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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

DFGA-Net	0.04 24	0.06 37	0.03 23	0.06 36	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 40	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 186	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 42	0.08 44	0.07 41	0.08 44	0.07 41	0.08 33	0.07 42	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 42	0.08 44	0.07 42	0.07 38	0.06 42	0.07 42	0.07 42	0.08 44	0.06 42

BEATNet_4x	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 217	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 217	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 30	0.02 14	0.13 74	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 208	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 41	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 216	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 208	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

SepStereo	0.09 35	0.09 45	0.09 42	0.09 45	0.10 47	0.09 45	0.08 44	0.09 45	0.08 44	0.09 34	0.08 43	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.08 45	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.09 45	0.08 43	0.09 45	0.08 45	0.09 41	0.09 45	0.10 45	0.08 45	0.10 45	0.09 45

APVNet	0.09 35	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 240	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

FADNet-RVC-Resample	0.10 37	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.53 255	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet_RVC	0.10 37	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 260	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SHD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SAMSARA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

XQC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTS	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet+	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet++	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

LRCNet_RVC	0.11 49	0.12 57	0.09 42	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 45	0.09 46	0.11 56	0.09 45	0.09 46	0.09 46	0.09 45	0.12 57	0.16 88	0.21 90	0.09 46	0.12 57	0.09 46	0.09 41	0.09 45	0.12 57	0.28 124	0.12 57	0.09 45

FADNet-RVC	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 266	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.06 36	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.74 264	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ProNet	0.12 52	0.18 72	0.11 59	0.14 60	0.10 47	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.11 59	0.10 47	0.15 67	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.11 57	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49

IPLG	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

MIPNet	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

AnyNet_C32	0.12 52	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 255	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 52	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 247	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 57	0.14 61	0.10 45	0.14 60	0.10 47	0.15 69	0.10 48	0.30 112	0.10 47	0.14 46	0.17 90	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.14 60	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.12 74	0.12 77	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 77	0.15 65	0.12 77	0.15 67	0.12 76

IPLGR_C	0.13 57	0.16 67	0.14 78	0.15 68	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.15 67	0.11 61

IPLGR	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.13 81	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.12 80	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 77	0.15 65	0.11 60	0.14 60	0.11 61

ACRE	0.13 57	0.16 67	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

ICVP	0.13 57	0.16 67	0.11 59	0.16 76	0.11 60	0.16 77	0.11 59	0.16 69	0.11 59	0.16 63	0.11 59	0.16 77	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.11 62	0.16 75	0.11 60	0.16 75	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.16 76	0.11 60	0.16 75	0.11 61
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 57	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 45	0.04 31	0.04 32	2.46 258	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 64	0.13 59	0.14 78	0.14 60	0.14 86	0.14 61	0.14 83	0.14 59	0.14 85	0.14 46	0.14 85	0.14 60	0.14 86	0.14 85	0.14 86	0.14 85	0.14 60	0.14 85	0.14 59	0.14 86	0.14 59	0.14 86	0.14 82	0.14 85	0.14 60	0.14 83	0.14 60	0.14 86
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 64	0.17 71	0.11 59	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.12 77	0.17 73	0.11 59	0.17 67	0.11 59	0.17 81	0.11 60	0.12 74	0.12 77	0.12 75	0.17 79	0.12 79	0.17 77	0.12 79	0.17 78	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.17 78	0.12 77	0.17 78	0.12 76

ELAS_RVC	0.14 64	0.18 72	0.11 59	0.19 85	0.11 60	0.18 80	0.13 81	0.16 69	0.11 59	0.17 67	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.12 75	0.17 79	0.10 47	0.18 81	0.11 60	0.18 80	0.11 60	0.10 44	0.11 62	0.19 84	0.11 60	0.19 82	0.12 76
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 64	0.19 77	0.11 59	0.20 87	0.11 60	0.20 87	0.12 77	0.18 75	0.12 75	0.18 69	0.12 78	0.19 87	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.18 83	0.11 62	0.19 85	0.11 60	0.19 84	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.20 87	0.11 60	0.20 86	0.12 76
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 64	0.23 85	0.10 45	0.19 85	0.11 60	0.20 87	0.11 59	0.16 69	0.10 47	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.10 47	0.17 77	0.11 60	0.18 80	0.11 60	0.09 41	0.10 48	0.18 81	0.11 60	0.19 82	0.12 76
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 69	0.18 72	0.13 74	0.18 82	0.13 83	0.19 85	0.13 81	0.18 75	0.13 81	0.18 69	0.13 84	0.18 84	0.13 85	0.13 81	0.13 82	0.13 81	0.18 83	0.13 82	0.18 81	0.13 85	0.18 80	0.13 83	0.13 80	0.10 48	0.19 84	0.14 83	0.19 82	0.13 84

BEATNet-Init1	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 243	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

DeepPrunerF	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 243	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

DeepPruner_ROB	0.15 69	0.18 72	0.12 65	0.18 82	0.12 79	0.18 80	0.12 77	0.18 75	0.13 81	0.18 69	0.12 78	0.18 84	0.12 80	0.13 81	0.12 77	0.13 81	0.18 83	0.13 82	0.18 81	0.12 79	0.19 84	0.12 78	0.13 80	0.12 77	0.18 81	0.12 77	0.18 80	0.12 76

LALA_ROB	0.15 69	0.21 79	0.12 65	0.21 90	0.12 79	0.20 87	0.14 83	0.20 78	0.12 75	0.22 76	0.12 78	0.16 77	0.12 80	0.10 49	0.12 77	0.12 75	0.21 91	0.11 62	0.22 91	0.12 79	0.20 87	0.12 78	0.11 57	0.12 77	0.21 91	0.14 83	0.21 89	0.13 84

GCAP-BAT	0.17 74	1.25 212	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

test_for_model	0.17 74	1.25 212	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala2	0.17 74	1.25 212	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala	0.17 74	1.25 212	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala_base	0.17 74	1.25 212	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

GCAP-Stereo	0.17 74	1.25 212	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

IGEV_Zeroshot_test	0.18 80	0.22 81	0.18 89	0.21 90	0.18 99	0.20 87	0.17 92	0.20 78	0.16 87	0.25 86	0.16 88	0.21 90	0.17 92	0.16 90	0.18 97	0.15 88	0.20 88	0.16 88	0.20 87	0.18 99	0.21 89	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.20 87	0.17 92	0.20 86	0.16 88

dd	0.18 80	0.22 81	0.16 80	0.22 92	0.15 87	0.22 93	0.15 87	0.21 81	0.15 86	0.21 74	0.15 86	0.21 90	0.15 88	0.15 87	0.15 88	0.15 88	0.22 93	0.14 85	0.22 91	0.14 86	0.22 92	0.15 88	0.16 85	0.15 88	0.23 98	0.15 87	0.22 91	0.16 88

dad	0.18 80	0.23 85	0.16 80	0.22 92	0.15 87	0.22 93	0.15 87	0.22 89	0.16 87	0.21 74	0.15 86	0.22 93	0.15 88	0.15 87	0.16 90	0.17 90	0.23 98	0.17 92	0.23 98	0.15 89	0.22 92	0.15 88	0.15 84	0.15 88	0.22 93	0.15 87	0.22 91	0.16 88

MSKI-zero shot	0.19 83	0.21 79	0.16 80	0.22 92	0.16 90	0.23 101	0.17 92	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.16 90	0.19 101	0.16 90	0.17 90	0.23 98	0.16 88	0.22 91	0.16 90	0.22 92	0.17 94	0.16 85	0.17 91	0.22 93	0.19 102	0.22 91	0.16 88

MIM_Stereo	0.19 83	0.23 85	0.18 89	0.22 92	0.16 90	0.22 93	0.16 90	0.21 81	0.16 87	0.22 76	0.17 90	0.21 90	0.17 92	0.20 102	0.18 97	0.17 90	0.22 93	0.18 101	0.22 91	0.16 90	0.21 89	0.16 90	0.17 87	0.17 91	0.21 91	0.16 90	0.22 91	0.20 104

UNet	0.19 83	0.13 59	0.09 42	0.13 59	0.09 45	0.13 59	0.09 45	0.13 58	0.09 45	0.90 174	0.09 46	0.13 59	0.09 45	0.10 49	0.09 46	0.70 208	0.13 59	0.09 46	0.13 57	0.10 47	0.91 207	0.09 46	0.10 44	0.09 45	0.13 58	0.10 46	0.13 59	0.09 45

iResNet	0.19 83	0.23 85	0.17 84	0.22 92	0.17 93	0.22 93	0.19 102	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.22 91	0.17 93	0.23 98	0.17 94	0.18 97	0.17 91	0.23 98	0.17 92	0.23 99	0.17 94

ACV-stereo	0.20 87	0.23 85	0.17 84	0.23 99	0.17 93	0.23 101	0.17 92	0.23 97	0.17 92	0.23 82	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.17 90	0.24 103	0.17 92	0.23 98	0.17 93	0.24 101	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.23 98	0.17 92	0.23 99	0.17 94

DAS	0.20 87	0.20 78	0.20 95	0.20 87	0.20 105	0.20 87	0.20 104	0.20 78	0.20 103	0.20 73	0.20 104	0.20 89	0.20 103	0.20 102	0.20 105	0.20 99	0.20 88	0.20 107	0.20 87	0.20 106	0.20 87	0.20 105	0.20 102	0.20 104	0.20 87	0.20 103	0.20 86	0.20 104

iResNetv2_ROB	0.20 87	0.22 81	0.19 93	0.23 99	0.19 103	0.22 93	0.17 92	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.18 97	0.18 97	0.19 98	0.22 93	0.17 92	0.23 98	0.17 93	0.25 102	0.18 101	0.17 87	0.18 101	0.23 98	0.17 92	0.25 107	0.17 94

ITSA-stereo	0.21 90	0.16 67	0.12 65	0.16 76	0.13 83	0.18 80	0.14 83	0.16 69	1.89 274	0.16 63	0.12 78	0.17 81	0.12 80	0.13 81	0.13 82	0.13 81	0.17 79	0.13 82	0.17 77	0.12 79	0.16 75	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.17 78	0.12 77	0.16 75	0.12 76

Pointernet	0.22 91	0.41 125	0.38 140	0.22 92	0.17 93	0.22 93	0.17 92	0.41 141	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.18 97	0.18 97	0.18 95	0.23 98	0.18 101	0.23 98	0.18 99	0.23 98	0.18 101	0.17 87	0.17 91	0.22 93	0.18 100	0.22 91	0.17 94

JetRed	0.22 91	0.11 56	0.12 65	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 59	0.11 56	0.11 59	2.93 268	0.11 59	0.11 56	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.12 75	0.11 56	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 61

JetBlue	0.23 93	0.12 57	0.13 74	0.12 57	0.12 79	0.12 57	0.11 59	0.14 59	0.12 75	3.07 269	0.12 78	0.12 58	0.11 60	0.11 63	0.13 82	0.13 81	0.12 57	0.12 79	0.13 57	0.11 60	0.12 57	0.13 83	0.12 75	0.14 85	0.13 58	0.12 77	0.12 57	0.11 61

SFCPSM	0.23 93	0.18 72	0.13 74	0.18 82	0.12 79	0.18 80	0.80 221	0.17 73	0.12 75	0.88 173	0.12 78	0.17 81	0.12 80	0.13 81	0.12 77	0.12 75	0.18 83	0.12 79	0.18 81	0.12 79	1.18 230	0.13 83	0.12 75	0.12 77	0.18 81	0.13 82	0.18 80	0.12 76

S2M2_XL	0.24 95	1.32 219	0.86 209	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.11 59	1.05 215	0.12 75	0.16 63	0.11 59	0.16 77	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.17 79	0.11 62	0.17 77	0.11 60	0.17 78	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.17 78	0.11 60	0.17 78	0.11 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.25 114	0.25 110	0.25 114	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.25 108	0.25 116	0.26 111	0.25 117	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.25 109	0.25 115	0.25 107	0.25 115

tt_ll	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.25 114	0.25 110	0.25 114	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.25 108	0.25 116	0.26 111	0.25 117	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.25 109	0.25 115	0.25 107	0.25 115

CAS	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.26 116	0.26 116	0.26 116	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.25 115	0.25 117	0.25 110	0.26 114	0.25 116	0.26 111	0.26 121	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.26 120	0.25 109	0.26 119	0.25 107	0.25 115

