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

TS12	0.19 44	0.14 64	0.21 55	0.04 54	0.16 97	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.09 14	0.14 94	0.00 1	1.35 58	0.86 61	0.05 40	0.05 36	0.65 69	0.03 23	0.48 65	0.13 31	0.00 1	0.02 39	0.30 139	0.09 87	0.31 66	0.02 61

TS	0.19 44	0.14 64	0.21 55	0.04 54	0.16 97	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.09 14	0.14 94	0.00 1	1.35 58	0.86 61	0.05 40	0.05 36	0.65 69	0.03 23	0.48 65	0.13 31	0.00 1	0.02 39	0.30 139	0.09 87	0.31 66	0.02 61

LACA3	0.10 16	0.06 34	0.21 55	0.03 42	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.03 26	0.00 1	1.04 44	0.52 31	0.01 3	0.00 1	0.29 44	0.03 23	0.18 34	0.10 24	0.00 1	0.02 39	0.05 68	0.00 1	0.03 14	0.02 61

DepthFocus	0.50 91	0.08 46	0.40 135	0.22 112	0.10 74	0.00 1	0.04 141	0.35 109	0.60 186	0.00 1	0.00 1	0.32 98	0.33 144	0.00 1	2.16 105	1.92 177	0.41 132	0.39 143	0.91 83	0.40 150	2.06 162	1.93 129	0.04 128	0.10 121	0.03 47	0.10 92	0.37 68	0.24 116

LACA2	0.04 2	0.03 2	0.05 30	0.01 13	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.00 1	0.00 1	0.34 10	0.33 13	0.00 1	0.01 20	0.14 28	0.01 6	0.01 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14	0.00 1

LACA1	0.09 13	0.05 24	0.21 55	0.03 42	0.14 91	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.06 62	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.05 46	0.01 48	0.83 32	0.57 36	0.00 1	0.00 1	0.17 32	0.02 14	0.14 28	0.03 11	0.00 1	0.01 19	0.02 34	0.01 22	0.03 14	0.01 46

DispViT+	0.10 16	0.05 24	0.32 84	0.04 54	0.10 74	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.05 46	0.00 1	0.88 36	0.45 21	0.02 14	0.05 36	0.03 6	0.02 14	0.05 6	0.20 37	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.05 64	0.04 19	0.00 1

MatchStereo	0.14 26	0.08 46	0.32 84	0.02 28	0.07 61	0.01 53	0.00 1	0.03 49	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.11 85	0.01 48	1.22 51	0.72 53	0.06 50	0.11 68	0.02 2	0.05 40	0.19 35	0.48 53	0.00 1	0.05 71	0.00 1	0.03 59	0.02 11	0.01 46
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.14 26	0.11 57	0.27 71	0.02 28	0.10 74	0.00 1	0.02 111	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.09 75	0.02 80	1.37 61	0.77 57	0.01 3	0.04 31	0.34 48	0.06 46	0.03 2	0.12 29	0.01 72	0.02 39	0.04 61	0.05 64	0.07 29	0.11 97
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.03 1	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.34 10	0.24 5	0.03 24	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.13 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.01 6	0.00 1

VIP-Stereo	0.16 32	0.11 57	0.35 107	0.01 13	0.02 23	0.04 109	0.00 1	0.01 12	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.21 71	0.05 46	0.00 1	1.10 48	0.96 74	0.05 40	0.11 68	0.20 37	0.07 52	0.45 63	0.11 27	0.00 1	0.04 62	0.06 74	0.01 22	0.12 43	0.10 94

GEAStereo	0.16 32	0.06 34	0.32 84	0.03 42	0.03 36	0.16 171	0.00 1	0.03 49	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 74	0.01 7	0.01 48	0.92 38	0.51 29	0.05 40	0.07 54	0.51 61	0.13 74	0.27 46	0.48 53	0.00 1	0.04 62	0.18 124	0.00 1	0.21 52	0.00 1

BridgeDepth	0.06 3	0.05 24	0.01 11	0.03 42	0.04 46	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.51 18	0.40 19	0.01 3	0.01 20	0.13 26	0.02 14	0.22 42	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.03 14	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
gasm-f	0.16 32	0.06 34	0.32 84	0.03 42	0.03 36	0.16 171	0.00 1	0.03 49	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 74	0.01 7	0.01 48	0.92 38	0.51 29	0.05 40	0.07 54	0.51 61	0.13 74	0.27 46	0.48 53	0.00 1	0.04 62	0.18 124	0.00 1	0.21 52	0.00 1

MonStereo	0.06 3	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 46	0.01 48	0.47 17	0.33 13	0.03 24	0.01 20	0.11 22	0.01 6	0.11 22	0.10 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 49	0.11 39	0.00 1

AdaDepth	0.19 44	0.25 95	0.07 34	0.01 13	0.01 14	0.16 171	0.00 1	0.01 12	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.01 7	0.01 48	0.98 40	1.10 88	0.06 50	0.05 36	1.07 92	0.07 52	0.30 51	0.30 40	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 62	0.29 63	0.00 1

GASTEREO	0.18 37	0.07 42	0.35 107	0.03 42	0.01 14	0.14 157	0.00 1	0.03 49	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.13 87	0.01 48	1.05 45	0.70 50	0.07 55	0.07 54	0.11 22	0.21 106	0.08 13	0.44 52	0.10 166	0.03 51	0.02 34	0.75 162	0.15 48	0.00 1

MSCF	0.18 37	0.07 42	0.35 107	0.03 42	0.02 23	0.14 157	0.00 1	0.03 49	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.13 87	0.01 48	1.01 42	0.71 51	0.07 55	0.06 44	0.11 22	0.23 113	0.09 15	0.51 62	0.09 161	0.03 51	0.02 34	0.76 163	0.11 39	0.00 1

S2M2_XL	0.41 78	0.12 61	0.39 130	0.04 54	0.11 81	0.00 1	0.02 111	0.24 99	0.37 154	0.00 1	0.00 1	0.29 90	0.51 181	0.00 1	1.87 88	1.58 142	0.27 108	0.42 151	0.43 54	0.16 84	1.56 145	2.24 151	0.08 157	0.05 71	0.04 61	0.08 82	0.03 14	0.25 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test3	0.31 67	0.05 24	0.34 100	0.11 93	0.15 96	0.17 181	0.01 77	0.06 68	0.04 40	1.15 190	0.00 1	0.18 49	0.08 64	0.01 48	1.50 65	0.89 67	0.04 34	0.17 89	1.19 101	0.08 59	0.57 75	0.82 80	0.02 95	0.05 71	0.03 47	0.02 49	0.75 81	0.01 46

MLG-Stereo_test1	0.09 13	0.05 24	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 181	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 46	0.00 1	0.75 26	0.56 35	0.03 24	0.04 31	0.17 32	0.03 23	0.10 18	0.31 42	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.07 29	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 10	0.06 34	0.01 11	0.01 13	0.00 1	0.17 181	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.05 46	0.00 1	0.80 31	0.60 41	0.02 14	0.04 31	0.15 29	0.03 23	0.08 13	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.07 29	0.00 1

DFGA-Net	0.41 78	0.31 118	0.08 39	0.24 123	0.04 46	0.01 53	0.01 77	0.55 129	0.05 53	1.29 202	0.00 1	0.16 33	0.04 37	0.03 100	1.67 76	1.15 98	0.16 80	0.08 60	0.92 84	0.04 34	0.57 75	0.30 40	0.00 1	0.08 106	0.01 17	0.00 1	3.34 161	0.01 46

S2M2_L	0.78 123	0.14 64	1.69 251	0.27 138	0.14 91	0.00 1	0.01 77	0.23 97	0.31 150	2.17 236	0.00 1	0.42 120	0.14 94	0.00 1	2.15 104	2.06 189	0.38 131	0.48 161	1.19 101	0.22 111	2.27 165	1.92 128	0.05 141	0.08 106	0.09 91	0.71 158	3.67 178	0.16 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.44 82	0.10 52	0.27 71	0.02 28	0.03 36	0.00 1	0.00 1	0.04 60	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.40 118	0.08 64	0.01 48	4.44 228	1.85 170	0.29 110	0.29 119	0.45 56	0.19 95	1.40 132	1.47 112	0.02 95	0.04 62	0.05 68	0.06 73	0.19 49	0.23 112

YMNet	0.66 113	0.39 136	0.02 18	0.20 107	0.25 145	0.34 204	2.55 272	0.36 111	0.06 62	1.11 187	0.00 1	0.39 115	2.89 265	0.01 48	2.52 130	2.02 186	0.52 144	0.46 156	0.50 59	0.21 106	0.27 46	1.21 105	0.00 1	0.10 121	0.33 142	0.05 64	0.62 76	0.39 133

MM-Stereo_test3	0.07 8	0.04 14	0.02 18	0.00 1	0.01 14	0.02 85	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 25	0.03 26	0.00 1	0.38 12	0.30 10	0.03 24	0.00 1	0.15 29	0.07 52	0.05 6	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.06 73	0.38 69	0.06 82

MM-Stereo_test2	0.13 21	0.04 14	0.07 34	0.00 1	0.02 23	0.02 85	0.00 1	0.01 12	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.02 19	0.00 1	0.76 27	0.59 39	0.07 55	0.05 36	0.18 34	0.28 133	0.29 50	0.53 63	0.01 72	0.01 19	0.08 82	0.20 113	0.04 19	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 8	0.04 14	0.08 39	0.00 1	0.01 14	0.03 100	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.03 26	0.00 1	0.55 19	0.45 21	0.04 34	0.00 1	0.18 34	0.06 46	0.07 12	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.03 47	0.08 82	0.05 22	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 26	0.06 34	0.30 79	0.02 28	0.01 14	0.15 166	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.06 58	0.00 1	0.77 28	0.57 36	0.02 14	0.05 36	0.19 36	0.26 125	0.16 33	0.39 48	0.02 95	0.03 51	0.02 34	0.00 1	0.60 75	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CoSv	0.08 10	0.11 57	0.21 55	0.01 13	0.02 23	0.01 53	0.00 1	0.02 34	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.11 23	0.01 7	0.00 1	0.66 24	0.62 44	0.03 24	0.06 44	0.08 17	0.02 14	0.03 2	0.12 29	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.00 1	0.08 32	0.00 1

AIO_rvc	0.29 64	0.29 108	0.34 100	0.03 42	0.02 23	0.14 157	0.10 179	0.02 34	0.05 53	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.09 75	0.01 48	1.58 71	1.03 80	0.04 34	0.18 92	1.71 120	0.04 34	0.56 74	0.92 89	0.14 187	0.01 19	0.13 109	0.03 59	0.13 45	0.01 46

AIO_test	0.35 72	0.45 144	0.42 143	0.03 42	0.02 23	0.14 157	0.23 208	0.12 83	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.19 62	0.09 75	0.00 1	1.60 74	1.26 110	0.06 50	0.08 60	0.80 78	0.06 46	1.12 111	1.01 95	0.18 201	0.01 19	0.19 127	0.45 139	0.99 88	0.01 46

AIO-test2	0.06 3	0.09 49	0.01 11	0.00 1	0.09 70	0.04 109	0.01 77	0.01 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 9	0.04 37	0.00 1	0.45 15	0.25 6	0.02 14	0.00 1	0.03 6	0.03 23	0.05 6	0.06 21	0.00 1	0.16 155	0.05 68	0.01 22	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 10	0.03 2	0.03 25	0.01 13	0.07 61	0.05 118	0.00 1	0.01 12	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 37	0.00 1	0.68 25	0.55 34	0.02 14	0.00 1	0.11 22	0.19 95	0.12 24	0.15 34	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.01 22	0.01 6	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 58	0.19 78	0.23 65	0.01 13	0.05 51	0.12 147	0.01 77	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.03 26	0.00 1	1.06 46	0.66 47	0.08 60	0.12 72	0.20 37	0.02 14	0.43 61	0.42 51	0.00 1	0.02 39	0.01 17	0.02 49	2.26 121	0.06 82

RAStereo	0.23 58	0.17 76	0.05 30	0.05 63	0.10 74	0.00 1	0.01 77	0.03 49	0.04 40	0.96 178	0.00 1	0.19 62	0.01 7	0.01 48	1.67 76	1.14 96	0.06 50	0.06 44	0.21 39	0.02 14	0.60 79	0.71 75	0.00 1	0.05 71	0.03 47	0.01 22	0.10 36	0.01 46

Occ-G	0.22 55	0.10 52	0.23 65	0.04 54	0.10 74	0.16 171	0.00 1	0.04 60	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.13 27	0.01 7	0.00 1	1.13 49	0.76 56	0.05 40	0.15 83	0.80 78	0.01 6	0.71 88	0.74 78	0.00 1	0.03 51	0.03 47	0.01 22	0.71 79	0.01 46

U	0.20 49	0.12 61	0.02 18	0.06 74	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.04 60	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.01 7	0.00 1	1.57 70	1.16 101	0.03 24	0.07 54	0.45 56	0.07 52	0.45 63	0.85 84	0.00 1	0.02 39	0.07 77	0.00 1	0.06 27	0.02 61

AIO-Stereo	0.14 26	0.04 14	0.36 118	0.01 13	0.03 36	0.13 156	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.05 46	0.00 1	0.61 22	0.42 20	0.04 34	0.07 54	1.51 113	0.06 46	0.12 24	0.04 15	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.02 49	0.12 43	0.00 1

RSM++	0.10 16	0.05 24	0.36 118	0.02 28	0.01 14	0.11 138	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.08 64	0.00 1	0.77 28	0.52 31	0.02 14	0.04 31	0.10 21	0.03 23	0.20 37	0.16 35	0.00 1	0.03 51	0.01 17	0.00 1	0.11 39	0.00 1

RSM	0.10 16	0.05 24	0.36 118	0.02 28	0.02 23	0.11 138	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.05 46	0.00 1	0.60 21	0.49 28	0.01 3	0.04 31	0.15 29	0.03 23	0.20 37	0.03 11	0.00 1	0.02 39	0.02 34	0.19 110	0.05 22	0.00 1

test_for_model	1.42 175	0.61 174	0.40 135	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 164	2.44 208	0.20 130	0.00 1	0.00 1	4.08 227	0.22 122	0.07 146	2.09 97	2.28 202	11.83 318	0.32 125	3.20 169	0.26 125	4.81 246	2.01 131	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 146

GCAPDPT-zeroshot4090	1.42 175	0.61 174	0.40 135	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 164	2.44 208	0.20 130	0.00 1	0.00 1	4.08 227	0.22 122	0.07 146	2.09 97	2.28 202	11.83 318	0.32 125	3.20 169	0.26 125	4.81 246	2.01 131	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 146

MGS-Stereo	0.61 105	0.95 221	0.61 172	0.26 134	0.16 97	0.01 53	0.02 111	0.06 68	0.15 111	0.00 1	0.00 1	0.29 90	0.15 99	0.01 48	5.46 269	0.88 65	0.30 113	0.27 117	0.86 82	0.38 148	1.25 124	1.76 126	0.03 118	0.14 142	0.29 137	0.26 119	1.72 106	0.25 119

MoCha-V2	0.13 21	0.06 34	0.31 81	0.01 13	0.05 51	0.09 131	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 40	0.18 115	0.00 1	0.84 33	0.47 25	0.07 55	0.00 1	0.09 19	0.15 80	0.26 45	0.49 57	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.08 82	0.02 11	0.00 1

AE-Stereo	1.43 180	0.31 118	1.73 253	0.33 158	0.32 175	0.04 109	0.32 214	0.43 118	0.32 151	0.04 98	0.00 1	3.38 217	0.44 164	0.07 146	2.86 150	3.30 246	0.96 202	0.79 207	3.65 187	0.79 207	3.64 209	4.40 233	0.04 128	0.40 226	2.93 255	2.14 203	4.74 234	0.18 110

plain	0.45 85	0.37 132	0.43 144	0.16 98	0.37 189	0.00 1	0.00 1	0.74 136	0.08 81	0.01 84	0.00 1	0.53 140	0.09 75	0.04 119	2.41 121	1.80 168	0.25 99	0.31 123	0.93 85	0.10 65	1.31 126	1.36 110	0.00 1	0.23 173	0.13 109	0.02 49	0.25 60	0.09 88

MaDis-Stereo	0.33 70	0.21 84	0.36 118	0.06 74	0.13 86	0.01 53	0.03 132	0.06 68	0.06 62	1.25 200	0.00 1	0.20 67	0.02 19	0.02 80	1.52 67	1.15 98	0.12 68	0.24 102	1.27 104	0.10 65	0.71 88	0.90 88	0.00 1	0.07 87	0.17 121	0.15 103	0.13 45	0.04 71

StereoVision	0.11 20	0.10 52	0.02 18	0.04 54	0.03 36	0.00 1	0.02 111	0.04 60	0.03 28	0.03 95	0.00 1	0.17 40	0.02 19	0.03 100	0.99 41	0.75 55	0.05 40	0.01 20	0.29 44	0.03 23	0.15 31	0.07 22	0.00 1	0.05 71	0.03 47	0.00 1	0.06 27	0.00 1

UniTT-Stereo	0.35 72	0.28 103	0.38 127	0.07 83	0.18 116	0.00 1	0.01 77	0.07 73	0.08 81	0.00 1	0.00 1	0.29 90	0.03 26	0.05 128	1.88 90	1.42 127	0.15 76	0.33 132	1.70 119	0.07 52	0.88 100	1.21 105	0.00 1	0.12 130	0.06 74	0.03 59	0.14 47	0.03 67

testlalala	1.42 175	0.61 174	0.40 135	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 164	2.44 208	0.20 130	0.00 1	0.00 1	4.08 227	0.22 122	0.07 146	2.09 97	2.28 202	11.83 318	0.32 125	3.20 169	0.26 125	4.81 246	2.01 131	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 146

GCAPDPT-zeroshot	1.42 175	0.61 174	0.40 135	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 164	2.44 208	0.20 130	0.00 1	0.00 1	4.08 227	0.22 122	0.07 146	2.09 97	2.28 202	11.83 318	0.32 125	3.20 169	0.26 125	4.81 246	2.01 131	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 146

AEACV	0.25 60	0.71 193	0.36 118	0.04 54	0.03 36	0.10 134	0.00 1	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.18 49	0.13 87	0.02 80	1.22 51	0.79 58	0.05 40	0.26 108	0.73 74	0.29 135	0.63 81	0.50 58	0.12 177	0.04 62	0.01 17	0.21 114	0.29 63	0.00 1

GCAP-Stereo	1.42 175	0.61 174	0.40 135	0.25 127	0.16 97	0.02 85	0.07 164	2.44 208	0.20 130	0.00 1	0.00 1	4.08 227	0.22 122	0.07 146	2.09 97	2.28 202	11.83 318	0.32 125	3.20 169	0.26 125	4.81 246	2.01 131	0.13 180	0.07 87	0.12 102	0.32 126	1.72 106	0.54 146

