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

delet	0.03 1	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.01 38	0.00 1	0.35 5	0.17 6	0.04 25	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.04 7	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.04 2	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.39 6	0.38 39	0.05 36	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.03 5	0.02 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.04 2	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.03 120	0.00 1	0.04 33	0.01 38	0.01 33	0.34 4	0.17 6	0.04 25	0.00 1	0.03 7	0.01 17	0.06 11	0.20 14	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.05 4	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.05 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 70	0.01 38	0.02 74	0.55 12	0.22 8	0.01 8	0.00 1	0.02 4	0.02 22	0.13 26	0.13 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.05 4	0.00 1	0.01 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 94	0.00 1	0.03 107	0.13 1	0.08 1	0.19 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.63 34	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

AANet_RVC	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.02 63	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.49 8	0.13 5	0.04 25	0.00 1	0.24 56	0.02 22	0.07 15	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.06 7	0.02 30	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.00 1	0.01 32	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.02 86	0.01 33	0.54 10	0.34 28	0.03 21	0.00 1	0.20 49	0.00 1	0.10 20	0.11 4	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.06 7	0.02 30	0.00 1	0.02 126	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.01 38	0.01 33	0.60 13	0.47 51	0.01 8	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.18 40	0.16 10	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.16 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.46 7	0.34 28	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.05 39	0.02 1	0.69 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.07 9	0.02 30	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.01 38	0.00 1	0.78 24	0.47 51	0.02 17	0.00 1	0.08 26	0.00 1	0.17 36	0.29 18	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DMCA	0.07 9	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.03 86	0.00 1	0.01 22	0.06 130	0.00 1	0.07 47	0.01 38	0.01 33	0.61 14	0.39 40	0.05 36	0.02 69	0.08 26	0.02 22	0.14 28	0.36 21	0.00 1	0.00 1	0.01 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.08 12	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.01 38	0.00 1	0.85 28	0.58 82	0.01 8	0.00 1	0.04 11	0.00 1	0.24 50	0.25 16	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.10 13	0.09 176	0.00 1	0.01 68	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.01 38	0.01 33	0.93 32	0.54 69	0.04 25	0.00 1	0.16 43	0.00 1	0.40 72	0.49 29	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.10 13	0.00 1	0.01 147	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.01 32	0.04 129	0.02 48	0.01 103	0.00 1	0.18 123	0.00 1	0.04 125	0.18 2	0.10 2	0.19 114	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.06 11	1.46 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 97	0.16 172

MM-Stereo_test3	0.11 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.78 24	0.58 82	0.12 87	0.16 156	0.02 4	0.20 112	0.02 1	0.80 43	0.17 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.11 15	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 137	0.00 1	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.65 86	0.77 116	0.03 21	0.00 1	0.12 34	0.00 1	0.14 28	0.19 13	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 93	0.04 73	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 212	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.00 1	1.04 37	0.95 131	0.00 1	0.00 1	0.14 36	0.16 93	0.14 28	0.60 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.12 17	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 212	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.02 86	0.00 1	1.14 46	1.02 144	0.00 1	0.00 1	0.15 39	0.14 80	0.14 28	0.38 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.12 17	0.14 209	0.00 1	0.01 68	0.05 76	0.01 48	0.01 32	0.02 98	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.04 33	0.02 86	0.02 74	0.99 34	0.50 61	0.06 41	0.01 51	0.46 78	0.01 17	0.48 87	0.39 24	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 175	0.10 147	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 79	0.00 1	0.01 33	1.74 99	0.68 103	0.17 106	0.00 1	0.05 16	0.16 93	0.02 1	0.13 8	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.12 17	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.01 32	0.07 150	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.02 86	0.01 33	0.67 17	0.25 12	0.25 135	0.05 100	0.54 84	0.02 22	0.49 88	0.44 27	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.17 99	0.01 114

UPFNet	0.12 17	0.03 52	0.01 147	0.02 126	0.06 87	0.01 48	0.02 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 38	0.00 1	0.05 141	0.76 20	0.23 11	0.04 25	0.00 1	0.04 11	0.00 1	0.17 36	0.18 12	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	1.44 169	0.00 1

ProNet	0.13 23	0.00 1	0.03 193	0.00 1	0.00 1	0.07 151	0.61 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.17 203	0.86 30	0.66 98	0.18 109	0.00 1	0.04 11	0.04 31	0.11 21	0.73 42	0.01 106	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.01 50	0.00 1

CFNet	0.13 23	0.06 133	0.00 1	0.03 157	0.07 104	0.01 48	0.10 147	0.04 129	0.02 48	0.07 131	0.00 1	0.07 47	0.02 86	0.04 125	1.15 48	0.12 4	0.21 124	0.00 1	0.17 45	0.04 31	0.47 85	0.41 26	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 93	0.48 118	0.00 1

RSM	0.14 25	0.02 30	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.09 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 116	0.00 1	0.00 1	0.51 9	0.22 8	0.08 51	0.00 1	0.06 20	0.43 171	0.04 7	2.08 83	0.08 169	0.02 39	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.00 1

test_5	0.14 25	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.09 160	0.01 32	0.34 207	0.01 22	0.00 1	0.70 203	0.07 47	0.01 38	0.00 1	0.79 26	0.47 51	0.01 8	0.01 51	0.27 60	0.00 1	0.17 36	0.86 46	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1

RSM++	0.15 27	0.02 30	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.08 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 116	0.00 1	0.00 1	0.54 10	0.22 8	0.08 51	0.00 1	0.05 16	0.54 194	0.05 9	2.01 78	0.10 177	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.15 27	0.10 186	0.00 1	0.02 126	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.20 126	0.01 38	0.04 125	0.92 31	0.68 103	0.09 58	0.01 51	0.82 108	0.05 39	0.64 98	0.33 20	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

HGLStereo	0.15 27	0.05 116	0.01 147	0.01 68	0.07 104	0.01 48	0.05 109	0.00 1	0.02 48	0.47 192	0.00 1	0.05 38	0.01 38	0.02 74	0.80 27	0.35 31	0.12 87	0.00 1	0.20 49	0.02 22	0.33 66	1.36 58	0.02 133	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.09 86	0.00 1

GMStereo	0.16 30	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.01 48	0.01 32	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 33	0.67 17	0.29 22	0.09 58	0.02 69	0.95 115	0.00 1	0.25 51	1.07 52	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.82 136	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 30	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.10 127	0.02 110	0.02 63	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.09 70	0.01 38	0.13 189	0.77 22	0.26 15	0.11 79	0.01 51	0.19 46	0.03 28	0.31 64	0.16 10	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	1.90 187	0.00 1

AdaDepth	0.17 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.01 33	1.41 61	1.26 168	0.00 1	0.00 1	0.34 67	0.35 156	0.12 25	0.81 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.02 61	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.17 32	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.01 48	0.01 32	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.08 64	0.01 38	0.03 107	0.85 28	0.33 27	0.19 114	0.00 1	0.10 30	0.05 39	0.30 63	2.54 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.17 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.00 1	4.06 224	0.27 17	0.01 8	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.06 11	0.03 2	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.04 73	0.00 1

DLCB_ROB	0.17 32	0.07 153	0.02 177	0.05 183	0.09 121	0.03 131	0.17 171	0.00 1	0.02 48	0.26 174	0.08 154	0.07 47	0.02 86	0.04 125	0.61 14	0.30 24	0.23 129	0.04 95	0.15 39	0.02 22	0.68 101	1.29 57	0.01 106	0.06 98	0.03 171	0.05 155	0.15 92	0.04 156

LG-Stereo	0.18 36	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.11 175	0.00 1	0.01 57	0.06 108	0.00 1	0.51 193	0.08 64	0.01 38	0.00 1	1.78 100	1.17 158	0.00 1	0.06 107	0.26 59	0.20 112	0.13 26	0.28 17	0.03 146	0.00 1	0.03 171	0.08 170	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.18 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 113	0.03 131	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.53 75	1.25 166	0.11 79	0.00 1	0.03 7	0.19 107	0.09 18	1.62 67	0.01 106	0.00 1	0.03 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.18 36	0.08 167	0.00 1	0.01 68	0.11 135	0.00 1	0.01 32	0.01 57	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.28 152	0.02 86	0.03 107	1.09 42	0.76 114	0.09 58	0.08 116	0.15 39	0.05 39	0.96 132	0.95 49	0.00 1	0.17 192	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.00 1

dd	0.18 36	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.02 110	0.05 109	0.01 57	0.04 83	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.00 1	1.46 71	0.35 31	0.03 21	0.04 95	1.01 119	0.15 90	0.18 40	0.40 25	0.10 177	0.19 197	0.00 1	0.00 1	0.56 123	0.27 180

HCRNet	0.18 36	0.04 88	0.00 1	0.11 219	0.01 14	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 22	0.56 201	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.07 41	0.25 12	0.10 74	0.00 1	0.05 16	0.03 28	0.16 35	1.20 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.36 166	0.00 1

AMNet	0.18 36	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 143	0.01 32	0.00 1	0.10 146	0.20 163	0.00 1	0.54 197	0.21 194	0.49 262	0.76 20	0.61 91	0.30 151	0.00 1	0.16 43	0.11 62	0.42 76	0.21 15	0.00 1	0.08 132	0.00 1	0.25 205	0.12 88	0.27 180

DFGA-Net	0.19 42	0.04 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.01 32	0.00 1	0.01 22	1.06 224	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.02 74	0.66 16	0.37 37	0.15 100	0.00 1	0.35 69	0.03 28	0.28 59	1.54 63	0.00 1	0.09 141	0.00 1	0.00 1	0.57 124	0.00 1

G2L-Stereo	0.19 42	0.13 204	0.01 147	0.03 157	0.18 187	0.01 48	0.04 100	0.00 1	0.02 48	0.03 120	0.00 1	0.09 70	0.03 112	0.13 189	1.27 53	0.29 22	0.09 58	0.00 1	0.58 86	0.04 31	0.74 106	0.52 30	0.01 106	0.04 63	0.00 1	0.01 93	0.97 144	0.00 1

ADLNet	0.19 42	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.02 63	0.19 186	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.82 209	0.00 1	0.08 163	2.29 144	0.41 41	0.08 51	0.00 1	0.06 20	0.06 45	0.14 28	0.95 49	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.20 45	0.00 1	0.03 193	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.14 194	1.05 39	1.02 144	0.03 21	0.16 156	0.04 11	0.34 153	0.05 9	2.30 92	0.18 216	0.01 22	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.00 1

IER	0.20 45	0.04 88	0.00 1	0.02 126	0.06 87	0.01 48	0.05 109	0.00 1	0.01 22	0.23 169	0.00 1	0.09 70	0.00 1	0.02 74	1.42 63	0.26 15	0.09 58	0.00 1	0.06 20	0.04 31	0.22 48	1.47 61	0.12 187	0.01 22	0.00 1	0.03 138	1.20 151	0.04 156

DSFCA	0.20 45	0.05 116	0.01 147	0.01 68	0.18 187	0.02 110	0.23 188	0.02 98	0.09 130	0.00 1	0.03 137	0.08 64	0.01 38	0.02 74	0.94 33	0.46 49	0.13 92	0.15 149	0.19 46	0.11 62	0.41 73	1.19 53	0.06 164	0.07 121	0.09 202	0.06 160	0.74 133	0.13 170

LGtest1	0.22 48	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.11 135	0.15 203	0.01 32	0.03 112	0.05 97	0.01 103	0.72 205	0.03 28	0.03 112	0.00 1	1.68 90	1.23 165	0.08 51	0.11 130	0.23 55	0.24 132	0.37 70	0.71 40	0.01 106	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.00 1

AIO-Stereo	0.22 48	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.11 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.00 1	1.42 63	0.55 71	0.47 188	0.00 1	0.15 39	0.71 221	0.06 11	2.11 87	0.10 177	0.00 1	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.22 48	0.12 199	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 83	0.00 1	0.00 1	0.21 130	0.01 38	0.02 74	1.12 43	0.73 110	0.10 74	0.03 89	0.24 56	0.04 31	0.79 112	0.85 45	0.00 1	0.09 141	0.00 1	0.00 1	1.51 175	0.00 1

STTStereo	0.22 48	0.07 153	0.03 193	0.02 126	0.08 113	0.01 48	0.36 210	0.00 1	0.69 247	0.19 159	0.02 129	0.06 43	0.01 38	0.01 33	2.15 132	0.43 45	0.06 41	0.00 1	0.20 49	0.04 31	0.27 58	0.67 36	0.06 164	0.04 63	0.00 1	0.06 160	0.13 90	0.25 179

HITNet	0.22 48	0.02 30	0.00 1	0.01 68	0.05 76	0.01 48	0.01 32	0.04 129	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.12 88	0.03 112	0.08 163	1.03 36	0.51 63	0.25 135	0.01 51	0.43 75	0.08 51	1.04 137	1.63 68	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.34 114	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLG-Stereo_test2	0.23 53	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 218	0.01 32	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.50 192	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.32 57	0.96 134	0.01 8	0.04 95	0.33 66	0.23 128	0.23 49	2.05 81	0.15 198	0.02 39	0.01 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.23 53	0.07 153	0.00 1	0.08 212	0.01 14	0.11 175	0.01 32	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 121	0.03 28	0.01 38	0.01 33	1.66 88	0.58 82	0.15 100	0.02 69	0.35 69	0.09 56	0.36 69	2.36 96	0.00 1	0.04 63	0.18 229	0.00 1	0.01 50	0.01 114

RAFT+CT+SA	0.23 53	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.01 32	0.02 98	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.14 94	0.01 38	0.00 1	0.77 22	0.64 96	0.02 17	0.02 69	1.30 130	0.11 62	0.42 76	2.50 98	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.10 87	0.01 114

RAFT + AFF	0.23 53	0.01 17	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.01 48	0.12 158	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.17 116	0.03 112	0.01 33	4.18 226	0.43 45	0.05 36	0.00 1	0.59 87	0.01 17	0.37 70	0.05 3	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.03 138	0.01 50	0.00 1

DMCA-RVC	0.23 53	0.05 116	0.09 216	0.03 157	0.17 178	0.07 151	0.64 225	0.04 129	0.48 225	0.66 208	0.21 179	0.04 33	0.02 86	0.04 125	1.20 49	0.36 33	0.22 125	0.10 122	0.10 30	0.10 58	0.25 51	0.48 28	0.05 161	0.07 121	0.04 182	0.01 93	0.82 136	0.00 1

S2M2_XL	0.24 58	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.03 86	0.15 178	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.14 94	0.16 181	0.00 1	1.40 60	0.94 130	0.20 118	0.19 172	0.12 34	0.12 66	1.31 147	1.37 59	0.01 106	0.06 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.24 58	0.12 199	0.03 193	0.07 208	0.11 135	0.01 48	0.09 141	0.00 1	0.15 163	0.01 103	0.00 1	0.05 38	0.01 38	0.05 141	1.71 93	0.28 21	0.20 118	0.00 1	1.71 164	0.06 45	0.44 81	0.67 36	0.00 1	0.05 82	0.01 148	0.00 1	0.64 127	0.00 1

