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

CoSv	0.10 1	0.11 23	0.07 13	0.05 6	0.05 6	0.09 14	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.06 8	0.03 3	0.09 3	0.04 1	0.04 1	0.54 1	0.35 28	0.13 9	0.07 2	0.13 5	0.06 1	0.14 3	0.11 1	0.03 1	0.06 8	0.12 24	0.07 4	0.11 5	0.06 3

Pointernet	0.13 2	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.03 1	0.07 7	0.31 158	0.06 2	0.04 1	0.05 3	0.06 13	0.08 2	0.04 1	0.06 7	0.60 2	0.38 40	0.11 1	0.06 1	0.10 2	0.16 25	0.10 1	0.72 54	0.04 2	0.05 4	0.07 1	0.06 1	0.13 14	0.08 19

CroCo-Stereo Lap2	0.14 3	0.08 10	0.05 4	0.05 6	0.06 11	0.05 1	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.11 32	0.03 3	0.14 25	0.07 23	0.08 18	0.94 15	0.36 32	0.12 3	0.10 8	0.13 5	0.07 3	0.30 38	0.23 5	0.04 2	0.07 15	0.12 24	0.11 19	0.11 5	0.08 19

CroCo-Stereo	0.14 3	0.07 5	0.05 4	0.05 6	0.05 6	0.05 1	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.06 8	0.01 1	0.11 10	0.07 23	0.07 15	1.09 24	0.38 40	0.13 9	0.10 8	0.17 19	0.06 1	0.26 33	0.24 6	0.04 2	0.06 8	0.11 19	0.09 12	0.11 5	0.07 10
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
StereoVision	0.15 5	0.10 17	0.07 13	0.06 12	0.07 19	0.07 7	0.07 26	0.10 29	0.13 56	0.09 23	0.07 17	0.16 31	0.08 27	0.11 31	0.75 9	0.29 14	0.15 16	0.13 19	0.17 19	0.10 6	0.23 25	0.22 4	0.04 2	0.09 27	0.15 38	0.13 33	0.19 40	0.16 49

U	0.16 6	0.09 13	0.05 4	0.05 6	0.06 11	0.06 5	0.04 2	0.09 24	0.06 6	0.09 23	0.02 2	0.16 31	0.11 42	0.07 15	1.00 16	0.45 65	0.15 16	0.12 14	0.16 18	0.09 5	0.30 38	0.37 19	0.04 2	0.09 27	0.14 29	0.11 19	0.12 10	0.09 25

MLG-Stereo	0.17 7	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.05 6	0.27 152	0.04 2	0.06 2	0.06 6	0.07 14	0.04 5	0.09 3	0.05 5	0.06 7	1.29 56	0.71 141	0.12 3	0.09 6	0.28 41	0.17 29	0.25 30	0.30 8	0.04 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.11 5	0.07 10

ProNet	0.17 7	0.07 5	0.09 20	0.06 12	0.04 2	0.10 16	0.66 237	0.07 8	0.04 1	0.04 2	0.12 47	0.07 1	0.04 1	0.30 154	0.74 6	0.47 80	0.27 71	0.09 6	0.11 3	0.13 14	0.17 9	0.47 28	0.09 32	0.08 21	0.10 12	0.06 1	0.11 5	0.06 3

TDLM	0.17 7	0.14 37	0.14 73	0.11 45	0.14 64	0.11 21	0.11 55	0.15 41	0.12 47	0.09 23	0.21 96	0.20 46	0.11 42	0.12 39	0.61 3	0.20 1	0.20 36	0.15 26	0.13 5	0.11 8	0.15 6	0.37 19	0.10 43	0.11 37	0.12 24	0.16 43	0.16 26	0.16 49

DEFOM-Stereo	0.18 10	0.12 28	0.09 20	0.09 34	0.08 28	0.11 21	0.05 13	0.10 29	0.08 25	0.08 20	0.11 41	0.13 18	0.06 13	0.08 18	1.28 54	0.38 40	0.17 23	0.14 21	0.21 27	0.12 10	0.32 44	0.35 16	0.08 25	0.07 15	0.14 29	0.13 33	0.26 64	0.13 36

RAStereo	0.18 10	0.12 28	0.08 18	0.06 12	0.08 28	0.07 7	0.05 13	0.10 29	0.07 16	0.20 56	0.04 5	0.16 31	0.06 13	0.09 24	1.13 34	0.35 28	0.18 31	0.13 19	0.24 30	0.08 4	0.52 92	0.30 8	0.05 12	0.09 27	0.14 29	0.11 19	0.13 14	0.11 32

RAFT	0.18 10	0.07 5	0.10 33	0.08 27	0.04 2	0.24 135	0.27 149	0.19 51	0.07 16	0.13 36	0.08 20	0.13 18	0.06 13	0.11 31	1.18 40	0.29 14	0.17 23	0.08 3	0.14 11	0.21 50	0.16 7	0.33 14	0.04 2	0.07 15	0.16 46	0.15 41	0.21 47	0.16 49

delet	0.18 10	0.14 37	0.13 53	0.12 54	0.12 48	0.13 43	0.10 52	0.12 33	0.10 35	0.15 40	0.12 47	0.18 39	0.10 39	0.12 39	1.14 35	0.24 4	0.17 23	0.14 21	0.13 5	0.12 10	0.18 11	0.33 14	0.09 32	0.11 37	0.14 29	0.12 26	0.21 47	0.14 41

AANet_RVC	0.18 10	0.13 34	0.13 53	0.10 39	0.16 86	0.08 10	0.13 67	0.14 38	0.15 69	0.13 36	0.12 47	0.13 18	0.11 42	0.11 31	0.90 14	0.25 6	0.18 31	0.17 37	0.20 23	0.16 25	0.18 11	0.21 3	0.11 57	0.12 45	0.16 46	0.16 43	0.22 52	0.23 85

MM-Stereo_test3	0.19 15	0.08 10	0.05 4	0.06 12	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 24	0.07 16	0.07 14	0.04 5	0.10 5	0.04 1	0.11 31	0.80 10	0.63 125	0.15 16	0.25 96	0.12 4	0.34 111	0.11 2	1.28 123	0.31 204	0.04 1	0.08 2	0.08 9	0.16 26	0.07 10

MLG-Stereo_test1	0.20 16	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6	0.36 200	0.04 2	0.06 2	0.07 16	0.07 14	0.04 5	0.10 5	0.05 5	0.06 7	1.43 70	0.69 136	0.12 3	0.10 8	0.29 45	0.18 30	0.24 27	0.96 81	0.04 2	0.04 1	0.08 2	0.07 4	0.12 10	0.07 10

LG-Stereo	0.20 16	0.07 5	0.05 4	0.06 12	0.07 19	0.21 106	0.05 13	0.09 24	0.12 47	0.09 23	0.32 162	0.16 31	0.05 5	0.06 7	1.52 81	0.52 93	0.12 3	0.12 14	0.26 36	0.36 119	0.22 24	0.30 8	0.13 79	0.05 4	0.10 12	0.12 26	0.12 10	0.07 10

AIO-test2	0.20 16	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 28	0.08 10	0.06 24	0.06 2	0.07 16	0.05 3	0.08 20	0.10 5	0.05 5	0.04 1	1.46 74	1.01 189	0.15 16	0.08 3	0.09 1	0.20 40	0.14 3	1.03 96	0.05 12	0.08 21	0.09 6	0.07 4	0.07 1	0.06 3

iRaftStereo_RVC	0.20 16	0.15 40	0.12 46	0.10 39	0.11 44	0.10 16	0.07 26	0.17 45	0.09 29	0.15 40	0.15 64	0.18 39	0.09 32	0.17 74	0.63 4	0.28 11	0.25 57	0.14 21	0.21 27	0.21 50	0.36 51	0.86 70	0.08 25	0.10 31	0.15 38	0.12 26	0.19 40	0.13 36

AdaDepth	0.21 20	0.11 23	0.07 13	0.07 20	0.08 28	0.17 76	0.05 13	0.08 13	0.08 25	0.06 8	0.08 20	0.11 10	0.06 13	0.11 31	1.25 51	0.60 114	0.14 12	0.12 14	0.25 34	0.29 90	0.19 15	1.07 100	0.05 12	0.06 8	0.10 12	0.11 19	0.17 30	0.11 32

DFGA-Net	0.21 20	0.17 49	0.10 33	0.13 64	0.09 34	0.11 21	0.09 47	0.19 51	0.10 35	0.28 87	0.11 41	0.18 39	0.09 32	0.13 42	1.05 17	0.28 11	0.23 43	0.15 26	0.31 51	0.15 19	0.29 36	0.50 31	0.08 25	0.18 93	0.16 46	0.13 33	0.35 90	0.15 43

AASNet	0.22 22	0.18 56	0.13 53	0.14 69	0.15 69	0.16 67	0.14 79	0.17 45	0.09 29	0.15 40	0.16 75	0.16 31	0.10 39	0.15 55	1.23 47	0.23 2	0.18 31	0.16 33	0.17 19	0.14 16	0.20 18	0.80 62	0.10 43	0.13 49	0.15 38	0.14 39	0.18 34	0.13 36

MaDis-Stereo	0.23 23	0.17 49	0.11 40	0.07 20	0.11 44	0.08 10	0.07 26	0.13 34	0.10 35	0.19 52	0.10 31	0.20 46	0.09 32	0.14 50	1.08 22	0.40 47	0.24 47	0.18 44	0.54 129	0.12 10	0.51 89	0.45 26	0.07 20	0.13 49	0.20 70	0.23 78	0.21 47	0.24 90

AIO-test1	0.24 24	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.07 19	0.08 10	0.04 2	0.09 24	0.08 25	0.08 20	0.08 20	0.10 5	0.05 5	0.06 7	1.44 72	0.63 125	0.17 23	0.08 3	0.14 11	0.55 194	0.17 9	1.99 190	0.04 2	0.06 8	0.09 6	0.07 4	0.08 2	0.06 3

plain	0.24 24	0.21 93	0.13 53	0.11 45	0.15 69	0.11 21	0.08 37	0.21 60	0.12 47	0.23 60	0.09 28	0.30 90	0.12 53	0.17 74	1.07 19	0.46 73	0.25 57	0.23 80	0.29 45	0.14 16	0.55 102	0.57 36	0.08 25	0.19 115	0.19 65	0.17 52	0.20 45	0.21 76

RAFT_CTSACE	0.24 24	0.20 78	0.13 53	0.12 54	0.10 38	0.14 54	0.10 52	0.24 73	0.11 40	0.26 77	0.10 31	0.22 51	0.18 89	0.11 31	0.87 13	0.39 45	0.22 38	0.14 21	0.31 51	0.19 36	0.33 48	0.83 66	0.09 32	0.13 49	0.27 113	0.16 43	0.34 86	0.17 56

test_5	0.25 27	0.19 68	0.11 40	0.11 45	0.08 28	0.21 106	0.08 37	0.32 128	0.11 40	0.17 47	0.37 177	0.24 58	0.21 114	0.08 18	1.17 38	0.49 86	0.17 23	0.15 26	0.29 45	0.12 10	0.25 30	0.73 55	0.07 20	0.15 64	0.17 56	0.17 52	0.33 76	0.20 67

MMNet	0.25 27	0.15 40	0.12 46	0.14 69	0.14 64	0.13 43	0.14 79	0.16 42	0.12 47	0.13 36	0.15 64	0.22 51	0.09 32	0.18 89	2.41 157	0.26 7	0.19 34	0.17 37	0.20 23	0.15 19	0.21 22	0.40 21	0.10 43	0.14 55	0.15 38	0.16 43	0.28 70	0.16 49

LGtest1	0.26 29	0.15 40	0.12 46	0.10 39	0.15 69	0.35 196	0.07 26	0.14 38	0.13 56	0.12 35	0.34 168	0.16 31	0.13 58	0.10 27	1.57 85	0.61 116	0.23 43	0.24 87	0.29 45	0.25 78	0.33 48	0.64 44	0.08 25	0.12 45	0.16 46	0.13 33	0.19 40	0.15 43

MIF-Stereo (partial)	0.26 29	0.20 78	0.13 53	0.10 39	0.13 58	0.11 21	0.08 37	0.17 45	0.14 63	0.18 50	0.10 31	0.25 62	0.11 42	0.16 67	1.41 67	0.45 65	0.25 57	0.22 69	0.30 49	0.15 19	0.58 110	0.56 34	0.09 32	0.18 93	0.19 65	0.17 52	0.38 110	0.20 67

GMStereo	0.26 29	0.24 145	0.13 53	0.19 125	0.17 96	0.20 102	0.16 96	0.29 97	0.16 79	0.23 60	0.19 85	0.33 111	0.17 82	0.14 50	0.80 10	0.30 17	0.29 83	0.19 49	0.44 89	0.20 40	0.36 51	0.35 16	0.12 66	0.16 71	0.25 99	0.22 74	0.39 116	0.20 67
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 29	0.19 68	0.19 112	0.20 135	0.16 86	0.18 84	0.14 79	0.25 82	0.16 79	0.15 40	0.26 122	0.23 54	0.13 58	0.54 226	0.74 6	0.23 2	0.24 47	0.17 37	0.54 129	0.14 16	0.19 15	0.91 74	0.10 43	0.13 49	0.16 46	0.13 33	0.22 52	0.24 90

MM-Stereo_test1	0.27 33	0.11 23	0.07 13	0.06 12	0.04 2	0.05 1	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.07 14	0.04 5	0.10 5	0.05 5	0.19 95	1.07 19	1.14 208	0.24 47	0.30 132	0.13 5	0.64 214	0.14 3	1.42 139	0.46 238	0.06 8	0.09 6	0.34 152	0.13 14	0.06 3

UniTT-Stereo	0.27 33	0.16 46	0.11 40	0.09 34	0.11 44	0.11 21	0.07 26	0.16 42	0.11 40	0.21 57	0.10 31	0.29 81	0.16 74	0.26 132	1.56 82	0.47 80	0.25 57	0.19 49	0.64 157	0.15 19	0.59 115	0.44 25	0.10 43	0.16 71	0.18 60	0.22 74	0.16 26	0.17 56

UPFNet	0.27 33	0.18 56	0.20 116	0.18 114	0.19 113	0.19 91	0.15 91	0.22 63	0.17 95	0.23 60	0.19 85	0.23 54	0.14 65	0.26 132	1.70 105	0.29 14	0.24 47	0.21 59	0.25 34	0.18 30	0.24 27	0.40 21	0.14 97	0.17 88	0.19 65	0.20 68	0.39 116	0.19 63

RSM	0.28 36	0.09 13	0.09 20	0.07 20	0.06 11	0.14 54	0.05 13	0.06 2	0.05 4	0.05 3	0.08 20	0.13 18	0.06 13	0.04 1	0.74 6	0.27 8	0.24 47	0.10 8	0.14 11	0.35 116	0.20 18	3.91 302	0.12 66	0.07 15	0.10 12	0.11 19	0.14 18	0.07 10

RAFT+CT+SA	0.28 36	0.21 93	0.13 53	0.13 64	0.10 38	0.11 21	0.09 47	0.32 128	0.13 56	0.24 66	0.10 31	0.29 81	0.21 114	0.09 24	1.16 36	0.87 174	0.19 34	0.17 37	0.43 87	0.16 25	0.37 53	1.04 99	0.07 20	0.15 64	0.20 70	0.18 58	0.33 76	0.20 67

DMCA	0.28 36	0.17 49	0.16 86	0.13 64	0.14 64	0.13 43	0.16 96	0.18 50	0.15 69	0.19 52	0.18 77	0.28 76	0.12 53	0.15 55	2.01 132	0.60 114	0.33 116	0.45 220	0.24 30	0.15 19	0.29 36	0.30 8	0.13 79	0.14 55	0.18 60	0.17 52	0.21 47	0.17 56

LG-Stereo_L2	0.29 39	0.16 46	0.10 33	0.07 20	0.12 48	0.23 125	0.07 26	0.19 51	0.12 47	0.26 77	0.22 101	0.25 62	0.11 42	0.17 74	1.45 73	0.67 134	0.25 57	0.16 33	0.32 56	0.30 95	0.49 81	1.35 128	0.07 20	0.10 31	0.16 46	0.12 26	0.17 30	0.15 43

MLG-Stereo_test2	0.29 39	0.12 28	0.06 9	0.05 6	0.07 19	0.31 173	0.05 13	0.09 24	0.07 16	0.09 23	0.22 101	0.12 15	0.05 5	0.07 15	1.58 86	0.94 183	0.16 21	0.14 21	0.59 143	0.30 95	0.49 81	1.43 140	0.34 214	0.07 15	0.14 29	0.08 9	0.15 22	0.10 28

TestStereo	0.29 39	0.25 160	0.21 133	0.21 142	0.16 86	0.21 106	0.14 79	0.35 156	0.18 107	0.38 177	0.20 89	0.34 117	0.16 74	0.13 42	1.20 43	0.28 11	0.35 129	0.19 49	0.44 89	0.19 36	0.48 79	0.42 23	0.13 79	0.18 93	0.27 113	0.23 78	0.34 86	0.25 96

RSM++	0.30 42	0.10 17	0.09 20	0.08 27	0.07 19	0.11 21	0.06 24	0.08 13	0.07 16	0.06 8	0.08 20	0.14 25	0.07 23	0.04 1	0.71 5	0.27 8	0.22 38	0.11 13	0.15 15	0.52 188	0.24 27	4.18 307	0.15 106	0.12 45	0.13 28	0.10 17	0.14 18	0.08 19

TESTraft	0.30 42	0.22 110	0.15 79	0.11 45	0.12 48	0.11 21	0.11 55	0.24 73	0.15 69	0.25 71	0.12 47	0.29 81	0.23 127	0.16 67	1.32 60	0.80 159	0.23 43	0.17 37	0.52 116	0.20 40	0.39 60	0.76 58	0.09 32	0.15 64	0.22 85	0.25 93	0.48 161	0.23 85

