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.

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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 20	0.23 8	0.15 12	0.18 8	0.19 23	0.42 35	0.14 8	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 2	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 8	0.11 3	0.15 16	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

MLG-Stereo	0.25 4	0.25 9	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 2	0.07 3	0.21 5	0.12 3	0.19 10	0.11 7	0.29 12	0.10 1	0.21 34	0.61 13	0.65 21	0.36 5	0.35 17	0.44 19	0.23 9	0.35 5	0.32 8	0.11 3	0.09 1	0.26 5	0.22 5	0.48 11	0.25 19

U	0.41 33	0.28 14	0.16 10	0.11 2	0.13 6	0.16 6	0.06 1	0.45 42	0.14 6	0.49 49	0.07 2	0.36 23	0.16 17	0.20 30	1.71 64	1.14 91	0.44 23	0.41 35	0.59 35	0.32 24	0.66 45	0.92 70	0.17 14	0.17 23	0.50 59	0.36 45	0.49 13	0.35 34

CroCo-Stereo Lap2	0.33 18	0.22 5	0.15 7	0.11 2	0.12 3	0.16 6	0.08 5	0.35 30	0.15 12	0.47 48	0.10 5	0.31 15	0.14 8	0.14 7	1.26 43	1.00 62	0.36 5	0.36 21	0.44 19	0.20 4	0.53 27	0.55 30	0.17 14	0.13 7	0.39 33	0.35 43	0.40 7	0.27 23

CroCo-Stereo	0.35 22	0.20 3	0.15 7	0.11 2	0.10 1	0.18 12	0.06 1	0.33 25	0.14 6	0.31 30	0.05 1	0.36 23	0.13 5	0.15 11	1.64 58	1.05 69	0.35 3	0.37 22	0.45 21	0.20 4	0.62 37	0.79 57	0.16 12	0.13 7	0.38 29	0.31 29	0.45 9	0.26 22
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
AIO-test1	0.25 4	0.19 2	0.14 2	0.12 6	0.14 8	0.18 12	0.15 40	0.33 25	0.16 15	0.25 19	0.24 32	0.35 21	0.14 8	0.19 25	0.56 12	0.59 13	0.35 3	0.30 9	0.35 3	0.27 14	0.33 2	0.31 6	0.13 7	0.13 7	0.23 2	0.23 7	0.31 2	0.18 1

MLG-Stereo_test1	0.26 6	0.22 5	0.14 2	0.13 7	0.22 28	0.11 1	0.08 5	0.22 7	0.12 3	0.20 11	0.12 9	0.33 18	0.11 2	0.21 34	0.66 16	0.64 19	0.37 7	0.35 17	0.50 24	0.22 7	0.39 9	0.30 5	0.12 5	0.10 2	0.26 5	0.22 5	0.53 19	0.27 23

StereoVision	0.34 21	0.27 12	0.21 24	0.13 7	0.18 18	0.21 19	0.14 35	0.30 19	0.23 40	0.35 35	0.18 19	0.34 20	0.17 22	0.16 14	0.98 30	0.78 39	0.44 23	0.35 17	0.43 18	0.23 9	0.40 11	0.48 21	0.16 12	0.21 34	0.40 36	0.40 52	0.71 40	0.37 36

Pointernet	0.24 3	0.21 4	0.14 2	0.14 9	0.12 3	0.19 16	0.16 42	0.28 14	0.10 1	0.17 7	0.14 14	0.23 3	0.14 8	0.12 3	0.47 5	0.42 2	0.37 7	0.23 1	0.35 3	0.19 2	0.35 5	0.25 3	0.14 8	0.14 14	0.23 2	0.21 4	0.67 36	0.22 6

GREAT-IGEV	0.32 17	0.37 21	0.21 24	0.15 10	0.12 3	0.16 6	0.09 10	0.30 19	0.16 15	0.33 31	0.18 19	0.44 37	0.19 28	0.20 30	0.74 21	0.61 17	0.45 26	0.29 8	0.42 15	0.28 19	0.43 13	0.52 28	0.21 27	0.17 23	0.27 7	0.25 12	0.88 58	0.23 7

RAStereo	0.46 39	0.38 23	0.19 15	0.15 10	0.16 14	0.19 16	0.11 17	0.44 40	0.18 28	0.99 159	0.12 9	0.45 40	0.18 26	0.15 11	1.85 85	1.10 84	0.52 41	0.47 42	0.68 41	0.27 14	0.77 58	0.80 59	0.27 40	0.17 23	0.47 52	0.34 39	0.51 15	0.41 43

MLG-Stereo_test2	0.39 29	0.54 40	0.17 12	0.16 12	0.24 34	0.15 3	0.08 5	0.33 25	0.14 6	0.24 17	0.13 12	0.39 28	0.14 8	0.17 18	1.52 52	0.76 36	0.45 26	0.44 39	1.04 74	0.42 48	0.48 21	0.48 21	0.18 20	0.12 4	0.34 20	0.25 12	0.66 34	0.38 37

MaDis-Stereo	0.57 50	0.47 35	0.30 36	0.16 12	0.26 40	0.21 19	0.17 49	0.44 40	0.32 63	1.08 170	0.22 29	0.51 46	0.22 41	0.19 25	1.83 82	1.19 101	0.62 64	0.59 76	1.09 82	0.45 59	0.81 66	0.94 72	0.37 62	0.25 45	0.63 86	0.67 97	0.60 25	0.82 114

OmniDepth	0.23 2	0.23 8	0.16 10	0.17 14	0.20 21	0.18 12	0.12 20	0.24 10	0.16 15	0.18 8	0.08 3	0.39 28	0.13 5	0.18 21	0.41 3	0.45 4	0.26 1	0.27 6	0.32 2	0.20 4	0.33 2	0.35 11	0.09 1	0.13 7	0.27 7	0.26 19	0.33 3	0.24 9

LG-Stereo	0.28 9	0.26 11	0.17 12	0.17 14	0.16 14	0.23 25	0.13 28	0.30 19	0.15 12	0.23 15	0.19 23	0.52 47	0.14 8	0.18 21	0.55 10	0.58 11	0.39 12	0.30 9	0.54 29	0.22 7	0.44 16	0.31 6	0.12 5	0.12 4	0.28 9	0.24 10	0.46 10	0.24 9

CoSv	0.26 6	0.38 23	0.20 18	0.18 16	0.14 8	0.35 62	0.09 10	0.38 33	0.16 15	0.20 11	0.08 3	0.28 10	0.14 8	0.09 1	0.47 5	0.59 13	0.42 18	0.23 1	0.39 11	0.19 2	0.40 11	0.23 2	0.10 2	0.13 7	0.40 36	0.25 12	0.36 5	0.24 9

MonStereo	0.30 11	0.25 9	0.20 18	0.19 17	0.21 26	0.15 3	0.13 28	0.20 4	0.16 15	0.22 14	0.17 17	0.32 16	0.16 17	0.17 18	0.54 8	0.54 8	0.40 15	0.32 11	0.50 24	0.27 14	0.43 13	0.51 26	0.22 29	0.14 14	0.34 20	0.41 57	0.49 13	0.40 41

MoCha-V2	0.30 11	0.31 16	0.23 30	0.21 18	0.17 17	0.17 11	0.14 35	0.23 8	0.11 2	0.26 23	0.28 39	0.32 16	0.16 17	0.19 25	0.62 14	0.61 17	0.39 12	0.38 26	0.35 3	0.42 48	0.61 34	0.51 26	0.15 11	0.16 18	0.35 23	0.26 19	0.34 4	0.19 2

UniTT-Stereo	0.60 56	0.44 33	0.32 43	0.21 18	0.25 36	0.34 58	0.17 49	0.61 54	0.31 59	0.75 97	0.27 37	0.62 65	0.34 57	0.21 34	1.77 74	1.44 145	0.57 55	0.61 82	1.53 111	0.44 57	0.91 82	1.14 87	0.37 62	0.29 50	0.50 59	0.54 77	0.52 16	0.58 67

IGEV-Stereo++	0.36 25	0.40 27	0.20 18	0.22 20	0.25 36	0.21 19	0.09 10	0.25 12	0.17 25	0.20 11	0.34 51	0.29 12	0.20 36	0.19 25	0.78 23	0.60 15	0.44 23	0.33 14	0.75 49	0.34 28	0.53 27	0.64 42	0.22 29	0.13 7	0.28 9	0.27 24	1.09 78	0.28 27

MM-Stereo_test1	0.29 10	0.69 65	0.15 7	0.23 21	0.14 8	0.16 6	0.07 3	0.37 32	0.14 6	0.27 24	0.11 7	0.43 36	0.11 2	0.12 3	0.45 4	0.48 6	0.45 26	0.32 11	0.42 15	0.27 14	0.35 5	0.35 11	0.23 33	0.13 7	0.31 14	0.23 7	0.63 32	0.24 9

AdaDepth	0.41 33	0.41 29	0.20 18	0.24 22	0.28 43	0.23 25	0.16 42	0.32 24	0.20 33	0.23 15	0.29 40	0.27 6	0.21 37	0.23 40	0.97 29	1.09 81	0.49 36	0.41 35	1.08 80	0.34 28	0.54 31	0.59 35	0.18 20	0.21 34	0.29 11	0.28 25	0.75 47	0.43 44

S2M2_XL	0.85 79	0.50 38	0.64 115	0.24 22	0.30 46	0.35 62	0.28 82	0.61 54	0.43 93	0.56 54	0.35 57	0.65 73	0.59 125	0.34 80	2.56 167	1.65 180	0.69 79	0.47 42	0.72 44	0.54 74	4.94 192	2.28 126	0.48 108	0.30 51	0.55 73	0.51 72	0.74 46	0.74 97
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.58 52	0.69 65	0.41 62	0.24 22	0.35 66	0.25 35	0.12 20	0.62 59	0.27 52	0.72 88	0.32 45	0.69 84	0.34 57	0.29 56	1.82 79	1.36 126	0.57 55	0.52 53	1.14 85	0.42 48	0.70 47	1.11 85	0.29 42	0.30 51	0.51 62	0.33 36	0.66 34	0.65 87

111111	0.31 15	0.37 21	0.19 15	0.25 25	0.29 44	0.22 24	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 17	0.27 6	0.17 22	0.18 21	0.79 24	0.56 10	0.46 30	0.28 7	0.76 52	0.24 11	0.53 27	0.61 38	0.21 27	0.11 3	0.25 4	0.25 12	0.41 8	0.19 2

MM-Stereo_test3	0.27 8	0.36 20	0.14 2	0.25 25	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 43	0.18 28	0.25 19	0.10 5	0.41 34	0.12 4	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 18	0.26 4	0.37 9	0.25 12	0.33 2	0.25 3	0.24 36	0.12 4	0.29 11	0.20 1	0.77 53	0.23 7

LGtest1	0.57 50	0.81 124	0.46 77	0.26 27	0.30 46	0.28 42	0.12 20	0.43 39	0.26 45	0.34 34	0.56 99	0.50 42	0.30 53	0.28 53	2.04 113	1.24 109	0.57 55	0.65 101	0.74 47	0.46 63	0.72 51	1.41 103	0.29 42	0.30 51	0.54 68	0.35 43	0.65 33	0.52 60

DEFOM-Stereo	0.45 38	0.55 41	0.28 34	0.26 27	0.30 46	0.32 51	0.13 28	0.35 30	0.17 25	0.25 19	0.32 45	0.38 26	0.19 28	0.22 38	1.10 35	0.73 32	0.59 61	0.52 53	0.51 28	0.44 57	0.73 54	0.69 47	0.42 80	0.28 49	0.44 43	0.32 35	1.28 91	0.46 49

ProNet	0.30 11	0.27 12	0.31 39	0.26 27	0.15 11	0.27 39	0.27 79	0.38 33	0.13 5	0.15 4	0.49 81	0.29 12	0.13 5	0.16 14	0.73 20	0.49 7	0.43 21	0.32 11	0.35 3	0.27 14	0.38 8	0.22 1	0.38 64	0.22 38	0.32 15	0.20 1	0.38 6	0.27 23

MIF-Stereo (partial)	0.69 65	0.76 102	0.33 47	0.27 30	0.37 71	0.35 62	0.31 91	0.53 46	0.40 83	0.62 68	0.32 45	0.50 42	0.39 70	0.23 40	2.08 117	1.51 161	0.68 74	0.71 118	0.77 54	0.43 52	1.10 98	0.94 72	0.39 66	0.32 59	0.57 75	0.71 100	2.25 180	0.87 127

RAFT	0.35 22	0.22 5	0.19 15	0.27 30	0.13 6	0.30 47	0.08 5	0.97 121	0.18 28	0.92 148	0.19 23	0.27 6	0.16 17	0.18 21	0.51 7	0.47 5	0.38 10	0.26 4	0.54 29	0.25 12	0.43 13	0.34 10	0.19 23	0.15 16	0.38 29	0.34 39	0.90 59	0.27 23

VIP-Stereo	0.43 35	0.38 23	0.42 65	0.28 32	0.24 34	0.27 39	0.12 20	0.40 36	0.24 42	0.29 25	0.38 62	0.65 73	0.21 37	0.20 30	1.20 40	0.97 58	0.54 45	0.50 47	0.59 35	0.42 48	0.64 41	0.43 18	0.27 40	0.31 58	0.42 41	0.33 36	0.48 11	0.51 59

LG-Stereo_L2	0.58 52	0.69 65	0.43 69	0.28 32	0.35 66	0.24 30	0.13 28	0.62 59	0.26 45	0.70 82	0.39 65	0.71 92	0.34 57	0.28 53	1.83 82	1.32 120	0.57 55	0.51 51	0.96 67	0.41 44	0.74 56	1.06 82	0.32 46	0.27 47	0.52 65	0.38 48	0.62 31	0.64 83

SGD-Stereo	1.69 181	0.50 38	0.36 50	0.28 32	0.30 46	0.30 47	0.17 49	0.57 49	0.28 54	0.44 44	0.21 28	0.69 84	0.39 70	0.25 45	31.04 286	1.51 161	0.73 96	0.52 53	0.68 41	0.45 59	1.43 128	1.32 97	0.41 74	0.30 51	0.45 45	0.46 64	0.87 57	0.63 82

anonymousdsp	0.50 41	0.38 23	0.36 50	0.28 32	0.32 52	0.28 42	0.15 40	0.56 48	0.26 45	0.42 42	0.33 49	0.53 50	0.19 28	0.27 49	1.47 47	0.87 44	0.54 45	0.52 53	0.62 37	0.48 65	0.71 49	1.04 80	0.36 58	0.30 51	0.46 46	0.29 27	1.13 83	0.33 32

iRaftStereo_RVC	0.51 42	0.56 42	0.40 58	0.28 32	0.31 50	0.32 51	0.19 53	0.68 67	0.25 44	0.46 47	0.57 102	0.58 55	0.29 49	0.25 45	1.17 39	0.89 46	0.56 52	0.45 40	0.72 44	0.41 44	0.97 85	0.79 57	0.35 53	0.34 64	0.44 43	0.41 57	0.76 50	0.48 51

MLG-Stereo_test3	0.52 44	0.48 36	0.27 33	0.29 37	0.38 73	0.24 30	0.12 20	0.34 29	0.20 33	1.12 172	0.30 42	0.54 51	0.19 28	0.31 67	1.85 85	0.92 48	0.52 41	0.52 53	1.17 86	0.39 37	0.70 47	0.75 53	0.18 20	0.24 43	0.38 29	0.31 29	0.90 59	0.44 46

GIP-stereo	0.37 26	0.56 42	0.32 43	0.29 37	0.23 31	0.21 19	0.11 17	0.24 10	0.17 25	0.30 28	0.19 23	0.38 26	0.18 26	0.21 34	1.05 33	0.64 19	0.46 30	0.39 30	0.42 15	0.41 44	0.52 26	0.82 60	0.17 14	0.17 23	0.35 23	0.31 29	0.76 50	0.24 9

AEACV	0.43 35	0.94 181	0.30 36	0.29 37	0.20 21	0.27 39	0.12 20	0.28 14	0.14 6	0.24 17	0.23 31	0.35 21	0.21 37	0.20 30	1.24 42	0.83 41	0.57 55	0.38 26	0.78 55	0.45 59	0.81 66	0.73 51	0.24 36	0.18 29	0.34 20	0.31 29	0.61 28	0.28 27

RYNet	2.42 205	0.40 27	0.35 49	0.29 37	0.32 52	0.40 76	0.25 69	0.61 54	0.55 138	0.33 31	0.36 60	0.40 33	0.26 45	0.27 49	52.29 330	0.69 27	0.47 32	1.00 216	0.54 29	0.29 21	0.50 22	0.37 13	0.38 64	0.32 59	0.57 75	1.24 185	1.31 94	0.50 55

MM-Stereo_test2	0.35 22	0.78 112	0.22 27	0.30 41	0.21 26	0.18 12	0.11 17	0.33 25	0.16 15	0.36 38	0.15 15	0.39 28	0.15 15	0.17 18	0.69 17	0.66 23	0.43 21	0.39 30	0.41 14	0.37 32	0.50 22	0.85 63	0.24 36	0.16 18	0.35 23	0.25 12	0.54 20	0.25 19

AFF-stereo	0.76 72	0.69 65	0.59 105	0.30 41	0.32 52	0.52 118	0.18 52	0.86 102	0.41 85	1.37 192	0.43 71	0.60 61	0.34 57	0.24 44	1.76 73	1.13 89	0.57 55	0.62 86	2.81 171	0.43 52	0.77 58	0.63 40	0.41 74	0.32 59	0.70 102	0.67 97	2.38 195	0.56 63

GSStereo	0.33 18	0.41 29	0.21 24	0.31 43	0.22 28	0.25 35	0.14 35	0.28 14	0.16 15	0.25 19	0.15 15	0.37 25	0.15 15	0.15 11	0.70 19	0.66 23	0.49 36	0.38 26	0.45 21	0.40 41	0.62 37	0.46 20	0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 12	0.52 16	0.24 9

plain	0.67 64	0.87 147	0.33 47	0.31 43	0.59 135	0.33 55	0.30 87	0.89 110	0.34 67	0.72 88	0.24 32	0.65 73	0.34 57	0.19 25	1.95 93	1.57 172	0.71 86	0.69 113	0.94 65	0.39 37	1.28 114	1.20 91	0.33 49	0.33 62	0.59 82	0.60 84	0.72 41	0.74 97

