 285	0.55 272	0.98 293

ADCP+	0.31 225	0.17 190	0.17 206	0.15 160	0.14 165	0.17 174	0.19 205	0.21 121	0.33 262	0.26 160	0.26 209	0.37 232	0.12 141	0.13 185	1.87 311	0.18 116	0.20 109	0.17 149	0.33 178	0.18 181	0.22 120	0.22 124	0.12 192	0.11 147	0.23 181	0.69 299	0.33 211	0.99 294

DispFullNet	1.20 305	1.15 309	0.77 315	1.20 299	0.97 306	1.12 301	1.34 304	0.66 301	0.58 295	0.74 315	0.82 304	3.72 328	1.48 303	1.65 313	1.03 283	1.32 331	1.00 312	0.58 310	6.30 330	1.09 330	0.84 308	0.76 301	0.42 291	0.35 282	0.50 287	0.35 252	0.68 291	1.00 295

MADNet+	0.75 285	0.45 283	0.65 307	0.63 286	0.58 294	0.50 277	0.64 291	0.75 310	0.59 297	0.62 312	0.52 278	0.94 279	0.85 286	0.46 287	2.17 321	0.74 312	0.79 302	0.53 305	1.00 277	0.65 305	0.93 314	0.75 298	0.57 302	0.67 315	0.88 307	0.72 302	0.70 292	1.05 296

WAO-7	0.99 297	0.85 301	0.88 321	1.81 313	0.83 304	0.71 292	0.92 299	1.01 322	1.13 321	0.96 324	1.28 323	1.37 298	1.65 309	0.63 299	1.55 298	0.76 314	0.73 298	0.47 299	2.44 307	0.73 314	0.72 295	0.76 301	0.26 254	0.88 327	0.71 300	0.85 309	0.74 296	1.09 297

AnyNet_C01	0.66 281	0.35 272	0.32 276	0.37 264	0.38 275	0.35 263	0.54 284	0.55 287	0.70 307	0.40 276	0.49 273	0.83 274	0.70 280	0.30 269	2.63 333	0.87 320	0.65 293	0.59 312	0.98 275	0.48 293	0.80 299	0.78 303	0.39 288	0.38 292	0.60 298	0.49 281	0.64 286	1.16 298

notaker	1.84 318	1.90 330	1.02 326	3.19 328	2.19 331	2.44 327	2.77 325	1.11 326	1.57 328	0.91 322	1.09 313	3.37 326	5.56 327	3.13 332	1.35 288	0.81 316	1.34 327	0.71 322	4.26 321	1.08 326	1.22 323	0.99 318	2.96 330	0.93 328	0.74 302	0.77 305	0.98 309	1.18 299

LRCNet_RVC	10.22 338	14.24 342	3.26 336	20.74 344	17.71 345	19.88 345	15.89 344	6.49 340	2.47 334	19.87 345	12.97 342	19.40 342	8.44 331	26.62 346	2.33 326	0.74 312	10.08 340	5.54 338	23.31 343	6.95 339	2.43 334	1.11 326	22.86 344	8.58 341	0.73 301	0.39 262	1.72 330	1.19 300

ELAS_RVC	0.92 293	0.65 294	0.62 303	0.92 296	0.67 297	1.21 302	0.71 293	0.72 307	0.50 290	0.49 299	1.20 320	2.45 316	1.89 316	0.44 285	1.31 287	0.46 284	0.62 291	0.55 307	1.02 278	0.42 286	0.91 313	1.06 322	0.44 294	0.54 304	1.50 323	1.22 326	1.15 314	1.19 300
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	0.59 274	0.34 269	0.31 274	0.34 258	0.36 272	0.36 264	0.37 267	0.48 282	0.60 299	0.34 234	0.43 263	0.58 258	0.87 288	0.29 265	2.30 324	0.66 305	0.47 281	0.38 290	0.82 271	0.42 286	0.76 296	0.69 293	0.28 263	0.35 282	0.46 280	0.88 312	0.59 276	1.26 302

