Low-res two-view results

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

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

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

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

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

NLCSM	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.06 5	0.04 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.08 8	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.06 5	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.01 2	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.04 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.01 52	0.08 6	0.05 4	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1

WQFJX	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.00 1	0.00 1	0.16 10	0.14 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.21 13	0.15 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.02 7	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 12	0.17 23	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.02 7	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.01 52	0.24 15	0.13 12	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 11	0.16 19	0.01 33	0.00 1	0.02 13	0.05 93	0.02 16	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 155	0.03 162	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 20	0.07 6	0.01 33	0.00 1	0.03 21	0.02 59	0.04 27	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.03 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.16 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.11 7	0.16 19	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.05 93	0.01 5	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 7	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.21 13	0.14 14	0.01 33	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.03 21	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJA1	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 152	0.02 113	0.00 1	0.25 16	0.26 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.07 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 152	0.02 113	0.00 1	0.25 16	0.26 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.07 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 15	0.00 1	0.03 217	0.00 1	0.00 1	0.02 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 22	0.16 19	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.05 93	0.04 27	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 190	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 15	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.36 23	0.30 68	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.01 5	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 15	0.00 1	0.03 217	0.00 1	0.00 1	0.08 189	0.18 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.05 174	0.13 9	0.11 11	0.01 33	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.02 199	0.00 1	0.01 71	0.00 1

AASNet	0.03 15	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.00 1	0.03 52	0.00 1	0.01 52	0.28 21	0.14 14	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.01 46	0.03 21	0.15 56	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.03 15	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.02 104	0.41 27	0.18 29	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.02 59	0.12 60	0.09 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.03 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.02 178	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.25 16	0.09 9	0.00 1	0.00 1	0.25 85	0.02 59	0.04 27	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.04 23	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 71	0.01 52	0.52 42	0.20 39	0.03 80	0.01 80	0.01 10	0.00 1	0.05 36	0.16 57	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 242	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1	0.45 32	0.27 59	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.04 27	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 23	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 242	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 113	0.00 1	0.48 35	0.31 70	0.00 1	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.03 21	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 23	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.13 221	0.00 1	0.01 81	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.50 39	0.17 23	0.01 33	0.00 1	0.04 29	0.06 105	0.01 5	0.20 60	0.01 145	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.02 150	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 24	0.16 19	0.01 33	0.00 1	0.04 29	0.14 153	0.01 5	0.11 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.04 23	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 172	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.56 46	0.27 59	0.03 80	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.12 60	0.03 21	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.01 149	0.02 86	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 23	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 152	0.00 1	0.00 1	0.41 27	0.18 29	0.03 80	0.00 1	0.09 52	0.03 76	0.01 5	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 23	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 152	0.00 1	0.00 1	0.41 27	0.18 29	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.01 46	0.01 5	0.02 11	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 23	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 152	0.00 1	0.00 1	0.37 24	0.18 29	0.00 1	0.00 1	0.06 42	0.02 59	0.01 5	0.02 11	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.04 190	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.04 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 209	0.11 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 121	0.00 1	0.01 52	0.25 16	0.13 12	0.01 33	0.00 1	0.05 36	0.16 165	0.02 16	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.05 33	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.60 53	0.34 76	0.00 1	0.00 1	0.25 85	0.02 59	0.02 16	0.01 6	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.02 173	0.00 1	0.01 139
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MoCha-V2	0.05 33	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 152	0.08 176	0.00 1	0.48 35	0.15 17	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.07 116	0.01 5	0.13 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 33	0.01 29	0.00 1	0.02 158	0.01 44	0.00 1	0.01 144	0.01 81	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.07 101	0.01 71	0.01 52	0.50 39	0.30 68	0.02 66	0.00 1	0.19 78	0.00 1	0.06 41	0.04 28	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 33	0.01 29	0.00 1	0.02 158	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.01 71	0.01 52	0.59 52	0.44 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 51	0.12 53	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.05 33	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.06 151	0.00 1	0.07 101	0.01 71	0.01 52	0.45 32	0.33 74	0.01 33	0.02 99	0.08 49	0.02 59	0.10 51	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.06 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.64 56	0.50 128	0.01 33	0.00 1	0.07 48	0.03 76	0.04 27	0.02 11	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GEAStereo	0.06 38	0.00 1	0.03 217	0.00 1	0.00 1	0.15 233	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.01 52	0.64 56	0.17 23	0.02 66	0.00 1	0.10 56	0.06 105	0.08 46	0.10 47	0.00 1	0.01 49	0.13 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.06 38	0.00 1	0.03 217	0.00 1	0.00 1	0.15 233	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.01 52	0.64 56	0.17 23	0.02 66	0.00 1	0.10 56	0.06 105	0.08 46	0.10 47	0.00 1	0.01 49	0.13 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 221	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.01 52	0.47 34	0.44 103	0.00 1	0.00 1	0.26 88	0.04 88	0.04 27	0.07 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 173	0.02 86	0.00 1

111111	0.06 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.00 1	0.01 52	0.43 30	0.19 34	0.02 66	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.15 70	0.40 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 38	0.01 29	0.04 223	0.00 1	0.00 1	0.02 150	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.00 1	0.38 26	0.25 48	0.01 33	0.00 1	0.06 42	0.22 193	0.06 41	0.23 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 232	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.06 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.01 71	0.01 52	0.44 31	0.18 29	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.05 36	0.49 93	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 38	0.01 29	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.01 71	0.00 1	0.75 72	0.45 107	0.01 33	0.00 1	0.06 42	0.00 1	0.12 60	0.18 58	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
iRaftStereo_RVC	0.06 38	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.06 94	0.01 71	0.03 143	0.66 60	0.27 59	0.06 112	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.23 84	0.28 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.06 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 162	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.13 181	0.88 232	0.00 1	0.01 52	0.12 8	0.07 6	0.07 121	0.01 80	0.05 36	0.00 1	0.06 41	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

GSStereo	0.07 48	0.02 53	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.15 233	0.00 1	0.01 81	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.49 38	0.27 59	0.05 94	0.00 1	0.17 74	0.05 93	0.07 45	0.11 50	0.00 1	0.01 49	0.16 245	0.01 149	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.07 48	0.01 29	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.13 221	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.00 1	0.01 52	0.56 46	0.37 83	0.04 89	0.00 1	0.06 42	0.05 93	0.04 27	0.28 68	0.08 215	0.01 49	0.00 1	0.06 196	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 48	0.01 29	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.13 221	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.00 1	0.01 52	0.56 46	0.33 74	0.03 80	0.00 1	0.06 42	0.07 116	0.03 21	0.28 68	0.07 211	0.01 49	0.00 1	0.17 223	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.07 48	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 209	0.00 1	0.01 81	0.02 65	0.00 1	0.50 218	0.08 112	0.00 1	0.00 1	0.51 41	0.35 77	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.00 1	0.01 5	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.00 1	0.00 1

GIP-stereo	0.07 48	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.14 228	0.01 144	0.03 135	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 71	0.01 52	0.66 60	0.19 34	0.00 1	0.00 1	0.15 68	0.26 199	0.09 50	0.23 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 194	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 48	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.11 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.58 50	0.27 59	0.00 1	0.03 119	0.61 115	0.00 1	0.14 66	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 48	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.01 71	0.00 1	0.82 83	0.52 137	0.01 33	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.21 76	0.13 54	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 55	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 249	0.00 1	0.01 81	0.02 65	0.00 1	0.53 220	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.79 78	0.39 88	0.01 33	0.02 99	0.02 13	0.00 1	0.11 55	0.18 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 55	0.09 204	0.00 1	0.01 94	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.01 71	0.01 52	0.90 97	0.51 130	0.05 94	0.00 1	0.09 52	0.00 1	0.23 84	0.42 85	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 55	0.12 222	0.00 1	0.01 94	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.00 1	0.02 104	0.91 98	0.45 107	0.06 112	0.01 80	0.17 74	0.00 1	0.37 107	0.24 65	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 55	0.03 79	0.04 223	0.00 1	0.00 1	0.09 194	0.00 1	0.01 81	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.02 113	0.02 104	0.69 64	0.46 113	0.01 33	0.04 127	0.24 83	0.15 160	0.10 51	0.22 61	0.07 211	0.01 49	0.00 1	0.18 226	0.01 71	0.00 1

anonymousdsp	0.09 55	0.01 29	0.00 1	0.05 205	0.03 88	0.06 182	0.00 1	0.01 81	0.01 34	0.00 1	0.25 205	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.71 68	0.26 51	0.02 66	0.00 1	0.11 62	0.12 135	0.08 46	0.65 110	0.01 145	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.09 55	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 91	0.01 124	0.29 208	0.13 128	0.01 71	0.01 52	0.64 56	0.26 51	0.02 66	0.00 1	0.42 100	0.00 1	0.23 84	0.06 35	0.00 1	0.02 91	0.01 180	0.07 199	0.02 86	0.00 1

CFNet	0.09 55	0.05 146	0.00 1	0.03 183	0.03 88	0.01 116	0.00 1	0.04 151	0.02 65	0.07 152	0.00 1	0.02 36	0.01 71	0.04 159	0.77 75	0.09 9	0.05 94	0.00 1	0.11 62	0.01 46	0.33 101	0.35 80	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.48 137	0.00 1

test_5	0.10 62	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 194	0.00 1	0.35 227	0.01 34	0.00 1	0.20 194	0.07 101	0.00 1	0.00 1	0.62 54	0.40 92	0.01 33	0.01 80	0.18 77	0.00 1	0.15 70	0.67 111	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.00 1

TestStereo	0.10 62	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.07 168	0.09 148	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.01 71	0.01 52	0.58 50	0.21 42	0.16 155	0.05 132	0.47 105	0.01 46	0.45 113	0.23 62	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.14 112	0.01 139

GMStereo	0.10 62	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.01 52	0.56 46	0.22 45	0.07 121	0.02 99	0.92 136	0.00 1	0.10 51	0.03 21	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.82 155	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.10 62	0.04 120	0.01 181	0.01 94	0.03 88	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.48 209	0.00 1	0.02 36	0.01 71	0.02 104	0.70 65	0.27 59	0.02 66	0.00 1	0.16 70	0.02 59	0.27 89	0.48 91	0.02 172	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.09 108	0.00 1

AIO_rvc	0.11 66	0.04 120	0.02 202	0.01 94	0.01 44	0.14 228	0.10 220	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 71	0.01 52	0.96 109	0.56 141	0.01 33	0.10 159	0.34 95	0.00 1	0.13 64	0.38 82	0.09 224	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.11 66	0.06 161	0.00 1	0.08 231	0.01 44	0.10 202	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.01 138	0.02 36	0.01 71	0.01 52	0.73 69	0.46 113	0.02 66	0.02 99	0.23 82	0.05 93	0.33 101	0.58 106	0.00 1	0.00 1	0.19 258	0.00 1	0.01 71	0.01 139

UPFNet	0.11 66	0.03 79	0.01 181	0.02 158	0.05 116	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.05 174	0.70 65	0.19 34	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.14 66	0.10 47	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	1.46 188	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 66	0.05 146	0.02 202	0.05 205	0.07 145	0.01 116	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.26 191	0.08 171	0.02 36	0.02 113	0.04 159	0.54 43	0.26 51	0.06 112	0.04 127	0.14 65	0.01 46	0.51 119	0.42 85	0.01 145	0.02 91	0.03 204	0.04 190	0.15 116	0.04 180

DFGA-Net	0.12 70	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.01 34	1.08 241	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.02 104	0.55 45	0.32 72	0.03 80	0.00 1	0.28 91	0.02 59	0.15 70	0.08 42	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.57 145	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 70	0.09 204	0.00 1	0.01 94	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.01 71	0.05 174	0.85 87	0.60 154	0.05 94	0.01 80	0.74 127	0.01 46	0.43 112	0.26 66	0.00 1	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 72	0.01 29	0.00 1	0.08 231	0.11 190	0.14 228	0.00 1	0.02 127	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 151	0.00 1	0.95 102	0.41 94	0.01 33	0.03 119	0.73 126	0.00 1	0.20 75	0.69 113	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 72	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.13 206	0.15 233	0.00 1	0.01 81	0.04 103	0.00 1	0.19 191	0.01 12	0.03 137	0.01 52	1.05 124	0.49 122	0.07 121	0.05 132	0.16 70	0.08 119	0.21 76	0.80 115	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 72	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.13 206	0.15 233	0.00 1	0.01 81	0.04 103	0.00 1	0.19 191	0.01 12	0.03 137	0.01 52	1.05 124	0.49 122	0.07 121	0.05 132	0.16 70	0.08 119	0.21 76	0.80 115	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.13 72	0.06 161	0.00 1	0.01 94	0.10 176	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.05 117	0.00 1	0.00 1	0.13 128	0.02 113	0.03 143	0.94 101	0.68 178	0.09 132	0.04 127	0.10 56	0.01 46	0.70 137	0.45 88	0.00 1	0.06 184	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.00 1

raft+_RVC	0.13 72	0.04 120	0.00 1	0.05 205	0.09 160	0.00 1	0.03 190	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.02 104	0.85 87	0.51 130	0.04 89	0.00 1	0.71 125	0.13 142	0.28 93	0.64 109	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.13 72	0.03 79	0.00 1	0.12 246	0.00 1	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.01 34	0.57 219	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.99 113	0.20 39	0.02 66	0.00 1	0.04 29	0.03 76	0.13 64	0.06 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 185	0.00 1

AIO_test	0.14 78	0.05 146	0.02 202	0.01 94	0.01 44	0.14 228	0.21 236	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	1.00 114	0.89 199	0.01 33	0.02 99	0.24 83	0.00 1	0.23 84	0.33 75	0.12 238	0.00 1	0.00 1	0.41 246	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 78	0.03 79	0.00 1	0.02 158	0.06 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.23 186	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.02 104	1.38 169	0.21 42	0.02 66	0.00 1	0.05 36	0.03 76	0.17 74	0.04 28	0.12 238	0.01 49	0.00 1	0.03 188	1.21 177	0.04 180

AACVNet	0.14 78	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.01 124	0.00 1	0.08 112	0.00 1	0.06 190	0.81 80	0.46 113	0.02 66	0.01 80	0.30 92	0.03 76	0.53 122	0.50 95	0.01 145	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.73 152	0.03 177

psm_up	0.14 78	0.13 228	0.01 181	0.07 228	0.09 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.11 234	0.88 93	0.32 72	0.09 132	0.11 167	0.96 137	0.12 135	0.46 114	0.36 81	0.00 1	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.05 101	0.00 1

UNet	0.14 78	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.09 160	0.02 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 94	0.01 71	0.13 243	0.66 60	0.21 42	0.01 33	0.01 80	0.20 81	0.03 76	0.27 89	0.07 37	0.00 1	0.03 132	0.00 1	0.00 1	1.90 209	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 83	0.05 146	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.15 233	0.00 1	0.01 81	0.03 91	0.00 1	0.51 219	0.13 128	0.00 1	0.02 104	0.89 96	0.62 155	0.09 132	0.02 99	0.42 100	0.13 142	0.28 93	0.53 99	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.02 173	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 83	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.13 221	0.00 1	0.01 81	0.03 91	0.00 1	0.56 222	0.07 101	0.00 1	0.02 104	0.88 93	0.64 167	0.06 112	0.02 99	0.60 114	0.13 142	0.27 89	0.57 104	0.00 1	0.02 91	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LGtest1	0.15 83	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.11 190	0.15 233	0.00 1	0.03 135	0.05 117	0.01 124	0.76 231	0.02 36	0.03 137	0.00 1	1.01 116	0.62 155	0.09 132	0.10 159	0.09 52	0.13 142	0.22 81	0.49 93	0.01 145	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

