Low-res two-view results

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

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

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

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

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

TDLM	0.09 11	0.08 34	0.12 36	0.02 20	0.02 14	0.00 1	0.01 59	0.19 74	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.48 113	0.01 6	0.01 35	0.26 1	0.22 1	0.08 44	0.06 28	0.01 1	0.00 1	0.10 9	0.10 15	0.01 58	0.01 12	0.00 1	0.01 18	0.30 52	0.39 115

AIO-test2	0.06 1	0.09 35	0.01 3	0.00 1	0.09 59	0.04 93	0.01 59	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 34	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 3	0.00 1	0.03 2	0.03 15	0.05 2	0.06 12	0.00 1	0.16 136	0.05 54	0.01 18	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 31	0.01 8	0.00 1	0.12 130	0.27 190	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 110	0.43 4	0.28 3	0.02 3	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.08 67	0.00 1	0.05 9	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 6	0.04 6	0.02 11	0.00 1	0.01 7	0.02 70	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 16	0.03 24	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 12	0.00 1	0.15 18	0.07 36	0.05 2	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.06 60	0.38 53	0.06 67

CVANet_RVC	0.21 39	0.15 53	0.61 152	0.42 173	0.06 49	0.06 106	0.01 59	1.53 142	0.05 48	0.08 89	0.04 94	0.62 134	0.04 34	0.03 83	0.46 6	0.32 5	0.14 58	0.09 48	0.05 4	0.01 3	0.19 22	0.07 13	0.00 1	0.03 36	0.00 1	0.01 18	0.55 57	0.08 71

MonStereo	0.06 1	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 43	0.01 35	0.47 7	0.33 6	0.03 12	0.01 9	0.11 12	0.01 3	0.11 13	0.10 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.11 26	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 6	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.07 107	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 104	0.10 11	0.01 6	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 3	0.00 1	0.04 3	0.06 31	0.10 9	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 7	0.18 94

GANet	0.29 48	0.56 146	0.39 110	0.27 121	0.11 67	0.88 213	0.14 173	0.27 84	0.06 56	0.02 74	0.28 133	1.85 180	0.04 34	0.03 83	0.62 13	0.39 8	0.37 111	0.14 66	0.24 30	0.01 3	0.20 23	0.05 9	0.06 131	0.02 28	0.06 59	0.01 18	0.48 55	0.16 91

OmniDepth	0.06 1	0.05 16	0.01 3	0.03 32	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	0.51 8	0.40 9	0.01 1	0.01 9	0.13 16	0.02 8	0.22 28	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 18	0.03 5	0.00 1

AIO-Stereo	0.14 21	0.04 6	0.36 98	0.01 8	0.03 27	0.13 139	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.05 43	0.00 1	0.61 12	0.42 10	0.04 21	0.07 39	1.51 95	0.06 31	0.12 14	0.04 6	0.00 1	0.01 12	0.01 10	0.02 40	0.12 30	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 6	0.04 6	0.08 31	0.00 1	0.01 7	0.03 85	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.03 24	0.00 1	0.55 9	0.45 11	0.04 21	0.00 1	0.18 22	0.06 31	0.07 5	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.03 36	0.08 69	0.05 9	0.00 1

RAFT	0.18 28	0.04 6	0.33 76	0.02 20	0.00 1	0.12 130	0.12 167	0.94 122	0.01 6	0.70 143	0.00 1	0.17 24	0.00 1	0.01 35	0.57 10	0.46 12	0.03 12	0.00 1	0.06 6	0.21 91	0.14 17	0.50 42	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.00 1	0.27 49	0.00 1

delet	0.19 35	0.07 30	0.25 53	0.06 58	0.04 37	0.02 70	0.02 93	0.01 6	0.04 37	0.34 116	0.00 1	0.10 11	0.03 24	0.02 64	1.36 45	0.46 12	0.16 64	0.05 23	0.13 16	0.05 28	0.13 16	0.18 22	0.00 1	0.04 47	0.00 1	0.01 18	1.41 82	0.02 49

MoCha-V2	0.13 17	0.06 23	0.31 65	0.01 8	0.05 42	0.09 114	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.18 105	0.00 1	0.84 23	0.47 14	0.07 39	0.00 1	0.09 9	0.15 64	0.26 30	0.49 41	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.08 69	0.02 3	0.00 1

111111	0.13 17	0.02 1	0.03 18	0.01 8	0.02 14	0.10 117	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.01 83	0.18 33	0.05 43	0.01 35	0.85 25	0.48 15	0.05 27	0.06 28	0.33 34	0.02 8	0.20 23	0.84 65	0.00 1	0.01 12	0.02 24	0.05 54	0.02 3	0.00 1

AANet_RVC	0.25 44	0.05 16	0.29 62	0.06 58	0.19 102	0.00 1	0.23 187	0.03 34	0.17 109	0.35 120	0.01 83	0.07 6	0.04 34	0.01 35	1.37 46	0.48 15	0.10 48	0.06 28	0.43 40	0.17 70	0.10 9	0.25 25	0.03 101	0.05 56	0.02 24	0.06 60	1.15 73	0.89 145

RSM	0.10 13	0.05 16	0.36 98	0.02 20	0.02 14	0.11 121	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.05 43	0.00 1	0.60 11	0.49 17	0.01 1	0.04 19	0.15 18	0.03 15	0.20 23	0.03 3	0.00 1	0.02 28	0.02 24	0.19 93	0.05 9	0.00 1

GEAStereo	0.16 24	0.06 23	0.32 68	0.03 32	0.03 27	0.16 154	0.00 1	0.03 34	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 58	0.01 6	0.01 35	0.92 27	0.51 18	0.05 27	0.07 39	0.51 47	0.13 58	0.27 31	0.48 39	0.00 1	0.04 47	0.18 108	0.00 1	0.21 39	0.00 1

gasm-f	0.16 24	0.06 23	0.32 68	0.03 32	0.03 27	0.16 154	0.00 1	0.03 34	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 58	0.01 6	0.01 35	0.92 27	0.51 18	0.05 27	0.07 39	0.51 47	0.13 58	0.27 31	0.48 39	0.00 1	0.04 47	0.18 108	0.00 1	0.21 39	0.00 1

RSM++	0.10 13	0.05 16	0.36 98	0.02 20	0.01 7	0.11 121	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.08 59	0.00 1	0.77 19	0.52 20	0.02 3	0.04 19	0.10 11	0.03 15	0.20 23	0.16 21	0.00 1	0.03 36	0.01 10	0.00 1	0.11 26	0.00 1

NLCSM	0.11 15	0.03 2	0.01 3	0.00 1	0.01 7	0.05 100	0.07 142	0.00 1	0.00 1	0.05 84	0.00 1	0.17 24	0.00 1	0.00 1	0.62 13	0.54 21	0.03 12	0.06 28	0.33 34	0.19 79	0.61 62	0.19 23	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.08 18	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 28	0.03 2	0.05 23	0.02 20	0.02 14	0.10 117	0.00 1	0.01 6	0.03 27	0.00 1	0.07 104	0.18 33	0.03 24	0.01 35	0.89 26	0.54 21	0.04 21	0.08 45	0.50 45	0.02 8	0.15 19	0.67 56	0.00 1	0.01 12	0.02 24	0.01 18	1.27 79	0.00 1

AIO-test1	0.08 8	0.03 2	0.03 18	0.01 8	0.07 51	0.05 100	0.00 1	0.01 6	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 34	0.00 1	0.68 16	0.55 23	0.02 3	0.00 1	0.11 12	0.19 79	0.12 14	0.15 20	0.00 1	0.01 12	0.01 10	0.01 18	0.01 2	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.09 11	0.05 16	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.17 164	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 43	0.00 1	0.75 17	0.56 24	0.03 12	0.04 19	0.17 21	0.03 15	0.10 9	0.31 28	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 18	0.07 16	0.00 1

GREAT-IGEV	0.14 21	0.06 23	0.30 63	0.02 20	0.01 7	0.15 149	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.06 53	0.00 1	0.77 19	0.57 25	0.02 3	0.05 23	0.19 24	0.26 109	0.16 21	0.39 34	0.02 80	0.03 36	0.02 24	0.00 1	0.60 59	0.00 1

GIP-stereo	0.18 28	0.05 16	0.13 37	0.02 20	0.03 27	0.16 154	0.02 93	0.06 52	0.03 27	0.00 1	0.26 131	0.31 79	0.05 43	0.01 35	1.03 32	0.57 25	0.06 35	0.01 9	0.26 31	0.29 119	0.38 42	0.81 62	0.07 135	0.02 28	0.03 36	0.09 73	0.21 39	0.00 1

LG-Stereo	0.13 17	0.04 6	0.02 11	0.02 20	0.07 51	0.12 130	0.00 1	0.02 22	0.04 37	0.00 1	0.55 158	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.78 21	0.59 27	0.02 3	0.06 28	0.45 42	0.04 22	0.14 17	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 76	0.05 9	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.13 17	0.04 6	0.07 26	0.00 1	0.02 14	0.02 70	0.00 1	0.01 6	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.02 18	0.00 1	0.76 18	0.59 27	0.07 39	0.05 23	0.18 22	0.28 118	0.29 35	0.53 47	0.01 58	0.01 12	0.08 67	0.20 96	0.04 7	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 8	0.06 23	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.17 164	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 43	0.00 1	0.80 22	0.60 29	0.02 3	0.04 19	0.15 18	0.03 15	0.08 6	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 18	0.07 16	0.00 1

AASNet	0.18 28	0.44 122	0.26 55	0.08 72	0.08 56	0.00 1	0.08 152	0.03 34	0.05 48	0.26 109	0.00 1	0.16 20	0.03 24	0.01 35	1.06 34	0.60 29	0.08 44	0.03 17	0.08 7	0.16 68	0.24 29	0.64 54	0.00 1	0.03 36	0.00 1	0.01 18	0.38 53	0.03 52

RYNet	0.45 69	0.04 6	0.00 1	0.02 20	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.04 37	0.07 86	0.00 1	0.05 3	0.12 79	0.00 1	4.77 225	0.60 29	0.10 48	1.00 216	0.35 36	0.01 3	0.21 27	0.04 6	0.00 1	0.02 28	0.08 67	3.06 200	1.39 81	0.13 87

CoSv	0.08 8	0.11 43	0.21 44	0.01 8	0.02 14	0.01 41	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.11 15	0.01 6	0.00 1	0.66 15	0.62 32	0.03 12	0.06 28	0.08 7	0.02 8	0.03 1	0.12 19	0.00 1	0.01 12	0.01 10	0.00 1	0.08 18	0.00 1

MMNet	0.30 50	0.21 67	0.07 26	0.05 47	0.05 42	0.00 1	0.06 137	0.01 6	0.03 27	0.22 104	0.00 1	0.19 46	0.01 6	0.05 110	2.24 90	0.62 32	0.24 82	0.12 56	0.35 36	0.07 36	0.30 36	0.11 17	0.04 111	0.08 91	0.03 36	0.04 52	2.84 118	0.02 49

CFNet	0.57 81	0.46 129	0.64 160	0.43 174	0.34 164	0.04 93	0.00 1	0.58 113	0.09 80	0.66 141	0.05 99	0.64 135	0.07 56	0.05 110	2.25 91	0.65 34	0.35 104	0.06 28	0.73 58	0.34 125	0.85 82	0.73 59	0.00 1	0.08 91	0.45 142	0.16 88	3.22 139	1.51 167

GSStereo	0.16 24	0.11 43	0.35 87	0.02 20	0.02 14	0.18 169	0.01 59	0.01 6	0.02 16	0.00 1	0.05 99	0.20 51	0.03 24	0.00 1	0.84 23	0.66 35	0.07 39	0.07 39	0.37 38	0.12 55	0.41 44	0.35 32	0.00 1	0.01 12	0.17 105	0.05 54	0.10 23	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 42	0.19 61	0.23 50	0.01 8	0.05 42	0.12 130	0.01 59	0.02 22	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.03 24	0.00 1	1.06 34	0.66 35	0.08 44	0.12 56	0.20 25	0.02 8	0.43 46	0.42 37	0.00 1	0.02 28	0.01 10	0.02 40	2.26 105	0.06 67