LoS	0.25 96	0.25 97	0.27 114	0.27 113	0.26 116	0.25 110	0.26 116	0.26 107	0.25 113	0.26 92	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.25 110	0.25 108	0.25 116	0.25 108	0.25 117	0.27 109	0.25 113	0.26 116	0.26 120	0.26 113	0.25 115	0.25 107	0.25 115
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 100	1.28 218	1.07 226	0.15 68	0.13 83	0.15 69	0.14 83	1.22 228	0.13 81	0.16 63	0.17 90	0.16 77	0.14 86	0.14 85	0.15 88	0.14 85	0.15 67	0.14 85	0.16 75	0.14 86	0.16 75	0.14 86	0.14 82	0.14 85	0.16 76	0.14 83	0.16 75	0.15 87

model_zeroshot	0.27 101	0.30 107	0.19 93	0.36 132	0.23 112	0.25 110	0.27 120	0.33 115	0.21 105	0.35 101	0.22 109	0.25 107	0.27 123	0.26 117	0.23 112	0.26 113	0.35 126	0.22 109	0.36 128	0.23 114	0.25 102	0.27 120	0.27 118	0.23 113	0.36 128	0.22 109	0.25 107	0.27 123

DCVSM-stereo	0.27 101	0.38 119	0.22 103	0.38 138	0.22 107	0.38 140	0.22 108	0.29 110	0.22 108	0.29 94	0.22 109	0.29 118	0.22 109	0.22 107	0.21 106	0.21 101	0.38 137	0.22 109	0.38 136	0.22 109	0.38 130	0.22 107	0.21 103	0.25 116	0.38 135	0.21 106	0.38 133	0.21 107

DLNR_Zeroshot_test	0.27 101	0.30 107	0.23 105	0.30 118	0.22 107	0.31 120	0.24 112	0.29 110	0.23 111	0.38 110	0.23 112	0.29 118	0.23 113	0.22 107	0.23 112	0.23 106	0.30 119	0.34 145	0.29 117	0.23 114	0.29 113	0.29 136	0.22 106	0.23 113	0.30 118	0.23 112	0.30 117	0.23 113

HGLStereo	0.27 101	0.25 97	0.21 102	0.35 128	0.21 106	0.35 127	0.21 106	0.34 121	0.21 105	0.39 113	0.21 106	0.34 124	0.21 107	0.22 107	0.21 106	0.21 101	0.35 126	0.22 109	0.35 125	0.22 109	0.35 121	0.22 107	0.21 103	0.21 107	0.35 126	0.21 106	0.35 125	0.21 107

iResNet_ROB	0.28 105	0.32 111	0.24 109	0.33 122	0.26 116	0.32 122	0.24 112	0.33 115	0.25 113	0.33 96	0.24 115	0.35 127	0.24 114	0.23 111	0.24 116	0.25 110	0.32 121	0.24 115	0.36 128	0.24 116	0.32 115	0.28 126	0.24 111	0.24 115	0.32 120	0.24 114	0.33 119	0.24 114

IMH-64-1	0.29 106	0.23 85	0.23 105	0.23 99	0.22 107	0.22 93	0.23 110	0.22 89	0.22 108	2.02 236	0.23 112	0.23 99	0.22 109	0.23 111	0.23 112	0.23 106	0.23 98	0.22 109	0.23 98	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.22 93	0.22 109	0.22 91	0.22 109

IMH-64	0.29 106	0.23 85	0.23 105	0.23 99	0.22 107	0.22 93	0.23 110	0.22 89	0.22 108	2.02 236	0.23 112	0.23 99	0.22 109	0.23 111	0.23 112	0.23 106	0.23 98	0.22 109	0.23 98	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.22 93	0.22 109	0.22 91	0.22 109

UPFNet	0.29 106	0.24 93	0.16 80	0.24 104	0.16 90	0.24 105	0.16 90	0.23 97	0.16 87	1.19 199	0.16 88	0.23 99	0.16 90	0.17 91	0.16 90	0.89 220	0.24 103	0.16 88	0.24 104	0.18 99	1.20 233	0.16 90	0.17 87	0.16 90	0.24 104	0.16 90	0.24 101	0.16 88

WAO-6	0.30 109	0.22 81	0.23 105	0.22 92	0.23 112	0.23 101	0.22 108	0.22 89	0.23 111	2.21 246	0.22 109	0.22 93	0.22 109	0.22 107	0.22 110	0.23 106	0.22 93	0.23 114	0.22 91	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.23 98	0.23 112	0.22 91	0.22 109

anonymity	0.30 109	0.34 113	0.27 114	0.33 122	0.27 121	0.33 123	0.28 127	0.33 115	0.28 127	0.33 96	0.28 128	0.33 122	0.28 125	0.28 129	0.28 129	0.28 123	0.34 123	0.28 124	0.34 123	0.28 126	0.34 117	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.34 123	0.28 124	0.34 123	0.28 126

iRaft-Stereo_20w	0.30 109	0.46 137	0.27 114	0.34 124	0.26 116	0.35 127	0.28 127	0.34 121	0.26 120	0.34 99	0.26 121	0.34 124	0.26 121	0.26 117	0.26 122	0.26 113	0.34 123	0.26 120	0.34 123	0.26 121	0.34 117	0.26 119	0.26 116	0.26 120	0.34 123	0.26 119	0.34 123	0.26 120

MMNet	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.24 104	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.23 97	0.18 99	1.21 202	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.89 220	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.22 235	0.16 90	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

delet	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.24 104	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.23 97	0.16 87	1.21 202	0.17 90	0.24 105	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.91 224	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.23 237	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

psm_up	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.25 107	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.24 101	0.17 92	1.20 201	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.18 97	0.90 223	0.24 103	0.17 92	0.25 108	0.17 93	1.24 240	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

MLCV	0.30 109	0.33 112	0.28 117	0.34 124	0.28 125	0.33 123	0.28 127	0.33 115	0.29 135	0.33 96	0.27 125	0.33 122	0.28 125	0.26 117	0.29 137	0.28 123	0.33 122	0.28 124	0.33 120	0.28 126	0.33 116	0.27 120	0.28 123	0.28 128	0.33 121	0.28 124	0.33 119	0.28 126

DN-CSS_ROB	0.30 109	0.34 113	0.29 122	0.34 124	0.27 121	0.34 125	0.28 127	0.33 115	0.27 122	0.34 99	0.27 125	0.34 124	0.28 125	0.29 131	0.27 125	0.26 113	0.35 126	0.29 133	0.33 120	0.28 126	0.34 117	0.28 126	0.28 123	0.27 124	0.34 123	0.28 124	0.33 119	0.28 126

UNDER WATER-64	0.31 117	0.25 97	0.25 110	0.26 112	0.26 116	0.25 110	0.26 116	0.25 102	0.26 120	1.69 223	0.26 121	0.25 107	0.25 115	0.25 115	0.26 122	0.26 113	0.25 108	0.26 120	0.26 111	0.26 121	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.26 113	0.26 119	0.25 107	0.26 120

LG-Stereo_L2	0.32 118	0.45 134	0.36 137	0.37 134	0.27 121	0.37 136	0.27 120	0.43 146	0.27 122	0.36 107	0.31 142	0.36 133	0.27 123	0.27 124	0.27 125	0.30 133	0.37 134	0.27 123	0.37 132	0.27 125	0.37 127	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.37 132	0.27 122	0.37 131	0.27 123

CASnet	0.32 118	0.53 153	0.34 134	0.27 113	0.31 143	0.34 125	0.29 140	0.31 113	0.32 140	0.25 86	0.31 142	0.27 115	0.40 166	0.45 167	0.27 125	0.30 133	0.26 114	0.40 164	0.28 116	0.37 156	0.28 111	0.39 162	0.29 129	0.40 166	0.29 117	0.28 124	0.24 101	0.30 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 118	0.45 134	0.29 122	0.36 132	0.29 135	0.36 132	0.29 140	0.36 128	0.29 135	0.35 101	0.29 136	0.35 127	0.28 125	0.27 124	0.28 129	0.28 123	0.35 126	0.28 124	0.35 125	0.28 126	0.35 121	0.28 126	0.29 129	0.29 136	0.36 128	0.29 137	0.36 128	0.29 135

RSM	0.33 121	0.36 117	0.31 129	0.39 149	0.32 145	0.36 132	0.30 143	0.35 124	0.38 153	0.35 101	0.31 142	0.35 127	0.30 137	0.30 134	0.31 142	0.30 133	0.36 131	0.31 140	0.36 128	0.30 140	0.36 125	0.31 141	0.31 139	0.31 142	0.36 128	0.31 143	0.36 128	0.31 144

SQANet	0.33 121	0.28 104	0.28 117	0.28 117	0.28 125	0.29 118	0.28 127	0.28 108	0.28 127	1.59 220	0.28 128	0.28 117	0.28 125	0.28 129	0.28 129	0.28 123	0.28 117	0.28 124	0.29 117	0.28 126	0.28 111	0.28 126	0.28 123	0.28 128	0.28 116	0.28 124	0.28 115	0.28 126

DGSMNet	0.33 121	0.42 131	0.28 117	0.40 150	0.28 125	0.40 150	0.28 127	0.40 139	0.28 127	0.40 118	0.28 128	0.39 142	0.28 125	0.27 124	0.28 129	0.28 123	0.40 151	0.28 124	0.42 156	0.29 135	0.41 144	0.31 141	0.29 129	0.28 128	0.41 149	0.28 124	0.42 151	0.29 135

castereo	0.34 124	1.59 224	1.39 244	0.17 79	0.15 87	0.18 80	0.26 116	1.74 243	0.17 92	0.19 72	0.18 101	0.18 84	0.20 103	0.20 102	0.22 110	0.21 101	0.18 83	0.17 92	0.19 85	0.16 90	0.18 80	0.20 105	0.17 87	0.21 107	0.19 84	0.17 92	0.19 82	0.16 88

RAFT-Test	0.34 124	0.45 134	0.30 126	0.38 138	0.32 145	0.40 150	0.32 147	0.39 137	0.32 140	0.39 113	0.30 139	0.37 135	0.29 134	0.30 134	0.30 139	0.29 131	0.38 137	0.30 137	0.38 136	0.29 135	0.38 130	0.29 136	0.29 129	0.30 140	0.38 135	0.30 140	0.38 133	0.30 141

RAFT + AFF	0.34 124	0.29 105	0.32 132	0.31 120	0.30 140	0.39 147	0.32 147	0.39 137	0.30 137	0.39 113	0.32 145	0.39 142	0.32 142	0.35 142	0.36 150	0.32 142	0.38 137	0.31 140	0.38 136	0.31 144	0.38 130	0.28 126	0.37 152	0.34 148	0.38 135	0.30 140	0.38 133	0.28 126

ETE_ROB	0.35 127	0.35 116	0.35 135	0.35 128	0.35 152	0.35 127	0.35 149	0.35 124	0.35 148	0.35 101	0.35 150	0.35 127	0.35 148	0.35 142	0.35 147	0.35 147	0.35 126	0.35 149	0.35 125	0.35 151	0.35 121	0.35 147	0.35 147	0.35 152	0.35 126	0.35 149	0.35 125	0.35 150

GREAT-IGEV	0.36 128	0.46 137	0.33 133	0.43 160	0.30 140	0.43 160	0.30 143	0.45 148	0.30 137	0.42 126	0.30 139	0.43 155	0.30 137	0.30 134	0.30 139	0.30 133	0.43 157	0.30 137	0.43 157	0.30 140	0.43 150	0.30 139	0.30 137	0.30 140	0.43 155	0.30 140	0.43 153	0.30 141

EKT-Stereo	0.36 128	0.50 150	0.30 126	0.40 150	0.29 135	0.40 150	0.29 140	0.35 124	0.30 137	0.47 135	0.30 139	0.35 127	0.32 142	0.29 131	0.34 145	0.33 143	0.59 185	0.31 140	0.39 147	0.29 135	0.37 127	0.38 153	0.29 129	0.31 142	0.58 189	0.28 124	0.51 174	0.29 135

GEStereo_RVC	0.36 128	0.23 85	0.18 89	0.23 99	0.18 99	0.23 101	0.19 102	0.22 89	0.19 101	0.24 83	0.20 104	0.24 105	0.18 101	0.18 97	0.18 97	0.21 101	0.25 108	0.18 101	0.22 91	0.18 99	0.23 98	0.18 101	0.19 100	0.20 104	0.23 98	0.20 103	4.43 288	0.19 102

DMCA	0.36 128	0.38 119	0.37 138	0.35 128	0.35 152	0.35 127	0.36 153	0.35 124	0.36 151	0.36 107	0.37 156	0.36 133	0.36 153	0.36 147	0.35 147	0.37 151	0.36 131	0.36 151	0.36 128	0.36 155	0.36 125	0.35 147	0.36 150	0.36 155	0.37 132	0.36 152	0.36 128	0.36 153

XPNet_ROB	0.37 132	0.37 118	0.37 138	0.37 134	0.37 155	0.37 136	0.37 157	0.37 129	0.37 152	0.37 109	0.37 156	0.37 135	0.37 154	0.37 148	0.37 153	0.37 151	0.37 134	0.37 153	0.37 132	0.37 156	0.37 127	0.37 150	0.37 152	0.37 157	0.37 132	0.37 156	0.37 131	0.37 154