PWCK	1.58 317	1.40 320	0.79 316	1.70 309	1.03 309	1.55 307	1.42 306	1.11 326	0.98 318	1.00 325	1.23 322	2.78 322	1.53 306	0.82 303	0.88 268	0.55 293	0.99 309	0.57 309	13.43 337	0.90 321	1.12 319	0.75 298	1.15 307	0.82 324	1.04 308	0.88 312	0.93 305	1.27 303

IMH-64-1	1.18 303	1.19 312	0.74 311	1.63 305	1.26 315	1.69 311	1.85 314	0.84 313	0.90 313	0.44 290	0.62 293	1.36 296	1.74 311	2.49 323	2.46 329	0.60 301	0.72 296	0.47 299	1.73 294	0.64 303	0.70 291	0.79 304	2.49 323	0.58 308	1.08 310	0.63 294	0.97 307	1.31 304

IMH-64	1.18 303	1.19 312	0.74 311	1.63 305	1.26 315	1.69 311	1.85 314	0.84 313	0.90 313	0.44 290	0.62 293	1.36 296	1.74 311	2.49 323	2.46 329	0.60 301	0.72 296	0.47 299	1.73 294	0.64 303	0.70 291	0.79 304	2.49 323	0.58 308	1.08 310	0.63 294	0.97 307	1.31 304

SGM-ForestM	0.64 278	0.80 300	0.39 288	0.70 290	0.40 278	0.77 293	0.67 292	0.62 297	0.41 276	0.35 247	0.42 260	1.68 305	1.08 296	0.24 254	0.33 195	0.21 162	0.44 274	0.23 234	1.27 281	0.24 225	0.43 221	0.30 170	0.28 263	0.26 261	1.04 308	0.90 315	1.53 327	1.35 306

MeshStereo	0.83 290	0.44 281	0.33 280	0.78 293	0.54 293	0.61 287	0.40 269	0.68 302	0.54 293	0.45 292	0.80 303	2.32 313	1.56 307	0.24 254	2.31 325	0.71 310	0.42 272	0.29 269	1.58 289	0.30 266	1.23 325	1.10 325	0.32 281	0.34 279	0.87 306	0.60 289	1.29 320	1.36 307
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
ADCRef	0.34 235	0.18 205	0.16 193	0.15 160	0.16 186	0.18 179	0.18 197	0.23 142	0.34 264	0.26 160	0.22 186	0.23 141	0.17 200	0.11 142	2.05 319	0.22 176	0.23 150	0.20 203	0.39 199	0.21 202	0.25 141	0.26 148	0.17 224	0.16 212	0.29 231	0.41 266	0.29 188	1.39 308

ADCMid	0.46 260	0.29 262	0.29 268	0.26 234	0.31 261	0.33 258	0.35 266	0.41 267	0.46 287	0.31 213	0.38 251	0.48 251	0.40 256	0.21 244	1.82 309	0.35 250	0.34 246	0.27 260	0.78 268	0.28 253	0.45 228	0.46 231	0.30 275	0.24 253	0.36 263	0.53 283	0.45 247	1.42 309

WAO-6	1.14 302	1.08 306	0.68 309	1.50 304	1.15 312	1.39 304	1.55 308	0.88 316	0.96 316	0.77 316	0.72 300	1.28 292	1.96 317	1.91 315	2.45 328	0.71 310	1.18 318	0.55 307	1.42 285	0.69 309	0.97 315	0.99 318	0.91 305	0.67 315	1.13 314	0.88 312	1.02 312	1.43 310

SAMSARA	0.65 280	0.30 264	0.44 293	0.31 250	0.31 261	0.31 253	0.34 264	0.56 289	0.48 289	0.40 276	0.37 250	0.42 244	0.90 291	0.27 261	1.62 301	0.45 280	0.36 257	0.38 290	0.76 266	0.39 279	0.70 291	0.80 308	0.20 237	0.40 293	1.50 323	1.62 328	1.49 326	1.46 311

IMH	1.30 309	1.22 315	0.76 314	1.65 307	1.27 317	1.73 315	1.88 317	0.86 315	0.93 315	0.47 294	0.65 296	1.48 300	2.97 325	3.97 339	1.50 292	0.59 299	0.76 299	0.49 303	2.25 302	0.70 310	0.69 290	0.79 304	2.64 325	0.61 312	1.16 316	0.76 304	0.89 304	1.49 312

