Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 20	0.04 6	0.02 1	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.06 25	0.03 5	0.06 19	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 18	0.02 3	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 14

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.05 10	0.06 5	0.05 4	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 29	0.03 20	0.05 20	0.04 13	0.04 6	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.07 7	0.04 2	0.08 16	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 21	0.05 6	0.07 15	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.06 26	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 17	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.04 38	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 26	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 30	0.10 21	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 14	0.05 6	0.05 4	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
111111	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 22	0.03 3	0.03 20	0.04 6	0.05 20	0.03 1	0.04 12	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.08 6	0.06 3	0.05 3	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.08 27	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

LG-Stereo	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 22	0.04 14	0.02 3	0.06 26	0.05 20	0.06 25	0.06 26	0.08 31	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.05 10	0.09 27	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 14

MM-Stereo_test2	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 18	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.06 18	0.08 18	0.10 38	0.04 34	0.03 6	0.05 5	0.09 37	0.06 9	0.05 14

GREAT-IGEV	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.08 31	0.02 1	0.02 2	0.11 21	0.09 13	0.07 7	0.05 3	0.07 8	0.05 10	0.06 5	0.10 38	0.03 17	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.08 25	0.04 4

AIO-test1	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 26	0.06 29	0.06 25	0.06 26	0.06 19	0.02 1	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.05 10	0.05 2	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

U	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 6	0.02 1	0.04 6	0.01 1	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.11 29	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.05 10	0.10 31	0.07 17	0.01 1	0.03 6	0.07 21	0.07 19	0.06 9	0.06 25

AIO-Stereo	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.04 22	0.04 14	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 12	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.09 26	0.06 18	0.07 9	0.06 10	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.07 15	0.04 4

RSM	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.07 8	0.06 18	0.08 18	0.06 10	0.02 3	0.04 24	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 14

MoCha-V2	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.07 17	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 25	0.03 5	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.10 21	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.05 10	0.08 18	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.07 15	0.05 14

AdaDepth	0.06 20	0.06 29	0.04 17	0.04 17	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.05 20	0.06 29	0.04 6	0.05 17	0.05 11	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.11 29	0.09 27	0.08 29	0.09 26	0.06 18	0.08 18	0.07 17	0.02 3	0.04 24	0.07 21	0.07 19	0.09 31	0.07 28

GASTEREO	0.06 20	0.04 10	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.06 29	0.04 6	0.04 12	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.13 56	0.03 17	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.07 15	0.05 14

MSCF	0.06 20	0.04 10	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.06 29	0.04 6	0.04 12	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.12 49	0.03 17	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.06 9	0.05 14

MLG-Stereo_test2	0.06 20	0.05 20	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.06 26	0.04 13	0.07 33	0.05 17	0.07 28	0.03 15	0.04 35	0.10 15	0.10 21	0.10 33	0.07 19	0.11 33	0.06 18	0.10 31	0.06 10	0.03 17	0.03 6	0.06 14	0.05 6	0.09 31	0.06 25

GIP-stereo	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.03 20	0.03 1	0.03 5	0.05 18	0.04 12	0.05 11	0.02 1	0.04 35	0.11 21	0.09 13	0.08 17	0.07 19	0.09 26	0.07 33	0.08 18	0.09 34	0.02 3	0.04 24	0.06 14	0.07 19	0.08 25	0.05 14

IGEV-Stereo++	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.02 3	0.05 20	0.05 20	0.05 18	0.05 17	0.05 11	0.04 30	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.05 10	0.07 9	0.12 49	0.04 34	0.03 6	0.05 5	0.07 19	0.08 25	0.05 14

RAStereo	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 20	0.03 5	0.10 42	0.03 5	0.07 28	0.03 15	0.02 2	0.14 42	0.11 29	0.09 27	0.08 29	0.09 26	0.05 10	0.12 42	0.07 17	0.02 3	0.03 6	0.09 33	0.07 19	0.07 15	0.07 28

Occ-G	0.06 20	0.07 32	0.05 30	0.05 29	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.05 20	0.04 13	0.04 6	0.08 48	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.11 29	0.08 17	0.08 29	0.13 44	0.06 18	0.09 27	0.07 17	0.04 34	0.05 34	0.06 14	0.06 15	0.08 25	0.06 25

RSM++	0.06 20	0.05 20	0.05 30	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.06 26	0.05 20	0.05 18	0.05 17	0.07 28	0.04 30	0.02 2	0.11 21	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.09 27	0.07 17	0.03 17	0.04 24	0.08 28	0.07 19	0.07 15	0.05 14

DEFOM-Stereo	0.07 29	0.06 29	0.04 17	0.06 41	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.06 26	0.05 20	0.06 25	0.07 36	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.10 21	0.11 35	0.09 33	0.10 30	0.06 18	0.11 35	0.07 17	0.04 34	0.04 24	0.08 28	0.08 28	0.12 48	0.08 34

StereoVision	0.07 29	0.05 20	0.05 30	0.04 17	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.07 31	0.11 99	0.05 18	0.06 26	0.05 11	0.06 47	0.02 2	0.13 35	0.13 47	0.09 27	0.07 19	0.10 30	0.08 47	0.08 18	0.07 17	0.03 17	0.05 34	0.11 51	0.10 47	0.13 54	0.13 59

AEACV	0.07 29	0.08 41	0.04 17	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.05 20	0.03 5	0.05 18	0.05 17	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.17 60	0.13 47	0.09 27	0.08 29	0.12 38	0.07 33	0.10 31	0.10 38	0.03 17	0.04 24	0.08 28	0.12 57	0.07 15	0.05 14

RAFT	0.07 29	0.04 10	0.06 39	0.05 29	0.03 9	0.06 37	0.03 20	0.10 41	0.05 20	0.06 25	0.07 36	0.08 31	0.05 36	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.08 18	0.09 34	0.02 3	0.04 24	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.15 76

TDLM	0.07 29	0.08 41	0.07 51	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.05 55	0.07 31	0.06 29	0.06 25	0.10 74	0.08 31	0.06 47	0.05 42	0.09 9	0.09 13	0.09 27	0.09 33	0.08 16	0.06 18	0.08 18	0.06 10	0.05 53	0.07 55	0.08 28	0.07 19	0.08 25	0.08 34

MLG-Stereo_test3	0.08 34	0.06 29	0.04 17	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.04 38	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.03 15	0.05 42	0.13 35	0.11 29	0.12 42	0.09 33	0.29 162	0.06 18	0.12 42	0.13 56	0.03 17	0.05 34	0.07 21	0.08 28	0.10 34	0.08 34

anonymousdsp	0.08 34	0.07 32	0.06 39	0.06 41	0.05 29	0.06 37	0.04 38	0.10 41	0.06 29	0.11 48	0.10 74	0.08 31	0.04 30	0.05 42	0.13 35	0.12 42	0.11 35	0.09 33	0.13 44	0.08 47	0.14 47	0.15 65	0.04 34	0.05 34	0.08 28	0.07 19	0.11 41	0.07 28

iRaftStereo_RVC	0.08 34	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.10 41	0.05 20	0.10 42	0.09 61	0.10 38	0.05 36	0.04 35	0.11 21	0.11 29	0.13 47	0.10 45	0.12 38	0.07 33	0.15 53	0.11 42	0.04 34	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.11 41	0.08 34

delet	0.08 34	0.08 41	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.06 75	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.11 43	0.06 47	0.06 60	0.12 30	0.10 21	0.10 33	0.09 33	0.08 16	0.09 58	0.09 27	0.07 17	0.05 53	0.06 45	0.09 33	0.09 37	0.10 34	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.09 38	0.08 41	0.05 30	0.04 17	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.13 56	0.09 63	0.21 89	0.09 61	0.13 54	0.05 36	0.05 42	0.13 35	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.18 74	0.12 49	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

LG-Stereo_L1	0.09 38	0.08 41	0.05 30	0.05 29	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.13 56	0.09 63	0.21 89	0.09 61	0.11 43	0.05 36	0.05 42	0.13 35	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.18 74	0.11 42	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

LG-G_1	0.09 38	0.08 41	0.06 39	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.15 54	0.08 47	0.14 47	0.17 81	0.05 53	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 48	0.11 49

LG-G	0.09 38	0.08 41	0.06 39	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.15 54	0.08 47	0.14 47	0.17 81	0.05 53	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 48	0.11 49

DFGA-Net	0.09 38	0.09 51	0.05 30	0.07 47	0.05 29	0.06 37	0.05 55	0.11 47	0.06 29	0.12 53	0.07 36	0.13 54	0.05 36	0.04 35	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.13 44	0.07 33	0.11 35	0.08 27	0.05 53	0.07 55	0.10 42	0.09 37	0.14 57	0.11 49

LGtest1	0.09 38	0.07 32	0.06 39	0.06 41	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.10 41	0.09 63	0.09 36	0.10 74	0.10 38	0.05 36	0.06 60	0.15 50	0.13 47	0.15 59	0.11 55	0.15 54	0.09 58	0.16 55	0.15 65	0.05 53	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.12 48	0.10 44

AIO_rvc	0.09 38	0.09 51	0.06 39	0.07 47	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.12 51	0.08 49	0.12 53	0.05 17	0.11 43	0.04 30	0.05 42	0.22 115	0.17 88	0.11 35	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.16 55	0.22 118	0.04 34	0.05 34	0.09 33	0.08 28	0.09 31	0.07 28

AANet_RVC	0.09 38	0.08 41	0.08 69	0.07 47	0.09 83	0.06 37	0.06 75	0.09 37	0.09 63	0.08 34	0.09 61	0.08 31	0.07 63	0.06 60	0.14 42	0.11 29	0.11 35	0.12 61	0.11 33	0.10 67	0.10 31	0.09 34	0.07 87	0.08 72	0.11 51	0.12 57	0.12 48	0.14 70

IGEV-Stereo+	0.10 46	0.11 85	0.05 30	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.03 20	0.16 73	0.08 49	0.24 129	0.13 105	0.11 43	0.06 47	0.05 42	0.13 35	0.15 66	0.14 52	0.10 45	0.15 54	0.10 67	0.18 74	0.15 65	0.05 53	0.04 24	0.10 42	0.12 57	0.08 25	0.09 42

plain	0.10 46	0.09 51	0.07 51	0.06 41	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.13 56	0.06 29	0.16 60	0.06 26	0.11 43	0.04 30	0.04 35	0.16 55	0.16 78	0.16 64	0.12 61	0.15 54	0.08 47	0.15 53	0.11 42	0.04 34	0.07 55	0.12 61	0.12 57	0.12 48	0.14 70

MaDis-Stereo	0.10 46	0.07 32	0.07 51	0.04 17	0.04 22	0.04 14	0.04 38	0.09 37	0.07 44	0.11 48	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.03 24	0.14 42	0.14 53	0.15 59	0.12 61	0.15 54	0.07 33	0.16 55	0.13 56	0.03 17	0.06 45	0.14 80	0.20 146	0.16 66	0.19 112

MIF-Stereo (partial)	0.10 46	0.09 51	0.08 69	0.07 47	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.12 51	0.09 63	0.12 53	0.07 36	0.09 37	0.07 63	0.05 42	0.18 71	0.15 66	0.16 64	0.13 75	0.14 48	0.08 47	0.16 55	0.10 38	0.04 34	0.08 72	0.13 65	0.11 50	0.16 66	0.13 59

AASNet	0.10 46	0.10 64	0.07 51	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.08 110	0.11 47	0.06 29	0.10 42	0.11 89	0.10 38	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.11 29	0.13 47	0.11 55	0.11 33	0.09 58	0.11 35	0.12 49	0.06 71	0.08 72	0.11 51	0.10 47	0.10 34	0.08 34

AFF-stereo	0.10 46	0.10 64	0.08 69	0.07 47	0.06 42	0.08 66	0.04 38	0.17 79	0.08 49	0.21 89	0.08 48	0.13 54	0.05 36	0.03 24	0.14 42	0.14 53	0.12 42	0.09 33	0.20 87	0.07 33	0.14 47	0.11 42	0.04 34	0.06 45	0.13 65	0.12 57	0.18 84	0.11 49

MMNet	0.10 46	0.09 51	0.07 51	0.10 87	0.08 70	0.09 83	0.06 75	0.10 41	0.08 49	0.08 34	0.09 61	0.12 49	0.06 47	0.08 80	0.22 115	0.11 29	0.12 42	0.11 55	0.12 38	0.09 58	0.11 35	0.08 27	0.06 71	0.08 72	0.10 42	0.11 50	0.13 54	0.12 55

GANet	0.10 46	0.10 64	0.09 87	0.10 87	0.10 102	0.12 119	0.09 125	0.13 56	0.08 49	0.10 42	0.10 74	0.14 65	0.06 47	0.06 60	0.11 21	0.12 42	0.14 52	0.14 87	0.11 33	0.07 33	0.11 35	0.08 27	0.08 113	0.08 72	0.11 51	0.09 37	0.11 41	0.11 49

CVANet_RVC	0.10 46	0.12 101	0.11 122	0.13 127	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.12 51	0.08 49	0.09 36	0.14 112	0.10 38	0.07 63	0.07 69	0.11 21	0.11 29	0.11 35	0.11 55	0.11 33	0.08 47	0.11 35	0.08 27	0.06 71	0.08 72	0.11 51	0.09 37	0.11 41	0.12 55

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 55	0.08 41	0.06 39	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.03 20	0.16 73	0.09 63	0.24 129	0.09 61	0.10 38	0.06 47	0.05 42	0.15 50	0.17 88	0.17 71	0.12 61	0.16 60	0.10 67	0.24 130	0.17 81	0.04 34	0.05 34	0.10 42	0.11 50	0.13 54	0.09 42

UniTT-Stereo	0.11 55	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.05 29	0.06 37	0.04 38	0.10 41	0.07 44	0.13 56	0.06 26	0.12 49	0.12 134	0.08 80	0.18 71	0.14 53	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.09 58	0.17 63	0.12 49	0.07 87	0.06 45	0.12 61	0.19 136	0.10 34	0.13 59

MIM_Stereo	0.11 55	0.09 51	0.07 51	0.08 63	0.07 53	0.09 83	0.04 38	0.13 56	0.06 29	0.19 81	0.08 48	0.11 43	0.05 36	0.05 42	0.16 55	0.15 66	0.17 71	0.12 61	0.20 87	0.10 67	0.18 74	0.15 65	0.04 34	0.07 55	0.11 51	0.10 47	0.15 60	0.10 44

RAFT_CTSACE	0.11 55	0.09 51	0.07 51	0.05 29	0.06 42	0.08 66	0.06 75	0.12 51	0.07 44	0.18 74	0.06 26	0.14 65	0.12 134	0.05 42	0.13 35	0.13 47	0.14 52	0.09 33	0.12 38	0.07 33	0.16 55	0.18 89	0.04 34	0.07 55	0.14 80	0.14 76	0.19 91	0.14 70

test_5	0.11 55	0.10 64	0.08 69	0.07 47	0.05 29	0.07 47	0.05 55	0.16 73	0.07 44	0.11 48	0.09 61	0.15 73	0.15 174	0.03 24	0.15 50	0.15 66	0.11 35	0.10 45	0.12 38	0.07 33	0.13 44	0.15 65	0.04 34	0.09 96	0.13 65	0.14 76	0.19 91	0.18 93

DMCA	0.11 55	0.09 51	0.10 98	0.08 63	0.09 83	0.08 66	0.09 125	0.13 56	0.10 80	0.11 48	0.13 105	0.12 49	0.08 79	0.09 106	0.20 90	0.14 53	0.15 59	0.14 87	0.12 38	0.10 67	0.14 47	0.09 34	0.08 113	0.08 72	0.11 51	0.13 68	0.11 41	0.12 55

