Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

U	0.14 21	0.09 15	0.05 6	0.05 6	0.06 13	0.04 1	0.02 1	0.09 29	0.06 6	0.09 28	0.02 1	0.12 16	0.10 48	0.07 19	0.77 82	0.44 103	0.15 30	0.11 26	0.15 23	0.09 12	0.27 52	0.26 38	0.03 1	0.06 20	0.13 35	0.10 21	0.11 7	0.09 28

CroCo-Stereo	0.12 14	0.07 5	0.04 1	0.05 6	0.05 8	0.04 1	0.02 1	0.08 17	0.06 6	0.06 9	0.02 1	0.10 8	0.06 20	0.07 19	0.85 119	0.38 72	0.11 6	0.09 10	0.16 25	0.06 1	0.22 40	0.18 24	0.04 9	0.05 12	0.10 17	0.09 13	0.11 7	0.07 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
OmniDepth	0.09 1	0.08 11	0.07 14	0.06 12	0.06 13	0.06 7	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.05 3	0.03 3	0.13 22	0.04 2	0.05 9	0.29 4	0.34 53	0.08 1	0.08 5	0.12 5	0.06 1	0.10 2	0.10 4	0.03 1	0.04 3	0.09 12	0.09 13	0.11 7	0.07 9

MLG-Stereo	0.10 5	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.28 169	0.02 1	0.06 3	0.06 6	0.07 16	0.03 3	0.09 4	0.05 7	0.06 13	0.38 8	0.35 57	0.11 6	0.09 10	0.12 5	0.06 1	0.16 19	0.15 15	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 7	0.07 9

MM-Stereo_test1	0.11 8	0.11 25	0.07 14	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 17	0.06 6	0.07 16	0.03 3	0.10 8	0.04 2	0.04 1	0.39 11	0.25 15	0.12 16	0.08 5	0.13 10	0.21 94	0.13 10	0.15 15	0.05 20	0.04 3	0.08 6	0.34 167	0.13 19	0.07 9

CoSv	0.09 1	0.11 25	0.07 14	0.05 6	0.04 2	0.09 17	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.06 9	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 4	0.30 33	0.11 6	0.07 2	0.13 10	0.06 1	0.12 8	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.11 27	0.07 4	0.10 5	0.06 3

CroCo-Stereo Lap2	0.12 14	0.07 5	0.05 6	0.05 6	0.06 13	0.04 1	0.03 5	0.08 17	0.06 6	0.11 38	0.03 3	0.12 16	0.06 20	0.08 24	0.59 34	0.36 64	0.11 6	0.10 18	0.12 5	0.07 6	0.25 46	0.17 21	0.04 9	0.07 29	0.11 27	0.11 29	0.11 7	0.08 22

MLG-Stereo_test1	0.11 8	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.36 216	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.07 16	0.04 8	0.09 4	0.05 7	0.06 13	0.38 8	0.33 46	0.12 16	0.09 10	0.13 10	0.06 1	0.17 22	0.18 24	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 14	0.07 9

MM-Stereo_test3	0.09 1	0.08 11	0.04 1	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 33	0.07 18	0.07 16	0.04 8	0.09 4	0.04 2	0.04 1	0.23 1	0.30 33	0.12 16	0.07 2	0.12 5	0.20 78	0.11 4	0.11 5	0.05 20	0.04 3	0.07 1	0.08 8	0.16 33	0.07 9

MM-Stereo_test2	0.17 38	0.13 40	0.08 20	0.07 22	0.05 8	0.06 7	0.03 5	0.08 17	0.06 6	0.09 28	0.04 8	0.11 14	0.05 7	0.05 9	0.50 19	0.40 83	0.12 16	0.10 18	0.13 10	0.27 121	0.18 27	0.64 95	0.06 31	0.05 12	0.09 12	0.84 261	0.11 7	0.08 22

RAStereo	0.16 33	0.12 32	0.08 20	0.06 12	0.08 36	0.06 7	0.04 19	0.10 33	0.07 18	0.20 62	0.04 8	0.14 31	0.06 20	0.09 30	0.96 142	0.35 57	0.18 43	0.13 33	0.20 39	0.08 10	0.46 98	0.23 35	0.05 20	0.06 20	0.13 35	0.11 29	0.12 14	0.11 37

GEAStereo	0.16 33	0.12 32	0.18 116	0.10 43	0.07 24	0.13 52	0.05 32	0.08 17	0.07 18	0.08 23	0.05 12	0.18 46	0.05 7	0.12 49	0.82 104	0.23 10	0.15 30	0.11 26	0.19 35	0.13 39	0.20 34	0.32 43	0.05 20	0.07 29	0.36 189	0.10 21	0.16 33	0.09 28

gasm-f	0.16 33	0.12 32	0.18 116	0.10 43	0.07 24	0.13 52	0.05 32	0.08 17	0.07 18	0.08 23	0.05 12	0.18 46	0.05 7	0.12 49	0.82 104	0.23 10	0.15 30	0.11 26	0.19 35	0.13 39	0.20 34	0.32 43	0.05 20	0.07 29	0.36 189	0.10 21	0.16 33	0.09 28

GASTEREO	0.18 40	0.09 15	0.09 24	0.08 31	0.05 8	0.30 179	0.04 19	0.07 11	0.08 30	0.10 35	0.05 12	0.13 22	0.08 35	0.08 24	0.70 62	0.36 64	0.13 23	0.10 18	0.14 18	0.11 21	0.14 12	1.06 152	0.12 96	0.06 20	0.10 17	0.29 142	0.15 29	0.07 9

MSCF	0.18 40	0.09 15	0.09 24	0.08 31	0.06 13	0.30 179	0.03 5	0.07 11	0.09 35	0.10 35	0.05 12	0.13 22	0.08 35	0.09 30	0.72 69	0.35 57	0.13 23	0.10 18	0.14 18	0.12 28	0.14 12	1.03 148	0.11 84	0.06 20	0.10 17	0.36 178	0.14 26	0.07 9

111111	0.13 17	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.07 24	0.10 21	0.03 5	0.06 3	0.07 18	0.03 1	0.06 16	0.14 31	0.06 20	0.10 35	0.50 19	0.25 15	0.11 6	0.09 10	0.15 23	0.07 6	0.37 79	0.60 86	0.05 20	0.05 12	0.08 6	0.08 8	0.09 4	0.05 1

GREAT-IGEV	0.17 38	0.09 15	0.08 20	0.05 6	0.04 2	0.24 147	0.03 5	0.08 17	0.10 44	0.06 9	0.06 16	0.15 33	0.05 7	0.06 13	0.84 109	0.30 33	0.12 16	0.09 10	0.13 10	0.12 28	0.11 4	1.21 179	0.06 31	0.12 66	0.08 6	0.08 8	0.17 39	0.06 3

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.03 1	0.07 11	0.31 195	0.06 3	0.04 1	0.05 3	0.06 16	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 2	0.33 46	0.09 2	0.06 1	0.09 1	0.16 54	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 19	0.08 22

AIO-Stereo	0.11 8	0.09 15	0.09 24	0.08 31	0.06 13	0.12 47	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.06 16	0.12 16	0.05 7	0.05 9	0.46 16	0.34 53	0.22 58	0.10 18	0.21 43	0.12 28	0.13 10	0.12 7	0.04 9	0.05 12	0.08 6	0.10 21	0.13 19	0.06 3

GSStereo	0.14 21	0.11 25	0.12 52	0.07 22	0.07 24	0.13 52	0.07 53	0.06 3	0.10 44	0.07 16	0.07 20	0.17 41	0.05 7	0.04 1	0.56 26	0.29 28	0.26 85	0.10 18	0.20 39	0.12 28	0.19 30	0.23 35	0.04 9	0.06 20	0.27 128	0.09 13	0.12 14	0.07 9

MonStereo	0.11 8	0.08 11	0.07 14	0.06 12	0.06 13	0.05 4	0.04 19	0.06 3	0.07 18	0.07 16	0.07 20	0.09 4	0.06 20	0.08 24	0.70 62	0.20 4	0.11 6	0.09 10	0.12 5	0.07 6	0.12 8	0.13 10	0.05 20	0.04 3	0.10 17	0.10 21	0.12 14	0.11 37

AIO_rvc	0.34 102	0.17 57	0.12 52	0.10 43	0.09 42	0.38 221	0.11 88	0.17 51	0.11 52	0.15 47	0.07 20	0.17 41	0.10 48	0.14 62	1.81 200	1.13 252	0.16 35	0.45 237	0.34 85	0.11 21	0.26 49	2.17 294	0.17 163	0.07 29	0.14 42	0.16 53	0.16 33	0.10 33

AIO-test1	0.11 8	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.07 24	0.08 13	0.03 5	0.09 29	0.08 30	0.08 23	0.07 20	0.10 8	0.05 7	0.06 13	0.42 12	0.22 7	0.10 4	0.08 5	0.11 3	0.20 78	0.11 4	0.47 64	0.04 9	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 3

RSM++	0.12 14	0.10 22	0.09 24	0.08 31	0.07 24	0.10 21	0.04 19	0.08 17	0.07 18	0.06 9	0.07 20	0.13 22	0.07 31	0.04 1	0.50 19	0.26 19	0.12 16	0.11 26	0.14 18	0.11 21	0.20 34	0.14 13	0.06 31	0.10 52	0.11 27	0.09 13	0.13 19	0.08 22

RSM	0.11 8	0.09 15	0.09 24	0.07 22	0.06 13	0.14 64	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.07 20	0.13 22	0.06 20	0.04 1	0.51 22	0.26 19	0.10 4	0.10 18	0.14 18	0.11 21	0.17 22	0.13 10	0.04 9	0.06 20	0.09 12	0.11 29	0.13 19	0.07 9

StereoVision	0.13 17	0.10 22	0.07 14	0.06 12	0.07 24	0.07 11	0.07 53	0.10 33	0.13 65	0.09 28	0.07 20	0.16 36	0.07 31	0.11 40	0.56 26	0.29 28	0.14 27	0.13 33	0.17 27	0.09 12	0.18 27	0.15 15	0.04 9	0.08 37	0.15 49	0.13 45	0.19 51	0.15 51

AEACV	0.25 61	0.17 57	0.11 42	0.09 39	0.07 24	0.15 72	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.07 16	0.07 20	0.13 22	0.08 35	0.12 49	1.39 185	0.79 212	0.16 35	0.14 39	0.25 49	0.19 71	0.24 45	1.00 143	0.10 66	0.07 29	0.10 17	0.95 271	0.14 26	0.08 22

AdaDepth	0.14 21	0.11 25	0.07 14	0.07 22	0.08 36	0.17 93	0.05 32	0.08 17	0.08 30	0.06 9	0.08 28	0.10 8	0.06 20	0.11 40	0.57 29	0.37 69	0.14 27	0.12 32	0.22 45	0.17 57	0.15 15	0.21 30	0.04 9	0.06 20	0.10 17	0.11 29	0.17 39	0.11 37

SGD-Stereo	0.37 122	0.13 40	0.10 37	0.09 39	0.09 42	0.11 32	0.05 32	0.13 41	0.12 58	0.14 45	0.08 28	0.28 97	0.15 80	0.10 35	4.91 276	0.59 166	0.29 111	0.18 62	0.37 92	0.33 150	0.47 105	0.33 46	0.10 66	0.09 45	0.14 42	0.16 53	0.22 61	0.19 72

AIO-test2	0.10 5	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 36	0.08 13	0.05 32	0.06 3	0.07 18	0.05 3	0.08 28	0.10 8	0.05 7	0.04 1	0.58 33	0.15 1	0.09 2	0.07 2	0.09 1	0.13 39	0.11 4	0.19 27	0.03 1	0.08 37	0.09 12	0.07 4	0.06 1	0.06 3

MoCha-V2	0.15 28	0.09 15	0.09 24	0.06 12	0.07 24	0.16 83	0.04 19	0.07 11	0.04 1	0.06 9	0.08 28	0.12 16	0.16 84	0.05 9	0.79 86	0.24 13	0.11 6	0.09 10	0.13 10	0.21 94	0.16 19	0.76 111	0.04 9	0.05 12	0.09 12	0.09 13	0.08 3	0.05 1

plain	0.21 47	0.20 94	0.12 52	0.11 54	0.14 75	0.10 21	0.06 43	0.22 69	0.11 52	0.23 66	0.08 28	0.22 65	0.11 54	0.17 88	0.66 49	0.45 114	0.25 78	0.20 74	0.26 54	0.12 28	0.46 98	0.42 55	0.07 40	0.14 99	0.17 64	0.17 57	0.19 51	0.21 84

MaDis-Stereo	0.19 44	0.16 53	0.11 42	0.07 22	0.10 46	0.06 7	0.06 43	0.12 39	0.10 44	0.19 59	0.08 28	0.19 51	0.08 35	0.14 62	0.52 24	0.39 77	0.24 70	0.18 62	0.30 68	0.12 28	0.46 98	0.36 50	0.07 40	0.10 52	0.19 80	0.23 91	0.20 54	0.25 105

RAFT	0.14 21	0.07 5	0.10 37	0.08 31	0.04 2	0.24 147	0.28 189	0.19 57	0.07 18	0.13 42	0.08 28	0.13 22	0.06 20	0.11 40	0.44 15	0.17 2	0.12 16	0.08 5	0.14 18	0.21 94	0.16 19	0.18 24	0.04 9	0.05 12	0.15 49	0.15 51	0.21 57	0.16 55

HUF	0.50 180	0.17 57	0.13 64	0.11 54	0.12 60	0.40 231	0.11 88	0.22 69	0.11 52	0.22 64	0.09 35	0.19 51	0.19 113	0.11 40	3.00 245	2.86 324	0.70 261	0.49 252	0.61 166	0.20 78	0.53 124	1.85 258	0.28 225	0.18 147	0.15 49	0.18 71	0.18 43	0.13 43

GIP-stereo	0.15 28	0.12 32	0.09 24	0.07 22	0.06 13	0.23 139	0.10 81	0.07 11	0.06 6	0.08 23	0.09 35	0.11 14	0.05 7	0.13 52	0.60 36	0.26 19	0.13 23	0.11 26	0.19 35	0.31 145	0.17 22	0.60 86	0.05 20	0.06 20	0.10 17	0.12 35	0.16 33	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.15 28	0.10 22	0.06 9	0.07 22	0.07 24	0.09 17	0.03 5	0.07 11	0.07 18	0.06 9	0.09 35	0.15 33	0.07 31	0.14 62	0.48 17	0.26 19	0.11 6	0.10 18	0.17 27	0.09 12	0.15 15	1.09 156	0.05 20	0.05 12	0.08 6	0.09 13	0.18 43	0.08 22

UniTT-Stereo	0.24 59	0.15 46	0.11 42	0.09 39	0.11 52	0.09 17	0.05 32	0.16 48	0.11 52	0.21 63	0.09 35	0.19 51	0.15 80	0.27 156	1.23 173	0.46 121	0.23 61	0.18 62	0.63 171	0.13 39	0.53 124	0.37 51	0.10 66	0.12 66	0.17 64	0.23 91	0.15 29	0.17 65

MLG-Stereo_test3	0.25 61	0.11 25	0.09 24	0.11 54	0.14 75	0.14 64	0.05 32	0.11 37	0.09 35	0.17 54	0.10 39	0.19 51	0.08 35	0.09 30	0.66 49	0.38 72	0.17 40	0.15 45	2.15 269	0.11 21	0.29 56	0.75 109	0.05 20	0.08 37	0.11 27	0.10 21	0.18 43	0.12 40

AIO_test	0.48 177	0.19 79	0.13 64	0.14 83	0.10 46	0.38 221	0.28 189	0.19 57	0.13 65	0.17 54	0.10 39	0.18 46	0.09 42	0.11 40	2.64 234	2.40 315	0.22 58	0.22 91	0.32 77	0.12 28	0.29 56	2.50 315	0.15 145	0.08 37	0.16 59	1.42 291	0.21 57	0.10 33

DEFOM-Stereo	0.14 21	0.12 32	0.09 24	0.08 31	0.08 36	0.11 32	0.04 19	0.10 33	0.07 18	0.08 23	0.10 39	0.12 16	0.06 20	0.07 19	0.51 22	0.29 28	0.17 40	0.14 39	0.17 27	0.10 17	0.32 64	0.16 19	0.08 46	0.07 29	0.12 32	0.13 45	0.25 70	0.13 43

Occ-G	0.15 28	0.13 40	0.10 37	0.09 39	0.08 36	0.12 47	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.05 3	0.10 39	0.10 8	0.06 20	0.06 13	0.49 18	0.31 37	0.13 23	0.13 33	0.84 201	0.09 12	0.21 38	0.20 29	0.06 31	0.07 29	0.10 17	0.08 8	0.18 43	0.09 28

MIF-Stereo (partial)	0.23 54	0.20 94	0.12 52	0.10 43	0.12 60	0.10 21	0.07 53	0.17 51	0.14 73	0.18 57	0.10 39	0.20 56	0.11 54	0.17 88	1.11 167	0.44 103	0.25 78	0.21 83	0.26 54	0.13 39	0.49 108	0.32 43	0.08 46	0.14 99	0.17 64	0.17 57	0.38 121	0.20 75

RAFT_CTSACE	0.21 47	0.20 94	0.13 64	0.12 60	0.10 46	0.14 64	0.08 60	0.24 82	0.10 44	0.26 84	0.10 39	0.21 60	0.18 102	0.11 40	0.57 29	0.35 57	0.19 50	0.14 39	0.26 54	0.18 64	0.31 62	0.70 101	0.08 46	0.10 52	0.27 128	0.17 57	0.33 88	0.16 55

RAFT+CT+SA	0.25 61	0.21 105	0.13 64	0.13 70	0.09 42	0.10 21	0.08 60	0.32 137	0.13 65	0.24 73	0.10 39	0.26 86	0.21 124	0.09 30	0.98 146	0.58 161	0.18 43	0.16 50	0.40 102	0.14 47	0.33 69	0.72 105	0.07 40	0.12 66	0.19 80	0.17 57	0.32 83	0.20 75

RAFT + AFF	0.42 146	0.12 32	0.09 24	0.13 70	0.07 24	0.11 32	0.06 43	0.17 51	0.10 44	0.19 59	0.10 39	0.28 97	0.08 35	0.11 40	7.47 309	0.33 46	0.20 52	0.11 26	0.33 80	0.10 17	0.39 83	0.16 19	0.07 40	0.09 45	0.16 59	0.11 29	0.13 19	0.09 28

