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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-6	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.27 9	0.17 12	0.00 1	0.00 1	0.11 57	0.00 1	0.02 6	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over v1	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.27 9	0.16 11	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.00 1	0.02 6	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-8	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.24 7	0.14 9	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.02 6	0.03 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-9	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.24 7	0.17 12	0.00 1	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.02 6	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 6	0.18 17	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.01 3	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth	0.02 3	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 5	0.22 19	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.00 1	0.01 3	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.03 9	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.37 14	0.29 37	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.02 6	0.03 9	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.03 9	0.00 1	0.00 1	0.01 103	0.02 72	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.00 1	0.00 1	0.49 19	0.18 17	0.00 1	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.04 21	0.04 12	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.03 9	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.01 62	0.00 1	0.35 13	0.17 12	0.04 56	0.00 1	0.02 16	0.00 1	0.04 21	0.12 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.04 12	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.39 16	0.38 59	0.05 68	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.03 17	0.02 3	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.04 12	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.03 161	0.00 1	0.04 63	0.01 62	0.01 67	0.34 12	0.17 12	0.04 56	0.00 1	0.03 24	0.01 28	0.06 31	0.20 32	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.05 14	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.04 146	0.01 84	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.62 30	0.30 40	0.00 1	0.00 1	0.07 45	0.01 28	0.03 17	0.05 13	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.58 25	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 92	0.05 25	0.36 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.05 14	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.05 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.01 62	0.02 111	0.55 24	0.22 19	0.01 30	0.00 1	0.02 16	0.02 36	0.13 52	0.13 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.05 14	0.00 1	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 127	0.00 1	0.03 144	0.13 3	0.08 3	0.19 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 17	0.63 62	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 104	0.00 1

AANet_RVC	0.05 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.00 1	0.00 1	0.49 19	0.13 8	0.04 56	0.00 1	0.24 91	0.02 36	0.07 35	0.12 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqai	0.06 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 152	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.04 163	0.00 1	1.10 70	0.25 25	0.03 50	0.00 1	0.03 24	0.03 45	0.03 17	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.06 19	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 79	0.01 55	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.01 67	0.72 36	0.25 25	0.03 50	0.01 82	0.01 9	0.00 1	0.08 38	0.19 28	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.06 19	0.04 124	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.02 97	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.70 34	0.40 62	0.00 1	0.00 1	0.29 99	0.02 36	0.05 25	0.06 15	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.02 170	0.00 1	0.01 160
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoVision	0.06 19	0.02 55	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.00 1	0.01 55	0.01 84	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.02 114	0.01 67	0.54 22	0.34 45	0.03 50	0.00 1	0.20 80	0.00 1	0.10 43	0.11 19	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 104	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.06 19	0.02 55	0.00 1	0.02 175	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.01 62	0.01 67	0.60 27	0.47 76	0.01 30	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.18 72	0.16 25	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

derf	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.04 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.04 163	0.00 1	1.07 67	0.41 63	0.04 56	0.00 1	0.02 16	0.02 36	0.02 6	0.08 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

quiztm	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 278	1.13 72	0.14 9	0.01 30	0.00 1	0.02 16	0.02 36	0.01 3	0.19 28	0.04 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PointNet	0.07 24	0.01 36	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.03 178	0.11 205	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.12 237	0.37 14	0.17 12	0.11 113	0.00 1	0.24 91	0.11 92	0.02 6	0.34 47	0.04 200	0.01 45	0.00 1	0.02 170	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.07 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.16 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.46 18	0.34 45	0.00 1	0.00 1	0.05 36	0.05 59	0.02 6	0.69 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.07 24	0.02 55	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.04 63	0.01 62	0.00 1	0.78 43	0.47 76	0.02 44	0.00 1	0.08 48	0.00 1	0.17 67	0.29 43	0.00 1	0.02 67	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 24	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.03 130	0.00 1	0.01 34	0.06 175	0.00 1	0.07 80	0.01 62	0.01 67	0.61 28	0.39 60	0.05 68	0.02 104	0.08 48	0.02 36	0.14 54	0.36 48	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TS12	0.08 30	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.02 152	0.03 130	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.01 62	0.00 1	0.97 57	0.44 71	0.01 30	0.00 1	0.16 72	0.01 28	0.16 64	0.22 37	0.00 1	0.07 162	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

TS	0.08 30	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.02 152	0.03 130	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.01 62	0.00 1	0.97 57	0.44 71	0.01 30	0.00 1	0.16 72	0.01 28	0.16 64	0.22 37	0.00 1	0.07 162	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

U	0.08 30	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.01 62	0.00 1	0.85 47	0.58 108	0.01 30	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.24 86	0.25 40	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.10 33	0.09 223	0.00 1	0.01 103	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.06 75	0.01 62	0.01 67	0.93 55	0.54 95	0.04 56	0.00 1	0.16 72	0.00 1	0.40 109	0.49 57	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.10 33	0.00 1	0.01 199	0.00 1	0.02 72	0.00 1	0.01 55	0.04 166	0.02 65	0.01 144	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.04 165	0.18 4	0.10 5	0.19 155	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.06 31	1.46 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 145	0.16 227

MM-Stereo_test3	0.11 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 165	0.78 43	0.58 108	0.12 122	0.16 202	0.02 16	0.20 147	0.02 6	0.80 71	0.17 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.11 35	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.04 185	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	1.65 122	0.77 148	0.03 50	0.00 1	0.12 61	0.00 1	0.14 54	0.19 28	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.01 129	0.04 116	0.00 1

CCAANet	0.11 35	0.02 55	0.00 1	0.04 228	0.00 1	0.00 1	0.14 223	0.04 166	0.00 1	0.68 258	0.01 155	0.06 75	0.00 1	0.00 1	0.58 25	0.22 19	0.02 44	0.00 1	0.14 63	0.04 49	0.05 25	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.76 184	0.01 160

MLG-Stereo_test1	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.00 1	1.04 63	0.95 169	0.00 1	0.00 1	0.14 63	0.16 127	0.14 54	0.60 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.12 38	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 267	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.02 114	0.00 1	1.14 75	1.02 183	0.00 1	0.00 1	0.15 67	0.14 113	0.14 54	0.38 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.12 38	0.14 264	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.01 79	0.01 55	0.02 135	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.04 63	0.02 114	0.02 111	0.99 59	0.50 86	0.06 73	0.01 82	0.46 120	0.01 28	0.48 124	0.39 52	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.12 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 226	0.10 199	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 112	0.00 1	0.01 67	1.74 136	0.68 133	0.17 146	0.00 1	0.05 36	0.16 127	0.02 6	0.13 23	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.12 38	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.01 55	0.07 188	0.09 166	0.00 1	0.00 1	0.06 75	0.02 114	0.01 67	0.67 32	0.25 25	0.25 178	0.05 138	0.54 126	0.02 36	0.49 125	0.44 55	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.17 147	0.01 160

UPFNet	0.12 38	0.03 85	0.01 199	0.02 175	0.06 132	0.01 79	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70	0.00 1	0.05 184	0.76 39	0.23 24	0.04 56	0.00 1	0.04 30	0.00 1	0.17 67	0.18 27	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	1.44 223	0.00 1

ProNet	0.13 44	0.00 1	0.03 248	0.00 1	0.00 1	0.07 202	0.61 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.00 1	0.17 258	0.86 49	0.66 128	0.18 150	0.00 1	0.04 30	0.04 49	0.11 46	0.73 70	0.01 146	0.00 1	0.02 214	0.00 1	0.01 91	0.00 1

CFNet	0.13 44	0.06 177	0.00 1	0.03 208	0.07 154	0.01 79	0.10 199	0.04 166	0.02 65	0.07 176	0.00 1	0.07 80	0.02 114	0.04 165	1.15 77	0.12 7	0.21 165	0.00 1	0.17 76	0.04 49	0.47 122	0.41 54	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.01 129	0.48 167	0.00 1

VIP-Stereo	0.14 46	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 152	0.01 55	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.86 49	0.59 113	0.01 30	0.00 1	0.10 54	0.04 49	0.08 38	1.71 99	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1

RSM	0.14 46	0.02 55	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 153	0.00 1	0.00 1	0.51 21	0.22 19	0.08 83	0.00 1	0.06 41	0.43 218	0.04 21	2.08 116	0.08 219	0.02 67	0.00 1	0.04 193	0.00 1	0.00 1

test_5	0.14 46	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 211	0.01 55	0.34 258	0.01 34	0.00 1	0.70 253	0.07 80	0.01 62	0.00 1	0.79 45	0.47 76	0.01 30	0.01 82	0.27 97	0.00 1	0.17 67	0.86 74	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.03 112	0.00 1

MonStereo	0.15 49	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.01 67	1.37 90	1.06 188	0.01 30	0.10 162	0.22 85	0.28 184	0.21 80	0.88 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.15 49	0.02 55	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.08 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 153	0.00 1	0.00 1	0.54 22	0.22 19	0.08 83	0.00 1	0.05 36	0.54 245	0.05 25	2.01 110	0.10 227	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.15 49	0.10 236	0.00 1	0.02 175	0.05 114	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.20 168	0.01 62	0.04 165	0.92 54	0.68 133	0.09 90	0.01 82	0.82 150	0.05 59	0.64 135	0.33 46	0.00 1	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.02 104	0.00 1

HGLStereo	0.15 49	0.05 157	0.01 199	0.01 103	0.07 154	0.01 79	0.05 158	0.00 1	0.02 65	0.47 241	0.00 1	0.05 70	0.01 62	0.02 111	0.80 46	0.35 48	0.12 122	0.00 1	0.20 80	0.02 36	0.33 103	1.36 88	0.02 180	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.09 132	0.00 1

GMStereo	0.16 53	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.01 79	0.01 55	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.00 1	0.01 67	0.67 32	0.29 37	0.09 90	0.02 104	0.95 159	0.00 1	0.25 87	1.07 82	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.82 188	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 53	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.10 182	0.02 152	0.02 97	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.01 62	0.13 243	0.77 41	0.26 30	0.11 113	0.01 82	0.19 77	0.03 45	0.31 101	0.16 25	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.00 1	1.90 243	0.00 1

AdaDepth	0.17 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 243	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.01 67	1.41 92	1.26 216	0.00 1	0.00 1	0.34 108	0.35 201	0.12 50	0.81 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 170	0.02 104	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.17 55	0.05 157	0.00 1	0.00 1	0.05 114	0.01 79	0.01 55	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.08 97	0.01 62	0.03 144	0.85 47	0.33 44	0.19 155	0.00 1	0.10 54	0.05 59	0.30 99	2.54 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.17 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.00 1	4.06 281	0.27 32	0.01 30	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.06 31	0.03 9	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.02 170	0.04 116	0.00 1

DLCB_ROB	0.17 55	0.07 198	0.02 231	0.05 237	0.09 176	0.03 178	0.17 230	0.00 1	0.02 65	0.26 222	0.08 193	0.07 80	0.02 114	0.04 165	0.61 28	0.30 40	0.23 172	0.04 133	0.15 67	0.02 36	0.68 138	1.29 87	0.01 146	0.06 136	0.03 222	0.05 202	0.15 140	0.04 208

LG-Stereo	0.18 59	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.11 226	0.00 1	0.01 84	0.06 143	0.00 1	0.51 240	0.08 97	0.01 62	0.00 1	1.78 137	1.17 202	0.00 1	0.06 146	0.26 96	0.20 147	0.13 52	0.28 42	0.03 193	0.00 1	0.03 222	0.08 220	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.18 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 165	0.03 178	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.53 111	1.25 212	0.11 113	0.00 1	0.03 24	0.19 141	0.09 41	1.62 97	0.01 146	0.00 1	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.18 59	0.08 213	0.00 1	0.01 103	0.11 190	0.00 1	0.01 55	0.01 84	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.28 201	0.02 114	0.03 144	1.09 69	0.76 145	0.09 90	0.08 156	0.15 67	0.05 59	0.96 170	0.95 78	0.00 1	0.17 251	0.00 1	0.00 1	0.04 116	0.00 1

dd	0.18 59	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.02 152	0.05 158	0.01 84	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.00 1	1.46 104	0.35 48	0.03 50	0.04 133	1.01 163	0.15 123	0.18 72	0.40 53	0.10 227	0.19 256	0.00 1	0.00 1	0.56 172	0.27 236

HCRNet	0.18 59	0.04 124	0.00 1	0.11 274	0.01 38	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.01 34	0.56 250	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	1.07 67	0.25 25	0.10 106	0.00 1	0.05 36	0.03 45	0.16 64	1.20 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.36 219	0.00 1

AMNet	0.18 59	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 191	0.01 55	0.00 1	0.10 181	0.20 211	0.00 1	0.54 252	0.21 238	0.49 323	0.76 39	0.61 118	0.30 199	0.00 1	0.16 72	0.11 92	0.42 113	0.21 35	0.00 1	0.08 178	0.00 1	0.25 262	0.12 135	0.27 236

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.19 65	0.09 223	0.00 1	0.02 175	0.05 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.03 144	1.69 128	0.72 138	0.00 1	0.00 1	0.90 155	0.49 235	0.14 54	0.97 80	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.01 160

NLCSM	0.19 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.97 311	0.00 1	0.53 242	0.00 1	2.19 308	0.00 1	0.71 35	0.35 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 68	0.08 38	0.19 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.19 65	0.04 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.01 55	0.00 1	0.01 34	1.06 275	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.02 111	0.66 31	0.37 57	0.15 139	0.00 1	0.35 110	0.03 45	0.28 95	1.54 93	0.00 1	0.09 193	0.00 1	0.00 1	0.57 173	0.00 1

G2L-Stereo	0.19 65	0.13 259	0.01 199	0.03 208	0.18 248	0.01 79	0.04 146	0.00 1	0.02 65	0.03 161	0.00 1	0.09 103	0.03 140	0.13 243	1.27 83	0.29 37	0.09 90	0.00 1	0.58 128	0.04 49	0.74 144	0.52 58	0.01 146	0.04 96	0.00 1	0.01 129	0.97 196	0.00 1

ADLNet	0.19 65	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.02 97	0.19 234	0.00 1	0.00 1	0.01 155	0.82 266	0.00 1	0.08 215	2.29 186	0.41 63	0.08 83	0.00 1	0.06 41	0.06 66	0.14 54	0.95 78	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 112	0.00 1

WQFJX1	0.20 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.12 314	0.00 1	0.58 248	0.01 10	2.44 311	0.00 1	0.43 17	0.39 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 59	0.05 25	0.21 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.20 70	0.00 1	0.03 248	0.00 1	0.00 1	0.02 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.14 248	1.05 65	1.02 183	0.03 50	0.16 202	0.04 30	0.34 197	0.05 25	2.30 127	0.18 272	0.01 45	0.00 1	0.04 193	0.00 1	0.00 1

IER	0.20 70	0.04 124	0.00 1	0.02 175	0.06 132	0.01 79	0.05 158	0.00 1	0.01 34	0.23 217	0.00 1	0.09 103	0.00 1	0.02 111	1.42 94	0.26 30	0.09 90	0.00 1	0.06 41	0.04 49	0.22 83	1.47 91	0.12 237	0.01 45	0.00 1	0.03 184	1.20 204	0.04 208

DSFCA	0.20 70	0.05 157	0.01 199	0.01 103	0.18 248	0.02 152	0.23 247	0.02 135	0.09 166	0.00 1	0.03 174	0.08 97	0.01 62	0.02 111	0.94 56	0.46 74	0.13 130	0.15 192	0.19 77	0.11 92	0.41 110	1.19 83	0.06 213	0.07 162	0.09 253	0.06 207	0.74 182	0.13 225

LGtest1	0.22 74	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.11 190	0.15 254	0.01 55	0.03 150	0.05 126	0.01 144	0.72 255	0.03 56	0.03 140	0.00 1	1.68 126	1.23 211	0.08 83	0.11 172	0.23 88	0.24 169	0.37 107	0.71 68	0.01 146	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1

AIO-Stereo	0.22 74	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.11 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.00 1	0.00 1	1.42 94	0.55 97	0.47 241	0.00 1	0.15 67	0.71 279	0.06 31	2.11 120	0.10 227	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.22 74	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.21 173	0.01 62	0.02 111	1.12 71	0.73 141	0.10 106	0.03 124	0.24 91	0.04 49	0.79 150	0.85 73	0.00 1	0.09 193	0.00 1	0.00 1	1.51 229	0.00 1

STTStereo	0.22 74	0.07 198	0.03 248	0.02 175	0.08 165	0.01 79	0.36 269	0.00 1	0.69 298	0.19 207	0.02 164	0.06 75	0.01 62	0.01 67	2.15 173	0.43 68	0.06 73	0.00 1	0.20 80	0.04 49	0.27 94	0.67 64	0.06 213	0.04 96	0.00 1	0.06 207	0.13 137	0.25 234

HITNet	0.22 74	0.02 55	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.01 79	0.01 55	0.04 166	0.09 166	0.00 1	0.00 1	0.12 121	0.03 140	0.08 215	1.03 62	0.51 88	0.25 178	0.01 82	0.43 117	0.08 74	1.04 175	1.63 98	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.34 163	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
MCSU-Stereo	0.23 79	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.08 179	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	1.48 106	0.95 169	0.02 44	0.23 246	0.03 24	0.50 239	0.12 50	2.54 136	0.22 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.23 79	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 275	0.01 55	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.50 239	0.01 10	0.00 1	0.00 1	1.32 87	0.96 173	0.01 30	0.04 133	0.33 107	0.23 164	0.23 85	2.05 114	0.15 248	0.02 67	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.23 79	0.07 198	0.00 1	0.08 267	0.01 38	0.11 226	0.01 55	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.01 155	0.03 56	0.01 62	0.01 67	1.66 124	0.58 108	0.15 139	0.02 104	0.35 110	0.09 81	0.36 106	2.36 131	0.00 1	0.04 96	0.18 287	0.00 1	0.01 91	0.01 160

RAFT+CT+SA	0.23 79	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1	0.01 55	0.02 135	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.14 127	0.01 62	0.00 1	0.77 41	0.64 126	0.02 44	0.02 104	1.30 174	0.11 92	0.42 113	2.50 134	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.00 1	0.10 134	0.01 160