GIP-stereo	0.38 133	0.56 158	0.40 144	0.45 163	0.33 147	0.44 162	0.35 149	0.49 162	0.33 143	0.43 127	0.32 145	0.42 151	0.31 139	0.33 137	0.33 144	0.34 144	0.40 151	0.32 144	0.40 148	0.32 145	0.43 150	0.38 153	0.33 142	0.32 144	0.43 155	0.32 145	0.42 151	0.34 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 133	1.06 197	0.54 179	0.59 192	0.27 121	0.46 163	0.27 120	0.46 149	0.27 122	0.46 132	0.27 125	0.46 158	0.26 121	0.27 124	0.27 125	0.26 113	0.46 159	0.26 120	0.45 160	0.30 140	0.46 153	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.46 158	0.27 122	0.45 155	0.26 120

CES	0.38 133	0.34 113	0.44 155	0.43 160	0.33 147	0.37 136	0.44 176	0.37 129	0.38 153	0.45 130	0.35 150	0.35 127	0.41 167	0.45 167	0.36 150	0.36 149	0.36 131	0.45 173	0.43 157	0.35 151	0.34 117	0.46 172	0.36 150	0.36 155	0.42 154	0.34 148	0.35 125	0.38 157

PML	0.39 136	0.56 158	0.29 122	0.55 186	0.28 125	0.56 188	0.28 127	0.51 169	0.28 127	0.50 138	0.28 128	0.51 176	0.28 125	0.29 131	0.28 129	0.29 131	0.56 183	0.29 133	0.57 191	0.28 126	0.56 181	0.28 126	0.28 123	0.29 136	0.56 186	0.28 124	0.56 183	0.28 126

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 137	2.14 241	1.91 267	0.20 87	0.18 99	0.19 85	0.17 92	2.23 253	0.19 101	0.24 83	0.21 106	0.19 87	0.21 107	0.20 102	0.18 97	0.20 99	0.20 88	0.18 101	0.20 87	0.19 104	0.19 84	0.17 94	0.18 97	0.17 91	0.20 87	0.20 103	0.21 89	0.19 102

GASTEREO	0.41 138	0.54 154	0.44 155	0.48 173	0.35 152	0.48 175	0.35 149	0.53 172	0.35 148	0.46 132	0.35 150	0.46 158	0.35 148	0.35 142	0.35 147	0.35 147	0.47 163	0.35 149	0.47 165	0.35 151	0.47 157	0.38 153	0.35 147	0.35 152	0.48 169	0.35 149	0.47 160	0.35 150

GwcNet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

PSMNet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

GANet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

ADLNet	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

DEFOM-Stereo	0.43 143	1.60 226	1.47 247	0.30 118	0.28 125	0.31 120	0.28 127	1.65 241	0.25 113	0.29 94	0.26 121	0.30 120	0.29 134	0.27 124	0.26 122	0.26 113	0.30 119	0.29 133	0.30 119	0.26 121	0.29 113	0.29 136	0.27 118	0.26 120	0.30 118	0.29 137	0.30 117	0.29 135

GES	0.43 143	0.41 125	0.31 129	0.35 128	0.30 140	0.47 169	0.28 127	0.33 115	0.28 127	0.35 101	0.29 136	2.95 272	0.38 157	0.35 142	0.30 139	0.34 144	0.34 123	0.30 137	0.33 120	0.30 140	0.35 121	0.30 139	0.33 142	0.33 146	0.33 121	0.31 143	0.33 119	0.29 135

MSCF	0.44 145	0.60 164	0.47 159	0.50 178	0.40 164	0.50 179	0.38 160	0.57 178	0.38 153	0.48 136	0.38 159	0.48 168	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.49 172	0.38 156	0.49 175	0.39 165	0.50 169	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.49 172	0.38 158	0.49 170	0.38 157

LG-Stereo_L1	0.44 145	0.58 162	0.49 171	0.51 181	0.38 159	0.51 181	0.38 160	0.56 176	0.38 153	0.50 138	0.38 159	0.50 173	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.52 177	0.38 156	0.52 183	0.38 160	0.51 171	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.52 179	0.38 158	0.51 174	0.40 164

FCDSN-DC	0.44 145	0.31 109	0.35 135	0.34 124	0.28 125	0.35 127	0.30 143	0.32 114	0.25 113	1.32 208	0.24 115	1.00 219	0.32 142	0.35 142	0.34 145	0.30 133	0.72 197	0.37 153	0.48 172	0.32 145	0.53 177	0.49 186	0.23 110	0.29 136	0.50 173	0.42 171	0.61 189	0.71 213
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 148	0.57 160	0.45 157	0.54 183	0.37 155	0.53 185	0.37 157	0.56 176	0.40 162	0.53 144	0.38 159	0.53 180	0.37 154	0.37 148	0.37 153	0.37 151	0.55 180	0.38 156	0.53 185	0.37 156	0.53 177	0.37 150	0.37 152	0.39 165	0.54 182	0.37 156	0.54 180	0.37 154

WAO-7	0.46 149	0.38 119	0.38 140	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.38 131	0.38 153	2.57 262	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.38 160	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.38 157

Venus	0.46 149	0.38 119	0.40 144	0.38 138	0.38 159	0.39 147	0.38 160	0.38 131	0.38 153	2.71 264	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.38 160	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.39 143	0.38 157

HanzoNet	0.47 151	0.39 123	0.38 140	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.40 139	0.38 153	2.63 263	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.39 160	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.42 172	0.38 130	0.39 162	0.39 162	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.39 163

IMH	0.47 151	0.40 124	0.39 143	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.38 131	0.40 162	2.79 266	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.39 147	0.38 156	0.38 136	0.40 166	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.38 157

LL-Strereo2	0.47 151	2.60 254	0.51 175	0.38 138	0.28 125	0.37 136	0.28 127	0.55 174	0.35 148	0.44 129	0.34 149	0.44 157	0.34 146	0.34 138	0.36 150	0.36 149	0.47 163	0.36 151	0.47 165	0.35 151	0.47 157	0.35 147	0.35 147	0.35 152	0.46 158	0.35 149	0.47 160	0.35 150

GMOStereo	0.50 154	0.44 132	2.38 277	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 248	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

error version	0.50 154	0.44 132	2.38 277	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 248	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

SANet	0.50 154	0.50 150	0.50 172	0.50 178	0.50 192	0.50 179	0.50 192	0.50 166	0.50 191	0.50 138	0.50 191	0.50 173	0.50 189	0.50 184	0.50 193	0.50 188	0.50 175	0.50 191	0.50 179	0.50 193	0.50 169	0.50 192	0.50 185	0.50 189	0.50 173	0.50 192	0.50 172	0.50 186

PDISCO_ROB	0.50 154	0.15 62	0.11 59	0.16 76	3.16 284	0.13 59	0.12 77	0.14 59	0.12 75	0.15 51	0.11 59	2.55 271	0.11 60	2.20 269	0.13 82	0.12 75	0.16 76	0.10 47	0.14 59	0.12 79	0.15 68	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.15 65	0.10 46	2.75 271	0.09 45

otaku	0.52 158	0.46 137	0.48 165	0.46 164	0.46 175	0.46 163	0.46 177	0.46 149	0.47 180	1.88 226	0.46 177	0.46 158	0.46 176	0.46 169	0.46 177	0.46 170	0.47 163	0.46 174	0.46 161	0.46 177	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.46 176	0.47 164	0.46 175	0.46 156	0.47 176

HaxPig	0.52 158	0.48 146	0.47 159	0.47 169	0.47 179	0.47 169	0.47 181	0.47 155	0.47 180	1.80 224	0.47 181	0.47 163	0.47 179	0.47 173	0.47 181	0.47 177	0.47 163	0.47 181	0.47 165	0.47 182	0.47 157	0.47 180	0.47 177	0.47 180	0.47 164	0.47 182	0.47 160	0.47 176

UNDER WATER	0.52 158	0.47 143	0.47 159	0.47 169	0.47 179	0.47 169	0.47 181	0.47 155	0.47 180	1.90 227	0.47 181	0.47 163	0.47 179	0.47 173	0.47 181	0.47 177	0.46 159	0.47 181	0.47 165	0.47 182	0.46 153	0.47 180	0.47 177	0.48 184	0.47 164	0.47 182	0.47 160	0.47 176

Dean	0.52 158	0.46 137	0.48 165	0.46 164	0.46 175	0.46 163	0.46 177	0.46 149	0.46 175	1.90 227	0.46 177	0.47 163	0.46 176	0.46 169	0.46 177	0.46 170	0.48 168	0.46 174	0.46 161	0.46 177	0.46 153	0.46 172	0.46 171	0.46 176	0.46 158	0.46 175	0.46 156	0.46 173

Ntro	0.53 162	0.47 143	0.50 172	0.46 164	0.48 184	0.47 169	0.47 181	0.46 149	0.46 175	2.05 238	0.47 181	0.47 163	0.49 187	0.47 173	0.47 181	0.46 170	0.48 168	0.46 174	0.49 175	0.46 177	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.47 180	0.46 158	0.46 175	0.47 160	0.47 176

RainbowNet	0.53 162	0.48 146	0.48 165	0.48 173	0.48 184	0.48 175	0.48 185	0.48 158	0.48 184	1.92 229	0.48 186	0.48 168	0.48 183	0.48 178	0.48 186	0.48 180	0.48 168	0.48 185	0.48 172	0.48 186	0.48 164	0.48 183	0.48 180	0.48 184	0.48 169	0.48 186	0.48 166	0.48 182

LVE	0.53 162	0.47 143	0.48 165	0.47 169	0.47 179	0.47 169	0.47 181	0.48 158	0.47 180	1.96 233	0.47 181	0.47 163	0.47 179	0.47 173	0.47 181	0.47 177	0.47 163	0.47 181	0.47 165	0.47 182	0.47 157	0.47 180	0.47 177	0.47 180	0.47 164	0.47 182	0.47 160	0.47 176

ACVNet_1	0.53 162	0.46 137	0.48 165	0.47 169	0.47 179	0.46 163	0.48 185	0.48 158	0.48 184	2.07 239	0.47 181	0.48 168	0.48 183	0.47 173	0.47 181	0.46 170	0.49 172	0.47 181	0.47 165	0.47 182	0.48 164	0.46 172	0.46 171	0.48 184	0.47 164	0.47 182	0.48 166	0.47 176

ACVNet-4b	0.53 162	0.46 137	0.47 159	0.46 164	0.46 175	0.46 163	0.46 177	0.46 149	0.46 175	2.17 242	0.46 177	0.46 158	0.47 179	0.46 169	0.46 177	0.46 170	0.46 159	0.46 174	0.46 161	0.46 177	0.46 153	0.46 172	0.46 171	0.47 180	0.46 158	0.46 175	0.46 156	0.46 173

AIO-test2	0.54 167	0.65 168	0.55 182	0.60 193	0.50 192	0.60 192	0.49 188	0.65 183	0.48 184	0.60 150	0.49 189	0.59 185	0.50 189	0.50 184	0.49 190	0.49 184	0.60 186	0.50 191	0.60 193	0.49 190	0.60 185	0.49 186	0.50 185	0.51 191	0.60 192	0.48 186	0.60 186	0.50 186

AIO-test1	0.54 167	0.64 167	0.54 179	0.60 193	0.49 188	0.61 194	0.49 188	0.64 182	0.49 189	0.59 148	0.48 186	0.60 187	0.50 189	0.48 178	0.48 186	0.48 180	0.60 186	0.48 185	0.60 193	0.48 186	0.60 185	0.49 186	0.49 182	0.49 187	0.59 191	0.49 189	0.60 186	0.49 183

notaker	0.54 167	0.48 146	0.48 165	0.48 173	0.48 184	0.48 175	0.49 188	0.48 158	0.48 184	1.95 232	0.48 186	0.48 168	0.48 183	0.48 178	0.48 186	0.48 180	0.48 168	0.48 185	0.48 172	0.48 186	0.49 167	0.48 183	0.48 180	0.49 187	0.48 169	0.48 186	0.48 166	0.49 183

ACVNet_2	0.55 170	0.49 149	0.50 172	0.49 176	0.49 188	0.49 178	0.49 188	0.49 162	0.49 189	2.14 241	0.49 189	0.50 173	0.49 187	0.49 181	0.49 190	0.49 184	0.50 175	0.49 190	0.50 179	0.49 190	0.49 167	0.49 186	0.49 182	0.50 189	0.50 173	0.49 189	0.50 172	0.49 183

CFNet	0.55 170	0.25 97	0.18 89	0.25 107	0.18 99	0.25 110	0.18 101	0.25 102	0.18 99	0.25 86	0.18 101	0.25 107	0.18 101	0.18 97	0.18 97	0.18 95	0.25 108	0.18 101	0.25 108	0.18 99	5.31 300	4.36 300	0.18 97	0.18 101	0.25 109	0.18 100	0.25 107	0.18 101

