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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 23	0.03 23	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	0.03 1	0.02 1	0.02 1
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
GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.03 14	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 23	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.03 12	0.04 23

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 23	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.02 1	0.04 23

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.02 3	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 14	0.03 12	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.02 5	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.05 36	0.04 24	0.02 3	0.05 33	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.04 23	0.04 23

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.01 1	0.01 1	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.04 25	0.03 48	0.03 23	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 23

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.03 2	0.06 28	0.02 1	0.04 10	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 21	0.03 1	0.04 23	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.06 60	0.03 13	0.01 1	0.02 19	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 33	0.05 36	0.04 24	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.03 37	0.05 13	0.06 24	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.06 24	0.04 8	0.06 28	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.05 23	0.03 12	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.03 48	0.03 23	0.03 2	0.05 23	0.03 12	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.03 36	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

RSM	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.03 36	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.03 9

AdaDepth	0.04 25	0.04 35	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.06 30	0.06 24	0.06 24	0.05 21	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.04 23	0.03 9

MLG-Stereo_test2	0.04 25	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.03 12	0.05 34	0.03 14	0.05 33	0.02 11	0.03 37	0.05 13	0.05 8	0.08 37	0.04 8	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 30	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.07 31	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.04 23

Occ-G	0.04 25	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.03 12	0.03 11	0.05 40	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.04 70	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 31

RSM++	0.04 25	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.04 37	0.02 5	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.05 33	0.02 11	0.02 19	0.06 30	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

AEACV	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.07 34	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.03 9

TDLM	0.04 25	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.04 24	0.03 12	0.04 24	0.06 60	0.04 22	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

MLG-Stereo_test3	0.05 32	0.03 23	0.02 5	0.03 25	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.05 33	0.06 57	0.06 40	0.06 60	0.09 58	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.06 24	0.08 37	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.08 43	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

DFGA-Net	0.05 32	0.05 51	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.04 39	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.10 66	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.07 34	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.07 42	0.06 34	0.06 44	0.09 62

anonymousdsp	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.09 47	0.05 40	0.03 48	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

iRaftStereo_RVC	0.05 32	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.02 19	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.09 47	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.05 30	0.05 31

RAFT + AFF	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.08 99	0.09 56	0.05 40	0.09 58	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.09 49	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.07 42	0.05 23	0.05 30	0.05 31

delet	0.05 32	0.05 51	0.04 46	0.06 76	0.05 55	0.05 63	0.05 78	0.04 24	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.10 66	0.05 74	0.03 37	0.07 47	0.06 24	0.07 31	0.06 32	0.05 17	0.06 54	0.06 27	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.04 23

LG-Stereo_L2	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.08 99	0.21 141	0.06 60	0.08 52	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.13 94	0.05 40	0.02 23	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

LG-Stereo_L1	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.09 130	0.21 141	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.14 110	0.05 40	0.01 2	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

LG-G_1	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.08 52	0.03 14	0.10 66	0.04 53	0.06 94	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.10 55	0.04 25	0.05 97	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.08 57	0.07 49

LG-G	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.08 52	0.03 14	0.10 66	0.04 53	0.06 94	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.10 55	0.04 25	0.05 97	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.08 57	0.07 49

LGtest1	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.08 99	0.07 49	0.04 24	0.06 44	0.03 36	0.05 77	0.07 47	0.07 41	0.12 72	0.07 49	0.10 73	0.07 70	0.12 75	0.06 58	0.04 70	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.08 57	0.06 46

SGD-Stereo	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.06 79	0.03 38	0.04 24	0.06 57	0.08 52	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.14 90	0.06 32	0.09 62	0.05 38	0.12 75	0.05 40	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.08 53	0.12 102	0.09 62

AIO_rvc	0.06 38	0.06 74	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.06 57	0.10 64	0.04 24	0.08 52	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.07 34	0.05 38	0.12 75	0.05 40	0.02 23	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

AIO_test	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.07 97	0.05 55	0.04 39	0.04 68	0.10 71	0.09 130	0.12 67	0.05 40	0.11 78	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.07 31	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.13 94	0.05 40	0.04 70	0.04 40	0.09 61	0.07 47	0.05 30	0.05 31

IGEV-Stereo+	0.06 38	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.03 27	0.03 38	0.16 123	0.06 57	0.20 131	0.06 60	0.06 44	0.03 36	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.10 53	0.06 32	0.09 62	0.06 54	0.12 75	0.06 58	0.03 48	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.03 12	0.07 49

plain	0.06 38	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.08 57	0.04 21	0.09 56	0.05 40	0.06 44	0.02 11	0.02 19	0.07 47	0.08 56	0.12 72	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.08 43	0.04 25	0.02 23	0.05 62	0.09 61	0.09 60	0.08 57	0.09 62

StereoVision	0.06 38	0.03 23	0.04 46	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.06 39	0.11 169	0.02 3	0.05 40	0.03 13	0.06 101	0.01 2	0.08 76	0.10 102	0.06 24	0.05 21	0.08 47	0.07 70	0.06 27	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.10 77	0.08 53	0.10 78	0.12 99

MIF-Stereo (partial)	0.06 38	0.05 51	0.06 102	0.05 54	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.08 57	0.07 80	0.07 49	0.04 24	0.05 33	0.06 101	0.04 61	0.08 76	0.08 56	0.11 63	0.08 56	0.08 47	0.05 38	0.09 47	0.05 40	0.02 23	0.06 87	0.10 77	0.08 53	0.07 51	0.08 55

MIM_Stereo	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.05 55	0.05 63	0.03 38	0.06 39	0.04 21	0.14 75	0.06 60	0.04 22	0.02 11	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.13 76	0.07 49	0.09 62	0.06 54	0.11 61	0.06 58	0.02 23	0.04 40	0.08 52	0.07 47	0.07 51	0.05 31

AASNet	0.06 38	0.06 74	0.04 46	0.09 127	0.07 95	0.08 107	0.05 78	0.08 57	0.04 21	0.07 49	0.07 76	0.07 48	0.04 53	0.04 61	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.07 34	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

RAFT	0.06 38	0.03 23	0.05 73	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.07 51	0.04 21	0.04 24	0.06 60	0.07 48	0.05 74	0.01 2	0.06 30	0.06 24	0.07 31	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.06 27	0.07 75	0.01 2	0.04 40	0.13 112	0.14 149	0.13 116	0.15 128

AFF-stereo	0.06 38	0.05 51	0.05 73	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.11 75	0.06 57	0.16 88	0.04 24	0.08 52	0.03 36	0.02 19	0.06 30	0.08 56	0.08 37	0.05 21	0.09 62	0.04 20	0.09 47	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.10 77	0.08 53	0.07 51	0.07 49

MMNet	0.06 38	0.06 74	0.04 46	0.08 108	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.07 51	0.05 36	0.05 34	0.05 40	0.09 58	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.07 34	0.06 54	0.06 27	0.05 40	0.04 70	0.05 62	0.07 42	0.08 53	0.07 51	0.10 77

RYNet	0.06 38	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.04 24	0.11 169	0.05 34	0.04 24	0.04 22	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.06 24	0.07 31	0.08 56	0.07 34	0.05 38	0.05 18	0.04 25	0.11 208	0.04 40	0.06 31	0.13 124	0.06 44	0.05 31

GANet	0.06 38	0.07 97	0.06 102	0.06 76	0.06 79	0.07 97	0.06 111	0.07 51	0.05 36	0.06 40	0.07 76	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.08 37	0.10 102	0.07 34	0.05 38	0.07 34	0.05 40	0.05 97	0.05 62	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

AANet_RVC	0.06 38	0.05 51	0.06 102	0.05 54	0.06 79	0.04 39	0.05 78	0.05 33	0.06 57	0.05 34	0.06 60	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.07 34	0.07 70	0.07 34	0.06 58	0.05 97	0.05 62	0.07 42	0.09 60	0.06 44	0.08 55

YMNet	0.07 58	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.07 128	0.07 51	0.07 80	0.05 34	0.07 76	0.13 101	0.05 74	0.07 125	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.09 62	0.05 38	0.07 34	0.06 58	0.06 118	0.05 62	0.09 61	0.08 53	0.09 72	0.09 62

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 58	0.05 51	0.03 26	0.03 25	0.05 55	0.05 63	0.03 38	0.12 80	0.05 36	0.22 149	0.05 40	0.08 52	0.03 36	0.05 77	0.07 47	0.09 73	0.13 76	0.09 82	0.10 73	0.06 54	0.16 145	0.06 58	0.04 70	0.04 40	0.07 42	0.09 60	0.08 57	0.10 77

HUF	0.07 58	0.05 51	0.04 46	0.07 97	0.06 79	0.04 39	0.03 38	0.09 64	0.07 80	0.16 88	0.05 40	0.09 58	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.09 62	0.06 54	0.14 110	0.06 58	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.05 23	0.06 44	0.05 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 58	0.05 51	0.03 26	0.04 38	0.05 55	0.04 39	0.02 17	0.11 75	0.06 57	0.22 149	0.05 40	0.05 33	0.02 11	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.12 72	0.08 56	0.09 62	0.07 70	0.16 145	0.06 58	0.02 23	0.03 23	0.07 42	0.07 47	0.07 51	0.05 31

MaDis-Stereo	0.07 58	0.04 35	0.05 73	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.04 24	0.06 60	0.10 66	0.05 74	0.02 19	0.07 47	0.08 56	0.10 53	0.09 82	0.07 34	0.05 38	0.10 55	0.10 161	0.01 2	0.05 62	0.11 92	0.18 223	0.13 116	0.16 142

UniTT-Stereo	0.07 58	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.03 24	0.05 63	0.03 38	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.07 48	0.12 187	0.07 125	0.08 76	0.07 41	0.11 63	0.08 56	0.08 47	0.07 70	0.09 47	0.08 92	0.08 164	0.04 40	0.09 61	0.16 192	0.06 44	0.09 62

LL-Strereo2	0.07 58	0.03 23	0.03 26	0.04 38	0.05 55	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.07 80	0.14 75	0.07 76	0.08 52	0.05 74	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.14 90	0.07 49	0.10 73	0.06 54	0.10 55	0.06 58	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.09 60	0.08 57	0.05 31

RAFT_CTSACE	0.07 58	0.04 35	0.06 102	0.03 25	0.04 37	0.05 63	0.05 78	0.06 39	0.06 57	0.09 56	0.04 24	0.10 66	0.09 156	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.11 63	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.12 75	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.12 101	0.13 124	0.12 102	0.15 128

ARAFT	0.07 58	0.04 35	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.05 63	0.02 17	0.09 64	0.06 57	0.12 67	0.06 60	0.12 85	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.07 41	0.12 72	0.09 82	0.09 62	0.05 38	0.11 61	0.07 75	0.03 48	0.04 40	0.09 61	0.09 60	0.09 72	0.09 62

DMCA	0.07 58	0.05 51	0.07 131	0.06 76	0.06 79	0.05 63	0.07 128	0.09 64	0.06 57	0.06 40	0.09 117	0.07 48	0.06 101	0.06 94	0.07 47	0.08 56	0.11 63	0.10 102	0.08 47	0.07 70	0.09 47	0.05 40	0.06 118	0.05 62	0.08 52	0.10 73	0.05 30	0.07 49

CVANet_RVC	0.07 58	0.07 97	0.07 131	0.08 108	0.06 79	0.07 97	0.05 78	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.09 117	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.08 76	0.08 56	0.08 37	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.08 43	0.05 40	0.04 70	0.05 62	0.08 52	0.07 47	0.07 51	0.09 62

MGS-Stereo	0.08 69	0.06 74	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.05 36	0.09 56	0.07 76	0.10 66	0.04 53	0.05 77	0.07 47	0.08 56	0.15 97	0.11 119	0.12 92	0.09 118	0.12 75	0.07 75	0.05 97	0.05 62	0.10 77	0.09 60	0.11 92	0.10 77

anonymousdsp2	0.08 69	0.07 97	0.05 73	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.12 80	0.06 57	0.17 98	0.06 60	0.08 52	0.04 53	0.05 77	0.07 47	0.08 56	0.13 76	0.08 56	0.10 73	0.07 70	0.12 75	0.06 58	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.08 53	0.08 57	0.07 49

test_5	0.08 69	0.05 51	0.07 131	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.09 64	0.05 36	0.05 34	0.07 76	0.12 85	0.12 187	0.02 19	0.07 47	0.09 73	0.07 31	0.07 49	0.08 47	0.06 54	0.10 55	0.09 128	0.02 23	0.07 124	0.10 77	0.13 124	0.13 116	0.18 171

AnonymousM	0.08 69	0.05 51	0.04 46	0.06 76	0.05 55	0.04 39	0.04 68	0.13 99	0.05 36	0.20 131	0.06 60	0.11 78	0.03 36	0.06 94	0.09 111	0.09 73	0.19 164	0.08 56	0.12 92	0.07 70	0.16 145	0.06 58	0.04 70	0.04 40	0.08 52	0.11 97	0.10 78	0.09 62

raft+_RVC	0.08 69	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.06 79	0.07 97	0.04 68	0.10 71	0.08 99	0.17 98	0.08 99	0.09 58	0.04 53	0.04 61	0.08 76	0.07 41	0.13 76	0.09 82	0.11 81	0.06 54	0.13 94	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.10 77	0.09 60	0.09 72	0.08 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 69	0.06 74	0.05 73	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.14 109	0.07 80	0.21 141	0.04 24	0.12 85	0.04 53	0.03 37	0.07 47	0.09 73	0.09 49	0.06 32	0.10 73	0.05 38	0.11 61	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.12 101	0.09 60	0.09 72	0.09 62

GCAP-BAT	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

test_for_model	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala2	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala_base	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

GCAP-Stereo	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

4D-IteraStereo	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.06 79	0.04 68	0.15 114	0.10 154	0.22 149	0.08 99	0.14 112	0.06 101	0.03 37	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.09 82	0.11 81	0.07 70	0.15 128	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.10 77	0.10 73	0.08 57	0.08 55

LoS_RVC	0.09 75	0.07 97	0.05 73	0.05 54	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.18 110	0.11 150	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.10 53	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.14 134	0.10 73	0.10 78	0.13 107

tt_ll	0.09 75	0.07 97	0.05 73	0.05 54	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.18 110	0.11 150	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.10 53	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.14 134	0.10 73	0.10 78	0.13 107