DSFCA	0.15 83	0.04 120	0.01 181	0.01 94	0.18 231	0.01 116	0.23 239	0.01 81	0.09 148	0.00 1	0.03 155	0.05 83	0.02 113	0.02 104	0.86 91	0.39 88	0.09 132	0.15 179	0.13 64	0.04 88	0.27 89	0.33 75	0.06 208	0.06 184	0.09 227	0.06 196	0.73 152	0.14 192

STTStereo	0.15 83	0.06 161	0.00 1	0.02 158	0.05 116	0.00 1	0.09 215	0.00 1	0.72 276	0.19 177	0.02 148	0.04 69	0.01 71	0.01 52	1.22 153	0.31 70	0.00 1	0.00 1	0.15 68	0.02 59	0.22 81	0.47 90	0.06 208	0.01 49	0.00 1	0.07 199	0.05 101	0.25 201

G2L-Stereo	0.16 88	0.12 222	0.00 1	0.02 158	0.16 221	0.00 1	0.02 178	0.00 1	0.02 65	0.03 141	0.00 1	0.04 69	0.02 113	0.13 243	1.06 128	0.25 48	0.04 89	0.00 1	0.50 107	0.03 76	0.53 122	0.34 78	0.01 145	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.97 162	0.00 1

RASNet	0.16 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.04 103	0.60 221	0.00 1	0.03 52	0.00 1	0.01 52	0.48 35	0.57 144	0.02 66	0.00 1	0.10 56	0.00 1	0.54 124	0.56 101	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	1.27 181	0.02 161

AMNet	0.16 88	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.21 181	0.00 1	0.46 215	0.21 213	0.44 285	0.54 43	0.58 147	0.26 187	0.00 1	0.17 74	0.12 135	0.32 100	0.05 31	0.00 1	0.06 184	0.00 1	0.27 238	0.12 110	0.28 204

MIF-Stereo (partial)	0.17 91	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.13 128	0.01 71	0.02 104	1.07 130	0.67 176	0.10 141	0.02 99	0.14 65	0.01 46	0.56 126	0.26 66	0.00 1	0.03 132	0.00 1	0.00 1	1.52 194	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 91	0.08 198	0.00 1	0.01 94	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.12 170	0.00 1	0.00 1	0.15 139	0.00 1	0.07 208	0.73 69	0.42 97	0.01 33	0.01 80	0.40 98	0.03 76	0.70 137	1.80 176	0.00 1	0.02 91	0.12 231	0.00 1	0.02 86	0.00 1

dd	0.17 91	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 150	0.03 190	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1	1.35 164	0.29 67	0.01 33	0.05 132	1.00 141	0.16 165	0.12 60	0.29 72	0.10 227	0.19 243	0.00 1	0.00 1	0.56 143	0.28 204

ADLNet	0.17 91	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.20 205	0.00 1	0.00 1	0.01 138	0.77 230	0.00 1	0.06 190	2.33 246	0.36 80	0.01 33	0.00 1	0.06 42	0.07 116	0.08 46	0.57 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1

RYNet	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.00 1	0.00 1	4.21 284	0.24 46	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.04 27	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 99	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 96	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.06 94	0.00 1	0.00 1	0.74 71	0.45 107	0.02 66	0.02 99	1.16 148	0.04 88	0.35 105	1.91 181	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.09 108	0.01 139

rafts_anoy	0.18 96	0.08 198	0.00 1	0.05 205	0.12 199	0.01 116	0.00 1	0.21 208	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 71	0.02 104	1.26 158	0.52 137	0.07 121	0.01 80	1.15 147	0.12 135	0.59 128	0.46 89	0.00 1	0.05 170	0.00 1	0.01 149	0.01 71	0.01 139

RALCasStereoNet	0.18 96	0.09 204	0.00 1	0.06 220	0.13 206	0.02 150	0.07 211	0.08 173	0.08 143	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 71	0.03 143	1.16 143	0.65 171	0.03 80	0.00 1	0.57 110	0.10 126	0.58 127	1.09 134	0.00 1	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.01 139

DMCA-RVC	0.18 96	0.04 120	0.09 237	0.03 183	0.16 221	0.07 184	0.23 239	0.04 151	0.49 248	0.67 225	0.22 199	0.03 52	0.02 113	0.02 104	0.76 73	0.28 66	0.11 142	0.10 159	0.09 52	0.10 126	0.21 76	0.11 50	0.05 207	0.07 195	0.04 209	0.01 149	0.82 155	0.00 1

HITNet	0.18 96	0.02 53	0.00 1	0.01 94	0.03 88	0.01 116	0.01 144	0.03 135	0.09 148	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.03 137	0.08 213	0.97 112	0.44 103	0.06 112	0.01 80	0.43 102	0.08 119	0.88 158	1.15 135	0.00 1	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.33 134	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV-Stereo+	0.19 101	0.38 264	0.00 1	0.05 205	0.02 69	0.10 202	0.00 1	0.03 135	0.03 91	0.01 124	0.89 236	0.22 175	0.20 210	0.02 104	0.76 73	0.57 144	0.01 33	0.07 142	0.33 94	0.14 153	0.31 98	0.56 101	0.08 215	0.00 1	0.00 1	0.19 232	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 101	0.01 29	0.00 1	0.01 94	0.03 88	0.01 116	0.00 1	0.01 81	0.09 148	0.01 124	0.13 181	0.07 101	0.06 165	0.02 104	0.80 79	0.51 130	0.07 121	0.06 139	0.65 121	0.05 93	0.76 143	1.75 172	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.00 1

CFNet_RVC	0.19 101	0.10 210	0.02 202	0.00 1	0.04 106	0.01 116	0.01 144	0.00 1	0.03 91	0.02 134	0.00 1	0.03 52	0.01 71	0.07 208	0.96 109	0.42 97	0.16 155	0.01 80	0.87 135	0.02 59	0.65 133	0.83 118	0.01 145	0.13 227	0.00 1	0.01 149	0.76 154	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 101	0.04 120	0.00 1	0.01 94	0.09 160	0.00 1	0.09 215	0.00 1	1.20 287	1.00 237	0.00 1	0.06 94	0.00 1	0.01 52	0.78 77	0.20 39	0.01 33	0.02 99	0.43 102	0.03 76	0.14 66	0.33 75	0.00 1	0.05 170	0.00 1	0.70 260	0.04 99	0.03 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.20 105	0.12 222	0.04 223	0.07 228	0.09 160	0.00 1	0.03 190	0.00 1	0.16 182	0.01 124	0.00 1	0.04 69	0.01 71	0.04 159	1.39 171	0.24 46	0.16 155	0.00 1	1.72 185	0.05 93	0.23 84	0.38 82	0.00 1	0.03 132	0.01 180	0.00 1	0.52 138	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 105	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.04 106	0.04 172	0.00 1	0.04 151	0.11 167	0.02 134	0.02 148	0.26 187	0.07 171	0.01 52	0.82 83	0.41 94	0.11 142	0.20 211	0.58 111	0.12 135	0.76 143	1.51 154	0.09 224	0.02 91	0.00 1	0.10 203	0.03 94	0.00 1

AF-Net	0.20 105	0.02 53	0.01 181	0.05 205	0.05 116	0.00 1	0.80 264	0.45 231	0.05 117	0.02 134	0.00 1	0.25 182	0.01 71	0.02 104	0.85 87	0.19 34	0.01 33	0.00 1	0.84 132	0.06 105	0.11 55	1.32 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 129	0.02 161

Nwc_Net	0.20 105	0.02 53	0.01 181	0.05 205	0.05 116	0.00 1	0.80 264	0.45 231	0.05 117	0.02 134	0.00 1	0.25 182	0.01 71	0.02 104	0.85 87	0.19 34	0.01 33	0.00 1	0.84 132	0.06 105	0.11 55	1.32 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 129	0.02 161

DISCO	0.20 105	0.05 146	0.00 1	0.01 94	0.07 145	0.00 1	0.18 232	0.00 1	0.03 91	1.01 238	0.00 1	0.10 121	0.01 71	0.02 104	0.88 93	0.37 83	0.05 94	0.01 80	0.65 121	0.08 119	0.21 76	0.75 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 164	0.00 1

S2M2_XL	0.21 110	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.01 144	0.14 197	0.18 186	0.00 1	0.00 1	0.13 128	0.15 200	0.00 1	1.23 156	0.86 195	0.20 171	0.19 205	0.10 56	0.09 124	1.29 171	1.05 132	0.01 145	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	0.22 111	0.11 218	0.00 1	0.01 94	0.03 88	0.14 228	0.00 1	0.03 135	0.06 129	0.01 124	0.33 210	0.19 170	0.18 203	0.02 104	1.03 121	0.93 204	0.12 150	0.16 189	0.39 97	0.13 142	0.92 160	0.93 121	0.01 145	0.02 91	0.00 1	0.12 211	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 111	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.01 116	0.00 1	0.01 81	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.01 71	0.01 52	4.37 290	0.39 88	0.01 33	0.00 1	0.58 111	0.01 46	0.34 103	0.02 11	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.02 173	0.01 71	0.00 1

HUF	0.23 113	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.16 242	0.01 144	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 113	0.00 1	1.73 208	1.77 265	0.16 155	0.10 159	1.17 149	0.05 93	0.48 117	0.34 78	0.08 215	0.02 91	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 113	0.02 53	0.00 1	0.01 94	0.09 160	0.09 194	0.00 1	0.11 188	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.03 52	0.02 113	0.02 104	0.77 75	0.36 80	0.06 112	0.03 119	2.11 200	0.06 105	0.54 124	0.58 106	0.02 172	0.02 91	0.09 227	0.15 218	0.98 163	0.02 161

anonymousdsp2	0.23 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 88	0.01 116	0.01 144	0.04 151	0.01 34	0.00 1	0.36 213	0.17 152	0.02 113	0.01 52	0.67 63	0.56 141	0.05 94	0.03 119	1.11 146	0.37 217	0.59 128	1.38 142	0.01 145	0.02 91	0.00 1	0.01 149	0.84 157	0.00 1

AFF-stereo	0.23 113	0.12 222	0.00 1	0.08 231	0.07 145	0.02 150	0.00 1	0.01 81	0.04 103	0.00 1	0.01 138	0.12 127	0.01 71	0.00 1	0.86 91	0.35 77	0.03 80	0.11 167	1.91 193	0.01 46	0.14 66	0.32 74	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.01 149	1.96 212	0.01 139

PS-NSSS	0.23 113	0.06 161	0.00 1	0.15 249	0.10 176	0.05 177	0.04 195	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.95 236	0.02 113	0.06 190	0.62 54	0.26 51	0.11 142	0.00 1	0.66 124	0.00 1	0.29 96	0.28 68	0.74 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 203	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 118	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.27 189	0.02 113	0.01 52	3.65 279	0.68 178	0.14 152	0.10 159	0.25 85	0.13 142	0.69 134	0.48 91	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161

MGS-Stereo	0.24 118	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.07 145	0.00 1	0.01 144	0.01 81	0.09 148	0.00 1	0.00 1	0.20 173	0.03 137	0.01 52	4.55 296	0.25 48	0.05 94	0.01 80	0.37 96	0.02 59	0.35 105	0.50 95	0.02 172	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.24 118	0.20 247	0.01 181	0.05 205	0.09 160	0.01 116	0.47 249	0.81 248	0.26 209	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 137	0.03 143	1.18 147	0.26 51	0.00 1	0.01 80	0.63 118	0.11 131	0.11 55	1.39 144	0.08 215	0.02 91	0.01 180	0.31 239	0.14 112	0.28 204

Abc-Net	0.24 118	0.20 247	0.01 181	0.05 205	0.09 160	0.01 116	0.47 249	0.81 248	0.26 209	0.00 1	0.00 1	0.04 69	0.03 137	0.03 143	1.18 147	0.26 51	0.00 1	0.01 80	0.63 118	0.11 131	0.11 55	1.39 144	0.08 215	0.02 91	0.01 180	0.31 239	0.14 112	0.28 204
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_4	0.26 122	0.03 79	0.00 1	0.03 183	0.05 116	0.04 172	0.18 232	0.01 81	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.05 83	0.01 71	0.06 190	1.04 122	0.81 188	0.05 94	0.15 179	0.62 116	0.13 142	0.47 116	1.52 155	0.00 1	0.01 49	0.04 209	0.21 236	1.19 174	0.19 196

LMCR-Stereo	0.26 122	0.08 198	0.00 1	0.09 239	0.07 145	0.00 1	0.01 144	0.01 81	0.11 167	0.00 1	0.00 1	0.14 138	0.09 188	0.09 222	1.41 174	0.62 155	0.28 192	0.11 167	1.48 166	0.39 221	0.78 148	1.28 136	0.00 1	0.07 195	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.01 139

RP	0.26 122	0.01 29	0.00 1	0.02 158	0.19 233	0.00 1	0.23 239	0.10 184	0.22 196	0.13 167	0.00 1	0.07 101	0.00 1	0.05 174	1.49 184	0.17 23	0.03 80	0.00 1	0.14 65	0.01 46	0.05 36	1.67 166	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	2.23 224	0.16 193

YMNet	0.27 125	0.06 161	0.00 1	0.01 94	0.02 69	0.21 256	0.69 261	0.04 151	0.01 34	0.74 227	0.00 1	0.13 128	1.78 269	0.00 1	1.92 225	0.68 178	0.05 94	0.10 159	0.19 78	0.12 135	0.06 41	0.07 37	0.00 1	0.02 91	0.18 256	0.02 173	0.18 123	0.06 186

CFNet_pseudo	0.27 125	0.10 210	0.00 1	0.04 197	0.16 221	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.05 117	0.04 145	0.00 1	0.18 160	0.01 71	0.01 52	2.64 258	0.55 139	0.05 94	0.01 80	1.50 167	0.01 46	0.51 119	0.68 112	0.47 282	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.15 116	0.01 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 125	0.06 161	0.00 1	0.09 239	0.21 241	0.00 1	0.01 144	0.01 81	0.05 117	0.14 168	0.00 1	0.13 128	0.02 113	0.01 52	1.07 130	0.35 77	0.04 89	0.01 80	1.44 162	0.04 88	0.31 98	0.44 87	0.00 1	0.03 132	0.00 1	0.01 149	2.76 245	0.00 1

RALAANet	0.28 128	0.08 198	0.02 202	0.03 183	0.10 176	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.07 137	0.08 154	0.00 1	0.07 101	0.03 137	0.06 190	0.96 109	0.39 88	0.13 151	0.05 132	0.97 138	0.24 196	1.33 172	1.54 156	0.00 1	0.06 184	0.00 1	0.00 1	1.42 187	0.01 139

UCFNet_RVC	0.28 128	0.14 230	0.02 202	0.11 244	0.13 206	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.09 148	0.29 193	0.00 1	0.09 117	0.01 71	0.05 174	1.11 134	0.45 107	0.05 94	0.00 1	1.02 142	0.02 59	0.74 141	0.90 120	0.90 298	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.29 133	1.12 236

