Low-res two-view results

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

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

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

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

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Method	all	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

VIP-Stereo	0.16 23	0.11 42	0.35 86	0.01 7	0.02 13	0.04 93	0.00 1	0.01 5	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.21 54	0.05 42	0.00 1	1.10 35	0.96 57	0.05 26	0.11 52	0.20 25	0.07 36	0.45 48	0.11 17	0.00 1	0.04 46	0.06 58	0.01 17	0.12 29	0.10 78

GEAStereo	0.16 23	0.06 22	0.32 67	0.03 31	0.03 26	0.16 153	0.00 1	0.03 33	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.23 57	0.01 5	0.01 34	0.92 26	0.51 18	0.05 26	0.07 38	0.51 46	0.13 58	0.27 31	0.48 38	0.00 1	0.04 46	0.18 107	0.00 1	0.21 38	0.00 1

OmniDepth	0.06 1	0.05 15	0.01 3	0.03 31	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	0.51 8	0.40 9	0.01 1	0.01 9	0.13 16	0.02 8	0.22 28	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 17	0.03 5	0.00 1

GSStereo	0.16 23	0.11 42	0.35 86	0.02 19	0.02 13	0.18 168	0.01 59	0.01 5	0.02 15	0.00 1	0.05 98	0.20 50	0.03 23	0.00 1	0.84 22	0.66 34	0.07 38	0.07 38	0.37 37	0.12 55	0.41 44	0.35 31	0.00 1	0.01 11	0.17 104	0.05 53	0.10 22	0.00 1

gasm-f	0.16 23	0.06 22	0.32 67	0.03 31	0.03 26	0.16 153	0.00 1	0.03 33	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.23 57	0.01 5	0.01 34	0.92 26	0.51 18	0.05 26	0.07 38	0.51 46	0.13 58	0.27 31	0.48 38	0.00 1	0.04 46	0.18 107	0.00 1	0.21 38	0.00 1

MonStereo	0.06 1	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 42	0.01 34	0.47 7	0.33 6	0.03 12	0.01 9	0.11 12	0.01 3	0.11 13	0.10 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.11 25	0.00 1

AdaDepth	0.19 34	0.25 77	0.07 25	0.01 7	0.01 7	0.16 153	0.00 1	0.01 5	0.05 47	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.01 5	0.01 34	0.98 28	1.10 71	0.06 34	0.05 23	1.07 73	0.07 36	0.30 36	0.30 25	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.04 51	0.29 49	0.00 1

GASTEREO	0.18 27	0.07 29	0.35 86	0.03 31	0.01 7	0.14 139	0.00 1	0.03 33	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.13 79	0.01 34	1.05 32	0.70 37	0.07 38	0.07 38	0.11 12	0.21 90	0.08 6	0.44 37	0.10 145	0.03 35	0.02 23	0.75 144	0.15 34	0.00 1

MSCF	0.18 27	0.07 29	0.35 86	0.03 31	0.02 13	0.14 139	0.00 1	0.03 33	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.13 79	0.01 34	1.01 30	0.71 38	0.07 38	0.06 28	0.11 12	0.23 97	0.09 8	0.51 45	0.09 140	0.03 35	0.02 23	0.76 145	0.11 25	0.00 1

S2M2_XL	0.41 61	0.12 45	0.39 109	0.04 41	0.11 66	0.00 1	0.02 93	0.24 82	0.37 144	0.00 1	0.00 1	0.29 73	0.51 169	0.00 1	1.87 70	1.58 124	0.27 91	0.42 133	0.43 39	0.16 68	1.56 127	2.24 132	0.08 136	0.05 55	0.04 47	0.08 68	0.03 5	0.25 100
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.13 16	0.02 1	0.03 17	0.01 7	0.02 13	0.10 116	0.00 1	0.01 5	0.01 5	0.00 1	0.01 82	0.18 32	0.05 42	0.01 34	0.85 24	0.48 15	0.05 26	0.06 28	0.33 34	0.02 8	0.20 23	0.84 64	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.05 53	0.02 3	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.35 55	0.34 105	0.02 10	0.03 31	0.20 107	0.17 163	0.01 59	0.07 56	0.07 61	0.00 1	0.62 169	0.42 102	0.35 136	0.03 82	1.72 64	1.42 109	0.17 66	0.15 66	0.95 67	0.17 70	0.66 66	1.10 82	0.04 110	0.04 46	0.26 118	0.05 53	0.19 35	0.08 70

LG-Stereo_L1	0.34 54	0.26 78	0.01 3	0.04 41	0.20 107	0.15 148	0.01 59	0.07 56	0.07 61	0.00 1	0.63 172	0.36 91	0.36 141	0.03 82	1.74 65	1.40 108	0.13 56	0.15 66	1.16 78	0.19 79	0.59 60	1.07 80	0.04 110	0.04 46	0.27 119	0.02 39	0.20 37	0.09 72

MLG-Stereo_test2	0.20 36	0.14 48	0.04 21	0.01 7	0.05 41	0.18 168	0.00 1	0.02 21	0.03 26	0.00 1	0.67 173	0.18 32	0.01 5	0.00 1	1.27 40	0.71 38	0.03 12	0.16 70	1.04 72	0.05 28	0.27 31	0.40 35	0.00 1	0.01 11	0.04 47	0.00 1	0.09 21	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 11	0.05 15	0.01 3	0.01 7	0.00 1	0.17 163	0.00 1	0.02 21	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 42	0.00 1	0.75 16	0.56 23	0.03 12	0.04 19	0.17 21	0.03 15	0.10 9	0.31 27	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 17	0.07 16	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 8	0.06 22	0.01 3	0.01 7	0.00 1	0.17 163	0.00 1	0.02 21	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 42	0.00 1	0.80 21	0.60 28	0.02 3	0.04 19	0.15 18	0.03 15	0.08 6	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 17	0.07 16	0.00 1

LG-Stereo	0.13 16	0.04 5	0.02 10	0.02 19	0.07 50	0.12 129	0.00 1	0.02 21	0.04 36	0.00 1	0.55 157	0.43 104	0.00 1	0.00 1	0.78 20	0.59 26	0.02 3	0.06 28	0.45 41	0.04 22	0.14 17	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 75	0.05 9	0.00 1

SGD-Stereo	0.44 65	0.10 37	0.27 55	0.02 19	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.07 61	0.00 1	0.00 1	0.40 100	0.08 58	0.01 34	4.44 205	1.85 152	0.29 93	0.29 102	0.45 41	0.19 79	1.40 114	1.47 94	0.02 79	0.04 46	0.05 53	0.06 59	0.19 35	0.23 95

MM-Stereo_test3	0.07 6	0.04 5	0.02 10	0.00 1	0.01 7	0.02 70	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 16	0.03 23	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 12	0.00 1	0.15 18	0.07 36	0.05 2	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.06 59	0.38 52	0.06 66

MM-Stereo_test2	0.13 16	0.04 5	0.07 25	0.00 1	0.02 13	0.02 70	0.00 1	0.01 5	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.02 17	0.00 1	0.76 17	0.59 26	0.07 38	0.05 23	0.18 22	0.28 117	0.29 35	0.53 46	0.01 57	0.01 11	0.08 66	0.20 95	0.04 7	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 6	0.04 5	0.08 30	0.00 1	0.01 7	0.03 85	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.03 23	0.00 1	0.55 9	0.45 11	0.04 20	0.00 1	0.18 22	0.06 31	0.07 5	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.08 68	0.05 9	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 20	0.06 22	0.30 62	0.02 19	0.01 7	0.15 148	0.00 1	0.02 21	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.06 52	0.00 1	0.77 18	0.57 24	0.02 3	0.05 23	0.19 24	0.26 108	0.16 21	0.39 33	0.02 79	0.03 35	0.02 23	0.00 1	0.60 58	0.00 1

CoSv	0.08 8	0.11 42	0.21 43	0.01 7	0.02 13	0.01 41	0.00 1	0.02 21	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.11 15	0.01 5	0.00 1	0.66 14	0.62 31	0.03 12	0.06 28	0.08 7	0.02 8	0.03 1	0.12 19	0.00 1	0.01 11	0.01 10	0.00 1	0.08 18	0.00 1

AIO_rvc	0.29 47	0.29 89	0.34 81	0.03 31	0.02 13	0.14 139	0.10 158	0.02 21	0.05 47	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.09 69	0.01 34	1.58 54	1.03 63	0.04 20	0.18 75	1.71 101	0.04 22	0.56 56	0.92 71	0.14 167	0.01 11	0.13 94	0.03 49	0.13 31	0.01 35

HUF	0.45 68	0.14 48	0.59 144	0.03 31	0.10 62	0.16 153	0.01 59	0.33 88	0.05 47	0.00 1	0.01 82	0.20 50	0.26 124	0.00 1	2.26 91	2.24 182	0.21 75	0.24 85	2.24 113	0.12 55	1.54 124	1.02 78	0.08 136	0.03 35	0.12 86	0.02 39	0.25 46	0.01 35

AIO_test	0.35 55	0.45 124	0.42 122	0.03 31	0.02 13	0.14 139	0.23 186	0.12 66	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.19 45	0.09 69	0.00 1	1.60 57	1.26 93	0.06 34	0.08 44	0.80 61	0.06 31	1.12 93	1.01 77	0.18 180	0.01 11	0.19 110	0.45 122	0.99 70	0.01 35

AIO-test2	0.06 1	0.09 34	0.01 3	0.00 1	0.09 58	0.04 93	0.01 59	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 33	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 3	0.00 1	0.03 2	0.03 15	0.05 2	0.06 12	0.00 1	0.16 135	0.05 53	0.01 17	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 8	0.03 2	0.03 17	0.01 7	0.07 50	0.05 100	0.00 1	0.01 5	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 33	0.00 1	0.68 15	0.55 22	0.02 3	0.00 1	0.11 12	0.19 79	0.12 14	0.15 20	0.00 1	0.01 11	0.01 10	0.01 17	0.01 2	0.00 1

GIP-stereo	0.18 27	0.05 15	0.13 36	0.02 19	0.03 26	0.16 153	0.02 93	0.06 51	0.03 26	0.00 1	0.26 130	0.31 78	0.05 42	0.01 34	1.03 31	0.57 24	0.06 34	0.01 9	0.26 31	0.29 118	0.38 42	0.81 61	0.07 134	0.02 27	0.03 35	0.09 72	0.21 38	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 41	0.19 60	0.23 49	0.01 7	0.05 41	0.12 129	0.01 59	0.02 21	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.03 23	0.00 1	1.06 33	0.66 34	0.08 43	0.12 55	0.20 25	0.02 8	0.43 46	0.42 36	0.00 1	0.02 27	0.01 10	0.02 39	2.26 104	0.06 66

GCAP-BAT	1.42 155	0.61 154	0.40 114	0.25 108	0.16 81	0.02 70	0.07 142	2.44 186	0.20 119	0.00 1	0.00 1	4.08 207	0.22 111	0.07 125	2.09 79	2.28 183	11.83 293	0.32 108	3.20 150	0.26 108	4.81 221	2.01 112	0.13 159	0.07 70	0.12 86	0.32 108	1.72 88	0.54 127

IGEV-Stereo++	0.18 27	0.03 2	0.05 22	0.02 19	0.02 13	0.10 116	0.00 1	0.01 5	0.03 26	0.00 1	0.07 103	0.18 32	0.03 23	0.01 34	0.89 25	0.54 21	0.04 20	0.08 44	0.50 44	0.02 8	0.15 19	0.67 55	0.00 1	0.01 11	0.02 23	0.01 17	1.27 78	0.00 1

Occ-G	0.22 39	0.10 37	0.23 49	0.04 41	0.10 62	0.16 153	0.00 1	0.04 43	0.02 15	0.00 1	0.00 1	0.13 17	0.01 5	0.00 1	1.13 36	0.76 42	0.05 26	0.15 66	0.80 61	0.01 3	0.71 70	0.74 60	0.00 1	0.03 35	0.03 35	0.01 17	0.71 62	0.01 35

Pointernet	0.06 1	0.04 5	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.07 106	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 103	0.10 11	0.01 5	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 3	0.00 1	0.04 3	0.06 31	0.10 9	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 7	0.18 93

U	0.20 36	0.12 45	0.02 10	0.06 57	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.01 5	0.00 1	1.57 53	1.16 84	0.03 12	0.07 38	0.45 41	0.07 36	0.45 48	0.85 66	0.00 1	0.02 27	0.07 61	0.00 1	0.06 14	0.02 48

AIO-Stereo	0.14 20	0.04 5	0.36 97	0.01 7	0.03 26	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.05 42	0.00 1	0.61 12	0.42 10	0.04 20	0.07 38	1.51 94	0.06 31	0.12 14	0.04 6	0.00 1	0.01 11	0.01 10	0.02 39	0.12 29	0.00 1

RSM++	0.10 13	0.05 15	0.36 97	0.02 19	0.01 7	0.11 120	0.00 1	0.01 5	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.08 58	0.00 1	0.77 18	0.52 20	0.02 3	0.04 19	0.10 11	0.03 15	0.20 23	0.16 21	0.00 1	0.03 35	0.01 10	0.00 1	0.11 25	0.00 1

RSM	0.10 13	0.05 15	0.36 97	0.02 19	0.02 13	0.11 120	0.00 1	0.01 5	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.05 42	0.00 1	0.60 11	0.49 17	0.01 1	0.04 19	0.15 18	0.03 15	0.20 23	0.03 3	0.00 1	0.02 27	0.02 23	0.19 92	0.05 9	0.00 1

test_for_model	1.42 155	0.61 154	0.40 114	0.25 108	0.16 81	0.02 70	0.07 142	2.44 186	0.20 119	0.00 1	0.00 1	4.08 207	0.22 111	0.07 125	2.09 79	2.28 183	11.83 293	0.32 108	3.20 150	0.26 108	4.81 221	2.01 112	0.13 159	0.07 70	0.12 86	0.32 108	1.72 88	0.54 127

testlalala2	1.42 155	0.61 154	0.40 114	0.25 108	0.16 81	0.02 70	0.07 142	2.44 186	0.20 119	0.00 1	0.00 1	4.08 207	0.22 111	0.07 125	2.09 79	2.28 183	11.83 293	0.32 108	3.20 150	0.26 108	4.81 221	2.01 112	0.13 159	0.07 70	0.12 86	0.32 108	1.72 88	0.54 127

MGS-Stereo	0.61 87	0.95 201	0.61 151	0.26 116	0.16 81	0.01 41	0.02 93	0.06 51	0.15 100	0.00 1	0.00 1	0.29 73	0.15 88	0.01 34	5.46 246	0.88 48	0.30 96	0.27 100	0.86 64	0.38 131	1.25 106	1.76 108	0.03 100	0.14 122	0.29 120	0.26 101	1.72 88	0.25 100

MoCha-V2	0.13 16	0.06 22	0.31 64	0.01 7	0.05 41	0.09 113	0.00 1	0.01 5	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.18 104	0.00 1	0.84 22	0.47 14	0.07 38	0.00 1	0.09 9	0.15 64	0.26 30	0.49 40	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.08 68	0.02 3	0.00 1

UniTT-Stereo	0.35 55	0.28 84	0.38 106	0.07 66	0.18 98	0.00 1	0.01 59	0.07 56	0.08 72	0.00 1	0.00 1	0.29 73	0.03 23	0.05 109	1.88 72	1.42 109	0.15 59	0.33 116	1.70 100	0.07 36	0.88 82	1.21 87	0.00 1	0.12 112	0.06 58	0.03 49	0.14 33	0.03 51

MIM_Stereo	0.55 76	0.13 47	0.43 123	0.34 146	0.22 118	0.11 120	0.02 93	2.05 165	0.07 61	0.00 1	0.01 82	0.23 57	0.09 69	0.03 82	2.07 78	1.15 81	0.15 59	0.39 126	2.56 131	0.27 115	1.24 105	0.94 73	0.06 130	0.13 119	0.18 107	0.19 92	1.72 88	0.17 92

testlalala	1.42 155	0.61 154	0.40 114	0.25 108	0.16 81	0.02 70	0.07 142	2.44 186	0.20 119	0.00 1	0.00 1	4.08 207	0.22 111	0.07 125	2.09 79	2.28 183	11.83 293	0.32 108	3.20 150	0.26 108	4.81 221	2.01 112	0.13 159	0.07 70	0.12 86	0.32 108	1.72 88	0.54 127

testlalala_base	1.42 155	0.61 154	0.40 114	0.25 108	0.16 81	0.02 70	0.07 142	2.44 186	0.20 119	0.00 1	0.00 1	4.08 207	0.22 111	0.07 125	2.09 79	2.28 183	11.83 293	0.32 108	3.20 150	0.26 108	4.81 221	2.01 112	0.13 159	0.07 70	0.12 86	0.32 108	1.72 88	0.54 127

AEACV	0.25 43	0.71 174	0.36 97	0.04 41	0.03 26	0.10 116	0.00 1	0.02 21	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.13 79	0.02 63	1.22 38	0.79 43	0.05 26	0.26 91	0.73 57	0.29 118	0.63 63	0.50 41	0.12 156	0.04 46	0.01 10	0.21 96	0.29 49	0.00 1

GCAP-Stereo	1.42 155	0.61 154	0.40 114	0.25 108	0.16 81	0.02 70	0.07 142	2.44 186	0.20 119	0.00 1	0.00 1	4.08 207	0.22 111	0.07 125	2.09 79	2.28 183	11.83 293	0.32 108	3.20 150	0.26 108	4.81 221	2.01 112	0.13 159	0.07 70	0.12 86	0.32 108	1.72 88	0.54 127