CAS	0.09 75	0.07 97	0.05 73	0.06 76	0.05 55	0.05 63	0.04 68	0.14 109	0.05 36	0.11 65	0.10 139	0.11 78	0.05 74	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.11 63	0.10 102	0.14 126	0.07 70	0.12 75	0.07 75	0.05 97	0.05 62	0.13 112	0.11 97	0.09 72	0.14 117

TestStereo1	0.09 75	0.07 97	0.06 102	0.04 38	0.05 55	0.06 79	0.06 111	0.07 51	0.07 80	0.09 56	0.07 76	0.11 78	0.14 215	0.04 61	0.09 111	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.09 62	0.08 92	0.13 94	0.12 201	0.02 23	0.04 40	0.15 147	0.13 124	0.16 152	0.20 194

TESTraft	0.09 75	0.06 74	0.06 102	0.04 38	0.04 37	0.05 63	0.06 111	0.09 64	0.08 99	0.09 56	0.08 99	0.12 85	0.13 200	0.03 37	0.09 111	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.08 47	0.07 70	0.13 94	0.12 201	0.02 23	0.05 62	0.14 134	0.12 107	0.14 129	0.20 194

IER	0.09 75	0.07 97	0.07 131	0.09 127	0.07 95	0.08 107	0.06 111	0.12 80	0.07 80	0.14 75	0.11 150	0.10 66	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.09 73	0.15 97	0.11 119	0.11 81	0.07 70	0.11 61	0.07 75	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.11 92	0.14 117

RAFT+CT+SA	0.09 75	0.05 51	0.07 131	0.05 54	0.05 55	0.04 39	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.08 52	0.07 76	0.15 117	0.13 200	0.04 61	0.10 150	0.10 102	0.09 49	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.12 75	0.11 182	0.02 23	0.06 87	0.13 112	0.12 107	0.11 92	0.17 154

SA-5K	0.09 75	0.07 97	0.06 102	0.04 38	0.05 55	0.06 79	0.06 111	0.07 51	0.07 80	0.09 56	0.07 76	0.11 78	0.14 215	0.04 61	0.09 111	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.09 62	0.08 92	0.13 94	0.12 201	0.02 23	0.04 40	0.15 147	0.13 124	0.16 152	0.20 194

test_4	0.09 75	0.05 51	0.07 131	0.05 54	0.06 79	0.03 27	0.02 17	0.11 75	0.09 130	0.17 98	0.06 60	0.09 58	0.06 101	0.03 37	0.09 111	0.09 73	0.15 97	0.08 56	0.10 73	0.07 70	0.16 145	0.08 92	0.02 23	0.07 124	0.09 61	0.15 167	0.12 102	0.18 171

CIPLG	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.06 101	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.09 60	0.10 78	0.10 77

IPLG	0.09 75	0.07 97	0.07 131	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.15 114	0.06 57	0.22 149	0.06 60	0.15 117	0.05 74	0.04 61	0.08 76	0.10 102	0.16 111	0.10 102	0.14 126	0.09 118	0.13 94	0.08 92	0.04 70	0.07 124	0.13 112	0.11 97	0.11 92	0.08 55

IPLGR_C	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.09 60	0.10 78	0.10 77

ACRE	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.10 78	0.10 77

rafts_anoy	0.09 75	0.08 131	0.07 131	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.05 36	0.17 98	0.09 117	0.12 85	0.05 74	0.03 37	0.09 111	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.13 113	0.07 70	0.14 110	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.09 72	0.11 87

RALCasStereoNet	0.09 75	0.08 131	0.06 102	0.09 127	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.12 80	0.05 36	0.18 110	0.07 76	0.12 85	0.05 74	0.04 61	0.09 111	0.10 102	0.18 144	0.12 149	0.13 113	0.08 92	0.15 128	0.08 92	0.05 97	0.06 87	0.12 101	0.09 60	0.10 78	0.08 55

RALAANet	0.09 75	0.08 131	0.06 102	0.07 97	0.05 55	0.08 107	0.05 78	0.10 71	0.07 80	0.12 67	0.09 117	0.10 66	0.06 101	0.03 37	0.08 76	0.09 73	0.13 76	0.11 119	0.15 138	0.08 92	0.12 75	0.07 75	0.04 70	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.11 92	0.11 87

UPFNet	0.09 75	0.08 131	0.08 153	0.09 127	0.07 95	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.09 130	0.14 75	0.09 117	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.10 102	0.13 76	0.11 119	0.10 73	0.07 70	0.09 47	0.07 75	0.06 118	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.10 78	0.10 77

HITNet	0.09 75	0.07 97	0.06 102	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.05 78	0.11 75	0.07 80	0.19 123	0.08 99	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.08 56	0.13 76	0.11 119	0.10 73	0.06 54	0.10 55	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.12 101	0.11 97	0.16 152	0.13 107
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
coex_refinement	0.10 100	0.10 161	0.07 131	0.09 127	0.08 117	0.09 122	0.06 111	0.17 134	0.10 154	0.20 131	0.11 150	0.11 78	0.07 126	0.07 125	0.11 187	0.14 230	0.15 97	0.11 119	0.12 92	0.06 54	0.12 75	0.08 92	0.06 118	0.07 124	0.12 101	0.12 107	0.11 92	0.13 107

castereo++	0.10 100	0.07 97	0.05 73	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.08 99	0.17 143	0.06 101	0.05 77	0.09 111	0.10 102	0.19 164	0.09 82	0.13 113	0.07 70	0.20 211	0.07 75	0.05 97	0.07 124	0.12 101	0.12 107	0.12 102	0.11 87

castereo	0.10 100	0.07 97	0.06 102	0.06 76	0.07 95	0.08 107	0.05 78	0.16 123	0.11 169	0.24 183	0.10 139	0.15 117	0.04 53	0.05 77	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.07 70	0.19 191	0.07 75	0.04 70	0.07 124	0.13 112	0.12 107	0.12 102	0.12 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 100	0.07 97	0.06 102	0.08 108	0.05 55	0.07 97	0.03 38	0.11 75	0.15 211	0.20 131	0.15 199	0.11 78	0.07 126	0.08 147	0.08 76	0.09 73	0.16 111	0.11 119	0.12 92	0.08 92	0.12 75	0.11 182	0.06 118	0.07 124	0.12 101	0.14 149	0.12 102	0.16 142

CASnet	0.10 100	0.06 74	0.05 73	0.08 108	0.09 139	0.11 156	0.05 78	0.18 168	0.10 154	0.23 167	0.11 150	0.13 101	0.06 101	0.07 125	0.09 111	0.10 102	0.16 111	0.08 56	0.18 178	0.07 70	0.14 110	0.06 58	0.06 118	0.06 87	0.12 101	0.10 73	0.14 129	0.10 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 100	0.09 148	0.06 102	0.08 108	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.09 64	0.07 80	0.18 110	0.11 150	0.10 66	0.10 169	0.06 94	0.08 76	0.09 73	0.14 90	0.09 82	0.18 178	0.09 118	0.11 61	0.06 58	0.05 97	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.15 142	0.12 99

Sa-1000	0.10 100	0.07 97	0.07 131	0.07 97	0.05 55	0.09 122	0.03 38	0.12 80	0.06 57	0.18 110	0.08 99	0.19 171	0.05 74	0.05 77	0.10 150	0.10 102	0.16 111	0.12 149	0.14 126	0.09 118	0.16 145	0.10 161	0.04 70	0.05 62	0.19 207	0.15 167	0.13 116	0.20 194

SA	0.10 100	0.07 97	0.06 102	0.06 76	0.05 55	0.08 107	0.04 68	0.12 80	0.05 36	0.16 88	0.07 76	0.16 137	0.03 36	0.04 61	0.09 111	0.09 73	0.13 76	0.11 119	0.12 92	0.09 118	0.14 110	0.10 161	0.03 48	0.06 87	0.16 160	0.14 149	0.13 116	0.20 194

test-3	0.10 100	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.07 80	0.24 183	0.07 76	0.19 171	0.07 126	0.06 94	0.10 150	0.10 102	0.21 195	0.09 82	0.15 138	0.10 144	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.12 102	0.11 87

test_1	0.10 100	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.07 80	0.24 183	0.07 76	0.19 171	0.07 126	0.06 94	0.10 150	0.10 102	0.21 195	0.09 82	0.15 138	0.10 144	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.12 102	0.11 87

raftrobust	0.10 100	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.07 95	0.05 63	0.04 68	0.14 109	0.06 57	0.25 215	0.07 76	0.12 85	0.05 74	0.05 77	0.08 76	0.09 73	0.18 144	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.17 166	0.08 92	0.05 97	0.05 62	0.13 112	0.12 107	0.10 78	0.10 77

UNet	0.10 100	0.09 148	0.08 153	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.08 141	0.15 114	0.08 99	0.17 98	0.09 117	0.13 101	0.09 156	0.07 125	0.09 111	0.10 102	0.16 111	0.13 176	0.12 92	0.08 92	0.11 61	0.09 128	0.08 164	0.09 170	0.11 92	0.13 124	0.10 78	0.11 87

DMCA-RVC	0.10 100	0.08 131	0.11 197	0.08 108	0.09 139	0.08 107	0.08 141	0.12 80	0.09 130	0.13 72	0.13 173	0.13 101	0.07 126	0.06 94	0.13 223	0.12 188	0.14 90	0.13 176	0.11 81	0.10 144	0.12 75	0.09 128	0.07 140	0.09 170	0.10 77	0.10 73	0.10 78	0.11 87

DISCO	0.10 100	0.10 161	0.08 153	0.10 146	0.09 139	0.11 156	0.09 158	0.10 71	0.08 99	0.15 82	0.10 139	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.09 111	0.11 147	0.15 97	0.10 102	0.14 126	0.10 144	0.12 75	0.10 161	0.06 118	0.09 170	0.14 134	0.11 97	0.13 116	0.11 87

S2M2_XL	0.11 114	0.07 97	0.08 153	0.07 97	0.07 95	0.10 145	0.08 141	0.18 168	0.06 57	0.21 141	0.09 117	0.22 216	0.05 74	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.17 163	0.09 118	0.20 211	0.08 92	0.08 164	0.06 87	0.11 92	0.09 60	0.14 129	0.16 142

G2L-Stereo	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.09 139	0.08 107	0.07 128	0.17 134	0.08 99	0.22 149	0.09 117	0.16 137	0.13 200	0.07 125	0.08 76	0.11 147	0.16 111	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.14 110	0.09 128	0.09 184	0.07 124	0.13 112	0.14 149	0.14 129	0.11 87

Reg-Stereo(zero)	0.11 114	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.17 134	0.10 154	0.25 215	0.09 117	0.20 185	0.06 101	0.07 125	0.09 111	0.11 147	0.19 164	0.10 102	0.15 138	0.09 118	0.15 128	0.08 92	0.07 140	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 184	0.17 154

HI	0.11 114	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.17 134	0.10 154	0.25 215	0.09 117	0.20 185	0.06 101	0.07 125	0.09 111	0.11 147	0.19 164	0.10 102	0.15 138	0.09 118	0.15 128	0.08 92	0.07 140	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 184	0.17 154

trnet	0.11 114	0.08 131	0.05 73	0.07 97	0.07 95	0.07 97	0.05 78	0.18 168	0.05 36	0.27 246	0.07 76	0.18 159	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.22 208	0.08 56	0.12 92	0.07 70	0.20 211	0.08 92	0.06 118	0.05 62	0.11 92	0.13 124	0.17 165	0.16 142

CES	0.11 114	0.06 74	0.06 102	0.06 76	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.35 276	0.05 36	0.15 82	0.23 264	0.13 101	0.04 53	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.19 164	0.08 56	0.14 126	0.08 92	0.28 285	0.08 92	0.07 140	0.04 40	0.14 134	0.11 97	0.13 116	0.16 142

EGLCR-Stereo	0.11 114	0.06 74	0.04 46	0.08 108	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.27 246	0.06 60	0.19 171	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.10 102	0.16 154	0.07 70	0.17 166	0.07 75	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.12 107	0.18 184	0.18 171

MIPNet	0.11 114	0.09 148	0.06 102	0.07 97	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.17 134	0.06 57	0.23 167	0.07 76	0.15 117	0.08 144	0.05 77	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.20 197	0.12 185	0.13 94	0.10 161	0.05 97	0.07 124	0.15 147	0.13 124	0.11 92	0.13 107

GMOStereo	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

error version	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

test-v	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

test_3	0.11 114	0.07 97	0.07 131	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.09 117	0.21 203	0.11 179	0.06 94	0.13 223	0.13 209	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.10 144	0.18 179	0.08 92	0.04 70	0.08 147	0.13 112	0.15 167	0.13 116	0.14 117

test-2	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

CREStereo++_RVC	0.11 114	0.07 97	0.05 73	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.07 128	0.16 123	0.09 130	0.26 232	0.09 117	0.17 143	0.13 200	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.08 56	0.13 113	0.07 70	0.19 191	0.08 92	0.06 118	0.06 87	0.14 134	0.11 97	0.16 152	0.15 128
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	0.11 114	0.06 74	0.06 102	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.08 99	0.22 149	0.08 99	0.13 101	0.07 126	0.08 147	0.10 150	0.13 209	0.20 180	0.13 176	0.18 178	0.08 92	0.18 179	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.15 142	0.14 117

XX-TBD	0.11 114	0.06 74	0.06 102	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.08 99	0.22 149	0.08 99	0.13 101	0.07 126	0.08 147	0.10 150	0.13 209	0.20 180	0.13 176	0.18 178	0.08 92	0.18 179	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.15 142	0.14 117

HCRNet	0.11 114	0.17 238	0.06 102	0.22 238	0.08 117	0.15 194	0.08 141	0.13 99	0.04 21	0.46 301	0.12 161	0.24 227	0.07 126	0.07 125	0.08 76	0.06 24	0.14 90	0.08 56	0.20 197	0.08 92	0.09 47	0.05 40	0.11 208	0.06 87	0.06 31	0.05 23	0.05 30	0.08 55

CREStereo	0.11 114	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.18 168	0.05 36	0.26 232	0.08 99	0.18 159	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.22 208	0.09 82	0.13 113	0.08 92	0.20 211	0.09 128	0.06 118	0.05 62	0.11 92	0.13 124	0.17 165	0.15 128
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
HGLStereo	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.10 157	0.09 122	0.06 111	0.14 109	0.08 99	0.18 110	0.15 199	0.09 58	0.06 101	0.08 147	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.13 176	0.14 126	0.10 144	0.11 61	0.09 128	0.08 164	0.08 147	0.13 112	0.12 107	0.10 78	0.11 87