ADCL	0.37 242	0.23 240	0.19 218	0.20 202	0.18 205	0.23 219	0.23 230	0.26 189	0.53 292	0.32 220	0.29 226	0.29 196	0.17 200	0.15 209	1.60 300	0.21 162	0.24 161	0.22 220	0.34 184	0.22 210	0.32 167	0.28 162	0.17 224	0.17 222	0.52 291	0.53 283	0.47 252	1.56 313

G-Net	0.59 274	0.35 272	0.35 285	0.31 250	0.31 261	0.44 270	0.30 256	0.50 284	0.63 303	0.43 286	0.64 295	2.00 308	0.52 270	0.23 252	0.76 260	0.52 289	0.37 260	0.35 288	0.80 269	0.67 307	0.60 270	0.59 277	0.26 254	0.33 275	0.40 268	0.82 308	0.81 299	1.59 314

ELAS	0.94 295	0.70 296	0.59 302	0.97 297	0.73 300	0.96 299	0.72 294	0.74 308	0.62 302	0.47 294	1.17 316	2.44 315	1.62 308	0.44 285	1.40 290	0.45 280	0.63 292	0.54 306	0.99 276	0.39 279	0.88 311	1.07 323	0.43 292	0.52 303	1.56 326	1.47 327	1.33 322	1.60 315
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	0.49 265	0.23 240	0.23 245	0.24 226	0.25 244	0.28 243	0.30 256	0.34 250	0.58 295	0.34 234	0.45 269	0.35 228	0.24 237	0.22 247	2.28 323	0.38 268	0.38 263	0.33 283	0.51 235	0.29 261	0.55 258	0.55 268	0.23 249	0.28 265	0.43 274	0.73 303	0.45 247	1.65 316

MADNet++	2.28 324	1.66 327	1.91 333	1.39 301	2.03 330	1.38 303	1.73 313	1.80 332	2.24 332	2.07 336	2.44 332	2.76 319	2.81 321	1.52 310	2.18 322	2.45 335	2.29 332	1.71 332	2.86 313	2.56 334	4.03 336	5.19 338	1.23 309	2.35 337	1.50 323	3.83 337	2.07 332	1.70 317

ktn	2.52 328	1.71 328	3.02 335	2.41 320	1.88 327	2.62 330	3.04 327	1.69 330	4.13 336	1.01 326	1.21 321	8.17 337	10.18 333	2.80 328	1.51 293	0.93 325	1.72 329	0.87 327	6.22 329	1.56 333	1.20 322	1.09 324	2.75 328	0.93 328	1.19 317	1.07 321	1.46 325	1.74 318

MDST_ROB	0.81 288	1.11 307	0.24 253	1.30 300	0.42 280	0.81 295	0.32 261	0.45 276	0.25 236	0.36 254	0.32 234	0.47 249	3.62 326	0.14 196	1.77 308	0.22 176	0.27 201	0.17 149	0.84 273	0.19 184	0.57 262	0.51 254	0.20 237	0.21 243	1.56 326	0.86 311	2.88 334	1.74 318

CBMV	0.43 256	0.25 250	0.23 245	0.30 249	0.28 255	0.27 236	0.21 216	0.40 265	0.28 249	0.37 261	0.27 217	0.67 267	0.35 253	0.32 274	0.49 235	0.53 290	0.34 246	0.27 260	0.56 248	0.27 248	0.55 258	0.62 285	0.26 254	0.33 275	0.35 262	0.33 246	0.64 286	1.79 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
KSHMR	2.37 326	1.84 329	1.23 331	6.67 337	1.97 329	2.73 331	3.45 330	1.31 328	1.69 329	1.18 330	1.18 317	1.71 306	11.63 335	3.21 333	1.67 305	1.07 330	1.11 315	0.92 328	5.58 326	1.04 324	1.23 325	1.05 320	3.26 332	1.06 330	1.99 333	1.18 325	1.28 319	1.85 321

