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	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 2	0.04 1	0.13 10	0.12 19	0.11 5	0.15 19	0.16 11	0.07 6	0.06 9	0.17 2	0.20 3	0.15 1	0.14 3	0.16 2	0.12 2	0.17 1	0.20 8	0.06 1	0.08 5	0.11 1	0.15 9	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.12 2	0.09 3	0.06 1	0.07 4	0.06 3	0.09 11	0.08 27	0.13 10	0.06 1	0.12 8	0.09 9	0.10 1	0.07 6	0.06 9	0.21 7	0.18 2	0.19 2	0.12 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.16 3	0.08 11	0.07 3	0.16 3	0.12 1	0.25 16	0.12 5

MLG-Stereo_test1	0.13 3	0.08 2	0.07 2	0.07 4	0.07 7	0.07 2	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 23	0.10 14	0.17 17	0.06 1	0.05 3	0.18 3	0.20 3	0.22 8	0.19 11	0.22 13	0.13 7	0.23 12	0.16 3	0.07 9	0.06 1	0.17 6	0.12 1	0.21 8	0.14 10

MLG-Stereo	0.13 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 13	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 17	0.08 7	0.16 11	0.06 1	0.05 3	0.18 3	0.20 3	0.22 8	0.19 11	0.19 5	0.12 2	0.21 7	0.16 3	0.06 1	0.06 1	0.17 6	0.12 1	0.21 8	0.14 10

CoSv	0.13 3	0.17 22	0.08 4	0.08 8	0.07 7	0.17 36	0.07 20	0.15 18	0.10 14	0.13 12	0.06 3	0.11 3	0.07 6	0.04 1	0.18 3	0.22 7	0.21 4	0.13 2	0.22 13	0.12 2	0.21 7	0.13 1	0.06 1	0.08 5	0.23 26	0.15 9	0.19 5	0.11 1

CroCo-Stereo	0.13 3	0.09 3	0.08 4	0.07 4	0.04 1	0.07 2	0.04 1	0.14 16	0.06 1	0.11 5	0.03 1	0.13 4	0.06 1	0.04 1	0.25 14	0.29 21	0.21 4	0.19 11	0.20 9	0.12 2	0.26 21	0.21 10	0.06 1	0.07 3	0.22 21	0.19 20	0.23 12	0.15 14
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
111111	0.14 7	0.16 19	0.08 4	0.12 18	0.10 21	0.07 2	0.06 15	0.12 6	0.12 19	0.07 1	0.11 15	0.15 9	0.09 17	0.05 3	0.26 17	0.25 10	0.22 8	0.18 9	0.19 5	0.14 9	0.24 14	0.27 20	0.11 31	0.08 5	0.16 3	0.14 6	0.19 5	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.14 7	0.13 11	0.09 11	0.10 14	0.07 7	0.07 2	0.05 6	0.19 29	0.14 29	0.15 17	0.07 4	0.13 4	0.06 1	0.07 14	0.16 1	0.17 1	0.24 17	0.16 4	0.21 11	0.13 7	0.19 4	0.22 12	0.08 11	0.08 5	0.16 3	0.13 4	0.29 24	0.15 14

MM-Stereo_test1	0.14 7	0.14 15	0.09 11	0.11 17	0.06 3	0.08 7	0.05 6	0.15 18	0.11 15	0.16 23	0.08 7	0.15 9	0.07 6	0.07 14	0.19 6	0.21 6	0.23 15	0.18 9	0.22 13	0.16 14	0.20 5	0.18 6	0.09 17	0.09 14	0.18 12	0.14 6	0.25 16	0.15 14

AIO-test1	0.14 7	0.09 3	0.08 4	0.07 4	0.07 7	0.11 17	0.04 1	0.17 26	0.14 29	0.15 17	0.17 26	0.19 25	0.08 13	0.09 26	0.22 8	0.26 13	0.20 3	0.16 4	0.15 1	0.16 14	0.18 3	0.21 10	0.08 11	0.08 5	0.14 2	0.14 6	0.13 2	0.12 5

LG-Stereo	0.15 11	0.11 8	0.08 4	0.09 12	0.11 26	0.12 22	0.05 6	0.15 18	0.11 15	0.19 30	0.13 16	0.26 33	0.09 17	0.06 9	0.27 19	0.23 9	0.23 15	0.17 8	0.19 5	0.15 11	0.24 14	0.23 14	0.06 1	0.08 5	0.18 12	0.17 15	0.24 14	0.15 14

AIO-Stereo	0.15 11	0.17 22	0.12 25	0.17 40	0.10 21	0.12 22	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 3	0.15 19	0.13 4	0.09 17	0.08 21	0.24 13	0.25 10	0.21 4	0.21 22	0.21 11	0.19 24	0.23 12	0.28 24	0.08 11	0.12 26	0.17 6	0.15 9	0.24 14	0.12 5

ProNet	0.15 11	0.13 11	0.15 31	0.12 18	0.07 7	0.15 29	0.13 51	0.13 10	0.06 1	0.08 2	0.26 59	0.10 1	0.06 1	0.08 21	0.28 23	0.25 10	0.22 8	0.19 11	0.19 5	0.15 11	0.21 7	0.15 2	0.13 43	0.12 26	0.17 6	0.13 4	0.17 4	0.12 5

CroCo-Stereo Lap2	0.15 11	0.10 6	0.08 4	0.08 8	0.08 13	0.08 7	0.05 6	0.12 6	0.06 1	0.22 37	0.07 4	0.16 11	0.07 6	0.05 3	0.22 8	0.29 21	0.22 8	0.20 16	0.26 25	0.12 2	0.29 30	0.22 12	0.06 1	0.09 14	0.24 27	0.23 35	0.20 7	0.16 19

MM-Stereo_test2	0.16 15	0.20 30	0.11 20	0.15 30	0.11 26	0.08 7	0.05 6	0.14 16	0.11 15	0.20 31	0.09 9	0.13 4	0.09 17	0.09 26	0.23 11	0.27 16	0.25 21	0.20 16	0.20 9	0.20 30	0.26 21	0.29 25	0.11 31	0.10 17	0.17 6	0.15 9	0.21 8	0.16 19

GREAT-IGEV	0.16 15	0.15 16	0.11 20	0.08 8	0.06 3	0.08 7	0.05 6	0.16 23	0.12 19	0.12 8	0.13 16	0.25 31	0.09 17	0.09 26	0.29 24	0.30 25	0.25 21	0.16 4	0.23 18	0.15 11	0.20 5	0.29 25	0.09 17	0.11 19	0.17 6	0.17 15	0.32 30	0.12 5

U	0.16 15	0.12 9	0.09 11	0.06 1	0.06 3	0.09 11	0.04 1	0.16 23	0.06 1	0.15 17	0.04 2	0.18 22	0.07 6	0.05 3	0.25 14	0.31 29	0.26 25	0.24 29	0.27 28	0.18 21	0.29 30	0.26 17	0.06 1	0.08 5	0.29 32	0.23 35	0.23 12	0.20 27

RSM	0.16 15	0.16 19	0.12 25	0.14 25	0.09 17	0.15 29	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.10 3	0.17 26	0.14 8	0.10 22	0.07 14	0.25 14	0.26 13	0.22 8	0.20 16	0.18 3	0.19 24	0.25 18	0.31 32	0.09 17	0.11 19	0.18 12	0.16 13	0.28 21	0.15 14

MoCha-V2	0.16 15	0.15 16	0.11 20	0.12 18	0.09 17	0.11 17	0.09 35	0.13 10	0.08 7	0.13 12	0.19 32	0.17 17	0.07 6	0.07 14	0.22 8	0.28 18	0.21 4	0.20 16	0.25 23	0.17 19	0.30 33	0.27 20	0.08 11	0.09 14	0.20 17	0.17 15	0.15 3	0.11 1

GASTEREO	0.17 20	0.16 19	0.10 14	0.14 25	0.10 21	0.11 17	0.07 20	0.12 6	0.15 34	0.14 14	0.09 9	0.18 22	0.11 28	0.06 9	0.35 32	0.30 25	0.24 17	0.20 16	0.23 18	0.17 19	0.24 14	0.31 32	0.12 37	0.11 19	0.20 17	0.21 25	0.29 24	0.14 10

MSCF	0.17 20	0.15 16	0.10 14	0.14 25	0.09 17	0.11 17	0.07 20	0.11 2	0.15 34	0.15 17	0.09 9	0.17 17	0.11 28	0.07 14	0.34 29	0.30 25	0.24 17	0.20 16	0.23 18	0.16 14	0.25 18	0.30 30	0.11 31	0.11 19	0.19 16	0.21 25	0.28 21	0.14 10

MLG-Stereo_test2	0.17 20	0.12 9	0.10 14	0.10 14	0.08 13	0.09 11	0.05 6	0.18 27	0.12 19	0.20 31	0.07 4	0.23 30	0.08 13	0.08 21	0.23 11	0.27 16	0.31 31	0.26 33	0.32 33	0.19 24	0.28 27	0.27 20	0.09 17	0.08 5	0.22 21	0.16 13	0.28 21	0.21 29

IGEV-Stereo++	0.17 20	0.24 37	0.10 14	0.13 22	0.13 28	0.10 16	0.05 6	0.15 18	0.13 27	0.12 8	0.18 29	0.16 11	0.12 32	0.07 14	0.27 19	0.26 13	0.22 8	0.19 11	0.22 13	0.18 21	0.22 11	0.34 36	0.10 25	0.08 5	0.18 12	0.17 15	0.25 16	0.17 21

RAFT	0.17 20	0.13 11	0.10 14	0.16 35	0.07 7	0.21 50	0.05 6	0.25 35	0.12 19	0.14 14	0.15 19	0.16 11	0.10 22	0.05 3	0.26 17	0.22 7	0.24 17	0.16 4	0.28 29	0.14 9	0.21 7	0.19 7	0.07 9	0.11 19	0.29 32	0.24 38	0.33 32	0.24 35

RSM++	0.18 25	0.19 26	0.13 28	0.17 40	0.10 21	0.14 27	0.07 20	0.13 10	0.13 27	0.12 8	0.17 26	0.17 17	0.12 32	0.08 21	0.34 29	0.29 21	0.26 25	0.21 22	0.23 18	0.19 24	0.27 23	0.32 34	0.09 17	0.10 17	0.22 21	0.19 20	0.29 24	0.18 26

StereoVision	0.18 25	0.13 11	0.11 20	0.09 12	0.13 28	0.16 33	0.08 27	0.18 27	0.17 38	0.15 17	0.15 19	0.16 11	0.10 22	0.06 9	0.27 19	0.28 18	0.28 28	0.23 26	0.22 13	0.16 14	0.24 14	0.20 8	0.06 1	0.14 32	0.29 32	0.29 51	0.38 44	0.29 42

AdaDepth	0.19 27	0.19 26	0.11 20	0.12 18	0.14 36	0.13 25	0.09 35	0.16 23	0.15 34	0.14 14	0.18 29	0.19 25	0.10 22	0.08 21	0.31 26	0.33 35	0.28 28	0.24 29	0.26 25	0.18 21	0.25 18	0.29 25	0.09 17	0.12 26	0.20 17	0.20 23	0.32 30	0.24 35

GIP-stereo	0.19 27	0.22 32	0.13 28	0.15 30	0.09 17	0.09 11	0.07 20	0.12 6	0.09 10	0.16 23	0.13 16	0.17 17	0.08 13	0.15 47	0.45 52	0.31 29	0.25 21	0.21 22	0.25 23	0.20 30	0.27 23	0.32 34	0.08 11	0.13 30	0.22 21	0.22 29	0.35 37	0.17 21

RAStereo	0.20 29	0.17 22	0.10 14	0.08 8	0.08 13	0.09 11	0.06 15	0.21 31	0.09 10	0.45 71	0.09 9	0.26 33	0.08 13	0.07 14	0.30 25	0.28 18	0.29 30	0.26 33	0.34 37	0.16 14	0.37 44	0.27 20	0.09 17	0.11 19	0.30 42	0.23 35	0.25 16	0.23 32

Occ-G	0.20 29	0.26 42	0.16 34	0.17 40	0.14 36	0.15 29	0.07 20	0.13 10	0.11 15	0.11 5	0.25 55	0.20 28	0.10 22	0.10 31	0.44 50	0.33 35	0.25 21	0.23 26	0.30 31	0.21 36	0.27 23	0.37 42	0.11 31	0.15 34	0.20 17	0.18 19	0.30 28	0.17 21

AEACV	0.21 31	0.31 53	0.15 31	0.17 40	0.13 28	0.12 22	0.07 20	0.15 18	0.07 6	0.16 23	0.16 25	0.18 22	0.11 28	0.12 38	0.35 32	0.34 39	0.33 33	0.24 29	0.38 42	0.21 36	0.28 27	0.41 49	0.12 37	0.11 19	0.22 21	0.22 29	0.26 20	0.17 21

DEFOM-Stereo	0.23 32	0.19 26	0.12 25	0.18 45	0.13 28	0.21 50	0.08 27	0.19 29	0.14 29	0.16 23	0.24 51	0.22 29	0.10 22	0.12 38	0.36 36	0.35 43	0.35 40	0.29 41	0.33 34	0.24 46	0.33 35	0.29 25	0.13 43	0.12 26	0.29 32	0.22 29	0.49 64	0.29 42

MLG-Stereo_test3	0.25 33	0.17 22	0.14 30	0.14 25	0.17 48	0.17 36	0.09 35	0.21 31	0.12 19	0.21 34	0.20 39	0.35 46	0.11 28	0.15 47	0.33 28	0.31 29	0.33 33	0.28 38	0.64 119	0.20 30	0.43 53	0.69 109	0.11 31	0.16 39	0.24 27	0.21 25	0.34 35	0.26 38

delet	0.25 33	0.25 40	0.23 71	0.25 77	0.20 60	0.29 92	0.16 77	0.22 33	0.18 40	0.23 39	0.26 59	0.27 36	0.16 45	0.26 138	0.35 32	0.31 29	0.32 32	0.27 36	0.24 22	0.24 46	0.32 34	0.25 16	0.17 68	0.21 57	0.30 42	0.26 43	0.33 32	0.31 48

AIO_rvc	0.26 35	0.34 59	0.16 34	0.19 47	0.15 41	0.19 44	0.11 44	0.39 51	0.22 55	0.30 44	0.15 19	0.32 41	0.13 35	0.19 69	0.37 39	0.34 39	0.34 38	0.23 26	0.40 44	0.22 41	0.44 57	0.61 96	0.14 49	0.15 34	0.30 42	0.22 29	0.33 32	0.21 29

TDLM	0.26 35	0.31 53	0.23 71	0.23 66	0.28 105	0.24 72	0.20 107	0.26 36	0.22 55	0.18 29	0.55 156	0.31 39	0.23 77	0.17 60	0.27 19	0.32 34	0.33 33	0.29 41	0.26 25	0.23 43	0.29 30	0.26 17	0.16 61	0.22 60	0.25 29	0.22 29	0.29 24	0.30 45

LG-G_1	0.27 37	0.22 32	0.19 48	0.23 66	0.23 69	0.23 60	0.13 51	0.28 39	0.12 19	0.21 34	0.21 42	0.35 46	0.15 42	0.18 63	0.39 43	0.35 43	0.36 43	0.32 54	0.52 70	0.27 62	0.40 47	0.52 68	0.10 25	0.15 34	0.29 32	0.24 38	0.37 42	0.34 55

LG-G	0.27 37	0.22 32	0.19 48	0.23 66	0.23 69	0.23 60	0.13 51	0.28 39	0.12 19	0.21 34	0.21 42	0.35 46	0.15 42	0.18 63	0.39 43	0.35 43	0.36 43	0.32 54	0.52 70	0.27 62	0.40 47	0.52 68	0.10 25	0.15 34	0.29 32	0.24 38	0.37 42	0.34 55

MaDis-Stereo	0.27 37	0.21 31	0.16 34	0.10 14	0.10 21	0.11 17	0.08 27	0.24 34	0.14 29	0.36 50	0.19 32	0.36 51	0.13 35	0.09 26	0.39 43	0.38 50	0.39 52	0.35 69	0.56 90	0.21 36	0.41 49	0.36 41	0.13 43	0.16 39	0.41 85	0.39 88	0.40 47	0.49 93

anonymousdsp	0.27 37	0.23 35	0.20 51	0.16 35	0.14 36	0.18 40	0.10 41	0.37 48	0.19 42	0.32 48	0.27 63	0.33 44	0.12 32	0.15 47	0.46 54	0.36 47	0.33 33	0.29 41	0.40 44	0.25 53	0.47 74	0.52 68	0.13 43	0.16 39	0.29 32	0.19 20	0.54 79	0.20 27

iRaftStereo_RVC	0.27 37	0.27 44	0.17 39	0.14 25	0.14 36	0.19 44	0.10 41	0.44 62	0.14 29	0.36 50	0.36 88	0.32 41	0.16 45	0.13 40	0.32 27	0.30 25	0.38 48	0.29 41	0.35 39	0.23 43	0.42 50	0.52 68	0.12 37	0.19 49	0.29 32	0.28 49	0.42 51	0.27 40

LG-Stereo_L2	0.28 42	0.31 53	0.18 42	0.13 22	0.13 28	0.14 27	0.08 27	0.42 58	0.21 51	0.48 84	0.23 49	0.40 62	0.14 37	0.17 60	0.46 54	0.42 63	0.40 57	0.29 41	0.41 47	0.21 36	0.46 65	0.44 56	0.10 25	0.15 34	0.31 46	0.22 29	0.34 35	0.33 53