HSM	0.28 128	0.03 79	0.00 1	0.03 183	0.13 206	0.00 1	0.00 1	0.71 241	0.08 143	0.00 1	0.03 155	0.17 152	0.02 113	0.02 104	1.23 156	0.37 83	0.06 112	0.00 1	1.58 172	0.09 124	0.87 157	1.06 133	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	1.16 173	0.01 139

raftrobust	0.29 131	0.07 184	0.01 181	0.03 183	0.11 190	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.09 222	1.57 196	0.89 199	0.04 89	0.00 1	2.58 212	0.02 59	0.83 151	1.29 137	0.12 238	0.04 153	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.01 139

ARAFT	0.29 131	0.01 29	0.00 1	0.06 220	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.04 103	1.23 248	0.00 1	0.25 182	0.02 113	0.05 174	1.06 128	0.43 100	0.05 94	0.02 99	1.85 190	0.00 1	0.94 161	0.99 124	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.87 159	0.00 1

NVstereo2D	0.29 131	0.10 210	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 129	0.52 216	0.39 214	0.03 52	0.00 1	0.01 52	4.53 294	0.51 130	0.03 80	0.02 99	0.59 113	0.00 1	0.38 110	0.51 98	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FSD	0.30 134	0.12 222	0.02 202	0.02 158	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.13 195	0.16 182	0.00 1	0.08 171	0.38 206	0.18 203	0.00 1	1.12 137	1.26 229	0.27 189	0.17 198	1.10 145	0.29 203	1.33 172	1.33 140	0.00 1	0.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.30 134	0.07 184	0.00 1	0.02 158	0.03 88	0.01 116	0.02 178	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 71	0.05 174	1.05 124	0.41 94	0.01 33	0.00 1	0.99 139	0.03 76	0.81 150	3.16 228	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	1.35 183	0.00 1

GLC_STEREO	0.30 134	0.03 79	0.03 217	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.47 233	0.07 137	0.03 141	0.02 148	0.08 112	0.02 113	0.01 52	1.34 163	0.81 188	0.16 155	0.10 159	0.48 106	0.16 165	1.36 174	0.50 95	0.00 1	0.03 132	0.00 1	0.00 1	2.29 230	0.01 139

GMOStereo	0.30 134	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.16 221	0.10 202	0.01 144	0.05 157	0.04 103	0.00 1	0.01 138	0.04 69	0.06 165	0.02 104	1.01 116	0.62 155	0.09 132	0.19 205	1.30 153	0.19 182	0.85 153	2.67 207	0.00 1	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.68 147	0.00 1

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test-v	0.30 134	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.16 221	0.10 202	0.01 144	0.05 157	0.04 103	0.00 1	0.01 138	0.04 69	0.06 165	0.02 104	1.01 116	0.62 155	0.09 132	0.19 205	1.30 153	0.19 182	0.85 153	2.67 207	0.00 1	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.68 147	0.00 1

test-2	0.30 134	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.16 221	0.10 202	0.01 144	0.05 157	0.04 103	0.00 1	0.01 138	0.04 69	0.06 165	0.02 104	1.01 116	0.62 155	0.09 132	0.19 205	1.30 153	0.19 182	0.85 153	2.67 207	0.00 1	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.68 147	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.31 142	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.07 145	0.02 150	0.07 211	0.07 168	0.39 237	0.45 207	0.10 178	0.18 160	0.14 197	0.11 234	1.44 177	0.94 206	0.24 182	0.35 262	0.40 98	0.18 180	1.41 176	1.72 170	0.01 145	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.07 187

APVNet	0.31 142	0.08 198	0.00 1	0.05 205	0.05 116	0.00 1	0.01 144	0.09 179	0.02 65	0.10 164	0.06 163	0.07 101	0.01 71	0.04 159	1.49 184	0.55 139	0.16 155	0.11 167	1.74 186	0.19 182	0.76 143	2.27 193	0.00 1	0.05 170	0.00 1	0.00 1	0.54 139	0.02 161

SACVNet	0.32 145	0.17 239	0.00 1	0.01 94	0.10 176	0.00 1	0.09 215	0.05 157	0.05 117	0.21 181	0.00 1	0.04 69	0.08 176	0.07 208	0.81 80	0.44 103	0.34 206	0.07 142	1.39 159	0.08 119	1.07 164	2.54 202	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.00 1	1.06 165	0.02 161

PA-Net	0.32 145	0.07 184	0.06 231	0.02 158	0.32 258	0.00 1	0.02 178	0.00 1	0.19 187	0.08 154	0.08 171	0.01 12	0.01 71	0.10 230	1.78 216	0.38 87	0.01 33	0.02 99	0.08 49	0.05 93	0.16 73	2.33 195	0.50 285	0.02 91	0.00 1	1.25 273	0.01 71	1.17 239
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
4D-IteraStereo	0.33 147	0.10 210	0.01 181	0.02 158	0.11 190	0.00 1	0.00 1	0.15 199	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.00 1	0.09 222	1.17 146	0.65 171	0.02 66	0.14 177	1.43 161	0.14 153	1.39 175	1.66 163	0.00 1	0.04 153	0.01 180	0.00 1	1.49 192	0.00 1

TestStereo1	0.34 148	0.01 29	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.01 52	2.55 253	0.58 147	0.05 94	0.03 119	1.50 167	0.02 59	0.37 107	0.98 122	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.01 149	2.89 253	0.00 1

SA-5K	0.34 148	0.01 29	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.01 52	2.55 253	0.58 147	0.05 94	0.03 119	1.50 167	0.02 59	0.37 107	0.98 122	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.01 149	2.89 253	0.00 1

stereogan	0.36 150	0.13 228	0.06 231	0.02 158	0.21 241	0.04 172	0.02 178	0.01 81	0.20 188	0.30 195	0.01 138	0.22 175	0.00 1	0.04 159	1.22 153	0.47 118	0.06 112	0.01 80	0.77 129	0.06 105	0.22 81	3.29 234	0.01 145	0.02 91	0.05 213	0.00 1	2.30 231	0.01 139

TESTraft	0.37 151	0.02 53	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.01 71	0.08 213	2.70 259	0.64 167	0.05 94	0.02 99	1.41 160	0.12 135	0.34 103	1.48 151	0.02 172	0.01 49	0.00 1	0.02 173	2.82 248	0.00 1

IPLGR_C	0.37 151	0.03 79	0.09 237	0.01 94	0.10 176	0.00 1	0.14 225	0.09 179	0.27 213	0.04 145	0.08 171	0.04 69	0.04 151	0.09 222	1.86 219	0.46 113	0.15 154	0.02 99	1.69 184	0.02 59	0.78 148	1.69 168	0.02 172	0.02 91	0.08 222	0.00 1	2.16 220	0.02 161

ICVP	0.37 151	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.01 116	0.00 1	0.02 127	0.10 159	0.34 198	0.21 197	0.10 121	0.07 171	0.07 208	0.91 98	0.94 206	0.60 237	0.60 287	0.74 127	0.38 218	1.68 184	2.97 223	0.01 145	0.06 184	0.00 1	0.00 1	0.19 124	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANetREF_RVC	0.37 151	0.18 241	0.00 1	0.16 251	0.08 155	0.01 116	0.00 1	0.01 81	0.09 148	0.04 145	0.00 1	1.54 252	0.01 71	0.05 174	1.00 114	0.36 80	0.37 214	0.11 167	1.59 173	0.06 105	0.98 163	0.59 108	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.00 1	2.74 244	0.01 139
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
trnet	0.38 155	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.09 179	0.20 188	0.09 161	0.09 176	0.24 180	0.22 215	0.01 52	1.36 167	1.57 250	0.29 196	0.28 249	1.46 165	0.41 224	1.88 188	1.40 147	0.01 145	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.54 139	0.01 139

CIPLG	0.38 155	0.04 120	0.09 237	0.01 94	0.09 160	0.00 1	0.13 223	0.09 179	0.31 222	0.04 145	0.07 170	0.09 117	0.04 151	0.10 230	2.21 241	0.47 118	0.16 155	0.02 99	1.65 181	0.06 105	0.76 143	1.65 162	0.01 145	0.03 132	0.08 222	0.00 1	1.99 213	0.02 161

ACRE	0.38 155	0.03 79	0.08 235	0.01 94	0.09 160	0.00 1	0.14 225	0.09 179	0.28 215	0.04 145	0.11 180	0.10 121	0.04 151	0.12 239	1.92 225	0.46 113	0.16 155	0.02 99	1.64 180	0.06 105	0.76 143	1.66 163	0.01 145	0.02 91	0.08 222	0.01 149	2.32 232	0.02 161

S2M2_L	0.39 158	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.06 140	0.00 1	0.00 1	0.11 188	0.20 188	0.42 206	0.00 1	0.15 139	0.10 189	0.00 1	1.15 142	0.95 208	0.22 176	0.27 244	0.08 49	0.15 160	1.60 182	1.46 150	0.02 172	0.04 153	0.00 1	0.00 1	3.37 272	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RGC	0.39 158	0.25 256	0.96 290	0.06 220	0.16 221	0.07 184	0.03 190	0.03 135	0.09 148	0.30 195	0.30 209	0.03 52	0.03 137	0.08 213	1.41 174	0.17 23	0.08 129	0.01 80	0.83 131	0.11 131	0.51 119	2.50 200	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.37 245	1.25 178	0.79 230

raft_robust	0.40 160	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.09 160	0.00 1	0.00 1	1.15 268	0.01 34	0.01 124	0.01 138	0.19 170	0.05 157	0.05 174	1.14 140	0.69 182	0.08 129	0.16 189	3.38 224	0.13 142	1.13 166	2.24 190	0.01 145	0.10 215	0.00 1	0.00 1	0.14 112	0.08 188

SA	0.40 160	0.03 79	0.00 1	0.03 183	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.25 182	0.01 71	0.12 239	0.82 83	0.70 183	0.06 112	0.16 189	1.96 194	0.04 88	0.69 134	2.39 197	0.00 1	0.02 91	0.00 1	0.01 149	3.44 277	0.00 1

FADNet-RVC	0.40 160	0.09 204	0.17 251	0.02 158	0.12 199	0.00 1	1.12 280	0.01 81	0.06 129	0.05 150	0.00 1	0.01 12	0.13 196	0.09 222	2.17 239	0.68 178	0.16 155	0.13 176	1.99 195	0.66 252	1.09 165	1.39 144	0.09 224	0.15 237	0.05 213	0.00 1	0.01 71	0.43 222

sAnonymous2	0.43 163	0.11 218	0.00 1	0.01 94	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.10 184	0.25 203	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.26 219	0.03 143	1.18 147	1.21 224	0.24 182	0.17 198	2.50 208	0.15 160	2.27 207	2.68 212	0.00 1	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189

CroCo_RVC	0.43 163	0.11 218	0.00 1	0.01 94	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.10 184	0.25 203	0.00 1	0.00 1	0.16 141	0.26 219	0.03 143	1.18 147	1.21 224	0.24 182	0.17 198	2.50 208	0.15 160	2.27 207	2.68 212	0.00 1	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 189

CREStereo	0.43 163	0.03 79	0.00 1	0.00 1	0.07 145	0.01 116	0.00 1	0.20 205	0.37 231	0.19 177	0.19 191	0.29 194	0.26 219	0.01 52	1.52 191	1.86 268	0.30 201	0.21 220	1.45 164	0.39 221	2.17 204	1.59 159	0.02 172	0.05 170	0.00 1	0.00 1	0.55 141	0.00 1
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
AE-Stereo	0.44 166	0.04 120	0.00 1	0.03 183	0.14 216	0.03 162	0.01 144	0.05 157	0.13 174	0.01 124	0.00 1	0.22 175	0.18 203	0.03 143	1.04 122	1.50 243	0.29 196	0.18 203	1.35 158	0.36 216	2.04 194	3.28 233	0.02 172	0.04 153	0.01 180	0.14 217	0.84 157	0.00 1

iResNet_ROB	0.44 166	0.06 161	0.00 1	0.05 205	0.10 176	0.00 1	0.00 1	2.08 298	0.06 129	0.64 223	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.04 159	1.94 229	0.70 183	0.05 94	0.00 1	2.59 213	0.00 1	0.62 130	0.56 101	0.00 1	0.09 211	0.00 1	0.00 1	2.26 227	0.00 1

CES	0.45 168	0.07 184	0.01 181	0.01 94	0.10 176	0.01 116	0.02 178	0.27 216	0.46 244	0.19 177	0.03 155	0.39 208	0.33 235	0.12 239	1.88 221	1.63 252	0.64 245	0.48 276	0.16 70	0.44 227	2.67 222	2.26 192	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.04 180

FADNet-RVC-Resample	0.45 168	0.27 257	0.41 264	0.19 255	0.28 255	0.00 1	0.05 203	0.26 215	0.21 192	0.14 168	0.17 185	0.27 189	0.05 157	0.19 264	2.42 248	0.58 147	0.22 176	0.80 293	0.51 108	0.43 226	0.63 132	1.49 153	0.14 247	0.50 265	0.10 230	0.98 268	0.34 135	0.57 225

FADNet	0.45 168	0.07 184	0.11 244	0.01 94	0.13 206	0.00 1	0.85 267	0.01 81	0.05 117	0.01 124	0.00 1	0.04 69	0.08 176	0.20 266	1.89 222	0.45 107	0.19 167	0.23 226	3.36 223	0.70 256	1.43 178	1.43 148	0.03 194	0.05 170	0.09 227	0.36 243	0.03 94	0.35 214

NCCL2	0.45 168	0.17 239	0.01 181	0.18 253	0.49 267	0.03 162	0.01 144	0.01 81	0.12 170	0.80 230	0.01 138	0.08 112	0.03 137	0.13 243	1.44 177	0.51 130	0.30 201	0.11 167	0.19 78	0.14 153	0.96 162	1.79 175	0.67 289	0.11 219	0.04 209	0.12 211	3.28 271	0.32 208

DeepPruner_ROB	0.46 172	0.11 218	0.00 1	0.00 1	0.14 216	0.00 1	0.91 273	0.01 81	0.03 91	0.50 215	0.57 224	0.05 83	0.03 137	0.08 213	1.84 218	0.63 165	0.14 152	0.03 119	1.17 149	0.05 93	2.53 217	2.11 187	0.14 247	0.04 153	0.01 180	0.11 210	1.26 180	0.00 1

TANstereo	0.47 173	0.03 79	0.00 1	0.04 197	0.09 160	0.00 1	0.00 1	0.23 209	0.28 215	0.17 173	0.17 185	0.13 128	0.08 176	0.01 52	1.59 198	1.33 231	0.34 206	0.20 211	0.27 89	0.13 142	2.19 205	1.78 173	0.12 238	0.04 153	0.00 1	0.00 1	3.51 278	0.00 1

XX-TBD	0.47 173	0.03 79	0.00 1	0.04 197	0.09 160	0.00 1	0.00 1	0.23 209	0.28 215	0.17 173	0.17 185	0.13 128	0.08 176	0.01 52	1.59 198	1.33 231	0.34 206	0.20 211	0.27 89	0.13 142	2.19 205	1.78 173	0.12 238	0.04 153	0.00 1	0.00 1	3.51 278	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 175	0.02 53	0.00 1	0.06 220	0.12 199	0.00 1	0.00 1	1.01 261	0.06 129	0.37 201	0.56 222	0.07 101	0.03 137	0.06 190	1.18 147	0.65 171	0.19 167	0.02 99	4.07 232	0.03 76	1.44 179	1.44 149	0.00 1	0.10 215	0.00 1	0.00 1	1.19 174	0.34 212