AIO-test1	0.24 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 76	0.02 110	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.73 97	1.26 168	0.14 96	0.00 1	0.11 32	0.49 187	0.09 18	2.62 105	0.00 1	0.01 22	0.01 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.24 58	0.14 209	0.01 147	0.07 208	0.20 193	0.01 48	0.20 174	0.01 57	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.34 164	0.00 1	0.11 175	1.53 75	0.37 37	0.20 118	0.11 130	1.18 126	0.19 107	0.69 103	0.90 48	0.00 1	0.11 161	0.00 1	0.01 93	0.05 76	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.25 62	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.13 192	0.01 32	0.01 57	0.03 69	0.00 1	0.53 195	0.08 64	0.00 1	0.02 74	1.52 74	1.11 155	0.06 41	0.02 69	0.71 95	0.26 137	0.42 76	1.57 65	0.00 1	0.04 63	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.25 62	0.01 17	0.04 201	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 38	0.00 1	0.00 1	1.35 59	1.28 173	0.14 96	0.02 69	0.06 20	0.51 190	0.07 15	2.76 111	0.17 211	0.05 82	0.00 1	0.18 196	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.25 62	0.04 88	0.01 147	0.01 68	0.12 150	0.00 1	0.33 207	0.00 1	1.16 264	0.98 220	0.00 1	0.09 70	0.00 1	0.01 33	1.44 69	0.31 25	0.11 79	0.02 69	0.43 75	0.04 31	0.19 44	0.57 31	0.00 1	0.09 141	0.00 1	0.66 228	0.05 76	0.03 151
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-Stereo++	0.26 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.01 38	0.01 33	1.53 75	0.90 126	0.00 1	0.21 187	0.34 67	0.47 182	0.14 28	2.98 130	0.26 230	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.26 65	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.08 113	0.01 48	0.02 63	0.01 57	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.20 126	0.03 112	0.01 33	4.36 232	0.34 28	0.07 45	0.01 51	0.55 85	0.07 47	0.43 79	0.65 35	0.02 133	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.26 65	0.12 199	0.01 147	0.00 1	0.10 127	0.00 1	0.12 158	0.00 1	0.02 48	0.01 103	0.00 1	0.15 104	0.01 38	0.11 175	2.21 139	0.49 59	0.09 58	0.01 51	0.38 74	0.17 100	0.61 96	1.71 69	0.01 106	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.74 133	0.03 151

DISCO	0.26 65	0.06 133	0.00 1	0.01 68	0.09 121	0.01 48	0.27 200	0.00 1	0.03 69	0.99 221	0.00 1	0.10 79	0.01 38	0.02 74	0.99 34	0.44 48	0.09 58	0.01 51	0.72 100	0.08 51	0.26 56	1.90 74	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	1.02 146	0.04 156

111111	0.27 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.09 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.00 1	0.01 33	1.57 81	1.01 142	0.02 17	0.09 118	0.30 63	0.53 191	0.28 59	2.86 122	0.26 230	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

YMNet	0.27 69	0.06 133	0.00 1	0.01 68	0.02 41	0.20 225	0.67 227	0.04 129	0.01 22	0.73 210	0.00 1	0.13 89	1.73 246	0.01 33	1.82 107	0.69 107	0.08 51	0.10 122	0.20 49	0.12 66	0.07 15	0.11 4	0.00 1	0.02 39	0.17 226	0.02 126	0.18 104	0.06 163

GIP-stereo	0.27 69	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.14 199	0.02 63	0.04 129	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.01 33	1.78 100	1.25 166	0.05 36	0.04 95	0.19 46	0.65 209	0.18 40	2.72 110	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.27 69	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.11 175	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 129	0.01 4	0.01 38	0.00 1	1.82 107	0.97 136	0.01 8	0.20 183	0.77 105	0.46 180	0.25 51	2.30 92	0.22 222	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.27 69	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.08 156	0.00 1	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.08 157	0.00 1	1.98 118	1.22 162	0.00 1	0.19 172	0.04 11	0.89 237	0.02 1	2.66 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 126	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.27 69	0.01 17	0.00 1	0.01 68	0.06 87	0.01 48	0.00 1	0.02 98	0.04 83	0.59 203	0.00 1	0.03 28	0.01 38	0.27 228	0.72 19	0.67 101	0.16 104	0.00 1	0.14 36	0.00 1	0.63 97	2.30 92	0.00 1	0.05 82	0.03 171	0.01 93	1.27 160	0.18 173

GANet	0.27 69	0.00 1	0.15 227	0.04 175	0.02 41	0.26 237	0.01 32	0.15 178	0.02 48	0.13 149	2.41 249	1.12 216	0.20 188	0.10 173	0.28 3	0.11 3	0.22 125	0.06 107	0.07 24	0.05 39	0.15 34	1.52 62	0.00 1	0.00 1	0.07 195	0.00 1	0.01 50	0.03 151

MLG-Stereo_test3	0.28 76	0.01 17	0.00 1	0.07 208	0.11 135	0.14 199	0.01 32	0.03 112	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.04 133	0.00 1	1.42 63	1.06 148	0.01 8	0.03 89	0.85 109	0.13 73	0.33 66	3.22 142	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.29 77	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.15 203	0.01 32	0.01 57	0.03 69	0.00 1	0.49 191	0.14 94	0.00 1	0.02 74	1.63 82	1.08 151	0.09 58	0.02 69	0.52 82	0.29 146	0.43 79	2.69 109	0.00 1	0.04 63	0.01 148	0.01 93	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.29 77	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.14 159	0.15 203	0.01 32	0.01 57	0.04 83	0.00 1	0.18 172	0.02 20	0.03 112	0.02 74	1.63 82	1.08 151	0.07 45	0.05 100	0.36 71	0.21 120	0.44 81	3.29 151	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.00 1

LG-G	0.29 77	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.14 159	0.15 203	0.01 32	0.01 57	0.04 83	0.00 1	0.18 172	0.02 20	0.03 112	0.02 74	1.63 82	1.08 151	0.07 45	0.05 100	0.36 71	0.21 120	0.44 81	3.29 151	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.00 1

AF-Net	0.29 77	0.02 30	0.01 147	0.05 183	0.06 87	0.01 48	1.26 245	0.44 213	0.05 97	0.02 114	0.00 1	0.34 164	0.01 38	0.03 107	1.13 44	0.27 17	0.07 45	0.00 1	0.93 112	0.12 66	0.20 45	2.56 101	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 93	0.29 112	0.02 135

Nwc_Net	0.29 77	0.02 30	0.01 147	0.05 183	0.06 87	0.01 48	1.26 245	0.44 213	0.05 97	0.02 114	0.00 1	0.34 164	0.01 38	0.03 107	1.13 44	0.27 17	0.07 45	0.00 1	0.93 112	0.12 66	0.20 45	2.56 101	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 93	0.29 112	0.02 135

PS-NSSS	0.29 77	0.07 153	0.00 1	0.15 228	0.13 155	0.15 203	0.25 195	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	1.47 229	0.03 112	0.11 175	1.04 37	0.31 25	0.24 130	0.01 51	0.77 105	0.01 17	0.31 64	0.32 19	0.72 269	0.01 22	0.00 1	0.00 1	1.72 183	0.00 1

GASTEREO	0.30 83	0.01 17	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.13 192	0.00 1	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.01 38	0.01 33	1.99 120	1.65 196	0.04 25	0.06 107	0.07 24	0.44 176	0.11 21	2.81 118	0.27 234	0.30 217	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.30 83	0.01 17	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.01 38	0.01 33	1.98 118	1.59 186	0.04 25	0.02 69	0.08 26	0.48 185	0.11 21	2.81 118	0.07 168	0.30 217	0.00 1	0.16 191	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.30 83	0.04 88	0.00 1	0.00 1	0.03 54	0.01 48	0.02 63	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.27 149	0.02 86	0.01 33	4.71 240	0.82 119	0.17 106	0.09 118	0.29 61	0.13 73	0.74 106	0.58 32	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.02 135

CFNet_RVC	0.30 83	0.12 199	0.02 177	0.00 1	0.07 104	0.02 110	0.09 141	0.00 1	0.03 69	0.02 114	0.00 1	0.10 79	0.02 86	0.06 149	2.67 174	0.47 51	0.28 148	0.02 69	1.05 121	0.13 73	0.77 110	1.28 56	0.01 106	0.16 186	0.00 1	0.01 93	0.78 135	0.00 1

NVstereo2D	0.30 83	0.10 186	0.00 1	0.00 1	0.08 113	0.01 48	0.01 32	0.01 57	0.06 108	0.52 199	0.37 189	0.04 33	0.00 1	0.01 33	4.35 231	0.63 93	0.12 87	0.03 89	0.70 94	0.00 1	0.41 73	0.67 36	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.31 88	0.02 30	0.00 1	0.01 68	0.06 87	0.01 48	0.03 86	0.01 57	0.08 125	0.01 103	0.12 162	0.07 47	0.06 144	0.02 74	1.87 110	0.58 82	0.11 79	0.06 107	1.02 120	0.07 47	0.84 120	3.29 151	0.00 1	0.04 63	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

LMCR-Stereo	0.34 89	0.09 176	0.00 1	0.09 216	0.10 127	0.04 137	0.02 63	0.01 57	0.11 148	0.00 1	0.00 1	0.18 123	0.12 173	0.23 215	1.82 107	0.65 97	0.30 151	0.10 122	1.59 147	0.39 162	0.92 128	2.18 91	0.00 1	0.14 175	0.00 1	0.05 155	0.02 61	0.01 114

IGEV-BASED-STEREO-	0.35 90	0.11 193	0.00 1	0.01 68	0.05 76	0.15 203	0.02 63	0.03 112	0.06 108	0.01 103	0.31 187	0.20 126	0.18 185	0.01 33	1.72 94	1.12 156	0.11 79	0.16 156	0.49 80	0.21 120	0.94 130	3.34 155	0.01 106	0.04 63	0.00 1	0.11 181	0.07 84	0.00 1

CFNet_pseudo	0.35 90	0.11 193	0.00 1	0.04 175	0.18 187	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 97	0.04 123	0.00 1	0.24 139	0.02 86	0.01 33	2.87 180	0.58 82	0.25 135	0.01 51	1.59 147	0.05 39	0.57 94	2.08 83	0.46 258	0.07 121	0.00 1	0.04 146	0.15 92	0.01 114

NCC-stereo	0.35 90	0.20 224	0.02 177	0.05 183	0.11 135	0.01 48	0.86 232	0.79 229	0.25 186	0.00 1	0.00 1	0.11 83	0.03 112	0.03 107	1.72 94	0.36 33	0.09 58	0.01 51	0.71 95	0.21 120	0.25 51	2.76 111	0.08 169	0.04 63	0.01 148	0.29 207	0.17 99	0.27 180

Abc-Net	0.35 90	0.20 224	0.02 177	0.05 183	0.11 135	0.01 48	0.86 232	0.79 229	0.25 186	0.00 1	0.00 1	0.11 83	0.03 112	0.03 107	1.72 94	0.36 33	0.09 58	0.01 51	0.71 95	0.21 120	0.25 51	2.76 111	0.08 169	0.04 63	0.01 148	0.29 207	0.17 99	0.27 180
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo2	0.36 94	0.09 176	0.00 1	0.01 68	0.04 64	0.00 1	0.06 125	0.02 98	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.19 125	0.01 38	0.07 160	1.28 54	1.76 199	0.05 36	0.01 51	0.49 80	0.14 80	0.93 129	4.20 186	0.04 153	0.06 98	0.12 211	0.05 155	0.02 61	0.00 1

anonymousdsp	0.36 94	0.01 17	0.00 1	0.05 183	0.03 54	0.06 146	0.01 32	0.01 57	0.01 22	0.00 1	2.21 246	0.01 4	0.05 137	0.00 1	1.78 100	0.77 116	0.13 92	0.00 1	0.29 61	0.55 195	0.20 45	3.16 138	0.30 243	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.36 94	0.02 30	0.00 1	0.06 198	0.07 104	0.00 1	0.01 32	0.02 98	0.04 83	1.20 230	0.00 1	0.36 171	0.02 86	0.04 125	1.06 40	0.47 51	0.11 79	0.02 69	1.97 173	0.08 51	1.10 141	2.01 78	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.87 141	0.00 1

RP	0.36 94	0.01 17	0.01 147	0.02 126	0.20 193	0.00 1	0.56 222	0.10 161	0.21 175	0.12 148	0.00 1	0.17 116	0.00 1	0.06 149	1.69 92	0.25 12	0.12 87	0.00 1	0.20 49	0.07 47	0.11 21	3.35 156	0.00 1	0.02 39	0.01 148	0.00 1	2.22 201	0.15 171

HSM	0.36 94	0.03 52	0.00 1	0.04 175	0.17 178	0.01 48	0.05 109	0.69 224	0.08 125	0.00 1	0.03 137	0.23 136	0.02 86	0.02 74	2.08 129	0.41 41	0.15 100	0.00 1	1.64 150	0.18 101	1.15 143	1.54 63	0.00 1	0.06 98	0.00 1	0.00 1	1.16 148	0.01 114

CAS	0.37 99	0.04 88	0.00 1	0.01 68	0.10 127	0.02 110	0.26 196	0.07 150	0.38 213	0.46 190	0.10 160	0.20 126	0.15 179	0.11 175	1.68 90	1.09 154	0.27 141	0.37 238	0.43 75	0.23 128	1.76 160	2.12 88	0.01 106	0.06 98	0.00 1	0.05 155	0.06 78	0.07 164

GREAT-IGEV	0.38 100	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.13 192	0.00 1	0.01 57	1.52 270	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	1.95 117	1.62 194	0.12 87	0.20 183	0.08 26	0.58 197	0.17 36	2.77 115	0.25 228	0.76 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.38 100	0.03 52	0.04 201	0.00 1	0.01 14	0.09 160	0.02 63	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.16 108	0.02 86	0.04 125	2.22 140	2.18 228	0.01 8	0.36 236	0.74 104	0.79 228	0.26 56	2.77 115	0.27 234	0.02 39	0.00 1	0.16 191	0.01 50	0.00 1

raft+_RVC	0.38 100	0.05 116	0.01 147	0.05 183	0.11 135	0.00 1	0.06 125	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.13 89	0.00 1	0.02 74	2.35 149	2.27 241	0.10 74	0.00 1	0.86 110	0.60 199	0.41 73	3.22 142	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.38 100	0.09 176	0.00 1	0.05 183	0.05 76	0.01 48	0.04 100	0.09 158	0.02 48	0.10 144	0.06 148	0.15 104	0.01 38	0.04 125	1.80 105	0.61 91	0.22 125	0.10 122	1.79 166	0.20 112	0.96 132	3.22 142	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.00 1	0.54 119	0.02 135

PDISCO_ROB	0.39 104	0.06 133	0.00 1	0.03 157	0.09 121	0.01 48	0.32 204	0.01 57	0.05 97	0.77 211	0.19 175	0.10 79	0.02 86	0.02 74	1.23 51	0.56 74	0.26 139	0.04 95	0.71 95	0.32 151	0.80 113	2.63 106	0.00 1	0.06 98	0.21 235	0.00 1	2.00 194	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 105	0.03 52	0.00 1	0.02 126	0.07 104	0.04 137	0.01 32	0.04 129	0.11 148	0.01 103	0.02 129	0.27 149	0.07 147	0.01 33	2.18 136	1.59 186	0.11 79	0.19 172	0.63 88	0.30 147	0.81 116	4.07 177	0.08 169	0.05 82	0.00 1	0.10 178	0.03 69	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.40 105	0.39 245	0.00 1	0.05 183	0.02 41	0.11 175	0.02 63	0.04 129	0.03 69	0.01 103	1.85 237	0.22 131	0.20 188	0.02 74	1.34 58	1.20 161	0.10 74	0.11 130	0.66 90	0.46 180	0.44 81	2.96 128	0.27 234	0.03 55	0.00 1	0.18 196	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.40 105	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.00 1	0.02 63	0.00 1	0.03 69	0.09 140	0.00 1	0.22 131	0.00 1	0.01 33	2.36 150	0.82 119	0.04 25	0.03 89	1.65 151	0.10 58	0.52 91	1.80 71	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.01 93	2.88 233	0.00 1

