Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

111111	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 23	0.03 3	0.03 22	0.04 8	0.05 24	0.03 1	0.04 13	0.05 11	0.03 18	0.02 2	0.09 10	0.08 6	0.06 4	0.05 3	0.07 9	0.04 2	0.07 10	0.08 31	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 22	0.04 8	0.02 1	0.03 1	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

MoCha-V2	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 7	0.05 21	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 17	0.08 6	0.07 8	0.06 12	0.08 18	0.06 20	0.07 10	0.07 21	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

OmniDepth	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.02 3	0.08 36	0.03 18	0.02 2	0.07 3	0.08 6	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.06 5	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.04 4

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.06 28	0.03 6	0.06 21	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.04 2	0.07 10	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 8	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.04 7	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.07 2	0.07 8	0.05 3	0.06 5	0.05 11	0.06 5	0.05 4	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.03 5	0.04 7	0.05 21	0.08 36	0.02 1	0.02 2	0.11 24	0.09 16	0.07 8	0.05 3	0.07 9	0.05 11	0.06 5	0.10 45	0.03 21	0.03 7	0.06 14	0.06 15	0.08 30	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 32	0.03 22	0.05 22	0.04 14	0.04 7	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.08 6	0.07 8	0.04 2	0.08 18	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 22	0.05 6	0.07 15	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.05 24	0.04 7	0.06 30	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 7	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

AIO-test1	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 31	0.06 35	0.06 28	0.06 30	0.06 21	0.02 1	0.03 27	0.09 10	0.09 16	0.06 4	0.05 3	0.05 1	0.05 11	0.05 2	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

AIO-Stereo	0.05 11	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.04 15	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 13	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.09 10	0.09 16	0.07 8	0.06 12	0.09 30	0.06 20	0.07 10	0.06 11	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.05 6	0.07 15	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 18	0.03 8	0.02 1	0.04 15	0.04 42	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 30	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.07 2	0.06 4	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 21	0.03 7	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 34	0.10 26	0.06 4	0.05 3	0.06 5	0.04 2	0.07 10	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 14	0.05 6	0.05 4	0.04 4
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
GEAStereo	0.06 22	0.07 37	0.05 34	0.06 45	0.05 33	0.05 32	0.04 42	0.05 22	0.04 14	0.06 28	0.04 13	0.07 30	0.02 1	0.03 27	0.13 40	0.09 16	0.09 29	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.10 33	0.08 31	0.03 21	0.05 39	0.08 33	0.07 22	0.08 30	0.05 15

GSStereo	0.06 22	0.06 31	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.03 1	0.04 14	0.05 19	0.04 13	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.11 24	0.10 26	0.10 38	0.06 12	0.09 30	0.06 20	0.10 33	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.07 22	0.06 15	0.07 15	0.05 15

GS-Stereo																							0.02 3	0.03 7	0.07 22	0.06 15	0.07 15	0.05 15

gasm-f	0.06 22	0.07 37	0.05 34	0.06 45	0.05 33	0.05 32	0.04 42	0.05 22	0.04 14	0.06 28	0.04 13	0.07 30	0.02 1	0.03 27	0.13 40	0.09 16	0.09 29	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.10 33	0.08 31	0.03 21	0.05 39	0.08 33	0.07 22	0.08 30	0.05 15

GASTEREO	0.06 22	0.04 10	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 7	0.04 13	0.06 21	0.03 18	0.02 2	0.12 34	0.10 26	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.07 10	0.13 63	0.03 21	0.03 7	0.07 22	0.08 36	0.07 15	0.05 15

MSCF	0.06 22	0.04 10	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.04 8	0.06 35	0.04 7	0.04 13	0.06 21	0.03 18	0.02 2	0.12 34	0.10 26	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.07 10	0.12 56	0.03 21	0.03 7	0.07 22	0.08 36	0.06 9	0.05 15

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 19	0.02 3	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 4	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.04 2	0.07 10	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 15

LG-Stereo	0.05 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 23	0.04 15	0.02 3	0.06 31	0.05 24	0.06 28	0.06 30	0.08 36	0.03 18	0.02 2	0.10 17	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.05 11	0.09 29	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 15

MM-Stereo_test2	0.05 11	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 8	0.04 14	0.05 19	0.03 6	0.04 4	0.02 1	0.03 27	0.09 10	0.09 16	0.07 8	0.07 22	0.07 9	0.06 20	0.08 20	0.10 45	0.04 41	0.03 7	0.05 5	0.09 45	0.06 9	0.05 15

GIP-stereo	0.06 22	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.03 9	0.04 15	0.03 22	0.03 1	0.03 5	0.05 19	0.04 13	0.05 11	0.02 1	0.04 41	0.11 24	0.09 16	0.08 18	0.07 22	0.09 30	0.07 40	0.08 20	0.09 41	0.02 3	0.04 28	0.06 14	0.07 22	0.08 30	0.05 15

IGEV-Stereo++	0.06 22	0.05 22	0.04 18	0.05 32	0.05 33	0.04 15	0.02 3	0.05 22	0.05 24	0.05 19	0.05 21	0.05 11	0.04 36	0.03 27	0.09 10	0.09 16	0.07 8	0.06 12	0.08 18	0.05 11	0.07 10	0.12 56	0.04 41	0.03 7	0.05 5	0.07 22	0.08 30	0.05 15

RSM++	0.06 22	0.05 22	0.05 34	0.05 32	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.06 31	0.05 24	0.05 19	0.05 21	0.07 30	0.04 36	0.02 2	0.11 24	0.10 26	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.06 20	0.09 29	0.07 21	0.03 21	0.04 28	0.08 33	0.07 22	0.07 15	0.05 15

RSM	0.05 11	0.05 22	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.04 8	0.03 5	0.04 7	0.05 21	0.06 21	0.03 18	0.02 2	0.10 17	0.09 16	0.07 8	0.06 12	0.07 9	0.06 20	0.08 20	0.06 11	0.02 3	0.04 28	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 15

AEACV	0.07 34	0.08 48	0.04 18	0.05 32	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.05 22	0.03 5	0.05 19	0.05 21	0.06 21	0.03 18	0.03 27	0.17 67	0.13 54	0.09 29	0.08 34	0.12 45	0.07 40	0.10 33	0.10 45	0.03 21	0.04 28	0.08 33	0.12 65	0.07 15	0.05 15

CroCo-Stereo Lap2	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 28	0.03 6	0.04 4	0.03 18	0.02 2	0.10 17	0.10 26	0.07 8	0.07 22	0.07 9	0.05 11	0.08 20	0.06 11	0.02 3	0.03 7	0.07 22	0.08 36	0.07 15	0.05 15

NLCSM	0.08 40	0.06 31	0.04 18	0.09 84	0.09 89	0.07 53	0.06 81	0.07 37	0.07 50	0.09 42	0.10 80	0.07 30	0.07 69	0.05 48	0.09 10	0.08 6	0.09 29	0.09 38	0.11 39	0.06 20	0.12 48	0.08 31	0.05 60	0.05 39	0.07 22	0.07 22	0.10 41	0.06 30

MLG-Stereo_test2	0.06 22	0.05 22	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 15	0.02 3	0.06 31	0.04 14	0.07 39	0.05 21	0.07 30	0.03 18	0.04 41	0.10 17	0.10 26	0.10 38	0.07 22	0.11 39	0.06 20	0.10 33	0.06 11	0.03 21	0.03 7	0.06 14	0.05 6	0.09 38	0.06 30

Occ-G	0.06 22	0.07 37	0.05 34	0.05 32	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.05 22	0.04 14	0.04 7	0.08 53	0.06 21	0.03 18	0.03 27	0.11 24	0.11 35	0.08 18	0.08 34	0.13 51	0.06 20	0.09 29	0.07 21	0.04 41	0.05 39	0.06 14	0.06 15	0.08 30	0.06 30

U	0.05 11	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 8	0.02 1	0.04 7	0.01 1	0.05 11	0.03 18	0.02 2	0.12 34	0.11 35	0.08 18	0.07 22	0.08 18	0.05 11	0.10 33	0.07 21	0.01 1	0.03 7	0.07 22	0.07 22	0.06 9	0.06 30

MonStereo	0.05 11	0.04 10	0.04 18	0.04 17	0.04 23	0.03 3	0.03 22	0.05 22	0.05 24	0.05 19	0.06 30	0.05 11	0.03 18	0.02 2	0.10 17	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.07 9	0.05 11	0.07 10	0.06 11	0.02 3	0.02 1	0.07 22	0.07 22	0.07 15	0.07 34

AdaDepth	0.06 22	0.06 31	0.04 18	0.04 17	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.05 22	0.06 35	0.04 7	0.05 21	0.05 11	0.03 18	0.03 27	0.11 24	0.11 35	0.09 29	0.08 34	0.09 30	0.06 20	0.08 20	0.07 21	0.02 3	0.04 28	0.07 22	0.07 22	0.09 38	0.07 34

AIO_rvc	0.09 45	0.09 58	0.06 46	0.07 53	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.12 58	0.08 56	0.12 60	0.05 21	0.11 50	0.04 36	0.05 48	0.22 123	0.17 95	0.11 41	0.09 38	0.14 55	0.07 40	0.16 62	0.22 125	0.04 41	0.05 39	0.09 41	0.08 36	0.09 38	0.07 34

AIO_test	0.12 68	0.10 71	0.06 46	0.10 94	0.07 59	0.07 53	0.06 81	0.14 69	0.10 87	0.13 63	0.07 41	0.13 61	0.05 42	0.05 48	0.29 178	0.29 229	0.11 41	0.09 38	0.13 51	0.07 40	0.18 81	0.24 137	0.05 60	0.06 53	0.12 69	0.18 136	0.10 41	0.07 34

RAStereo	0.06 22	0.05 22	0.04 18	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 22	0.03 5	0.10 49	0.03 6	0.07 30	0.03 18	0.02 2	0.14 49	0.11 35	0.09 29	0.08 34	0.09 30	0.05 11	0.12 48	0.07 21	0.02 3	0.03 7	0.09 41	0.07 22	0.07 15	0.07 34

anonymousdsp	0.08 40	0.07 37	0.06 46	0.06 45	0.05 33	0.06 43	0.04 42	0.10 48	0.06 35	0.11 55	0.10 80	0.08 36	0.04 36	0.05 48	0.13 40	0.12 49	0.11 41	0.09 38	0.13 51	0.08 54	0.14 54	0.15 72	0.04 41	0.05 39	0.08 33	0.07 22	0.11 49	0.07 34

RAFT + AFF	0.14 81	0.07 37	0.05 34	0.08 69	0.05 33	0.07 53	0.04 42	0.11 54	0.08 56	0.14 66	0.07 41	0.15 80	0.04 36	0.03 27	1.54 296	0.11 35	0.14 59	0.07 22	0.14 55	0.06 20	0.14 54	0.08 31	0.03 21	0.05 39	0.10 50	0.07 22	0.07 15	0.07 34

VIP-Stereo	0.07 34	0.06 31	0.05 34	0.05 32	0.04 23	0.04 15	0.02 3	0.06 31	0.05 24	0.06 28	0.09 66	0.10 44	0.03 18	0.03 27	0.12 34	0.11 35	0.12 48	0.09 38	0.10 35	0.06 20	0.11 40	0.06 11	0.03 21	0.04 28	0.08 33	0.07 22	0.07 15	0.08 41

MLG-Stereo_test3	0.08 40	0.06 31	0.04 18	0.05 32	0.06 48	0.06 43	0.04 42	0.07 37	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.13 61	0.03 18	0.05 48	0.13 40	0.11 35	0.12 48	0.09 38	0.29 169	0.06 20	0.12 48	0.13 63	0.03 21	0.05 39	0.07 22	0.08 36	0.10 41	0.08 41

HUF	0.13 75	0.09 58	0.07 58	0.08 69	0.08 76	0.07 53	0.04 42	0.15 73	0.08 56	0.18 81	0.07 41	0.12 56	0.07 69	0.06 67	0.43 220	0.45 281	0.15 66	0.10 52	0.20 94	0.09 65	0.21 111	0.21 118	0.06 79	0.06 53	0.11 59	0.08 36	0.11 49	0.08 41

DEFOM-Stereo	0.07 34	0.06 31	0.04 18	0.06 45	0.05 33	0.05 32	0.03 22	0.06 31	0.05 24	0.06 28	0.07 41	0.06 21	0.03 18	0.03 27	0.11 24	0.10 26	0.11 41	0.09 38	0.10 35	0.06 20	0.11 40	0.07 21	0.04 41	0.04 28	0.08 33	0.08 36	0.12 56	0.08 41

AASNet	0.10 53	0.10 71	0.07 58	0.10 94	0.10 109	0.11 111	0.08 117	0.11 54	0.06 35	0.10 49	0.11 96	0.10 44	0.06 53	0.07 76	0.14 49	0.11 35	0.13 54	0.11 62	0.11 39	0.09 65	0.11 40	0.12 56	0.06 79	0.08 80	0.11 59	0.10 55	0.10 41	0.08 41

iRaftStereo_RVC	0.08 40	0.07 37	0.06 46	0.05 32	0.05 33	0.05 32	0.03 22	0.10 48	0.05 24	0.10 49	0.09 66	0.10 44	0.05 42	0.04 41	0.11 24	0.11 35	0.13 54	0.10 52	0.12 45	0.07 40	0.15 60	0.11 49	0.04 41	0.05 39	0.10 50	0.09 45	0.11 49	0.08 41

delet	0.08 40	0.08 48	0.07 58	0.09 84	0.07 59	0.08 73	0.06 81	0.07 37	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.11 50	0.06 53	0.06 67	0.12 34	0.10 26	0.10 38	0.09 38	0.08 18	0.09 65	0.09 29	0.07 21	0.05 60	0.06 53	0.09 41	0.09 45	0.10 41	0.08 41

RYNet	0.15 90	0.07 37	0.06 46	0.05 32	0.06 48	0.06 43	0.04 42	0.07 37	0.13 153	0.06 28	0.06 30	0.06 21	0.05 42	0.04 41	1.96 316	0.11 35	0.09 29	0.13 82	0.10 35	0.07 40	0.08 20	0.07 21	0.13 200	0.06 53	0.09 41	0.22 172	0.11 49	0.08 41

TDLM	0.07 34	0.08 48	0.07 58	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.05 61	0.07 37	0.06 35	0.06 28	0.10 80	0.08 36	0.06 53	0.05 48	0.09 10	0.09 16	0.09 29	0.09 38	0.08 18	0.06 20	0.08 20	0.06 11	0.05 60	0.07 63	0.08 33	0.07 22	0.08 30	0.08 41

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 62	0.08 48	0.06 46	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.03 22	0.16 80	0.09 70	0.24 136	0.09 66	0.10 44	0.06 53	0.05 48	0.15 57	0.17 95	0.17 78	0.12 68	0.16 67	0.10 74	0.24 137	0.17 88	0.04 41	0.05 39	0.10 50	0.11 58	0.13 62	0.09 50

IGEV-Stereo+	0.10 53	0.11 92	0.05 34	0.05 32	0.06 48	0.06 43	0.03 22	0.16 80	0.08 56	0.24 136	0.13 112	0.11 50	0.06 53	0.05 48	0.13 40	0.15 73	0.14 59	0.10 52	0.15 61	0.10 74	0.18 81	0.15 72	0.05 60	0.04 28	0.10 50	0.12 65	0.08 30	0.09 50

LG-Stereo_L2	0.09 45	0.08 48	0.05 34	0.04 17	0.05 33	0.04 15	0.03 22	0.13 63	0.09 70	0.21 96	0.09 66	0.13 61	0.05 42	0.05 48	0.13 40	0.14 60	0.14 59	0.09 38	0.14 55	0.07 40	0.18 81	0.12 56	0.03 21	0.04 28	0.09 41	0.08 36	0.10 41	0.10 52

LG-Stereo_L1	0.09 45	0.08 48	0.05 34	0.05 32	0.05 33	0.05 32	0.03 22	0.13 63	0.09 70	0.21 96	0.09 66	0.11 50	0.05 42	0.05 48	0.13 40	0.14 60	0.14 59	0.09 38	0.14 55	0.07 40	0.18 81	0.11 49	0.03 21	0.04 28	0.09 41	0.08 36	0.10 41	0.10 52

LGtest1	0.09 45	0.07 37	0.06 46	0.06 45	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.10 48	0.09 70	0.09 42	0.10 80	0.10 44	0.05 42	0.06 67	0.15 57	0.13 54	0.15 66	0.11 62	0.15 61	0.09 65	0.16 62	0.15 72	0.05 60	0.05 39	0.10 50	0.09 45	0.12 56	0.10 52

MIM_Stereo	0.11 62	0.09 58	0.07 58	0.08 69	0.07 59	0.09 90	0.04 42	0.13 63	0.06 35	0.19 88	0.08 53	0.11 50	0.05 42	0.05 48	0.16 62	0.15 73	0.17 78	0.12 68	0.20 94	0.10 74	0.18 81	0.15 72	0.04 41	0.07 63	0.11 59	0.10 55	0.15 68	0.10 52

LL-Strereo2	0.12 68	0.08 48	0.07 58	0.07 53	0.07 59	0.06 43	0.04 42	0.15 73	0.10 87	0.22 105	0.10 80	0.13 61	0.07 69	0.07 76	0.15 57	0.15 73	0.18 89	0.11 62	0.20 94	0.10 74	0.20 102	0.28 163	0.05 60	0.07 63	0.12 69	0.13 76	0.15 68	0.10 52

LG-G_1	0.09 45	0.08 48	0.06 46	0.08 69	0.07 59	0.08 73	0.05 61	0.09 44	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.13 61	0.06 53	0.07 76	0.14 49	0.12 49	0.13 54	0.10 52	0.15 61	0.08 54	0.14 54	0.17 88	0.05 60	0.05 39	0.09 41	0.09 45	0.12 56	0.11 57