LL-Strereo2	0.61 87	0.22 72	0.36 97	0.09 72	0.10 62	0.17 163	0.01 59	2.25 173	0.18 113	0.00 1	0.00 1	0.21 54	0.04 33	0.21 197	1.68 60	1.32 98	0.05 26	0.12 55	2.34 122	0.39 132	1.51 121	2.98 162	0.00 1	0.08 90	0.43 140	0.01 17	1.44 83	0.31 105

4D-IteraStereo	0.83 109	0.30 94	1.14 196	0.28 125	0.31 150	0.01 41	0.02 93	2.15 172	0.11 85	0.00 1	0.20 127	0.25 61	0.22 111	0.16 176	2.28 92	1.65 132	0.11 49	0.37 123	2.84 144	0.41 139	2.82 166	2.87 154	0.02 79	0.21 150	0.08 66	0.22 97	3.10 128	0.35 111

anonymousdsp	0.27 45	0.09 34	0.36 97	0.24 104	0.05 41	0.09 113	0.00 1	0.03 33	0.05 47	0.00 1	0.28 132	0.19 45	0.15 88	0.00 1	1.24 39	0.84 45	0.12 51	0.10 50	0.29 32	0.18 73	0.42 45	1.05 79	0.02 79	0.05 55	0.01 10	0.01 17	1.54 85	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 30	0.01 7	0.00 1	0.12 129	0.27 189	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 109	0.43 4	0.28 3	0.02 3	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.08 66	0.00 1	0.05 9	0.00 1

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RAFT_CTSACE	0.59 83	0.80 181	0.45 128	0.25 108	0.07 50	0.14 139	0.00 1	2.03 164	0.06 55	0.00 1	0.12 110	0.44 105	0.46 159	0.01 34	1.58 54	1.08 68	0.15 59	0.12 55	0.57 51	0.08 43	0.74 74	2.54 148	0.00 1	0.04 46	0.24 117	0.00 1	3.77 170	0.04 55

test_5	0.54 74	0.60 152	0.22 45	0.02 19	0.02 13	0.11 120	0.01 59	2.77 211	0.04 36	0.00 1	1.10 189	0.44 105	0.45 154	0.00 1	1.47 47	1.13 76	0.08 43	0.10 50	1.01 70	0.04 22	0.43 46	1.34 91	0.00 1	0.05 55	0.07 61	0.00 1	2.98 122	0.01 35

SA-5K	0.81 107	0.91 196	0.22 45	0.06 57	0.16 81	0.00 1	0.01 59	1.08 126	0.07 61	0.00 1	0.00 1	0.26 64	0.57 176	0.12 163	4.26 195	1.66 134	0.18 68	0.19 76	2.84 144	0.09 47	1.37 110	2.51 144	0.01 57	0.06 63	0.09 75	1.26 161	3.75 167	0.05 60

GMOStereo	0.91 119	0.15 52	0.61 151	0.34 146	0.25 126	0.12 129	0.05 127	2.40 179	0.15 100	0.00 1	0.18 122	0.51 116	0.45 154	0.02 63	2.30 93	1.97 162	0.53 127	0.70 174	2.24 113	0.41 139	1.67 129	3.92 186	0.01 57	0.15 127	1.33 184	0.13 80	3.95 180	0.09 72

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test-v	0.91 119	0.15 52	0.61 151	0.34 146	0.25 126	0.12 129	0.05 127	2.40 179	0.15 100	0.00 1	0.18 122	0.51 116	0.45 154	0.02 63	2.30 93	1.97 162	0.53 127	0.70 174	2.24 113	0.41 139	1.67 129	3.92 186	0.01 57	0.15 127	1.33 184	0.13 80	3.95 180	0.09 72

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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
test-2	0.91 119	0.15 52	0.61 151	0.34 146	0.25 126	0.12 129	0.05 127	2.40 179	0.15 100	0.00 1	0.18 122	0.51 116	0.45 154	0.02 63	2.30 93	1.97 162	0.53 127	0.70 174	2.24 113	0.41 139	1.67 129	3.92 186	0.01 57	0.15 127	1.33 184	0.13 80	3.95 180	0.09 72

iRaftStereo_RVC	0.22 39	0.19 60	0.35 86	0.22 94	0.11 66	0.01 41	0.00 1	0.04 43	0.07 61	0.00 1	0.00 1	0.22 56	0.10 76	0.03 82	1.13 36	0.87 46	0.16 63	0.06 28	0.37 37	0.11 52	0.95 84	0.62 52	0.00 1	0.02 27	0.08 66	0.00 1	0.11 25	0.03 51

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RAFT + AFF	0.41 61	0.04 5	0.01 3	0.22 94	0.02 13	0.04 93	0.00 1	0.03 33	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.28 70	0.02 17	0.01 34	4.88 230	0.92 55	0.35 103	0.02 15	2.33 121	0.03 15	0.65 64	0.50 41	0.01 57	0.12 112	0.15 101	0.10 75	0.24 45	0.01 35

GMStereo	0.44 65	0.93 198	0.07 25	0.25 108	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.14 68	0.07 61	0.00 1	0.00 1	0.30 77	0.01 5	0.01 34	1.87 70	0.90 51	0.26 87	0.17 72	2.60 133	0.08 43	1.17 97	0.33 29	0.00 1	0.05 55	0.08 66	0.02 39	2.57 109	0.04 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TDLM	0.09 11	0.08 33	0.12 35	0.02 19	0.02 13	0.00 1	0.01 59	0.19 73	0.04 36	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.01 5	0.01 34	0.26 1	0.22 1	0.08 43	0.06 28	0.01 1	0.00 1	0.10 9	0.10 15	0.01 57	0.01 11	0.00 1	0.01 17	0.30 51	0.39 114

LG-G_1	0.31 50	0.28 84	0.35 86	0.18 84	0.20 107	0.16 153	0.00 1	0.05 49	0.07 61	0.01 67	0.61 166	0.16 20	0.25 121	0.02 63	1.68 60	1.11 73	0.12 51	0.26 91	0.54 48	0.21 90	0.66 66	1.16 85	0.01 57	0.07 70	0.05 53	0.01 17	0.22 41	0.01 35

LG-G	0.31 50	0.28 84	0.35 86	0.18 84	0.20 107	0.16 153	0.00 1	0.05 49	0.07 61	0.01 67	0.61 166	0.16 20	0.25 121	0.02 63	1.68 60	1.11 73	0.12 51	0.26 91	0.54 48	0.21 90	0.66 66	1.16 85	0.01 57	0.07 70	0.05 53	0.01 17	0.22 41	0.01 35

plain	0.45 68	0.37 112	0.43 123	0.16 81	0.37 167	0.00 1	0.00 1	0.74 117	0.08 72	0.01 67	0.00 1	0.53 122	0.09 69	0.04 100	2.41 102	1.80 150	0.25 82	0.31 106	0.93 66	0.10 49	1.31 108	1.36 92	0.00 1	0.23 152	0.13 94	0.02 39	0.25 46	0.09 72

MIF-Stereo (partial)	0.47 71	0.36 109	0.44 126	0.07 66	0.18 98	0.01 41	0.00 1	0.07 56	0.11 85	0.01 67	0.01 82	0.38 94	0.09 69	0.03 82	2.00 74	1.58 124	0.22 76	0.50 149	0.75 60	0.06 31	1.09 91	0.94 73	0.00 1	0.19 142	0.08 66	0.26 101	2.83 116	0.39 114

Sa-1000	1.25 148	0.27 82	0.51 136	0.28 125	0.23 120	0.00 1	0.00 1	2.78 212	0.10 82	0.01 67	0.01 82	0.34 88	0.50 168	0.59 239	4.62 217	1.70 143	0.69 151	0.83 196	4.47 179	0.43 145	1.38 112	4.54 216	0.01 57	0.24 153	2.01 206	1.81 176	5.02 223	0.39 114

rafts_anoy	0.62 89	0.28 84	0.70 166	0.37 159	0.21 112	0.04 93	0.00 1	2.53 196	0.14 98	0.01 67	0.00 1	0.10 11	0.04 33	0.02 63	2.50 109	1.45 113	0.32 99	0.36 121	1.92 104	0.17 70	1.38 112	0.99 76	0.00 1	0.18 139	0.53 145	0.73 142	0.73 63	1.01 154

FINET	0.37 58	0.14 48	0.45 128	0.18 84	0.08 55	0.02 70	0.01 59	0.34 89	0.17 108	0.01 67	0.30 136	0.56 128	0.19 105	0.02 63	2.46 107	1.20 88	0.26 87	0.09 47	1.10 75	0.14 60	0.72 72	0.31 27	0.04 110	0.14 122	0.03 35	0.10 75	0.84 67	0.05 60

IGEV-Stereo+	0.37 58	1.03 206	0.03 17	0.11 76	0.12 69	0.11 120	0.00 1	0.09 62	0.11 85	0.02 74	0.99 186	0.31 78	0.30 130	0.02 63	1.32 43	1.22 89	0.02 3	0.26 91	1.29 87	0.23 97	0.84 79	1.24 90	0.10 145	0.01 11	0.02 23	0.22 97	0.08 18	0.00 1

anonymousdsp2	0.70 97	0.27 82	0.28 58	0.23 100	0.07 50	0.02 70	0.02 93	1.36 134	0.08 72	0.02 74	0.59 162	0.29 73	0.16 97	0.08 139	1.51 49	1.55 122	0.25 82	0.32 108	3.52 167	0.55 166	1.55 126	3.00 165	0.02 79	0.07 70	0.13 94	0.15 85	2.70 113	0.01 35

SA	0.95 126	0.82 185	0.44 126	0.21 90	0.23 120	0.01 41	0.00 1	2.73 209	0.12 91	0.02 74	0.00 1	0.39 97	0.39 147	0.36 221	2.49 108	1.61 127	0.31 97	0.47 142	3.23 157	0.20 87	1.23 103	3.19 169	0.01 57	0.18 139	0.41 136	1.70 172	4.81 214	0.10 78

GANet	0.29 47	0.56 145	0.39 109	0.27 120	0.11 66	0.88 212	0.14 172	0.27 83	0.06 55	0.02 74	0.28 132	1.85 179	0.04 33	0.03 82	0.62 13	0.39 8	0.37 110	0.14 65	0.24 30	0.01 3	0.20 23	0.05 9	0.06 130	0.02 27	0.06 58	0.01 17	0.48 54	0.16 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 71	0.10 37	0.33 75	0.05 46	0.16 81	0.08 109	0.00 1	0.12 66	0.23 132	0.03 78	0.04 93	0.46 109	0.15 88	0.01 34	1.97 73	1.14 79	0.25 82	0.44 135	1.88 103	0.20 87	1.65 128	2.18 127	0.15 170	0.07 70	0.04 47	0.14 84	0.78 65	0.06 66

StereoVision	0.11 15	0.10 37	0.02 10	0.04 41	0.03 26	0.00 1	0.02 93	0.04 43	0.03 26	0.03 78	0.00 1	0.17 24	0.02 17	0.03 82	0.99 29	0.75 41	0.05 26	0.01 9	0.29 32	0.03 15	0.15 19	0.07 13	0.00 1	0.05 55	0.03 35	0.00 1	0.06 14	0.00 1

test_4	0.60 86	0.10 37	0.53 139	0.29 132	0.13 71	0.07 106	0.22 184	0.09 62	0.07 61	0.03 78	0.00 1	0.68 138	0.15 88	0.08 139	2.06 77	1.55 122	0.12 51	0.39 126	1.82 102	0.18 73	1.12 93	2.11 122	0.01 57	0.07 70	0.20 112	0.30 106	3.49 152	0.24 98

LGtest1	0.40 60	0.06 22	0.35 86	0.03 31	0.13 71	0.16 153	0.01 59	0.08 60	0.13 94	0.04 81	0.89 181	0.20 50	0.15 88	0.00 1	1.69 63	1.30 97	0.18 68	0.29 102	0.66 55	0.23 97	0.52 53	3.25 172	0.05 121	0.08 90	0.04 47	0.02 39	0.22 41	0.01 35

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 74	0.58 148	0.31 64	0.07 66	0.14 76	0.16 153	0.00 1	0.11 64	0.18 113	0.04 81	0.54 156	0.47 111	0.42 151	0.02 63	1.77 66	1.93 160	0.27 91	0.46 138	1.01 70	0.27 115	2.04 143	2.17 125	0.09 140	0.07 70	0.02 23	0.16 87	1.26 77	0.07 69

AE-Stereo	1.43 161	0.31 98	1.73 230	0.33 140	0.32 155	0.04 93	0.32 192	0.43 99	0.32 141	0.04 81	0.00 1	3.38 197	0.44 153	0.07 125	2.86 129	3.30 227	0.96 180	0.79 187	3.65 169	0.79 186	3.64 188	4.40 209	0.04 110	0.40 203	2.93 233	2.14 183	4.74 212	0.18 93

CASnet	0.75 102	0.51 134	0.49 135	0.23 100	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.50 105	0.18 113	0.06 84	0.06 100	0.54 123	0.36 141	0.01 34	2.44 104	1.35 102	0.50 122	0.41 131	2.34 122	0.25 106	3.65 189	2.36 136	0.02 79	0.14 122	1.63 195	0.05 53	1.61 86	0.23 95
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.87 117	0.19 60	0.67 164	0.27 120	0.21 112	0.00 1	0.20 180	0.19 73	0.50 159	0.07 85	0.12 110	1.16 165	0.08 58	0.21 197	4.78 225	1.50 118	0.68 150	0.22 82	1.92 104	0.18 73	2.28 146	2.98 162	0.04 110	0.27 170	0.66 157	0.09 72	3.80 171	0.12 84

IPLGR_C	0.86 112	0.20 64	0.61 151	0.28 125	0.21 112	0.00 1	0.22 184	0.18 71	0.47 154	0.07 85	0.12 110	1.18 166	0.08 58	0.20 192	4.59 214	1.50 118	0.65 143	0.26 91	2.00 107	0.19 79	2.34 151	2.95 159	0.05 121	0.27 170	0.60 152	0.07 65	3.82 173	0.11 81

RYNet	0.45 68	0.04 5	0.00 1	0.02 19	0.03 26	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.04 36	0.07 85	0.00 1	0.05 3	0.12 78	0.00 1	4.77 224	0.60 28	0.10 47	1.00 215	0.35 35	0.01 3	0.21 27	0.04 6	0.00 1	0.02 27	0.08 66	3.06 199	1.39 80	0.13 86

RAFT+CT+SA	0.64 91	0.82 185	0.25 52	0.15 80	0.03 26	0.00 1	0.00 1	2.49 192	0.08 72	0.08 88	0.00 1	0.74 146	0.39 147	0.01 34	1.39 46	1.38 106	0.11 49	0.15 66	2.23 112	0.18 73	0.84 79	2.50 143	0.01 57	0.06 63	0.11 82	0.01 17	3.34 143	0.04 55

ACRE	0.87 117	0.21 66	0.64 159	0.28 125	0.20 107	0.00 1	0.20 180	0.18 71	0.48 157	0.08 88	0.15 117	1.22 167	0.08 58	0.23 206	4.70 222	1.49 116	0.67 146	0.25 90	1.97 106	0.18 73	2.33 150	2.98 162	0.05 121	0.26 162	0.67 160	0.07 65	3.81 172	0.11 81

CVANet_RVC	0.21 38	0.15 52	0.61 151	0.42 172	0.06 48	0.06 105	0.01 59	1.53 141	0.05 47	0.08 88	0.04 93	0.62 133	0.04 33	0.03 82	0.46 6	0.32 5	0.14 57	0.09 47	0.05 4	0.01 3	0.19 22	0.07 13	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.01 17	0.55 56	0.08 70

coex_refinement	0.73 101	1.07 212	0.51 136	0.24 104	0.70 197	0.01 41	0.13 170	0.27 83	1.06 211	0.11 91	1.07 188	0.80 149	0.17 102	0.14 173	2.80 124	0.90 51	0.47 119	0.12 55	2.36 125	0.49 158	0.67 69	0.61 51	0.14 167	0.10 104	0.64 155	0.62 133	3.08 126	0.49 122

EGLCR-Stereo	1.26 149	0.21 66	1.76 232	0.07 66	0.25 126	0.08 109	0.02 93	0.49 104	0.55 165	0.11 91	0.45 151	0.58 132	0.67 188	0.03 82	2.32 97	2.67 201	0.93 177	1.20 230	4.21 177	0.19 79	4.10 205	4.78 219	0.05 121	0.13 119	0.64 155	0.67 134	6.56 249	0.32 107

dd	0.93 125	0.46 128	0.32 67	1.70 227	0.04 36	0.21 178	0.11 164	0.46 103	0.06 55	0.11 91	0.01 82	1.91 180	0.06 52	0.16 176	4.29 198	0.96 57	0.81 167	0.34 118	5.67 190	0.37 129	0.58 59	0.68 56	0.15 170	0.26 162	0.07 61	0.09 72	3.26 139	1.96 177

HITNet	0.59 83	0.16 57	0.10 33	0.06 57	0.07 50	0.01 41	0.02 93	1.76 146	0.82 191	0.11 91	0.00 1	0.68 138	0.28 126	0.11 160	2.51 110	1.02 62	0.25 82	0.13 62	0.63 53	0.24 102	1.43 115	1.56 103	0.01 57	0.12 112	0.02 23	0.16 87	3.32 141	0.42 119
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
HSM	0.97 127	0.30 94	0.87 181	0.54 184	0.46 175	0.00 1	0.01 59	2.93 219	0.30 139	0.13 95	0.56 158	0.65 135	0.13 79	0.05 109	2.97 139	1.08 68	0.66 144	0.17 72	3.26 160	0.35 126	1.78 135	2.03 119	0.04 110	0.33 194	0.38 131	0.81 147	4.16 196	1.10 155

castereo	1.20 145	0.33 103	0.83 178	0.07 66	0.25 126	0.19 174	0.01 59	0.36 92	0.52 160	0.14 96	0.19 126	1.09 158	0.49 166	0.04 100	2.66 118	2.91 209	1.04 188	0.60 164	4.65 183	0.52 162	4.93 232	4.40 209	0.11 152	0.15 127	1.13 173	2.05 181	1.19 73	1.47 164