SA-5K	0.40 105	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.00 1	0.02 63	0.00 1	0.03 69	0.09 140	0.00 1	0.22 131	0.00 1	0.01 33	2.36 150	0.82 119	0.04 25	0.03 89	1.65 151	0.10 58	0.52 91	1.80 71	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.01 93	2.88 233	0.00 1

UDGNet	0.40 105	0.08 167	0.00 1	0.02 126	0.06 87	0.01 48	0.05 109	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.01 38	0.04 125	1.25 52	0.47 51	0.16 104	0.00 1	1.12 122	0.04 31	0.97 134	4.99 211	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	1.35 163	0.00 1

AIO_rvc	0.41 110	0.04 88	0.02 177	0.01 68	0.01 14	0.14 199	0.26 196	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.06 149	2.56 165	2.35 252	0.07 45	0.43 246	1.00 117	0.47 182	0.18 40	2.98 130	0.38 255	0.01 22	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.41 110	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.14 159	0.03 131	0.20 174	0.02 98	0.08 125	0.02 114	0.02 129	0.30 155	0.17 184	0.00 1	1.78 100	0.66 98	0.31 155	0.22 193	0.47 79	0.15 90	2.80 200	2.82 121	0.00 1	0.14 175	0.00 1	0.01 93	0.69 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.42 112	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.08 113	0.00 1	0.02 63	0.12 170	0.20 170	0.41 189	0.00 1	0.16 108	0.10 170	0.01 33	1.43 68	1.06 148	0.34 159	0.27 216	0.11 32	0.16 93	1.62 157	1.82 73	0.02 133	0.09 141	0.00 1	0.00 1	3.36 250	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.42 112	0.10 186	0.02 177	0.01 68	0.01 14	0.14 199	0.38 211	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.02 74	2.50 162	2.62 266	0.09 58	0.26 213	0.73 102	0.35 156	0.29 62	2.93 126	0.35 252	0.00 1	0.00 1	0.39 212	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.42 112	0.03 52	0.02 177	0.00 1	0.10 127	0.02 110	0.07 131	0.46 215	0.07 118	0.04 123	0.02 129	0.15 104	0.02 86	0.01 33	2.45 157	0.93 129	0.32 158	0.10 122	0.67 93	0.25 134	1.46 152	1.94 76	0.00 1	0.08 132	0.00 1	0.00 1	2.27 205	0.01 114

rafts_anoy	0.42 112	0.10 186	0.00 1	0.05 183	0.15 169	0.02 110	0.06 125	0.20 188	0.06 108	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.01 38	0.02 74	2.66 173	2.08 221	0.17 106	0.01 51	1.34 131	0.25 134	0.84 120	3.00 133	0.00 1	0.07 121	0.04 182	0.04 146	0.01 50	0.01 114

UCFNet_RVC	0.42 112	0.17 217	0.03 193	0.12 221	0.17 178	0.01 48	0.09 141	0.03 112	0.09 130	0.28 175	0.00 1	0.25 142	0.01 38	0.05 141	2.70 176	0.49 59	0.20 118	0.01 51	1.22 128	0.16 93	0.82 118	2.09 85	0.87 274	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.41 116	1.09 213

TESTraft	0.43 117	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.01 14	0.00 1	0.02 63	0.00 1	0.03 69	0.11 146	0.00 1	0.22 131	0.01 38	0.08 163	2.48 160	0.88 124	0.04 25	0.02 69	1.56 144	0.21 120	0.47 85	2.61 104	0.02 133	0.04 63	0.00 1	0.02 126	2.82 227	0.00 1

RALCasStereoNet	0.43 117	0.11 193	0.00 1	0.06 198	0.17 178	0.02 110	0.12 158	0.08 155	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.07 47	0.02 86	0.03 107	2.51 163	2.35 252	0.13 92	0.00 1	0.66 90	0.67 214	0.73 105	3.65 165	0.00 1	0.06 98	0.00 1	0.02 126	0.01 50	0.01 114

GANetREF_RVC	0.43 117	0.20 224	0.00 1	0.16 231	0.14 159	0.01 48	0.05 109	0.01 57	0.11 148	0.04 123	0.00 1	1.85 239	0.02 86	0.06 149	1.28 54	0.43 45	0.56 202	0.11 130	1.55 143	0.14 80	1.11 142	0.88 47	0.00 1	0.06 98	0.00 1	0.00 1	2.73 224	0.01 114
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
test_4	0.44 120	0.04 88	0.00 1	0.03 157	0.09 121	0.05 143	0.23 188	0.01 57	0.04 83	0.00 1	0.46 190	0.13 89	0.01 38	0.12 184	2.61 171	2.55 265	0.09 58	0.14 147	0.71 95	0.20 112	0.52 91	2.03 80	0.01 106	0.07 121	0.05 190	0.20 200	1.18 150	0.18 173

trnet	0.45 121	0.04 88	0.00 1	0.00 1	0.07 104	0.01 48	0.05 109	0.11 167	0.20 170	0.08 132	0.08 154	0.27 149	0.22 196	0.01 33	2.42 155	1.64 195	0.39 168	0.27 216	1.45 137	0.48 185	1.94 164	1.77 70	0.01 106	0.07 121	0.00 1	0.01 93	0.54 119	0.01 114

SACVNet	0.45 121	0.19 221	0.04 201	0.02 126	0.17 178	0.01 48	0.13 163	0.05 139	0.05 97	0.21 165	0.00 1	0.17 116	0.09 167	0.07 160	1.90 112	0.57 77	0.45 181	0.07 112	1.45 137	0.13 73	1.30 146	3.80 170	0.00 1	0.09 141	0.00 1	0.00 1	1.07 147	0.02 135

PA-Net	0.45 121	0.08 167	0.08 213	0.02 126	0.35 226	0.00 1	0.22 180	0.00 1	0.18 168	0.08 132	0.57 198	0.02 20	0.02 86	0.12 184	2.91 181	0.47 51	0.08 51	0.02 69	0.14 36	0.13 73	0.28 59	2.96 128	0.48 260	0.03 55	0.00 1	1.64 251	0.28 110	1.14 217
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SA	0.46 124	0.05 116	0.00 1	0.03 157	0.03 54	0.00 1	0.01 32	0.01 57	0.04 83	0.00 1	0.00 1	0.39 175	0.01 38	0.12 184	1.14 46	1.06 148	0.06 41	0.16 156	2.15 179	0.13 73	0.81 116	2.59 103	0.00 1	0.08 132	0.00 1	0.01 93	3.43 253	0.00 1

IPLGR_C	0.46 124	0.05 116	0.14 225	0.02 126	0.22 202	0.02 110	0.23 188	0.10 161	0.27 191	0.04 123	0.07 152	0.06 43	0.04 133	0.25 221	1.94 116	0.53 66	0.24 130	0.02 69	1.71 164	0.08 51	0.82 118	3.21 141	0.02 133	0.05 82	0.08 198	0.04 146	2.15 200	0.02 135

MIM_Stereo	0.47 126	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.10 127	0.09 160	0.05 109	0.10 161	0.05 97	0.00 1	0.13 164	0.07 47	0.03 112	0.02 74	2.11 131	2.02 216	0.11 79	0.02 69	2.15 179	0.43 171	0.64 98	3.10 135	0.02 133	0.06 98	0.09 202	0.15 184	0.98 145	0.03 151

CIPLG	0.47 126	0.05 116	0.14 225	0.02 126	0.21 196	0.02 110	0.22 180	0.10 161	0.31 199	0.04 123	0.07 152	0.11 83	0.04 133	0.27 228	2.26 141	0.57 77	0.27 141	0.02 69	1.66 154	0.14 80	0.80 113	3.18 139	0.01 106	0.06 98	0.08 198	0.04 146	1.98 191	0.02 135

ACRE	0.47 126	0.05 116	0.12 222	0.02 126	0.21 196	0.02 110	0.22 180	0.10 161	0.28 196	0.04 123	0.10 160	0.11 83	0.04 133	0.28 231	2.00 122	0.53 66	0.27 141	0.02 69	1.67 155	0.15 90	0.80 113	3.19 140	0.02 133	0.05 82	0.08 198	0.04 146	2.32 209	0.02 135

ICVP	0.47 126	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.08 113	0.01 48	0.18 172	0.02 98	0.10 146	0.33 180	0.20 177	0.26 146	0.07 147	0.06 149	1.66 88	1.04 146	0.62 208	0.58 262	0.73 102	0.49 187	1.71 158	4.07 177	0.01 106	0.10 154	0.00 1	0.01 93	0.21 106	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.47 126	0.11 193	0.00 1	0.01 68	0.04 64	0.01 48	0.03 86	0.11 167	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.23 136	0.26 200	0.03 107	1.42 63	1.26 168	0.27 141	0.17 162	2.57 192	0.18 101	2.27 179	3.13 136	0.00 1	0.14 175	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.09 166

CroCo_RVC	0.47 126	0.11 193	0.00 1	0.01 68	0.04 64	0.01 48	0.03 86	0.11 167	0.24 182	0.00 1	0.00 1	0.23 136	0.26 200	0.03 107	1.42 63	1.26 168	0.27 141	0.17 162	2.57 192	0.18 101	2.27 179	3.13 136	0.00 1	0.14 175	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.09 166

AFF-stereo	0.47 126	0.14 209	0.01 147	0.09 216	0.17 178	0.09 160	0.33 207	0.03 112	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.41 179	0.02 86	0.02 74	3.15 192	0.46 49	0.14 96	0.11 130	1.99 174	0.14 80	1.17 145	1.97 77	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.11 181	1.95 190	0.01 114

TANstereo	0.49 133	0.03 52	0.00 1	0.04 175	0.11 135	0.01 48	0.02 63	0.23 189	0.27 191	0.17 156	0.16 166	0.14 94	0.09 167	0.01 33	1.54 78	1.42 179	0.41 172	0.19 172	0.32 64	0.14 80	2.15 171	2.15 89	0.15 198	0.06 98	0.00 1	0.01 93	3.51 258	0.00 1

XX-TBD	0.49 133	0.03 52	0.00 1	0.04 175	0.11 135	0.01 48	0.02 63	0.23 189	0.27 191	0.17 156	0.16 166	0.14 94	0.09 167	0.01 33	1.54 78	1.42 179	0.41 172	0.19 172	0.32 64	0.14 80	2.15 171	2.15 89	0.15 198	0.06 98	0.00 1	0.01 93	3.51 258	0.00 1

RALAANet	0.49 133	0.10 186	0.02 177	0.03 157	0.15 169	0.02 110	0.08 136	0.02 98	0.07 118	0.08 132	0.00 1	0.24 139	0.03 112	0.06 149	2.51 163	0.54 69	0.24 130	0.05 100	1.14 124	0.47 182	1.56 154	4.37 192	0.00 1	0.11 161	0.00 1	0.01 93	1.42 168	0.02 135

CREStereo	0.49 133	0.03 52	0.00 1	0.00 1	0.09 121	0.01 48	0.02 63	0.23 189	0.36 204	0.19 159	0.18 172	0.30 155	0.26 200	0.01 33	2.49 161	1.93 208	0.40 170	0.20 183	1.44 136	0.45 177	2.20 176	1.90 74	0.02 133	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.55 122	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
stereogan	0.49 133	0.13 204	0.07 212	0.02 126	0.26 215	0.04 137	0.11 153	0.02 98	0.20 170	0.29 176	0.00 1	0.32 160	0.00 1	0.04 125	2.09 130	0.59 87	0.22 125	0.01 51	0.87 111	0.14 80	0.50 90	5.02 212	0.01 106	0.04 63	0.04 182	0.00 1	2.29 207	0.01 114

iResNet_ROB	0.50 138	0.08 167	0.00 1	0.05 183	0.11 135	0.01 48	0.11 153	2.04 280	0.06 108	0.62 205	0.00 1	0.26 146	0.01 38	0.04 125	2.33 148	0.76 114	0.20 118	0.00 1	2.71 196	0.01 17	1.08 138	0.72 41	0.00 1	0.15 183	0.00 1	0.02 126	2.24 202	0.01 114

anonymousdsp2	0.51 139	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.01 48	0.02 63	0.04 129	0.02 48	0.00 1	2.01 241	0.17 116	0.02 86	0.11 175	1.73 97	1.32 174	0.10 74	0.14 147	1.22 128	0.87 236	0.72 104	3.85 172	0.23 223	0.39 225	0.00 1	0.01 93	0.84 138	0.00 1

CES	0.52 140	0.08 167	0.01 147	0.02 126	0.13 155	0.01 48	0.11 153	0.27 197	0.45 220	0.19 159	0.03 137	0.41 179	0.33 217	0.20 211	2.94 184	1.78 200	0.67 211	0.47 250	0.22 54	0.45 177	2.65 194	2.45 97	0.00 1	0.06 98	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.04 156

RGC	0.52 140	0.25 237	0.94 266	0.07 208	0.23 204	0.09 160	0.15 168	0.03 112	0.09 130	0.29 176	0.29 186	0.14 94	0.03 112	0.08 163	2.16 135	0.27 17	0.25 135	0.01 51	0.93 112	0.23 128	0.78 111	4.33 191	0.00 1	0.08 132	0.01 148	0.35 209	1.31 161	0.77 207

raft_robust	0.53 142	0.07 153	0.00 1	0.00 1	0.11 135	0.00 1	0.03 86	1.12 250	0.01 22	0.01 103	0.01 121	0.38 173	0.05 137	0.05 141	1.78 100	0.95 131	0.14 96	0.16 156	3.57 207	0.24 132	1.56 154	3.73 167	0.01 106	0.20 199	0.00 1	0.03 138	0.14 91	0.08 165

RAFT-Stereo + iAFF	0.53 142	0.08 167	0.01 147	0.11 219	0.34 225	0.10 168	0.38 211	0.01 57	0.06 108	0.14 151	0.00 1	0.42 184	0.02 86	0.02 74	3.15 192	0.41 41	0.15 100	0.01 51	1.59 147	0.18 101	1.08 138	2.94 127	0.00 1	0.13 174	0.00 1	0.15 184	2.75 225	0.00 1