DSFCA	0.11 114	0.13 201	0.09 165	0.10 146	0.08 117	0.11 156	0.11 188	0.12 80	0.09 130	0.12 67	0.13 173	0.14 112	0.07 126	0.05 77	0.09 111	0.11 147	0.15 97	0.13 176	0.16 154	0.10 144	0.13 94	0.12 201	0.07 140	0.09 170	0.12 101	0.13 124	0.10 78	0.13 107

PMTNet	0.11 114	0.10 161	0.06 102	0.12 173	0.09 139	0.07 97	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.28 262	0.06 60	0.18 159	0.04 53	0.07 125	0.09 111	0.11 147	0.19 164	0.09 82	0.14 126	0.08 92	0.17 166	0.09 128	0.07 140	0.05 62	0.13 112	0.12 107	0.17 165	0.15 128

BEATNet_4x	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.09 139	0.09 122	0.08 141	0.12 80	0.08 99	0.21 141	0.09 117	0.15 117	0.09 156	0.07 125	0.10 150	0.09 73	0.13 76	0.13 176	0.11 81	0.08 92	0.13 94	0.11 182	0.08 164	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 184	0.18 171

DeepPrunerF	0.11 114	0.10 161	0.10 184	0.13 185	0.13 200	0.09 122	0.09 158	0.15 114	0.11 169	0.12 67	0.14 186	0.10 66	0.09 156	0.07 125	0.12 203	0.11 147	0.11 63	0.13 176	0.13 113	0.11 164	0.13 94	0.08 92	0.08 164	0.08 147	0.17 172	0.14 149	0.11 92	0.14 117

ADCP+	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.07 95	0.09 122	0.08 141	0.13 99	0.11 169	0.16 88	0.12 161	0.18 159	0.08 144	0.07 125	0.10 150	0.09 73	0.16 111	0.11 119	0.14 126	0.09 118	0.12 75	0.09 128	0.08 164	0.08 147	0.11 92	0.15 167	0.11 92	0.11 87

RASNet	0.11 114	0.10 161	0.09 165	0.10 146	0.07 95	0.08 107	0.08 141	0.19 191	0.09 130	0.17 98	0.10 139	0.13 101	0.08 144	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.15 97	0.09 82	0.12 92	0.06 54	0.15 128	0.09 128	0.05 97	0.10 186	0.13 112	0.11 97	0.17 165	0.17 154

iResNet_ROB	0.11 114	0.08 131	0.07 131	0.11 162	0.08 117	0.12 165	0.07 128	0.15 114	0.08 99	0.23 167	0.10 139	0.15 117	0.15 223	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.17 125	0.12 149	0.13 113	0.09 118	0.14 110	0.09 128	0.07 140	0.08 147	0.14 134	0.12 107	0.15 142	0.15 128

DN-CSS_ROB	0.11 114	0.09 148	0.11 197	0.08 108	0.09 139	0.08 107	0.08 141	0.16 123	0.10 154	0.23 167	0.17 219	0.18 159	0.14 215	0.05 77	0.08 76	0.09 73	0.13 76	0.10 102	0.18 178	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.07 140	0.08 147	0.13 112	0.10 73	0.12 102	0.10 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 141	0.07 97	0.04 46	0.09 127	0.09 139	0.11 156	0.10 175	0.18 168	0.08 99	0.24 183	0.09 117	0.16 137	0.04 53	0.09 164	0.09 111	0.11 147	0.21 195	0.10 102	0.17 163	0.09 118	0.20 211	0.10 161	0.05 97	0.06 87	0.15 147	0.13 124	0.16 152	0.27 234

AE-Stereo	0.12 141	0.09 148	0.08 153	0.11 162	0.09 139	0.08 107	0.05 78	0.17 134	0.14 203	0.24 183	0.09 117	0.19 171	0.10 169	0.07 125	0.10 150	0.12 188	0.24 233	0.13 176	0.16 154	0.11 164	0.18 179	0.09 128	0.05 97	0.09 170	0.13 112	0.14 149	0.15 142	0.15 128

raft_robust	0.12 141	0.09 148	0.09 165	0.11 162	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.15 114	0.08 99	0.23 167	0.07 76	0.20 185	0.11 179	0.09 164	0.11 187	0.12 188	0.16 111	0.12 149	0.13 113	0.10 144	0.15 128	0.11 182	0.03 48	0.07 124	0.18 193	0.16 192	0.15 142	0.14 117

IPLGR	0.12 141	0.09 148	0.09 165	0.09 127	0.10 157	0.09 122	0.07 128	0.18 168	0.09 130	0.22 149	0.10 139	0.15 117	0.07 126	0.06 94	0.09 111	0.11 147	0.17 125	0.11 119	0.20 197	0.12 185	0.15 128	0.08 92	0.04 70	0.08 147	0.16 160	0.13 124	0.14 129	0.16 142

s12784h	0.12 141	0.09 148	0.06 102	0.11 162	0.09 139	0.08 107	0.06 111	0.18 168	0.07 80	0.27 246	0.11 150	0.19 171	0.08 144	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.21 195	0.08 56	0.15 138	0.07 70	0.20 211	0.08 92	0.05 97	0.07 124	0.16 160	0.14 149	0.18 184	0.21 209

ADLNet	0.12 141	0.11 175	0.08 153	0.12 173	0.10 157	0.16 203	0.12 198	0.14 109	0.07 80	0.13 72	0.10 139	0.25 228	0.10 169	0.28 273	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.09 82	0.13 113	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.13 226	0.06 87	0.13 112	0.12 107	0.12 102	0.14 117

GMStereo	0.12 141	0.12 188	0.07 131	0.11 162	0.11 174	0.13 174	0.09 158	0.17 134	0.10 154	0.17 98	0.13 173	0.21 203	0.11 179	0.07 125	0.10 150	0.09 73	0.17 125	0.10 102	0.17 163	0.12 185	0.14 110	0.09 128	0.07 140	0.09 170	0.14 134	0.13 124	0.15 142	0.12 99
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 141	0.11 175	0.12 212	0.12 173	0.10 157	0.11 156	0.13 203	0.15 114	0.12 185	0.13 72	0.12 161	0.13 101	0.09 156	0.09 164	0.15 248	0.13 209	0.15 97	0.11 119	0.16 154	0.09 118	0.13 94	0.10 161	0.10 198	0.10 186	0.12 101	0.10 73	0.13 116	0.12 99

CFNet	0.12 141	0.11 175	0.08 153	0.14 192	0.12 188	0.11 156	0.09 158	0.19 191	0.10 154	0.18 110	0.12 161	0.25 228	0.10 169	0.08 147	0.08 76	0.09 73	0.17 125	0.12 149	0.12 92	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.06 118	0.09 170	0.15 147	0.12 107	0.13 116	0.13 107

iResNetv2_ROB	0.12 141	0.08 131	0.07 131	0.12 173	0.09 139	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.08 99	0.22 149	0.12 161	0.20 185	0.15 223	0.06 94	0.08 76	0.08 56	0.16 111	0.11 119	0.17 163	0.10 144	0.14 110	0.09 128	0.09 184	0.10 186	0.14 134	0.12 107	0.19 196	0.12 99

PDISCO_ROB	0.12 141	0.13 201	0.13 221	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.09 158	0.09 64	0.08 99	0.11 65	0.10 139	0.06 44	0.05 74	0.05 77	0.09 111	0.11 147	0.14 90	0.16 226	0.09 62	0.10 144	0.14 110	0.12 201	0.04 70	0.08 147	0.16 160	0.21 245	0.32 261	0.19 186

S2M2	0.13 152	0.10 161	0.09 165	0.12 173	0.08 117	0.13 174	0.10 175	0.16 123	0.08 99	0.21 141	0.07 76	0.17 143	0.03 36	0.17 242	0.11 187	0.09 73	0.22 208	0.12 149	0.16 154	0.11 164	0.18 179	0.09 128	0.12 219	0.08 147	0.13 112	0.12 107	0.15 142	0.20 194

gcap-zeroshot	0.13 152	0.08 131	0.05 73	0.08 108	0.10 157	0.11 156	0.09 158	0.18 168	0.09 130	0.28 262	0.08 99	0.20 185	0.06 101	0.10 179	0.09 111	0.12 188	0.23 218	0.11 119	0.27 246	0.12 185	0.20 211	0.11 182	0.07 140	0.08 147	0.12 101	0.17 210	0.17 165	0.18 171

MSKI-zero shot	0.13 152	0.08 131	0.05 73	0.09 127	0.11 174	0.09 122	0.07 128	0.19 191	0.09 130	0.28 262	0.10 139	0.19 171	0.06 101	0.11 191	0.10 150	0.11 147	0.24 233	0.11 119	0.17 163	0.11 164	0.21 232	0.10 161	0.07 140	0.08 147	0.14 134	0.17 210	0.18 184	0.18 171

Any-RAFT	0.13 152	0.07 97	0.05 73	0.10 146	0.09 139	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.10 154	0.26 232	0.09 117	0.20 185	0.08 144	0.10 179	0.09 111	0.10 102	0.22 208	0.11 119	0.20 197	0.10 144	0.21 232	0.09 128	0.08 164	0.06 87	0.16 160	0.15 167	0.17 165	0.17 154

RAFT-Test	0.13 152	0.07 97	0.06 102	0.09 127	0.11 174	0.13 174	0.09 158	0.17 134	0.11 169	0.27 246	0.10 139	0.20 185	0.05 74	0.12 210	0.10 150	0.11 147	0.23 218	0.12 149	0.21 208	0.14 214	0.21 232	0.11 182	0.06 118	0.08 147	0.17 172	0.15 167	0.17 165	0.17 154

HH	0.13 152	0.06 74	0.05 73	0.11 162	0.11 174	0.16 203	0.08 141	0.19 191	0.07 80	0.28 262	0.08 99	0.18 159	0.05 74	0.12 210	0.10 150	0.10 102	0.23 218	0.12 149	0.15 138	0.10 144	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.08 147	0.13 112	0.14 149	0.19 196	0.23 216

HanStereo	0.13 152	0.06 74	0.05 73	0.11 162	0.11 174	0.16 203	0.08 141	0.19 191	0.07 80	0.28 262	0.08 99	0.18 159	0.05 74	0.12 210	0.10 150	0.10 102	0.23 218	0.12 149	0.15 138	0.10 144	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.08 147	0.13 112	0.14 149	0.19 196	0.23 216

anonymity	0.13 152	0.06 74	0.05 73	0.09 127	0.10 157	0.09 122	0.07 128	0.18 168	0.08 99	0.28 262	0.12 161	0.19 171	0.06 101	0.09 164	0.09 111	0.13 209	0.23 218	0.12 149	0.17 163	0.15 228	0.19 191	0.10 161	0.09 184	0.07 124	0.19 207	0.18 223	0.19 196	0.19 186

iRaft-Stereo_20w	0.13 152	0.07 97	0.05 73	0.12 173	0.12 188	0.12 165	0.09 158	0.16 123	0.10 154	0.28 262	0.09 117	0.19 171	0.04 53	0.10 179	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.11 119	0.15 138	0.13 203	0.20 211	0.08 92	0.09 184	0.06 87	0.17 172	0.13 124	0.20 208	0.25 226

GLC_STEREO	0.13 152	0.11 175	0.12 212	0.12 173	0.11 174	0.10 145	0.10 175	0.19 191	0.07 80	0.25 215	0.13 173	0.12 85	0.07 126	0.07 125	0.08 76	0.12 188	0.24 233	0.11 119	0.17 163	0.09 118	0.27 280	0.15 237	0.07 140	0.07 124	0.15 147	0.09 60	0.20 208	0.12 99

TRStereo	0.13 152	0.07 97	0.05 73	0.09 127	0.08 117	0.17 212	0.13 203	0.18 168	0.07 80	0.25 215	0.09 117	0.20 185	0.04 53	0.10 179	0.09 111	0.10 102	0.22 208	0.11 119	0.22 215	0.13 203	0.19 191	0.09 128	0.09 184	0.07 124	0.16 160	0.15 167	0.24 236	0.20 194

LMCR-Stereo	0.13 152	0.09 148	0.07 131	0.11 162	0.08 117	0.11 156	0.09 158	0.18 168	0.09 130	0.19 123	0.14 186	0.19 171	0.14 215	0.10 179	0.09 111	0.11 147	0.20 180	0.13 176	0.19 191	0.10 144	0.18 179	0.10 161	0.08 164	0.08 147	0.15 147	0.13 124	0.18 184	0.17 154

TestStereo	0.13 152	0.12 188	0.10 184	0.11 162	0.08 117	0.11 156	0.10 175	0.18 168	0.11 169	0.24 183	0.13 173	0.20 185	0.08 144	0.06 94	0.11 187	0.10 102	0.20 180	0.11 119	0.20 197	0.10 144	0.21 232	0.10 161	0.06 118	0.12 214	0.19 207	0.11 97	0.12 102	0.13 107

CFNet_pseudo	0.13 152	0.11 175	0.11 197	0.14 192	0.11 174	0.12 165	0.11 188	0.19 191	0.12 185	0.24 183	0.14 186	0.16 137	0.15 223	0.08 147	0.09 111	0.10 102	0.16 111	0.13 176	0.13 113	0.08 92	0.15 128	0.08 92	0.08 164	0.09 170	0.15 147	0.14 149	0.19 196	0.20 194

EAI-Stereo	0.13 152	0.07 97	0.04 46	0.10 146	0.10 157	0.10 145	0.09 158	0.17 134	0.10 154	0.26 232	0.11 150	0.20 185	0.05 74	0.10 179	0.10 150	0.11 147	0.23 218	0.12 149	0.18 178	0.12 185	0.19 191	0.08 92	0.08 164	0.08 147	0.16 160	0.14 149	0.15 142	0.20 194

FADNet-RVC-Resample	0.13 152	0.10 161	0.12 212	0.12 173	0.10 157	0.13 174	0.10 175	0.16 123	0.13 194	0.18 110	0.13 173	0.17 143	0.11 179	0.10 179	0.10 150	0.09 73	0.13 76	0.15 215	0.15 138	0.17 245	0.15 128	0.12 201	0.10 198	0.13 224	0.17 172	0.13 124	0.12 102	0.11 87

