Low-res two-view results

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

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

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

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

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

NLCSM	0.18 5	0.03 1	0.01 2	0.00 1	0.01 4	0.05 84	0.07 90	0.00 1	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.17 16	0.00 1	0.00 1	0.64 3	0.62 9	0.12 16	0.06 18	0.32 27	0.19 35	0.59 51	1.69 31	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.15 21	0.00 1

GEAStereo	0.39 37	0.07 25	0.33 66	0.03 30	0.03 20	0.16 143	0.01 13	0.04 40	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 50	0.01 5	0.24 168	2.28 52	1.61 83	0.16 29	0.18 55	0.73 49	0.65 148	0.40 35	2.72 63	0.18 141	0.05 28	0.19 89	0.00 1	0.21 31	0.00 1

GSStereo	0.43 45	0.12 43	0.35 81	0.02 17	0.02 11	0.20 166	0.01 13	0.01 3	1.23 211	0.00 1	0.05 94	0.22 44	0.03 18	0.00 1	2.12 45	1.64 91	0.50 98	0.26 75	0.50 39	0.46 93	0.51 48	2.87 70	0.15 130	0.02 10	0.18 85	0.05 50	0.10 13	0.00 1

GS-Stereo																							0.15 130	0.02 10	0.18 85	0.05 50	0.10 13	0.00 1

gasm-f	0.39 37	0.07 25	0.33 66	0.03 30	0.03 20	0.16 143	0.01 13	0.04 40	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 50	0.01 5	0.24 168	2.28 52	1.61 83	0.16 29	0.18 55	0.73 49	0.65 148	0.40 35	2.72 63	0.18 141	0.05 28	0.19 89	0.00 1	0.21 31	0.00 1

MonStereo	0.21 11	0.04 5	0.01 2	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.10 9	0.05 33	0.01 28	1.63 25	1.32 57	0.09 8	0.15 44	0.36 33	0.31 62	0.30 27	1.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.23 34	0.00 1

AdaDepth	0.32 27	0.24 69	0.07 23	0.02 17	0.01 4	0.16 143	0.01 13	0.02 15	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.01 5	0.01 28	1.96 37	1.94 116	0.09 8	0.09 27	1.21 71	0.40 81	0.46 42	1.21 21	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.04 45	0.31 41	0.00 1

GASTEREO	0.42 42	0.08 29	0.34 73	0.03 30	0.02 11	0.14 127	0.01 13	0.03 28	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.14 79	0.01 28	2.48 66	2.05 132	0.22 44	0.17 51	0.17 15	0.63 140	0.19 10	2.96 72	0.30 186	0.35 126	0.04 31	0.71 132	0.15 21	0.00 1

MSCF	0.41 41	0.08 29	0.34 73	0.03 30	0.03 20	0.14 127	0.01 13	0.03 28	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.14 79	0.01 28	2.43 63	2.03 125	0.22 44	0.10 31	0.17 15	0.67 154	0.22 14	3.03 79	0.08 103	0.35 126	0.04 31	0.72 133	0.11 17	0.00 1

111111	0.34 29	0.03 1	0.08 27	0.01 5	0.03 20	0.10 109	0.00 1	0.01 3	0.01 4	0.00 1	0.01 82	0.18 17	0.05 33	0.01 28	1.98 38	1.34 59	0.11 12	0.15 44	0.59 44	0.56 126	0.34 32	3.31 96	0.26 168	0.02 10	0.02 12	0.05 50	0.04 2	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 8	0.05 11	0.01 2	0.01 5	0.01 4	0.17 154	0.01 13	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 33	0.00 1	1.42 18	1.28 51	0.03 1	0.05 14	0.33 29	0.24 46	0.23 17	1.27 24	0.00 1	0.01 3	0.02 12	0.01 11	0.07 7	0.00 1

MLG-Stereo	0.18 5	0.06 18	0.01 2	0.01 5	0.01 4	0.17 154	0.01 13	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.05 33	0.00 1	1.48 21	1.35 60	0.05 3	0.05 14	0.33 29	0.23 43	0.22 14	0.63 9	0.00 1	0.01 3	0.02 12	0.01 11	0.07 7	0.00 1

LG-Stereo	0.31 26	0.05 11	0.02 8	0.02 17	0.07 46	0.13 121	0.01 13	0.03 28	0.10 77	0.00 1	0.87 168	0.44 87	0.01 5	0.00 1	2.07 42	1.46 71	0.11 12	0.16 48	0.67 47	0.47 94	0.31 30	1.19 20	0.04 69	0.02 10	0.05 39	0.10 67	0.07 7	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 28	0.05 11	0.07 23	0.01 5	0.02 11	0.02 43	0.00 1	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 17	0.02 13	0.00 1	1.77 33	1.68 96	0.21 42	0.08 24	0.19 18	0.58 129	0.29 25	3.05 84	0.18 141	0.09 45	0.08 51	0.19 81	0.12 18	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 20	0.06 18	0.08 27	0.00 1	0.01 4	0.02 43	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 17	0.03 18	0.15 144	1.33 15	1.35 60	0.18 36	0.17 51	0.19 18	0.37 76	0.10 3	2.34 56	0.19 148	0.06 33	0.04 31	0.08 61	0.12 18	0.00 1

GREAT-IGEV	0.49 50	0.07 25	0.29 58	0.02 17	0.02 11	0.14 127	0.00 1	0.03 28	1.58 225	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.07 49	0.00 1	2.22 49	2.07 137	0.16 29	0.26 75	0.25 22	0.80 168	0.33 31	2.96 72	0.25 166	0.79 206	0.02 12	0.00 1	0.71 60	0.00 1

CoSv	0.10 2	0.12 43	0.21 41	0.02 17	0.02 11	0.01 14	0.00 1	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.15 13	0.01 5	0.00 1	0.69 4	0.74 14	0.14 23	0.06 18	0.09 6	0.03 3	0.06 1	0.13 3	0.00 1	0.03 22	0.02 12	0.00 1	0.10 13	0.00 1

AIO-test2	0.25 19	0.09 33	0.02 8	0.01 5	0.09 52	0.04 73	0.01 13	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.04 26	0.00 1	1.71 28	1.44 69	0.15 25	0.04 9	0.03 2	0.33 67	0.10 3	2.30 54	0.06 80	0.16 80	0.05 39	0.01 11	0.10 13	0.00 1

AIO-test1	0.30 25	0.04 5	0.03 15	0.02 17	0.08 50	0.04 73	0.00 1	0.01 3	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 26	0.00 1	2.02 40	1.69 97	0.15 25	0.02 4	0.24 21	0.55 125	0.20 11	2.67 62	0.00 1	0.02 10	0.02 12	0.01 11	0.09 11	0.00 1

GIP-stereo	0.42 42	0.06 18	0.14 35	0.02 17	0.05 31	0.16 143	0.02 35	0.06 52	0.03 25	0.00 1	0.25 129	0.32 62	0.05 33	0.01 28	3.07 81	1.67 94	0.15 25	0.05 14	0.31 26	0.71 157	0.49 45	3.30 95	0.06 80	0.04 25	0.03 25	0.09 64	0.33 44	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.40 40	0.03 1	0.10 31	0.03 30	0.03 20	0.10 109	0.01 13	0.01 3	0.03 25	0.00 1	0.15 115	0.18 17	0.03 18	0.01 28	1.95 36	1.30 53	0.05 3	0.29 83	0.81 53	0.51 108	0.25 22	3.15 90	0.27 174	0.03 22	0.02 12	0.01 11	1.39 77	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.62 68	1.03 204	0.04 19	0.11 75	0.14 63	0.14 127	0.03 51	0.10 62	0.11 81	0.02 69	2.00 196	0.32 62	0.30 127	0.02 53	1.86 35	1.97 119	0.16 29	0.31 89	1.71 93	0.60 134	1.02 77	3.85 119	0.29 178	0.06 33	0.03 25	0.21 85	0.20 27	0.00 1

AIO-Stereo	0.34 29	0.05 11	0.34 73	0.01 5	0.03 20	0.13 121	0.00 1	0.01 3	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.05 33	0.00 1	1.68 26	1.06 30	0.49 97	0.08 24	1.56 88	0.76 164	0.22 14	2.17 49	0.11 118	0.01 3	0.01 5	0.02 29	0.20 27	0.00 1

RSM++	0.23 17	0.06 18	0.35 81	0.02 17	0.02 11	0.11 112	0.00 1	0.01 3	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.08 54	0.00 1	0.88 7	0.61 8	0.18 36	0.04 9	0.13 11	0.57 128	0.23 17	2.20 50	0.14 125	0.09 45	0.03 25	0.01 11	0.23 34	0.00 1

RSM	0.22 15	0.06 18	0.35 81	0.02 17	0.03 20	0.12 115	0.01 13	0.01 3	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 17	0.05 33	0.00 1	0.73 6	0.58 6	0.18 36	0.04 9	0.18 17	0.51 108	0.24 20	2.12 47	0.09 110	0.08 42	0.02 12	0.18 79	0.16 25	0.00 1

MoCha-V2	0.36 35	0.06 18	0.31 60	0.01 5	0.05 31	0.09 104	0.01 13	0.02 15	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.18 98	0.00 1	2.33 58	1.63 88	0.18 36	0.19 60	0.15 12	0.99 183	0.28 24	3.01 76	0.00 1	0.02 10	0.01 5	0.07 60	0.03 1	0.00 1

StereoVision	0.13 3	0.11 37	0.03 15	0.04 39	0.04 29	0.00 1	0.03 51	0.04 40	0.03 25	0.03 72	0.00 1	0.19 25	0.02 13	0.02 53	1.02 11	0.79 18	0.13 22	0.02 4	0.30 24	0.04 6	0.21 13	0.19 4	0.00 1	0.06 33	0.04 31	0.00 1	0.12 18	0.00 1

AEACV	0.55 60	0.71 168	0.34 73	0.04 39	0.05 31	0.10 109	0.02 35	0.02 15	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.13 76	0.05 92	2.71 72	2.52 159	0.12 16	0.64 154	1.33 79	0.95 181	0.81 64	3.06 85	0.32 191	0.09 45	0.02 12	0.20 84	0.41 51	0.00 1

ProNet	0.22 15	0.03 1	0.09 29	0.01 5	0.00 1	0.12 115	0.75 198	0.01 3	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 166	1.31 14	1.03 26	0.22 44	0.01 2	0.09 6	0.12 23	0.24 20	1.33 27	0.03 59	0.01 3	0.07 48	0.00 1	0.05 4	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 5	0.11 37	0.04 19	0.05 46	0.06 38	0.00 1	0.01 13	0.03 28	0.05 41	0.24 107	0.00 1	0.16 15	0.06 48	0.01 28	1.29 13	1.05 28	0.06 6	0.04 9	0.06 3	0.05 8	0.40 35	0.86 14	0.00 1	0.04 25	0.04 31	0.01 11	0.05 4	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 11	0.09 33	0.03 15	0.05 46	0.07 46	0.00 1	0.00 1	0.04 40	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.09 8	0.07 49	0.00 1	1.51 22	1.11 32	0.17 35	0.08 24	0.76 51	0.05 8	0.40 35	0.85 13	0.00 1	0.04 25	0.04 31	0.01 11	0.08 10	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
RAFT	0.28 21	0.04 5	0.31 60	0.02 17	0.00 1	0.12 115	0.12 122	0.93 121	0.01 4	0.69 142	0.00 1	0.18 17	0.00 1	0.01 28	2.07 42	1.23 42	0.23 48	0.00 1	0.06 3	0.21 41	0.15 8	0.60 7	0.00 1	0.06 33	0.03 25	0.01 11	0.34 46	0.00 1

OmniDepth	0.07 1	0.05 11	0.02 8	0.03 30	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.00 1	0.00 1	0.56 2	0.45 2	0.04 2	0.01 2	0.16 13	0.03 3	0.23 17	0.05 1	0.00 1	0.01 3	0.01 5	0.01 11	0.15 21	0.01 33
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.48 47	0.06 18	0.33 66	0.12 78	0.16 70	0.17 154	0.02 35	0.07 53	0.04 34	1.13 170	0.00 1	0.23 48	0.08 54	0.01 28	1.98 38	1.62 86	0.11 12	0.19 60	1.38 82	0.29 59	0.76 58	3.35 97	0.02 48	0.10 50	0.06 45	0.03 37	0.74 61	0.01 33

MLG-Stereo_test2	0.35 33	0.14 48	0.04 19	0.01 5	0.06 38	0.18 159	0.02 35	0.02 15	0.03 25	0.00 1	0.63 161	0.18 17	0.01 5	0.00 1	1.83 34	1.31 55	0.06 6	0.20 62	1.35 81	0.38 77	0.41 39	2.30 54	0.16 134	0.05 28	0.06 45	0.01 11	0.09 11	0.01 33

LG-G_1	0.51 53	0.28 79	0.33 66	0.18 83	0.22 97	0.16 143	0.02 35	0.05 47	0.07 56	0.01 63	0.58 153	0.20 33	0.24 116	0.03 67	2.30 56	1.80 103	0.27 58	0.37 97	0.82 54	0.47 94	0.91 71	3.77 112	0.01 22	0.12 59	0.11 67	0.03 37	0.34 46	0.01 33

LG-G	0.51 53	0.28 79	0.33 66	0.18 83	0.22 97	0.16 143	0.02 35	0.05 47	0.07 56	0.01 63	0.58 153	0.20 33	0.24 116	0.03 67	2.30 56	1.80 103	0.27 58	0.37 97	0.82 54	0.47 94	0.91 71	3.77 112	0.01 22	0.12 59	0.11 67	0.03 37	0.34 46	0.01 33

LGtest1	0.53 58	0.07 25	0.34 73	0.03 30	0.14 63	0.16 143	0.03 51	0.08 57	0.14 91	0.04 75	0.84 167	0.21 43	0.15 83	0.00 1	2.36 60	2.07 137	0.21 42	0.46 130	0.87 59	0.41 83	0.76 58	4.21 129	0.05 72	0.12 59	0.12 70	0.04 45	0.27 40	0.01 33

AIO_rvc	0.61 66	0.30 84	0.36 88	0.03 30	0.02 11	0.14 127	0.30 162	0.02 15	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.09 60	0.06 101	3.14 85	2.93 176	0.18 36	0.51 137	2.38 111	0.52 111	0.69 54	3.61 106	0.46 214	0.02 10	0.13 72	0.04 45	0.20 27	0.01 33

HUF	0.83 90	0.15 49	0.62 135	0.03 30	0.12 60	0.16 143	0.17 139	0.32 87	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.22 44	0.26 120	0.00 1	4.05 129	4.06 238	0.48 93	0.57 148	3.07 146	0.65 148	1.72 125	3.80 115	0.38 197	0.88 215	0.14 79	0.04 45	0.38 50	0.01 33

AIO_test	0.66 71	0.53 132	0.44 108	0.04 39	0.02 11	0.14 127	0.42 177	0.12 66	0.04 34	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.10 67	0.03 67	3.07 81	3.04 181	0.25 53	0.32 91	1.33 79	0.44 88	1.28 90	3.68 108	0.44 210	0.02 10	0.18 85	0.43 113	1.11 70	0.01 33

Occ-G	0.48 47	0.11 37	0.24 49	0.04 39	0.11 57	0.16 143	0.04 63	0.04 40	0.02 14	0.00 1	0.25 129	0.15 13	0.02 13	0.00 1	3.08 83	1.56 80	0.11 12	0.34 94	1.04 63	0.48 100	0.85 69	3.04 83	0.23 158	0.07 38	0.04 31	0.02 29	0.83 64	0.01 33

anonymousdsp	0.56 61	0.10 35	0.36 88	0.24 102	0.07 46	0.09 104	0.01 13	0.04 40	0.05 41	0.00 1	2.27 201	0.22 44	0.20 102	0.00 1	2.28 52	1.41 67	0.28 61	0.17 51	0.52 40	0.67 154	0.56 49	3.56 104	0.31 187	0.07 38	0.02 12	0.01 11	1.65 85	0.01 33

RAFT + AFF	0.48 47	0.05 11	0.01 2	0.22 91	0.03 20	0.04 73	0.14 130	0.03 28	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.32 62	0.03 18	0.07 107	4.66 153	0.97 22	0.56 111	0.09 27	2.34 110	0.04 6	0.69 54	1.96 40	0.02 48	0.22 97	0.15 80	0.12 71	0.24 37	0.01 33

DFGA-Net	0.52 56	0.32 87	0.09 29	0.23 98	0.05 31	0.01 14	0.02 35	0.55 109	0.05 41	1.27 182	0.00 1	0.20 33	0.05 33	0.03 67	1.75 30	1.26 45	0.37 77	0.09 27	1.05 64	0.07 12	0.77 60	2.14 48	0.00 1	0.21 95	0.02 12	0.00 1	3.39 141	0.02 45

RAStereo	0.29 22	0.18 57	0.05 22	0.06 49	0.11 57	0.00 1	0.02 35	0.03 28	0.04 34	0.94 159	0.00 1	0.26 54	0.02 13	0.01 28	1.70 27	1.19 41	0.09 8	0.13 35	0.30 24	0.03 3	0.80 62	1.45 30	0.00 1	0.14 70	0.05 39	0.01 11	0.20 27	0.02 45

anonymousdsp2	1.03 111	0.29 81	0.37 94	0.23 98	0.09 52	0.03 66	0.04 63	1.33 133	0.08 64	0.02 69	2.28 204	0.33 66	0.18 98	0.27 178	2.59 67	2.50 158	0.44 88	0.56 147	3.69 164	1.14 192	1.68 117	5.57 178	0.24 162	0.50 162	0.41 119	0.15 74	2.74 114	0.02 45

test_5	0.76 83	0.61 147	0.21 41	0.02 17	0.02 11	0.11 112	0.01 13	2.75 214	0.05 41	0.00 1	4.29 237	0.49 96	0.44 150	0.00 1	1.73 29	1.27 50	0.22 44	0.14 41	1.14 68	0.09 18	0.46 42	3.08 87	0.01 22	0.19 87	0.09 55	0.00 1	2.97 120	0.02 45

