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

mm2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

mm1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

over-8	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

over-9	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

derf	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.01 3	0.03 19	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3

qqai	0.02 3	0.01 3	0.01 3	0.02 11	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.03 19	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

quiztm	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3

LACA2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.04 46	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.03 3	0.03 18	0.02 3

WQFJA1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

WQFJX1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.04 44	0.06 87	0.03 22	0.05 60	0.03 19	0.04 80	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

WQFJX	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.03 19	0.06 140	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.04 40

NLMM	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.05 57

NLCSM	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 60	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.05 108	0.02 32	0.03 3	0.03 3	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

BridgeDepth	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.03 15
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MM-Stereo_test3	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

AIO-test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.02 3	0.04 17	0.02 3	0.03 15

AIO-test1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.05 60	0.05 60	0.04 46	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.03 69	0.05 33	0.06 50	0.04 14	0.04 20	0.03 3	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.02 3	0.03 15

Pointernet	0.02 3	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.03 3	0.03 3	0.03 3	0.02 3	0.03 3	0.02 3	0.02 3	0.01 3	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

ProNet	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.01 3	0.01 3	0.02 5	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo	0.02 3	0.01 3	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.01 3	0.00 1	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.03 3	0.02 3	0.03 4	0.02 6	0.00 1	0.01 3	0.04 19	0.03 3	0.02 3	0.02 3
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
over-6	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.06 82	0.09 93	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.06 59	0.05 54	0.05 57

over v1	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.04 38	0.05 60	0.03 55	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.06 59	0.05 54	0.03 15

testmc14	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.02 5	0.03 21	0.06 73	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MCSU-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.02 6	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.05 54	0.04 40

PointNet	0.04 41	0.03 36	0.04 76	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.02 5	0.05 60	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.03 3	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.04 107	0.05 99	0.05 44	0.06 59	0.03 18	0.04 40

LACA1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.05 60	0.03 22	0.03 21	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.06 62	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.04 40

MatchStereo	0.04 41	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.06 87	0.02 5	0.06 82	0.02 7	0.04 80	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.05 69	0.05 42	0.05 70	0.01 4	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.03 18	0.04 40
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLMM1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.05 60	0.05 60	0.04 46	0.07 109	0.03 19	0.07 175	0.02 32	0.04 5	0.05 25	0.03 3	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.03 4	0.03 14	0.01 4	0.04 71	0.06 62	0.04 17	0.04 36	0.04 40

NLSM3	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.04 44	0.07 115	0.04 46	0.04 38	0.03 19	0.04 80	0.03 69	0.06 59	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.06 76	0.06 77

111111	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.02 5	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

MLG-Stereo	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.01 3	0.01 3	0.03 27	0.03 19	0.04 46	0.02 6	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 53	0.03 6	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

MM-Stereo_test2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.01 3	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.04 40

MM-Stereo_test1	0.02 3	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.01 3	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

GREAT-IGEV	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
IGEV-Stereo++	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.03 82	0.03 38	0.03 5	0.05 34	0.03 18	0.03 15

RAStereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.04 41	0.03 55	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.04 21	0.03 11	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 62	0.05 34	0.04 36	0.04 40

U	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.01 3	0.01 3	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.04 19	0.04 17	0.02 3	0.03 15

MoCha-V2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.04 21	0.03 11	0.03 4	0.02 6	0.01 4	0.02 12	0.03 5	0.03 3	0.02 3	0.02 3

CroCo-Stereo Lap2	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.01 3	0.01 3	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.03 55	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.04 21	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.03 15

GREATEN-IGEV_RVC	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.05 60	0.04 46	0.04 38	0.07 81	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.04 40

LACA3	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.04 35	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.04 14	0.06 62	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.06 91	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

DispViT+	0.04 41	0.03 36	0.04 76	0.06 114	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.05 60	0.04 46	0.07 109	0.04 41	0.04 80	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.05 44	0.07 79	0.05 54	0.06 77

BridgeDepth_RVC	0.05 64	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.04 44	0.07 115	0.05 68	0.05 60	0.05 60	0.04 80	0.02 32	0.07 80	0.07 73	0.05 39	0.07 82	0.05 40	0.05 69	0.06 54	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.08 87	0.07 84	0.07 83
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM1	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.07 115	0.03 22	0.07 109	0.04 41	0.06 140	0.02 32	0.04 5	0.04 5	0.04 14	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GEAStereo	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

gasm-f	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.03 43	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.03 21	0.03 19	0.01 3	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.04 36	0.03 15

MonStereo	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.06 82	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

AdaDepth	0.04 41	0.04 66	0.02 10	0.03 38	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.03 22	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.06 59	0.06 50	0.06 53	0.05 44	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.03 15

GASTEREO	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 60	0.02 5	0.03 21	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.03 18	0.04 40

MSCF	0.03 11	0.02 7	0.03 40	0.03 38	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.02 6	0.05 60	0.02 5	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.04 22	0.04 48	0.02 39	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.02 3	0.04 40

MLG-Stereo_test1	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.01 3	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.04 35	0.04 46	0.02 6	0.04 41	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.04 5	0.06 53	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.01 3	0.03 5	0.03 3	0.03 18	0.03 15

LG-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.02 10	0.02 11	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.05 60	0.04 46	0.02 6	0.05 60	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.07 66	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.05 44	0.04 17	0.04 36	0.04 40

AIO-Stereo	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.02 6	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.04 14	0.04 20	0.05 40	0.03 11	0.04 22	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.03 5	0.04 17	0.03 18	0.02 3

RSM++	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.04 69	0.02 9	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.05 60	0.02 21	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.05 34	0.04 36	0.04 40

RSM	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.02 11	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.02 5	0.03 22	0.04 38	0.04 41	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.04 20	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.03 15

RAFT	0.06 71	0.03 36	0.05 111	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.07 87	0.04 35	0.04 46	0.06 82	0.07 81	0.05 108	0.01 4	0.06 59	0.06 50	0.07 64	0.05 44	0.05 40	0.04 41	0.06 54	0.07 110	0.01 4	0.04 71	0.13 154	0.14 202	0.13 154	0.15 171

delet	0.05 64	0.05 90	0.04 76	0.06 114	0.05 88	0.05 97	0.05 117	0.04 44	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.10 102	0.05 108	0.03 69	0.07 80	0.06 50	0.07 64	0.06 62	0.05 40	0.06 88	0.06 54	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.04 36	0.04 40

TDLM	0.04 41	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.03 19	0.04 46	0.06 82	0.04 41	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.06 50	0.06 53	0.06 62	0.05 40	0.04 41	0.05 42	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

VIP-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.07 109	0.06 73	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.08 71	0.05 44	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.04 36	0.04 40

GSStereo	0.03 11	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.01 3	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.02 7	0.01 3	0.01 4	0.05 33	0.06 50	0.07 64	0.04 20	0.06 59	0.03 11	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

MLG-Stereo_test3	0.05 64	0.03 36	0.02 10	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.05 60	0.06 87	0.06 75	0.06 82	0.09 93	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.06 50	0.08 71	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.08 77	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

MLG-Stereo_test2	0.04 41	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.01 3	0.04 44	0.03 19	0.05 68	0.03 21	0.05 60	0.02 21	0.03 69	0.05 33	0.05 25	0.08 71	0.04 20	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.04 19	0.04 17	0.05 54	0.03 15

CoSv	0.03 11	0.02 7	0.01 3	0.02 11	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.03 22	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.01 4	0.04 5	0.05 25	0.05 39	0.03 6	0.06 59	0.02 3	0.04 22	0.02 6	0.01 4	0.01 3	0.05 44	0.03 3	0.04 36	0.03 15

GIP-stereo	0.03 11	0.02 7	0.02 10	0.02 11	0.02 13	0.02 9	0.02 26	0.02 6	0.02 5	0.02 5	0.02 6	0.02 7	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.06 53	0.04 20	0.06 59	0.03 11	0.05 42	0.03 14	0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.05 34	0.03 18	0.03 15

DEFOM-Stereo	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 66	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.07 64	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.06 54	0.03 14	0.02 39	0.02 12	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.04 40

RAFT + AFF	0.05 64	0.04 66	0.03 40	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.08 143	0.09 92	0.05 60	0.09 93	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.05 25	0.09 84	0.06 62	0.06 59	0.04 41	0.07 66	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.07 77	0.05 34	0.05 54	0.05 57

TS12	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.04 46	0.08 138	0.06 73	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.06 53	0.07 82	0.07 67	0.06 88	0.09 82	0.08 131	0.02 39	0.04 71	0.08 89	0.08 87	0.08 93	0.09 98

TS	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.04 46	0.08 138	0.06 73	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.06 53	0.07 82	0.07 67	0.06 88	0.09 82	0.08 131	0.02 39	0.04 71	0.08 89	0.08 87	0.08 93	0.09 98

LG-Stereo_L2	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.02 9	0.02 26	0.08 93	0.08 143	0.21 187	0.06 82	0.08 86	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.13 131	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.05 44	0.06 59	0.05 54	0.05 57

LG-Stereo_L1	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.08 93	0.09 177	0.21 187	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.14 151	0.05 70	0.01 4	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.05 57

DFGA-Net	0.05 64	0.05 90	0.03 40	0.04 66	0.03 43	0.04 67	0.03 64	0.05 60	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.10 102	0.04 80	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.07 66	0.04 48	0.03 82	0.04 71	0.07 77	0.06 59	0.06 76	0.09 98

AIO_rvc	0.06 71	0.06 114	0.03 40	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.08 93	0.06 87	0.10 100	0.04 38	0.08 86	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.07 67	0.05 69	0.12 112	0.05 70	0.02 39	0.03 38	0.06 62	0.06 59	0.05 54	0.05 57

Occ-G	0.04 41	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.02 13	0.03 43	0.02 26	0.04 44	0.03 19	0.03 22	0.05 60	0.03 19	0.02 21	0.02 32	0.05 33	0.06 50	0.06 53	0.06 62	0.07 67	0.04 41	0.05 42	0.03 14	0.04 107	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.03 18	0.05 57

MaDis-Stereo	0.07 94	0.04 66	0.05 111	0.03 38	0.02 13	0.03 43	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.04 46	0.06 82	0.10 102	0.05 108	0.02 32	0.07 80	0.08 90	0.10 88	0.09 121	0.07 67	0.05 69	0.10 92	0.10 216	0.01 4	0.05 99	0.11 131	0.18 286	0.13 154	0.16 187

AEACV	0.04 41	0.03 36	0.02 10	0.04 66	0.03 43	0.02 9	0.02 26	0.03 27	0.03 19	0.03 22	0.03 21	0.03 19	0.02 21	0.01 4	0.05 33	0.06 50	0.05 39	0.05 44	0.07 67	0.04 41	0.06 54	0.03 14	0.01 4	0.02 12	0.06 62	0.06 59	0.04 36	0.03 15

RAFT_CTSACE	0.07 94	0.04 66	0.06 144	0.03 38	0.04 69	0.05 97	0.05 117	0.06 72	0.06 87	0.09 92	0.04 38	0.10 102	0.09 211	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.11 99	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.12 112	0.08 131	0.03 82	0.06 128	0.12 141	0.13 172	0.12 140	0.15 171

iRaftStereo_RVC	0.05 64	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.05 60	0.04 35	0.06 75	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.02 32	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.07 82	0.07 67	0.05 69	0.09 82	0.04 48	0.02 39	0.03 38	0.07 77	0.06 59	0.05 54	0.05 57

MMNet	0.06 71	0.06 114	0.04 76	0.08 148	0.06 119	0.06 115	0.05 117	0.07 87	0.05 60	0.05 68	0.05 60	0.09 93	0.04 80	0.04 97	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.07 67	0.06 88	0.06 54	0.05 70	0.04 107	0.05 99	0.07 77	0.08 87	0.07 84	0.10 115

CCAANet	0.08 105	0.07 138	0.06 144	0.09 172	0.06 119	0.07 136	0.09 212	0.08 93	0.07 115	0.07 84	0.07 109	0.14 149	0.05 108	0.05 113	0.09 151	0.10 140	0.10 88	0.09 121	0.07 67	0.06 88	0.08 77	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.08 89	0.09 97	0.07 84	0.09 98

RYNet	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.04 44	0.11 225	0.05 68	0.04 38	0.04 41	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.06 50	0.07 64	0.08 92	0.07 67	0.05 69	0.05 42	0.04 48	0.11 270	0.04 71	0.06 62	0.13 172	0.06 76	0.05 57

GANet	0.06 71	0.07 138	0.06 144	0.06 114	0.06 119	0.07 136	0.06 152	0.07 87	0.05 60	0.06 75	0.07 109	0.05 60	0.04 80	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.08 71	0.10 147	0.07 67	0.05 69	0.07 66	0.05 70	0.05 137	0.05 99	0.08 89	0.07 79	0.06 76	0.06 77

AANet_RVC	0.06 71	0.05 90	0.06 144	0.05 90	0.06 119	0.04 67	0.05 117	0.05 60	0.06 87	0.05 68	0.06 82	0.05 60	0.04 80	0.04 97	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.07 67	0.07 107	0.07 66	0.06 91	0.05 137	0.05 99	0.07 77	0.09 97	0.06 76	0.08 90

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.06 71	0.03 36	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.04 67	0.02 26	0.06 72	0.06 87	0.12 103	0.08 138	0.08 86	0.06 140	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.11 99	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.07 66	0.04 48	0.02 39	0.04 71	0.07 77	0.07 79	0.07 84	0.06 77

LG-G_1	0.06 71	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.06 115	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.08 88	0.03 21	0.10 102	0.04 80	0.06 132	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.10 92	0.04 48	0.05 137	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.08 93	0.07 83

LG-G	0.06 71	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.06 115	0.03 64	0.06 72	0.06 87	0.08 88	0.03 21	0.10 102	0.04 80	0.06 132	0.06 59	0.06 50	0.10 88	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.10 92	0.04 48	0.05 137	0.04 71	0.06 62	0.06 59	0.08 93	0.07 83

AIO_test	0.06 71	0.05 90	0.04 76	0.07 137	0.05 88	0.04 67	0.04 106	0.10 108	0.09 177	0.12 103	0.05 60	0.11 114	0.04 80	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.07 64	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.13 131	0.05 70	0.04 107	0.04 71	0.09 101	0.07 79	0.05 54	0.05 57

plain	0.06 71	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 93	0.04 35	0.09 92	0.05 60	0.06 73	0.02 21	0.02 32	0.07 80	0.08 90	0.12 109	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 77	0.04 48	0.02 39	0.05 99	0.09 101	0.09 97	0.08 93	0.09 98

StereoVision	0.06 71	0.03 36	0.04 76	0.03 38	0.03 43	0.03 43	0.02 26	0.06 72	0.11 225	0.02 5	0.05 60	0.03 19	0.06 140	0.01 4	0.08 111	0.10 140	0.06 53	0.05 44	0.08 83	0.07 107	0.06 54	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.10 116	0.08 87	0.10 116	0.12 138

MIF-Stereo (partial)	0.06 71	0.05 90	0.06 144	0.05 90	0.04 69	0.05 97	0.03 64	0.08 93	0.07 115	0.07 84	0.04 38	0.05 60	0.06 140	0.04 97	0.08 111	0.08 90	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.05 69	0.09 82	0.05 70	0.02 39	0.06 128	0.10 116	0.08 87	0.07 84	0.08 90

UniTT-Stereo	0.07 94	0.04 66	0.04 76	0.04 66	0.03 43	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.04 38	0.07 81	0.12 247	0.07 166	0.08 111	0.07 73	0.11 99	0.08 92	0.08 83	0.07 107	0.09 82	0.08 131	0.08 220	0.04 71	0.09 101	0.16 255	0.06 76	0.09 98

anonymousdsp	0.05 64	0.04 66	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.04 67	0.04 106	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.04 38	0.03 19	0.02 21	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.08 83	0.05 69	0.09 82	0.05 70	0.03 82	0.03 38	0.05 44	0.05 34	0.05 54	0.05 57

TESTraft	0.09 112	0.06 114	0.06 144	0.04 66	0.04 69	0.05 97	0.06 152	0.09 101	0.08 143	0.09 92	0.08 138	0.12 121	0.13 261	0.03 69	0.09 151	0.10 140	0.11 99	0.09 121	0.08 83	0.07 107	0.13 131	0.12 263	0.02 39	0.05 99	0.14 179	0.12 150	0.14 169	0.20 248

RAFT+CT+SA	0.09 112	0.05 90	0.07 180	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.05 117	0.13 135	0.08 143	0.08 88	0.07 109	0.15 155	0.13 261	0.04 97	0.10 209	0.10 140	0.09 84	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.12 112	0.11 241	0.02 39	0.06 128	0.13 154	0.12 150	0.11 130	0.17 200

test_5	0.08 105	0.05 90	0.07 180	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.04 106	0.09 101	0.05 60	0.05 68	0.07 109	0.12 121	0.12 247	0.02 32	0.07 80	0.09 109	0.07 64	0.07 82	0.08 83	0.06 88	0.10 92	0.09 177	0.02 39	0.07 171	0.10 116	0.13 172	0.13 154	0.18 219

AASNet	0.06 71	0.06 114	0.04 76	0.09 172	0.07 136	0.08 149	0.05 117	0.08 93	0.04 35	0.07 84	0.07 109	0.07 81	0.04 80	0.04 97	0.06 59	0.07 73	0.10 88	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.07 66	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.08 89	0.07 79	0.06 76	0.06 77

DMCA	0.07 94	0.05 90	0.07 180	0.06 114	0.06 119	0.05 97	0.07 172	0.09 101	0.06 87	0.06 75	0.09 160	0.07 81	0.06 140	0.06 132	0.07 80	0.08 90	0.11 99	0.10 147	0.08 83	0.07 107	0.09 82	0.05 70	0.06 159	0.05 99	0.08 89	0.10 112	0.05 54	0.07 83