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 92	0.06 22	0.35 86	0.17 82	0.16 81	0.01 41	0.01 59	1.78 148	0.20 119	0.14 96	0.16 119	0.41 101	0.17 102	0.02 63	2.91 133	1.69 141	0.26 87	0.38 124	1.18 81	0.12 55	1.54 124	2.66 152	0.01 57	0.06 63	0.16 102	2.28 187	0.22 41	0.33 109

PWCDC_ROB	2.82 214	0.49 131	0.17 39	0.38 164	0.79 204	0.03 85	0.10 158	1.16 128	8.93 287	0.14 96	2.49 219	0.55 125	31.02 304	0.57 233	5.58 248	3.32 229	1.73 222	0.91 205	2.53 129	0.88 190	2.92 169	7.18 281	0.15 170	0.53 219	0.55 147	0.69 137	1.43 82	0.88 141

GLC_STEREO	0.76 103	0.44 121	0.48 131	0.22 94	0.24 124	0.00 1	0.00 1	2.40 179	0.19 116	0.15 99	0.04 93	0.27 67	0.14 85	0.02 63	2.55 113	1.82 151	0.46 117	0.24 85	2.26 118	0.30 121	2.66 163	1.47 94	0.05 121	0.08 90	0.05 53	0.07 65	3.59 155	0.32 107

AACVNet	0.85 111	0.56 145	0.35 86	0.58 188	0.67 193	0.09 113	0.01 59	0.35 91	0.19 116	0.17 100	0.15 117	0.45 108	0.24 119	0.19 187	2.81 126	1.91 158	0.48 121	0.38 124	1.44 92	0.23 97	1.44 117	1.22 89	0.33 210	0.08 90	0.50 144	1.57 168	4.09 192	2.39 188

castereo++	1.13 142	0.49 131	0.33 75	0.05 46	0.21 112	0.23 182	0.00 1	0.42 96	0.44 151	0.20 101	0.17 121	1.13 164	0.41 149	0.07 125	2.01 75	2.66 199	1.01 186	0.52 151	2.80 143	0.52 162	4.60 213	4.06 197	0.30 202	0.15 127	0.98 168	1.06 158	3.70 162	1.89 173

EAI-Stereo	2.70 211	0.83 188	2.70 251	0.89 204	1.47 230	0.83 210	1.46 228	3.07 225	1.18 216	0.21 102	3.82 236	3.19 196	0.72 195	0.09 148	5.24 239	4.82 262	0.83 169	0.91 205	9.83 240	1.25 210	4.49 211	5.29 230	0.39 217	0.80 231	1.87 200	3.19 203	7.10 258	6.43 226

sAnonymous2	1.54 170	0.26 78	0.15 37	0.10 74	0.17 95	0.48 194	0.00 1	1.87 156	0.97 204	0.22 103	0.41 143	1.12 161	0.82 207	0.08 139	4.07 190	3.86 241	1.31 204	1.19 228	7.54 208	0.72 181	4.00 196	4.87 224	0.03 100	0.29 183	0.14 99	2.16 184	2.37 105	2.45 189

CroCo_RVC	1.54 170	0.26 78	0.15 37	0.10 74	0.17 95	0.48 194	0.00 1	1.87 156	0.97 204	0.22 103	0.41 143	1.12 161	0.82 207	0.08 139	4.07 190	3.86 241	1.31 204	1.19 228	7.54 208	0.72 181	4.00 196	4.87 224	0.03 100	0.29 183	0.14 99	2.16 184	2.37 105	2.45 189

MMNet	0.30 49	0.21 66	0.07 25	0.05 46	0.05 41	0.00 1	0.06 137	0.01 5	0.03 26	0.22 103	0.00 1	0.19 45	0.01 5	0.05 109	2.24 89	0.62 31	0.24 81	0.12 55	0.35 35	0.07 36	0.30 36	0.11 17	0.04 110	0.08 90	0.03 35	0.04 51	2.84 117	0.02 48

UDGNet	2.51 204	1.01 204	0.33 75	10.93 280	5.26 273	8.50 277	3.54 261	1.72 144	0.15 100	0.23 106	0.08 106	0.52 121	0.10 76	10.25 301	3.55 172	1.25 92	0.46 117	0.46 138	2.73 139	0.59 171	2.44 157	4.14 201	2.94 276	0.15 127	1.72 197	0.77 146	2.94 121	1.13 157

CroCo-Stereo Lap2	0.14 20	0.09 34	0.03 17	0.05 46	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.05 47	0.24 107	0.00 1	0.08 7	0.02 17	0.01 34	1.28 41	1.00 61	0.03 12	0.02 15	0.05 4	0.04 22	0.31 39	0.34 30	0.00 1	0.03 35	0.03 35	0.00 1	0.05 9	0.00 1

AASNet	0.18 27	0.44 121	0.26 54	0.08 71	0.08 55	0.00 1	0.08 151	0.03 33	0.05 47	0.26 108	0.00 1	0.16 20	0.03 23	0.01 34	1.06 33	0.60 28	0.08 43	0.03 17	0.08 7	0.16 68	0.24 29	0.64 53	0.00 1	0.03 35	0.00 1	0.01 17	0.38 52	0.03 51

TANstereo	1.57 174	1.38 223	0.48 131	0.26 116	0.29 143	0.52 199	0.05 127	0.51 107	0.47 154	0.27 109	0.62 169	0.32 81	0.20 106	1.08 259	3.59 173	2.81 203	0.79 163	1.63 248	8.83 223	3.01 265	3.50 185	2.89 155	3.03 279	0.10 104	0.04 47	0.69 137	4.96 221	0.05 60

XX-TBD	1.57 174	1.38 223	0.48 131	0.26 116	0.29 143	0.52 199	0.05 127	0.51 107	0.47 154	0.27 109	0.62 169	0.32 81	0.20 106	1.08 259	3.59 173	2.81 203	0.79 163	1.63 248	8.83 223	3.01 265	3.50 185	2.89 155	3.03 279	0.10 104	0.04 47	0.69 137	4.96 221	0.05 60

RP	1.29 152	1.06 211	2.32 244	0.84 199	1.16 215	0.39 189	1.53 229	1.89 158	1.68 233	0.29 111	2.21 211	2.25 186	0.13 79	0.40 224	3.31 163	1.07 66	0.61 136	0.05 23	1.61 98	0.40 133	0.65 64	3.05 166	0.11 152	0.29 183	0.29 120	0.92 152	4.24 198	2.04 179

TestStereo	0.55 76	0.62 161	0.47 130	0.22 94	0.09 58	0.00 1	0.01 59	1.90 160	0.22 128	0.30 112	0.00 1	0.28 70	0.08 58	0.01 34	1.58 54	0.87 46	0.34 101	0.19 76	2.65 138	0.08 43	1.43 115	0.55 48	0.02 79	0.07 70	0.10 78	0.42 120	2.09 100	0.13 86

test_1	1.53 167	1.05 209	1.24 203	0.40 166	0.31 150	0.11 120	0.06 137	2.78 212	0.17 108	0.32 113	0.42 147	4.06 204	0.36 141	0.03 82	2.84 127	1.62 129	0.37 110	0.57 158	8.88 226	0.46 151	3.22 182	5.38 235	0.02 79	0.27 170	0.60 152	0.95 153	3.95 180	0.90 145

ADLNet	0.67 96	0.96 203	0.10 33	0.21 90	0.23 120	0.08 109	0.01 59	1.26 131	0.09 79	0.32 113	0.06 100	2.28 187	0.08 58	0.18 185	3.28 160	1.03 63	0.35 103	0.11 52	0.54 48	0.18 73	0.54 54	1.10 82	0.00 1	0.03 35	0.88 165	0.68 136	3.16 133	0.28 102

LMCR-Stereo	0.97 127	0.53 141	0.59 144	0.28 125	0.25 126	0.07 106	0.02 93	1.39 135	0.28 136	0.34 115	0.12 110	0.74 146	0.15 88	0.12 163	3.20 150	1.88 156	1.07 193	0.36 121	5.87 195	1.71 229	2.10 144	2.39 138	0.02 79	0.33 194	0.35 128	0.38 116	1.44 83	0.34 110

delet	0.19 34	0.07 29	0.25 52	0.06 57	0.04 36	0.02 70	0.02 93	0.01 5	0.04 36	0.34 115	0.00 1	0.10 11	0.03 23	0.02 63	1.36 44	0.46 12	0.16 63	0.05 23	0.13 16	0.05 28	0.13 16	0.18 22	0.00 1	0.04 46	0.00 1	0.01 17	1.41 81	0.02 48

NCC-stereo	1.86 184	1.63 232	1.33 209	0.95 207	1.22 220	0.80 207	2.29 245	2.62 203	2.93 253	0.34 115	2.87 225	2.16 183	1.17 225	0.21 197	3.63 175	1.13 76	0.63 141	0.96 212	2.79 141	0.75 183	0.98 87	2.96 160	0.36 214	0.32 190	2.31 213	4.50 226	3.69 159	4.78 208

Abc-Net	1.86 184	1.63 232	1.33 209	0.95 207	1.22 220	0.80 207	2.29 245	2.62 203	2.93 253	0.34 115	2.87 225	2.16 183	1.17 225	0.21 197	3.63 175	1.13 76	0.63 141	0.96 212	2.79 141	0.75 183	0.98 87	2.96 160	0.36 214	0.32 190	2.31 213	4.50 226	3.69 159	4.78 208
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test-3	1.53 167	1.03 206	1.25 204	0.40 166	0.31 150	0.11 120	0.06 137	2.79 214	0.17 108	0.35 119	0.44 149	4.06 204	0.35 136	0.03 82	2.84 127	1.63 130	0.37 110	0.57 158	8.86 225	0.46 151	3.20 180	5.38 235	0.02 79	0.27 170	0.61 154	0.95 153	3.95 180	0.88 141

AnonymousM	1.53 167	0.20 64	0.39 109	0.05 46	0.04 36	0.25 184	0.01 59	2.74 210	0.57 169	0.35 119	1.45 194	0.55 125	0.53 172	0.22 204	2.76 122	2.91 209	0.98 184	1.05 217	2.00 107	1.32 215	3.73 193	3.49 178	0.20 185	0.28 181	0.13 94	0.28 104	5.87 238	9.03 246

AANet_RVC	0.25 43	0.05 15	0.29 61	0.06 57	0.19 101	0.00 1	0.23 186	0.03 33	0.17 108	0.35 119	0.01 82	0.07 6	0.04 33	0.01 34	1.37 45	0.48 15	0.10 47	0.06 28	0.43 39	0.17 70	0.10 9	0.25 24	0.03 100	0.05 55	0.02 23	0.06 59	1.15 72	0.89 144

IPLG	1.12 141	0.36 109	0.65 163	0.29 132	0.23 120	0.00 1	0.05 127	2.30 175	0.29 138	0.39 122	0.29 134	0.27 67	0.72 195	0.24 207	5.68 250	1.79 149	1.05 190	0.84 197	2.78 140	0.41 139	0.98 87	4.31 207	0.02 79	0.25 158	0.46 142	1.49 167	3.86 177	0.11 81

test_3	1.56 173	1.14 215	1.14 196	0.44 175	0.32 155	0.11 120	0.07 142	2.84 217	0.16 107	0.39 122	0.43 148	4.16 213	0.36 141	0.03 82	2.91 133	1.52 121	0.41 115	0.59 162	8.96 229	0.46 151	3.12 179	5.36 234	0.02 79	0.25 158	0.85 163	1.20 160	3.83 175	0.95 147

UPFNet	0.44 65	0.29 89	0.59 144	0.21 90	0.26 135	0.01 41	0.02 93	0.08 60	0.08 72	0.39 122	0.00 1	0.27 67	0.03 23	0.24 207	3.08 145	0.92 55	0.14 57	0.12 55	0.57 51	0.31 122	0.36 41	0.39 33	0.01 57	0.12 112	0.02 23	0.01 17	3.44 148	0.05 60

PS-NSSS	1.54 170	3.12 262	0.33 75	3.03 246	0.83 206	1.73 233	0.70 206	0.39 95	0.15 100	0.39 122	0.00 1	11.06 255	1.04 223	0.41 226	2.13 85	0.79 43	0.47 119	0.26 91	4.17 176	0.14 60	0.90 83	0.37 32	2.44 271	0.06 63	0.99 169	0.74 143	3.17 134	1.82 172

BEATNet_4x	1.40 154	0.54 142	0.27 55	0.13 78	0.27 137	0.01 41	0.10 158	1.80 150	1.74 236	0.41 126	0.53 154	0.82 150	0.59 178	0.54 231	4.30 199	2.92 211	1.87 227	1.84 256	1.39 90	0.71 180	4.68 216	6.21 268	0.02 79	0.81 232	0.21 114	0.40 118	3.69 159	0.96 149

CES	1.20 145	0.24 76	0.35 86	0.13 78	0.18 98	0.05 100	0.08 151	5.35 273	0.78 189	0.43 127	0.31 137	0.83 151	0.86 214	0.16 176	3.20 150	3.22 224	1.12 197	1.06 220	1.51 94	1.05 197	4.23 206	3.19 169	0.08 136	0.09 102	0.19 110	0.34 114	1.07 71	2.23 185

AF-Net	1.11 139	0.51 134	0.87 181	0.34 146	0.78 202	0.89 214	1.87 237	2.40 179	1.15 214	0.48 128	0.68 174	3.66 199	0.16 97	0.27 212	2.44 104	0.98 59	0.35 103	0.01 9	1.60 96	0.40 133	0.50 50	2.58 149	0.05 121	0.08 90	0.66 157	0.45 122	3.47 149	2.34 186

Nwc_Net	1.11 139	0.51 134	0.87 181	0.34 146	0.78 202	0.89 214	1.87 237	2.40 179	1.15 214	0.48 128	0.68 174	3.66 199	0.16 97	0.27 212	2.44 104	0.98 59	0.35 103	0.01 9	1.60 96	0.40 133	0.50 50	2.58 149	0.05 121	0.08 90	0.66 157	0.45 122	3.47 149	2.34 186

DSFCA	0.70 97	0.43 119	0.51 136	0.29 132	0.58 187	0.04 93	0.59 202	0.22 77	0.54 162	0.49 130	0.56 158	0.33 84	0.08 58	0.04 100	2.86 129	1.28 95	0.67 146	0.73 181	1.00 69	0.44 148	1.01 90	1.14 84	0.21 187	0.24 153	0.54 146	0.82 148	2.81 115	0.47 120

Any-RAFT	2.56 207	0.56 145	3.45 258	0.34 146	0.51 178	0.01 41	0.04 121	2.96 221	0.64 175	0.51 131	3.99 238	3.76 201	0.35 136	0.16 176	2.92 136	3.82 240	0.81 167	0.80 192	8.30 217	0.51 161	5.45 245	3.87 184	0.44 227	0.16 135	4.84 258	7.87 266	3.19 135	8.70 241

raftrobust	0.86 112	0.40 117	0.77 173	0.40 166	0.31 150	0.01 41	0.04 121	2.51 194	0.13 94	0.51 131	0.00 1	0.51 116	0.24 119	0.09 148	2.98 141	2.12 174	0.22 76	0.31 106	4.90 186	0.11 52	1.68 133	2.15 123	0.16 174	0.15 127	0.78 162	0.40 118	0.97 69	0.36 112

RALAANet	0.92 123	0.35 106	0.48 131	0.36 157	0.24 124	0.18 168	0.02 93	1.89 158	0.19 116	0.51 131	0.01 82	0.26 64	0.25 121	0.06 120	2.32 97	1.73 144	0.35 103	0.69 173	3.14 149	0.55 166	2.51 160	2.39 138	0.01 57	0.26 162	0.37 130	1.12 159	4.01 188	0.53 125

G2L-Stereo	0.58 81	0.33 103	0.23 49	0.37 159	0.61 189	0.01 41	0.04 121	0.17 70	0.08 72	0.52 134	0.04 93	0.13 17	0.47 162	0.42 227	2.91 133	0.91 53	0.20 73	0.19 76	1.31 88	0.22 95	1.22 102	0.54 47	0.02 79	0.06 63	0.21 114	0.67 134	3.48 151	0.39 114

FSD		0.62 161	0.19 40	0.05 46	0.25 126	0.01 41	0.01 59	0.30 87	0.25 133	0.55 135	0.14 116			0.04 100	2.03 76	2.10 172			1.33 89	0.40 133				0.14 122	0.40 134	0.10 75	0.52 55	0.96 149

DMCA	0.27 45	0.37 112	0.20 41	0.17 82	0.09 58	0.02 70	0.01 59	0.02 21	0.04 36	0.59 136	0.00 1	0.34 88	0.05 42	0.01 34	1.81 68	0.88 48	0.31 97	0.12 55	0.22 28	0.10 49	0.38 42	0.23 23	0.00 1	0.03 35	0.03 35	0.06 59	1.19 73	0.15 88

trnet	0.99 129	0.29 89	0.72 169	0.22 94	0.13 71	0.01 41	0.02 93	2.55 199	0.37 144	0.62 137	0.48 153	0.70 141	0.59 178	0.04 100	2.80 124	3.02 215	0.66 144	0.57 158	2.14 110	0.60 173	2.82 166	2.17 125	0.03 100	0.09 102	1.26 177	0.51 129	2.42 107	0.91 146