Sa-1000	0.49 176	0.03 79	0.00 1	0.02 158	0.06 140	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.03 137	0.14 250	1.26 158	0.72 185	0.08 129	0.17 198	2.52 210	0.11 131	0.89 159	3.79 250	0.01 145	0.11 219	0.07 220	0.00 1	2.98 258	0.01 139

CREStereo++_RVC	0.49 176	0.03 79	0.00 1	0.02 158	0.11 190	0.01 116	0.00 1	0.17 201	0.11 167	0.18 176	0.05 162	0.11 126	0.04 151	0.01 52	1.52 191	1.42 239	0.26 187	0.20 211	1.44 162	0.13 142	2.11 197	1.64 161	0.03 194	0.05 170	0.00 1	0.00 1	3.54 283	0.00 1
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
iResNetv2_ROB	0.50 178	0.12 222	0.00 1	0.08 231	0.10 176	0.00 1	0.00 1	2.00 294	0.07 137	0.48 209	0.00 1	0.06 94	0.01 71	0.05 174	2.07 236	0.42 97	0.07 121	0.00 1	2.45 206	0.02 59	2.00 193	0.86 119	0.00 1	0.11 219	0.00 1	0.00 1	2.56 240	0.00 1

GES	0.51 179	0.03 79	0.01 181	0.00 1	0.08 155	0.00 1	0.01 144	0.01 81	0.25 203	0.22 185	0.08 171	0.21 174	0.07 171	0.01 52	1.59 198	0.63 165	0.23 179	0.03 119	5.69 256	0.17 176	1.74 185	1.34 141	0.04 202	0.11 219	0.01 180	0.00 1	0.16 120	0.91 232

PMTNet	0.51 179	0.04 120	0.00 1	0.01 94	0.10 176	0.01 116	0.11 221	0.23 209	0.33 223	0.35 200	0.22 199	0.32 198	0.23 216	0.01 52	1.52 191	1.88 272	0.33 205	0.16 189	2.46 207	0.26 199	2.44 213	1.68 167	0.02 172	0.05 170	0.99 287	0.02 173	0.08 106	0.00 1

castereo	0.52 181	0.03 79	0.00 1	0.02 158	0.06 140	0.15 233	0.00 1	0.08 173	0.13 174	0.03 141	0.13 181	0.31 197	0.33 235	0.03 143	1.18 147	1.40 237	0.46 221	0.27 244	2.05 197	0.34 213	3.54 256	3.00 224	0.02 172	0.05 170	0.00 1	0.09 201	0.12 110	0.22 199

iinet-f	0.52 181	0.02 53	0.00 1	0.01 94	0.07 145	0.00 1	0.05 203	0.01 81	0.08 143	1.23 248	0.00 1	0.02 36	0.02 113	0.03 143	3.11 269	0.83 192	0.05 94	0.05 132	3.07 217	0.59 239	0.70 137	2.17 188	0.02 172	0.01 49	0.03 204	0.01 149	1.78 205	0.01 139

LoS_RVC	0.56 183	0.15 235	0.00 1	0.00 1	0.11 190	0.01 116	0.00 1	0.07 168	0.46 244	1.21 245	0.06 163	0.33 200	0.19 208	0.08 213	1.77 214	1.72 259	0.28 192	1.04 303	1.79 188	0.29 203	2.78 226	2.63 204	0.04 202	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 161

tt_ll	0.56 183	0.15 235	0.00 1	0.00 1	0.11 190	0.01 116	0.00 1	0.07 168	0.46 244	1.21 245	0.06 163	0.33 200	0.19 208	0.08 213	1.77 214	1.72 259	0.28 192	1.04 303	1.79 188	0.29 203	2.78 226	2.63 204	0.04 202	0.03 132	0.00 1	0.00 1	0.01 71	0.02 161

BEATNet_4x	0.57 185	0.14 230	0.03 217	0.01 94	0.03 88	0.00 1	0.02 178	0.05 157	0.25 203	0.08 154	0.03 155	0.16 141	0.14 197	0.28 278	2.42 248	1.24 227	0.76 258	0.72 291	0.78 130	0.14 153	2.92 230	4.33 266	0.00 1	0.16 240	0.00 1	0.02 173	0.60 146	0.01 139

pcwnet_v2	0.58 186	0.22 251	0.09 237	0.07 228	0.51 268	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.07 137	1.13 244	0.20 194	0.29 194	0.02 113	0.02 104	3.10 268	0.58 147	0.35 209	0.16 189	2.36 205	0.03 76	1.16 168	1.48 151	0.86 296	0.03 132	0.00 1	0.00 1	1.56 196	1.20 240

castereo++	0.60 187	0.03 79	0.00 1	0.03 183	0.07 145	0.22 257	0.00 1	0.05 157	0.20 188	0.08 154	0.06 163	0.32 198	0.29 227	0.02 104	0.91 98	1.24 227	0.43 219	0.25 231	2.24 202	0.27 202	3.44 253	2.51 201	0.17 256	0.04 153	0.00 1	0.04 190	2.60 241	0.71 226

IPLG	0.60 187	0.04 120	0.01 181	0.01 94	0.14 216	0.00 1	0.01 144	0.40 228	0.12 170	0.38 202	0.17 185	0.07 101	0.08 176	0.21 270	4.65 297	0.84 194	0.11 142	0.07 142	1.66 182	0.26 199	0.48 117	2.66 206	0.00 1	0.13 227	0.02 199	0.19 232	3.39 273	0.00 1

MIPNet	0.61 189	0.03 79	0.02 202	0.02 158	0.33 261	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.16 182	1.38 252	0.35 211	0.07 101	0.10 189	0.18 262	3.19 271	0.81 188	0.19 167	0.06 139	1.86 191	0.40 223	0.62 130	2.74 216	0.00 1	0.15 237	0.03 204	0.18 226	3.51 278	0.01 139

EGLCR-Stereo	0.62 190	0.04 120	0.00 1	0.02 158	0.10 176	0.07 184	0.01 144	0.18 202	0.26 209	0.02 134	0.23 203	0.24 180	0.15 200	0.01 52	1.16 143	1.37 235	0.29 196	0.32 259	2.08 198	0.10 126	2.29 209	3.42 238	0.03 194	0.06 184	0.00 1	0.43 247	3.97 294	0.00 1

LoS	0.64 191	0.04 120	0.01 181	0.01 94	0.02 69	0.01 116	0.00 1	2.75 306	0.50 253	0.39 203	0.06 163	0.52 221	0.50 250	0.13 243	1.65 206	1.84 266	0.67 252	0.45 275	1.09 144	0.25 198	3.52 255	2.69 214	0.03 194	0.06 184	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.02 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.66 192	0.05 146	0.00 1	0.01 94	0.04 106	0.00 1	0.00 1	0.12 190	0.54 258	0.45 207	0.10 178	0.43 214	0.33 235	0.02 104	1.55 195	2.38 293	0.36 211	0.25 231	1.77 187	0.38 218	3.34 249	4.03 258	0.02 172	0.09 211	0.00 1	0.00 1	1.51 193	0.04 180

GEStereo_RVC	0.69 193	0.03 79	0.01 181	0.01 94	0.14 216	0.00 1	0.22 237	0.30 220	0.12 170	0.20 180	0.09 176	0.23 178	0.02 113	0.05 174	1.35 164	1.20 223	0.17 164	0.09 156	4.87 242	0.32 209	2.13 199	3.77 249	0.26 270	0.19 243	0.00 1	0.02 173	2.64 242	0.24 200

IPLGR	0.70 194	0.05 146	0.04 223	0.01 94	0.25 250	0.00 1	0.00 1	0.03 135	0.13 174	1.11 243	0.27 207	0.03 52	0.07 171	0.10 230	4.72 298	0.91 202	0.52 227	0.15 179	2.66 214	0.50 231	0.74 141	2.90 221	0.00 1	0.14 234	0.06 217	0.32 241	3.14 263	0.00 1

FCDSN-DC	0.70 194	0.24 255	1.46 300	0.42 268	0.59 271	0.09 194	0.58 256	0.24 214	0.35 226	0.40 204	0.17 185	0.41 212	0.11 191	0.02 104	5.20 308	1.09 219	0.25 185	0.20 211	0.55 109	0.14 153	1.96 190	2.36 196	0.00 1	1.09 294	0.01 180	0.34 242	0.56 143	0.05 184
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
test-3	0.74 196	0.06 161	0.00 1	0.01 94	0.20 238	0.09 194	0.01 144	0.98 257	0.09 148	0.11 166	0.03 155	0.03 52	0.05 157	0.03 143	1.13 138	0.62 155	0.11 142	0.15 179	5.47 249	0.20 187	2.16 203	4.58 280	0.00 1	0.13 227	0.17 251	0.01 149	3.15 264	0.33 209

test_1	0.74 196	0.06 161	0.00 1	0.01 94	0.20 238	0.09 194	0.01 144	0.98 257	0.09 148	0.10 164	0.02 148	0.03 52	0.05 157	0.03 143	1.13 138	0.62 155	0.11 142	0.15 179	5.47 249	0.20 187	2.15 202	4.57 279	0.00 1	0.13 227	0.17 251	0.01 149	3.16 266	0.33 209

test_3	0.74 196	0.06 161	0.00 1	0.01 94	0.21 241	0.09 194	0.03 190	0.90 254	0.09 148	0.08 154	0.03 155	0.03 52	0.05 157	0.03 143	1.14 140	0.62 155	0.11 142	0.15 179	5.52 251	0.20 187	2.10 196	4.54 278	0.00 1	0.14 234	0.17 251	0.00 1	3.41 274	0.33 209

XPNet_ROB	0.74 196	0.37 262	0.02 202	0.01 94	0.14 216	0.06 182	0.00 1	0.00 1	0.14 178	0.14 168	0.73 228	8.65 285	0.03 137	0.06 190	0.81 80	0.47 118	0.69 253	0.04 127	0.32 93	0.17 176	1.14 167	2.73 215	0.15 252	0.05 170	0.00 1	0.02 173	2.84 250	0.09 189

RTSC	0.79 200	0.07 184	0.12 247	0.02 158	0.10 176	0.10 202	0.90 271	0.12 190	0.14 178	1.50 262	1.07 246	0.09 117	0.05 157	0.17 256	4.89 301	0.93 204	0.74 256	0.09 156	2.53 211	0.44 227	1.50 181	3.19 229	0.01 145	0.14 234	0.00 1	0.00 1	1.35 183	0.95 234

NaN_ROB	0.80 201	0.46 270	0.35 261	0.20 257	0.83 286	0.13 221	0.22 237	0.15 199	1.81 295	0.16 171	0.73 228	4.44 276	0.06 165	0.19 264	1.51 188	0.48 121	0.31 203	0.25 231	0.62 116	0.31 208	0.71 140	1.01 131	0.19 261	0.37 260	0.14 240	1.02 269	2.36 235	2.71 254

GCAP-BAT	0.82 202	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.04 195	0.03 135	0.10 159	0.00 1	0.00 1	1.15 240	0.08 176	0.06 190	0.95 102	0.97 209	11.30 328	0.08 148	1.63 174	0.16 165	2.93 231	0.99 124	0.02 172	0.02 91	0.01 180	0.10 203	1.15 167	0.35 214

test_for_model	0.82 202	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.04 195	0.03 135	0.10 159	0.00 1	0.00 1	1.15 240	0.08 176	0.06 190	0.95 102	0.97 209	11.30 328	0.08 148	1.63 174	0.16 165	2.93 231	0.99 124	0.02 172	0.02 91	0.01 180	0.10 203	1.15 167	0.35 214

testlalala2	0.82 202	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.04 195	0.03 135	0.10 159	0.00 1	0.00 1	1.15 240	0.08 176	0.06 190	0.95 102	0.97 209	11.30 328	0.08 148	1.63 174	0.16 165	2.93 231	0.99 124	0.02 172	0.02 91	0.01 180	0.10 203	1.15 167	0.35 214

testlalala	0.82 202	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.04 195	0.03 135	0.10 159	0.00 1	0.00 1	1.15 240	0.08 176	0.06 190	0.95 102	0.97 209	11.30 328	0.08 148	1.63 174	0.16 165	2.93 231	0.99 124	0.02 172	0.02 91	0.01 180	0.10 203	1.15 167	0.35 214

testlalala_base	0.82 202	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.04 195	0.03 135	0.10 159	0.00 1	0.00 1	1.15 240	0.08 176	0.06 190	0.95 102	0.97 209	11.30 328	0.08 148	1.63 174	0.16 165	2.93 231	0.99 124	0.02 172	0.02 91	0.01 180	0.10 203	1.15 167	0.35 214

GCAP-Stereo	0.82 202	0.06 161	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.04 195	0.03 135	0.10 159	0.00 1	0.00 1	1.15 240	0.08 176	0.06 190	0.95 102	0.97 209	11.30 328	0.08 148	1.63 174	0.16 165	2.93 231	0.99 124	0.02 172	0.02 91	0.01 180	0.10 203	1.15 167	0.35 214

MyStereo04	0.85 208	0.18 241	0.02 202	0.06 220	0.22 244	0.01 116	0.00 1	0.06 167	0.05 117	1.75 279	0.15 184	0.08 112	0.00 1	0.06 190	2.05 235	1.21 224	0.19 167	0.02 99	8.28 279	0.70 256	2.52 216	1.83 177	0.78 292	0.24 248	0.00 1	0.02 173	2.45 236	0.00 1

MLCV	0.85 208	0.04 120	0.01 181	0.18 253	0.47 266	0.00 1	0.01 144	1.32 275	0.34 224	1.02 239	2.77 275	0.40 209	0.26 219	0.05 174	1.58 197	0.90 201	0.25 185	0.25 231	5.94 261	0.17 176	1.64 183	3.11 227	0.10 227	0.53 269	0.00 1	0.01 149	1.68 202	0.02 161

R-Stereo Train	0.88 210	0.04 120	0.00 1	0.02 158	0.01 44	0.01 116	0.00 1	0.12 190	0.52 256	0.85 232	1.77 258	0.47 216	0.20 210	0.16 254	1.39 171	2.03 279	0.90 267	0.41 270	5.12 245	0.61 241	3.63 257	4.27 262	0.01 145	0.09 211	0.00 1	0.12 211	0.16 120	0.78 227

RAFT-Stereo	0.88 210	0.04 120	0.00 1	0.02 158	0.01 44	0.01 116	0.00 1	0.12 190	0.52 256	0.85 232	1.77 258	0.47 216	0.20 210	0.16 254	1.39 171	2.03 279	0.90 267	0.41 270	5.12 245	0.61 241	3.63 257	4.27 262	0.01 145	0.09 211	0.00 1	0.12 211	0.16 120	0.78 227
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.88 210	0.02 53	0.01 181	0.71 272	0.12 199	0.00 1	0.06 207	1.69 287	0.22 196	1.62 273	4.44 297	3.04 273	0.18 203	0.02 104	1.33 162	0.82 191	0.39 216	0.07 142	0.99 139	0.56 237	2.48 215	1.85 179	0.25 269	1.15 296	0.05 213	0.02 173	1.34 182	0.34 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.89 213	0.61 282	0.00 1	0.68 271	0.59 271	2.06 294	0.07 211	0.00 1	0.01 34	0.21 181	0.00 1	9.68 288	1.74 268	0.24 273	0.70 65	0.27 59	0.20 171	0.02 99	1.57 171	0.01 46	0.29 96	0.30 73	4.40 316	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.28 129	0.01 139

s12784h	0.90 214	0.03 79	0.00 1	0.02 158	0.10 176	0.00 1	0.00 1	0.23 209	0.36 229	0.24 188	0.06 163	0.13 128	0.23 216	0.01 52	1.62 203	1.93 273	0.40 217	0.17 198	2.24 202	0.22 193	4.46 279	2.20 189	0.02 172	0.05 170	0.47 274	0.05 194	3.83 291	5.24 274