PSMNet_ROB	0.55 170	0.55 156	0.56 185	0.56 187	0.55 196	0.56 188	0.55 196	0.55 174	0.55 195	0.55 145	0.55 196	0.55 182	0.55 197	0.55 187	0.56 198	0.55 192	0.55 180	0.55 197	0.55 188	0.55 196	0.55 180	0.55 195	0.55 190	0.55 197	0.55 183	0.55 197	0.55 181	0.55 193

IER	0.56 173	2.72 255	2.20 271	0.38 138	0.29 135	0.38 140	0.27 120	2.77 269	0.27 122	0.38 110	0.28 128	0.37 135	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.38 137	0.29 133	0.38 136	0.25 117	0.39 139	0.25 113	0.29 129	0.29 136	0.40 145	0.25 115	0.38 133	0.25 115

LG-Stereo	0.57 174	0.58 162	0.43 153	0.54 183	0.65 207	0.95 219	0.69 214	0.69 185	0.38 153	0.52 142	0.37 156	0.53 180	0.37 154	0.68 208	0.73 216	0.72 211	0.70 194	0.37 153	0.54 187	0.37 156	0.54 179	0.37 150	0.37 152	0.56 198	0.95 219	0.59 202	0.84 207	0.37 154

CASS	0.58 175	0.89 183	0.55 182	0.56 187	0.55 196	0.60 192	0.57 202	0.57 178	0.56 197	0.55 145	0.56 197	0.56 183	0.50 189	0.63 199	0.56 198	0.56 195	0.62 189	0.62 206	0.59 192	0.56 198	0.56 181	0.48 183	0.60 197	0.56 198	0.57 188	0.60 204	0.57 185	0.59 198
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 176	0.29 105	0.22 103	0.27 113	5.05 305	0.30 119	0.21 106	0.28 108	0.21 105	0.27 93	0.21 106	0.27 115	0.20 103	0.21 106	0.21 106	0.21 101	0.27 116	0.21 108	0.27 115	0.21 108	0.27 109	0.23 112	0.21 103	0.21 107	0.27 115	0.21 106	5.06 296	0.22 109

LMCR-Stereo	0.61 177	0.61 165	0.61 192	0.61 196	0.61 203	0.67 199	0.61 207	0.61 180	0.61 204	0.61 151	0.61 204	0.61 188	0.61 204	0.61 195	0.61 205	0.61 199	0.61 188	0.61 205	0.61 195	0.61 204	0.61 187	0.61 202	0.61 198	0.61 207	0.61 194	0.61 205	0.61 189	0.61 204

AANet_RVC	0.61 177	0.31 109	5.05 294	0.31 120	0.19 103	0.24 105	0.20 104	5.86 290	0.20 103	0.24 83	0.18 101	0.25 107	0.20 103	0.23 111	0.21 106	0.18 95	0.37 134	0.18 101	0.24 104	0.19 104	0.25 102	0.19 104	0.19 100	0.19 103	0.24 104	0.15 87	0.24 101	0.20 104

iRaftStereo_RVC	0.62 179	1.76 229	2.24 273	0.52 182	0.37 155	0.53 185	0.38 160	2.51 264	0.38 153	0.51 141	0.38 159	0.51 176	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.52 177	0.38 156	0.52 183	0.38 160	0.52 174	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.52 179	0.39 164	0.52 177	0.38 157

ARAFT	0.64 180	0.74 174	0.62 193	0.70 205	0.56 198	0.72 202	0.55 196	0.72 189	0.54 194	0.73 159	0.56 197	0.72 199	0.56 199	0.56 189	0.62 206	0.63 201	0.73 198	0.53 196	0.73 201	0.54 195	0.72 195	0.65 205	0.62 199	0.56 198	0.72 199	0.54 195	0.72 196	0.57 195

test_1	0.65 181	4.37 269	2.38 277	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 248	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

zero-FE	0.66 182	0.80 177	0.56 185	0.79 209	0.58 200	0.82 207	0.55 196	0.76 191	0.56 197	0.75 161	0.58 201	0.75 203	0.59 202	0.57 190	0.56 198	0.55 192	0.79 202	0.55 197	0.78 206	0.55 196	0.85 204	0.58 197	0.55 190	0.57 202	0.80 205	0.57 199	0.80 201	0.57 195

HH	0.66 182	2.13 236	0.47 159	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 172	0.78 162	0.68 209	0.67 193	0.90 224	0.62 196	0.90 224	0.53 190	0.88 210	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 208	0.66 202	0.51 191	1.06 228	0.61 205	1.08 226	0.60 200

HanStereo	0.66 182	2.13 236	0.47 159	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 172	0.78 162	0.68 209	0.67 193	0.90 224	0.62 196	0.90 224	0.53 190	0.88 210	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 208	0.66 202	0.51 191	1.06 228	0.61 205	1.08 226	0.60 200

DSFCA	0.66 182	0.73 172	0.74 200	0.68 201	0.65 207	0.64 196	0.65 212	0.65 183	0.65 206	0.66 154	0.65 207	0.65 190	0.64 205	0.65 202	0.65 209	0.65 203	0.65 191	0.65 209	0.65 197	0.65 207	0.65 193	0.65 205	0.65 201	0.65 210	0.66 196	0.66 209	0.65 192	0.65 206

4D-IteraStereo	0.67 186	3.40 260	1.05 223	0.71 206	0.83 221	0.47 169	0.27 120	0.47 155	0.27 122	0.35 101	0.26 121	0.68 195	0.84 220	0.41 158	0.54 195	0.89 220	0.74 200	0.88 224	0.73 201	0.87 225	0.42 149	0.27 120	0.28 123	0.28 128	0.36 128	0.28 124	0.68 193	0.90 223

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 186	0.74 174	0.60 191	0.79 209	0.61 203	0.76 203	0.57 202	0.71 188	0.56 197	0.71 157	0.54 195	0.72 199	0.66 207	0.65 202	0.65 209	0.64 202	0.74 200	0.64 208	0.74 203	0.63 205	0.73 196	0.65 205	0.64 200	0.64 209	0.74 201	0.61 205	0.73 197	0.64 205

Occ-G	0.68 188	0.54 154	3.16 284	0.57 191	0.45 174	0.52 184	0.40 167	3.44 275	0.46 175	0.52 142	0.45 176	0.51 176	0.44 173	0.44 166	0.40 166	0.45 169	0.55 180	0.41 166	0.53 185	0.43 173	0.52 174	0.40 164	0.44 170	0.45 175	0.55 183	0.44 174	0.53 179	0.44 172

TorneroNet-64	0.69 189	0.65 168	0.30 126	0.27 113	0.47 179	0.28 117	0.35 149	0.34 121	0.80 215	7.93 307	0.29 136	0.30 120	0.31 139	0.81 217	0.28 129	0.27 122	0.29 118	0.28 124	0.85 212	0.83 223	0.62 189	0.28 126	0.30 137	0.28 128	0.52 179	0.29 137	0.29 116	0.27 123

DDUNet	0.69 189	0.84 181	0.59 190	0.84 215	0.59 201	0.87 213	0.57 202	0.84 196	0.59 203	0.82 169	0.58 201	0.85 212	0.57 200	0.59 194	0.59 202	0.57 196	0.87 209	0.59 202	0.85 212	0.59 203	0.85 204	0.59 200	0.59 195	0.59 203	0.87 210	0.59 202	0.84 207	0.59 198

UDG	0.70 191	0.87 182	0.56 185	0.87 216	0.59 201	0.84 210	0.59 205	0.85 197	0.57 200	0.84 171	0.59 203	0.84 211	0.60 203	0.58 191	0.60 203	0.59 197	0.85 208	0.59 202	0.87 214	0.58 200	0.87 206	0.60 201	0.57 194	0.59 203	0.87 210	0.58 201	0.86 210	0.60 200

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 191	6.91 282	0.46 158	0.46 164	0.46 175	0.46 163	0.46 177	0.46 149	0.46 175	0.46 132	0.46 177	0.46 158	0.46 176	0.46 169	0.46 177	0.46 170	0.46 159	0.46 174	0.46 161	0.46 177	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.46 176	0.46 158	0.46 175	0.46 156	0.46 173

HCRNet	0.71 193	6.06 280	3.15 283	0.50 178	0.22 107	0.21 92	0.15 87	3.04 271	0.34 144	0.43 127	0.33 148	0.43 155	0.33 145	0.15 87	0.14 86	0.14 85	0.21 91	0.17 92	0.47 165	0.20 106	0.21 89	0.16 90	0.32 140	0.33 146	0.50 173	0.33 147	0.49 170	0.28 126

AFF-stereo	0.71 193	0.73 172	0.65 195	0.82 213	0.63 206	0.83 208	0.63 209	0.73 190	0.65 206	0.82 169	0.73 214	0.74 202	0.64 205	0.63 199	0.62 206	0.62 200	0.73 198	0.63 207	0.74 203	0.72 214	0.80 198	0.58 197	0.70 210	0.71 216	0.79 203	0.69 212	0.78 199	0.72 214

DMCA-RVC	0.71 193	0.72 170	0.72 196	0.71 206	0.70 211	0.70 200	0.70 217	0.70 187	0.71 210	0.70 156	0.71 212	0.71 198	0.70 210	0.70 209	0.71 214	0.70 208	0.70 194	0.71 214	0.70 198	0.71 212	0.70 194	0.70 212	0.71 212	0.71 216	0.70 197	0.72 215	0.71 194	0.70 211

PA-Net	0.71 193	0.62 166	0.55 182	0.69 202	0.71 212	0.70 200	0.69 214	0.69 185	0.74 213	0.73 159	0.75 215	0.59 185	0.72 213	0.82 218	0.79 219	0.83 217	0.67 193	0.76 217	0.81 210	0.67 209	0.61 187	0.76 215	0.68 208	0.65 210	0.82 208	0.76 218	0.71 194	0.69 210
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 197	0.57 160	0.57 188	0.56 187	0.92 224	1.07 229	0.63 209	1.03 212	0.82 219	0.49 137	0.77 216	0.69 196	0.54 196	0.58 191	0.54 195	0.86 219	1.06 223	0.72 215	1.06 226	0.79 217	0.58 184	0.87 221	0.59 195	0.46 176	0.76 202	0.46 175	1.05 223	0.97 228

AEACV	0.74 197	0.52 152	3.10 281	0.60 193	0.48 184	0.56 188	0.48 185	3.02 270	0.83 220	0.61 151	0.62 205	0.72 199	0.50 189	0.49 181	0.49 190	0.48 180	0.58 184	0.50 191	0.55 188	0.48 186	0.56 181	0.50 192	0.50 185	0.51 191	0.58 189	0.51 194	0.60 186	0.51 189

MyStereo04	0.76 199	4.78 275	0.62 193	0.63 199	0.54 195	0.65 197	0.56 200	0.61 180	0.58 201	0.61 151	0.56 197	0.63 189	0.57 200	0.63 199	0.60 203	0.60 198	0.64 190	0.56 200	0.63 196	0.58 200	0.63 190	0.62 204	0.55 190	0.60 205	0.63 195	0.57 199	0.64 191	0.58 197

RSM++	0.77 200	0.91 184	0.72 196	0.83 214	0.71 212	0.83 208	0.72 218	0.81 195	0.71 210	0.81 168	0.71 212	0.81 210	0.71 212	0.71 211	0.71 214	0.70 208	0.83 207	0.72 215	0.83 211	0.81 222	0.83 202	0.72 214	0.71 212	0.71 216	0.88 212	0.71 213	0.83 206	0.70 211

test-3	0.78 201	4.38 270	1.80 259	0.62 197	0.49 188	0.62 195	0.50 192	1.86 244	0.64 205	0.69 155	0.52 193	0.66 191	0.38 157	0.58 191	0.57 201	0.46 170	0.66 192	0.46 174	0.50 179	0.44 175	0.48 164	0.58 197	0.54 189	0.60 205	0.70 197	0.46 175	0.48 166	0.50 186

AdaDepth	0.80 202	0.95 189	1.02 219	0.95 221	0.67 209	0.95 219	0.67 213	0.94 205	0.67 209	0.92 175	0.67 208	0.94 218	0.67 208	0.67 206	0.67 211	0.67 204	0.95 215	0.67 211	0.95 221	0.67 209	0.96 214	0.68 211	0.67 204	0.67 212	0.96 220	0.67 210	0.95 217	0.67 208