CREStereo++_RVC	0.99 129	0.21 66	1.16 200	0.28 125	0.36 165	0.01 41	0.05 127	2.06 168	0.27 135	0.62 137	0.08 106	0.46 109	0.14 85	0.05 109	2.55 113	2.70 202	0.74 159	0.50 149	2.59 132	0.24 102	2.97 172	2.20 128	0.09 140	0.10 104	0.96 166	0.43 121	4.10 194	0.79 140
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
CREStereo	1.03 133	0.31 98	0.74 170	0.24 104	0.16 81	0.01 41	0.04 121	2.66 206	0.55 165	0.63 139	0.56 158	0.71 142	0.59 178	0.05 109	2.97 139	3.31 228	0.60 135	0.43 134	2.12 109	0.57 168	3.00 175	2.30 135	0.06 130	0.12 112	1.18 175	0.53 131	2.42 107	0.88 141
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
CFNet	0.57 80	0.46 128	0.64 159	0.43 173	0.34 163	0.04 93	0.00 1	0.58 112	0.09 79	0.66 140	0.05 98	0.64 134	0.07 55	0.05 109	2.25 90	0.65 33	0.35 103	0.06 28	0.73 57	0.34 124	0.85 81	0.73 58	0.00 1	0.08 90	0.45 141	0.16 87	3.22 138	1.51 166

TESTraft	0.86 112	0.88 194	0.32 67	0.05 46	0.16 81	0.00 1	0.00 1	1.51 140	0.06 55	0.69 141	0.00 1	0.33 84	0.64 185	0.20 192	4.51 209	1.67 137	0.18 68	0.16 70	2.63 136	0.25 106	1.10 92	2.24 132	0.07 134	0.08 90	0.10 78	1.62 170	3.71 163	0.04 55

RAFT	0.18 27	0.04 5	0.33 75	0.02 19	0.00 1	0.12 129	0.12 166	0.94 121	0.01 5	0.70 142	0.00 1	0.17 24	0.00 1	0.01 34	0.57 10	0.46 12	0.03 12	0.00 1	0.06 6	0.21 90	0.14 17	0.50 41	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.00 1	0.27 48	0.00 1

DeepPrunerF	2.66 209	1.67 234	0.33 75	3.58 253	9.30 288	1.76 235	3.48 260	0.68 114	3.29 256	0.71 143	1.59 199	0.37 93	0.27 125	0.13 169	5.94 256	3.42 236	1.03 187	0.54 154	4.47 179	0.65 176	2.02 142	2.06 121	0.56 237	0.31 187	15.21 295	3.30 207	3.74 164	1.47 164

PMTNet	1.28 151	0.58 148	0.96 187	0.28 125	0.22 118	0.01 41	0.16 174	0.50 105	0.57 169	0.72 144	0.35 140	0.54 123	0.48 164	0.09 148	3.27 159	3.32 229	0.72 157	0.39 126	6.17 196	0.35 126	3.67 191	2.41 142	0.09 140	0.12 112	3.12 237	1.00 156	1.23 75	3.32 198

cross-raft	2.33 197	0.70 172	1.33 209	0.40 166	0.61 189	0.19 174	0.08 151	3.13 227	0.71 182	0.78 145	1.62 201	1.09 158	0.70 194	0.17 181	3.66 180	4.78 259	0.99 185	0.55 155	10.72 247	1.52 223	6.33 257	5.61 246	0.30 202	0.24 153	2.56 222	4.68 231	4.44 202	5.06 212

GEStereo_RVC	2.30 196	0.85 191	0.97 189	1.05 210	0.71 198	1.61 230	1.09 219	2.72 208	0.56 168	0.78 145	0.41 143	2.40 188	0.28 126	0.06 120	4.81 228	4.48 249	1.79 223	2.17 263	8.91 227	1.90 241	3.58 187	7.25 283	0.52 231	0.92 233	0.41 136	0.85 151	4.47 204	6.48 227

psm_up	1.01 132	0.60 152	0.96 187	0.38 164	0.75 200	0.01 41	0.03 113	2.33 177	1.18 216	0.78 145	0.00 1	0.94 152	0.09 69	0.45 228	2.41 102	1.18 85	0.62 138	0.44 135	3.67 171	0.32 123	1.14 95	0.85 66	0.00 1	0.58 223	1.06 171	1.42 166	3.75 167	1.44 163

FADNet	1.92 188	0.44 121	0.60 147	0.54 184	1.05 211	0.00 1	2.95 255	0.78 118	0.38 146	0.81 148	0.61 166	2.40 188	0.47 162	0.65 241	5.57 247	1.73 144	0.69 151	1.08 221	8.93 228	1.61 226	2.36 152	2.52 146	0.09 140	0.36 199	2.54 221	3.77 215	3.43 147	5.46 218

MSKI-zero shot	3.19 227	0.59 150	1.39 213	0.19 88	0.37 167	0.18 168	0.03 113	3.19 230	0.96 203	0.82 149	4.84 249	3.83 202	0.60 182	0.03 82	3.33 165	5.29 276	1.15 198	0.81 194	11.77 253	1.76 233	6.55 262	5.98 262	0.22 195	0.32 190	4.41 252	12.05 288	7.79 264	7.75 237

NVstereo2D	0.83 109	0.43 119	0.07 25	0.23 100	0.36 165	0.41 190	0.08 151	1.61 143	0.59 172	0.84 150	1.11 190	0.36 91	0.21 109	0.07 125	5.88 255	2.16 178	0.62 138	0.45 137	1.50 93	0.19 79	1.20 98	0.94 73	0.02 79	0.32 190	1.30 182	0.24 100	0.95 68	0.24 98

PA-Net	1.61 179	0.81 184	1.43 215	0.27 120	1.99 245	0.12 129	0.34 193	0.19 73	1.90 239	0.85 151	0.41 143	0.24 60	0.20 106	0.78 247	4.61 216	1.44 111	0.17 66	0.26 91	1.08 74	0.53 164	1.44 117	3.18 168	0.65 243	0.44 212	0.99 169	7.71 265	1.78 96	9.78 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.92 123	0.72 176	0.64 159	0.43 173	0.42 173	0.14 139	0.18 178	0.43 99	0.28 136	0.85 151	0.53 154	1.12 161	0.72 195	0.07 125	2.16 88	1.12 75	0.88 171	0.26 91	0.69 56	0.20 87	1.35 109	1.53 99	0.49 229	0.28 181	4.11 248	2.41 190	2.04 98	0.78 139

CFNet_RVC	0.86 112	0.59 150	0.74 170	0.33 140	0.32 155	0.11 120	0.02 93	0.11 64	0.17 108	0.87 153	0.74 178	0.57 131	0.16 97	0.08 139	3.11 146	1.19 87	0.50 122	0.34 118	1.28 86	0.15 64	1.68 133	1.48 97	0.02 79	0.25 158	0.86 164	1.89 179	3.64 157	2.13 182

RGC	2.44 200	1.98 242	4.87 269	1.54 221	1.65 233	1.74 234	1.05 216	2.02 163	1.43 225	0.88 154	4.42 245	2.52 192	2.42 239	0.58 236	4.33 200	1.63 130	0.91 173	0.48 143	4.28 178	1.08 199	1.94 140	4.01 193	0.15 170	0.72 230	2.19 209	5.22 242	4.90 218	6.96 231

CFNet_pseudo	0.86 112	0.52 139	0.57 140	0.44 175	0.52 184	0.05 100	0.02 93	0.60 113	0.10 82	0.93 155	0.12 110	0.71 142	0.30 130	0.51 230	4.66 219	1.68 139	0.33 100	0.32 108	2.61 134	0.34 124	0.96 85	1.53 99	0.55 236	0.13 119	0.49 143	0.50 128	2.17 102	1.63 171

APVNet	1.14 144	1.04 208	0.20 41	0.33 140	0.37 167	0.21 178	0.36 194	0.34 89	0.39 148	0.95 156	0.44 149	0.71 142	0.15 88	0.15 174	3.51 171	2.84 205	1.63 221	0.93 208	4.54 181	0.69 178	1.89 139	4.06 197	0.02 79	0.53 219	0.10 78	0.38 116	3.20 136	0.95 147

UCFNet_RVC	1.13 142	2.65 255	0.57 140	0.57 186	0.74 199	0.19 174	0.01 59	0.28 85	0.22 128	0.95 156	0.39 142	2.41 190	0.89 215	0.06 120	2.99 143	1.18 85	0.50 122	0.49 145	2.19 111	0.44 148	1.50 120	1.54 102	1.06 258	0.19 142	1.43 191	1.73 174	1.86 97	3.39 200

RAStereo	0.23 41	0.17 58	0.05 22	0.05 46	0.10 62	0.00 1	0.01 59	0.03 33	0.04 36	0.96 158	0.00 1	0.19 45	0.01 5	0.01 34	1.67 58	1.14 79	0.06 34	0.06 28	0.21 27	0.02 8	0.60 61	0.71 57	0.00 1	0.05 55	0.03 35	0.01 17	0.10 22	0.01 35

FADNet-RVC-Resample	1.60 178	0.67 170	0.97 189	0.50 182	0.64 192	0.18 168	1.05 216	1.27 132	0.83 192	0.96 158	0.97 183	5.23 228	0.42 151	1.02 254	4.81 228	1.68 139	1.05 190	1.96 260	3.78 173	1.06 198	1.52 122	2.28 134	0.21 187	1.35 243	0.55 147	3.16 202	2.13 101	2.92 193

NaN_ROB	3.01 221	1.16 218	1.13 195	0.86 203	3.03 258	0.59 202	0.75 207	3.25 233	2.58 250	0.98 160	1.32 193	21.10 274	0.59 178	1.15 262	4.15 192	1.58 124	0.80 165	0.70 174	2.38 128	1.30 214	1.52 122	2.15 123	0.46 228	1.07 237	2.50 219	6.25 253	4.54 207	13.27 263

MSMDNet	2.28 195	0.62 161	1.27 205	0.37 159	0.30 148	0.19 174	0.07 142	3.15 228	0.68 179	1.01 161	0.97 183	1.10 160	2.40 238	0.17 181	3.93 186	5.26 275	1.11 196	0.55 155	10.21 242	2.94 263	6.12 254	5.76 249	0.31 206	0.26 162	2.47 216	4.23 221	3.01 123	3.18 195

RALCasStereoNet	0.70 97	0.30 94	0.84 179	0.37 159	0.28 140	0.05 100	0.12 166	2.12 170	0.13 94	1.03 162	0.04 93	0.50 115	0.15 88	0.03 82	2.37 100	1.67 137	0.23 79	0.24 85	1.26 84	0.14 60	1.21 99	2.03 119	0.01 57	0.11 111	0.34 126	1.39 164	0.78 65	1.25 159

FADNet-RVC	1.64 180	0.31 98	0.64 159	0.33 140	1.19 218	0.01 41	2.53 249	0.57 111	0.22 128	1.03 162	0.32 139	6.04 236	0.29 128	0.32 218	4.47 206	1.90 157	0.62 138	0.78 185	6.45 200	1.80 235	1.85 138	2.02 118	0.19 182	0.52 218	1.78 199	1.74 175	3.10 128	3.15 194

RAFT-Test	2.40 198	0.62 161	1.45 216	1.07 211	0.41 172	0.21 178	0.21 182	3.19 230	0.77 185	1.05 164	3.09 227	0.94 152	0.92 217	0.17 181	3.47 170	5.18 273	0.97 183	0.56 157	10.36 244	1.38 217	6.37 258	5.29 230	0.38 216	0.25 158	2.80 230	4.66 230	4.56 208	4.51 205

RASNet	0.63 90	0.18 59	0.57 140	0.41 171	0.28 140	0.10 116	0.05 127	0.94 121	0.14 98	1.07 165	0.09 108	0.48 112	0.34 135	0.02 63	1.28 41	1.47 115	0.35 103	0.21 81	0.99 68	0.02 8	1.15 96	1.53 99	0.10 145	0.34 196	0.22 116	0.30 106	3.55 154	0.73 137

IER	0.59 83	0.45 124	0.27 55	0.30 135	0.16 81	0.00 1	0.01 59	0.42 96	0.11 85	1.09 166	0.07 103	1.35 171	0.04 33	0.20 192	3.17 149	1.08 68	0.20 73	0.13 62	0.73 57	0.40 133	0.51 52	0.64 53	0.21 187	0.07 70	0.08 66	1.01 157	2.92 119	0.28 102

YMNet	0.66 95	0.39 116	0.02 10	0.20 89	0.25 126	0.34 186	2.55 250	0.36 92	0.06 55	1.11 167	0.00 1	0.39 97	2.89 242	0.01 34	2.52 111	2.02 167	0.52 126	0.46 138	0.50 44	0.21 90	0.27 31	1.21 87	0.00 1	0.10 104	0.33 123	0.05 53	0.62 59	0.39 114

DDF-Stereo	3.00 220	1.97 239	0.22 45	11.98 282	0.51 178	14.62 286	0.81 210	1.83 152	0.57 169	1.12 168	1.66 202	9.14 247	2.86 241	0.26 210	2.38 101	3.19 223	0.90 172	0.74 183	6.87 202	0.57 168	4.55 212	4.33 208	0.11 152	0.41 204	0.35 128	2.53 194	4.48 205	1.94 175

Anonymous3	3.16 226	0.55 143	0.79 175	0.09 72	1.10 212	0.50 196	0.03 113	3.52 243	1.26 220	1.12 168	0.84 180	10.62 254	1.31 230	0.36 221	7.37 271	6.90 294	3.59 252	3.15 277	10.88 249	2.20 249	6.83 269	9.50 301	0.31 206	0.37 201	1.43 191	3.45 208	5.32 228	1.91 174

MLG-Stereo_test3	0.31 50	0.05 15	0.34 81	0.11 76	0.15 80	0.17 163	0.01 59	0.06 51	0.04 36	1.15 170	0.00 1	0.18 32	0.08 58	0.01 34	1.50 48	0.89 50	0.04 20	0.17 72	1.19 82	0.08 43	0.57 57	0.82 62	0.02 79	0.05 55	0.03 35	0.02 39	0.75 64	0.01 35

UNet	0.56 79	0.30 94	0.39 109	0.26 116	0.19 101	0.03 85	0.08 151	0.52 109	0.13 94	1.15 170	0.00 1	0.44 105	0.16 97	0.16 176	2.13 85	1.28 95	0.34 101	0.20 80	1.42 91	0.19 79	0.62 62	0.50 41	0.13 159	0.24 153	0.03 35	0.26 101	3.32 141	0.62 133

XPNet_ROB	3.02 222	2.54 253	1.33 209	0.73 195	1.45 229	1.04 221	0.61 203	0.83 120	1.45 227	1.16 172	3.44 231	26.85 282	0.35 136	0.40 224	3.24 158	2.22 181	3.28 249	0.79 187	3.20 150	1.19 206	2.94 171	5.51 241	0.76 249	0.46 214	0.72 161	2.37 188	9.22 269	3.37 199

AFF-stereo	0.55 76	0.29 89	0.41 120	0.33 140	0.09 58	0.03 85	0.00 1	0.38 94	0.10 82	1.17 173	0.01 82	0.32 81	0.06 52	0.00 1	1.52 50	1.24 90	0.15 59	0.59 162	3.40 164	0.07 36	0.54 54	0.60 50	0.00 1	0.07 70	0.13 94	0.06 59	3.05 124	0.10 78

raft_robust	1.21 147	0.70 172	0.61 151	0.27 120	0.19 101	0.00 1	0.00 1	3.05 224	0.22 128	1.18 174	0.03 92	0.34 88	0.69 190	0.07 125	2.94 138	1.76 147	0.57 133	0.63 170	4.95 187	0.19 79	2.98 174	4.81 220	0.01 57	0.19 142	0.97 167	1.39 164	2.87 118	0.98 153

FCDSN-DC	1.58 177	0.84 189	2.05 238	1.66 225	1.43 228	1.08 222	0.99 213	0.72 116	0.44 151	1.18 174	0.31 137	1.45 175	0.49 166	0.07 125	6.05 261	1.96 161	2.13 232	1.97 261	1.16 78	0.44 148	2.39 155	2.62 151	0.49 229	3.18 266	1.72 197	3.24 204	1.34 79	1.27 160
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CAS	0.79 105	0.21 66	0.34 81	0.21 90	0.19 101	0.03 85	0.14 172	0.21 76	0.63 174	1.19 176	0.16 119	0.33 84	0.78 202	0.13 169	2.72 121	1.66 134	0.85 170	0.71 179	1.12 76	0.46 151	2.41 156	2.37 137	0.03 100	0.08 90	0.11 82	0.69 137	1.69 87	1.95 176

s12784h	2.07 190	2.29 250	2.24 239	1.60 223	0.69 195	0.05 100	0.03 113	2.13 171	0.55 165	1.19 176	0.13 115	1.61 178	0.68 189	0.04 100	3.20 150	3.09 219	0.78 162	0.41 131	3.50 166	0.43 145	5.42 244	2.92 158	0.11 152	0.12 112	2.64 224	1.70 172	6.64 250	11.65 258

GES	1.43 161	0.28 84	0.41 120	0.57 186	0.37 167	0.27 185	0.07 142	2.06 168	0.93 202	1.20 178	0.58 161	0.39 97	0.23 118	0.02 63	4.91 231	2.49 193	0.91 173	0.66 172	9.59 236	1.37 216	2.97 172	2.53 147	0.16 174	0.41 204	0.20 112	0.17 91	2.57 109	2.20 184

HGLStereo	0.58 81	0.32 102	0.38 106	0.23 100	0.26 135	0.01 41	0.06 137	0.06 51	0.12 91	1.22 179	0.70 176	0.14 19	0.15 88	0.09 148	2.33 99	1.33 101	0.37 110	0.24 85	1.13 77	0.15 64	0.97 86	1.51 98	0.06 130	0.07 70	0.08 66	0.08 68	3.08 126	0.47 120

MaDis-Stereo	0.33 53	0.21 66	0.36 97	0.06 57	0.13 71	0.01 41	0.03 113	0.06 51	0.06 55	1.25 180	0.00 1	0.20 50	0.02 17	0.02 63	1.52 50	1.15 81	0.12 51	0.24 85	1.27 85	0.10 49	0.71 70	0.90 70	0.00 1	0.07 70	0.17 104	0.15 85	0.13 31	0.04 55