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 61	0.09 51	0.06 39	0.06 41	0.07 53	0.06 37	0.04 38	0.17 79	0.08 49	0.24 129	0.08 48	0.14 65	0.06 47	0.06 60	0.17 60	0.14 53	0.18 82	0.13 75	0.18 70	0.10 67	0.23 126	0.23 122	0.06 71	0.06 45	0.10 42	0.13 68	0.14 57	0.16 81

AIO_test	0.12 61	0.10 64	0.06 39	0.10 87	0.07 53	0.07 47	0.06 75	0.14 62	0.10 80	0.13 56	0.07 36	0.13 54	0.05 36	0.05 42	0.29 169	0.29 220	0.11 35	0.09 33	0.13 44	0.07 33	0.18 74	0.24 130	0.05 53	0.06 45	0.12 61	0.18 128	0.10 34	0.07 28

LL-Strereo2	0.12 61	0.08 41	0.07 51	0.07 47	0.07 53	0.06 37	0.04 38	0.15 66	0.10 80	0.22 98	0.10 74	0.13 54	0.07 63	0.07 69	0.15 50	0.15 66	0.18 82	0.11 55	0.20 87	0.10 67	0.20 95	0.28 156	0.05 53	0.07 55	0.12 61	0.13 68	0.15 60	0.10 44

RAFT+CT+SA	0.12 61	0.10 64	0.09 87	0.08 63	0.06 42	0.07 47	0.06 75	0.19 97	0.09 63	0.16 60	0.08 48	0.18 94	0.16 181	0.05 42	0.17 60	0.17 88	0.12 42	0.10 45	0.17 67	0.09 58	0.17 63	0.23 122	0.04 34	0.08 72	0.15 89	0.14 76	0.18 84	0.17 86

raft+_RVC	0.12 61	0.10 64	0.08 69	0.09 78	0.08 70	0.09 83	0.06 75	0.18 88	0.09 63	0.22 98	0.12 95	0.15 73	0.07 63	0.06 60	0.16 55	0.14 53	0.16 64	0.12 61	0.20 87	0.09 58	0.19 86	0.17 81	0.05 53	0.07 55	0.14 80	0.13 68	0.16 66	0.13 59

ARAFT	0.12 61	0.09 51	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.04 38	0.14 62	0.08 49	0.21 89	0.10 74	0.17 87	0.05 36	0.05 42	0.18 71	0.14 53	0.18 82	0.15 111	0.20 87	0.08 47	0.20 95	0.18 89	0.05 53	0.06 45	0.14 80	0.11 50	0.18 84	0.13 59

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 61	0.11 85	0.09 87	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.21 115	0.09 63	0.23 109	0.09 61	0.18 94	0.06 47	0.05 42	0.16 55	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.21 100	0.08 47	0.17 63	0.13 56	0.05 53	0.08 72	0.17 106	0.13 68	0.20 103	0.14 70

SGD-Stereo	0.13 68	0.07 32	0.05 30	0.06 41	0.06 42	0.08 66	0.03 20	0.08 36	0.08 49	0.10 42	0.06 26	0.13 54	0.06 47	0.04 35	0.93 266	0.17 88	0.18 82	0.10 45	0.16 60	0.08 47	0.18 74	0.11 42	0.06 71	0.06 45	0.10 42	0.11 50	0.16 66	0.13 59

YMNet	0.13 68	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.10 102	0.12 119	0.17 187	0.11 47	0.10 80	0.10 42	0.08 48	0.16 82	0.12 134	0.09 106	0.66 245	0.16 78	0.12 42	0.12 61	0.14 48	0.08 47	0.11 35	0.11 42	0.07 87	0.07 55	0.15 89	0.11 50	0.15 60	0.13 59

HUF	0.13 68	0.09 51	0.07 51	0.08 63	0.08 70	0.07 47	0.04 38	0.15 66	0.08 49	0.18 74	0.07 36	0.12 49	0.07 63	0.06 60	0.43 210	0.45 271	0.15 59	0.10 45	0.20 87	0.09 58	0.21 104	0.21 111	0.06 71	0.06 45	0.11 51	0.08 28	0.11 41	0.08 34

anonymousdsp2	0.13 68	0.12 101	0.09 87	0.09 78	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.18 88	0.08 49	0.20 85	0.16 130	0.15 73	0.07 63	0.07 69	0.15 50	0.15 66	0.17 71	0.12 61	0.23 115	0.11 79	0.19 86	0.21 111	0.07 87	0.08 72	0.13 65	0.11 50	0.18 84	0.12 55

TESTraft	0.13 68	0.11 85	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.07 92	0.15 66	0.11 99	0.16 60	0.10 74	0.14 65	0.16 181	0.05 42	0.24 142	0.17 88	0.15 59	0.12 61	0.18 70	0.10 67	0.18 74	0.22 118	0.04 34	0.08 72	0.17 106	0.17 112	0.23 119	0.19 112

UPFNet	0.13 68	0.11 85	0.12 142	0.12 118	0.11 116	0.13 130	0.10 136	0.15 66	0.12 124	0.17 67	0.13 105	0.15 73	0.09 89	0.11 136	0.23 126	0.15 66	0.17 71	0.15 111	0.16 60	0.11 79	0.13 44	0.11 42	0.09 127	0.09 96	0.13 65	0.13 68	0.19 91	0.13 59

4D-IteraStereo	0.14 74	0.10 64	0.09 87	0.10 87	0.08 70	0.08 66	0.05 55	0.21 115	0.12 124	0.26 154	0.12 95	0.20 108	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.20 103	0.15 111	0.22 109	0.12 88	0.27 148	0.29 161	0.05 53	0.08 72	0.14 80	0.14 76	0.19 91	0.13 59

CAS	0.14 74	0.11 85	0.08 69	0.09 78	0.08 70	0.08 66	0.05 55	0.17 79	0.10 80	0.17 67	0.16 130	0.15 73	0.10 97	0.10 124	0.20 90	0.18 110	0.17 71	0.14 87	0.19 79	0.11 79	0.22 114	0.23 122	0.07 87	0.08 72	0.17 106	0.16 104	0.17 80	0.23 145

TestStereo1	0.14 74	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.08 66	0.07 92	0.14 62	0.10 80	0.17 67	0.09 61	0.14 65	0.17 192	0.05 42	0.23 126	0.17 88	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.10 67	0.19 86	0.24 130	0.04 34	0.07 55	0.18 120	0.17 112	0.26 151	0.20 118

SA-5K	0.14 74	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.08 66	0.07 92	0.14 62	0.10 80	0.17 67	0.09 61	0.14 65	0.17 192	0.05 42	0.23 126	0.17 88	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.10 67	0.19 86	0.24 130	0.04 34	0.07 55	0.18 120	0.17 112	0.26 151	0.20 118

test_4	0.14 74	0.09 51	0.10 98	0.07 47	0.07 53	0.05 29	0.05 55	0.17 79	0.11 99	0.24 129	0.08 48	0.15 73	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.18 82	0.12 61	0.17 67	0.11 79	0.23 126	0.27 148	0.04 34	0.09 96	0.14 80	0.20 146	0.26 151	0.23 145

rafts_anoy	0.14 74	0.14 140	0.11 122	0.11 105	0.11 116	0.10 88	0.07 92	0.21 115	0.08 49	0.21 89	0.15 120	0.17 87	0.07 63	0.06 60	0.20 90	0.17 88	0.20 103	0.17 142	0.22 109	0.12 88	0.21 104	0.18 89	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.15 91	0.15 60	0.17 86

RALAANet	0.14 74	0.13 120	0.11 122	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.07 92	0.17 79	0.10 80	0.16 60	0.15 120	0.15 73	0.09 89	0.06 60	0.19 76	0.16 78	0.18 82	0.17 142	0.26 137	0.14 129	0.24 130	0.23 122	0.07 87	0.09 96	0.16 94	0.15 91	0.20 103	0.16 81

RAFT + AFF	0.14 74	0.07 32	0.05 30	0.08 63	0.05 29	0.07 47	0.04 38	0.11 47	0.08 49	0.14 59	0.07 36	0.15 73	0.04 30	0.03 24	1.54 286	0.11 29	0.14 52	0.07 19	0.14 48	0.06 18	0.14 47	0.08 27	0.03 17	0.05 34	0.10 42	0.07 19	0.07 15	0.07 28

HITNet	0.14 74	0.11 85	0.10 98	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.07 92	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.13 105	0.18 94	0.10 97	0.09 106	0.20 90	0.14 53	0.17 71	0.14 87	0.16 60	0.10 67	0.20 95	0.22 118	0.08 113	0.09 96	0.15 89	0.14 76	0.24 130	0.18 93
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
S2M2_XL	0.15 83	0.10 64	0.11 122	0.08 63	0.08 70	0.11 104	0.09 125	0.22 124	0.09 63	0.22 98	0.10 74	0.24 142	0.08 79	0.08 80	0.18 71	0.19 128	0.24 155	0.13 75	0.19 79	0.11 79	0.36 187	0.21 111	0.09 127	0.08 72	0.14 80	0.12 57	0.18 84	0.20 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.15 83	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.05 55	0.16 73	0.07 44	0.13 56	0.10 74	0.13 54	0.06 47	0.08 80	0.98 271	0.13 47	0.19 94	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.19 86	0.16 74	0.07 87	0.08 72	0.13 65	0.12 57	0.17 80	0.15 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 83	0.11 85	0.10 98	0.11 105	0.08 70	0.09 83	0.05 55	0.18 88	0.17 192	0.23 109	0.18 144	0.18 94	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.17 88	0.19 94	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.19 86	0.26 142	0.07 87	0.09 96	0.16 94	0.22 164	0.16 66	0.21 127

CASnet	0.15 83	0.12 101	0.08 69	0.10 87	0.11 116	0.14 137	0.06 75	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.15 120	0.23 135	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.15 66	0.20 103	0.11 55	0.26 137	0.11 79	0.34 172	0.19 103	0.07 87	0.08 72	0.16 94	0.12 57	0.20 103	0.17 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.15 83	0.11 85	0.10 98	0.12 118	0.10 102	0.12 119	0.08 110	0.17 79	0.10 80	0.18 74	0.17 141	0.20 108	0.10 97	0.11 136	0.47 220	0.15 66	0.18 82	0.14 87	0.16 60	0.11 79	0.16 55	0.12 49	0.09 127	0.09 96	0.14 80	0.16 104	0.19 91	0.18 93

SA	0.15 83	0.13 120	0.09 87	0.09 78	0.08 70	0.11 104	0.06 75	0.21 115	0.10 80	0.23 109	0.09 61	0.23 135	0.07 63	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.18 82	0.15 111	0.24 123	0.12 88	0.20 95	0.26 142	0.05 53	0.09 96	0.20 139	0.20 146	0.27 166	0.23 145

CIPLG	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.20 108	0.10 97	0.12 160	0.23 126	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.28 156	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.13 59

IPLGR_C	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.20 108	0.10 97	0.12 160	0.21 102	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.28 156	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.14 70

ACRE	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.15 120	0.20 108	0.10 97	0.12 160	0.21 102	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.27 148	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.13 59

raftrobust	0.15 83	0.12 101	0.11 122	0.11 105	0.10 102	0.08 66	0.06 75	0.22 124	0.09 63	0.27 164	0.13 105	0.19 102	0.08 79	0.08 80	0.21 102	0.18 110	0.21 119	0.15 111	0.28 152	0.13 105	0.25 135	0.23 122	0.08 113	0.08 72	0.19 128	0.17 112	0.17 80	0.16 81

RALCasStereoNet	0.15 83	0.14 140	0.10 98	0.13 127	0.11 116	0.10 88	0.07 92	0.20 99	0.08 49	0.23 109	0.13 105	0.19 102	0.08 79	0.07 69	0.20 90	0.18 110	0.22 136	0.17 142	0.20 87	0.12 88	0.22 114	0.21 111	0.07 87	0.09 96	0.18 120	0.15 91	0.15 60	0.15 76

HCRNet	0.15 83	0.19 210	0.08 69	0.23 213	0.09 83	0.16 157	0.09 125	0.16 73	0.06 29	0.49 291	0.16 130	0.25 151	0.08 79	0.09 106	0.43 210	0.11 29	0.16 64	0.10 45	0.21 100	0.09 58	0.13 44	0.08 27	0.11 167	0.07 55	0.09 33	0.09 37	0.14 57	0.11 49

UNet	0.15 83	0.13 120	0.13 154	0.14 139	0.12 130	0.14 137	0.10 136	0.20 99	0.12 124	0.21 89	0.15 120	0.17 87	0.12 134	0.13 178	0.21 102	0.15 66	0.20 103	0.17 142	0.18 70	0.13 105	0.17 63	0.14 62	0.10 149	0.12 157	0.15 89	0.17 112	0.20 103	0.17 86

HGLStereo	0.15 83	0.14 140	0.12 142	0.13 127	0.13 143	0.13 130	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.22 98	0.22 179	0.14 65	0.09 89	0.11 136	0.24 142	0.17 88	0.21 119	0.17 142	0.20 87	0.14 129	0.18 74	0.16 74	0.10 149	0.11 139	0.17 106	0.16 104	0.17 80	0.15 76

RASNet	0.15 83	0.14 140	0.14 162	0.13 127	0.11 116	0.12 119	0.10 136	0.24 152	0.12 124	0.22 98	0.14 112	0.18 94	0.12 134	0.09 106	0.16 55	0.18 110	0.19 94	0.13 75	0.16 60	0.10 67	0.22 114	0.16 74	0.07 87	0.14 184	0.16 94	0.16 104	0.26 151	0.22 136

RYNet	0.15 83	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.04 38	0.07 31	0.13 145	0.06 25	0.06 26	0.06 19	0.05 36	0.04 35	1.96 306	0.11 29	0.09 27	0.13 75	0.10 30	0.07 33	0.08 18	0.07 17	0.13 190	0.06 45	0.09 33	0.22 164	0.11 41	0.08 34

G2L-Stereo	0.16 99	0.14 140	0.11 122	0.12 118	0.13 143	0.12 119	0.09 125	0.20 99	0.11 99	0.24 129	0.16 130	0.19 102	0.16 181	0.11 136	0.29 169	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.20 95	0.16 74	0.11 167	0.10 124	0.18 120	0.19 136	0.23 119	0.17 86

trnet	0.16 99	0.13 120	0.10 98	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.06 75	0.24 152	0.09 63	0.28 179	0.12 95	0.26 163	0.11 121	0.10 124	0.20 90	0.22 170	0.25 168	0.13 75	0.21 100	0.13 105	0.32 161	0.20 108	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.17 112	0.24 130	0.23 145

LoS_RVC	0.16 99	0.13 120	0.10 98	0.07 47	0.09 83	0.08 66	0.06 75	0.17 79	0.11 99	0.23 109	0.16 130	0.17 87	0.11 121	0.09 106	0.21 102	0.22 170	0.17 71	0.16 131	0.24 123	0.12 88	0.33 165	0.31 169	0.08 113	0.09 96	0.20 139	0.15 91	0.16 66	0.20 118

tt_ll	0.16 99	0.13 120	0.10 98	0.07 47	0.09 83	0.08 66	0.06 75	0.17 79	0.11 99	0.23 109	0.16 130	0.17 87	0.11 121	0.09 106	0.21 102	0.22 170	0.17 71	0.16 131	0.24 123	0.12 88	0.33 165	0.31 169	0.08 113	0.09 96	0.20 139	0.15 91	0.16 66	0.20 118

GMOStereo	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

error version	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

test-v	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

test-2	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

GMStereo	0.16 99	0.16 170	0.09 87	0.14 139	0.13 143	0.15 150	0.11 145	0.22 124	0.12 124	0.19 81	0.15 120	0.25 151	0.13 152	0.09 106	0.17 60	0.14 53	0.21 119	0.13 75	0.26 137	0.15 144	0.20 95	0.12 49	0.09 127	0.11 139	0.18 120	0.15 91	0.23 119	0.15 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.16 99	0.15 161	0.15 174	0.16 164	0.12 130	0.13 130	0.14 172	0.18 88	0.15 170	0.17 67	0.15 120	0.18 94	0.12 134	0.11 136	0.23 126	0.18 110	0.19 94	0.14 87	0.23 115	0.12 88	0.18 74	0.14 62	0.12 183	0.12 157	0.16 94	0.16 104	0.18 84	0.16 81