LL-Strereo2	0.61 105	0.22 90	0.36 118	0.09 89	0.10 74	0.17 181	0.01 77	2.25 195	0.18 124	0.00 1	0.00 1	0.21 71	0.04 37	0.21 220	1.68 78	1.32 116	0.05 40	0.12 72	2.34 141	0.39 149	1.51 139	2.98 182	0.00 1	0.08 106	0.43 159	0.01 22	1.44 101	0.31 124

ProNet	0.06 3	0.03 2	0.08 39	0.01 13	0.00 1	0.12 147	0.27 211	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 128	0.43 14	0.28 7	0.02 14	0.00 1	0.09 19	0.00 1	0.05 6	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.08 82	0.00 1	0.05 22	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 26	0.09 49	0.03 25	0.05 63	0.05 51	0.00 1	0.00 1	0.03 49	0.05 53	0.24 125	0.00 1	0.08 9	0.02 19	0.01 48	1.28 55	1.00 78	0.03 24	0.02 27	0.05 13	0.04 34	0.31 54	0.34 45	0.00 1	0.03 51	0.03 47	0.00 1	0.05 22	0.00 1

TestStereo1	0.81 126	0.91 215	0.22 61	0.06 74	0.16 97	0.00 1	0.01 77	1.08 145	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.26 81	0.57 189	0.12 186	4.26 218	1.66 152	0.18 85	0.19 93	2.84 163	0.09 63	1.37 128	2.51 163	0.01 72	0.06 80	0.09 91	1.26 181	3.75 187	0.05 76

TESTraft	0.86 131	0.88 213	0.32 84	0.05 63	0.16 97	0.00 1	0.00 1	1.51 159	0.06 62	0.69 161	0.00 1	0.33 102	0.64 199	0.20 215	4.51 232	1.67 155	0.18 85	0.16 87	2.63 155	0.25 122	1.10 110	2.24 151	0.07 155	0.08 106	0.10 94	1.62 190	3.71 183	0.04 71

RAFT+CT+SA	0.64 109	0.82 204	0.25 68	0.15 97	0.03 36	0.00 1	0.00 1	2.49 213	0.08 81	0.08 105	0.00 1	0.74 164	0.39 158	0.01 48	1.39 63	1.38 124	0.11 66	0.15 83	2.23 131	0.18 89	0.84 97	2.50 162	0.01 72	0.06 80	0.11 98	0.01 22	3.34 161	0.04 71

SA-5K	0.81 126	0.91 215	0.22 61	0.06 74	0.16 97	0.00 1	0.01 77	1.08 145	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.26 81	0.57 189	0.12 186	4.26 218	1.66 152	0.18 85	0.19 93	2.84 163	0.09 63	1.37 128	2.51 163	0.01 72	0.06 80	0.09 91	1.26 181	3.75 187	0.05 76

SA	0.95 146	0.82 204	0.44 147	0.21 108	0.23 138	0.01 53	0.00 1	2.73 231	0.12 101	0.02 91	0.00 1	0.39 115	0.39 158	0.36 244	2.49 127	1.61 145	0.31 114	0.47 160	3.23 175	0.20 103	1.23 121	3.19 189	0.01 72	0.18 159	0.41 155	1.70 192	4.81 236	0.10 94

test_4	0.60 104	0.10 52	0.53 160	0.29 150	0.13 86	0.07 124	0.22 206	0.09 79	0.07 69	0.03 95	0.00 1	0.68 156	0.15 99	0.08 160	2.06 95	1.55 140	0.12 68	0.39 143	1.82 121	0.18 89	1.12 111	2.11 140	0.01 72	0.07 87	0.20 129	0.30 124	3.49 171	0.24 116

dad	4.05 263	0.87 212	0.28 75	10.24 301	1.70 257	1.03 240	12.23 312	12.58 318	0.11 95	3.46 278	0.00 1	1.93 201	3.59 272	0.19 210	4.92 255	1.26 110	1.60 243	0.53 172	14.05 281	0.63 194	2.73 185	1.88 127	0.16 195	0.71 251	5.78 290	0.19 110	17.00 316	9.60 271

AASNet	0.18 37	0.44 141	0.26 70	0.08 88	0.08 67	0.00 1	0.08 172	0.03 49	0.05 53	0.26 126	0.00 1	0.16 33	0.03 26	0.01 48	1.06 46	0.60 41	0.08 60	0.03 29	0.08 17	0.16 84	0.24 43	0.64 70	0.00 1	0.03 51	0.00 1	0.01 22	0.38 69	0.03 67

CroCo-Stereo	0.18 37	0.07 42	0.02 18	0.05 63	0.06 59	0.00 1	0.00 1	0.04 60	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 19	0.00 1	1.54 69	1.07 83	0.04 34	0.03 29	0.65 69	0.04 34	0.32 55	0.73 76	0.00 1	0.02 39	0.03 47	0.01 22	0.08 32	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
RAFT	0.18 37	0.04 14	0.33 94	0.02 28	0.00 1	0.12 147	0.12 187	0.94 140	0.01 6	0.70 162	0.00 1	0.17 40	0.00 1	0.01 48	0.57 20	0.46 23	0.03 24	0.00 1	0.06 15	0.21 106	0.14 28	0.50 58	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.27 62	0.00 1

rafts_anoy	0.62 107	0.28 103	0.70 188	0.37 177	0.21 130	0.04 109	0.00 1	2.53 217	0.14 109	0.01 84	0.00 1	0.10 16	0.04 37	0.02 80	2.50 128	1.45 131	0.32 116	0.36 137	1.92 123	0.17 86	1.38 130	0.99 94	0.00 1	0.18 159	0.53 164	0.73 160	0.73 80	1.01 172

iRaftStereo_RVC	0.22 55	0.19 78	0.35 107	0.22 112	0.11 81	0.01 53	0.00 1	0.04 60	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.22 73	0.10 83	0.03 100	1.13 49	0.87 63	0.16 80	0.06 44	0.37 52	0.11 68	0.95 102	0.62 69	0.00 1	0.02 39	0.08 82	0.00 1	0.11 39	0.03 67

TestStereo	0.55 94	0.62 180	0.47 151	0.22 112	0.09 70	0.00 1	0.01 77	1.90 182	0.22 138	0.30 130	0.00 1	0.28 87	0.08 64	0.01 48	1.58 71	0.87 63	0.34 118	0.19 93	2.65 157	0.08 59	1.43 133	0.55 65	0.02 95	0.07 87	0.10 94	0.42 137	2.09 117	0.13 103

raft+_RVC	0.49 90	0.38 135	0.37 126	0.34 164	0.21 130	0.03 100	0.04 141	2.29 196	0.09 89	0.00 1	0.00 1	0.25 78	0.08 64	0.02 80	1.79 85	1.24 107	0.29 110	0.09 63	2.37 146	0.24 118	0.77 94	1.09 99	0.00 1	0.06 80	0.07 77	0.12 97	0.57 74	0.36 131

raftrobust	0.86 131	0.40 137	0.77 195	0.40 185	0.31 170	0.01 53	0.04 141	2.51 215	0.13 104	0.51 149	0.00 1	0.51 134	0.24 129	0.09 170	2.98 164	2.12 193	0.22 93	0.31 123	4.90 204	0.11 68	1.68 151	2.15 141	0.16 195	0.15 147	0.78 181	0.40 135	0.97 87	0.36 131

HCRNet	0.41 78	0.36 129	0.34 100	0.30 153	0.12 84	0.00 1	0.05 149	0.02 34	0.02 17	1.46 215	0.00 1	0.18 49	0.05 46	0.00 1	2.70 141	0.67 49	0.22 93	0.06 44	0.22 40	0.11 68	0.30 51	0.59 66	0.02 95	0.01 19	0.01 17	0.01 22	3.21 155	0.03 67

ARAFT	0.70 116	0.19 78	0.28 75	0.31 155	0.08 67	0.00 1	0.01 77	0.16 86	0.08 81	1.30 203	0.00 1	0.38 112	0.03 26	0.10 180	3.41 190	1.87 171	0.29 110	0.27 117	2.54 149	0.05 40	1.83 155	1.60 122	0.01 72	0.10 121	0.42 157	0.02 49	3.41 163	0.12 101

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 110	0.29 108	0.60 168	0.37 177	0.27 156	0.03 100	0.02 111	0.96 142	0.11 95	1.34 207	0.00 1	0.28 87	0.08 64	0.01 48	1.83 87	1.32 116	0.26 104	0.11 68	3.40 182	0.24 118	0.79 95	0.89 87	0.00 1	0.19 162	0.38 150	0.22 115	3.31 158	0.15 105

RAFT + AFF	0.41 78	0.04 14	0.01 11	0.22 112	0.02 23	0.04 109	0.00 1	0.03 49	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.28 87	0.02 19	0.01 48	4.88 253	0.92 72	0.35 120	0.02 27	2.33 140	0.03 23	0.65 82	0.50 58	0.01 72	0.12 130	0.15 117	0.10 92	0.24 59	0.01 46

GMStereo	0.44 82	0.93 217	0.07 34	0.25 127	0.03 36	0.00 1	0.00 1	0.14 85	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.30 94	0.01 7	0.01 48	1.87 88	0.90 68	0.26 104	0.17 89	2.60 152	0.08 59	1.17 115	0.33 44	0.00 1	0.05 71	0.08 82	0.02 49	2.57 126	0.04 71
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.30 66	0.21 84	0.07 34	0.05 63	0.05 51	0.00 1	0.06 159	0.01 12	0.03 28	0.22 120	0.00 1	0.19 62	0.01 7	0.05 128	2.24 108	0.62 44	0.24 98	0.12 72	0.35 49	0.07 52	0.30 51	0.11 27	0.04 128	0.08 106	0.03 47	0.04 62	2.84 134	0.02 61

delet	0.19 44	0.07 42	0.25 68	0.06 74	0.04 46	0.02 85	0.02 111	0.01 12	0.04 40	0.34 133	0.00 1	0.10 16	0.03 26	0.02 80	1.36 60	0.46 23	0.16 80	0.05 36	0.13 26	0.05 40	0.13 26	0.18 36	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.01 22	1.41 99	0.02 61

psm_up	1.01 152	0.60 172	0.96 209	0.38 183	0.75 223	0.01 53	0.03 132	2.33 199	1.18 239	0.78 165	0.00 1	0.94 171	0.09 75	0.45 251	2.41 121	1.18 102	0.62 156	0.44 153	3.67 189	0.32 140	1.14 113	0.85 84	0.00 1	0.58 246	1.06 190	1.42 186	3.75 187	1.44 181

UNet	0.56 97	0.30 114	0.39 130	0.26 134	0.19 119	0.03 100	0.08 172	0.52 128	0.13 104	1.15 190	0.00 1	0.44 123	0.16 108	0.16 199	2.13 102	1.28 113	0.34 118	0.20 97	1.42 110	0.19 95	0.62 80	0.50 58	0.13 180	0.24 174	0.03 47	0.26 119	3.32 159	0.62 151

UPFNet	0.44 82	0.29 108	0.59 165	0.21 108	0.26 154	0.01 53	0.02 111	0.08 77	0.08 81	0.39 140	0.00 1	0.27 84	0.03 26	0.24 230	3.08 168	0.92 72	0.14 74	0.12 72	0.57 66	0.31 139	0.36 56	0.39 48	0.01 72	0.12 130	0.02 34	0.01 22	3.44 167	0.05 76

DMCA	0.27 62	0.37 132	0.20 53	0.17 99	0.09 70	0.02 85	0.01 77	0.02 34	0.04 40	0.59 154	0.00 1	0.34 106	0.05 46	0.01 48	1.81 86	0.88 65	0.31 114	0.12 72	0.22 40	0.10 65	0.38 57	0.23 38	0.00 1	0.03 51	0.03 47	0.06 73	1.19 91	0.15 105

RYNet	0.45 85	0.04 14	0.00 1	0.02 28	0.03 36	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.04 40	0.07 102	0.00 1	0.05 4	0.12 86	0.00 1	4.77 247	0.60 41	0.10 64	1.00 236	0.35 49	0.01 6	0.21 41	0.04 15	0.00 1	0.02 39	0.08 82	3.06 219	1.39 98	0.13 103

CC-Net-ROB	5.26 278	8.36 310	1.81 257	22.68 314	6.07 302	15.19 310	7.74 305	0.45 121	0.84 210	1.53 217	0.00 1	23.78 301	3.00 267	3.15 306	2.92 157	0.74 54	2.29 260	1.51 266	11.50 274	0.48 175	1.21 117	1.47 112	9.41 321	0.22 172	2.30 234	2.51 213	2.25 120	8.72 265

TDLM	0.09 13	0.08 46	0.12 45	0.02 28	0.02 23	0.00 1	0.01 77	0.19 90	0.04 40	0.00 1	0.00 1	0.48 130	0.01 7	0.01 48	0.26 3	0.22 3	0.08 60	0.06 44	0.01 1	0.00 1	0.10 18	0.10 24	0.01 72	0.01 19	0.00 1	0.01 22	0.30 65	0.39 133

HITNet	0.59 101	0.16 75	0.10 42	0.06 74	0.07 61	0.01 53	0.02 111	1.76 168	0.82 208	0.11 108	0.00 1	0.68 156	0.28 136	0.11 183	2.51 129	1.02 79	0.25 99	0.13 79	0.63 68	0.24 118	1.43 133	1.56 121	0.01 72	0.12 130	0.02 34	0.16 105	3.32 159	0.42 138
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
PS-NSSS	1.54 189	3.12 285	0.33 94	3.03 266	0.83 229	1.73 254	0.70 228	0.39 114	0.15 111	0.39 140	0.00 1	11.06 278	1.04 239	0.41 249	2.13 102	0.79 58	0.47 137	0.26 108	4.17 194	0.14 76	0.90 101	0.37 47	2.44 295	0.06 80	0.99 188	0.74 161	3.17 152	1.82 190

iResNet_ROB	1.07 156	0.65 186	0.30 79	0.45 196	0.30 168	0.01 53	0.02 111	3.10 249	0.12 101	1.34 207	0.00 1	0.66 154	0.35 147	0.04 119	4.37 225	1.65 150	0.54 149	0.49 164	5.83 214	0.29 135	1.30 125	0.87 86	0.20 206	0.26 183	0.16 118	0.84 168	3.74 184	1.12 174

PointNet	0.14 26	0.05 24	0.10 42	0.04 54	0.01 14	0.04 109	0.18 199	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 91	0.16 33	0.02 19	0.01 48	0.41 13	0.30 10	0.03 24	0.00 1	0.36 51	0.25 122	0.24 43	0.68 73	0.04 128	0.01 19	0.03 47	0.08 82	0.79 84	0.00 1

111111	0.13 21	0.02 1	0.03 25	0.01 13	0.02 23	0.10 134	0.00 1	0.01 12	0.01 6	0.00 1	0.01 91	0.18 49	0.05 46	0.01 48	0.85 35	0.48 26	0.05 40	0.06 44	0.33 47	0.02 14	0.20 37	0.84 82	0.00 1	0.01 19	0.02 34	0.05 64	0.02 11	0.00 1

HUF	0.45 85	0.14 64	0.59 165	0.03 42	0.10 74	0.16 171	0.01 77	0.33 106	0.05 53	0.00 1	0.01 91	0.20 67	0.26 134	0.00 1	2.26 110	2.24 201	0.21 92	0.24 102	2.24 132	0.12 71	1.54 142	1.02 96	0.08 157	0.03 51	0.12 102	0.02 49	0.25 60	0.01 46

MIF-Stereo (partial)	0.47 88	0.36 129	0.44 147	0.07 83	0.18 116	0.01 53	0.00 1	0.07 73	0.11 95	0.01 84	0.01 91	0.38 112	0.09 75	0.03 100	2.00 92	1.58 142	0.22 93	0.50 168	0.75 77	0.06 46	1.09 109	0.94 91	0.00 1	0.19 162	0.08 82	0.26 119	2.83 133	0.39 133

MIM_Stereo	0.55 94	0.13 63	0.43 144	0.34 164	0.22 136	0.11 138	0.02 111	2.05 187	0.07 69	0.00 1	0.01 91	0.23 74	0.09 75	0.03 100	2.07 96	1.15 98	0.15 76	0.39 143	2.56 150	0.27 131	1.24 123	0.94 91	0.06 150	0.13 137	0.18 124	0.19 110	1.72 106	0.17 109

Sa-1000	1.25 168	0.27 100	0.51 157	0.28 143	0.23 138	0.00 1	0.00 1	2.78 234	0.10 92	0.01 84	0.01 91	0.34 106	0.50 179	0.59 262	4.62 240	1.70 161	0.69 169	0.83 216	4.47 197	0.43 163	1.38 130	4.54 240	0.01 72	0.24 174	2.01 228	1.81 196	5.02 245	0.39 133

dd	0.93 145	0.46 148	0.32 84	1.70 247	0.04 46	0.21 196	0.11 185	0.46 122	0.06 62	0.11 108	0.01 91	1.91 200	0.06 58	0.16 199	4.29 221	0.96 74	0.81 186	0.34 134	5.67 208	0.37 146	0.58 77	0.68 73	0.15 190	0.26 183	0.07 77	0.09 87	3.26 157	1.96 195

RALAANet	0.92 143	0.35 126	0.48 152	0.36 175	0.24 143	0.18 186	0.02 111	1.89 180	0.19 127	0.51 149	0.01 91	0.26 81	0.25 131	0.06 141	2.32 116	1.73 162	0.35 120	0.69 193	3.14 168	0.55 184	2.51 180	2.39 157	0.01 72	0.26 183	0.37 149	1.12 179	4.01 208	0.53 144

AFF-stereo	0.55 94	0.29 108	0.41 141	0.33 158	0.09 70	0.03 100	0.00 1	0.38 113	0.10 92	1.17 193	0.01 91	0.32 98	0.06 58	0.00 1	1.52 67	1.24 107	0.15 76	0.59 182	3.40 182	0.07 52	0.54 72	0.60 67	0.00 1	0.07 87	0.13 109	0.06 73	3.05 142	0.10 94

AANet_RVC	0.25 60	0.05 24	0.29 78	0.06 74	0.19 119	0.00 1	0.23 208	0.03 49	0.17 119	0.35 137	0.01 91	0.07 8	0.04 37	0.01 48	1.37 61	0.48 26	0.10 64	0.06 44	0.43 54	0.17 86	0.10 18	0.25 39	0.03 118	0.05 71	0.02 34	0.06 73	1.15 90	0.89 162