LG-Stereo_L1	0.31 44	0.16 46	0.09 20	0.08 27	0.12 48	0.24 135	0.07 26	0.19 51	0.12 47	0.27 81	0.23 106	0.23 54	0.11 42	0.17 74	1.50 80	0.72 143	0.24 47	0.16 33	0.37 69	0.31 99	0.50 84	1.76 172	0.06 17	0.11 37	0.17 56	0.11 19	0.17 30	0.16 49

AIO-Stereo	0.31 44	0.09 13	0.09 20	0.08 27	0.06 11	0.13 43	0.04 2	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.06 13	0.12 15	0.06 13	0.05 5	1.41 67	0.40 47	0.58 224	0.10 8	0.24 30	0.99 268	0.16 7	2.98 261	0.13 79	0.06 8	0.09 6	0.10 17	0.13 14	0.06 3

TestStereo1	0.31 44	0.22 110	0.13 53	0.12 54	0.12 48	0.12 39	0.12 61	0.24 73	0.15 69	0.25 71	0.11 41	0.35 122	0.23 127	0.15 55	1.30 57	0.83 166	0.24 47	0.18 44	0.53 120	0.18 30	0.41 64	0.96 81	0.08 25	0.14 55	0.23 88	0.24 87	0.49 163	0.23 85

SA-5K	0.31 44	0.22 110	0.13 53	0.12 54	0.12 48	0.12 39	0.12 61	0.24 73	0.15 69	0.25 71	0.11 41	0.35 122	0.23 127	0.15 55	1.30 57	0.83 166	0.24 47	0.18 44	0.53 120	0.18 30	0.41 64	0.96 81	0.08 25	0.14 55	0.23 88	0.24 87	0.49 163	0.23 85

ARAFT	0.31 44	0.18 56	0.13 53	0.15 84	0.13 58	0.13 43	0.09 47	0.20 57	0.13 56	0.36 161	0.15 64	0.33 111	0.12 53	0.26 132	1.09 24	0.40 47	0.29 83	0.24 87	0.57 134	0.15 19	0.53 96	1.71 167	0.09 32	0.14 55	0.23 88	0.15 41	0.38 110	0.18 60

CFNet	0.31 44	0.23 131	0.20 116	0.25 170	0.23 153	0.19 91	0.21 122	0.30 105	0.17 95	0.28 87	0.23 106	0.38 137	0.21 114	0.22 111	1.67 99	0.27 8	0.29 83	0.21 59	0.28 41	0.21 50	0.37 53	0.48 30	0.13 79	0.18 93	0.29 132	0.29 125	0.38 110	0.32 131

GIP-stereo	0.32 50	0.12 28	0.09 20	0.07 20	0.06 11	0.23 125	0.10 52	0.08 13	0.06 6	0.08 20	0.09 28	0.11 10	0.06 13	0.13 42	1.83 116	1.28 221	0.15 16	0.24 87	0.21 27	0.55 194	0.23 25	2.33 224	0.05 12	0.07 15	0.11 19	0.12 26	0.17 30	0.07 10

UNet	0.32 50	0.21 93	0.20 116	0.19 125	0.20 125	0.21 106	0.16 96	0.27 84	0.17 95	0.29 93	0.21 96	0.26 68	0.18 89	0.57 240	1.91 120	0.32 20	0.28 78	0.23 80	0.31 51	0.21 50	0.37 53	0.32 13	0.16 120	0.21 136	0.22 85	0.25 93	0.44 147	0.26 104

HITNet	0.32 50	0.18 56	0.15 79	0.17 103	0.17 96	0.14 54	0.11 55	0.29 97	0.19 114	0.30 101	0.20 89	0.30 90	0.19 100	0.29 147	1.46 74	0.42 52	0.31 104	0.20 53	0.38 73	0.18 30	0.67 132	1.02 88	0.12 66	0.16 71	0.20 70	0.19 63	0.39 116	0.27 107
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
HGLStereo	0.33 53	0.24 145	0.20 116	0.18 114	0.24 160	0.19 91	0.18 109	0.23 67	0.16 79	0.31 114	0.32 162	0.22 51	0.15 71	0.21 105	1.95 126	0.47 80	0.38 144	0.24 87	0.30 49	0.20 40	0.46 74	0.57 36	0.14 97	0.19 115	0.24 91	0.25 93	0.33 76	0.22 79

111111	0.34 54	0.08 10	0.06 9	0.06 12	0.07 19	0.10 16	0.05 13	0.06 2	0.07 16	0.03 1	0.06 13	0.14 25	0.06 13	0.10 27	1.72 106	0.76 148	0.12 3	0.22 69	0.39 77	1.06 276	0.62 124	2.06 198	0.81 273	0.05 4	0.08 2	0.07 4	0.10 4	0.05 1

Occ-G	0.34 54	0.14 37	0.10 33	0.09 34	0.09 34	0.13 43	0.07 26	0.08 13	0.06 6	0.05 3	0.14 62	0.11 10	0.06 13	0.06 7	1.60 92	0.58 108	0.13 9	0.37 185	0.84 187	0.61 203	0.26 33	2.35 226	0.67 259	0.08 21	0.10 12	0.09 12	0.18 34	0.09 25

SA	0.34 54	0.22 110	0.14 73	0.14 69	0.15 69	0.16 67	0.09 47	0.34 145	0.16 79	0.31 114	0.12 47	0.44 168	0.14 65	0.21 105	1.06 18	0.92 177	0.27 71	0.30 132	0.61 152	0.24 68	0.53 96	0.90 73	0.09 32	0.18 93	0.27 113	0.29 125	0.56 184	0.27 107

RASNet	0.34 54	0.21 93	0.22 147	0.19 125	0.19 113	0.18 84	0.15 91	0.31 116	0.19 114	0.32 128	0.20 89	0.26 68	0.19 100	0.25 127	1.16 36	0.66 132	0.28 78	0.19 49	0.28 41	0.16 25	0.68 133	1.10 103	0.12 66	0.24 167	0.24 91	0.25 93	0.46 152	0.44 175

GANet	0.34 54	0.18 56	0.21 133	0.18 114	0.18 105	0.27 152	0.17 101	0.30 105	0.13 56	0.19 52	0.92 247	0.45 174	0.43 221	0.19 95	0.84 12	0.24 4	0.46 184	0.25 96	0.20 23	0.18 30	0.32 44	1.60 157	0.13 79	0.14 55	0.62 246	0.14 39	0.20 45	0.18 60

DISCO	0.34 54	0.24 145	0.17 96	0.19 125	0.21 134	0.24 135	0.33 163	0.21 60	0.21 130	0.35 146	0.26 122	0.25 62	0.17 82	0.19 95	2.16 142	0.37 35	0.30 98	0.22 69	0.44 89	0.23 64	0.31 42	0.71 52	0.15 106	0.18 93	0.24 91	0.23 78	0.40 122	0.25 96

PDISCO_ROB	0.34 54	0.24 145	0.21 133	0.22 151	0.20 125	0.19 91	0.42 189	0.24 73	0.19 114	0.29 93	0.27 131	0.25 62	0.18 89	0.18 89	1.28 54	0.45 65	0.32 108	0.33 151	0.41 82	0.26 83	0.55 102	0.70 50	0.14 97	0.21 136	0.32 154	0.30 133	0.55 182	0.31 126

G2L-Stereo	0.35 61	0.23 131	0.16 86	0.18 114	0.23 153	0.17 76	0.15 91	0.27 84	0.16 79	0.30 101	0.25 117	0.30 90	0.22 119	0.29 147	2.70 170	0.32 20	0.29 83	0.20 53	0.35 64	0.19 36	0.47 77	0.60 42	0.16 120	0.17 88	0.25 99	0.30 133	0.41 125	0.24 90

raft+_RVC	0.35 61	0.19 68	0.16 86	0.15 84	0.16 86	0.13 43	0.22 125	0.30 105	0.14 63	0.28 87	0.18 77	0.28 76	0.11 42	0.19 95	1.09 24	0.79 154	0.26 67	0.17 37	0.45 98	0.42 149	0.50 84	2.07 200	0.10 43	0.14 55	0.21 75	0.18 58	0.26 64	0.20 67

MoCha-V2	0.36 63	0.10 17	0.09 20	0.06 12	0.07 19	0.17 76	0.05 13	0.07 8	0.04 1	0.07 14	0.08 20	0.12 15	0.16 74	0.05 5	2.33 156	0.49 86	0.12 3	0.56 254	0.14 11	1.01 272	0.18 11	3.35 276	0.04 2	0.05 4	0.10 12	0.09 12	0.09 3	0.05 1

HCRNet	0.36 63	0.24 145	0.13 53	0.26 180	0.12 48	0.18 84	0.13 67	0.20 57	0.09 29	0.54 222	0.20 89	0.29 81	0.11 42	0.14 50	3.99 211	0.31 18	0.24 47	0.15 26	0.26 36	0.13 14	0.27 35	0.58 38	0.13 79	0.11 37	0.14 29	0.16 43	0.37 105	0.15 43

DSFCA	0.36 63	0.25 160	0.21 133	0.21 142	0.26 172	0.23 125	0.27 149	0.23 67	0.21 130	0.22 58	0.27 131	0.26 68	0.16 74	0.15 55	1.69 104	0.64 128	0.29 83	0.27 109	0.32 56	0.24 68	0.46 74	0.81 65	0.18 138	0.21 136	0.28 121	0.29 125	0.57 191	0.45 179

DLCB_ROB	0.36 63	0.25 160	0.24 159	0.22 151	0.24 160	0.22 116	0.31 158	0.28 90	0.23 145	0.31 114	0.34 168	0.35 122	0.26 140	0.33 171	1.24 48	0.35 28	0.34 124	0.28 119	0.31 51	0.22 61	0.59 115	0.80 62	0.21 159	0.24 167	0.48 220	0.37 167	0.38 110	0.45 179

S2M2_XL	0.37 67	0.15 40	0.17 96	0.10 39	0.13 58	0.14 54	0.15 91	0.29 97	0.19 114	0.27 81	0.13 52	0.37 133	0.34 185	0.13 42	1.19 42	0.78 152	0.48 195	0.43 210	0.28 41	0.21 50	1.51 229	1.34 127	0.13 79	0.15 64	0.19 65	0.16 43	0.24 55	0.24 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.37 67	0.22 110	0.15 79	0.14 69	0.13 58	0.11 21	0.12 61	0.21 60	0.12 47	0.18 50	0.13 52	0.21 49	0.16 74	0.13 42	4.27 216	0.35 28	0.28 78	0.22 69	0.35 64	0.20 40	0.41 64	0.75 56	0.12 66	0.16 71	0.20 70	0.17 52	0.27 69	0.21 76

iinet-f	0.37 67	0.24 145	0.18 106	0.20 135	0.15 69	0.22 116	0.19 113	0.22 63	0.16 79	0.38 177	0.39 181	0.27 72	0.23 127	0.17 74	1.98 129	0.49 86	0.31 104	0.21 59	0.69 167	0.36 119	0.50 84	0.92 75	0.15 106	0.18 93	0.27 113	0.20 68	0.46 152	0.26 104

IER	0.37 67	0.19 68	0.17 96	0.17 103	0.16 86	0.18 84	0.18 109	0.23 67	0.15 69	0.27 81	0.25 117	0.33 111	0.14 65	0.23 117	3.88 207	0.31 18	0.27 71	0.20 53	0.24 30	0.20 40	0.32 44	0.42 23	0.19 145	0.16 71	0.20 70	0.26 109	0.38 110	0.25 96

Sa-1000	0.37 67	0.21 93	0.14 73	0.15 84	0.17 96	0.16 67	0.11 55	0.36 171	0.18 107	0.31 114	0.15 64	0.46 181	0.18 89	0.25 127	1.18 40	0.73 145	0.32 108	0.33 151	0.66 158	0.22 61	0.69 136	1.18 113	0.09 32	0.23 159	0.34 164	0.30 133	0.51 171	0.27 107

IPLGR_C	0.37 67	0.20 78	0.21 133	0.17 103	0.21 134	0.17 76	0.28 153	0.32 128	0.26 166	0.30 101	0.31 153	0.32 103	0.18 89	0.52 218	1.07 19	0.43 56	0.36 135	0.21 59	0.51 111	0.21 50	0.51 89	1.53 149	0.12 66	0.19 115	0.50 222	0.19 63	0.58 194	0.20 67

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 67	0.26 177	0.25 169	0.23 155	0.30 195	0.21 106	0.44 197	0.28 90	0.51 244	0.37 168	0.25 117	0.36 132	0.18 89	0.29 147	2.01 132	0.33 22	0.28 78	0.22 69	0.35 64	0.24 68	0.32 44	0.64 44	0.16 120	0.19 115	0.24 91	0.42 182	0.32 75	0.32 131
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test3	0.38 74	0.11 23	0.09 20	0.11 45	0.14 64	0.14 54	0.07 26	0.11 32	0.09 29	0.17 47	0.10 31	0.20 46	0.08 27	0.09 24	1.38 65	0.73 145	0.17 23	0.16 33	2.11 261	0.20 40	0.40 61	3.01 267	0.05 12	0.10 31	0.12 24	0.11 19	0.18 34	0.12 34

MM-Stereo_test2	0.38 74	0.13 34	0.09 20	0.07 20	0.06 11	0.06 5	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.09 23	0.05 10	0.11 10	0.05 5	0.06 7	1.60 92	1.68 255	0.17 23	0.15 26	0.13 5	0.94 261	0.18 11	2.98 261	0.29 194	0.09 27	0.10 12	0.81 243	0.12 10	0.08 19

MIM_Stereo	0.38 74	0.19 68	0.15 79	0.15 84	0.14 64	0.24 135	0.13 67	0.27 84	0.11 40	0.24 66	0.22 101	0.23 54	0.13 58	0.17 74	1.24 48	1.58 247	0.25 57	0.21 59	0.54 129	0.38 131	0.49 81	2.01 194	0.09 32	0.16 71	0.18 60	0.29 125	0.35 90	0.16 49

CASnet	0.38 74	0.22 110	0.15 79	0.15 84	0.18 105	0.19 91	0.36 170	0.30 105	0.18 107	0.34 138	0.21 96	0.44 168	0.28 154	0.13 42	1.97 128	0.46 73	0.35 129	0.26 104	0.44 89	0.34 111	1.13 184	0.87 71	0.11 57	0.18 93	0.25 99	0.18 58	0.33 76	0.25 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 74	0.20 78	0.20 116	0.17 103	0.21 134	0.17 76	0.27 149	0.32 128	0.27 174	0.30 101	0.31 153	0.32 103	0.17 82	0.53 223	1.12 27	0.44 61	0.37 138	0.21 59	0.51 111	0.23 64	0.51 89	1.59 155	0.12 66	0.19 115	0.53 228	0.18 58	0.56 184	0.20 67

ACRE	0.38 74	0.20 78	0.20 116	0.17 103	0.21 134	0.17 76	0.27 149	0.32 128	0.25 156	0.30 101	0.42 184	0.32 103	0.17 82	0.52 218	1.08 22	0.44 61	0.37 138	0.21 59	0.52 116	0.23 64	0.52 92	1.57 152	0.12 66	0.19 115	0.52 226	0.19 63	0.57 191	0.20 67

LMCR-Stereo	0.38 74	0.23 131	0.20 116	0.19 125	0.20 125	0.23 125	0.14 79	0.30 105	0.20 122	0.29 93	0.24 110	0.34 117	0.29 159	0.60 245	1.59 87	0.46 73	0.39 148	0.28 119	0.55 132	0.38 131	0.55 102	1.08 101	0.15 106	0.22 150	0.26 106	0.26 109	0.33 76	0.32 131

trnet	0.39 81	0.23 131	0.21 133	0.17 103	0.21 134	0.15 62	0.13 67	0.35 156	0.20 122	0.35 146	0.24 110	0.39 141	0.32 174	0.15 55	1.59 87	0.76 148	0.41 155	0.30 132	0.44 89	0.53 192	0.98 165	0.99 86	0.13 79	0.18 93	0.26 106	0.28 114	0.38 110	0.33 137

dd	0.39 81	0.26 177	0.15 79	0.45 242	0.17 96	0.33 185	0.21 122	0.29 97	0.14 63	0.29 93	0.15 64	0.45 174	0.14 65	0.16 67	2.98 174	0.41 51	0.38 144	0.22 69	0.53 120	0.34 111	0.37 53	0.35 16	0.17 128	0.30 196	0.29 132	0.21 71	0.40 122	0.32 131

rafts_anoy	0.39 81	0.24 145	0.20 116	0.18 114	0.20 125	0.16 67	0.24 137	0.34 145	0.15 69	0.26 77	0.23 106	0.29 81	0.14 65	0.21 105	1.59 87	0.89 175	0.36 135	0.24 87	0.51 111	0.35 116	0.59 115	1.81 176	0.11 57	0.18 93	0.28 121	0.23 78	0.25 60	0.26 104

SGD-Stereo	0.40 84	0.13 34	0.10 33	0.09 34	0.10 38	0.12 39	0.09 47	0.14 38	0.12 47	0.14 39	0.08 20	0.28 76	0.15 71	0.10 27	5.40 246	0.61 116	0.30 98	0.18 44	0.37 69	0.33 108	0.48 79	0.47 28	0.10 43	0.12 45	0.15 38	0.16 43	0.24 55	0.19 63

CAS	0.40 84	0.20 78	0.14 73	0.15 84	0.16 86	0.13 43	0.43 191	0.23 67	0.23 145	0.37 168	0.28 138	0.29 81	0.30 164	0.52 218	1.74 108	0.70 140	0.39 148	0.37 185	0.37 69	0.37 124	0.77 147	1.14 108	0.12 66	0.15 64	0.25 99	0.25 93	0.29 73	0.34 148

STTStereo	0.40 84	0.28 196	0.28 193	0.24 162	0.28 188	0.23 125	0.55 216	0.25 82	0.36 208	0.29 93	0.27 131	0.35 122	0.22 119	0.27 138	2.65 166	0.33 22	0.27 71	0.25 96	0.31 51	0.22 61	0.37 53	0.69 49	0.31 204	0.19 115	0.26 106	0.31 140	0.36 93	0.40 170

