Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

OmniDepth	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.02 8	0.03 29	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.04 26	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.05 25	0.05 35	0.03 9

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 26	0.02 3	0.04 26	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 26	0.04 8	0.05 18	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 16	0.03 13	0.04 26	0.02 3	0.04 26	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 26	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.03 13	0.03 12	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 26	0.03 25	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.04 25	0.03 12	0.06 64	0.03 14	0.01 1	0.02 21	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

NLCSM	0.05 38	0.04 39	0.03 27	0.07 103	0.07 101	0.06 85	0.03 42	0.05 39	0.05 42	0.08 58	0.08 106	0.05 38	0.05 80	0.03 43	0.05 14	0.05 9	0.06 26	0.05 24	0.08 53	0.04 22	0.07 39	0.05 46	0.03 55	0.04 47	0.06 38	0.06 41	0.05 35	0.05 37

MonStereo	0.04 27	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.04 26	0.06 64	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.05 16	0.04 8	0.05 18	0.04 22	0.05 19	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.05 37

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.02 3	0.03 15	0.03 14	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.04 5	0.03 2	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test2	0.04 27	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 27	0.03 13	0.05 40	0.03 15	0.05 38	0.02 14	0.03 43	0.05 14	0.05 9	0.08 43	0.04 8	0.06 32	0.04 22	0.07 39	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 35	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 24	0.02 5	0.02 8	0.03 26	0.02 5	0.01 1	0.04 27	0.05 42	0.04 26	0.02 3	0.05 38	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.05 16	0.04 8	0.05 18	0.04 22	0.07 39	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 26	0.04 11	0.04 23	0.04 28

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 12	0.03 15	0.01 1	0.01 1	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.05 24	0.04 8	0.03 5	0.04 10	0.04 28	0.03 55	0.03 25	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 28

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 12	0.04 28	0.04 26	0.01 1	0.01 2	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 29	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 12	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.05 16	0.03 2	0.06 32	0.02 1	0.04 10	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 26	0.03 1	0.04 23	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.06 26	0.04 8	0.06 32	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.03 12	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 27	0.03 24	0.02 5	0.04 41	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.04 27	0.04 25	0.04 26	0.04 28	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.07 36	0.06 39	0.06 32	0.04 22	0.06 29	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.06 38	0.06 41	0.05 35	0.04 28

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.04 27	0.04 25	0.04 26	0.03 15	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.03 55	0.03 25	0.03 2	0.05 25	0.03 12	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 16	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.04 26	0.03 42	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.05 16	0.05 24	0.04 8	0.03 5	0.06 29	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 38	0.05 25	0.04 23	0.04 28

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 14	0.01 2	0.05 14	0.05 9	0.05 16	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 24	0.03 27	0.02 8	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.02 4	0.03 13	0.03 12	0.03 15	0.02 5	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.05 18	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.02 26	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.02 3	0.03 12	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 9	0.04 5	0.04 8	0.04 8	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 19	0.02 4	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 5	0.03 42	0.01 2	0.05 14	0.05 9	0.04 5	0.05 24	0.04 8	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.01 2	0.02 7	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.03 9

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 9	0.04 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT + AFF	0.05 38	0.04 39	0.03 27	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.06 46	0.08 106	0.09 63	0.05 44	0.09 65	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.05 9	0.09 56	0.06 39	0.06 32	0.04 22	0.07 39	0.05 46	0.02 26	0.04 47	0.07 50	0.05 25	0.05 35	0.05 37

VIP-Stereo	0.04 27	0.03 24	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.02 5	0.01 1	0.04 27	0.04 25	0.04 26	0.07 82	0.06 50	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 27	0.08 43	0.05 24	0.06 32	0.04 22	0.07 39	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.04 23	0.04 28

GEAStereo	0.04 27	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.03 29	0.03 42	0.04 27	0.03 13	0.04 26	0.03 15	0.03 14	0.01 1	0.02 21	0.05 14	0.06 27	0.06 26	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.06 29	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 23	0.03 9

GSStereo	0.03 6	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.01 1	0.03 13	0.03 12	0.03 15	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 14	0.06 27	0.07 36	0.04 8	0.06 32	0.03 5	0.06 29	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 23	0.03 9

gasm-f	0.04 27	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.03 29	0.03 42	0.04 27	0.03 13	0.04 26	0.03 15	0.03 14	0.01 1	0.02 21	0.05 14	0.06 27	0.06 26	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.06 29	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.04 14	0.05 25	0.04 23	0.03 9

AdaDepth	0.04 27	0.04 39	0.02 5	0.03 25	0.03 26	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.04 25	0.03 12	0.04 28	0.03 14	0.02 14	0.01 2	0.06 37	0.06 27	0.06 26	0.05 24	0.05 18	0.03 5	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.04 23	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 27	0.02 8	0.03 26	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 42	0.02 3	0.03 15	0.04 26	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 27	0.05 16	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.02 26	0.02 7	0.05 26	0.04 11	0.03 12	0.04 28

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 27	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 4	0.05 42	0.02 3	0.04 28	0.04 26	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 27	0.05 16	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.04 10	0.04 28	0.02 26	0.02 7	0.05 26	0.04 11	0.02 1	0.04 28

MLG-Stereo_test3	0.05 38	0.03 24	0.02 5	0.03 25	0.04 43	0.05 69	0.03 42	0.05 39	0.06 64	0.06 46	0.06 64	0.09 65	0.02 14	0.03 43	0.06 37	0.06 27	0.08 43	0.06 39	0.06 32	0.04 22	0.08 50	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.05 26	0.06 41	0.05 35	0.05 37

LG-G_1	0.06 45	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.05 61	0.06 85	0.03 42	0.06 46	0.06 64	0.08 58	0.03 15	0.10 73	0.04 59	0.06 101	0.06 37	0.06 27	0.10 60	0.06 39	0.08 53	0.05 45	0.10 62	0.04 28	0.05 105	0.04 47	0.06 38	0.06 41	0.08 65	0.07 57

LG-G	0.06 45	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.05 61	0.06 85	0.03 42	0.06 46	0.06 64	0.08 58	0.03 15	0.10 73	0.04 59	0.06 101	0.06 37	0.06 27	0.10 60	0.06 39	0.08 53	0.05 45	0.10 62	0.04 28	0.05 105	0.04 47	0.06 38	0.06 41	0.08 65	0.07 57

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 39	0.05 42	0.04 26	0.04 28	0.04 26	0.02 14	0.03 43	0.05 14	0.06 27	0.04 5	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

Occ-G	0.04 27	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.02 8	0.03 29	0.02 19	0.04 27	0.03 13	0.03 12	0.05 44	0.03 14	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 27	0.06 26	0.06 39	0.07 40	0.04 22	0.05 19	0.03 7	0.04 78	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 37

RSM++	0.04 27	0.03 24	0.03 27	0.02 8	0.04 43	0.02 5	0.03 42	0.05 39	0.04 25	0.04 26	0.04 28	0.05 38	0.02 14	0.02 21	0.06 37	0.06 27	0.05 16	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.07 39	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.06 38	0.05 25	0.04 23	0.04 28

RSM	0.03 6	0.03 24	0.03 27	0.02 8	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.03 16	0.02 3	0.03 12	0.04 28	0.04 26	0.02 14	0.02 21	0.05 14	0.06 27	0.05 16	0.04 8	0.05 18	0.04 22	0.05 19	0.03 7	0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

AEACV	0.04 27	0.03 24	0.02 5	0.04 41	0.03 26	0.02 5	0.02 19	0.03 16	0.03 13	0.03 12	0.03 15	0.03 14	0.02 14	0.01 2	0.05 14	0.06 27	0.05 16	0.05 24	0.07 40	0.04 22	0.06 29	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 38	0.06 41	0.04 23	0.03 9

RAFT	0.06 45	0.03 24	0.05 82	0.03 25	0.02 8	0.03 29	0.02 19	0.07 58	0.04 25	0.04 26	0.06 64	0.07 55	0.05 80	0.01 2	0.06 37	0.06 27	0.07 36	0.05 24	0.05 18	0.04 22	0.06 29	0.07 82	0.01 2	0.04 47	0.13 120	0.14 159	0.13 124	0.15 136

iRaftStereo_RVC	0.05 38	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.05 39	0.04 25	0.06 46	0.05 44	0.05 38	0.03 42	0.02 21	0.06 37	0.06 27	0.10 60	0.07 56	0.07 40	0.05 45	0.09 54	0.04 28	0.02 26	0.03 25	0.07 50	0.06 41	0.05 35	0.05 37

HCRNet	0.11 121	0.17 248	0.06 112	0.22 248	0.08 124	0.15 203	0.08 148	0.13 106	0.04 25	0.46 312	0.12 171	0.24 237	0.07 135	0.07 132	0.08 83	0.06 27	0.14 97	0.08 63	0.20 207	0.08 99	0.09 54	0.05 46	0.11 219	0.06 95	0.06 38	0.05 25	0.05 35	0.08 63

delet	0.05 38	0.05 58	0.04 53	0.06 82	0.05 61	0.05 69	0.05 85	0.04 27	0.04 25	0.06 46	0.05 44	0.10 73	0.05 80	0.03 43	0.07 54	0.06 27	0.07 36	0.06 39	0.05 18	0.06 61	0.06 29	0.04 28	0.03 55	0.04 47	0.06 38	0.06 41	0.04 23	0.04 28

RYNet	0.06 45	0.04 39	0.04 53	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.04 27	0.11 179	0.05 40	0.04 28	0.04 26	0.03 42	0.03 43	0.07 54	0.06 27	0.07 36	0.08 63	0.07 40	0.05 45	0.05 19	0.04 28	0.11 219	0.04 47	0.06 38	0.13 132	0.06 52	0.05 37

TDLM	0.04 27	0.04 39	0.04 53	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.04 27	0.03 13	0.04 26	0.06 64	0.04 26	0.03 42	0.03 43	0.06 37	0.06 27	0.06 26	0.06 39	0.05 18	0.04 22	0.05 19	0.04 28	0.03 55	0.04 47	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.06 45	0.04 39	0.03 27	0.03 25	0.04 43	0.02 5	0.02 19	0.08 64	0.08 106	0.21 149	0.06 64	0.08 59	0.03 42	0.03 43	0.06 37	0.07 48	0.10 60	0.06 39	0.07 40	0.04 22	0.13 101	0.05 46	0.02 26	0.03 25	0.05 26	0.06 41	0.05 35	0.05 37

LG-Stereo_L1	0.06 45	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.02 5	0.02 19	0.08 64	0.09 139	0.21 149	0.05 44	0.05 38	0.03 42	0.03 43	0.06 37	0.07 48	0.10 60	0.06 39	0.07 40	0.04 22	0.14 117	0.05 46	0.01 2	0.03 25	0.06 38	0.06 41	0.05 35	0.05 37

DFGA-Net	0.05 38	0.05 58	0.03 27	0.04 41	0.03 26	0.04 45	0.03 42	0.05 39	0.04 25	0.06 46	0.05 44	0.10 73	0.04 59	0.03 43	0.06 37	0.07 48	0.08 43	0.07 56	0.07 40	0.05 45	0.07 39	0.04 28	0.03 55	0.04 47	0.07 50	0.06 41	0.06 52	0.09 70

LGtest1	0.06 45	0.04 39	0.03 27	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.08 64	0.08 106	0.07 55	0.04 28	0.06 50	0.03 42	0.05 84	0.07 54	0.07 48	0.12 79	0.07 56	0.10 80	0.07 77	0.12 82	0.06 65	0.04 78	0.03 25	0.07 50	0.06 41	0.08 65	0.06 54

YMNet	0.07 65	0.08 141	0.06 112	0.08 115	0.08 124	0.08 114	0.07 135	0.07 58	0.07 87	0.05 40	0.07 82	0.13 108	0.05 80	0.07 132	0.07 54	0.07 48	0.08 43	0.08 63	0.09 69	0.05 45	0.07 39	0.06 65	0.06 126	0.05 70	0.09 69	0.08 61	0.09 80	0.09 70

AIO_rvc	0.06 45	0.06 81	0.03 27	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.08 64	0.06 64	0.10 71	0.04 28	0.08 59	0.02 14	0.03 43	0.06 37	0.07 48	0.08 43	0.06 39	0.07 40	0.05 45	0.12 82	0.05 46	0.02 26	0.03 25	0.06 38	0.06 41	0.05 35	0.05 37

HUF	0.07 65	0.05 58	0.04 53	0.07 103	0.06 85	0.04 45	0.03 42	0.09 71	0.07 87	0.16 95	0.05 44	0.09 65	0.04 59	0.03 43	0.06 37	0.07 48	0.08 43	0.06 39	0.09 69	0.06 61	0.14 117	0.06 65	0.03 55	0.04 47	0.08 60	0.05 25	0.06 52	0.05 37

AIO_test	0.06 45	0.05 58	0.04 53	0.07 103	0.05 61	0.04 45	0.04 75	0.10 78	0.09 139	0.12 74	0.05 44	0.11 85	0.04 59	0.03 43	0.06 37	0.07 48	0.07 36	0.06 39	0.08 53	0.05 45	0.13 101	0.05 46	0.04 78	0.04 47	0.09 69	0.07 55	0.05 35	0.05 37

UniTT-Stereo	0.07 65	0.04 39	0.04 53	0.04 41	0.03 26	0.05 69	0.03 42	0.06 46	0.05 42	0.06 46	0.04 28	0.07 55	0.12 197	0.07 132	0.08 83	0.07 48	0.11 70	0.08 63	0.08 53	0.07 77	0.09 54	0.08 99	0.08 174	0.04 47	0.09 69	0.16 203	0.06 52	0.09 70

anonymousdsp	0.05 38	0.04 39	0.03 27	0.03 25	0.04 43	0.04 45	0.04 75	0.06 46	0.05 42	0.06 46	0.04 28	0.03 14	0.02 14	0.03 43	0.06 37	0.07 48	0.08 43	0.06 39	0.08 53	0.05 45	0.09 54	0.05 46	0.03 55	0.03 25	0.05 26	0.05 25	0.05 35	0.05 37

AASNet	0.06 45	0.06 81	0.04 53	0.09 134	0.07 101	0.08 114	0.05 85	0.08 64	0.04 25	0.07 55	0.07 82	0.07 55	0.04 59	0.04 68	0.06 37	0.07 48	0.10 60	0.08 63	0.08 53	0.06 61	0.07 39	0.06 65	0.04 78	0.06 95	0.08 60	0.07 55	0.06 52	0.06 54

raft+_RVC	0.08 76	0.06 81	0.04 53	0.06 82	0.06 85	0.07 104	0.04 75	0.10 78	0.08 106	0.17 105	0.08 106	0.09 65	0.04 59	0.04 68	0.08 83	0.07 48	0.13 83	0.09 90	0.11 88	0.06 61	0.13 101	0.05 46	0.03 55	0.05 70	0.10 85	0.09 68	0.09 80	0.08 63

ARAFT	0.07 65	0.04 39	0.04 53	0.05 60	0.05 61	0.05 69	0.02 19	0.09 71	0.06 64	0.12 74	0.06 64	0.12 92	0.03 42	0.03 43	0.07 54	0.07 48	0.12 79	0.09 90	0.09 69	0.05 45	0.11 68	0.07 82	0.03 55	0.04 47	0.09 69	0.09 68	0.09 80	0.09 70

MMNet	0.06 45	0.06 81	0.04 53	0.08 115	0.06 85	0.06 85	0.05 85	0.07 58	0.05 42	0.05 40	0.05 44	0.09 65	0.04 59	0.04 68	0.07 54	0.07 48	0.08 43	0.08 63	0.07 40	0.06 61	0.06 29	0.05 46	0.04 78	0.05 70	0.07 50	0.08 61	0.07 59	0.10 85

AANet_RVC	0.06 45	0.05 58	0.06 112	0.05 60	0.06 85	0.04 45	0.05 85	0.05 39	0.06 64	0.05 40	0.06 64	0.05 38	0.04 59	0.04 68	0.07 54	0.07 48	0.08 43	0.08 63	0.07 40	0.07 77	0.07 39	0.06 65	0.05 105	0.05 70	0.07 50	0.09 68	0.06 52	0.08 63

SGD-Stereo	0.06 45	0.04 39	0.03 27	0.05 60	0.04 43	0.06 85	0.03 42	0.04 27	0.06 64	0.08 58	0.05 44	0.05 38	0.03 42	0.03 43	0.07 54	0.08 63	0.14 97	0.06 39	0.09 69	0.05 45	0.12 82	0.05 46	0.03 55	0.04 47	0.08 60	0.08 61	0.12 110	0.09 70

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 65	0.05 58	0.03 27	0.04 41	0.05 61	0.04 45	0.02 19	0.11 82	0.06 64	0.22 157	0.05 44	0.05 38	0.02 14	0.03 43	0.07 54	0.08 63	0.12 79	0.08 63	0.09 69	0.07 77	0.16 152	0.06 65	0.02 26	0.03 25	0.07 50	0.07 55	0.07 59	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.06 45	0.03 24	0.03 27	0.03 25	0.04 43	0.03 29	0.03 42	0.16 130	0.06 64	0.20 138	0.06 64	0.06 50	0.03 42	0.04 68	0.07 54	0.08 63	0.10 60	0.06 39	0.09 69	0.06 61	0.12 82	0.06 65	0.03 55	0.03 25	0.07 50	0.06 41	0.03 12	0.07 57