GMOStereo	0.54 144	0.04 88	0.00 1	0.01 68	0.21 196	0.10 168	0.22 180	0.05 139	0.04 83	0.00 1	0.01 121	0.09 70	0.07 147	0.02 74	2.59 167	2.33 248	0.09 58	0.19 172	1.45 137	0.26 137	0.88 124	4.91 203	0.00 1	0.16 186	0.00 1	0.06 160	0.68 128	0.00 1

error version	0.54 144	0.04 88	0.00 1	0.01 68	0.21 196	0.10 168	0.22 180	0.05 139	0.04 83	0.00 1	0.01 121	0.09 70	0.07 147	0.02 74	2.59 167	2.33 248	0.09 58	0.19 172	1.45 137	0.26 137	0.88 124	4.91 203	0.00 1	0.16 186	0.00 1	0.06 160	0.68 128	0.00 1

test-v	0.54 144	0.04 88	0.00 1	0.01 68	0.21 196	0.10 168	0.22 180	0.05 139	0.04 83	0.00 1	0.01 121	0.09 70	0.07 147	0.02 74	2.59 167	2.33 248	0.09 58	0.19 172	1.45 137	0.26 137	0.88 124	4.91 203	0.00 1	0.16 186	0.00 1	0.06 160	0.68 128	0.00 1

test-2	0.54 144	0.04 88	0.00 1	0.01 68	0.21 196	0.10 168	0.22 180	0.05 139	0.04 83	0.00 1	0.01 121	0.09 70	0.07 147	0.02 74	2.59 167	2.33 248	0.09 58	0.19 172	1.45 137	0.26 137	0.88 124	4.91 203	0.00 1	0.16 186	0.00 1	0.06 160	0.68 128	0.00 1

raftrobust	0.55 148	0.09 176	0.01 147	0.04 175	0.16 176	0.01 48	0.06 125	0.02 98	0.06 108	0.00 1	0.00 1	0.14 94	0.01 38	0.09 170	3.25 198	2.73 268	0.18 109	0.00 1	2.80 197	0.19 107	1.00 136	3.63 164	0.15 198	0.10 154	0.00 1	0.02 126	0.06 78	0.01 114

iResNetv2_ROB	0.55 148	0.13 204	0.00 1	0.08 212	0.12 150	0.01 48	0.07 131	1.96 276	0.06 108	0.48 194	0.00 1	0.25 142	0.01 38	0.05 141	2.15 132	0.47 51	0.31 155	0.00 1	2.45 186	0.07 47	2.42 188	1.03 51	0.00 1	0.19 197	0.00 1	0.00 1	2.55 219	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.56 150	0.03 52	0.00 1	0.02 126	0.15 169	0.01 48	0.11 153	0.17 183	0.11 148	0.17 156	0.04 144	0.13 89	0.05 137	0.01 33	1.80 105	1.51 183	0.35 161	0.20 183	1.43 135	0.14 80	2.11 169	2.81 118	0.04 153	0.07 121	0.00 1	0.02 126	3.53 262	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HUF	0.58 151	0.04 88	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.16 212	0.16 169	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 86	0.00 1	3.52 205	3.48 283	0.41 172	0.43 246	1.96 172	0.53 191	0.60 95	2.98 130	0.36 253	0.84 252	0.00 1	0.01 93	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.58 151	0.13 204	0.02 177	0.03 157	0.17 178	0.01 48	0.03 86	0.15 178	0.06 108	0.00 1	0.00 1	0.37 172	0.00 1	0.11 175	2.61 171	2.42 260	0.04 25	0.13 144	1.56 144	0.19 107	1.75 159	4.26 188	0.05 161	0.12 170	0.01 148	0.02 126	1.48 172	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.58 151	0.12 199	0.01 147	0.01 68	0.19 191	0.06 146	1.60 255	0.01 57	0.03 69	0.49 197	0.54 197	0.22 131	0.03 112	0.08 163	2.36 150	0.68 103	0.24 130	0.03 89	1.41 133	0.12 66	3.24 207	2.51 99	0.14 194	0.07 121	0.01 148	0.10 178	1.35 163	0.00 1

FADNet-RVC	0.60 154	0.10 186	0.16 228	0.02 126	0.14 159	0.02 110	1.55 254	0.01 57	0.07 118	0.05 129	0.00 1	0.07 47	0.13 176	0.11 175	5.03 248	0.78 118	0.35 161	0.13 144	2.09 178	0.68 217	1.33 149	2.63 106	0.09 175	0.17 192	0.05 190	0.00 1	0.01 50	0.47 199

FADNet-RVC-Resample	0.61 155	0.27 239	0.41 243	0.19 235	0.30 219	0.01 48	0.31 203	0.25 194	0.22 177	0.14 151	0.16 166	0.41 179	0.06 144	0.20 211	3.96 218	0.66 98	0.44 180	0.78 272	0.53 83	0.43 171	0.75 108	3.35 156	0.13 192	0.55 239	0.10 205	0.91 237	0.34 114	0.55 201

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Sa-1000	0.63 159	0.05 116	0.00 1	0.02 126	0.08 113	0.00 1	0.02 63	0.01 57	0.04 83	0.00 1	0.00 1	0.41 179	0.03 112	0.13 189	2.29 144	0.99 138	0.08 51	0.17 162	2.63 194	0.25 134	0.98 135	5.45 226	0.01 106	0.22 207	0.06 192	0.00 1	2.97 237	0.01 114

PMTNet	0.63 159	0.03 52	0.00 1	0.01 68	0.12 150	0.01 48	0.13 163	0.24 192	0.33 200	0.35 182	0.21 179	0.33 162	0.23 197	0.01 33	3.80 213	1.94 209	0.45 181	0.15 149	2.46 187	0.31 148	2.46 191	2.10 86	0.01 106	0.07 121	0.95 261	0.02 126	0.15 92	0.00 1

FADNet	0.64 162	0.08 167	0.10 220	0.01 68	0.15 169	0.02 110	1.11 243	0.01 57	0.05 97	0.01 103	0.00 1	0.13 89	0.08 157	0.21 213	4.49 235	0.59 87	0.31 155	0.22 193	3.50 206	0.72 222	1.58 156	2.78 117	0.03 146	0.09 141	0.12 211	0.35 209	0.06 78	0.34 191

LoS	0.67 163	0.04 88	0.01 147	0.01 68	0.05 76	0.01 48	0.03 86	2.71 286	0.49 228	0.38 184	0.06 148	0.54 197	0.50 231	0.13 189	1.99 120	2.02 216	0.71 216	0.44 248	1.13 123	0.28 144	3.53 217	2.92 124	0.03 146	0.08 132	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.02 135
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	0.67 163	0.22 231	0.09 216	0.08 212	0.53 241	0.01 48	0.02 63	0.03 112	0.07 118	1.11 227	0.19 175	0.50 191	0.02 86	0.01 33	3.39 203	0.67 101	0.51 195	0.15 149	2.47 188	0.11 62	1.34 150	3.05 134	0.83 273	0.09 141	0.00 1	0.00 1	1.55 178	1.16 218

GES	0.67 163	0.04 88	0.01 147	0.00 1	0.11 135	0.01 48	0.40 213	0.01 57	0.24 182	0.21 165	0.08 154	0.25 142	0.07 147	0.01 33	3.46 204	0.74 113	0.26 139	0.06 107	5.71 236	0.18 101	1.93 163	2.92 124	0.04 153	0.15 183	0.01 148	0.01 93	0.16 97	0.87 210

LoS_RVC	0.68 166	0.15 213	0.00 1	0.01 68	0.14 159	0.01 48	0.03 86	0.07 150	0.45 220	1.19 228	0.05 145	0.35 168	0.20 188	0.08 163	2.31 146	1.81 201	0.28 148	1.18 290	2.00 175	0.35 156	3.46 214	3.92 174	0.04 153	0.05 82	0.00 1	0.01 93	0.06 78	0.02 135

tt_ll	0.68 166	0.15 213	0.00 1	0.01 68	0.14 159	0.01 48	0.03 86	0.07 150	0.45 220	1.19 228	0.05 145	0.35 168	0.20 188	0.08 163	2.31 146	1.81 201	0.28 148	1.18 290	2.00 175	0.35 156	3.46 214	3.92 174	0.04 153	0.05 82	0.00 1	0.01 93	0.06 78	0.02 135

BEATNet_4x	0.68 166	0.16 216	0.04 201	0.03 157	0.10 127	0.08 156	0.30 202	0.05 139	0.25 186	0.08 132	0.03 137	0.38 173	0.16 181	0.34 241	3.15 192	1.27 172	0.95 238	0.70 266	0.77 105	0.16 93	3.27 209	5.32 218	0.00 1	0.25 212	0.00 1	0.01 93	0.61 126	0.01 114

IPLG	0.69 169	0.04 88	0.01 147	0.01 68	0.19 191	0.00 1	0.04 100	0.39 209	0.12 152	0.39 185	0.16 166	0.11 83	0.08 157	0.26 222	4.55 237	0.88 124	0.24 130	0.07 112	1.69 162	0.27 143	0.68 101	4.20 186	0.00 1	0.21 202	0.02 167	0.74 230	3.38 251	0.00 1

MIPNet	0.72 170	0.04 88	0.04 201	0.03 157	0.37 227	0.00 1	0.04 100	0.03 112	0.17 167	1.35 233	0.33 188	0.14 94	0.11 171	0.23 215	3.15 192	0.86 123	0.39 168	0.07 112	1.92 171	0.45 177	0.84 120	4.27 189	0.00 1	0.24 211	0.04 182	0.96 239	3.50 256	0.01 114

castereo	0.73 171	0.03 52	0.00 1	0.02 126	0.07 104	0.16 212	0.06 125	0.09 158	0.13 155	0.03 120	0.12 162	0.33 162	0.33 217	0.04 125	3.33 200	2.17 227	0.46 187	0.26 213	2.07 177	0.37 161	3.62 220	5.35 221	0.02 133	0.08 132	0.00 1	0.10 178	0.12 88	0.21 177

sCroCo_RVC	0.75 172	0.05 116	0.00 1	0.01 68	0.04 64	0.01 48	0.02 63	0.12 170	0.54 234	0.46 190	0.09 158	0.45 188	0.33 217	0.02 74	2.19 137	2.41 259	0.34 159	0.25 206	1.83 169	0.39 162	3.36 212	5.64 230	0.02 133	0.14 175	0.00 1	0.00 1	1.51 175	0.04 156

castereo++	0.80 173	0.03 52	0.00 1	0.03 157	0.07 104	0.22 234	0.10 147	0.06 145	0.20 170	0.08 132	0.06 148	0.34 164	0.29 208	0.02 74	2.83 179	2.16 226	0.41 172	0.24 198	2.28 182	0.31 148	3.47 216	4.92 207	0.17 211	0.07 121	0.00 1	0.04 146	2.59 221	0.68 203

GEStereo_RVC	0.80 173	0.04 88	0.01 147	0.01 68	0.16 176	0.01 48	0.24 193	0.30 201	0.12 152	0.19 159	0.09 158	0.29 154	0.02 86	0.05 141	1.55 80	1.38 177	0.27 141	0.09 118	4.90 222	0.36 160	2.28 182	5.73 235	0.25 228	0.26 214	0.00 1	0.03 138	2.63 222	0.23 178

IPLGR	0.81 175	0.06 133	0.06 210	0.02 126	0.30 219	0.00 1	0.04 100	0.03 112	0.13 155	1.09 226	0.25 184	0.08 64	0.08 157	0.13 189	4.58 238	0.95 131	0.70 213	0.15 149	2.82 198	0.53 191	1.16 144	4.58 196	0.00 1	0.23 210	0.10 205	0.78 232	3.13 243	0.00 1

FCDSN-DC	0.88 176	0.24 236	1.43 277	0.50 251	0.72 254	0.34 243	0.73 228	0.25 194	0.37 206	0.40 187	0.16 166	0.91 213	0.11 171	0.18 205	4.94 245	1.22 162	0.43 177	0.19 172	0.65 89	0.14 80	2.51 192	5.12 214	0.00 1	1.23 272	0.01 148	0.35 209	0.57 124	0.12 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.88 176	0.38 244	0.04 201	0.01 68	0.18 187	0.09 160	0.20 174	0.01 57	0.14 160	0.13 149	0.70 203	8.98 266	0.03 112	0.07 160	1.51 73	0.56 74	0.87 230	0.05 100	0.37 73	0.16 93	1.41 151	4.61 197	0.14 194	0.08 132	0.00 1	0.03 138	2.96 236	0.11 168

NaN_ROB	0.93 178	0.46 249	0.33 238	0.20 236	0.88 263	0.18 221	0.95 237	0.16 182	1.74 274	0.16 153	0.69 202	4.80 258	0.07 147	0.26 222	1.93 114	0.59 87	0.51 195	0.24 198	0.66 90	0.31 148	0.94 130	2.05 81	0.18 216	0.39 225	0.22 237	0.99 242	2.35 212	2.81 234

EGLCR-Stereo	0.97 179	0.04 88	0.01 147	0.02 126	0.11 135	0.07 151	0.07 131	0.19 186	0.82 254	0.02 114	2.20 245	0.26 146	0.16 181	0.01 33	3.05 187	2.29 243	0.43 177	0.35 235	2.35 183	0.42 170	2.27 179	5.92 242	0.21 220	0.54 236	0.00 1	0.40 213	3.95 269	0.00 1

test-3	0.98 180	0.06 133	0.00 1	0.01 68	0.25 210	0.11 175	0.10 147	0.96 240	0.09 130	0.11 146	0.03 137	0.07 47	0.05 137	0.03 107	3.31 199	2.30 245	0.18 109	0.17 162	5.52 231	0.20 112	2.23 177	6.84 268	0.00 1	0.21 202	0.17 226	0.07 167	3.15 244	0.32 186

test_1	0.98 180	0.06 133	0.00 1	0.01 68	0.25 210	0.11 175	0.10 147	0.96 240	0.09 130	0.10 144	0.02 129	0.07 47	0.05 137	0.03 107	3.34 201	2.30 245	0.18 109	0.17 162	5.52 231	0.20 112	2.23 177	6.83 266	0.00 1	0.21 202	0.17 226	0.07 167	3.15 244	0.32 186

R-Stereo Train	0.98 180	0.04 88	0.02 177	0.02 126	0.03 54	0.01 48	0.04 100	0.13 173	0.52 231	0.83 214	1.68 229	0.50 191	0.20 188	0.15 199	2.81 177	2.26 233	0.90 232	0.40 242	5.19 227	0.60 199	3.72 222	5.33 219	0.01 106	0.11 161	0.01 148	0.15 184	0.17 99	0.75 205

RAFT-Stereo	0.98 180	0.04 88	0.02 177	0.02 126	0.03 54	0.01 48	0.04 100	0.13 173	0.52 231	0.83 214	1.68 229	0.50 191	0.20 188	0.15 199	2.81 177	2.26 233	0.90 232	0.40 242	5.19 227	0.60 199	3.72 222	5.33 219	0.01 106	0.11 161	0.01 148	0.15 184	0.17 99	0.75 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.99 184	0.05 116	0.03 193	0.25 240	0.61 247	0.12 188	0.44 218	1.32 257	0.33 200	1.00 222	2.63 252	0.80 208	0.27 203	0.06 149	1.93 114	1.00 139	0.47 188	0.24 198	6.14 243	0.23 128	2.37 184	3.83 171	0.10 177	0.71 244	0.00 1	0.09 171	1.69 182	0.02 135

test_3	1.00 185	0.07 153	0.00 1	0.01 68	0.25 210	0.11 175	0.12 158	0.88 233	0.09 130	0.08 132	0.02 129	0.07 47	0.05 137	0.03 107	3.59 209	2.30 245	0.18 109	0.17 162	5.57 234	0.20 112	2.19 175	6.76 265	0.00 1	0.22 207	0.19 231	0.07 167	3.40 252	0.32 186

CC-Net-ROB	1.00 185	0.63 260	0.00 1	0.85 257	0.70 252	2.52 279	0.42 214	0.00 1	0.01 22	0.21 165	0.00 1	10.16 269	2.04 250	0.32 237	1.20 49	0.36 33	0.38 166	0.02 69	1.79 166	0.08 51	0.34 68	0.36 21	4.24 294	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.28 110	0.01 114

MyStereo04	1.03 187	0.19 221	0.02 177	0.06 198	0.23 204	0.01 48	0.08 136	0.06 145	0.07 118	2.00 269	0.14 165	0.30 155	0.01 38	0.06 149	2.39 154	1.44 182	0.35 161	0.02 69	8.36 260	1.24 260	3.24 207	3.42 158	0.96 275	0.38 224	0.07 195	0.15 184	2.45 214	0.00 1

s12784h	1.03 187	0.04 88	0.01 147	0.02 126	0.13 155	0.01 48	0.03 86	0.24 192	0.36 204	0.24 170	0.05 145	0.14 94	0.23 197	0.01 33	1.65 86	2.06 219	0.50 194	0.17 162	2.39 185	0.28 144	4.51 247	3.62 163	0.02 133	0.08 132	0.86 260	0.95 238	4.11 274	5.06 252