AF-Net	0.40 84	0.25 160	0.25 169	0.25 170	0.30 195	0.29 162	0.65 235	0.36 171	0.30 185	0.25 71	0.31 153	0.41 151	0.21 114	0.24 121	2.18 145	0.33 22	0.25 57	0.22 69	0.40 79	0.24 68	0.59 115	0.85 68	0.22 164	0.20 126	0.28 121	0.30 133	0.43 142	0.33 137

Nwc_Net	0.40 84	0.25 160	0.25 169	0.25 170	0.30 195	0.29 162	0.65 235	0.36 171	0.30 185	0.25 71	0.31 153	0.41 151	0.21 114	0.24 121	2.18 145	0.33 22	0.25 57	0.22 69	0.40 79	0.24 68	0.59 115	0.85 68	0.22 164	0.20 126	0.28 121	0.30 133	0.43 142	0.33 137

MSCF	0.41 89	0.09 13	0.09 20	0.08 27	0.06 11	0.29 162	0.05 13	0.07 8	0.09 29	0.10 29	0.05 10	0.13 18	0.09 32	0.08 18	2.66 167	2.10 279	0.14 12	0.12 14	0.15 15	0.49 185	0.21 22	2.43 232	0.11 57	0.81 289	0.11 19	0.35 156	0.14 18	0.07 10

coex_refinement	0.41 89	0.25 160	0.19 112	0.19 125	0.21 134	0.20 102	0.19 113	0.28 90	0.26 166	0.27 81	0.27 131	0.29 81	0.15 71	0.25 127	3.50 189	0.47 80	0.29 83	0.21 59	0.62 153	0.20 40	0.61 122	0.59 40	0.15 106	0.19 115	0.27 113	0.27 112	0.43 142	0.33 137

S2M2_L	0.41 89	0.22 110	0.25 169	0.17 103	0.16 86	0.19 91	0.16 96	0.28 90	0.21 130	0.39 182	0.11 41	0.34 117	0.26 140	0.21 105	1.20 43	0.72 143	0.44 174	0.43 210	0.32 56	0.37 124	1.32 206	1.47 144	0.17 128	0.17 88	0.22 85	0.31 140	0.59 199	0.29 115
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 89	0.17 49	0.16 86	0.15 84	0.15 69	0.14 54	0.11 55	0.29 97	0.22 137	0.28 87	0.29 143	0.26 68	0.18 89	0.17 74	3.57 193	0.54 101	0.29 83	0.24 87	0.41 82	0.21 50	0.47 77	1.45 142	0.10 43	0.14 55	0.24 91	0.36 161	0.22 52	0.28 113

raftrobust	0.41 89	0.21 93	0.22 147	0.18 114	0.20 125	0.14 54	0.17 101	0.35 156	0.15 69	0.34 138	0.21 96	0.35 122	0.14 65	0.38 189	1.56 82	0.94 183	0.30 98	0.21 59	0.78 178	0.24 68	0.65 128	1.82 177	0.20 153	0.18 93	0.28 121	0.24 87	0.28 70	0.24 90

RALAANet	0.41 89	0.23 131	0.20 116	0.17 103	0.19 113	0.18 84	0.24 137	0.28 90	0.16 79	0.24 66	0.21 96	0.32 103	0.18 89	0.30 154	1.47 77	0.42 52	0.30 98	0.25 96	0.60 146	0.34 111	0.81 151	2.50 237	0.12 66	0.20 126	0.25 99	0.24 87	0.41 125	0.23 85

GASTEREO	0.42 95	0.10 17	0.09 20	0.08 27	0.06 11	0.29 162	0.05 13	0.07 8	0.08 25	0.10 29	0.05 10	0.13 18	0.08 27	0.08 18	2.66 167	2.13 281	0.14 12	0.18 44	0.15 15	0.46 177	0.19 15	2.46 236	0.34 214	0.79 285	0.11 19	0.28 114	0.15 22	0.07 10

LG-G_1	0.42 95	0.15 40	0.11 40	0.12 54	0.15 69	0.24 135	0.08 37	0.13 34	0.10 35	0.11 32	0.18 77	0.18 39	0.12 53	0.15 55	1.92 121	1.30 224	0.22 38	0.20 53	0.34 59	0.24 68	0.44 69	3.95 303	0.06 17	0.11 37	0.15 38	0.12 26	0.18 34	0.15 43

LG-G	0.42 95	0.15 40	0.11 40	0.12 54	0.15 69	0.24 135	0.08 37	0.13 34	0.10 35	0.11 32	0.18 77	0.18 39	0.12 53	0.15 55	1.92 121	1.30 224	0.22 38	0.20 53	0.34 59	0.24 68	0.44 69	3.95 303	0.06 17	0.11 37	0.15 38	0.12 26	0.18 34	0.15 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 95	0.18 56	0.12 46	0.12 54	0.12 48	0.35 196	0.08 37	0.23 67	0.14 63	0.30 101	0.20 89	0.24 58	0.34 185	0.13 42	1.73 107	0.64 128	0.27 71	0.28 119	0.35 64	0.36 119	0.61 122	3.37 278	0.10 43	0.11 37	0.16 46	0.37 167	0.25 60	0.14 41

LL-Strereo2	0.42 95	0.18 56	0.14 73	0.12 54	0.12 48	0.10 16	0.22 125	0.29 97	0.17 95	0.30 101	0.14 62	0.25 62	0.11 42	0.34 178	1.80 111	1.07 201	0.24 47	0.17 37	0.42 86	0.20 40	0.81 151	3.01 267	0.12 66	0.14 55	0.24 91	0.19 63	0.25 60	0.17 56

raft_robust	0.42 95	0.23 131	0.16 86	0.20 135	0.17 96	0.16 67	0.14 79	0.42 206	0.18 107	0.41 191	0.15 64	0.38 137	0.24 132	0.27 138	1.56 82	1.16 212	0.32 108	0.33 151	0.92 199	0.37 124	0.75 144	1.25 120	0.11 57	0.25 173	0.31 145	0.34 152	0.37 105	0.29 115

sAnonymous2	0.42 95	0.22 110	0.17 96	0.16 93	0.17 96	0.22 116	0.17 101	0.38 183	0.26 166	0.28 87	0.26 122	0.33 111	0.32 174	0.16 67	1.63 96	0.61 116	0.40 152	0.36 180	0.81 182	0.39 142	1.05 171	1.36 131	0.15 106	0.22 150	0.30 136	0.35 156	0.33 76	0.35 152

CroCo_RVC	0.42 95	0.22 110	0.17 96	0.16 93	0.17 96	0.22 116	0.17 101	0.38 183	0.26 166	0.28 87	0.26 122	0.33 111	0.32 174	0.16 67	1.63 96	0.61 116	0.40 152	0.36 180	0.81 182	0.39 142	1.05 171	1.36 131	0.15 106	0.22 150	0.30 136	0.35 156	0.33 76	0.35 152

RALCasStereoNet	0.42 95	0.24 145	0.21 133	0.20 135	0.20 125	0.16 67	0.26 146	0.32 128	0.15 69	0.30 101	0.20 89	0.31 95	0.16 74	0.27 138	1.17 38	1.54 244	0.33 116	0.23 80	0.38 73	0.43 154	0.62 124	2.34 225	0.12 66	0.18 93	0.26 106	0.25 93	0.25 60	0.27 107

APVNet	0.42 95	0.27 187	0.20 116	0.24 162	0.27 180	0.28 159	0.26 146	0.32 128	0.22 137	0.26 77	0.31 153	0.30 90	0.17 82	0.27 138	2.45 160	0.51 91	0.45 181	0.34 164	0.67 159	0.33 108	0.56 105	1.03 96	0.16 120	0.29 190	0.29 132	0.25 93	0.45 151	0.31 126

psm_up	0.42 95	0.26 177	0.28 193	0.28 189	0.27 180	0.27 152	0.41 187	0.36 171	0.32 195	0.29 93	0.24 110	0.41 151	0.26 140	0.50 216	1.90 119	0.36 32	0.35 129	0.31 143	0.70 168	0.37 124	0.52 92	0.75 56	0.16 120	0.29 190	0.33 159	0.37 167	0.40 122	0.33 137

CREStereo	0.42 95	0.23 131	0.21 133	0.18 114	0.17 96	0.15 62	0.11 55	0.36 171	0.24 150	0.36 161	0.28 138	0.40 145	0.40 213	0.17 74	1.46 74	0.96 186	0.47 191	0.26 104	0.44 89	0.52 188	1.14 185	1.16 111	0.13 79	0.19 115	0.26 106	0.28 114	0.37 105	0.32 131
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
iResNet_ROB	0.42 95	0.23 131	0.21 133	0.22 151	0.19 113	0.22 116	0.24 137	0.48 232	0.18 107	0.36 161	0.24 110	0.34 117	0.30 164	0.23 117	2.91 172	0.46 73	0.32 108	0.24 87	0.67 159	0.19 36	0.81 151	0.58 38	0.15 106	0.25 173	0.27 113	0.26 109	0.50 168	0.30 122

DN-CSS_ROB	0.42 95	0.22 110	0.25 169	0.23 155	0.26 172	0.17 76	0.23 132	0.42 206	0.20 122	0.39 182	0.41 183	0.40 145	0.27 150	0.32 167	2.02 134	0.43 56	0.32 108	0.23 80	0.93 201	0.25 78	0.98 165	0.79 61	0.15 106	0.32 203	0.24 91	0.23 78	0.42 135	0.30 122

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 109	0.18 56	0.12 46	0.11 45	0.13 58	0.11 21	0.08 37	0.23 67	0.14 63	0.29 93	0.13 52	0.29 81	0.17 82	0.11 31	2.54 162	1.32 227	0.29 83	0.29 127	0.37 69	0.38 131	0.59 115	2.43 232	0.17 128	0.13 49	0.16 46	0.47 201	0.24 55	0.22 79

UDGNet	0.43 109	0.30 205	0.23 156	0.55 250	0.45 247	0.50 240	0.44 197	0.31 116	0.22 137	0.27 81	0.29 143	0.31 95	0.13 58	0.68 255	1.27 53	0.45 65	0.34 124	0.25 96	0.67 159	0.25 78	0.66 129	1.15 109	0.41 227	0.17 88	0.34 164	0.32 146	0.42 135	0.29 115

RAFT + AFF	0.43 109	0.12 28	0.10 33	0.13 64	0.07 19	0.11 21	0.30 156	0.17 45	0.11 40	0.19 52	0.10 31	0.28 76	0.09 32	0.12 39	7.26 285	0.34 27	0.22 38	0.12 14	0.34 59	0.11 8	0.41 64	0.26 7	0.07 20	0.11 37	0.16 46	0.13 33	0.14 18	0.09 25

CES	0.44 112	0.20 78	0.17 96	0.14 69	0.19 113	0.16 67	0.22 125	0.54 249	0.25 156	0.30 101	0.35 174	0.41 151	0.38 208	0.56 231	1.66 98	0.80 159	0.53 213	0.47 226	0.35 64	0.42 149	1.04 170	1.23 118	0.15 106	0.15 64	0.27 113	0.21 71	0.29 73	0.33 137

GLC_STEREO	0.44 112	0.23 131	0.25 169	0.20 135	0.21 134	0.19 91	0.19 113	0.38 183	0.16 79	0.34 138	0.25 117	0.31 95	0.17 82	0.16 67	3.59 196	0.53 96	0.41 155	0.27 109	0.46 100	0.38 131	0.90 159	0.78 60	0.13 79	0.18 93	0.25 99	0.19 63	0.49 163	0.25 96

GMOStereo	0.44 112	0.20 78	0.16 86	0.16 93	0.18 105	0.32 179	0.43 191	0.35 156	0.17 95	0.35 146	0.15 64	0.31 95	0.22 119	0.17 74	1.68 100	0.92 177	0.29 83	0.33 151	0.53 120	0.38 131	0.58 110	2.66 241	0.10 43	0.18 93	0.31 145	0.25 93	0.41 125	0.22 79

error version	0.44 112	0.20 78	0.16 86	0.16 93	0.18 105	0.32 179	0.43 191	0.35 156	0.17 95	0.35 146	0.15 64	0.31 95	0.22 119	0.17 74	1.68 100	0.92 177	0.29 83	0.33 151	0.53 120	0.38 131	0.58 110	2.66 241	0.10 43	0.18 93	0.31 145	0.25 93	0.41 125	0.22 79

test-v	0.44 112	0.20 78	0.16 86	0.16 93	0.18 105	0.32 179	0.43 191	0.35 156	0.17 95	0.35 146	0.15 64	0.31 95	0.22 119	0.17 74	1.68 100	0.92 177	0.29 83	0.33 151	0.53 120	0.38 131	0.58 110	2.66 241	0.10 43	0.18 93	0.31 145	0.25 93	0.41 125	0.22 79

test-2	0.44 112	0.20 78	0.16 86	0.16 93	0.18 105	0.32 179	0.43 191	0.35 156	0.17 95	0.35 146	0.15 64	0.31 95	0.22 119	0.17 74	1.68 100	0.92 177	0.29 83	0.33 151	0.53 120	0.38 131	0.58 110	2.66 241	0.10 43	0.18 93	0.31 145	0.25 93	0.41 125	0.22 79

4D-IteraStereo	0.45 118	0.19 68	0.24 159	0.17 103	0.18 105	0.14 54	0.14 79	0.33 140	0.17 95	0.33 135	0.18 77	0.39 141	0.13 58	0.33 171	1.77 109	1.69 256	0.27 71	0.30 132	0.51 111	0.37 124	0.91 161	2.13 205	0.13 79	0.20 126	0.21 75	0.22 74	0.41 125	0.19 63

AACVNet	0.45 118	0.26 177	0.21 133	0.27 182	0.29 194	0.26 146	0.32 161	0.30 105	0.21 130	0.31 114	0.30 148	0.33 111	0.19 100	0.36 184	3.76 202	0.44 61	0.33 116	0.26 104	0.41 82	0.27 87	0.46 74	0.71 52	0.20 153	0.22 150	0.30 136	0.31 140	0.42 135	0.37 160

TANstereo	0.45 118	0.22 110	0.20 116	0.21 142	0.22 146	0.22 116	0.12 61	0.27 84	0.22 137	0.32 128	0.26 122	0.27 72	0.26 140	0.24 121	1.59 87	0.80 159	0.44 174	0.41 207	0.67 159	0.40 145	1.07 178	1.35 128	0.48 243	0.18 93	0.18 60	0.25 93	1.00 254	0.25 96

XX-TBD	0.45 118	0.22 110	0.20 116	0.21 142	0.22 146	0.22 116	0.12 61	0.27 84	0.22 137	0.32 128	0.26 122	0.27 72	0.26 140	0.24 121	1.59 87	0.80 159	0.44 174	0.41 207	0.67 159	0.40 145	1.07 178	1.35 128	0.48 243	0.18 93	0.18 60	0.25 93	1.00 254	0.25 96

PMTNet	0.45 118	0.24 145	0.22 147	0.18 114	0.18 105	0.15 62	0.33 163	0.31 116	0.24 150	0.37 168	0.25 117	0.39 141	0.38 208	0.18 89	1.77 109	1.07 201	0.46 184	0.27 109	0.57 134	0.44 165	1.15 187	1.31 125	0.14 97	0.16 71	0.40 195	0.30 133	0.33 76	0.37 160

BEATNet_4x	0.45 118	0.24 145	0.19 112	0.20 135	0.21 134	0.20 102	0.31 158	0.31 116	0.27 174	0.35 146	0.22 101	0.37 133	0.24 132	0.33 171	2.17 144	0.58 108	0.55 221	0.50 238	0.49 102	0.23 64	0.96 163	1.57 152	0.14 97	0.26 179	0.24 91	0.25 93	0.42 135	0.33 137

stereogan	0.45 118	0.34 218	0.32 213	0.33 209	0.38 230	0.36 200	0.35 167	0.36 171	0.33 200	0.30 101	0.31 153	0.47 185	0.31 169	0.27 138	1.84 117	0.43 56	0.32 108	0.25 96	0.45 98	0.31 99	0.45 72	1.68 164	0.24 173	0.26 179	0.30 136	0.33 149	0.58 194	0.39 169

YMNet	0.46 125	0.20 78	0.13 53	0.16 93	0.15 69	0.32 179	0.85 253	0.19 51	0.16 79	0.27 81	0.11 41	0.24 58	0.36 195	0.15 55	4.99 232	0.64 128	0.25 57	0.23 80	0.26 36	0.21 50	0.20 18	0.31 12	0.09 32	0.13 49	0.73 255	0.16 43	0.66 209	0.19 63

DMCA-RVC	0.46 125	0.21 93	0.23 156	0.31 202	0.28 188	0.19 91	0.75 245	0.34 145	0.31 190	0.32 128	1.07 255	0.31 95	0.16 74	0.29 147	3.57 193	0.36 32	0.29 83	0.25 96	0.27 40	0.30 95	0.40 61	0.46 27	0.19 145	0.29 190	0.35 166	0.22 74	0.36 93	0.27 107

PS-NSSS	0.46 125	0.38 236	0.26 182	0.42 233	0.31 201	0.38 208	0.47 201	0.34 145	0.20 122	0.36 161	0.24 110	0.84 244	0.26 140	0.41 195	2.16 142	0.37 35	0.35 129	0.23 80	0.57 134	0.21 50	0.43 68	0.59 40	0.52 247	0.21 136	0.33 159	0.31 140	0.87 240	0.36 157

IGEV-Stereo++	0.47 128	0.10 17	0.07 13	0.07 20	0.07 19	0.09 14	0.05 13	0.07 8	0.07 16	0.06 8	0.10 31	0.15 29	0.07 23	0.14 50	2.21 148	1.32 227	0.11 1	0.66 271	0.57 134	1.24 292	0.57 108	3.18 271	1.20 289	0.06 8	0.09 6	0.09 12	0.19 40	0.08 19