MGS-Stereo	0.08 76	0.06 81	0.04 53	0.05 60	0.05 61	0.04 45	0.03 42	0.12 87	0.05 42	0.09 63	0.07 82	0.10 73	0.04 59	0.05 84	0.07 54	0.08 63	0.15 104	0.11 128	0.12 99	0.09 125	0.12 82	0.07 82	0.05 105	0.05 70	0.10 85	0.09 68	0.11 100	0.10 85

plain	0.06 45	0.04 39	0.04 53	0.04 41	0.04 43	0.05 69	0.03 42	0.08 64	0.04 25	0.09 63	0.05 44	0.06 50	0.02 14	0.02 21	0.07 54	0.08 63	0.12 79	0.08 63	0.08 53	0.06 61	0.08 50	0.04 28	0.02 26	0.05 70	0.09 69	0.09 68	0.08 65	0.09 70

MaDis-Stereo	0.07 65	0.04 39	0.05 82	0.03 25	0.02 8	0.03 29	0.03 42	0.06 46	0.06 64	0.04 26	0.06 64	0.10 73	0.05 80	0.02 21	0.07 54	0.08 63	0.10 60	0.09 90	0.07 40	0.05 45	0.10 62	0.10 171	0.01 2	0.05 70	0.11 100	0.18 234	0.13 124	0.16 150

MIF-Stereo (partial)	0.06 45	0.05 58	0.06 112	0.05 60	0.04 43	0.05 69	0.03 42	0.08 64	0.07 87	0.07 55	0.04 28	0.05 38	0.06 109	0.04 68	0.08 83	0.08 63	0.11 70	0.08 63	0.08 53	0.05 45	0.09 54	0.05 46	0.02 26	0.06 95	0.10 85	0.08 61	0.07 59	0.08 63

MIM_Stereo	0.06 45	0.04 39	0.03 27	0.05 60	0.05 61	0.05 69	0.03 42	0.06 46	0.04 25	0.14 82	0.06 64	0.04 26	0.02 14	0.03 43	0.07 54	0.08 63	0.13 83	0.07 56	0.09 69	0.06 61	0.11 68	0.06 65	0.02 26	0.04 47	0.08 60	0.07 55	0.07 59	0.05 37

LL-Strereo2	0.07 65	0.03 24	0.03 27	0.04 41	0.05 61	0.04 45	0.03 42	0.06 46	0.07 87	0.14 82	0.07 82	0.08 59	0.05 80	0.04 68	0.07 54	0.08 63	0.14 97	0.07 56	0.10 80	0.06 61	0.10 62	0.06 65	0.03 55	0.04 47	0.08 60	0.09 68	0.08 65	0.05 37

anonymousdsp2	0.08 76	0.07 104	0.05 82	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 85	0.12 87	0.06 64	0.17 105	0.06 64	0.08 59	0.04 59	0.05 84	0.07 54	0.08 63	0.13 83	0.08 63	0.10 80	0.07 77	0.12 82	0.06 65	0.05 105	0.06 95	0.09 69	0.08 61	0.08 65	0.07 57

RAFT_CTSACE	0.07 65	0.04 39	0.06 112	0.03 25	0.04 43	0.05 69	0.05 85	0.06 46	0.06 64	0.09 63	0.04 28	0.10 73	0.09 166	0.03 43	0.07 54	0.08 63	0.11 70	0.07 56	0.07 40	0.05 45	0.12 82	0.08 99	0.03 55	0.06 95	0.12 109	0.13 132	0.12 110	0.15 136

AFF-stereo	0.06 45	0.05 58	0.05 82	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.03 42	0.11 82	0.06 64	0.16 95	0.04 28	0.08 59	0.03 42	0.02 21	0.06 37	0.08 63	0.08 43	0.05 24	0.09 69	0.04 22	0.09 54	0.05 46	0.02 26	0.04 47	0.10 85	0.08 61	0.07 59	0.07 57

DMCA	0.07 65	0.05 58	0.07 141	0.06 82	0.06 85	0.05 69	0.07 135	0.09 71	0.06 64	0.06 46	0.09 126	0.07 55	0.06 109	0.06 101	0.07 54	0.08 63	0.11 70	0.10 111	0.08 53	0.07 77	0.09 54	0.05 46	0.06 126	0.05 70	0.08 60	0.10 81	0.05 35	0.07 57

GANet	0.06 45	0.07 104	0.06 112	0.06 82	0.06 85	0.07 104	0.06 118	0.07 58	0.05 42	0.06 46	0.07 82	0.05 38	0.04 59	0.04 68	0.07 54	0.08 63	0.08 43	0.10 111	0.07 40	0.05 45	0.07 39	0.05 46	0.05 105	0.05 70	0.08 60	0.07 55	0.06 52	0.06 54

CVANet_RVC	0.07 65	0.07 104	0.07 141	0.08 115	0.06 85	0.07 104	0.05 85	0.06 46	0.05 42	0.06 46	0.09 126	0.05 38	0.04 59	0.04 68	0.08 83	0.08 63	0.08 43	0.08 63	0.08 53	0.06 61	0.08 50	0.05 46	0.04 78	0.05 70	0.08 60	0.07 55	0.07 59	0.09 70

HITNet	0.09 82	0.07 104	0.06 112	0.08 115	0.08 124	0.08 114	0.05 85	0.11 82	0.07 87	0.19 130	0.08 106	0.12 92	0.06 109	0.07 132	0.08 83	0.08 63	0.13 83	0.11 128	0.10 80	0.06 61	0.10 62	0.09 136	0.06 126	0.06 95	0.12 109	0.11 105	0.16 160	0.13 115
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
iResNetv2_ROB	0.12 148	0.08 141	0.07 141	0.12 182	0.09 147	0.12 173	0.08 148	0.17 141	0.08 106	0.22 157	0.12 171	0.20 194	0.15 233	0.06 101	0.08 83	0.08 63	0.16 118	0.11 128	0.17 172	0.10 151	0.14 117	0.09 136	0.09 194	0.10 197	0.14 144	0.12 115	0.19 206	0.12 107

S2M2_L	0.13 161	0.10 171	0.09 175	0.12 182	0.08 124	0.13 182	0.10 182	0.16 130	0.08 106	0.21 149	0.07 82	0.17 150	0.03 42	0.17 252	0.11 197	0.09 80	0.22 215	0.12 159	0.16 161	0.11 173	0.18 186	0.09 136	0.12 230	0.08 158	0.13 120	0.12 115	0.15 150	0.20 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.07 65	0.05 58	0.03 27	0.03 25	0.05 61	0.05 69	0.03 42	0.12 87	0.05 42	0.22 157	0.05 44	0.08 59	0.03 42	0.05 84	0.07 54	0.09 80	0.13 83	0.09 90	0.10 80	0.06 61	0.16 152	0.06 65	0.04 78	0.04 47	0.07 50	0.09 68	0.08 65	0.10 85

GCAP-BAT	0.09 82	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 87	0.08 106	0.24 192	0.05 44	0.15 124	0.05 80	0.06 101	0.07 54	0.09 80	0.18 151	0.10 111	0.12 99	0.08 99	0.14 117	0.07 82	0.04 78	0.05 70	0.09 69	0.10 81	0.08 65	0.09 70

test_for_model	0.09 82	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 87	0.08 106	0.24 192	0.05 44	0.15 124	0.05 80	0.06 101	0.07 54	0.09 80	0.18 151	0.10 111	0.12 99	0.08 99	0.14 117	0.07 82	0.04 78	0.05 70	0.09 69	0.10 81	0.08 65	0.09 70

testlalala2	0.09 82	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 87	0.08 106	0.24 192	0.05 44	0.15 124	0.05 80	0.06 101	0.07 54	0.09 80	0.18 151	0.10 111	0.12 99	0.08 99	0.14 117	0.07 82	0.04 78	0.05 70	0.09 69	0.10 81	0.08 65	0.09 70

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 107	0.07 104	0.06 112	0.08 115	0.05 61	0.07 104	0.03 42	0.11 82	0.15 221	0.20 138	0.15 209	0.11 85	0.07 135	0.08 154	0.08 83	0.09 80	0.16 118	0.11 128	0.12 99	0.08 99	0.12 82	0.11 192	0.06 126	0.07 133	0.12 109	0.14 159	0.12 110	0.16 150

testlalala	0.09 82	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 87	0.08 106	0.24 192	0.05 44	0.15 124	0.05 80	0.06 101	0.07 54	0.09 80	0.18 151	0.10 111	0.12 99	0.08 99	0.14 117	0.07 82	0.04 78	0.05 70	0.09 69	0.10 81	0.08 65	0.09 70

testlalala_base	0.09 82	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 87	0.08 106	0.24 192	0.05 44	0.15 124	0.05 80	0.06 101	0.07 54	0.09 80	0.18 151	0.10 111	0.12 99	0.08 99	0.14 117	0.07 82	0.04 78	0.05 70	0.09 69	0.10 81	0.08 65	0.09 70

GCAP-Stereo	0.09 82	0.05 58	0.04 53	0.05 60	0.07 101	0.04 45	0.03 42	0.12 87	0.08 106	0.24 192	0.05 44	0.15 124	0.05 80	0.06 101	0.07 54	0.09 80	0.18 151	0.10 111	0.12 99	0.08 99	0.14 117	0.07 82	0.04 78	0.05 70	0.09 69	0.10 81	0.08 65	0.09 70

LoS_RVC	0.09 82	0.07 104	0.05 82	0.05 60	0.06 85	0.06 85	0.05 85	0.13 106	0.08 106	0.18 117	0.11 160	0.12 92	0.06 109	0.07 132	0.08 83	0.09 80	0.10 60	0.08 63	0.12 99	0.08 99	0.16 152	0.09 136	0.05 105	0.06 95	0.14 144	0.10 81	0.10 86	0.13 115

tt_ll	0.09 82	0.07 104	0.05 82	0.05 60	0.06 85	0.06 85	0.05 85	0.13 106	0.08 106	0.18 117	0.11 160	0.12 92	0.06 109	0.07 132	0.08 83	0.09 80	0.10 60	0.08 63	0.12 99	0.08 99	0.16 152	0.09 136	0.05 105	0.06 95	0.14 144	0.10 81	0.10 86	0.13 115

CAS	0.09 82	0.07 104	0.05 82	0.06 82	0.05 61	0.05 69	0.04 75	0.14 116	0.05 42	0.11 72	0.10 149	0.11 85	0.05 80	0.07 132	0.08 83	0.09 80	0.11 70	0.10 111	0.14 133	0.07 77	0.12 82	0.07 82	0.05 105	0.05 70	0.13 120	0.11 105	0.09 80	0.14 125

iinet-f	0.10 107	0.09 158	0.06 112	0.08 115	0.06 85	0.09 129	0.06 118	0.09 71	0.07 87	0.18 117	0.11 160	0.10 73	0.10 179	0.06 101	0.08 83	0.09 80	0.14 97	0.09 90	0.18 188	0.09 125	0.11 68	0.06 65	0.05 105	0.06 95	0.11 100	0.10 81	0.15 150	0.12 107

IER	0.09 82	0.07 104	0.07 141	0.09 134	0.07 101	0.08 114	0.06 118	0.12 87	0.07 87	0.14 82	0.11 160	0.10 73	0.07 135	0.06 101	0.08 83	0.09 80	0.15 104	0.11 128	0.11 88	0.07 77	0.11 68	0.07 82	0.06 126	0.06 95	0.10 85	0.10 81	0.11 100	0.14 125

test_5	0.08 76	0.05 58	0.07 141	0.04 41	0.04 43	0.04 45	0.04 75	0.09 71	0.05 42	0.05 40	0.07 82	0.12 92	0.12 197	0.02 21	0.07 54	0.09 80	0.07 36	0.07 56	0.08 53	0.06 61	0.10 62	0.09 136	0.02 26	0.07 133	0.10 85	0.13 132	0.13 124	0.18 179

SA	0.10 107	0.07 104	0.06 112	0.06 82	0.05 61	0.08 114	0.04 75	0.12 87	0.05 42	0.16 95	0.07 82	0.16 144	0.03 42	0.04 68	0.09 120	0.09 80	0.13 83	0.11 128	0.12 99	0.09 125	0.14 117	0.10 171	0.03 55	0.06 95	0.16 170	0.14 159	0.13 124	0.20 203

test_4	0.09 82	0.05 58	0.07 141	0.05 60	0.06 85	0.03 29	0.02 19	0.11 82	0.09 139	0.17 105	0.06 64	0.09 65	0.06 109	0.03 43	0.09 120	0.09 80	0.15 104	0.08 63	0.10 80	0.07 77	0.16 152	0.08 99	0.02 26	0.07 133	0.09 69	0.15 178	0.12 110	0.18 179

AnonymousM	0.08 76	0.05 58	0.04 53	0.06 82	0.05 61	0.04 45	0.04 75	0.13 106	0.05 42	0.20 138	0.06 64	0.11 85	0.03 42	0.06 101	0.09 120	0.09 80	0.19 171	0.08 63	0.12 99	0.07 77	0.16 152	0.06 65	0.04 78	0.04 47	0.08 60	0.11 105	0.10 86	0.09 70

s12784h	0.12 148	0.09 158	0.06 112	0.11 170	0.09 147	0.08 114	0.06 118	0.18 176	0.07 87	0.27 256	0.11 160	0.19 178	0.08 154	0.07 132	0.08 83	0.09 80	0.21 202	0.08 63	0.15 145	0.07 77	0.20 218	0.08 99	0.05 105	0.07 133	0.16 170	0.14 159	0.18 194	0.21 219

raftrobust	0.10 107	0.08 141	0.06 112	0.08 115	0.07 101	0.05 69	0.04 75	0.14 116	0.06 64	0.25 225	0.07 82	0.12 92	0.05 80	0.05 84	0.08 83	0.09 80	0.18 151	0.11 128	0.11 88	0.09 125	0.17 173	0.08 99	0.05 105	0.05 70	0.13 120	0.12 115	0.10 86	0.10 85

RALAANet	0.09 82	0.08 141	0.06 112	0.07 103	0.05 61	0.08 114	0.05 85	0.10 78	0.07 87	0.12 74	0.09 126	0.10 73	0.06 109	0.03 43	0.08 83	0.09 80	0.13 83	0.11 128	0.15 145	0.08 99	0.12 82	0.07 82	0.04 78	0.06 95	0.11 100	0.10 81	0.11 100	0.11 95

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 76	0.06 81	0.05 82	0.05 60	0.04 43	0.04 45	0.04 75	0.14 116	0.07 87	0.21 149	0.04 28	0.12 92	0.04 59	0.03 43	0.07 54	0.09 80	0.09 56	0.06 39	0.10 80	0.05 45	0.11 68	0.05 46	0.03 55	0.05 70	0.12 109	0.09 68	0.09 80	0.09 70

GMStereo	0.12 148	0.12 198	0.07 141	0.11 170	0.11 183	0.13 182	0.09 165	0.17 141	0.10 164	0.17 105	0.13 183	0.21 212	0.11 189	0.07 132	0.10 160	0.09 80	0.17 132	0.10 111	0.17 172	0.12 194	0.14 117	0.09 136	0.07 148	0.09 181	0.14 144	0.13 132	0.15 150	0.12 107
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.13 161	0.10 171	0.12 222	0.12 182	0.10 166	0.13 182	0.10 182	0.16 130	0.13 204	0.18 117	0.13 183	0.17 150	0.11 189	0.10 188	0.10 160	0.09 80	0.13 83	0.15 225	0.15 145	0.17 255	0.15 135	0.12 211	0.10 209	0.13 235	0.17 182	0.13 132	0.12 110	0.11 95

BEATNet_4x	0.11 121	0.10 171	0.08 163	0.09 134	0.09 147	0.09 129	0.08 148	0.12 87	0.08 106	0.21 149	0.09 126	0.15 124	0.09 166	0.07 132	0.10 160	0.09 80	0.13 83	0.13 186	0.11 88	0.08 99	0.13 101	0.11 192	0.08 174	0.07 133	0.13 120	0.13 132	0.18 194	0.18 179

ADCP+	0.11 121	0.10 171	0.08 163	0.09 134	0.07 101	0.09 129	0.08 148	0.13 106	0.11 179	0.16 95	0.12 171	0.18 166	0.08 154	0.07 132	0.10 160	0.09 80	0.16 118	0.11 128	0.14 133	0.09 125	0.12 82	0.09 136	0.08 174	0.08 158	0.11 100	0.15 178	0.11 100	0.11 95

CFNet	0.12 148	0.11 185	0.08 163	0.14 202	0.12 197	0.11 164	0.09 165	0.19 201	0.10 164	0.18 117	0.12 171	0.25 238	0.10 179	0.08 154	0.08 83	0.09 80	0.17 132	0.12 159	0.12 99	0.09 125	0.11 68	0.08 99	0.06 126	0.09 181	0.15 157	0.12 115	0.13 124	0.13 115

iResNet_ROB	0.11 121	0.08 141	0.07 141	0.11 170	0.08 124	0.12 173	0.07 135	0.15 121	0.08 106	0.23 175	0.10 149	0.15 124	0.15 233	0.06 101	0.07 54	0.09 80	0.17 132	0.12 159	0.13 120	0.09 125	0.14 117	0.09 136	0.07 148	0.08 158	0.14 144	0.12 115	0.15 150	0.15 136