RAFT + AFF	0.23 79	0.01 36	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.01 79	0.12 212	0.01 84	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.17 153	0.03 140	0.01 67	4.18 283	0.43 68	0.05 68	0.00 1	0.59 129	0.01 28	0.37 107	0.05 13	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.03 184	0.01 91	0.00 1

DMCA-RVC	0.23 79	0.05 157	0.09 274	0.03 208	0.17 239	0.07 202	0.64 284	0.04 166	0.48 276	0.66 257	0.21 224	0.04 63	0.02 114	0.04 165	1.20 78	0.36 52	0.22 168	0.10 162	0.10 54	0.10 83	0.25 87	0.48 56	0.05 210	0.07 162	0.04 233	0.01 129	0.82 188	0.00 1

WQFJA1	0.24 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 318	0.00 1	0.83 261	0.04 63	2.73 316	0.00 1	0.89 53	0.35 48	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.10 83	0.14 54	0.20 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.24 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.18 321	0.00 1	0.95 272	0.01 10	2.47 312	0.00 1	0.75 38	0.62 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 74	0.10 43	0.29 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.24 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 318	0.00 1	0.83 261	0.04 63	2.73 316	0.00 1	0.88 51	0.36 52	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.10 83	0.14 54	0.20 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.24 85	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.00 1	0.03 130	0.15 222	0.18 207	0.00 1	0.00 1	0.14 127	0.16 221	0.00 1	1.40 91	0.94 168	0.20 159	0.19 219	0.12 61	0.12 99	1.31 186	1.37 89	0.01 146	0.06 136	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 85	0.12 249	0.03 248	0.07 262	0.11 190	0.01 79	0.09 193	0.00 1	0.15 200	0.01 144	0.00 1	0.05 70	0.01 62	0.05 184	1.71 130	0.28 36	0.20 159	0.00 1	1.71 207	0.06 66	0.44 118	0.67 64	0.00 1	0.05 117	0.01 190	0.00 1	0.64 176	0.00 1

AIO-test1	0.24 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 114	0.02 152	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.73 134	1.26 216	0.14 134	0.00 1	0.11 57	0.49 235	0.09 41	2.62 143	0.00 1	0.01 45	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.24 85	0.14 264	0.01 199	0.07 262	0.20 254	0.01 79	0.20 233	0.01 84	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.34 214	0.00 1	0.11 228	1.53 111	0.37 57	0.20 159	0.11 172	1.18 170	0.19 141	0.69 140	0.90 77	0.00 1	0.11 215	0.00 1	0.01 129	0.05 119	0.00 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.25 92	0.02 55	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.00 1	1.83 148	1.35 225	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.69 276	0.04 21	2.47 133	0.01 146	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.25 92	0.05 157	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.13 243	0.01 55	0.01 84	0.03 91	0.00 1	0.53 242	0.08 97	0.00 1	0.02 111	1.52 110	1.11 197	0.06 73	0.02 104	0.71 137	0.26 175	0.42 113	1.57 95	0.00 1	0.04 96	0.02 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.25 92	0.01 36	0.04 256	0.00 1	0.00 1	0.02 152	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 70	0.00 1	0.00 1	1.35 89	1.28 221	0.14 134	0.02 104	0.06 41	0.51 240	0.07 35	2.76 151	0.17 265	0.05 117	0.00 1	0.18 250	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.25 92	0.04 124	0.01 199	0.01 103	0.12 209	0.00 1	0.33 266	0.00 1	1.16 320	0.98 271	0.00 1	0.09 103	0.00 1	0.01 67	1.44 101	0.31 42	0.11 113	0.02 104	0.43 117	0.04 49	0.19 76	0.57 59	0.00 1	0.09 193	0.00 1	0.66 287	0.05 119	0.03 202
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NLSM1	0.26 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.32 327	0.00 1	0.88 267	0.02 44	2.65 315	0.00 1	0.88 51	0.84 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 68	0.10 43	0.22 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.26 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.01 62	0.01 67	1.53 111	0.90 163	0.00 1	0.21 235	0.34 108	0.47 229	0.14 54	2.98 172	0.26 290	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.26 96	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.08 165	0.01 79	0.02 97	0.01 84	0.09 166	0.00 1	0.00 1	0.20 168	0.03 140	0.01 67	4.36 289	0.34 45	0.07 77	0.01 82	0.55 127	0.07 68	0.43 116	0.65 63	0.02 180	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.26 96	0.12 249	0.01 199	0.00 1	0.10 182	0.00 1	0.12 212	0.00 1	0.02 65	0.01 144	0.00 1	0.15 139	0.01 62	0.11 228	2.21 180	0.49 84	0.09 90	0.01 82	0.38 115	0.17 134	0.61 133	1.71 99	0.01 146	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.74 182	0.03 202

DISCO	0.26 96	0.06 177	0.00 1	0.01 103	0.09 176	0.01 79	0.27 259	0.00 1	0.03 91	0.99 272	0.00 1	0.10 112	0.01 62	0.02 111	0.99 59	0.44 71	0.09 90	0.01 82	0.72 142	0.08 74	0.26 92	1.90 106	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	1.02 198	0.04 208

testmc14	0.27 101	0.02 55	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 176	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 67	1.42 94	1.21 206	0.30 199	0.23 246	0.32 103	0.48 232	0.30 99	2.59 140	0.27 294	0.00 1	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.27 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.45 329	0.00 1	0.64 251	0.01 10	2.64 314	0.00 1	1.02 61	0.92 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 123	0.22 83	0.25 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.27 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.00 1	0.01 67	1.57 117	1.01 181	0.02 44	0.09 158	0.30 102	0.53 242	0.28 95	2.86 162	0.26 290	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

YMNet	0.27 101	0.06 177	0.00 1	0.01 103	0.02 72	0.20 282	0.67 287	0.04 166	0.01 34	0.73 260	0.00 1	0.13 122	1.73 299	0.01 67	1.82 145	0.69 137	0.08 83	0.10 162	0.20 80	0.12 99	0.07 35	0.11 19	0.00 1	0.02 67	0.17 284	0.02 170	0.18 152	0.06 216

GIP-stereo	0.27 101	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.14 250	0.02 97	0.04 166	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.01 67	1.78 137	1.25 212	0.05 68	0.04 133	0.19 77	0.65 265	0.18 72	2.72 150	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.04 193	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.27 101	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.11 226	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.01 10	0.01 62	0.00 1	1.82 145	0.97 175	0.01 30	0.20 231	0.77 147	0.46 227	0.25 87	2.30 127	0.22 280	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.27 101	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.08 207	0.00 1	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.08 193	0.00 1	1.98 157	1.22 207	0.00 1	0.19 219	0.04 30	0.89 295	0.02 6	2.66 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 170	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.27 101	0.01 36	0.00 1	0.01 103	0.06 132	0.01 79	0.00 1	0.02 135	0.04 108	0.59 252	0.00 1	0.03 56	0.01 62	0.27 289	0.72 36	0.67 131	0.16 144	0.00 1	0.14 63	0.00 1	0.63 134	2.30 127	0.00 1	0.05 117	0.03 222	0.01 129	1.27 212	0.18 228

GANet	0.27 101	0.00 1	0.15 287	0.04 228	0.02 72	0.26 294	0.01 55	0.15 222	0.02 65	0.13 197	2.41 308	1.12 273	0.20 232	0.10 226	0.28 11	0.11 6	0.22 168	0.06 146	0.07 45	0.05 59	0.15 63	1.52 92	0.00 1	0.00 1	0.07 246	0.00 1	0.01 91	0.03 202

GEAStereo	0.28 110	0.01 36	0.04 256	0.00 1	0.00 1	0.15 254	0.01 55	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.24 278	1.99 159	1.25 212	0.12 122	0.03 124	0.23 88	0.57 250	0.21 80	2.18 124	0.17 265	0.01 45	0.13 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.28 110	0.01 36	0.04 256	0.00 1	0.00 1	0.15 254	0.01 55	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.00 1	0.24 278	1.99 159	1.25 212	0.12 122	0.03 124	0.23 88	0.57 250	0.21 80	2.18 124	0.17 265	0.01 45	0.13 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.28 110	0.01 36	0.00 1	0.07 262	0.11 190	0.14 250	0.01 55	0.03 150	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.04 163	0.00 1	1.42 94	1.06 188	0.01 30	0.03 124	0.85 152	0.13 106	0.33 103	3.22 184	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DepthFocus	0.29 113	0.04 124	0.00 1	0.01 103	0.02 72	0.00 1	0.01 55	0.17 229	0.33 245	0.00 1	0.00 1	0.15 139	0.13 213	0.00 1	1.26 82	1.15 200	0.26 182	0.10 162	0.22 85	0.28 184	1.65 200	1.89 105	0.01 146	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.29 113	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.15 254	0.01 55	0.01 84	0.03 91	0.00 1	0.49 238	0.14 127	0.00 1	0.02 111	1.63 118	1.08 192	0.09 90	0.02 104	0.52 124	0.29 189	0.43 116	2.69 149	0.00 1	0.04 96	0.01 190	0.01 129	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.29 113	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.14 219	0.15 254	0.01 55	0.01 84	0.04 108	0.00 1	0.18 217	0.02 44	0.03 140	0.02 111	1.63 118	1.08 192	0.07 77	0.05 138	0.36 112	0.21 155	0.44 118	3.29 194	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1

LG-G	0.29 113	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.14 219	0.15 254	0.01 55	0.01 84	0.04 108	0.00 1	0.18 217	0.02 44	0.03 140	0.02 111	1.63 118	1.08 192	0.07 77	0.05 138	0.36 112	0.21 155	0.44 118	3.29 194	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1

AF-Net	0.29 113	0.02 55	0.01 199	0.05 237	0.06 132	0.01 79	1.26 305	0.44 267	0.05 126	0.02 155	0.00 1	0.34 214	0.01 62	0.03 144	1.13 72	0.27 32	0.07 77	0.00 1	0.93 156	0.12 99	0.20 77	2.56 138	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.01 129	0.29 161	0.02 185

Nwc_Net	0.29 113	0.02 55	0.01 199	0.05 237	0.06 132	0.01 79	1.26 305	0.44 267	0.05 126	0.02 155	0.00 1	0.34 214	0.01 62	0.03 144	1.13 72	0.27 32	0.07 77	0.00 1	0.93 156	0.12 99	0.20 77	2.56 138	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.01 129	0.29 161	0.02 185

PS-NSSS	0.29 113	0.07 198	0.00 1	0.15 283	0.13 215	0.15 254	0.25 254	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	1.47 286	0.03 140	0.11 228	1.04 63	0.31 42	0.24 173	0.01 82	0.77 147	0.01 28	0.31 101	0.32 45	0.72 331	0.01 45	0.00 1	0.00 1	1.72 238	0.00 1

DF_test	0.30 120	0.04 124	0.00 1	0.01 103	0.06 132	0.00 1	0.01 55	0.11 208	0.18 207	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.17 224	0.00 1	1.44 101	1.03 185	0.26 182	0.18 218	0.11 57	0.22 163	1.24 184	2.89 164	0.00 1	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GASTEREO	0.30 120	0.01 36	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.13 243	0.00 1	0.01 84	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.01 62	0.01 67	1.99 159	1.65 246	0.04 56	0.06 146	0.07 45	0.44 223	0.11 46	2.81 158	0.27 294	0.30 278	0.00 1	0.05 202	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.30 120	0.01 36	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.13 243	0.00 1	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.01 62	0.01 67	1.98 157	1.59 236	0.04 56	0.02 104	0.08 48	0.48 232	0.11 46	2.81 158	0.07 217	0.30 278	0.00 1	0.16 245	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.30 120	0.04 124	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.01 79	0.02 97	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.27 197	0.02 114	0.01 67	4.71 298	0.82 153	0.17 146	0.09 158	0.29 99	0.13 106	0.74 144	0.58 60	0.00 1	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.06 124	0.02 185

CFNet_RVC	0.30 120	0.12 249	0.02 231	0.00 1	0.07 154	0.02 152	0.09 193	0.00 1	0.03 91	0.02 155	0.00 1	0.10 112	0.02 114	0.06 196	2.67 219	0.47 76	0.28 195	0.02 104	1.05 165	0.13 106	0.77 148	1.28 86	0.01 146	0.16 244	0.00 1	0.01 129	0.78 185	0.00 1

NVstereo2D	0.30 120	0.10 236	0.00 1	0.00 1	0.08 165	0.01 79	0.01 55	0.01 84	0.06 143	0.52 248	0.37 236	0.04 63	0.00 1	0.01 67	4.35 288	0.63 123	0.12 122	0.03 124	0.70 136	0.00 1	0.41 110	0.67 64	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAFT-Stereo (ZS)	0.31 126	0.06 177	0.00 1	0.01 103	0.02 72	0.00 1	0.02 97	0.09 198	0.16 201	0.00 1	0.05 182	0.18 160	0.17 224	0.00 1	1.47 105	1.43 231	0.27 186	0.13 186	0.15 67	0.37 206	1.75 202	2.01 110	0.01 146	0.14 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.31 126	0.02 55	0.00 1	0.01 103	0.06 132	0.01 79	0.03 130	0.01 84	0.08 160	0.01 144	0.12 206	0.07 80	0.06 176	0.02 111	1.87 149	0.58 108	0.11 113	0.06 146	1.02 164	0.07 68	0.84 158	3.29 194	0.00 1	0.04 96	0.00 1	0.00 1	0.02 104	0.00 1

GSStereo	0.33 128	0.02 55	0.01 199	0.01 103	0.00 1	0.15 254	0.01 55	0.01 84	1.23 322	0.00 1	0.00 1	0.19 166	0.00 1	0.00 1	1.78 137	1.22 207	0.44 232	0.19 219	0.28 98	0.38 209	0.17 67	2.62 143	0.15 248	0.01 45	0.15 274	0.01 129	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.34 129	0.09 223	0.00 1	0.09 271	0.10 182	0.04 185	0.02 97	0.01 84	0.11 185	0.00 1	0.00 1	0.18 160	0.12 210	0.23 273	1.82 145	0.65 127	0.30 199	0.10 162	1.59 191	0.39 210	0.92 166	2.18 124	0.00 1	0.14 232	0.00 1	0.05 202	0.02 104	0.01 160

IGEV-BASED-STEREO-	0.35 130	0.11 243	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.15 254	0.02 97	0.03 150	0.06 143	0.01 144	0.31 232	0.20 168	0.18 227	0.01 67	1.72 131	1.12 198	0.11 113	0.16 202	0.49 122	0.21 155	0.94 168	3.34 198	0.01 146	0.04 96	0.00 1	0.11 231	0.07 130	0.00 1

CFNet_pseudo	0.35 130	0.11 243	0.00 1	0.04 228	0.18 248	0.00 1	0.00 1	0.01 84	0.05 126	0.04 164	0.00 1	0.24 184	0.02 114	0.01 67	2.87 226	0.58 108	0.25 178	0.01 82	1.59 191	0.05 59	0.57 131	2.08 116	0.46 320	0.07 162	0.00 1	0.04 193	0.15 140	0.01 160

NCC-stereo	0.35 130	0.20 279	0.02 231	0.05 237	0.11 190	0.01 79	0.86 292	0.79 285	0.25 226	0.00 1	0.00 1	0.11 116	0.03 140	0.03 144	1.72 131	0.36 52	0.09 90	0.01 82	0.71 137	0.21 155	0.25 87	2.76 151	0.08 219	0.04 96	0.01 190	0.29 264	0.17 147	0.27 236

Abc-Net	0.35 130	0.20 279	0.02 231	0.05 237	0.11 190	0.01 79	0.86 292	0.79 285	0.25 226	0.00 1	0.00 1	0.11 116	0.03 140	0.03 144	1.72 131	0.36 52	0.09 90	0.01 82	0.71 137	0.21 155	0.25 87	2.76 151	0.08 219	0.04 96	0.01 190	0.29 264	0.17 147	0.27 236
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
depth_test_26	0.36 134	0.07 198	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.00 1	0.01 55	0.16 226	0.31 241	0.00 1	0.00 1	0.20 168	0.14 217	0.00 1	2.12 172	1.12 198	0.27 186	0.15 192	0.25 94	0.34 197	1.84 206	2.64 147	0.01 146	0.08 178	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.36 134	0.09 223	0.00 1	0.01 103	0.04 102	0.00 1	0.06 175	0.02 135	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.19 166	0.01 62	0.07 207	1.28 84	1.76 249	0.05 68	0.01 82	0.49 122	0.14 113	0.93 167	4.20 233	0.04 200	0.06 136	0.12 263	0.05 202	0.02 104	0.00 1

anonymousdsp	0.36 134	0.01 36	0.00 1	0.05 237	0.03 91	0.06 195	0.01 55	0.01 84	0.01 34	0.00 1	2.21 305	0.01 10	0.05 169	0.00 1	1.78 137	0.77 148	0.13 130	0.00 1	0.29 99	0.55 246	0.20 77	3.16 180	0.30 305	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.36 134	0.02 55	0.00 1	0.06 252	0.07 154	0.00 1	0.01 55	0.02 135	0.04 108	1.20 283	0.00 1	0.36 221	0.02 114	0.04 165	1.06 66	0.47 76	0.11 113	0.02 104	1.97 216	0.08 74	1.10 179	2.01 110	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.00 1	0.87 193	0.00 1

RP	0.36 134	0.01 36	0.01 199	0.02 175	0.20 254	0.00 1	0.56 281	0.10 202	0.21 215	0.12 196	0.00 1	0.17 153	0.00 1	0.06 196	1.69 128	0.25 25	0.12 122	0.00 1	0.20 80	0.07 68	0.11 46	3.35 199	0.00 1	0.02 67	0.01 190	0.00 1	2.22 260	0.15 226

HSM	0.36 134	0.03 85	0.00 1	0.04 228	0.17 239	0.01 79	0.05 158	0.69 280	0.08 160	0.00 1	0.03 174	0.23 181	0.02 114	0.02 111	2.08 169	0.41 63	0.15 139	0.00 1	1.64 194	0.18 135	1.15 181	1.54 93	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.00 1	1.16 201	0.01 160