LoS_RVC	1.42 150	1.25 242	0.86 161	0.31 43	0.49 105	0.37 67	0.33 106	0.73 72	0.56 143	2.10 238	0.68 125	0.67 80	0.70 156	0.33 75	3.08 204	3.79 256	0.89 148	2.10 296	3.01 183	0.66 126	4.40 182	6.44 195	0.51 133	0.43 98	0.82 126	0.85 127	0.90 59	0.99 149

tt_ll	1.42 150	1.25 242	0.86 161	0.31 43	0.49 105	0.37 67	0.33 106	0.73 72	0.56 143	2.10 238	0.68 125	0.67 80	0.70 156	0.33 75	3.08 204	3.79 256	0.89 148	2.10 296	3.01 183	0.66 126	4.40 182	6.44 195	0.51 133	0.43 98	0.82 126	0.85 127	0.90 59	0.99 149

RSM	0.30 11	0.30 15	0.22 27	0.32 47	0.15 11	0.21 19	0.10 14	0.17 1	0.16 15	0.14 2	0.26 35	0.22 2	0.19 28	0.14 7	0.64 15	0.60 15	0.39 12	0.37 22	0.35 3	0.33 26	0.46 19	0.54 29	0.19 23	0.16 18	0.30 13	0.26 19	0.58 23	0.24 9

AANet_RVC	0.54 47	0.45 34	0.40 58	0.33 48	0.61 143	0.28 42	0.31 91	0.61 54	0.58 149	0.44 44	0.41 68	0.39 28	0.48 93	0.33 75	1.16 36	0.79 40	0.55 48	0.53 62	0.56 33	0.52 72	0.46 19	0.49 23	0.34 50	0.38 75	0.57 75	0.57 82	1.05 75	0.97 141

NLCSM	0.40 32	0.31 16	0.18 14	0.34 49	0.50 114	0.24 30	0.45 145	0.27 13	0.24 42	0.33 31	0.35 57	0.26 4	0.23 42	0.39 105	0.77 22	0.77 37	0.42 18	0.54 66	0.78 55	0.29 21	0.79 64	0.39 14	0.30 45	0.25 45	0.33 17	0.23 7	0.73 44	0.24 9

GASTEREO	0.38 28	0.42 32	0.20 18	0.34 49	0.18 18	0.24 30	0.14 35	0.30 19	0.19 32	0.73 93	0.12 9	0.28 10	0.17 22	0.13 6	1.05 33	0.74 34	0.38 10	0.33 14	0.37 9	0.30 23	0.44 16	0.56 32	0.23 33	0.20 31	0.35 23	0.87 131	0.73 44	0.24 9

MSCF	0.37 26	0.41 29	0.20 18	0.34 49	0.19 20	0.23 25	0.14 35	0.30 19	0.20 33	0.67 78	0.13 12	0.27 6	0.17 22	0.14 7	1.02 31	0.77 37	0.37 7	0.34 16	0.36 8	0.28 19	0.45 18	0.50 25	0.22 29	0.20 31	0.35 23	0.90 138	0.70 38	0.25 19

AIO_rvc	0.53 45	0.71 78	0.38 54	0.34 49	0.22 28	0.34 58	0.16 42	0.57 49	0.28 54	0.38 39	0.22 29	0.56 52	0.24 43	0.27 49	1.96 100	1.04 66	0.48 35	0.40 34	1.28 94	0.47 64	0.79 64	0.95 76	0.39 66	0.22 38	0.46 46	0.28 25	0.72 41	0.33 32

Occ-G	0.43 35	0.59 46	0.29 35	0.34 49	0.31 50	0.26 38	0.12 20	0.38 33	0.18 28	0.16 5	0.32 45	0.33 18	0.24 43	0.16 14	1.16 36	0.84 42	0.45 26	0.39 30	0.71 43	0.32 24	0.87 74	0.78 56	0.22 29	0.19 30	0.36 28	0.26 19	0.94 66	0.31 31

GEAStereo	0.39 29	0.59 46	0.31 39	0.35 54	0.23 31	0.23 25	0.13 28	0.29 17	0.20 33	0.35 35	0.18 19	0.44 37	0.19 28	0.23 40	0.87 27	0.71 30	0.47 32	0.37 22	0.40 12	0.37 32	0.65 43	0.64 42	0.19 23	0.21 34	0.39 33	0.34 39	0.75 47	0.38 37

gasm-f	0.39 29	0.59 46	0.31 39	0.35 54	0.23 31	0.23 25	0.13 28	0.29 17	0.20 33	0.35 35	0.18 19	0.44 37	0.19 28	0.23 40	0.87 27	0.71 30	0.47 32	0.37 22	0.40 12	0.37 32	0.65 43	0.64 42	0.19 23	0.21 34	0.39 33	0.34 39	0.75 47	0.38 37

HUF	2.12 195	0.70 71	0.53 97	0.35 54	0.25 36	0.29 45	0.16 42	0.81 90	0.29 56	0.49 49	0.24 32	0.61 62	0.43 80	0.27 49	21.42 278	21.17 337	0.56 52	0.52 53	2.25 140	0.54 74	1.58 135	1.03 79	0.42 80	0.34 64	0.51 62	0.30 28	0.76 50	0.47 50

AIO-Stereo	0.31 15	0.33 18	0.22 27	0.35 54	0.16 14	0.20 18	0.10 14	0.17 1	0.14 6	0.14 2	0.20 27	0.21 1	0.16 17	0.14 7	0.55 10	0.55 9	0.41 16	0.39 30	1.18 88	0.36 31	0.39 9	0.43 18	0.17 14	0.16 18	0.32 15	0.24 10	0.61 28	0.19 2

AASNet	0.53 45	0.74 88	0.46 77	0.35 54	0.61 143	0.51 115	0.42 136	0.65 63	0.26 45	0.41 41	0.50 83	0.39 28	0.31 54	0.41 116	1.02 31	0.69 27	0.53 44	0.60 77	0.67 39	0.51 68	0.60 33	0.87 65	0.41 74	0.41 89	0.50 59	0.40 52	0.70 38	0.45 48

ARAFT	0.89 91	0.72 81	0.47 79	0.35 54	0.34 62	0.42 83	0.24 66	0.64 62	0.34 67	2.25 244	0.57 102	0.58 55	0.29 49	0.39 105	2.14 124	1.42 139	0.71 86	0.74 131	2.68 166	0.54 74	1.86 150	1.93 115	0.42 80	0.33 62	0.83 129	0.40 52	1.98 152	0.56 63

delet	0.51 42	0.58 44	0.47 79	0.35 54	0.50 114	0.50 110	0.30 87	0.49 44	0.29 56	0.56 54	0.44 73	0.45 40	0.34 57	0.48 158	1.16 36	0.68 26	0.55 48	0.46 41	0.47 23	0.41 44	0.58 32	0.39 14	0.39 66	0.41 89	0.48 55	0.36 45	1.09 78	0.50 55

LG-G_1	0.54 47	0.70 71	0.32 43	0.36 61	0.39 75	0.32 51	0.16 42	0.41 37	0.21 38	0.29 25	0.34 51	0.50 42	0.35 63	0.32 70	2.09 121	1.07 73	0.51 39	0.58 73	0.75 49	0.59 94	0.78 61	1.24 93	0.17 14	0.22 38	0.46 46	0.39 50	0.60 25	0.48 51

LG-G	0.54 47	0.70 71	0.32 43	0.36 61	0.39 75	0.32 51	0.16 42	0.41 37	0.21 38	0.29 25	0.34 51	0.50 42	0.35 63	0.32 70	2.09 121	1.07 73	0.51 39	0.58 73	0.75 49	0.59 94	0.78 61	1.24 93	0.17 14	0.22 38	0.46 46	0.39 50	0.60 25	0.48 51

RSM++	0.33 18	0.33 18	0.23 30	0.36 61	0.20 21	0.24 30	0.10 14	0.21 5	0.16 15	0.16 5	0.26 35	0.26 4	0.19 28	0.16 14	0.83 26	0.65 21	0.41 16	0.38 26	0.50 24	0.39 37	0.50 22	0.59 35	0.25 39	0.16 18	0.41 38	0.26 19	0.54 20	0.30 30

RAFT_CTSACE	0.64 60	0.94 181	0.31 39	0.37 64	0.34 62	0.33 55	0.23 63	1.23 151	0.26 45	0.64 72	0.29 40	0.71 92	0.57 120	0.34 80	1.57 56	1.07 73	0.52 41	0.43 38	0.72 44	0.33 26	0.85 71	1.72 111	0.42 80	0.30 51	0.46 46	0.41 57	1.58 122	0.39 40

sCroCo_RVC	1.85 188	0.67 60	0.55 101	0.37 64	0.49 105	0.75 182	0.41 130	0.94 119	1.56 253	1.51 201	0.78 153	1.04 164	0.94 214	0.48 158	2.49 159	5.07 277	1.26 222	1.22 253	2.53 151	1.37 226	7.95 245	11.14 273	0.45 94	0.60 168	0.94 161	1.12 171	2.34 187	1.05 159

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 75	0.75 96	0.48 83	0.38 66	0.33 59	0.25 35	0.16 42	0.68 67	0.30 58	0.72 88	0.42 70	0.77 112	0.35 63	0.30 59	1.81 78	1.08 79	0.65 70	0.56 68	1.71 121	0.48 65	1.60 136	4.30 154	0.49 119	0.39 82	0.60 84	0.49 67	0.95 67	0.65 87

GCAP-BAT	1.68 175	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 229	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 324	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 247	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

test_for_model	1.68 175	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 229	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 324	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 247	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

testlalala2	1.68 175	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 229	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 324	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 247	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

testlalala	1.68 175	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 229	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 324	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 247	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

testlalala_base	1.68 175	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 229	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 324	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 247	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

GCAP-Stereo	1.68 175	0.92 171	0.51 86	0.38 66	0.40 78	0.45 88	0.31 91	1.31 169	0.41 85	0.78 108	0.51 85	2.09 229	0.43 80	0.30 59	1.95 93	1.95 201	13.44 324	0.62 86	2.57 152	0.59 94	8.07 247	1.98 116	0.48 108	0.47 108	0.67 91	0.64 89	2.20 172	0.83 117

TestStereo1	0.93 93	0.98 197	0.39 55	0.38 66	0.36 69	0.39 73	0.25 69	1.02 126	0.39 76	0.79 115	0.34 51	0.58 55	0.73 167	0.54 172	3.06 201	1.47 155	0.71 86	0.52 53	2.91 174	0.54 74	1.34 117	1.84 112	0.35 53	0.39 82	0.54 68	1.06 162	2.53 214	0.60 74

test_5	0.69 65	0.91 165	0.30 36	0.38 66	0.26 40	0.35 62	0.19 53	1.79 229	0.31 59	0.58 60	1.20 200	0.75 104	0.73 167	0.32 70	1.36 45	1.10 84	0.54 45	0.54 66	1.01 72	0.37 32	0.61 34	1.37 102	0.29 42	0.34 64	0.41 38	0.40 52	1.72 130	0.44 46

SA-5K	0.93 93	0.98 197	0.39 55	0.38 66	0.36 69	0.39 73	0.25 69	1.02 126	0.39 76	0.79 115	0.34 51	0.58 55	0.73 167	0.54 172	3.06 201	1.47 155	0.71 86	0.52 53	2.91 174	0.54 74	1.34 117	1.84 112	0.35 53	0.39 82	0.54 68	1.06 162	2.53 214	0.60 74

MMNet	0.59 54	0.58 44	0.44 70	0.38 66	0.55 129	0.42 83	0.29 85	0.60 52	0.40 83	0.38 39	0.55 98	0.63 66	0.32 55	0.51 170	1.51 51	0.75 35	0.72 91	0.58 73	0.76 52	0.55 81	0.62 37	0.41 17	0.40 70	0.52 136	0.51 62	0.49 67	1.49 110	0.50 55

TDLM	0.49 40	0.59 46	0.60 108	0.39 77	0.48 102	0.46 94	0.43 139	0.72 70	0.35 70	0.30 28	0.65 118	0.76 108	0.41 78	0.35 85	0.54 8	0.58 11	0.55 48	0.49 45	0.50 24	0.43 52	0.50 22	0.39 14	0.41 74	0.39 82	0.38 29	0.31 29	0.61 28	0.66 89

MGS-Stereo	1.48 159	0.99 200	0.47 79	0.40 78	0.35 66	0.40 76	0.36 115	0.65 63	0.26 45	0.52 51	0.43 71	0.52 47	0.38 68	0.43 131	23.31 283	0.93 52	0.73 96	0.79 148	0.93 64	0.65 121	1.10 98	1.25 95	0.44 88	0.48 122	0.72 108	0.49 67	1.29 93	0.77 104

CASnet	1.15 121	0.91 165	0.49 84	0.40 78	0.43 88	0.38 70	0.20 57	0.91 114	0.49 112	0.77 105	0.56 99	0.88 137	0.53 104	0.35 85	2.15 125	1.24 109	0.72 91	0.50 47	1.34 99	0.54 74	7.12 230	5.37 178	0.41 74	0.38 75	1.21 202	0.49 67	1.45 106	0.79 107
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	1.08 114	0.65 55	0.59 105	0.40 78	0.34 62	0.31 50	0.23 63	1.48 192	0.38 74	0.68 80	0.58 106	0.63 66	0.32 55	0.64 207	1.65 61	1.13 89	0.63 66	0.53 62	1.32 97	0.66 126	1.35 120	11.05 272	0.44 88	0.34 64	0.64 88	0.60 84	1.05 75	0.56 63

DMCA	0.63 59	0.73 85	0.63 112	0.40 78	0.49 105	0.52 118	0.33 106	0.59 51	0.52 124	0.80 119	0.63 115	0.70 88	0.40 75	0.47 152	1.48 48	0.92 48	0.69 79	0.67 107	0.67 39	0.51 68	0.67 46	0.59 35	0.48 108	0.45 104	0.48 55	0.52 75	1.04 74	0.62 78

TESTraft	0.98 101	0.96 192	0.42 65	0.41 82	0.33 59	0.40 76	0.25 69	1.13 137	0.39 76	0.97 158	0.35 57	0.61 62	0.75 176	0.54 172	3.18 211	1.42 139	0.70 82	0.50 47	2.86 173	0.53 73	1.08 94	3.15 139	0.35 53	0.40 87	0.52 65	1.18 180	2.52 210	0.61 76

raft+_RVC	0.71 68	0.73 85	0.70 127	0.41 82	0.34 62	0.49 107	0.30 87	1.48 192	0.43 93	0.62 68	0.62 111	0.65 73	0.39 70	0.26 47	1.74 69	1.16 94	0.69 79	0.53 62	1.57 117	0.51 68	0.85 71	1.06 82	0.44 88	0.38 75	0.68 98	0.62 86	0.85 56	0.69 92

sAnonymous2	1.42 150	0.76 102	0.52 93	0.41 82	0.47 96	0.71 174	0.41 130	1.28 163	0.98 205	0.65 73	0.89 172	1.08 169	0.95 216	0.37 96	2.20 133	2.28 215	1.10 199	1.04 224	3.71 202	0.92 185	4.94 192	6.73 201	0.62 183	0.55 152	0.83 129	1.39 201	1.25 89	1.24 181

CroCo_RVC	1.42 150	0.76 102	0.52 93	0.41 82	0.47 96	0.71 174	0.41 130	1.28 163	0.98 205	0.65 73	0.89 172	1.08 169	0.95 216	0.37 96	2.20 133	2.28 215	1.10 199	1.04 224	3.71 202	0.92 185	4.94 192	6.73 201	0.62 183	0.55 152	0.83 129	1.39 201	1.25 89	1.24 181

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 82	0.72 81	0.84 155	0.41 82	0.39 75	0.54 124	0.21 60	0.99 124	0.52 124	1.54 202	0.57 102	0.73 96	0.39 70	0.26 47	2.15 125	1.17 96	0.64 69	0.50 47	2.66 164	0.57 86	0.88 75	0.90 67	0.47 105	0.39 82	0.86 138	0.72 102	2.54 216	0.66 89

RAFT + AFF	1.96 192	0.49 37	0.42 65	0.41 82	0.20 21	0.41 81	0.19 53	0.65 63	0.23 40	0.56 54	0.27 37	0.77 112	0.21 37	0.29 56	39.69 290	0.90 47	0.62 64	0.35 17	1.92 127	0.38 36	0.77 58	0.57 33	0.32 46	0.27 47	0.71 105	0.33 36	0.58 23	0.29 29

test_4	1.13 117	0.74 88	0.77 139	0.42 88	0.32 52	0.34 58	0.26 76	0.78 83	0.33 65	0.75 97	0.40 66	0.87 132	0.35 63	0.40 110	2.10 123	1.55 168	0.65 70	0.69 113	1.50 108	0.51 68	1.12 101	10.25 246	0.41 74	0.37 71	0.58 79	0.70 99	2.73 229	0.62 78

IPLG	3.01 228	0.75 96	0.63 112	0.42 88	0.52 119	0.54 124	0.51 156	1.63 216	0.35 70	0.62 68	0.59 107	0.77 112	0.66 148	0.46 147	51.49 324	1.67 184	1.02 190	0.92 189	3.51 200	0.63 119	0.99 87	5.97 190	0.49 119	0.48 122	0.80 122	1.16 178	2.86 235	0.71 95

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 69	0.86 145	0.36 50	0.43 90	0.32 52	0.30 47	0.19 53	0.71 69	0.32 63	0.70 82	0.33 49	0.63 66	0.57 120	0.41 116	2.03 112	1.91 196	0.63 66	0.68 111	1.00 69	0.45 59	1.86 150	1.87 114	0.40 70	0.23 42	0.49 57	0.37 47	1.09 78	0.55 61