CVANet_RVC	0.07 94	0.07 138	0.07 180	0.08 148	0.06 119	0.07 136	0.05 117	0.06 72	0.05 60	0.06 75	0.09 160	0.05 60	0.04 80	0.04 97	0.08 111	0.08 90	0.08 71	0.08 92	0.08 83	0.06 88	0.08 77	0.05 70	0.04 107	0.05 99	0.08 89	0.07 79	0.07 84	0.09 98

PWCDC_ROB	0.13 207	0.06 114	0.09 227	0.07 137	0.13 261	0.08 149	0.13 264	0.06 72	0.24 324	0.09 92	0.15 261	0.09 93	0.43 349	0.26 329	0.10 209	0.10 140	0.09 84	0.12 204	0.08 83	0.11 225	0.08 77	0.11 241	0.19 313	0.13 287	0.07 77	0.13 172	0.08 93	0.18 219

SGD-Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.05 90	0.04 69	0.06 115	0.03 64	0.04 44	0.06 87	0.08 88	0.05 60	0.05 60	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.14 127	0.06 62	0.09 99	0.05 69	0.12 112	0.05 70	0.03 82	0.04 71	0.08 89	0.08 87	0.12 140	0.09 98

YMNet	0.07 94	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.08 160	0.08 149	0.07 172	0.07 87	0.07 115	0.05 68	0.07 109	0.13 137	0.05 108	0.07 166	0.07 80	0.07 73	0.08 71	0.08 92	0.09 99	0.05 69	0.07 66	0.06 91	0.06 159	0.05 99	0.09 101	0.08 87	0.09 109	0.09 98

HUF	0.07 94	0.05 90	0.04 76	0.07 137	0.06 119	0.04 67	0.03 64	0.09 101	0.07 115	0.16 125	0.05 60	0.09 93	0.04 80	0.03 69	0.06 59	0.07 73	0.08 71	0.06 62	0.09 99	0.06 88	0.14 151	0.06 91	0.03 82	0.04 71	0.08 89	0.05 34	0.06 76	0.05 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 94	0.05 90	0.03 40	0.04 66	0.05 88	0.04 67	0.02 26	0.11 112	0.06 87	0.22 198	0.05 60	0.05 60	0.02 21	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.12 109	0.08 92	0.09 99	0.07 107	0.16 189	0.06 91	0.02 39	0.03 38	0.07 77	0.07 79	0.07 84	0.05 57

IGEV-Stereo+	0.06 71	0.03 36	0.03 40	0.03 38	0.04 69	0.03 43	0.03 64	0.16 160	0.06 87	0.20 174	0.06 82	0.06 73	0.03 55	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.10 88	0.06 62	0.09 99	0.06 88	0.12 112	0.06 91	0.03 82	0.03 38	0.07 77	0.06 59	0.03 18	0.07 83

MIM_Stereo	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.05 90	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.06 72	0.04 35	0.14 112	0.06 82	0.04 41	0.02 21	0.03 69	0.07 80	0.08 90	0.13 113	0.07 82	0.09 99	0.06 88	0.11 98	0.06 91	0.02 39	0.04 71	0.08 89	0.07 79	0.07 84	0.05 57

TestStereo1	0.09 112	0.07 138	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.06 115	0.06 152	0.07 87	0.07 115	0.09 92	0.07 109	0.11 114	0.14 277	0.04 97	0.09 151	0.10 140	0.11 99	0.09 121	0.09 99	0.08 132	0.13 131	0.12 263	0.02 39	0.04 71	0.15 193	0.13 172	0.16 198	0.20 248

SA-5K	0.09 112	0.07 138	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.06 115	0.06 152	0.07 87	0.07 115	0.09 92	0.07 109	0.11 114	0.14 277	0.04 97	0.09 151	0.10 140	0.11 99	0.09 121	0.09 99	0.08 132	0.13 131	0.12 263	0.02 39	0.04 71	0.15 193	0.13 172	0.16 198	0.20 248

ARAFT	0.07 94	0.04 66	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.05 97	0.02 26	0.09 101	0.06 87	0.12 103	0.06 82	0.12 121	0.03 55	0.03 69	0.07 80	0.07 73	0.12 109	0.09 121	0.09 99	0.05 69	0.11 98	0.07 110	0.03 82	0.04 71	0.09 101	0.09 97	0.09 109	0.09 98

AFF-stereo	0.06 71	0.05 90	0.05 111	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.11 112	0.06 87	0.16 125	0.04 38	0.08 86	0.03 55	0.02 32	0.06 59	0.08 90	0.08 71	0.05 44	0.09 99	0.04 41	0.09 82	0.05 70	0.02 39	0.04 71	0.10 116	0.08 87	0.07 84	0.07 83

PDISCO_ROB	0.12 184	0.13 263	0.13 283	0.10 193	0.08 160	0.09 164	0.09 212	0.09 101	0.08 143	0.11 101	0.10 188	0.06 73	0.05 108	0.05 113	0.09 151	0.11 199	0.14 127	0.16 288	0.09 99	0.10 198	0.14 151	0.12 263	0.04 107	0.08 198	0.16 209	0.21 308	0.32 325	0.19 238

LGtest1	0.06 71	0.04 66	0.03 40	0.04 66	0.04 69	0.04 67	0.03 64	0.08 93	0.08 143	0.07 84	0.04 38	0.06 73	0.03 55	0.05 113	0.07 80	0.07 73	0.12 109	0.07 82	0.10 110	0.07 107	0.12 112	0.06 91	0.04 107	0.03 38	0.07 77	0.06 59	0.08 93	0.06 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 94	0.05 90	0.03 40	0.03 38	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.12 117	0.05 60	0.22 198	0.05 60	0.08 86	0.03 55	0.05 113	0.07 80	0.09 109	0.13 113	0.09 121	0.10 110	0.06 88	0.16 189	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.07 77	0.09 97	0.08 93	0.10 115

LL-Strereo2	0.07 94	0.03 36	0.03 40	0.04 66	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.06 72	0.07 115	0.14 112	0.07 109	0.08 86	0.05 108	0.04 97	0.07 80	0.08 90	0.14 127	0.07 82	0.10 110	0.06 88	0.10 92	0.06 91	0.03 82	0.04 71	0.08 89	0.09 97	0.08 93	0.05 57

anonymousdsp2	0.08 105	0.07 138	0.05 111	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.12 117	0.06 87	0.17 135	0.06 82	0.08 86	0.04 80	0.05 113	0.07 80	0.08 90	0.13 113	0.08 92	0.10 110	0.07 107	0.12 112	0.06 91	0.05 137	0.06 128	0.09 101	0.08 87	0.08 93	0.07 83

test_4	0.09 112	0.05 90	0.07 180	0.05 90	0.06 119	0.03 43	0.02 26	0.11 112	0.09 177	0.17 135	0.06 82	0.09 93	0.06 140	0.03 69	0.09 151	0.09 109	0.15 134	0.08 92	0.10 110	0.07 107	0.16 189	0.08 131	0.02 39	0.07 171	0.09 101	0.15 229	0.12 140	0.18 219

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 105	0.06 114	0.05 111	0.05 90	0.04 69	0.04 67	0.04 106	0.14 145	0.07 115	0.21 187	0.04 38	0.12 121	0.04 80	0.03 69	0.07 80	0.09 109	0.09 84	0.06 62	0.10 110	0.05 69	0.11 98	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.12 141	0.09 97	0.09 109	0.09 98

UPFNet	0.09 112	0.08 179	0.08 207	0.09 172	0.07 136	0.09 164	0.06 152	0.12 117	0.09 177	0.14 112	0.09 160	0.12 121	0.06 140	0.07 166	0.08 111	0.10 140	0.13 113	0.11 166	0.10 110	0.07 107	0.09 82	0.07 110	0.06 159	0.06 128	0.09 101	0.10 112	0.10 116	0.10 115

HITNet	0.09 112	0.07 138	0.06 144	0.08 148	0.08 160	0.08 149	0.05 117	0.11 112	0.07 115	0.19 161	0.08 138	0.12 121	0.06 140	0.07 166	0.08 111	0.08 90	0.13 113	0.11 166	0.10 110	0.06 88	0.10 92	0.09 177	0.06 159	0.06 128	0.12 141	0.11 135	0.16 198	0.13 147
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
WAFT-Stereo (ZS)	0.09 112	0.04 66	0.06 144	0.04 66	0.05 88	0.05 97	0.03 64	0.15 150	0.09 177	0.19 161	0.09 160	0.16 177	0.05 108	0.06 132	0.09 151	0.09 109	0.15 134	0.08 92	0.11 118	0.07 107	0.16 189	0.08 131	0.04 107	0.05 99	0.16 209	0.11 135	0.14 169	0.16 187

G2L-Stereo	0.11 155	0.10 217	0.08 207	0.09 172	0.09 191	0.08 149	0.07 172	0.17 173	0.08 143	0.22 198	0.09 160	0.16 177	0.13 261	0.07 166	0.08 111	0.11 199	0.16 149	0.11 166	0.11 118	0.09 162	0.14 151	0.09 177	0.09 244	0.07 171	0.13 154	0.14 202	0.14 169	0.11 125

4D-IteraStereo	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.06 115	0.04 106	0.15 150	0.10 205	0.22 198	0.08 138	0.14 149	0.06 140	0.03 69	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.09 121	0.11 118	0.07 107	0.15 171	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.10 116	0.10 112	0.08 93	0.08 90

IER	0.09 112	0.07 138	0.07 180	0.09 172	0.07 136	0.08 149	0.06 152	0.12 117	0.07 115	0.14 112	0.11 205	0.10 102	0.07 175	0.06 132	0.08 111	0.09 109	0.15 134	0.11 166	0.11 118	0.07 107	0.11 98	0.07 110	0.06 159	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.11 130	0.14 157

CIPLG	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.20 174	0.08 138	0.12 121	0.06 140	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 166	0.11 118	0.09 162	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.09 97	0.10 116	0.10 115

IPLGR_C	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.20 174	0.08 138	0.12 121	0.07 175	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 166	0.11 118	0.09 162	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.09 97	0.10 116	0.10 115

ACRE	0.09 112	0.06 114	0.05 111	0.06 114	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.20 174	0.08 138	0.12 121	0.07 175	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.17 163	0.11 166	0.11 118	0.09 162	0.13 131	0.06 91	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.10 116	0.10 115

raft+_RVC	0.08 105	0.06 114	0.04 76	0.06 114	0.06 119	0.07 136	0.04 106	0.10 108	0.08 143	0.17 135	0.08 138	0.09 93	0.04 80	0.04 97	0.08 111	0.07 73	0.13 113	0.09 121	0.11 118	0.06 88	0.13 131	0.05 70	0.03 82	0.05 99	0.10 116	0.09 97	0.09 109	0.08 90

raftrobust	0.10 138	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.07 136	0.05 97	0.04 106	0.14 145	0.06 87	0.25 271	0.07 109	0.12 121	0.05 108	0.05 113	0.08 111	0.09 109	0.18 183	0.11 166	0.11 118	0.09 162	0.17 213	0.08 131	0.05 137	0.05 99	0.13 154	0.12 150	0.10 116	0.10 115

DMCA-RVC	0.10 138	0.08 179	0.11 259	0.08 148	0.09 191	0.08 149	0.08 191	0.12 117	0.09 177	0.13 109	0.13 235	0.13 137	0.07 175	0.06 132	0.13 285	0.12 250	0.14 127	0.13 238	0.11 118	0.10 198	0.12 112	0.09 177	0.07 188	0.09 231	0.10 116	0.10 112	0.10 116	0.11 125

BEATNet_4x	0.11 155	0.10 217	0.08 207	0.09 172	0.09 191	0.09 164	0.08 191	0.12 117	0.08 143	0.21 187	0.09 160	0.15 155	0.09 211	0.07 166	0.10 209	0.09 109	0.13 113	0.13 238	0.11 118	0.08 132	0.13 131	0.11 241	0.08 220	0.07 171	0.13 154	0.13 172	0.18 241	0.18 219

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 207	0.13 263	0.13 283	0.14 251	0.15 280	0.13 231	0.20 302	0.13 135	0.15 273	0.16 125	0.16 272	0.21 255	0.09 211	0.15 299	0.10 209	0.12 250	0.15 134	0.12 204	0.11 118	0.09 162	0.11 98	0.09 177	0.08 220	0.08 198	0.13 154	0.13 172	0.11 130	0.15 171
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.10 138	0.10 217	0.07 180	0.09 172	0.08 160	0.09 164	0.06 152	0.17 173	0.10 205	0.20 174	0.11 205	0.11 114	0.07 175	0.07 166	0.11 249	0.14 292	0.15 134	0.11 166	0.12 130	0.06 88	0.12 112	0.08 131	0.06 159	0.07 171	0.12 141	0.12 150	0.11 130	0.13 147

test_for_model	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 108	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 110	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

trnet	0.11 155	0.08 179	0.05 111	0.07 137	0.07 136	0.07 136	0.05 117	0.18 212	0.05 60	0.27 304	0.07 109	0.18 203	0.06 140	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.22 262	0.08 92	0.12 130	0.07 107	0.20 264	0.08 131	0.06 159	0.05 99	0.11 131	0.13 172	0.17 216	0.16 187

GCAPDPT-zeroshot4090	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 108	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 110	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

MGS-Stereo	0.08 105	0.06 114	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.05 60	0.09 92	0.07 109	0.10 102	0.04 80	0.05 113	0.07 80	0.08 90	0.15 134	0.11 166	0.12 130	0.09 162	0.12 112	0.07 110	0.05 137	0.05 99	0.10 116	0.09 97	0.11 130	0.10 115

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 138	0.07 138	0.06 144	0.08 148	0.05 88	0.07 136	0.03 64	0.11 112	0.15 273	0.20 174	0.15 261	0.11 114	0.07 175	0.08 192	0.08 111	0.09 109	0.16 149	0.11 166	0.12 130	0.08 132	0.12 112	0.11 241	0.06 159	0.07 171	0.12 141	0.14 202	0.12 140	0.16 187

testlalala	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 108	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 110	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

GCAPDPT-zeroshot	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 108	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 110	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

GCAP-Stereo	0.09 112	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.07 136	0.04 67	0.03 64	0.12 117	0.08 143	0.24 237	0.05 60	0.15 155	0.05 108	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.18 183	0.10 147	0.12 130	0.08 132	0.14 151	0.07 110	0.04 107	0.05 99	0.09 101	0.10 112	0.08 93	0.09 98

LoS_RVC	0.09 112	0.07 138	0.05 111	0.05 90	0.06 119	0.06 115	0.05 117	0.13 135	0.08 143	0.18 147	0.11 205	0.12 121	0.06 140	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.10 88	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.16 189	0.09 177	0.05 137	0.06 128	0.14 179	0.10 112	0.10 116	0.13 147

tt_ll	0.09 112	0.07 138	0.05 111	0.05 90	0.06 119	0.06 115	0.05 117	0.13 135	0.08 143	0.18 147	0.11 205	0.12 121	0.06 140	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.10 88	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.16 189	0.09 177	0.05 137	0.06 128	0.14 179	0.10 112	0.10 116	0.13 147

SA	0.10 138	0.07 138	0.06 144	0.06 114	0.05 88	0.08 149	0.04 106	0.12 117	0.05 60	0.16 125	0.07 109	0.16 177	0.03 55	0.04 97	0.09 151	0.09 109	0.13 113	0.11 166	0.12 130	0.09 162	0.14 151	0.10 216	0.03 82	0.06 128	0.16 209	0.14 202	0.13 154	0.20 248

GMOStereo	0.11 155	0.07 138	0.09 227	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 177	0.24 237	0.07 109	0.17 186	0.09 211	0.05 113	0.10 209	0.11 199	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 241	0.08 131	0.03 82	0.06 128	0.18 253	0.16 255	0.14 169	0.17 200

error version	0.11 155	0.07 138	0.09 227	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 177	0.24 237	0.07 109	0.17 186	0.09 211	0.05 113	0.10 209	0.11 199	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 241	0.08 131	0.03 82	0.06 128	0.18 253	0.16 255	0.14 169	0.17 200

test-v	0.11 155	0.07 138	0.09 227	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 177	0.24 237	0.07 109	0.17 186	0.09 211	0.05 113	0.10 209	0.11 199	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 241	0.08 131	0.03 82	0.06 128	0.18 253	0.16 255	0.14 169	0.17 200

AnonymousM	0.08 105	0.05 90	0.04 76	0.06 114	0.05 88	0.04 67	0.04 106	0.13 135	0.05 60	0.20 174	0.06 82	0.11 114	0.03 55	0.06 132	0.09 151	0.09 109	0.19 206	0.08 92	0.12 130	0.07 107	0.16 189	0.06 91	0.04 107	0.04 71	0.08 89	0.11 135	0.10 116	0.09 98

test-2	0.11 155	0.07 138	0.09 227	0.06 114	0.05 88	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 177	0.24 237	0.07 109	0.17 186	0.09 211	0.05 113	0.10 209	0.11 199	0.17 163	0.08 92	0.12 130	0.08 132	0.19 241	0.08 131	0.03 82	0.06 128	0.18 253	0.16 255	0.14 169	0.17 200

UNet	0.10 138	0.09 199	0.08 207	0.10 193	0.08 160	0.09 164	0.08 191	0.15 150	0.08 143	0.17 135	0.09 160	0.13 137	0.09 211	0.07 166	0.09 151	0.10 140	0.16 149	0.13 238	0.12 130	0.08 132	0.11 98	0.09 177	0.08 220	0.09 231	0.11 131	0.13 172	0.10 116	0.11 125

RASNet	0.11 155	0.10 217	0.09 227	0.10 193	0.07 136	0.08 149	0.08 191	0.19 243	0.09 177	0.17 135	0.10 188	0.13 137	0.08 198	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.15 134	0.09 121	0.12 130	0.06 88	0.15 171	0.09 177	0.05 137	0.10 248	0.13 154	0.11 135	0.17 216	0.17 200