RP	0.47 128	0.29 201	0.34 216	0.31 202	0.31 201	0.29 162	0.52 208	0.34 145	0.33 200	0.23 60	0.35 174	0.38 137	0.26 140	0.25 127	3.84 204	0.33 22	0.30 98	0.22 69	0.34 59	0.24 68	0.30 38	1.02 88	0.19 145	0.25 173	0.30 136	0.32 146	0.53 177	0.37 160

LoS_RVC	0.48 130	0.25 160	0.21 133	0.11 45	0.19 113	0.13 43	0.13 67	0.24 73	0.25 156	0.38 177	0.26 122	0.37 133	0.34 185	0.22 111	3.48 187	0.79 154	0.41 155	0.43 210	0.60 146	0.29 90	1.05 171	1.41 136	0.14 97	0.16 71	0.28 121	0.23 78	0.26 64	0.29 115

tt_ll	0.48 130	0.25 160	0.21 133	0.11 45	0.19 113	0.13 43	0.13 67	0.24 73	0.25 156	0.38 177	0.26 122	0.37 133	0.34 185	0.22 111	3.48 187	0.79 154	0.41 155	0.43 210	0.60 146	0.29 90	1.05 171	1.41 136	0.14 97	0.16 71	0.28 121	0.23 78	0.26 64	0.29 115

CREStereo++_RVC	0.48 130	0.22 110	0.22 147	0.17 103	0.21 134	0.15 62	0.24 137	0.34 145	0.20 122	0.35 146	0.20 89	0.32 103	0.32 174	0.17 74	1.41 67	0.81 163	0.39 148	0.26 104	0.56 133	0.36 119	1.07 178	1.45 142	0.13 79	0.17 88	0.28 121	0.27 112	2.29 302	0.31 126
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
iResNetv2_ROB	0.48 130	0.24 145	0.18 106	0.27 182	0.21 134	0.24 135	0.20 116	0.49 236	0.19 114	0.36 161	0.29 143	0.43 164	0.27 150	0.26 132	3.54 191	0.43 56	0.33 116	0.22 69	0.85 189	0.27 87	1.29 203	0.62 43	0.17 128	0.31 200	0.28 121	0.25 93	0.57 191	0.27 107

HSM	0.48 130	0.24 145	0.24 159	0.26 180	0.26 172	0.21 106	0.24 137	0.41 197	0.20 122	0.31 114	0.30 148	0.41 151	0.25 135	0.22 111	4.49 223	0.40 47	0.35 129	0.23 80	0.52 116	0.32 105	0.77 147	0.65 47	0.15 106	0.23 159	0.31 145	0.32 146	0.44 147	0.34 148

test_4	0.49 135	0.17 49	0.17 96	0.14 69	0.15 69	0.12 39	0.40 182	0.24 73	0.15 69	0.31 114	0.29 143	0.28 76	0.13 58	0.35 181	2.02 134	1.85 265	0.25 57	0.29 127	0.39 77	0.31 99	0.54 100	1.54 151	0.10 43	0.16 71	0.29 132	0.88 249	0.91 244	0.85 228

SACVNet	0.49 135	0.30 205	0.27 189	0.28 189	0.30 195	0.27 152	0.36 170	0.37 181	0.29 180	0.35 146	0.28 138	0.35 122	0.26 140	0.38 189	2.96 173	0.45 65	0.39 148	0.29 127	0.58 141	0.30 95	0.75 144	1.37 133	0.20 153	0.27 185	0.37 177	0.35 156	0.46 152	0.37 160

CFNet_pseudo	0.49 135	0.24 145	0.24 159	0.27 182	0.25 167	0.23 125	0.17 101	0.31 116	0.19 114	0.37 168	0.30 148	0.43 164	0.28 154	0.23 117	4.31 217	0.45 65	0.32 108	0.24 87	1.02 206	0.20 40	0.52 92	0.70 50	0.40 223	0.21 136	0.28 121	0.29 125	0.36 93	0.35 152

sCroCo_RVC	0.49 135	0.21 93	0.17 96	0.15 84	0.16 86	0.21 106	0.15 91	0.32 128	0.32 195	0.36 161	0.24 110	0.44 168	0.46 226	0.15 55	1.40 66	1.09 205	0.46 184	0.40 204	0.67 159	0.43 154	1.53 236	2.17 211	0.15 106	0.24 167	0.30 136	0.30 133	0.49 163	0.32 131

RYNet	0.49 135	0.11 23	0.10 33	0.08 27	0.09 34	0.10 16	0.07 26	0.13 34	0.18 107	0.10 29	0.10 31	0.14 25	0.08 27	0.08 18	9.32 307	0.37 35	0.14 12	0.22 69	0.17 19	0.10 6	0.20 18	0.13 2	0.16 120	0.10 31	0.14 29	0.45 192	0.24 55	0.13 36

MyStereo04	0.50 140	0.28 196	0.27 189	0.23 155	0.24 160	0.19 91	0.22 125	0.38 183	0.29 180	0.64 249	0.28 138	0.48 193	0.19 100	0.35 181	1.48 78	0.65 131	0.37 138	0.27 109	1.22 227	0.50 186	1.12 182	1.26 121	0.44 233	0.30 196	0.39 191	0.50 207	0.55 182	0.30 122

NCC-stereo	0.50 140	0.33 214	0.31 206	0.31 202	0.33 206	0.31 173	0.58 221	0.41 197	0.40 216	0.24 66	0.37 177	0.40 145	0.36 195	0.28 144	3.38 183	0.37 35	0.31 104	0.32 145	0.44 89	0.44 165	0.50 84	0.94 77	0.28 188	0.25 173	0.38 185	0.44 189	0.46 152	0.44 175

Abc-Net	0.50 140	0.33 214	0.31 206	0.31 202	0.33 206	0.31 173	0.58 221	0.41 197	0.40 216	0.24 66	0.37 177	0.40 145	0.36 195	0.28 144	3.38 183	0.37 35	0.31 104	0.32 145	0.44 89	0.44 165	0.50 84	0.94 77	0.28 188	0.25 173	0.38 185	0.44 189	0.46 152	0.44 175
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 143	0.23 131	0.17 96	0.19 125	0.20 125	0.19 91	0.14 79	0.77 271	0.27 174	0.50 212	0.45 187	0.54 205	0.47 228	0.23 117	2.11 141	0.86 173	0.57 223	0.42 209	0.62 153	0.41 147	1.28 200	1.52 147	0.16 120	0.18 93	0.36 172	0.29 125	0.33 76	0.35 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousdsp	0.52 144	0.12 28	0.12 46	0.12 54	0.10 38	0.13 43	0.07 26	0.16 42	0.09 29	0.15 40	2.52 303	0.16 31	0.09 32	0.10 27	1.84 117	1.32 227	0.23 43	0.15 26	0.41 82	1.16 287	0.31 42	3.07 270	1.01 286	0.10 31	0.14 29	0.09 12	0.24 55	0.10 28

GANetREF_RVC	0.52 144	0.40 243	0.39 235	0.38 224	0.36 224	0.36 200	0.34 165	0.51 242	0.43 223	0.48 209	0.27 131	0.75 235	0.44 223	0.29 147	1.30 57	0.46 73	1.06 265	0.34 164	0.63 155	0.39 142	0.90 159	0.80 62	0.31 204	0.41 223	0.45 209	0.40 176	0.65 208	0.52 192
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
castereo	0.53 146	0.20 78	0.20 116	0.16 93	0.16 86	0.27 152	0.14 79	0.29 97	0.21 130	0.33 135	0.22 101	0.41 151	0.37 203	0.21 105	2.44 159	1.14 208	0.45 181	0.34 164	0.58 141	0.44 165	1.51 229	2.24 216	0.13 79	0.18 93	0.30 136	0.58 225	0.52 175	0.31 126

AE-Stereo	0.53 146	0.23 131	0.26 182	0.24 162	0.24 160	0.19 91	0.20 116	0.30 105	0.21 130	0.34 138	0.16 75	0.45 174	0.28 154	0.22 111	1.34 62	1.14 208	0.42 164	0.35 179	0.60 146	0.76 234	1.06 177	2.89 256	0.16 120	0.27 185	0.35 166	0.86 247	0.46 152	0.28 113

GEStereo_RVC	0.53 146	0.27 187	0.34 216	0.27 182	0.27 180	0.31 173	0.53 210	0.41 197	0.25 156	0.35 146	0.28 138	0.41 151	0.25 135	0.30 154	1.92 121	0.74 147	0.50 203	0.37 185	0.92 199	0.38 131	0.93 162	2.15 206	0.21 159	0.37 215	0.32 154	0.31 140	0.51 171	0.48 188

ADLNet	0.53 146	0.26 177	0.18 106	0.21 142	0.21 134	0.24 135	0.20 116	0.30 105	0.17 95	0.23 60	0.23 106	0.63 220	0.19 100	0.48 209	6.74 272	0.39 45	0.29 83	0.21 59	0.26 36	0.21 50	0.37 53	0.93 76	0.19 145	0.15 64	0.25 99	0.28 114	0.34 86	0.24 90

GCAP-BAT	0.54 150	0.21 93	0.13 53	0.14 69	0.15 69	0.11 21	0.13 67	0.31 116	0.16 79	0.31 114	0.13 52	0.47 185	0.19 100	0.56 231	1.12 27	1.06 194	3.67 312	0.34 164	0.49 102	0.43 154	1.40 214	1.02 88	0.17 128	0.16 71	0.21 75	0.28 114	0.36 93	0.77 214

test_for_model	0.54 150	0.21 93	0.13 53	0.14 69	0.15 69	0.11 21	0.13 67	0.31 116	0.16 79	0.31 114	0.13 52	0.47 185	0.19 100	0.56 231	1.12 27	1.06 194	3.67 312	0.34 164	0.49 102	0.43 154	1.40 214	1.02 88	0.17 128	0.16 71	0.21 75	0.28 114	0.36 93	0.77 214

testlalala2	0.54 150	0.21 93	0.13 53	0.14 69	0.15 69	0.11 21	0.13 67	0.31 116	0.16 79	0.31 114	0.13 52	0.47 185	0.19 100	0.56 231	1.12 27	1.06 194	3.67 312	0.34 164	0.49 102	0.43 154	1.40 214	1.02 88	0.17 128	0.16 71	0.21 75	0.28 114	0.36 93	0.77 214

testlalala	0.54 150	0.21 93	0.13 53	0.14 69	0.15 69	0.11 21	0.13 67	0.31 116	0.16 79	0.31 114	0.13 52	0.47 185	0.19 100	0.56 231	1.12 27	1.06 194	3.67 312	0.34 164	0.49 102	0.43 154	1.40 214	1.02 88	0.17 128	0.16 71	0.21 75	0.28 114	0.36 93	0.77 214

testlalala_base	0.54 150	0.21 93	0.13 53	0.14 69	0.15 69	0.11 21	0.13 67	0.31 116	0.16 79	0.31 114	0.13 52	0.47 185	0.19 100	0.56 231	1.12 27	1.06 194	3.67 312	0.34 164	0.49 102	0.43 154	1.40 214	1.02 88	0.17 128	0.16 71	0.21 75	0.28 114	0.36 93	0.77 214

GCAP-Stereo	0.54 150	0.21 93	0.13 53	0.14 69	0.15 69	0.11 21	0.13 67	0.31 116	0.16 79	0.31 114	0.13 52	0.47 185	0.19 100	0.56 231	1.12 27	1.06 194	3.67 312	0.34 164	0.49 102	0.43 154	1.40 214	1.02 88	0.17 128	0.16 71	0.21 75	0.28 114	0.36 93	0.77 214

ICVP	0.54 150	0.25 160	0.31 206	0.25 170	0.25 167	0.26 146	0.37 175	0.31 116	0.25 156	0.37 168	0.31 153	0.41 151	0.30 164	0.25 127	2.81 171	0.62 123	0.50 203	0.77 285	0.59 143	0.45 176	0.98 165	1.93 183	0.33 213	0.26 179	0.31 145	0.36 161	0.39 116	0.34 148
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 150	0.21 93	0.20 116	0.16 93	0.21 134	0.26 146	0.56 218	0.29 97	0.16 79	0.33 135	0.15 64	0.45 174	0.22 119	0.18 89	5.69 255	0.38 40	0.26 67	0.15 26	0.53 120	0.31 99	0.73 142	1.77 174	0.11 57	0.19 115	0.26 106	0.21 71	0.47 158	0.20 67

AFF-stereo	0.54 150	0.20 78	0.16 86	0.14 69	0.16 86	0.23 125	0.53 210	0.24 73	0.14 63	0.29 93	0.13 52	0.42 160	0.11 42	0.15 55	5.96 260	0.42 52	0.26 67	0.20 53	0.50 110	0.25 78	0.83 154	1.97 188	0.09 32	0.16 71	0.21 75	0.20 68	0.43 142	0.16 49

RGC	0.54 150	0.37 229	0.47 248	0.35 215	0.38 230	0.41 221	0.36 170	0.37 181	0.39 212	0.32 128	0.46 189	0.42 160	0.42 218	0.35 181	3.29 182	0.38 40	0.36 135	0.28 119	0.49 102	0.35 116	0.72 140	1.21 116	0.25 175	0.30 196	0.39 191	0.46 197	0.53 177	0.53 195

CFNet_RVC	0.54 150	0.27 187	0.24 159	0.25 170	0.25 167	0.25 143	0.22 125	0.27 84	0.19 114	0.30 101	0.31 153	0.34 117	0.18 89	0.33 171	5.54 251	0.48 85	0.53 213	0.24 87	0.86 193	0.24 68	0.63 126	0.76 58	0.19 145	0.35 206	0.31 145	0.31 140	0.42 135	0.34 148

FADNet-RVC	0.55 161	0.25 160	0.26 182	0.27 182	0.27 180	0.23 125	0.59 226	0.33 140	0.24 150	0.34 138	0.26 122	0.43 164	0.29 159	0.30 154	5.05 235	0.44 61	0.41 155	0.27 109	0.74 174	0.43 154	0.69 136	0.94 77	0.21 159	0.28 189	0.35 166	0.33 149	0.34 86	0.42 174

castereo++	0.56 162	0.19 68	0.18 106	0.19 125	0.15 69	0.44 230	0.23 132	0.30 105	0.20 122	0.34 138	0.18 77	0.46 181	0.35 191	0.15 55	2.22 149	1.69 256	0.43 170	0.32 145	0.57 134	0.43 154	1.41 221	2.16 208	0.22 164	0.19 115	0.27 113	0.37 167	1.15 262	0.33 137

FADNet	0.56 162	0.27 187	0.24 159	0.29 194	0.26 172	0.27 152	0.47 201	0.36 171	0.24 150	0.35 146	0.34 168	0.38 137	0.28 154	0.28 144	5.03 233	0.43 56	0.33 116	0.34 164	0.70 168	0.44 165	0.66 129	0.98 85	0.19 145	0.23 159	0.40 195	0.41 179	0.37 105	0.44 175

DeepPruner_ROB	0.56 162	0.25 160	0.26 182	0.25 170	0.28 188	0.26 146	1.00 265	0.32 128	0.25 156	0.37 168	0.38 180	0.35 122	0.25 135	0.31 163	3.86 205	0.71 141	0.35 129	0.30 132	0.53 120	0.25 78	1.34 207	1.26 121	0.23 169	0.24 167	0.30 136	0.44 189	0.47 158	0.31 126

XPNet_ROB	0.56 162	0.41 245	0.30 201	0.27 182	0.33 206	0.33 185	0.38 176	0.28 90	0.32 195	0.32 128	0.42 184	1.18 257	0.25 135	0.32 167	3.03 176	0.53 96	0.66 242	0.30 132	0.43 87	0.34 111	0.75 144	1.60 157	0.26 178	0.27 185	0.32 154	0.35 156	0.76 231	0.48 188

CASS	0.57 166	0.27 187	0.28 193	0.33 209	0.28 188	0.30 167	0.88 256	0.40 192	0.30 185	0.47 205	0.51 199	0.48 193	0.37 203	0.17 74	1.95 126	0.67 134	0.77 253	0.46 222	0.80 181	0.29 90	1.68 251	1.65 161	0.18 138	0.23 159	0.46 216	0.34 152	0.53 177	0.46 184
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 166	0.28 196	0.28 193	0.30 197	0.24 160	0.18 84	0.14 79	0.36 171	0.25 156	0.38 177	0.24 110	0.40 145	0.39 211	0.17 74	1.26 52	1.10 206	0.48 195	0.27 109	0.72 172	0.37 124	1.49 227	1.74 169	0.13 79	0.20 126	0.44 206	0.47 201	2.18 298	0.86 229

UCFNet_RVC	0.57 166	0.37 229	0.27 189	0.30 197	0.32 203	0.28 159	0.32 161	0.30 105	0.23 145	0.35 146	0.27 131	0.52 203	0.26 140	0.34 178	5.19 238	0.46 73	0.32 108	0.25 96	1.03 207	0.26 83	0.73 142	0.84 67	0.45 235	0.23 159	0.37 177	0.33 149	0.36 93	0.45 179