DN-CSS_ROB	0.11 121	0.09 158	0.11 207	0.08 115	0.09 147	0.08 114	0.08 148	0.16 130	0.10 164	0.23 175	0.17 229	0.18 166	0.14 225	0.05 84	0.08 83	0.09 80	0.13 83	0.10 111	0.18 188	0.09 125	0.11 68	0.08 99	0.07 148	0.08 158	0.13 120	0.10 81	0.12 110	0.10 85

S2M2_XL	0.11 121	0.07 104	0.08 163	0.07 103	0.07 101	0.10 152	0.08 148	0.18 176	0.06 64	0.21 149	0.09 126	0.22 225	0.05 80	0.06 101	0.08 83	0.10 109	0.20 187	0.09 90	0.17 172	0.09 125	0.20 218	0.08 99	0.08 174	0.06 95	0.11 100	0.09 68	0.14 137	0.16 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.10 107	0.07 104	0.05 82	0.07 103	0.07 101	0.06 85	0.05 85	0.17 141	0.09 139	0.24 192	0.08 106	0.17 150	0.06 109	0.05 84	0.09 120	0.10 109	0.19 171	0.09 90	0.13 120	0.07 77	0.20 218	0.07 82	0.05 105	0.07 133	0.12 109	0.12 115	0.12 110	0.11 95

castereo	0.10 107	0.07 104	0.06 112	0.06 82	0.07 101	0.08 114	0.05 85	0.16 130	0.11 179	0.24 192	0.10 149	0.15 124	0.04 59	0.05 84	0.08 83	0.10 109	0.20 187	0.09 90	0.14 133	0.07 77	0.19 198	0.07 82	0.04 78	0.07 133	0.13 120	0.12 115	0.12 110	0.12 107

trnet	0.11 121	0.08 141	0.05 82	0.07 103	0.07 101	0.07 104	0.05 85	0.18 176	0.05 42	0.27 256	0.07 82	0.18 166	0.06 109	0.08 154	0.08 83	0.10 109	0.22 215	0.08 63	0.12 99	0.07 77	0.20 218	0.08 99	0.06 126	0.05 70	0.11 100	0.13 132	0.17 174	0.16 150

StereoVision	0.06 45	0.03 24	0.04 53	0.03 25	0.03 26	0.03 29	0.02 19	0.06 46	0.11 179	0.02 3	0.05 44	0.03 14	0.06 109	0.01 2	0.08 83	0.10 109	0.06 26	0.05 24	0.08 53	0.07 77	0.06 29	0.05 46	0.02 26	0.04 47	0.10 85	0.08 61	0.10 86	0.12 107

CASnet	0.10 107	0.06 81	0.05 82	0.08 115	0.09 147	0.11 164	0.05 85	0.18 176	0.10 164	0.23 175	0.11 160	0.13 108	0.06 109	0.07 132	0.09 120	0.10 109	0.16 118	0.08 63	0.18 188	0.07 77	0.14 117	0.06 65	0.06 126	0.06 95	0.12 109	0.10 81	0.14 137	0.10 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 161	0.07 104	0.05 82	0.10 153	0.09 147	0.12 173	0.08 148	0.17 141	0.10 164	0.26 242	0.09 126	0.20 194	0.08 154	0.10 188	0.09 120	0.10 109	0.22 215	0.11 128	0.20 207	0.10 151	0.21 242	0.09 136	0.08 174	0.06 95	0.16 170	0.15 178	0.17 174	0.17 162

HH	0.13 161	0.06 81	0.05 82	0.11 170	0.11 183	0.16 213	0.08 148	0.19 201	0.07 87	0.28 272	0.08 106	0.18 166	0.05 80	0.12 219	0.10 160	0.10 109	0.23 225	0.12 159	0.15 145	0.10 151	0.20 218	0.08 99	0.07 148	0.08 158	0.13 120	0.14 159	0.19 206	0.23 226

HanStereo	0.13 161	0.06 81	0.05 82	0.11 170	0.11 183	0.16 213	0.08 148	0.19 201	0.07 87	0.28 272	0.08 106	0.18 166	0.05 80	0.12 219	0.10 160	0.10 109	0.23 225	0.12 159	0.15 145	0.10 151	0.20 218	0.08 99	0.07 148	0.08 158	0.13 120	0.14 159	0.19 206	0.23 226

4D-IteraStereo	0.09 82	0.06 81	0.05 82	0.06 82	0.06 85	0.06 85	0.04 75	0.15 121	0.10 164	0.22 157	0.08 106	0.14 119	0.06 109	0.03 43	0.08 83	0.10 109	0.17 132	0.09 90	0.11 88	0.07 77	0.15 135	0.05 46	0.03 55	0.05 70	0.10 85	0.10 81	0.08 65	0.08 63

LoS	0.15 207	0.10 171	0.08 163	0.10 153	0.11 183	0.09 129	0.07 135	0.50 308	0.05 42	0.32 291	0.36 303	0.36 259	0.06 109	0.09 173	0.09 120	0.10 109	0.20 187	0.09 90	0.14 133	0.11 173	0.21 242	0.09 136	0.07 148	0.07 133	0.17 182	0.11 105	0.20 218	0.21 219
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.11 121	0.06 81	0.06 112	0.06 82	0.08 124	0.07 104	0.05 85	0.35 287	0.05 42	0.15 89	0.23 275	0.13 108	0.04 59	0.08 154	0.08 83	0.10 109	0.19 171	0.08 63	0.14 133	0.08 99	0.28 295	0.08 99	0.07 148	0.04 47	0.14 144	0.11 105	0.13 124	0.16 150

EGLCR-Stereo	0.11 121	0.06 81	0.04 53	0.08 115	0.08 124	0.07 104	0.05 85	0.17 141	0.09 139	0.27 256	0.06 64	0.19 178	0.06 109	0.08 154	0.08 83	0.10 109	0.20 187	0.10 111	0.16 161	0.07 77	0.17 173	0.07 82	0.04 78	0.06 95	0.10 85	0.12 115	0.18 194	0.18 179

TestStereo1	0.09 82	0.07 104	0.06 112	0.04 41	0.05 61	0.06 85	0.06 118	0.07 58	0.07 87	0.09 63	0.07 82	0.11 85	0.14 225	0.04 68	0.09 120	0.10 109	0.11 70	0.09 90	0.09 69	0.08 99	0.13 101	0.12 211	0.02 26	0.04 47	0.15 157	0.13 132	0.16 160	0.20 203

TESTraft	0.09 82	0.06 81	0.06 112	0.04 41	0.04 43	0.05 69	0.06 118	0.09 71	0.08 106	0.09 63	0.08 106	0.12 92	0.13 210	0.03 43	0.09 120	0.10 109	0.11 70	0.09 90	0.08 53	0.07 77	0.13 101	0.12 211	0.02 26	0.05 70	0.14 144	0.12 115	0.14 137	0.20 203

RAFT+CT+SA	0.09 82	0.05 58	0.07 141	0.05 60	0.05 61	0.04 45	0.05 85	0.13 106	0.08 106	0.08 58	0.07 82	0.15 124	0.13 210	0.04 68	0.10 160	0.10 109	0.09 56	0.08 63	0.08 53	0.06 61	0.12 82	0.11 192	0.02 26	0.06 95	0.13 120	0.12 115	0.11 100	0.17 162

SA-5K	0.09 82	0.07 104	0.06 112	0.04 41	0.05 61	0.06 85	0.06 118	0.07 58	0.07 87	0.09 63	0.07 82	0.11 85	0.14 225	0.04 68	0.09 120	0.10 109	0.11 70	0.09 90	0.09 69	0.08 99	0.13 101	0.12 211	0.02 26	0.04 47	0.15 157	0.13 132	0.16 160	0.20 203

Sa-1000	0.10 107	0.07 104	0.07 141	0.07 103	0.05 61	0.09 129	0.03 42	0.12 87	0.06 64	0.18 117	0.08 106	0.19 178	0.05 80	0.05 84	0.10 160	0.10 109	0.16 118	0.12 159	0.14 133	0.09 125	0.16 152	0.10 171	0.04 78	0.05 70	0.19 217	0.15 178	0.13 124	0.20 203

CIPLG	0.09 82	0.06 81	0.05 82	0.06 82	0.06 85	0.09 129	0.06 118	0.18 176	0.06 64	0.20 138	0.08 106	0.12 92	0.06 109	0.06 101	0.08 83	0.10 109	0.17 132	0.11 128	0.11 88	0.09 125	0.13 101	0.06 65	0.04 78	0.06 95	0.10 85	0.09 68	0.10 86	0.10 85

UDGNet	0.15 207	0.13 211	0.09 175	0.18 231	0.17 239	0.16 213	0.19 248	0.15 121	0.11 179	0.16 95	0.14 196	0.15 124	0.05 80	0.45 298	0.09 120	0.10 109	0.17 132	0.12 159	0.14 133	0.09 125	0.17 173	0.09 136	0.28 299	0.07 133	0.17 182	0.15 178	0.12 110	0.13 115

dad	0.18 232	0.16 240	0.11 207	0.36 276	0.16 231	0.24 265	0.21 261	0.24 253	0.09 139	0.22 157	0.11 160	0.38 262	0.11 189	0.08 154	0.12 213	0.10 109	0.27 278	0.12 159	0.29 263	0.10 151	0.19 198	0.12 211	0.08 174	0.13 235	0.18 203	0.14 159	0.31 271	0.22 222

IPLG	0.09 82	0.07 104	0.07 141	0.07 103	0.07 101	0.06 85	0.05 85	0.15 121	0.06 64	0.22 157	0.06 64	0.15 124	0.05 80	0.04 68	0.08 83	0.10 109	0.16 118	0.10 111	0.14 133	0.09 125	0.13 101	0.08 99	0.04 78	0.07 133	0.13 120	0.11 105	0.11 100	0.08 63

IPLGR_C	0.09 82	0.06 81	0.05 82	0.06 82	0.06 85	0.09 129	0.06 118	0.18 176	0.06 64	0.20 138	0.08 106	0.12 92	0.07 135	0.06 101	0.08 83	0.10 109	0.17 132	0.11 128	0.11 88	0.09 125	0.13 101	0.06 65	0.04 78	0.06 95	0.10 85	0.09 68	0.10 86	0.10 85

MIPNet	0.11 121	0.09 158	0.06 112	0.07 103	0.08 124	0.07 104	0.05 85	0.17 141	0.06 64	0.23 175	0.07 82	0.15 124	0.08 154	0.05 84	0.09 120	0.10 109	0.17 132	0.11 128	0.20 207	0.12 194	0.13 101	0.10 171	0.05 105	0.07 133	0.15 157	0.13 132	0.11 100	0.13 115

test-3	0.10 107	0.06 81	0.04 53	0.06 82	0.08 124	0.05 69	0.05 85	0.17 141	0.07 87	0.24 192	0.07 82	0.19 178	0.07 135	0.06 101	0.10 160	0.10 109	0.21 202	0.09 90	0.15 145	0.10 151	0.16 152	0.09 136	0.05 105	0.06 95	0.09 69	0.10 81	0.12 110	0.11 95

test_1	0.10 107	0.06 81	0.04 53	0.06 82	0.08 124	0.05 69	0.05 85	0.17 141	0.07 87	0.24 192	0.07 82	0.19 178	0.07 135	0.06 101	0.10 160	0.10 109	0.21 202	0.09 90	0.15 145	0.10 151	0.16 152	0.09 136	0.05 105	0.06 95	0.09 69	0.10 81	0.12 110	0.11 95

ACRE	0.09 82	0.06 81	0.05 82	0.06 82	0.06 85	0.09 129	0.06 118	0.18 176	0.06 64	0.20 138	0.08 106	0.12 92	0.07 135	0.06 101	0.08 83	0.10 109	0.17 132	0.11 128	0.11 88	0.09 125	0.13 101	0.06 65	0.04 78	0.06 95	0.10 85	0.10 81	0.10 86	0.10 85

TRStereo	0.13 161	0.07 104	0.05 82	0.09 134	0.08 124	0.17 222	0.13 213	0.18 176	0.07 87	0.25 225	0.09 126	0.20 194	0.04 59	0.10 188	0.09 120	0.10 109	0.22 215	0.11 128	0.22 225	0.13 213	0.19 198	0.09 136	0.09 194	0.07 133	0.16 170	0.15 178	0.24 247	0.20 203

rafts_anoy	0.09 82	0.08 141	0.07 141	0.07 103	0.07 101	0.06 85	0.05 85	0.13 106	0.05 42	0.17 105	0.09 126	0.12 92	0.05 80	0.03 43	0.09 120	0.10 109	0.15 104	0.12 159	0.13 120	0.07 77	0.14 117	0.08 99	0.03 55	0.06 95	0.11 100	0.10 81	0.09 80	0.11 95

CREStereo++_RVC	0.11 121	0.07 104	0.05 82	0.08 115	0.08 124	0.08 114	0.07 135	0.16 130	0.09 139	0.26 242	0.09 126	0.17 150	0.13 210	0.08 154	0.08 83	0.10 109	0.20 187	0.08 63	0.13 120	0.07 77	0.19 198	0.08 99	0.06 126	0.06 95	0.14 144	0.11 105	0.16 160	0.15 136
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.13 161	0.12 198	0.10 194	0.11 170	0.08 124	0.11 164	0.10 182	0.18 176	0.11 179	0.24 192	0.13 183	0.20 194	0.08 154	0.06 101	0.11 197	0.10 109	0.20 187	0.11 128	0.20 207	0.10 151	0.21 242	0.10 171	0.06 126	0.12 225	0.19 217	0.11 105	0.12 110	0.13 115

CFNet_pseudo	0.13 161	0.11 185	0.11 207	0.14 202	0.11 183	0.12 173	0.11 196	0.19 201	0.12 195	0.24 192	0.14 196	0.16 144	0.15 233	0.08 154	0.09 120	0.10 109	0.16 118	0.13 186	0.13 120	0.08 99	0.15 135	0.08 99	0.08 174	0.09 181	0.15 157	0.14 159	0.19 206	0.20 203

RALCasStereoNet	0.09 82	0.08 141	0.06 112	0.09 134	0.07 101	0.06 85	0.05 85	0.12 87	0.05 42	0.18 117	0.07 82	0.12 92	0.05 80	0.04 68	0.09 120	0.10 109	0.18 151	0.12 159	0.13 120	0.08 99	0.15 135	0.08 99	0.05 105	0.06 95	0.12 109	0.09 68	0.10 86	0.08 63

ADLNet	0.12 148	0.11 185	0.08 163	0.12 182	0.10 166	0.16 213	0.12 207	0.14 116	0.07 87	0.13 79	0.10 149	0.25 238	0.10 179	0.28 283	0.09 120	0.10 109	0.17 132	0.09 90	0.13 120	0.09 125	0.11 68	0.08 99	0.13 237	0.06 95	0.13 120	0.12 115	0.12 110	0.14 125

GES	0.14 186	0.11 185	0.07 141	0.09 134	0.11 183	0.15 203	0.09 165	0.20 219	0.09 139	0.23 175	0.12 171	0.17 150	0.11 189	0.14 239	0.10 160	0.10 109	0.23 225	0.14 211	0.24 241	0.14 224	0.17 173	0.17 259	0.11 219	0.09 181	0.15 157	0.14 159	0.21 232	0.20 203

UNet	0.10 107	0.09 158	0.08 163	0.10 153	0.08 124	0.09 129	0.08 148	0.15 121	0.08 106	0.17 105	0.09 126	0.13 108	0.09 166	0.07 132	0.09 120	0.10 109	0.16 118	0.13 186	0.12 99	0.08 99	0.11 68	0.09 136	0.08 174	0.09 181	0.11 100	0.13 132	0.10 86	0.11 95

UPFNet	0.09 82	0.08 141	0.08 163	0.09 134	0.07 101	0.09 129	0.06 118	0.12 87	0.09 139	0.14 82	0.09 126	0.12 92	0.06 109	0.07 132	0.08 83	0.10 109	0.13 83	0.11 128	0.10 80	0.07 77	0.09 54	0.07 82	0.06 126	0.06 95	0.09 69	0.10 81	0.10 86	0.10 85

CREStereo	0.11 121	0.08 141	0.06 112	0.08 115	0.08 124	0.07 104	0.05 85	0.18 176	0.05 42	0.26 242	0.08 106	0.18 166	0.06 109	0.08 154	0.08 83	0.10 109	0.22 215	0.09 90	0.13 120	0.08 99	0.20 218	0.09 136	0.06 126	0.05 70	0.11 100	0.13 132	0.17 174	0.15 136
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 121	0.10 171	0.08 163	0.09 134	0.10 166	0.09 129	0.06 118	0.14 116	0.08 106	0.18 117	0.15 209	0.09 65	0.06 109	0.08 154	0.09 120	0.10 109	0.17 132	0.13 186	0.14 133	0.10 151	0.11 68	0.09 136	0.08 174	0.08 158	0.13 120	0.12 115	0.10 86	0.11 95