MMNet	0.34 29	0.21 59	0.07 23	0.05 46	0.06 38	0.00 1	0.12 122	0.03 28	0.04 34	0.22 105	0.00 1	0.36 67	0.02 13	0.05 92	2.17 47	0.69 13	0.33 69	0.15 44	0.34 32	0.07 12	0.34 32	0.60 7	0.06 80	0.10 50	0.03 25	0.05 50	2.93 118	0.02 45

delet	0.21 11	0.08 29	0.24 49	0.06 49	0.05 31	0.02 43	0.04 63	0.02 15	0.05 41	0.34 117	0.00 1	0.20 33	0.04 26	0.02 53	1.45 20	0.53 4	0.23 48	0.07 20	0.12 10	0.06 10	0.15 8	0.38 6	0.01 22	0.06 33	0.01 5	0.01 11	1.50 82	0.02 45

U	0.23 17	0.13 46	0.03 15	0.06 49	0.07 46	0.00 1	0.01 13	0.05 47	0.04 34	0.00 1	0.00 1	0.25 50	0.07 49	0.00 1	1.58 23	1.23 42	0.05 3	0.13 35	0.52 40	0.08 16	0.50 46	1.03 16	0.01 22	0.10 50	0.08 51	0.02 29	0.06 6	0.03 51

UniTT-Stereo	0.45 46	0.30 84	0.37 94	0.08 68	0.19 80	0.01 14	0.02 35	0.10 62	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.49 96	0.09 60	0.05 92	2.28 52	1.53 78	0.28 61	0.43 123	1.84 99	0.14 28	1.17 84	1.99 43	0.01 22	0.23 100	0.16 83	0.10 67	0.26 39	0.03 51

AASNet	0.20 8	0.45 120	0.24 49	0.09 72	0.09 52	0.00 1	0.08 97	0.05 47	0.05 41	0.26 108	0.00 1	0.18 17	0.04 26	0.01 28	1.13 12	0.68 12	0.12 16	0.04 9	0.09 6	0.16 30	0.29 25	0.77 11	0.01 22	0.07 38	0.00 1	0.02 29	0.49 54	0.03 51

HCRNet	0.49 50	0.39 110	0.36 88	0.29 125	0.12 60	0.01 14	0.06 85	0.03 28	0.01 4	1.48 196	0.00 1	0.20 33	0.05 33	0.01 28	2.61 69	0.78 17	0.42 86	0.07 20	0.32 27	0.12 23	0.37 34	2.22 51	0.02 48	0.02 10	0.02 12	0.02 29	3.33 137	0.03 51

MaDis-Stereo	0.39 37	0.23 64	0.35 81	0.07 61	0.15 66	0.02 43	0.04 63	0.08 57	0.07 56	1.22 180	0.00 1	0.23 48	0.03 18	0.02 53	1.62 24	1.29 52	0.14 23	0.29 83	1.62 89	0.12 23	0.84 68	1.37 28	0.01 22	0.18 86	0.20 92	0.16 77	0.17 26	0.04 55

TESTraft	1.00 107	0.95 194	0.32 64	0.06 49	0.17 71	0.01 14	0.03 51	1.49 140	0.07 56	0.78 148	0.00 1	0.46 91	0.64 182	0.19 154	4.75 160	2.06 135	0.26 56	0.20 62	2.78 134	0.36 75	1.26 88	4.60 151	0.07 97	0.17 82	0.11 67	1.53 163	3.70 155	0.04 55

RAFT_CTSACE	0.74 82	0.81 181	0.44 108	0.25 106	0.08 50	0.15 139	0.03 51	1.99 163	0.06 52	0.00 1	0.11 104	0.47 93	0.46 157	0.01 28	2.74 73	1.26 45	0.29 67	0.16 48	0.77 52	0.13 27	0.79 61	4.54 148	0.01 22	0.15 74	0.25 101	0.01 11	3.88 170	0.04 55

iRaftStereo_RVC	0.35 33	0.21 59	0.33 66	0.22 91	0.15 66	0.02 43	0.02 35	0.05 47	0.08 64	0.00 1	0.00 1	0.28 56	0.11 71	0.03 67	1.35 16	0.98 23	0.35 73	0.07 20	0.49 38	0.17 32	1.05 80	2.96 72	0.00 1	0.05 28	0.09 55	0.01 11	0.23 34	0.04 55

GMStereo	0.56 61	0.94 193	0.07 23	0.25 106	0.06 38	0.01 14	0.02 35	0.15 69	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.41 81	0.01 5	0.01 28	2.04 41	1.15 37	0.34 71	0.18 55	2.72 131	0.11 20	1.52 101	2.04 44	0.00 1	0.08 42	0.20 92	0.03 37	2.65 111	0.04 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo1	0.93 101	0.98 200	0.22 44	0.07 61	0.18 74	0.01 14	0.04 63	1.07 125	0.08 64	0.11 86	0.00 1	0.39 77	0.56 173	0.12 137	4.92 167	2.03 125	0.28 61	0.22 67	2.98 141	0.20 36	1.56 105	3.94 121	0.01 22	0.15 74	0.10 62	1.19 153	3.74 157	0.05 60

RAFT+CT+SA	0.77 84	0.83 183	0.24 49	0.15 80	0.05 31	0.01 14	0.02 35	2.46 193	0.09 72	0.11 86	0.00 1	0.89 147	0.40 144	0.01 28	1.42 18	1.63 88	0.18 36	0.21 66	2.39 113	0.27 55	0.93 73	4.66 154	0.01 22	0.20 91	0.13 72	0.02 29	3.33 137	0.05 60

SA-5K	0.93 101	0.98 200	0.22 44	0.07 61	0.18 74	0.01 14	0.04 63	1.07 125	0.08 64	0.11 86	0.00 1	0.39 77	0.56 173	0.12 137	4.92 167	2.03 125	0.28 61	0.22 67	2.98 141	0.20 36	1.56 105	3.94 121	0.01 22	0.15 74	0.10 62	1.19 153	3.74 157	0.05 60

UPFNet	0.52 56	0.31 86	0.76 154	0.22 91	0.28 118	0.02 43	0.05 76	0.09 61	0.08 64	0.38 123	0.00 1	0.38 74	0.03 18	0.24 168	3.16 87	1.04 27	0.34 71	0.14 41	0.59 44	0.34 70	0.44 40	1.09 18	0.01 22	0.30 116	0.05 39	0.01 11	3.54 147	0.05 60

MM-Stereo_test3	0.21 11	0.04 5	0.02 8	0.00 1	0.01 4	0.02 43	0.00 1	0.01 3	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.14 12	0.03 18	0.05 92	0.99 10	0.77 16	0.16 29	0.17 51	0.16 13	0.26 53	0.06 1	2.10 46	0.18 141	0.02 10	0.01 5	0.06 55	0.47 53	0.06 64

DEFOM-Stereo	0.34 29	0.19 58	0.23 47	0.01 5	0.06 38	0.12 115	0.01 13	0.03 28	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.03 18	0.00 1	2.15 46	1.48 74	0.10 11	0.13 35	0.33 29	0.11 20	0.45 41	0.93 15	0.00 1	0.02 10	0.07 48	0.03 37	2.36 104	0.06 64

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 77	0.11 37	0.32 64	0.06 49	0.20 89	0.09 104	0.02 35	0.13 68	0.23 124	0.03 72	0.04 90	0.48 94	0.15 83	0.01 28	3.26 95	2.49 156	0.31 68	0.44 126	1.92 101	0.48 100	1.70 119	4.79 160	0.16 134	0.12 59	0.09 55	0.16 77	0.90 66	0.07 66

LG-Stereo_L2	0.54 59	0.34 99	0.02 8	0.04 39	0.24 104	0.18 159	0.03 51	0.07 53	0.07 56	0.00 1	0.59 157	0.43 86	0.35 133	0.04 85	2.83 76	2.03 125	0.26 56	0.18 55	1.09 65	0.38 77	0.82 67	3.54 103	0.04 69	0.09 45	0.34 111	0.06 55	0.31 41	0.08 67

LG-Stereo_L1	0.51 53	0.26 75	0.02 8	0.04 39	0.24 104	0.15 139	0.03 51	0.07 53	0.07 56	0.00 1	0.60 158	0.37 71	0.35 133	0.03 67	2.59 67	2.00 122	0.23 48	0.18 55	1.31 78	0.40 81	0.75 56	3.23 93	0.04 69	0.09 45	0.35 113	0.04 45	0.21 31	0.08 67

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 80	0.58 142	0.33 66	0.08 68	0.18 74	0.19 163	0.04 63	0.12 66	0.18 108	0.04 75	0.51 149	0.50 100	0.41 147	0.02 53	2.44 65	2.27 147	0.33 69	0.54 143	1.14 68	0.44 88	2.08 136	4.84 161	0.09 110	0.12 59	0.10 62	0.15 74	1.37 76	0.08 67

VIP-Stereo	0.29 22	0.12 43	0.34 73	0.01 5	0.03 20	0.04 73	0.01 13	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.22 44	0.05 33	0.00 1	1.37 17	1.12 33	0.15 25	0.13 35	0.28 23	0.27 55	0.50 46	2.49 59	0.00 1	0.13 67	0.08 51	0.01 11	0.24 37	0.09 70

TANstereo	1.73 159	1.38 222	0.72 147	0.26 111	0.35 140	0.62 198	0.07 90	0.52 106	0.46 150	0.27 109	1.08 177	0.36 67	0.20 102	1.04 251	3.37 98	2.99 178	0.99 159	1.69 245	9.06 223	3.49 264	3.58 179	4.48 145	3.34 282	0.28 109	0.05 39	0.67 128	5.35 225	0.09 70

XX-TBD	1.73 159	1.38 222	0.72 147	0.26 111	0.35 140	0.62 198	0.07 90	0.52 106	0.46 150	0.27 109	1.08 177	0.36 67	0.20 102	1.04 251	3.37 98	2.99 178	0.99 159	1.69 245	9.06 223	3.49 264	3.58 179	4.48 145	3.34 282	0.28 109	0.05 39	0.67 128	5.35 225	0.09 70

plain	0.56 61	0.39 110	0.44 108	0.17 81	0.41 159	0.01 14	0.01 13	0.74 115	0.08 64	0.01 63	0.00 1	0.74 130	0.14 79	0.04 85	2.91 78	1.93 114	0.25 53	0.44 126	1.02 62	0.16 30	1.65 114	2.50 60	0.01 22	0.41 144	0.21 96	0.06 55	0.36 49	0.10 73

SA	1.07 116	0.91 191	0.46 122	0.21 89	0.25 113	0.01 14	0.02 35	2.68 205	0.14 91	0.14 95	0.00 1	0.59 106	0.38 142	0.34 191	3.59 105	2.03 125	0.45 89	0.51 137	3.47 160	0.32 64	1.40 93	3.72 110	0.01 22	0.38 140	0.44 122	1.60 166	4.79 212	0.10 73

GMOStereo	1.19 124	0.17 53	0.68 140	0.34 142	0.31 124	0.13 121	0.31 164	2.36 178	0.15 98	0.00 1	0.17 119	0.60 110	0.45 153	0.02 53	3.83 117	3.83 228	0.54 104	0.70 165	2.41 115	0.64 142	1.71 121	6.50 204	0.01 22	0.34 119	1.38 177	0.25 88	4.07 181	0.10 73

error version	1.19 124	0.17 53	0.68 140	0.34 142	0.31 124	0.13 121	0.31 164	2.36 178	0.15 98	0.00 1	0.17 119	0.60 110	0.45 153	0.02 53	3.83 117	3.83 228	0.54 104	0.70 165	2.41 115	0.64 142	1.71 121	6.50 204	0.01 22	0.34 119	1.38 177	0.25 88	4.07 181	0.10 73

test-v	1.19 124	0.17 53	0.68 140	0.34 142	0.31 124	0.13 121	0.31 164	2.36 178	0.15 98	0.00 1	0.17 119	0.60 110	0.45 153	0.02 53	3.83 117	3.83 228	0.54 104	0.70 165	2.41 115	0.64 142	1.71 121	6.50 204	0.01 22	0.34 119	1.38 177	0.25 88	4.07 181	0.10 73

test-2	1.19 124	0.17 53	0.68 140	0.34 142	0.31 124	0.13 121	0.31 164	2.36 178	0.15 98	0.00 1	0.17 119	0.60 110	0.45 153	0.02 53	3.83 117	3.83 228	0.54 104	0.70 165	2.41 115	0.64 142	1.71 121	6.50 204	0.01 22	0.34 119	1.38 177	0.25 88	4.07 181	0.10 73

AFF-stereo	0.88 97	0.32 87	0.50 125	0.35 149	0.20 89	0.11 112	0.37 173	0.41 94	0.11 81	1.15 173	0.00 1	0.66 124	0.07 49	0.02 53	4.33 138	1.39 66	0.40 81	0.90 193	3.49 161	0.26 53	1.61 112	2.83 69	0.02 48	0.22 97	0.49 124	0.18 79	3.16 126	0.10 73

IPLG	1.33 139	0.40 113	0.76 154	0.29 125	0.28 118	0.01 14	0.09 105	2.25 175	0.31 136	0.40 126	0.28 131	0.37 71	0.74 195	0.31 189	5.67 193	1.89 110	1.26 189	0.95 200	2.86 137	0.47 94	1.18 85	6.06 193	0.06 80	0.66 188	0.63 139	3.73 207	3.86 169	0.11 80

IPLGR_C	1.02 110	0.24 69	0.77 156	0.31 131	0.36 142	0.04 73	0.35 171	0.20 72	0.47 153	0.07 80	0.12 108	1.26 163	0.09 60	0.41 210	4.52 145	1.63 88	0.81 136	0.45 128	2.10 105	0.32 64	2.41 146	4.67 155	0.07 97	0.75 199	1.04 161	0.28 93	3.80 162	0.11 80

ACRE	1.04 112	0.24 69	0.80 160	0.33 138	0.36 142	0.04 73	0.34 169	0.21 73	0.48 154	0.08 84	0.14 113	1.30 165	0.09 60	0.45 215	4.77 162	1.62 86	0.82 139	0.43 123	2.08 104	0.33 67	2.40 145	4.72 157	0.06 80	0.74 198	1.10 163	0.28 93	3.80 162	0.11 80

CIPLG	1.04 112	0.23 64	0.82 162	0.32 136	0.36 142	0.04 73	0.34 169	0.21 73	0.50 156	0.07 80	0.11 104	1.24 160	0.08 54	0.42 212	4.82 165	1.65 92	0.85 144	0.39 106	2.02 103	0.32 64	2.35 142	4.69 156	0.05 72	0.75 199	1.10 163	0.35 109	3.79 161	0.12 83

RYNet	0.61 66	0.04 5	0.00 1	0.02 17	0.04 29	0.00 1	0.01 13	0.03 28	0.04 34	0.07 80	0.00 1	0.07 4	0.12 73	0.00 1	4.57 147	0.66 11	0.12 16	0.99 205	0.37 34	0.02 2	0.25 22	0.10 2	0.05 72	0.03 22	0.08 51	7.32 250	1.40 78	0.12 83

TestStereo	0.64 70	0.64 156	0.54 131	0.22 91	0.11 57	0.01 14	0.03 51	1.87 158	0.23 124	0.30 112	0.00 1	0.37 71	0.08 54	0.01 28	1.75 30	0.93 21	0.45 89	0.23 72	2.92 138	0.12 23	1.51 100	1.70 32	0.05 72	0.11 57	0.21 96	0.46 114	2.24 102	0.13 85

ARAFT	0.80 86	0.22 62	0.31 60	0.31 131	0.12 60	0.01 14	0.02 35	0.24 81	0.09 72	1.28 183	0.00 1	0.53 104	0.04 26	0.09 120	3.18 88	1.99 120	0.51 101	0.34 94	2.69 130	0.14 28	1.96 135	2.75 65	0.02 48	0.20 91	0.80 151	0.03 37	3.53 146	0.13 85

S2M2_L	0.98 106	0.15 49	1.98 227	0.27 119	0.17 71	0.00 1	0.04 63	0.24 81	0.31 136	2.13 216	0.00 1	0.45 89	0.15 83	0.01 28	4.10 132	2.25 145	0.54 104	0.47 133	1.29 75	0.24 46	2.31 140	2.52 61	0.05 72	0.15 74	0.17 84	2.66 189	3.69 154	0.15 87
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DMCA	0.36 35	0.36 105	0.19 39	0.17 81	0.09 52	0.02 43	0.05 76	0.02 15	0.05 41	0.58 137	0.00 1	0.39 77	0.05 33	0.01 28	2.07 42	0.98 23	0.54 104	0.12 33	0.23 20	0.10 19	0.46 42	1.38 29	0.01 22	0.22 97	0.03 25	0.08 61	1.30 72	0.15 87

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 107	0.33 95	0.75 153	0.38 159	0.42 163	0.14 127	0.43 181	0.97 123	0.13 89	1.32 188	0.00 1	0.65 123	0.09 60	0.03 67	4.73 156	1.46 71	0.50 98	0.13 35	3.58 162	0.49 102	1.60 109	4.02 125	0.02 48	0.42 147	0.52 126	0.38 112	3.38 140	0.17 89

Pointernet	0.13 3	0.04 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.18 143	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.07 98	0.10 9	0.01 5	0.01 28	0.89 8	0.57 5	0.12 16	0.02 4	0.09 6	0.06 10	0.11 5	0.83 12	0.00 1	0.02 10	0.01 5	0.00 1	0.04 2	0.18 90