CroCo-Stereo	0.80 202	2.51 249	0.41 146	1.27 244	0.41 166	1.27 243	0.41 168	1.27 230	0.41 165	1.27 205	0.41 169	1.27 240	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	1.28 241	0.41 166	1.27 240	0.41 167	1.27 241	0.41 166	0.42 168	0.41 167	1.27 244	0.41 166	1.27 241	0.41 166
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
NaN_ROB	0.80 202	0.80 177	0.80 204	0.80 211	0.80 218	0.80 205	0.80 221	0.80 193	0.80 215	0.80 166	0.80 219	0.80 208	0.80 216	0.80 215	0.80 220	0.80 215	0.80 204	0.80 220	0.80 208	0.80 220	0.80 198	0.80 217	0.80 217	0.80 220	0.80 205	0.80 220	0.80 201	0.80 218

CSAN	0.80 202	0.80 177	0.80 204	0.80 211	0.80 218	0.80 205	0.80 221	0.80 193	0.80 215	0.80 166	0.80 219	0.80 208	0.80 216	0.80 215	0.80 220	0.80 215	0.80 204	0.80 220	0.80 208	0.80 220	0.80 198	0.80 217	0.80 217	0.80 220	0.80 205	0.80 220	0.80 201	0.80 218

gcap-zeroshot	0.81 206	1.03 195	0.84 208	0.93 219	0.85 222	0.84 210	0.62 208	1.21 227	0.53 193	0.79 164	0.84 222	0.77 204	0.70 210	0.84 220	0.67 211	0.74 212	1.18 236	0.52 195	0.91 215	0.79 217	0.84 203	0.61 202	0.83 219	0.69 215	0.93 218	0.82 222	0.85 209	0.66 207

AIO-Stereo	0.82 207	1.06 197	0.73 199	0.97 224	0.74 214	1.06 228	0.60 206	1.04 214	0.90 223	1.00 181	1.01 233	0.78 205	0.85 222	0.74 213	0.62 206	0.67 204	1.12 226	0.55 197	0.70 198	0.65 207	0.93 211	0.66 208	0.67 204	0.67 212	0.82 208	0.74 216	0.92 211	0.83 220

G-Net	0.82 207	1.77 230	0.78 202	0.78 208	0.78 216	0.78 204	0.78 219	0.78 192	0.79 214	0.79 164	0.78 217	0.78 205	0.78 215	0.78 214	0.78 218	0.78 213	0.79 202	0.79 218	0.79 207	0.79 217	0.79 197	0.79 216	0.79 216	0.79 219	0.79 203	0.79 219	0.79 200	0.79 217

ktn	0.84 209	1.15 202	0.54 179	1.16 239	1.26 253	0.51 181	0.53 195	0.51 169	0.66 208	4.54 290	0.51 192	0.52 179	0.52 195	0.66 205	0.51 194	0.51 189	1.37 246	1.17 245	0.49 175	0.51 194	1.23 237	0.51 194	0.67 204	0.51 191	0.51 177	0.68 211	0.51 174	0.51 189

KSHMR	0.85 210	0.72 170	0.51 175	0.49 176	0.49 188	0.51 181	1.07 241	0.50 166	0.48 184	6.04 302	0.52 193	0.66 191	0.98 230	0.49 181	0.77 217	0.49 184	1.17 233	0.51 194	0.49 175	1.06 239	0.51 171	0.49 186	0.49 182	0.51 191	1.04 226	0.49 189	0.81 205	0.72 214

CroCo-Stereo Lap2	0.85 210	2.86 257	0.43 153	1.33 246	0.43 173	1.31 244	0.42 173	1.32 231	0.42 170	1.31 207	0.44 175	1.32 242	0.44 173	0.43 164	0.44 175	0.43 167	1.35 242	0.43 172	1.32 243	0.43 173	1.31 242	0.43 171	0.43 169	0.42 173	1.31 245	0.42 171	1.31 242	0.43 171

MLG-Stereo	0.87 212	1.33 220	0.93 212	0.62 197	1.00 227	1.16 234	0.55 196	0.86 198	0.83 220	1.19 199	0.40 167	1.30 241	0.81 218	0.65 202	0.45 176	1.01 234	1.17 233	0.46 174	1.29 242	0.58 200	1.05 220	0.90 224	0.73 215	0.87 225	0.60 192	1.01 233	1.13 230	0.51 189

DGTPSM_ROB	0.92 213	0.93 188	0.91 210	0.93 219	0.91 223	0.92 215	0.93 227	0.92 202	0.92 224	0.92 175	0.91 224	0.91 214	0.93 227	0.91 221	0.92 228	0.92 227	0.92 213	0.92 225	0.92 216	0.90 226	0.91 207	0.92 225	0.93 223	0.94 230	0.92 216	0.91 224	0.92 211	0.97 228

pmcnn	0.92 213	0.92 185	0.92 211	0.92 217	0.92 224	0.92 215	0.92 225	0.92 202	0.92 224	0.92 175	0.92 226	0.92 217	0.92 226	0.92 223	0.92 228	0.92 227	0.92 213	0.92 225	0.92 216	0.92 230	0.92 209	0.92 225	0.92 222	0.92 229	0.92 216	0.92 225	0.92 211	0.92 226

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 215	0.77 176	0.82 206	1.16 239	0.75 215	0.99 221	0.92 225	0.91 200	0.99 230	0.94 180	0.91 224	1.15 230	0.88 223	0.92 223	1.00 231	0.67 204	0.98 218	1.00 230	0.75 205	0.91 227	1.18 230	0.87 221	0.89 221	0.90 226	1.08 231	1.07 238	0.74 198	0.89 222

HSM-Net_RVC	0.93 215	1.09 200	0.79 203	1.10 232	0.78 216	1.09 230	0.79 220	1.16 222	0.80 215	1.14 191	0.79 218	1.17 233	0.77 214	0.73 212	0.83 222	0.78 213	1.19 237	0.79 218	1.18 235	0.72 214	1.19 232	0.80 217	0.72 214	0.80 220	1.18 239	0.74 216	1.14 231	0.73 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 215	8.54 295	0.41 146	0.56 187	0.37 155	0.56 188	0.37 157	0.50 166	0.40 162	0.56 147	5.24 306	0.56 183	0.34 146	0.40 157	0.41 168	0.34 144	0.53 179	0.40 164	0.56 190	0.38 160	0.52 174	0.40 164	0.40 163	0.41 167	0.56 186	0.40 165	0.56 183	0.40 164

DPSimNet_ROB	0.93 215	1.04 196	0.83 207	1.05 230	0.82 220	1.04 226	0.83 224	1.03 212	0.89 222	1.03 186	0.84 222	1.03 224	0.84 220	0.83 219	0.84 223	0.83 217	1.14 228	0.84 222	1.12 231	0.84 224	1.04 219	0.88 223	0.83 219	0.84 224	1.07 230	0.83 223	1.15 232	0.88 221

DPSM_ROB	0.93 215	0.92 185	0.94 213	0.96 222	1.02 232	0.92 215	0.98 228	0.95 206	0.92 224	0.92 175	0.92 226	0.91 214	0.97 228	0.92 223	0.91 226	0.91 224	0.96 216	0.94 227	0.93 219	0.91 227	0.93 211	0.92 225	0.93 223	0.91 227	0.91 214	0.99 227	0.92 211	0.91 224

DPSM	0.93 215	0.92 185	0.94 213	0.96 222	1.02 232	0.92 215	0.98 228	0.95 206	0.92 224	0.92 175	0.92 226	0.91 214	0.97 228	0.92 223	0.91 226	0.91 224	0.96 216	0.94 227	0.93 219	0.91 227	0.93 211	0.92 225	0.93 223	0.91 227	0.91 214	0.99 227	0.92 211	0.91 224

GANet	1.00 221	1.00 190	1.00 215	1.00 225	1.00 227	1.00 222	1.00 233	1.00 208	1.00 231	1.00 181	1.00 230	1.00 219	1.00 232	1.00 230	1.00 231	1.00 231	1.00 219	1.00 230	1.00 222	1.00 232	1.00 215	1.00 230	1.00 228	1.00 233	1.00 221	1.00 230	1.00 218	1.00 230

TDLM	1.00 221	1.00 190	1.00 215	1.00 225	1.00 227	1.00 222	1.00 233	1.00 208	1.00 231	1.00 181	1.00 230	1.00 219	1.00 232	1.00 230	1.00 231	1.00 231	1.00 219	1.00 230	1.00 222	1.00 232	1.00 215	1.00 230	1.00 228	1.00 233	1.00 221	1.00 230	1.00 218	1.00 230

CVANet_RVC	1.00 221	1.00 190	1.00 215	1.00 225	1.00 227	1.00 222	1.00 233	1.00 208	1.00 231	1.00 181	1.00 230	1.00 219	1.00 232	1.00 230	1.00 231	1.00 231	1.00 219	1.00 230	1.00 222	1.00 232	1.00 215	1.00 230	1.00 228	1.00 233	1.00 221	1.00 230	1.00 218	1.00 230

ccs_rob	1.00 221	10.06 301	0.31 129	0.44 162	0.31 143	0.43 160	0.31 146	0.43 146	0.32 140	0.45 130	0.32 145	1.20 237	0.31 139	7.02 306	0.31 142	0.31 138	0.44 158	0.31 140	0.44 159	0.32 145	0.44 152	0.31 141	0.32 140	0.32 144	0.44 157	0.32 145	0.43 153	0.31 144

trnet	1.01 225	1.01 193	1.01 218	1.01 228	1.01 231	1.01 225	1.01 236	1.01 211	1.01 234	1.01 185	1.01 233	1.01 223	1.01 236	1.01 233	1.01 235	1.01 234	1.01 222	1.01 234	1.01 225	1.01 235	1.01 218	1.01 233	1.01 231	1.01 236	1.01 224	1.01 233	1.01 222	1.01 233

CFNet_pseudo	1.01 225	9.78 299	0.29 122	0.38 138	0.28 125	0.38 140	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.39 113	0.28 128	0.39 142	0.28 125	9.50 307	0.29 137	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.38 130	0.28 126	0.28 123	0.28 128	0.38 135	0.28 124	0.38 133	0.28 126

pcwnet_v2	1.01 225	9.73 298	0.28 117	0.38 138	0.28 125	0.38 140	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.38 110	0.28 128	0.39 142	0.28 125	9.61 308	0.28 129	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.38 130	0.28 126	0.29 129	0.28 128	0.38 135	0.28 124	0.38 133	0.28 126

FlowAnything	1.02 228	2.51 249	0.58 189	1.60 253	0.56 198	1.61 253	0.56 200	1.60 240	0.55 195	1.61 221	0.56 197	1.61 249	0.55 197	0.55 187	0.55 197	0.55 192	1.61 252	0.56 200	1.61 250	0.56 198	1.62 249	0.55 195	0.56 193	0.56 198	1.62 253	0.56 198	1.62 250	0.56 194

WAO-8	1.02 228	1.50 223	1.49 248	0.40 150	0.40 164	1.56 252	0.98 228	1.55 239	0.58 201	4.18 286	0.40 167	0.79 207	0.48 183	0.91 221	0.39 165	0.99 230	0.71 196	0.70 213	0.51 182	0.77 216	1.07 222	0.82 220	0.69 209	0.96 232	1.01 224	1.30 254	1.10 228	1.38 257

UCFNet_RVC	1.03 230	10.10 302	0.28 117	0.38 138	0.28 125	0.39 147	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.39 113	0.28 128	0.39 142	0.29 134	9.62 309	0.28 129	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.39 139	0.28 126	0.29 129	0.28 128	0.39 144	0.28 124	0.38 133	0.29 135

GLC_STEREO	1.05 231	1.01 193	1.02 219	1.02 229	1.02 232	1.05 227	1.06 238	1.05 215	1.05 236	1.04 188	1.05 236	1.05 225	1.04 237	1.06 237	1.05 237	1.06 238	1.06 223	1.05 237	1.06 226	1.05 238	1.06 221	1.06 236	1.04 233	1.05 238	1.04 226	1.05 236	1.06 224	1.06 235

FC-DCNN	1.10 232	0.81 180	0.77 201	0.63 199	0.42 171	0.86 212	0.64 211	0.91 200	0.96 228	1.11 189	0.80 219	1.07 226	0.81 218	0.67 206	1.75 267	1.30 253	1.41 248	0.85 223	1.28 241	0.71 212	2.12 259	1.32 252	0.52 188	0.81 223	1.64 254	1.40 259	2.39 265	1.75 269

RP	1.14 233	1.16 204	1.15 231	1.17 241	1.10 240	1.16 234	1.15 243	1.10 217	1.16 245	1.15 192	1.08 238	1.16 231	1.15 243	1.15 244	1.14 244	1.16 243	1.16 231	1.10 239	1.10 228	1.10 242	1.16 226	1.11 239	1.10 237	1.19 250	1.14 235	1.19 249	1.07 225	1.10 238