MIM_Stereo	0.78 74	0.77 108	0.53 97	0.43 90	0.38 73	0.46 94	0.22 62	1.50 195	0.31 59	0.55 52	0.38 62	0.64 70	0.27 47	0.32 70	1.77 74	1.09 81	0.63 66	0.73 127	3.30 196	0.57 86	1.19 107	0.91 69	0.34 50	0.36 70	0.49 57	0.41 57	1.95 149	0.58 67

anonymousdsp2	0.86 82	0.84 138	0.84 155	0.43 90	0.44 90	0.56 133	0.32 102	1.17 142	0.36 72	0.66 76	0.67 122	0.69 84	0.40 75	0.49 163	1.46 46	1.36 126	0.67 73	0.62 86	2.12 134	0.60 104	1.36 122	2.66 134	0.36 58	0.44 102	0.71 105	0.51 72	1.86 143	0.64 83

AIO_test	0.59 54	0.77 108	0.45 72	0.44 93	0.25 36	0.35 62	0.20 57	0.61 54	0.27 52	0.43 43	0.30 42	0.57 53	0.28 48	0.29 56	2.01 106	1.46 152	0.49 36	0.42 37	0.86 59	0.49 67	1.02 92	1.01 78	0.40 70	0.24 43	0.47 52	0.49 67	1.00 71	0.35 34

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 86	0.64 51	0.54 100	0.44 93	0.41 84	0.38 70	0.26 76	1.26 157	0.49 112	0.85 130	0.62 111	0.75 104	0.54 109	0.34 80	1.75 71	1.50 160	0.68 74	0.70 115	1.17 86	0.56 83	1.52 129	3.83 145	0.39 66	0.37 71	0.75 114	1.18 180	0.68 37	0.77 104

rafts_anoy	0.88 89	0.81 124	0.86 161	0.44 93	0.49 105	0.51 115	0.46 150	1.58 211	0.48 108	0.61 65	0.70 135	0.70 88	0.47 90	0.30 59	2.51 164	1.38 129	0.76 104	0.78 144	2.36 144	0.61 107	1.28 114	0.99 77	0.49 119	0.49 126	0.85 135	0.90 138	0.93 65	1.00 155

CES	1.27 130	0.77 108	0.56 103	0.45 96	0.56 130	0.51 115	0.21 60	1.50 195	0.70 175	0.78 108	0.80 159	0.84 127	0.90 205	0.33 75	3.45 219	2.96 232	1.14 207	1.04 224	1.32 97	1.08 205	4.63 187	4.87 163	0.63 188	0.38 75	0.85 135	0.83 119	1.02 72	1.16 171

EGLCR-Stereo	2.26 199	0.87 147	1.17 228	0.45 96	0.48 102	0.61 153	0.23 63	0.83 96	0.55 138	0.72 88	0.53 93	0.80 117	0.66 148	0.41 116	2.36 149	2.92 231	0.90 156	1.10 232	3.35 197	0.60 104	5.09 197	12.56 308	0.47 105	0.45 104	0.89 152	0.91 140	20.21 330	0.86 125

RAFT+CT+SA	0.87 86	0.97 194	0.40 58	0.45 96	0.29 44	0.38 70	0.20 57	1.64 218	0.33 65	0.72 88	0.30 42	0.88 137	0.65 145	0.40 110	1.56 55	1.21 105	0.56 52	0.57 70	2.08 133	0.40 41	0.83 68	5.00 167	0.32 46	0.37 71	0.47 52	0.42 62	1.56 115	0.49 54

S2M2_L	1.14 118	0.87 147	1.13 219	0.46 99	0.37 71	0.43 85	0.28 82	0.60 52	0.52 124	1.85 223	0.34 51	0.63 66	0.40 75	0.43 131	2.36 149	1.91 196	0.70 82	0.60 77	1.06 78	0.58 90	4.38 181	4.69 157	0.49 119	0.37 71	0.64 88	0.89 133	3.07 244	0.79 107
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	1.44 155	0.88 156	0.96 182	0.46 99	0.47 96	0.33 55	0.27 79	0.77 77	0.50 117	0.80 119	0.64 116	1.04 164	0.48 93	0.38 101	2.25 140	2.81 227	1.03 193	0.76 136	2.67 165	0.62 114	7.90 243	7.11 208	0.57 162	0.52 136	1.04 177	1.25 187	1.03 73	1.21 177

PMTNet	1.39 148	0.94 181	0.99 188	0.48 101	0.49 105	0.47 100	0.32 102	0.83 96	0.66 168	0.83 124	0.62 111	0.88 137	0.50 99	0.35 85	2.72 183	4.30 266	0.91 157	0.57 70	2.40 145	0.54 74	6.12 212	5.45 181	0.57 162	0.38 75	1.99 278	1.00 157	1.09 78	1.19 176

IGEV-Stereo+	0.60 56	1.04 217	0.24 32	0.49 102	0.32 52	0.29 45	0.13 28	0.51 45	0.26 45	0.79 115	0.94 176	0.57 53	0.26 45	0.28 53	1.64 58	1.19 101	0.59 61	0.61 82	1.19 89	0.43 52	0.90 81	1.17 88	0.48 108	0.20 31	0.41 38	0.31 29	0.56 22	0.40 41

4D-IteraStereo	1.32 141	0.61 50	1.07 204	0.49 102	0.43 88	0.40 76	0.25 69	1.44 190	0.37 73	0.75 97	0.56 99	0.75 104	0.43 80	0.43 131	2.29 146	1.38 129	0.68 74	0.66 104	2.70 167	0.59 94	3.21 171	10.86 267	0.46 96	0.40 87	0.69 100	0.83 119	2.34 187	0.64 83

IER	0.88 89	0.82 127	0.55 101	0.49 102	0.51 117	0.56 133	0.45 145	0.80 88	0.49 112	1.15 175	0.77 148	1.03 160	0.50 99	0.79 232	3.66 224	1.04 66	0.73 96	0.64 98	0.87 60	0.78 160	0.73 54	0.82 60	0.60 178	0.53 142	0.63 86	1.00 157	2.05 157	0.74 97

Sa-1000	1.14 118	0.75 96	0.47 79	0.49 102	0.61 143	0.50 110	0.27 79	1.70 221	0.52 124	0.73 93	0.48 78	0.66 77	0.67 151	0.79 232	2.17 129	1.43 143	0.92 163	0.93 193	3.23 186	0.58 90	1.55 132	4.86 162	0.35 53	0.59 166	1.14 196	1.24 185	2.35 189	0.76 103

MIPNet	2.89 223	0.91 165	0.77 139	0.49 102	0.65 154	0.55 127	0.57 168	1.34 180	0.53 129	2.05 232	0.99 186	0.80 117	0.77 184	0.48 158	40.89 293	1.61 176	1.15 211	0.94 196	3.25 192	1.19 216	1.15 104	9.31 233	0.57 162	0.62 175	1.24 211	1.51 218	2.90 238	0.82 114

GMStereo	0.73 69	0.99 200	0.39 55	0.49 102	0.47 96	0.55 127	0.41 130	0.77 77	0.43 93	0.55 52	0.48 78	0.81 122	0.38 68	0.34 80	1.60 57	0.95 53	0.74 101	0.52 53	1.88 125	0.57 86	1.07 93	0.73 51	0.42 80	0.51 131	0.72 108	0.47 66	1.87 144	0.57 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CAS	1.05 106	0.80 118	0.40 58	0.50 108	0.48 102	0.37 67	0.30 87	0.55 47	0.44 97	1.13 174	0.77 148	0.64 70	0.95 216	0.31 67	2.68 180	1.79 191	0.96 175	0.82 159	1.08 80	0.61 107	2.91 167	5.06 170	0.44 88	0.30 51	0.81 123	0.92 141	1.18 86	1.16 171

DFGA-Net	0.65 62	0.64 51	0.36 50	0.51 109	0.33 59	0.43 85	0.29 85	0.88 109	0.34 67	2.05 232	0.38 62	0.52 47	0.29 49	0.22 38	1.35 44	1.07 73	0.76 104	0.49 45	0.96 67	0.35 30	0.71 49	0.71 49	0.36 58	0.41 89	0.57 75	0.38 48	1.81 137	0.43 44

YMNet	1.44 155	0.79 116	0.41 62	0.51 109	0.61 143	0.59 145	1.36 242	0.77 77	0.56 143	1.28 185	0.36 60	0.67 80	2.20 254	0.56 179	19.21 275	1.49 158	0.77 107	0.65 101	0.74 47	0.39 37	0.61 34	1.27 96	0.23 33	0.38 75	0.69 100	0.46 64	0.81 54	0.66 89

AnonymousM	2.27 201	0.64 51	0.44 70	0.51 109	0.32 52	0.49 107	0.24 66	1.70 221	0.48 108	0.75 97	2.06 236	0.70 88	0.47 90	0.39 105	2.47 158	3.26 241	0.99 182	1.03 221	1.88 125	2.37 281	4.85 191	6.68 198	0.57 162	0.47 108	0.53 67	0.65 96	11.71 317	14.52 310

CREStereo++_RVC	1.73 182	0.91 165	1.03 194	0.51 109	0.56 130	0.40 76	0.28 82	1.37 183	0.51 122	0.83 124	0.61 109	0.76 108	0.85 199	0.34 80	2.78 186	3.07 236	0.92 163	0.61 82	2.72 169	0.55 81	5.01 195	5.69 184	0.53 143	0.38 75	0.94 161	0.84 125	12.80 321	0.98 143
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
trnet	1.20 124	0.91 165	0.94 175	0.52 113	0.42 86	0.47 100	0.25 69	1.41 187	0.61 156	0.88 139	0.75 145	0.97 151	0.72 162	0.37 96	2.66 177	3.31 243	0.86 139	0.61 82	2.41 146	0.60 104	3.93 179	3.14 138	0.50 131	0.47 108	1.03 176	0.86 130	1.72 130	0.99 149

LoS	1.51 163	0.79 116	0.59 105	0.52 113	0.56 130	0.65 162	0.38 119	2.56 285	0.88 191	1.21 178	0.94 176	0.97 151	0.88 202	0.35 85	3.04 200	3.41 245	1.24 219	0.93 193	2.19 136	0.68 131	5.96 208	7.00 206	0.62 183	0.47 108	1.14 196	0.98 154	1.06 77	0.87 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo	1.37 145	0.91 165	0.94 175	0.52 113	0.42 86	0.47 100	0.26 76	1.43 189	0.66 168	0.87 133	0.83 164	0.95 148	0.73 167	0.36 94	2.98 196	4.38 269	0.85 135	0.56 68	2.41 146	0.62 114	5.52 205	4.71 158	0.53 143	0.47 108	1.02 174	0.87 131	1.73 133	0.98 143
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.83 78	0.64 51	0.75 136	0.52 113	0.67 160	0.56 133	0.45 145	0.66 66	0.50 117	1.72 214	0.96 180	0.64 70	0.56 116	0.54 172	1.65 61	1.18 98	0.80 117	0.76 136	1.05 75	0.66 126	0.99 87	1.36 101	0.49 119	0.54 146	0.71 105	0.76 107	1.59 124	0.82 114

LMCR-Stereo	1.06 109	0.83 130	0.84 155	0.53 117	0.62 150	0.64 160	0.33 106	1.12 135	0.60 152	0.83 124	0.79 155	0.91 143	0.49 96	0.41 116	2.53 165	1.54 167	1.03 193	0.75 133	2.16 135	1.42 231	1.68 141	3.87 148	0.49 119	0.65 186	0.75 114	0.83 119	1.10 82	0.88 130

RALCasStereoNet	0.93 93	0.82 127	0.93 174	0.53 117	0.53 125	0.60 149	0.45 145	1.48 192	0.44 97	1.03 162	0.75 145	0.89 142	0.49 96	0.32 70	2.31 147	1.43 143	0.78 110	0.75 133	1.50 108	0.58 90	1.18 106	2.21 125	0.49 119	0.57 155	0.86 138	1.13 174	0.90 59	1.16 171

RALAANet	1.14 118	0.70 71	0.84 155	0.53 117	0.53 125	0.60 149	0.41 130	1.30 166	0.50 117	0.94 152	0.65 118	0.72 95	0.59 125	0.33 75	1.97 103	1.32 120	0.75 103	0.89 182	1.96 129	0.85 174	3.07 169	5.37 178	0.53 143	0.62 175	0.82 126	1.03 160	2.08 159	0.78 106

HCRNet	0.66 63	0.78 112	0.41 62	0.54 120	0.27 42	0.41 81	0.39 120	0.63 61	0.31 59	1.62 207	0.59 107	0.67 80	0.29 49	0.41 116	1.99 104	0.73 32	0.60 63	0.47 42	0.65 38	0.43 52	0.78 61	0.62 39	0.36 58	0.34 64	0.42 41	0.43 63	2.14 161	0.50 55

UPFNet	0.73 69	0.69 65	0.79 143	0.54 120	0.65 154	0.58 142	0.54 160	0.72 70	0.54 136	0.59 62	0.57 102	0.61 62	0.47 90	0.62 203	1.80 77	0.96 55	0.72 91	0.68 111	0.91 63	0.72 143	0.64 41	0.55 30	0.53 143	0.52 136	0.58 79	0.51 72	2.19 170	0.59 73

SA	1.07 111	0.90 161	0.42 65	0.55 122	0.53 125	0.49 107	0.24 66	1.60 212	0.46 100	0.71 87	0.41 68	0.69 84	0.58 124	0.62 203	1.74 69	1.41 136	0.78 110	0.79 148	3.17 185	0.65 121	1.24 110	4.73 159	0.34 50	0.51 131	0.75 114	1.12 171	2.64 224	0.72 96

raftrobust	1.11 115	0.65 55	0.92 173	0.55 122	0.49 105	0.44 87	0.33 106	1.55 208	0.47 102	0.94 152	0.72 140	0.82 123	0.53 104	0.36 94	2.91 192	1.71 185	0.71 86	0.70 115	4.37 214	0.65 121	1.69 143	3.95 150	0.59 176	0.42 97	0.95 165	0.85 127	0.99 70	0.85 123

GLC_STEREO	0.97 100	0.89 158	0.85 159	0.56 124	0.60 138	0.48 105	0.40 126	1.70 221	0.47 102	0.77 105	0.67 122	0.78 115	0.63 137	0.61 198	2.53 165	1.65 180	0.88 146	0.60 77	1.57 117	0.70 139	2.48 160	1.17 88	0.44 88	0.43 98	0.67 91	0.55 79	2.36 191	0.88 130

Anonymous3	2.32 203	0.85 142	0.88 164	0.56 124	1.10 223	0.89 205	0.70 185	2.45 280	1.12 223	1.05 167	0.98 185	2.57 254	1.14 233	0.56 179	4.14 239	9.30 306	1.50 240	1.47 271	5.33 225	1.49 240	6.83 223	10.10 240	0.71 211	0.67 190	1.08 182	1.38 199	2.32 184	1.35 192

TestStereo	0.77 73	0.93 178	0.79 143	0.56 124	0.46 92	0.66 164	0.33 106	1.22 149	0.42 92	0.90 144	0.52 91	0.84 127	0.54 109	0.39 105	1.50 50	0.92 48	0.73 96	0.51 51	1.38 101	0.56 83	1.25 111	0.82 60	0.44 88	0.44 102	0.77 118	0.79 111	1.34 95	0.79 107

G2L-Stereo	0.81 77	0.69 65	0.60 108	0.57 127	0.78 184	0.50 110	0.37 117	0.77 77	0.53 129	0.69 81	0.78 153	0.70 88	0.63 137	0.54 172	2.08 117	0.96 55	0.73 96	0.63 95	1.23 91	0.61 107	1.22 109	0.66 46	0.57 162	0.48 122	0.77 118	0.89 133	1.98 152	0.80 110

CIPLG	1.32 141	0.70 71	0.69 124	0.57 127	0.46 92	0.52 118	0.33 106	0.81 90	0.55 138	0.76 101	0.69 128	1.03 160	0.53 104	0.59 192	2.91 192	1.33 123	0.89 148	0.62 86	3.23 186	0.62 114	1.62 137	10.69 259	0.55 152	0.53 142	0.90 156	0.54 77	2.37 194	0.61 76

IPLGR_C	1.31 138	0.71 78	0.68 123	0.57 127	0.46 92	0.52 118	0.31 91	0.81 90	0.53 129	0.76 101	0.69 128	1.03 160	0.53 104	0.59 192	2.62 172	1.33 123	0.88 146	0.63 95	3.25 192	0.61 107	1.64 140	10.69 259	0.55 152	0.53 142	0.89 152	0.57 82	2.40 197	0.62 78

MSMDNet	2.69 215	0.87 147	1.07 204	0.57 127	0.65 154	0.59 145	0.49 152	2.03 254	0.62 162	1.03 162	0.97 184	1.05 167	12.04 308	0.50 164	2.60 170	5.56 286	1.05 196	0.80 153	6.93 266	1.42 231	11.49 287	12.49 305	0.67 201	0.58 159	1.48 245	1.83 249	1.28 91	1.97 225

GANet	0.64 60	0.67 60	0.63 112	0.57 127	0.58 133	0.95 209	0.55 164	0.78 83	0.46 100	0.57 57	0.61 109	1.83 219	0.36 67	0.41 116	0.81 25	0.69 27	0.76 104	0.73 127	0.58 34	0.40 41	0.53 27	0.49 23	0.47 105	0.48 122	0.56 74	0.41 57	0.83 55	0.69 92

DISCO	0.96 99	0.98 197	0.56 103	0.57 127	0.61 143	0.81 191	0.79 193	0.77 77	0.81 183	2.06 235	0.86 168	0.66 77	0.70 156	0.42 126	1.87 88	1.27 113	0.99 182	0.80 153	1.80 123	0.80 165	0.92 83	1.33 98	0.57 162	0.51 131	0.72 108	0.84 125	2.02 155	0.80 110