CFNet	0.12 184	0.11 234	0.08 207	0.14 251	0.12 249	0.11 206	0.09 212	0.19 243	0.10 205	0.18 147	0.12 221	0.25 285	0.10 228	0.08 192	0.08 111	0.09 109	0.17 163	0.12 204	0.12 130	0.09 162	0.11 98	0.08 131	0.06 159	0.09 231	0.15 193	0.12 150	0.13 154	0.13 147

DF_test	0.09 112	0.04 66	0.04 76	0.03 38	0.04 69	0.06 115	0.03 64	0.16 160	0.09 177	0.21 187	0.07 109	0.17 186	0.05 108	0.10 231	0.09 151	0.10 140	0.19 206	0.08 92	0.13 150	0.07 107	0.18 227	0.09 177	0.06 159	0.05 99	0.06 62	0.11 135	0.09 109	0.08 90

small-0shot	0.10 138	0.05 90	0.04 76	0.05 90	0.05 88	0.06 115	0.03 64	0.16 160	0.10 205	0.19 161	0.06 82	0.15 155	0.07 175	0.09 214	0.08 111	0.10 140	0.18 183	0.09 121	0.13 150	0.07 107	0.19 241	0.08 131	0.03 82	0.05 99	0.13 154	0.11 135	0.13 154	0.17 200

castereo++	0.10 138	0.07 138	0.05 111	0.07 137	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.17 173	0.09 177	0.24 237	0.08 138	0.17 186	0.06 140	0.05 113	0.09 151	0.10 140	0.19 206	0.09 121	0.13 150	0.07 107	0.20 264	0.07 110	0.05 137	0.07 171	0.12 141	0.12 150	0.12 140	0.11 125

raft_robust	0.12 184	0.09 199	0.09 227	0.11 214	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.15 150	0.08 143	0.23 220	0.07 109	0.20 231	0.11 239	0.09 214	0.11 249	0.12 250	0.16 149	0.12 204	0.13 150	0.10 198	0.15 171	0.11 241	0.03 82	0.07 171	0.18 253	0.16 255	0.15 185	0.14 157

rafts_anoy	0.09 112	0.08 179	0.07 180	0.07 137	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.13 135	0.05 60	0.17 135	0.09 160	0.12 121	0.05 108	0.03 69	0.09 151	0.10 140	0.15 134	0.12 204	0.13 150	0.07 107	0.14 151	0.08 131	0.03 82	0.06 128	0.11 131	0.10 112	0.09 109	0.11 125

CREStereo++_RVC	0.11 155	0.07 138	0.05 111	0.08 148	0.08 160	0.08 149	0.07 172	0.16 160	0.09 177	0.26 288	0.09 160	0.17 186	0.13 261	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.08 92	0.13 150	0.07 107	0.19 241	0.08 131	0.06 159	0.06 128	0.14 179	0.11 135	0.16 198	0.15 171
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
CFNet_pseudo	0.13 207	0.11 234	0.11 259	0.14 251	0.11 235	0.12 220	0.11 244	0.19 243	0.12 245	0.24 237	0.14 248	0.16 177	0.15 285	0.08 192	0.09 151	0.10 140	0.16 149	0.13 238	0.13 150	0.08 132	0.15 171	0.08 131	0.08 220	0.09 231	0.15 193	0.14 202	0.19 255	0.20 248

RALCasStereoNet	0.09 112	0.08 179	0.06 144	0.09 172	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.12 117	0.05 60	0.18 147	0.07 109	0.12 121	0.05 108	0.04 97	0.09 151	0.10 140	0.18 183	0.12 204	0.13 150	0.08 132	0.15 171	0.08 131	0.05 137	0.06 128	0.12 141	0.09 97	0.10 116	0.08 90

ADLNet	0.12 184	0.11 234	0.08 207	0.12 228	0.10 216	0.16 264	0.12 258	0.14 145	0.07 115	0.13 109	0.10 188	0.25 285	0.10 228	0.28 335	0.09 151	0.10 140	0.17 163	0.09 121	0.13 150	0.09 162	0.11 98	0.08 131	0.13 288	0.06 128	0.13 154	0.12 150	0.12 140	0.14 157

CREStereo	0.11 155	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.08 160	0.07 136	0.05 117	0.18 212	0.05 60	0.26 288	0.08 138	0.18 203	0.06 140	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.22 262	0.09 121	0.13 150	0.08 132	0.20 264	0.09 177	0.06 159	0.05 99	0.11 131	0.13 172	0.17 216	0.15 171
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
STTStereo	0.13 207	0.14 276	0.17 315	0.13 241	0.15 280	0.13 231	0.20 302	0.13 135	0.13 254	0.15 119	0.15 261	0.17 186	0.10 228	0.11 249	0.12 265	0.12 250	0.15 134	0.14 263	0.13 150	0.11 225	0.12 112	0.10 216	0.07 188	0.09 231	0.15 193	0.13 172	0.12 140	0.16 187

DeepPrunerF	0.11 155	0.10 217	0.10 246	0.13 241	0.13 261	0.09 164	0.09 212	0.15 150	0.11 225	0.12 103	0.14 248	0.10 102	0.09 211	0.07 166	0.12 265	0.11 199	0.11 99	0.13 238	0.13 150	0.11 225	0.13 131	0.08 131	0.08 220	0.08 198	0.17 228	0.14 202	0.11 130	0.14 157

PA-Net	0.19 290	0.21 317	0.25 340	0.14 251	0.20 310	0.18 281	0.20 302	0.21 280	0.19 303	0.18 147	0.14 248	0.17 186	0.21 303	0.26 329	0.16 315	0.18 332	0.15 134	0.19 317	0.13 150	0.17 307	0.14 151	0.15 299	0.10 260	0.16 308	0.17 228	0.25 335	0.17 216	0.35 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.13 207	0.12 250	0.11 259	0.10 193	0.10 216	0.10 189	0.09 212	0.16 160	0.11 225	0.18 147	0.17 281	0.19 215	0.13 261	0.11 249	0.11 249	0.10 140	0.17 163	0.13 238	0.13 150	0.10 198	0.17 213	0.10 216	0.09 244	0.12 277	0.27 324	0.16 255	0.16 198	0.13 147

iResNet_ROB	0.11 155	0.08 179	0.07 180	0.11 214	0.08 160	0.12 220	0.07 172	0.15 150	0.08 143	0.23 220	0.10 188	0.15 155	0.15 285	0.06 132	0.07 80	0.09 109	0.17 163	0.12 204	0.13 150	0.09 162	0.14 151	0.09 177	0.07 188	0.08 198	0.14 179	0.12 150	0.15 185	0.15 171

anonymous	0.10 138	0.04 66	0.05 111	0.04 66	0.08 160	0.07 136	0.05 117	0.17 173	0.08 143	0.18 147	0.06 82	0.16 177	0.06 140	0.09 214	0.09 151	0.10 140	0.19 206	0.09 121	0.14 165	0.08 132	0.19 241	0.08 131	0.04 107	0.06 128	0.15 193	0.09 97	0.14 169	0.15 171

castereo	0.10 138	0.07 138	0.06 144	0.06 114	0.07 136	0.08 149	0.05 117	0.16 160	0.11 225	0.24 237	0.10 188	0.15 155	0.04 80	0.05 113	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.09 121	0.14 165	0.07 107	0.19 241	0.07 110	0.04 107	0.07 171	0.13 154	0.12 150	0.12 140	0.12 138

CAS	0.09 112	0.07 138	0.05 111	0.06 114	0.05 88	0.05 97	0.04 106	0.14 145	0.05 60	0.11 101	0.10 188	0.11 114	0.05 108	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.11 99	0.10 147	0.14 165	0.07 107	0.12 112	0.07 110	0.05 137	0.05 99	0.13 154	0.11 135	0.09 109	0.14 157

LoS	0.15 259	0.10 217	0.08 207	0.10 193	0.11 235	0.09 164	0.07 172	0.50 360	0.05 60	0.32 342	0.36 355	0.36 311	0.06 140	0.09 214	0.09 151	0.10 140	0.20 231	0.09 121	0.14 165	0.11 225	0.21 290	0.09 177	0.07 188	0.07 171	0.17 228	0.11 135	0.20 267	0.21 265
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.11 155	0.06 114	0.06 144	0.06 114	0.08 160	0.07 136	0.05 117	0.35 339	0.05 60	0.15 119	0.23 327	0.13 137	0.04 80	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.08 92	0.14 165	0.08 132	0.28 347	0.08 131	0.07 188	0.04 71	0.14 179	0.11 135	0.13 154	0.16 187

Sa-1000	0.10 138	0.07 138	0.07 180	0.07 137	0.05 88	0.09 164	0.03 64	0.12 117	0.06 87	0.18 147	0.08 138	0.19 215	0.05 108	0.05 113	0.10 209	0.10 140	0.16 149	0.12 204	0.14 165	0.09 162	0.16 189	0.10 216	0.04 107	0.05 99	0.19 268	0.15 229	0.13 154	0.20 248

UDGNet	0.15 259	0.13 263	0.09 227	0.18 282	0.17 291	0.16 264	0.19 300	0.15 150	0.11 225	0.16 125	0.14 248	0.15 155	0.05 108	0.45 350	0.09 151	0.10 140	0.17 163	0.12 204	0.14 165	0.09 162	0.17 213	0.09 177	0.28 351	0.07 171	0.17 228	0.15 229	0.12 140	0.13 147

IPLG	0.09 112	0.07 138	0.07 180	0.07 137	0.07 136	0.06 115	0.05 117	0.15 150	0.06 87	0.22 198	0.06 82	0.15 155	0.05 108	0.04 97	0.08 111	0.10 140	0.16 149	0.10 147	0.14 165	0.09 162	0.13 131	0.08 131	0.04 107	0.07 171	0.13 154	0.11 135	0.11 130	0.08 90

test_3	0.11 155	0.07 138	0.07 180	0.06 114	0.08 160	0.05 97	0.05 117	0.17 173	0.09 177	0.24 237	0.09 160	0.21 255	0.11 239	0.06 132	0.13 285	0.13 271	0.20 231	0.09 121	0.14 165	0.10 198	0.18 227	0.08 131	0.04 107	0.08 198	0.13 154	0.15 229	0.13 154	0.14 157

HGLStereo	0.11 155	0.10 217	0.08 207	0.09 172	0.10 216	0.09 164	0.06 152	0.14 145	0.08 143	0.18 147	0.15 261	0.09 93	0.06 140	0.08 192	0.09 151	0.10 140	0.17 163	0.13 238	0.14 165	0.10 198	0.11 98	0.09 177	0.08 220	0.08 198	0.13 154	0.12 150	0.10 116	0.11 125

PMTNet	0.11 155	0.10 217	0.06 144	0.12 228	0.09 191	0.07 136	0.06 152	0.18 212	0.06 87	0.28 323	0.06 82	0.18 203	0.04 80	0.07 166	0.09 151	0.11 199	0.19 206	0.09 121	0.14 165	0.08 132	0.17 213	0.09 177	0.07 188	0.05 99	0.13 154	0.12 150	0.17 216	0.15 171

ADCP+	0.11 155	0.10 217	0.08 207	0.09 172	0.07 136	0.09 164	0.08 191	0.13 135	0.11 225	0.16 125	0.12 221	0.18 203	0.08 198	0.07 166	0.10 209	0.09 109	0.16 149	0.11 166	0.14 165	0.09 162	0.12 112	0.09 177	0.08 220	0.08 198	0.11 131	0.15 229	0.11 130	0.11 125

DISCO	0.10 138	0.10 217	0.08 207	0.10 193	0.09 191	0.11 206	0.09 212	0.10 108	0.08 143	0.15 119	0.10 188	0.12 121	0.07 175	0.06 132	0.09 151	0.11 199	0.15 134	0.10 147	0.14 165	0.10 198	0.12 112	0.10 216	0.06 159	0.09 231	0.14 179	0.11 135	0.13 154	0.11 125

DNSM	0.12 184	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.08 160	0.11 206	0.06 152	0.19 243	0.08 143	0.26 288	0.06 82	0.21 255	0.03 55	0.10 231	0.09 151	0.10 140	0.22 262	0.10 147	0.15 178	0.09 162	0.20 264	0.10 216	0.06 159	0.06 128	0.15 193	0.12 150	0.17 216	0.19 238

DNS	0.12 184	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.08 160	0.11 206	0.06 152	0.18 212	0.07 115	0.26 288	0.06 82	0.26 287	0.04 80	0.10 231	0.09 151	0.10 140	0.21 246	0.10 147	0.15 178	0.09 162	0.20 264	0.09 177	0.05 137	0.06 128	0.14 179	0.13 172	0.18 241	0.18 219

Reg-Stereo(zero)	0.11 155	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.07 172	0.17 173	0.10 205	0.25 271	0.09 160	0.20 231	0.06 140	0.07 166	0.09 151	0.11 199	0.19 206	0.10 147	0.15 178	0.09 162	0.15 171	0.08 131	0.07 188	0.07 171	0.13 154	0.13 172	0.18 241	0.17 200

FLISNet	0.11 155	0.08 179	0.06 144	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.07 172	0.17 173	0.10 205	0.25 271	0.09 160	0.20 231	0.06 140	0.07 166	0.09 151	0.11 199	0.19 206	0.10 147	0.15 178	0.09 162	0.15 171	0.08 131	0.07 188	0.07 171	0.13 154	0.13 172	0.18 241	0.17 200

HH	0.13 207	0.06 114	0.05 111	0.11 214	0.11 235	0.16 264	0.08 191	0.19 243	0.07 115	0.28 323	0.08 138	0.18 203	0.05 108	0.12 268	0.10 209	0.10 140	0.23 274	0.12 204	0.15 178	0.10 198	0.20 264	0.08 131	0.07 188	0.08 198	0.13 154	0.14 202	0.19 255	0.23 273

HanStereo	0.13 207	0.06 114	0.05 111	0.11 214	0.11 235	0.16 264	0.08 191	0.19 243	0.07 115	0.28 323	0.08 138	0.18 203	0.05 108	0.12 268	0.10 209	0.10 140	0.23 274	0.12 204	0.15 178	0.10 198	0.20 264	0.08 131	0.07 188	0.08 198	0.13 154	0.14 202	0.19 255	0.23 273

iRaft-Stereo_20w	0.13 207	0.07 138	0.05 111	0.12 228	0.12 249	0.12 220	0.09 212	0.16 160	0.10 205	0.28 323	0.09 160	0.19 215	0.04 80	0.10 231	0.09 151	0.11 199	0.24 293	0.11 166	0.15 178	0.13 265	0.20 264	0.08 131	0.09 244	0.06 128	0.17 228	0.13 172	0.20 267	0.25 284

test-3	0.10 138	0.06 114	0.04 76	0.06 114	0.08 160	0.05 97	0.05 117	0.17 173	0.07 115	0.24 237	0.07 109	0.19 215	0.07 175	0.06 132	0.10 209	0.10 140	0.21 246	0.09 121	0.15 178	0.10 198	0.16 189	0.09 177	0.05 137	0.06 128	0.09 101	0.10 112	0.12 140	0.11 125

test_1	0.10 138	0.06 114	0.04 76	0.06 114	0.08 160	0.05 97	0.05 117	0.17 173	0.07 115	0.24 237	0.07 109	0.19 215	0.07 175	0.06 132	0.10 209	0.10 140	0.21 246	0.09 121	0.15 178	0.10 198	0.16 189	0.09 177	0.05 137	0.06 128	0.09 101	0.10 112	0.12 140	0.11 125

ICVP	0.15 259	0.13 263	0.14 294	0.12 228	0.12 249	0.13 231	0.10 230	0.17 173	0.12 245	0.17 135	0.13 235	0.18 203	0.12 247	0.09 214	0.12 265	0.13 271	0.18 183	0.15 277	0.15 178	0.14 276	0.17 213	0.13 280	0.20 316	0.11 261	0.19 268	0.19 299	0.17 216	0.16 187
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.12 184	0.09 199	0.06 144	0.11 214	0.09 191	0.08 149	0.06 152	0.18 212	0.07 115	0.27 304	0.11 205	0.19 215	0.08 198	0.07 166	0.08 111	0.09 109	0.21 246	0.08 92	0.15 178	0.07 107	0.20 264	0.08 131	0.05 137	0.07 171	0.16 209	0.14 202	0.18 241	0.21 265

RALAANet	0.09 112	0.08 179	0.06 144	0.07 137	0.05 88	0.08 149	0.05 117	0.10 108	0.07 115	0.12 103	0.09 160	0.10 102	0.06 140	0.03 69	0.08 111	0.09 109	0.13 113	0.11 166	0.15 178	0.08 132	0.12 112	0.07 110	0.04 107	0.06 128	0.11 131	0.10 112	0.11 130	0.11 125

FADNet-RVC-Resample	0.13 207	0.10 217	0.12 274	0.12 228	0.10 216	0.13 231	0.10 230	0.16 160	0.13 254	0.18 147	0.13 235	0.17 186	0.11 239	0.10 231	0.10 209	0.09 109	0.13 113	0.15 277	0.15 178	0.17 307	0.15 171	0.12 263	0.10 260	0.13 287	0.17 228	0.13 172	0.12 140	0.11 125

AF-Net	0.15 259	0.13 263	0.13 283	0.14 251	0.18 298	0.15 252	0.14 270	0.17 173	0.16 278	0.17 135	0.21 315	0.18 203	0.12 247	0.10 231	0.17 321	0.16 318	0.13 113	0.14 263	0.15 178	0.11 225	0.11 98	0.10 216	0.13 288	0.10 248	0.14 179	0.15 229	0.20 267	0.14 157

RP	0.15 259	0.14 276	0.15 301	0.17 277	0.14 272	0.17 273	0.16 281	0.19 243	0.17 288	0.14 112	0.16 272	0.16 177	0.15 285	0.11 249	0.13 285	0.12 250	0.15 134	0.12 204	0.15 178	0.12 246	0.12 112	0.12 263	0.10 260	0.12 277	0.17 228	0.15 229	0.20 267	0.18 219

