Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

Pointernet	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 20	0.04 5	0.02 1	0.03 1	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.10 13	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.05 3	0.03 1

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 8	0.10 3	0.06 2	0.06 6	0.07 7	0.04 2	0.08 9	0.06 2	0.01 1	0.02 1	0.06 11	0.05 5	0.05 3	0.04 4
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
MLG-Stereo_test1	0.05 3	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.05 17	0.06 24	0.03 4	0.06 16	0.02 1	0.02 2	0.18 22	0.13 26	0.08 14	0.06 6	0.08 11	0.05 5	0.08 9	0.12 19	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 8	0.04 4

MLG-Stereo	0.05 3	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.05 17	0.03 4	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.17 19	0.13 26	0.08 14	0.06 6	0.08 11	0.05 5	0.08 9	0.07 3	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 8	0.05 14

MM-Stereo_test3	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 5	0.05 17	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.11 4	0.10 3	0.07 6	0.05 3	0.06 4	0.05 5	0.06 3	0.17 36	0.04 24	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 8	0.04 4

CoSv	0.05 3	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 28	0.03 20	0.05 20	0.04 12	0.04 5	0.02 3	0.03 1	0.03 12	0.02 2	0.09 2	0.09 2	0.07 6	0.04 1	0.08 11	0.04 2	0.07 7	0.04 1	0.02 2	0.02 1	0.08 24	0.05 5	0.07 15	0.04 4

AIO-test2	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.05 17	0.04 5	0.07 33	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.22 38	0.17 61	0.06 2	0.05 3	0.05 1	0.05 5	0.05 1	0.16 33	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.03 1	0.04 4

U	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 5	0.02 1	0.04 5	0.01 1	0.05 11	0.03 12	0.02 2	0.14 12	0.12 19	0.08 14	0.07 15	0.08 11	0.05 5	0.10 27	0.09 9	0.02 2	0.03 6	0.08 24	0.07 20	0.06 8	0.06 24

ProNet	0.05 3	0.04 10	0.04 16	0.03 8	0.02 1	0.04 13	0.08 96	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 25	0.03 1	0.02 1	0.03 21	0.12 5	0.10 3	0.07 6	0.06 6	0.06 4	0.04 2	0.06 3	0.08 5	0.03 14	0.04 18	0.05 3	0.04 1	0.05 3	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.03 5	0.06 24	0.03 4	0.04 4	0.03 12	0.02 2	0.12 5	0.11 9	0.07 6	0.07 15	0.07 7	0.05 5	0.09 19	0.08 5	0.02 2	0.03 6	0.08 24	0.08 26	0.07 15	0.05 14

LG-Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 21	0.04 13	0.02 3	0.06 26	0.05 17	0.06 24	0.06 25	0.08 30	0.03 12	0.02 2	0.24 52	0.12 19	0.08 14	0.06 6	0.08 11	0.07 13	0.10 27	0.09 9	0.02 2	0.03 6	0.06 11	0.06 14	0.07 15	0.05 14

MM-Stereo_test1	0.06 11	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.15 15	0.17 61	0.07 6	0.07 15	0.06 4	0.08 24	0.06 3	0.23 62	0.05 40	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 8	0.04 4

RAStereo	0.06 11	0.05 20	0.04 16	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 20	0.03 5	0.10 41	0.03 4	0.08 30	0.04 26	0.02 2	0.15 15	0.11 9	0.09 22	0.08 25	0.10 27	0.05 5	0.13 41	0.09 9	0.02 2	0.03 6	0.09 31	0.07 20	0.07 15	0.07 28

AdaDepth	0.07 14	0.06 29	0.04 16	0.04 17	0.05 29	0.04 13	0.03 20	0.05 20	0.06 26	0.04 5	0.06 25	0.06 16	0.03 12	0.03 21	0.21 32	0.15 36	0.09 22	0.08 25	0.10 27	0.07 13	0.08 9	0.17 36	0.03 14	0.04 18	0.07 18	0.07 20	0.09 30	0.07 28

111111	0.07 14	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 21	0.03 3	0.03 20	0.04 5	0.05 17	0.03 1	0.04 11	0.06 16	0.03 12	0.02 2	0.26 69	0.15 36	0.06 2	0.06 6	0.09 24	0.12 71	0.09 19	0.33 114	0.07 71	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.05 3	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 14	0.05 20	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.06 26	0.05 17	0.07 33	0.05 16	0.07 28	0.03 12	0.04 32	0.21 32	0.16 50	0.11 34	0.07 15	0.14 42	0.07 13	0.11 33	0.22 58	0.04 24	0.03 6	0.07 18	0.06 14	0.09 30	0.06 24

AIO-test1	0.07 14	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 26	0.06 26	0.06 24	0.06 25	0.06 16	0.02 1	0.03 21	0.24 52	0.15 36	0.06 2	0.05 3	0.05 1	0.08 24	0.06 3	0.33 114	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.04 2	0.04 4

DEFOM-Stereo	0.07 14	0.06 29	0.04 16	0.06 42	0.05 29	0.06 35	0.03 20	0.06 26	0.05 17	0.06 24	0.08 43	0.06 16	0.03 12	0.04 32	0.20 29	0.12 19	0.11 34	0.09 29	0.10 27	0.07 13	0.11 33	0.09 9	0.04 24	0.04 18	0.09 31	0.08 26	0.12 45	0.08 34

AIO-Stereo	0.07 14	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.04 21	0.04 13	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.04 5	0.05 16	0.04 4	0.03 12	0.03 21	0.21 32	0.11 9	0.10 31	0.06 6	0.09 24	0.14 102	0.08 9	0.47 165	0.03 14	0.04 18	0.06 11	0.05 5	0.07 15	0.04 4

RSM	0.07 14	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.04 21	0.05 28	0.03 20	0.04 5	0.03 5	0.04 5	0.05 16	0.06 16	0.03 12	0.02 2	0.12 5	0.10 3	0.07 6	0.06 6	0.07 7	0.08 24	0.09 19	0.60 199	0.03 14	0.04 18	0.06 11	0.06 14	0.07 15	0.05 14

MM-Stereo_test2	0.08 21	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.06 24	0.04 11	0.04 4	0.03 12	0.03 21	0.23 42	0.25 152	0.08 14	0.07 15	0.07 7	0.12 71	0.08 9	0.55 182	0.05 40	0.04 18	0.05 3	0.09 38	0.06 8	0.06 24

GIP-stereo	0.08 21	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.03 9	0.04 13	0.03 20	0.03 1	0.03 5	0.05 17	0.04 11	0.05 11	0.03 12	0.04 32	0.30 90	0.22 124	0.09 22	0.07 15	0.09 24	0.10 51	0.09 19	0.43 152	0.02 2	0.04 18	0.07 18	0.07 20	0.08 23	0.05 14

RSM++	0.08 21	0.05 20	0.05 28	0.05 29	0.05 29	0.04 13	0.03 20	0.06 26	0.06 26	0.05 17	0.05 16	0.07 28	0.04 26	0.02 2	0.13 8	0.11 9	0.09 22	0.07 15	0.08 11	0.10 51	0.10 27	0.64 207	0.04 24	0.05 27	0.08 24	0.07 20	0.08 23	0.05 14

MoCha-V2	0.08 21	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.03 5	0.04 5	0.05 16	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.37 121	0.12 19	0.07 6	0.08 25	0.08 11	0.15 130	0.08 9	0.56 191	0.03 14	0.03 6	0.06 11	0.05 5	0.05 3	0.03 1

StereoVision	0.08 21	0.05 20	0.05 28	0.04 17	0.04 21	0.05 28	0.03 20	0.07 31	0.11 98	0.05 17	0.06 25	0.06 16	0.06 44	0.02 2	0.14 12	0.13 26	0.09 22	0.07 15	0.10 27	0.08 24	0.09 19	0.08 5	0.03 14	0.05 27	0.12 57	0.10 44	0.13 54	0.13 59

RAFT	0.08 21	0.04 10	0.06 38	0.05 29	0.03 9	0.07 46	0.03 20	0.10 41	0.05 17	0.06 24	0.07 33	0.08 30	0.05 34	0.02 2	0.22 38	0.11 9	0.09 22	0.06 6	0.08 11	0.06 12	0.08 9	0.10 13	0.02 2	0.04 18	0.14 68	0.14 72	0.16 65	0.15 76

delet	0.08 21	0.08 41	0.07 50	0.09 78	0.07 51	0.08 65	0.06 66	0.07 31	0.06 26	0.09 36	0.08 43	0.11 41	0.06 44	0.07 66	0.15 15	0.10 3	0.10 31	0.09 29	0.08 11	0.09 38	0.10 27	0.08 5	0.05 40	0.07 47	0.10 36	0.09 38	0.10 34	0.08 34

TDLM	0.08 21	0.08 41	0.07 50	0.07 47	0.08 67	0.07 46	0.06 66	0.08 34	0.06 26	0.06 24	0.12 90	0.08 30	0.06 44	0.05 41	0.10 3	0.10 3	0.10 31	0.09 29	0.08 11	0.07 13	0.09 19	0.10 13	0.05 40	0.07 47	0.08 24	0.08 26	0.09 30	0.09 40

GASTEREO	0.09 29	0.04 10	0.04 16	0.04 17	0.04 21	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.06 26	0.05 17	0.04 11	0.06 16	0.04 26	0.02 2	0.42 141	0.34 214	0.08 14	0.07 15	0.08 11	0.09 38	0.08 9	0.43 152	0.05 40	0.07 47	0.07 18	0.08 26	0.07 15	0.05 14

MSCF	0.09 29	0.04 10	0.04 16	0.04 17	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.06 26	0.04 5	0.04 11	0.06 16	0.04 26	0.03 21	0.42 141	0.33 212	0.08 14	0.07 15	0.08 11	0.09 38	0.08 9	0.42 148	0.04 24	0.07 47	0.07 18	0.08 26	0.06 8	0.05 14

DFGA-Net	0.09 29	0.09 51	0.05 28	0.07 47	0.05 29	0.06 35	0.05 48	0.11 47	0.07 42	0.12 53	0.08 43	0.13 50	0.06 44	0.04 32	0.17 19	0.13 26	0.14 48	0.10 39	0.14 42	0.07 13	0.12 37	0.14 25	0.05 40	0.07 47	0.10 36	0.09 38	0.14 56	0.11 49

IGEV-Stereo++	0.09 29	0.05 20	0.04 16	0.05 29	0.05 29	0.04 13	0.02 3	0.05 20	0.05 17	0.05 17	0.05 16	0.05 11	0.04 26	0.03 21	0.32 101	0.19 89	0.07 6	0.09 29	0.10 27	0.14 102	0.09 19	0.55 182	0.10 137	0.03 6	0.06 11	0.06 14	0.08 23	0.05 14

Occ-G	0.09 29	0.07 32	0.05 28	0.05 29	0.04 21	0.05 28	0.03 20	0.05 20	0.04 12	0.04 5	0.08 43	0.06 16	0.04 26	0.03 21	0.28 85	0.15 36	0.09 22	0.09 29	0.14 42	0.10 51	0.10 27	0.41 145	0.08 98	0.05 27	0.07 18	0.06 14	0.08 23	0.06 24

iRaftStereo_RVC	0.09 29	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.05 29	0.06 35	0.03 20	0.10 41	0.06 26	0.10 41	0.09 54	0.10 37	0.05 34	0.04 32	0.13 8	0.11 9	0.14 48	0.10 39	0.12 36	0.08 24	0.15 48	0.22 58	0.04 24	0.06 39	0.10 36	0.08 26	0.11 40	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.10 35	0.08 41	0.05 28	0.04 17	0.05 29	0.05 28	0.03 20	0.13 55	0.09 58	0.21 89	0.09 54	0.13 50	0.05 34	0.05 41	0.24 52	0.17 61	0.14 48	0.09 29	0.14 42	0.08 24	0.19 73	0.27 80	0.03 14	0.05 27	0.10 36	0.08 26	0.10 34	0.09 40

LGtest1	0.10 35	0.07 32	0.06 38	0.06 42	0.07 51	0.07 46	0.04 37	0.10 41	0.09 58	0.09 36	0.10 71	0.10 37	0.05 34	0.06 56	0.26 69	0.17 61	0.15 56	0.11 46	0.16 52	0.10 51	0.17 54	0.18 43	0.05 40	0.06 39	0.10 36	0.09 38	0.12 45	0.10 47

MaDis-Stereo	0.10 35	0.07 32	0.06 38	0.04 17	0.04 21	0.04 13	0.04 37	0.09 37	0.07 42	0.11 47	0.08 43	0.13 50	0.06 44	0.03 21	0.17 19	0.14 31	0.15 56	0.12 55	0.17 61	0.07 13	0.17 54	0.15 29	0.03 14	0.06 39	0.15 85	0.20 132	0.16 65	0.19 108

AASNet	0.10 35	0.10 63	0.07 50	0.10 86	0.10 93	0.11 104	0.08 96	0.12 50	0.06 26	0.10 41	0.11 81	0.10 37	0.06 44	0.07 66	0.16 18	0.12 19	0.13 43	0.11 46	0.11 33	0.09 38	0.11 33	0.13 22	0.06 56	0.08 60	0.11 48	0.10 44	0.10 34	0.09 40

MMNet	0.10 35	0.09 51	0.07 50	0.10 86	0.09 76	0.09 82	0.07 80	0.10 41	0.08 47	0.08 34	0.09 54	0.13 50	0.06 44	0.08 76	0.26 69	0.11 9	0.13 43	0.11 46	0.12 36	0.09 38	0.11 33	0.10 13	0.06 56	0.08 60	0.10 36	0.11 49	0.13 54	0.12 55

AANet_RVC	0.10 35	0.08 41	0.08 68	0.07 47	0.09 76	0.06 35	0.07 80	0.09 37	0.09 58	0.08 34	0.09 54	0.08 30	0.07 61	0.06 56	0.19 25	0.12 19	0.11 34	0.12 55	0.11 33	0.10 51	0.10 27	0.10 13	0.07 71	0.08 60	0.11 48	0.12 56	0.12 45	0.14 68

LG-Stereo_L1	0.11 41	0.08 41	0.05 28	0.05 29	0.05 29	0.05 28	0.03 20	0.13 55	0.10 74	0.21 89	0.09 54	0.12 47	0.05 34	0.05 41	0.24 52	0.18 72	0.14 48	0.09 29	0.15 50	0.08 24	0.19 73	0.30 96	0.03 14	0.05 27	0.10 36	0.08 26	0.10 34	0.09 40

MLG-Stereo_test3	0.11 41	0.06 29	0.05 28	0.05 29	0.06 42	0.06 35	0.04 37	0.07 31	0.06 26	0.09 36	0.08 43	0.13 50	0.03 12	0.05 41	0.21 32	0.16 50	0.12 39	0.09 29	0.29 154	0.07 13	0.14 45	0.57 193	0.03 14	0.05 27	0.08 24	0.08 26	0.10 34	0.08 34

plain	0.11 41	0.10 63	0.07 50	0.06 42	0.07 51	0.07 46	0.04 37	0.13 55	0.06 26	0.16 60	0.07 33	0.12 47	0.05 34	0.04 32	0.19 25	0.16 50	0.16 63	0.13 70	0.15 50	0.08 24	0.17 54	0.15 29	0.04 24	0.08 60	0.13 62	0.12 56	0.12 45	0.14 68

MIF-Stereo (partial)	0.11 41	0.09 51	0.08 68	0.07 47	0.06 42	0.07 46	0.04 37	0.12 50	0.09 58	0.12 53	0.07 33	0.10 37	0.07 61	0.05 41	0.21 32	0.16 50	0.16 63	0.13 70	0.14 42	0.08 24	0.18 63	0.15 29	0.05 40	0.08 60	0.13 62	0.11 49	0.16 65	0.13 59

UniTT-Stereo	0.11 41	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.05 29	0.06 35	0.04 37	0.10 41	0.07 42	0.13 56	0.07 33	0.13 50	0.12 132	0.08 76	0.21 32	0.15 36	0.16 63	0.12 55	0.20 80	0.09 38	0.18 63	0.14 25	0.07 71	0.07 47	0.13 62	0.18 109	0.10 34	0.13 59

RAFT_CTSACE	0.11 41	0.09 51	0.07 50	0.05 29	0.06 42	0.08 65	0.06 66	0.12 50	0.08 47	0.18 73	0.06 25	0.15 66	0.12 132	0.05 41	0.18 22	0.14 31	0.15 56	0.10 39	0.13 39	0.07 13	0.17 54	0.24 67	0.04 24	0.07 47	0.14 68	0.14 72	0.19 89	0.14 68

CVANet_RVC	0.11 41	0.12 99	0.11 108	0.13 127	0.10 93	0.11 104	0.08 96	0.13 55	0.09 58	0.10 41	0.16 118	0.11 41	0.08 76	0.08 76	0.13 8	0.12 19	0.12 39	0.12 55	0.12 36	0.09 38	0.12 37	0.17 36	0.06 56	0.08 60	0.11 48	0.10 44	0.11 40	0.14 68

LG-G_1	0.12 48	0.08 41	0.06 38	0.08 64	0.07 51	0.08 65	0.05 48	0.09 37	0.06 26	0.09 36	0.07 33	0.13 50	0.06 44	0.07 66	0.27 79	0.21 110	0.14 48	0.11 46	0.16 52	0.09 38	0.15 48	0.73 237	0.05 40	0.05 27	0.10 36	0.09 38	0.12 45	0.11 49

