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

AIO-test2	0.06 1	0.09 30	0.01 2	0.00 1	0.09 52	0.04 91	0.01 54	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 29	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.03 13	0.05 2	0.06 11	0.00 1	0.16 128	0.05 51	0.01 15	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 103	0.18 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 97	0.10 10	0.01 4	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 2	0.00 1	0.04 3	0.06 29	0.10 9	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 6	0.18 86

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 28	0.01 6	0.00 1	0.12 126	0.27 183	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 103	0.43 4	0.28 3	0.02 2	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 63	0.00 1	0.05 8	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 4	0.04 5	0.02 8	0.00 1	0.01 6	0.02 68	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 14	0.03 20	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 11	0.00 1	0.15 16	0.07 34	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.06 52	0.38 45	0.06 60

MM-Stereo_test1	0.07 4	0.04 5	0.08 28	0.00 1	0.01 6	0.03 83	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 20	0.00 1	0.55 7	0.45 9	0.04 18	0.00 1	0.18 20	0.06 29	0.07 5	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.08 61	0.05 8	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 6	0.06 20	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 158	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 38	0.00 1	0.80 19	0.60 24	0.02 2	0.04 17	0.15 16	0.03 13	0.08 6	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 15	0.07 15	0.00 1

CoSv	0.08 6	0.11 38	0.21 41	0.01 6	0.02 12	0.01 39	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.11 13	0.01 4	0.00 1	0.66 12	0.62 27	0.03 11	0.06 26	0.08 7	0.02 7	0.03 1	0.12 16	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.00 1	0.08 17	0.00 1

AIO-test1	0.08 6	0.03 2	0.03 15	0.01 6	0.07 44	0.05 97	0.00 1	0.01 4	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 29	0.00 1	0.68 13	0.55 18	0.02 2	0.00 1	0.11 12	0.19 73	0.12 13	0.15 17	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.01 15	0.01 2	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 14	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 158	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 38	0.00 1	0.75 14	0.56 19	0.03 11	0.04 17	0.17 19	0.03 13	0.10 9	0.31 24	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 15	0.07 15	0.00 1

TDLM	0.09 9	0.08 29	0.12 33	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.01 54	0.19 67	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.48 106	0.01 4	0.01 31	0.26 1	0.22 1	0.08 37	0.06 26	0.01 1	0.00 1	0.10 9	0.10 14	0.01 50	0.01 9	0.00 1	0.01 15	0.30 44	0.39 107

RSM++	0.10 11	0.05 14	0.36 90	0.02 17	0.01 6	0.11 117	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.08 52	0.00 1	0.77 16	0.52 16	0.02 2	0.04 17	0.10 11	0.03 13	0.20 22	0.16 18	0.00 1	0.03 31	0.01 9	0.00 1	0.11 22	0.00 1

RSM	0.10 11	0.05 14	0.36 90	0.02 17	0.02 12	0.11 117	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.05 38	0.00 1	0.60 9	0.49 15	0.01 1	0.04 17	0.15 16	0.03 13	0.20 22	0.03 2	0.00 1	0.02 23	0.02 21	0.19 85	0.05 8	0.00 1

StereoVision	0.11 13	0.10 33	0.02 8	0.04 35	0.03 23	0.00 1	0.02 87	0.04 37	0.03 21	0.03 72	0.00 1	0.17 22	0.02 14	0.03 76	0.99 24	0.75 36	0.05 24	0.01 9	0.29 29	0.03 13	0.15 18	0.07 12	0.00 1	0.05 48	0.03 33	0.00 1	0.06 13	0.00 1

111111	0.13 14	0.02 1	0.03 15	0.01 6	0.02 12	0.10 113	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.01 77	0.18 30	0.05 38	0.01 31	0.85 21	0.48 13	0.05 24	0.06 26	0.33 31	0.02 7	0.20 22	0.84 58	0.00 1	0.01 9	0.02 21	0.05 48	0.02 3	0.00 1

LG-Stereo	0.13 14	0.04 5	0.02 8	0.02 17	0.07 44	0.12 126	0.00 1	0.02 18	0.04 30	0.00 1	0.55 151	0.43 98	0.00 1	0.00 1	0.78 18	0.59 22	0.02 2	0.06 26	0.45 37	0.04 20	0.14 16	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.05 8	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 14	0.04 5	0.07 23	0.00 1	0.02 12	0.02 68	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.02 14	0.00 1	0.76 15	0.59 22	0.07 33	0.05 21	0.18 20	0.28 111	0.29 31	0.53 40	0.01 50	0.01 9	0.08 63	0.20 88	0.04 6	0.00 1

MoCha-V2	0.13 14	0.06 20	0.31 61	0.01 6	0.05 35	0.09 110	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.18 98	0.00 1	0.84 20	0.47 12	0.07 33	0.00 1	0.09 9	0.15 58	0.26 28	0.49 34	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.08 61	0.02 3	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 18	0.06 20	0.30 59	0.02 17	0.01 6	0.15 145	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.06 46	0.00 1	0.77 16	0.57 20	0.02 2	0.05 21	0.19 22	0.26 102	0.16 20	0.39 29	0.02 72	0.03 31	0.02 21	0.00 1	0.60 51	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 18	0.04 5	0.36 90	0.01 6	0.03 23	0.13 135	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.05 38	0.00 1	0.61 10	0.42 8	0.04 18	0.07 36	1.51 88	0.06 29	0.12 13	0.04 5	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.02 35	0.12 25	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 18	0.09 30	0.03 15	0.05 40	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.05 41	0.24 101	0.00 1	0.08 7	0.02 14	0.01 31	1.28 35	1.00 55	0.03 11	0.02 13	0.05 4	0.04 20	0.31 35	0.34 27	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.00 1	0.05 8	0.00 1

GASTEREO	0.18 21	0.07 25	0.35 81	0.03 28	0.01 6	0.14 136	0.00 1	0.03 29	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.01 31	1.05 27	0.70 32	0.07 33	0.07 36	0.11 12	0.21 84	0.08 6	0.44 33	0.10 138	0.03 31	0.02 21	0.75 137	0.15 29	0.00 1

MSCF	0.18 21	0.07 25	0.35 81	0.03 28	0.02 12	0.14 136	0.00 1	0.03 29	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.01 31	1.01 25	0.71 33	0.07 33	0.06 26	0.11 12	0.23 91	0.09 8	0.51 39	0.09 133	0.03 31	0.02 21	0.76 138	0.11 22	0.00 1

GIP-stereo	0.18 21	0.05 14	0.13 34	0.02 17	0.03 23	0.16 150	0.02 87	0.06 45	0.03 21	0.00 1	0.26 124	0.31 72	0.05 38	0.01 31	1.03 26	0.57 20	0.06 29	0.01 9	0.26 28	0.29 112	0.38 38	0.81 55	0.07 127	0.02 23	0.03 33	0.09 65	0.21 33	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 21	0.03 2	0.05 20	0.02 17	0.02 12	0.10 113	0.00 1	0.01 4	0.03 21	0.00 1	0.07 97	0.18 30	0.03 20	0.01 31	0.89 22	0.54 17	0.04 18	0.08 39	0.50 40	0.02 7	0.15 18	0.67 49	0.00 1	0.01 9	0.02 21	0.01 15	1.27 71	0.00 1

AASNet	0.18 21	0.44 115	0.26 51	0.08 65	0.08 49	0.00 1	0.08 145	0.03 29	0.05 41	0.26 102	0.00 1	0.16 18	0.03 20	0.01 31	1.06 28	0.60 24	0.08 37	0.03 15	0.08 7	0.16 62	0.24 27	0.64 47	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.01 15	0.38 45	0.03 45

CroCo-Stereo	0.18 21	0.07 25	0.02 8	0.05 40	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.02 14	0.00 1	1.54 46	1.07 60	0.04 18	0.03 15	0.65 48	0.04 20	0.32 36	0.73 52	0.00 1	0.02 23	0.03 33	0.01 15	0.08 17	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 21	0.04 5	0.33 70	0.02 17	0.00 1	0.12 126	0.12 160	0.94 115	0.01 5	0.70 136	0.00 1	0.17 22	0.00 1	0.01 31	0.57 8	0.46 10	0.03 11	0.00 1	0.06 6	0.21 84	0.14 16	0.50 35	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.27 41	0.00 1

AdaDepth	0.19 28	0.25 71	0.07 23	0.01 6	0.01 6	0.16 150	0.00 1	0.01 4	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.01 31	0.98 23	1.10 65	0.06 29	0.05 21	1.07 67	0.07 34	0.30 32	0.30 22	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 46	0.29 42	0.00 1

delet	0.19 28	0.07 25	0.25 49	0.06 51	0.04 31	0.02 68	0.02 87	0.01 4	0.04 30	0.34 109	0.00 1	0.10 10	0.03 20	0.02 57	1.36 38	0.46 10	0.16 57	0.05 21	0.13 15	0.05 26	0.13 15	0.18 19	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.01 15	1.41 74	0.02 42

MLG-Stereo_test2	0.20 30	0.14 42	0.04 19	0.01 6	0.05 35	0.18 163	0.00 1	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.67 167	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.27 34	0.71 33	0.03 11	0.16 64	1.04 66	0.05 26	0.27 29	0.40 31	0.00 1	0.01 9	0.04 45	0.00 1	0.09 20	0.00 1

U	0.20 30	0.12 39	0.02 8	0.06 51	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.57 47	1.16 78	0.03 11	0.07 36	0.45 37	0.07 34	0.45 43	0.85 60	0.00 1	0.02 23	0.07 58	0.00 1	0.06 13	0.02 42

CVANet_RVC	0.21 32	0.15 46	0.61 144	0.42 166	0.06 42	0.06 102	0.01 54	1.53 135	0.05 41	0.08 82	0.04 88	0.62 127	0.04 29	0.03 76	0.46 6	0.32 5	0.14 51	0.09 42	0.05 4	0.01 3	0.19 21	0.07 12	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.01 15	0.55 49	0.08 64

Occ-G	0.22 33	0.10 33	0.23 46	0.04 35	0.10 56	0.16 150	0.00 1	0.04 37	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.13 15	0.01 4	0.00 1	1.13 30	0.76 37	0.05 24	0.15 60	0.80 55	0.01 3	0.71 64	0.74 54	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.01 15	0.71 55	0.01 29

iRaftStereo_RVC	0.22 33	0.19 54	0.35 81	0.22 88	0.11 60	0.01 39	0.00 1	0.04 37	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.22 52	0.10 70	0.03 76	1.13 30	0.87 41	0.16 57	0.06 26	0.37 34	0.11 49	0.95 78	0.62 46	0.00 1	0.02 23	0.08 63	0.00 1	0.11 22	0.03 45

DEFOM-Stereo	0.23 35	0.19 54	0.23 46	0.01 6	0.05 35	0.12 126	0.01 54	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 20	0.00 1	1.06 28	0.66 30	0.08 37	0.12 49	0.20 23	0.02 7	0.43 41	0.42 32	0.00 1	0.02 23	0.01 9	0.02 35	2.26 97	0.06 60

RAStereo	0.23 35	0.17 52	0.05 20	0.05 40	0.10 56	0.00 1	0.01 54	0.03 29	0.04 30	0.96 152	0.00 1	0.19 43	0.01 4	0.01 31	1.67 52	1.14 73	0.06 29	0.06 26	0.21 24	0.02 7	0.60 55	0.71 51	0.00 1	0.05 48	0.03 33	0.01 15	0.10 21	0.01 29

AEACV	0.25 37	0.71 168	0.36 90	0.04 35	0.03 23	0.10 113	0.00 1	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.02 57	1.22 32	0.79 38	0.05 24	0.26 85	0.73 51	0.29 112	0.63 57	0.50 35	0.12 148	0.04 42	0.01 9	0.21 89	0.29 42	0.00 1

AANet_RVC	0.25 37	0.05 14	0.29 58	0.06 51	0.19 95	0.00 1	0.23 180	0.03 29	0.17 102	0.35 113	0.01 77	0.07 6	0.04 29	0.01 31	1.37 39	0.48 13	0.10 41	0.06 26	0.43 35	0.17 64	0.10 9	0.25 21	0.03 93	0.05 48	0.02 21	0.06 52	1.15 65	0.89 137

anonymousdsp	0.27 39	0.09 30	0.36 90	0.24 98	0.05 35	0.09 110	0.00 1	0.03 29	0.05 41	0.00 1	0.28 126	0.19 43	0.15 82	0.00 1	1.24 33	0.84 40	0.12 45	0.10 45	0.29 29	0.18 67	0.42 40	1.05 73	0.02 72	0.05 48	0.01 9	0.01 15	1.54 78	0.00 1

DMCA	0.27 39	0.37 106	0.20 39	0.17 76	0.09 52	0.02 68	0.01 54	0.02 18	0.04 30	0.59 130	0.00 1	0.34 82	0.05 38	0.01 31	1.81 62	0.88 43	0.31 91	0.12 49	0.22 25	0.10 46	0.38 38	0.23 20	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.06 52	1.19 66	0.15 81

AIO_rvc	0.29 41	0.29 83	0.34 76	0.03 28	0.02 12	0.14 136	0.10 152	0.02 18	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.09 63	0.01 31	1.58 48	1.03 57	0.04 18	0.18 69	1.71 95	0.04 20	0.56 50	0.92 65	0.14 159	0.01 9	0.13 91	0.03 44	0.13 26	0.01 29

GANet	0.29 41	0.56 139	0.39 102	0.27 114	0.11 60	0.88 206	0.14 166	0.27 77	0.06 49	0.02 68	0.28 126	1.85 174	0.04 29	0.03 76	0.62 11	0.39 7	0.37 104	0.14 59	0.24 27	0.01 3	0.20 22	0.05 8	0.06 123	0.02 23	0.06 56	0.01 15	0.48 47	0.16 83

MMNet	0.30 43	0.21 60	0.07 23	0.05 40	0.05 35	0.00 1	0.06 131	0.01 4	0.03 21	0.22 97	0.00 1	0.19 43	0.01 4	0.05 103	2.24 83	0.62 27	0.24 75	0.12 49	0.35 32	0.07 34	0.30 32	0.11 15	0.04 103	0.08 83	0.03 33	0.04 46	2.84 110	0.02 42

MLG-Stereo_test3	0.31 44	0.05 14	0.34 76	0.11 70	0.15 74	0.17 158	0.01 54	0.06 45	0.04 30	1.15 163	0.00 1	0.18 30	0.08 52	0.01 31	1.50 42	0.89 45	0.04 18	0.17 66	1.19 76	0.08 40	0.57 51	0.82 56	0.02 72	0.05 48	0.03 33	0.02 35	0.75 57	0.01 29

LG-G_1	0.31 44	0.28 78	0.35 81	0.18 78	0.20 101	0.16 150	0.00 1	0.05 43	0.07 55	0.01 61	0.61 160	0.16 18	0.25 115	0.02 57	1.68 54	1.11 67	0.12 45	0.26 85	0.54 42	0.21 84	0.66 60	1.16 79	0.01 50	0.07 63	0.05 51	0.01 15	0.22 34	0.01 29

LG-G	0.31 44	0.28 78	0.35 81	0.18 78	0.20 101	0.16 150	0.00 1	0.05 43	0.07 55	0.01 61	0.61 160	0.16 18	0.25 115	0.02 57	1.68 54	1.11 67	0.12 45	0.26 85	0.54 42	0.21 84	0.66 60	1.16 79	0.01 50	0.07 63	0.05 51	0.01 15	0.22 34	0.01 29

MaDis-Stereo	0.33 47	0.21 60	0.36 90	0.06 51	0.13 65	0.01 39	0.03 107	0.06 45	0.06 49	1.25 173	0.00 1	0.20 48	0.02 14	0.02 57	1.52 44	1.15 75	0.12 45	0.24 79	1.27 79	0.10 46	0.71 64	0.90 64	0.00 1	0.07 63	0.17 101	0.15 78	0.13 26	0.04 49

LG-Stereo_L1	0.34 48	0.26 72	0.01 2	0.04 35	0.20 101	0.15 145	0.01 54	0.07 50	0.07 55	0.00 1	0.63 166	0.36 85	0.36 135	0.03 76	1.74 59	1.40 102	0.13 50	0.15 60	1.16 72	0.19 73	0.59 54	1.07 74	0.04 103	0.04 42	0.27 112	0.02 35	0.20 32	0.09 66

LG-Stereo_L2	0.35 49	0.34 99	0.02 8	0.03 28	0.20 101	0.17 158	0.01 54	0.07 50	0.07 55	0.00 1	0.62 163	0.42 96	0.35 130	0.03 76	1.72 58	1.42 103	0.17 60	0.15 60	0.95 61	0.17 64	0.66 60	1.10 76	0.04 103	0.04 42	0.26 111	0.05 48	0.19 30	0.08 64

AIO_test	0.35 49	0.45 118	0.42 115	0.03 28	0.02 12	0.14 136	0.23 180	0.12 60	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.19 43	0.09 63	0.00 1	1.60 51	1.26 87	0.06 29	0.08 39	0.80 55	0.06 29	1.12 87	1.01 71	0.18 172	0.01 9	0.19 103	0.45 115	0.99 63	0.01 29

