Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.07 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4																								6.32 340

Low-res two-view benchmark