Nwc_Net	0.15 259	0.13 263	0.13 283	0.14 251	0.18 298	0.15 252	0.14 270	0.17 173	0.16 278	0.17 135	0.21 315	0.18 203	0.12 247	0.10 231	0.17 321	0.16 318	0.13 113	0.14 263	0.15 178	0.11 225	0.11 98	0.10 216	0.13 288	0.10 248	0.14 179	0.15 229	0.20 267	0.14 157

CFNet_RVC	0.13 207	0.12 250	0.10 246	0.14 251	0.11 235	0.14 240	0.09 212	0.17 173	0.09 177	0.19 161	0.13 235	0.21 255	0.09 211	0.09 214	0.10 209	0.13 271	0.18 183	0.13 238	0.15 178	0.11 225	0.16 189	0.08 131	0.06 159	0.09 231	0.15 193	0.12 150	0.16 198	0.17 200

NVstereo2D	0.15 259	0.11 234	0.11 259	0.19 289	0.14 272	0.21 307	0.24 322	0.13 135	0.11 225	0.16 125	0.14 248	0.10 102	0.07 175	0.39 349	0.11 249	0.11 199	0.21 246	0.14 263	0.15 178	0.10 198	0.12 112	0.08 131	0.24 329	0.08 198	0.14 179	0.12 150	0.14 169	0.12 138

ManiGeoR	0.12 184	0.10 217	0.08 207	0.13 241	0.08 160	0.10 189	0.07 172	0.20 265	0.10 205	0.20 174	0.11 205	0.20 231	0.06 140	0.06 132	0.09 151	0.10 140	0.18 183	0.11 166	0.16 196	0.09 162	0.13 131	0.07 110	0.06 159	0.08 198	0.16 209	0.14 202	0.16 198	0.14 157

HLF11	0.11 155	0.09 199	0.07 180	0.11 214	0.07 136	0.09 164	0.07 172	0.19 243	0.07 115	0.19 161	0.09 160	0.16 177	0.06 140	0.07 166	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.12 204	0.16 196	0.09 162	0.13 131	0.08 131	0.07 188	0.07 171	0.12 141	0.13 172	0.15 185	0.14 157

HLf10	0.12 184	0.10 217	0.08 207	0.13 241	0.08 160	0.10 189	0.07 172	0.20 265	0.10 205	0.20 174	0.11 205	0.20 231	0.06 140	0.06 132	0.09 151	0.10 140	0.18 183	0.11 166	0.16 196	0.09 162	0.13 131	0.07 110	0.06 159	0.08 198	0.16 209	0.14 202	0.16 198	0.14 157

TestStereo_HL3	0.14 235	0.11 234	0.08 207	0.12 228	0.10 216	0.12 220	0.11 244	0.20 265	0.13 254	0.24 237	0.11 205	0.30 300	0.13 261	0.08 192	0.09 151	0.11 199	0.23 274	0.12 204	0.16 196	0.10 198	0.16 189	0.10 216	0.08 220	0.08 198	0.17 228	0.13 172	0.23 288	0.27 294

GGDA	0.12 184	0.09 199	0.07 180	0.10 193	0.08 160	0.11 206	0.08 191	0.18 212	0.11 225	0.22 198	0.10 188	0.21 255	0.10 228	0.08 192	0.09 151	0.10 140	0.19 206	0.11 166	0.16 196	0.08 132	0.14 151	0.08 131	0.07 188	0.08 198	0.16 209	0.14 202	0.16 198	0.17 200

DF	0.12 184	0.07 138	0.05 111	0.10 193	0.09 191	0.09 164	0.07 172	0.19 243	0.07 115	0.27 304	0.09 160	0.20 231	0.05 108	0.10 231	0.09 151	0.11 199	0.22 262	0.11 166	0.16 196	0.09 162	0.21 290	0.10 216	0.07 188	0.07 171	0.15 193	0.12 150	0.17 216	0.23 273

DN	0.14 235	0.08 179	0.08 207	0.19 289	0.09 191	0.22 310	0.11 244	0.18 212	0.10 205	0.21 187	0.12 221	0.35 308	0.06 140	0.14 290	0.09 151	0.11 199	0.24 293	0.12 204	0.16 196	0.08 132	0.18 227	0.11 241	0.06 159	0.08 198	0.24 313	0.14 202	0.15 185	0.18 219

gcap_with_dpt	0.13 207	0.07 138	0.07 180	0.08 148	0.09 191	0.11 206	0.07 172	0.18 212	0.11 225	0.27 304	0.10 188	0.24 282	0.09 211	0.12 268	0.10 209	0.11 199	0.21 246	0.12 204	0.16 196	0.10 198	0.21 290	0.11 241	0.08 220	0.08 198	0.17 228	0.12 150	0.17 216	0.25 284

WQFJA1++	0.12 184	0.09 199	0.06 144	0.15 264	0.08 160	0.15 252	0.14 270	0.17 173	0.07 115	0.19 161	0.11 205	0.15 155	0.08 198	0.05 113	0.08 111	0.10 140	0.19 206	0.09 121	0.16 196	0.08 132	0.16 189	0.07 110	0.06 159	0.06 128	0.16 209	0.11 135	0.21 281	0.22 268

IGEV-FE	0.14 235	0.07 138	0.05 111	0.13 241	0.13 261	0.10 189	0.11 244	0.17 173	0.09 177	0.28 323	0.09 160	0.23 273	0.05 108	0.12 268	0.09 151	0.11 199	0.23 274	0.11 166	0.16 196	0.12 246	0.20 264	0.09 177	0.09 244	0.06 128	0.19 268	0.14 202	0.23 288	0.27 294

DDF-Stereo	0.12 184	0.07 138	0.04 76	0.10 193	0.09 191	0.13 231	0.10 230	0.18 212	0.08 143	0.24 237	0.06 82	0.19 215	0.06 140	0.08 192	0.08 111	0.11 199	0.23 274	0.08 92	0.16 196	0.10 198	0.20 264	0.08 131	0.07 188	0.07 171	0.13 154	0.13 172	0.17 216	0.19 238

S2M2_L	0.13 207	0.10 217	0.09 227	0.12 228	0.08 160	0.13 231	0.10 230	0.16 160	0.08 143	0.21 187	0.07 109	0.17 186	0.03 55	0.17 304	0.11 249	0.09 109	0.22 262	0.12 204	0.16 196	0.11 225	0.18 227	0.09 177	0.12 281	0.08 198	0.13 154	0.12 150	0.15 185	0.20 248
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-BAT	0.13 207	0.07 138	0.07 180	0.08 148	0.09 191	0.11 206	0.07 172	0.18 212	0.11 225	0.27 304	0.10 188	0.24 282	0.09 211	0.12 268	0.10 209	0.11 199	0.21 246	0.12 204	0.16 196	0.10 198	0.21 290	0.11 241	0.08 220	0.08 198	0.17 228	0.12 150	0.17 216	0.25 284

AE-Stereo	0.12 184	0.09 199	0.08 207	0.11 214	0.09 191	0.08 149	0.05 117	0.17 173	0.14 265	0.24 237	0.09 160	0.19 215	0.10 228	0.07 166	0.10 209	0.12 250	0.24 293	0.13 238	0.16 196	0.11 225	0.18 227	0.09 177	0.05 137	0.09 231	0.13 154	0.14 202	0.15 185	0.15 171

IGEV_Zeroshot_test	0.14 235	0.07 138	0.05 111	0.13 241	0.13 261	0.10 189	0.11 244	0.17 173	0.09 177	0.28 323	0.09 160	0.23 273	0.05 108	0.12 268	0.09 151	0.11 199	0.23 274	0.11 166	0.16 196	0.12 246	0.20 264	0.09 177	0.09 244	0.06 128	0.19 268	0.14 202	0.23 288	0.27 294

EGLCR-Stereo	0.11 155	0.06 114	0.04 76	0.08 148	0.08 160	0.07 136	0.05 117	0.17 173	0.09 177	0.27 304	0.06 82	0.19 215	0.06 140	0.08 192	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.10 147	0.16 196	0.07 107	0.17 213	0.07 110	0.04 107	0.06 128	0.10 116	0.12 150	0.18 241	0.18 219

FINET	0.12 184	0.11 234	0.12 274	0.12 228	0.10 216	0.11 206	0.13 264	0.15 150	0.12 245	0.13 109	0.12 221	0.13 137	0.09 211	0.09 214	0.15 310	0.13 271	0.15 134	0.11 166	0.16 196	0.09 162	0.13 131	0.10 216	0.10 260	0.10 248	0.12 141	0.10 112	0.13 154	0.12 138

DSFCA	0.11 155	0.13 263	0.09 227	0.10 193	0.08 160	0.11 206	0.11 244	0.12 117	0.09 177	0.12 103	0.13 235	0.14 149	0.07 175	0.05 113	0.09 151	0.11 199	0.15 134	0.13 238	0.16 196	0.10 198	0.13 131	0.12 263	0.07 188	0.09 231	0.12 141	0.13 172	0.10 116	0.13 147

R-Stereo Train	0.13 207	0.07 138	0.07 180	0.09 172	0.10 216	0.15 252	0.05 117	0.16 160	0.12 245	0.28 323	0.12 221	0.20 231	0.08 198	0.11 249	0.09 151	0.11 199	0.24 293	0.12 204	0.16 196	0.11 225	0.21 290	0.11 241	0.08 220	0.07 171	0.15 193	0.15 229	0.16 198	0.15 171

RAFT-Stereo	0.13 207	0.07 138	0.07 180	0.09 172	0.10 216	0.15 252	0.05 117	0.16 160	0.12 245	0.28 323	0.12 221	0.20 231	0.08 198	0.11 249	0.09 151	0.11 199	0.24 293	0.12 204	0.16 196	0.11 225	0.21 290	0.11 241	0.08 220	0.07 171	0.15 193	0.15 229	0.16 198	0.15 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.15 259	0.12 250	0.10 246	0.17 277	0.13 261	0.14 240	0.10 230	0.18 212	0.14 265	0.25 271	0.18 296	0.28 291	0.16 290	0.11 249	0.11 249	0.11 199	0.19 206	0.13 238	0.16 196	0.11 225	0.17 213	0.11 241	0.08 220	0.11 261	0.19 268	0.16 255	0.23 288	0.24 278
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LGCAT	0.11 155	0.09 199	0.08 207	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.06 152	0.17 173	0.06 87	0.22 198	0.09 160	0.15 155	0.07 175	0.07 166	0.09 151	0.09 109	0.19 206	0.10 147	0.17 217	0.08 132	0.19 241	0.10 216	0.08 220	0.06 128	0.11 131	0.12 150	0.15 185	0.11 125

HLf8	0.12 184	0.10 217	0.08 207	0.11 214	0.09 191	0.10 189	0.08 191	0.20 265	0.09 177	0.19 161	0.10 188	0.20 231	0.09 211	0.07 166	0.09 151	0.11 199	0.19 206	0.12 204	0.17 217	0.09 162	0.14 151	0.09 177	0.07 188	0.08 198	0.16 209	0.14 202	0.18 241	0.18 219

TestStereo_HL2	0.12 184	0.09 199	0.07 180	0.10 193	0.08 160	0.10 189	0.08 191	0.18 212	0.10 205	0.22 198	0.11 205	0.20 231	0.09 211	0.08 192	0.09 151	0.10 140	0.19 206	0.11 166	0.17 217	0.09 162	0.14 151	0.07 110	0.07 188	0.08 198	0.17 228	0.14 202	0.17 216	0.18 219

zero-FE	0.12 184	0.07 138	0.04 76	0.11 214	0.08 160	0.15 252	0.12 258	0.18 212	0.08 143	0.23 220	0.08 138	0.19 215	0.07 175	0.08 192	0.08 111	0.11 199	0.23 274	0.09 121	0.17 217	0.10 198	0.20 264	0.09 177	0.07 188	0.07 171	0.13 154	0.13 172	0.16 198	0.20 248

S2M2_XL	0.11 155	0.07 138	0.08 207	0.07 137	0.07 136	0.10 189	0.08 191	0.18 212	0.06 87	0.21 187	0.09 160	0.22 270	0.05 108	0.06 132	0.08 111	0.10 140	0.20 231	0.09 121	0.17 217	0.09 162	0.20 264	0.08 131	0.08 220	0.06 128	0.11 131	0.09 97	0.14 169	0.16 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 184	0.07 138	0.04 76	0.09 172	0.09 191	0.11 206	0.10 230	0.18 212	0.08 143	0.24 237	0.09 160	0.16 177	0.04 80	0.09 214	0.09 151	0.11 199	0.21 246	0.10 147	0.17 217	0.09 162	0.20 264	0.10 216	0.05 137	0.06 128	0.15 193	0.13 172	0.16 198	0.27 294

MSKI-zero shot	0.13 207	0.08 179	0.05 111	0.09 172	0.11 235	0.09 164	0.07 172	0.19 243	0.09 177	0.28 323	0.10 188	0.19 215	0.06 140	0.11 249	0.10 209	0.11 199	0.24 293	0.11 166	0.17 217	0.11 225	0.21 290	0.10 216	0.07 188	0.08 198	0.14 179	0.17 273	0.18 241	0.18 219

anonymity	0.13 207	0.06 114	0.05 111	0.09 172	0.10 216	0.09 164	0.07 172	0.18 212	0.08 143	0.28 323	0.12 221	0.19 215	0.06 140	0.09 214	0.09 151	0.13 271	0.23 274	0.12 204	0.17 217	0.15 290	0.19 241	0.10 216	0.09 244	0.07 171	0.19 268	0.18 286	0.19 255	0.19 238

GLC_STEREO	0.13 207	0.11 234	0.12 274	0.12 228	0.11 235	0.10 189	0.10 230	0.19 243	0.07 115	0.25 271	0.13 235	0.12 121	0.07 175	0.07 166	0.08 111	0.12 250	0.24 293	0.11 166	0.17 217	0.09 162	0.27 342	0.15 299	0.07 188	0.07 171	0.15 193	0.09 97	0.20 267	0.12 138

AACVNet	0.14 235	0.13 263	0.10 246	0.13 241	0.13 261	0.14 240	0.10 230	0.19 243	0.11 225	0.22 198	0.17 281	0.13 137	0.10 228	0.09 214	0.11 249	0.11 199	0.21 246	0.13 238	0.17 217	0.12 246	0.16 189	0.11 241	0.11 270	0.11 261	0.17 228	0.13 172	0.14 169	0.16 187

pcwnet_v2	0.15 259	0.12 250	0.12 274	0.16 269	0.14 272	0.17 273	0.14 270	0.20 265	0.13 254	0.22 198	0.14 248	0.19 215	0.18 296	0.12 268	0.10 209	0.12 250	0.18 183	0.13 238	0.17 217	0.12 246	0.16 189	0.11 241	0.09 244	0.10 248	0.19 268	0.20 303	0.19 255	0.27 294

GMStereo	0.12 184	0.12 250	0.07 180	0.11 214	0.11 235	0.13 231	0.09 212	0.17 173	0.10 205	0.17 135	0.13 235	0.21 255	0.11 239	0.07 166	0.10 209	0.09 109	0.17 163	0.10 147	0.17 217	0.12 246	0.14 151	0.09 177	0.07 188	0.09 231	0.14 179	0.13 172	0.15 185	0.12 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psm_up	0.14 235	0.11 234	0.13 283	0.15 264	0.12 249	0.14 240	0.11 244	0.20 265	0.16 278	0.19 161	0.12 221	0.15 155	0.17 294	0.10 231	0.12 265	0.12 250	0.19 206	0.13 238	0.17 217	0.11 225	0.15 171	0.09 177	0.10 260	0.16 308	0.18 253	0.16 255	0.17 216	0.20 248

stereogan	0.16 276	0.15 284	0.15 301	0.16 269	0.18 298	0.18 281	0.16 281	0.20 265	0.19 303	0.14 112	0.16 272	0.20 231	0.18 296	0.13 284	0.14 300	0.13 271	0.16 149	0.14 263	0.17 217	0.14 276	0.14 151	0.12 263	0.13 288	0.13 287	0.16 209	0.16 255	0.23 288	0.18 219

ADCL	0.14 235	0.12 250	0.11 259	0.13 241	0.11 235	0.14 240	0.10 230	0.17 173	0.15 273	0.22 198	0.16 272	0.21 255	0.12 247	0.09 214	0.10 209	0.11 199	0.16 149	0.13 238	0.17 217	0.12 246	0.18 227	0.13 280	0.11 270	0.11 261	0.16 209	0.15 229	0.16 198	0.16 187

UCFNet_RVC	0.15 259	0.17 300	0.12 274	0.16 269	0.14 272	0.17 273	0.11 244	0.17 173	0.12 245	0.20 174	0.13 235	0.28 291	0.12 247	0.10 231	0.11 249	0.13 271	0.18 183	0.13 238	0.17 217	0.12 246	0.16 189	0.09 177	0.10 260	0.11 261	0.18 253	0.15 229	0.17 216	0.19 238

iResNetv2_ROB	0.12 184	0.08 179	0.07 180	0.12 228	0.09 191	0.12 220	0.08 191	0.17 173	0.08 143	0.22 198	0.12 221	0.20 231	0.15 285	0.06 132	0.08 111	0.08 90	0.16 149	0.11 166	0.17 217	0.10 198	0.14 151	0.09 177	0.09 244	0.10 248	0.14 179	0.12 150	0.19 255	0.12 138

HSM	0.14 235	0.12 250	0.09 227	0.14 251	0.13 261	0.12 220	0.10 230	0.18 212	0.10 205	0.23 220	0.15 261	0.18 203	0.14 277	0.08 192	0.10 209	0.10 140	0.21 246	0.12 204	0.17 217	0.12 246	0.18 227	0.10 216	0.07 188	0.08 198	0.17 228	0.15 229	0.17 216	0.18 219