Abc-Net	1.14 233	1.16 204	1.18 235	1.10 232	1.10 240	1.16 234	1.18 247	1.16 222	1.13 242	1.11 189	1.16 243	1.16 231	1.12 241	1.10 238	1.17 247	1.16 243	1.16 231	1.10 239	1.16 232	1.14 245	1.17 228	1.16 242	1.11 238	1.09 243	1.10 232	1.10 241	1.16 233	1.17 243
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 235	1.90 232	1.10 227	1.37 248	0.94 226	1.36 245	0.98 228	1.48 237	0.98 229	1.37 212	0.98 229	1.37 246	0.98 230	0.95 227	0.94 230	0.95 229	1.37 246	0.95 229	1.38 245	0.95 231	1.38 246	0.95 229	0.95 226	0.95 231	1.37 248	0.95 226	1.37 246	0.95 227

TorneroNet	1.15 235	1.10 201	0.51 175	0.69 202	0.51 194	1.10 231	0.50 192	0.51 169	0.51 192	13.92 309	1.17 247	0.49 172	0.51 194	0.54 186	0.48 186	0.49 184	0.49 172	0.65 209	0.70 198	0.49 190	0.51 171	0.49 186	0.67 204	1.36 257	0.51 177	0.50 192	0.52 177	1.23 250

RGC	1.15 235	1.16 204	1.17 234	1.15 237	1.11 242	1.21 240	1.21 254	1.10 217	1.15 243	1.16 195	1.11 240	1.17 233	1.09 239	1.14 243	1.11 241	1.16 243	1.19 237	1.11 242	1.10 228	1.15 247	1.11 223	1.19 245	1.16 241	1.12 245	1.17 237	1.10 241	1.16 233	1.17 243

NCC-stereo	1.15 235	1.17 207	1.12 230	1.10 232	1.15 243	1.14 232	1.15 243	1.15 220	1.12 241	1.17 198	1.17 247	1.11 228	1.17 247	1.11 240	1.10 240	1.16 243	1.12 226	1.11 242	1.16 232	1.13 244	1.23 237	1.16 242	1.19 245	1.11 244	1.18 239	1.17 246	1.17 236	1.13 241

edge stereo	1.15 235	1.18 208	1.11 229	1.12 235	1.17 247	1.17 239	1.17 245	1.16 222	1.18 249	1.16 195	1.17 247	1.17 233	1.13 242	1.11 240	1.11 241	1.12 240	1.17 233	1.17 245	1.11 230	1.17 248	1.17 228	1.17 244	1.18 243	1.14 246	1.11 233	1.18 247	1.12 229	1.11 239

Nwc_Net	1.15 235	1.15 202	1.15 231	1.09 231	1.19 249	1.16 234	1.17 245	1.15 220	1.16 245	1.16 195	1.16 243	1.08 227	1.16 244	1.11 240	1.15 246	1.18 247	1.11 225	1.10 239	1.16 232	1.17 248	1.16 226	1.13 241	1.18 243	1.20 251	1.11 233	1.15 244	1.16 233	1.20 246

stereogan	1.17 241	1.19 210	1.15 231	1.15 237	1.15 243	1.15 233	1.19 248	1.19 225	1.15 243	1.15 192	1.16 243	1.19 236	1.19 248	1.19 246	1.19 248	1.19 248	1.15 229	1.19 248	1.19 236	1.19 251	1.15 225	1.19 245	1.15 240	1.15 247	1.16 236	1.15 244	1.19 237	1.20 246

MM-Stereo_test3	1.22 242	1.60 226	1.19 238	1.48 251	1.02 232	1.48 250	0.99 232	1.54 238	1.03 235	1.41 214	1.03 235	1.44 248	1.00 232	1.04 235	1.04 236	1.02 236	1.42 249	1.04 235	1.48 248	1.01 235	1.48 247	1.03 234	1.06 235	1.04 237	1.53 251	1.04 235	1.49 247	1.04 234

FAT-Stereo	1.22 242	1.23 211	1.19 238	1.21 243	1.24 252	1.24 242	1.19 248	1.25 229	1.24 252	1.25 204	1.19 250	1.20 237	1.24 252	1.20 247	1.21 250	1.25 252	1.22 239	1.21 250	1.25 239	1.23 254	1.22 235	1.19 245	1.19 245	1.24 254	1.25 242	1.20 250	1.19 237	1.25 252

S-Stereo	1.22 242	1.18 208	1.19 238	1.20 242	1.23 251	1.23 241	1.19 248	1.19 225	1.18 249	1.27 205	1.20 251	1.20 237	1.20 249	1.23 249	1.22 252	1.23 251	1.23 240	1.23 252	1.20 237	1.25 255	1.20 233	1.22 251	1.25 249	1.24 254	1.20 241	1.22 253	1.26 240	1.24 251

SPS-STEREO	1.25 245	1.47 222	1.06 225	1.54 252	1.08 238	1.52 251	1.20 253	1.44 235	1.06 238	1.49 219	1.10 239	1.41 247	1.10 240	0.98 228	1.08 239	1.12 240	1.47 250	1.04 235	1.53 249	1.14 245	1.52 248	1.07 237	1.02 232	1.05 238	1.48 250	1.07 238	1.55 248	1.11 239
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 246	1.37 221	1.35 242	1.38 249	1.40 255	1.39 248	1.77 268	1.36 232	1.74 267	1.36 211	1.36 255	1.36 245	1.36 254	1.36 250	1.35 253	1.41 258	1.36 244	1.36 257	1.36 244	1.35 257	1.36 244	1.35 254	1.36 251	1.35 256	1.36 247	1.35 256	1.36 245	1.35 253

HBP-ISP	1.47 247	1.07 199	1.03 221	1.30 245	1.08 238	1.36 245	1.06 238	1.44 235	1.25 254	1.97 234	1.51 259	1.65 251	1.58 259	0.98 228	1.58 260	1.68 265	1.98 256	1.32 253	2.02 256	1.28 256	2.95 271	1.89 272	0.97 227	1.06 240	1.26 243	0.99 227	1.94 252	1.43 259

PS-NSSS	1.48 248	4.46 272	1.35 242	1.35 247	1.35 254	1.41 249	1.34 256	1.36 232	1.35 256	1.40 213	1.35 254	1.33 243	1.35 253	1.37 251	1.40 255	1.35 254	1.35 242	1.35 255	1.39 246	1.44 261	1.35 243	1.34 253	1.35 250	1.38 260	1.35 246	1.33 255	1.34 243	1.38 257

CC-Net-ROB	1.51 249	4.40 271	1.69 256	1.39 250	1.40 255	1.37 247	1.40 259	1.36 232	1.39 257	1.41 214	1.36 255	1.35 244	1.38 255	1.39 252	1.39 254	1.36 255	1.36 244	1.35 255	1.39 246	1.39 258	1.37 245	1.36 255	1.41 254	1.48 261	1.39 249	1.42 260	1.35 244	1.35 253

GANetREF_RVC	1.52 250	2.01 233	1.21 241	1.98 258	1.21 250	1.98 258	1.21 254	1.98 251	1.21 251	1.99 235	1.21 252	1.98 255	1.21 251	1.02 234	1.21 250	1.21 250	1.99 257	1.21 250	1.99 255	1.21 252	1.99 254	1.21 248	1.21 247	1.21 252	1.99 258	1.21 251	1.99 255	1.21 248
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
R-Stereo Train	1.62 251	2.01 233	1.41 245	1.97 256	1.40 255	1.96 256	1.39 257	1.93 246	1.39 257	1.92 229	1.38 257	1.94 253	1.39 256	1.40 253	1.45 256	1.38 256	1.96 254	1.37 258	1.97 253	1.39 258	1.98 252	1.41 256	1.40 252	1.37 258	1.97 256	1.38 257	1.96 253	1.37 255

RAFT-Stereo	1.62 251	2.01 233	1.41 245	1.97 256	1.40 255	1.96 256	1.39 257	1.93 246	1.39 257	1.92 229	1.38 257	1.94 253	1.39 256	1.40 253	1.45 256	1.38 256	1.96 254	1.37 258	1.97 253	1.39 258	1.98 252	1.41 256	1.40 252	1.37 258	1.97 256	1.38 257	1.96 253	1.37 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 251	1.60 226	1.59 249	1.61 254	1.69 263	1.66 254	1.61 261	1.70 242	1.65 265	1.62 222	1.60 262	1.61 249	1.60 260	1.60 256	1.59 261	1.62 263	1.60 251	1.63 264	1.62 251	1.68 268	1.70 250	1.60 259	1.64 261	1.60 263	1.61 252	1.60 262	1.60 249	1.59 262

MoCha-V2	1.75 254	27.02 317	0.72 196	0.92 217	0.69 210	0.89 214	0.69 214	0.92 202	0.71 210	0.87 172	0.69 211	0.88 213	0.68 209	0.70 209	0.68 213	0.69 207	0.90 212	0.69 212	0.92 216	0.69 211	0.92 209	0.71 213	0.70 210	0.67 212	0.88 212	0.71 213	0.92 211	0.68 209

MFMNet_re	1.77 255	1.89 231	1.72 257	1.88 255	1.69 263	1.89 255	1.67 265	1.91 245	1.70 266	1.87 225	1.67 266	1.89 252	1.68 265	1.67 260	1.67 266	1.70 266	1.88 253	1.68 266	1.88 252	1.67 266	1.89 251	1.68 265	1.70 263	1.71 268	1.87 255	1.68 270	1.87 251	1.68 267

MM-Stereo_test1	1.85 256	3.50 262	1.61 250	2.12 259	1.47 259	2.14 259	1.47 260	2.33 260	1.53 260	2.12 240	1.54 260	2.19 257	1.53 258	1.54 255	1.53 258	1.53 259	2.20 258	1.54 260	2.24 257	1.57 262	2.21 261	1.49 258	1.59 256	1.49 262	2.15 262	1.52 261	2.15 257	1.54 261

plain	1.96 257	3.33 259	1.04 222	3.24 275	1.04 236	3.24 276	1.04 237	3.26 273	1.05 236	3.26 271	1.13 241	3.27 274	1.06 238	1.05 236	1.05 237	1.05 237	3.28 273	1.05 237	3.29 272	1.06 239	3.30 272	1.05 235	1.05 234	1.06 240	3.30 274	1.06 237	3.30 274	1.06 235

UDGNet	1.97 258	2.43 247	1.67 254	2.46 267	1.70 265	2.44 266	1.69 266	2.34 261	1.63 264	2.35 256	1.67 266	2.37 266	1.67 264	1.68 261	1.64 265	1.67 264	2.44 265	1.64 265	2.43 265	1.67 266	2.43 267	1.66 263	1.67 262	1.63 267	2.43 267	1.66 268	2.42 266	1.66 266

LG-G_1	1.99 259	2.56 252	1.63 252	2.54 270	1.62 261	2.55 271	1.61 261	2.51 264	1.61 261	2.50 260	1.62 264	2.50 268	1.61 261	1.61 257	1.61 262	1.61 260	2.55 269	1.61 261	2.55 270	1.61 263	2.55 269	1.61 260	1.61 257	1.61 264	2.55 270	1.61 263	2.54 268	1.61 263

LG-G	1.99 259	2.56 252	1.63 252	2.54 270	1.62 261	2.55 271	1.61 261	2.51 264	1.61 261	2.50 260	1.62 264	2.50 268	1.61 261	1.61 257	1.61 262	1.61 260	2.55 269	1.61 261	2.55 270	1.61 263	2.55 269	1.61 260	1.61 257	1.61 264	2.55 270	1.61 263	2.54 268	1.61 263

LGtest1	1.99 259	2.55 251	1.62 251	2.54 270	1.61 260	2.54 268	1.61 261	2.51 264	1.61 261	2.49 259	1.61 263	2.49 267	1.61 261	1.61 257	1.61 262	1.61 260	2.55 269	1.62 263	2.54 269	1.61 263	2.54 268	1.61 260	1.61 257	1.61 264	2.54 269	1.61 263	2.54 268	1.61 263

FBW_ROB	2.04 262	2.50 248	1.75 258	2.45 266	1.78 266	2.40 264	1.74 267	2.47 263	1.77 268	2.37 257	1.81 268	2.30 260	1.80 266	1.78 262	1.88 275	1.80 267	2.41 264	1.77 267	2.43 265	1.83 270	2.39 265	1.81 270	1.76 265	1.75 269	2.56 272	1.75 271	2.30 262	1.74 268

TRStereo	2.05 263	2.13 236	1.85 261	2.27 260	1.84 268	2.28 260	1.84 271	2.29 256	1.87 271	2.29 250	1.86 270	2.30 260	1.87 270	2.30 276	1.87 272	2.08 274	2.29 260	1.87 270	2.30 259	1.87 272	2.08 256	1.72 266	1.86 269	2.30 281	2.13 259	1.84 273	2.29 259	1.87 272