RASNet	0.11 121	0.10 171	0.09 175	0.10 153	0.07 101	0.08 114	0.08 148	0.19 201	0.09 139	0.17 105	0.10 149	0.13 108	0.08 154	0.06 101	0.08 83	0.10 109	0.15 104	0.09 90	0.12 99	0.06 61	0.15 135	0.09 136	0.05 105	0.10 197	0.13 120	0.11 105	0.17 174	0.17 162

PS-NSSS	0.17 227	0.19 257	0.17 263	0.23 252	0.18 246	0.18 230	0.16 229	0.22 239	0.13 204	0.23 175	0.20 258	0.44 268	0.08 154	0.11 200	0.12 213	0.10 109	0.13 83	0.13 186	0.26 251	0.11 173	0.11 68	0.07 82	0.18 256	0.15 248	0.17 182	0.21 256	0.13 124	0.20 203

MLCV	0.14 186	0.11 185	0.09 175	0.16 218	0.12 197	0.14 191	0.11 196	0.21 230	0.10 164	0.24 192	0.13 183	0.21 212	0.14 225	0.08 154	0.09 120	0.10 109	0.19 171	0.11 128	0.19 201	0.09 125	0.17 173	0.08 99	0.10 209	0.09 181	0.16 170	0.13 132	0.16 160	0.19 194

HSM	0.14 186	0.12 198	0.09 175	0.14 202	0.13 209	0.12 173	0.10 182	0.18 176	0.10 164	0.23 175	0.15 209	0.18 166	0.14 225	0.08 154	0.10 160	0.10 109	0.21 202	0.12 159	0.17 172	0.12 194	0.18 186	0.10 171	0.07 148	0.08 158	0.17 182	0.15 178	0.17 174	0.18 179

DLCB_ROB	0.13 161	0.12 198	0.11 207	0.10 153	0.10 166	0.10 152	0.09 165	0.16 130	0.11 179	0.18 117	0.17 229	0.19 178	0.13 210	0.11 200	0.11 197	0.10 109	0.17 132	0.13 186	0.13 120	0.10 151	0.17 173	0.10 171	0.09 194	0.12 225	0.27 272	0.16 203	0.16 160	0.13 115

PWCDC_ROB	0.13 161	0.06 81	0.09 175	0.07 103	0.13 209	0.08 114	0.13 213	0.06 46	0.24 272	0.09 63	0.15 209	0.09 65	0.43 297	0.26 277	0.10 160	0.10 109	0.09 56	0.12 159	0.08 53	0.11 173	0.08 50	0.11 192	0.19 261	0.13 235	0.07 50	0.13 132	0.08 65	0.18 179

IGEV-FE	0.14 186	0.07 104	0.05 82	0.13 194	0.13 209	0.10 152	0.11 196	0.17 141	0.09 139	0.28 272	0.09 126	0.23 228	0.05 80	0.12 219	0.09 120	0.11 154	0.23 225	0.11 128	0.16 161	0.12 194	0.20 218	0.09 136	0.09 194	0.06 95	0.19 217	0.14 159	0.23 238	0.27 244

DDF-Stereo	0.12 148	0.07 104	0.04 53	0.10 153	0.09 147	0.13 182	0.10 182	0.18 176	0.08 106	0.24 192	0.06 64	0.19 178	0.06 109	0.08 154	0.08 83	0.11 154	0.23 225	0.08 63	0.16 161	0.10 151	0.20 218	0.08 99	0.07 148	0.07 133	0.13 120	0.13 132	0.17 174	0.19 194

zero-FE	0.12 148	0.07 104	0.04 53	0.11 170	0.08 124	0.15 203	0.12 207	0.18 176	0.08 106	0.23 175	0.08 106	0.19 178	0.07 135	0.08 154	0.08 83	0.11 154	0.23 225	0.09 90	0.17 172	0.10 151	0.20 218	0.09 136	0.07 148	0.07 133	0.13 120	0.13 132	0.16 160	0.20 203

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 148	0.07 104	0.04 53	0.09 134	0.09 147	0.11 164	0.10 182	0.18 176	0.08 106	0.24 192	0.09 126	0.16 144	0.04 59	0.09 173	0.09 120	0.11 154	0.21 202	0.10 111	0.17 172	0.09 125	0.20 218	0.10 171	0.05 105	0.06 95	0.15 157	0.13 132	0.16 160	0.27 244

G2L-Stereo	0.11 121	0.10 171	0.08 163	0.09 134	0.09 147	0.08 114	0.07 135	0.17 141	0.08 106	0.22 157	0.09 126	0.16 144	0.13 210	0.07 132	0.08 83	0.11 154	0.16 118	0.11 128	0.11 88	0.09 125	0.14 117	0.09 136	0.09 194	0.07 133	0.13 120	0.14 159	0.14 137	0.11 95

Reg-Stereo(zero)	0.11 121	0.08 141	0.06 112	0.08 115	0.07 101	0.10 152	0.07 135	0.17 141	0.10 164	0.25 225	0.09 126	0.20 194	0.06 109	0.07 132	0.09 120	0.11 154	0.19 171	0.10 111	0.15 145	0.09 125	0.15 135	0.08 99	0.07 148	0.07 133	0.13 120	0.13 132	0.18 194	0.17 162

HI	0.11 121	0.08 141	0.06 112	0.08 115	0.07 101	0.10 152	0.07 135	0.17 141	0.10 164	0.25 225	0.09 126	0.20 194	0.06 109	0.07 132	0.09 120	0.11 154	0.19 171	0.10 111	0.15 145	0.09 125	0.15 135	0.08 99	0.07 148	0.07 133	0.13 120	0.13 132	0.18 194	0.17 162

ITSA-stereo	0.18 232	0.14 224	0.11 207	0.26 263	0.16 231	0.18 230	0.16 229	0.25 257	0.17 236	0.25 225	0.17 229	0.33 253	0.24 259	0.16 250	0.11 197	0.11 154	0.21 202	0.15 225	0.22 225	0.10 151	0.19 198	0.11 192	0.15 244	0.11 209	0.22 253	0.15 178	0.20 218	0.23 226

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 207	0.07 104	0.05 82	0.12 182	0.12 197	0.15 203	0.09 165	0.17 141	0.12 195	0.29 286	0.09 126	0.22 225	0.05 80	0.12 219	0.11 197	0.11 154	0.26 267	0.12 159	0.33 273	0.11 173	0.20 218	0.12 211	0.08 174	0.06 95	0.21 243	0.18 234	0.20 218	0.32 264

MyStereo04	0.14 186	0.12 198	0.10 194	0.08 115	0.09 147	0.10 152	0.08 148	0.22 239	0.19 251	0.24 192	0.16 220	0.23 228	0.11 189	0.04 68	0.10 160	0.11 154	0.17 132	0.12 159	0.21 218	0.12 194	0.16 152	0.11 192	0.06 126	0.11 209	0.21 243	0.12 115	0.16 160	0.15 136

IGEV_Zeroshot_test	0.14 186	0.07 104	0.05 82	0.13 194	0.13 209	0.10 152	0.11 196	0.17 141	0.09 139	0.28 272	0.09 126	0.23 228	0.05 80	0.12 219	0.09 120	0.11 154	0.23 225	0.11 128	0.16 161	0.12 194	0.20 218	0.09 136	0.09 194	0.06 95	0.19 217	0.14 159	0.23 238	0.27 244

MSKI-zero shot	0.13 161	0.08 141	0.05 82	0.09 134	0.11 183	0.09 129	0.07 135	0.19 201	0.09 139	0.28 272	0.10 149	0.19 178	0.06 109	0.11 200	0.10 160	0.11 154	0.24 243	0.11 128	0.17 172	0.11 173	0.21 242	0.10 171	0.07 148	0.08 158	0.14 144	0.17 221	0.18 194	0.18 179

EKT-Stereo	0.15 207	0.10 171	0.07 141	0.13 194	0.12 197	0.16 213	0.17 238	0.18 176	0.11 179	0.26 242	0.17 229	0.17 150	0.07 135	0.11 200	0.09 120	0.11 154	0.24 243	0.15 225	0.23 235	0.12 194	0.24 276	0.10 171	0.07 148	0.08 158	0.20 230	0.15 178	0.17 174	0.18 179

RAFT-Test	0.13 161	0.07 104	0.06 112	0.09 134	0.11 183	0.13 182	0.09 165	0.17 141	0.11 179	0.27 256	0.10 149	0.20 194	0.05 80	0.12 219	0.10 160	0.11 154	0.23 225	0.12 159	0.21 218	0.14 224	0.21 242	0.11 192	0.06 126	0.08 158	0.17 182	0.15 178	0.17 174	0.17 162

iRaft-Stereo_20w	0.13 161	0.07 104	0.05 82	0.12 182	0.12 197	0.12 173	0.09 165	0.16 130	0.10 164	0.28 272	0.09 126	0.19 178	0.04 59	0.10 188	0.09 120	0.11 154	0.24 243	0.11 128	0.15 145	0.13 213	0.20 218	0.08 99	0.09 194	0.06 95	0.17 182	0.13 132	0.20 218	0.25 236

dd	0.14 186	0.12 198	0.07 141	0.25 261	0.10 166	0.19 241	0.09 165	0.17 141	0.08 106	0.17 105	0.08 106	0.33 253	0.08 154	0.06 101	0.10 160	0.11 154	0.24 243	0.11 128	0.25 246	0.09 125	0.15 135	0.09 136	0.06 126	0.09 181	0.17 182	0.13 132	0.18 194	0.15 136

DAS	0.19 238	0.11 185	0.09 175	0.24 258	0.19 253	0.18 230	0.20 250	0.23 247	0.18 242	0.24 192	0.14 196	0.38 262	0.21 251	0.09 173	0.12 213	0.11 154	0.25 259	0.16 236	0.22 225	0.15 238	0.20 218	0.14 235	0.18 256	0.13 235	0.19 217	0.17 221	0.23 238	0.29 252

SepStereo	0.19 238	0.11 185	0.09 175	0.24 258	0.19 253	0.18 230	0.20 250	0.23 247	0.18 242	0.24 192	0.14 196	0.38 262	0.21 251	0.09 173	0.12 213	0.11 154	0.25 259	0.16 236	0.22 225	0.15 238	0.20 218	0.14 235	0.18 256	0.13 235	0.19 217	0.17 221	0.23 238	0.29 252

IPLGR	0.12 148	0.09 158	0.09 175	0.09 134	0.10 166	0.09 129	0.07 135	0.18 176	0.09 139	0.22 157	0.10 149	0.15 124	0.07 135	0.06 101	0.09 120	0.11 154	0.17 132	0.11 128	0.20 207	0.12 194	0.15 135	0.08 99	0.04 78	0.08 158	0.16 170	0.13 132	0.14 137	0.16 150

GMOStereo	0.11 121	0.07 104	0.09 175	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 85	0.17 141	0.09 139	0.24 192	0.07 82	0.17 150	0.09 166	0.05 84	0.10 160	0.11 154	0.17 132	0.08 63	0.12 99	0.08 99	0.19 198	0.08 99	0.03 55	0.06 95	0.18 203	0.16 203	0.14 137	0.17 162

error version	0.11 121	0.07 104	0.09 175	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 85	0.17 141	0.09 139	0.24 192	0.07 82	0.17 150	0.09 166	0.05 84	0.10 160	0.11 154	0.17 132	0.08 63	0.12 99	0.08 99	0.19 198	0.08 99	0.03 55	0.06 95	0.18 203	0.16 203	0.14 137	0.17 162

test-v	0.11 121	0.07 104	0.09 175	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 85	0.17 141	0.09 139	0.24 192	0.07 82	0.17 150	0.09 166	0.05 84	0.10 160	0.11 154	0.17 132	0.08 63	0.12 99	0.08 99	0.19 198	0.08 99	0.03 55	0.06 95	0.18 203	0.16 203	0.14 137	0.17 162

AACVNet	0.14 186	0.13 211	0.10 194	0.13 194	0.13 209	0.14 191	0.10 182	0.19 201	0.11 179	0.22 157	0.17 229	0.13 108	0.10 179	0.09 173	0.11 197	0.11 154	0.21 202	0.13 186	0.17 172	0.12 194	0.16 152	0.11 192	0.11 219	0.11 209	0.17 182	0.13 132	0.14 137	0.16 150

GANet-ADL	0.15 207	0.12 198	0.09 175	0.14 202	0.12 197	0.16 213	0.12 207	0.20 219	0.10 164	0.25 225	0.15 209	0.22 225	0.12 197	0.21 269	0.09 120	0.11 154	0.25 259	0.14 211	0.20 207	0.14 224	0.19 198	0.09 136	0.08 174	0.10 197	0.17 182	0.15 178	0.20 218	0.17 162

test-2	0.11 121	0.07 104	0.09 175	0.06 82	0.05 61	0.06 85	0.05 85	0.17 141	0.09 139	0.24 192	0.07 82	0.17 150	0.09 166	0.05 84	0.10 160	0.11 154	0.17 132	0.08 63	0.12 99	0.08 99	0.19 198	0.08 99	0.03 55	0.06 95	0.18 203	0.16 203	0.14 137	0.17 162

LMCR-Stereo	0.13 161	0.09 158	0.07 141	0.11 170	0.08 124	0.11 164	0.09 165	0.18 176	0.09 139	0.19 130	0.14 196	0.19 178	0.14 225	0.10 188	0.09 120	0.11 154	0.20 187	0.13 186	0.19 201	0.10 151	0.18 186	0.10 171	0.08 174	0.08 158	0.15 157	0.13 132	0.18 194	0.17 162

GEStereo_RVC	0.14 186	0.13 211	0.10 194	0.11 170	0.12 197	0.12 173	0.11 196	0.18 176	0.13 204	0.24 192	0.16 220	0.18 166	0.10 179	0.06 101	0.12 213	0.11 154	0.20 187	0.17 249	0.23 235	0.13 213	0.15 135	0.13 228	0.07 148	0.11 209	0.20 230	0.14 159	0.13 124	0.19 194

EAI-Stereo	0.13 161	0.07 104	0.04 53	0.10 153	0.10 166	0.10 152	0.09 165	0.17 141	0.10 164	0.26 242	0.11 160	0.20 194	0.05 80	0.10 188	0.10 160	0.11 154	0.23 225	0.12 159	0.18 188	0.12 194	0.19 198	0.08 99	0.08 174	0.08 158	0.16 170	0.14 159	0.15 150	0.20 203

DSFCA	0.11 121	0.13 211	0.09 175	0.10 153	0.08 124	0.11 164	0.11 196	0.12 87	0.09 139	0.12 74	0.13 183	0.14 119	0.07 135	0.05 84	0.09 120	0.11 154	0.15 104	0.13 186	0.16 161	0.10 151	0.13 101	0.12 211	0.07 148	0.09 181	0.12 109	0.13 132	0.10 86	0.13 115

PMTNet	0.11 121	0.10 171	0.06 112	0.12 182	0.09 147	0.07 104	0.06 118	0.18 176	0.06 64	0.28 272	0.06 64	0.18 166	0.04 59	0.07 132	0.09 120	0.11 154	0.19 171	0.09 90	0.14 133	0.08 99	0.17 173	0.09 136	0.07 148	0.05 70	0.13 120	0.12 115	0.17 174	0.15 136

R-Stereo Train	0.13 161	0.07 104	0.07 141	0.09 134	0.10 166	0.15 203	0.05 85	0.16 130	0.12 195	0.28 272	0.12 171	0.20 194	0.08 154	0.11 200	0.09 120	0.11 154	0.24 243	0.12 159	0.16 161	0.11 173	0.21 242	0.11 192	0.08 174	0.07 133	0.15 157	0.15 178	0.16 160	0.15 136

ADCL	0.14 186	0.12 198	0.11 207	0.13 194	0.11 183	0.14 191	0.10 182	0.17 141	0.15 221	0.22 157	0.16 220	0.21 212	0.12 197	0.09 173	0.10 160	0.11 154	0.16 118	0.13 186	0.17 172	0.12 194	0.18 186	0.13 228	0.11 219	0.11 209	0.16 170	0.15 178	0.16 160	0.16 150

ADCRef	0.13 161	0.10 171	0.09 175	0.10 153	0.08 124	0.09 129	0.08 148	0.17 141	0.14 213	0.21 149	0.15 209	0.15 124	0.13 210	0.05 84	0.10 160	0.11 154	0.16 118	0.14 211	0.19 201	0.12 194	0.15 135	0.12 211	0.09 194	0.11 209	0.13 120	0.18 234	0.13 124	0.18 179

DeepPrunerF	0.11 121	0.10 171	0.10 194	0.13 194	0.13 209	0.09 129	0.09 165	0.15 121	0.11 179	0.12 74	0.14 196	0.10 73	0.09 166	0.07 132	0.12 213	0.11 154	0.11 70	0.13 186	0.13 120	0.11 173	0.13 101	0.08 99	0.08 174	0.08 158	0.17 182	0.14 159	0.11 100	0.14 125