SACVNet	1.43 180	0.80 200	0.85 202	0.58 207	1.31 247	0.63 224	0.62 226	2.60 223	0.52 173	1.33 206	0.02 101	0.74 164	0.32 142	0.34 243	2.78 144	2.11 192	1.38 235	0.39 143	4.62 200	0.70 199	2.37 173	3.83 204	0.05 141	0.42 232	1.29 203	1.64 191	3.74 184	2.62 209

raft_robust	1.21 167	0.70 191	0.61 172	0.27 138	0.19 119	0.00 1	0.00 1	3.05 247	0.22 138	1.18 194	0.03 102	0.34 106	0.69 204	0.07 146	2.94 161	1.76 165	0.57 151	0.63 190	4.95 205	0.19 95	2.98 194	4.81 244	0.01 72	0.19 162	0.97 186	1.39 184	2.87 135	0.98 171

G2L-Stereo	0.58 99	0.33 123	0.23 65	0.37 177	0.61 212	0.01 53	0.04 141	0.17 87	0.08 81	0.52 152	0.04 103	0.13 27	0.47 173	0.42 250	2.91 154	0.91 70	0.20 90	0.19 93	1.31 107	0.22 111	1.22 120	0.54 64	0.02 95	0.06 80	0.21 131	0.67 151	3.48 170	0.39 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 88	0.10 52	0.33 94	0.05 63	0.16 97	0.08 127	0.00 1	0.12 83	0.23 142	0.03 95	0.04 103	0.46 127	0.15 99	0.01 48	1.97 91	1.14 96	0.25 99	0.44 153	1.88 122	0.20 103	1.65 146	2.18 145	0.15 190	0.07 87	0.04 61	0.14 102	0.78 82	0.06 82

GLC_STEREO	0.76 122	0.44 141	0.48 152	0.22 112	0.24 143	0.00 1	0.00 1	2.40 201	0.19 127	0.15 116	0.04 103	0.27 84	0.14 94	0.02 80	2.55 132	1.82 169	0.46 135	0.24 102	2.26 137	0.30 138	2.66 183	1.47 112	0.05 141	0.08 106	0.05 68	0.07 79	3.59 174	0.32 126

RALCasStereoNet	0.70 116	0.30 114	0.84 201	0.37 177	0.28 160	0.05 118	0.12 187	2.12 192	0.13 104	1.03 182	0.04 103	0.50 133	0.15 99	0.03 100	2.37 119	1.67 155	0.23 96	0.24 102	1.26 103	0.14 76	1.21 117	2.03 137	0.01 72	0.11 129	0.34 145	1.39 184	0.78 82	1.25 177

CVANet_RVC	0.21 53	0.15 70	0.61 172	0.42 191	0.06 59	0.06 123	0.01 77	1.53 160	0.05 53	0.08 105	0.04 103	0.62 151	0.04 37	0.03 100	0.46 16	0.32 12	0.14 74	0.09 63	0.05 13	0.01 6	0.19 35	0.07 22	0.00 1	0.03 51	0.00 1	0.01 22	0.55 73	0.08 86

GSStereo	0.16 32	0.11 57	0.35 107	0.02 28	0.02 23	0.18 186	0.01 77	0.01 12	0.02 17	0.00 1	0.05 108	0.20 67	0.03 26	0.00 1	0.84 33	0.66 47	0.07 55	0.07 54	0.37 52	0.12 71	0.41 59	0.35 46	0.00 1	0.01 19	0.17 121	0.05 64	0.10 36	0.00 1

CFNet	0.57 98	0.46 148	0.64 180	0.43 192	0.34 183	0.04 109	0.00 1	0.58 131	0.09 89	0.66 160	0.05 108	0.64 152	0.07 61	0.05 128	2.25 109	0.65 46	0.35 120	0.06 44	0.73 74	0.34 141	0.85 99	0.73 76	0.00 1	0.08 106	0.45 160	0.16 105	3.22 156	1.51 184

CASnet	0.75 121	0.51 154	0.49 156	0.23 119	0.29 163	0.00 1	0.00 1	0.50 124	0.18 124	0.06 101	0.06 110	0.54 141	0.36 152	0.01 48	2.44 123	1.35 120	0.50 140	0.41 149	2.34 141	0.25 122	3.65 210	2.36 155	0.02 95	0.14 142	1.63 217	0.05 64	1.61 104	0.23 112
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ADLNet	0.67 114	0.96 223	0.10 42	0.21 108	0.23 138	0.08 127	0.01 77	1.26 150	0.09 89	0.32 131	0.06 110	2.28 207	0.08 64	0.18 208	3.28 183	1.03 80	0.35 120	0.11 68	0.54 63	0.18 89	0.54 72	1.10 100	0.00 1	0.03 51	0.88 184	0.68 153	3.16 151	0.28 121

GANetREF_RVC	2.43 221	1.69 256	0.81 198	2.04 258	1.16 238	1.02 239	0.10 179	4.72 288	1.44 249	3.62 280	0.06 110	10.03 275	0.69 204	0.09 170	3.63 198	1.36 121	1.06 214	0.94 230	6.44 219	0.46 169	2.32 168	1.74 125	0.17 199	1.35 266	3.41 262	3.75 234	6.55 271	4.82 230
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
IGEV-Stereo++	0.18 37	0.03 2	0.05 30	0.02 28	0.02 23	0.10 134	0.00 1	0.01 12	0.03 28	0.00 1	0.07 113	0.18 49	0.03 26	0.01 48	0.89 37	0.54 33	0.04 34	0.08 60	0.50 59	0.02 14	0.15 31	0.67 72	0.00 1	0.01 19	0.02 34	0.01 22	1.27 96	0.00 1

Pointernet	0.06 3	0.04 14	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.18 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 113	0.10 16	0.01 7	0.00 1	0.31 7	0.33 13	0.02 14	0.00 1	0.04 9	0.06 46	0.10 18	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.18 110

IER	0.59 101	0.45 144	0.27 71	0.30 153	0.16 97	0.00 1	0.01 77	0.42 115	0.11 95	1.09 186	0.07 113	1.35 190	0.04 37	0.20 215	3.17 172	1.08 85	0.20 90	0.13 79	0.73 74	0.40 150	0.51 69	0.64 70	0.21 208	0.07 87	0.08 82	1.01 175	2.92 136	0.28 121

UDGNet	2.51 226	1.01 224	0.33 94	10.93 302	5.26 296	8.50 298	3.54 283	1.72 164	0.15 111	0.23 124	0.08 116	0.52 139	0.10 83	10.25 324	3.55 195	1.25 109	0.46 135	0.46 156	2.73 158	0.59 189	2.44 177	4.14 223	2.94 300	0.15 147	1.72 219	0.77 164	2.94 139	1.13 175

CREStereo++_RVC	0.99 149	0.21 84	1.16 222	0.28 143	0.36 187	0.01 53	0.05 149	2.06 190	0.27 145	0.62 157	0.08 116	0.46 127	0.14 94	0.05 128	2.55 132	2.70 220	0.74 177	0.50 168	2.59 151	0.24 118	2.97 192	2.20 146	0.09 161	0.10 121	0.96 185	0.43 138	4.10 214	0.79 158
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
RASNet	0.63 108	0.18 77	0.57 161	0.41 190	0.28 160	0.10 134	0.05 149	0.94 140	0.14 109	1.07 185	0.09 118	0.48 130	0.34 146	0.02 80	1.28 55	1.47 133	0.35 120	0.21 98	0.99 87	0.02 14	1.15 114	1.53 117	0.10 166	0.34 218	0.22 133	0.30 124	3.55 173	0.73 155

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 149	0.82 204	0.34 100	0.18 102	0.43 196	0.03 100	1.10 242	1.20 148	2.50 272	2.06 232	0.11 119	0.69 158	0.07 61	0.54 254	3.65 202	0.91 70	0.19 89	0.22 99	1.65 118	0.15 80	0.73 91	0.92 89	0.08 157	0.18 159	0.11 98	3.29 225	2.58 128	2.09 198
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	0.59 101	0.80 200	0.45 149	0.25 127	0.07 61	0.14 157	0.00 1	2.03 186	0.06 62	0.00 1	0.12 120	0.44 123	0.46 170	0.01 48	1.58 71	1.08 85	0.15 76	0.12 72	0.57 66	0.08 59	0.74 92	2.54 167	0.00 1	0.04 62	0.24 134	0.00 1	3.77 190	0.04 71

CIPLG	0.87 136	0.19 78	0.67 186	0.27 138	0.21 130	0.00 1	0.20 202	0.19 90	0.50 172	0.07 102	0.12 120	1.16 184	0.08 64	0.21 220	4.78 248	1.50 136	0.68 168	0.22 99	1.92 123	0.18 89	2.28 166	2.98 182	0.04 128	0.27 191	0.66 176	0.09 87	3.80 191	0.12 101

IPLGR_C	0.86 131	0.20 82	0.61 172	0.28 143	0.21 130	0.00 1	0.22 206	0.18 88	0.47 167	0.07 102	0.12 120	1.18 185	0.08 64	0.20 215	4.59 237	1.50 136	0.65 161	0.26 108	2.00 126	0.19 95	2.34 171	2.95 179	0.05 141	0.27 191	0.60 171	0.07 79	3.82 193	0.11 97

LMCR-Stereo	0.97 147	0.53 161	0.59 165	0.28 143	0.25 145	0.07 124	0.02 111	1.39 154	0.28 146	0.34 133	0.12 120	0.74 164	0.15 99	0.12 186	3.20 173	1.88 174	1.07 215	0.36 137	5.87 215	1.71 252	2.10 163	2.39 157	0.02 95	0.33 216	0.35 147	0.38 133	1.44 101	0.34 129

CFNet_pseudo	0.86 131	0.52 159	0.57 161	0.44 194	0.52 207	0.05 118	0.02 111	0.60 132	0.10 92	0.93 175	0.12 120	0.71 160	0.30 140	0.51 253	4.66 242	1.68 157	0.33 117	0.32 125	2.61 153	0.34 141	0.96 103	1.53 117	0.55 260	0.13 137	0.49 162	0.50 145	2.17 119	1.63 189

s12784h	2.07 211	2.29 271	2.24 262	1.60 243	0.69 218	0.05 118	0.03 132	2.13 193	0.55 178	1.19 196	0.13 125	1.61 197	0.68 203	0.04 119	3.20 173	3.09 238	0.78 180	0.41 149	3.50 184	0.43 163	5.42 268	2.92 178	0.11 173	0.12 130	2.64 246	1.70 192	6.64 273	11.65 281

FSD	0.69 115	0.62 180	0.19 52	0.05 63	0.25 145	0.01 53	0.01 77	0.30 105	0.25 143	0.55 153	0.14 126	1.67 198	0.50 179	0.04 119	2.03 94	2.10 191	0.92 196	0.50 168	1.33 108	0.40 150	2.10 163	2.22 148	0.24 219	0.14 142	0.40 153	0.10 92	0.52 72	0.96 167

ACRE	0.87 136	0.21 84	0.64 180	0.28 143	0.20 125	0.00 1	0.20 202	0.18 88	0.48 170	0.08 105	0.15 127	1.22 186	0.08 64	0.23 229	4.70 245	1.49 134	0.67 164	0.25 107	1.97 125	0.18 89	2.33 170	2.98 182	0.05 141	0.26 183	0.67 179	0.07 79	3.81 192	0.11 97

AACVNet	0.85 130	0.56 165	0.35 107	0.58 207	0.67 216	0.09 131	0.01 77	0.35 109	0.19 127	0.17 117	0.15 127	0.45 126	0.24 129	0.19 210	2.81 147	1.91 176	0.48 139	0.38 140	1.44 111	0.23 113	1.44 135	1.22 107	0.33 233	0.08 106	0.50 163	1.57 188	4.09 212	2.39 206

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 110	0.06 34	0.35 107	0.17 99	0.16 97	0.01 53	0.01 77	1.78 170	0.20 130	0.14 113	0.16 129	0.41 119	0.17 113	0.02 80	2.91 154	1.69 159	0.26 104	0.38 140	1.18 100	0.12 71	1.54 142	2.66 171	0.01 72	0.06 80	0.16 118	2.28 207	0.22 55	0.33 128

CAS	0.79 124	0.21 84	0.34 100	0.21 108	0.19 119	0.03 100	0.14 193	0.21 93	0.63 188	1.19 196	0.16 129	0.33 102	0.78 218	0.13 192	2.72 142	1.66 152	0.85 190	0.71 199	1.12 95	0.46 169	2.41 176	2.37 156	0.03 118	0.08 106	0.11 98	0.69 154	1.69 105	1.95 194

castereo++	1.13 162	0.49 151	0.33 94	0.05 63	0.21 130	0.23 200	0.00 1	0.42 115	0.44 164	0.20 118	0.17 131	1.13 183	0.41 160	0.07 146	2.01 93	2.66 217	1.01 208	0.52 171	2.80 162	0.52 180	4.60 238	4.06 218	0.30 225	0.15 147	0.98 187	1.06 176	3.70 182	1.89 191

GMOStereo	0.91 139	0.15 70	0.61 172	0.34 164	0.25 145	0.12 147	0.05 149	2.40 201	0.15 111	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 165	0.02 80	2.30 112	1.97 181	0.53 145	0.70 194	2.24 132	0.41 157	1.67 147	3.92 207	0.01 72	0.15 147	1.33 206	0.13 98	3.95 200	0.09 88

error version	0.91 139	0.15 70	0.61 172	0.34 164	0.25 145	0.12 147	0.05 149	2.40 201	0.15 111	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 165	0.02 80	2.30 112	1.97 181	0.53 145	0.70 194	2.24 132	0.41 157	1.67 147	3.92 207	0.01 72	0.15 147	1.33 206	0.13 98	3.95 200	0.09 88

test-v	0.91 139	0.15 70	0.61 172	0.34 164	0.25 145	0.12 147	0.05 149	2.40 201	0.15 111	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 165	0.02 80	2.30 112	1.97 181	0.53 145	0.70 194	2.24 132	0.41 157	1.67 147	3.92 207	0.01 72	0.15 147	1.33 206	0.13 98	3.95 200	0.09 88

test-2	0.91 139	0.15 70	0.61 172	0.34 164	0.25 145	0.12 147	0.05 149	2.40 201	0.15 111	0.00 1	0.18 132	0.51 134	0.45 165	0.02 80	2.30 112	1.97 181	0.53 145	0.70 194	2.24 132	0.41 157	1.67 147	3.92 207	0.01 72	0.15 147	1.33 206	0.13 98	3.95 200	0.09 88

castereo	1.20 165	0.33 123	0.83 200	0.07 83	0.25 145	0.19 192	0.01 77	0.36 111	0.52 173	0.14 113	0.19 136	1.09 177	0.49 177	0.04 119	2.66 139	2.91 227	1.04 210	0.60 184	4.65 201	0.52 180	4.93 256	4.40 233	0.11 173	0.15 147	1.13 192	2.05 201	1.19 91	1.47 182

4D-IteraStereo	0.83 128	0.30 114	1.14 218	0.28 143	0.31 170	0.01 53	0.02 111	2.15 194	0.11 95	0.00 1	0.20 137	0.25 78	0.22 122	0.16 199	2.28 111	1.65 150	0.11 66	0.37 139	2.84 163	0.41 157	2.82 186	2.87 174	0.02 95	0.21 171	0.08 82	0.22 115	3.10 146	0.35 130

WQFJA1++	6.04 286	0.94 218	0.18 50	36.73 326	0.43 196	37.16 328	38.54 328	0.29 103	0.41 161	3.16 265	0.21 138	6.43 261	6.15 282	0.03 100	2.22 107	3.02 233	0.81 186	0.48 161	7.79 236	1.02 219	3.32 204	2.69 172	0.06 150	0.20 169	0.14 114	3.39 228	3.41 163	3.78 219

LoS_RVC	1.09 157	1.51 249	0.60 168	0.05 63	0.49 199	0.01 53	0.08 172	0.22 94	0.74 198	1.72 219	0.23 139	0.56 146	0.63 197	0.12 186	3.15 170	2.90 225	0.69 169	1.79 276	3.27 179	0.50 177	4.03 224	3.48 197	0.21 208	0.07 87	0.33 142	0.47 142	0.70 77	0.96 167

tt_ll	1.09 157	1.51 249	0.60 168	0.05 63	0.49 199	0.01 53	0.08 172	0.22 94	0.74 198	1.72 219	0.23 139	0.56 146	0.63 197	0.12 186	3.15 170	2.90 225	0.69 169	1.79 276	3.27 179	0.50 177	4.03 224	3.48 197	0.21 208	0.07 87	0.33 142	0.47 142	0.70 77	0.96 167

gcap_with_dpt	1.98 208	2.82 280	0.34 100	3.84 275	0.34 183	0.43 209	0.00 1	1.75 166	0.38 156	0.61 155	0.26 141	6.30 259	0.72 209	0.05 128	2.57 134	3.48 258	1.28 226	1.57 267	5.70 210	0.62 192	4.29 230	4.24 226	0.02 95	0.13 137	1.15 193	1.10 177	4.26 219	5.18 233

GIP-stereo	0.18 37	0.05 24	0.13 46	0.02 28	0.03 36	0.16 171	0.02 111	0.06 68	0.03 28	0.00 1	0.26 141	0.31 95	0.05 46	0.01 48	1.03 43	0.57 36	0.06 50	0.01 20	0.26 43	0.29 135	0.38 57	0.81 79	0.07 155	0.02 39	0.03 47	0.09 87	0.21 52	0.00 1

GCAP-BAT	1.98 208	2.82 280	0.34 100	3.84 275	0.34 183	0.43 209	0.00 1	1.75 166	0.38 156	0.61 155	0.26 141	6.30 259	0.72 209	0.05 128	2.57 134	3.48 258	1.28 226	1.57 267	5.70 210	0.62 192	4.29 230	4.24 226	0.02 95	0.13 137	1.15 193	1.10 177	4.26 219	5.18 233

STTStereo	1.06 155	0.85 210	0.57 161	0.36 175	0.29 163	0.08 127	0.64 227	0.43 118	1.56 252	1.40 213	0.26 141	1.95 202	0.07 61	0.29 237	4.26 218	1.06 82	0.25 99	0.23 101	1.16 97	0.14 76	1.46 137	0.84 82	0.12 177	0.10 121	0.07 77	1.81 196	3.51 172	4.84 231

anonymousdsp	0.27 62	0.09 49	0.36 118	0.24 123	0.05 51	0.09 131	0.00 1	0.03 49	0.05 53	0.00 1	0.28 145	0.19 62	0.15 99	0.00 1	1.24 53	0.84 60	0.12 68	0.10 66	0.29 44	0.18 89	0.42 60	1.05 97	0.02 95	0.05 71	0.01 17	0.01 22	1.54 103	0.00 1

GANet	0.29 64	0.56 165	0.39 130	0.27 138	0.11 81	0.88 232	0.14 193	0.27 100	0.06 62	0.02 91	0.28 145	1.85 199	0.04 37	0.03 100	0.62 23	0.39 17	0.37 127	0.14 82	0.24 42	0.01 6	0.20 37	0.05 18	0.06 150	0.02 39	0.06 74	0.01 22	0.48 71	0.16 107