PWCDC_ROB	0.57 166	0.19 68	0.20 116	0.17 103	0.27 180	0.22 116	0.25 145	0.22 63	0.54 248	0.16 46	0.43 186	0.32 103	1.19 263	0.47 208	5.41 247	0.50 90	0.34 124	0.28 119	0.38 73	0.27 87	0.68 133	1.28 123	0.25 175	0.31 200	0.19 65	0.29 125	0.26 64	0.36 157

test-3	0.58 170	0.22 110	0.22 147	0.18 114	0.22 146	0.21 106	0.20 116	0.40 192	0.17 95	0.35 146	0.18 77	0.44 168	0.20 112	0.19 95	2.28 151	1.72 260	0.33 116	0.30 132	1.28 236	0.44 165	1.16 189	2.16 208	0.11 57	0.21 136	0.45 209	0.23 78	0.56 184	1.19 253

test_1	0.58 170	0.22 110	0.22 147	0.18 114	0.22 146	0.21 106	0.20 116	0.40 192	0.17 95	0.34 138	0.18 77	0.44 168	0.20 112	0.19 95	2.28 151	1.73 262	0.33 116	0.30 132	1.27 234	0.44 165	1.16 189	2.16 208	0.11 57	0.21 136	0.45 209	0.23 78	0.56 184	1.19 253

test_3	0.58 170	0.22 110	0.22 147	0.18 114	0.22 146	0.21 106	0.20 116	0.41 197	0.18 107	0.36 161	0.19 85	0.45 174	0.22 119	0.19 95	2.28 151	1.72 260	0.33 116	0.31 143	1.27 234	0.44 165	1.15 187	2.15 206	0.11 57	0.22 150	0.47 217	0.28 114	0.59 199	1.20 255

MLCV	0.58 170	0.25 160	0.25 169	0.37 221	0.34 210	0.35 196	0.55 216	0.46 226	0.46 233	0.53 219	0.79 233	0.64 223	0.41 214	0.29 147	1.32 60	1.41 236	0.49 200	0.30 132	1.29 240	0.29 90	1.28 200	1.37 133	0.23 169	0.41 223	0.36 172	0.36 161	0.49 163	0.35 152

GES	0.59 174	0.24 145	0.20 116	0.21 142	0.23 153	0.27 152	0.51 207	0.34 145	0.31 190	0.35 146	0.29 143	0.32 103	0.23 127	0.22 111	3.28 181	0.59 111	0.38 144	0.28 119	1.15 220	0.33 108	1.12 182	1.17 112	0.18 138	0.26 179	0.28 121	0.24 87	0.58 194	2.30 279

PA-Net	0.59 174	0.36 224	0.38 233	0.25 170	0.38 230	0.26 146	0.46 200	0.33 140	0.36 208	0.30 101	0.36 176	0.30 90	0.32 174	0.49 214	3.68 198	0.51 91	0.26 67	0.29 127	0.34 59	0.31 99	0.40 61	0.95 80	0.59 250	0.27 185	0.33 159	0.77 239	0.35 90	2.26 278
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 176	0.29 201	0.21 133	0.64 266	0.32 203	0.42 224	0.96 264	0.58 254	0.19 114	0.44 198	0.19 85	0.50 197	0.43 221	0.18 89	3.95 209	0.53 96	0.42 164	0.27 109	0.77 176	0.32 105	0.56 105	0.56 34	0.19 145	0.35 206	0.57 235	0.24 87	1.25 266	0.83 224

FADNet-RVC-Resample	0.60 176	0.31 209	0.59 268	0.28 189	0.45 247	0.22 116	0.43 191	0.39 189	0.32 195	0.44 198	0.30 148	0.46 181	0.46 226	0.44 203	4.75 228	0.52 93	0.42 164	0.43 210	0.59 143	0.64 214	0.54 100	1.24 119	0.30 198	0.38 218	0.31 145	0.39 174	0.33 76	0.41 171

NCCL2	0.60 176	0.36 224	0.32 213	0.30 197	0.40 236	0.26 146	0.52 208	0.35 156	0.32 195	0.41 191	0.33 166	0.41 151	0.25 135	0.54 226	4.15 214	0.59 111	0.42 164	0.32 145	0.40 79	0.32 105	0.79 149	1.41 136	0.41 227	0.35 206	0.45 209	0.45 192	0.75 227	0.53 195

Any-RAFT	0.61 179	0.22 110	0.33 215	0.24 162	0.22 146	0.20 102	0.18 109	0.41 197	0.25 156	0.40 187	1.13 257	0.51 200	0.32 174	0.36 184	1.24 48	0.85 170	0.65 241	0.37 185	1.31 242	0.42 149	2.23 287	1.86 181	0.18 138	0.21 136	0.44 206	0.54 220	0.44 147	0.83 224

Anonymous3	0.61 179	0.30 205	0.24 159	0.21 142	0.27 180	0.28 159	0.22 125	0.50 239	0.35 204	0.37 168	0.27 131	0.76 236	0.54 232	0.52 218	2.02 134	1.89 267	0.52 208	0.46 222	0.96 203	0.58 199	1.27 198	1.94 185	0.20 153	0.23 159	0.37 177	0.41 179	0.54 181	0.37 160

IGEV-Stereo+	0.62 181	0.72 275	0.08 18	0.12 54	0.10 38	0.34 188	0.08 37	0.20 57	0.12 47	0.30 101	0.96 252	0.21 49	0.37 203	0.13 42	2.18 145	1.69 256	0.21 37	0.28 119	0.77 176	1.07 279	0.69 136	3.68 293	0.80 272	0.10 31	0.14 29	1.16 267	0.15 22	0.12 34

NVstereo2D	0.63 182	0.25 160	0.22 147	0.29 194	0.26 172	0.34 188	0.35 167	0.30 105	0.22 137	0.39 182	0.32 162	0.27 72	0.16 74	0.43 199	9.07 305	0.45 65	0.34 124	0.28 119	0.38 73	0.21 50	0.37 53	0.51 32	0.30 198	0.22 150	0.32 154	0.25 93	0.28 70	0.25 96

anonymousdsp2	0.65 183	0.21 93	0.17 96	0.14 69	0.13 58	0.16 67	0.12 61	0.28 90	0.13 56	0.25 71	2.91 306	0.24 58	0.13 58	0.29 147	2.31 155	1.62 252	0.28 78	0.33 151	0.48 101	1.22 289	0.45 72	3.20 272	0.94 281	0.55 253	0.21 75	0.17 52	0.44 147	0.18 60

iResNet	0.65 183	0.26 177	0.27 189	0.37 221	0.40 236	0.43 225	0.41 187	0.47 229	0.31 190	0.56 224	0.72 224	0.74 233	0.74 248	0.19 95	1.94 125	1.69 256	0.41 155	0.37 185	1.54 254	0.58 199	1.64 245	1.15 109	0.21 159	0.51 242	0.35 166	0.40 176	0.59 199	0.41 171

GREAT-IGEV	0.66 185	0.10 17	0.09 20	0.05 6	0.05 6	0.23 125	0.04 2	0.08 13	1.53 304	0.06 8	0.06 13	0.15 29	0.06 13	0.06 7	2.53 161	2.79 303	0.27 71	0.82 292	0.20 23	1.00 271	0.25 30	4.40 311	1.18 288	1.32 312	0.09 6	0.08 9	0.18 34	0.06 3

AMNet	0.66 185	0.59 270	0.56 263	0.59 258	0.59 263	0.66 262	0.58 221	0.45 222	0.53 246	0.52 215	0.68 220	0.76 236	0.41 214	0.90 267	1.37 64	0.85 170	0.71 246	0.66 271	0.63 155	0.62 207	0.79 149	0.66 48	0.39 221	0.60 262	0.57 235	0.68 233	0.70 217	0.77 214

ETE_ROB	0.66 185	0.48 255	0.31 206	0.36 217	0.38 230	0.40 215	0.49 203	0.33 140	0.49 241	0.40 187	0.60 205	1.36 264	0.29 159	0.41 195	3.00 175	0.53 96	1.01 262	0.34 164	0.71 171	0.42 149	1.03 169	1.59 155	0.28 188	0.32 203	0.40 195	0.45 192	0.75 227	0.56 198

LALA_ROB	0.66 185	0.52 260	0.34 216	0.33 209	0.36 224	0.41 221	0.44 197	0.35 156	0.40 216	0.46 203	0.60 205	1.31 261	0.29 159	0.40 194	3.95 209	0.47 80	0.53 213	0.38 197	0.60 146	0.41 147	0.89 158	1.73 168	0.25 175	0.33 205	0.38 185	0.43 187	0.81 235	0.57 200

GANet-ADL	0.67 189	0.27 187	0.28 193	0.29 194	0.30 195	0.34 188	0.61 228	0.35 156	0.27 174	0.62 242	1.02 254	0.43 164	0.30 164	0.30 154	1.92 121	1.08 203	0.54 217	0.37 185	1.16 222	0.85 248	1.37 211	2.98 261	0.20 153	0.26 179	0.33 159	0.50 207	0.69 215	0.45 179

AIO_rvc	0.69 190	0.18 56	0.12 46	0.10 39	0.09 34	0.38 208	0.17 101	0.17 45	0.11 40	0.15 40	0.07 17	0.17 38	0.11 42	0.30 154	3.74 201	2.72 301	0.17 23	0.94 297	0.85 189	0.90 258	0.30 38	5.62 320	0.66 255	0.08 21	0.15 38	0.16 43	0.16 26	0.10 28

RTSC	0.69 190	0.26 177	0.30 201	0.24 162	0.27 180	0.30 167	0.50 204	0.35 156	0.34 203	0.44 198	0.46 189	0.35 122	0.28 154	0.31 163	7.03 278	0.69 136	0.52 208	0.47 226	0.76 175	0.38 131	0.84 155	1.10 103	0.18 138	0.37 215	0.33 159	0.34 152	0.50 168	0.63 208

cross-raft	0.70 192	0.26 177	0.24 159	0.22 151	0.23 153	0.40 215	0.21 122	0.43 214	0.26 166	0.48 209	0.45 187	0.44 168	0.31 169	0.44 203	1.82 115	1.88 266	0.42 164	0.34 164	1.30 241	0.78 238	1.97 272	3.53 287	0.18 138	0.21 136	0.47 217	0.45 192	0.42 135	0.67 211

pcwnet_v2	0.70 192	0.27 187	0.31 206	0.31 202	0.34 210	0.30 167	0.26 146	0.34 145	0.25 156	0.50 212	0.40 182	1.84 282	0.41 214	0.32 167	5.63 254	0.61 116	0.38 144	0.30 132	1.11 216	0.26 83	0.88 157	1.09 102	0.57 249	0.25 173	0.36 172	0.36 161	0.51 171	0.87 230

AEACV	0.71 194	0.17 49	0.11 40	0.09 34	0.08 28	0.15 62	0.08 37	0.08 13	0.06 6	0.07 14	0.07 17	0.13 18	0.08 27	0.21 105	4.08 212	3.29 311	0.16 21	0.82 292	0.73 173	1.51 300	0.70 139	4.15 306	0.95 282	0.08 21	0.11 19	0.92 251	0.15 22	0.08 19

R-Stereo Train	0.71 194	0.25 160	0.26 182	0.24 162	0.19 113	0.25 143	0.14 79	0.34 145	0.30 185	0.52 215	0.65 212	0.45 174	0.32 174	0.53 223	4.42 219	1.58 247	0.58 224	0.51 241	1.26 231	0.64 214	1.51 229	2.41 228	0.14 97	0.21 136	0.37 177	0.42 182	0.36 93	0.46 184

RAFT-Stereo	0.71 194	0.25 160	0.26 182	0.24 162	0.19 113	0.25 143	0.14 79	0.34 145	0.30 185	0.52 215	0.65 212	0.45 174	0.32 174	0.53 223	4.42 219	1.58 247	0.58 224	0.51 241	1.26 231	0.64 214	1.51 229	2.41 228	0.14 97	0.21 136	0.37 177	0.42 182	0.36 93	0.46 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 194	0.61 272	0.40 236	0.82 273	0.61 266	0.84 271	0.72 243	0.43 214	0.31 190	0.47 205	0.33 166	1.47 269	0.76 250	0.64 252	2.54 162	0.42 52	0.45 181	0.33 151	2.71 269	0.31 99	0.53 96	0.64 44	0.96 284	0.29 190	0.42 200	0.37 167	0.39 116	0.53 195

AnonymousM	0.72 198	0.19 68	0.13 53	0.13 64	0.11 44	0.32 179	0.08 37	0.35 156	0.23 145	0.31 114	0.64 211	0.29 81	0.32 174	0.67 253	1.61 94	0.94 183	0.46 184	0.33 151	0.44 89	0.64 214	0.98 165	1.94 185	0.23 169	0.39 220	0.17 56	0.82 245	2.67 310	4.07 306

IPLG	0.73 199	0.21 93	0.19 112	0.16 93	0.19 113	0.16 67	0.17 101	0.35 156	0.22 137	0.35 146	1.15 258	0.32 103	0.24 132	0.60 245	8.93 303	0.54 101	0.37 138	0.29 127	0.57 134	0.37 124	0.63 126	1.44 141	0.12 66	0.58 259	0.35 166	0.39 174	0.67 210	0.21 76

GwcNet-ADL	0.74 200	0.35 221	0.37 230	0.42 233	0.37 227	0.34 188	0.54 212	0.40 192	0.27 174	0.61 238	1.49 275	0.67 226	0.42 218	0.33 171	3.62 197	1.33 230	0.52 208	0.56 254	0.91 198	0.87 251	1.20 195	1.83 179	0.24 173	0.29 190	0.38 185	0.49 205	0.48 161	0.65 210

MSMDNet	0.74 200	0.25 160	0.24 159	0.19 125	0.24 160	0.38 208	0.23 132	0.42 206	0.24 150	0.60 237	0.48 197	0.42 160	1.54 274	0.54 226	2.07 139	2.22 286	0.43 170	0.34 164	1.25 228	0.67 223	1.89 260	2.97 260	0.18 138	0.21 136	0.57 235	0.52 214	0.39 116	0.57 200

DAS	0.75 202	0.28 196	0.25 169	0.39 229	0.34 210	0.37 204	0.38 176	0.51 242	0.45 226	0.61 238	0.92 247	0.81 240	0.72 245	0.20 103	1.81 112	1.80 263	0.76 251	0.46 222	1.39 248	0.61 203	2.15 285	2.12 203	0.27 184	0.46 235	0.45 209	0.50 207	0.63 205	0.52 192

SepStereo	0.75 202	0.28 196	0.25 169	0.39 229	0.34 210	0.37 204	0.38 176	0.51 242	0.45 226	0.61 238	0.92 247	0.81 240	0.72 245	0.20 103	1.81 112	1.80 263	0.76 251	0.46 222	1.39 248	0.61 203	2.15 285	2.12 203	0.27 184	0.46 235	0.45 209	0.50 207	0.63 205	0.52 192

PWC_ROB	0.75 202	0.38 236	0.40 236	0.31 202	0.36 224	0.38 208	0.58 221	0.40 192	0.68 264	0.44 198	0.79 233	0.58 213	1.23 266	0.33 171	3.24 179	1.21 216	0.64 239	0.52 245	1.04 208	0.48 180	1.20 195	1.67 163	0.27 184	0.51 242	0.39 191	0.41 179	0.68 212	1.17 250

SHD	0.76 205	0.30 205	0.51 255	0.36 217	0.38 230	0.37 204	0.54 212	0.50 239	0.45 226	0.54 222	0.63 208	0.52 203	0.66 241	0.38 189	6.13 263	0.69 136	0.50 203	0.44 216	0.96 203	0.48 180	1.09 181	1.20 115	0.26 178	0.53 246	0.50 222	0.53 216	0.50 168	0.67 211

HH	0.77 206	0.18 56	0.36 227	0.23 155	0.23 153	0.30 167	0.24 137	0.41 197	0.26 166	0.73 275	0.77 230	0.50 197	0.36 195	0.48 209	1.99 130	2.39 292	0.41 155	0.37 185	1.21 225	0.97 265	2.12 280	2.61 239	0.28 188	0.73 279	0.60 243	0.50 207	0.83 236	0.62 205

HanStereo	0.77 206	0.18 56	0.36 227	0.23 155	0.23 153	0.30 167	0.24 137	0.41 197	0.26 166	0.73 275	0.77 230	0.50 197	0.36 195	0.48 209	1.99 130	2.39 292	0.41 155	0.37 185	1.21 225	0.97 265	2.12 280	2.61 239	0.28 188	0.73 279	0.60 243	0.50 207	0.83 236	0.62 205

DDUNet	0.78 208	0.93 279	0.47 248	1.24 283	1.04 287	1.20 283	1.21 270	0.35 156	0.36 208	0.37 168	0.46 189	0.68 230	0.33 184	1.75 289	3.05 177	0.45 65	0.74 249	0.51 241	0.90 195	0.61 203	0.59 115	1.03 96	0.87 278	0.31 200	0.36 172	0.36 161	0.61 203	0.38 165

MIPNet	0.79 209	0.23 131	0.20 116	0.24 162	0.24 160	0.17 76	0.18 109	0.34 145	0.69 265	0.39 182	2.18 298	0.35 122	0.30 164	0.62 249	5.55 252	1.14 208	0.47 191	0.33 151	0.82 184	0.56 196	0.68 133	1.70 165	0.13 79	0.92 294	0.90 270	0.49 205	1.11 260	0.29 115

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 210	1.11 285	0.18 106	0.89 276	0.50 253	0.73 267	0.28 153	0.38 183	0.48 237	0.91 294	0.90 244	1.07 254	0.44 223	0.32 167	2.28 151	1.23 217	0.47 191	0.32 145	0.82 184	0.77 236	1.51 229	3.73 296	0.20 153	0.18 93	0.32 154	0.29 125	0.52 175	0.83 224

Reg-Stereo(zero)	0.80 210	0.22 110	0.34 216	0.21 142	0.28 188	0.34 188	0.61 228	0.78 272	0.43 223	0.65 251	1.63 286	0.55 206	0.36 195	1.11 273	1.21 45	1.40 234	0.88 256	0.27 109	1.07 212	0.62 207	1.17 191	2.82 251	0.81 273	0.20 126	0.55 232	0.92 251	1.15 262	1.13 244

HI	0.80 210	0.22 110	0.34 216	0.21 142	0.28 188	0.34 188	0.61 228	0.78 272	0.43 223	0.65 251	1.63 286	0.55 206	0.36 195	1.11 273	1.21 45	1.40 234	0.88 256	0.27 109	1.07 212	0.62 207	1.17 191	2.82 251	0.81 273	0.20 126	0.55 232	0.92 251	1.15 262	1.13 244