LG-Stereo_L1	0.28 42	0.30 49	0.18 42	0.13 22	0.13 28	0.15 29	0.08 27	0.41 53	0.21 51	0.49 92	0.21 42	0.40 62	0.15 42	0.16 52	0.44 50	0.44 70	0.39 52	0.29 41	0.40 44	0.20 30	0.47 74	0.42 51	0.09 17	0.16 39	0.33 56	0.21 25	0.38 44	0.35 58

LGtest1	0.28 42	0.19 26	0.21 57	0.16 35	0.18 52	0.16 33	0.09 35	0.27 38	0.16 37	0.22 37	0.28 65	0.29 37	0.14 37	0.14 44	0.37 39	0.37 49	0.39 52	0.34 63	0.49 63	0.27 62	0.43 53	0.72 116	0.14 49	0.17 44	0.33 56	0.26 43	0.40 47	0.31 48

RAFT + AFF	0.28 42	0.26 42	0.19 48	0.22 54	0.13 28	0.20 48	0.13 51	0.41 53	0.19 42	0.44 69	0.19 32	0.42 71	0.14 37	0.09 26	0.71 105	0.31 29	0.42 61	0.21 22	0.55 84	0.24 46	0.48 77	0.35 39	0.13 43	0.17 44	0.29 32	0.24 38	0.21 8	0.17 21

RYNet	0.28 42	0.23 35	0.18 42	0.15 30	0.17 48	0.19 44	0.13 51	0.26 36	0.32 133	0.17 28	0.20 39	0.19 25	0.14 37	0.14 44	0.66 95	0.29 21	0.27 27	0.42 109	0.29 30	0.19 24	0.28 27	0.23 14	0.29 172	0.19 49	0.28 30	1.19 235	0.35 37	0.23 32

AIO_test	0.29 47	0.40 90	0.21 57	0.29 93	0.19 53	0.19 44	0.14 64	0.42 58	0.23 60	0.33 49	0.20 39	0.37 57	0.18 55	0.19 69	0.36 36	0.38 50	0.35 40	0.24 29	0.41 47	0.23 43	0.51 93	0.57 83	0.14 49	0.16 39	0.31 46	0.27 45	0.42 51	0.21 29

IGEV-Stereo+	0.29 47	0.25 40	0.15 31	0.22 54	0.14 36	0.13 25	0.08 27	0.35 45	0.20 48	0.55 124	0.25 55	0.38 58	0.14 37	0.16 52	0.36 36	0.39 57	0.40 57	0.36 78	0.50 64	0.26 56	0.45 61	0.65 103	0.12 37	0.13 30	0.30 42	0.20 23	0.35 37	0.23 32

AASNet	0.29 47	0.34 59	0.23 71	0.25 77	0.26 92	0.34 112	0.26 133	0.33 43	0.17 38	0.29 43	0.39 97	0.26 33	0.18 55	0.25 125	0.40 46	0.34 39	0.35 40	0.32 54	0.33 34	0.28 65	0.36 41	0.34 36	0.17 68	0.24 73	0.31 46	0.29 51	0.36 41	0.25 37

AANet_RVC	0.29 47	0.27 44	0.24 81	0.19 47	0.28 105	0.16 33	0.17 86	0.29 41	0.29 106	0.20 31	0.26 59	0.25 31	0.22 72	0.19 69	0.66 95	0.38 50	0.33 33	0.35 69	0.30 31	0.30 78	0.27 23	0.29 25	0.22 124	0.22 60	0.35 66	0.33 65	0.42 51	0.51 103

DFGA-Net	0.30 51	0.37 75	0.17 39	0.26 82	0.15 41	0.23 60	0.16 77	0.40 52	0.21 51	0.41 58	0.25 55	0.31 39	0.17 49	0.13 40	0.49 58	0.42 63	0.40 57	0.30 50	0.43 54	0.21 36	0.38 45	0.39 45	0.14 49	0.23 65	0.33 56	0.28 49	0.52 68	0.29 42

UniTT-Stereo	0.30 51	0.27 44	0.16 34	0.15 30	0.13 28	0.18 40	0.09 35	0.35 45	0.19 42	0.49 92	0.24 51	0.41 65	0.18 55	0.15 47	0.51 62	0.42 63	0.43 63	0.35 69	0.58 98	0.26 56	0.46 65	0.37 42	0.14 49	0.20 53	0.34 63	0.41 91	0.31 29	0.37 62

MMNet	0.30 51	0.29 48	0.23 71	0.27 86	0.26 92	0.26 79	0.19 93	0.34 44	0.24 65	0.25 40	0.30 69	0.35 46	0.16 45	0.32 175	0.41 48	0.34 39	0.37 46	0.35 69	0.41 47	0.28 65	0.33 35	0.26 17	0.18 79	0.25 90	0.33 56	0.31 59	0.47 60	0.32 51

test_5	0.31 54	0.39 86	0.17 39	0.23 66	0.15 41	0.21 50	0.14 64	0.54 92	0.20 48	0.39 56	0.41 100	0.44 78	0.35 153	0.10 31	0.53 65	0.39 57	0.34 38	0.32 54	0.34 37	0.22 41	0.33 35	0.47 60	0.10 25	0.23 65	0.29 32	0.30 53	0.52 68	0.31 48

YMNet	0.32 55	0.31 53	0.24 81	0.27 86	0.23 69	0.26 79	0.26 133	0.36 47	0.37 160	0.25 40	0.19 32	0.41 65	0.28 99	0.29 158	0.47 56	0.48 90	0.38 48	0.29 41	0.43 54	0.20 30	0.35 40	0.39 45	0.17 68	0.20 53	0.40 81	0.30 53	0.42 51	0.35 58

HUF	0.32 55	0.34 59	0.22 59	0.22 54	0.21 64	0.20 48	0.11 44	0.51 80	0.22 55	0.42 60	0.19 32	0.35 46	0.23 77	0.19 69	0.50 59	0.50 100	0.39 52	0.27 36	0.58 98	0.29 72	0.54 112	0.63 99	0.17 68	0.19 49	0.32 50	0.24 38	0.40 47	0.28 41

MIF-Stereo (partial)	0.32 55	0.44 114	0.18 42	0.16 35	0.16 46	0.21 50	0.12 48	0.37 48	0.23 60	0.37 54	0.24 51	0.33 44	0.17 49	0.14 44	0.50 59	0.48 90	0.47 77	0.38 87	0.43 54	0.26 56	0.46 65	0.47 60	0.18 79	0.22 60	0.40 81	0.32 61	0.51 67	0.43 82

RAFT_CTSACE	0.32 55	0.38 79	0.16 34	0.15 30	0.15 41	0.25 77	0.18 89	0.53 87	0.20 48	0.55 124	0.19 32	0.44 78	0.28 99	0.16 52	0.37 39	0.33 35	0.38 48	0.28 38	0.38 42	0.19 24	0.39 46	0.85 142	0.11 31	0.18 46	0.32 50	0.30 53	0.62 106	0.26 38

IGEV-BASED-STEREO-	0.33 59	0.24 37	0.18 42	0.23 66	0.19 53	0.18 40	0.09 35	0.49 78	0.25 70	0.54 118	0.21 42	0.32 41	0.17 49	0.17 60	0.35 32	0.43 68	0.45 67	0.36 78	0.51 66	0.29 72	0.57 120	0.95 156	0.13 43	0.14 32	0.33 56	0.27 45	0.46 57	0.30 45

plain	0.33 59	0.44 114	0.20 51	0.20 51	0.16 46	0.21 50	0.11 44	0.41 53	0.19 42	0.48 84	0.19 32	0.36 51	0.17 49	0.10 31	0.54 66	0.48 90	0.46 71	0.40 93	0.55 84	0.25 53	0.45 61	0.52 68	0.14 49	0.22 60	0.36 68	0.33 65	0.39 46	0.47 87

HCRNet	0.33 59	0.39 86	0.20 51	0.39 139	0.17 48	0.29 92	0.19 93	0.41 53	0.19 42	0.80 250	0.41 100	0.49 94	0.18 55	0.22 92	0.42 49	0.33 35	0.38 48	0.30 50	0.41 47	0.20 30	0.34 38	0.30 30	0.19 89	0.18 46	0.28 30	0.36 80	0.53 77	0.30 45

AFF-stereo	0.33 59	0.35 68	0.28 93	0.18 45	0.17 48	0.34 112	0.12 48	0.50 79	0.24 65	0.46 74	0.29 66	0.42 71	0.17 49	0.13 40	0.61 87	0.38 50	0.39 52	0.26 33	0.59 103	0.24 46	0.44 57	0.43 53	0.17 68	0.18 46	0.41 85	0.37 81	0.50 65	0.32 51

SGD-Stereo	0.34 63	0.24 37	0.18 42	0.16 35	0.15 41	0.22 57	0.08 27	0.29 41	0.22 55	0.30 44	0.15 19	0.45 83	0.21 71	0.10 31	1.53 223	0.50 100	0.47 77	0.28 38	0.48 60	0.24 46	0.42 50	0.56 80	0.19 89	0.19 49	0.31 46	0.34 69	0.46 57	0.39 70

MIM_Stereo	0.34 63	0.41 98	0.27 92	0.28 88	0.20 60	0.28 87	0.15 71	0.45 67	0.18 40	0.48 84	0.29 66	0.42 71	0.19 60	0.16 52	0.50 59	0.54 130	0.45 67	0.37 81	0.48 60	0.31 81	0.48 77	0.57 83	0.12 37	0.24 73	0.32 50	0.27 45	0.48 61	0.33 53

DMCA	0.34 63	0.31 53	0.31 104	0.24 72	0.25 81	0.28 87	0.22 111	0.37 48	0.33 141	0.31 46	0.41 100	0.41 65	0.24 82	0.25 125	0.51 62	0.41 61	0.41 60	0.39 89	0.37 41	0.29 72	0.42 50	0.37 42	0.27 161	0.27 105	0.32 50	0.35 72	0.41 50	0.38 64

CVANet_RVC	0.34 63	0.41 98	0.32 106	0.41 151	0.31 124	0.38 131	0.25 128	0.44 62	0.27 88	0.31 46	0.71 202	0.38 58	0.30 108	0.21 87	0.34 29	0.38 50	0.36 43	0.33 59	0.33 34	0.28 65	0.36 41	0.34 36	0.19 89	0.26 94	0.33 56	0.27 45	0.35 37	0.37 62

S2M2_XL	0.35 67	0.30 49	0.32 106	0.17 40	0.19 53	0.23 60	0.21 108	0.53 87	0.26 82	0.47 77	0.26 59	0.48 87	0.18 55	0.23 101	0.60 85	0.40 60	0.54 121	0.29 41	0.42 51	0.28 65	0.50 88	0.45 58	0.21 116	0.21 57	0.36 68	0.32 61	0.46 57	0.51 103
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAFT+CT+SA	0.35 67	0.47 140	0.20 51	0.26 82	0.19 53	0.22 57	0.15 71	0.58 113	0.23 60	0.52 106	0.18 29	0.48 87	0.34 143	0.13 40	0.40 46	0.46 80	0.37 46	0.31 52	0.46 58	0.24 46	0.47 74	0.79 123	0.10 25	0.23 65	0.33 56	0.32 61	0.54 79	0.35 58

GANet	0.35 67	0.30 49	0.28 93	0.35 126	0.35 138	0.40 136	0.31 157	0.46 69	0.25 70	0.36 50	0.51 143	0.48 87	0.25 89	0.23 101	0.38 42	0.35 43	0.42 61	0.45 131	0.35 39	0.24 46	0.34 38	0.39 45	0.24 144	0.26 94	0.34 63	0.30 53	0.43 55	0.36 61

DEFOM-Stereo_RVC	0.36 70	0.36 73	0.22 59	0.23 66	0.20 60	0.17 36	0.10 41	0.48 75	0.23 60	0.55 124	0.32 71	0.40 62	0.19 60	0.16 52	0.59 81	0.45 73	0.48 84	0.33 59	0.51 66	0.29 72	0.51 93	0.85 142	0.17 68	0.20 53	0.32 50	0.31 59	0.48 61	0.52 106

test_4	0.36 70	0.34 59	0.29 96	0.21 52	0.19 53	0.17 36	0.11 44	0.59 117	0.26 82	0.58 150	0.30 69	0.51 102	0.20 63	0.19 69	0.45 52	0.58 142	0.46 71	0.34 63	0.42 51	0.30 78	0.46 65	0.58 86	0.17 68	0.26 94	0.41 85	0.40 90	0.60 98	0.42 80

ARAFT	0.36 70	0.38 79	0.24 81	0.26 82	0.21 64	0.28 87	0.14 64	0.44 62	0.24 65	0.50 94	0.29 66	0.41 65	0.17 49	0.16 52	0.60 85	0.45 73	0.51 97	0.47 147	0.53 72	0.25 53	0.55 113	0.59 90	0.16 61	0.20 53	0.47 98	0.30 53	0.54 79	0.38 64

MGS-Stereo	0.37 73	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.19 53	0.23 60	0.16 77	0.45 67	0.19 42	0.36 50	0.27 63	0.30 38	0.20 63	0.23 101	1.20 188	0.45 73	0.53 112	0.45 131	0.56 90	0.34 88	0.51 93	0.54 77	0.22 124	0.24 73	0.35 66	0.30 53	0.48 61	0.44 84

LL-Strereo2	0.38 74	0.30 49	0.23 71	0.24 72	0.20 60	0.18 40	0.13 51	0.63 153	0.27 88	0.58 150	0.23 49	0.44 78	0.22 72	0.15 47	0.47 56	0.51 108	0.48 84	0.35 69	0.73 139	0.32 82	0.49 84	1.24 173	0.22 124	0.21 57	0.34 63	0.35 72	0.53 77	0.34 55

TESTraft	0.38 74	0.46 127	0.22 59	0.21 52	0.23 69	0.22 57	0.17 86	0.54 92	0.31 125	0.51 99	0.22 48	0.36 51	0.37 168	0.11 35	0.94 148	0.51 108	0.45 67	0.32 54	0.48 60	0.26 56	0.46 65	0.90 148	0.12 37	0.24 73	0.38 78	0.42 93	0.58 87	0.38 64

raft+_RVC	0.38 74	0.35 68	0.28 93	0.25 77	0.23 69	0.26 79	0.18 89	0.54 92	0.27 88	0.52 106	0.43 110	0.47 86	0.23 77	0.18 63	0.59 81	0.53 122	0.44 65	0.35 69	0.63 116	0.28 65	0.44 57	0.53 75	0.14 49	0.22 60	0.43 91	0.38 83	0.59 89	0.42 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.39 77	0.41 98	0.36 120	0.24 72	0.19 53	0.30 99	0.14 64	0.58 113	0.25 70	0.46 74	0.36 88	0.50 99	0.19 60	0.16 52	0.93 142	0.38 50	0.43 63	0.29 41	0.66 122	0.30 78	0.50 88	0.59 90	0.20 99	0.23 65	0.54 122	0.37 81	0.60 98	0.43 82

CAS	0.40 78	0.45 121	0.26 90	0.29 93	0.29 112	0.23 60	0.14 64	0.41 53	0.27 88	0.41 58	0.57 160	0.36 51	0.36 159	0.21 87	0.59 81	0.42 63	0.50 91	0.34 63	0.54 77	0.28 65	0.46 65	0.58 86	0.19 89	0.23 65	0.55 126	0.51 121	0.63 110	0.76 177

TestStereo1	0.40 78	0.51 172	0.20 51	0.22 54	0.23 69	0.24 72	0.16 77	0.55 99	0.30 112	0.52 106	0.21 42	0.36 51	0.41 178	0.11 35	0.98 159	0.52 114	0.46 71	0.33 59	0.54 77	0.26 56	0.53 108	0.82 130	0.15 56	0.23 65	0.38 78	0.43 95	0.61 103	0.39 70

SA-5K	0.40 78	0.51 172	0.20 51	0.22 54	0.23 69	0.24 72	0.16 77	0.55 99	0.30 112	0.52 106	0.21 42	0.36 51	0.41 178	0.11 35	0.98 159	0.52 114	0.46 71	0.33 59	0.54 77	0.26 56	0.53 108	0.82 130	0.15 56	0.23 65	0.38 78	0.43 95	0.61 103	0.39 70

UPFNet	0.40 78	0.34 59	0.36 120	0.33 114	0.33 131	0.40 136	0.30 150	0.48 75	0.34 147	0.43 62	0.42 106	0.41 65	0.31 118	0.34 183	0.66 95	0.42 63	0.47 77	0.41 105	0.53 72	0.37 115	0.36 41	0.39 45	0.26 154	0.29 113	0.41 85	0.41 91	0.56 85	0.38 64

HITNet	0.40 78	0.37 75	0.29 96	0.34 118	0.28 105	0.27 84	0.19 93	0.57 108	0.32 133	0.57 137	0.44 116	0.55 118	0.32 126	0.22 92	0.61 87	0.36 47	0.44 65	0.39 89	0.42 51	0.29 72	0.43 53	0.52 68	0.20 99	0.27 105	0.41 85	0.39 88	0.72 142	0.55 115
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
IER	0.42 83	0.38 79	0.32 106	0.30 101	0.28 105	0.36 124	0.25 128	0.47 73	0.28 95	0.44 69	0.60 170	0.79 178	0.30 108	0.35 186	0.65 93	0.46 80	0.48 84	0.42 109	0.45 57	0.36 100	0.43 53	0.46 59	0.28 167	0.28 110	0.41 85	0.56 136	0.55 83	0.51 103