RAFT-Stereo	0.13 161	0.07 104	0.07 141	0.09 134	0.10 166	0.15 203	0.05 85	0.16 130	0.12 195	0.28 272	0.12 171	0.20 194	0.08 154	0.11 200	0.09 120	0.11 154	0.24 243	0.12 159	0.16 161	0.11 173	0.21 242	0.11 192	0.08 174	0.07 133	0.15 157	0.15 178	0.16 160	0.15 136
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 161	0.08 141	0.06 112	0.09 134	0.12 197	0.10 152	0.08 148	0.17 141	0.11 179	0.27 256	0.09 126	0.20 194	0.06 109	0.12 219	0.10 160	0.11 154	0.24 243	0.12 159	0.19 201	0.16 250	0.21 242	0.11 192	0.07 148	0.08 158	0.17 182	0.14 159	0.17 174	0.18 179

HSM-Net_RVC	0.15 207	0.12 198	0.10 194	0.17 226	0.13 209	0.14 191	0.10 182	0.18 176	0.14 213	0.25 225	0.18 244	0.28 243	0.16 238	0.11 200	0.11 197	0.11 154	0.19 171	0.13 186	0.16 161	0.11 173	0.17 173	0.11 192	0.08 174	0.11 209	0.19 217	0.16 203	0.23 238	0.24 230
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.15 207	0.11 185	0.11 207	0.19 238	0.14 220	0.21 256	0.24 270	0.13 106	0.11 179	0.16 95	0.14 196	0.10 73	0.07 135	0.39 297	0.11 197	0.11 154	0.21 202	0.14 211	0.15 145	0.10 151	0.12 82	0.08 99	0.24 277	0.08 158	0.14 144	0.12 115	0.14 137	0.12 107

DeepPruner_ROB	0.14 186	0.13 211	0.11 207	0.12 182	0.11 183	0.10 152	0.09 165	0.17 141	0.12 195	0.21 149	0.18 244	0.15 124	0.13 210	0.08 154	0.12 213	0.11 154	0.19 171	0.15 225	0.19 201	0.11 173	0.17 173	0.14 235	0.10 209	0.11 209	0.17 182	0.16 203	0.17 174	0.19 194

iResNet	0.16 224	0.11 185	0.09 175	0.15 214	0.13 209	0.17 222	0.12 207	0.21 230	0.14 213	0.25 225	0.13 183	0.35 257	0.32 282	0.08 154	0.10 160	0.11 154	0.20 187	0.12 159	0.25 246	0.14 224	0.18 186	0.11 192	0.12 230	0.13 235	0.18 203	0.14 159	0.20 218	0.18 179

DISCO	0.10 107	0.10 171	0.08 163	0.10 153	0.09 147	0.11 164	0.09 165	0.10 78	0.08 106	0.15 89	0.10 149	0.12 92	0.07 135	0.06 101	0.09 120	0.11 154	0.15 104	0.10 111	0.14 133	0.10 151	0.12 82	0.10 171	0.06 126	0.09 181	0.14 144	0.11 105	0.13 124	0.11 95

LE_ROB	0.40 292	0.20 260	0.16 255	0.41 288	0.43 297	0.33 283	0.44 295	0.34 286	0.29 292	0.32 291	0.21 263	1.25 319	1.40 334	0.11 200	0.10 160	0.11 154	0.21 202	0.13 186	0.20 207	0.13 213	0.22 258	0.12 211	0.12 230	0.14 244	0.36 299	0.31 301	1.39 336	1.32 334

PDISCO_ROB	0.12 148	0.13 211	0.13 231	0.10 153	0.08 124	0.09 129	0.09 165	0.09 71	0.08 106	0.11 72	0.10 149	0.06 50	0.05 80	0.05 84	0.09 120	0.11 154	0.14 97	0.16 236	0.09 69	0.10 151	0.14 117	0.12 211	0.04 78	0.08 158	0.16 170	0.21 256	0.32 273	0.19 194

pmcnn	0.19 238	0.14 224	0.11 207	0.18 231	0.13 209	0.19 241	0.16 229	0.20 219	0.18 242	0.26 242	0.14 196	0.35 257	0.25 262	0.09 173	0.09 120	0.11 154	0.25 259	0.14 211	0.24 241	0.14 224	0.22 258	0.14 235	0.11 219	0.11 209	0.21 243	0.18 234	0.39 289	0.45 290

model_zeroshot	0.14 186	0.09 158	0.06 112	0.10 153	0.10 166	0.14 191	0.08 148	0.20 219	0.12 195	0.28 272	0.08 106	0.21 212	0.06 109	0.11 200	0.09 120	0.12 198	0.26 267	0.13 186	0.27 256	0.11 173	0.20 218	0.13 228	0.11 219	0.09 181	0.17 182	0.17 221	0.18 194	0.18 179

DCVSM-stereo	0.20 246	0.15 232	0.11 207	0.24 258	0.18 246	0.26 269	0.21 261	0.23 247	0.16 226	0.24 192	0.19 253	0.49 275	0.27 270	0.13 233	0.10 160	0.12 198	0.24 243	0.16 236	0.24 241	0.15 238	0.19 198	0.14 235	0.22 268	0.11 209	0.18 203	0.15 178	0.24 247	0.28 250

ACV-stereo	0.25 264	0.15 232	0.13 231	0.22 248	0.17 239	0.28 272	0.24 270	0.21 230	0.20 262	0.24 192	0.21 263	0.28 243	0.36 289	0.18 257	0.13 233	0.12 198	0.34 296	0.20 271	1.12 322	0.25 286	0.26 288	0.17 259	0.29 302	0.18 264	0.19 217	0.16 203	0.25 253	0.29 252

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 207	0.07 104	0.05 82	0.14 202	0.12 197	0.15 203	0.10 182	0.18 176	0.08 106	0.26 242	0.08 106	0.19 178	0.08 154	0.11 200	0.10 160	0.12 198	0.26 267	0.13 186	0.26 251	0.11 173	0.20 218	0.10 171	0.08 174	0.07 133	0.20 230	0.18 234	0.19 206	0.31 260

gcap-zeroshot	0.13 161	0.08 141	0.05 82	0.08 115	0.10 166	0.11 164	0.09 165	0.18 176	0.09 139	0.28 272	0.08 106	0.20 194	0.06 109	0.10 188	0.09 120	0.12 198	0.23 225	0.11 128	0.27 256	0.12 194	0.20 218	0.11 192	0.07 148	0.08 158	0.12 109	0.17 221	0.17 174	0.18 179

AE-Stereo	0.12 148	0.09 158	0.08 163	0.11 170	0.09 147	0.08 114	0.05 85	0.17 141	0.14 213	0.24 192	0.09 126	0.19 178	0.10 179	0.07 132	0.10 160	0.12 198	0.24 243	0.13 186	0.16 161	0.11 173	0.18 186	0.09 136	0.05 105	0.09 181	0.13 120	0.14 159	0.15 150	0.15 136

CASS	0.15 207	0.12 198	0.10 194	0.14 202	0.12 197	0.16 213	0.10 182	0.19 201	0.15 221	0.26 242	0.12 171	0.20 194	0.12 197	0.09 173	0.11 197	0.12 198	0.23 225	0.12 159	0.23 235	0.09 125	0.19 198	0.10 171	0.07 148	0.09 181	0.23 260	0.14 159	0.19 206	0.22 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
raft_robust	0.12 148	0.09 158	0.09 175	0.11 170	0.06 85	0.09 129	0.06 118	0.15 121	0.08 106	0.23 175	0.07 82	0.20 194	0.11 189	0.09 173	0.11 197	0.12 198	0.16 118	0.12 159	0.13 120	0.10 151	0.15 135	0.11 192	0.03 55	0.07 133	0.18 203	0.16 203	0.15 150	0.14 125

GLC_STEREO	0.13 161	0.11 185	0.12 222	0.12 182	0.11 183	0.10 152	0.10 182	0.19 201	0.07 87	0.25 225	0.13 183	0.12 92	0.07 135	0.07 132	0.08 83	0.12 198	0.24 243	0.11 128	0.17 172	0.09 125	0.27 290	0.15 247	0.07 148	0.07 133	0.15 157	0.09 68	0.20 218	0.12 107

pcwnet_v2	0.15 207	0.12 198	0.12 222	0.16 218	0.14 220	0.17 222	0.14 219	0.20 219	0.13 204	0.22 157	0.14 196	0.19 178	0.18 244	0.12 219	0.10 160	0.12 198	0.18 151	0.13 186	0.17 172	0.12 194	0.16 152	0.11 192	0.09 194	0.10 197	0.19 217	0.20 251	0.19 206	0.27 244

XX-Stereo	0.14 186	0.05 58	0.05 82	0.10 153	0.08 124	0.17 222	0.07 135	0.18 176	0.10 164	0.27 256	0.09 126	0.20 194	0.03 42	0.09 173	0.10 160	0.12 198	0.23 225	0.11 128	0.20 207	0.11 173	0.20 218	0.08 99	0.08 174	0.07 133	0.22 253	0.16 203	0.17 174	0.36 271

SFCPSM	0.20 246	0.15 232	0.12 222	0.22 248	0.16 231	0.20 247	0.18 241	0.22 239	0.20 262	0.26 242	0.24 278	0.34 256	0.33 285	0.14 239	0.12 213	0.12 198	0.24 243	0.16 236	0.32 270	0.19 266	0.19 198	0.13 228	0.14 242	0.12 225	0.21 243	0.17 221	0.20 218	0.25 236

psm_up	0.14 186	0.11 185	0.13 231	0.15 214	0.12 197	0.14 191	0.11 196	0.20 219	0.16 226	0.19 130	0.12 171	0.15 124	0.17 242	0.10 188	0.12 213	0.12 198	0.19 171	0.13 186	0.17 172	0.11 173	0.15 135	0.09 136	0.10 209	0.16 256	0.18 203	0.16 203	0.17 174	0.20 203

DMCA-RVC	0.10 107	0.08 141	0.11 207	0.08 115	0.09 147	0.08 114	0.08 148	0.12 87	0.09 139	0.13 79	0.13 183	0.13 108	0.07 135	0.06 101	0.13 233	0.12 198	0.14 97	0.13 186	0.11 88	0.10 151	0.12 82	0.09 136	0.07 148	0.09 181	0.10 85	0.10 81	0.10 86	0.11 95

FADNet_RVC	0.18 232	0.14 224	0.13 231	0.20 242	0.15 228	0.14 191	0.13 213	0.24 253	0.14 213	0.24 192	0.17 229	0.27 241	0.21 251	0.14 239	0.14 248	0.12 198	0.19 171	0.17 249	0.31 268	0.15 238	0.19 198	0.14 235	0.11 219	0.14 244	0.20 230	0.21 256	0.18 194	0.22 222

STTStereo	0.13 161	0.14 224	0.17 263	0.13 194	0.15 228	0.13 182	0.20 250	0.13 106	0.13 204	0.15 89	0.15 209	0.17 150	0.10 179	0.11 200	0.12 213	0.12 198	0.15 104	0.14 211	0.13 120	0.11 173	0.12 82	0.10 171	0.07 148	0.09 181	0.15 157	0.13 132	0.12 110	0.16 150

RP	0.15 207	0.14 224	0.15 249	0.17 226	0.14 220	0.17 222	0.16 229	0.19 201	0.17 236	0.14 82	0.16 220	0.16 144	0.15 233	0.11 200	0.13 233	0.12 198	0.15 104	0.12 159	0.15 145	0.12 194	0.12 82	0.12 211	0.10 209	0.12 225	0.17 182	0.15 178	0.20 218	0.18 179

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 161	0.13 211	0.13 231	0.14 202	0.15 228	0.13 182	0.20 250	0.13 106	0.15 221	0.16 95	0.16 220	0.21 212	0.09 166	0.15 247	0.10 160	0.12 198	0.15 104	0.12 159	0.11 88	0.09 125	0.11 68	0.09 136	0.08 174	0.08 158	0.13 120	0.13 132	0.11 100	0.15 136
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	0.19 238	0.20 260	0.19 273	0.20 242	0.20 258	0.16 213	0.15 224	0.27 263	0.19 251	0.23 175	0.18 244	0.47 274	0.16 238	0.11 200	0.13 233	0.12 198	0.15 104	0.14 211	0.21 218	0.19 266	0.13 101	0.10 171	0.09 194	0.20 267	0.24 262	0.21 256	0.26 258	0.28 250

MDST_ROB	0.22 257	0.27 285	0.14 242	0.47 292	0.24 271	0.36 286	0.20 250	0.24 253	0.16 226	0.26 242	0.14 196	0.28 243	0.25 262	0.11 200	0.11 197	0.12 198	0.21 202	0.12 159	0.17 172	0.12 194	0.19 198	0.10 171	0.11 219	0.12 225	0.34 296	0.23 271	0.56 305	0.31 260

CBMV_ROB	0.21 252	0.14 224	0.15 249	0.26 263	0.22 264	0.21 256	0.22 263	0.28 266	0.17 236	0.26 242	0.17 229	0.28 243	0.17 242	0.26 277	0.11 197	0.12 198	0.26 267	0.17 249	0.18 188	0.16 250	0.21 242	0.19 276	0.26 284	0.20 267	0.24 262	0.25 283	0.25 253	0.33 267

anonymity	0.13 161	0.06 81	0.05 82	0.09 134	0.10 166	0.09 129	0.07 135	0.18 176	0.08 106	0.28 272	0.12 171	0.19 178	0.06 109	0.09 173	0.09 120	0.13 219	0.23 225	0.12 159	0.17 172	0.15 238	0.19 198	0.10 171	0.09 194	0.07 133	0.19 217	0.18 234	0.19 206	0.19 194

UDG	0.26 268	0.20 260	0.13 231	0.38 283	0.31 288	0.38 290	0.51 301	0.19 201	0.16 226	0.19 130	0.23 275	0.17 150	0.09 166	1.45 311	0.14 248	0.13 219	0.27 278	0.16 236	0.26 251	0.13 213	0.21 242	0.13 228	0.25 279	0.12 225	0.20 230	0.20 251	0.20 218	0.19 194

SACVNet	0.15 207	0.14 224	0.13 231	0.16 218	0.13 209	0.14 191	0.12 207	0.19 201	0.17 236	0.19 130	0.17 229	0.14 119	0.07 135	0.14 239	0.13 233	0.13 219	0.19 171	0.16 236	0.20 207	0.13 213	0.16 152	0.14 235	0.12 230	0.13 235	0.20 230	0.18 234	0.19 206	0.17 162

test_3	0.11 121	0.07 104	0.07 141	0.06 82	0.08 124	0.05 69	0.05 85	0.17 141	0.09 139	0.24 192	0.09 126	0.21 212	0.11 189	0.06 101	0.13 233	0.13 219	0.20 187	0.09 90	0.14 133	0.10 151	0.18 186	0.08 99	0.04 78	0.08 158	0.13 120	0.15 178	0.13 124	0.14 125

test-1	0.14 186	0.06 81	0.07 141	0.11 170	0.10 166	0.18 230	0.14 219	0.19 201	0.13 204	0.28 272	0.10 149	0.19 178	0.11 189	0.12 219	0.12 213	0.13 219	0.22 215	0.12 159	0.22 225	0.10 151	0.24 276	0.08 99	0.09 194	0.08 158	0.21 243	0.18 234	0.15 150	0.17 162

ICVP	0.15 207	0.13 211	0.14 242	0.12 182	0.12 197	0.13 182	0.10 182	0.17 141	0.12 195	0.17 105	0.13 183	0.18 166	0.12 197	0.09 173	0.12 213	0.13 219	0.18 151	0.15 225	0.15 145	0.14 224	0.17 173	0.13 228	0.20 264	0.11 209	0.19 217	0.19 247	0.17 174	0.16 150
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TANstereo	0.11 121	0.06 81	0.06 112	0.10 153	0.09 147	0.09 129	0.06 118	0.12 87	0.08 106	0.22 157	0.08 106	0.13 108	0.07 135	0.08 154	0.10 160	0.13 219	0.20 187	0.13 186	0.18 188	0.08 99	0.18 186	0.09 136	0.06 126	0.06 95	0.10 85	0.10 81	0.15 150	0.14 125

XX-TBD	0.11 121	0.06 81	0.06 112	0.10 153	0.09 147	0.09 129	0.06 118	0.12 87	0.08 106	0.22 157	0.08 106	0.13 108	0.07 135	0.08 154	0.10 160	0.13 219	0.20 187	0.13 186	0.18 188	0.08 99	0.18 186	0.09 136	0.06 126	0.06 95	0.10 85	0.10 81	0.15 150	0.14 125

sAnonymous2	0.14 186	0.09 158	0.10 194	0.10 153	0.09 147	0.09 129	0.11 196	0.22 239	0.11 179	0.23 175	0.16 220	0.15 124	0.10 179	0.06 101	0.12 213	0.13 219	0.18 151	0.15 225	0.21 218	0.14 224	0.16 152	0.14 235	0.04 78	0.10 197	0.17 182	0.17 221	0.17 174	0.16 150

CroCo_RVC	0.14 186	0.09 158	0.10 194	0.10 153	0.09 147	0.09 129	0.11 196	0.22 239	0.11 179	0.23 175	0.16 220	0.15 124	0.10 179	0.06 101	0.12 213	0.13 219	0.18 151	0.15 225	0.21 218	0.14 224	0.16 152	0.14 235	0.04 78	0.10 197	0.17 182	0.17 221	0.17 174	0.16 150

