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

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 2	0.03 1	0.09 17	0.10 21	0.08 5	0.12 28	0.10 8	0.04 1	0.05 18	0.11 1	0.12 3	0.11 1	0.10 3	0.11 2	0.09 8	0.12 3	0.09 4	0.04 4	0.06 8	0.08 1	0.11 8	0.07 1	0.09 6

MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 7	0.06 7	0.06 9	0.05 6	0.05 2	0.04 5	0.07 2	0.12 35	0.11 22	0.06 6	0.08 4	0.04 1	0.04 10	0.11 1	0.11 1	0.17 18	0.11 4	0.14 7	0.08 2	0.12 3	0.12 16	0.05 14	0.06 8	0.10 2	0.09 1	0.11 7	0.10 8

AIO-test1	0.09 4	0.06 4	0.06 7	0.05 2	0.05 6	0.08 20	0.03 1	0.12 31	0.12 35	0.12 23	0.12 28	0.13 24	0.05 10	0.07 34	0.14 13	0.16 15	0.14 5	0.11 4	0.10 1	0.09 8	0.12 3	0.11 11	0.06 19	0.06 8	0.10 2	0.11 8	0.08 2	0.10 8

Pointernet	0.07 1	0.06 4	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 9	0.05 17	0.08 8	0.05 4	0.08 5	0.06 6	0.08 4	0.04 1	0.03 2	0.11 1	0.11 1	0.12 3	0.08 1	0.11 2	0.06 1	0.10 1	0.07 1	0.04 4	0.05 3	0.10 2	0.09 1	0.10 3	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.05 6	0.05 2	0.05 17	0.08 8	0.08 14	0.13 32	0.06 6	0.11 12	0.04 1	0.03 2	0.12 4	0.13 4	0.18 23	0.12 7	0.17 18	0.08 2	0.15 12	0.09 4	0.04 4	0.05 3	0.11 5	0.09 1	0.13 10	0.11 16

MLG-Stereo	0.09 4	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.06 15	0.04 1	0.04 5	0.08 8	0.08 14	0.12 23	0.06 6	0.11 12	0.04 1	0.03 2	0.12 4	0.13 4	0.17 18	0.12 7	0.15 12	0.08 2	0.14 8	0.10 8	0.04 4	0.04 1	0.11 5	0.09 1	0.13 10	0.11 16

MM-Stereo_test2	0.10 13	0.09 17	0.07 14	0.08 18	0.07 21	0.05 2	0.04 5	0.09 17	0.09 18	0.13 32	0.07 12	0.08 4	0.05 10	0.06 27	0.14 13	0.15 10	0.18 23	0.15 24	0.15 12	0.12 24	0.17 21	0.16 41	0.07 34	0.07 18	0.11 5	0.12 11	0.12 8	0.11 16

MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 11	0.06 7	0.07 15	0.04 2	0.05 2	0.04 5	0.07 2	0.10 21	0.10 15	0.06 6	0.07 2	0.04 1	0.05 18	0.12 4	0.13 4	0.17 18	0.12 7	0.15 12	0.10 15	0.12 3	0.11 11	0.06 19	0.07 18	0.11 5	0.10 5	0.12 8	0.10 8

GREAT-IGEV	0.10 13	0.08 11	0.07 14	0.06 9	0.05 6	0.06 9	0.04 5	0.10 22	0.07 8	0.08 5	0.10 21	0.21 42	0.06 20	0.05 18	0.14 13	0.16 15	0.15 10	0.12 7	0.17 18	0.09 8	0.13 7	0.09 4	0.06 19	0.08 26	0.11 5	0.13 15	0.15 17	0.10 8

AIO-Stereo	0.10 13	0.11 26	0.09 25	0.10 31	0.08 26	0.10 32	0.05 17	0.08 8	0.06 6	0.08 5	0.10 21	0.10 8	0.06 20	0.06 27	0.14 13	0.16 15	0.14 5	0.14 18	0.15 12	0.12 24	0.17 21	0.14 26	0.05 14	0.08 26	0.11 5	0.12 11	0.14 12	0.09 6

ProNet	0.09 4	0.09 17	0.09 25	0.07 15	0.05 6	0.09 26	0.08 47	0.08 8	0.04 2	0.06 2	0.17 53	0.06 1	0.04 1	0.05 18	0.14 13	0.14 8	0.15 10	0.13 16	0.13 5	0.09 8	0.14 8	0.08 2	0.08 47	0.07 18	0.11 5	0.10 5	0.10 3	0.08 1

111111	0.09 4	0.08 11	0.06 7	0.05 2	0.07 21	0.05 2	0.05 17	0.09 17	0.11 30	0.05 1	0.08 13	0.12 20	0.06 20	0.04 10	0.13 8	0.15 10	0.13 4	0.12 7	0.13 5	0.09 8	0.16 17	0.13 19	0.06 19	0.06 8	0.12 12	0.10 5	0.10 3	0.08 1

RSM	0.11 19	0.11 26	0.09 25	0.08 18	0.07 21	0.11 37	0.05 17	0.07 2	0.07 8	0.08 5	0.11 26	0.11 12	0.07 27	0.05 18	0.15 21	0.17 24	0.15 10	0.14 18	0.14 7	0.12 24	0.18 25	0.12 16	0.05 14	0.08 26	0.12 12	0.13 15	0.17 28	0.10 8

GSStereo	0.12 25	0.12 32	0.10 32	0.09 25	0.10 32	0.10 32	0.08 47	0.08 8	0.08 14	0.12 23	0.09 18	0.13 24	0.06 20	0.03 2	0.16 27	0.17 24	0.20 31	0.14 18	0.18 21	0.11 19	0.21 34	0.13 19	0.06 19	0.07 18	0.13 14	0.13 15	0.16 23	0.13 27

GS-Stereo																							0.06 19	0.07 18	0.13 14	0.13 15	0.16 23	0.13 27

LG-Stereo	0.11 19	0.07 7	0.06 7	0.06 9	0.09 30	0.08 20	0.04 5	0.11 27	0.10 21	0.17 40	0.10 21	0.17 36	0.06 20	0.04 10	0.13 8	0.14 8	0.17 18	0.12 7	0.14 7	0.10 15	0.18 25	0.16 41	0.04 4	0.06 8	0.13 14	0.14 23	0.15 17	0.12 22

IGEV-Stereo++	0.11 19	0.11 26	0.07 14	0.10 31	0.10 32	0.07 15	0.05 17	0.11 27	0.11 30	0.10 15	0.10 21	0.11 12	0.08 33	0.05 18	0.14 13	0.15 10	0.15 10	0.14 18	0.14 7	0.11 19	0.15 12	0.18 48	0.06 19	0.06 8	0.13 14	0.14 23	0.14 12	0.13 27

Occ-G	0.13 29	0.14 39	0.10 32	0.11 37	0.08 26	0.10 32	0.05 17	0.08 8	0.09 18	0.08 5	0.18 60	0.14 29	0.06 20	0.07 34	0.18 40	0.19 36	0.19 27	0.17 34	0.21 35	0.14 37	0.17 21	0.13 19	0.07 34	0.11 43	0.13 14	0.13 15	0.17 28	0.13 27

MoCha-V2	0.10 13	0.10 22	0.07 14	0.08 18	0.06 15	0.08 20	0.06 29	0.10 22	0.07 8	0.09 11	0.12 28	0.10 8	0.04 1	0.05 18	0.13 8	0.16 15	0.14 5	0.13 16	0.19 32	0.10 15	0.15 12	0.10 8	0.07 34	0.06 8	0.13 14	0.12 11	0.10 3	0.08 1

GEAStereo	0.13 29	0.13 35	0.11 38	0.13 46	0.10 32	0.11 37	0.07 40	0.12 31	0.10 21	0.12 23	0.09 18	0.16 34	0.05 10	0.06 27	0.17 30	0.17 24	0.19 27	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.21 34	0.14 26	0.06 19	0.10 37	0.14 20	0.16 30	0.17 28	0.12 22

OmniDepth	0.09 4	0.09 17	0.07 14	0.09 25	0.05 6	0.09 26	0.04 5	0.07 2	0.08 14	0.07 3	0.05 3	0.23 46	0.05 10	0.04 10	0.12 4	0.13 4	0.11 1	0.11 4	0.12 4	0.08 2	0.11 2	0.11 11	0.04 4	0.05 3	0.14 20	0.13 15	0.18 33	0.11 16

gasm-f	0.13 29	0.13 35	0.11 38	0.13 46	0.10 32	0.11 37	0.07 40	0.12 31	0.10 21	0.12 23	0.09 18	0.16 34	0.05 10	0.06 27	0.17 30	0.17 24	0.19 27	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.21 34	0.14 26	0.06 19	0.10 37	0.14 20	0.16 30	0.17 28	0.12 22

GASTEREO	0.11 19	0.09 17	0.07 14	0.08 18	0.07 21	0.06 9	0.04 5	0.09 17	0.13 41	0.09 11	0.08 13	0.12 20	0.08 33	0.04 10	0.15 21	0.16 15	0.16 14	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.16 17	0.17 44	0.07 34	0.07 18	0.14 20	0.15 26	0.15 17	0.10 8

MSCF	0.11 19	0.08 11	0.07 14	0.08 18	0.06 15	0.06 9	0.04 5	0.08 8	0.13 41	0.09 11	0.08 13	0.11 12	0.08 33	0.04 10	0.15 21	0.16 15	0.16 14	0.15 24	0.18 21	0.12 24	0.16 17	0.15 36	0.06 19	0.07 18	0.14 20	0.15 26	0.14 12	0.10 8

MLG-Stereo_test2	0.12 25	0.08 11	0.07 14	0.08 18	0.06 15	0.07 15	0.04 5	0.14 35	0.09 18	0.15 38	0.06 6	0.15 32	0.05 10	0.06 27	0.13 8	0.16 15	0.23 40	0.16 30	0.23 40	0.12 24	0.21 34	0.12 16	0.07 34	0.06 8	0.14 20	0.12 11	0.18 33	0.16 35

GIP-stereo	0.12 25	0.11 26	0.08 22	0.09 25	0.06 15	0.07 15	0.05 17	0.07 2	0.07 8	0.12 23	0.08 13	0.10 8	0.05 10	0.11 59	0.16 27	0.17 24	0.18 23	0.16 30	0.19 32	0.13 35	0.19 30	0.15 36	0.04 4	0.09 31	0.14 20	0.18 44	0.19 38	0.12 22

RSM++	0.12 25	0.12 32	0.10 32	0.10 31	0.08 26	0.10 32	0.05 17	0.10 22	0.11 30	0.10 15	0.10 21	0.14 29	0.08 33	0.05 18	0.17 30	0.19 36	0.18 23	0.15 24	0.17 18	0.12 24	0.18 25	0.14 26	0.06 19	0.09 31	0.14 20	0.15 26	0.18 33	0.11 16

AdaDepth	0.13 29	0.11 26	0.08 22	0.09 25	0.11 45	0.09 26	0.06 29	0.11 27	0.12 35	0.10 15	0.12 28	0.13 24	0.07 27	0.05 18	0.17 30	0.19 36	0.20 31	0.17 34	0.18 21	0.11 19	0.17 21	0.14 26	0.06 19	0.09 31	0.15 28	0.16 30	0.20 40	0.17 41

MLG-Stereo_test3	0.16 39	0.11 26	0.10 32	0.11 37	0.11 45	0.10 32	0.08 47	0.16 39	0.11 30	0.19 45	0.14 40	0.29 66	0.07 27	0.10 50	0.17 30	0.18 33	0.26 47	0.19 40	0.35 78	0.13 35	0.24 45	0.17 44	0.07 34	0.11 43	0.15 28	0.17 39	0.21 41	0.19 43

AEACV	0.13 29	0.17 56	0.09 25	0.12 43	0.11 45	0.09 26	0.05 17	0.10 22	0.06 6	0.12 23	0.11 26	0.11 12	0.06 20	0.08 40	0.17 30	0.17 24	0.22 38	0.17 34	0.24 42	0.12 24	0.19 30	0.13 19	0.06 19	0.09 31	0.15 28	0.17 39	0.15 17	0.13 27

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 4	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 2	0.03 1	0.08 8	0.03 1	0.07 3	0.02 1	0.08 4	0.04 1	0.02 1	0.15 21	0.16 15	0.14 5	0.12 7	0.14 7	0.08 2	0.15 12	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 28	0.14 23	0.15 17	0.10 8
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
NLCSM	0.16 39	0.16 48	0.10 32	0.18 81	0.16 70	0.13 47	0.11 77	0.15 37	0.16 58	0.19 45	0.23 92	0.14 29	0.15 81	0.10 50	0.15 21	0.17 24	0.20 31	0.20 44	0.22 36	0.12 24	0.28 56	0.16 41	0.11 67	0.12 50	0.16 32	0.13 15	0.21 41	0.14 33

CoSv	0.09 4	0.09 17	0.05 2	0.06 9	0.05 6	0.13 47	0.06 29	0.09 17	0.07 8	0.10 15	0.05 3	0.07 2	0.05 10	0.03 2	0.13 8	0.15 10	0.14 5	0.09 2	0.16 17	0.08 2	0.14 8	0.08 2	0.05 14	0.05 3	0.16 32	0.11 8	0.14 12	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 13	0.07 7	0.06 7	0.06 9	0.06 15	0.06 9	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 36	0.05 3	0.11 12	0.05 10	0.03 2	0.14 13	0.17 24	0.16 14	0.14 18	0.19 32	0.09 8	0.18 25	0.10 8	0.03 1	0.06 8	0.16 32	0.18 44	0.15 17	0.11 16

VIP-Stereo	0.15 37	0.13 35	0.12 51	0.10 31	0.08 26	0.08 20	0.05 17	0.18 43	0.13 41	0.14 36	0.20 77	0.20 41	0.07 27	0.08 40	0.18 40	0.19 36	0.29 58	0.19 40	0.24 42	0.14 37	0.23 42	0.13 19	0.07 34	0.10 37	0.17 35	0.16 30	0.17 28	0.21 50

MonStereo	0.11 19	0.10 22	0.10 32	0.09 25	0.10 32	0.07 15	0.06 29	0.10 22	0.10 21	0.10 15	0.12 28	0.12 20	0.08 33	0.06 27	0.14 13	0.16 15	0.16 14	0.12 7	0.15 12	0.10 15	0.14 8	0.11 11	0.05 14	0.05 3	0.17 35	0.13 15	0.16 23	0.16 35

TDLM	0.16 39	0.19 63	0.14 60	0.15 55	0.17 76	0.15 60	0.11 77	0.16 39	0.14 47	0.12 23	0.22 88	0.17 36	0.14 68	0.10 50	0.17 30	0.18 33	0.21 36	0.20 44	0.18 21	0.14 37	0.19 30	0.13 19	0.11 67	0.15 68	0.17 35	0.16 30	0.18 33	0.18 42

DEFOM-Stereo	0.15 37	0.13 35	0.09 25	0.14 51	0.10 32	0.14 55	0.06 29	0.14 35	0.12 35	0.12 23	0.19 73	0.15 32	0.07 27	0.08 40	0.17 30	0.19 36	0.25 43	0.20 44	0.24 42	0.14 37	0.22 40	0.14 26	0.08 47	0.08 26	0.18 38	0.18 44	0.25 56	0.20 47

U	0.10 13	0.07 7	0.06 7	0.04 1	0.04 2	0.06 9	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 11	0.03 2	0.12 20	0.05 10	0.03 2	0.16 27	0.18 33	0.19 27	0.14 18	0.18 21	0.11 19	0.21 34	0.13 19	0.03 1	0.06 8	0.18 38	0.17 39	0.16 23	0.12 22

RAStereo	0.13 29	0.10 22	0.08 22	0.06 9	0.05 6	0.07 15	0.05 17	0.11 27	0.07 8	0.28 61	0.08 13	0.17 36	0.07 27	0.04 10	0.17 30	0.17 24	0.21 36	0.18 38	0.22 36	0.11 19	0.22 40	0.11 11	0.04 4	0.07 18	0.19 40	0.17 39	0.16 23	0.16 35

anonymousdsp	0.18 43	0.16 48	0.13 52	0.12 43	0.10 32	0.13 47	0.09 52	0.24 53	0.13 41	0.28 61	0.16 49	0.23 46	0.08 33	0.11 59	0.19 46	0.23 57	0.24 41	0.20 44	0.30 55	0.15 49	0.34 78	0.21 61	0.09 54	0.11 43	0.19 40	0.15 26	0.24 54	0.16 35

AIO_rvc	0.18 43	0.18 59	0.11 38	0.15 55	0.14 59	0.12 43	0.09 52	0.27 59	0.16 58	0.26 55	0.12 28	0.23 46	0.08 33	0.13 69	0.17 30	0.19 36	0.25 43	0.17 34	0.28 51	0.14 37	0.32 69	0.26 79	0.07 34	0.11 43	0.20 42	0.17 39	0.19 38	0.16 35

HCRNet	0.24 75	0.30 152	0.15 72	0.34 172	0.15 63	0.25 125	0.15 113	0.30 69	0.14 47	0.69 278	0.32 124	0.39 103	0.14 68	0.17 102	0.20 53	0.20 47	0.30 62	0.22 53	0.33 69	0.15 49	0.24 45	0.15 36	0.16 134	0.12 50	0.20 42	0.24 65	0.24 54	0.22 52

delet	0.17 42	0.16 48	0.16 79	0.20 94	0.14 59	0.19 87	0.12 84	0.15 37	0.13 41	0.19 45	0.17 53	0.19 40	0.11 52	0.15 83	0.20 53	0.19 36	0.22 38	0.20 44	0.18 21	0.18 66	0.21 34	0.14 26	0.11 67	0.13 57	0.20 42	0.20 52	0.18 33	0.22 52

RYNet	0.18 43	0.16 48	0.13 52	0.11 37	0.12 52	0.13 47	0.09 52	0.16 39	0.27 164	0.13 32	0.15 45	0.13 24	0.10 45	0.09 47	0.23 68	0.19 36	0.20 31	0.27 84	0.22 36	0.14 37	0.18 25	0.15 36	0.25 199	0.14 61	0.20 42	0.50 182	0.22 43	0.16 35

LG-G_1	0.18 43	0.16 48	0.11 38	0.17 66	0.15 63	0.17 75	0.10 68	0.20 47	0.10 21	0.18 41	0.14 40	0.27 57	0.10 45	0.13 69	0.19 46	0.19 36	0.28 52	0.23 60	0.36 83	0.17 60	0.26 50	0.20 55	0.08 47	0.11 43	0.21 46	0.19 48	0.27 61	0.28 71