DSFCA	0.16 99	0.18 197	0.14 162	0.14 139	0.13 143	0.16 157	0.15 180	0.16 73	0.13 145	0.16 60	0.19 151	0.18 94	0.10 97	0.08 80	0.22 115	0.18 110	0.19 94	0.17 142	0.21 100	0.14 129	0.19 86	0.19 103	0.11 167	0.12 157	0.17 106	0.18 128	0.19 91	0.19 112

DMCA-RVC	0.16 99	0.12 101	0.15 174	0.12 118	0.13 143	0.11 104	0.13 165	0.17 79	0.16 183	0.18 74	0.21 171	0.20 108	0.10 97	0.10 124	0.36 197	0.17 88	0.18 82	0.17 142	0.16 60	0.14 129	0.18 74	0.15 65	0.10 149	0.12 157	0.14 80	0.13 68	0.18 84	0.18 93

CFNet	0.16 99	0.15 161	0.12 142	0.18 180	0.15 174	0.14 137	0.11 145	0.23 136	0.12 124	0.21 89	0.16 130	0.29 190	0.14 168	0.11 136	0.21 102	0.13 47	0.20 103	0.16 131	0.18 70	0.12 88	0.17 63	0.13 56	0.08 113	0.12 157	0.20 139	0.17 112	0.22 115	0.21 127

DISCO	0.16 99	0.15 161	0.11 122	0.14 139	0.13 143	0.16 157	0.14 172	0.15 66	0.13 145	0.21 89	0.17 141	0.16 82	0.10 97	0.10 124	0.25 154	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.23 115	0.14 129	0.17 63	0.18 89	0.09 127	0.11 139	0.17 106	0.16 104	0.21 109	0.16 81

coex_refinement	0.17 113	0.15 161	0.11 122	0.12 118	0.12 130	0.13 130	0.08 110	0.21 115	0.16 183	0.22 98	0.18 144	0.17 87	0.10 97	0.10 124	0.44 214	0.19 128	0.20 103	0.15 111	0.23 115	0.11 79	0.17 63	0.15 65	0.09 127	0.10 124	0.18 120	0.17 112	0.20 103	0.22 136

S2M2_L	0.17 113	0.14 140	0.15 174	0.13 127	0.10 102	0.16 157	0.11 145	0.21 115	0.11 99	0.27 164	0.09 61	0.20 108	0.06 47	0.17 216	0.22 115	0.19 128	0.25 168	0.16 131	0.20 87	0.15 144	0.34 172	0.25 136	0.13 190	0.10 124	0.16 94	0.16 104	0.27 166	0.23 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 113	0.11 85	0.09 87	0.12 118	0.09 83	0.10 88	0.06 75	0.22 124	0.12 124	0.27 164	0.11 89	0.27 173	0.10 97	0.08 80	0.17 60	0.21 156	0.24 155	0.14 87	0.25 135	0.13 105	0.44 220	0.31 169	0.08 113	0.10 124	0.17 106	0.17 112	0.36 212	0.19 112

castereo	0.17 113	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.06 75	0.22 124	0.13 145	0.26 154	0.14 112	0.23 135	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.22 170	0.25 168	0.14 87	0.28 152	0.13 105	0.45 222	0.34 182	0.07 87	0.09 96	0.19 128	0.20 146	0.19 91	0.20 118

iinet-f	0.17 113	0.14 140	0.10 98	0.12 118	0.09 83	0.14 137	0.09 125	0.15 66	0.10 80	0.23 109	0.25 193	0.18 94	0.15 174	0.08 80	0.33 187	0.19 128	0.20 103	0.13 75	0.36 189	0.16 159	0.20 95	0.21 111	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.14 76	0.25 141	0.17 86

Sa-1000	0.17 113	0.13 120	0.09 87	0.09 78	0.09 83	0.11 104	0.05 55	0.22 124	0.11 99	0.24 129	0.11 89	0.24 142	0.09 89	0.10 124	0.22 115	0.18 110	0.21 119	0.17 142	0.28 152	0.12 88	0.25 135	0.33 176	0.06 71	0.09 96	0.24 185	0.20 146	0.26 151	0.22 136

TestStereo	0.17 113	0.17 182	0.14 162	0.15 154	0.11 116	0.15 150	0.11 145	0.25 169	0.13 145	0.30 199	0.15 120	0.25 151	0.11 121	0.08 80	0.19 76	0.14 53	0.23 144	0.13 75	0.27 145	0.13 105	0.27 148	0.15 65	0.09 127	0.14 184	0.21 149	0.15 91	0.21 109	0.19 112

CREStereo	0.17 113	0.13 120	0.11 122	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.06 75	0.24 152	0.10 80	0.27 164	0.12 95	0.26 163	0.11 121	0.10 124	0.22 115	0.26 206	0.26 183	0.13 75	0.21 100	0.14 129	0.36 187	0.24 130	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.17 112	0.23 119	0.22 136
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
iResNet_ROB	0.17 113	0.14 140	0.12 142	0.15 154	0.11 116	0.15 150	0.11 145	0.25 169	0.12 124	0.25 142	0.16 130	0.19 102	0.21 218	0.09 106	0.25 154	0.16 78	0.22 136	0.16 131	0.29 162	0.12 88	0.23 126	0.16 74	0.09 127	0.12 157	0.20 139	0.17 112	0.26 151	0.21 127

PDISCO_ROB	0.17 113	0.16 170	0.16 186	0.14 139	0.12 130	0.13 130	0.11 145	0.15 66	0.12 124	0.16 60	0.16 130	0.12 49	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.20 145	0.19 94	0.23 226	0.18 70	0.15 144	0.22 114	0.23 122	0.07 87	0.11 139	0.21 149	0.24 177	0.39 226	0.23 145

GCAP-BAT	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

test_for_model	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala2	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala_base	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

GCAP-Stereo	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

CES	0.18 123	0.10 64	0.10 98	0.09 78	0.11 116	0.10 88	0.05 55	0.42 263	0.10 80	0.20 85	0.27 210	0.23 135	0.10 97	0.12 160	0.26 158	0.23 181	0.25 168	0.15 111	0.20 87	0.13 105	0.45 222	0.26 142	0.09 127	0.08 72	0.19 128	0.15 91	0.19 91	0.24 159

raft_robust	0.18 123	0.13 120	0.10 98	0.14 139	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.25 169	0.12 124	0.30 199	0.10 74	0.24 142	0.14 168	0.10 124	0.24 142	0.21 156	0.21 119	0.17 142	0.34 178	0.14 129	0.27 148	0.31 169	0.06 71	0.10 124	0.22 156	0.21 156	0.24 130	0.21 127

GLC_STEREO	0.18 123	0.15 161	0.16 186	0.15 154	0.14 159	0.14 137	0.11 145	0.26 183	0.10 80	0.28 179	0.18 144	0.20 108	0.10 97	0.11 136	0.19 76	0.19 128	0.28 205	0.15 111	0.24 123	0.14 129	0.37 191	0.23 122	0.09 127	0.10 124	0.19 128	0.13 68	0.30 187	0.18 93

test-3	0.18 123	0.11 85	0.09 87	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.10 80	0.27 164	0.11 89	0.29 190	0.11 121	0.08 80	0.23 126	0.19 128	0.23 144	0.15 111	0.47 210	0.15 144	0.33 165	0.46 224	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.14 76	0.25 141	0.23 145

test_1	0.18 123	0.11 85	0.09 87	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.10 80	0.27 164	0.11 89	0.29 190	0.11 121	0.08 80	0.23 126	0.19 128	0.23 144	0.15 111	0.47 210	0.15 144	0.33 165	0.46 224	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.14 76	0.25 141	0.23 145

LMCR-Stereo	0.18 123	0.14 140	0.11 122	0.13 127	0.12 130	0.15 150	0.10 136	0.22 124	0.13 145	0.23 109	0.18 144	0.24 142	0.17 192	0.12 160	0.21 102	0.19 128	0.26 183	0.18 172	0.33 172	0.19 177	0.26 140	0.25 136	0.10 149	0.12 157	0.19 128	0.18 128	0.24 130	0.23 145

CREStereo++_RVC	0.18 123	0.12 101	0.10 98	0.11 105	0.12 130	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.13 105	0.22 131	0.19 211	0.10 124	0.22 115	0.22 170	0.24 155	0.12 61	0.22 109	0.11 79	0.34 172	0.25 136	0.07 87	0.09 96	0.19 128	0.15 91	0.62 274	0.23 145
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
PMTNet	0.18 123	0.15 161	0.11 122	0.14 139	0.11 116	0.09 83	0.09 125	0.22 124	0.10 80	0.29 196	0.11 89	0.25 151	0.08 79	0.09 106	0.24 142	0.27 212	0.24 155	0.13 75	0.28 152	0.13 105	0.35 183	0.24 130	0.09 127	0.08 72	0.22 156	0.17 112	0.23 119	0.25 166

CFNet_RVC	0.18 123	0.18 197	0.15 174	0.18 180	0.16 179	0.18 173	0.12 161	0.21 115	0.13 145	0.23 109	0.20 161	0.24 142	0.12 134	0.12 160	0.22 115	0.19 128	0.23 144	0.17 142	0.26 137	0.15 144	0.24 130	0.19 103	0.09 127	0.13 174	0.22 156	0.20 146	0.25 141	0.23 145

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 123	0.18 197	0.18 206	0.17 173	0.21 212	0.16 157	0.26 237	0.19 97	0.24 224	0.22 98	0.20 161	0.26 163	0.12 134	0.19 227	0.24 142	0.16 78	0.19 94	0.16 131	0.19 79	0.13 105	0.16 55	0.17 81	0.11 167	0.11 139	0.17 106	0.22 164	0.19 91	0.21 127
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 123	0.14 140	0.16 186	0.14 139	0.14 159	0.11 104	0.09 125	0.25 169	0.13 145	0.27 164	0.26 202	0.25 151	0.17 192	0.09 106	0.19 76	0.16 78	0.19 94	0.15 111	0.41 196	0.13 105	0.24 130	0.18 89	0.10 149	0.14 184	0.17 106	0.15 91	0.22 115	0.18 93

dd	0.19 140	0.17 182	0.10 98	0.34 251	0.12 130	0.24 218	0.11 145	0.21 115	0.10 80	0.22 98	0.10 74	0.37 225	0.10 97	0.09 106	0.37 199	0.17 88	0.28 205	0.14 87	0.35 185	0.14 129	0.19 86	0.14 62	0.09 127	0.13 174	0.21 149	0.15 91	0.26 151	0.21 127

AACVNet	0.19 140	0.17 182	0.14 162	0.19 190	0.19 201	0.19 183	0.13 165	0.23 136	0.15 170	0.25 142	0.23 187	0.20 108	0.13 152	0.13 178	0.21 102	0.18 110	0.24 155	0.18 172	0.24 123	0.17 168	0.22 114	0.20 108	0.14 200	0.15 197	0.22 156	0.21 156	0.25 141	0.25 166

test_3	0.19 140	0.12 101	0.11 122	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.12 124	0.28 179	0.12 95	0.31 209	0.14 168	0.08 80	0.25 154	0.20 145	0.23 144	0.15 111	0.47 210	0.16 159	0.35 183	0.46 224	0.06 71	0.11 139	0.19 128	0.19 136	0.27 166	0.25 166

AnonymousM	0.19 140	0.09 51	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.20 99	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.16 82	0.07 63	0.09 106	0.23 126	0.23 181	0.23 144	0.14 87	0.20 87	0.15 144	0.32 161	0.26 142	0.07 87	0.08 72	0.11 51	0.17 112	0.54 260	0.97 282

TANstereo	0.19 140	0.12 101	0.10 98	0.14 139	0.13 143	0.14 137	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.12 95	0.16 82	0.12 134	0.13 178	0.29 169	0.28 215	0.26 183	0.25 239	0.34 178	0.22 203	0.34 172	0.27 148	0.29 264	0.10 124	0.13 65	0.15 91	0.36 212	0.18 93

XX-TBD	0.19 140	0.12 101	0.10 98	0.14 139	0.13 143	0.14 137	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.12 95	0.16 82	0.12 134	0.13 178	0.29 169	0.28 215	0.26 183	0.25 239	0.34 178	0.22 203	0.34 172	0.27 148	0.29 264	0.10 124	0.13 65	0.15 91	0.36 212	0.18 93

STTStereo	0.19 140	0.19 210	0.21 227	0.18 180	0.20 206	0.17 168	0.25 229	0.18 88	0.19 200	0.20 85	0.19 151	0.24 142	0.14 168	0.17 216	0.32 183	0.17 88	0.19 94	0.19 183	0.19 79	0.14 129	0.18 74	0.17 81	0.11 167	0.12 157	0.19 128	0.20 146	0.20 103	0.26 176

BEATNet_4x	0.19 140	0.14 140	0.12 142	0.13 127	0.13 143	0.12 119	0.10 136	0.20 99	0.14 160	0.27 164	0.14 112	0.21 121	0.13 152	0.11 136	0.32 183	0.20 145	0.22 136	0.22 212	0.20 87	0.12 88	0.31 158	0.41 208	0.10 149	0.12 157	0.17 106	0.16 104	0.26 151	0.23 145

DLCB_ROB	0.19 140	0.17 182	0.16 186	0.14 139	0.15 174	0.14 137	0.13 165	0.20 99	0.16 183	0.23 109	0.23 187	0.25 151	0.18 205	0.15 201	0.20 90	0.16 78	0.21 119	0.18 172	0.19 79	0.15 144	0.24 130	0.20 108	0.13 190	0.15 197	0.36 254	0.24 177	0.24 130	0.20 118

AE-Stereo	0.20 149	0.14 140	0.13 154	0.16 164	0.12 130	0.12 119	0.09 125	0.23 136	0.15 170	0.28 179	0.12 95	0.29 190	0.13 152	0.09 106	0.21 102	0.25 197	0.28 205	0.19 183	0.28 152	0.19 177	0.35 183	0.42 211	0.07 87	0.14 184	0.22 156	0.24 177	0.26 151	0.21 127

EGLCR-Stereo	0.20 149	0.12 101	0.10 98	0.11 105	0.11 116	0.13 130	0.06 75	0.23 136	0.11 99	0.27 164	0.09 61	0.24 142	0.09 89	0.09 106	0.18 71	0.21 156	0.24 155	0.16 131	0.29 162	0.12 88	0.36 187	0.46 224	0.07 87	0.09 96	0.15 89	0.25 188	0.93 295	0.25 166

sAnonymous2	0.20 149	0.14 140	0.12 142	0.12 118	0.11 116	0.14 137	0.12 161	0.28 209	0.16 183	0.23 109	0.19 151	0.19 102	0.15 174	0.08 80	0.24 142	0.26 206	0.25 168	0.22 212	0.39 192	0.20 184	0.34 172	0.38 196	0.08 113	0.13 174	0.22 156	0.24 177	0.23 119	0.24 159

CroCo_RVC	0.20 149	0.14 140	0.12 142	0.12 118	0.11 116	0.14 137	0.12 161	0.28 209	0.16 183	0.23 109	0.19 151	0.19 102	0.15 174	0.08 80	0.24 142	0.26 206	0.25 168	0.22 212	0.39 192	0.20 184	0.34 172	0.38 196	0.08 113	0.13 174	0.22 156	0.24 177	0.23 119	0.24 159