PWCDC_ROB	0.90 214	0.07 184	0.01 181	0.03 183	0.19 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 137	0.00 1	0.84 235	0.19 170	10.70 309	0.17 256	3.32 274	1.17 222	0.22 176	0.06 139	0.65 121	0.06 105	1.28 170	5.14 298	0.00 1	0.15 237	0.00 1	0.00 1	0.08 106	0.00 1

GANet-ADL	0.91 216	0.05 146	0.00 1	0.02 158	0.08 155	0.00 1	0.01 144	0.08 173	0.23 198	1.64 275	3.06 276	0.10 121	0.07 171	0.02 104	2.82 262	1.73 261	0.57 233	0.22 221	4.86 241	0.89 270	2.11 197	4.01 256	0.00 1	0.05 170	0.00 1	0.00 1	1.60 198	0.47 223

Anonymous3	0.94 217	0.10 210	0.00 1	0.01 94	0.09 160	0.00 1	0.00 1	1.72 290	0.25 203	0.00 1	0.00 1	2.04 263	0.49 249	0.18 262	3.12 270	3.84 321	0.54 230	0.29 250	3.11 218	0.81 262	3.32 247	3.53 239	0.03 194	0.03 132	0.00 1	0.02 173	1.64 199	0.21 198

CASS	0.97 218	0.04 120	0.04 223	0.05 205	0.05 116	0.01 116	1.34 282	0.13 195	0.26 209	0.49 213	1.46 253	0.38 206	0.28 225	0.01 52	1.47 181	1.26 229	2.91 299	0.42 273	3.52 225	0.10 126	5.60 298	4.01 256	0.00 1	0.06 184	0.27 266	0.00 1	1.92 211	0.01 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.98 219	0.10 210	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.18 251	0.00 1	0.30 220	0.35 226	0.17 173	1.02 243	0.35 202	0.33 235	0.13 243	1.35 164	1.51 244	0.49 225	0.30 253	0.86 134	1.05 284	2.44 213	2.44 198	0.14 247	0.21 246	0.00 1	0.20 235	4.24 302	8.16 295

cross-raft	1.01 220	0.18 241	0.00 1	0.00 1	0.06 140	0.16 242	0.02 178	1.11 266	0.38 234	0.49 213	0.43 217	0.42 213	0.27 223	0.13 243	1.38 169	2.26 284	0.29 196	0.20 211	6.38 264	0.98 280	4.80 287	4.29 265	0.08 215	0.03 132	0.12 231	0.68 259	0.15 116	1.83 248

MSMDNet	1.04 221	0.16 237	0.00 1	0.02 158	0.05 116	0.17 249	0.02 178	1.09 264	0.35 226	0.80 230	0.35 211	0.40 209	1.89 270	0.13 243	1.52 191	2.51 298	0.37 214	0.20 211	6.14 263	0.59 239	4.56 281	4.91 289	0.11 234	0.05 170	0.12 231	0.51 253	0.20 125	0.96 235

Any-RAFT	1.05 222	0.02 53	0.02 202	0.01 94	0.05 116	0.01 116	0.00 1	0.98 257	0.38 234	0.25 189	3.29 280	0.35 202	0.21 213	0.11 234	1.46 179	1.86 268	0.54 230	0.25 231	5.16 248	0.30 207	4.27 270	2.84 219	0.10 227	0.07 195	0.06 217	0.36 243	1.19 174	4.22 267

RAFT-Test	1.05 222	0.18 241	0.00 1	0.03 183	0.10 176	0.18 251	0.06 207	1.48 281	0.43 240	0.85 232	2.02 267	0.25 182	0.40 246	0.14 250	1.41 174	2.37 292	0.32 204	0.19 205	6.40 266	0.47 230	4.67 284	3.94 254	0.16 254	0.04 153	0.14 240	0.62 256	0.15 116	1.32 244

GwcNet-ADL	1.06 224	0.06 161	0.42 266	0.04 197	0.17 230	0.00 1	0.01 144	0.18 202	0.13 174	2.10 294	6.56 310	0.84 231	0.14 197	0.03 143	1.64 205	1.95 275	0.52 227	0.24 227	2.87 215	0.98 280	1.98 191	2.02 186	0.00 1	0.06 184	0.00 1	0.81 262	1.14 166	3.88 264

NOSS_ROB	1.10 225	0.06 161	0.02 202	0.10 242	0.16 221	0.03 162	0.00 1	1.21 272	0.62 265	1.66 276	1.79 260	1.98 262	0.36 243	0.82 297	3.04 265	3.33 314	0.64 245	0.31 258	1.34 157	0.16 165	3.76 262	3.91 252	0.10 227	0.58 271	0.00 1	0.06 196	3.54 283	0.00 1

XQC	1.11 226	0.20 247	0.34 260	0.12 246	0.22 244	0.00 1	0.94 276	0.23 209	0.14 178	1.59 272	2.51 272	0.26 187	2.73 283	0.20 266	5.06 305	1.34 233	0.54 230	0.15 179	3.81 230	0.33 211	1.83 186	4.34 267	0.03 194	0.23 247	0.08 222	1.30 275	1.39 186	0.18 194

SHD	1.14 227	0.05 146	0.57 271	0.05 205	0.13 206	0.07 184	0.87 268	0.28 218	0.21 192	1.38 252	1.89 263	0.47 216	1.93 271	0.17 256	5.23 310	1.07 218	0.57 233	0.30 253	5.06 244	0.92 276	2.55 218	4.47 274	0.03 194	0.62 273	0.69 280	0.12 211	0.96 161	0.18 194

EKT-Stereo	1.16 228	0.02 53	0.00 1	0.03 183	0.18 231	0.05 177	0.24 242	1.07 262	0.61 264	0.85 232	1.43 252	0.50 220	0.37 244	0.06 190	2.95 263	3.75 319	0.57 233	0.35 262	3.54 226	1.78 308	4.62 283	4.79 285	0.02 172	0.04 153	0.00 1	0.00 1	3.51 278	0.00 1

LALA_ROB	1.16 228	1.32 300	0.01 181	0.05 205	0.20 238	0.03 162	0.00 1	0.07 168	0.14 178	1.08 241	1.93 266	15.09 302	0.04 151	0.09 222	1.67 207	0.49 122	0.20 171	0.11 167	1.06 143	0.33 211	1.42 177	2.32 194	0.01 145	0.13 227	0.13 237	0.15 218	2.78 246	0.40 221

HH	1.17 230	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.05 116	0.11 209	0.01 144	0.66 239	0.37 231	1.90 286	0.39 214	0.69 228	0.33 235	0.04 159	1.48 182	3.72 317	0.27 189	0.24 227	5.83 258	0.62 244	6.22 305	4.61 281	0.24 266	0.08 201	0.15 243	0.00 1	2.35 233	1.13 237

HanStereo	1.17 230	0.03 79	0.00 1	0.01 94	0.05 116	0.11 209	0.01 144	0.66 239	0.37 231	1.90 286	0.39 214	0.69 228	0.33 235	0.04 159	1.48 182	3.72 317	0.27 189	0.24 227	5.83 258	0.62 244	6.22 305	4.61 281	0.24 266	0.08 201	0.15 243	0.00 1	2.35 233	1.13 237

iResNet	1.17 230	0.02 53	0.00 1	0.19 255	0.63 273	0.05 177	0.02 178	0.51 234	0.28 215	1.55 267	1.69 257	0.66 226	2.21 276	0.02 104	3.72 280	1.84 266	0.35 209	0.35 262	8.64 281	0.90 273	2.85 228	1.70 169	0.00 1	1.03 292	0.00 1	0.12 211	2.27 229	0.03 177

dad	1.18 233	0.02 53	0.01 181	2.11 291	0.01 44	0.00 1	5.84 305	0.01 81	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.06 94	1.03 261	0.01 52	2.24 244	0.49 122	0.01 33	0.16 189	4.27 237	0.16 165	0.28 93	0.54 100	0.08 215	0.20 245	1.50 293	0.00 1	7.90 316	4.90 273

SGM-Forest	1.18 233	0.22 251	0.02 202	1.16 282	0.74 281	0.30 261	0.00 1	0.59 237	0.71 274	1.88 284	0.81 234	1.57 255	1.99 272	0.26 277	2.48 251	1.40 237	0.36 211	0.16 189	2.04 196	0.05 93	2.08 195	2.58 203	0.49 283	0.11 219	0.65 279	0.81 262	4.78 304	3.70 263
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.21 235	0.45 269	0.28 257	0.40 266	0.80 283	0.02 150	0.32 244	0.20 205	2.31 301	1.51 263	1.33 250	4.78 277	2.71 282	0.28 278	1.61 202	0.43 100	0.52 227	0.26 236	2.35 204	0.73 258	1.45 180	1.56 158	0.13 245	0.33 255	0.28 268	2.54 290	1.87 207	3.31 261

LG-Stereo_Zeroshot	1.22 236	0.47 271	0.09 237	0.74 273	1.47 292	1.79 292	0.02 178	0.32 225	0.29 219	4.32 332	1.64 256	5.77 280	0.28 225	0.04 159	1.27 160	1.55 249	0.36 211	0.14 177	1.29 152	0.18 180	2.63 221	2.67 207	0.02 172	0.08 201	0.00 1	0.00 1	0.94 160	4.44 269

PSMNet-ADL	1.22 236	0.06 161	0.02 202	0.06 220	0.10 176	0.04 172	0.05 203	0.90 254	0.24 202	3.19 322	6.91 314	0.36 205	2.67 281	0.04 159	1.74 209	2.65 301	0.44 220	0.22 221	5.12 245	0.29 203	1.98 191	2.44 198	0.19 261	0.03 132	0.00 1	0.17 223	2.94 257	0.19 196

ADCRef	1.22 236	0.41 267	0.41 264	0.12 246	0.80 283	0.30 261	0.73 262	0.43 230	2.19 299	0.71 226	0.02 148	0.29 194	0.05 157	0.24 273	4.42 292	0.92 203	0.17 164	0.26 236	3.14 220	0.74 259	0.84 152	1.95 183	1.10 301	0.27 251	1.11 288	2.75 296	1.25 178	7.34 288

EAI-Stereo	1.28 239	0.38 264	0.65 276	0.59 270	0.25 250	0.72 276	0.54 254	1.46 278	0.76 277	0.08 154	1.89 263	0.48 219	0.33 235	0.04 159	2.10 237	2.44 296	0.28 192	0.52 280	6.62 269	0.54 235	3.35 250	3.93 253	0.15 252	0.51 266	0.60 278	1.15 270	3.43 276	0.81 231

ETE_ROB	1.29 240	0.87 289	0.00 1	0.08 231	0.29 256	0.03 162	0.08 214	0.02 127	1.31 290	0.21 181	1.87 262	18.25 306	0.02 113	0.09 222	1.37 168	0.49 122	1.08 279	0.08 148	1.26 151	0.21 192	1.85 187	3.21 231	0.10 227	0.11 219	0.12 231	0.00 1	1.66 200	0.25 201

DAS	1.30 241	0.05 146	0.00 1	0.01 94	0.12 199	0.11 209	0.09 215	0.76 245	0.70 271	1.79 281	4.27 294	2.88 270	2.40 277	0.02 104	1.76 212	2.31 288	0.86 263	0.26 236	4.24 235	0.77 260	4.77 285	3.74 246	0.01 145	0.88 285	0.17 251	0.02 173	2.06 216	0.00 1

SepStereo	1.30 241	0.05 146	0.00 1	0.01 94	0.12 199	0.11 209	0.09 215	0.76 245	0.70 271	1.79 281	4.27 294	2.88 270	2.40 277	0.02 104	1.76 212	2.31 288	0.86 263	0.26 236	4.24 235	0.77 260	4.77 285	3.74 246	0.01 145	0.88 285	0.17 251	0.02 173	2.06 216	0.00 1

TRStereo	1.31 243	0.14 230	0.75 281	0.01 94	0.03 88	2.10 296	0.01 144	1.46 278	0.21 192	2.49 302	0.74 230	1.69 258	0.30 230	0.03 143	1.93 227	2.38 293	0.21 174	0.22 221	4.90 243	0.89 270	2.76 224	3.99 255	0.08 215	0.06 184	0.36 272	3.52 303	3.99 295	0.02 161

MSKI-zero shot	1.32 244	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.15 233	0.00 1	0.71 241	0.57 262	0.41 205	3.43 284	0.40 209	0.27 223	0.02 104	1.63 204	2.71 303	0.58 236	0.30 253	8.12 277	1.20 288	5.20 291	4.62 283	0.18 260	0.06 184	0.16 245	0.86 264	0.46 136	3.62 262

model_zeroshot	1.35 245	0.07 184	0.00 1	0.88 276	0.02 69	0.16 242	0.00 1	0.86 251	0.17 185	1.55 267	3.29 280	0.35 202	0.23 216	0.04 159	2.47 250	2.42 295	0.29 196	0.20 211	6.49 267	0.34 213	3.90 263	3.76 248	0.00 1	0.10 215	1.41 292	0.47 250	1.66 200	5.43 276

Reg-Stereo(zero)	1.36 246	0.07 184	0.11 244	0.04 197	0.19 233	0.11 209	0.14 225	2.01 296	0.49 248	2.47 298	7.62 321	0.65 224	0.29 227	0.79 294	1.11 134	1.95 275	0.66 250	0.15 179	3.61 227	0.81 262	2.13 199	3.62 240	0.31 274	0.04 153	0.12 231	0.18 226	4.02 296	3.05 257

HI	1.36 246	0.07 184	0.11 244	0.04 197	0.19 233	0.11 209	0.14 225	2.01 296	0.49 248	2.47 298	7.62 321	0.65 224	0.29 227	0.79 294	1.11 134	1.95 275	0.66 250	0.15 179	3.61 227	0.81 262	2.13 199	3.62 240	0.31 274	0.04 153	0.12 231	0.18 226	4.02 296	3.05 257

FC-DCNN	1.41 248	0.60 280	3.49 314	2.04 289	1.35 289	2.19 297	0.93 274	1.46 278	0.90 280	1.42 258	0.78 232	1.55 254	0.55 254	0.02 104	2.23 242	0.87 196	0.61 238	0.20 211	1.89 192	0.17 176	2.32 211	1.84 178	0.00 1	0.63 274	1.51 294	1.38 276	2.87 251	4.35 268

FADNet_RVC	1.42 249	0.20 247	0.42 266	0.27 261	0.71 278	0.02 150	0.76 263	0.40 228	0.50 253	0.48 209	1.02 243	0.90 233	0.37 244	0.76 293	4.54 295	1.52 246	0.76 258	1.49 314	9.06 283	0.69 254	3.06 241	3.65 245	0.41 281	0.69 279	0.28 268	0.26 237	3.02 260	2.12 250

test-1	1.48 250	0.04 120	0.00 1	0.00 1	0.02 69	0.20 254	0.31 243	0.89 253	0.49 248	2.96 316	3.23 278	1.52 250	0.30 230	0.17 256	1.94 229	2.72 304	0.61 238	0.49 279	5.52 251	1.33 293	4.19 268	5.99 311	0.01 145	0.12 226	0.00 1	0.18 226	3.69 288	3.00 256