ACRE	1.31 138	0.70 71	0.66 120	0.58 133	0.47 96	0.52 118	0.32 102	0.81 90	0.53 129	0.76 101	0.69 128	1.04 164	0.52 103	0.59 192	2.66 177	1.32 120	0.89 148	0.63 95	3.25 192	0.61 107	1.62 137	10.69 259	0.55 152	0.52 136	0.92 160	0.55 79	2.40 197	0.62 78

castereo++	1.62 169	0.76 102	0.78 142	0.59 134	0.41 84	0.34 58	0.25 69	0.85 100	0.43 93	0.81 122	0.62 111	1.02 156	0.51 101	0.38 101	1.86 87	2.57 224	1.01 187	0.73 127	3.23 186	0.62 114	7.09 229	6.35 193	0.63 188	0.58 159	0.99 168	1.01 159	7.61 305	1.63 209

raft_robust	1.30 137	0.93 178	0.53 97	0.59 134	0.47 96	0.57 139	0.37 117	2.06 258	0.52 124	1.69 213	0.53 93	0.76 108	0.82 194	0.47 152	2.16 128	1.52 165	0.84 133	0.84 168	5.71 236	0.59 94	2.50 161	5.04 169	0.46 96	0.51 131	0.99 168	1.05 161	1.58 122	0.99 149

FSD		0.76 102	0.66 120	0.60 136	0.60 138	0.60 149	0.57 168	0.90 111	0.50 117	0.95 155	0.73 142			0.64 207	2.19 131	3.05 234			2.80 170	0.79 162				0.67 190	0.90 156	0.83 119	0.90 59	0.99 149

test-1	3.02 230	0.66 59	1.14 222	0.60 136	0.58 133	0.75 182	0.63 181	1.96 244	0.82 185	4.00 295	5.48 278	2.18 238	0.80 188	0.41 116	4.00 236	7.32 295	1.18 213	1.19 249	6.72 260	7.57 318	10.78 283	12.94 318	0.54 149	0.60 168	1.40 234	1.78 245	2.89 237	2.52 241

UNet	0.85 79	0.76 102	0.74 133	0.60 136	0.60 138	0.61 153	0.53 158	0.90 111	0.58 149	1.21 178	0.68 125	0.71 92	0.56 116	0.67 212	1.72 68	1.11 87	0.79 114	0.72 125	1.13 84	0.82 171	0.84 69	0.69 47	0.62 183	0.58 159	0.64 88	0.77 108	2.48 204	0.95 138

DMCA-RVC	0.86 82	0.74 88	0.73 130	0.61 139	0.77 180	0.56 133	0.70 185	0.77 77	1.43 242	1.38 194	0.69 128	0.87 132	0.54 109	0.55 178	1.66 63	1.05 69	0.81 126	0.74 131	0.95 66	0.73 146	0.89 79	0.93 71	0.51 133	0.58 159	0.59 82	0.62 86	1.82 140	0.91 133

RASNet	0.85 79	0.72 81	0.89 169	0.61 139	0.62 150	0.66 164	0.41 130	0.98 123	0.61 156	1.21 178	0.64 116	0.74 97	0.67 151	0.40 110	1.23 41	1.31 118	0.72 91	0.66 104	1.00 69	0.70 139	1.09 96	1.43 104	0.43 85	0.75 205	0.68 98	0.79 111	2.17 166	0.93 136

PWCDC_ROB	2.78 219	0.70 71	0.65 118	0.61 139	0.87 196	0.63 157	0.57 168	1.04 129	1.59 254	0.65 73	1.88 226	0.80 117	3.28 275	0.73 221	41.04 294	2.18 213	1.23 218	0.98 208	1.52 110	0.97 194	2.56 162	5.26 177	0.68 205	0.81 216	0.74 113	0.94 145	1.13 83	0.97 141

GMOStereo	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 172	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 268	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

error version	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 172	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 268	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

test-v	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 172	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 268	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

test-2	1.28 131	0.74 88	0.45 72	0.62 142	0.52 119	0.46 94	0.39 120	1.54 204	0.47 102	0.87 133	0.47 74	0.74 97	0.59 125	0.35 85	2.01 106	1.45 147	0.80 117	0.87 172	2.92 176	0.69 132	1.78 144	10.98 268	0.46 96	0.41 89	1.09 186	0.72 102	1.56 115	0.58 67

ADLNet	2.50 207	0.99 200	0.73 130	0.62 142	0.75 175	0.63 157	0.53 158	1.12 135	0.61 156	0.58 60	0.71 137	1.61 212	0.61 134	0.87 240	46.09 307	1.02 63	0.70 82	0.67 107	0.85 58	0.74 149	0.75 57	1.07 84	0.51 133	0.47 108	0.94 161	0.93 142	1.63 126	0.70 94

test-3	1.73 182	1.00 205	1.08 207	0.63 147	0.60 138	0.55 127	0.43 139	1.99 248	0.39 76	0.86 131	0.54 95	1.45 199	0.53 104	0.41 116	2.20 133	1.41 136	0.81 126	0.79 148	6.57 253	0.69 132	5.20 203	11.52 284	0.46 96	0.54 146	0.86 138	0.97 150	3.11 245	0.98 143

test_1	1.73 182	1.01 207	1.08 207	0.63 147	0.60 138	0.55 127	0.43 139	1.99 248	0.39 76	0.86 131	0.54 95	1.45 199	0.54 109	0.41 116	2.20 133	1.42 139	0.80 117	0.79 148	6.57 253	0.69 132	5.20 203	11.52 284	0.46 96	0.54 146	0.87 143	0.97 150	3.11 245	0.98 143

IPLGR	3.25 233	0.89 158	0.81 148	0.65 149	0.66 159	0.50 110	0.42 136	1.14 139	0.44 97	2.02 229	1.30 206	0.86 130	0.74 172	0.47 152	50.44 319	1.86 194	1.15 211	1.11 236	3.23 186	1.37 226	1.41 126	7.71 212	0.56 159	0.70 199	1.39 231	1.55 225	3.46 261	0.92 135

test_3	1.73 182	1.02 211	1.05 198	0.65 149	0.61 143	0.55 127	0.43 139	1.96 244	0.38 74	0.88 139	0.52 91	1.45 199	0.54 109	0.40 110	2.20 133	1.40 133	0.81 126	0.81 156	6.56 252	0.71 141	5.08 196	11.49 281	0.43 85	0.49 126	0.96 166	1.09 167	3.23 250	0.98 143

FINET	0.69 65	0.65 55	0.67 122	0.65 149	0.49 105	0.48 105	0.45 145	0.75 75	0.59 151	0.61 65	0.48 78	0.82 123	0.57 120	0.43 131	1.71 64	1.08 79	0.77 107	0.57 70	1.07 79	0.56 83	0.88 75	0.65 45	0.43 85	0.50 129	0.62 85	0.56 81	0.96 68	0.64 83

DSFCA	0.87 86	0.84 138	0.73 130	0.65 149	0.77 180	0.61 153	0.78 190	0.75 75	0.78 182	0.77 105	0.83 164	0.75 104	0.48 93	0.43 131	1.89 90	1.14 91	0.85 135	0.87 172	1.00 69	0.74 149	1.00 91	1.05 81	0.72 216	0.63 181	0.83 129	0.95 146	1.88 145	0.85 123

iResNet_ROB	1.16 122	0.83 130	0.82 151	0.65 149	0.59 135	0.67 167	0.58 172	2.65 289	0.53 129	1.73 215	0.76 147	0.87 132	0.78 186	0.47 152	3.77 232	1.45 147	0.87 142	0.86 170	2.81 171	0.65 121	1.26 112	0.87 65	0.57 162	0.73 204	0.81 123	0.95 146	2.65 226	1.03 156

coex_refinement	1.02 104	1.02 211	0.76 137	0.66 154	0.85 194	0.71 174	0.50 155	0.81 90	1.04 213	0.67 78	1.01 189	0.94 146	0.44 88	0.46 147	3.49 220	0.95 53	0.78 110	0.71 118	3.74 205	0.77 156	0.85 71	0.75 53	0.63 188	0.52 136	0.87 143	0.93 142	1.75 136	0.94 137

TANstereo	1.49 161	1.06 218	0.88 164	0.67 155	0.73 171	0.87 198	0.33 106	0.86 102	0.61 156	0.70 82	0.69 128	0.59 59	0.59 125	1.02 257	2.75 184	2.89 229	0.94 169	1.13 240	1.43 104	1.28 221	5.13 199	5.06 170	1.35 273	0.46 106	0.54 68	0.89 133	5.92 291	0.74 97

XX-TBD	1.49 161	1.06 218	0.88 164	0.67 155	0.73 171	0.87 198	0.33 106	0.86 102	0.61 156	0.70 82	0.69 128	0.59 59	0.59 125	1.02 257	2.75 184	2.89 229	0.94 169	1.13 240	1.43 104	1.28 221	5.13 199	5.06 170	1.35 273	0.46 106	0.54 68	0.89 133	5.92 291	0.74 97

HITNet	0.90 92	0.65 55	0.62 111	0.68 157	0.50 114	0.39 73	0.32 102	1.26 157	0.89 193	0.70 82	0.70 135	0.91 143	0.49 96	0.39 105	1.96 100	1.02 63	0.66 72	0.64 98	0.79 57	0.61 107	1.53 130	3.85 146	0.46 96	0.52 136	0.58 79	0.64 89	1.81 137	0.81 112
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
APVNet	1.21 125	1.02 211	0.64 115	0.69 158	0.78 184	0.86 196	0.84 198	0.78 83	0.71 177	0.92 148	0.82 162	0.86 130	0.59 125	0.58 188	2.67 179	1.65 180	1.11 203	0.98 208	3.23 186	0.85 174	1.62 137	4.73 159	0.55 152	0.84 224	0.77 118	0.80 114	1.90 146	0.98 143

NVstereo2D	2.81 222	0.82 127	0.74 133	0.69 158	0.78 184	0.92 207	0.81 197	1.18 146	0.76 180	0.91 145	1.06 190	0.80 117	0.55 115	0.71 220	52.63 332	1.47 155	0.86 139	0.83 161	1.42 102	0.69 132	1.12 101	0.94 72	0.76 218	0.83 222	1.08 182	0.78 110	0.98 69	0.74 97

Reg-Stereo(zero)	2.60 210	0.80 118	1.38 244	0.70 160	0.75 175	0.56 133	0.62 179	3.07 297	0.68 171	3.56 283	6.85 305	1.50 204	0.84 196	1.38 278	2.08 117	5.28 281	1.28 223	0.83 161	6.55 250	1.51 245	5.18 201	13.34 321	0.60 178	0.60 168	1.08 182	1.44 206	4.02 278	3.66 265

HI	2.60 210	0.80 118	1.38 244	0.70 160	0.75 175	0.56 133	0.62 179	3.07 297	0.68 171	3.56 283	6.85 305	1.50 204	0.84 196	1.38 278	2.08 117	5.28 281	1.28 223	0.83 161	6.55 250	1.51 245	5.18 201	13.34 321	0.60 178	0.60 168	1.08 182	1.44 206	4.02 278	3.66 265

EKT-Stereo	5.41 271	0.97 194	1.10 211	0.72 162	0.74 173	0.87 198	1.17 231	2.02 253	1.00 207	1.41 197	2.92 246	1.11 173	0.81 189	0.46 147	72.33 346	14.74 322	1.14 207	1.37 267	5.61 233	7.76 319	9.80 269	10.61 257	0.53 143	0.61 174	1.39 231	1.11 168	2.56 217	1.08 162

FADNet-RVC-Resample	1.37 145	0.87 147	0.99 188	0.72 162	0.81 192	0.63 157	1.02 218	1.06 131	0.91 196	0.99 159	0.99 186	1.69 215	0.73 167	1.02 257	4.06 237	1.41 136	1.02 190	1.62 276	1.55 115	1.04 200	1.37 124	5.03 168	0.57 162	1.14 246	0.88 148	1.99 259	1.45 106	1.54 202

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 104	0.93 178	0.80 147	0.72 162	0.79 187	0.65 162	1.02 218	1.07 132	2.31 282	2.00 228	0.74 143	0.97 151	0.56 116	0.94 251	1.82 79	0.96 55	0.68 74	0.67 107	1.31 95	0.65 121	0.88 75	0.94 72	0.57 162	0.57 155	0.73 111	1.60 232	1.43 103	1.27 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
cross-raft	2.26 199	0.88 156	1.08 207	0.73 165	0.68 163	0.64 160	0.44 143	2.04 256	0.61 156	0.95 155	1.30 206	1.03 160	0.76 181	0.43 131	2.58 169	5.15 278	0.99 182	0.78 144	7.00 268	1.80 260	12.15 288	10.30 250	0.65 195	0.60 168	1.60 259	1.92 253	1.66 127	2.36 239

DLCB_ROB	0.94 96	0.90 161	0.88 164	0.73 165	0.80 190	0.69 171	0.69 184	0.87 106	0.72 178	0.94 152	0.86 168	1.02 156	0.91 206	0.69 219	1.48 48	1.06 72	0.97 178	0.72 125	0.88 61	0.74 149	1.21 108	1.21 92	0.78 225	0.71 200	1.26 215	1.26 188	1.49 110	0.95 138

MSKI-zero shot	2.77 218	0.80 118	1.10 211	0.74 167	0.59 135	0.67 167	0.54 160	1.87 238	0.97 202	0.88 139	6.73 296	1.60 210	0.72 162	0.43 131	3.38 216	7.92 302	1.20 215	0.87 172	6.85 265	4.65 304	10.45 282	12.15 292	0.55 152	0.71 200	1.49 247	1.96 258	1.85 141	3.12 257

Any-RAFT	2.54 208	0.94 181	1.27 241	0.75 168	0.75 175	0.50 110	0.40 126	1.99 248	0.56 143	0.87 133	6.98 309	1.50 204	0.51 101	0.40 110	2.50 162	3.41 245	0.91 157	0.90 185	6.78 263	0.75 153	14.26 321	10.61 257	0.67 201	0.59 166	1.63 260	1.83 249	2.17 166	4.22 271

ICVP	1.51 163	0.74 88	1.07 204	0.75 168	0.75 175	0.84 192	0.54 160	1.10 133	0.86 188	1.37 192	1.15 196	0.88 137	1.08 230	0.53 171	1.90 92	1.91 196	1.22 216	0.99 211	1.56 116	0.96 193	3.89 178	10.50 253	0.68 205	0.77 209	0.91 159	1.19 182	1.42 102	1.14 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 165	0.77 108	0.77 139	0.75 168	0.67 160	0.47 100	0.40 126	1.23 151	1.32 235	0.83 124	0.77 148	0.95 148	0.74 172	0.59 192	5.02 244	2.40 222	1.64 245	1.43 270	1.27 92	0.85 174	4.54 184	8.28 218	0.48 108	0.91 232	0.70 102	0.77 108	1.85 141	0.99 149

PA-Net	1.22 126	0.95 187	1.13 219	0.75 168	1.31 244	0.68 169	0.84 198	0.82 95	1.18 228	0.83 124	0.77 148	0.76 108	0.78 186	0.91 246	3.00 197	1.21 105	0.68 74	0.77 139	1.02 73	0.82 171	1.13 103	4.67 156	0.66 198	0.82 219	1.00 170	2.10 266	1.24 88	2.13 229
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AF-Net	1.05 106	0.83 130	0.94 175	0.76 172	0.91 202	0.98 215	1.68 254	1.52 202	1.06 215	0.57 57	0.96 180	1.34 191	0.64 140	0.74 223	1.71 64	0.99 60	0.80 117	0.60 77	1.64 119	0.72 143	0.72 51	2.35 127	0.63 188	0.62 175	0.89 152	0.82 117	1.57 120	1.25 183

Nwc_Net	1.05 106	0.83 130	0.94 175	0.76 172	0.91 202	0.98 215	1.68 254	1.52 202	1.06 215	0.57 57	0.96 180	1.34 191	0.64 140	0.74 223	1.71 64	0.99 60	0.80 117	0.60 77	1.64 119	0.72 143	0.72 51	2.35 127	0.63 188	0.62 175	0.89 152	0.82 117	1.57 120	1.25 183

RTSC	3.08 231	0.95 187	1.25 240	0.76 172	0.91 202	0.96 210	1.84 263	1.15 140	1.34 237	2.37 248	2.12 237	1.11 173	0.99 220	1.02 257	41.50 296	1.94 200	1.88 257	1.22 253	4.09 211	1.06 203	2.76 164	4.02 151	0.63 188	1.03 237	0.83 129	0.99 156	2.44 200	1.98 226

CFNet	0.80 75	0.84 138	0.79 143	0.76 172	0.70 167	0.60 149	0.46 150	0.84 99	0.48 108	0.66 76	0.71 137	0.92 145	0.61 134	0.43 131	1.75 71	0.84 42	0.70 82	0.64 98	0.90 62	0.78 160	0.89 79	0.72 50	0.45 94	0.51 131	0.87 143	0.83 119	1.67 128	1.15 170

CFNet_RVC	0.94 96	0.84 138	0.89 169	0.76 172	0.80 190	0.71 174	0.49 152	0.74 74	0.63 163	0.88 139	0.94 176	0.87 132	0.57 120	0.50 164	1.96 100	1.12 88	0.79 114	0.79 148	1.27 92	0.73 146	1.26 112	1.52 107	0.48 108	0.64 184	0.98 167	1.11 168	1.92 148	1.23 179

FADNet-RVC	1.38 147	0.71 78	0.88 164	0.77 177	1.09 222	0.58 142	2.16 271	0.92 115	0.57 147	1.03 162	0.72 140	1.48 202	0.64 140	0.61 198	5.02 244	1.56 170	0.85 135	0.90 185	2.24 139	1.52 247	2.20 156	4.08 152	0.51 133	0.77 209	1.48 245	1.14 176	1.43 103	1.35 192

STTStereo	0.99 102	0.95 187	0.82 151	0.77 177	0.77 180	0.69 171	0.87 203	0.86 102	1.53 251	1.27 184	0.79 155	1.13 176	0.69 154	0.93 249	2.19 131	1.03 65	0.72 91	0.70 115	1.05 75	0.63 119	1.15 104	0.86 64	0.58 171	0.56 154	0.73 111	1.21 184	1.74 135	1.41 196

MyStereo04	1.58 167	0.90 161	0.97 183	0.78 179	0.89 200	0.57 139	0.40 126	1.57 210	0.97 202	2.23 243	0.89 172	1.34 191	0.54 109	0.41 116	2.94 195	2.47 223	0.86 139	0.92 189	5.37 226	1.50 243	4.62 186	3.51 143	0.92 251	0.81 216	1.21 202	1.61 234	2.58 219	0.95 138