UniTT-Stereo	0.35 49	0.28 78	0.38 99	0.07 60	0.18 92	0.00 1	0.01 54	0.07 50	0.08 66	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.03 20	0.05 103	1.88 66	1.42 103	0.15 53	0.33 110	1.70 94	0.07 34	0.88 76	1.21 81	0.00 1	0.12 105	0.06 56	0.03 44	0.14 28	0.03 45

IGEV-Stereo+	0.37 52	1.03 199	0.03 15	0.11 70	0.12 63	0.11 117	0.00 1	0.09 56	0.11 79	0.02 68	0.99 180	0.31 72	0.30 124	0.02 57	1.32 37	1.22 83	0.02 2	0.26 85	1.29 81	0.23 91	0.84 73	1.24 84	0.10 138	0.01 9	0.02 21	0.22 90	0.08 17	0.00 1

FINET	0.37 52	0.14 42	0.45 121	0.18 78	0.08 49	0.02 68	0.01 54	0.34 83	0.17 102	0.01 61	0.30 130	0.56 122	0.19 99	0.02 57	2.46 100	1.20 82	0.26 81	0.09 42	1.10 69	0.14 54	0.72 66	0.31 24	0.04 103	0.14 115	0.03 33	0.10 68	0.84 60	0.05 54

LGtest1	0.40 54	0.06 20	0.35 81	0.03 28	0.13 65	0.16 150	0.01 54	0.08 54	0.13 88	0.04 75	0.89 175	0.20 48	0.15 82	0.00 1	1.69 57	1.30 91	0.18 62	0.29 96	0.66 49	0.23 91	0.52 47	3.25 167	0.05 114	0.08 83	0.04 45	0.02 35	0.22 34	0.01 29

S2M2_XL	0.41 55	0.12 39	0.39 102	0.04 35	0.11 60	0.00 1	0.02 87	0.24 76	0.37 138	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.51 164	0.00 1	1.87 64	1.58 118	0.27 85	0.42 127	0.43 35	0.16 62	1.56 121	2.24 127	0.08 129	0.05 48	0.04 45	0.08 61	0.03 5	0.25 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DFGA-Net	0.41 55	0.31 92	0.08 28	0.24 98	0.04 31	0.01 39	0.01 54	0.55 104	0.05 41	1.29 175	0.00 1	0.16 18	0.04 29	0.03 76	1.67 52	1.15 75	0.16 57	0.08 39	0.92 59	0.04 20	0.57 51	0.30 22	0.00 1	0.08 83	0.01 9	0.00 1	3.34 136	0.01 29

HCRNet	0.41 55	0.36 103	0.34 76	0.30 129	0.12 63	0.00 1	0.05 121	0.02 18	0.02 12	1.46 188	0.00 1	0.18 30	0.05 38	0.00 1	2.70 113	0.67 31	0.22 70	0.06 26	0.22 25	0.11 49	0.30 32	0.59 43	0.02 72	0.01 9	0.01 9	0.01 15	3.21 130	0.03 45

RAFT + AFF	0.41 55	0.04 5	0.01 2	0.22 88	0.02 12	0.04 91	0.00 1	0.03 29	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.28 64	0.02 14	0.01 31	4.88 222	0.92 50	0.35 97	0.02 13	2.33 115	0.03 13	0.65 58	0.50 35	0.01 50	0.12 105	0.15 98	0.10 68	0.24 38	0.01 29

SGD-Stereo	0.44 59	0.10 33	0.27 52	0.02 17	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.40 94	0.08 52	0.01 31	4.44 197	1.85 146	0.29 87	0.29 96	0.45 37	0.19 73	1.40 108	1.47 88	0.02 72	0.04 42	0.05 51	0.06 52	0.19 30	0.23 88

GMStereo	0.44 59	0.93 191	0.07 23	0.25 102	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.14 62	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.30 71	0.01 4	0.01 31	1.87 64	0.90 46	0.26 81	0.17 66	2.60 127	0.08 40	1.17 91	0.33 26	0.00 1	0.05 48	0.08 63	0.02 35	2.57 102	0.04 49
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.44 59	0.29 83	0.59 137	0.21 84	0.26 129	0.01 39	0.02 87	0.08 54	0.08 66	0.39 116	0.00 1	0.27 61	0.03 20	0.24 200	3.08 138	0.92 50	0.14 51	0.12 49	0.57 45	0.31 116	0.36 37	0.39 29	0.01 50	0.12 105	0.02 21	0.01 15	3.44 141	0.05 54

HUF	0.45 62	0.14 42	0.59 137	0.03 28	0.10 56	0.16 150	0.01 54	0.33 82	0.05 41	0.00 1	0.01 77	0.20 48	0.26 118	0.00 1	2.26 85	2.24 176	0.21 69	0.24 79	2.24 107	0.12 52	1.54 118	1.02 72	0.08 129	0.03 31	0.12 83	0.02 35	0.25 39	0.01 29

plain	0.45 62	0.37 106	0.43 116	0.16 75	0.37 160	0.00 1	0.00 1	0.74 111	0.08 66	0.01 61	0.00 1	0.53 116	0.09 63	0.04 94	2.41 95	1.80 144	0.25 76	0.31 100	0.93 60	0.10 46	1.31 102	1.36 86	0.00 1	0.23 145	0.13 91	0.02 35	0.25 39	0.09 66

RYNet	0.45 62	0.04 5	0.00 1	0.02 17	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 30	0.07 79	0.00 1	0.05 3	0.12 72	0.00 1	4.77 216	0.60 24	0.10 41	1.00 208	0.35 32	0.01 3	0.21 26	0.04 5	0.00 1	0.02 23	0.08 63	3.06 191	1.39 73	0.13 79

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 65	0.10 33	0.33 70	0.05 40	0.16 75	0.08 106	0.00 1	0.12 60	0.23 126	0.03 72	0.04 88	0.46 103	0.15 82	0.01 31	1.97 67	1.14 73	0.25 76	0.44 129	1.88 97	0.20 81	1.65 122	2.18 121	0.15 162	0.07 63	0.04 45	0.14 77	0.78 58	0.06 60

MIF-Stereo (partial)	0.47 65	0.36 103	0.44 119	0.07 60	0.18 92	0.01 39	0.00 1	0.07 50	0.11 79	0.01 61	0.01 77	0.38 88	0.09 63	0.03 76	2.00 68	1.58 118	0.22 70	0.50 143	0.75 54	0.06 29	1.09 85	0.94 67	0.00 1	0.19 135	0.08 63	0.26 94	2.83 109	0.39 107

raft+_RVC	0.49 67	0.38 109	0.37 98	0.34 140	0.21 106	0.03 83	0.04 115	2.29 167	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.25 55	0.08 52	0.02 57	1.79 61	1.24 84	0.29 87	0.09 42	2.37 121	0.24 96	0.77 70	1.09 75	0.00 1	0.06 56	0.07 58	0.12 72	0.57 50	0.36 105

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 68	0.58 142	0.31 61	0.07 60	0.14 70	0.16 150	0.00 1	0.11 58	0.18 107	0.04 75	0.54 150	0.47 105	0.42 145	0.02 57	1.77 60	1.93 154	0.27 85	0.46 132	1.01 64	0.27 109	2.04 137	2.17 119	0.09 133	0.07 63	0.02 21	0.16 80	1.26 70	0.07 63

test_5	0.54 68	0.60 146	0.22 43	0.02 17	0.02 12	0.11 117	0.01 54	2.77 204	0.04 30	0.00 1	1.10 183	0.44 99	0.45 148	0.00 1	1.47 41	1.13 70	0.08 37	0.10 45	1.01 64	0.04 20	0.43 41	1.34 85	0.00 1	0.05 48	0.07 58	0.00 1	2.98 115	0.01 29

MIM_Stereo	0.55 70	0.13 41	0.43 116	0.34 140	0.22 112	0.11 117	0.02 87	2.05 158	0.07 55	0.00 1	0.01 77	0.23 53	0.09 63	0.03 76	2.07 72	1.15 75	0.15 53	0.39 120	2.56 125	0.27 109	1.24 99	0.94 67	0.06 123	0.13 112	0.18 102	0.19 85	1.72 81	0.17 85

TestStereo	0.55 70	0.62 155	0.47 123	0.22 88	0.09 52	0.00 1	0.01 54	1.90 153	0.22 122	0.30 106	0.00 1	0.28 64	0.08 52	0.01 31	1.58 48	0.87 41	0.34 95	0.19 70	2.65 132	0.08 40	1.43 109	0.55 42	0.02 72	0.07 63	0.10 75	0.42 113	2.09 93	0.13 79

AFF-stereo	0.55 70	0.29 83	0.41 113	0.33 134	0.09 52	0.03 83	0.00 1	0.38 88	0.10 76	1.17 166	0.01 77	0.32 75	0.06 46	0.00 1	1.52 44	1.24 84	0.15 53	0.59 157	3.40 158	0.07 34	0.54 48	0.60 44	0.00 1	0.07 63	0.13 91	0.06 52	3.05 117	0.10 72

UNet	0.56 73	0.30 88	0.39 102	0.26 110	0.19 95	0.03 83	0.08 145	0.52 103	0.13 88	1.15 163	0.00 1	0.44 99	0.16 91	0.16 169	2.13 79	1.28 89	0.34 95	0.20 74	1.42 85	0.19 73	0.62 56	0.50 35	0.13 151	0.24 146	0.03 33	0.26 94	3.32 134	0.62 126

CFNet	0.57 74	0.46 122	0.64 152	0.43 167	0.34 156	0.04 91	0.00 1	0.58 106	0.09 73	0.66 134	0.05 93	0.64 128	0.07 49	0.05 103	2.25 84	0.65 29	0.35 97	0.06 26	0.73 51	0.34 118	0.85 75	0.73 52	0.00 1	0.08 83	0.45 133	0.16 80	3.22 131	1.51 159

G2L-Stereo	0.58 75	0.33 97	0.23 46	0.37 153	0.61 181	0.01 39	0.04 115	0.17 64	0.08 66	0.52 128	0.04 88	0.13 15	0.47 156	0.42 219	2.91 126	0.91 48	0.20 67	0.19 70	1.31 82	0.22 89	1.22 96	0.54 41	0.02 72	0.06 56	0.21 107	0.67 127	3.48 144	0.39 107

HGLStereo	0.58 75	0.32 96	0.38 99	0.23 94	0.26 129	0.01 39	0.06 131	0.06 45	0.12 85	1.22 172	0.70 170	0.14 17	0.15 82	0.09 141	2.33 93	1.33 95	0.37 104	0.24 79	1.13 71	0.15 58	0.97 80	1.51 92	0.06 123	0.07 63	0.08 63	0.08 61	3.08 119	0.47 113

IER	0.59 77	0.45 118	0.27 52	0.30 129	0.16 75	0.00 1	0.01 54	0.42 90	0.11 79	1.09 160	0.07 97	1.35 165	0.04 29	0.20 185	3.17 142	1.08 62	0.20 67	0.13 56	0.73 51	0.40 127	0.51 46	0.64 47	0.21 179	0.07 63	0.08 63	1.01 150	2.92 112	0.28 95

RAFT_CTSACE	0.59 77	0.80 174	0.45 121	0.25 102	0.07 44	0.14 136	0.00 1	2.03 157	0.06 49	0.00 1	0.12 104	0.44 99	0.46 153	0.01 31	1.58 48	1.08 62	0.15 53	0.12 49	0.57 45	0.08 40	0.74 68	2.54 143	0.00 1	0.04 42	0.24 110	0.00 1	3.77 163	0.04 49

HITNet	0.59 77	0.16 51	0.10 31	0.06 51	0.07 44	0.01 39	0.02 87	1.76 140	0.82 184	0.11 85	0.00 1	0.68 132	0.28 120	0.11 153	2.51 103	1.02 56	0.25 76	0.13 56	0.63 47	0.24 96	1.43 109	1.56 97	0.01 50	0.12 105	0.02 21	0.16 80	3.32 134	0.42 112
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_4	0.60 80	0.10 33	0.53 132	0.29 126	0.13 65	0.07 103	0.22 178	0.09 56	0.07 55	0.03 72	0.00 1	0.68 132	0.15 82	0.08 133	2.06 71	1.55 116	0.12 45	0.39 120	1.82 96	0.18 67	1.12 87	2.11 116	0.01 50	0.07 63	0.20 105	0.30 99	3.49 145	0.24 91

MGS-Stereo	0.61 81	0.95 194	0.61 144	0.26 110	0.16 75	0.01 39	0.02 87	0.06 45	0.15 94	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.15 82	0.01 31	5.46 238	0.88 43	0.30 90	0.27 94	0.86 58	0.38 125	1.25 100	1.76 102	0.03 93	0.14 115	0.29 113	0.26 94	1.72 81	0.25 93

LL-Strereo2	0.61 81	0.22 66	0.36 90	0.09 66	0.10 56	0.17 158	0.01 54	2.25 166	0.18 107	0.00 1	0.00 1	0.21 51	0.04 29	0.21 190	1.68 54	1.32 92	0.05 24	0.12 49	2.34 116	0.39 126	1.51 115	2.98 157	0.00 1	0.08 83	0.43 132	0.01 15	1.44 76	0.31 98

rafts_anoy	0.62 83	0.28 78	0.70 159	0.37 153	0.21 106	0.04 91	0.00 1	2.53 189	0.14 92	0.01 61	0.00 1	0.10 10	0.04 29	0.02 57	2.50 102	1.45 107	0.32 93	0.36 115	1.92 98	0.17 64	1.38 106	0.99 70	0.00 1	0.18 132	0.53 137	0.73 135	0.73 56	1.01 147

RASNet	0.63 84	0.18 53	0.57 133	0.41 165	0.28 134	0.10 113	0.05 121	0.94 115	0.14 92	1.07 159	0.09 102	0.48 106	0.34 129	0.02 57	1.28 35	1.47 109	0.35 97	0.21 75	0.99 62	0.02 7	1.15 90	1.53 93	0.10 138	0.34 188	0.22 109	0.30 99	3.55 147	0.73 130

RAFT+CT+SA	0.64 85	0.82 178	0.25 49	0.15 74	0.03 23	0.00 1	0.00 1	2.49 185	0.08 66	0.08 82	0.00 1	0.74 140	0.39 141	0.01 31	1.39 40	1.38 100	0.11 43	0.15 60	2.23 106	0.18 67	0.84 73	2.50 138	0.01 50	0.06 56	0.11 79	0.01 15	3.34 136	0.04 49

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 86	0.06 20	0.35 81	0.17 76	0.16 75	0.01 39	0.01 54	1.78 142	0.20 113	0.14 90	0.16 113	0.41 95	0.17 96	0.02 57	2.91 126	1.69 135	0.26 81	0.38 118	1.18 75	0.12 52	1.54 118	2.66 147	0.01 50	0.06 56	0.16 99	2.28 180	0.22 34	0.33 102

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 86	0.29 83	0.60 140	0.37 153	0.27 131	0.03 83	0.02 87	0.96 117	0.11 79	1.34 180	0.00 1	0.28 64	0.08 52	0.01 31	1.83 63	1.32 92	0.26 81	0.11 47	3.40 158	0.24 96	0.79 71	0.89 63	0.00 1	0.19 135	0.38 123	0.22 90	3.31 133	0.15 81

DMCA-RVC	0.65 86	0.42 112	0.43 116	0.31 131	0.58 179	0.15 145	0.44 191	0.29 80	1.57 222	1.31 177	0.35 134	0.55 119	0.13 73	0.11 153	2.54 105	1.10 65	0.51 119	0.46 132	0.84 57	0.36 122	0.76 69	0.83 57	0.19 174	0.14 115	0.11 79	0.06 52	2.59 105	0.52 116

YMNet	0.66 89	0.39 110	0.02 8	0.20 83	0.25 120	0.34 180	2.55 242	0.36 86	0.06 49	1.11 161	0.00 1	0.39 91	2.89 235	0.01 31	2.52 104	2.02 161	0.52 120	0.46 132	0.50 40	0.21 84	0.27 29	1.21 81	0.00 1	0.10 97	0.33 116	0.05 48	0.62 52	0.39 107

ADLNet	0.67 90	0.96 196	0.10 31	0.21 84	0.23 114	0.08 106	0.01 54	1.26 125	0.09 73	0.32 107	0.06 94	2.28 182	0.08 52	0.18 178	3.28 153	1.03 57	0.35 97	0.11 47	0.54 42	0.18 67	0.54 48	1.10 76	0.00 1	0.03 31	0.88 157	0.68 129	3.16 126	0.28 95

FSD	0.69 91	0.62 155	0.19 38	0.05 40	0.25 120	0.01 39	0.01 54	0.30 81	0.25 127	0.55 129	0.14 110	1.67 173	0.50 162	0.04 94	2.03 70	2.10 166	0.92 167	0.50 143	1.33 83	0.40 127	2.10 138	2.22 124	0.24 190	0.14 115	0.40 126	0.10 68	0.52 48	0.96 142

anonymousdsp2	0.70 92	0.27 76	0.28 55	0.23 94	0.07 44	0.02 68	0.02 87	1.36 128	0.08 66	0.02 68	0.59 156	0.29 67	0.16 91	0.08 133	1.51 43	1.55 116	0.25 76	0.32 102	3.52 161	0.55 160	1.55 120	3.00 160	0.02 72	0.07 63	0.13 91	0.15 78	2.70 106	0.01 29