MDST_ROB	0.22 309	0.27 337	0.14 294	0.47 344	0.24 323	0.36 338	0.20 302	0.24 304	0.16 278	0.26 288	0.14 248	0.28 291	0.25 314	0.11 249	0.11 249	0.12 250	0.21 246	0.12 204	0.17 217	0.12 246	0.19 241	0.10 216	0.11 270	0.12 277	0.34 348	0.23 323	0.56 357	0.31 312

TestStereo_HLe17	0.12 184	0.11 234	0.08 207	0.14 251	0.10 216	0.12 220	0.08 191	0.23 297	0.11 225	0.21 187	0.10 188	0.20 231	0.07 175	0.06 132	0.09 151	0.10 140	0.17 163	0.11 166	0.18 236	0.09 162	0.13 131	0.08 131	0.06 159	0.09 231	0.18 253	0.14 202	0.16 198	0.15 171

TestStereo-Hl	0.14 235	0.11 234	0.08 207	0.10 193	0.09 191	0.15 252	0.11 244	0.19 243	0.13 254	0.24 237	0.12 221	0.28 291	0.12 247	0.07 166	0.09 151	0.11 199	0.19 206	0.12 204	0.18 236	0.10 198	0.15 171	0.09 177	0.07 188	0.10 248	0.16 209	0.15 229	0.24 298	0.29 303

DepthFocus	0.10 138	0.05 90	0.05 111	0.09 172	0.05 88	0.06 115	0.04 106	0.17 173	0.07 115	0.22 198	0.09 160	0.13 137	0.04 80	0.10 231	0.09 151	0.09 109	0.18 183	0.09 121	0.18 236	0.09 162	0.17 213	0.08 131	0.09 244	0.05 99	0.07 77	0.11 135	0.14 169	0.12 138

CASnet	0.10 138	0.06 114	0.05 111	0.08 148	0.09 191	0.11 206	0.05 117	0.18 212	0.10 205	0.23 220	0.11 205	0.13 137	0.06 140	0.07 166	0.09 151	0.10 140	0.16 149	0.08 92	0.18 236	0.07 107	0.14 151	0.06 91	0.06 159	0.06 128	0.12 141	0.10 112	0.14 169	0.10 115
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 138	0.09 199	0.06 144	0.08 148	0.06 119	0.09 164	0.06 152	0.09 101	0.07 115	0.18 147	0.11 205	0.10 102	0.10 228	0.06 132	0.08 111	0.09 109	0.14 127	0.09 121	0.18 236	0.09 162	0.11 98	0.06 91	0.05 137	0.06 128	0.11 131	0.10 112	0.15 185	0.12 138

TANstereo	0.11 155	0.06 114	0.06 144	0.10 193	0.09 191	0.09 164	0.06 152	0.12 117	0.08 143	0.22 198	0.08 138	0.13 137	0.07 175	0.08 192	0.10 209	0.13 271	0.20 231	0.13 238	0.18 236	0.08 132	0.18 227	0.09 177	0.06 159	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.15 185	0.14 157

XX-TBD	0.11 155	0.06 114	0.06 144	0.10 193	0.09 191	0.09 164	0.06 152	0.12 117	0.08 143	0.22 198	0.08 138	0.13 137	0.07 175	0.08 192	0.10 209	0.13 271	0.20 231	0.13 238	0.18 236	0.08 132	0.18 227	0.09 177	0.06 159	0.06 128	0.10 116	0.10 112	0.15 185	0.14 157

EAI-Stereo	0.13 207	0.07 138	0.04 76	0.10 193	0.10 216	0.10 189	0.09 212	0.17 173	0.10 205	0.26 288	0.11 205	0.20 231	0.05 108	0.10 231	0.10 209	0.11 199	0.23 274	0.12 204	0.18 236	0.12 246	0.19 241	0.08 131	0.08 220	0.08 198	0.16 209	0.14 202	0.15 185	0.20 248

FADNet-RVC	0.14 235	0.13 263	0.10 246	0.18 282	0.11 235	0.14 240	0.09 212	0.21 280	0.09 177	0.19 161	0.17 281	0.17 186	0.12 247	0.11 249	0.14 300	0.15 310	0.18 183	0.13 238	0.18 236	0.15 290	0.12 112	0.12 263	0.12 281	0.11 261	0.20 281	0.16 255	0.14 169	0.14 157

RGC	0.19 290	0.17 300	0.17 315	0.19 289	0.20 310	0.20 298	0.15 276	0.22 289	0.26 334	0.17 135	0.20 310	0.21 255	0.24 311	0.15 299	0.23 338	0.18 332	0.18 183	0.16 288	0.18 236	0.16 302	0.17 213	0.13 280	0.12 281	0.15 300	0.20 281	0.21 308	0.23 288	0.24 278

NCC-stereo	0.17 279	0.16 292	0.16 307	0.16 269	0.17 291	0.18 281	0.18 293	0.19 243	0.20 314	0.16 125	0.19 305	0.21 255	0.21 303	0.12 268	0.20 334	0.18 332	0.18 183	0.19 317	0.18 236	0.15 290	0.15 171	0.15 299	0.15 296	0.12 277	0.18 253	0.17 273	0.24 298	0.20 248

Abc-Net	0.17 279	0.16 292	0.16 307	0.16 269	0.17 291	0.18 281	0.18 293	0.19 243	0.20 314	0.16 125	0.19 305	0.21 255	0.21 303	0.12 268	0.20 334	0.18 332	0.18 183	0.19 317	0.18 236	0.15 290	0.15 171	0.15 299	0.15 296	0.12 277	0.18 253	0.17 273	0.24 298	0.20 248
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV_ROB	0.21 304	0.14 276	0.15 301	0.26 315	0.22 316	0.21 307	0.22 315	0.28 318	0.17 288	0.26 288	0.17 281	0.28 291	0.17 294	0.26 329	0.11 249	0.12 250	0.26 318	0.17 301	0.18 236	0.16 302	0.21 290	0.19 328	0.26 336	0.20 319	0.24 313	0.25 335	0.25 305	0.33 319

XPNet_ROB	0.18 284	0.21 317	0.14 294	0.15 264	0.16 283	0.15 252	0.15 276	0.15 150	0.14 265	0.19 161	0.18 296	0.49 327	0.13 261	0.11 249	0.13 285	0.14 292	0.25 310	0.16 288	0.18 236	0.14 276	0.17 213	0.18 320	0.13 288	0.13 287	0.17 228	0.17 273	0.31 323	0.29 303

DN-CSS_ROB	0.11 155	0.09 199	0.11 259	0.08 148	0.09 191	0.08 149	0.08 191	0.16 160	0.10 205	0.23 220	0.17 281	0.18 203	0.14 277	0.05 113	0.08 111	0.09 109	0.13 113	0.10 147	0.18 236	0.09 162	0.11 98	0.08 131	0.07 188	0.08 198	0.13 154	0.10 112	0.12 140	0.10 115

SGM-Forest	0.19 290	0.18 306	0.16 307	0.23 304	0.18 298	0.20 298	0.18 293	0.23 297	0.17 288	0.20 174	0.15 261	0.23 273	0.18 296	0.22 322	0.17 321	0.18 332	0.19 206	0.17 301	0.18 236	0.15 290	0.17 213	0.18 320	0.25 331	0.18 316	0.22 304	0.18 286	0.25 305	0.24 278
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LMCR-Stereo	0.13 207	0.09 199	0.07 180	0.11 214	0.08 160	0.11 206	0.09 212	0.18 212	0.09 177	0.19 161	0.14 248	0.19 215	0.14 277	0.10 231	0.09 151	0.11 199	0.20 231	0.13 238	0.19 252	0.10 198	0.18 227	0.10 216	0.08 220	0.08 198	0.15 193	0.13 172	0.18 241	0.17 200

ADCRef	0.13 207	0.10 217	0.09 227	0.10 193	0.08 160	0.09 164	0.08 191	0.17 173	0.14 265	0.21 187	0.15 261	0.15 155	0.13 261	0.05 113	0.10 209	0.11 199	0.16 149	0.14 263	0.19 252	0.12 246	0.15 171	0.12 263	0.09 244	0.11 261	0.13 154	0.18 286	0.13 154	0.18 219

MSMDNet	0.13 207	0.08 179	0.06 144	0.09 172	0.12 249	0.10 189	0.08 191	0.17 173	0.11 225	0.27 304	0.09 160	0.20 231	0.06 140	0.12 268	0.10 209	0.11 199	0.24 293	0.12 204	0.19 252	0.16 302	0.21 290	0.11 241	0.07 188	0.08 198	0.17 228	0.14 202	0.17 216	0.18 219

DeepPruner_ROB	0.14 235	0.13 263	0.11 259	0.12 228	0.11 235	0.10 189	0.09 212	0.17 173	0.12 245	0.21 187	0.18 296	0.15 155	0.13 261	0.08 192	0.12 265	0.11 199	0.19 206	0.15 277	0.19 252	0.11 225	0.17 213	0.14 287	0.10 260	0.11 261	0.17 228	0.16 255	0.17 216	0.19 238

MLCV	0.14 235	0.11 234	0.09 227	0.16 269	0.12 249	0.14 240	0.11 244	0.21 280	0.10 205	0.24 237	0.13 235	0.21 255	0.14 277	0.08 192	0.09 151	0.10 140	0.19 206	0.11 166	0.19 252	0.09 162	0.17 213	0.08 131	0.10 260	0.09 231	0.16 209	0.13 172	0.16 198	0.19 238

NCCL2	0.17 279	0.17 300	0.16 307	0.13 241	0.13 261	0.13 231	0.12 258	0.21 280	0.17 288	0.22 198	0.15 261	0.23 273	0.13 261	0.09 214	0.15 310	0.16 318	0.18 183	0.17 301	0.19 252	0.17 307	0.21 290	0.17 311	0.11 270	0.16 308	0.25 318	0.26 342	0.20 267	0.24 278

Any-RAFT	0.13 207	0.07 138	0.05 111	0.10 193	0.09 191	0.12 220	0.08 191	0.17 173	0.10 205	0.26 288	0.09 160	0.20 231	0.08 198	0.10 231	0.09 151	0.10 140	0.22 262	0.11 166	0.20 258	0.10 198	0.21 290	0.09 177	0.08 220	0.06 128	0.16 209	0.15 229	0.17 216	0.17 200

HBP-ISP	0.21 304	0.16 292	0.12 274	0.26 315	0.22 316	0.22 310	0.17 290	0.29 324	0.18 294	0.27 304	0.18 296	0.21 255	0.12 247	0.28 335	0.10 209	0.14 292	0.26 318	0.19 317	0.20 258	0.12 246	0.22 309	0.23 344	0.26 336	0.23 326	0.24 313	0.24 329	0.23 288	0.26 290

MIPNet	0.11 155	0.09 199	0.06 144	0.07 137	0.08 160	0.07 136	0.05 117	0.17 173	0.06 87	0.23 220	0.07 109	0.15 155	0.08 198	0.05 113	0.09 151	0.10 140	0.17 163	0.11 166	0.20 258	0.12 246	0.13 131	0.10 216	0.05 137	0.07 171	0.15 193	0.13 172	0.11 130	0.13 147

IPLGR	0.12 184	0.09 199	0.09 227	0.09 172	0.10 216	0.09 164	0.07 172	0.18 212	0.09 177	0.22 198	0.10 188	0.15 155	0.07 175	0.06 132	0.09 151	0.11 199	0.17 163	0.11 166	0.20 258	0.12 246	0.15 171	0.08 131	0.04 107	0.08 198	0.16 209	0.13 172	0.14 169	0.16 187

SACVNet	0.15 259	0.14 276	0.13 283	0.16 269	0.13 261	0.14 240	0.12 258	0.19 243	0.17 288	0.19 161	0.17 281	0.14 149	0.07 175	0.14 290	0.13 285	0.13 271	0.19 206	0.16 288	0.20 258	0.13 265	0.16 189	0.14 287	0.12 281	0.13 287	0.20 281	0.18 286	0.19 255	0.17 200

GANet-ADL	0.15 259	0.12 250	0.09 227	0.14 251	0.12 249	0.16 264	0.12 258	0.20 265	0.10 205	0.25 271	0.15 261	0.22 270	0.12 247	0.21 321	0.09 151	0.11 199	0.25 310	0.14 263	0.20 258	0.14 276	0.19 241	0.09 177	0.08 220	0.10 248	0.17 228	0.15 229	0.20 267	0.17 200

TestStereo	0.13 207	0.12 250	0.10 246	0.11 214	0.08 160	0.11 206	0.10 230	0.18 212	0.11 225	0.24 237	0.13 235	0.20 231	0.08 198	0.06 132	0.11 249	0.10 140	0.20 231	0.11 166	0.20 258	0.10 198	0.21 290	0.10 216	0.06 159	0.12 277	0.19 268	0.11 135	0.12 140	0.13 147

XX-Stereo	0.14 235	0.05 90	0.05 111	0.10 193	0.08 160	0.17 273	0.07 172	0.18 212	0.10 205	0.27 304	0.09 160	0.20 231	0.03 55	0.09 214	0.10 209	0.12 250	0.23 274	0.11 166	0.20 258	0.11 225	0.20 264	0.08 131	0.08 220	0.07 171	0.22 304	0.16 255	0.17 216	0.36 323

HCRNet	0.11 155	0.17 300	0.06 144	0.22 300	0.08 160	0.15 252	0.08 191	0.13 135	0.04 35	0.46 364	0.12 221	0.24 282	0.07 175	0.07 166	0.08 111	0.06 50	0.14 127	0.08 92	0.20 258	0.08 132	0.09 82	0.05 70	0.11 270	0.06 128	0.06 62	0.05 34	0.05 54	0.08 90

LE_ROB	0.40 344	0.20 312	0.16 307	0.41 340	0.43 349	0.33 335	0.44 347	0.34 338	0.29 344	0.32 342	0.21 315	1.25 371	1.40 386	0.11 249	0.10 209	0.11 199	0.21 246	0.13 238	0.20 258	0.13 265	0.22 309	0.12 263	0.12 281	0.14 296	0.36 351	0.31 353	1.39 388	1.32 386

CBMV	0.22 309	0.18 306	0.17 315	0.23 304	0.21 313	0.20 298	0.18 293	0.27 315	0.19 303	0.28 323	0.11 205	0.29 298	0.13 261	0.24 324	0.13 285	0.14 292	0.24 293	0.18 312	0.20 258	0.16 302	0.21 290	0.18 320	0.24 329	0.23 326	0.26 321	0.22 316	0.35 332	0.40 332
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.14 235	0.12 250	0.10 246	0.08 148	0.09 191	0.10 189	0.08 191	0.22 289	0.19 303	0.24 237	0.16 272	0.23 273	0.11 239	0.04 97	0.10 209	0.11 199	0.17 163	0.12 204	0.21 269	0.12 246	0.16 189	0.11 241	0.06 159	0.11 261	0.21 294	0.12 150	0.16 198	0.15 171

RAFT-Test	0.13 207	0.07 138	0.06 144	0.09 172	0.11 235	0.13 231	0.09 212	0.17 173	0.11 225	0.27 304	0.10 188	0.20 231	0.05 108	0.12 268	0.10 209	0.11 199	0.23 274	0.12 204	0.21 269	0.14 276	0.21 290	0.11 241	0.06 159	0.08 198	0.17 228	0.15 229	0.17 216	0.17 200

sAnonymous2	0.14 235	0.09 199	0.10 246	0.10 193	0.09 191	0.09 164	0.11 244	0.22 289	0.11 225	0.23 220	0.16 272	0.15 155	0.10 228	0.06 132	0.12 265	0.13 271	0.18 183	0.15 277	0.21 269	0.14 276	0.16 189	0.14 287	0.04 107	0.10 248	0.17 228	0.17 273	0.17 216	0.16 187

CroCo_RVC	0.14 235	0.09 199	0.10 246	0.10 193	0.09 191	0.09 164	0.11 244	0.22 289	0.11 225	0.23 220	0.16 272	0.15 155	0.10 228	0.06 132	0.12 265	0.13 271	0.18 183	0.15 277	0.21 269	0.14 276	0.16 189	0.14 287	0.04 107	0.10 248	0.17 228	0.17 273	0.17 216	0.16 187

RTSC	0.14 235	0.11 234	0.10 246	0.12 228	0.11 235	0.12 220	0.10 230	0.16 160	0.13 254	0.18 147	0.13 235	0.15 155	0.13 261	0.08 192	0.11 249	0.13 271	0.20 231	0.13 238	0.21 269	0.12 246	0.16 189	0.12 263	0.07 188	0.10 248	0.16 209	0.16 255	0.21 281	0.32 316

ccs_rob	0.20 298	0.15 284	0.11 259	0.26 315	0.16 283	0.26 321	0.20 302	0.22 289	0.16 278	0.25 271	0.24 330	0.57 336	0.24 311	0.17 304	0.12 265	0.13 271	0.23 274	0.15 277	0.21 269	0.15 290	0.21 290	0.11 241	0.12 281	0.11 261	0.20 281	0.16 255	0.18 241	0.24 278

NaN_ROB	0.19 290	0.20 312	0.19 325	0.20 294	0.20 310	0.16 264	0.15 276	0.27 315	0.19 303	0.23 220	0.18 296	0.47 326	0.16 290	0.11 249	0.13 285	0.12 250	0.15 134	0.14 263	0.21 269	0.19 318	0.13 131	0.10 216	0.09 244	0.20 319	0.24 313	0.21 308	0.26 310	0.28 301

ITSA-stereo	0.18 284	0.14 276	0.11 259	0.26 315	0.16 283	0.18 281	0.16 281	0.25 308	0.17 288	0.25 271	0.17 281	0.33 304	0.24 311	0.16 302	0.11 249	0.11 199	0.21 246	0.15 277	0.22 276	0.10 198	0.19 241	0.11 241	0.15 296	0.11 261	0.22 304	0.15 229	0.20 267	0.23 273