GES	1.40 149	0.73 85	0.79 143	0.78 179	0.71 168	0.80 189	0.59 175	1.37 183	0.97 202	1.66 210	0.94 176	0.74 97	0.65 145	0.63 205	2.40 152	1.55 168	0.98 180	0.89 182	5.45 230	1.14 211	3.99 180	3.85 146	0.65 195	0.83 222	0.75 114	0.81 115	1.52 113	1.72 213

psm_up	0.99 102	0.86 145	0.99 188	0.78 179	0.89 200	0.75 182	0.58 172	1.33 177	1.03 212	0.88 139	0.69 128	0.99 155	0.72 162	0.76 228	1.89 90	1.10 84	0.91 157	0.81 156	1.93 128	0.81 168	1.08 94	0.90 67	0.49 119	0.85 225	1.01 172	1.06 162	1.62 125	1.10 163

ADCRef	4.84 263	1.42 261	1.01 192	0.78 179	1.77 269	1.21 240	1.62 252	0.99 124	5.58 316	1.85 223	1.08 191	1.02 156	0.91 206	1.17 270	54.35 336	1.92 199	1.10 199	1.04 224	3.49 199	1.32 225	1.80 148	3.27 141	2.13 290	0.87 228	2.30 281	4.60 295	2.48 204	29.71 334

HSM	1.07 111	0.75 96	0.97 183	0.78 179	0.77 180	0.54 124	0.54 160	1.87 238	0.60 152	0.76 101	0.85 167	0.87 132	0.67 151	0.56 179	2.24 139	1.05 69	0.92 163	0.71 118	2.57 152	0.71 141	1.80 148	2.08 123	0.56 159	0.72 203	0.90 156	0.97 150	2.08 159	1.03 156

HH	2.75 216	0.67 60	1.42 247	0.80 184	0.71 168	0.88 202	1.09 227	1.86 236	0.87 189	5.19 323	0.66 120	1.91 222	0.86 200	0.57 184	2.65 175	8.48 304	0.87 142	0.94 196	6.36 245	1.39 229	13.52 308	12.32 297	0.79 228	0.58 159	1.38 228	1.63 235	3.81 272	2.06 227

HanStereo	2.75 216	0.67 60	1.42 247	0.80 184	0.71 168	0.88 202	1.09 227	1.86 236	0.87 189	5.19 323	0.66 120	1.91 222	0.86 200	0.57 184	2.65 175	8.48 304	0.87 142	0.94 196	6.36 245	1.39 229	13.52 308	12.32 297	0.79 228	0.58 159	1.38 228	1.63 235	3.81 272	2.06 227

PDISCO_ROB	1.06 109	0.87 147	0.60 108	0.80 184	0.68 163	0.53 123	0.59 175	0.93 116	0.69 173	1.80 219	1.00 188	0.74 97	0.63 137	0.66 210	1.87 88	1.44 145	0.89 148	1.10 232	1.53 111	0.80 165	1.56 133	2.40 130	0.52 140	0.63 181	1.19 200	0.79 111	2.56 217	0.81 112

AE-Stereo	1.61 168	0.85 142	1.23 237	0.81 187	0.51 117	0.57 139	0.75 189	0.83 96	0.49 112	0.79 115	0.54 95	1.29 187	0.72 162	0.47 152	2.05 115	2.96 232	0.99 182	0.92 189	2.63 160	0.86 177	4.61 185	11.92 290	0.50 131	0.80 212	1.26 215	1.34 195	1.95 149	0.86 125

CVANet_RVC	0.60 56	0.67 60	0.81 148	0.81 187	0.53 125	0.66 164	0.55 164	1.15 140	0.39 76	0.44 44	0.79 155	0.80 117	0.44 88	0.43 131	0.69 17	0.67 25	0.55 48	0.53 62	0.55 32	0.57 86	0.63 40	0.57 33	0.40 70	0.41 89	0.46 46	0.40 52	0.72 41	0.55 61

CFNet_pseudo	1.65 174	0.78 112	0.82 151	0.82 189	0.79 187	0.69 171	0.42 136	0.93 116	0.53 129	0.95 155	0.81 161	0.88 137	0.81 189	0.81 236	15.70 270	1.39 131	0.74 101	0.71 118	7.24 272	0.77 156	0.97 85	1.50 106	0.69 208	0.57 155	0.88 148	0.89 133	1.47 108	1.12 167

FADNet	1.44 155	0.83 130	0.83 154	0.82 189	1.03 212	0.61 153	1.88 265	0.97 121	0.73 179	0.93 150	0.92 175	1.16 179	0.76 181	0.74 223	3.69 228	1.34 125	0.91 157	1.03 221	2.63 160	1.49 240	2.87 166	4.93 164	0.49 119	0.65 186	1.54 254	1.70 241	1.51 112	1.83 216

TRStereo	6.31 285	1.25 242	1.93 276	0.85 191	0.61 143	2.29 278	0.86 202	2.21 268	0.54 136	4.40 301	1.34 209	2.24 241	0.75 176	0.45 142	4.08 238	6.55 291	0.80 117	0.85 169	6.04 243	1.45 237	7.60 235	12.13 291	0.55 152	0.49 126	1.44 241	103.74 350	3.24 252	1.61 206

DeepPruner_ROB	1.64 173	0.75 96	0.91 171	0.85 191	0.88 198	0.75 182	1.75 258	1.26 157	0.91 196	1.49 200	1.65 221	0.85 129	0.81 189	0.56 179	3.12 210	1.49 158	1.02 190	1.02 218	2.33 143	0.75 153	7.42 233	6.70 199	0.81 237	0.69 194	0.88 148	1.45 209	2.17 166	0.87 127

DN-CSS_ROB	1.32 141	0.83 130	1.03 194	0.87 193	0.86 195	0.47 100	0.36 115	2.00 252	0.57 147	1.56 204	1.81 224	0.96 150	0.77 184	0.38 101	2.15 125	1.40 133	1.03 193	0.93 193	5.27 224	0.66 126	2.56 162	2.82 135	0.54 149	0.86 227	0.79 121	0.81 115	2.07 158	1.33 191

UCFNet_RVC	1.11 115	1.26 245	0.85 159	0.88 194	0.93 209	0.77 186	0.58 172	0.78 83	0.67 170	0.93 150	0.80 159	1.25 186	0.93 211	0.48 158	2.17 129	1.09 81	0.78 110	0.82 159	2.60 159	0.80 165	1.32 116	1.66 109	1.31 271	0.67 190	1.05 180	1.11 168	1.44 105	2.13 229

SACVNet	1.31 138	0.94 181	0.95 180	0.90 195	1.10 223	0.87 198	0.92 209	1.50 195	0.81 183	1.23 183	0.71 137	0.94 146	0.69 154	0.68 213	1.83 82	1.40 133	1.12 206	0.83 161	2.20 137	0.94 188	2.13 155	5.87 188	0.65 195	0.82 219	1.04 177	1.06 162	2.02 155	1.30 187

EAI-Stereo	2.60 210	0.90 161	1.57 257	0.90 195	1.31 244	0.84 192	1.31 239	2.22 269	1.34 237	0.81 122	5.69 280	1.37 195	0.83 195	0.50 164	4.76 242	5.32 284	0.91 157	0.94 196	7.45 274	1.11 206	9.07 265	10.78 265	0.62 183	0.85 225	1.45 244	2.06 261	3.36 257	1.90 220

AACVNet	0.95 98	0.87 147	0.69 124	0.91 197	0.91 202	0.72 178	0.59 175	0.87 106	0.60 152	0.73 93	0.88 171	0.79 116	0.64 140	0.60 196	1.77 74	1.37 128	0.84 133	0.83 161	1.12 83	0.77 156	1.36 122	1.13 86	0.70 209	0.65 186	0.87 143	1.12 171	1.90 146	1.31 188

XPNet_ROB	1.63 170	1.57 270	1.09 210	0.91 197	1.13 229	1.01 221	0.88 204	0.95 120	1.14 226	1.07 169	1.82 225	4.03 275	0.72 162	0.78 229	1.82 79	1.51 161	1.52 242	0.94 196	1.42 102	1.04 200	2.20 156	7.75 213	0.86 247	0.80 212	0.94 161	1.29 192	3.34 256	1.56 203

pcwnet_v2	3.22 232	0.81 124	0.94 175	0.92 199	1.12 226	0.94 208	0.70 185	1.17 142	0.88 191	2.04 231	1.10 192	1.09 172	1.00 221	1.27 274	47.63 310	1.56 170	0.96 175	0.87 172	6.63 256	0.81 168	2.45 159	3.52 144	1.01 256	0.75 205	1.04 177	1.16 178	2.44 200	2.23 236

iinet-f	1.22 126	1.08 221	0.64 115	0.93 200	0.46 92	0.68 169	0.57 168	0.79 87	0.48 108	2.11 240	1.35 212	0.83 125	0.64 140	0.35 85	3.95 235	1.80 193	0.77 107	0.66 104	2.93 180	1.00 196	1.53 130	3.24 140	0.64 194	0.53 142	1.10 191	0.63 88	2.23 179	0.90 132

RP	1.18 123	1.02 211	1.24 238	0.94 201	1.08 221	0.84 192	1.17 231	1.25 155	1.31 234	0.61 65	1.16 197	1.21 183	0.75 176	0.68 213	3.34 215	1.04 66	0.89 148	0.67 107	1.20 90	0.79 162	0.88 75	2.85 136	0.59 176	0.71 200	0.86 138	0.98 154	2.51 209	1.21 177

NaN_ROB	1.84 187	1.11 223	1.04 197	0.95 202	1.77 269	0.86 196	0.91 208	1.32 176	10.70 329	1.00 161	1.38 215	2.45 249	0.89 203	1.12 266	4.34 240	1.29 115	0.92 163	0.88 181	1.49 107	1.14 211	1.42 127	2.02 122	0.76 218	1.03 237	1.30 221	2.01 260	2.38 195	3.27 261

R-Stereo Train	2.23 196	1.01 207	1.14 222	0.96 203	0.63 152	0.73 180	0.31 91	1.30 166	1.01 209	1.68 211	4.49 267	1.29 187	0.70 156	0.42 126	2.49 159	3.99 261	1.66 246	1.02 218	6.77 261	1.11 206	7.83 239	12.24 295	0.49 119	0.54 146	1.42 237	1.66 237	1.34 95	1.93 222

RAFT-Stereo	2.23 196	1.01 207	1.14 222	0.96 203	0.63 152	0.73 180	0.31 91	1.30 166	1.01 209	1.68 211	4.49 267	1.29 187	0.70 156	0.42 126	2.49 159	3.99 261	1.66 246	1.02 218	6.77 261	1.11 206	7.83 239	12.24 295	0.49 119	0.54 146	1.42 237	1.66 237	1.34 95	1.93 222
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWC_ROB	2.61 213	1.20 236	1.48 251	0.96 203	1.05 215	1.21 240	1.79 261	1.24 154	1.94 271	1.81 220	3.61 259	2.12 235	2.96 270	0.91 246	9.88 256	4.30 266	1.97 264	1.95 289	3.72 204	1.62 251	5.58 206	7.59 211	0.81 237	1.98 281	1.35 226	1.27 189	3.11 245	3.07 255

RTS	3.53 240	1.15 227	0.98 186	0.97 206	1.26 238	1.33 246	3.31 283	1.33 177	1.50 249	2.37 248	1.20 200	1.75 216	1.12 231	0.88 243	42.78 299	2.37 219	1.94 261	1.33 265	3.94 206	1.62 251	3.62 173	5.21 175	1.02 257	1.09 243	1.83 272	5.05 299	2.33 185	2.13 229

RTSA	3.53 240	1.15 227	0.98 186	0.97 206	1.26 238	1.33 246	3.31 283	1.33 177	1.50 249	2.37 248	1.20 200	1.75 216	1.12 231	0.88 243	42.78 299	2.37 219	1.94 261	1.33 265	3.94 206	1.62 251	3.62 173	5.21 175	1.02 257	1.09 243	1.83 272	5.05 299	2.33 185	2.13 229

NCC-stereo	1.25 128	1.24 239	1.10 211	0.99 208	1.05 215	0.96 210	1.53 248	1.79 229	1.59 254	0.60 63	1.34 209	1.17 180	1.03 224	0.74 223	2.44 155	1.07 73	0.89 148	0.99 211	1.54 113	0.91 182	0.99 87	2.46 131	0.80 233	0.76 207	1.26 215	1.59 229	1.39 100	1.61 206

Abc-Net	1.25 128	1.24 239	1.10 211	0.99 208	1.05 215	0.96 210	1.53 248	1.79 229	1.59 254	0.60 63	1.34 209	1.17 180	1.03 224	0.74 223	2.44 155	1.07 73	0.89 148	0.99 211	1.54 113	0.91 182	0.99 87	2.46 131	0.80 233	0.76 207	1.26 215	1.59 229	1.39 100	1.61 206
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANet-ADL	2.79 220	0.89 158	1.20 235	1.00 210	1.00 211	1.20 239	0.80 196	1.20 147	1.00 207	3.59 285	6.59 293	1.06 168	0.76 181	0.48 158	12.27 261	4.90 275	1.57 243	0.92 189	6.59 255	1.66 254	6.93 227	11.51 283	0.68 205	0.80 212	1.09 186	1.40 203	2.47 203	1.85 217

RAFT-Test	2.37 204	0.85 142	1.14 222	1.02 211	0.65 154	0.58 142	0.51 156	2.18 266	0.70 175	1.12 172	5.37 277	0.97 151	0.92 209	0.45 142	2.50 162	5.29 283	0.99 182	0.80 153	6.96 267	1.11 206	10.85 285	10.83 266	0.67 201	0.58 159	1.51 251	1.82 248	1.38 99	2.18 233

GEStereo_RVC	1.80 186	0.96 192	0.99 188	1.02 211	0.87 196	1.12 228	1.03 221	1.66 219	0.82 185	0.91 145	0.79 155	1.34 191	0.75 176	0.61 198	2.25 140	2.14 212	1.14 207	1.23 256	4.06 210	1.22 218	4.66 188	11.41 280	0.71 211	0.95 234	0.88 148	0.97 150	2.49 207	1.65 210

XX-Stereo	11.10 310	0.72 81	1.24 238	1.04 213	0.52 119	0.80 189	0.84 198	1.13 137	0.51 122	4.53 305	6.79 300	1.54 209	1.06 228	0.42 126	2.78 186	5.82 288	0.96 175	0.94 196	6.43 248	0.91 182	6.26 215	8.36 220	0.58 171	0.43 98	237.38 350	1.38 199	2.64 224	3.61 264

ETE_ROB	1.85 188	1.93 283	1.18 229	1.04 213	1.33 246	1.26 244	1.12 229	1.11 134	2.30 281	1.36 191	3.26 253	3.18 263	0.94 214	1.14 268	2.62 172	1.51 161	2.14 269	0.99 211	2.50 150	1.15 213	3.67 175	5.74 187	0.86 247	1.03 237	1.21 202	1.36 198	2.30 181	1.68 212

dd	0.86 82	0.80 118	0.51 86	1.05 215	0.44 90	0.85 195	0.44 143	0.85 100	0.39 76	0.83 124	0.40 66	1.23 185	0.39 70	0.47 152	2.21 138	0.98 59	0.97 178	0.71 118	2.00 132	0.61 107	0.84 69	0.77 55	0.49 119	0.64 184	0.70 102	0.53 76	1.73 133	1.47 198

LALA_ROB	1.85 188	2.17 287	1.13 219	1.05 215	1.26 238	1.16 233	1.01 215	1.17 142	1.46 245	2.06 235	2.82 245	3.47 265	0.92 209	0.93 249	3.90 234	1.46 152	1.36 233	1.18 247	2.20 137	1.31 224	2.84 165	5.10 173	0.77 223	1.01 235	1.24 211	1.41 204	3.89 275	1.77 215

ADCP+	5.07 266	1.54 267	1.72 264	1.08 217	1.54 256	1.18 236	2.02 269	1.02 126	2.72 290	4.05 296	2.23 241	2.24 241	0.61 134	0.94 251	54.46 337	1.52 165	0.83 131	0.95 202	3.94 206	0.87 178	2.22 158	2.57 133	0.71 211	0.62 175	2.48 287	11.25 318	7.85 306	23.66 325

anonymity	6.71 290	0.80 118	1.73 266	1.09 218	0.88 198	0.79 188	0.68 183	2.17 264	0.90 194	3.78 292	97.20 345	1.95 224	0.93 211	0.44 141	2.57 168	7.16 294	0.95 173	0.83 161	6.70 258	1.07 204	7.93 244	12.47 304	0.67 201	0.57 155	1.51 251	1.60 232	20.99 332	2.80 246

stereogan	1.44 155	1.33 254	1.05 198	1.11 219	1.28 242	1.11 227	0.97 212	1.26 157	1.05 214	1.22 182	1.10 192	1.62 213	0.89 203	0.66 210	2.34 148	1.31 118	0.94 169	0.81 156	1.72 122	0.95 190	1.10 98	8.04 216	0.71 211	0.77 209	0.83 129	1.06 162	2.36 191	1.38 194

NCCL2	1.48 159	1.28 249	1.10 211	1.11 219	1.43 252	0.78 187	0.90 206	1.05 130	1.14 226	1.86 225	1.27 205	1.02 156	0.81 189	0.80 235	3.43 217	1.42 139	1.14 207	0.87 172	1.31 95	0.89 181	1.94 153	3.37 142	1.48 279	1.02 236	1.50 249	1.35 196	3.80 271	1.85 217

DDVS	6.06 283	1.18 232	1.31 242	1.12 221	1.54 256	1.18 236	1.01 215	2.45 280	1.75 260	3.31 276	80.70 344	6.22 293	1.76 248	1.15 269	3.67 227	6.50 290	2.01 266	1.29 262	5.56 232	4.99 307	10.09 277	12.94 318	0.81 237	1.16 247	1.11 194	1.53 221	4.71 285	2.62 242

s12784h	2.23 196	1.12 224	1.32 243	1.12 221	0.91 202	0.59 145	0.39 120	1.37 183	0.65 166	1.05 167	0.82 162	1.08 169	0.95 216	0.37 96	2.80 188	4.82 273	0.93 168	0.71 118	3.28 195	0.58 90	7.80 238	8.40 221	0.51 133	0.54 146	1.50 249	1.13 174	11.58 315	3.94 269