S2M2_L	0.43 84	0.42 101	0.47 168	0.24 72	0.27 101	0.35 121	0.22 111	0.51 80	0.25 70	0.61 165	0.24 51	0.43 74	0.22 72	0.32 175	0.84 129	0.50 100	0.56 132	0.36 78	0.54 77	0.34 88	0.57 120	0.48 62	0.28 167	0.27 105	0.46 96	0.70 159	0.63 110	0.65 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp2	0.43 84	0.47 140	0.33 112	0.25 77	0.24 77	0.33 105	0.19 93	0.57 108	0.23 60	0.47 77	0.48 125	0.48 87	0.24 82	0.18 63	0.58 70	0.46 80	0.45 67	0.34 63	0.89 165	0.34 88	0.50 88	1.27 175	0.17 68	0.25 90	0.44 93	0.33 65	0.62 106	0.44 84

SA	0.43 84	0.48 151	0.22 59	0.25 77	0.24 77	0.31 102	0.13 51	0.64 160	0.33 141	0.62 173	0.25 55	0.54 112	0.22 72	0.16 52	0.78 115	0.50 100	0.53 112	0.41 105	0.63 116	0.29 72	0.48 77	0.80 125	0.15 56	0.29 113	0.46 96	0.56 136	0.96 199	0.47 87

GMStereo	0.43 84	0.48 151	0.26 90	0.32 111	0.32 129	0.38 131	0.30 150	0.59 117	0.31 125	0.45 71	0.37 92	0.62 139	0.33 134	0.24 116	0.54 66	0.45 73	0.55 124	0.35 69	0.75 143	0.39 126	0.55 113	0.43 53	0.23 135	0.29 113	0.51 109	0.47 110	0.71 137	0.41 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.44 88	0.40 90	0.29 96	0.35 126	0.40 164	0.34 112	0.23 117	0.53 87	0.34 147	0.52 106	0.62 174	0.51 102	0.38 171	0.26 138	0.73 109	0.48 90	0.51 97	0.40 93	0.47 59	0.34 88	0.46 65	0.44 56	0.29 172	0.29 113	0.52 114	0.67 153	0.70 131	0.49 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.44 88	0.33 58	0.31 104	0.29 93	0.25 81	0.26 79	0.16 77	0.55 99	0.40 175	0.55 124	0.50 137	0.49 94	0.27 96	0.23 101	0.80 118	0.47 85	0.52 108	0.41 105	0.54 77	0.38 119	0.48 77	0.85 142	0.17 68	0.24 73	0.52 114	0.85 192	0.44 56	0.56 117

CASnet	0.44 88	0.53 188	0.25 86	0.28 88	0.28 105	0.30 99	0.14 64	0.62 148	0.30 112	0.61 165	0.43 110	0.64 147	0.29 104	0.24 116	0.91 139	0.39 57	0.47 77	0.31 52	0.76 147	0.28 65	0.68 156	0.74 119	0.21 116	0.26 94	0.44 93	0.34 69	0.62 106	0.56 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.45 91	0.28 47	0.36 120	0.34 118	0.24 77	0.25 77	0.15 71	0.63 153	0.28 95	0.61 165	0.38 95	0.52 106	0.23 77	0.23 101	0.66 95	0.62 157	0.50 91	0.43 116	0.66 122	0.35 97	0.71 163	1.31 177	0.15 56	0.24 73	0.44 93	0.49 116	0.65 117	0.38 64

CIPLG	0.45 91	0.47 140	0.25 86	0.32 111	0.22 66	0.33 105	0.19 93	0.63 153	0.26 82	0.55 124	0.50 137	0.61 136	0.32 126	0.42 206	0.94 148	0.50 100	0.53 112	0.37 81	0.58 98	0.40 134	0.58 126	0.91 149	0.20 99	0.26 94	0.49 102	0.32 61	0.59 89	0.38 64

IPLGR_C	0.45 91	0.47 140	0.24 81	0.31 108	0.22 66	0.33 105	0.19 93	0.63 153	0.25 70	0.55 124	0.50 137	0.62 139	0.33 134	0.42 206	0.85 131	0.51 108	0.53 112	0.37 81	0.57 95	0.40 134	0.58 126	0.89 146	0.20 99	0.26 94	0.48 99	0.34 69	0.60 98	0.39 70

ACRE	0.45 91	0.47 140	0.24 81	0.33 114	0.22 66	0.34 112	0.19 93	0.63 153	0.25 70	0.55 124	0.50 137	0.61 136	0.32 126	0.42 206	0.94 148	0.51 108	0.53 112	0.37 81	0.57 95	0.41 142	0.59 131	0.91 149	0.20 99	0.26 94	0.48 99	0.33 65	0.59 89	0.39 70

rafts_anoy	0.45 91	0.52 180	0.39 130	0.29 93	0.30 117	0.34 112	0.23 117	0.59 117	0.28 95	0.51 99	0.54 151	0.49 94	0.24 82	0.18 63	0.78 115	0.60 150	0.52 108	0.50 169	0.61 113	0.36 100	0.52 98	0.71 113	0.20 99	0.30 119	0.56 131	0.46 108	0.54 79	0.52 106

UNet	0.45 91	0.43 110	0.41 148	0.38 136	0.37 148	0.41 143	0.29 146	0.58 113	0.36 156	0.50 94	0.49 130	0.48 87	0.34 143	0.38 196	0.56 68	0.49 96	0.54 121	0.46 140	0.58 98	0.41 142	0.49 84	0.50 64	0.28 167	0.36 162	0.48 99	0.49 116	0.59 89	0.56 117

HGLStereo	0.45 91	0.43 110	0.39 130	0.35 126	0.37 148	0.40 136	0.24 125	0.48 75	0.32 133	0.47 77	0.74 211	0.43 74	0.30 108	0.32 175	0.56 68	0.53 122	0.57 137	0.51 176	0.56 90	0.40 134	0.52 98	0.60 93	0.23 135	0.35 156	0.53 118	0.54 128	0.60 98	0.45 86

RASNet	0.45 91	0.45 121	0.45 161	0.33 114	0.34 134	0.38 131	0.28 139	0.58 113	0.38 167	0.47 77	0.43 110	0.49 94	0.35 153	0.26 138	0.52 64	0.45 73	0.49 89	0.40 93	0.50 64	0.32 82	0.51 93	0.68 108	0.20 99	0.47 199	0.43 91	0.55 134	0.77 152	0.70 159

LoS_RVC	0.46 99	0.46 127	0.47 168	0.19 47	0.25 81	0.24 72	0.16 77	0.44 62	0.28 95	0.51 99	0.49 130	0.43 74	0.33 134	0.22 92	0.71 105	0.52 114	0.46 71	0.42 109	0.75 143	0.33 85	0.99 204	0.97 158	0.20 99	0.33 140	0.63 159	0.45 101	0.59 89	0.61 133

tt_ll	0.46 99	0.46 127	0.47 168	0.19 47	0.25 81	0.24 72	0.16 77	0.44 62	0.28 95	0.51 99	0.49 130	0.43 74	0.33 134	0.22 92	0.71 105	0.52 114	0.46 71	0.42 109	0.75 143	0.33 85	0.99 204	0.97 158	0.20 99	0.33 140	0.63 159	0.45 101	0.59 89	0.61 133

RALCasStereoNet	0.46 99	0.51 172	0.39 130	0.36 133	0.30 117	0.32 103	0.25 128	0.60 123	0.26 82	0.56 135	0.48 125	0.59 128	0.26 91	0.18 63	0.73 109	0.63 163	0.55 124	0.49 161	0.53 72	0.37 115	0.52 98	0.78 122	0.22 124	0.34 146	0.55 126	0.48 113	0.50 65	0.58 126

DMCA-RVC	0.46 99	0.37 75	0.36 120	0.34 118	0.38 155	0.33 105	0.45 184	0.47 73	0.55 211	0.43 62	0.48 125	0.69 157	0.34 143	0.29 158	0.84 129	0.49 96	0.48 84	0.45 131	0.51 66	0.40 134	0.51 93	0.56 80	0.30 176	0.33 140	0.40 81	0.42 93	0.59 89	0.61 133

trnet	0.47 103	0.52 180	0.43 156	0.35 126	0.26 92	0.28 87	0.15 71	0.61 129	0.31 125	0.60 158	0.43 110	0.74 169	0.36 159	0.25 125	0.71 105	0.63 163	0.59 152	0.35 69	0.53 72	0.34 88	0.60 134	0.60 93	0.18 79	0.31 124	0.57 137	0.62 141	0.66 120	0.70 159

CES	0.47 103	0.35 68	0.32 106	0.28 88	0.27 101	0.30 99	0.12 48	1.04 263	0.28 95	0.54 118	0.69 199	0.53 111	0.25 89	0.23 101	0.80 118	0.67 177	0.59 152	0.38 87	0.57 95	0.36 100	0.85 192	0.63 99	0.23 135	0.25 90	0.59 141	0.43 95	0.60 98	0.67 148

CREStereo++_RVC	0.47 103	0.43 110	0.47 168	0.31 108	0.34 134	0.27 84	0.19 93	0.56 103	0.32 133	0.58 150	0.40 99	0.58 124	0.58 216	0.23 101	0.81 122	0.53 122	0.62 177	0.34 63	0.55 84	0.32 82	0.58 126	0.56 80	0.16 61	0.29 113	0.53 118	0.64 146	0.85 175	0.68 152
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
TestStereo	0.47 103	0.52 180	0.41 148	0.43 157	0.31 124	0.45 156	0.26 133	0.70 193	0.28 95	0.76 242	0.34 85	0.65 149	0.32 126	0.24 116	0.59 81	0.38 50	0.55 124	0.34 63	0.81 156	0.38 119	0.64 148	0.50 64	0.25 152	0.32 130	0.54 122	0.45 101	0.76 151	0.55 115

RALAANet	0.47 103	0.42 101	0.40 137	0.29 93	0.29 112	0.34 112	0.25 128	0.54 92	0.28 95	0.48 84	0.49 130	0.44 78	0.26 91	0.20 81	0.77 114	0.48 90	0.50 91	0.50 169	0.77 150	0.46 157	0.61 139	1.20 168	0.22 124	0.33 140	0.50 105	0.44 99	0.71 137	0.47 87

CREStereo	0.47 103	0.52 180	0.44 159	0.35 126	0.26 92	0.29 92	0.15 71	0.61 129	0.31 125	0.58 150	0.43 110	0.72 163	0.36 159	0.25 125	0.74 113	0.65 174	0.60 160	0.35 69	0.53 72	0.34 88	0.61 139	0.60 93	0.19 89	0.31 124	0.57 137	0.62 141	0.65 117	0.70 159
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DSFCA	0.47 103	0.50 164	0.40 137	0.40 145	0.37 148	0.45 156	0.34 162	0.46 69	0.40 175	0.40 57	0.58 164	0.50 99	0.30 108	0.25 125	0.66 95	0.50 100	0.50 91	0.49 161	0.65 120	0.40 134	0.52 98	0.65 103	0.33 188	0.39 176	0.51 109	0.51 121	0.63 110	0.58 126

CFNet	0.47 103	0.45 121	0.35 116	0.49 173	0.40 164	0.40 136	0.33 159	0.53 87	0.33 141	0.48 84	0.49 130	0.69 157	0.43 184	0.31 168	0.68 101	0.41 61	0.49 89	0.43 116	0.54 77	0.35 97	0.49 84	0.41 49	0.24 144	0.32 130	0.64 164	0.64 146	0.73 146	0.70 159

DISCO	0.47 103	0.44 114	0.30 101	0.40 145	0.38 155	0.50 173	0.45 184	0.46 69	0.43 190	0.50 94	0.59 167	0.41 65	0.30 108	0.30 164	0.70 104	0.45 73	0.55 124	0.47 147	0.71 137	0.42 149	0.50 88	0.58 86	0.27 161	0.34 146	0.49 102	0.49 116	0.63 110	0.53 109

coex_refinement	0.48 112	0.43 110	0.34 114	0.35 126	0.35 138	0.45 156	0.24 125	0.56 103	0.50 204	0.50 94	0.63 176	0.55 118	0.29 104	0.29 158	0.89 137	0.49 96	0.51 97	0.44 123	0.56 90	0.34 88	0.48 77	0.43 53	0.29 172	0.33 140	0.53 118	0.59 138	0.70 131	0.78 179

GMOStereo	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 194	0.51 97	0.44 123	0.69 128	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 167	0.41 75

error version	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 194	0.51 97	0.44 123	0.69 128	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 167	0.41 75

test-v	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 194	0.51 97	0.44 123	0.69 128	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 167	0.41 75

test-2	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 194	0.51 97	0.44 123	0.69 128	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 167	0.41 75

raftrobust	0.48 112	0.34 59	0.40 137	0.28 88	0.28 105	0.28 87	0.18 89	0.63 153	0.26 82	0.63 181	0.53 149	0.52 106	0.27 96	0.22 92	0.93 142	0.70 199	0.51 97	0.42 109	1.06 182	0.39 126	0.55 113	0.86 145	0.21 116	0.26 94	0.61 151	0.53 127	0.56 85	0.52 106

ADLNet	0.48 112	0.53 188	0.38 126	0.41 151	0.41 170	0.45 156	0.40 176	0.54 92	0.36 156	0.45 71	0.54 151	0.77 175	0.37 168	0.62 257	0.73 109	0.44 70	0.50 91	0.43 116	0.51 66	0.38 119	0.44 57	0.59 90	0.35 192	0.28 110	0.51 109	0.59 138	0.58 87	0.48 90

GLC_STEREO	0.49 119	0.52 180	0.43 156	0.39 139	0.38 155	0.37 127	0.29 146	0.64 160	0.29 106	0.62 173	0.54 151	0.56 120	0.29 104	0.30 164	0.63 90	0.51 108	0.67 198	0.42 109	0.69 128	0.42 149	0.72 166	0.72 116	0.23 135	0.32 130	0.49 102	0.38 83	0.84 171	0.53 109

dd	0.51 120	0.51 172	0.29 96	0.91 244	0.32 129	0.66 215	0.30 150	0.60 123	0.24 65	0.54 118	0.32 71	0.77 175	0.28 99	0.27 148	0.88 134	0.50 100	0.75 222	0.40 93	1.07 183	0.38 119	0.50 88	0.49 63	0.24 144	0.32 130	0.56 131	0.43 95	0.75 149	0.57 123

IPLG	0.51 120	0.46 127	0.33 112	0.28 88	0.27 101	0.33 105	0.22 111	0.62 148	0.22 55	0.51 99	0.41 100	0.57 121	0.31 118	0.32 175	1.55 225	0.48 90	0.57 137	0.49 161	0.56 90	0.41 142	0.45 61	1.52 190	0.19 89	0.31 124	0.50 105	0.83 186	0.66 120	0.50 102

PDISCO_ROB	0.51 120	0.40 90	0.40 137	0.39 139	0.35 138	0.40 136	0.30 150	0.51 80	0.35 150	0.37 54	0.51 143	0.51 102	0.35 153	0.31 168	0.82 127	0.60 150	0.56 132	0.69 241	0.60 105	0.48 168	0.69 158	0.98 160	0.26 154	0.37 166	0.59 141	0.55 134	0.86 179	0.61 133

castereo++	0.52 123	0.36 73	0.37 124	0.43 157	0.24 77	0.21 50	0.17 86	0.59 117	0.30 112	0.63 181	0.38 95	0.74 169	0.23 77	0.22 92	0.78 115	0.68 187	0.58 142	0.42 109	0.67 126	0.36 100	0.84 190	1.89 207	0.21 116	0.31 124	0.55 126	0.70 159	0.77 152	0.48 90

LMCR-Stereo	0.52 123	0.46 127	0.35 116	0.32 111	0.33 131	0.44 154	0.24 125	0.57 108	0.38 167	0.55 124	0.47 123	0.66 151	0.40 174	0.27 148	0.85 131	0.53 122	0.63 185	0.49 161	1.13 187	0.57 191	0.71 163	0.75 120	0.26 154	0.35 156	0.51 109	0.52 123	0.64 115	0.68 152

iResNet_ROB	0.52 123	0.49 156	0.44 159	0.42 156	0.31 124	0.43 152	0.35 164	0.60 123	0.34 147	0.52 106	0.60 170	0.48 87	0.58 216	0.25 125	0.87 133	0.53 122	0.58 142	0.50 169	1.23 194	0.39 126	0.52 98	0.42 51	0.26 154	0.44 190	0.59 141	0.54 128	0.80 160	0.64 142

raft_robust	0.53 126	0.44 114	0.25 86	0.38 136	0.30 117	0.33 105	0.22 111	0.73 208	0.36 156	0.69 220	0.34 85	0.57 121	0.31 118	0.24 116	0.69 102	0.58 142	0.55 124	0.47 147	1.05 181	0.39 126	0.77 182	1.44 184	0.24 144	0.30 119	0.59 141	0.71 163	0.70 131	0.59 129

CFNet_pseudo	0.54 127	0.44 114	0.46 166	0.54 192	0.43 174	0.54 185	0.35 164	0.62 148	0.36 156	0.61 165	0.64 183	0.58 124	0.55 213	0.36 189	1.26 200	0.56 137	0.51 97	0.47 147	0.69 128	0.37 115	0.49 84	0.54 77	0.27 161	0.35 156	0.58 139	0.60 140	0.69 130	0.75 174

PMTNet	0.54 127	0.49 156	0.48 173	0.31 108	0.30 117	0.27 84	0.23 117	0.54 92	0.30 112	0.57 137	0.42 106	0.60 132	0.24 82	0.23 101	1.51 221	0.62 157	0.58 142	0.37 81	1.17 191	0.34 88	0.76 179	0.62 97	0.20 99	0.23 65	0.81 210	0.70 159	0.67 124	0.92 193