STTStereo	0.13 152	0.14 214	0.17 253	0.13 185	0.15 218	0.13 174	0.20 240	0.13 99	0.13 194	0.15 82	0.15 199	0.17 143	0.10 169	0.11 191	0.12 203	0.12 188	0.15 97	0.14 201	0.13 113	0.11 164	0.12 75	0.10 161	0.07 140	0.09 170	0.15 147	0.13 124	0.12 102	0.16 142

R-Stereo Train	0.13 152	0.07 97	0.07 131	0.09 127	0.10 157	0.15 194	0.05 78	0.16 123	0.12 185	0.28 262	0.12 161	0.20 185	0.08 144	0.11 191	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.12 149	0.16 154	0.11 164	0.21 232	0.11 182	0.08 164	0.07 124	0.15 147	0.15 167	0.16 152	0.15 128

ADCRef	0.13 152	0.10 161	0.09 165	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.08 141	0.17 134	0.14 203	0.21 141	0.15 199	0.15 117	0.13 200	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.16 111	0.14 201	0.19 191	0.12 185	0.15 128	0.12 201	0.09 184	0.11 198	0.13 112	0.18 223	0.13 116	0.18 171

RAFT-Stereo	0.13 152	0.07 97	0.07 131	0.09 127	0.10 157	0.15 194	0.05 78	0.16 123	0.12 185	0.28 262	0.12 161	0.20 185	0.08 144	0.11 191	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.12 149	0.16 154	0.11 164	0.21 232	0.11 182	0.08 164	0.07 124	0.15 147	0.15 167	0.16 152	0.15 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 152	0.08 131	0.06 102	0.09 127	0.12 188	0.10 145	0.08 141	0.17 134	0.11 169	0.27 246	0.09 117	0.20 185	0.06 101	0.12 210	0.10 150	0.11 147	0.24 233	0.12 149	0.19 191	0.16 240	0.21 232	0.11 182	0.07 140	0.08 147	0.17 172	0.14 149	0.17 165	0.18 171

CFNet_RVC	0.13 152	0.12 188	0.10 184	0.14 192	0.11 174	0.14 182	0.09 158	0.17 134	0.09 130	0.19 123	0.13 173	0.21 203	0.09 156	0.09 164	0.10 150	0.13 209	0.18 144	0.13 176	0.15 138	0.11 164	0.16 145	0.08 92	0.06 118	0.09 170	0.15 147	0.12 107	0.16 152	0.17 154

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 152	0.13 201	0.13 221	0.14 192	0.15 218	0.13 174	0.20 240	0.13 99	0.15 211	0.16 88	0.16 210	0.21 203	0.09 156	0.15 237	0.10 150	0.12 188	0.15 97	0.12 149	0.11 81	0.09 118	0.11 61	0.09 128	0.08 164	0.08 147	0.13 112	0.13 124	0.11 92	0.15 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 152	0.12 188	0.11 197	0.10 146	0.10 157	0.10 145	0.09 158	0.16 123	0.11 169	0.18 110	0.17 219	0.19 171	0.13 200	0.11 191	0.11 187	0.10 102	0.17 125	0.13 176	0.13 113	0.10 144	0.17 166	0.10 161	0.09 184	0.12 214	0.27 261	0.16 192	0.16 152	0.13 107

PWCDC_ROB	0.13 152	0.06 74	0.09 165	0.07 97	0.13 200	0.08 107	0.13 203	0.06 39	0.24 261	0.09 56	0.15 199	0.09 58	0.43 287	0.26 267	0.10 150	0.10 102	0.09 49	0.12 149	0.08 47	0.11 164	0.08 43	0.11 182	0.19 250	0.13 224	0.07 42	0.13 124	0.08 57	0.18 171

model_zeroshot	0.14 177	0.09 148	0.06 102	0.10 146	0.10 157	0.14 182	0.08 141	0.20 209	0.12 185	0.28 262	0.08 99	0.21 203	0.06 101	0.11 191	0.09 111	0.12 188	0.26 257	0.13 176	0.27 246	0.11 164	0.20 211	0.13 218	0.11 208	0.09 170	0.17 172	0.17 210	0.18 184	0.18 171

MyStereo04	0.14 177	0.12 188	0.10 184	0.08 108	0.09 139	0.10 145	0.08 141	0.22 229	0.19 240	0.24 183	0.16 210	0.23 219	0.11 179	0.04 61	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.12 149	0.21 208	0.12 185	0.16 145	0.11 182	0.06 118	0.11 198	0.21 232	0.12 107	0.16 152	0.15 128

IGEV_Zeroshot_test	0.14 177	0.07 97	0.05 73	0.13 185	0.13 200	0.10 145	0.11 188	0.17 134	0.09 130	0.28 262	0.09 117	0.23 219	0.05 74	0.12 210	0.09 111	0.11 147	0.23 218	0.11 119	0.16 154	0.12 185	0.20 211	0.09 128	0.09 184	0.06 87	0.19 207	0.14 149	0.23 228	0.27 234

dd	0.14 177	0.12 188	0.07 131	0.25 251	0.10 157	0.19 231	0.09 158	0.17 134	0.08 99	0.17 98	0.08 99	0.33 243	0.08 144	0.06 94	0.10 150	0.11 147	0.24 233	0.11 119	0.25 236	0.09 118	0.15 128	0.09 128	0.06 118	0.09 170	0.17 172	0.13 124	0.18 184	0.15 128

AACVNet	0.14 177	0.13 201	0.10 184	0.13 185	0.13 200	0.14 182	0.10 175	0.19 191	0.11 169	0.22 149	0.17 219	0.13 101	0.10 169	0.09 164	0.11 187	0.11 147	0.21 195	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.16 145	0.11 182	0.11 208	0.11 198	0.17 172	0.13 124	0.14 129	0.16 142

cross-raft	0.14 177	0.08 131	0.07 131	0.08 108	0.10 157	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.13 194	0.27 246	0.11 150	0.21 203	0.05 74	0.11 191	0.13 223	0.14 230	0.22 208	0.11 119	0.23 225	0.13 203	0.23 259	0.09 128	0.06 118	0.08 147	0.22 242	0.17 210	0.14 129	0.15 128

test-1	0.14 177	0.06 74	0.07 131	0.11 162	0.10 157	0.18 220	0.14 209	0.19 191	0.13 194	0.28 262	0.10 139	0.19 171	0.11 179	0.12 210	0.12 203	0.13 209	0.22 208	0.12 149	0.22 215	0.10 144	0.24 266	0.08 92	0.09 184	0.08 147	0.21 232	0.18 223	0.15 142	0.17 154

GEStereo_RVC	0.14 177	0.13 201	0.10 184	0.11 162	0.12 188	0.12 165	0.11 188	0.18 168	0.13 194	0.24 183	0.16 210	0.18 159	0.10 169	0.06 94	0.12 203	0.11 147	0.20 180	0.17 239	0.23 225	0.13 203	0.15 128	0.13 218	0.07 140	0.11 198	0.20 219	0.14 149	0.13 116	0.19 186

sAnonymous2	0.14 177	0.09 148	0.10 184	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.11 188	0.22 229	0.11 169	0.23 167	0.16 210	0.15 117	0.10 169	0.06 94	0.12 203	0.13 209	0.18 144	0.15 215	0.21 208	0.14 214	0.16 145	0.14 225	0.04 70	0.10 186	0.17 172	0.17 210	0.17 165	0.16 142

CroCo_RVC	0.14 177	0.09 148	0.10 184	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.11 188	0.22 229	0.11 169	0.23 167	0.16 210	0.15 117	0.10 169	0.06 94	0.12 203	0.13 209	0.18 144	0.15 215	0.21 208	0.14 214	0.16 145	0.14 225	0.04 70	0.10 186	0.17 172	0.17 210	0.17 165	0.16 142

sCroCo_RVC	0.14 177	0.09 148	0.09 165	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.19 191	0.14 203	0.18 110	0.12 161	0.13 101	0.14 215	0.06 94	0.13 223	0.15 247	0.22 208	0.15 215	0.22 215	0.13 203	0.21 232	0.16 245	0.06 118	0.12 214	0.17 172	0.16 192	0.17 165	0.17 154

XX-Stereo	0.14 177	0.05 51	0.05 73	0.10 146	0.08 117	0.17 212	0.07 128	0.18 168	0.10 154	0.27 246	0.09 117	0.20 185	0.03 36	0.09 164	0.10 150	0.12 188	0.23 218	0.11 119	0.20 197	0.11 164	0.20 211	0.08 92	0.08 164	0.07 124	0.22 242	0.16 192	0.17 165	0.36 259

GES	0.14 177	0.11 175	0.07 131	0.09 127	0.11 174	0.15 194	0.09 158	0.20 209	0.09 130	0.23 167	0.12 161	0.17 143	0.11 179	0.14 229	0.10 150	0.10 102	0.23 218	0.14 201	0.24 231	0.14 214	0.17 166	0.17 249	0.11 208	0.09 170	0.15 147	0.14 149	0.21 222	0.20 194

psm_up	0.14 177	0.11 175	0.13 221	0.15 204	0.12 188	0.14 182	0.11 188	0.20 209	0.16 216	0.19 123	0.12 161	0.15 117	0.17 232	0.10 179	0.12 203	0.12 188	0.19 164	0.13 176	0.17 163	0.11 164	0.15 128	0.09 128	0.10 198	0.16 245	0.18 193	0.16 192	0.17 165	0.20 194

FADNet-RVC	0.14 177	0.13 201	0.10 184	0.18 221	0.11 174	0.14 182	0.09 158	0.21 220	0.09 130	0.19 123	0.17 219	0.17 143	0.12 187	0.11 191	0.14 238	0.15 247	0.18 144	0.13 176	0.18 178	0.15 228	0.12 75	0.12 201	0.12 219	0.11 198	0.20 219	0.16 192	0.14 129	0.14 117

RTSC	0.14 177	0.11 175	0.10 184	0.12 173	0.11 174	0.12 165	0.10 175	0.16 123	0.13 194	0.18 110	0.13 173	0.15 117	0.13 200	0.08 147	0.11 187	0.13 209	0.20 180	0.13 176	0.21 208	0.12 185	0.16 145	0.12 201	0.07 140	0.10 186	0.16 160	0.16 192	0.21 222	0.32 252

ADCL	0.14 177	0.12 188	0.11 197	0.13 185	0.11 174	0.14 182	0.10 175	0.17 134	0.15 211	0.22 149	0.16 210	0.21 203	0.12 187	0.09 164	0.10 150	0.11 147	0.16 111	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.18 179	0.13 218	0.11 208	0.11 198	0.16 160	0.15 167	0.16 152	0.16 142

DeepPruner_ROB	0.14 177	0.13 201	0.11 197	0.12 173	0.11 174	0.10 145	0.09 158	0.17 134	0.12 185	0.21 141	0.18 233	0.15 117	0.13 200	0.08 147	0.12 203	0.11 147	0.19 164	0.15 215	0.19 191	0.11 164	0.17 166	0.14 225	0.10 198	0.11 198	0.17 172	0.16 192	0.17 165	0.19 186

MLCV	0.14 177	0.11 175	0.09 165	0.16 208	0.12 188	0.14 182	0.11 188	0.21 220	0.10 154	0.24 183	0.13 173	0.21 203	0.14 215	0.08 147	0.09 111	0.10 102	0.19 164	0.11 119	0.19 191	0.09 118	0.17 166	0.08 92	0.10 198	0.09 170	0.16 160	0.13 124	0.16 152	0.19 186

HSM	0.14 177	0.12 188	0.09 165	0.14 192	0.13 200	0.12 165	0.10 175	0.18 168	0.10 154	0.23 167	0.15 199	0.18 159	0.14 215	0.08 147	0.10 150	0.10 102	0.21 195	0.12 149	0.17 163	0.12 185	0.18 179	0.10 161	0.07 140	0.08 147	0.17 172	0.15 167	0.17 165	0.18 171

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 197	0.07 97	0.05 73	0.12 173	0.12 188	0.15 194	0.09 158	0.17 134	0.12 185	0.29 275	0.09 117	0.22 216	0.05 74	0.12 210	0.11 187	0.11 147	0.26 257	0.12 149	0.33 262	0.11 164	0.20 211	0.12 201	0.08 164	0.06 87	0.21 232	0.18 223	0.20 208	0.32 252

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 197	0.07 97	0.05 73	0.14 192	0.12 188	0.15 194	0.10 175	0.18 168	0.08 99	0.26 232	0.08 99	0.19 171	0.08 144	0.11 191	0.10 150	0.12 188	0.26 257	0.13 176	0.26 241	0.11 164	0.20 211	0.10 161	0.08 164	0.07 124	0.20 219	0.18 223	0.19 196	0.31 248

EKT-Stereo	0.15 197	0.10 161	0.07 131	0.13 185	0.12 188	0.16 203	0.17 228	0.18 168	0.11 169	0.26 232	0.17 219	0.17 143	0.07 126	0.11 191	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.15 215	0.23 225	0.12 185	0.24 266	0.10 161	0.07 140	0.08 147	0.20 219	0.15 167	0.17 165	0.18 171

LoS	0.15 197	0.10 161	0.08 153	0.10 146	0.11 174	0.09 122	0.07 128	0.50 297	0.05 36	0.32 280	0.36 292	0.36 249	0.06 101	0.09 164	0.09 111	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.11 164	0.21 232	0.09 128	0.07 140	0.07 124	0.17 172	0.11 97	0.20 208	0.21 209
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 197	0.12 188	0.10 184	0.14 192	0.12 188	0.16 203	0.10 175	0.19 191	0.15 211	0.26 232	0.12 161	0.20 185	0.12 187	0.09 164	0.11 187	0.12 188	0.23 218	0.12 149	0.23 225	0.09 118	0.19 191	0.10 161	0.07 140	0.09 170	0.23 249	0.14 149	0.19 196	0.22 212
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 197	0.13 201	0.09 165	0.18 221	0.17 229	0.16 203	0.19 238	0.15 114	0.11 169	0.16 88	0.14 186	0.15 117	0.05 74	0.45 287	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.12 149	0.14 126	0.09 118	0.17 166	0.09 128	0.28 288	0.07 124	0.17 172	0.15 167	0.12 102	0.13 107

SACVNet	0.15 197	0.14 214	0.13 221	0.16 208	0.13 200	0.14 182	0.12 198	0.19 191	0.17 226	0.19 123	0.17 219	0.14 112	0.07 126	0.14 229	0.13 223	0.13 209	0.19 164	0.16 226	0.20 197	0.13 203	0.16 145	0.14 225	0.12 219	0.13 224	0.20 219	0.18 223	0.19 196	0.17 154