LG-G	0.18 43	0.16 48	0.11 38	0.17 66	0.15 63	0.17 75	0.10 68	0.20 47	0.10 21	0.18 41	0.14 40	0.27 57	0.10 45	0.13 69	0.19 46	0.19 36	0.28 52	0.23 60	0.36 83	0.17 60	0.26 50	0.20 55	0.08 47	0.11 43	0.21 46	0.19 48	0.27 61	0.28 71

LGtest1	0.18 43	0.14 39	0.13 52	0.13 46	0.13 55	0.11 37	0.07 40	0.20 47	0.15 52	0.18 41	0.17 53	0.21 42	0.10 45	0.10 50	0.20 53	0.21 49	0.30 62	0.23 60	0.34 71	0.18 66	0.30 59	0.22 65	0.10 59	0.12 50	0.21 46	0.19 48	0.27 61	0.25 61

iRaftStereo_RVC	0.18 43	0.15 42	0.11 38	0.10 31	0.10 32	0.12 43	0.06 29	0.26 56	0.11 30	0.27 58	0.25 107	0.24 51	0.11 52	0.09 47	0.18 40	0.20 47	0.29 58	0.22 53	0.26 48	0.15 49	0.30 59	0.23 68	0.08 47	0.12 50	0.21 46	0.21 53	0.27 61	0.19 43

RAFT + AFF	0.18 43	0.18 59	0.11 38	0.16 63	0.10 32	0.14 55	0.09 52	0.25 54	0.15 52	0.33 67	0.16 49	0.31 76	0.11 52	0.07 34	0.18 40	0.19 36	0.33 70	0.16 30	0.31 60	0.16 58	0.31 64	0.14 26	0.07 34	0.11 43	0.21 46	0.16 30	0.14 12	0.13 27

LG-Stereo_L2	0.19 51	0.15 42	0.11 38	0.09 25	0.10 32	0.08 20	0.06 29	0.31 71	0.16 58	0.41 90	0.16 49	0.30 73	0.09 42	0.11 59	0.19 46	0.24 60	0.31 66	0.21 51	0.31 60	0.14 37	0.32 69	0.23 68	0.06 19	0.09 31	0.22 51	0.16 30	0.23 51	0.22 52

LG-Stereo_L1	0.19 51	0.16 48	0.11 38	0.10 31	0.10 32	0.09 26	0.06 29	0.31 71	0.16 58	0.42 101	0.16 49	0.29 66	0.09 42	0.11 59	0.19 46	0.24 60	0.31 66	0.22 53	0.30 55	0.14 37	0.32 69	0.23 68	0.06 19	0.09 31	0.22 51	0.16 30	0.26 58	0.25 61

DFGA-Net	0.19 51	0.20 70	0.11 38	0.16 63	0.11 45	0.13 47	0.11 77	0.28 62	0.14 47	0.26 55	0.17 53	0.25 54	0.12 60	0.10 50	0.21 62	0.25 69	0.28 52	0.22 53	0.29 52	0.15 49	0.24 45	0.20 55	0.10 59	0.14 61	0.22 51	0.21 53	0.23 51	0.22 52

SGD-Stereo	0.20 56	0.15 42	0.11 38	0.13 46	0.12 52	0.18 81	0.06 29	0.19 46	0.20 88	0.22 50	0.12 28	0.35 94	0.15 81	0.08 40	0.25 82	0.28 88	0.37 87	0.20 44	0.37 87	0.15 49	0.32 69	0.18 48	0.12 75	0.14 61	0.22 51	0.26 73	0.31 69	0.28 71

HUF	0.21 62	0.21 84	0.14 60	0.17 66	0.18 90	0.15 60	0.09 52	0.35 83	0.15 52	0.36 74	0.15 45	0.23 46	0.15 81	0.14 76	0.19 46	0.21 49	0.28 52	0.19 40	0.34 71	0.17 60	0.36 94	0.28 92	0.11 67	0.14 61	0.22 51	0.18 44	0.27 61	0.20 47

IGEV-Stereo+	0.19 51	0.12 32	0.11 38	0.11 37	0.11 45	0.09 26	0.06 29	0.28 62	0.17 64	0.47 143	0.18 60	0.25 54	0.10 45	0.12 63	0.18 40	0.23 57	0.30 62	0.24 66	0.32 65	0.18 66	0.31 64	0.33 130	0.08 47	0.10 37	0.22 51	0.16 30	0.22 43	0.19 43

RAFT	0.13 29	0.08 11	0.09 25	0.11 37	0.05 6	0.15 60	0.04 5	0.18 43	0.10 21	0.10 15	0.13 36	0.13 24	0.08 33	0.03 2	0.15 21	0.15 10	0.17 18	0.12 7	0.18 21	0.09 8	0.15 12	0.14 26	0.04 4	0.08 26	0.22 51	0.21 53	0.23 51	0.20 47

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 75	0.21 84	0.13 52	0.15 55	0.14 59	0.13 47	0.08 47	0.38 96	0.17 64	0.48 149	0.20 77	0.29 66	0.13 62	0.13 69	0.25 82	0.25 69	0.38 94	0.26 75	0.36 83	0.19 73	0.37 103	0.26 79	0.10 59	0.13 57	0.23 58	0.24 65	0.32 76	0.41 125

StereoVision	0.14 36	0.10 22	0.09 25	0.07 15	0.10 32	0.11 37	0.07 40	0.13 34	0.17 64	0.13 32	0.12 28	0.11 12	0.08 33	0.04 10	0.20 53	0.21 49	0.20 31	0.16 30	0.18 21	0.14 37	0.16 17	0.14 26	0.04 4	0.10 37	0.23 58	0.22 60	0.25 56	0.25 61

AASNet	0.20 56	0.22 91	0.15 72	0.21 98	0.18 90	0.24 116	0.17 128	0.23 51	0.14 47	0.22 50	0.26 109	0.21 42	0.13 62	0.16 94	0.20 53	0.22 54	0.28 52	0.23 60	0.24 42	0.19 73	0.23 42	0.19 50	0.12 75	0.16 78	0.23 58	0.21 53	0.22 43	0.19 43

MMNet	0.20 56	0.20 70	0.17 90	0.21 98	0.17 76	0.20 92	0.14 103	0.23 51	0.16 58	0.19 45	0.20 77	0.27 57	0.11 52	0.22 163	0.21 62	0.21 49	0.27 50	0.24 66	0.29 52	0.18 66	0.23 42	0.15 36	0.12 75	0.15 68	0.23 58	0.23 62	0.22 43	0.25 61

GANet	0.22 67	0.20 70	0.20 114	0.22 104	0.23 128	0.24 116	0.19 143	0.31 71	0.17 64	0.24 53	0.21 83	0.29 66	0.14 68	0.14 76	0.21 62	0.24 60	0.29 58	0.31 120	0.24 42	0.15 49	0.24 45	0.19 50	0.16 134	0.17 89	0.23 58	0.21 53	0.26 58	0.24 59

CVANet_RVC	0.22 67	0.29 145	0.21 123	0.29 146	0.22 123	0.25 125	0.15 113	0.27 59	0.16 58	0.24 53	0.34 132	0.23 46	0.19 112	0.14 76	0.20 53	0.22 54	0.25 43	0.24 66	0.24 42	0.17 60	0.24 45	0.17 44	0.13 92	0.18 100	0.23 58	0.19 48	0.22 43	0.23 57

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 67	0.15 42	0.13 52	0.17 66	0.13 55	0.14 55	0.06 29	0.38 96	0.19 75	0.47 143	0.17 53	0.24 51	0.11 52	0.12 63	0.20 53	0.27 84	0.37 87	0.26 75	0.35 78	0.19 73	0.37 103	0.34 138	0.10 59	0.10 37	0.24 64	0.21 53	0.31 69	0.22 52

MIM_Stereo	0.22 67	0.17 56	0.16 79	0.19 85	0.15 63	0.20 92	0.10 68	0.28 62	0.13 41	0.43 110	0.19 73	0.31 76	0.10 45	0.12 63	0.21 62	0.28 88	0.36 85	0.26 75	0.34 71	0.20 82	0.35 85	0.24 73	0.08 47	0.16 78	0.24 64	0.21 53	0.32 76	0.23 57

LL-Strereo2	0.24 75	0.18 59	0.14 60	0.17 66	0.15 63	0.13 47	0.09 52	0.36 85	0.21 100	0.51 178	0.18 60	0.33 85	0.17 97	0.10 50	0.25 82	0.28 88	0.39 100	0.27 84	0.45 129	0.22 92	0.33 75	0.20 55	0.12 75	0.14 61	0.24 64	0.27 79	0.33 84	0.26 65

AnonymousM	0.28 89	0.19 63	0.14 60	0.18 81	0.17 76	0.15 60	0.11 77	0.42 107	0.17 64	0.47 143	0.28 115	0.35 94	0.11 52	0.15 83	0.27 102	0.31 134	0.45 150	0.28 89	0.39 97	0.19 73	0.44 163	0.26 79	0.14 103	0.16 78	0.24 64	0.30 100	0.48 147	0.67 210

DMCA	0.23 73	0.19 63	0.21 123	0.18 81	0.19 99	0.17 75	0.18 137	0.29 68	0.23 121	0.23 52	0.28 115	0.29 66	0.17 97	0.19 125	0.25 82	0.25 69	0.30 62	0.29 98	0.27 49	0.20 82	0.31 64	0.20 55	0.19 170	0.18 100	0.24 64	0.27 79	0.22 43	0.27 68

PWCDC_ROB	0.45 189	0.20 70	0.30 174	0.20 94	0.33 192	0.23 111	0.29 185	0.26 56	0.96 288	0.21 49	0.54 226	0.30 73	2.04 297	0.49 263	0.51 231	0.41 209	0.38 94	0.41 208	0.39 97	0.37 185	0.37 103	0.61 265	0.35 230	0.31 206	0.24 64	0.49 179	0.35 89	0.53 170

AIO_test	0.20 56	0.19 63	0.13 52	0.21 98	0.17 76	0.12 43	0.10 68	0.28 62	0.20 88	0.27 58	0.15 45	0.27 57	0.11 52	0.14 76	0.18 40	0.21 49	0.25 43	0.18 38	0.29 52	0.14 37	0.35 85	0.32 124	0.09 54	0.12 50	0.25 70	0.22 60	0.22 43	0.15 34

plain	0.21 62	0.17 56	0.14 60	0.14 51	0.11 45	0.16 72	0.09 52	0.30 69	0.12 35	0.41 90	0.14 40	0.26 56	0.10 45	0.07 34	0.24 72	0.26 76	0.35 76	0.28 89	0.34 71	0.17 60	0.26 50	0.21 61	0.09 54	0.15 68	0.25 70	0.25 69	0.27 61	0.34 94

RAFT_CTSACE	0.21 62	0.15 42	0.13 52	0.11 37	0.11 45	0.19 87	0.13 93	0.27 59	0.15 52	0.48 149	0.13 36	0.33 85	0.25 158	0.12 63	0.21 62	0.22 54	0.29 58	0.20 44	0.27 49	0.14 37	0.30 59	0.31 113	0.07 34	0.13 57	0.25 70	0.26 73	0.31 69	0.21 50

test_5	0.20 56	0.18 59	0.14 60	0.17 66	0.10 32	0.15 60	0.11 77	0.25 54	0.15 52	0.29 64	0.13 36	0.29 66	0.30 186	0.07 34	0.20 53	0.24 60	0.26 47	0.22 53	0.23 40	0.14 37	0.26 50	0.23 68	0.07 34	0.17 89	0.25 70	0.26 73	0.31 69	0.26 65

YMNet	0.22 67	0.21 84	0.17 90	0.21 98	0.17 76	0.20 92	0.17 128	0.26 56	0.24 128	0.18 41	0.15 45	0.31 76	0.17 97	0.21 151	0.24 72	0.24 60	0.26 47	0.22 53	0.30 55	0.15 49	0.26 50	0.22 65	0.14 103	0.14 61	0.26 74	0.23 62	0.27 61	0.26 65

MGS-Stereo	0.24 75	0.23 95	0.16 79	0.16 63	0.14 59	0.14 55	0.10 68	0.34 81	0.14 47	0.28 61	0.20 77	0.24 51	0.13 62	0.17 102	0.25 82	0.26 76	0.40 105	0.34 142	0.39 97	0.25 110	0.36 94	0.25 76	0.14 103	0.17 89	0.26 74	0.24 65	0.35 89	0.34 94

UniTT-Stereo	0.21 62	0.15 42	0.11 38	0.12 43	0.09 30	0.13 47	0.07 40	0.22 50	0.15 52	0.37 79	0.17 53	0.28 64	0.17 97	0.12 63	0.23 68	0.24 60	0.35 76	0.26 75	0.38 92	0.18 66	0.30 59	0.17 44	0.11 67	0.14 61	0.26 74	0.35 129	0.22 43	0.27 68

AANet_RVC	0.20 56	0.19 63	0.18 101	0.14 51	0.17 76	0.12 43	0.12 84	0.18 43	0.19 75	0.15 38	0.21 83	0.18 39	0.15 81	0.13 69	0.26 92	0.23 57	0.24 41	0.26 75	0.22 36	0.22 92	0.20 33	0.19 50	0.16 134	0.16 78	0.26 74	0.26 73	0.26 58	0.34 94

GCAP-BAT	0.52 217	0.20 70	0.14 60	0.17 66	0.19 99	0.15 60	0.09 52	0.42 107	0.21 100	0.50 162	0.18 60	0.51 152	0.14 68	0.15 83	0.26 92	0.28 88	6.97 333	0.29 98	0.45 129	0.26 121	0.44 163	0.35 140	0.14 103	0.15 68	0.27 78	0.27 79	0.35 89	0.37 101

test_for_model	0.52 217	0.20 70	0.14 60	0.17 66	0.19 99	0.15 60	0.09 52	0.42 107	0.21 100	0.50 162	0.18 60	0.51 152	0.14 68	0.15 83	0.26 92	0.28 88	6.97 333	0.29 98	0.45 129	0.26 121	0.44 163	0.35 140	0.14 103	0.15 68	0.27 78	0.27 79	0.35 89	0.37 101

testlalala2	0.52 217	0.20 70	0.14 60	0.17 66	0.19 99	0.15 60	0.09 52	0.42 107	0.21 100	0.50 162	0.18 60	0.51 152	0.14 68	0.15 83	0.26 92	0.28 88	6.97 333	0.29 98	0.45 129	0.26 121	0.44 163	0.35 140	0.14 103	0.15 68	0.27 78	0.27 79	0.35 89	0.37 101

MIF-Stereo (partial)	0.21 62	0.16 48	0.15 72	0.13 46	0.12 52	0.16 72	0.08 47	0.28 62	0.19 75	0.30 65	0.18 60	0.21 42	0.12 60	0.10 50	0.24 72	0.26 76	0.35 76	0.27 84	0.30 55	0.17 60	0.30 59	0.20 55	0.10 59	0.16 78	0.27 78	0.23 62	0.27 61	0.27 68

testlalala	0.52 217	0.20 70	0.14 60	0.17 66	0.19 99	0.15 60	0.09 52	0.42 107	0.21 100	0.50 162	0.18 60	0.51 152	0.14 68	0.15 83	0.26 92	0.28 88	6.97 333	0.29 98	0.45 129	0.26 121	0.44 163	0.35 140	0.14 103	0.15 68	0.27 78	0.27 79	0.35 89	0.37 101

testlalala_base	0.52 217	0.20 70	0.14 60	0.17 66	0.19 99	0.15 60	0.09 52	0.42 107	0.21 100	0.50 162	0.18 60	0.51 152	0.14 68	0.15 83	0.26 92	0.28 88	6.97 333	0.29 98	0.45 129	0.26 121	0.44 163	0.35 140	0.14 103	0.15 68	0.27 78	0.27 79	0.35 89	0.37 101

GCAP-Stereo	0.52 217	0.20 70	0.14 60	0.17 66	0.19 99	0.15 60	0.09 52	0.42 107	0.21 100	0.50 162	0.18 60	0.51 152	0.14 68	0.15 83	0.26 92	0.28 88	6.97 333	0.29 98	0.45 129	0.26 121	0.44 163	0.35 140	0.14 103	0.15 68	0.27 78	0.27 79	0.35 89	0.37 101

TANstereo	0.40 158	0.25 108	0.18 101	0.29 146	0.27 157	0.33 160	0.17 128	0.37 90	0.20 88	0.45 122	0.21 83	0.31 76	0.26 162	0.22 163	0.61 253	0.56 266	0.51 203	0.68 287	0.97 237	0.74 280	0.43 154	0.35 140	0.85 295	0.22 137	0.27 78	0.32 109	0.49 159	0.38 111

XX-TBD	0.40 158	0.25 108	0.18 101	0.29 146	0.27 157	0.33 160	0.17 128	0.37 90	0.20 88	0.45 122	0.21 83	0.31 76	0.26 162	0.22 163	0.61 253	0.56 266	0.51 203	0.68 287	0.97 237	0.74 280	0.43 154	0.35 140	0.85 295	0.22 137	0.27 78	0.32 109	0.49 159	0.38 111

AFF-stereo	0.22 67	0.22 91	0.18 101	0.15 55	0.13 55	0.20 92	0.09 52	0.38 96	0.19 75	0.42 101	0.20 77	0.30 73	0.11 52	0.08 40	0.19 46	0.24 60	0.28 52	0.19 40	0.35 78	0.15 49	0.29 57	0.19 50	0.09 54	0.12 50	0.27 78	0.28 93	0.32 76	0.24 59

MaDis-Stereo	0.19 51	0.14 39	0.13 52	0.08 18	0.07 21	0.08 20	0.07 40	0.17 42	0.12 35	0.26 55	0.13 36	0.28 64	0.09 42	0.06 27	0.20 53	0.24 60	0.31 66	0.26 75	0.32 65	0.15 49	0.31 64	0.19 50	0.07 34	0.12 50	0.28 88	0.31 105	0.31 69	0.37 101

UPFNet	0.28 89	0.25 108	0.26 163	0.26 130	0.23 128	0.30 143	0.21 149	0.34 81	0.25 139	0.35 73	0.32 124	0.33 85	0.21 124	0.23 181	0.31 130	0.28 88	0.37 87	0.31 120	0.37 87	0.23 98	0.27 55	0.24 73	0.18 163	0.20 123	0.28 88	0.29 96	0.32 76	0.29 75