AE-Stereo	1.73 159	0.32 87	2.11 232	0.34 142	0.37 147	0.05 84	0.43 181	0.44 99	0.32 139	0.04 75	0.00 1	3.48 198	0.44 150	0.07 107	4.68 155	3.77 225	1.11 173	0.92 195	4.18 173	1.16 197	3.77 186	7.03 220	0.18 141	1.06 225	3.29 231	2.09 178	4.84 213	0.18 90

MIM_Stereo	0.83 90	0.15 49	0.44 108	0.34 142	0.24 104	0.12 115	0.08 97	2.02 164	0.08 64	0.00 1	0.24 127	0.31 61	0.10 67	0.03 67	3.34 96	2.91 175	0.24 51	0.67 161	2.62 127	0.89 175	1.44 97	3.49 100	0.06 80	0.26 104	0.20 92	0.24 87	1.72 87	0.18 90

SGD-Stereo	0.57 64	0.11 37	0.26 55	0.02 17	0.06 38	0.02 43	0.04 63	0.04 40	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.40 80	0.09 60	0.01 28	5.50 183	2.06 135	0.45 89	0.28 81	0.54 42	0.23 43	1.49 99	2.89 71	0.02 48	0.08 42	0.09 55	0.06 55	0.31 41	0.22 93

GANet	0.63 69	0.72 170	0.73 150	0.46 173	0.40 157	1.37 223	0.41 176	0.45 100	0.06 52	0.21 101	2.81 222	2.16 182	0.28 124	0.47 219	0.89 8	0.62 9	0.74 130	0.38 102	0.38 35	0.07 12	0.30 27	1.98 42	0.14 125	0.13 67	0.20 92	0.03 37	0.52 55	0.22 93

CASnet	0.96 105	0.54 134	0.54 131	0.24 102	0.36 142	0.05 84	0.26 160	0.52 106	0.18 108	0.06 79	0.06 95	0.70 127	0.36 137	0.01 28	4.36 140	1.50 75	0.66 123	0.40 107	2.56 123	0.34 70	3.82 187	4.34 134	0.03 59	0.35 126	1.67 190	0.11 70	1.72 87	0.23 95
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MGS-Stereo	0.68 74	0.97 199	0.65 138	0.25 106	0.18 74	0.01 14	0.05 76	0.07 53	0.14 91	0.00 1	0.00 1	0.30 58	0.15 83	0.03 67	5.25 176	1.01 25	0.41 84	0.26 75	1.09 65	0.44 88	1.38 92	2.76 66	0.03 59	0.27 107	0.34 111	0.25 88	1.72 87	0.24 96

NVstereo2D	0.93 101	0.48 125	0.17 36	0.24 102	0.42 163	0.41 188	0.08 97	1.64 143	0.59 166	0.87 154	1.05 175	0.42 84	0.21 106	0.08 116	5.64 188	2.38 154	0.82 139	0.59 150	1.71 93	0.24 46	1.26 88	2.48 58	0.06 80	0.47 158	1.31 171	0.29 95	1.04 68	0.24 96

S2M2_XL	0.50 52	0.13 46	0.39 98	0.04 39	0.15 66	0.00 1	0.05 76	0.25 83	0.37 141	0.00 1	0.00 1	0.32 62	0.51 166	0.00 1	2.74 73	1.75 100	0.28 61	0.46 130	0.48 37	0.20 36	1.60 109	3.03 79	0.08 103	0.16 80	0.09 55	0.09 64	0.15 21	0.25 98
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_4	0.84 94	0.11 37	0.61 134	0.30 129	0.20 89	0.08 101	0.30 162	0.10 62	0.10 77	0.03 72	0.61 159	0.79 136	0.16 90	0.18 153	3.62 106	3.39 201	0.24 51	0.43 123	1.98 102	0.30 61	1.21 86	3.26 94	0.09 110	0.21 95	0.23 99	0.33 106	3.56 148	0.25 98

IER	0.69 76	0.46 122	0.29 58	0.30 129	0.18 74	0.01 14	0.09 105	0.42 95	0.11 81	1.07 166	0.07 98	1.62 175	0.05 33	0.20 159	3.15 86	1.25 44	0.40 81	0.16 48	0.82 54	0.44 88	0.57 50	2.22 51	0.21 150	0.34 119	0.09 55	1.03 147	2.96 119	0.28 100

MIPNet	1.76 163	0.72 170	0.87 167	0.32 136	0.55 175	0.01 14	0.08 97	1.77 150	0.38 142	2.09 214	0.92 171	0.44 87	0.76 197	0.27 178	5.64 188	2.03 125	1.52 207	0.93 197	3.87 168	1.34 205	1.41 95	6.39 202	0.07 97	1.05 224	2.65 211	7.16 246	3.90 171	0.29 101

LL-Strereo2	0.81 88	0.27 76	0.35 81	0.09 72	0.14 63	0.17 154	0.08 97	2.21 173	0.19 111	0.00 1	0.00 1	0.26 54	0.05 33	0.20 159	2.27 51	2.72 168	0.12 16	0.15 44	2.40 114	0.52 111	1.77 127	5.39 174	0.06 80	0.17 82	0.43 121	0.12 71	1.55 84	0.31 102

GLC_STEREO	0.93 101	0.48 125	0.65 138	0.25 106	0.33 136	0.03 66	0.11 120	2.37 184	0.20 112	0.16 98	0.04 90	0.38 74	0.15 83	0.02 53	3.66 107	2.05 132	0.67 124	0.25 73	2.56 123	0.42 87	2.90 156	3.06 85	0.09 110	0.19 87	0.09 55	0.10 67	3.70 155	0.31 102

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 90	0.08 29	0.36 88	0.18 83	0.21 95	0.01 14	0.06 85	1.75 148	0.21 122	0.14 95	0.15 115	0.45 89	0.16 90	0.03 67	4.05 129	1.87 107	0.36 75	0.42 119	1.67 91	0.17 32	1.76 126	4.52 147	0.02 48	0.11 57	0.38 118	2.70 190	0.33 44	0.33 104

EGLCR-Stereo	1.68 157	0.23 64	2.17 234	0.08 68	0.28 118	0.09 104	0.09 105	0.50 104	1.17 210	0.11 86	2.55 214	0.62 119	0.67 184	0.03 67	4.24 135	3.69 224	1.12 174	1.22 226	4.58 179	0.59 132	4.19 195	7.51 236	0.24 162	0.68 191	1.05 162	0.64 127	6.73 249	0.33 104

4D-IteraStereo	1.14 119	0.34 99	1.40 198	0.29 125	0.38 151	0.05 84	0.09 105	2.11 172	0.11 81	0.00 1	0.19 124	0.52 103	0.22 108	0.24 168	3.76 113	3.57 214	0.28 61	0.38 102	2.95 140	0.49 102	3.35 173	5.63 180	0.12 121	0.41 144	0.10 62	0.29 95	3.09 123	0.34 106

ADLNet	0.79 85	0.95 194	0.12 34	0.22 91	0.28 118	0.09 104	0.05 76	1.25 131	0.10 77	0.32 115	0.06 95	2.48 187	0.08 54	0.20 159	3.48 101	1.14 36	0.48 93	0.11 32	0.60 46	0.23 43	0.60 52	3.03 79	0.01 22	0.10 50	0.91 153	0.83 139	3.15 125	0.34 106

raft+_RVC	0.80 86	0.41 115	0.45 120	0.34 142	0.24 104	0.03 66	0.08 97	2.24 174	0.09 72	0.07 80	0.00 1	0.42 84	0.08 54	0.02 53	3.49 102	3.16 188	0.48 93	0.12 33	2.60 126	0.82 169	0.94 74	3.69 109	0.03 59	0.20 91	0.35 113	0.14 73	0.69 57	0.35 108

raftrobust	1.17 122	0.44 118	0.99 176	0.41 164	0.37 147	0.04 73	0.12 122	2.45 192	0.14 91	0.51 133	0.00 1	0.72 128	0.24 116	0.09 120	4.74 157	4.01 237	0.39 80	0.35 96	5.19 187	0.34 70	1.89 130	4.58 150	0.21 150	0.28 109	1.21 169	0.47 115	1.09 69	0.35 108

G2L-Stereo	0.70 77	0.35 103	0.24 49	0.37 154	0.64 184	0.02 43	0.07 90	0.17 70	0.08 64	0.51 133	0.10 102	0.28 56	0.49 162	0.45 215	3.38 100	1.05 28	0.27 58	0.20 62	1.46 84	0.28 57	1.54 102	1.85 36	0.07 97	0.12 59	0.28 108	0.78 137	3.56 148	0.38 110

YMNet	0.67 72	0.38 109	0.02 8	0.20 86	0.25 113	0.33 185	2.67 243	0.36 89	0.06 52	1.09 167	0.00 1	0.41 81	2.95 241	0.01 28	2.43 63	2.05 132	0.61 118	0.46 130	0.54 42	0.25 50	0.30 27	1.29 25	0.00 1	0.10 50	0.37 115	0.05 50	0.62 56	0.38 110

MIF-Stereo (partial)	0.58 65	0.39 110	0.42 103	0.07 61	0.22 97	0.02 43	0.03 51	0.08 57	0.11 81	0.01 63	0.01 82	0.50 100	0.12 73	0.03 67	2.35 59	1.69 97	0.25 53	0.60 152	0.91 60	0.11 20	1.40 93	2.26 53	0.01 22	0.34 119	0.12 70	0.29 95	2.91 117	0.38 110

Sa-1000	1.45 148	0.32 87	0.53 130	0.28 123	0.26 115	0.01 14	0.04 63	2.73 209	0.11 81	0.01 63	0.01 82	0.59 106	0.49 162	0.56 230	6.07 208	2.10 139	0.92 155	0.88 189	4.60 180	0.59 132	1.56 105	6.38 201	0.01 22	0.64 184	2.25 201	1.72 172	5.00 216	0.38 110

TDLM	0.20 8	0.10 35	0.21 41	0.08 68	0.23 101	0.02 43	0.04 63	0.19 71	0.04 34	0.02 69	0.10 102	0.67 125	0.05 33	0.10 125	0.43 1	0.28 1	0.35 73	0.20 62	0.02 1	0.01 1	0.12 6	1.22 22	0.05 72	0.01 3	0.00 1	0.02 29	0.41 51	0.41 114

HITNet	0.68 74	0.16 52	0.11 33	0.07 61	0.10 56	0.01 14	0.03 51	1.72 146	0.79 185	0.11 86	0.00 1	0.77 135	0.28 124	0.12 137	2.69 70	1.17 38	0.45 89	0.14 41	0.72 48	0.25 50	1.61 112	2.80 68	0.01 22	0.17 82	0.04 31	0.15 74	3.40 142	0.41 114
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
DISCO	0.90 99	0.96 198	0.36 88	0.06 49	0.36 142	0.63 200	0.54 191	0.23 76	0.32 139	1.72 202	0.58 153	0.41 81	0.29 126	0.04 85	2.98 80	1.47 73	1.02 164	0.31 89	3.32 155	0.56 126	1.01 76	3.01 76	0.13 122	0.33 118	0.13 72	0.33 106	2.81 115	0.43 116

DSFCA	0.83 90	0.44 118	0.51 129	0.29 125	0.59 181	0.05 84	0.61 195	0.23 76	0.55 162	0.49 131	0.58 153	0.48 94	0.11 71	0.04 85	2.83 76	1.42 68	0.78 133	0.72 171	1.15 70	0.65 148	1.24 87	3.01 76	0.21 150	0.53 168	0.55 130	0.83 139	3.19 128	0.46 117

HGLStereo	0.70 77	0.34 99	0.41 101	0.23 98	0.31 124	0.02 43	0.17 139	0.08 57	0.13 89	1.20 179	0.69 164	0.25 50	0.15 83	0.09 120	2.36 60	1.50 75	0.57 113	0.29 83	1.25 72	0.24 46	1.13 83	3.16 91	0.08 103	0.34 119	0.18 85	0.19 81	3.13 124	0.47 118

coex_refinement	0.87 96	1.07 208	0.62 135	0.25 106	0.72 189	0.03 66	0.20 151	0.27 84	1.03 203	0.10 85	1.11 180	0.87 144	0.18 98	0.15 144	4.26 136	1.07 31	0.59 114	0.13 35	2.44 119	0.52 111	1.02 77	1.12 19	0.23 158	0.17 82	0.67 142	0.96 144	3.20 129	0.48 119

LoS	1.97 180	0.23 64	0.39 98	0.23 98	0.18 74	0.02 43	0.09 105	15.67 300	0.89 192	3.41 256	0.87 168	0.98 150	0.83 207	0.20 159	3.66 107	3.84 232	1.36 199	0.90 193	3.25 148	0.74 160	5.14 217	4.30 133	0.24 162	0.41 144	2.64 210	0.80 138	1.36 74	0.50 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DMCA-RVC	0.82 89	0.43 117	0.50 125	0.31 131	0.59 181	0.15 139	1.13 207	0.29 86	1.52 222	1.29 185	0.34 137	0.64 120	0.14 79	0.17 150	3.74 111	1.26 45	0.80 134	0.51 137	0.97 61	0.51 108	0.87 70	1.93 38	0.26 168	0.40 143	0.13 72	0.08 61	2.70 112	0.50 120

GCAP-BAT	1.76 163	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 209	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 294	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 229	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

test_for_model	1.76 163	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 209	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 294	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 229	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

testlalala2	1.76 163	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 209	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 294	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 229	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

testlalala	1.76 163	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 209	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 294	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 229	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

testlalala_base	1.76 163	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 209	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 294	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 229	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

GCAP-Stereo	1.76 163	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 209	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 294	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 229	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

RALAANet	1.21 131	0.40 113	0.56 133	0.37 154	0.31 124	0.20 166	0.15 133	1.87 158	0.20 112	0.51 133	0.01 82	0.49 96	0.26 120	0.07 107	3.97 124	2.32 149	0.48 93	0.73 173	3.41 156	1.09 188	3.06 163	5.24 172	0.02 48	0.50 162	0.74 144	1.14 150	4.11 189	0.54 128

iinet-f	1.66 156	1.28 219	0.38 96	0.81 198	0.15 66	0.24 176	0.13 126	0.42 95	0.21 122	1.91 208	3.98 233	0.30 58	0.27 122	0.07 107	6.30 216	2.65 166	0.43 87	0.30 86	8.10 215	1.14 192	2.10 138	6.32 199	0.26 168	0.52 167	1.42 182	0.21 85	4.26 194	0.60 129

UNet	0.67 72	0.32 87	0.47 123	0.27 119	0.23 101	0.03 66	0.15 133	0.55 109	0.14 91	1.13 170	0.00 1	0.61 116	0.17 96	0.15 144	2.26 50	1.51 77	0.50 98	0.22 67	1.51 87	0.25 50	0.75 56	1.79 35	0.18 141	0.60 178	0.07 48	0.32 105	3.43 144	0.61 130

PDISCO_ROB	1.24 134	0.57 140	0.10 31	0.66 190	0.32 134	0.01 14	0.57 193	0.78 117	0.49 155	1.25 181	0.94 173	0.36 67	0.32 128	0.19 154	3.99 126	2.19 142	0.98 158	1.44 235	2.38 111	0.62 137	2.92 157	4.93 165	0.18 141	0.64 184	1.52 187	0.53 121	3.95 178	0.62 131

MyStereo04	2.45 193	0.72 170	1.28 191	0.73 195	0.84 199	0.04 73	0.16 135	2.58 199	0.98 196	3.09 241	0.72 165	1.71 178	0.16 90	0.07 107	5.25 176	3.37 199	0.81 136	1.04 208	10.31 242	2.51 248	5.56 226	5.11 169	1.16 259	0.94 220	3.03 222	8.41 256	4.87 214	0.64 132

LMCR-Stereo	1.14 119	0.56 136	0.72 147	0.31 131	0.31 124	0.14 127	0.06 85	1.38 135	0.28 133	0.33 116	0.12 108	0.86 142	0.20 102	0.26 174	3.99 126	2.00 122	1.20 180	0.37 97	6.02 192	1.76 220	2.41 146	3.82 116	0.07 97	0.55 174	0.52 126	0.51 120	1.50 82	0.67 133

iResNetv2_ROB	1.40 145	0.83 183	0.41 101	1.30 216	0.37 147	0.05 84	0.14 130	3.17 233	0.20 112	1.97 211	0.28 131	2.49 188	0.40 144	0.06 101	3.78 114	1.57 81	1.08 172	0.22 67	6.10 194	0.67 154	3.61 181	2.04 44	0.26 168	0.83 212	0.62 138	0.54 122	4.07 181	0.71 134

IPLGR	2.02 182	0.67 161	0.81 161	0.38 159	0.47 169	0.01 14	0.08 97	1.39 136	0.28 133	2.32 219	2.30 207	0.46 91	0.79 201	0.20 159	6.88 225	1.99 120	1.44 201	1.35 232	5.56 190	1.85 223	2.94 158	6.20 197	0.06 80	1.13 228	3.39 234	6.80 242	3.93 174	0.75 135

CREStereo++_RVC	1.20 128	0.23 64	1.65 212	0.28 123	0.43 165	0.01 14	0.17 139	2.02 164	0.26 131	0.61 138	0.08 100	0.50 100	0.15 83	0.05 92	3.91 122	2.85 174	0.95 157	0.50 136	2.77 133	0.31 62	3.04 162	3.84 118	0.13 122	0.14 70	1.10 163	1.31 158	4.38 199	0.77 136
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
DLCB_ROB	1.13 118	0.77 174	0.73 150	0.44 170	0.51 171	0.22 171	0.42 177	0.49 103	0.28 133	0.84 151	0.50 147	1.31 166	0.85 209	0.11 130	2.70 71	1.54 79	1.12 174	0.27 79	0.82 54	0.22 42	1.70 119	3.50 101	0.48 220	0.44 156	4.83 252	2.48 187	2.14 99	0.79 137