RALCasStereoNet	0.70 92	0.30 88	0.84 172	0.37 153	0.28 134	0.05 97	0.12 160	2.12 163	0.13 88	1.03 156	0.04 88	0.50 109	0.15 82	0.03 76	2.37 94	1.67 131	0.23 73	0.24 79	1.26 78	0.14 54	1.21 93	2.03 113	0.01 50	0.11 104	0.34 119	1.39 157	0.78 58	1.25 152

ARAFT	0.70 92	0.19 54	0.28 55	0.31 131	0.08 49	0.00 1	0.01 54	0.16 63	0.08 66	1.30 176	0.00 1	0.38 88	0.03 20	0.10 150	3.41 160	1.87 147	0.29 87	0.27 94	2.54 124	0.05 26	1.83 131	1.60 98	0.01 50	0.10 97	0.42 130	0.02 35	3.41 138	0.12 77

DSFCA	0.70 92	0.43 113	0.51 129	0.29 126	0.58 179	0.04 91	0.59 196	0.22 71	0.54 156	0.49 124	0.56 152	0.33 78	0.08 52	0.04 94	2.86 122	1.28 89	0.67 140	0.73 175	1.00 63	0.44 142	1.01 84	1.14 78	0.21 179	0.24 146	0.54 138	0.82 141	2.81 108	0.47 113

coex_refinement	0.73 96	1.07 205	0.51 129	0.24 98	0.70 189	0.01 39	0.13 164	0.27 77	1.06 203	0.11 85	1.07 182	0.80 143	0.17 96	0.14 166	2.80 117	0.90 46	0.47 113	0.12 49	2.36 119	0.49 152	0.67 63	0.61 45	0.14 159	0.10 97	0.64 147	0.62 126	3.08 119	0.49 115

CASnet	0.75 97	0.51 128	0.49 128	0.23 94	0.29 137	0.00 1	0.00 1	0.50 99	0.18 107	0.06 78	0.06 94	0.54 117	0.36 135	0.01 31	2.44 97	1.35 96	0.50 116	0.41 125	2.34 116	0.25 100	3.65 184	2.36 131	0.02 72	0.14 115	1.63 187	0.05 48	1.61 79	0.23 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.76 98	0.44 115	0.48 124	0.22 88	0.24 118	0.00 1	0.00 1	2.40 172	0.19 110	0.15 93	0.04 88	0.27 61	0.14 79	0.02 57	2.55 106	1.82 145	0.46 111	0.24 79	2.26 112	0.30 115	2.66 158	1.47 88	0.05 114	0.08 83	0.05 51	0.07 58	3.59 148	0.32 100

S2M2_L	0.78 99	0.14 42	1.69 221	0.27 114	0.14 70	0.00 1	0.01 54	0.23 74	0.31 134	2.17 209	0.00 1	0.42 96	0.14 79	0.00 1	2.15 81	2.06 164	0.38 108	0.48 137	1.19 76	0.22 89	2.27 140	1.92 104	0.05 114	0.08 83	0.09 72	0.71 134	3.67 151	0.16 83
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CAS	0.79 100	0.21 60	0.34 76	0.21 84	0.19 95	0.03 83	0.14 166	0.21 70	0.63 167	1.19 169	0.16 113	0.33 78	0.78 197	0.13 162	2.72 114	1.66 128	0.85 163	0.71 173	1.12 70	0.46 145	2.41 151	2.37 132	0.03 93	0.08 83	0.11 79	0.69 130	1.69 80	1.95 168

DISCO	0.79 100	0.95 194	0.31 61	0.06 51	0.33 153	0.51 191	0.44 191	0.23 74	0.32 135	1.75 196	0.59 156	0.38 88	0.29 122	0.04 94	2.98 134	1.36 97	0.96 173	0.29 96	3.24 152	0.53 158	0.79 71	1.45 87	0.10 138	0.07 63	0.12 83	0.29 98	2.76 107	0.31 98

TestStereo1	0.81 102	0.91 189	0.22 43	0.06 51	0.16 75	0.00 1	0.01 54	1.08 120	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.26 58	0.57 171	0.12 156	4.26 187	1.66 128	0.18 62	0.19 70	2.84 138	0.09 44	1.37 104	2.51 139	0.01 50	0.06 56	0.09 72	1.26 154	3.75 160	0.05 54

SA-5K	0.81 102	0.91 189	0.22 43	0.06 51	0.16 75	0.00 1	0.01 54	1.08 120	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.26 58	0.57 171	0.12 156	4.26 187	1.66 128	0.18 62	0.19 70	2.84 138	0.09 44	1.37 104	2.51 139	0.01 50	0.06 56	0.09 72	1.26 154	3.75 160	0.05 54

4D-IteraStereo	0.83 104	0.30 88	1.14 189	0.28 119	0.31 144	0.01 39	0.02 87	2.15 165	0.11 79	0.00 1	0.20 121	0.25 55	0.22 105	0.16 169	2.28 86	1.65 126	0.11 43	0.37 117	2.84 138	0.41 133	2.82 161	2.87 149	0.02 72	0.21 143	0.08 63	0.22 90	3.10 121	0.35 104

NVstereo2D	0.83 104	0.43 113	0.07 23	0.23 94	0.36 158	0.41 184	0.08 145	1.61 137	0.59 165	0.84 144	1.11 184	0.36 85	0.21 103	0.07 119	5.88 247	2.16 172	0.62 132	0.45 131	1.50 87	0.19 73	1.20 92	0.94 67	0.02 72	0.32 182	1.30 174	0.24 93	0.95 61	0.24 91

AACVNet	0.85 106	0.56 139	0.35 81	0.58 182	0.67 185	0.09 110	0.01 54	0.35 85	0.19 110	0.17 94	0.15 111	0.45 102	0.24 113	0.19 180	2.81 119	1.91 152	0.48 115	0.38 118	1.44 86	0.23 91	1.44 111	1.22 83	0.33 202	0.08 83	0.50 136	1.57 161	4.09 185	2.39 180

TESTraft	0.86 107	0.88 187	0.32 64	0.05 40	0.16 75	0.00 1	0.00 1	1.51 134	0.06 49	0.69 135	0.00 1	0.33 78	0.64 180	0.20 185	4.51 201	1.67 131	0.18 62	0.16 64	2.63 130	0.25 100	1.10 86	2.24 127	0.07 127	0.08 83	0.10 75	1.62 163	3.71 156	0.04 49

IPLGR_C	0.86 107	0.20 58	0.61 144	0.28 119	0.21 106	0.00 1	0.22 178	0.18 65	0.47 148	0.07 79	0.12 104	1.18 160	0.08 52	0.20 185	4.59 206	1.50 112	0.65 137	0.26 85	2.00 101	0.19 73	2.34 146	2.95 154	0.05 114	0.27 163	0.60 144	0.07 58	3.82 166	0.11 74

raftrobust	0.86 107	0.40 111	0.77 166	0.40 160	0.31 144	0.01 39	0.04 115	2.51 187	0.13 88	0.51 125	0.00 1	0.51 110	0.24 113	0.09 141	2.98 134	2.12 168	0.22 70	0.31 100	4.90 180	0.11 49	1.68 127	2.15 117	0.16 166	0.15 120	0.78 154	0.40 111	0.97 62	0.36 105

CFNet_pseudo	0.86 107	0.52 133	0.57 133	0.44 169	0.52 176	0.05 97	0.02 87	0.60 107	0.10 76	0.93 149	0.12 104	0.71 136	0.30 124	0.51 222	4.66 211	1.68 133	0.33 94	0.32 102	2.61 128	0.34 118	0.96 79	1.53 93	0.55 228	0.13 112	0.49 135	0.50 121	2.17 95	1.63 164

CFNet_RVC	0.86 107	0.59 144	0.74 163	0.33 134	0.32 149	0.11 117	0.02 87	0.11 58	0.17 102	0.87 147	0.74 172	0.57 125	0.16 91	0.08 133	3.11 139	1.19 81	0.50 116	0.34 112	1.28 80	0.15 58	1.68 127	1.48 91	0.02 72	0.25 151	0.86 156	1.89 172	3.64 150	2.13 174

CIPLG	0.87 112	0.19 54	0.67 157	0.27 114	0.21 106	0.00 1	0.20 174	0.19 67	0.50 153	0.07 79	0.12 104	1.16 159	0.08 52	0.21 190	4.78 217	1.50 112	0.68 144	0.22 76	1.92 98	0.18 67	2.28 141	2.98 157	0.04 103	0.27 163	0.66 149	0.09 65	3.80 164	0.12 77

ACRE	0.87 112	0.21 60	0.64 152	0.28 119	0.20 101	0.00 1	0.20 174	0.18 65	0.48 151	0.08 82	0.15 111	1.22 161	0.08 52	0.23 199	4.70 214	1.49 110	0.67 140	0.25 84	1.97 100	0.18 67	2.33 145	2.98 157	0.05 114	0.26 155	0.67 152	0.07 58	3.81 165	0.11 74

GMOStereo	0.91 114	0.15 46	0.61 144	0.34 140	0.25 120	0.12 126	0.05 121	2.40 172	0.15 94	0.00 1	0.18 116	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 87	1.97 156	0.53 121	0.70 168	2.24 107	0.41 133	1.67 123	3.92 181	0.01 50	0.15 120	1.33 176	0.13 73	3.95 173	0.09 66

error version	0.91 114	0.15 46	0.61 144	0.34 140	0.25 120	0.12 126	0.05 121	2.40 172	0.15 94	0.00 1	0.18 116	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 87	1.97 156	0.53 121	0.70 168	2.24 107	0.41 133	1.67 123	3.92 181	0.01 50	0.15 120	1.33 176	0.13 73	3.95 173	0.09 66

test-v	0.91 114	0.15 46	0.61 144	0.34 140	0.25 120	0.12 126	0.05 121	2.40 172	0.15 94	0.00 1	0.18 116	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 87	1.97 156	0.53 121	0.70 168	2.24 107	0.41 133	1.67 123	3.92 181	0.01 50	0.15 120	1.33 176	0.13 73	3.95 173	0.09 66

test-2	0.91 114	0.15 46	0.61 144	0.34 140	0.25 120	0.12 126	0.05 121	2.40 172	0.15 94	0.00 1	0.18 116	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 87	1.97 156	0.53 121	0.70 168	2.24 107	0.41 133	1.67 123	3.92 181	0.01 50	0.15 120	1.33 176	0.13 73	3.95 173	0.09 66

RALAANet	0.92 118	0.35 100	0.48 124	0.36 151	0.24 118	0.18 163	0.02 87	1.89 151	0.19 110	0.51 125	0.01 77	0.26 58	0.25 115	0.06 114	2.32 91	1.73 138	0.35 97	0.69 167	3.14 143	0.55 160	2.51 155	2.39 133	0.01 50	0.26 155	0.37 122	1.12 152	4.01 181	0.53 118

DLCB_ROB	0.92 118	0.72 170	0.64 152	0.43 167	0.42 166	0.14 136	0.18 172	0.43 93	0.28 130	0.85 145	0.53 148	1.12 155	0.72 190	0.07 119	2.16 82	1.12 69	0.88 164	0.26 85	0.69 50	0.20 81	1.35 103	1.53 93	0.49 221	0.28 173	4.11 240	2.41 183	2.04 91	0.78 132

dd	0.93 120	0.46 122	0.32 64	1.70 221	0.04 31	0.21 172	0.11 158	0.46 97	0.06 49	0.11 85	0.01 77	1.91 175	0.06 46	0.16 169	4.29 190	0.96 52	0.81 160	0.34 112	5.67 184	0.37 123	0.58 53	0.68 50	0.15 162	0.26 155	0.07 58	0.09 65	3.26 132	1.96 169

SA	0.95 121	0.82 178	0.44 119	0.21 84	0.23 114	0.01 39	0.00 1	2.73 202	0.12 85	0.02 68	0.00 1	0.39 91	0.39 141	0.36 213	2.49 101	1.61 121	0.31 91	0.47 136	3.23 151	0.20 81	1.23 97	3.19 164	0.01 50	0.18 132	0.41 128	1.70 165	4.81 206	0.10 72

LMCR-Stereo	0.97 122	0.53 135	0.59 137	0.28 119	0.25 120	0.07 103	0.02 87	1.39 129	0.28 130	0.34 109	0.12 104	0.74 140	0.15 82	0.12 156	3.20 143	1.88 150	1.07 186	0.36 115	5.87 189	1.71 221	2.10 138	2.39 133	0.02 72	0.33 186	0.35 121	0.38 109	1.44 76	0.34 103

HSM	0.97 122	0.30 88	0.87 174	0.54 178	0.46 168	0.00 1	0.01 54	2.93 212	0.30 133	0.13 89	0.56 152	0.65 129	0.13 73	0.05 103	2.97 132	1.08 62	0.66 138	0.17 66	3.26 154	0.35 120	1.78 129	2.03 113	0.04 103	0.33 186	0.38 123	0.81 140	4.16 189	1.10 148

trnet	0.99 124	0.29 83	0.72 162	0.22 88	0.13 65	0.01 39	0.02 87	2.55 192	0.37 138	0.62 131	0.48 147	0.70 135	0.59 173	0.04 94	2.80 117	3.02 209	0.66 138	0.57 153	2.14 104	0.60 166	2.82 161	2.17 119	0.03 93	0.09 95	1.26 169	0.51 122	2.42 100	0.91 139

CREStereo++_RVC	0.99 124	0.21 60	1.16 193	0.28 119	0.36 158	0.01 39	0.05 121	2.06 161	0.27 129	0.62 131	0.08 100	0.46 103	0.14 79	0.05 103	2.55 106	2.70 196	0.74 152	0.50 143	2.59 126	0.24 96	2.97 167	2.20 122	0.09 133	0.10 97	0.96 158	0.43 114	4.10 187	0.79 133
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 124	0.82 178	0.34 76	0.18 78	0.43 167	0.03 83	1.10 213	1.20 123	2.50 241	2.06 205	0.11 103	0.69 134	0.07 49	0.54 223	3.65 171	0.91 48	0.19 66	0.22 76	1.65 93	0.15 58	0.73 67	0.92 65	0.08 129	0.18 132	0.11 79	3.29 197	2.58 104	2.09 172
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	1.01 127	0.60 146	0.96 180	0.38 158	0.75 192	0.01 39	0.03 107	2.33 170	1.18 208	0.78 139	0.00 1	0.94 146	0.09 63	0.45 220	2.41 95	1.18 79	0.62 132	0.44 129	3.67 165	0.32 117	1.14 89	0.85 60	0.00 1	0.58 214	1.06 163	1.42 159	3.75 160	1.44 156

CREStereo	1.03 128	0.31 92	0.74 163	0.24 98	0.16 75	0.01 39	0.04 115	2.66 199	0.55 159	0.63 133	0.56 152	0.71 136	0.59 173	0.05 103	2.97 132	3.31 221	0.60 129	0.43 128	2.12 103	0.57 162	3.00 170	2.30 130	0.06 123	0.12 105	1.18 167	0.53 124	2.42 100	0.88 134
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
PDISCO_ROB	1.03 128	0.55 137	0.06 22	0.67 186	0.28 134	0.00 1	0.21 176	0.71 109	0.49 152	1.28 174	0.99 180	0.25 55	0.32 126	0.19 180	3.02 137	2.03 163	0.69 145	1.42 231	2.26 112	0.58 163	2.32 143	3.22 166	0.14 159	0.27 163	1.36 180	0.37 108	3.84 169	0.23 88

STTStereo	1.06 130	0.85 184	0.57 133	0.36 151	0.29 137	0.08 106	0.64 199	0.43 93	1.56 221	1.40 186	0.26 124	1.95 177	0.07 49	0.29 206	4.26 187	1.06 59	0.25 76	0.23 78	1.16 72	0.14 54	1.46 113	0.84 58	0.12 148	0.10 97	0.07 58	1.81 169	3.51 146	4.84 203

iResNet_ROB	1.07 131	0.65 161	0.30 59	0.45 171	0.30 142	0.01 39	0.02 87	3.10 219	0.12 85	1.34 180	0.00 1	0.66 130	0.35 130	0.04 94	4.37 194	1.65 126	0.54 125	0.49 139	5.83 188	0.29 112	1.30 101	0.87 62	0.20 177	0.26 155	0.16 99	0.84 143	3.74 157	1.12 149

LoS_RVC	1.09 132	1.51 221	0.60 140	0.05 40	0.49 169	0.01 39	0.08 145	0.22 71	0.74 176	1.72 192	0.23 122	0.56 122	0.63 178	0.12 156	3.15 140	2.90 201	0.69 145	1.79 245	3.27 155	0.50 153	4.03 197	3.48 171	0.21 179	0.07 63	0.33 116	0.47 118	0.70 53	0.96 142

tt_ll	1.09 132	1.51 221	0.60 140	0.05 40	0.49 169	0.01 39	0.08 145	0.22 71	0.74 176	1.72 192	0.23 122	0.56 122	0.63 178	0.12 156	3.15 140	2.90 201	0.69 145	1.79 245	3.27 155	0.50 153	4.03 197	3.48 171	0.21 179	0.07 63	0.33 116	0.47 118	0.70 53	0.96 142