S2M2_XL	0.27 87	0.20 70	0.20 114	0.15 55	0.16 70	0.19 87	0.18 137	0.48 150	0.21 100	0.43 110	0.21 83	0.43 116	0.14 68	0.17 102	0.26 92	0.26 76	0.47 166	0.23 60	0.35 78	0.21 86	0.40 124	0.24 73	0.16 134	0.18 100	0.29 90	0.25 69	0.33 84	0.38 111
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
4D-IteraStereo	0.28 89	0.20 70	0.18 101	0.26 130	0.16 70	0.17 75	0.11 77	0.46 134	0.24 128	0.53 196	0.27 114	0.41 113	0.17 97	0.13 69	0.27 102	0.29 106	0.41 117	0.34 142	0.42 119	0.26 121	0.43 154	0.32 124	0.11 67	0.16 78	0.29 90	0.30 100	0.40 116	0.30 80

RAFT+CT+SA	0.23 73	0.20 70	0.16 79	0.19 85	0.13 55	0.15 60	0.12 84	0.33 78	0.19 75	0.44 117	0.14 40	0.34 89	0.29 182	0.09 47	0.23 68	0.29 106	0.27 50	0.22 53	0.31 60	0.19 73	0.31 64	0.35 140	0.07 34	0.17 89	0.29 90	0.27 79	0.31 69	0.28 71

ARAFT	0.24 75	0.20 70	0.15 72	0.20 94	0.16 70	0.20 92	0.10 68	0.32 74	0.19 75	0.45 122	0.24 93	0.34 89	0.13 62	0.10 50	0.24 72	0.25 69	0.41 117	0.34 142	0.34 71	0.16 58	0.35 85	0.21 61	0.11 67	0.13 57	0.29 90	0.24 65	0.32 76	0.29 75

DMCA-RVC	0.31 110	0.25 108	0.28 167	0.25 120	0.27 157	0.24 116	0.25 172	0.36 85	0.31 193	0.33 67	0.38 153	0.54 169	0.24 149	0.20 136	0.40 182	0.35 170	0.35 76	0.34 142	0.35 78	0.29 150	0.37 103	0.33 130	0.22 185	0.24 159	0.29 90	0.29 96	0.36 104	0.41 125

CASnet	0.30 101	0.26 120	0.18 101	0.22 104	0.20 108	0.27 134	0.12 84	0.48 150	0.24 128	0.54 206	0.35 137	0.55 175	0.21 124	0.19 125	0.27 102	0.25 69	0.37 87	0.23 60	0.54 163	0.20 82	0.42 142	0.31 113	0.15 124	0.18 100	0.30 95	0.27 79	0.40 116	0.42 129
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
IER	0.29 93	0.24 102	0.24 149	0.24 116	0.21 114	0.25 125	0.17 128	0.35 83	0.21 100	0.36 74	0.45 193	0.51 152	0.20 117	0.24 187	0.32 141	0.29 106	0.38 94	0.31 120	0.33 69	0.23 98	0.33 75	0.27 85	0.20 181	0.19 116	0.30 95	0.32 109	0.35 89	0.39 120

ACRE	0.29 93	0.26 120	0.17 90	0.22 104	0.17 76	0.24 116	0.14 103	0.50 166	0.17 64	0.46 135	0.37 146	0.45 127	0.23 143	0.25 195	0.30 120	0.30 119	0.43 132	0.29 98	0.39 97	0.29 150	0.40 124	0.27 85	0.13 92	0.18 100	0.30 95	0.26 73	0.32 76	0.29 75

raft+_RVC	0.25 80	0.22 91	0.17 90	0.19 85	0.18 90	0.18 81	0.13 93	0.38 96	0.19 75	0.46 135	0.30 120	0.34 89	0.16 87	0.13 69	0.25 82	0.26 76	0.33 70	0.27 84	0.37 87	0.19 73	0.36 94	0.26 79	0.10 59	0.15 68	0.30 95	0.29 96	0.36 104	0.30 80

anonymousdsp2	0.26 84	0.28 132	0.18 101	0.19 85	0.16 70	0.21 99	0.14 103	0.37 90	0.19 75	0.38 84	0.22 88	0.36 97	0.16 87	0.14 76	0.22 67	0.26 76	0.36 85	0.25 72	0.56 170	0.21 86	0.37 103	0.31 113	0.13 92	0.18 100	0.31 99	0.25 69	0.38 109	0.29 75

test_4	0.25 80	0.19 63	0.17 90	0.14 51	0.15 63	0.11 37	0.07 40	0.38 96	0.20 88	0.53 196	0.18 60	0.34 89	0.16 87	0.15 83	0.24 72	0.27 84	0.35 76	0.25 72	0.31 60	0.21 86	0.38 114	0.31 113	0.10 59	0.17 89	0.31 99	0.33 115	0.34 86	0.36 98

CIPLG	0.29 93	0.26 120	0.17 90	0.22 104	0.17 76	0.24 116	0.14 103	0.50 166	0.17 64	0.46 135	0.37 146	0.45 127	0.22 136	0.25 195	0.30 120	0.30 119	0.43 132	0.29 98	0.39 97	0.28 140	0.40 124	0.28 92	0.13 92	0.18 100	0.31 99	0.25 69	0.32 76	0.29 75

IPLGR_C	0.29 93	0.26 120	0.17 90	0.22 104	0.17 76	0.24 116	0.14 103	0.50 166	0.17 64	0.46 135	0.37 146	0.45 127	0.24 149	0.25 195	0.30 120	0.30 119	0.43 132	0.30 115	0.39 97	0.28 140	0.40 124	0.28 92	0.13 92	0.17 89	0.31 99	0.26 73	0.32 76	0.30 80

test-3	0.33 127	0.25 108	0.20 114	0.25 120	0.25 140	0.24 116	0.15 113	0.50 166	0.21 100	0.51 178	0.24 93	0.63 214	0.24 149	0.17 102	0.34 157	0.29 106	0.45 150	0.31 120	0.84 217	0.30 155	0.41 134	0.42 179	0.12 75	0.20 123	0.31 99	0.27 79	0.41 123	0.38 111

test_1	0.33 127	0.25 108	0.20 114	0.25 120	0.25 140	0.24 116	0.15 113	0.50 166	0.21 100	0.51 178	0.24 93	0.64 216	0.24 149	0.16 94	0.34 157	0.29 106	0.45 150	0.31 120	0.85 219	0.30 155	0.41 134	0.42 179	0.12 75	0.20 123	0.31 99	0.27 79	0.41 123	0.38 111

HITNet	0.28 89	0.27 126	0.21 123	0.22 104	0.21 114	0.22 105	0.15 113	0.41 105	0.22 115	0.50 162	0.35 137	0.44 122	0.21 124	0.17 102	0.26 92	0.24 60	0.33 70	0.31 120	0.31 60	0.19 73	0.32 69	0.28 92	0.16 134	0.18 100	0.31 99	0.28 93	0.44 136	0.42 129
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
S2M2_L	0.31 110	0.28 132	0.29 170	0.21 98	0.22 123	0.30 143	0.19 143	0.44 118	0.20 88	0.52 187	0.17 53	0.37 98	0.13 62	0.27 205	0.33 146	0.31 134	0.49 183	0.28 89	0.41 114	0.28 140	0.43 154	0.28 92	0.22 185	0.22 137	0.32 106	0.30 100	0.46 138	0.50 158
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RASNet	0.31 110	0.32 172	0.30 174	0.27 136	0.24 135	0.26 131	0.20 148	0.46 134	0.26 154	0.41 90	0.33 127	0.40 109	0.25 158	0.20 136	0.25 82	0.28 88	0.38 94	0.30 115	0.34 71	0.21 86	0.40 124	0.29 101	0.14 103	0.30 197	0.33 107	0.34 123	0.49 159	0.47 147

zero-FE	3.48 315	0.27 126	0.16 79	17.31 342	0.30 179	65.22 349	0.79 278	0.55 210	0.23 121	0.51 178	0.40 166	1.20 264	0.36 210	0.21 151	0.29 116	0.32 147	0.50 197	0.34 142	1.61 266	0.28 140	0.58 243	0.44 190	0.16 134	0.19 116	0.34 108	0.31 105	0.49 159	0.51 161

EGLCR-Stereo	0.32 117	0.28 132	0.18 101	0.24 116	0.25 140	0.33 160	0.11 77	0.48 150	0.20 88	0.49 157	0.19 73	0.49 144	0.15 81	0.17 102	0.24 72	0.28 88	0.45 150	0.31 120	0.45 129	0.25 110	0.49 194	0.41 173	0.14 103	0.18 100	0.34 108	0.31 105	0.74 246	0.57 184

TestStereo1	0.26 84	0.24 102	0.15 72	0.17 66	0.17 76	0.17 75	0.13 93	0.32 74	0.24 128	0.43 110	0.18 60	0.27 57	0.33 199	0.08 40	0.25 82	0.30 119	0.35 76	0.24 66	0.32 65	0.19 73	0.36 94	0.40 168	0.12 75	0.17 89	0.34 108	0.33 115	0.39 113	0.31 83

TESTraft	0.25 80	0.21 84	0.15 72	0.15 55	0.16 70	0.14 55	0.13 93	0.28 62	0.26 154	0.41 90	0.19 73	0.27 57	0.30 186	0.07 34	0.24 72	0.31 134	0.34 73	0.24 66	0.30 55	0.18 66	0.35 85	0.39 161	0.09 54	0.17 89	0.34 108	0.33 115	0.35 89	0.31 83

SA-5K	0.26 84	0.24 102	0.15 72	0.17 66	0.17 76	0.17 75	0.13 93	0.32 74	0.24 128	0.43 110	0.18 60	0.27 57	0.33 199	0.08 40	0.25 82	0.30 119	0.35 76	0.24 66	0.32 65	0.19 73	0.36 94	0.40 168	0.12 75	0.17 89	0.34 108	0.33 115	0.39 113	0.31 83

RALAANet	0.29 93	0.31 160	0.23 142	0.22 104	0.21 114	0.23 111	0.16 123	0.38 96	0.19 75	0.33 67	0.38 153	0.35 94	0.18 105	0.15 83	0.33 146	0.29 106	0.38 94	0.37 174	0.48 146	0.27 134	0.36 94	0.29 101	0.15 124	0.20 123	0.34 108	0.30 100	0.35 89	0.35 97

UNet	0.32 117	0.28 132	0.27 164	0.29 146	0.27 157	0.31 149	0.21 149	0.41 105	0.26 154	0.41 90	0.37 146	0.39 103	0.28 177	0.25 195	0.31 130	0.30 119	0.43 132	0.35 158	0.39 97	0.26 121	0.33 75	0.32 124	0.19 170	0.26 182	0.34 108	0.37 139	0.37 106	0.41 125

DDF-Stereo	0.57 234	0.28 132	0.16 79	2.12 297	0.35 198	3.65 325	0.55 252	0.55 210	0.22 115	0.52 187	0.33 127	0.84 241	0.31 192	0.21 151	0.28 111	0.32 147	0.49 183	0.33 134	0.73 200	0.28 140	0.53 215	0.44 190	0.16 134	0.19 116	0.35 115	0.31 105	0.48 147	0.49 156

castereo++	0.31 110	0.23 95	0.18 101	0.32 160	0.17 76	0.16 72	0.13 93	0.50 166	0.25 139	0.55 223	0.24 93	0.59 202	0.16 87	0.16 94	0.25 82	0.29 106	0.46 161	0.30 115	0.45 129	0.25 110	0.47 185	0.41 173	0.13 92	0.22 137	0.35 115	0.37 139	0.49 159	0.36 98

IPLG	0.30 101	0.28 132	0.24 149	0.22 104	0.20 108	0.25 125	0.15 113	0.45 125	0.19 75	0.45 122	0.28 115	0.45 127	0.18 105	0.23 181	0.33 146	0.29 106	0.43 132	0.35 158	0.40 107	0.28 140	0.35 85	0.44 190	0.12 75	0.20 123	0.35 115	0.36 134	0.37 106	0.37 101

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 80	0.24 102	0.21 123	0.17 66	0.15 63	0.18 81	0.10 68	0.47 144	0.19 75	0.43 110	0.22 88	0.39 103	0.13 62	0.10 50	0.23 68	0.25 69	0.32 69	0.21 51	0.39 97	0.18 66	0.34 78	0.23 68	0.12 75	0.17 89	0.35 115	0.27 79	0.34 86	0.33 91

FINET	0.31 110	0.30 152	0.31 184	0.34 172	0.24 135	0.27 134	0.29 185	0.36 85	0.28 175	0.39 86	0.26 109	0.37 98	0.23 143	0.22 163	0.43 200	0.35 170	0.37 87	0.28 89	0.46 140	0.25 110	0.35 85	0.28 92	0.24 196	0.24 159	0.35 115	0.27 79	0.39 113	0.32 90

CAS	0.27 87	0.21 84	0.17 90	0.21 98	0.17 76	0.18 81	0.09 52	0.33 78	0.20 88	0.33 67	0.38 153	0.29 66	0.19 112	0.17 102	0.28 111	0.26 76	0.37 87	0.26 75	0.38 92	0.20 82	0.29 57	0.27 85	0.16 134	0.18 100	0.36 120	0.36 134	0.40 116	0.55 176

ADLNet	0.34 133	0.39 210	0.25 157	0.33 164	0.29 173	0.36 176	0.32 193	0.42 107	0.25 139	0.37 79	0.38 153	0.60 207	0.28 177	0.50 266	0.31 130	0.30 119	0.40 105	0.31 120	0.38 92	0.28 140	0.34 78	0.28 92	0.28 213	0.19 116	0.36 120	0.40 156	0.35 89	0.36 98

BEATNet_4x	0.35 138	0.29 145	0.24 149	0.27 136	0.26 150	0.26 131	0.22 154	0.45 125	0.28 175	0.57 244	0.33 127	0.49 144	0.28 177	0.19 125	0.35 166	0.33 154	0.40 105	0.40 200	0.39 97	0.25 110	0.46 179	0.47 212	0.21 183	0.25 172	0.36 120	0.34 123	0.51 174	0.48 153

G2L-Stereo	0.32 117	0.29 145	0.21 123	0.25 120	0.27 157	0.27 134	0.18 137	0.43 117	0.25 139	0.44 117	0.45 193	0.40 109	0.30 186	0.21 151	0.29 116	0.31 134	0.42 125	0.32 130	0.34 71	0.24 107	0.35 85	0.30 104	0.21 183	0.20 123	0.37 123	0.41 157	0.42 130	0.39 120

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 101	0.22 91	0.21 123	0.23 114	0.18 90	0.19 87	0.12 84	0.44 118	0.35 210	0.43 110	0.40 166	0.40 109	0.21 124	0.18 112	0.32 141	0.29 106	0.42 125	0.31 120	0.37 87	0.27 134	0.35 85	0.33 130	0.13 92	0.18 100	0.37 123	0.51 188	0.31 69	0.47 147

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 147	0.38 203	0.38 209	0.34 172	0.47 230	0.32 156	0.52 244	0.40 103	0.44 231	0.41 90	0.41 170	0.56 181	0.26 162	0.41 251	0.43 200	0.30 119	0.39 100	0.33 134	0.40 107	0.27 134	0.34 78	0.27 85	0.22 185	0.24 159	0.37 123	0.47 174	0.40 116	0.44 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.32 117	0.30 152	0.23 142	0.31 153	0.28 169	0.33 160	0.30 190	0.32 74	0.29 183	0.40 88	0.41 170	0.32 81	0.20 117	0.23 181	0.32 141	0.29 106	0.42 125	0.32 130	0.46 140	0.29 150	0.36 94	0.31 113	0.19 170	0.24 159	0.37 123	0.36 134	0.41 123	0.38 111

DN-CSS_ROB	0.36 143	0.31 160	0.30 174	0.31 153	0.30 179	0.25 125	0.17 128	0.51 179	0.25 139	0.51 178	0.56 232	0.56 181	0.36 210	0.18 112	0.31 130	0.28 88	0.41 117	0.31 120	0.81 213	0.27 134	0.37 103	0.25 76	0.22 185	0.32 212	0.37 123	0.32 109	0.41 123	0.38 111

coex_refinement	0.33 127	0.31 160	0.23 142	0.26 130	0.25 140	0.31 149	0.17 128	0.45 125	0.34 207	0.41 90	0.42 179	0.39 103	0.20 117	0.21 151	0.34 157	0.34 163	0.39 100	0.34 142	0.38 92	0.22 92	0.34 78	0.30 104	0.19 170	0.23 147	0.38 128	0.38 142	0.43 133	0.64 202

trnet	0.31 110	0.28 132	0.22 136	0.25 120	0.20 108	0.21 99	0.12 84	0.49 157	0.20 88	0.52 187	0.24 93	0.55 175	0.22 136	0.20 136	0.28 111	0.32 147	0.48 175	0.26 75	0.41 114	0.22 92	0.45 175	0.30 104	0.14 103	0.21 133	0.38 128	0.35 129	0.49 159	0.53 170

test_3	0.35 138	0.25 108	0.20 114	0.25 120	0.25 140	0.23 111	0.15 113	0.51 179	0.23 121	0.54 206	0.24 93	0.67 221	0.28 177	0.17 102	0.34 157	0.31 134	0.45 150	0.33 134	0.86 221	0.32 166	0.44 163	0.50 230	0.11 67	0.22 137	0.38 128	0.38 142	0.41 123	0.37 101

rafts_anoy	0.29 93	0.30 152	0.23 142	0.22 104	0.24 135	0.23 111	0.14 103	0.44 118	0.18 72	0.44 117	0.34 132	0.40 109	0.16 87	0.14 76	0.33 146	0.30 119	0.40 105	0.37 174	0.40 107	0.25 110	0.38 114	0.29 101	0.12 75	0.20 123	0.38 128	0.33 115	0.35 89	0.41 125

GES	0.40 158	0.37 194	0.25 157	0.31 153	0.30 179	0.41 197	0.26 175	0.46 134	0.28 175	0.49 157	0.40 166	0.43 116	0.26 162	0.30 215	0.45 207	0.40 200	0.53 216	0.43 216	0.97 237	0.42 210	0.50 201	0.41 173	0.23 192	0.30 197	0.38 128	0.35 129	0.47 143	0.49 156

DSFCA	0.33 127	0.39 210	0.32 191	0.31 153	0.27 157	0.35 172	0.25 172	0.36 85	0.29 183	0.32 66	0.42 179	0.38 101	0.22 136	0.19 125	0.32 141	0.31 134	0.38 94	0.36 163	0.46 140	0.26 121	0.37 103	0.37 154	0.23 192	0.24 159	0.38 128	0.35 129	0.34 86	0.43 132