GANet-ADL	0.15 197	0.12 188	0.09 165	0.14 192	0.12 188	0.16 203	0.12 198	0.20 209	0.10 154	0.25 215	0.15 199	0.22 216	0.12 187	0.21 259	0.09 111	0.11 147	0.25 249	0.14 201	0.20 197	0.14 214	0.19 191	0.09 128	0.08 164	0.10 186	0.17 172	0.15 167	0.20 208	0.17 154

ICVP	0.15 197	0.13 201	0.14 232	0.12 173	0.12 188	0.13 174	0.10 175	0.17 134	0.12 185	0.17 98	0.13 173	0.18 159	0.12 187	0.09 164	0.12 203	0.13 209	0.18 144	0.15 215	0.15 138	0.14 214	0.17 166	0.13 218	0.20 253	0.11 198	0.19 207	0.19 236	0.17 165	0.16 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 197	0.12 188	0.12 212	0.16 208	0.14 210	0.17 212	0.14 209	0.20 209	0.13 194	0.22 149	0.14 186	0.19 171	0.18 234	0.12 210	0.10 150	0.12 188	0.18 144	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.16 145	0.11 182	0.09 184	0.10 186	0.19 207	0.20 240	0.19 196	0.27 234

APVNet	0.15 197	0.13 201	0.11 197	0.14 192	0.16 221	0.14 182	0.13 203	0.19 191	0.11 169	0.14 75	0.13 173	0.17 143	0.09 156	0.16 240	0.15 248	0.15 247	0.21 195	0.14 201	0.22 215	0.15 228	0.15 128	0.12 201	0.07 140	0.12 214	0.16 160	0.15 167	0.19 196	0.17 154

AF-Net	0.15 197	0.13 201	0.13 221	0.14 192	0.18 236	0.15 194	0.14 209	0.17 134	0.16 216	0.17 98	0.21 252	0.18 159	0.12 187	0.10 179	0.17 259	0.16 255	0.13 76	0.14 201	0.15 138	0.11 164	0.11 61	0.10 161	0.13 226	0.10 186	0.14 134	0.15 167	0.20 208	0.14 117

RP	0.15 197	0.14 214	0.15 239	0.17 216	0.14 210	0.17 212	0.16 219	0.19 191	0.17 226	0.14 75	0.16 210	0.16 137	0.15 223	0.11 191	0.13 223	0.12 188	0.15 97	0.12 149	0.15 138	0.12 185	0.12 75	0.12 201	0.10 198	0.12 214	0.17 172	0.15 167	0.20 208	0.18 171

Nwc_Net	0.15 197	0.13 201	0.13 221	0.14 192	0.18 236	0.15 194	0.14 209	0.17 134	0.16 216	0.17 98	0.21 252	0.18 159	0.12 187	0.10 179	0.17 259	0.16 255	0.13 76	0.14 201	0.15 138	0.11 164	0.11 61	0.10 161	0.13 226	0.10 186	0.14 134	0.15 167	0.20 208	0.14 117

HSM-Net_RVC	0.15 197	0.12 188	0.10 184	0.17 216	0.13 200	0.14 182	0.10 175	0.18 168	0.14 203	0.25 215	0.18 233	0.28 233	0.16 228	0.11 191	0.11 187	0.11 147	0.19 164	0.13 176	0.16 154	0.11 164	0.17 166	0.11 182	0.08 164	0.11 198	0.19 207	0.16 192	0.23 228	0.24 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 197	0.17 238	0.12 212	0.16 208	0.14 210	0.17 212	0.11 188	0.17 134	0.12 185	0.20 131	0.13 173	0.28 233	0.12 187	0.10 179	0.11 187	0.13 209	0.18 144	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.16 145	0.09 128	0.10 198	0.11 198	0.18 193	0.15 167	0.17 165	0.19 186

NVstereo2D	0.15 197	0.11 175	0.11 197	0.19 228	0.14 210	0.21 246	0.24 260	0.13 99	0.11 169	0.16 88	0.14 186	0.10 66	0.07 126	0.39 286	0.11 187	0.11 147	0.21 195	0.14 201	0.15 138	0.10 144	0.12 75	0.08 92	0.24 266	0.08 147	0.14 134	0.12 107	0.14 129	0.12 99

FADNet	0.16 214	0.15 222	0.10 184	0.20 232	0.10 157	0.19 231	0.13 203	0.20 209	0.13 194	0.22 149	0.24 267	0.17 143	0.14 215	0.12 210	0.17 259	0.16 255	0.16 111	0.14 201	0.23 225	0.20 260	0.16 145	0.12 201	0.11 208	0.11 198	0.21 232	0.18 223	0.16 152	0.15 128

stereogan	0.16 214	0.15 222	0.15 239	0.16 208	0.18 236	0.18 220	0.16 219	0.20 209	0.19 240	0.14 75	0.16 210	0.20 185	0.18 234	0.13 223	0.14 238	0.13 209	0.16 111	0.14 201	0.17 163	0.14 214	0.14 110	0.12 201	0.13 226	0.13 224	0.16 160	0.16 192	0.23 228	0.18 171

iResNet	0.16 214	0.11 175	0.09 165	0.15 204	0.13 200	0.17 212	0.12 198	0.21 220	0.14 203	0.25 215	0.13 173	0.35 247	0.32 272	0.08 147	0.10 150	0.11 147	0.20 180	0.12 149	0.25 236	0.14 214	0.18 179	0.11 182	0.12 219	0.13 224	0.18 193	0.14 149	0.20 208	0.18 171

GwcNet-ADL	0.17 217	0.12 188	0.11 197	0.19 228	0.14 210	0.17 212	0.14 209	0.21 220	0.14 203	0.24 183	0.17 219	0.32 242	0.16 228	0.19 252	0.11 187	0.14 230	0.22 208	0.15 215	0.23 225	0.13 203	0.18 179	0.11 182	0.05 97	0.10 186	0.18 193	0.15 167	0.19 196	0.21 209

NCC-stereo	0.17 217	0.16 230	0.16 245	0.16 208	0.17 229	0.18 220	0.18 231	0.19 191	0.20 251	0.16 88	0.19 242	0.21 203	0.21 241	0.12 210	0.20 271	0.18 269	0.18 144	0.19 255	0.18 178	0.15 228	0.15 128	0.15 237	0.15 233	0.12 214	0.18 193	0.17 210	0.24 236	0.20 194

Abc-Net	0.17 217	0.16 230	0.16 245	0.16 208	0.17 229	0.18 220	0.18 231	0.19 191	0.20 251	0.16 88	0.19 242	0.21 203	0.21 241	0.12 210	0.20 271	0.18 269	0.18 144	0.19 255	0.18 178	0.15 228	0.15 128	0.15 237	0.15 233	0.12 214	0.18 193	0.17 210	0.24 236	0.20 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 217	0.19 247	0.17 253	0.23 242	0.18 236	0.18 220	0.16 219	0.22 229	0.13 194	0.23 167	0.20 247	0.44 258	0.08 144	0.11 191	0.12 203	0.10 102	0.13 76	0.13 176	0.26 241	0.11 164	0.11 61	0.07 75	0.18 245	0.15 237	0.17 172	0.21 245	0.13 116	0.20 194

NCCL2	0.17 217	0.17 238	0.16 245	0.13 185	0.13 200	0.13 174	0.12 198	0.21 220	0.17 226	0.22 149	0.15 199	0.23 219	0.13 200	0.09 164	0.15 248	0.16 255	0.18 144	0.17 239	0.19 191	0.17 245	0.21 232	0.17 249	0.11 208	0.16 245	0.25 255	0.26 278	0.20 208	0.24 220

ITSA-stereo	0.18 222	0.14 214	0.11 197	0.26 253	0.16 221	0.18 220	0.16 219	0.25 247	0.17 226	0.25 215	0.17 219	0.33 243	0.24 249	0.16 240	0.11 187	0.11 147	0.21 195	0.15 215	0.22 215	0.10 144	0.19 191	0.11 182	0.15 233	0.11 198	0.22 242	0.15 167	0.20 208	0.23 216

dad	0.18 222	0.16 230	0.11 197	0.36 265	0.16 221	0.24 255	0.21 251	0.24 243	0.09 130	0.22 149	0.11 150	0.38 252	0.11 179	0.08 147	0.12 203	0.10 102	0.27 268	0.12 149	0.29 252	0.10 144	0.19 191	0.12 201	0.08 164	0.13 224	0.18 193	0.14 149	0.31 259	0.22 212

PSMNet-ADL	0.18 222	0.13 201	0.13 221	0.16 208	0.14 210	0.17 212	0.16 219	0.20 209	0.21 257	0.27 246	0.19 242	0.29 239	0.25 252	0.18 247	0.14 238	0.14 230	0.23 218	0.14 201	0.22 215	0.14 214	0.19 191	0.11 182	0.10 198	0.11 198	0.20 219	0.15 167	0.23 228	0.19 186

Anonymous3	0.18 222	0.15 222	0.11 197	0.15 204	0.10 157	0.14 182	0.11 188	0.22 229	0.19 240	0.27 246	0.15 199	0.27 231	0.12 187	0.13 223	0.25 278	0.17 262	0.23 218	0.18 250	0.26 241	0.17 245	0.24 266	0.20 270	0.09 184	0.10 186	0.21 232	0.20 240	0.22 226	0.20 194

FADNet_RVC	0.18 222	0.14 214	0.13 221	0.20 232	0.15 218	0.14 182	0.13 203	0.24 243	0.14 203	0.24 183	0.17 219	0.27 231	0.21 241	0.14 229	0.14 238	0.12 188	0.19 164	0.17 239	0.31 257	0.15 228	0.19 191	0.14 225	0.11 208	0.14 233	0.20 219	0.21 245	0.18 184	0.22 212

XPNet_ROB	0.18 222	0.21 255	0.14 232	0.15 204	0.16 221	0.15 194	0.15 214	0.15 114	0.14 203	0.19 123	0.18 233	0.49 265	0.13 200	0.11 191	0.13 223	0.14 230	0.25 249	0.16 226	0.18 178	0.14 214	0.17 166	0.18 258	0.13 226	0.13 224	0.17 172	0.17 210	0.31 259	0.29 240

DDVS	0.19 228	0.15 222	0.13 221	0.18 221	0.18 236	0.19 231	0.20 240	0.20 209	0.16 216	0.25 215	0.21 252	0.39 255	0.27 260	0.13 223	0.12 203	0.14 230	0.26 257	0.19 255	0.28 250	0.15 228	0.18 179	0.16 245	0.10 198	0.14 233	0.19 207	0.15 167	0.22 226	0.25 226

DAS	0.19 228	0.11 175	0.09 165	0.24 248	0.19 243	0.18 220	0.20 240	0.23 237	0.18 232	0.24 183	0.14 186	0.38 252	0.21 241	0.09 164	0.12 203	0.11 147	0.25 249	0.16 226	0.22 215	0.15 228	0.20 211	0.14 225	0.18 245	0.13 224	0.19 207	0.17 210	0.23 228	0.29 240

SepStereo	0.19 228	0.11 175	0.09 165	0.24 248	0.19 243	0.18 220	0.20 240	0.23 237	0.18 232	0.24 183	0.14 186	0.38 252	0.21 241	0.09 164	0.12 203	0.11 147	0.25 249	0.16 226	0.22 215	0.15 228	0.20 211	0.14 225	0.18 245	0.13 224	0.19 207	0.17 210	0.23 228	0.29 240

RGC	0.19 228	0.17 238	0.17 253	0.19 228	0.20 248	0.20 237	0.15 214	0.22 229	0.26 271	0.17 98	0.20 247	0.21 203	0.24 249	0.15 237	0.23 275	0.18 269	0.18 144	0.16 226	0.18 178	0.16 240	0.17 166	0.13 218	0.12 219	0.15 237	0.20 219	0.21 245	0.23 228	0.24 220

PA-Net	0.19 228	0.21 255	0.25 277	0.14 192	0.20 248	0.18 220	0.20 240	0.21 220	0.19 240	0.18 110	0.14 186	0.17 143	0.21 241	0.26 267	0.16 253	0.18 269	0.15 97	0.19 255	0.13 113	0.17 245	0.14 110	0.15 237	0.10 198	0.16 245	0.17 172	0.25 271	0.17 165	0.35 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 228	0.20 250	0.19 263	0.20 232	0.20 248	0.16 203	0.15 214	0.27 253	0.19 240	0.23 167	0.18 233	0.47 264	0.16 228	0.11 191	0.13 223	0.12 188	0.15 97	0.14 201	0.21 208	0.19 256	0.13 94	0.10 161	0.09 184	0.20 256	0.24 251	0.21 245	0.26 247	0.28 238

SGM-Forest	0.19 228	0.18 244	0.16 245	0.23 242	0.18 236	0.20 237	0.18 231	0.23 237	0.17 226	0.20 131	0.15 199	0.23 219	0.18 234	0.22 260	0.17 259	0.18 269	0.19 164	0.17 239	0.18 178	0.15 228	0.17 166	0.18 258	0.25 268	0.18 253	0.22 242	0.18 223	0.25 242	0.24 220
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 228	0.14 214	0.11 197	0.18 221	0.13 200	0.19 231	0.16 219	0.20 209	0.18 232	0.26 232	0.14 186	0.35 247	0.25 252	0.09 164	0.09 111	0.11 147	0.25 249	0.14 201	0.24 231	0.14 214	0.22 248	0.14 225	0.11 208	0.11 198	0.21 232	0.18 223	0.39 277	0.45 278

DCVSM-stereo	0.20 236	0.15 222	0.11 197	0.24 248	0.18 236	0.26 258	0.21 251	0.23 237	0.16 216	0.24 183	0.19 242	0.49 265	0.27 260	0.13 223	0.10 150	0.12 188	0.24 233	0.16 226	0.24 231	0.15 228	0.19 191	0.14 225	0.22 257	0.11 198	0.18 193	0.15 167	0.24 236	0.28 238

SFCPSM	0.20 236	0.15 222	0.12 212	0.22 238	0.16 221	0.20 237	0.18 231	0.22 229	0.20 251	0.26 232	0.24 267	0.34 246	0.33 275	0.14 229	0.12 203	0.12 188	0.24 233	0.16 226	0.32 259	0.19 256	0.19 191	0.13 218	0.14 231	0.12 214	0.21 232	0.17 210	0.20 208	0.25 226