FINET	0.12 148	0.11 185	0.12 222	0.12 182	0.10 166	0.11 164	0.13 213	0.15 121	0.12 195	0.13 79	0.12 171	0.13 108	0.09 166	0.09 173	0.15 258	0.13 219	0.15 104	0.11 128	0.16 161	0.09 125	0.13 101	0.10 171	0.10 209	0.10 197	0.12 109	0.10 81	0.13 124	0.12 107

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 288	0.16 240	0.12 222	0.26 263	0.22 264	0.22 259	0.27 278	0.24 253	0.15 221	0.24 192	0.16 220	4.24 338	0.22 258	0.19 262	0.13 233	0.13 219	0.34 296	0.22 281	0.31 268	0.20 270	0.23 269	0.18 268	0.22 268	0.14 244	0.20 230	0.19 247	0.21 232	0.24 230

stereogan	0.16 224	0.15 232	0.15 249	0.16 218	0.18 246	0.18 230	0.16 229	0.20 219	0.19 251	0.14 82	0.16 220	0.20 194	0.18 244	0.13 233	0.14 248	0.13 219	0.16 118	0.14 211	0.17 172	0.14 224	0.14 117	0.12 211	0.13 237	0.13 235	0.16 170	0.16 203	0.23 238	0.18 179

RTSC	0.14 186	0.11 185	0.10 194	0.12 182	0.11 183	0.12 173	0.10 182	0.16 130	0.13 204	0.18 117	0.13 183	0.15 124	0.13 210	0.08 154	0.11 197	0.13 219	0.20 187	0.13 186	0.21 218	0.12 194	0.16 152	0.12 211	0.07 148	0.10 197	0.16 170	0.16 203	0.21 232	0.32 264

CC-Net-ROB	0.28 276	0.40 297	0.28 294	0.56 297	0.44 298	0.41 293	0.38 289	0.32 280	0.20 262	0.33 295	0.28 292	0.68 291	0.10 179	0.32 295	0.19 279	0.13 219	0.14 97	0.16 236	0.39 283	0.18 262	0.15 135	0.09 136	0.23 273	0.24 282	0.21 243	0.21 256	0.19 206	0.29 252

CFNet_RVC	0.13 161	0.12 198	0.10 194	0.14 202	0.11 183	0.14 191	0.09 165	0.17 141	0.09 139	0.19 130	0.13 183	0.21 212	0.09 166	0.09 173	0.10 160	0.13 219	0.18 151	0.13 186	0.15 145	0.11 173	0.16 152	0.08 99	0.06 126	0.09 181	0.15 157	0.12 115	0.16 160	0.17 162

ccs_rob	0.20 246	0.15 232	0.11 207	0.26 263	0.16 231	0.26 269	0.20 250	0.22 239	0.16 226	0.25 225	0.24 278	0.57 284	0.24 259	0.17 252	0.12 213	0.13 219	0.23 225	0.15 225	0.21 218	0.15 238	0.21 242	0.11 192	0.12 230	0.11 209	0.20 230	0.16 203	0.18 194	0.24 230

UCFNet_RVC	0.15 207	0.17 248	0.12 222	0.16 218	0.14 220	0.17 222	0.11 196	0.17 141	0.12 195	0.20 138	0.13 183	0.28 243	0.12 197	0.10 188	0.11 197	0.13 219	0.18 151	0.13 186	0.17 172	0.12 194	0.16 152	0.09 136	0.10 209	0.11 209	0.18 203	0.15 178	0.17 174	0.19 194

SGM-ForestM	0.24 263	0.22 268	0.16 255	0.37 278	0.24 271	0.32 278	0.24 270	0.28 266	0.20 262	0.23 175	0.17 229	0.51 280	0.25 262	0.20 267	0.12 213	0.13 219	0.23 225	0.16 236	0.24 241	0.14 224	0.19 198	0.16 255	0.21 267	0.16 256	0.35 297	0.24 277	0.51 299	0.35 269

PWC_ROB	0.22 257	0.20 260	0.14 242	0.18 231	0.17 239	0.16 213	0.20 250	0.21 230	0.26 282	0.15 89	0.20 258	0.28 243	0.62 309	0.13 233	0.12 213	0.13 219	0.27 278	0.18 260	0.36 280	0.18 262	0.22 258	0.17 259	0.16 248	0.24 282	0.19 217	0.18 234	0.24 247	0.43 286

SGM_RVC	0.25 264	0.24 275	0.17 263	0.39 286	0.27 279	0.34 284	0.26 276	0.28 266	0.19 251	0.25 225	0.18 244	0.42 266	0.30 276	0.17 252	0.12 213	0.13 219	0.23 225	0.15 225	0.25 246	0.13 213	0.19 198	0.15 247	0.19 261	0.17 261	0.33 293	0.22 264	0.55 304	0.43 286
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	0.74 310	0.74 311	0.31 300	1.61 317	1.01 324	1.31 315	1.51 318	0.56 313	0.38 307	0.59 320	0.64 318	1.54 324	0.72 315	1.92 317	0.18 276	0.14 240	0.37 302	0.34 307	0.65 299	0.30 297	0.37 304	0.21 285	2.49 321	0.35 305	0.31 286	0.27 294	0.51 299	0.56 305

coex_refinement	0.10 107	0.10 171	0.07 141	0.09 134	0.08 124	0.09 129	0.06 118	0.17 141	0.10 164	0.20 138	0.11 160	0.11 85	0.07 135	0.07 132	0.11 197	0.14 240	0.15 104	0.11 128	0.12 99	0.06 61	0.12 82	0.08 99	0.06 126	0.07 133	0.12 109	0.12 115	0.11 100	0.13 115

DDVS	0.19 238	0.15 232	0.13 231	0.18 231	0.18 246	0.19 241	0.20 250	0.20 219	0.16 226	0.25 225	0.21 263	0.39 265	0.27 270	0.13 233	0.12 213	0.14 240	0.26 267	0.19 265	0.28 261	0.15 238	0.18 186	0.16 255	0.10 209	0.14 244	0.19 217	0.15 178	0.22 236	0.25 236

SQANet	0.45 296	0.54 304	0.14 242	1.41 311	0.51 304	1.23 311	0.83 308	0.30 275	0.24 272	0.34 299	0.24 278	0.64 286	0.19 248	1.12 309	0.17 269	0.14 240	0.24 243	0.20 271	0.40 284	0.22 280	0.16 152	0.14 235	1.58 315	0.17 261	0.20 230	0.16 203	0.26 258	0.39 277

HBP-ISP	0.21 252	0.16 240	0.12 222	0.26 263	0.22 264	0.22 259	0.17 238	0.29 272	0.18 242	0.27 256	0.18 244	0.21 212	0.12 197	0.28 283	0.10 160	0.14 240	0.26 267	0.19 265	0.20 207	0.12 194	0.22 258	0.23 292	0.26 284	0.23 274	0.24 262	0.24 277	0.23 238	0.26 240

DDUNet	0.26 268	0.20 260	0.12 222	0.37 278	0.30 287	0.40 292	0.47 298	0.20 219	0.16 226	0.16 95	0.25 284	0.16 144	0.08 154	1.63 315	0.13 233	0.14 240	0.21 202	0.14 211	0.25 246	0.13 213	0.18 186	0.12 211	0.25 279	0.15 248	0.17 182	0.18 234	0.18 194	0.22 222

GwcNet-ADL	0.17 227	0.12 198	0.11 207	0.19 238	0.14 220	0.17 222	0.14 219	0.21 230	0.14 213	0.24 192	0.17 229	0.32 252	0.16 238	0.19 262	0.11 197	0.14 240	0.22 215	0.15 225	0.23 235	0.13 213	0.18 186	0.11 192	0.05 105	0.10 197	0.18 203	0.15 178	0.19 206	0.21 219

PSMNet-ADL	0.18 232	0.13 211	0.13 231	0.16 218	0.14 220	0.17 222	0.16 229	0.20 219	0.21 268	0.27 256	0.19 253	0.29 249	0.25 262	0.18 257	0.14 248	0.14 240	0.23 225	0.14 211	0.22 225	0.14 224	0.19 198	0.11 192	0.10 209	0.11 209	0.20 230	0.15 178	0.23 238	0.19 194

cross-raft	0.14 186	0.08 141	0.07 141	0.08 115	0.10 166	0.12 173	0.08 148	0.17 141	0.13 204	0.27 256	0.11 160	0.21 212	0.05 80	0.11 200	0.13 233	0.14 240	0.22 215	0.11 128	0.23 235	0.13 213	0.23 269	0.09 136	0.06 126	0.08 158	0.22 253	0.17 221	0.14 137	0.15 136

S-Stereo	0.30 280	0.22 268	0.17 263	0.41 288	0.39 294	0.41 293	0.37 285	0.25 257	0.25 277	0.26 242	0.44 307	0.54 283	0.36 289	0.24 272	0.16 263	0.14 240	0.27 278	0.27 293	0.34 276	0.28 292	0.23 269	0.22 289	0.53 308	0.23 274	0.22 253	0.19 247	0.27 261	0.38 273

SHD	0.21 252	0.17 248	0.20 276	0.18 231	0.16 231	0.18 230	0.20 250	0.26 260	0.16 226	0.27 256	0.18 244	0.23 228	0.31 279	0.17 252	0.14 248	0.14 240	0.19 171	0.17 249	0.32 270	0.17 255	0.20 218	0.17 259	0.16 248	0.16 256	0.23 260	0.28 297	0.25 253	0.43 286

XQC	0.28 276	0.30 291	0.26 291	0.37 278	0.28 280	0.37 288	0.37 285	0.40 299	0.30 294	0.32 291	0.20 258	0.45 269	0.28 272	0.31 291	0.14 248	0.14 240	0.20 187	0.21 275	0.33 273	0.23 281	0.22 258	0.20 280	0.23 273	0.24 282	0.32 291	0.25 283	0.44 296	0.32 264

SANet	0.30 280	0.21 265	0.21 282	0.25 261	0.21 261	0.31 276	0.22 263	0.30 275	0.31 297	0.27 256	0.26 286	1.39 321	0.38 293	0.22 270	0.14 248	0.14 240	0.26 267	0.21 275	0.30 267	0.21 272	0.24 276	0.20 280	0.31 304	0.23 274	0.33 293	0.24 277	0.35 280	0.48 292

NOSS_ROB	0.21 252	0.14 224	0.15 249	0.20 242	0.19 253	0.20 247	0.22 263	0.29 272	0.18 242	0.25 225	0.15 209	0.21 212	0.13 210	0.27 282	0.13 233	0.14 240	0.26 267	0.21 275	0.22 225	0.17 255	0.23 269	0.22 289	0.26 284	0.24 282	0.26 269	0.22 264	0.24 247	0.26 240

XPNet_ROB	0.18 232	0.21 265	0.14 242	0.15 214	0.16 231	0.15 203	0.15 224	0.15 121	0.14 213	0.19 130	0.18 244	0.49 275	0.13 210	0.11 200	0.13 233	0.14 240	0.25 259	0.16 236	0.18 188	0.14 224	0.17 173	0.18 268	0.13 237	0.13 235	0.17 182	0.17 221	0.31 271	0.29 252

ETE_ROB	0.22 257	0.23 272	0.15 249	0.20 242	0.16 231	0.19 241	0.17 238	0.18 176	0.19 251	0.22 157	0.22 270	0.65 288	0.16 238	0.14 239	0.14 248	0.14 240	0.30 289	0.19 265	0.24 241	0.19 266	0.21 242	0.18 268	0.16 248	0.15 248	0.22 253	0.28 297	0.41 294	0.26 240

CBMV	0.22 257	0.18 254	0.17 263	0.23 252	0.21 261	0.20 247	0.18 241	0.27 263	0.19 251	0.28 272	0.11 160	0.29 249	0.13 210	0.24 272	0.13 233	0.14 240	0.24 243	0.18 260	0.20 207	0.16 250	0.21 242	0.18 268	0.24 277	0.23 274	0.26 269	0.22 264	0.35 280	0.40 280
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.30 280	0.26 281	0.20 276	0.49 294	0.36 292	0.35 285	0.26 276	0.32 280	0.28 290	0.30 288	0.27 289	0.61 285	0.47 300	0.18 257	0.12 213	0.14 240	0.26 267	0.17 249	0.27 256	0.17 255	0.27 290	0.21 285	0.25 279	0.20 267	0.36 299	0.28 297	0.54 303	0.49 294
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
sCroCo_RVC	0.14 186	0.09 158	0.09 175	0.08 115	0.07 101	0.10 152	0.07 135	0.19 201	0.14 213	0.18 117	0.12 171	0.13 108	0.14 225	0.06 101	0.13 233	0.15 258	0.22 215	0.15 225	0.22 225	0.13 213	0.21 242	0.16 255	0.06 126	0.12 225	0.17 182	0.16 203	0.17 174	0.17 162

APVNet	0.15 207	0.13 211	0.11 207	0.14 202	0.16 231	0.14 191	0.13 213	0.19 201	0.11 179	0.14 82	0.13 183	0.17 150	0.09 166	0.16 250	0.15 258	0.15 258	0.21 202	0.14 211	0.22 225	0.15 238	0.15 135	0.12 211	0.07 148	0.12 225	0.16 170	0.15 178	0.19 206	0.17 162

FAT-Stereo	0.26 268	0.19 257	0.17 263	0.38 283	0.36 292	0.30 274	0.25 275	0.26 260	0.18 242	0.27 256	0.25 284	0.33 253	0.36 289	0.26 277	0.16 263	0.15 258	0.26 267	0.23 284	0.33 273	0.21 272	0.22 258	0.19 276	0.22 268	0.22 272	0.21 243	0.22 264	0.32 273	0.42 283

FADNet-RVC	0.14 186	0.13 211	0.10 194	0.18 231	0.11 183	0.14 191	0.09 165	0.21 230	0.09 139	0.19 130	0.17 229	0.17 150	0.12 197	0.11 200	0.14 248	0.15 258	0.18 151	0.13 186	0.18 188	0.15 238	0.12 82	0.12 211	0.12 230	0.11 209	0.20 230	0.16 203	0.14 137	0.14 125

RTS	0.20 246	0.16 240	0.14 242	0.17 226	0.14 220	0.20 247	0.15 224	0.23 247	0.26 282	0.15 89	0.14 196	0.14 119	0.20 249	0.11 200	0.13 233	0.15 258	0.24 243	0.17 249	0.34 276	0.24 284	0.22 258	0.15 247	0.09 194	0.15 248	0.28 279	0.27 294	0.28 264	0.55 300

RTSA	0.20 246	0.16 240	0.14 242	0.17 226	0.14 220	0.20 247	0.15 224	0.23 247	0.26 282	0.15 89	0.14 196	0.14 119	0.20 249	0.11 200	0.13 233	0.15 258	0.24 243	0.17 249	0.34 276	0.24 284	0.22 258	0.15 247	0.09 194	0.15 248	0.28 279	0.27 294	0.28 264	0.55 300

DPSNet	0.39 291	0.19 257	0.17 263	0.27 270	0.25 274	0.29 273	0.19 248	0.26 260	0.24 272	0.18 117	0.17 229	2.16 332	0.43 297	0.10 188	0.17 269	0.15 258	0.35 299	0.28 297	2.04 334	0.27 291	0.25 284	0.16 255	0.28 299	0.25 286	0.38 302	0.24 277	0.39 289	0.51 296

DispFullNet	0.48 297	0.50 302	0.19 273	1.14 308	0.40 295	0.77 307	1.22 313	0.32 280	0.24 272	0.24 192	0.27 289	0.84 306	0.48 302	1.62 314	0.15 258	0.15 258	0.49 312	0.34 307	1.08 320	0.26 288	0.24 276	0.18 268	0.20 264	0.21 270	0.27 272	0.17 221	0.35 280	0.59 306

FADNet	0.16 224	0.15 232	0.10 194	0.20 242	0.10 166	0.19 241	0.13 213	0.20 219	0.13 204	0.22 157	0.24 278	0.17 150	0.14 225	0.12 219	0.17 269	0.16 266	0.16 118	0.14 211	0.23 235	0.20 270	0.16 152	0.12 211	0.11 219	0.11 209	0.21 243	0.18 234	0.16 160	0.15 136

AF-Net	0.15 207	0.13 211	0.13 231	0.14 202	0.18 246	0.15 203	0.14 219	0.17 141	0.16 226	0.17 105	0.21 263	0.18 166	0.12 197	0.10 188	0.17 269	0.16 266	0.13 83	0.14 211	0.15 145	0.11 173	0.11 68	0.10 171	0.13 237	0.10 197	0.14 144	0.15 178	0.20 218	0.14 125

edge stereo	0.31 283	0.23 272	0.20 276	0.41 288	0.35 290	0.42 295	0.39 292	0.38 295	0.22 269	0.23 175	0.38 304	0.69 292	0.33 285	0.30 289	0.15 258	0.16 266	0.31 290	0.21 275	0.42 285	0.21 272	0.23 269	0.17 259	0.25 279	0.22 272	0.27 272	0.23 271	0.39 289	0.55 300