AF-Net	1.11 134	0.51 128	0.87 174	0.34 140	0.78 194	0.89 208	1.87 229	2.40 172	1.15 206	0.48 122	0.68 168	3.66 194	0.16 91	0.27 204	2.44 97	0.98 53	0.35 97	0.01 9	1.60 90	0.40 127	0.50 44	2.58 144	0.05 114	0.08 83	0.66 149	0.45 115	3.47 142	2.34 178

Nwc_Net	1.11 134	0.51 128	0.87 174	0.34 140	0.78 194	0.89 208	1.87 229	2.40 172	1.15 206	0.48 122	0.68 168	3.66 194	0.16 91	0.27 204	2.44 97	0.98 53	0.35 97	0.01 9	1.60 90	0.40 127	0.50 44	2.58 144	0.05 114	0.08 83	0.66 149	0.45 115	3.47 142	2.34 178

IPLG	1.12 136	0.36 103	0.65 156	0.29 126	0.23 114	0.00 1	0.05 121	2.30 168	0.29 132	0.39 116	0.29 128	0.27 61	0.72 190	0.24 200	5.68 242	1.79 143	1.05 183	0.84 190	2.78 134	0.41 133	0.98 81	4.31 202	0.02 72	0.25 151	0.46 134	1.49 160	3.86 170	0.11 74

castereo++	1.13 137	0.49 125	0.33 70	0.05 40	0.21 106	0.23 176	0.00 1	0.42 90	0.44 145	0.20 95	0.17 115	1.13 158	0.41 143	0.07 119	2.01 69	2.66 193	1.01 179	0.52 146	2.80 137	0.52 156	4.60 207	4.06 192	0.30 195	0.15 120	0.98 160	1.06 151	3.70 155	1.89 166

UCFNet_RVC	1.13 137	2.65 247	0.57 133	0.57 180	0.74 191	0.19 168	0.01 54	0.28 79	0.22 122	0.95 150	0.39 136	2.41 185	0.89 210	0.06 114	2.99 136	1.18 79	0.50 116	0.49 139	2.19 105	0.44 142	1.50 114	1.54 96	1.06 250	0.19 135	1.43 183	1.73 167	1.86 90	3.39 192

APVNet	1.14 139	1.04 201	0.20 39	0.33 134	0.37 160	0.21 172	0.36 188	0.34 83	0.39 142	0.95 150	0.44 143	0.71 136	0.15 82	0.15 167	3.51 163	2.84 199	1.63 214	0.93 201	4.54 175	0.69 171	1.89 133	4.06 192	0.02 72	0.53 210	0.10 75	0.38 109	3.20 129	0.95 140

castereo	1.20 140	0.33 97	0.83 171	0.07 60	0.25 120	0.19 168	0.01 54	0.36 86	0.52 154	0.14 90	0.19 120	1.09 152	0.49 160	0.04 94	2.66 111	2.91 203	1.04 181	0.60 159	4.65 177	0.52 156	4.93 226	4.40 203	0.11 145	0.15 120	1.13 165	2.05 174	1.19 66	1.47 157

CES	1.20 140	0.24 70	0.35 81	0.13 72	0.18 92	0.05 97	0.08 145	5.35 265	0.78 182	0.43 121	0.31 131	0.83 145	0.86 209	0.16 169	3.20 143	3.22 217	1.12 190	1.06 213	1.51 88	1.05 190	4.23 201	3.19 164	0.08 129	0.09 95	0.19 103	0.34 107	1.07 64	2.23 177

raft_robust	1.21 142	0.70 166	0.61 144	0.27 114	0.19 95	0.00 1	0.00 1	3.05 217	0.22 122	1.18 167	0.03 87	0.34 82	0.69 185	0.07 119	2.94 131	1.76 141	0.57 127	0.63 164	4.95 181	0.19 73	2.98 169	4.81 214	0.01 50	0.19 135	0.97 159	1.39 157	2.87 111	0.98 146

Sa-1000	1.25 143	0.27 76	0.51 129	0.28 119	0.23 114	0.00 1	0.00 1	2.78 205	0.10 76	0.01 61	0.01 77	0.34 82	0.50 162	0.59 231	4.62 209	1.70 137	0.69 145	0.83 189	4.47 173	0.43 139	1.38 106	4.54 210	0.01 50	0.24 146	2.01 198	1.81 169	5.02 215	0.39 107

EGLCR-Stereo	1.26 144	0.21 60	1.76 225	0.07 60	0.25 120	0.08 106	0.02 87	0.49 98	0.55 159	0.11 85	0.45 145	0.58 126	0.67 183	0.03 76	2.32 91	2.67 195	0.93 170	1.20 223	4.21 171	0.19 73	4.10 200	4.78 213	0.05 114	0.13 112	0.64 147	0.67 127	6.56 240	0.32 100

iResNetv2_ROB	1.26 144	0.75 172	0.32 64	1.29 210	0.33 153	0.02 68	0.02 87	3.19 223	0.20 113	2.00 204	0.29 128	2.24 180	0.41 143	0.06 114	3.64 170	1.45 107	0.75 153	0.13 56	5.77 186	0.43 139	2.86 163	1.71 100	0.16 166	0.37 193	0.38 123	0.47 118	4.08 184	0.72 129

PMTNet	1.28 146	0.58 142	0.96 180	0.28 119	0.22 112	0.01 39	0.16 168	0.50 99	0.57 163	0.72 138	0.35 134	0.54 117	0.48 158	0.09 141	3.27 152	3.32 222	0.72 151	0.39 120	6.17 190	0.35 120	3.67 186	2.41 137	0.09 133	0.12 105	3.12 229	1.00 149	1.23 68	3.32 190

RP	1.29 147	1.06 204	2.32 237	0.84 193	1.16 207	0.39 183	1.53 222	1.89 151	1.68 225	0.29 105	2.21 204	2.25 181	0.13 73	0.40 216	3.31 156	1.07 60	0.61 130	0.05 21	1.61 92	0.40 127	0.65 58	3.05 161	0.11 145	0.29 175	0.29 113	0.92 145	4.24 191	2.04 171

ICVP	1.32 148	0.22 66	1.47 210	0.40 160	0.35 157	0.44 185	0.10 152	1.27 126	0.65 169	1.74 195	1.26 186	0.66 130	1.37 226	0.24 200	2.88 124	2.65 192	1.33 201	0.99 207	2.36 119	0.91 185	2.59 156	4.11 194	0.10 138	0.36 191	0.57 141	2.21 179	2.92 112	1.59 162
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.40 149	0.54 136	0.27 52	0.13 72	0.27 131	0.01 39	0.10 152	1.80 144	1.74 228	0.41 120	0.53 148	0.82 144	0.59 173	0.54 223	4.30 191	2.92 205	1.87 220	1.84 249	1.39 84	0.71 173	4.68 210	6.21 262	0.02 72	0.81 223	0.21 107	0.40 111	3.69 152	0.96 142

GCAP-BAT	1.42 150	0.61 148	0.40 107	0.25 102	0.16 75	0.02 68	0.07 136	2.44 179	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 202	0.22 105	0.07 119	2.09 73	2.28 177	11.83 286	0.32 102	3.20 144	0.26 102	4.81 215	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 101	1.72 81	0.54 120

test_for_model	1.42 150	0.61 148	0.40 107	0.25 102	0.16 75	0.02 68	0.07 136	2.44 179	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 202	0.22 105	0.07 119	2.09 73	2.28 177	11.83 286	0.32 102	3.20 144	0.26 102	4.81 215	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 101	1.72 81	0.54 120

testlalala2	1.42 150	0.61 148	0.40 107	0.25 102	0.16 75	0.02 68	0.07 136	2.44 179	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 202	0.22 105	0.07 119	2.09 73	2.28 177	11.83 286	0.32 102	3.20 144	0.26 102	4.81 215	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 101	1.72 81	0.54 120

testlalala	1.42 150	0.61 148	0.40 107	0.25 102	0.16 75	0.02 68	0.07 136	2.44 179	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 202	0.22 105	0.07 119	2.09 73	2.28 177	11.83 286	0.32 102	3.20 144	0.26 102	4.81 215	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 101	1.72 81	0.54 120

testlalala_base	1.42 150	0.61 148	0.40 107	0.25 102	0.16 75	0.02 68	0.07 136	2.44 179	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 202	0.22 105	0.07 119	2.09 73	2.28 177	11.83 286	0.32 102	3.20 144	0.26 102	4.81 215	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 101	1.72 81	0.54 120

GCAP-Stereo	1.42 150	0.61 148	0.40 107	0.25 102	0.16 75	0.02 68	0.07 136	2.44 179	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 202	0.22 105	0.07 119	2.09 73	2.28 177	11.83 286	0.32 102	3.20 144	0.26 102	4.81 215	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 101	1.72 81	0.54 120

AE-Stereo	1.43 156	0.31 92	1.73 223	0.33 134	0.32 149	0.04 91	0.32 186	0.43 93	0.32 135	0.04 75	0.00 1	3.38 192	0.44 147	0.07 119	2.86 122	3.30 220	0.96 173	0.79 180	3.65 163	0.79 179	3.64 183	4.40 203	0.04 103	0.40 195	2.93 225	2.14 176	4.74 204	0.18 86

SACVNet	1.43 156	0.80 174	0.85 173	0.58 182	1.31 216	0.63 198	0.62 198	2.60 195	0.52 154	1.33 179	0.02 86	0.74 140	0.32 126	0.34 212	2.78 116	2.11 167	1.38 203	0.39 120	4.62 176	0.70 172	2.37 148	3.83 178	0.05 114	0.42 200	1.29 173	1.64 164	3.74 157	2.62 183

GES	1.43 156	0.28 78	0.41 113	0.57 180	0.37 160	0.27 179	0.07 136	2.06 161	0.93 194	1.20 171	0.58 155	0.39 91	0.23 112	0.02 57	4.91 223	2.49 187	0.91 165	0.66 166	9.59 228	1.37 209	2.97 167	2.53 142	0.16 166	0.41 196	0.20 105	0.17 84	2.57 102	2.20 176

DN-CSS_ROB	1.45 159	0.52 133	1.11 187	0.81 191	0.69 187	0.00 1	0.03 107	2.86 211	0.35 137	1.50 189	3.76 228	0.73 139	0.36 135	0.07 119	2.89 125	1.44 105	1.08 187	0.79 180	8.61 212	0.23 91	3.25 178	1.97 105	0.02 72	0.66 217	0.10 75	0.52 123	3.12 125	1.56 161

iinet-f	1.47 160	1.20 213	0.32 64	0.82 192	0.13 65	0.14 136	0.10 152	0.42 90	0.21 121	1.93 200	4.19 232	0.19 43	0.21 103	0.08 133	5.12 230	2.54 189	0.23 73	0.30 99	7.71 204	1.00 188	1.95 135	4.30 201	0.21 179	0.17 130	1.25 168	0.16 80	4.11 188	0.62 126

MIPNet	1.49 161	0.69 165	0.74 163	0.32 133	0.51 171	0.00 1	0.03 107	1.79 143	0.38 140	2.13 208	0.97 177	0.31 72	0.76 195	0.22 197	5.02 227	1.92 153	1.31 197	0.86 191	3.68 166	1.25 203	1.21 93	4.62 211	0.03 93	0.50 206	1.90 194	4.87 226	3.90 172	0.30 97

test-3	1.53 162	1.03 199	1.25 197	0.40 160	0.31 144	0.11 117	0.06 131	2.79 207	0.17 102	0.35 113	0.44 143	4.06 199	0.35 130	0.03 76	2.84 120	1.63 124	0.37 104	0.57 153	8.86 218	0.46 145	3.20 175	5.38 229	0.02 72	0.27 163	0.61 146	0.95 146	3.95 173	0.88 134

test_1	1.53 162	1.05 202	1.24 196	0.40 160	0.31 144	0.11 117	0.06 131	2.78 205	0.17 102	0.32 107	0.42 141	4.06 199	0.36 135	0.03 76	2.84 120	1.62 123	0.37 104	0.57 153	8.88 219	0.46 145	3.22 177	5.38 229	0.02 72	0.27 163	0.60 144	0.95 146	3.95 173	0.90 138

AnonymousM	1.53 162	0.20 58	0.39 102	0.05 40	0.04 31	0.25 178	0.01 54	2.74 203	0.57 163	0.35 113	1.45 188	0.55 119	0.53 167	0.22 197	2.76 115	2.91 203	0.98 177	1.05 210	2.00 101	1.32 208	3.73 188	3.49 173	0.20 177	0.28 173	0.13 91	0.28 97	5.87 230	9.03 237

sAnonymous2	1.54 165	0.26 72	0.15 35	0.10 68	0.17 89	0.48 188	0.00 1	1.87 149	0.97 196	0.22 97	0.41 137	1.12 155	0.82 202	0.08 133	4.07 182	3.86 234	1.31 197	1.19 221	7.54 201	0.72 174	4.00 191	4.87 218	0.03 93	0.29 175	0.14 96	2.16 177	2.37 98	2.45 181

CroCo_RVC	1.54 165	0.26 72	0.15 35	0.10 68	0.17 89	0.48 188	0.00 1	1.87 149	0.97 196	0.22 97	0.41 137	1.12 155	0.82 202	0.08 133	4.07 182	3.86 234	1.31 197	1.19 221	7.54 201	0.72 174	4.00 191	4.87 218	0.03 93	0.29 175	0.14 96	2.16 177	2.37 98	2.45 181

PS-NSSS	1.54 165	3.12 254	0.33 70	3.03 240	0.83 198	1.73 227	0.70 200	0.39 89	0.15 94	0.39 116	0.00 1	11.06 248	1.04 217	0.41 218	2.13 79	0.79 38	0.47 113	0.26 85	4.17 170	0.14 54	0.90 77	0.37 28	2.44 263	0.06 56	0.99 161	0.74 136	3.17 127	1.82 165

test_3	1.56 168	1.14 208	1.14 189	0.44 169	0.32 149	0.11 117	0.07 136	2.84 210	0.16 101	0.39 116	0.43 142	4.16 208	0.36 135	0.03 76	2.91 126	1.52 115	0.41 109	0.59 157	8.96 222	0.46 145	3.12 174	5.36 228	0.02 72	0.25 151	0.85 155	1.20 153	3.83 168	0.95 140

TANstereo	1.57 169	1.38 216	0.48 124	0.26 110	0.29 137	0.52 193	0.05 121	0.51 101	0.47 148	0.27 103	0.62 163	0.32 75	0.20 100	1.08 251	3.59 165	2.81 197	0.79 156	1.63 241	8.83 216	3.01 257	3.50 180	2.89 150	3.03 271	0.10 97	0.04 45	0.69 130	4.96 213	0.05 54

XX-TBD	1.57 169	1.38 216	0.48 124	0.26 110	0.29 137	0.52 193	0.05 121	0.51 101	0.47 148	0.27 103	0.62 163	0.32 75	0.20 100	1.08 251	3.59 165	2.81 197	0.79 156	1.63 241	8.83 216	3.01 257	3.50 180	2.89 150	3.03 271	0.10 97	0.04 45	0.69 130	4.96 213	0.05 54

DeepPruner_ROB	1.57 169	0.37 106	0.71 160	0.50 176	0.55 177	0.37 182	1.60 225	1.74 139	0.84 186	1.37 183	2.40 206	0.49 108	0.51 164	0.10 150	5.38 235	2.16 172	1.10 188	1.08 214	2.28 114	0.40 127	4.83 221	3.42 169	0.66 237	0.34 188	0.57 141	5.04 229	3.07 118	0.53 118

FCDSN-DC	1.58 172	0.84 182	2.05 231	1.66 219	1.43 220	1.08 216	0.99 206	0.72 110	0.44 145	1.18 167	0.31 131	1.45 169	0.49 160	0.07 119	6.05 253	1.96 155	2.13 225	1.97 254	1.16 72	0.44 142	2.39 150	2.62 146	0.49 221	3.18 257	1.72 189	3.24 196	1.34 72	1.27 153
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.60 173	0.67 164	0.97 182	0.50 176	0.64 184	0.18 163	1.05 209	1.27 126	0.83 185	0.96 152	0.97 177	5.23 222	0.42 145	1.02 246	4.81 220	1.68 133	1.05 183	1.96 253	3.78 167	1.06 191	1.52 116	2.28 129	0.21 179	1.35 234	0.55 139	3.16 194	2.13 94	2.92 185

PA-Net	1.61 174	0.81 177	1.43 208	0.27 114	1.99 237	0.12 126	0.34 187	0.19 67	1.90 231	0.85 145	0.41 137	0.24 54	0.20 100	0.78 239	4.61 208	1.44 105	0.17 60	0.26 85	1.08 68	0.53 158	1.44 111	3.18 163	0.65 235	0.44 203	0.99 161	7.71 255	1.78 89	9.78 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet-RVC	1.64 175	0.31 92	0.64 152	0.33 134	1.19 210	0.01 39	2.53 241	0.57 105	0.22 122	1.03 156	0.32 133	6.04 230	0.29 122	0.32 210	4.47 198	1.90 151	0.62 132	0.78 178	6.45 194	1.80 227	1.85 132	2.02 112	0.19 174	0.52 209	1.78 191	1.74 168	3.10 121	3.15 186