LG-G	0.12 48	0.08 41	0.06 38	0.08 64	0.07 51	0.08 65	0.05 48	0.09 37	0.06 26	0.09 36	0.07 33	0.13 50	0.06 44	0.07 66	0.27 79	0.21 110	0.14 48	0.11 46	0.16 52	0.09 38	0.15 48	0.73 237	0.05 40	0.05 27	0.10 36	0.09 38	0.12 45	0.11 49

GREAT-IGEV	0.12 48	0.04 10	0.04 16	0.03 8	0.02 1	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.20 200	0.04 5	0.05 16	0.08 30	0.02 1	0.02 2	0.40 136	0.42 244	0.08 14	0.09 29	0.08 11	0.12 71	0.07 7	0.76 244	0.08 98	0.14 171	0.06 11	0.06 14	0.08 23	0.04 4

test_5	0.12 48	0.10 63	0.08 68	0.07 47	0.05 29	0.07 46	0.05 48	0.16 72	0.07 42	0.11 47	0.15 109	0.16 78	0.16 177	0.03 21	0.18 22	0.15 36	0.11 34	0.10 39	0.13 39	0.08 24	0.13 41	0.20 51	0.04 24	0.09 82	0.13 62	0.15 87	0.20 99	0.18 90

DMCA	0.12 48	0.09 51	0.10 93	0.08 64	0.09 76	0.08 65	0.09 116	0.13 55	0.10 74	0.11 47	0.13 95	0.13 50	0.08 76	0.09 98	0.24 52	0.15 36	0.15 56	0.14 84	0.13 39	0.10 51	0.14 45	0.12 19	0.09 117	0.09 82	0.12 57	0.13 64	0.11 40	0.12 55

GANet	0.12 48	0.10 63	0.10 93	0.10 86	0.10 93	0.13 127	0.10 134	0.14 61	0.08 47	0.11 47	0.24 185	0.15 66	0.08 76	0.08 76	0.14 12	0.13 26	0.15 56	0.15 96	0.11 33	0.08 24	0.12 37	0.25 72	0.08 98	0.08 60	0.13 62	0.10 44	0.12 45	0.11 49

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 54	0.08 41	0.06 38	0.07 47	0.07 51	0.07 46	0.03 20	0.16 72	0.09 58	0.24 129	0.08 43	0.11 41	0.06 44	0.05 41	0.27 79	0.19 89	0.17 68	0.13 70	0.16 52	0.11 63	0.24 122	0.61 203	0.05 40	0.05 27	0.11 48	0.11 49	0.14 56	0.09 40

MIM_Stereo	0.13 54	0.09 51	0.08 68	0.08 64	0.07 51	0.09 82	0.05 48	0.13 55	0.06 26	0.19 80	0.10 71	0.11 41	0.05 34	0.05 41	0.25 62	0.34 214	0.17 68	0.12 55	0.20 80	0.12 71	0.19 73	0.43 152	0.04 24	0.07 47	0.11 48	0.10 44	0.15 60	0.09 40

AEACV	0.13 54	0.08 41	0.05 28	0.05 29	0.05 29	0.04 13	0.03 20	0.05 20	0.03 5	0.05 17	0.05 16	0.06 16	0.03 12	0.04 32	0.64 198	0.54 268	0.09 22	0.12 55	0.16 52	0.18 166	0.13 41	0.73 237	0.07 71	0.04 18	0.08 24	0.12 56	0.07 15	0.05 14

anonymousdsp	0.13 54	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.05 29	0.06 35	0.04 37	0.10 41	0.06 26	0.11 47	0.43 251	0.08 30	0.04 26	0.05 41	0.31 97	0.21 110	0.12 39	0.10 39	0.14 42	0.15 130	0.15 48	0.58 196	0.10 137	0.05 27	0.09 31	0.07 20	0.12 45	0.07 28

RAFT+CT+SA	0.13 54	0.11 84	0.09 81	0.08 64	0.06 42	0.07 46	0.06 66	0.19 96	0.09 58	0.16 60	0.08 43	0.19 98	0.16 177	0.05 41	0.19 25	0.20 99	0.13 43	0.11 46	0.17 61	0.09 38	0.18 63	0.30 96	0.04 24	0.09 82	0.16 90	0.14 72	0.18 83	0.17 83

ARAFT	0.13 54	0.09 51	0.07 50	0.09 78	0.07 51	0.08 65	0.04 37	0.14 61	0.08 47	0.21 89	0.10 71	0.17 87	0.06 44	0.06 56	0.19 25	0.15 36	0.18 79	0.15 96	0.21 93	0.08 24	0.20 82	0.34 119	0.05 40	0.07 47	0.15 85	0.11 49	0.18 83	0.13 59

SGD-Stereo	0.14 60	0.07 32	0.05 28	0.06 42	0.06 42	0.08 65	0.04 37	0.08 34	0.09 58	0.10 41	0.06 25	0.13 50	0.06 44	0.04 32	1.16 246	0.18 72	0.19 88	0.10 39	0.16 52	0.09 38	0.19 73	0.14 25	0.06 56	0.06 39	0.11 48	0.12 56	0.16 65	0.13 59

YMNet	0.14 60	0.11 84	0.09 81	0.10 86	0.10 93	0.12 116	0.17 182	0.11 47	0.10 74	0.10 41	0.08 43	0.16 78	0.13 146	0.10 114	0.65 201	0.16 50	0.13 43	0.12 55	0.14 42	0.08 24	0.12 37	0.12 19	0.07 71	0.07 47	0.16 90	0.11 49	0.15 60	0.12 55

IGEV-Stereo+	0.14 60	0.11 84	0.05 28	0.05 29	0.06 42	0.06 35	0.03 20	0.16 72	0.08 47	0.24 129	0.21 157	0.11 41	0.06 44	0.06 56	0.29 88	0.27 171	0.14 48	0.11 46	0.19 71	0.15 130	0.20 82	0.68 230	0.08 98	0.05 27	0.10 36	0.12 56	0.08 23	0.09 40

LL-Strereo2	0.14 60	0.08 41	0.07 50	0.07 47	0.07 51	0.06 35	0.05 48	0.15 66	0.10 74	0.22 98	0.09 54	0.13 50	0.07 61	0.07 66	0.24 52	0.26 162	0.17 68	0.11 46	0.20 80	0.10 51	0.21 93	0.68 230	0.06 56	0.07 47	0.12 57	0.14 72	0.15 60	0.10 47

TestStereo1	0.14 60	0.13 118	0.08 68	0.07 47	0.07 51	0.08 65	0.07 80	0.14 61	0.10 74	0.17 66	0.09 54	0.15 66	0.17 186	0.05 41	0.26 69	0.21 110	0.16 63	0.12 55	0.20 80	0.10 51	0.20 82	0.30 96	0.04 24	0.08 60	0.18 105	0.18 109	0.26 150	0.20 116

TESTraft	0.14 60	0.11 84	0.08 68	0.07 47	0.07 51	0.07 46	0.07 80	0.15 66	0.11 98	0.17 66	0.10 71	0.15 66	0.16 177	0.05 41	0.25 62	0.21 110	0.15 56	0.12 55	0.19 71	0.10 51	0.19 73	0.29 87	0.04 24	0.08 60	0.18 105	0.17 101	0.24 124	0.20 116

SA-5K	0.14 60	0.13 118	0.08 68	0.07 47	0.07 51	0.08 65	0.07 80	0.14 61	0.10 74	0.17 66	0.09 54	0.15 66	0.17 186	0.05 41	0.26 69	0.21 110	0.16 63	0.12 55	0.20 80	0.10 51	0.20 82	0.30 96	0.04 24	0.08 60	0.18 105	0.18 109	0.26 150	0.20 116

raft+_RVC	0.14 60	0.10 63	0.08 68	0.09 78	0.08 67	0.09 82	0.06 66	0.18 90	0.10 74	0.22 98	0.12 90	0.15 66	0.07 61	0.06 56	0.25 62	0.23 139	0.17 68	0.12 55	0.21 93	0.12 71	0.20 82	0.41 145	0.05 40	0.08 60	0.15 85	0.13 64	0.16 65	0.13 59

RAFT + AFF	0.14 60	0.07 32	0.06 38	0.08 64	0.05 29	0.07 46	0.05 48	0.11 47	0.08 47	0.14 59	0.07 33	0.15 66	0.05 34	0.03 21	1.47 266	0.11 9	0.14 48	0.08 25	0.14 42	0.07 13	0.15 48	0.10 13	0.04 24	0.06 39	0.10 36	0.08 26	0.08 23	0.07 28

UPFNet	0.14 60	0.11 84	0.12 132	0.12 117	0.11 113	0.13 127	0.10 134	0.16 72	0.12 117	0.17 66	0.14 102	0.16 78	0.09 86	0.11 134	0.25 62	0.15 36	0.17 68	0.15 96	0.16 52	0.11 63	0.14 45	0.13 22	0.09 117	0.10 100	0.13 62	0.15 87	0.19 89	0.14 68

S2M2_XL	0.15 70	0.10 63	0.11 108	0.07 47	0.08 67	0.11 104	0.09 116	0.22 123	0.09 58	0.22 98	0.11 81	0.24 139	0.08 76	0.08 76	0.22 38	0.20 99	0.24 150	0.13 70	0.20 80	0.12 71	0.36 178	0.26 76	0.09 117	0.09 82	0.14 68	0.12 56	0.18 83	0.19 108
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 70	0.09 51	0.07 50	0.06 42	0.07 51	0.06 35	0.04 37	0.17 79	0.08 47	0.24 129	0.08 43	0.14 64	0.06 44	0.06 56	0.44 148	0.28 178	0.18 79	0.13 70	0.19 71	0.11 63	0.24 122	0.55 182	0.06 56	0.06 39	0.11 48	0.12 56	0.14 56	0.15 76

MGS-Stereo	0.15 70	0.12 99	0.08 68	0.07 47	0.07 51	0.07 46	0.05 48	0.16 72	0.07 42	0.13 56	0.10 71	0.13 50	0.06 44	0.08 76	0.94 232	0.14 31	0.19 88	0.15 96	0.19 71	0.13 85	0.20 82	0.19 49	0.07 71	0.08 60	0.14 68	0.12 56	0.17 78	0.15 76

CAS	0.15 70	0.11 84	0.08 68	0.10 86	0.09 76	0.08 65	0.07 80	0.17 79	0.10 74	0.17 66	0.17 127	0.15 66	0.10 97	0.10 114	0.27 79	0.19 89	0.18 79	0.15 96	0.20 80	0.11 63	0.23 108	0.26 76	0.08 98	0.08 60	0.18 105	0.16 95	0.17 78	0.22 134

IER	0.15 70	0.12 99	0.11 108	0.12 117	0.10 93	0.12 116	0.09 116	0.17 79	0.10 74	0.18 73	0.17 127	0.21 113	0.10 97	0.11 134	0.49 167	0.15 36	0.19 88	0.14 84	0.16 52	0.12 71	0.16 53	0.17 36	0.09 117	0.10 100	0.14 68	0.17 101	0.19 89	0.18 90

HCRNet	0.15 70	0.19 209	0.08 68	0.23 211	0.09 76	0.15 149	0.09 116	0.16 72	0.06 26	0.49 289	0.16 118	0.25 148	0.08 76	0.09 98	0.44 148	0.11 9	0.17 68	0.11 46	0.21 93	0.09 38	0.13 41	0.13 22	0.11 155	0.07 47	0.09 31	0.11 49	0.14 56	0.11 49

AFF-stereo	0.15 70	0.10 63	0.09 81	0.07 47	0.06 42	0.09 82	0.07 80	0.17 79	0.09 58	0.21 89	0.08 43	0.15 66	0.06 44	0.04 32	0.92 228	0.15 36	0.13 43	0.09 29	0.21 93	0.08 24	0.21 93	0.35 121	0.04 24	0.07 47	0.14 68	0.13 64	0.18 83	0.11 49

RYNet	0.15 70	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.06 42	0.06 35	0.04 37	0.08 34	0.14 153	0.06 24	0.06 25	0.06 16	0.05 34	0.05 41	1.87 287	0.11 9	0.09 22	0.13 70	0.10 27	0.07 13	0.09 19	0.07 3	0.13 186	0.06 39	0.09 31	0.28 199	0.12 45	0.08 34

HITNet	0.15 70	0.11 84	0.10 93	0.11 105	0.11 113	0.10 88	0.07 80	0.18 90	0.11 98	0.24 129	0.13 95	0.19 98	0.10 97	0.09 98	0.23 42	0.14 31	0.17 68	0.14 84	0.16 52	0.10 51	0.21 93	0.25 72	0.08 98	0.09 82	0.15 85	0.14 72	0.24 124	0.19 108
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
AIO_rvc	0.16 79	0.09 51	0.06 38	0.07 47	0.06 42	0.07 46	0.05 48	0.12 50	0.08 47	0.12 53	0.05 16	0.11 41	0.04 26	0.06 56	0.62 196	0.49 256	0.11 34	0.14 84	0.20 80	0.13 85	0.17 54	1.02 295	0.08 98	0.05 27	0.10 36	0.08 26	0.09 30	0.07 28

SA	0.16 79	0.13 118	0.09 81	0.09 78	0.08 67	0.11 104	0.06 66	0.21 113	0.10 74	0.24 129	0.09 54	0.23 132	0.07 61	0.07 66	0.23 42	0.22 124	0.19 88	0.15 96	0.25 128	0.12 71	0.22 101	0.28 84	0.05 40	0.10 100	0.20 130	0.21 145	0.27 162	0.23 143

test_4	0.16 79	0.09 51	0.10 93	0.07 47	0.08 67	0.05 28	0.06 66	0.17 79	0.11 98	0.23 110	0.11 81	0.16 78	0.09 86	0.07 66	0.41 138	0.40 238	0.18 79	0.12 55	0.18 65	0.11 63	0.23 108	0.33 114	0.05 40	0.09 82	0.15 85	0.20 132	0.26 150	0.23 143

CIPLG	0.16 79	0.11 84	0.09 81	0.10 86	0.09 76	0.11 104	0.08 96	0.23 136	0.10 74	0.23 110	0.15 109	0.20 101	0.10 97	0.13 165	0.25 62	0.18 72	0.22 125	0.15 96	0.22 101	0.13 85	0.22 101	0.38 136	0.07 71	0.10 100	0.17 93	0.13 64	0.21 104	0.13 59

IPLGR_C	0.16 79	0.11 84	0.09 81	0.10 86	0.09 76	0.11 104	0.08 96	0.23 136	0.10 74	0.23 110	0.15 109	0.20 101	0.11 115	0.13 165	0.23 42	0.18 72	0.22 125	0.15 96	0.22 101	0.13 85	0.22 101	0.36 124	0.07 71	0.10 100	0.17 93	0.13 64	0.21 104	0.14 68

ACRE	0.16 79	0.11 84	0.09 81	0.10 86	0.09 76	0.12 116	0.08 96	0.23 136	0.10 74	0.23 110	0.15 109	0.20 101	0.10 97	0.13 165	0.24 52	0.18 72	0.22 125	0.15 96	0.22 101	0.13 85	0.22 101	0.37 130	0.07 71	0.10 100	0.17 93	0.13 64	0.21 104	0.13 59

rafts_anoy	0.16 79	0.14 134	0.12 132	0.11 105	0.11 113	0.10 88	0.08 96	0.21 113	0.08 47	0.21 89	0.16 118	0.18 90	0.08 76	0.06 56	0.34 110	0.27 171	0.20 96	0.17 142	0.23 111	0.13 85	0.23 108	0.42 148	0.06 56	0.10 100	0.18 105	0.15 87	0.15 60	0.17 83

GMStereo	0.16 79	0.16 167	0.09 81	0.14 138	0.13 140	0.16 154	0.12 149	0.22 123	0.12 117	0.19 80	0.16 118	0.26 154	0.13 146	0.09 98	0.20 29	0.15 36	0.22 125	0.14 84	0.27 136	0.15 130	0.21 93	0.16 33	0.09 117	0.11 126	0.19 125	0.17 101	0.24 124	0.15 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 79	0.13 118	0.13 147	0.14 138	0.12 124	0.14 135	0.11 140	0.20 98	0.12 117	0.21 89	0.15 109	0.18 90	0.13 146	0.13 165	0.24 52	0.16 50	0.20 96	0.17 142	0.19 71	0.13 85	0.17 54	0.16 33	0.11 155	0.13 157	0.16 90	0.18 109	0.21 104	0.17 83

HGLStereo	0.16 79	0.15 156	0.12 132	0.13 127	0.14 154	0.13 127	0.09 116	0.18 90	0.11 98	0.22 98	0.23 180	0.14 64	0.09 86	0.11 134	0.26 69	0.18 72	0.22 125	0.17 142	0.20 80	0.14 102	0.19 73	0.20 51	0.10 137	0.12 137	0.18 105	0.18 109	0.18 83	0.15 76

RASNet	0.16 79	0.15 156	0.15 163	0.13 127	0.11 113	0.12 116	0.10 134	0.24 151	0.13 138	0.22 98	0.14 102	0.18 90	0.13 146	0.10 114	0.20 29	0.18 72	0.19 88	0.13 70	0.17 61	0.10 51	0.23 108	0.27 80	0.07 71	0.15 181	0.17 93	0.18 109	0.27 162	0.24 154

DISCO	0.16 79	0.15 156	0.11 108	0.14 138	0.13 140	0.16 154	0.15 170	0.15 66	0.13 138	0.21 89	0.17 127	0.16 78	0.10 97	0.10 114	0.30 90	0.17 61	0.20 96	0.15 96	0.24 120	0.14 102	0.18 63	0.23 62	0.09 117	0.12 137	0.18 105	0.16 95	0.22 113	0.17 83

coex_refinement	0.17 91	0.15 156	0.12 132	0.12 117	0.12 124	0.14 135	0.09 116	0.21 113	0.16 178	0.22 98	0.18 134	0.18 90	0.10 97	0.10 114	0.50 171	0.19 89	0.20 96	0.15 96	0.23 111	0.11 63	0.19 73	0.17 36	0.09 117	0.11 126	0.18 105	0.18 109	0.21 104	0.22 134