TorneroNet	2.33 325	1.60 326	0.88 321	5.64 335	1.76 326	2.56 328	2.94 326	0.97 320	2.29 333	0.79 317	1.98 329	4.07 330	12.24 336	3.12 331	1.29 286	0.67 307	1.30 326	0.61 318	5.93 327	1.00 322	1.04 317	0.98 317	2.79 329	0.70 320	1.86 331	1.04 319	1.02 312	1.87 322

ADCPNet	0.56 270	0.26 253	0.30 272	0.29 241	0.36 272	0.29 248	0.50 282	0.41 267	0.40 272	0.38 267	0.55 282	0.38 239	1.12 298	0.26 260	2.02 318	0.42 276	0.34 246	0.24 237	1.25 280	0.39 279	0.47 237	0.45 229	0.33 283	0.28 265	0.48 283	0.56 287	0.46 251	1.88 323

WAO-8	1.55 315	1.53 323	1.00 324	2.82 322	1.43 322	1.91 321	2.01 318	1.05 324	1.38 325	1.44 331	1.87 327	2.25 310	2.76 319	2.68 326	1.01 281	0.83 317	0.99 309	0.59 312	3.35 318	1.08 326	0.82 303	0.85 309	1.36 310	0.82 324	1.60 328	1.12 322	1.27 317	1.93 324

Venus	1.55 315	1.53 323	1.00 324	2.82 322	1.43 322	1.91 321	2.01 318	1.05 324	1.38 325	1.44 331	1.87 327	2.25 310	2.76 319	2.68 326	1.01 281	0.83 317	0.99 309	0.59 312	3.35 318	1.08 326	0.82 303	0.85 309	1.36 310	0.82 324	1.60 328	1.12 322	1.27 317	1.93 324

TorneroNet-64	1.85 319	1.56 325	0.93 323	3.34 329	1.31 320	2.18 325	2.65 323	0.91 317	2.21 331	0.66 314	0.83 306	2.72 317	7.56 329	3.04 329	1.76 307	0.67 307	1.35 328	0.59 312	4.05 320	1.02 323	0.98 316	0.96 315	2.67 326	0.69 319	1.24 318	1.15 324	0.88 302	2.15 326

HanzoNet	4.54 333	4.29 336	3.74 339	6.10 336	3.77 335	7.50 339	8.23 341	3.94 338	4.82 337	1.56 334	2.42 331	11.35 339	12.90 339	10.81 344	1.84 310	1.89 332	4.65 337	1.35 331	10.71 335	3.05 335	2.04 332	1.81 333	5.00 341	1.14 332	1.80 330	1.67 329	1.81 331	2.33 327

STStereo	1.28 308	0.74 298	0.83 318	2.32 318	0.84 305	2.27 326	0.98 302	1.04 323	0.96 316	0.51 302	1.19 318	3.30 324	2.84 322	0.25 258	2.59 332	0.45 280	0.38 263	0.26 257	4.54 322	0.33 272	0.51 252	0.47 237	0.28 263	0.56 306	1.24 318	0.96 318	1.38 323	2.45 328

UNDER WATER	2.15 321	1.92 332	1.13 328	3.36 330	2.59 333	2.77 332	3.73 332	1.63 329	1.36 324	1.02 327	1.02 312	3.30 324	7.25 328	3.39 334	1.54 295	0.91 324	1.80 331	0.75 324	3.15 314	1.08 326	1.27 328	1.14 327	3.84 337	1.20 334	1.46 322	1.78 330	1.26 316	2.46 329

LSM0	3.53 330	0.37 277	0.30 272	0.55 282	0.45 286	0.56 281	0.63 289	0.74 308	0.61 300	0.60 311	0.87 307	1.16 289	1.39 301	0.25 258	28.52 347	45.56 347	0.55 288	0.38 290	3.16 315	0.62 301	1.14 320	1.40 331	0.31 280	0.42 296	0.59 296	0.81 307	0.98 309	2.52 330

UNDER WATER-64	1.98 320	1.91 331	1.15 329	3.52 331	2.32 332	2.83 333	3.30 328	1.72 331	1.25 323	1.12 328	1.19 318	3.41 327	2.89 323	3.11 330	2.13 320	0.90 322	1.77 330	0.77 325	2.32 305	1.05 325	1.17 321	1.23 329	3.96 338	1.06 330	1.41 321	2.13 332	1.31 321	2.65 331