LG-G	0.09 45	0.08 48	0.06 46	0.08 69	0.07 59	0.08 73	0.05 61	0.09 44	0.06 35	0.09 42	0.07 41	0.13 61	0.06 53	0.07 76	0.14 49	0.12 49	0.13 54	0.10 52	0.15 61	0.08 54	0.14 54	0.17 88	0.05 60	0.05 39	0.09 41	0.09 45	0.12 56	0.11 57

DFGA-Net	0.09 45	0.09 58	0.05 34	0.07 53	0.05 33	0.06 43	0.05 61	0.11 54	0.06 35	0.12 60	0.07 41	0.13 61	0.05 42	0.04 41	0.14 49	0.12 49	0.13 54	0.10 52	0.13 51	0.07 40	0.11 40	0.08 31	0.05 60	0.07 63	0.10 50	0.09 45	0.14 65	0.11 57

HCRNet	0.15 90	0.19 219	0.08 76	0.23 220	0.09 89	0.16 164	0.09 132	0.16 80	0.06 35	0.49 300	0.16 137	0.25 158	0.08 86	0.09 113	0.43 220	0.11 35	0.16 71	0.10 52	0.21 107	0.09 65	0.13 51	0.08 31	0.11 176	0.07 63	0.09 41	0.09 45	0.14 65	0.11 57

AFF-stereo	0.10 53	0.10 71	0.08 76	0.07 53	0.06 48	0.08 73	0.04 42	0.17 86	0.08 56	0.21 96	0.08 53	0.13 61	0.05 42	0.03 27	0.14 49	0.14 60	0.12 48	0.09 38	0.20 94	0.07 40	0.14 54	0.11 49	0.04 41	0.06 53	0.13 73	0.12 65	0.18 92	0.11 57

GANet	0.10 53	0.10 71	0.09 95	0.10 94	0.10 109	0.12 126	0.09 132	0.13 63	0.08 56	0.10 49	0.10 80	0.14 72	0.06 53	0.06 67	0.11 24	0.12 49	0.14 59	0.14 94	0.11 39	0.07 40	0.11 40	0.08 31	0.08 121	0.08 80	0.11 59	0.09 45	0.11 49	0.11 57

anonymousdsp2	0.13 75	0.12 108	0.09 95	0.09 84	0.08 76	0.10 95	0.07 99	0.18 95	0.08 56	0.20 92	0.16 137	0.15 80	0.07 69	0.07 76	0.15 57	0.15 73	0.17 78	0.12 68	0.23 122	0.11 86	0.19 93	0.21 118	0.07 95	0.08 80	0.13 73	0.11 58	0.18 92	0.12 63

MMNet	0.10 53	0.09 58	0.07 58	0.10 94	0.08 76	0.09 90	0.06 81	0.10 48	0.08 56	0.08 40	0.09 66	0.12 56	0.06 53	0.08 87	0.22 123	0.11 35	0.12 48	0.11 62	0.12 45	0.09 65	0.11 40	0.08 31	0.06 79	0.08 80	0.10 50	0.11 58	0.13 62	0.12 63

DMCA	0.11 62	0.09 58	0.10 106	0.08 69	0.09 89	0.08 73	0.09 132	0.13 63	0.10 87	0.11 55	0.13 112	0.12 56	0.08 86	0.09 113	0.20 98	0.14 60	0.15 66	0.14 94	0.12 45	0.10 74	0.14 54	0.09 41	0.08 121	0.08 80	0.11 59	0.13 76	0.11 49	0.12 63

CVANet_RVC	0.10 53	0.12 108	0.11 130	0.13 134	0.09 89	0.11 111	0.08 117	0.12 58	0.08 56	0.09 42	0.14 119	0.10 44	0.07 69	0.07 76	0.11 24	0.11 35	0.11 41	0.11 62	0.11 39	0.08 54	0.11 40	0.08 31	0.06 79	0.08 80	0.11 59	0.09 45	0.11 49	0.12 63

SGD-Stereo	0.13 75	0.07 37	0.05 34	0.06 45	0.06 48	0.08 73	0.03 22	0.08 43	0.08 56	0.10 49	0.06 30	0.13 61	0.06 53	0.04 41	0.93 276	0.17 95	0.18 89	0.10 52	0.16 67	0.08 54	0.18 81	0.11 49	0.06 79	0.06 53	0.10 50	0.11 58	0.16 74	0.13 67

YMNet	0.13 75	0.11 92	0.08 76	0.10 94	0.10 109	0.12 126	0.17 194	0.11 54	0.10 87	0.10 49	0.08 53	0.16 89	0.12 142	0.09 113	0.66 255	0.16 85	0.12 48	0.12 68	0.14 55	0.08 54	0.11 40	0.11 49	0.07 95	0.07 63	0.15 97	0.11 58	0.15 68	0.13 67

StereoVision	0.07 34	0.05 22	0.05 34	0.04 17	0.04 23	0.05 32	0.03 22	0.07 37	0.11 106	0.05 19	0.06 30	0.05 11	0.06 53	0.02 2	0.13 40	0.13 54	0.09 29	0.07 22	0.10 35	0.08 54	0.08 20	0.07 21	0.03 21	0.05 39	0.11 59	0.10 55	0.13 62	0.13 67

MIF-Stereo (partial)	0.10 53	0.09 58	0.08 76	0.07 53	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.12 58	0.09 70	0.12 60	0.07 41	0.09 43	0.07 69	0.05 48	0.18 78	0.15 73	0.16 71	0.13 82	0.14 55	0.08 54	0.16 62	0.10 45	0.04 41	0.08 80	0.13 73	0.11 58	0.16 74	0.13 67

UniTT-Stereo	0.11 62	0.07 37	0.06 46	0.05 32	0.05 33	0.06 43	0.04 42	0.10 48	0.07 50	0.13 63	0.06 30	0.12 56	0.12 142	0.08 87	0.18 78	0.14 60	0.16 71	0.12 68	0.19 86	0.09 65	0.17 70	0.12 56	0.07 95	0.06 53	0.12 69	0.19 144	0.10 41	0.13 67

4D-IteraStereo	0.14 81	0.10 71	0.09 95	0.10 94	0.08 76	0.08 73	0.05 61	0.21 122	0.12 132	0.26 161	0.12 102	0.20 115	0.08 86	0.07 76	0.19 83	0.18 117	0.20 110	0.15 118	0.22 116	0.12 95	0.27 155	0.29 168	0.05 60	0.08 80	0.14 88	0.14 84	0.19 99	0.13 67

CIPLG	0.15 90	0.11 92	0.08 76	0.10 94	0.09 89	0.11 111	0.08 117	0.23 143	0.09 70	0.23 116	0.14 119	0.20 115	0.10 104	0.12 168	0.23 134	0.17 95	0.21 126	0.14 94	0.21 107	0.13 112	0.22 121	0.28 163	0.06 79	0.09 104	0.16 102	0.12 65	0.21 117	0.13 67

ACRE	0.15 90	0.11 92	0.08 76	0.10 94	0.09 89	0.11 111	0.08 117	0.23 143	0.09 70	0.23 116	0.15 127	0.20 115	0.10 104	0.12 168	0.21 110	0.17 95	0.21 126	0.14 94	0.21 107	0.13 112	0.22 121	0.27 155	0.06 79	0.09 104	0.16 102	0.12 65	0.21 117	0.13 67

raft+_RVC	0.12 68	0.10 71	0.08 76	0.09 84	0.08 76	0.09 90	0.06 81	0.18 95	0.09 70	0.22 105	0.12 102	0.15 80	0.07 69	0.06 67	0.16 62	0.14 60	0.16 71	0.12 68	0.20 94	0.09 65	0.19 93	0.17 88	0.05 60	0.07 63	0.14 88	0.13 76	0.16 74	0.13 67

ARAFT	0.12 68	0.09 58	0.07 58	0.09 84	0.07 59	0.08 73	0.04 42	0.14 69	0.08 56	0.21 96	0.10 80	0.17 94	0.05 42	0.05 48	0.18 78	0.14 60	0.18 89	0.15 118	0.20 94	0.08 54	0.20 102	0.18 96	0.05 60	0.06 53	0.14 88	0.11 58	0.18 92	0.13 67

UPFNet	0.13 75	0.11 92	0.12 150	0.12 125	0.11 123	0.13 137	0.10 143	0.15 73	0.12 132	0.17 74	0.13 112	0.15 80	0.09 96	0.11 143	0.23 134	0.15 73	0.17 78	0.15 118	0.16 67	0.11 86	0.13 51	0.11 49	0.09 135	0.09 104	0.13 73	0.13 76	0.19 99	0.13 67

plain	0.10 53	0.09 58	0.07 58	0.06 45	0.06 48	0.07 53	0.04 42	0.13 63	0.06 35	0.16 67	0.06 30	0.11 50	0.04 36	0.04 41	0.16 62	0.16 85	0.16 71	0.12 68	0.15 61	0.08 54	0.15 60	0.11 49	0.04 41	0.07 63	0.12 69	0.12 65	0.12 56	0.14 78

RAFT_CTSACE	0.11 62	0.09 58	0.07 58	0.05 32	0.06 48	0.08 73	0.06 81	0.12 58	0.07 50	0.18 81	0.06 30	0.14 72	0.12 142	0.05 48	0.13 40	0.13 54	0.14 59	0.09 38	0.12 45	0.07 40	0.16 62	0.18 96	0.04 41	0.07 63	0.14 88	0.14 84	0.19 99	0.14 78

IPLG	0.22 172	0.12 108	0.11 130	0.10 94	0.10 109	0.10 95	0.07 99	0.22 131	0.09 70	0.24 136	0.15 127	0.21 128	0.09 96	0.11 143	1.93 314	0.18 117	0.21 126	0.16 139	0.24 130	0.14 136	0.20 102	0.32 180	0.06 79	0.10 132	0.18 128	0.18 136	0.24 138	0.14 78

IPLGR_C	0.15 90	0.11 92	0.08 76	0.10 94	0.09 89	0.11 111	0.08 117	0.23 143	0.09 70	0.23 116	0.14 119	0.20 115	0.10 104	0.12 168	0.21 110	0.17 95	0.21 126	0.14 94	0.21 107	0.13 112	0.22 121	0.28 163	0.06 79	0.09 104	0.16 102	0.12 65	0.21 117	0.14 78

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 68	0.11 92	0.09 95	0.08 69	0.07 59	0.08 73	0.05 61	0.21 122	0.09 70	0.23 116	0.09 66	0.18 101	0.06 53	0.05 48	0.16 62	0.14 60	0.14 59	0.09 38	0.21 107	0.08 54	0.17 70	0.13 63	0.05 60	0.08 80	0.17 114	0.13 76	0.20 111	0.14 78

AANet_RVC	0.09 45	0.08 48	0.08 76	0.07 53	0.09 89	0.06 43	0.06 81	0.09 44	0.09 70	0.08 40	0.09 66	0.08 36	0.07 69	0.06 67	0.14 49	0.11 35	0.11 41	0.12 68	0.11 39	0.10 74	0.10 33	0.09 41	0.07 95	0.08 80	0.11 59	0.12 65	0.12 56	0.14 78

MGS-Stereo	0.15 90	0.12 108	0.08 76	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.05 61	0.16 80	0.07 50	0.13 63	0.10 80	0.13 61	0.06 53	0.08 87	0.98 281	0.13 54	0.19 101	0.15 118	0.18 77	0.12 95	0.19 93	0.16 81	0.07 95	0.08 80	0.13 73	0.12 65	0.17 88	0.15 84

RAFT	0.07 34	0.04 10	0.06 46	0.05 32	0.03 9	0.06 43	0.03 22	0.10 48	0.05 24	0.06 28	0.07 41	0.08 36	0.05 42	0.02 2	0.10 17	0.08 6	0.08 18	0.06 12	0.08 18	0.06 20	0.08 20	0.09 41	0.02 3	0.04 28	0.13 73	0.14 84	0.16 74	0.15 84

RALCasStereoNet	0.15 90	0.14 148	0.10 106	0.13 134	0.11 123	0.10 95	0.07 99	0.20 106	0.08 56	0.23 116	0.13 112	0.19 109	0.08 86	0.07 76	0.20 98	0.18 117	0.22 143	0.17 150	0.20 94	0.12 95	0.22 121	0.21 118	0.07 95	0.09 104	0.18 128	0.15 99	0.15 68	0.15 84

GMStereo	0.16 106	0.16 179	0.09 95	0.14 146	0.13 150	0.15 157	0.11 152	0.22 131	0.12 132	0.19 88	0.15 127	0.25 158	0.13 160	0.09 113	0.17 67	0.14 60	0.21 126	0.13 82	0.26 144	0.15 151	0.20 102	0.12 56	0.09 135	0.11 148	0.18 128	0.15 99	0.23 127	0.15 84
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 90	0.14 148	0.12 150	0.13 134	0.13 150	0.13 137	0.08 117	0.18 95	0.11 106	0.22 105	0.22 187	0.14 72	0.09 96	0.11 143	0.24 151	0.17 95	0.21 126	0.17 150	0.20 94	0.14 136	0.18 81	0.16 81	0.10 158	0.11 148	0.17 114	0.16 112	0.17 88	0.15 84

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 68	0.09 58	0.06 46	0.06 45	0.07 59	0.06 43	0.04 42	0.17 86	0.08 56	0.24 136	0.08 53	0.14 72	0.06 53	0.06 67	0.17 67	0.14 60	0.18 89	0.13 82	0.18 77	0.10 74	0.23 133	0.23 129	0.06 79	0.06 53	0.10 50	0.13 76	0.14 65	0.16 89

raftrobust	0.15 90	0.12 108	0.11 130	0.11 112	0.10 109	0.08 73	0.06 81	0.22 131	0.09 70	0.27 171	0.13 112	0.19 109	0.08 86	0.08 87	0.21 110	0.18 117	0.21 126	0.15 118	0.28 159	0.13 112	0.25 142	0.23 129	0.08 121	0.08 80	0.19 137	0.17 120	0.17 88	0.16 89

RALAANet	0.14 81	0.13 127	0.11 130	0.10 94	0.10 109	0.11 111	0.07 99	0.17 86	0.10 87	0.16 67	0.15 127	0.15 80	0.09 96	0.06 67	0.19 83	0.16 85	0.18 89	0.17 150	0.26 144	0.14 136	0.24 137	0.23 129	0.07 95	0.09 104	0.16 102	0.15 99	0.20 111	0.16 89

FINET	0.16 106	0.15 170	0.15 182	0.16 171	0.12 137	0.13 137	0.14 179	0.18 95	0.15 179	0.17 74	0.15 127	0.18 101	0.12 142	0.11 143	0.23 134	0.18 117	0.19 101	0.14 94	0.23 122	0.12 95	0.18 81	0.14 69	0.12 193	0.12 167	0.16 102	0.16 112	0.18 92	0.16 89

DISCO	0.16 106	0.15 170	0.11 130	0.14 146	0.13 150	0.16 164	0.14 179	0.15 73	0.13 153	0.21 96	0.17 148	0.16 89	0.10 104	0.10 131	0.25 163	0.16 85	0.20 110	0.15 118	0.23 122	0.14 136	0.17 70	0.18 96	0.09 135	0.11 148	0.17 114	0.16 112	0.21 117	0.16 89

G2L-Stereo	0.16 106	0.14 148	0.11 130	0.12 125	0.13 150	0.12 126	0.09 132	0.20 106	0.11 106	0.24 136	0.16 137	0.19 109	0.16 189	0.11 143	0.29 178	0.16 85	0.20 110	0.15 118	0.18 77	0.12 95	0.20 102	0.16 81	0.11 176	0.10 132	0.18 128	0.19 144	0.23 127	0.17 94

CASnet	0.15 90	0.12 108	0.08 76	0.10 94	0.11 123	0.14 144	0.06 81	0.23 143	0.12 132	0.28 187	0.15 127	0.23 142	0.10 104	0.09 113	0.19 83	0.15 73	0.20 110	0.11 62	0.26 144	0.11 86	0.34 179	0.19 110	0.07 95	0.08 80	0.16 102	0.12 65	0.20 111	0.17 94
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.17 120	0.14 148	0.10 106	0.12 125	0.09 89	0.14 144	0.09 132	0.15 73	0.10 87	0.23 116	0.25 201	0.18 101	0.15 182	0.08 87	0.33 196	0.19 135	0.20 110	0.13 82	0.36 196	0.16 167	0.20 102	0.21 118	0.08 121	0.09 104	0.17 114	0.14 84	0.25 149	0.17 94

RAFT+CT+SA	0.12 68	0.10 71	0.09 95	0.08 69	0.06 48	0.07 53	0.06 81	0.19 104	0.09 70	0.16 67	0.08 53	0.18 101	0.16 189	0.05 48	0.17 67	0.17 95	0.12 48	0.10 52	0.17 74	0.09 65	0.17 70	0.23 129	0.04 41	0.08 80	0.15 97	0.14 84	0.18 92	0.17 94

rafts_anoy	0.14 81	0.14 148	0.11 130	0.11 112	0.11 123	0.10 95	0.07 99	0.21 122	0.08 56	0.21 96	0.15 127	0.17 94	0.07 69	0.06 67	0.20 98	0.17 95	0.20 110	0.17 150	0.22 116	0.12 95	0.21 111	0.18 96	0.06 79	0.09 104	0.16 102	0.15 99	0.15 68	0.17 94

ADLNet	0.21 167	0.17 191	0.12 150	0.16 171	0.14 166	0.18 180	0.15 187	0.20 106	0.11 106	0.17 74	0.15 127	0.33 222	0.13 160	0.31 274	1.12 286	0.15 73	0.20 110	0.14 94	0.18 77	0.13 112	0.16 62	0.18 96	0.15 216	0.09 104	0.17 114	0.18 136	0.19 99	0.17 94