PDISCO_ROB	1.03 133	0.55 143	0.06 24	0.67 192	0.28 140	0.00 1	0.21 182	0.71 115	0.49 158	1.28 181	0.99 186	0.25 61	0.32 132	0.19 187	3.02 144	2.03 169	0.69 151	1.42 238	2.26 118	0.58 170	2.32 148	3.22 171	0.14 167	0.27 170	1.36 188	0.37 115	3.84 176	0.23 95

DFGA-Net	0.41 61	0.31 98	0.08 30	0.24 104	0.04 36	0.01 41	0.01 59	0.55 110	0.05 47	1.29 182	0.00 1	0.16 20	0.04 33	0.03 82	1.67 58	1.15 81	0.16 63	0.08 44	0.92 65	0.04 22	0.57 57	0.30 25	0.00 1	0.08 90	0.01 10	0.00 1	3.34 143	0.01 35

ARAFT	0.70 97	0.19 60	0.28 58	0.31 137	0.08 55	0.00 1	0.01 59	0.16 69	0.08 72	1.30 183	0.00 1	0.38 94	0.03 23	0.10 157	3.41 167	1.87 153	0.29 93	0.27 100	2.54 130	0.05 28	1.83 137	1.60 104	0.01 57	0.10 104	0.42 138	0.02 39	3.41 145	0.12 84

zero-FE	4.21 245	1.97 239	0.21 43	18.56 288	2.61 253	20.95 295	6.42 276	1.84 153	0.68 179	1.31 184	3.18 228	10.31 253	3.26 246	0.31 215	2.66 118	2.88 206	1.04 188	1.46 239	13.23 257	0.91 192	5.64 248	4.93 226	0.13 159	0.41 204	0.34 126	2.47 191	4.46 203	1.55 167

DMCA-RVC	0.65 92	0.42 118	0.43 123	0.31 137	0.58 187	0.15 148	0.44 197	0.29 86	1.57 230	1.31 184	0.35 140	0.55 125	0.13 79	0.11 160	2.54 112	1.10 71	0.51 125	0.46 138	0.84 63	0.36 128	0.76 75	0.83 63	0.19 182	0.14 122	0.11 82	0.06 59	2.59 112	0.52 123

SACVNet	1.43 161	0.80 181	0.85 180	0.58 188	1.31 224	0.63 204	0.62 204	2.60 202	0.52 160	1.33 186	0.02 91	0.74 146	0.32 132	0.34 220	2.78 123	2.11 173	1.38 210	0.39 126	4.62 182	0.70 179	2.37 153	3.83 183	0.05 121	0.42 209	1.29 181	1.64 171	3.74 164	2.62 191

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 92	0.29 89	0.60 147	0.37 159	0.27 137	0.03 85	0.02 93	0.96 123	0.11 85	1.34 187	0.00 1	0.28 70	0.08 58	0.01 34	1.83 69	1.32 98	0.26 87	0.11 52	3.40 164	0.24 102	0.79 77	0.89 69	0.00 1	0.19 142	0.38 131	0.22 97	3.31 140	0.15 88

iResNet_ROB	1.07 136	0.65 167	0.30 62	0.45 177	0.30 148	0.01 41	0.02 93	3.10 226	0.12 91	1.34 187	0.00 1	0.66 136	0.35 136	0.04 100	4.37 202	1.65 132	0.54 131	0.49 145	5.83 194	0.29 118	1.30 107	0.87 68	0.20 185	0.26 162	0.16 102	0.84 150	3.74 164	1.12 156

stereogan	1.89 187	2.00 243	1.17 201	1.47 220	2.05 248	1.72 232	0.87 211	1.84 153	1.11 212	1.36 189	1.51 196	5.81 233	0.48 164	0.32 218	3.87 185	1.69 141	0.80 165	0.39 126	3.96 174	0.78 185	1.23 103	4.02 194	0.26 199	0.51 216	0.30 122	1.30 163	6.30 245	3.84 201

R-Stereo Train	2.16 192	1.08 213	1.57 223	0.84 199	0.19 101	0.01 41	0.01 59	2.05 165	1.01 207	1.37 190	2.45 217	1.50 176	0.46 159	0.21 197	3.23 156	4.53 250	1.62 219	1.05 217	7.07 204	1.09 200	4.86 228	5.93 258	0.04 110	0.31 187	2.48 217	4.63 228	3.10 128	5.74 220

RAFT-Stereo	2.16 192	1.08 213	1.57 223	0.84 199	0.19 101	0.01 41	0.01 59	2.05 165	1.01 207	1.37 190	2.45 217	1.50 176	0.46 159	0.21 197	3.23 156	4.53 250	1.62 219	1.05 217	7.07 204	1.09 200	4.86 228	5.93 258	0.04 110	0.31 187	2.48 217	4.63 228	3.10 128	5.74 220
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DeepPruner_ROB	1.57 174	0.37 112	0.71 167	0.50 182	0.55 185	0.37 188	1.60 232	1.74 145	0.84 193	1.37 190	2.40 213	0.49 114	0.51 169	0.10 157	5.38 243	2.16 178	1.10 195	1.08 221	2.28 120	0.40 133	4.83 227	3.42 174	0.66 245	0.34 196	0.57 149	5.04 237	3.07 125	0.53 125

STTStereo	1.06 135	0.85 191	0.57 140	0.36 157	0.29 143	0.08 109	0.64 205	0.43 99	1.56 229	1.40 193	0.26 130	1.95 182	0.07 55	0.29 214	4.26 195	1.06 65	0.25 82	0.23 84	1.16 78	0.14 60	1.46 119	0.84 64	0.12 156	0.10 104	0.07 61	1.81 176	3.51 153	4.84 211

DDUNet	12.41 287	19.68 299	3.23 255	36.37 302	24.08 301	34.35 305	31.95 303	1.86 155	1.63 232	1.44 194	3.43 230	12.02 258	3.65 250	83.75 314	4.54 211	2.28 183	8.10 285	3.39 280	18.01 267	4.26 272	6.60 263	4.81 220	16.44 304	0.64 225	1.08 172	0.61 132	4.68 211	2.12 181

HCRNet	0.41 61	0.36 109	0.34 81	0.30 135	0.12 69	0.00 1	0.05 127	0.02 21	0.02 15	1.46 195	0.00 1	0.18 32	0.05 42	0.00 1	2.70 120	0.67 36	0.22 76	0.06 28	0.22 28	0.11 52	0.30 36	0.59 49	0.02 79	0.01 11	0.01 10	0.01 17	3.21 137	0.03 51

DN-CSS_ROB	1.45 164	0.52 139	1.11 194	0.81 197	0.69 195	0.00 1	0.03 113	2.86 218	0.35 143	1.50 196	3.76 235	0.73 145	0.36 141	0.07 125	2.89 132	1.44 111	1.08 194	0.79 187	8.61 219	0.23 97	3.25 183	1.97 111	0.02 79	0.66 226	0.10 78	0.52 130	3.12 132	1.56 168

CC-Net-ROB	5.26 255	8.36 287	1.81 234	22.68 292	6.07 279	15.19 288	7.74 283	0.45 102	0.84 193	1.53 197	0.00 1	23.78 278	3.00 244	3.15 283	2.92 136	0.74 40	2.29 235	1.51 244	11.50 252	0.48 157	1.21 99	1.47 94	9.41 296	0.22 151	2.30 212	2.51 193	2.25 103	8.72 242

NCCL2	2.12 191	2.27 249	1.29 206	1.28 215	1.85 242	0.18 168	0.77 209	1.24 130	1.25 219	1.62 198	2.71 221	1.06 155	0.51 169	0.31 215	4.40 203	2.33 190	1.57 217	0.62 168	2.35 124	0.68 177	2.68 164	4.29 205	1.52 266	1.06 235	4.65 256	4.17 220	4.04 190	6.58 230

LoS_RVC	1.09 137	1.51 228	0.60 147	0.05 46	0.49 176	0.01 41	0.08 151	0.22 77	0.74 183	1.72 199	0.23 128	0.56 128	0.63 183	0.12 163	3.15 147	2.90 207	0.69 151	1.79 252	3.27 161	0.50 159	4.03 202	3.48 176	0.21 187	0.07 70	0.33 123	0.47 125	0.70 60	0.96 149

tt_ll	1.09 137	1.51 228	0.60 147	0.05 46	0.49 176	0.01 41	0.08 151	0.22 77	0.74 183	1.72 199	0.23 128	0.56 128	0.63 183	0.12 163	3.15 147	2.90 207	0.69 151	1.79 252	3.27 161	0.50 159	4.03 202	3.48 176	0.21 187	0.07 70	0.33 123	0.47 125	0.70 60	0.96 149

FADNet_RVC	3.95 238	2.06 246	1.30 207	3.33 251	3.36 261	0.99 218	2.06 242	2.30 175	1.39 224	1.72 199	4.72 248	9.29 248	5.82 258	1.76 275	8.23 286	3.12 221	2.98 245	4.27 284	16.83 265	3.30 269	4.99 234	5.51 241	0.63 241	1.39 245	1.45 193	3.14 201	4.86 216	5.92 223

ICVP	1.32 153	0.22 72	1.47 217	0.40 166	0.35 164	0.44 191	0.10 158	1.27 132	0.65 176	1.74 202	1.26 192	0.66 136	1.37 232	0.24 207	2.88 131	2.65 198	1.33 208	0.99 214	2.36 125	0.91 192	2.59 161	4.11 199	0.10 145	0.36 199	0.57 149	2.21 186	2.92 119	1.59 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DISCO	0.79 105	0.95 201	0.31 64	0.06 57	0.33 160	0.51 197	0.44 197	0.23 80	0.32 141	1.75 203	0.59 162	0.38 94	0.29 128	0.04 100	2.98 141	1.36 103	0.96 180	0.29 102	3.24 158	0.53 164	0.79 77	1.45 93	0.10 145	0.07 70	0.12 86	0.29 105	2.76 114	0.31 105

ADCP+	3.47 230	2.05 245	2.64 250	1.31 217	1.93 243	1.19 225	3.99 262	1.07 125	9.83 290	1.78 204	5.75 257	8.79 246	0.37 146	0.90 251	5.04 237	2.20 180	0.44 116	0.90 203	5.82 193	0.88 190	2.38 154	3.43 175	0.33 210	0.41 204	3.03 236	12.72 291	3.59 155	10.90 254

CASS	2.68 210	1.05 209	1.93 237	2.07 239	0.98 209	0.45 193	2.15 243	2.82 216	1.03 210	1.83 205	3.58 232	1.38 173	0.53 172	0.02 63	4.01 188	3.03 217	4.89 269	1.34 233	9.14 230	1.47 219	7.05 273	6.20 266	0.03 100	0.27 170	2.76 228	2.80 196	4.30 199	5.36 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ETE_ROB	4.62 250	4.04 271	1.52 221	1.14 212	2.02 246	2.70 245	1.28 224	1.50 139	4.25 268	1.89 206	5.88 259	37.95 296	0.84 213	1.42 271	4.94 233	2.66 199	3.81 258	0.95 210	4.84 185	1.63 228	4.01 200	5.32 233	0.67 246	1.14 239	2.03 207	3.84 216	15.25 290	7.23 232

iinet-f	1.47 165	1.20 220	0.32 67	0.82 198	0.13 71	0.14 139	0.10 158	0.42 96	0.21 127	1.93 207	4.19 239	0.19 45	0.21 109	0.08 139	5.12 238	2.54 195	0.23 79	0.30 105	7.71 211	1.00 195	1.95 141	4.30 206	0.21 187	0.17 137	1.25 176	0.16 87	4.11 195	0.62 133

sCroCo_RVC	1.75 183	0.23 75	0.32 67	0.06 57	0.17 95	0.15 148	0.01 59	0.81 119	1.74 236	1.93 207	0.47 152	1.08 156	0.82 207	0.09 148	3.32 164	4.94 267	2.31 236	1.73 250	5.18 188	2.00 245	5.82 249	5.83 251	0.10 145	0.26 162	0.59 151	1.60 169	4.43 201	1.17 158

ADCRef	2.96 218	2.78 258	1.02 191	0.70 194	2.21 250	1.96 237	2.42 248	0.96 123	6.10 274	1.94 209	1.15 191	1.08 156	0.74 199	1.32 267	6.01 258	3.38 232	1.34 209	1.15 225	8.41 218	2.09 247	2.59 161	3.60 179	1.88 268	0.71 228	2.81 231	8.00 268	3.42 146	10.24 253

EKT-Stereo	2.55 206	0.72 176	1.73 230	0.49 181	0.32 155	0.51 197	1.72 233	3.38 238	1.00 206	1.96 210	2.80 222	1.33 170	0.76 200	0.10 157	4.55 212	5.93 284	1.26 202	3.18 278	8.70 221	2.73 258	6.75 266	5.86 252	0.10 145	0.26 162	3.99 245	1.81 176	5.40 230	1.62 170

iResNetv2_ROB	1.26 149	0.75 178	0.32 67	1.29 216	0.33 160	0.02 70	0.02 93	3.19 230	0.20 119	2.00 211	0.29 134	2.24 185	0.41 149	0.06 120	3.64 178	1.45 113	0.75 160	0.13 62	5.77 192	0.43 145	2.86 168	1.71 106	0.16 174	0.37 201	0.38 131	0.47 125	4.08 191	0.72 136

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 129	0.82 185	0.34 81	0.18 84	0.43 174	0.03 85	1.10 220	1.20 129	2.50 249	2.06 212	0.11 109	0.69 140	0.07 55	0.54 231	3.65 179	0.91 53	0.19 72	0.22 82	1.65 99	0.15 64	0.73 73	0.92 71	0.08 136	0.18 139	0.11 82	3.29 205	2.58 111	2.09 180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV_Zeroshot_test	3.61 232	0.78 179	7.78 291	6.84 266	0.33 160	2.04 239	1.78 234	3.97 253	0.92 200	2.12 213	6.05 262	4.60 217	1.01 220	0.08 139	3.44 168	5.73 281	0.76 161	0.61 166	9.25 232	1.49 220	7.12 275	6.47 272	0.31 206	0.27 170	5.02 262	5.44 244	5.95 239	7.38 233

RTSC	2.56 207	0.89 195	1.50 219	0.47 178	0.76 201	0.87 211	2.29 245	1.56 142	1.91 240	2.12 213	2.86 224	1.23 168	0.97 219	1.03 256	7.27 270	3.36 231	4.68 267	1.74 251	7.73 212	1.11 203	3.95 195	5.39 237	0.21 187	1.11 238	0.40 134	0.95 153	4.56 208	8.26 240

MIPNet	1.49 166	0.69 171	0.74 170	0.32 139	0.51 178	0.00 1	0.03 113	1.79 149	0.38 146	2.13 215	0.97 183	0.31 78	0.76 200	0.22 204	5.02 235	1.92 159	1.31 204	0.86 198	3.68 172	1.25 210	1.21 99	4.62 217	0.03 100	0.50 215	1.90 202	4.87 234	3.90 179	0.30 104

S2M2_L	0.78 104	0.14 48	1.69 228	0.27 120	0.14 76	0.00 1	0.01 59	0.23 80	0.31 140	2.17 216	0.00 1	0.42 102	0.14 85	0.00 1	2.15 87	2.06 170	0.38 114	0.48 143	1.19 82	0.22 95	2.27 145	1.92 110	0.05 121	0.08 90	0.09 75	0.71 141	3.67 158	0.16 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-FE	3.61 232	0.78 179	7.78 291	6.84 266	0.32 155	2.04 239	1.79 235	3.97 253	0.92 200	2.19 217	6.01 260	4.62 218	1.01 220	0.08 139	3.44 168	5.72 280	0.73 158	0.60 164	9.23 231	1.50 221	7.13 276	6.47 272	0.31 206	0.27 170	5.03 263	5.44 244	5.97 240	7.38 233

IPLGR	1.73 181	0.63 166	0.67 164	0.35 155	0.40 171	0.00 1	0.03 113	1.41 136	0.26 134	2.36 218	2.42 215	0.33 84	0.80 204	0.17 181	6.12 262	1.87 153	1.22 201	1.28 231	5.37 189	1.72 231	2.44 157	4.20 202	0.02 79	0.56 222	2.66 225	4.85 233	3.82 173	0.77 138

UDG	12.63 288	20.60 301	3.50 259	36.40 303	28.77 304	31.44 300	39.49 307	2.59 201	1.77 238	2.37 219	6.03 261	11.55 257	3.79 252	74.28 311	5.35 242	2.47 192	8.42 286	2.92 275	18.81 273	4.63 276	7.35 279	4.85 223	12.22 300	1.18 240	1.15 174	2.47 191	4.49 206	2.18 183

model_zeroshot	3.10 224	0.46 128	1.69 228	1.87 234	0.56 186	0.23 182	0.00 1	3.03 222	0.44 151	2.48 220	3.95 237	4.58 216	0.55 175	0.15 174	5.31 240	4.57 252	1.45 214	0.88 200	14.88 259	1.15 205	5.62 247	5.52 243	0.03 100	0.19 142	3.71 243	6.21 252	5.26 227	8.89 244

XX-Stereo	3.48 231	0.50 133	1.80 233	1.21 214	0.27 137	0.34 186	0.44 197	1.47 138	0.41 149	2.51 221	6.92 269	4.97 220	1.06 224	0.12 163	3.21 153	5.22 274	0.96 180	0.80 192	6.95 203	0.80 187	4.33 209	4.04 196	0.21 187	0.27 170	26.57 309	3.75 213	5.08 224	9.77 250