RTS	0.20 236	0.16 230	0.14 232	0.17 216	0.14 210	0.20 237	0.15 214	0.23 237	0.26 271	0.15 82	0.14 186	0.14 112	0.20 239	0.11 191	0.13 223	0.15 247	0.24 233	0.17 239	0.34 265	0.24 273	0.22 248	0.15 237	0.09 184	0.15 237	0.28 267	0.27 282	0.28 252	0.55 288

RTSA	0.20 236	0.16 230	0.14 232	0.17 216	0.14 210	0.20 237	0.15 214	0.23 237	0.26 271	0.15 82	0.14 186	0.14 112	0.20 239	0.11 191	0.13 223	0.15 247	0.24 233	0.17 239	0.34 265	0.24 273	0.22 248	0.15 237	0.09 184	0.15 237	0.28 267	0.27 282	0.28 252	0.55 288

AnyNet_C32	0.20 236	0.16 230	0.15 239	0.17 216	0.17 229	0.19 231	0.16 219	0.25 247	0.22 258	0.25 215	0.23 264	0.23 219	0.18 234	0.14 229	0.19 268	0.18 269	0.28 275	0.22 271	0.29 252	0.18 252	0.27 280	0.21 275	0.16 237	0.17 250	0.22 242	0.20 240	0.21 222	0.23 216

ccs_rob	0.20 236	0.15 222	0.11 197	0.26 253	0.16 221	0.26 258	0.20 240	0.22 229	0.16 216	0.25 215	0.24 267	0.57 274	0.24 249	0.17 242	0.12 203	0.13 209	0.23 218	0.15 215	0.21 208	0.15 228	0.21 232	0.11 182	0.12 219	0.11 198	0.20 219	0.16 192	0.18 184	0.24 220

HBP-ISP	0.21 242	0.16 230	0.12 212	0.26 253	0.22 254	0.22 249	0.17 228	0.29 262	0.18 232	0.27 246	0.18 233	0.21 203	0.12 187	0.28 273	0.10 150	0.14 230	0.26 257	0.19 255	0.20 197	0.12 185	0.22 248	0.23 281	0.26 273	0.23 263	0.24 251	0.24 265	0.23 228	0.26 230

SHD	0.21 242	0.17 238	0.20 266	0.18 221	0.16 221	0.18 220	0.20 240	0.26 250	0.16 216	0.27 246	0.18 233	0.23 219	0.31 269	0.17 242	0.14 238	0.14 230	0.19 164	0.17 239	0.32 259	0.17 245	0.20 211	0.17 249	0.16 237	0.16 245	0.23 249	0.28 284	0.25 242	0.43 274

ADCMid	0.21 242	0.18 244	0.17 253	0.18 221	0.19 243	0.20 237	0.16 219	0.29 262	0.25 266	0.24 183	0.19 242	0.36 249	0.21 241	0.12 210	0.16 253	0.16 255	0.25 249	0.18 250	0.37 270	0.19 256	0.24 266	0.18 258	0.17 243	0.15 237	0.24 251	0.20 240	0.25 242	0.29 240

CBMV_ROB	0.21 242	0.14 214	0.15 239	0.26 253	0.22 254	0.21 246	0.22 253	0.28 256	0.17 226	0.26 232	0.17 219	0.28 233	0.17 232	0.26 267	0.11 187	0.12 188	0.26 257	0.17 239	0.18 178	0.16 240	0.21 232	0.19 266	0.26 273	0.20 256	0.24 251	0.25 271	0.25 242	0.33 255

NOSS_ROB	0.21 242	0.14 214	0.15 239	0.20 232	0.19 243	0.20 237	0.22 253	0.29 262	0.18 232	0.25 215	0.15 199	0.21 203	0.13 200	0.27 272	0.13 223	0.14 230	0.26 257	0.21 265	0.22 215	0.17 245	0.23 259	0.22 278	0.26 273	0.24 271	0.26 258	0.22 253	0.24 236	0.26 230

ADCPNet	0.22 247	0.17 238	0.16 245	0.20 232	0.19 243	0.20 237	0.18 231	0.27 253	0.23 260	0.26 232	0.22 259	0.26 230	0.28 262	0.15 237	0.16 253	0.17 262	0.24 233	0.17 239	0.32 259	0.23 270	0.24 266	0.19 266	0.17 243	0.21 259	0.25 255	0.22 253	0.27 250	0.33 255

MDST_ROB	0.22 247	0.27 274	0.14 232	0.47 281	0.24 261	0.36 275	0.20 240	0.24 243	0.16 216	0.26 232	0.14 186	0.28 233	0.25 252	0.11 191	0.11 187	0.12 188	0.21 195	0.12 149	0.17 163	0.12 185	0.19 191	0.10 161	0.11 208	0.12 214	0.34 283	0.23 260	0.56 292	0.31 248

ETE_ROB	0.22 247	0.23 262	0.15 239	0.20 232	0.16 221	0.19 231	0.17 228	0.18 168	0.19 240	0.22 149	0.22 259	0.65 278	0.16 228	0.14 229	0.14 238	0.14 230	0.30 279	0.19 255	0.24 231	0.19 256	0.21 232	0.18 258	0.16 237	0.15 237	0.22 242	0.28 284	0.41 282	0.26 230

LALA_ROB	0.22 247	0.25 267	0.16 245	0.19 228	0.17 229	0.22 249	0.16 219	0.17 134	0.19 240	0.24 183	0.21 252	0.64 276	0.15 223	0.13 223	0.23 275	0.17 262	0.27 268	0.22 271	0.22 215	0.18 252	0.20 211	0.20 270	0.14 231	0.15 237	0.20 219	0.22 253	0.35 268	0.25 226

PWC_ROB	0.22 247	0.20 250	0.14 232	0.18 221	0.17 229	0.16 203	0.20 240	0.21 220	0.26 271	0.15 82	0.20 247	0.28 233	0.62 299	0.13 223	0.12 203	0.13 209	0.27 268	0.18 250	0.36 269	0.18 252	0.22 248	0.17 249	0.16 237	0.24 271	0.19 207	0.18 223	0.24 236	0.43 274

CBMV	0.22 247	0.18 244	0.17 253	0.23 242	0.21 251	0.20 237	0.18 231	0.27 253	0.19 240	0.28 262	0.11 150	0.29 239	0.13 200	0.24 262	0.13 223	0.14 230	0.24 233	0.18 250	0.20 197	0.16 240	0.21 232	0.18 258	0.24 266	0.23 263	0.26 258	0.22 253	0.35 268	0.40 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 253	0.22 258	0.16 245	0.37 267	0.24 261	0.32 267	0.24 260	0.28 256	0.20 251	0.23 167	0.17 219	0.51 270	0.25 252	0.20 257	0.12 203	0.13 209	0.23 218	0.16 226	0.24 231	0.14 214	0.19 191	0.16 245	0.21 256	0.16 245	0.35 284	0.24 265	0.51 287	0.35 257

ACV-stereo	0.25 254	0.15 222	0.13 221	0.22 238	0.17 229	0.28 261	0.24 260	0.21 220	0.20 251	0.24 183	0.21 252	0.28 233	0.36 279	0.18 247	0.13 223	0.12 188	0.34 286	0.20 261	1.12 310	0.25 275	0.26 278	0.17 249	0.29 291	0.18 253	0.19 207	0.16 192	0.25 242	0.29 240

FCDSN-DC	0.25 254	0.25 267	0.25 277	0.28 261	0.26 266	0.26 258	0.34 272	0.28 256	0.18 232	0.20 131	0.17 219	0.20 185	0.12 187	0.29 275	0.26 279	0.26 284	0.29 276	0.28 287	0.27 246	0.21 262	0.25 274	0.25 284	0.26 273	0.32 288	0.26 258	0.24 265	0.26 247	0.27 234
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 254	0.25 267	0.20 266	0.29 262	0.22 254	0.22 249	0.23 257	0.36 279	0.27 276	0.36 292	0.22 259	0.45 259	0.32 272	0.19 252	0.17 259	0.17 262	0.17 125	0.16 226	0.29 252	0.14 214	0.20 211	0.18 258	0.27 286	0.23 263	0.29 269	0.25 271	0.33 264	0.31 248

SGM_RVC	0.25 254	0.24 265	0.17 253	0.39 275	0.27 268	0.34 273	0.26 266	0.28 256	0.19 240	0.25 215	0.18 233	0.42 256	0.30 266	0.17 242	0.12 203	0.13 209	0.23 218	0.15 215	0.25 236	0.13 203	0.19 191	0.15 237	0.19 250	0.17 250	0.33 280	0.22 253	0.55 291	0.43 274
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 258	0.20 250	0.12 212	0.37 267	0.30 276	0.40 281	0.47 287	0.20 209	0.16 216	0.16 88	0.25 273	0.16 137	0.08 144	1.63 304	0.13 223	0.14 230	0.21 195	0.14 201	0.25 236	0.13 203	0.18 179	0.12 201	0.25 268	0.15 237	0.17 172	0.18 223	0.18 184	0.22 212

UDG	0.26 258	0.20 250	0.13 221	0.38 272	0.31 277	0.38 279	0.51 290	0.19 191	0.16 216	0.19 123	0.23 264	0.17 143	0.09 156	1.45 300	0.14 238	0.13 209	0.27 268	0.16 226	0.26 241	0.13 203	0.21 232	0.13 218	0.25 268	0.12 214	0.20 219	0.20 240	0.20 208	0.19 186

FAT-Stereo	0.26 258	0.19 247	0.17 253	0.38 272	0.36 281	0.30 263	0.25 265	0.26 250	0.18 232	0.27 246	0.25 273	0.33 243	0.36 279	0.26 267	0.16 253	0.15 247	0.26 257	0.23 274	0.33 262	0.21 262	0.22 248	0.19 266	0.22 257	0.22 261	0.21 232	0.22 253	0.32 261	0.42 271

GANetREF_RVC	0.26 258	0.26 270	0.30 286	0.23 242	0.23 258	0.23 254	0.24 260	0.35 276	0.33 289	0.32 280	0.17 219	0.50 268	0.38 283	0.12 210	0.20 271	0.17 262	0.19 164	0.21 265	0.35 268	0.21 262	0.23 259	0.15 237	0.22 257	0.29 283	0.27 261	0.21 245	0.36 272	0.31 248
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
FBW_ROB	0.26 258	0.26 270	0.25 277	0.37 267	0.25 264	0.32 267	0.20 240	0.21 220	0.18 232	0.27 246	0.20 247	0.45 259	0.31 269	0.26 267	0.20 271	0.20 279	0.27 268	0.17 239	0.51 283	0.14 214	0.21 232	0.14 225	0.16 237	0.28 281	0.21 232	0.19 236	0.33 264	0.55 288

CSAN	0.26 258	0.31 281	0.30 286	0.26 253	0.23 258	0.21 246	0.18 231	0.28 256	0.36 293	0.35 291	0.24 267	0.51 270	0.26 257	0.14 229	0.18 266	0.17 262	0.19 164	0.20 261	0.26 241	0.25 275	0.22 248	0.20 270	0.18 245	0.27 277	0.30 272	0.23 260	0.38 276	0.38 261

FC-DCNN v2	0.27 264	0.28 276	0.27 282	0.37 267	0.28 269	0.32 267	0.38 278	0.33 273	0.19 240	0.22 149	0.18 233	0.23 219	0.13 200	0.29 275	0.26 279	0.26 284	0.29 276	0.27 283	0.29 252	0.21 262	0.25 274	0.25 284	0.26 273	0.31 285	0.31 274	0.26 278	0.30 256	0.30 246

FC-DCNN	0.27 264	0.28 276	0.26 280	0.36 265	0.28 269	0.32 267	0.37 274	0.32 269	0.19 240	0.22 149	0.18 233	0.23 219	0.13 200	0.29 275	0.26 279	0.26 284	0.29 276	0.27 283	0.28 250	0.21 262	0.25 274	0.25 284	0.26 273	0.31 285	0.30 272	0.25 271	0.29 254	0.30 246

XQC	0.28 266	0.30 280	0.26 280	0.37 267	0.28 269	0.37 277	0.37 274	0.40 288	0.30 283	0.32 280	0.20 247	0.45 259	0.28 262	0.31 280	0.14 238	0.14 230	0.20 180	0.21 265	0.33 262	0.23 270	0.22 248	0.20 270	0.23 262	0.24 271	0.32 278	0.25 271	0.44 284	0.32 252

ADCS	0.28 266	0.22 258	0.21 272	0.26 253	0.24 261	0.25 256	0.23 257	0.36 279	0.30 283	0.23 167	0.27 278	0.46 263	0.35 278	0.20 257	0.19 268	0.18 269	0.32 281	0.24 277	0.48 280	0.28 281	0.36 293	0.28 290	0.19 250	0.23 263	0.31 274	0.25 271	0.30 256	0.41 270

CC-Net-ROB	0.28 266	0.40 286	0.28 283	0.56 286	0.44 287	0.41 282	0.38 278	0.32 269	0.20 251	0.33 284	0.28 281	0.68 281	0.10 169	0.32 284	0.19 268	0.13 209	0.14 90	0.16 226	0.39 272	0.18 252	0.15 128	0.09 128	0.23 262	0.24 271	0.21 232	0.21 245	0.19 196	0.29 240

G-Net	0.29 269	0.24 265	0.19 263	0.23 242	0.21 251	0.36 275	0.23 257	0.30 265	0.27 276	0.33 284	0.32 290	0.93 301	0.25 252	0.18 247	0.18 266	0.18 269	0.26 257	0.21 265	0.43 276	0.31 288	0.26 278	0.17 249	0.18 245	0.18 253	0.27 261	0.23 260	0.40 281	0.42 271

S-Stereo	0.30 270	0.22 258	0.17 253	0.41 277	0.39 283	0.41 282	0.37 274	0.25 247	0.25 266	0.26 232	0.44 296	0.54 273	0.36 279	0.24 262	0.16 253	0.14 230	0.27 268	0.27 283	0.34 265	0.28 281	0.23 259	0.22 278	0.53 298	0.23 263	0.22 242	0.19 236	0.27 250	0.38 261

SANet	0.30 270	0.21 255	0.21 272	0.25 251	0.21 251	0.31 265	0.22 253	0.30 265	0.31 286	0.27 246	0.26 275	1.39 312	0.38 283	0.22 260	0.14 238	0.14 230	0.26 257	0.21 265	0.30 256	0.21 262	0.24 266	0.20 270	0.31 293	0.23 263	0.33 280	0.24 265	0.35 268	0.48 280