IPLGR	1.73 176	0.63 160	0.67 157	0.35 149	0.40 164	0.00 1	0.03 107	1.41 130	0.26 128	2.36 210	2.42 208	0.33 78	0.80 199	0.17 174	6.12 254	1.87 147	1.22 194	1.28 224	5.37 183	1.72 223	2.44 152	4.20 197	0.02 72	0.56 213	2.66 217	4.85 225	3.82 166	0.77 131

pcwnet_v2	1.73 176	0.62 155	0.78 167	0.73 189	1.15 206	0.59 196	0.23 180	1.77 141	0.68 172	3.36 242	1.85 202	1.23 162	1.01 215	1.61 266	5.43 237	2.08 165	0.92 167	0.62 162	4.07 169	0.37 123	1.82 130	2.39 133	1.01 247	0.41 196	1.32 175	2.11 175	3.98 179	4.53 199

sCroCo_RVC	1.75 178	0.23 69	0.32 64	0.06 51	0.17 89	0.15 145	0.01 54	0.81 113	1.74 228	1.93 200	0.47 146	1.08 150	0.82 202	0.09 141	3.32 157	4.94 259	2.31 229	1.73 243	5.18 182	2.00 237	5.82 243	5.83 245	0.10 138	0.26 155	0.59 143	1.60 162	4.43 194	1.17 151

NCC-stereo	1.86 179	1.63 225	1.33 202	0.95 201	1.22 212	0.80 201	2.29 237	2.62 196	2.93 245	0.34 109	2.87 218	2.16 178	1.17 219	0.21 190	3.63 167	1.13 70	0.63 135	0.96 205	2.79 135	0.75 176	0.98 81	2.96 155	0.36 206	0.32 182	2.31 205	4.50 218	3.69 152	4.78 200

Abc-Net	1.86 179	1.63 225	1.33 202	0.95 201	1.22 212	0.80 201	2.29 237	2.62 196	2.93 245	0.34 109	2.87 218	2.16 178	1.17 219	0.21 190	3.63 167	1.13 70	0.63 135	0.96 205	2.79 135	0.75 176	0.98 81	2.96 155	0.36 206	0.32 182	2.31 205	4.50 218	3.69 152	4.78 200
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	1.87 181	0.22 66	0.38 99	0.22 88	0.14 70	0.02 68	0.06 131	15.85 292	0.90 191	3.42 245	0.71 171	0.95 148	0.83 207	0.21 190	3.22 148	3.63 231	1.18 192	0.90 196	2.95 141	0.64 168	5.08 229	3.80 177	0.22 187	0.17 130	2.26 202	0.82 141	1.23 68	0.52 116
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
stereogan	1.89 182	2.00 235	1.17 194	1.47 214	2.05 240	1.72 226	0.87 204	1.84 146	1.11 204	1.36 182	1.51 190	5.81 227	0.48 158	0.32 210	3.87 177	1.69 135	0.80 158	0.39 120	3.96 168	0.78 178	1.23 97	4.02 189	0.26 192	0.51 207	0.30 115	1.30 156	6.30 236	3.84 193

FADNet	1.92 183	0.44 115	0.60 140	0.54 178	1.05 203	0.00 1	2.95 247	0.78 112	0.38 140	0.81 142	0.61 160	2.40 183	0.47 156	0.65 233	5.57 239	1.73 138	0.69 145	1.08 214	8.93 221	1.61 218	2.36 147	2.52 141	0.09 133	0.36 191	2.54 213	3.77 207	3.43 140	5.46 210

MyStereo04	2.04 184	0.66 162	0.91 177	0.69 187	0.82 197	0.02 68	0.04 115	2.62 196	0.91 192	2.83 224	0.75 173	1.37 166	0.09 63	0.08 133	5.03 228	3.04 212	0.58 128	0.72 174	10.25 235	1.62 219	4.78 211	3.27 168	0.94 246	0.69 218	2.62 215	4.29 215	4.75 205	0.65 128

s12784h	2.07 185	2.29 242	2.24 232	1.60 217	0.69 187	0.05 97	0.03 107	2.13 164	0.55 159	1.19 169	0.13 109	1.61 172	0.68 184	0.04 94	3.20 143	3.09 213	0.78 155	0.41 125	3.50 160	0.43 139	5.42 238	2.92 153	0.11 145	0.12 105	2.64 216	1.70 165	6.64 241	11.65 249

NCCL2	2.12 186	2.27 241	1.29 199	1.28 209	1.85 234	0.18 163	0.77 203	1.24 124	1.25 211	1.62 191	2.71 214	1.06 149	0.51 164	0.31 207	4.40 195	2.33 184	1.57 210	0.62 162	2.35 118	0.68 170	2.68 159	4.29 200	1.52 258	1.06 226	4.65 248	4.17 212	4.04 183	6.58 222

R-Stereo Train	2.16 187	1.08 206	1.57 216	0.84 193	0.19 95	0.01 39	0.01 54	2.05 158	1.01 199	1.37 183	2.45 210	1.50 170	0.46 153	0.21 190	3.23 149	4.53 242	1.62 212	1.05 210	7.07 197	1.09 193	4.86 222	5.93 252	0.04 103	0.31 179	2.48 209	4.63 220	3.10 121	5.74 212

RAFT-Stereo	2.16 187	1.08 206	1.57 216	0.84 193	0.19 95	0.01 39	0.01 54	2.05 158	1.01 199	1.37 183	2.45 210	1.50 170	0.46 153	0.21 190	3.23 149	4.53 242	1.62 212	1.05 210	7.07 197	1.09 193	4.86 222	5.93 252	0.04 103	0.31 179	2.48 209	4.63 220	3.10 121	5.74 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet-ADL	2.26 189	0.51 128	1.82 228	0.99 203	0.99 202	1.45 222	0.29 184	2.00 155	1.01 199	3.12 235	3.40 222	1.38 167	0.33 128	0.03 76	5.34 233	3.89 236	2.23 226	0.79 180	7.70 203	1.85 230	3.10 171	4.63 212	0.18 172	0.43 202	1.38 181	3.47 201	4.81 206	3.97 194

MSMDNet	2.28 190	0.62 155	1.27 198	0.37 153	0.30 142	0.19 168	0.07 136	3.15 221	0.68 172	1.01 155	0.97 177	1.10 154	2.40 232	0.17 174	3.93 178	5.26 267	1.11 189	0.55 150	10.21 234	2.94 255	6.12 248	5.76 243	0.31 199	0.26 155	2.47 208	4.23 213	3.01 116	3.18 187

GEStereo_RVC	2.30 191	0.85 184	0.97 182	1.05 204	0.71 190	1.61 224	1.09 212	2.72 201	0.56 162	0.78 139	0.41 137	2.40 183	0.28 120	0.06 114	4.81 220	4.48 241	1.79 216	2.17 256	8.91 220	1.90 233	3.58 182	7.25 276	0.52 223	0.92 224	0.41 128	0.85 144	4.47 197	6.48 219

cross-raft	2.33 192	0.70 166	1.33 202	0.40 160	0.61 181	0.19 168	0.08 145	3.13 220	0.71 175	0.78 139	1.62 195	1.09 152	0.70 189	0.17 174	3.66 172	4.78 251	0.99 178	0.55 150	10.72 239	1.52 215	6.33 251	5.61 240	0.30 195	0.24 146	2.56 214	4.68 223	4.44 195	5.06 204

RAFT-Test	2.40 193	0.62 155	1.45 209	1.07 205	0.41 165	0.21 172	0.21 176	3.19 223	0.77 178	1.05 158	3.09 220	0.94 146	0.92 212	0.17 174	3.47 162	5.18 265	0.97 176	0.56 152	10.36 236	1.38 210	6.37 252	5.29 224	0.38 208	0.25 151	2.80 222	4.66 222	4.56 200	4.51 197

GANetREF_RVC	2.43 194	1.69 228	0.81 169	2.04 232	1.16 207	1.02 213	0.10 152	4.72 257	1.44 218	3.62 250	0.06 94	10.03 245	0.69 185	0.09 141	3.63 167	1.36 97	1.06 185	0.94 202	6.44 193	0.46 145	2.32 143	1.74 101	0.17 170	1.35 234	3.41 232	3.75 205	6.55 239	4.82 202
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
RGC	2.44 195	1.98 234	4.87 262	1.54 215	1.65 225	1.74 228	1.05 209	2.02 156	1.43 217	0.88 148	4.42 238	2.52 187	2.42 233	0.58 228	4.33 192	1.63 124	0.91 165	0.48 137	4.28 172	1.08 192	1.94 134	4.01 188	0.15 162	0.72 221	2.19 201	5.22 234	4.90 210	6.96 223

MLCV	2.45 196	0.61 148	0.81 169	2.48 236	1.21 211	0.95 210	0.50 195	3.57 238	0.61 166	3.75 255	4.26 236	5.13 217	3.34 240	0.06 114	4.63 210	1.78 142	1.32 200	0.86 191	10.05 233	1.09 193	2.30 142	3.92 181	0.29 194	2.16 248	1.87 192	3.06 191	4.01 181	1.40 155

Reg-Stereo(zero)	2.47 197	0.35 100	2.58 240	0.48 173	0.84 199	0.14 136	0.17 169	3.76 242	0.77 178	3.03 231	8.81 278	2.75 189	0.81 200	1.26 256	2.61 109	3.41 227	1.42 205	0.49 139	7.28 199	1.29 205	4.00 191	4.42 206	0.41 210	0.19 135	1.28 170	3.03 189	5.77 228	5.27 205

HI	2.47 197	0.35 100	2.58 240	0.48 173	0.84 199	0.14 136	0.17 169	3.76 242	0.77 178	3.03 231	8.81 278	2.75 189	0.81 200	1.26 256	2.61 109	3.41 227	1.42 205	0.49 139	7.28 199	1.29 205	4.00 191	4.42 206	0.41 210	0.19 135	1.28 170	3.03 189	5.77 228	5.27 205

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 199	1.14 208	0.32 64	1.45 213	2.85 248	4.14 250	1.19 216	2.80 208	0.54 156	6.52 285	1.79 199	7.67 234	0.72 190	0.05 103	2.57 108	2.59 191	0.54 125	0.57 153	4.65 177	0.59 164	3.70 187	3.88 180	0.03 93	0.20 142	0.42 130	1.90 173	4.17 190	10.91 246

UDGNet	2.51 199	1.01 197	0.33 70	10.93 273	5.26 265	8.50 270	3.54 253	1.72 138	0.15 94	0.23 100	0.08 100	0.52 115	0.10 70	10.25 293	3.55 164	1.25 86	0.46 111	0.46 132	2.73 133	0.59 164	2.44 152	4.14 196	2.94 268	0.15 120	1.72 189	0.77 139	2.94 114	1.13 150

EKT-Stereo	2.55 201	0.72 170	1.73 223	0.49 175	0.32 149	0.51 191	1.72 226	3.38 231	1.00 198	1.96 203	2.80 215	1.33 164	0.76 195	0.10 150	4.55 204	5.93 275	1.26 195	3.18 271	8.70 214	2.73 250	6.75 260	5.86 246	0.10 138	0.26 155	3.99 237	1.81 169	5.40 222	1.62 163

Any-RAFT	2.56 202	0.56 139	3.45 251	0.34 140	0.51 171	0.01 39	0.04 115	2.96 214	0.64 168	0.51 125	3.99 231	3.76 196	0.35 130	0.16 169	2.92 129	3.82 233	0.81 160	0.80 185	8.30 210	0.51 155	5.45 239	3.87 179	0.44 219	0.16 128	4.84 250	7.87 256	3.19 128	8.70 232

RTSC	2.56 202	0.89 188	1.50 212	0.47 172	0.76 193	0.87 205	2.29 237	1.56 136	1.91 232	2.12 206	2.86 217	1.23 162	0.97 214	1.03 248	7.27 262	3.36 224	4.68 260	1.74 244	7.73 205	1.11 196	3.95 190	5.39 231	0.21 179	1.11 229	0.40 126	0.95 146	4.56 200	8.26 231

DeepPrunerF	2.66 204	1.67 227	0.33 70	3.58 247	9.30 280	1.76 229	3.48 252	0.68 108	3.29 248	0.71 137	1.59 193	0.37 87	0.27 119	0.13 162	5.94 248	3.42 229	1.03 180	0.54 149	4.47 173	0.65 169	2.02 136	2.06 115	0.56 229	0.31 179	15.21 285	3.30 199	3.74 157	1.47 157

CASS	2.68 205	1.05 202	1.93 230	2.07 233	0.98 201	0.45 187	2.15 235	2.82 209	1.03 202	1.83 198	3.58 225	1.38 167	0.53 167	0.02 57	4.01 180	3.03 211	4.89 262	1.34 226	9.14 223	1.47 212	7.05 267	6.20 260	0.03 93	0.27 163	2.76 220	2.80 188	4.30 192	5.36 207
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
EAI-Stereo	2.70 206	0.83 181	2.70 244	0.89 198	1.47 222	0.83 204	1.46 221	3.07 218	1.18 208	0.21 96	3.82 229	3.19 191	0.72 190	0.09 141	5.24 231	4.82 254	0.83 162	0.91 198	9.83 232	1.25 203	4.49 206	5.29 224	0.39 209	0.80 222	1.87 192	3.19 195	7.10 249	6.43 218

NOSS_ROB	2.78 207	3.78 261	0.39 102	2.02 231	1.58 223	2.36 236	0.00 1	2.66 199	1.54 220	3.63 251	1.79 199	2.55 188	3.51 241	0.83 242	5.82 246	5.57 271	2.69 235	1.83 248	2.63 130	0.91 185	4.62 208	4.13 195	0.42 215	2.58 253	2.29 203	4.46 217	7.67 254	2.88 184

SGM-Forest	2.81 208	2.03 236	0.36 90	6.32 259	1.79 232	2.66 237	0.02 87	1.42 131	0.77 178	2.52 214	0.96 176	6.57 233	5.74 249	0.31 207	4.36 193	2.94 207	0.61 130	0.33 110	3.08 142	0.47 150	2.46 154	2.73 148	0.84 243	0.45 204	3.66 234	3.74 204	11.30 270	7.44 226
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWCDC_ROB	2.82 209	0.49 125	0.17 37	0.38 158	0.79 196	0.03 83	0.10 152	1.16 122	8.93 279	0.14 90	2.49 212	0.55 119	31.02 297	0.57 225	5.58 240	3.32 222	1.73 215	0.91 198	2.53 123	0.88 183	2.92 164	7.18 274	0.15 162	0.53 210	0.55 139	0.69 130	1.43 75	0.88 134

HSM-Net_RVC	2.86 210	1.24 214	1.50 212	2.55 237	1.72 227	0.57 195	0.17 169	3.55 237	1.14 205	3.50 249	6.32 256	7.94 236	2.93 236	0.05 103	3.38 159	2.12 168	1.28 196	0.26 85	3.24 152	1.24 202	3.66 185	3.76 176	0.61 231	2.64 254	4.43 245	6.27 244	5.76 227	5.47 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HH	2.94 211	0.45 118	4.88 263	0.58 182	0.51 171	0.73 199	1.38 219	3.25 226	0.84 186	2.85 226	0.60 158	5.15 218	0.82 202	0.19 180	3.29 154	6.00 277	0.67 140	0.89 194	9.52 226	1.83 228	7.59 274	5.88 248	0.41 210	0.27 163	3.12 229	5.47 237	5.66 224	6.52 220

HanStereo	2.94 211	0.45 118	4.88 263	0.58 182	0.51 171	0.73 199	1.38 219	3.25 226	0.84 186	2.85 226	0.60 158	5.15 218	0.82 202	0.19 180	3.29 154	6.00 277	0.67 140	0.89 194	9.52 226	1.83 228	7.59 274	5.88 248	0.41 210	0.27 163	3.12 229	5.47 237	5.66 224	6.52 220

ADCRef	2.96 213	2.78 250	1.02 184	0.70 188	2.21 242	1.96 231	2.42 240	0.96 117	6.10 266	1.94 202	1.15 185	1.08 150	0.74 194	1.32 259	6.01 250	3.38 225	1.34 202	1.15 218	8.41 211	2.09 239	2.59 156	3.60 174	1.88 260	0.71 219	2.81 223	8.00 258	3.42 139	10.24 244

test-1	2.99 214	0.26 72	1.52 214	0.33 134	0.21 106	0.22 175	0.38 189	3.16 222	0.85 190	3.36 242	4.21 234	5.45 223	0.78 197	0.20 185	4.02 181	4.67 249	1.40 204	1.31 225	10.46 237	1.58 216	5.30 237	7.01 273	0.04 103	0.34 188	2.98 227	6.37 245	5.39 221	8.95 236

NaN_ROB	3.01 215	1.16 211	1.13 188	0.86 197	3.03 250	0.59 196	0.75 201	3.25 226	2.58 242	0.98 154	1.32 187	21.10 267	0.59 173	1.15 254	4.15 184	1.58 118	0.80 158	0.70 168	2.38 122	1.30 207	1.52 116	2.15 117	0.46 220	1.07 228	2.50 211	6.25 243	4.54 199	13.27 254