Anonymous3	1.04 189	0.11 193	0.00 1	0.01 68	0.10 127	0.00 1	0.00 1	1.68 270	0.25 186	0.00 1	0.00 1	2.11 243	0.51 233	0.26 222	3.17 196	3.75 286	0.53 198	0.28 219	3.38 203	0.83 235	3.34 211	5.65 233	0.03 146	0.06 98	0.00 1	0.06 160	1.63 180	0.20 176

RTSC	1.07 190	0.08 167	0.27 233	0.02 126	0.12 150	0.16 212	1.24 244	0.13 173	0.14 160	1.56 250	1.01 220	0.28 152	0.05 137	0.28 231	7.48 270	1.99 214	0.98 239	0.30 225	2.64 195	0.72 222	1.95 165	4.09 179	0.03 146	0.30 217	0.18 229	0.00 1	1.35 163	1.43 225

HSM-Net_RVC	1.07 190	0.03 52	0.01 147	0.82 256	0.23 204	0.06 146	0.26 196	1.65 266	0.21 175	1.59 253	4.21 273	3.20 252	0.30 211	0.15 199	2.98 186	0.96 134	0.55 200	0.07 112	1.00 117	0.62 204	2.95 203	3.78 168	0.24 225	1.21 271	0.04 182	0.03 138	1.47 170	0.33 189
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCDC_ROB	1.07 190	0.07 153	0.01 147	0.03 157	0.24 209	0.11 175	0.13 163	0.00 1	0.07 118	0.00 1	0.80 209	0.41 179	12.16 290	0.32 237	3.72 211	1.18 159	0.43 177	0.05 100	0.72 100	0.09 56	1.76 160	6.32 250	0.00 1	0.21 202	0.00 1	0.01 93	0.08 85	0.04 156

CASS	1.09 193	0.04 88	0.05 207	0.06 198	0.09 121	0.02 110	1.89 261	0.13 173	0.25 186	0.49 197	1.39 225	0.42 184	0.28 205	0.01 33	1.89 111	1.38 177	3.35 276	0.41 245	3.71 211	0.12 66	5.73 271	4.96 210	0.00 1	0.11 161	0.61 249	0.00 1	1.91 188	0.01 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	1.10 194	0.05 116	0.00 1	0.03 157	0.14 159	0.02 110	0.32 204	0.08 155	0.23 178	1.74 260	2.90 254	0.15 104	0.07 147	0.02 74	3.38 202	1.89 207	0.77 221	0.21 187	4.94 223	1.01 248	2.53 193	5.86 240	0.00 1	0.12 170	0.00 1	0.97 240	1.93 189	0.45 198

GCAP-BAT	1.12 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.05 109	0.03 112	0.09 130	0.00 1	0.00 1	1.39 222	0.08 157	0.36 242	2.03 123	2.26 233	12.79 308	0.12 138	1.67 155	0.41 164	3.76 226	3.25 145	0.16 202	0.06 98	0.03 171	0.09 171	1.23 153	0.34 191

test_for_model	1.12 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.05 109	0.03 112	0.09 130	0.00 1	0.00 1	1.39 222	0.08 157	0.36 242	2.03 123	2.26 233	12.79 308	0.12 138	1.67 155	0.41 164	3.76 226	3.25 145	0.16 202	0.06 98	0.03 171	0.09 171	1.23 153	0.34 191

testlalala2	1.12 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.05 109	0.03 112	0.09 130	0.00 1	0.00 1	1.39 222	0.08 157	0.36 242	2.03 123	2.26 233	12.79 308	0.12 138	1.67 155	0.41 164	3.76 226	3.25 145	0.16 202	0.06 98	0.03 171	0.09 171	1.23 153	0.34 191

testlalala	1.12 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.05 109	0.03 112	0.09 130	0.00 1	0.00 1	1.39 222	0.08 157	0.36 242	2.03 123	2.26 233	12.79 308	0.12 138	1.67 155	0.41 164	3.76 226	3.25 145	0.16 202	0.06 98	0.03 171	0.09 171	1.23 153	0.34 191

testlalala_base	1.12 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.05 109	0.03 112	0.09 130	0.00 1	0.00 1	1.39 222	0.08 157	0.36 242	2.03 123	2.26 233	12.79 308	0.12 138	1.67 155	0.41 164	3.76 226	3.25 145	0.16 202	0.06 98	0.03 171	0.09 171	1.23 153	0.34 191

GCAP-Stereo	1.12 195	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.06 87	0.00 1	0.05 109	0.03 112	0.09 130	0.00 1	0.00 1	1.39 222	0.08 157	0.36 242	2.03 123	2.26 233	12.79 308	0.12 138	1.67 155	0.41 164	3.76 226	3.25 145	0.16 202	0.06 98	0.03 171	0.09 171	1.23 153	0.34 191

GwcNet-ADL	1.16 201	0.07 153	0.40 242	0.05 183	0.31 222	0.04 137	0.26 196	0.18 184	0.13 155	2.08 273	6.22 285	1.00 215	0.15 179	0.03 107	1.64 85	2.09 222	0.74 217	0.23 197	2.93 199	1.11 250	2.08 168	3.57 161	0.00 1	0.14 175	0.10 205	0.78 232	1.16 148	3.74 243

Any-RAFT	1.18 202	0.02 30	0.02 177	0.01 68	0.06 87	0.01 48	0.04 100	0.97 242	0.37 206	0.24 170	3.12 258	0.39 175	0.21 194	0.11 175	2.67 174	2.00 215	0.52 197	0.25 206	5.42 230	0.34 153	4.24 241	4.80 201	0.10 177	0.12 170	0.06 192	0.46 218	1.31 161	4.08 246

cross-raft	1.22 203	0.18 219	0.00 1	0.00 1	0.25 210	0.19 223	0.09 141	1.09 248	0.37 206	0.48 194	0.62 200	0.47 189	0.27 203	0.26 222	3.12 190	3.18 275	0.37 165	0.22 193	6.41 246	1.18 257	4.79 254	6.55 260	0.14 194	0.09 141	0.11 208	0.64 227	0.15 92	1.76 227

MSMDNet	1.25 204	0.19 221	0.00 1	0.02 126	0.30 219	0.20 225	0.10 147	1.07 247	0.34 202	0.81 213	0.85 212	0.47 189	1.93 249	0.19 210	2.92 182	4.02 295	0.45 181	0.21 187	6.20 244	0.65 209	4.55 248	6.46 256	0.12 187	0.09 141	0.12 211	0.48 222	0.20 105	0.92 212

dad	1.26 205	0.03 52	0.01 147	2.05 273	0.03 54	0.12 188	5.97 282	0.02 98	0.04 83	0.00 1	0.00 1	0.08 64	1.00 239	0.01 33	2.38 153	0.55 71	0.02 17	0.15 149	4.20 216	0.16 93	0.49 88	1.61 66	0.08 169	0.21 202	1.45 269	0.00 1	8.58 299	4.72 250

AnonymousM	1.26 205	0.10 186	0.00 1	0.01 68	0.02 41	0.18 221	0.00 1	0.31 204	0.35 203	0.16 153	1.96 240	0.35 168	0.33 217	0.37 248	1.49 72	1.72 198	0.67 211	0.29 222	0.95 115	1.27 261	2.44 189	4.00 176	0.27 234	0.30 217	0.00 1	0.20 200	4.93 282	11.37 289

iResNet	1.29 207	0.03 52	0.00 1	0.26 242	0.76 255	0.11 175	0.23 188	0.52 217	0.27 191	1.53 248	1.60 228	0.90 212	2.18 254	0.02 74	4.40 233	1.94 209	0.45 181	0.34 232	8.84 263	0.99 246	3.40 213	2.35 95	0.00 1	1.23 272	0.00 1	0.19 199	2.27 205	0.03 151

ADCRef	1.34 208	0.41 247	0.39 241	0.12 221	0.81 257	0.32 240	0.86 232	0.42 211	2.11 279	0.70 209	0.02 129	0.39 175	0.06 144	0.31 236	5.12 249	1.00 139	0.30 151	0.25 206	3.29 202	0.78 227	1.09 140	3.78 168	1.07 277	0.32 221	1.10 265	2.76 264	1.24 159	7.08 266

LALA_ROB	1.37 209	1.34 282	0.01 147	0.06 198	0.28 218	0.06 146	0.22 180	0.07 150	0.14 160	1.06 224	1.83 236	15.19 282	0.03 112	0.09 170	3.23 197	0.57 77	0.41 172	0.10 122	1.17 125	0.33 152	2.00 166	4.37 192	0.01 106	0.20 199	0.13 216	0.15 184	2.79 226	1.25 221

EKT-Stereo	1.43 210	0.02 30	0.00 1	0.03 157	0.20 193	0.05 143	0.23 188	1.05 245	0.79 253	0.87 217	3.67 266	0.55 199	0.37 226	0.37 248	3.99 219	3.92 290	0.57 203	0.34 232	3.66 208	1.75 277	4.58 250	7.24 275	0.02 133	0.08 132	0.00 1	0.73 229	3.50 256	0.00 1

PSMNet-ADL	1.45 211	0.06 133	0.03 193	0.12 221	0.23 204	0.10 168	0.32 204	0.88 233	0.23 178	3.14 302	6.55 289	0.50 191	3.31 264	0.05 141	4.30 229	2.75 270	0.66 210	0.21 187	5.14 226	0.43 171	2.14 170	4.12 180	0.18 216	0.09 141	0.00 1	0.16 191	3.26 247	0.19 175

SGM-Forest	1.47 212	0.22 231	0.03 193	1.15 265	0.85 260	0.32 240	0.07 131	0.62 221	0.69 247	1.86 264	0.77 208	1.74 235	2.49 257	0.38 251	4.01 220	1.53 185	0.60 204	0.15 149	2.56 190	0.18 101	2.44 189	5.51 228	0.47 259	0.27 215	0.65 251	0.77 231	5.16 285	4.09 247
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_Zeroshot	1.49 213	0.59 258	0.09 216	0.72 255	1.43 271	1.77 273	0.07 131	0.33 206	0.68 244	4.25 312	3.11 257	5.89 261	0.28 205	0.04 125	2.15 132	2.07 220	0.35 161	0.21 187	1.58 146	0.56 196	2.74 197	5.11 213	0.06 164	0.12 170	0.04 182	0.00 1	0.93 142	5.06 252

ETE_ROB	1.49 213	0.89 271	0.01 147	0.08 212	0.40 231	0.07 151	0.46 219	0.02 98	1.27 267	0.20 163	1.77 233	18.24 286	0.03 112	0.10 173	2.45 157	0.57 77	1.29 255	0.08 116	1.42 134	0.26 137	2.31 183	5.24 217	0.10 177	0.14 175	0.11 208	0.00 1	1.98 191	0.74 204

CSAN	1.51 215	0.51 253	0.30 237	0.46 250	1.06 269	0.28 238	1.64 256	0.26 196	2.24 282	1.49 244	1.26 223	5.28 259	3.36 265	0.38 251	2.42 155	0.53 66	0.82 228	0.33 229	2.56 190	0.74 225	2.18 173	3.32 154	0.12 187	0.41 228	0.95 261	2.49 258	2.06 196	3.23 240

NOSS_ROB	1.53 216	0.07 153	0.02 177	0.14 226	0.33 223	0.06 146	0.04 100	1.24 255	0.64 240	1.67 257	1.69 231	1.97 240	0.36 224	1.01 276	5.43 255	3.38 280	0.91 235	0.30 225	1.40 132	0.21 120	4.36 244	6.60 262	0.10 177	0.73 246	0.20 234	4.63 276	3.87 268	0.02 135

HH	1.54 217	0.03 52	0.00 1	0.03 157	0.11 135	0.21 228	0.03 86	0.66 222	0.37 206	1.87 265	1.89 238	0.86 210	0.33 217	0.18 205	3.86 214	5.35 309	0.49 191	0.24 198	5.98 241	1.28 262	6.23 277	6.54 258	0.34 249	0.58 242	0.16 221	0.46 218	2.34 210	1.09 213

HanStereo	1.54 217	0.03 52	0.00 1	0.03 157	0.11 135	0.21 228	0.03 86	0.66 222	0.37 206	1.87 265	1.89 238	0.86 210	0.33 217	0.18 205	3.86 214	5.35 309	0.49 191	0.24 198	5.98 241	1.28 262	6.23 277	6.54 258	0.34 249	0.58 242	0.16 221	0.46 218	2.34 210	1.09 213

SHD	1.54 217	0.06 133	1.12 270	0.06 198	0.33 223	0.19 223	1.33 248	0.31 204	0.20 170	1.46 242	1.81 235	0.79 207	2.23 255	0.29 233	7.88 276	2.36 254	0.85 229	0.48 251	5.29 229	1.11 250	3.92 234	5.44 224	0.06 164	0.99 261	0.76 255	0.47 221	0.96 143	0.80 209

RAFT-Test	1.56 220	0.21 228	0.00 1	0.03 157	0.46 237	0.21 228	0.13 163	1.45 261	0.42 215	0.85 216	5.41 282	0.30 155	0.40 228	0.24 220	3.52 205	3.83 288	0.45 181	0.22 193	6.74 248	0.68 217	4.64 251	5.50 227	0.24 225	0.09 141	0.13 216	4.57 275	0.15 92	1.27 222

DAS	1.56 220	0.05 116	0.00 1	0.02 126	0.15 169	0.21 228	0.20 174	0.75 227	0.68 244	1.78 262	4.05 270	3.08 250	3.10 259	0.02 74	4.03 222	2.40 257	1.21 251	0.25 206	4.72 220	0.80 231	5.01 259	5.73 235	0.01 106	0.94 258	0.16 221	0.42 214	2.14 198	0.28 184

SepStereo	1.56 220	0.05 116	0.00 1	0.02 126	0.15 169	0.21 228	0.20 174	0.75 227	0.68 244	1.78 262	4.05 270	3.08 250	3.10 259	0.02 74	4.03 222	2.40 257	1.21 251	0.25 206	4.72 220	0.80 231	5.01 259	5.73 235	0.01 106	0.94 258	0.16 221	0.42 214	2.14 198	0.28 184

DeepPrunerF	1.56 220	0.75 266	0.00 1	2.44 278	7.08 292	1.22 264	2.49 269	0.27 197	2.00 278	0.02 114	0.06 148	0.17 116	0.01 38	0.05 141	4.22 228	1.04 146	0.13 92	0.13 144	1.65 151	0.10 58	0.86 123	1.21 55	0.10 177	0.05 82	13.02 306	0.85 235	2.24 202	0.04 156

Reg-Stereo(zero)	1.59 224	0.07 153	0.37 239	0.05 183	0.41 233	0.15 203	0.43 216	2.02 278	0.47 223	2.44 280	7.61 301	0.68 201	0.29 208	0.88 272	2.26 141	2.12 224	1.29 255	0.17 162	3.70 209	0.94 239	2.38 185	6.03 244	0.51 262	0.09 141	0.12 211	0.22 203	4.34 279	2.94 236

HI	1.59 224	0.07 153	0.37 239	0.05 183	0.41 233	0.15 203	0.43 216	2.02 278	0.47 223	2.44 280	7.61 301	0.68 201	0.29 208	0.88 272	2.26 141	2.12 224	1.29 255	0.17 162	3.70 209	0.94 239	2.38 185	6.03 244	0.51 262	0.09 141	0.12 211	0.22 203	4.34 279	2.94 236

MSKI-zero shot	1.63 226	0.06 133	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.15 203	0.09 141	0.70 225	0.56 236	0.40 187	4.72 277	0.44 187	0.28 205	0.02 74	4.02 221	4.17 298	0.79 224	0.45 249	8.12 259	1.60 274	5.19 263	6.94 269	0.17 211	0.11 161	0.15 219	0.81 234	0.46 117	3.55 242