DAS	2.93 225	0.99 200	1.06 202	1.13 223	1.05 215	1.03 223	1.04 222	1.74 226	1.81 266	3.32 277	5.70 281	2.61 255	3.08 272	0.50 164	3.19 212	7.47 296	1.83 253	1.23 256	5.90 237	1.83 261	12.92 298	10.26 247	0.76 218	1.94 277	1.32 223	1.51 218	2.60 220	1.31 188

SepStereo	2.93 225	0.99 200	1.06 202	1.13 223	1.05 215	1.03 223	1.04 222	1.74 226	1.81 266	3.32 277	5.70 281	2.61 255	3.08 272	0.50 164	3.19 212	7.47 296	1.83 253	1.23 256	5.90 237	1.83 261	12.92 298	10.26 247	0.76 218	1.94 277	1.32 223	1.51 218	2.60 220	1.31 188

SFCPSM	8.92 299	1.34 256	1.05 198	1.13 223	1.12 226	1.10 226	0.89 205	1.28 163	1.79 263	2.71 260	5.63 279	4.32 280	7.90 288	1.01 256	5.47 248	5.23 279	1.80 249	1.19 249	162.18 346	4.49 301	7.79 237	9.52 235	0.81 237	1.64 262	1.33 225	1.76 244	3.30 254	3.06 254

AMNet	1.29 136	1.12 224	1.05 198	1.13 223	1.12 226	1.24 242	1.08 226	1.36 181	1.13 224	1.10 171	1.11 194	1.51 207	1.26 236	1.20 271	1.52 52	1.57 172	1.35 232	1.21 252	1.37 100	1.22 218	1.35 120	1.19 90	1.25 264	1.19 249	1.23 210	1.72 242	1.54 114	1.65 210

iResNetv2_ROB	1.57 166	0.87 147	0.70 127	1.13 223	0.65 154	0.72 178	0.49 152	2.63 288	0.64 165	1.77 218	0.87 170	1.30 190	0.75 176	0.40 110	4.81 243	1.26 112	0.91 157	0.71 118	4.58 217	0.81 168	7.66 236	1.62 108	0.58 171	0.80 212	0.81 123	0.83 119	3.12 248	0.91 133

PSMNet-ADL	2.61 213	0.95 187	1.12 217	1.14 228	1.18 234	0.97 213	0.85 201	1.78 228	1.26 230	3.49 282	6.09 286	1.43 198	2.78 267	0.56 179	2.93 194	10.59 309	1.31 226	0.96 204	5.96 241	1.20 217	6.66 219	9.11 232	0.86 247	0.82 219	1.10 191	1.44 206	2.85 234	1.10 163

RGC	1.43 154	1.30 251	1.99 281	1.14 228	1.18 234	1.16 233	1.01 215	1.20 147	1.08 218	0.91 145	1.70 223	1.18 182	1.24 235	0.87 240	3.10 208	1.18 98	0.98 180	0.86 170	1.81 124	1.02 198	1.39 125	3.87 148	0.76 218	0.90 231	1.14 196	1.53 221	2.17 166	1.85 217

SHD	3.38 234	1.01 207	1.68 263	1.14 228	1.07 220	1.14 230	1.78 260	1.61 215	1.66 257	2.40 251	3.05 249	1.63 214	2.43 258	0.84 238	40.11 291	2.04 208	1.74 248	1.40 268	4.17 212	1.88 264	3.81 177	5.43 180	0.70 209	1.67 264	1.86 274	1.46 210	1.97 151	1.59 205

ccs_rob	4.23 254	1.10 222	1.53 254	1.14 228	0.92 208	1.19 238	1.05 224	2.86 294	1.27 231	4.20 297	35.77 336	8.95 309	1.29 237	0.73 221	3.10 208	6.47 289	1.50 240	1.17 244	5.98 242	1.44 235	10.44 281	11.78 287	0.74 217	2.24 292	1.07 181	1.30 193	2.65 226	2.20 234

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 248	1.16 231	2.03 282	1.15 232	0.83 193	1.77 266	1.13 230	2.03 254	3.32 299	2.90 266	7.02 311	2.32 246	2.01 250	0.38 101	3.61 222	9.96 307	1.34 229	1.07 230	6.67 257	6.11 313	8.45 258	12.70 309	0.56 159	1.27 253	1.76 269	1.48 211	16.62 329	5.17 279

NOSS_ROB	3.67 245	1.38 257	0.81 148	1.15 232	1.16 232	1.15 231	0.65 182	2.25 273	1.41 241	4.85 309	6.68 295	6.78 299	1.06 228	0.82 237	11.52 260	14.58 321	1.34 229	1.17 244	2.93 180	0.98 195	14.13 316	12.82 312	0.79 228	1.48 259	1.13 195	1.48 211	3.41 258	1.25 183

GANetREF_RVC	1.28 131	1.18 232	0.95 180	1.18 234	1.04 213	1.00 220	0.79 193	1.25 155	1.10 220	1.29 186	0.77 148	2.28 243	0.91 206	0.63 205	2.00 105	1.14 91	1.01 187	0.98 208	2.44 148	0.82 171	1.98 154	1.33 98	0.78 225	1.05 240	1.28 220	1.27 189	2.63 223	1.49 199
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
PS-NSSS	1.07 111	1.44 263	0.69 124	1.20 235	0.91 202	1.16 233	0.93 210	0.80 88	0.55 138	0.74 96	0.49 81	1.98 227	1.03 224	0.91 246	1.54 54	0.92 48	0.83 131	0.73 127	1.45 106	0.62 114	0.94 84	0.63 40	1.68 283	0.50 129	1.00 170	0.95 146	3.21 249	1.11 166

GwcNet-ADL	2.54 208	1.23 238	1.55 256	1.22 236	1.26 238	0.97 213	0.78 190	1.50 195	0.84 187	3.20 275	6.67 294	1.86 220	1.05 227	0.79 232	4.58 241	4.90 275	1.47 239	0.90 185	5.20 223	1.95 269	6.39 217	10.33 251	0.91 250	1.12 245	1.22 207	1.93 254	2.15 163	2.70 244

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 297	1.15 227	1.98 279	1.25 237	1.24 237	1.74 264	1.31 239	2.17 264	7.44 322	3.47 281	7.09 313	2.38 248	2.08 252	0.37 96	3.49 220	11.36 312	1.39 236	0.99 211	136.53 344	6.21 314	8.35 256	12.33 299	0.55 152	0.88 229	1.22 207	1.95 256	2.35 189	4.96 275

AnyNet_C32	6.05 282	1.43 262	1.39 246	1.26 238	1.64 261	1.36 248	2.92 279	1.55 208	5.28 315	2.67 259	4.61 269	1.90 221	1.29 237	1.29 276	55.18 338	3.43 247	1.96 263	2.08 295	3.65 201	1.91 266	6.94 228	8.77 227	1.20 261	1.68 265	6.02 309	14.92 326	6.12 294	20.86 320

CASS	2.08 194	1.02 211	1.16 227	1.28 239	0.99 210	0.88 202	3.39 286	1.42 188	1.02 211	1.30 188	2.46 243	1.14 177	0.81 189	0.46 147	2.70 181	2.38 221	3.41 283	1.10 232	3.40 198	1.18 215	8.01 246	8.63 222	0.66 198	0.69 194	1.49 247	1.27 189	2.52 210	1.41 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
XQC	3.58 242	1.29 250	1.21 236	1.28 239	1.43 252	1.29 245	1.93 266	1.60 212	1.45 243	2.47 253	3.06 250	1.48 202	4.17 278	1.23 273	44.68 305	2.35 217	1.60 244	1.18 247	3.95 209	1.43 233	3.22 172	4.97 165	0.84 244	1.24 251	1.43 240	2.09 265	2.30 181	1.52 200

FCDSN-DC	3.63 243	0.94 181	2.84 303	1.29 241	1.30 243	1.03 223	1.00 214	0.90 111	0.91 196	1.04 166	0.74 143	1.21 183	0.74 172	0.58 188	52.59 331	2.04 208	1.24 219	1.13 240	1.05 75	0.79 162	6.62 218	10.01 238	0.78 225	2.18 286	1.20 201	1.67 240	1.20 87	1.05 159
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCL	5.69 275	1.88 279	1.63 260	1.29 241	1.40 250	1.59 259	2.22 272	1.23 151	5.20 314	3.04 271	2.01 234	1.14 177	0.84 196	1.04 263	50.40 318	1.63 179	1.45 238	1.79 282	2.94 182	1.38 228	3.19 170	2.35 127	1.23 263	1.07 242	9.47 322	11.74 320	11.34 314	29.10 333

DCVSM-stereo	2.89 223	0.92 171	1.57 257	1.31 243	1.04 213	1.53 256	0.99 213	2.96 295	1.33 236	3.46 280	6.20 287	6.77 298	2.59 262	0.87 240	2.25 140	4.01 263	1.37 235	1.11 236	7.05 270	4.27 299	6.91 224	6.70 199	1.25 264	2.64 306	1.30 221	1.73 243	3.46 261	2.47 240

ADCPNet	7.09 291	1.18 232	3.04 307	1.33 244	3.12 305	1.36 248	8.88 312	2.15 262	3.24 297	4.23 298	7.84 319	1.96 225	15.92 319	1.71 286	49.61 315	3.53 251	1.89 258	1.25 260	19.14 303	3.03 293	5.96 208	4.75 161	4.72 306	1.29 254	3.95 301	5.33 301	3.87 274	27.01 330

MLCV	1.91 191	0.87 147	0.97 183	1.33 244	1.13 229	0.99 217	0.74 188	2.14 261	0.77 181	2.02 229	4.44 266	1.60 210	1.56 243	0.45 142	2.63 174	1.79 191	1.11 203	0.96 204	6.71 259	1.05 202	4.69 190	5.60 182	0.66 198	1.60 261	1.14 196	1.35 196	2.31 183	1.06 161

iResNet	2.79 220	0.95 187	0.91 171	1.35 246	1.69 264	1.41 250	1.02 218	1.81 233	1.09 219	2.62 256	5.14 274	1.80 218	2.38 256	0.46 147	10.35 257	7.64 299	1.36 233	1.23 256	6.83 264	1.78 259	10.05 275	4.09 153	0.61 181	2.02 282	1.10 191	1.50 217	2.80 232	1.39 195

FADNet_RVC	3.44 237	1.21 237	1.19 232	1.40 247	1.78 272	0.99 217	1.75 258	1.50 195	1.19 229	1.35 190	2.01 234	1.96 225	1.63 244	1.66 284	22.11 279	3.36 244	1.83 253	2.82 319	5.63 234	1.76 258	6.35 216	9.50 234	0.77 223	1.39 258	1.21 202	1.48 211	12.05 318	2.87 248

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 202	1.03 216	0.50 85	1.41 248	2.53 289	3.20 293	1.05 224	1.71 224	0.49 112	4.85 309	3.84 261	4.79 285	0.65 145	0.42 126	2.38 151	3.97 259	0.82 130	0.78 144	2.26 141	0.74 149	7.86 241	8.88 229	0.53 143	0.34 64	0.85 135	1.42 205	1.98 152	2.99 251

PVD	4.10 250	1.44 263	2.12 286	1.41 248	1.58 259	1.68 262	2.10 270	3.06 296	2.66 287	2.85 263	4.32 264	2.46 250	3.63 277	1.27 274	40.43 292	2.72 226	2.19 270	2.11 298	4.71 218	2.46 285	6.18 213	6.10 192	1.02 257	1.74 269	2.32 283	2.44 275	2.90 238	2.66 243

ADCS	6.69 289	1.97 284	1.94 277	1.41 248	2.24 280	1.84 267	3.00 280	2.08 259	3.97 304	2.66 257	3.26 253	3.01 262	11.48 304	2.01 290	53.18 334	11.65 313	2.72 275	2.59 312	5.10 221	2.24 279	10.43 280	8.65 223	1.76 285	1.97 279	2.57 289	10.58 316	7.51 304	18.68 317

G-Net	6.29 284	1.69 273	1.86 273	1.42 251	1.70 266	1.45 253	1.19 234	4.71 318	8.56 324	3.16 273	4.70 270	7.94 303	6.89 286	0.85 239	15.45 269	8.15 303	1.92 260	2.75 315	5.41 227	6.49 316	9.16 267	11.23 277	1.46 278	2.81 315	1.81 270	19.84 330	6.51 299	30.80 335

ADCMid	5.63 274	2.23 289	2.63 298	1.42 251	2.89 299	2.37 280	3.73 289	1.92 240	2.97 293	1.91 227	3.16 251	2.33 247	2.31 255	1.48 281	50.97 323	3.74 254	1.84 256	1.86 286	7.38 273	1.99 273	4.66 188	5.18 174	2.70 294	1.38 256	2.33 284	8.75 314	6.81 301	21.02 321

CBMV	5.08 267	1.41 258	1.15 226	1.44 253	1.42 251	1.24 242	0.78 190	2.27 275	1.47 247	3.04 271	6.44 291	7.74 302	9.07 294	0.60 196	12.81 263	13.79 318	1.99 265	1.29 262	9.56 284	1.15 213	9.82 270	12.54 307	0.82 241	1.84 274	1.44 241	1.83 249	4.39 282	25.76 328
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CSAN	2.48 206	1.26 245	1.12 217	1.46 254	1.78 272	1.13 229	0.90 206	1.50 195	10.52 328	2.40 251	3.81 260	4.12 276	2.51 260	0.96 253	3.83 233	1.27 113	1.29 225	1.05 228	3.24 191	1.70 256	3.71 176	4.45 155	0.79 228	1.38 256	1.39 231	3.93 293	2.43 199	2.96 250

FAT-Stereo	4.35 257	1.18 232	2.25 288	1.48 255	1.81 275	1.42 251	1.49 247	3.57 306	1.84 269	3.66 288	6.22 288	6.70 297	2.76 266	1.07 265	6.82 252	15.24 327	2.03 267	2.49 310	5.43 228	8.81 327	13.23 304	12.34 301	0.95 253	2.79 314	1.26 215	2.25 270	2.96 241	5.48 282

SAMSARA	4.13 251	1.32 252	1.53 254	1.48 255	1.35 247	1.47 254	2.74 277	2.23 270	1.83 268	2.26 245	3.47 258	2.01 228	8.60 291	1.76 288	38.24 288	2.88 228	1.82 252	1.41 269	4.99 220	1.91 266	5.10 198	5.71 186	0.94 252	1.80 271	3.33 297	3.84 291	4.16 280	3.30 263

MFMNet_re	3.01 228	1.41 258	1.48 251	1.53 257	1.87 277	1.96 271	2.01 268	2.67 291	2.16 277	1.60 205	1.98 230	3.57 267	2.65 264	1.02 257	6.96 253	4.19 265	2.67 274	1.96 290	6.48 249	2.40 283	14.04 315	4.97 165	1.86 287	1.97 279	1.38 228	1.33 194	3.31 255	1.94 224

STTRV1_RVC		1.26 245	1.01 192	1.62 258	1.11 225	1.76 265	1.25 235	1.50 195	1.40 240	1.75 217	1.60 220	2.72 258	3.31 276	1.00 255	2.61 171	1.77 189	11.19 313	0.96 204		9.01 329	9.10 266	8.68 224		1.66 263	1.68 265	1.59 229	3.90 276	5.32 281

ITSA-stereo	4.40 258	1.26 245	1.18 229	1.64 259	1.64 261	0.99 217	1.38 244	1.99 248	1.47 247	3.68 290	6.79 300	2.16 237	1.42 242	1.36 277	8.32 254	6.93 292	2.19 270	1.94 288	6.40 247	5.42 308	7.43 234	10.74 264	1.29 268	2.39 298	1.53 253	5.02 298	23.63 333	8.74 296

UDGNet	1.34 144	1.00 205	0.76 137	1.64 259	1.38 249	1.69 263	1.25 235	1.22 149	0.69 173	0.63 71	0.84 166	0.83 125	0.41 78	1.62 282	2.02 111	1.19 101	0.81 126	0.87 172	1.98 130	0.92 185	1.68 141	5.69 184	1.26 267	0.47 108	1.21 202	0.95 146	2.15 163	1.03 156

HSM-Net_RVC	3.49 239	1.07 220	1.10 211	1.70 261	1.17 233	0.90 206	0.61 178	2.29 277	1.07 217	2.77 261	5.82 283	41.08 334	1.35 241	0.50 164	2.40 152	1.74 187	1.10 199	0.77 139	1.99 131	1.13 210	6.78 222	6.90 204	0.80 233	2.23 291	1.64 262	1.49 214	2.14 161	1.75 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
S-Stereo	4.68 261	1.15 227	1.74 267	1.75 262	1.63 260	1.65 260	2.24 273	2.75 293	2.15 276	3.32 277	11.59 328	5.97 290	1.74 247	0.88 243	19.04 274	16.28 329	1.81 251	2.39 307	5.64 235	9.35 332	7.13 231	12.52 306	1.61 282	2.64 306	1.24 211	2.08 264	2.88 236	3.26 260

DPSNet	5.60 273	1.54 267	1.19 232	1.76 263	2.44 288	2.08 273	1.81 262	1.95 243	2.93 292	2.09 237	5.15 275	9.82 312	6.09 284	8.98 320	14.30 266	12.14 315	4.12 292	3.60 323	17.82 301	8.28 323	12.18 289	14.58 325	3.71 302	3.09 320	2.30 281	2.42 274	2.52 210	2.24 237

SANet	5.69 275	2.22 288	1.77 268	1.84 264	2.37 286	2.28 277	1.43 245	4.49 316	7.61 323	2.05 232	4.86 272	8.34 308	11.81 307	1.70 285	43.86 303	1.62 178	5.96 298	1.51 272	4.43 215	1.70 256	8.97 264	8.28 218	1.20 261	2.60 304	1.94 277	6.02 307	3.42 260	9.29 299