SGM-Forest	2.81 213	2.03 244	0.36 97	6.32 265	1.79 240	2.66 244	0.02 93	1.42 137	0.77 185	2.52 222	0.96 182	6.57 239	5.74 256	0.31 215	4.36 201	2.94 213	0.61 136	0.33 116	3.08 148	0.47 156	2.46 159	2.73 153	0.84 251	0.45 213	3.66 242	3.74 212	11.30 279	7.44 235
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SHD	4.34 248	1.02 205	2.50 246	1.71 228	1.33 225	1.46 229	2.01 240	4.90 266	4.30 269	2.63 223	4.99 251	4.39 215	9.41 270	0.58 236	8.20 284	4.81 261	4.43 265	2.44 271	13.01 256	2.95 264	5.61 246	6.88 278	0.30 202	3.26 267	4.11 248	5.16 241	3.88 178	10.98 256

XQC	4.76 252	3.14 263	1.63 226	3.31 250	3.69 264	3.46 253	2.94 254	6.02 277	3.05 255	2.64 224	5.51 254	5.67 230	7.46 263	1.41 269	8.02 278	4.65 256	3.59 252	1.49 243	10.75 248	2.91 259	4.96 233	6.67 274	0.41 218	1.91 252	7.13 278	10.47 286	11.17 277	4.51 205

anonymity	3.65 234	0.66 168	5.99 282	1.34 218	0.51 178	0.44 191	0.11 164	3.79 251	0.79 190	2.66 225	18.15 313	3.83 202	0.89 215	0.26 210	3.21 153	5.09 271	0.93 177	0.53 152	7.76 214	1.11 203	4.31 208	5.87 253	0.28 200	0.42 209	4.98 261	9.60 281	5.40 230	9.75 249

LALA_ROB	4.04 239	4.73 277	1.42 214	1.16 213	1.93 243	2.17 242	1.04 215	1.80 150	2.48 248	2.74 226	5.87 258	33.34 289	0.69 190	0.78 247	6.02 259	2.33 190	3.21 248	1.82 254	3.66 170	1.88 240	3.40 184	4.99 227	0.34 212	1.03 234	1.91 203	3.61 210	8.50 267	6.20 225

TRStereo	3.24 229	2.66 257	7.45 287	0.35 155	0.14 76	7.79 272	0.13 170	3.04 223	0.42 150	2.75 227	1.46 195	5.69 231	0.65 186	0.09 148	3.75 182	4.23 248	0.70 156	0.63 170	6.77 201	1.21 207	4.05 204	4.81 220	0.12 156	0.24 153	2.72 226	6.73 258	12.83 281	6.09 224

gcap-zeroshot	3.09 223	0.51 134	3.99 263	1.67 226	0.29 143	1.36 227	1.37 225	3.29 236	0.65 176	2.77 228	4.48 246	6.22 237	0.69 190	0.09 148	3.93 186	4.80 260	0.92 175	0.78 185	16.30 263	2.38 253	5.15 239	5.77 250	1.31 261	0.26 162	2.97 234	4.91 235	4.58 210	2.00 178

RTS	5.53 259	1.46 225	0.94 185	0.90 205	1.73 236	4.08 255	4.63 268	2.53 196	3.41 259	2.79 229	1.70 203	8.18 243	1.27 228	0.72 243	7.83 275	4.87 264	7.37 282	2.34 268	18.33 268	2.92 260	4.78 217	5.88 254	1.04 256	1.31 241	6.74 275	22.88 315	6.66 251	22.00 288

RTSA	5.53 259	1.46 225	0.94 185	0.90 205	1.73 236	4.08 255	4.63 268	2.53 196	3.41 259	2.79 229	1.70 203	8.18 243	1.27 228	0.72 243	7.83 275	4.87 264	7.37 282	2.34 268	18.33 268	2.92 260	4.78 217	5.88 254	1.04 256	1.31 241	6.74 275	22.88 315	6.66 251	22.00 288

ADCL	3.91 237	3.61 267	2.28 242	1.76 229	1.76 239	3.09 248	4.16 263	1.98 161	13.71 297	2.81 231	5.14 252	2.47 191	0.65 186	1.10 261	5.38 243	2.55 196	2.02 229	2.20 264	6.41 198	2.08 246	4.87 230	4.20 202	1.40 264	1.06 235	6.69 274	6.60 256	4.33 200	11.16 257

MyStereo04	2.04 189	0.66 168	0.91 184	0.69 193	0.82 205	0.02 70	0.04 121	2.62 203	0.91 199	2.83 232	0.75 179	1.37 172	0.09 69	0.08 139	5.03 236	3.04 218	0.58 134	0.72 180	10.25 243	1.62 227	4.78 217	3.27 173	0.94 254	0.69 227	2.62 223	4.29 223	4.75 213	0.65 135

SANet	10.32 278	4.15 272	6.27 283	5.51 260	5.49 274	8.58 278	2.27 244	15.41 299	13.03 296	2.83 232	9.09 289	60.35 319	25.50 295	2.93 280	8.06 279	3.02 215	7.05 278	3.86 282	11.43 251	3.25 268	5.27 241	5.02 228	2.60 274	7.27 301	11.08 289	12.57 290	13.36 284	23.31 293

HH	2.94 216	0.45 124	4.88 270	0.58 188	0.51 178	0.73 205	1.38 226	3.25 233	0.84 193	2.85 234	0.60 164	5.15 224	0.82 207	0.19 187	3.29 161	6.00 286	0.67 146	0.89 201	9.52 234	1.83 236	7.59 281	5.88 254	0.41 218	0.27 170	3.12 237	5.47 246	5.66 232	6.52 228

HanStereo	2.94 216	0.45 124	4.88 270	0.58 188	0.51 178	0.73 205	1.38 226	3.25 233	0.84 193	2.85 234	0.60 164	5.15 224	0.82 207	0.19 187	3.29 161	6.00 286	0.67 146	0.89 201	9.52 234	1.83 236	7.59 281	5.88 254	0.41 218	0.27 170	3.12 237	5.47 246	5.66 232	6.52 228

FC-DCNN v2	4.24 246	4.65 276	5.90 281	11.00 281	4.41 269	8.70 279	3.19 256	5.19 270	2.19 244	2.86 236	1.78 205	6.28 238	2.81 240	0.13 169	4.51 209	2.15 176	2.50 239	1.01 216	3.64 168	0.81 188	3.11 177	2.22 130	0.64 242	3.28 268	7.94 279	5.77 249	8.62 268	9.05 247

FC-DCNN	3.82 236	4.38 273	5.67 279	9.61 278	4.14 266	8.01 275	3.26 258	4.21 257	1.69 234	2.95 237	1.54 198	5.87 235	2.09 237	0.13 169	4.40 203	2.15 176	2.54 240	1.11 223	3.38 163	0.82 189	3.11 177	2.20 128	0.65 243	3.29 269	6.33 273	4.91 235	6.98 255	7.80 238

SGM-ForestM	11.60 284	15.35 295	4.54 265	19.02 289	8.08 285	18.74 293	10.83 289	12.03 289	7.24 280	3.01 238	6.09 263	36.06 294	23.95 291	0.75 246	4.47 206	1.51 120	3.60 254	0.75 184	20.06 277	1.60 225	4.23 206	1.65 105	1.36 262	3.34 271	25.09 306	20.48 310	34.27 315	25.03 296

Reg-Stereo(zero)	2.47 202	0.35 106	2.58 247	0.48 179	0.84 207	0.14 139	0.17 175	3.76 249	0.77 185	3.03 239	8.81 286	2.75 194	0.81 205	1.26 264	2.61 116	3.41 234	1.42 212	0.49 145	7.28 206	1.29 212	4.00 196	4.42 212	0.41 218	0.19 142	1.28 178	3.03 197	5.77 236	5.27 213

HI	2.47 202	0.35 106	2.58 247	0.48 179	0.84 207	0.14 139	0.17 175	3.76 249	0.77 185	3.03 239	8.81 286	2.75 194	0.81 205	1.26 264	2.61 116	3.41 234	1.42 212	0.49 145	7.28 206	1.29 212	4.00 196	4.42 212	0.41 218	0.19 142	1.28 178	3.03 197	5.77 236	5.27 213

AnyNet_C32	5.68 262	1.96 238	2.91 252	1.78 230	2.71 254	3.17 250	5.76 273	4.31 258	12.56 292	3.07 241	7.17 271	4.22 214	1.70 233	2.19 277	8.22 285	5.98 285	5.69 273	4.43 287	12.45 255	2.93 262	9.72 295	8.57 296	1.84 267	3.46 273	6.24 272	9.82 283	6.26 244	14.21 266

ADCMid	6.83 266	4.46 274	4.95 272	2.16 240	4.31 268	5.71 263	7.29 279	8.83 282	12.78 294	3.11 242	8.10 279	9.83 250	9.65 271	2.84 278	8.51 288	5.42 277	4.68 267	2.83 274	18.87 275	3.22 267	7.09 274	7.70 290	5.37 289	2.33 258	5.12 264	8.71 275	5.21 226	15.24 271

GANet-ADL	2.26 194	0.51 134	1.82 235	0.99 209	0.99 210	1.45 228	0.29 190	2.00 162	1.01 207	3.12 243	3.40 229	1.38 173	0.33 134	0.03 82	5.34 241	3.89 243	2.23 233	0.79 187	7.70 210	1.85 238	3.10 176	4.63 218	0.18 180	0.43 211	1.38 189	3.47 209	4.81 214	3.97 202

SFCPSM	5.40 256	2.86 259	1.19 202	1.84 233	1.39 226	1.34 226	0.49 200	2.34 178	4.85 273	3.12 243	8.16 281	15.40 266	22.08 290	1.04 257	5.77 252	4.60 255	2.35 237	1.58 246	22.71 283	7.33 289	4.45 210	4.53 214	0.62 240	1.97 255	4.29 250	4.05 219	5.75 234	9.77 250

MDST_ROB	10.13 277	16.70 297	3.04 254	29.06 296	9.34 289	20.66 294	5.02 271	5.90 275	1.98 242	3.16 245	2.70 220	11.22 256	28.15 298	0.18 185	6.30 265	1.37 105	1.21 200	0.34 118	7.74 213	1.01 196	4.67 215	3.95 191	1.92 269	1.94 254	26.55 308	19.78 308	37.02 317	22.50 291

DLNR_Zeroshot_test	22.90 305	78.82 338	7.01 285	99.97 338	0.31 150	0.15 148	98.85 338	3.30 237	0.54 162	3.17 246	2.43 216	5.81 233	0.93 218	21.74 304	96.26 339	100.00 342	24.75 315	22.56 325	22.80 284	1.79 234	8.42 289	6.44 270	0.04 110	0.30 186	2.39 215	4.03 218	2.05 99	3.31 197

FBW_ROB	7.98 270	9.24 288	5.57 277	20.21 291	8.25 286	12.08 283	8.09 284	4.92 267	1.58 231	3.30 247	5.15 253	13.88 263	3.03 245	7.45 296	6.23 264	1.49 116	2.89 244	0.79 187	33.18 295	1.93 242	5.24 240	4.40 209	9.43 297	8.29 303	4.88 260	7.69 263	4.88 217	21.40 286

DAS	4.09 241	0.94 199	1.15 198	1.82 231	1.27 222	1.15 223	1.11 221	3.48 240	4.23 266	3.34 248	6.52 265	12.55 260	5.36 253	0.05 109	4.66 219	4.57 252	4.02 261	2.27 266	9.63 237	5.33 281	5.93 250	5.39 237	0.52 231	4.30 282	4.09 246	5.06 238	7.48 259	4.17 203

SepStereo	4.09 241	0.94 199	1.15 198	1.82 231	1.27 222	1.15 223	1.11 221	3.48 240	4.23 266	3.34 248	6.52 265	12.55 260	5.36 253	0.05 109	4.66 219	4.57 252	4.02 261	2.27 266	9.63 237	5.33 281	5.93 250	5.39 237	0.52 231	4.30 282	4.09 246	5.06 238	7.48 259	4.17 203

test-1	2.99 219	0.26 78	1.52 221	0.33 140	0.21 112	0.22 181	0.38 195	3.16 229	0.85 197	3.36 250	4.21 241	5.45 229	0.78 202	0.20 192	4.02 189	4.67 257	1.40 211	1.31 232	10.46 245	1.58 224	5.30 243	7.01 280	0.04 110	0.34 196	2.98 235	6.37 255	5.39 229	8.95 245

pcwnet_v2	1.73 181	0.62 161	0.78 174	0.73 195	1.15 214	0.59 202	0.23 186	1.77 147	0.68 179	3.36 250	1.85 209	1.23 168	1.01 220	1.61 274	5.43 245	2.08 171	0.92 175	0.62 168	4.07 175	0.37 129	1.82 136	2.39 138	1.01 255	0.41 204	1.32 183	2.11 182	3.98 186	4.53 207

HBP-ISP	3.70 235	3.49 265	4.13 264	4.77 259	2.41 251	3.60 254	0.12 166	4.11 256	1.26 220	3.39 252	4.22 242	4.64 219	0.54 174	1.76 275	8.63 289	8.11 304	1.56 216	1.34 233	2.61 134	1.51 222	5.14 238	6.84 277	0.56 237	1.55 248	2.53 220	5.06 238	10.57 275	5.37 216

LoS	1.87 186	0.22 72	0.38 106	0.22 94	0.14 76	0.02 70	0.06 137	15.85 300	0.90 198	3.42 253	0.71 177	0.95 154	0.83 212	0.21 197	3.22 155	3.63 238	1.18 199	0.90 203	2.95 147	0.64 175	5.08 235	3.80 182	0.22 195	0.17 137	2.26 210	0.82 148	1.23 75	0.52 123
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PVD	12.14 286	5.88 281	8.51 295	7.70 271	6.65 282	10.05 280	6.16 275	21.11 311	19.74 310	3.44 254	8.69 285	16.07 267	27.50 297	2.86 279	8.93 293	7.52 303	11.20 291	6.11 299	24.24 286	6.83 287	11.08 298	11.21 312	1.11 259	5.71 291	15.30 296	21.90 313	17.71 295	34.49 310

AMNet	6.77 265	3.87 270	2.62 249	4.00 256	5.86 276	6.75 266	3.31 259	2.51 194	2.47 247	3.44 254	6.68 267	9.34 249	2.05 235	7.44 295	4.79 226	9.81 311	13.48 300	7.65 303	7.95 216	7.83 291	11.47 302	7.62 289	2.74 275	4.18 279	5.52 267	8.25 271	13.24 283	17.97 277

dad	4.05 240	0.87 193	0.28 58	10.24 279	1.70 234	1.03 220	12.23 290	12.58 295	0.11 85	3.46 256	0.00 1	1.93 181	3.59 249	0.19 187	4.92 232	1.26 93	1.60 218	0.53 152	14.05 258	0.63 174	2.73 165	1.88 109	0.16 174	0.71 228	5.78 268	0.19 92	17.00 293	9.60 248

HSM-Net_RVC	2.86 215	1.24 221	1.50 219	2.55 243	1.72 235	0.57 201	0.17 175	3.55 244	1.14 213	3.50 257	6.32 264	7.94 242	2.93 243	0.05 109	3.38 166	2.12 174	1.28 203	0.26 91	3.24 158	1.24 209	3.66 190	3.76 181	0.61 239	2.64 263	4.43 253	6.27 254	5.76 235	5.47 219
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	2.43 199	1.69 235	0.81 176	2.04 238	1.16 215	1.02 219	0.10 158	4.72 265	1.44 226	3.62 258	0.06 100	10.03 252	0.69 190	0.09 148	3.63 175	1.36 103	1.06 192	0.94 209	6.44 199	0.46 151	2.32 148	1.74 107	0.17 178	1.35 243	3.41 240	3.75 213	6.55 248	4.82 210
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
iRaft-Stereo_20w	4.18 244	1.14 215	8.05 294	7.32 269	1.81 241	3.33 252	1.55 230	3.45 239	1.28 222	3.63 259	7.12 270	3.54 198	1.33 231	0.11 160	4.16 193	4.85 263	0.93 177	0.61 166	9.28 233	1.22 208	5.08 235	5.56 245	0.43 224	0.53 219	3.85 244	8.64 274	11.20 278	12.91 262

NOSS_ROB	2.78 212	3.78 269	0.39 109	2.02 237	1.58 231	2.36 243	0.00 1	2.66 206	1.54 228	3.63 259	1.79 206	2.55 193	3.51 248	0.83 250	5.82 254	5.57 279	2.69 242	1.83 255	2.63 136	0.91 192	4.62 214	4.13 200	0.42 223	2.58 262	2.29 211	4.46 225	7.67 263	2.88 192

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 247	1.17 219	7.69 289	1.88 235	0.63 191	5.37 261	1.86 236	3.49 242	2.61 251	3.69 261	9.28 292	5.22 227	1.87 234	0.04 100	4.47 206	6.37 291	1.46 215	1.46 239	9.75 239	2.23 251	6.73 265	6.20 266	0.25 198	1.56 249	5.23 266	7.70 264	6.43 247	11.78 259

iResNet	4.14 243	0.84 189	0.71 167	2.34 241	2.59 252	4.58 258	1.07 218	4.67 263	1.21 218	3.72 262	3.61 233	12.28 259	16.06 282	0.03 82	6.64 267	3.14 222	2.35 237	1.89 257	16.43 264	2.53 255	3.76 194	2.90 157	0.17 178	3.88 277	1.66 196	4.23 221	5.19 225	3.23 196

MLCV	2.45 201	0.61 154	0.81 176	2.48 242	1.21 219	0.95 216	0.50 201	3.57 245	0.61 173	3.75 263	4.26 243	5.13 223	3.34 247	0.06 120	4.63 218	1.78 148	1.32 207	0.86 198	10.05 241	1.09 200	2.30 147	3.92 186	0.29 201	2.16 257	1.87 200	3.06 199	4.01 188	1.40 162