G2L-Stereo	0.17 91	0.14 134	0.11 108	0.12 117	0.13 140	0.12 116	0.09 116	0.20 98	0.11 98	0.24 129	0.17 127	0.20 101	0.16 177	0.11 134	0.33 106	0.17 61	0.20 96	0.15 96	0.18 65	0.12 71	0.21 93	0.18 43	0.11 155	0.10 100	0.18 105	0.22 152	0.23 118	0.17 83

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 91	0.11 84	0.10 93	0.11 105	0.08 67	0.09 82	0.05 48	0.18 90	0.17 186	0.23 110	0.19 140	0.18 90	0.10 97	0.09 98	0.54 182	0.17 61	0.20 96	0.15 96	0.20 80	0.12 71	0.20 82	0.37 130	0.07 71	0.09 82	0.17 93	0.25 177	0.16 65	0.21 129

CASnet	0.17 91	0.12 99	0.09 81	0.10 86	0.11 113	0.14 135	0.08 96	0.23 136	0.12 117	0.28 180	0.15 109	0.23 132	0.11 115	0.09 98	0.33 106	0.16 50	0.20 96	0.12 55	0.27 136	0.11 63	0.35 170	0.25 72	0.07 71	0.09 82	0.17 93	0.13 64	0.21 104	0.17 83
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 91	0.10 63	0.10 93	0.10 86	0.09 76	0.08 65	0.05 48	0.21 113	0.12 117	0.26 155	0.12 90	0.21 113	0.08 76	0.07 66	0.35 113	0.39 233	0.21 113	0.15 96	0.22 101	0.13 85	0.30 151	0.54 180	0.05 40	0.08 60	0.14 68	0.15 87	0.19 89	0.13 59

LoS_RVC	0.17 91	0.13 118	0.11 108	0.07 47	0.10 93	0.08 65	0.07 80	0.17 79	0.12 117	0.23 110	0.17 127	0.17 87	0.11 115	0.09 98	0.46 162	0.22 124	0.17 68	0.16 127	0.25 128	0.12 71	0.36 178	0.36 124	0.08 98	0.10 100	0.21 144	0.16 95	0.17 78	0.20 116

tt_ll	0.17 91	0.13 118	0.11 108	0.07 47	0.10 93	0.08 65	0.07 80	0.17 79	0.12 117	0.23 110	0.17 127	0.17 87	0.11 115	0.09 98	0.46 162	0.22 124	0.17 68	0.16 127	0.25 128	0.12 71	0.36 178	0.36 124	0.08 98	0.10 100	0.21 144	0.16 95	0.17 78	0.20 116

iinet-f	0.17 91	0.14 134	0.11 108	0.12 117	0.09 76	0.14 135	0.09 116	0.15 66	0.10 74	0.23 110	0.24 185	0.18 90	0.16 177	0.08 76	0.38 132	0.20 99	0.20 96	0.13 70	0.38 189	0.17 158	0.21 93	0.27 80	0.09 117	0.09 82	0.18 105	0.14 72	0.25 139	0.18 90

Sa-1000	0.17 91	0.13 118	0.09 81	0.09 78	0.09 76	0.11 104	0.05 48	0.22 123	0.11 98	0.24 129	0.11 81	0.24 139	0.09 86	0.10 114	0.27 79	0.21 110	0.22 125	0.17 142	0.29 154	0.13 85	0.26 130	0.38 136	0.06 56	0.10 100	0.24 173	0.21 145	0.26 150	0.22 134

raftrobust	0.17 91	0.12 99	0.11 108	0.11 105	0.10 93	0.08 65	0.07 80	0.22 123	0.09 58	0.27 165	0.13 95	0.20 101	0.08 76	0.08 76	0.35 113	0.29 192	0.21 113	0.15 96	0.29 154	0.14 102	0.26 130	0.44 158	0.08 98	0.09 82	0.19 125	0.17 101	0.17 78	0.17 83

RALCasStereoNet	0.17 91	0.14 134	0.11 108	0.13 127	0.11 113	0.10 88	0.08 96	0.20 98	0.08 47	0.23 110	0.13 95	0.19 98	0.08 76	0.07 66	0.30 90	0.37 228	0.22 125	0.17 142	0.21 93	0.14 102	0.24 122	0.52 173	0.07 71	0.10 100	0.18 105	0.15 87	0.16 65	0.15 76

RALAANet	0.17 91	0.13 118	0.11 108	0.10 86	0.10 93	0.11 104	0.08 96	0.17 79	0.10 74	0.16 60	0.15 109	0.16 78	0.09 86	0.07 66	0.34 110	0.17 61	0.18 79	0.17 142	0.28 144	0.15 130	0.26 130	0.60 199	0.07 71	0.10 100	0.17 93	0.15 87	0.21 104	0.16 82

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 91	0.11 84	0.10 93	0.08 64	0.08 67	0.08 65	0.08 96	0.21 113	0.09 58	0.23 110	0.09 54	0.20 101	0.07 61	0.05 41	0.89 223	0.15 36	0.15 56	0.10 39	0.22 101	0.09 38	0.23 108	0.36 124	0.06 56	0.09 82	0.18 105	0.13 64	0.20 99	0.14 68

DSFCA	0.17 91	0.18 193	0.14 156	0.14 138	0.13 140	0.16 154	0.15 170	0.16 72	0.13 138	0.16 60	0.19 140	0.18 90	0.11 115	0.08 76	0.26 69	0.19 89	0.20 96	0.17 142	0.22 101	0.14 102	0.20 82	0.24 67	0.11 155	0.13 157	0.18 105	0.19 126	0.20 99	0.20 116

DMCA-RVC	0.17 91	0.12 99	0.15 163	0.12 117	0.13 140	0.11 104	0.18 184	0.17 79	0.16 178	0.18 73	0.21 157	0.21 113	0.10 97	0.10 114	0.50 171	0.18 72	0.18 79	0.17 142	0.17 61	0.15 130	0.18 63	0.18 43	0.10 137	0.13 157	0.14 68	0.15 87	0.19 89	0.18 90

CFNet	0.17 91	0.15 156	0.13 147	0.18 180	0.16 177	0.14 135	0.12 149	0.24 151	0.12 117	0.21 89	0.16 118	0.29 183	0.14 161	0.11 134	0.26 69	0.14 31	0.20 96	0.16 127	0.18 65	0.13 85	0.18 63	0.15 29	0.08 98	0.12 137	0.21 144	0.20 132	0.22 113	0.21 129

S2M2_L	0.18 107	0.14 134	0.15 163	0.13 127	0.11 113	0.15 149	0.11 140	0.21 113	0.11 98	0.26 155	0.09 54	0.20 101	0.06 44	0.17 209	0.26 69	0.20 99	0.26 176	0.16 127	0.20 80	0.15 130	0.34 161	0.30 96	0.13 186	0.10 100	0.17 93	0.20 132	0.27 162	0.22 134
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 107	0.13 118	0.11 108	0.11 105	0.10 93	0.10 88	0.06 66	0.24 151	0.09 58	0.28 180	0.13 95	0.26 154	0.11 115	0.10 114	0.32 101	0.23 139	0.25 164	0.13 70	0.21 93	0.14 102	0.33 158	0.25 72	0.08 98	0.10 100	0.18 105	0.19 126	0.24 124	0.24 154

anonymousdsp2	0.18 107	0.12 99	0.09 81	0.09 78	0.08 67	0.10 88	0.07 80	0.18 90	0.09 58	0.20 85	0.50 263	0.15 66	0.07 61	0.08 76	0.37 121	0.28 178	0.17 68	0.13 70	0.23 111	0.19 171	0.20 82	0.67 224	0.11 155	0.12 137	0.14 68	0.11 49	0.18 83	0.12 55

TestStereo	0.18 107	0.17 176	0.14 156	0.15 154	0.11 113	0.16 154	0.11 140	0.25 168	0.13 138	0.30 200	0.16 118	0.26 154	0.11 115	0.08 76	0.22 38	0.15 36	0.24 150	0.13 70	0.28 144	0.13 85	0.28 143	0.18 43	0.09 117	0.14 171	0.22 148	0.16 95	0.21 104	0.19 108

CREStereo	0.18 107	0.13 118	0.11 108	0.12 117	0.10 93	0.10 88	0.06 66	0.24 151	0.10 74	0.27 165	0.14 102	0.26 154	0.12 132	0.10 114	0.32 101	0.26 162	0.26 176	0.13 70	0.22 101	0.14 102	0.36 178	0.27 80	0.08 98	0.10 100	0.18 105	0.19 126	0.24 124	0.23 143
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	0.18 107	0.16 167	0.16 182	0.14 138	0.12 124	0.13 127	0.13 161	0.15 66	0.12 117	0.16 60	0.16 118	0.13 50	0.10 97	0.09 98	0.25 62	0.20 99	0.20 96	0.23 222	0.18 65	0.15 130	0.24 122	0.28 84	0.08 98	0.12 137	0.22 148	0.24 167	0.39 222	0.24 154

AIO_test	0.19 113	0.10 63	0.07 50	0.10 86	0.07 51	0.07 46	0.06 66	0.14 61	0.10 74	0.13 56	0.07 33	0.13 50	0.05 34	0.06 56	0.78 214	0.77 301	0.12 39	0.12 55	0.19 71	0.11 63	0.19 73	1.16 303	0.09 117	0.06 39	0.12 57	0.18 109	0.11 40	0.07 28

CES	0.19 113	0.10 63	0.10 93	0.09 78	0.11 113	0.10 88	0.06 66	0.42 261	0.10 74	0.20 85	0.28 210	0.23 132	0.10 97	0.13 165	0.35 113	0.24 144	0.25 164	0.15 96	0.21 93	0.14 102	0.45 215	0.29 87	0.09 117	0.08 60	0.19 125	0.15 87	0.20 99	0.23 143

raft_robust	0.19 113	0.14 134	0.11 108	0.14 138	0.09 76	0.11 104	0.08 96	0.25 168	0.12 117	0.30 200	0.10 71	0.25 148	0.14 161	0.10 114	0.29 88	0.26 162	0.22 125	0.17 142	0.35 181	0.14 102	0.28 143	0.35 121	0.06 56	0.11 126	0.22 148	0.24 167	0.24 124	0.21 129

GMOStereo	0.19 113	0.12 99	0.10 93	0.10 86	0.09 76	0.10 88	0.09 116	0.23 136	0.12 117	0.28 180	0.10 71	0.21 113	0.13 146	0.08 76	0.37 121	0.28 178	0.21 113	0.14 84	0.23 111	0.14 102	0.26 130	0.67 224	0.06 56	0.09 82	0.23 158	0.20 132	0.24 124	0.18 90

error version	0.19 113	0.12 99	0.10 93	0.10 86	0.09 76	0.10 88	0.09 116	0.23 136	0.12 117	0.28 180	0.10 71	0.21 113	0.13 146	0.08 76	0.37 121	0.28 178	0.21 113	0.14 84	0.23 111	0.14 102	0.26 130	0.67 224	0.06 56	0.09 82	0.23 158	0.20 132	0.24 124	0.18 90

test-v	0.19 113	0.12 99	0.10 93	0.10 86	0.09 76	0.10 88	0.09 116	0.23 136	0.12 117	0.28 180	0.10 71	0.21 113	0.13 146	0.08 76	0.37 121	0.28 178	0.21 113	0.14 84	0.23 111	0.14 102	0.26 130	0.67 224	0.06 56	0.09 82	0.23 158	0.20 132	0.24 124	0.18 90

test-2	0.19 113	0.12 99	0.10 93	0.10 86	0.09 76	0.10 88	0.09 116	0.23 136	0.12 117	0.28 180	0.10 71	0.21 113	0.13 146	0.08 76	0.37 121	0.28 178	0.21 113	0.14 84	0.23 111	0.14 102	0.26 130	0.67 224	0.06 56	0.09 82	0.23 158	0.20 132	0.24 124	0.18 90

LMCR-Stereo	0.19 113	0.14 134	0.12 132	0.13 127	0.12 124	0.15 149	0.10 134	0.22 123	0.13 138	0.23 110	0.18 134	0.24 139	0.17 186	0.14 180	0.30 90	0.19 89	0.26 176	0.18 167	0.33 169	0.19 171	0.27 139	0.30 96	0.10 137	0.12 137	0.20 130	0.18 109	0.24 124	0.24 154

CREStereo++_RVC	0.19 113	0.12 99	0.11 108	0.11 105	0.12 124	0.11 104	0.09 116	0.23 136	0.12 117	0.28 180	0.14 102	0.22 127	0.19 208	0.10 114	0.26 69	0.22 124	0.24 150	0.12 55	0.22 101	0.12 71	0.34 161	0.32 108	0.07 71	0.10 100	0.20 130	0.18 109	0.62 269	0.23 143
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
PMTNet	0.19 113	0.15 156	0.12 132	0.14 138	0.12 124	0.09 82	0.09 116	0.22 123	0.10 74	0.29 196	0.11 81	0.25 148	0.09 86	0.09 98	0.41 138	0.27 171	0.24 150	0.13 70	0.28 144	0.14 102	0.36 178	0.30 96	0.09 117	0.08 60	0.23 158	0.20 132	0.23 118	0.26 170

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 113	0.18 193	0.18 199	0.17 170	0.21 209	0.16 154	0.27 231	0.19 96	0.24 219	0.22 98	0.20 146	0.27 166	0.13 146	0.19 225	0.35 113	0.17 61	0.20 96	0.16 127	0.19 71	0.13 85	0.17 54	0.19 49	0.11 155	0.12 137	0.18 105	0.23 159	0.19 89	0.22 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 113	0.14 134	0.12 132	0.15 154	0.11 113	0.16 154	0.12 149	0.25 168	0.12 117	0.25 142	0.17 127	0.20 101	0.22 220	0.09 98	0.42 141	0.17 61	0.22 125	0.16 127	0.30 159	0.13 85	0.26 130	0.17 36	0.10 137	0.13 157	0.20 130	0.18 109	0.26 150	0.21 129

DN-CSS_ROB	0.19 113	0.14 134	0.16 182	0.14 138	0.14 154	0.12 116	0.10 134	0.25 168	0.13 138	0.27 165	0.26 199	0.26 154	0.18 200	0.09 98	0.33 106	0.16 50	0.20 96	0.15 96	0.41 196	0.14 102	0.30 151	0.23 62	0.10 137	0.15 181	0.17 93	0.16 95	0.22 113	0.18 90

HUF	0.20 126	0.09 51	0.07 50	0.08 64	0.08 67	0.08 65	0.06 66	0.15 66	0.08 47	0.18 73	0.07 33	0.12 47	0.07 61	0.06 56	0.96 234	0.80 305	0.19 88	0.15 96	0.28 144	0.14 102	0.22 101	0.82 258	0.10 137	0.26 244	0.11 48	0.08 26	0.11 40	0.08 34

castereo++	0.20 126	0.11 84	0.09 81	0.12 117	0.09 76	0.10 88	0.07 80	0.22 123	0.13 138	0.27 165	0.11 81	0.27 166	0.10 97	0.08 76	0.43 146	0.35 217	0.24 150	0.15 96	0.26 132	0.13 85	0.44 206	0.55 182	0.08 98	0.11 126	0.18 105	0.20 132	0.36 210	0.19 108

castereo	0.20 126	0.12 99	0.11 108	0.10 86	0.10 93	0.11 104	0.07 80	0.22 123	0.13 138	0.26 155	0.14 102	0.24 139	0.09 86	0.08 76	0.52 177	0.29 192	0.25 164	0.14 84	0.28 144	0.13 85	0.46 221	0.59 198	0.07 71	0.10 100	0.20 130	0.20 132	0.19 89	0.20 116

GCAP-BAT	0.20 126	0.10 63	0.07 50	0.08 64	0.10 93	0.07 46	0.05 48	0.20 98	0.11 98	0.25 142	0.09 54	0.26 154	0.07 61	0.10 114	0.23 42	0.28 178	1.43 310	0.15 96	0.24 120	0.14 102	0.44 206	0.29 87	0.07 71	0.08 60	0.14 68	0.14 72	0.16 65	0.18 90

test_for_model	0.20 126	0.10 63	0.07 50	0.08 64	0.10 93	0.07 46	0.05 48	0.20 98	0.11 98	0.25 142	0.09 54	0.26 154	0.07 61	0.10 114	0.23 42	0.28 178	1.43 310	0.15 96	0.24 120	0.14 102	0.44 206	0.29 87	0.07 71	0.08 60	0.14 68	0.14 72	0.16 65	0.18 90

testlalala2	0.20 126	0.10 63	0.07 50	0.08 64	0.10 93	0.07 46	0.05 48	0.20 98	0.11 98	0.25 142	0.09 54	0.26 154	0.07 61	0.10 114	0.23 42	0.28 178	1.43 310	0.15 96	0.24 120	0.14 102	0.44 206	0.29 87	0.07 71	0.08 60	0.14 68	0.14 72	0.16 65	0.18 90

testlalala	0.20 126	0.10 63	0.07 50	0.08 64	0.10 93	0.07 46	0.05 48	0.20 98	0.11 98	0.25 142	0.09 54	0.26 154	0.07 61	0.10 114	0.23 42	0.28 178	1.43 310	0.15 96	0.24 120	0.14 102	0.44 206	0.29 87	0.07 71	0.08 60	0.14 68	0.14 72	0.16 65	0.18 90

testlalala_base	0.20 126	0.10 63	0.07 50	0.08 64	0.10 93	0.07 46	0.05 48	0.20 98	0.11 98	0.25 142	0.09 54	0.26 154	0.07 61	0.10 114	0.23 42	0.28 178	1.43 310	0.15 96	0.24 120	0.14 102	0.44 206	0.29 87	0.07 71	0.08 60	0.14 68	0.14 72	0.16 65	0.18 90