CC-Net-ROB	1.63 170	1.81 278	1.19 232	1.85 265	1.77 269	2.27 276	1.56 250	0.93 116	0.96 201	1.29 186	0.67 122	5.48 289	2.51 260	1.43 280	1.64 58	0.87 44	1.34 229	1.17 244	2.46 149	0.88 179	1.09 96	1.35 100	3.34 299	0.63 181	1.22 207	1.15 177	1.47 108	1.57 204

model_zeroshot	2.99 227	0.75 96	1.18 229	1.86 266	0.74 173	0.59 145	0.56 166	1.94 242	0.63 163	3.88 293	6.88 307	1.41 197	0.66 148	0.68 213	5.34 247	4.82 273	1.18 213	0.96 204	7.09 271	1.03 199	12.99 301	9.02 230	0.54 149	0.65 186	5.42 306	1.66 237	2.16 165	6.22 289

gcap-zeroshot	3.80 247	0.78 112	1.44 249	1.88 267	0.67 160	1.15 231	1.31 239	2.09 260	0.65 166	5.43 329	7.00 310	2.87 260	0.70 156	0.31 67	2.44 155	5.25 280	0.94 169	0.91 188	36.08 318	1.25 220	8.46 259	10.60 256	4.00 304	0.62 175	1.44 241	1.49 214	1.34 95	1.53 201

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 331	1.32 252	1.63 260	1.89 268	1.69 264	1.93 269	3.75 290	2.27 275	2.66 287	5.02 317	29.10 334	216.12 348	51.87 337	5.44 314	3.66 224	4.09 264	5.59 297	13.75 334	28.77 312	1.47 239	14.44 327	12.86 314	0.98 255	2.33 297	1.88 276	7.40 309	145.78 350	5.57 284

DGSMNet	11.16 311	1.98 285	1.98 279	1.90 269	1.52 255	2.46 285	1.47 246	3.07 297	2.11 275	12.67 337	102.10 346	3.59 269	18.94 324	18.97 335	16.50 272	15.09 325	12.73 319	10.36 333	13.79 295	4.57 302	12.99 301	14.32 324	7.77 324	3.43 324	1.75 268	6.25 308	3.48 264	5.53 283

HBP-ISP	6.40 286	1.33 254	2.30 291	1.91 270	1.51 254	1.65 260	0.79 193	2.50 284	1.29 233	4.91 313	6.80 302	1.37 195	0.74 172	14.59 330	52.98 333	19.59 333	1.24 219	1.10 232	6.08 244	8.03 322	12.73 294	16.75 331	0.79 228	1.19 249	1.81 270	2.06 261	3.90 276	2.87 248

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 244	1.48 265	1.03 194	1.98 271	1.75 268	2.09 274	5.14 298	2.15 262	2.23 278	1.73 215	1.57 219	2.49 251	4.83 281	5.73 315	12.78 262	1.73 186	1.22 216	1.06 229	5.43 228	1.54 248	12.24 291	9.06 231	1.52 280	1.16 247	2.29 280	3.46 289	3.05 243	7.63 294

MADNet+	4.78 262	2.02 286	1.87 275	2.01 272	2.36 285	1.47 254	4.28 293	2.47 282	1.99 273	2.66 257	2.13 238	3.56 266	2.85 269	2.34 291	41.14 295	5.66 287	3.48 285	1.53 273	4.54 216	3.38 296	13.07 303	7.34 210	1.72 284	3.48 325	2.93 291	2.17 268	3.24 252	3.29 262

ACV-stereo	13.36 321	1.90 281	1.63 260	2.10 273	1.15 231	2.97 288	1.36 242	1.72 225	1.86 270	2.96 269	4.89 273	3.67 272	43.88 332	1.13 267	54.14 335	17.43 330	2.38 272	1.31 264	170.74 347	4.64 303	12.73 294	14.68 326	0.97 254	1.83 272	1.25 214	1.49 214	3.53 265	2.32 238

SGM-Forest	4.18 253	1.24 239	0.74 133	2.12 274	1.35 247	1.42 251	0.56 166	1.36 181	0.90 194	4.89 312	0.96 180	2.51 253	12.92 311	0.61 198	16.38 271	3.12 238	0.79 114	0.65 101	7.04 269	0.76 155	6.77 221	10.03 239	0.84 244	0.81 216	1.66 264	1.78 245	4.79 288	25.96 329
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	5.88 280	1.88 279	3.14 308	2.14 275	1.80 274	2.47 286	2.43 274	4.51 317	3.45 301	3.97 294	4.84 271	6.45 296	17.40 321	1.04 263	5.09 246	14.91 323	1.80 249	1.66 278	37.39 320	6.28 315	5.99 210	12.74 310	1.44 277	2.02 282	2.12 279	2.11 267	3.75 269	5.99 287

dad	1.63 170	0.97 194	0.65 118	2.18 276	1.19 236	1.01 221	3.99 291	1.66 219	0.55 138	1.21 178	0.50 83	1.12 175	2.01 250	0.58 188	3.09 206	1.16 94	1.11 203	0.76 136	2.70 167	0.77 156	1.34 117	1.48 105	0.71 211	0.88 229	2.48 287	0.71 100	5.52 290	3.80 268

MFN_U_SF_RVC	4.44 259	1.91 282	1.83 270	2.19 277	1.82 276	2.38 282	4.61 295	2.39 279	1.94 271	4.48 303	11.47 327	3.74 273	2.50 259	4.72 310	20.32 277	3.66 252	1.91 259	1.83 284	11.50 291	3.25 294	7.86 241	6.73 201	1.25 264	3.20 323	1.86 274	3.84 291	2.83 233	3.94 269

CBMV_ROB	6.60 288	1.41 258	1.59 259	2.38 278	1.74 267	1.90 268	1.86 264	6.44 323	1.69 258	5.02 317	7.03 312	9.95 318	11.26 303	0.65 209	38.55 289	7.04 293	2.78 276	1.12 239	9.67 286	2.45 284	9.46 268	11.60 286	0.80 233	1.37 255	4.92 304	12.01 321	4.73 286	18.79 318

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 256	2.25 291	1.45 250	2.41 279	1.94 279	1.93 269	4.82 297	1.96 244	2.59 285	2.96 269	1.96 228	2.49 251	8.10 289	9.76 323	14.02 265	3.47 248	2.04 268	1.98 291	14.27 296	3.33 295	7.23 232	7.20 209	2.89 298	1.85 275	2.43 286	2.85 282	2.19 170	6.62 291

SPS-STEREO	5.78 278	1.73 277	1.86 273	2.48 280	1.67 263	2.19 275	1.60 251	2.72 292	1.76 261	3.63 287	6.80 302	4.12 276	2.19 253	1.21 272	13.01 264	12.86 316	2.91 278	2.01 292	47.66 331	2.04 275	14.17 318	13.06 320	1.43 276	2.27 294	2.40 285	1.94 255	3.66 268	2.80 246
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	5.52 272	1.54 267	1.51 253	2.64 281	3.13 306	2.07 272	10.40 315	2.61 287	2.65 286	2.55 255	6.41 290	6.23 294	15.93 320	0.58 188	6.75 251	14.92 324	3.87 288	3.34 322	7.45 274	7.76 319	13.60 311	10.19 243	6.30 316	2.29 295	1.57 257	3.30 287	4.69 284	4.80 273

iRaft-Stereo_20w	4.16 252	1.13 226	2.10 285	2.66 282	1.55 258	1.55 257	1.17 231	1.96 244	1.27 231	5.53 330	6.77 299	1.52 208	1.34 240	0.43 131	3.03 198	5.32 284	0.95 173	0.77 139	5.49 231	1.46 238	8.20 254	12.75 311	0.61 181	0.60 168	1.63 260	25.36 334	11.64 316	5.58 285

FBW_ROB	4.93 265	2.40 292	2.44 295	2.67 283	2.86 298	2.30 279	4.71 296	1.79 229	1.10 220	2.54 254	2.92 246	4.12 276	5.31 282	6.61 316	50.17 316	1.18 98	1.44 237	0.95 202	8.76 282	1.43 233	8.26 255	5.68 183	4.20 305	1.75 270	1.42 237	1.95 256	1.81 137	2.20 234

LSM0	11.61 313	1.70 274	2.94 305	2.71 284	2.41 287	2.76 287	6.88 305	4.22 314	4.26 309	3.67 289	7.57 314	7.41 300	9.43 297	0.98 254	64.90 345	78.60 348	3.43 284	2.37 306	20.39 306	4.80 305	14.29 324	16.21 330	1.30 270	3.06 319	3.29 296	12.44 322	6.06 293	25.31 327

FC-DCNN	3.48 238	1.59 271	4.19 317	2.76 285	2.30 281	3.10 292	1.73 257	2.57 286	1.72 259	2.88 265	1.36 213	2.15 236	1.21 234	0.68 213	6.32 249	1.61 176	1.31 226	1.03 221	7.90 278	0.95 190	8.85 263	8.73 225	0.82 241	1.69 268	3.19 295	2.50 277	4.67 283	16.15 314

IGEV-FE	3.38 234	0.83 130	1.84 271	2.81 286	0.69 165	2.38 282	1.26 237	2.23 270	0.94 199	4.29 300	6.75 297	2.28 243	1.01 222	0.45 142	2.82 189	7.73 301	0.85 135	0.77 139	5.93 239	1.88 264	8.51 261	12.88 316	0.58 171	0.69 194	1.40 234	1.57 226	14.79 327	2.99 251

IGEV_Zeroshot_test	3.38 234	0.83 130	1.84 271	2.82 287	0.69 165	2.37 280	1.26 237	2.23 270	0.94 199	4.40 301	6.76 298	2.28 243	1.01 222	0.45 142	2.83 190	7.72 300	0.87 142	0.77 139	5.93 239	1.87 263	8.49 260	12.88 316	0.58 171	0.69 194	1.40 234	1.57 226	14.84 328	2.99 251

SGM_RVC	8.49 298	2.77 296	1.77 268	2.88 288	2.31 282	3.42 295	2.70 275	7.78 332	3.92 303	5.57 331	8.42 320	9.89 314	12.92 311	0.68 213	3.72 229	2.10 210	6.63 305	1.11 236	40.78 322	5.93 312	9.99 273	10.27 249	1.97 288	2.17 285	8.79 321	2.97 284	27.36 335	40.51 341
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	2.05 193	2.73 294	2.03 282	2.92 289	2.66 294	3.04 290	2.76 278	1.17 142	1.11 222	1.60 205	1.21 203	2.23 240	1.69 246	2.81 295	2.04 113	1.25 111	2.78 276	2.42 309	2.63 160	2.90 290	1.92 152	2.11 124	2.77 297	0.92 233	1.01 172	0.93 142	2.50 208	1.10 163

UDG	3.91 249	2.76 295	2.09 284	2.92 289	2.64 292	2.99 289	2.71 276	1.31 169	1.13 224	1.65 209	1.96 228	2.20 239	1.68 245	2.77 294	48.81 314	1.57 172	3.02 280	2.26 299	2.65 163	2.91 291	3.00 168	3.09 137	2.64 292	1.05 240	1.02 174	1.19 182	2.36 191	1.16 171

FC-DCNN v2	3.76 246	1.64 272	4.17 316	2.93 291	2.32 283	3.38 294	1.67 253	2.65 289	2.92 291	2.86 264	1.36 213	2.62 257	1.33 239	0.68 213	6.35 250	1.65 180	1.31 226	1.00 216	8.25 279	0.94 188	8.74 262	8.73 225	0.82 241	1.68 265	4.68 303	3.34 288	7.40 303	15.96 313

DeepPrunerF	4.30 255	1.53 266	0.72 129	2.93 291	5.08 323	2.43 284	3.38 285	0.87 106	4.11 307	0.80 119	1.17 198	0.66 77	0.56 116	0.61 198	45.12 306	2.02 207	1.01 187	0.78 144	2.32 142	0.88 179	1.56 133	1.70 110	0.84 244	0.67 190	29.00 337	1.78 245	2.48 204	1.17 175

AnyNet_C01	7.20 294	2.24 290	2.27 289	2.95 293	1.92 278	1.58 258	5.39 299	3.73 311	5.63 317	3.17 274	4.41 265	4.59 283	6.09 284	1.88 289	58.66 340	14.24 319	5.46 295	3.69 324	4.79 219	3.02 292	8.40 257	10.33 251	2.45 291	2.24 292	5.77 307	2.65 279	8.81 310	17.99 316

DispFullNet	15.85 323	3.61 307	5.00 323	3.30 294	2.93 303	3.51 296	3.20 281	6.49 324	2.71 289	5.17 321	6.80 302	90.79 342	15.55 317	2.73 292	28.89 285	23.38 338	4.02 290	3.86 325	138.92 345	28.91 339	12.60 293	11.86 289	2.69 293	2.31 296	4.30 302	2.71 281	6.80 300	5.05 277

PSMNet_ROB	16.63 326	5.59 321	2.97 306	3.47 295	2.63 290	5.86 315	6.18 302	2.20 267	2.29 280	5.39 328	141.45 347	97.59 343	6.02 283	33.78 340	3.23 214	1.58 175	4.09 291	1.69 279	20.81 308	2.75 286	12.93 300	7.08 207	63.80 347	2.60 304	2.95 292	3.67 290	2.77 231	3.66 265

SGM+DAISY	11.81 315	3.22 299	3.47 309	3.83 296	3.15 307	4.25 301	3.52 287	7.70 330	10.88 331	5.57 331	9.00 325	9.94 317	13.12 313	1.74 287	22.71 282	18.99 332	3.23 282	2.28 302	15.35 300	8.91 328	15.05 331	17.02 332	1.32 272	4.58 330	24.50 335	31.01 340	32.60 341	41.83 344

ELAS_RVC	9.07 300	3.30 302	5.65 327	4.08 297	3.41 312	7.21 322	4.01 292	7.69 329	3.75 302	4.97 315	7.74 316	9.89 314	11.00 301	3.00 296	47.69 311	4.33 268	6.53 303	9.70 332	9.64 285	2.89 289	13.54 310	15.79 328	2.75 295	4.07 328	18.38 331	23.86 332	4.94 289	5.18 280
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	9.30 304	2.68 293	2.31 292	4.19 298	2.81 297	4.05 299	1.96 267	8.24 334	9.28 325	5.13 320	8.64 321	11.19 321	12.84 310	0.78 229	52.26 329	15.80 328	4.59 293	1.92 287	22.33 310	1.58 249	15.40 333	19.41 335	1.06 260	2.12 284	8.69 320	5.55 302	10.68 312	15.59 312
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
MADNet++	9.22 303	4.13 316	6.16 329	4.32 299	5.78 327	3.96 298	8.14 308	7.09 326	6.83 321	5.28 326	7.83 318	7.65 301	8.62 292	12.90 325	19.42 276	21.00 336	7.04 307	6.27 327	10.40 288	7.97 321	14.29 324	18.67 334	3.96 303	5.12 332	5.80 308	22.29 331	9.32 311	8.69 295

IMH	9.11 301	3.31 303	3.55 313	4.46 300	3.30 310	4.60 305	6.29 303	3.48 301	3.12 296	1.42 198	1.88 226	5.38 288	15.63 318	51.61 344	52.03 327	3.06 235	3.92 289	2.32 303	20.77 307	2.01 274	6.25 214	9.58 236	8.07 328	2.21 287	7.69 315	5.96 306	3.77 270	10.35 304

ELAS	10.16 306	3.54 306	5.12 325	4.49 301	4.32 321	5.01 310	4.33 294	6.88 325	4.09 306	4.97 315	7.74 316	9.90 316	11.01 302	3.51 305	52.19 328	4.52 270	7.15 308	9.65 331	8.69 281	2.38 282	13.33 306	14.95 327	2.75 295	3.64 327	17.76 330	27.24 337	13.13 322	21.93 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	4.65 260	3.75 310	2.70 301	4.56 302	2.98 304	4.16 300	8.75 311	2.05 257	2.01 274	1.90 226	1.12 195	3.61 271	3.00 271	3.60 306	2.70 181	1.89 195	2.97 279	1.54 274	15.27 299	8.73 326	11.07 286	11.30 279	10.70 331	2.22 288	1.73 266	2.30 271	2.76 230	6.13 288

IMH-64-1	7.17 292	3.27 300	3.53 311	4.69 303	3.29 308	4.58 303	5.71 300	3.51 303	3.09 294	1.39 195	1.98 230	4.90 286	10.92 299	4.82 311	52.00 325	4.78 271	3.66 286	2.27 300	12.32 292	1.96 270	6.91 224	10.55 254	7.77 324	2.22 288	6.05 310	4.73 296	13.45 323	9.13 297

IMH-64	7.17 292	3.27 300	3.53 311	4.69 303	3.29 308	4.58 303	5.71 300	3.51 303	3.09 294	1.39 195	1.98 230	4.90 286	10.92 299	4.82 311	52.00 325	4.78 271	3.66 286	2.27 300	12.32 292	1.96 270	6.91 224	10.55 254	7.77 324	2.22 288	6.05 310	4.73 296	13.45 323	9.13 297

SGM-ForestM	6.44 287	10.17 333	6.98 332	4.69 303	2.91 301	6.90 320	9.70 314	7.26 327	4.59 312	4.81 308	6.31 289	9.50 311	9.35 296	0.78 229	3.65 223	1.30 116	6.50 302	0.89 182	11.21 290	1.44 235	6.08 211	6.02 191	1.58 281	1.68 265	9.47 322	11.34 319	12.07 319	16.58 315

JetRed	12.50 319	6.96 328	7.76 333	4.77 306	6.78 329	9.35 328	10.92 319	5.31 322	4.54 311	5.85 333	3.28 255	8.17 307	7.48 287	9.74 322	50.80 321	15.21 326	10.30 312	7.93 328	7.83 277	5.44 309	18.10 336	24.48 338	11.12 333	4.60 331	11.97 326	25.85 335	24.78 334	28.17 331

PWCK	9.19 302	3.84 311	2.76 302	4.81 307	3.48 313	7.14 321	7.79 307	3.92 312	4.66 313	4.66 306	5.84 284	24.68 329	8.47 290	3.24 301	10.95 259	3.27 242	9.48 311	2.36 305	72.75 338	4.94 306	14.76 329	6.95 205	3.68 301	2.40 299	8.01 317	7.55 310	6.35 295	9.51 301