RYNet	0.49 179	0.11 25	0.10 37	0.08 31	0.09 42	0.10 21	0.06 43	0.13 41	0.18 115	0.10 35	0.10 39	0.13 22	0.08 35	0.08 24	9.58 324	0.37 69	0.14 27	0.22 91	0.17 27	0.09 12	0.19 30	0.12 7	0.15 145	0.09 45	0.14 42	0.33 163	0.24 66	0.13 43

DFGA-Net	0.18 40	0.17 57	0.10 37	0.13 70	0.08 36	0.10 21	0.08 60	0.19 57	0.10 44	0.28 93	0.11 48	0.18 46	0.09 42	0.13 52	0.68 58	0.27 23	0.20 52	0.15 45	0.28 64	0.12 28	0.22 40	0.17 21	0.08 46	0.12 66	0.15 49	0.12 35	0.35 100	0.14 48

S2M2_L	0.39 135	0.22 122	0.24 179	0.17 114	0.15 88	0.19 109	0.13 118	0.28 101	0.20 133	0.40 193	0.11 48	0.33 137	0.25 148	0.21 120	1.09 160	0.71 201	0.42 186	0.44 235	0.31 74	0.37 167	1.34 228	1.30 190	0.17 163	0.14 99	0.21 89	0.22 83	0.59 209	0.29 124
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.46 160	0.20 94	0.12 52	0.16 100	0.15 88	0.32 190	0.87 276	0.19 57	0.16 88	0.27 88	0.11 48	0.24 71	0.36 203	0.15 73	5.11 281	0.66 183	0.23 61	0.22 91	0.26 54	0.21 94	0.19 30	0.29 40	0.09 57	0.13 87	0.74 266	0.16 53	0.66 221	0.19 72

ProNet	0.10 5	0.07 5	0.09 24	0.06 12	0.04 2	0.10 21	0.32 199	0.07 11	0.04 1	0.04 2	0.11 48	0.07 1	0.03 1	0.20 118	0.33 6	0.21 5	0.11 6	0.08 5	0.11 3	0.07 6	0.10 2	0.08 1	0.08 46	0.05 12	0.10 17	0.06 1	0.10 5	0.06 3

test_4	0.38 127	0.17 57	0.16 96	0.14 83	0.13 70	0.11 32	0.38 221	0.24 82	0.14 73	0.31 121	0.11 48	0.24 71	0.12 64	0.34 202	0.91 133	0.70 198	0.24 70	0.29 149	0.37 92	0.29 130	0.51 117	1.32 191	0.09 57	0.12 66	0.27 128	0.91 266	0.91 255	0.87 240

delet	0.15 28	0.14 44	0.12 52	0.12 60	0.12 60	0.13 52	0.09 70	0.12 39	0.09 35	0.15 47	0.11 48	0.16 36	0.09 42	0.11 40	0.57 29	0.23 10	0.16 35	0.13 33	0.13 10	0.12 28	0.17 22	0.29 40	0.09 57	0.10 52	0.13 35	0.12 35	0.20 54	0.13 43

VIP-Stereo	0.14 21	0.11 25	0.11 42	0.08 31	0.06 13	0.08 13	0.04 19	0.11 37	0.08 30	0.09 28	0.12 54	0.20 56	0.06 20	0.07 19	0.69 61	0.40 83	0.18 43	0.13 33	0.18 33	0.17 57	0.19 30	0.13 10	0.06 31	0.08 37	0.12 32	0.10 21	0.13 19	0.14 48

MIM_Stereo	0.26 66	0.18 67	0.14 82	0.15 90	0.14 75	0.24 147	0.07 53	0.27 92	0.11 52	0.24 73	0.12 54	0.20 56	0.12 64	0.17 88	0.85 119	0.44 103	0.24 70	0.19 67	0.54 147	0.20 78	0.46 98	0.70 101	0.08 46	0.12 66	0.17 64	0.29 142	0.34 97	0.16 55

TestStereo1	0.27 70	0.22 122	0.12 52	0.12 60	0.12 60	0.11 32	0.09 70	0.24 82	0.15 81	0.24 73	0.12 54	0.34 143	0.23 136	0.14 62	1.09 160	0.44 103	0.24 70	0.17 57	0.51 135	0.15 50	0.35 76	0.79 117	0.08 46	0.12 66	0.22 93	0.24 103	0.49 173	0.23 94

TESTraft	0.26 66	0.21 105	0.13 64	0.11 54	0.11 52	0.10 21	0.09 70	0.24 82	0.15 81	0.24 73	0.12 54	0.28 97	0.23 136	0.15 73	1.11 167	0.42 91	0.23 61	0.17 57	0.49 126	0.18 64	0.34 71	0.50 67	0.09 57	0.12 66	0.22 93	0.25 120	0.48 171	0.23 94

SA-5K	0.27 70	0.22 122	0.12 52	0.12 60	0.12 60	0.11 32	0.09 70	0.24 82	0.15 81	0.24 73	0.12 54	0.34 143	0.23 136	0.14 62	1.09 160	0.44 103	0.24 70	0.17 57	0.51 135	0.15 50	0.35 76	0.79 117	0.08 46	0.12 66	0.22 93	0.24 103	0.49 173	0.23 94

SA	0.30 82	0.21 105	0.14 82	0.14 83	0.14 75	0.15 72	0.07 53	0.35 163	0.16 88	0.31 121	0.12 54	0.41 177	0.14 73	0.20 118	0.74 71	0.56 158	0.27 91	0.30 155	0.58 161	0.21 94	0.49 108	0.88 126	0.08 46	0.15 107	0.27 128	0.28 131	0.56 196	0.26 112

AFF-stereo	0.22 52	0.19 79	0.15 88	0.14 83	0.12 60	0.14 64	0.06 43	0.24 82	0.13 65	0.29 100	0.12 54	0.24 71	0.10 48	0.08 24	0.60 36	0.38 72	0.18 43	0.19 67	0.48 118	0.12 28	0.28 53	0.56 73	0.08 46	0.10 52	0.19 80	0.18 71	0.43 153	0.16 55

S2M2_XL	0.35 113	0.15 46	0.16 96	0.10 43	0.12 60	0.13 52	0.12 98	0.29 106	0.19 123	0.27 88	0.13 61	0.36 149	0.34 195	0.13 52	1.05 156	0.79 212	0.48 215	0.44 235	0.28 64	0.20 78	1.53 250	1.16 170	0.13 116	0.12 66	0.18 71	0.16 53	0.23 63	0.25 105
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.29 78	0.18 67	0.12 52	0.11 54	0.12 60	0.10 21	0.05 32	0.23 74	0.14 73	0.30 107	0.13 61	0.27 92	0.17 93	0.11 40	1.00 148	0.40 83	0.29 111	0.30 155	0.36 90	0.34 156	0.56 130	1.17 173	0.17 163	0.10 52	0.15 49	0.48 220	0.23 63	0.22 87

GCAP-BAT	0.46 160	0.21 105	0.13 64	0.13 70	0.14 75	0.11 32	0.12 98	0.31 123	0.16 88	0.31 121	0.13 61	0.45 193	0.19 113	0.28 164	0.84 109	0.69 189	3.42 321	0.23 103	0.48 118	0.30 137	1.24 210	0.57 76	0.12 96	0.12 66	0.18 71	0.28 131	0.35 100	0.79 225

test_for_model	0.46 160	0.21 105	0.13 64	0.13 70	0.14 75	0.11 32	0.12 98	0.31 123	0.16 88	0.31 121	0.13 61	0.45 193	0.19 113	0.28 164	0.84 109	0.69 189	3.42 321	0.23 103	0.48 118	0.30 137	1.24 210	0.57 76	0.12 96	0.12 66	0.18 71	0.28 131	0.35 100	0.79 225

testlalala2	0.46 160	0.21 105	0.13 64	0.13 70	0.14 75	0.11 32	0.12 98	0.31 123	0.16 88	0.31 121	0.13 61	0.45 193	0.19 113	0.28 164	0.84 109	0.69 189	3.42 321	0.23 103	0.48 118	0.30 137	1.24 210	0.57 76	0.12 96	0.12 66	0.18 71	0.28 131	0.35 100	0.79 225

MGS-Stereo	0.36 121	0.22 122	0.14 82	0.13 70	0.13 70	0.11 32	0.10 81	0.21 67	0.12 58	0.18 57	0.13 61	0.21 60	0.16 84	0.13 52	4.38 271	0.33 46	0.26 85	0.22 91	0.31 74	0.18 64	0.38 81	0.70 101	0.11 84	0.13 87	0.19 80	0.17 57	0.26 75	0.21 84

testlalala	0.46 160	0.21 105	0.13 64	0.13 70	0.14 75	0.11 32	0.12 98	0.31 123	0.16 88	0.31 121	0.13 61	0.45 193	0.19 113	0.28 164	0.84 109	0.69 189	3.42 321	0.23 103	0.48 118	0.30 137	1.24 210	0.57 76	0.12 96	0.12 66	0.18 71	0.28 131	0.35 100	0.79 225

testlalala_base	0.46 160	0.21 105	0.13 64	0.13 70	0.14 75	0.11 32	0.12 98	0.31 123	0.16 88	0.31 121	0.13 61	0.45 193	0.19 113	0.28 164	0.84 109	0.69 189	3.42 321	0.23 103	0.48 118	0.30 137	1.24 210	0.57 76	0.12 96	0.12 66	0.18 71	0.28 131	0.35 100	0.79 225

GCAP-Stereo	0.46 160	0.21 105	0.13 64	0.13 70	0.14 75	0.11 32	0.12 98	0.31 123	0.16 88	0.31 121	0.13 61	0.45 193	0.19 113	0.28 164	0.84 109	0.69 189	3.42 321	0.23 103	0.48 118	0.30 137	1.24 210	0.57 76	0.12 96	0.12 66	0.18 71	0.28 131	0.35 100	0.79 225

AANet_RVC	0.16 33	0.13 40	0.13 64	0.10 43	0.15 88	0.08 13	0.13 118	0.14 45	0.15 81	0.13 42	0.13 61	0.13 22	0.11 54	0.10 35	0.42 12	0.24 13	0.16 35	0.16 50	0.20 39	0.15 50	0.15 15	0.17 21	0.11 84	0.11 61	0.16 59	0.17 57	0.22 61	0.24 99

LL-Strereo2	0.28 74	0.17 57	0.14 82	0.12 60	0.11 52	0.10 21	0.06 43	0.29 106	0.16 88	0.30 107	0.14 71	0.22 65	0.11 54	0.34 202	0.56 26	0.42 91	0.23 61	0.17 57	0.39 97	0.17 57	0.70 155	1.53 229	0.10 66	0.11 61	0.24 103	0.17 57	0.25 70	0.17 65

dd	0.37 122	0.25 171	0.15 88	0.44 247	0.16 100	0.32 190	0.19 164	0.28 101	0.13 65	0.29 100	0.14 71	0.44 187	0.14 73	0.15 73	2.86 238	0.38 72	0.36 152	0.22 91	0.52 143	0.34 156	0.32 64	0.28 39	0.17 163	0.29 221	0.27 128	0.20 80	0.40 131	0.32 144

MMNet	0.24 59	0.15 46	0.12 52	0.13 70	0.13 70	0.13 52	0.10 81	0.16 48	0.12 58	0.13 42	0.14 71	0.19 51	0.09 42	0.18 107	2.14 217	0.25 15	0.18 43	0.16 50	0.20 39	0.14 47	0.20 34	0.37 51	0.10 66	0.12 66	0.15 49	0.15 51	0.28 80	0.16 55

raft_robust	0.39 135	0.22 122	0.16 96	0.20 141	0.16 100	0.16 83	0.11 88	0.42 213	0.18 115	0.42 200	0.15 74	0.33 137	0.24 141	0.27 156	1.23 173	0.80 216	0.31 126	0.33 175	0.91 206	0.36 161	0.71 158	1.21 179	0.11 84	0.20 168	0.30 154	0.30 150	0.36 111	0.30 130

Sa-1000	0.33 96	0.21 105	0.14 82	0.15 90	0.16 100	0.15 72	0.08 60	0.36 180	0.17 106	0.31 121	0.15 74	0.41 177	0.18 102	0.25 145	0.82 104	0.48 128	0.32 131	0.33 175	0.65 174	0.19 71	0.65 148	1.11 162	0.09 57	0.17 134	0.33 170	0.29 142	0.51 181	0.27 118

AASNet	0.20 46	0.17 57	0.13 64	0.14 83	0.15 88	0.15 72	0.13 118	0.17 51	0.09 35	0.15 47	0.15 74	0.16 36	0.09 42	0.14 62	1.03 151	0.22 7	0.18 43	0.16 50	0.17 27	0.14 47	0.17 22	0.76 111	0.10 66	0.11 61	0.15 49	0.13 45	0.17 39	0.12 40

GMOStereo	0.34 102	0.19 79	0.15 88	0.16 100	0.16 100	0.32 190	0.12 98	0.35 163	0.17 106	0.35 153	0.15 74	0.29 107	0.22 129	0.17 88	0.81 91	0.49 130	0.29 111	0.33 175	0.51 135	0.37 167	0.56 130	1.49 220	0.10 66	0.13 87	0.30 154	0.24 103	0.41 133	0.22 87

error version	0.34 102	0.19 79	0.15 88	0.16 100	0.16 100	0.32 190	0.12 98	0.35 163	0.17 106	0.35 153	0.15 74	0.29 107	0.22 129	0.17 88	0.81 91	0.49 130	0.29 111	0.33 175	0.51 135	0.37 167	0.56 130	1.49 220	0.10 66	0.13 87	0.30 154	0.24 103	0.41 133	0.22 87

test-v	0.34 102	0.19 79	0.15 88	0.16 100	0.16 100	0.32 190	0.12 98	0.35 163	0.17 106	0.35 153	0.15 74	0.29 107	0.22 129	0.17 88	0.81 91	0.49 130	0.29 111	0.33 175	0.51 135	0.37 167	0.56 130	1.49 220	0.10 66	0.13 87	0.30 154	0.24 103	0.41 133	0.22 87

test-2	0.34 102	0.19 79	0.15 88	0.16 100	0.16 100	0.32 190	0.12 98	0.35 163	0.17 106	0.35 153	0.15 74	0.29 107	0.22 129	0.17 88	0.81 91	0.49 130	0.29 111	0.33 175	0.51 135	0.37 167	0.56 130	1.49 220	0.10 66	0.13 87	0.30 154	0.24 103	0.41 133	0.22 87

iRaftStereo_RVC	0.16 33	0.15 46	0.11 42	0.10 43	0.10 46	0.09 17	0.05 32	0.17 51	0.09 35	0.15 47	0.15 74	0.18 46	0.09 42	0.18 107	0.38 8	0.28 26	0.20 52	0.14 39	0.19 35	0.12 28	0.34 71	0.30 42	0.07 40	0.09 45	0.14 42	0.12 35	0.18 43	0.13 43

ARAFT	0.27 70	0.17 57	0.12 52	0.15 90	0.12 60	0.12 47	0.06 43	0.20 63	0.13 65	0.36 168	0.15 74	0.29 107	0.11 54	0.27 156	0.88 132	0.39 77	0.27 91	0.24 114	0.52 143	0.13 39	0.50 114	0.90 128	0.09 57	0.11 61	0.21 89	0.14 49	0.38 121	0.18 69

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 61	0.20 94	0.18 116	0.15 90	0.17 119	0.13 52	0.10 81	0.29 106	0.15 81	0.33 142	0.15 74	0.31 126	0.22 129	0.14 62	0.66 49	0.37 69	0.22 58	0.15 45	0.50 132	0.16 54	0.32 64	0.59 83	0.10 66	0.13 87	0.24 103	0.19 76	0.47 168	0.20 75

AE-Stereo	0.44 155	0.22 122	0.24 179	0.23 162	0.24 180	0.18 102	0.16 146	0.30 113	0.21 142	0.34 145	0.16 84	0.44 187	0.27 159	0.21 120	0.94 138	0.81 218	0.41 178	0.32 169	0.52 143	0.55 224	1.07 187	1.71 248	0.12 96	0.21 180	0.34 173	0.89 265	0.46 166	0.28 120

TDLM	0.13 17	0.14 44	0.13 64	0.10 43	0.12 60	0.11 32	0.10 81	0.14 45	0.10 44	0.09 28	0.16 84	0.17 41	0.10 48	0.09 30	0.28 3	0.19 3	0.15 30	0.14 39	0.13 10	0.10 17	0.15 15	0.11 5	0.09 57	0.10 52	0.11 27	0.10 21	0.15 29	0.15 51

LG-G_1	0.23 54	0.15 46	0.11 42	0.12 60	0.15 88	0.24 147	0.06 43	0.13 41	0.09 35	0.11 38	0.18 86	0.17 41	0.11 54	0.15 73	0.70 62	0.44 103	0.21 55	0.19 67	0.26 54	0.17 57	0.32 64	1.48 217	0.06 31	0.09 45	0.13 35	0.12 35	0.18 43	0.16 55

LG-G	0.23 54	0.15 46	0.11 42	0.12 60	0.15 88	0.24 147	0.06 43	0.13 41	0.09 35	0.11 38	0.18 86	0.17 41	0.11 54	0.15 73	0.70 62	0.44 103	0.21 55	0.19 67	0.26 54	0.17 57	0.32 64	1.48 217	0.06 31	0.09 45	0.13 35	0.12 35	0.18 43	0.16 55

castereo++	0.43 149	0.19 79	0.17 107	0.19 131	0.15 88	0.44 242	0.08 60	0.30 113	0.20 133	0.34 145	0.18 86	0.45 193	0.35 201	0.15 73	0.78 83	0.73 203	0.43 192	0.32 169	0.57 157	0.43 194	1.42 231	1.35 197	0.22 202	0.16 123	0.24 103	0.33 163	1.16 275	0.33 149