AANet_RVC	0.29 22	0.05 11	0.28 57	0.06 49	0.21 95	0.00 1	0.24 157	0.03 28	0.17 104	0.34 117	0.01 82	0.08 5	0.04 26	0.01 28	2.17 47	0.58 6	0.16 29	0.07 20	0.44 36	0.20 36	0.13 7	0.33 5	0.03 59	0.07 38	0.02 12	0.06 55	1.15 71	0.86 138

test-3	1.89 174	1.05 205	1.54 206	0.41 164	0.38 151	0.14 127	0.19 148	2.73 209	0.17 104	0.35 121	0.42 144	4.22 205	0.35 133	0.03 67	5.92 201	3.44 207	0.64 121	0.66 157	9.08 226	0.54 124	3.27 169	8.02 252	0.08 103	0.82 210	0.74 144	1.01 145	3.94 176	0.87 139

test_1	1.89 174	1.07 208	1.54 206	0.41 164	0.38 151	0.14 127	0.19 148	2.73 209	0.17 104	0.31 114	0.40 142	4.23 207	0.35 133	0.03 67	5.96 204	3.44 207	0.64 121	0.65 155	9.10 227	0.53 114	3.29 170	8.03 253	0.08 103	0.82 210	0.74 144	1.01 145	3.94 176	0.89 140

CREStereo	1.20 128	0.33 95	0.95 175	0.24 102	0.19 80	0.01 14	0.06 85	2.65 203	0.54 158	0.64 140	1.05 175	0.72 128	0.59 177	0.07 107	3.92 123	3.45 209	0.86 149	0.42 119	2.19 107	0.72 158	3.10 164	3.56 104	0.10 115	0.29 112	1.20 168	1.09 149	2.54 108	0.90 141
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
APVNet	1.38 143	1.06 206	0.27 56	0.33 138	0.37 147	0.28 183	0.50 187	0.39 92	0.42 147	0.93 157	0.42 144	0.85 140	0.19 101	0.15 144	4.81 163	3.10 187	1.87 219	0.94 198	4.74 183	0.89 175	2.23 139	5.90 185	0.05 72	1.23 231	0.19 89	0.48 116	3.80 162	0.91 142

DeepPruner_ROB	1.92 177	0.41 115	0.92 170	0.51 181	0.67 185	0.53 196	2.45 238	1.72 146	0.84 189	1.37 193	2.27 201	0.75 132	0.55 171	0.12 137	8.56 244	2.33 150	1.28 190	1.20 223	2.67 129	0.58 129	6.00 239	4.19 128	0.75 247	0.44 156	0.66 141	6.01 235	3.18 127	0.91 142

trnet	1.17 122	0.32 87	0.93 173	0.22 91	0.19 80	0.01 14	0.08 97	2.54 196	0.38 142	0.63 139	0.99 174	0.76 133	0.58 176	0.06 101	3.83 117	3.16 188	0.91 152	0.55 145	2.21 109	0.76 164	2.97 159	3.47 99	0.06 80	0.29 112	1.28 170	1.05 148	2.55 109	0.92 144

FSD		0.70 166	0.22 44	0.07 61	0.29 122	0.01 14	0.04 63	0.32 87	0.25 129	0.54 136	0.13 111			0.04 85	2.39 62	2.70 167			1.46 84	0.76 164				0.19 87	0.56 132	0.31 98	0.69 57	0.93 145

LoS_RVC	1.27 135	1.54 226	0.85 164	0.06 49	0.55 175	0.01 14	0.13 126	0.23 76	0.73 178	1.70 200	0.22 125	0.64 120	0.69 188	0.11 130	3.79 115	3.07 182	0.75 131	1.99 258	3.69 164	0.64 142	4.98 212	4.94 166	0.22 156	0.10 50	0.37 115	0.50 118	0.82 62	0.93 145

tt_ll	1.27 135	1.54 226	0.85 164	0.06 49	0.55 175	0.01 14	0.13 126	0.23 76	0.73 178	1.70 200	0.22 125	0.64 120	0.69 188	0.11 130	3.79 115	3.07 182	0.75 131	1.99 258	3.69 164	0.64 142	4.98 212	4.94 166	0.22 156	0.10 50	0.37 115	0.50 118	0.82 62	0.93 145

test_3	1.92 177	1.16 215	1.42 199	0.44 170	0.39 156	0.14 127	0.20 151	2.79 216	0.17 104	0.38 123	0.41 143	4.32 208	0.36 137	0.03 67	6.25 212	3.34 197	0.68 125	0.67 161	9.18 228	0.53 114	3.20 166	7.85 247	0.06 80	0.80 208	0.95 156	1.27 156	3.85 168	0.94 148

raft_robust	1.38 143	0.73 173	0.63 137	0.27 119	0.23 101	0.01 14	0.05 76	3.04 226	0.24 127	1.16 174	0.02 88	0.61 116	0.67 184	0.07 107	3.67 109	2.22 144	0.80 134	0.66 157	5.14 186	0.33 67	3.43 176	6.40 203	0.01 22	0.37 138	1.19 167	1.48 161	2.86 116	0.96 149

rafts_anoy	0.92 100	0.33 95	0.86 166	0.37 154	0.24 104	0.05 84	0.07 90	2.48 195	0.14 91	0.01 63	0.00 1	0.20 33	0.04 26	0.02 53	3.97 124	3.08 184	0.56 111	0.40 107	2.20 108	0.34 70	1.65 114	3.86 120	0.02 48	0.27 107	0.99 159	0.73 135	0.87 65	0.98 150

HSM	1.20 128	0.35 103	1.10 187	0.59 186	0.56 179	0.05 84	0.09 105	2.87 220	0.31 136	0.13 93	0.53 150	0.76 133	0.13 76	0.05 92	5.24 175	1.26 45	0.85 144	0.30 86	3.45 159	0.50 106	2.38 144	3.35 97	0.10 115	0.55 174	0.74 144	0.86 142	4.16 190	1.08 151

UDGNet	2.73 200	1.17 216	0.42 103	10.90 281	5.53 272	8.65 277	3.60 258	1.70 145	0.27 132	0.22 105	0.12 108	0.80 137	0.12 73	9.72 300	4.00 128	1.35 60	0.73 129	0.54 143	3.02 145	0.60 134	2.78 151	6.16 196	3.41 284	0.29 112	1.70 191	1.69 171	3.06 122	1.10 152

CVANet_RVC	0.42 42	0.29 81	0.82 162	0.60 187	0.31 124	0.18 159	0.03 51	1.58 142	0.25 129	0.12 92	0.28 131	0.84 138	0.05 33	0.11 130	0.69 4	0.46 3	0.36 75	0.25 73	0.08 5	0.08 16	0.20 11	1.95 39	0.02 48	0.05 28	0.06 45	0.03 37	0.70 59	1.10 152

sCroCo_RVC	1.89 174	0.25 74	0.34 73	0.06 49	0.20 89	0.16 143	0.04 63	0.81 118	1.73 235	1.94 210	0.44 146	1.12 153	0.88 214	0.12 137	4.48 143	5.29 260	2.26 229	1.77 248	5.32 189	2.13 237	5.92 237	7.47 233	0.10 115	0.37 138	0.60 135	1.61 167	4.41 201	1.14 154

iResNet_ROB	1.22 133	0.71 168	0.44 108	0.45 172	0.34 138	0.04 73	0.16 135	3.05 227	0.12 88	1.32 188	0.00 1	0.93 148	0.34 131	0.05 92	4.57 147	1.86 106	0.81 136	0.48 134	6.00 191	0.34 70	1.95 133	1.30 26	0.31 187	0.91 217	0.33 110	0.95 143	3.93 174	1.14 154

RALCasStereoNet	1.00 107	0.37 108	1.07 184	0.37 154	0.32 134	0.06 98	0.20 151	2.08 170	0.15 98	1.01 162	0.04 90	0.61 116	0.16 90	0.03 67	3.74 111	3.43 205	0.41 84	0.26 75	1.40 83	0.75 162	1.44 97	4.55 149	0.03 59	0.26 104	0.78 148	1.36 159	0.91 67	1.22 156

RASNet	0.86 95	0.32 87	0.77 156	0.46 173	0.31 124	0.18 159	0.10 118	0.95 122	0.14 91	1.11 168	0.09 101	0.53 104	0.44 150	0.35 196	1.76 32	1.87 107	0.59 114	0.22 67	1.13 67	0.07 12	1.42 96	3.94 121	0.17 139	0.53 168	0.46 123	0.37 111	3.64 153	1.29 157

psm_up	1.28 137	0.67 161	1.09 186	0.41 164	0.89 200	0.04 73	0.31 164	2.38 185	1.16 209	0.77 145	0.00 1	1.36 167	0.10 67	0.44 213	4.59 150	1.35 60	0.83 141	0.45 128	4.14 172	0.47 94	1.60 109	2.76 66	0.01 22	0.73 196	1.16 166	1.54 164	3.84 165	1.40 158

castereo	1.45 148	0.34 99	1.03 181	0.07 61	0.29 122	0.21 170	0.09 105	0.37 90	0.51 157	0.13 93	0.18 123	1.13 154	0.49 162	0.07 107	4.85 166	3.77 225	1.05 168	0.65 155	4.71 182	0.63 140	5.11 216	6.83 216	0.14 125	0.24 101	1.55 188	1.98 177	1.31 73	1.43 159

DeepPrunerF	2.93 207	1.75 234	0.35 81	3.49 251	9.49 288	1.73 232	4.02 260	0.70 114	3.19 255	0.69 142	1.51 187	0.60 110	0.34 131	0.14 143	7.97 238	3.53 212	1.21 182	0.76 177	4.64 181	0.73 159	2.31 140	4.11 127	0.65 237	0.58 176	15.77 296	3.70 206	3.75 159	1.43 159

CFNet	0.72 81	0.50 130	0.71 146	0.48 176	0.45 167	0.06 98	0.27 161	0.58 111	0.09 72	0.65 141	0.04 90	0.84 138	0.10 67	0.05 92	2.80 75	0.75 15	0.60 117	0.09 27	0.84 58	0.41 83	1.10 82	1.22 22	0.03 59	0.13 67	0.58 133	1.14 150	3.44 145	1.47 161

BEATNet_4x	1.65 155	0.58 142	0.35 81	0.20 86	0.38 151	0.15 139	0.46 184	1.78 151	1.70 234	0.40 126	0.50 147	1.13 154	0.62 181	0.65 233	6.09 209	3.02 180	2.14 226	1.81 249	1.48 86	0.79 167	5.22 218	7.76 243	0.08 103	1.07 226	0.32 109	0.48 116	3.92 173	1.49 162

zero-FE	4.46 240	2.02 238	0.20 40	18.26 289	2.74 253	20.82 295	6.55 274	1.82 153	0.71 176	1.31 186	3.02 223	10.50 253	3.67 248	0.45 215	4.35 139	3.50 210	1.30 193	1.59 241	13.37 257	1.37 207	5.58 227	7.41 230	0.31 187	0.54 172	0.79 150	2.41 184	4.46 203	1.50 163

DN-CSS_ROB	1.68 157	0.57 140	1.42 199	0.83 199	0.73 190	0.05 84	0.22 156	2.83 218	0.40 145	1.50 197	3.57 230	1.02 151	0.43 149	0.09 120	4.11 133	1.61 83	1.34 196	0.84 184	8.83 220	0.39 80	4.42 203	3.67 107	0.09 110	1.02 222	0.13 72	0.55 123	3.24 132	1.52 164

MLCV	2.73 200	0.66 160	0.90 169	2.64 243	1.41 224	1.10 216	1.01 204	3.58 246	0.61 167	3.69 262	4.23 236	5.51 227	3.78 249	0.11 130	5.65 190	2.01 124	1.68 211	0.87 187	10.28 241	1.26 199	3.32 172	5.13 171	0.34 192	2.60 257	2.68 215	3.08 193	4.10 188	1.55 165

FCDSN-DC	1.87 172	0.93 192	2.12 233	1.84 229	1.62 228	1.35 222	1.17 208	0.74 115	0.46 150	1.19 178	0.30 134	2.02 181	0.48 160	0.28 183	5.91 200	2.18 141	2.34 231	2.10 263	1.30 76	0.47 94	2.99 160	5.42 175	0.57 225	3.93 270	2.22 200	3.45 198	1.45 80	1.56 166
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EKT-Stereo	3.12 212	0.79 177	2.25 236	0.51 181	0.38 151	0.57 197	1.87 229	3.36 238	1.32 214	2.03 212	5.99 253	1.48 169	0.75 196	0.44 213	7.79 235	6.14 272	1.47 204	3.22 278	8.95 222	2.82 258	6.93 260	8.34 265	0.17 139	0.49 160	4.41 245	4.95 222	5.40 228	1.57 167

ICVP	1.55 151	0.24 69	1.65 212	0.43 168	0.45 167	0.50 193	0.38 175	1.26 132	0.64 171	1.77 204	1.20 182	0.88 145	1.63 231	0.25 173	4.46 142	2.81 173	1.49 205	1.01 206	2.50 121	1.15 196	2.70 149	5.75 182	0.14 125	0.63 181	0.72 143	2.31 182	3.35 139	1.59 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-ADL	3.55 226	0.87 186	1.70 216	1.71 225	2.00 241	1.21 218	0.69 196	2.55 198	1.91 239	4.36 278	7.71 273	4.22 205	7.85 261	0.10 125	7.75 234	5.27 258	2.09 225	0.89 191	11.92 253	2.07 232	4.52 204	6.13 195	0.70 242	0.67 190	2.07 198	4.52 219	8.78 267	1.62 169

CFNet_pseudo	1.04 112	0.55 135	0.68 140	0.46 173	0.53 172	0.05 84	0.02 35	0.61 113	0.10 77	0.91 156	0.11 104	0.88 145	0.56 173	0.52 228	5.81 198	1.84 105	0.55 110	0.37 97	2.85 136	0.41 83	1.09 81	3.10 89	0.59 230	0.29 112	0.61 136	0.63 126	2.23 101	1.75 170

PS-NSSS	1.79 171	3.17 263	0.42 103	3.20 247	0.92 204	2.08 236	1.19 210	0.39 92	0.16 103	0.38 123	0.00 1	11.59 257	1.18 223	0.50 225	5.15 172	0.89 19	0.71 128	0.28 81	4.31 176	0.17 32	0.97 75	0.64 10	2.37 272	0.19 87	1.58 189	0.76 136	3.28 134	1.77 171

PWCDC_ROB	3.09 210	0.52 131	0.24 49	0.38 159	0.92 204	0.25 178	0.37 173	1.16 128	8.67 286	0.14 95	2.36 209	0.85 140	32.24 305	0.72 239	6.25 212	3.40 203	2.00 221	0.94 198	2.65 128	1.03 187	3.63 182	9.35 281	0.27 174	0.68 191	0.55 130	0.69 130	1.44 79	1.79 172

castereo++	1.41 146	0.49 128	0.42 103	0.06 49	0.24 104	0.24 176	0.12 122	0.43 97	0.43 148	0.20 100	0.16 117	1.25 161	0.42 148	0.06 101	4.22 134	3.67 221	1.03 165	0.55 145	2.93 139	0.66 152	4.66 209	6.57 209	0.31 187	0.25 102	1.42 182	1.63 168	3.77 160	1.84 173

Anonymous3	3.42 219	0.60 145	0.93 173	0.09 72	1.35 217	0.50 193	0.03 51	3.46 242	1.28 212	1.11 168	0.80 166	10.89 255	1.36 228	0.45 215	8.96 247	6.97 291	3.85 250	3.08 276	11.46 249	2.32 244	7.35 263	12.18 302	0.38 197	0.51 165	1.75 192	3.57 200	5.30 223	1.85 174

DDF-Stereo	3.26 216	2.02 238	0.23 47	11.87 283	0.54 174	14.65 287	0.80 200	1.81 152	0.62 168	1.13 170	1.57 189	9.30 248	3.23 242	0.39 200	4.06 131	3.79 227	1.23 188	0.88 189	7.24 203	1.02 186	4.54 205	6.58 210	0.29 178	0.54 172	0.78 148	2.46 185	4.48 205	1.87 175

CAS	0.89 98	0.22 62	0.39 98	0.21 89	0.24 104	0.03 66	0.36 172	0.23 76	0.62 168	1.28 183	0.16 117	0.38 74	0.84 208	0.12 137	3.10 84	1.87 107	0.94 156	0.75 176	1.30 76	0.58 129	2.82 155	3.00 75	0.03 59	0.12 59	0.13 72	0.72 133	1.80 90	1.89 176

dd	1.06 115	0.48 125	0.31 60	1.86 231	0.06 38	0.26 180	0.16 135	0.47 102	0.06 52	0.11 86	0.01 82	2.18 183	0.07 49	0.20 159	4.43 141	1.13 35	1.19 179	0.38 102	6.03 193	0.38 77	0.67 53	1.85 36	0.14 125	0.32 117	0.63 139	0.09 64	3.27 133	1.90 177

gcap-zeroshot	3.56 228	0.56 136	4.08 260	1.72 226	0.53 172	1.55 227	1.78 227	3.23 236	0.64 171	2.75 227	6.71 261	6.50 237	0.68 187	0.48 221	6.48 219	6.49 280	1.21 182	1.11 216	16.59 263	2.54 249	5.24 219	8.27 260	1.30 262	0.79 206	3.27 230	5.01 223	4.56 207	1.94 178

RP	1.55 151	1.14 213	2.48 243	0.89 200	1.23 211	0.43 189	2.08 234	1.86 157	1.63 229	0.29 111	2.10 197	2.43 186	0.13 76	0.49 224	5.11 171	1.26 45	0.83 141	0.05 14	1.74 96	0.49 102	1.04 79	4.92 163	0.16 134	0.76 201	0.49 124	1.14 150	4.64 210	1.98 179