SGM+DAISY	1.04 298	0.66 295	0.62 303	0.75 291	0.68 298	0.82 296	0.74 295	0.69 304	0.75 311	0.64 313	1.09 313	1.35 295	1.44 302	0.60 298	1.43 291	1.04 329	0.77 300	0.68 320	2.40 306	0.80 318	1.22 323	1.15 328	0.51 299	0.67 315	1.12 312	1.05 320	1.65 328	2.69 332

SGM_RVC	0.72 283	0.45 283	0.32 276	0.59 284	0.43 282	0.56 281	0.43 272	0.70 306	0.41 276	0.43 286	0.57 286	1.16 289	1.20 300	0.22 247	0.37 208	0.28 223	0.44 274	0.25 247	2.26 304	0.33 272	0.49 243	0.38 203	0.27 259	0.31 272	0.80 303	0.62 292	1.69 329	3.41 333
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetRed	2.50 327	2.16 333	2.32 334	1.72 311	1.88 327	2.59 329	3.38 329	1.86 333	1.53 327	1.15 329	0.93 309	2.77 320	0.67 277	2.39 321	3.50 336	2.17 333	2.74 333	3.15 337	1.82 298	1.37 331	3.39 335	2.94 336	2.72 327	1.27 335	2.55 335	6.99 340	2.85 333	4.69 334

JetBlue	1.43 312	1.11 307	1.03 327	1.46 302	1.15 312	1.66 308	1.51 307	0.92 318	1.14 322	0.58 305	0.47 271	3.28 323	0.71 281	1.15 305	2.51 331	1.00 327	1.09 314	0.86 326	1.32 282	0.78 317	1.48 330	1.53 332	1.15 307	0.78 321	1.31 320	2.14 333	1.44 324	5.15 335

MANE	1.47 314	0.77 299	0.87 320	1.01 298	0.81 303	0.96 299	0.93 300	1.00 321	1.05 320	0.43 286	0.69 297	2.28 312	2.16 318	0.39 282	1.68 306	1.01 328	0.65 293	2.72 335	1.45 286	0.40 283	0.77 298	0.73 296	0.34 286	0.67 315	2.42 334	2.81 335	4.52 336	6.28 336

DPSimNet_ROB	5.23 334	7.46 338	3.48 338	6.82 338	6.53 340	4.88 336	5.29 338	5.03 339	6.96 338	3.68 339	10.30 341	6.62 333	7.58 330	4.15 340	3.41 335	2.75 336	5.59 338	2.26 333	12.16 336	3.45 336	5.93 338	2.70 335	3.37 333	3.75 338	3.16 336	3.16 336	4.52 336	6.28 336

BEATNet-Init1	4.26 332	5.23 337	1.17 330	9.10 340	2.61 334	8.41 340	4.21 333	2.29 334	1.73 330	0.88 320	2.38 330	6.02 332	9.23 332	0.65 301	2.70 334	2.20 334	1.24 319	0.94 329	17.87 338	4.86 338	2.04 332	1.87 334	1.10 306	1.14 332	4.62 337	2.07 331	11.53 344	6.94 338

PML	11.09 339	9.28 341	3.40 337	11.88 343	6.99 341	11.60 341	5.97 339	7.04 341	24.50 347	8.92 342	28.99 347	32.63 346	39.39 347	6.18 341	5.69 337	4.14 337	8.31 339	2.99 336	18.83 341	4.50 337	4.70 337	4.40 337	3.75 336	3.98 339	10.54 343	5.17 339	18.60 345	7.08 339

AVERAGE_ROB	25.62 344	30.03 348	26.88 348	31.96 347	30.85 348	31.13 348	32.49 347	28.35 348	25.87 348	34.56 348	30.30 348	30.39 345	23.71 344	31.94 348	27.62 344	24.45 344	28.60 347	25.76 345	30.73 346	27.87 348	22.22 345	18.68 343	33.77 347	25.40 350	10.86 344	8.77 341	9.34 340	9.16 340