4D-IteraStereo	0.33 96	0.18 67	0.21 158	0.16 100	0.16 100	0.11 32	0.08 60	0.33 146	0.17 106	0.33 142	0.18 86	0.27 92	0.13 70	0.33 198	0.80 89	0.66 183	0.26 85	0.30 155	0.49 126	0.36 161	0.82 166	1.41 206	0.10 66	0.15 107	0.19 80	0.21 82	0.41 133	0.19 72

dad	0.58 196	0.29 210	0.20 143	0.65 275	0.32 217	0.37 217	0.94 279	0.59 262	0.18 115	0.44 205	0.18 86	0.49 210	0.42 229	0.17 88	3.83 263	0.50 136	0.41 178	0.27 131	0.77 191	0.32 147	0.49 108	0.45 61	0.19 182	0.34 229	0.57 250	0.24 103	1.23 277	0.84 237

test-3	0.47 170	0.22 122	0.20 143	0.18 124	0.21 152	0.19 109	0.12 98	0.41 203	0.16 88	0.35 153	0.18 86	0.42 180	0.19 113	0.19 110	1.04 154	0.66 183	0.32 131	0.30 155	1.28 250	0.44 206	1.13 195	1.75 253	0.10 66	0.17 134	0.45 225	0.23 91	0.56 196	1.21 265

test_1	0.47 170	0.22 122	0.20 143	0.18 124	0.21 152	0.19 109	0.12 98	0.41 203	0.16 88	0.34 145	0.18 86	0.42 180	0.19 113	0.19 110	1.04 154	0.66 183	0.32 131	0.30 155	1.28 250	0.44 206	1.13 195	1.75 253	0.10 66	0.17 134	0.45 225	0.23 91	0.56 196	1.22 266

test_3	0.47 170	0.22 122	0.20 143	0.18 124	0.21 152	0.19 109	0.12 98	0.41 203	0.18 115	0.36 168	0.18 86	0.44 187	0.21 124	0.19 110	1.03 151	0.64 179	0.32 131	0.31 165	1.28 250	0.44 206	1.12 193	1.74 250	0.10 66	0.18 147	0.47 229	0.28 131	0.59 209	1.22 266

TestStereo	0.28 74	0.25 171	0.20 143	0.21 149	0.15 88	0.21 123	0.13 118	0.35 163	0.18 115	0.38 185	0.18 86	0.33 137	0.16 84	0.13 52	1.02 150	0.27 23	0.34 143	0.18 62	0.42 105	0.18 64	0.46 98	0.35 48	0.13 116	0.17 134	0.27 128	0.22 83	0.34 97	0.26 112

raft+_RVC	0.26 66	0.19 79	0.15 88	0.15 90	0.15 88	0.13 52	0.14 128	0.30 113	0.14 73	0.28 93	0.18 86	0.22 65	0.11 54	0.19 110	0.62 41	0.43 99	0.23 61	0.17 57	0.41 103	0.28 126	0.45 97	0.95 134	0.09 57	0.11 61	0.20 87	0.18 71	0.25 70	0.20 75

UPFNet	0.25 61	0.18 67	0.19 129	0.17 114	0.18 128	0.19 109	0.14 128	0.22 69	0.16 88	0.23 66	0.18 86	0.21 60	0.13 70	0.26 150	1.51 188	0.28 26	0.23 61	0.21 83	0.25 49	0.18 64	0.22 40	0.35 48	0.13 116	0.15 107	0.18 71	0.18 71	0.39 125	0.18 69

DMCA	0.26 66	0.17 57	0.16 96	0.13 70	0.14 75	0.13 52	0.11 88	0.18 56	0.15 81	0.19 59	0.18 86	0.28 97	0.12 64	0.15 73	1.79 198	0.60 167	0.32 131	0.46 241	0.24 47	0.15 50	0.26 49	0.21 30	0.13 116	0.12 66	0.17 64	0.17 57	0.21 57	0.17 65

EGLCR-Stereo	0.60 198	0.22 122	0.22 167	0.15 90	0.18 128	0.23 139	0.09 70	0.32 137	0.22 148	0.32 134	0.19 98	0.38 157	0.27 159	0.14 62	0.81 91	0.74 205	0.39 166	0.37 204	0.72 186	0.28 126	1.20 207	2.19 297	0.12 96	0.68 297	0.23 96	1.54 296	3.67 330	0.34 154

CREStereo++_RVC	0.45 157	0.22 122	0.20 143	0.17 114	0.20 144	0.15 72	0.11 88	0.34 152	0.19 123	0.35 153	0.19 98	0.32 133	0.31 178	0.16 82	1.29 175	0.81 218	0.38 161	0.27 131	0.56 149	0.36 161	1.08 188	1.26 184	0.13 116	0.15 107	0.26 119	0.22 83	2.29 317	0.31 138
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
GMStereo	0.23 54	0.24 159	0.13 64	0.19 131	0.17 119	0.19 109	0.14 128	0.29 106	0.16 88	0.23 66	0.19 98	0.32 133	0.16 84	0.13 52	0.53 25	0.27 23	0.28 102	0.19 67	0.43 111	0.20 78	0.30 60	0.19 27	0.12 96	0.15 107	0.24 103	0.19 76	0.39 125	0.20 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	0.30 82	0.24 159	0.19 129	0.20 141	0.19 137	0.15 72	0.17 152	0.33 146	0.14 73	0.30 107	0.20 101	0.27 92	0.15 80	0.26 150	0.65 47	0.61 171	0.31 126	0.23 103	0.34 85	0.29 130	0.58 136	1.04 150	0.11 84	0.16 123	0.25 112	0.25 120	0.24 66	0.26 112

HCRNet	0.34 102	0.24 159	0.13 64	0.26 187	0.11 52	0.18 102	0.13 118	0.20 63	0.09 35	0.54 230	0.20 101	0.29 107	0.10 48	0.13 52	3.96 265	0.29 28	0.21 55	0.15 45	0.25 49	0.13 39	0.25 46	0.40 54	0.13 116	0.10 52	0.13 35	0.14 49	0.36 111	0.15 51

RASNet	0.29 78	0.21 105	0.21 158	0.19 131	0.18 128	0.18 102	0.14 128	0.31 123	0.18 115	0.32 134	0.20 101	0.26 86	0.18 102	0.17 88	0.86 122	0.66 183	0.25 78	0.19 67	0.26 54	0.16 54	0.65 148	0.61 89	0.11 84	0.21 180	0.21 89	0.22 83	0.45 161	0.30 130

GANet	0.19 44	0.17 57	0.16 96	0.16 100	0.16 100	0.21 123	0.14 128	0.20 63	0.13 65	0.15 47	0.20 101	0.37 154	0.10 48	0.14 62	0.42 12	0.22 7	0.40 172	0.20 74	0.17 27	0.11 21	0.22 40	0.14 13	0.12 96	0.12 66	0.15 49	0.13 45	0.20 54	0.17 65

HITNet	0.31 89	0.18 67	0.15 88	0.17 114	0.15 88	0.14 64	0.10 81	0.29 106	0.19 123	0.30 107	0.20 101	0.28 97	0.18 102	0.29 173	1.30 176	0.42 91	0.27 91	0.20 74	0.37 92	0.17 57	0.64 147	0.99 141	0.12 96	0.15 107	0.19 80	0.19 76	0.39 125	0.26 112
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-BASED-STEREO-	0.27 70	0.18 67	0.11 42	0.12 60	0.11 52	0.35 209	0.05 32	0.23 74	0.14 73	0.30 107	0.21 106	0.24 71	0.35 201	0.13 52	0.76 80	0.60 167	0.27 91	0.28 142	0.32 77	0.33 150	0.61 142	0.60 86	0.09 57	0.08 37	0.14 42	0.38 185	0.24 66	0.14 48

trnet	0.35 113	0.23 144	0.19 129	0.17 114	0.20 144	0.14 64	0.08 60	0.35 163	0.20 133	0.35 153	0.21 106	0.38 157	0.31 178	0.14 62	0.78 83	0.76 208	0.40 172	0.30 155	0.43 111	0.52 221	0.98 180	0.80 119	0.12 96	0.15 107	0.25 112	0.24 103	0.37 115	0.32 144

CASnet	0.31 89	0.22 122	0.14 82	0.15 90	0.17 119	0.17 93	0.08 60	0.30 113	0.18 115	0.34 145	0.21 106	0.38 157	0.28 166	0.13 52	0.75 78	0.44 103	0.32 131	0.26 127	0.43 111	0.34 156	1.11 192	0.69 100	0.11 84	0.14 99	0.25 112	0.17 57	0.33 88	0.25 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.22 52	0.19 79	0.11 42	0.11 54	0.07 24	0.21 123	0.07 53	0.32 137	0.10 44	0.17 54	0.21 106	0.24 71	0.21 124	0.08 24	0.97 145	0.46 121	0.16 35	0.15 45	0.26 54	0.11 21	0.23 44	0.46 63	0.06 31	0.12 66	0.16 59	0.17 57	0.33 88	0.20 75

rafts_anoy	0.28 74	0.23 144	0.18 116	0.17 114	0.19 137	0.15 72	0.11 88	0.34 152	0.14 73	0.26 84	0.21 106	0.25 79	0.14 73	0.22 122	0.65 47	0.40 83	0.34 143	0.24 114	0.48 118	0.33 150	0.52 122	0.76 111	0.11 84	0.16 123	0.24 103	0.23 91	0.24 66	0.26 112

raftrobust	0.31 89	0.20 94	0.20 143	0.18 124	0.18 128	0.12 47	0.09 70	0.35 163	0.15 81	0.34 145	0.21 106	0.27 92	0.14 73	0.39 227	0.70 62	0.54 152	0.27 91	0.21 83	0.75 189	0.19 71	0.59 138	1.07 154	0.19 182	0.14 99	0.26 119	0.24 103	0.27 77	0.24 99

RALAANet	0.30 82	0.22 122	0.19 129	0.17 114	0.17 119	0.16 83	0.11 88	0.28 101	0.16 88	0.24 73	0.21 106	0.24 71	0.18 102	0.30 179	0.63 43	0.39 77	0.28 102	0.25 121	0.56 149	0.29 130	0.76 160	1.03 148	0.11 84	0.17 134	0.23 96	0.24 103	0.41 133	0.23 94

UNet	0.30 82	0.21 105	0.19 129	0.19 131	0.20 144	0.21 123	0.15 140	0.27 92	0.17 106	0.29 100	0.21 106	0.25 79	0.18 102	0.59 266	1.64 193	0.31 37	0.27 91	0.22 91	0.30 68	0.21 94	0.34 71	0.25 37	0.15 145	0.19 158	0.21 89	0.24 103	0.44 156	0.26 112

MLG-Stereo_test2	0.14 21	0.12 32	0.06 9	0.05 6	0.06 13	0.31 183	0.03 5	0.09 29	0.07 18	0.09 28	0.22 114	0.12 16	0.05 7	0.07 19	0.60 36	0.39 77	0.15 30	0.13 33	0.21 43	0.10 17	0.21 38	0.21 30	0.05 20	0.04 3	0.10 17	0.08 8	0.15 29	0.10 33

castereo	0.42 146	0.20 94	0.19 129	0.16 100	0.16 100	0.27 164	0.09 70	0.29 106	0.21 142	0.33 142	0.22 114	0.40 170	0.37 214	0.19 110	0.81 91	0.77 209	0.45 198	0.34 187	0.57 157	0.43 194	1.52 245	1.45 212	0.13 116	0.15 107	0.27 128	0.59 237	0.52 184	0.31 138

ADLNet	0.53 186	0.26 189	0.18 116	0.21 149	0.21 152	0.23 139	0.19 164	0.30 113	0.17 106	0.23 66	0.22 114	0.62 229	0.18 102	0.48 248	6.87 301	0.38 72	0.28 102	0.21 83	0.25 49	0.20 78	0.33 69	0.90 128	0.18 174	0.13 87	0.25 112	0.26 125	0.34 97	0.23 94

BEATNet_4x	0.40 142	0.23 144	0.19 129	0.20 141	0.19 137	0.16 83	0.14 128	0.31 123	0.27 188	0.35 153	0.22 114	0.32 133	0.23 136	0.29 173	1.51 188	0.58 161	0.52 229	0.51 261	0.49 126	0.22 104	0.91 173	1.44 210	0.14 129	0.23 193	0.23 96	0.23 91	0.42 144	0.31 138

CVANet_RVC	0.18 40	0.18 67	0.18 116	0.20 141	0.15 88	0.17 93	0.13 118	0.23 74	0.11 52	0.14 45	0.22 114	0.20 56	0.12 64	0.48 248	0.35 7	0.21 5	0.17 40	0.16 50	0.16 25	0.13 39	0.18 27	0.15 15	0.10 66	0.12 66	0.14 42	0.12 35	0.19 51	0.16 55

LG-Stereo_L2	0.21 47	0.16 53	0.09 24	0.07 22	0.11 52	0.23 139	0.04 19	0.19 57	0.12 58	0.26 84	0.23 119	0.25 79	0.11 54	0.17 88	0.63 43	0.52 147	0.24 70	0.16 50	0.29 66	0.25 116	0.40 85	0.44 57	0.07 40	0.08 37	0.15 49	0.12 35	0.16 33	0.16 55

LG-Stereo_L1	0.21 47	0.16 53	0.09 24	0.07 22	0.11 52	0.24 147	0.04 19	0.19 57	0.12 58	0.27 88	0.23 119	0.23 68	0.11 54	0.17 88	0.60 36	0.53 151	0.24 70	0.16 50	0.33 80	0.27 121	0.40 85	0.44 57	0.06 31	0.08 37	0.15 49	0.11 29	0.17 39	0.16 55

LMCR-Stereo	0.33 96	0.23 144	0.19 129	0.19 131	0.18 128	0.20 117	0.13 118	0.30 113	0.19 123	0.29 100	0.23 119	0.33 137	0.29 168	0.40 231	0.67 53	0.45 114	0.39 166	0.28 142	0.53 146	0.38 175	0.51 117	0.96 136	0.14 129	0.19 158	0.25 112	0.24 103	0.33 88	0.31 138

s12784h	0.54 188	0.28 207	0.26 197	0.30 205	0.23 173	0.17 93	0.12 98	0.36 180	0.24 162	0.38 185	0.23 119	0.40 170	0.38 215	0.16 82	1.09 160	1.11 251	0.47 209	0.27 131	0.71 185	0.37 167	1.49 239	1.46 213	0.12 96	0.17 134	0.39 206	0.32 161	2.18 312	0.88 242

CFNet	0.29 78	0.23 144	0.19 129	0.25 177	0.22 167	0.19 109	0.15 140	0.30 113	0.17 106	0.28 93	0.23 119	0.37 154	0.19 113	0.22 122	1.38 184	0.25 15	0.26 85	0.21 83	0.27 63	0.19 71	0.31 62	0.45 61	0.12 96	0.17 134	0.28 139	0.24 103	0.37 115	0.31 138

sCroCo_RVC	0.46 160	0.20 94	0.16 96	0.15 90	0.16 100	0.20 117	0.12 98	0.32 137	0.32 212	0.35 153	0.24 124	0.43 183	0.45 236	0.15 73	0.83 108	1.10 250	0.47 209	0.40 225	0.67 179	0.43 194	1.55 254	1.85 258	0.14 129	0.22 188	0.30 154	0.30 150	0.49 173	0.32 144

psm_up	0.35 113	0.26 189	0.27 204	0.28 197	0.25 183	0.27 164	0.18 157	0.35 163	0.32 212	0.29 100	0.24 124	0.30 119	0.25 148	0.50 252	0.93 135	0.34 53	0.34 143	0.31 165	0.62 167	0.36 161	0.43 94	0.50 67	0.16 154	0.27 211	0.33 170	0.34 167	0.39 125	0.34 154

PS-NSSS	0.43 149	0.38 251	0.25 192	0.42 240	0.30 209	0.35 209	0.32 199	0.34 152	0.20 133	0.36 168	0.24 124	0.74 245	0.24 141	0.40 231	1.98 209	0.34 53	0.33 139	0.23 103	0.55 148	0.20 78	0.41 89	0.57 76	0.52 273	0.20 168	0.31 163	0.31 153	0.87 249	0.37 169

iResNet_ROB	0.34 102	0.23 144	0.20 143	0.22 159	0.19 137	0.21 123	0.16 146	0.49 244	0.18 115	0.36 168	0.24 124	0.27 92	0.29 168	0.22 122	1.33 178	0.45 114	0.30 121	0.24 114	0.64 173	0.18 64	0.68 151	0.55 72	0.14 129	0.21 180	0.26 119	0.25 120	0.49 173	0.30 130

G2L-Stereo	0.34 102	0.22 122	0.16 96	0.18 124	0.22 167	0.16 83	0.14 128	0.27 92	0.16 88	0.30 107	0.25 128	0.26 86	0.22 129	0.30 179	2.53 231	0.31 37	0.27 91	0.20 74	0.33 80	0.18 64	0.40 85	0.54 70	0.16 154	0.15 107	0.24 103	0.26 125	0.41 133	0.24 99

HH	0.60 198	0.18 67	0.35 235	0.23 162	0.21 152	0.28 169	0.24 172	0.42 213	0.26 178	0.74 284	0.25 128	0.46 201	0.36 203	0.24 138	0.81 91	1.44 277	0.38 161	0.37 204	1.21 238	0.64 247	2.13 295	1.97 273	0.27 219	0.20 168	0.59 255	0.41 196	0.83 246	0.63 217

HanStereo	0.60 198	0.18 67	0.35 235	0.23 162	0.21 152	0.28 169	0.24 172	0.42 213	0.26 178	0.74 284	0.25 128	0.46 201	0.36 203	0.24 138	0.81 91	1.44 277	0.38 161	0.37 204	1.21 238	0.64 247	2.13 295	1.97 273	0.27 219	0.20 168	0.59 255	0.41 196	0.83 246	0.63 217

LoS_RVC	0.37 122	0.25 171	0.20 143	0.10 43	0.17 119	0.13 52	0.09 70	0.24 82	0.25 170	0.38 185	0.25 128	0.36 149	0.34 195	0.22 122	0.81 91	0.78 210	0.41 178	0.42 230	0.56 149	0.27 121	0.97 177	1.33 192	0.14 129	0.15 107	0.28 139	0.22 83	0.25 70	0.29 124

tt_ll	0.37 122	0.25 171	0.20 143	0.10 43	0.17 119	0.13 52	0.09 70	0.24 82	0.25 170	0.38 185	0.25 128	0.36 149	0.34 195	0.22 122	0.81 91	0.78 210	0.41 178	0.42 230	0.56 149	0.27 121	0.97 177	1.33 192	0.14 129	0.15 107	0.28 139	0.22 83	0.25 70	0.29 124