FADNet_RVC	1.63 226	0.22 231	0.42 245	0.29 243	0.78 256	0.11 175	0.92 236	0.39 209	0.49 228	0.47 192	0.97 219	1.22 217	0.49 230	0.78 271	6.23 261	1.59 186	1.09 248	1.46 293	9.20 264	0.95 244	3.67 221	5.53 229	0.40 256	0.78 248	0.27 241	0.27 206	3.00 240	2.09 230

XQC	1.66 228	0.21 228	0.52 249	0.14 226	0.37 227	0.10 168	1.36 249	0.29 200	0.16 164	1.69 259	2.37 247	0.66 200	3.22 261	0.32 237	7.43 268	2.29 243	0.76 220	0.38 241	4.00 213	0.69 220	2.93 202	6.58 261	0.05 161	0.46 233	1.09 264	4.16 274	1.40 167	1.11 216

test-1	1.70 229	0.04 88	0.00 1	0.00 1	0.04 64	0.20 225	0.33 207	0.88 233	0.48 225	2.92 295	3.07 256	1.60 230	0.30 211	0.16 202	4.34 230	4.00 294	0.75 218	0.52 254	5.66 235	1.37 265	4.20 238	8.17 296	0.02 133	0.17 192	0.00 1	0.17 195	3.67 264	2.89 235

model_zeroshot	1.71 230	0.07 153	0.22 230	0.94 258	0.22 202	0.17 218	0.14 167	0.84 231	0.16 164	1.52 247	4.40 274	0.39 175	0.23 197	0.06 149	5.00 247	3.93 291	0.40 170	0.40 242	6.74 248	0.34 153	3.95 235	5.37 222	0.17 211	0.15 183	2.89 280	0.44 216	1.65 181	5.32 255

ADCP+	1.75 231	0.59 258	0.63 252	0.04 175	0.65 249	0.54 250	1.27 247	0.10 161	3.59 287	1.42 240	1.34 224	2.95 249	0.02 86	0.33 240	4.90 244	0.63 93	0.19 114	0.11 130	3.06 200	0.67 214	1.49 153	4.12 180	0.04 153	0.06 98	1.27 268	8.47 294	2.00 194	6.83 264

TRStereo	1.76 232	0.14 209	0.73 256	0.01 68	0.05 76	2.16 275	0.08 136	1.43 259	0.66 242	2.45 283	0.95 217	1.77 238	0.30 211	0.03 107	3.78 212	3.44 282	0.27 141	0.32 228	5.00 225	0.93 238	2.72 196	6.31 248	0.26 230	0.10 154	0.35 247	9.30 298	3.96 270	0.02 135

FC-DCNN	1.76 232	0.63 260	3.42 292	2.23 275	1.72 273	2.85 281	1.94 264	1.64 265	0.88 258	1.40 238	0.74 206	2.06 242	0.78 236	0.14 194	2.45 157	1.00 139	0.77 221	0.19 172	2.25 181	0.20 112	2.74 197	4.47 194	0.00 1	0.88 257	2.30 277	1.38 247	3.46 255	4.91 251

EAI-Stereo	1.80 234	0.46 249	1.10 269	0.67 254	0.71 253	0.73 255	0.96 238	1.43 259	1.33 269	0.08 132	5.03 279	0.52 196	0.33 217	0.06 149	4.98 246	4.20 300	0.49 191	0.61 264	7.06 253	0.79 228	3.29 210	5.64 230	0.33 248	1.02 263	0.62 250	1.63 250	3.61 263	0.78 208

FINET	1.84 235	0.48 251	0.53 250	0.22 238	0.43 235	0.62 253	0.75 229	0.60 220	1.71 273	0.25 172	3.44 261	0.75 204	2.04 250	0.69 266	12.19 310	1.84 204	0.70 213	0.29 222	1.69 162	1.05 249	1.90 162	3.58 162	0.27 234	0.97 260	2.98 281	5.66 283	0.86 140	3.31 241

gcap-zeroshot	1.91 236	0.09 176	0.00 1	0.94 258	0.25 210	0.52 249	1.06 242	1.21 253	0.37 206	1.56 250	5.48 284	2.80 246	0.39 227	0.42 254	3.88 216	3.98 293	0.80 226	0.53 255	15.08 278	0.67 214	3.02 204	6.41 253	1.13 278	0.06 98	0.23 238	0.00 1	0.27 109	0.51 200

ADCL	1.94 237	0.86 270	0.63 252	0.37 245	0.56 242	0.43 246	1.49 252	0.30 201	7.79 304	1.64 255	0.96 218	0.43 186	0.12 173	0.23 215	4.87 242	0.72 108	0.61 207	0.81 274	2.35 183	0.61 202	2.87 201	3.43 159	0.32 247	0.54 236	4.24 289	3.96 271	2.82 227	8.53 277

FC-DCNN v2	1.95 238	0.67 263	3.62 293	2.78 280	1.80 275	3.27 283	1.88 260	1.84 272	1.13 262	1.36 234	0.75 207	2.23 244	1.12 242	0.14 194	2.56 165	1.01 142	0.78 223	0.17 162	2.54 189	0.19 107	2.76 199	4.47 194	0.00 1	0.81 250	3.11 283	1.85 252	4.11 274	5.62 258

ITSA-stereo	1.99 239	0.34 242	0.28 234	0.10 218	0.52 239	0.07 151	1.38 250	0.99 243	0.56 236	2.74 291	5.39 281	1.76 237	0.32 215	0.03 107	4.09 225	2.69 267	1.48 262	0.95 281	4.15 214	1.21 258	3.88 233	5.15 216	0.75 270	1.44 279	0.19 231	2.50 259	2.98 239	7.91 273

IGEV_Zeroshot_test	2.01 240	0.29 240	0.74 257	2.41 277	0.14 159	1.47 267	0.65 226	1.66 268	0.86 256	1.42 240	6.49 288	1.43 228	0.50 231	0.18 205	3.59 209	4.18 299	0.48 190	0.26 213	5.82 237	1.37 265	5.57 268	7.66 283	0.27 234	0.11 161	0.27 241	0.20 200	3.25 246	3.05 239

DCVSM-stereo	2.07 241	0.09 176	0.12 222	0.24 239	0.07 104	0.21 228	0.05 109	1.85 273	0.27 191	2.45 283	6.80 294	10.52 270	3.24 262	0.14 194	5.61 257	1.84 204	0.60 204	0.16 156	5.90 240	1.40 268	4.22 239	2.76 111	0.16 202	1.75 288	0.11 208	0.98 241	2.83 229	1.41 224

anonymity	2.08 242	0.37 243	0.11 221	0.17 232	0.15 169	0.24 235	0.20 174	1.34 258	0.85 255	2.03 270	18.46 324	0.98 214	0.52 234	0.17 203	3.57 207	3.93 291	0.70 213	0.25 206	3.72 212	0.66 212	3.21 206	7.06 271	0.20 219	0.43 229	0.23 238	0.49 223	3.30 248	2.72 233

HBP-ISP	2.10 243	0.22 231	1.16 271	0.98 260	0.61 247	0.70 254	0.06 125	2.15 282	0.66 242	2.04 271	3.60 265	0.51 195	0.36 224	1.83 283	7.47 269	6.67 315	0.60 204	0.51 253	1.89 170	1.12 253	4.69 253	8.60 302	0.01 106	0.57 241	1.12 266	1.15 244	5.27 288	2.01 229

RTS	2.13 244	0.09 176	0.05 207	0.06 198	0.27 216	0.12 188	3.10 272	0.06 145	0.23 178	1.39 235	0.21 179	0.76 205	0.13 176	0.43 256	10.72 299	2.25 230	1.08 246	0.24 198	6.92 251	0.94 239	3.54 218	4.78 199	0.00 1	0.44 230	0.69 252	16.39 316	1.48 172	1.22 219

RTSA	2.13 244	0.09 176	0.05 207	0.06 198	0.27 216	0.12 188	3.10 272	0.06 145	0.23 178	1.39 235	0.21 179	0.76 205	0.13 176	0.43 256	10.72 299	2.25 230	1.08 246	0.24 198	6.92 251	0.94 239	3.54 218	4.78 199	0.00 1	0.44 230	0.69 252	16.39 316	1.48 172	1.22 219

ccs_rob	2.19 246	0.09 176	0.18 229	0.13 225	0.06 87	0.03 131	0.03 86	2.33 284	0.54 234	2.44 280	12.56 316	15.01 280	0.18 185	0.30 235	3.10 188	2.81 271	0.75 218	0.28 219	3.16 201	0.80 231	4.43 245	5.41 223	0.03 146	1.16 269	0.00 1	0.01 93	1.74 184	1.49 226

PWC_ROB	2.29 247	0.25 237	0.06 210	0.01 68	0.17 178	0.16 212	0.98 239	0.02 98	0.62 238	0.65 207	3.33 260	1.37 220	12.76 291	0.26 222	6.03 259	2.03 218	1.15 249	0.92 279	6.78 250	0.58 197	4.98 258	7.64 282	0.11 186	1.04 265	0.02 167	0.18 196	2.87 231	6.83 264

XX-Stereo	2.39 248	0.04 88	0.08 213	0.02 126	0.03 54	0.17 218	0.24 193	0.12 170	0.24 182	2.06 272	6.55 289	0.32 160	0.46 229	0.04 125	4.87 242	4.47 303	0.81 227	0.25 206	4.97 224	0.21 120	2.69 195	4.18 185	0.31 246	0.11 161	24.56 319	0.03 138	2.13 197	4.54 248

iRaft-Stereo_20w	2.41 249	0.79 268	1.84 285	2.39 276	0.37 227	0.73 255	0.54 221	0.89 236	1.53 271	3.22 305	8.29 305	0.71 203	0.65 235	0.45 258	3.12 190	3.75 286	0.92 236	0.57 259	4.64 219	1.51 270	3.72 222	6.38 252	0.42 257	0.40 227	0.58 248	7.46 289	2.87 231	6.30 261

MFMNet_re	2.50 250	0.07 153	0.08 213	0.00 1	0.81 257	1.00 260	1.92 263	1.98 277	1.84 276	0.48 194	0.90 215	11.12 274	4.20 268	0.12 184	8.35 284	2.23 229	2.12 265	0.88 277	10.85 270	1.93 284	6.20 276	4.31 190	0.70 268	1.05 266	0.01 148	0.01 93	2.53 218	1.91 228

DDVS	2.53 251	0.17 217	0.29 235	0.04 175	0.23 204	0.13 192	0.08 136	1.56 264	0.50 230	1.99 268	14.57 322	13.78 279	0.90 238	0.23 215	2.92 182	3.64 285	1.07 245	0.53 255	5.55 233	2.40 292	4.68 252	5.93 243	0.12 187	0.36 223	0.08 198	0.16 191	4.03 271	2.33 231

MFN_U_SF_DS_RVC	2.58 252	0.39 245	0.13 224	1.02 263	0.94 266	1.47 267	6.02 283	1.28 256	1.25 266	0.58 202	0.51 193	3.99 256	1.35 243	2.94 289	8.49 287	0.84 122	0.53 198	0.24 198	8.49 262	0.82 234	5.19 263	7.26 276	0.63 265	0.22 207	1.61 271	3.32 269	2.83 229	7.19 267

SFCPSM	2.60 253	0.04 88	0.02 177	0.05 183	0.12 150	0.32 240	0.11 153	0.30 201	0.77 252	1.51 246	4.75 278	6.92 263	11.96 288	0.12 184	6.19 260	2.43 261	1.00 240	0.33 229	15.96 279	2.34 290	3.04 205	4.15 183	0.12 187	0.71 244	0.04 182	0.60 225	3.86 266	2.56 232

CBMV	2.60 253	0.15 213	0.26 232	0.40 247	0.57 243	0.97 259	1.03 240	1.21 253	0.37 206	1.54 249	1.80 234	6.95 264	2.14 253	0.70 267	5.13 250	2.53 264	1.37 259	0.34 232	5.85 238	0.66 212	5.87 273	6.83 266	0.10 177	1.05 266	0.28 244	0.55 224	6.85 289	14.70 298
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	2.66 255	0.66 262	1.61 280	0.12 221	0.87 261	0.58 251	0.49 220	1.06 246	2.18 280	1.67 257	11.81 315	1.62 231	1.00 239	0.26 222	3.90 217	4.57 305	0.79 224	0.49 252	6.70 247	1.77 280	5.60 269	7.34 277	0.28 241	0.52 235	0.26 240	5.75 285	4.03 271	5.75 259

ADCMid	2.74 256	1.26 280	1.71 282	0.40 247	1.93 277	1.52 269	3.53 276	0.86 232	3.72 288	0.89 218	3.79 267	1.75 236	1.91 248	0.47 261	6.57 263	1.98 213	1.00 240	0.81 274	8.43 261	1.44 269	4.23 240	6.72 264	1.73 286	0.54 236	1.26 267	4.03 272	2.31 208	9.24 279

AnyNet_C32	2.80 257	0.52 256	0.22 230	0.25 240	0.67 250	0.44 248	3.17 274	0.15 178	7.69 303	1.48 243	3.90 268	1.23 218	0.31 214	0.37 248	8.77 289	1.97 212	1.32 258	1.08 284	4.26 218	0.99 246	5.88 274	7.00 270	0.16 202	0.85 255	3.07 282	5.64 282	3.09 241	11.20 287

FAT-Stereo	2.88 258	0.13 204	2.06 288	0.15 228	0.40 231	0.03 131	0.61 223	3.14 289	0.69 247	3.08 300	9.21 307	11.10 273	2.12 252	0.09 170	5.89 258	3.41 281	1.24 253	1.17 289	4.21 217	1.62 275	5.45 265	7.79 288	0.16 202	1.79 291	0.09 202	1.45 248	2.64 223	8.01 274

FBW_ROB	3.03 259	2.28 283	1.73 283	5.36 284	3.29 285	1.68 272	5.06 279	0.59 219	0.05 97	1.66 256	1.74 232	6.05 262	1.43 244	3.87 293	5.17 251	0.52 65	0.88 231	0.10 122	22.28 295	0.75 226	4.57 249	4.14 182	3.32 291	0.78 248	0.07 195	0.88 236	0.54 119	2.97 238

S-Stereo	3.08 260	0.07 153	0.92 265	0.58 253	0.48 238	0.11 175	2.12 268	1.93 275	1.12 261	3.16 304	11.36 314	13.75 278	0.84 237	0.14 194	8.10 280	4.42 302	0.93 237	1.15 288	5.86 239	2.48 294	3.72 222	8.66 303	0.30 243	1.78 290	0.00 1	1.19 245	1.99 193	6.02 260

zero-FE	3.10 261	0.51 253	0.09 216	16.92 294	2.13 280	18.73 296	4.60 278	0.09 158	0.30 198	0.25 172	2.16 242	9.26 268	2.36 256	0.22 214	2.94 184	2.11 223	1.04 243	1.07 283	7.15 254	0.65 209	4.18 237	5.70 234	0.23 223	0.20 199	0.16 221	0.45 217	0.21 106	0.00 1

PVD	3.14 262	0.08 167	2.03 287	0.06 198	0.59 245	0.61 252	1.76 258	4.43 301	5.36 296	1.92 267	3.47 263	1.71 234	4.28 269	0.39 253	8.77 289	3.31 279	1.63 263	1.33 292	7.97 258	2.09 286	4.97 257	7.57 279	0.09 175	0.82 251	3.19 284	5.61 281	3.52 261	7.31 268

ADCPNet	3.33 263	0.18 219	1.54 279	0.37 245	2.11 279	0.43 246	4.39 277	1.15 251	2.63 284	2.22 276	4.68 276	1.26 219	8.61 282	0.75 269	7.76 273	2.37 255	1.20 250	0.28 219	9.48 265	1.76 279	4.12 236	7.06 271	1.85 287	0.44 230	3.47 287	5.21 280	3.51 258	11.22 288