UNet	0.15 90	0.13 127	0.13 162	0.14 146	0.12 137	0.14 144	0.10 143	0.20 106	0.12 132	0.21 96	0.15 127	0.17 94	0.12 142	0.13 186	0.21 110	0.15 73	0.20 110	0.17 150	0.18 77	0.13 112	0.17 70	0.14 69	0.10 158	0.12 167	0.15 97	0.17 120	0.20 111	0.17 94

GCAP-BAT	0.18 130	0.10 71	0.07 58	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 106	0.11 106	0.25 149	0.08 53	0.25 158	0.07 69	0.08 87	0.17 67	0.19 135	1.29 321	0.14 94	0.24 130	0.13 112	0.38 201	0.18 96	0.07 95	0.07 63	0.13 73	0.14 84	0.16 74	0.18 101

test_for_model	0.18 130	0.10 71	0.07 58	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 106	0.11 106	0.25 149	0.08 53	0.25 158	0.07 69	0.08 87	0.17 67	0.19 135	1.29 321	0.14 94	0.24 130	0.13 112	0.38 201	0.18 96	0.07 95	0.07 63	0.13 73	0.14 84	0.16 74	0.18 101

testlalala2	0.18 130	0.10 71	0.07 58	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 106	0.11 106	0.25 149	0.08 53	0.25 158	0.07 69	0.08 87	0.17 67	0.19 135	1.29 321	0.14 94	0.24 130	0.13 112	0.38 201	0.18 96	0.07 95	0.07 63	0.13 73	0.14 84	0.16 74	0.18 101

testlalala	0.18 130	0.10 71	0.07 58	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 106	0.11 106	0.25 149	0.08 53	0.25 158	0.07 69	0.08 87	0.17 67	0.19 135	1.29 321	0.14 94	0.24 130	0.13 112	0.38 201	0.18 96	0.07 95	0.07 63	0.13 73	0.14 84	0.16 74	0.18 101

testlalala_base	0.18 130	0.10 71	0.07 58	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 106	0.11 106	0.25 149	0.08 53	0.25 158	0.07 69	0.08 87	0.17 67	0.19 135	1.29 321	0.14 94	0.24 130	0.13 112	0.38 201	0.18 96	0.07 95	0.07 63	0.13 73	0.14 84	0.16 74	0.18 101

GCAP-Stereo	0.18 130	0.10 71	0.07 58	0.08 69	0.09 89	0.07 53	0.05 61	0.20 106	0.11 106	0.25 149	0.08 53	0.25 158	0.07 69	0.08 87	0.17 67	0.19 135	1.29 321	0.14 94	0.24 130	0.13 112	0.38 201	0.18 96	0.07 95	0.07 63	0.13 73	0.14 84	0.16 74	0.18 101

IER	0.15 90	0.11 92	0.10 106	0.12 125	0.10 109	0.12 126	0.08 117	0.17 86	0.10 87	0.18 81	0.17 148	0.20 115	0.10 104	0.11 143	0.47 230	0.15 73	0.18 89	0.14 94	0.16 67	0.11 86	0.16 62	0.12 56	0.09 135	0.09 104	0.14 88	0.16 112	0.19 99	0.18 101

test_5	0.11 62	0.10 71	0.08 76	0.07 53	0.05 33	0.07 53	0.05 61	0.16 80	0.07 50	0.11 55	0.09 66	0.15 80	0.15 182	0.03 27	0.15 57	0.15 73	0.11 41	0.10 52	0.12 45	0.07 40	0.13 51	0.15 72	0.04 41	0.09 104	0.13 73	0.14 84	0.19 99	0.18 101

GLC_STEREO	0.18 130	0.15 170	0.16 194	0.15 161	0.14 166	0.14 144	0.11 152	0.26 190	0.10 87	0.28 187	0.18 152	0.20 115	0.10 104	0.11 143	0.19 83	0.19 135	0.28 213	0.15 118	0.24 130	0.14 136	0.37 198	0.23 129	0.09 135	0.10 132	0.19 137	0.13 76	0.30 196	0.18 101

GMOStereo	0.16 106	0.12 108	0.10 106	0.10 94	0.08 76	0.10 95	0.07 99	0.23 143	0.12 132	0.28 187	0.10 80	0.21 128	0.13 160	0.08 87	0.20 98	0.18 117	0.21 126	0.14 94	0.23 122	0.13 112	0.26 147	0.36 195	0.05 60	0.08 80	0.22 165	0.19 144	0.24 138	0.18 101

error version	0.16 106	0.12 108	0.10 106	0.10 94	0.08 76	0.10 95	0.07 99	0.23 143	0.12 132	0.28 187	0.10 80	0.21 128	0.13 160	0.08 87	0.20 98	0.18 117	0.21 126	0.14 94	0.23 122	0.13 112	0.26 147	0.36 195	0.05 60	0.08 80	0.22 165	0.19 144	0.24 138	0.18 101

test-v	0.16 106	0.12 108	0.10 106	0.10 94	0.08 76	0.10 95	0.07 99	0.23 143	0.12 132	0.28 187	0.10 80	0.21 128	0.13 160	0.08 87	0.20 98	0.18 117	0.21 126	0.14 94	0.23 122	0.13 112	0.26 147	0.36 195	0.05 60	0.08 80	0.22 165	0.19 144	0.24 138	0.18 101

test-2	0.16 106	0.12 108	0.10 106	0.10 94	0.08 76	0.10 95	0.07 99	0.23 143	0.12 132	0.28 187	0.10 80	0.21 128	0.13 160	0.08 87	0.20 98	0.18 117	0.21 126	0.14 94	0.23 122	0.13 112	0.26 147	0.36 195	0.05 60	0.08 80	0.22 165	0.19 144	0.24 138	0.18 101

TANstereo	0.19 147	0.12 108	0.10 106	0.14 146	0.13 150	0.14 144	0.08 117	0.18 95	0.11 106	0.24 136	0.12 102	0.16 89	0.12 142	0.13 186	0.29 178	0.28 224	0.26 190	0.25 248	0.34 185	0.22 211	0.34 179	0.27 155	0.29 274	0.10 132	0.13 73	0.15 99	0.36 221	0.18 101

XX-TBD	0.19 147	0.12 108	0.10 106	0.14 146	0.13 150	0.14 144	0.08 117	0.18 95	0.11 106	0.24 136	0.12 102	0.16 89	0.12 142	0.13 186	0.29 178	0.28 224	0.26 190	0.25 248	0.34 185	0.22 211	0.34 179	0.27 155	0.29 274	0.10 132	0.13 73	0.15 99	0.36 221	0.18 101

DMCA-RVC	0.16 106	0.12 108	0.15 182	0.12 125	0.13 150	0.11 111	0.13 172	0.17 86	0.16 192	0.18 81	0.21 179	0.20 115	0.10 104	0.10 131	0.36 207	0.17 95	0.18 89	0.17 150	0.16 67	0.14 136	0.18 81	0.15 72	0.10 158	0.12 167	0.14 88	0.13 76	0.18 92	0.18 101

HITNet	0.14 81	0.11 92	0.10 106	0.11 112	0.10 109	0.10 95	0.07 99	0.18 95	0.11 106	0.24 136	0.13 112	0.18 101	0.10 104	0.09 113	0.20 98	0.14 60	0.17 78	0.14 94	0.16 67	0.10 74	0.20 102	0.22 125	0.08 121	0.09 104	0.15 97	0.14 84	0.24 138	0.18 101
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
NVstereo2D	0.26 204	0.16 179	0.15 182	0.22 211	0.18 206	0.26 235	0.28 251	0.20 106	0.14 168	0.22 105	0.21 179	0.17 94	0.11 128	0.38 280	1.98 318	0.20 152	0.24 162	0.19 192	0.21 107	0.14 136	0.18 81	0.15 72	0.25 253	0.13 184	0.22 165	0.17 120	0.19 99	0.18 101

DN-CSS_ROB	0.18 130	0.14 148	0.16 194	0.14 146	0.14 166	0.11 111	0.09 132	0.25 176	0.13 153	0.27 171	0.26 210	0.25 158	0.17 201	0.09 113	0.19 83	0.16 85	0.19 101	0.15 118	0.41 204	0.13 112	0.24 137	0.18 96	0.10 158	0.14 194	0.17 114	0.15 99	0.22 123	0.18 101

castereo++	0.17 120	0.11 92	0.09 95	0.12 125	0.09 89	0.10 95	0.06 81	0.22 131	0.12 132	0.27 171	0.11 96	0.27 180	0.10 104	0.08 87	0.17 67	0.21 163	0.24 162	0.14 94	0.25 142	0.13 112	0.44 227	0.31 176	0.08 121	0.10 132	0.17 114	0.17 120	0.36 221	0.19 120

MaDis-Stereo	0.10 53	0.07 37	0.07 58	0.04 17	0.04 23	0.04 15	0.04 42	0.09 44	0.07 50	0.11 55	0.07 41	0.13 61	0.06 53	0.03 27	0.14 49	0.14 60	0.15 66	0.12 68	0.15 61	0.07 40	0.16 62	0.13 63	0.03 21	0.06 53	0.14 88	0.20 154	0.16 74	0.19 120

TESTraft	0.13 75	0.11 92	0.08 76	0.07 53	0.07 59	0.07 53	0.07 99	0.15 73	0.11 106	0.16 67	0.10 80	0.14 72	0.16 189	0.05 48	0.24 151	0.17 95	0.15 66	0.12 68	0.18 77	0.10 74	0.18 81	0.22 125	0.04 41	0.08 80	0.17 114	0.17 120	0.23 127	0.19 120

TestStereo	0.17 120	0.17 191	0.14 170	0.15 161	0.11 123	0.15 157	0.11 152	0.25 176	0.13 153	0.30 207	0.15 127	0.25 158	0.11 128	0.08 87	0.19 83	0.14 60	0.23 151	0.13 82	0.27 152	0.13 112	0.27 155	0.15 72	0.09 135	0.14 194	0.21 158	0.15 99	0.21 117	0.19 120

DSFCA	0.16 106	0.18 206	0.14 170	0.14 146	0.13 150	0.16 164	0.15 187	0.16 80	0.13 153	0.16 67	0.19 159	0.18 101	0.10 104	0.08 87	0.22 123	0.18 117	0.19 101	0.17 150	0.21 107	0.14 136	0.19 93	0.19 110	0.11 176	0.12 167	0.17 114	0.18 136	0.19 99	0.19 120

iResNetv2_ROB	0.20 156	0.14 148	0.11 130	0.17 180	0.13 150	0.17 175	0.11 152	0.26 190	0.12 132	0.26 161	0.20 169	0.27 180	0.19 220	0.10 131	0.42 218	0.16 85	0.20 110	0.15 118	0.35 192	0.15 151	0.33 172	0.18 96	0.12 193	0.14 194	0.20 148	0.17 120	0.30 196	0.19 120

S2M2_XL	0.15 90	0.10 71	0.11 130	0.08 69	0.08 76	0.11 111	0.09 132	0.22 131	0.09 70	0.22 105	0.10 80	0.24 149	0.08 86	0.08 87	0.18 78	0.19 135	0.24 162	0.13 82	0.19 86	0.11 86	0.36 194	0.21 118	0.09 135	0.08 80	0.14 88	0.12 65	0.18 92	0.20 126
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.17 120	0.12 108	0.10 106	0.10 94	0.10 109	0.11 111	0.06 81	0.22 131	0.13 153	0.26 161	0.14 119	0.23 142	0.08 86	0.07 76	0.19 83	0.22 177	0.25 175	0.14 94	0.28 159	0.13 112	0.45 229	0.34 189	0.07 95	0.09 104	0.19 137	0.20 154	0.19 99	0.20 126

LoS_RVC	0.16 106	0.13 127	0.10 106	0.07 53	0.09 89	0.08 73	0.06 81	0.17 86	0.11 106	0.23 116	0.16 137	0.17 94	0.11 128	0.09 113	0.21 110	0.22 177	0.17 78	0.16 139	0.24 130	0.12 95	0.33 172	0.31 176	0.08 121	0.09 104	0.20 148	0.15 99	0.16 74	0.20 126

tt_ll	0.16 106	0.13 127	0.10 106	0.07 53	0.09 89	0.08 73	0.06 81	0.17 86	0.11 106	0.23 116	0.16 137	0.17 94	0.11 128	0.09 113	0.21 110	0.22 177	0.17 78	0.16 139	0.24 130	0.12 95	0.33 172	0.31 176	0.08 121	0.09 104	0.20 148	0.15 99	0.16 74	0.20 126

TestStereo1	0.14 81	0.12 108	0.08 76	0.07 53	0.07 59	0.08 73	0.07 99	0.14 69	0.10 87	0.17 74	0.09 66	0.14 72	0.17 201	0.05 48	0.23 134	0.17 95	0.16 71	0.12 68	0.19 86	0.10 74	0.19 93	0.24 137	0.04 41	0.07 63	0.18 128	0.17 120	0.26 160	0.20 126

SA-5K	0.14 81	0.12 108	0.08 76	0.07 53	0.07 59	0.08 73	0.07 99	0.14 69	0.10 87	0.17 74	0.09 66	0.14 72	0.17 201	0.05 48	0.23 134	0.17 95	0.16 71	0.12 68	0.19 86	0.10 74	0.19 93	0.24 137	0.04 41	0.07 63	0.18 128	0.17 120	0.26 160	0.20 126

UDGNet	0.23 182	0.19 219	0.14 170	0.36 263	0.30 260	0.32 257	0.29 253	0.22 131	0.15 179	0.21 96	0.20 169	0.21 128	0.08 86	0.52 292	0.20 98	0.17 95	0.21 126	0.17 150	0.25 142	0.14 136	0.26 147	0.30 171	0.30 276	0.10 132	0.24 194	0.20 154	0.22 123	0.20 126

DeepPrunerF	0.29 216	0.16 179	0.14 170	0.23 220	0.44 285	0.17 175	0.21 217	0.20 106	0.26 243	0.16 67	0.22 187	0.15 80	0.12 142	0.12 168	0.97 279	0.21 163	0.18 89	0.17 150	0.26 144	0.16 167	0.21 111	0.17 88	0.12 193	0.12 167	1.97 333	0.25 197	0.22 123	0.20 126

DLCB_ROB	0.19 147	0.17 191	0.16 194	0.14 146	0.15 181	0.14 144	0.13 172	0.20 106	0.16 192	0.23 116	0.23 195	0.25 158	0.18 214	0.15 210	0.20 98	0.16 85	0.21 126	0.18 181	0.19 86	0.15 151	0.24 137	0.20 115	0.13 200	0.15 207	0.36 264	0.24 186	0.24 138	0.20 126

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 90	0.11 92	0.10 106	0.11 112	0.08 76	0.09 90	0.05 61	0.18 95	0.17 201	0.23 116	0.18 152	0.18 101	0.10 104	0.09 113	0.19 83	0.17 95	0.19 101	0.15 118	0.18 77	0.12 95	0.19 93	0.26 149	0.07 95	0.09 104	0.16 102	0.22 172	0.16 74	0.21 135

AE-Stereo	0.20 156	0.14 148	0.13 162	0.16 171	0.12 137	0.12 126	0.09 132	0.23 143	0.15 179	0.28 187	0.12 102	0.29 197	0.13 160	0.09 113	0.21 110	0.25 204	0.28 213	0.19 192	0.28 159	0.19 185	0.35 190	0.42 219	0.07 95	0.14 194	0.22 165	0.24 186	0.26 160	0.21 135

raft_robust	0.18 130	0.13 127	0.10 106	0.14 146	0.09 89	0.11 111	0.08 117	0.25 176	0.12 132	0.30 207	0.10 80	0.24 149	0.14 176	0.10 131	0.24 151	0.21 163	0.21 126	0.17 150	0.34 185	0.14 136	0.27 155	0.31 176	0.06 79	0.10 132	0.22 165	0.21 164	0.24 138	0.21 135

dd	0.19 147	0.17 191	0.10 106	0.34 259	0.12 137	0.24 226	0.11 152	0.21 122	0.10 87	0.22 105	0.10 80	0.37 233	0.10 104	0.09 113	0.37 209	0.17 95	0.28 213	0.14 94	0.35 192	0.14 136	0.19 93	0.14 69	0.09 135	0.13 184	0.21 158	0.15 99	0.26 160	0.21 135

MIPNet	0.21 167	0.14 148	0.11 130	0.11 112	0.12 137	0.12 126	0.08 117	0.24 159	0.10 87	0.27 171	0.24 199	0.22 138	0.14 176	0.11 143	0.94 277	0.20 152	0.23 151	0.17 150	0.31 175	0.20 192	0.21 111	0.35 194	0.07 95	0.11 148	0.23 182	0.23 179	0.27 175	0.21 135

IPLGR	0.26 204	0.16 179	0.13 162	0.15 161	0.15 181	0.12 126	0.09 132	0.24 159	0.13 153	0.28 187	0.25 201	0.23 142	0.12 142	0.11 143	1.91 313	0.20 152	0.22 143	0.18 181	0.34 185	0.20 192	0.25 142	0.33 183	0.07 95	0.12 167	0.23 182	0.23 179	0.28 185	0.21 135

CFNet	0.16 106	0.15 170	0.12 150	0.18 187	0.15 181	0.14 144	0.11 152	0.23 143	0.12 132	0.21 96	0.16 137	0.29 197	0.14 176	0.11 143	0.21 110	0.13 54	0.20 110	0.16 139	0.18 77	0.12 95	0.17 70	0.13 63	0.08 121	0.12 167	0.20 148	0.17 120	0.22 123	0.21 135