IER	0.35 113	0.19 79	0.16 96	0.17 114	0.16 100	0.17 93	0.12 98	0.23 74	0.14 73	0.28 93	0.25 128	0.31 126	0.14 73	0.23 131	3.85 264	0.29 28	0.25 78	0.20 74	0.24 47	0.20 78	0.28 53	0.21 30	0.18 174	0.14 99	0.19 80	0.24 103	0.38 121	0.25 105

GLC_STEREO	0.31 89	0.23 144	0.24 179	0.20 141	0.20 144	0.18 102	0.14 128	0.38 191	0.16 88	0.34 145	0.25 128	0.29 107	0.16 84	0.17 88	0.68 58	0.52 147	0.37 156	0.27 131	0.42 105	0.37 167	0.90 171	0.42 55	0.13 116	0.15 107	0.24 103	0.18 71	0.48 171	0.25 105

TANstereo	0.43 149	0.22 122	0.18 116	0.21 149	0.21 152	0.22 135	0.11 88	0.27 92	0.22 148	0.32 134	0.25 128	0.25 79	0.25 148	0.24 138	1.37 182	0.81 218	0.43 192	0.41 227	0.67 179	0.39 181	1.08 188	1.16 170	0.48 270	0.16 123	0.17 64	0.23 91	0.99 263	0.24 99

XX-TBD	0.43 149	0.22 122	0.18 116	0.21 149	0.21 152	0.22 135	0.11 88	0.27 92	0.22 148	0.32 134	0.25 128	0.25 79	0.25 148	0.24 138	1.37 182	0.81 218	0.43 192	0.41 227	0.67 179	0.39 181	1.08 188	1.16 170	0.48 270	0.16 123	0.17 64	0.23 91	0.99 263	0.24 99

PMTNet	0.42 146	0.24 159	0.21 158	0.18 124	0.17 119	0.14 64	0.32 199	0.31 123	0.24 162	0.37 175	0.25 128	0.38 157	0.38 215	0.17 88	1.19 172	1.08 246	0.45 198	0.27 131	0.56 149	0.43 194	1.15 198	1.08 155	0.13 116	0.14 99	0.40 210	0.26 125	0.32 83	0.37 169

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 96	0.26 189	0.24 179	0.23 162	0.29 204	0.21 123	0.35 212	0.28 101	0.52 258	0.37 175	0.25 128	0.35 147	0.17 93	0.29 173	1.32 177	0.32 45	0.25 78	0.21 83	0.35 87	0.23 108	0.29 56	0.62 91	0.16 154	0.18 147	0.23 96	0.42 199	0.32 83	0.32 144
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 95	0.24 159	0.17 107	0.19 131	0.21 152	0.23 139	0.27 185	0.21 67	0.21 142	0.36 168	0.25 128	0.24 71	0.16 84	0.19 110	1.86 204	0.35 57	0.29 111	0.22 91	0.42 105	0.22 104	0.28 53	0.56 73	0.14 129	0.16 123	0.23 96	0.23 91	0.40 131	0.24 99

sAnonymous2	0.38 127	0.21 105	0.17 107	0.16 100	0.16 100	0.21 123	0.15 140	0.38 191	0.26 178	0.28 93	0.26 140	0.30 119	0.32 187	0.16 82	0.67 53	0.61 171	0.40 172	0.36 197	0.81 194	0.39 181	1.05 185	1.29 188	0.14 129	0.19 158	0.29 145	0.35 171	0.33 88	0.35 164

CroCo_RVC	0.38 127	0.21 105	0.17 107	0.16 100	0.16 100	0.21 123	0.15 140	0.38 191	0.26 178	0.28 93	0.26 140	0.30 119	0.32 187	0.16 82	0.67 53	0.61 171	0.40 172	0.36 197	0.81 194	0.39 181	1.05 185	1.29 188	0.14 129	0.19 158	0.29 145	0.35 171	0.33 88	0.35 164

FADNet-RVC	0.38 127	0.25 171	0.26 197	0.27 189	0.26 191	0.21 123	0.42 230	0.33 146	0.24 162	0.34 145	0.26 140	0.42 180	0.28 166	0.27 156	0.95 140	0.42 91	0.39 166	0.27 131	0.73 187	0.41 187	0.63 146	0.86 125	0.21 195	0.27 211	0.34 173	0.33 163	0.33 88	0.42 183

PA-Net	0.52 184	0.36 237	0.36 238	0.25 177	0.37 243	0.26 159	0.32 199	0.33 146	0.36 225	0.30 107	0.26 140	0.30 119	0.31 178	0.47 244	2.30 222	0.51 142	0.24 70	0.28 142	0.30 68	0.29 130	0.34 71	0.90 128	0.60 279	0.26 207	0.32 168	0.72 252	0.32 83	2.29 291
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
coex_refinement	0.40 142	0.25 171	0.18 116	0.19 131	0.21 152	0.20 117	0.14 128	0.27 92	0.26 178	0.27 88	0.27 144	0.28 97	0.14 73	0.25 145	3.44 257	0.47 124	0.28 102	0.21 83	0.62 167	0.19 71	0.56 130	0.54 70	0.15 145	0.17 134	0.26 119	0.25 120	0.42 144	0.33 149

CAS	0.34 102	0.20 94	0.13 64	0.15 90	0.15 88	0.13 52	0.15 140	0.23 74	0.23 157	0.37 175	0.27 144	0.28 97	0.30 176	0.53 255	0.74 71	0.69 189	0.38 161	0.37 204	0.35 87	0.36 161	0.72 159	1.09 156	0.11 84	0.13 87	0.24 103	0.25 120	0.28 80	0.34 154

SACVNet	0.38 127	0.30 215	0.26 197	0.28 197	0.29 204	0.26 159	0.34 211	0.37 189	0.29 196	0.35 153	0.27 144	0.29 107	0.25 148	0.38 221	0.59 34	0.43 99	0.36 152	0.29 149	0.56 149	0.29 130	0.68 151	1.21 179	0.19 182	0.25 205	0.37 197	0.35 171	0.45 161	0.38 174

GEStereo_RVC	0.47 170	0.27 197	0.34 231	0.27 189	0.26 191	0.31 183	0.53 246	0.41 203	0.24 162	0.35 153	0.27 144	0.40 170	0.24 141	0.30 179	0.81 91	0.74 205	0.49 219	0.37 204	0.91 206	0.38 175	0.90 171	1.80 255	0.21 195	0.34 229	0.31 163	0.30 150	0.51 181	0.48 196

Anonymous3	0.57 195	0.29 210	0.22 167	0.21 149	0.25 183	0.27 164	0.22 169	0.51 250	0.35 221	0.37 175	0.27 144	0.76 248	0.54 241	0.47 244	1.18 169	1.93 302	0.51 224	0.47 243	0.94 211	0.58 232	1.27 219	1.69 244	0.19 182	0.21 180	0.36 189	0.39 187	0.54 190	0.37 169

CREStereo	0.38 127	0.22 122	0.20 143	0.17 114	0.16 100	0.15 72	0.08 60	0.36 180	0.24 162	0.36 168	0.27 144	0.39 162	0.39 220	0.16 82	0.92 134	0.97 234	0.46 204	0.27 131	0.43 111	0.52 221	1.15 198	1.04 150	0.13 116	0.16 123	0.25 112	0.24 103	0.37 115	0.31 138
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
DSFCA	0.33 96	0.25 171	0.21 158	0.20 141	0.26 191	0.22 135	0.27 185	0.23 74	0.21 142	0.22 64	0.27 144	0.25 79	0.15 80	0.14 62	1.43 187	0.64 179	0.28 102	0.27 131	0.31 74	0.21 94	0.39 83	0.52 69	0.18 174	0.19 158	0.28 139	0.28 131	0.54 190	0.45 189

STTStereo	0.37 122	0.28 207	0.28 209	0.24 171	0.27 201	0.22 135	0.33 206	0.25 91	0.36 225	0.29 100	0.27 144	0.33 137	0.20 123	0.27 156	2.32 225	0.31 37	0.26 85	0.25 121	0.30 68	0.20 78	0.34 71	0.66 98	0.31 240	0.18 147	0.25 112	0.31 153	0.35 100	0.41 180

GANetREF_RVC	0.50 180	0.40 254	0.38 244	0.38 233	0.35 236	0.35 209	0.32 199	0.51 250	0.42 238	0.48 216	0.27 144	0.71 242	0.44 232	0.29 173	1.10 165	0.45 114	1.07 280	0.33 175	0.62 167	0.36 161	0.86 169	0.64 95	0.30 234	0.39 246	0.44 223	0.40 195	0.64 218	0.50 202
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
UCFNet_RVC	0.39 135	0.36 237	0.26 197	0.29 203	0.31 213	0.26 159	0.19 164	0.30 113	0.23 157	0.35 153	0.27 144	0.45 193	0.25 148	0.34 202	0.82 104	0.45 114	0.30 121	0.25 121	0.96 214	0.23 108	0.69 153	0.75 109	0.45 263	0.21 180	0.35 180	0.31 153	0.35 100	0.45 189

PDISCO_ROB	0.30 82	0.23 144	0.20 143	0.22 159	0.20 144	0.17 93	0.18 157	0.24 82	0.19 123	0.29 100	0.27 144	0.23 68	0.18 102	0.17 88	0.71 67	0.45 114	0.27 91	0.33 175	0.39 97	0.25 116	0.47 105	0.62 91	0.13 116	0.18 147	0.31 163	0.29 142	0.54 190	0.29 124

MyStereo04	0.43 149	0.28 207	0.26 197	0.23 162	0.24 180	0.18 102	0.14 128	0.38 191	0.28 193	0.59 240	0.28 155	0.39 162	0.18 102	0.36 211	1.03 151	0.61 171	0.35 150	0.27 131	1.20 236	0.43 194	1.04 182	0.77 114	0.38 250	0.26 207	0.37 197	0.39 187	0.55 194	0.30 130

UDGNet	0.39 135	0.29 210	0.21 158	0.55 259	0.44 256	0.50 250	0.42 230	0.31 123	0.20 133	0.27 88	0.28 155	0.28 97	0.12 64	0.70 275	0.66 49	0.44 103	0.29 111	0.25 121	0.60 164	0.24 114	0.61 142	0.98 139	0.39 253	0.15 107	0.34 173	0.27 128	0.42 144	0.29 124

GES	0.54 188	0.23 144	0.19 129	0.21 149	0.22 167	0.26 159	0.18 157	0.34 152	0.31 207	0.36 168	0.28 155	0.30 119	0.22 129	0.22 122	2.69 236	0.58 161	0.37 156	0.28 142	1.14 231	0.32 147	1.08 188	0.88 126	0.18 174	0.24 200	0.26 119	0.23 91	0.58 204	2.34 292

FSD		0.32 221	0.31 222	0.32 214	0.31 213	0.30 179	0.35 212	0.41 203	0.27 188	0.37 175	0.29 158			0.34 202	1.10 165	0.97 234			0.58 161	0.50 218				0.34 229	0.37 197	0.32 161	0.37 115	0.38 174

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 78	0.16 53	0.16 96	0.15 90	0.13 70	0.14 64	0.08 60	0.29 106	0.23 157	0.28 93	0.29 158	0.26 86	0.17 93	0.17 88	0.79 86	0.54 152	0.27 91	0.24 114	0.32 77	0.20 78	0.42 92	1.19 175	0.10 66	0.13 87	0.23 96	0.33 163	0.21 57	0.28 120

CFNet_pseudo	0.47 170	0.23 144	0.23 173	0.27 189	0.25 183	0.23 139	0.17 152	0.31 123	0.19 123	0.37 175	0.29 158	0.38 157	0.27 159	0.23 131	4.35 270	0.44 103	0.28 102	0.23 103	1.00 215	0.19 71	0.46 98	0.59 83	0.40 256	0.18 147	0.27 128	0.28 131	0.36 111	0.35 164

CFNet_RVC	0.35 113	0.26 189	0.23 173	0.25 177	0.24 180	0.24 147	0.16 146	0.27 92	0.19 123	0.30 107	0.29 158	0.31 126	0.17 93	0.33 198	0.75 78	0.46 121	0.51 224	0.24 114	0.81 194	0.21 94	0.58 136	0.70 101	0.18 174	0.34 229	0.30 154	0.31 153	0.42 144	0.34 154

iResNetv2_ROB	0.46 160	0.24 159	0.17 107	0.27 189	0.21 152	0.23 139	0.14 128	0.49 244	0.19 123	0.37 175	0.29 158	0.37 154	0.27 159	0.26 150	3.28 255	0.42 91	0.28 102	0.22 91	0.85 203	0.23 108	1.22 208	0.59 83	0.16 154	0.26 207	0.27 128	0.24 103	0.57 200	0.28 120

AACVNet	0.31 89	0.26 189	0.21 158	0.27 189	0.28 202	0.25 156	0.18 157	0.30 113	0.20 133	0.31 121	0.30 163	0.29 107	0.18 102	0.36 211	0.62 41	0.43 99	0.31 126	0.26 127	0.37 92	0.25 116	0.42 92	0.62 91	0.20 190	0.20 168	0.29 145	0.31 153	0.42 144	0.37 169

HSM	0.39 135	0.24 159	0.23 173	0.26 187	0.25 183	0.20 117	0.18 157	0.41 203	0.20 133	0.32 134	0.30 163	0.39 162	0.24 141	0.22 122	2.57 233	0.39 77	0.33 139	0.22 91	0.49 126	0.30 137	0.70 155	0.47 64	0.14 129	0.20 168	0.29 145	0.31 153	0.44 156	0.33 149

CIPLG	0.34 102	0.19 79	0.19 129	0.16 100	0.16 100	0.16 83	0.24 172	0.32 137	0.26 178	0.30 107	0.31 165	0.31 126	0.16 84	0.38 221	0.86 122	0.40 83	0.34 143	0.20 74	0.50 132	0.20 78	0.49 108	1.39 202	0.11 84	0.15 107	0.53 240	0.17 57	0.57 200	0.20 75

ICVP	0.44 155	0.24 159	0.30 214	0.25 177	0.23 173	0.26 159	0.18 157	0.31 123	0.25 170	0.37 175	0.31 165	0.33 137	0.29 168	0.25 145	0.64 45	0.61 171	0.50 220	0.78 301	0.59 163	0.44 206	0.99 181	1.82 256	0.33 246	0.24 200	0.30 154	0.35 171	0.37 115	0.34 154
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.39 135	0.27 197	0.20 143	0.24 171	0.26 191	0.27 164	0.24 172	0.31 123	0.22 148	0.26 84	0.31 165	0.29 107	0.17 93	0.27 156	1.75 197	0.50 136	0.45 198	0.35 192	0.66 177	0.32 147	0.51 117	0.97 138	0.16 154	0.25 205	0.28 139	0.24 103	0.44 156	0.30 130

HGLStereo	0.30 82	0.23 144	0.19 129	0.18 124	0.23 173	0.18 102	0.13 118	0.23 74	0.16 88	0.31 121	0.31 165	0.21 60	0.14 73	0.22 122	1.81 200	0.35 57	0.37 156	0.24 114	0.29 66	0.20 78	0.41 89	0.39 53	0.14 129	0.16 123	0.23 96	0.23 91	0.32 83	0.22 87

FADNet-RVC-Resample	0.45 157	0.30 215	0.59 281	0.28 197	0.45 258	0.21 123	0.24 172	0.39 197	0.32 212	0.44 205	0.31 165	0.43 183	0.44 232	0.43 237	1.18 169	0.51 142	0.37 156	0.43 233	0.60 164	0.64 247	0.49 108	1.02 147	0.30 234	0.37 239	0.31 163	0.39 187	0.33 88	0.41 180

stereogan	0.43 149	0.33 227	0.30 214	0.33 217	0.37 243	0.35 209	0.30 193	0.35 163	0.32 212	0.30 107	0.31 165	0.46 201	0.30 176	0.27 156	1.62 192	0.41 90	0.30 121	0.25 121	0.44 115	0.29 130	0.37 79	1.61 238	0.23 204	0.24 200	0.29 145	0.31 153	0.57 200	0.39 177

ADCRef	1.02 251	0.34 231	0.38 244	0.23 162	0.35 236	0.32 190	0.40 227	0.36 180	0.86 285	0.39 190	0.31 165	0.39 162	0.25 148	0.28 164	9.75 326	0.63 178	0.33 139	0.32 169	0.81 194	0.56 226	0.47 105	0.72 105	0.47 267	0.34 229	1.00 286	1.09 279	0.99 263	5.10 325

LG-Stereo	0.13 17	0.07 5	0.05 6	0.06 12	0.06 13	0.21 123	0.03 5	0.09 29	0.08 30	0.09 28	0.32 172	0.16 36	0.05 7	0.06 13	0.67 53	0.31 37	0.11 6	0.09 10	0.18 33	0.08 10	0.14 12	0.12 7	0.03 1	0.04 3	0.08 6	0.12 35	0.11 7	0.07 9

IPLGR_C	0.34 102	0.19 79	0.19 129	0.16 100	0.16 100	0.16 83	0.25 181	0.32 137	0.26 178	0.30 107	0.32 172	0.30 119	0.17 93	0.37 215	0.79 86	0.40 83	0.33 139	0.20 74	0.51 135	0.19 71	0.49 108	1.39 202	0.12 96	0.15 107	0.50 236	0.17 57	0.58 204	0.20 75

AF-Net	0.38 127	0.25 171	0.25 192	0.25 177	0.30 209	0.28 169	0.41 228	0.36 180	0.30 201	0.25 81	0.32 172	0.39 162	0.21 124	0.23 131	2.08 215	0.31 37	0.23 61	0.22 91	0.39 97	0.22 104	0.53 124	0.78 115	0.21 195	0.19 158	0.26 119	0.27 128	0.42 144	0.33 149

Nwc_Net	0.38 127	0.25 171	0.25 192	0.25 177	0.30 209	0.28 169	0.41 228	0.36 180	0.30 201	0.25 81	0.32 172	0.39 162	0.21 124	0.23 131	2.08 215	0.31 37	0.23 61	0.22 91	0.39 97	0.22 104	0.53 124	0.78 115	0.21 195	0.19 158	0.26 119	0.27 128	0.42 144	0.33 149

DeepPrunerF	0.79 229	0.36 237	0.20 143	0.53 254	1.05 298	0.38 221	0.52 243	0.32 137	0.92 291	0.23 66	0.32 172	0.23 68	0.17 93	0.26 150	5.65 287	0.50 136	0.28 102	0.24 114	0.50 132	0.25 116	0.40 85	0.47 64	0.21 195	0.19 158	5.96 333	0.50 225	0.47 168	0.30 130