NLCA_NET_v2_RVC	0.54 127	0.53 188	0.50 181	0.44 161	0.58 212	0.42 147	0.65 221	0.56 103	0.62 225	0.52 106	0.51 143	0.67 152	0.38 171	0.58 253	1.16 183	0.44 70	0.48 84	0.43 116	0.58 98	0.40 134	0.46 65	0.51 66	0.31 181	0.34 146	0.50 105	0.77 177	0.63 110	0.64 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.54 127	0.46 127	0.34 114	0.48 171	0.39 161	0.50 173	0.30 150	0.65 165	0.35 150	0.52 106	0.66 191	0.72 163	0.56 215	0.28 153	0.73 109	0.52 114	0.51 97	0.47 147	1.17 191	0.48 168	0.69 158	0.54 77	0.30 176	0.45 193	0.58 139	0.54 128	0.81 162	0.57 123

Sa-1000	0.55 131	0.48 151	0.23 71	0.26 82	0.27 101	0.32 103	0.16 77	0.65 165	0.37 160	0.63 181	0.33 80	0.51 102	0.28 99	0.30 164	1.16 183	0.53 122	0.60 160	0.45 131	0.92 169	0.33 85	0.56 118	2.21 216	0.18 79	0.30 119	0.74 186	0.52 123	1.00 207	0.48 90

CFNet_RVC	0.55 131	0.52 180	0.49 174	0.50 177	0.49 190	0.49 170	0.33 159	0.52 83	0.38 167	0.51 99	0.68 196	0.58 124	0.35 153	0.31 168	1.18 187	0.49 96	0.52 108	0.48 154	0.60 105	0.44 153	0.60 134	0.62 97	0.28 167	0.39 176	0.68 175	0.74 169	0.84 171	0.74 170

castereo	0.56 133	0.37 75	0.40 137	0.34 118	0.26 92	0.26 79	0.18 89	0.56 103	0.29 106	0.60 158	0.46 122	0.69 157	0.22 72	0.20 81	0.95 152	0.71 203	0.61 170	0.39 89	0.94 172	0.37 115	1.06 209	2.50 224	0.20 99	0.27 105	0.63 159	0.62 141	0.59 89	0.57 123

AF-Net	0.56 133	0.50 164	0.45 161	0.50 177	0.54 203	0.62 206	0.60 208	0.61 129	0.56 213	0.43 62	0.65 185	0.87 198	0.42 181	0.41 201	0.81 122	0.47 85	0.47 77	0.44 123	0.61 113	0.41 142	0.48 77	0.70 111	0.42 211	0.41 181	0.56 131	0.64 146	0.85 175	0.72 166

Nwc_Net	0.56 133	0.50 164	0.45 161	0.50 177	0.54 203	0.62 206	0.60 208	0.61 129	0.56 213	0.43 62	0.65 185	0.87 198	0.42 181	0.41 201	0.81 122	0.47 85	0.47 77	0.44 123	0.61 113	0.41 142	0.48 77	0.70 111	0.42 211	0.41 181	0.56 131	0.64 146	0.85 175	0.72 166

NVstereo2D	0.56 133	0.48 151	0.43 156	0.52 185	0.49 190	0.66 215	0.65 221	0.61 129	0.40 175	0.48 84	0.59 167	0.54 112	0.31 118	0.64 259	1.34 205	0.63 163	0.59 152	0.56 201	0.55 84	0.42 149	0.53 108	0.52 68	0.55 245	0.47 199	0.65 168	0.52 123	0.59 89	0.53 109

DLCB_ROB	0.56 133	0.51 172	0.49 174	0.41 151	0.46 183	0.45 156	0.43 182	0.56 103	0.46 197	0.57 137	0.62 174	0.71 162	0.54 209	0.41 201	0.80 118	0.53 122	0.58 142	0.49 161	0.54 77	0.45 156	0.59 131	0.71 113	0.39 205	0.44 190	0.99 243	0.79 181	0.72 142	0.62 138

DN-CSS_ROB	0.56 133	0.44 114	0.49 174	0.41 151	0.40 164	0.35 121	0.22 111	0.69 186	0.35 150	0.59 155	0.77 214	0.67 152	0.49 200	0.24 116	0.90 138	0.43 68	0.60 160	0.43 116	1.77 215	0.40 134	0.85 192	0.58 86	0.32 183	0.51 212	0.55 126	0.46 108	0.67 124	0.54 114

LoS	0.57 139	0.45 121	0.30 101	0.37 134	0.37 148	0.41 143	0.22 111	1.37 280	0.32 133	0.86 263	0.79 217	0.68 154	0.40 174	0.24 116	0.66 95	0.75 215	0.60 160	0.41 105	0.79 154	0.38 119	1.05 208	0.83 140	0.22 124	0.26 94	0.82 215	0.64 146	0.66 120	0.68 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.57 139	0.51 172	0.35 116	0.33 114	0.30 117	0.38 131	0.26 133	0.62 148	0.24 65	0.50 94	0.50 137	0.62 139	0.44 186	0.31 168	1.22 193	0.56 137	0.60 160	0.50 169	0.79 154	0.47 161	0.45 61	1.65 194	0.20 99	0.30 119	0.73 185	1.29 247	0.71 137	0.60 131

AACVNet	0.57 139	0.48 151	0.41 148	0.59 201	0.62 218	0.54 185	0.38 172	0.61 129	0.41 180	0.59 155	0.63 176	0.59 128	0.34 143	0.36 189	0.97 154	0.56 137	0.59 152	0.54 190	0.72 138	0.53 176	0.57 120	0.65 103	0.38 200	0.46 194	0.60 148	0.69 156	0.84 171	0.82 185

STTStereo	0.57 139	0.56 199	0.54 195	0.45 167	0.52 199	0.44 154	0.62 213	0.52 83	0.47 201	0.47 77	0.55 156	0.73 166	0.46 192	0.57 246	1.46 217	0.46 80	0.50 91	0.52 180	0.55 84	0.39 126	0.53 108	0.51 66	0.33 188	0.36 162	0.55 126	0.66 152	0.71 137	0.98 196

HSM	0.57 139	0.50 164	0.51 186	0.49 173	0.48 186	0.42 147	0.38 172	0.71 195	0.37 160	0.61 165	0.65 185	0.60 132	0.48 196	0.31 168	1.03 167	0.52 114	0.65 192	0.48 154	0.78 151	0.49 172	0.69 158	0.64 102	0.27 161	0.47 199	0.64 164	0.72 164	0.88 183	0.68 152

iinet-f	0.58 144	0.44 114	0.37 124	0.34 118	0.25 81	0.49 170	0.27 138	0.43 60	0.28 95	0.52 106	0.92 229	0.61 136	0.45 190	0.26 138	1.34 205	0.61 154	0.53 112	0.40 93	1.60 210	0.52 175	0.62 143	1.51 188	0.27 161	0.27 105	0.56 131	0.38 83	0.79 155	0.56 117

TANstereo	0.58 144	0.42 101	0.38 126	0.40 145	0.40 164	0.46 166	0.21 108	0.52 83	0.31 125	0.54 118	0.41 100	0.38 58	0.40 174	0.43 210	0.81 122	0.74 210	0.67 198	0.78 259	1.11 185	0.91 261	0.65 150	0.80 125	0.94 276	0.34 146	0.36 68	0.54 128	1.09 219	0.56 117

XX-TBD	0.58 144	0.42 101	0.38 126	0.40 145	0.40 164	0.46 166	0.21 108	0.52 83	0.31 125	0.54 118	0.41 100	0.38 58	0.40 174	0.43 210	0.81 122	0.74 210	0.67 198	0.78 259	1.11 185	0.91 261	0.65 150	0.80 125	0.94 276	0.34 146	0.36 68	0.54 128	1.09 219	0.56 117

psm_up	0.59 147	0.51 172	0.55 199	0.56 195	0.46 183	0.59 199	0.36 166	0.72 202	0.66 230	0.55 124	0.53 149	0.62 139	0.53 207	0.40 199	0.93 142	0.55 133	0.60 160	0.49 161	0.89 165	0.48 168	0.55 113	0.57 83	0.32 183	0.55 223	0.71 179	0.80 182	0.81 162	0.67 148

BEATNet_4x	0.59 147	0.40 90	0.35 116	0.40 145	0.36 143	0.33 105	0.28 139	0.64 160	0.41 180	0.66 203	0.45 120	0.63 145	0.42 181	0.25 125	1.20 188	0.64 169	0.60 160	0.58 209	0.59 103	0.38 119	1.07 210	2.22 217	0.26 154	0.40 178	0.50 105	0.52 123	0.82 165	0.67 148

EGLCR-Stereo	0.60 149	0.49 156	0.47 168	0.30 101	0.31 124	0.45 156	0.14 64	0.57 108	0.27 88	0.57 137	0.37 92	0.59 128	0.24 82	0.22 92	0.62 89	0.59 146	0.53 112	0.45 131	0.86 160	0.34 88	0.74 170	3.50 245	0.20 99	0.26 94	0.56 131	0.49 116	1.34 246	0.69 156

sAnonymous2	0.60 149	0.42 101	0.32 106	0.29 93	0.30 117	0.45 156	0.29 146	0.71 195	0.41 180	0.47 77	0.54 151	0.52 106	0.44 186	0.23 101	0.97 154	0.85 228	0.70 212	0.68 237	1.36 199	0.61 207	0.86 194	1.20 168	0.30 176	0.37 166	0.65 168	0.72 164	0.72 142	0.72 166

CroCo_RVC	0.60 149	0.42 101	0.32 106	0.29 93	0.30 117	0.45 156	0.29 146	0.71 195	0.41 180	0.47 77	0.54 151	0.52 106	0.44 186	0.23 101	0.97 154	0.85 228	0.70 212	0.68 237	1.36 199	0.61 207	0.86 194	1.20 168	0.30 176	0.37 166	0.65 168	0.72 164	0.72 142	0.72 166

APVNet	0.60 149	0.47 140	0.39 130	0.46 169	0.50 193	0.59 199	0.56 201	0.61 129	0.42 187	0.46 74	0.65 185	0.52 106	0.31 118	0.36 189	0.97 154	0.76 218	0.73 219	0.64 226	0.97 176	0.55 182	0.62 143	1.21 171	0.35 192	0.50 211	0.60 148	0.48 113	0.87 181	0.60 131

UCFNet_RVC	0.60 149	0.79 242	0.46 166	0.60 204	0.56 206	0.53 182	0.40 176	0.59 117	0.40 175	0.59 155	0.61 172	0.83 190	0.47 194	0.33 182	1.17 186	0.47 85	0.51 97	0.50 169	0.70 135	0.47 161	0.61 139	0.63 99	0.39 205	0.44 190	0.81 210	0.75 171	0.67 124	0.85 188

IPLGR	0.62 154	0.56 199	0.41 148	0.44 161	0.38 155	0.36 124	0.23 117	0.61 129	0.30 112	0.55 124	0.67 195	0.64 147	0.33 134	0.29 158	1.69 230	0.52 114	0.58 142	0.56 201	1.14 188	0.55 182	0.58 126	1.55 192	0.21 116	0.37 166	0.78 200	1.24 242	0.75 149	0.58 126

ICVP	0.62 154	0.49 156	0.68 230	0.51 182	0.50 193	0.54 185	0.37 169	0.60 123	0.46 197	0.61 165	0.58 164	0.62 139	0.60 221	0.32 175	0.92 140	0.66 176	0.59 152	0.52 180	0.74 140	0.53 176	0.61 139	1.31 177	0.60 253	0.52 217	0.63 159	0.75 171	0.78 154	0.74 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.63 156	0.53 188	0.40 137	0.40 145	0.41 170	0.54 185	0.39 175	0.59 117	0.41 180	0.56 135	0.63 176	0.50 99	0.31 118	0.43 210	1.52 222	0.69 194	0.67 198	0.56 201	2.30 234	0.59 198	0.75 175	0.80 125	0.32 183	0.46 194	0.53 118	0.48 113	0.65 117	0.70 159

FADNet-RVC-Resample	0.63 156	0.52 180	0.42 153	0.46 169	0.40 164	0.41 143	0.44 183	0.73 208	0.42 187	0.68 215	0.50 137	1.09 222	0.45 190	0.43 210	1.67 229	0.52 114	0.59 152	0.61 222	0.87 162	0.57 191	0.56 118	0.91 149	0.35 192	0.61 232	0.59 141	0.77 177	0.55 83	0.79 180

RP	0.63 156	0.58 207	0.74 239	0.62 210	0.57 208	0.58 198	0.67 229	0.63 153	0.60 221	0.42 60	0.79 217	0.79 178	0.53 207	0.44 217	1.02 164	0.51 108	0.55 124	0.45 131	0.66 122	0.47 161	0.55 113	0.96 157	0.38 200	0.47 199	0.64 164	0.69 156	0.92 191	0.77 178

PS-NSSS	0.63 156	0.82 247	0.45 161	0.90 242	0.56 206	0.73 227	0.66 227	0.64 160	0.39 172	0.64 188	0.43 110	1.56 246	0.51 202	0.44 217	1.01 162	0.45 73	0.53 112	0.45 131	0.95 174	0.44 153	0.46 65	0.35 39	0.38 200	0.36 162	0.68 175	0.68 155	0.71 137	0.80 181

FADNet-RVC	0.64 160	0.50 164	0.39 130	0.51 182	0.43 174	0.40 136	0.64 218	0.69 186	0.38 167	0.64 188	0.51 143	1.15 229	0.46 192	0.34 183	2.01 248	0.56 137	0.55 124	0.45 131	1.26 196	0.53 176	0.59 131	0.66 107	0.33 188	0.52 217	0.60 148	0.75 171	0.67 124	0.80 181

DeepPruner_ROB	0.64 160	0.45 121	0.56 201	0.52 185	0.54 203	0.50 173	0.42 179	0.62 148	0.47 201	0.60 158	0.68 196	0.62 139	0.51 202	0.32 175	1.40 215	0.62 157	0.63 185	0.59 215	0.70 135	0.49 172	1.24 221	0.83 140	0.36 197	0.46 194	0.62 153	1.07 223	0.73 146	0.62 138

sCroCo_RVC	0.65 162	0.42 101	0.29 96	0.29 93	0.29 112	0.40 136	0.23 117	0.60 123	0.41 180	0.53 117	0.44 116	0.48 87	0.51 202	0.24 116	0.92 140	1.03 246	0.75 222	0.63 224	1.04 180	0.59 198	1.12 213	2.73 230	0.29 172	0.40 178	0.64 164	0.62 141	0.93 194	0.63 141

s12784h	0.66 163	0.69 231	0.55 199	0.65 215	0.47 185	0.35 121	0.25 128	0.61 129	0.32 133	0.60 158	0.48 125	0.81 182	0.60 221	0.26 138	0.69 102	0.55 133	0.62 177	0.39 89	0.78 151	0.36 100	1.30 235	0.73 118	0.19 89	0.31 124	0.77 196	1.05 221	1.56 268	2.02 252

pcwnet_v2	0.66 163	0.47 140	0.53 193	0.62 210	0.50 193	0.63 209	0.46 187	0.66 169	0.46 197	0.65 194	0.78 215	0.65 149	0.89 241	0.56 245	1.39 213	0.64 169	0.60 160	0.51 176	0.88 164	0.44 153	0.58 126	0.77 121	0.35 192	0.46 194	0.76 192	0.76 175	0.88 183	1.02 201

AE-Stereo	0.67 165	0.49 156	0.50 181	0.50 177	0.36 143	0.37 127	0.28 139	0.55 99	0.29 106	0.64 188	0.32 71	0.90 203	0.31 118	0.24 116	0.93 142	0.73 208	0.69 205	0.53 186	0.91 168	0.55 182	0.75 175	3.32 241	0.23 135	0.52 217	0.83 218	0.67 153	0.96 199	0.62 138

SACVNet	0.67 165	0.54 197	0.52 190	0.56 195	0.57 208	0.54 185	0.63 216	0.69 186	0.57 216	0.67 211	0.57 160	0.60 132	0.38 171	0.41 201	1.15 181	0.63 163	0.66 194	0.58 209	0.98 177	0.65 222	0.75 175	1.46 185	0.37 198	0.51 212	0.77 196	0.76 175	0.87 181	0.83 186

FADNet	0.69 167	0.55 198	0.42 153	0.53 188	0.44 178	0.49 170	0.70 235	0.76 217	0.43 190	0.66 203	0.63 176	0.82 189	0.51 202	0.37 194	1.80 236	0.53 122	0.53 112	0.54 190	1.67 213	0.54 179	0.74 170	0.81 129	0.35 192	0.42 186	0.76 192	0.86 193	0.80 160	1.04 204

PA-Net	0.69 167	0.68 229	0.66 226	0.50 177	0.68 231	0.51 177	0.65 221	0.66 169	0.73 234	0.54 118	0.55 156	0.58 124	0.59 220	0.59 256	1.36 208	0.59 146	0.47 77	0.55 194	0.63 116	0.55 182	0.52 98	0.99 161	0.37 198	0.54 222	0.66 172	1.45 256	0.67 124	1.32 229
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	0.71 169	0.64 221	0.61 208	0.65 215	0.67 228	0.64 212	0.74 238	0.67 172	0.75 237	0.43 62	0.79 217	0.83 190	0.72 231	0.48 225	1.02 164	0.55 133	0.59 152	0.65 230	0.82 158	0.57 191	0.62 143	0.92 152	0.55 245	0.48 206	0.80 206	0.95 208	0.94 195	0.99 198