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 130	0.18 206	0.18 214	0.17 180	0.21 221	0.16 164	0.26 246	0.19 104	0.24 233	0.22 105	0.20 169	0.26 170	0.12 142	0.19 236	0.24 151	0.16 85	0.19 101	0.16 139	0.19 86	0.13 112	0.16 62	0.17 88	0.11 176	0.11 148	0.17 114	0.22 172	0.19 99	0.21 135
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.17 120	0.14 148	0.12 150	0.15 161	0.11 123	0.15 157	0.11 152	0.25 176	0.12 132	0.25 149	0.16 137	0.19 109	0.21 227	0.09 113	0.25 163	0.16 85	0.22 143	0.16 139	0.29 169	0.12 95	0.23 133	0.16 81	0.09 135	0.12 167	0.20 148	0.17 120	0.26 160	0.21 135

coex_refinement	0.17 120	0.15 170	0.11 130	0.12 125	0.12 137	0.13 137	0.08 117	0.21 122	0.16 192	0.22 105	0.18 152	0.17 94	0.10 104	0.10 131	0.44 224	0.19 135	0.20 110	0.15 118	0.23 122	0.11 86	0.17 70	0.15 72	0.09 135	0.10 132	0.18 128	0.17 120	0.20 111	0.22 144

MyStereo04	0.22 172	0.18 206	0.17 207	0.14 146	0.14 166	0.13 137	0.10 143	0.28 217	0.21 216	0.31 214	0.20 169	0.29 197	0.13 160	0.08 87	0.27 172	0.22 177	0.22 143	0.18 181	0.54 245	0.21 203	0.34 179	0.26 149	0.11 176	0.16 213	0.27 219	0.23 179	0.30 196	0.22 144

Sa-1000	0.17 120	0.13 127	0.09 95	0.09 84	0.09 89	0.11 111	0.05 61	0.22 131	0.11 106	0.24 136	0.11 96	0.24 149	0.09 96	0.10 131	0.22 123	0.18 117	0.21 126	0.17 150	0.28 159	0.12 95	0.25 142	0.33 183	0.06 79	0.09 104	0.24 194	0.20 154	0.26 160	0.22 144

APVNet	0.21 167	0.18 206	0.14 170	0.17 180	0.20 215	0.20 196	0.17 194	0.24 159	0.15 179	0.18 81	0.21 179	0.21 128	0.11 128	0.17 225	0.34 202	0.24 195	0.27 202	0.21 214	0.34 185	0.21 203	0.23 133	0.28 163	0.11 176	0.17 223	0.21 158	0.18 136	0.29 189	0.22 144

CREStereo	0.17 120	0.13 127	0.11 130	0.11 112	0.10 109	0.10 95	0.06 81	0.24 159	0.10 87	0.27 171	0.12 102	0.26 170	0.11 128	0.10 131	0.22 123	0.26 215	0.26 190	0.13 82	0.21 107	0.14 136	0.36 194	0.24 137	0.08 121	0.09 104	0.17 114	0.17 120	0.23 127	0.22 144
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
FADNet-RVC-Resample	0.20 156	0.16 179	0.18 214	0.17 180	0.16 187	0.16 164	0.14 179	0.24 159	0.17 201	0.26 161	0.19 159	0.26 170	0.16 189	0.16 216	0.30 188	0.17 95	0.20 110	0.22 221	0.26 144	0.24 226	0.22 121	0.29 168	0.13 200	0.20 235	0.22 165	0.21 164	0.19 99	0.22 144

AF-Net	0.20 156	0.18 206	0.17 207	0.18 187	0.22 228	0.20 196	0.21 217	0.24 159	0.21 216	0.19 88	0.25 201	0.26 170	0.16 189	0.14 197	0.33 196	0.20 152	0.17 78	0.17 150	0.22 116	0.15 151	0.17 70	0.21 118	0.16 221	0.14 194	0.19 137	0.19 144	0.29 189	0.22 144

Nwc_Net	0.20 156	0.18 206	0.17 207	0.18 187	0.22 228	0.20 196	0.21 217	0.24 159	0.21 216	0.19 88	0.25 201	0.26 170	0.16 189	0.14 197	0.33 196	0.20 152	0.17 78	0.17 150	0.22 116	0.15 151	0.17 70	0.21 118	0.16 221	0.14 194	0.19 137	0.19 144	0.29 189	0.22 144

RASNet	0.15 90	0.14 148	0.14 170	0.13 134	0.11 123	0.12 126	0.10 143	0.24 159	0.12 132	0.22 105	0.14 119	0.18 101	0.12 142	0.09 113	0.16 62	0.18 117	0.19 101	0.13 82	0.16 67	0.10 74	0.22 121	0.16 81	0.07 95	0.14 194	0.16 102	0.16 112	0.26 160	0.22 144

S2M2_L	0.17 120	0.14 148	0.15 182	0.13 134	0.10 109	0.16 164	0.11 152	0.21 122	0.11 106	0.27 171	0.09 66	0.20 115	0.06 53	0.17 225	0.22 123	0.19 135	0.25 175	0.16 139	0.20 94	0.15 151	0.34 179	0.25 143	0.13 200	0.10 132	0.16 102	0.16 112	0.27 175	0.23 153
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.16 106	0.13 127	0.10 106	0.11 112	0.10 109	0.10 95	0.06 81	0.24 159	0.09 70	0.28 187	0.12 102	0.26 170	0.11 128	0.10 131	0.20 98	0.22 177	0.25 175	0.13 82	0.21 107	0.13 112	0.32 168	0.20 115	0.08 121	0.09 104	0.17 114	0.17 120	0.24 138	0.23 153

CAS	0.14 81	0.11 92	0.08 76	0.09 84	0.08 76	0.08 73	0.05 61	0.17 86	0.10 87	0.17 74	0.16 137	0.15 80	0.10 104	0.10 131	0.20 98	0.18 117	0.17 78	0.14 94	0.19 86	0.11 86	0.22 121	0.23 129	0.07 95	0.08 80	0.17 114	0.16 112	0.17 88	0.23 153

SA	0.15 90	0.13 127	0.09 95	0.09 84	0.08 76	0.11 111	0.06 81	0.21 122	0.10 87	0.23 116	0.09 66	0.23 142	0.07 69	0.07 76	0.19 83	0.18 117	0.18 89	0.15 118	0.24 130	0.12 95	0.20 102	0.26 149	0.05 60	0.09 104	0.20 148	0.20 154	0.27 175	0.23 153

test_4	0.14 81	0.09 58	0.10 106	0.07 53	0.07 59	0.05 32	0.05 61	0.17 86	0.11 106	0.24 136	0.08 53	0.15 80	0.08 86	0.07 76	0.19 83	0.18 117	0.18 89	0.12 68	0.17 74	0.11 86	0.23 133	0.27 155	0.04 41	0.09 104	0.14 88	0.20 154	0.26 160	0.23 153

test-3	0.18 130	0.11 92	0.09 95	0.11 112	0.12 137	0.10 95	0.07 99	0.25 176	0.10 87	0.27 171	0.11 96	0.29 197	0.11 128	0.08 87	0.23 134	0.19 135	0.23 151	0.15 118	0.47 218	0.15 151	0.33 172	0.46 232	0.06 79	0.09 104	0.16 102	0.14 84	0.25 149	0.23 153

test_1	0.18 130	0.11 92	0.09 95	0.11 112	0.12 137	0.10 95	0.07 99	0.25 176	0.10 87	0.27 171	0.11 96	0.29 197	0.11 128	0.08 87	0.23 134	0.19 135	0.23 151	0.15 118	0.47 218	0.15 151	0.33 172	0.46 232	0.06 79	0.09 104	0.16 102	0.14 84	0.25 149	0.23 153

LMCR-Stereo	0.18 130	0.14 148	0.11 130	0.13 134	0.12 137	0.15 157	0.10 143	0.22 131	0.13 153	0.23 116	0.18 152	0.24 149	0.17 201	0.12 168	0.21 110	0.19 135	0.26 190	0.18 181	0.33 179	0.19 185	0.26 147	0.25 143	0.10 158	0.12 167	0.19 137	0.18 136	0.24 138	0.23 153

CREStereo++_RVC	0.18 130	0.12 108	0.10 106	0.11 112	0.12 137	0.11 111	0.08 117	0.23 143	0.12 132	0.28 187	0.13 112	0.22 138	0.19 220	0.10 131	0.22 123	0.22 177	0.24 162	0.12 68	0.22 116	0.11 86	0.34 179	0.25 143	0.07 95	0.09 104	0.19 137	0.15 99	0.62 283	0.23 153
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
sCroCo_RVC	0.22 172	0.13 127	0.11 130	0.11 112	0.10 109	0.14 144	0.09 132	0.24 159	0.19 209	0.24 136	0.16 137	0.20 115	0.20 224	0.08 87	0.26 167	0.36 259	0.29 220	0.22 221	0.35 192	0.21 203	0.48 242	0.53 264	0.10 158	0.15 207	0.23 182	0.21 164	0.28 185	0.23 153

BEATNet_4x	0.19 147	0.14 148	0.12 150	0.13 134	0.13 150	0.12 126	0.10 143	0.20 106	0.14 168	0.27 171	0.14 119	0.21 128	0.13 160	0.11 143	0.32 192	0.20 152	0.22 143	0.22 221	0.20 94	0.12 95	0.31 165	0.41 216	0.10 158	0.12 167	0.17 114	0.16 112	0.26 160	0.23 153

CFNet_RVC	0.18 130	0.18 206	0.15 182	0.18 187	0.16 187	0.18 180	0.12 168	0.21 122	0.13 153	0.23 116	0.20 169	0.24 149	0.12 142	0.12 168	0.22 123	0.19 135	0.23 151	0.17 150	0.26 144	0.15 151	0.24 137	0.19 110	0.09 135	0.13 184	0.22 165	0.20 154	0.25 149	0.23 153

DeepPruner_ROB	0.22 172	0.17 191	0.16 194	0.17 180	0.17 196	0.16 164	0.18 198	0.22 131	0.17 201	0.26 161	0.26 210	0.20 115	0.18 214	0.11 143	0.50 238	0.20 152	0.24 162	0.21 214	0.27 152	0.16 167	0.41 215	0.33 183	0.14 210	0.15 207	0.22 165	0.27 218	0.26 160	0.23 153

PDISCO_ROB	0.17 120	0.16 179	0.16 194	0.14 146	0.12 137	0.13 137	0.11 152	0.15 73	0.12 132	0.16 67	0.16 137	0.12 56	0.10 104	0.09 113	0.19 83	0.20 152	0.19 101	0.23 235	0.18 77	0.15 151	0.22 121	0.23 129	0.07 95	0.11 148	0.21 158	0.24 186	0.39 235	0.23 153

CES	0.18 130	0.10 71	0.10 106	0.09 84	0.11 123	0.10 95	0.05 61	0.42 272	0.10 87	0.20 92	0.27 218	0.23 142	0.10 104	0.12 168	0.26 167	0.23 188	0.25 175	0.15 118	0.20 94	0.13 112	0.45 229	0.26 149	0.09 135	0.08 80	0.19 137	0.15 99	0.19 99	0.24 167

ICVP	0.22 172	0.18 206	0.20 226	0.18 187	0.17 196	0.18 180	0.13 172	0.22 131	0.16 192	0.24 136	0.20 169	0.23 142	0.18 214	0.12 168	0.22 123	0.23 188	0.25 175	0.24 238	0.26 144	0.20 192	0.30 163	0.46 232	0.26 255	0.16 213	0.23 182	0.25 197	0.25 149	0.24 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 156	0.14 148	0.12 150	0.12 125	0.11 123	0.14 144	0.12 168	0.28 217	0.16 192	0.23 116	0.19 159	0.19 109	0.15 182	0.08 87	0.24 151	0.26 215	0.25 175	0.22 221	0.39 200	0.20 192	0.34 179	0.38 204	0.08 121	0.13 184	0.22 165	0.24 186	0.23 127	0.24 167

CroCo_RVC	0.20 156	0.14 148	0.12 150	0.12 125	0.11 123	0.14 144	0.12 168	0.28 217	0.16 192	0.23 116	0.19 159	0.19 109	0.15 182	0.08 87	0.24 151	0.26 215	0.25 175	0.22 221	0.39 200	0.20 192	0.34 179	0.38 204	0.08 121	0.13 184	0.22 165	0.24 186	0.23 127	0.24 167

FADNet-RVC	0.21 167	0.17 191	0.15 182	0.21 207	0.16 187	0.16 164	0.18 198	0.26 190	0.13 153	0.25 149	0.21 179	0.28 188	0.16 189	0.14 197	0.32 192	0.21 163	0.23 151	0.17 150	0.34 185	0.21 203	0.21 111	0.25 143	0.14 210	0.16 213	0.25 201	0.23 179	0.21 117	0.24 167

HSM	0.20 156	0.17 191	0.14 170	0.18 187	0.17 196	0.15 157	0.13 172	0.26 190	0.14 168	0.26 161	0.22 187	0.24 149	0.17 201	0.11 143	0.33 196	0.17 95	0.26 190	0.16 139	0.27 152	0.17 176	0.27 155	0.19 110	0.10 158	0.13 184	0.22 165	0.22 172	0.27 175	0.24 167

PWCDC_ROB	0.23 182	0.10 71	0.13 162	0.10 94	0.17 196	0.11 111	0.15 187	0.12 58	0.38 270	0.11 55	0.25 201	0.14 72	0.77 285	0.28 263	0.88 269	0.21 163	0.17 78	0.18 181	0.17 74	0.17 176	0.20 102	0.39 209	0.20 238	0.17 223	0.11 59	0.20 154	0.15 68	0.24 167

zero-FE	1.43 313	0.14 148	0.08 76	8.08 340	0.34 269	13.79 345	2.48 323	0.26 190	0.12 132	0.32 221	0.26 210	6.70 335	0.60 276	0.11 143	0.27 172	0.24 195	0.43 274	0.33 284	0.54 245	0.16 167	1.94 332	0.41 216	0.09 135	0.10 132	0.18 128	0.23 179	0.25 149	0.25 174

EKT-Stereo	0.33 233	0.17 191	0.13 162	0.20 203	0.17 196	0.22 216	0.25 238	0.27 207	0.14 168	0.30 207	0.26 210	0.27 180	0.13 160	0.13 186	1.64 303	0.53 291	0.29 220	0.25 248	0.46 216	0.30 267	0.82 304	0.54 267	0.09 135	0.12 167	0.30 238	0.25 197	0.31 204	0.25 174

EGLCR-Stereo	0.20 156	0.12 108	0.10 106	0.11 112	0.11 123	0.13 137	0.06 81	0.23 143	0.11 106	0.27 171	0.09 66	0.24 149	0.09 96	0.09 113	0.18 78	0.21 163	0.24 162	0.16 139	0.29 169	0.12 95	0.36 194	0.46 232	0.07 95	0.09 104	0.15 97	0.25 197	0.93 306	0.25 174

AACVNet	0.19 147	0.17 191	0.14 170	0.19 197	0.19 210	0.19 190	0.13 172	0.23 143	0.15 179	0.25 149	0.23 195	0.20 115	0.13 160	0.13 186	0.21 110	0.18 117	0.24 162	0.18 181	0.24 130	0.17 176	0.22 121	0.20 115	0.14 210	0.15 207	0.22 165	0.21 164	0.25 149	0.25 174

test_3	0.19 147	0.12 108	0.11 130	0.11 112	0.12 137	0.10 95	0.07 99	0.25 176	0.12 132	0.28 187	0.12 102	0.31 216	0.14 176	0.08 87	0.25 163	0.20 152	0.23 151	0.15 118	0.47 218	0.16 167	0.35 190	0.46 232	0.06 79	0.11 148	0.19 137	0.19 144	0.27 175	0.25 174

PSMNet-ADL	0.30 223	0.20 224	0.20 226	0.23 220	0.21 221	0.23 220	0.22 223	0.30 235	0.26 243	0.40 277	0.58 289	0.38 240	0.43 261	0.24 255	0.31 189	0.44 278	0.31 236	0.20 204	0.52 240	0.23 223	0.39 214	0.36 195	0.17 225	0.16 213	0.26 206	0.26 211	0.39 235	0.25 174

psm_up	0.20 156	0.17 191	0.19 219	0.20 203	0.16 187	0.20 196	0.13 172	0.25 176	0.23 228	0.23 116	0.18 152	0.21 128	0.20 224	0.15 210	0.23 134	0.18 117	0.24 162	0.18 181	0.28 159	0.16 167	0.21 111	0.16 81	0.12 193	0.20 235	0.24 194	0.24 186	0.26 160	0.25 174

PMTNet	0.18 130	0.15 170	0.11 130	0.14 146	0.11 123	0.09 90	0.09 132	0.22 131	0.10 87	0.29 204	0.11 96	0.25 158	0.08 86	0.09 113	0.24 151	0.27 221	0.24 162	0.13 82	0.28 159	0.13 112	0.35 190	0.24 137	0.09 135	0.08 80	0.22 165	0.17 120	0.23 127	0.25 174

RP	0.22 172	0.20 224	0.23 246	0.22 211	0.20 215	0.21 206	0.22 223	0.24 159	0.22 223	0.17 74	0.25 201	0.24 149	0.19 220	0.15 210	0.50 238	0.17 95	0.20 110	0.16 139	0.22 116	0.16 167	0.17 70	0.25 143	0.13 200	0.16 213	0.22 165	0.21 164	0.30 196	0.25 174

MLCV	0.24 189	0.16 179	0.15 182	0.24 227	0.18 206	0.21 206	0.15 187	0.30 235	0.16 192	0.31 214	0.31 232	0.32 219	0.25 241	0.11 143	0.24 151	0.24 195	0.25 175	0.17 150	0.53 244	0.15 151	0.33 172	0.33 183	0.14 210	0.17 223	0.23 182	0.23 179	0.27 175	0.25 174