CFNet_pseudo	0.20 149	0.16 170	0.16 186	0.19 190	0.16 179	0.16 157	0.13 165	0.24 152	0.14 160	0.28 179	0.21 171	0.22 131	0.19 211	0.12 160	0.63 240	0.17 88	0.20 103	0.17 142	0.30 167	0.12 88	0.21 104	0.17 81	0.12 183	0.12 157	0.20 139	0.20 146	0.25 141	0.26 176

psm_up	0.20 149	0.17 182	0.19 211	0.20 196	0.16 179	0.20 189	0.13 165	0.25 169	0.23 219	0.23 109	0.18 144	0.21 121	0.20 215	0.15 201	0.23 126	0.18 110	0.24 155	0.18 172	0.28 152	0.16 159	0.21 104	0.16 74	0.12 183	0.20 225	0.24 185	0.24 177	0.26 151	0.25 166

FADNet-RVC-Resample	0.20 149	0.16 170	0.18 206	0.17 173	0.16 179	0.16 157	0.14 172	0.24 152	0.17 192	0.26 154	0.19 151	0.26 163	0.16 181	0.16 207	0.30 179	0.17 88	0.20 103	0.22 212	0.26 137	0.24 218	0.22 114	0.29 161	0.13 190	0.20 225	0.22 156	0.21 156	0.19 91	0.22 136

AF-Net	0.20 149	0.18 197	0.17 199	0.18 180	0.22 219	0.20 189	0.21 209	0.24 152	0.21 207	0.19 81	0.25 193	0.26 163	0.16 181	0.14 189	0.33 187	0.20 145	0.17 71	0.17 142	0.22 109	0.15 144	0.17 63	0.21 111	0.16 211	0.14 184	0.19 128	0.19 136	0.29 180	0.22 136

Nwc_Net	0.20 149	0.18 197	0.17 199	0.18 180	0.22 219	0.20 189	0.21 209	0.24 152	0.21 207	0.19 81	0.25 193	0.26 163	0.16 181	0.14 189	0.33 187	0.20 145	0.17 71	0.17 142	0.22 109	0.15 144	0.17 63	0.21 111	0.16 211	0.14 184	0.19 128	0.19 136	0.29 180	0.22 136

iResNetv2_ROB	0.20 149	0.14 140	0.11 122	0.17 173	0.13 143	0.17 168	0.11 145	0.26 183	0.12 124	0.26 154	0.20 161	0.27 173	0.19 211	0.10 124	0.42 208	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.35 185	0.15 144	0.33 165	0.18 89	0.12 183	0.14 184	0.20 139	0.17 112	0.30 187	0.19 112

HSM	0.20 149	0.17 182	0.14 162	0.18 180	0.17 188	0.15 150	0.13 165	0.26 183	0.14 160	0.26 154	0.22 179	0.24 142	0.17 192	0.11 136	0.33 187	0.17 88	0.26 183	0.16 131	0.27 145	0.17 168	0.27 148	0.19 103	0.10 149	0.13 174	0.22 156	0.22 164	0.27 166	0.24 159

MIPNet	0.21 160	0.14 140	0.11 122	0.11 105	0.12 130	0.12 119	0.08 110	0.24 152	0.10 80	0.27 164	0.24 191	0.22 131	0.14 168	0.11 136	0.94 267	0.20 145	0.23 144	0.17 142	0.31 168	0.20 184	0.21 104	0.35 186	0.07 87	0.11 139	0.23 173	0.23 171	0.27 166	0.21 127

ADLNet	0.21 160	0.17 182	0.12 142	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.15 180	0.20 99	0.11 99	0.17 67	0.15 120	0.33 215	0.13 152	0.31 265	1.12 276	0.15 66	0.20 103	0.14 87	0.18 70	0.13 105	0.16 55	0.18 89	0.15 206	0.09 96	0.17 106	0.18 128	0.19 91	0.17 86

APVNet	0.21 160	0.18 197	0.14 162	0.17 173	0.20 206	0.20 189	0.17 187	0.24 152	0.15 170	0.18 74	0.21 171	0.21 121	0.11 121	0.17 216	0.34 193	0.24 188	0.27 194	0.21 205	0.34 178	0.21 195	0.23 126	0.28 156	0.11 167	0.17 213	0.21 149	0.18 128	0.29 180	0.22 136

FADNet-RVC	0.21 160	0.17 182	0.15 174	0.21 200	0.16 179	0.16 157	0.18 191	0.26 183	0.13 145	0.25 142	0.21 171	0.28 181	0.16 181	0.14 189	0.32 183	0.21 156	0.23 144	0.17 142	0.34 178	0.21 195	0.21 104	0.25 136	0.14 200	0.16 203	0.25 192	0.23 171	0.21 109	0.24 159

UCFNet_RVC	0.21 160	0.25 242	0.16 186	0.21 200	0.19 201	0.20 189	0.14 172	0.23 136	0.16 183	0.26 154	0.19 151	0.34 218	0.17 192	0.13 178	0.23 126	0.19 128	0.21 119	0.18 172	0.31 168	0.16 159	0.26 140	0.19 103	0.17 215	0.14 184	0.26 197	0.21 156	0.23 119	0.29 189

MyStereo04	0.22 165	0.18 197	0.17 199	0.14 139	0.14 159	0.13 130	0.10 136	0.28 209	0.21 207	0.31 206	0.20 161	0.29 190	0.13 152	0.08 80	0.27 163	0.22 170	0.22 136	0.18 172	0.54 236	0.21 195	0.34 172	0.26 142	0.11 167	0.16 203	0.27 210	0.23 171	0.30 187	0.22 136

LoS	0.22 165	0.15 161	0.11 122	0.13 127	0.14 159	0.12 119	0.08 110	0.60 287	0.11 99	0.37 253	0.38 244	0.36 223	0.13 152	0.11 136	0.23 126	0.25 197	0.26 183	0.15 111	0.26 137	0.15 144	0.42 213	0.33 176	0.09 127	0.09 96	0.25 192	0.19 136	0.25 141	0.28 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.22 165	0.12 101	0.11 122	0.10 87	0.10 102	0.10 88	0.07 92	0.22 124	0.09 63	0.24 129	0.15 120	0.21 121	0.09 89	0.11 136	1.93 304	0.18 110	0.21 119	0.16 131	0.24 123	0.14 129	0.20 95	0.32 173	0.06 71	0.10 124	0.18 120	0.18 128	0.24 130	0.14 70

SACVNet	0.22 165	0.20 215	0.18 206	0.21 200	0.19 201	0.19 183	0.19 199	0.25 169	0.22 214	0.25 142	0.21 171	0.20 108	0.12 134	0.17 216	0.23 126	0.21 156	0.25 168	0.21 205	0.32 170	0.19 177	0.27 148	0.34 182	0.15 206	0.17 213	0.28 217	0.25 188	0.29 180	0.26 176

ICVP	0.22 165	0.18 197	0.20 218	0.18 180	0.17 188	0.18 173	0.13 165	0.22 124	0.16 183	0.24 129	0.20 161	0.23 135	0.18 205	0.12 160	0.22 115	0.23 181	0.25 168	0.24 229	0.26 137	0.20 184	0.30 156	0.46 224	0.26 245	0.16 203	0.23 173	0.25 188	0.25 141	0.24 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.22 165	0.16 170	0.13 154	0.19 190	0.14 159	0.12 119	0.08 110	0.24 152	0.11 99	0.29 196	0.16 130	0.27 173	0.15 174	0.10 124	0.22 115	0.26 206	0.26 183	0.13 75	0.29 162	0.12 88	0.50 243	0.30 164	0.08 113	0.10 124	0.24 185	0.21 156	0.65 279	0.47 237

sCroCo_RVC	0.22 165	0.13 120	0.11 122	0.11 105	0.10 102	0.14 137	0.09 125	0.24 152	0.19 200	0.24 129	0.16 130	0.20 108	0.20 215	0.08 80	0.26 158	0.36 250	0.29 212	0.22 212	0.35 185	0.21 195	0.48 234	0.53 255	0.10 149	0.15 197	0.23 173	0.21 156	0.28 176	0.23 145

GES	0.22 165	0.16 170	0.12 142	0.14 139	0.15 174	0.19 183	0.12 161	0.25 169	0.14 160	0.26 154	0.18 144	0.21 121	0.13 152	0.17 216	0.36 197	0.21 156	0.27 194	0.19 183	0.52 231	0.20 184	0.33 165	0.29 161	0.13 190	0.14 184	0.19 128	0.17 112	0.27 166	0.42 228

RP	0.22 165	0.20 215	0.23 237	0.22 204	0.20 206	0.21 199	0.22 215	0.24 152	0.22 214	0.17 67	0.25 193	0.24 142	0.19 211	0.15 201	0.50 228	0.17 88	0.20 103	0.16 131	0.22 109	0.16 159	0.17 63	0.25 136	0.13 190	0.16 203	0.22 156	0.21 156	0.30 187	0.25 166

DeepPruner_ROB	0.22 165	0.17 182	0.16 186	0.17 173	0.17 188	0.16 157	0.18 191	0.22 124	0.17 192	0.26 154	0.26 202	0.20 108	0.18 205	0.11 136	0.50 228	0.20 145	0.24 155	0.21 205	0.27 145	0.16 159	0.41 208	0.33 176	0.14 200	0.15 197	0.22 156	0.27 209	0.26 151	0.23 145

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 175	0.17 182	0.08 69	0.22 204	0.21 212	0.29 241	0.17 187	0.25 169	0.11 99	0.42 275	0.19 151	0.43 238	0.09 89	0.11 136	0.19 76	0.25 197	0.25 168	0.16 131	0.28 152	0.14 129	0.41 208	0.39 201	0.07 87	0.09 96	0.20 139	0.18 128	0.27 166	0.49 238

UDGNet	0.23 175	0.19 210	0.14 162	0.36 255	0.30 251	0.32 249	0.29 244	0.22 124	0.15 170	0.21 89	0.20 161	0.21 121	0.08 79	0.52 283	0.20 90	0.17 88	0.21 119	0.17 142	0.25 135	0.14 129	0.26 140	0.30 164	0.30 266	0.10 124	0.24 185	0.20 146	0.22 115	0.20 118

FADNet	0.23 175	0.19 210	0.14 162	0.23 213	0.15 174	0.21 199	0.22 215	0.27 199	0.17 192	0.27 164	0.27 210	0.26 163	0.18 205	0.15 201	0.34 193	0.21 156	0.21 119	0.20 195	0.41 196	0.25 225	0.26 140	0.27 148	0.14 200	0.15 197	0.27 210	0.27 209	0.24 130	0.27 179

R-Stereo Train	0.23 175	0.13 120	0.13 154	0.15 154	0.13 143	0.18 173	0.07 92	0.24 152	0.15 170	0.32 213	0.25 193	0.27 173	0.13 152	0.14 189	0.21 102	0.28 215	0.30 219	0.20 195	0.47 210	0.20 184	0.47 230	0.50 243	0.10 149	0.12 157	0.23 173	0.26 202	0.23 119	0.28 185

RAFT-Stereo	0.23 175	0.13 120	0.13 154	0.15 154	0.13 143	0.18 173	0.07 92	0.24 152	0.15 170	0.32 213	0.25 193	0.27 173	0.13 152	0.14 189	0.21 102	0.28 215	0.30 219	0.20 195	0.47 210	0.20 184	0.47 230	0.50 243	0.10 149	0.12 157	0.23 173	0.26 202	0.23 119	0.28 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PS-NSSS	0.23 175	0.26 245	0.20 218	0.31 243	0.22 219	0.25 223	0.21 209	0.27 199	0.15 170	0.28 179	0.21 171	0.53 247	0.14 168	0.16 207	0.28 166	0.15 66	0.18 82	0.17 142	0.35 185	0.14 129	0.17 63	0.13 56	0.22 238	0.16 203	0.22 156	0.25 188	0.28 176	0.27 179

PWCDC_ROB	0.23 175	0.10 64	0.13 154	0.10 87	0.17 188	0.11 104	0.15 180	0.12 51	0.38 261	0.11 48	0.25 193	0.14 65	0.77 276	0.28 254	0.88 259	0.21 156	0.17 71	0.18 172	0.17 67	0.17 168	0.20 95	0.39 201	0.20 228	0.17 213	0.11 51	0.20 146	0.15 60	0.24 159

Reg-Stereo(zero)	0.24 182	0.13 120	0.14 162	0.13 127	0.11 116	0.14 137	0.11 145	0.32 239	0.15 170	0.34 227	0.56 276	0.30 202	0.12 134	0.16 207	0.19 76	0.31 227	0.25 168	0.15 111	0.42 199	0.17 168	0.34 172	0.49 238	0.10 149	0.11 139	0.20 139	0.24 177	0.38 222	0.37 212

HI	0.24 182	0.13 120	0.14 162	0.13 127	0.11 116	0.14 137	0.11 145	0.32 239	0.15 170	0.34 227	0.56 276	0.30 202	0.12 134	0.16 207	0.19 76	0.31 227	0.25 168	0.15 111	0.42 199	0.17 168	0.34 172	0.49 238	0.10 149	0.11 139	0.20 139	0.24 177	0.38 222	0.37 212

Any-RAFT	0.24 182	0.13 120	0.16 186	0.16 164	0.13 143	0.15 150	0.10 136	0.25 169	0.14 160	0.28 179	0.35 234	0.28 181	0.11 121	0.12 160	0.22 115	0.25 197	0.28 205	0.17 142	0.50 226	0.16 159	0.63 268	0.40 205	0.10 149	0.10 124	0.28 217	0.29 221	0.26 151	0.42 228

RAFT-Test	0.24 182	0.13 120	0.11 122	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.11 145	0.27 199	0.14 160	0.32 213	0.26 202	0.26 163	0.12 134	0.14 189	0.24 142	0.35 242	0.27 194	0.18 172	0.56 240	0.24 218	0.58 258	0.49 238	0.09 127	0.11 139	0.27 210	0.29 221	0.27 166	0.35 205

cross-raft	0.24 182	0.14 140	0.12 142	0.13 127	0.13 143	0.17 168	0.10 136	0.27 199	0.15 170	0.30 199	0.19 151	0.28 181	0.10 97	0.12 160	0.26 158	0.34 237	0.27 194	0.17 142	0.57 243	0.25 225	0.62 266	0.51 247	0.09 127	0.11 139	0.29 223	0.27 209	0.26 151	0.31 196

GEStereo_RVC	0.24 182	0.19 210	0.15 174	0.18 180	0.17 188	0.19 183	0.18 191	0.26 183	0.17 192	0.27 164	0.20 161	0.27 173	0.16 181	0.12 160	0.27 163	0.26 206	0.28 205	0.24 229	0.47 210	0.21 195	0.32 161	0.50 243	0.11 167	0.17 213	0.24 185	0.21 156	0.26 151	0.32 198

stereogan	0.24 182	0.22 221	0.21 227	0.23 213	0.25 236	0.25 223	0.22 215	0.26 183	0.23 219	0.20 85	0.22 179	0.30 202	0.23 225	0.17 216	0.31 180	0.20 145	0.22 136	0.19 183	0.28 152	0.19 177	0.21 104	0.39 201	0.17 215	0.17 213	0.21 149	0.22 164	0.36 212	0.27 179

MLCV	0.24 182	0.16 170	0.15 174	0.24 220	0.18 197	0.21 199	0.15 180	0.30 226	0.16 183	0.31 206	0.31 224	0.32 212	0.25 232	0.11 136	0.24 142	0.24 188	0.25 168	0.17 142	0.53 235	0.15 144	0.33 165	0.33 176	0.14 200	0.17 213	0.23 173	0.23 171	0.27 166	0.25 166

HH	0.25 190	0.10 64	0.17 199	0.15 154	0.14 159	0.20 189	0.14 172	0.27 199	0.13 145	0.36 246	0.12 95	0.28 181	0.10 97	0.13 178	0.23 126	0.40 262	0.26 183	0.19 183	0.49 220	0.21 195	0.68 278	0.52 251	0.11 167	0.11 139	0.23 173	0.25 188	0.36 212	0.38 217