Abc-Net	0.71 169	0.64 221	0.61 208	0.65 215	0.67 228	0.64 212	0.74 238	0.67 172	0.75 237	0.43 62	0.79 217	0.83 190	0.72 231	0.48 225	1.02 164	0.55 133	0.59 152	0.65 230	0.82 158	0.57 191	0.62 143	0.92 152	0.55 245	0.48 206	0.80 206	0.95 208	0.94 195	0.99 198
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test-3	0.72 171	0.38 79	0.40 137	0.34 118	0.34 134	0.34 112	0.23 117	0.65 165	0.27 88	0.61 165	0.36 88	0.91 204	0.32 126	0.21 87	1.24 195	0.61 154	0.56 132	0.43 116	2.65 247	0.39 126	0.60 134	5.03 271	0.17 68	0.32 130	0.52 114	0.38 83	0.70 131	0.53 109

test_1	0.72 171	0.38 79	0.40 137	0.34 118	0.34 134	0.34 112	0.23 117	0.65 165	0.27 88	0.62 173	0.36 88	0.91 204	0.32 126	0.21 87	1.24 195	0.61 154	0.55 124	0.43 116	2.65 247	0.39 126	0.60 134	5.03 271	0.17 68	0.32 130	0.52 114	0.38 83	0.70 131	0.53 109

R-Stereo Train	0.72 171	0.56 199	0.50 181	0.49 173	0.37 148	0.51 177	0.19 93	0.61 129	0.33 141	0.67 211	0.66 191	0.73 166	0.36 159	0.25 125	1.13 175	0.95 234	0.66 194	0.52 180	2.17 230	0.46 157	1.03 206	2.24 218	0.22 124	0.38 172	0.75 188	0.94 206	0.79 155	1.08 211

RAFT-Stereo	0.72 171	0.56 199	0.50 181	0.49 173	0.37 148	0.51 177	0.19 93	0.61 129	0.33 141	0.67 211	0.66 191	0.73 166	0.36 159	0.25 125	1.13 175	0.95 234	0.66 194	0.52 180	2.17 230	0.46 157	1.03 206	2.24 218	0.22 124	0.38 172	0.75 188	0.94 206	0.79 155	1.08 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.72 171	0.35 68	0.39 130	0.30 101	0.45 180	0.37 127	0.38 172	0.43 60	1.24 274	0.27 42	0.71 202	0.45 83	2.48 275	0.57 246	1.31 203	0.78 221	0.58 142	0.56 201	0.66 122	0.56 187	0.73 167	2.56 227	0.46 218	0.42 186	0.40 81	0.63 145	0.52 68	0.74 170

MyStereo04	0.73 176	0.53 188	0.61 208	0.44 161	0.38 155	0.37 127	0.26 133	0.68 181	0.45 195	0.63 181	0.44 116	0.69 157	0.35 153	0.26 138	1.05 170	0.73 208	0.57 137	0.55 194	3.42 266	0.65 222	1.20 218	1.04 162	0.28 167	0.43 189	0.81 210	1.31 250	0.98 205	0.65 144

NCCL2	0.73 176	0.74 238	0.68 230	0.58 199	0.58 212	0.52 180	0.49 190	0.70 193	0.58 219	0.68 215	0.68 196	0.68 154	0.48 196	0.41 201	1.22 193	0.75 215	0.67 198	0.58 209	0.78 151	0.59 198	0.80 184	1.30 176	0.51 235	0.64 236	0.98 241	0.96 210	0.88 183	1.20 224

LG-Stereo_Zeroshot	0.74 178	0.38 79	0.25 86	0.51 182	0.74 242	0.89 245	0.49 190	0.61 129	0.26 82	1.56 306	0.37 92	2.62 265	0.27 96	0.22 92	0.65 93	0.54 130	0.58 142	0.46 140	1.00 178	0.39 126	0.66 153	2.13 215	0.20 99	0.25 90	0.61 151	0.50 120	0.90 187	2.02 252

UDGNet	0.74 178	0.67 226	0.49 174	1.35 271	1.04 264	1.22 266	0.92 253	0.60 123	0.45 195	0.52 106	0.64 183	0.57 121	0.24 82	1.17 287	0.80 118	0.47 85	0.58 142	0.53 186	0.76 147	0.54 179	0.69 158	1.99 211	0.84 268	0.31 124	0.72 183	0.70 159	0.64 115	0.66 147

test_3	0.74 178	0.39 86	0.39 130	0.34 118	0.33 131	0.34 112	0.23 117	0.67 172	0.29 106	0.64 188	0.34 85	0.93 206	0.36 159	0.21 87	1.39 213	0.58 142	0.57 137	0.46 140	2.73 252	0.40 134	0.57 120	5.06 273	0.15 56	0.35 156	0.54 122	0.47 110	0.68 129	0.49 93

stereogan	0.75 181	0.68 229	0.66 226	0.69 223	0.74 242	0.75 230	0.65 221	0.71 195	0.61 224	0.51 99	0.63 176	1.09 222	0.64 226	0.45 220	1.13 175	0.60 150	0.57 137	0.51 176	0.92 169	0.61 207	0.63 147	2.04 212	0.47 220	0.49 209	0.62 153	0.69 156	1.20 234	0.87 189

MLCV	0.75 181	0.49 156	0.54 195	0.74 227	0.51 198	0.66 215	0.45 184	0.82 237	0.43 190	0.70 224	0.88 225	1.05 217	0.85 239	0.29 158	1.11 173	0.50 100	0.67 198	0.53 186	2.58 245	0.47 161	0.67 155	1.04 162	0.40 207	0.61 232	0.75 188	0.80 182	0.84 171	0.74 170

NaN_ROB	0.77 183	0.59 209	0.61 208	0.64 213	0.79 249	0.55 191	0.51 195	0.88 244	0.64 227	0.73 232	0.59 167	1.98 258	0.65 227	0.46 223	1.01 162	0.58 142	0.58 142	0.55 194	0.74 140	0.56 187	0.57 120	0.79 123	0.40 207	0.66 239	0.92 231	1.30 249	0.97 204	1.66 242

Any-RAFT	0.78 184	0.49 156	0.88 248	0.53 188	0.43 174	0.39 135	0.28 139	0.64 160	0.32 133	0.57 137	0.76 213	0.88 201	0.24 82	0.23 101	1.38 212	0.79 222	0.60 160	0.46 140	2.52 243	0.47 161	1.19 217	1.79 197	0.24 144	0.34 146	1.01 248	1.36 253	0.74 148	1.59 239

HSM-Net_RVC	0.79 185	0.53 188	0.63 218	0.79 235	0.64 224	0.63 209	0.40 176	0.76 217	0.49 203	0.73 232	1.54 266	1.35 239	0.84 238	0.37 194	1.15 181	0.62 157	0.66 194	0.53 186	0.81 156	0.55 182	0.81 186	1.08 165	0.44 215	0.71 244	0.97 237	1.10 225	1.11 225	1.09 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.80 186	0.75 239	0.69 235	0.76 230	0.66 226	0.70 224	0.60 208	0.99 255	0.74 236	0.94 270	0.52 147	1.36 240	0.72 231	0.45 220	0.95 152	0.59 146	0.69 205	0.63 224	1.16 190	0.63 214	0.84 190	0.71 113	0.60 253	0.73 245	0.95 233	0.90 201	1.21 236	1.05 205
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	0.81 187	0.73 236	1.00 259	0.71 225	0.74 242	0.77 234	0.58 204	0.74 212	0.76 239	0.57 137	0.98 234	0.85 195	0.86 240	0.57 246	1.09 172	0.64 169	0.64 189	0.56 201	0.94 172	0.64 220	0.73 167	1.62 193	0.53 240	0.59 227	0.84 220	1.01 216	1.03 210	1.19 221

XPNet_ROB	0.81 187	0.77 240	0.59 206	0.54 192	0.62 218	0.64 212	0.64 218	0.54 92	0.67 231	0.58 150	0.78 215	2.38 261	0.48 196	0.44 217	1.16 183	0.71 203	0.87 239	0.57 208	0.86 160	0.58 196	0.80 184	1.79 197	0.46 218	0.52 217	0.66 172	0.74 169	1.47 262	0.97 195

GCAP-BAT	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

test_for_model	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

testlalala2	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

testlalala	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

testlalala_base	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

GCAP-Stereo	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

GEStereo_RVC	0.83 195	0.59 209	0.42 153	0.54 192	0.50 193	0.61 203	0.51 195	0.71 195	0.43 190	0.60 158	0.52 147	0.78 177	0.49 200	0.40 199	0.99 161	0.96 236	0.79 229	0.75 256	1.96 223	0.65 222	0.82 189	4.23 255	0.32 183	0.56 224	0.65 168	0.64 146	0.85 175	1.13 217

FCDSN-DC	0.83 195	0.62 219	0.63 218	0.67 219	0.63 221	0.60 201	0.61 212	0.68 181	0.42 187	0.75 237	0.42 106	0.60 132	0.36 159	0.50 229	1.90 240	0.70 199	0.81 233	0.78 259	0.65 120	0.57 191	0.73 167	4.71 265	0.48 223	0.89 263	0.70 177	0.78 179	0.62 106	0.69 156
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CASS	0.84 197	0.56 199	0.58 204	0.66 218	0.57 208	0.60 201	0.59 206	0.78 225	0.53 207	0.71 227	0.75 212	0.69 157	0.48 196	0.29 158	0.93 142	0.70 199	1.12 266	0.55 194	1.66 212	0.59 198	2.89 277	1.98 210	0.38 200	0.38 172	0.91 229	0.80 182	0.91 189	1.01 200
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.85 198	0.60 212	0.45 161	0.38 136	0.44 178	0.57 195	0.50 193	0.79 229	0.64 227	0.68 215	0.48 125	1.49 244	0.54 209	0.31 168	1.53 223	1.39 283	0.90 242	0.82 268	1.53 205	0.70 238	1.35 239	2.55 226	0.41 209	0.42 186	0.78 200	0.88 196	1.03 210	0.70 159

GANet-ADL	0.87 199	0.60 212	0.57 203	0.61 206	0.59 214	0.63 209	0.48 189	0.67 172	0.53 207	0.65 194	0.65 185	0.76 173	0.47 194	0.39 197	1.27 201	0.82 226	0.69 205	0.52 180	1.94 222	0.66 227	0.71 163	4.56 263	0.43 214	0.49 209	0.71 179	1.19 235	1.05 215	0.88 191

RTSC	0.89 200	0.49 156	0.49 174	0.48 171	0.53 200	0.57 195	0.66 227	0.68 181	0.71 232	0.55 124	0.79 217	0.59 128	0.60 221	0.43 210	4.83 299	0.96 236	0.99 258	0.60 219	1.40 202	0.60 204	0.97 202	1.51 188	0.32 183	0.57 226	0.63 159	0.73 168	0.96 199	1.39 232

MSMDNet	0.92 201	0.53 188	0.54 195	0.35 126	0.36 143	0.45 156	0.34 162	0.69 186	0.30 112	0.63 181	0.72 206	0.72 163	0.36 159	0.23 101	1.05 170	1.51 295	0.64 189	0.51 176	2.89 256	0.82 251	1.60 244	5.72 285	0.24 144	0.32 130	0.76 192	0.84 188	0.86 179	0.75 174

LALA_ROB	0.92 201	0.98 266	0.69 235	0.64 213	0.71 233	0.84 240	0.69 233	0.71 195	0.82 245	0.68 215	1.06 237	2.63 266	0.58 216	0.51 232	1.59 227	0.70 199	0.87 239	0.73 250	0.93 171	0.69 237	0.91 198	1.74 196	0.50 227	0.64 236	0.78 200	0.92 204	1.19 233	1.25 225

model_zeroshot	0.93 203	0.47 140	0.49 174	0.44 161	0.41 170	0.43 152	0.28 139	0.72 202	0.37 160	0.63 181	1.22 250	0.98 209	0.30 108	0.25 125	2.00 247	1.37 280	0.69 205	0.55 194	3.10 260	0.75 247	1.25 223	2.31 221	0.23 135	0.41 181	1.11 259	1.11 226	1.07 218	2.16 258

dad	0.93 203	0.58 207	0.38 126	1.42 274	0.64 224	0.78 235	2.27 281	1.43 283	0.38 167	0.93 269	0.39 97	0.85 195	0.79 235	0.34 183	1.20 188	0.57 141	0.79 229	0.46 140	1.86 219	0.41 142	0.79 183	0.69 109	0.30 176	0.51 212	1.17 263	0.47 110	2.78 302	1.90 250

cross-raft	0.93 203	0.57 205	0.52 190	0.44 161	0.35 138	0.42 147	0.28 139	0.73 208	0.33 141	0.65 194	0.72 206	0.74 169	0.30 108	0.23 101	1.13 175	1.20 267	0.63 185	0.48 154	2.91 257	0.61 207	1.80 254	5.83 290	0.23 135	0.34 146	0.84 220	0.89 199	0.94 195	0.98 196

SGM-Forest	0.93 203	0.71 234	0.40 137	1.13 259	0.66 226	0.75 230	0.46 187	0.68 181	0.39 172	0.61 165	0.45 120	1.17 230	1.11 246	0.49 227	1.46 217	0.64 169	0.56 132	0.47 147	0.75 143	0.46 157	0.64 148	4.86 266	0.45 216	0.47 199	0.92 231	0.89 199	2.04 287	1.59 239
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnonymousM	0.94 207	0.35 68	0.22 59	0.24 72	0.23 69	0.21 50	0.15 71	0.57 108	0.21 51	0.57 137	0.44 116	0.46 85	0.16 45	0.19 69	0.64 91	0.60 150	0.56 132	0.40 93	0.55 84	0.35 97	0.68 156	1.23 172	0.21 116	0.24 73	0.32 50	0.54 128	1.89 280	13.18 318

EAI-Stereo	0.94 207	0.52 180	0.62 214	0.52 185	0.50 193	0.57 195	0.64 218	0.72 202	0.37 160	0.62 173	2.08 279	0.84 193	0.26 91	0.26 138	1.99 246	1.49 292	0.61 170	0.50 169	3.11 261	0.65 222	0.88 197	2.39 223	0.20 99	0.36 162	0.81 210	1.09 224	1.59 270	1.15 219

FC-DCNN	0.95 209	0.97 265	1.28 283	1.39 273	0.98 260	1.34 271	0.91 251	0.94 248	0.80 242	0.87 264	0.66 191	1.14 228	0.54 209	0.57 246	0.93 142	0.74 210	0.82 234	0.69 241	0.87 162	0.60 204	0.81 186	0.93 154	0.50 227	0.88 261	1.28 268	1.14 228	1.29 244	1.92 251

ETE_ROB	0.95 209	0.91 260	0.60 207	0.68 220	0.71 233	0.85 241	0.65 221	0.67 172	0.90 253	0.64 188	1.06 237	2.65 267	0.55 213	0.55 241	1.45 216	0.75 215	0.94 250	0.64 226	1.02 179	0.70 238	0.98 203	2.12 214	0.51 235	0.61 232	0.81 210	0.92 204	1.53 266	1.25 225

RAFT-Test	0.97 211	0.51 172	0.52 190	0.53 188	0.35 138	0.41 143	0.30 150	0.72 202	0.31 125	0.62 173	3.46 295	0.68 154	0.32 126	0.23 101	1.20 188	1.42 287	0.63 185	0.50 169	3.05 259	0.68 233	1.73 250	2.86 234	0.24 144	0.32 130	0.82 215	1.87 275	0.95 198	0.89 192

GwcNet-ADL	0.97 211	0.85 255	0.82 246	0.91 244	0.72 237	0.71 225	0.55 199	0.78 225	0.51 205	0.72 229	4.46 300	1.21 232	0.67 230	0.47 224	0.97 154	0.97 240	0.75 222	0.56 201	1.30 198	0.74 246	0.70 162	1.12 167	0.59 252	0.60 228	0.82 215	1.02 217	0.91 189	1.71 245

iResNet	0.97 211	0.57 205	0.64 223	0.75 229	0.71 233	1.00 251	0.58 204	1.00 257	0.58 219	0.66 203	0.82 223	1.42 243	1.53 262	0.31 168	1.82 237	0.71 203	0.76 227	0.68 237	4.15 268	0.72 243	0.91 198	0.82 130	0.42 211	0.96 267	0.75 188	0.90 201	1.03 210	0.87 189

ADCP+	0.98 214	0.59 209	0.63 218	0.44 161	0.45 180	0.56 192	0.91 251	0.66 169	1.76 289	0.48 84	1.07 240	1.65 252	0.34 143	0.43 210	1.95 244	0.54 130	0.54 121	0.48 154	1.25 195	0.41 142	0.65 150	1.35 180	0.33 188	0.32 130	0.67 174	3.29 299	0.79 155	3.83 288

EKT-Stereo	1.00 215	0.65 223	0.61 208	0.59 201	0.49 190	0.62 206	0.74 238	0.71 195	0.32 133	0.64 188	1.67 273	0.74 169	0.32 126	0.27 148	1.35 207	1.29 274	0.70 212	0.78 259	1.50 204	0.61 207	1.73 250	6.50 299	0.22 124	0.34 146	0.96 234	1.00 213	1.06 217	0.71 165

CC-Net-ROB	1.00 215	1.19 279	0.70 237	1.57 278	1.10 266	1.68 283	1.26 267	0.79 229	0.60 221	0.81 253	0.58 164	3.27 277	0.58 216	0.88 277	1.04 169	0.46 80	0.75 222	0.66 232	1.43 203	0.59 198	0.60 134	0.53 75	1.88 295	0.47 199	0.88 226	0.82 185	0.79 155	1.19 221