DGTPSM_ROB	17.21 327	6.49 325	18.05 336	4.91 308	8.87 334	5.73 312	11.48 321	5.02 319	12.05 332	5.03 319	9.34 326	12.62 322	56.51 338	15.29 331	43.82 302	20.47 334	19.26 335	16.28 335	24.70 311	20.05 336	13.50 307	22.25 336	6.00 311	12.55 338	12.71 327	32.01 342	14.20 325	35.61 340

MANE	14.22 322	9.62 332	6.93 331	4.94 309	5.72 326	7.88 324	11.48 321	7.38 328	9.90 327	4.92 314	6.89 308	8.98 310	12.13 309	3.67 307	50.37 317	17.85 331	11.82 315	20.17 338	10.46 289	6.55 317	12.22 290	12.86 314	1.77 286	11.33 337	24.83 336	30.99 339	31.42 339	40.73 342

DPSMNet_ROB	22.61 332	6.50 326	18.06 337	4.95 310	8.88 335	5.76 314	11.54 323	5.02 319	12.08 333	5.17 321	28.67 333	19.69 326	163.24 348	15.38 332	43.87 304	20.66 335	19.56 336	16.59 336	35.50 317	20.17 337	13.82 313	22.26 337	6.02 312	12.56 339	12.82 328	32.01 342	14.23 326	35.60 339

MonStereo1	9.81 305	3.92 313	2.43 294	5.31 311	4.70 322	5.34 311	7.44 306	3.39 300	2.25 279	117.09 349	3.30 256	6.44 295	10.28 298	3.91 308	2.28 145	1.78 190	3.22 281	3.17 321	38.45 321	3.58 297	5.84 207	5.88 189	6.18 315	1.83 272	3.46 299	3.13 286	7.10 302	3.19 259

Ntro	5.35 270	6.19 323	2.38 293	8.06 312	2.91 301	4.88 307	6.70 304	1.40 186	1.53 251	1.44 199	1.19 199	3.58 268	2.73 265	3.12 299	3.66 224	1.17 96	6.56 304	1.19 249	32.62 315	1.60 250	14.27 323	11.82 288	11.41 335	2.54 303	1.64 262	2.30 271	2.45 202	5.00 276

JetBlue	10.90 308	9.40 331	6.23 330	8.34 313	6.82 330	10.07 330	10.58 317	5.04 321	3.97 304	2.95 268	4.09 262	9.83 313	9.32 295	8.12 318	48.65 313	14.50 320	6.76 306	5.08 326	7.66 276	3.76 298	13.23 304	17.58 333	8.19 329	3.58 326	11.41 325	18.49 328	12.08 320	28.49 332

WAO-6	7.36 295	2.83 297	2.64 299	8.38 314	2.78 296	3.59 297	8.61 310	3.51 303	3.36 300	1.84 221	2.45 242	5.99 291	8.70 293	3.06 298	50.70 320	2.35 217	13.44 324	1.82 283	8.79 283	2.15 278	14.26 321	12.40 303	3.35 300	2.64 306	7.87 316	5.84 304	4.30 281	11.17 306

DPSM_ROB	21.05 329	17.19 335	22.69 338	10.13 315	9.29 336	13.96 331	14.50 328	11.66 336	15.25 336	9.00 334	8.97 323	10.35 319	13.24 314	19.90 336	59.73 341	26.35 339	18.76 333	21.26 339	14.74 297	15.50 334	28.56 339	27.85 340	7.42 321	16.13 340	34.05 340	39.30 345	37.97 343	44.48 345

DPSM	21.05 329	17.19 335	22.69 338	10.13 315	9.29 336	13.96 331	14.50 328	11.66 336	15.25 336	9.00 334	8.97 323	10.35 319	13.24 314	19.90 336	59.73 341	26.35 339	18.76 333	21.26 339	14.74 297	15.50 334	28.56 339	27.85 340	7.42 321	16.13 340	34.05 340	39.30 345	37.97 343	44.48 345

ACVNet_1	5.24 269	3.87 312	3.60 314	13.80 317	3.48 313	6.00 317	10.57 316	1.60 212	1.79 263	1.55 203	1.30 206	4.40 281	2.80 268	5.43 313	2.42 154	1.39 131	11.59 314	1.72 281	20.91 309	1.50 243	14.41 326	8.16 217	7.22 318	2.84 316	1.73 266	2.19 269	2.61 222	2.72 245

ktn	26.84 337	3.99 314	95.18 349	14.39 318	5.44 324	18.02 334	17.50 332	19.69 339	67.27 347	2.84 262	5.30 276	171.03 347	80.75 342	7.72 317	10.93 258	3.48 249	20.95 337	2.71 313	90.26 340	29.10 341	15.05 331	10.23 245	7.60 323	2.93 317	5.12 305	5.83 303	4.73 286	6.62 291

UNDER WATER	16.39 324	7.86 330	4.99 322	15.68 319	10.73 338	8.76 327	38.30 337	8.07 333	6.02 318	4.25 299	2.98 248	18.63 325	96.18 344	14.44 329	32.70 287	10.29 308	13.91 332	2.75 315	43.73 326	8.62 324	16.83 335	12.33 299	17.08 339	5.55 333	6.06 312	14.49 324	6.37 298	15.05 311

UNDER WATER-64	11.75 314	7.29 329	4.90 321	17.03 320	7.40 332	8.44 326	16.49 330	8.25 335	4.32 310	4.51 304	3.21 252	17.72 324	15.23 316	8.81 319	46.52 309	10.69 310	13.57 331	3.01 320	12.74 294	8.66 325	14.20 319	12.82 312	11.01 332	4.40 329	6.45 313	18.67 329	8.71 309	22.29 323

otaku	5.09 268	5.20 318	2.27 289	18.45 321	2.89 299	5.73 312	3.63 288	1.44 190	1.46 245	1.31 189	1.42 217	3.59 269	2.63 263	3.22 300	3.07 203	1.30 116	5.55 296	1.14 243	20.28 305	1.49 240	13.81 312	11.25 278	11.85 336	1.91 276	1.56 256	2.06 261	2.52 210	6.49 290

notaker	10.31 307	13.11 334	4.84 320	18.55 322	6.95 331	7.98 325	14.39 327	3.69 310	3.28 298	2.90 266	2.15 239	30.28 331	43.63 331	4.40 309	9.01 255	2.66 225	12.71 318	2.73 314	42.35 324	2.87 288	14.87 330	10.21 244	7.77 324	3.03 318	2.66 290	2.98 285	3.46 261	4.84 274

SQANet	4.87 264	4.55 317	2.13 287	19.76 323	2.63 290	4.99 309	3.29 282	1.63 216	1.45 243	1.20 177	1.40 216	3.22 264	2.40 257	2.76 293	3.09 206	1.20 104	5.19 294	1.07 230	19.89 304	1.28 221	12.48 292	10.73 262	11.37 334	1.49 260	1.57 257	2.32 273	2.66 228	5.86 286

CasAABBNet	42.72 341	34.60 340	45.66 342	20.17 324	18.55 339	28.05 337	29.13 335	23.25 341	30.69 339	18.73 339	18.11 329	20.72 327	37.90 329	39.93 343	120.54 349	52.80 347	37.72 343	42.56 344	29.30 314	30.56 342	57.58 346	56.66 347	14.58 338	32.34 345	68.46 348	79.09 349	76.31 347	89.48 348

FlowAnything	42.31 340	34.65 341	45.90 343	20.47 325	18.91 340	28.11 338	28.64 333	23.30 342	30.84 340	18.76 340	18.33 330	20.84 328	27.00 325	39.89 342	119.49 348	52.59 346	37.35 342	42.63 345	29.06 313	31.53 343	57.38 345	56.78 348	14.49 337	32.64 346	68.29 347	78.93 348	76.07 346	89.56 349

MDST_ROB	12.03 316	32.81 339	1.72 264	20.74 326	2.64 292	5.90 316	1.72 256	4.06 313	1.35 239	3.76 291	6.53 292	2.75 259	42.83 330	0.54 172	50.83 322	1.22 108	1.08 198	0.75 133	18.95 302	1.00 196	12.75 297	11.49 281	1.29 268	1.26 252	22.72 334	11.17 317	31.24 338	31.81 337

ACVNet_2	5.79 279	3.52 305	2.90 304	21.94 327	3.38 311	4.55 302	8.18 309	1.84 234	1.76 261	1.84 221	1.98 230	3.88 274	3.20 274	3.03 297	2.85 191	1.46 152	12.77 320	1.56 275	33.59 316	1.68 255	10.81 284	7.91 214	6.79 317	2.68 312	3.13 294	2.65 279	3.23 250	3.11 256

WAO-8	12.07 317	5.33 319	4.83 318	26.48 328	4.01 318	6.22 318	11.73 324	3.65 308	6.39 319	28.97 342	41.01 338	8.08 305	18.91 322	20.68 338	3.75 230	3.24 239	9.46 309	2.01 292	53.81 335	5.76 310	9.83 271	11.16 274	6.04 313	2.43 300	8.05 318	7.74 311	6.36 296	9.95 302

Venus	12.07 317	5.33 319	4.83 318	26.48 328	4.01 318	6.22 318	11.73 324	3.65 308	6.39 319	28.97 342	41.01 338	8.08 305	18.91 322	20.68 338	3.75 230	3.24 239	9.46 309	2.01 292	53.81 335	5.76 310	9.83 271	11.16 274	6.04 313	2.43 300	8.05 318	7.74 311	6.36 296	9.95 302

WAO-7	8.11 296	2.98 298	5.46 326	29.83 330	2.32 283	3.09 291	9.23 313	2.48 283	4.20 308	4.67 307	7.60 315	7.98 304	11.78 306	1.64 283	22.32 280	2.11 211	12.00 316	2.79 318	44.95 328	2.13 277	10.06 276	10.12 241	1.37 275	2.49 302	2.97 293	4.35 294	2.94 240	5.06 278

TorneroNet-64	13.24 320	6.25 324	5.07 324	34.05 331	3.72 315	9.38 329	16.75 331	3.49 302	12.26 334	2.27 247	5.98 285	17.67 323	34.24 328	14.37 328	47.92 312	3.76 255	13.18 322	2.40 308	36.34 319	9.15 331	13.85 314	12.35 302	5.65 308	2.64 306	14.28 329	14.51 325	3.41 258	12.48 307

Dean	5.89 281	3.71 309	2.59 296	34.77 332	3.99 317	4.60 305	10.86 318	2.26 274	2.39 283	2.16 241	1.55 218	4.68 284	4.76 280	3.30 302	3.03 198	1.76 188	12.09 317	1.65 277	9.86 287	2.04 275	14.16 317	9.89 237	7.35 319	2.66 311	3.36 298	2.91 283	3.53 265	3.13 258

LE_ROB	28.97 338	25.29 337	36.16 341	34.90 333	56.86 348	18.61 335	58.99 341	32.08 343	41.72 342	5.37 327	27.57 332	46.00 335	49.67 335	13.72 327	14.83 267	3.84 258	5.96 298	1.22 253	46.43 329	36.35 344	10.19 279	11.19 276	48.45 343	22.49 342	30.18 338	31.59 341	31.60 340	40.87 343

LRCNet_RVC	25.94 336	30.78 338	14.74 335	35.18 334	31.16 342	36.52 340	29.93 336	23.08 340	12.70 335	36.15 344	33.37 335	37.24 332	28.56 326	37.11 341	17.47 273	7.61 298	31.06 338	26.75 342	67.49 337	29.07 340	23.47 338	10.73 262	39.23 342	30.61 344	7.37 314	2.53 278	11.22 313	9.31 300

DDF-Stereo	5.75 277	1.70 274	0.52 93	38.69 335	0.79 187	32.72 339	0.96 211	1.26 157	0.53 129	1.03 162	2.56 244	40.13 333	1.82 249	0.57 184	2.07 116	3.66 252	0.92 163	0.83 161	4.27 213	0.73 146	6.68 220	6.39 194	0.52 140	0.47 108	0.87 143	1.54 223	1.72 130	1.23 179

PML	39.07 339	38.06 342	12.06 334	39.32 336	29.04 341	40.62 342	11.06 320	14.14 338	100.08 348	27.87 341	166.26 349	107.74 344	159.39 347	13.53 326	15.41 268	10.75 311	35.75 341	8.64 329	42.84 325	10.61 333	14.22 320	16.14 329	5.89 309	7.21 335	53.08 345	13.95 323	42.26 345	19.02 319

STStereo	16.49 325	3.48 304	5.91 328	44.25 337	5.60 325	39.03 341	13.11 326	7.74 331	10.72 330	5.19 323	8.92 322	24.73 330	30.22 327	1.03 262	59.92 343	11.74 314	2.59 273	1.26 261	40.79 323	2.25 280	10.02 274	8.79 228	2.06 289	11.31 336	22.61 333	16.05 327	20.57 331	35.39 338

ACVNet-4b	11.58 312	3.99 314	2.60 297	44.40 338	2.71 295	4.98 308	62.31 342	1.85 235	1.79 263	1.63 208	1.25 204	4.22 279	58.75 339	3.34 303	2.27 143	1.21 105	13.33 323	1.70 280	49.50 332	1.93 268	14.47 328	13.72 323	7.40 320	3.13 322	1.55 255	1.89 252	2.20 172	4.61 272

HaxPig	44.53 342	46.75 344	47.32 344	47.72 339	48.79 344	47.60 343	48.40 338	49.50 344	47.10 343	49.76 345	50.31 340	49.00 336	45.26 333	54.49 345	41.50 296	40.24 342	50.15 344	52.05 346	44.74 327	43.04 345	46.61 342	44.38 345	51.78 344	45.43 347	33.92 339	25.30 333	28.66 336	22.43 324

AVERAGE_ROB	46.12 343	48.49 345	48.31 345	49.34 340	50.25 345	48.63 344	49.80 339	50.74 346	48.67 344	51.68 346	52.55 341	50.28 337	47.20 334	55.70 346	43.00 301	40.99 343	52.42 345	54.59 347	47.27 330	45.45 346	48.77 343	44.06 344	52.90 345	46.98 348	35.80 342	26.72 336	30.77 337	23.81 326

MEDIAN_ROB	49.56 345	51.66 346	50.91 346	52.80 341	53.76 346	52.08 345	53.35 340	54.28 347	52.25 345	54.89 347	55.89 342	53.59 338	50.09 336	58.85 347	46.45 308	44.55 344	55.81 346	57.90 348	50.55 333	48.85 347	52.07 344	46.79 346	56.69 346	50.01 349	39.10 343	30.23 338	33.56 342	31.26 336

LVE	10.96 309	3.63 308	2.68 300	55.15 342	4.03 320	7.50 323	88.91 347	1.93 241	2.44 284	2.26 245	1.69 222	4.48 282	4.75 279	3.42 304	3.44 218	2.21 214	6.03 300	1.84 285	50.68 334	1.97 272	10.14 278	12.19 294	5.54 307	3.12 321	3.75 300	2.46 276	2.99 242	6.76 293

HanzoNet	47.37 344	45.54 343	75.64 348	62.53 343	47.97 343	62.03 346	90.57 348	55.02 348	58.34 346	15.60 338	22.00 331	75.72 340	107.47 345	172.14 349	23.65 284	13.02 317	62.42 347	9.26 330	134.39 343	22.45 338	19.74 337	25.78 339	31.84 341	5.57 334	9.72 324	9.49 315	8.54 308	12.61 308

BEATNet-Init1	52.60 346	76.96 347	24.06 340	87.02 344	56.48 347	86.86 347	68.77 343	49.65 345	34.71 341	11.93 336	56.24 343	64.63 339	78.72 341	9.65 321	58.40 339	51.35 345	32.72 339	23.00 341	101.24 342	71.98 349	46.49 341	39.72 343	28.67 340	24.23 343	59.12 346	38.23 344	77.99 348	61.49 347

TorneroNet	24.73 335	6.18 322	3.52 310	95.34 345	3.93 316	27.05 336	29.02 334	4.44 315	18.13 338	2.20 242	37.99 337	77.85 341	72.31 340	18.15 334	41.78 298	3.07 236	13.11 321	2.35 304	87.85 339	9.06 330	15.44 334	12.17 293	5.94 310	2.64 306	52.32 344	8.18 313	3.59 267	14.11 309

KSHMR	20.05 328	6.71 327	4.01 315	99.31 346	5.91 328	17.09 333	71.12 344	3.62 307	9.75 326	3.59 285	3.39 257	6.07 292	84.38 343	17.14 333	22.70 281	3.97 259	6.29 301	2.76 317	90.60 341	2.83 287	12.73 294	10.14 242	9.05 330	2.74 313	21.08 332	5.85 305	8.10 307	10.46 305

DLNR_Zeroshot_test	23.11 333	81.98 348	1.97 278	102.16 347	0.49 105	0.55 127	81.36 346	2.30 278	0.50 117	4.87 311	2.22 240	2.99 261	0.93 211	12.17 324	96.90 347	144.02 349	34.28 340	19.61 337	8.60 280	4.35 300	8.08 253	6.53 197	0.51 133	0.69 194	1.37 227	1.57 226	1.16 85	1.90 220

zero-FE	23.86 334	1.70 274	0.52 93	141.89 348	8.72 333	147.65 349	77.27 345	1.26 157	0.60 152	1.15 175	4.12 263	136.19 345	11.59 305	0.57 184	2.27 143	3.52 250	1.06 197	2.52 311	5.18 222	0.95 190	81.26 347	7.98 215	0.52 140	0.47 108	0.86 138	1.54 223	1.68 129	1.14 168

DPSimNet_ROB	111.84 347	179.62 349	74.81 347	195.40 349	165.93 349	136.63 348	98.05 349	126.48 349	138.79 349	82.31 348	148.57 348	159.77 346	157.57 346	78.29 348	64.65 344	40.10 341	142.61 348	34.98 343	195.20 348	69.76 348	154.10 348	32.63 342	82.12 348	98.24 350	71.10 349	51.68 347	117.83 349	122.56 350

GS-Stereo																							0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 12	0.52 16	0.24 9

ASD4																								105.89 351

Low-res two-view benchmark