DDF-Stereo	0.40 251	0.14 148	0.08 76	1.79 313	0.15 181	1.91 322	0.20 210	0.26 190	0.11 106	0.27 171	0.17 148	2.08 310	0.16 189	0.11 143	0.19 83	0.25 204	0.29 220	0.15 118	0.37 198	0.15 151	0.45 229	0.34 189	0.09 135	0.10 132	0.18 128	0.23 179	0.25 149	0.26 184

SACVNet	0.22 172	0.20 224	0.18 214	0.21 207	0.19 210	0.19 190	0.19 206	0.25 176	0.22 223	0.25 149	0.21 179	0.20 115	0.12 142	0.17 225	0.23 134	0.21 163	0.25 175	0.21 214	0.32 177	0.19 185	0.27 155	0.34 189	0.15 216	0.17 223	0.28 226	0.25 197	0.29 189	0.26 184

CFNet_pseudo	0.20 156	0.16 179	0.16 194	0.19 197	0.16 187	0.16 164	0.13 172	0.24 159	0.14 168	0.28 187	0.21 179	0.22 138	0.19 220	0.12 168	0.63 250	0.17 95	0.20 110	0.17 150	0.30 174	0.12 95	0.21 111	0.17 88	0.12 193	0.12 167	0.20 148	0.20 154	0.25 149	0.26 184

STTStereo	0.19 147	0.19 219	0.21 235	0.18 187	0.20 215	0.17 175	0.25 238	0.18 95	0.19 209	0.20 92	0.19 159	0.24 149	0.14 176	0.17 225	0.32 192	0.17 95	0.19 101	0.19 192	0.19 86	0.14 136	0.18 81	0.17 88	0.11 176	0.12 167	0.19 137	0.20 154	0.20 111	0.26 184

gcap-zeroshot	0.36 239	0.13 127	0.16 194	0.19 197	0.14 166	0.19 190	0.14 179	0.28 217	0.13 153	0.37 262	0.35 242	0.34 226	0.12 142	0.12 168	0.23 134	0.36 259	0.50 285	0.17 150	3.18 317	0.25 234	0.45 229	0.51 255	0.23 250	0.11 148	0.21 158	0.26 211	0.25 149	0.27 188

UDG	0.46 261	0.56 292	0.24 254	0.85 295	0.78 303	0.79 295	0.97 302	0.27 207	0.25 237	0.28 187	0.36 248	0.37 233	0.17 201	1.43 309	0.92 275	0.25 204	0.44 275	0.27 261	0.57 252	0.29 262	0.41 215	0.37 201	0.39 289	0.19 233	0.27 219	0.28 224	0.32 207	0.27 188

Anonymous3	0.29 216	0.21 227	0.15 182	0.17 180	0.16 187	0.20 196	0.16 191	0.31 239	0.25 237	0.30 207	0.20 169	0.45 248	0.20 224	0.16 216	0.45 227	0.53 291	0.32 240	0.27 261	0.49 229	0.26 243	0.49 244	0.55 269	0.13 200	0.14 194	0.27 219	0.28 224	0.34 216	0.27 188

FADNet	0.23 182	0.19 219	0.14 170	0.23 220	0.15 181	0.21 206	0.22 223	0.27 207	0.17 201	0.27 171	0.27 218	0.26 170	0.18 214	0.15 210	0.34 202	0.21 163	0.21 126	0.20 204	0.41 204	0.25 234	0.26 147	0.27 155	0.14 210	0.15 207	0.27 219	0.27 218	0.24 138	0.27 188

stereogan	0.24 189	0.22 230	0.21 235	0.23 220	0.25 245	0.25 231	0.22 223	0.26 190	0.23 228	0.20 92	0.22 187	0.30 209	0.23 234	0.17 225	0.31 189	0.20 152	0.22 143	0.19 192	0.28 159	0.19 185	0.21 111	0.39 209	0.17 225	0.17 223	0.21 158	0.22 172	0.36 221	0.27 188

PS-NSSS	0.23 182	0.26 254	0.20 226	0.31 251	0.22 228	0.25 231	0.21 217	0.27 207	0.15 179	0.28 187	0.21 179	0.53 255	0.14 176	0.16 216	0.28 175	0.15 73	0.18 89	0.17 150	0.35 192	0.14 136	0.17 70	0.13 63	0.22 248	0.16 213	0.22 165	0.25 197	0.28 185	0.27 188

LoS	0.22 172	0.15 170	0.11 130	0.13 134	0.14 166	0.12 126	0.08 117	0.60 296	0.11 106	0.37 262	0.38 252	0.36 231	0.13 160	0.11 143	0.23 134	0.25 204	0.26 190	0.15 118	0.26 144	0.15 151	0.42 220	0.33 183	0.09 135	0.09 104	0.25 201	0.19 144	0.25 149	0.28 194
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
R-Stereo Train	0.23 182	0.13 127	0.13 162	0.15 161	0.13 150	0.18 180	0.07 99	0.24 159	0.15 179	0.32 221	0.25 201	0.27 180	0.13 160	0.14 197	0.21 110	0.28 224	0.30 228	0.20 204	0.47 218	0.20 192	0.47 238	0.50 251	0.10 158	0.12 167	0.23 182	0.26 211	0.23 127	0.28 194

RAFT-Stereo	0.23 182	0.13 127	0.13 162	0.15 161	0.13 150	0.18 180	0.07 99	0.24 159	0.15 179	0.32 221	0.25 201	0.27 180	0.13 160	0.14 197	0.21 110	0.28 224	0.30 228	0.20 204	0.47 218	0.20 192	0.47 238	0.50 251	0.10 158	0.12 167	0.23 182	0.26 211	0.23 127	0.28 194
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 216	0.17 191	0.16 194	0.23 220	0.22 228	0.28 244	0.18 198	0.31 239	0.20 213	0.32 221	0.29 227	0.49 254	0.50 270	0.11 143	0.44 224	0.35 251	0.27 202	0.20 204	0.73 264	0.24 226	0.43 222	0.27 155	0.15 216	0.24 254	0.25 201	0.25 197	0.33 212	0.28 194

DDUNet	0.43 257	0.54 290	0.23 246	0.86 296	0.68 299	0.83 298	0.82 298	0.26 190	0.24 233	0.23 116	0.33 238	0.37 233	0.15 182	1.63 313	0.43 220	0.24 195	0.39 266	0.25 248	0.54 245	0.28 254	0.31 165	0.30 171	0.49 299	0.20 235	0.24 194	0.25 197	0.32 207	0.29 198

NCC-stereo	0.25 197	0.22 230	0.21 235	0.22 211	0.23 234	0.23 220	0.25 238	0.26 190	0.28 250	0.18 81	0.27 218	0.28 188	0.26 245	0.17 225	0.48 233	0.22 177	0.22 143	0.24 238	0.27 152	0.20 192	0.21 111	0.27 155	0.20 238	0.16 213	0.26 206	0.29 231	0.33 212	0.29 198

Abc-Net	0.25 197	0.22 230	0.21 235	0.22 211	0.23 234	0.23 220	0.25 238	0.26 190	0.28 250	0.18 81	0.27 218	0.28 188	0.26 245	0.17 225	0.48 233	0.22 177	0.22 143	0.24 238	0.27 152	0.20 192	0.21 111	0.27 155	0.20 238	0.16 213	0.26 206	0.29 231	0.33 212	0.29 198
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.21 167	0.25 251	0.16 194	0.21 207	0.19 210	0.20 196	0.14 179	0.23 143	0.16 192	0.26 161	0.19 159	0.34 226	0.17 201	0.13 186	0.23 134	0.19 135	0.21 126	0.18 181	0.31 175	0.16 167	0.26 147	0.19 110	0.17 225	0.14 194	0.26 206	0.21 164	0.23 127	0.29 198

GANet-ADL	0.26 204	0.18 206	0.15 182	0.20 203	0.19 210	0.22 216	0.16 191	0.26 190	0.16 192	0.34 235	0.36 248	0.29 197	0.16 189	0.21 245	0.42 218	0.29 229	0.31 236	0.19 192	0.48 227	0.28 254	0.38 201	0.48 241	0.13 200	0.14 194	0.23 182	0.24 186	0.32 207	0.30 202

FCDSN-DC	0.36 239	0.28 259	0.33 281	0.31 251	0.29 257	0.28 244	0.39 269	0.31 239	0.22 223	0.28 187	0.20 169	0.26 170	0.16 189	0.29 266	1.96 316	0.35 251	0.34 247	0.32 281	0.33 179	0.25 234	0.41 215	0.48 241	0.27 260	0.37 289	0.29 232	0.30 238	0.30 196	0.30 202
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMDNet	0.25 197	0.14 148	0.11 130	0.13 134	0.14 166	0.16 164	0.11 152	0.26 190	0.14 168	0.31 214	0.17 148	0.26 170	0.29 248	0.14 197	0.24 151	0.35 251	0.28 213	0.18 181	0.54 245	0.28 254	0.58 267	0.60 280	0.10 158	0.11 148	0.26 206	0.25 197	0.26 160	0.30 202

FSD		0.26 254	0.26 262	0.27 238	0.26 251	0.25 231	0.31 260	0.33 250	0.20 213	0.28 187	0.20 169			0.29 266	0.34 202	0.37 264			0.33 179	0.26 243				0.28 266	0.30 238	0.26 211	0.30 196	0.31 205

cross-raft	0.24 189	0.14 148	0.12 150	0.13 134	0.13 150	0.17 175	0.10 143	0.27 207	0.15 179	0.30 207	0.19 159	0.28 188	0.10 104	0.12 168	0.26 167	0.34 246	0.27 202	0.17 150	0.57 252	0.25 234	0.62 275	0.51 255	0.09 135	0.11 148	0.29 232	0.27 218	0.26 160	0.31 205

CASS	0.25 197	0.18 206	0.16 194	0.21 207	0.17 196	0.21 206	0.21 217	0.28 217	0.20 213	0.33 231	0.24 199	0.28 188	0.18 214	0.11 143	0.25 163	0.23 188	0.37 261	0.20 204	0.43 210	0.17 176	0.57 263	0.42 219	0.11 176	0.13 184	0.30 238	0.22 172	0.32 207	0.32 207
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.24 189	0.19 219	0.15 182	0.18 187	0.17 196	0.19 190	0.18 198	0.26 190	0.17 201	0.27 171	0.20 169	0.27 180	0.16 189	0.12 168	0.27 172	0.26 215	0.28 213	0.24 238	0.47 218	0.21 203	0.32 168	0.50 251	0.11 176	0.17 223	0.24 194	0.21 164	0.26 160	0.32 207

NOSS_ROB	0.34 236	0.22 230	0.20 226	0.27 238	0.25 245	0.26 235	0.24 233	0.41 268	0.24 233	0.36 255	0.30 230	0.36 231	0.23 234	0.39 283	0.47 230	0.57 297	0.33 244	0.29 270	0.32 177	0.23 223	0.64 280	0.67 293	0.28 264	0.30 271	0.32 247	0.30 238	0.42 245	0.32 207

DLNR_Zeroshot_test	9.91 338	28.72 348	0.20 226	46.90 349	0.13 150	0.20 196	45.01 349	0.29 231	0.11 106	0.38 268	0.19 159	0.33 222	0.10 104	1.29 308	61.34 349	71.85 349	3.99 335	2.49 335	1.36 284	0.22 211	0.65 282	0.41 216	0.09 135	0.13 184	0.26 206	0.24 186	0.29 189	0.33 210

TRStereo	0.34 236	0.16 179	0.21 235	0.16 171	0.12 137	0.34 262	0.17 194	0.27 207	0.11 106	0.35 248	0.18 152	0.34 226	0.09 96	0.12 168	0.26 167	0.36 259	0.25 175	0.17 150	0.44 211	0.25 234	0.42 220	0.47 238	0.09 135	0.09 104	0.26 206	2.80 335	0.49 259	0.33 210

HSM-Net_RVC	0.30 223	0.17 191	0.17 207	0.26 235	0.20 215	0.20 196	0.14 179	0.28 217	0.19 209	0.34 235	0.41 259	1.59 303	0.25 241	0.14 197	0.26 167	0.21 163	0.25 175	0.19 192	0.28 159	0.20 192	0.38 201	0.33 183	0.13 200	0.20 235	0.29 232	0.30 238	0.35 219	0.33 210
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.27 210	0.28 259	0.20 226	0.19 197	0.21 221	0.21 206	0.20 210	0.20 106	0.21 216	0.24 136	0.28 224	0.78 273	0.17 201	0.16 216	0.29 178	0.22 177	0.34 247	0.21 214	0.27 152	0.19 185	0.28 162	0.42 219	0.17 225	0.18 231	0.23 182	0.24 186	0.48 255	0.34 213

RAFT-Test	0.24 189	0.13 127	0.11 130	0.16 171	0.14 166	0.18 180	0.11 152	0.27 207	0.14 168	0.32 221	0.26 210	0.26 170	0.12 142	0.14 197	0.24 151	0.35 251	0.27 202	0.18 181	0.56 249	0.24 226	0.58 267	0.49 246	0.09 135	0.11 148	0.27 219	0.29 231	0.27 175	0.35 214

NCCL2	0.26 204	0.23 241	0.22 242	0.19 197	0.20 215	0.18 180	0.16 191	0.26 190	0.22 223	0.29 204	0.22 187	0.27 180	0.17 201	0.15 210	0.60 248	0.24 195	0.25 175	0.22 221	0.27 152	0.22 211	0.31 165	0.34 189	0.18 235	0.21 244	0.33 251	0.33 247	0.36 221	0.35 214

test-1	0.27 210	0.10 71	0.12 150	0.14 146	0.13 150	0.25 231	0.18 198	0.29 231	0.17 201	0.37 262	0.42 261	0.30 209	0.16 189	0.14 197	0.29 178	0.36 259	0.27 202	0.20 204	0.52 240	0.25 234	0.57 263	0.66 291	0.10 158	0.13 184	0.28 226	0.29 231	0.30 196	0.36 216

FADNet_RVC	0.33 233	0.22 230	0.22 242	0.29 242	0.25 245	0.19 190	0.22 223	0.31 239	0.22 223	0.31 214	0.29 227	0.41 243	0.33 251	0.22 248	0.72 258	0.25 204	0.29 220	0.32 281	0.73 264	0.27 249	0.43 222	0.47 238	0.16 221	0.23 251	0.27 219	0.30 238	0.51 264	0.36 216

RGC	0.27 210	0.24 245	0.28 267	0.25 232	0.26 251	0.27 237	0.20 210	0.28 217	0.30 260	0.22 105	0.31 232	0.29 197	0.31 249	0.20 241	0.51 241	0.24 195	0.23 151	0.21 214	0.29 169	0.22 211	0.25 142	0.30 171	0.17 225	0.20 235	0.28 226	0.32 245	0.34 216	0.36 216

ccs_rob	0.41 253	0.24 245	0.19 219	0.33 256	0.21 221	0.33 259	0.28 251	0.34 251	0.21 216	0.47 295	1.62 326	1.59 303	0.39 255	0.22 248	0.31 189	0.36 259	0.29 220	0.22 221	0.47 218	0.27 249	0.55 259	0.57 274	0.17 225	0.20 235	0.26 206	0.25 197	0.29 189	0.36 216

LALA_ROB	0.32 228	0.34 270	0.23 246	0.24 227	0.24 237	0.29 249	0.22 223	0.24 159	0.28 250	0.31 214	0.35 242	0.94 280	0.21 227	0.19 236	0.64 253	0.24 195	0.33 244	0.28 269	0.33 179	0.25 234	0.34 179	0.40 213	0.18 235	0.21 244	0.26 206	0.31 242	0.50 262	0.36 216

Reg-Stereo(zero)	0.24 189	0.13 127	0.14 170	0.13 134	0.11 123	0.14 144	0.11 152	0.32 248	0.15 179	0.34 235	0.56 285	0.30 209	0.12 142	0.16 216	0.19 83	0.31 236	0.25 175	0.15 118	0.42 207	0.17 176	0.34 179	0.49 246	0.10 158	0.11 148	0.20 148	0.24 186	0.38 231	0.37 221

HI	0.24 189	0.13 127	0.14 170	0.13 134	0.11 123	0.14 144	0.11 152	0.32 248	0.15 179	0.34 235	0.56 285	0.30 209	0.12 142	0.16 216	0.19 83	0.31 236	0.25 175	0.15 118	0.42 207	0.17 176	0.34 179	0.49 246	0.10 158	0.11 148	0.20 148	0.24 186	0.38 231	0.37 221

DAS	0.32 228	0.18 206	0.15 182	0.29 242	0.24 237	0.24 226	0.25 238	0.31 239	0.29 255	0.32 221	0.39 255	0.53 255	0.34 252	0.11 143	0.29 178	0.40 272	0.35 252	0.25 248	0.49 229	0.29 262	0.63 277	0.48 241	0.21 246	0.25 258	0.30 238	0.28 224	0.38 231	0.37 221

SepStereo	0.32 228	0.18 206	0.15 182	0.29 242	0.24 237	0.24 226	0.25 238	0.31 239	0.29 255	0.32 221	0.39 255	0.53 255	0.34 252	0.11 143	0.29 178	0.40 272	0.35 252	0.25 248	0.49 229	0.29 262	0.63 277	0.48 241	0.21 246	0.25 258	0.30 238	0.28 224	0.38 231	0.37 221

ETE_ROB	0.32 228	0.32 267	0.20 226	0.26 235	0.24 237	0.28 244	0.23 231	0.24 159	0.29 255	0.27 171	0.35 242	0.99 283	0.21 227	0.20 241	0.41 217	0.23 188	0.41 272	0.24 238	0.37 198	0.25 234	0.37 198	0.40 213	0.20 238	0.20 235	0.28 226	0.35 253	0.54 269	0.37 221