IPLGR	0.80 210	0.26 177	0.22 147	0.23 155	0.25 167	0.18 84	0.17 101	0.33 140	0.20 122	0.41 191	1.55 281	0.35 122	0.31 169	0.57 240	8.76 299	0.61 116	0.43 170	0.38 197	0.67 159	0.48 180	0.87 156	2.30 222	0.13 79	0.29 190	0.38 185	0.47 201	0.63 205	0.29 115

DeepPrunerF	0.80 210	0.37 229	0.21 133	0.52 247	1.05 288	0.38 208	0.58 221	0.32 128	0.90 278	0.23 60	0.32 162	0.25 62	0.18 89	0.26 132	5.52 250	0.52 93	0.30 98	0.26 104	0.52 116	0.26 83	0.44 69	0.55 33	0.22 164	0.21 136	5.87 320	0.51 213	0.47 158	0.30 122

RAFT-Test	0.82 215	0.24 145	0.24 159	0.25 170	0.27 180	0.46 236	0.24 137	0.45 222	0.26 166	0.66 255	1.53 277	0.42 160	0.39 211	0.44 203	2.04 137	2.35 289	0.43 170	0.34 164	1.41 250	0.62 207	1.89 260	2.68 245	0.21 159	0.21 136	0.54 230	1.85 292	0.41 125	1.24 256

RTS	0.83 216	0.32 211	0.30 201	0.30 197	0.34 210	0.45 232	0.77 250	0.42 206	0.45 226	0.43 194	0.34 168	0.55 206	0.35 191	0.43 199	7.23 283	0.76 148	0.58 224	0.44 216	1.04 208	0.48 180	1.05 171	1.10 103	0.26 178	0.41 223	0.58 238	1.67 288	0.58 194	0.79 221

RTSA	0.83 216	0.32 211	0.30 201	0.30 197	0.34 210	0.45 232	0.77 250	0.42 206	0.45 226	0.43 194	0.34 168	0.55 206	0.35 191	0.43 199	7.23 283	0.76 148	0.58 224	0.44 216	1.04 208	0.48 180	1.05 171	1.10 103	0.26 178	0.41 223	0.58 238	1.67 288	0.58 194	0.79 221

MSKI-zero shot	0.84 218	0.22 110	0.23 156	0.20 135	0.20 125	0.43 225	0.22 125	0.42 206	0.29 180	0.43 194	1.26 264	0.49 196	0.37 203	0.18 89	2.67 169	2.10 279	0.50 203	0.57 258	1.35 245	1.15 286	1.79 253	3.60 291	0.22 164	0.22 150	0.53 228	1.17 269	0.72 219	1.15 249

XQC	0.85 219	0.47 254	0.43 244	0.50 246	0.48 251	0.51 242	0.64 233	0.57 253	0.49 241	0.59 231	0.63 208	0.62 219	0.90 254	0.48 209	6.85 274	0.79 154	0.48 195	0.48 230	0.86 193	0.47 178	0.96 163	1.19 114	0.34 214	0.46 235	0.62 246	0.78 240	0.69 215	0.58 202

NaN_ROB	0.86 220	0.41 245	0.41 240	0.36 217	0.49 252	0.43 225	0.90 259	0.46 226	1.31 294	0.40 187	0.65 212	0.96 251	0.32 174	0.48 209	5.44 248	0.59 111	0.37 138	0.53 248	0.51 111	0.63 211	0.66 129	1.13 107	0.28 188	0.50 240	0.79 263	1.54 284	0.98 249	1.69 271

AIO_test	0.88 221	0.20 78	0.14 73	0.14 69	0.10 38	0.38 208	0.30 156	0.19 51	0.13 56	0.17 47	0.10 31	0.19 44	0.10 39	0.16 67	4.79 229	4.38 321	0.46 184	0.80 288	0.90 195	0.66 221	0.33 48	6.49 324	0.69 263	0.08 21	0.17 56	1.37 276	0.21 47	0.10 28

FADNet_RVC	0.88 221	0.35 221	1.04 295	0.44 236	0.64 269	0.34 188	0.70 240	0.43 214	0.46 233	0.48 209	0.49 198	0.70 232	0.57 233	0.62 249	3.92 208	0.81 163	0.59 231	1.01 303	1.70 257	0.72 229	1.63 243	1.60 157	0.45 235	0.60 262	0.56 234	0.45 192	1.88 290	0.63 208

HUF	0.90 223	0.17 49	0.15 79	0.11 45	0.12 48	0.40 215	0.39 181	0.22 63	0.11 40	0.22 58	0.09 28	0.19 44	0.19 100	0.11 31	5.16 237	3.90 319	1.10 267	1.00 301	1.15 220	0.76 234	0.57 108	4.45 313	0.90 279	2.19 322	0.16 46	0.18 58	0.19 40	0.13 36

FCDSN-DC	0.91 224	0.37 229	0.66 274	0.41 232	0.42 241	0.50 240	0.94 261	0.39 189	0.31 190	0.46 203	0.34 168	0.67 226	0.31 169	0.56 231	8.70 298	0.85 170	0.50 203	0.48 230	0.79 180	0.38 131	1.31 205	2.78 249	0.30 198	0.60 262	0.39 191	0.43 187	0.42 135	0.38 165
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 225	0.96 281	0.50 254	1.23 282	1.17 291	1.15 282	1.45 283	0.38 183	0.36 208	0.43 194	0.53 201	0.67 226	0.35 191	1.60 288	5.73 256	0.79 154	0.86 255	0.47 226	0.98 205	0.67 223	1.18 193	1.31 125	0.66 255	0.36 211	0.37 177	0.40 176	0.53 177	0.38 165

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 226	0.54 265	0.35 225	0.63 263	0.50 253	0.62 255	1.25 272	0.66 262	0.60 257	0.57 226	0.46 189	0.92 249	1.28 269	1.16 279	4.96 230	0.61 116	0.53 213	0.33 151	1.25 228	0.44 165	2.01 276	1.75 171	0.47 240	0.41 223	0.76 257	0.81 243	0.76 231	1.47 265

ADCP+	0.98 227	0.33 214	0.34 216	0.25 170	0.34 210	0.36 200	0.54 212	0.32 128	0.65 261	0.59 231	0.47 194	0.76 236	0.18 89	0.30 154	8.84 302	0.49 86	0.29 83	0.27 109	0.82 184	0.79 241	0.56 105	0.89 72	0.19 145	0.20 126	0.68 252	1.95 295	1.43 275	3.74 302

NOSS_ROB	0.99 228	0.36 224	0.28 193	0.38 224	0.37 227	0.40 215	0.34 165	0.89 280	0.39 212	0.71 269	0.90 244	1.00 252	0.60 235	1.35 283	5.04 234	2.39 292	0.66 242	0.58 261	0.68 166	0.44 165	2.24 288	3.36 277	0.32 210	0.51 242	0.45 209	1.00 259	0.73 222	0.45 179

ITSA-stereo	1.00 229	0.36 224	0.35 225	0.55 250	0.43 242	0.33 185	0.94 261	0.52 246	0.48 237	0.71 269	1.44 274	0.69 231	0.63 239	0.37 187	3.55 192	1.64 254	0.61 236	0.55 252	1.10 214	0.86 249	1.37 211	2.00 191	0.52 247	0.53 246	0.51 224	1.03 261	3.14 314	1.77 273

test-1	1.01 230	0.18 56	0.25 169	0.19 125	0.20 125	0.57 252	0.57 220	0.44 219	0.29 180	0.72 272	5.27 314	0.56 210	0.41 214	0.57 240	4.45 222	1.93 269	0.46 184	0.49 232	1.14 219	0.95 263	1.89 260	3.39 279	0.15 106	0.24 167	0.40 195	0.46 197	0.61 203	0.62 205

IGEV_Zeroshot_test	1.02 231	0.25 160	0.53 259	0.67 267	0.26 172	0.78 269	0.87 254	0.48 232	0.47 236	0.66 255	1.53 277	0.67 226	0.42 218	0.36 184	1.61 94	3.56 314	0.42 164	0.36 180	1.13 218	1.47 299	1.56 239	3.88 301	0.32 210	0.23 159	0.84 267	0.82 245	2.28 301	1.07 241

ADCRef	1.02 231	0.34 218	0.38 233	0.23 155	0.35 221	0.34 188	0.42 189	0.36 171	0.85 273	0.39 182	0.31 153	0.40 145	0.26 140	0.31 163	9.43 308	0.63 125	0.34 124	0.32 145	0.84 187	0.57 197	0.53 96	0.99 86	0.47 240	0.36 211	0.99 272	1.08 264	0.98 249	5.01 312

HSM-Net_RVC	1.02 231	0.27 187	0.28 193	0.44 236	0.33 206	0.31 173	0.40 182	0.47 229	0.29 180	0.58 228	0.95 250	11.21 321	0.48 229	0.31 163	2.42 158	0.66 132	0.48 195	0.30 132	0.57 134	0.57 197	1.35 210	2.26 217	0.27 184	0.45 234	0.44 206	0.46 197	0.56 184	0.50 191
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 234	0.37 229	0.69 277	0.38 224	0.41 238	0.55 249	0.68 238	0.44 219	1.05 282	0.65 251	2.14 297	0.60 216	0.64 240	0.27 138	1.35 63	1.95 270	0.46 184	0.44 216	1.28 236	1.06 276	1.61 242	3.55 288	0.48 243	0.41 223	0.82 265	1.47 280	2.97 313	1.08 242

PSMNet-ADL	1.03 234	0.29 201	0.31 206	0.34 214	0.35 221	0.35 196	0.64 233	0.55 250	0.35 204	0.71 269	1.40 272	0.60 216	1.07 258	2.44 302	6.98 277	1.98 272	1.55 284	0.40 204	1.25 228	0.51 187	1.28 200	2.00 191	0.35 219	0.26 179	0.37 177	0.42 182	0.68 212	0.36 157

PVD	1.03 234	0.54 265	0.66 274	0.60 259	0.59 263	0.67 263	0.71 242	0.91 283	0.87 275	0.59 231	0.84 235	0.81 240	1.06 257	0.61 248	6.62 271	0.78 152	0.72 247	0.66 271	1.18 224	0.68 226	1.39 213	1.52 147	0.40 223	0.62 267	0.85 268	0.97 256	0.86 239	1.12 243

MFMNet_re	1.04 237	0.78 278	0.71 279	0.83 274	0.72 275	0.99 277	1.00 265	0.75 267	0.84 272	0.69 263	0.77 230	1.34 263	0.88 253	0.73 259	3.39 186	1.16 212	1.02 263	0.80 288	1.68 255	0.87 251	2.31 293	1.22 117	0.66 255	0.73 279	0.67 251	0.65 232	0.98 249	1.02 238

EGLCR-Stereo	1.05 238	0.22 110	0.25 169	0.15 84	0.19 113	0.23 125	0.16 96	0.32 128	0.39 212	0.32 128	0.65 212	0.39 141	0.27 150	0.14 50	2.06 138	2.01 275	0.41 155	0.37 185	0.78 178	1.73 304	1.19 194	5.99 322	0.95 282	3.44 325	0.26 106	1.49 282	3.66 318	0.33 137

FBW_ROB	1.09 239	0.65 274	0.58 265	0.89 276	0.89 284	0.75 268	1.26 273	0.46 226	0.35 204	0.53 219	0.76 229	1.15 256	1.35 271	1.88 292	6.04 262	0.46 73	0.64 239	0.33 151	2.64 267	0.54 193	1.66 246	1.39 135	1.22 291	0.57 256	0.47 217	0.54 220	0.56 184	0.87 230

ADCL	1.10 240	0.44 250	0.37 230	0.33 209	0.34 210	0.40 215	0.50 204	0.39 189	1.21 290	0.59 231	0.47 194	0.46 181	0.27 150	0.33 171	7.64 291	0.57 107	0.40 152	0.56 254	0.70 168	0.69 227	0.72 140	0.97 84	0.29 194	0.37 215	1.70 296	1.79 291	1.76 288	5.37 315

CSAN	1.10 240	0.52 260	0.48 252	0.48 245	0.52 255	0.47 238	1.16 268	0.50 239	2.45 314	0.68 261	1.96 293	1.51 270	0.72 245	0.63 251	4.44 221	0.58 108	0.54 217	0.49 232	0.85 189	2.17 316	1.29 203	2.22 214	0.32 210	0.54 249	1.68 295	1.05 262	0.73 222	0.81 223

SAMSARA	1.13 242	0.41 245	0.61 269	0.45 242	0.47 250	0.46 236	0.75 245	0.75 267	0.63 258	0.63 246	0.71 222	0.64 223	1.75 275	0.50 216	6.46 270	1.05 193	0.58 224	0.64 266	1.26 231	0.65 220	1.44 224	1.53 149	0.29 194	0.63 270	1.73 298	2.11 297	1.68 285	1.81 274

FC-DCNN	1.13 242	0.51 258	0.91 287	0.81 272	0.56 259	0.91 273	1.45 283	0.80 274	0.52 245	0.62 242	0.65 212	0.88 245	0.77 251	0.56 231	3.53 190	0.84 169	0.95 260	0.49 232	1.28 236	0.44 165	1.59 240	2.59 238	0.31 204	0.56 254	1.66 294	0.91 250	2.36 304	3.06 296

model_zeroshot	1.14 244	0.23 131	0.28 193	0.35 215	0.26 172	0.45 232	0.23 132	0.42 206	0.23 145	0.59 231	1.26 264	0.51 200	0.31 169	0.30 154	3.38 183	3.22 309	0.44 174	0.88 295	1.41 250	0.52 188	1.90 265	3.42 282	0.30 198	0.23 159	5.98 321	1.47 280	0.78 233	1.52 268

FAT-Stereo	1.15 245	0.38 236	0.58 265	0.57 253	0.65 271	0.52 245	0.61 228	0.75 267	0.45 226	0.78 282	2.74 304	1.46 267	1.93 280	0.49 214	3.14 178	2.47 296	0.59 231	0.60 262	2.42 264	1.16 287	2.14 283	2.40 227	0.73 266	0.58 259	0.43 201	0.55 222	0.74 226	1.26 257

DCVSM-stereo	1.16 246	0.31 209	0.36 227	0.44 236	0.34 210	0.53 247	0.38 176	0.68 263	0.39 212	0.66 255	1.38 271	1.59 274	0.84 252	0.44 203	1.43 70	1.01 189	0.49 200	0.37 185	12.42 317	0.92 260	1.53 236	1.57 152	0.41 227	0.50 240	0.43 201	0.60 228	0.72 219	0.60 204

FC-DCNN v2	1.18 247	0.53 264	1.00 289	0.86 275	0.57 260	0.93 274	1.41 281	0.85 277	0.64 259	0.63 246	0.65 212	0.88 245	0.96 255	0.55 229	3.58 195	0.82 165	0.96 261	0.47 226	1.33 243	0.42 149	1.59 240	2.76 247	0.31 204	0.56 254	1.75 299	1.30 275	2.65 309	2.85 293

ADCMid	1.19 248	0.50 257	0.55 262	0.39 229	0.60 265	0.57 252	0.88 256	0.60 256	0.75 268	0.47 205	0.69 221	0.74 233	1.17 262	0.42 197	8.06 295	1.08 203	0.54 217	0.45 220	1.76 259	0.58 199	1.14 185	1.63 160	0.59 250	0.44 231	0.59 241	1.44 278	1.26 268	4.11 307

gcap-zeroshot	1.23 249	0.23 131	0.34 216	0.63 263	0.23 153	0.43 225	0.50 204	0.45 222	0.24 150	0.74 278	1.51 276	0.65 225	0.34 185	0.75 260	2.08 140	2.88 306	3.84 318	0.34 164	8.89 306	0.89 255	1.52 235	2.27 220	1.37 294	0.22 150	0.59 241	0.42 182	0.41 125	0.41 171

EKT-Stereo	1.24 250	0.27 187	0.26 182	0.28 189	0.26 172	0.31 173	0.54 212	0.43 214	0.33 200	0.45 202	0.84 235	0.51 200	0.44 223	0.68 255	12.27 322	2.16 283	0.54 217	0.52 245	1.28 236	1.01 272	5.05 322	3.02 269	0.15 106	0.22 150	0.43 201	0.47 201	0.56 184	0.33 137

ccs_rob	1.24 250	0.36 224	0.34 216	0.44 236	0.30 195	0.45 232	0.40 182	0.59 255	0.35 204	1.95 314	5.83 315	5.52 314	0.61 237	0.55 229	4.50 224	1.27 219	0.52 208	0.39 202	1.72 258	0.86 249	1.74 252	2.26 217	0.26 178	0.44 231	0.35 166	0.37 167	0.51 171	0.56 198

CBMV	1.24 250	0.38 236	0.34 216	0.44 236	0.43 242	0.63 256	0.93 260	0.88 278	0.41 221	0.66 255	0.85 239	1.52 271	1.27 268	1.05 271	4.34 218	2.35 289	0.72 247	0.50 238	1.69 256	0.78 238	1.85 256	3.21 274	0.31 204	0.57 256	0.51 224	0.53 216	1.09 258	5.35 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 253	0.61 272	0.76 283	0.78 270	0.75 276	0.67 263	1.28 274	0.96 288	0.76 269	0.78 282	0.67 219	1.26 258	1.09 259	0.71 258	7.44 287	1.41 236	1.21 271	0.68 274	1.36 247	0.96 264	2.27 291	1.65 161	0.67 259	1.01 299	1.09 280	0.86 247	0.92 245	1.37 261

pmcnn	1.28 254	0.43 249	0.41 240	0.58 257	0.64 269	0.56 251	1.59 286	0.73 265	0.48 237	0.61 238	1.31 267	1.55 272	3.12 294	1.04 270	3.82 203	2.27 287	0.89 258	0.95 298	1.85 260	1.09 280	2.50 301	3.33 275	0.81 273	0.54 249	0.52 226	0.68 233	1.09 258	1.31 259