CAS	0.37 140	0.04 124	0.00 1	0.01 103	0.10 182	0.02 152	0.26 255	0.07 188	0.38 262	0.46 239	0.10 202	0.20 168	0.15 218	0.11 228	1.68 126	1.09 195	0.27 186	0.37 293	0.43 117	0.23 164	1.76 204	2.12 121	0.01 146	0.06 136	0.00 1	0.05 202	0.06 124	0.07 218

GREAT-IGEV	0.38 141	0.02 55	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 243	0.00 1	0.01 84	1.52 330	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.00 1	0.00 1	1.95 156	1.62 244	0.12 122	0.20 231	0.08 48	0.58 252	0.17 67	2.77 155	0.25 288	0.76 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AEACV	0.38 141	0.03 85	0.04 256	0.00 1	0.01 38	0.09 211	0.02 97	0.01 84	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.16 144	0.02 114	0.04 165	2.22 181	2.18 278	0.01 30	0.36 291	0.74 146	0.79 286	0.26 92	2.77 155	0.27 294	0.02 67	0.00 1	0.16 245	0.01 91	0.00 1

raft+_RVC	0.38 141	0.05 157	0.01 199	0.05 237	0.11 190	0.00 1	0.06 175	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.13 122	0.00 1	0.02 111	2.35 192	2.27 291	0.10 106	0.00 1	0.86 153	0.60 255	0.41 110	3.22 184	0.00 1	0.10 208	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.38 141	0.09 223	0.00 1	0.05 237	0.05 114	0.01 79	0.04 146	0.09 198	0.02 65	0.10 192	0.06 186	0.15 139	0.01 62	0.04 165	1.80 143	0.61 118	0.22 168	0.10 162	1.79 209	0.20 147	0.96 170	3.22 184	0.00 1	0.10 208	0.00 1	0.00 1	0.54 168	0.02 185

PDISCO_ROB	0.39 145	0.06 177	0.00 1	0.03 208	0.09 176	0.01 79	0.32 263	0.01 84	0.05 126	0.77 261	0.19 220	0.10 112	0.02 114	0.02 111	1.23 80	0.56 100	0.26 182	0.04 133	0.71 137	0.32 195	0.80 151	2.63 145	0.00 1	0.06 136	0.21 293	0.00 1	2.00 252	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 146	0.03 85	0.00 1	0.02 175	0.07 154	0.04 185	0.01 55	0.04 166	0.11 185	0.01 144	0.02 164	0.27 197	0.07 180	0.01 67	2.18 177	1.59 236	0.11 113	0.19 219	0.63 130	0.30 190	0.81 154	4.07 224	0.08 219	0.05 117	0.00 1	0.10 228	0.03 112	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.40 146	0.39 302	0.00 1	0.05 237	0.02 72	0.11 226	0.02 97	0.04 166	0.03 91	0.01 144	1.85 296	0.22 176	0.20 232	0.02 111	1.34 88	1.20 205	0.10 106	0.11 172	0.66 132	0.46 227	0.44 118	2.96 169	0.27 294	0.03 83	0.00 1	0.18 250	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.40 146	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.03 91	0.09 188	0.00 1	0.22 176	0.00 1	0.01 67	2.36 193	0.82 153	0.04 56	0.03 124	1.65 195	0.10 83	0.52 128	1.80 102	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 129	2.88 293	0.00 1

SA-5K	0.40 146	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.03 91	0.09 188	0.00 1	0.22 176	0.00 1	0.01 67	2.36 193	0.82 153	0.04 56	0.03 124	1.65 195	0.10 83	0.52 128	1.80 102	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.01 129	2.88 293	0.00 1

UDGNet	0.40 146	0.08 213	0.00 1	0.02 175	0.06 132	0.01 79	0.05 158	0.00 1	0.01 34	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.01 62	0.04 165	1.25 81	0.47 76	0.16 144	0.00 1	1.12 166	0.04 49	0.97 172	4.99 266	0.00 1	0.05 117	0.00 1	0.00 1	1.35 216	0.00 1

AIO_rvc	0.41 151	0.04 124	0.02 231	0.01 103	0.01 38	0.14 250	0.26 255	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.06 196	2.56 209	2.35 304	0.07 77	0.43 304	1.00 161	0.47 229	0.18 72	2.98 172	0.38 317	0.01 45	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.41 151	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.14 219	0.03 178	0.20 233	0.02 135	0.08 160	0.02 155	0.02 164	0.30 204	0.17 224	0.00 1	1.78 137	0.66 128	0.31 204	0.22 241	0.47 121	0.15 123	2.80 256	2.82 161	0.00 1	0.14 232	0.00 1	0.01 129	0.69 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.42 153	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.08 165	0.00 1	0.02 97	0.12 212	0.20 210	0.41 237	0.00 1	0.16 144	0.10 207	0.01 67	1.43 100	1.06 188	0.34 209	0.27 268	0.11 57	0.16 127	1.62 199	1.82 104	0.02 180	0.09 193	0.00 1	0.00 1	3.36 312	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	0.42 153	0.10 236	0.02 231	0.01 103	0.01 38	0.14 250	0.38 270	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 62	0.02 111	2.50 206	2.62 326	0.09 90	0.26 264	0.73 144	0.35 201	0.29 98	2.93 167	0.35 314	0.00 1	0.00 1	0.39 270	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.42 153	0.03 85	0.02 231	0.00 1	0.10 182	0.02 152	0.07 183	0.46 269	0.07 153	0.04 164	0.02 164	0.15 139	0.02 114	0.01 67	2.45 201	0.93 167	0.32 207	0.10 162	0.67 135	0.25 172	1.46 193	1.94 108	0.00 1	0.08 178	0.00 1	0.00 1	2.27 264	0.01 160

rafts_anoy	0.42 153	0.10 236	0.00 1	0.05 237	0.15 230	0.02 152	0.06 175	0.20 236	0.06 143	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.01 62	0.02 111	2.66 218	2.08 271	0.17 146	0.01 82	1.34 175	0.25 172	0.84 158	3.00 175	0.00 1	0.07 162	0.04 233	0.04 193	0.01 91	0.01 160

UCFNet_RVC	0.42 153	0.17 272	0.03 248	0.12 276	0.17 239	0.01 79	0.09 193	0.03 150	0.09 166	0.28 223	0.00 1	0.25 190	0.01 62	0.05 184	2.70 221	0.49 84	0.20 159	0.01 82	1.22 172	0.16 127	0.82 156	2.09 118	0.87 336	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.41 165	1.09 271

TESTraft	0.43 158	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.01 38	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.03 91	0.11 194	0.00 1	0.22 176	0.01 62	0.08 215	2.48 204	0.88 161	0.04 56	0.02 104	1.56 188	0.21 155	0.47 122	2.61 142	0.02 180	0.04 96	0.00 1	0.02 170	2.82 287	0.00 1

RALCasStereoNet	0.43 158	0.11 243	0.00 1	0.06 252	0.17 239	0.02 152	0.12 212	0.08 194	0.08 160	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.02 114	0.03 144	2.51 207	2.35 304	0.13 130	0.00 1	0.66 132	0.67 270	0.73 143	3.65 209	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.02 170	0.01 91	0.01 160

GANetREF_RVC	0.43 158	0.20 279	0.00 1	0.16 286	0.14 219	0.01 79	0.05 158	0.01 84	0.11 185	0.04 164	0.00 1	1.85 296	0.02 114	0.06 196	1.28 84	0.43 68	0.56 258	0.11 172	1.55 187	0.14 113	1.11 180	0.88 75	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.00 1	2.73 284	0.01 160
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	0.44 161	0.04 124	0.00 1	0.03 208	0.09 176	0.05 191	0.23 247	0.01 84	0.04 108	0.00 1	0.46 237	0.13 122	0.01 62	0.12 237	2.61 216	2.55 325	0.09 90	0.14 190	0.71 137	0.20 147	0.52 128	2.03 113	0.01 146	0.07 162	0.05 241	0.20 254	1.18 203	0.18 228

trnet	0.45 162	0.04 124	0.00 1	0.00 1	0.07 154	0.01 79	0.05 158	0.11 208	0.20 210	0.08 179	0.08 193	0.27 197	0.22 240	0.01 67	2.42 199	1.64 245	0.39 218	0.27 268	1.45 181	0.48 232	1.94 209	1.77 101	0.01 146	0.07 162	0.00 1	0.01 129	0.54 168	0.01 160

SACVNet	0.45 162	0.19 276	0.04 256	0.02 175	0.17 239	0.01 79	0.13 217	0.05 177	0.05 126	0.21 213	0.00 1	0.17 153	0.09 204	0.07 207	1.90 151	0.57 103	0.45 234	0.07 152	1.45 181	0.13 106	1.30 185	3.80 215	0.00 1	0.09 193	0.00 1	0.00 1	1.07 199	0.02 185

PA-Net	0.45 162	0.08 213	0.08 271	0.02 175	0.35 287	0.00 1	0.22 239	0.00 1	0.18 207	0.08 179	0.57 246	0.02 44	0.02 114	0.12 237	2.91 227	0.47 76	0.08 83	0.02 104	0.14 63	0.13 106	0.28 95	2.96 169	0.48 322	0.03 83	0.00 1	1.64 312	0.28 158	1.14 275
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SA	0.46 165	0.05 157	0.00 1	0.03 208	0.03 91	0.00 1	0.01 55	0.01 84	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.39 226	0.01 62	0.12 237	1.14 75	1.06 188	0.06 73	0.16 202	2.15 222	0.13 106	0.81 154	2.59 140	0.00 1	0.08 178	0.00 1	0.01 129	3.43 315	0.00 1

IPLGR_C	0.46 165	0.05 157	0.14 285	0.02 175	0.22 263	0.02 152	0.23 247	0.10 202	0.27 232	0.04 164	0.07 191	0.06 75	0.04 163	0.25 282	1.94 155	0.53 91	0.24 173	0.02 104	1.71 207	0.08 74	0.82 156	3.21 183	0.02 180	0.05 117	0.08 249	0.04 193	2.15 258	0.02 185

MIM_Stereo	0.47 167	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.10 182	0.09 211	0.05 158	0.10 202	0.05 126	0.00 1	0.13 208	0.07 80	0.03 140	0.02 111	2.11 171	2.02 266	0.11 113	0.02 104	2.15 222	0.43 218	0.64 135	3.10 177	0.02 180	0.06 136	0.09 253	0.15 236	0.98 197	0.03 202

CIPLG	0.47 167	0.05 157	0.14 285	0.02 175	0.21 257	0.02 152	0.22 239	0.10 202	0.31 241	0.04 164	0.07 191	0.11 116	0.04 163	0.27 289	2.26 182	0.57 103	0.27 186	0.02 104	1.66 198	0.14 113	0.80 151	3.18 181	0.01 146	0.06 136	0.08 249	0.04 193	1.98 249	0.02 185

ACRE	0.47 167	0.05 157	0.12 282	0.02 175	0.21 257	0.02 152	0.22 239	0.10 202	0.28 237	0.04 164	0.10 202	0.11 116	0.04 163	0.28 292	2.00 163	0.53 91	0.27 186	0.02 104	1.67 199	0.15 123	0.80 151	3.19 182	0.02 180	0.05 117	0.08 249	0.04 193	2.32 268	0.02 185

ICVP	0.47 167	0.05 157	0.00 1	0.00 1	0.08 165	0.01 79	0.18 231	0.02 135	0.10 181	0.33 228	0.20 222	0.26 194	0.07 180	0.06 196	1.66 124	1.04 186	0.62 264	0.58 321	0.73 144	0.49 235	1.71 201	4.07 224	0.01 146	0.10 208	0.00 1	0.01 129	0.21 154	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	0.47 167	0.11 243	0.00 1	0.01 103	0.04 102	0.01 79	0.03 130	0.11 208	0.24 222	0.00 1	0.00 1	0.23 181	0.26 245	0.03 144	1.42 94	1.26 216	0.27 186	0.17 208	2.57 237	0.18 135	2.27 226	3.13 178	0.00 1	0.14 232	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.09 221

CroCo_RVC	0.47 167	0.11 243	0.00 1	0.01 103	0.04 102	0.01 79	0.03 130	0.11 208	0.24 222	0.00 1	0.00 1	0.23 181	0.26 245	0.03 144	1.42 94	1.26 216	0.27 186	0.17 208	2.57 237	0.18 135	2.27 226	3.13 178	0.00 1	0.14 232	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.09 221

AFF-stereo	0.47 167	0.14 264	0.01 199	0.09 271	0.17 239	0.09 211	0.33 266	0.03 150	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.41 233	0.02 114	0.02 111	3.15 241	0.46 74	0.14 134	0.11 172	1.99 217	0.14 113	1.17 183	1.97 109	0.00 1	0.10 208	0.00 1	0.11 231	1.95 248	0.01 160

TANstereo	0.49 174	0.03 85	0.00 1	0.04 228	0.11 190	0.01 79	0.02 97	0.23 239	0.27 232	0.17 204	0.16 210	0.14 127	0.09 204	0.01 67	1.54 114	1.42 228	0.41 223	0.19 219	0.32 103	0.14 113	2.15 218	2.15 122	0.15 248	0.06 136	0.00 1	0.01 129	3.51 320	0.00 1

XX-TBD	0.49 174	0.03 85	0.00 1	0.04 228	0.11 190	0.01 79	0.02 97	0.23 239	0.27 232	0.17 204	0.16 210	0.14 127	0.09 204	0.01 67	1.54 114	1.42 228	0.41 223	0.19 219	0.32 103	0.14 113	2.15 218	2.15 122	0.15 248	0.06 136	0.00 1	0.01 129	3.51 320	0.00 1

RALAANet	0.49 174	0.10 236	0.02 231	0.03 208	0.15 230	0.02 152	0.08 188	0.02 135	0.07 153	0.08 179	0.00 1	0.24 184	0.03 140	0.06 196	2.51 207	0.54 95	0.24 173	0.05 138	1.14 168	0.47 229	1.56 195	4.37 241	0.00 1	0.11 215	0.00 1	0.01 129	1.42 221	0.02 185

CREStereo	0.49 174	0.03 85	0.00 1	0.00 1	0.09 176	0.01 79	0.02 97	0.23 239	0.36 251	0.19 207	0.18 217	0.30 204	0.26 245	0.01 67	2.49 205	1.93 258	0.40 220	0.20 231	1.44 180	0.45 224	2.20 223	1.90 106	0.02 180	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.55 171	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	0.49 174	0.13 259	0.07 270	0.02 175	0.26 276	0.04 185	0.11 205	0.02 135	0.20 210	0.29 224	0.00 1	0.32 209	0.00 1	0.04 165	2.09 170	0.59 113	0.22 168	0.01 82	0.87 154	0.14 113	0.50 127	5.02 267	0.01 146	0.04 96	0.04 233	0.00 1	2.29 266	0.01 160

iResNet_ROB	0.50 179	0.08 213	0.00 1	0.05 237	0.11 190	0.01 79	0.11 205	2.04 340	0.06 143	0.62 254	0.00 1	0.26 194	0.01 62	0.04 165	2.33 190	0.76 145	0.20 159	0.00 1	2.71 241	0.01 28	1.08 176	0.72 69	0.00 1	0.15 241	0.00 1	0.02 170	2.24 261	0.01 160

anonymousdsp2	0.51 180	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.01 79	0.02 97	0.04 166	0.02 65	0.00 1	2.01 300	0.17 153	0.02 114	0.11 228	1.73 134	1.32 222	0.10 106	0.14 190	1.22 172	0.87 294	0.72 142	3.85 217	0.23 283	0.39 286	0.00 1	0.01 129	0.84 190	0.00 1

small-0shot	0.52 181	0.05 157	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.00 1	0.01 55	0.12 212	0.33 245	0.00 1	0.00 1	0.40 232	0.33 266	0.03 144	1.51 108	2.28 293	0.40 220	0.31 280	0.32 103	0.30 190	2.59 245	4.85 256	0.00 1	0.09 193	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

CES	0.52 181	0.08 213	0.01 199	0.02 175	0.13 215	0.01 79	0.11 205	0.27 248	0.45 269	0.19 207	0.03 174	0.41 233	0.33 266	0.20 269	2.94 230	1.78 250	0.67 269	0.47 309	0.22 85	0.45 224	2.65 246	2.45 132	0.00 1	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.02 104	0.04 208

RGC	0.52 181	0.25 292	0.94 327	0.07 262	0.23 265	0.09 211	0.15 226	0.03 150	0.09 166	0.29 224	0.29 231	0.14 127	0.03 140	0.08 215	2.16 176	0.27 32	0.25 178	0.01 82	0.93 156	0.23 164	0.78 149	4.33 238	0.00 1	0.08 178	0.01 190	0.35 267	1.31 214	0.77 265

raft_robust	0.53 184	0.07 198	0.00 1	0.00 1	0.11 190	0.00 1	0.03 130	1.12 306	0.01 34	0.01 144	0.01 155	0.38 224	0.05 169	0.05 184	1.78 137	0.95 169	0.14 134	0.16 202	3.57 257	0.24 169	1.56 195	3.73 211	0.01 146	0.20 258	0.00 1	0.03 184	0.14 139	0.08 219

RAFT-Stereo + iAFF	0.53 184	0.08 213	0.01 199	0.11 274	0.34 286	0.10 219	0.38 270	0.01 84	0.06 143	0.14 199	0.00 1	0.42 238	0.02 114	0.02 111	3.15 241	0.41 63	0.15 139	0.01 82	1.59 191	0.18 135	1.08 176	2.94 168	0.00 1	0.13 231	0.00 1	0.15 236	2.75 285	0.00 1