HH	0.25 197	0.10 71	0.17 207	0.15 161	0.14 166	0.20 196	0.14 179	0.27 207	0.13 153	0.36 255	0.12 102	0.28 188	0.10 104	0.13 186	0.23 134	0.40 272	0.26 190	0.19 192	0.49 229	0.21 203	0.68 288	0.52 259	0.11 176	0.11 148	0.23 182	0.25 197	0.36 221	0.38 226

HanStereo	0.25 197	0.10 71	0.17 207	0.15 161	0.14 166	0.20 196	0.14 179	0.27 207	0.13 153	0.36 255	0.12 102	0.28 188	0.10 104	0.13 186	0.23 134	0.40 272	0.26 190	0.19 192	0.49 229	0.21 203	0.68 288	0.52 259	0.11 176	0.11 148	0.23 182	0.25 197	0.36 221	0.38 226

HBP-ISP	0.45 259	0.24 245	0.26 262	0.35 261	0.29 257	0.30 253	0.24 233	0.38 263	0.23 228	0.38 268	0.44 269	0.31 216	0.17 201	0.55 294	2.33 327	0.99 327	0.32 240	0.27 261	0.33 179	0.28 254	0.64 280	0.89 313	0.27 260	0.29 270	0.33 251	0.35 253	0.47 253	0.38 226

GwcNet-ADL	0.29 216	0.22 230	0.21 235	0.29 242	0.22 228	0.23 220	0.19 206	0.28 217	0.19 209	0.34 235	0.58 289	0.43 246	0.23 234	0.22 248	0.50 238	0.34 246	0.29 220	0.22 221	0.44 211	0.28 254	0.36 194	0.39 209	0.13 200	0.16 213	0.26 206	0.29 231	0.28 185	0.38 226

pcwnet_v2	0.26 204	0.17 191	0.18 214	0.22 211	0.19 210	0.22 216	0.18 198	0.25 176	0.18 207	0.31 214	0.23 195	0.30 209	0.28 247	0.18 234	0.88 269	0.21 163	0.24 162	0.19 192	0.36 196	0.15 151	0.27 155	0.24 137	0.17 225	0.15 207	0.26 206	0.26 211	0.30 196	0.38 226

XQC	0.42 255	0.37 278	0.31 275	0.41 270	0.35 270	0.41 270	0.42 271	0.45 277	0.38 270	0.40 277	0.33 238	0.48 252	0.44 264	0.34 277	1.54 296	0.29 229	0.29 220	0.27 261	0.52 240	0.30 267	0.37 198	0.44 227	0.26 255	0.30 271	0.41 272	0.41 267	0.53 267	0.38 226

GANetREF_RVC	0.32 228	0.30 265	0.32 277	0.28 240	0.27 255	0.27 237	0.26 246	0.42 272	0.35 268	0.38 268	0.21 179	0.56 258	0.39 255	0.16 216	0.33 196	0.23 188	0.29 220	0.25 248	0.44 211	0.25 234	0.35 190	0.25 143	0.25 253	0.32 274	0.34 259	0.29 231	0.45 248	0.38 226
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
ACV-stereo	2.24 323	1.03 305	0.23 246	0.38 266	0.24 237	0.70 292	0.48 281	0.45 277	0.32 262	0.36 255	0.41 259	0.47 250	2.93 325	0.35 278	1.93 314	0.86 320	0.44 275	0.29 270	44.47 348	0.55 300	0.82 304	0.90 315	0.33 284	0.26 262	0.26 206	0.28 224	0.41 243	0.39 233

DDVS	0.53 268	0.22 230	0.24 254	0.24 227	0.25 245	0.27 237	0.24 233	0.39 265	0.26 243	0.35 248	4.72 336	1.02 285	0.40 257	0.20 241	0.40 215	0.39 271	0.33 244	0.26 258	0.75 266	0.34 276	0.58 267	0.63 287	0.16 221	0.20 235	0.25 201	0.25 197	0.55 273	0.40 234

DCVSM-stereo	0.39 249	0.21 227	0.21 235	0.32 255	0.24 237	0.38 267	0.26 246	0.37 261	0.25 237	0.37 262	0.58 289	0.92 277	0.47 268	0.18 234	0.24 151	0.29 229	0.30 228	0.22 221	1.72 294	0.34 276	0.45 229	0.37 201	0.30 276	0.23 251	0.26 206	0.27 218	0.37 229	0.40 234

CC-Net-ROB	0.36 239	0.47 286	0.32 277	0.65 288	0.49 292	0.54 280	0.46 276	0.35 255	0.24 233	0.37 262	0.28 224	0.92 277	0.21 227	0.37 279	0.28 175	0.17 95	0.23 151	0.22 221	0.67 262	0.22 211	0.22 121	0.16 81	0.44 295	0.24 254	0.29 232	0.28 224	0.27 175	0.40 234

MSKI-zero shot	0.26 204	0.13 127	0.10 106	0.14 146	0.14 166	0.15 157	0.11 152	0.28 217	0.13 153	0.30 207	0.35 242	0.28 188	0.11 128	0.12 168	0.29 178	0.37 264	0.28 213	0.17 150	0.58 254	0.26 243	0.57 263	0.55 269	0.09 135	0.11 148	0.25 201	0.41 267	0.32 207	0.42 237

Any-RAFT	0.24 189	0.13 127	0.16 194	0.16 171	0.13 150	0.15 157	0.10 143	0.25 176	0.14 168	0.28 187	0.35 242	0.28 188	0.11 128	0.12 168	0.22 123	0.25 204	0.28 213	0.17 150	0.50 235	0.16 167	0.63 277	0.40 213	0.10 158	0.10 132	0.28 226	0.29 231	0.26 160	0.42 237

GES	0.22 172	0.16 179	0.12 150	0.14 146	0.15 181	0.19 190	0.12 168	0.25 176	0.14 168	0.26 161	0.18 152	0.21 128	0.13 160	0.17 225	0.36 207	0.21 163	0.27 202	0.19 192	0.52 240	0.20 192	0.33 172	0.29 168	0.13 200	0.14 194	0.19 137	0.17 120	0.27 175	0.42 237

EAI-Stereo	0.28 214	0.13 127	0.12 150	0.18 187	0.16 187	0.66 290	0.20 210	0.27 207	0.18 207	0.27 171	0.27 218	0.29 197	0.10 104	0.11 143	0.35 205	0.32 241	0.26 190	0.20 204	0.65 260	0.22 211	0.44 227	0.44 227	0.10 158	0.14 194	0.28 226	0.31 242	0.39 235	0.42 237

RTSC	0.27 210	0.16 179	0.16 194	0.16 171	0.17 196	0.18 180	0.19 206	0.23 143	0.21 216	0.25 149	0.25 201	0.20 115	0.18 214	0.14 197	1.57 300	0.23 188	0.30 228	0.19 192	0.39 200	0.18 182	0.30 163	0.32 180	0.11 176	0.17 223	0.21 158	0.22 172	0.31 204	0.43 241

anonymity	0.53 268	0.11 92	0.19 219	0.16 171	0.14 166	0.16 164	0.10 143	0.29 231	0.13 153	0.34 235	7.32 338	0.30 209	0.13 160	0.12 168	0.21 110	0.37 264	0.27 202	0.17 150	0.44 211	0.23 223	0.43 222	0.54 267	0.11 176	0.12 167	0.34 259	0.43 273	0.71 295	0.44 242

IGEV-FE	0.29 216	0.13 127	0.22 242	0.29 242	0.17 196	0.21 206	0.22 223	0.28 217	0.14 168	0.35 248	0.43 264	0.33 222	0.11 128	0.14 197	0.23 134	0.37 264	0.26 190	0.17 150	0.47 218	0.24 226	0.51 253	0.61 284	0.11 176	0.11 148	0.33 251	0.27 218	0.62 283	0.45 243

IGEV_Zeroshot_test	0.29 216	0.13 127	0.22 242	0.29 242	0.17 196	0.21 206	0.22 223	0.28 217	0.14 168	0.35 248	0.43 264	0.33 222	0.11 128	0.14 197	0.23 134	0.37 264	0.26 190	0.17 150	0.48 227	0.24 226	0.52 255	0.61 284	0.11 176	0.11 148	0.33 251	0.27 218	0.62 283	0.45 243

dad	0.29 216	0.21 227	0.14 170	0.47 274	0.22 228	0.29 249	0.48 281	0.40 266	0.12 132	0.32 221	0.14 119	0.41 243	0.23 234	0.10 131	0.53 242	0.19 135	0.32 240	0.17 150	0.51 236	0.15 151	0.27 155	0.18 96	0.11 176	0.18 231	0.31 245	0.18 136	0.67 291	0.45 243

SFCPSM	0.64 279	0.24 245	0.19 219	0.28 240	0.23 234	0.27 237	0.24 233	0.30 235	0.30 260	0.34 235	0.50 276	0.63 264	1.06 296	0.19 236	0.37 209	0.34 246	0.31 236	0.24 238	8.10 333	0.39 280	0.45 229	0.43 224	0.20 238	0.19 233	0.30 238	0.31 242	0.36 221	0.45 243

s12784h	0.22 172	0.16 179	0.13 162	0.19 197	0.14 166	0.12 126	0.08 117	0.24 159	0.11 106	0.29 204	0.16 137	0.27 180	0.15 182	0.10 131	0.22 123	0.26 215	0.26 190	0.13 82	0.29 169	0.12 95	0.50 251	0.30 171	0.08 121	0.10 132	0.24 194	0.21 164	0.65 289	0.47 247

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 182	0.17 191	0.08 76	0.22 211	0.21 221	0.29 249	0.17 194	0.25 176	0.11 106	0.42 284	0.19 159	0.43 246	0.09 96	0.11 143	0.19 83	0.25 204	0.25 175	0.16 139	0.28 159	0.14 136	0.41 215	0.39 209	0.07 95	0.09 104	0.20 148	0.18 136	0.27 175	0.49 248

SHD	0.36 239	0.22 230	0.28 267	0.25 232	0.24 237	0.24 226	0.27 250	0.35 255	0.28 250	0.35 248	0.33 238	0.32 219	0.45 266	0.21 245	1.38 290	0.26 215	0.30 228	0.24 238	0.56 249	0.27 249	0.38 201	0.43 224	0.20 238	0.25 258	0.33 251	0.36 257	0.35 219	0.50 249

XX-Stereo	2.24 323	0.10 71	0.10 106	0.17 180	0.10 109	0.21 206	0.11 152	0.25 176	0.12 132	0.36 255	0.53 281	0.29 197	0.10 104	0.11 143	0.24 151	0.35 251	0.27 202	0.18 181	0.47 218	0.18 182	0.41 215	0.37 201	0.10 158	0.10 132	54.05 348	0.25 197	0.34 216	0.51 250

model_zeroshot	0.28 214	0.14 148	0.11 130	0.16 171	0.14 166	0.18 180	0.11 152	0.28 217	0.15 179	0.33 231	0.32 235	0.31 216	0.10 104	0.13 186	0.43 220	0.31 236	0.30 228	0.19 192	0.66 261	0.22 211	0.55 259	0.44 227	0.12 193	0.13 184	0.49 286	0.36 257	0.31 204	0.53 251

PA-Net	0.25 197	0.28 259	0.29 269	0.18 187	0.26 251	0.21 206	0.25 238	0.26 190	0.25 237	0.22 105	0.19 159	0.22 138	0.24 238	0.28 263	0.40 215	0.24 195	0.18 89	0.22 221	0.20 94	0.22 211	0.19 93	0.32 180	0.17 225	0.20 235	0.24 194	0.38 261	0.23 127	0.55 252
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.30 223	0.25 251	0.25 259	0.25 232	0.30 260	0.21 206	0.20 210	0.34 251	0.39 272	0.30 207	0.28 224	0.65 266	0.22 233	0.17 225	0.70 256	0.20 152	0.20 110	0.20 204	0.28 159	0.26 243	0.22 121	0.23 129	0.14 210	0.26 262	0.34 259	0.41 267	0.39 235	0.55 252

CSAN	0.39 249	0.37 278	0.34 284	0.33 256	0.32 266	0.27 237	0.25 238	0.36 258	0.64 305	0.43 287	0.43 264	0.73 271	0.44 264	0.20 241	0.63 250	0.25 204	0.27 202	0.26 258	0.41 204	0.43 291	0.38 201	0.34 189	0.22 248	0.33 276	0.40 269	0.47 278	0.48 255	0.55 252

ACVNet_1	0.97 297	1.21 315	0.62 304	2.28 318	1.27 318	1.81 318	2.12 322	0.63 300	0.41 277	0.50 302	0.49 274	1.06 288	0.73 283	2.46 323	0.47 230	0.31 236	0.80 304	0.40 295	2.04 301	0.42 287	0.76 297	0.56 272	2.26 318	0.43 298	0.54 294	0.42 271	0.48 255	0.58 255

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 307	0.15 170	0.23 246	0.22 211	0.20 215	0.33 259	0.24 233	0.28 217	0.33 263	0.38 268	0.52 279	0.35 229	0.15 182	0.13 186	0.29 178	0.49 288	0.30 228	0.21 214	25.47 345	0.27 249	0.49 244	0.60 280	0.10 158	0.12 167	0.32 247	0.45 276	0.37 229	0.60 256

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 233	0.15 170	0.23 246	0.24 227	0.16 187	0.28 244	0.20 210	0.28 217	0.21 216	0.35 248	0.60 293	0.32 219	0.17 201	0.12 168	0.28 175	0.44 278	0.30 228	0.22 221	0.58 254	0.28 254	0.54 256	0.59 278	0.09 135	0.14 194	0.33 251	0.32 245	0.79 298	0.60 256

iRaft-Stereo_20w	0.31 226	0.14 148	0.24 254	0.29 242	0.18 206	0.22 216	0.18 198	0.26 190	0.15 179	0.41 282	0.51 278	0.30 209	0.11 128	0.12 168	0.32 192	0.32 241	0.27 202	0.17 150	0.42 207	0.24 226	0.46 236	0.53 264	0.11 176	0.10 132	0.33 251	0.67 299	0.61 281	0.60 256

S-Stereo	0.53 268	0.29 263	0.27 266	0.48 275	0.46 288	0.50 278	0.60 289	0.38 263	0.37 269	0.39 274	1.16 316	1.01 284	0.45 266	0.29 266	0.91 273	0.67 308	0.35 252	0.39 294	0.84 274	0.70 311	0.46 236	0.71 295	0.61 305	0.37 289	0.30 238	0.33 247	0.40 240	0.63 259

RTS	0.38 246	0.22 230	0.20 226	0.22 211	0.21 221	0.31 254	0.29 253	0.31 239	0.34 265	0.23 116	0.22 187	0.29 197	0.25 241	0.16 216	1.65 304	0.29 229	0.36 258	0.24 238	0.63 257	0.31 270	0.38 201	0.38 204	0.15 216	0.22 248	0.39 267	0.95 317	0.40 240	0.63 259

RTSA	0.38 246	0.22 230	0.20 226	0.22 211	0.21 221	0.31 254	0.29 253	0.31 239	0.34 265	0.23 116	0.22 187	0.29 197	0.25 241	0.16 216	1.65 304	0.29 229	0.36 258	0.24 238	0.63 257	0.31 270	0.38 201	0.38 204	0.15 216	0.22 248	0.39 267	0.95 317	0.40 240	0.63 259

DPSNet	0.76 287	0.28 259	0.26 262	0.38 266	0.38 276	0.44 271	0.30 257	0.36 258	0.41 277	0.27 171	0.32 235	2.73 319	0.95 294	0.38 280	0.80 263	0.66 306	0.53 287	0.46 299	4.94 325	0.56 301	0.83 308	0.97 317	0.57 303	0.44 299	0.56 295	0.48 280	0.54 269	0.63 259

AMNet	0.51 267	0.50 289	0.48 299	0.51 278	0.50 293	0.56 282	0.52 284	0.36 258	0.42 283	0.39 274	0.59 292	0.65 266	0.21 227	0.58 297	0.49 236	0.59 300	0.60 290	0.58 311	0.51 236	0.51 297	0.59 270	0.53 264	0.32 282	0.51 303	0.48 284	0.54 286	0.60 279	0.65 263

FBW_ROB	0.46 261	0.42 281	0.36 287	0.60 286	0.44 285	0.47 277	0.44 275	0.31 239	0.25 237	0.34 235	0.34 241	0.64 265	0.48 269	0.56 296	1.05 285	0.25 204	0.35 252	0.23 235	1.39 285	0.22 211	0.49 244	0.36 195	0.43 293	0.40 294	0.31 245	0.33 247	0.42 245	0.65 263

PWC_ROB	0.37 243	0.27 257	0.25 259	0.23 220	0.24 237	0.23 220	0.31 260	0.29 231	0.47 289	0.25 149	0.39 255	0.37 233	0.89 291	0.19 236	0.58 246	0.32 241	0.39 266	0.29 270	0.62 256	0.29 262	0.48 242	0.48 241	0.19 237	0.33 276	0.27 219	0.26 211	0.39 235	0.67 265

MFN_U_SF_RVC	0.60 277	0.55 291	0.41 291	0.56 284	0.46 288	0.57 286	0.63 290	0.56 290	0.43 284	0.86 320	0.93 310	0.72 270	0.52 271	0.53 293	0.97 279	0.49 288	0.32 240	0.34 286	1.73 295	0.44 292	0.62 275	0.58 275	0.30 276	0.56 307	0.45 278	0.44 275	0.49 259	0.68 266

PSMNet_ROB	1.30 310	1.36 319	0.71 311	1.48 304	1.00 309	1.69 312	1.56 310	0.64 301	0.74 310	1.47 334	3.99 334	2.77 321	1.51 305	2.54 326	0.73 259	0.47 286	0.70 296	0.49 304	2.51 309	0.71 313	0.81 302	0.58 275	3.05 332	0.58 309	0.80 304	0.64 297	0.88 303	0.69 267