IPLG	1.12 161	0.36 129	0.65 184	0.29 150	0.23 138	0.00 1	0.05 149	2.30 197	0.29 148	0.39 140	0.29 147	0.27 84	0.72 209	0.24 230	5.68 273	1.79 167	1.05 212	0.84 217	2.78 159	0.41 157	0.98 105	4.31 231	0.02 95	0.25 179	0.46 161	1.49 187	3.86 197	0.11 97

iResNetv2_ROB	1.26 169	0.75 197	0.32 84	1.29 235	0.33 180	0.02 85	0.02 111	3.19 253	0.20 130	2.00 231	0.29 147	2.24 205	0.41 160	0.06 141	3.64 201	1.45 131	0.75 178	0.13 79	5.77 212	0.43 163	2.86 188	1.71 124	0.16 195	0.37 224	0.38 150	0.47 142	4.08 211	0.72 154

FINET	0.37 75	0.14 64	0.45 149	0.18 102	0.08 67	0.02 85	0.01 77	0.34 107	0.17 119	0.01 84	0.30 149	0.56 146	0.19 116	0.02 80	2.46 126	1.20 105	0.26 104	0.09 63	1.10 94	0.14 76	0.72 90	0.31 42	0.04 128	0.14 142	0.03 47	0.10 92	0.84 85	0.05 76

CES	1.20 165	0.24 94	0.35 107	0.13 95	0.18 116	0.05 118	0.08 172	5.35 296	0.78 204	0.43 145	0.31 150	0.83 170	0.86 230	0.16 199	3.20 173	3.22 243	1.12 220	1.06 242	1.51 113	1.05 220	4.23 228	3.19 189	0.08 157	0.09 118	0.19 127	0.34 131	1.07 89	2.23 203

FCDSN-DC	1.58 196	0.84 208	2.05 261	1.66 245	1.43 251	1.08 242	0.99 235	0.72 135	0.44 164	1.18 194	0.31 150	1.45 194	0.49 177	0.07 146	6.05 284	1.96 180	2.13 257	1.97 285	1.16 97	0.44 166	2.39 175	2.62 170	0.49 253	3.18 289	1.72 219	3.24 224	1.34 97	1.27 178
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC	1.64 199	0.31 118	0.64 180	0.33 158	1.19 241	0.01 53	2.53 271	0.57 130	0.22 138	1.03 182	0.32 152	6.04 255	0.29 138	0.32 241	4.47 229	1.90 175	0.62 156	0.78 205	6.45 220	1.80 258	1.85 156	2.02 136	0.19 203	0.52 241	1.78 221	1.74 195	3.10 146	3.15 212

DMCA-RVC	0.65 110	0.42 138	0.43 144	0.31 155	0.58 210	0.15 166	0.44 219	0.29 103	1.57 253	1.31 204	0.35 153	0.55 143	0.13 87	0.11 183	2.54 131	1.10 88	0.51 143	0.46 156	0.84 81	0.36 145	0.76 93	0.83 81	0.19 203	0.14 142	0.11 98	0.06 73	2.59 129	0.52 142

PMTNet	1.28 171	0.58 168	0.96 209	0.28 143	0.22 136	0.01 53	0.16 195	0.50 124	0.57 182	0.72 164	0.35 153	0.54 141	0.48 175	0.09 170	3.27 182	3.32 248	0.72 175	0.39 143	6.17 216	0.35 143	3.67 212	2.41 161	0.09 161	0.12 130	3.12 259	1.00 174	1.23 93	3.32 216

UCFNet_RVC	1.13 162	2.65 276	0.57 161	0.57 205	0.74 222	0.19 192	0.01 77	0.28 102	0.22 138	0.95 176	0.39 155	2.41 210	0.89 231	0.06 141	2.99 166	1.18 102	0.50 140	0.49 164	2.19 130	0.44 166	1.50 138	1.54 120	1.06 282	0.19 162	1.43 213	1.73 194	1.86 114	3.39 218

GEStereo_RVC	2.30 217	0.85 210	0.97 211	1.05 229	0.71 221	1.61 251	1.09 241	2.72 230	0.56 181	0.78 165	0.41 156	2.40 208	0.28 136	0.06 141	4.81 251	4.48 272	1.79 248	2.17 287	8.91 249	1.90 264	3.58 208	7.25 307	0.52 255	0.92 256	0.41 155	0.85 169	4.47 226	6.48 249

sAnonymous2	1.54 189	0.26 96	0.15 47	0.10 91	0.17 113	0.48 214	0.00 1	1.87 178	0.97 224	0.22 120	0.41 156	1.12 180	0.82 223	0.08 160	4.07 213	3.86 263	1.31 229	1.19 250	7.54 229	0.72 201	4.00 218	4.87 248	0.03 118	0.29 204	0.14 114	2.16 204	2.37 122	2.45 207

CroCo_RVC	1.54 189	0.26 96	0.15 47	0.10 91	0.17 113	0.48 214	0.00 1	1.87 178	0.97 224	0.22 120	0.41 156	1.12 180	0.82 223	0.08 160	4.07 213	3.86 263	1.31 229	1.19 250	7.54 229	0.72 201	4.00 218	4.87 248	0.03 118	0.29 204	0.14 114	2.16 204	2.37 122	2.45 207

PA-Net	1.61 198	0.81 203	1.43 238	0.27 138	1.99 268	0.12 147	0.34 215	0.19 90	1.90 262	0.85 171	0.41 156	0.24 77	0.20 117	0.78 270	4.61 239	1.44 129	0.17 83	0.26 108	1.08 93	0.53 182	1.44 135	3.18 188	0.65 267	0.44 235	0.99 188	7.71 288	1.78 113	9.78 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_1	1.53 186	1.05 229	1.24 226	0.40 185	0.31 170	0.11 138	0.06 159	2.78 234	0.17 119	0.32 131	0.42 160	4.06 224	0.36 152	0.03 100	2.84 148	1.62 147	0.37 127	0.57 178	8.88 248	0.46 169	3.22 202	5.38 259	0.02 95	0.27 191	0.60 171	0.95 171	3.95 200	0.90 163

test_3	1.56 192	1.14 236	1.14 218	0.44 194	0.32 175	0.11 138	0.07 164	2.84 239	0.16 118	0.39 140	0.43 161	4.16 232	0.36 152	0.03 100	2.91 154	1.52 139	0.41 132	0.59 182	8.96 251	0.46 169	3.12 199	5.36 258	0.02 95	0.25 179	0.85 182	1.20 180	3.83 195	0.95 165

test-3	1.53 186	1.03 226	1.25 227	0.40 185	0.31 170	0.11 138	0.06 159	2.79 236	0.17 119	0.35 137	0.44 162	4.06 224	0.35 147	0.03 100	2.84 148	1.63 148	0.37 127	0.57 178	8.86 247	0.46 169	3.20 200	5.38 259	0.02 95	0.27 191	0.61 173	0.95 171	3.95 200	0.88 159

APVNet	1.14 164	1.04 228	0.20 53	0.33 158	0.37 189	0.21 196	0.36 216	0.34 107	0.39 160	0.95 176	0.44 162	0.71 160	0.15 99	0.15 197	3.51 194	2.84 223	1.63 246	0.93 229	4.54 199	0.69 198	1.89 157	4.06 218	0.02 95	0.53 242	0.10 94	0.38 133	3.20 154	0.95 165

NLCSM	0.13 21	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.78 204	0.00 1	0.45 164	0.10 16	1.89 251	0.00 1	0.18 1	0.11 1	0.01 3	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	1.26 169	0.21 84	1.76 255	0.07 83	0.25 145	0.08 127	0.02 111	0.49 123	0.55 178	0.11 108	0.45 164	0.58 150	0.67 202	0.03 100	2.32 116	2.67 219	0.93 199	1.20 252	4.21 195	0.19 95	4.10 227	4.78 243	0.05 141	0.13 137	0.64 174	0.67 151	6.56 272	0.32 126

sCroCo_RVC	1.75 202	0.23 93	0.32 84	0.06 74	0.17 113	0.15 166	0.01 77	0.81 138	1.74 259	1.93 227	0.47 166	1.08 175	0.82 223	0.09 170	3.32 187	4.94 290	2.31 261	1.73 274	5.18 206	2.00 268	5.82 273	5.83 275	0.10 166	0.26 183	0.59 170	1.60 189	4.43 223	1.17 176

trnet	0.99 149	0.29 108	0.72 191	0.22 112	0.13 86	0.01 53	0.02 111	2.55 220	0.37 154	0.62 157	0.48 167	0.70 159	0.59 191	0.04 119	2.80 145	3.02 233	0.66 162	0.57 178	2.14 129	0.60 191	2.82 186	2.17 143	0.03 118	0.09 118	1.26 199	0.51 146	2.42 124	0.91 164

DF	2.38 219	1.07 232	1.21 225	1.49 240	0.27 156	1.58 250	0.00 1	2.88 241	0.70 196	0.22 120	0.53 168	6.05 256	0.59 191	0.09 170	2.92 157	3.90 266	0.89 192	0.88 220	13.48 280	0.77 205	4.47 235	4.10 220	0.24 219	0.32 211	1.23 197	3.86 239	6.04 263	4.60 227

BEATNet_4x	1.40 174	0.54 162	0.27 71	0.13 95	0.27 156	0.01 53	0.10 179	1.80 172	1.74 259	0.41 144	0.53 168	0.82 169	0.59 191	0.54 254	4.30 222	2.92 229	1.87 252	1.84 280	1.39 109	0.71 200	4.68 241	6.21 292	0.02 95	0.81 255	0.21 131	0.40 135	3.69 179	0.96 167

DLCB_ROB	0.92 143	0.72 195	0.64 180	0.43 192	0.42 195	0.14 157	0.18 199	0.43 118	0.28 146	0.85 171	0.53 168	1.12 180	0.72 209	0.07 146	2.16 105	1.12 92	0.88 191	0.26 108	0.69 73	0.20 103	1.35 127	1.53 117	0.49 253	0.28 202	4.11 270	2.41 210	2.04 115	0.78 157

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 92	0.58 168	0.31 81	0.07 83	0.14 91	0.16 171	0.00 1	0.11 81	0.18 124	0.04 98	0.54 171	0.47 129	0.42 162	0.02 80	1.77 84	1.93 179	0.27 108	0.46 156	1.01 89	0.27 131	2.04 161	2.17 143	0.09 161	0.07 87	0.02 34	0.16 105	1.26 95	0.07 85

NLMM1	0.20 49	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.15 236	0.00 1	0.55 172	0.11 23	2.40 257	0.00 1	0.32 8	0.39 17	0.01 3	0.00 1	0.06 15	0.05 40	0.11 22	0.01 6	0.00 1	0.01 19	0.01 17	0.05 64	0.01 6	0.00 1

LG-Stereo	0.13 21	0.04 14	0.02 18	0.02 28	0.07 61	0.12 147	0.00 1	0.02 34	0.04 40	0.00 1	0.55 172	0.43 122	0.00 1	0.00 1	0.78 30	0.59 39	0.02 14	0.06 44	0.45 56	0.04 34	0.14 28	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.05 22	0.00 1

CREStereo	1.03 153	0.31 118	0.74 192	0.24 123	0.16 97	0.01 53	0.04 141	2.66 228	0.55 178	0.63 159	0.56 174	0.71 160	0.59 191	0.05 128	2.97 162	3.31 247	0.60 153	0.43 152	2.12 128	0.57 186	3.00 195	2.30 154	0.06 150	0.12 130	1.18 196	0.53 148	2.42 124	0.88 159
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DSFCA	0.70 116	0.43 139	0.51 157	0.29 150	0.58 210	0.04 109	0.59 224	0.22 94	0.54 175	0.49 148	0.56 174	0.33 102	0.08 64	0.04 119	2.86 150	1.28 113	0.67 164	0.73 201	1.00 88	0.44 166	1.01 108	1.14 102	0.21 208	0.24 174	0.54 165	0.82 166	2.81 132	0.47 139

HSM	0.97 147	0.30 114	0.87 203	0.54 203	0.46 198	0.00 1	0.01 77	2.93 242	0.30 149	0.13 112	0.56 174	0.65 153	0.13 87	0.05 128	2.97 162	1.08 85	0.66 162	0.17 89	3.26 178	0.35 143	1.78 153	2.03 137	0.04 128	0.33 216	0.38 150	0.81 165	4.16 216	1.10 173

GES	1.43 180	0.28 103	0.41 141	0.57 205	0.37 189	0.27 203	0.07 164	2.06 190	0.93 219	1.20 198	0.58 177	0.39 115	0.23 128	0.02 80	4.91 254	2.49 211	0.91 194	0.66 192	9.59 258	1.37 239	2.97 192	2.53 166	0.16 195	0.41 227	0.20 129	0.17 109	2.57 126	2.20 202

anonymousdsp2	0.70 116	0.27 100	0.28 75	0.23 119	0.07 61	0.02 85	0.02 111	1.36 153	0.08 81	0.02 91	0.59 178	0.29 90	0.16 108	0.08 160	1.51 66	1.55 140	0.25 99	0.32 125	3.52 185	0.55 184	1.55 144	3.00 185	0.02 95	0.07 87	0.13 109	0.15 103	2.70 130	0.01 46

DISCO	0.79 124	0.95 221	0.31 81	0.06 74	0.33 180	0.51 217	0.44 219	0.23 97	0.32 151	1.75 223	0.59 178	0.38 112	0.29 138	0.04 119	2.98 164	1.36 121	0.96 202	0.29 119	3.24 176	0.53 182	0.79 95	1.45 111	0.10 166	0.07 87	0.12 102	0.29 123	2.76 131	0.31 124

HH	2.94 238	0.45 144	4.88 293	0.58 207	0.51 201	0.73 225	1.38 248	3.25 256	0.84 210	2.85 254	0.60 180	5.15 243	0.82 223	0.19 210	3.29 184	6.00 309	0.67 164	0.89 222	9.52 256	1.83 259	7.59 305	5.88 278	0.41 241	0.27 191	3.12 259	5.47 269	5.66 254	6.52 250

HanStereo	2.94 238	0.45 144	4.88 293	0.58 207	0.51 201	0.73 225	1.38 248	3.25 256	0.84 210	2.85 254	0.60 180	5.15 243	0.82 223	0.19 210	3.29 184	6.00 309	0.67 164	0.89 222	9.52 256	1.83 259	7.59 305	5.88 278	0.41 241	0.27 191	3.12 259	5.47 269	5.66 254	6.52 250

LG-G_1	0.31 67	0.28 103	0.35 107	0.18 102	0.20 125	0.16 171	0.00 1	0.05 66	0.07 69	0.01 84	0.61 182	0.16 33	0.25 131	0.02 80	1.68 78	1.11 90	0.12 68	0.26 108	0.54 63	0.21 106	0.66 84	1.16 103	0.01 72	0.07 87	0.05 68	0.01 22	0.22 55	0.01 46

LG-G	0.31 67	0.28 103	0.35 107	0.18 102	0.20 125	0.16 171	0.00 1	0.05 66	0.07 69	0.01 84	0.61 182	0.16 33	0.25 131	0.02 80	1.68 78	1.11 90	0.12 68	0.26 108	0.54 63	0.21 106	0.66 84	1.16 103	0.01 72	0.07 87	0.05 68	0.01 22	0.22 55	0.01 46

FADNet	1.92 207	0.44 141	0.60 168	0.54 203	1.05 234	0.00 1	2.95 277	0.78 137	0.38 156	0.81 168	0.61 182	2.40 208	0.47 173	0.65 264	5.57 270	1.73 162	0.69 169	1.08 243	8.93 250	1.61 249	2.36 172	2.52 165	0.09 161	0.36 221	2.54 243	3.77 236	3.43 166	5.46 240

LG-Stereo_L2	0.35 72	0.34 125	0.02 18	0.03 42	0.20 125	0.17 181	0.01 77	0.07 73	0.07 69	0.00 1	0.62 185	0.42 120	0.35 147	0.03 100	1.72 82	1.42 127	0.17 83	0.15 83	0.95 86	0.17 86	0.66 84	1.10 100	0.04 128	0.04 62	0.26 135	0.05 64	0.19 49	0.08 86

TANstereo	1.57 193	1.38 244	0.48 152	0.26 134	0.29 163	0.52 219	0.05 149	0.51 126	0.47 167	0.27 127	0.62 185	0.32 98	0.20 117	1.08 282	3.59 196	2.81 221	0.79 181	1.63 272	8.83 245	3.01 288	3.50 206	2.89 175	3.03 303	0.10 121	0.04 61	0.69 154	4.96 243	0.05 76

XX-TBD	1.57 193	1.38 244	0.48 152	0.26 134	0.29 163	0.52 219	0.05 149	0.51 126	0.47 167	0.27 127	0.62 185	0.32 98	0.20 117	1.08 282	3.59 196	2.81 221	0.79 181	1.63 272	8.83 245	3.01 288	3.50 206	2.89 175	3.03 303	0.10 121	0.04 61	0.69 154	4.96 243	0.05 76

LG-Stereo_L1	0.34 71	0.26 96	0.01 11	0.04 54	0.20 125	0.15 166	0.01 77	0.07 73	0.07 69	0.00 1	0.63 188	0.36 109	0.36 152	0.03 100	1.74 83	1.40 126	0.13 73	0.15 83	1.16 97	0.19 95	0.59 78	1.07 98	0.04 128	0.04 62	0.27 136	0.02 49	0.20 51	0.09 88

MLG-Stereo_test2	0.20 49	0.14 64	0.04 29	0.01 13	0.05 51	0.18 186	0.00 1	0.02 34	0.03 28	0.00 1	0.67 189	0.18 49	0.01 7	0.00 1	1.27 54	0.71 51	0.03 24	0.16 87	1.04 91	0.05 40	0.27 46	0.40 50	0.00 1	0.01 19	0.04 61	0.00 1	0.09 35	0.00 1

AF-Net	1.11 159	0.51 154	0.87 203	0.34 164	0.78 225	0.89 234	1.87 259	2.40 201	1.15 236	0.48 146	0.68 190	3.66 219	0.16 108	0.27 235	2.44 123	0.98 76	0.35 120	0.01 20	1.60 115	0.40 150	0.50 67	2.58 168	0.05 141	0.08 106	0.66 176	0.45 139	3.47 168	2.34 204

Nwc_Net	1.11 159	0.51 154	0.87 203	0.34 164	0.78 225	0.89 234	1.87 259	2.40 201	1.15 236	0.48 146	0.68 190	3.66 219	0.16 108	0.27 235	2.44 123	0.98 76	0.35 120	0.01 20	1.60 115	0.40 150	0.50 67	2.58 168	0.05 141	0.08 106	0.66 176	0.45 139	3.47 168	2.34 204