HCRNet	0.41 62	0.36 110	0.34 82	0.30 136	0.12 70	0.00 1	0.05 127	0.02 22	0.02 16	1.46 196	0.00 1	0.18 33	0.05 43	0.00 1	2.70 121	0.67 37	0.22 77	0.06 28	0.22 28	0.11 52	0.30 36	0.59 50	0.02 80	0.01 12	0.01 10	0.01 18	3.21 138	0.03 52

GASTEREO	0.18 28	0.07 30	0.35 87	0.03 32	0.01 7	0.14 140	0.00 1	0.03 34	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.13 80	0.01 35	1.05 33	0.70 38	0.07 39	0.07 39	0.11 12	0.21 91	0.08 6	0.44 38	0.10 146	0.03 36	0.02 24	0.75 145	0.15 35	0.00 1

MSCF	0.18 28	0.07 30	0.35 87	0.03 32	0.02 14	0.14 140	0.00 1	0.03 34	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.13 80	0.01 35	1.01 31	0.71 39	0.07 39	0.06 28	0.11 12	0.23 98	0.09 8	0.51 46	0.09 141	0.03 36	0.02 24	0.76 146	0.11 26	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 37	0.14 49	0.04 22	0.01 8	0.05 42	0.18 169	0.00 1	0.02 22	0.03 27	0.00 1	0.67 174	0.18 33	0.01 6	0.00 1	1.27 41	0.71 39	0.03 12	0.16 71	1.04 73	0.05 28	0.27 31	0.40 36	0.00 1	0.01 12	0.04 48	0.00 1	0.09 22	0.00 1

CC-Net-ROB	5.26 256	8.36 288	1.81 235	22.68 293	6.07 280	15.19 289	7.74 284	0.45 103	0.84 194	1.53 198	0.00 1	23.78 279	3.00 245	3.15 284	2.92 137	0.74 41	2.29 236	1.51 245	11.50 253	0.48 158	1.21 100	1.47 95	9.41 297	0.22 152	2.30 213	2.51 194	2.25 104	8.72 243

StereoVision	0.11 15	0.10 38	0.02 11	0.04 42	0.03 27	0.00 1	0.02 93	0.04 44	0.03 27	0.03 78	0.00 1	0.17 24	0.02 18	0.03 83	0.99 30	0.75 42	0.05 27	0.01 9	0.29 32	0.03 15	0.15 19	0.07 13	0.00 1	0.05 56	0.03 36	0.00 1	0.06 14	0.00 1

Occ-G	0.22 40	0.10 38	0.23 50	0.04 42	0.10 63	0.16 154	0.00 1	0.04 44	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.13 17	0.01 6	0.00 1	1.13 37	0.76 43	0.05 27	0.15 67	0.80 62	0.01 3	0.71 71	0.74 61	0.00 1	0.03 36	0.03 36	0.01 18	0.71 63	0.01 36

AEACV	0.25 44	0.71 175	0.36 98	0.04 42	0.03 27	0.10 117	0.00 1	0.02 22	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.13 80	0.02 64	1.22 39	0.79 44	0.05 27	0.26 92	0.73 58	0.29 119	0.63 64	0.50 42	0.12 157	0.04 47	0.01 10	0.21 97	0.29 50	0.00 1

PS-NSSS	1.54 171	3.12 263	0.33 76	3.03 247	0.83 207	1.73 234	0.70 207	0.39 96	0.15 101	0.39 123	0.00 1	11.06 256	1.04 224	0.41 227	2.13 86	0.79 44	0.47 120	0.26 92	4.17 177	0.14 60	0.90 84	0.37 33	2.44 272	0.06 64	0.99 170	0.74 144	3.17 135	1.82 173

anonymousdsp	0.27 46	0.09 35	0.36 98	0.24 105	0.05 42	0.09 114	0.00 1	0.03 34	0.05 48	0.00 1	0.28 133	0.19 46	0.15 89	0.00 1	1.24 40	0.84 46	0.12 52	0.10 51	0.29 32	0.18 73	0.42 45	1.05 80	0.02 80	0.05 56	0.01 10	0.01 18	1.54 86	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.22 40	0.19 61	0.35 87	0.22 95	0.11 67	0.01 41	0.00 1	0.04 44	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.22 57	0.10 77	0.03 83	1.13 37	0.87 47	0.16 64	0.06 28	0.37 38	0.11 52	0.95 85	0.62 53	0.00 1	0.02 28	0.08 67	0.00 1	0.11 26	0.03 52

TestStereo	0.55 77	0.62 162	0.47 131	0.22 95	0.09 59	0.00 1	0.01 59	1.90 161	0.22 129	0.30 113	0.00 1	0.28 71	0.08 59	0.01 35	1.58 55	0.87 47	0.34 102	0.19 77	2.65 139	0.08 43	1.43 116	0.55 49	0.02 80	0.07 71	0.10 79	0.42 121	2.09 101	0.13 87

MGS-Stereo	0.61 88	0.95 202	0.61 152	0.26 117	0.16 82	0.01 41	0.02 93	0.06 52	0.15 101	0.00 1	0.00 1	0.29 74	0.15 89	0.01 35	5.46 247	0.88 49	0.30 97	0.27 101	0.86 65	0.38 132	1.25 107	1.76 109	0.03 101	0.14 123	0.29 121	0.26 102	1.72 89	0.25 101

DMCA	0.27 46	0.37 113	0.20 42	0.17 83	0.09 59	0.02 70	0.01 59	0.02 22	0.04 37	0.59 137	0.00 1	0.34 89	0.05 43	0.01 35	1.81 69	0.88 49	0.31 98	0.12 56	0.22 28	0.10 49	0.38 42	0.23 24	0.00 1	0.03 36	0.03 36	0.06 60	1.19 74	0.15 89

MLG-Stereo_test3	0.31 51	0.05 16	0.34 82	0.11 77	0.15 81	0.17 164	0.01 59	0.06 52	0.04 37	1.15 171	0.00 1	0.18 33	0.08 59	0.01 35	1.50 49	0.89 51	0.04 21	0.17 73	1.19 83	0.08 43	0.57 57	0.82 63	0.02 80	0.05 56	0.03 36	0.02 40	0.75 65	0.01 36

coex_refinement	0.73 102	1.07 213	0.51 137	0.24 105	0.70 198	0.01 41	0.13 171	0.27 84	1.06 212	0.11 92	1.07 189	0.80 150	0.17 103	0.14 174	2.80 125	0.90 52	0.47 120	0.12 56	2.36 126	0.49 159	0.67 70	0.61 52	0.14 168	0.10 105	0.64 156	0.62 134	3.08 127	0.49 123

GMStereo	0.44 66	0.93 199	0.07 26	0.25 109	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.14 69	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.30 78	0.01 6	0.01 35	1.87 71	0.90 52	0.26 88	0.17 73	2.60 134	0.08 43	1.17 98	0.33 30	0.00 1	0.05 56	0.08 67	0.02 40	2.57 110	0.04 56
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.58 82	0.33 104	0.23 50	0.37 160	0.61 190	0.01 41	0.04 121	0.17 71	0.08 73	0.52 135	0.04 94	0.13 17	0.47 163	0.42 228	2.91 134	0.91 54	0.20 74	0.19 77	1.31 89	0.22 96	1.22 103	0.54 48	0.02 80	0.06 64	0.21 115	0.67 135	3.48 152	0.39 115

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 130	0.82 186	0.34 82	0.18 85	0.43 175	0.03 85	1.10 221	1.20 130	2.50 250	2.06 213	0.11 110	0.69 141	0.07 56	0.54 232	3.65 180	0.91 54	0.19 73	0.22 83	1.65 100	0.15 64	0.73 74	0.92 72	0.08 137	0.18 140	0.11 83	3.29 206	2.58 112	2.09 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT + AFF	0.41 62	0.04 6	0.01 3	0.22 95	0.02 14	0.04 93	0.00 1	0.03 34	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.28 71	0.02 18	0.01 35	4.88 231	0.92 56	0.35 104	0.02 15	2.33 122	0.03 15	0.65 65	0.50 42	0.01 58	0.12 113	0.15 102	0.10 76	0.24 46	0.01 36

UPFNet	0.44 66	0.29 90	0.59 145	0.21 91	0.26 136	0.01 41	0.02 93	0.08 61	0.08 73	0.39 123	0.00 1	0.27 68	0.03 24	0.24 208	3.08 146	0.92 56	0.14 58	0.12 56	0.57 52	0.31 123	0.36 41	0.39 34	0.01 58	0.12 113	0.02 24	0.01 18	3.44 149	0.05 61

VIP-Stereo	0.16 24	0.11 43	0.35 87	0.01 8	0.02 14	0.04 93	0.00 1	0.01 6	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.21 55	0.05 43	0.00 1	1.10 36	0.96 58	0.05 27	0.11 53	0.20 25	0.07 36	0.45 48	0.11 17	0.00 1	0.04 47	0.06 59	0.01 18	0.12 30	0.10 79

dd	0.93 126	0.46 129	0.32 68	1.70 228	0.04 37	0.21 179	0.11 165	0.46 104	0.06 56	0.11 92	0.01 83	1.91 181	0.06 53	0.16 177	4.29 199	0.96 58	0.81 168	0.34 119	5.67 191	0.37 130	0.58 59	0.68 57	0.15 171	0.26 163	0.07 62	0.09 73	3.26 140	1.96 178

AF-Net	1.11 140	0.51 135	0.87 182	0.34 147	0.78 203	0.89 215	1.87 238	2.40 180	1.15 215	0.48 129	0.68 175	3.66 200	0.16 98	0.27 213	2.44 105	0.98 60	0.35 104	0.01 9	1.60 97	0.40 134	0.50 50	2.58 150	0.05 122	0.08 91	0.66 158	0.45 123	3.47 150	2.34 187

Nwc_Net	1.11 140	0.51 135	0.87 182	0.34 147	0.78 203	0.89 215	1.87 238	2.40 180	1.15 215	0.48 129	0.68 175	3.66 200	0.16 98	0.27 213	2.44 105	0.98 60	0.35 104	0.01 9	1.60 97	0.40 134	0.50 50	2.58 150	0.05 122	0.08 91	0.66 158	0.45 123	3.47 150	2.34 187

CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.09 35	0.03 18	0.05 47	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.05 48	0.24 108	0.00 1	0.08 7	0.02 18	0.01 35	1.28 42	1.00 62	0.03 12	0.02 15	0.05 4	0.04 22	0.31 39	0.34 31	0.00 1	0.03 36	0.03 36	0.00 1	0.05 9	0.00 1

HITNet	0.59 84	0.16 58	0.10 34	0.06 58	0.07 51	0.01 41	0.02 93	1.76 147	0.82 192	0.11 92	0.00 1	0.68 139	0.28 127	0.11 161	2.51 111	1.02 63	0.25 83	0.13 63	0.63 54	0.24 103	1.43 116	1.56 104	0.01 58	0.12 113	0.02 24	0.16 88	3.32 142	0.42 120
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
AIO_rvc	0.29 48	0.29 90	0.34 82	0.03 32	0.02 14	0.14 140	0.10 159	0.02 22	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.09 70	0.01 35	1.58 55	1.03 64	0.04 21	0.18 76	1.71 102	0.04 22	0.56 56	0.92 72	0.14 168	0.01 12	0.13 95	0.03 50	0.13 32	0.01 36

ADLNet	0.67 97	0.96 204	0.10 34	0.21 91	0.23 121	0.08 110	0.01 59	1.26 132	0.09 80	0.32 114	0.06 101	2.28 188	0.08 59	0.18 186	3.28 161	1.03 64	0.35 104	0.11 53	0.54 49	0.18 73	0.54 54	1.10 83	0.00 1	0.03 36	0.88 166	0.68 137	3.16 134	0.28 103

STTStereo	1.06 136	0.85 192	0.57 141	0.36 158	0.29 144	0.08 110	0.64 206	0.43 100	1.56 230	1.40 194	0.26 131	1.95 183	0.07 56	0.29 215	4.26 196	1.06 66	0.25 83	0.23 85	1.16 79	0.14 60	1.46 120	0.84 65	0.12 157	0.10 105	0.07 62	1.81 177	3.51 154	4.84 212

CroCo-Stereo	0.18 28	0.07 30	0.02 11	0.05 47	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.02 18	0.00 1	1.54 53	1.07 67	0.04 21	0.03 17	0.65 55	0.04 22	0.32 40	0.73 59	0.00 1	0.02 28	0.03 36	0.01 18	0.08 18	0.00 1
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
RP	1.29 153	1.06 212	2.32 245	0.84 200	1.16 216	0.39 190	1.53 230	1.89 159	1.68 234	0.29 112	2.21 212	2.25 187	0.13 80	0.40 225	3.31 164	1.07 67	0.61 137	0.05 23	1.61 99	0.40 134	0.65 65	3.05 167	0.11 153	0.29 184	0.29 121	0.92 153	4.24 199	2.04 180