ACVNet-4b	1.08 301	1.48 323	0.48 299	2.91 325	1.12 312	1.82 319	2.71 325	0.46 281	0.44 285	0.51 303	0.43 264	1.66 305	1.85 315	2.08 320	0.46 229	0.40 272	0.82 305	0.34 286	2.68 311	0.50 295	0.65 282	0.71 295	2.24 317	0.35 283	0.45 278	0.42 271	0.53 267	0.70 268

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 255	0.34 270	0.25 259	0.42 271	0.31 262	0.36 265	0.47 279	0.48 283	0.40 273	0.42 284	0.31 232	0.60 262	0.53 273	0.40 285	0.57 244	0.27 221	0.24 162	0.22 221	0.67 262	0.22 211	0.60 271	0.56 272	0.33 284	0.28 266	0.47 283	0.48 280	0.48 255	0.70 268

SQANet	0.68 283	0.89 303	0.29 269	1.65 308	0.77 302	1.39 305	1.15 304	0.37 261	0.29 255	0.40 277	0.30 230	0.88 276	0.32 250	1.26 307	0.39 214	0.21 163	0.44 275	0.27 261	2.24 302	0.28 254	0.49 244	0.50 251	1.59 313	0.23 251	0.32 247	0.34 251	0.42 245	0.71 270

Ntro	0.87 293	1.36 319	0.44 294	1.82 315	1.04 311	1.67 310	1.60 311	0.52 287	0.44 285	0.48 299	0.42 261	0.98 282	0.40 257	1.61 312	0.64 253	0.31 236	0.49 284	0.30 276	2.69 312	0.44 292	0.68 288	0.60 280	2.13 316	0.36 288	0.45 278	0.45 276	0.52 266	0.71 270

otaku	0.82 290	1.17 312	0.41 291	1.90 317	0.99 308	1.68 311	1.39 306	0.46 281	0.41 277	0.46 294	0.36 248	0.93 279	0.43 261	1.51 310	0.45 227	0.30 235	0.44 275	0.29 270	2.65 310	0.40 284	0.60 271	0.58 275	2.09 315	0.34 280	0.42 274	0.35 253	0.49 259	0.74 272

DGSMNet	0.85 292	0.47 286	0.39 289	0.51 278	0.39 278	0.56 282	0.43 273	0.59 294	0.40 273	0.84 319	4.01 335	0.67 268	0.85 287	0.85 305	0.85 268	0.90 323	1.17 318	0.66 320	1.64 293	0.62 302	1.35 330	1.36 331	0.51 300	0.54 305	0.40 269	0.66 298	0.50 262	0.74 272

FAT-Stereo	0.47 264	0.27 257	0.34 284	0.45 273	0.48 291	0.39 268	0.32 262	0.42 272	0.27 248	0.41 282	0.90 309	0.77 272	0.58 274	0.30 270	0.57 244	0.56 295	0.35 252	0.34 286	0.64 259	0.42 287	0.67 287	0.66 291	0.28 264	0.34 280	0.29 232	0.36 257	0.45 248	0.74 272

ITSA-stereo	0.37 243	0.23 241	0.19 219	0.39 268	0.26 251	0.24 226	0.26 246	0.35 255	0.26 243	0.39 274	0.55 283	0.46 249	0.41 260	0.23 253	0.53 242	0.38 269	0.31 236	0.25 248	0.49 229	0.24 226	0.43 222	0.49 246	0.23 250	0.22 248	0.33 251	0.40 265	0.72 296	0.75 275

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 273	0.64 294	0.47 298	0.65 288	0.41 280	0.44 271	0.57 287	0.61 297	0.68 306	0.58 306	0.39 255	0.59 260	0.58 274	0.65 302	0.76 261	0.44 278	0.35 252	0.40 295	1.53 289	0.50 295	0.54 256	0.63 287	0.46 298	0.47 301	0.51 291	0.40 265	0.41 243	0.75 275

SPS-STEREO	0.80 288	0.60 293	0.56 302	0.67 290	0.62 296	0.67 291	0.58 288	0.57 292	0.61 301	0.59 309	0.96 312	1.03 287	0.67 278	0.55 294	0.83 267	0.87 321	0.78 302	0.69 322	2.74 313	0.74 316	1.23 326	1.05 321	0.45 297	0.62 315	0.61 300	0.61 292	0.83 301	0.75 275
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.40 251	0.35 273	0.43 293	0.49 277	0.35 270	0.44 271	0.46 276	0.43 275	0.27 248	0.34 235	0.26 210	0.37 233	0.21 227	0.30 270	0.58 246	0.35 251	0.39 266	0.31 279	0.45 215	0.26 243	0.49 244	0.42 219	0.28 264	0.35 283	0.44 276	0.38 261	0.51 264	0.77 278

FC-DCNN v2	0.41 253	0.36 277	0.45 297	0.51 278	0.36 273	0.46 276	0.46 276	0.45 277	0.29 255	0.34 235	0.26 210	0.38 240	0.24 238	0.30 270	0.60 248	0.35 251	0.39 266	0.30 276	0.46 216	0.26 243	0.49 244	0.42 219	0.28 264	0.35 283	0.50 288	0.43 273	0.59 277	0.79 279

MonStereo1	1.06 300	1.06 306	0.53 301	1.71 311	1.39 322	1.49 307	1.71 313	0.68 303	0.57 295	2.01 336	0.75 302	1.99 308	1.76 314	1.97 317	0.35 205	0.25 204	0.60 290	0.48 303	2.25 303	0.51 297	0.65 282	0.52 259	2.33 320	0.41 296	0.49 286	0.39 263	0.85 302	0.80 280

ACVNet_2	1.13 302	1.26 317	0.75 314	2.58 322	1.30 320	1.73 316	1.87 317	0.75 311	0.52 292	0.59 309	0.53 281	1.29 294	0.90 292	1.85 315	0.70 256	0.48 287	1.14 317	0.40 295	4.70 324	0.54 299	0.71 295	0.60 280	2.05 314	0.61 313	0.81 306	0.47 278	0.70 293	0.82 281

pmcnn	0.45 259	0.24 245	0.19 219	0.33 256	0.29 257	0.34 262	0.42 271	0.34 251	0.26 243	0.34 235	0.50 276	0.80 274	1.10 298	0.19 236	0.38 212	0.57 297	0.40 270	0.32 281	0.83 273	0.37 279	0.80 300	0.49 246	0.28 264	0.24 254	0.32 247	0.34 251	0.66 290	0.82 281

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 330	0.48 288	0.29 269	0.48 275	0.42 281	0.63 289	0.86 299	0.69 305	0.74 310	0.42 284	1.69 327	46.80 348	1.87 316	0.64 301	0.38 212	0.33 244	0.97 309	0.98 331	1.59 291	0.33 273	0.81 302	0.79 305	0.28 264	0.25 258	0.52 292	0.78 307	3.35 336	0.83 283

RainbowNet	0.93 295	1.16 311	0.62 304	1.83 316	1.16 315	1.69 312	1.70 312	0.51 286	0.44 285	0.59 309	0.38 252	1.19 292	0.79 286	2.02 318	0.74 260	0.57 297	0.54 288	0.40 295	1.50 288	0.76 317	0.66 285	0.65 290	2.28 319	0.46 300	0.50 288	0.49 282	0.60 279	0.84 284

Dean	1.27 308	1.44 322	0.85 320	2.93 326	1.62 326	1.95 325	2.03 321	0.96 320	1.00 320	0.91 323	0.75 302	1.51 302	1.65 310	2.05 319	0.80 263	0.64 305	1.01 314	0.60 318	1.86 300	0.85 321	0.85 311	0.75 299	2.35 321	0.79 323	1.15 316	0.85 310	1.19 316	0.85 285

PVD	0.56 271	0.44 282	0.36 287	0.51 278	0.43 283	0.55 281	0.47 279	0.62 298	0.59 298	0.33 231	0.48 273	0.61 263	0.74 284	0.50 291	1.52 295	0.34 246	0.51 286	0.37 290	0.76 267	0.41 286	0.61 274	0.64 289	0.30 276	0.37 289	0.56 295	0.71 302	0.61 281	0.86 286

SGM-Forest	0.38 246	0.24 245	0.18 214	0.35 261	0.25 245	0.27 237	0.20 210	0.30 235	0.23 228	0.32 221	0.23 195	0.37 233	0.43 261	0.24 255	0.82 266	0.33 244	0.24 162	0.21 214	1.61 292	0.19 185	0.38 201	0.43 224	0.27 260	0.21 244	0.34 259	0.28 224	0.57 275	0.86 286
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LVE	1.38 312	1.30 318	0.82 318	4.62 333	1.50 325	1.89 321	3.66 332	0.82 313	0.73 309	0.88 321	0.82 305	1.12 289	1.52 306	2.14 321	0.81 265	0.56 295	0.84 306	0.59 313	3.33 318	0.72 314	0.84 309	0.89 313	2.40 322	0.80 324	1.12 313	0.70 301	1.00 312	0.90 288

edge stereo	0.61 278	0.35 273	0.44 294	0.53 282	0.47 290	0.57 286	0.54 285	0.57 292	0.41 277	0.52 305	0.69 298	1.31 295	1.03 295	0.38 280	0.44 224	0.60 302	0.40 270	0.30 276	1.76 298	0.81 320	0.47 238	0.86 312	0.41 291	0.32 274	0.41 272	0.37 260	0.57 275	0.91 289

MFMNet_re	0.74 285	0.73 298	0.66 309	0.76 293	0.64 297	0.88 299	0.74 296	0.59 294	0.68 306	0.58 306	0.69 298	1.02 285	0.61 277	0.58 297	0.96 278	0.78 316	0.87 308	0.72 324	1.08 280	0.68 309	1.07 319	0.74 298	0.54 302	0.60 312	0.59 297	0.60 290	0.80 299	0.91 289

CBMV_ROB	0.48 265	0.22 230	0.24 254	0.39 268	0.32 266	0.32 257	0.29 253	0.44 276	0.23 228	0.38 268	0.45 270	1.42 300	0.88 290	0.28 263	0.91 273	0.34 246	0.37 261	0.25 248	0.81 271	0.36 278	0.54 256	0.51 255	0.28 264	0.26 262	0.44 276	0.62 293	0.62 283	0.91 289

STTRV1_RVC		0.32 267	0.26 262	0.42 271	0.32 266	0.40 269	0.34 265	0.41 268	0.40 273	0.36 255	0.35 242	0.59 260	0.67 278	0.48 290	0.48 233	0.27 221	0.85 307	0.27 261		0.66 307	0.88 312	0.52 259		0.48 302	0.37 266	0.56 288	0.54 269	0.96 292

AnonymousM	0.19 147	0.09 58	0.07 58	0.09 84	0.07 59	0.08 73	0.05 61	0.20 106	0.09 70	0.23 116	0.14 119	0.16 89	0.07 69	0.09 113	0.23 134	0.23 188	0.23 151	0.14 94	0.20 94	0.15 151	0.32 168	0.26 149	0.07 95	0.08 80	0.11 59	0.17 120	0.54 269	0.97 293

SANet	0.57 273	0.32 267	0.33 281	0.36 263	0.35 270	0.44 271	0.33 264	0.55 288	0.85 313	0.33 231	0.57 287	2.42 315	1.17 300	0.32 275	0.88 269	0.24 195	0.47 282	0.31 279	0.51 236	0.31 270	0.50 251	0.45 230	0.37 288	0.37 289	0.46 281	0.54 286	0.55 273	0.98 294

ADCP+	0.31 226	0.17 191	0.17 207	0.15 161	0.14 166	0.17 175	0.19 206	0.21 122	0.33 263	0.26 161	0.26 210	0.37 233	0.12 142	0.13 186	1.87 312	0.18 117	0.20 110	0.17 150	0.33 179	0.18 182	0.22 121	0.22 125	0.12 193	0.11 148	0.23 182	0.69 300	0.33 212	0.99 295

DispFullNet	1.20 306	1.15 310	0.77 316	1.20 300	0.97 307	1.12 302	1.34 305	0.66 302	0.58 296	0.74 316	0.82 305	3.72 329	1.48 304	1.65 314	1.03 284	1.32 332	1.00 313	0.58 311	6.30 331	1.09 331	0.84 309	0.76 302	0.42 292	0.35 283	0.50 288	0.35 253	0.68 292	1.00 296

MADNet+	0.75 286	0.45 284	0.65 308	0.63 287	0.58 295	0.50 278	0.64 292	0.75 311	0.59 298	0.62 313	0.52 279	0.94 280	0.85 287	0.46 288	2.17 322	0.74 313	0.79 303	0.53 306	1.00 278	0.65 306	0.93 315	0.75 299	0.57 303	0.67 316	0.88 308	0.72 303	0.70 293	1.05 297

WAO-7	0.99 298	0.85 302	0.88 322	1.81 314	0.83 305	0.71 293	0.92 300	1.01 323	1.13 322	0.96 325	1.28 324	1.37 299	1.65 310	0.63 300	1.55 299	0.76 315	0.73 299	0.47 300	2.44 308	0.73 315	0.72 296	0.76 302	0.26 255	0.88 328	0.71 301	0.85 310	0.74 297	1.09 298

AnyNet_C01	0.66 282	0.35 273	0.32 277	0.37 265	0.38 276	0.35 264	0.54 285	0.55 288	0.70 308	0.40 277	0.49 274	0.83 275	0.70 281	0.30 270	2.63 334	0.87 321	0.65 294	0.59 313	0.98 276	0.48 294	0.80 300	0.78 304	0.39 289	0.38 293	0.60 299	0.49 282	0.64 287	1.16 299

notaker	1.84 319	1.90 331	1.02 327	3.19 329	2.19 332	2.44 328	2.77 326	1.11 327	1.57 329	0.91 323	1.09 314	3.37 327	5.56 328	3.13 333	1.35 289	0.81 317	1.34 328	0.71 323	4.26 322	1.08 327	1.22 324	0.99 319	2.96 331	0.93 329	0.74 303	0.77 306	0.98 310	1.18 300

LRCNet_RVC	10.22 339	14.24 343	3.26 337	20.74 345	17.71 346	19.88 346	15.89 345	6.49 341	2.47 335	19.87 346	12.97 343	19.40 343	8.44 332	26.62 347	2.33 327	0.74 313	10.08 341	5.54 339	23.31 344	6.95 340	2.43 335	1.11 327	22.86 345	8.58 342	0.73 302	0.39 263	1.72 331	1.19 301

ELAS_RVC	0.92 294	0.65 295	0.62 304	0.92 297	0.67 298	1.21 303	0.71 294	0.72 308	0.50 291	0.49 300	1.20 321	2.45 317	1.89 317	0.44 286	1.31 288	0.46 285	0.62 292	0.55 308	1.02 279	0.42 287	0.91 314	1.06 323	0.44 295	0.54 305	1.50 324	1.22 327	1.15 315	1.19 301
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	0.59 275	0.34 270	0.31 275	0.34 259	0.36 273	0.36 265	0.37 268	0.48 283	0.60 300	0.34 235	0.43 264	0.58 259	0.87 289	0.29 266	2.30 325	0.66 306	0.47 282	0.38 291	0.82 272	0.42 287	0.76 297	0.69 294	0.28 264	0.35 283	0.46 281	0.88 313	0.59 277	1.26 303

PWCK	1.58 318	1.40 321	0.79 317	1.70 310	1.03 310	1.55 308	1.42 307	1.11 327	0.98 319	1.00 326	1.23 323	2.78 323	1.53 307	0.82 304	0.88 269	0.55 294	0.99 310	0.57 310	13.43 338	0.90 322	1.12 320	0.75 299	1.15 308	0.82 325	1.04 309	0.88 313	0.93 306	1.27 304

IMH-64-1	1.18 304	1.19 313	0.74 312	1.63 306	1.26 316	1.69 312	1.85 315	0.84 314	0.90 314	0.44 291	0.62 294	1.36 297	1.74 312	2.49 324	2.46 330	0.60 302	0.72 297	0.47 300	1.73 295	0.64 304	0.70 292	0.79 305	2.49 324	0.58 309	1.08 311	0.63 295	0.97 308	1.31 305

IMH-64	1.18 304	1.19 313	0.74 312	1.63 306	1.26 316	1.69 312	1.85 315	0.84 314	0.90 314	0.44 291	0.62 294	1.36 297	1.74 312	2.49 324	2.46 330	0.60 302	0.72 297	0.47 300	1.73 295	0.64 304	0.70 292	0.79 305	2.49 324	0.58 309	1.08 311	0.63 295	0.97 308	1.31 305

SGM-ForestM	0.64 279	0.80 301	0.39 289	0.70 291	0.40 279	0.77 294	0.67 293	0.62 298	0.41 277	0.35 248	0.42 261	1.68 306	1.08 297	0.24 255	0.33 196	0.21 163	0.44 275	0.23 235	1.27 282	0.24 226	0.43 222	0.30 171	0.28 264	0.26 262	1.04 309	0.90 316	1.53 328	1.35 307

MeshStereo	0.83 291	0.44 282	0.33 281	0.78 294	0.54 294	0.61 288	0.40 270	0.68 303	0.54 294	0.45 293	0.80 304	2.32 314	1.56 308	0.24 255	2.31 326	0.71 311	0.42 273	0.29 270	1.58 290	0.30 267	1.23 326	1.10 326	0.32 282	0.34 280	0.87 307	0.60 290	1.29 321	1.36 308
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
ADCRef	0.34 236	0.18 206	0.16 194	0.15 161	0.16 187	0.18 180	0.18 198	0.23 143	0.34 265	0.26 161	0.22 187	0.23 142	0.17 201	0.11 143	2.05 320	0.22 177	0.23 151	0.20 204	0.39 200	0.21 203	0.25 142	0.26 149	0.17 225	0.16 213	0.29 232	0.41 267	0.29 189	1.39 309