WQFJX1	0.16 32	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.93 219	0.00 1	0.70 192	0.10 16	2.18 255	0.00 1	0.19 2	0.20 2	0.01 3	0.00 1	0.02 2	0.00 1	0.05 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HGLStereo	0.58 99	0.32 122	0.38 127	0.23 119	0.26 154	0.01 53	0.06 159	0.06 68	0.12 101	1.22 199	0.70 192	0.14 32	0.15 99	0.09 170	2.33 118	1.33 119	0.37 127	0.24 102	1.13 96	0.15 80	0.97 104	1.51 116	0.06 150	0.07 87	0.08 82	0.08 82	3.08 144	0.47 139

LoS	1.87 205	0.22 90	0.38 127	0.22 112	0.14 91	0.02 85	0.06 159	15.85 323	0.90 215	3.42 275	0.71 194	0.95 173	0.83 228	0.21 220	3.22 178	3.63 260	1.18 222	0.90 224	2.95 166	0.64 195	5.08 259	3.80 203	0.22 216	0.17 157	2.26 232	0.82 166	1.23 93	0.52 142
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CFNet_RVC	0.86 131	0.59 170	0.74 192	0.33 158	0.32 175	0.11 138	0.02 111	0.11 81	0.17 119	0.87 173	0.74 195	0.57 149	0.16 108	0.08 160	3.11 169	1.19 104	0.50 140	0.34 134	1.28 105	0.15 80	1.68 151	1.48 115	0.02 95	0.25 179	0.86 183	1.89 199	3.64 176	2.13 200

MyStereo04	2.04 210	0.66 187	0.91 206	0.69 212	0.82 228	0.02 85	0.04 141	2.62 225	0.91 216	2.83 252	0.75 196	1.37 191	0.09 75	0.08 160	5.03 259	3.04 237	0.58 152	0.72 200	10.25 265	1.62 250	4.78 242	3.27 193	0.94 278	0.69 250	2.62 245	4.29 245	4.75 235	0.65 153

Anonymous3	3.16 248	0.55 163	0.79 197	0.09 89	1.10 235	0.50 216	0.03 132	3.52 266	1.26 243	1.12 188	0.84 197	10.62 277	1.31 246	0.36 244	7.37 294	6.90 317	3.59 277	3.15 301	10.88 271	2.20 272	6.83 293	9.50 325	0.31 229	0.37 224	1.43 213	3.45 229	5.32 250	1.91 192

LGtest1	0.40 77	0.06 34	0.35 107	0.03 42	0.13 86	0.16 171	0.01 77	0.08 77	0.13 104	0.04 98	0.89 198	0.20 67	0.15 99	0.00 1	1.69 81	1.30 115	0.18 85	0.29 119	0.66 72	0.23 113	0.52 71	3.25 192	0.05 141	0.08 106	0.04 61	0.02 49	0.22 55	0.01 46

SGM-Forest	2.81 235	2.03 265	0.36 118	6.32 287	1.79 263	2.66 265	0.02 111	1.42 156	0.77 200	2.52 242	0.96 199	6.57 262	5.74 279	0.31 238	4.36 224	2.94 231	0.61 154	0.33 132	3.08 167	0.47 174	2.46 179	2.73 173	0.84 275	0.45 236	3.66 264	3.74 233	11.30 302	7.44 257
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIPNet	1.49 185	0.69 190	0.74 192	0.32 157	0.51 201	0.00 1	0.03 132	1.79 171	0.38 156	2.13 235	0.97 200	0.31 95	0.76 216	0.22 227	5.02 258	1.92 177	1.31 229	0.86 218	3.68 190	1.25 233	1.21 117	4.62 241	0.03 118	0.50 238	1.90 224	4.87 256	3.90 199	0.30 123

FADNet-RVC-Resample	1.60 197	0.67 189	0.97 211	0.50 201	0.64 215	0.18 186	1.05 238	1.27 151	0.83 209	0.96 178	0.97 200	5.23 247	0.42 162	1.02 277	4.81 251	1.68 157	1.05 212	1.96 284	3.78 191	1.06 221	1.52 140	2.28 153	0.21 208	1.35 266	0.55 166	3.16 222	2.13 118	2.92 211

MSMDNet	2.28 216	0.62 180	1.27 228	0.37 177	0.30 168	0.19 192	0.07 164	3.15 251	0.68 193	1.01 181	0.97 200	1.10 179	2.40 257	0.17 204	3.93 209	5.26 298	1.11 219	0.55 175	10.21 264	2.94 286	6.12 278	5.76 273	0.31 229	0.26 183	2.47 238	4.23 243	3.01 141	3.18 213

IGEV-Stereo+	0.37 75	1.03 226	0.03 25	0.11 93	0.12 84	0.11 138	0.00 1	0.09 79	0.11 95	0.02 91	0.99 203	0.31 95	0.30 140	0.02 80	1.32 57	1.22 106	0.02 14	0.26 108	1.29 106	0.23 113	0.84 97	1.24 108	0.10 166	0.01 19	0.02 34	0.22 115	0.08 32	0.00 1

PDISCO_ROB	1.03 153	0.55 163	0.06 33	0.67 211	0.28 160	0.00 1	0.21 204	0.71 134	0.49 171	1.28 201	0.99 203	0.25 78	0.32 142	0.19 210	3.02 167	2.03 188	0.69 169	1.42 260	2.26 137	0.58 188	2.32 168	3.22 191	0.14 187	0.27 191	1.36 210	0.37 132	3.84 196	0.23 112

coex_refinement	0.73 120	1.07 232	0.51 157	0.24 123	0.70 220	0.01 53	0.13 191	0.27 100	1.06 232	0.11 108	1.07 205	0.80 168	0.17 113	0.14 196	2.80 145	0.90 68	0.47 137	0.12 72	2.36 144	0.49 176	0.67 87	0.61 68	0.14 187	0.10 121	0.64 174	0.62 150	3.08 144	0.49 141

DN	3.57 254	0.27 100	0.66 185	0.17 99	0.23 138	14.55 307	0.03 132	2.60 223	0.80 207	3.37 273	1.09 206	25.04 303	0.56 188	0.08 160	2.93 160	3.32 248	0.80 183	0.38 140	6.67 221	0.80 208	3.87 216	3.40 194	0.15 190	0.36 221	6.96 299	5.28 266	3.65 177	8.33 263

test_5	0.54 92	0.60 172	0.22 61	0.02 28	0.02 23	0.11 138	0.01 77	2.77 233	0.04 40	0.00 1	1.10 207	0.44 123	0.45 165	0.00 1	1.47 64	1.13 93	0.08 60	0.10 66	1.01 89	0.04 34	0.43 61	1.34 109	0.00 1	0.05 71	0.07 77	0.00 1	2.98 140	0.01 46

NVstereo2D	0.83 128	0.43 139	0.07 34	0.23 119	0.36 187	0.41 208	0.08 172	1.61 162	0.59 185	0.84 170	1.11 208	0.36 109	0.21 120	0.07 146	5.88 278	2.16 197	0.62 156	0.45 155	1.50 112	0.19 95	1.20 116	0.94 91	0.02 95	0.32 211	1.30 204	0.24 118	0.95 86	0.24 116

ADCRef	2.96 240	2.78 279	1.02 213	0.70 213	2.21 273	1.96 258	2.42 270	0.96 142	6.10 297	1.94 229	1.15 209	1.08 175	0.74 215	1.32 290	6.01 281	3.38 252	1.34 234	1.15 247	8.41 240	2.09 270	2.59 181	3.60 200	1.88 292	0.71 251	2.81 253	8.00 291	3.42 165	10.24 276

WQFJA1	0.20 49	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 53	0.00 1	0.00 1	0.95 221	0.00 1	1.19 210	0.13 27	2.47 261	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 3	0.00 1	0.04 9	0.01 6	0.09 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.01 6	0.00 1

NLMM	0.21 53	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 53	0.00 1	0.00 1	0.95 221	0.00 1	1.19 210	0.13 27	2.48 262	0.00 1	0.29 5	0.28 7	0.01 3	0.00 1	0.04 9	0.01 6	0.09 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.01 6	0.00 1

NLSM1	0.22 55	0.03 2	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.01 12	1.11 233	0.00 1	1.22 212	0.13 27	2.41 259	0.00 1	0.33 9	0.35 16	0.01 3	0.00 1	0.04 9	0.05 40	0.05 6	0.14 33	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 22	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.19 44	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.00 1	0.00 1	0.99 226	0.00 1	1.24 213	0.12 25	2.20 256	0.00 1	0.26 3	0.23 4	0.01 3	0.00 1	0.03 6	0.03 23	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1

ICVP	1.32 173	0.22 90	1.47 240	0.40 185	0.35 186	0.44 211	0.10 179	1.27 151	0.65 190	1.74 222	1.26 214	0.66 154	1.37 248	0.24 230	2.88 152	2.65 216	1.33 233	0.99 235	2.36 144	0.91 214	2.59 181	4.11 221	0.10 166	0.36 221	0.57 168	2.21 206	2.92 136	1.59 187
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
NaN_ROB	3.01 243	1.16 239	1.13 217	0.86 222	3.03 281	0.59 222	0.75 229	3.25 256	2.58 273	0.98 180	1.32 215	21.10 297	0.59 191	1.15 285	4.15 215	1.58 142	0.80 183	0.70 194	2.38 147	1.30 237	1.52 140	2.15 141	0.46 251	1.07 260	2.50 241	6.25 276	4.54 229	13.27 286

AnonymousM	1.53 186	0.20 82	0.39 130	0.05 63	0.04 46	0.25 202	0.01 77	2.74 232	0.57 182	0.35 137	1.45 216	0.55 143	0.53 184	0.22 227	2.76 143	2.91 227	0.98 206	1.05 239	2.00 126	1.32 238	3.73 214	3.49 199	0.20 206	0.28 202	0.13 109	0.28 122	5.87 260	9.03 269

TRStereo	3.24 251	2.66 278	7.45 310	0.35 173	0.14 91	7.79 293	0.13 191	3.04 246	0.42 163	2.75 247	1.46 217	5.69 250	0.65 200	0.09 170	3.75 205	4.23 271	0.70 174	0.63 190	6.77 222	1.21 230	4.05 226	4.81 244	0.12 177	0.24 174	2.72 248	6.73 281	12.83 304	6.09 246

stereogan	1.89 206	2.00 264	1.17 223	1.47 239	2.05 271	1.72 253	0.87 233	1.84 175	1.11 233	1.36 209	1.51 218	5.81 252	0.48 175	0.32 241	3.87 208	1.69 159	0.80 183	0.39 143	3.96 192	0.78 206	1.23 121	4.02 215	0.26 222	0.51 239	0.30 139	1.30 183	6.30 268	3.84 220

SQANet	17.87 317	31.68 330	5.41 298	57.78 331	33.35 328	57.44 332	39.25 329	4.37 282	1.73 258	4.89 306	1.53 219	30.38 309	5.54 278	56.25 331	3.78 206	1.32 116	5.20 295	1.48 264	29.72 312	1.71 252	6.45 284	5.45 264	54.26 338	1.90 274	4.80 279	8.48 295	9.52 294	18.82 304

FC-DCNN	3.82 259	4.38 296	5.67 302	9.61 300	4.14 289	8.01 296	3.26 280	4.21 280	1.69 257	2.95 257	1.54 220	5.87 254	2.09 254	0.13 192	4.40 226	2.15 195	2.54 265	1.11 245	3.38 181	0.82 211	3.11 197	2.20 146	0.65 267	3.29 292	6.33 295	4.91 257	6.98 278	7.80 260

ACVNet-4b	26.61 333	42.01 333	11.61 323	69.47 349	47.43 338	69.50 351	76.65 350	10.80 310	9.82 312	15.00 338	1.59 221	58.27 342	9.88 296	93.43 347	4.75 246	1.87 171	13.94 325	5.15 314	32.30 316	13.54 326	7.25 302	5.67 272	58.95 344	4.34 307	12.13 315	9.30 300	15.06 312	18.72 303

DeepPrunerF	2.66 231	1.67 255	0.33 94	3.58 273	9.30 311	1.76 256	3.48 282	0.68 133	3.29 279	0.71 163	1.59 221	0.37 111	0.27 135	0.13 192	5.94 279	3.42 256	1.03 209	0.54 174	4.47 197	0.65 196	2.02 160	2.06 139	0.56 261	0.31 208	15.21 318	3.30 227	3.74 184	1.47 182

cross-raft	2.33 218	0.70 191	1.33 232	0.40 185	0.61 212	0.19 192	0.08 172	3.13 250	0.71 197	0.78 165	1.62 223	1.09 177	0.70 208	0.17 204	3.66 203	4.78 282	0.99 207	0.55 175	10.72 269	1.52 246	6.33 281	5.61 270	0.30 225	0.24 174	2.56 244	4.68 253	4.44 224	5.06 232

DDF-Stereo	3.00 242	1.97 260	0.22 61	11.98 304	0.51 201	14.62 308	0.81 232	1.83 174	0.57 182	1.12 188	1.66 224	9.14 270	2.86 264	0.26 233	2.38 120	3.19 242	0.90 193	0.74 203	6.87 223	0.57 186	4.55 237	4.33 232	0.11 173	0.41 227	0.35 147	2.53 214	4.48 227	1.94 193

RTS	5.53 282	1.46 246	0.94 207	0.90 224	1.73 259	4.08 276	4.63 290	2.53 217	3.41 282	2.79 249	1.70 225	8.18 266	1.27 244	0.72 266	7.83 298	4.87 287	7.37 307	2.34 292	18.33 291	2.92 283	4.78 242	5.88 278	1.04 280	1.31 264	6.74 297	22.88 338	6.66 274	22.00 311

RTSA	5.53 282	1.46 246	0.94 207	0.90 224	1.73 259	4.08 276	4.63 290	2.53 217	3.41 282	2.79 249	1.70 225	8.18 266	1.27 244	0.72 266	7.83 298	4.87 287	7.37 307	2.34 292	18.33 291	2.92 283	4.78 242	5.88 278	1.04 280	1.31 264	6.74 297	22.88 338	6.66 274	22.00 311

FC-DCNN v2	4.24 269	4.65 299	5.90 304	11.00 303	4.41 292	8.70 300	3.19 278	5.19 293	2.19 267	2.86 256	1.78 227	6.28 258	2.81 263	0.13 192	4.51 232	2.15 195	2.50 264	1.01 237	3.64 186	0.81 210	3.11 197	2.22 148	0.64 266	3.28 291	7.94 302	5.77 272	8.62 291	9.05 270

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 226	1.14 236	0.32 84	1.45 238	2.85 279	4.14 278	1.19 245	2.80 237	0.54 175	6.52 316	1.79 228	7.67 263	0.72 209	0.05 128	2.57 134	2.59 215	0.54 149	0.57 178	4.65 201	0.59 189	3.70 213	3.88 206	0.03 118	0.20 169	0.42 157	1.90 200	4.17 217	10.91 278

NOSS_ROB	2.78 234	3.78 292	0.39 130	2.02 257	1.58 254	2.36 264	0.00 1	2.66 228	1.54 251	3.63 281	1.79 228	2.55 213	3.51 271	0.83 273	5.82 277	5.57 302	2.69 267	1.83 279	2.63 155	0.91 214	4.62 239	4.13 222	0.42 246	2.58 285	2.29 233	4.46 247	7.67 286	2.88 210

otaku	21.36 326	42.67 335	7.67 311	62.47 337	41.26 334	63.18 343	49.95 331	6.15 301	4.57 295	10.22 324	1.83 230	32.26 311	9.33 293	65.85 333	4.60 238	1.61 145	7.10 305	1.41 259	36.88 323	7.74 313	7.03 295	5.98 286	54.87 339	2.69 287	8.31 303	9.47 303	13.48 309	18.26 302

pcwnet_v2	1.73 200	0.62 180	0.78 196	0.73 214	1.15 237	0.59 222	0.23 208	1.77 169	0.68 193	3.36 271	1.85 231	1.23 187	1.01 236	1.61 297	5.43 268	2.08 190	0.92 196	0.62 188	4.07 193	0.37 146	1.82 154	2.39 157	1.01 279	0.41 227	1.32 205	2.11 202	3.98 206	4.53 226

Ntro	22.77 329	41.10 332	9.75 321	63.11 340	42.85 335	62.03 341	56.57 334	8.43 304	6.55 301	12.02 331	2.06 232	33.43 314	6.53 283	75.01 336	4.99 257	1.38 124	7.98 309	2.25 289	37.75 324	9.51 320	6.94 294	6.04 288	55.49 340	3.02 288	10.71 311	14.77 321	13.49 310	21.09 308

RP	1.29 172	1.06 231	2.32 267	0.84 218	1.16 238	0.39 207	1.53 251	1.89 180	1.68 256	0.29 129	2.21 233	2.25 206	0.13 87	0.40 247	3.31 186	1.07 83	0.61 154	0.05 36	1.61 117	0.40 150	0.65 82	3.05 186	0.11 173	0.29 204	0.29 137	0.92 170	4.24 218	2.04 197

CBMV	5.52 281	3.65 291	1.32 231	3.46 272	2.86 280	2.04 260	0.41 218	3.64 269	2.63 275	4.09 294	2.36 234	14.13 287	3.70 274	0.57 256	7.16 292	6.19 312	4.26 288	2.36 294	8.76 244	1.44 241	6.43 283	4.53 238	0.54 259	5.62 313	4.85 281	6.08 274	19.41 319	26.62 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RainbowNet	27.62 336	45.59 337	16.83 335	69.42 348	46.28 336	68.08 350	69.73 344	9.87 308	3.31 280	17.67 339	2.40 235	45.29 329	28.15 322	91.67 342	11.05 329	3.10 239	10.99 315	5.02 313	43.52 333	16.90 335	8.37 312	6.69 299	58.54 343	4.55 308	13.10 316	12.31 312	16.72 315	20.53 307

DeepPruner_ROB	1.57 193	0.37 132	0.71 189	0.50 201	0.55 208	0.37 206	1.60 254	1.74 165	0.84 210	1.37 210	2.40 235	0.49 132	0.51 181	0.10 180	5.38 266	2.16 197	1.10 218	1.08 243	2.28 139	0.40 150	4.83 251	3.42 195	0.66 269	0.34 218	0.57 168	5.04 259	3.07 143	0.53 144

IPLGR	1.73 200	0.63 185	0.67 186	0.35 173	0.40 193	0.00 1	0.03 132	1.41 155	0.26 144	2.36 238	2.42 237	0.33 102	0.80 220	0.17 204	6.12 285	1.87 171	1.22 224	1.28 253	5.37 207	1.72 254	2.44 177	4.20 224	0.02 95	0.56 245	2.66 247	4.85 255	3.82 193	0.77 156