HanStereo	0.25 190	0.10 64	0.17 199	0.15 154	0.14 159	0.20 189	0.14 172	0.27 199	0.13 145	0.36 246	0.12 95	0.28 181	0.10 97	0.13 178	0.23 126	0.40 262	0.26 183	0.19 183	0.49 220	0.21 195	0.68 278	0.52 251	0.11 167	0.11 139	0.23 173	0.25 188	0.36 212	0.38 217

CASS	0.25 190	0.18 197	0.16 186	0.21 200	0.17 188	0.21 199	0.21 209	0.28 209	0.20 204	0.33 223	0.24 191	0.28 181	0.18 205	0.11 136	0.25 154	0.23 181	0.37 252	0.20 195	0.43 202	0.17 168	0.57 254	0.42 211	0.11 167	0.13 174	0.30 229	0.22 164	0.32 198	0.32 198
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
NCC-stereo	0.25 190	0.22 221	0.21 227	0.22 204	0.23 225	0.23 212	0.25 229	0.26 183	0.28 241	0.18 74	0.27 210	0.28 181	0.26 236	0.17 216	0.48 223	0.22 170	0.22 136	0.24 229	0.27 145	0.20 184	0.21 104	0.27 148	0.20 228	0.16 203	0.26 197	0.29 221	0.33 203	0.29 189

Abc-Net	0.25 190	0.22 221	0.21 227	0.22 204	0.23 225	0.23 212	0.25 229	0.26 183	0.28 241	0.18 74	0.27 210	0.28 181	0.26 236	0.17 216	0.48 223	0.22 170	0.22 136	0.24 229	0.27 145	0.20 184	0.21 104	0.27 148	0.20 228	0.16 203	0.26 197	0.29 221	0.33 203	0.29 189
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMDNet	0.25 190	0.14 140	0.11 122	0.13 127	0.14 159	0.16 157	0.11 145	0.26 183	0.14 160	0.31 206	0.17 141	0.26 163	0.29 239	0.14 189	0.24 142	0.35 242	0.28 205	0.18 172	0.54 236	0.28 245	0.58 258	0.60 271	0.10 149	0.11 139	0.26 197	0.25 188	0.26 151	0.30 193

PA-Net	0.25 190	0.28 250	0.29 260	0.18 180	0.26 242	0.21 199	0.25 229	0.26 183	0.25 228	0.22 98	0.19 151	0.22 131	0.24 229	0.28 254	0.40 205	0.24 188	0.18 82	0.22 212	0.20 87	0.22 203	0.19 86	0.32 173	0.17 215	0.20 225	0.24 185	0.38 251	0.23 119	0.55 242
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSKI-zero shot	0.26 197	0.13 120	0.10 98	0.14 139	0.14 159	0.15 150	0.11 145	0.28 209	0.13 145	0.30 199	0.35 234	0.28 181	0.11 121	0.12 160	0.29 169	0.37 255	0.28 205	0.17 142	0.58 245	0.26 234	0.57 254	0.55 260	0.09 127	0.11 139	0.25 192	0.41 256	0.32 198	0.42 228

IPLGR	0.26 197	0.16 170	0.13 154	0.15 154	0.15 174	0.12 119	0.09 125	0.24 152	0.13 145	0.28 179	0.25 193	0.23 135	0.12 134	0.11 136	1.91 303	0.20 145	0.22 136	0.18 172	0.34 178	0.20 184	0.25 135	0.33 176	0.07 87	0.12 157	0.23 173	0.23 171	0.28 176	0.21 127

GANet-ADL	0.26 197	0.18 197	0.15 174	0.20 196	0.19 201	0.22 208	0.16 184	0.26 183	0.16 183	0.34 227	0.36 240	0.29 190	0.16 181	0.21 236	0.42 208	0.29 220	0.31 227	0.19 183	0.48 218	0.28 245	0.38 194	0.48 233	0.13 190	0.14 184	0.23 173	0.24 177	0.32 198	0.30 193

pcwnet_v2	0.26 197	0.17 182	0.18 206	0.22 204	0.19 201	0.22 208	0.18 191	0.25 169	0.18 198	0.31 206	0.23 187	0.30 202	0.28 238	0.18 225	0.88 259	0.21 156	0.24 155	0.19 183	0.36 189	0.15 144	0.27 148	0.24 130	0.17 215	0.15 197	0.26 197	0.26 202	0.30 187	0.38 217

NVstereo2D	0.26 197	0.16 170	0.15 174	0.22 204	0.18 197	0.26 227	0.28 242	0.20 99	0.14 160	0.22 98	0.21 171	0.17 87	0.11 121	0.38 271	1.98 308	0.20 145	0.24 155	0.19 183	0.21 100	0.14 129	0.18 74	0.15 65	0.25 243	0.13 174	0.22 156	0.17 112	0.19 91	0.18 93

NCCL2	0.26 197	0.23 232	0.22 234	0.19 190	0.20 206	0.18 173	0.16 184	0.26 183	0.22 214	0.29 196	0.22 179	0.27 173	0.17 192	0.15 201	0.60 238	0.24 188	0.25 168	0.22 212	0.27 145	0.22 203	0.31 158	0.34 182	0.18 225	0.21 234	0.33 242	0.33 237	0.36 212	0.35 205

test-1	0.27 203	0.10 64	0.12 142	0.14 139	0.13 143	0.25 223	0.18 191	0.29 222	0.17 192	0.37 253	0.42 253	0.30 202	0.16 181	0.14 189	0.29 169	0.36 250	0.27 194	0.20 195	0.52 231	0.25 225	0.57 254	0.66 281	0.10 149	0.13 174	0.28 217	0.29 221	0.30 187	0.36 207

RGC	0.27 203	0.24 236	0.28 258	0.25 225	0.26 242	0.27 229	0.20 203	0.28 209	0.30 251	0.22 98	0.31 224	0.29 190	0.31 240	0.20 232	0.51 231	0.24 188	0.23 144	0.21 205	0.29 162	0.22 203	0.25 135	0.30 164	0.17 215	0.20 225	0.28 217	0.32 235	0.34 207	0.36 207

RTSC	0.27 203	0.16 170	0.16 186	0.16 164	0.17 188	0.18 173	0.19 199	0.23 136	0.21 207	0.25 142	0.25 193	0.20 108	0.18 205	0.14 189	1.57 290	0.23 181	0.30 219	0.19 183	0.39 192	0.18 174	0.30 156	0.32 173	0.11 167	0.17 213	0.21 149	0.22 164	0.31 195	0.43 232

XPNet_ROB	0.27 203	0.28 250	0.20 218	0.19 190	0.21 212	0.21 199	0.20 203	0.20 99	0.21 207	0.24 129	0.28 216	0.78 265	0.17 192	0.16 207	0.29 169	0.22 170	0.34 238	0.21 205	0.27 145	0.19 177	0.28 155	0.42 211	0.17 215	0.18 221	0.23 173	0.24 177	0.48 246	0.34 204

model_zeroshot	0.28 207	0.14 140	0.11 122	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.11 145	0.28 209	0.15 170	0.33 223	0.32 227	0.31 209	0.10 97	0.13 178	0.43 210	0.31 227	0.30 219	0.19 183	0.66 252	0.22 203	0.55 250	0.44 219	0.12 183	0.13 174	0.49 276	0.36 247	0.31 195	0.53 241

EAI-Stereo	0.28 207	0.13 120	0.12 142	0.18 180	0.16 179	0.66 282	0.20 203	0.27 199	0.18 198	0.27 164	0.27 210	0.29 190	0.10 97	0.11 136	0.35 196	0.32 232	0.26 183	0.20 195	0.65 251	0.22 203	0.44 220	0.44 219	0.10 149	0.14 184	0.28 217	0.31 232	0.39 226	0.42 228

IGEV_Zeroshot_test	0.29 209	0.13 120	0.22 234	0.29 235	0.17 188	0.21 199	0.22 215	0.28 209	0.14 160	0.35 240	0.43 256	0.33 215	0.11 121	0.14 189	0.23 126	0.37 255	0.26 183	0.17 142	0.48 218	0.24 218	0.52 246	0.61 275	0.11 167	0.11 139	0.33 242	0.27 209	0.62 274	0.45 234

dad	0.29 209	0.21 218	0.14 162	0.47 266	0.22 219	0.29 241	0.48 272	0.40 257	0.12 124	0.32 213	0.14 112	0.41 235	0.23 225	0.10 124	0.53 232	0.19 128	0.32 231	0.17 142	0.51 227	0.15 144	0.27 148	0.18 89	0.11 167	0.18 221	0.31 236	0.18 128	0.67 281	0.45 234

GwcNet-ADL	0.29 209	0.22 221	0.21 227	0.29 235	0.22 219	0.23 212	0.19 199	0.28 209	0.19 200	0.34 227	0.58 280	0.43 238	0.23 225	0.22 239	0.50 228	0.34 237	0.29 212	0.22 212	0.44 203	0.28 245	0.36 187	0.39 201	0.13 190	0.16 203	0.26 197	0.29 221	0.28 176	0.38 217

Anonymous3	0.29 209	0.21 218	0.15 174	0.17 173	0.16 179	0.20 189	0.16 184	0.31 230	0.25 228	0.30 199	0.20 161	0.45 240	0.20 215	0.16 207	0.45 217	0.53 281	0.32 231	0.27 252	0.49 220	0.26 234	0.49 236	0.55 260	0.13 190	0.14 184	0.27 210	0.28 214	0.34 207	0.27 179

DeepPrunerF	0.29 209	0.16 170	0.14 162	0.23 213	0.44 276	0.17 168	0.21 209	0.20 99	0.26 234	0.16 60	0.22 179	0.15 73	0.12 134	0.12 160	0.97 269	0.21 156	0.18 82	0.17 142	0.26 137	0.16 159	0.21 104	0.17 81	0.12 183	0.12 157	1.97 322	0.25 188	0.22 115	0.20 118

iResNet	0.29 209	0.17 182	0.16 186	0.23 213	0.22 219	0.28 236	0.18 191	0.31 230	0.20 204	0.32 213	0.29 219	0.49 246	0.50 261	0.11 136	0.44 214	0.35 242	0.27 194	0.20 195	0.73 255	0.24 218	0.43 215	0.27 148	0.15 206	0.24 244	0.25 192	0.25 188	0.33 203	0.28 185

PSMNet-ADL	0.30 215	0.20 215	0.20 218	0.23 213	0.21 212	0.23 212	0.22 215	0.30 226	0.26 234	0.40 268	0.58 280	0.38 232	0.43 252	0.24 246	0.31 180	0.44 268	0.31 227	0.20 195	0.52 231	0.23 215	0.39 207	0.36 187	0.17 215	0.16 203	0.26 197	0.26 202	0.39 226	0.25 166

HSM-Net_RVC	0.30 215	0.17 182	0.17 199	0.26 228	0.20 206	0.20 189	0.14 172	0.28 209	0.19 200	0.34 227	0.41 251	1.59 295	0.25 232	0.14 189	0.26 158	0.21 156	0.25 168	0.19 183	0.28 152	0.20 184	0.38 194	0.33 176	0.13 190	0.20 225	0.29 223	0.30 228	0.35 210	0.33 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.30 215	0.25 242	0.25 250	0.25 225	0.30 251	0.21 199	0.20 203	0.34 242	0.39 263	0.30 199	0.28 216	0.65 258	0.22 224	0.17 216	0.70 246	0.20 145	0.20 103	0.20 195	0.28 152	0.26 234	0.22 114	0.23 122	0.14 200	0.26 252	0.34 249	0.41 256	0.39 226	0.55 242

iRaft-Stereo_20w	0.31 218	0.14 140	0.24 245	0.29 235	0.18 197	0.22 208	0.18 191	0.26 183	0.15 170	0.41 273	0.51 269	0.30 202	0.11 121	0.12 160	0.32 183	0.32 232	0.27 194	0.17 142	0.42 199	0.24 218	0.46 228	0.53 255	0.11 167	0.10 124	0.33 242	0.67 288	0.61 272	0.60 246

ADCP+	0.31 218	0.17 182	0.17 199	0.15 154	0.14 159	0.17 168	0.19 199	0.21 115	0.33 254	0.26 154	0.26 202	0.37 225	0.12 134	0.13 178	1.87 302	0.18 110	0.20 103	0.17 142	0.33 172	0.18 174	0.22 114	0.22 118	0.12 183	0.11 139	0.23 173	0.69 289	0.33 203	0.99 284

DAS	0.32 220	0.18 197	0.15 174	0.29 235	0.24 228	0.24 218	0.25 229	0.31 230	0.29 246	0.32 213	0.39 247	0.53 247	0.34 243	0.11 136	0.29 169	0.40 262	0.35 243	0.25 239	0.49 220	0.29 253	0.63 268	0.48 233	0.21 236	0.25 248	0.30 229	0.28 214	0.38 222	0.37 212

SepStereo	0.32 220	0.18 197	0.15 174	0.29 235	0.24 228	0.24 218	0.25 229	0.31 230	0.29 246	0.32 213	0.39 247	0.53 247	0.34 243	0.11 136	0.29 169	0.40 262	0.35 243	0.25 239	0.49 220	0.29 253	0.63 268	0.48 233	0.21 236	0.25 248	0.30 229	0.28 214	0.38 222	0.37 212

GANetREF_RVC	0.32 220	0.30 256	0.32 268	0.28 233	0.27 246	0.27 229	0.26 237	0.42 263	0.35 259	0.38 259	0.21 171	0.56 250	0.39 246	0.16 207	0.33 187	0.23 181	0.29 212	0.25 239	0.44 203	0.25 225	0.35 183	0.25 136	0.25 243	0.32 264	0.34 249	0.29 221	0.45 239	0.38 217
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
ETE_ROB	0.32 220	0.32 258	0.20 218	0.26 228	0.24 228	0.28 236	0.23 222	0.24 152	0.29 246	0.27 164	0.35 234	0.99 275	0.21 218	0.20 232	0.41 207	0.23 181	0.41 263	0.24 229	0.37 191	0.25 225	0.37 191	0.40 205	0.20 228	0.20 225	0.28 217	0.35 243	0.54 260	0.37 212

LALA_ROB	0.32 220	0.34 261	0.23 237	0.24 220	0.24 228	0.29 241	0.22 215	0.24 152	0.28 241	0.31 206	0.35 234	0.94 272	0.21 218	0.19 227	0.64 243	0.24 188	0.33 235	0.28 260	0.33 172	0.25 225	0.34 172	0.40 205	0.18 225	0.21 234	0.26 197	0.31 232	0.50 253	0.36 207

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 225	0.15 161	0.23 237	0.24 220	0.16 179	0.28 236	0.20 203	0.28 209	0.21 207	0.35 240	0.60 284	0.32 212	0.17 192	0.12 160	0.28 166	0.44 268	0.30 219	0.22 212	0.58 245	0.28 245	0.54 247	0.59 269	0.09 127	0.14 184	0.33 242	0.32 235	0.79 288	0.60 246

EKT-Stereo	0.33 225	0.17 182	0.13 154	0.20 196	0.17 188	0.22 208	0.25 229	0.27 199	0.14 160	0.30 199	0.26 202	0.27 173	0.13 152	0.13 178	1.64 293	0.53 281	0.29 212	0.25 239	0.46 208	0.30 258	0.82 294	0.54 258	0.09 127	0.12 157	0.30 229	0.25 188	0.31 195	0.25 166

FADNet_RVC	0.33 225	0.22 221	0.22 234	0.29 235	0.25 236	0.19 183	0.22 215	0.31 230	0.22 214	0.31 206	0.29 219	0.41 235	0.33 242	0.22 239	0.72 248	0.25 197	0.29 212	0.32 272	0.73 255	0.27 240	0.43 215	0.47 230	0.16 211	0.23 241	0.27 210	0.30 228	0.51 255	0.36 207