XPNet_ROB	3.02 216	2.54 245	1.33 202	0.73 189	1.45 221	1.04 215	0.61 197	0.83 114	1.45 219	1.16 165	3.44 224	26.85 275	0.35 130	0.40 216	3.24 151	2.22 175	3.28 242	0.79 180	3.20 144	1.19 199	2.94 166	5.51 235	0.76 241	0.46 205	0.72 153	2.37 181	9.22 260	3.37 191

gcap-zeroshot	3.09 217	0.51 128	3.99 256	1.67 220	0.29 137	1.36 221	1.37 218	3.29 229	0.65 169	2.77 220	4.48 239	6.22 231	0.69 185	0.09 141	3.93 178	4.80 252	0.92 167	0.78 178	16.30 255	2.38 245	5.15 233	5.77 244	1.31 253	0.26 155	2.97 226	4.91 227	4.58 202	2.00 170

model_zeroshot	3.10 218	0.46 122	1.69 221	1.87 228	0.56 178	0.23 176	0.00 1	3.03 215	0.44 145	2.48 212	3.95 230	4.58 211	0.55 170	0.15 167	5.31 232	4.57 244	1.45 207	0.88 193	14.88 251	1.15 198	5.62 241	5.52 237	0.03 93	0.19 135	3.71 235	6.21 242	5.26 219	8.89 235

PSMNet-ADL	3.15 219	0.80 174	1.49 211	1.54 215	1.63 224	0.88 206	0.30 185	2.50 186	1.91 232	4.43 269	8.13 272	4.06 199	6.80 253	0.07 119	4.23 186	5.16 264	1.83 219	0.91 198	11.85 246	1.86 231	4.02 196	4.02 189	0.70 239	0.51 207	1.61 186	4.33 216	8.01 256	1.36 154

Anonymous3	3.16 220	0.55 137	0.79 168	0.09 66	1.10 204	0.50 190	0.03 107	3.52 236	1.26 212	1.12 162	0.84 174	10.62 247	1.31 224	0.36 213	7.37 263	6.90 285	3.59 245	3.15 270	10.88 241	2.20 241	6.83 263	9.50 293	0.31 199	0.37 193	1.43 183	3.45 200	5.32 220	1.91 167

MSKI-zero shot	3.19 221	0.59 144	1.39 206	0.19 82	0.37 160	0.18 163	0.03 107	3.19 223	0.96 195	0.82 143	4.84 242	3.83 197	0.60 177	0.03 76	3.33 158	5.29 268	1.15 191	0.81 187	11.77 245	1.76 225	6.55 256	5.98 256	0.22 187	0.32 182	4.41 244	12.05 278	7.79 255	7.75 228

GwcNet-ADL	3.21 222	2.99 253	3.34 249	3.11 241	2.07 241	0.82 203	0.12 160	2.95 213	0.67 171	3.84 260	7.51 265	7.80 235	1.22 221	0.20 185	3.79 176	4.73 250	2.11 224	0.73 175	7.81 208	2.53 247	3.21 176	3.69 175	0.22 187	1.53 238	2.17 200	4.84 224	4.00 180	8.77 234

TRStereo	3.24 223	2.66 249	7.45 280	0.35 149	0.14 70	7.79 265	0.13 164	3.04 216	0.42 144	2.75 219	1.46 189	5.69 225	0.65 181	0.09 141	3.75 174	4.23 240	0.70 150	0.63 164	6.77 195	1.21 200	4.05 199	4.81 214	0.12 148	0.24 146	2.72 218	6.73 248	12.83 272	6.09 216

ADCP+	3.47 224	2.05 237	2.64 243	1.31 211	1.93 235	1.19 219	3.99 254	1.07 119	9.83 282	1.78 197	5.75 250	8.79 240	0.37 140	0.90 243	5.04 229	2.20 174	0.44 110	0.90 196	5.82 187	0.88 183	2.38 149	3.43 170	0.33 202	0.41 196	3.03 228	12.72 281	3.59 148	10.90 245

XX-Stereo	3.48 225	0.50 127	1.80 226	1.21 208	0.27 131	0.34 180	0.44 191	1.47 132	0.41 143	2.51 213	6.92 261	4.97 214	1.06 218	0.12 156	3.21 146	5.22 266	0.96 173	0.80 185	6.95 196	0.80 180	4.33 204	4.04 191	0.21 179	0.27 163	26.57 299	3.75 205	5.08 216	9.77 241

IGEV_Zeroshot_test	3.61 226	0.78 173	7.78 284	6.84 260	0.33 153	2.04 233	1.78 227	3.97 246	0.92 193	2.12 206	6.05 254	4.60 212	1.01 215	0.08 133	3.44 161	5.73 272	0.76 154	0.61 160	9.25 224	1.49 213	7.12 269	6.47 266	0.31 199	0.27 163	5.02 254	5.44 236	5.95 231	7.38 225

anonymity	3.65 227	0.66 162	5.99 275	1.34 212	0.51 171	0.44 185	0.11 158	3.79 244	0.79 183	2.66 217	18.15 305	3.83 197	0.89 210	0.26 203	3.21 146	5.09 263	0.93 170	0.53 147	7.76 207	1.11 196	4.31 203	5.87 247	0.28 193	0.42 200	4.98 253	9.60 271	5.40 222	9.75 240

HBP-ISP	3.70 228	3.49 257	4.13 257	4.77 253	2.41 243	3.60 247	0.12 160	4.11 248	1.26 212	3.39 244	4.22 235	4.64 213	0.54 169	1.76 267	8.63 280	8.11 295	1.56 209	1.34 226	2.61 128	1.51 214	5.14 232	6.84 270	0.56 229	1.55 239	2.53 212	5.06 230	10.57 266	5.37 208

FC-DCNN	3.82 229	4.38 265	5.67 272	9.61 271	4.14 258	8.01 268	3.26 250	4.21 249	1.69 226	2.95 229	1.54 192	5.87 229	2.09 231	0.13 162	4.40 195	2.15 170	2.54 233	1.11 216	3.38 157	0.82 182	3.11 172	2.20 122	0.65 235	3.29 260	6.33 264	4.91 227	6.98 246	7.80 229

ADCL	3.91 230	3.61 259	2.28 235	1.76 223	1.76 231	3.09 241	4.16 255	1.98 154	13.71 289	2.81 223	5.14 245	2.47 186	0.65 181	1.10 253	5.38 235	2.55 190	2.02 222	2.20 257	6.41 192	2.08 238	4.87 224	4.20 197	1.40 256	1.06 226	6.69 265	6.60 246	4.33 193	11.16 248

FADNet_RVC	3.95 231	2.06 238	1.30 200	3.33 245	3.36 253	0.99 212	2.06 234	2.30 168	1.39 216	1.72 192	4.72 241	9.29 241	5.82 251	1.76 267	8.23 277	3.12 215	2.98 238	4.27 277	16.83 257	3.30 261	4.99 228	5.51 235	0.63 233	1.39 236	1.45 185	3.14 193	4.86 208	5.92 215

LALA_ROB	4.04 232	4.73 269	1.42 207	1.16 207	1.93 235	2.17 235	1.04 208	1.80 144	2.48 240	2.74 218	5.87 251	33.34 282	0.69 185	0.78 239	6.02 251	2.33 184	3.21 241	1.82 247	3.66 164	1.88 232	3.40 179	4.99 221	0.34 204	1.03 225	1.91 195	3.61 202	8.50 258	6.20 217

dad	4.05 233	0.87 186	0.28 55	10.24 272	1.70 226	1.03 214	12.23 282	12.58 287	0.11 79	3.46 248	0.00 1	1.93 176	3.59 242	0.19 180	4.92 224	1.26 87	1.60 211	0.53 147	14.05 250	0.63 167	2.73 160	1.88 103	0.16 166	0.71 219	5.78 259	0.19 85	17.00 284	9.60 239

DAS	4.09 234	0.94 192	1.15 191	1.82 225	1.27 214	1.15 217	1.11 214	3.48 233	4.23 258	3.34 240	6.52 257	12.55 253	5.36 246	0.05 103	4.66 211	4.57 244	4.02 254	2.27 259	9.63 229	5.33 273	5.93 244	5.39 231	0.52 223	4.30 272	4.09 238	5.06 230	7.48 250	4.17 195

SepStereo	4.09 234	0.94 192	1.15 191	1.82 225	1.27 214	1.15 217	1.11 214	3.48 233	4.23 258	3.34 240	6.52 257	12.55 253	5.36 246	0.05 103	4.66 211	4.57 244	4.02 254	2.27 259	9.63 229	5.33 273	5.93 244	5.39 231	0.52 223	4.30 272	4.09 238	5.06 230	7.48 250	4.17 195

iResNet	4.14 236	0.84 182	0.71 160	2.34 235	2.59 244	4.58 251	1.07 211	4.67 255	1.21 210	3.72 254	3.61 226	12.28 252	16.06 275	0.03 76	6.64 259	3.14 216	2.35 230	1.89 250	16.43 256	2.53 247	3.76 189	2.90 152	0.17 170	3.88 268	1.66 188	4.23 213	5.19 217	3.23 188

iRaft-Stereo_20w	4.18 237	1.14 208	8.05 286	7.32 262	1.81 233	3.33 245	1.55 223	3.45 232	1.28 214	3.63 251	7.12 262	3.54 193	1.33 225	0.11 153	4.16 185	4.85 255	0.93 170	0.61 160	9.28 225	1.22 201	5.08 229	5.56 239	0.43 216	0.53 210	3.85 236	8.64 264	11.20 269	12.91 253

zero-FE	4.21 238	1.97 232	0.21 41	18.56 280	2.61 245	20.95 287	6.42 268	1.84 146	0.68 172	1.31 177	3.18 221	10.31 246	3.26 239	0.31 207	2.66 111	2.88 200	1.04 181	1.46 232	13.23 249	0.91 185	5.64 242	4.93 220	0.13 151	0.41 196	0.34 119	2.47 184	4.46 196	1.55 160

FC-DCNN v2	4.24 239	4.65 268	5.90 274	11.00 274	4.41 261	8.70 272	3.19 248	5.19 262	2.19 236	2.86 228	1.78 198	6.28 232	2.81 234	0.13 162	4.51 201	2.15 170	2.50 232	1.01 209	3.64 162	0.81 181	3.11 172	2.22 124	0.64 234	3.28 259	7.94 270	5.77 240	8.62 259	9.05 238

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 240	1.17 212	7.69 282	1.88 229	0.63 183	5.37 254	1.86 228	3.49 235	2.61 243	3.69 253	9.28 284	5.22 221	1.87 228	0.04 94	4.47 198	6.37 282	1.46 208	1.46 232	9.75 231	2.23 243	6.73 259	6.20 260	0.25 191	1.56 240	5.23 257	7.70 254	6.43 238	11.78 250

SHD	4.34 241	1.02 198	2.50 239	1.71 222	1.33 217	1.46 223	2.01 232	4.90 258	4.30 261	2.63 215	4.99 244	4.39 210	9.41 263	0.58 228	8.20 275	4.81 253	4.43 258	2.44 264	13.01 248	2.95 256	5.61 240	6.88 271	0.30 195	3.26 258	4.11 240	5.16 233	3.88 171	10.98 247

CSAN	4.46 242	2.36 244	1.57 216	3.12 242	3.32 252	1.64 225	0.76 202	4.59 253	4.37 262	3.80 257	2.84 216	17.58 264	10.47 266	0.96 245	4.80 219	1.75 140	2.06 223	1.16 219	5.69 185	2.34 244	2.93 165	2.40 136	0.43 216	2.56 252	4.64 247	11.45 277	7.53 253	13.44 256

ETE_ROB	4.62 243	4.04 263	1.52 214	1.14 206	2.02 238	2.70 238	1.28 217	1.50 133	4.25 260	1.89 199	5.88 252	37.95 289	0.84 208	1.42 263	4.94 225	2.66 193	3.81 251	0.95 203	4.84 179	1.63 220	4.01 195	5.32 227	0.67 238	1.14 230	2.03 199	3.84 208	15.25 281	7.23 224

ccs_rob	4.75 244	1.46 218	2.39 238	1.96 230	0.68 186	3.13 242	1.58 224	4.94 260	1.36 215	4.31 267	15.82 300	28.46 276	8.43 258	0.38 215	5.65 241	5.42 269	2.23 226	1.60 240	6.31 191	1.98 235	6.14 249	5.97 255	0.35 205	2.33 249	1.28 170	2.40 182	4.09 185	7.49 227

XQC	4.76 245	3.14 255	1.63 219	3.31 244	3.69 256	3.46 246	2.94 246	6.02 269	3.05 247	2.64 216	5.51 247	5.67 224	7.46 256	1.41 261	8.02 269	4.65 248	3.59 245	1.49 236	10.75 240	2.91 251	4.96 227	6.67 267	0.41 210	1.91 243	7.13 269	10.47 276	11.17 268	4.51 197

DCVSM-stereo	5.01 246	0.71 168	3.03 246	3.15 243	1.12 205	7.80 266	0.89 205	4.62 254	2.36 238	5.22 278	8.35 274	23.33 270	11.95 268	0.62 232	3.74 173	4.04 237	1.81 218	1.40 229	16.15 254	3.33 262	5.11 231	3.97 187	2.55 265	3.56 265	1.98 197	3.62 203	4.91 211	5.83 214

ITSA-stereo	5.15 247	2.22 240	1.65 220	8.76 268	3.63 255	0.95 210	1.93 231	4.42 252	3.38 250	4.33 268	7.98 268	9.94 244	12.44 270	3.01 274	6.17 255	5.02 261	3.28 242	1.93 252	8.63 213	1.99 236	5.29 236	5.96 254	1.38 255	3.33 261	4.43 245	7.25 249	4.95 212	14.86 260

CC-Net-ROB	5.26 248	8.36 279	1.81 227	22.68 284	6.07 271	15.19 280	7.74 275	0.45 96	0.84 186	1.53 190	0.00 1	23.78 271	3.00 237	3.15 275	2.92 129	0.74 35	2.29 228	1.51 237	11.50 244	0.48 151	1.21 93	1.47 88	9.41 289	0.22 144	2.30 204	2.51 186	2.25 96	8.72 233

DDVS	5.40 249	1.51 221	2.25 233	1.64 218	2.80 247	1.96 231	1.03 207	5.91 268	4.10 257	3.96 261	19.83 308	26.29 274	6.82 254	1.57 265	5.77 244	6.90 285	2.58 234	1.92 251	10.46 237	4.59 267	6.02 247	7.39 277	0.30 195	1.40 237	1.41 182	3.29 197	6.10 232	8.11 230

SFCPSM	5.40 249	2.86 251	1.19 195	1.84 227	1.39 218	1.34 220	0.49 194	2.34 171	4.85 265	3.12 235	8.16 273	15.40 259	22.08 283	1.04 249	5.77 244	4.60 247	2.35 230	1.58 239	22.71 275	7.33 281	4.45 205	4.53 208	0.62 232	1.97 246	4.29 242	4.05 211	5.75 226	9.77 241

CBMV	5.52 251	3.65 260	1.32 201	3.46 246	2.86 249	2.04 233	0.41 190	3.64 239	2.63 244	4.09 263	2.36 205	14.13 257	3.70 244	0.57 225	7.16 261	6.19 280	4.26 256	2.36 263	8.76 215	1.44 211	6.43 253	4.53 208	0.54 227	5.62 280	4.85 251	6.08 241	19.41 287	26.62 290
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	5.53 252	1.46 218	0.94 178	0.90 199	1.73 228	4.08 248	4.63 260	2.53 189	3.41 251	2.79 221	1.70 196	8.18 237	1.27 222	0.72 235	7.83 266	4.87 256	7.37 275	2.34 261	18.33 260	2.92 252	4.78 211	5.88 248	1.04 248	1.31 232	6.74 266	22.88 305	6.66 242	22.00 279

RTSA	5.53 252	1.46 218	0.94 178	0.90 199	1.73 228	4.08 248	4.63 260	2.53 189	3.41 251	2.79 221	1.70 196	8.18 237	1.27 222	0.72 235	7.83 266	4.87 256	7.37 275	2.34 261	18.33 260	2.92 252	4.78 211	5.88 248	1.04 248	1.31 232	6.74 266	22.88 305	6.66 242	22.00 279

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 254	1.25 215	7.40 279	2.57 238	2.03 239	6.90 260	2.76 244	4.00 247	4.04 256	4.58 272	8.36 275	4.99 216	2.06 230	0.03 76	5.72 243	7.36 291	1.90 221	0.95 203	38.08 294	1.75 224	5.95 246	6.44 264	0.19 174	0.58 214	3.59 233	7.26 250	6.15 233	12.75 252

AnyNet_C32	5.68 255	1.96 231	2.91 245	1.78 224	2.71 246	3.17 243	5.76 265	4.31 250	12.56 284	3.07 233	7.17 263	4.22 209	1.70 227	2.19 269	8.22 276	5.98 276	5.69 266	4.43 280	12.45 247	2.93 254	9.72 288	8.57 288	1.84 259	3.46 264	6.24 263	9.82 273	6.26 235	14.21 257