DLNR_Zeroshot_test	22.90 330	78.82 362	7.01 308	99.97 362	0.31 170	0.15 166	98.85 362	3.30 260	0.54 175	3.17 267	2.43 238	5.81 252	0.93 234	21.74 327	96.26 363	100.00 367	24.75 339	22.56 349	22.80 307	1.79 257	8.42 313	6.44 294	0.04 128	0.30 207	2.39 237	4.03 240	2.05 116	3.31 215

R-Stereo Train	2.16 213	1.08 234	1.57 246	0.84 218	0.19 119	0.01 53	0.01 77	2.05 187	1.01 228	1.37 210	2.45 239	1.50 195	0.46 170	0.21 220	3.23 179	4.53 273	1.62 244	1.05 239	7.07 225	1.09 223	4.86 252	5.93 282	0.04 128	0.31 208	2.48 239	4.63 250	3.10 146	5.74 242

RAFT-Stereo	2.16 213	1.08 234	1.57 246	0.84 218	0.19 119	0.01 53	0.01 77	2.05 187	1.01 228	1.37 210	2.45 239	1.50 195	0.46 170	0.21 220	3.23 179	4.53 273	1.62 244	1.05 239	7.07 225	1.09 223	4.86 252	5.93 282	0.04 128	0.31 208	2.48 239	4.63 250	3.10 146	5.74 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	2.82 236	0.49 151	0.17 49	0.38 183	0.79 227	0.03 100	0.10 179	1.16 147	8.93 310	0.14 113	2.49 241	0.55 143	31.02 328	0.57 256	5.58 271	3.32 248	1.73 247	0.91 226	2.53 148	0.88 212	2.92 189	7.18 305	0.15 190	0.53 242	0.55 166	0.69 154	1.43 100	0.88 159

MDST_ROB	10.13 302	16.70 320	3.04 277	29.06 318	9.34 312	20.66 316	5.02 293	5.90 298	1.98 265	3.16 265	2.70 242	11.22 279	28.15 322	0.18 208	6.30 288	1.37 123	1.21 223	0.34 134	7.74 234	1.01 218	4.67 240	3.95 212	1.92 293	1.94 277	26.55 331	19.78 331	37.02 340	22.50 314

NCCL2	2.12 212	2.27 270	1.29 229	1.28 234	1.85 265	0.18 186	0.77 231	1.24 149	1.25 242	1.62 218	2.71 243	1.06 174	0.51 181	0.31 238	4.40 226	2.33 208	1.57 242	0.62 188	2.35 143	0.68 197	2.68 184	4.29 229	1.52 290	1.06 258	4.65 278	4.17 242	4.04 210	6.58 252

EKT-Stereo	2.55 228	0.72 195	1.73 253	0.49 200	0.32 175	0.51 217	1.72 255	3.38 261	1.00 227	1.96 230	2.80 244	1.33 189	0.76 216	0.10 180	4.55 235	5.93 307	1.26 225	3.18 302	8.70 243	2.73 281	6.75 290	5.86 276	0.10 166	0.26 183	3.99 267	1.81 196	5.40 252	1.62 188

CSAN	4.46 272	2.36 273	1.57 246	3.12 268	3.32 283	1.64 252	0.76 230	4.59 284	4.37 293	3.80 287	2.84 245	17.58 294	10.47 297	0.96 276	4.80 250	1.75 164	2.06 255	1.16 248	5.69 209	2.34 275	2.93 190	2.40 160	0.43 247	2.56 284	4.64 277	11.45 310	7.53 285	13.44 288

RTSC	2.56 229	0.89 214	1.50 242	0.47 197	0.76 224	0.87 231	2.29 267	1.56 161	1.91 263	2.12 233	2.86 246	1.23 187	0.97 235	1.03 279	7.27 293	3.36 251	4.68 292	1.74 275	7.73 233	1.11 226	3.95 217	5.39 261	0.21 208	1.11 261	0.40 153	0.95 171	4.56 230	8.26 262

NCC-stereo	1.86 203	1.63 253	1.33 232	0.95 226	1.22 243	0.80 227	2.29 267	2.62 225	2.93 276	0.34 133	2.87 247	2.16 203	1.17 241	0.21 220	3.63 198	1.13 93	0.63 159	0.96 233	2.79 160	0.75 203	0.98 105	2.96 180	0.36 237	0.32 211	2.31 235	4.50 248	3.69 179	4.78 228

Abc-Net	1.86 203	1.63 253	1.33 232	0.95 226	1.22 243	0.80 227	2.29 267	2.62 225	2.93 276	0.34 133	2.87 247	2.16 203	1.17 241	0.21 220	3.63 198	1.13 93	0.63 159	0.96 233	2.79 160	0.75 203	0.98 105	2.96 180	0.36 237	0.32 211	2.31 235	4.50 248	3.69 179	4.78 228
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RAFT-Test	2.40 220	0.62 180	1.45 239	1.07 230	0.41 194	0.21 196	0.21 204	3.19 253	0.77 200	1.05 184	3.09 249	0.94 171	0.92 233	0.17 204	3.47 193	5.18 296	0.97 205	0.56 177	10.36 266	1.38 240	6.37 282	5.29 254	0.38 239	0.25 179	2.80 252	4.66 252	4.56 230	4.51 224

zero-FE	4.21 268	1.97 260	0.21 55	18.56 310	2.61 276	20.95 317	6.42 298	1.84 175	0.68 193	1.31 204	3.18 250	10.31 276	3.26 269	0.31 238	2.66 139	2.88 224	1.04 210	1.46 261	13.23 279	0.91 214	5.64 272	4.93 250	0.13 180	0.41 227	0.34 145	2.47 211	4.46 225	1.55 185

GANet-ADL	2.26 215	0.51 154	1.82 258	0.99 228	0.99 233	1.45 248	0.29 212	2.00 184	1.01 228	3.12 263	3.40 251	1.38 192	0.33 144	0.03 100	5.34 264	3.89 265	2.23 258	0.79 207	7.70 231	1.85 261	3.10 196	4.63 242	0.18 201	0.43 234	1.38 211	3.47 230	4.81 236	3.97 221

DDUNet	12.41 312	19.68 322	3.23 278	36.37 324	24.08 324	34.35 327	31.95 325	1.86 177	1.63 255	1.44 214	3.43 252	12.02 281	3.65 273	83.75 338	4.54 234	2.28 202	8.10 310	3.39 304	18.01 290	4.26 295	6.60 287	4.81 244	16.44 329	0.64 248	1.08 191	0.61 149	4.68 233	2.12 199

XPNet_ROB	3.02 244	2.54 274	1.33 232	0.73 214	1.45 252	1.04 241	0.61 225	0.83 139	1.45 250	1.16 192	3.44 253	26.85 306	0.35 147	0.40 247	3.24 181	2.22 200	3.28 274	0.79 207	3.20 169	1.19 229	2.94 191	5.51 265	0.76 273	0.46 237	0.72 180	2.37 208	9.22 292	3.37 217

CASS	2.68 232	1.05 229	1.93 260	2.07 259	0.98 232	0.45 213	2.15 265	2.82 238	1.03 231	1.83 225	3.58 254	1.38 192	0.53 184	0.02 80	4.01 211	3.03 236	4.89 294	1.34 255	9.14 252	1.47 242	7.05 297	6.20 290	0.03 118	0.27 191	2.76 250	2.80 216	4.30 221	5.36 237
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNet	4.14 266	0.84 208	0.71 189	2.34 261	2.59 275	4.58 279	1.07 240	4.67 286	1.21 241	3.72 284	3.61 255	12.28 282	16.06 306	0.03 100	6.64 290	3.14 241	2.35 262	1.89 281	16.43 287	2.53 278	3.76 215	2.90 177	0.17 199	3.88 300	1.66 218	4.23 243	5.19 247	3.23 214

DPSNet	14.25 315	3.23 287	1.83 259	7.63 292	7.22 306	10.44 302	4.19 286	5.68 297	8.64 309	4.20 297	3.75 256	72.37 354	26.68 320	4.43 314	10.42 323	10.25 337	10.56 313	8.02 328	58.50 351	8.44 317	11.36 324	8.93 322	16.95 330	10.34 331	18.62 324	15.80 323	14.33 311	21.91 310

DN-CSS_ROB	1.45 183	0.52 159	1.11 216	0.81 216	0.69 218	0.00 1	0.03 132	2.86 240	0.35 153	1.50 216	3.76 257	0.73 163	0.36 152	0.07 146	2.89 153	1.44 129	1.08 216	0.79 207	8.61 241	0.23 113	3.25 203	1.97 130	0.02 95	0.66 249	0.10 94	0.52 147	3.12 150	1.56 186

EAI-Stereo	2.70 233	0.83 207	2.70 274	0.89 223	1.47 253	0.83 230	1.46 250	3.07 248	1.18 239	0.21 119	3.82 258	3.19 216	0.72 209	0.09 170	5.24 262	4.82 285	0.83 189	0.91 226	9.83 262	1.25 233	4.49 236	5.29 254	0.39 240	0.80 254	1.87 222	3.19 223	7.10 281	6.43 248

model_zeroshot	3.10 246	0.46 148	1.69 251	1.87 254	0.56 209	0.23 200	0.00 1	3.03 245	0.44 164	2.48 240	3.95 259	4.58 235	0.55 187	0.15 197	5.31 263	4.57 275	1.45 239	0.88 220	14.88 282	1.15 228	5.62 271	5.52 267	0.03 118	0.19 162	3.71 265	6.21 275	5.26 249	8.89 267

Any-RAFT	2.56 229	0.56 165	3.45 281	0.34 164	0.51 201	0.01 53	0.04 141	2.96 244	0.64 189	0.51 149	3.99 260	3.76 221	0.35 147	0.16 199	2.92 157	3.82 262	0.81 186	0.80 212	8.30 239	0.51 179	5.45 269	3.87 205	0.44 250	0.16 155	4.84 280	7.87 289	3.19 153	8.70 264

iinet-f	1.47 184	1.20 241	0.32 84	0.82 217	0.13 86	0.14 157	0.10 179	0.42 115	0.21 137	1.93 227	4.19 261	0.19 62	0.21 120	0.08 160	5.12 261	2.54 213	0.23 96	0.30 122	7.71 232	1.00 217	1.95 159	4.30 230	0.21 208	0.17 157	1.25 198	0.16 105	4.11 215	0.62 151

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 293	3.59 289	1.09 215	9.20 298	3.71 288	7.69 292	7.51 303	10.81 311	8.52 308	4.93 307	4.20 262	16.73 292	9.30 292	5.45 316	8.09 303	3.29 245	1.80 249	1.13 246	18.77 295	2.10 271	6.48 285	7.49 310	3.17 307	1.74 273	12.06 314	14.29 320	9.71 296	14.36 290

test-1	2.99 241	0.26 96	1.52 244	0.33 158	0.21 130	0.22 199	0.38 217	3.16 252	0.85 214	3.36 271	4.21 263	5.45 248	0.78 218	0.20 215	4.02 212	4.67 280	1.40 236	1.31 254	10.46 267	1.58 247	5.30 267	7.01 304	0.04 128	0.34 218	2.98 257	6.37 278	5.39 251	8.95 268

HBP-ISP	3.70 258	3.49 288	4.13 287	4.77 281	2.41 274	3.60 275	0.12 187	4.11 279	1.26 243	3.39 274	4.22 264	4.64 238	0.54 186	1.76 298	8.63 312	8.11 327	1.56 241	1.34 255	2.61 153	1.51 245	5.14 262	6.84 301	0.56 261	1.55 271	2.53 242	5.06 260	10.57 298	5.37 238

MLCV	2.45 223	0.61 174	0.81 198	2.48 262	1.21 242	0.95 236	0.50 223	3.57 268	0.61 187	3.75 285	4.26 265	5.13 242	3.34 270	0.06 141	4.63 241	1.78 166	1.32 232	0.86 218	10.05 263	1.09 223	2.30 167	3.92 207	0.29 224	2.16 280	1.87 222	3.06 219	4.01 208	1.40 180

STTRV1_RVC	9.47 299	2.31 272	1.06 214	5.61 284	1.39 249	5.42 283	2.59 273	3.68 270	3.77 286	4.47 302	4.40 266	16.44 291	20.14 312	1.02 277	9.83 322	3.26 244	18.06 332	0.81 214	51.87 344	11.45 325	18.05 344	6.27 293	4.52 312	4.23 303	6.12 292	7.90 290	11.99 303	28.90 327

RGC	2.44 222	1.98 263	4.87 292	1.54 241	1.65 256	1.74 255	1.05 238	2.02 185	1.43 248	0.88 174	4.42 267	2.52 212	2.42 260	0.58 259	4.33 223	1.63 148	0.91 194	0.48 161	4.28 196	1.08 222	1.94 158	4.01 214	0.15 190	0.72 253	2.19 231	5.22 264	4.90 240	6.96 253

gcap-zeroshot	3.09 245	0.51 154	3.99 286	1.67 246	0.29 163	1.36 247	1.37 247	3.29 259	0.65 190	2.77 248	4.48 268	6.22 257	0.69 204	0.09 170	3.93 209	4.80 283	0.92 196	0.78 205	16.30 286	2.38 276	5.15 263	5.77 274	1.31 285	0.26 183	2.97 256	4.91 257	4.58 232	2.00 196

CBMV_ROB	6.09 287	2.65 276	2.29 266	8.35 296	5.74 298	5.08 280	2.76 274	5.03 292	2.35 268	3.78 286	4.70 269	21.22 298	13.56 304	0.09 170	6.04 283	3.70 261	2.84 268	1.39 257	11.35 272	8.80 319	4.92 255	3.11 187	0.43 247	2.10 279	7.06 300	10.12 307	12.96 305	11.93 283

FADNet_RVC	3.95 261	2.06 267	1.30 230	3.33 271	3.36 284	0.99 238	2.06 264	2.30 197	1.39 247	1.72 219	4.72 270	9.29 271	5.82 281	1.76 298	8.23 309	3.12 240	2.98 270	4.27 308	16.83 288	3.30 292	4.99 258	5.51 265	0.63 265	1.39 268	1.45 215	3.14 221	4.86 238	5.92 245

MSKI-zero shot	3.19 249	0.59 170	1.39 236	0.19 106	0.37 189	0.18 186	0.03 132	3.19 253	0.96 223	0.82 169	4.84 271	3.83 222	0.60 196	0.03 100	3.33 188	5.29 299	1.15 221	0.81 214	11.77 275	1.76 256	6.55 286	5.98 286	0.22 216	0.32 211	4.41 274	12.05 311	7.79 287	7.75 259

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 306	10.59 314	6.33 307	17.49 308	6.29 304	7.85 295	10.69 310	18.03 328	23.43 338	11.13 326	4.86 272	14.66 288	5.81 280	9.65 323	9.78 321	5.91 306	3.18 272	5.17 315	39.06 326	7.03 311	7.92 308	9.81 327	7.04 315	7.22 323	14.77 317	8.85 299	6.40 269	17.43 298

CCAANet	0.90 138	0.29 108	0.18 50	0.37 177	0.16 97	0.04 109	0.04 141	1.68 163	0.13 104	3.88 291	4.87 273	0.75 167	0.13 87	0.07 146	1.66 75	1.27 112	1.08 216	1.03 238	0.83 80	0.28 133	0.51 69	0.48 53	0.47 252	0.09 118	0.16 118	0.71 158	2.93 138	0.23 112

SHD	4.34 271	1.02 225	2.50 269	1.71 248	1.33 248	1.46 249	2.01 262	4.90 289	4.30 292	2.63 243	4.99 274	4.39 234	9.41 294	0.58 259	8.20 307	4.81 284	4.43 290	2.44 295	13.01 278	2.95 287	5.61 270	6.88 302	0.30 225	3.26 290	4.11 270	5.16 263	3.88 198	10.98 279

ADCL	3.91 260	3.61 290	2.28 265	1.76 249	1.76 262	3.09 269	4.16 285	1.98 183	13.71 320	2.81 251	5.14 275	2.47 211	0.65 200	1.10 284	5.38 266	2.55 214	2.02 254	2.20 288	6.41 218	2.08 269	4.87 254	4.20 224	1.40 288	1.06 258	6.69 296	6.60 279	4.33 222	11.16 280

FBW_ROB	7.98 294	9.24 311	5.57 300	20.21 313	8.25 309	12.08 304	8.09 306	4.92 290	1.58 254	3.30 268	5.15 276	13.88 286	3.03 268	7.45 319	6.23 287	1.49 134	2.89 269	0.79 207	33.18 318	1.93 265	5.24 264	4.40 233	9.43 322	8.29 326	4.88 282	7.69 286	4.88 239	21.40 309

XQC	4.76 275	3.14 286	1.63 249	3.31 270	3.69 287	3.46 274	2.94 276	6.02 300	3.05 278	2.64 244	5.51 277	5.67 249	7.46 287	1.41 292	8.02 301	4.65 279	3.59 277	1.49 265	10.75 270	2.91 282	4.96 257	6.67 298	0.41 241	1.91 275	7.13 301	10.47 309	11.17 300	4.51 224

SAMSARA	19.29 320	2.55 275	5.07 296	4.09 279	3.44 285	3.26 272	4.38 289	15.32 321	9.58 311	4.44 301	5.63 278	8.73 268	24.82 316	3.30 310	10.45 325	6.81 316	5.49 296	3.46 305	21.26 302	4.77 302	17.96 343	24.74 356	0.82 274	4.77 309	80.12 362	91.25 362	77.91 363	76.45 362

ACVNet_1	26.74 334	42.56 334	14.81 330	66.86 345	48.56 340	65.11 348	82.56 355	15.95 324	8.17 307	11.16 327	5.65 279	32.31 312	25.19 318	93.82 348	7.38 295	2.02 186	15.91 327	6.16 324	34.50 320	10.98 323	8.17 311	6.10 289	59.12 345	5.79 315	19.06 325	9.75 305	9.37 293	15.02 293

ADCP+	3.47 252	2.05 266	2.64 273	1.31 236	1.93 266	1.19 245	3.99 284	1.07 144	9.83 313	1.78 224	5.75 280	8.79 269	0.37 157	0.90 274	5.04 260	2.20 199	0.44 134	0.90 224	5.82 213	0.88 212	2.38 174	3.43 196	0.33 233	0.41 227	3.03 258	12.72 314	3.59 174	10.90 277

LALA_ROB	4.04 262	4.73 300	1.42 237	1.16 232	1.93 266	2.17 263	1.04 237	1.80 172	2.48 271	2.74 246	5.87 281	33.34 313	0.69 204	0.78 270	6.02 282	2.33 208	3.21 273	1.82 278	3.66 188	1.88 263	3.40 205	4.99 251	0.34 235	1.03 257	1.91 225	3.61 231	8.50 290	6.20 247

ETE_ROB	4.62 273	4.04 294	1.52 244	1.14 231	2.02 269	2.70 266	1.28 246	1.50 158	4.25 291	1.89 226	5.88 282	37.95 320	0.84 229	1.42 294	4.94 256	2.66 217	3.81 283	0.95 231	4.84 203	1.63 251	4.01 222	5.32 257	0.67 270	1.14 262	2.03 229	3.84 237	15.25 313	7.23 254