MeshStereo	0.30 270	0.26 270	0.20 266	0.49 283	0.36 281	0.35 274	0.26 266	0.32 269	0.28 279	0.30 277	0.27 278	0.61 275	0.47 290	0.18 247	0.12 203	0.14 230	0.26 257	0.17 239	0.27 246	0.17 245	0.27 280	0.21 275	0.25 268	0.20 256	0.36 286	0.28 284	0.54 290	0.49 282
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 273	0.29 279	0.21 272	0.33 263	0.28 269	0.31 265	0.29 270	0.37 282	0.24 261	0.46 301	0.30 286	0.50 268	0.32 272	0.25 264	0.27 282	0.24 281	0.18 144	0.23 274	0.58 285	0.28 281	0.24 266	0.27 289	0.22 257	0.27 277	0.31 274	0.25 271	0.37 273	0.50 283

edge stereo	0.31 273	0.23 262	0.20 266	0.41 277	0.35 279	0.42 284	0.39 281	0.38 284	0.22 258	0.23 167	0.38 293	0.69 282	0.33 275	0.30 278	0.15 248	0.16 255	0.31 280	0.21 265	0.42 274	0.21 262	0.23 259	0.17 249	0.25 268	0.22 261	0.27 261	0.23 260	0.39 277	0.55 288

AnyNet_C01	0.31 273	0.22 258	0.20 266	0.22 238	0.26 266	0.25 256	0.24 260	0.37 282	0.37 294	0.26 232	0.28 281	0.49 265	0.33 275	0.18 247	0.28 284	0.21 280	0.38 293	0.32 292	0.64 287	0.32 291	0.39 295	0.31 297	0.26 273	0.25 275	0.33 280	0.32 289	0.34 266	0.44 277

DGSMNet	0.34 276	0.28 276	0.23 276	0.40 276	0.33 278	0.37 277	0.37 274	0.28 256	0.25 266	0.25 215	0.50 301	0.45 259	0.31 269	0.25 264	0.23 275	0.19 278	0.51 303	0.32 292	0.72 293	0.35 294	0.37 294	0.38 306	0.28 288	0.31 285	0.27 261	0.23 260	0.32 261	0.38 261

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 277	0.36 282	0.39 294	0.46 280	0.28 269	0.30 263	0.28 269	0.50 297	0.46 300	0.39 298	0.30 286	0.37 251	0.36 279	0.31 280	0.35 292	0.26 284	0.21 195	0.27 283	0.71 291	0.37 295	0.27 280	0.29 291	0.30 292	0.38 295	0.32 278	0.24 265	0.29 254	0.39 265

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 278	0.16 230	0.12 212	0.26 253	0.22 254	0.22 249	0.27 268	0.24 243	0.15 211	0.24 183	0.16 210	4.24 328	0.22 248	0.19 252	0.13 223	0.13 209	0.34 286	0.22 271	0.31 257	0.20 260	0.23 259	0.18 258	0.22 257	0.14 233	0.20 219	0.19 236	0.21 222	0.24 220

STStereo	0.37 279	0.44 290	0.31 289	0.75 294	0.49 292	0.57 288	0.43 283	0.35 276	0.30 283	0.34 288	0.24 267	0.85 298	0.53 295	0.19 252	0.14 238	0.16 255	0.25 249	0.16 226	0.45 278	0.16 240	0.23 259	0.19 266	0.20 253	0.23 263	0.49 294	0.37 297	0.75 304	0.54 287

PVD	0.38 280	0.38 285	0.20 266	0.47 281	0.35 279	0.50 287	0.40 282	0.38 284	0.34 291	0.23 167	0.28 281	0.52 272	0.51 293	0.50 289	0.16 253	0.17 262	0.41 295	0.26 281	0.49 282	0.28 281	0.39 295	0.40 308	0.23 262	0.27 277	0.44 292	0.57 313	0.46 286	0.72 301

STTRV1_RVC	0.38 280	0.26 270	0.22 275	0.35 264	0.28 269	0.32 267	0.29 270	0.36 279	0.33 289	0.27 246	0.26 275	0.42 256	0.41 286	0.47 288	0.32 288	0.18 269	0.59 309	0.20 261	1.14 313	0.30 286	0.59 318	0.22 278	0.43 294	0.43 297	0.25 255	0.54 310	0.34 266	0.64 296

DPSNet	0.39 282	0.19 247	0.17 253	0.27 260	0.25 264	0.29 262	0.19 238	0.26 250	0.24 261	0.18 110	0.17 219	2.16 322	0.43 287	0.10 179	0.17 259	0.15 247	0.35 289	0.28 287	2.04 323	0.27 280	0.25 274	0.16 245	0.28 288	0.25 275	0.38 289	0.24 265	0.39 277	0.51 284

LE_ROB	0.40 283	0.20 250	0.16 245	0.41 277	0.43 286	0.33 272	0.44 284	0.34 275	0.29 281	0.32 280	0.21 252	1.25 310	1.40 323	0.11 191	0.10 150	0.11 147	0.21 195	0.13 176	0.20 197	0.13 203	0.22 248	0.12 201	0.12 219	0.14 233	0.36 286	0.31 288	1.39 324	1.32 321

MANE	0.41 284	0.36 282	0.33 290	0.61 289	0.44 287	0.44 285	0.46 286	0.42 292	0.25 266	0.23 167	0.22 259	0.65 278	0.28 262	0.30 278	0.28 284	0.29 294	0.32 281	0.42 303	0.37 270	0.23 270	0.30 287	0.26 287	0.26 273	0.34 292	0.54 299	0.40 299	1.07 320	0.87 309

ELAS	0.42 285	0.43 288	0.36 292	0.64 290	0.44 287	0.58 290	0.50 288	0.40 288	0.26 271	0.25 215	0.28 281	0.94 302	0.30 266	0.31 280	0.28 284	0.27 289	0.36 290	0.30 289	0.43 276	0.26 277	0.33 288	0.32 298	0.26 273	0.37 293	0.54 299	0.40 299	0.77 307	0.74 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 286	0.43 288	0.36 292	0.64 290	0.44 287	0.62 293	0.50 288	0.39 286	0.25 266	0.25 215	0.30 286	1.23 309	0.30 266	0.31 280	0.28 284	0.27 289	0.37 292	0.30 289	0.42 274	0.26 277	0.34 290	0.32 298	0.26 273	0.37 293	0.50 296	0.38 298	0.78 308	0.70 299
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 287	0.54 293	0.14 232	1.41 300	0.51 293	1.23 300	0.83 297	0.30 265	0.24 261	0.34 288	0.24 267	0.64 276	0.19 238	1.12 298	0.17 259	0.14 230	0.24 233	0.20 261	0.40 273	0.22 269	0.16 145	0.14 225	1.58 305	0.17 250	0.20 219	0.16 192	0.26 247	0.39 265

SAMSARA	0.48 288	0.23 262	0.39 294	0.23 242	0.23 258	0.22 249	0.22 253	0.44 295	0.38 296	0.31 279	0.21 252	0.30 241	0.47 290	0.17 242	0.32 288	0.34 295	0.25 249	0.32 292	0.46 279	0.32 291	0.47 309	0.52 318	0.15 233	0.33 290	1.39 327	1.54 325	1.41 325	1.46 323

DispFullNet	0.48 288	0.50 291	0.19 263	1.14 297	0.40 284	0.77 296	1.22 302	0.32 269	0.24 261	0.24 183	0.27 278	0.84 296	0.48 292	1.62 303	0.15 248	0.15 247	0.49 301	0.34 297	1.08 308	0.26 277	0.24 266	0.18 258	0.20 253	0.21 259	0.27 261	0.17 210	0.35 268	0.59 293

BEATNet-Init1	0.49 290	0.42 287	0.28 283	0.79 296	0.40 284	0.60 291	0.45 285	0.41 291	0.27 276	0.30 277	0.22 259	0.89 299	0.84 307	0.25 264	0.27 282	0.26 284	0.27 268	0.25 280	0.84 298	0.28 281	0.27 280	0.26 287	0.26 273	0.32 288	0.49 294	0.35 295	2.05 328	0.88 311

AMNet	0.49 290	0.50 291	0.47 298	0.50 284	0.47 291	0.61 292	0.52 291	0.31 268	0.29 281	0.29 275	0.69 310	0.72 285	0.13 200	0.53 291	0.44 297	0.55 309	0.57 307	0.58 317	0.48 280	0.48 298	0.59 318	0.48 314	0.26 273	0.48 299	0.44 292	0.52 307	0.58 294	0.63 295

MADNet+	0.55 292	0.36 282	0.63 312	0.56 286	0.52 294	0.45 286	0.38 278	0.63 304	0.52 302	0.53 305	0.41 295	0.81 293	0.67 303	0.33 285	0.57 307	0.49 306	0.56 306	0.50 308	0.82 297	0.52 300	0.47 309	0.43 309	0.51 297	0.47 298	0.82 312	0.70 316	0.58 294	0.72 301

otaku	0.58 293	0.71 297	0.29 285	1.70 311	0.84 300	1.49 305	1.00 298	0.40 288	0.34 291	0.38 295	0.31 289	0.65 278	0.26 257	1.35 299	0.33 291	0.25 282	0.20 180	0.23 274	0.69 289	0.30 286	0.22 248	0.17 249	2.24 308	0.28 281	0.29 269	0.18 223	0.30 256	0.39 265

SGM+DAISY	0.58 293	0.57 295	0.54 303	0.59 288	0.55 296	0.68 295	0.56 293	0.42 292	0.38 296	0.37 293	0.77 314	0.75 289	0.65 301	0.54 293	0.55 305	0.56 310	0.68 314	0.61 319	0.71 291	0.64 311	0.69 321	0.62 321	0.27 286	0.50 301	0.52 297	0.53 309	0.74 302	0.68 298

SPS-STEREO	0.59 295	0.57 295	0.52 301	0.55 285	0.54 295	0.65 294	0.52 291	0.39 286	0.66 305	0.37 293	0.78 315	0.78 290	0.64 300	0.53 291	0.55 305	0.57 312	0.68 314	0.64 320	0.74 294	0.72 316	0.77 324	0.66 323	0.26 273	0.53 304	0.53 298	0.56 312	0.70 301	0.65 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 296	0.72 298	0.30 286	1.78 313	0.84 300	1.55 306	1.09 300	0.48 296	0.37 294	0.38 295	0.38 293	0.72 285	0.26 257	1.51 302	0.35 292	0.27 289	0.22 208	0.24 277	0.69 289	0.31 288	0.22 248	0.17 249	2.49 311	0.30 284	0.31 274	0.22 253	0.37 273	0.42 271

WAO-7	0.66 297	0.75 300	0.65 313	0.72 292	0.78 299	0.57 288	0.66 294	0.97 319	0.96 317	0.63 309	0.78 315	0.79 291	0.83 306	0.55 294	0.83 317	0.71 320	0.42 296	0.35 298	0.94 303	0.66 314	0.43 303	0.34 301	0.16 237	0.83 320	0.56 302	0.64 315	0.57 293	0.70 299

MFMNet_re	0.66 297	0.73 299	0.65 313	0.77 295	0.62 298	0.82 298	0.70 296	0.52 300	0.54 303	0.54 307	0.65 307	0.80 292	0.51 293	0.59 295	0.66 312	0.67 316	0.82 321	0.69 321	0.74 294	0.62 309	0.70 322	0.64 322	0.45 295	0.56 307	0.59 303	0.63 314	0.74 302	0.87 309

ACVNet-4b	0.69 299	0.75 300	0.33 290	1.72 312	0.94 306	1.61 311	1.42 305	0.33 273	0.32 288	0.38 295	0.26 275	1.20 308	0.29 265	2.16 314	0.39 295	0.37 296	0.33 284	0.24 277	0.57 284	0.38 296	0.16 145	0.14 225	2.71 314	0.23 263	0.29 269	0.32 289	0.39 277	0.40 268

JetBlue	0.70 300	0.56 294	0.69 316	0.73 293	0.61 297	0.78 297	0.68 295	0.52 300	0.91 313	0.46 301	0.29 285	3.18 325	0.38 283	0.52 290	0.44 297	0.43 301	0.70 318	0.53 312	0.66 288	0.51 299	0.54 314	0.58 319	0.75 299	0.56 307	0.55 301	0.42 301	0.96 317	0.99 313

ACVNet_1	0.74 301	0.79 302	0.40 296	2.04 320	0.96 307	1.88 317	1.51 307	0.59 303	0.28 279	0.43 299	0.49 299	0.71 283	0.61 298	2.21 316	0.32 288	0.25 282	0.32 281	0.31 291	0.60 286	0.31 288	0.29 286	0.21 275	2.72 315	0.33 290	0.40 290	0.26 278	0.37 273	0.38 261

RainbowNet	0.77 302	0.87 303	0.46 297	1.83 314	0.91 305	1.59 309	1.47 306	0.42 292	0.38 296	0.47 304	0.34 291	0.90 300	0.60 297	1.97 309	0.62 308	0.48 304	0.34 286	0.33 295	0.90 300	0.58 304	0.33 288	0.23 281	2.82 318	0.39 296	0.40 290	0.34 292	0.44 284	0.48 280

PSMNet_ROB	0.78 303	0.97 308	0.60 310	1.62 309	0.90 304	1.47 304	1.19 301	0.56 302	0.73 307	0.74 312	0.62 306	0.84 296	0.82 305	1.49 301	0.53 302	0.42 298	0.52 304	0.40 302	0.84 298	0.62 309	0.40 301	0.30 292	1.85 306	0.48 299	0.67 307	0.32 289	0.76 305	0.46 279

WAO-6	0.82 304	0.95 305	0.59 308	1.30 299	1.05 313	1.25 301	1.39 304	0.77 312	0.84 311	0.79 313	0.69 310	0.74 288	1.00 313	1.94 308	0.78 316	0.61 314	0.53 305	0.48 306	0.78 296	0.60 305	0.55 315	0.51 316	0.49 296	0.57 310	0.83 314	0.42 301	0.76 305	0.85 308

ACVNet_2	0.83 305	0.92 304	0.56 305	1.99 318	0.99 312	1.84 316	1.55 310	0.68 307	0.40 299	0.53 305	0.47 297	1.02 305	0.67 303	1.93 307	0.51 301	0.45 302	0.38 293	0.33 295	1.01 305	0.42 297	0.34 290	0.24 283	2.58 312	0.53 304	0.60 304	0.26 278	0.52 288	0.55 288