TRStereo	0.34 228	0.16 170	0.21 227	0.16 164	0.12 130	0.34 254	0.17 187	0.27 199	0.11 99	0.35 240	0.18 144	0.34 218	0.09 89	0.12 160	0.26 158	0.36 250	0.25 168	0.17 142	0.44 203	0.25 225	0.42 213	0.47 230	0.09 127	0.09 96	0.26 197	2.80 324	0.49 250	0.33 201

ADCRef	0.34 228	0.18 197	0.16 186	0.15 154	0.16 179	0.18 173	0.18 191	0.23 136	0.34 256	0.26 154	0.22 179	0.23 135	0.17 192	0.11 136	2.05 310	0.22 170	0.23 144	0.20 195	0.39 192	0.21 195	0.25 135	0.26 142	0.17 215	0.16 203	0.29 223	0.41 256	0.29 180	1.39 298

NOSS_ROB	0.34 228	0.22 221	0.20 218	0.27 231	0.25 236	0.26 227	0.24 224	0.41 259	0.24 224	0.36 246	0.30 222	0.36 223	0.23 225	0.39 274	0.47 220	0.57 287	0.33 235	0.29 261	0.32 170	0.23 215	0.64 271	0.67 283	0.28 254	0.30 261	0.32 238	0.30 228	0.42 236	0.32 198

gcap-zeroshot	0.36 231	0.13 120	0.16 186	0.19 190	0.14 159	0.19 183	0.14 172	0.28 209	0.13 145	0.37 253	0.35 234	0.34 218	0.12 134	0.12 160	0.23 126	0.36 250	0.50 276	0.17 142	3.18 307	0.25 225	0.45 222	0.51 247	0.23 240	0.11 139	0.21 149	0.26 202	0.25 141	0.27 179

FCDSN-DC	0.36 231	0.28 250	0.33 272	0.31 243	0.29 248	0.28 236	0.39 260	0.31 230	0.22 214	0.28 179	0.20 161	0.26 163	0.16 181	0.29 257	1.96 306	0.35 242	0.34 238	0.32 272	0.33 172	0.25 225	0.41 208	0.48 233	0.27 250	0.37 279	0.29 223	0.30 228	0.30 187	0.30 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.36 231	0.22 221	0.28 258	0.25 225	0.24 228	0.24 218	0.27 241	0.35 246	0.28 241	0.35 240	0.33 230	0.32 212	0.45 257	0.21 236	1.38 280	0.26 206	0.30 219	0.24 229	0.56 240	0.27 240	0.38 194	0.43 216	0.20 228	0.25 248	0.33 242	0.36 247	0.35 210	0.50 239

CC-Net-ROB	0.36 231	0.47 277	0.32 268	0.65 280	0.49 283	0.54 272	0.46 267	0.35 246	0.24 224	0.37 253	0.28 216	0.92 269	0.21 218	0.37 270	0.28 166	0.17 88	0.23 144	0.22 212	0.67 253	0.22 203	0.22 114	0.16 74	0.44 285	0.24 244	0.29 223	0.28 214	0.27 166	0.40 225

ITSA-stereo	0.37 235	0.23 232	0.19 211	0.39 260	0.26 242	0.24 218	0.26 237	0.35 246	0.26 234	0.39 265	0.55 274	0.46 241	0.41 251	0.23 244	0.53 232	0.38 259	0.31 227	0.25 239	0.49 220	0.24 218	0.43 215	0.49 238	0.23 240	0.22 238	0.33 242	0.40 254	0.72 286	0.75 265

ADCL	0.37 235	0.23 232	0.19 211	0.20 196	0.18 197	0.23 212	0.23 222	0.26 183	0.53 284	0.32 213	0.29 219	0.29 190	0.17 192	0.15 201	1.60 291	0.21 156	0.24 155	0.22 212	0.34 178	0.22 203	0.32 161	0.28 156	0.17 215	0.17 213	0.52 281	0.53 273	0.47 244	1.56 303

PWC_ROB	0.37 235	0.27 248	0.25 250	0.23 213	0.24 228	0.23 212	0.31 251	0.29 222	0.47 280	0.25 142	0.39 247	0.37 225	0.89 282	0.19 227	0.58 236	0.32 232	0.39 257	0.29 261	0.62 247	0.29 253	0.48 234	0.48 233	0.19 227	0.33 266	0.27 210	0.26 202	0.39 226	0.67 255

RTS	0.38 238	0.22 221	0.20 218	0.22 204	0.21 212	0.31 246	0.29 244	0.31 230	0.34 256	0.23 109	0.22 179	0.29 190	0.25 232	0.16 207	1.65 294	0.29 220	0.36 249	0.24 229	0.63 248	0.31 261	0.38 194	0.38 196	0.15 206	0.22 238	0.39 257	0.95 306	0.40 231	0.63 249

RTSA	0.38 238	0.22 221	0.20 218	0.22 204	0.21 212	0.31 246	0.29 244	0.31 230	0.34 256	0.23 109	0.22 179	0.29 190	0.25 232	0.16 207	1.65 294	0.29 220	0.36 249	0.24 229	0.63 248	0.31 261	0.38 194	0.38 196	0.15 206	0.22 238	0.39 257	0.95 306	0.40 231	0.63 249

SGM-Forest	0.38 238	0.24 236	0.18 206	0.35 253	0.25 236	0.27 229	0.20 203	0.30 226	0.23 219	0.32 213	0.23 187	0.37 225	0.43 252	0.24 246	0.82 256	0.33 235	0.24 155	0.21 205	1.61 283	0.19 177	0.38 194	0.43 216	0.27 250	0.21 234	0.34 249	0.28 214	0.57 266	0.86 275
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 241	0.21 218	0.21 227	0.32 247	0.24 228	0.38 259	0.26 237	0.37 252	0.25 228	0.37 253	0.58 280	0.92 269	0.47 259	0.18 225	0.24 142	0.29 220	0.30 219	0.22 212	1.72 285	0.34 267	0.45 222	0.37 193	0.30 266	0.23 241	0.26 197	0.27 209	0.37 220	0.40 225

CSAN	0.39 241	0.37 269	0.34 275	0.33 248	0.32 257	0.27 229	0.25 229	0.36 249	0.64 295	0.43 278	0.43 256	0.73 263	0.44 255	0.20 232	0.63 240	0.25 197	0.27 194	0.26 249	0.41 196	0.43 282	0.38 194	0.34 182	0.22 238	0.33 266	0.40 259	0.47 267	0.48 246	0.55 242

FC-DCNN	0.40 243	0.35 264	0.43 284	0.49 269	0.35 261	0.44 263	0.46 267	0.43 266	0.27 239	0.34 227	0.26 202	0.37 225	0.21 218	0.30 261	0.58 236	0.35 242	0.39 257	0.31 270	0.45 207	0.26 234	0.49 236	0.42 211	0.28 254	0.35 273	0.44 266	0.38 251	0.51 255	0.77 268

FC-DCNN v2	0.41 244	0.36 268	0.45 288	0.51 270	0.36 264	0.46 268	0.46 267	0.45 268	0.29 246	0.34 227	0.26 202	0.38 232	0.24 229	0.30 261	0.60 238	0.35 242	0.39 257	0.30 267	0.46 208	0.26 234	0.49 236	0.42 211	0.28 254	0.35 273	0.50 277	0.43 262	0.59 268	0.79 269

ccs_rob	0.41 244	0.24 236	0.19 211	0.33 248	0.21 212	0.33 251	0.28 242	0.34 242	0.21 207	0.47 286	1.62 316	1.59 295	0.39 246	0.22 239	0.31 180	0.36 250	0.29 212	0.22 212	0.47 210	0.27 240	0.55 250	0.57 265	0.17 215	0.20 225	0.26 197	0.25 188	0.29 180	0.36 207

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 246	0.34 261	0.25 250	0.42 263	0.31 253	0.36 257	0.47 270	0.48 274	0.40 264	0.42 275	0.31 224	0.60 254	0.53 264	0.40 276	0.57 234	0.27 212	0.24 155	0.22 212	0.67 253	0.22 203	0.60 262	0.56 263	0.33 274	0.28 256	0.47 273	0.48 269	0.48 246	0.70 258

XQC	0.42 246	0.37 269	0.31 266	0.41 262	0.35 261	0.41 262	0.42 262	0.45 268	0.38 261	0.40 268	0.33 230	0.48 244	0.44 255	0.34 268	1.54 286	0.29 220	0.29 212	0.27 252	0.52 231	0.30 258	0.37 191	0.44 219	0.26 245	0.30 261	0.41 262	0.41 256	0.53 258	0.38 217

DDUNet	0.43 248	0.54 281	0.23 237	0.86 288	0.68 290	0.83 290	0.82 289	0.26 183	0.24 224	0.23 109	0.33 230	0.37 225	0.15 174	1.63 304	0.43 210	0.24 188	0.39 257	0.25 239	0.54 236	0.28 245	0.31 158	0.30 164	0.49 289	0.20 225	0.24 185	0.25 188	0.32 198	0.29 189

CBMV	0.43 248	0.25 242	0.23 237	0.30 242	0.28 247	0.27 229	0.21 209	0.40 257	0.28 241	0.37 253	0.27 210	0.67 260	0.35 245	0.32 266	0.49 226	0.53 281	0.34 238	0.27 252	0.56 240	0.27 240	0.55 250	0.62 276	0.26 245	0.33 266	0.35 253	0.33 237	0.64 277	1.79 310
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.45 250	0.24 236	0.26 253	0.35 253	0.29 248	0.30 245	0.24 224	0.38 254	0.23 219	0.38 259	0.44 260	0.31 209	0.17 192	0.55 285	2.33 317	0.99 317	0.32 231	0.27 252	0.33 172	0.28 245	0.64 271	0.89 303	0.27 250	0.29 260	0.33 242	0.35 243	0.47 244	0.38 217

pmcnn	0.45 250	0.24 236	0.19 211	0.33 248	0.29 248	0.34 254	0.42 262	0.34 242	0.26 234	0.34 227	0.50 267	0.80 266	1.10 289	0.19 227	0.38 202	0.57 287	0.40 261	0.32 272	0.83 264	0.37 270	0.80 290	0.49 238	0.28 254	0.24 244	0.32 238	0.34 241	0.66 280	0.82 270

UDG	0.46 252	0.56 283	0.24 245	0.85 287	0.78 294	0.79 287	0.97 293	0.27 199	0.25 228	0.28 179	0.36 240	0.37 225	0.17 192	1.43 300	0.92 265	0.25 197	0.44 266	0.27 252	0.57 243	0.29 253	0.41 208	0.37 193	0.39 279	0.19 223	0.27 210	0.28 214	0.32 198	0.27 179

ADCMid	0.46 252	0.29 254	0.29 260	0.26 228	0.31 253	0.33 251	0.35 258	0.41 259	0.46 279	0.31 206	0.38 244	0.48 244	0.40 248	0.21 236	1.82 300	0.35 242	0.34 238	0.27 252	0.78 260	0.28 245	0.45 222	0.46 224	0.30 266	0.24 244	0.36 254	0.53 273	0.45 239	1.42 299

FBW_ROB	0.46 252	0.42 272	0.36 278	0.60 278	0.44 276	0.47 269	0.44 266	0.31 230	0.25 228	0.34 227	0.34 233	0.64 257	0.48 260	0.56 287	1.05 275	0.25 197	0.35 243	0.23 226	1.39 276	0.22 203	0.49 236	0.36 187	0.43 283	0.40 284	0.31 236	0.33 237	0.42 236	0.65 253

FAT-Stereo	0.47 255	0.27 248	0.34 275	0.45 265	0.48 282	0.39 260	0.32 253	0.42 263	0.27 239	0.41 273	0.90 299	0.77 264	0.58 265	0.30 261	0.57 234	0.56 285	0.35 243	0.34 277	0.64 250	0.42 278	0.67 277	0.66 281	0.28 254	0.34 270	0.29 223	0.36 247	0.45 239	0.74 262

CBMV_ROB	0.48 256	0.22 221	0.24 245	0.39 260	0.32 257	0.32 249	0.29 244	0.44 267	0.23 219	0.38 259	0.45 261	1.42 292	0.88 281	0.28 254	0.91 263	0.34 237	0.37 252	0.25 239	0.81 262	0.36 269	0.54 247	0.51 247	0.28 254	0.26 252	0.44 266	0.62 282	0.62 274	0.91 278

AnyNet_C32	0.49 257	0.23 232	0.23 237	0.24 220	0.25 236	0.28 236	0.30 248	0.34 242	0.58 286	0.34 227	0.45 261	0.35 221	0.24 229	0.22 239	2.28 314	0.38 259	0.38 255	0.33 275	0.51 227	0.29 253	0.55 250	0.55 260	0.23 240	0.28 256	0.43 265	0.73 293	0.45 239	1.65 306

AMNet	0.51 258	0.50 280	0.48 290	0.51 270	0.50 284	0.56 274	0.52 275	0.36 249	0.42 274	0.39 265	0.59 283	0.65 258	0.21 218	0.58 288	0.49 226	0.59 290	0.60 281	0.58 301	0.51 227	0.51 288	0.59 261	0.53 255	0.32 272	0.51 292	0.48 274	0.54 275	0.60 270	0.65 253

DDVS	0.53 259	0.22 221	0.24 245	0.24 220	0.25 236	0.27 229	0.24 224	0.39 256	0.26 234	0.35 240	4.72 326	1.02 277	0.40 248	0.20 232	0.40 205	0.39 261	0.33 235	0.26 249	0.75 257	0.34 267	0.58 258	0.63 277	0.16 211	0.20 225	0.25 192	0.25 188	0.55 264	0.40 225

anonymity	0.53 259	0.11 85	0.19 211	0.16 164	0.14 159	0.16 157	0.10 136	0.29 222	0.13 145	0.34 227	7.32 328	0.30 202	0.13 152	0.12 160	0.21 102	0.37 255	0.27 194	0.17 142	0.44 203	0.23 215	0.43 215	0.54 258	0.11 167	0.12 157	0.34 249	0.43 262	0.71 285	0.44 233

S-Stereo	0.53 259	0.29 254	0.27 257	0.48 267	0.46 279	0.50 270	0.60 280	0.38 254	0.37 260	0.39 265	1.16 306	1.01 276	0.45 257	0.29 257	0.91 263	0.67 298	0.35 243	0.39 285	0.84 265	0.70 301	0.46 228	0.71 285	0.61 295	0.37 279	0.30 229	0.33 237	0.40 231	0.63 249

PVD	0.56 262	0.44 273	0.36 278	0.51 270	0.43 274	0.55 273	0.47 270	0.62 289	0.59 288	0.33 223	0.48 264	0.61 255	0.74 275	0.50 282	1.52 285	0.34 237	0.51 277	0.37 281	0.76 258	0.41 277	0.61 265	0.64 279	0.30 266	0.37 279	0.56 284	0.71 291	0.61 272	0.86 275

ADCPNet	0.56 262	0.26 245	0.30 264	0.29 235	0.36 264	0.29 241	0.50 274	0.41 259	0.40 264	0.38 259	0.55 274	0.38 232	1.12 290	0.26 252	2.02 309	0.42 267	0.34 238	0.24 229	1.25 272	0.39 271	0.47 230	0.45 222	0.33 274	0.28 256	0.48 274	0.56 277	0.46 243	1.88 313

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 264	0.64 285	0.47 289	0.65 280	0.41 271	0.44 263	0.57 278	0.61 288	0.68 296	0.58 297	0.39 247	0.59 252	0.58 265	0.65 293	0.76 251	0.44 268	0.35 243	0.40 286	1.53 280	0.50 286	0.54 247	0.63 277	0.46 288	0.47 290	0.51 280	0.40 254	0.41 234	0.75 265