XX-Stereo	2.05 263	2.13 236	1.85 261	2.27 260	1.84 268	2.28 260	1.84 271	2.29 256	1.87 271	2.29 250	1.86 270	2.30 260	1.87 270	2.30 276	1.87 272	2.08 274	2.29 260	1.87 270	2.30 259	1.87 272	2.08 256	1.72 266	1.86 269	2.30 281	2.13 259	1.84 273	2.29 259	1.87 272

EAI-Stereo	2.05 263	2.13 236	1.85 261	2.27 260	1.84 268	2.28 260	1.84 271	2.29 256	1.87 271	2.29 250	1.86 270	2.30 260	1.87 270	2.30 276	1.87 272	2.08 274	2.29 260	1.87 270	2.30 259	1.87 272	2.08 256	1.72 266	1.86 269	2.30 281	2.13 259	1.84 273	2.29 259	1.87 272

AF-Net	2.06 266	25.73 316	1.18 235	1.12 235	1.16 246	1.16 234	1.19 248	1.10 217	1.17 248	1.15 192	1.14 242	1.11 228	1.16 244	1.16 245	1.14 244	1.11 239	1.15 229	1.13 244	1.21 238	1.17 248	1.11 223	1.21 248	1.17 242	1.17 248	1.17 237	1.11 243	1.20 239	1.13 241

UniTT-Stereo	2.12 267	3.66 264	1.10 227	3.48 278	1.15 243	3.57 279	1.11 242	3.44 275	1.16 245	3.52 273	1.16 243	3.50 275	1.16 244	1.10 238	1.13 243	1.15 242	3.61 274	1.17 245	3.64 273	1.12 243	3.58 275	1.12 240	1.12 239	1.17 248	3.53 277	1.18 247	3.52 276	1.18 245

HUF	2.22 268	2.33 243	2.24 273	2.35 264	2.07 274	2.45 267	2.11 278	2.42 262	2.13 278	2.19 243	2.15 277	2.10 256	2.09 275	2.27 274	2.04 277	2.08 274	2.44 265	2.12 277	2.38 264	2.18 279	2.29 263	2.22 276	2.12 276	2.12 276	2.52 268	2.10 278	2.22 258	2.15 279

AIO_test	2.22 268	2.36 246	2.10 269	2.47 268	2.15 275	2.54 268	2.06 277	2.27 254	2.09 277	2.29 250	2.13 276	2.30 260	2.09 275	2.25 272	2.15 279	1.95 272	2.52 268	2.08 275	2.32 262	2.21 281	2.20 260	2.26 278	2.05 275	2.06 274	2.40 266	2.16 280	2.52 267	2.05 278

RAStereo	2.24 270	3.70 265	1.18 235	3.73 282	1.18 248	3.69 281	1.19 248	3.73 278	1.24 252	3.72 276	1.21 252	3.76 279	1.20 249	1.20 247	1.20 249	1.20 249	3.74 279	1.20 249	3.75 279	1.21 252	3.77 279	1.21 248	1.21 247	1.21 252	3.82 281	1.21 251	3.82 280	1.21 248

AIO_rvc	2.25 271	2.35 245	2.10 269	2.47 268	2.17 276	2.54 268	2.15 279	2.32 259	2.21 279	2.29 250	2.28 279	2.33 265	2.09 275	2.26 273	2.14 278	2.08 274	2.49 267	2.09 276	2.53 268	2.14 278	2.34 264	2.23 277	2.14 277	2.18 277	2.19 263	2.15 279	2.35 264	2.22 280

NCCL2	2.27 272	2.27 242	2.28 276	2.27 260	2.28 280	2.28 260	2.28 281	2.27 254	2.28 281	2.28 247	2.28 279	2.29 259	2.28 279	2.28 275	2.29 281	2.28 281	2.28 259	2.28 281	2.27 258	2.28 283	2.28 262	2.28 280	2.28 279	2.28 279	2.28 264	2.28 282	2.11 256	2.28 283

STTStereo	2.30 273	2.34 244	2.26 275	2.37 265	2.23 277	2.40 264	2.35 282	2.20 252	2.33 282	2.28 247	2.31 281	2.19 257	2.37 280	2.20 269	2.31 282	2.23 280	2.38 263	2.25 280	2.33 263	2.27 282	2.39 265	2.27 279	2.31 280	2.29 280	2.37 265	2.32 283	2.34 263	2.26 282

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 274	2.85 256	1.90 266	2.90 273	2.77 282	2.88 273	2.85 284	2.51 264	2.85 284	2.88 267	1.99 275	2.50 268	2.76 282	2.20 269	1.57 259	2.64 282	2.89 272	2.63 282	5.69 301	1.03 237	2.01 255	2.71 281	2.74 283	2.73 284	2.87 273	1.64 266	1.00 218	1.49 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 275	3.41 261	1.05 223	3.29 276	1.05 237	3.29 278	1.06 238	3.30 274	1.06 238	3.31 272	1.06 237	4.97 296	2.72 281	2.72 279	2.71 283	2.70 283	6.57 303	2.19 278	5.08 298	1.08 241	3.36 273	1.07 237	1.07 236	1.07 242	3.35 276	1.07 238	3.36 275	1.07 237

sCroCo_RVC	2.76 276	4.00 266	1.82 260	4.00 286	1.83 267	3.98 286	1.82 269	3.99 279	1.81 269	4.14 283	2.76 282	4.13 287	1.82 268	1.83 263	1.83 268	1.82 268	4.01 284	1.82 269	3.98 282	1.86 271	4.00 284	1.82 271	1.83 267	1.84 270	4.02 287	1.81 272	4.00 284	1.83 271

sAnonymous2	2.87 277	4.16 267	1.89 264	4.26 290	1.87 271	4.23 289	1.92 274	4.17 280	1.94 275	4.16 284	1.92 273	4.20 288	1.92 273	1.96 265	1.86 270	1.87 270	4.25 287	1.90 273	4.23 287	1.91 275	4.26 287	1.93 273	1.89 272	1.90 271	4.07 288	1.91 276	5.09 299	1.93 276

CroCo_RVC	2.87 277	4.16 267	1.89 264	4.26 290	1.87 271	4.23 289	1.92 274	4.17 280	1.94 275	4.16 284	1.92 273	4.20 288	1.92 273	1.96 265	1.86 270	1.87 270	4.25 287	1.90 273	4.23 287	1.91 275	4.26 287	1.93 273	1.89 272	1.90 271	4.07 288	1.91 276	5.09 299	1.93 276

Anonymous3	3.36 279	4.93 277	2.20 271	4.92 297	2.23 277	4.90 297	2.23 280	4.89 286	2.24 280	4.95 296	2.21 278	4.91 295	2.21 278	2.18 268	2.22 280	2.22 279	4.86 294	2.20 279	4.90 294	2.20 280	4.96 296	2.21 275	2.21 278	2.21 278	6.30 302	2.21 281	4.90 292	2.23 281

StereoVision	3.44 280	10.12 303	1.68 255	5.44 302	2.26 279	5.87 302	1.97 276	5.17 289	1.31 255	5.80 300	1.56 261	5.62 301	1.84 269	1.97 267	1.91 276	1.84 269	4.98 296	1.32 253	5.60 299	1.71 269	5.35 301	1.73 269	1.97 274	1.96 273	5.40 299	1.65 267	5.08 297	1.76 270

DPSNet	3.67 281	3.61 263	3.62 289	3.64 279	3.61 293	3.64 280	3.65 293	3.64 277	3.67 292	3.67 275	3.65 291	3.68 277	3.69 296	3.69 291	3.69 298	3.68 294	3.70 276	3.70 293	3.69 278	3.69 295	3.71 278	3.69 290	3.67 290	3.69 295	3.68 280	3.67 291	3.68 278	3.67 288

MaDis-Stereo	3.69 282	10.19 304	2.01 268	6.09 303	2.01 273	5.94 303	1.82 269	6.14 294	1.85 270	6.59 303	1.82 269	6.01 302	1.81 267	1.83 263	1.83 268	2.02 273	5.87 300	1.79 268	5.93 302	2.06 277	4.63 292	1.67 264	1.84 268	2.08 275	5.90 300	1.66 268	6.34 302	1.87 272

Sa-1000	3.84 283	7.71 287	6.81 304	4.15 288	2.86 283	3.27 277	3.87 299	5.99 291	4.35 303	2.78 265	3.71 292	3.88 280	3.56 292	3.88 294	3.64 291	2.71 284	3.72 277	3.27 288	3.67 277	3.15 289	3.51 274	3.36 288	2.70 282	3.49 289	3.32 275	3.76 295	2.87 272	3.76 295

MLG-Stereo_test2	3.86 284	4.96 278	3.13 282	4.65 295	3.27 289	5.17 301	3.07 286	5.01 288	3.01 285	4.93 295	3.03 284	4.56 293	3.32 289	3.26 284	3.33 289	3.30 290	5.17 299	3.19 286	4.86 293	2.96 288	5.04 298	3.25 284	2.67 281	3.15 286	4.98 296	3.05 286	4.59 290	3.30 287

MLG-Stereo_test3	3.87 285	4.64 273	3.29 286	5.17 300	3.23 287	4.83 296	3.02 285	4.95 287	3.22 287	4.31 287	3.33 289	5.08 298	3.20 288	3.23 283	2.77 284	3.20 289	4.99 297	3.24 287	4.93 295	2.94 285	4.82 295	3.33 287	3.33 286	3.29 288	5.19 298	3.02 285	5.08 297	2.93 286

MLG-Stereo_test1	3.87 285	4.67 274	3.29 286	5.26 301	3.25 288	5.04 299	3.11 287	4.43 282	3.27 288	5.02 298	3.21 286	4.71 294	3.10 286	3.22 282	3.06 286	2.98 287	5.03 298	3.18 285	4.95 296	2.94 285	4.70 294	3.32 285	3.30 285	3.27 287	5.17 297	3.08 287	5.02 295	2.85 285

SA	3.93 287	7.22 283	4.74 291	4.15 288	3.88 299	3.70 282	4.02 302	6.67 299	3.95 297	3.64 274	3.74 293	3.63 276	3.00 284	3.51 286	3.68 297	3.68 294	3.73 278	3.71 294	3.64 273	3.48 290	3.58 275	2.97 283	3.69 291	3.61 290	3.55 279	3.42 288	3.64 277	3.79 296

TestStereo1	4.11 288	7.79 289	6.72 302	3.93 283	3.81 296	3.96 284	3.58 291	6.96 302	3.74 294	3.90 278	3.76 294	3.89 281	3.57 293	3.70 292	3.66 294	3.34 291	3.80 280	3.62 290	3.66 275	3.68 293	3.91 281	3.70 291	3.65 288	3.67 292	3.88 282	3.53 289	3.89 281	3.68 291

SA-5K	4.11 288	7.79 289	6.72 302	3.93 283	3.81 296	3.96 284	3.58 291	6.96 302	3.74 294	3.90 278	3.76 294	3.89 281	3.57 293	3.70 292	3.66 294	3.34 291	3.80 280	3.62 290	3.66 275	3.68 293	3.91 281	3.70 291	3.65 288	3.67 292	3.88 282	3.53 289	3.89 281	3.68 291

test_4	4.11 288	8.05 292	6.64 300	4.52 293	3.68 294	3.00 274	3.40 290	6.21 297	3.29 289	4.07 282	3.84 297	4.04 285	3.76 298	3.56 289	3.67 296	3.76 297	4.04 285	3.79 296	4.10 283	3.53 291	3.98 283	3.74 294	3.55 287	3.61 290	3.94 286	3.75 294	3.73 279	3.73 294

test-1	4.11 288	7.65 286	4.93 292	3.65 280	3.58 291	4.70 295	3.74 297	4.73 284	4.06 299	3.72 276	4.11 301	3.70 278	3.49 291	3.36 285	3.65 293	4.17 302	3.92 282	4.04 300	4.19 286	3.75 296	4.69 293	4.18 297	3.88 294	3.90 297	4.73 292	3.77 296	3.12 273	3.68 291

TESTraft	4.16 292	8.03 291	6.81 304	3.99 285	3.68 294	3.93 283	3.70 295	6.86 301	3.69 293	3.93 280	3.88 299	3.93 283	3.59 295	3.65 290	3.64 291	3.68 294	3.92 282	3.72 295	3.92 280	3.57 292	3.84 280	3.70 291	3.71 292	3.67 292	3.91 285	3.74 293	3.92 283	3.67 288

raft_robust	4.19 293	7.78 288	6.08 297	3.30 277	3.85 298	4.03 287	3.73 296	6.25 298	3.30 290	4.44 289	3.28 288	4.01 284	3.82 299	4.29 299	3.70 299	4.01 299	4.48 292	3.42 289	4.11 284	3.76 297	4.05 285	3.32 285	3.85 293	3.82 296	4.71 291	3.83 297	4.09 285	3.80 297