AF-Net	0.40 158	0.36 188	0.35 204	0.39 193	0.44 220	0.43 204	0.38 207	0.44 118	0.43 228	0.37 79	0.49 206	0.58 194	0.32 196	0.31 221	0.41 190	0.36 177	0.35 76	0.36 163	0.45 129	0.30 155	0.34 78	0.30 104	0.33 224	0.30 197	0.38 128	0.42 159	0.59 205	0.47 147

Nwc_Net	0.40 158	0.36 188	0.35 204	0.39 193	0.44 220	0.43 204	0.38 207	0.44 118	0.43 228	0.37 79	0.49 206	0.58 194	0.32 196	0.31 221	0.41 190	0.36 177	0.35 76	0.36 163	0.45 129	0.30 155	0.34 78	0.30 104	0.33 224	0.30 197	0.38 128	0.42 159	0.59 205	0.47 147

Reg-Stereo(zero)	0.38 147	0.29 145	0.31 184	0.30 151	0.21 114	0.31 149	0.22 154	0.54 202	0.26 154	0.53 196	0.61 246	0.55 175	0.23 143	0.21 151	0.24 72	0.34 163	0.43 132	0.33 134	0.79 207	0.25 110	0.42 142	0.42 179	0.16 134	0.24 159	0.39 136	0.43 163	0.53 187	0.63 198

HI	0.38 147	0.29 145	0.31 184	0.30 151	0.21 114	0.31 149	0.22 154	0.54 202	0.26 154	0.53 196	0.61 246	0.55 175	0.23 143	0.21 151	0.24 72	0.34 163	0.43 132	0.33 134	0.79 207	0.25 110	0.42 142	0.42 179	0.16 134	0.24 159	0.39 136	0.43 163	0.53 187	0.63 198

iinet-f	0.34 133	0.26 120	0.24 149	0.24 116	0.18 90	0.35 172	0.16 123	0.33 78	0.21 100	0.42 101	0.73 263	0.44 122	0.35 206	0.18 112	0.30 120	0.34 163	0.43 132	0.28 89	0.86 221	0.33 172	0.40 124	0.26 79	0.17 148	0.18 100	0.39 136	0.29 96	0.46 138	0.39 120

GLC_STEREO	0.36 143	0.31 160	0.29 170	0.31 153	0.27 157	0.30 143	0.23 164	0.49 157	0.22 115	0.54 206	0.43 189	0.48 140	0.21 124	0.22 163	0.29 116	0.31 134	0.54 225	0.33 134	0.47 144	0.30 155	0.60 251	0.46 204	0.18 163	0.24 159	0.39 136	0.28 93	0.57 199	0.42 129

GMStereo	0.32 117	0.32 172	0.20 114	0.27 136	0.25 140	0.31 149	0.24 169	0.48 150	0.25 139	0.37 79	0.30 120	0.54 169	0.27 175	0.19 125	0.30 120	0.30 119	0.45 150	0.29 98	0.56 170	0.32 166	0.39 120	0.25 76	0.18 163	0.22 137	0.39 136	0.30 100	0.47 143	0.33 91
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.32 117	0.27 126	0.22 136	0.25 120	0.20 108	0.22 105	0.12 84	0.49 157	0.20 88	0.50 162	0.24 93	0.54 169	0.22 136	0.20 136	0.29 116	0.33 154	0.49 183	0.26 75	0.41 114	0.22 92	0.46 179	0.30 104	0.15 124	0.21 133	0.39 136	0.34 123	0.48 147	0.52 166
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
castereo	0.32 117	0.23 95	0.18 101	0.26 130	0.20 108	0.22 105	0.14 103	0.48 150	0.25 139	0.54 206	0.30 120	0.52 161	0.16 87	0.15 83	0.27 102	0.31 134	0.48 175	0.29 98	0.52 154	0.26 121	0.48 189	0.39 161	0.14 103	0.18 100	0.40 142	0.39 152	0.38 109	0.44 134

LMCR-Stereo	0.37 145	0.31 160	0.23 142	0.25 120	0.25 140	0.33 160	0.19 143	0.44 118	0.27 164	0.45 122	0.35 137	0.51 152	0.34 201	0.21 151	0.35 166	0.35 170	0.50 197	0.38 181	0.74 202	0.41 204	0.46 179	0.44 190	0.20 181	0.23 147	0.40 142	0.38 142	0.51 174	0.51 161

CREStereo++_RVC	0.32 117	0.25 108	0.18 101	0.23 114	0.25 140	0.22 105	0.15 113	0.45 125	0.26 154	0.48 149	0.28 115	0.48 140	0.44 232	0.18 112	0.26 92	0.30 119	0.47 166	0.25 72	0.38 92	0.23 98	0.41 134	0.30 104	0.13 92	0.24 159	0.40 142	0.32 109	0.51 174	0.52 166
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
RALCasStereoNet	0.30 101	0.31 160	0.21 123	0.28 142	0.23 128	0.22 105	0.15 113	0.45 125	0.19 75	0.48 149	0.30 120	0.44 122	0.19 112	0.14 76	0.33 146	0.30 119	0.44 143	0.38 181	0.39 97	0.25 110	0.41 134	0.26 79	0.13 92	0.21 133	0.40 142	0.33 115	0.35 89	0.38 111

HGLStereo	0.32 117	0.32 172	0.25 157	0.27 136	0.27 157	0.28 139	0.17 128	0.39 102	0.23 121	0.40 88	0.56 232	0.33 85	0.19 112	0.24 187	0.30 120	0.34 163	0.44 143	0.39 192	0.41 114	0.28 140	0.39 120	0.32 124	0.18 163	0.25 172	0.40 142	0.38 142	0.35 89	0.33 91

STTStereo	0.39 155	0.42 218	0.43 224	0.37 183	0.43 218	0.34 170	0.49 237	0.37 90	0.33 203	0.38 84	0.43 189	0.51 152	0.30 186	0.38 243	0.47 216	0.32 147	0.41 117	0.40 200	0.40 107	0.29 150	0.36 94	0.28 92	0.22 185	0.28 189	0.40 142	0.45 170	0.40 116	0.62 193

SA	0.30 101	0.27 126	0.17 90	0.18 81	0.17 76	0.24 116	0.10 68	0.47 144	0.26 154	0.54 206	0.20 77	0.46 134	0.14 68	0.12 63	0.30 120	0.30 119	0.41 117	0.30 115	0.40 107	0.23 98	0.37 103	0.37 154	0.10 59	0.20 123	0.41 148	0.38 142	0.49 159	0.37 101

TestStereo	0.35 138	0.33 182	0.28 167	0.33 164	0.23 128	0.34 170	0.22 154	0.54 202	0.24 128	0.64 266	0.28 115	0.53 166	0.21 124	0.18 112	0.30 120	0.25 69	0.44 143	0.27 84	0.58 178	0.27 134	0.52 209	0.32 124	0.18 163	0.26 182	0.41 148	0.33 115	0.50 168	0.43 132

raftrobust	0.31 110	0.25 108	0.21 123	0.22 104	0.21 114	0.19 87	0.14 103	0.49 157	0.18 72	0.54 206	0.34 132	0.44 122	0.18 105	0.16 94	0.35 166	0.31 134	0.42 125	0.32 130	0.42 119	0.29 150	0.41 134	0.31 113	0.14 103	0.17 89	0.41 148	0.38 142	0.38 109	0.38 111

ADCP+	0.49 205	0.35 186	0.36 207	0.33 164	0.26 150	0.39 188	0.38 207	0.48 150	0.98 289	0.42 101	0.61 246	0.85 242	0.26 162	0.30 215	0.33 146	0.32 147	0.41 117	0.35 158	0.62 183	0.27 134	0.41 134	0.37 154	0.24 196	0.22 137	0.41 148	1.72 312	0.43 133	1.18 260

PDISCO_ROB	0.34 133	0.31 160	0.32 191	0.28 142	0.24 135	0.30 143	0.21 149	0.36 85	0.24 128	0.27 58	0.35 137	0.32 81	0.24 149	0.18 112	0.36 170	0.40 200	0.40 105	0.51 251	0.36 83	0.31 162	0.44 163	0.40 168	0.17 148	0.25 172	0.41 148	0.43 163	0.62 215	0.46 139

CES	0.33 127	0.19 63	0.19 112	0.19 85	0.21 114	0.20 92	0.09 52	0.85 278	0.18 72	0.42 101	0.55 229	0.49 144	0.16 87	0.20 136	0.31 130	0.37 183	0.47 166	0.28 89	0.41 114	0.24 107	0.66 268	0.35 140	0.17 148	0.18 100	0.42 153	0.33 115	0.42 130	0.50 158

Sa-1000	0.32 117	0.29 145	0.17 90	0.20 94	0.20 108	0.23 111	0.10 68	0.49 157	0.28 175	0.55 223	0.26 109	0.46 134	0.17 97	0.20 136	0.31 130	0.31 134	0.45 150	0.33 134	0.50 149	0.22 92	0.41 134	0.43 186	0.14 103	0.20 123	0.42 153	0.41 157	0.51 174	0.40 123

GMOStereo	0.30 101	0.23 95	0.16 79	0.19 85	0.18 90	0.21 99	0.13 93	0.46 134	0.25 139	0.56 233	0.24 93	0.43 116	0.26 162	0.16 94	0.27 102	0.28 88	0.40 105	0.29 98	0.44 124	0.23 98	0.42 142	0.45 197	0.12 75	0.16 78	0.42 153	0.38 142	0.48 147	0.31 83

error version	0.30 101	0.23 95	0.16 79	0.19 85	0.18 90	0.21 99	0.13 93	0.46 134	0.25 139	0.56 233	0.24 93	0.43 116	0.26 162	0.16 94	0.27 102	0.28 88	0.40 105	0.29 98	0.44 124	0.23 98	0.42 142	0.45 197	0.12 75	0.16 78	0.42 153	0.38 142	0.48 147	0.31 83

test-v	0.30 101	0.23 95	0.16 79	0.19 85	0.18 90	0.21 99	0.13 93	0.46 134	0.25 139	0.56 233	0.24 93	0.43 116	0.26 162	0.16 94	0.27 102	0.28 88	0.40 105	0.29 98	0.44 124	0.23 98	0.42 142	0.45 197	0.12 75	0.16 78	0.42 153	0.38 142	0.48 147	0.31 83

test-2	0.30 101	0.23 95	0.16 79	0.19 85	0.18 90	0.21 99	0.13 93	0.46 134	0.25 139	0.56 233	0.24 93	0.43 116	0.26 162	0.16 94	0.27 102	0.28 88	0.40 105	0.29 98	0.44 124	0.23 98	0.42 142	0.45 197	0.12 75	0.16 78	0.42 153	0.38 142	0.48 147	0.31 83

LG-Stereo_Zeroshot	0.39 155	0.26 120	0.16 79	0.37 183	0.51 241	0.62 247	0.37 203	0.49 157	0.20 88	0.61 257	0.24 93	0.67 221	0.16 87	0.18 112	0.24 72	0.31 134	0.47 166	0.34 142	0.53 160	0.26 121	0.44 163	0.41 173	0.12 75	0.19 116	0.43 159	0.34 123	0.57 199	1.07 256

gcap-zeroshot	0.68 248	0.31 160	0.49 240	0.39 193	0.27 157	0.40 189	0.23 164	0.57 224	0.24 128	0.56 233	0.43 189	0.68 226	0.21 124	0.22 163	0.41 190	0.50 247	0.49 183	0.37 174	7.45 319	0.57 261	0.53 215	0.52 243	0.18 163	0.23 147	0.43 159	0.54 197	0.54 191	0.60 188

CFNet_pseudo	0.38 147	0.32 172	0.34 200	0.41 202	0.33 192	0.38 182	0.28 180	0.51 179	0.29 183	0.54 206	0.52 221	0.46 134	0.42 230	0.24 187	0.41 190	0.33 154	0.39 100	0.36 163	0.46 140	0.25 110	0.38 114	0.31 113	0.19 170	0.26 182	0.43 159	0.46 171	0.52 184	0.55 176

raft_robust	0.34 133	0.27 126	0.19 112	0.29 146	0.22 123	0.22 105	0.16 123	0.52 193	0.28 175	0.64 266	0.25 107	0.48 140	0.26 162	0.18 112	0.32 141	0.33 154	0.44 143	0.34 142	0.52 154	0.28 140	0.44 163	0.47 212	0.12 75	0.21 133	0.44 162	0.44 166	0.49 159	0.46 139

dd	0.38 147	0.40 213	0.21 123	0.82 266	0.25 140	0.53 233	0.24 169	0.46 134	0.19 75	0.47 143	0.24 93	0.66 218	0.21 124	0.20 136	0.38 175	0.34 163	0.57 237	0.30 115	0.75 204	0.28 140	0.40 124	0.31 113	0.17 148	0.24 159	0.44 162	0.32 109	0.51 174	0.40 123

FADNet-RVC-Resample	0.40 158	0.31 160	0.32 191	0.36 179	0.29 173	0.33 160	0.27 177	0.53 199	0.32 196	0.57 244	0.37 146	0.53 166	0.34 201	0.30 215	0.41 190	0.31 134	0.41 117	0.42 214	0.55 165	0.43 216	0.39 120	0.46 204	0.25 199	0.43 246	0.44 162	0.42 159	0.37 106	0.53 170

iResNetv2_ROB	0.37 145	0.30 152	0.23 142	0.34 172	0.29 173	0.38 182	0.22 154	0.46 134	0.25 139	0.46 135	0.56 232	0.56 181	0.41 229	0.22 163	0.30 120	0.29 106	0.40 105	0.34 142	0.66 193	0.31 162	0.40 124	0.32 124	0.23 192	0.30 197	0.44 162	0.36 134	0.50 168	0.46 139

iResNet_ROB	0.35 138	0.30 152	0.27 164	0.32 160	0.21 114	0.33 160	0.22 154	0.45 125	0.27 164	0.45 122	0.42 179	0.38 101	0.48 236	0.19 125	0.28 111	0.29 106	0.45 150	0.36 163	0.55 165	0.24 107	0.37 103	0.27 85	0.19 170	0.25 172	0.44 162	0.39 152	0.47 143	0.47 147

MIPNet	0.35 138	0.32 172	0.24 149	0.26 130	0.23 128	0.27 134	0.15 113	0.50 166	0.20 88	0.45 122	0.37 146	0.52 161	0.29 182	0.22 163	0.35 166	0.33 154	0.46 161	0.37 174	0.51 152	0.37 185	0.36 94	0.44 190	0.14 103	0.19 116	0.46 167	0.51 188	0.42 130	0.51 161

PMTNet	0.33 127	0.28 132	0.20 114	0.26 130	0.22 123	0.20 92	0.19 143	0.45 125	0.21 100	0.50 162	0.24 93	0.52 161	0.15 81	0.18 112	0.31 130	0.33 154	0.47 166	0.28 89	0.55 165	0.25 110	0.46 179	0.27 85	0.16 134	0.16 78	0.46 167	0.37 139	0.48 147	0.64 202

HH	0.43 180	0.21 84	0.55 254	0.33 164	0.26 150	0.40 189	0.29 185	0.52 193	0.27 164	0.54 206	0.26 109	0.57 189	0.17 97	0.22 163	0.33 146	0.46 226	0.49 183	0.40 200	0.92 229	0.42 210	0.63 257	0.49 223	0.17 148	0.25 172	0.47 169	0.60 215	0.64 219	0.82 236

HanStereo	0.43 180	0.21 84	0.55 254	0.33 164	0.26 150	0.40 189	0.29 185	0.52 193	0.27 164	0.54 206	0.26 109	0.57 189	0.17 97	0.22 163	0.33 146	0.46 226	0.49 183	0.40 200	0.92 229	0.42 210	0.63 257	0.49 223	0.17 148	0.25 172	0.47 169	0.60 215	0.64 219	0.82 236

AACVNet	0.41 171	0.37 194	0.33 194	0.41 202	0.45 226	0.42 199	0.28 180	0.48 150	0.32 196	0.50 162	0.51 215	0.47 138	0.24 149	0.26 202	0.41 190	0.36 177	0.47 166	0.42 214	0.52 154	0.42 210	0.42 142	0.39 161	0.26 203	0.32 212	0.47 169	0.50 182	0.50 168	0.62 193

APVNet	0.42 175	0.37 194	0.30 174	0.36 179	0.39 211	0.47 214	0.36 202	0.51 179	0.32 196	0.36 74	0.52 221	0.41 113	0.24 149	0.30 215	0.45 207	0.48 239	0.55 228	0.48 236	0.63 187	0.45 227	0.45 175	0.35 140	0.26 203	0.36 223	0.47 169	0.35 129	0.60 211	0.45 137

FADNet-RVC	0.41 171	0.37 194	0.28 167	0.41 202	0.33 192	0.33 160	0.32 193	0.53 199	0.30 188	0.52 187	0.41 170	0.59 202	0.35 206	0.25 195	0.51 231	0.37 183	0.43 132	0.34 142	0.75 204	0.40 201	0.38 114	0.39 161	0.28 213	0.36 223	0.47 169	0.52 191	0.40 116	0.53 170

stereogan	0.49 205	0.47 232	0.46 230	0.52 228	0.54 253	0.56 238	0.48 232	0.52 193	0.45 234	0.39 86	0.49 206	0.70 230	0.49 240	0.34 230	0.49 222	0.40 200	0.45 150	0.40 200	0.63 187	0.41 204	0.43 154	0.39 161	0.38 237	0.37 229	0.47 169	0.50 182	0.77 250	0.60 188

RTSC	0.47 199	0.36 188	0.33 194	0.36 179	0.38 207	0.41 197	0.35 199	0.50 166	0.48 240	0.44 117	0.60 244	0.42 115	0.38 223	0.29 213	0.64 262	0.45 224	0.62 247	0.41 208	0.83 214	0.36 181	0.54 223	0.49 223	0.23 192	0.38 231	0.47 169	0.50 182	0.60 211	0.91 246

CFNet	0.34 133	0.31 160	0.25 157	0.38 188	0.32 187	0.30 143	0.23 164	0.46 134	0.26 154	0.41 90	0.36 143	0.58 194	0.30 186	0.24 187	0.28 111	0.26 76	0.39 100	0.34 142	0.37 87	0.26 121	0.35 85	0.22 65	0.17 148	0.24 159	0.47 169	0.39 152	0.46 138	0.51 161