SANet	0.57 264	0.32 258	0.33 272	0.36 255	0.35 261	0.44 263	0.33 255	0.55 279	0.85 303	0.33 223	0.57 278	2.42 305	1.17 291	0.32 266	0.88 259	0.24 188	0.47 273	0.31 270	0.51 227	0.31 261	0.50 243	0.45 222	0.37 278	0.37 279	0.46 271	0.54 275	0.55 264	0.98 283

G-Net	0.59 266	0.35 264	0.35 277	0.31 243	0.31 253	0.44 263	0.30 248	0.50 276	0.63 294	0.43 278	0.64 287	2.00 300	0.52 262	0.23 244	0.76 251	0.52 280	0.37 252	0.35 280	0.80 261	0.67 298	0.60 262	0.59 269	0.26 245	0.33 266	0.40 259	0.82 298	0.81 290	1.59 304

ADCS	0.59 266	0.34 261	0.31 266	0.34 251	0.36 264	0.36 257	0.37 259	0.48 274	0.60 290	0.34 227	0.43 256	0.58 251	0.87 280	0.29 257	2.30 315	0.66 296	0.47 273	0.38 282	0.82 263	0.42 278	0.76 287	0.69 284	0.28 254	0.35 273	0.46 271	0.88 302	0.59 268	1.26 292

MFN_U_SF_RVC	0.60 268	0.55 282	0.41 282	0.56 276	0.46 279	0.57 278	0.63 281	0.56 281	0.43 275	0.86 311	0.93 300	0.72 262	0.52 262	0.53 284	0.97 269	0.49 278	0.32 231	0.34 277	1.73 286	0.44 283	0.62 266	0.58 266	0.30 266	0.56 296	0.45 268	0.44 264	0.49 250	0.68 256

edge stereo	0.61 269	0.35 264	0.44 285	0.53 274	0.47 281	0.57 278	0.54 276	0.57 283	0.41 268	0.52 296	0.69 289	1.31 287	1.03 286	0.38 271	0.44 214	0.60 292	0.40 261	0.30 267	1.76 289	0.81 310	0.47 230	0.86 302	0.41 281	0.32 264	0.41 262	0.37 250	0.57 266	0.91 278

SFCPSM	0.64 270	0.24 236	0.19 211	0.28 233	0.23 225	0.27 229	0.24 224	0.30 226	0.30 251	0.34 227	0.50 267	0.63 256	1.06 287	0.19 227	0.37 199	0.34 237	0.31 227	0.24 229	8.10 323	0.39 271	0.45 222	0.43 216	0.20 228	0.19 223	0.30 229	0.31 232	0.36 212	0.45 234

SGM-ForestM	0.64 270	0.80 292	0.39 280	0.70 283	0.40 270	0.77 286	0.67 284	0.62 289	0.41 268	0.35 240	0.42 253	1.68 298	1.08 288	0.24 246	0.33 187	0.21 156	0.44 266	0.23 226	1.27 273	0.24 218	0.43 215	0.30 164	0.28 254	0.26 252	1.04 298	0.90 305	1.53 317	1.35 296

SAMSARA	0.65 272	0.30 256	0.44 285	0.31 243	0.31 253	0.31 246	0.34 256	0.56 281	0.48 281	0.40 268	0.37 243	0.42 237	0.90 283	0.27 253	1.62 292	0.45 271	0.36 249	0.38 282	0.76 258	0.39 271	0.70 282	0.80 299	0.20 228	0.40 284	1.50 313	1.62 318	1.49 316	1.46 301

AnyNet_C01	0.66 273	0.35 264	0.32 268	0.37 257	0.38 267	0.35 256	0.54 276	0.55 279	0.70 298	0.40 268	0.49 265	0.83 267	0.70 272	0.30 261	2.63 324	0.87 311	0.65 284	0.59 303	0.98 267	0.48 285	0.80 290	0.78 294	0.39 279	0.38 283	0.60 288	0.49 271	0.64 277	1.16 288

SQANet	0.68 274	0.89 294	0.29 260	1.65 300	0.77 293	1.39 297	1.15 295	0.37 252	0.29 246	0.40 268	0.30 222	0.88 268	0.32 241	1.26 298	0.39 204	0.21 156	0.44 266	0.27 252	2.24 293	0.28 245	0.49 236	0.50 243	1.59 303	0.23 241	0.32 238	0.34 241	0.42 236	0.71 260

SGM_RVC	0.72 275	0.45 275	0.32 268	0.59 277	0.43 274	0.56 274	0.43 264	0.70 297	0.41 268	0.43 278	0.57 278	1.16 282	1.20 292	0.22 239	0.37 199	0.28 215	0.44 266	0.25 239	2.26 295	0.33 264	0.49 236	0.38 196	0.27 250	0.31 263	0.80 293	0.62 282	1.69 319	3.41 323
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.74 276	0.73 289	0.66 299	0.76 285	0.64 288	0.88 291	0.74 287	0.59 285	0.68 296	0.58 297	0.69 289	1.02 277	0.61 268	0.58 288	0.96 268	0.78 306	0.87 298	0.72 314	1.08 271	0.68 299	1.07 309	0.74 288	0.54 292	0.60 301	0.59 286	0.60 279	0.80 289	0.91 278

MADNet+	0.75 277	0.45 275	0.65 298	0.63 279	0.58 286	0.50 270	0.64 283	0.75 301	0.59 288	0.62 304	0.52 270	0.94 272	0.85 278	0.46 279	2.17 312	0.74 303	0.79 293	0.53 296	1.00 269	0.65 296	0.93 305	0.75 289	0.57 293	0.67 305	0.88 297	0.72 292	0.70 283	1.05 286

DPSNet	0.76 278	0.28 250	0.26 253	0.38 258	0.38 267	0.44 263	0.30 248	0.36 249	0.41 268	0.27 164	0.32 227	2.73 309	0.95 285	0.38 271	0.80 253	0.66 296	0.53 278	0.46 290	4.94 315	0.56 291	0.83 298	0.97 307	0.57 293	0.44 288	0.56 284	0.48 269	0.54 260	0.63 249

SPS-STEREO	0.80 279	0.60 284	0.56 292	0.67 282	0.62 287	0.67 283	0.58 279	0.57 283	0.61 291	0.59 300	0.96 302	1.03 279	0.67 269	0.55 285	0.83 257	0.87 311	0.78 292	0.69 312	2.74 303	0.74 306	1.23 316	1.05 311	0.45 287	0.62 304	0.61 289	0.61 281	0.83 291	0.75 265
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MDST_ROB	0.81 280	1.11 298	0.24 245	1.30 293	0.42 272	0.81 288	0.32 253	0.45 268	0.25 228	0.36 246	0.32 227	0.47 242	3.62 317	0.14 189	1.77 299	0.22 170	0.27 194	0.17 142	0.84 265	0.19 177	0.57 254	0.51 247	0.20 228	0.21 234	1.56 316	0.86 301	2.88 324	1.74 308

otaku	0.82 281	1.17 302	0.41 282	1.90 307	0.99 299	1.68 302	1.39 297	0.46 272	0.41 268	0.46 285	0.36 240	0.93 271	0.43 252	1.51 301	0.45 217	0.30 226	0.44 266	0.29 261	2.65 300	0.40 275	0.60 262	0.58 266	2.09 305	0.34 270	0.42 264	0.35 243	0.49 250	0.74 262

MeshStereo	0.83 282	0.44 273	0.33 272	0.78 286	0.54 285	0.61 280	0.40 261	0.68 294	0.54 285	0.45 284	0.80 294	2.32 304	1.56 299	0.24 246	2.31 316	0.71 301	0.42 264	0.29 261	1.58 281	0.30 258	1.23 316	1.10 316	0.32 272	0.34 270	0.87 296	0.60 279	1.29 310	1.36 297
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
DGSMNet	0.85 283	0.47 277	0.39 280	0.51 270	0.39 269	0.56 274	0.43 264	0.59 285	0.40 264	0.84 310	4.01 325	0.67 260	0.85 278	0.85 296	0.85 258	0.90 313	1.17 308	0.66 310	1.64 284	0.62 292	1.35 320	1.36 321	0.51 290	0.54 294	0.40 259	0.66 287	0.50 253	0.74 262

Ntro	0.87 284	1.36 309	0.44 285	1.82 305	1.04 302	1.67 301	1.60 302	0.52 278	0.44 276	0.48 290	0.42 253	0.98 274	0.40 248	1.61 303	0.64 243	0.31 227	0.49 275	0.30 267	2.69 302	0.44 283	0.68 278	0.60 271	2.13 306	0.36 278	0.45 268	0.45 265	0.52 257	0.71 260

ELAS_RVC	0.92 285	0.65 286	0.62 294	0.92 289	0.67 289	1.21 295	0.71 285	0.72 298	0.50 282	0.49 291	1.20 311	2.45 307	1.89 307	0.44 277	1.31 278	0.46 275	0.62 282	0.55 298	1.02 270	0.42 278	0.91 304	1.06 313	0.44 285	0.54 294	1.50 313	1.22 316	1.15 304	1.19 290
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.93 286	1.16 301	0.62 294	1.83 306	1.16 306	1.69 303	1.70 303	0.51 277	0.44 276	0.59 300	0.38 244	1.19 284	0.79 277	2.02 308	0.74 250	0.57 287	0.54 279	0.40 286	1.50 279	0.76 307	0.66 275	0.65 280	2.28 309	0.46 289	0.50 277	0.49 271	0.60 270	0.84 273

ELAS	0.94 287	0.70 288	0.59 293	0.97 290	0.73 292	0.96 292	0.72 286	0.74 299	0.62 293	0.47 286	1.17 307	2.44 306	1.62 300	0.44 277	1.40 281	0.45 271	0.63 283	0.54 297	0.99 268	0.39 271	0.88 302	1.07 314	0.43 283	0.52 293	1.56 316	1.47 317	1.33 312	1.60 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.97 288	1.21 305	0.62 294	2.28 308	1.27 309	1.81 309	2.12 312	0.63 291	0.41 268	0.50 293	0.49 265	1.06 280	0.73 274	2.46 313	0.47 220	0.31 227	0.80 294	0.40 286	2.04 292	0.42 278	0.76 287	0.56 263	2.26 308	0.43 287	0.54 283	0.42 260	0.48 246	0.58 245

WAO-7	0.99 289	0.85 293	0.88 312	1.81 304	0.83 296	0.71 285	0.92 291	1.01 313	1.13 312	0.96 316	1.28 314	1.37 291	1.65 301	0.63 291	1.55 289	0.76 305	0.73 289	0.47 291	2.44 298	0.73 305	0.72 286	0.76 292	0.26 245	0.88 317	0.71 290	0.85 299	0.74 287	1.09 287

SGM+DAISY	1.04 290	0.66 287	0.62 294	0.75 284	0.68 290	0.82 289	0.74 287	0.69 295	0.75 302	0.64 305	1.09 304	1.35 288	1.44 294	0.60 290	1.43 282	1.04 320	0.77 291	0.68 311	2.40 297	0.80 309	1.22 314	1.15 319	0.51 290	0.67 305	1.12 302	1.05 310	1.65 318	2.69 322

ACVNet-4b	1.08 291	1.48 313	0.48 290	2.91 315	1.12 303	1.82 310	2.71 315	0.46 272	0.44 276	0.51 294	0.43 256	1.66 297	1.85 305	2.08 310	0.46 219	0.40 262	0.82 295	0.34 277	2.68 301	0.50 286	0.65 273	0.71 285	2.24 307	0.35 273	0.45 268	0.42 260	0.53 258	0.70 258

ACVNet_2	1.13 292	1.26 307	0.75 304	2.58 312	1.30 311	1.73 307	1.87 307	0.75 301	0.52 283	0.59 300	0.53 272	1.29 286	0.90 283	1.85 306	0.70 246	0.48 277	1.14 307	0.40 286	4.70 314	0.54 289	0.71 285	0.60 271	2.05 304	0.61 302	0.81 295	0.47 267	0.70 283	0.82 270

WAO-6	1.14 293	1.08 297	0.68 300	1.50 297	1.15 304	1.39 297	1.55 300	0.88 307	0.96 307	0.77 308	0.72 292	1.28 285	1.96 308	1.91 307	2.45 319	0.71 301	1.18 309	0.55 298	1.42 277	0.69 300	0.97 306	0.99 309	0.91 296	0.67 305	1.13 304	0.88 302	1.02 302	1.43 300

IMH-64-1	1.18 294	1.19 303	0.74 302	1.63 298	1.26 307	1.69 303	1.85 305	0.84 304	0.90 304	0.44 282	0.62 285	1.36 289	1.74 303	2.49 314	2.46 320	0.60 292	0.72 287	0.47 291	1.73 286	0.64 294	0.70 282	0.79 295	2.49 313	0.58 298	1.08 300	0.63 284	0.97 297	1.31 294

IMH-64	1.18 294	1.19 303	0.74 302	1.63 298	1.26 307	1.69 303	1.85 305	0.84 304	0.90 304	0.44 282	0.62 285	1.36 289	1.74 303	2.49 314	2.46 320	0.60 292	0.72 287	0.47 291	1.73 286	0.64 294	0.70 282	0.79 295	2.49 313	0.58 298	1.08 300	0.63 284	0.97 297	1.31 294

DispFullNet	1.20 296	1.15 300	0.77 306	1.20 292	0.97 298	1.12 294	1.34 296	0.66 293	0.58 286	0.74 307	0.82 295	3.72 319	1.48 295	1.65 305	1.03 274	1.32 322	1.00 303	0.58 301	6.30 321	1.09 321	0.84 299	0.76 292	0.42 282	0.35 273	0.50 277	0.35 243	0.68 282	1.00 285

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 297	0.15 161	0.23 237	0.22 204	0.20 206	0.33 251	0.24 224	0.28 209	0.33 254	0.38 259	0.52 270	0.35 221	0.15 174	0.13 178	0.29 169	0.49 278	0.30 219	0.21 205	25.47 335	0.27 240	0.49 236	0.60 271	0.10 149	0.12 157	0.32 238	0.45 265	0.37 220	0.60 246

Dean	1.27 298	1.44 312	0.85 310	2.93 316	1.62 316	1.95 315	2.03 311	0.96 310	1.00 310	0.91 314	0.75 293	1.51 294	1.65 301	2.05 309	0.80 253	0.64 295	1.01 304	0.60 308	1.86 291	0.85 311	0.85 301	0.75 289	2.35 310	0.79 312	1.15 305	0.85 299	1.19 305	0.85 274

STStereo	1.28 299	0.74 290	0.83 309	2.32 309	0.84 297	2.27 317	0.98 294	1.04 314	0.96 307	0.51 294	1.19 309	3.30 315	2.84 313	0.25 250	2.59 323	0.45 271	0.38 255	0.26 249	4.54 313	0.33 264	0.51 245	0.47 230	0.28 254	0.56 296	1.24 308	0.96 308	1.38 313	2.45 318

IMH	1.30 300	1.22 306	0.76 305	1.65 300	1.27 309	1.73 307	1.88 308	0.86 306	0.93 306	0.47 286	0.65 288	1.48 293	2.97 316	3.97 330	1.50 283	0.59 290	0.76 290	0.49 294	2.25 294	0.70 301	0.69 281	0.79 295	2.64 315	0.61 302	1.16 306	0.76 294	0.89 294	1.49 302

PSMNet_ROB	1.30 300	1.36 309	0.71 301	1.48 296	1.00 300	1.69 303	1.56 301	0.64 292	0.74 300	1.47 325	3.99 324	2.77 311	1.51 296	2.54 316	0.73 249	0.47 276	0.70 286	0.49 294	2.51 299	0.71 303	0.81 292	0.58 266	3.05 321	0.58 298	0.80 293	0.64 286	0.88 292	0.69 257