IER	0.59 84	0.45 125	0.27 56	0.30 136	0.16 82	0.00 1	0.01 59	0.42 97	0.11 86	1.09 167	0.07 104	1.35 172	0.04 34	0.20 193	3.17 150	1.08 69	0.20 74	0.13 63	0.73 58	0.40 134	0.51 52	0.64 54	0.21 188	0.07 71	0.08 67	1.01 158	2.92 120	0.28 103

RAFT_CTSACE	0.59 84	0.80 182	0.45 129	0.25 109	0.07 51	0.14 140	0.00 1	2.03 165	0.06 56	0.00 1	0.12 111	0.44 106	0.46 160	0.01 35	1.58 55	1.08 69	0.15 60	0.12 56	0.57 52	0.08 43	0.74 75	2.54 149	0.00 1	0.04 47	0.24 118	0.00 1	3.77 171	0.04 56

HSM	0.97 128	0.30 95	0.87 182	0.54 185	0.46 176	0.00 1	0.01 59	2.93 220	0.30 140	0.13 96	0.56 159	0.65 136	0.13 80	0.05 110	2.97 140	1.08 69	0.66 145	0.17 73	3.26 161	0.35 127	1.78 136	2.03 120	0.04 111	0.33 195	0.38 132	0.81 148	4.16 197	1.10 156

AdaDepth	0.19 35	0.25 78	0.07 26	0.01 8	0.01 7	0.16 154	0.00 1	0.01 6	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.01 6	0.01 35	0.98 29	1.10 72	0.06 35	0.05 23	1.07 74	0.07 36	0.30 36	0.30 26	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 52	0.29 50	0.00 1

DMCA-RVC	0.65 93	0.42 119	0.43 124	0.31 138	0.58 188	0.15 149	0.44 198	0.29 87	1.57 231	1.31 185	0.35 141	0.55 126	0.13 80	0.11 161	2.54 113	1.10 72	0.51 126	0.46 139	0.84 64	0.36 129	0.76 76	0.83 64	0.19 183	0.14 123	0.11 83	0.06 60	2.59 113	0.52 124

LG-G_1	0.31 51	0.28 85	0.35 87	0.18 85	0.20 108	0.16 154	0.00 1	0.05 50	0.07 62	0.01 67	0.61 167	0.16 20	0.25 122	0.02 64	1.68 61	1.11 74	0.12 52	0.26 92	0.54 49	0.21 91	0.66 67	1.16 86	0.01 58	0.07 71	0.05 54	0.01 18	0.22 42	0.01 36

LG-G	0.31 51	0.28 85	0.35 87	0.18 85	0.20 108	0.16 154	0.00 1	0.05 50	0.07 62	0.01 67	0.61 167	0.16 20	0.25 122	0.02 64	1.68 61	1.11 74	0.12 52	0.26 92	0.54 49	0.21 91	0.66 67	1.16 86	0.01 58	0.07 71	0.05 54	0.01 18	0.22 42	0.01 36

DLCB_ROB	0.92 124	0.72 177	0.64 160	0.43 174	0.42 174	0.14 140	0.18 179	0.43 100	0.28 137	0.85 152	0.53 155	1.12 162	0.72 196	0.07 126	2.16 89	1.12 76	0.88 172	0.26 92	0.69 57	0.20 88	1.35 110	1.53 100	0.49 230	0.28 182	4.11 249	2.41 191	2.04 99	0.78 140

test_5	0.54 75	0.60 153	0.22 46	0.02 20	0.02 14	0.11 121	0.01 59	2.77 212	0.04 37	0.00 1	1.10 190	0.44 106	0.45 155	0.00 1	1.47 48	1.13 77	0.08 44	0.10 51	1.01 71	0.04 22	0.43 46	1.34 92	0.00 1	0.05 56	0.07 62	0.00 1	2.98 123	0.01 36

NCC-stereo	1.86 185	1.63 233	1.33 210	0.95 208	1.22 221	0.80 208	2.29 246	2.62 204	2.93 254	0.34 116	2.87 226	2.16 184	1.17 226	0.21 198	3.63 176	1.13 77	0.63 142	0.96 213	2.79 142	0.75 184	0.98 88	2.96 161	0.36 215	0.32 191	2.31 214	4.50 227	3.69 160	4.78 209

Abc-Net	1.86 185	1.63 233	1.33 210	0.95 208	1.22 221	0.80 208	2.29 246	2.62 204	2.93 254	0.34 116	2.87 226	2.16 184	1.17 226	0.21 198	3.63 176	1.13 77	0.63 142	0.96 213	2.79 142	0.75 184	0.98 88	2.96 161	0.36 215	0.32 191	2.31 214	4.50 227	3.69 160	4.78 209
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DEFOM-Stereo_RVC	0.47 72	0.10 38	0.33 76	0.05 47	0.16 82	0.08 110	0.00 1	0.12 67	0.23 133	0.03 78	0.04 94	0.46 110	0.15 89	0.01 35	1.97 74	1.14 80	0.25 83	0.44 136	1.88 104	0.20 88	1.65 129	2.18 128	0.15 171	0.07 71	0.04 48	0.14 85	0.78 66	0.06 67

RAStereo	0.23 42	0.17 59	0.05 23	0.05 47	0.10 63	0.00 1	0.01 59	0.03 34	0.04 37	0.96 159	0.00 1	0.19 46	0.01 6	0.01 35	1.67 59	1.14 80	0.06 35	0.06 28	0.21 27	0.02 8	0.60 61	0.71 58	0.00 1	0.05 56	0.03 36	0.01 18	0.10 23	0.01 36

DFGA-Net	0.41 62	0.31 99	0.08 31	0.24 105	0.04 37	0.01 41	0.01 59	0.55 111	0.05 48	1.29 183	0.00 1	0.16 20	0.04 34	0.03 83	1.67 59	1.15 82	0.16 64	0.08 45	0.92 66	0.04 22	0.57 57	0.30 26	0.00 1	0.08 91	0.01 10	0.00 1	3.34 144	0.01 36

MaDis-Stereo	0.33 54	0.21 67	0.36 98	0.06 58	0.13 72	0.01 41	0.03 113	0.06 52	0.06 56	1.25 181	0.00 1	0.20 51	0.02 18	0.02 64	1.52 51	1.15 82	0.12 52	0.24 86	1.27 86	0.10 49	0.71 71	0.90 71	0.00 1	0.07 71	0.17 105	0.15 86	0.13 32	0.04 56

MIM_Stereo	0.55 77	0.13 48	0.43 124	0.34 147	0.22 119	0.11 121	0.02 93	2.05 166	0.07 62	0.00 1	0.01 83	0.23 58	0.09 70	0.03 83	2.07 79	1.15 82	0.15 60	0.39 127	2.56 132	0.27 116	1.24 106	0.94 74	0.06 131	0.13 120	0.18 108	0.19 93	1.72 89	0.17 93

U	0.20 37	0.12 46	0.02 11	0.06 58	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.01 6	0.00 1	1.57 54	1.16 85	0.03 12	0.07 39	0.45 42	0.07 36	0.45 48	0.85 67	0.00 1	0.02 28	0.07 62	0.00 1	0.06 14	0.02 49

psm_up	1.01 133	0.60 153	0.96 188	0.38 165	0.75 201	0.01 41	0.03 113	2.33 178	1.18 217	0.78 146	0.00 1	0.94 153	0.09 70	0.45 229	2.41 103	1.18 86	0.62 139	0.44 136	3.67 172	0.32 124	1.14 96	0.85 67	0.00 1	0.58 224	1.06 172	1.42 167	3.75 168	1.44 164

UCFNet_RVC	1.13 143	2.65 256	0.57 141	0.57 187	0.74 200	0.19 175	0.01 59	0.28 86	0.22 129	0.95 157	0.39 143	2.41 191	0.89 216	0.06 121	2.99 144	1.18 86	0.50 123	0.49 146	2.19 112	0.44 149	1.50 121	1.54 103	1.06 259	0.19 143	1.43 192	1.73 175	1.86 98	3.39 201

CFNet_RVC	0.86 113	0.59 151	0.74 171	0.33 141	0.32 156	0.11 121	0.02 93	0.11 65	0.17 109	0.87 154	0.74 179	0.57 132	0.16 98	0.08 140	3.11 147	1.19 88	0.50 123	0.34 119	1.28 87	0.15 64	1.68 134	1.48 98	0.02 80	0.25 159	0.86 165	1.89 180	3.64 158	2.13 183

FINET	0.37 59	0.14 49	0.45 129	0.18 85	0.08 56	0.02 70	0.01 59	0.34 90	0.17 109	0.01 67	0.30 137	0.56 129	0.19 106	0.02 64	2.46 108	1.20 89	0.26 88	0.09 48	1.10 76	0.14 60	0.72 73	0.31 28	0.04 111	0.14 123	0.03 36	0.10 76	0.84 68	0.05 61

IGEV-Stereo+	0.37 59	1.03 207	0.03 18	0.11 77	0.12 70	0.11 121	0.00 1	0.09 63	0.11 86	0.02 74	0.99 187	0.31 79	0.30 131	0.02 64	1.32 44	1.22 90	0.02 3	0.26 92	1.29 88	0.23 98	0.84 80	1.24 91	0.10 146	0.01 12	0.02 24	0.22 98	0.08 18	0.00 1

raft+_RVC	0.49 74	0.38 116	0.37 106	0.34 147	0.21 113	0.03 85	0.04 121	2.29 175	0.09 80	0.00 1	0.00 1	0.25 62	0.08 59	0.02 64	1.79 68	1.24 91	0.29 94	0.09 48	2.37 128	0.24 103	0.77 77	1.09 82	0.00 1	0.06 64	0.07 62	0.12 80	0.57 58	0.36 113

AFF-stereo	0.55 77	0.29 90	0.41 121	0.33 141	0.09 59	0.03 85	0.00 1	0.38 95	0.10 83	1.17 174	0.01 83	0.32 82	0.06 53	0.00 1	1.52 51	1.24 91	0.15 60	0.59 163	3.40 165	0.07 36	0.54 54	0.60 51	0.00 1	0.07 71	0.13 95	0.06 60	3.05 125	0.10 79

UDGNet	2.51 205	1.01 205	0.33 76	10.93 281	5.26 274	8.50 278	3.54 262	1.72 145	0.15 101	0.23 107	0.08 107	0.52 122	0.10 77	10.25 302	3.55 173	1.25 93	0.46 118	0.46 139	2.73 140	0.59 172	2.44 158	4.14 202	2.94 277	0.15 128	1.72 198	0.77 147	2.94 122	1.13 158

AIO_test	0.35 56	0.45 125	0.42 123	0.03 32	0.02 14	0.14 140	0.23 187	0.12 67	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.09 70	0.00 1	1.60 58	1.26 94	0.06 35	0.08 45	0.80 62	0.06 31	1.12 94	1.01 78	0.18 181	0.01 12	0.19 111	0.45 123	0.99 71	0.01 36

dad	4.05 241	0.87 194	0.28 59	10.24 280	1.70 235	1.03 221	12.23 291	12.58 296	0.11 86	3.46 257	0.00 1	1.93 182	3.59 250	0.19 188	4.92 233	1.26 94	1.60 219	0.53 153	14.05 259	0.63 175	2.73 166	1.88 110	0.16 175	0.71 229	5.78 269	0.19 93	17.00 294	9.60 249

UNet	0.56 80	0.30 95	0.39 110	0.26 117	0.19 102	0.03 85	0.08 152	0.52 110	0.13 95	1.15 171	0.00 1	0.44 106	0.16 98	0.16 177	2.13 86	1.28 96	0.34 102	0.20 81	1.42 92	0.19 79	0.62 63	0.50 42	0.13 160	0.24 154	0.03 36	0.26 102	3.32 142	0.62 134

DSFCA	0.70 98	0.43 120	0.51 137	0.29 133	0.58 188	0.04 93	0.59 203	0.22 78	0.54 163	0.49 131	0.56 159	0.33 85	0.08 59	0.04 101	2.86 130	1.28 96	0.67 147	0.73 182	1.00 70	0.44 149	1.01 91	1.14 85	0.21 188	0.24 154	0.54 147	0.82 149	2.81 116	0.47 121