IGEV-FE	3.61 255	0.78 198	7.78 314	6.84 288	0.32 175	2.04 260	1.79 257	3.97 276	0.92 217	2.19 237	6.01 283	4.62 237	1.01 236	0.08 160	3.44 191	5.72 303	0.73 176	0.60 184	9.23 253	1.50 244	7.13 300	6.47 296	0.31 229	0.27 191	5.03 285	5.44 267	5.97 262	7.38 255

UDG	12.63 313	20.60 324	3.50 282	36.40 325	28.77 327	31.44 322	39.49 330	2.59 222	1.77 261	2.37 239	6.03 284	11.55 280	3.79 275	74.28 335	5.35 265	2.47 210	8.42 311	2.92 299	18.81 296	4.63 299	7.35 303	4.85 247	12.22 325	1.18 263	1.15 193	2.47 211	4.49 228	2.18 201

IGEV_Zeroshot_test	3.61 255	0.78 198	7.78 314	6.84 288	0.33 180	2.04 260	1.78 256	3.97 276	0.92 217	2.12 233	6.05 285	4.60 236	1.01 236	0.08 160	3.44 191	5.73 304	0.76 179	0.61 186	9.25 254	1.49 243	7.12 299	6.47 296	0.31 229	0.27 191	5.02 284	5.44 267	5.95 261	7.38 255

SGM-ForestM	11.60 309	15.35 318	4.54 288	19.02 311	8.08 308	18.74 315	10.83 311	12.03 312	7.24 303	3.01 258	6.09 286	36.06 318	23.95 315	0.75 269	4.47 229	1.51 138	3.60 279	0.75 204	20.06 300	1.60 248	4.23 228	1.65 123	1.36 286	3.34 294	25.09 329	20.48 333	34.27 338	25.03 319

HSM-Net_RVC	2.86 237	1.24 242	1.50 242	2.55 263	1.72 258	0.57 221	0.17 196	3.55 267	1.14 235	3.50 279	6.32 287	7.94 265	2.93 266	0.05 128	3.38 189	2.12 193	1.28 226	0.26 108	3.24 176	1.24 232	3.66 211	3.76 202	0.61 263	2.64 286	4.43 275	6.27 277	5.76 257	5.47 241
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DAS	4.09 264	0.94 218	1.15 220	1.82 251	1.27 245	1.15 243	1.11 243	3.48 263	4.23 289	3.34 269	6.52 288	12.55 283	5.36 276	0.05 128	4.66 242	4.57 275	4.02 286	2.27 290	9.63 259	5.33 304	5.93 274	5.39 261	0.52 255	4.30 305	4.09 268	5.06 260	7.48 282	4.17 222

SepStereo	4.09 264	0.94 218	1.15 220	1.82 251	1.27 245	1.15 243	1.11 243	3.48 263	4.23 289	3.34 269	6.52 288	12.55 283	5.36 276	0.05 128	4.66 242	4.57 275	4.02 286	2.27 290	9.63 259	5.33 304	5.93 274	5.39 261	0.52 255	4.30 305	4.09 268	5.06 260	7.48 282	4.17 222

AMNet	6.77 289	3.87 293	2.62 272	4.00 278	5.86 299	6.75 287	3.31 281	2.51 215	2.47 270	3.44 276	6.68 290	9.34 272	2.05 252	7.44 318	4.79 249	9.81 334	13.48 324	7.65 327	7.95 238	7.83 314	11.47 326	7.62 313	2.74 299	4.18 302	5.52 289	8.25 294	13.24 306	17.97 300

ACV-stereo	8.15 296	5.09 302	4.79 290	8.14 295	1.73 259	11.44 303	4.25 287	3.84 275	6.16 298	5.36 310	6.72 291	5.73 251	25.08 317	1.31 289	9.40 318	10.22 336	5.83 300	2.67 297	51.43 340	14.43 328	8.48 314	6.72 300	0.88 276	2.46 283	1.95 226	3.85 238	6.75 277	5.39 239

XX-Stereo	3.48 253	0.50 153	1.80 256	1.21 233	0.27 156	0.34 204	0.44 219	1.47 157	0.41 161	2.51 241	6.92 292	4.97 239	1.06 240	0.12 186	3.21 176	5.22 297	0.96 202	0.80 212	6.95 224	0.80 208	4.33 233	4.04 217	0.21 208	0.27 191	26.57 332	3.75 234	5.08 246	9.77 273

iRaft-Stereo_20w	4.18 267	1.14 236	8.05 317	7.32 291	1.81 264	3.33 273	1.55 252	3.45 262	1.28 245	3.63 281	7.12 293	3.54 218	1.33 247	0.11 183	4.16 216	4.85 286	0.93 199	0.61 186	9.28 255	1.22 231	5.08 259	5.56 269	0.43 247	0.53 242	3.85 266	8.64 297	11.20 301	12.91 285

AnyNet_C32	5.68 285	1.96 259	2.91 275	1.78 250	2.71 277	3.17 271	5.76 295	4.31 281	12.56 315	3.07 261	7.17 294	4.22 233	1.70 249	2.19 300	8.22 308	5.98 308	5.69 298	4.43 311	12.45 277	2.93 285	9.72 319	8.57 320	1.84 291	3.46 296	6.24 294	9.82 306	6.26 267	14.21 289

SGM_RVC	10.08 301	10.50 313	3.60 283	16.68 307	8.80 310	14.87 309	7.11 300	9.19 306	6.25 299	4.06 293	7.33 295	24.89 302	18.29 309	0.57 256	4.57 236	1.98 185	3.30 276	1.17 249	20.75 301	2.20 272	4.80 245	2.23 150	2.29 294	3.65 298	17.68 323	13.31 317	33.30 335	28.67 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GwcNet-ADL	3.21 250	2.99 284	3.34 279	3.11 267	2.07 272	0.82 229	0.12 187	2.95 243	0.67 192	3.84 290	7.51 296	7.80 264	1.22 243	0.20 215	3.79 207	4.73 281	2.11 256	0.73 201	7.81 237	2.53 278	3.21 201	3.69 201	0.22 216	1.53 270	2.17 230	4.84 254	4.00 207	8.77 266

PWC_ROB	7.15 291	1.85 257	5.57 300	0.85 221	1.17 240	1.95 257	4.77 292	2.56 221	17.27 330	3.83 289	7.66 297	4.97 239	39.20 335	0.81 272	8.35 310	4.96 291	6.51 302	4.27 308	15.99 284	4.39 296	7.48 304	7.59 312	0.53 258	4.79 310	2.74 249	2.63 215	7.01 279	23.26 315

ADCPNet	6.67 288	1.97 260	3.86 285	2.75 265	6.19 303	3.07 268	7.60 304	5.21 295	8.03 306	3.82 288	7.92 298	5.17 245	13.78 305	2.98 304	8.10 304	6.12 311	4.35 289	2.04 286	18.50 294	4.74 301	7.04 296	7.43 309	2.98 302	1.91 275	8.96 306	14.04 319	7.02 280	14.47 291

ITSA-stereo	5.15 277	2.22 269	1.65 250	8.76 297	3.63 286	0.95 236	1.93 261	4.42 283	3.38 281	4.33 299	7.98 299	9.94 274	12.44 301	3.01 305	6.17 286	5.02 292	3.28 274	1.93 283	8.63 242	1.99 267	5.29 266	5.96 284	1.38 287	3.33 293	4.43 275	7.25 282	4.95 242	14.86 292

ADCS	9.93 300	5.64 303	4.82 291	3.95 277	6.05 301	6.17 286	5.70 294	9.47 307	15.68 322	4.19 295	7.98 299	12.91 285	17.41 307	3.94 312	10.52 326	11.68 338	10.14 312	7.14 326	24.46 310	8.67 318	13.95 336	13.00 341	2.94 300	6.15 317	9.75 309	17.65 328	10.70 299	17.41 297

ACVNet_2	32.06 339	47.10 339	20.06 339	67.26 347	49.84 345	64.97 346	85.15 358	28.04 344	14.34 321	14.44 335	8.02 301	51.06 338	30.19 325	92.01 345	8.75 314	2.50 212	19.20 333	5.27 316	50.34 339	16.10 332	8.16 310	5.63 271	57.79 341	13.22 338	36.40 344	13.10 315	24.92 325	31.82 329

ADCMid	6.83 290	4.46 297	4.95 295	2.16 260	4.31 291	5.71 284	7.29 301	8.83 305	12.78 317	3.11 262	8.10 302	9.83 273	9.65 295	2.84 301	8.51 311	5.42 300	4.68 292	2.83 298	18.87 298	3.22 290	7.09 298	7.70 314	5.37 314	2.33 281	5.12 286	8.71 298	5.21 248	15.24 294

PSMNet-ADL	3.15 247	0.80 200	1.49 241	1.54 241	1.63 255	0.88 232	0.30 213	2.50 214	1.91 263	4.43 300	8.13 303	4.06 224	6.80 284	0.07 146	4.23 217	5.16 295	1.83 251	0.91 226	11.85 276	1.86 262	4.02 223	4.02 215	0.70 271	0.51 239	1.61 216	4.33 246	8.01 288	1.36 179

SFCPSM	5.40 279	2.86 282	1.19 224	1.84 253	1.39 249	1.34 246	0.49 222	2.34 200	4.85 296	3.12 263	8.16 304	15.40 289	22.08 314	1.04 280	5.77 275	4.60 278	2.35 262	1.58 270	22.71 306	7.33 312	4.45 234	4.53 238	0.62 264	1.97 278	4.29 272	4.05 241	5.75 256	9.77 273

DCVSM-stereo	5.01 276	0.71 193	3.03 276	3.15 269	1.12 236	7.80 294	0.89 234	4.62 285	2.36 269	5.22 309	8.35 305	23.33 300	11.95 299	0.62 263	3.74 204	4.04 267	1.81 250	1.40 258	16.15 285	3.33 293	5.11 261	3.97 213	2.55 297	3.56 297	1.98 227	3.62 232	4.91 241	5.83 244

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 284	1.25 243	7.40 309	2.57 264	2.03 270	6.90 288	2.76 274	4.00 278	4.04 287	4.58 303	8.36 306	4.99 241	2.06 253	0.03 100	5.72 274	7.36 323	1.90 253	0.95 231	38.08 325	1.75 255	5.95 276	6.44 294	0.19 203	0.58 246	3.59 263	7.26 283	6.15 265	12.75 284

JetBlue	32.19 340	30.24 328	35.83 353	39.74 327	34.14 329	43.67 330	35.54 327	29.41 347	45.70 349	14.86 337	8.65 307	79.62 359	19.51 311	25.38 328	15.92 342	16.55 345	38.70 354	25.92 353	35.72 322	25.05 345	29.56 354	23.18 354	32.21 332	26.78 348	30.47 336	28.96 347	48.44 352	49.33 348

PVD	12.14 311	5.88 304	8.51 318	7.70 293	6.65 305	10.05 301	6.16 297	21.11 334	19.74 333	3.44 276	8.69 308	16.07 290	27.50 321	2.86 302	8.93 316	7.52 326	11.20 316	6.11 323	24.24 309	6.83 310	11.08 322	11.21 336	1.11 283	5.71 314	15.30 319	21.90 336	17.71 318	34.49 333

Reg-Stereo(zero)	2.47 224	0.35 126	2.58 270	0.48 198	0.84 230	0.14 157	0.17 196	3.76 272	0.77 200	3.03 259	8.81 309	2.75 214	0.81 221	1.26 287	2.61 137	3.41 254	1.42 237	0.49 164	7.28 227	1.29 235	4.00 218	4.42 236	0.41 241	0.19 162	1.28 200	3.03 217	5.77 258	5.27 235

HI	2.47 224	0.35 126	2.58 270	0.48 198	0.84 230	0.14 157	0.17 196	3.76 272	0.77 200	3.03 259	8.81 309	2.75 214	0.81 221	1.26 287	2.61 137	3.41 254	1.42 237	0.49 164	7.28 227	1.29 235	4.00 218	4.42 236	0.41 241	0.19 162	1.28 200	3.03 217	5.77 258	5.27 235

AnyNet_C01	12.12 310	6.13 306	5.39 297	6.24 286	6.03 300	5.20 281	9.20 307	12.30 315	16.87 327	5.85 312	9.03 311	26.16 304	18.91 310	4.53 315	11.14 330	12.98 340	16.27 328	15.82 345	34.24 319	10.36 322	16.44 340	13.34 343	7.06 316	6.93 322	11.61 313	9.46 302	9.77 297	19.91 306

SANet	10.32 303	4.15 295	6.27 306	5.51 282	5.49 297	8.58 299	2.27 266	15.41 322	13.03 319	2.83 252	9.09 312	60.35 344	25.50 319	2.93 303	8.06 302	3.02 233	7.05 303	3.86 306	11.43 273	3.25 291	5.27 265	5.02 252	2.60 298	7.27 324	11.08 312	12.57 313	13.36 307	23.31 316

MeshStereo	13.21 314	10.28 312	5.53 299	24.29 317	14.71 318	17.26 313	7.30 302	12.03 312	7.47 305	4.66 304	9.13 313	38.56 321	29.80 324	0.45 251	9.43 319	7.37 324	3.76 281	2.44 295	18.85 297	2.41 277	12.93 333	7.18 305	1.21 284	5.79 315	22.04 327	16.38 324	33.15 333	32.34 331
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
pmcnn	8.05 295	2.96 283	2.25 263	6.23 285	5.03 294	6.98 289	4.33 288	4.70 287	2.02 266	4.19 295	9.20 314	19.11 296	20.39 313	0.73 268	7.05 291	6.73 315	6.29 301	4.51 312	22.54 305	4.66 300	9.62 317	5.08 253	4.46 311	4.23 303	5.99 291	5.22 264	17.26 317	25.55 321

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 270	1.17 240	7.69 312	1.88 255	0.63 214	5.37 282	1.86 258	3.49 265	2.61 274	3.69 283	9.28 315	5.22 246	1.87 250	0.04 119	4.47 229	6.37 314	1.46 240	1.46 261	9.75 261	2.23 274	6.73 289	6.20 290	0.25 221	1.56 272	5.23 288	7.70 287	6.43 270	11.78 282

DispFullNet	26.27 332	39.81 331	17.89 337	52.75 330	38.74 332	45.03 331	55.21 333	13.74 319	12.89 318	13.75 334	9.88 316	43.75 328	32.46 329	86.51 339	11.01 328	13.68 341	29.48 349	16.23 347	51.78 343	14.64 329	13.87 335	10.46 330	14.59 328	6.22 318	8.62 304	8.03 293	16.08 314	32.10 330

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 297	1.51 249	5.87 303	4.30 280	3.26 282	2.82 267	6.81 299	3.68 270	3.59 285	4.81 305	10.18 317	66.20 349	11.63 298	7.70 320	5.97 280	5.06 293	4.49 291	5.33 317	18.36 293	2.64 280	7.91 307	8.42 319	0.92 277	3.39 295	4.34 273	8.02 292	6.20 266	15.61 295

MADNet+	19.30 321	7.92 309	15.32 331	17.51 309	11.42 315	8.09 297	18.41 317	28.03 343	17.21 329	12.46 333	12.08 318	33.63 315	30.37 326	9.62 322	18.64 343	14.89 343	25.78 342	10.10 335	40.05 328	16.50 333	17.34 342	12.76 340	9.48 324	18.60 342	35.02 343	20.22 332	21.19 320	38.41 337

MANE	19.83 323	17.14 321	15.43 332	34.46 322	23.74 323	25.27 320	17.85 316	19.50 333	17.04 328	6.13 314	12.40 319	41.03 324	35.23 332	3.36 311	7.87 300	8.98 330	7.09 304	29.77 354	21.81 304	3.71 294	9.51 316	5.54 268	2.50 296	8.83 327	34.12 340	27.95 346	51.25 354	47.85 347

FAT-Stereo	7.20 292	2.13 268	8.68 319	7.00 290	11.87 316	5.95 285	3.19 278	7.26 302	3.52 284	5.84 311	13.06 320	18.26 295	8.49 290	1.41 292	8.81 315	6.34 313	3.65 280	4.07 307	15.49 283	6.21 307	6.75 290	6.94 303	0.74 272	4.80 311	2.92 254	7.26 283	7.50 284	16.30 296

BEATNet-Init1	23.62 331	27.86 327	13.22 327	44.78 329	23.54 322	38.58 329	23.96 323	18.57 330	18.15 331	9.17 321	13.26 321	47.63 333	48.00 346	3.29 309	12.31 332	9.22 331	7.35 306	5.48 318	48.70 338	19.34 336	12.33 330	11.24 337	7.11 318	11.28 333	33.76 339	21.63 334	60.52 360	47.50 346

TorneroNet-64	38.80 346	50.14 345	23.16 340	63.45 341	47.59 339	63.57 344	68.85 342	27.44 341	44.99 347	21.03 342	13.47 322	69.75 353	56.51 355	94.74 353	18.85 345	8.54 328	26.03 343	15.59 344	53.93 348	25.94 346	12.81 332	10.53 331	61.35 350	21.98 343	33.37 338	26.73 344	33.93 337	53.30 351

MFMNet_re	16.26 316	13.95 316	7.70 313	24.27 316	9.34 312	33.99 326	17.43 315	12.42 316	19.62 332	10.23 325	13.58 323	39.02 323	13.47 303	1.40 291	10.73 327	10.12 335	29.43 348	12.22 336	31.31 314	10.07 321	17.19 341	9.15 323	8.44 319	9.02 328	8.97 307	5.68 271	24.08 323	36.04 335

IMH	35.14 343	49.00 344	23.80 343	61.52 335	49.14 342	63.04 342	67.99 341	27.86 342	38.05 344	11.18 328	14.22 324	49.01 336	53.30 354	93.93 351	14.60 341	7.08 319	21.66 336	9.65 334	47.64 337	22.22 341	11.39 325	9.32 324	59.41 349	12.98 337	40.95 346	19.12 329	29.12 329	41.73 343

MFN_U_SF_RVC	10.34 304	6.17 307	3.69 284	9.55 299	5.13 295	12.52 306	10.34 309	12.25 314	7.05 302	12.23 332	14.31 325	22.82 299	13.03 302	8.82 321	11.37 331	4.87 287	3.83 285	3.31 303	39.34 327	5.97 306	8.56 315	8.81 321	1.45 289	6.40 319	9.49 308	8.57 296	9.56 295	19.71 305

IMH-64-1	33.95 341	47.85 340	23.39 341	61.17 333	49.33 343	61.76 339	67.81 339	27.05 338	35.73 340	10.03 322	14.78 326	45.47 330	40.48 336	93.88 349	14.40 338	7.26 320	20.70 334	8.75 330	47.06 335	20.52 337	11.86 328	10.05 328	59.37 347	11.73 334	41.46 347	17.26 326	27.54 326	39.89 340