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 131	0.81 181	0.50 125	0.22 91	0.48 170	0.03 66	1.73 225	1.18 129	2.43 247	2.04 213	0.11 104	0.74 130	0.09 60	0.55 229	6.88 225	1.12 33	0.38 78	0.30 86	1.67 91	0.28 57	0.80 62	1.75 34	0.15 130	0.25 102	0.13 72	3.23 195	2.70 112	2.04 180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_RVC	1.14 119	0.65 157	0.92 170	0.35 149	0.40 157	0.14 127	0.13 126	0.11 65	0.18 108	0.86 153	1.15 181	0.67 125	0.17 96	0.08 116	6.26 214	1.31 55	0.70 126	0.40 107	1.62 89	0.29 59	1.93 132	3.03 79	0.06 80	0.43 153	0.95 156	1.90 175	3.91 172	2.07 181

DDUNet	13.01 285	20.50 301	4.63 263	37.04 303	24.81 302	34.87 306	32.65 304	1.85 154	1.66 232	1.47 195	3.83 232	13.22 262	4.08 252	83.62 315	6.26 214	2.41 155	8.99 285	3.82 281	18.78 268	4.54 272	7.88 270	7.25 223	16.92 305	0.99 221	1.50 185	0.70 131	4.90 215	2.09 182

UDG	13.28 288	21.47 302	5.08 269	37.13 304	29.51 305	32.00 302	40.03 307	2.62 202	1.78 236	2.40 220	5.74 251	12.64 259	4.23 253	74.90 312	7.47 231	2.61 165	9.44 286	3.24 279	19.57 274	5.01 277	8.74 281	7.28 224	12.84 302	1.84 246	1.35 175	2.91 192	4.53 206	2.12 183

CES	1.32 138	0.24 69	0.36 88	0.14 79	0.22 97	0.05 84	0.19 148	5.29 272	0.76 182	0.42 128	0.61 159	0.86 142	0.85 209	0.26 174	4.28 137	3.41 204	1.21 182	1.06 211	1.85 100	1.16 197	4.19 195	3.75 111	0.15 130	0.12 59	0.23 99	0.34 108	1.47 81	2.15 184

GES	1.73 159	0.33 95	0.48 124	0.58 185	0.43 165	0.28 183	0.51 188	2.03 168	0.90 193	1.18 177	0.55 151	0.49 96	0.23 115	0.02 53	8.51 243	2.72 168	1.06 170	0.76 177	9.71 234	1.71 217	3.36 174	4.34 134	0.23 158	0.83 212	0.42 120	0.35 109	2.56 110	2.21 185

AACVNet	1.07 116	0.61 147	0.44 108	0.65 189	0.80 194	0.12 115	0.17 139	0.37 90	0.20 112	0.17 99	0.14 113	0.60 110	0.24 116	0.26 174	4.81 163	2.04 131	0.61 118	0.40 107	1.72 95	0.41 83	1.80 128	3.08 87	0.40 199	0.20 91	0.52 126	1.51 162	4.20 192	2.32 186

sAnonymous2	1.64 153	0.27 76	0.18 37	0.11 75	0.20 89	0.49 191	0.05 76	1.85 154	0.98 196	0.21 101	0.39 139	1.21 156	0.85 209	0.08 116	4.74 157	3.93 234	1.35 197	1.22 226	7.85 209	0.83 172	4.15 193	5.99 187	0.03 59	0.42 147	0.15 80	2.19 180	2.36 104	2.37 187

CroCo_RVC	1.64 153	0.27 76	0.18 37	0.11 75	0.20 89	0.49 191	0.05 76	1.85 154	0.98 196	0.21 101	0.39 139	1.21 156	0.85 209	0.08 116	4.74 157	3.93 234	1.35 197	1.22 226	7.85 209	0.83 172	4.15 193	5.99 187	0.03 59	0.42 147	0.15 80	2.19 180	2.36 104	2.37 187

AF-Net	1.33 139	0.56 136	1.00 177	0.36 152	0.81 196	1.01 212	2.56 240	2.36 178	1.15 207	0.48 129	0.65 162	3.84 200	0.16 90	0.30 186	3.50 103	1.17 38	0.52 102	0.02 4	1.74 96	0.53 114	0.81 64	4.34 134	0.06 80	0.14 70	0.93 154	0.61 124	3.84 165	2.40 189

Nwc_Net	1.33 139	0.56 136	1.00 177	0.36 152	0.81 196	1.01 212	2.56 240	2.36 178	1.15 207	0.48 129	0.65 162	3.84 200	0.16 90	0.30 186	3.50 103	1.17 38	0.52 102	0.02 4	1.74 96	0.53 114	0.81 64	4.34 134	0.06 80	0.14 70	0.93 154	0.61 124	3.84 165	2.40 189

SACVNet	1.77 170	0.88 187	1.11 188	0.67 191	1.41 224	0.84 205	0.94 201	2.65 203	0.54 158	1.31 186	0.02 88	0.95 149	0.40 144	0.39 200	6.01 207	2.36 152	1.71 213	0.42 119	4.84 184	0.82 169	3.03 161	6.05 192	0.11 118	0.73 196	1.33 174	1.66 170	4.02 179	2.55 191

FADNet-RVC-Resample	1.87 172	0.69 163	1.01 179	0.50 180	0.67 185	0.19 163	1.39 219	1.43 137	0.87 191	0.94 159	0.92 171	5.52 228	0.52 168	1.00 248	7.45 230	1.91 113	1.44 201	1.98 257	3.91 169	1.13 191	1.92 131	4.61 153	0.23 158	1.54 240	0.58 133	3.08 193	2.12 98	3.05 192

MSMDNet	2.61 196	0.70 166	1.72 218	0.38 159	0.62 183	0.23 172	0.18 143	3.09 229	0.67 174	1.02 163	2.22 200	1.22 159	2.43 239	0.35 196	5.26 178	6.79 287	1.36 199	0.58 149	10.46 244	3.11 260	6.34 247	7.92 248	0.41 203	0.76 201	2.48 206	3.98 212	3.04 121	3.06 193

FADNet-RVC	2.02 182	0.32 87	0.74 152	0.33 138	1.23 211	0.05 84	3.02 250	0.60 112	0.24 127	1.02 163	0.31 135	6.30 235	0.33 129	0.34 191	10.06 257	2.10 139	0.84 143	0.81 182	6.91 201	1.97 226	2.36 143	3.78 114	0.20 149	0.61 179	1.94 197	1.65 169	3.28 134	3.13 194

DLNR_Zeroshot_test	23.08 303	78.93 339	7.15 286	99.97 339	0.34 138	0.16 143	98.90 339	3.23 236	0.54 158	3.12 242	2.31 208	6.01 233	0.92 217	21.35 305	96.48 339	100.00 343	25.46 315	22.19 326	22.79 283	2.43 246	9.32 286	9.14 277	0.06 80	0.65 187	2.36 205	3.89 211	2.16 100	3.20 195

iResNet	4.46 240	0.88 187	0.92 170	2.61 242	2.85 254	4.95 259	1.38 216	4.97 266	1.33 215	3.66 261	3.45 228	12.37 258	16.29 283	0.06 101	9.09 249	3.33 196	2.53 237	1.85 252	16.79 265	2.68 254	4.65 208	4.29 132	0.25 166	4.69 279	1.88 196	4.19 213	5.32 224	3.22 196

UCFNet_RVC	1.41 146	2.75 256	0.68 140	0.60 187	0.80 194	0.26 180	0.16 135	0.28 85	0.23 124	0.93 157	0.37 138	2.60 189	1.05 221	0.07 107	6.13 210	1.33 58	0.70 126	0.52 140	2.48 120	0.62 137	1.87 129	3.20 92	1.04 254	0.35 126	1.83 194	1.96 176	2.11 97	3.29 197

PMTNet	1.51 150	0.60 145	1.30 194	0.27 119	0.26 115	0.02 43	0.18 143	0.51 105	0.56 163	0.71 144	0.33 136	0.59 106	0.48 160	0.09 120	6.84 223	3.43 205	0.91 152	0.38 102	6.13 196	0.44 88	4.00 191	3.52 102	0.13 122	0.15 74	3.04 223	1.29 157	1.36 74	3.30 198

FINET	2.25 188	0.61 147	1.06 183	0.48 176	0.55 175	0.75 204	0.98 203	1.18 129	1.87 237	0.30 112	3.46 229	1.25 161	2.35 237	0.80 241	14.13 284	2.94 177	1.14 177	0.42 119	2.74 132	1.28 201	2.71 150	4.08 126	0.43 207	1.24 232	3.04 223	5.74 232	1.70 86	3.42 199

stereogan	2.15 187	2.03 241	1.44 202	1.52 221	2.14 245	1.79 233	1.07 206	1.88 160	1.10 205	1.33 190	1.43 184	5.96 232	0.51 166	0.34 191	5.92 201	1.93 114	1.03 165	0.41 118	4.12 171	0.95 181	1.69 118	6.00 189	0.26 168	0.81 209	0.61 136	1.42 160	6.77 250	3.73 200

GANet-ADL	2.63 197	0.65 157	2.25 236	1.16 212	1.13 208	1.61 229	0.77 199	1.97 162	1.02 202	3.19 246	3.22 224	1.48 169	0.33 129	0.03 67	6.00 206	4.08 239	2.52 236	0.78 180	7.88 211	2.05 231	3.56 178	6.68 213	0.27 174	0.86 214	1.51 186	6.92 244	5.25 222	3.84 201

NOSS_ROB	3.47 222	3.88 271	0.50 125	2.22 240	1.85 234	2.58 243	0.05 76	2.70 207	1.59 226	3.61 259	1.69 193	2.61 191	3.90 251	1.01 249	9.33 251	5.76 265	3.02 243	1.87 254	2.83 135	1.09 188	5.42 223	6.93 217	0.46 214	3.37 266	3.09 227	10.15 271	8.01 264	4.05 202

RAFT-Test	3.05 209	0.69 163	1.82 222	1.09 211	0.81 196	0.25 178	0.43 181	3.13 231	0.76 182	1.06 165	6.42 259	1.03 152	0.91 216	0.35 196	5.61 187	6.66 285	1.32 195	0.61 153	10.76 246	1.74 219	6.54 252	7.48 234	0.56 223	0.59 177	2.76 217	10.02 268	4.56 207	4.35 203

STTStereo	1.36 142	0.86 185	0.78 159	0.40 163	0.33 136	0.08 101	1.20 211	0.43 97	1.52 222	1.38 194	0.24 127	2.01 180	0.27 122	0.38 199	9.23 250	1.30 53	0.40 81	0.33 92	1.27 74	0.20 36	1.56 105	1.97 41	0.16 134	0.15 74	0.10 62	1.81 173	3.62 152	4.69 204

XPNet_ROB	3.41 218	2.62 253	1.58 210	0.80 197	1.56 226	1.24 221	0.96 202	0.89 120	1.54 224	1.17 175	3.26 225	26.85 283	0.38 142	0.40 202	6.47 218	2.54 161	3.57 248	0.89 191	3.41 156	1.26 199	3.53 177	7.67 240	0.87 251	0.64 184	0.96 158	2.39 183	9.98 272	4.70 205

cross-raft	2.64 198	0.79 177	1.76 219	0.43 168	0.89 200	0.23 172	0.18 143	3.08 228	0.70 175	0.77 145	2.13 198	1.21 156	0.69 188	0.41 210	5.43 181	5.90 267	1.22 187	0.59 150	10.82 247	1.85 223	6.50 248	8.26 258	0.45 212	0.63 181	2.66 212	4.41 216	4.46 203	4.88 206

NCC-stereo	2.13 185	1.68 232	1.46 203	1.00 205	1.37 218	0.89 208	2.88 247	2.59 200	2.86 253	0.34 117	2.72 219	2.40 184	1.41 229	0.27 178	5.18 173	1.38 64	0.85 144	0.98 201	2.99 143	1.01 184	1.54 102	4.72 157	0.43 207	0.53 168	2.61 208	4.44 217	4.09 186	4.93 207

Abc-Net	2.13 185	1.68 232	1.46 203	1.00 205	1.37 218	0.89 208	2.88 247	2.59 200	2.86 253	0.34 117	2.72 219	2.40 184	1.41 229	0.27 178	5.18 173	1.38 64	0.85 144	0.98 201	2.99 143	1.01 184	1.54 102	4.72 157	0.43 207	0.53 168	2.61 208	4.44 217	4.09 186	4.93 207
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Reg-Stereo(zero)	2.80 203	0.36 105	3.11 250	0.48 176	1.28 213	0.20 166	0.51 188	3.74 249	0.75 180	3.00 238	8.88 283	2.97 195	0.80 202	1.33 260	4.64 151	3.67 221	2.18 227	0.52 140	7.33 206	1.68 214	4.34 199	7.15 221	0.64 234	0.36 136	1.32 172	3.29 196	6.08 237	5.10 209

HI	2.80 203	0.36 105	3.11 250	0.48 176	1.28 213	0.20 166	0.51 188	3.74 249	0.75 180	3.00 238	8.88 283	2.97 195	0.80 202	1.33 260	4.64 151	3.67 221	2.18 227	0.52 140	7.33 206	1.68 214	4.34 199	7.15 221	0.64 234	0.36 136	1.32 172	3.29 196	6.08 237	5.10 209

pcwnet_v2	1.99 181	0.65 157	0.87 167	0.77 196	1.17 209	0.72 201	0.24 157	1.75 148	0.66 173	3.33 248	1.75 195	1.49 171	1.91 234	1.68 270	6.75 221	2.30 148	1.12 174	0.69 164	4.33 177	0.50 106	2.08 136	4.26 131	1.07 256	0.77 204	1.43 184	2.18 179	4.16 190	5.20 211

CASS	2.93 207	1.06 206	2.39 239	2.21 239	1.17 209	0.52 195	2.81 245	2.79 216	1.05 204	1.80 206	3.40 226	1.68 176	0.59 177	0.05 92	4.51 144	3.20 191	5.58 270	1.31 231	9.56 232	1.64 213	7.26 261	7.98 250	0.05 72	0.66 188	3.62 239	2.70 190	4.35 196	5.22 212
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	2.26 189	0.45 120	0.77 156	0.54 184	1.08 207	0.02 43	3.28 253	0.88 119	0.38 142	0.80 149	0.57 152	2.60 189	0.50 165	0.67 235	9.91 256	1.94 116	0.91 152	1.08 213	9.92 237	1.76 220	2.78 151	4.21 129	0.11 118	0.47 158	2.92 220	3.57 200	3.57 150	5.35 213

R-Stereo Train	2.40 191	1.12 211	1.98 227	1.00 205	0.24 104	0.05 84	0.07 90	2.02 164	1.01 200	1.35 191	2.47 211	1.55 172	0.47 158	0.19 154	5.66 191	4.74 245	1.71 213	1.04 208	7.24 203	1.14 192	5.08 214	7.81 244	0.06 80	0.42 147	2.90 218	4.55 220	3.22 130	5.57 214

RAFT-Stereo	2.40 191	1.12 211	1.98 227	1.00 205	0.24 104	0.05 84	0.07 90	2.02 164	1.01 200	1.35 191	2.47 211	1.55 172	0.47 158	0.19 154	5.66 191	4.74 245	1.71 213	1.04 208	7.24 203	1.14 192	5.08 214	7.81 244	0.06 80	0.42 147	2.90 218	4.55 220	3.22 130	5.57 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DCVSM-stereo	5.54 254	0.78 175	3.12 252	3.47 250	1.28 213	7.98 273	1.05 205	4.59 262	2.29 245	5.25 287	7.93 277	23.24 278	12.85 276	0.71 238	9.52 254	4.20 240	2.06 224	1.36 234	16.58 262	3.56 267	5.30 221	5.91 186	2.46 273	3.65 268	2.66 212	6.64 240	5.48 229	5.70 216

ACV-stereo	8.68 271	5.35 280	4.89 266	8.31 273	1.79 230	11.62 283	4.37 262	3.80 251	6.01 276	5.33 288	7.17 267	6.07 234	26.41 294	1.30 259	11.88 269	10.16 311	6.25 274	2.60 271	51.34 317	14.45 306	9.06 283	8.91 274	1.00 252	2.60 257	2.32 202	8.54 261	7.07 253	5.71 217

GANetREF_RVC	2.72 199	1.88 236	1.03 181	2.10 236	1.40 222	1.09 215	0.21 154	4.74 263	1.62 228	3.74 263	0.06 95	10.56 254	0.82 206	0.10 125	4.53 146	1.59 82	1.29 191	0.98 201	6.76 199	0.75 162	3.12 165	2.45 57	0.21 150	1.71 242	4.31 243	3.74 208	7.02 252	5.71 217
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
DAS	4.65 244	0.98 200	1.28 191	1.99 234	1.39 220	1.39 224	1.58 221	3.52 244	4.17 266	3.33 248	6.18 256	12.75 260	6.50 256	0.10 125	8.31 240	4.81 250	4.46 260	2.26 266	10.21 238	5.35 280	6.51 250	7.66 238	0.57 225	4.84 281	4.63 247	7.17 247	7.79 261	5.90 219

SepStereo	4.65 244	0.98 200	1.28 191	1.99 234	1.39 220	1.39 224	1.58 221	3.52 244	4.17 266	3.33 248	6.18 256	12.75 260	6.50 256	0.10 125	8.31 240	4.81 250	4.46 260	2.26 266	10.21 238	5.35 280	6.51 250	7.66 238	0.57 225	4.84 281	4.63 247	7.17 247	7.79 261	5.90 219