DAS	0.19 290	0.11 234	0.09 227	0.24 310	0.19 305	0.18 281	0.20 302	0.23 297	0.18 294	0.24 237	0.14 248	0.38 314	0.21 303	0.09 214	0.12 265	0.11 199	0.25 310	0.16 288	0.22 276	0.15 290	0.20 264	0.14 287	0.18 308	0.13 287	0.19 268	0.17 273	0.23 288	0.29 303

SepStereo	0.19 290	0.11 234	0.09 227	0.24 310	0.19 305	0.18 281	0.20 302	0.23 297	0.18 294	0.24 237	0.14 248	0.38 314	0.21 303	0.09 214	0.12 265	0.11 199	0.25 310	0.16 288	0.22 276	0.15 290	0.20 264	0.14 287	0.18 308	0.13 287	0.19 268	0.17 273	0.23 288	0.29 303

PSMNet-ADL	0.18 284	0.13 263	0.13 283	0.16 269	0.14 272	0.17 273	0.16 281	0.20 265	0.21 320	0.27 304	0.19 305	0.29 298	0.25 314	0.18 309	0.14 300	0.14 292	0.23 274	0.14 263	0.22 276	0.14 276	0.19 241	0.11 241	0.10 260	0.11 261	0.20 281	0.15 229	0.23 288	0.19 238

TRStereo	0.13 207	0.07 138	0.05 111	0.09 172	0.08 160	0.17 273	0.13 264	0.18 212	0.07 115	0.25 271	0.09 160	0.20 231	0.04 80	0.10 231	0.09 151	0.10 140	0.22 262	0.11 166	0.22 276	0.13 265	0.19 241	0.09 177	0.09 244	0.07 171	0.16 209	0.15 229	0.24 298	0.20 248

test-1	0.14 235	0.06 114	0.07 180	0.11 214	0.10 216	0.18 281	0.14 270	0.19 243	0.13 254	0.28 323	0.10 188	0.19 215	0.11 239	0.12 268	0.12 265	0.13 271	0.22 262	0.12 204	0.22 276	0.10 198	0.24 327	0.08 131	0.09 244	0.08 198	0.21 294	0.18 286	0.15 185	0.17 200

sCroCo_RVC	0.14 235	0.09 199	0.09 227	0.08 148	0.07 136	0.10 189	0.07 172	0.19 243	0.14 265	0.18 147	0.12 221	0.13 137	0.14 277	0.06 132	0.13 285	0.15 310	0.22 262	0.15 277	0.22 276	0.13 265	0.21 290	0.16 307	0.06 159	0.12 277	0.17 228	0.16 255	0.17 216	0.17 200

APVNet	0.15 259	0.13 263	0.11 259	0.14 251	0.16 283	0.14 240	0.13 264	0.19 243	0.11 225	0.14 112	0.13 235	0.17 186	0.09 211	0.16 302	0.15 310	0.15 310	0.21 246	0.14 263	0.22 276	0.15 290	0.15 171	0.12 263	0.07 188	0.12 277	0.16 209	0.15 229	0.19 255	0.17 200

NOSS_ROB	0.21 304	0.14 276	0.15 301	0.20 294	0.19 305	0.20 298	0.22 315	0.29 324	0.18 294	0.25 271	0.15 261	0.21 255	0.13 261	0.27 334	0.13 285	0.14 292	0.26 318	0.21 327	0.22 276	0.17 307	0.23 320	0.22 341	0.26 336	0.24 334	0.26 321	0.22 316	0.24 298	0.26 290

LALA_ROB	0.22 309	0.25 330	0.16 307	0.19 289	0.17 291	0.22 310	0.16 281	0.17 173	0.19 303	0.24 237	0.21 315	0.64 338	0.15 285	0.13 284	0.23 338	0.17 325	0.27 329	0.22 333	0.22 276	0.18 314	0.20 264	0.20 332	0.14 294	0.15 300	0.20 281	0.22 316	0.35 332	0.25 284

EKT-Stereo	0.15 259	0.10 217	0.07 180	0.13 241	0.12 249	0.16 264	0.17 290	0.18 212	0.11 225	0.26 288	0.17 281	0.17 186	0.07 175	0.11 249	0.09 151	0.11 199	0.24 293	0.15 277	0.23 286	0.12 246	0.24 327	0.10 216	0.07 188	0.08 198	0.20 281	0.15 229	0.17 216	0.18 219

CASS	0.15 259	0.12 250	0.10 246	0.14 251	0.12 249	0.16 264	0.10 230	0.19 243	0.15 273	0.26 288	0.12 221	0.20 231	0.12 247	0.09 214	0.11 249	0.12 250	0.23 274	0.12 204	0.23 286	0.09 162	0.19 241	0.10 216	0.07 188	0.09 231	0.23 311	0.14 202	0.19 255	0.22 268
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.17 279	0.12 250	0.11 259	0.19 289	0.14 272	0.17 273	0.14 270	0.21 280	0.14 265	0.24 237	0.17 281	0.32 303	0.16 290	0.19 314	0.11 249	0.14 292	0.22 262	0.15 277	0.23 286	0.13 265	0.18 227	0.11 241	0.05 137	0.10 248	0.18 253	0.15 229	0.19 255	0.21 265

cross-raft	0.14 235	0.08 179	0.07 180	0.08 148	0.10 216	0.12 220	0.08 191	0.17 173	0.13 254	0.27 304	0.11 205	0.21 255	0.05 108	0.11 249	0.13 285	0.14 292	0.22 262	0.11 166	0.23 286	0.13 265	0.23 320	0.09 177	0.06 159	0.08 198	0.22 304	0.17 273	0.14 169	0.15 171

GEStereo_RVC	0.14 235	0.13 263	0.10 246	0.11 214	0.12 249	0.12 220	0.11 244	0.18 212	0.13 254	0.24 237	0.16 272	0.18 203	0.10 228	0.06 132	0.12 265	0.11 199	0.20 231	0.17 301	0.23 286	0.13 265	0.15 171	0.13 280	0.07 188	0.11 261	0.20 281	0.14 202	0.13 154	0.19 238

FADNet	0.16 276	0.15 284	0.10 246	0.20 294	0.10 216	0.19 292	0.13 264	0.20 265	0.13 254	0.22 198	0.24 330	0.17 186	0.14 277	0.12 268	0.17 321	0.16 318	0.16 149	0.14 263	0.23 286	0.20 322	0.16 189	0.12 263	0.11 270	0.11 261	0.21 294	0.18 286	0.16 198	0.15 171

DCVSM-stereo	0.20 298	0.15 284	0.11 259	0.24 310	0.18 298	0.26 321	0.21 313	0.23 297	0.16 278	0.24 237	0.19 305	0.49 327	0.27 322	0.13 284	0.10 209	0.12 250	0.24 293	0.16 288	0.24 292	0.15 290	0.19 241	0.14 287	0.22 320	0.11 261	0.18 253	0.15 229	0.24 298	0.28 301

GES	0.14 235	0.11 234	0.07 180	0.09 172	0.11 235	0.15 252	0.09 212	0.20 265	0.09 177	0.23 220	0.12 221	0.17 186	0.11 239	0.14 290	0.10 209	0.10 140	0.23 274	0.14 263	0.24 292	0.14 276	0.17 213	0.17 311	0.11 270	0.09 231	0.15 193	0.14 202	0.21 281	0.20 248

SGM-ForestM	0.24 315	0.22 320	0.16 307	0.37 330	0.24 323	0.32 330	0.24 322	0.28 318	0.20 314	0.23 220	0.17 281	0.51 332	0.25 314	0.20 319	0.12 265	0.13 271	0.23 274	0.16 288	0.24 292	0.14 276	0.19 241	0.16 307	0.21 319	0.16 308	0.35 349	0.24 329	0.51 351	0.35 321

ETE_ROB	0.22 309	0.23 324	0.15 301	0.20 294	0.16 283	0.19 292	0.17 290	0.18 212	0.19 303	0.22 198	0.22 322	0.65 340	0.16 290	0.14 290	0.14 300	0.14 292	0.30 341	0.19 317	0.24 292	0.19 318	0.21 290	0.18 320	0.16 300	0.15 300	0.22 304	0.28 349	0.41 346	0.26 290

pmcnn	0.19 290	0.14 276	0.11 259	0.18 282	0.13 261	0.19 292	0.16 281	0.20 265	0.18 294	0.26 288	0.14 248	0.35 308	0.25 314	0.09 214	0.09 151	0.11 199	0.25 310	0.14 263	0.24 292	0.14 276	0.22 309	0.14 287	0.11 270	0.11 261	0.21 294	0.18 286	0.39 341	0.45 342

depth_test_26	0.13 207	0.06 114	0.06 144	0.06 114	0.07 136	0.07 136	0.05 117	0.26 311	0.06 87	0.32 342	0.10 188	0.31 302	0.06 140	0.10 231	0.10 209	0.10 140	0.29 337	0.11 166	0.25 297	0.10 198	0.26 339	0.07 110	0.13 288	0.08 198	0.12 141	0.14 202	0.13 154	0.20 248

DLNR_Zeroshot_test	10.12 392	32.06 402	0.05 111	54.44 402	0.09 191	0.18 281	50.47 402	0.19 243	0.08 143	0.27 304	0.07 109	0.20 231	0.04 80	0.14 290	62.26 402	70.60 402	0.33 346	0.18 312	0.25 297	0.11 225	0.20 264	0.08 131	0.07 188	0.09 231	0.18 253	0.15 229	0.20 267	0.26 290

dd	0.14 235	0.12 250	0.07 180	0.25 313	0.10 216	0.19 292	0.09 212	0.17 173	0.08 143	0.17 135	0.08 138	0.33 304	0.08 198	0.06 132	0.10 209	0.11 199	0.24 293	0.11 166	0.25 297	0.09 162	0.15 171	0.09 177	0.06 159	0.09 231	0.17 228	0.13 172	0.18 241	0.15 171

DDUNet	0.26 320	0.20 312	0.12 274	0.37 330	0.30 339	0.40 344	0.47 350	0.20 265	0.16 278	0.16 125	0.25 336	0.16 177	0.08 198	1.63 367	0.13 285	0.14 292	0.21 246	0.14 263	0.25 297	0.13 265	0.18 227	0.12 263	0.25 331	0.15 300	0.17 228	0.18 286	0.18 241	0.22 268

iResNet	0.16 276	0.11 234	0.09 227	0.15 264	0.13 261	0.17 273	0.12 258	0.21 280	0.14 265	0.25 271	0.13 235	0.35 308	0.32 334	0.08 192	0.10 209	0.11 199	0.20 231	0.12 204	0.25 297	0.14 276	0.18 227	0.11 241	0.12 281	0.13 287	0.18 253	0.14 202	0.20 267	0.18 219

SGM_RVC	0.25 316	0.24 327	0.17 315	0.39 338	0.27 331	0.34 336	0.26 328	0.28 318	0.19 303	0.25 271	0.18 296	0.42 318	0.30 328	0.17 304	0.12 265	0.13 271	0.23 274	0.15 277	0.25 297	0.13 265	0.19 241	0.15 299	0.19 313	0.17 313	0.33 345	0.22 316	0.55 356	0.43 338
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-Stereo-zeroshot	0.15 259	0.07 138	0.05 111	0.14 251	0.12 249	0.15 252	0.10 230	0.18 212	0.08 143	0.26 288	0.08 138	0.19 215	0.08 198	0.11 249	0.10 209	0.12 250	0.26 318	0.13 238	0.26 303	0.11 225	0.20 264	0.10 216	0.08 220	0.07 171	0.20 281	0.18 286	0.19 255	0.31 312

UDG	0.26 320	0.20 312	0.13 283	0.38 335	0.31 340	0.38 342	0.51 353	0.19 243	0.16 278	0.19 161	0.23 327	0.17 186	0.09 211	1.45 363	0.14 300	0.13 271	0.27 329	0.16 288	0.26 303	0.13 265	0.21 290	0.13 280	0.25 331	0.12 277	0.20 281	0.20 303	0.20 267	0.19 238

Anonymous3	0.18 284	0.15 284	0.11 259	0.15 264	0.10 216	0.14 240	0.11 244	0.22 289	0.19 303	0.27 304	0.15 261	0.27 289	0.12 247	0.13 284	0.25 341	0.17 325	0.23 274	0.18 312	0.26 303	0.17 307	0.24 327	0.20 332	0.09 244	0.10 248	0.21 294	0.20 303	0.22 286	0.20 248

PS-NSSS	0.17 279	0.19 309	0.17 315	0.23 304	0.18 298	0.18 281	0.16 281	0.22 289	0.13 254	0.23 220	0.20 310	0.44 320	0.08 198	0.11 249	0.12 265	0.10 140	0.13 113	0.13 238	0.26 303	0.11 225	0.11 98	0.07 110	0.18 308	0.15 300	0.17 228	0.21 308	0.13 154	0.20 248

CSAN	0.26 320	0.31 344	0.30 349	0.26 315	0.23 320	0.21 307	0.18 293	0.28 318	0.36 356	0.35 354	0.24 330	0.51 332	0.26 319	0.14 290	0.18 328	0.17 325	0.19 206	0.20 323	0.26 303	0.25 338	0.22 309	0.20 332	0.18 308	0.27 340	0.30 336	0.23 323	0.38 340	0.38 325

FSD		0.24 327	0.24 339	0.27 322	0.25 326	0.25 318	0.33 334	0.30 327	0.18 294	0.20 174	0.17 281			0.29 337	0.25 341	0.26 347			0.27 308	0.21 324				0.28 344	0.27 324	0.23 323	0.27 313	0.27 294

model_zeroshot	0.14 235	0.09 199	0.06 144	0.10 193	0.10 216	0.14 240	0.08 191	0.20 265	0.12 245	0.28 323	0.08 138	0.21 255	0.06 140	0.11 249	0.09 151	0.12 250	0.26 318	0.13 238	0.27 308	0.11 225	0.20 264	0.13 280	0.11 270	0.09 231	0.17 228	0.17 273	0.18 241	0.18 219

gcap-zeroshot	0.13 207	0.08 179	0.05 111	0.08 148	0.10 216	0.11 206	0.09 212	0.18 212	0.09 177	0.28 323	0.08 138	0.20 231	0.06 140	0.10 231	0.09 151	0.12 250	0.23 274	0.11 166	0.27 308	0.12 246	0.20 264	0.11 241	0.07 188	0.08 198	0.12 141	0.17 273	0.17 216	0.18 219

FCDSN-DC	0.25 316	0.25 330	0.25 340	0.28 324	0.26 329	0.26 321	0.34 335	0.28 318	0.18 294	0.20 174	0.17 281	0.20 231	0.12 247	0.29 337	0.26 343	0.26 347	0.29 337	0.28 349	0.27 308	0.21 324	0.25 335	0.25 347	0.26 336	0.32 352	0.26 321	0.24 329	0.26 310	0.27 294
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	0.30 332	0.26 333	0.20 328	0.49 346	0.36 344	0.35 337	0.26 328	0.32 332	0.28 342	0.30 339	0.27 341	0.61 337	0.47 352	0.18 309	0.12 265	0.14 292	0.26 318	0.17 301	0.27 308	0.17 307	0.27 342	0.21 337	0.25 331	0.20 319	0.36 351	0.28 349	0.54 355	0.49 346
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
DDVS	0.19 290	0.15 284	0.13 283	0.18 282	0.18 298	0.19 292	0.20 302	0.20 265	0.16 278	0.25 271	0.21 315	0.39 317	0.27 322	0.13 284	0.12 265	0.14 292	0.26 318	0.19 317	0.28 313	0.15 290	0.18 227	0.16 307	0.10 260	0.14 296	0.19 268	0.15 229	0.22 286	0.25 284

FC-DCNN	0.27 326	0.28 339	0.26 343	0.36 328	0.28 332	0.32 330	0.37 337	0.32 332	0.19 303	0.22 198	0.18 296	0.23 273	0.13 261	0.29 337	0.26 343	0.26 347	0.29 337	0.27 345	0.28 313	0.21 324	0.25 335	0.25 347	0.26 336	0.31 349	0.30 336	0.25 335	0.29 318	0.30 310

FC-DCNN v2	0.27 326	0.28 339	0.27 345	0.37 330	0.28 332	0.32 330	0.38 341	0.33 336	0.19 303	0.22 198	0.18 296	0.23 273	0.13 261	0.29 337	0.26 343	0.26 347	0.29 337	0.27 345	0.29 315	0.21 324	0.25 335	0.25 347	0.26 336	0.31 349	0.31 338	0.26 342	0.30 320	0.30 310

dad	0.18 284	0.16 292	0.11 259	0.36 328	0.16 283	0.24 317	0.21 313	0.24 304	0.09 177	0.22 198	0.11 205	0.38 314	0.11 239	0.08 192	0.12 265	0.10 140	0.27 329	0.12 204	0.29 315	0.10 198	0.19 241	0.12 263	0.08 220	0.13 287	0.18 253	0.14 202	0.31 323	0.22 268

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 316	0.25 330	0.20 328	0.29 325	0.22 316	0.22 310	0.23 319	0.36 342	0.27 339	0.36 355	0.22 322	0.45 321	0.32 334	0.19 314	0.17 321	0.17 325	0.17 163	0.16 288	0.29 315	0.14 276	0.20 264	0.18 320	0.27 349	0.23 326	0.29 333	0.25 335	0.33 328	0.31 312

AnyNet_C32	0.20 298	0.16 292	0.15 301	0.17 277	0.17 291	0.19 292	0.16 281	0.25 308	0.22 321	0.25 271	0.23 327	0.23 273	0.18 296	0.14 290	0.19 331	0.18 332	0.28 336	0.22 333	0.29 315	0.18 314	0.27 342	0.21 337	0.16 300	0.17 313	0.22 304	0.20 303	0.21 281	0.23 273