DeepPruner_ROB	0.43 180	0.36 188	0.37 208	0.38 188	0.39 211	0.37 178	0.26 175	0.45 125	0.36 214	0.50 162	0.53 223	0.47 138	0.40 227	0.23 181	0.56 245	0.38 190	0.48 175	0.44 222	0.51 152	0.35 179	0.57 240	0.45 197	0.27 207	0.32 212	0.47 169	0.68 234	0.52 184	0.45 137

PS-NSSS	0.45 189	0.52 245	0.38 209	0.68 249	0.40 214	0.56 238	0.44 222	0.57 224	0.31 193	0.58 247	0.35 137	1.11 257	0.31 192	0.28 209	0.40 182	0.30 119	0.40 105	0.36 163	0.71 197	0.32 166	0.32 69	0.21 61	0.26 203	0.29 193	0.47 169	0.47 174	0.47 143	0.62 193

LoS_RVC	0.29 93	0.25 108	0.22 136	0.15 55	0.19 99	0.18 81	0.12 84	0.37 90	0.21 100	0.42 101	0.38 153	0.32 81	0.20 117	0.18 112	0.31 130	0.27 84	0.34 73	0.28 89	0.43 121	0.21 86	0.42 142	0.33 130	0.15 124	0.23 147	0.48 179	0.34 123	0.41 123	0.46 139

tt_ll	0.29 93	0.25 108	0.22 136	0.15 55	0.19 99	0.18 81	0.12 84	0.37 90	0.21 100	0.42 101	0.38 153	0.32 81	0.20 117	0.18 112	0.31 130	0.27 84	0.34 73	0.28 89	0.43 121	0.21 86	0.42 142	0.33 130	0.15 124	0.23 147	0.48 179	0.34 123	0.41 123	0.46 139

IPLGR	0.38 147	0.41 215	0.25 157	0.35 178	0.32 187	0.28 139	0.18 137	0.50 166	0.27 164	0.48 149	0.48 204	0.52 161	0.25 158	0.22 163	0.37 172	0.31 134	0.42 125	0.39 192	0.63 187	0.38 192	0.40 124	0.48 217	0.14 103	0.22 137	0.48 179	0.47 174	0.48 147	0.46 139

ICVP	0.43 180	0.38 203	0.47 232	0.40 198	0.36 200	0.40 189	0.28 180	0.47 144	0.33 203	0.46 135	0.45 193	0.49 144	0.37 218	0.24 187	0.40 182	0.38 190	0.45 150	0.39 192	0.53 160	0.39 197	0.43 154	0.59 259	0.55 274	0.34 217	0.48 179	0.55 200	0.51 174	0.55 176
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.40 158	0.30 152	0.24 149	0.24 116	0.22 123	0.29 141	0.18 137	0.50 166	0.32 196	0.44 117	0.33 127	0.37 98	0.37 218	0.17 102	0.45 207	0.60 277	0.55 228	0.47 235	0.64 192	0.39 197	0.68 273	0.62 267	0.22 185	0.31 206	0.48 179	0.44 166	0.58 202	0.48 153

HSM	0.40 158	0.37 194	0.30 174	0.39 193	0.36 200	0.33 160	0.28 180	0.56 217	0.29 183	0.50 162	0.51 215	0.49 144	0.37 218	0.24 187	0.39 177	0.34 163	0.52 211	0.36 163	0.50 149	0.35 179	0.49 194	0.35 140	0.19 170	0.29 193	0.48 179	0.54 197	0.54 191	0.55 176

MSKI-zero shot	0.46 194	0.28 132	0.20 114	0.31 153	0.27 157	0.33 160	0.24 169	0.56 217	0.24 128	0.53 196	0.40 166	0.55 175	0.21 124	0.19 125	0.33 146	0.42 216	0.51 203	0.36 163	1.37 259	0.41 204	0.52 209	0.47 212	0.16 134	0.23 147	0.49 185	1.13 291	0.80 254	0.78 223

GEStereo_RVC	0.47 199	0.41 215	0.31 184	0.39 193	0.37 205	0.42 199	0.33 195	0.52 193	0.32 196	0.50 162	0.41 170	0.59 202	0.38 223	0.27 205	0.54 239	0.50 247	0.60 241	0.56 268	0.90 225	0.46 232	0.55 227	0.47 212	0.24 196	0.38 231	0.49 185	0.47 174	0.50 168	0.80 230

RP	0.43 180	0.45 226	0.48 236	0.48 219	0.43 218	0.46 209	0.47 224	0.47 144	0.45 234	0.34 71	0.61 246	0.57 189	0.42 230	0.33 228	0.40 182	0.35 170	0.43 132	0.35 158	0.49 148	0.34 175	0.38 114	0.37 154	0.29 219	0.35 219	0.49 185	0.44 166	0.53 187	0.58 185

ADCRef	0.48 203	0.37 194	0.33 194	0.33 164	0.31 183	0.44 206	0.38 207	0.47 144	0.68 263	0.47 143	0.51 215	0.56 181	0.35 206	0.27 205	0.43 200	0.40 200	0.47 166	0.44 222	0.84 217	0.37 185	0.49 194	0.48 217	0.30 222	0.31 206	0.49 185	0.88 266	0.49 159	1.04 255

CFNet_RVC	0.38 147	0.40 213	0.33 194	0.38 188	0.35 198	0.38 182	0.25 172	0.44 118	0.28 175	0.45 122	0.49 206	0.46 134	0.26 162	0.24 187	0.40 182	0.33 154	0.43 132	0.36 163	0.44 124	0.31 162	0.43 154	0.31 113	0.19 170	0.26 182	0.49 185	0.49 179	0.50 168	0.52 166

XPNet_ROB	0.55 226	0.57 257	0.42 221	0.41 202	0.44 220	0.49 219	0.43 219	0.40 103	0.47 238	0.48 149	0.57 236	1.88 277	0.36 210	0.31 221	0.52 235	0.43 218	0.65 253	0.43 216	0.60 182	0.39 197	0.53 215	0.66 274	0.34 227	0.38 231	0.49 185	0.53 196	0.96 270	0.64 202

sAnonymous2	0.40 158	0.28 132	0.24 149	0.25 120	0.23 128	0.32 156	0.22 154	0.56 217	0.30 188	0.41 90	0.38 153	0.39 103	0.29 182	0.18 112	0.46 211	0.50 247	0.53 216	0.49 241	0.80 211	0.42 210	0.53 215	0.56 252	0.19 170	0.25 172	0.50 191	0.52 191	0.51 174	0.56 180

CroCo_RVC	0.40 158	0.28 132	0.24 149	0.25 120	0.23 128	0.32 156	0.22 154	0.56 217	0.30 188	0.41 90	0.38 153	0.39 103	0.29 182	0.18 112	0.46 211	0.50 247	0.53 216	0.49 241	0.80 211	0.42 210	0.53 215	0.56 252	0.19 170	0.25 172	0.50 191	0.52 191	0.51 174	0.56 180

FADNet_RVC	0.59 235	0.48 240	0.39 214	0.65 247	0.45 226	0.40 189	0.35 199	0.61 244	0.42 226	0.62 261	0.60 244	0.94 249	0.78 259	0.38 243	0.79 280	0.38 190	0.60 241	0.55 266	1.68 268	0.51 250	0.58 243	0.72 284	0.28 213	0.42 243	0.50 191	0.68 234	0.51 174	0.69 215

AE-Stereo	0.38 147	0.32 172	0.23 142	0.34 172	0.25 140	0.29 141	0.16 123	0.49 157	0.24 128	0.55 223	0.22 88	0.67 221	0.23 143	0.19 125	0.33 146	0.35 170	0.52 211	0.41 208	0.59 181	0.37 185	0.50 201	0.50 230	0.14 103	0.30 197	0.51 194	0.46 171	0.55 194	0.48 153

s12784h	0.39 155	0.35 186	0.25 157	0.46 213	0.29 173	0.25 125	0.18 137	0.49 157	0.22 115	0.51 178	0.34 132	0.62 210	0.32 196	0.21 151	0.27 102	0.28 88	0.48 175	0.29 98	0.52 154	0.23 98	0.51 203	0.30 104	0.15 124	0.23 147	0.51 194	0.52 191	0.70 235	1.14 257

MLCV	0.46 194	0.38 203	0.34 200	0.54 233	0.39 211	0.49 219	0.33 195	0.59 237	0.31 193	0.49 157	0.59 240	0.72 231	0.57 248	0.22 163	0.39 177	0.29 106	0.49 183	0.38 181	1.01 242	0.33 172	0.42 142	0.43 186	0.28 213	0.36 223	0.51 194	0.56 203	0.54 191	0.54 174

GANet-ADL	0.47 199	0.42 218	0.33 194	0.43 208	0.42 216	0.48 218	0.35 199	0.51 179	0.33 203	0.54 206	0.50 212	0.63 214	0.34 201	0.35 233	0.47 216	0.39 194	0.53 216	0.38 181	0.79 207	0.51 250	0.48 189	0.41 173	0.30 222	0.30 197	0.52 197	0.59 211	0.63 218	0.72 217

PA-Net	0.50 209	0.59 259	0.54 251	0.40 198	0.53 251	0.42 199	0.53 249	0.56 217	0.52 246	0.46 135	0.41 170	0.49 144	0.48 236	0.49 263	0.54 239	0.42 216	0.37 87	0.44 222	0.43 121	0.45 227	0.37 103	0.48 217	0.27 207	0.39 235	0.52 197	0.87 265	0.45 137	0.99 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.41 171	0.37 194	0.31 184	0.45 210	0.38 207	0.56 238	0.56 254	0.45 125	0.29 183	0.41 90	0.42 179	0.44 122	0.23 143	0.59 279	0.51 231	0.41 209	0.48 175	0.43 216	0.40 107	0.32 166	0.37 103	0.28 92	0.45 262	0.30 197	0.52 197	0.36 134	0.40 116	0.44 134

MyStereo04	0.43 180	0.39 210	0.40 217	0.34 172	0.31 183	0.26 131	0.22 154	0.51 179	0.37 216	0.50 162	0.37 146	0.55 175	0.28 177	0.17 102	0.50 226	0.39 194	0.44 143	0.39 192	1.11 252	0.40 201	0.48 189	0.44 190	0.17 148	0.31 206	0.53 200	0.61 218	0.65 222	0.51 161

FCDSN-DC	0.52 217	0.52 245	0.51 245	0.53 231	0.50 238	0.50 222	0.52 244	0.56 217	0.36 214	0.61 257	0.36 143	0.48 140	0.34 201	0.47 261	0.63 259	0.57 272	0.65 253	0.62 279	0.54 163	0.48 239	0.59 247	0.50 230	0.38 237	0.62 277	0.53 200	0.55 200	0.51 174	0.54 174
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMDNet	0.42 175	0.32 172	0.21 123	0.27 136	0.26 150	0.37 178	0.23 164	0.51 179	0.25 139	0.52 187	0.42 179	0.54 169	0.21 124	0.20 136	0.39 177	0.52 258	0.51 203	0.38 181	1.02 243	0.59 263	0.54 223	0.53 246	0.17 148	0.23 147	0.53 200	0.46 171	0.59 205	0.63 198

DDVS	0.88 264	0.53 250	0.62 268	0.51 226	0.50 238	0.58 242	0.47 224	0.74 267	0.56 250	0.55 223	6.30 336	2.69 293	0.86 263	0.34 230	0.63 259	0.63 281	0.56 234	0.49 241	1.04 244	0.67 275	0.55 227	0.56 252	0.35 230	0.41 239	0.54 203	0.56 203	0.74 246	0.86 242

UDGNet	0.49 205	0.45 226	0.30 174	1.05 281	0.79 277	0.91 274	0.70 269	0.47 144	0.30 188	0.45 122	0.46 199	0.45 127	0.16 87	1.01 302	0.30 120	0.30 119	0.45 150	0.39 192	0.50 149	0.32 166	0.49 194	0.36 152	0.57 276	0.23 147	0.54 203	0.42 159	0.43 133	0.47 147

psm_up	0.42 175	0.38 203	0.41 218	0.45 210	0.33 192	0.46 209	0.27 177	0.50 166	0.51 243	0.43 110	0.42 179	0.45 127	0.40 227	0.30 215	0.40 182	0.35 170	0.47 166	0.38 181	0.56 170	0.34 175	0.39 120	0.33 130	0.25 199	0.39 235	0.54 203	0.59 211	0.56 197	0.52 166

R-Stereo Train	0.40 158	0.28 132	0.29 170	0.33 164	0.27 157	0.37 178	0.14 103	0.51 179	0.25 139	0.54 206	0.42 179	0.56 181	0.26 162	0.21 151	0.34 157	0.41 209	0.52 211	0.38 181	0.70 195	0.37 185	0.51 203	0.48 217	0.17 148	0.28 189	0.54 203	0.65 225	0.46 138	0.62 193

RAFT-Stereo	0.40 158	0.28 132	0.29 170	0.33 164	0.27 157	0.37 178	0.14 103	0.51 179	0.25 139	0.54 206	0.42 179	0.56 181	0.26 162	0.21 151	0.34 157	0.41 209	0.52 211	0.38 181	0.70 195	0.37 185	0.51 203	0.48 217	0.17 148	0.28 189	0.54 203	0.65 225	0.46 138	0.62 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.82 258	0.59 259	0.42 221	0.73 256	0.49 236	0.73 258	0.68 266	0.58 229	0.39 221	0.56 233	4.12 333	3.54 307	0.96 269	0.43 255	0.62 256	0.51 254	0.53 216	0.48 236	0.78 206	0.54 255	0.58 243	0.53 246	0.39 244	0.37 229	0.54 203	0.58 208	0.55 194	0.78 223

LALA_ROB	0.65 243	0.64 267	0.51 245	0.50 223	0.50 238	0.65 252	0.51 238	0.54 202	0.65 260	0.55 223	0.75 270	2.33 285	0.45 234	0.38 243	0.71 272	0.47 233	0.67 259	0.57 272	0.66 193	0.49 245	0.60 251	0.62 267	0.38 237	0.43 246	0.54 203	0.71 240	0.95 269	0.80 230

EAI-Stereo	0.43 180	0.30 152	0.21 123	0.36 179	0.30 179	0.44 206	0.39 212	0.57 224	0.28 175	0.51 178	0.34 132	0.58 194	0.18 105	0.19 125	0.48 221	0.47 233	0.49 183	0.36 163	0.97 237	0.46 232	0.47 185	0.46 204	0.14 103	0.23 147	0.55 210	0.44 166	0.65 222	0.71 216

FADNet	0.46 194	0.38 203	0.31 184	0.42 206	0.32 187	0.40 189	0.46 223	0.59 237	0.35 210	0.56 233	0.53 223	0.59 202	0.39 226	0.28 209	0.50 226	0.38 190	0.40 105	0.39 192	0.94 232	0.43 216	0.46 179	0.41 173	0.29 219	0.31 206	0.55 210	0.62 219	0.48 147	0.63 198

iResNet	0.59 235	0.41 215	0.43 224	0.52 228	0.48 231	0.66 254	0.40 215	0.65 247	0.43 228	0.50 162	0.55 229	1.10 256	1.23 282	0.24 187	0.57 246	0.40 200	0.53 216	0.45 229	1.70 270	0.45 227	0.45 175	0.43 186	0.33 224	0.52 262	0.55 210	0.60 215	0.67 226	0.67 210

RAFT-Test	0.43 180	0.31 160	0.21 123	0.37 183	0.26 150	0.35 172	0.22 154	0.53 199	0.24 128	0.53 196	0.46 199	0.54 169	0.22 136	0.20 136	0.37 172	0.51 254	0.51 203	0.37 174	1.04 244	0.48 239	0.55 227	0.50 230	0.16 134	0.23 147	0.56 213	0.51 188	0.62 215	0.65 207

PSMNet-ADL	0.56 228	0.47 232	0.47 232	0.52 228	0.48 231	0.51 228	0.47 224	0.58 229	0.46 237	0.64 266	0.68 258	0.77 237	0.81 260	0.39 246	0.51 231	0.46 226	0.53 216	0.41 208	1.18 253	0.50 246	0.54 223	0.45 197	0.39 244	0.35 219	0.56 213	0.67 233	0.85 263	0.50 158

DCVSM-stereo	0.70 249	0.52 245	0.49 240	0.70 251	0.52 248	0.91 274	0.58 255	0.66 250	0.60 255	0.65 272	0.77 276	2.08 282	1.09 276	0.37 241	0.45 207	0.49 244	0.54 225	0.44 222	1.42 262	0.68 276	0.53 215	0.52 243	0.68 286	0.44 249	0.57 215	0.66 231	0.65 222	0.83 238

ACV-stereo	7.10 331	0.73 276	0.54 251	0.90 272	0.55 255	1.06 283	0.71 271	0.67 255	0.77 272	0.68 277	0.72 262	0.77 237	5.44 318	0.42 253	0.90 296	1.02 314	0.85 286	0.56 268	167.64 348	1.28 313	0.85 288	0.71 283	0.63 282	0.56 266	0.57 215	0.66 231	0.72 240	0.80 230

DDUNet	1.05 270	1.89 304	0.53 249	2.36 301	2.10 310	2.19 299	2.32 303	0.54 202	0.68 263	0.48 149	0.80 279	1.20 264	0.24 149	2.51 310	0.69 271	0.55 263	0.83 283	0.49 241	1.68 268	0.57 261	0.75 281	0.64 272	1.31 307	0.39 235	0.57 215	0.59 211	0.69 229	0.67 210

TRStereo	0.46 194	0.42 218	0.77 283	0.38 188	0.24 135	0.79 263	0.37 203	0.50 166	0.23 121	0.51 178	0.33 127	0.67 221	0.14 68	0.19 125	0.34 157	0.41 209	0.48 175	0.35 158	0.55 165	0.36 181	0.51 203	0.46 204	0.13 92	0.19 116	0.57 215	0.62 219	1.22 290	0.79 225

cross-raft	0.42 175	0.32 172	0.22 136	0.32 160	0.26 150	0.32 156	0.19 143	0.54 202	0.27 164	0.55 223	0.39 163	0.58 194	0.20 117	0.20 136	0.36 170	0.48 239	0.51 203	0.37 174	1.06 249	0.44 224	0.56 231	0.59 259	0.14 103	0.25 172	0.57 215	0.54 197	0.59 205	0.59 187