TRStereo	3.75 231	3.07 260	7.59 287	0.37 154	0.17 71	7.92 272	0.24 157	2.99 224	0.91 194	2.72 226	1.68 192	5.88 231	0.65 183	0.15 144	5.57 186	5.35 262	0.86 149	0.80 181	7.01 202	1.31 203	4.10 192	7.50 235	0.34 192	0.43 153	2.67 214	12.33 280	12.84 282	5.90 219

HBP-ISP	4.03 233	3.61 266	4.65 264	4.90 260	2.67 251	3.96 255	0.21 154	4.13 257	1.33 215	3.40 254	4.53 239	5.06 219	0.59 177	1.99 275	8.66 246	8.18 302	1.95 220	1.49 237	3.09 147	1.55 210	5.74 228	9.32 280	0.67 239	2.28 252	3.06 225	5.01 223	10.99 276	5.93 222

FADNet_RVC	4.48 242	2.12 247	1.42 199	3.57 253	3.69 260	1.20 217	2.37 237	2.30 177	1.42 220	1.77 204	4.48 238	9.79 250	6.84 259	1.84 274	12.73 276	3.36 198	3.55 247	4.20 285	17.52 266	3.76 268	5.93 238	8.26 258	0.72 244	1.64 241	1.78 193	3.63 204	5.12 217	5.99 223

HSM-Net_RVC	3.23 215	1.35 221	1.70 216	2.82 245	2.07 243	0.73 202	0.46 184	3.48 243	1.14 206	3.44 257	5.99 253	8.07 243	3.38 245	0.27 178	5.71 196	2.35 151	1.54 208	0.27 79	3.44 158	1.35 206	4.35 201	6.00 189	0.70 242	3.05 262	4.68 250	6.45 238	6.23 241	6.18 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
EAI-Stereo	3.47 222	1.08 210	3.31 254	1.01 209	2.20 247	0.86 206	2.15 235	3.02 225	2.01 241	0.21 101	6.99 264	3.36 197	0.71 191	0.17 150	8.65 245	6.60 283	1.21 182	1.15 219	10.39 243	1.82 222	4.60 206	8.03 253	0.69 240	1.76 244	2.14 199	5.97 234	7.35 257	6.22 225

HH	3.49 224	0.47 123	5.11 271	0.68 192	0.69 187	0.93 210	1.38 216	3.19 234	0.82 186	2.81 228	2.29 205	5.39 224	0.81 204	0.34 191	5.69 194	7.67 300	0.99 159	1.08 213	9.91 235	2.70 255	7.76 267	8.27 260	0.57 225	0.93 218	3.44 235	8.42 258	5.63 233	6.30 226

HanStereo	3.49 224	0.47 123	5.11 271	0.68 192	0.69 187	0.93 210	1.38 216	3.19 234	0.82 186	2.81 228	2.29 205	5.39 224	0.81 204	0.34 191	5.69 194	7.67 300	0.99 159	1.08 213	9.91 235	2.70 255	7.76 267	8.27 260	0.57 225	0.93 218	3.44 235	8.42 258	5.63 233	6.30 226

XQC	5.77 257	3.33 264	2.00 230	3.49 251	4.00 264	3.75 254	3.56 255	6.60 279	3.33 258	2.89 234	5.57 248	6.45 236	8.10 263	1.78 272	12.28 272	5.97 268	4.03 256	1.85 252	11.48 250	3.98 270	6.63 255	9.37 282	0.62 231	2.51 255	9.28 281	15.19 291	11.40 279	6.32 228

GEStereo_RVC	2.49 195	0.90 189	1.02 180	1.03 210	0.74 191	1.57 228	1.21 212	2.68 205	0.58 165	0.77 145	0.39 139	2.62 192	0.36 137	0.11 130	4.94 169	4.65 243	2.05 222	2.17 264	9.07 225	2.10 236	3.74 185	9.71 284	0.55 222	1.49 236	0.81 152	0.84 141	4.45 202	6.73 229

NCCL2	2.48 194	2.35 251	1.52 205	1.33 218	1.96 240	0.23 172	1.25 215	1.33 133	1.30 213	1.63 199	2.57 216	1.38 168	0.55 171	0.40 202	7.49 233	2.59 163	1.77 218	0.67 161	2.58 125	0.83 172	3.36 174	6.56 208	1.66 266	1.53 239	4.71 251	4.33 214	4.24 193	6.90 230

IGEV_Zeroshot_test	4.05 234	0.80 179	8.10 291	6.86 267	0.41 159	2.27 241	1.89 230	3.90 253	1.41 218	2.09 214	8.67 281	4.78 217	1.00 218	0.23 167	5.53 184	6.82 290	1.05 168	0.73 173	9.30 231	1.98 228	7.38 264	8.89 272	0.47 216	0.72 194	5.72 263	5.34 228	5.93 235	7.12 231

IGEV-FE	4.06 235	0.80 179	8.10 291	6.86 267	0.41 159	2.26 240	1.89 230	3.90 253	1.41 218	2.17 217	8.65 279	4.81 218	1.00 218	0.24 168	5.53 184	6.81 289	1.03 165	0.73 173	9.29 229	1.98 228	7.41 265	8.89 272	0.47 216	0.72 194	5.74 264	5.34 228	5.94 236	7.13 232

RGC	2.76 202	2.10 246	5.00 268	1.68 223	1.94 237	1.93 234	1.23 213	2.03 168	1.49 221	0.88 155	4.67 241	2.77 193	2.63 240	0.70 237	5.76 197	1.89 110	1.20 180	0.48 134	4.42 178	1.33 204	2.66 148	6.08 194	0.21 150	1.11 227	2.55 207	5.20 225	5.35 225	7.17 233

ccs_rob	4.98 248	1.51 224	2.53 244	2.16 237	0.89 200	3.24 249	1.79 228	4.91 265	1.34 217	4.26 275	15.64 307	28.82 284	10.34 270	0.50 225	6.81 222	5.55 263	2.39 233	1.57 239	6.45 198	2.16 238	6.28 246	6.95 218	0.40 199	2.33 253	1.38 177	2.46 185	4.37 197	7.31 234

MSKI-zero shot	3.55 226	0.69 163	1.78 221	0.20 86	0.41 159	0.19 163	0.14 130	3.13 231	0.94 195	0.80 149	6.42 259	3.89 202	0.60 180	0.03 67	5.84 199	6.80 288	1.44 201	1.01 206	11.77 251	2.28 241	6.56 254	8.63 267	0.24 162	0.71 193	4.66 249	11.34 276	7.75 260	7.55 235

LALA_ROB	4.53 243	4.80 276	1.68 214	1.27 215	2.16 246	2.28 242	1.42 220	1.88 160	2.60 251	2.71 225	5.56 247	33.12 288	0.72 193	0.88 244	10.88 264	2.59 163	3.47 246	1.83 251	4.21 174	2.04 230	4.39 202	7.30 226	0.41 203	1.52 237	2.35 204	3.60 203	8.94 268	7.68 236

SGM-Forest	3.19 213	2.07 243	0.45 120	6.33 264	2.00 241	2.67 244	0.10 118	1.46 138	0.76 182	2.49 222	0.91 170	6.65 239	6.47 255	0.48 221	6.84 223	3.08 184	0.85 144	0.33 92	3.65 163	0.62 137	2.81 154	5.69 181	0.84 250	1.18 229	3.88 240	3.84 210	11.86 280	7.73 237
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	5.69 256	1.54 226	2.40 240	1.70 224	2.85 254	2.20 238	1.17 208	5.90 276	4.00 265	4.08 270	18.83 313	25.64 281	8.12 264	1.56 267	8.35 242	7.04 292	2.73 239	2.05 261	11.37 248	4.73 273	6.54 252	8.98 276	0.34 192	1.71 242	1.84 195	3.53 199	6.53 245	7.90 238

ETE_ROB	5.10 251	4.12 272	1.76 219	1.25 214	2.22 248	2.82 245	2.07 233	1.56 141	4.21 268	1.88 207	5.58 249	37.59 296	0.86 213	1.44 265	10.38 260	2.80 172	4.20 258	0.98 201	5.24 188	1.97 226	4.87 211	7.58 237	0.77 249	1.38 234	2.34 203	3.79 209	15.93 291	8.21 239

Any-RAFT	2.91 206	0.59 144	3.81 258	0.35 149	0.57 180	0.02 43	0.11 120	2.92 221	0.63 170	0.50 132	3.78 231	3.92 203	0.36 137	0.16 149	6.57 220	3.98 236	0.87 151	0.87 187	8.59 217	0.61 136	5.45 224	6.20 197	0.42 206	0.49 160	5.12 257	9.91 267	3.30 136	8.42 240

CC-Net-ROB	5.62 255	8.62 288	1.87 223	23.08 293	6.72 281	15.74 289	8.55 284	0.45 100	0.82 186	1.55 198	0.00 1	24.53 279	3.35 244	3.39 284	5.49 182	0.89 19	2.73 239	1.76 247	12.04 254	0.82 169	1.32 91	1.73 33	9.22 296	0.42 147	3.22 229	2.53 188	2.45 107	8.44 241

GwcNet-ADL	3.44 220	3.11 262	3.40 255	3.24 248	2.51 250	0.88 207	0.42 177	2.96 222	0.71 176	3.80 267	7.12 266	7.96 242	1.21 224	0.20 159	4.76 161	4.86 252	2.42 234	0.72 171	8.04 214	2.75 257	3.31 171	5.54 176	0.28 177	1.76 244	2.68 215	5.24 226	4.37 197	8.53 242

model_zeroshot	3.58 229	0.49 128	2.22 235	1.96 232	0.99 206	0.34 186	0.18 143	2.98 223	0.43 148	2.44 221	5.28 244	4.75 216	0.54 170	0.17 150	8.97 248	6.14 272	1.71 213	1.15 219	15.06 260	1.29 202	5.77 235	7.73 242	0.26 168	0.43 153	5.63 261	5.85 233	5.24 220	8.66 243

test-1	3.29 217	0.29 81	1.96 226	0.33 138	0.26 115	0.23 172	0.42 177	3.11 230	0.84 189	3.35 252	3.99 234	5.66 230	0.78 199	0.19 154	6.33 217	6.00 269	1.70 212	1.62 242	10.71 245	1.73 218	5.37 222	9.64 283	0.07 97	0.76 201	3.30 232	6.12 237	5.48 229	8.68 244

anonymity	4.07 236	0.78 175	6.15 281	1.49 220	0.74 191	0.48 190	0.49 186	3.72 248	1.65 230	2.70 224	20.70 318	3.99 204	0.88 214	0.28 183	5.31 179	6.26 276	1.14 177	0.71 169	7.91 212	1.58 211	4.27 198	8.17 257	0.41 203	0.61 179	4.86 254	9.60 266	5.48 229	9.41 245

XX-Stereo	3.82 232	0.53 132	2.00 230	1.20 213	0.31 124	0.38 187	0.57 193	1.46 138	0.40 145	2.50 223	7.33 269	5.11 221	1.04 220	0.11 130	7.05 228	6.53 281	1.29 191	0.81 182	7.44 208	0.89 175	4.26 197	5.80 183	0.45 212	0.39 142	27.22 308	3.57 200	5.16 219	9.43 246

SFCPSM	5.84 258	2.89 258	1.36 197	1.97 233	1.59 227	1.65 230	0.56 192	2.54 196	4.75 271	3.16 243	7.74 274	15.48 267	23.57 291	1.24 256	11.21 265	4.79 249	2.53 237	1.55 238	22.65 282	7.42 287	4.60 206	6.67 212	0.69 240	2.33 253	4.62 246	4.35 215	6.18 240	9.49 247

FC-DCNN	4.43 239	4.58 274	5.93 278	9.82 279	4.79 269	8.76 278	4.48 265	4.47 259	1.65 230	2.91 236	2.13 198	6.53 238	2.41 238	0.30 186	4.57 147	2.52 159	2.76 242	1.21 224	3.98 170	0.89 175	3.66 183	4.91 162	0.73 246	4.23 274	8.24 274	6.03 236	7.69 258	9.53 248

dad	4.27 238	0.90 189	0.38 96	10.18 280	1.67 229	1.51 226	12.20 290	12.33 291	0.11 81	3.40 254	0.00 1	1.94 179	3.49 246	0.26 174	6.16 211	1.44 69	1.74 217	0.71 169	14.06 259	0.66 152	3.23 167	4.00 124	0.21 150	1.02 222	6.09 267	0.19 81	17.62 294	9.71 249

PA-Net	2.07 184	0.95 194	1.62 211	0.31 131	2.13 244	0.17 154	0.70 197	0.21 73	1.90 238	0.84 151	1.44 185	0.30 58	0.21 106	0.84 242	7.47 231	1.66 93	0.38 78	0.37 97	1.25 72	0.74 160	1.66 116	4.96 168	0.64 234	0.51 165	1.03 160	11.53 278	2.31 103	9.73 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTSC	3.11 211	0.95 194	1.93 225	0.51 181	0.89 200	1.05 214	2.90 249	1.64 143	1.98 240	2.28 218	2.71 218	1.60 174	1.14 222	1.24 256	11.23 266	4.78 248	4.92 268	2.00 260	8.11 216	1.61 212	4.78 210	6.97 219	0.34 192	1.52 237	1.35 175	1.21 155	4.60 209	9.80 251

ADCRef	3.22 214	2.76 257	1.07 184	0.70 194	2.26 249	2.09 237	2.76 244	1.00 124	5.91 275	1.91 208	1.10 179	1.28 164	0.78 199	1.43 264	8.09 239	3.52 211	1.51 206	1.18 221	8.68 218	2.26 240	3.23 167	6.00 189	1.89 268	1.20 230	3.12 228	7.80 253	3.41 143	10.10 252

ADCP+	3.65 230	2.02 238	2.68 246	1.32 217	1.94 237	1.22 219	4.40 263	1.11 127	9.44 289	1.76 203	5.45 246	9.05 246	0.37 141	0.98 247	6.99 227	2.36 152	0.61 118	0.92 195	6.14 197	0.94 180	2.80 153	5.58 179	0.36 196	0.63 181	3.00 221	12.42 281	3.57 150	10.51 253

FC-DCNN v2	4.85 247	4.85 277	6.16 282	11.18 282	5.04 270	9.41 279	4.33 261	5.45 273	2.13 243	2.92 237	2.41 210	6.96 240	3.28 243	0.29 185	4.66 153	2.49 156	2.73 239	1.13 218	4.30 175	0.89 175	3.66 183	4.92 163	0.72 244	4.22 273	9.66 284	6.86 243	9.29 269	10.92 254

ADCL	4.20 237	3.62 267	2.45 241	1.72 226	1.80 231	3.15 248	4.53 266	2.29 176	13.19 296	2.81 228	4.88 243	2.96 194	0.72 193	1.36 263	7.16 229	2.76 171	2.35 232	2.20 265	6.83 200	2.31 243	6.19 243	6.77 215	1.40 263	1.47 235	6.63 271	6.49 239	4.40 200	11.08 255

s12784h	2.36 190	2.32 250	2.69 247	1.64 222	0.77 193	0.08 101	0.06 85	2.09 171	0.54 158	1.17 175	0.13 111	1.69 177	0.67 184	0.04 85	3.36 97	3.26 193	1.00 163	0.40 107	3.79 167	0.49 102	5.47 225	4.44 138	0.16 134	0.38 140	3.34 233	5.45 230	7.07 253	11.25 256

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 205	1.26 218	0.34 73	1.44 219	2.86 256	4.15 256	1.24 214	2.76 215	0.98 196	6.41 293	3.42 227	7.88 241	0.71 191	0.04 85	3.70 110	3.23 192	0.59 114	0.66 157	5.00 185	1.09 188	3.83 189	6.59 211	0.08 103	0.26 104	0.53 129	1.83 174	4.26 194	11.30 257

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 248	1.32 220	8.08 290	2.22 240	1.40 222	5.53 260	2.05 232	3.43 241	3.32 257	3.75 264	12.29 296	5.33 223	1.84 232	0.33 190	5.97 205	7.09 293	1.62 209	1.81 249	10.22 240	2.59 251	6.85 257	8.81 269	0.47 216	2.00 249	5.18 258	13.24 286	6.40 244	11.37 258

SHD	5.09 250	1.15 214	3.12 252	1.80 228	1.94 237	1.71 231	2.82 246	5.09 269	4.76 272	2.82 231	5.39 245	5.07 220	9.79 269	0.87 243	11.37 268	6.33 279	4.71 264	2.67 273	13.97 258	3.50 266	7.31 262	8.29 264	0.44 210	3.88 269	5.02 256	7.49 251	4.03 180	12.20 259

AnonymousM	1.93 179	0.21 59	0.42 103	0.06 49	0.06 38	0.26 180	0.01 13	2.70 207	0.56 163	0.36 122	2.56 215	0.59 106	0.53 169	0.50 225	2.91 78	3.30 195	1.21 182	1.06 211	2.18 106	1.68 214	3.82 187	5.56 177	0.40 199	0.50 162	0.21 96	1.57 165	6.55 246	12.23 260

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 263	1.86 235	7.76 288	2.86 246	2.71 252	7.05 268	3.15 251	3.93 255	4.88 274	4.54 279	11.42 293	5.15 222	2.03 235	0.06 101	10.49 262	8.30 303	2.05 222	1.28 230	37.56 301	2.22 239	6.07 241	9.22 278	0.40 199	0.89 216	4.29 242	12.82 284	6.10 239	12.31 261

iRaft-Stereo_20w	4.82 246	1.53 225	8.41 294	7.63 270	1.90 235	3.40 251	1.71 224	3.40 240	2.25 244	3.58 258	9.41 289	3.70 199	1.31 225	0.48 221	5.41 180	5.85 266	1.31 194	0.85 185	9.58 233	1.92 225	5.27 220	7.69 241	0.65 237	0.77 204	4.40 244	14.15 288	11.18 277	12.46 262