LGtest1	0.40 61	0.06 23	0.35 87	0.03 32	0.13 72	0.16 154	0.01 59	0.08 61	0.13 95	0.04 81	0.89 182	0.20 51	0.15 89	0.00 1	1.69 64	1.30 98	0.18 69	0.29 103	0.66 56	0.23 98	0.52 53	3.25 173	0.05 122	0.08 91	0.04 48	0.02 40	0.22 42	0.01 36

SQANet	17.87 293	31.68 308	5.41 276	57.78 309	33.35 306	57.44 310	39.25 307	4.37 260	1.73 236	4.89 284	1.53 198	30.38 286	5.54 256	56.25 309	3.78 184	1.32 99	5.20 271	1.48 243	29.72 290	1.71 230	6.45 261	5.45 241	54.26 314	1.90 252	4.80 258	8.48 273	9.52 272	18.82 282

LL-Strereo2	0.61 88	0.22 73	0.36 98	0.09 73	0.10 63	0.17 164	0.01 59	2.25 174	0.18 114	0.00 1	0.00 1	0.21 55	0.04 34	0.21 198	1.68 61	1.32 99	0.05 27	0.12 56	2.34 123	0.39 133	1.51 122	2.98 163	0.00 1	0.08 91	0.43 141	0.01 18	1.44 84	0.31 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 93	0.29 90	0.60 148	0.37 160	0.27 138	0.03 85	0.02 93	0.96 124	0.11 86	1.34 188	0.00 1	0.28 71	0.08 59	0.01 35	1.83 70	1.32 99	0.26 88	0.11 53	3.40 165	0.24 103	0.79 78	0.89 70	0.00 1	0.19 143	0.38 132	0.22 98	3.31 141	0.15 89

HGLStereo	0.58 82	0.32 103	0.38 107	0.23 101	0.26 136	0.01 41	0.06 137	0.06 52	0.12 92	1.22 180	0.70 177	0.14 19	0.15 89	0.09 149	2.33 100	1.33 102	0.37 111	0.24 86	1.13 78	0.15 64	0.97 87	1.51 99	0.06 131	0.07 71	0.08 67	0.08 69	3.08 127	0.47 121

CASnet	0.75 103	0.51 135	0.49 136	0.23 101	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.50 106	0.18 114	0.06 85	0.06 101	0.54 124	0.36 142	0.01 35	2.44 105	1.35 103	0.50 123	0.41 132	2.34 123	0.25 107	3.65 190	2.36 137	0.02 80	0.14 123	1.63 196	0.05 54	1.61 87	0.23 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANetREF_RVC	2.43 200	1.69 236	0.81 177	2.04 239	1.16 216	1.02 220	0.10 159	4.72 266	1.44 227	3.62 259	0.06 101	10.03 253	0.69 191	0.09 149	3.63 176	1.36 104	1.06 193	0.94 210	6.44 200	0.46 152	2.32 149	1.74 108	0.17 179	1.35 244	3.41 241	3.75 214	6.55 249	4.82 211
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
DISCO	0.79 106	0.95 202	0.31 65	0.06 58	0.33 161	0.51 198	0.44 198	0.23 81	0.32 142	1.75 204	0.59 163	0.38 95	0.29 129	0.04 101	2.98 142	1.36 104	0.96 181	0.29 103	3.24 159	0.53 165	0.79 78	1.45 94	0.10 146	0.07 71	0.12 87	0.29 106	2.76 115	0.31 106

MDST_ROB	10.13 278	16.70 298	3.04 255	29.06 297	9.34 290	20.66 295	5.02 272	5.90 276	1.98 243	3.16 246	2.70 221	11.22 257	28.15 299	0.18 186	6.30 266	1.37 106	1.21 201	0.34 119	7.74 214	1.01 197	4.67 216	3.95 192	1.92 270	1.94 255	26.55 309	19.78 309	37.02 318	22.50 292

Ntro	22.77 305	41.10 310	9.75 299	63.11 318	42.85 313	62.03 319	56.57 312	8.43 282	6.55 279	12.02 309	2.06 211	33.43 291	6.53 260	75.01 313	4.99 235	1.38 107	7.98 285	2.25 266	37.75 302	9.51 298	6.94 271	6.04 265	55.49 316	3.02 266	10.71 289	14.77 299	13.49 288	21.09 286

RAFT+CT+SA	0.64 92	0.82 186	0.25 53	0.15 81	0.03 27	0.00 1	0.00 1	2.49 193	0.08 73	0.08 89	0.00 1	0.74 147	0.39 148	0.01 35	1.39 47	1.38 107	0.11 50	0.15 67	2.23 113	0.18 73	0.84 80	2.50 144	0.01 58	0.06 64	0.11 83	0.01 18	3.34 144	0.04 56

LG-Stereo_L1	0.34 55	0.26 79	0.01 3	0.04 42	0.20 108	0.15 149	0.01 59	0.07 57	0.07 62	0.00 1	0.63 173	0.36 92	0.36 142	0.03 83	1.74 66	1.40 109	0.13 57	0.15 67	1.16 79	0.19 79	0.59 60	1.07 81	0.04 111	0.04 47	0.27 120	0.02 40	0.20 38	0.09 73

LG-Stereo_L2	0.35 56	0.34 106	0.02 11	0.03 32	0.20 108	0.17 164	0.01 59	0.07 57	0.07 62	0.00 1	0.62 170	0.42 103	0.35 137	0.03 83	1.72 65	1.42 110	0.17 67	0.15 67	0.95 68	0.17 70	0.66 67	1.10 83	0.04 111	0.04 47	0.26 119	0.05 54	0.19 36	0.08 71

UniTT-Stereo	0.35 56	0.28 85	0.38 107	0.07 67	0.18 99	0.00 1	0.01 59	0.07 57	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.29 74	0.03 24	0.05 110	1.88 73	1.42 110	0.15 60	0.33 117	1.70 101	0.07 36	0.88 83	1.21 88	0.00 1	0.12 113	0.06 59	0.03 50	0.14 34	0.03 52

PA-Net	1.61 180	0.81 185	1.43 216	0.27 121	1.99 246	0.12 130	0.34 194	0.19 74	1.90 240	0.85 152	0.41 144	0.24 61	0.20 107	0.78 248	4.61 217	1.44 112	0.17 67	0.26 92	1.08 75	0.53 165	1.44 118	3.18 169	0.65 244	0.44 213	0.99 170	7.71 266	1.78 97	9.78 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	1.45 165	0.52 140	1.11 195	0.81 198	0.69 196	0.00 1	0.03 113	2.86 219	0.35 144	1.50 197	3.76 236	0.73 146	0.36 142	0.07 126	2.89 133	1.44 112	1.08 195	0.79 188	8.61 220	0.23 98	3.25 184	1.97 112	0.02 80	0.66 227	0.10 79	0.52 131	3.12 133	1.56 169

rafts_anoy	0.62 90	0.28 85	0.70 167	0.37 160	0.21 113	0.04 93	0.00 1	2.53 197	0.14 99	0.01 67	0.00 1	0.10 11	0.04 34	0.02 64	2.50 110	1.45 114	0.32 100	0.36 122	1.92 105	0.17 70	1.38 113	0.99 77	0.00 1	0.18 140	0.53 146	0.73 143	0.73 64	1.01 155

iResNetv2_ROB	1.26 150	0.75 179	0.32 68	1.29 217	0.33 161	0.02 70	0.02 93	3.19 231	0.20 120	2.00 212	0.29 135	2.24 186	0.41 150	0.06 121	3.64 179	1.45 114	0.75 161	0.13 63	5.77 193	0.43 146	2.86 169	1.71 107	0.16 175	0.37 202	0.38 132	0.47 126	4.08 192	0.72 137

RASNet	0.63 91	0.18 60	0.57 141	0.41 172	0.28 141	0.10 117	0.05 127	0.94 122	0.14 99	1.07 166	0.09 109	0.48 113	0.34 136	0.02 64	1.28 42	1.47 116	0.35 104	0.21 82	0.99 69	0.02 8	1.15 97	1.53 100	0.10 146	0.34 197	0.22 117	0.30 107	3.55 155	0.73 138

ACRE	0.87 118	0.21 67	0.64 160	0.28 126	0.20 108	0.00 1	0.20 181	0.18 72	0.48 158	0.08 89	0.15 118	1.22 168	0.08 59	0.23 207	4.70 223	1.49 117	0.67 147	0.25 91	1.97 107	0.18 73	2.33 151	2.98 163	0.05 122	0.26 163	0.67 161	0.07 66	3.81 173	0.11 82

FBW_ROB	7.98 271	9.24 289	5.57 278	20.21 292	8.25 287	12.08 284	8.09 285	4.92 268	1.58 232	3.30 248	5.15 254	13.88 264	3.03 246	7.45 297	6.23 265	1.49 117	2.89 245	0.79 188	33.18 296	1.93 243	5.24 241	4.40 210	9.43 298	8.29 304	4.88 261	7.69 264	4.88 218	21.40 287

CIPLG	0.87 118	0.19 61	0.67 165	0.27 121	0.21 113	0.00 1	0.20 181	0.19 74	0.50 160	0.07 86	0.12 111	1.16 166	0.08 59	0.21 198	4.78 226	1.50 119	0.68 151	0.22 83	1.92 105	0.18 73	2.28 147	2.98 163	0.04 111	0.27 171	0.66 158	0.09 73	3.80 172	0.12 85

IPLGR_C	0.86 113	0.20 65	0.61 152	0.28 126	0.21 113	0.00 1	0.22 185	0.18 72	0.47 155	0.07 86	0.12 111	1.18 167	0.08 59	0.20 193	4.59 215	1.50 119	0.65 144	0.26 92	2.00 108	0.19 79	2.34 152	2.95 160	0.05 122	0.27 171	0.60 153	0.07 66	3.82 174	0.11 82

SGM-ForestM	11.60 285	15.35 296	4.54 266	19.02 290	8.08 286	18.74 294	10.83 290	12.03 290	7.24 281	3.01 239	6.09 264	36.06 295	23.95 292	0.75 247	4.47 207	1.51 121	3.60 255	0.75 185	20.06 278	1.60 226	4.23 207	1.65 106	1.36 263	3.34 272	25.09 307	20.48 311	34.27 316	25.03 297

test_3	1.56 174	1.14 216	1.14 197	0.44 176	0.32 156	0.11 121	0.07 142	2.84 218	0.16 108	0.39 123	0.43 149	4.16 214	0.36 142	0.03 83	2.91 134	1.52 122	0.41 116	0.59 163	8.96 230	0.46 152	3.12 180	5.36 235	0.02 80	0.25 159	0.85 164	1.20 161	3.83 176	0.95 148

anonymousdsp2	0.70 98	0.27 83	0.28 59	0.23 101	0.07 51	0.02 70	0.02 93	1.36 135	0.08 73	0.02 74	0.59 163	0.29 74	0.16 98	0.08 140	1.51 50	1.55 123	0.25 83	0.32 109	3.52 168	0.55 167	1.55 127	3.00 166	0.02 80	0.07 71	0.13 95	0.15 86	2.70 114	0.01 36

test_4	0.60 87	0.10 38	0.53 140	0.29 133	0.13 72	0.07 107	0.22 185	0.09 63	0.07 62	0.03 78	0.00 1	0.68 139	0.15 89	0.08 140	2.06 78	1.55 123	0.12 52	0.39 127	1.82 103	0.18 73	1.12 94	2.11 123	0.01 58	0.07 71	0.20 113	0.30 107	3.49 153	0.24 99

S2M2_XL	0.41 62	0.12 46	0.39 110	0.04 42	0.11 67	0.00 1	0.02 93	0.24 83	0.37 145	0.00 1	0.00 1	0.29 74	0.51 170	0.00 1	1.87 71	1.58 125	0.27 92	0.42 134	0.43 40	0.16 68	1.56 128	2.24 133	0.08 137	0.05 56	0.04 48	0.08 69	0.03 5	0.25 101
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MIF-Stereo (partial)	0.47 72	0.36 110	0.44 127	0.07 67	0.18 99	0.01 41	0.00 1	0.07 57	0.11 86	0.01 67	0.01 83	0.38 95	0.09 70	0.03 83	2.00 75	1.58 125	0.22 77	0.50 150	0.75 61	0.06 31	1.09 92	0.94 74	0.00 1	0.19 143	0.08 67	0.26 102	2.83 117	0.39 115