Nwc_Net	0.15 207	0.13 211	0.13 231	0.14 202	0.18 246	0.15 203	0.14 219	0.17 141	0.16 226	0.17 105	0.21 263	0.18 166	0.12 197	0.10 188	0.17 269	0.16 266	0.13 83	0.14 211	0.15 145	0.11 173	0.11 68	0.10 171	0.13 237	0.10 197	0.14 144	0.15 178	0.20 218	0.14 125

ADCMid	0.21 252	0.18 254	0.17 263	0.18 231	0.19 253	0.20 247	0.16 229	0.29 272	0.25 277	0.24 192	0.19 253	0.36 259	0.21 251	0.12 219	0.16 263	0.16 266	0.25 259	0.18 260	0.37 281	0.19 266	0.24 276	0.18 268	0.17 254	0.15 248	0.24 262	0.20 251	0.25 253	0.29 252

STStereo	0.37 289	0.44 301	0.31 300	0.75 305	0.49 303	0.57 299	0.43 294	0.35 287	0.30 294	0.34 299	0.24 278	0.85 308	0.53 305	0.19 262	0.14 248	0.16 266	0.25 259	0.16 236	0.45 289	0.16 250	0.23 269	0.19 276	0.20 264	0.23 274	0.49 307	0.37 310	0.75 317	0.54 299

NCCL2	0.17 227	0.17 248	0.16 255	0.13 194	0.13 209	0.13 182	0.12 207	0.21 230	0.17 236	0.22 157	0.15 209	0.23 228	0.13 210	0.09 173	0.15 258	0.16 266	0.18 151	0.17 249	0.19 201	0.17 255	0.21 242	0.17 259	0.11 219	0.16 256	0.25 266	0.26 290	0.20 218	0.24 230

Anonymous3	0.18 232	0.15 232	0.11 207	0.15 214	0.10 166	0.14 191	0.11 196	0.22 239	0.19 251	0.27 256	0.15 209	0.27 241	0.12 197	0.13 233	0.25 289	0.17 273	0.23 225	0.18 260	0.26 251	0.17 255	0.24 276	0.20 280	0.09 194	0.10 197	0.21 243	0.20 251	0.22 236	0.20 203

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 264	0.25 278	0.20 276	0.29 273	0.22 264	0.22 259	0.23 267	0.36 290	0.27 287	0.36 303	0.22 270	0.45 269	0.32 282	0.19 262	0.17 269	0.17 273	0.17 132	0.16 236	0.29 263	0.14 224	0.20 218	0.18 268	0.27 297	0.23 274	0.29 281	0.25 283	0.33 276	0.31 260

PVD	0.38 290	0.38 296	0.20 276	0.47 292	0.35 290	0.50 298	0.40 293	0.38 295	0.34 302	0.23 175	0.28 292	0.52 282	0.51 303	0.50 300	0.16 263	0.17 273	0.41 306	0.26 291	0.49 293	0.28 292	0.39 306	0.40 319	0.23 273	0.27 288	0.44 305	0.57 326	0.46 298	0.72 314

ADCPNet	0.22 257	0.17 248	0.16 255	0.20 242	0.19 253	0.20 247	0.18 241	0.27 263	0.23 271	0.26 242	0.22 270	0.26 240	0.28 272	0.15 247	0.16 263	0.17 273	0.24 243	0.17 249	0.32 270	0.23 281	0.24 276	0.19 276	0.17 254	0.21 270	0.25 266	0.22 264	0.27 261	0.33 267

GANetREF_RVC	0.26 268	0.26 281	0.30 297	0.23 252	0.23 268	0.23 264	0.24 270	0.35 287	0.33 300	0.32 291	0.17 229	0.50 278	0.38 293	0.12 219	0.20 282	0.17 273	0.19 171	0.21 275	0.35 279	0.21 272	0.23 269	0.15 247	0.22 268	0.29 295	0.27 272	0.21 256	0.36 284	0.31 260
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
CSAN	0.26 268	0.31 292	0.30 297	0.26 263	0.23 268	0.21 256	0.18 241	0.28 266	0.36 304	0.35 302	0.24 278	0.51 280	0.26 267	0.14 239	0.18 276	0.17 273	0.19 171	0.20 271	0.26 251	0.25 286	0.22 258	0.20 280	0.18 256	0.27 288	0.30 284	0.23 271	0.38 288	0.38 273

LALA_ROB	0.22 257	0.25 278	0.16 255	0.19 238	0.17 239	0.22 259	0.16 229	0.17 141	0.19 251	0.24 192	0.21 263	0.64 286	0.15 233	0.13 233	0.23 286	0.17 273	0.27 278	0.22 281	0.22 225	0.18 262	0.20 218	0.20 280	0.14 242	0.15 248	0.20 230	0.22 264	0.35 280	0.25 236

RGC	0.19 238	0.17 248	0.17 263	0.19 238	0.20 258	0.20 247	0.15 224	0.22 239	0.26 282	0.17 105	0.20 258	0.21 212	0.24 259	0.15 247	0.23 286	0.18 280	0.18 151	0.16 236	0.18 188	0.16 250	0.17 173	0.13 228	0.12 230	0.15 248	0.20 230	0.21 256	0.23 238	0.24 230

G-Net	0.29 279	0.24 275	0.19 273	0.23 252	0.21 261	0.36 286	0.23 267	0.30 275	0.27 287	0.33 295	0.32 301	0.93 311	0.25 262	0.18 257	0.18 276	0.18 280	0.26 267	0.21 275	0.43 287	0.31 300	0.26 288	0.17 259	0.18 256	0.18 264	0.27 272	0.23 271	0.40 293	0.42 283

NCC-stereo	0.17 227	0.16 240	0.16 255	0.16 218	0.17 239	0.18 230	0.18 241	0.19 201	0.20 262	0.16 95	0.19 253	0.21 212	0.21 251	0.12 219	0.20 282	0.18 280	0.18 151	0.19 265	0.18 188	0.15 238	0.15 135	0.15 247	0.15 244	0.12 225	0.18 203	0.17 221	0.24 247	0.20 203

Abc-Net	0.17 227	0.16 240	0.16 255	0.16 218	0.17 239	0.18 230	0.18 241	0.19 201	0.20 262	0.16 95	0.19 253	0.21 212	0.21 251	0.12 219	0.20 282	0.18 280	0.18 151	0.19 265	0.18 188	0.15 238	0.15 135	0.15 247	0.15 244	0.12 225	0.18 203	0.17 221	0.24 247	0.20 203
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCS	0.28 276	0.22 268	0.21 282	0.26 263	0.24 271	0.25 266	0.23 267	0.36 290	0.30 294	0.23 175	0.27 289	0.46 273	0.35 288	0.20 267	0.19 279	0.18 280	0.32 291	0.24 287	0.48 291	0.28 292	0.36 303	0.28 301	0.19 261	0.23 274	0.31 286	0.25 283	0.30 268	0.41 282

AnyNet_C32	0.20 246	0.16 240	0.15 249	0.17 226	0.17 239	0.19 241	0.16 229	0.25 257	0.22 269	0.25 225	0.23 275	0.23 228	0.18 244	0.14 239	0.19 279	0.18 280	0.28 285	0.22 281	0.29 263	0.18 262	0.27 290	0.21 285	0.16 248	0.17 261	0.22 253	0.20 251	0.21 232	0.23 226

STTRV1_RVC		0.26 281	0.22 285	0.35 275	0.28 280	0.32 278	0.29 280	0.36 290	0.33 300	0.27 256	0.26 286	0.42 266	0.41 296	0.47 299	0.32 300	0.18 280	0.59 320	0.20 271		0.30 297	0.59 328	0.22 289		0.43 310	0.25 266	0.54 323	0.34 278	0.64 309

PA-Net	0.19 238	0.21 265	0.25 288	0.14 202	0.20 258	0.18 230	0.20 250	0.21 230	0.19 251	0.18 117	0.14 196	0.17 150	0.21 251	0.26 277	0.16 263	0.18 280	0.15 104	0.19 265	0.13 120	0.17 255	0.14 117	0.15 247	0.10 209	0.16 256	0.17 182	0.25 283	0.17 174	0.35 269
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.19 238	0.18 254	0.16 255	0.23 252	0.18 246	0.20 247	0.18 241	0.23 247	0.17 236	0.20 138	0.15 209	0.23 228	0.18 244	0.22 270	0.17 269	0.18 280	0.19 171	0.17 249	0.18 188	0.15 238	0.17 173	0.18 268	0.25 279	0.18 264	0.22 253	0.18 234	0.25 253	0.24 230
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	0.34 286	0.28 287	0.23 286	0.40 287	0.33 289	0.37 288	0.37 285	0.28 266	0.25 277	0.25 225	0.50 312	0.45 269	0.31 279	0.25 274	0.23 286	0.19 289	0.51 314	0.32 302	0.72 305	0.35 306	0.37 304	0.38 317	0.28 299	0.31 297	0.27 272	0.23 271	0.32 273	0.38 273

FBW_ROB	0.26 268	0.26 281	0.25 288	0.37 278	0.25 274	0.32 278	0.20 250	0.21 230	0.18 242	0.27 256	0.20 258	0.45 269	0.31 279	0.26 277	0.20 282	0.20 290	0.27 278	0.17 249	0.51 294	0.14 224	0.21 242	0.14 235	0.16 248	0.28 292	0.21 243	0.19 247	0.33 276	0.55 300

AnyNet_C01	0.31 283	0.22 268	0.20 276	0.22 248	0.26 277	0.25 266	0.24 270	0.37 293	0.37 305	0.26 242	0.28 292	0.49 275	0.33 285	0.18 257	0.28 296	0.21 291	0.38 304	0.32 302	0.64 298	0.32 303	0.39 306	0.31 308	0.26 284	0.25 286	0.33 293	0.32 302	0.34 278	0.44 289

MFN_U_SF_RVC	0.31 283	0.29 290	0.21 282	0.33 274	0.28 280	0.31 276	0.29 280	0.37 293	0.24 272	0.46 312	0.30 297	0.50 278	0.32 282	0.25 274	0.27 294	0.24 292	0.18 151	0.23 284	0.58 296	0.28 292	0.24 276	0.27 300	0.22 268	0.27 288	0.31 286	0.25 283	0.37 285	0.50 295

otaku	0.58 302	0.71 308	0.29 296	1.70 323	0.84 311	1.49 317	1.00 309	0.40 299	0.34 302	0.38 306	0.31 300	0.65 288	0.26 267	1.35 310	0.33 303	0.25 293	0.20 187	0.23 284	0.69 301	0.30 297	0.22 258	0.17 259	2.24 318	0.28 292	0.29 281	0.18 234	0.30 268	0.39 277

ACVNet_1	0.74 310	0.79 314	0.40 308	2.04 331	0.96 318	1.88 329	1.51 318	0.59 315	0.28 290	0.43 310	0.49 310	0.71 293	0.61 308	2.21 327	0.32 300	0.25 293	0.32 291	0.31 301	0.60 297	0.31 300	0.29 296	0.21 285	2.72 325	0.33 302	0.40 303	0.26 290	0.37 285	0.38 273

FSD		0.24 275	0.24 287	0.27 270	0.25 274	0.25 266	0.33 282	0.30 275	0.18 242	0.20 138	0.17 229			0.29 285	0.25 289	0.26 295			0.27 256	0.21 272				0.28 292	0.27 272	0.23 271	0.27 261	0.27 244

FC-DCNN v2	0.27 274	0.28 287	0.27 293	0.37 278	0.28 280	0.32 278	0.38 289	0.33 284	0.19 251	0.22 157	0.18 244	0.23 228	0.13 210	0.29 285	0.26 291	0.26 295	0.29 286	0.27 293	0.29 263	0.21 272	0.25 284	0.25 295	0.26 284	0.31 297	0.31 286	0.26 290	0.30 268	0.30 258

FCDSN-DC	0.25 264	0.25 278	0.25 288	0.28 272	0.26 277	0.26 269	0.34 283	0.28 266	0.18 242	0.20 138	0.17 229	0.20 194	0.12 197	0.29 285	0.26 291	0.26 295	0.29 286	0.28 297	0.27 256	0.21 272	0.25 284	0.25 295	0.26 284	0.32 300	0.26 269	0.24 277	0.26 258	0.27 244
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 287	0.36 293	0.39 306	0.46 291	0.28 280	0.30 274	0.28 279	0.50 308	0.46 312	0.39 309	0.30 297	0.37 261	0.36 289	0.31 291	0.35 304	0.26 295	0.21 202	0.27 293	0.71 303	0.37 307	0.27 290	0.29 302	0.30 303	0.38 308	0.32 291	0.24 277	0.29 266	0.39 277

BEATNet-Init1	0.49 299	0.42 298	0.28 294	0.79 307	0.40 295	0.60 302	0.45 296	0.41 302	0.27 287	0.30 288	0.22 270	0.89 309	0.84 318	0.25 274	0.27 294	0.26 295	0.27 278	0.25 290	0.84 310	0.28 292	0.27 290	0.26 298	0.26 284	0.32 300	0.49 307	0.35 308	2.05 340	0.88 324

FC-DCNN	0.27 274	0.28 287	0.26 291	0.36 276	0.28 280	0.32 278	0.37 285	0.32 280	0.19 251	0.22 157	0.18 244	0.23 228	0.13 210	0.29 285	0.26 291	0.26 295	0.29 286	0.27 293	0.28 261	0.21 272	0.25 284	0.25 295	0.26 284	0.31 297	0.30 284	0.25 283	0.29 266	0.30 258

Ntro	0.63 305	0.72 309	0.30 297	1.78 325	0.84 311	1.55 318	1.09 311	0.48 307	0.37 305	0.38 306	0.38 304	0.72 295	0.26 267	1.51 313	0.35 304	0.27 301	0.22 215	0.24 287	0.69 301	0.31 300	0.22 258	0.17 259	2.49 321	0.30 296	0.31 286	0.22 264	0.37 285	0.42 283

LRCNet_RVC	9.85 339	16.31 345	0.59 320	24.99 346	21.12 347	23.54 347	20.75 345	1.45 337	0.48 313	21.31 347	13.10 344	22.63 346	3.34 337	28.36 348	0.38 306	0.27 301	7.74 341	1.15 336	23.52 346	3.99 339	0.46 319	0.30 303	27.02 346	1.72 339	0.35 297	0.21 256	0.42 295	0.37 272

ELAS_RVC	0.43 295	0.43 299	0.36 304	0.64 301	0.44 298	0.62 304	0.50 299	0.39 297	0.25 277	0.25 225	0.30 297	1.23 318	0.30 276	0.31 291	0.28 296	0.27 301	0.37 302	0.30 299	0.42 285	0.26 288	0.34 300	0.32 309	0.26 284	0.37 306	0.50 309	0.38 311	0.78 321	0.70 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 294	0.43 299	0.36 304	0.64 301	0.44 298	0.58 301	0.50 299	0.40 299	0.26 282	0.25 225	0.28 292	0.94 312	0.30 276	0.31 291	0.28 296	0.27 301	0.36 300	0.30 299	0.43 287	0.26 288	0.33 298	0.32 309	0.26 284	0.37 306	0.54 312	0.40 312	0.77 320	0.74 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	0.41 293	0.36 293	0.33 302	0.61 300	0.44 298	0.44 296	0.46 297	0.42 303	0.25 277	0.23 175	0.22 270	0.65 288	0.28 272	0.30 289	0.28 296	0.29 305	0.32 291	0.42 314	0.37 281	0.23 281	0.30 297	0.26 298	0.26 284	0.34 304	0.54 312	0.40 312	1.07 332	0.87 322

SAMSARA	0.48 297	0.23 272	0.39 306	0.23 252	0.23 268	0.22 259	0.22 263	0.44 306	0.38 307	0.31 290	0.21 263	0.30 251	0.47 300	0.17 252	0.32 300	0.34 306	0.25 259	0.32 302	0.46 290	0.32 303	0.47 320	0.52 328	0.15 244	0.33 302	1.39 340	1.54 338	1.41 337	1.46 336

ACVNet-4b	0.69 308	0.75 312	0.33 302	1.72 324	0.94 317	1.61 323	1.42 316	0.33 284	0.32 299	0.38 306	0.26 286	1.20 317	0.29 275	2.16 325	0.39 307	0.37 307	0.33 294	0.24 287	0.57 295	0.38 308	0.16 152	0.14 235	2.71 324	0.23 274	0.29 281	0.32 302	0.39 289	0.40 280

PWCK	0.88 316	1.24 329	0.61 323	1.53 313	0.85 313	1.21 310	1.03 310	1.08 332	0.72 318	0.70 323	0.83 329	1.48 323	0.87 319	0.69 307	0.40 308	0.41 308	0.73 330	0.47 316	3.04 337	0.67 327	0.56 327	0.43 320	0.94 313	0.74 329	0.72 322	0.36 309	0.69 313	0.73 316

IMH-64-1	0.90 317	0.95 317	0.51 311	1.59 315	0.98 321	1.58 319	1.73 326	0.75 321	0.74 320	0.33 295	0.61 314	0.83 304	0.94 320	2.59 329	0.50 311	0.42 309	0.48 309	0.36 310	0.92 313	0.55 314	0.39 306	0.30 303	3.14 329	0.50 314	0.81 323	0.34 305	0.60 309	0.80 319