RAFT_CTSACE	4.43 294	8.26 294	6.10 298	4.62 294	4.01 301	4.54 294	3.65 293	6.09 293	3.93 296	4.64 292	4.14 302	4.26 290	4.13 301	3.91 295	3.88 300	4.06 301	4.30 289	4.03 299	4.27 289	3.92 298	4.26 287	3.67 289	3.91 295	4.16 300	4.82 293	4.08 301	4.20 287	3.67 288

RAFT+CT+SA	4.43 294	7.34 285	6.71 301	5.01 298	4.38 302	4.40 291	3.85 298	6.15 296	4.30 302	4.89 294	3.26 287	4.49 292	3.01 285	4.53 300	3.36 290	3.65 293	3.64 275	4.39 302	3.94 281	4.28 301	4.44 290	4.30 299	4.24 300	4.52 302	3.90 284	3.85 298	4.89 291	4.00 299

cross-raft	4.43 294	7.31 284	6.46 299	4.47 292	3.95 300	4.46 292	3.95 300	6.70 300	3.97 298	4.41 288	3.82 296	4.38 291	3.94 300	3.95 297	3.95 302	3.95 298	4.45 291	3.95 298	4.46 290	3.95 299	4.46 291	3.95 295	3.95 297	3.94 299	4.40 290	3.95 300	4.45 289	3.95 298

test_5	4.51 297	8.85 297	5.35 296	3.66 281	3.56 290	5.10 300	4.47 304	6.14 294	4.07 300	4.96 297	3.87 298	5.14 300	4.17 303	3.53 287	4.39 303	4.53 303	4.15 286	3.62 290	4.74 292	2.94 285	3.63 277	4.53 301	4.20 299	4.54 303	4.86 294	3.68 292	4.95 293	4.06 300

test_3	4.55 298	10.96 305	7.69 308	4.04 287	3.60 292	4.10 288	3.98 301	7.94 304	4.56 304	3.99 281	4.03 300	4.08 286	3.74 297	3.99 298	3.91 301	4.05 300	4.33 290	3.89 297	4.14 285	4.00 300	4.11 286	4.02 296	4.01 298	3.91 298	3.53 277	3.94 299	4.19 286	4.20 301

FC-DCNN v2	4.74 299	3.16 258	3.16 284	3.16 274	3.16 284	3.16 275	3.16 289	3.16 272	3.16 286	3.16 270	3.16 285	3.16 273	3.16 287	3.16 281	3.16 287	3.16 288	6.72 304	6.72 306	6.72 304	6.72 309	6.72 303	6.72 308	6.72 306	6.72 307	6.72 303	6.72 306	6.72 304	6.72 307

TestStereo	4.92 300	4.80 276	4.98 293	4.82 296	4.97 304	4.91 298	4.78 305	4.80 285	4.88 305	4.78 293	4.80 304	4.99 297	4.81 304	4.83 301	4.87 305	4.97 305	4.93 295	5.01 304	5.03 297	4.90 304	5.02 297	5.02 302	5.06 301	5.04 304	4.93 295	4.89 303	5.01 294	5.09 303

DispFullNet	4.96 301	5.67 279	3.30 288	5.01 298	3.21 286	4.50 293	3.11 287	4.43 282	3.44 291	4.60 291	3.46 290	5.13 299	3.44 290	3.53 287	3.20 288	2.87 286	4.80 293	3.15 284	4.70 291	4.83 303	9.02 308	5.98 305	5.95 305	6.21 306	8.84 308	5.85 305	9.76 309	5.91 305

SGM-Forest	5.07 302	6.74 281	4.17 290	6.46 304	4.68 303	6.21 305	4.38 303	6.00 292	4.14 301	5.84 301	4.44 303	6.28 303	4.16 302	3.92 296	4.56 304	4.60 304	6.15 301	4.27 301	6.12 303	4.31 302	5.99 302	4.27 298	3.92 296	4.27 301	6.13 301	4.10 302	6.18 301	4.49 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 303	8.71 296	2.75 280	8.64 309	2.76 281	8.65 309	2.79 283	8.67 308	2.79 283	8.70 308	2.79 283	8.70 308	2.79 283	2.79 280	2.80 285	2.80 285	8.84 308	2.82 283	8.82 308	2.89 284	8.84 307	2.83 282	2.83 284	2.82 285	8.87 309	2.83 284	8.84 308	2.83 284

SGM+DAISY	6.35 304	8.16 293	5.14 295	8.12 308	5.08 306	8.12 308	5.16 306	8.01 305	5.18 307	7.92 306	5.14 305	7.89 307	5.14 305	4.95 302	5.33 306	5.32 306	8.14 307	5.16 305	8.16 307	5.16 305	8.21 306	5.19 303	5.12 302	5.12 305	8.18 307	5.24 304	8.12 307	5.11 304

RAFT	6.60 305	9.99 300	8.33 309	7.21 307	6.55 307	5.95 304	5.87 307	8.70 309	5.02 306	5.10 299	6.69 307	7.06 306	6.94 308	6.17 305	7.09 309	6.84 307	6.47 302	4.72 303	5.60 299	5.60 306	5.11 299	5.97 304	6.93 307	6.89 308	7.16 304	7.08 309	6.58 303	6.66 306

test-v	7.17 306	11.53 306	7.63 306	7.17 305	6.87 308	7.48 306	6.90 308	8.14 306	6.88 308	6.93 304	7.42 308	7.05 304	6.14 306	6.05 303	6.86 307	6.99 308	7.60 305	6.75 307	6.90 305	6.66 307	7.83 304	6.36 306	5.89 303	7.34 309	7.19 305	6.75 307	7.52 305	6.77 308

test-2	7.17 306	11.53 306	7.63 306	7.17 305	6.87 308	7.48 306	6.90 308	8.14 306	6.88 308	6.93 304	7.42 308	7.05 304	6.14 306	6.05 303	6.86 307	6.99 308	7.60 305	6.75 307	6.90 305	6.66 307	7.83 304	6.36 306	5.89 303	7.34 309	7.19 305	6.75 307	7.52 305	6.77 308

MANE	18.41 308	23.00 315	16.00 310	22.00 317	15.00 310	22.00 317	15.00 310	22.00 317	15.00 310	21.00 317	15.00 310	22.00 316	15.00 309	15.00 310	17.00 310	15.00 310	23.00 316	15.00 309	22.00 316	15.00 310	23.00 316	15.00 309	18.00 308	15.00 311	24.00 317	17.00 310	24.00 317	16.00 310

rafts_anoy	20.00 309	20.00 308	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 312	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311

raft+_RVC	20.00 309	20.00 308	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 312	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311

raftrobust	20.00 309	20.00 308	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 312	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311

CasAABBNet	20.00 309	20.00 308	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 312	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311

RALCasStereoNet	20.00 309	20.00 308	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 312	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311

RALAANet	20.00 309	20.00 308	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 312	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311

MSMDNet	20.00 309	20.00 308	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 312	20.00 310	20.00 311	20.00 310	20.00 311

Reg-Stereo(zero)	37.00 316	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 319	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318

HI	37.00 316	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 319	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318

CoSv	37.00 316	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 319	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318

MDST_ROB	61.15 319	72.66 322	46.52 321	70.00 321	44.89 321	64.24 321	43.75 321	73.65 321	48.92 322	72.70 322	42.40 321	60.70 320	50.23 320	50.07 322	67.69 322	68.60 322	83.13 321	47.77 320	82.48 321	46.00 321	95.93 321	53.44 321	50.66 319	45.00 322	84.99 322	53.64 322	79.01 321	52.07 322

CBMV	101.59 320	71.60 321	48.40 322	72.70 322	49.00 322	79.60 322	48.40 322	80.90 322	46.90 321	68.90 321	49.00 322	78.00 321	572.10 329	49.50 321	51.30 321	48.40 321	72.20 320	639.60 329	79.40 320	48.90 322	79.50 320	51.40 320	52.30 320	48.30 323	80.20 321	49.10 321	79.60 322	47.60 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 321	131.36 323	140.69 323	151.38 323	151.40 323	150.79 323	151.72 323	149.36 323	159.46 323	146.42 323	150.73 323	149.06 325	176.22 321	143.94 323	133.10 325	133.45 325	153.30 323	154.22 322	154.67 323	153.95 324	156.90 324	156.53 324	160.21 321	162.72 324	154.57 323	160.59 323	153.47 323	163.50 323
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
NOSS_ROB	248.11 322	409.00 328	288.00 325	412.00 325	280.00 325	411.00 328	288.00 325	356.00 324	275.00 328	379.00 328	303.00 328	415.00 327	278.00 326	260.00 328	104.00 323	103.00 323	126.00 322	108.00 321	118.00 322	98.00 323	126.00 323	104.00 323	268.00 324	216.00 326	279.00 327	201.00 324	288.00 327	206.00 324

AE-Stereo	252.48 323	202.00 324	361.00 327	502.00 327	324.00 327	321.00 324	482.00 330	423.00 327	227.00 327	201.00 324	273.00 327	101.00 322	207.00 322	198.00 324	183.00 326	181.00 326	221.00 324	232.00 326	477.00 325	220.00 326	111.00 322	100.00 322	219.00 323	214.00 325	204.00 324	211.00 325	200.00 324	222.00 326

MGS-Stereo	264.93 324	208.00 325	362.00 328	512.00 328	350.00 328	326.00 325	443.00 329	410.00 326	210.00 324	232.00 326	215.00 324	125.00 323	217.00 323	216.00 326	127.00 324	122.00 324	223.00 325	230.00 324	487.00 327	255.00 327	250.00 325	223.00 326	272.00 325	228.00 328	241.00 325	220.00 327	214.00 325	235.00 327

EGLCR-Stereo	276.81 325	209.00 326	366.00 329	514.00 329	354.00 329	336.00 326	422.00 327	440.00 328	220.00 326	231.00 325	245.00 326	135.00 324	237.00 325	218.00 327	197.00 327	222.00 328	223.00 325	230.00 324	487.00 327	255.00 327	250.00 325	273.00 327	272.00 325	228.00 328	241.00 325	220.00 327	214.00 325	235.00 327

DLCB_ROB	280.78 326	376.74 327	215.59 324	376.74 324	215.59 324	376.74 327	215.59 324	366.42 325	218.39 325	366.42 327	218.39 325	366.42 326	218.39 324	209.96 325	219.76 328	219.38 327	376.72 327	216.43 323	376.72 324	216.43 325	376.72 327	216.43 325	216.14 322	216.14 327	376.69 328	217.67 326	376.69 328	217.67 325

LE_ROB	387.11 327	453.07 329	321.39 326	500.23 326	323.05 326	493.99 329	324.56 326	477.63 329	322.28 329	465.51 329	322.97 329	486.37 328	334.17 327	305.26 329	320.63 329	327.66 329	476.08 328	315.70 327	483.76 326	335.15 329	469.64 328	309.74 328	315.90 327	318.85 330	498.41 329	328.85 329	491.00 329	330.08 329

SGM-ForestM	522.49 328	676.08 330	448.56 330	638.17 330	433.15 330	639.59 330	427.03 328	617.52 330	439.90 330	604.63 330	429.02 330	611.68 329	432.74 328	420.18 330	451.96 330	465.85 330	601.06 329	403.73 328	659.15 329	405.50 330	669.64 329	437.21 329	455.85 328	425.66 331	689.82 330	481.65 330	662.43 330	479.61 330

CBMV_ROB	1133.35 329	1280.38 331	976.92 331	1317.57 331	1021.62 331	1282.66 331	1022.22 331	1213.88 331	982.57 331	1194.12 331	975.90 331	1357.87 330	1090.02 330	943.32 331	1021.85 331	1006.47 331	1309.01 330	986.29 330	1499.40 330	986.35 331	1359.35 330	975.96 330	975.21 329	969.30 332	1337.82 331	1042.34 331	1398.25 331	1073.86 331

111111	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

SGD-Stereo	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

IGEV-Stereo++	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

IGEV-Stereo+	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

anonymousdsp2	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

anonymousdsp	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

AMNet	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332

FSD		0.55 156	0.42 152	0.54 183	0.42 171	0.55 187	0.43 174	0.54 173	0.42 170	0.59 148	0.42 174			0.43 164	0.42 174	0.42 166			2.46 267	0.44 175				0.44 174	0.55 183	0.43 173	0.55 181	0.53 192

ASD4																								0.20 104

STTRV1_RVC		1.59 224	0.52 178	0.69 202	0.61 203	0.66 198	0.43 174	0.88 199	0.45 174	0.71 157	0.62 205	0.69 196	0.45 175	0.62 196	0.40 166	0.44 168	0.80 204	0.59 202		0.63 205	0.80 198	0.46 172		0.61 207	0.72 199	0.54 195	0.80 201	0.60 200

Low-res two-view benchmark