CBMV_ROB	6.09 256	2.65 247	2.29 236	8.35 267	5.74 267	5.08 252	2.76 244	5.03 261	2.35 237	3.78 256	4.70 240	21.22 268	13.56 273	0.09 141	6.04 252	3.70 232	2.84 236	1.39 228	11.35 242	8.80 288	4.92 225	3.11 162	0.43 216	2.10 247	7.06 268	10.12 274	12.96 273	11.93 251

ADCPNet	6.67 257	1.97 232	3.86 255	2.75 239	6.19 272	3.07 240	7.60 274	5.21 264	8.03 275	3.82 258	7.92 267	5.17 220	13.78 274	2.98 273	8.10 272	6.12 279	4.35 257	2.04 255	18.50 263	4.74 270	7.04 266	7.43 278	2.98 270	1.91 243	8.96 274	14.04 286	7.02 248	14.47 259

AMNet	6.77 258	3.87 262	2.62 242	4.00 250	5.86 268	6.75 259	3.31 251	2.51 187	2.47 239	3.44 246	6.68 259	9.34 242	2.05 229	7.44 287	4.79 218	9.81 302	13.48 293	7.65 296	7.95 209	7.83 283	11.47 294	7.62 282	2.74 267	4.18 269	5.52 258	8.25 261	13.24 274	17.97 268

ADCMid	6.83 259	4.46 266	4.95 265	2.16 234	4.31 260	5.71 256	7.29 271	8.83 274	12.78 286	3.11 234	8.10 271	9.83 243	9.65 264	2.84 270	8.51 279	5.42 269	4.68 260	2.83 267	18.87 267	3.22 259	7.09 268	7.70 283	5.37 282	2.33 249	5.12 255	8.71 265	5.21 218	15.24 262

PWC_ROB	7.15 260	1.85 229	5.57 270	0.85 196	1.17 209	1.95 230	4.77 262	2.56 193	17.27 299	3.83 259	7.66 266	4.97 214	39.20 304	0.81 241	8.35 278	4.96 260	6.51 270	4.27 277	15.99 253	4.39 265	7.48 273	7.59 281	0.53 226	4.79 277	2.74 219	2.63 187	7.01 247	23.26 283

FAT-Stereo	7.20 261	2.13 239	8.68 288	7.00 261	11.87 285	5.95 257	3.19 248	7.26 271	3.52 253	5.84 280	13.06 289	18.26 265	8.49 259	1.41 261	8.81 283	6.34 281	3.65 248	4.07 276	15.49 252	6.21 276	6.75 260	6.94 272	0.74 240	4.80 278	2.92 224	7.26 250	7.50 252	16.30 264

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 262	3.59 258	1.09 186	9.20 269	3.71 257	7.69 264	7.51 273	10.81 280	8.52 277	4.93 276	4.20 233	16.73 262	9.30 261	5.45 285	8.09 271	3.29 219	1.80 217	1.13 217	18.77 264	2.10 240	6.48 255	7.49 279	3.17 275	1.74 241	12.06 281	14.29 287	9.71 264	14.36 258

FBW_ROB	7.98 263	9.24 280	5.57 270	20.21 283	8.25 278	12.08 276	8.09 276	4.92 259	1.58 223	3.30 239	5.15 246	13.88 256	3.03 238	7.45 288	6.23 256	1.49 110	2.89 237	0.79 180	33.18 287	1.93 234	5.24 234	4.40 203	9.43 290	8.29 293	4.88 252	7.69 253	4.88 209	21.40 277

pmcnn	8.05 264	2.96 252	2.25 233	6.23 257	5.03 263	6.98 261	4.33 258	4.70 256	2.02 235	4.19 264	9.20 283	19.11 266	20.39 282	0.73 237	7.05 260	6.73 283	6.29 269	4.51 281	22.54 274	4.66 269	9.62 286	5.08 223	4.46 279	4.23 270	5.99 260	5.22 234	17.26 285	25.55 289

ACV-stereo	8.15 265	5.09 271	4.79 260	8.14 266	1.73 228	11.44 275	4.25 257	3.84 245	6.16 267	5.36 279	6.72 260	5.73 226	25.08 286	1.31 258	9.40 286	10.22 304	5.83 268	2.67 266	51.43 308	14.43 296	8.48 283	6.72 269	0.88 244	2.46 251	1.95 196	3.85 209	6.75 245	5.39 209

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 266	1.51 221	5.87 273	4.30 252	3.26 251	2.82 239	6.81 269	3.68 240	3.59 254	4.81 274	10.18 286	66.20 317	11.63 267	7.70 289	5.97 249	5.06 262	4.49 259	5.33 286	18.36 262	2.64 249	7.91 276	8.42 287	0.92 245	3.39 263	4.34 243	8.02 259	6.20 234	15.61 263

S-Stereo	9.11 267	1.88 230	3.41 250	7.93 265	7.92 276	12.47 277	19.24 289	5.20 263	6.26 269	6.18 284	20.72 310	29.27 277	7.13 255	0.65 233	9.55 288	7.50 293	3.80 250	5.87 290	17.77 258	6.30 277	6.21 250	7.52 280	12.23 294	6.88 287	2.77 221	6.68 247	6.74 244	18.03 269

STTRV1_RVC	9.47 268	2.31 243	1.06 185	5.61 256	1.39 218	5.42 255	2.59 243	3.68 240	3.77 255	4.47 271	4.40 237	16.44 261	20.14 281	1.02 246	9.83 290	3.26 218	18.06 300	0.81 187	51.87 312	11.45 294	18.05 312	6.27 263	4.52 280	4.23 270	6.12 261	7.90 257	11.99 271	28.90 294

ADCS	9.93 269	5.64 272	4.82 261	3.95 249	6.05 270	6.17 258	5.70 264	9.47 276	15.68 291	4.19 264	7.98 268	12.91 255	17.41 276	3.94 281	10.52 294	11.68 306	10.14 280	7.14 295	24.46 279	8.67 287	13.95 304	13.00 309	2.94 268	6.15 284	9.75 277	17.65 295	10.70 267	17.41 265

SGM_RVC	10.08 270	10.50 282	3.60 253	16.68 277	8.80 279	14.87 279	7.11 270	9.19 275	6.25 268	4.06 262	7.33 264	24.89 272	18.29 278	0.57 225	4.57 205	1.98 160	3.30 244	1.17 220	20.75 270	2.20 241	4.80 214	2.23 126	2.29 262	3.65 266	17.68 290	13.31 284	33.30 302	28.67 292
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	10.13 271	16.70 289	3.04 247	29.06 288	9.34 281	20.66 286	5.02 263	5.90 267	1.98 234	3.16 237	2.70 213	11.22 249	28.15 291	0.18 178	6.30 257	1.37 99	1.21 193	0.34 112	7.74 206	1.01 189	4.67 209	3.95 186	1.92 261	1.94 245	26.55 298	19.78 298	37.02 307	22.50 282

SANet	10.32 272	4.15 264	6.27 276	5.51 254	5.49 266	8.58 271	2.27 236	15.41 291	13.03 288	2.83 224	9.09 281	60.35 313	25.50 288	2.93 272	8.06 270	3.02 209	7.05 271	3.86 275	11.43 243	3.25 260	5.27 235	5.02 222	2.60 266	7.27 291	11.08 279	12.57 280	13.36 275	23.31 284

MFN_U_SF_RVC	10.34 273	6.17 276	3.69 254	9.55 270	5.13 264	12.52 278	10.34 279	12.25 283	7.05 271	12.23 300	14.31 294	22.82 269	13.03 271	8.82 290	11.37 299	4.87 256	3.83 253	3.31 272	39.34 296	5.97 275	8.56 284	8.81 289	1.45 257	6.40 286	9.49 276	8.57 263	9.56 263	19.71 273

G-Net	10.87 274	4.96 270	9.71 289	3.77 248	4.24 259	7.37 263	2.01 232	10.08 278	15.80 293	4.95 277	15.59 298	48.52 303	9.05 260	0.58 228	8.11 274	8.67 297	5.49 264	4.42 279	23.80 277	15.66 299	8.01 278	8.23 286	3.06 274	5.14 279	6.15 262	13.92 285	22.56 289	23.75 285

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 275	10.59 283	6.33 277	17.49 278	6.29 273	7.85 267	10.69 280	18.03 297	23.43 306	11.13 295	4.86 243	14.66 258	5.81 250	9.65 292	9.78 289	5.91 274	3.18 240	5.17 284	39.06 295	7.03 280	7.92 277	9.81 295	7.04 283	7.22 290	14.77 284	8.85 266	6.40 237	17.43 266

edge stereo	11.35 276	6.83 277	10.52 291	14.06 275	12.00 286	16.55 282	12.81 283	12.42 285	7.44 273	6.06 282	15.12 297	38.81 291	17.75 277	1.25 255	7.59 265	7.29 290	5.73 267	3.11 269	25.18 280	4.53 266	6.71 258	8.01 285	4.16 277	3.71 267	8.94 273	7.65 252	13.41 276	28.72 293

DGSMNet	11.51 277	4.52 267	7.92 285	5.60 255	4.80 262	7.02 262	6.11 266	7.51 272	4.47 263	11.25 298	31.10 316	17.12 263	7.95 257	4.11 282	10.43 292	14.27 310	16.27 297	9.03 301	40.42 298	11.09 293	20.12 316	22.06 318	4.60 281	6.88 287	5.15 256	9.40 268	8.22 257	13.42 255

SGM-ForestM	11.60 278	15.35 287	4.54 258	19.02 281	8.08 277	18.74 285	10.83 281	12.03 281	7.24 272	3.01 230	6.09 255	36.06 287	23.95 284	0.75 238	4.47 198	1.51 114	3.60 247	0.75 177	20.06 269	1.60 217	4.23 201	1.65 99	1.36 254	3.34 262	25.09 296	20.48 300	34.27 305	25.03 287

AnyNet_C01	12.12 279	6.13 275	5.39 267	6.24 258	6.03 269	5.20 253	9.20 277	12.30 284	16.87 296	5.85 281	9.03 280	26.16 273	18.91 279	4.53 284	11.14 298	12.98 308	16.27 297	15.82 313	34.24 288	10.36 291	16.44 308	13.34 311	7.06 284	6.93 289	11.61 280	9.46 269	9.77 265	19.91 274

PVD	12.14 280	5.88 273	8.51 287	7.70 264	6.65 274	10.05 273	6.16 267	21.11 302	19.74 302	3.44 246	8.69 277	16.07 260	27.50 290	2.86 271	8.93 284	7.52 294	11.20 284	6.11 292	24.24 278	6.83 279	11.08 290	11.21 304	1.11 251	5.71 281	15.30 286	21.90 303	17.71 286	34.49 300

DDUNet	12.41 281	19.68 291	3.23 248	36.37 294	24.08 293	34.35 297	31.95 295	1.86 148	1.63 224	1.44 187	3.43 223	12.02 251	3.65 243	83.75 307	4.54 203	2.28 177	8.10 278	3.39 273	18.01 259	4.26 264	6.60 257	4.81 214	16.44 297	0.64 216	1.08 164	0.61 125	4.68 203	2.12 173

UDG	12.63 282	20.60 293	3.50 252	36.40 295	28.77 296	31.44 292	39.49 299	2.59 194	1.77 230	2.37 211	6.03 253	11.55 250	3.79 245	74.28 304	5.35 234	2.47 186	8.42 279	2.92 268	18.81 265	4.63 268	7.35 272	4.85 217	12.22 293	1.18 231	1.15 166	2.47 184	4.49 198	2.18 175

MeshStereo	13.21 283	10.28 281	5.53 269	24.29 287	14.71 287	17.26 283	7.30 272	12.03 281	7.47 274	4.66 273	9.13 282	38.56 290	29.80 293	0.45 220	9.43 287	7.37 292	3.76 249	2.44 264	18.85 266	2.41 246	12.93 301	7.18 274	1.21 252	5.79 282	22.04 294	16.38 291	33.15 300	32.34 298
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
DPSNet	14.25 284	3.23 256	1.83 229	7.63 263	7.22 275	10.44 274	4.19 256	5.68 266	8.64 278	4.20 266	3.75 227	72.37 322	26.68 289	4.43 283	10.42 291	10.25 305	10.56 281	8.02 297	58.50 319	8.44 286	11.36 292	8.93 290	16.95 298	10.34 298	18.62 291	15.80 290	14.33 279	21.91 278

MFMNet_re	16.26 285	13.95 285	7.70 283	24.27 286	9.34 281	33.99 296	17.43 285	12.42 285	19.62 301	10.23 294	13.58 292	39.02 292	13.47 272	1.40 260	10.73 295	10.12 303	29.43 316	12.22 304	31.31 283	10.07 290	17.19 309	9.15 291	8.44 287	9.02 295	8.97 275	5.68 239	24.08 291	36.04 302

SQANet	17.87 286	31.68 299	5.41 268	57.78 300	33.35 297	57.44 301	39.25 298	4.37 251	1.73 227	4.89 275	1.53 191	30.38 278	5.54 248	56.25 300	3.78 175	1.32 92	5.20 263	1.48 235	29.72 281	1.71 221	6.45 254	5.45 234	54.26 306	1.90 242	4.80 249	8.48 262	9.52 262	18.82 272

STStereo	19.12 287	25.20 295	16.96 304	40.13 297	26.93 295	32.21 294	21.77 292	19.35 300	16.49 295	7.75 288	17.60 302	46.83 301	36.96 302	1.06 250	8.10 272	2.99 208	3.81 251	1.57 238	31.85 284	5.18 272	6.77 262	5.31 226	3.04 273	9.71 297	29.57 300	23.01 307	40.22 309	35.81 301

ELAS_RVC	19.26 288	19.85 292	14.31 297	33.92 291	22.40 290	33.39 295	19.24 289	15.07 289	10.89 283	8.20 289	17.30 301	54.84 310	32.79 299	3.23 277	8.72 281	3.46 230	11.25 285	6.19 294	19.97 268	7.86 284	12.63 299	12.02 307	9.45 291	10.70 299	30.22 302	22.17 304	41.23 313	38.75 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SAMSARA	19.29 289	2.55 246	5.07 266	4.09 251	3.44 254	3.26 244	4.38 259	15.32 290	9.58 280	4.44 270	5.63 248	8.73 239	24.82 285	3.30 279	10.45 293	6.81 284	5.49 264	3.46 274	21.26 271	4.77 271	17.96 311	24.74 324	0.82 242	4.77 276	80.12 329	91.25 329	77.91 330	76.45 329

MADNet+	19.30 290	7.92 278	15.32 300	17.51 279	11.42 284	8.09 269	18.41 287	28.03 311	17.21 298	12.46 301	12.08 287	33.63 284	30.37 295	9.62 291	18.64 311	14.89 311	25.78 310	10.10 303	40.05 297	16.50 301	17.34 310	12.76 308	9.48 292	18.60 309	35.02 310	20.22 299	21.19 288	38.41 304

ELAS	19.48 291	22.90 294	14.50 298	35.26 293	24.25 294	31.48 293	19.80 291	16.72 295	15.91 294	7.71 287	15.62 299	48.88 304	30.47 296	3.20 276	9.19 285	3.39 226	10.97 282	5.79 289	21.49 272	6.53 278	11.69 295	11.90 306	9.30 288	9.63 296	32.86 304	24.17 308	41.19 312	41.31 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	19.83 292	17.14 290	15.43 301	34.46 292	23.74 292	25.27 290	17.85 286	19.50 301	17.04 297	6.13 283	12.40 288	41.03 293	35.23 301	3.36 280	7.87 268	8.98 298	7.09 272	29.77 322	21.81 273	3.71 263	9.51 285	5.54 238	2.50 264	8.83 294	34.12 307	27.95 313	51.25 321	47.85 314

SPS-STEREO	20.13 293	14.92 286	11.88 293	19.84 282	20.39 288	18.24 284	9.27 278	16.06 294	19.74 302	19.91 309	20.06 309	33.66 285	37.68 303	7.23 286	13.17 304	16.66 314	26.75 312	16.01 314	32.30 285	23.65 310	30.25 323	22.84 321	13.67 295	13.47 306	16.56 288	15.26 289	29.55 298	24.45 286
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	20.91 294	16.10 288	12.43 294	22.81 285	21.80 289	24.45 289	18.63 288	17.89 296	12.77 285	18.42 308	19.55 307	30.39 279	40.48 305	11.67 294	12.56 302	15.10 312	25.73 309	12.69 307	34.93 290	21.56 308	26.12 320	22.15 319	21.16 299	12.73 303	17.44 289	13.30 283	33.35 303	28.26 291

otaku	21.36 295	42.67 304	7.67 281	62.47 306	41.26 303	63.18 311	49.95 300	6.15 270	4.57 264	10.22 293	1.83 201	32.26 280	9.33 262	65.85 302	4.60 207	1.61 121	7.10 273	1.41 230	36.88 292	7.74 282	7.03 265	5.98 256	54.87 307	2.69 255	8.31 271	9.47 270	13.48 277	18.26 270

LE_ROB	22.46 296	10.87 284	12.67 295	32.44 289	37.93 300	31.36 291	33.43 296	23.22 303	21.14 305	6.73 286	17.81 304	52.15 308	50.94 319	1.56 264	6.43 258	2.92 205	3.14 239	1.46 232	30.14 282	8.43 285	7.23 270	4.28 199	7.08 285	25.69 314	34.50 309	36.15 321	53.30 323	53.30 318