CSAN	1.00 215	0.84 253	0.75 240	0.87 240	0.87 253	0.75 230	0.67 229	1.00 257	0.99 265	0.94 270	0.72 206	2.06 260	1.74 267	0.51 232	1.50 220	0.65 174	0.78 228	0.68 237	1.15 189	0.72 243	0.86 194	0.89 146	0.54 242	0.79 256	1.09 257	1.65 269	1.28 243	1.63 241

Reg-Stereo(zero)	1.01 218	0.47 140	0.62 214	0.39 139	0.29 112	0.42 147	0.36 166	0.75 213	0.37 160	0.62 173	6.07 310	0.80 180	0.33 134	0.28 153	0.88 134	0.68 187	0.62 177	0.46 140	1.53 205	0.47 161	0.74 170	5.82 288	0.21 116	0.34 146	0.59 141	0.84 188	1.42 252	1.03 202

HI	1.01 218	0.47 140	0.62 214	0.39 139	0.29 112	0.42 147	0.36 166	0.75 213	0.37 160	0.62 173	6.07 310	0.80 180	0.33 134	0.28 153	0.88 134	0.68 187	0.62 177	0.46 140	1.53 205	0.47 161	0.74 170	5.82 288	0.21 116	0.34 146	0.59 141	0.84 188	1.42 252	1.03 202

FC-DCNN v2	1.02 220	0.99 268	1.34 288	1.51 277	1.00 261	1.44 276	0.89 247	1.09 267	0.86 247	0.87 264	0.70 200	1.18 231	0.89 241	0.57 246	0.94 148	0.74 210	0.82 234	0.69 241	0.90 167	0.60 204	0.81 186	0.94 155	0.50 227	0.88 261	1.39 273	1.22 238	1.45 256	2.29 261

FADNet_RVC	1.02 220	0.69 231	0.58 204	0.90 242	0.80 250	0.56 192	0.56 201	0.78 225	0.56 213	0.70 224	0.92 229	1.40 241	1.11 246	0.55 241	2.54 263	0.68 187	0.85 237	0.90 274	3.38 265	0.82 251	1.24 221	2.31 221	0.38 200	0.64 236	0.71 179	0.90 201	1.03 210	1.14 218

ADCRef	1.02 220	0.65 223	0.50 181	0.39 139	0.48 186	0.67 219	0.71 237	0.61 129	1.07 267	0.52 106	0.63 176	0.76 173	0.43 184	0.39 197	2.08 253	0.74 210	0.62 177	0.59 215	1.57 208	0.61 207	0.74 170	1.42 182	0.50 227	0.47 199	0.80 206	1.24 242	0.82 165	7.57 310

PSMNet-ADL	1.03 223	0.63 220	0.68 230	0.68 220	0.73 239	0.68 220	0.59 206	0.76 217	0.60 221	0.84 260	4.85 304	0.96 207	1.50 261	0.45 220	1.70 233	1.06 252	0.70 212	0.55 194	2.03 226	0.71 241	0.92 200	1.40 181	0.54 242	0.51 212	0.77 196	0.97 212	1.42 252	0.67 148

AMNet	1.03 223	0.98 266	0.95 253	0.98 252	1.01 262	1.04 252	0.96 256	0.86 243	0.93 256	0.97 273	1.01 236	1.12 225	0.82 236	1.05 285	1.03 167	1.10 256	1.17 268	1.05 281	1.08 184	1.05 273	1.14 214	1.06 164	0.84 268	0.99 272	1.02 249	1.06 222	1.20 234	1.30 228

test-1	1.04 225	0.34 59	0.56 201	0.37 134	0.41 170	0.61 203	0.37 169	0.72 202	0.39 172	0.69 220	0.70 200	1.12 225	0.44 186	0.25 125	1.56 226	1.36 278	0.64 189	0.60 219	2.29 233	0.59 198	1.20 218	7.59 306	0.23 135	0.37 166	0.83 218	1.13 227	1.12 226	1.55 237

HH	1.05 226	0.34 59	1.01 261	0.43 157	0.39 161	0.53 182	0.42 179	0.69 186	0.35 150	0.65 194	0.49 130	1.07 219	0.26 91	0.28 153	1.24 195	2.30 312	0.62 177	0.54 190	2.45 240	0.67 229	3.56 289	5.13 274	0.26 154	0.35 156	0.87 224	1.27 245	1.09 219	1.11 215

HanStereo	1.05 226	0.34 59	1.01 261	0.43 157	0.39 161	0.53 182	0.42 179	0.69 186	0.35 150	0.65 194	0.49 130	1.07 219	0.26 91	0.28 153	1.24 195	2.30 312	0.62 177	0.54 190	2.45 240	0.67 229	3.56 289	5.13 274	0.26 154	0.35 156	0.87 224	1.27 245	1.09 219	1.11 215

DAS	1.08 228	0.61 216	0.51 186	0.79 235	0.63 221	0.69 222	0.62 213	0.84 238	0.93 256	0.65 194	1.46 264	1.69 253	1.27 252	0.35 186	1.69 230	0.97 240	0.95 251	0.73 250	1.91 220	1.03 271	2.01 259	2.78 231	0.47 220	0.98 269	0.97 237	1.17 230	1.45 256	1.06 207

SepStereo	1.08 228	0.61 216	0.51 186	0.79 235	0.63 221	0.69 222	0.62 213	0.84 238	0.93 256	0.65 194	1.46 264	1.69 253	1.27 252	0.35 186	1.69 230	0.97 240	0.95 251	0.73 250	1.91 220	1.03 271	2.01 259	2.78 231	0.47 220	0.98 269	0.97 237	1.17 230	1.45 256	1.06 207

NOSS_ROB	1.12 230	0.85 255	0.51 186	0.74 227	0.62 218	0.78 235	0.53 197	0.80 231	0.54 209	0.70 224	0.61 172	0.63 145	0.93 243	0.63 258	2.30 258	1.12 257	0.80 231	0.70 245	0.76 147	0.61 207	1.17 216	7.46 304	0.51 235	0.80 257	0.91 229	1.78 274	1.49 264	0.93 194

MSKI-zero shot	1.13 231	0.50 164	0.49 174	0.41 151	0.37 148	0.47 168	0.33 159	0.76 217	0.31 125	0.65 194	1.67 273	0.84 193	0.33 134	0.22 92	1.36 208	1.50 294	0.65 192	0.48 154	3.12 262	0.63 214	2.22 264	7.37 303	0.20 99	0.41 181	0.98 241	1.45 256	1.24 239	1.57 238

ITSA-stereo	1.17 232	0.73 236	0.62 214	1.22 264	0.86 252	0.66 215	0.70 235	0.95 250	0.78 240	0.84 260	2.26 281	1.41 242	1.24 251	0.82 272	1.61 228	1.03 246	0.88 241	0.67 236	1.59 209	0.63 214	1.32 236	2.11 213	0.56 248	0.77 251	0.99 243	1.26 244	1.02 208	3.94 289

DCVSM-stereo	1.22 233	0.67 226	0.81 245	0.91 244	0.67 228	1.16 263	0.74 238	0.95 250	0.81 243	1.04 278	3.89 297	3.69 284	1.60 264	0.50 229	2.30 258	0.88 231	0.71 216	0.59 215	2.11 228	0.89 258	1.16 215	1.24 173	0.84 268	0.77 251	0.80 206	1.18 233	1.09 219	1.07 209

SHD	1.22 233	0.56 199	0.77 242	0.76 230	0.73 239	0.68 220	0.67 229	1.01 260	0.98 264	0.77 244	1.06 237	1.01 211	1.32 256	0.57 246	6.75 305	1.21 269	0.97 255	0.72 247	2.06 227	0.85 254	1.52 243	2.27 220	0.48 223	0.86 259	1.00 246	1.16 229	0.92 191	1.29 227

XQC	1.22 233	0.91 260	0.73 238	0.92 247	0.94 257	0.94 248	0.89 247	1.10 268	0.91 254	0.85 262	1.10 244	1.07 219	1.40 259	0.73 266	4.40 292	1.15 260	0.91 246	0.69 241	1.69 214	0.89 258	1.26 224	2.63 228	0.63 256	0.77 251	1.21 265	1.88 276	1.27 242	1.10 214

DeepPrunerF	1.23 236	0.50 164	0.40 137	0.57 198	2.81 305	0.50 173	0.67 229	0.53 87	0.57 216	0.43 62	0.65 185	0.44 78	0.33 134	0.42 206	1.72 234	0.77 219	0.60 160	0.47 147	0.95 174	0.48 168	0.66 153	0.82 130	0.41 209	0.38 172	14.97 325	0.87 195	0.66 120	0.61 133

ADCL	1.30 237	0.83 252	0.67 228	0.60 204	0.53 200	0.74 228	0.95 254	0.77 223	2.74 309	0.68 215	0.99 235	0.89 202	0.52 206	0.52 235	1.90 240	0.67 177	0.69 205	0.58 209	1.26 196	0.67 229	1.22 220	1.42 182	0.51 235	0.51 212	1.51 284	1.42 255	0.89 186	10.57 314

ccs_rob	1.30 237	0.79 242	0.68 230	0.86 239	0.61 217	0.90 247	0.84 245	0.99 255	0.52 206	0.75 237	6.22 312	5.88 298	1.15 249	0.51 232	1.29 202	1.13 259	0.69 205	0.66 232	1.17 191	0.73 245	1.60 244	2.54 225	0.50 227	0.56 224	0.71 179	0.78 179	0.90 187	1.19 221

PWC_ROB	1.31 239	0.71 234	1.05 266	0.61 206	0.72 237	0.72 226	1.06 259	0.85 241	1.54 285	0.76 242	1.39 260	1.03 215	2.52 277	0.58 253	2.91 267	1.03 246	1.16 267	0.90 274	2.44 239	0.98 265	1.99 258	3.73 249	0.45 216	1.00 273	0.85 222	0.88 196	1.26 241	2.28 260

IGEV_Zeroshot_test	1.32 240	0.47 140	1.27 281	1.16 260	0.48 186	0.61 203	0.65 221	0.80 231	0.41 180	0.67 211	4.86 305	0.97 208	0.31 118	0.26 138	1.20 188	1.48 291	0.61 170	0.49 161	2.56 244	0.66 227	2.26 265	8.15 312	0.22 124	0.41 181	1.05 252	1.03 220	1.16 231	1.43 233

RTS	1.35 241	0.60 212	0.63 218	0.61 206	0.59 214	0.96 249	1.15 263	0.81 234	0.87 249	0.60 158	0.71 202	1.31 236	0.62 224	0.54 239	7.39 309	1.17 264	1.20 269	0.78 259	2.36 237	0.88 255	1.29 232	1.87 201	0.50 227	0.69 242	1.39 273	4.38 308	1.15 229	1.45 235

RTSA	1.35 241	0.60 212	0.63 218	0.61 206	0.59 214	0.96 249	1.15 263	0.81 234	0.87 249	0.60 158	0.71 202	1.31 236	0.62 224	0.54 239	7.39 309	1.17 264	1.20 269	0.78 259	2.36 237	0.88 255	1.29 232	1.87 201	0.50 227	0.69 242	1.39 273	4.38 308	1.15 229	1.45 235

UDG	1.44 243	2.27 292	1.02 264	2.58 285	2.46 297	2.49 288	2.57 287	0.76 217	0.86 247	0.77 244	1.07 240	1.54 245	0.66 229	2.59 298	1.37 210	0.72 206	2.12 289	0.82 268	2.32 235	1.00 268	1.33 238	1.93 208	1.63 292	0.67 240	0.76 192	0.83 186	0.96 199	0.80 181

DDUNet	1.45 244	2.20 290	0.95 253	2.67 287	2.44 296	2.57 289	2.52 285	0.80 231	0.84 246	0.63 181	0.95 232	1.61 251	0.54 209	2.64 301	1.14 179	0.79 222	2.07 288	0.79 265	2.32 235	0.94 263	1.26 224	1.85 199	2.70 298	0.61 232	0.74 186	0.75 171	0.99 206	0.84 187

FBW_ROB	1.50 245	1.46 284	1.13 275	2.05 284	1.56 284	1.42 274	2.03 280	1.00 257	0.71 232	0.73 232	1.21 249	2.38 261	0.93 243	1.53 293	2.03 249	0.63 163	0.90 242	0.66 232	6.51 286	0.63 214	1.69 247	1.54 191	1.47 291	1.14 283	1.05 252	1.23 239	1.02 208	1.77 246

MFN_U_SF_DS_RVC	1.53 246	0.91 260	0.64 223	1.28 268	0.94 257	1.25 269	2.61 290	1.29 272	1.18 271	0.99 275	0.89 227	1.87 257	1.18 250	1.17 287	4.72 297	0.81 224	0.74 220	0.58 209	2.74 253	0.71 241	2.13 262	3.81 251	0.85 271	0.76 249	1.45 280	1.65 269	1.36 249	2.88 275

AIO-Stereo-zeroshot	1.54 247	0.50 164	1.32 285	0.77 232	0.45 180	1.06 254	0.69 233	0.77 223	0.62 225	0.79 248	6.69 318	1.04 216	0.35 153	0.26 138	1.31 203	1.71 300	0.69 205	0.72 247	2.66 250	0.67 229	2.89 277	7.46 304	0.20 99	0.48 206	1.02 249	2.82 294	1.34 246	2.33 264

HBP-ISP	1.57 248	0.87 258	0.96 256	0.99 253	0.71 233	0.88 243	0.56 201	0.89 246	0.54 209	0.82 255	0.88 225	1.01 211	0.36 159	0.70 264	7.21 307	5.74 321	0.71 216	0.70 245	0.74 140	0.64 220	1.32 236	8.85 313	0.50 227	0.67 240	0.85 222	1.00 213	2.10 288	1.16 220

CBMV	1.58 249	0.86 257	0.61 208	0.89 241	0.84 251	0.78 235	0.55 199	0.90 247	0.81 243	0.82 255	0.63 176	3.20 275	0.83 237	0.52 235	2.06 252	1.17 264	0.96 254	0.74 255	2.62 246	0.68 233	2.85 275	7.74 308	0.49 225	1.14 283	1.10 258	1.23 239	2.42 295	5.18 299
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFMNet_re	1.60 250	1.18 278	1.12 274	1.28 268	1.17 273	1.64 281	1.39 273	1.30 274	1.62 286	1.14 283	1.36 259	2.69 268	1.82 268	0.90 279	2.94 269	1.37 280	1.57 279	1.32 300	3.84 267	1.26 287	2.71 273	1.71 195	1.17 281	1.29 292	1.13 260	1.02 217	1.59 270	1.69 244

FAT-Stereo	1.62 251	0.79 242	1.44 291	1.12 258	1.36 280	1.06 254	0.89 247	1.30 274	0.87 249	1.21 289	5.38 308	3.07 274	1.32 256	0.66 260	2.20 256	1.36 278	0.91 246	0.94 279	1.85 218	1.09 275	2.32 266	4.27 257	0.71 259	1.03 277	0.90 227	1.18 233	1.54 267	2.97 277

ADCMid	1.65 252	0.92 263	1.01 261	0.71 225	0.87 253	1.07 256	1.52 276	1.33 276	1.73 288	0.75 237	1.66 270	1.30 235	1.53 262	0.73 266	2.87 266	1.09 254	1.00 260	0.79 265	2.81 254	0.90 260	1.70 248	2.92 235	1.08 280	0.76 249	1.05 252	1.59 268	1.05 215	9.78 313

S-Stereo	1.70 253	0.82 247	0.95 253	1.19 262	1.22 274	1.32 270	1.59 277	1.03 261	1.08 268	1.24 291	4.20 298	4.08 290	1.12 248	0.67 262	3.06 272	1.65 299	0.91 246	1.05 281	2.24 232	1.12 277	1.50 242	5.83 290	1.32 290	1.21 289	0.90 227	1.17 230	1.25 240	2.15 257

AnyNet_C32	1.81 254	0.66 225	0.75 240	0.68 220	0.75 246	0.89 245	1.33 271	0.97 253	3.04 313	0.75 237	1.43 263	0.98 209	0.65 227	0.71 265	4.23 290	1.15 260	1.11 265	0.95 280	1.83 216	0.79 248	2.38 270	3.19 239	0.67 258	0.92 264	1.14 261	2.45 289	1.17 232	13.30 319

PVD	1.82 255	1.04 272	1.50 292	1.10 257	1.14 270	1.21 265	1.17 265	1.91 301	2.04 296	0.81 253	1.42 262	1.57 248	1.93 271	0.91 280	8.84 313	1.56 296	1.42 274	1.10 288	2.49 242	1.20 282	1.98 257	3.12 238	0.79 264	1.13 282	1.65 287	2.06 282	1.72 275	2.19 259

SANet	1.82 255	0.95 264	1.10 272	1.07 256	1.10 266	1.35 272	0.84 245	1.76 298	1.79 290	0.77 244	1.22 250	6.64 302	7.62 304	0.84 273	2.04 250	0.81 224	1.29 271	0.90 274	1.61 211	0.88 255	1.38 240	1.86 200	0.89 272	1.33 294	1.39 273	2.61 292	2.03 285	3.05 279