MSC_U_SF_DS_RVC	3.56 264	1.18 279	0.42 245	2.21 274	1.08 270	1.06 262	7.26 290	0.90 237	6.00 298	2.41 279	0.89 214	2.49 245	1.53 245	4.82 295	8.39 285	2.74 269	1.46 261	0.99 282	19.04 285	2.19 288	4.43 245	8.48 301	1.87 289	0.85 255	1.96 275	2.40 257	1.47 170	7.73 270

AIO-Stereo-zeroshot1	3.71 265	0.90 272	1.37 274	0.36 244	0.87 261	0.28 238	0.78 230	1.46 262	3.74 289	2.99 298	10.24 310	1.68 232	1.05 241	0.04 125	4.49 235	4.96 306	0.55 200	0.73 268	35.32 311	1.81 283	4.32 243	7.96 293	0.26 230	0.34 222	0.21 235	6.50 288	1.57 179	5.39 256

SPS-STEREO	3.87 266	0.51 253	0.89 264	2.55 279	0.60 246	2.27 277	1.91 262	2.42 285	0.48 225	2.64 287	5.18 280	10.68 271	3.56 266	0.45 258	9.10 294	4.16 297	2.88 271	1.11 285	16.03 280	1.11 250	9.65 307	7.06 271	0.53 264	2.09 296	2.07 276	4.05 273	5.19 287	5.27 254
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	3.93 267	0.95 274	0.88 263	1.32 267	0.91 264	2.12 274	6.41 287	1.67 269	0.97 259	2.95 296	7.64 303	5.48 260	1.73 246	5.39 296	10.74 301	1.82 203	1.27 254	0.83 276	24.63 298	2.41 293	6.44 280	7.61 280	0.48 260	1.69 287	0.77 257	2.75 263	2.25 204	3.90 245

CBMV_ROB	3.99 268	0.43 248	1.00 268	2.02 271	0.95 267	1.61 271	1.67 257	2.83 288	0.70 250	2.13 275	4.08 272	16.34 285	11.91 287	0.27 228	7.96 277	2.44 262	1.39 260	0.29 222	9.76 267	1.58 273	5.47 267	5.44 224	0.30 243	0.55 239	3.43 286	7.99 293	7.43 294	7.85 272

ADCS	4.09 269	0.93 273	0.94 266	0.21 237	1.52 272	0.90 258	3.48 275	1.50 263	7.56 302	1.61 254	2.40 248	3.48 255	8.67 283	1.39 279	8.27 282	5.49 311	3.09 274	1.78 300	9.75 266	1.93 284	8.24 293	9.82 310	0.76 271	1.19 270	1.79 274	10.54 303	2.97 237	10.29 283

pmcnn	4.18 270	0.67 263	0.61 251	2.04 272	2.52 282	1.28 266	2.95 270	2.15 282	1.23 265	2.77 292	7.26 297	9.11 267	13.10 292	0.75 269	5.43 255	4.15 296	3.09 274	1.73 299	11.50 271	2.73 295	7.89 286	6.07 246	1.48 283	1.49 280	0.83 259	1.86 253	7.22 291	10.99 286

ACV-stereo	4.34 271	0.95 274	0.29 235	1.49 269	0.05 76	2.71 280	0.19 173	0.72 226	0.74 251	2.71 290	3.29 259	1.69 233	16.74 296	0.23 215	8.63 288	6.43 314	1.68 264	0.37 238	42.07 321	4.49 306	6.41 279	5.64 230	0.14 194	0.84 252	0.06 192	2.99 267	4.20 277	1.33 223

edge stereo	4.35 272	0.75 266	5.54 300	1.47 268	0.68 251	2.40 278	2.05 265	3.82 299	2.47 283	2.83 294	7.39 299	22.39 293	7.04 276	0.46 260	6.71 264	3.86 289	1.02 242	0.58 262	13.65 275	1.77 280	4.25 242	8.22 297	0.37 254	1.10 268	1.66 273	1.13 243	4.17 276	9.80 280

SANet	4.68 273	1.15 278	0.72 255	1.08 264	1.79 274	2.18 276	1.80 259	3.64 295	4.06 291	1.02 223	1.51 227	40.89 310	15.13 293	0.74 268	5.23 253	0.73 110	2.96 273	0.36 236	3.45 205	0.72 222	3.79 232	4.83 202	0.04 153	2.43 300	1.08 263	9.27 297	5.08 284	10.76 285

G-Net	4.73 274	0.73 265	0.67 254	0.15 228	0.83 259	0.25 236	0.42 214	3.63 294	5.06 295	2.28 277	7.11 296	33.67 305	3.98 267	0.11 175	4.48 234	4.47 303	0.90 232	1.56 294	10.38 269	7.20 314	4.91 256	4.92 207	0.27 234	2.00 295	0.69 252	3.51 270	8.30 296	15.26 299

DDUNet	4.89 275	8.16 293	1.37 274	15.28 292	11.53 297	13.06 292	13.61 294	0.03 112	0.08 125	0.31 179	0.17 171	2.81 247	0.12 173	30.11 305	1.31 56	0.42 44	5.42 290	3.10 308	7.68 256	3.60 303	0.64 98	3.51 160	7.13 297	0.11 161	0.13 216	0.00 1	2.47 215	0.00 1

UDG	4.89 275	9.17 295	1.61 280	15.38 293	16.23 304	10.04 289	21.31 299	0.34 207	0.07 118	0.29 176	0.87 213	2.05 241	0.07 147	21.35 301	3.10 188	0.73 110	5.33 289	1.71 298	7.74 257	3.39 301	2.18 173	4.16 184	3.02 290	0.25 212	0.01 148	0.00 1	1.53 177	0.02 135

SGM_RVC	5.06 277	2.37 284	0.86 262	3.70 282	2.05 278	4.02 285	3.08 271	3.97 300	2.18 280	2.80 293	4.60 275	12.63 275	9.07 284	0.52 264	5.35 254	1.16 157	2.48 269	0.73 268	16.29 282	1.29 264	5.10 261	4.67 198	0.97 276	1.53 281	5.98 294	4.86 277	17.62 311	16.88 302
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MaskLacGwcNet_RVC	5.10 278	0.81 269	0.45 247	1.01 262	0.93 265	1.00 260	2.09 266	1.18 252	1.70 272	2.65 288	7.37 298	55.54 323	5.50 273	2.83 288	4.18 226	2.37 255	2.53 270	2.86 306	12.17 272	0.63 205	6.51 281	7.97 294	0.21 220	1.40 276	0.80 258	2.92 266	3.45 254	6.78 263

MADNet+	5.17 279	1.14 277	0.81 260	1.31 266	1.86 276	0.41 244	7.13 289	4.64 302	1.30 268	2.11 274	1.25 222	7.00 265	7.54 277	1.68 281	15.77 319	5.61 312	10.54 306	0.72 267	9.98 268	4.66 307	10.53 312	7.94 292	0.28 241	6.30 318	5.27 292	1.53 249	3.79 265	18.58 306

AnyNet_C01	5.32 280	1.31 281	1.35 273	1.99 270	0.99 268	0.82 257	7.01 288	3.81 298	6.95 301	2.67 289	3.93 269	10.88 272	7.80 279	1.30 278	9.45 296	7.51 317	6.49 294	5.87 316	13.81 276	3.14 297	11.01 314	10.44 316	1.44 282	1.40 276	5.27 292	3.18 268	3.86 266	9.83 281

DGSMNet	5.33 281	1.12 276	1.33 272	0.98 260	0.43 235	1.56 270	0.78 230	2.82 287	1.13 262	5.43 317	19.14 326	3.33 254	4.71 271	2.73 287	8.95 292	7.91 320	9.34 302	4.39 313	21.81 294	3.83 304	12.01 319	14.38 321	1.86 288	2.77 305	0.76 255	2.72 262	3.12 242	4.64 249

SAMSARA	5.52 282	0.23 235	0.80 259	0.18 233	0.57 243	0.41 244	2.10 267	1.88 274	0.86 256	1.41 239	2.42 250	1.38 221	10.98 286	1.02 277	9.99 297	3.27 278	1.05 244	0.74 270	7.61 255	1.75 277	5.76 272	7.98 295	0.04 153	1.01 262	21.88 317	23.92 321	18.50 315	21.19 309

MDST_ROB	6.06 283	6.32 290	0.76 258	13.33 289	3.41 286	8.50 288	1.53 253	2.13 281	0.65 241	1.74 260	2.19 244	3.26 253	21.56 300	0.29 233	11.71 306	1.33 175	0.63 209	0.21 187	6.39 245	0.43 171	4.86 255	6.32 250	0.76 271	0.84 252	16.17 311	8.98 295	25.75 322	13.52 294

SGM+DAISY	6.69 284	2.68 286	2.71 289	4.33 283	3.45 287	5.63 286	5.85 281	3.71 297	4.72 294	3.62 307	10.34 311	13.55 277	12.02 289	2.03 285	14.41 316	5.03 308	2.95 272	1.60 295	21.46 291	3.31 299	8.98 303	8.82 304	0.64 266	3.61 309	6.70 297	7.55 290	9.49 301	11.52 290

MeshStereo	7.49 285	2.45 285	1.41 276	9.03 286	3.49 288	5.64 287	1.40 251	5.90 303	3.57 286	3.05 299	6.33 287	28.63 299	21.45 299	0.42 254	10.59 298	4.96 306	2.14 267	0.94 280	14.38 277	0.97 245	11.89 317	9.38 306	0.34 249	1.37 275	10.08 299	6.05 287	18.65 317	17.73 305
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
WAO-7	7.61 286	3.80 287	7.34 304	11.01 288	2.88 284	3.90 284	5.07 280	6.50 306	12.34 312	5.67 318	11.30 313	21.85 291	24.42 302	0.90 274	9.03 293	1.19 160	4.84 285	1.90 301	18.61 283	1.57 272	5.70 270	7.14 274	0.08 169	2.66 303	4.23 288	12.31 306	5.16 285	14.07 296

DPSNet	7.66 287	0.53 257	0.50 248	0.51 252	2.55 283	1.23 265	1.03 240	0.91 238	2.91 285	1.28 232	2.85 253	52.35 322	15.45 294	4.00 294	10.74 301	5.86 313	3.57 278	2.30 305	50.03 324	4.14 305	9.13 306	9.73 309	4.37 295	2.64 302	1.64 272	10.31 301	2.55 219	3.75 244

SQANet	8.36 288	13.62 297	1.51 278	27.93 301	7.70 293	24.54 300	19.95 298	0.50 216	0.53 233	0.08 132	0.57 198	12.67 276	2.96 258	15.94 298	7.34 267	0.50 61	3.38 277	0.09 118	21.60 292	0.63 205	6.67 282	6.60 262	38.30 305	0.50 234	0.27 241	2.11 255	2.43 213	6.72 262

SGM-ForestM	8.92 289	9.69 296	3.21 291	8.85 285	3.50 289	10.23 290	8.18 291	7.87 311	5.49 297	2.34 278	6.95 295	26.20 296	19.67 297	1.74 282	14.19 315	2.52 263	3.65 279	0.77 271	18.97 284	2.16 287	5.97 275	4.94 209	1.22 280	1.82 292	16.19 312	14.94 310	21.89 318	17.65 304

ELAS_RVC	10.24 290	5.33 289	4.68 298	10.96 287	6.07 290	18.00 295	6.32 285	6.73 307	4.18 292	4.37 313	13.14 319	38.51 309	26.53 308	1.99 284	8.40 286	3.07 274	4.87 286	3.11 309	12.18 273	3.35 300	8.09 291	10.23 312	1.67 285	4.98 315	17.94 313	13.21 308	18.60 316	19.96 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	10.48 291	6.74 291	4.17 297	13.36 290	8.23 294	14.54 293	6.36 286	7.60 310	6.93 300	4.00 311	13.16 320	37.82 308	23.84 301	2.16 286	9.35 295	2.97 273	4.96 287	2.92 307	12.82 274	2.35 291	8.15 292	10.26 313	1.55 284	4.54 313	19.05 315	15.68 315	17.89 313	21.51 310
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.90 292	18.81 300	1.77 284	39.91 309	12.22 299	34.18 307	24.58 300	0.18 184	0.44 219	0.00 1	0.62 200	15.33 283	4.54 270	24.74 303	8.11 281	0.57 77	3.84 280	0.11 130	24.02 296	0.79 228	7.40 283	6.43 255	51.76 308	1.03 264	0.28 244	1.32 246	2.92 235	8.28 276

Ntro	11.53 293	20.07 302	3.00 290	43.23 313	14.55 302	33.85 306	28.83 303	0.08 155	0.41 214	0.22 168	0.21 179	15.85 284	3.28 263	28.17 304	7.97 278	0.51 63	4.77 283	0.15 149	24.61 297	0.94 239	7.73 285	6.31 248	52.82 309	1.54 282	0.15 219	2.18 256	2.50 217	7.45 269

STStereo	11.69 294	8.45 294	10.04 312	18.16 295	10.58 296	15.14 294	10.53 292	13.13 318	9.53 309	3.86 308	14.97 323	36.06 306	26.96 309	0.99 275	15.41 317	3.48 283	2.14 267	0.91 278	27.08 301	2.21 289	5.15 262	6.42 254	1.20 279	4.57 314	15.16 310	13.24 309	18.03 314	22.37 312

PSMNet_ROB	12.92 295	23.05 307	5.61 301	30.55 302	6.20 291	34.92 308	29.34 305	1.70 271	1.75 275	2.97 297	5.43 283	20.61 289	27.77 310	23.98 302	8.94 291	0.72 108	5.52 291	0.57 259	25.00 299	3.13 296	8.01 290	6.53 257	49.02 306	1.60 283	6.03 295	7.68 291	4.46 281	7.83 271

ACVNet-4b	13.47 296	22.61 306	3.70 294	40.58 310	16.09 303	37.09 309	30.22 306	0.54 218	0.42 215	0.34 181	0.20 177	27.86 298	7.56 278	58.01 315	7.70 271	0.55 71	6.82 295	0.37 238	19.63 288	1.22 259	7.95 287	5.77 239	54.71 312	2.12 297	0.19 231	0.61 226	1.83 186	8.95 278

LSM0	13.66 297	0.48 251	1.89 286	3.22 281	2.27 281	2.98 282	6.02 283	6.42 305	6.24 299	3.39 306	7.39 299	15.02 281	21.09 298	0.59 265	72.72 327	82.45 329	4.78 284	1.63 296	41.67 319	6.26 311	14.18 322	15.86 322	0.24 225	2.56 301	5.08 290	9.03 296	13.43 306	21.93 311

WAO-6	13.69 298	13.80 298	3.74 295	23.62 298	13.67 301	31.88 304	26.45 301	3.68 296	9.30 308	0.52 199	2.91 255	26.50 297	36.24 318	46.50 307	8.08 279	1.52 184	9.67 303	0.68 265	20.50 290	1.73 276	8.83 299	7.74 285	17.50 301	3.35 308	12.66 305	11.66 305	9.90 302	17.13 303

RainbowNet	13.70 299	22.55 305	4.78 299	45.64 316	20.27 306	38.74 310	30.56 307	1.10 249	0.98 260	0.61 204	0.00 1	22.31 292	8.58 281	50.56 310	6.98 266	0.98 137	4.69 282	0.27 216	16.23 281	3.52 302	8.64 296	7.61 280	54.15 311	1.41 278	1.53 270	2.69 261	4.07 273	10.50 284