DeepPrunerF	1.52 251	0.71 285	0.00 1	2.52 295	6.99 311	1.25 286	2.03 287	0.28 218	2.08 298	0.02 134	0.06 163	0.09 117	0.01 71	0.05 174	4.34 288	1.01 216	0.07 121	0.05 132	1.53 170	0.10 126	0.69 134	0.81 117	0.11 234	0.04 153	12.92 328	0.86 264	2.25 225	0.05 184

gcap-zeroshot	1.54 252	0.09 204	0.00 1	0.88 276	0.09 160	0.35 266	0.64 259	1.23 273	0.38 234	1.58 271	3.41 283	2.66 265	0.40 246	0.05 174	1.46 179	2.31 288	0.64 245	0.26 236	14.92 297	0.54 235	2.99 238	4.46 273	1.18 302	0.03 132	0.22 261	0.00 1	0.27 128	0.53 224

FC-DCNN v2	1.59 253	0.63 283	3.68 316	2.60 296	1.41 291	2.61 300	0.90 271	1.68 285	1.17 286	1.28 250	0.79 233	1.71 259	0.76 258	0.02 104	2.32 245	0.88 197	0.62 241	0.18 203	2.09 199	0.15 160	2.35 212	1.85 179	0.00 1	0.59 272	2.35 301	1.83 281	3.56 285	4.80 272

ADCP+	1.66 254	0.60 280	0.65 276	0.04 197	0.66 274	0.52 271	1.03 277	0.10 184	3.74 309	1.45 260	1.41 251	2.81 267	0.02 113	0.29 280	4.24 285	0.58 147	0.11 142	0.11 167	2.88 216	0.63 248	1.26 169	2.25 191	0.04 202	0.05 170	1.32 291	9.00 324	2.02 215	7.08 285

IGEV-FE	1.67 255	0.30 258	0.40 262	2.27 293	0.13 206	1.22 284	0.51 251	1.69 287	0.41 238	1.57 269	4.87 299	1.36 246	0.50 250	0.05 174	1.51 188	3.15 309	0.23 179	0.27 244	5.82 257	0.95 277	5.40 294	5.38 302	0.20 263	0.07 195	0.26 264	0.15 218	3.26 269	3.17 260

IGEV_Zeroshot_test	1.67 255	0.30 258	0.40 262	2.27 293	0.13 206	1.22 284	0.51 251	1.69 287	0.41 238	1.44 259	4.93 300	1.36 246	0.50 250	0.05 174	1.51 188	3.15 309	0.23 179	0.27 244	5.84 260	0.95 277	5.45 295	5.39 303	0.20 263	0.07 195	0.26 264	0.15 218	3.26 269	3.16 259

anonymity	1.73 257	0.37 262	0.12 247	0.08 231	0.07 145	0.24 258	0.00 1	1.37 276	0.34 224	2.03 289	15.78 343	0.92 235	0.52 253	0.17 256	1.50 186	2.81 307	0.63 242	0.22 221	3.67 229	0.45 229	3.24 245	4.79 285	0.14 247	0.34 257	0.23 263	0.52 254	3.20 267	2.82 255

RTS	1.75 258	0.07 184	0.05 228	0.06 220	0.24 247	0.05 177	2.34 289	0.05 157	0.23 198	1.40 255	0.22 199	0.57 222	0.12 192	0.11 234	5.06 305	1.49 241	0.92 270	0.07 142	6.70 270	0.63 248	2.57 219	3.63 242	0.00 1	0.25 249	0.31 270	17.50 338	1.48 190	1.26 241

RTSA	1.75 258	0.07 184	0.05 228	0.06 220	0.24 247	0.05 177	2.34 289	0.05 157	0.23 198	1.40 255	0.22 199	0.57 222	0.12 192	0.11 234	5.06 305	1.49 241	0.92 270	0.07 142	6.70 270	0.63 248	2.57 219	3.63 242	0.00 1	0.25 249	0.31 270	17.50 338	1.48 190	1.26 241

DDF-Stereo	1.76 260	0.51 276	0.10 243	10.17 304	0.11 190	11.95 309	0.01 144	0.08 173	0.21 192	0.07 152	1.21 248	7.67 284	0.76 258	0.02 104	1.09 132	1.69 255	0.69 253	0.36 267	3.20 221	0.24 196	3.14 242	2.94 222	0.06 208	0.18 242	0.16 245	0.47 250	0.28 129	0.26 203

DCVSM-stereo	1.80 261	0.08 198	0.12 247	0.21 258	0.05 116	0.18 251	0.01 144	1.84 292	0.27 213	2.47 298	7.17 318	10.61 291	2.53 280	0.06 190	1.16 143	1.70 256	0.50 226	0.16 189	5.62 254	1.29 292	4.11 265	2.00 184	0.17 256	1.76 313	0.03 204	0.45 249	2.49 238	1.44 246

iRaft-Stereo_20w	1.82 262	0.49 275	1.28 296	2.04 289	0.34 262	0.65 273	0.35 245	0.90 254	0.65 268	3.27 323	6.20 307	0.67 227	0.66 255	0.08 213	1.75 210	2.80 306	0.64 245	0.41 270	4.36 238	0.88 269	3.72 261	4.53 277	0.27 271	0.37 260	0.57 276	1.70 280	2.89 253	6.53 282

ADCL	1.85 263	0.87 289	0.64 275	0.38 264	0.54 270	0.39 267	1.32 281	0.30 220	8.11 323	1.67 277	1.02 243	0.28 193	0.12 192	0.20 266	4.43 293	0.64 167	0.48 224	0.83 294	2.23 201	0.61 241	2.30 210	1.55 157	0.33 278	0.52 267	4.40 311	4.14 305	2.83 249	8.85 300

ITSA-stereo	1.86 264	0.35 260	0.30 258	0.08 231	0.41 264	0.01 116	0.82 266	0.98 257	0.56 261	2.72 308	5.68 304	1.63 257	0.32 234	0.01 52	2.78 261	2.58 299	1.09 280	0.98 300	4.10 233	1.21 289	3.40 252	4.28 264	0.78 292	1.35 302	0.19 258	2.62 291	2.99 259	8.13 294

HBP-ISP	1.90 265	0.16 237	1.21 295	0.89 278	0.44 265	0.48 269	0.00 1	2.17 301	0.67 269	2.05 290	3.80 290	0.27 189	0.31 232	1.72 302	7.50 337	6.66 336	0.46 221	0.48 276	1.67 183	1.14 286	4.29 271	6.15 313	0.01 145	0.41 264	0.76 282	1.16 271	5.02 306	1.34 245

PWC_ROB	2.02 266	0.23 254	0.06 231	0.00 1	0.11 190	0.01 116	0.61 258	0.02 127	0.64 266	0.66 224	3.51 286	1.13 239	12.08 311	0.12 239	5.27 311	1.94 274	0.95 273	0.95 298	6.39 265	0.51 232	4.31 273	5.10 294	0.11 234	0.97 290	0.00 1	0.00 1	2.88 252	5.93 278

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 267	0.56 279	1.10 291	0.01 94	0.25 250	0.49 270	0.46 248	1.08 263	1.48 291	1.57 269	8.78 328	1.54 252	1.01 260	0.04 159	2.51 252	3.86 322	0.64 245	0.27 244	6.54 268	1.51 298	5.59 297	5.11 295	0.10 227	0.39 263	0.27 266	0.17 223	4.05 298	5.96 279

XX-Stereo	2.12 268	0.04 120	0.07 234	0.02 158	0.01 44	0.16 242	0.14 225	0.12 190	0.25 203	2.08 293	6.54 309	0.27 189	0.46 248	0.04 159	1.50 186	3.22 311	0.63 242	0.26 236	4.53 239	0.20 187	2.76 224	3.03 225	0.12 238	0.07 195	23.83 341	0.03 188	2.14 219	4.71 270

ccs_rob	2.12 268	0.09 204	0.18 252	0.08 231	0.02 69	0.03 162	0.00 1	2.34 302	0.55 259	2.47 298	13.25 338	15.14 303	0.18 203	0.20 266	1.75 210	2.69 302	0.63 242	0.29 250	3.12 219	0.69 254	4.37 277	4.79 285	0.03 194	1.18 297	0.00 1	0.01 149	1.74 203	1.47 247

MFMNet_re	2.15 270	0.05 146	0.08 235	0.00 1	0.79 282	0.84 277	1.03 277	2.00 294	1.92 296	0.48 209	0.95 241	10.91 292	3.15 285	0.07 208	5.46 317	2.08 281	2.09 289	0.88 297	10.26 288	1.74 307	5.19 290	3.08 226	0.66 288	0.93 288	0.01 180	0.01 149	2.55 239	0.78 227

CBMV	2.15 270	0.14 230	0.25 255	0.23 259	0.32 258	0.31 263	0.13 223	1.16 270	0.36 229	1.53 265	1.90 265	6.56 282	2.00 274	0.56 287	3.06 266	2.44 296	0.99 275	0.35 262	5.54 253	0.66 252	4.46 279	4.14 261	0.11 234	0.73 282	0.05 213	0.54 255	6.18 308	13.33 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 272	0.36 261	0.12 247	0.96 280	0.71 278	1.19 283	5.29 303	1.30 274	1.26 289	0.59 220	0.54 221	3.31 274	1.15 263	2.62 308	3.30 273	0.75 186	0.18 166	0.24 227	8.44 280	0.62 244	4.12 266	5.95 310	0.65 287	0.13 227	1.68 296	3.51 302	2.81 247	7.45 289

SFCPSM	2.33 273	0.04 120	0.02 202	0.03 183	0.03 88	0.24 258	0.05 203	0.31 224	0.79 279	1.53 265	5.01 302	6.88 283	10.19 306	0.06 190	2.55 253	2.28 286	0.88 265	0.34 261	16.04 300	2.33 312	3.02 239	2.74 216	0.13 245	0.67 277	0.04 209	0.63 257	3.53 282	2.63 253

DDVS	2.43 274	0.18 241	0.30 258	0.04 197	0.23 246	0.13 221	0.04 195	1.54 283	0.51 255	1.88 284	15.36 342	14.18 299	0.66 255	0.23 272	1.87 220	3.51 316	1.01 276	0.55 284	4.82 240	2.40 313	4.60 282	5.12 296	0.12 238	0.32 253	0.00 1	0.16 222	3.66 287	2.33 252

AnyNet_C32	2.47 275	0.51 276	0.22 254	0.25 260	0.66 274	0.32 265	2.46 292	0.14 197	8.01 322	1.49 261	4.12 293	0.91 234	0.31 232	0.24 273	4.81 300	1.86 268	0.95 273	1.11 308	4.05 231	0.96 279	4.29 271	4.38 268	0.17 256	0.67 277	3.18 306	5.95 316	3.10 262	11.59 312

ADCMid	2.48 276	1.29 298	1.74 304	0.41 267	1.86 296	1.44 290	2.93 294	0.73 243	3.87 311	0.91 236	3.99 291	1.39 248	1.50 266	0.32 281	5.22 309	1.86 268	0.77 260	0.83 294	8.13 278	0.99 282	3.15 243	4.52 275	1.77 307	0.35 258	1.28 290	4.21 306	2.21 221	9.43 304

PVD	2.51 277	0.07 184	1.68 303	0.05 205	0.27 254	0.46 268	1.11 279	4.43 321	5.47 316	1.79 281	3.66 288	1.45 249	3.99 288	0.22 271	5.37 314	2.24 283	1.42 285	1.15 309	7.47 276	1.69 304	3.63 257	4.94 291	0.07 211	0.52 267	1.87 298	3.33 301	3.24 268	6.24 281

FBW_ROB	2.66 278	2.21 302	1.66 302	5.05 301	2.80 305	1.34 288	4.16 297	0.60 238	0.05 117	1.69 278	1.84 261	5.13 279	1.17 264	3.82 311	3.03 264	0.40 92	0.61 238	0.08 148	21.49 313	0.52 234	3.36 251	3.20 230	3.31 312	0.70 280	0.07 220	0.92 266	0.55 141	2.03 249

FAT-Stereo	2.70 279	0.14 230	2.13 307	0.10 242	0.24 247	0.01 116	0.42 247	3.13 309	0.70 271	3.10 320	9.71 331	11.10 293	1.99 272	0.09 222	3.84 281	3.34 315	1.04 278	1.21 312	4.13 234	1.57 301	5.03 289	6.08 312	0.16 254	1.81 314	0.02 199	1.54 279	2.22 223	8.08 293

S-Stereo	2.85 280	0.07 184	0.83 284	0.42 268	0.26 253	0.08 189	1.90 286	1.95 293	1.12 284	3.18 321	11.54 336	13.91 298	0.68 257	0.15 252	5.47 318	4.39 327	0.74 256	1.19 310	5.68 255	2.44 314	3.02 239	6.52 323	0.31 274	1.68 311	0.00 1	1.27 274	1.90 209	6.22 280

zero-FE	2.88 281	0.51 276	0.09 237	17.18 312	2.02 298	18.84 314	4.51 299	0.08 173	0.29 219	0.25 189	2.28 270	9.06 287	2.04 275	0.08 213	1.22 153	1.59 251	0.84 262	1.10 307	6.84 272	0.38 218	4.26 269	3.31 236	0.07 211	0.17 241	0.16 245	0.48 252	0.21 126	0.00 1

ADCPNet	2.98 282	0.18 241	1.56 301	0.38 264	2.05 299	0.31 263	3.98 296	1.10 265	2.73 303	2.26 295	4.94 301	0.97 237	8.31 303	0.73 292	5.33 313	2.28 286	0.91 269	0.29 250	9.19 284	1.73 306	3.19 244	4.38 268	1.90 308	0.32 253	3.45 307	4.80 311	3.15 264	10.16 307

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 283	0.43 268	0.93 288	0.09 239	0.32 258	0.20 254	0.57 255	1.49 282	2.91 305	3.02 318	7.11 317	1.62 256	1.06 262	0.02 104	2.23 242	4.08 323	0.41 218	0.42 273	35.98 333	1.46 296	4.36 276	5.52 305	0.10 227	0.31 252	0.20 260	0.92 266	1.58 197	5.59 277

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 284	1.18 297	0.43 268	2.19 292	0.94 288	0.84 277	6.54 309	0.85 250	5.90 317	2.43 297	0.94 240	1.91 261	1.34 265	4.13 313	4.25 286	2.60 300	1.01 276	0.98 300	18.67 305	1.72 305	3.64 260	6.69 326	1.93 310	0.70 280	2.03 300	2.01 285	1.46 188	8.01 292

SPS-STEREO	3.17 285	0.48 273	0.68 278	2.61 297	0.37 263	1.50 291	0.52 253	2.36 303	0.49 248	2.68 305	5.47 303	10.52 290	3.45 286	0.06 190	4.34 288	4.14 325	2.54 294	1.03 302	15.30 298	1.13 285	7.82 326	4.11 260	0.53 286	1.52 308	1.91 299	0.74 261	5.13 307	4.17 266
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBMV_ROB	3.27 286	0.40 266	0.58 272	1.97 288	0.67 276	0.93 279	0.87 268	2.81 307	0.71 274	2.07 292	4.31 296	16.43 304	10.64 307	0.08 213	4.28 287	2.32 291	1.23 281	0.30 253	8.97 282	1.55 300	4.44 278	2.80 218	0.32 277	0.33 255	2.38 302	2.80 297	6.89 310	7.08 285