MSC_U_SF_DS_RVC	1.83 257	1.25 281	1.05 266	1.57 278	1.11 268	1.22 266	3.48 297	1.50 284	2.11 297	1.30 293	0.96 233	1.56 246	1.05 245	1.92 295	4.01 284	1.25 272	0.90 242	1.05 281	6.24 284	1.22 285	1.75 252	3.71 248	1.18 282	1.17 286	1.51 284	1.50 262	1.12 226	2.71 272

MFN_U_SF_RVC	1.86 258	1.06 273	0.88 248	1.27 267	1.03 263	1.56 279	2.57 287	1.40 281	1.19 273	1.50 303	2.86 289	2.04 259	1.60 264	2.16 296	4.89 300	1.02 245	0.93 249	0.83 271	6.71 287	1.21 284	3.28 283	2.85 233	0.65 257	1.16 285	1.25 266	1.33 251	1.29 244	1.66 242

G-Net	1.89 259	0.99 268	1.27 281	0.92 247	0.97 259	1.11 259	0.80 242	1.62 290	2.02 295	1.00 276	2.80 288	7.25 306	1.67 266	0.55 241	1.85 239	1.77 303	1.07 261	0.92 277	3.00 258	2.69 316	1.95 256	1.95 209	0.80 265	1.04 278	1.06 256	1.69 272	2.80 304	5.50 301

SAMSARA	1.90 260	0.80 245	1.02 264	0.94 249	0.93 256	0.88 243	1.07 260	1.60 289	1.28 275	0.97 273	1.07 240	1.33 238	2.67 282	0.88 277	8.67 312	1.44 290	1.09 264	0.93 278	2.65 247	1.06 274	2.36 268	3.27 240	0.58 251	1.04 278	2.85 302	4.21 307	2.73 301	2.88 275

edge stereo	1.94 261	1.17 277	2.17 302	1.48 275	1.31 278	1.61 280	1.43 275	1.68 293	1.28 275	1.19 287	3.32 294	4.32 293	2.92 285	0.81 271	2.94 269	1.49 292	1.08 263	0.82 268	5.33 277	0.98 265	1.70 248	4.30 259	0.95 278	0.94 265	1.34 270	1.21 237	1.72 275	2.87 274

pmcnn	1.94 261	0.81 246	0.54 195	1.21 263	1.23 275	1.23 268	0.99 258	0.97 253	0.55 211	0.75 237	2.87 290	4.26 292	5.53 295	0.32 175	2.16 254	1.42 287	1.30 272	0.89 273	4.30 271	1.01 269	4.96 308	5.40 280	0.92 274	1.01 275	1.14 261	1.02 217	2.43 296	3.12 280

gcap-zeroshot	1.97 263	0.45 121	0.90 251	0.59 201	0.38 155	0.56 192	0.30 150	0.73 208	0.29 106	0.74 236	2.87 290	1.22 234	0.34 143	0.25 125	1.47 219	1.39 283	0.62 177	0.55 194	29.53 322	0.81 250	1.07 210	3.94 252	0.24 144	0.37 166	0.79 204	1.00 213	0.96 199	0.75 174

ADCS	2.04 264	1.07 274	1.00 259	0.94 249	1.14 270	1.12 260	1.36 272	1.33 276	2.44 301	0.89 266	1.32 257	1.60 249	3.55 286	0.93 282	3.79 282	2.20 311	1.53 277	1.25 297	3.17 263	1.36 289	3.65 294	4.50 262	0.80 265	1.17 286	1.34 270	4.40 311	1.46 260	5.67 302

FINET	2.14 265	0.39 86	0.40 137	0.45 167	0.31 124	0.36 124	0.37 169	0.46 69	0.46 197	0.48 84	0.42 106	0.49 94	0.41 178	0.30 164	10.18 317	0.64 169	0.52 108	0.37 81	0.69 128	0.38 119	0.57 120	0.65 103	0.31 181	0.33 140	0.54 122	36.06 332	0.61 103	0.59 129

iRaft-Stereo_20w	2.15 266	0.53 188	1.39 289	1.22 264	0.48 186	0.79 238	0.50 193	0.75 213	0.43 190	0.73 232	6.67 317	0.86 197	0.29 104	0.27 148	1.12 174	1.28 273	0.61 170	0.45 131	1.83 216	0.63 214	1.11 212	5.64 283	0.22 124	0.28 110	0.96 234	25.03 326	1.45 256	2.62 270

SQANet	2.17 267	2.74 296	1.21 276	3.10 295	2.22 292	3.35 294	2.73 292	0.95 250	0.65 229	1.00 276	0.73 210	2.76 269	1.34 258	2.32 297	3.29 277	0.63 163	1.34 273	0.73 250	10.90 301	0.70 238	2.37 269	3.46 244	3.27 300	0.60 228	1.05 252	1.52 263	1.39 251	2.31 263

MADNet+	2.24 268	1.21 280	1.26 280	1.48 275	1.30 277	1.12 260	2.54 286	1.95 302	1.46 283	1.34 295	1.29 256	2.44 263	2.24 273	1.30 291	8.99 314	2.12 309	2.64 299	1.14 291	2.82 255	1.90 306	4.19 298	4.31 260	1.30 288	2.17 317	2.03 292	1.57 264	1.59 270	2.76 273

ADCPNet	2.25 269	0.78 241	0.91 252	0.83 238	1.24 276	0.87 242	1.74 278	1.04 263	1.32 277	0.83 258	1.84 277	1.05 217	8.05 306	0.76 270	4.11 285	1.21 269	0.99 258	0.72 247	4.28 270	1.01 269	1.66 246	3.55 247	0.73 260	0.80 257	1.57 286	2.02 280	1.35 248	15.39 321

CBMV_ROB	2.30 270	0.82 247	0.68 230	1.36 272	1.15 272	1.09 258	0.82 243	1.03 261	0.57 216	0.72 229	0.82 223	9.72 317	6.90 302	0.58 253	4.50 294	0.77 219	0.82 234	0.59 215	5.75 279	1.23 286	4.26 299	5.15 276	0.53 240	0.73 245	1.47 281	3.61 304	2.91 305	3.40 283

DDVS	2.34 271	0.70 233	0.83 247	0.70 224	0.75 246	0.75 230	0.60 208	1.08 266	0.87 249	0.82 255	32.66 333	3.89 287	1.27 252	0.53 238	1.37 210	1.39 283	0.74 220	0.66 232	2.14 229	0.96 264	1.75 252	3.32 241	0.49 225	0.60 228	0.72 183	0.88 196	1.37 250	1.33 230

SPS-STEREO	2.34 271	1.27 282	1.24 279	1.58 280	1.36 280	1.49 277	1.27 268	1.67 292	1.36 280	1.38 297	2.76 287	3.04 273	1.30 255	1.06 286	4.12 287	1.82 305	1.66 281	1.39 302	9.69 298	1.36 289	4.41 301	7.92 310	1.28 286	1.43 296	1.48 282	1.76 273	2.03 285	2.03 254
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.37 273	1.10 276	1.07 269	1.16 260	1.12 269	1.05 253	3.27 295	1.75 296	2.58 306	1.20 288	1.66 270	3.03 272	2.81 284	1.03 284	4.41 293	3.73 318	2.42 293	2.18 318	3.18 264	1.64 301	4.45 303	7.10 301	1.26 283	1.22 290	2.09 293	1.57 264	1.52 265	4.30 291

RainbowNet	2.44 274	2.98 302	1.98 299	3.35 300	2.61 301	3.55 296	3.57 300	1.29 272	0.91 254	1.53 305	0.89 227	3.23 276	2.50 276	2.96 305	2.91 267	0.91 232	1.93 283	1.05 281	5.80 280	1.56 297	3.09 280	4.31 260	4.23 305	1.01 275	1.40 278	1.57 264	1.81 279	2.97 277

otaku	2.54 275	3.10 306	1.32 285	3.38 301	2.41 295	3.63 299	3.11 293	1.05 265	0.97 262	1.13 280	0.81 222	2.95 270	1.88 270	2.63 300	3.57 280	0.67 177	1.56 278	0.77 258	13.58 309	1.10 276	2.70 272	4.14 254	4.46 308	0.78 254	1.18 264	1.37 254	1.72 275	2.50 269

Ntro	2.56 276	3.44 314	1.64 293	3.56 303	2.56 300	3.77 303	3.41 296	1.11 270	1.04 266	1.16 285	0.92 229	2.98 271	1.40 259	2.75 304	3.10 274	0.68 187	1.91 282	0.84 272	11.74 304	1.16 278	2.88 276	5.44 281	4.15 304	0.75 247	1.27 267	1.58 267	1.61 273	2.30 262

ACVNet-4b	2.61 277	2.78 299	1.77 295	3.15 296	2.34 294	3.59 298	3.82 302	1.34 278	1.35 279	1.27 292	0.72 206	3.29 279	2.76 283	3.05 307	3.12 275	0.82 226	2.46 294	1.10 288	10.23 300	1.26 287	3.40 285	5.28 278	4.07 303	0.95 266	1.28 268	1.29 247	1.47 262	2.47 268

ACVNet_1	2.64 278	3.24 309	2.43 305	4.43 309	3.01 309	3.83 305	4.20 307	1.35 279	1.18 271	1.22 290	1.08 243	3.35 280	2.52 277	3.12 309	1.93 243	0.72 206	2.67 300	1.17 293	9.65 297	1.16 278	3.59 292	2.70 229	4.47 309	1.11 280	1.43 279	2.04 281	1.46 260	2.10 255

SFCPSM	2.77 279	0.82 247	0.65 225	0.77 232	0.70 232	0.74 228	0.63 216	0.84 238	0.97 262	0.71 227	1.85 278	2.58 264	4.16 289	0.57 246	2.35 260	0.96 236	0.75 222	0.64 226	44.80 331	1.20 282	0.92 200	1.50 186	0.56 248	0.60 228	0.97 237	0.96 210	1.22 238	1.37 231

DGSMNet	2.86 280	0.99 268	1.40 290	1.06 254	1.09 265	1.14 262	1.07 260	1.42 282	0.94 260	2.17 318	11.83 329	1.77 255	1.86 269	0.95 283	7.21 307	3.88 319	6.07 311	1.70 311	5.05 275	1.75 304	7.07 320	8.89 314	0.97 279	1.24 291	1.03 251	1.46 258	1.44 255	1.85 247

DPSNet	2.86 280	0.84 253	0.79 243	1.23 266	1.35 279	1.35 272	0.95 254	1.10 268	1.48 284	0.80 250	1.17 246	7.04 304	4.28 291	0.75 269	6.78 306	2.57 314	1.59 280	1.27 299	14.87 313	1.61 300	5.07 309	9.58 315	1.81 294	1.44 298	1.49 283	2.52 290	1.66 274	1.87 249

PSMNet_ROB	2.93 282	3.42 313	2.10 300	2.90 291	2.09 290	4.14 308	3.88 303	1.50 284	1.44 282	1.61 308	2.63 286	3.83 286	5.07 292	5.05 317	3.50 278	0.96 236	2.14 290	1.10 288	8.78 293	1.70 303	2.75 274	2.96 237	5.52 318	1.38 295	2.15 294	2.21 285	1.95 282	2.38 266

WAO-7	2.94 283	1.85 288	2.82 311	7.24 315	1.77 288	1.84 285	2.02 279	2.09 303	2.63 307	2.22 319	5.33 307	4.72 295	6.89 301	1.25 289	3.06 272	1.30 275	1.96 285	1.23 296	8.68 292	1.55 294	2.35 267	3.54 246	0.89 272	1.69 306	1.89 289	3.34 300	2.02 284	3.26 281

WAO-6	2.96 284	2.29 293	1.76 294	3.04 293	2.29 293	3.05 292	3.14 294	1.77 299	2.34 300	1.52 304	1.58 267	4.04 289	5.83 296	2.65 302	3.52 279	1.40 286	5.11 310	1.42 306	5.06 276	1.57 298	3.08 279	5.20 277	2.70 298	1.78 308	2.74 299	3.12 298	2.78 302	5.24 300

Dean	2.99 285	3.25 310	1.92 297	5.91 312	3.47 316	3.67 300	3.78 301	1.88 300	1.96 294	1.49 302	1.39 260	3.77 285	4.25 290	2.99 306	2.38 261	0.98 243	2.82 301	1.33 301	6.23 283	1.76 305	3.56 289	5.37 279	4.77 310	1.59 303	2.73 298	2.30 286	2.62 300	2.67 271

IMH-64-1	3.00 286	2.74 296	2.51 306	3.26 297	2.79 303	3.76 301	4.17 305	1.68 293	2.47 303	1.13 280	1.25 253	3.66 282	6.37 297	3.61 310	2.63 264	1.16 262	2.53 295	1.41 304	6.20 281	1.55 294	3.46 286	5.75 286	4.82 312	1.44 298	2.82 300	1.99 278	2.35 290	3.59 284

IMH-64	3.00 286	2.74 296	2.51 306	3.26 297	2.79 303	3.76 301	4.17 305	1.68 293	2.47 303	1.13 280	1.25 253	3.66 282	6.37 297	3.61 310	2.63 264	1.16 262	2.53 295	1.41 304	6.20 281	1.55 294	3.46 286	5.75 286	4.82 312	1.44 298	2.82 300	1.99 278	2.35 290	3.59 284

IMH	3.37 288	2.80 300	2.52 308	3.30 299	2.81 305	3.78 304	4.24 308	1.75 296	2.57 305	1.17 286	1.23 252	3.99 288	10.97 309	5.78 323	2.21 257	1.12 257	2.58 297	1.39 302	6.86 288	1.60 299	3.49 288	5.44 281	4.89 315	1.50 301	3.02 304	2.37 288	2.52 297	5.01 296

anonymity	3.37 288	0.42 101	1.10 272	0.58 199	0.43 174	0.48 169	0.31 157	0.78 225	0.35 150	0.62 173	65.69 337	0.87 198	0.30 108	0.25 125	1.14 179	1.37 280	0.61 170	0.44 123	1.39 201	0.63 214	0.75 175	7.27 302	0.25 152	0.32 130	0.99 243	1.23 239	1.10 224	1.44 234

SGM_RVC	3.37 288	1.46 284	0.88 248	1.79 282	1.36 280	1.81 284	1.40 274	1.65 291	1.12 270	0.83 258	1.60 268	7.12 305	3.65 287	0.43 210	2.16 254	0.62 157	0.80 231	0.58 209	11.35 303	0.68 233	2.17 263	1.08 165	0.52 239	0.98 269	2.24 295	1.97 277	6.00 321	34.83 330
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	3.45 291	3.01 303	2.34 304	4.63 310	2.95 308	3.55 296	3.53 298	1.59 288	1.33 278	1.30 293	1.13 245	3.27 277	2.54 279	2.69 303	1.95 244	0.87 230	9.85 315	1.08 287	21.96 317	1.38 291	3.39 284	4.29 258	4.23 305	1.43 296	2.01 290	2.58 291	1.90 281	2.34 265

ELAS_RVC	3.56 292	2.05 289	1.92 297	2.68 288	2.14 291	5.31 319	2.31 282	2.50 310	1.91 292	1.84 313	4.76 302	7.99 309	8.55 308	0.84 273	3.62 281	1.05 251	1.96 285	1.22 295	4.63 273	1.51 293	4.77 307	9.74 316	1.27 285	1.99 315	8.57 320	3.59 303	3.42 309	3.96 290
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.61 293	2.21 291	1.84 296	3.04 293	2.46 297	3.47 295	2.38 284	2.81 315	2.86 310	1.46 299	4.82 303	8.36 311	8.06 307	0.87 275	4.11 285	1.04 249	1.99 287	1.15 292	4.54 272	1.19 281	4.74 306	10.44 321	1.26 283	1.86 313	6.96 318	4.71 312	3.75 311	5.16 298
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.67 294	1.54 286	1.08 270	2.64 286	1.78 289	2.12 287	1.19 266	2.47 308	1.38 281	0.91 268	6.33 314	9.51 315	7.65 305	0.50 229	9.98 316	1.96 306	0.90 242	0.75 256	8.92 294	0.82 251	8.67 321	10.38 320	0.73 260	1.12 281	3.41 307	2.18 284	5.22 318	4.91 295
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
MDST_ROB	4.20 295	2.33 294	0.80 244	3.91 306	1.60 287	2.83 290	1.12 262	1.14 271	0.79 241	0.78 247	1.19 247	1.60 249	25.00 322	0.36 189	11.29 319	0.67 177	0.68 204	0.49 161	4.16 269	0.65 222	1.82 255	6.21 298	0.61 255	0.78 254	8.88 321	3.05 296	18.20 328	12.37 316

DispFullNet	4.35 296	3.21 307	4.31 322	2.72 289	2.48 299	2.93 291	2.71 291	2.81 315	1.89 291	4.52 328	6.61 315	8.91 314	5.38 293	2.59 298	2.40 262	7.94 324	3.27 304	2.03 314	27.02 319	2.94 320	4.26 299	4.88 267	1.79 293	1.18 288	1.35 272	1.33 251	2.38 293	3.59 284

LVE	4.48 297	3.05 304	2.13 301	26.62 329	3.20 312	3.95 306	12.38 328	1.56 286	1.65 287	1.86 314	1.66 270	3.36 281	4.03 288	3.08 308	2.05 251	1.07 253	2.36 292	1.44 307	17.31 315	1.64 301	3.69 295	5.87 292	4.40 307	1.82 311	2.86 303	2.32 287	2.39 294	3.29 282

WAO-8	4.61 298	3.39 311	2.82 311	10.45 320	3.06 310	4.31 309	7.22 314	2.68 313	4.40 317	1.75 311	3.16 292	6.16 299	13.19 313	5.21 319	4.20 288	1.35 276	3.33 305	1.55 309	12.12 305	2.51 314	3.15 281	4.91 268	3.42 301	1.62 304	5.04 313	4.04 305	3.84 315	5.71 303