NCC-stereo	0.51 213	0.47 232	0.43 224	0.49 221	0.51 241	0.50 222	0.51 238	0.51 179	0.57 251	0.36 74	0.59 240	0.62 210	0.55 245	0.36 238	0.53 236	0.41 209	0.46 161	0.50 246	0.58 178	0.41 204	0.43 154	0.40 168	0.43 259	0.36 223	0.57 215	0.72 242	0.73 244	0.65 207

Abc-Net	0.51 213	0.47 232	0.43 224	0.49 221	0.51 241	0.50 222	0.51 238	0.51 179	0.57 251	0.36 74	0.59 240	0.62 210	0.55 245	0.36 238	0.53 236	0.41 209	0.46 161	0.50 246	0.58 178	0.41 204	0.43 154	0.40 168	0.43 259	0.36 223	0.57 215	0.72 242	0.73 244	0.65 207
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
pcwnet_v2	0.45 189	0.36 188	0.38 209	0.47 216	0.37 205	0.46 209	0.38 207	0.51 179	0.35 210	0.54 206	0.61 246	0.50 151	0.75 256	0.35 233	0.46 211	0.36 177	0.47 166	0.38 181	0.53 160	0.30 155	0.42 142	0.31 113	0.25 199	0.32 212	0.58 222	0.58 208	0.59 205	0.68 214

FSD		0.47 232	0.47 232	0.48 219	0.48 231	0.47 214	0.51 238	0.65 247	0.35 210	0.69 278	0.39 163			0.51 268	0.53 236	0.55 263			0.57 175	0.47 236				0.48 254	0.59 223	0.52 191	0.59 205	0.60 188

model_zeroshot	0.45 189	0.32 172	0.20 114	0.27 136	0.29 173	0.35 172	0.23 164	0.54 202	0.27 164	0.53 196	0.38 153	0.69 229	0.20 117	0.20 136	0.46 211	0.50 247	0.55 228	0.39 192	1.20 255	0.52 254	0.52 209	0.49 223	0.19 170	0.28 189	0.59 223	0.65 225	0.52 184	0.88 243

DLNR_Zeroshot_test	15.27 338	56.75 349	0.73 281	77.82 349	0.28 169	0.40 189	71.42 349	0.57 224	0.22 115	0.55 223	0.36 143	0.58 194	0.18 105	4.39 339	79.54 349	81.74 349	15.51 340	11.63 337	5.39 307	0.34 175	0.61 255	0.49 223	0.15 124	0.29 193	0.59 223	0.50 182	0.69 229	0.64 202

LoS	0.41 171	0.33 182	0.21 123	0.28 142	0.31 183	0.27 134	0.16 123	1.20 297	0.22 115	0.76 287	0.69 259	0.57 189	0.27 175	0.20 136	0.31 130	0.39 194	0.46 161	0.29 98	0.52 154	0.26 121	0.52 209	0.37 154	0.17 148	0.18 100	0.59 223	0.47 174	0.48 147	0.58 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
dad	0.61 238	0.45 226	0.30 174	1.01 280	0.46 229	0.63 248	1.26 295	1.15 295	0.27 164	0.79 291	0.32 124	0.76 236	0.53 244	0.21 151	0.42 198	0.36 177	0.66 255	0.34 142	1.27 257	0.31 162	0.56 231	0.30 104	0.22 185	0.36 223	0.59 223	0.39 152	1.70 306	0.97 249

Anonymous3	0.56 228	0.45 226	0.31 184	0.31 153	0.33 192	0.46 209	0.37 203	0.57 224	0.51 243	0.56 233	0.38 153	1.04 254	0.36 210	0.26 202	0.76 277	0.69 292	0.66 255	0.58 274	1.04 244	0.51 250	0.81 286	0.97 300	0.26 203	0.29 193	0.59 223	0.62 219	0.76 248	0.56 180

test-1	0.45 189	0.24 102	0.22 136	0.28 142	0.29 173	0.50 222	0.29 185	0.58 229	0.32 196	0.55 223	0.41 170	0.58 194	0.30 186	0.20 136	0.39 177	0.39 194	0.50 197	0.40 200	1.04 244	0.38 192	0.52 209	0.63 269	0.17 148	0.32 212	0.60 229	0.69 239	0.58 202	0.89 244

ETE_ROB	0.66 246	0.65 268	0.42 221	0.54 233	0.51 241	0.66 254	0.47 224	0.51 179	0.58 253	0.52 187	0.75 270	2.41 287	0.44 232	0.40 248	0.61 253	0.48 239	0.70 265	0.50 246	0.72 198	0.50 246	0.62 256	0.61 265	0.39 244	0.44 249	0.60 229	0.72 242	1.17 284	0.85 240

PWC_ROB	0.76 254	0.54 253	0.66 277	0.47 216	0.56 257	0.52 232	0.70 269	0.65 247	1.26 300	0.47 143	0.75 270	0.74 233	2.10 299	0.40 248	0.79 280	0.51 254	0.83 283	0.60 276	1.37 259	0.68 276	0.78 282	0.68 276	0.35 230	0.65 281	0.60 229	0.59 211	0.76 248	1.59 283

UDG	1.07 272	1.95 305	0.54 251	2.29 299	2.24 312	2.00 298	2.51 305	0.59 237	0.72 267	0.59 252	0.83 284	1.14 259	0.31 192	2.36 307	0.66 263	0.50 247	0.89 287	0.61 278	1.81 274	0.61 269	0.78 282	0.70 280	1.26 306	0.43 246	0.61 232	0.64 223	0.69 229	0.64 202

GwcNet-ADL	0.56 228	0.57 257	0.48 236	0.72 254	0.51 241	0.55 236	0.42 218	0.58 229	0.38 217	0.54 206	0.73 263	0.89 246	0.48 236	0.39 246	0.46 211	0.46 226	0.56 234	0.43 216	0.90 225	0.48 239	0.49 194	0.51 239	0.38 237	0.35 219	0.61 232	0.75 249	0.53 187	0.85 240

UCFNet_RVC	0.42 175	0.52 245	0.34 200	0.47 216	0.42 216	0.42 199	0.30 190	0.49 157	0.32 196	0.51 178	0.48 204	0.68 226	0.36 210	0.26 202	0.40 182	0.32 147	0.41 117	0.38 181	0.48 146	0.30 155	0.45 175	0.31 113	0.28 213	0.30 197	0.61 232	0.49 179	0.48 147	0.61 191

RGC	0.56 228	0.53 250	0.64 270	0.54 233	0.54 253	0.59 244	0.43 219	0.58 229	0.60 255	0.45 122	0.70 260	0.65 217	0.69 255	0.44 257	0.60 252	0.46 226	0.49 183	0.44 222	0.62 183	0.44 224	0.47 185	0.42 179	0.39 244	0.42 243	0.62 235	0.77 254	0.72 240	0.79 225

CASS	0.48 203	0.37 194	0.33 194	0.45 210	0.38 207	0.47 214	0.33 195	0.60 243	0.38 217	0.62 261	0.50 212	0.56 181	0.38 223	0.22 163	0.43 200	0.37 183	0.64 251	0.39 192	0.94 232	0.39 197	0.57 240	0.51 239	0.27 207	0.26 182	0.63 236	0.56 203	0.68 227	0.81 233
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCL	0.56 228	0.50 243	0.39 214	0.42 206	0.36 200	0.51 228	0.55 252	0.58 229	1.58 311	0.56 233	0.64 255	0.62 210	0.37 218	0.33 228	0.41 190	0.39 194	0.48 175	0.40 200	0.73 200	0.38 192	0.59 247	0.52 243	0.34 227	0.35 219	0.63 236	0.68 234	0.57 199	1.34 271

SACVNet	0.46 194	0.42 218	0.38 209	0.44 209	0.41 215	0.40 189	0.43 219	0.52 193	0.47 238	0.52 187	0.45 193	0.45 127	0.25 158	0.32 226	0.44 205	0.40 200	0.50 197	0.45 229	0.63 187	0.48 239	0.51 203	0.43 186	0.29 219	0.34 217	0.64 238	0.58 208	0.62 215	0.61 191

CC-Net-ROB	0.71 251	0.91 286	0.59 262	1.38 290	0.85 282	1.25 289	0.86 281	0.69 258	0.45 234	0.71 280	0.47 202	1.95 278	0.34 201	0.62 286	0.49 222	0.33 154	0.52 211	0.48 236	1.06 249	0.43 216	0.40 124	0.27 85	0.85 295	0.41 239	0.65 239	0.64 223	0.56 197	0.93 248

FAT-Stereo	0.88 264	0.59 259	0.88 293	0.89 271	1.07 295	0.84 269	0.66 264	0.82 276	0.58 253	0.67 276	1.67 319	2.16 284	0.93 267	0.54 275	0.86 291	0.62 279	0.66 255	0.71 290	1.29 258	0.80 286	0.68 273	0.57 256	0.57 276	0.68 284	0.67 240	0.84 260	0.83 258	1.54 278

S-Stereo	0.99 269	0.65 268	0.59 262	0.94 274	0.92 287	1.08 284	1.25 294	0.74 267	0.82 278	0.66 274	2.61 327	2.64 291	0.91 265	0.56 277	0.94 297	0.72 294	0.68 263	0.83 302	1.50 263	0.83 288	0.65 265	0.69 279	1.07 301	0.81 296	0.67 240	0.77 254	0.78 252	1.55 279

HSM-Net_RVC	0.50 209	0.37 194	0.39 214	0.56 238	0.44 220	0.46 209	0.28 180	0.55 210	0.39 221	0.57 244	0.63 254	0.89 246	0.56 247	0.31 221	0.39 177	0.35 170	0.49 183	0.41 208	0.56 170	0.34 175	0.47 185	0.46 204	0.28 213	0.41 239	0.67 240	0.79 258	0.77 250	0.72 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SGM-Forest	0.51 213	0.48 240	0.34 200	0.75 258	0.49 236	0.51 228	0.39 212	0.54 202	0.33 203	0.49 157	0.35 137	0.75 235	0.57 248	0.43 255	0.42 198	0.40 200	0.44 143	0.41 208	0.47 144	0.36 181	0.46 179	0.42 179	0.37 235	0.39 235	0.67 240	0.55 200	1.11 281	0.81 233
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.60 237	0.53 250	0.58 259	0.79 264	0.57 258	0.61 246	0.52 244	0.70 260	0.38 217	0.62 261	0.51 215	0.67 221	0.31 192	0.60 282	0.68 267	0.66 287	0.57 237	0.48 236	0.52 154	0.48 239	0.65 265	0.65 273	0.38 237	0.52 262	0.68 244	0.77 254	1.06 278	0.73 219

anonymity	1.14 279	0.25 108	0.65 274	0.38 188	0.28 169	0.36 176	0.21 149	0.56 217	0.26 154	0.53 196	18.98 343	0.52 161	0.22 136	0.20 136	0.31 130	0.44 222	0.48 175	0.32 130	0.83 214	0.45 227	0.48 189	0.46 204	0.18 163	0.22 137	0.68 244	0.98 281	0.58 202	0.98 250

SHD	0.65 243	0.44 224	0.55 254	0.57 240	0.55 255	0.50 222	0.48 232	0.74 267	0.69 265	0.63 265	0.65 256	0.68 226	0.97 270	0.42 253	0.81 284	0.57 272	0.69 264	0.50 246	1.20 255	0.56 260	0.66 268	0.68 276	0.39 244	0.52 262	0.68 244	0.78 257	0.70 235	1.03 254

NaN_ROB	0.56 228	0.47 232	0.48 236	0.51 226	0.59 260	0.42 199	0.39 212	0.72 264	0.48 240	0.64 266	0.49 206	1.54 273	0.48 236	0.32 226	0.47 216	0.36 177	0.42 125	0.40 200	0.55 165	0.46 232	0.38 114	0.33 130	0.27 207	0.49 256	0.68 244	0.75 249	0.72 240	1.21 263

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 224	0.31 160	0.75 282	0.59 241	0.31 183	0.67 257	0.41 216	0.55 210	0.30 188	0.58 247	0.59 240	0.66 218	0.21 124	0.22 163	0.47 216	0.54 262	0.55 228	0.50 246	0.98 241	0.47 236	0.51 203	0.47 212	0.13 92	0.26 182	0.70 248	0.88 266	0.68 227	1.17 259

Any-RAFT	0.43 180	0.27 126	0.51 245	0.37 183	0.28 169	0.31 149	0.21 149	0.50 166	0.26 154	0.48 149	0.54 226	0.57 189	0.19 112	0.19 125	0.33 146	0.37 183	0.49 183	0.34 142	0.83 214	0.33 172	0.53 215	0.42 179	0.17 148	0.23 147	0.70 248	0.84 260	0.50 168	0.89 244

SFCPSM	0.82 258	0.59 259	0.46 230	0.60 242	0.53 251	0.60 245	0.51 238	0.66 250	0.62 257	0.55 223	0.81 282	1.44 272	2.03 296	0.37 241	0.55 244	0.48 239	0.55 228	0.48 236	4.41 299	0.83 288	0.59 247	0.58 258	0.45 262	0.38 231	0.70 248	0.74 248	0.69 229	0.99 251

NCCL2	0.49 205	0.47 232	0.48 236	0.40 198	0.38 207	0.38 182	0.33 195	0.55 210	0.44 231	0.58 247	0.47 202	0.53 166	0.36 210	0.28 209	0.57 246	0.47 233	0.49 183	0.45 229	0.57 175	0.44 224	0.56 231	0.54 250	0.34 227	0.45 251	0.70 248	0.72 242	0.61 214	0.81 233

NOSS_ROB	0.54 224	0.48 240	0.44 229	0.55 237	0.51 241	0.51 228	0.47 224	0.68 256	0.39 221	0.52 187	0.41 170	0.49 144	0.36 210	0.53 274	0.66 263	0.56 266	0.61 245	0.54 261	0.57 175	0.47 236	0.64 264	0.50 230	0.39 244	0.51 261	0.70 248	0.65 225	0.83 258	0.67 210

DAS	0.61 238	0.42 218	0.30 174	0.62 243	0.48 231	0.54 234	0.48 232	0.59 237	0.67 261	0.45 122	0.73 263	1.19 260	0.62 250	0.25 195	0.54 239	0.46 226	0.71 267	0.51 251	0.96 234	0.66 273	0.56 231	0.63 269	0.41 254	0.62 277	0.71 253	0.72 242	0.82 256	0.79 225

SepStereo	0.61 238	0.42 218	0.30 174	0.62 243	0.48 231	0.54 234	0.48 232	0.59 237	0.67 261	0.45 122	0.73 263	1.19 260	0.62 250	0.25 195	0.54 239	0.46 226	0.71 267	0.51 251	0.96 234	0.66 273	0.56 231	0.63 269	0.41 254	0.62 277	0.71 253	0.72 242	0.82 256	0.79 225

GANetREF_RVC	0.61 238	0.56 255	0.58 259	0.56 238	0.52 248	0.55 236	0.52 244	0.85 278	0.63 258	0.78 289	0.44 192	1.00 252	0.63 252	0.34 230	0.62 256	0.44 222	0.53 216	0.51 251	0.85 219	0.51 250	0.63 257	0.48 217	0.48 264	0.59 270	0.71 253	0.65 225	0.81 255	0.79 225
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
AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 321	0.38 203	0.80 286	0.54 233	0.45 226	0.81 266	0.59 257	0.59 237	0.42 226	0.58 247	0.56 232	0.66 218	0.21 124	0.23 181	0.50 226	0.67 290	0.55 228	0.44 222	94.83 347	0.38 192	0.53 215	0.44 190	0.16 134	0.22 137	0.72 256	0.85 262	0.71 237	1.22 265

EKT-Stereo	0.47 199	0.38 203	0.27 164	0.50 223	0.33 192	0.49 219	0.51 238	0.51 179	0.23 121	0.50 162	0.41 170	0.56 181	0.24 149	0.22 163	0.43 200	0.51 254	0.54 225	0.52 257	0.89 224	0.40 201	0.65 265	0.56 252	0.17 148	0.25 172	0.72 256	0.63 222	0.64 219	0.56 180

iRaft-Stereo_20w	0.51 213	0.32 172	0.83 289	0.81 265	0.32 187	0.47 214	0.31 192	0.55 210	0.28 175	0.54 206	0.46 199	0.59 202	0.14 68	0.22 163	0.41 190	0.39 194	0.49 183	0.33 134	0.88 223	0.43 216	0.49 194	0.39 161	0.15 124	0.18 100	0.72 256	0.88 266	1.07 280	1.22 265

ITSA-stereo	0.66 246	0.55 254	0.43 224	0.95 276	0.60 262	0.50 222	0.47 224	0.69 258	0.51 243	0.64 266	0.79 277	1.00 252	1.08 275	0.47 261	0.62 256	0.48 239	0.60 241	0.49 241	0.91 227	0.37 185	0.52 209	0.53 246	0.38 237	0.41 239	0.74 259	0.86 264	0.66 225	1.65 284

AnyNet_C32	0.85 262	0.47 232	0.49 240	0.50 223	0.51 241	0.63 248	0.58 255	0.74 267	1.45 306	0.60 254	0.80 279	0.74 233	0.50 241	0.49 263	0.82 285	0.68 291	0.75 273	0.68 287	1.18 253	0.54 255	0.98 295	0.88 295	0.48 264	0.61 274	0.74 259	0.98 281	0.71 237	4.30 325

SQANet	1.43 287	2.22 307	0.78 285	2.62 307	1.77 302	2.84 307	2.44 304	0.73 266	0.53 247	0.87 295	0.58 239	2.10 283	0.64 253	2.13 306	0.50 226	0.40 200	0.67 259	0.59 275	7.14 318	0.54 255	0.49 194	0.45 197	2.94 315	0.45 251	0.75 261	0.89 271	0.97 271	1.58 280

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 325	0.51 244	0.68 278	0.72 254	0.57 258	0.64 251	0.77 277	0.61 244	0.48 240	0.53 196	1.02 295	115.67 348	1.14 277	0.84 295	0.57 246	0.49 244	0.71 267	0.66 283	2.72 285	0.55 258	0.72 277	0.68 276	0.41 254	0.42 243	0.75 261	0.81 259	0.72 240	1.51 277

FBW_ROB	0.91 266	0.96 289	0.70 279	1.45 292	0.89 286	1.09 285	0.86 281	0.66 250	0.53 247	0.56 233	0.61 246	1.19 260	0.77 258	0.79 293	0.63 259	0.43 218	0.70 265	0.52 257	4.11 298	0.43 216	0.60 251	0.46 204	0.95 298	0.94 305	0.75 261	0.85 262	0.85 263	1.31 269