NaN_ROB	3.01 222	1.16 219	1.13 196	0.86 204	3.03 259	0.59 203	0.75 208	3.25 234	2.58 251	0.98 161	1.32 194	21.10 275	0.59 179	1.15 263	4.15 193	1.58 125	0.80 166	0.70 175	2.38 129	1.30 215	1.52 123	2.15 124	0.46 229	1.07 238	2.50 220	6.25 254	4.54 208	13.27 264

otaku	21.36 302	42.67 313	7.67 289	62.47 315	41.26 312	63.18 321	49.95 309	6.15 279	4.57 273	10.22 302	1.83 209	32.26 288	9.33 270	65.85 311	4.60 216	1.61 128	7.10 281	1.41 238	36.88 301	7.74 291	7.03 272	5.98 263	54.87 315	2.69 265	8.31 281	9.47 281	13.48 287	18.26 280

SA	0.95 127	0.82 186	0.44 127	0.21 91	0.23 121	0.01 41	0.00 1	2.73 210	0.12 92	0.02 74	0.00 1	0.39 98	0.39 148	0.36 222	2.49 109	1.61 128	0.31 98	0.47 143	3.23 158	0.20 88	1.23 104	3.19 170	0.01 58	0.18 140	0.41 137	1.70 173	4.81 215	0.10 79

test_1	1.53 168	1.05 210	1.24 204	0.40 167	0.31 151	0.11 121	0.06 137	2.78 213	0.17 109	0.32 114	0.42 148	4.06 205	0.36 142	0.03 83	2.84 128	1.62 130	0.37 111	0.57 159	8.88 227	0.46 152	3.22 183	5.38 236	0.02 80	0.27 171	0.60 153	0.95 154	3.95 181	0.90 146

test-3	1.53 168	1.03 207	1.25 205	0.40 167	0.31 151	0.11 121	0.06 137	2.79 215	0.17 109	0.35 120	0.44 150	4.06 205	0.35 137	0.03 83	2.84 128	1.63 131	0.37 111	0.57 159	8.86 226	0.46 152	3.20 181	5.38 236	0.02 80	0.27 171	0.61 155	0.95 154	3.95 181	0.88 142

RGC	2.44 201	1.98 243	4.87 270	1.54 222	1.65 234	1.74 235	1.05 217	2.02 164	1.43 226	0.88 155	4.42 246	2.52 193	2.42 240	0.58 237	4.33 201	1.63 131	0.91 174	0.48 144	4.28 179	1.08 200	1.94 141	4.01 194	0.15 171	0.72 231	2.19 210	5.22 243	4.90 219	6.96 232

4D-IteraStereo	0.83 110	0.30 95	1.14 197	0.28 126	0.31 151	0.01 41	0.02 93	2.15 173	0.11 86	0.00 1	0.20 128	0.25 62	0.22 112	0.16 177	2.28 93	1.65 133	0.11 50	0.37 124	2.84 145	0.41 140	2.82 167	2.87 155	0.02 80	0.21 151	0.08 67	0.22 98	3.10 129	0.35 112

iResNet_ROB	1.07 137	0.65 168	0.30 63	0.45 178	0.30 149	0.01 41	0.02 93	3.10 227	0.12 92	1.34 188	0.00 1	0.66 137	0.35 137	0.04 101	4.37 203	1.65 133	0.54 132	0.49 146	5.83 195	0.29 119	1.30 108	0.87 69	0.20 186	0.26 163	0.16 103	0.84 151	3.74 165	1.12 157

CAS	0.79 106	0.21 67	0.34 82	0.21 91	0.19 102	0.03 85	0.14 173	0.21 77	0.63 175	1.19 177	0.16 120	0.33 85	0.78 203	0.13 170	2.72 122	1.66 135	0.85 171	0.71 180	1.12 77	0.46 152	2.41 157	2.37 138	0.03 101	0.08 91	0.11 83	0.69 138	1.69 88	1.95 177

TestStereo1	0.81 108	0.91 197	0.22 46	0.06 58	0.16 82	0.00 1	0.01 59	1.08 127	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.26 65	0.57 177	0.12 164	4.26 196	1.66 135	0.18 69	0.19 77	2.84 145	0.09 47	1.37 111	2.51 145	0.01 58	0.06 64	0.09 76	1.26 162	3.75 168	0.05 61

SA-5K	0.81 108	0.91 197	0.22 46	0.06 58	0.16 82	0.00 1	0.01 59	1.08 127	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.26 65	0.57 177	0.12 164	4.26 196	1.66 135	0.18 69	0.19 77	2.84 145	0.09 47	1.37 111	2.51 145	0.01 58	0.06 64	0.09 76	1.26 162	3.75 168	0.05 61

TESTraft	0.86 113	0.88 195	0.32 68	0.05 47	0.16 82	0.00 1	0.00 1	1.51 141	0.06 56	0.69 142	0.00 1	0.33 85	0.64 186	0.20 193	4.51 210	1.67 138	0.18 69	0.16 71	2.63 137	0.25 107	1.10 93	2.24 133	0.07 135	0.08 91	0.10 79	1.62 171	3.71 164	0.04 56

RALCasStereoNet	0.70 98	0.30 95	0.84 180	0.37 160	0.28 141	0.05 100	0.12 167	2.12 171	0.13 95	1.03 163	0.04 94	0.50 116	0.15 89	0.03 83	2.37 101	1.67 138	0.23 80	0.24 86	1.26 85	0.14 60	1.21 100	2.03 120	0.01 58	0.11 112	0.34 127	1.39 165	0.78 66	1.25 160

CFNet_pseudo	0.86 113	0.52 140	0.57 141	0.44 176	0.52 185	0.05 100	0.02 93	0.60 114	0.10 83	0.93 156	0.12 111	0.71 143	0.30 131	0.51 231	4.66 220	1.68 140	0.33 101	0.32 109	2.61 135	0.34 125	0.96 86	1.53 100	0.55 237	0.13 120	0.49 144	0.50 129	2.17 103	1.63 172

FADNet-RVC-Resample	1.60 179	0.67 171	0.97 190	0.50 183	0.64 193	0.18 169	1.05 217	1.27 133	0.83 193	0.96 159	0.97 184	5.23 229	0.42 152	1.02 255	4.81 229	1.68 140	1.05 191	1.96 261	3.78 174	1.06 199	1.52 123	2.28 135	0.21 188	1.35 244	0.55 148	3.16 203	2.13 102	2.92 194

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 93	0.06 23	0.35 87	0.17 83	0.16 82	0.01 41	0.01 59	1.78 149	0.20 120	0.14 97	0.16 120	0.41 102	0.17 103	0.02 64	2.91 134	1.69 142	0.26 88	0.38 125	1.18 82	0.12 55	1.54 125	2.66 153	0.01 58	0.06 64	0.16 103	2.28 188	0.22 42	0.33 110

stereogan	1.89 188	2.00 244	1.17 202	1.47 221	2.05 249	1.72 233	0.87 212	1.84 154	1.11 213	1.36 190	1.51 197	5.81 234	0.48 165	0.32 219	3.87 186	1.69 142	0.80 166	0.39 127	3.96 175	0.78 186	1.23 104	4.02 195	0.26 200	0.51 217	0.30 123	1.30 164	6.30 246	3.84 202

Sa-1000	1.25 149	0.27 83	0.51 137	0.28 126	0.23 121	0.00 1	0.00 1	2.78 213	0.10 83	0.01 67	0.01 83	0.34 89	0.50 169	0.59 240	4.62 218	1.70 144	0.69 152	0.83 197	4.47 180	0.43 146	1.38 113	4.54 217	0.01 58	0.24 154	2.01 207	1.81 177	5.02 224	0.39 115

RALAANet	0.92 124	0.35 107	0.48 132	0.36 158	0.24 125	0.18 169	0.02 93	1.89 159	0.19 117	0.51 132	0.01 83	0.26 65	0.25 122	0.06 121	2.32 98	1.73 145	0.35 104	0.69 174	3.14 150	0.55 167	2.51 161	2.39 139	0.01 58	0.26 163	0.37 131	1.12 160	4.01 189	0.53 126

FADNet	1.92 189	0.44 122	0.60 148	0.54 185	1.05 212	0.00 1	2.95 256	0.78 119	0.38 147	0.81 149	0.61 167	2.40 189	0.47 163	0.65 242	5.57 248	1.73 145	0.69 152	1.08 222	8.93 229	1.61 227	2.36 153	2.52 147	0.09 141	0.36 200	2.54 222	3.77 216	3.43 148	5.46 219

CSAN	4.46 250	2.36 253	1.57 224	3.12 249	3.32 261	1.64 232	0.76 209	4.59 262	4.37 271	3.80 266	2.84 224	17.58 272	10.47 274	0.96 254	4.80 228	1.75 147	2.06 231	1.16 227	5.69 192	2.34 253	2.93 171	2.40 142	0.43 225	2.56 262	4.64 256	11.45 288	7.53 263	13.44 266

raft_robust	1.21 148	0.70 173	0.61 152	0.27 121	0.19 102	0.00 1	0.00 1	3.05 225	0.22 129	1.18 175	0.03 93	0.34 89	0.69 191	0.07 126	2.94 139	1.76 148	0.57 134	0.63 171	4.95 188	0.19 79	2.98 175	4.81 221	0.01 58	0.19 143	0.97 168	1.39 165	2.87 119	0.98 154

MLCV	2.45 202	0.61 155	0.81 177	2.48 243	1.21 220	0.95 217	0.50 202	3.57 246	0.61 174	3.75 264	4.26 244	5.13 224	3.34 248	0.06 121	4.63 219	1.78 149	1.32 208	0.86 199	10.05 242	1.09 201	2.30 148	3.92 187	0.29 202	2.16 258	1.87 201	3.06 200	4.01 189	1.40 163

IPLG	1.12 142	0.36 110	0.65 164	0.29 133	0.23 121	0.00 1	0.05 127	2.30 176	0.29 139	0.39 123	0.29 135	0.27 68	0.72 196	0.24 208	5.68 251	1.79 150	1.05 191	0.84 198	2.78 141	0.41 140	0.98 88	4.31 208	0.02 80	0.25 159	0.46 143	1.49 168	3.86 178	0.11 82

plain	0.45 69	0.37 113	0.43 124	0.16 82	0.37 168	0.00 1	0.00 1	0.74 118	0.08 73	0.01 67	0.00 1	0.53 123	0.09 70	0.04 101	2.41 103	1.80 151	0.25 83	0.31 107	0.93 67	0.10 49	1.31 109	1.36 93	0.00 1	0.23 153	0.13 95	0.02 40	0.25 47	0.09 73

GLC_STEREO	0.76 104	0.44 122	0.48 132	0.22 95	0.24 125	0.00 1	0.00 1	2.40 180	0.19 117	0.15 100	0.04 94	0.27 68	0.14 86	0.02 64	2.55 114	1.82 152	0.46 118	0.24 86	2.26 119	0.30 122	2.66 164	1.47 95	0.05 122	0.08 91	0.05 54	0.07 66	3.59 156	0.32 108

SGD-Stereo	0.44 66	0.10 38	0.27 56	0.02 20	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.40 101	0.08 59	0.01 35	4.44 206	1.85 153	0.29 94	0.29 103	0.45 42	0.19 79	1.40 115	1.47 95	0.02 80	0.04 47	0.05 54	0.06 60	0.19 36	0.23 96

ACVNet-4b	26.61 309	42.01 311	11.61 301	69.47 327	47.43 316	69.50 329	76.65 327	10.80 288	9.82 290	15.00 316	1.59 200	58.27 318	9.88 273	93.43 324	4.75 224	1.87 154	13.94 302	5.15 291	32.30 294	13.54 304	7.25 279	5.67 249	58.95 320	4.34 285	12.13 293	9.30 278	15.06 290	18.72 281

IPLGR	1.73 182	0.63 167	0.67 165	0.35 156	0.40 172	0.00 1	0.03 113	1.41 137	0.26 135	2.36 219	2.42 216	0.33 85	0.80 205	0.17 182	6.12 263	1.87 154	1.22 202	1.28 232	5.37 190	1.72 232	2.44 158	4.20 203	0.02 80	0.56 223	2.66 226	4.85 234	3.82 174	0.77 139