DGSMNet	12.26 284	4.87 278	8.31 293	6.01 263	6.04 276	7.30 270	6.59 275	7.90 281	4.51 270	11.38 306	32.66 326	17.48 271	8.74 265	4.36 289	14.01 283	14.50 319	17.26 304	9.25 307	41.69 308	11.54 302	21.38 323	24.41 325	4.74 289	7.56 299	5.44 259	11.45 277	8.55 266	13.11 263

CBMV_ROB	7.04 265	2.92 259	2.91 248	8.40 274	6.54 280	5.80 262	3.57 256	5.09 269	2.49 248	3.84 269	4.70 242	21.33 276	14.76 281	0.47 219	10.48 261	3.84 232	3.13 244	1.58 240	12.20 255	8.81 293	6.17 242	5.80 183	0.47 216	3.14 264	9.16 280	15.50 293	13.69 285	13.29 264

CSAN	5.32 252	2.66 254	1.69 215	3.30 249	3.85 262	2.05 235	2.31 236	5.00 268	4.86 273	3.78 266	2.69 217	17.88 272	11.82 274	1.17 255	10.17 258	1.96 118	2.51 235	1.35 232	6.12 195	2.50 247	3.97 190	4.60 151	0.56 223	2.97 261	6.49 269	16.18 294	7.96 263	13.30 265

NaN_ROB	3.44 220	1.18 217	1.20 190	0.92 202	3.15 258	0.73 202	1.61 223	3.36 238	2.57 250	0.98 161	1.25 183	21.11 275	0.77 198	1.26 258	5.06 170	1.79 102	1.06 170	0.76 177	2.52 122	1.44 208	1.95 133	3.82 116	0.52 221	1.30 233	4.05 241	10.09 270	4.78 211	13.66 266

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 270	3.78 269	1.17 189	9.35 277	4.27 266	8.06 274	8.52 283	11.24 289	8.55 285	4.88 285	4.04 235	17.24 270	9.50 268	6.06 294	14.53 292	3.53 212	2.28 230	1.12 217	19.59 275	2.56 250	8.24 274	9.72 285	3.14 280	2.11 250	11.98 289	14.76 289	10.14 273	14.15 267

AnyNet_C32	6.34 262	2.03 241	2.98 249	1.85 230	2.88 257	3.58 252	6.75 276	4.57 261	12.25 293	3.05 240	7.04 265	4.71 215	1.88 233	2.57 278	14.38 290	6.24 275	6.31 275	4.36 288	12.98 256	3.18 261	11.94 297	11.62 299	1.98 269	4.21 272	6.60 270	10.55 272	6.27 242	14.36 268

ITSA-stereo	5.42 253	2.29 249	1.89 224	8.97 276	3.88 263	1.23 220	2.54 239	4.47 259	3.35 261	4.35 277	7.59 270	10.18 251	12.92 277	3.00 279	7.80 236	5.16 255	3.85 250	1.88 255	8.77 219	2.09 235	6.00 239	7.39 227	1.42 264	3.60 267	4.84 253	7.18 249	5.13 218	14.47 269

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 274	1.66 231	6.09 280	4.62 259	3.79 261	3.05 247	6.94 277	3.69 247	3.58 262	4.74 283	10.17 291	65.85 325	12.11 275	7.99 298	7.88 237	5.27 258	4.63 262	5.31 290	18.89 271	2.67 253	8.70 278	10.19 290	1.05 255	4.09 271	5.01 255	9.52 265	6.30 243	15.16 270

ADCPNet	7.46 266	2.07 243	4.11 261	2.81 244	6.39 277	3.36 250	8.24 281	5.53 274	7.83 283	3.76 265	7.86 275	5.53 229	14.04 279	3.15 282	13.54 281	6.64 284	4.80 265	2.06 262	18.97 272	5.05 278	8.54 276	10.30 292	2.99 277	2.59 256	9.61 283	17.77 296	7.74 259	16.22 271

ADCMid	7.46 266	4.47 273	5.08 269	2.16 237	4.40 267	5.87 263	8.05 280	9.24 283	12.39 294	3.16 243	7.69 272	10.20 252	10.41 271	3.13 281	12.60 275	5.58 264	5.05 269	2.83 275	19.52 273	4.27 271	8.70 278	10.59 294	5.48 290	2.86 259	5.69 262	10.08 269	5.48 229	16.37 272

ACVNet_1	28.17 311	43.81 313	17.24 310	67.32 322	49.50 318	66.04 326	82.98 332	16.42 303	8.08 284	11.43 307	7.19 268	34.00 291	27.09 296	93.81 325	14.92 295	2.21 143	17.82 306	6.77 302	36.07 299	11.39 301	10.56 292	7.42 231	59.65 321	6.11 291	20.40 304	15.24 292	10.18 275	16.93 273

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 282	10.45 291	6.25 283	17.50 287	6.77 282	8.15 275	11.44 289	18.23 305	23.22 316	11.11 304	4.62 240	15.32 266	6.08 254	10.68 302	16.27 301	6.19 274	3.94 253	5.52 291	39.73 305	7.74 290	9.53 288	12.33 303	7.02 292	7.63 300	14.72 295	12.91 285	6.89 251	16.97 274

FAT-Stereo	7.68 269	2.26 248	8.90 296	7.33 269	12.67 295	6.25 265	3.58 257	7.41 280	3.60 263	5.82 289	12.39 297	18.45 273	9.06 266	1.35 262	12.36 273	6.54 282	3.93 252	4.03 284	15.97 261	6.36 283	7.78 269	9.24 279	0.76 248	5.29 289	3.49 237	6.98 245	8.20 265	17.22 275

S-Stereo	9.64 275	2.07 243	4.59 262	8.70 275	8.72 285	12.93 286	19.52 297	5.25 271	6.14 278	6.12 292	20.39 317	29.19 285	7.43 260	0.64 232	14.26 287	7.63 299	4.01 255	5.81 295	18.32 267	6.45 285	7.46 266	9.84 286	12.36 301	7.40 298	3.61 238	6.74 241	7.10 255	17.56 276

PSMNet_ROB	32.72 314	49.56 321	17.71 312	65.01 320	47.98 315	61.81 316	62.32 313	19.85 310	21.78 315	27.64 323	25.28 322	42.80 303	43.52 317	83.58 314	21.88 316	4.36 241	19.43 308	6.46 300	43.95 310	16.36 309	13.14 302	11.66 300	58.31 318	14.57 318	31.67 312	24.32 312	29.94 309	18.64 277

ACVNet-4b	27.62 309	43.15 311	14.04 305	69.86 327	48.10 316	70.20 329	77.34 327	10.63 288	9.55 290	15.00 315	1.55 188	59.33 318	11.37 273	93.44 324	12.94 278	2.57 162	15.66 302	5.69 294	33.68 295	14.13 304	9.17 285	7.28 224	59.49 320	4.60 277	12.85 292	9.43 264	15.52 290	19.12 278

ADCS	10.79 276	5.73 281	4.98 267	4.16 257	6.39 277	6.60 266	6.53 273	10.15 287	15.87 302	4.18 273	7.59 270	13.56 263	18.31 284	4.53 290	14.24 286	11.99 316	10.80 288	7.09 303	25.37 287	9.28 296	16.45 314	16.31 318	2.97 276	7.03 297	10.05 287	20.56 303	11.21 278	19.51 279

AMNet	6.93 264	3.82 270	2.53 244	4.00 255	5.78 274	6.99 267	3.24 252	2.46 193	2.51 249	3.39 253	6.36 258	9.40 249	2.06 236	7.30 295	5.92 201	9.99 309	13.66 300	7.81 304	8.03 213	7.76 291	11.45 294	8.81 269	2.81 275	4.73 280	5.75 265	7.80 253	13.20 283	19.55 280

SQANet	19.01 293	32.39 308	7.05 285	58.51 309	34.20 306	58.54 312	40.35 308	4.32 258	1.69 233	4.85 284	1.45 186	32.05 287	6.71 258	57.82 309	11.24 267	1.77 101	6.68 278	1.66 243	31.16 291	2.08 234	8.23 273	7.99 251	54.11 314	2.11 250	5.60 260	10.88 274	10.17 274	19.67 281

MFN_U_SF_RVC	11.03 277	6.12 284	3.70 257	9.72 278	5.50 271	12.91 285	11.38 288	12.61 293	7.46 282	12.18 310	14.75 303	23.19 277	14.11 280	9.33 299	18.32 305	5.16 255	4.41 259	3.43 280	39.06 304	6.67 286	10.28 289	11.18 296	1.45 265	6.88 296	9.80 285	8.50 260	9.76 270	19.96 282

otaku	22.42 301	43.20 312	9.38 297	63.06 315	42.07 312	64.13 321	51.05 309	6.07 278	4.42 269	10.13 302	1.74 194	33.95 290	10.96 272	66.92 311	12.03 271	1.89 110	8.57 283	1.66 243	38.00 302	7.96 292	8.85 282	8.28 263	54.71 315	2.95 260	9.04 278	9.25 263	14.25 288	20.70 283

AnyNet_C01	13.13 287	6.35 285	5.48 274	6.38 265	6.46 279	5.73 261	10.15 286	12.79 296	16.56 303	5.83 290	9.31 287	26.51 282	19.60 286	5.31 293	17.84 303	13.62 317	17.55 305	15.56 321	35.24 297	11.09 300	19.28 319	17.31 320	7.05 293	7.85 302	13.46 293	10.79 273	9.89 271	21.58 284

RTS	6.13 259	1.54 226	1.31 195	0.94 203	1.83 232	4.15 256	5.45 268	2.74 212	3.33 258	2.85 232	1.61 190	8.52 244	1.31 225	1.13 253	14.79 293	6.12 270	7.56 280	2.52 269	18.82 269	3.48 262	6.23 244	8.15 255	1.11 257	1.90 247	8.24 274	21.58 307	6.64 247	21.79 285

RTSA	6.13 259	1.54 226	1.31 195	0.94 203	1.83 232	4.15 256	5.45 268	2.74 212	3.33 258	2.85 232	1.61 190	8.52 244	1.31 225	1.13 253	14.79 293	6.12 270	7.56 280	2.52 269	18.82 269	3.48 262	6.23 244	8.15 255	1.11 257	1.90 247	8.24 274	21.58 307	6.64 247	21.79 285

FBW_ROB	8.77 273	9.60 289	5.96 279	20.47 292	9.29 287	12.71 284	9.20 285	4.97 266	1.59 226	3.30 247	6.98 263	15.27 265	3.59 247	7.76 297	10.34 259	1.71 99	3.43 245	0.86 186	34.07 296	2.29 242	6.89 258	6.34 200	9.32 297	8.81 304	5.75 265	8.41 256	5.24 220	22.62 287

SANet	11.19 280	4.59 275	6.27 284	5.98 262	6.03 275	9.51 280	3.52 254	15.63 298	13.49 297	2.90 235	8.65 279	59.91 319	26.52 295	3.01 280	14.30 288	3.26 193	7.32 279	3.86 283	11.91 252	3.94 269	6.50 248	7.39 227	2.61 274	7.75 301	12.68 291	17.80 297	13.93 286	22.99 288

RainbowNet	28.72 312	46.67 315	19.30 314	69.82 326	47.14 314	68.90 328	70.63 322	10.00 285	3.26 256	17.63 317	2.27 201	46.57 307	29.74 300	91.67 320	17.86 304	3.37 199	12.50 293	5.59 292	44.74 311	17.11 311	10.33 290	8.87 271	58.90 319	5.15 287	14.30 294	12.58 282	17.44 293	23.01 289

Ntro	23.84 306	41.67 310	11.59 300	63.69 318	43.73 313	62.95 319	57.60 312	8.47 282	6.35 279	11.89 309	2.51 213	35.10 293	7.96 262	75.67 313	12.59 274	1.67 94	9.55 287	2.68 274	39.05 303	9.79 298	8.70 278	8.40 266	55.40 316	3.24 265	11.18 288	15.16 290	14.07 287	23.09 290

G-Net	11.11 279	4.89 279	9.62 298	4.05 256	4.71 268	7.69 271	2.56 240	10.07 286	15.27 300	5.01 286	15.52 306	47.57 311	9.25 267	0.66 234	11.93 270	8.70 305	5.83 271	4.33 287	24.55 286	15.55 308	8.38 275	9.97 288	3.01 278	5.25 288	6.16 268	13.40 287	22.59 299	23.59 291

PWC_ROB	7.58 268	2.00 237	5.48 274	0.90 201	1.32 216	2.25 239	5.46 270	2.83 218	16.84 304	3.83 268	8.10 278	5.42 226	39.62 312	1.01 249	9.69 255	5.15 254	6.62 276	4.25 286	16.71 264	4.76 275	8.56 277	10.40 293	0.63 232	4.96 284	3.07 226	3.69 205	7.15 256	24.07 292

MDST_ROB	11.38 281	16.72 298	3.53 256	29.03 297	10.09 291	21.13 296	6.30 272	6.03 277	2.39 246	3.16 243	5.82 252	11.55 256	29.02 299	0.67 235	15.26 299	3.18 190	1.65 210	0.66 157	8.85 221	2.07 232	5.87 236	6.71 214	2.26 270	3.08 263	28.29 310	22.14 309	37.48 318	24.36 293

LVE	40.69 323	49.32 320	32.19 326	74.37 333	65.31 330	65.52 323	78.53 328	29.09 323	24.11 317	37.95 329	38.44 328	39.09 300	50.88 324	95.16 336	18.50 307	6.31 278	25.93 316	13.65 318	54.80 323	26.51 325	16.26 312	15.81 317	69.49 333	26.57 325	44.82 328	33.95 328	41.51 322	24.49 294

DPSNet	15.27 291	3.38 265	2.28 238	7.89 272	8.28 284	10.58 282	4.44 264	5.86 275	8.70 287	4.26 275	6.00 255	72.12 330	28.20 298	4.69 291	15.14 298	10.42 312	11.48 291	8.27 305	58.42 328	9.38 297	12.12 299	11.31 297	17.29 306	11.11 309	20.16 303	20.85 306	14.99 289	24.68 295

SPS-STEREO	20.98 299	14.87 295	11.99 301	19.90 291	20.87 297	18.85 293	10.39 287	16.04 302	19.39 310	19.65 319	21.64 320	33.32 289	37.38 310	7.51 296	19.34 311	17.18 323	26.65 318	16.12 323	32.93 293	23.87 320	31.45 331	25.37 329	13.83 303	14.33 317	17.76 299	19.97 301	29.60 307	26.21 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LRCNet_RVC	60.98 333	74.62 338	47.06 335	94.31 338	95.29 339	91.20 339	85.70 336	54.57 333	35.63 318	98.62 339	74.21 338	91.97 340	68.08 337	96.82 339	39.31 328	18.45 325	70.27 336	52.85 336	94.58 338	64.63 338	32.99 333	24.53 327	94.81 338	53.78 338	19.71 301	12.68 283	33.49 312	26.36 297

pmcnn	8.69 272	3.07 260	2.45 241	6.53 266	5.75 273	7.18 269	4.96 267	4.79 264	2.03 242	4.24 274	12.14 295	19.36 274	21.49 289	0.91 245	9.48 252	6.75 286	6.67 277	4.39 289	22.61 281	5.09 279	10.91 293	7.84 246	4.51 288	5.07 286	6.90 273	5.26 227	17.73 295	26.48 298

SGM-ForestM	13.51 289	15.62 296	5.25 273	19.43 290	9.27 286	19.59 294	12.46 291	12.78 295	8.97 288	3.34 251	9.27 286	36.07 295	25.37 293	2.03 276	16.48 302	3.39 201	4.90 267	1.21 224	22.28 279	2.96 259	6.90 259	5.25 173	1.83 267	4.68 278	27.51 309	25.27 313	34.85 316	27.72 299

edge stereo	11.93 283	6.96 286	11.28 299	14.49 284	12.53 294	16.91 290	13.06 292	12.62 294	7.43 281	6.06 291	15.07 304	38.54 298	18.86 285	1.55 266	12.90 277	7.43 296	6.14 272	3.10 277	25.46 288	4.74 274	8.16 272	10.22 291	4.20 286	4.35 275	9.83 286	8.13 255	13.68 284	28.51 300

CBMV	6.33 261	3.75 268	1.57 209	3.96 254	3.58 259	2.97 246	1.75 226	3.89 252	2.67 252	4.14 271	2.72 219	14.42 264	3.85 250	0.73 240	10.81 263	6.26 276	4.67 263	2.29 268	9.29 229	1.51 209	8.03 271	7.42 231	0.63 232	6.58 295	6.79 272	7.57 252	20.00 297	28.98 301
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MonStereo1	31.37 313	44.05 314	18.10 313	63.40 316	51.01 324	58.41 311	67.37 316	18.80 307	19.56 311	11.72 308	19.29 314	63.23 324	45.03 318	93.02 323	14.99 297	4.67 244	19.74 309	9.74 310	41.29 307	14.22 305	12.85 301	11.31 297	61.91 327	4.55 276	12.64 290	11.07 275	25.06 302	29.83 302

SGM_RVC	11.04 278	10.51 292	3.94 259	16.88 286	9.65 290	15.55 288	8.47 282	9.54 284	6.09 277	4.15 272	7.87 276	25.06 280	19.78 288	0.97 246	9.49 253	2.25 145	3.81 249	1.26 229	21.86 278	2.34 245	6.63 255	5.12 170	2.33 271	4.85 283	18.97 300	16.47 295	33.79 313	30.47 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	22.46 302	16.23 297	12.74 302	23.16 294	22.67 298	25.12 298	20.00 298	18.50 306	14.48 299	18.58 318	22.04 321	30.49 286	41.59 313	13.05 304	22.51 317	16.54 320	26.00 317	12.93 315	35.92 298	22.37 318	28.02 329	25.12 328	21.26 307	13.77 315	20.04 302	18.46 299	33.94 314	30.81 304