ADCMid	0.46 261	0.29 263	0.29 269	0.26 235	0.31 262	0.33 259	0.35 267	0.41 268	0.46 288	0.31 214	0.38 252	0.48 252	0.40 257	0.21 245	1.82 310	0.35 251	0.34 247	0.27 261	0.78 269	0.28 254	0.45 229	0.46 232	0.30 276	0.24 254	0.36 264	0.53 284	0.45 248	1.42 310

WAO-6	1.14 303	1.08 307	0.68 310	1.50 305	1.15 313	1.39 305	1.55 309	0.88 317	0.96 317	0.77 317	0.72 301	1.28 293	1.96 318	1.91 316	2.45 329	0.71 311	1.18 319	0.55 308	1.42 286	0.69 310	0.97 316	0.99 319	0.91 306	0.67 316	1.13 315	0.88 313	1.02 313	1.43 311

SAMSARA	0.65 281	0.30 265	0.44 294	0.31 251	0.31 262	0.31 254	0.34 265	0.56 290	0.48 290	0.40 277	0.37 251	0.42 245	0.90 292	0.27 262	1.62 302	0.45 281	0.36 258	0.38 291	0.76 267	0.39 280	0.70 292	0.80 309	0.20 238	0.40 294	1.50 324	1.62 329	1.49 327	1.46 312

IMH	1.30 310	1.22 316	0.76 315	1.65 308	1.27 318	1.73 316	1.88 318	0.86 316	0.93 316	0.47 295	0.65 297	1.48 301	2.97 326	3.97 340	1.50 293	0.59 300	0.76 300	0.49 304	2.25 303	0.70 311	0.69 291	0.79 305	2.64 326	0.61 313	1.16 317	0.76 305	0.89 305	1.49 313

ADCL	0.37 243	0.23 241	0.19 219	0.20 203	0.18 206	0.23 220	0.23 231	0.26 190	0.53 293	0.32 221	0.29 227	0.29 197	0.17 201	0.15 210	1.60 301	0.21 163	0.24 162	0.22 221	0.34 185	0.22 211	0.32 168	0.28 163	0.17 225	0.17 223	0.52 292	0.53 284	0.47 253	1.56 314

G-Net	0.59 275	0.35 273	0.35 286	0.31 251	0.31 262	0.44 271	0.30 257	0.50 285	0.63 304	0.43 287	0.64 296	2.00 309	0.52 271	0.23 253	0.76 261	0.52 290	0.37 261	0.35 289	0.80 270	0.67 308	0.60 271	0.59 278	0.26 255	0.33 276	0.40 269	0.82 309	0.81 300	1.59 315

ELAS	0.94 296	0.70 297	0.59 303	0.97 298	0.73 301	0.96 300	0.72 295	0.74 309	0.62 303	0.47 295	1.17 317	2.44 316	1.62 309	0.44 286	1.40 291	0.45 281	0.63 293	0.54 307	0.99 277	0.39 280	0.88 312	1.07 324	0.43 293	0.52 304	1.56 327	1.47 328	1.33 323	1.60 316
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	0.49 266	0.23 241	0.23 246	0.24 227	0.25 245	0.28 244	0.30 257	0.34 251	0.58 296	0.34 235	0.45 270	0.35 229	0.24 238	0.22 248	2.28 324	0.38 269	0.38 264	0.33 284	0.51 236	0.29 262	0.55 259	0.55 269	0.23 250	0.28 266	0.43 275	0.73 304	0.45 248	1.65 317

MADNet++	2.28 325	1.66 328	1.91 334	1.39 302	2.03 331	1.38 304	1.73 314	1.80 333	2.24 333	2.07 337	2.44 333	2.76 320	2.81 322	1.52 311	2.18 323	2.45 336	2.29 333	1.71 333	2.86 314	2.56 335	4.03 337	5.19 339	1.23 310	2.35 338	1.50 324	3.83 338	2.07 333	1.70 318

ktn	2.52 329	1.71 329	3.02 336	2.41 321	1.88 328	2.62 331	3.04 328	1.69 331	4.13 337	1.01 327	1.21 322	8.17 338	10.18 334	2.80 329	1.51 294	0.93 326	1.72 330	0.87 328	6.22 330	1.56 334	1.20 323	1.09 325	2.75 329	0.93 329	1.19 318	1.07 322	1.46 326	1.74 319

MDST_ROB	0.81 289	1.11 308	0.24 254	1.30 301	0.42 281	0.81 296	0.32 262	0.45 277	0.25 237	0.36 255	0.32 235	0.47 250	3.62 327	0.14 197	1.77 309	0.22 177	0.27 202	0.17 150	0.84 274	0.19 185	0.57 263	0.51 255	0.20 238	0.21 244	1.56 327	0.86 312	2.88 335	1.74 319

CBMV	0.43 257	0.25 251	0.23 246	0.30 250	0.28 256	0.27 237	0.21 217	0.40 266	0.28 250	0.37 262	0.27 218	0.67 268	0.35 254	0.32 275	0.49 236	0.53 291	0.34 247	0.27 261	0.56 249	0.27 249	0.55 259	0.62 286	0.26 255	0.33 276	0.35 263	0.33 247	0.64 287	1.79 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
KSHMR	2.37 327	1.84 330	1.23 332	6.67 338	1.97 330	2.73 332	3.45 331	1.31 329	1.69 330	1.18 331	1.18 318	1.71 307	11.63 336	3.21 334	1.67 306	1.07 331	1.11 316	0.92 329	5.58 327	1.04 325	1.23 326	1.05 321	3.26 333	1.06 331	1.99 334	1.18 326	1.28 320	1.85 322

TorneroNet	2.33 326	1.60 327	0.88 322	5.64 336	1.76 327	2.56 329	2.94 327	0.97 321	2.29 334	0.79 318	1.98 330	4.07 331	12.24 337	3.12 332	1.29 287	0.67 308	1.30 327	0.61 319	5.93 328	1.00 323	1.04 318	0.98 318	2.79 330	0.70 321	1.86 332	1.04 320	1.02 313	1.87 323

ADCPNet	0.56 271	0.26 254	0.30 273	0.29 242	0.36 273	0.29 249	0.50 283	0.41 268	0.40 273	0.38 268	0.55 283	0.38 240	1.12 299	0.26 261	2.02 319	0.42 277	0.34 247	0.24 238	1.25 281	0.39 280	0.47 238	0.45 230	0.33 284	0.28 266	0.48 284	0.56 288	0.46 252	1.88 324

WAO-8	1.55 316	1.53 324	1.00 325	2.82 323	1.43 323	1.91 322	2.01 319	1.05 325	1.38 326	1.44 332	1.87 328	2.25 311	2.76 320	2.68 327	1.01 282	0.83 318	0.99 310	0.59 313	3.35 319	1.08 327	0.82 304	0.85 310	1.36 311	0.82 325	1.60 329	1.12 323	1.27 318	1.93 325

Venus	1.55 316	1.53 324	1.00 325	2.82 323	1.43 323	1.91 322	2.01 319	1.05 325	1.38 326	1.44 332	1.87 328	2.25 311	2.76 320	2.68 327	1.01 282	0.83 318	0.99 310	0.59 313	3.35 319	1.08 327	0.82 304	0.85 310	1.36 311	0.82 325	1.60 329	1.12 323	1.27 318	1.93 325

TorneroNet-64	1.85 320	1.56 326	0.93 324	3.34 330	1.31 321	2.18 326	2.65 324	0.91 318	2.21 332	0.66 315	0.83 307	2.72 318	7.56 330	3.04 330	1.76 308	0.67 308	1.35 329	0.59 313	4.05 321	1.02 324	0.98 317	0.96 316	2.67 327	0.69 320	1.24 319	1.15 325	0.88 303	2.15 327

HanzoNet	4.54 334	4.29 337	3.74 340	6.10 337	3.77 336	7.50 340	8.23 342	3.94 339	4.82 338	1.56 335	2.42 332	11.35 340	12.90 340	10.81 345	1.84 311	1.89 333	4.65 338	1.35 332	10.71 336	3.05 336	2.04 333	1.81 334	5.00 342	1.14 333	1.80 331	1.67 330	1.81 332	2.33 328

STStereo	1.28 309	0.74 299	0.83 319	2.32 319	0.84 306	2.27 327	0.98 303	1.04 324	0.96 317	0.51 303	1.19 319	3.30 325	2.84 323	0.25 259	2.59 333	0.45 281	0.38 264	0.26 258	4.54 323	0.33 273	0.51 253	0.47 238	0.28 264	0.56 307	1.24 319	0.96 319	1.38 324	2.45 329

UNDER WATER	2.15 322	1.92 333	1.13 329	3.36 331	2.59 334	2.77 333	3.73 333	1.63 330	1.36 325	1.02 328	1.02 313	3.30 325	7.25 329	3.39 335	1.54 296	0.91 325	1.80 332	0.75 325	3.15 315	1.08 327	1.27 329	1.14 328	3.84 338	1.20 335	1.46 323	1.78 331	1.26 317	2.46 330

LSM0	3.53 331	0.37 278	0.30 273	0.55 283	0.45 287	0.56 282	0.63 290	0.74 309	0.61 301	0.60 312	0.87 308	1.16 290	1.39 302	0.25 259	28.52 348	45.56 348	0.55 289	0.38 291	3.16 316	0.62 302	1.14 321	1.40 332	0.31 281	0.42 297	0.59 297	0.81 308	0.98 310	2.52 331

UNDER WATER-64	1.98 321	1.91 332	1.15 330	3.52 332	2.32 333	2.83 334	3.30 329	1.72 332	1.25 324	1.12 329	1.19 319	3.41 328	2.89 324	3.11 331	2.13 321	0.90 323	1.77 331	0.77 326	2.32 306	1.05 326	1.17 322	1.23 330	3.96 339	1.06 331	1.41 322	2.13 333	1.31 322	2.65 332

SGM+DAISY	1.04 299	0.66 296	0.62 304	0.75 292	0.68 299	0.82 297	0.74 296	0.69 305	0.75 312	0.64 314	1.09 314	1.35 296	1.44 303	0.60 299	1.43 292	1.04 330	0.77 301	0.68 321	2.40 307	0.80 319	1.22 324	1.15 329	0.51 300	0.67 316	1.12 313	1.05 321	1.65 329	2.69 333

SGM_RVC	0.72 284	0.45 284	0.32 277	0.59 285	0.43 283	0.56 282	0.43 273	0.70 307	0.41 277	0.43 287	0.57 287	1.16 290	1.20 301	0.22 248	0.37 209	0.28 224	0.44 275	0.25 248	2.26 305	0.33 273	0.49 244	0.38 204	0.27 260	0.31 273	0.80 304	0.62 293	1.69 330	3.41 334
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetRed	2.50 328	2.16 334	2.32 335	1.72 312	1.88 328	2.59 330	3.38 330	1.86 334	1.53 328	1.15 330	0.93 310	2.77 321	0.67 278	2.39 322	3.50 337	2.17 334	2.74 334	3.15 338	1.82 299	1.37 332	3.39 336	2.94 337	2.72 328	1.27 336	2.55 336	6.99 341	2.85 334	4.69 335

JetBlue	1.43 313	1.11 308	1.03 328	1.46 303	1.15 313	1.66 309	1.51 308	0.92 319	1.14 323	0.58 306	0.47 272	3.28 324	0.71 282	1.15 306	2.51 332	1.00 328	1.09 315	0.86 327	1.32 283	0.78 318	1.48 331	1.53 333	1.15 308	0.78 322	1.31 321	2.14 334	1.44 325	5.15 336

MANE	1.47 315	0.77 300	0.87 321	1.01 299	0.81 304	0.96 300	0.93 301	1.00 322	1.05 321	0.43 287	0.69 298	2.28 313	2.16 319	0.39 283	1.68 307	1.01 329	0.65 294	2.72 336	1.45 287	0.40 284	0.77 299	0.73 297	0.34 287	0.67 316	2.42 335	2.81 336	4.52 337	6.28 337

DPSimNet_ROB	5.23 335	7.46 339	3.48 339	6.82 339	6.53 341	4.88 337	5.29 339	5.03 340	6.96 339	3.68 340	10.30 342	6.62 334	7.58 331	4.15 341	3.41 336	2.75 337	5.59 339	2.26 334	12.16 337	3.45 337	5.93 339	2.70 336	3.37 334	3.75 339	3.16 337	3.16 337	4.52 337	6.28 337

BEATNet-Init1	4.26 333	5.23 338	1.17 331	9.10 341	2.61 335	8.41 341	4.21 334	2.29 335	1.73 331	0.88 321	2.38 331	6.02 333	9.23 333	0.65 302	2.70 335	2.20 335	1.24 320	0.94 330	17.87 339	4.86 339	2.04 333	1.87 335	1.10 307	1.14 333	4.62 338	2.07 332	11.53 345	6.94 339

PML	11.09 340	9.28 342	3.40 338	11.88 344	6.99 342	11.60 342	5.97 340	7.04 342	24.50 348	8.92 343	28.99 348	32.63 347	39.39 348	6.18 342	5.69 338	4.14 338	8.31 340	2.99 337	18.83 342	4.50 338	4.70 338	4.40 338	3.75 337	3.98 340	10.54 344	5.17 340	18.60 346	7.08 340

AVERAGE_ROB	25.62 345	30.03 349	26.88 349	31.96 348	30.85 349	31.13 349	32.49 348	28.35 349	25.87 349	34.56 349	30.30 349	30.39 346	23.71 345	31.94 349	27.62 345	24.45 345	28.60 348	25.76 346	30.73 347	27.87 349	22.22 346	18.68 344	33.77 348	25.40 351	10.86 345	8.77 342	9.34 341	9.16 341

LE_ROB	3.57 332	0.92 304	1.49 333	2.33 320	9.96 343	1.83 320	7.73 341	2.31 336	3.13 336	0.47 295	1.49 325	9.10 339	13.79 342	0.47 289	0.63 250	0.25 204	0.44 275	0.29 270	6.00 329	1.38 333	0.66 285	0.52 259	2.47 323	2.28 337	5.36 339	4.46 339	6.14 339	10.46 342

MEDIAN_ROB	22.61 344	26.37 347	23.42 346	27.86 347	27.01 348	26.90 348	28.47 347	24.00 348	21.42 345	31.43 348	26.90 347	25.65 345	19.56 344	27.54 348	23.81 344	20.10 344	25.89 347	23.65 345	27.64 346	24.33 348	18.71 345	15.27 343	29.65 347	20.16 348	10.22 343	11.12 343	10.11 342	13.24 343

HaxPig	19.43 343	21.64 346	18.72 345	23.90 346	23.72 347	22.99 347	25.27 346	20.59 347	18.36 344	26.33 347	23.18 346	22.04 344	16.59 343	24.59 346	21.93 343	18.51 343	20.93 346	19.75 344	22.56 343	20.41 345	14.06 342	11.69 340	27.14 346	18.65 347	6.94 340	12.03 344	7.78 340	14.26 344

DPSMNet_ROB	8.99 337	3.86 336	10.11 342	3.11 328	5.51 338	3.54 336	5.03 338	3.60 337	9.04 341	3.27 339	7.95 339	4.19 332	13.43 341	3.66 337	11.12 340	10.86 340	4.47 337	10.71 341	6.43 332	9.92 342	5.99 341	14.50 342	4.39 340	8.90 343	10.15 342	27.43 345	11.02 344	30.59 345

DGTPSM_ROB	8.76 336	3.83 335	10.08 341	3.08 327	5.50 337	3.48 335	5.02 337	3.60 337	8.96 340	3.18 338	7.06 337	3.95 330	10.56 335	3.59 336	11.06 339	10.70 339	4.35 336	10.50 340	5.45 326	9.91 341	5.93 339	14.37 341	4.39 340	8.90 343	9.99 341	27.43 345	11.00 343	30.59 345

DPSM_ROB	13.12 341	7.70 340	11.86 343	4.97 334	5.71 339	6.03 338	4.61 335	8.36 343	10.82 342	6.72 341	8.03 340	8.12 336	12.29 338	3.81 338	13.89 341	13.57 341	10.28 342	13.36 342	9.07 334	11.67 343	16.11 343	18.73 345	3.51 335	10.91 345	27.70 346	35.86 347	31.04 347	39.53 347

DPSM	13.12 341	7.70 340	11.86 343	4.97 334	5.71 339	6.03 338	4.61 335	8.36 343	10.82 342	6.72 341	8.03 340	8.12 336	12.29 338	3.81 338	13.89 341	13.57 341	10.28 342	13.36 342	9.07 334	11.67 343	16.11 343	18.73 345	3.51 335	10.91 345	27.70 346	35.86 347	31.04 347	39.53 347

CasAABBNet	26.35 346	15.49 344	23.85 347	9.95 342	11.46 344	12.03 343	9.23 343	16.79 345	21.84 346	13.64 344	16.11 344	16.45 342	24.90 347	7.58 343	27.95 347	27.14 346	20.53 344	26.83 348	18.10 340	23.37 346	32.22 347	37.28 347	6.99 343	21.98 349	55.78 349	72.24 349	62.39 349	79.48 349

FlowAnything	26.42 347	15.50 345	23.88 348	9.99 343	11.54 345	12.07 344	9.28 344	16.89 346	21.87 347	13.68 345	16.26 345	16.42 341	24.79 346	7.69 344	27.93 346	27.24 347	20.55 345	26.80 347	18.20 341	23.53 347	32.22 347	37.62 348	7.05 344	22.05 350	55.78 349	72.50 350	62.44 350	79.62 350

ASD4																								5.70 341

Low-res two-view benchmark