GCAP-Stereo	0.20 126	0.10 63	0.07 50	0.08 64	0.10 93	0.07 46	0.05 48	0.20 98	0.11 98	0.25 142	0.09 54	0.26 154	0.07 61	0.10 114	0.23 42	0.28 178	1.43 310	0.15 96	0.24 120	0.14 102	0.44 206	0.29 87	0.07 71	0.08 60	0.14 68	0.14 72	0.16 65	0.18 90

dd	0.20 126	0.17 176	0.10 93	0.35 252	0.13 140	0.25 219	0.12 149	0.22 123	0.10 74	0.22 98	0.11 81	0.38 227	0.10 97	0.09 98	0.40 136	0.18 72	0.29 209	0.15 96	0.36 185	0.14 102	0.20 82	0.17 36	0.09 117	0.13 157	0.22 148	0.17 101	0.26 150	0.20 116

GLC_STEREO	0.20 126	0.15 156	0.16 182	0.15 154	0.14 154	0.14 135	0.12 149	0.26 181	0.10 74	0.28 180	0.19 140	0.20 101	0.10 97	0.11 134	0.51 176	0.20 99	0.28 199	0.15 96	0.26 132	0.15 130	0.38 190	0.30 96	0.09 117	0.11 126	0.20 130	0.14 72	0.30 184	0.18 90

TANstereo	0.20 126	0.12 99	0.11 108	0.14 138	0.13 140	0.14 135	0.08 96	0.17 79	0.11 98	0.24 129	0.13 95	0.16 78	0.12 132	0.13 165	0.30 90	0.29 192	0.26 176	0.25 235	0.34 172	0.23 201	0.34 161	0.32 108	0.29 262	0.10 100	0.14 68	0.17 101	0.36 210	0.19 108

XX-TBD	0.20 126	0.12 99	0.11 108	0.14 138	0.13 140	0.14 135	0.08 96	0.17 79	0.11 98	0.24 129	0.13 95	0.16 78	0.12 132	0.13 165	0.30 90	0.29 192	0.26 176	0.25 235	0.34 172	0.23 201	0.34 161	0.32 108	0.29 262	0.10 100	0.14 68	0.17 101	0.36 210	0.19 108

STTStereo	0.20 126	0.19 209	0.21 221	0.18 180	0.20 205	0.17 164	0.27 231	0.18 90	0.19 196	0.20 85	0.19 140	0.24 139	0.15 170	0.17 209	0.44 148	0.18 72	0.20 96	0.19 183	0.19 71	0.14 102	0.18 63	0.20 51	0.11 155	0.13 157	0.19 125	0.21 145	0.20 99	0.26 170

BEATNet_4x	0.20 126	0.14 134	0.12 132	0.13 127	0.13 140	0.12 116	0.12 149	0.20 98	0.14 153	0.27 165	0.14 102	0.22 127	0.14 161	0.11 134	0.45 155	0.21 110	0.23 139	0.21 201	0.20 80	0.13 85	0.33 158	0.48 169	0.10 137	0.13 157	0.18 105	0.18 109	0.27 162	0.24 154

iResNetv2_ROB	0.20 126	0.14 134	0.11 108	0.17 170	0.13 140	0.17 164	0.11 140	0.26 181	0.12 117	0.26 155	0.20 146	0.28 175	0.20 212	0.10 114	0.49 167	0.16 50	0.21 113	0.15 96	0.36 185	0.15 130	0.36 178	0.20 51	0.12 174	0.16 192	0.20 130	0.18 109	0.30 184	0.19 108

DLCB_ROB	0.20 126	0.17 176	0.17 189	0.14 138	0.15 168	0.14 135	0.14 163	0.21 113	0.16 178	0.23 110	0.23 180	0.25 148	0.18 200	0.15 192	0.24 52	0.18 72	0.22 125	0.18 167	0.19 71	0.15 130	0.26 130	0.24 67	0.13 186	0.16 192	0.37 252	0.25 177	0.25 139	0.20 116

test-3	0.21 143	0.11 84	0.10 93	0.11 105	0.12 124	0.10 88	0.08 96	0.25 168	0.10 74	0.27 165	0.11 81	0.30 194	0.11 115	0.09 98	0.50 171	0.39 233	0.23 139	0.15 96	0.47 207	0.15 130	0.34 161	0.65 211	0.07 71	0.10 100	0.17 93	0.14 72	0.25 139	0.23 143

test_1	0.21 143	0.11 84	0.10 93	0.11 105	0.12 124	0.10 88	0.08 96	0.25 168	0.10 74	0.27 165	0.11 81	0.30 194	0.11 115	0.08 76	0.50 171	0.39 233	0.23 139	0.15 96	0.47 207	0.15 130	0.34 161	0.65 211	0.07 71	0.10 100	0.17 93	0.14 72	0.25 139	0.23 143

AACVNet	0.21 143	0.18 193	0.15 163	0.19 189	0.19 198	0.19 181	0.14 163	0.23 136	0.15 164	0.25 142	0.23 180	0.21 113	0.13 146	0.13 165	0.57 189	0.19 89	0.25 164	0.18 167	0.25 128	0.18 166	0.23 108	0.24 67	0.14 196	0.15 181	0.23 158	0.21 145	0.25 139	0.25 164

sAnonymous2	0.21 143	0.14 134	0.13 147	0.12 117	0.12 124	0.14 135	0.12 149	0.28 210	0.16 178	0.23 110	0.20 146	0.20 101	0.15 170	0.08 76	0.31 97	0.27 171	0.25 164	0.22 211	0.40 192	0.21 184	0.35 170	0.42 148	0.09 117	0.13 157	0.23 158	0.24 167	0.23 118	0.24 154

CroCo_RVC	0.21 143	0.14 134	0.13 147	0.12 117	0.12 124	0.14 135	0.12 149	0.28 210	0.16 178	0.23 110	0.20 146	0.20 101	0.15 170	0.08 76	0.31 97	0.27 171	0.25 164	0.22 211	0.40 192	0.21 184	0.35 170	0.42 148	0.09 117	0.13 157	0.23 158	0.24 167	0.23 118	0.24 154

CFNet_pseudo	0.21 143	0.16 167	0.16 182	0.19 189	0.16 177	0.17 164	0.13 161	0.24 151	0.15 164	0.28 180	0.22 170	0.23 132	0.20 212	0.12 151	0.65 201	0.18 72	0.20 96	0.17 142	0.31 164	0.13 85	0.21 93	0.21 55	0.12 174	0.13 157	0.20 130	0.20 132	0.25 139	0.26 170

ADLNet	0.21 143	0.18 193	0.12 132	0.16 162	0.14 154	0.19 181	0.15 170	0.20 98	0.11 98	0.17 66	0.15 109	0.34 213	0.14 161	0.32 262	1.10 244	0.16 50	0.20 96	0.14 84	0.18 65	0.14 102	0.17 54	0.22 58	0.15 206	0.09 82	0.18 105	0.19 126	0.19 89	0.18 90

psm_up	0.21 143	0.17 176	0.19 208	0.20 194	0.17 183	0.20 188	0.15 170	0.26 181	0.23 215	0.22 98	0.18 134	0.23 132	0.20 212	0.16 199	0.36 120	0.19 89	0.24 150	0.18 167	0.30 159	0.17 158	0.23 108	0.21 55	0.12 174	0.21 224	0.24 173	0.27 193	0.26 150	0.25 164

AF-Net	0.21 143	0.18 193	0.18 199	0.18 180	0.22 215	0.20 188	0.24 212	0.24 151	0.21 203	0.19 80	0.25 191	0.27 166	0.16 177	0.14 180	0.37 121	0.20 99	0.18 79	0.17 142	0.23 111	0.15 130	0.18 63	0.26 76	0.17 213	0.14 171	0.20 130	0.22 152	0.29 176	0.22 134

Nwc_Net	0.21 143	0.18 193	0.18 199	0.18 180	0.22 215	0.20 188	0.24 212	0.24 151	0.21 203	0.19 80	0.25 191	0.27 166	0.16 177	0.14 180	0.37 121	0.20 99	0.18 79	0.17 142	0.23 111	0.15 130	0.18 63	0.26 76	0.17 213	0.14 171	0.20 130	0.22 152	0.29 176	0.22 134

AE-Stereo	0.22 153	0.14 134	0.14 156	0.16 162	0.13 140	0.12 116	0.09 116	0.23 136	0.15 164	0.27 165	0.12 90	0.29 183	0.13 146	0.09 98	0.30 90	0.29 192	0.28 199	0.19 183	0.30 159	0.22 194	0.35 170	0.77 248	0.08 98	0.15 181	0.23 158	0.24 167	0.26 150	0.20 116

MIPNet	0.22 153	0.15 156	0.11 108	0.11 105	0.12 124	0.12 116	0.08 96	0.24 151	0.10 74	0.27 165	0.24 185	0.23 132	0.14 161	0.11 134	0.93 230	0.21 110	0.23 139	0.17 142	0.31 164	0.20 176	0.22 101	0.44 158	0.07 71	0.12 137	0.24 173	0.29 205	0.27 162	0.20 116

test_3	0.22 153	0.12 99	0.12 132	0.11 105	0.12 124	0.10 88	0.08 96	0.25 168	0.12 117	0.28 180	0.12 90	0.31 204	0.15 170	0.08 76	0.53 178	0.40 238	0.23 139	0.15 96	0.47 207	0.16 148	0.36 178	0.65 211	0.06 56	0.12 137	0.20 130	0.19 126	0.27 162	0.25 164

APVNet	0.22 153	0.18 193	0.15 163	0.17 170	0.20 205	0.20 188	0.18 184	0.24 151	0.15 164	0.18 73	0.21 157	0.21 113	0.12 132	0.17 209	0.45 155	0.25 152	0.28 199	0.21 201	0.34 172	0.21 184	0.24 122	0.33 114	0.11 155	0.18 210	0.22 148	0.18 109	0.30 184	0.23 143

CFNet_RVC	0.22 153	0.18 193	0.15 163	0.18 180	0.17 183	0.19 181	0.12 149	0.21 113	0.13 138	0.23 110	0.21 157	0.25 148	0.13 146	0.13 165	0.93 230	0.20 99	0.23 139	0.17 142	0.27 136	0.16 148	0.25 129	0.22 58	0.10 137	0.14 171	0.23 158	0.21 145	0.25 139	0.23 143

HSM	0.22 153	0.17 176	0.15 163	0.18 180	0.18 191	0.16 154	0.14 163	0.26 181	0.14 153	0.25 142	0.22 170	0.24 139	0.18 200	0.11 134	0.67 205	0.18 72	0.26 176	0.16 127	0.27 136	0.17 158	0.30 151	0.23 62	0.10 137	0.14 171	0.23 158	0.23 159	0.27 162	0.25 164

MyStereo04	0.23 159	0.18 193	0.18 199	0.14 138	0.14 154	0.13 127	0.11 140	0.28 210	0.22 208	0.32 212	0.20 146	0.30 194	0.14 161	0.08 76	0.31 97	0.24 144	0.22 125	0.18 167	0.55 237	0.23 201	0.38 190	0.37 130	0.12 174	0.17 200	0.28 211	0.30 213	0.31 191	0.22 134

LoS	0.23 159	0.15 156	0.11 108	0.13 127	0.14 154	0.13 127	0.08 96	0.60 286	0.11 98	0.37 251	0.38 236	0.36 222	0.14 161	0.11 134	0.32 101	0.26 162	0.26 176	0.16 127	0.27 136	0.16 148	0.43 201	0.37 130	0.10 137	0.10 100	0.26 191	0.19 126	0.25 139	0.28 183
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 159	0.12 99	0.12 132	0.10 86	0.10 93	0.10 88	0.08 96	0.22 123	0.09 58	0.24 129	0.15 109	0.21 113	0.09 86	0.11 134	1.84 282	0.19 89	0.21 113	0.16 127	0.24 120	0.15 130	0.21 93	0.37 130	0.07 71	0.12 137	0.18 105	0.22 152	0.24 124	0.14 68

AnonymousM	0.23 159	0.09 51	0.07 50	0.09 78	0.07 51	0.08 65	0.06 66	0.20 98	0.09 58	0.23 110	0.19 140	0.16 78	0.07 61	0.11 134	0.27 79	0.24 144	0.24 150	0.14 84	0.21 93	0.16 148	0.32 156	0.45 162	0.08 98	0.09 82	0.11 48	0.20 132	0.66 275	1.40 296

ICVP	0.23 159	0.18 193	0.21 221	0.18 180	0.17 183	0.18 172	0.15 170	0.22 123	0.17 186	0.24 129	0.21 157	0.24 139	0.18 200	0.12 151	0.43 146	0.24 144	0.25 164	0.24 227	0.26 132	0.21 184	0.31 155	0.52 173	0.26 245	0.17 200	0.24 173	0.26 186	0.25 139	0.24 154
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 159	0.16 167	0.13 147	0.19 189	0.14 154	0.12 116	0.09 116	0.24 151	0.12 117	0.29 196	0.16 118	0.27 166	0.16 177	0.10 114	0.24 52	0.26 162	0.26 176	0.13 70	0.30 159	0.12 71	0.50 231	0.38 136	0.08 98	0.11 126	0.26 191	0.28 199	0.66 275	0.46 234

sCroCo_RVC	0.23 159	0.13 118	0.12 132	0.11 105	0.10 93	0.14 135	0.09 116	0.24 151	0.19 196	0.24 129	0.16 118	0.20 101	0.20 212	0.09 98	0.33 106	0.36 224	0.28 199	0.22 211	0.35 181	0.21 184	0.48 227	0.66 218	0.10 137	0.16 192	0.23 158	0.21 145	0.29 176	0.23 143

GES	0.23 159	0.16 167	0.12 132	0.14 138	0.15 168	0.19 181	0.15 170	0.25 168	0.14 153	0.26 155	0.18 134	0.22 127	0.14 161	0.17 209	0.56 185	0.22 124	0.27 188	0.19 183	0.53 229	0.20 176	0.35 170	0.37 130	0.13 186	0.15 181	0.20 130	0.17 101	0.27 162	0.43 229

FADNet-RVC-Resample	0.23 159	0.16 167	0.18 199	0.17 170	0.16 177	0.16 154	0.16 178	0.24 151	0.18 194	0.26 155	0.18 134	0.27 166	0.17 186	0.16 199	0.81 218	0.18 72	0.21 113	0.23 222	0.26 132	0.25 215	0.23 108	0.39 142	0.13 186	0.21 224	0.22 148	0.22 152	0.19 89	0.22 134

RP	0.23 159	0.20 214	0.23 234	0.22 205	0.21 209	0.22 203	0.25 220	0.24 151	0.23 215	0.17 66	0.24 185	0.25 148	0.19 208	0.16 199	0.55 183	0.18 72	0.21 113	0.16 127	0.22 101	0.16 148	0.18 63	0.33 114	0.14 196	0.17 200	0.23 158	0.23 159	0.31 191	0.26 170

UDGNet	0.24 169	0.20 214	0.15 163	0.36 254	0.31 251	0.32 246	0.29 240	0.22 123	0.15 164	0.21 89	0.21 157	0.21 113	0.08 76	0.51 282	0.25 62	0.17 61	0.22 125	0.17 142	0.27 136	0.15 130	0.28 143	0.38 136	0.31 270	0.11 126	0.24 173	0.23 159	0.22 113	0.20 116

SACVNet	0.24 169	0.20 214	0.19 208	0.21 200	0.19 198	0.19 181	0.20 193	0.26 181	0.22 208	0.25 142	0.22 170	0.21 113	0.12 132	0.17 209	0.48 166	0.22 124	0.26 176	0.21 201	0.32 168	0.20 176	0.29 149	0.41 145	0.15 206	0.18 210	0.28 211	0.26 186	0.30 184	0.26 170

FADNet-RVC	0.24 169	0.17 176	0.15 163	0.21 200	0.17 183	0.17 164	0.21 197	0.26 181	0.14 153	0.25 142	0.21 157	0.28 175	0.17 186	0.14 180	0.98 237	0.22 124	0.23 139	0.17 142	0.36 185	0.22 194	0.24 122	0.30 96	0.14 196	0.17 200	0.25 186	0.23 159	0.21 104	0.24 154

UCFNet_RVC	0.24 169	0.25 239	0.17 189	0.21 200	0.20 205	0.20 188	0.15 170	0.23 136	0.16 178	0.26 155	0.20 146	0.35 220	0.17 186	0.13 165	0.87 222	0.19 89	0.22 125	0.18 167	0.33 169	0.17 158	0.27 139	0.24 67	0.17 213	0.15 181	0.27 199	0.23 159	0.24 124	0.29 187

DeepPruner_ROB	0.24 169	0.17 176	0.17 189	0.17 170	0.17 183	0.16 154	0.24 212	0.22 123	0.17 186	0.26 155	0.26 199	0.21 113	0.18 200	0.12 151	0.64 198	0.21 110	0.24 150	0.21 201	0.29 154	0.16 148	0.44 206	0.36 124	0.14 196	0.16 192	0.22 148	0.30 213	0.27 162	0.23 143