CBMV_ROB	6.09 263	2.65 255	2.29 243	8.35 274	5.74 275	5.08 259	2.76 252	5.03 269	2.35 245	3.78 264	4.70 247	21.22 275	13.56 280	0.09 148	6.04 260	3.70 239	2.84 243	1.39 235	11.35 250	8.80 296	4.92 231	3.11 167	0.43 224	2.10 256	7.06 277	10.12 284	12.96 282	11.93 260

CSAN	4.46 249	2.36 252	1.57 223	3.12 248	3.32 260	1.64 231	0.76 208	4.59 261	4.37 270	3.80 265	2.84 223	17.58 271	10.47 273	0.96 253	4.80 227	1.75 146	2.06 230	1.16 226	5.69 191	2.34 252	2.93 170	2.40 141	0.43 224	2.56 261	4.64 255	11.45 287	7.53 262	13.44 265

ADCPNet	6.67 264	1.97 239	3.86 262	2.75 245	6.19 280	3.07 247	7.60 282	5.21 272	8.03 283	3.82 266	7.92 275	5.17 226	13.78 281	2.98 281	8.10 281	6.12 288	4.35 264	2.04 262	18.50 271	4.74 278	7.04 272	7.43 285	2.98 278	1.91 252	8.96 283	14.04 296	7.02 257	14.47 268

PWC_ROB	7.15 267	1.85 236	5.57 277	0.85 202	1.17 217	1.95 236	4.77 270	2.56 200	17.27 307	3.83 267	7.66 274	4.97 220	39.20 311	0.81 249	8.35 287	4.96 268	6.51 277	4.27 284	15.99 261	4.39 273	7.48 280	7.59 288	0.53 234	4.79 287	2.74 227	2.63 195	7.01 256	23.26 292

GwcNet-ADL	3.21 228	2.99 261	3.34 256	3.11 247	2.07 249	0.82 209	0.12 166	2.95 220	0.67 178	3.84 268	7.51 273	7.80 241	1.22 227	0.20 192	3.79 184	4.73 258	2.11 231	0.73 181	7.81 215	2.53 255	3.21 181	3.69 180	0.22 195	1.53 247	2.17 208	4.84 232	4.00 187	8.77 243

DDVS	5.40 256	1.51 228	2.25 240	1.64 224	2.80 255	1.96 237	1.03 214	5.91 276	4.10 265	3.96 269	19.83 317	26.29 281	6.82 261	1.57 273	5.77 252	6.90 294	2.58 241	1.92 258	10.46 245	4.59 275	6.02 253	7.39 284	0.30 202	1.40 246	1.41 190	3.29 205	6.10 241	8.11 239

SGM_RVC	10.08 276	10.50 290	3.60 260	16.68 285	8.80 287	14.87 287	7.11 278	9.19 283	6.25 276	4.06 270	7.33 272	24.89 279	18.29 285	0.57 233	4.57 213	1.98 166	3.30 251	1.17 227	20.75 278	2.20 249	4.80 220	2.23 131	2.29 270	3.65 275	17.68 300	13.31 294	33.30 312	28.67 302
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	5.52 258	3.65 268	1.32 208	3.46 252	2.86 257	2.04 239	0.41 196	3.64 246	2.63 252	4.09 271	2.36 212	14.13 264	3.70 251	0.57 233	7.16 269	6.19 289	4.26 263	2.36 270	8.76 222	1.44 218	6.43 259	4.53 214	0.54 235	5.62 290	4.85 259	6.08 251	19.41 296	26.62 299
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCS	9.93 275	5.64 280	4.82 268	3.95 255	6.05 278	6.17 265	5.70 272	9.47 284	15.68 299	4.19 272	7.98 276	12.91 262	17.41 283	3.94 289	10.52 303	11.68 315	10.14 287	7.14 302	24.46 287	8.67 295	13.95 312	13.00 317	2.94 276	6.15 294	9.75 286	17.65 305	10.70 276	17.41 274

pmcnn	8.05 271	2.96 260	2.25 240	6.23 263	5.03 271	6.98 268	4.33 266	4.70 264	2.02 243	4.19 272	9.20 291	19.11 273	20.39 289	0.73 245	7.05 268	6.73 292	6.29 276	4.51 288	22.54 282	4.66 277	9.62 293	5.08 229	4.46 287	4.23 280	5.99 269	5.22 242	17.26 294	25.55 298

DPSNet	14.25 290	3.23 264	1.83 236	7.63 270	7.22 283	10.44 281	4.19 264	5.68 274	8.64 286	4.20 274	3.75 234	72.37 329	26.68 296	4.43 291	10.42 300	10.25 314	10.56 288	8.02 304	58.50 327	8.44 294	11.36 300	8.93 298	16.95 305	10.34 308	18.62 301	15.80 300	14.33 288	21.91 287

ccs_rob	4.75 251	1.46 225	2.39 245	1.96 236	0.68 194	3.13 249	1.58 231	4.94 268	1.36 223	4.31 275	15.82 308	28.46 283	8.43 265	0.38 223	5.65 249	5.42 277	2.23 233	1.60 247	6.31 197	1.98 243	6.14 255	5.97 261	0.35 213	2.33 258	1.28 178	2.40 189	4.09 192	7.49 236

ITSA-stereo	5.15 254	2.22 248	1.65 227	8.76 275	3.63 263	0.95 216	1.93 239	4.42 260	3.38 258	4.33 276	7.98 276	9.94 251	12.44 277	3.01 282	6.17 263	5.02 269	3.28 249	1.93 259	8.63 220	1.99 244	5.29 242	5.96 260	1.38 263	3.33 270	4.43 253	7.25 259	4.95 220	14.86 269

PSMNet-ADL	3.15 225	0.80 181	1.49 218	1.54 221	1.63 232	0.88 212	0.30 191	2.50 193	1.91 240	4.43 277	8.13 280	4.06 204	6.80 260	0.07 125	4.23 194	5.16 272	1.83 226	0.91 205	11.85 254	1.86 239	4.02 201	4.02 194	0.70 247	0.51 216	1.61 194	4.33 224	8.01 265	1.36 161

SAMSARA	19.29 295	2.55 254	5.07 273	4.09 257	3.44 262	3.26 251	4.38 267	15.32 298	9.58 288	4.44 278	5.63 255	8.73 245	24.82 292	3.30 287	10.45 302	6.81 293	5.49 271	3.46 281	21.26 279	4.77 279	17.96 319	24.74 332	0.82 250	4.77 286	80.12 339	91.25 339	77.91 339	76.45 339

STTRV1_RVC		2.31 251	1.06 192	5.61 262	1.39 226	5.42 262	2.59 251	3.68 247	3.77 263	4.47 279	4.40 244	16.44 268	20.14 288	1.02 254	9.83 299	3.26 225	18.06 308	0.81 194		11.45 302	18.05 320	6.27 269		4.23 280	6.12 270	7.90 267	11.99 280	28.90 304

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 261	1.25 222	7.40 286	2.57 244	2.03 247	6.90 267	2.76 252	4.00 255	4.04 264	4.58 280	8.36 283	4.99 222	2.06 236	0.03 82	5.72 251	7.36 300	1.90 228	0.95 210	38.08 302	1.75 232	5.95 252	6.44 270	0.19 182	0.58 223	3.59 241	7.26 260	6.15 242	12.75 261

MeshStereo	13.21 289	10.28 289	5.53 276	24.29 295	14.71 295	17.26 291	7.30 280	12.03 289	7.47 282	4.66 281	9.13 290	38.56 297	29.80 300	0.45 228	9.43 296	7.37 301	3.76 256	2.44 271	18.85 274	2.41 254	12.93 309	7.18 281	1.21 260	5.79 292	22.04 304	16.38 301	33.15 310	32.34 308
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
MaskLacGwcNet_RVC	8.48 273	1.51 228	5.87 280	4.30 258	3.26 259	2.82 246	6.81 277	3.68 247	3.59 262	4.81 282	10.18 294	66.20 324	11.63 274	7.70 297	5.97 257	5.06 270	4.49 266	5.33 293	18.36 270	2.64 257	7.91 283	8.42 295	0.92 253	3.39 272	4.34 251	8.02 269	6.20 243	15.61 272

SQANet	17.87 292	31.68 307	5.41 275	57.78 308	33.35 305	57.44 309	39.25 306	4.37 259	1.73 235	4.89 283	1.53 197	30.38 285	5.54 255	56.25 308	3.78 183	1.32 98	5.20 270	1.48 242	29.72 289	1.71 229	6.45 260	5.45 240	54.26 313	1.90 251	4.80 257	8.48 272	9.52 271	18.82 281

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 269	3.59 266	1.09 193	9.20 276	3.71 265	7.69 271	7.51 281	10.81 288	8.52 285	4.93 284	4.20 240	16.73 269	9.30 268	5.45 293	8.09 280	3.29 226	1.80 224	1.13 224	18.77 272	2.10 248	6.48 261	7.49 286	3.17 283	1.74 250	12.06 291	14.29 297	9.71 273	14.36 267

G-Net	10.87 280	4.96 278	9.71 297	3.77 254	4.24 267	7.37 270	2.01 240	10.08 286	15.80 301	4.95 285	15.59 306	48.52 310	9.05 267	0.58 236	8.11 283	8.67 306	5.49 271	4.42 286	23.80 285	15.66 308	8.01 285	8.23 293	3.06 282	5.14 289	6.15 271	13.92 295	22.56 298	23.75 294

DCVSM-stereo	5.01 253	0.71 174	3.03 253	3.15 249	1.12 213	7.80 273	0.89 212	4.62 262	2.36 246	5.22 286	8.35 282	23.33 277	11.95 275	0.62 240	3.74 181	4.04 244	1.81 225	1.40 236	16.15 262	3.33 270	5.11 237	3.97 192	2.55 273	3.56 274	1.98 205	3.62 211	4.91 219	5.83 222

ACV-stereo	8.15 272	5.09 279	4.79 267	8.14 273	1.73 236	11.44 282	4.25 265	3.84 252	6.16 275	5.36 287	6.72 268	5.73 232	25.08 293	1.31 266	9.40 295	10.22 313	5.83 275	2.67 273	51.43 317	14.43 305	8.48 290	6.72 276	0.88 252	2.46 260	1.95 204	3.85 217	6.75 254	5.39 217

FAT-Stereo	7.20 268	2.13 247	8.68 296	7.00 268	11.87 293	5.95 264	3.19 256	7.26 279	3.52 261	5.84 288	13.06 297	18.26 272	8.49 266	1.41 269	8.81 292	6.34 290	3.65 255	4.07 283	15.49 260	6.21 284	6.75 266	6.94 279	0.74 248	4.80 288	2.92 232	7.26 260	7.50 261	16.30 273

AnyNet_C01	12.12 285	6.13 283	5.39 274	6.24 264	6.03 277	5.20 260	9.20 285	12.30 292	16.87 304	5.85 289	9.03 288	26.16 280	18.91 286	4.53 292	11.14 307	12.98 316	16.27 304	15.82 321	34.24 296	10.36 299	16.44 316	13.34 319	7.06 291	6.93 299	11.61 290	9.46 279	9.77 274	19.91 283

edge stereo	11.35 282	6.83 285	10.52 299	14.06 283	12.00 294	16.55 290	12.81 291	12.42 293	7.44 281	6.06 290	15.12 305	38.81 298	17.75 284	1.25 263	7.59 273	7.29 299	5.73 274	3.11 276	25.18 288	4.53 274	6.71 264	8.01 292	4.16 285	3.71 276	8.94 282	7.65 262	13.41 285	28.72 303

MANE	19.83 298	17.14 298	15.43 309	34.46 300	23.74 300	25.27 298	17.85 294	19.50 310	17.04 305	6.13 291	12.40 296	41.03 300	35.23 308	3.36 288	7.87 277	8.98 307	7.09 279	29.77 330	21.81 281	3.71 271	9.51 292	5.54 244	2.50 272	8.83 304	34.12 317	27.95 323	51.25 330	47.85 324

S-Stereo	9.11 274	1.88 237	3.41 257	7.93 272	7.92 284	12.47 284	19.24 297	5.20 271	6.26 277	6.18 292	20.72 319	29.27 284	7.13 262	0.65 241	9.55 297	7.50 302	3.80 257	5.87 297	17.77 266	6.30 285	6.21 256	7.52 287	12.23 301	6.88 297	2.77 229	6.68 257	6.74 253	18.03 278

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 204	1.14 215	0.32 67	1.45 219	2.85 256	4.14 257	1.19 223	2.80 215	0.54 162	6.52 293	1.79 206	7.67 240	0.72 195	0.05 109	2.57 115	2.59 197	0.54 131	0.57 158	4.65 183	0.59 171	3.70 192	3.88 185	0.03 100	0.20 149	0.42 138	1.90 180	4.17 197	10.91 255

LE_ROB	22.46 302	10.87 292	12.67 303	32.44 297	37.93 308	31.36 299	33.43 304	23.22 312	21.14 314	6.73 294	17.81 312	52.15 314	50.94 327	1.56 272	6.43 266	2.92 211	3.14 246	1.46 239	30.14 290	8.43 293	7.23 277	4.28 204	7.08 292	25.69 324	34.50 319	36.15 331	53.30 332	53.30 328

ELAS	19.48 297	22.90 302	14.50 306	35.26 301	24.25 302	31.48 301	19.80 299	16.72 303	15.91 302	7.71 295	15.62 307	48.88 311	30.47 303	3.20 284	9.19 294	3.39 233	10.97 289	5.79 296	21.49 280	6.53 286	11.69 303	11.90 314	9.30 295	9.63 306	32.86 314	24.17 318	41.19 322	41.31 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 293	25.20 303	16.96 313	40.13 305	26.93 303	32.21 302	21.77 300	19.35 309	16.49 303	7.75 296	17.60 310	46.83 308	36.96 309	1.06 258	8.10 281	2.99 214	3.81 258	1.57 245	31.85 292	5.18 280	6.77 268	5.31 232	3.04 281	9.71 307	29.57 310	23.01 317	40.22 319	35.81 311

ELAS_RVC	19.26 294	19.85 300	14.31 305	33.92 299	22.40 298	33.39 303	19.24 297	15.07 297	10.89 291	8.20 297	17.30 309	54.84 316	32.79 306	3.23 285	8.72 290	3.46 237	11.25 292	6.19 301	19.97 276	7.86 292	12.63 307	12.02 315	9.45 298	10.70 309	30.22 312	22.17 314	41.23 323	38.75 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	23.62 306	27.86 304	13.22 304	44.78 306	23.54 299	38.58 306	23.96 301	18.57 307	18.15 308	9.17 298	13.26 298	47.63 309	48.00 322	3.29 286	12.31 309	9.22 308	7.35 281	5.48 294	48.70 315	19.34 313	12.33 306	11.24 313	7.11 293	11.28 310	33.76 316	21.63 311	60.52 336	47.50 323

IMH-64-1	33.95 316	47.85 317	23.39 318	61.17 310	49.33 320	61.76 316	67.81 316	27.05 315	35.73 317	10.03 299	14.78 303	45.47 306	40.48 312	93.88 325	14.40 315	7.26 297	20.70 310	8.75 306	47.06 312	20.52 314	11.86 304	10.05 304	59.37 322	11.73 311	41.46 324	17.26 303	27.54 303	39.89 317

IMH-64	33.95 316	47.85 317	23.39 318	61.17 310	49.33 320	61.76 316	67.81 316	27.05 315	35.73 317	10.03 299	14.78 303	45.47 306	40.48 312	93.88 325	14.40 315	7.26 297	20.70 310	8.75 306	47.06 312	20.52 314	11.86 304	10.05 304	59.37 322	11.73 311	41.46 324	17.26 303	27.54 303	39.89 317

otaku	21.36 301	42.67 312	7.67 288	62.47 314	41.26 311	63.18 320	49.95 308	6.15 278	4.57 272	10.22 301	1.83 208	32.26 287	9.33 269	65.85 310	4.60 215	1.61 127	7.10 280	1.41 237	36.88 300	7.74 290	7.03 271	5.98 262	54.87 314	2.69 264	8.31 280	9.47 280	13.48 286	18.26 279

MFMNet_re	16.26 291	13.95 293	7.70 290	24.27 294	9.34 289	33.99 304	17.43 293	12.42 293	19.62 309	10.23 302	13.58 300	39.02 299	13.47 279	1.40 268	10.73 304	10.12 312	29.43 324	12.22 312	31.31 291	10.07 298	17.19 317	9.15 299	8.44 294	9.02 305	8.97 284	5.68 248	24.08 300	36.04 312

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 281	10.59 291	6.33 284	17.49 286	6.29 281	7.85 274	10.69 288	18.03 305	23.43 315	11.13 303	4.86 250	14.66 265	5.81 257	9.65 300	9.78 298	5.91 283	3.18 247	5.17 291	39.06 303	7.03 288	7.92 284	9.81 303	7.04 290	7.22 300	14.77 294	8.85 276	6.40 246	17.43 275

ACVNet_1	26.74 309	42.56 311	14.81 307	66.86 322	48.56 317	65.11 325	82.56 331	15.95 301	8.17 284	11.16 304	5.65 256	32.31 288	25.19 294	93.82 324	7.38 272	2.02 167	15.91 303	6.16 300	34.50 297	10.98 300	8.17 287	6.10 265	59.12 320	5.79 292	19.06 302	9.75 282	9.37 270	15.02 270

IMH	35.14 318	49.00 321	23.80 320	61.52 312	49.14 319	63.04 319	67.99 318	27.86 319	38.05 321	11.18 305	14.22 301	49.01 312	53.30 330	93.93 327	14.60 318	7.08 296	21.66 312	9.65 310	47.64 314	22.22 318	11.39 301	9.32 300	59.41 324	12.98 314	40.95 323	19.12 306	29.12 306	41.73 320