FC-DCNN	0.63 242	0.69 272	0.64 270	0.98 278	0.65 266	0.89 271	0.65 262	0.76 272	0.40 224	0.72 283	0.41 170	0.80 239	0.35 206	0.51 268	0.59 250	0.56 266	0.67 259	0.56 268	0.62 183	0.50 246	0.63 257	0.50 230	0.39 244	0.59 270	0.77 264	0.65 225	0.78 252	0.83 238

CSAN	0.70 249	0.70 273	0.60 267	0.68 249	0.61 264	0.58 242	0.48 232	0.77 274	0.73 268	0.79 291	0.57 236	1.34 271	1.03 274	0.35 233	0.58 249	0.45 224	0.57 237	0.53 259	0.74 202	0.60 266	0.58 243	0.51 239	0.44 261	0.61 274	0.77 264	1.10 289	0.88 266	1.19 261

pmcnn	0.86 263	0.56 255	0.38 209	0.70 251	0.60 262	0.81 266	0.62 260	0.63 246	0.44 231	0.49 157	0.81 282	1.86 276	2.35 301	0.23 181	0.54 239	0.64 284	0.74 271	0.54 261	2.20 281	0.60 266	0.94 293	0.57 256	0.51 268	0.53 265	0.78 266	0.75 249	1.48 297	2.01 296

DGSMNet	1.34 283	0.76 280	0.84 290	0.84 268	0.77 276	0.89 271	0.87 283	0.82 276	0.69 265	1.13 315	5.02 334	1.26 267	0.85 262	0.72 291	1.06 304	1.62 330	1.63 309	0.95 308	3.26 288	1.05 302	2.68 331	2.86 333	0.72 287	0.88 300	0.79 267	0.96 277	0.90 267	1.21 263

ADCMid	0.80 257	0.59 259	0.57 258	0.53 231	0.59 260	0.75 259	0.76 275	0.93 282	1.21 297	0.54 206	0.80 279	0.99 250	0.98 271	0.44 257	0.84 288	0.60 277	0.74 271	0.55 266	1.72 271	0.55 258	0.79 284	0.81 292	0.60 279	0.50 257	0.79 267	0.90 272	0.71 237	1.76 289

CBMV	0.71 251	0.52 245	0.47 232	0.62 243	0.52 248	0.56 238	0.41 216	0.70 260	0.63 258	0.61 257	0.39 163	1.30 269	0.47 235	0.46 260	0.72 273	0.62 279	0.62 247	0.54 261	0.79 207	0.48 239	0.67 270	0.50 230	0.40 253	0.71 286	0.79 267	0.75 249	1.53 300	2.47 308
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
IGEV-FE	0.50 209	0.33 182	0.81 287	0.76 259	0.36 200	0.38 182	0.47 224	0.58 229	0.27 164	0.54 206	0.54 226	0.61 209	0.18 105	0.22 163	0.34 157	0.47 233	0.50 197	0.34 142	0.91 227	0.43 216	0.56 231	0.49 223	0.15 124	0.24 159	0.80 270	0.68 234	0.69 229	0.77 220

IGEV_Zeroshot_test	0.50 209	0.33 182	0.81 287	0.76 259	0.36 200	0.38 182	0.47 224	0.58 229	0.27 164	0.53 196	0.55 229	0.60 207	0.18 105	0.22 163	0.34 157	0.47 233	0.50 197	0.34 142	0.92 229	0.43 216	0.56 231	0.50 230	0.15 124	0.24 159	0.80 270	0.68 234	0.69 229	0.77 220

RTS	0.77 255	0.45 226	0.41 218	0.46 213	0.44 220	0.77 261	0.53 249	0.66 250	0.73 268	0.42 101	0.51 215	0.86 243	0.50 241	0.35 233	0.68 267	0.57 272	0.82 280	0.51 251	1.59 264	0.64 271	0.63 257	0.60 262	0.36 233	0.50 257	0.80 270	3.82 332	0.83 258	1.23 267

RTSA	0.77 255	0.45 226	0.41 218	0.46 213	0.44 220	0.77 261	0.53 249	0.66 250	0.73 268	0.42 101	0.51 215	0.86 243	0.50 241	0.35 233	0.68 267	0.57 272	0.82 280	0.51 251	1.59 264	0.64 271	0.63 257	0.60 262	0.36 233	0.50 257	0.80 270	3.82 332	0.83 258	1.23 267

CBMV_ROB	0.94 268	0.44 224	0.50 243	0.88 270	0.71 271	0.65 252	0.52 244	0.70 260	0.38 217	0.55 223	0.45 193	6.22 324	2.33 300	0.51 268	0.50 226	0.43 218	0.61 245	0.46 233	1.38 261	0.94 296	0.56 231	0.46 204	0.41 254	0.48 254	0.81 274	1.01 285	1.28 291	1.19 261

DLCB_ROB	0.40 158	0.36 188	0.35 204	0.32 160	0.32 187	0.31 149	0.27 177	0.42 107	0.34 207	0.46 135	0.49 206	0.54 169	0.37 218	0.30 215	0.37 172	0.33 154	0.44 143	0.38 181	0.40 107	0.32 166	0.44 163	0.34 138	0.27 207	0.31 206	0.81 274	0.57 207	0.55 194	0.46 139

STTRV1_RVC		0.66 270	0.50 243	0.82 266	0.61 264	0.81 266	0.69 268	0.76 272	0.76 271	0.71 280	0.74 267	1.29 268	1.60 288	0.78 292	0.99 300	0.50 247	1.15 295	0.57 272		1.10 304	1.18 306	0.79 290		0.87 299	0.83 276	0.95 276	1.11 281	2.15 300

FC-DCNN v2	0.65 243	0.70 273	0.65 274	1.06 282	0.66 269	0.93 277	0.65 262	0.78 275	0.41 225	0.73 284	0.42 179	0.83 240	0.36 210	0.51 268	0.59 250	0.56 266	0.67 259	0.56 268	0.62 183	0.50 246	0.63 257	0.50 230	0.39 244	0.59 270	0.86 277	0.71 240	0.90 267	0.92 247

G-Net	1.20 282	0.75 277	0.97 298	0.67 248	0.65 266	0.92 276	0.60 259	1.00 286	1.35 303	0.74 286	1.47 313	5.51 317	0.92 266	0.44 257	0.83 286	0.84 301	0.76 274	0.66 283	1.97 278	1.52 321	0.85 288	0.87 294	0.54 273	0.70 285	0.86 277	1.24 298	1.82 309	2.89 315

XQC	0.74 253	0.75 277	0.58 259	0.77 262	0.74 273	0.79 263	0.72 272	0.86 280	0.77 272	0.73 284	0.57 236	0.86 243	0.81 260	0.60 282	0.79 280	0.58 276	0.63 249	0.53 259	1.04 244	0.59 263	0.68 273	0.70 280	0.52 269	0.57 269	0.90 279	1.03 287	1.04 276	0.77 220

AMNet	0.92 267	0.91 286	0.88 293	0.91 273	0.95 289	0.96 279	0.87 283	0.71 263	0.88 283	0.90 297	0.98 294	0.99 250	0.64 253	0.95 299	0.89 294	1.00 312	1.06 290	0.97 310	0.96 234	0.97 297	1.02 298	0.97 300	0.52 269	0.91 303	0.91 280	0.98 281	1.06 278	1.14 257

DispFullNet	2.28 307	2.67 316	3.43 336	2.54 306	2.31 314	2.65 303	2.56 306	1.35 307	1.31 301	2.15 333	0.96 291	8.62 334	2.71 304	2.49 309	1.12 310	1.67 331	2.75 324	1.39 324	6.61 314	2.05 329	1.38 318	1.06 310	1.21 303	0.77 290	0.92 281	0.88 266	1.50 298	2.53 311

ADCPNet	0.84 260	0.59 259	0.55 254	0.63 246	0.73 272	0.63 248	0.74 274	0.75 271	0.84 281	0.64 266	0.79 277	0.73 232	1.44 285	0.50 266	0.74 275	0.65 285	0.71 267	0.54 261	1.84 275	0.71 279	0.79 284	0.78 289	0.53 271	0.60 273	0.93 282	1.31 300	0.83 258	2.11 299

otaku	1.67 293	2.58 315	0.90 296	2.93 311	2.07 306	3.14 313	2.73 308	0.88 281	0.84 281	1.00 300	0.66 257	2.38 286	0.95 268	2.39 308	0.67 265	0.52 258	0.79 276	0.62 279	8.04 323	0.90 294	0.59 247	0.53 246	3.56 316	0.62 277	0.95 283	0.96 277	1.19 289	1.74 286

edge stereo	1.12 276	0.82 283	1.07 302	1.15 283	1.06 294	1.25 289	1.10 291	1.12 292	0.83 279	0.65 272	1.43 310	3.44 305	1.41 284	0.68 290	0.74 275	0.69 292	0.81 279	0.62 279	2.86 286	0.74 280	0.73 278	0.75 288	0.74 288	0.66 282	0.95 283	0.88 266	1.16 283	2.01 296

MFN_U_SF_RVC	1.10 275	0.86 284	0.65 274	0.98 278	0.79 277	1.12 286	1.03 288	1.10 291	0.83 279	1.09 310	1.61 318	1.55 274	1.22 281	0.86 297	1.16 314	0.66 287	0.60 241	0.60 276	4.87 303	0.76 284	0.88 292	0.90 297	0.53 271	0.82 297	0.98 285	0.92 273	0.98 273	1.32 270

MFMNet_re	1.17 281	1.06 293	0.95 297	1.17 284	0.98 291	1.44 294	1.14 292	1.07 290	1.32 302	1.00 300	1.12 301	2.07 281	1.16 278	0.84 295	1.04 302	1.01 313	1.30 300	1.05 313	2.06 279	1.00 299	1.19 307	0.98 303	0.96 299	0.97 306	0.98 285	0.92 273	1.30 293	1.42 274

ADCS	1.05 270	0.75 277	0.64 270	0.73 256	0.75 275	0.80 265	0.68 266	0.98 285	1.58 311	0.62 261	0.89 286	1.13 258	1.68 290	0.59 279	1.06 304	1.18 320	1.01 288	0.82 301	1.89 276	0.93 295	1.30 312	1.26 320	0.59 278	0.77 290	0.99 287	2.08 319	1.04 276	1.74 286

MonStereo1	1.99 302	2.52 310	1.31 310	3.28 318	3.09 329	3.04 309	3.01 315	1.26 301	1.37 304	1.05 308	1.17 305	4.09 309	4.58 315	2.73 315	0.84 288	0.55 263	1.44 305	0.95 308	3.71 293	1.27 312	1.05 299	0.90 297	4.38 325	0.76 288	1.01 288	0.76 253	1.69 305	1.86 294

Ntro	1.72 295	2.71 318	0.98 299	3.00 313	2.17 311	3.23 314	2.98 312	0.96 284	0.92 285	1.04 307	0.76 274	2.47 288	0.76 257	2.51 310	0.68 267	0.53 261	0.83 283	0.65 282	8.03 322	0.98 298	0.60 251	0.54 250	3.62 317	0.61 274	1.02 289	1.23 296	1.17 284	1.58 280

SANet	1.13 278	0.67 271	0.77 283	0.78 263	0.74 273	0.93 277	0.62 260	1.30 303	1.22 298	0.60 254	0.96 291	5.83 320	2.57 302	0.63 287	0.77 278	0.49 244	0.79 276	0.67 286	1.08 251	0.60 266	0.68 273	0.74 287	0.78 290	0.79 295	1.05 290	1.23 296	1.17 284	2.15 300

ACVNet-4b	1.66 292	2.40 308	1.10 303	2.76 309	2.09 309	3.09 311	3.08 318	1.03 289	0.99 291	1.10 311	0.61 246	2.97 299	1.00 273	2.77 317	0.73 274	0.66 287	1.26 298	0.73 292	4.74 302	1.07 303	0.57 240	0.49 223	3.77 318	0.67 283	1.06 291	0.96 277	1.18 288	1.85 293

AnyNet_C01	1.16 280	0.79 281	0.64 270	0.76 259	0.81 279	0.76 260	0.90 286	1.12 292	1.53 308	0.71 280	0.94 290	2.04 280	1.68 290	0.64 288	1.10 309	1.41 326	1.40 304	1.43 325	2.29 282	1.03 301	1.70 324	1.29 323	0.80 292	0.82 297	1.08 292	0.97 280	0.98 273	1.74 286

RainbowNet	1.68 294	2.49 309	1.41 312	2.98 312	2.30 313	3.12 312	2.99 314	1.00 286	0.77 272	1.29 319	0.74 267	2.63 290	1.68 290	2.76 316	1.03 301	0.77 297	1.07 293	0.76 294	2.86 286	1.15 305	0.74 280	0.59 259	3.90 319	0.77 290	1.10 293	1.16 292	1.31 295	2.07 298

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 260	0.70 273	0.52 248	0.96 277	0.67 270	0.87 270	0.76 275	1.02 288	0.93 286	0.78 289	0.62 253	1.32 270	0.98 271	0.64 288	0.78 279	0.52 258	0.51 203	0.45 229	1.73 272	0.46 232	0.67 270	0.70 280	0.61 280	0.56 266	1.11 294	1.24 298	0.99 275	1.46 275

SPS-STEREO	1.34 283	1.09 295	1.04 300	1.28 288	1.18 296	1.20 287	0.98 287	1.33 306	1.23 299	1.12 314	1.29 308	2.02 279	1.20 279	0.94 298	1.12 310	1.23 322	1.30 300	1.13 319	3.84 295	1.20 308	1.66 321	1.24 319	1.22 304	1.09 314	1.17 295	1.11 290	1.58 302	1.46 275
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.07 272	0.87 285	0.87 292	0.94 274	0.87 285	1.00 281	0.85 279	1.55 315	1.56 309	0.60 254	0.93 289	1.21 266	1.66 289	0.79 293	0.88 292	0.77 297	1.06 290	0.78 297	1.74 273	0.84 290	1.05 299	1.08 313	0.65 283	0.76 288	1.19 296	1.45 306	1.30 293	1.77 290

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 274	1.02 290	0.89 295	1.25 287	0.83 281	0.90 273	1.07 289	1.23 299	1.56 309	1.03 304	0.76 274	1.19 260	0.86 263	0.98 300	0.98 299	0.74 295	0.64 251	0.72 291	3.50 290	0.86 292	0.85 288	0.98 303	0.82 294	0.89 301	1.20 297	0.93 275	0.86 265	1.68 285

ACVNet_1	1.85 298	2.91 323	1.43 314	3.48 321	2.62 322	3.35 319	3.34 320	1.17 296	0.93 286	1.03 304	0.87 285	2.83 297	1.40 283	2.82 320	0.83 286	0.56 266	1.32 303	0.81 299	6.24 311	1.02 300	0.83 287	0.72 284	4.04 322	0.78 293	1.22 298	0.99 284	0.97 271	1.37 273

SGM+DAISY	1.58 289	1.14 296	1.05 301	1.38 290	1.25 297	1.44 294	1.32 296	1.30 303	1.12 294	1.11 312	1.28 307	2.72 295	2.00 295	1.04 303	1.09 308	1.13 317	1.27 299	1.05 313	7.90 321	1.19 306	1.40 319	1.27 322	1.25 305	1.08 313	1.24 299	1.08 288	1.86 311	1.77 290

DPSNet	1.63 291	0.63 266	0.62 268	0.87 269	0.82 280	1.02 282	0.59 257	0.68 256	0.90 284	0.45 122	0.50 212	5.87 321	2.58 303	0.29 213	1.06 304	1.04 315	1.03 289	0.91 304	13.68 331	0.88 293	1.24 309	0.89 296	1.13 302	1.02 309	1.25 300	1.42 304	1.17 284	1.35 272

LSM0	6.82 330	0.81 282	0.59 262	1.23 286	1.02 292	1.29 291	1.18 293	1.65 318	1.45 306	1.18 316	1.52 316	2.65 292	4.03 310	0.51 268	59.80 348	70.35 348	1.18 296	0.77 296	10.00 325	1.47 319	2.50 330	3.56 335	0.65 283	0.90 302	1.33 301	1.41 303	2.40 319	8.70 335

SGM_RVC	1.34 283	1.03 292	0.59 262	1.32 289	0.94 288	1.23 288	0.85 279	0.94 283	0.78 275	0.61 257	0.75 270	2.55 289	1.51 287	0.36 238	0.49 222	0.37 183	0.56 234	0.43 216	4.91 304	0.45 227	0.56 231	0.37 154	0.37 235	0.56 266	1.41 302	1.19 295	3.13 329	8.03 334
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	1.75 296	1.50 299	1.58 316	2.10 296	1.51 299	1.41 292	1.46 298	1.80 322	2.17 322	1.51 326	3.52 330	3.39 304	4.26 311	1.05 304	1.44 324	1.11 316	1.19 297	0.94 305	3.26 288	1.24 311	0.99 297	1.06 310	0.61 280	1.41 324	1.44 303	1.56 308	1.47 296	2.35 304

LRCNet_RVC	19.16 341	27.96 343	9.75 340	30.25 344	27.88 345	31.68 344	26.10 344	20.49 346	8.68 338	28.66 346	28.73 345	30.64 342	23.65 335	32.48 346	8.43 338	1.88 333	23.05 343	16.90 341	40.24 341	17.44 344	6.93 337	3.35 334	35.23 345	25.28 346	1.49 304	1.01 285	5.96 336	3.25 318

notaker	3.58 316	3.59 331	2.75 332	6.07 334	3.32 331	4.63 331	4.56 330	2.01 326	2.21 323	1.90 330	1.51 315	7.09 328	15.50 334	3.77 332	1.72 331	1.50 328	2.35 320	1.70 329	10.97 326	2.01 328	1.69 323	1.56 327	4.87 330	1.70 331	1.51 305	1.68 311	1.89 312	2.48 309

MADNet+	1.35 286	0.92 288	1.11 304	1.21 285	1.04 293	0.96 279	1.37 297	1.50 314	1.20 296	1.08 309	1.06 296	1.64 275	1.82 293	0.98 300	1.52 326	1.31 325	1.87 317	1.00 312	1.93 277	1.21 309	1.55 320	1.17 315	0.98 300	1.56 328	1.52 306	1.17 293	1.29 292	2.50 310

PSMNet_ROB	1.96 300	2.74 320	1.24 306	2.52 304	1.79 303	3.39 322	2.92 311	1.22 298	1.19 295	1.32 321	1.42 309	2.74 296	3.87 309	2.53 313	1.17 315	0.79 299	1.30 300	0.85 303	5.35 306	1.19 306	1.06 301	0.97 300	4.07 323	1.12 317	1.56 307	1.42 304	1.57 301	1.58 280