GMOStereo	0.54 186	0.04 124	0.00 1	0.01 103	0.21 257	0.10 219	0.22 239	0.05 177	0.04 108	0.00 1	0.01 155	0.09 103	0.07 180	0.02 111	2.59 212	2.33 300	0.09 90	0.19 219	1.45 181	0.26 175	0.88 162	4.91 257	0.00 1	0.16 244	0.00 1	0.06 207	0.68 177	0.00 1

error version	0.54 186	0.04 124	0.00 1	0.01 103	0.21 257	0.10 219	0.22 239	0.05 177	0.04 108	0.00 1	0.01 155	0.09 103	0.07 180	0.02 111	2.59 212	2.33 300	0.09 90	0.19 219	1.45 181	0.26 175	0.88 162	4.91 257	0.00 1	0.16 244	0.00 1	0.06 207	0.68 177	0.00 1

test-v	0.54 186	0.04 124	0.00 1	0.01 103	0.21 257	0.10 219	0.22 239	0.05 177	0.04 108	0.00 1	0.01 155	0.09 103	0.07 180	0.02 111	2.59 212	2.33 300	0.09 90	0.19 219	1.45 181	0.26 175	0.88 162	4.91 257	0.00 1	0.16 244	0.00 1	0.06 207	0.68 177	0.00 1

test-2	0.54 186	0.04 124	0.00 1	0.01 103	0.21 257	0.10 219	0.22 239	0.05 177	0.04 108	0.00 1	0.01 155	0.09 103	0.07 180	0.02 111	2.59 212	2.33 300	0.09 90	0.19 219	1.45 181	0.26 175	0.88 162	4.91 257	0.00 1	0.16 244	0.00 1	0.06 207	0.68 177	0.00 1

raftrobust	0.55 190	0.09 223	0.01 199	0.04 228	0.16 237	0.01 79	0.06 175	0.02 135	0.06 143	0.00 1	0.00 1	0.14 127	0.01 62	0.09 223	3.25 247	2.73 328	0.18 150	0.00 1	2.80 242	0.19 141	1.00 174	3.63 207	0.15 248	0.10 208	0.00 1	0.02 170	0.06 124	0.01 160

iResNetv2_ROB	0.55 190	0.13 259	0.00 1	0.08 267	0.12 209	0.01 79	0.07 183	1.96 335	0.06 143	0.48 243	0.00 1	0.25 190	0.01 62	0.05 184	2.15 173	0.47 76	0.31 204	0.00 1	2.45 229	0.07 68	2.42 237	1.03 81	0.00 1	0.19 256	0.00 1	0.00 1	2.55 278	0.00 1

LGCAT	0.56 192	0.06 177	0.10 279	0.00 1	0.12 209	0.00 1	0.04 146	0.13 216	2.46 344	0.00 1	0.02 164	0.14 127	0.15 218	0.00 1	2.56 209	2.54 323	0.41 223	0.15 192	0.42 116	0.26 175	1.61 198	3.85 217	0.07 217	0.06 136	0.00 1	0.00 1	0.05 119	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.56 192	0.03 85	0.00 1	0.02 175	0.15 230	0.01 79	0.11 205	0.17 229	0.11 185	0.17 204	0.04 181	0.13 122	0.05 169	0.01 67	1.80 143	1.51 233	0.35 211	0.20 231	1.43 179	0.14 113	2.11 216	2.81 158	0.04 200	0.07 162	0.00 1	0.02 170	3.53 324	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
ManiGeoR	0.57 194	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.11 190	0.01 79	0.05 158	0.66 276	0.03 91	1.15 279	0.08 193	0.21 173	0.07 180	0.04 165	3.83 268	0.61 118	0.10 106	0.01 82	3.20 249	0.10 83	1.42 191	3.25 187	0.00 1	0.07 162	0.02 214	0.06 207	0.05 119	0.00 1

HLf10	0.57 194	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.11 190	0.01 79	0.05 158	0.66 276	0.03 91	1.15 279	0.08 193	0.21 173	0.07 180	0.04 165	3.83 268	0.61 118	0.10 106	0.01 82	3.20 249	0.10 83	1.42 191	3.25 187	0.00 1	0.07 162	0.02 214	0.06 207	0.05 119	0.00 1

anonymous	0.58 196	0.05 157	0.00 1	0.02 175	0.06 132	0.00 1	0.15 226	0.16 226	0.29 238	0.00 1	0.00 1	0.36 221	0.26 245	0.03 144	2.39 197	2.32 299	0.51 250	0.30 277	0.84 151	0.37 206	2.41 235	5.06 269	0.00 1	0.16 244	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

HUF	0.58 196	0.04 124	0.00 1	0.00 1	0.02 72	0.16 267	0.16 228	0.00 1	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.02 44	0.02 114	0.00 1	3.52 256	3.48 344	0.41 223	0.43 304	1.96 215	0.53 242	0.60 132	2.98 172	0.36 315	0.84 314	0.00 1	0.01 129	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.58 196	0.13 259	0.02 231	0.03 208	0.17 239	0.01 79	0.03 130	0.15 222	0.06 143	0.00 1	0.00 1	0.37 223	0.00 1	0.11 228	2.61 216	2.42 313	0.04 56	0.13 186	1.56 188	0.19 141	1.75 202	4.26 235	0.05 210	0.12 225	0.01 190	0.02 170	1.48 226	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.58 196	0.12 249	0.01 199	0.01 103	0.19 252	0.06 195	1.60 315	0.01 84	0.03 91	0.49 246	0.54 245	0.22 176	0.03 140	0.08 215	2.36 193	0.68 133	0.24 173	0.03 124	1.41 177	0.12 99	3.24 264	2.51 135	0.14 244	0.07 162	0.01 190	0.10 228	1.35 216	0.00 1

FADNet-RVC	0.60 200	0.10 236	0.16 288	0.02 175	0.14 219	0.02 152	1.55 314	0.01 84	0.07 153	0.05 173	0.00 1	0.07 80	0.13 213	0.11 228	5.03 307	0.78 150	0.35 211	0.13 186	2.09 221	0.68 273	1.33 188	2.63 145	0.09 225	0.17 251	0.05 241	0.00 1	0.01 91	0.47 256

FADNet-RVC-Resample	0.61 201	0.27 295	0.41 303	0.19 290	0.30 280	0.01 79	0.31 262	0.25 245	0.22 217	0.14 199	0.16 210	0.41 233	0.06 176	0.20 269	3.96 275	0.66 128	0.44 232	0.78 331	0.53 125	0.43 218	0.75 146	3.35 199	0.13 242	0.55 301	0.10 256	0.91 298	0.34 163	0.55 259

NCCL2	0.61 201	0.20 279	0.01 199	0.18 288	0.52 300	0.04 185	0.29 260	0.03 150	0.12 189	0.79 262	0.01 155	0.30 204	0.03 140	0.18 260	2.20 179	0.63 123	0.45 234	0.11 172	0.25 94	0.13 106	1.32 187	3.69 210	0.65 329	0.18 254	0.04 233	0.14 233	3.34 311	0.57 260

HLF11	0.62 203	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.08 165	0.01 79	0.02 97	2.38 345	0.05 126	0.87 267	0.00 1	0.14 127	0.06 176	0.04 165	3.82 267	0.53 91	0.12 122	0.00 1	4.42 271	0.10 83	0.70 141	2.97 171	0.00 1	0.05 117	0.01 190	0.15 236	0.13 137	0.01 160

AE-Stereo	0.62 203	0.04 124	0.00 1	0.03 208	0.17 239	0.03 178	0.09 193	0.06 183	0.13 192	0.01 144	0.00 1	0.24 184	0.18 227	0.03 144	1.44 101	1.94 259	0.38 216	0.33 283	1.80 211	0.63 261	2.07 213	5.74 296	0.13 242	0.18 254	0.01 190	0.15 236	0.84 190	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.62 203	0.03 85	0.00 1	0.06 252	0.14 219	0.02 152	0.12 212	1.00 300	0.06 143	0.36 231	0.53 242	0.25 190	0.03 140	0.06 196	1.90 151	0.68 133	0.30 199	0.02 104	4.15 266	0.12 99	2.41 235	2.86 162	0.00 1	0.16 244	0.00 1	0.02 170	1.20 204	0.33 246

iinet-f	0.63 206	0.02 55	0.00 1	0.02 175	0.08 165	0.01 79	0.08 188	0.01 84	0.09 166	1.23 284	0.00 1	0.05 70	0.03 140	0.03 144	3.57 258	0.91 165	0.20 159	0.05 138	3.38 252	0.63 261	0.76 147	3.89 219	0.03 193	0.06 136	0.03 222	0.03 184	1.77 240	0.01 160

Sa-1000	0.63 206	0.05 157	0.00 1	0.02 175	0.08 165	0.00 1	0.02 97	0.01 84	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.41 233	0.03 140	0.13 243	2.29 186	0.99 177	0.08 83	0.17 208	2.63 239	0.25 172	0.98 173	5.45 284	0.01 146	0.22 267	0.06 243	0.00 1	2.97 297	0.01 160

PMTNet	0.63 206	0.03 85	0.00 1	0.01 103	0.12 209	0.01 79	0.13 217	0.24 243	0.33 245	0.35 230	0.21 224	0.33 211	0.23 241	0.01 67	3.80 266	1.94 259	0.45 234	0.15 192	2.46 230	0.31 192	2.46 240	2.10 119	0.01 146	0.07 162	0.95 323	0.02 170	0.15 140	0.00 1

FADNet	0.64 209	0.08 213	0.10 279	0.01 103	0.15 230	0.02 152	1.11 303	0.01 84	0.05 126	0.01 144	0.00 1	0.13 122	0.08 193	0.21 271	4.49 292	0.59 113	0.31 204	0.22 241	3.50 255	0.72 280	1.58 197	2.78 157	0.03 193	0.09 193	0.12 263	0.35 267	0.06 124	0.34 248

LoS	0.67 210	0.04 124	0.01 199	0.01 103	0.05 114	0.01 79	0.03 130	2.71 348	0.49 279	0.38 232	0.06 186	0.54 252	0.50 282	0.13 243	1.99 159	2.02 266	0.71 274	0.44 306	1.13 167	0.28 184	3.53 276	2.92 165	0.03 193	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.03 112	0.02 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	0.67 210	0.22 286	0.09 274	0.08 267	0.53 302	0.01 79	0.02 97	0.03 150	0.07 153	1.11 278	0.19 220	0.50 246	0.02 114	0.01 67	3.39 252	0.67 131	0.51 250	0.15 192	2.47 231	0.11 92	1.34 189	3.05 176	0.83 335	0.09 193	0.00 1	0.00 1	1.55 233	1.16 276

GES	0.67 210	0.04 124	0.01 199	0.00 1	0.11 190	0.01 79	0.40 272	0.01 84	0.24 222	0.21 213	0.08 193	0.25 190	0.07 180	0.01 67	3.46 255	0.74 144	0.26 182	0.06 146	5.71 295	0.18 135	1.93 208	2.92 165	0.04 200	0.15 241	0.01 190	0.01 129	0.16 145	0.87 268

LoS_RVC	0.68 213	0.15 268	0.00 1	0.01 103	0.14 219	0.01 79	0.03 130	0.07 188	0.45 269	1.19 281	0.05 182	0.35 218	0.20 232	0.08 215	2.31 188	1.81 251	0.28 195	1.18 351	2.00 218	0.35 201	3.46 271	3.92 221	0.04 200	0.05 117	0.00 1	0.01 129	0.06 124	0.02 185

tt_ll	0.68 213	0.15 268	0.00 1	0.01 103	0.14 219	0.01 79	0.03 130	0.07 188	0.45 269	1.19 281	0.05 182	0.35 218	0.20 232	0.08 215	2.31 188	1.81 251	0.28 195	1.18 351	2.00 218	0.35 201	3.46 271	3.92 221	0.04 200	0.05 117	0.00 1	0.01 129	0.06 124	0.02 185

BEATNet_4x	0.68 213	0.16 271	0.04 256	0.03 208	0.10 182	0.08 207	0.30 261	0.05 177	0.25 226	0.08 179	0.03 174	0.38 224	0.16 221	0.34 302	3.15 241	1.27 220	0.95 299	0.70 325	0.77 147	0.16 127	3.27 266	5.32 275	0.00 1	0.25 272	0.00 1	0.01 129	0.61 175	0.01 160

TestStereo_HL2	0.69 216	0.09 223	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.01 79	0.11 205	0.01 84	0.10 181	1.77 317	0.82 260	0.24 184	0.03 140	0.05 184	3.69 263	0.79 151	0.15 139	0.06 146	3.56 256	0.24 169	2.00 211	3.76 212	0.00 1	0.08 178	0.01 190	0.15 236	0.79 186	0.08 219

IPLG	0.69 216	0.04 124	0.01 199	0.01 103	0.19 252	0.00 1	0.04 146	0.39 261	0.12 189	0.39 233	0.16 210	0.11 116	0.08 193	0.26 283	4.55 294	0.88 161	0.24 173	0.07 152	1.69 205	0.27 183	0.68 138	4.20 233	0.00 1	0.21 261	0.02 214	0.74 291	3.38 313	0.00 1

GGDA	0.71 218	0.08 213	0.00 1	0.01 103	0.05 114	0.01 79	0.14 223	0.02 135	0.10 181	1.86 320	1.02 277	0.24 184	0.03 140	0.05 184	3.92 274	0.80 152	0.17 146	0.05 138	2.86 245	0.26 175	2.07 213	3.64 208	0.00 1	0.09 193	0.01 190	0.14 233	1.51 229	0.03 202

MIPNet	0.72 219	0.04 124	0.04 256	0.03 208	0.37 288	0.00 1	0.04 146	0.03 150	0.17 205	1.35 286	0.33 234	0.14 127	0.11 208	0.23 273	3.15 241	0.86 159	0.39 218	0.07 152	1.92 214	0.45 224	0.84 158	4.27 236	0.00 1	0.24 271	0.04 233	0.96 300	3.50 318	0.01 160

castereo	0.73 220	0.03 85	0.00 1	0.02 175	0.07 154	0.16 267	0.06 175	0.09 198	0.13 192	0.03 161	0.12 206	0.33 211	0.33 266	0.04 165	3.33 249	2.17 277	0.46 240	0.26 264	2.07 220	0.37 206	3.62 280	5.35 278	0.02 180	0.08 178	0.00 1	0.10 228	0.12 135	0.21 232

sCroCo_RVC	0.75 221	0.05 157	0.00 1	0.01 103	0.04 102	0.01 79	0.02 97	0.12 212	0.54 285	0.46 239	0.09 199	0.45 242	0.33 266	0.02 111	2.19 178	2.41 312	0.34 209	0.25 257	1.83 212	0.39 210	3.36 269	5.64 288	0.02 180	0.14 232	0.00 1	0.00 1	1.51 229	0.04 208

TestStereo_HLe17	0.78 222	0.12 249	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.02 152	0.06 175	1.28 312	0.08 160	0.44 238	0.33 234	0.33 211	0.08 193	0.07 207	5.09 308	0.84 156	0.21 165	0.03 124	2.84 244	0.08 74	2.66 247	4.68 249	0.00 1	0.08 178	0.02 214	0.01 129	1.79 241	0.00 1

castereo++	0.80 223	0.03 85	0.00 1	0.03 208	0.07 154	0.22 291	0.10 199	0.06 183	0.20 210	0.08 179	0.06 186	0.34 214	0.29 256	0.02 111	2.83 225	2.16 276	0.41 223	0.24 249	2.28 225	0.31 192	3.47 273	4.92 261	0.17 265	0.07 162	0.00 1	0.04 193	2.59 280	0.68 261

GEStereo_RVC	0.80 223	0.04 124	0.01 199	0.01 103	0.16 237	0.01 79	0.24 252	0.30 252	0.12 189	0.19 207	0.09 199	0.29 203	0.02 114	0.05 184	1.55 116	1.38 226	0.27 186	0.09 158	4.90 280	0.36 205	2.28 229	5.73 293	0.25 288	0.26 275	0.00 1	0.03 184	2.63 281	0.23 233

IPLGR	0.81 225	0.06 177	0.06 268	0.02 175	0.30 280	0.00 1	0.04 146	0.03 150	0.13 192	1.09 277	0.25 229	0.08 97	0.08 193	0.13 243	4.58 296	0.95 169	0.70 271	0.15 192	2.82 243	0.53 242	1.16 182	4.58 246	0.00 1	0.23 270	0.10 256	0.78 293	3.13 304	0.00 1

HLf8	0.84 226	0.12 249	0.00 1	0.01 103	0.11 190	0.05 191	0.06 175	1.45 318	0.04 108	1.48 296	0.31 232	0.24 184	0.07 180	0.07 207	4.76 299	0.76 145	0.14 134	0.01 82	4.67 274	0.11 92	2.46 240	3.89 219	0.00 1	0.08 178	0.02 214	0.14 233	1.43 222	0.06 216

DNSM	0.87 227	0.04 124	0.00 1	0.03 208	0.08 165	0.01 79	0.02 97	0.21 238	0.31 241	0.00 1	0.06 186	0.39 226	0.25 244	0.45 318	2.28 185	2.50 318	0.64 266	0.41 301	4.03 265	0.28 184	3.51 275	5.04 268	0.16 255	0.05 117	0.34 308	0.09 221	2.18 259	0.05 215

FCDSN-DC	0.88 228	0.24 291	1.43 338	0.50 307	0.72 315	0.34 300	0.73 288	0.25 245	0.37 254	0.40 235	0.16 210	0.91 270	0.11 208	0.18 260	4.94 304	1.22 207	0.43 229	0.19 219	0.65 131	0.14 113	2.51 243	5.12 271	0.00 1	1.23 335	0.01 190	0.35 267	0.57 173	0.12 224
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.88 228	0.38 301	0.04 256	0.01 103	0.18 248	0.09 211	0.20 233	0.01 84	0.14 197	0.13 197	0.70 253	8.98 326	0.03 140	0.07 207	1.51 108	0.56 100	0.87 290	0.05 138	0.37 114	0.16 127	1.41 190	4.61 247	0.14 244	0.08 178	0.00 1	0.03 184	2.96 296	0.11 223

DNS	0.90 230	0.04 124	0.00 1	0.03 208	0.08 165	0.01 79	0.02 97	0.23 239	0.36 251	0.00 1	0.02 164	0.39 226	0.27 249	0.19 266	2.34 191	2.51 319	0.66 267	0.42 303	4.66 273	0.58 252	3.57 279	4.84 255	0.16 255	0.05 117	0.28 303	0.06 207	2.66 283	0.00 1