AnyNet_C32	1.29 255	0.41 245	0.37 230	0.37 221	0.41 238	0.49 239	0.72 243	0.48 232	1.21 290	0.56 224	0.87 242	0.58 213	0.37 203	0.42 197	9.98 316	1.25 218	0.58 224	0.54 250	0.90 195	0.63 211	1.41 221	2.06 198	0.34 214	0.54 249	1.08 279	2.33 300	1.33 270	4.59 309

HBP-ISP	1.35 256	0.39 242	0.51 255	0.53 248	0.44 244	0.51 242	0.38 176	0.55 250	0.40 216	0.76 280	1.27 266	0.56 210	0.53 231	1.94 293	9.60 314	3.60 316	0.62 238	0.65 267	0.85 189	0.94 261	2.13 282	3.87 299	0.30 198	0.53 246	0.54 230	0.52 214	0.97 248	2.49 284

G-Net	1.35 256	0.54 265	0.64 273	0.44 236	0.52 255	0.58 254	0.56 218	0.90 282	1.32 295	0.66 255	1.20 261	2.96 296	1.21 265	0.38 189	4.22 215	1.62 252	0.61 236	0.76 281	1.47 253	1.34 294	1.63 243	1.95 187	0.39 221	0.62 267	0.79 263	2.98 308	1.56 279	4.61 310

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 258	2.30 307	0.83 285	1.46 288	0.80 280	1.02 278	1.34 278	0.76 270	0.95 280	1.32 305	0.53 201	1.58 273	1.79 277	2.11 298	4.63 227	0.98 187	1.12 268	1.04 305	3.00 274	1.09 280	1.43 223	1.93 183	1.20 289	0.68 276	0.76 257	0.72 238	0.60 202	1.37 261

ADCS	1.43 259	0.51 258	0.48 252	0.46 244	0.57 260	0.54 248	0.75 245	0.70 264	1.04 281	0.57 226	0.71 222	0.90 247	2.71 285	0.58 244	9.65 315	2.08 277	0.85 254	0.61 264	1.33 243	0.66 221	1.99 274	2.10 202	0.43 231	0.60 262	0.76 257	2.08 296	1.59 281	3.43 298

iRaft-Stereo_20w	1.46 260	0.46 252	0.73 280	0.60 259	0.34 210	0.52 245	0.76 249	0.43 214	0.86 274	0.90 292	1.85 291	0.57 212	0.48 229	0.85 265	2.22 149	3.23 310	0.48 195	0.55 252	1.17 223	3.69 320	1.53 236	4.23 308	0.34 214	0.39 220	1.04 276	7.81 322	2.03 295	1.43 263

SQANet	1.49 261	1.36 288	0.58 265	3.10 304	1.06 289	1.94 292	1.64 287	0.49 236	0.40 216	0.51 214	0.46 189	1.28 260	0.60 235	1.59 287	5.32 244	0.62 123	1.54 283	0.38 197	7.12 296	0.64 214	1.87 258	1.85 180	2.50 302	0.40 222	0.48 220	0.62 230	0.68 212	1.26 257

EAI-Stereo	1.49 261	0.29 201	0.52 258	0.57 253	0.37 227	8.27 327	0.81 252	0.45 222	0.83 271	0.34 138	1.41 273	0.47 185	0.34 185	0.26 132	3.70 199	6.04 325	0.44 174	0.65 267	2.71 269	0.74 232	1.46 226	1.97 188	0.29 194	0.76 282	1.07 278	2.21 299	1.45 277	1.76 272

S-Stereo	1.49 261	0.40 243	0.47 248	0.62 262	0.61 266	0.65 258	1.16 268	0.61 257	0.57 254	0.69 263	4.22 312	1.62 276	0.66 241	0.46 207	5.38 245	2.80 304	0.56 222	0.65 267	4.93 288	4.83 323	1.34 207	2.95 259	0.99 285	0.63 270	0.43 201	0.53 216	0.67 210	0.96 234

CBMV_ROB	1.50 264	0.38 236	0.44 245	0.61 261	0.53 257	0.72 266	0.87 254	0.97 289	0.41 221	0.82 285	1.34 269	3.03 297	2.77 287	0.67 253	5.27 242	1.29 223	0.91 259	0.49 232	2.40 263	0.73 230	1.83 254	2.91 257	0.44 233	0.46 235	1.38 287	2.48 301	2.25 300	3.99 305

SANet	1.53 265	0.57 268	0.54 260	0.57 253	0.63 268	0.84 271	1.33 277	0.94 287	5.40 322	0.52 215	2.18 298	4.12 307	2.90 292	0.69 257	5.97 261	0.54 101	1.22 272	0.57 258	0.94 202	0.84 245	1.67 248	1.76 172	0.47 240	0.65 273	0.76 257	1.29 274	0.92 245	2.37 280

DPSNet	1.55 266	0.46 252	0.51 255	0.56 252	0.67 273	0.68 265	0.60 227	0.52 246	0.67 262	0.47 205	0.91 246	3.61 303	1.80 278	1.42 285	3.87 206	2.08 277	1.53 282	1.18 309	7.27 299	1.86 308	2.26 290	3.71 294	1.01 286	0.79 285	0.78 262	1.06 263	0.78 233	0.90 232

AnyNet_C01	1.58 267	0.60 271	0.54 260	0.63 263	0.57 260	0.55 249	1.30 276	0.91 283	1.28 293	0.68 261	0.87 242	1.32 262	1.38 272	0.60 245	10.94 319	2.59 300	1.36 274	1.01 303	1.45 252	0.78 238	1.92 269	2.80 250	0.60 252	0.65 273	1.35 286	1.00 259	1.63 283	3.28 297

ADCPNet	1.61 268	0.38 236	0.74 281	0.43 235	0.76 277	0.44 230	1.54 285	0.89 280	0.69 265	0.76 280	1.64 288	0.81 240	3.20 296	0.76 261	8.80 301	1.90 268	0.59 231	0.37 185	4.80 287	1.06 276	1.27 198	1.49 145	0.93 280	0.43 229	1.05 277	1.37 276	0.96 247	5.45 316

otaku	1.62 269	2.18 305	0.66 274	3.34 306	1.26 294	2.28 304	1.88 291	0.56 252	0.53 246	0.59 231	0.53 201	1.38 265	0.75 249	2.08 296	5.12 236	0.53 96	1.55 284	0.40 204	6.52 293	0.63 211	2.05 278	2.02 196	3.13 309	0.51 242	0.58 238	0.57 224	0.75 227	1.36 260

RainbowNet	1.64 270	1.52 292	0.91 287	2.42 301	1.44 299	2.01 294	2.33 296	0.65 261	0.56 249	0.74 278	0.47 194	1.68 278	1.11 260	2.89 306	5.46 249	1.27 219	1.49 280	0.53 248	3.78 283	1.77 305	1.89 260	2.02 196	3.05 307	0.64 272	0.71 253	0.69 235	0.90 243	1.43 263

anonymity	1.70 271	0.26 177	0.41 240	0.28 189	0.25 167	0.51 242	0.23 132	0.49 236	0.56 249	0.63 246	22.54 334	0.58 213	0.59 234	0.37 187	1.81 112	1.46 238	0.47 191	0.36 180	1.10 214	0.52 188	1.45 225	3.41 280	0.23 169	0.35 206	1.09 280	1.56 285	3.23 316	1.06 240

Ntro	1.75 272	3.82 318	0.74 281	2.63 302	1.32 296	2.29 306	2.93 306	0.61 257	0.56 249	0.62 242	0.51 199	1.41 266	0.70 244	2.04 295	5.26 240	0.55 104	1.64 288	0.43 210	7.27 299	0.67 223	2.31 293	2.26 217	3.03 306	0.57 256	0.61 245	0.70 236	0.75 227	1.17 250

SPS-STEREO	1.77 273	0.72 275	0.70 278	0.90 278	0.76 277	0.94 276	1.22 271	0.83 276	0.77 270	0.85 290	1.60 282	1.46 267	1.15 261	1.13 278	6.34 267	2.28 288	1.13 269	0.97 300	10.82 313	1.01 272	2.76 305	3.50 285	0.65 254	1.04 302	0.83 266	0.94 254	1.61 282	1.00 236
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 274	0.35 221	0.40 236	0.33 209	0.38 230	0.38 208	0.35 167	2.47 319	0.46 233	0.70 267	16.59 331	2.41 292	0.69 243	0.79 263	3.72 200	1.30 224	0.60 234	0.49 232	6.26 291	0.84 245	2.85 309	2.44 234	0.26 178	0.36 211	0.36 172	0.61 229	2.19 299	0.71 213

ACVNet_1	1.88 275	1.65 296	1.00 289	4.35 309	1.63 306	2.25 303	3.73 310	0.74 266	0.57 254	0.64 249	0.60 205	1.59 274	1.04 256	4.94 321	5.58 253	0.55 104	2.45 301	0.56 254	4.96 289	0.59 202	2.36 296	1.77 174	3.27 312	0.67 275	0.73 255	0.80 241	0.73 222	0.91 233

MFN_U_SF_RVC	1.88 275	2.37 310	1.83 318	2.12 299	1.74 308	1.92 290	2.41 300	1.55 308	1.47 301	3.65 321	3.67 310	1.26 258	1.29 270	1.80 291	5.26 240	2.13 281	1.02 263	0.92 296	3.41 281	1.01 272	1.83 254	1.70 165	0.76 270	2.29 323	0.76 257	0.80 241	0.71 218	0.97 235

TRStereo	1.98 277	0.34 218	0.47 248	0.25 170	0.19 113	0.65 258	0.29 155	0.44 219	0.56 249	0.70 267	0.63 208	0.80 239	0.29 159	0.24 121	3.25 180	4.38 321	0.37 138	0.36 180	1.05 211	0.87 251	1.34 207	2.98 261	0.60 252	0.20 126	0.66 250	30.16 334	0.88 241	0.48 188

Dean	1.99 278	1.78 297	1.04 295	5.97 320	1.91 315	2.28 304	2.73 304	1.08 294	1.13 285	0.99 298	0.85 239	1.93 284	2.20 281	2.22 299	6.37 268	1.06 194	2.29 299	0.71 278	2.89 273	0.99 268	2.27 291	2.01 194	2.90 304	0.95 297	1.45 289	1.16 267	1.40 274	1.17 250

WAO-6	2.00 279	1.30 287	0.90 286	2.06 297	1.36 298	1.76 289	2.23 293	1.05 293	1.25 292	0.90 292	0.86 241	1.93 284	2.98 293	2.31 301	9.04 304	1.13 207	3.03 307	0.71 278	3.26 278	0.87 251	2.31 293	2.29 221	1.30 293	0.89 292	1.64 293	2.20 298	1.75 287	2.69 286

FINET	2.02 280	0.57 268	0.61 269	0.36 217	0.41 238	0.65 258	0.75 245	0.51 242	1.37 298	0.40 187	1.53 277	0.60 216	1.81 279	1.11 273	5.80 258	2.01 275	0.74 249	0.39 202	1.12 217	1.26 293	1.24 197	3.49 284	0.36 220	1.29 311	5.70 319	8.60 323	3.56 317	8.18 321

IMH-64-1	2.03 281	1.51 290	1.09 299	2.00 294	1.58 302	2.11 296	2.42 301	1.03 290	1.16 286	0.58 228	0.74 225	1.98 286	2.84 288	2.80 304	9.51 311	1.48 240	1.46 277	0.68 274	3.40 279	0.83 242	1.67 248	2.17 211	3.24 310	0.77 283	1.58 291	1.25 272	2.08 296	2.79 291

IMH-64	2.03 281	1.51 290	1.09 299	2.00 294	1.58 302	2.11 296	2.42 301	1.03 290	1.16 286	0.58 228	0.74 225	1.98 286	2.84 288	2.80 304	9.51 311	1.48 240	1.46 277	0.68 274	3.40 279	0.83 242	1.67 248	2.17 211	3.24 310	0.77 283	1.58 291	1.25 272	2.08 296	2.79 291

WAO-7	2.06 283	1.09 284	1.31 308	5.01 312	1.02 286	1.12 281	1.77 290	1.17 296	1.46 300	2.60 319	2.11 296	2.14 290	3.29 299	1.20 281	6.91 276	1.03 192	1.88 291	0.71 278	7.92 301	0.89 255	1.85 256	2.00 191	0.40 223	1.06 303	1.00 273	1.64 287	1.11 260	1.83 275

MeshStereo	2.06 283	0.72 275	0.62 272	1.20 281	0.81 282	1.07 279	0.88 256	1.56 309	1.33 296	0.92 295	2.05 295	3.97 306	3.27 298	0.79 263	9.44 309	2.77 302	1.06 265	0.76 281	4.72 286	0.77 236	3.43 315	4.36 310	0.48 243	0.61 266	1.79 300	1.20 270	2.41 305	2.75 288
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
ACVNet_2	2.10 285	1.63 294	1.05 297	5.55 317	1.60 304	2.11 296	2.38 299	0.88 278	0.67 262	0.72 272	0.75 228	1.69 279	1.20 264	2.03 294	6.14 264	0.69 136	2.98 306	0.52 245	12.09 316	0.73 230	1.97 272	1.74 169	2.64 303	0.82 290	1.11 282	0.97 256	1.00 254	1.14 247

edge stereo	2.12 286	0.52 260	1.03 293	0.73 269	0.65 271	0.83 270	0.94 261	0.93 286	1.42 299	3.68 322	1.19 260	2.07 288	5.51 305	1.12 277	4.51 225	2.46 295	0.66 242	0.54 250	7.21 297	7.73 326	1.91 266	5.54 319	2.01 299	0.54 249	0.64 249	0.56 223	0.88 241	1.47 265

SGM-Forest	2.22 287	0.37 229	0.25 169	0.54 249	0.45 247	0.41 221	0.36 170	0.61 257	0.74 267	0.72 272	0.65 212	1.01 253	2.24 282	0.43 199	7.35 286	2.53 297	0.52 208	0.38 197	25.12 329	0.36 119	2.24 288	3.52 286	0.40 223	0.47 239	1.03 275	0.59 226	1.83 289	4.94 311
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 288	1.03 283	1.09 299	1.42 287	1.18 292	1.56 286	1.37 279	1.45 303	1.11 284	0.98 297	7.50 317	3.70 304	3.24 297	1.17 280	6.79 273	1.57 246	1.51 281	1.42 314	2.70 268	0.74 232	2.41 299	3.64 292	0.70 264	0.87 291	3.48 311	4.29 314	2.53 306	5.26 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 289	0.96 281	1.22 305	1.27 285	1.00 285	2.07 295	1.39 280	1.49 305	0.90 278	1.02 299	7.69 319	3.59 302	8.45 312	1.08 272	6.38 269	1.59 250	1.48 279	1.44 315	2.76 272	0.83 242	2.49 300	3.71 294	0.71 265	0.92 294	4.00 312	3.72 312	1.70 286	2.12 276
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 290	0.37 229	0.30 201	0.38 224	0.34 210	0.40 215	0.40 182	0.42 206	0.48 237	0.62 242	1.07 255	1.09 255	5.75 306	0.39 193	13.40 325	1.37 232	0.60 234	0.49 232	31.30 333	0.84 245	1.49 227	1.92 182	0.30 198	0.38 218	0.43 201	0.53 216	0.72 219	1.00 236

MDST_ROB	2.52 291	4.60 323	0.46 246	3.44 307	0.80 280	2.17 301	1.06 267	1.43 302	0.45 226	0.69 263	0.97 253	0.90 247	9.59 314	0.52 218	8.48 297	0.83 166	0.49 200	0.38 197	3.22 276	0.43 154	2.06 279	3.48 283	0.46 238	0.44 231	4.66 317	2.82 307	7.09 324	6.04 318

IMH	2.56 292	1.54 293	1.10 302	2.02 296	1.61 305	2.14 300	2.47 303	1.04 292	1.19 289	0.84 289	1.32 268	2.11 289	8.34 311	8.58 331	7.20 282	1.38 233	1.63 287	0.69 277	6.28 292	1.13 284	1.66 246	2.45 235	4.33 322	0.80 288	1.85 301	1.44 278	1.58 280	2.43 282

PWCK	2.66 293	1.64 295	1.02 291	1.99 293	1.31 295	2.12 299	2.24 294	1.38 301	1.49 303	1.40 308	1.75 290	5.02 310	2.57 284	1.11 273	5.82 259	0.92 177	1.88 291	0.77 285	22.26 326	1.36 295	2.55 303	1.82 177	1.41 295	1.00 298	1.70 296	1.73 290	1.43 275	2.15 277

JetBlue	2.79 294	1.91 301	1.57 314	2.35 300	1.87 312	2.74 309	2.98 307	1.48 304	1.47 301	0.82 285	0.84 235	4.15 309	1.76 276	2.10 297	9.12 306	2.54 298	1.83 290	1.32 312	2.23 262	1.23 291	3.58 317	4.43 312	1.88 298	1.10 306	2.74 309	4.93 315	2.54 307	9.94 324

LVE	2.80 295	2.00 303	1.06 298	11.92 326	1.89 313	3.94 315	11.90 329	0.92 285	0.89 277	1.05 301	0.95 250	1.73 280	2.85 290	2.48 303	4.97 231	1.02 191	1.98 294	0.83 294	8.57 304	0.89 255	2.03 277	2.22 214	3.09 308	1.01 299	1.45 289	1.12 265	1.25 266	1.57 269

SGM-ForestM	2.82 296	2.06 304	1.39 309	1.24 283	0.84 283	1.68 287	2.06 292	1.51 307	1.72 307	0.83 288	1.72 289	2.92 295	2.86 291	1.47 286	13.04 324	2.00 274	1.60 286	0.65 267	3.15 275	1.36 295	2.00 275	3.73 296	0.68 262	1.41 313	5.16 318	7.43 321	4.20 320	7.44 319

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 297	0.45 251	0.61 269	0.38 224	0.44 244	0.64 257	0.70 240	0.48 232	1.33 296	0.69 263	2.00 294	0.63 220	0.61 237	0.24 121	2.56 164	3.16 308	0.44 174	0.60 262	48.67 337	1.11 283	1.51 229	3.87 299	0.67 259	0.30 196	0.72 254	3.59 310	0.98 249	1.05 239