LE_ROB	3.57 331	0.92 303	1.49 332	2.33 319	9.96 342	1.83 319	7.73 340	2.31 335	3.13 335	0.47 294	1.49 324	9.10 338	13.79 341	0.47 288	0.63 249	0.25 203	0.44 274	0.29 269	6.00 328	1.38 332	0.66 284	0.52 258	2.47 322	2.28 336	5.36 338	4.46 338	6.14 338	10.46 341

MEDIAN_ROB	22.61 343	26.37 346	23.42 345	27.86 346	27.01 347	26.90 347	28.47 346	24.00 347	21.42 344	31.43 347	26.90 346	25.65 344	19.56 343	27.54 347	23.81 343	20.10 343	25.89 346	23.65 344	27.64 345	24.33 347	18.71 344	15.27 342	29.65 346	20.16 347	10.22 342	11.12 342	10.11 341	13.24 342

HaxPig	19.43 342	21.64 345	18.72 344	23.90 345	23.72 346	22.99 346	25.27 345	20.59 346	18.36 343	26.33 346	23.18 345	22.04 343	16.59 342	24.59 345	21.93 342	18.51 342	20.93 345	19.75 343	22.56 342	20.41 344	14.06 341	11.69 339	27.14 345	18.65 346	6.94 339	12.03 343	7.78 339	14.26 343

DPSMNet_ROB	8.99 336	3.86 335	10.11 341	3.11 327	5.51 337	3.54 335	5.03 337	3.60 336	9.04 340	3.27 338	7.95 338	4.19 331	13.43 340	3.66 336	11.12 339	10.86 339	4.47 336	10.71 340	6.43 331	9.92 341	5.99 340	14.50 341	4.39 339	8.90 342	10.15 341	27.43 344	11.02 343	30.59 344

DGTPSM_ROB	8.76 335	3.83 334	10.08 340	3.08 326	5.50 336	3.48 334	5.02 336	3.60 336	8.96 339	3.18 337	7.06 336	3.95 329	10.56 334	3.59 335	11.06 338	10.70 338	4.35 335	10.50 339	5.45 325	9.91 340	5.93 338	14.37 340	4.39 339	8.90 342	9.99 340	27.43 344	11.00 342	30.59 344

DPSM_ROB	13.12 340	7.70 339	11.86 342	4.97 333	5.71 338	6.03 337	4.61 334	8.36 342	10.82 341	6.72 340	8.03 339	8.12 335	12.29 337	3.81 337	13.89 340	13.57 340	10.28 341	13.36 341	9.07 333	11.67 342	16.11 342	18.73 344	3.51 334	10.91 344	27.70 345	35.86 346	31.04 346	39.53 346

DPSM	13.12 340	7.70 339	11.86 342	4.97 333	5.71 338	6.03 337	4.61 334	8.36 342	10.82 341	6.72 340	8.03 339	8.12 335	12.29 337	3.81 337	13.89 340	13.57 340	10.28 341	13.36 341	9.07 333	11.67 342	16.11 342	18.73 344	3.51 334	10.91 344	27.70 345	35.86 346	31.04 346	39.53 346

CasAABBNet	26.35 345	15.49 343	23.85 346	9.95 341	11.46 343	12.03 342	9.23 342	16.79 344	21.84 345	13.64 343	16.11 343	16.45 341	24.90 346	7.58 342	27.95 346	27.14 345	20.53 343	26.83 347	18.10 339	23.37 345	32.22 346	37.28 346	6.99 342	21.98 348	55.78 348	72.24 348	62.39 348	79.48 348

FlowAnything	26.42 346	15.50 344	23.88 347	9.99 342	11.54 344	12.07 343	9.28 343	16.89 345	21.87 346	13.68 344	16.26 344	16.42 340	24.79 345	7.69 343	27.93 345	27.24 346	20.55 344	26.80 346	18.20 340	23.53 346	32.22 346	37.62 347	7.05 343	22.05 349	55.78 348	72.50 349	62.44 349	79.62 349

ASD4																								5.70 340

Low-res two-view benchmark