NaN_ROB	0.93 231	0.46 306	0.33 298	0.20 291	0.88 324	0.18 278	0.95 297	0.16 226	1.74 334	0.16 201	0.69 252	4.80 316	0.07 180	0.26 283	1.93 153	0.59 113	0.51 250	0.24 249	0.66 132	0.31 192	0.94 168	2.05 114	0.18 272	0.39 286	0.22 295	0.99 303	2.35 271	2.81 294

gcap_with_dpt	0.94 232	1.18 337	0.00 1	0.51 308	0.01 38	0.16 267	0.02 97	0.42 263	0.05 126	0.04 164	0.10 202	0.66 255	0.19 230	0.07 207	3.39 252	2.45 316	0.71 274	0.87 336	2.48 232	0.56 247	2.76 252	4.35 239	0.01 146	0.06 136	0.01 190	0.20 254	1.92 245	2.31 289

GCAP-BAT	0.94 232	1.18 337	0.00 1	0.51 308	0.01 38	0.16 267	0.02 97	0.42 263	0.05 126	0.04 164	0.10 202	0.66 255	0.19 230	0.07 207	3.39 252	2.45 316	0.71 274	0.87 336	2.48 232	0.56 247	2.76 252	4.35 239	0.01 146	0.06 136	0.01 190	0.20 254	1.92 245	2.31 289

EGLCR-Stereo	0.97 234	0.04 124	0.01 199	0.02 175	0.11 190	0.07 202	0.07 183	0.19 234	0.82 305	0.02 155	2.20 304	0.26 194	0.16 221	0.01 67	3.05 234	2.29 294	0.43 229	0.35 289	2.35 226	0.42 217	2.27 226	5.92 300	0.21 278	0.54 298	0.00 1	0.40 271	3.95 331	0.00 1

test-3	0.98 235	0.06 177	0.00 1	0.01 103	0.25 271	0.11 226	0.10 199	0.96 296	0.09 166	0.11 194	0.03 174	0.07 80	0.05 169	0.03 144	3.31 248	2.30 296	0.18 150	0.17 208	5.52 290	0.20 147	2.23 224	6.84 328	0.00 1	0.21 261	0.17 284	0.07 217	3.15 305	0.32 243

test_1	0.98 235	0.06 177	0.00 1	0.01 103	0.25 271	0.11 226	0.10 199	0.96 296	0.09 166	0.10 192	0.02 164	0.07 80	0.05 169	0.03 144	3.34 250	2.30 296	0.18 150	0.17 208	5.52 290	0.20 147	2.23 224	6.83 326	0.00 1	0.21 261	0.17 284	0.07 217	3.15 305	0.32 243

R-Stereo Train	0.98 235	0.04 124	0.02 231	0.02 175	0.03 91	0.01 79	0.04 146	0.13 216	0.52 282	0.83 264	1.68 288	0.50 246	0.20 232	0.15 253	2.81 223	2.26 284	0.90 292	0.40 298	5.19 285	0.60 255	3.72 282	5.33 276	0.01 146	0.11 215	0.01 190	0.15 236	0.17 147	0.75 263

RAFT-Stereo	0.98 235	0.04 124	0.02 231	0.02 175	0.03 91	0.01 79	0.04 146	0.13 216	0.52 282	0.83 264	1.68 288	0.50 246	0.20 232	0.15 253	2.81 223	2.26 284	0.90 292	0.40 298	5.19 285	0.60 255	3.72 282	5.33 276	0.01 146	0.11 215	0.01 190	0.15 236	0.17 147	0.75 263
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.99 239	0.05 157	0.03 248	0.25 296	0.61 308	0.12 239	0.44 277	1.32 314	0.33 245	1.00 273	2.63 311	0.80 265	0.27 249	0.06 196	1.93 153	1.00 178	0.47 241	0.24 249	6.14 303	0.23 164	2.37 232	3.83 216	0.10 227	0.71 306	0.00 1	0.09 221	1.69 237	0.02 185

TestStereo-Hl	1.00 240	0.09 223	0.04 256	0.00 1	0.06 132	0.01 79	0.13 217	0.20 236	0.17 205	1.90 324	1.36 283	0.27 197	0.08 193	0.08 215	4.56 295	1.09 195	0.21 165	0.15 192	5.38 288	0.19 141	2.46 240	6.17 305	0.00 1	0.12 225	0.13 268	0.67 288	1.13 200	0.28 240

test_3	1.00 240	0.07 198	0.00 1	0.01 103	0.25 271	0.11 226	0.12 212	0.88 289	0.09 166	0.08 179	0.02 164	0.07 80	0.05 169	0.03 144	3.59 260	2.30 296	0.18 150	0.17 208	5.57 293	0.20 147	2.19 222	6.76 325	0.00 1	0.22 267	0.19 289	0.07 217	3.40 314	0.32 243

CC-Net-ROB	1.00 240	0.63 318	0.00 1	0.85 315	0.70 313	2.52 337	0.42 273	0.00 1	0.01 34	0.21 213	0.00 1	10.16 329	2.04 303	0.32 298	1.20 78	0.36 52	0.38 216	0.02 104	1.79 209	0.08 74	0.34 105	0.36 48	4.24 356	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.28 158	0.01 160

MyStereo04	1.03 243	0.19 276	0.02 231	0.06 252	0.23 265	0.01 79	0.08 188	0.06 183	0.07 153	2.00 327	0.14 209	0.30 204	0.01 62	0.06 196	2.39 197	1.44 232	0.35 211	0.02 104	8.36 320	1.24 320	3.24 264	3.42 201	0.96 337	0.38 285	0.07 246	0.15 236	2.45 273	0.00 1

s12784h	1.03 243	0.04 124	0.01 199	0.02 175	0.13 215	0.01 79	0.03 130	0.24 243	0.36 251	0.24 218	0.05 182	0.14 127	0.23 241	0.01 67	1.65 122	2.06 269	0.50 249	0.17 208	2.39 228	0.28 184	4.51 307	3.62 206	0.02 180	0.08 178	0.86 322	0.95 299	4.11 336	5.06 314

Anonymous3	1.04 245	0.11 243	0.00 1	0.01 103	0.10 182	0.00 1	0.00 1	1.68 329	0.25 226	0.00 1	0.00 1	2.11 300	0.51 285	0.26 283	3.17 245	3.75 347	0.53 254	0.28 271	3.38 252	0.83 293	3.34 268	5.65 291	0.03 193	0.06 136	0.00 1	0.06 207	1.63 235	0.20 231

RTSC	1.07 246	0.08 213	0.27 293	0.02 175	0.12 209	0.16 267	1.24 304	0.13 216	0.14 197	1.56 305	1.01 276	0.28 201	0.05 169	0.28 292	7.48 332	1.99 264	0.98 300	0.30 277	2.64 240	0.72 280	1.95 210	4.09 226	0.03 193	0.30 278	0.18 287	0.00 1	1.35 216	1.43 283

HSM-Net_RVC	1.07 246	0.03 85	0.01 199	0.82 314	0.23 265	0.06 195	0.26 255	1.65 324	0.21 215	1.59 308	4.21 334	3.20 309	0.30 259	0.15 253	2.98 232	0.96 173	0.55 256	0.07 152	1.00 161	0.62 260	2.95 259	3.78 213	0.24 285	1.21 334	0.04 233	0.03 184	1.47 224	0.33 246
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCDC_ROB	1.07 246	0.07 198	0.01 199	0.03 208	0.24 270	0.11 226	0.13 217	0.00 1	0.07 153	0.00 1	0.80 259	0.41 233	12.16 351	0.32 298	3.72 264	1.18 203	0.43 229	0.05 138	0.72 142	0.09 81	1.76 204	6.32 309	0.00 1	0.21 261	0.00 1	0.01 129	0.08 131	0.04 208

CASS	1.09 249	0.04 124	0.05 265	0.06 252	0.09 176	0.02 152	1.89 321	0.13 216	0.25 226	0.49 246	1.39 284	0.42 238	0.28 253	0.01 67	1.89 150	1.38 226	3.35 337	0.41 301	3.71 262	0.12 99	5.73 332	4.96 264	0.00 1	0.11 215	0.61 311	0.00 1	1.91 244	0.01 160
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	1.10 250	0.05 157	0.00 1	0.03 208	0.14 219	0.02 152	0.32 263	0.08 194	0.23 218	1.74 315	2.90 313	0.15 139	0.07 180	0.02 111	3.38 251	1.89 257	0.77 281	0.21 235	4.94 281	1.01 307	2.53 244	5.86 298	0.00 1	0.12 225	0.00 1	0.97 301	1.93 247	0.45 255

DF	1.11 251	0.26 294	0.00 1	0.20 291	0.06 132	0.15 254	0.02 97	0.18 231	0.37 254	0.05 173	0.16 210	0.48 245	0.32 263	0.05 184	3.08 235	2.39 309	0.47 241	0.46 308	9.15 324	0.70 278	3.50 274	5.35 278	0.20 276	0.25 272	0.10 256	0.31 266	1.29 213	0.50 257

test_for_model	1.12 252	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.05 158	0.03 150	0.09 166	0.00 1	0.00 1	1.39 279	0.08 193	0.36 303	2.03 164	2.26 284	12.79 371	0.12 180	1.67 199	0.41 212	3.76 286	3.25 187	0.16 255	0.06 136	0.03 222	0.09 221	1.23 206	0.34 248

GCAPDPT-zeroshot4090	1.12 252	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.05 158	0.03 150	0.09 166	0.00 1	0.00 1	1.39 279	0.08 193	0.36 303	2.03 164	2.26 284	12.79 371	0.12 180	1.67 199	0.41 212	3.76 286	3.25 187	0.16 255	0.06 136	0.03 222	0.09 221	1.23 206	0.34 248

testlalala	1.12 252	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.05 158	0.03 150	0.09 166	0.00 1	0.00 1	1.39 279	0.08 193	0.36 303	2.03 164	2.26 284	12.79 371	0.12 180	1.67 199	0.41 212	3.76 286	3.25 187	0.16 255	0.06 136	0.03 222	0.09 221	1.23 206	0.34 248

GCAPDPT-zeroshot	1.12 252	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.05 158	0.03 150	0.09 166	0.00 1	0.00 1	1.39 279	0.08 193	0.36 303	2.03 164	2.26 284	12.79 371	0.12 180	1.67 199	0.41 212	3.76 286	3.25 187	0.16 255	0.06 136	0.03 222	0.09 221	1.23 206	0.34 248

GCAP-Stereo	1.12 252	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.00 1	0.05 158	0.03 150	0.09 166	0.00 1	0.00 1	1.39 279	0.08 193	0.36 303	2.03 164	2.26 284	12.79 371	0.12 180	1.67 199	0.41 212	3.76 286	3.25 187	0.16 255	0.06 136	0.03 222	0.09 221	1.23 206	0.34 248

GwcNet-ADL	1.16 257	0.07 198	0.40 302	0.05 237	0.31 283	0.04 185	0.26 255	0.18 231	0.13 192	2.08 331	6.22 346	1.00 272	0.15 218	0.03 144	1.64 121	2.09 272	0.74 277	0.23 246	2.93 246	1.11 309	2.08 215	3.57 204	0.00 1	0.14 232	0.10 256	0.78 293	1.16 201	3.74 305

Any-RAFT	1.18 258	0.02 55	0.02 231	0.01 103	0.06 132	0.01 79	0.04 146	0.97 298	0.37 254	0.24 218	3.12 318	0.39 226	0.21 238	0.11 228	2.67 219	2.00 265	0.52 253	0.25 257	5.42 289	0.34 197	4.24 301	4.80 253	0.10 227	0.12 225	0.06 243	0.46 277	1.31 214	4.08 308

cross-raft	1.22 259	0.18 274	0.00 1	0.00 1	0.25 271	0.19 280	0.09 193	1.09 304	0.37 254	0.48 243	0.62 249	0.47 243	0.27 249	0.26 283	3.12 239	3.18 336	0.37 215	0.22 241	6.41 306	1.18 317	4.79 314	6.55 319	0.14 244	0.09 193	0.11 260	0.64 286	0.15 140	1.76 285

MSMDNet	1.25 260	0.19 276	0.00 1	0.02 175	0.30 280	0.20 282	0.10 199	1.07 303	0.34 249	0.81 263	0.85 265	0.47 243	1.93 302	0.19 266	2.92 228	4.02 356	0.45 234	0.21 235	6.20 304	0.65 265	4.55 308	6.46 315	0.12 237	0.09 193	0.12 263	0.48 281	0.20 153	0.92 270

dad	1.26 261	0.03 85	0.01 199	2.05 331	0.03 91	0.12 239	5.97 342	0.02 135	0.04 108	0.00 1	0.00 1	0.08 97	1.00 292	0.01 67	2.38 196	0.55 97	0.02 44	0.15 192	4.20 268	0.16 127	0.49 125	1.61 96	0.08 219	0.21 261	1.45 331	0.00 1	8.58 362	4.72 312

AnonymousM	1.26 261	0.10 236	0.00 1	0.01 103	0.02 72	0.18 278	0.00 1	0.31 255	0.35 250	0.16 201	1.96 299	0.35 218	0.33 266	0.37 308	1.49 107	1.72 248	0.67 269	0.29 274	0.95 159	1.27 321	2.44 238	4.00 223	0.27 294	0.30 278	0.00 1	0.20 254	4.93 344	11.37 352

iResNet	1.29 263	0.03 85	0.00 1	0.26 298	0.76 316	0.11 226	0.23 247	0.52 271	0.27 232	1.53 302	1.60 287	0.90 269	2.18 307	0.02 111	4.40 290	1.94 259	0.45 234	0.34 286	8.84 323	0.99 305	3.40 270	2.35 130	0.00 1	1.23 335	0.00 1	0.19 253	2.27 264	0.03 202

ADCRef	1.34 264	0.41 304	0.39 301	0.12 276	0.81 318	0.32 297	0.86 292	0.42 263	2.11 340	0.70 259	0.02 164	0.39 226	0.06 176	0.31 297	5.12 309	1.00 178	0.30 199	0.25 257	3.29 251	0.78 285	1.09 178	3.78 213	1.07 339	0.32 282	1.10 327	2.76 325	1.24 211	7.08 328

LALA_ROB	1.37 265	1.34 342	0.01 199	0.06 252	0.28 279	0.06 195	0.22 239	0.07 188	0.14 197	1.06 275	1.83 295	15.19 342	0.03 140	0.09 223	3.23 246	0.57 103	0.41 223	0.10 162	1.17 169	0.33 196	2.00 211	4.37 241	0.01 146	0.20 258	0.13 268	0.15 236	2.79 286	1.25 279

EKT-Stereo	1.43 266	0.02 55	0.00 1	0.03 208	0.20 254	0.05 191	0.23 247	1.05 301	0.79 304	0.87 267	3.67 327	0.55 254	0.37 276	0.37 308	3.99 276	3.92 351	0.57 259	0.34 286	3.66 259	1.75 338	4.58 310	7.24 335	0.02 180	0.08 178	0.00 1	0.73 289	3.50 318	0.00 1

PSMNet-ADL	1.45 267	0.06 177	0.03 248	0.12 276	0.23 265	0.10 219	0.32 263	0.88 289	0.23 218	3.14 363	6.55 351	0.50 246	3.31 324	0.05 184	4.30 286	2.75 330	0.66 267	0.21 235	5.14 284	0.43 218	2.14 217	4.12 227	0.18 272	0.09 193	0.00 1	0.16 245	3.26 309	0.19 230

SGM-Forest	1.47 268	0.22 286	0.03 248	1.15 323	0.85 321	0.32 297	0.07 183	0.62 275	0.69 298	1.86 320	0.77 258	1.74 292	2.49 313	0.38 311	4.01 277	1.53 235	0.60 260	0.15 192	2.56 235	0.18 135	2.44 238	5.51 286	0.47 321	0.27 276	0.65 313	0.77 292	5.16 347	4.09 309
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	1.49 269	0.59 316	0.09 274	0.72 313	1.43 332	1.77 331	0.07 183	0.33 257	0.68 295	4.25 374	3.11 317	5.89 319	0.28 253	0.04 165	2.15 173	2.07 270	0.35 211	0.21 235	1.58 190	0.56 247	2.74 250	5.11 270	0.06 213	0.12 225	0.04 233	0.00 1	0.93 194	5.06 314

ETE_ROB	1.49 269	0.89 329	0.01 199	0.08 267	0.40 292	0.07 202	0.46 278	0.02 135	1.27 325	0.20 211	1.77 292	18.24 346	0.03 140	0.10 226	2.45 201	0.57 103	1.29 316	0.08 156	1.42 178	0.26 175	2.31 231	5.24 274	0.10 227	0.14 232	0.11 260	0.00 1	1.98 249	0.74 262

CSAN	1.51 271	0.51 310	0.30 297	0.46 306	1.06 330	0.28 295	1.64 316	0.26 247	2.24 343	1.49 298	1.26 281	5.28 317	3.36 325	0.38 311	2.42 199	0.53 91	0.82 288	0.33 283	2.56 235	0.74 283	2.18 220	3.32 197	0.12 237	0.41 289	0.95 323	2.49 319	2.06 254	3.23 301

NOSS_ROB	1.53 272	0.07 198	0.02 231	0.14 281	0.33 284	0.06 195	0.04 146	1.24 311	0.64 291	1.67 312	1.69 290	1.97 297	0.36 274	1.01 337	5.43 316	3.38 341	0.91 296	0.30 277	1.40 176	0.21 155	4.36 304	6.60 321	0.10 227	0.73 308	0.20 292	4.63 337	3.87 330	0.02 185

HH	1.54 273	0.03 85	0.00 1	0.03 208	0.11 190	0.21 285	0.03 130	0.66 276	0.37 254	1.87 322	1.89 297	0.86 267	0.33 266	0.18 260	3.86 270	5.35 371	0.49 246	0.24 249	5.98 301	1.28 322	6.23 338	6.54 317	0.34 311	0.58 304	0.16 278	0.46 277	2.34 269	1.09 271

HanStereo	1.54 273	0.03 85	0.00 1	0.03 208	0.11 190	0.21 285	0.03 130	0.66 276	0.37 254	1.87 322	1.89 297	0.86 267	0.33 266	0.18 260	3.86 270	5.35 371	0.49 246	0.24 249	5.98 301	1.28 322	6.23 338	6.54 317	0.34 311	0.58 304	0.16 278	0.46 277	2.34 269	1.09 271