Venus	4.61 298	3.39 311	2.82 311	10.45 320	3.06 310	4.31 309	7.22 314	2.68 313	4.40 317	1.75 311	3.16 292	6.16 299	13.19 313	5.21 319	4.20 288	1.35 276	3.33 305	1.55 309	12.12 305	2.51 314	3.15 281	4.91 268	3.42 301	1.62 304	5.04 313	4.04 305	3.84 315	5.71 303

TRStereo	4.80 300	0.88 259	1.21 276	0.56 195	0.36 143	1.43 275	0.49 190	0.68 181	0.30 112	0.65 194	0.47 123	1.13 227	0.28 99	0.23 101	1.25 199	1.09 254	0.58 142	0.48 154	2.00 225	0.51 174	0.76 179	5.69 284	0.19 89	0.30 119	0.79 204	104.35 339	1.77 278	1.07 209

PWCK	5.22 301	3.06 305	2.20 303	3.63 304	2.67 302	4.53 313	5.48 311	2.47 308	2.98 312	3.29 324	4.30 299	9.76 318	5.51 294	1.79 294	3.20 276	1.42 287	2.58 297	1.45 308	51.06 334	2.39 312	4.63 304	4.24 256	2.66 297	1.80 309	3.05 305	3.57 302	2.56 298	4.64 293

SGM-ForestM	5.65 302	4.50 319	1.05 266	2.91 292	1.57 285	4.11 307	4.85 309	2.98 317	2.33 298	0.72 229	4.70 301	7.33 307	6.60 300	0.49 227	39.89 330	0.68 187	0.97 255	0.56 201	8.53 291	0.68 233	4.43 302	1.50 186	0.54 242	0.96 267	7.49 319	21.53 323	7.62 322	13.00 317

notaker	5.86 303	5.54 324	3.78 320	13.93 323	5.35 322	5.67 321	9.28 324	2.38 307	2.66 308	2.06 317	1.78 275	13.93 324	24.00 320	4.00 313	4.62 295	1.76 302	5.10 309	2.17 317	17.07 314	2.17 309	6.58 319	6.08 295	6.15 322	2.16 316	1.79 288	2.08 283	2.35 290	3.69 287

MADNet++	5.91 304	3.53 315	3.85 321	2.86 290	4.61 320	3.06 293	4.05 304	4.68 323	5.50 319	4.18 327	5.19 306	6.42 301	6.59 299	6.60 324	7.82 311	6.76 322	4.79 308	4.06 323	7.98 290	5.77 324	9.82 324	16.30 326	2.35 296	4.40 326	4.10 312	14.38 319	5.24 319	4.57 292

JetBlue	6.09 305	3.86 316	3.31 318	6.02 313	4.23 319	6.50 322	9.13 322	3.53 318	2.89 311	1.48 300	1.60 268	8.25 310	1.97 272	5.45 322	6.44 304	3.14 316	3.63 307	2.97 321	5.48 278	2.48 313	10.91 325	12.33 323	4.85 314	2.26 318	6.93 317	17.02 320	3.81 314	24.06 325

AIO-Stereo-zeroshot1	6.10 306	0.61 216	1.30 284	0.77 232	0.74 242	1.19 264	0.83 244	0.81 234	0.96 261	0.80 250	6.66 316	1.02 213	0.37 168	0.27 148	1.82 237	1.97 307	0.71 216	0.62 223	123.79 337	0.58 196	1.43 241	7.73 307	0.23 135	0.40 178	0.96 234	4.91 313	1.12 226	2.12 256

UNDER WATER-64	6.32 307	5.21 322	3.26 317	12.14 322	5.88 323	6.71 324	9.26 323	4.87 324	3.46 314	2.30 322	2.35 283	11.93 323	12.73 311	5.12 318	5.34 302	1.80 304	12.41 324	2.22 320	8.98 296	4.33 323	6.38 317	7.95 311	8.71 328	2.66 321	3.83 310	8.23 316	4.61 317	7.84 311

TorneroNet-64	6.40 308	4.65 320	2.74 310	15.54 325	3.31 313	4.94 314	8.03 316	2.22 305	9.83 324	1.42 298	1.34 258	7.37 308	29.26 326	4.42 315	5.17 301	1.23 271	11.76 323	1.76 313	17.82 316	2.71 317	5.61 314	6.19 296	5.20 316	1.81 310	3.54 308	4.38 308	2.30 289	8.17 312

STStereo	6.54 309	2.50 295	5.20 324	5.17 311	2.86 307	5.44 320	3.55 299	6.26 326	6.79 320	1.56 306	7.62 321	9.51 315	14.78 317	0.67 262	10.87 318	0.93 233	0.98 257	0.64 226	36.61 327	1.16 278	2.12 261	4.60 264	0.80 265	1.84 312	5.84 315	11.36 317	3.79 312	23.26 324

SGM+DAISY	7.37 310	1.43 283	1.33 287	1.85 283	1.57 285	2.10 286	2.58 289	1.57 287	1.92 293	1.37 296	7.84 322	8.83 313	13.00 312	1.27 290	12.20 320	2.02 308	1.50 276	1.26 298	11.20 302	1.43 292	6.12 316	10.35 319	1.28 286	1.58 302	22.91 327	36.14 333	3.33 308	41.05 334

UNDER WATER	7.65 311	4.75 321	3.20 316	10.38 319	5.97 324	6.52 323	8.90 319	4.43 319	3.71 316	1.97 316	2.13 280	10.58 321	57.67 333	4.90 316	4.62 295	1.61 298	12.55 325	2.15 316	9.80 299	4.02 321	6.55 318	7.81 309	8.85 329	2.70 322	3.94 311	5.71 314	3.74 310	7.34 308

JetRed	7.88 312	5.28 323	6.04 326	3.77 305	5.01 321	7.11 325	10.17 325	4.64 322	3.46 314	3.00 323	2.43 284	6.74 303	2.58 280	7.32 325	6.13 303	7.14 323	8.68 314	7.10 325	4.85 274	4.17 322	11.09 326	12.68 324	8.09 327	3.36 324	11.02 322	24.14 325	12.36 325	24.50 326

KSHMR	8.09 313	4.19 317	3.02 315	20.01 328	3.97 318	5.23 318	5.85 312	2.62 312	2.46 302	2.23 320	2.33 282	4.57 294	77.01 337	5.26 321	3.82 283	1.74 301	3.01 303	2.05 315	30.62 323	2.04 308	5.15 310	6.07 294	7.51 326	1.94 314	3.25 306	2.86 295	3.03 306	6.46 306

MaskLacGwcNet_RVC	8.44 314	0.67 226	1.08 270	0.97 251	0.87 253	0.82 239	1.29 269	0.85 241	0.73 234	0.90 267	5.88 309	182.08 338	2.36 274	1.37 292	1.72 234	1.04 249	0.95 251	1.05 281	6.37 285	0.80 249	3.60 293	4.99 270	0.56 248	0.86 259	1.00 246	1.48 261	1.21 236	2.39 267

LSM0	8.46 315	1.08 275	0.97 257	1.68 281	1.46 283	1.66 282	2.34 283	2.26 306	2.33 298	1.64 309	3.73 296	4.12 291	7.50 303	0.66 260	61.95 337	74.50 338	1.94 284	1.07 286	12.24 307	2.24 310	5.75 315	11.09 322	0.92 274	1.32 293	2.02 291	3.44 301	3.80 313	14.65 320

ACV-stereo	8.54 316	1.03 271	0.99 258	1.31 270	0.73 239	1.51 278	0.96 256	0.88 244	1.09 269	1.07 279	1.26 255	1.09 222	24.12 321	0.52 235	4.26 291	3.65 317	1.07 261	0.79 265	168.90 338	1.90 306	3.75 296	3.35 243	0.73 260	0.75 247	0.78 200	1.47 259	1.57 269	1.05 205

ktn	8.56 317	3.21 307	2.95 314	6.28 314	3.33 314	4.46 312	10.27 326	2.14 304	9.87 325	2.28 321	1.79 276	40.24 331	55.84 332	3.95 312	2.98 271	2.12 309	12.68 326	2.18 318	33.93 324	2.29 311	3.76 297	3.97 253	4.78 311	2.28 319	2.60 296	2.77 293	3.18 307	5.01 296

TorneroNet	8.57 318	4.31 318	2.73 309	29.82 331	3.34 315	5.12 315	6.26 313	2.59 311	9.76 322	1.48 300	2.49 285	11.42 322	68.87 336	4.30 314	4.82 298	1.20 267	10.34 316	1.71 312	23.71 318	2.90 319	5.60 313	5.95 293	5.37 317	1.69 306	3.61 309	3.06 297	2.60 299	6.24 305

zero-FE	9.27 319	0.42 101	0.30 101	61.33 338	0.57 208	106.65 339	1.29 269	0.72 202	0.30 112	0.66 203	0.56 159	63.71 336	0.72 231	0.26 138	0.82 127	0.62 157	0.61 170	0.48 154	2.66 250	0.42 149	1.29 232	2.95 236	0.27 161	0.26 94	0.51 109	0.44 99	0.92 191	0.65 144

XX-Stereo	9.59 320	0.38 79	0.41 148	0.62 210	0.28 105	0.54 185	0.28 139	0.69 186	0.28 95	0.69 220	6.22 312	1.02 213	0.30 108	0.24 116	1.91 242	1.60 297	0.61 170	0.52 180	1.97 224	0.54 179	0.76 179	1.31 177	0.19 89	0.29 113	233.45 338	0.86 193	1.03 210	1.85 247

MANE	10.17 321	2.87 301	4.55 323	3.48 302	3.67 317	4.33 311	5.37 310	5.85 325	8.41 321	1.15 284	6.84 320	8.81 312	11.91 310	0.74 268	34.96 327	9.77 326	2.33 291	17.98 330	8.97 295	0.99 267	5.17 311	10.08 317	0.75 263	2.44 320	19.90 326	30.18 329	24.05 331	39.03 333

DGTPSM_ROB	12.60 322	5.94 325	17.42 331	4.21 307	7.87 325	5.18 316	8.36 317	4.59 320	11.62 327	4.53 329	8.72 323	5.12 296	17.04 318	12.93 329	25.30 326	14.55 328	6.98 312	15.75 328	13.36 308	12.08 328	9.26 322	21.71 329	5.68 319	11.58 328	12.26 323	31.67 330	13.08 326	33.34 328

DPSMNet_ROB	13.44 323	5.95 326	17.43 332	4.22 308	7.88 326	5.18 316	8.37 318	4.59 320	11.63 328	4.55 330	8.85 324	5.31 297	22.17 319	12.96 330	41.18 333	14.59 329	7.06 313	15.81 329	14.45 312	12.09 329	9.28 323	21.72 330	5.68 319	11.58 328	12.30 324	31.67 330	13.08 326	33.34 328

DLNR_Zeroshot_test	17.85 324	67.20 339	1.21 276	81.88 339	0.36 143	0.45 156	74.74 339	0.76 217	0.28 95	0.69 220	0.57 160	1.21 232	0.30 108	8.16 326	84.46 338	99.85 339	23.71 330	15.03 327	7.28 289	0.56 187	5.49 312	3.79 250	0.19 89	0.46 194	0.77 196	0.84 188	0.81 162	0.80 181

LE_ROB	18.13 325	1.84 287	5.86 325	9.46 318	53.77 339	8.04 326	45.58 334	11.04 331	28.98 332	1.91 315	6.75 319	38.77 330	49.52 331	0.36 189	14.59 321	0.59 146	0.86 238	0.60 219	36.50 326	7.48 326	4.68 305	6.20 297	25.95 333	12.06 330	26.61 328	25.97 327	28.65 333	36.99 331

DPSM_ROB	18.33 326	16.23 328	21.89 333	9.40 316	8.73 327	13.60 328	9.09 320	10.89 328	15.09 329	8.44 331	8.95 325	10.11 319	13.19 313	16.30 331	18.97 322	18.97 331	18.34 328	20.44 331	13.82 310	14.87 331	26.45 332	27.55 331	6.48 323	14.45 332	32.48 333	38.81 334	37.03 335	44.38 335

DPSM	18.33 326	16.23 328	21.89 333	9.40 316	8.73 327	13.60 328	9.09 320	10.89 328	15.09 329	8.44 331	8.95 325	10.11 319	13.19 313	16.30 331	18.97 322	18.97 331	18.34 328	20.44 331	13.82 310	14.87 331	26.45 332	27.55 331	6.48 323	14.45 332	32.48 333	38.81 334	37.03 335	44.38 335

HanzoNet	20.46 328	15.45 327	7.17 328	35.04 333	15.40 330	42.60 334	42.25 333	19.41 332	22.53 331	3.57 325	8.95 325	41.20 332	59.36 335	45.57 337	19.76 324	4.23 320	41.32 334	3.33 322	50.89 333	8.87 327	11.85 327	10.25 318	15.36 332	3.51 325	5.98 316	5.84 315	5.30 320	7.56 309

LRCNet_RVC	21.82 329	29.16 331	11.33 330	31.73 332	29.10 335	34.20 333	27.48 331	21.70 335	10.00 326	29.64 336	30.45 332	32.28 328	25.87 323	34.03 335	20.67 325	2.95 315	25.60 331	21.94 333	44.10 330	20.69 333	15.98 330	6.68 300	36.66 334	27.37 334	2.65 297	1.65 269	8.66 324	6.68 307

BEATNet-Init1	24.80 330	35.34 334	3.40 319	54.39 337	11.05 329	52.62 338	30.07 332	9.50 327	9.78 323	1.71 310	9.05 328	32.52 329	48.55 330	0.91 280	59.64 336	13.60 327	2.94 302	1.21 294	78.28 335	35.97 336	14.53 329	17.14 328	1.30 288	2.98 323	29.70 331	22.69 324	52.62 337	38.22 332

PML	30.79 331	20.86 330	7.14 327	29.36 330	20.49 334	28.87 332	10.60 327	10.92 330	87.59 339	20.00 335	153.26 339	98.26 337	119.13 338	10.64 328	9.27 315	9.16 325	16.55 327	7.27 326	34.78 325	7.44 325	12.95 328	13.29 325	5.71 321	6.19 327	32.49 335	12.75 318	34.25 334	12.19 315

FlowAnything	36.82 332	32.60 332	44.20 339	18.89 327	17.64 332	27.10 330	18.35 330	21.81 336	30.46 334	17.52 334	18.20 331	20.29 326	26.53 324	33.10 334	36.77 328	37.70 333	36.79 332	40.89 334	27.34 320	30.02 335	53.13 337	55.97 337	12.99 331	29.60 336	64.32 336	78.22 338	74.36 339	89.35 339

CasAABBNet	36.82 332	32.66 333	44.09 338	18.77 326	17.41 331	27.26 331	18.09 329	21.65 334	30.38 333	17.51 333	18.08 330	20.27 325	26.53 324	32.72 333	37.32 329	38.13 334	36.79 332	41.08 335	27.46 321	29.84 334	53.33 338	55.90 336	12.92 330	28.97 335	65.31 337	78.04 337	74.31 338	89.23 338

HaxPig	41.43 334	43.78 336	40.67 335	44.87 334	47.40 337	44.66 335	45.90 335	46.29 337	45.65 336	48.99 337	49.28 334	47.25 334	43.73 328	43.21 336	40.38 332	39.12 336	48.32 335	51.04 336	43.25 328	42.26 337	42.89 334	36.79 333	50.70 336	43.01 338	27.27 329	19.90 321	20.68 329	21.39 323

AVERAGE_ROB	41.95 335	44.71 337	42.09 336	45.93 335	46.78 336	45.54 336	46.49 336	47.00 338	43.80 335	49.16 338	49.81 335	47.19 333	43.01 327	49.34 338	40.06 331	38.39 335	48.88 336	51.23 337	43.85 329	42.36 338	43.28 335	39.80 334	49.36 335	42.83 337	28.47 330	20.13 322	23.38 330	19.90 322

MEDIAN_ROB	44.92 336	47.22 338	43.96 337	48.39 336	49.65 338	48.09 337	49.12 337	49.68 339	46.28 337	52.49 339	53.49 336	50.50 335	45.47 329	49.67 339	43.04 334	41.33 337	51.67 337	54.31 338	46.89 332	45.84 339	45.76 336	41.31 335	52.59 337	45.67 339	30.78 332	26.35 328	25.34 332	27.98 327

FSD		0.53 188	0.53 193	0.53 188	0.53 200	0.52 180	0.53 197	0.75 213	0.40 175	0.79 248	0.57 160			0.55 241	0.64 91	0.68 187			0.67 126	0.56 187				0.53 221	0.70 177	0.72 164	0.70 131	0.69 156

STTRV1_RVC		0.82 247	0.67 228	1.06 254	0.75 246	1.07 256	0.90 250	0.94 248	0.93 256	0.95 272	1.19 247	1.84 256	2.61 281	0.87 275		1.01 244	1.49 275	0.73 250		2.75 318	2.45 271			1.00 273	1.39 273	1.47 259	1.98 283	4.80 294

DPSimNet_ROB		42.01 335	9.19 329	15.49 324	19.18 333	8.81 327	51.60 338	21.45 333	69.48 338	4.09 326	130.66 338	21.85 327	59.34 334	9.82 327	51.06 335	15.06 330		4.22 324	102.54 336	14.43 330	17.28 331	16.43 327	6.62 325	13.29 331		45.88 336	8.52 323	55.57 337

Low-res two-view benchmark