IMH-64	0.90 317	0.95 317	0.51 311	1.59 315	0.98 321	1.58 319	1.73 326	0.75 321	0.74 320	0.33 295	0.61 314	0.83 304	0.94 320	2.59 329	0.50 311	0.42 309	0.48 309	0.36 310	0.92 313	0.55 314	0.39 306	0.30 303	3.14 329	0.50 314	0.81 323	0.34 305	0.60 309	0.80 319

PSMNet_ROB	0.78 313	0.97 320	0.60 322	1.62 321	0.90 315	1.47 316	1.19 312	0.56 313	0.73 319	0.74 324	0.62 317	0.84 306	0.82 316	1.49 312	0.53 314	0.42 309	0.52 315	0.40 313	0.84 310	0.62 321	0.40 312	0.30 303	1.85 316	0.48 312	0.67 320	0.32 302	0.76 318	0.46 291

JetBlue	0.70 309	0.56 305	0.69 328	0.73 304	0.61 308	0.78 308	0.68 306	0.52 311	0.91 325	0.46 312	0.29 296	3.18 335	0.38 293	0.52 301	0.44 309	0.43 312	0.70 329	0.53 323	0.66 300	0.51 311	0.54 325	0.58 329	0.75 309	0.56 320	0.55 314	0.42 314	0.96 329	0.99 326

ACVNet_2	0.83 315	0.92 316	0.56 317	1.99 330	0.99 323	1.84 328	1.55 322	0.68 319	0.40 311	0.53 316	0.47 308	1.02 314	0.67 313	1.93 318	0.51 313	0.45 313	0.38 304	0.33 305	1.01 317	0.42 309	0.34 300	0.24 294	2.58 323	0.53 317	0.60 317	0.26 290	0.52 301	0.55 300

IMH	0.93 319	0.98 322	0.53 314	1.61 317	0.97 320	1.64 324	1.76 328	0.75 321	0.77 322	0.34 299	0.61 314	0.96 313	1.05 328	2.67 331	0.54 316	0.46 314	0.49 312	0.38 312	0.94 315	0.60 317	0.39 306	0.30 303	3.14 329	0.53 317	0.82 325	0.45 317	0.65 311	0.79 318

RainbowNet	0.77 312	0.87 315	0.46 309	1.83 326	0.91 316	1.59 321	1.47 317	0.42 303	0.38 307	0.47 315	0.34 302	0.90 310	0.60 307	1.97 320	0.62 320	0.48 315	0.34 296	0.33 305	0.90 312	0.58 316	0.33 298	0.23 292	2.82 328	0.39 309	0.40 303	0.34 305	0.44 296	0.48 292

LVE	0.95 320	0.97 320	0.71 329	1.84 327	1.35 329	1.59 321	1.52 320	0.78 325	0.64 316	0.81 327	0.91 330	0.72 295	1.00 324	2.18 326	0.53 314	0.48 315	0.57 318	0.53 323	1.09 321	0.64 323	0.45 317	0.38 317	2.74 327	0.69 325	0.83 327	0.44 316	0.84 324	0.52 298

MADNet+	0.55 301	0.36 293	0.63 324	0.56 297	0.52 305	0.45 297	0.38 289	0.63 316	0.52 314	0.53 316	0.41 306	0.81 303	0.67 313	0.33 296	0.57 319	0.49 317	0.56 317	0.50 319	0.82 309	0.52 312	0.47 320	0.43 320	0.51 307	0.47 311	0.82 325	0.70 329	0.58 307	0.72 314

TorneroNet-64	1.07 324	1.00 323	0.57 318	1.94 328	0.88 314	1.98 332	2.01 329	0.63 316	0.88 324	0.58 319	0.49 310	1.83 329	1.71 335	2.88 336	0.62 320	0.51 318	0.46 308	0.46 315	1.17 325	0.61 320	0.34 300	0.37 314	3.40 332	0.56 320	0.64 319	0.48 318	0.68 312	1.11 329

TorneroNet	1.08 325	1.09 325	0.66 327	1.94 328	0.96 318	2.16 333	2.02 330	0.65 318	0.91 325	0.67 322	0.56 313	1.67 328	1.15 330	2.94 338	0.65 323	0.52 319	0.48 309	0.51 320	1.12 322	0.65 325	0.39 306	0.43 320	3.52 333	0.57 323	0.68 321	0.48 318	0.84 324	1.01 327

AMNet	0.49 299	0.50 302	0.47 310	0.50 295	0.47 302	0.61 303	0.52 302	0.31 279	0.29 292	0.29 286	0.69 322	0.72 295	0.13 210	0.53 302	0.44 309	0.55 320	0.57 318	0.58 328	0.48 291	0.48 310	0.59 328	0.48 325	0.26 284	0.48 312	0.44 305	0.52 320	0.58 307	0.63 308

UNDER WATER-64	1.40 330	1.36 330	0.88 335	2.85 337	1.93 338	2.78 338	2.66 337	1.36 336	0.92 327	1.04 335	1.17 336	1.88 330	1.30 333	3.03 339	0.75 325	0.56 321	0.68 325	0.57 327	1.13 324	0.54 313	0.43 314	0.51 326	4.08 340	0.91 335	1.02 333	1.10 336	0.80 322	1.60 338

SGM+DAISY	0.58 302	0.57 306	0.54 315	0.59 299	0.55 307	0.68 306	0.56 304	0.42 303	0.38 307	0.37 304	0.77 326	0.75 299	0.65 311	0.54 304	0.55 317	0.56 321	0.68 325	0.61 330	0.71 303	0.64 323	0.69 331	0.62 331	0.27 297	0.50 314	0.52 310	0.53 322	0.74 315	0.68 311

SPS-STEREO	0.59 304	0.57 306	0.52 313	0.55 296	0.54 306	0.65 305	0.52 302	0.39 297	0.66 317	0.37 304	0.78 327	0.78 300	0.64 310	0.53 302	0.55 317	0.57 323	0.68 325	0.64 331	0.74 306	0.72 328	0.77 334	0.66 333	0.26 284	0.53 317	0.53 311	0.56 325	0.70 314	0.65 310
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.06 323	1.03 324	0.79 332	2.27 333	1.31 328	1.96 330	1.56 325	0.92 327	0.94 328	0.88 331	0.76 325	1.19 316	1.17 331	2.09 324	0.64 322	0.60 324	0.60 321	0.56 325	1.23 327	0.73 329	0.45 317	0.36 313	2.73 326	0.71 326	0.95 331	0.55 324	1.05 331	0.62 307

WAO-6	0.82 314	0.95 317	0.59 320	1.30 310	1.05 325	1.25 312	1.39 315	0.77 324	0.84 323	0.79 325	0.69 322	0.74 298	1.00 324	1.94 319	0.78 328	0.61 325	0.53 316	0.48 317	0.78 308	0.60 317	0.55 326	0.51 326	0.49 306	0.57 323	0.83 327	0.42 314	0.76 318	0.85 321

UNDER WATER	1.40 330	1.42 333	0.86 334	2.83 336	1.92 337	2.74 337	2.57 336	1.28 335	1.01 332	0.88 331	0.97 331	1.88 330	1.26 332	3.09 341	0.83 329	0.62 326	0.66 324	0.56 325	1.20 326	0.60 317	0.42 313	0.47 324	4.04 339	0.98 337	1.08 334	0.99 334	0.87 326	1.67 340

MFMNet_re	0.66 306	0.73 310	0.65 325	0.77 306	0.62 309	0.82 309	0.70 307	0.52 311	0.54 315	0.54 318	0.65 319	0.80 302	0.51 303	0.59 306	0.66 324	0.67 327	0.82 332	0.69 332	0.74 306	0.62 321	0.70 332	0.64 332	0.45 305	0.56 320	0.59 316	0.63 327	0.74 315	0.87 322

WAO-8	1.00 321	1.11 326	0.76 330	1.61 317	1.24 326	1.74 326	1.55 322	0.93 328	0.98 330	0.81 327	0.67 320	1.66 325	1.00 324	2.08 322	0.77 326	0.68 328	0.63 322	0.52 321	1.05 318	0.81 331	0.47 320	0.37 314	0.78 310	0.75 330	1.10 335	0.73 330	0.95 327	1.16 331

Venus	1.00 321	1.11 326	0.76 330	1.61 317	1.24 326	1.74 326	1.55 322	0.93 328	0.98 330	0.81 327	0.67 320	1.66 325	1.00 324	2.08 322	0.77 326	0.68 328	0.63 322	0.52 321	1.05 318	0.81 331	0.47 320	0.37 314	0.78 310	0.75 330	1.10 335	0.73 330	0.95 327	1.16 331

notaker	1.27 328	1.41 332	0.58 319	2.37 335	1.48 331	2.34 335	2.27 334	0.94 330	1.62 335	0.79 325	1.07 334	1.66 325	1.08 329	3.06 340	0.94 332	0.69 330	0.68 325	0.49 318	1.62 333	0.84 333	0.53 324	0.45 323	3.70 336	0.80 332	0.61 318	0.52 320	0.80 322	0.92 325

WAO-7	0.66 306	0.75 312	0.65 325	0.72 303	0.78 310	0.57 299	0.66 305	0.97 331	0.96 329	0.63 321	0.78 327	0.79 301	0.83 317	0.55 305	0.83 329	0.71 331	0.42 307	0.35 309	0.94 315	0.66 326	0.43 314	0.34 312	0.16 248	0.83 333	0.56 315	0.64 328	0.57 306	0.70 312

ktn	1.24 327	1.39 331	0.55 316	1.62 321	1.59 333	1.68 325	2.12 331	0.86 326	1.75 337	0.90 333	1.11 335	1.11 315	0.95 323	2.57 328	0.97 333	0.73 332	0.80 331	0.59 329	1.41 330	0.76 330	0.68 330	0.67 334	3.69 335	0.73 327	0.92 330	0.75 332	1.19 334	1.28 333

HanzoNet	1.74 333	1.62 336	0.80 333	2.26 332	1.70 335	2.72 336	2.54 335	1.25 334	1.85 338	0.92 334	1.28 337	4.37 339	3.81 338	3.36 342	0.88 331	0.78 333	1.06 334	0.94 335	2.54 336	1.03 335	0.89 335	0.88 335	3.79 337	0.73 327	1.12 337	1.00 335	1.29 335	1.57 337

DPSimNet_ROB	1.21 326	1.20 328	1.29 337	1.47 312	1.59 333	1.30 314	1.35 314	0.68 319	1.69 336	1.67 337	1.03 332	1.45 322	0.66 312	2.04 321	1.20 335	0.89 334	1.16 335	0.79 333	1.61 332	1.38 337	1.04 336	1.24 336	0.79 312	0.84 334	0.87 329	1.20 337	1.17 333	1.12 330

KSHMR	1.33 329	1.42 333	1.04 336	2.27 333	1.44 330	2.23 334	2.12 331	1.21 333	1.06 333	1.13 336	1.06 333	1.27 320	0.94 320	2.89 337	1.08 334	0.95 335	0.85 333	0.83 334	1.32 329	0.97 334	0.72 333	0.58 329	3.52 333	1.07 338	0.99 332	0.77 333	1.00 330	1.07 328

JetRed	1.62 332	1.82 337	1.71 338	1.58 314	1.50 332	1.97 331	2.21 333	1.51 338	1.47 334	0.82 330	0.74 324	2.63 334	0.43 297	1.73 316	1.48 337	1.54 336	1.67 336	2.94 339	1.42 331	1.08 336	2.30 337	2.07 337	1.99 317	0.97 336	1.16 338	1.70 339	1.57 338	1.60 338

MADNet++	1.86 334	1.58 335	1.74 339	1.27 309	1.74 336	1.26 313	1.53 321	1.62 339	2.07 339	1.84 338	2.22 338	2.60 333	2.72 336	0.75 308	1.39 336	1.54 336	2.01 337	1.47 337	2.12 335	2.13 338	3.35 338	3.26 338	1.23 314	2.21 340	1.21 339	2.25 340	1.76 339	1.32 334

PML	8.20 336	7.62 342	3.39 340	9.64 344	5.14 339	9.56 345	5.20 342	6.48 342	18.29 345	6.44 341	3.30 339	16.82 342	29.20 348	5.41 343	6.10 338	3.93 338	7.39 340	2.64 338	20.47 345	4.70 340	3.50 339	3.87 339	3.98 338	4.21 342	6.16 342	4.40 341	16.76 346	6.85 341

DPSMNet_ROB	8.63 337	3.69 339	8.74 342	2.98 338	5.70 340	3.37 339	4.41 340	3.70 340	9.03 340	3.00 339	6.88 341	3.53 336	10.11 340	2.70 332	10.47 339	10.76 339	3.81 338	12.92 342	4.77 339	10.22 341	5.99 341	13.86 342	4.50 344	8.50 343	10.06 345	27.81 345	11.04 344	30.59 345

DGTPSM_ROB	8.63 337	3.68 338	8.73 341	2.98 338	5.70 340	3.37 339	4.41 340	3.70 340	9.03 340	3.00 339	6.85 340	3.53 336	10.07 339	2.70 332	10.47 339	10.76 339	3.81 338	12.91 341	4.74 338	10.22 341	5.98 340	13.86 342	4.49 343	8.50 343	10.06 345	27.81 345	11.04 344	30.59 345

DPSM_ROB	13.01 341	6.29 340	9.52 343	4.44 340	6.37 342	4.34 341	3.59 338	8.20 343	10.79 342	6.64 342	7.87 342	9.69 340	12.99 342	2.80 334	12.81 341	13.68 341	9.16 342	16.58 344	9.87 340	12.33 343	16.73 344	17.95 345	2.26 319	10.56 345	28.34 347	36.91 347	31.06 347	39.57 347

DPSM	13.01 341	6.29 340	9.52 343	4.44 340	6.37 342	4.34 341	3.59 338	8.20 343	10.79 342	6.64 342	7.87 342	9.69 340	12.99 342	2.80 334	12.81 341	13.68 341	9.16 342	16.58 344	9.87 340	12.33 343	16.73 344	17.95 345	2.26 319	10.56 345	28.34 347	36.91 347	31.06 347	39.57 347

HaxPig	16.02 343	19.59 346	18.75 345	21.25 345	20.52 346	21.33 346	22.30 346	17.00 347	14.71 344	19.29 346	17.19 347	17.46 343	12.16 341	22.51 346	17.80 343	14.90 343	17.75 344	9.40 340	18.97 342	15.48 345	9.47 342	7.16 340	23.74 345	15.28 347	4.31 341	12.19 344	6.81 341	15.11 344

MEDIAN_ROB	20.47 344	25.88 347	24.03 348	26.51 347	25.55 348	25.88 348	26.99 347	21.23 348	19.72 346	28.73 348	22.19 348	24.61 347	16.74 344	26.47 347	23.75 345	18.44 344	22.03 347	14.75 343	26.69 347	23.31 346	15.11 343	11.56 341	27.65 347	18.39 348	7.22 343	9.33 343	8.28 343	11.75 343

AVERAGE_ROB	24.43 345	29.85 348	27.27 349	31.30 348	29.70 349	30.00 349	31.47 348	26.59 349	24.68 349	34.31 349	27.39 349	31.23 348	21.35 345	30.69 349	28.19 348	24.02 345	26.74 348	21.17 346	30.34 348	27.38 349	20.48 346	16.18 344	32.28 348	24.32 351	8.51 344	7.76 342	7.92 342	8.46 342

CasAABBNet	26.14 346	12.60 344	19.00 346	8.89 342	12.76 345	8.55 343	7.26 344	16.43 345	21.86 347	13.67 345	15.79 345	19.63 345	26.13 346	5.53 344	25.80 346	27.48 346	18.01 345	33.35 347	20.00 344	24.70 347	33.62 347	35.57 347	4.48 342	21.32 350	57.07 349	74.41 349	62.39 349	79.48 349

FlowAnything	26.21 347	12.44 343	19.19 347	8.91 343	12.70 344	8.63 344	7.25 343	16.56 346	21.86 347	13.65 344	15.98 346	19.56 344	26.21 347	5.60 345	25.80 346	27.50 347	18.26 346	33.39 348	19.71 343	24.80 348	33.87 348	36.07 348	4.44 341	21.31 349	57.14 350	74.69 350	62.48 350	79.62 350

LSM0	3.45 335	0.27 285	0.18 272	0.38 283	0.29 286	0.39 291	0.36 284	0.51 310	0.31 297	0.45 311	0.47 308	0.71 293	0.57 306	0.19 262	23.17 344	59.79 348	0.36 300	0.26 291	1.29 328	0.33 305	0.44 316	0.32 309	0.23 273	0.27 288	0.36 299	0.29 300	0.53 302	0.51 296

DLNR_Zeroshot_test	10.12 340	32.06 349	0.05 82	54.44 349	0.09 147	0.18 230	50.47 349	0.19 201	0.08 106	0.27 256	0.07 82	0.20 194	0.04 59	0.14 239	62.26 349	70.60 349	0.33 294	0.18 260	0.25 246	0.11 173	0.20 218	0.08 99	0.07 148	0.09 181	0.18 203	0.15 178	0.20 218	0.26 240

GS-Stereo																							0.01 2	0.03 25	0.04 14	0.04 11	0.04 23	0.03 9

ASD4																								2.43 341

Low-res two-view benchmark