PS-NSSS	0.24 169	0.26 245	0.21 221	0.31 242	0.22 215	0.26 225	0.23 207	0.27 199	0.15 164	0.28 180	0.21 157	0.55 249	0.15 170	0.16 199	0.35 113	0.16 50	0.19 88	0.17 142	0.36 185	0.15 130	0.17 54	0.14 25	0.22 238	0.16 192	0.24 173	0.24 167	0.28 175	0.27 179

PWCDC_ROB	0.24 169	0.10 63	0.13 147	0.10 86	0.18 191	0.12 116	0.16 178	0.12 50	0.38 260	0.11 47	0.25 191	0.15 66	0.82 275	0.28 251	0.92 228	0.21 110	0.17 68	0.18 167	0.18 65	0.17 158	0.23 108	0.46 163	0.20 227	0.17 200	0.12 57	0.21 145	0.15 60	0.26 170

Any-RAFT	0.25 176	0.13 118	0.17 189	0.16 162	0.14 154	0.15 149	0.11 140	0.25 168	0.14 153	0.28 180	0.34 223	0.29 183	0.11 115	0.12 151	0.35 113	0.26 162	0.28 199	0.17 142	0.52 226	0.16 148	0.63 260	0.49 171	0.10 137	0.11 126	0.28 211	0.33 230	0.26 150	0.41 225

GEStereo_RVC	0.25 176	0.19 209	0.15 163	0.18 180	0.17 183	0.19 181	0.18 184	0.26 181	0.17 186	0.27 165	0.20 146	0.28 175	0.17 186	0.12 151	0.34 110	0.27 171	0.28 199	0.24 227	0.47 207	0.22 194	0.34 161	0.66 218	0.11 155	0.18 210	0.25 186	0.22 152	0.26 150	0.32 197

stereogan	0.25 176	0.22 220	0.22 229	0.23 211	0.26 237	0.25 219	0.23 207	0.26 181	0.24 219	0.20 85	0.23 180	0.31 204	0.23 221	0.17 209	0.38 132	0.21 110	0.22 125	0.19 183	0.28 144	0.20 176	0.23 108	0.46 163	0.17 213	0.18 210	0.22 148	0.24 167	0.37 217	0.27 179

R-Stereo Train	0.25 176	0.14 134	0.14 156	0.15 154	0.13 140	0.18 172	0.07 80	0.24 151	0.15 164	0.32 212	0.25 191	0.28 175	0.13 146	0.14 180	0.71 207	0.32 203	0.29 209	0.20 192	0.47 207	0.20 176	0.48 227	0.65 211	0.10 137	0.12 137	0.24 173	0.25 177	0.23 118	0.28 183

RAFT-Stereo	0.25 176	0.14 134	0.14 156	0.15 154	0.13 140	0.18 172	0.07 80	0.24 151	0.15 164	0.32 212	0.25 191	0.28 175	0.13 146	0.14 180	0.71 207	0.32 203	0.29 209	0.20 192	0.47 207	0.20 176	0.48 227	0.65 211	0.10 137	0.12 137	0.24 173	0.25 177	0.23 118	0.28 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 176	0.16 167	0.16 182	0.25 223	0.19 198	0.21 198	0.18 184	0.30 226	0.16 178	0.31 207	0.31 217	0.34 213	0.25 229	0.11 134	0.32 101	0.25 152	0.26 176	0.17 142	0.54 233	0.16 148	0.37 186	0.38 136	0.14 196	0.19 218	0.25 186	0.23 159	0.27 162	0.26 170

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 182	0.19 209	0.08 68	0.21 200	0.21 209	0.28 232	0.17 182	0.25 168	0.14 153	0.42 275	0.26 199	0.44 238	0.09 86	0.11 134	0.37 121	0.30 198	0.25 164	0.16 127	0.31 164	0.17 158	0.42 198	0.87 268	0.08 98	0.09 82	0.21 144	0.18 109	0.27 162	0.50 236

Reg-Stereo(zero)	0.26 182	0.13 118	0.15 163	0.13 127	0.12 124	0.14 135	0.14 163	0.32 237	0.15 164	0.33 223	0.56 273	0.30 194	0.12 132	0.18 220	0.28 85	0.32 203	0.30 215	0.16 127	0.42 197	0.18 166	0.35 170	0.76 244	0.13 186	0.11 126	0.20 130	0.25 177	0.40 226	0.37 209

HI	0.26 182	0.13 118	0.15 163	0.13 127	0.12 124	0.14 135	0.14 163	0.32 237	0.15 164	0.33 223	0.56 273	0.30 194	0.12 132	0.18 220	0.28 85	0.32 203	0.30 215	0.16 127	0.42 197	0.18 166	0.35 170	0.76 244	0.13 186	0.11 126	0.20 130	0.25 177	0.40 226	0.37 209

CASS	0.26 182	0.18 193	0.17 189	0.21 200	0.18 191	0.22 203	0.26 227	0.28 210	0.20 200	0.33 223	0.24 185	0.28 175	0.18 200	0.12 151	0.37 121	0.24 144	0.39 254	0.20 192	0.44 201	0.17 158	0.58 249	0.48 169	0.11 155	0.14 171	0.32 233	0.22 152	0.32 197	0.33 200
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 182	0.19 209	0.15 163	0.23 211	0.16 177	0.21 198	0.23 207	0.28 210	0.17 186	0.27 165	0.28 210	0.26 154	0.19 208	0.15 192	0.98 237	0.22 124	0.21 113	0.20 192	0.43 200	0.26 225	0.28 143	0.31 106	0.14 196	0.15 181	0.28 211	0.27 193	0.24 124	0.27 179

NCC-stereo	0.26 182	0.22 220	0.22 229	0.22 205	0.24 225	0.23 210	0.28 236	0.26 181	0.28 239	0.18 73	0.26 199	0.29 183	0.27 233	0.17 209	0.56 185	0.23 139	0.23 139	0.24 227	0.28 144	0.21 184	0.23 108	0.32 108	0.20 227	0.17 200	0.27 199	0.29 205	0.33 200	0.30 191

Abc-Net	0.26 182	0.22 220	0.22 229	0.22 205	0.24 225	0.23 210	0.28 236	0.26 181	0.28 239	0.18 73	0.26 199	0.29 183	0.27 233	0.17 209	0.56 185	0.23 139	0.23 139	0.24 227	0.28 144	0.21 184	0.23 108	0.32 108	0.20 227	0.17 200	0.27 199	0.29 205	0.33 200	0.30 191
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 189	0.12 99	0.11 108	0.11 105	0.12 124	0.13 127	0.06 66	0.23 136	0.14 153	0.27 165	0.18 134	0.24 139	0.09 86	0.10 114	0.35 113	0.38 230	0.24 150	0.16 127	0.31 164	0.21 184	0.37 186	1.30 309	0.11 155	0.30 257	0.17 93	0.26 186	0.93 295	0.25 164

IPLGR	0.27 189	0.16 167	0.14 156	0.15 154	0.15 168	0.13 127	0.09 116	0.24 151	0.13 138	0.28 180	0.25 191	0.24 139	0.12 132	0.11 134	1.85 284	0.20 99	0.23 139	0.18 167	0.35 181	0.21 184	0.28 143	0.56 191	0.07 71	0.13 157	0.25 186	0.27 193	0.29 176	0.21 129

cross-raft	0.27 189	0.15 156	0.13 147	0.14 138	0.14 154	0.17 164	0.10 134	0.27 199	0.15 164	0.30 200	0.22 170	0.28 175	0.10 97	0.14 180	0.42 141	0.42 244	0.27 188	0.17 142	0.57 239	0.26 225	0.62 259	0.94 282	0.09 117	0.12 137	0.29 219	0.27 193	0.26 150	0.31 195

pcwnet_v2	0.27 189	0.17 176	0.18 199	0.22 205	0.19 198	0.22 203	0.18 184	0.25 168	0.18 194	0.30 200	0.24 185	0.33 210	0.29 237	0.18 220	0.90 224	0.22 124	0.24 150	0.19 183	0.38 189	0.16 148	0.28 143	0.31 106	0.17 213	0.16 192	0.26 191	0.26 186	0.30 184	0.39 215

MSMDNet	0.27 189	0.14 134	0.12 132	0.13 127	0.15 168	0.16 154	0.12 149	0.26 181	0.14 153	0.31 207	0.21 157	0.27 166	0.29 237	0.15 192	0.44 148	0.51 260	0.28 199	0.18 167	0.54 233	0.28 235	0.58 249	0.84 263	0.10 137	0.12 137	0.26 191	0.25 177	0.26 150	0.29 187

PA-Net	0.27 189	0.27 248	0.29 257	0.18 180	0.26 237	0.21 198	0.27 231	0.26 181	0.25 226	0.22 98	0.21 157	0.22 127	0.24 227	0.29 252	0.62 196	0.25 152	0.18 79	0.23 222	0.20 80	0.22 194	0.20 82	0.36 124	0.17 213	0.20 220	0.24 173	0.44 254	0.24 124	0.55 241
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 189	0.17 176	0.15 163	0.23 211	0.19 198	0.26 225	0.28 236	0.20 98	0.15 164	0.22 98	0.20 146	0.18 90	0.11 115	0.39 272	1.91 293	0.21 110	0.24 150	0.20 192	0.22 101	0.14 102	0.19 73	0.18 43	0.26 245	0.14 171	0.22 148	0.18 109	0.19 89	0.18 90

NCCL2	0.27 189	0.24 234	0.23 234	0.19 189	0.20 205	0.18 172	0.19 192	0.26 181	0.23 215	0.29 196	0.22 170	0.28 175	0.17 186	0.15 192	0.68 206	0.25 152	0.25 164	0.22 211	0.27 136	0.22 194	0.34 161	0.44 158	0.19 225	0.22 231	0.34 240	0.34 232	0.36 210	0.36 205

GANet-ADL	0.28 197	0.18 193	0.16 182	0.20 194	0.19 198	0.23 210	0.20 193	0.26 181	0.16 178	0.34 228	0.35 225	0.30 194	0.17 186	0.21 234	0.45 155	0.29 192	0.31 223	0.19 183	0.49 217	0.28 235	0.41 194	0.77 248	0.13 186	0.15 181	0.24 173	0.30 213	0.34 204	0.30 191

RGC	0.28 197	0.25 239	0.29 257	0.25 223	0.27 244	0.28 232	0.21 197	0.28 210	0.31 251	0.22 98	0.31 217	0.29 183	0.32 239	0.21 234	0.59 192	0.25 152	0.24 150	0.21 201	0.30 159	0.22 194	0.27 139	0.40 143	0.18 224	0.21 224	0.29 219	0.32 225	0.35 208	0.36 205

XPNet_ROB	0.28 197	0.28 251	0.20 213	0.20 194	0.22 215	0.22 203	0.22 204	0.20 98	0.21 203	0.24 129	0.27 205	0.79 265	0.17 186	0.16 199	0.50 171	0.23 139	0.35 239	0.21 201	0.28 144	0.20 176	0.30 151	0.53 177	0.17 213	0.18 210	0.23 158	0.24 167	0.49 245	0.36 205

RAFT-Test	0.29 200	0.14 134	0.12 132	0.16 162	0.15 168	0.18 172	0.12 149	0.27 199	0.14 153	0.32 212	0.50 263	0.27 166	0.12 132	0.14 180	0.44 148	0.52 262	0.27 188	0.18 167	0.59 244	0.25 215	0.59 252	0.72 235	0.10 137	0.12 137	0.27 199	0.50 263	0.27 162	0.34 201

HH	0.29 200	0.10 63	0.18 199	0.16 162	0.15 168	0.20 188	0.14 163	0.27 199	0.13 138	0.36 246	0.21 157	0.29 183	0.11 115	0.15 192	0.46 162	0.64 286	0.27 188	0.19 183	0.50 218	0.27 231	0.68 269	0.75 241	0.11 155	0.16 192	0.24 173	0.30 213	0.36 210	0.37 209

HanStereo	0.29 200	0.10 63	0.18 199	0.16 162	0.15 168	0.20 188	0.14 163	0.27 199	0.13 138	0.36 246	0.21 157	0.29 183	0.11 115	0.15 192	0.46 162	0.64 286	0.27 188	0.19 183	0.50 218	0.27 231	0.68 269	0.75 241	0.11 155	0.16 192	0.24 173	0.30 213	0.36 210	0.37 209

RTSC	0.29 200	0.17 176	0.17 189	0.17 170	0.17 183	0.18 172	0.21 197	0.23 136	0.22 208	0.26 155	0.25 191	0.21 113	0.19 208	0.14 180	1.67 275	0.28 178	0.31 223	0.21 201	0.40 192	0.19 171	0.33 158	0.38 136	0.11 155	0.18 210	0.23 158	0.24 167	0.31 191	0.45 231

DeepPrunerF	0.29 200	0.17 176	0.15 163	0.23 211	0.44 272	0.17 164	0.23 207	0.20 98	0.26 231	0.16 60	0.22 170	0.15 66	0.12 132	0.13 165	0.98 237	0.22 124	0.19 88	0.17 142	0.27 136	0.17 158	0.22 101	0.21 55	0.12 174	0.13 157	1.95 321	0.26 186	0.22 113	0.20 116

MSKI-zero shot	0.30 205	0.13 118	0.11 108	0.14 138	0.14 154	0.15 149	0.11 140	0.27 199	0.13 138	0.29 196	0.41 244	0.29 183	0.11 115	0.12 151	0.60 195	0.55 270	0.28 199	0.18 167	0.58 240	0.30 247	0.57 245	0.97 287	0.09 117	0.12 137	0.26 191	0.39 245	0.32 197	0.41 225

dad	0.30 205	0.21 218	0.15 163	0.47 266	0.22 215	0.30 241	0.49 266	0.40 256	0.13 138	0.32 212	0.14 102	0.41 233	0.24 227	0.11 134	0.59 192	0.20 99	0.32 228	0.17 142	0.51 223	0.16 148	0.29 149	0.23 62	0.11 155	0.19 218	0.32 233	0.18 109	0.68 279	0.46 234

GwcNet-ADL	0.30 205	0.22 220	0.21 221	0.29 235	0.23 223	0.24 215	0.22 204	0.28 210	0.19 196	0.34 228	0.57 276	0.44 238	0.23 221	0.22 237	0.53 178	0.35 217	0.30 215	0.22 211	0.45 204	0.28 235	0.37 186	0.47 165	0.14 196	0.17 200	0.27 199	0.30 213	0.29 176	0.38 214

Anonymous3	0.30 205	0.21 218	0.16 182	0.17 170	0.16 177	0.20 188	0.16 178	0.31 230	0.25 226	0.30 200	0.20 146	0.45 240	0.20 212	0.17 209	0.55 183	0.52 262	0.32 228	0.27 250	0.51 223	0.27 231	0.50 231	0.67 224	0.13 186	0.15 181	0.28 211	0.30 213	0.34 204	0.26 170

iResNet	0.30 205	0.17 176	0.17 189	0.24 219	0.23 223	0.28 232	0.20 193	0.31 230	0.21 203	0.32 212	0.29 213	0.50 245	0.51 261	0.11 134	0.53 178	0.35 217	0.27 188	0.20 192	0.74 255	0.25 215	0.47 225	0.32 108	0.15 206	0.26 244	0.26 191	0.25 177	0.34 204	0.29 187

test-1	0.32 210	0.10 63	0.13 147	0.14 138	0.14 154	0.25 219	0.18 184	0.29 222	0.17 186	0.37 251	0.41 244	0.31 204	0.17 186	0.14 180	0.91 226	0.51 260	0.27 188	0.21 201	0.53 229	0.25 215	0.57 245	0.99 292	0.11 155	0.14 171	0.28 211	0.29 205	0.31 191	0.36 205

ADCP+	0.32 210	0.17 176	0.17 189	0.15 154	0.14 154	0.17 164	0.21 197	0.21 113	0.32 252	0.25 142	0.25 191	0.37 225	0.12 132	0.13 165	1.80 281	0.18 72	0.20 96	0.17 142	0.34 172	0.18 166	0.24 122	0.30 96	0.12 174	0.12 137	0.24 173	0.68 282	0.33 200	0.96 278

HSM-Net_RVC	0.32 210	0.17 176	0.18 199	0.27 230	0.21 209	0.21 198	0.15 170	0.28 210	0.19 196	0.34 228	0.40 242	1.56 294	0.27 233	0.15 192	0.45 155	0.22 124	0.26 176	0.19 183	0.28 144	0.20 176	0.41 194	0.57 193	0.14 196	0.21 224	0.30 223	0.31 221	0.36 210	0.35 203
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 210	0.25 239	0.25 243	0.25 223	0.30 248	0.22 203	0.27 231	0.35 243	0.38 260	0.30 200	0.27 205	0.67 258	0.23 221	0.17 209	0.80 217	0.21 110	0.21 113	0.21 201	0.29 154	0.26 225	0.23 108	0.29 87	0.14 196	0.27 249	0.36 251	0.45 256	0.39 222	0.56 243

IGEV_Zeroshot_test	0.33 214	0.13 118	0.24 241	0.30 237	0.18 191	0.23 210	0.24 212	0.28 210	0.17 186	0.35 240	0.53 267	0.34 213	0.11 115	0.14 180	0.41 138	0.61 285	0.27 188	0.17 142	0.48 215	0.31 254	0.52 236	1.06 298	0.12 174	0.12 137	0.35 246	0.28 199	0.62 269	0.45 231