CC-Net-ROB	0.62 204	0.60 279	0.40 248	0.81 280	0.59 273	0.75 279	0.57 248	0.43 220	0.31 207	0.47 213	0.32 172	1.38 274	0.73 260	0.62 270	0.60 36	0.33 46	0.42 186	0.32 169	2.70 279	0.28 126	0.50 114	0.61 89	0.98 297	0.28 215	0.39 206	0.37 182	0.39 125	0.54 208

MSMDNet	0.63 208	0.24 159	0.22 167	0.19 131	0.20 144	0.38 221	0.17 152	0.43 220	0.24 162	0.60 244	0.33 178	0.40 170	1.53 284	0.50 252	0.85 119	1.50 282	0.42 186	0.35 192	1.26 244	0.67 255	1.90 281	2.18 295	0.17 163	0.18 147	0.58 252	0.53 229	0.39 125	0.58 211

NVstereo2D	0.63 208	0.25 171	0.20 143	0.28 197	0.25 183	0.34 204	0.35 212	0.30 113	0.22 148	0.39 190	0.33 178	0.26 86	0.16 84	0.42 236	9.29 322	0.43 99	0.32 131	0.27 131	0.35 87	0.20 78	0.35 76	0.44 57	0.30 234	0.21 180	0.31 163	0.23 91	0.27 77	0.25 105

NCCL2	0.55 192	0.35 232	0.31 222	0.30 205	0.40 249	0.25 156	0.24 172	0.35 163	0.31 207	0.41 198	0.33 178	0.35 147	0.24 141	0.53 255	4.10 266	0.47 124	0.40 172	0.31 165	0.39 97	0.31 145	0.70 155	0.99 141	0.41 258	0.32 226	0.45 225	0.45 212	0.75 239	0.51 204

LGtest1	0.21 47	0.15 46	0.12 52	0.10 43	0.14 75	0.35 209	0.05 32	0.14 45	0.13 65	0.12 41	0.34 181	0.16 36	0.13 70	0.10 35	0.74 71	0.48 128	0.23 61	0.23 103	0.25 49	0.20 78	0.29 56	0.44 57	0.08 46	0.10 52	0.14 42	0.12 35	0.18 43	0.15 51

CES	0.41 144	0.19 79	0.16 96	0.14 83	0.18 128	0.16 83	0.10 81	0.54 257	0.25 170	0.30 107	0.34 181	0.40 170	0.38 215	0.47 244	1.33 178	0.79 212	0.52 229	0.48 248	0.33 80	0.42 192	1.04 182	1.15 169	0.14 129	0.13 87	0.26 119	0.22 83	0.28 80	0.34 154

FADNet	0.39 135	0.27 197	0.23 173	0.29 203	0.26 191	0.25 156	0.39 226	0.36 180	0.24 162	0.35 153	0.34 181	0.36 149	0.27 159	0.27 156	0.93 135	0.39 77	0.31 126	0.34 187	0.68 182	0.43 194	0.60 139	0.90 128	0.19 182	0.22 188	0.38 202	0.42 199	0.37 115	0.44 185

RTS	0.80 230	0.32 221	0.28 209	0.30 205	0.33 221	0.44 242	0.59 254	0.41 203	0.46 244	0.43 201	0.34 181	0.51 214	0.34 195	0.30 179	7.29 306	0.70 198	0.55 237	0.36 197	1.02 217	0.45 210	0.93 174	1.01 145	0.25 211	0.37 239	0.54 243	1.72 302	0.58 204	0.79 225

RTSA	0.80 230	0.32 221	0.28 209	0.30 205	0.33 221	0.44 242	0.59 254	0.41 203	0.46 244	0.43 201	0.34 181	0.51 214	0.34 195	0.30 179	7.29 306	0.70 198	0.55 237	0.36 197	1.02 217	0.45 210	0.93 174	1.01 145	0.25 211	0.37 239	0.54 243	1.72 302	0.58 204	0.79 225

DLCB_ROB	0.33 96	0.25 171	0.24 179	0.22 159	0.23 173	0.20 117	0.19 164	0.27 92	0.22 148	0.31 121	0.34 181	0.34 143	0.25 148	0.33 198	0.84 109	0.33 46	0.30 121	0.28 142	0.30 68	0.21 94	0.52 122	0.72 105	0.20 190	0.21 180	0.47 229	0.36 178	0.38 121	0.46 191

cross-raft	0.56 194	0.25 171	0.22 167	0.21 149	0.20 144	0.39 228	0.15 140	0.44 225	0.26 178	0.48 216	0.35 187	0.43 183	0.31 178	0.24 138	0.86 122	1.35 268	0.41 178	0.34 187	1.31 256	0.78 266	1.98 288	1.89 262	0.16 154	0.18 147	0.47 229	0.46 215	0.42 144	0.68 222

FCDSN-DC	0.84 238	0.37 243	0.67 286	0.40 238	0.40 249	0.35 209	0.89 277	0.39 197	0.31 207	0.46 210	0.35 187	0.44 187	0.31 178	0.38 221	8.90 315	0.84 225	0.47 209	0.48 248	0.73 187	0.38 175	1.12 193	1.58 233	0.30 234	0.57 281	0.37 197	0.42 199	0.42 144	0.37 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RP	0.45 157	0.29 210	0.33 227	0.30 205	0.31 213	0.28 169	0.35 212	0.34 152	0.33 218	0.23 66	0.36 189	0.36 149	0.26 157	0.24 138	3.81 262	0.31 37	0.28 102	0.22 91	0.33 80	0.23 108	0.26 49	0.85 124	0.19 182	0.22 188	0.29 145	0.29 142	0.52 184	0.36 168

NCC-stereo	0.47 170	0.33 227	0.30 214	0.31 211	0.33 221	0.31 183	0.38 221	0.41 203	0.40 231	0.24 73	0.38 190	0.39 162	0.36 203	0.28 164	3.13 249	0.36 64	0.29 111	0.32 169	0.42 105	0.43 194	0.44 95	0.84 122	0.28 225	0.23 193	0.36 189	0.44 210	0.45 161	0.44 185

Abc-Net	0.47 170	0.33 227	0.30 214	0.31 211	0.33 221	0.31 183	0.38 221	0.41 203	0.40 231	0.24 73	0.38 190	0.39 162	0.36 203	0.28 164	3.13 249	0.36 64	0.29 111	0.32 169	0.42 105	0.43 194	0.44 95	0.84 122	0.28 225	0.23 193	0.36 189	0.44 210	0.45 161	0.44 185
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	0.35 113	0.23 144	0.17 107	0.20 141	0.14 75	0.21 123	0.17 152	0.22 69	0.16 88	0.38 185	0.39 192	0.26 86	0.23 136	0.17 88	1.84 203	0.49 130	0.27 91	0.21 83	0.66 177	0.34 156	0.46 98	0.83 121	0.15 145	0.14 99	0.26 119	0.19 76	0.45 161	0.25 105

DeepPruner_ROB	0.52 184	0.25 171	0.25 192	0.25 177	0.26 191	0.23 139	0.65 265	0.32 137	0.25 170	0.37 175	0.39 192	0.29 107	0.25 148	0.31 189	3.43 256	0.72 202	0.34 143	0.29 149	0.49 126	0.23 108	1.30 223	1.20 176	0.23 204	0.23 193	0.29 145	0.42 199	0.46 166	0.29 124

pcwnet_v2	0.69 215	0.27 197	0.31 222	0.31 211	0.33 221	0.29 177	0.24 172	0.34 152	0.25 170	0.50 219	0.40 194	1.66 287	0.40 222	0.31 189	5.73 290	0.60 167	0.36 152	0.30 155	1.08 224	0.23 108	0.82 166	0.90 128	0.57 276	0.22 188	0.35 180	0.36 178	0.51 181	0.87 240

DN-CSS_ROB	0.35 113	0.22 122	0.24 179	0.23 162	0.26 191	0.15 72	0.12 98	0.42 213	0.19 123	0.39 190	0.41 195	0.34 143	0.26 157	0.32 194	0.67 53	0.42 91	0.30 121	0.23 103	0.92 209	0.21 94	0.80 164	0.68 99	0.15 145	0.27 211	0.24 103	0.22 83	0.41 133	0.30 130

AnonymousM	0.60 198	0.18 67	0.13 64	0.13 70	0.11 52	0.31 183	0.07 53	0.35 163	0.23 157	0.31 121	0.42 196	0.28 97	0.31 178	0.37 215	1.34 181	0.89 230	0.44 196	0.33 175	0.42 105	0.57 228	0.97 177	1.20 176	0.17 163	0.34 229	0.16 59	0.82 259	2.20 314	3.23 309

ACRE	0.35 113	0.19 79	0.18 116	0.16 100	0.16 100	0.16 83	0.24 172	0.32 137	0.25 170	0.30 107	0.43 197	0.31 126	0.17 93	0.38 221	0.81 91	0.40 83	0.34 143	0.20 74	0.51 135	0.20 78	0.50 114	1.39 202	0.12 96	0.15 107	0.51 238	0.17 57	0.57 200	0.20 75

XPNet_ROB	0.48 177	0.40 254	0.29 212	0.27 189	0.32 217	0.31 183	0.28 189	0.27 92	0.32 212	0.32 134	0.43 197	1.12 264	0.24 141	0.32 194	1.68 194	0.51 142	0.66 256	0.29 149	0.41 103	0.33 150	0.69 153	1.26 184	0.26 215	0.26 207	0.30 154	0.35 171	0.75 239	0.44 185

PWCDC_ROB	0.55 192	0.18 67	0.19 129	0.17 114	0.26 191	0.16 83	0.19 164	0.22 69	0.54 262	0.16 53	0.43 197	0.25 79	1.12 273	0.45 239	5.47 284	0.50 136	0.31 126	0.28 142	0.36 90	0.26 120	0.60 139	1.14 168	0.25 211	0.28 215	0.18 71	0.29 142	0.26 75	0.32 144

LoS	0.46 160	0.23 144	0.17 107	0.19 131	0.19 137	0.19 109	0.12 98	0.77 279	0.26 178	0.50 219	0.45 200	0.53 217	0.47 238	0.23 131	1.06 158	0.85 226	0.56 244	0.43 233	0.62 167	0.41 187	1.28 221	1.41 206	0.15 145	0.16 123	0.35 180	0.28 131	0.33 88	0.35 164
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DDUNet	0.75 223	0.91 287	0.42 256	1.24 291	1.03 296	1.19 290	1.16 290	0.35 163	0.35 221	0.37 175	0.45 200	0.64 235	0.32 187	1.77 298	2.89 239	0.44 103	0.71 262	0.48 248	0.87 204	0.59 234	0.53 124	0.64 95	0.85 294	0.28 215	0.34 173	0.34 167	0.61 213	0.39 177

RGC	0.51 182	0.36 237	0.46 261	0.35 225	0.36 241	0.40 231	0.30 193	0.37 189	0.39 228	0.32 134	0.45 200	0.40 170	0.42 229	0.35 208	2.99 244	0.36 64	0.32 131	0.28 142	0.47 117	0.33 150	0.61 142	1.00 143	0.24 208	0.28 215	0.38 202	0.46 215	0.52 184	0.53 207

SQANet	1.31 270	1.35 297	0.53 269	3.10 312	1.03 296	1.89 298	1.49 296	0.50 249	0.40 231	0.51 221	0.46 203	1.19 266	0.55 243	1.57 295	2.53 231	0.49 130	1.24 289	0.37 204	6.38 302	0.61 238	1.71 267	1.74 250	2.52 311	0.37 239	0.46 228	0.57 234	0.66 221	1.26 268

RainbowNet	1.44 277	1.50 301	0.85 294	2.41 309	1.41 309	1.97 301	2.14 305	0.65 269	0.57 264	0.74 284	0.46 203	1.61 283	1.05 269	2.78 315	1.90 207	1.30 261	1.21 287	0.51 261	3.15 287	1.74 319	1.75 271	1.97 273	3.07 317	0.61 289	0.65 260	0.69 248	0.88 251	1.43 275

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 236	0.54 274	0.35 235	0.63 272	0.46 259	0.56 261	1.02 282	0.65 269	0.60 267	0.57 233	0.47 205	0.82 256	1.21 276	1.11 290	2.25 220	0.60 167	0.36 152	0.33 175	1.25 242	0.40 185	1.94 286	1.62 239	0.47 267	0.39 246	0.76 269	0.81 257	0.75 239	1.49 279

RTSC	0.65 212	0.25 171	0.27 204	0.24 171	0.26 191	0.28 169	0.42 230	0.35 163	0.33 218	0.43 201	0.47 205	0.30 119	0.27 159	0.29 173	7.17 305	0.50 136	0.48 215	0.30 155	0.75 189	0.33 150	0.78 163	0.93 133	0.17 163	0.30 223	0.28 139	0.31 153	0.49 173	0.59 213

ADCL	1.10 256	0.44 263	0.36 238	0.33 217	0.33 221	0.38 221	0.47 237	0.38 191	1.23 303	0.60 244	0.47 205	0.43 183	0.27 159	0.32 194	7.84 312	0.57 160	0.38 161	0.55 272	0.68 182	0.69 256	0.65 148	0.81 120	0.29 233	0.36 237	1.73 310	1.85 307	1.77 300	5.47 327

FINET	0.28 74	0.21 105	0.21 158	0.21 149	0.17 119	0.17 93	0.18 157	0.23 74	0.19 123	0.23 66	0.48 208	0.28 97	0.17 93	0.17 88	0.57 29	0.33 46	0.25 78	0.18 62	0.38 96	0.17 57	0.30 60	0.22 34	0.15 145	0.17 134	0.42 214	0.96 272	0.27 77	0.21 84

ADCP+	0.99 248	0.33 227	0.34 231	0.25 177	0.34 231	0.35 209	0.49 241	0.31 123	0.66 273	0.59 240	0.48 208	0.75 246	0.18 102	0.30 179	9.27 321	0.47 124	0.27 91	0.27 131	0.78 192	0.80 269	0.51 117	0.72 105	0.18 174	0.18 147	0.69 263	2.01 309	1.44 286	3.81 317

Ntro	1.62 284	3.84 327	0.69 287	2.63 310	1.29 303	2.25 314	2.87 316	0.61 266	0.56 263	0.62 253	0.50 210	1.32 272	0.66 254	2.02 304	3.24 252	0.47 124	1.35 294	0.42 230	6.77 303	0.64 247	2.20 301	2.08 284	3.05 316	0.55 275	0.60 257	0.69 248	0.73 236	1.16 263

FADNet_RVC	0.85 239	0.35 232	1.01 303	0.44 247	0.63 279	0.27 164	0.63 259	0.43 220	0.46 244	0.48 216	0.50 210	0.65 236	0.54 241	0.58 265	3.52 258	0.82 223	0.52 229	1.02 315	1.68 265	0.71 258	1.59 260	1.50 224	0.45 263	0.59 286	0.56 248	0.43 205	1.89 305	0.62 216

STTRV1_RVC		0.41 258	0.34 231	0.54 255	0.41 252	0.55 260	0.43 233	0.51 250	0.50 256	0.51 221	0.50 210	0.85 257	1.05 269	0.55 260	0.84 109	0.58 161	1.80 306	0.45 237		1.77 320	1.77 275	1.50 224		0.59 286	0.52 239	0.67 247	0.89 254	1.44 276

CASS	0.51 182	0.27 197	0.27 204	0.32 214	0.26 191	0.29 177	0.67 267	0.40 201	0.30 201	0.47 213	0.52 213	0.47 206	0.36 203	0.16 82	0.74 71	0.67 188	0.71 262	0.46 241	0.78 192	0.28 126	1.67 263	1.48 217	0.17 163	0.20 168	0.42 214	0.34 167	0.53 188	0.46 191
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
otaku	1.43 275	2.19 314	0.62 284	3.33 314	1.22 302	2.22 312	1.77 300	0.56 260	0.53 260	0.59 240	0.53 214	1.29 270	0.69 257	2.06 305	1.09 160	0.51 142	1.25 290	0.39 221	6.35 301	0.59 234	1.91 285	1.95 271	3.16 319	0.48 262	0.56 248	0.57 234	0.74 238	1.36 272

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 268	2.34 318	0.85 294	1.48 295	0.80 291	1.00 285	1.15 289	0.76 278	0.94 292	1.33 314	0.54 215	1.54 281	1.67 287	2.00 302	2.30 222	0.97 234	1.08 281	1.05 316	3.01 284	1.06 303	1.37 230	1.51 226	1.22 299	0.67 296	0.76 269	0.65 244	0.59 209	1.40 274

UDG	0.91 241	0.94 289	0.44 259	1.22 290	1.16 300	1.14 289	1.35 293	0.38 191	0.36 225	0.43 201	0.55 216	0.62 229	0.33 193	1.60 296	5.73 290	0.80 216	0.75 265	0.45 237	0.94 211	0.65 253	1.13 195	1.10 159	0.64 282	0.32 226	0.36 189	0.39 187	0.53 188	0.38 174

DDF-Stereo	1.25 267	0.32 221	0.17 107	6.72 330	0.23 173	6.20 331	0.31 195	0.36 180	0.21 142	0.35 153	0.57 217	7.72 325	0.43 231	0.22 122	0.76 80	0.89 230	0.60 250	0.39 221	1.30 254	0.43 194	1.56 255	1.46 213	0.16 154	0.23 193	0.29 145	1.00 275	0.44 156	0.54 208

EKT-Stereo	1.22 264	0.27 197	0.24 179	0.28 197	0.25 183	0.31 183	0.54 247	0.43 220	0.29 196	0.44 205	0.57 217	0.49 210	0.44 232	0.31 189	13.29 338	2.18 311	0.54 235	0.53 268	1.26 244	1.02 298	5.16 331	2.03 277	0.14 129	0.19 158	0.42 214	0.35 171	0.56 196	0.34 154

TRStereo	1.21 263	0.32 221	0.47 263	0.25 177	0.18 128	0.64 270	0.26 183	0.44 225	0.20 133	0.70 276	0.57 217	0.80 253	0.29 168	0.23 131	1.08 159	1.85 299	0.37 156	0.35 192	1.05 220	0.88 287	1.36 229	1.89 262	0.17 163	0.16 123	0.67 262	16.20 343	0.88 251	0.49 201

