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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

CASnet	0.31 89	0.22 122	0.14 82	0.15 90	0.17 119	0.17 93	0.08 60	0.30 113	0.18 115	0.34 145	0.21 106	0.38 157	0.28 166	0.13 52	0.75 78	0.44 103	0.32 131	0.26 127	0.43 111	0.34 156	1.11 192	0.69 100	0.11 84	0.14 99	0.25 112	0.17 57	0.33 88	0.25 105
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_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

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.
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4																								18.37 345

Low-res two-view benchmark