DispFullNet	13.76 300	21.88 304	15.89 320	24.86 299	21.02 307	20.86 297	35.46 312	7.47 309	4.04 290	10.78 322	8.78 306	19.92 288	16.16 295	32.44 306	6.50 262	9.00 321	19.01 321	5.23 314	33.08 307	10.48 318	8.84 300	7.86 289	4.01 293	1.64 284	2.82 278	1.95 254	7.01 290	14.43 297

MANE	14.80 301	7.78 292	12.20 318	14.57 291	10.23 295	12.65 291	10.66 293	14.23 321	13.81 314	3.15 303	9.50 309	32.07 303	29.96 311	3.21 290	16.78 320	7.52 318	5.32 288	20.78 325	19.44 287	3.25 298	8.74 298	7.75 287	1.22 280	5.74 316	25.51 321	24.86 322	40.14 326	38.43 323

ACVNet_1	15.09 302	27.35 315	7.46 305	51.42 321	29.53 314	48.54 319	36.16 313	0.04 129	0.62 238	0.39 185	0.00 1	18.89 287	6.85 275	60.94 317	4.60 239	0.56 74	7.36 296	0.57 259	21.72 293	0.49 187	8.00 289	5.14 215	54.78 315	1.96 293	0.32 246	5.74 284	2.47 215	5.42 257

PWCK	15.17 303	20.47 303	6.84 303	32.90 305	11.65 298	21.53 298	17.84 296	9.87 315	11.97 311	12.07 323	14.29 321	41.32 311	25.14 305	3.58 292	11.25 305	2.27 241	8.70 301	1.66 297	61.56 327	7.51 315	11.31 316	9.01 305	14.59 300	2.97 306	8.97 298	15.50 314	8.45 297	16.44 301

ACVNet_2	15.75 304	27.28 314	7.96 308	50.80 320	26.50 310	45.66 318	33.66 311	0.27 197	0.42 215	0.62 205	0.94 216	24.18 294	9.84 285	48.67 309	4.83 241	0.60 90	11.17 307	0.10 122	33.98 310	0.68 217	7.99 288	5.88 241	53.48 310	1.99 294	5.13 291	10.08 299	4.33 278	8.26 275

JetBlue	16.26 305	15.75 299	11.96 317	22.11 297	17.95 305	27.99 302	17.99 297	13.64 319	16.12 316	2.62 285	3.45 262	67.72 326	4.80 272	15.68 297	8.32 283	7.69 319	14.60 316	10.60 321	20.06 289	7.74 316	16.54 323	14.09 320	9.90 298	6.84 320	13.22 307	23.90 320	22.16 319	25.58 315

LVE	17.70 306	25.24 310	6.02 302	47.66 317	30.55 315	42.15 314	37.64 315	0.92 239	1.92 277	3.11 301	0.03 137	21.36 290	26.37 307	59.12 316	5.21 252	1.22 162	6.30 293	0.78 272	29.93 303	1.17 254	9.97 308	8.22 297	55.32 317	3.82 311	19.25 316	10.53 302	11.57 303	12.58 291

IMH-64-1	18.20 307	24.74 308	8.43 310	43.22 311	29.41 312	41.24 311	39.25 316	3.31 291	8.66 305	0.09 140	0.84 210	31.58 301	24.90 303	74.34 318	7.80 274	1.61 189	7.68 297	2.14 302	30.04 304	1.17 254	8.89 301	8.35 299	55.70 318	1.66 285	10.76 300	4.93 278	7.35 292	13.35 292

IMH-64	18.20 307	24.74 308	8.43 310	43.22 311	29.41 312	41.24 311	39.25 316	3.31 291	8.66 305	0.09 140	0.84 210	31.58 301	24.90 303	74.34 318	7.80 274	1.61 189	7.68 297	2.14 302	30.04 304	1.17 254	8.89 301	8.35 299	55.70 318	1.66 285	10.76 300	4.93 278	7.35 292	13.35 292

Dean	18.84 309	31.43 320	4.15 296	56.06 323	33.28 319	49.41 320	37.37 314	3.21 290	4.38 293	1.58 252	0.03 137	26.03 295	34.61 315	57.09 314	7.74 272	0.90 126	8.47 300	0.31 227	25.72 300	1.51 270	8.39 295	7.38 278	54.84 316	2.74 304	18.36 314	10.10 300	13.28 305	10.20 282

BEATNet-Init1	19.18 310	19.13 301	7.74 306	32.14 303	13.16 300	29.13 303	16.19 295	12.18 317	13.16 313	4.63 314	12.87 317	36.56 307	42.58 320	3.21 290	20.76 323	9.14 322	5.88 292	3.97 312	47.19 323	17.73 324	12.29 321	13.10 319	3.89 292	6.55 319	27.00 323	17.20 319	50.67 329	39.90 325

IMH	19.35 311	25.33 311	8.35 309	43.47 314	30.55 315	42.09 313	40.33 318	3.51 293	8.89 307	0.16 153	0.25 184	33.42 304	33.95 314	77.49 321	6.93 265	1.33 175	8.16 299	2.24 304	30.28 306	1.37 265	8.71 297	7.74 285	55.71 320	1.76 289	10.94 302	7.82 292	8.50 298	23.20 313

LE_ROB	19.62 312	4.63 288	7.87 307	26.32 300	33.04 318	23.04 299	28.96 304	19.01 323	15.58 315	4.86 316	12.98 318	44.86 316	49.56 325	1.53 280	11.86 307	1.87 206	2.13 266	0.55 257	29.13 302	6.11 309	7.57 284	6.29 247	6.44 296	23.82 327	30.40 327	35.63 327	47.13 328	48.49 329

WAO-8	20.82 313	26.27 312	10.77 313	39.60 307	25.15 308	43.40 315	32.13 309	9.00 313	19.71 317	3.97 309	6.66 292	44.41 314	33.89 312	55.25 312	10.97 303	1.61 189	10.27 304	1.14 286	33.91 308	12.99 322	9.06 304	7.88 290	25.90 302	2.29 298	29.01 324	15.39 312	15.57 308	35.82 321

Venus	20.82 313	26.27 312	10.77 313	39.60 307	25.15 308	43.40 315	32.13 309	9.00 313	19.71 317	3.97 309	6.66 292	44.41 314	33.89 312	55.29 313	10.97 303	1.61 189	10.27 304	1.14 286	33.91 308	12.99 322	9.06 304	7.88 290	25.90 302	2.29 298	29.01 324	15.39 312	15.57 308	35.82 321

DLNR_Zeroshot_test	21.55 315	75.17 329	0.84 261	99.67 333	0.13 155	0.13 192	98.88 332	1.65 266	0.29 197	2.62 285	1.07 221	2.92 248	0.32 215	20.56 300	96.42 329	100.00 334	22.94 323	20.02 324	19.09 286	1.80 282	8.26 294	7.69 284	0.01 106	0.27 215	0.00 1	0.00 1	0.25 108	0.88 211

KSHMR	24.81 316	32.60 321	16.13 321	56.35 325	41.35 325	54.48 324	57.05 323	13.87 320	10.61 310	7.82 320	8.23 304	30.48 300	26.26 306	85.01 323	12.59 313	3.26 277	13.88 314	5.40 315	37.79 315	5.60 308	10.75 313	9.84 311	57.93 323	4.50 312	14.97 309	11.14 304	14.88 307	27.20 316

TorneroNet	24.99 317	29.07 319	12.56 319	50.44 319	35.02 321	52.97 323	51.77 320	8.41 312	25.66 323	1.39 235	6.31 286	45.92 317	45.14 323	86.77 326	12.07 309	1.42 179	14.50 315	3.39 310	41.10 317	7.14 313	10.50 310	9.42 307	56.93 322	3.21 307	13.83 308	12.60 307	11.85 304	25.42 314

TorneroNet-64	25.10 318	28.63 317	11.01 315	49.93 318	33.59 320	50.82 322	51.36 319	6.76 308	28.41 325	1.49 244	1.50 226	48.55 319	49.42 324	85.80 324	12.23 311	1.61 189	14.98 317	3.40 311	41.73 320	6.57 312	10.52 311	9.65 308	56.72 321	3.73 310	12.34 304	17.16 318	8.21 295	31.60 319

ktn	25.90 319	27.52 316	11.72 316	43.86 315	32.66 317	45.51 317	53.50 321	6.39 304	31.24 327	14.15 324	3.51 264	43.90 313	43.66 321	76.09 320	15.43 318	6.85 316	16.40 319	10.39 320	38.11 316	9.69 317	11.24 315	10.33 314	58.59 324	8.85 321	12.13 303	15.32 311	24.53 321	27.77 317

notaker	26.12 320	34.21 323	16.67 322	56.11 324	39.35 323	57.49 325	58.02 324	10.52 316	23.79 322	6.84 319	2.18 243	46.65 318	44.62 322	91.19 328	13.09 314	2.91 272	15.06 318	7.07 318	44.19 322	11.09 319	10.00 309	10.39 315	61.48 327	6.08 317	2.86 279	5.93 286	8.61 300	18.82 307

UNDER WATER	30.42 321	35.10 325	18.29 323	61.69 326	49.72 328	61.61 327	68.40 326	26.78 324	20.91 320	4.64 315	6.56 291	49.16 320	35.76 316	85.80 324	11.99 308	3.25 276	19.16 322	6.32 317	36.00 314	12.62 321	12.06 320	11.48 317	58.77 325	12.64 323	26.75 322	26.51 324	17.44 310	42.02 327

UNDER WATER-64	30.62 322	34.90 324	19.50 324	63.08 327	49.58 327	63.23 328	68.76 327	28.47 326	20.52 319	8.92 321	9.25 308	49.45 321	36.21 317	84.01 322	12.54 312	4.26 301	18.84 320	7.29 319	35.37 312	11.91 320	11.98 318	12.16 318	59.99 326	10.24 322	22.52 318	26.36 323	17.77 312	39.71 324

HanzoNet	38.59 323	41.13 326	26.84 325	55.30 322	44.55 326	59.48 326	65.00 325	27.29 325	43.14 328	16.05 326	18.67 325	68.87 327	59.34 327	89.79 327	20.65 322	15.16 324	27.64 324	18.55 323	57.63 326	29.43 326	22.05 324	18.21 324	70.77 328	17.96 324	30.25 326	28.11 325	29.43 324	40.63 326

JetRed	39.35 324	45.31 327	43.51 329	38.91 306	38.88 322	50.33 321	55.05 322	38.22 327	28.00 324	15.07 325	11.16 312	63.72 324	6.53 274	46.98 308	33.84 325	37.68 327	46.16 325	61.14 329	35.57 313	20.96 325	58.43 327	52.72 326	49.68 307	23.35 326	31.74 328	47.35 328	39.42 325	42.86 328

MADNet++	42.55 325	32.88 322	38.07 327	21.89 296	40.55 324	25.78 301	31.82 308	38.22 327	52.61 329	44.35 328	64.46 328	64.81 325	65.99 328	19.56 299	19.61 321	24.60 326	50.08 326	32.22 326	53.62 325	53.64 328	74.46 328	72.66 327	10.15 299	59.09 329	25.39 320	55.66 329	42.62 327	34.08 320

LRCNet_RVC	55.07 326	71.56 328	41.88 328	91.80 328	92.31 329	87.74 329	81.97 328	46.59 329	29.52 326	97.29 329	70.12 329	87.87 330	58.94 326	96.22 331	32.60 324	9.17 323	62.54 327	45.71 327	92.90 328	58.96 329	24.77 325	16.43 323	92.88 330	48.31 328	6.24 296	2.51 260	24.28 320	15.80 300

PML	91.55 327	100.00 335	72.36 330	100.00 335	99.99 331	99.99 336	98.61 331	100.00 334	96.67 330	100.00 333	89.50 330	99.89 334	99.98 333	96.95 332	86.93 328	78.31 328	88.87 328	58.84 328	100.00 335	89.23 330	84.03 329	76.35 328	88.24 329	85.65 330	89.63 332	92.69 332	100.00 333	99.20 333

MEDIAN_ROB	95.96 328	98.25 332	97.18 331	100.00 335	99.94 330	99.99 336	100.00 336	98.76 332	96.86 331	99.97 332	99.87 333	96.39 333	93.43 329	99.94 335	98.82 330	96.81 330	97.72 331	97.63 330	99.54 331	96.93 331	89.46 330	92.65 330	100.00 334	94.87 331	79.89 330	88.94 331	83.47 330	93.52 331

DPSM_ROB	97.14 329	98.92 333	99.68 334	98.73 331	100.00 332	90.94 330	90.97 329	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 335	94.20 331	100.00 334	94.69 329	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 335	99.98 332	100.00 335	100.00 335	100.00 334	54.75 313	100.00 335	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

DPSM	97.14 329	98.92 333	99.68 334	98.73 331	100.00 332	90.94 330	90.97 329	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 335	94.20 331	100.00 334	94.69 329	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 335	99.98 332	100.00 335	100.00 335	100.00 334	54.75 313	100.00 335	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

HaxPig	97.72 331	100.00 335	98.22 332	99.99 334	100.00 332	99.99 336	99.99 335	99.97 333	99.83 332	100.00 333	99.92 334	99.99 335	99.93 332	99.99 336	99.26 331	98.81 331	99.96 332	98.30 331	99.98 332	99.97 332	93.73 331	87.57 329	99.99 333	99.97 334	78.01 329	98.96 333	88.73 332	97.26 332

AVERAGE_ROB	97.89 332	100.00 335	99.51 333	100.00 335	100.00 332	100.00 339	100.00 336	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 337	99.58 332	99.69 332	99.99 333	99.97 332	100.00 335	100.00 335	96.36 332	98.90 331	100.00 334	100.00 335	86.66 331	87.54 330	88.46 331	86.35 330

DGTPSM_ROB	98.06 333	97.23 330	100.00 336	97.54 329	100.00 332	96.88 332	100.00 336	95.43 330	100.00 333	98.26 330	98.84 331	83.09 328	98.12 330	99.83 333	99.88 334	100.00 334	90.55 329	99.99 333	93.59 329	99.98 333	99.18 333	99.45 332	99.85 331	99.95 332	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

DPSMNet_ROB	98.08 334	97.28 331	100.00 336	97.56 330	100.00 332	96.88 332	100.00 336	95.43 330	100.00 333	98.27 331	98.85 332	83.13 329	98.18 331	99.87 334	99.87 333	99.99 333	90.66 330	99.99 333	93.78 330	99.98 333	99.18 333	99.45 332	99.85 331	99.95 332	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

FlowAnything	99.93 335	100.00 335	100.00 336	100.00 335	100.00 332	98.89 334	99.16 334	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 337	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

CasAABBNet	99.94 336	100.00 335	100.00 336	100.00 335	100.00 332	99.18 335	99.15 333	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 335	100.00 336	100.00 334	100.00 337	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 335	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

FSD		0.21 228	0.02 177	0.02 126	0.05 76	0.00 1	0.02 63	0.14 177	0.16 164	0.00 1	0.08 154			0.00 1	1.41 61	1.69 197			1.21 127	0.61 202				0.14 175	0.01 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTRV1_RVC		0.30 241	0.41 243	0.44 249	0.39 230	1.12 263	0.89 235	0.42 211	0.42 215	0.89 218	2.56 251	4.38 257	8.09 280	0.50 263		2.25 230	4.06 281	0.55 257		6.11 309	5.46 266			1.26 274	3.42 285	2.80 265	4.93 282	13.99 295

DPSimNet_ROB		28.82 318	33.05 326	32.37 304	28.38 311	32.01 305	27.07 302	18.03 322	23.46 321	31.58 327	28.76 327	43.16 312	41.83 319	53.67 311	34.49 326	24.18 325		15.40 322	41.40 318	36.56 327	25.39 326	25.09 325	27.23 304	20.88 325		31.61 326	27.44 323	28.83 318

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