SHD	1.54 273	0.06 177	1.12 331	0.06 252	0.33 284	0.19 280	1.33 308	0.31 255	0.20 210	1.46 295	1.81 294	0.79 264	2.23 309	0.29 294	7.88 338	2.36 306	0.85 289	0.48 310	5.29 287	1.11 309	3.92 293	5.44 282	0.06 213	0.99 324	0.76 317	0.47 280	0.96 195	0.80 267

RAFT-Test	1.56 276	0.21 283	0.00 1	0.03 208	0.46 298	0.21 285	0.13 217	1.45 318	0.42 264	0.85 266	5.41 343	0.30 204	0.40 279	0.24 278	3.52 256	3.83 349	0.45 234	0.22 241	6.74 308	0.68 273	4.64 311	5.50 285	0.24 285	0.09 193	0.13 268	4.57 336	0.15 140	1.27 280

DAS	1.56 276	0.05 157	0.00 1	0.02 175	0.15 230	0.21 285	0.20 233	0.75 283	0.68 295	1.78 318	4.05 331	3.08 307	3.10 319	0.02 111	4.03 279	2.40 310	1.21 312	0.25 257	4.72 275	0.80 289	5.01 319	5.73 293	0.01 146	0.94 320	0.16 278	0.42 272	2.14 256	0.28 240

SepStereo	1.56 276	0.05 157	0.00 1	0.02 175	0.15 230	0.21 285	0.20 233	0.75 283	0.68 295	1.78 318	4.05 331	3.08 307	3.10 319	0.02 111	4.03 279	2.40 310	1.21 312	0.25 257	4.72 275	0.80 289	5.01 319	5.73 293	0.01 146	0.94 320	0.16 278	0.42 272	2.14 256	0.28 240

DeepPrunerF	1.56 276	0.75 324	0.00 1	2.44 337	7.08 353	1.22 321	2.49 329	0.27 248	2.00 339	0.02 155	0.06 186	0.17 153	0.01 62	0.05 184	4.22 285	1.04 186	0.13 130	0.13 186	1.65 195	0.10 83	0.86 161	1.21 85	0.10 227	0.05 117	13.02 369	0.85 296	2.24 261	0.04 208

Reg-Stereo(zero)	1.59 280	0.07 198	0.37 299	0.05 237	0.41 294	0.15 254	0.43 275	2.02 338	0.47 273	2.44 339	7.61 363	0.68 258	0.29 256	0.88 333	2.26 182	2.12 274	1.29 316	0.17 208	3.70 260	0.94 298	2.38 233	6.03 302	0.51 324	0.09 193	0.12 263	0.22 260	4.34 341	2.94 296

FLISNet	1.59 280	0.07 198	0.37 299	0.05 237	0.41 294	0.15 254	0.43 275	2.02 338	0.47 273	2.44 339	7.61 363	0.68 258	0.29 256	0.88 333	2.26 182	2.12 274	1.29 316	0.17 208	3.70 260	0.94 298	2.38 233	6.03 302	0.51 324	0.09 193	0.12 263	0.22 260	4.34 341	2.94 296

MSKI-zero shot	1.63 282	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.15 254	0.09 193	0.70 281	0.56 287	0.40 235	4.72 338	0.44 241	0.28 253	0.02 111	4.02 278	4.17 359	0.79 284	0.45 307	8.12 319	1.60 335	5.19 323	6.94 329	0.17 265	0.11 215	0.15 274	0.81 295	0.46 166	3.55 303

FADNet_RVC	1.63 282	0.22 286	0.42 305	0.29 299	0.78 317	0.11 226	0.92 296	0.39 261	0.49 279	0.47 241	0.97 275	1.22 274	0.49 281	0.78 332	6.23 322	1.59 236	1.09 309	1.46 354	9.20 325	0.95 303	3.67 281	5.53 287	0.40 318	0.78 310	0.27 299	0.27 263	3.00 300	2.09 288

XQC	1.66 284	0.21 283	0.52 309	0.14 281	0.37 288	0.10 219	1.36 309	0.29 251	0.16 201	1.69 314	2.37 306	0.66 255	3.22 321	0.32 298	7.43 330	2.29 294	0.76 280	0.38 296	4.00 264	0.69 276	2.93 258	6.58 320	0.05 210	0.46 294	1.09 326	4.16 335	1.40 220	1.11 274

test-1	1.70 285	0.04 124	0.00 1	0.00 1	0.04 102	0.20 282	0.33 266	0.88 289	0.48 276	2.92 356	3.07 315	1.60 287	0.30 259	0.16 256	4.34 287	4.00 355	0.75 278	0.52 313	5.66 294	1.37 325	4.20 298	8.17 358	0.02 180	0.17 251	0.00 1	0.17 249	3.67 326	2.89 295

model_zeroshot	1.71 286	0.07 198	0.22 290	0.94 316	0.22 263	0.17 275	0.14 223	0.84 287	0.16 201	1.52 301	4.40 335	0.39 226	0.23 241	0.06 196	5.00 306	3.93 352	0.40 220	0.40 298	6.74 308	0.34 197	3.95 295	5.37 280	0.17 265	0.15 241	2.89 342	0.44 274	1.65 236	5.32 317

ADCP+	1.75 287	0.59 316	0.63 312	0.04 228	0.65 310	0.54 307	1.27 307	0.10 202	3.59 349	1.42 293	1.34 282	2.95 306	0.02 114	0.33 301	4.90 303	0.63 123	0.19 155	0.11 172	3.06 247	0.67 270	1.49 194	4.12 227	0.04 200	0.06 136	1.27 330	8.47 357	2.00 252	6.83 326

TRStereo	1.76 288	0.14 264	0.73 316	0.01 103	0.05 114	2.16 333	0.08 188	1.43 316	0.66 293	2.45 342	0.95 272	1.77 295	0.30 259	0.03 144	3.78 265	3.44 343	0.27 186	0.32 282	5.00 283	0.93 296	2.72 249	6.31 307	0.26 290	0.10 208	0.35 309	9.30 361	3.96 332	0.02 185

FC-DCNN	1.76 288	0.63 318	3.42 353	2.23 333	1.72 334	2.85 339	1.94 324	1.64 323	0.88 310	1.40 291	0.74 256	2.06 299	0.78 288	0.14 248	2.45 201	1.00 178	0.77 281	0.19 219	2.25 224	0.20 147	2.74 250	4.47 244	0.00 1	0.88 319	2.30 339	1.38 308	3.46 317	4.91 313

EAI-Stereo	1.80 290	0.46 306	1.10 330	0.67 312	0.71 314	0.73 312	0.96 298	1.43 316	1.33 328	0.08 179	5.03 340	0.52 251	0.33 266	0.06 196	4.98 305	4.20 362	0.49 246	0.61 323	7.06 313	0.79 286	3.29 267	5.64 288	0.33 310	1.02 326	0.62 312	1.63 311	3.61 325	0.78 266

FINET	1.84 291	0.48 308	0.53 310	0.22 294	0.43 296	0.62 310	0.75 289	0.60 274	1.71 333	0.25 220	3.44 322	0.75 261	2.04 303	0.69 327	12.19 372	1.84 254	0.70 271	0.29 274	1.69 205	1.05 308	1.90 207	3.58 205	0.27 294	0.97 323	2.98 343	5.66 345	0.86 192	3.31 302

gcap-zeroshot	1.91 292	0.09 223	0.00 1	0.94 316	0.25 271	0.52 306	1.06 302	1.21 309	0.37 254	1.56 305	5.48 345	2.80 303	0.39 278	0.42 314	3.88 272	3.98 354	0.80 286	0.53 314	15.08 339	0.67 270	3.02 260	6.41 312	1.13 340	0.06 136	0.23 296	0.00 1	0.27 157	0.51 258

TestStereo_HL3	1.93 293	2.19 343	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.01 79	0.02 97	1.97 336	0.31 241	2.50 344	3.18 319	8.72 325	0.38 277	0.05 184	5.28 314	3.15 335	4.87 347	0.22 241	4.89 279	0.23 164	3.93 294	6.64 323	0.01 146	0.08 178	0.00 1	0.03 184	3.02 301	0.41 254

ADCL	1.94 294	0.86 328	0.63 312	0.37 301	0.56 303	0.43 303	1.49 312	0.30 252	7.79 366	1.64 310	0.96 274	0.43 240	0.12 210	0.23 273	4.87 301	0.72 138	0.61 263	0.81 333	2.35 226	0.61 258	2.87 257	3.43 202	0.32 309	0.54 298	4.24 352	3.96 332	2.82 287	8.53 339

FC-DCNN v2	1.95 295	0.67 321	3.62 354	2.78 339	1.80 336	3.27 341	1.88 320	1.84 331	1.13 316	1.36 287	0.75 257	2.23 301	1.12 295	0.14 248	2.56 209	1.01 181	0.78 283	0.17 208	2.54 234	0.19 141	2.76 252	4.47 244	0.00 1	0.81 312	3.11 345	1.85 313	4.11 336	5.62 320

DDF-Stereo	1.97 296	0.51 310	0.09 274	10.09 346	0.11 190	12.01 349	0.02 97	0.08 194	0.26 231	0.07 176	1.15 279	7.81 324	0.84 289	0.16 256	2.79 222	2.20 279	0.90 292	0.35 289	3.63 258	0.51 240	3.12 262	4.97 265	0.22 280	0.21 261	0.16 278	0.44 274	0.28 158	0.25 234

ITSA-stereo	1.99 297	0.34 299	0.28 294	0.10 273	0.52 300	0.07 202	1.38 310	0.99 299	0.56 287	2.74 352	5.39 342	1.76 294	0.32 263	0.03 144	4.09 282	2.69 327	1.48 323	0.95 342	4.15 266	1.21 318	3.88 292	5.15 273	0.75 332	1.44 342	0.19 289	2.50 320	2.98 299	7.91 335

IGEV-FE	2.01 298	0.29 296	0.75 318	2.40 335	0.14 219	1.46 324	0.65 285	1.66 326	0.86 307	1.54 303	6.44 349	1.43 284	0.50 282	0.18 260	3.59 260	4.18 360	0.48 244	0.26 264	5.80 296	1.37 325	5.52 328	7.65 343	0.27 294	0.11 215	0.27 299	0.20 254	3.25 307	3.06 300

IGEV_Zeroshot_test	2.01 298	0.29 296	0.74 317	2.41 336	0.14 219	1.47 325	0.65 285	1.66 326	0.86 307	1.42 293	6.49 350	1.43 284	0.50 282	0.18 260	3.59 260	4.18 360	0.48 244	0.26 264	5.82 297	1.37 325	5.57 329	7.66 344	0.27 294	0.11 215	0.27 299	0.20 254	3.25 307	3.05 299

DCVSM-stereo	2.07 300	0.09 223	0.12 282	0.24 295	0.07 154	0.21 285	0.05 158	1.85 332	0.27 232	2.45 342	6.80 356	10.52 330	3.24 322	0.14 248	5.61 318	1.84 254	0.60 260	0.16 202	5.90 300	1.40 329	4.22 299	2.76 151	0.16 255	1.75 351	0.11 260	0.98 302	2.83 289	1.41 282

anonymity	2.08 301	0.37 300	0.11 281	0.17 287	0.15 230	0.24 292	0.20 233	1.34 315	0.85 306	2.03 328	18.46 386	0.98 271	0.52 286	0.17 258	3.57 258	3.93 352	0.70 271	0.25 257	3.72 263	0.66 268	3.21 263	7.06 331	0.20 276	0.43 290	0.23 296	0.49 282	3.30 310	2.72 293

HBP-ISP	2.10 302	0.22 286	1.16 332	0.98 318	0.61 308	0.70 311	0.06 175	2.15 342	0.66 293	2.04 329	3.60 326	0.51 250	0.36 274	1.83 344	7.47 331	6.67 377	0.60 260	0.51 312	1.89 213	1.12 312	4.69 313	8.60 364	0.01 146	0.57 303	1.12 328	1.15 305	5.27 350	2.01 287

RTS	2.13 303	0.09 223	0.05 265	0.06 252	0.27 277	0.12 239	3.10 332	0.06 183	0.23 218	1.39 288	0.21 224	0.76 262	0.13 213	0.43 316	10.72 361	2.25 281	1.08 307	0.24 249	6.92 311	0.94 298	3.54 277	4.78 251	0.00 1	0.44 291	0.69 314	16.39 379	1.48 226	1.22 277

RTSA	2.13 303	0.09 223	0.05 265	0.06 252	0.27 277	0.12 239	3.10 332	0.06 183	0.23 218	1.39 288	0.21 224	0.76 262	0.13 213	0.43 316	10.72 361	2.25 281	1.08 307	0.24 249	6.92 311	0.94 298	3.54 277	4.78 251	0.00 1	0.44 291	0.69 314	16.39 379	1.48 226	1.22 277

ccs_rob	2.19 305	0.09 223	0.18 289	0.13 280	0.06 132	0.03 178	0.03 130	2.33 344	0.54 285	2.44 339	12.56 378	15.01 340	0.18 227	0.30 296	3.10 237	2.81 331	0.75 278	0.28 271	3.16 248	0.80 289	4.43 305	5.41 281	0.03 193	1.16 332	0.00 1	0.01 129	1.74 239	1.49 284

PWC_ROB	2.29 306	0.25 292	0.06 268	0.01 103	0.17 239	0.16 267	0.98 299	0.02 135	0.62 289	0.65 256	3.33 321	1.37 277	12.76 352	0.26 283	6.03 320	2.03 268	1.15 310	0.92 340	6.78 310	0.58 252	4.98 318	7.64 342	0.11 236	1.04 328	0.02 214	0.18 250	2.87 291	6.83 326

XX-Stereo	2.39 307	0.04 124	0.08 271	0.02 175	0.03 91	0.17 275	0.24 252	0.12 212	0.24 222	2.06 330	6.55 351	0.32 209	0.46 280	0.04 165	4.87 301	4.47 365	0.81 287	0.25 257	4.97 282	0.21 155	2.69 248	4.18 232	0.31 308	0.11 215	24.56 382	0.03 184	2.13 255	4.54 310

iRaft-Stereo_20w	2.41 308	0.79 326	1.84 346	2.39 334	0.37 288	0.73 312	0.54 280	0.89 292	1.53 331	3.22 366	8.29 367	0.71 260	0.65 287	0.45 318	3.12 239	3.75 347	0.92 297	0.57 318	4.64 272	1.51 331	3.72 282	6.38 311	0.42 319	0.40 288	0.58 310	7.46 351	2.87 291	6.30 323

DN	2.45 309	0.02 55	0.00 1	0.07 262	0.07 154	14.14 352	0.13 217	0.36 260	0.45 269	2.11 332	0.89 268	22.11 352	0.27 249	0.07 207	3.08 235	2.51 319	0.32 207	0.12 180	4.86 278	0.93 296	2.78 255	4.75 250	0.15 248	0.51 296	0.28 303	0.73 289	0.81 187	3.63 304

MFMNet_re	2.50 310	0.07 198	0.08 271	0.00 1	0.81 318	1.00 317	1.92 323	1.98 337	1.84 337	0.48 243	0.90 270	11.12 334	4.20 328	0.12 237	8.35 346	2.23 280	2.12 326	0.88 338	10.85 331	1.93 345	6.20 337	4.31 237	0.70 330	1.05 329	0.01 190	0.01 129	2.53 277	1.91 286

DDVS	2.53 311	0.17 272	0.29 295	0.04 228	0.23 265	0.13 243	0.08 188	1.56 322	0.50 281	1.99 326	14.57 384	13.78 339	0.90 291	0.23 273	2.92 228	3.64 346	1.07 306	0.53 314	5.55 292	2.40 353	4.68 312	5.93 301	0.12 237	0.36 284	0.08 249	0.16 245	4.03 333	2.33 291

MFN_U_SF_DS_RVC	2.58 312	0.39 302	0.13 284	1.02 321	0.94 327	1.47 325	6.02 343	1.28 312	1.25 324	0.58 251	0.51 240	3.99 313	1.35 296	2.94 350	8.49 349	0.84 156	0.53 254	0.24 249	8.49 322	0.82 292	5.19 323	7.26 336	0.63 327	0.22 267	1.61 333	3.32 330	2.83 289	7.19 329

SFCPSM	2.60 313	0.04 124	0.02 231	0.05 237	0.12 209	0.32 297	0.11 205	0.30 252	0.77 303	1.51 300	4.75 339	6.92 321	11.96 349	0.12 237	6.19 321	2.43 314	1.00 301	0.33 283	15.96 340	2.34 351	3.04 261	4.15 230	0.12 237	0.71 306	0.04 233	0.60 284	3.86 328	2.56 292

CBMV	2.60 313	0.15 268	0.26 292	0.40 303	0.57 304	0.97 316	1.03 300	1.21 309	0.37 254	1.54 303	1.80 293	6.95 322	2.14 306	0.70 328	5.13 310	2.53 322	1.37 320	0.34 286	5.85 298	0.66 268	5.87 334	6.83 326	0.10 227	1.05 329	0.28 303	0.55 283	6.85 351	14.70 361
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	2.66 315	0.66 320	1.61 341	0.12 276	0.87 322	0.58 308	0.49 279	1.06 302	2.18 341	1.67 312	11.81 377	1.62 288	1.00 292	0.26 283	3.90 273	4.57 367	0.79 284	0.49 311	6.70 307	1.77 341	5.60 330	7.34 337	0.28 303	0.52 297	0.26 298	5.75 347	4.03 333	5.75 321

ADCMid	2.74 316	1.26 340	1.71 343	0.40 303	1.93 338	1.52 327	3.53 336	0.86 288	3.72 350	0.89 269	3.79 328	1.75 293	1.91 301	0.47 322	6.57 325	1.98 263	1.00 301	0.81 333	8.43 321	1.44 330	4.23 300	6.72 324	1.73 348	0.54 298	1.26 329	4.03 333	2.31 267	9.24 341

AnyNet_C32	2.80 317	0.52 314	0.22 290	0.25 296	0.67 311	0.44 305	3.17 334	0.15 222	7.69 365	1.48 296	3.90 329	1.23 275	0.31 262	0.37 308	8.77 351	1.97 262	1.32 319	1.08 345	4.26 270	0.99 305	5.88 335	7.00 330	0.16 255	0.85 317	3.07 344	5.64 344	3.09 302	11.20 350