DGSMNet	11.51 283	4.52 275	7.92 293	5.60 261	4.80 270	7.02 269	6.11 274	7.51 280	4.47 271	11.25 306	31.10 325	17.12 270	7.95 264	4.11 290	10.43 301	14.27 318	16.27 304	9.03 309	40.42 307	11.09 301	20.12 324	22.06 326	4.60 288	6.88 297	5.15 265	9.40 278	8.22 266	13.42 264

MonStereo1	29.98 312	43.13 313	15.45 310	62.83 315	50.21 323	57.60 310	67.21 315	18.37 306	19.83 312	11.70 307	18.17 314	62.56 323	43.75 317	93.03 322	7.82 274	4.11 246	18.02 307	8.91 308	40.36 306	13.70 304	10.83 297	8.27 294	61.68 326	4.04 278	10.22 287	5.85 250	24.40 301	27.43 300

Ntro	22.77 304	41.10 309	9.75 298	63.11 317	42.85 312	62.03 318	56.57 311	8.43 281	6.55 278	12.02 308	2.06 210	33.43 290	6.53 259	75.01 312	4.99 234	1.38 106	7.98 284	2.25 265	37.75 301	9.51 297	6.94 270	6.04 264	55.49 315	3.02 265	10.71 288	14.77 298	13.49 287	21.09 285

MFN_U_SF_RVC	10.34 279	6.17 284	3.69 261	9.55 277	5.13 272	12.52 285	10.34 287	12.25 291	7.05 279	12.23 309	14.31 302	22.82 276	13.03 278	8.82 298	11.37 308	4.87 264	3.83 260	3.31 279	39.34 304	5.97 283	8.56 291	8.81 297	1.45 265	6.40 296	9.49 285	8.57 273	9.56 272	19.71 282

MADNet+	19.30 296	7.92 286	15.32 308	17.51 287	11.42 292	8.09 276	18.41 295	28.03 320	17.21 306	12.46 310	12.08 295	33.63 291	30.37 302	9.62 299	18.64 320	14.89 319	25.78 318	10.10 311	40.05 305	16.50 310	17.34 318	12.76 316	9.48 299	18.60 319	35.02 320	20.22 309	21.19 297	38.41 314

DispFullNet	26.27 307	39.81 308	17.89 314	52.75 307	38.74 309	45.03 308	55.21 310	13.74 296	12.89 295	13.75 311	9.88 293	43.75 304	32.46 305	86.51 315	11.01 305	13.68 317	29.48 325	16.23 323	51.78 320	14.64 306	13.87 311	10.46 306	14.59 303	6.22 295	8.62 281	8.03 270	16.08 291	32.10 307

ACVNet_2	32.06 314	47.10 316	20.06 316	67.26 324	49.84 322	64.97 323	85.15 334	28.04 321	14.34 298	14.44 312	8.02 278	51.06 313	30.19 301	92.01 321	8.75 291	2.50 194	19.20 309	5.27 292	50.34 316	16.10 309	8.16 286	5.63 247	57.79 316	13.22 315	36.40 321	13.10 292	24.92 302	31.82 306

LSM0	22.48 303	6.09 282	4.65 266	14.89 284	10.39 291	16.43 289	13.29 292	23.38 313	15.69 300	14.75 313	18.69 315	35.79 293	33.70 307	0.93 252	73.52 336	85.94 336	13.36 299	5.62 295	55.67 325	16.83 311	21.95 325	18.82 323	4.28 286	8.01 302	16.44 297	16.43 302	28.65 305	32.66 309

JetBlue	32.19 315	30.24 305	35.83 330	39.74 304	34.14 306	43.67 307	35.54 305	29.41 324	45.70 326	14.86 314	8.65 284	79.62 334	19.51 287	25.38 305	15.92 319	16.55 321	38.70 330	25.92 329	35.72 299	25.05 322	29.56 330	23.18 330	32.21 307	26.78 325	30.47 313	28.96 324	48.44 328	49.33 325

ACVNet-4b	26.61 308	42.01 310	11.61 300	69.47 326	47.43 315	69.50 328	76.65 326	10.80 287	9.82 289	15.00 315	1.59 199	58.27 317	9.88 272	93.43 323	4.75 223	1.87 153	13.94 301	5.15 290	32.30 293	13.54 303	7.25 278	5.67 248	58.95 319	4.34 284	12.13 292	9.30 277	15.06 289	18.72 280

RainbowNet	27.62 311	45.59 314	16.83 312	69.42 325	46.28 313	68.08 327	69.73 321	9.87 285	3.31 257	17.67 316	2.40 213	45.29 305	28.15 298	91.67 318	11.05 306	3.10 220	10.99 290	5.02 289	43.52 310	16.90 312	8.37 288	6.69 275	58.54 318	4.55 285	13.10 293	12.31 289	16.72 292	20.53 284

SGM+DAISY	20.91 300	16.10 296	12.43 302	22.81 293	21.80 297	24.45 297	18.63 296	17.89 304	12.77 293	18.42 317	19.55 316	30.39 286	40.48 312	11.67 302	12.56 311	15.10 320	25.73 317	12.69 315	34.93 298	21.56 317	26.12 328	22.15 327	21.16 306	12.73 313	17.44 299	13.30 293	33.35 313	28.26 301

SPS-STEREO	20.13 299	14.92 294	11.88 301	19.84 290	20.39 296	18.24 292	9.27 286	16.06 302	19.74 310	19.91 318	20.06 318	33.66 292	37.68 310	7.23 294	13.17 313	16.66 322	26.75 320	16.01 322	32.30 293	23.65 319	30.25 331	22.84 329	13.67 302	13.47 316	16.56 298	15.26 299	29.55 308	24.45 295
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
TorneroNet-64	38.80 321	50.14 322	23.16 317	63.45 318	47.59 316	63.57 321	68.85 319	27.44 318	44.99 324	21.03 319	13.47 299	69.75 328	56.51 331	94.74 329	18.85 322	8.54 305	26.03 319	15.59 320	53.93 324	25.94 323	12.81 308	10.53 307	61.35 325	21.98 320	33.37 315	26.73 321	33.93 314	53.30 328

TorneroNet	39.82 323	53.94 324	26.20 323	66.81 321	49.07 318	65.07 324	70.90 322	26.31 314	46.32 327	24.07 320	20.96 320	67.36 327	52.11 329	94.83 331	18.77 321	9.35 309	24.89 316	16.30 324	53.07 321	24.04 320	13.64 310	11.04 311	61.85 327	22.68 322	36.84 322	25.85 320	42.63 324	50.33 326

PWCK	38.25 320	63.47 329	23.98 321	73.60 331	41.23 310	60.98 315	51.31 309	54.00 331	35.86 319	26.51 321	39.23 329	62.00 322	46.09 319	26.43 306	14.46 317	9.53 310	30.80 326	12.71 316	83.96 336	28.46 326	23.42 326	13.60 320	47.98 312	30.51 328	34.48 318	27.91 322	31.53 309	38.61 315

PSMNet_ROB	31.36 313	48.75 320	16.32 311	64.48 319	46.97 314	60.77 314	61.30 312	19.02 308	20.70 313	27.57 322	24.90 322	41.43 301	42.18 316	83.15 313	13.95 314	4.06 245	17.90 306	5.94 298	42.51 309	15.37 307	11.21 299	9.54 302	57.95 317	14.27 317	29.64 311	19.74 307	29.38 307	17.81 276

WAO-7	27.19 310	31.49 306	25.61 322	33.41 298	34.55 307	21.90 296	27.96 302	47.14 330	47.22 328	29.27 323	38.50 328	41.69 302	40.59 315	12.37 303	31.37 327	17.44 323	15.34 302	8.53 305	46.18 311	20.63 316	9.79 296	10.78 308	3.30 284	33.50 329	22.38 305	21.79 312	23.87 299	37.39 313

WAO-8	44.25 325	56.07 326	34.81 328	70.40 328	61.11 325	71.92 331	71.92 323	43.60 327	48.93 329	32.20 324	26.30 323	67.35 325	49.97 324	91.99 319	26.69 323	19.01 328	29.42 322	13.46 318	51.63 318	37.17 330	16.32 314	10.83 309	44.60 310	27.68 326	53.45 334	35.23 328	47.57 326	55.24 331

Venus	44.25 325	56.07 326	34.81 328	70.38 327	61.11 325	71.92 331	71.92 323	43.60 327	48.93 329	32.20 324	26.30 323	67.35 325	49.97 324	91.99 319	26.69 323	19.01 328	29.42 322	13.46 318	51.63 318	37.17 330	16.32 314	10.83 309	44.60 310	27.68 326	53.45 334	35.23 328	47.57 326	55.24 331

WAO-6	36.54 319	46.81 315	19.38 315	60.03 309	52.14 324	58.04 311	63.77 313	27.20 317	42.09 322	33.11 326	17.67 311	42.19 303	50.09 326	89.85 316	29.06 325	18.00 325	22.89 313	12.66 314	41.03 308	25.00 321	19.25 321	17.73 321	34.12 308	17.43 318	42.37 326	25.35 319	36.73 316	42.55 321

Dean	42.92 324	51.28 323	31.30 326	76.75 333	64.32 328	79.06 337	83.43 333	42.61 326	43.67 323	35.18 327	22.58 321	60.75 320	56.83 332	94.89 332	13.15 312	4.20 247	27.88 321	12.35 313	63.72 330	28.96 327	9.62 293	7.74 291	59.21 321	22.07 321	48.58 330	35.91 330	53.04 331	29.88 305

LVE	39.30 322	48.25 319	30.12 325	73.97 332	64.66 329	64.57 322	77.85 327	28.17 322	23.72 316	37.91 328	35.79 326	37.41 295	49.58 323	95.15 335	12.46 310	5.89 282	24.18 314	12.87 317	53.55 322	26.04 324	13.99 313	13.05 318	69.20 332	25.62 323	43.97 327	29.71 326	40.99 321	22.41 290

JetRed	62.68 335	71.30 334	68.71 337	66.70 320	63.10 327	69.94 329	74.63 325	66.20 336	66.87 334	41.55 329	36.99 327	80.77 336	12.41 276	62.44 309	66.90 335	66.45 335	65.00 335	75.57 338	62.84 329	53.56 335	77.95 336	72.78 336	73.29 335	48.99 335	55.75 337	62.99 337	66.04 337	62.58 335

UNDER WATER	52.38 328	65.77 332	42.25 331	77.68 334	67.77 331	74.59 334	85.69 336	61.52 334	50.72 331	41.81 330	48.33 330	74.09 331	57.87 333	94.82 330	34.80 329	18.86 327	33.89 327	24.15 326	57.03 326	29.54 328	19.73 322	18.75 322	69.48 333	49.19 336	52.93 333	49.45 333	44.09 325	69.45 338

notaker	49.83 327	63.78 330	33.18 327	70.81 329	66.40 330	70.73 330	78.98 329	45.33 329	64.15 333	43.75 331	59.49 333	60.26 318	51.62 328	93.99 328	46.45 331	31.86 330	34.38 328	24.64 327	65.77 332	41.22 332	24.40 327	24.26 331	68.58 331	39.92 332	26.43 307	29.62 325	38.96 318	46.51 322

HanzoNet	60.55 334	68.65 333	42.85 332	71.08 330	71.43 334	71.96 333	79.15 330	59.75 333	75.19 336	45.14 332	74.83 337	74.50 333	63.75 335	96.51 337	43.02 330	39.58 332	52.48 333	47.20 334	75.57 334	51.40 334	44.83 334	44.21 334	72.81 334	39.33 331	54.31 336	50.20 334	60.45 335	64.70 336

ktn	52.79 329	63.82 331	30.11 324	66.93 323	72.48 335	66.28 326	78.41 328	39.02 325	71.70 335	45.89 333	67.47 335	52.57 315	45.22 318	95.33 336	48.59 332	35.19 331	41.05 332	31.49 331	60.62 328	36.06 329	32.70 333	35.82 333	63.06 328	38.69 330	45.38 329	41.08 332	57.93 334	62.41 334

UNDER WATER-64	53.24 330	62.47 328	43.72 333	79.20 335	70.94 333	76.00 335	87.61 337	65.70 335	45.62 325	52.26 334	61.76 334	72.47 330	58.44 334	94.91 334	30.75 326	17.95 324	34.62 329	25.80 328	53.84 323	26.41 325	19.77 323	21.35 325	75.52 336	44.10 333	50.84 332	55.27 335	40.93 320	69.21 337

KSHMR	56.45 331	73.76 336	53.18 335	81.77 336	70.47 332	77.94 336	83.01 332	67.07 337	54.37 332	56.94 335	54.51 332	61.36 321	46.54 320	94.90 333	59.43 334	44.62 333	39.11 331	36.00 332	64.69 331	47.55 333	28.73 329	19.90 324	65.78 330	55.97 338	49.71 331	33.30 327	50.13 329	53.27 327

DPSimNet_ROB	58.77 332	55.98 325	59.21 336	62.88 316	73.92 336	60.20 313	64.84 314	28.34 323	91.63 338	80.59 336	52.65 331	74.49 332	47.24 321	90.64 317	55.91 333	45.99 334	54.62 334	42.30 333	68.03 333	59.25 336	51.18 335	59.54 335	44.54 309	45.19 334	44.85 328	61.56 336	56.15 333	55.05 330

MADNet++	76.54 336	72.15 335	83.11 339	61.53 313	81.21 337	58.42 312	69.47 320	68.24 338	78.58 337	85.63 337	92.37 338	80.60 335	85.04 337	36.71 307	81.19 337	89.82 337	88.15 337	69.64 336	82.54 335	91.39 338	92.32 337	93.48 338	65.75 329	90.26 340	59.09 338	74.29 338	74.25 338	61.32 333

LRCNet_RVC	60.25 333	73.90 337	44.96 334	94.13 337	95.20 338	91.02 338	85.32 335	54.56 332	36.51 320	98.66 338	73.01 336	91.80 339	67.46 336	96.60 338	33.95 328	18.60 326	69.32 336	51.86 335	94.53 337	64.28 337	31.29 332	22.24 328	94.67 337	54.29 337	19.85 303	10.16 285	33.16 311	25.34 297

DPSMNet_ROB	99.53 342	99.78 341	100.00 343	100.00 339	100.00 340	100.00 342	100.00 342	99.17 339	100.00 342	99.31 339	99.63 340	91.42 338	99.14 340	100.00 341	99.94 343	100.00 342	99.82 340	99.99 341	99.62 339	99.99 341	99.79 342	99.66 342	100.00 340	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

DGTPSM_ROB	99.52 341	99.77 340	100.00 343	100.00 339	100.00 340	100.00 342	100.00 342	99.17 339	100.00 342	99.31 339	99.64 341	91.36 337	99.13 339	100.00 341	99.94 343	100.00 342	99.82 340	99.99 341	99.53 338	99.99 341	99.80 343	99.66 342	100.00 340	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

FlowAnything	100.00 345	100.00 342	100.00 343	100.00 339	100.00 340	100.00 342	100.00 342	100.00 343	100.00 342	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 341	100.00 345	100.00 342	100.00 343	100.00 343	100.00 341	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 340	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

HaxPig	98.97 340	100.00 342	98.94 341	100.00 339	100.00 340	99.99 341	100.00 342	99.99 342	99.97 341	100.00 341	99.99 343	100.00 344	99.95 341	100.00 341	99.56 341	99.43 340	99.97 342	99.57 340	100.00 341	100.00 343	97.25 340	96.32 339	99.99 339	99.98 343	89.17 341	99.51 342	94.19 341	98.51 342

PML	96.14 337	100.00 342	82.26 338	100.00 339	100.00 340	100.00 342	99.16 341	100.00 343	98.98 340	100.00 341	95.95 339	99.91 343	100.00 342	98.52 339	94.87 338	92.63 338	90.73 338	73.63 337	100.00 341	98.25 340	92.56 338	85.93 337	97.80 338	98.67 342	96.15 343	99.98 343	100.00 343	99.92 343

CasAABBNet	100.00 345	100.00 342	100.00 343	100.00 339	100.00 340	100.00 342	100.00 342	100.00 343	100.00 342	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 341	100.00 345	100.00 342	100.00 343	100.00 343	100.00 341	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 340	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

DPSM_ROB	99.92 343	100.00 342	100.00 343	100.00 339	100.00 340	98.97 339	98.99 339	100.00 343	100.00 342	100.00 341	100.00 344	99.90 341	100.00 342	100.00 341	100.00 345	100.00 342	100.00 343	100.00 343	100.00 341	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 340	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

DPSM	99.92 343	100.00 342	100.00 343	100.00 339	100.00 340	98.97 339	98.99 339	100.00 343	100.00 342	100.00 341	100.00 344	99.90 341	100.00 342	100.00 341	100.00 345	100.00 342	100.00 343	100.00 343	100.00 341	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 340	100.00 344	100.00 344	100.00 344	100.00 343	100.00 344

MEDIAN_ROB	97.56 338	99.08 339	98.39 340	100.00 339	99.99 339	100.00 342	100.00 342	99.49 341	98.31 339	100.00 341	99.95 342	97.97 340	96.05 338	99.97 340	99.41 340	98.43 339	98.53 339	98.66 339	99.88 340	97.95 339	93.38 339	96.45 340	100.00 340	97.23 341	86.96 340	92.33 340	89.80 340	95.90 341

AVERAGE_ROB	98.95 339	100.00 342	99.79 342	100.00 339	100.00 340	100.00 342	100.00 342	100.00 343	100.00 342	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 341	99.77 342	99.85 341	100.00 343	100.00 343	100.00 341	100.00 343	98.12 341	99.51 341	100.00 340	100.00 344	93.43 342	93.75 341	94.35 342	93.16 340

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 11	0.17 104	0.05 53	0.10 22	0.00 1

ASD4																								86.17 339

Low-res two-view benchmark