ARAFT	0.70 98	0.19 61	0.28 59	0.31 138	0.08 56	0.00 1	0.01 59	0.16 70	0.08 73	1.30 184	0.00 1	0.38 95	0.03 24	0.10 158	3.41 168	1.87 154	0.29 94	0.27 101	2.54 131	0.05 28	1.83 138	1.60 105	0.01 58	0.10 105	0.42 139	0.02 40	3.41 146	0.12 85

LMCR-Stereo	0.97 128	0.53 142	0.59 145	0.28 126	0.25 127	0.07 107	0.02 93	1.39 136	0.28 137	0.34 116	0.12 111	0.74 147	0.15 89	0.12 164	3.20 151	1.88 157	1.07 194	0.36 122	5.87 196	1.71 230	2.10 145	2.39 139	0.02 80	0.33 195	0.35 129	0.38 117	1.44 84	0.34 111

FADNet-RVC	1.64 181	0.31 99	0.64 160	0.33 141	1.19 219	0.01 41	2.53 250	0.57 112	0.22 129	1.03 163	0.32 140	6.04 237	0.29 129	0.32 219	4.47 207	1.90 158	0.62 139	0.78 186	6.45 201	1.80 236	1.85 139	2.02 119	0.19 183	0.52 219	1.78 200	1.74 176	3.10 129	3.15 195

AACVNet	0.85 112	0.56 146	0.35 87	0.58 189	0.67 194	0.09 114	0.01 59	0.35 92	0.19 117	0.17 101	0.15 118	0.45 109	0.24 120	0.19 188	2.81 127	1.91 159	0.48 122	0.38 125	1.44 93	0.23 98	1.44 118	1.22 90	0.33 211	0.08 91	0.50 145	1.57 169	4.09 193	2.39 189

MIPNet	1.49 167	0.69 172	0.74 171	0.32 140	0.51 179	0.00 1	0.03 113	1.79 150	0.38 147	2.13 216	0.97 184	0.31 79	0.76 201	0.22 205	5.02 236	1.92 160	1.31 205	0.86 199	3.68 173	1.25 211	1.21 100	4.62 218	0.03 101	0.50 216	1.90 203	4.87 235	3.90 180	0.30 105

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 75	0.58 149	0.31 65	0.07 67	0.14 77	0.16 154	0.00 1	0.11 65	0.18 114	0.04 81	0.54 157	0.47 112	0.42 152	0.02 64	1.77 67	1.93 161	0.27 92	0.46 139	1.01 71	0.27 116	2.04 144	2.17 126	0.09 141	0.07 71	0.02 24	0.16 88	1.26 78	0.07 70

FCDSN-DC	1.58 178	0.84 190	2.05 239	1.66 226	1.43 229	1.08 223	0.99 214	0.72 117	0.44 152	1.18 175	0.31 138	1.45 176	0.49 167	0.07 126	6.05 262	1.96 162	2.13 233	1.97 262	1.16 79	0.44 149	2.39 156	2.62 152	0.49 230	3.18 267	1.72 198	3.24 205	1.34 80	1.27 161
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMOStereo	0.91 120	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 175	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 187	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

error version	0.91 120	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 175	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 187	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

test-v	0.91 120	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 175	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 187	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

test-2	0.91 120	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 175	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 187	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

SGM_RVC	10.08 277	10.50 291	3.60 261	16.68 286	8.80 288	14.87 288	7.11 279	9.19 284	6.25 277	4.06 271	7.33 273	24.89 280	18.29 286	0.57 234	4.57 214	1.98 167	3.30 252	1.17 228	20.75 279	2.20 250	4.80 221	2.23 132	2.29 271	3.65 276	17.68 301	13.31 295	33.30 313	28.67 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
YMNet	0.66 96	0.39 117	0.02 11	0.20 90	0.25 127	0.34 187	2.55 251	0.36 93	0.06 56	1.11 168	0.00 1	0.39 98	2.89 243	0.01 35	2.52 112	2.02 168	0.52 127	0.46 139	0.50 45	0.21 91	0.27 31	1.21 88	0.00 1	0.10 105	0.33 124	0.05 54	0.62 60	0.39 115

ACVNet_1	26.74 310	42.56 312	14.81 308	66.86 323	48.56 318	65.11 326	82.56 332	15.95 302	8.17 285	11.16 305	5.65 257	32.31 289	25.19 295	93.82 325	7.38 273	2.02 168	15.91 304	6.16 301	34.50 298	10.98 301	8.17 288	6.10 266	59.12 321	5.79 293	19.06 303	9.75 283	9.37 271	15.02 271

PDISCO_ROB	1.03 134	0.55 144	0.06 25	0.67 193	0.28 141	0.00 1	0.21 183	0.71 116	0.49 159	1.28 182	0.99 187	0.25 62	0.32 133	0.19 188	3.02 145	2.03 170	0.69 152	1.42 239	2.26 119	0.58 171	2.32 149	3.22 172	0.14 168	0.27 171	1.36 189	0.37 116	3.84 177	0.23 96

S2M2_L	0.78 105	0.14 49	1.69 229	0.27 121	0.14 77	0.00 1	0.01 59	0.23 81	0.31 141	2.17 217	0.00 1	0.42 103	0.14 86	0.00 1	2.15 88	2.06 171	0.38 115	0.48 144	1.19 83	0.22 96	2.27 146	1.92 111	0.05 122	0.08 91	0.09 76	0.71 142	3.67 159	0.16 91
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
pcwnet_v2	1.73 182	0.62 162	0.78 175	0.73 196	1.15 215	0.59 203	0.23 187	1.77 148	0.68 180	3.36 251	1.85 210	1.23 169	1.01 221	1.61 275	5.43 246	2.08 172	0.92 176	0.62 169	4.07 176	0.37 130	1.82 137	2.39 139	1.01 256	0.41 205	1.32 184	2.11 183	3.98 187	4.53 208

FSD		0.62 162	0.19 41	0.05 47	0.25 127	0.01 41	0.01 59	0.30 88	0.25 134	0.55 136	0.14 117			0.04 101	2.03 77	2.10 173			1.33 90	0.40 134				0.14 123	0.40 135	0.10 76	0.52 56	0.96 150

SACVNet	1.43 162	0.80 182	0.85 181	0.58 189	1.31 225	0.63 205	0.62 205	2.60 203	0.52 161	1.33 187	0.02 92	0.74 147	0.32 133	0.34 221	2.78 124	2.11 174	1.38 211	0.39 127	4.62 183	0.70 180	2.37 154	3.83 184	0.05 122	0.42 210	1.29 182	1.64 172	3.74 165	2.62 192

raftrobust	0.86 113	0.40 118	0.77 174	0.40 167	0.31 151	0.01 41	0.04 121	2.51 195	0.13 95	0.51 132	0.00 1	0.51 117	0.24 120	0.09 149	2.98 142	2.12 175	0.22 77	0.31 107	4.90 187	0.11 52	1.68 134	2.15 124	0.16 175	0.15 128	0.78 163	0.40 119	0.97 70	0.36 113

HSM-Net_RVC	2.86 216	1.24 222	1.50 220	2.55 244	1.72 236	0.57 202	0.17 176	3.55 245	1.14 214	3.50 258	6.32 265	7.94 243	2.93 244	0.05 110	3.38 167	2.12 175	1.28 204	0.26 92	3.24 159	1.24 210	3.66 191	3.76 182	0.61 240	2.64 264	4.43 254	6.27 255	5.76 236	5.47 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN v2	4.24 247	4.65 277	5.90 282	11.00 282	4.41 270	8.70 280	3.19 257	5.19 271	2.19 245	2.86 237	1.78 206	6.28 239	2.81 241	0.13 170	4.51 210	2.15 177	2.50 240	1.01 217	3.64 169	0.81 189	3.11 178	2.22 131	0.64 243	3.28 269	7.94 280	5.77 250	8.62 269	9.05 248

FC-DCNN	3.82 237	4.38 274	5.67 280	9.61 279	4.14 267	8.01 276	3.26 259	4.21 258	1.69 235	2.95 238	1.54 199	5.87 236	2.09 238	0.13 170	4.40 204	2.15 177	2.54 241	1.11 224	3.38 164	0.82 190	3.11 178	2.20 129	0.65 244	3.29 270	6.33 274	4.91 236	6.98 256	7.80 239

NVstereo2D	0.83 110	0.43 120	0.07 26	0.23 101	0.36 166	0.41 191	0.08 152	1.61 144	0.59 173	0.84 151	1.11 191	0.36 92	0.21 110	0.07 126	5.88 256	2.16 179	0.62 139	0.45 138	1.50 94	0.19 79	1.20 99	0.94 74	0.02 80	0.32 191	1.30 183	0.24 101	0.95 69	0.24 99

DeepPruner_ROB	1.57 175	0.37 113	0.71 168	0.50 183	0.55 186	0.37 189	1.60 233	1.74 146	0.84 194	1.37 191	2.40 214	0.49 115	0.51 170	0.10 158	5.38 244	2.16 179	1.10 196	1.08 222	2.28 121	0.40 134	4.83 228	3.42 175	0.66 246	0.34 197	0.57 150	5.04 238	3.07 126	0.53 126

ADCP+	3.47 231	2.05 246	2.64 251	1.31 218	1.93 244	1.19 226	3.99 263	1.07 126	9.83 291	1.78 205	5.75 258	8.79 247	0.37 147	0.90 252	5.04 238	2.20 181	0.44 117	0.90 204	5.82 194	0.88 191	2.38 155	3.43 176	0.33 211	0.41 205	3.03 237	12.72 292	3.59 156	10.90 255

XPNet_ROB	3.02 223	2.54 254	1.33 210	0.73 196	1.45 230	1.04 222	0.61 204	0.83 121	1.45 228	1.16 173	3.44 232	26.85 283	0.35 137	0.40 225	3.24 159	2.22 182	3.28 250	0.79 188	3.20 151	1.19 207	2.94 172	5.51 242	0.76 250	0.46 215	0.72 162	2.37 189	9.22 270	3.37 200

HUF	0.45 69	0.14 49	0.59 145	0.03 32	0.10 63	0.16 154	0.01 59	0.33 89	0.05 48	0.00 1	0.01 83	0.20 51	0.26 125	0.00 1	2.26 92	2.24 183	0.21 76	0.24 86	2.24 114	0.12 55	1.54 125	1.02 79	0.08 137	0.03 36	0.12 87	0.02 40	0.25 47	0.01 36

GCAP-BAT	1.42 156	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 208	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 294	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 222	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

test_for_model	1.42 156	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 208	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 294	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 222	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

testlalala2	1.42 156	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 208	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 294	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 222	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

testlalala	1.42 156	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 208	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 294	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 222	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

testlalala_base	1.42 156	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 208	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 294	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 222	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

GCAP-Stereo	1.42 156	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 208	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 294	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 222	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

DDUNet	12.41 288	19.68 300	3.23 256	36.37 303	24.08 302	34.35 306	31.95 304	1.86 156	1.63 233	1.44 195	3.43 231	12.02 259	3.65 251	83.75 315	4.54 212	2.28 184	8.10 286	3.39 281	18.01 268	4.26 273	6.60 264	4.81 221	16.44 305	0.64 226	1.08 173	0.61 133	4.68 212	2.12 182

NCCL2	2.12 192	2.27 250	1.29 207	1.28 216	1.85 243	0.18 169	0.77 210	1.24 131	1.25 220	1.62 199	2.71 222	1.06 156	0.51 170	0.31 216	4.40 204	2.33 191	1.57 218	0.62 169	2.35 125	0.68 178	2.68 165	4.29 206	1.52 267	1.06 236	4.65 257	4.17 221	4.04 191	6.58 231

LALA_ROB	4.04 240	4.73 278	1.42 215	1.16 214	1.93 244	2.17 243	1.04 216	1.80 151	2.48 249	2.74 227	5.87 259	33.34 290	0.69 191	0.78 248	6.02 260	2.33 191	3.21 249	1.82 255	3.66 171	1.88 241	3.40 185	4.99 228	0.34 213	1.03 235	1.91 204	3.61 211	8.50 268	6.20 226

UDG	12.63 289	20.60 302	3.50 260	36.40 304	28.77 305	31.44 301	39.49 308	2.59 202	1.77 239	2.37 220	6.03 262	11.55 258	3.79 253	74.28 312	5.35 243	2.47 193	8.42 287	2.92 276	18.81 274	4.63 277	7.35 280	4.85 224	12.22 301	1.18 241	1.15 175	2.47 192	4.49 207	2.18 184