ACVNet_1	1.67 285	1.63 304	0.96 299	4.28 317	1.59 314	2.19 311	3.55 319	0.73 274	0.57 264	0.63 255	0.58 220	1.49 279	0.97 266	5.05 332	1.52 190	0.54 152	2.24 310	0.55 272	4.77 296	0.57 228	2.20 301	1.58 233	3.26 322	0.65 295	0.70 264	0.64 243	0.69 226	0.89 243

IGEV-Stereo+	0.31 89	0.72 283	0.08 20	0.12 60	0.10 46	0.34 204	0.04 19	0.20 63	0.12 58	0.30 107	0.59 221	0.21 60	0.38 215	0.13 52	0.64 45	0.51 142	0.19 50	0.19 67	0.30 68	0.34 156	0.51 117	0.56 73	0.13 116	0.07 29	0.13 35	1.20 283	0.14 26	0.12 40

DLNR_Zeroshot_test	11.48 335	37.23 348	0.46 261	54.89 348	0.21 152	0.37 217	49.84 348	0.47 238	0.22 148	0.80 293	0.59 221	0.62 229	0.36 203	3.08 317	63.85 348	73.41 348	9.38 336	5.61 334	2.77 280	0.65 253	1.83 279	1.41 206	0.13 116	0.22 188	0.37 197	0.38 185	0.43 153	0.48 196

ETE_ROB	0.60 198	0.48 265	0.30 214	0.36 227	0.36 241	0.39 228	0.32 199	0.33 146	0.49 255	0.40 193	0.61 223	1.32 272	0.29 168	0.40 231	2.38 227	0.50 136	0.95 273	0.34 187	0.65 174	0.41 187	0.96 176	1.18 174	0.28 225	0.31 224	0.39 206	0.45 212	0.73 236	0.52 206

LALA_ROB	0.62 204	0.52 269	0.32 225	0.33 217	0.35 236	0.40 231	0.31 195	0.34 152	0.40 231	0.46 210	0.61 223	1.27 268	0.29 168	0.39 227	3.75 261	0.45 114	0.51 224	0.38 217	0.57 157	0.40 185	0.82 166	1.11 162	0.24 208	0.31 224	0.36 189	0.43 205	0.81 245	0.51 204

SHD	0.72 220	0.30 215	0.42 256	0.35 225	0.34 231	0.33 203	0.45 235	0.49 244	0.44 239	0.53 227	0.63 225	0.47 206	0.64 250	0.34 202	6.15 294	0.52 147	0.47 209	0.37 204	0.94 211	0.45 210	0.88 170	1.12 164	0.25 211	0.42 251	0.47 229	0.47 219	0.50 179	0.63 217

XQC	0.80 230	0.47 264	0.40 248	0.50 252	0.46 259	0.50 250	0.57 248	0.56 260	0.48 252	0.58 236	0.63 225	0.58 226	0.81 264	0.45 239	6.95 303	0.73 203	0.45 198	0.36 197	0.84 201	0.42 192	0.81 165	1.06 152	0.33 246	0.42 251	0.53 240	0.61 240	0.69 226	0.50 202

FC-DCNN v2	1.01 249	0.52 269	1.01 303	0.85 282	0.53 268	0.77 280	1.07 284	0.83 284	0.65 271	0.61 247	0.65 227	0.72 243	0.79 262	0.37 215	3.26 253	0.81 218	0.95 273	0.47 243	1.22 240	0.41 187	1.52 245	1.34 195	0.31 240	0.51 268	1.30 299	1.29 288	1.86 304	2.78 300

FC-DCNN	0.96 243	0.50 266	0.92 297	0.79 279	0.52 267	0.73 277	1.10 285	0.77 279	0.52 258	0.62 253	0.65 227	0.72 243	0.62 248	0.38 221	3.13 249	0.83 224	0.94 272	0.50 257	1.19 235	0.43 194	1.52 245	1.33 192	0.31 240	0.52 270	1.01 288	0.92 267	1.51 289	2.93 308

R-Stereo Train	0.54 188	0.24 159	0.24 179	0.24 171	0.18 128	0.24 147	0.09 70	0.34 152	0.30 201	0.52 224	0.66 229	0.44 187	0.32 187	0.55 260	0.74 71	1.07 243	0.58 247	0.52 265	1.27 247	0.64 247	1.51 243	1.89 262	0.14 129	0.20 168	0.35 180	0.42 199	0.35 100	0.47 194

RAFT-Stereo	0.54 188	0.24 159	0.24 179	0.24 171	0.18 128	0.24 147	0.09 70	0.34 152	0.30 201	0.52 224	0.66 229	0.44 187	0.32 187	0.55 260	0.74 71	1.07 243	0.58 247	0.52 265	1.27 247	0.64 247	1.51 243	1.89 262	0.14 129	0.20 168	0.35 180	0.42 199	0.35 100	0.47 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SGM-Forest	1.95 290	0.37 243	0.25 192	0.54 255	0.44 256	0.40 231	0.24 172	0.59 262	0.75 281	0.72 281	0.66 229	0.99 259	2.05 289	0.34 202	5.58 286	1.88 300	0.46 204	0.39 221	23.75 337	0.29 130	2.17 300	1.62 239	0.40 256	0.29 221	1.04 289	0.59 237	1.80 301	4.01 319
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	0.82 235	0.41 258	0.41 252	0.36 227	0.49 261	0.42 236	0.44 234	0.45 229	1.33 307	0.40 193	0.67 232	0.89 258	0.31 178	0.47 244	5.25 282	0.55 156	0.34 143	0.53 268	0.49 126	0.63 244	0.60 139	0.95 134	0.28 225	0.49 263	0.78 274	1.57 297	0.98 260	1.71 285

MADNet+	1.22 264	0.60 279	0.77 292	0.77 277	0.74 285	0.61 266	1.01 281	0.94 295	0.74 280	0.78 291	0.68 233	1.18 265	1.07 271	0.68 273	7.48 310	1.39 271	1.12 282	0.65 284	1.33 257	0.91 289	2.13 295	1.51 226	0.66 285	0.97 315	1.05 291	0.83 260	0.92 256	1.39 273

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 204	1.03 292	0.18 116	0.89 284	0.50 265	0.74 278	0.26 183	0.39 197	0.22 148	0.92 303	0.69 234	1.06 262	0.44 232	0.32 194	0.86 122	0.99 237	0.48 215	0.31 165	0.56 149	0.38 175	1.49 239	1.87 260	0.12 96	0.16 123	0.27 128	0.29 142	0.52 184	0.80 233

AMNet	0.63 208	0.59 278	0.56 274	0.59 267	0.59 273	0.64 270	0.58 251	0.45 229	0.53 260	0.51 221	0.69 234	0.75 246	0.40 222	0.87 281	0.68 58	0.86 228	0.71 262	0.66 287	0.63 171	0.62 242	0.76 160	0.62 91	0.38 250	0.59 286	0.57 250	0.69 248	0.70 229	0.75 224

ADCMid	1.14 261	0.50 266	0.55 273	0.39 237	0.59 273	0.56 261	0.77 273	0.59 262	0.76 282	0.47 213	0.71 236	0.70 241	0.71 259	0.39 227	8.21 313	1.09 248	0.51 224	0.45 237	1.73 266	0.51 220	1.04 182	1.21 179	0.59 278	0.40 248	0.58 252	1.47 294	1.24 279	4.18 321

SAMSARA	1.05 253	0.40 254	0.57 275	0.44 247	0.43 255	0.43 240	0.62 257	0.74 275	0.61 269	0.60 244	0.72 237	0.59 227	1.65 286	0.46 242	6.43 297	0.74 205	0.53 234	0.50 257	1.24 241	0.55 224	1.24 210	1.37 198	0.28 225	0.56 276	1.63 306	1.74 304	1.65 297	1.61 284

ADCS	1.39 273	0.51 268	0.47 263	0.45 250	0.55 269	0.51 253	0.64 263	0.68 271	1.05 294	0.57 233	0.72 237	0.80 253	2.34 294	0.51 254	9.94 331	2.13 309	0.76 266	0.62 283	1.30 254	0.62 242	1.80 277	1.62 239	0.43 261	0.56 276	0.76 269	2.09 311	1.59 294	3.47 312

iResNet	0.62 204	0.26 189	0.26 197	0.36 227	0.38 246	0.42 236	0.27 185	0.46 236	0.31 207	0.56 231	0.73 239	0.68 240	0.73 260	0.17 88	1.73 196	1.72 295	0.39 166	0.37 204	1.52 262	0.57 228	1.58 258	0.98 139	0.20 190	0.46 258	0.34 173	0.39 187	0.59 209	0.40 179

ACVNet_2	1.92 289	1.61 303	1.00 301	5.61 325	1.57 312	2.05 304	2.23 306	0.87 286	0.68 275	0.71 277	0.74 240	1.61 283	1.15 274	2.00 302	2.43 228	0.69 189	2.79 315	0.51 261	12.02 325	0.71 258	1.81 278	1.68 243	2.66 312	0.79 306	1.09 295	0.74 253	0.95 259	1.11 256

IMH-64-1	1.98 293	1.48 299	1.04 308	1.97 300	1.55 310	2.06 305	2.27 308	1.02 299	1.16 299	0.58 236	0.75 241	1.89 293	2.78 300	2.77 313	9.78 327	1.51 284	1.19 285	0.66 287	3.01 284	0.81 270	1.48 237	2.06 279	3.25 320	0.74 300	1.59 304	1.25 286	2.09 309	2.83 303

IMH-64	1.98 293	1.48 299	1.04 308	1.97 300	1.55 310	2.06 305	2.27 308	1.02 299	1.16 299	0.58 236	0.75 241	1.89 293	2.78 300	2.77 313	9.78 327	1.51 284	1.19 285	0.66 287	3.01 284	0.81 270	1.48 237	2.06 279	3.25 320	0.74 300	1.59 304	1.25 286	2.09 309	2.83 303

FBW_ROB	1.04 252	0.64 282	0.57 275	0.87 283	0.87 292	0.68 276	0.98 280	0.45 229	0.34 220	0.53 227	0.75 241	1.03 261	1.27 279	1.90 300	6.09 293	0.42 91	0.60 250	0.33 175	2.46 274	0.49 217	1.49 239	1.10 159	1.23 300	0.56 276	0.44 223	0.53 229	0.55 194	0.82 235

anonymousdsp	0.23 54	0.12 32	0.11 42	0.12 60	0.10 46	0.12 47	0.06 43	0.16 48	0.09 35	0.15 47	0.79 244	0.15 33	0.07 31	0.10 35	0.84 109	0.30 33	0.18 43	0.14 39	0.22 45	0.24 114	0.25 46	1.12 164	0.17 163	0.09 45	0.12 32	0.09 13	0.23 63	0.10 33

MFMNet_re	0.98 246	0.78 286	0.71 289	0.83 281	0.72 284	0.97 284	0.83 274	0.75 276	0.86 285	0.69 271	0.79 244	1.30 271	0.83 265	0.68 273	2.27 221	1.16 254	1.03 277	0.80 304	1.61 263	0.85 278	2.25 306	1.12 164	0.65 284	0.71 299	0.66 261	0.66 246	0.98 260	0.99 248

RAFT-Test	0.64 211	0.24 159	0.22 167	0.25 177	0.21 152	0.45 246	0.17 152	0.45 229	0.26 178	0.66 263	0.80 246	0.40 170	0.39 220	0.36 211	1.01 149	1.49 281	0.41 178	0.34 187	1.29 253	0.61 238	1.90 281	1.84 257	0.17 163	0.18 147	0.54 243	0.93 268	0.41 133	1.26 268

MLCV	0.53 186	0.25 171	0.24 179	0.36 227	0.32 217	0.30 179	0.22 169	0.46 236	0.47 250	0.53 227	0.80 246	0.51 214	0.40 222	0.26 150	0.94 138	1.44 277	0.41 178	0.30 155	1.26 244	0.27 121	1.16 203	1.23 183	0.23 204	0.35 236	0.33 170	0.35 171	0.49 173	0.34 154

PWC_ROB	0.69 215	0.37 243	0.41 252	0.30 205	0.35 236	0.34 204	0.50 242	0.39 197	0.69 276	0.45 209	0.80 246	0.54 219	1.20 275	0.29 173	2.36 226	1.23 258	0.63 254	0.53 268	1.01 216	0.46 213	1.15 198	1.40 205	0.26 215	0.49 263	0.38 202	0.37 182	0.68 225	0.97 245

JetBlue	2.73 308	1.92 310	1.56 325	2.34 308	1.82 322	2.66 317	2.78 315	1.44 314	1.45 311	0.81 294	0.82 249	4.05 315	1.44 283	2.08 306	9.39 323	2.60 321	1.69 301	1.33 321	2.15 269	1.21 310	3.25 324	3.66 329	1.90 307	1.08 321	2.76 324	5.03 331	2.31 318	10.12 336

Dean	1.78 286	1.76 307	1.00 301	5.98 328	1.87 324	2.22 312	2.59 313	1.07 303	1.14 298	0.98 307	0.82 249	1.85 291	2.08 290	2.18 308	2.05 213	1.07 243	2.05 308	0.70 293	2.78 281	0.97 295	2.14 298	1.89 262	2.92 314	0.93 313	1.41 301	1.11 280	1.39 284	1.14 259

ACV-stereo	5.83 328	11.12 337	0.40 248	0.64 274	0.34 231	6.32 332	4.79 324	4.59 332	0.50 256	0.65 259	0.85 251	1.68 288	8.74 322	4.63 329	8.94 316	3.51 330	0.67 257	0.58 279	83.85 347	1.15 307	3.70 327	6.30 335	0.42 260	0.42 251	0.38 202	0.78 255	0.76 243	0.58 211

PVD	0.98 246	0.54 274	0.59 281	0.60 269	0.56 270	0.66 275	0.63 259	0.91 292	0.87 289	0.57 233	0.85 251	0.80 253	1.03 268	0.59 266	6.60 298	0.64 179	0.69 260	0.55 272	1.16 233	0.63 244	1.22 208	1.27 187	0.39 253	0.53 272	0.75 268	0.88 264	0.85 248	1.07 250

WAO-6	1.95 290	1.28 296	0.85 294	2.04 304	1.34 306	1.69 296	2.05 303	1.04 301	1.24 305	0.91 302	0.86 253	1.85 291	2.71 299	2.30 310	9.05 319	1.14 253	2.89 316	0.69 292	3.16 288	0.85 278	2.21 303	2.27 303	1.29 301	0.87 308	1.64 307	2.07 310	1.72 299	2.69 299

CBMV	1.06 254	0.38 251	0.33 227	0.42 240	0.39 248	0.39 228	0.31 195	0.87 286	0.40 231	0.65 259	0.86 253	1.47 278	1.22 278	1.02 285	1.89 206	2.41 316	0.67 257	0.51 261	1.66 264	0.78 266	1.69 266	2.20 298	0.31 240	0.52 270	0.47 229	0.49 223	1.04 267	5.23 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DPSNet	1.40 274	0.43 262	0.38 244	0.54 255	0.61 278	0.65 273	0.57 248	0.51 250	0.67 274	0.46 210	0.87 255	3.54 310	1.62 285	1.43 294	2.52 230	2.12 308	0.99 275	0.99 313	7.37 309	1.69 318	2.21 303	2.98 324	0.95 296	0.74 300	0.76 269	0.76 254	0.75 239	0.82 235

EAI-Stereo	1.15 262	0.27 197	0.37 242	0.54 255	0.30 209	8.38 336	0.76 271	0.45 229	0.63 270	0.34 145	0.88 256	0.46 201	0.33 193	0.25 145	1.83 202	1.17 255	0.40 172	0.65 284	2.53 277	0.73 260	1.47 235	1.71 248	0.23 204	0.46 258	1.08 294	1.64 301	1.45 288	1.79 286

AnyNet_C01	1.52 281	0.60 279	0.54 270	0.63 272	0.56 270	0.51 253	1.16 290	0.89 289	1.30 306	0.68 269	0.88 256	1.27 268	1.30 282	0.54 258	11.26 334	2.64 322	1.16 283	1.01 314	1.42 261	0.75 262	1.67 263	1.92 269	0.60 279	0.62 293	1.33 300	0.97 274	1.63 296	3.28 310

AnyNet_C32	1.27 269	0.41 258	0.36 238	0.37 231	0.40 249	0.48 249	0.62 257	0.47 238	1.23 303	0.56 231	0.89 258	0.53 217	0.36 203	0.40 231	10.27 332	1.27 259	0.55 237	0.54 271	0.88 205	0.63 244	1.28 221	1.52 228	0.34 248	0.50 266	1.09 295	2.40 314	1.34 282	4.67 323

LVE	2.66 307	1.99 312	1.02 306	12.01 335	1.75 319	3.85 323	11.87 338	0.91 292	0.89 290	1.03 311	0.91 259	1.62 285	2.23 291	2.46 311	2.96 242	1.03 239	1.74 303	0.82 306	8.43 314	0.87 281	1.84 280	2.20 298	3.10 318	0.99 317	1.45 302	0.96 272	1.23 277	1.54 281

MonStereo1	2.02 296	1.45 298	0.77 292	2.13 306	1.82 322	1.97 301	2.36 312	0.96 298	0.78 284	12.63 341	0.93 260	3.05 305	2.79 302	2.15 307	0.72 69	0.58 161	0.91 270	0.74 295	6.88 304	0.83 274	1.30 223	1.20 176	2.89 313	0.56 276	0.80 275	0.62 241	1.53 290	1.12 257

NOSS_ROB	0.81 233	0.36 237	0.27 204	0.37 231	0.35 236	0.37 217	0.29 192	0.87 286	0.39 228	0.71 277	0.93 260	0.99 259	0.60 247	1.26 293	2.02 210	2.44 317	0.57 245	0.58 279	0.68 182	0.43 194	2.16 299	2.47 313	0.32 245	0.47 261	0.42 214	0.43 205	0.72 231	0.42 183

DAS	0.67 213	0.27 197	0.24 179	0.38 233	0.33 221	0.34 204	0.33 206	0.51 250	0.46 244	0.61 247	0.94 262	0.78 250	0.67 255	0.19 110	0.96 142	1.83 297	0.55 237	0.47 243	1.12 227	0.61 238	2.11 291	1.69 244	0.27 219	0.44 255	0.43 219	0.43 205	0.62 215	0.48 196