STTRV1_RVC	3.43 287	0.05 146	0.05 228	0.27 261	0.19 233	0.67 275	0.06 207	0.30 220	0.23 198	0.75 228	0.57 224	3.74 275	6.28 297	0.04 159	2.14 238	0.76 187	3.26 300	0.26 236	43.58 342	4.93 327	4.32 275	3.64 244	0.00 1	0.57 270	0.57 276	0.43 247	4.10 300	10.92 309

MFN_U_SF_RVC	3.55 288	0.95 293	0.87 285	1.23 283	0.82 285	1.85 293	5.19 301	1.64 284	0.92 281	2.99 317	8.05 327	5.01 278	1.65 267	5.09 314	5.85 324	1.74 262	0.93 272	0.84 296	25.33 319	2.03 310	5.23 292	5.77 308	0.49 283	1.53 309	0.79 284	2.86 298	2.25 225	4.02 265

ADCS	3.60 289	0.93 292	0.90 287	0.15 249	1.37 290	0.66 274	2.83 293	1.15 268	7.86 321	1.62 273	2.53 273	2.92 272	7.77 302	1.02 299	6.37 331	5.58 331	2.53 293	1.81 320	9.20 285	1.54 299	6.10 302	6.70 327	0.79 294	0.95 289	1.82 297	10.25 327	2.64 242	9.14 301

pmcnn	3.75 290	0.64 284	0.63 274	1.91 286	2.10 301	1.17 282	2.45 291	2.12 300	1.25 288	2.77 311	5.81 306	8.87 286	11.99 310	0.67 290	3.87 282	4.10 324	2.67 297	1.79 319	11.24 290	2.59 315	6.89 319	3.39 237	1.54 306	1.24 299	0.44 273	1.99 284	7.13 311	10.10 306

ACV-stereo	4.02 291	0.91 291	0.26 256	1.33 284	0.03 88	2.42 298	0.18 232	0.73 243	0.76 277	2.75 310	3.47 285	1.53 251	15.31 315	0.24 273	6.56 333	6.46 334	1.35 283	0.38 269	42.57 340	4.53 326	6.05 300	4.39 271	0.14 247	0.81 284	0.02 199	0.18 226	3.88 292	1.30 243

edge stereo	4.03 292	0.75 286	5.72 321	1.33 284	0.51 268	2.09 295	1.64 284	3.79 319	2.55 302	2.85 314	7.79 326	22.66 313	5.90 295	0.39 284	2.71 260	3.76 320	0.78 261	0.59 286	13.55 294	1.68 303	3.25 246	6.53 324	0.38 280	1.02 291	1.25 289	1.20 272	4.15 301	10.08 305

SANet	4.18 293	1.17 296	0.72 280	0.82 275	1.48 293	1.40 289	0.67 260	3.67 317	4.18 313	1.03 240	1.60 255	41.37 331	14.10 313	0.62 288	3.58 278	0.66 174	2.66 296	0.37 268	3.32 222	0.57 238	2.86 229	2.85 220	0.04 202	2.20 320	0.89 286	4.37 307	4.63 303	11.13 310

SGM_RVC	4.30 294	2.32 303	0.75 281	3.54 299	1.59 294	3.25 302	1.82 285	3.65 315	2.25 300	2.74 309	4.77 298	12.38 295	7.46 300	0.33 282	1.94 229	1.02 217	2.05 287	0.71 290	15.39 299	1.24 291	3.51 254	1.92 182	1.00 299	1.06 293	4.85 316	2.62 291	17.04 331	14.85 320
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.41 295	1.05 295	0.80 283	1.02 281	1.71 295	0.11 209	5.99 306	4.10 320	0.97 282	2.05 290	1.32 249	6.38 281	7.48 301	1.42 301	8.01 339	4.40 328	9.16 326	0.48 276	9.27 286	3.65 325	8.25 330	6.45 321	0.17 256	5.70 338	4.53 313	1.51 278	3.80 289	19.26 329

SAMSARA	4.60 296	0.22 251	0.54 270	0.16 251	0.30 257	0.27 260	1.45 283	1.79 291	0.58 263	1.29 251	2.55 274	1.03 238	10.68 308	0.66 289	5.56 321	1.76 264	0.73 255	0.54 283	7.08 273	0.89 270	4.31 273	5.49 304	0.02 172	0.66 276	20.30 337	18.97 340	17.76 335	18.53 328

UDG	4.64 297	8.87 313	1.16 293	15.44 311	16.00 322	9.90 307	21.00 317	0.34 226	0.07 137	0.29 193	0.91 239	1.77 260	0.05 157	21.99 319	1.94 229	0.66 174	4.65 310	1.41 313	7.33 275	3.16 320	1.90 189	2.00 184	2.71 311	0.13 227	0.01 180	0.00 1	1.53 195	0.02 161

G-Net	4.67 298	0.76 287	0.70 279	0.11 244	0.67 276	0.16 242	0.15 230	3.65 315	5.27 315	2.31 296	7.34 320	34.50 324	4.01 289	0.10 230	3.20 272	4.40 328	0.89 266	1.61 316	9.78 287	7.32 334	4.83 288	4.09 259	0.28 272	2.01 318	0.71 281	3.72 304	8.36 320	15.27 321

AnyNet_C01	4.71 299	1.30 299	1.38 299	1.93 287	0.93 287	0.52 271	6.17 307	3.59 314	7.24 320	2.71 307	4.09 292	10.44 289	7.26 299	0.83 298	6.33 328	7.50 338	5.37 314	6.03 337	13.07 293	2.75 318	8.51 333	6.74 329	1.51 305	1.23 298	4.50 312	2.64 293	3.89 293	8.83 299

DDUNet	4.73 300	7.86 311	1.10 291	15.36 310	11.34 316	12.95 310	13.21 312	0.02 127	0.08 143	0.30 195	0.18 190	2.41 264	0.12 192	31.51 323	1.05 124	0.37 83	4.89 313	2.70 327	7.28 274	3.38 323	0.41 111	1.74 171	6.96 318	0.02 91	0.02 199	0.00 1	2.48 237	0.00 1

SGM+DAISY	4.77 301	2.08 301	2.00 306	3.87 300	2.49 304	4.53 303	3.90 295	2.82 308	2.83 304	3.30 324	7.23 319	13.10 296	10.10 305	0.80 296	4.39 291	3.25 312	1.80 286	1.19 310	20.00 309	2.22 311	6.37 309	5.17 299	0.29 273	2.57 325	3.69 308	1.86 282	8.70 321	8.28 296

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 302	0.78 288	0.46 269	0.93 279	0.73 280	0.98 280	2.04 288	1.19 271	1.73 292	2.69 306	7.76 325	55.72 344	5.25 292	2.73 309	2.62 257	2.26 284	2.44 292	2.93 329	11.88 292	0.62 244	6.08 301	6.50 322	0.21 265	1.31 301	0.82 285	2.91 299	3.41 274	6.94 284

DGSMNet	4.99 303	0.98 294	0.94 289	0.80 274	0.13 206	1.33 287	0.35 245	2.57 304	1.13 285	5.37 336	19.87 345	2.86 268	4.74 291	2.55 307	6.33 328	7.98 341	8.56 325	4.27 333	20.87 312	3.57 324	11.43 341	12.14 342	1.90 308	2.67 326	0.78 283	2.70 294	3.06 261	4.73 271

MDST_ROB	5.34 304	6.28 308	0.58 272	13.30 308	2.82 306	7.90 305	0.58 256	2.11 299	0.67 269	1.76 280	2.06 268	2.86 268	20.75 319	0.03 143	5.04 304	0.58 147	0.47 223	0.16 189	6.00 262	0.20 187	4.05 264	3.85 251	0.76 291	0.36 259	15.04 331	8.71 323	25.23 342	12.09 313

WAO-7	6.90 305	3.58 305	7.49 329	10.80 305	2.31 302	3.16 301	4.23 298	6.24 323	12.31 333	5.63 337	11.90 337	21.88 311	23.00 321	0.68 291	5.38 315	1.10 220	3.74 304	1.94 324	17.44 302	1.44 295	4.18 267	5.88 309	0.08 215	2.38 321	3.84 309	7.05 320	4.81 305	13.72 317

SGM-ForestM	6.94 306	9.28 314	2.49 308	8.39 302	2.42 303	9.17 306	6.40 308	7.03 329	3.64 307	1.99 288	3.65 287	26.06 316	18.08 316	0.45 286	2.01 234	0.67 176	2.33 291	0.32 259	16.74 301	0.84 265	3.33 248	1.38 142	0.88 297	0.64 275	13.53 329	9.69 326	21.22 338	14.61 319

DPSNet	6.94 306	0.47 271	0.20 253	0.29 263	1.97 297	1.07 281	0.89 270	0.86 251	2.98 306	1.22 247	2.17 269	52.57 343	13.71 312	3.88 312	7.49 336	5.80 332	2.69 298	2.05 325	50.32 344	3.36 322	8.50 332	7.72 334	4.13 315	2.45 323	1.60 295	4.65 310	2.26 227	2.20 251

MeshStereo	7.09 308	2.48 304	1.32 297	9.08 303	3.09 307	5.28 304	0.93 274	5.74 322	3.68 308	3.07 319	6.68 313	28.93 319	20.66 318	0.34 283	7.55 338	4.93 330	2.05 287	0.97 299	13.64 295	0.91 275	10.55 340	6.72 328	0.35 279	1.13 295	9.81 319	5.60 314	18.44 337	17.47 326
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
SQANet	7.67 309	13.28 316	1.20 294	27.19 319	6.84 310	23.61 318	19.52 316	0.51 234	0.55 259	0.08 154	0.60 226	11.40 294	2.42 279	14.73 315	1.81 217	0.45 107	2.27 290	0.09 156	20.04 310	0.35 215	5.24 293	4.72 284	38.52 326	0.37 260	0.16 245	2.08 287	2.21 221	6.76 283

ELAS_RVC	9.26 310	5.08 307	4.33 318	10.85 306	5.66 309	17.39 313	5.27 302	6.37 324	3.83 310	4.16 331	10.46 335	38.81 329	25.22 327	1.72 302	5.58 322	1.74 262	4.27 306	2.84 328	10.78 289	2.72 317	6.80 315	7.82 335	1.41 304	4.21 335	15.79 333	10.60 328	18.32 336	17.99 327
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.53 311	6.63 309	3.99 317	13.09 307	7.62 312	13.81 311	5.42 304	6.99 328	6.82 319	3.78 330	10.20 333	38.09 328	22.57 320	1.86 304	6.35 330	1.70 256	4.43 307	2.64 326	11.47 291	1.62 302	6.89 319	7.84 336	1.28 303	3.81 333	17.61 335	13.16 335	17.54 334	20.21 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.18 312	18.56 318	1.37 298	39.15 327	11.37 317	33.18 325	24.07 318	0.18 202	0.46 244	0.00 1	0.65 227	13.73 297	3.66 287	23.21 321	1.97 233	0.51 130	2.60 295	0.11 167	22.61 314	0.51 232	5.90 299	5.08 293	52.25 330	0.91 287	0.14 240	1.39 277	2.91 256	8.43 298

STStereo	10.25 313	8.38 312	9.78 334	18.33 313	10.17 314	14.59 312	9.26 311	12.75 338	8.27 324	3.70 329	13.40 339	36.44 326	25.95 328	0.17 256	6.07 325	1.96 278	1.32 282	0.63 289	25.78 320	1.22 290	2.97 237	3.26 232	1.02 300	3.80 332	12.57 326	8.01 321	17.34 333	19.56 330

Ntro	10.81 314	19.66 320	2.61 311	42.45 332	13.71 320	32.82 324	28.40 323	0.08 173	0.43 240	0.23 186	0.23 203	14.35 300	2.95 284	26.28 322	2.20 240	0.43 100	3.46 302	0.15 179	23.14 315	0.64 251	6.27 307	5.06 292	53.29 331	1.41 305	0.06 217	2.30 289	2.12 218	7.23 287

PSMNet_ROB	11.94 315	22.84 326	4.65 319	29.92 320	5.57 308	34.03 327	28.07 321	1.41 277	1.78 294	2.84 313	5.73 305	19.09 307	26.30 329	22.34 320	3.06 266	0.64 167	4.50 308	0.53 281	23.75 316	2.62 316	6.39 311	4.52 275	49.18 327	1.48 307	4.82 314	4.57 309	4.07 299	7.77 291

ACVNet-4b	12.67 316	21.88 325	2.55 310	39.72 328	15.34 321	36.15 328	28.96 324	0.55 236	0.43 240	0.34 198	0.21 197	26.22 317	6.10 296	56.62 335	1.30 161	0.49 122	5.45 315	0.35 262	18.32 304	0.90 273	6.28 308	5.13 297	54.95 336	2.02 319	0.18 256	0.65 258	1.81 206	9.18 302

RainbowNet	12.80 317	21.87 324	3.60 315	44.60 335	19.57 324	37.71 329	29.87 325	1.11 266	1.01 283	0.62 222	0.00 1	20.56 310	6.81 298	48.71 330	1.91 223	0.97 209	3.36 301	0.26 236	14.60 296	3.20 321	6.83 318	5.60 306	54.43 335	1.29 300	0.49 275	2.74 295	3.58 286	10.27 308

WAO-6	12.97 318	12.92 315	2.64 312	22.85 316	13.01 319	31.05 323	25.33 320	3.69 318	9.31 328	0.52 216	3.07 277	25.35 315	35.29 338	45.64 327	5.70 323	1.43 240	8.23 322	0.60 287	19.56 308	1.47 297	6.98 323	6.65 325	17.42 322	3.07 329	12.29 324	9.52 325	9.39 322	17.14 325

LSM0	13.03 319	0.48 273	1.94 305	3.08 298	2.05 299	2.43 299	4.86 300	6.43 325	6.36 318	3.45 325	7.75 324	14.97 301	19.62 317	0.15 252	68.79 348	82.55 350	3.67 303	1.66 318	40.88 339	6.19 330	12.32 342	13.19 343	0.24 266	2.44 322	4.84 315	6.87 318	12.68 326	21.90 332

MANE	13.07 320	7.36 310	11.49 338	14.22 309	9.29 313	11.70 308	8.94 310	13.50 339	12.28 332	2.82 312	6.34 308	32.11 323	28.69 330	2.24 306	6.16 327	5.90 333	4.12 305	20.76 345	17.59 303	1.99 309	6.38 310	4.38 268	0.85 295	4.58 336	23.20 340	20.22 342	39.65 347	36.16 343

DispFullNet	13.36 321	21.47 323	14.83 340	24.94 317	20.66 325	20.68 315	34.81 331	7.42 330	4.15 312	10.45 341	8.81 329	20.19 309	15.24 314	33.49 324	5.00 303	9.11 342	17.28 342	4.82 334	32.10 326	10.08 337	7.81 325	6.19 316	3.66 313	1.53 309	2.92 305	2.03 286	6.86 309	14.17 318