SANet	0.30 332	0.21 317	0.21 334	0.25 313	0.21 313	0.31 328	0.22 315	0.30 327	0.31 349	0.27 304	0.26 338	1.39 373	0.38 345	0.22 322	0.14 300	0.14 292	0.26 318	0.21 327	0.30 319	0.21 324	0.24 327	0.20 332	0.31 356	0.23 326	0.33 345	0.24 329	0.35 332	0.48 344

FADNet_RVC	0.18 284	0.14 276	0.13 283	0.20 294	0.15 280	0.14 240	0.13 264	0.24 304	0.14 265	0.24 237	0.17 281	0.27 289	0.21 303	0.14 290	0.14 300	0.12 250	0.19 206	0.17 301	0.31 320	0.15 290	0.19 241	0.14 287	0.11 270	0.14 296	0.20 281	0.21 308	0.18 241	0.22 268

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 340	0.16 292	0.12 274	0.26 315	0.22 316	0.22 310	0.27 330	0.24 304	0.15 273	0.24 237	0.16 272	4.24 390	0.22 310	0.19 314	0.13 285	0.13 271	0.34 348	0.22 333	0.31 320	0.20 322	0.23 320	0.18 320	0.22 320	0.14 296	0.20 281	0.19 299	0.21 281	0.24 278

SFCPSM	0.20 298	0.15 284	0.12 274	0.22 300	0.16 283	0.20 298	0.18 293	0.22 289	0.20 314	0.26 288	0.24 330	0.34 307	0.33 337	0.14 290	0.12 265	0.12 250	0.24 293	0.16 288	0.32 322	0.19 318	0.19 241	0.13 280	0.14 294	0.12 277	0.21 294	0.17 273	0.20 267	0.25 284

SHD	0.21 304	0.17 300	0.20 328	0.18 282	0.16 283	0.18 281	0.20 302	0.26 311	0.16 278	0.27 304	0.18 296	0.23 273	0.31 331	0.17 304	0.14 300	0.14 292	0.19 206	0.17 301	0.32 322	0.17 307	0.20 264	0.17 311	0.16 300	0.16 308	0.23 311	0.28 349	0.25 305	0.43 338

ADCPNet	0.22 309	0.17 300	0.16 307	0.20 294	0.19 305	0.20 298	0.18 293	0.27 315	0.23 323	0.26 288	0.22 322	0.26 287	0.28 324	0.15 299	0.16 315	0.17 325	0.24 293	0.17 301	0.32 322	0.23 333	0.24 327	0.19 328	0.17 306	0.21 322	0.25 318	0.22 316	0.27 313	0.33 319

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 259	0.07 138	0.05 111	0.12 228	0.12 249	0.15 252	0.09 212	0.17 173	0.12 245	0.29 337	0.09 160	0.22 270	0.05 108	0.12 268	0.11 249	0.11 199	0.26 318	0.12 204	0.33 325	0.11 225	0.20 264	0.12 263	0.08 220	0.06 128	0.21 294	0.18 286	0.20 267	0.32 316

FAT-Stereo	0.26 320	0.19 309	0.17 315	0.38 335	0.36 344	0.30 326	0.25 327	0.26 311	0.18 294	0.27 304	0.25 336	0.33 304	0.36 341	0.26 329	0.16 315	0.15 310	0.26 318	0.23 336	0.33 325	0.21 324	0.22 309	0.19 328	0.22 320	0.22 324	0.21 294	0.22 316	0.32 325	0.42 335

XQC	0.28 328	0.30 343	0.26 343	0.37 330	0.28 332	0.37 340	0.37 337	0.40 351	0.30 346	0.32 342	0.20 310	0.45 321	0.28 324	0.31 343	0.14 300	0.14 292	0.20 231	0.21 327	0.33 325	0.23 333	0.22 309	0.20 332	0.23 325	0.24 334	0.32 343	0.25 335	0.44 348	0.32 316

S-Stereo	0.30 332	0.22 320	0.17 315	0.41 340	0.39 346	0.41 345	0.37 337	0.25 308	0.25 329	0.26 288	0.44 359	0.54 335	0.36 341	0.24 324	0.16 315	0.14 292	0.27 329	0.27 345	0.34 328	0.28 344	0.23 320	0.22 341	0.53 360	0.23 326	0.22 304	0.19 299	0.27 313	0.38 325

RTS	0.20 298	0.16 292	0.14 294	0.17 277	0.14 272	0.20 298	0.15 276	0.23 297	0.26 334	0.15 119	0.14 248	0.14 149	0.20 301	0.11 249	0.13 285	0.15 310	0.24 293	0.17 301	0.34 328	0.24 336	0.22 309	0.15 299	0.09 244	0.15 300	0.28 331	0.27 346	0.28 316	0.55 352

RTSA	0.20 298	0.16 292	0.14 294	0.17 277	0.14 272	0.20 298	0.15 276	0.23 297	0.26 334	0.15 119	0.14 248	0.14 149	0.20 301	0.11 249	0.13 285	0.15 310	0.24 293	0.17 301	0.34 328	0.24 336	0.22 309	0.15 299	0.09 244	0.15 300	0.28 331	0.27 346	0.28 316	0.55 352

GANetREF_RVC	0.26 320	0.26 333	0.30 349	0.23 304	0.23 320	0.23 316	0.24 322	0.35 339	0.33 352	0.32 342	0.17 281	0.50 330	0.38 345	0.12 268	0.20 334	0.17 325	0.19 206	0.21 327	0.35 331	0.21 324	0.23 320	0.15 299	0.22 320	0.29 347	0.27 324	0.21 308	0.36 336	0.31 312
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
PWC_ROB	0.22 309	0.20 312	0.14 294	0.18 282	0.17 291	0.16 264	0.20 302	0.21 280	0.26 334	0.15 119	0.20 310	0.28 291	0.62 361	0.13 284	0.12 265	0.13 271	0.27 329	0.18 312	0.36 332	0.18 314	0.22 309	0.17 311	0.16 300	0.24 334	0.19 268	0.18 286	0.24 298	0.43 338

ADCMid	0.21 304	0.18 306	0.17 315	0.18 282	0.19 305	0.20 298	0.16 281	0.29 324	0.25 329	0.24 237	0.19 305	0.36 311	0.21 303	0.12 268	0.16 315	0.16 318	0.25 310	0.18 312	0.37 333	0.19 318	0.24 327	0.18 320	0.17 306	0.15 300	0.24 313	0.20 303	0.25 305	0.29 303

MANE	0.41 345	0.36 345	0.33 354	0.61 352	0.44 350	0.44 348	0.46 349	0.42 355	0.25 329	0.23 220	0.22 322	0.65 340	0.28 324	0.30 341	0.28 348	0.29 357	0.32 343	0.42 366	0.37 333	0.23 333	0.30 349	0.26 350	0.26 336	0.34 356	0.54 364	0.40 364	1.07 384	0.87 374

CC-Net-ROB	0.28 328	0.40 349	0.28 346	0.56 349	0.44 350	0.41 345	0.38 341	0.32 332	0.20 314	0.33 347	0.28 344	0.68 343	0.10 228	0.32 347	0.19 331	0.13 271	0.14 127	0.16 288	0.39 335	0.18 314	0.15 171	0.09 177	0.23 325	0.24 334	0.21 294	0.21 308	0.19 255	0.29 303

SQANet	0.45 348	0.54 356	0.14 294	1.41 363	0.51 356	1.23 363	0.83 360	0.30 327	0.24 324	0.34 351	0.24 330	0.64 338	0.19 300	1.12 361	0.17 321	0.14 292	0.24 293	0.20 323	0.40 336	0.22 332	0.16 189	0.14 287	1.58 367	0.17 313	0.20 281	0.16 255	0.26 310	0.39 329

edge stereo	0.31 335	0.23 324	0.20 328	0.41 340	0.35 342	0.42 347	0.39 344	0.38 347	0.22 321	0.23 220	0.38 356	0.69 344	0.33 337	0.30 341	0.15 310	0.16 318	0.31 342	0.21 327	0.42 337	0.21 324	0.23 320	0.17 311	0.25 331	0.22 324	0.27 324	0.23 323	0.39 341	0.55 352

ELAS_RVC	0.43 347	0.43 351	0.36 356	0.64 353	0.44 350	0.62 356	0.50 351	0.39 349	0.25 329	0.25 271	0.30 349	1.23 370	0.30 328	0.31 343	0.28 348	0.27 353	0.37 354	0.30 351	0.42 337	0.26 340	0.34 352	0.32 361	0.26 336	0.37 358	0.50 361	0.38 363	0.78 373	0.70 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.29 331	0.24 327	0.19 325	0.23 304	0.21 313	0.36 338	0.23 319	0.30 327	0.27 339	0.33 347	0.32 353	0.93 363	0.25 314	0.18 309	0.18 328	0.18 332	0.26 318	0.21 327	0.43 339	0.31 352	0.26 339	0.17 311	0.18 308	0.18 316	0.27 324	0.23 323	0.40 345	0.42 335

ELAS	0.42 346	0.43 351	0.36 356	0.64 353	0.44 350	0.58 353	0.50 351	0.40 351	0.26 334	0.25 271	0.28 344	0.94 364	0.30 328	0.31 343	0.28 348	0.27 353	0.36 352	0.30 351	0.43 339	0.26 340	0.33 350	0.32 361	0.26 336	0.37 358	0.54 364	0.40 364	0.77 372	0.74 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 341	0.44 353	0.31 352	0.75 357	0.49 355	0.57 351	0.43 346	0.35 339	0.30 346	0.34 351	0.24 330	0.85 360	0.53 357	0.19 314	0.14 300	0.16 318	0.25 310	0.16 288	0.45 341	0.16 302	0.23 320	0.19 328	0.20 316	0.23 326	0.49 359	0.37 362	0.75 369	0.54 351

SAMSARA	0.48 349	0.23 324	0.39 358	0.23 304	0.23 320	0.22 310	0.22 315	0.44 358	0.38 359	0.31 341	0.21 315	0.30 300	0.47 352	0.17 304	0.32 352	0.34 358	0.25 310	0.32 354	0.46 342	0.32 355	0.47 372	0.52 380	0.15 296	0.33 354	1.39 392	1.54 390	1.41 389	1.46 388

ADCS	0.28 328	0.22 320	0.21 334	0.26 315	0.24 323	0.25 318	0.23 319	0.36 342	0.30 346	0.23 220	0.27 341	0.46 325	0.35 340	0.20 319	0.19 331	0.18 332	0.32 343	0.24 339	0.48 343	0.28 344	0.36 355	0.28 353	0.19 313	0.23 326	0.31 338	0.25 335	0.30 320	0.41 334

AMNet	0.49 351	0.50 354	0.47 362	0.50 347	0.47 354	0.61 355	0.52 354	0.31 331	0.29 344	0.29 337	0.69 374	0.72 347	0.13 261	0.53 354	0.44 361	0.55 372	0.57 370	0.58 380	0.48 343	0.48 362	0.59 380	0.48 377	0.26 336	0.48 364	0.44 357	0.52 372	0.58 359	0.63 360

PVD	0.38 342	0.38 348	0.20 328	0.47 344	0.35 342	0.50 350	0.40 345	0.38 347	0.34 354	0.23 220	0.28 344	0.52 334	0.51 355	0.50 352	0.16 315	0.17 325	0.41 358	0.26 343	0.49 345	0.28 344	0.39 358	0.40 371	0.23 325	0.27 340	0.44 357	0.57 378	0.46 350	0.72 366

FBW_ROB	0.26 320	0.26 333	0.25 340	0.37 330	0.25 326	0.32 330	0.20 302	0.21 280	0.18 294	0.27 304	0.20 310	0.45 321	0.31 331	0.26 329	0.20 334	0.20 342	0.27 329	0.17 301	0.51 346	0.14 276	0.21 290	0.14 287	0.16 300	0.28 344	0.21 294	0.19 299	0.33 328	0.55 352

ACVNet-4b	0.69 360	0.75 364	0.33 354	1.72 376	0.94 369	1.61 375	1.42 368	0.33 336	0.32 351	0.38 358	0.26 338	1.20 369	0.29 327	2.16 377	0.39 359	0.37 359	0.33 346	0.24 339	0.57 347	0.38 360	0.16 189	0.14 287	2.71 376	0.23 326	0.29 333	0.32 354	0.39 341	0.40 332

MFN_U_SF_RVC	0.31 335	0.29 342	0.21 334	0.33 326	0.28 332	0.31 328	0.29 332	0.37 345	0.24 324	0.46 364	0.30 349	0.50 330	0.32 334	0.25 326	0.27 346	0.24 344	0.18 183	0.23 336	0.58 348	0.28 344	0.24 327	0.27 352	0.22 320	0.27 340	0.31 338	0.25 335	0.37 337	0.50 347

ACVNet_1	0.74 362	0.79 366	0.40 360	2.04 383	0.96 370	1.88 381	1.51 370	0.59 367	0.28 342	0.43 362	0.49 362	0.71 345	0.61 360	2.21 379	0.32 352	0.25 345	0.32 343	0.31 353	0.60 349	0.31 352	0.29 348	0.21 337	2.72 377	0.33 354	0.40 355	0.26 342	0.37 337	0.38 325

AnyNet_C01	0.31 335	0.22 320	0.20 328	0.22 300	0.26 329	0.25 318	0.24 322	0.37 345	0.37 357	0.26 288	0.28 344	0.49 327	0.33 337	0.18 309	0.28 348	0.21 343	0.38 356	0.32 354	0.64 350	0.32 355	0.39 358	0.31 360	0.26 336	0.25 338	0.33 345	0.32 354	0.34 330	0.44 341

MonStereo1	0.74 362	0.74 363	0.31 352	1.61 369	1.01 376	1.31 367	1.51 370	0.56 365	0.38 359	0.59 372	0.64 370	1.54 376	0.72 367	1.92 369	0.18 328	0.14 292	0.37 354	0.34 359	0.65 351	0.30 349	0.37 356	0.21 337	2.49 373	0.35 357	0.31 338	0.27 346	0.51 351	0.56 357

JetBlue	0.70 361	0.56 357	0.69 380	0.73 356	0.61 360	0.78 360	0.68 358	0.52 363	0.91 377	0.46 364	0.29 348	3.18 387	0.38 345	0.52 353	0.44 361	0.43 364	0.70 381	0.53 375	0.66 352	0.51 363	0.54 377	0.58 381	0.75 361	0.56 372	0.55 366	0.42 366	0.96 381	0.99 378

otaku	0.58 354	0.71 360	0.29 348	1.70 375	0.84 363	1.49 369	1.00 361	0.40 351	0.34 354	0.38 358	0.31 352	0.65 340	0.26 319	1.35 362	0.33 355	0.25 345	0.20 231	0.23 336	0.69 353	0.30 349	0.22 309	0.17 311	2.24 370	0.28 344	0.29 333	0.18 286	0.30 320	0.39 329

Ntro	0.63 357	0.72 361	0.30 349	1.78 377	0.84 363	1.55 370	1.09 363	0.48 359	0.37 357	0.38 358	0.38 356	0.72 347	0.26 319	1.51 365	0.35 356	0.27 353	0.22 262	0.24 339	0.69 353	0.31 352	0.22 309	0.17 311	2.49 373	0.30 348	0.31 338	0.22 316	0.37 337	0.42 335

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 339	0.36 345	0.39 358	0.46 343	0.28 332	0.30 326	0.28 331	0.50 360	0.46 364	0.39 361	0.30 349	0.37 313	0.36 341	0.31 343	0.35 356	0.26 347	0.21 246	0.27 345	0.71 355	0.37 359	0.27 342	0.29 354	0.30 355	0.38 360	0.32 343	0.24 329	0.29 318	0.39 329

SGM+DAISY	0.58 354	0.57 358	0.54 367	0.59 351	0.55 359	0.68 358	0.56 356	0.42 355	0.38 359	0.37 356	0.77 378	0.75 351	0.65 363	0.54 356	0.55 369	0.56 373	0.68 377	0.61 382	0.71 355	0.64 375	0.69 383	0.62 383	0.27 349	0.50 366	0.52 362	0.53 374	0.74 367	0.68 363

DGSMNet	0.34 338	0.28 339	0.23 338	0.40 339	0.33 341	0.37 340	0.37 337	0.28 318	0.25 329	0.25 271	0.50 364	0.45 321	0.31 331	0.25 326	0.23 338	0.19 341	0.51 366	0.32 354	0.72 357	0.35 358	0.37 356	0.38 369	0.28 351	0.31 349	0.27 324	0.23 323	0.32 325	0.38 325

MFMNet_re	0.66 358	0.73 362	0.65 377	0.77 358	0.62 361	0.82 361	0.70 359	0.52 363	0.54 367	0.54 370	0.65 371	0.80 354	0.51 355	0.59 358	0.66 376	0.67 379	0.82 384	0.69 384	0.74 358	0.62 373	0.70 384	0.64 384	0.45 357	0.56 372	0.59 368	0.63 379	0.74 367	0.87 374

SPS-STEREO	0.59 356	0.57 358	0.52 365	0.55 348	0.54 358	0.65 357	0.52 354	0.39 349	0.66 369	0.37 356	0.78 379	0.78 352	0.64 362	0.53 354	0.55 369	0.57 375	0.68 377	0.64 383	0.74 358	0.72 380	0.77 386	0.66 385	0.26 336	0.53 369	0.53 363	0.56 377	0.70 366	0.65 362
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-6	0.82 366	0.95 369	0.59 372	1.30 362	1.05 377	1.25 364	1.39 367	0.77 376	0.84 375	0.79 377	0.69 374	0.74 350	1.00 376	1.94 371	0.78 380	0.61 377	0.53 368	0.48 369	0.78 360	0.60 369	0.55 378	0.51 378	0.49 358	0.57 375	0.83 379	0.42 366	0.76 370	0.85 373