SGM_RVC	2.96 298	0.93 279	1.03 293	0.98 279	0.79 279	1.11 280	1.28 274	7.29 327	1.16 286	1.02 299	1.61 283	2.40 291	10.04 315	0.77 262	2.62 165	1.34 231	1.69 289	0.79 287	8.10 303	1.44 298	1.88 259	3.56 290	0.66 255	1.03 301	4.05 313	5.78 317	5.56 321	11.12 326
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 299	1.96 302	2.25 321	1.74 292	2.38 316	1.69 288	2.37 298	2.32 314	2.81 316	2.35 318	2.83 305	3.27 300	3.49 300	2.95 307	4.59 226	4.15 320	2.68 302	2.16 320	3.67 282	2.98 319	4.90 321	6.99 325	1.45 296	2.67 324	1.97 302	6.54 320	2.85 311	2.75 288

DGSMNet	3.07 300	1.84 299	1.18 304	1.34 286	0.55 258	1.94 292	0.63 232	2.86 320	1.57 305	3.95 323	15.19 328	1.85 283	3.15 295	4.98 322	7.18 281	2.82 305	3.15 308	1.89 317	4.63 285	2.18 317	4.69 320	3.75 298	1.61 297	2.10 319	0.87 269	3.36 309	1.05 257	2.58 285

UNDER WATER-64	3.21 301	2.63 313	1.65 317	4.96 311	2.97 319	3.54 312	4.45 313	2.43 318	1.65 306	1.37 306	1.35 270	5.10 311	4.97 304	3.52 311	7.47 288	1.98 272	3.95 319	1.13 307	4.05 284	1.98 312	3.01 311	3.41 280	4.98 325	1.42 314	1.98 303	3.96 313	2.32 303	4.39 308

WAO-8	3.35 302	2.60 311	1.45 310	5.81 318	1.76 310	2.58 307	3.35 308	1.29 298	1.93 310	5.80 326	8.48 323	3.23 298	7.05 309	4.33 314	7.65 292	2.21 284	2.00 295	0.76 281	9.76 310	1.55 301	1.91 266	2.41 228	2.43 300	1.09 304	2.27 305	1.91 293	1.91 291	2.85 293

Venus	3.35 302	2.60 311	1.45 310	5.81 318	1.76 310	2.58 307	3.35 308	1.29 298	1.93 310	5.80 326	8.48 323	3.23 298	7.05 309	4.33 314	7.65 292	2.21 284	2.00 295	0.76 281	9.76 310	1.55 301	1.91 266	2.41 228	2.43 300	1.09 304	2.27 305	1.91 293	1.91 291	2.85 293

SGM+DAISY	3.35 302	1.11 285	1.12 303	1.13 280	1.09 290	1.41 284	1.43 282	1.50 306	2.30 313	1.18 304	2.49 302	2.61 294	3.81 301	1.38 284	7.14 280	3.78 317	1.35 273	1.18 309	6.95 295	2.03 315	3.17 314	4.72 314	0.78 271	1.87 317	7.00 324	9.62 325	6.26 323	12.14 327

TorneroNet-64	3.48 305	2.22 306	2.33 322	6.99 322	1.75 309	3.12 310	4.23 312	1.93 311	3.68 319	0.82 285	3.07 307	4.13 308	12.86 321	3.79 312	7.09 279	1.59 250	3.32 310	0.80 288	8.09 302	1.97 311	2.83 308	2.91 257	3.35 313	0.92 294	2.63 308	2.71 306	1.23 265	3.63 301

DispFullNet	3.48 305	2.86 317	1.56 312	1.52 289	1.71 307	1.50 285	1.67 289	1.27 297	2.23 312	2.08 315	1.90 292	15.31 325	4.18 302	1.76 290	6.30 266	5.14 324	2.33 300	0.96 299	23.76 327	4.54 321	2.39 298	2.88 255	0.75 269	0.59 261	1.21 285	0.63 231	1.38 273	1.51 267

ACVNet-4b	3.64 307	6.86 325	0.79 284	12.11 327	1.35 297	4.38 318	9.73 326	0.61 257	0.59 256	0.66 255	3.81 311	5.41 313	14.98 323	2.27 300	6.26 265	0.56 106	2.90 305	0.50 238	11.57 315	0.90 258	2.37 297	2.99 265	2.90 304	0.62 267	0.62 246	0.59 226	0.73 222	1.14 247

PSMNet_ROB	3.65 308	1.89 300	1.02 291	1.73 291	1.22 293	2.20 302	2.32 295	0.81 275	0.87 275	8.35 331	19.23 333	13.09 323	2.39 283	7.48 330	4.12 213	0.90 176	1.45 276	1.36 313	9.04 307	0.98 267	2.14 283	1.49 145	8.68 330	0.79 285	1.14 283	1.51 283	1.33 270	1.13 244

notaker	3.82 309	2.85 316	1.60 316	5.07 313	6.65 328	4.01 316	4.08 311	1.35 300	3.29 318	1.17 303	3.27 308	7.19 316	11.25 317	5.52 326	10.91 318	1.19 214	3.40 311	1.00 301	10.57 312	2.74 318	3.02 312	2.76 247	3.68 316	1.17 308	1.01 274	1.23 271	1.48 278	1.67 270

STStereo	3.84 310	1.40 289	1.92 319	7.03 323	1.55 301	7.23 326	2.86 305	2.33 315	2.89 317	1.13 302	3.35 309	5.94 315	6.30 307	1.02 269	11.44 320	2.57 299	1.41 275	1.21 311	11.20 314	1.43 297	1.93 271	2.85 254	0.84 277	2.03 318	4.48 316	5.55 316	3.68 319	8.18 321

JetRed	3.89 311	2.69 315	2.99 323	2.09 298	2.47 317	3.46 311	4.71 315	2.36 316	1.86 308	1.89 313	1.24 263	3.40 301	1.50 273	3.36 309	9.54 313	3.47 313	4.17 321	3.86 323	2.43 265	1.85 307	5.57 323	5.36 318	3.66 315	1.68 316	4.31 315	10.87 329	5.62 322	8.71 323

MANE	4.00 312	1.80 298	2.02 320	1.54 290	1.45 300	1.92 290	2.33 296	2.03 312	2.79 315	0.95 296	2.26 300	3.71 305	4.42 303	1.34 282	11.76 321	3.86 318	2.04 298	6.06 326	3.24 277	1.67 303	2.53 302	4.35 309	0.73 266	2.18 321	7.35 325	10.20 327	9.04 325	14.41 328

UNDER WATER	4.18 313	2.68 314	1.59 315	4.92 310	5.21 322	3.56 313	7.19 323	2.38 317	1.87 309	1.64 312	1.20 261	5.13 312	20.86 326	5.22 323	5.27 242	2.38 291	4.12 320	1.12 306	8.60 305	1.99 314	4.00 319	3.20 272	5.02 326	2.11 320	2.01 304	3.64 311	1.96 293	3.95 303

LSM0	4.85 314	0.52 260	0.57 264	0.79 271	0.68 274	0.93 274	1.64 287	1.10 295	1.07 283	0.88 291	1.61 283	1.82 281	2.76 286	0.57 240	36.27 337	52.79 338	1.17 270	0.61 264	5.39 290	1.09 280	2.69 304	4.05 305	0.43 231	0.71 277	0.96 271	2.62 302	1.66 284	5.53 317

XX-Stereo	5.12 315	0.19 68	0.25 169	0.27 182	0.17 96	0.43 225	0.40 182	0.35 156	0.21 130	0.73 275	1.62 285	0.48 193	0.38 208	0.30 154	7.62 290	3.59 315	0.44 174	0.37 185	1.35 245	0.47 178	1.40 214	2.09 201	0.45 235	0.20 126	112.24 338	0.46 197	0.99 253	0.83 224

KSHMR	5.27 316	2.31 308	1.56 312	19.82 331	3.72 320	5.58 322	9.25 325	1.59 310	6.74 323	1.39 307	1.54 280	2.55 293	27.41 335	4.49 319	5.23 239	1.95 270	2.01 297	1.16 308	15.51 321	1.22 289	3.03 313	4.81 316	4.06 319	1.24 310	6.88 323	2.65 303	1.96 293	2.78 290

TorneroNet	5.57 317	2.31 308	1.28 306	17.72 330	6.26 327	5.20 321	6.38 320	2.10 313	4.58 321	1.58 310	6.93 316	12.01 322	25.68 332	4.11 313	7.72 294	1.52 243	3.26 309	0.81 291	14.83 319	1.87 309	2.97 310	2.83 253	3.45 314	0.91 293	6.76 322	2.68 304	1.31 269	3.44 299

ACV-stereo	5.76 318	10.97 328	0.40 236	0.69 268	0.35 221	6.27 323	4.69 314	4.53 323	0.50 243	0.65 251	0.84 235	1.67 277	8.94 313	4.46 317	8.78 300	3.43 312	0.70 245	0.57 258	82.32 338	1.14 285	3.72 318	6.25 323	0.42 230	0.43 229	0.40 195	0.94 254	0.83 236	0.59 203

zero-FE	6.24 319	0.32 211	0.18 106	27.10 335	1.90 314	37.06 339	12.43 330	0.36 171	0.64 259	2.15 317	1.15 258	26.07 332	6.61 308	0.86 266	8.36 296	3.00 307	2.69 303	2.11 319	2.56 266	1.91 310	14.30 330	13.66 327	0.73 266	0.24 167	0.30 136	0.97 256	0.41 125	0.33 137

ktn	6.75 320	5.13 324	14.43 332	5.28 314	4.73 321	9.87 328	6.61 322	7.39 328	12.71 332	2.14 316	2.31 301	26.89 333	22.25 327	4.47 318	10.48 317	1.49 242	4.37 322	1.82 316	15.76 322	4.55 322	2.80 307	2.30 222	3.97 317	1.19 309	2.37 307	1.57 286	2.89 312	2.47 283

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 321	4.44 322	1.28 306	2.72 303	2.67 318	5.12 320	7.72 324	5.86 324	8.09 325	1.63 311	10.53 326	75.81 338	10.21 316	4.39 316	5.74 257	1.46 238	7.09 326	8.20 327	6.83 294	1.82 306	3.57 316	3.00 266	1.27 292	1.13 307	4.24 314	5.98 319	20.77 333	3.98 304

LE_ROB	8.27 322	3.90 319	5.83 327	6.29 321	20.01 334	4.37 317	16.99 332	6.27 325	9.37 327	1.52 309	4.75 313	16.09 326	22.44 328	3.44 310	7.51 289	1.00 188	2.71 304	2.01 318	13.15 318	6.14 325	2.79 306	3.55 288	9.48 332	5.16 327	10.68 328	9.87 326	10.85 327	17.08 332

DGTPSM_ROB	9.70 323	3.99 320	10.89 328	3.15 305	5.68 323	3.68 314	5.70 318	3.68 321	9.10 326	3.26 320	7.88 320	9.73 319	14.04 322	4.74 320	15.68 326	11.36 328	5.40 323	11.36 329	7.25 298	10.26 328	6.46 327	15.15 328	4.53 323	9.09 329	10.18 326	27.78 332	11.12 328	30.76 335

DPSMNet_ROB	11.21 324	4.32 321	10.98 329	3.81 308	5.72 324	4.73 319	5.77 319	3.68 321	9.72 328	4.34 324	13.32 327	11.20 320	26.44 334	5.79 328	18.24 329	12.77 329	6.74 324	12.28 330	14.97 320	10.29 329	7.12 328	15.93 329	4.55 324	9.11 330	11.15 329	27.78 332	11.17 329	30.75 334

DLNR_Zeroshot_test	11.56 325	37.00 339	0.46 246	54.84 339	0.22 146	0.37 204	49.73 339	0.47 229	0.22 137	0.79 284	0.58 204	0.63 220	0.36 195	3.05 308	62.78 338	73.23 339	9.32 327	5.55 325	2.75 271	0.71 228	1.92 269	4.90 317	0.13 79	0.36 211	0.37 177	0.38 173	0.43 142	0.47 187

HanzoNet	11.76 326	14.15 330	16.54 334	13.84 329	9.27 330	15.98 332	21.04 334	11.44 333	12.53 331	6.20 328	7.51 318	20.70 329	27.83 336	29.09 337	12.87 323	9.53 327	15.26 332	2.84 321	25.21 330	12.71 332	5.74 324	4.74 315	9.10 331	1.66 315	2.75 310	2.69 305	2.55 308	3.62 300

BEATNet-Init1	12.35 327	15.22 331	5.32 325	20.87 332	10.13 331	20.29 333	13.89 331	8.81 331	6.91 324	4.38 325	9.79 325	14.10 324	19.20 324	5.76 327	21.46 330	9.40 326	7.04 325	4.94 324	32.32 335	14.93 333	9.82 329	9.29 326	5.60 327	5.30 328	12.73 330	8.77 324	21.38 334	15.70 331

LRCNet_RVC	13.01 328	18.58 334	5.37 326	23.16 333	20.12 335	22.89 334	18.83 333	10.15 332	4.22 320	21.39 336	16.92 332	22.03 330	12.77 320	27.61 336	9.50 310	1.55 245	14.16 331	9.39 328	27.19 331	10.19 327	6.02 325	2.70 246	25.48 334	13.25 333	1.43 288	0.70 236	3.22 315	2.37 280

DPSM_ROB	13.78 329	8.86 326	13.29 330	5.41 315	6.06 325	7.11 324	5.22 316	8.44 329	11.03 329	6.77 329	8.06 321	8.50 317	12.48 318	5.32 324	16.50 327	14.15 330	11.34 329	14.53 331	9.66 308	11.98 330	16.98 331	19.77 332	4.23 320	11.17 331	28.01 334	35.97 336	31.31 336	39.81 336

DPSM	13.78 329	8.86 326	13.29 330	5.41 315	6.06 325	7.11 324	5.22 316	8.44 329	11.03 329	6.77 329	8.06 321	8.50 317	12.48 318	5.32 324	16.50 327	14.15 330	11.34 329	14.53 331	9.66 308	11.98 330	16.98 331	19.77 332	4.23 320	11.17 331	28.01 334	35.97 336	31.31 336	39.81 336

PML	14.62 331	11.18 329	4.16 324	13.60 328	8.80 329	13.67 329	6.43 321	7.27 326	35.40 339	10.29 332	58.08 339	45.45 337	52.15 338	6.70 329	6.87 275	4.96 323	10.24 328	3.79 322	21.45 325	4.89 324	6.05 326	5.92 321	3.98 318	4.24 326	14.76 333	5.96 318	20.73 332	7.74 320

HaxPig	22.04 332	23.70 335	21.75 335	25.21 334	25.39 336	24.72 336	26.63 336	22.90 336	21.18 333	28.97 337	26.14 335	24.63 331	19.57 325	25.91 335	23.99 331	21.35 333	24.94 335	26.23 334	24.50 328	23.01 335	18.91 333	16.86 331	28.89 335	21.36 334	10.50 327	12.89 330	9.72 326	15.23 329

MEDIAN_ROB	25.67 333	28.72 336	26.17 336	29.76 336	29.32 337	28.92 337	30.23 337	26.96 338	24.57 336	34.05 338	29.96 336	29.36 335	23.45 329	29.57 338	26.51 333	23.43 334	29.83 336	29.43 337	29.59 332	27.23 338	23.78 334	20.07 334	31.85 336	24.07 338	14.01 332	13.68 331	13.10 331	15.52 330

AVERAGE_ROB	27.45 334	31.34 337	28.53 339	32.94 338	32.07 339	32.12 338	33.33 338	29.89 339	27.53 337	35.87 339	31.94 337	32.32 336	25.95 333	33.08 339	28.98 334	25.93 335	31.35 337	30.24 338	31.55 334	29.19 339	25.74 335	22.05 335	34.79 337	27.26 339	13.89 331	10.58 328	11.65 330	11.11 325

CasAABBNet	27.70 335	17.80 332	26.74 337	10.82 324	12.13 332	14.20 330	10.44 327	16.94 334	22.25 334	13.76 333	16.13 329	17.20 328	25.33 331	10.59 332	33.32 336	28.51 337	22.73 333	29.20 336	19.29 323	24.02 336	33.97 337	39.71 336	8.44 328	22.49 336	56.39 337	72.48 338	62.92 338	80.05 338

FlowAnything	27.74 336	17.80 332	26.76 338	10.86 325	12.21 333	14.22 331	10.47 328	17.05 335	22.28 335	13.80 334	16.32 330	17.16 327	25.17 330	10.73 333	33.17 335	28.39 336	22.75 334	29.17 335	19.30 324	24.10 337	34.01 338	39.98 337	8.47 329	22.56 337	56.37 336	72.78 339	62.98 339	80.19 339

FSD		0.33 214	0.31 206	0.32 208	0.32 203	0.30 167	0.36 170	0.41 197	0.27 174	0.37 168	0.30 148			0.34 178	1.48 78	1.28 221			0.60 146	0.99 268				0.35 206	0.38 185	0.36 161	0.37 105	0.38 165

STTRV1_RVC		0.48 255	0.41 240	0.57 253	0.44 244	0.65 258	0.69 239	0.53 248	0.56 249	0.53 219	0.74 225	0.95 250	1.23 266	0.93 268		1.20 215	1.96 293	0.51 241		1.98 312	1.89 260			0.71 277	1.17 284	1.15 266	1.35 272	2.70 287

DPSimNet_ROB		32.83 338	15.86 333	30.90 337	29.54 338	24.40 335	21.28 335	25.65 337	31.75 338	16.97 335	45.56 338	27.37 334	37.12 337	16.35 334	24.86 332	14.34 332		14.84 333	40.36 336	17.54 334	26.29 336	15.99 330	16.67 333	21.85 335		32.67 335	22.06 335	29.89 333

Low-res two-view benchmark