GES	1.43 162	0.28 85	0.41 121	0.57 187	0.37 168	0.27 186	0.07 142	2.06 169	0.93 203	1.20 179	0.58 162	0.39 98	0.23 119	0.02 64	4.91 232	2.49 194	0.91 174	0.66 173	9.59 237	1.37 217	2.97 173	2.53 148	0.16 175	0.41 205	0.20 113	0.17 92	2.57 110	2.20 185

ACVNet_2	32.06 315	47.10 317	20.06 317	67.26 325	49.84 323	64.97 324	85.15 335	28.04 322	14.34 299	14.44 313	8.02 279	51.06 314	30.19 302	92.01 322	8.75 292	2.50 195	19.20 310	5.27 293	50.34 317	16.10 310	8.16 287	5.63 248	57.79 317	13.22 316	36.40 322	13.10 293	24.92 303	31.82 307

iinet-f	1.47 166	1.20 221	0.32 68	0.82 199	0.13 72	0.14 140	0.10 159	0.42 97	0.21 128	1.93 208	4.19 240	0.19 46	0.21 110	0.08 140	5.12 239	2.54 196	0.23 80	0.30 106	7.71 212	1.00 196	1.95 142	4.30 207	0.21 188	0.17 138	1.25 177	0.16 88	4.11 196	0.62 134

ADCL	3.91 238	3.61 268	2.28 243	1.76 230	1.76 240	3.09 249	4.16 264	1.98 162	13.71 298	2.81 232	5.14 253	2.47 192	0.65 187	1.10 262	5.38 244	2.55 197	2.02 230	2.20 265	6.41 199	2.08 247	4.87 231	4.20 203	1.40 265	1.06 236	6.69 275	6.60 257	4.33 201	11.16 258

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 205	1.14 216	0.32 68	1.45 220	2.85 257	4.14 258	1.19 224	2.80 216	0.54 163	6.52 294	1.79 207	7.67 241	0.72 196	0.05 110	2.57 116	2.59 198	0.54 132	0.57 159	4.65 184	0.59 172	3.70 193	3.88 186	0.03 101	0.20 150	0.42 139	1.90 181	4.17 198	10.91 256

ICVP	1.32 154	0.22 73	1.47 218	0.40 167	0.35 165	0.44 192	0.10 159	1.27 133	0.65 177	1.74 203	1.26 193	0.66 137	1.37 233	0.24 208	2.88 132	2.65 199	1.33 209	0.99 215	2.36 126	0.91 193	2.59 162	4.11 200	0.10 146	0.36 200	0.57 150	2.21 187	2.92 120	1.59 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
castereo++	1.13 143	0.49 132	0.33 76	0.05 47	0.21 113	0.23 183	0.00 1	0.42 97	0.44 152	0.20 102	0.17 122	1.13 165	0.41 150	0.07 126	2.01 76	2.66 200	1.01 187	0.52 152	2.80 144	0.52 163	4.60 214	4.06 198	0.30 203	0.15 128	0.98 169	1.06 159	3.70 163	1.89 174

ETE_ROB	4.62 251	4.04 272	1.52 222	1.14 213	2.02 247	2.70 246	1.28 225	1.50 140	4.25 269	1.89 207	5.88 260	37.95 297	0.84 214	1.42 272	4.94 234	2.66 200	3.81 259	0.95 211	4.84 186	1.63 229	4.01 201	5.32 234	0.67 247	1.14 240	2.03 208	3.84 217	15.25 291	7.23 233

EGLCR-Stereo	1.26 150	0.21 67	1.76 233	0.07 67	0.25 127	0.08 110	0.02 93	0.49 105	0.55 166	0.11 92	0.45 152	0.58 133	0.67 189	0.03 83	2.32 98	2.67 202	0.93 178	1.20 231	4.21 178	0.19 79	4.10 206	4.78 220	0.05 122	0.13 120	0.64 156	0.67 135	6.56 250	0.32 108

CREStereo++_RVC	0.99 130	0.21 67	1.16 201	0.28 126	0.36 166	0.01 41	0.05 127	2.06 169	0.27 136	0.62 138	0.08 107	0.46 110	0.14 86	0.05 110	2.55 114	2.70 203	0.74 160	0.50 150	2.59 133	0.24 103	2.97 173	2.20 129	0.09 141	0.10 105	0.96 167	0.43 122	4.10 195	0.79 141
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
TANstereo	1.57 175	1.38 224	0.48 132	0.26 117	0.29 144	0.52 200	0.05 127	0.51 108	0.47 155	0.27 110	0.62 170	0.32 82	0.20 107	1.08 260	3.59 174	2.81 204	0.79 164	1.63 249	8.83 224	3.01 266	3.50 186	2.89 156	3.03 280	0.10 105	0.04 48	0.69 138	4.96 222	0.05 61

XX-TBD	1.57 175	1.38 224	0.48 132	0.26 117	0.29 144	0.52 200	0.05 127	0.51 108	0.47 155	0.27 110	0.62 170	0.32 82	0.20 107	1.08 260	3.59 174	2.81 204	0.79 164	1.63 249	8.83 224	3.01 266	3.50 186	2.89 156	3.03 280	0.10 105	0.04 48	0.69 138	4.96 222	0.05 61

APVNet	1.14 145	1.04 209	0.20 42	0.33 141	0.37 168	0.21 179	0.36 195	0.34 90	0.39 149	0.95 157	0.44 150	0.71 143	0.15 89	0.15 175	3.51 172	2.84 206	1.63 222	0.93 209	4.54 182	0.69 179	1.89 140	4.06 198	0.02 80	0.53 220	0.10 79	0.38 117	3.20 137	0.95 148

zero-FE	4.21 246	1.97 240	0.21 44	18.56 289	2.61 254	20.95 296	6.42 277	1.84 154	0.68 180	1.31 185	3.18 229	10.31 254	3.26 247	0.31 216	2.66 119	2.88 207	1.04 189	1.46 240	13.23 258	0.91 193	5.64 249	4.93 227	0.13 160	0.41 205	0.34 127	2.47 192	4.46 204	1.55 168

LoS_RVC	1.09 138	1.51 229	0.60 148	0.05 47	0.49 177	0.01 41	0.08 152	0.22 78	0.74 184	1.72 200	0.23 129	0.56 129	0.63 184	0.12 164	3.15 148	2.90 208	0.69 152	1.79 253	3.27 162	0.50 160	4.03 203	3.48 177	0.21 188	0.07 71	0.33 124	0.47 126	0.70 61	0.96 150

tt_ll	1.09 138	1.51 229	0.60 148	0.05 47	0.49 177	0.01 41	0.08 152	0.22 78	0.74 184	1.72 200	0.23 129	0.56 129	0.63 184	0.12 164	3.15 148	2.90 208	0.69 152	1.79 253	3.27 162	0.50 160	4.03 203	3.48 177	0.21 188	0.07 71	0.33 124	0.47 126	0.70 61	0.96 150

castereo	1.20 146	0.33 104	0.83 179	0.07 67	0.25 127	0.19 175	0.01 59	0.36 93	0.52 161	0.14 97	0.19 127	1.09 159	0.49 167	0.04 101	2.66 119	2.91 210	1.04 189	0.60 165	4.65 184	0.52 163	4.93 233	4.40 210	0.11 153	0.15 128	1.13 174	2.05 182	1.19 74	1.47 165

AnonymousM	1.53 168	0.20 65	0.39 110	0.05 47	0.04 37	0.25 185	0.01 59	2.74 211	0.57 170	0.35 120	1.45 195	0.55 126	0.53 173	0.22 205	2.76 123	2.91 210	0.98 185	1.05 218	2.00 108	1.32 216	3.73 194	3.49 179	0.20 186	0.28 182	0.13 95	0.28 105	5.87 239	9.03 247

BEATNet_4x	1.40 155	0.54 143	0.27 56	0.13 79	0.27 138	0.01 41	0.10 159	1.80 151	1.74 237	0.41 127	0.53 155	0.82 151	0.59 179	0.54 232	4.30 200	2.92 212	1.87 228	1.84 257	1.39 91	0.71 181	4.68 217	6.21 269	0.02 80	0.81 233	0.21 115	0.40 119	3.69 160	0.96 150

LE_ROB	22.46 303	10.87 293	12.67 304	32.44 298	37.93 309	31.36 300	33.43 305	23.22 313	21.14 315	6.73 295	17.81 313	52.15 315	50.94 328	1.56 273	6.43 267	2.92 212	3.14 247	1.46 240	30.14 291	8.43 294	7.23 278	4.28 205	7.08 293	25.69 325	34.50 320	36.15 332	53.30 333	53.30 329

SGM-Forest	2.81 214	2.03 245	0.36 98	6.32 266	1.79 241	2.66 245	0.02 93	1.42 138	0.77 186	2.52 223	0.96 183	6.57 240	5.74 257	0.31 216	4.36 202	2.94 214	0.61 137	0.33 117	3.08 149	0.47 157	2.46 160	2.73 154	0.84 252	0.45 214	3.66 243	3.74 213	11.30 280	7.44 236
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STStereo	19.12 294	25.20 304	16.96 314	40.13 306	26.93 304	32.21 303	21.77 301	19.35 310	16.49 304	7.75 297	17.60 311	46.83 309	36.96 310	1.06 259	8.10 282	2.99 215	3.81 259	1.57 246	31.85 293	5.18 281	6.77 269	5.31 233	3.04 282	9.71 308	29.57 311	23.01 318	40.22 320	35.81 312

trnet	0.99 130	0.29 90	0.72 170	0.22 95	0.13 72	0.01 41	0.02 93	2.55 200	0.37 145	0.62 138	0.48 154	0.70 142	0.59 179	0.04 101	2.80 125	3.02 216	0.66 145	0.57 159	2.14 111	0.60 174	2.82 167	2.17 126	0.03 101	0.09 103	1.26 178	0.51 130	2.42 108	0.91 147

SANet	10.32 279	4.15 273	6.27 284	5.51 261	5.49 275	8.58 279	2.27 245	15.41 300	13.03 297	2.83 233	9.09 290	60.35 320	25.50 296	2.93 281	8.06 280	3.02 216	7.05 279	3.86 283	11.43 252	3.25 269	5.27 242	5.02 229	2.60 275	7.27 302	11.08 290	12.57 291	13.36 285	23.31 294

CASS	2.68 211	1.05 210	1.93 238	2.07 240	0.98 210	0.45 194	2.15 244	2.82 217	1.03 211	1.83 206	3.58 233	1.38 174	0.53 173	0.02 64	4.01 189	3.03 218	4.89 270	1.34 234	9.14 231	1.47 220	7.05 274	6.20 267	0.03 101	0.27 171	2.76 229	2.80 197	4.30 200	5.36 216
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MyStereo04	2.04 190	0.66 169	0.91 185	0.69 194	0.82 206	0.02 70	0.04 121	2.62 204	0.91 200	2.83 233	0.75 180	1.37 173	0.09 70	0.08 140	5.03 237	3.04 219	0.58 135	0.72 181	10.25 244	1.62 228	4.78 218	3.27 174	0.94 255	0.69 228	2.62 224	4.29 224	4.75 214	0.65 136

s12784h	2.07 191	2.29 251	2.24 240	1.60 224	0.69 196	0.05 100	0.03 113	2.13 172	0.55 166	1.19 177	0.13 116	1.61 179	0.68 190	0.04 101	3.20 151	3.09 220	0.78 163	0.41 132	3.50 167	0.43 146	5.42 245	2.92 159	0.11 153	0.12 113	2.64 225	1.70 173	6.64 251	11.65 259

RainbowNet	27.62 312	45.59 315	16.83 313	69.42 326	46.28 314	68.08 328	69.73 322	9.87 286	3.31 258	17.67 317	2.40 214	45.29 306	28.15 299	91.67 319	11.05 307	3.10 221	10.99 291	5.02 290	43.52 311	16.90 313	8.37 289	6.69 276	58.54 319	4.55 286	13.10 294	12.31 290	16.72 293	20.53 285