GANetREF_RVC	0.33 214	0.30 256	0.33 270	0.28 233	0.27 244	0.27 228	0.26 227	0.42 261	0.35 258	0.38 260	0.22 170	0.57 250	0.39 246	0.16 199	0.37 121	0.24 144	0.30 215	0.25 235	0.45 204	0.26 225	0.37 186	0.28 84	0.25 243	0.33 262	0.35 246	0.29 205	0.46 238	0.40 222
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
model_zeroshot	0.34 216	0.14 134	0.13 147	0.17 170	0.15 168	0.18 172	0.12 149	0.28 210	0.15 164	0.33 223	0.38 236	0.32 209	0.11 115	0.13 165	0.78 214	0.64 286	0.30 215	0.23 222	0.66 251	0.23 201	0.56 244	0.81 256	0.13 186	0.14 171	1.04 295	0.36 236	0.31 191	0.53 239

EKT-Stereo	0.34 216	0.17 176	0.14 156	0.20 194	0.17 183	0.22 203	0.25 220	0.27 199	0.15 164	0.30 200	0.35 225	0.27 166	0.14 161	0.16 199	1.56 269	0.54 268	0.29 209	0.25 235	0.47 207	0.30 247	0.81 286	0.86 266	0.09 117	0.13 157	0.31 227	0.30 213	0.31 191	0.24 154

DAS	0.34 216	0.18 193	0.15 163	0.30 237	0.25 232	0.25 219	0.26 227	0.32 237	0.29 245	0.32 212	0.38 236	0.54 247	0.37 242	0.12 151	0.45 155	0.40 238	0.37 246	0.25 235	0.54 233	0.29 242	0.66 266	0.65 211	0.21 236	0.26 244	0.31 227	0.32 225	0.38 220	0.39 215

SepStereo	0.34 216	0.18 193	0.15 163	0.30 237	0.25 232	0.25 219	0.26 227	0.32 237	0.29 245	0.32 212	0.38 236	0.54 247	0.37 242	0.12 151	0.45 155	0.40 238	0.37 246	0.25 235	0.54 233	0.29 242	0.66 266	0.65 211	0.21 236	0.26 244	0.31 227	0.32 225	0.38 220	0.39 215

FADNet_RVC	0.34 216	0.22 220	0.23 234	0.30 237	0.26 237	0.20 188	0.23 207	0.31 230	0.22 208	0.31 207	0.29 213	0.42 235	0.35 241	0.22 237	0.90 224	0.26 162	0.31 223	0.32 272	0.75 256	0.28 235	0.46 221	0.55 182	0.16 209	0.24 236	0.27 199	0.31 221	0.51 255	0.37 209

ADCRef	0.34 216	0.18 193	0.17 189	0.15 154	0.16 177	0.18 172	0.18 184	0.23 136	0.33 255	0.26 155	0.22 170	0.23 132	0.18 200	0.12 151	2.01 295	0.22 124	0.23 139	0.20 192	0.40 192	0.22 194	0.27 139	0.34 119	0.17 213	0.17 200	0.30 223	0.41 248	0.29 176	1.36 294

ETE_ROB	0.34 216	0.32 258	0.21 221	0.26 227	0.24 225	0.28 232	0.25 220	0.24 151	0.29 245	0.27 165	0.35 225	1.00 274	0.21 217	0.20 229	0.59 192	0.24 144	0.42 262	0.24 227	0.38 189	0.25 215	0.40 192	0.52 173	0.20 227	0.21 224	0.29 219	0.34 232	0.55 259	0.39 215

LALA_ROB	0.34 216	0.34 261	0.23 234	0.24 219	0.24 225	0.30 241	0.24 212	0.25 168	0.28 239	0.31 207	0.35 225	0.95 270	0.21 217	0.19 225	0.77 212	0.25 152	0.34 235	0.28 256	0.34 172	0.25 215	0.36 178	0.55 182	0.19 225	0.22 231	0.27 199	0.31 221	0.50 250	0.39 215

PSMNet-ADL	0.35 224	0.20 214	0.21 221	0.23 211	0.22 215	0.24 215	0.25 220	0.30 226	0.26 231	0.39 264	0.57 276	0.38 227	0.46 252	0.24 245	1.26 258	0.44 251	0.32 228	0.20 192	0.52 226	0.24 209	0.40 192	0.51 172	0.17 213	0.17 200	0.27 199	0.27 193	0.40 226	0.26 170

EAI-Stereo	0.35 224	0.14 134	0.15 163	0.19 189	0.18 191	0.65 282	0.22 204	0.27 199	0.22 208	0.27 165	0.46 257	0.29 183	0.10 97	0.12 151	0.81 218	1.04 318	0.27 188	0.20 192	0.71 254	0.23 201	0.45 215	0.55 182	0.11 155	0.18 210	0.29 219	0.43 250	0.40 226	0.42 227

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 226	0.15 156	0.26 248	0.25 223	0.19 198	0.28 232	0.21 197	0.27 199	0.27 237	0.35 240	0.82 294	0.33 210	0.17 186	0.13 165	0.38 132	0.53 265	0.30 215	0.22 211	0.59 244	0.30 247	0.54 240	0.98 291	0.11 155	0.15 181	0.33 236	0.62 274	0.79 288	0.58 244

ITSA-stereo	0.38 227	0.23 229	0.20 213	0.39 259	0.27 244	0.24 215	0.31 243	0.35 243	0.26 231	0.39 264	0.54 269	0.47 241	0.42 248	0.23 241	0.71 207	0.38 230	0.33 232	0.25 235	0.50 218	0.24 209	0.45 215	0.55 182	0.23 241	0.23 233	0.34 240	0.41 248	0.72 282	0.74 262

FCDSN-DC	0.38 227	0.28 251	0.33 270	0.31 242	0.30 248	0.30 241	0.40 257	0.31 230	0.22 208	0.28 180	0.20 146	0.29 183	0.16 177	0.30 256	1.88 288	0.36 224	0.34 235	0.33 275	0.34 172	0.25 215	0.46 221	0.82 258	0.28 253	0.38 278	0.30 223	0.31 221	0.30 184	0.30 191
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 227	0.22 220	0.30 260	0.26 227	0.25 232	0.25 219	0.29 240	0.36 248	0.29 245	0.35 240	0.33 221	0.34 213	0.46 252	0.22 237	1.53 267	0.32 203	0.31 223	0.26 246	0.58 240	0.28 235	0.45 215	0.47 165	0.20 227	0.28 252	0.34 240	0.39 245	0.35 208	0.52 238

ADCL	0.38 227	0.23 229	0.20 213	0.20 194	0.18 191	0.23 210	0.24 212	0.26 181	0.52 281	0.32 212	0.28 210	0.30 194	0.18 200	0.16 199	1.59 271	0.22 124	0.25 164	0.22 211	0.35 181	0.23 201	0.35 170	0.35 121	0.17 213	0.18 210	0.51 273	0.52 265	0.47 241	1.53 300

CC-Net-ROB	0.38 227	0.47 277	0.33 270	0.66 281	0.49 282	0.57 273	0.49 266	0.35 243	0.24 219	0.37 251	0.29 213	0.96 271	0.23 221	0.38 270	0.45 155	0.18 72	0.24 150	0.22 211	0.68 252	0.23 201	0.23 108	0.18 43	0.44 284	0.24 236	0.31 227	0.28 199	0.27 162	0.39 215

NOSS_ROB	0.38 227	0.23 229	0.21 221	0.27 230	0.26 237	0.27 228	0.25 220	0.41 258	0.24 219	0.36 246	0.29 213	0.36 222	0.23 221	0.41 274	0.97 236	0.57 276	0.34 235	0.29 260	0.33 169	0.24 209	0.68 269	1.00 293	0.28 253	0.31 259	0.34 240	0.49 260	0.42 233	0.34 201

gcap-zeroshot	0.39 233	0.14 134	0.17 189	0.20 194	0.14 154	0.19 181	0.16 178	0.28 210	0.13 138	0.37 251	0.47 258	0.34 213	0.12 132	0.16 199	0.49 167	0.59 279	0.49 270	0.18 167	3.11 305	0.26 225	0.45 215	0.66 218	0.22 238	0.12 137	0.22 148	0.29 205	0.25 139	0.28 183

PWC_ROB	0.39 233	0.27 248	0.25 243	0.23 211	0.25 232	0.24 215	0.33 247	0.29 222	0.47 279	0.25 142	0.40 242	0.38 227	0.90 280	0.20 229	0.77 212	0.33 212	0.39 254	0.29 260	0.64 247	0.30 247	0.51 235	0.61 203	0.20 227	0.33 262	0.28 211	0.28 199	0.39 222	0.72 258

DCVSM-stereo	0.40 235	0.22 220	0.22 229	0.33 247	0.24 225	0.38 258	0.27 231	0.37 251	0.25 226	0.37 251	0.56 273	0.91 268	0.49 258	0.19 225	0.44 148	0.30 198	0.30 215	0.22 211	1.71 285	0.34 262	0.46 221	0.43 152	0.30 265	0.24 236	0.27 199	0.32 225	0.39 222	0.39 215

RTS	0.40 235	0.22 220	0.20 213	0.22 205	0.21 209	0.32 246	0.33 247	0.31 230	0.33 255	0.23 110	0.22 170	0.31 204	0.25 229	0.18 220	1.88 288	0.32 203	0.37 246	0.25 235	0.64 247	0.33 260	0.43 201	0.43 152	0.16 209	0.24 236	0.41 256	0.91 295	0.40 226	0.63 249

RTSA	0.40 235	0.22 220	0.20 213	0.22 205	0.21 209	0.32 246	0.33 247	0.31 230	0.33 255	0.23 110	0.22 170	0.31 204	0.25 229	0.18 220	1.88 288	0.32 203	0.37 246	0.25 235	0.64 247	0.33 260	0.43 201	0.43 152	0.16 209	0.24 236	0.41 256	0.91 295	0.40 226	0.63 249

iRaft-Stereo_20w	0.42 238	0.16 167	0.27 252	0.30 237	0.18 191	0.22 203	0.20 193	0.26 181	0.22 208	0.41 272	0.65 284	0.30 194	0.11 115	0.17 209	0.44 148	0.55 270	0.28 199	0.18 167	0.45 204	0.46 283	0.47 225	0.97 287	0.12 174	0.11 126	0.35 246	2.32 320	0.61 267	0.59 245

CSAN	0.42 238	0.37 269	0.34 275	0.33 247	0.33 256	0.29 238	0.36 253	0.37 251	0.64 294	0.43 278	0.43 251	0.75 263	0.46 252	0.21 234	0.78 214	0.25 152	0.29 209	0.27 250	0.42 197	0.43 276	0.43 201	0.53 177	0.22 238	0.34 265	0.44 261	0.52 265	0.49 245	0.54 240

ccs_rob	0.43 240	0.24 234	0.20 213	0.33 247	0.22 215	0.33 250	0.28 236	0.34 242	0.21 203	0.46 285	1.56 316	1.58 296	0.41 247	0.23 241	0.82 220	0.37 228	0.29 209	0.22 211	0.47 207	0.28 235	0.55 242	0.64 207	0.17 213	0.20 220	0.26 191	0.25 177	0.29 176	0.35 203

FC-DCNN	0.43 240	0.35 265	0.43 282	0.49 267	0.37 264	0.48 266	0.56 275	0.44 266	0.27 237	0.34 228	0.27 205	0.41 233	0.23 221	0.31 259	0.64 198	0.36 224	0.39 254	0.31 268	0.48 215	0.27 231	0.52 236	0.75 241	0.28 253	0.37 274	0.53 276	0.39 245	0.63 272	0.82 268

SGM-Forest	0.43 240	0.24 234	0.19 208	0.35 252	0.26 237	0.27 228	0.21 197	0.30 226	0.23 215	0.32 212	0.23 180	0.37 225	0.50 259	0.25 247	1.02 241	0.35 217	0.25 164	0.21 201	1.80 287	0.19 171	0.41 194	0.85 265	0.27 248	0.23 233	0.35 246	0.28 199	0.59 264	1.05 282
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 243	0.37 269	0.32 266	0.41 262	0.35 260	0.42 261	0.44 260	0.46 271	0.38 260	0.40 269	0.34 223	0.50 245	0.47 257	0.35 268	1.63 272	0.32 203	0.31 223	0.28 256	0.53 229	0.32 258	0.42 198	0.52 173	0.27 248	0.31 259	0.45 263	0.50 263	0.53 256	0.42 227

FC-DCNN v2	0.45 244	0.36 268	0.45 285	0.52 272	0.37 264	0.50 269	0.55 274	0.46 271	0.29 245	0.35 240	0.27 205	0.42 235	0.28 236	0.31 259	0.65 201	0.36 224	0.39 254	0.31 268	0.50 218	0.26 225	0.52 236	0.77 248	0.28 253	0.37 274	0.59 282	0.45 256	0.72 282	0.83 269

DDUNet	0.45 244	0.56 282	0.26 248	0.87 288	0.69 290	0.84 288	0.84 288	0.26 181	0.24 219	0.23 110	0.33 221	0.39 230	0.15 170	1.61 303	0.49 167	0.24 144	0.41 259	0.26 246	0.55 237	0.29 242	0.34 161	0.40 143	0.50 289	0.21 224	0.25 186	0.27 193	0.32 197	0.29 187

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 246	0.34 261	0.26 248	0.43 263	0.33 256	0.38 258	0.53 272	0.49 274	0.40 264	0.42 275	0.31 217	0.63 255	0.54 263	0.42 275	1.29 260	0.28 178	0.26 176	0.22 211	0.68 252	0.23 201	0.65 263	0.64 207	0.33 274	0.29 255	0.47 267	0.49 260	0.49 245	0.69 254

CBMV	0.47 247	0.25 239	0.23 234	0.31 242	0.29 247	0.31 244	0.30 242	0.41 258	0.28 239	0.37 251	0.27 205	0.70 261	0.37 242	0.33 265	0.91 226	0.53 265	0.36 242	0.27 250	0.58 240	0.28 235	0.63 260	0.97 287	0.26 245	0.35 269	0.37 252	0.36 236	0.66 275	1.86 307
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 248	0.25 239	0.27 252	0.36 254	0.30 248	0.31 244	0.25 220	0.38 254	0.24 219	0.38 260	0.44 254	0.33 210	0.17 186	0.56 285	2.23 303	0.98 316	0.33 232	0.28 256	0.34 172	0.29 242	0.66 266	1.25 307	0.27 248	0.31 259	0.35 246	0.36 236	0.48 244	0.55 241

UDG	0.48 248	0.58 283	0.27 252	0.86 287	0.79 293	0.80 286	1.00 292	0.27 199	0.25 226	0.28 180	0.35 225	0.39 230	0.17 186	1.43 300	1.00 240	0.26 162	0.47 267	0.27 250	0.59 244	0.30 247	0.44 206	0.47 165	0.40 280	0.20 220	0.28 211	0.29 205	0.33 200	0.27 179

FINET	0.48 248	0.18 193	0.19 208	0.17 170	0.14 154	0.18 172	0.21 197	0.21 113	0.32 252	0.19 80	0.41 244	0.22 127	0.38 245	0.20 229	1.70 276	0.43 247	0.24 150	0.16 127	0.34 172	0.25 215	0.32 156	0.71 233	0.14 196	0.24 236	1.14 301	2.17 317	0.50 250	1.64 304

FAT-Stereo	0.48 248	0.27 248	0.35 276	0.45 265	0.49 282	0.39 260	0.34 251	0.43 265	0.28 239	0.41 272	0.87 298	0.77 264	0.58 265	0.30 256	0.71 207	0.56 272	0.36 242	0.34 277	0.65 250	0.42 274	0.69 275	0.77 248	0.28 253	0.34 265	0.31 227	0.36 236	0.47 241	0.74 262

ADCMid	0.48 248	0.29 253	0.30 260	0.26 227	0.32 253	0.34 252	0.38 254	0.42 261	0.45 278	0.31 207	0.37 233	0.49 243	0.45 251	0.22 237	1.85 284	0.35 217	0.36 242	0.27 250	0.80 260	0.31 254	0.50 231	0.60 199	0.30 265	0.25 243	0.37 252	0.55 270	0.46 238	1.40 296

FBW_ROB	0.49 253	0.42 272	0.37 278	0.61 278	0.46 277	0.49 268	0.51 269	0.31 230	0.25 226	0.34 228	0.36 231	0.69 259	0.50 259	0.57 286	1.13 245	0.26 162	0.36 242	0.24 227	1.46 275	0.24 209	0.57 245	0.44 158	0.43 282	0.40 284	0.33 236	0.35 234	0.42 233	0.68 252

pmcnn	0.49 253	0.25 239	0.20 213	0.33 247	0.31 251	0.34 252	0.48 265	0.35 243	0.26 231	0.34 228	0.54 269	0.81 266	1.19 287	0.19 225	0.75 211	0.56 272	0.41 259	0.32 272	0.86 264	0.38 268	0.86 290	0.90 276	0.28 253	0.26 244	0.34 240	0.35 234	0.67 278	0.84 270

AnyNet_C32	0.50 255	0.24 234	0.23 234	0.24 219	0.26 237	0.29 238	0.33 247	0.35 243	0.57 285	0.34 228	0.44 254	0.36 222	0.25 229	0.23 241	2.35 308	0.39 233	0.39 254	0.33 275	0.53 229	0.30 247	0.61 257	0.74 240	0.23 241	0.29 255	0.44 261	0.73 285	0.46 238	1.61 303

AMNet	0.51 256	0.50 280	0.48 290	0.51 270	0.50 284	0.57 273	0.52 270	0.36 248	0.41 268	0.39 264	0.58 280	0.66 257	0.21 217	0.58 287	0.53 178	0.59 279	0.60 278	0.58 300	0.51 223	0.51 285	0.60 255	0.55 182	0.33 274	0.52 292	0.48 269	0.54 269	0.60 265	0.66 251