LSM0	22.48 297	6.09 274	4.65 259	14.89 276	10.39 283	16.43 281	13.29 284	23.38 304	15.69 292	14.75 304	18.69 306	35.79 286	33.70 300	0.93 244	73.52 327	85.94 328	13.36 292	5.62 288	55.67 317	16.83 302	21.95 317	18.82 315	4.28 278	8.01 292	16.44 287	16.43 292	28.65 295	32.66 299

Ntro	22.77 298	41.10 301	9.75 290	63.11 308	42.85 304	62.03 309	56.57 303	8.43 273	6.55 270	12.02 299	2.06 203	33.43 283	6.53 252	75.01 305	4.99 226	1.38 100	7.98 277	2.25 258	37.75 293	9.51 289	6.94 264	6.04 258	55.49 308	3.02 256	10.71 278	14.77 288	13.49 278	21.09 276

DLNR_Zeroshot_test	22.90 299	78.82 330	7.01 278	99.97 330	0.31 144	0.15 145	98.85 330	3.30 230	0.54 156	3.17 238	2.43 209	5.81 227	0.93 213	21.74 296	96.26 331	100.00 335	24.75 307	22.56 317	22.80 276	1.79 226	8.42 282	6.44 264	0.04 103	0.30 178	2.39 207	4.03 210	2.05 92	3.31 189

BEATNet-Init1	23.62 300	27.86 296	13.22 296	44.78 298	23.54 291	38.58 298	23.96 293	18.57 298	18.15 300	9.17 290	13.26 290	47.63 302	48.00 314	3.29 278	12.31 300	9.22 299	7.35 274	5.48 287	48.70 306	19.34 304	12.33 298	11.24 305	7.11 286	11.28 300	33.76 306	21.63 301	60.52 327	47.50 313

DispFullNet	26.27 301	39.81 300	17.89 305	52.75 299	38.74 301	45.03 300	55.21 302	13.74 288	12.89 287	13.75 302	9.88 285	43.75 297	32.46 298	86.51 308	11.01 296	13.68 309	29.48 317	16.23 315	51.78 311	14.64 297	13.87 303	10.46 298	14.59 296	6.22 285	8.62 272	8.03 260	16.08 282	32.10 297

ACVNet-4b	26.61 302	42.01 302	11.61 292	69.47 317	47.43 307	69.50 319	76.65 318	10.80 279	9.82 281	15.00 306	1.59 193	58.27 311	9.88 265	93.43 315	4.75 215	1.87 147	13.94 294	5.15 283	32.30 285	13.54 295	7.25 271	5.67 242	58.95 312	4.34 274	12.13 282	9.30 267	15.06 280	18.72 271

ACVNet_1	26.74 303	42.56 303	14.81 299	66.86 313	48.56 309	65.11 316	82.56 323	15.95 293	8.17 276	11.16 296	5.65 249	32.31 281	25.19 287	93.82 316	7.38 264	2.02 161	15.91 296	6.16 293	34.50 289	10.98 292	8.17 280	6.10 259	59.12 313	5.79 282	19.06 292	9.75 272	9.37 261	15.02 261

WAO-7	27.19 304	31.49 298	25.61 313	33.41 290	34.55 299	21.90 288	27.96 294	47.14 321	47.22 319	29.27 314	38.50 319	41.69 295	40.59 308	12.37 295	31.37 318	17.44 315	15.34 295	8.53 298	46.18 302	20.63 307	9.79 289	10.78 300	3.30 276	33.50 319	22.38 295	21.79 302	23.87 290	37.39 303

RainbowNet	27.62 305	45.59 305	16.83 303	69.42 316	46.28 305	68.08 318	69.73 312	9.87 277	3.31 249	17.67 307	2.40 206	45.29 298	28.15 291	91.67 311	11.05 297	3.10 214	10.99 283	5.02 282	43.52 301	16.90 303	8.37 281	6.69 268	58.54 311	4.55 275	13.10 283	12.31 279	16.72 283	20.53 275

PSMNet_ROB	31.36 306	48.75 311	16.32 302	64.48 310	46.97 306	60.77 305	61.30 304	19.02 299	20.70 304	27.57 313	24.90 313	41.43 294	42.18 309	83.15 306	13.95 305	4.06 238	17.90 299	5.94 291	42.51 300	15.37 298	11.21 291	9.54 294	57.95 310	14.27 307	29.64 301	19.74 297	29.38 297	17.81 267

ACVNet_2	32.06 307	47.10 307	20.06 307	67.26 315	49.84 314	64.97 314	85.15 326	28.04 312	14.34 290	14.44 303	8.02 270	51.06 307	30.19 294	92.01 314	8.75 282	2.50 188	19.20 301	5.27 285	50.34 307	16.10 300	8.16 279	5.63 241	57.79 309	13.22 305	36.40 311	13.10 282	24.92 292	31.82 296

JetBlue	32.19 308	30.24 297	35.83 321	39.74 296	34.14 298	43.67 299	35.54 297	29.41 315	45.70 317	14.86 305	8.65 276	79.62 327	19.51 280	25.38 297	15.92 310	16.55 313	38.70 322	25.92 321	35.72 291	25.05 313	29.56 322	23.18 322	32.21 300	26.78 315	30.47 303	28.96 314	48.44 319	49.33 315

IMH-64-1	33.95 309	47.85 308	23.39 309	61.17 302	49.33 312	61.76 307	67.81 307	27.05 306	35.73 308	10.03 291	14.78 295	45.47 299	40.48 305	93.88 317	14.40 306	7.26 288	20.70 302	8.75 299	47.06 303	20.52 305	11.86 296	10.05 296	59.37 315	11.73 301	41.46 314	17.26 293	27.54 293	39.89 307

IMH-64	33.95 309	47.85 308	23.39 309	61.17 302	49.33 312	61.76 307	67.81 307	27.05 306	35.73 308	10.03 291	14.78 295	45.47 299	40.48 305	93.88 317	14.40 306	7.26 288	20.70 302	8.75 299	47.06 303	20.52 305	11.86 296	10.05 296	59.37 315	11.73 301	41.46 314	17.26 293	27.54 293	39.89 307

IMH	35.14 311	49.00 312	23.80 311	61.52 304	49.14 311	63.04 310	67.99 309	27.86 310	38.05 312	11.18 297	14.22 293	49.01 305	53.30 322	93.93 319	14.60 309	7.08 287	21.66 304	9.65 302	47.64 305	22.22 309	11.39 293	9.32 292	59.41 317	12.98 304	40.95 313	19.12 296	29.12 296	41.73 310

WAO-6	36.54 312	46.81 306	19.38 306	60.03 301	52.14 315	58.04 302	63.77 305	27.20 308	42.09 313	33.11 317	17.67 303	42.19 296	50.09 318	89.85 309	29.06 316	18.00 317	22.89 305	12.66 306	41.03 299	25.00 312	19.25 313	17.73 313	34.12 301	17.43 308	42.37 316	25.35 309	36.73 306	42.55 311

PWCK	38.25 313	63.47 320	23.98 312	73.60 323	41.23 302	60.98 306	51.31 301	54.00 322	35.86 310	26.51 312	39.23 320	62.00 316	46.09 311	26.43 298	14.46 308	9.53 301	30.80 318	12.71 308	83.96 329	28.46 317	23.42 318	13.60 312	47.98 305	30.51 318	34.48 308	27.91 312	31.53 299	38.61 305

TorneroNet-64	38.80 314	50.14 313	23.16 308	63.45 309	47.59 308	63.57 312	68.85 310	27.44 309	44.99 315	21.03 310	13.47 291	69.75 321	56.51 323	94.74 321	18.85 313	8.54 296	26.03 311	15.59 312	53.93 316	25.94 314	12.81 300	10.53 299	61.35 318	21.98 310	33.37 305	26.73 311	33.93 304	53.30 318

LVE	39.30 315	48.25 310	30.12 316	73.97 324	64.66 320	64.57 313	77.85 319	28.17 313	23.72 307	37.91 319	35.79 317	37.41 288	49.58 315	95.15 327	12.46 301	5.89 273	24.18 306	12.87 309	53.55 314	26.04 315	13.99 305	13.05 310	69.20 324	25.62 313	43.97 317	29.71 316	40.99 311	22.41 281

TorneroNet	39.82 316	53.94 315	26.20 314	66.81 312	49.07 310	65.07 315	70.90 314	26.31 305	46.32 318	24.07 311	20.96 311	67.36 320	52.11 321	94.83 323	18.77 312	9.35 300	24.89 308	16.30 316	53.07 313	24.04 311	13.64 302	11.04 303	61.85 319	22.68 312	36.84 312	25.85 310	42.63 314	50.33 316

Dean	42.92 317	51.28 314	31.30 317	76.75 325	64.32 319	79.06 328	83.43 325	42.61 317	43.67 314	35.18 318	22.58 312	60.75 314	56.83 324	94.89 324	13.15 303	4.20 239	27.88 313	12.35 305	63.72 322	28.96 318	9.62 286	7.74 284	59.21 314	22.07 311	48.58 320	35.91 320	53.04 322	29.88 295

WAO-8	44.25 318	56.07 317	34.81 319	70.40 319	61.11 316	71.92 322	71.92 315	43.60 318	48.93 320	32.20 315	26.30 314	67.35 318	49.97 316	91.99 312	26.69 314	19.01 320	29.42 314	13.46 310	51.63 309	37.17 321	16.32 306	10.83 301	44.60 303	27.68 316	53.45 324	35.23 318	47.57 317	55.24 321

Venus	44.25 318	56.07 317	34.81 319	70.38 318	61.11 316	71.92 322	71.92 315	43.60 318	48.93 320	32.20 315	26.30 314	67.35 318	49.97 316	91.99 312	26.69 314	19.01 320	29.42 314	13.46 310	51.63 309	37.17 321	16.32 306	10.83 301	44.60 303	27.68 316	53.45 324	35.23 318	47.57 317	55.24 321

notaker	49.83 320	63.78 321	33.18 318	70.81 320	66.40 321	70.73 321	78.98 321	45.33 320	64.15 324	43.75 322	59.49 324	60.26 312	51.62 320	93.99 320	46.45 322	31.86 322	34.38 320	24.64 319	65.77 324	41.22 323	24.40 319	24.26 323	68.58 323	39.92 322	26.43 297	29.62 315	38.96 308	46.51 312

UNDER WATER	52.38 321	65.77 323	42.25 322	77.68 326	67.77 322	74.59 325	85.69 328	61.52 325	50.72 322	41.81 321	48.33 321	74.09 324	57.87 325	94.82 322	34.80 320	18.86 319	33.89 319	24.15 318	57.03 318	29.54 319	19.73 314	18.75 314	69.48 325	49.19 326	52.93 323	49.45 323	44.09 315	69.45 328

ktn	52.79 322	63.82 322	30.11 315	66.93 314	72.48 327	66.28 317	78.41 320	39.02 316	71.70 326	45.89 324	67.47 326	52.57 309	45.22 310	95.33 328	48.59 323	35.19 323	41.05 324	31.49 323	60.62 320	36.06 320	32.70 325	35.82 326	63.06 320	38.69 320	45.38 319	41.08 322	57.93 325	62.41 324

UNDER WATER-64	53.24 323	62.47 319	43.72 324	79.20 327	70.94 325	76.00 326	87.61 329	65.70 326	45.62 316	52.26 325	61.76 325	72.47 323	58.44 326	94.91 326	30.75 317	17.95 316	34.62 321	25.80 320	53.84 315	26.41 316	19.77 315	21.35 317	75.52 328	44.10 323	50.84 322	55.27 325	40.93 310	69.21 327

KSHMR	56.45 324	73.76 327	53.18 326	81.77 328	70.47 324	77.94 327	83.01 324	67.07 328	54.37 323	56.94 326	54.51 323	61.36 315	46.54 312	94.90 325	59.43 325	44.62 325	39.11 323	36.00 324	64.69 323	47.55 324	28.73 321	19.90 316	65.78 322	55.97 328	49.71 321	33.30 317	50.13 320	53.27 317

DPSimNet_ROB	58.77 325	55.98 316	59.21 327	62.88 307	73.92 328	60.20 304	64.84 306	28.34 314	91.63 330	80.59 328	52.65 322	74.49 325	47.24 313	90.64 310	55.91 324	45.99 326	54.62 326	42.30 325	68.03 325	59.25 327	51.18 328	59.54 328	44.54 302	45.19 324	44.85 318	61.56 326	56.15 324	55.05 320

LRCNet_RVC	60.25 326	73.90 329	44.96 325	94.13 329	95.20 330	91.02 330	85.32 327	54.56 323	36.51 311	98.66 330	73.01 327	91.80 332	67.46 328	96.60 330	33.95 319	18.60 318	69.32 328	51.86 327	94.53 330	64.28 328	31.29 324	22.24 320	94.67 330	54.29 327	19.85 293	10.16 275	33.16 301	25.34 288

HanzoNet	60.55 327	68.65 324	42.85 323	71.08 321	71.43 326	71.96 324	79.15 322	59.75 324	75.19 327	45.14 323	74.83 328	74.50 326	63.75 327	96.51 329	43.02 321	39.58 324	52.48 325	47.20 326	75.57 326	51.40 325	44.83 327	44.21 327	72.81 326	39.33 321	54.31 326	50.20 324	60.45 326	64.70 326

JetRed	62.68 328	71.30 325	68.71 328	66.70 311	63.10 318	69.94 320	74.63 317	66.20 327	66.87 325	41.55 320	36.99 318	80.77 329	12.41 269	62.44 301	66.90 326	66.45 327	65.00 327	75.57 330	62.84 321	53.56 326	77.95 329	72.78 329	73.29 327	48.99 325	55.75 327	62.99 327	66.04 328	62.58 325

MADNet++	76.54 329	72.15 326	83.11 331	61.53 305	81.21 329	58.42 303	69.47 311	68.24 329	78.58 328	85.63 329	92.37 330	80.60 328	85.04 329	36.71 299	81.19 329	89.82 330	88.15 330	69.64 328	82.54 328	91.39 330	92.32 331	93.48 332	65.75 321	90.26 330	59.09 328	74.29 328	74.25 329	61.32 323

ASD4	81.96 330	73.83 328	78.52 329	73.50 322	68.47 323	82.76 329	70.15 313	72.27 330	81.46 329	64.14 327	76.80 329	49.38 306	95.53 330	68.81 303	77.80 328	87.45 329	86.82 329	89.90 331	81.43 327	90.17 329	88.82 330	88.65 331	81.37 329	86.17 329	99.17 334	99.86 333	99.79 334	99.90 333

PML	96.14 331	100.00 334	82.26 330	100.00 331	100.00 332	100.00 334	99.16 333	100.00 335	98.98 332	100.00 333	95.95 331	99.91 336	100.00 335	98.52 331	94.87 330	92.63 331	90.73 331	73.63 329	100.00 334	98.25 332	92.56 332	85.93 330	97.80 331	98.67 332	96.15 333	99.98 334	100.00 335	99.92 334

MEDIAN_ROB	97.56 332	99.08 331	98.39 332	100.00 331	99.99 331	100.00 334	100.00 334	99.49 333	98.31 331	100.00 333	99.95 334	97.97 333	96.05 331	99.97 332	99.41 332	98.43 332	98.53 332	98.66 332	99.88 333	97.95 331	93.38 333	96.45 334	100.00 333	97.23 331	86.96 330	92.33 330	89.80 331	95.90 331

AVERAGE_ROB	98.95 333	100.00 334	99.79 334	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	99.77 334	99.85 334	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	98.12 335	99.51 335	100.00 333	100.00 334	93.43 332	93.75 331	94.35 333	93.16 330

HaxPig	98.97 334	100.00 334	98.94 333	100.00 331	100.00 332	99.99 333	100.00 334	99.99 334	99.97 333	100.00 333	99.99 335	100.00 337	99.95 334	100.00 333	99.56 333	99.43 333	99.97 335	99.57 333	100.00 334	100.00 335	97.25 334	96.32 333	99.99 332	99.98 333	89.17 331	99.51 332	94.19 332	98.51 332

DGTPSM_ROB	99.52 335	99.77 332	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	99.17 331	100.00 334	99.31 331	99.64 333	91.36 330	99.13 332	100.00 333	99.94 335	100.00 335	99.82 333	99.99 334	99.53 331	99.99 333	99.80 337	99.66 336	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335

DPSMNet_ROB	99.53 336	99.78 333	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	99.17 331	100.00 334	99.31 331	99.63 332	91.42 331	99.14 333	100.00 333	99.94 335	100.00 335	99.82 333	99.99 334	99.62 332	99.99 333	99.79 336	99.66 336	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335

DPSM_ROB	99.92 337	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	98.97 331	98.99 331	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	99.90 334	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 338	100.00 338	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335

DPSM	99.92 337	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	98.97 331	98.99 331	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	99.90 334	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 338	100.00 338	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335

FlowAnything	100.00 339	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 338	100.00 338	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335

CasAABBNet	100.00 339	100.00 334	100.00 335	100.00 331	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 333	100.00 336	100.00 337	100.00 335	100.00 333	100.00 337	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 338	100.00 338	100.00 333	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335

FADE																11.90 307					35.81 326	34.34 325					47.51 316

Low-res two-view benchmark