FAT-Stereo	2.88 318	0.13 259	2.06 349	0.15 283	0.40 292	0.03 178	0.61 282	3.14 351	0.69 298	3.08 361	9.21 369	11.10 333	2.12 305	0.09 223	5.89 319	3.41 342	1.24 314	1.17 350	4.21 269	1.62 336	5.45 325	7.79 350	0.16 255	1.79 354	0.09 253	1.45 309	2.64 282	8.01 336

FBW_ROB	3.03 319	2.28 344	1.73 344	5.36 343	3.29 346	1.68 330	5.06 339	0.59 273	0.05 126	1.66 311	1.74 291	6.05 320	1.43 297	3.87 354	5.17 311	0.52 90	0.88 291	0.10 162	22.28 356	0.75 284	4.57 309	4.14 229	3.32 353	0.78 310	0.07 246	0.88 297	0.54 168	2.97 298

S-Stereo	3.08 320	0.07 198	0.92 326	0.58 311	0.48 299	0.11 226	2.12 328	1.93 334	1.12 314	3.16 365	11.36 376	13.75 338	0.84 289	0.14 248	8.10 342	4.42 364	0.93 298	1.15 349	5.86 299	2.48 355	3.72 282	8.66 365	0.30 305	1.78 353	0.00 1	1.19 306	1.99 251	6.02 322

zero-FE	3.10 321	0.51 310	0.09 274	16.92 354	2.13 341	18.73 356	4.60 338	0.09 198	0.30 240	0.25 220	2.16 301	9.26 328	2.36 310	0.22 272	2.94 230	2.11 273	1.04 304	1.07 344	7.15 314	0.65 265	4.18 297	5.70 292	0.23 283	0.20 258	0.16 278	0.45 276	0.21 154	0.00 1

PVD	3.14 322	0.08 213	2.03 348	0.06 252	0.59 306	0.61 309	1.76 318	4.43 363	5.36 358	1.92 325	3.47 324	1.71 291	4.28 329	0.39 313	8.77 351	3.31 340	1.63 324	1.33 353	7.97 318	2.09 347	4.97 317	7.57 339	0.09 225	0.82 313	3.19 346	5.61 343	3.52 323	7.31 330

ADCPNet	3.33 323	0.18 274	1.54 340	0.37 301	2.11 340	0.43 303	4.39 337	1.15 307	2.63 346	2.22 335	4.68 337	1.26 276	8.61 343	0.75 330	7.76 335	2.37 307	1.20 311	0.28 271	9.48 326	1.76 340	4.12 296	7.06 331	1.85 349	0.44 291	3.47 349	5.21 342	3.51 320	11.22 351

MSC_U_SF_DS_RVC	3.56 324	1.18 337	0.42 305	2.21 332	1.08 331	1.06 319	7.26 350	0.90 293	6.00 360	2.41 338	0.89 268	2.49 302	1.53 298	4.82 356	8.39 347	2.74 329	1.46 322	0.99 343	19.04 346	2.19 349	4.43 305	8.48 363	1.87 351	0.85 317	1.96 337	2.40 318	1.47 224	7.73 332

AIO-Stereo-zeroshot1	3.71 325	0.90 330	1.37 335	0.36 300	0.87 322	0.28 295	0.78 290	1.46 320	3.74 351	2.99 359	10.24 372	1.68 289	1.05 294	0.04 165	4.49 292	4.96 368	0.55 256	0.73 327	35.32 373	1.81 344	4.32 303	7.96 355	0.26 290	0.34 283	0.21 293	6.50 350	1.57 234	5.39 318

SPS-STEREO	3.87 326	0.51 310	0.89 325	2.55 338	0.60 307	2.27 335	1.91 322	2.42 346	0.48 276	2.64 348	5.18 341	10.68 331	3.56 326	0.45 318	9.10 356	4.16 358	2.88 332	1.11 346	16.03 341	1.11 309	9.65 369	7.06 331	0.53 326	2.09 359	2.07 338	4.05 334	5.19 349	5.27 316
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	3.93 327	0.95 332	0.88 324	1.32 325	0.91 325	2.12 332	6.41 347	1.67 328	0.97 311	2.95 357	7.64 365	5.48 318	1.73 299	5.39 357	10.74 363	1.82 253	1.27 315	0.83 335	24.63 359	2.41 354	6.44 341	7.61 340	0.48 322	1.69 350	0.77 319	2.75 324	2.25 263	3.90 307

CBMV_ROB	3.99 328	0.43 305	1.00 329	2.02 329	0.95 328	1.61 329	1.67 317	2.83 350	0.70 301	2.13 334	4.08 333	16.34 345	11.91 348	0.27 289	7.96 339	2.44 315	1.39 321	0.29 274	9.76 328	1.58 334	5.47 327	5.44 282	0.30 305	0.55 301	3.43 348	7.99 355	7.43 356	7.85 334

ADCS	4.09 329	0.93 331	0.94 327	0.21 293	1.52 333	0.90 315	3.48 335	1.50 321	7.56 364	1.61 309	2.40 307	3.48 312	8.67 344	1.39 340	8.27 344	5.49 373	3.09 335	1.78 362	9.75 327	1.93 345	8.24 354	9.82 372	0.76 333	1.19 333	1.79 336	10.54 366	2.97 297	10.29 345

pmcnn	4.18 330	0.67 321	0.61 311	2.04 330	2.52 343	1.28 323	2.95 330	2.15 342	1.23 322	2.77 353	7.26 359	9.11 327	13.10 353	0.75 330	5.43 316	4.15 357	3.09 335	1.73 361	11.50 332	2.73 356	7.89 347	6.07 304	1.48 345	1.49 343	0.83 321	1.86 314	7.22 353	10.99 349

ACV-stereo	4.34 331	0.95 332	0.29 295	1.49 327	0.05 114	2.71 338	0.19 232	0.72 282	0.74 302	2.71 351	3.29 320	1.69 290	16.74 357	0.23 273	8.63 350	6.43 376	1.68 325	0.37 293	42.07 383	4.49 368	6.41 340	5.64 288	0.14 244	0.84 314	0.06 243	2.99 328	4.20 339	1.33 281

edge stereo	4.35 332	0.75 324	5.54 362	1.47 326	0.68 312	2.40 336	2.05 325	3.82 361	2.47 345	2.83 355	7.39 361	22.39 354	7.04 337	0.46 321	6.71 326	3.86 350	1.02 303	0.58 321	13.65 336	1.77 341	4.25 302	8.22 359	0.37 316	1.10 331	1.66 335	1.13 304	4.17 338	9.80 342

SANet	4.68 333	1.15 336	0.72 315	1.08 322	1.79 335	2.18 334	1.80 319	3.64 357	4.06 353	1.02 274	1.51 286	40.89 371	15.13 354	0.74 329	5.23 313	0.73 141	2.96 334	0.36 291	3.45 254	0.72 280	3.79 291	4.83 254	0.04 200	2.43 363	1.08 325	9.27 360	5.08 346	10.76 348

G-Net	4.73 334	0.73 323	0.67 314	0.15 283	0.83 320	0.25 293	0.42 273	3.63 356	5.06 357	2.28 336	7.11 358	33.67 366	3.98 327	0.11 228	4.48 291	4.47 365	0.90 292	1.56 355	10.38 330	7.20 376	4.91 316	4.92 261	0.27 294	2.00 358	0.69 314	3.51 331	8.30 358	15.26 362

DDUNet	4.89 335	8.16 354	1.37 335	15.28 352	11.53 358	13.06 351	13.61 354	0.03 150	0.08 160	0.31 227	0.17 216	2.81 304	0.12 210	30.11 366	1.31 86	0.42 67	5.42 352	3.10 370	7.68 316	3.60 365	0.64 135	3.51 203	7.13 359	0.11 215	0.13 268	0.00 1	2.47 274	0.00 1

UDG	4.89 335	9.17 356	1.61 341	15.38 353	16.23 365	10.04 347	21.31 359	0.34 258	0.07 153	0.29 224	0.87 266	2.05 298	0.07 180	21.35 362	3.10 237	0.73 141	5.33 351	1.71 360	7.74 317	3.39 363	2.18 220	4.16 231	3.02 352	0.25 272	0.01 190	0.00 1	1.53 232	0.02 185

SGM_RVC	5.06 337	2.37 345	0.86 323	3.70 341	2.05 339	4.02 343	3.08 331	3.97 362	2.18 341	2.80 354	4.60 336	12.63 335	9.07 345	0.52 325	5.35 315	1.16 201	2.48 330	0.73 327	16.29 343	1.29 324	5.10 321	4.67 248	0.97 338	1.53 344	5.98 357	4.86 338	17.62 374	16.88 365
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MaskLacGwcNet_RVC	5.10 338	0.81 327	0.45 307	1.01 320	0.93 326	1.00 317	2.09 326	1.18 308	1.70 332	2.65 349	7.37 360	55.54 385	5.50 334	2.83 349	4.18 283	2.37 307	2.53 331	2.86 368	12.17 333	0.63 261	6.51 342	7.97 356	0.21 278	1.40 339	0.80 320	2.92 327	3.45 316	6.78 325

MADNet+	5.17 339	1.14 335	0.81 321	1.31 324	1.86 337	0.41 301	7.13 349	4.64 364	1.30 326	2.11 332	1.25 280	7.00 323	7.54 338	1.68 342	15.77 381	5.61 374	10.54 369	0.72 326	9.98 329	4.66 369	10.53 374	7.94 354	0.28 303	6.30 381	5.27 355	1.53 310	3.79 327	18.58 369

AnyNet_C01	5.32 340	1.31 341	1.35 334	1.99 328	0.99 329	0.82 314	7.01 348	3.81 360	6.95 363	2.67 350	3.93 330	10.88 332	7.80 340	1.30 339	9.45 358	7.51 379	6.49 357	5.87 378	13.81 337	3.14 358	11.01 376	10.44 378	1.44 344	1.40 339	5.27 355	3.18 329	3.86 328	9.83 343

DGSMNet	5.33 341	1.12 334	1.33 333	0.98 318	0.43 296	1.56 328	0.78 290	2.82 349	1.13 316	5.43 379	19.14 388	3.33 311	4.71 331	2.73 348	8.95 354	7.91 382	9.34 365	4.39 375	21.81 355	3.83 366	12.01 381	14.38 383	1.86 350	2.77 368	0.76 317	2.72 323	3.12 303	4.64 311

WQFJA1++	5.47 342	0.05 157	0.02 231	34.91 366	0.07 154	35.12 370	36.52 375	0.07 188	0.47 273	2.57 345	0.09 199	4.78 315	4.96 333	0.19 266	3.04 233	2.54 323	0.29 198	0.38 296	4.84 277	1.16 313	2.29 230	4.44 243	0.19 275	0.12 225	0.00 1	8.34 356	0.09 132	0.02 185

SAMSARA	5.52 343	0.23 290	0.80 320	0.18 288	0.57 304	0.41 301	2.10 327	1.88 333	0.86 307	1.41 292	2.42 309	1.38 278	10.98 347	1.02 338	9.99 359	3.27 339	1.05 305	0.74 329	7.61 315	1.75 338	5.76 333	7.98 357	0.04 200	1.01 325	21.88 380	23.92 384	18.50 378	21.19 372

MDST_ROB	6.06 344	6.32 351	0.76 319	13.33 349	3.41 347	8.50 346	1.53 313	2.13 341	0.65 292	1.74 315	2.19 303	3.26 310	21.56 361	0.29 294	11.71 368	1.33 223	0.63 265	0.21 235	6.39 305	0.43 218	4.86 315	6.32 309	0.76 333	0.84 314	16.17 374	8.98 358	25.75 385	13.52 357

SGM+DAISY	6.69 345	2.68 347	2.71 350	4.33 342	3.45 348	5.63 344	5.85 341	3.71 359	4.72 356	3.62 368	10.34 373	13.55 337	12.02 350	2.03 346	14.41 378	5.03 370	2.95 333	1.60 357	21.46 352	3.31 360	8.98 365	8.82 366	0.64 328	3.61 372	6.70 360	7.55 352	9.49 364	11.52 353

MeshStereo	7.49 346	2.45 346	1.41 337	9.03 345	3.49 349	5.64 345	1.40 311	5.90 365	3.57 348	3.05 360	6.33 348	28.63 360	21.45 360	0.42 314	10.59 360	4.96 368	2.14 328	0.94 341	14.38 338	0.97 304	11.89 379	9.38 368	0.34 311	1.37 338	10.08 362	6.05 349	18.65 380	17.73 368
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	7.61 347	3.80 348	7.34 366	11.01 348	2.88 345	3.90 342	5.07 340	6.50 368	12.34 374	5.67 380	11.30 375	21.85 351	24.42 363	0.90 335	9.03 355	1.19 204	4.84 346	1.90 363	18.61 344	1.57 333	5.70 331	7.14 334	0.08 219	2.66 366	4.23 351	12.31 369	5.16 347	14.07 359

DPSNet	7.66 348	0.53 315	0.50 308	0.51 308	2.55 344	1.23 322	1.03 300	0.91 294	2.91 347	1.28 285	2.85 312	52.35 384	15.45 355	4.00 355	10.74 363	5.86 375	3.57 339	2.30 367	50.03 386	4.14 367	9.13 368	9.73 371	4.37 357	2.64 365	1.64 334	10.31 364	2.55 278	3.75 306

SQANet	8.36 349	13.62 358	1.51 339	27.93 361	7.70 354	24.54 360	19.95 358	0.50 270	0.53 284	0.08 179	0.57 246	12.67 336	2.96 318	15.94 359	7.34 329	0.50 86	3.38 338	0.09 158	21.60 353	0.63 261	6.67 343	6.60 321	38.30 367	0.50 295	0.27 299	2.11 316	2.43 272	6.72 324

SGM-ForestM	8.92 350	9.69 357	3.21 352	8.85 344	3.50 350	10.23 348	8.18 351	7.87 373	5.49 359	2.34 337	6.95 357	26.20 357	19.67 358	1.74 343	14.19 377	2.52 321	3.65 340	0.77 330	18.97 345	2.16 348	5.97 336	4.94 263	1.22 342	1.82 355	16.19 375	14.94 373	21.89 381	17.65 367

ELAS_RVC	10.24 351	5.33 350	4.68 360	10.96 347	6.07 351	18.00 355	6.32 345	6.73 369	4.18 354	4.37 375	13.14 381	38.51 370	26.53 369	1.99 345	8.40 348	3.07 334	4.87 347	3.11 371	12.18 334	3.35 362	8.09 352	10.23 374	1.67 347	4.98 378	17.94 376	13.21 371	18.60 379	19.96 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	10.48 352	6.74 352	4.17 359	13.36 350	8.23 355	14.54 353	6.36 346	7.60 372	6.93 362	4.00 373	13.16 382	37.82 369	23.84 362	2.16 347	9.35 357	2.97 333	4.96 349	2.92 369	12.82 335	2.35 352	8.15 353	10.26 375	1.55 346	4.54 376	19.05 378	15.68 378	17.89 376	21.51 373
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.90 353	18.81 361	1.77 345	39.91 370	12.22 360	34.18 367	24.58 360	0.18 231	0.44 268	0.00 1	0.62 249	15.33 343	4.54 330	24.74 364	8.11 343	0.57 103	3.84 341	0.11 172	24.02 357	0.79 286	7.40 344	6.43 314	51.76 371	1.03 327	0.28 303	1.32 307	2.92 295	8.28 338

Ntro	11.53 354	20.07 364	3.00 351	43.23 375	14.55 363	33.85 366	28.83 363	0.08 194	0.41 263	0.22 216	0.21 224	15.85 344	3.28 323	28.17 365	7.97 340	0.51 88	4.77 344	0.15 192	24.61 358	0.94 298	7.73 346	6.31 307	52.82 372	1.54 345	0.15 274	2.18 317	2.50 276	7.45 331

STStereo	11.69 355	8.45 355	10.04 374	18.16 355	10.58 357	15.14 354	10.53 352	13.13 380	9.53 371	3.86 370	14.97 385	36.06 367	26.96 370	0.99 336	15.41 379	3.48 344	2.14 328	0.91 339	27.08 363	2.21 350	5.15 322	6.42 313	1.20 341	4.57 377	15.16 373	13.24 372	18.03 377	22.37 375

PSMNet_ROB	12.92 356	23.05 369	5.61 363	30.55 362	6.20 352	34.92 369	29.34 365	1.70 330	1.75 335	2.97 358	5.43 344	20.61 349	27.77 371	23.98 363	8.94 353	0.72 138	5.52 353	0.57 318	25.00 360	3.13 357	8.01 351	6.53 316	49.02 368	1.60 346	6.03 358	7.68 353	4.46 343	7.83 333

ACVNet-4b	13.47 357	22.61 368	3.70 356	40.58 371	16.09 364	37.09 371	30.22 366	0.54 272	0.42 264	0.34 229	0.20 222	27.86 359	7.56 339	58.01 377	7.70 333	0.55 97	6.82 358	0.37 293	19.63 349	1.22 319	7.95 348	5.77 297	54.71 375	2.12 360	0.19 289	0.61 285	1.83 242	8.95 340

LSM0	13.66 358	0.48 308	1.89 347	3.22 340	2.27 342	2.98 340	6.02 343	6.42 367	6.24 361	3.39 367	7.39 361	15.02 341	21.09 359	0.59 326	72.72 389	82.45 391	4.78 345	1.63 358	41.67 381	6.26 373	14.18 384	15.86 384	0.24 285	2.56 364	5.08 353	9.03 359	13.43 369	21.93 374

WAO-6	13.69 359	13.80 359	3.74 357	23.62 358	13.67 362	31.88 364	26.45 361	3.68 358	9.30 370	0.52 248	2.91 314	26.50 358	36.24 380	46.50 369	8.08 341	1.52 234	9.67 366	0.68 324	20.50 351	1.73 337	8.83 361	7.74 346	17.50 363	3.35 371	12.66 368	11.66 368	9.90 365	17.13 366