PWCK	14.24 322	20.44 322	6.93 323	32.16 322	10.87 315	21.04 316	17.05 315	9.58 334	10.48 330	12.07 342	15.06 341	40.76 330	23.97 324	3.30 310	4.94 302	2.14 282	7.86 321	1.63 317	61.12 347	7.20 333	9.39 336	6.41 319	14.49 321	2.67 326	8.21 318	11.32 331	7.81 315	15.45 322

ACVNet_1	14.27 323	26.63 334	6.54 322	50.84 341	28.80 332	47.43 338	35.05 332	0.04 151	0.64 266	0.27 192	0.00 1	16.97 305	5.25 292	59.59 337	1.93 227	0.51 130	5.65 316	0.55 284	20.43 311	0.23 195	6.12 303	4.43 272	55.02 337	1.86 315	0.08 222	3.15 300	1.89 208	5.38 275

ACVNet_2	14.77 324	26.65 335	7.05 324	49.88 340	26.05 328	44.46 337	33.12 329	0.27 216	0.44 243	0.53 218	0.99 242	22.49 312	8.81 304	46.65 329	1.91 223	0.56 141	9.29 327	0.10 159	32.68 329	0.42 225	6.14 304	4.82 288	53.84 332	1.72 312	4.01 310	4.42 308	3.80 289	7.61 290

MonStereo1	15.21 325	19.68 321	2.54 309	40.32 329	29.01 333	33.47 326	34.04 330	2.63 305	1.77 293	3.57 326	3.27 279	41.91 332	33.28 335	43.60 325	1.60 201	0.83 192	4.88 312	1.49 314	24.84 317	3.11 319	6.70 313	4.91 289	51.88 329	0.76 283	2.75 303	1.92 283	7.62 314	8.36 297

JetBlue	15.47 326	15.83 317	11.44 337	22.01 315	17.05 323	27.41 320	16.87 314	12.74 337	15.86 335	2.53 303	3.31 282	67.15 347	4.28 290	15.41 316	7.44 335	7.70 340	13.42 337	10.65 341	18.92 306	7.32 334	13.48 343	10.71 341	9.89 319	6.29 340	12.60 327	19.46 341	21.68 339	26.23 335

LVE	16.68 327	24.42 329	4.98 320	46.68 336	29.72 334	40.87 332	36.48 334	0.77 247	1.98 297	2.93 315	0.02 148	19.43 308	24.59 325	57.65 336	2.41 247	1.15 221	4.72 311	0.73 292	28.80 325	0.85 266	7.91 327	6.42 320	55.56 339	3.47 331	19.47 336	5.95 316	11.06 323	11.26 311

IMH-64-1	17.49 328	23.91 327	7.20 326	42.28 330	28.60 330	40.17 330	38.12 335	3.27 311	8.82 325	0.09 161	0.89 236	30.12 320	23.49 322	73.52 338	5.49 319	1.63 252	6.07 317	1.82 321	28.60 321	0.85 266	6.96 321	6.15 313	55.91 340	1.37 303	10.81 321	5.12 312	7.25 312	13.60 315

IMH-64	17.49 328	23.91 327	7.20 326	42.28 330	28.60 330	40.17 330	38.12 335	3.27 311	8.82 325	0.09 161	0.89 236	30.12 320	23.49 322	73.52 338	5.49 319	1.63 252	6.07 317	1.82 321	28.60 321	0.85 266	6.96 321	6.15 313	55.91 340	1.37 303	10.81 321	5.12 312	7.25 312	13.60 315

BEATNet-Init1	17.57 330	19.15 319	7.36 328	32.29 323	12.37 318	28.66 321	15.03 313	11.34 336	11.51 331	4.44 333	10.38 334	36.68 327	41.56 340	2.04 305	9.48 340	7.61 339	4.58 309	3.72 332	46.12 343	16.50 343	9.66 337	9.43 339	3.73 314	5.56 337	24.83 343	12.37 333	50.26 350	37.71 344

Dean	17.85 331	30.68 339	3.06 313	55.31 343	32.28 337	48.38 339	36.37 333	3.18 310	4.54 314	1.38 252	0.03 155	24.22 314	32.97 334	55.50 334	2.58 256	0.88 197	6.83 320	0.30 253	24.94 318	1.19 287	6.50 312	5.31 301	55.11 338	2.49 324	17.34 334	8.54 322	12.66 325	9.39 303

IMH	18.53 332	24.49 330	7.11 325	42.48 333	29.80 335	40.97 333	39.23 337	3.43 313	9.05 327	0.16 171	0.26 206	31.99 322	32.37 331	76.84 341	3.57 277	1.35 234	6.58 319	1.86 323	28.67 324	1.02 283	6.73 314	5.64 307	55.92 342	1.44 306	10.40 320	7.04 319	8.16 318	23.66 333

LE_ROB	18.84 333	4.56 306	7.69 330	26.18 318	32.73 339	22.59 317	28.28 322	19.07 342	15.68 334	4.69 335	13.55 340	45.05 338	49.00 345	1.33 300	4.74 299	1.71 258	1.40 284	0.53 281	28.64 323	5.81 329	5.55 296	3.29 234	6.71 317	23.78 347	30.08 348	31.85 347	46.70 349	47.61 349

WAO-8	19.62 334	25.29 331	9.38 332	38.63 324	24.33 326	42.42 334	31.16 327	8.67 332	18.70 336	3.62 327	7.02 315	43.16 335	32.71 332	54.90 332	3.38 275	1.54 247	8.45 323	1.04 303	32.58 327	12.68 341	6.82 316	6.37 317	25.97 323	1.98 316	29.31 346	11.20 329	14.88 328	33.63 341

Venus	19.63 335	25.29 331	9.38 332	38.63 324	24.33 326	42.42 334	31.16 327	8.67 332	18.70 336	3.62 327	7.02 315	43.16 335	32.71 332	54.95 333	3.38 275	1.54 247	8.45 323	1.04 303	32.58 327	12.68 341	6.82 316	6.37 317	25.97 323	1.98 316	29.31 346	11.20 329	14.88 328	33.63 341

DLNR_Zeroshot_test	21.41 336	75.27 349	0.88 286	99.67 353	0.12 199	0.12 220	98.83 352	1.68 285	0.30 221	2.66 304	1.13 247	2.79 266	0.33 235	21.01 318	96.21 350	100.00 355	22.27 343	20.42 344	19.18 307	1.39 294	7.37 324	5.25 300	0.01 145	0.10 215	0.00 1	0.00 1	0.25 127	0.91 232

KSHMR	23.83 337	31.62 340	14.01 339	55.60 345	40.18 344	53.28 343	55.84 343	13.62 340	9.32 329	7.81 339	7.68 323	28.72 318	25.02 326	84.79 343	6.40 332	3.08 308	12.08 334	4.84 335	36.89 335	5.30 328	8.60 334	7.86 337	57.85 345	4.11 334	15.16 332	11.60 332	14.42 327	27.69 337

TorneroNet	24.03 338	28.19 338	10.69 336	49.51 338	34.21 340	51.74 342	50.69 340	8.48 331	26.48 342	1.40 255	6.56 310	44.67 337	43.84 343	86.48 346	3.92 283	1.37 235	12.72 335	2.99 330	39.87 336	6.79 332	8.20 329	6.79 330	56.84 344	2.97 328	13.85 330	12.70 334	11.54 324	25.42 334

TorneroNet-64	24.06 339	27.81 336	9.31 331	49.03 337	32.72 338	49.66 341	50.37 339	6.81 327	29.35 344	1.51 263	1.50 254	47.37 340	48.28 344	85.46 345	5.28 312	1.51 244	13.20 336	3.01 331	40.54 338	6.25 331	8.29 331	7.11 331	56.69 343	3.40 330	12.42 325	13.70 336	8.11 317	30.87 339

notaker	24.99 340	32.93 342	15.02 341	55.34 344	38.46 343	56.36 344	56.70 344	10.17 335	22.95 341	6.84 338	2.28 270	45.40 339	43.26 342	91.12 348	5.38 315	2.72 304	13.56 338	6.42 338	42.98 341	10.39 338	8.07 328	7.68 333	61.15 349	5.81 339	2.84 304	5.91 315	8.26 319	16.81 324

ktn	25.08 341	26.20 333	10.23 335	42.84 334	31.90 336	44.34 336	52.33 341	6.49 326	31.79 346	14.13 343	3.70 289	42.64 334	42.28 341	75.37 340	11.31 341	6.62 335	14.82 339	9.79 340	36.83 334	9.07 336	9.10 335	7.61 332	58.54 346	8.47 341	12.19 323	16.13 337	24.10 340	28.22 338

DPSimNet_ROB	28.35 342	27.89 337	32.43 345	31.24 321	27.36 329	30.93 322	25.25 319	17.05 341	22.20 340	30.89 346	26.52 346	42.32 333	40.22 339	51.91 331	27.50 345	22.48 345	22.69 344	14.88 342	40.12 337	35.73 346	22.76 345	21.96 346	26.47 325	19.83 345	23.16 339	28.12 346	26.90 343	26.68 336

UNDER WATER	29.22 343	34.07 344	15.79 342	61.06 346	48.92 348	60.55 346	67.17 346	25.97 343	20.28 339	4.66 334	6.67 312	47.92 341	34.52 336	85.26 344	6.09 326	3.30 313	17.14 341	5.72 336	35.04 332	11.97 340	9.66 337	8.71 338	58.59 347	12.20 343	26.03 344	22.98 343	16.86 330	41.83 347

UNDER WATER-64	29.55 344	34.06 343	16.97 343	62.49 347	48.81 347	62.21 347	67.65 347	27.75 345	20.05 338	8.84 340	9.51 330	48.23 342	35.17 337	83.34 342	6.92 334	4.38 326	16.86 340	6.53 339	34.28 330	11.19 339	9.69 339	9.48 340	59.94 348	9.75 342	22.62 338	24.30 344	17.16 332	39.54 346

HanzoNet	37.35 345	39.96 345	24.65 344	54.61 342	43.74 346	58.38 345	63.81 345	26.85 344	42.31 347	15.90 345	18.03 344	68.31 348	58.44 347	89.37 347	12.91 342	15.06 344	25.60 345	18.17 343	56.45 346	29.02 345	19.21 344	14.61 344	70.48 351	17.65 344	29.19 345	27.11 345	29.31 345	39.40 345

JetRed	38.88 346	45.85 346	43.93 348	38.66 326	38.26 342	49.60 340	54.21 342	37.93 347	28.12 343	14.79 344	10.03 332	62.74 345	5.65 294	46.25 328	34.16 346	37.11 347	44.95 346	61.08 349	34.78 331	20.44 344	57.40 348	51.01 348	49.75 328	22.86 346	30.80 349	46.77 348	39.14 346	43.50 348

MADNet++	42.01 347	32.47 341	37.64 346	21.86 314	40.47 345	25.73 319	30.87 326	37.69 346	51.70 348	44.04 348	63.49 348	66.12 346	65.51 348	19.07 317	14.02 343	23.43 346	50.54 347	31.94 346	53.94 345	54.26 347	75.96 349	73.11 349	9.99 320	58.95 349	24.11 342	52.98 349	42.13 348	32.16 340

LRCNet_RVC	54.46 348	70.77 348	39.91 347	91.55 348	92.17 349	87.51 349	81.57 348	46.66 349	30.39 345	97.40 349	68.75 349	87.64 351	58.12 346	95.96 351	27.25 344	9.21 343	61.45 348	44.83 347	92.80 349	58.57 348	22.95 346	14.73 345	92.70 353	48.92 348	6.30 317	2.22 288	24.38 341	15.60 323

ASD4	66.87 349	54.81 347	60.27 349	49.77 339	37.71 341	66.85 348	47.51 338	45.00 348	70.57 349	41.67 347	55.70 347	35.48 325	91.86 349	44.11 326	61.10 347	71.92 348	72.25 349	76.86 350	62.13 348	79.91 349	77.82 350	80.25 351	63.31 350	61.04 350	98.41 354	99.71 354	99.61 354	99.77 354

PML	91.55 350	100.00 355	70.97 350	100.00 354	100.00 351	99.99 356	98.63 351	100.00 354	96.55 350	100.00 353	88.93 350	99.88 355	99.98 354	96.96 352	86.25 349	78.72 349	88.35 350	58.29 348	100.00 356	90.03 350	83.50 351	75.97 350	88.27 352	86.28 351	92.48 353	92.28 352	100.00 355	99.42 353

MEDIAN_ROB	95.86 351	98.19 352	97.03 351	100.00 354	99.94 350	99.99 356	100.00 356	98.77 352	96.83 351	99.97 352	99.86 353	96.27 354	93.30 350	99.96 355	98.75 351	96.77 351	97.64 353	97.60 351	99.54 352	96.90 351	89.03 352	92.34 353	100.00 357	94.80 352	79.49 351	88.48 351	83.33 351	93.50 351

DPSM_ROB	97.19 352	99.15 353	99.69 354	98.88 351	100.00 351	91.14 350	91.00 349	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	95.08 352	100.00 355	94.84 349	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 356	99.99 353	100.00 355	100.00 357	100.00 357	54.28 333	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

DPSM	97.19 352	99.15 353	99.69 354	98.88 351	100.00 351	91.14 350	91.00 349	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	95.08 352	100.00 355	94.84 349	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 356	99.99 353	100.00 355	100.00 357	100.00 357	54.28 333	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

HaxPig	97.65 354	100.00 355	98.14 352	100.00 354	100.00 351	99.99 356	99.99 355	99.98 353	99.94 352	100.00 353	99.97 354	99.99 356	99.94 353	99.99 356	99.17 352	98.75 352	99.96 354	98.27 352	99.99 353	99.99 354	93.43 353	86.94 352	99.99 356	99.97 355	77.32 350	98.91 353	88.64 353	97.25 352

AVERAGE_ROB	97.87 355	100.00 355	99.48 353	100.00 354	100.00 351	100.00 359	100.00 356	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	100.00 357	100.00 355	100.00 357	99.53 353	99.67 353	99.99 355	99.97 353	100.00 356	100.00 355	96.18 354	98.83 354	100.00 357	100.00 356	86.70 352	87.40 350	88.36 352	86.25 350

DGTPSM_ROB	98.07 356	97.55 350	100.00 356	97.51 349	100.00 351	96.88 352	100.00 356	95.37 350	100.00 353	98.23 350	98.78 351	82.66 349	98.09 351	99.84 353	99.87 354	100.00 355	90.54 351	99.98 354	94.00 350	99.98 352	99.25 355	99.45 355	99.85 354	99.95 353	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

DPSMNet_ROB	98.09 357	97.61 351	100.00 356	97.53 350	100.00 351	96.88 352	100.00 356	95.37 350	100.00 353	98.24 351	98.79 352	82.72 350	98.14 352	99.87 354	99.87 354	99.99 354	90.64 352	99.99 355	94.19 351	99.98 352	99.25 355	99.45 355	99.85 354	99.95 353	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

FlowAnything	99.93 358	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 351	98.97 354	99.19 354	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	100.00 357	100.00 355	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

CasAABBNet	99.94 359	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 351	99.26 355	99.18 353	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	100.00 357	100.00 355	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 356	100.00 356	100.00 356	100.00 355	100.00 357	100.00 357	100.00 357	100.00 356	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 49	0.16 245	0.01 149	0.00 1	0.00 1

FADE																7.42 337					25.12 347	26.10 347					28.34 344

Low-res two-view benchmark