DDVS	0.54 257	0.23 229	0.24 241	0.24 219	0.25 232	0.27 228	0.24 212	0.40 256	0.26 231	0.35 240	4.50 326	1.00 274	0.42 248	0.20 229	0.65 201	0.40 238	0.33 232	0.26 246	0.78 257	0.35 265	0.59 252	0.71 233	0.16 209	0.21 224	0.26 191	0.26 186	0.57 261	0.40 222

anonymity	0.55 258	0.12 99	0.19 208	0.16 162	0.15 168	0.17 164	0.11 140	0.29 222	0.17 186	0.34 228	7.17 328	0.30 194	0.13 146	0.12 151	0.42 141	0.43 247	0.27 188	0.17 142	0.44 201	0.24 209	0.43 201	0.94 282	0.12 174	0.13 157	0.34 240	0.43 250	0.74 286	0.43 229

CBMV_ROB	0.55 258	0.23 229	0.25 243	0.40 261	0.34 259	0.35 255	0.35 252	0.44 266	0.24 219	0.39 264	0.44 254	1.41 290	1.00 284	0.30 256	1.17 247	0.35 217	0.38 252	0.25 235	0.87 265	0.36 266	0.60 255	0.83 260	0.28 253	0.28 252	0.55 279	0.85 293	0.72 282	1.13 284

S-Stereo	0.56 260	0.29 253	0.29 257	0.49 267	0.47 280	0.51 270	0.61 278	0.38 254	0.37 259	0.39 264	1.18 305	1.00 274	0.46 252	0.29 252	1.17 247	0.66 290	0.35 239	0.39 283	0.85 263	0.70 299	0.50 231	0.96 286	0.61 295	0.38 278	0.32 233	0.33 230	0.41 232	0.62 248

ADCPNet	0.58 261	0.26 245	0.30 260	0.29 235	0.36 261	0.29 238	0.53 272	0.42 261	0.39 263	0.38 260	0.55 271	0.39 230	1.14 286	0.26 249	2.11 298	0.43 247	0.35 239	0.24 227	1.27 272	0.40 270	0.52 236	0.60 199	0.32 272	0.30 257	0.48 269	0.61 273	0.47 241	1.88 310

G-Net	0.59 262	0.34 261	0.35 276	0.32 245	0.32 253	0.45 264	0.31 243	0.50 276	0.61 290	0.43 278	0.64 283	1.96 300	0.52 262	0.23 241	0.86 221	0.52 262	0.37 246	0.35 280	0.83 261	0.67 296	0.61 257	0.63 205	0.25 243	0.33 262	0.40 255	0.80 289	0.81 290	1.55 301

PVD	0.59 262	0.44 273	0.38 279	0.51 270	0.44 272	0.56 272	0.49 266	0.62 289	0.59 287	0.34 228	0.48 259	0.61 251	0.75 272	0.50 281	1.78 279	0.38 230	0.51 272	0.39 283	0.79 259	0.43 276	0.68 269	0.76 244	0.30 265	0.39 281	0.61 284	0.77 287	0.62 269	0.89 273

SANet	0.60 264	0.33 259	0.33 270	0.37 256	0.36 261	0.48 266	0.44 260	0.56 279	0.85 302	0.34 228	0.57 276	2.41 305	1.30 289	0.33 265	1.18 250	0.25 152	0.48 269	0.31 268	0.52 226	0.32 258	0.55 242	0.57 193	0.37 277	0.38 278	0.48 269	0.66 277	0.57 261	0.96 278

TRStereo	0.61 265	0.17 176	0.22 229	0.16 162	0.12 124	0.34 252	0.18 184	0.27 199	0.14 153	0.34 228	0.20 146	0.34 213	0.09 86	0.12 151	0.58 191	0.73 299	0.25 164	0.18 167	0.44 201	0.25 215	0.42 198	0.81 256	0.12 174	0.10 100	0.27 199	8.94 330	0.49 245	0.32 197

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 265	0.63 285	0.47 288	0.65 280	0.41 268	0.45 264	0.63 279	0.61 287	0.68 297	0.58 297	0.38 236	0.62 253	0.60 266	0.69 292	1.33 261	0.45 252	0.37 246	0.40 285	1.53 278	0.51 285	0.58 249	0.78 252	0.46 288	0.47 289	0.51 273	0.45 256	0.42 233	0.73 260

ADCS	0.62 267	0.34 261	0.31 265	0.34 251	0.37 264	0.37 257	0.40 257	0.49 274	0.60 288	0.34 228	0.42 248	0.61 251	0.98 283	0.31 259	2.29 306	0.66 290	0.50 271	0.38 281	0.84 262	0.43 276	0.87 292	0.89 273	0.28 253	0.37 274	0.47 267	0.91 295	0.60 265	1.29 289

MFN_U_SF_RVC	0.63 268	0.54 281	0.41 280	0.56 276	0.46 277	0.58 276	0.69 281	0.57 281	0.44 277	0.86 311	0.91 299	0.74 262	0.54 263	0.55 284	1.54 268	0.49 256	0.34 235	0.34 277	1.70 284	0.45 282	0.68 269	0.66 218	0.29 262	0.57 295	0.45 263	0.44 254	0.49 245	0.68 252

edge stereo	0.65 269	0.35 265	0.45 285	0.54 274	0.48 281	0.59 277	0.56 275	0.58 283	0.41 268	0.52 295	0.69 288	1.30 285	1.29 288	0.39 272	0.94 232	0.60 284	0.41 259	0.30 266	1.74 286	0.81 309	0.54 240	0.97 287	0.41 281	0.34 265	0.43 259	0.38 242	0.57 261	0.90 275

SAMSARA	0.69 270	0.30 256	0.45 285	0.32 245	0.32 253	0.32 246	0.38 254	0.57 281	0.48 280	0.41 272	0.37 233	0.43 237	0.93 281	0.29 252	1.85 284	0.53 265	0.38 252	0.40 285	0.78 257	0.42 274	0.77 280	0.89 273	0.20 227	0.42 285	1.55 311	1.83 314	1.51 315	1.56 302

AnyNet_C01	0.69 270	0.35 265	0.32 266	0.37 256	0.39 267	0.36 256	0.59 277	0.56 279	0.70 298	0.40 269	0.49 260	0.85 267	0.73 269	0.32 262	2.65 316	0.86 310	0.72 284	0.58 300	1.00 267	0.50 284	0.94 298	1.12 301	0.38 279	0.39 281	0.63 286	0.53 268	0.64 274	1.20 286

SFCPSM	0.71 272	0.24 234	0.20 213	0.28 233	0.24 225	0.28 232	0.24 212	0.30 226	0.30 250	0.33 223	0.49 260	0.63 255	1.30 289	0.20 229	2.10 297	0.35 217	0.32 228	0.24 227	7.82 323	0.39 269	0.45 215	0.54 180	0.20 227	0.20 220	0.31 227	0.32 225	0.37 217	0.45 231

SQANet	0.74 273	0.90 294	0.32 266	1.66 298	0.79 293	1.43 297	1.20 295	0.37 251	0.28 239	0.40 269	0.31 217	0.92 269	0.34 240	1.28 299	1.08 243	0.22 124	0.52 273	0.27 250	2.47 296	0.29 242	0.57 245	0.58 196	1.58 303	0.24 236	0.33 236	0.38 242	0.43 236	0.72 258

MFMNet_re	0.76 274	0.73 289	0.66 296	0.75 284	0.64 288	0.88 290	0.78 284	0.59 285	0.67 296	0.58 297	0.68 287	1.03 277	0.64 267	0.59 288	1.22 252	0.78 304	0.86 294	0.72 313	1.10 270	0.69 298	1.11 308	0.78 252	0.54 292	0.61 300	0.59 282	0.58 271	0.80 289	0.93 276

MADNet+	0.78 275	0.46 276	0.65 295	0.64 279	0.59 286	0.52 271	0.72 282	0.77 301	0.60 288	0.62 304	0.51 265	0.97 272	0.85 278	0.48 278	2.44 311	0.77 301	0.84 292	0.54 296	1.02 268	0.68 297	1.03 305	0.83 260	0.57 293	0.69 305	0.90 294	0.74 286	0.70 281	1.03 281

DPSNet	0.80 276	0.29 253	0.28 255	0.39 259	0.41 268	0.44 263	0.31 243	0.36 248	0.41 268	0.27 165	0.36 231	2.76 309	1.04 285	0.38 270	1.22 252	0.66 290	0.61 279	0.49 293	4.85 315	0.61 291	0.86 290	1.22 306	0.58 294	0.45 288	0.58 281	0.63 275	0.55 259	0.69 254

SGM_RVC	0.85 277	0.45 275	0.32 266	0.60 277	0.44 272	0.60 279	0.52 270	0.72 296	0.41 268	0.43 278	0.57 276	1.17 282	1.43 292	0.24 245	0.56 185	0.30 198	0.47 267	0.26 246	2.37 293	0.34 262	0.59 252	0.86 266	0.27 248	0.34 265	1.13 299	1.39 311	1.91 320	4.23 323
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 278	0.60 284	0.57 292	0.67 282	0.63 287	0.71 283	0.68 280	0.58 283	0.61 290	0.59 299	0.96 301	1.04 279	0.68 268	0.60 289	1.72 278	0.87 311	0.79 287	0.69 311	2.78 300	0.74 304	1.33 316	1.43 315	0.45 287	0.66 304	0.63 286	0.69 283	0.87 291	0.78 266
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 278	0.44 273	0.33 270	0.78 286	0.56 285	0.63 280	0.44 260	0.69 293	0.53 283	0.45 283	0.78 291	2.29 302	1.65 298	0.25 247	2.39 310	0.70 295	0.42 262	0.29 260	1.62 281	0.31 254	1.32 315	1.43 315	0.32 272	0.35 269	0.88 293	0.64 276	1.30 307	1.37 295
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
otaku	0.88 280	1.18 301	0.44 283	1.92 307	1.01 299	1.72 302	1.44 297	0.46 271	0.40 264	0.46 285	0.37 233	0.98 273	0.46 252	1.54 301	1.23 254	0.31 201	0.53 274	0.29 260	2.79 301	0.41 271	0.68 269	0.64 207	2.08 305	0.35 269	0.43 259	0.36 236	0.50 250	0.76 265

MDST_ROB	0.88 280	1.09 297	0.25 243	1.29 293	0.44 272	0.85 289	0.40 257	0.45 269	0.26 231	0.36 246	0.35 225	0.49 243	3.65 317	0.16 199	2.26 304	0.25 152	0.28 199	0.18 167	0.87 265	0.21 184	0.63 260	0.90 276	0.20 227	0.23 233	1.72 317	0.94 298	3.03 324	1.95 311

DGSMNet	0.89 282	0.48 278	0.41 280	0.52 272	0.41 268	0.57 273	0.44 260	0.61 287	0.40 264	0.84 310	3.86 325	0.69 259	0.85 278	0.87 295	1.84 282	0.89 312	1.22 306	0.66 310	1.68 282	0.63 292	1.40 319	1.53 318	0.50 289	0.55 294	0.41 256	0.67 278	0.50 250	0.73 260

Ntro	0.92 283	1.37 309	0.47 288	1.84 305	1.06 302	1.70 300	1.65 301	0.52 278	0.43 274	0.48 288	0.42 248	1.03 277	0.42 248	1.64 304	1.24 255	0.32 203	0.59 277	0.31 268	2.88 303	0.44 280	0.76 279	0.69 232	2.12 306	0.37 274	0.45 263	0.46 259	0.53 256	0.74 262

ELAS_RVC	0.97 284	0.66 286	0.63 294	0.92 289	0.68 289	1.24 295	0.79 285	0.74 297	0.53 283	0.50 291	1.26 310	2.43 306	1.99 306	0.45 276	1.45 264	0.49 256	0.65 282	0.55 298	1.11 271	0.44 280	0.97 304	1.36 312	0.44 284	0.57 295	1.69 316	1.29 310	1.16 304	1.24 287
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 285	1.18 301	0.66 296	1.85 306	1.18 305	1.72 302	1.78 303	0.51 277	0.43 274	0.59 299	0.39 241	1.24 284	0.83 277	2.04 308	1.46 265	0.57 276	0.62 280	0.41 287	1.68 282	0.77 307	0.75 278	0.72 235	2.27 309	0.47 289	0.53 276	0.49 260	0.61 267	0.87 272

ELAS	1.00 286	0.70 288	0.60 293	0.99 290	0.76 292	1.00 292	0.79 285	0.77 301	0.64 294	0.49 289	1.26 310	2.43 306	1.71 300	0.47 277	1.56 269	0.49 256	0.66 283	0.54 296	1.08 269	0.41 271	0.94 298	1.34 311	0.44 284	0.54 293	1.59 312	1.52 312	1.35 311	1.96 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 287	0.85 293	0.88 310	1.80 304	0.84 295	0.74 285	0.97 291	1.02 312	1.13 311	0.96 316	1.27 312	1.38 289	1.83 304	0.64 290	1.90 292	0.77 301	0.81 288	0.48 290	2.60 298	0.74 304	0.79 281	0.80 255	0.27 248	0.89 317	0.73 288	1.00 299	0.75 287	1.09 283

ACVNet_1	1.03 287	1.24 305	0.66 296	2.31 309	1.30 309	1.85 309	2.21 312	0.63 290	0.41 268	0.51 293	0.51 265	1.12 280	0.77 274	2.46 313	1.17 247	0.31 201	0.91 295	0.41 287	2.17 292	0.43 276	0.87 292	0.63 205	2.26 308	0.44 287	0.56 280	0.52 265	0.50 250	0.60 246

SGM-ForestM	1.05 289	0.83 292	0.44 283	0.72 283	0.44 272	0.83 287	0.81 287	0.69 293	0.61 290	0.37 251	0.66 286	1.69 297	1.32 291	0.37 269	4.57 324	0.46 253	0.53 274	0.25 235	1.47 276	0.37 267	0.65 263	0.90 276	0.30 265	0.39 281	1.81 318	2.49 321	1.79 318	2.50 319

WAO-6	1.18 290	1.10 298	0.72 300	1.51 297	1.16 304	1.43 297	1.63 300	0.88 307	0.98 307	0.77 308	0.73 289	1.32 286	2.08 307	1.91 307	2.58 315	0.71 298	1.27 309	0.57 299	1.47 276	0.70 299	1.05 306	1.03 296	0.92 296	0.69 305	1.14 301	1.01 302	1.04 303	1.43 298

ACVNet-4b	1.18 290	1.48 313	0.52 291	2.93 315	1.13 303	1.85 309	2.77 315	0.45 269	0.43 274	0.51 293	0.43 251	1.70 298	2.66 309	2.10 310	1.39 262	0.41 243	0.98 299	0.34 277	2.98 304	0.52 287	0.74 277	0.78 252	2.24 307	0.36 272	0.46 266	0.43 250	0.54 258	0.71 257

ACVNet_2	1.20 292	1.28 307	0.78 302	2.58 312	1.32 311	1.77 307	1.93 307	0.75 298	0.52 281	0.60 302	0.55 271	1.33 287	0.94 282	1.87 306	1.44 263	0.48 254	1.26 308	0.41 287	4.83 314	0.55 289	0.80 283	0.66 218	2.04 304	0.62 301	0.83 291	0.60 272	0.72 282	0.85 271

IMH-64-1	1.21 293	1.22 303	0.78 302	1.66 298	1.28 307	1.72 302	1.92 305	0.85 304	0.90 303	0.44 281	0.62 281	1.42 291	1.79 302	2.52 314	2.44 311	0.59 279	0.81 288	0.48 290	1.90 289	0.65 294	0.80 283	0.88 270	2.48 313	0.59 297	1.08 297	0.67 278	0.97 297	1.29 289

IMH-64	1.21 293	1.22 303	0.78 302	1.66 298	1.28 307	1.72 302	1.92 305	0.85 304	0.90 303	0.44 281	0.62 281	1.42 291	1.79 302	2.52 314	2.44 311	0.59 279	0.81 288	0.48 290	1.90 289	0.65 294	0.80 283	0.88 270	2.48 313	0.59 297	1.08 297	0.67 278	0.97 297	1.29 289

DispFullNet	1.23 295	1.16 300	0.81 307	1.20 292	0.99 298	1.13 294	1.36 296	0.66 292	0.57 285	0.75 307	0.80 293	3.64 319	1.53 293	1.64 304	1.27 259	1.36 322	1.04 300	0.58 300	6.55 322	1.10 320	0.89 295	0.91 279	0.43 282	0.36 272	0.50 272	0.37 241	0.69 280	1.02 280

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 296	0.17 176	0.25 243	0.23 211	0.22 215	0.33 250	0.25 220	0.28 210	0.40 264	0.38 260	0.74 290	0.35 220	0.15 170	0.13 165	0.57 189	0.70 295	0.30 215	0.23 222	24.58 335	0.30 247	0.49 230	1.05 297	0.12 174	0.12 137	0.33 236	1.02 303	0.37 217	0.60 246

Dean	1.33 297	1.46 312	0.88 310	2.95 316	1.65 316	1.99 315	2.10 311	0.97 310	1.00 308	0.91 314	0.78 291	1.56 294	1.73 301	2.08 309	1.65 274	0.64 286	1.12 304	0.61 308	1.92 291	0.86 310	0.94 298	0.83 260	2.34 310	0.80 309	1.18 304	0.90 294	1.20 305	0.89 273

