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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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