SepStereo	0.67 213	0.27 197	0.24 179	0.38 233	0.33 221	0.34 204	0.33 206	0.51 250	0.46 244	0.61 247	0.94 262	0.78 250	0.67 255	0.19 110	0.96 142	1.83 297	0.55 237	0.47 243	1.12 227	0.61 238	2.11 291	1.69 244	0.27 219	0.44 255	0.43 219	0.43 205	0.62 215	0.48 196

MDST_ROB	2.36 300	4.67 332	0.44 259	3.47 315	0.77 289	2.09 308	0.52 243	1.45 315	0.44 239	0.69 271	0.96 264	0.78 250	9.65 324	0.30 179	8.31 314	0.79 212	0.46 204	0.37 204	3.22 289	0.38 175	1.95 287	2.12 286	0.46 266	0.36 237	4.26 330	2.58 316	6.75 334	5.48 328

HSM-Net_RVC	0.94 242	0.26 189	0.27 204	0.43 242	0.31 213	0.28 169	0.23 171	0.48 240	0.29 196	0.58 236	0.98 265	11.38 331	0.46 237	0.24 138	1.33 178	0.65 182	0.47 209	0.30 155	0.57 157	0.57 228	1.31 225	1.26 184	0.27 219	0.44 255	0.43 219	0.45 212	0.54 190	0.48 196
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-ForestM	1.49 279	1.99 312	1.26 316	1.18 288	0.67 283	1.50 294	1.71 299	1.32 310	0.94 292	0.74 284	1.03 266	2.90 302	2.23 291	0.55 260	1.68 194	0.62 176	1.34 292	0.49 252	2.81 282	0.58 232	1.33 226	1.12 164	0.57 276	0.56 276	2.12 316	2.46 315	3.00 325	3.53 314

GANet-ADL	0.60 198	0.27 197	0.26 197	0.28 197	0.29 204	0.32 190	0.25 181	0.35 163	0.27 188	0.61 247	1.04 267	0.41 177	0.29 168	0.30 179	1.87 205	1.08 246	0.51 224	0.37 204	1.17 234	0.85 278	1.27 219	1.88 261	0.19 182	0.23 193	0.32 168	0.37 182	0.58 204	0.46 191

anonymousdsp2	0.30 82	0.20 94	0.16 96	0.14 83	0.13 70	0.15 72	0.11 88	0.28 101	0.12 58	0.25 81	1.08 268	0.24 71	0.12 64	0.15 73	0.71 67	0.42 91	0.25 78	0.20 74	0.45 116	0.38 175	0.41 89	0.96 136	0.10 66	0.13 87	0.20 87	0.17 57	0.43 153	0.18 69

DMCA-RVC	0.41 144	0.21 105	0.22 167	0.32 214	0.28 202	0.18 102	0.45 235	0.34 152	0.30 201	0.32 134	1.09 269	0.31 126	0.16 84	0.30 179	2.90 241	0.35 57	0.26 85	0.25 121	0.26 54	0.30 137	0.38 81	0.34 47	0.16 154	0.28 215	0.35 180	0.20 80	0.36 111	0.27 118

model_zeroshot	0.81 233	0.22 122	0.23 173	0.34 222	0.21 152	0.45 246	0.16 146	0.43 220	0.23 157	0.59 240	1.10 270	0.50 213	0.31 178	0.26 150	2.66 235	1.04 242	0.42 186	0.35 192	1.40 260	0.52 221	1.90 281	1.60 236	0.15 145	0.20 168	2.65 320	1.52 295	0.79 244	1.54 281

SFCPSM	2.02 296	0.37 243	0.29 212	0.38 233	0.33 221	0.38 221	0.38 221	0.42 213	0.48 252	0.63 255	1.10 270	1.09 263	4.92 315	0.35 208	1.80 199	1.39 271	0.59 249	0.50 257	31.93 343	0.84 276	1.50 242	1.59 235	0.30 234	0.37 239	0.42 214	0.52 227	0.69 226	1.01 249

MSKI-zero shot	0.70 217	0.21 105	0.21 158	0.20 141	0.19 137	0.43 240	0.16 146	0.42 213	0.29 196	0.44 205	1.16 272	0.48 208	0.36 203	0.17 88	1.60 191	1.42 274	0.47 209	0.37 204	1.37 258	0.95 292	1.79 276	2.06 279	0.22 202	0.19 158	0.53 240	1.21 284	0.72 231	1.17 264

Any-RAFT	0.58 196	0.22 122	0.32 225	0.23 162	0.21 152	0.20 117	0.14 128	0.42 213	0.25 170	0.40 193	1.16 272	0.49 210	0.32 187	0.37 215	0.87 129	0.85 226	0.67 257	0.38 217	1.20 236	0.41 187	2.25 306	1.67 242	0.18 174	0.17 134	0.43 219	0.49 223	0.44 156	0.84 237

zero-FE	5.34 326	0.32 221	0.17 107	27.02 344	1.78 321	37.04 348	12.26 339	0.36 180	0.65 271	2.17 325	1.17 274	25.79 342	4.97 316	0.43 237	2.31 224	0.87 229	2.76 314	2.15 329	2.47 275	0.43 194	14.67 339	2.09 285	0.16 154	0.23 193	0.29 145	1.00 275	0.41 133	0.34 154

IPLG	0.72 220	0.20 94	0.18 116	0.16 100	0.17 119	0.15 72	0.13 118	0.35 163	0.22 148	0.35 153	1.18 275	0.29 107	0.24 141	0.54 258	9.17 320	0.54 152	0.35 150	0.29 149	0.56 149	0.37 167	0.54 129	1.38 200	0.11 84	0.57 281	0.35 180	0.29 142	0.67 224	0.22 87

JetRed	3.85 321	2.71 324	3.02 332	2.08 305	2.45 326	3.41 319	4.64 323	2.34 327	1.83 318	1.88 321	1.20 276	3.35 309	1.28 281	3.27 318	9.82 329	3.50 329	4.08 331	3.88 332	2.41 272	1.82 321	5.48 333	4.79 332	3.60 325	1.67 330	4.20 329	11.19 340	5.32 333	8.78 333

UNDER WATER	4.11 322	2.66 323	1.51 322	4.92 318	5.25 331	3.49 321	7.24 332	2.33 326	1.84 319	1.65 320	1.20 276	5.04 318	21.14 335	5.09 333	4.93 278	2.44 317	3.86 328	1.09 317	8.36 313	1.97 324	3.80 328	2.73 318	5.04 336	2.11 332	1.96 314	3.54 326	1.91 306	3.93 318

gcap-zeroshot	1.09 255	0.23 144	0.33 227	0.59 267	0.20 144	0.40 231	0.35 212	0.45 229	0.24 162	0.74 284	1.21 278	0.63 233	0.34 195	0.25 145	0.80 89	1.71 294	3.94 329	0.29 149	9.06 315	0.81 270	1.52 245	1.94 270	1.39 303	0.18 147	0.58 252	0.39 187	0.41 133	0.41 180

G-Net	1.35 272	0.55 276	0.65 285	0.43 242	0.49 261	0.56 261	0.48 239	0.89 289	1.35 308	0.67 266	1.22 279	3.00 303	1.21 276	0.36 211	4.11 267	1.64 292	0.61 252	0.76 298	1.37 258	1.35 312	1.63 262	1.89 262	0.39 253	0.61 289	0.80 275	3.07 322	1.57 292	4.68 324

edge stereo	1.98 293	0.52 269	1.03 307	0.72 276	0.63 279	0.79 281	0.83 274	0.93 294	1.45 311	3.71 330	1.22 279	2.08 296	4.38 313	1.06 287	2.14 217	2.51 319	0.64 255	0.55 272	7.27 308	7.84 335	1.43 233	5.56 334	2.02 308	0.53 272	0.61 258	0.55 232	0.87 249	1.48 278

pmcnn	1.11 257	0.42 261	0.41 252	0.57 263	0.59 273	0.54 258	1.41 294	0.71 273	0.48 252	0.61 247	1.28 281	1.51 280	2.96 304	1.04 286	1.42 186	2.33 314	0.81 267	0.96 309	1.74 267	1.09 304	2.41 311	1.74 250	0.82 293	0.50 266	0.48 235	0.69 248	1.09 269	1.28 271

HBP-ISP	1.24 266	0.38 251	0.50 268	0.52 253	0.41 252	0.45 246	0.33 206	0.55 258	0.40 231	0.76 289	1.30 282	0.48 208	0.48 239	1.92 301	9.87 330	3.68 331	0.55 237	0.66 287	0.82 198	0.95 292	2.11 291	2.96 323	0.30 234	0.46 258	0.47 229	0.52 227	0.94 258	0.60 214

IGEV_Zeroshot_test	0.78 227	0.25 171	0.47 263	0.58 265	0.25 183	0.61 266	0.63 259	0.48 240	0.28 193	0.67 266	1.32 283	0.66 237	0.41 226	0.31 189	0.87 129	1.36 269	0.39 166	0.36 197	1.13 229	0.76 264	1.57 256	2.29 304	0.20 190	0.20 168	0.84 279	0.84 261	2.28 315	1.09 253

IGEV-FE	0.78 227	0.25 171	0.47 263	0.58 265	0.25 183	0.61 266	0.63 259	0.48 240	0.28 193	0.67 266	1.33 284	0.66 237	0.41 226	0.31 189	0.87 129	1.36 269	0.39 166	0.36 197	1.13 229	0.76 264	1.57 256	2.29 304	0.20 190	0.20 168	0.84 279	0.84 261	2.28 315	1.10 254

IMH	2.50 302	1.51 302	1.05 311	1.99 303	1.58 313	2.09 308	2.32 310	1.04 301	1.19 302	0.84 297	1.34 285	2.02 295	8.04 320	8.79 340	6.91 302	1.41 273	1.37 295	0.67 291	5.94 299	1.10 306	1.45 234	2.32 308	4.37 332	0.77 304	1.86 312	1.41 290	1.57 292	2.46 296

UNDER WATER-64	3.14 313	2.61 322	1.56 325	4.95 319	2.92 328	3.47 320	4.38 322	2.32 325	1.63 316	1.37 315	1.36 286	5.08 320	4.79 314	3.47 320	7.48 310	2.02 306	3.68 327	1.11 318	3.99 292	1.95 323	2.87 319	2.92 322	5.01 335	1.40 327	1.99 315	3.99 328	2.15 311	4.42 322

CBMV_ROB	1.31 270	0.37 243	0.39 247	0.60 269	0.49 261	0.57 264	0.47 237	0.95 297	0.40 231	0.81 294	1.38 287	3.04 304	2.55 297	0.48 248	5.00 279	1.30 261	0.89 269	0.49 252	2.24 271	0.73 260	1.72 269	1.95 271	0.45 263	0.40 248	0.97 284	2.27 313	1.56 291	2.91 307

DCVSM-stereo	1.12 259	0.31 219	0.36 238	0.43 242	0.33 221	0.52 257	0.35 212	0.68 271	0.39 228	0.66 263	1.41 288	1.60 282	0.79 262	0.39 227	0.81 91	1.02 238	0.48 215	0.37 204	12.56 326	0.92 291	1.54 252	1.37 198	0.41 258	0.49 263	0.41 211	0.51 226	0.65 219	0.61 215

PSMNet-ADL	0.77 225	0.29 210	0.30 214	0.33 217	0.32 217	0.32 190	0.37 220	0.55 258	0.35 221	0.71 277	1.43 289	0.56 223	1.01 267	2.47 312	1.18 169	2.02 306	1.58 297	0.41 227	1.06 221	0.50 218	1.25 217	1.44 210	0.35 249	0.24 200	0.35 180	0.41 196	0.65 219	0.34 154

ITSA-stereo	0.96 243	0.36 237	0.34 231	0.55 259	0.41 252	0.32 190	0.64 263	0.52 256	0.47 250	0.71 277	1.48 290	0.67 239	0.62 248	0.35 208	3.07 248	1.67 293	0.52 229	0.56 276	1.10 225	0.87 281	1.33 226	1.89 262	0.52 273	0.51 268	0.50 236	1.05 278	3.15 328	1.80 287

KSHMR	5.12 325	2.29 316	1.47 321	20.10 340	3.65 329	5.24 330	9.39 334	1.58 319	6.86 333	1.38 316	1.49 291	2.35 298	27.00 345	4.39 328	4.91 276	1.96 303	1.66 299	1.12 320	15.45 330	1.19 309	2.92 323	2.14 288	4.07 329	1.21 325	7.00 335	2.72 321	1.95 307	2.80 302

GwcNet-ADL	0.72 220	0.35 232	0.37 242	0.41 239	0.34 231	0.32 190	0.27 185	0.40 201	0.27 188	0.61 247	1.53 292	0.63 233	0.41 226	0.33 198	3.69 260	1.34 267	0.50 220	0.56 276	0.91 206	0.87 281	1.18 205	1.60 236	0.24 208	0.27 211	0.36 189	0.48 220	0.47 168	0.66 221

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 306	0.30 215	0.54 270	0.34 222	0.37 243	0.63 269	0.68 268	0.48 240	1.07 295	0.69 271	1.55 293	0.62 229	0.59 244	0.18 107	0.86 122	1.75 296	0.42 186	0.50 257	49.64 346	1.04 300	1.53 250	2.14 288	0.19 182	0.28 215	0.72 265	1.86 308	0.98 260	1.07 250

iRaft-Stereo_20w	0.96 243	0.31 219	0.58 280	0.57 263	0.34 231	0.51 253	0.58 251	0.44 225	0.32 212	0.90 301	1.59 294	0.56 223	0.49 240	0.37 215	2.05 213	1.22 257	0.42 186	0.52 265	1.04 219	0.82 273	1.52 245	2.14 288	0.27 219	0.38 244	1.04 289	3.39 324	2.04 308	1.45 277

IPLGR	0.76 224	0.26 189	0.21 158	0.23 162	0.23 173	0.17 93	0.12 98	0.33 146	0.20 133	0.41 198	1.59 294	0.32 133	0.31 178	0.53 255	9.00 318	0.62 176	0.41 178	0.38 217	0.65 174	0.47 214	0.76 160	1.41 206	0.12 96	0.24 200	0.35 180	0.39 187	0.63 217	0.28 120

SPS-STEREO	1.49 279	0.72 283	0.69 287	0.90 285	0.75 286	0.82 283	0.74 270	0.83 284	0.76 282	0.85 298	1.62 296	1.42 275	1.09 272	0.70 275	1.97 208	2.32 313	1.04 278	0.97 311	10.95 323	1.01 297	2.60 315	2.45 312	0.64 282	0.76 303	0.81 277	0.79 256	1.11 273	0.96 244
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XX-Stereo	4.69 323	0.19 79	0.24 179	0.27 189	0.16 100	0.42 236	0.32 199	0.35 163	0.21 142	0.73 283	1.64 297	0.46 201	0.38 215	0.30 179	0.95 140	1.09 248	0.43 192	0.38 217	1.25 242	0.47 214	1.42 231	1.54 231	0.21 195	0.17 134	110.85 349	0.46 215	1.00 266	0.84 237

SGM_RVC	2.55 304	0.93 288	1.05 311	0.97 286	0.76 287	1.00 285	0.93 278	7.37 336	1.18 301	1.01 310	1.64 297	2.39 299	9.36 323	0.62 270	2.02 210	1.33 265	1.60 298	0.80 304	7.94 311	1.42 313	1.67 263	1.69 244	0.67 286	0.94 314	2.66 321	2.65 319	4.83 331	9.43 335
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Reg-Stereo(zero)	0.71 218	0.22 122	0.30 214	0.21 149	0.22 167	0.32 190	0.36 218	0.77 279	0.44 239	0.65 259	1.65 299	0.54 219	0.36 203	1.01 283	0.86 122	1.42 274	0.50 220	0.26 127	1.07 222	0.60 236	1.15 198	2.16 292	0.28 225	0.17 134	0.55 246	0.93 268	1.09 269	1.15 260

HI	0.71 218	0.22 122	0.30 214	0.21 149	0.22 167	0.32 190	0.36 218	0.77 279	0.44 239	0.65 259	1.65 299	0.54 219	0.36 203	1.01 283	0.86 122	1.42 274	0.50 220	0.26 127	1.07 222	0.60 236	1.15 198	2.16 292	0.28 225	0.17 134	0.55 246	0.93 268	1.09 269	1.15 260

LSM0	4.83 324	0.52 269	0.57 275	0.78 278	0.66 282	0.81 282	1.26 292	1.10 304	1.08 296	0.88 300	1.65 299	1.82 289	2.45 296	0.40 231	38.07 347	52.94 347	0.87 268	0.61 282	5.33 298	1.09 304	2.57 314	3.54 328	0.43 261	0.69 298	0.94 283	2.15 312	1.61 295	5.62 330

ADCPNet	1.59 282	0.37 243	0.74 291	0.43 242	0.76 287	0.42 236	1.45 295	0.90 291	0.70 277	0.76 289	1.68 302	0.76 248	3.19 307	0.76 278	8.96 317	1.92 301	0.54 235	0.37 204	4.76 295	1.03 299	1.19 206	1.09 156	0.94 295	0.40 248	1.06 292	1.36 289	0.93 257	5.53 329

MANE	3.30 315	1.71 306	1.93 329	1.49 296	1.37 308	1.77 297	2.02 301	1.90 320	2.39 324	0.87 299	1.68 302	3.71 312	4.07 311	0.78 279	7.43 308	3.40 328	1.81 307	6.10 335	2.99 283	1.05 302	2.09 290	2.38 310	0.61 281	1.76 331	5.46 332	6.93 335	8.52 335	12.82 338

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 240	0.37 243	0.57 275	0.34 222	0.29 204	0.54 258	0.69 269	0.45 229	0.72 279	0.64 258	1.75 304	0.59 227	0.64 250	0.23 131	0.93 135	1.53 286	0.44 196	0.40 225	1.27 247	1.04 300	1.62 261	2.22 300	0.18 174	0.38 244	0.83 278	0.48 220	2.98 324	1.10 254

PWCK	2.53 303	1.63 304	1.01 303	1.98 302	1.29 303	2.08 307	2.10 304	1.37 312	1.44 310	1.41 317	1.79 305	5.07 319	2.34 294	1.08 289	3.26 253	0.91 232	1.71 302	0.77 300	22.70 335	1.31 311	2.44 313	1.46 213	1.41 304	0.98 316	1.69 309	1.61 300	1.40 285	2.14 290