PWCK	0.88 306	1.24 317	0.61 311	1.53 302	0.85 302	1.21 299	1.03 299	1.08 320	0.72 306	0.70 311	0.83 317	1.48 314	0.87 308	0.69 296	0.40 296	0.41 297	0.73 319	0.47 305	3.04 327	0.67 315	0.56 316	0.43 309	0.94 303	0.74 316	0.72 309	0.36 296	0.69 300	0.73 303

IMH-64-1	0.90 307	0.95 305	0.51 299	1.59 304	0.98 310	1.58 307	1.73 314	0.75 309	0.74 308	0.33 284	0.61 303	0.83 294	0.94 309	2.59 318	0.50 299	0.42 298	0.48 298	0.36 299	0.92 301	0.55 302	0.39 295	0.30 292	3.14 319	0.50 301	0.81 310	0.34 292	0.60 296	0.80 306

IMH-64	0.90 307	0.95 305	0.51 299	1.59 304	0.98 310	1.58 307	1.73 314	0.75 309	0.74 308	0.33 284	0.61 303	0.83 294	0.94 309	2.59 318	0.50 299	0.42 298	0.48 298	0.36 299	0.92 301	0.55 302	0.39 295	0.30 292	3.14 319	0.50 301	0.81 310	0.34 292	0.60 296	0.80 306

IMH	0.93 309	0.98 310	0.53 302	1.61 306	0.97 309	1.64 312	1.76 316	0.75 309	0.77 310	0.34 288	0.61 303	0.96 303	1.05 317	2.67 320	0.54 304	0.46 303	0.49 301	0.38 301	0.94 303	0.60 305	0.39 295	0.30 292	3.14 319	0.53 304	0.82 312	0.45 304	0.65 298	0.79 305

LVE	0.95 310	0.97 308	0.71 317	1.84 315	1.35 317	1.59 309	1.52 308	0.78 313	0.64 304	0.81 315	0.91 318	0.72 285	1.00 313	2.18 315	0.53 302	0.48 304	0.57 307	0.53 312	1.09 309	0.64 311	0.45 306	0.38 306	2.74 317	0.69 312	0.83 314	0.44 303	0.84 311	0.52 286

WAO-8	1.00 311	1.11 314	0.76 318	1.61 306	1.24 314	1.74 314	1.55 310	0.93 316	0.98 318	0.81 315	0.67 308	1.66 315	1.00 313	2.08 311	0.77 314	0.68 317	0.63 311	0.52 310	1.05 306	0.81 319	0.47 309	0.37 303	0.78 300	0.75 317	1.10 322	0.73 317	0.95 315	1.16 318

Venus	1.00 311	1.11 314	0.76 318	1.61 306	1.24 314	1.74 314	1.55 310	0.93 316	0.98 318	0.81 315	0.67 308	1.66 315	1.00 313	2.08 311	0.77 314	0.68 317	0.63 311	0.52 310	1.05 306	0.81 319	0.47 309	0.37 303	0.78 300	0.75 317	1.10 322	0.73 317	0.95 315	1.16 318

Dean	1.06 313	1.03 312	0.79 320	2.27 322	1.31 316	1.96 318	1.56 313	0.92 315	0.94 316	0.88 319	0.76 313	1.19 307	1.17 320	2.09 313	0.64 310	0.60 313	0.60 310	0.56 314	1.23 316	0.73 317	0.45 306	0.36 302	2.73 316	0.71 313	0.95 318	0.55 311	1.05 319	0.62 294

TorneroNet-64	1.07 314	1.00 311	0.57 306	1.94 316	0.88 303	1.98 320	2.01 318	0.63 304	0.88 312	0.58 308	0.49 299	1.83 319	1.71 324	2.88 325	0.62 308	0.51 307	0.46 297	0.46 304	1.17 314	0.61 308	0.34 290	0.37 303	3.40 322	0.56 307	0.64 306	0.48 305	0.68 299	1.11 316

TorneroNet	1.08 315	1.09 313	0.66 315	1.94 316	0.96 307	2.16 321	2.02 319	0.65 306	0.91 313	0.67 310	0.56 302	1.67 318	1.15 319	2.94 327	0.65 311	0.52 308	0.48 298	0.51 309	1.12 310	0.65 313	0.39 295	0.43 309	3.52 323	0.57 310	0.68 308	0.48 305	0.84 311	1.01 314

DPSimNet_ROB	1.21 316	1.20 316	1.29 325	1.47 301	1.59 322	1.30 303	1.35 303	0.68 307	1.69 324	1.67 326	1.03 320	1.45 313	0.66 302	2.04 310	1.20 323	0.89 323	1.16 324	0.79 322	1.61 321	1.38 325	1.04 326	1.24 326	0.79 302	0.84 321	0.87 316	1.20 324	1.17 321	1.12 317

ktn	1.24 317	1.39 319	0.55 304	1.62 309	1.59 322	1.68 313	2.12 320	0.86 314	1.75 325	0.90 321	1.11 323	1.11 306	0.95 312	2.57 317	0.97 321	0.73 321	0.80 320	0.59 318	1.41 319	0.76 318	0.68 320	0.67 324	3.69 325	0.73 314	0.92 317	0.75 319	1.19 322	1.28 320

notaker	1.27 318	1.41 320	0.58 307	2.37 324	1.48 319	2.34 323	2.27 323	0.94 318	1.62 323	0.79 313	1.07 322	1.66 315	1.08 318	3.06 329	0.94 320	0.69 319	0.68 314	0.49 307	1.62 322	0.84 321	0.53 313	0.45 312	3.70 326	0.80 319	0.61 305	0.52 307	0.80 309	0.92 312

KSHMR	1.33 319	1.42 321	1.04 324	2.27 322	1.44 318	2.23 322	2.12 320	1.21 321	1.06 321	1.13 324	1.06 321	1.27 311	0.94 309	2.89 326	1.08 322	0.95 324	0.85 322	0.83 323	1.32 318	0.97 322	0.72 323	0.58 319	3.52 323	1.07 325	0.99 319	0.77 320	1.00 318	1.07 315

UNDER WATER-64	1.40 320	1.36 318	0.88 323	2.85 326	1.93 327	2.78 326	2.66 326	1.36 324	0.92 315	1.04 323	1.17 324	1.88 320	1.30 322	3.03 328	0.75 313	0.56 310	0.68 314	0.57 316	1.13 312	0.54 301	0.43 303	0.51 316	4.08 330	0.91 322	1.02 320	1.10 323	0.80 309	1.60 325

UNDER WATER	1.40 320	1.42 321	0.86 322	2.83 325	1.92 326	2.74 325	2.57 325	1.28 323	1.01 320	0.88 319	0.97 319	1.88 320	1.26 321	3.09 330	0.83 317	0.62 315	0.66 313	0.56 314	1.20 315	0.60 305	0.42 302	0.47 313	4.04 329	0.98 324	1.08 321	0.99 321	0.87 313	1.67 327

JetRed	1.62 322	1.82 325	1.71 326	1.58 303	1.50 320	1.97 319	2.21 322	1.51 326	1.47 322	0.82 318	0.74 312	2.63 324	0.43 287	1.73 305	1.48 325	1.54 325	1.67 325	2.94 328	1.42 320	1.08 324	2.30 327	2.07 327	1.99 307	0.97 323	1.16 325	1.70 326	1.57 326	1.60 325

HanzoNet	1.74 323	1.62 324	0.80 321	2.26 321	1.70 324	2.72 324	2.54 324	1.25 322	1.85 326	0.92 322	1.28 325	4.37 329	3.81 327	3.36 331	0.88 319	0.78 322	1.06 323	0.94 324	2.54 325	1.03 323	0.89 325	0.88 325	3.79 327	0.73 314	1.12 324	1.00 322	1.29 323	1.57 324

MADNet++	1.86 324	1.58 323	1.74 327	1.27 298	1.74 325	1.26 302	1.53 309	1.62 327	2.07 327	1.84 327	2.22 326	2.60 323	2.72 325	0.75 297	1.39 324	1.54 325	2.01 326	1.47 326	2.12 324	2.13 326	3.35 328	3.26 328	1.23 304	2.21 327	1.21 326	2.25 327	1.76 327	1.32 321

LSM0	3.45 325	0.27 274	0.18 262	0.38 272	0.29 275	0.39 280	0.36 273	0.51 299	0.31 286	0.45 300	0.47 297	0.71 283	0.57 296	0.19 252	23.17 333	59.79 338	0.36 290	0.26 281	1.29 317	0.33 293	0.44 305	0.32 298	0.23 262	0.27 277	0.36 286	0.29 287	0.53 289	0.51 284

ASD4	6.34 326	2.35 326	2.75 328	1.99 318	1.58 321	3.01 327	1.85 317	1.79 328	3.29 328	1.60 325	2.34 327	0.98 304	6.55 328	1.73 305	2.95 326	3.66 327	3.63 327	7.56 329	2.70 326	4.74 329	5.26 330	6.41 330	2.64 313	2.43 328	17.21 334	28.48 334	19.85 335	31.77 334

PML	8.20 327	7.62 331	3.39 329	9.64 333	5.14 328	9.56 334	5.20 331	6.48 331	18.29 334	6.44 330	3.30 328	16.82 332	29.20 338	5.41 332	6.10 327	3.93 328	7.39 330	2.64 327	20.47 335	4.70 328	3.50 329	3.87 329	3.98 328	4.21 329	6.16 329	4.40 328	16.76 334	6.85 328

DPSMNet_ROB	8.63 328	3.69 328	8.74 331	2.98 327	5.70 329	3.37 328	4.41 329	3.70 329	9.03 329	3.00 328	6.88 330	3.53 326	10.11 330	2.70 321	10.47 328	10.76 329	3.81 328	12.92 332	4.77 329	10.22 330	5.99 332	13.86 333	4.50 334	8.50 330	10.06 332	27.81 332	11.04 332	30.59 332

DGTPSM_ROB	8.63 328	3.68 327	8.73 330	2.98 327	5.70 329	3.37 328	4.41 329	3.70 329	9.03 329	3.00 328	6.85 329	3.53 326	10.07 329	2.70 321	10.47 328	10.76 329	3.81 328	12.91 331	4.74 328	10.22 330	5.98 331	13.86 333	4.49 333	8.50 330	10.06 332	27.81 332	11.04 332	30.59 332

LRCNet_RVC	9.85 330	16.31 334	0.59 308	24.99 335	21.12 336	23.54 336	20.75 334	1.45 325	0.48 301	21.31 336	13.10 333	22.63 336	3.34 326	28.36 337	0.38 294	0.27 289	7.74 331	1.15 325	23.52 336	3.99 327	0.46 308	0.30 292	27.02 336	1.72 326	0.35 284	0.21 245	0.42 283	0.37 260

DLNR_Zeroshot_test	10.12 331	32.06 338	0.05 73	54.44 338	0.09 139	0.18 220	50.47 338	0.19 191	0.08 99	0.27 246	0.07 76	0.20 185	0.04 53	0.14 229	62.26 338	70.60 339	0.33 284	0.18 250	0.25 236	0.11 164	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.09 170	0.18 193	0.15 167	0.20 208	0.26 230

DPSM_ROB	13.01 332	6.29 329	9.52 332	4.44 329	6.37 331	4.34 330	3.59 327	8.20 332	10.79 331	6.64 331	7.87 331	9.69 330	12.99 332	2.80 323	12.81 330	13.68 331	9.16 332	16.58 334	9.87 330	12.33 332	16.73 335	17.95 336	2.26 309	10.56 332	28.34 335	36.91 335	31.06 336	39.57 335

DPSM	13.01 332	6.29 329	9.52 332	4.44 329	6.37 331	4.34 330	3.59 327	8.20 332	10.79 331	6.64 331	7.87 331	9.69 330	12.99 332	2.80 323	12.81 330	13.68 331	9.16 332	16.58 334	9.87 330	12.33 332	16.73 335	17.95 336	2.26 309	10.56 332	28.34 335	36.91 335	31.06 336	39.57 335

HaxPig	16.02 334	19.59 335	18.75 334	21.25 334	20.52 335	21.33 335	22.30 335	17.00 336	14.71 333	19.29 335	17.19 336	17.46 333	12.16 331	22.51 335	17.80 332	14.90 333	17.75 334	9.40 330	18.97 332	15.48 334	9.47 333	7.16 331	23.74 335	15.28 334	4.31 328	12.19 331	6.81 329	15.11 331

MEDIAN_ROB	20.47 335	25.88 336	24.03 337	26.51 336	25.55 337	25.88 337	26.99 336	21.23 337	19.72 335	28.73 337	22.19 337	24.61 337	16.74 334	26.47 336	23.75 334	18.44 334	22.03 337	14.75 333	26.69 337	23.31 335	15.11 334	11.56 332	27.65 337	18.39 335	7.22 330	9.33 330	8.28 331	11.75 330

AVERAGE_ROB	24.43 336	29.85 337	27.27 338	31.30 337	29.70 338	30.00 338	31.47 337	26.59 338	24.68 338	34.31 338	27.39 338	31.23 338	21.35 335	30.69 338	28.19 337	24.02 335	26.74 338	21.17 336	30.34 338	27.38 338	20.48 337	16.18 335	32.28 338	24.32 338	8.51 331	7.76 329	7.92 330	8.46 329

CasAABBNet	26.14 337	12.60 333	19.00 335	8.89 331	12.76 334	8.55 332	7.26 333	16.43 334	21.86 336	13.67 334	15.79 334	19.63 335	26.13 336	5.53 333	25.80 335	27.48 336	18.01 335	33.35 337	20.00 334	24.70 336	33.62 338	35.57 338	4.48 332	21.32 337	57.07 337	74.41 337	62.39 338	79.48 337

FlowAnything	26.21 338	12.44 332	19.19 336	8.91 332	12.70 333	8.63 333	7.25 332	16.56 335	21.86 336	13.65 333	15.98 335	19.56 334	26.21 337	5.60 334	25.80 335	27.50 337	18.26 336	33.39 338	19.71 333	24.80 337	33.87 339	36.07 339	4.44 331	21.31 336	57.14 338	74.69 338	62.48 339	79.62 338

FADE																0.28 293					0.58 317	0.48 314					0.91 314

Low-res two-view benchmark