MADNet+	0.55 353	0.36 345	0.63 376	0.56 349	0.52 357	0.45 349	0.38 341	0.63 368	0.52 366	0.53 368	0.41 358	0.81 355	0.67 365	0.33 348	0.57 371	0.49 369	0.56 369	0.50 371	0.82 361	0.52 364	0.47 372	0.43 372	0.51 359	0.47 363	0.82 377	0.70 381	0.58 359	0.72 366

BEATNet-Init1	0.49 351	0.42 350	0.28 346	0.79 359	0.40 347	0.60 354	0.45 348	0.41 354	0.27 339	0.30 339	0.22 322	0.89 361	0.84 370	0.25 326	0.27 346	0.26 347	0.27 329	0.25 342	0.84 362	0.28 344	0.27 342	0.26 350	0.26 336	0.32 352	0.49 359	0.35 360	2.05 392	0.88 376

PSMNet_ROB	0.78 365	0.97 372	0.60 374	1.62 373	0.90 367	1.47 368	1.19 364	0.56 365	0.73 371	0.74 376	0.62 369	0.84 358	0.82 368	1.49 364	0.53 366	0.42 361	0.52 367	0.40 365	0.84 362	0.62 373	0.40 364	0.30 355	1.85 368	0.48 364	0.67 372	0.32 354	0.76 370	0.46 343

RainbowNet	0.77 364	0.87 367	0.46 361	1.83 378	0.91 368	1.59 373	1.47 369	0.42 355	0.38 359	0.47 367	0.34 354	0.90 362	0.60 359	1.97 372	0.62 372	0.48 367	0.34 348	0.33 357	0.90 364	0.58 368	0.33 350	0.23 344	2.82 380	0.39 361	0.40 355	0.34 357	0.44 348	0.48 344

IMH-64-1	0.90 369	0.95 369	0.51 363	1.59 367	0.98 373	1.58 371	1.73 378	0.75 373	0.74 372	0.33 347	0.61 366	0.83 356	0.94 372	2.59 381	0.50 363	0.42 361	0.48 361	0.36 362	0.92 365	0.55 366	0.39 358	0.30 355	3.14 381	0.50 366	0.81 375	0.34 357	0.60 361	0.80 371

IMH-64	0.90 369	0.95 369	0.51 363	1.59 367	0.98 373	1.58 371	1.73 378	0.75 373	0.74 372	0.33 347	0.61 366	0.83 356	0.94 372	2.59 381	0.50 363	0.42 361	0.48 361	0.36 362	0.92 365	0.55 366	0.39 358	0.30 355	3.14 381	0.50 366	0.81 375	0.34 357	0.60 361	0.80 371

WAO-7	0.66 358	0.75 364	0.65 377	0.72 355	0.78 362	0.57 351	0.66 357	0.97 383	0.96 381	0.63 373	0.78 379	0.79 353	0.83 369	0.55 357	0.83 381	0.71 383	0.42 359	0.35 361	0.94 367	0.66 378	0.43 366	0.34 364	0.16 300	0.83 385	0.56 367	0.64 380	0.57 358	0.70 364

IMH	0.93 371	0.98 374	0.53 366	1.61 369	0.97 372	1.64 376	1.76 380	0.75 373	0.77 374	0.34 351	0.61 366	0.96 365	1.05 380	2.67 383	0.54 368	0.46 366	0.49 364	0.38 364	0.94 367	0.60 369	0.39 358	0.30 355	3.14 381	0.53 369	0.82 377	0.45 369	0.65 363	0.79 370

ACVNet_2	0.83 367	0.92 368	0.56 369	1.99 382	0.99 375	1.84 380	1.55 374	0.68 371	0.40 363	0.53 368	0.47 360	1.02 366	0.67 365	1.93 370	0.51 365	0.45 365	0.38 356	0.33 357	1.01 369	0.42 361	0.34 352	0.24 346	2.58 375	0.53 369	0.60 369	0.26 342	0.52 353	0.55 352

WAO-8	1.00 373	1.11 378	0.76 382	1.61 369	1.24 378	1.74 378	1.55 374	0.93 380	0.98 382	0.81 379	0.67 372	1.66 377	1.00 376	2.08 374	0.77 378	0.68 380	0.63 374	0.52 373	1.05 370	0.81 383	0.47 372	0.37 366	0.78 362	0.75 382	1.10 387	0.73 382	0.95 379	1.16 383

Venus	1.00 373	1.11 378	0.76 382	1.61 369	1.24 378	1.74 378	1.55 374	0.93 380	0.98 382	0.81 379	0.67 372	1.66 377	1.00 376	2.08 374	0.77 378	0.68 380	0.63 374	0.52 373	1.05 370	0.81 383	0.47 372	0.37 366	0.78 362	0.75 382	1.10 387	0.73 382	0.95 379	1.16 383

DispFullNet	0.48 349	0.50 354	0.19 325	1.14 360	0.40 347	0.77 359	1.22 365	0.32 332	0.24 324	0.24 237	0.27 341	0.84 358	0.48 354	1.62 366	0.15 310	0.15 310	0.49 364	0.34 359	1.08 372	0.26 340	0.24 327	0.18 320	0.20 316	0.21 322	0.27 324	0.17 273	0.35 332	0.59 358

LVE	0.95 372	0.97 372	0.71 381	1.84 379	1.35 381	1.59 373	1.52 372	0.78 377	0.64 368	0.81 379	0.91 382	0.72 347	1.00 376	2.18 378	0.53 366	0.48 367	0.57 370	0.53 375	1.09 373	0.64 375	0.45 369	0.38 369	2.74 379	0.69 377	0.83 379	0.44 368	0.84 376	0.52 350

ACV-stereo	0.25 316	0.15 284	0.13 283	0.22 300	0.17 291	0.28 324	0.24 322	0.21 280	0.20 314	0.24 237	0.21 315	0.28 291	0.36 341	0.18 309	0.13 285	0.12 250	0.34 348	0.20 323	1.12 374	0.25 338	0.26 339	0.17 311	0.29 354	0.18 316	0.19 268	0.16 255	0.25 305	0.29 303

TorneroNet	1.08 377	1.09 377	0.66 379	1.94 380	0.96 370	2.16 385	2.02 382	0.65 370	0.91 377	0.67 374	0.56 365	1.67 380	1.15 382	2.94 390	0.65 375	0.52 371	0.48 361	0.51 372	1.12 374	0.65 377	0.39 358	0.43 372	3.52 385	0.57 375	0.68 373	0.48 370	0.84 376	1.01 379

UNDER WATER-64	1.40 382	1.36 382	0.88 387	2.85 389	1.93 390	2.78 390	2.66 389	1.36 388	0.92 379	1.04 387	1.17 388	1.88 382	1.30 385	3.03 391	0.75 377	0.56 373	0.68 377	0.57 379	1.13 376	0.54 365	0.43 366	0.51 378	4.08 392	0.91 387	1.02 385	1.10 388	0.80 374	1.60 390

TorneroNet-64	1.07 376	1.00 375	0.57 370	1.94 380	0.88 366	1.98 384	2.01 381	0.63 368	0.88 376	0.58 371	0.49 362	1.83 381	1.71 387	2.88 388	0.62 372	0.51 370	0.46 360	0.46 367	1.17 377	0.61 372	0.34 352	0.37 366	3.40 384	0.56 372	0.64 371	0.48 370	0.68 364	1.11 381

UNDER WATER	1.40 382	1.42 385	0.86 386	2.83 388	1.92 389	2.74 389	2.57 388	1.28 387	1.01 384	0.88 383	0.97 383	1.88 382	1.26 384	3.09 393	0.83 381	0.62 378	0.66 376	0.56 377	1.20 378	0.60 369	0.42 365	0.47 376	4.04 391	0.98 389	1.08 386	0.99 386	0.87 378	1.67 392

Dean	1.06 375	1.03 376	0.79 384	2.27 385	1.31 380	1.96 382	1.56 377	0.92 379	0.94 380	0.88 383	0.76 377	1.19 368	1.17 383	2.09 376	0.64 374	0.60 376	0.60 373	0.56 377	1.23 379	0.73 381	0.45 369	0.36 365	2.73 378	0.71 378	0.95 383	0.55 376	1.05 383	0.62 359

LSM0	3.45 387	0.27 337	0.18 324	0.38 335	0.29 338	0.39 343	0.36 336	0.51 362	0.31 349	0.45 363	0.47 360	0.71 345	0.57 358	0.19 314	23.17 396	59.79 401	0.36 352	0.26 343	1.29 380	0.33 357	0.44 368	0.32 361	0.23 325	0.27 340	0.36 351	0.29 352	0.53 354	0.51 348

KSHMR	1.33 381	1.42 385	1.04 388	2.27 385	1.44 382	2.23 386	2.12 383	1.21 385	1.06 385	1.13 388	1.06 385	1.27 372	0.94 372	2.89 389	1.08 386	0.95 387	0.85 385	0.83 386	1.32 381	0.97 386	0.72 385	0.58 381	3.52 385	1.07 390	0.99 384	0.77 385	1.00 382	1.07 380

ktn	1.24 379	1.39 383	0.55 368	1.62 373	1.59 385	1.68 377	2.12 383	0.86 378	1.75 389	0.90 385	1.11 387	1.11 367	0.95 375	2.57 380	0.97 385	0.73 384	0.80 383	0.59 381	1.41 382	0.76 382	0.68 382	0.67 386	3.69 387	0.73 379	0.92 382	0.75 384	1.19 386	1.28 385

JetRed	1.62 384	1.82 389	1.71 390	1.58 366	1.50 384	1.97 383	2.21 385	1.51 390	1.47 386	0.82 382	0.74 376	2.63 386	0.43 349	1.73 368	1.48 389	1.54 388	1.67 388	2.94 391	1.42 383	1.08 388	2.30 389	2.07 389	1.99 369	0.97 388	1.16 390	1.70 391	1.57 390	1.60 390

DPSimNet_ROB	1.21 378	1.20 380	1.29 389	1.47 364	1.59 385	1.30 366	1.35 366	0.68 371	1.69 388	1.67 389	1.03 384	1.45 374	0.66 364	2.04 373	1.20 387	0.89 386	1.16 387	0.79 385	1.61 384	1.38 389	1.04 388	1.24 388	0.79 364	0.84 386	0.87 381	1.20 389	1.17 385	1.12 382

notaker	1.27 380	1.41 384	0.58 371	2.37 387	1.48 383	2.34 387	2.27 386	0.94 382	1.62 387	0.79 377	1.07 386	1.66 377	1.08 381	3.06 392	0.94 384	0.69 382	0.68 377	0.49 370	1.62 385	0.84 385	0.53 376	0.45 375	3.70 388	0.80 384	0.61 370	0.52 372	0.80 374	0.92 377

DPSNet	0.39 343	0.19 309	0.17 315	0.27 322	0.25 326	0.29 325	0.19 300	0.26 311	0.24 324	0.18 147	0.17 281	2.16 384	0.43 349	0.10 231	0.17 321	0.15 310	0.35 351	0.28 349	2.04 386	0.27 343	0.25 335	0.16 307	0.28 351	0.25 338	0.38 354	0.24 329	0.39 341	0.51 348

MADNet++	1.86 386	1.58 387	1.74 391	1.27 361	1.74 388	1.26 365	1.53 373	1.62 391	2.07 391	1.84 390	2.22 390	2.60 385	2.72 388	0.75 360	1.39 388	1.54 388	2.01 389	1.47 389	2.12 387	2.13 390	3.35 390	3.26 390	1.23 366	2.21 392	1.21 391	2.25 392	1.76 391	1.32 386

HanzoNet	1.74 385	1.62 388	0.80 385	2.26 384	1.70 387	2.72 388	2.54 387	1.25 386	1.85 390	0.92 386	1.28 389	4.37 391	3.81 390	3.36 394	0.88 383	0.78 385	1.06 386	0.94 387	2.54 388	1.03 387	0.89 387	0.88 387	3.79 389	0.73 379	1.12 389	1.00 387	1.29 387	1.57 389

PWCK	0.88 368	1.24 381	0.61 375	1.53 365	0.85 365	1.21 362	1.03 362	1.08 384	0.72 370	0.70 375	0.83 381	1.48 375	0.87 371	0.69 359	0.40 360	0.41 360	0.73 382	0.47 368	3.04 389	0.67 379	0.56 379	0.43 372	0.94 365	0.74 381	0.72 374	0.36 361	0.69 365	0.73 368

DGTPSM_ROB	8.63 389	3.68 390	8.73 393	2.98 390	5.70 392	3.37 391	4.41 392	3.70 392	9.03 392	3.00 391	6.85 392	3.53 388	10.07 391	2.70 384	10.47 391	10.76 391	3.81 390	12.91 393	4.74 390	10.22 393	5.98 392	13.86 394	4.49 395	8.50 395	10.06 397	27.81 397	11.04 396	30.59 397

DPSMNet_ROB	8.63 389	3.69 391	8.74 394	2.98 390	5.70 392	3.37 391	4.41 392	3.70 392	9.03 392	3.00 391	6.88 393	3.53 388	10.11 392	2.70 384	10.47 391	10.76 391	3.81 390	12.92 394	4.77 391	10.22 393	5.99 393	13.86 394	4.50 396	8.50 395	10.06 397	27.81 397	11.04 396	30.59 397

DPSM_ROB	13.01 393	6.29 392	9.52 395	4.44 392	6.37 394	4.34 393	3.59 390	8.20 395	10.79 394	6.64 394	7.87 394	9.69 392	12.99 394	2.80 386	12.81 393	13.68 393	9.16 394	16.58 396	9.87 392	12.33 395	16.73 396	17.95 397	2.26 371	10.56 397	28.34 399	36.91 399	31.06 399	39.57 399

DPSM	13.01 393	6.29 392	9.52 395	4.44 392	6.37 394	4.34 393	3.59 390	8.20 395	10.79 394	6.64 394	7.87 394	9.69 392	12.99 394	2.80 386	12.81 393	13.68 393	9.16 394	16.58 396	9.87 392	12.33 395	16.73 396	17.95 397	2.26 371	10.56 397	28.34 399	36.91 399	31.06 399	39.57 399

HaxPig	16.02 395	19.59 399	18.75 398	21.25 398	20.52 399	21.33 399	22.30 399	17.00 400	14.71 396	19.29 399	17.19 400	17.46 395	12.16 393	22.51 399	17.80 395	14.90 395	17.75 396	9.40 392	18.97 394	15.48 397	9.47 394	7.16 392	23.74 398	15.28 399	4.31 393	12.19 396	6.81 393	15.11 396

FlowAnything	26.21 399	12.44 395	19.19 400	8.91 395	12.70 396	8.63 396	7.25 395	16.56 399	21.86 400	13.65 397	15.98 398	19.56 397	26.21 400	5.60 397	25.80 399	27.50 400	18.26 398	33.39 401	19.71 395	24.80 401	33.87 401	36.07 401	4.44 393	21.31 401	57.14 402	74.69 403	62.48 403	79.62 403

CasAABBNet	26.14 398	12.60 396	19.00 399	8.89 394	12.76 397	8.55 395	7.26 396	16.43 398	21.86 400	13.67 398	15.79 397	19.63 398	26.13 399	5.53 396	25.80 399	27.48 399	18.01 397	33.35 400	20.00 396	24.70 400	33.62 400	35.57 400	4.48 394	21.32 402	57.07 401	74.41 401	62.39 402	79.48 402

PML	8.20 388	7.62 394	3.39 392	9.64 396	5.14 391	9.56 397	5.20 394	6.48 394	18.29 397	6.44 393	3.30 391	16.82 394	29.20 401	5.41 395	6.10 390	3.93 390	7.39 392	2.64 390	20.47 397	4.70 392	3.50 391	3.87 391	3.98 390	4.21 394	6.16 394	4.40 393	16.76 398	6.85 393

fast-reg	27.08 400	14.11 397	18.33 397	12.42 397	13.11 398	14.43 398	12.68 397	16.23 397	21.70 399	13.12 396	16.42 399	19.16 396	26.12 398	13.04 398	25.68 398	27.06 398	18.87 399	33.34 399	20.88 398	24.50 399	33.51 399	35.16 399	6.57 397	21.34 403	57.15 403	74.59 402	62.32 401	79.22 401

LRCNet_RVC	9.85 391	16.31 398	0.59 372	24.99 399	21.12 400	23.54 400	20.75 398	1.45 389	0.48 365	21.31 400	13.10 396	22.63 399	3.34 389	28.36 401	0.38 358	0.27 353	7.74 393	1.15 388	23.52 399	3.99 391	0.46 371	0.30 355	27.02 399	1.72 391	0.35 349	0.21 308	0.42 347	0.37 324

MEDIAN_ROB	20.47 396	25.88 400	24.03 401	26.51 400	25.55 401	25.88 401	26.99 400	21.23 401	19.72 398	28.73 401	22.19 401	24.61 400	16.74 396	26.47 400	23.75 397	18.44 396	22.03 400	14.75 395	26.69 400	23.31 398	15.11 395	11.56 393	27.65 400	18.39 400	7.22 395	9.33 395	8.28 395	11.75 395

AVERAGE_ROB	24.43 397	29.85 401	27.27 402	31.30 401	29.70 402	30.00 402	31.47 401	26.59 402	24.68 402	34.31 402	27.39 402	31.23 401	21.35 397	30.69 402	28.19 401	24.02 397	26.74 401	21.17 398	30.34 401	27.38 402	20.48 398	16.18 396	32.28 401	24.32 404	8.51 396	7.76 394	7.92 394	8.46 394

GS-Stereo																							0.01 4	0.03 38	0.04 19	0.04 17	0.04 36	0.03 15

ASD4																								2.43 393

STTRV1_RVC		0.26 333	0.22 337	0.35 327	0.28 332	0.32 330	0.29 332	0.36 342	0.33 352	0.27 304	0.26 338	0.42 318	0.41 348	0.47 351	0.32 352	0.18 332	0.59 372	0.20 323		0.30 349	0.59 380	0.22 341		0.43 362	0.25 318	0.54 375	0.34 330	0.64 361

Low-res two-view benchmark