IMH	1.35 298	1.24 305	0.80 305	1.68 301	1.30 309	1.77 307	1.95 308	0.86 306	0.94 305	0.47 287	0.65 284	1.54 293	3.12 316	3.92 330	1.70 276	0.59 279	0.85 293	0.50 294	2.45 295	0.71 301	0.79 281	0.88 270	2.63 315	0.62 301	1.17 303	0.82 292	0.90 293	1.47 299

SGM+DAISY	1.35 298	0.69 287	0.66 296	0.77 285	0.72 291	0.88 290	0.85 289	0.75 298	0.95 306	0.67 306	1.33 313	1.37 288	1.68 299	0.69 292	2.33 307	1.29 321	0.83 291	0.70 312	2.51 297	0.92 311	1.38 318	1.75 320	0.53 291	0.81 312	2.12 323	3.10 322	1.97 321	4.19 322

PSMNet_ROB	1.36 300	1.38 310	0.74 301	1.49 296	1.02 300	1.74 306	1.67 302	0.65 291	0.75 301	1.46 323	3.82 324	3.01 313	1.57 295	2.64 316	1.24 255	0.48 254	0.77 286	0.50 294	2.60 298	0.73 302	0.87 292	0.66 218	3.06 321	0.59 297	0.84 292	0.72 284	0.90 293	0.70 256

STStereo	1.43 301	0.76 290	0.86 309	2.30 308	0.87 297	2.27 317	1.08 294	1.07 316	1.08 310	0.53 296	1.33 313	3.27 314	2.89 310	0.32 262	3.08 319	0.57 276	0.45 265	0.29 260	4.63 313	0.41 271	0.65 263	0.84 263	0.30 265	0.64 303	1.68 315	1.90 316	1.54 316	3.12 321

LVE	1.44 302	1.32 308	0.85 308	4.60 323	1.54 315	1.95 312	3.79 322	0.83 303	0.74 300	0.89 313	0.85 296	1.18 283	1.64 297	2.17 311	1.24 255	0.56 272	0.94 297	0.60 304	3.47 308	0.73 302	0.95 302	0.94 282	2.39 312	0.82 313	1.13 299	0.81 290	1.02 301	0.94 277

JetBlue	1.47 303	1.10 298	1.05 317	1.46 295	1.19 306	1.70 300	1.61 299	0.95 309	1.16 312	0.59 299	0.49 260	3.36 315	0.76 273	1.16 297	2.45 314	1.00 317	1.15 305	0.86 317	1.38 274	0.80 308	1.70 321	1.94 321	1.14 298	0.80 309	1.33 307	2.20 319	1.50 314	5.00 325

zero-FE	1.55 304	0.14 134	0.08 68	8.06 330	0.36 261	13.76 335	2.53 313	0.26 181	0.12 117	0.32 212	0.26 199	6.84 324	0.82 275	0.14 180	1.05 242	0.43 247	0.43 264	0.32 272	0.58 240	0.25 215	1.87 322	2.20 323	0.12 174	0.10 100	0.19 125	0.23 159	0.25 139	0.25 164

PWCK	1.62 305	1.41 311	0.80 305	1.72 302	1.05 301	1.57 299	1.48 298	1.12 317	1.02 309	0.99 317	1.19 307	2.77 311	1.63 296	0.84 294	1.64 273	0.56 272	1.06 301	0.58 300	13.10 327	0.92 311	1.20 310	0.89 273	1.16 299	0.83 316	1.07 296	1.00 299	0.95 296	1.30 292

WAO-8	1.64 306	1.56 314	1.03 315	2.86 313	1.45 313	1.96 313	2.08 309	1.06 313	1.40 316	1.49 324	1.81 318	2.33 303	3.10 314	2.66 317	2.13 301	0.85 308	1.09 302	0.60 304	3.55 309	1.09 317	0.91 296	0.93 280	1.36 301	0.82 313	1.60 313	1.24 307	1.31 309	1.98 313

Venus	1.64 306	1.56 314	1.03 315	2.86 313	1.45 313	1.96 313	2.08 309	1.06 313	1.40 316	1.49 324	1.81 318	2.33 303	3.10 314	2.66 317	2.13 301	0.85 308	1.09 302	0.60 304	3.55 309	1.09 317	0.91 296	0.93 280	1.36 301	0.82 313	1.60 313	1.24 307	1.31 309	1.98 313

MANE	1.81 308	0.80 291	0.92 312	1.03 291	0.85 296	1.02 293	1.07 293	1.06 313	1.22 313	0.45 283	0.95 300	2.28 301	2.37 308	0.48 278	4.27 323	1.23 320	0.75 285	2.70 325	1.60 279	0.54 288	0.96 303	1.32 310	0.37 277	0.80 309	3.20 325	4.45 325	4.76 326	7.33 327

TorneroNet-64	1.91 309	1.58 316	0.98 314	3.36 320	1.34 312	2.24 316	2.68 314	0.91 308	2.15 322	0.66 305	0.83 295	2.76 309	7.80 320	3.08 320	2.07 296	0.66 290	1.49 319	0.60 304	4.18 311	1.02 314	1.10 307	1.11 300	2.66 316	0.70 307	1.24 306	1.26 309	0.88 292	2.16 315

notaker	1.94 310	1.92 321	1.07 318	3.21 319	2.22 322	2.51 318	2.83 316	1.12 317	1.58 319	0.91 314	1.10 304	3.51 318	5.78 318	3.17 323	2.80 318	0.81 306	1.45 318	0.73 314	4.39 312	1.09 317	1.31 314	1.18 304	2.96 320	0.93 318	0.74 290	0.81 290	1.00 299	1.24 287

UNDER WATER-64	2.04 311	1.94 322	1.22 321	3.55 322	2.36 323	2.89 324	3.38 319	1.76 322	1.27 314	1.12 320	1.18 305	3.46 317	3.00 312	3.14 321	2.28 305	0.90 313	1.95 321	0.79 316	2.39 294	1.08 316	1.29 312	1.48 317	3.94 327	1.07 320	1.41 308	2.17 317	1.36 312	2.64 320

ACV-stereo	2.20 312	1.02 296	0.23 234	0.38 258	0.24 225	0.71 283	0.47 264	0.44 266	0.32 252	0.36 246	0.41 244	0.48 242	3.07 313	0.34 267	1.96 294	0.84 307	0.45 265	0.29 260	43.04 338	0.56 290	0.84 288	1.00 293	0.33 274	0.27 249	0.27 199	0.38 242	0.43 236	0.40 222

UNDER WATER	2.21 313	1.95 323	1.19 320	3.39 321	2.61 324	2.83 322	3.80 323	1.66 320	1.38 315	1.01 318	1.02 303	3.36 315	7.21 319	3.44 325	1.79 280	0.91 314	1.98 322	0.77 315	3.26 307	1.10 320	1.40 319	1.38 313	3.82 326	1.21 323	1.49 309	1.89 315	1.28 306	2.48 318

MADNet++	2.33 314	1.67 318	1.92 324	1.39 294	2.03 321	1.38 296	1.80 304	1.84 323	2.31 324	2.07 327	2.50 323	2.72 308	2.90 311	1.56 302	2.35 308	2.46 326	2.29 323	1.72 323	2.84 302	2.53 325	3.96 327	5.14 328	1.23 300	2.38 327	1.53 310	4.38 324	2.11 322	1.86 307

XX-Stereo	2.35 315	0.10 63	0.11 108	0.17 170	0.11 113	0.21 198	0.11 140	0.25 168	0.12 117	0.35 240	0.53 267	0.30 194	0.10 97	0.12 151	1.21 251	0.70 295	0.27 188	0.18 167	0.50 218	0.19 171	0.41 194	0.53 177	0.11 155	0.10 100	55.57 336	0.26 186	0.34 204	0.51 237

TorneroNet	2.42 316	1.62 317	0.93 313	5.70 326	1.82 317	2.68 320	2.96 317	0.97 310	2.23 323	0.79 309	1.95 320	4.29 322	12.85 329	3.16 322	2.11 298	0.66 290	1.44 316	0.63 309	6.06 318	1.01 313	1.17 309	1.13 302	2.78 319	0.71 308	1.82 319	1.05 304	1.03 302	1.86 307

KSHMR	2.43 317	1.86 320	1.28 322	6.59 328	2.02 320	2.85 323	3.47 321	1.32 319	1.70 320	1.19 322	1.20 308	1.80 299	12.02 326	3.24 324	1.89 291	1.07 319	1.22 306	0.94 319	5.62 317	1.05 315	1.34 317	1.41 314	3.25 322	1.07 320	1.95 321	1.16 306	1.30 307	1.83 306

JetRed	2.52 318	2.14 324	2.30 325	1.73 303	1.90 318	2.63 319	3.45 320	1.87 324	1.54 318	1.16 321	0.96 301	2.82 312	0.74 270	2.45 312	3.36 320	2.18 324	2.83 324	3.14 328	1.84 288	1.39 322	3.50 326	3.28 325	2.75 317	1.29 325	2.61 324	6.72 328	2.97 323	4.62 324

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 319	0.48 278	0.30 260	0.49 267	0.43 271	0.63 280	0.88 290	0.69 293	0.73 299	0.42 275	1.62 317	46.67 338	1.91 305	0.66 291	0.96 234	0.34 214	0.96 298	0.97 321	1.60 279	0.34 262	0.83 287	0.87 268	0.28 253	0.27 249	0.53 276	0.79 288	3.33 325	0.81 267

ktn	2.60 320	1.73 319	2.98 326	2.43 311	1.91 319	2.71 321	3.07 318	1.67 321	4.02 327	1.03 319	1.21 309	8.05 328	10.67 324	2.85 319	2.71 317	0.93 315	1.87 320	0.89 318	6.30 320	1.56 324	1.29 312	1.20 305	2.75 317	0.94 319	1.19 305	1.09 305	1.47 313	1.71 305

LSM0	3.50 321	0.37 269	0.30 260	0.55 275	0.46 277	0.59 277	0.74 283	0.75 298	0.61 290	0.60 302	0.85 296	1.16 281	1.54 294	0.27 250	26.81 334	45.36 338	0.62 280	0.38 281	3.22 306	0.63 292	1.24 311	1.69 319	0.31 270	0.43 286	0.61 284	1.00 299	1.01 300	2.47 317

LE_ROB	3.68 322	0.90 294	1.47 323	2.33 310	9.95 333	1.86 311	7.75 331	2.29 325	3.18 326	0.50 291	1.44 315	9.08 329	13.64 332	0.49 280	2.12 300	0.27 171	0.56 276	0.30 266	6.07 319	1.47 323	0.85 289	0.95 285	2.37 311	2.28 326	5.44 327	5.09 326	6.28 328	10.56 331

BEATNet-Init1	4.65 323	5.11 328	1.18 319	8.96 331	2.62 325	8.39 331	4.42 324	2.33 326	1.90 321	0.88 312	2.44 321	5.93 323	9.25 322	0.95 296	8.01 327	2.37 325	1.44 316	0.94 319	18.08 331	5.04 329	2.66 324	2.68 324	1.09 297	1.21 323	5.15 326	3.11 323	11.68 334	7.82 328

HanzoNet	4.74 324	4.36 327	3.81 329	6.11 327	3.89 326	7.79 330	8.32 332	4.11 329	4.85 328	1.57 326	2.49 322	11.43 330	13.37 331	11.17 335	3.70 321	1.86 323	5.08 328	1.37 322	11.06 326	3.04 326	2.28 323	2.12 322	5.14 331	1.16 322	1.84 320	1.75 313	1.82 319	2.43 316

DGTPSM_ROB	8.79 325	3.80 325	9.84 331	3.08 317	5.49 327	3.51 325	5.14 327	3.61 327	8.95 329	3.18 328	7.10 327	3.97 320	10.45 323	3.59 326	11.90 328	10.73 329	4.41 326	10.40 330	5.50 316	9.89 331	5.93 329	14.14 330	4.37 329	8.94 331	10.11 329	27.69 334	11.03 332	30.71 334

DPSMNet_ROB	9.04 326	3.83 326	9.86 332	3.11 318	5.50 328	3.56 326	5.15 328	3.61 327	9.03 330	3.27 329	7.94 329	4.20 321	13.24 330	3.69 327	12.40 329	10.89 330	4.53 327	10.61 331	6.52 321	9.90 332	5.99 330	14.29 331	4.38 330	8.94 331	10.26 332	27.69 334	11.05 333	30.71 334

DLNR_Zeroshot_test	9.87 327	28.41 338	0.21 221	46.94 339	0.13 140	0.20 188	44.81 339	0.29 222	0.11 98	0.37 251	0.19 140	0.34 213	0.10 97	1.27 298	60.18 338	71.71 339	4.00 325	2.44 324	1.35 273	0.24 209	0.70 276	1.10 299	0.09 117	0.15 181	0.27 199	0.24 167	0.29 176	0.32 197

LRCNet_RVC	10.35 328	14.59 333	3.37 327	20.91 335	17.84 336	20.02 336	16.02 335	6.47 331	2.41 325	19.86 336	12.93 332	19.51 333	8.57 321	26.59 337	3.97 322	0.73 299	10.36 332	5.77 329	23.32 334	6.94 330	2.69 325	1.25 307	22.85 334	8.44 330	0.73 288	0.43 250	1.72 317	1.19 285

PML	11.01 329	9.32 332	3.48 328	11.78 334	6.95 331	11.56 332	6.01 329	7.06 332	23.86 338	8.88 333	28.30 338	32.00 337	39.13 338	6.23 332	5.80 325	4.22 328	8.30 329	3.01 327	18.80 332	4.50 327	4.89 328	4.68 327	3.75 325	3.97 328	10.22 331	5.10 327	18.48 335	6.93 326

DPSM_ROB	13.05 330	7.58 329	11.51 333	4.93 324	5.66 329	5.96 328	4.58 325	8.35 333	10.81 332	6.72 331	8.04 330	7.98 326	12.24 327	3.78 328	13.45 330	13.54 331	10.09 330	13.22 332	8.97 324	11.59 333	15.77 333	18.47 333	3.50 323	10.95 333	27.87 334	35.88 336	31.10 336	39.72 336

DPSM	13.05 330	7.58 329	11.51 333	4.93 324	5.66 329	5.96 328	4.58 325	8.35 333	10.81 332	6.72 331	8.04 330	7.98 326	12.24 327	3.78 328	13.45 330	13.54 331	10.09 330	13.22 332	8.97 324	11.59 333	15.77 333	18.47 333	3.50 323	10.95 333	27.87 334	35.88 336	31.10 336	39.72 336

HaxPig	19.46 332	21.63 336	18.84 335	23.83 336	23.65 337	22.97 337	25.18 336	20.58 337	18.35 334	26.27 337	22.91 336	22.10 334	16.59 333	24.62 336	21.69 332	18.63 333	20.94 335	19.88 334	22.44 333	20.43 335	14.32 332	12.36 329	27.03 335	18.77 335	7.07 328	12.11 333	7.84 329	14.43 333

MEDIAN_ROB	22.62 333	26.33 337	23.49 338	27.73 337	26.93 338	26.84 338	28.37 337	23.96 338	21.35 335	31.36 338	26.67 337	25.78 335	19.59 334	27.60 338	23.84 333	20.19 334	25.79 336	23.70 335	27.36 336	24.30 338	19.01 335	15.78 332	29.59 336	20.33 336	10.21 330	11.16 332	10.14 331	13.33 332

AVERAGE_ROB	25.64 334	30.03 339	26.89 339	31.93 338	30.82 339	31.11 339	32.43 338	28.32 339	25.80 339	34.51 339	30.14 339	30.53 336	23.76 335	32.01 339	27.78 337	24.52 335	28.55 337	25.88 336	30.51 337	27.85 339	22.51 336	19.15 335	33.73 337	25.51 339	10.76 333	8.70 329	9.35 330	9.21 330

CasAABBNet	26.22 335	15.24 334	23.15 336	9.86 332	11.36 334	11.89 333	9.16 333	16.77 335	21.82 336	13.63 334	16.10 333	16.17 332	24.79 337	7.51 333	27.26 336	27.24 337	20.16 333	26.55 338	17.89 329	23.22 336	31.56 337	36.88 336	6.98 332	22.05 337	56.10 338	72.29 338	62.52 338	79.87 338

FlowAnything	26.28 336	15.26 335	23.18 337	9.90 333	11.45 335	11.93 334	9.21 334	16.87 336	21.85 337	13.67 335	16.29 335	16.14 331	24.68 336	7.63 334	27.13 335	27.17 336	20.18 334	26.52 337	17.99 330	23.38 337	31.56 337	37.20 337	7.04 333	22.12 338	56.09 337	72.59 339	62.57 339	80.02 339

FSD		0.26 245	0.26 248	0.27 230	0.26 237	0.26 225	0.31 243	0.33 241	0.20 200	0.28 180	0.21 157			0.29 252	0.39 135	0.42 244			0.34 172	0.31 254				0.28 252	0.30 223	0.29 205	0.30 184	0.31 195

STTRV1_RVC		0.33 259	0.28 255	0.43 263	0.33 256	0.42 261	0.38 254	0.41 258	0.41 268	0.37 251	0.42 248	0.62 253	0.74 270	0.52 283		0.39 233	0.91 295	0.28 256		0.75 306	0.94 298			0.51 291	0.51 273	0.67 278	0.63 272	1.33 293

DPSimNet_ROB		8.37 331	4.26 330	7.17 329	7.54 332	5.72 327	6.51 330	5.76 330	9.67 331	4.19 330	16.17 334	7.25 325	11.41 325	5.00 331	7.97 326	4.08 327		2.95 326	13.34 328	4.83 328	6.37 331	4.66 326	4.16 328	5.12 329		9.01 331	5.12 327	8.92 329

Low-res two-view benchmark