STTRV1_RVC		2.66 254	1.55 208	5.84 261	1.90 235	6.01 264	3.60 258	4.11 256	3.93 264	4.64 281	6.71 261	16.96 269	21.63 290	1.68 270		5.04 253	18.60 307	1.18 221		12.74 303	19.16 318			5.05 285	9.07 279	12.15 279	12.79 281	31.40 305

Dean	44.25 325	52.28 324	33.23 327	77.10 334	64.97 329	79.61 338	83.94 334	43.21 327	43.41 324	35.28 328	25.28 322	61.70 321	57.88 333	95.07 335	21.16 315	4.55 242	29.50 323	12.92 314	64.62 331	29.22 328	11.94 297	10.07 289	59.70 322	23.01 322	50.00 331	39.42 331	53.45 332	32.13 306

MeshStereo	13.92 290	10.29 290	5.80 277	24.32 296	15.33 296	17.65 292	7.76 279	12.34 292	7.38 280	4.65 282	9.09 285	38.22 297	30.61 302	0.62 231	14.44 291	7.42 295	4.05 257	2.65 272	19.82 276	2.63 252	14.32 308	9.90 287	1.27 260	6.42 293	22.75 305	19.43 300	33.41 311	33.14 307
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
DispFullNet	27.09 308	40.76 309	20.37 315	53.27 308	39.67 310	45.72 309	56.25 311	14.00 297	12.78 295	14.18 312	10.07 290	43.95 305	34.00 307	86.26 316	13.33 279	13.62 317	31.37 326	16.57 324	52.58 319	15.02 307	15.98 311	12.66 306	15.43 304	6.52 294	8.73 277	8.65 262	16.24 292	33.48 308

LSM0	23.31 304	6.07 283	4.80 265	15.07 285	10.87 292	17.08 291	14.50 293	23.84 314	15.74 301	14.73 314	18.40 312	35.77 294	35.06 308	1.58 268	76.98 336	85.81 337	14.68 301	5.68 293	56.53 326	17.15 312	23.95 326	21.89 323	4.26 287	8.21 303	17.36 298	20.39 302	29.27 306	33.71 309

ACVNet_2	33.32 316	48.24 317	22.45 317	67.72 325	50.69 323	65.88 324	85.41 335	28.48 320	14.03 298	14.63 313	9.36 288	52.16 315	31.94 304	91.62 319	13.62 282	2.72 168	21.29 310	5.84 296	51.78 318	16.52 310	10.41 291	7.93 249	58.06 317	13.93 316	36.96 323	18.42 298	25.58 303	33.95 310

PVD	13.07 286	5.77 282	8.84 295	7.67 271	7.35 283	10.40 281	7.28 278	21.12 312	19.70 312	3.65 260	8.76 282	16.32 268	27.90 297	3.25 283	14.97 296	8.92 307	11.32 289	6.23 299	25.56 289	7.56 288	12.68 300	14.11 312	1.29 261	6.16 292	16.97 297	25.32 314	18.21 296	35.51 311

MADNet+	20.34 295	8.33 287	14.90 308	18.17 288	11.98 293	8.55 276	19.20 295	28.96 322	17.96 307	12.55 311	11.63 294	34.32 292	30.36 301	10.57 301	26.85 320	16.66 321	27.39 320	10.40 312	40.88 306	18.27 313	19.91 321	15.53 316	9.97 300	19.40 320	35.72 318	22.38 310	21.31 298	37.09 312

MFMNet_re	16.81 292	13.74 294	7.85 289	23.81 295	9.51 289	34.14 305	18.04 294	12.31 290	19.02 309	10.33 303	12.96 298	38.69 299	15.16 282	1.61 269	18.46 306	10.89 314	28.67 322	12.10 313	31.52 292	10.43 299	18.75 317	11.05 295	8.52 295	9.85 305	9.47 282	5.57 231	24.17 300	37.24 313

WAO-7	28.15 310	31.17 307	25.54 319	33.41 299	34.99 307	22.62 297	28.62 303	47.75 331	47.89 329	29.08 324	39.82 330	41.47 302	41.79 314	12.75 303	36.14 327	18.16 324	17.03 303	8.88 306	47.38 312	21.69 317	11.73 295	12.95 309	3.79 285	33.81 330	23.20 306	26.44 317	24.41 301	37.61 314

STStereo	20.61 297	24.96 304	17.24 310	39.82 305	27.48 304	32.58 303	22.87 301	19.77 309	17.77 306	8.05 297	19.67 315	46.38 306	37.96 311	2.15 277	18.66 308	4.75 247	4.82 266	1.95 256	33.25 294	6.38 284	9.07 284	8.67 268	3.28 281	10.68 307	31.80 313	27.62 319	40.75 320	38.09 315

IMH-64-1	35.05 317	48.99 318	25.77 321	61.80 311	50.28 321	62.71 317	68.79 317	27.80 317	35.88 319	10.10 300	14.48 301	46.82 308	41.96 315	94.04 326	19.93 312	7.49 297	22.67 311	9.35 308	48.46 313	21.14 315	14.12 306	12.56 304	59.91 323	12.21 311	41.64 324	20.57 304	27.79 304	39.03 316

IMH-64	35.05 317	48.99 318	25.77 321	61.80 311	50.28 321	62.71 317	68.79 317	27.80 317	35.88 319	10.10 300	14.48 301	46.82 308	41.96 315	94.04 326	19.93 312	7.49 297	22.67 311	9.35 308	48.46 313	21.14 315	14.12 306	12.56 304	59.91 323	12.21 311	41.64 324	20.57 304	27.79 304	39.03 316

PWCK	39.46 321	63.60 330	25.26 318	73.87 332	41.94 311	61.54 315	51.88 310	54.42 332	37.36 321	26.43 322	38.00 327	62.72 323	47.31 320	27.64 307	24.07 319	10.09 310	32.07 327	12.97 316	84.14 337	29.01 327	25.42 327	16.79 319	48.17 313	30.69 329	35.86 320	32.01 323	32.05 310	40.21 318

ELAS_RVC	20.43 296	19.80 300	14.61 307	33.93 300	22.90 299	33.71 304	20.10 299	15.64 299	12.18 292	8.45 298	19.69 316	54.25 317	33.97 306	4.07 286	13.47 280	5.30 261	11.89 292	6.49 301	21.52 277	8.87 294	14.06 305	14.69 314	9.63 299	11.88 310	32.34 314	25.79 315	41.56 324	40.71 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	36.38 319	50.15 322	26.16 323	62.16 314	50.12 320	63.98 320	68.96 319	28.54 321	38.29 322	11.29 305	14.14 299	50.26 313	54.45 331	94.09 328	20.59 314	7.40 294	23.63 313	10.28 311	49.17 315	22.78 319	13.74 304	11.88 301	59.95 325	13.42 314	41.71 326	23.99 311	29.69 308	41.45 320

WAO-6	37.66 320	47.81 316	21.43 316	60.52 310	52.73 325	58.92 313	64.84 314	27.98 319	43.38 323	33.02 327	17.53 309	43.36 304	50.95 325	89.65 317	33.50 323	18.63 327	24.84 314	13.57 317	42.17 309	25.77 322	21.16 322	19.52 321	35.00 309	18.52 319	43.20 327	29.62 321	37.17 317	41.96 321

ELAS	20.62 298	22.76 303	14.59 306	35.29 302	24.88 303	31.90 301	20.66 300	17.34 304	17.05 305	7.97 296	18.32 311	48.39 312	31.67 303	4.13 287	14.30 288	5.24 257	11.47 290	6.10 298	23.02 284	7.62 289	13.14 302	14.53 313	9.46 298	10.75 308	34.52 316	27.84 320	41.52 323	42.31 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	50.99 328	64.58 332	35.58 328	71.22 330	67.03 331	71.52 331	79.74 330	46.10 330	64.92 334	43.57 332	60.04 334	61.27 320	52.88 329	94.30 329	52.11 332	32.30 331	36.01 329	25.62 328	66.68 333	41.75 333	26.51 328	26.69 331	69.04 332	40.16 333	27.04 307	32.57 325	39.45 319	47.99 323

JetBlue	33.16 315	30.03 306	36.86 331	39.95 306	35.04 308	44.19 308	36.23 306	30.47 325	47.01 328	15.01 316	10.48 292	79.96 336	19.64 287	25.82 306	18.89 310	17.14 322	40.11 331	25.93 329	36.94 300	25.94 323	32.23 332	26.39 330	31.84 308	27.47 326	31.63 311	33.13 326	48.81 329	48.30 324

BEATNet-Init1	25.27 307	27.76 305	13.76 304	44.57 307	24.32 300	38.91 307	25.10 302	19.51 308	20.03 313	9.35 299	16.15 308	47.35 310	48.89 323	4.71 292	23.55 318	11.00 315	8.78 284	5.84 296	49.88 316	20.70 314	15.01 309	14.94 315	7.37 294	12.57 313	35.78 319	26.22 316	60.85 337	49.36 325

MANE	21.44 300	17.36 299	16.07 309	34.52 301	24.54 301	25.94 299	19.26 296	20.13 311	18.43 308	6.42 294	15.25 305	40.88 301	36.30 309	4.35 288	18.72 309	10.55 313	8.23 282	29.63 331	23.68 285	4.94 276	11.81 296	8.91 274	3.02 279	10.18 306	36.19 321	32.24 324	51.66 331	49.72 326

TorneroNet	40.95 324	54.80 325	28.35 324	67.47 324	50.00 319	66.00 325	71.75 323	26.53 315	45.69 326	24.20 321	21.34 319	68.12 326	53.25 330	94.92 332	27.93 322	9.57 308	26.82 319	16.87 325	54.27 322	24.50 321	16.26 312	13.93 311	62.31 328	23.32 323	36.59 322	27.14 318	43.07 325	50.69 327

KSHMR	57.18 332	74.32 337	54.88 336	81.85 337	71.02 333	78.52 337	83.49 333	67.32 338	55.52 333	57.05 336	55.43 333	62.46 322	47.47 321	94.95 333	62.89 334	43.86 334	41.02 332	36.71 333	65.14 332	47.71 334	30.88 330	22.80 324	66.24 331	55.80 339	49.31 330	33.72 327	50.52 330	52.93 328

LE_ROB	23.34 305	10.93 293	12.86 303	32.65 298	38.35 309	31.72 300	33.97 305	23.50 313	21.06 314	7.08 295	17.87 310	51.83 314	51.55 328	1.81 273	14.20 285	3.08 184	3.94 253	1.47 236	30.65 290	8.98 295	9.43 287	7.39 227	6.89 291	25.95 324	35.31 317	39.95 332	53.69 333	54.00 329

TorneroNet-64	40.02 322	51.18 323	25.58 320	64.09 319	48.50 317	64.50 322	69.74 320	27.58 316	44.28 325	21.06 320	14.38 300	70.42 329	57.53 332	94.84 330	27.09 321	8.83 306	28.00 321	16.10 322	54.90 324	26.42 324	15.26 310	13.34 310	61.86 326	22.65 321	33.51 315	30.60 322	34.09 315	54.24 330

DPSimNet_ROB		56.83 326	60.12 337	63.44 317	74.40 337	61.08 314	66.03 315	29.26 324	91.88 339	80.83 337	53.70 332	74.56 332	48.76 322	90.67 318	61.12 333	47.44 335		43.29 334	68.79 334	60.06 337	52.83 336	61.42 335	45.69 312	46.03 335		63.34 337	56.49 334	56.41 331

WAO-8	45.52 326	56.99 327	36.84 329	70.78 329	61.58 326	72.65 332	72.88 324	44.15 328	50.34 330	32.51 325	26.24 324	68.22 327	50.98 326	91.91 321	34.40 324	19.25 328	31.26 324	14.25 319	53.00 320	37.84 331	18.64 315	12.91 307	45.23 310	27.94 327	54.23 334	39.08 329	48.02 327	56.81 332

Venus	45.52 326	56.99 327	36.84 329	70.77 328	61.58 326	72.65 332	72.88 324	44.15 328	50.34 330	32.51 325	26.24 324	68.22 327	50.98 326	91.91 321	34.40 324	19.25 328	31.26 324	14.25 319	53.00 320	37.84 331	18.64 315	12.91 307	45.23 310	27.94 327	54.23 334	39.08 329	48.02 327	56.81 332

ktn	53.49 330	64.55 331	32.09 325	67.37 323	73.02 336	67.18 327	79.08 329	39.47 326	71.03 336	45.61 334	66.57 336	53.73 316	46.66 319	95.58 337	51.51 331	35.27 332	42.24 333	32.53 332	61.67 329	36.66 330	34.35 334	37.51 333	63.57 329	39.21 331	45.92 329	42.82 333	58.10 335	61.01 334

JetRed	63.04 335	70.59 335	68.87 338	66.96 321	63.46 328	70.43 330	74.93 326	66.45 337	66.78 335	41.63 331	39.08 329	81.30 337	13.47 278	63.11 310	65.97 335	66.70 336	65.90 335	75.66 339	63.14 330	54.09 336	78.41 337	73.67 336	73.25 336	49.49 336	56.43 337	64.32 338	66.29 338	61.81 335

MADNet++	76.55 336	72.12 336	82.72 339	61.81 313	81.28 338	58.20 310	69.82 321	68.60 339	78.83 338	85.65 338	92.58 339	79.76 335	85.27 338	36.74 308	81.31 337	89.87 338	87.51 337	69.64 337	82.22 336	90.64 339	91.37 338	93.20 338	65.06 330	90.12 340	59.87 338	75.77 339	74.46 339	62.48 336

HanzoNet	61.45 334	69.33 334	44.96 333	71.45 331	72.16 335	72.71 334	79.94 331	60.19 334	75.71 337	45.02 333	73.92 337	75.04 334	64.67 336	96.72 338	48.25 330	40.02 333	53.74 334	47.73 335	76.16 335	51.62 335	46.98 335	46.48 334	73.13 335	39.85 332	55.14 336	52.31 335	60.69 336	65.16 337

UNDER WATER	53.46 329	66.50 333	44.48 332	77.89 335	68.28 332	75.27 335	86.28 337	62.01 335	51.94 332	41.57 330	48.61 331	74.76 333	58.64 334	94.91 331	40.27 329	19.59 330	35.94 328	25.36 327	57.83 327	30.24 329	22.42 325	21.82 322	69.76 334	49.60 337	53.54 333	52.17 334	44.57 326	69.15 338

UNDER WATER-64	54.23 331	63.34 329	46.02 334	79.36 336	71.42 334	76.64 336	88.13 338	66.12 336	46.96 327	52.07 335	60.69 335	73.21 331	59.22 335	94.98 334	35.82 326	18.58 326	36.56 330	27.05 330	54.96 325	27.40 326	22.29 324	24.45 326	75.67 337	44.51 334	51.17 332	56.84 336	41.43 321	69.34 339

SAMSARA	20.09 294	2.60 252	5.52 276	4.28 258	4.10 265	3.59 253	5.57 271	15.80 301	10.05 291	4.59 280	5.59 250	9.22 247	24.85 292	3.88 285	16.25 300	8.47 304	6.17 273	3.82 281	22.29 280	5.87 282	19.35 320	26.82 332	1.02 253	5.45 290	80.31 339	91.77 340	78.09 340	77.23 340

AVERAGE_ROB	98.96 339	100.00 343	99.80 343	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 342	99.80 342	99.85 342	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 345	98.20 342	99.54 341	100.00 341	100.00 344	93.40 342	93.83 342	94.40 343	93.22 341

MEDIAN_ROB	97.62 338	99.11 340	98.47 341	100.00 340	99.99 340	100.00 343	100.00 343	99.48 342	98.33 340	100.00 342	99.95 343	98.03 341	96.13 339	99.95 341	99.43 340	98.46 340	98.58 339	98.67 340	99.88 341	97.97 340	93.64 340	96.55 340	100.00 341	97.27 341	87.22 340	92.69 341	89.89 341	95.94 342

HaxPig	99.00 340	100.00 343	98.99 342	100.00 340	100.00 341	99.99 342	100.00 343	99.99 343	99.89 342	100.00 342	99.98 344	100.00 345	99.94 342	100.00 342	99.61 341	99.46 341	99.97 342	99.58 341	99.99 342	99.99 342	97.37 341	96.43 339	99.99 340	99.98 343	89.52 341	99.53 343	94.23 342	98.48 343

PML	96.12 337	100.00 343	83.16 340	100.00 340	100.00 341	100.00 343	99.20 342	100.00 344	99.01 341	100.00 342	96.16 340	99.92 344	100.00 343	98.52 340	94.60 338	91.70 339	91.21 338	74.14 338	100.00 343	98.06 341	92.87 339	86.59 337	97.59 339	98.11 342	94.46 343	99.98 344	100.00 344	99.92 344

FlowAnything	100.00 345	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 345

CasAABBNet	100.00 345	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DPSMNet_ROB	99.54 342	99.78 342	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	99.19 340	100.00 343	99.32 340	99.65 341	91.68 339	99.16 341	100.00 342	99.94 343	100.00 343	99.83 341	99.99 342	99.59 340	99.99 342	99.77 343	99.66 342	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DGTPSM_ROB	99.53 341	99.77 341	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	99.19 340	100.00 343	99.32 340	99.66 342	91.63 338	99.15 340	100.00 342	99.94 343	100.00 343	99.82 340	99.99 342	99.51 339	99.99 342	99.77 343	99.66 342	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DPSM_ROB	99.91 343	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	98.90 340	98.96 340	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	99.76 342	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DPSM	99.91 343	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	98.90 340	98.96 340	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	99.76 342	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 341	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 345

Low-res two-view benchmark