ACVNet_2	2.32 309	2.71 318	1.69 320	3.41 320	2.53 320	3.05 310	3.01 315	1.38 308	1.11 292	1.11 312	0.96 291	2.71 294	1.91 294	2.55 314	0.95 298	0.76 296	1.77 314	0.76 294	16.37 333	1.21 309	0.87 291	0.72 284	3.93 321	1.11 315	1.70 308	1.17 293	1.50 298	1.83 292

PWCK	3.72 317	2.52 310	1.72 321	3.06 317	2.07 306	3.03 308	2.98 312	1.97 325	2.05 321	2.27 334	3.31 329	5.51 317	3.67 307	1.40 305	1.32 321	0.97 310	1.74 312	1.10 318	42.82 344	1.70 324	1.90 327	1.23 318	2.24 310	1.51 327	1.84 309	2.15 322	1.79 307	2.46 307

MeshStereo	1.81 297	1.02 290	0.72 280	1.89 294	1.26 298	1.43 293	0.87 283	1.14 294	0.79 276	0.66 274	0.89 286	8.39 332	5.02 317	0.40 248	0.89 294	0.65 285	0.66 255	0.54 261	4.56 301	0.61 269	3.32 334	0.80 291	0.65 283	0.75 287	1.97 310	1.46 307	3.34 331	4.12 324
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
IMH	2.38 310	2.57 314	1.64 319	3.03 316	2.50 319	3.36 320	3.51 324	1.45 312	1.91 318	1.03 304	1.08 297	3.49 306	8.04 323	3.63 326	1.13 313	0.90 306	1.63 309	0.99 311	4.48 300	1.36 317	1.08 302	0.96 299	4.57 328	1.11 315	2.03 311	1.61 309	1.79 307	3.48 320

IMH-64-1	2.14 304	2.52 310	1.62 317	3.01 314	2.45 315	3.32 317	3.49 322	1.41 309	1.89 316	1.00 300	1.09 298	3.32 302	4.52 313	3.28 324	1.18 316	0.90 306	1.59 307	0.94 305	3.67 291	1.33 314	1.12 303	1.00 305	4.55 326	1.06 311	2.07 312	1.40 301	1.68 303	2.36 305

IMH-64	2.14 304	2.52 310	1.62 317	3.01 314	2.45 315	3.32 317	3.49 322	1.41 309	1.89 316	1.00 300	1.09 298	3.32 302	4.52 313	3.28 324	1.18 316	0.90 306	1.59 307	0.94 305	3.67 291	1.33 314	1.12 303	1.00 305	4.55 326	1.06 311	2.07 312	1.40 301	1.68 303	2.36 305

ktn	4.83 324	2.95 326	2.02 326	3.73 323	2.99 326	3.77 326	4.53 328	1.75 320	2.92 328	2.10 332	1.52 316	11.18 337	36.94 341	3.71 329	2.06 332	1.82 332	2.47 321	1.99 330	18.72 334	1.98 327	1.88 326	1.74 329	4.75 329	1.91 332	2.11 314	2.29 325	2.70 326	3.98 322

WAO-6	1.99 302	2.09 306	1.24 306	2.53 305	2.08 308	2.68 304	2.63 307	1.44 311	1.93 319	1.37 323	1.15 303	3.11 301	4.32 312	2.51 310	1.45 325	1.18 320	1.76 313	1.09 316	2.63 284	1.34 316	1.34 313	1.26 320	2.43 311	1.33 320	2.19 315	1.97 316	1.94 313	2.72 313

TorneroNet-64	4.00 320	3.59 331	1.93 323	4.36 328	2.95 325	4.26 327	4.58 331	1.71 319	6.44 337	1.23 318	1.09 298	5.61 319	25.81 336	3.97 336	1.34 322	0.95 309	2.58 323	1.26 323	11.84 328	1.51 320	1.36 317	1.04 307	4.94 331	1.42 325	2.25 316	2.47 327	1.83 310	5.55 332

JetBlue	3.47 314	2.94 325	2.19 328	4.01 327	3.28 330	4.39 330	3.86 326	2.36 328	2.38 324	1.19 317	0.90 288	7.02 326	1.50 286	3.19 323	1.37 323	1.50 328	2.33 319	2.09 331	3.87 296	1.73 325	2.93 332	2.27 331	1.98 308	1.67 330	2.33 317	4.93 336	2.98 328	22.60 340

SAMSARA	1.12 276	0.61 265	0.85 291	0.70 251	0.65 266	0.66 254	0.66 264	1.25 300	0.98 289	0.77 288	0.70 260	0.93 248	2.06 298	0.59 279	1.05 303	0.80 300	0.77 275	0.75 293	1.62 267	0.77 285	1.27 311	1.40 324	0.42 258	0.78 293	2.33 317	2.27 324	2.28 317	2.31 302

STStereo	2.66 311	1.83 303	1.92 322	2.87 310	2.02 305	2.68 304	1.85 302	3.30 333	1.63 313	0.82 293	5.71 335	8.58 333	10.17 326	0.52 273	0.67 265	0.43 218	0.63 249	0.46 233	11.73 327	0.68 276	0.73 278	0.66 274	0.49 267	0.98 307	2.33 317	1.79 313	2.66 322	3.63 321

Dean	2.18 306	3.00 328	1.41 312	3.65 322	3.00 327	3.31 316	3.34 320	1.62 317	1.76 314	1.34 322	1.15 303	3.10 300	3.59 306	2.78 318	1.12 310	0.88 303	1.64 311	1.06 315	3.90 297	1.55 323	0.98 295	0.82 293	4.20 324	1.27 319	2.36 320	1.90 315	2.17 316	1.95 295

KSHMR	5.04 326	3.41 329	2.38 329	4.77 331	3.49 332	4.30 328	4.29 327	2.24 327	1.95 320	1.89 329	1.87 321	3.78 308	56.60 346	4.26 337	1.69 329	1.43 327	2.22 318	1.60 327	9.78 324	1.73 325	1.68 322	1.48 326	6.29 337	1.57 329	2.43 321	2.17 323	2.30 318	4.47 326

TorneroNet	5.35 328	3.54 330	2.08 327	3.85 324	3.06 328	4.35 329	4.55 329	1.78 321	5.81 335	1.30 320	1.48 314	6.10 323	59.26 347	3.90 335	1.29 318	0.98 311	2.50 322	1.23 322	15.91 332	1.53 322	1.34 313	1.07 312	5.16 332	1.38 323	2.49 322	2.34 326	2.12 315	4.10 323

LVE	2.29 308	2.69 317	1.56 315	4.79 332	2.63 323	3.26 315	3.58 325	1.30 303	1.38 305	1.61 327	1.27 306	2.94 298	3.52 305	2.79 319	1.07 307	0.88 303	1.50 306	1.09 316	6.15 310	1.42 318	1.24 309	1.14 314	3.90 319	1.43 326	2.52 323	1.66 310	2.05 314	2.34 303

SGM-ForestM	1.56 288	1.80 302	0.59 262	1.74 293	0.86 283	1.83 297	1.08 290	1.28 302	0.81 277	0.56 233	0.74 267	5.35 314	3.72 308	0.41 251	0.47 216	0.37 183	0.59 240	0.44 222	5.02 305	0.43 216	0.55 227	0.39 161	0.39 244	0.50 257	2.80 324	1.97 316	4.37 334	3.15 317

UNDER WATER-64	3.96 319	4.37 334	2.51 331	7.01 336	4.82 336	5.45 335	5.56 333	3.42 335	2.88 327	1.94 331	1.97 322	7.85 331	8.75 325	4.47 340	1.68 328	1.29 324	3.73 327	1.68 328	6.02 309	2.22 332	1.91 328	1.82 330	7.96 341	1.98 333	2.95 325	4.40 335	2.80 327	5.47 330

ELAS_RVC	1.92 299	1.47 298	1.24 306	2.08 295	1.53 300	3.37 321	1.51 300	1.46 313	1.11 292	0.91 298	2.26 325	6.93 325	6.00 319	0.61 284	0.85 290	0.63 281	1.07 293	0.81 299	2.14 280	0.85 291	1.19 307	1.19 316	0.81 293	1.04 310	3.02 326	2.05 318	2.69 325	2.88 314
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	3.87 318	4.07 333	2.45 330	6.40 335	4.68 335	5.32 334	5.36 332	3.27 331	3.11 329	1.70 328	1.81 320	7.54 329	10.28 327	4.28 338	1.61 327	1.24 323	3.62 326	1.58 326	6.48 313	2.35 333	1.91 328	1.64 328	7.43 340	2.14 334	3.08 327	3.53 331	2.66 322	4.95 329

MADNet++	4.30 322	2.97 327	3.19 334	2.44 302	3.80 333	2.62 302	3.22 319	3.36 334	4.11 334	3.55 338	3.66 331	5.40 315	4.86 316	3.12 322	2.43 334	4.06 337	3.95 328	3.22 334	6.34 312	4.44 336	7.73 338	13.41 339	2.00 309	3.91 338	3.19 328	7.99 337	3.68 332	3.33 319

MDST_ROB	1.62 290	1.46 297	0.53 249	2.47 303	0.96 290	1.72 296	0.73 273	0.72 264	0.54 249	0.59 252	0.42 179	1.08 255	11.90 328	0.28 209	0.49 222	0.37 183	0.51 203	0.36 163	0.72 198	0.41 204	0.54 223	0.36 152	0.38 237	0.47 253	3.20 329	1.82 314	8.20 337	2.54 312

ELAS	1.96 300	1.69 301	1.23 305	2.25 298	1.75 301	2.41 301	1.49 299	1.55 315	1.80 315	0.89 296	2.14 324	7.05 327	6.02 320	0.61 284	0.88 292	0.63 281	1.06 290	0.78 297	2.32 283	0.80 286	1.15 305	1.19 316	0.79 291	0.98 307	3.21 330	2.53 328	2.67 324	3.05 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	2.81 312	2.84 321	1.93 323	4.63 329	2.49 317	3.42 323	2.87 309	1.88 323	3.27 331	1.37 323	1.46 311	4.92 312	7.73 321	3.64 327	1.31 319	1.16 318	1.83 315	1.15 320	6.68 315	2.14 330	1.34 313	1.05 308	2.87 313	1.34 321	3.29 331	2.12 320	2.43 320	4.61 327

Venus	2.81 312	2.84 321	1.93 323	4.63 329	2.49 317	3.42 323	2.87 309	1.88 323	3.27 331	1.37 323	1.46 311	4.92 312	7.73 321	3.64 327	1.31 319	1.16 318	1.83 315	1.15 320	6.68 315	2.14 330	1.34 313	1.05 308	2.87 313	1.34 321	3.29 331	2.12 320	2.43 320	4.61 327

DPSimNet_ROB	5.25 327	2.91 323	3.05 333	2.71 308	2.70 324	2.74 306	3.01 315	3.28 332	3.44 333	2.70 337	24.36 344	5.90 322	13.71 332	2.93 321	2.87 335	4.00 336	3.18 325	2.34 332	22.47 335	3.37 335	4.40 335	3.75 336	2.59 312	2.84 337	3.39 333	3.00 330	3.30 330	6.87 333

HanzoNet	10.34 333	6.49 338	3.95 337	14.30 339	6.07 337	19.42 340	21.47 343	6.96 339	10.04 339	2.64 336	2.68 328	30.46 341	52.16 345	23.13 345	2.36 333	2.79 334	5.38 329	2.60 333	25.05 337	5.07 337	3.22 333	2.85 332	8.74 342	2.65 335	4.75 334	4.05 334	4.27 333	5.54 331

DeepPrunerF	0.55 226	0.29 145	0.30 174	0.37 183	0.86 283	0.30 143	0.37 203	0.42 107	0.34 207	0.34 71	0.53 223	0.34 89	0.22 136	0.31 221	0.38 175	0.40 200	0.42 125	0.34 142	0.56 170	0.36 181	0.41 134	0.33 130	0.27 207	0.26 182	4.90 335	0.50 182	0.38 109	0.46 139

MANE	4.47 323	1.62 300	3.30 335	2.34 300	1.90 304	2.28 300	1.66 301	2.83 330	3.11 329	0.83 294	1.12 301	7.77 330	8.15 324	0.56 277	0.79 280	0.87 302	0.82 280	13.62 338	5.80 308	0.59 263	0.94 293	0.60 262	0.48 264	0.91 303	7.29 336	9.34 338	14.90 341	26.25 343

JetRed	5.83 329	4.38 335	5.23 338	3.30 319	4.12 334	5.85 336	9.23 338	4.20 336	2.78 326	2.31 335	2.00 323	5.46 316	1.20 279	5.68 341	3.38 336	3.88 335	6.46 332	6.52 335	3.80 294	2.98 334	6.60 336	4.97 337	5.41 333	2.73 336	9.22 337	21.91 343	5.29 335	18.57 338

DGTPSM_ROB	10.91 334	5.63 336	16.64 341	3.95 325	7.34 338	4.92 332	7.44 334	4.30 337	11.23 340	4.12 339	8.40 337	4.53 310	13.14 329	3.85 333	12.94 339	13.80 339	6.33 330	15.35 339	7.08 317	11.58 339	8.21 339	20.96 340	5.52 334	10.97 342	11.26 338	29.88 346	12.66 338	32.49 344

DPSMNet_ROB	11.00 335	5.63 336	16.64 341	3.96 326	7.34 338	4.92 332	7.44 334	4.30 337	11.25 341	4.13 340	8.58 338	4.57 311	14.55 333	3.88 334	12.94 339	13.80 339	6.34 331	15.40 340	7.85 320	11.58 339	8.22 340	20.97 341	5.52 334	10.97 342	11.28 339	29.87 345	12.66 338	32.49 344

BEATNet-Init1	11.87 336	15.78 341	1.38 311	34.17 345	2.55 321	31.72 345	9.59 339	2.52 329	2.49 325	0.96 299	2.28 326	18.81 338	32.29 339	0.54 275	1.70 330	0.88 303	0.80 278	0.66 283	61.61 346	16.09 343	1.78 325	1.44 325	0.75 289	1.12 317	14.82 340	2.79 329	37.47 348	23.61 341

HaxPig	36.95 345	39.38 346	36.02 345	37.94 346	42.14 346	37.82 346	41.49 346	37.89 347	39.02 346	47.01 347	48.90 347	44.27 344	35.80 340	36.82 347	38.89 346	36.75 346	45.48 346	48.70 346	40.83 342	39.66 347	36.10 344	30.92 344	47.77 347	39.68 349	18.58 341	16.85 341	13.59 340	19.32 339

LE_ROB	11.92 337	1.06 293	1.26 309	4.81 333	43.47 347	6.01 337	35.61 345	7.74 340	6.23 336	0.58 247	3.83 332	32.58 343	46.83 344	0.27 205	0.44 205	0.32 147	0.53 216	0.43 216	23.28 336	0.75 283	0.67 270	0.51 239	0.56 275	8.03 341	23.19 342	17.00 342	20.55 343	35.43 346

AVERAGE_ROB	39.07 346	42.10 347	39.04 346	43.37 347	44.15 348	43.08 347	43.88 347	43.21 348	40.00 347	47.62 348	48.04 346	44.84 345	39.97 342	43.46 349	38.33 345	36.44 345	46.53 347	49.04 347	41.84 343	40.32 348	39.63 345	34.70 345	46.76 346	39.74 350	24.66 343	16.71 340	19.73 342	17.80 337

PML	26.01 342	16.47 342	5.54 339	20.38 343	13.16 342	20.84 341	9.63 340	9.23 341	69.83 349	17.73 345	139.43 349	91.26 347	98.96 348	9.19 344	8.28 337	7.65 338	13.69 339	6.52 335	31.86 340	6.30 338	10.00 341	7.86 338	5.54 336	5.57 339	24.82 344	10.77 339	31.09 345	10.74 336

MEDIAN_ROB	40.90 347	43.34 348	39.72 347	44.06 348	45.29 349	43.61 348	44.70 348	43.97 349	40.60 348	50.37 349	51.53 348	46.75 346	40.36 343	41.80 348	40.48 347	38.16 347	48.55 348	51.45 348	44.21 345	42.99 349	40.94 346	34.86 346	48.85 348	41.17 351	25.23 345	24.02 344	21.83 344	25.36 342

DPSM_ROB	17.13 339	15.19 339	21.09 343	8.59 337	8.29 340	12.91 338	8.41 336	9.74 342	14.29 342	8.00 341	8.92 339	10.02 335	13.15 330	3.71 329	17.12 341	17.90 341	17.95 341	19.75 342	13.14 329	14.59 341	24.07 342	27.10 342	6.34 338	14.03 344	30.70 346	38.45 347	35.86 346	43.05 347

DPSM	17.13 339	15.19 339	21.09 343	8.59 337	8.29 340	12.91 338	8.41 336	9.74 342	14.29 342	8.00 341	8.92 339	10.02 335	13.15 330	3.71 329	17.12 341	17.90 341	17.95 341	19.75 342	13.14 329	14.59 341	24.07 342	27.10 342	6.34 338	14.03 344	30.70 346	38.45 347	35.86 346	43.05 347

FlowAnything	34.50 344	30.48 344	42.50 349	17.21 340	16.74 344	26.09 343	16.88 342	19.79 345	28.79 345	16.58 343	18.02 341	20.19 340	26.43 338	7.59 343	34.60 344	36.12 344	36.20 345	39.52 344	26.15 338	29.46 346	48.48 348	54.76 348	12.81 344	28.50 348	61.59 348	77.56 350	72.02 350	86.55 350

CasAABBNet	34.41 343	30.51 345	42.45 348	17.22 341	16.57 343	25.84 342	16.81 341	19.09 344	28.74 344	16.65 344	18.06 342	20.17 339	26.39 337	7.50 342	34.38 343	35.87 343	36.10 344	39.70 345	26.18 339	29.35 345	48.14 347	54.75 347	12.73 343	28.31 347	61.71 349	77.35 349	71.94 349	86.51 349

XX-Stereo	8.90 332	0.24 102	0.17 90	0.40 198	0.21 114	0.44 206	0.17 128	0.55 210	0.23 121	0.52 187	0.45 193	0.58 194	0.16 87	0.20 136	0.40 182	0.47 233	0.49 183	0.37 174	0.63 187	0.38 192	0.48 189	0.38 160	0.14 103	0.20 123	229.91 350	0.56 203	0.60 211	0.99 251

ASD4																								6.32 340

Low-res two-view benchmark