DispFullNet	3.41 317	2.89 326	1.54 323	1.52 297	1.71 315	1.49 293	1.66 298	1.26 306	2.27 322	2.07 324	1.94 306	15.55 334	4.16 312	1.77 298	5.50 285	4.82 334	2.33 311	0.96 309	23.18 336	4.57 330	2.36 310	2.47 313	0.73 290	0.57 281	1.23 298	0.62 241	1.37 283	1.51 280

CSAN	1.01 249	0.52 269	0.48 267	0.47 251	0.49 261	0.38 221	0.48 239	0.49 244	2.50 325	0.69 271	2.01 307	1.44 276	0.69 257	0.60 269	4.20 268	0.56 158	0.46 204	0.47 243	0.82 198	2.20 327	1.16 203	1.10 159	0.31 240	0.53 272	1.68 308	1.02 277	0.72 231	0.81 234

SGM+DAISY	2.56 305	0.94 289	0.92 297	1.06 287	0.97 293	1.24 291	1.04 283	1.31 309	1.76 317	1.12 312	2.01 307	2.59 301	3.35 310	0.87 281	6.30 295	3.19 327	1.16 283	1.11 318	6.92 306	1.55 316	2.89 320	2.90 320	0.67 286	1.23 326	3.89 328	4.14 329	5.13 332	8.82 334

MeshStereo	2.03 298	0.72 283	0.61 283	1.20 289	0.79 290	1.01 287	0.66 266	1.54 317	1.35 308	0.92 303	2.10 309	4.00 314	3.06 305	0.71 277	9.66 325	2.82 323	1.05 279	0.76 298	4.73 294	0.75 262	3.34 325	3.73 330	0.48 270	0.58 284	1.79 311	1.18 282	2.41 319	2.78 300
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WAO-7	1.96 292	1.09 294	1.32 318	5.02 320	0.99 295	1.02 288	1.64 297	1.16 305	1.46 313	2.58 327	2.14 310	2.11 297	2.83 303	1.20 292	6.00 292	1.03 239	1.68 300	0.70 293	7.59 310	0.87 281	1.71 267	1.97 273	0.38 250	1.05 318	0.98 285	1.45 292	1.10 272	1.84 288

SANet	1.44 277	0.57 277	0.54 270	0.55 259	0.60 277	0.65 273	0.76 271	0.94 295	5.50 331	0.52 224	2.23 311	4.15 317	2.61 298	0.65 272	5.29 283	0.52 147	1.21 287	0.56 276	0.93 210	0.83 274	1.54 252	1.38 200	0.47 267	0.62 293	0.74 266	1.16 281	0.88 251	2.41 295

MIPNet	0.77 225	0.23 144	0.18 116	0.24 171	0.22 167	0.17 93	0.13 118	0.34 152	0.70 277	0.40 193	2.24 312	0.31 126	0.29 168	0.57 264	5.70 288	1.03 239	0.45 198	0.33 175	0.82 198	0.56 226	0.62 145	1.53 229	0.12 96	0.92 312	0.91 282	0.39 187	1.12 274	0.30 130

ktn	6.56 329	5.17 333	14.71 342	5.30 322	4.74 330	9.67 337	6.68 331	7.48 337	12.97 341	1.88 321	2.35 313	27.30 343	21.86 336	4.31 324	5.72 289	1.50 282	4.02 330	1.83 325	15.82 331	4.59 331	2.65 316	2.06 279	3.99 328	1.18 324	2.40 319	1.57 297	2.89 323	2.50 297

MADNet++	2.98 310	1.95 311	2.23 330	1.73 299	2.39 325	1.68 295	2.24 307	2.26 324	2.69 326	2.34 326	2.78 314	3.30 308	3.34 309	2.86 316	4.22 269	4.20 332	2.65 313	2.14 328	3.69 291	3.00 329	4.95 330	7.04 336	1.44 305	2.60 335	1.93 313	5.78 332	2.76 322	2.35 293

FAT-Stereo	1.13 260	0.37 243	0.57 275	0.56 262	0.63 279	0.50 250	0.52 243	0.75 276	0.44 239	0.79 292	2.82 315	1.45 277	1.95 288	0.49 251	2.78 237	2.52 320	0.57 245	0.60 281	2.42 273	1.17 308	2.12 294	2.13 287	0.74 291	0.58 284	0.41 211	0.56 233	0.72 231	1.27 270

STStereo	3.38 316	1.14 295	1.69 327	7.09 332	1.35 307	7.29 335	2.62 314	2.11 322	2.34 323	0.95 306	2.86 316	5.97 323	6.28 319	0.38 221	11.54 335	2.20 312	0.93 271	0.89 307	11.21 324	0.90 288	1.58 258	1.46 213	0.55 275	1.58 328	3.31 325	3.09 323	3.08 327	6.91 331

TorneroNet-64	3.44 318	2.19 314	2.33 331	7.00 331	1.73 316	3.02 318	4.22 321	1.95 321	3.75 328	0.82 296	3.10 317	4.11 316	12.63 330	3.76 321	6.96 304	1.63 291	3.11 319	0.79 302	7.96 312	1.98 325	2.65 316	2.69 317	3.37 323	0.90 311	2.67 322	2.65 319	1.21 276	3.65 315

notaker	3.52 319	2.84 325	1.55 324	5.08 321	6.69 337	3.97 324	4.03 320	1.33 311	3.34 327	1.17 313	3.34 318	6.77 324	11.07 326	5.35 334	4.78 274	1.20 256	3.25 320	0.97 311	10.40 321	2.75 328	2.90 321	2.14 288	3.69 326	1.16 323	1.00 286	1.21 284	1.44 286	1.57 283

MFN_U_SF_RVC	1.81 288	2.41 319	1.86 328	2.14 307	1.76 320	1.92 299	2.34 311	1.56 318	1.47 314	3.68 329	3.76 319	1.21 267	1.27 279	1.71 297	3.52 258	2.14 310	1.01 276	0.92 308	3.46 290	0.99 296	1.73 270	1.56 232	0.77 292	2.30 334	0.76 269	0.81 257	0.70 229	0.98 247

ACVNet-4b	3.25 314	6.98 334	0.72 290	12.08 336	1.33 305	4.39 326	9.77 335	0.61 266	0.60 267	0.66 263	3.91 320	5.47 321	11.63 327	2.24 309	0.74 71	0.55 156	2.39 312	0.49 252	10.57 322	0.87 281	2.24 305	2.88 319	2.92 314	0.61 289	0.61 258	0.58 236	0.72 231	1.15 260

S-Stereo	1.43 275	0.40 254	0.43 258	0.60 269	0.58 272	0.64 270	1.10 285	0.61 266	0.57 264	0.69 271	4.10 321	1.62 285	0.65 252	0.46 242	4.54 272	2.87 325	0.55 237	0.65 284	4.87 297	4.90 333	1.26 218	2.26 302	0.99 298	0.61 289	0.41 211	0.53 229	0.66 221	0.97 245

LE_ROB	7.96 331	3.98 328	5.96 336	6.32 329	20.03 343	4.31 325	17.09 341	6.33 334	9.23 336	1.00 309	4.87 322	16.05 335	22.60 337	3.45 319	2.97 243	0.95 233	2.14 309	1.91 326	13.13 327	5.86 334	2.32 308	2.18 295	9.68 342	5.18 337	10.55 338	9.20 337	10.65 337	17.10 342

test-1	0.83 236	0.18 67	0.23 173	0.19 131	0.19 137	0.57 264	0.58 251	0.44 225	0.29 196	0.72 281	5.41 323	0.54 219	0.40 222	0.59 266	0.98 146	1.32 264	0.45 198	0.48 248	1.14 231	0.96 294	1.90 281	2.36 309	0.14 129	0.21 180	0.39 206	0.46 215	0.61 213	0.63 217

ccs_rob	1.11 257	0.35 232	0.33 227	0.43 242	0.29 204	0.44 242	0.38 221	0.59 262	0.35 221	1.97 323	5.99 324	5.59 322	0.59 244	0.45 239	1.05 156	1.28 260	0.52 229	0.39 221	1.76 268	0.87 281	1.76 272	2.05 278	0.26 215	0.43 254	0.34 173	0.36 178	0.50 179	0.56 210

TorneroNet	5.38 327	2.29 316	1.20 314	17.70 339	6.11 336	4.86 328	6.44 330	2.12 323	4.67 330	1.56 318	7.04 325	11.27 329	24.96 339	4.04 322	5.06 280	1.56 287	3.02 317	0.79 302	14.79 329	1.88 322	2.79 318	2.59 316	3.47 324	0.89 310	6.89 334	2.63 318	1.30 280	3.48 313

HanzoNet	11.30 334	14.06 339	16.74 343	13.89 338	9.10 339	15.60 341	21.20 344	11.16 342	12.45 340	6.15 336	7.25 326	20.77 338	27.41 346	28.53 346	4.84 275	9.79 337	14.66 341	2.80 330	24.65 338	12.81 342	5.39 332	4.27 331	8.60 340	1.63 329	2.70 323	2.61 317	2.55 321	3.43 311

ELAS	2.27 299	1.03 292	1.10 313	1.38 294	1.13 299	1.45 292	1.10 285	1.38 313	1.09 297	0.94 305	7.66 327	3.71 312	3.10 306	1.11 290	6.64 299	1.56 287	1.42 296	1.43 323	2.52 276	0.69 256	2.33 309	3.03 325	0.69 288	0.82 307	3.50 326	4.32 330	2.52 320	3.70 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.37 301	0.95 291	1.21 315	1.26 292	0.98 294	1.99 303	1.12 288	1.45 315	0.86 285	0.99 308	7.87 328	3.60 311	8.50 321	1.07 288	6.31 296	1.59 290	1.34 292	1.44 324	2.57 278	0.79 268	2.43 312	3.03 325	0.71 289	0.88 309	3.51 327	3.72 327	1.69 298	2.07 289
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DGTPSM_ROB	9.57 332	4.02 329	11.10 337	3.15 313	5.69 332	3.62 322	5.37 327	3.67 330	9.11 335	3.26 328	7.88 329	9.79 328	14.19 332	4.73 330	13.10 337	11.13 338	5.27 332	11.44 339	7.09 307	10.27 337	6.42 336	15.33 339	4.54 333	9.05 339	10.05 336	27.51 344	11.07 338	30.63 344

DPSM_ROB	13.84 338	8.97 335	13.58 340	5.45 323	6.10 334	7.18 333	5.27 325	8.45 338	11.05 338	6.78 337	8.04 330	8.60 326	12.52 328	5.36 335	16.95 340	14.18 340	11.50 338	14.64 341	9.74 319	12.04 339	17.24 340	19.94 343	4.24 330	11.13 341	27.83 345	35.96 346	31.24 346	39.61 346

DPSM	13.84 338	8.97 335	13.58 340	5.45 323	6.10 334	7.18 333	5.27 325	8.45 338	11.05 338	6.78 337	8.04 330	8.60 326	12.52 328	5.36 335	16.95 340	14.18 340	11.50 338	14.64 341	9.74 319	12.04 339	17.24 340	19.94 343	4.24 330	11.13 341	27.83 345	35.96 346	31.24 346	39.61 346

WAO-8	3.09 311	2.55 320	1.41 319	5.78 326	1.73 316	2.51 315	3.26 317	1.28 307	1.93 320	5.67 334	8.70 332	3.06 306	6.18 317	4.38 326	3.04 246	1.97 304	1.78 304	0.75 296	9.44 317	1.54 314	1.76 272	2.31 306	2.46 309	1.07 319	2.29 317	1.80 305	1.83 302	2.83 303

Venus	3.09 311	2.55 320	1.41 319	5.78 326	1.73 316	2.51 315	3.26 317	1.28 307	1.93 320	5.67 334	8.70 332	3.06 306	6.18 317	4.38 326	3.04 246	1.97 304	1.78 304	0.75 296	9.44 317	1.54 314	1.76 272	2.31 306	2.46 309	1.07 319	2.29 317	1.80 305	1.83 302	2.83 303

BEATNet-Init1	11.60 336	15.45 340	5.36 335	21.04 341	10.14 340	20.37 342	13.59 340	8.80 340	6.63 332	4.42 333	10.00 334	14.23 333	19.35 333	4.04 322	10.43 333	9.21 336	6.50 333	5.00 333	32.12 344	14.67 343	8.25 338	7.49 337	5.66 337	5.23 338	12.24 340	7.07 336	21.30 345	14.66 339

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 330	4.50 331	1.31 317	2.75 311	2.71 327	5.17 329	7.48 333	5.91 333	8.23 334	1.63 319	10.81 335	75.58 347	10.28 325	4.33 325	2.18 219	1.44 277	7.17 335	8.31 336	6.88 304	1.67 317	3.57 326	2.90 320	1.30 302	1.13 322	4.31 331	6.17 334	20.85 344	4.05 320

DPSMNet_ROB	11.01 333	4.36 330	11.20 338	3.81 316	5.73 333	4.71 327	5.45 328	3.67 330	9.75 337	4.35 332	13.56 336	11.30 330	26.82 344	5.44 337	13.51 339	12.50 339	6.62 334	12.38 340	14.62 328	10.30 338	7.11 337	16.01 340	4.56 334	9.06 340	11.07 339	27.51 344	11.13 339	30.63 344

DGSMNet	2.89 309	1.85 308	1.04 308	1.35 293	0.50 265	1.94 300	0.59 254	2.82 329	1.53 315	3.95 331	15.60 337	1.84 290	3.19 307	4.88 331	2.89 239	2.87 325	3.06 318	1.91 326	4.57 293	2.02 326	4.46 329	3.48 327	1.64 306	2.11 332	0.88 281	3.46 325	1.04 267	2.62 298

CasAABBNet	27.80 345	18.03 341	27.32 346	10.90 333	12.21 341	14.33 339	10.52 336	16.96 343	22.28 343	13.77 342	16.14 338	17.40 337	25.40 342	10.69 341	34.10 346	28.35 345	23.05 342	29.43 346	19.46 332	24.14 345	34.48 346	39.80 346	8.47 338	22.42 347	56.04 348	72.44 348	62.78 348	79.64 348

FlowAnything	27.85 346	18.03 341	27.34 347	10.94 334	12.29 342	14.36 340	10.56 337	17.06 344	22.31 344	13.81 343	16.29 339	17.36 336	25.24 341	10.81 342	34.02 345	28.46 346	23.06 343	29.40 344	19.47 333	24.22 346	34.52 347	40.11 347	8.49 339	22.48 348	56.03 347	72.70 349	62.83 349	79.78 349

DDVS	1.78 286	0.35 232	0.40 248	0.33 217	0.38 246	0.37 217	0.33 206	2.41 328	0.46 244	0.68 269	17.02 340	2.44 300	0.65 252	0.81 280	2.50 229	1.31 263	0.61 252	0.49 252	6.21 300	0.84 276	2.90 321	2.24 301	0.26 215	0.34 229	0.34 173	0.60 239	2.18 312	0.71 223

LRCNet_RVC	12.77 337	18.28 343	5.31 334	23.03 342	20.03 343	22.79 344	18.73 343	10.19 341	4.29 329	21.40 345	17.07 341	21.90 339	12.67 331	27.64 345	4.72 273	1.57 289	13.91 340	9.09 337	27.19 340	10.23 336	5.66 334	2.42 311	25.54 344	13.38 343	1.45 302	0.65 244	3.23 329	2.39 294

PSMNet_ROB	3.52 319	1.88 309	0.99 300	1.71 298	1.19 301	2.12 310	2.02 301	0.79 283	0.86 285	8.42 339	19.75 342	12.43 332	2.32 293	7.26 339	2.04 212	0.69 189	1.30 291	1.37 322	9.12 316	0.91 289	2.05 289	1.34 195	8.71 341	0.77 304	1.06 292	1.46 293	1.32 281	1.13 258

anonymity	1.60 283	0.25 171	0.41 252	0.27 189	0.23 173	0.51 253	0.16 146	0.49 244	0.27 188	0.63 255	23.10 343	0.57 225	0.59 244	0.37 215	0.78 83	1.33 265	0.46 204	0.35 192	1.10 225	0.48 216	1.47 235	2.07 283	0.21 195	0.33 228	1.11 297	1.60 299	3.07 326	1.08 252

HaxPig	22.03 342	23.76 344	21.73 344	25.29 343	25.48 345	24.76 345	26.73 345	22.91 345	21.16 342	29.02 346	26.42 344	24.60 340	19.57 334	25.83 344	24.34 342	21.24 342	25.03 345	26.17 343	24.65 338	23.00 344	18.72 342	16.12 341	29.01 345	21.22 346	10.44 337	12.85 341	9.65 336	15.02 340

MEDIAN_ROB	25.69 343	28.81 345	26.20 345	29.88 345	29.43 347	29.00 346	30.34 346	27.00 347	24.64 346	34.12 347	30.21 345	29.31 344	23.43 338	29.48 347	26.63 343	23.36 343	29.99 346	29.41 345	29.88 341	27.28 347	23.55 343	19.50 342	31.94 346	23.91 349	14.08 343	13.72 342	13.09 341	15.43 341

DPSimNet_ROB	19.60 341	30.02 346	12.51 339	29.96 346	26.66 346	21.35 343	18.10 342	23.34 346	23.91 345	14.59 344	30.41 346	25.17 341	25.12 340	12.92 343	12.40 336	9.18 335	23.72 344	11.03 338	37.61 345	12.43 341	24.99 344	8.77 338	13.55 343	15.98 344	13.56 341	10.45 338	19.73 342	21.73 343

AVERAGE_ROB	27.45 344	31.37 347	28.57 348	32.97 347	32.12 348	32.15 347	33.40 347	29.93 348	27.60 347	35.93 348	32.13 347	32.22 345	25.90 343	32.99 348	28.90 344	25.88 344	31.46 347	30.17 347	31.78 342	29.24 348	25.48 345	21.56 345	34.85 347	27.16 350	14.02 342	10.69 339	11.65 340	11.07 337

PML	14.72 340	11.16 338	4.09 333	13.72 337	8.87 338	13.75 338	6.38 329	7.25 335	36.05 348	10.34 340	59.29 348	46.05 346	52.59 347	6.65 338	6.70 300	4.81 333	10.30 337	3.77 331	21.46 334	4.87 332	5.83 335	5.51 333	3.98 327	4.24 336	15.02 344	6.06 333	20.81 343	7.86 332

GS-Stereo																							0.04 9	0.06 20	0.27 128	0.09 13	0.12 14	0.07 9

ASD4																								18.37 345

Low-res two-view benchmark