RainbowNet	13.70 360	22.55 367	4.78 361	45.64 378	20.27 367	38.74 372	30.56 367	1.10 305	0.98 313	0.61 253	0.00 1	22.31 353	8.58 342	50.56 372	6.98 328	0.98 176	4.69 343	0.27 268	16.23 342	3.52 364	8.64 358	7.61 340	54.15 374	1.41 341	1.53 332	2.69 322	4.07 335	10.50 346

DispFullNet	13.76 361	21.88 366	15.89 382	24.86 359	21.02 368	20.86 357	35.46 373	7.47 371	4.04 352	10.78 384	8.78 368	19.92 348	16.16 356	32.44 367	6.50 324	9.00 383	19.01 383	5.23 376	33.08 369	10.48 380	8.84 362	7.86 351	4.01 355	1.64 347	2.82 340	1.95 315	7.01 352	14.43 360

MANE	14.80 362	7.78 353	12.20 380	14.57 351	10.23 356	12.65 350	10.66 353	14.23 383	13.81 376	3.15 364	9.50 371	32.07 364	29.96 372	3.21 351	16.78 382	7.52 380	5.32 350	20.78 387	19.44 348	3.25 359	8.74 360	7.75 348	1.22 342	5.74 379	25.51 384	24.86 385	40.14 389	38.43 386

ACVNet_1	15.09 363	27.35 377	7.46 367	51.42 383	29.53 375	48.54 381	36.16 374	0.04 166	0.62 289	0.39 233	0.00 1	18.89 347	6.85 336	60.94 379	4.60 297	0.56 100	7.36 359	0.57 318	21.72 354	0.49 235	8.00 350	5.14 272	54.78 378	1.96 356	0.32 307	5.74 346	2.47 274	5.42 319

PWCK	15.17 364	20.47 365	6.84 365	32.90 365	11.65 359	21.53 358	17.84 356	9.87 377	11.97 373	12.07 385	14.29 383	41.32 372	25.14 366	3.58 353	11.25 367	2.27 291	8.70 364	1.66 359	61.56 389	7.51 377	11.31 378	9.01 367	14.59 362	2.97 369	8.97 361	15.50 377	8.45 360	16.44 364

ACVNet_2	15.75 365	27.28 376	7.96 370	50.80 382	26.50 371	45.66 380	33.66 371	0.27 248	0.42 264	0.62 254	0.94 271	24.18 355	9.84 346	48.67 371	4.83 300	0.60 117	11.17 370	0.10 162	33.98 372	0.68 273	7.99 349	5.88 299	53.48 373	1.99 357	5.13 354	10.08 362	4.33 340	8.26 337

MonStereo1	16.14 366	19.82 363	3.62 354	41.02 372	29.60 376	34.18 367	33.95 372	2.67 347	1.78 336	3.63 369	3.10 316	42.85 373	34.81 377	44.51 368	6.24 323	0.86 159	5.89 355	1.56 355	25.71 361	3.31 360	8.52 357	7.75 348	51.18 370	0.95 322	4.16 350	5.02 341	8.41 359	10.56 347

JetBlue	16.26 367	15.75 360	11.96 379	22.11 357	17.95 366	27.99 362	17.99 357	13.64 381	16.12 378	2.62 346	3.45 323	67.72 388	4.80 332	15.68 358	8.32 345	7.69 381	14.60 378	10.60 383	20.06 350	7.74 378	16.54 385	14.09 382	9.90 360	6.84 383	13.22 370	23.90 383	22.16 382	25.58 378

LVE	17.70 368	25.24 372	6.02 364	47.66 379	30.55 377	42.15 376	37.64 377	0.92 295	1.92 338	3.11 362	0.03 174	21.36 350	26.37 368	59.12 378	5.21 312	1.22 207	6.30 356	0.78 331	29.93 365	1.17 314	9.97 370	8.22 359	55.32 380	3.82 374	19.25 379	10.53 365	11.57 366	12.58 354

IMH-64-1	18.20 369	24.74 370	8.43 372	43.22 373	29.41 373	41.24 373	39.25 378	3.31 353	8.66 367	0.09 188	0.84 263	31.58 362	24.90 364	74.34 380	7.80 336	1.61 239	7.68 360	2.14 364	30.04 366	1.17 314	8.89 363	8.35 361	55.70 381	1.66 348	10.76 363	4.93 339	7.35 354	13.35 355

IMH-64	18.20 369	24.74 370	8.43 372	43.22 373	29.41 373	41.24 373	39.25 378	3.31 353	8.66 367	0.09 188	0.84 263	31.58 362	24.90 364	74.34 380	7.80 336	1.61 239	7.68 360	2.14 364	30.04 366	1.17 314	8.89 363	8.35 361	55.70 381	1.66 348	10.76 363	4.93 339	7.35 354	13.35 355

Dean	18.84 371	31.43 382	4.15 358	56.06 385	33.28 381	49.41 382	37.37 376	3.21 352	4.38 355	1.58 307	0.03 174	26.03 356	34.61 376	57.09 376	7.74 334	0.90 163	8.47 363	0.31 280	25.72 362	1.51 331	8.39 356	7.38 338	54.84 379	2.74 367	18.36 377	10.10 363	13.28 368	10.20 344

BEATNet-Init1	19.18 372	19.13 362	7.74 368	32.14 363	13.16 361	29.13 363	16.19 355	12.18 379	13.16 375	4.63 376	12.87 379	36.56 368	42.58 382	3.21 351	20.76 385	9.14 384	5.88 354	3.97 374	47.19 385	17.73 386	12.29 383	13.10 381	3.89 354	6.55 382	27.00 386	17.20 382	50.67 392	39.90 388

IMH	19.35 373	25.33 373	8.35 371	43.47 376	30.55 377	42.09 375	40.33 380	3.51 355	8.89 369	0.16 201	0.25 229	33.42 365	33.95 375	77.49 383	6.93 327	1.33 223	8.16 362	2.24 366	30.28 368	1.37 325	8.71 359	7.74 346	55.71 383	1.76 352	10.94 365	7.82 354	8.50 361	23.20 376

LE_ROB	19.62 374	4.63 349	7.87 369	26.32 360	33.04 380	23.04 359	28.96 364	19.01 385	15.58 377	4.86 378	12.98 380	44.86 378	49.56 387	1.53 341	11.86 369	1.87 256	2.13 327	0.55 316	29.13 364	6.11 371	7.57 345	6.29 306	6.44 358	23.82 390	30.40 390	35.63 390	47.13 391	48.49 392

WAO-8	20.82 375	26.27 374	10.77 375	39.60 368	25.15 369	43.40 377	32.13 369	9.00 375	19.71 379	3.97 371	6.66 354	44.41 376	33.89 373	55.25 374	10.97 365	1.61 239	10.27 367	1.14 347	33.91 370	12.99 384	9.06 366	7.88 352	25.90 364	2.29 361	29.01 387	15.39 375	15.57 371	35.82 384

Venus	20.82 375	26.27 374	10.77 375	39.60 368	25.15 369	43.40 377	32.13 369	9.00 375	19.71 379	3.97 371	6.66 354	44.41 376	33.89 373	55.29 375	10.97 365	1.61 239	10.27 367	1.14 347	33.91 370	12.99 384	9.06 366	7.88 352	25.90 364	2.29 361	29.01 387	15.39 375	15.57 371	35.82 384

DLNR_Zeroshot_test	21.55 377	75.17 391	0.84 322	99.67 395	0.13 215	0.13 243	98.88 394	1.65 324	0.29 238	2.62 346	1.07 278	2.92 305	0.32 263	20.56 361	96.42 391	100.00 396	22.94 385	20.02 386	19.09 347	1.80 343	8.26 355	7.69 345	0.01 146	0.27 276	0.00 1	0.00 1	0.25 156	0.88 269

KSHMR	24.81 378	32.60 383	16.13 383	56.35 387	41.35 387	54.48 386	57.05 385	13.87 382	10.61 372	7.82 382	8.23 366	30.48 361	26.26 367	85.01 385	12.59 375	3.26 338	13.88 376	5.40 377	37.79 377	5.60 370	10.75 375	9.84 373	57.93 386	4.50 375	14.97 372	11.14 367	14.88 370	27.20 379

TorneroNet	24.99 379	29.07 381	12.56 381	50.44 381	35.02 383	52.97 385	51.77 382	8.41 374	25.66 385	1.39 288	6.31 347	45.92 379	45.14 385	86.77 388	12.07 371	1.42 228	14.50 377	3.39 372	41.10 379	7.14 375	10.50 372	9.42 369	56.93 385	3.21 370	13.83 371	12.60 370	11.85 367	25.42 377

TorneroNet-64	25.10 380	28.63 379	11.01 377	49.93 380	33.59 382	50.82 384	51.36 381	6.76 370	28.41 387	1.49 298	1.50 285	48.55 381	49.42 386	85.80 386	12.23 373	1.61 239	14.98 379	3.40 373	41.73 382	6.57 374	10.52 373	9.65 370	56.72 384	3.73 373	12.34 367	17.16 381	8.21 357	31.60 382

ktn	25.90 381	27.52 378	11.72 378	43.86 377	32.66 379	45.51 379	53.50 383	6.39 366	31.24 389	14.15 386	3.51 325	43.90 375	43.66 383	76.09 382	15.43 380	6.85 378	16.40 381	10.39 382	38.11 378	9.69 379	11.24 377	10.33 376	58.59 387	8.85 384	12.13 366	15.32 374	24.53 384	27.77 380

notaker	26.12 382	34.21 385	16.67 384	56.11 386	39.35 385	57.49 387	58.02 386	10.52 378	23.79 384	6.84 381	2.18 302	46.65 380	44.62 384	91.19 390	13.09 376	2.91 332	15.06 380	7.07 380	44.19 384	11.09 381	10.00 371	10.39 377	61.48 390	6.08 380	2.86 341	5.93 348	8.61 363	18.82 370

UNDER WATER	30.42 383	35.10 387	18.29 385	61.69 388	49.72 390	61.61 389	68.40 388	26.78 386	20.91 382	4.64 377	6.56 353	49.16 382	35.76 378	85.80 386	11.99 370	3.25 337	19.16 384	6.32 379	36.00 376	12.62 383	12.06 382	11.48 379	58.77 388	12.64 386	26.75 385	26.51 387	17.44 373	42.02 390

UNDER WATER-64	30.62 384	34.90 386	19.50 386	63.08 389	49.58 389	63.23 390	68.76 389	28.47 388	20.52 381	8.92 383	9.25 370	49.45 383	36.21 379	84.01 384	12.54 374	4.26 363	18.84 382	7.29 381	35.37 374	11.91 382	11.98 380	12.16 380	59.99 389	10.24 385	22.52 381	26.36 386	17.77 375	39.71 387

HanzoNet	38.59 385	41.13 388	26.84 387	55.30 384	44.55 388	59.48 388	65.00 387	27.29 387	43.14 390	16.05 388	18.67 387	68.87 389	59.34 389	89.79 389	20.65 384	15.16 386	27.64 386	18.55 385	57.63 388	29.43 388	22.05 386	18.21 386	70.77 391	17.96 387	30.25 389	28.11 388	29.43 387	40.63 389

JetRed	39.35 386	45.31 389	43.51 391	38.91 367	38.88 384	50.33 383	55.05 384	38.22 389	28.00 386	15.07 387	11.16 374	63.72 386	6.53 335	46.98 370	33.84 387	37.68 389	46.16 387	61.14 391	35.57 375	20.96 387	58.43 389	52.72 388	49.68 369	23.35 389	31.74 391	47.35 391	39.42 388	42.86 391

MADNet++	42.55 387	32.88 384	38.07 389	21.89 356	40.55 386	25.78 361	31.82 368	38.22 389	52.61 391	44.35 390	64.46 390	64.81 387	65.99 390	19.56 360	19.61 383	24.60 388	50.08 388	32.22 388	53.62 387	53.64 390	74.46 390	72.66 389	10.15 361	59.09 392	25.39 383	55.66 392	42.62 390	34.08 383

LRCNet_RVC	55.07 388	71.56 390	41.88 390	91.80 390	92.31 391	87.74 391	81.97 390	46.59 391	29.52 388	97.29 391	70.12 391	87.87 392	58.94 388	96.22 393	32.60 386	9.17 385	62.54 389	45.71 389	92.90 390	58.96 391	24.77 387	16.43 385	92.88 393	48.31 391	6.24 359	2.51 321	24.28 383	15.80 363

PML	91.55 389	100.00 397	72.36 392	100.00 397	99.99 393	99.99 398	98.61 393	100.00 396	96.67 392	100.00 395	89.50 392	99.89 396	99.98 395	96.95 394	86.93 390	78.31 390	88.87 390	58.84 390	100.00 398	89.23 392	84.03 391	76.35 390	88.24 392	85.65 393	89.63 395	92.69 395	100.00 396	99.20 396

MEDIAN_ROB	95.96 390	98.25 394	97.18 393	100.00 397	99.94 392	99.99 398	100.00 398	98.76 394	96.86 393	99.97 394	99.87 395	96.39 395	93.43 391	99.94 397	98.82 392	96.81 392	97.72 393	97.63 392	99.54 393	96.93 393	89.46 392	92.65 392	100.00 398	94.87 394	79.89 393	88.94 394	83.47 393	93.52 394

DPSM_ROB	97.14 391	98.92 395	99.68 396	98.73 393	100.00 394	90.94 392	90.97 391	100.00 396	100.00 395	100.00 395	100.00 397	94.20 393	100.00 396	94.69 391	100.00 397	100.00 396	100.00 396	100.00 397	99.98 394	100.00 397	100.00 397	100.00 396	54.75 376	100.00 398	100.00 396	100.00 397	100.00 396	100.00 397

DPSM	97.14 391	98.92 395	99.68 396	98.73 393	100.00 394	90.94 392	90.97 391	100.00 396	100.00 395	100.00 395	100.00 397	94.20 393	100.00 396	94.69 391	100.00 397	100.00 396	100.00 396	100.00 397	99.98 394	100.00 397	100.00 397	100.00 396	54.75 376	100.00 398	100.00 396	100.00 397	100.00 396	100.00 397

HaxPig	97.72 393	100.00 397	98.22 394	99.99 396	100.00 394	99.99 398	99.99 397	99.97 395	99.83 394	100.00 395	99.92 396	99.99 397	99.93 394	99.99 398	99.26 393	98.81 393	99.96 394	98.30 393	99.98 394	99.97 394	93.73 393	87.57 391	99.99 397	99.97 397	78.01 392	98.96 396	88.73 395	97.26 395

AVERAGE_ROB	97.89 394	100.00 397	99.51 395	100.00 397	100.00 394	100.00 401	100.00 398	100.00 396	100.00 395	100.00 395	100.00 397	100.00 398	100.00 396	100.00 399	99.58 394	99.69 394	99.99 395	99.97 394	100.00 398	100.00 397	96.36 394	98.90 393	100.00 398	100.00 398	86.66 394	87.54 393	88.46 394	86.35 393

DGTPSM_ROB	98.06 395	97.23 392	100.00 398	97.54 391	100.00 394	96.88 394	100.00 398	95.43 392	100.00 395	98.26 392	98.84 393	83.09 390	98.12 392	99.83 395	99.88 396	100.00 396	90.55 391	99.99 395	93.59 391	99.98 395	99.18 395	99.45 394	99.85 394	99.95 395	100.00 396	100.00 397	100.00 396	100.00 397

DPSMNet_ROB	98.08 396	97.28 393	100.00 398	97.56 392	100.00 394	96.88 394	100.00 398	95.43 392	100.00 395	98.27 393	98.85 394	83.13 391	98.18 393	99.87 396	99.87 395	99.99 395	90.66 392	99.99 395	93.78 392	99.98 395	99.18 395	99.45 394	99.85 394	99.95 395	100.00 396	100.00 397	100.00 396	100.00 397

FlowAnything	99.93 397	100.00 397	100.00 398	100.00 397	100.00 394	98.89 396	99.16 396	100.00 396	100.00 395	100.00 395	100.00 397	100.00 398	100.00 396	100.00 399	100.00 397	100.00 396	100.00 396	100.00 397	100.00 398	100.00 397	100.00 397	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 396	100.00 397	100.00 396	100.00 397

CasAABBNet	99.94 398	100.00 397	100.00 398	100.00 397	100.00 394	99.18 397	99.15 395	100.00 396	100.00 395	100.00 395	100.00 397	100.00 398	100.00 396	100.00 399	100.00 397	100.00 396	100.00 396	100.00 397	100.00 398	100.00 397	100.00 397	100.00 396	100.00 398	100.00 398	100.00 396	100.00 397	100.00 396	100.00 397

fast-reg	100.00 399	100.00 397	100.00 398	100.00 397	100.00 394	100.00 401	100.00 398	100.00 396	100.00 395	100.00 395	100.00 397	100.00 398	100.00 396	100.00 399	100.00 397	100.00 396	100.00 396	100.00 397	99.99 397	100.00 397	100.00 397	100.00 396	99.98 396	100.00 398	100.00 396	100.00 397	100.00 396	100.00 397

GS-Stereo																							0.15 248	0.01 45	0.15 274	0.01 129	0.00 1	0.00 1

FSD		0.21 283	0.02 231	0.02 175	0.05 114	0.00 1	0.02 97	0.14 221	0.16 201	0.00 1	0.08 193			0.00 1	1.41 92	1.69 247			1.21 171	0.61 258				0.14 232	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTRV1_RVC		0.30 298	0.41 303	0.44 305	0.39 291	1.12 320	0.89 295	0.42 263	0.42 264	0.89 269	2.56 310	4.38 314	8.09 341	0.50 324		2.25 281	4.06 342	0.55 316		6.11 371	5.46 326			1.26 337	3.42 347	2.80 326	4.93 344	13.99 358

DPSimNet_ROB		28.82 380	33.05 388	32.37 364	28.38 372	32.01 365	27.07 362	18.03 384	23.46 383	31.58 389	28.76 389	43.16 374	41.83 381	53.67 373	34.49 388	24.18 387		15.40 384	41.40 380	36.56 389	25.39 388	25.09 387	27.23 366	20.88 388		31.61 389	27.44 386	28.83 381

Low-res two-view benchmark