LVE	1.38 302	1.30 308	0.82 308	4.62 323	1.50 315	1.89 312	3.66 322	0.82 303	0.73 299	0.88 312	0.82 295	1.12 281	1.52 297	2.14 311	0.81 255	0.56 285	0.84 296	0.59 303	3.33 308	0.72 304	0.84 299	0.89 303	2.40 311	0.80 313	1.12 302	0.70 290	1.00 301	0.90 277

zero-FE	1.43 303	0.14 140	0.08 69	8.08 330	0.34 260	13.79 335	2.48 313	0.26 183	0.12 124	0.32 213	0.26 202	6.70 325	0.60 267	0.11 136	0.27 163	0.24 188	0.43 265	0.33 275	0.54 236	0.16 159	1.94 322	0.41 208	0.09 127	0.10 124	0.18 120	0.23 171	0.25 141	0.25 166

JetBlue	1.43 303	1.11 298	1.03 318	1.46 295	1.15 304	1.66 300	1.51 299	0.92 309	1.14 313	0.58 297	0.47 263	3.28 314	0.71 273	1.15 297	2.51 322	1.00 318	1.09 305	0.86 317	1.32 274	0.78 308	1.48 321	1.53 323	1.15 298	0.78 311	1.31 310	2.14 323	1.44 314	5.15 325

MANE	1.47 305	0.77 291	0.87 311	1.01 291	0.81 295	0.96 292	0.93 292	1.00 312	1.05 311	0.43 278	0.69 289	2.28 303	2.16 309	0.39 274	1.68 297	1.01 319	0.65 284	2.72 326	1.45 278	0.40 275	0.77 289	0.73 287	0.34 277	0.67 305	2.42 324	2.81 325	4.52 326	6.28 326

WAO-8	1.55 306	1.53 314	1.00 315	2.82 313	1.43 313	1.91 313	2.01 309	1.05 315	1.38 316	1.44 323	1.87 318	2.25 301	2.76 310	2.68 317	1.01 272	0.83 308	0.99 300	0.59 303	3.35 309	1.08 317	0.82 294	0.85 300	1.36 301	0.82 314	1.60 318	1.12 312	1.27 307	1.93 314

Venus	1.55 306	1.53 314	1.00 315	2.82 313	1.43 313	1.91 313	2.01 309	1.05 315	1.38 316	1.44 323	1.87 318	2.25 301	2.76 310	2.68 317	1.01 272	0.83 308	0.99 300	0.59 303	3.35 309	1.08 317	0.82 294	0.85 300	1.36 301	0.82 314	1.60 318	1.12 312	1.27 307	1.93 314

PWCK	1.58 308	1.40 311	0.79 307	1.70 302	1.03 301	1.55 299	1.42 298	1.11 317	0.98 309	1.00 317	1.23 313	2.78 313	1.53 298	0.82 295	0.88 259	0.55 284	0.99 300	0.57 300	13.43 328	0.90 312	1.12 310	0.75 289	1.15 298	0.82 314	1.04 298	0.88 302	0.93 295	1.27 293

notaker	1.84 309	1.90 321	1.02 317	3.19 319	2.19 322	2.44 318	2.77 316	1.11 317	1.57 319	0.91 314	1.09 304	3.37 317	5.56 318	3.13 323	1.35 279	0.81 307	1.34 318	0.71 313	4.26 312	1.08 317	1.22 314	0.99 309	2.96 320	0.93 318	0.74 292	0.77 295	0.98 299	1.18 289

TorneroNet-64	1.85 310	1.56 316	0.93 314	3.34 320	1.31 312	2.18 316	2.65 314	0.91 308	2.21 322	0.66 306	0.83 297	2.72 308	7.56 320	3.04 320	1.76 298	0.67 298	1.35 319	0.59 303	4.05 311	1.02 314	0.98 307	0.96 306	2.67 316	0.69 309	1.24 308	1.15 314	0.88 292	2.15 316

UNDER WATER-64	1.98 311	1.91 322	1.15 320	3.52 322	2.32 323	2.83 324	3.30 319	1.72 322	1.25 314	1.12 320	1.19 309	3.41 318	2.89 314	3.11 321	2.13 311	0.90 313	1.77 321	0.77 316	2.32 296	1.05 316	1.17 312	1.23 320	3.96 328	1.06 320	1.41 311	2.13 322	1.31 311	2.65 321

UNDER WATER	2.15 312	1.92 323	1.13 319	3.36 321	2.59 324	2.77 323	3.73 323	1.63 320	1.36 315	1.02 319	1.02 303	3.30 315	7.25 319	3.39 325	1.54 286	0.91 315	1.80 322	0.75 315	3.15 305	1.08 317	1.27 319	1.14 318	3.84 327	1.20 324	1.46 312	1.78 320	1.26 306	2.46 319

ACV-stereo	2.24 313	1.03 296	0.23 237	0.38 258	0.24 228	0.70 284	0.48 272	0.45 268	0.32 253	0.36 246	0.41 251	0.47 242	2.93 315	0.35 269	1.93 304	0.86 310	0.44 266	0.29 261	44.47 338	0.55 290	0.82 294	0.90 305	0.33 274	0.26 252	0.26 197	0.28 214	0.41 234	0.39 224

XX-Stereo	2.24 313	0.10 64	0.10 98	0.17 173	0.10 102	0.21 199	0.11 145	0.25 169	0.12 124	0.36 246	0.53 272	0.29 190	0.10 97	0.11 136	0.24 142	0.35 242	0.27 194	0.18 172	0.47 210	0.18 174	0.41 208	0.37 193	0.10 149	0.10 124	54.05 337	0.25 188	0.34 207	0.51 240

MADNet++	2.28 315	1.66 318	1.91 324	1.39 294	2.03 321	1.38 296	1.73 304	1.80 323	2.24 323	2.07 327	2.44 323	2.76 310	2.81 312	1.52 302	2.18 313	2.45 326	2.29 323	1.71 323	2.86 304	2.56 325	4.03 327	5.19 329	1.23 300	2.35 327	1.50 313	3.83 327	2.07 322	1.70 307

TorneroNet	2.33 316	1.60 317	0.88 312	5.64 326	1.76 317	2.56 319	2.94 317	0.97 311	2.29 324	0.79 309	1.98 320	4.07 321	12.24 327	3.12 322	1.29 277	0.67 298	1.30 317	0.61 309	5.93 318	1.00 313	1.04 308	0.98 308	2.79 319	0.70 310	1.86 321	1.04 309	1.02 302	1.87 312

KSHMR	2.37 317	1.84 320	1.23 322	6.67 328	1.97 320	2.73 322	3.45 321	1.31 319	1.69 320	1.18 322	1.18 308	1.71 299	11.63 326	3.21 324	1.67 296	1.07 321	1.11 306	0.92 319	5.58 317	1.04 315	1.23 316	1.05 311	3.26 322	1.06 320	1.99 323	1.18 315	1.28 309	1.85 311

JetRed	2.50 318	2.16 324	2.32 325	1.72 303	1.88 318	2.59 320	3.38 320	1.86 324	1.53 318	1.15 321	0.93 300	2.77 311	0.67 269	2.39 312	3.50 327	2.17 324	2.74 324	3.15 328	1.82 290	1.37 322	3.39 326	2.94 327	2.72 317	1.27 325	2.55 325	6.99 330	2.85 323	4.69 324

ktn	2.52 319	1.71 319	3.02 326	2.41 311	1.88 318	2.62 321	3.04 318	1.69 321	4.13 327	1.01 318	1.21 312	8.17 328	10.18 324	2.80 319	1.51 284	0.93 316	1.72 320	0.87 318	6.22 320	1.56 324	1.20 313	1.09 315	2.75 318	0.93 318	1.19 307	1.07 311	1.46 315	1.74 308

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 320	0.48 279	0.29 260	0.48 267	0.42 272	0.63 281	0.86 290	0.69 295	0.74 300	0.42 275	1.69 317	46.80 338	1.87 306	0.64 292	0.38 202	0.33 235	0.97 299	0.98 321	1.59 282	0.33 264	0.81 292	0.79 295	0.28 254	0.25 248	0.52 281	0.78 296	3.35 325	0.83 272

LSM0	3.53 321	0.37 269	0.30 264	0.55 275	0.45 278	0.56 274	0.63 281	0.74 299	0.61 291	0.60 303	0.87 298	1.16 282	1.39 293	0.25 250	28.52 338	45.56 338	0.55 280	0.38 282	3.16 306	0.62 292	1.14 311	1.40 322	0.31 271	0.42 286	0.59 286	0.81 297	0.98 299	2.52 320

LE_ROB	3.57 322	0.92 295	1.49 323	2.33 310	9.96 333	1.83 311	7.73 331	2.31 326	3.13 326	0.47 286	1.49 315	9.10 329	13.79 332	0.47 280	0.63 240	0.25 197	0.44 266	0.29 261	6.00 319	1.38 323	0.66 275	0.52 251	2.47 312	2.28 326	5.36 328	4.46 328	6.14 328	10.46 331

BEATNet-Init1	4.26 323	5.23 328	1.17 321	9.10 331	2.61 325	8.41 331	4.21 324	2.29 325	1.73 321	0.88 312	2.38 321	6.02 323	9.23 323	0.65 293	2.70 325	2.20 325	1.24 310	0.94 320	17.87 329	4.86 329	2.04 323	1.87 325	1.10 297	1.14 322	4.62 327	2.07 321	11.53 334	6.94 328

HanzoNet	4.54 324	4.29 327	3.74 330	6.10 327	3.77 326	7.50 330	8.23 332	3.94 329	4.82 328	1.56 326	2.42 322	11.35 330	12.90 330	10.81 335	1.84 301	1.89 323	4.65 328	1.35 322	10.71 326	3.05 326	2.04 323	1.81 324	5.00 331	1.14 322	1.80 320	1.67 319	1.81 321	2.33 317

DPSimNet_ROB	5.23 325	7.46 329	3.48 329	6.82 329	6.53 331	4.88 327	5.29 329	5.03 330	6.96 329	3.68 330	10.30 332	6.62 324	7.58 321	4.15 331	3.41 326	2.75 327	5.59 329	2.26 324	12.16 327	3.45 327	5.93 329	2.70 326	3.37 323	3.75 328	3.16 326	3.16 326	4.52 326	6.28 326

DGTPSM_ROB	8.76 326	3.83 325	10.08 331	3.08 317	5.50 327	3.48 325	5.02 327	3.60 327	8.96 330	3.18 328	7.06 327	3.95 320	10.56 325	3.59 326	11.06 329	10.70 329	4.35 326	10.50 330	5.45 316	9.91 331	5.93 329	14.37 331	4.39 329	8.90 332	9.99 330	27.43 334	11.00 332	30.59 334

DPSMNet_ROB	8.99 327	3.86 326	10.11 332	3.11 318	5.51 328	3.54 326	5.03 328	3.60 327	9.04 331	3.27 329	7.95 329	4.19 322	13.43 331	3.66 327	11.12 330	10.86 330	4.47 327	10.71 331	6.43 322	9.92 332	5.99 331	14.50 332	4.39 329	8.90 332	10.15 331	27.43 334	11.02 333	30.59 334

DLNR_Zeroshot_test	9.91 328	28.72 338	0.20 218	46.90 339	0.13 143	0.20 189	45.01 339	0.29 222	0.11 99	0.38 259	0.19 151	0.33 215	0.10 97	1.29 299	61.34 339	71.85 339	3.99 325	2.49 325	1.36 275	0.22 203	0.65 273	0.41 208	0.09 127	0.13 174	0.26 197	0.24 177	0.29 180	0.33 201

LRCNet_RVC	10.22 329	14.24 333	3.26 327	20.74 335	17.71 336	19.88 336	15.89 335	6.49 331	2.47 325	19.87 336	12.97 333	19.40 333	8.44 322	26.62 337	2.33 317	0.74 303	10.08 331	5.54 329	23.31 334	6.95 330	2.43 325	1.11 317	22.86 334	8.58 331	0.73 291	0.39 253	1.72 320	1.19 290

PML	11.09 330	9.28 332	3.40 328	11.88 334	6.99 332	11.60 332	5.97 330	7.04 332	24.50 338	8.92 333	28.99 338	32.63 337	39.39 338	6.18 332	5.69 328	4.14 328	8.31 330	2.99 327	18.83 332	4.50 328	4.70 328	4.40 328	3.75 326	3.98 329	10.54 333	5.17 329	18.60 335	7.08 329

DPSM_ROB	13.12 331	7.70 330	11.86 333	4.97 324	5.71 329	6.03 328	4.61 325	8.36 333	10.82 332	6.72 331	8.03 330	8.12 326	12.29 328	3.81 328	13.89 331	13.57 331	10.28 332	13.36 332	9.07 324	11.67 333	16.11 333	18.73 335	3.51 324	10.91 334	27.70 335	35.86 336	31.04 336	39.53 336

DPSM	13.12 331	7.70 330	11.86 333	4.97 324	5.71 329	6.03 328	4.61 325	8.36 333	10.82 332	6.72 331	8.03 330	8.12 326	12.29 328	3.81 328	13.89 331	13.57 331	10.28 332	13.36 332	9.07 324	11.67 333	16.11 333	18.73 335	3.51 324	10.91 334	27.70 335	35.86 336	31.04 336	39.53 336

HaxPig	19.43 333	21.64 336	18.72 335	23.90 336	23.72 337	22.99 337	25.27 336	20.59 337	18.36 334	26.33 337	23.18 336	22.04 334	16.59 333	24.59 336	21.93 333	18.51 333	20.93 336	19.75 334	22.56 333	20.41 335	14.06 332	11.69 330	27.14 335	18.65 336	6.94 329	12.03 333	7.78 329	14.26 333

MEDIAN_ROB	22.61 334	26.37 337	23.42 336	27.86 337	27.01 338	26.90 338	28.47 337	24.00 338	21.42 335	31.43 338	26.90 337	25.65 335	19.56 334	27.54 338	23.81 334	20.10 334	25.89 337	23.65 335	27.64 336	24.33 338	18.71 335	15.27 333	29.65 336	20.16 337	10.22 332	11.12 332	10.11 331	13.24 332

AVERAGE_ROB	25.62 335	30.03 339	26.88 339	31.96 338	30.85 339	31.13 339	32.49 338	28.35 339	25.87 339	34.56 339	30.30 339	30.39 336	23.71 335	31.94 339	27.62 335	24.45 335	28.60 338	25.76 336	30.73 337	27.87 339	22.22 336	18.68 334	33.77 337	25.40 340	10.86 334	8.77 331	9.34 330	9.16 330

CasAABBNet	26.35 336	15.49 334	23.85 337	9.95 332	11.46 334	12.03 333	9.23 333	16.79 335	21.84 336	13.64 334	16.11 334	16.45 332	24.90 337	7.58 333	27.95 337	27.14 336	20.53 334	26.83 338	18.10 330	23.37 336	32.22 337	37.28 337	6.99 332	21.98 338	55.78 338	72.24 338	62.39 338	79.48 338

FlowAnything	26.42 337	15.50 335	23.88 338	9.99 333	11.54 335	12.07 334	9.28 334	16.89 336	21.87 337	13.68 335	16.26 335	16.42 331	24.79 336	7.69 334	27.93 336	27.24 337	20.55 335	26.80 337	18.20 331	23.53 337	32.22 337	37.62 338	7.05 333	22.05 339	55.78 338	72.50 339	62.44 339	79.62 339

FSD		0.26 245	0.26 253	0.27 231	0.26 242	0.25 223	0.31 251	0.33 241	0.20 204	0.28 179	0.20 161			0.29 257	0.34 193	0.37 255			0.33 172	0.26 234				0.28 256	0.30 229	0.26 202	0.30 187	0.31 196

ASD4																								5.70 330

STTRV1_RVC		0.32 258	0.26 253	0.42 263	0.32 257	0.40 261	0.34 256	0.41 259	0.40 264	0.36 246	0.35 234	0.59 252	0.67 269	0.48 281	0.48 223	0.27 212	0.85 297	0.27 252		0.66 297	0.88 302	0.52 251		0.48 291	0.37 256	0.56 277	0.54 260	0.96 281

Low-res two-view benchmark