IMH-64	33.95 341	47.85 340	23.39 341	61.17 333	49.33 343	61.76 339	67.81 339	27.05 338	35.73 340	10.03 322	14.78 326	45.47 330	40.48 336	93.88 349	14.40 338	7.26 320	20.70 334	8.75 330	47.06 335	20.52 337	11.86 328	10.05 328	59.37 347	11.73 334	41.46 347	17.26 326	27.54 326	39.89 340

edge stereo	11.35 307	6.83 308	10.52 322	14.06 305	12.00 317	16.55 312	12.81 313	12.42 316	7.44 304	6.06 313	15.12 328	38.81 322	17.75 308	1.25 286	7.59 296	7.29 322	5.73 299	3.11 300	25.18 311	4.53 297	6.71 288	8.01 316	4.16 309	3.71 299	8.94 305	7.65 285	13.41 308	28.72 326

G-Net	10.87 305	4.96 301	9.71 320	3.77 274	4.24 290	7.37 291	2.01 262	10.08 309	15.80 324	4.95 308	15.59 329	48.52 334	9.05 291	0.58 259	8.11 306	8.67 329	5.49 296	4.42 310	23.80 308	15.66 331	8.01 309	8.23 317	3.06 306	5.14 312	6.15 293	13.92 318	22.56 321	23.75 317

ELAS	19.48 322	22.90 325	14.50 329	35.26 323	24.25 325	31.48 323	19.80 321	16.72 326	15.91 325	7.71 318	15.62 330	48.88 335	30.47 327	3.20 307	9.19 317	3.39 253	10.97 314	5.79 320	21.49 303	6.53 309	11.69 327	11.90 338	9.30 320	9.63 329	32.86 337	24.17 341	41.19 345	41.31 342
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccs_rob	4.75 274	1.46 246	2.39 268	1.96 256	0.68 217	3.13 270	1.58 253	4.94 291	1.36 246	4.31 298	15.82 331	28.46 307	8.43 289	0.38 246	5.65 272	5.42 300	2.23 258	1.60 271	6.31 217	1.98 266	6.14 279	5.97 285	0.35 236	2.33 281	1.28 200	2.40 209	4.09 212	7.49 258

ELAS_RVC	19.26 319	19.85 323	14.31 328	33.92 321	22.40 321	33.39 325	19.24 319	15.07 320	10.89 314	8.20 320	17.30 332	54.84 341	32.79 330	3.23 308	8.72 313	3.46 257	11.25 317	6.19 325	19.97 299	7.86 315	12.63 331	12.02 339	9.45 323	10.70 332	30.22 335	22.17 337	41.23 346	38.75 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 318	25.20 326	16.96 336	40.13 328	26.93 326	32.21 324	21.77 322	19.35 332	16.49 326	7.75 319	17.60 333	46.83 332	36.96 333	1.06 281	8.10 304	2.99 232	3.81 283	1.57 267	31.85 315	5.18 303	6.77 292	5.31 256	3.04 305	9.71 330	29.57 333	23.01 340	40.22 342	35.81 334

WAO-6	36.54 344	46.81 338	19.38 338	60.03 332	52.14 347	58.04 334	63.77 336	27.20 340	42.09 345	33.11 349	17.67 334	42.19 327	50.09 350	89.85 340	29.06 348	18.00 349	22.89 337	12.66 338	41.03 331	25.00 344	19.25 345	17.73 345	34.12 333	17.43 341	42.37 349	25.35 342	36.73 339	42.55 344

LE_ROB	22.46 327	10.87 315	12.67 326	32.44 319	37.93 331	31.36 321	33.43 326	23.22 335	21.14 337	6.73 317	17.81 335	52.15 339	50.94 351	1.56 295	6.43 289	2.92 229	3.14 271	1.46 261	30.14 313	8.43 316	7.23 301	4.28 228	7.08 317	25.69 347	34.50 342	36.15 354	53.30 356	53.30 351

anonymity	3.65 257	0.66 187	5.99 305	1.34 237	0.51 201	0.44 211	0.11 185	3.79 274	0.79 206	2.66 245	18.15 336	3.83 222	0.89 231	0.26 233	3.21 176	5.09 294	0.93 199	0.53 172	7.76 235	1.11 226	4.31 232	5.87 277	0.28 223	0.42 232	4.98 283	9.60 304	5.40 252	9.75 272

MonStereo1	29.98 337	43.13 336	15.45 333	62.83 338	50.21 346	57.60 333	67.21 338	18.37 329	19.83 335	11.70 330	18.17 337	62.56 348	43.75 341	93.03 346	7.82 297	4.11 269	18.02 331	8.91 332	40.36 329	13.70 327	10.83 321	8.27 318	61.68 351	4.04 301	10.22 310	5.85 273	24.40 324	27.43 323

LSM0	22.48 328	6.09 305	4.65 289	14.89 306	10.39 314	16.43 311	13.29 314	23.38 336	15.69 323	14.75 336	18.69 338	35.79 317	33.70 331	0.93 275	73.52 359	85.94 360	13.36 323	5.62 319	55.67 349	16.83 334	21.95 349	18.82 347	4.28 310	8.01 325	16.44 320	16.43 325	28.65 328	32.66 332

SGM+DAISY	20.91 325	16.10 319	12.43 325	22.81 315	21.80 320	24.45 319	18.63 318	17.89 327	12.77 316	18.42 340	19.55 339	30.39 310	40.48 336	11.67 325	12.56 334	15.10 344	25.73 341	12.69 339	34.93 321	21.56 340	26.12 352	22.15 351	21.16 331	12.73 336	17.44 322	13.30 316	33.35 336	28.26 324

DDVS	5.40 279	1.51 249	2.25 263	1.64 244	2.80 278	1.96 258	1.03 236	5.91 299	4.10 288	3.96 292	19.83 340	26.29 305	6.82 285	1.57 296	5.77 275	6.90 317	2.58 266	1.92 282	10.46 267	4.59 298	6.02 277	7.39 308	0.30 225	1.40 269	1.41 212	3.29 225	6.10 264	8.11 261

SPS-STEREO	20.13 324	14.92 317	11.88 324	19.84 312	20.39 319	18.24 314	9.27 308	16.06 325	19.74 333	19.91 341	20.06 341	33.66 316	37.68 334	7.23 317	13.17 336	16.66 346	26.75 344	16.01 346	32.30 316	23.65 342	30.25 355	22.84 353	13.67 327	13.47 339	16.56 321	15.26 322	29.55 331	24.45 318
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
S-Stereo	9.11 298	1.88 258	3.41 280	7.93 294	7.92 307	12.47 305	19.24 319	5.20 294	6.26 300	6.18 315	20.72 342	29.27 308	7.13 286	0.65 264	9.55 320	7.50 325	3.80 282	5.87 321	17.77 289	6.30 308	6.21 280	7.52 311	12.23 326	6.88 320	2.77 251	6.68 280	6.74 276	18.03 301

TorneroNet	39.82 348	53.94 347	26.20 346	66.81 344	49.07 341	65.07 347	70.90 346	26.31 337	46.32 350	24.07 343	20.96 343	67.36 352	52.11 353	94.83 355	18.77 344	9.35 332	24.89 340	16.30 348	53.07 345	24.04 343	13.64 334	11.04 335	61.85 352	22.68 345	36.84 345	25.85 343	42.63 347	50.33 349

Dean	42.92 349	51.28 346	31.30 349	76.75 357	64.32 351	79.06 360	83.43 357	42.61 349	43.67 346	35.18 350	22.58 344	60.75 345	56.83 356	94.89 356	13.15 335	4.20 270	27.88 345	12.35 337	63.72 354	28.96 350	9.62 317	7.74 315	59.21 346	22.07 344	48.58 353	35.91 353	53.04 355	29.88 328

PSMNet_ROB	31.36 338	48.75 343	16.32 334	64.48 342	46.97 337	60.77 337	61.30 335	19.02 331	20.70 336	27.57 345	24.90 345	41.43 325	42.18 340	83.15 337	13.95 337	4.06 268	17.90 330	5.94 322	42.51 332	15.37 330	11.21 323	9.54 326	57.95 342	14.27 340	29.64 334	19.74 330	29.38 330	17.81 299

WAO-8	44.25 350	56.07 349	34.81 351	70.40 351	61.11 348	71.92 354	71.92 347	43.60 350	48.93 352	32.20 347	26.30 346	67.35 350	49.97 348	91.99 343	26.69 346	19.01 352	29.42 346	13.46 342	51.63 341	37.17 353	16.32 338	10.83 333	44.60 335	27.68 349	53.45 357	35.23 351	47.57 350	55.24 354

Venus	44.25 350	56.07 349	34.81 351	70.38 350	61.11 348	71.92 354	71.92 347	43.60 350	48.93 352	32.20 347	26.30 346	67.35 350	49.97 348	91.99 343	26.69 346	19.01 352	29.42 346	13.46 342	51.63 341	37.17 353	16.32 338	10.83 333	44.60 335	27.68 349	53.45 357	35.23 351	47.57 350	55.24 354

DGSMNet	11.51 308	4.52 298	7.92 316	5.60 283	4.80 293	7.02 290	6.11 296	7.51 303	4.47 294	11.25 329	31.10 348	17.12 293	7.95 288	4.11 313	10.43 324	14.27 342	16.27 328	9.03 333	40.42 330	11.09 324	20.12 348	22.06 350	4.60 313	6.88 320	5.15 287	9.40 301	8.22 289	13.42 287

LVE	39.30 347	48.25 342	30.12 348	73.97 356	64.66 352	64.57 345	77.85 351	28.17 345	23.72 339	37.91 351	35.79 349	37.41 319	49.58 347	95.15 359	12.46 333	5.89 305	24.18 338	12.87 341	53.55 346	26.04 347	13.99 337	13.05 342	69.20 357	25.62 346	43.97 350	29.71 349	40.99 344	22.41 313

JetRed	62.68 360	71.30 357	68.71 360	66.70 343	63.10 350	69.94 352	74.63 349	66.20 359	66.87 357	41.55 352	36.99 350	80.77 361	12.41 300	62.44 332	66.90 358	66.45 359	65.00 359	75.57 362	62.84 353	53.56 358	77.95 361	72.78 361	73.29 360	48.99 358	55.75 360	62.99 360	66.04 361	62.58 358

WAO-7	27.19 335	31.49 329	25.61 345	33.41 320	34.55 330	21.90 318	27.96 324	47.14 353	47.22 351	29.27 346	38.50 351	41.69 326	40.59 339	12.37 326	31.37 350	17.44 347	15.34 326	8.53 329	46.18 334	20.63 339	9.79 320	10.78 332	3.30 308	33.50 352	22.38 328	21.79 335	23.87 322	37.39 336

PWCK	38.25 345	63.47 352	23.98 344	73.60 355	41.23 333	60.98 338	51.31 332	54.00 354	35.86 342	26.51 344	39.23 352	62.00 347	46.09 343	26.43 329	14.46 340	9.53 333	30.80 350	12.71 340	83.96 361	28.46 349	23.42 350	13.60 344	47.98 337	30.51 351	34.48 341	27.91 345	31.53 332	38.61 338

UNDER WATER	52.38 353	65.77 355	42.25 354	77.68 358	67.77 354	74.59 357	85.69 360	61.52 357	50.72 354	41.81 353	48.33 353	74.09 356	57.87 357	94.82 354	34.80 352	18.86 351	33.89 351	24.15 350	57.03 350	29.54 351	19.73 346	18.75 346	69.48 358	49.19 359	52.93 356	49.45 356	44.09 348	69.45 361

DPSimNet_ROB	58.77 357	55.98 348	59.21 359	62.88 339	73.92 360	60.20 336	64.84 337	28.34 346	91.63 362	80.59 360	52.65 354	74.49 357	47.24 345	90.64 341	55.91 356	45.99 358	54.62 358	42.30 357	68.03 357	59.25 359	51.18 360	59.54 360	44.54 334	45.19 357	44.85 351	61.56 359	56.15 357	55.05 353

KSHMR	56.45 356	73.76 359	53.18 358	81.77 360	70.47 356	77.94 359	83.01 356	67.07 360	54.37 355	56.94 358	54.51 355	61.36 346	46.54 344	94.90 357	59.43 357	44.62 357	39.11 355	36.00 356	64.69 355	47.55 356	28.73 353	19.90 348	65.78 355	55.97 361	49.71 354	33.30 350	50.13 353	53.27 350

notaker	49.83 352	63.78 353	33.18 350	70.81 352	66.40 353	70.73 353	78.98 353	45.33 352	64.15 356	43.75 354	59.49 356	60.26 343	51.62 352	93.99 352	46.45 354	31.86 354	34.38 352	24.64 351	65.77 356	41.22 355	24.40 351	24.26 355	68.58 356	39.92 355	26.43 330	29.62 348	38.96 341	46.51 345

UNDER WATER-64	53.24 355	62.47 351	43.72 356	79.20 359	70.94 357	76.00 358	87.61 361	65.70 358	45.62 348	52.26 357	61.76 357	72.47 355	58.44 358	94.91 358	30.75 349	17.95 348	34.62 353	25.80 352	53.84 347	26.41 348	19.77 347	21.35 349	75.52 361	44.10 356	50.84 355	55.27 358	40.93 343	69.21 360

ktn	52.79 354	63.82 354	30.11 347	66.93 346	72.48 359	66.28 349	78.41 352	39.02 348	71.70 358	45.89 356	67.47 358	52.57 340	45.22 342	95.33 360	48.59 355	35.19 355	41.05 356	31.49 355	60.62 352	36.06 352	32.70 357	35.82 358	63.06 353	38.69 353	45.38 352	41.08 355	57.93 358	62.41 357

LRCNet_RVC	60.25 358	73.90 361	44.96 357	94.13 361	95.20 362	91.02 362	85.32 359	54.56 355	36.51 343	98.66 362	73.01 359	91.80 364	67.46 360	96.60 362	33.95 351	18.60 350	69.32 360	51.86 359	94.53 362	64.28 360	31.29 356	22.24 352	94.67 363	54.29 360	19.85 326	10.16 308	33.16 334	25.34 320

HanzoNet	60.55 359	68.65 356	42.85 355	71.08 353	71.43 358	71.96 356	79.15 354	59.75 356	75.19 359	45.14 355	74.83 360	74.50 358	63.75 359	96.51 361	43.02 353	39.58 356	52.48 357	47.20 358	75.57 358	51.40 357	44.83 359	44.21 359	72.81 359	39.33 354	54.31 359	50.20 357	60.45 359	64.70 359

ASD4	81.96 362	73.83 360	78.52 361	73.50 354	68.47 355	82.76 361	70.15 345	72.27 362	81.46 361	64.14 359	76.80 361	49.38 337	95.53 362	68.81 334	77.80 360	87.45 361	86.82 361	89.90 363	81.43 359	90.17 361	88.82 362	88.65 363	81.37 362	86.17 362	99.17 367	99.86 366	99.79 367	99.90 366

MADNet++	76.54 361	72.15 358	83.11 363	61.53 336	81.21 361	58.42 335	69.47 343	68.24 361	78.58 360	85.63 361	92.37 362	80.60 360	85.04 361	36.71 330	81.19 361	89.82 362	88.15 362	69.64 360	82.54 360	91.39 362	92.32 363	93.48 364	65.75 354	90.26 363	59.09 361	74.29 361	74.25 362	61.32 356

PML	96.14 363	100.00 366	82.26 362	100.00 363	100.00 364	100.00 366	99.16 365	100.00 367	98.98 364	100.00 365	95.95 363	99.91 368	100.00 367	98.52 363	94.87 362	92.63 363	90.73 363	73.63 361	100.00 366	98.25 364	92.56 364	85.93 362	97.80 364	98.67 365	96.15 366	99.98 367	100.00 368	99.92 367

DPSMNet_ROB	99.53 368	99.78 365	100.00 367	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	99.17 363	100.00 366	99.31 363	99.63 364	91.42 363	99.14 365	100.00 365	99.94 367	100.00 367	99.82 365	99.99 366	99.62 364	99.99 365	99.79 368	99.66 368	100.00 366	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

DGTPSM_ROB	99.52 367	99.77 364	100.00 367	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	99.17 363	100.00 366	99.31 363	99.64 365	91.36 362	99.13 364	100.00 365	99.94 367	100.00 367	99.82 365	99.99 366	99.53 363	99.99 365	99.80 369	99.66 368	100.00 366	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

MEDIAN_ROB	97.56 364	99.08 363	98.39 364	100.00 363	99.99 363	100.00 366	100.00 366	99.49 365	98.31 363	100.00 365	99.95 366	97.97 365	96.05 363	99.97 364	99.41 364	98.43 364	98.53 364	98.66 364	99.88 365	97.95 363	93.38 365	96.45 366	100.00 366	97.23 364	86.96 363	92.33 363	89.80 364	95.90 364

HaxPig	98.97 366	100.00 366	98.94 365	100.00 363	100.00 364	99.99 365	100.00 366	99.99 366	99.97 365	100.00 365	99.99 367	100.00 369	99.95 366	100.00 365	99.56 365	99.43 365	99.97 367	99.57 365	100.00 366	100.00 367	97.25 366	96.32 365	99.99 365	99.98 366	89.17 364	99.51 365	94.19 365	98.51 365

FlowAnything	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 365	100.00 368	100.00 369	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 370	100.00 370	100.00 366	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

CasAABBNet	100.00 371	100.00 366	100.00 367	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 365	100.00 368	100.00 369	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 370	100.00 370	100.00 366	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

DPSM_ROB	99.92 369	100.00 366	100.00 367	100.00 363	100.00 364	98.97 363	98.99 363	100.00 367	100.00 366	100.00 365	100.00 368	99.90 366	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 370	100.00 370	100.00 366	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

DPSM	99.92 369	100.00 366	100.00 367	100.00 363	100.00 364	98.97 363	98.99 363	100.00 367	100.00 366	100.00 365	100.00 368	99.90 366	100.00 367	100.00 365	100.00 369	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 367	100.00 370	100.00 370	100.00 366	100.00 367	100.00 368	100.00 368	100.00 368	100.00 368

AVERAGE_ROB	98.95 365	100.00 366	99.79 366	100.00 363	100.00 364	100.00 366	100.00 366	100.00 367	100.00 366	100.00 365	100.00 368	100.00 369	100.00 367	100.00 365	99.77 366	99.85 366	100.00 368	100.00 368	100.00 366	100.00 367	98.12 367	99.51 367	100.00 366	100.00 367	93.43 365	93.75 364	94.35 366	93.16 363

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 19	0.17 121	0.05 64	0.10 36	0.00 1

FADE																11.90 339					35.81 358	34.34 357					47.51 349

Low-res two-view benchmark