FADNet_RVC	3.95 239	2.06 247	1.30 208	3.33 252	3.36 262	0.99 219	2.06 243	2.30 176	1.39 225	1.72 200	4.72 249	9.29 249	5.82 259	1.76 276	8.23 287	3.12 222	2.98 246	4.27 285	16.83 266	3.30 270	4.99 235	5.51 242	0.63 242	1.39 246	1.45 194	3.14 202	4.86 217	5.92 224

iResNet	4.14 244	0.84 190	0.71 168	2.34 242	2.59 253	4.58 259	1.07 219	4.67 264	1.21 219	3.72 263	3.61 234	12.28 260	16.06 283	0.03 83	6.64 268	3.14 223	2.35 238	1.89 258	16.43 265	2.53 256	3.76 195	2.90 158	0.17 179	3.88 278	1.66 197	4.23 222	5.19 226	3.23 197

DDF-Stereo	3.00 221	1.97 240	0.22 46	11.98 283	0.51 179	14.62 287	0.81 211	1.83 153	0.57 170	1.12 169	1.66 203	9.14 248	2.86 242	0.26 211	2.38 102	3.19 224	0.90 173	0.74 184	6.87 203	0.57 169	4.55 213	4.33 209	0.11 153	0.41 205	0.35 129	2.53 195	4.48 206	1.94 176

CES	1.20 146	0.24 77	0.35 87	0.13 79	0.18 99	0.05 100	0.08 152	5.35 274	0.78 190	0.43 128	0.31 138	0.83 152	0.86 215	0.16 177	3.20 151	3.22 225	1.12 198	1.06 221	1.51 95	1.05 198	4.23 207	3.19 170	0.08 137	0.09 103	0.19 111	0.34 115	1.07 72	2.23 186

STTRV1_RVC		2.31 252	1.06 193	5.61 263	1.39 227	5.42 263	2.59 252	3.68 248	3.77 264	4.47 280	4.40 245	16.44 269	20.14 289	1.02 255	9.83 300	3.26 226	18.06 309	0.81 195		11.45 303	18.05 321	6.27 270		4.23 281	6.12 271	7.90 268	11.99 281	28.90 305

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 270	3.59 267	1.09 194	9.20 277	3.71 266	7.69 272	7.51 282	10.81 289	8.52 286	4.93 285	4.20 241	16.73 270	9.30 269	5.45 294	8.09 281	3.29 227	1.80 225	1.13 225	18.77 273	2.10 249	6.48 262	7.49 287	3.17 284	1.74 251	12.06 292	14.29 298	9.71 274	14.36 268

AE-Stereo	1.43 162	0.31 99	1.73 231	0.33 141	0.32 156	0.04 93	0.32 193	0.43 100	0.32 142	0.04 81	0.00 1	3.38 198	0.44 154	0.07 126	2.86 130	3.30 228	0.96 181	0.79 188	3.65 170	0.79 187	3.64 189	4.40 210	0.04 111	0.40 204	2.93 234	2.14 184	4.74 213	0.18 94

CREStereo	1.03 134	0.31 99	0.74 171	0.24 105	0.16 82	0.01 41	0.04 121	2.66 207	0.55 166	0.63 140	0.56 159	0.71 143	0.59 179	0.05 110	2.97 140	3.31 229	0.60 136	0.43 135	2.12 110	0.57 169	3.00 176	2.30 136	0.06 131	0.12 113	1.18 176	0.53 132	2.42 108	0.88 142
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
PMTNet	1.28 152	0.58 149	0.96 188	0.28 126	0.22 119	0.01 41	0.16 175	0.50 106	0.57 170	0.72 145	0.35 141	0.54 124	0.48 165	0.09 149	3.27 160	3.32 230	0.72 158	0.39 127	6.17 197	0.35 127	3.67 192	2.41 143	0.09 141	0.12 113	3.12 238	1.00 157	1.23 76	3.32 199

PWCDC_ROB	2.82 215	0.49 132	0.17 40	0.38 165	0.79 205	0.03 85	0.10 159	1.16 129	8.93 288	0.14 97	2.49 220	0.55 126	31.02 305	0.57 234	5.58 249	3.32 230	1.73 223	0.91 206	2.53 130	0.88 191	2.92 170	7.18 282	0.15 171	0.53 220	0.55 148	0.69 138	1.43 83	0.88 142

RTSC	2.56 208	0.89 196	1.50 220	0.47 179	0.76 202	0.87 212	2.29 246	1.56 143	1.91 241	2.12 214	2.86 225	1.23 169	0.97 220	1.03 257	7.27 271	3.36 232	4.68 268	1.74 252	7.73 213	1.11 204	3.95 196	5.39 238	0.21 188	1.11 239	0.40 135	0.95 154	4.56 209	8.26 241

ADCRef	2.96 219	2.78 259	1.02 192	0.70 195	2.21 251	1.96 238	2.42 249	0.96 124	6.10 275	1.94 210	1.15 192	1.08 157	0.74 200	1.32 268	6.01 259	3.38 233	1.34 210	1.15 226	8.41 219	2.09 248	2.59 162	3.60 180	1.88 269	0.71 229	2.81 232	8.00 269	3.42 147	10.24 254

ELAS	19.48 298	22.90 303	14.50 307	35.26 302	24.25 303	31.48 302	19.80 300	16.72 304	15.91 303	7.71 296	15.62 308	48.88 312	30.47 304	3.20 285	9.19 295	3.39 234	10.97 290	5.79 297	21.49 281	6.53 287	11.69 304	11.90 315	9.30 296	9.63 307	32.86 315	24.17 319	41.19 323	41.31 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Reg-Stereo(zero)	2.47 203	0.35 107	2.58 248	0.48 180	0.84 208	0.14 140	0.17 176	3.76 250	0.77 186	3.03 240	8.81 287	2.75 195	0.81 206	1.26 265	2.61 117	3.41 235	1.42 213	0.49 146	7.28 207	1.29 213	4.00 197	4.42 213	0.41 219	0.19 143	1.28 179	3.03 198	5.77 237	5.27 214

HI	2.47 203	0.35 107	2.58 248	0.48 180	0.84 208	0.14 140	0.17 176	3.76 250	0.77 186	3.03 240	8.81 287	2.75 195	0.81 206	1.26 265	2.61 117	3.41 235	1.42 213	0.49 146	7.28 207	1.29 213	4.00 197	4.42 213	0.41 219	0.19 143	1.28 179	3.03 198	5.77 237	5.27 214

DeepPrunerF	2.66 210	1.67 235	0.33 76	3.58 254	9.30 289	1.76 236	3.48 261	0.68 115	3.29 257	0.71 144	1.59 200	0.37 94	0.27 126	0.13 170	5.94 257	3.42 237	1.03 188	0.54 155	4.47 180	0.65 177	2.02 143	2.06 122	0.56 238	0.31 188	15.21 296	3.30 208	3.74 165	1.47 165

ELAS_RVC	19.26 295	19.85 301	14.31 306	33.92 300	22.40 299	33.39 304	19.24 298	15.07 298	10.89 292	8.20 298	17.30 310	54.84 317	32.79 307	3.23 286	8.72 291	3.46 238	11.25 293	6.19 302	19.97 277	7.86 293	12.63 308	12.02 316	9.45 299	10.70 310	30.22 313	22.17 315	41.23 324	38.75 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LoS	1.87 187	0.22 73	0.38 107	0.22 95	0.14 77	0.02 70	0.06 137	15.85 301	0.90 199	3.42 254	0.71 178	0.95 155	0.83 213	0.21 198	3.22 156	3.63 239	1.18 200	0.90 204	2.95 148	0.64 176	5.08 236	3.80 183	0.22 196	0.17 138	2.26 211	0.82 149	1.23 76	0.52 124
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CBMV_ROB	6.09 264	2.65 256	2.29 244	8.35 275	5.74 276	5.08 260	2.76 253	5.03 270	2.35 246	3.78 265	4.70 248	21.22 276	13.56 281	0.09 149	6.04 261	3.70 240	2.84 244	1.39 236	11.35 251	8.80 297	4.92 232	3.11 168	0.43 225	2.10 257	7.06 278	10.12 285	12.96 283	11.93 261

Any-RAFT	2.56 208	0.56 146	3.45 259	0.34 147	0.51 179	0.01 41	0.04 121	2.96 222	0.64 176	0.51 132	3.99 239	3.76 202	0.35 137	0.16 177	2.92 137	3.82 241	0.81 168	0.80 193	8.30 218	0.51 162	5.45 246	3.87 185	0.44 228	0.16 136	4.84 259	7.87 267	3.19 136	8.70 242

sAnonymous2	1.54 171	0.26 79	0.15 38	0.10 75	0.17 96	0.48 195	0.00 1	1.87 157	0.97 205	0.22 104	0.41 144	1.12 162	0.82 208	0.08 140	4.07 191	3.86 242	1.31 205	1.19 229	7.54 209	0.72 182	4.00 197	4.87 225	0.03 101	0.29 184	0.14 100	2.16 185	2.37 106	2.45 190

CroCo_RVC	1.54 171	0.26 79	0.15 38	0.10 75	0.17 96	0.48 195	0.00 1	1.87 157	0.97 205	0.22 104	0.41 144	1.12 162	0.82 208	0.08 140	4.07 191	3.86 242	1.31 205	1.19 229	7.54 209	0.72 182	4.00 197	4.87 225	0.03 101	0.29 184	0.14 100	2.16 185	2.37 106	2.45 190

GANet-ADL	2.26 195	0.51 135	1.82 236	0.99 210	0.99 211	1.45 229	0.29 191	2.00 163	1.01 208	3.12 244	3.40 230	1.38 174	0.33 135	0.03 83	5.34 242	3.89 244	2.23 234	0.79 188	7.70 211	1.85 239	3.10 177	4.63 219	0.18 181	0.43 212	1.38 190	3.47 210	4.81 215	3.97 203

DCVSM-stereo	5.01 254	0.71 175	3.03 254	3.15 250	1.12 214	7.80 274	0.89 213	4.62 263	2.36 247	5.22 287	8.35 283	23.33 278	11.95 276	0.62 241	3.74 182	4.04 245	1.81 226	1.40 237	16.15 263	3.33 271	5.11 238	3.97 193	2.55 274	3.56 275	1.98 206	3.62 212	4.91 220	5.83 223

PSMNet_ROB	31.36 314	48.75 321	16.32 312	64.48 320	46.97 315	60.77 315	61.30 313	19.02 309	20.70 314	27.57 323	24.90 323	41.43 302	42.18 317	83.15 314	13.95 315	4.06 246	17.90 307	5.94 299	42.51 310	15.37 308	11.21 300	9.54 303	57.95 318	14.27 318	29.64 312	19.74 308	29.38 308	17.81 277

MonStereo1	29.98 313	43.13 314	15.45 311	62.83 316	50.21 324	57.60 311	67.21 316	18.37 307	19.83 313	11.70 308	18.17 315	62.56 324	43.75 318	93.03 323	7.82 275	4.11 247	18.02 308	8.91 309	40.36 307	13.70 305	10.83 298	8.27 295	61.68 327	4.04 279	10.22 288	5.85 251	24.40 302	27.43 301

Dean	42.92 325	51.28 324	31.30 327	76.75 334	64.32 329	79.06 338	83.43 334	42.61 327	43.67 324	35.18 328	22.58 322	60.75 321	56.83 333	94.89 333	13.15 313	4.20 248	27.88 322	12.35 314	63.72 331	28.96 328	9.62 294	7.74 292	59.21 322	22.07 322	48.58 331	35.91 331	53.04 332	29.88 306

TRStereo	3.24 230	2.66 258	7.45 288	0.35 156	0.14 77	7.79 273	0.13 171	3.04 224	0.42 151	2.75 228	1.46 196	5.69 232	0.65 187	0.09 149	3.75 183	4.23 249	0.70 157	0.63 171	6.77 202	1.21 208	4.05 205	4.81 221	0.12 157	0.24 154	2.72 227	6.73 259	12.83 282	6.09 225

GEStereo_RVC	2.30 197	0.85 192	0.97 190	1.05 211	0.71 199	1.61 231	1.09 220	2.72 209	0.56 169	0.78 146	0.41 144	2.40 189	0.28 127	0.06 121	4.81 229	4.48 250	1.79 224	2.17 264	8.91 228	1.90 242	3.58 188	7.25 284	0.52 232	0.92 234	0.41 137	0.85 152	4.47 205	6.48 228

R-Stereo Train	2.16 193	1.08 214	1.57 224	0.84 200	0.19 102	0.01 41	0.01 59	2.05 166	1.01 208	1.37 191	2.45 218	1.50 177	0.46 160	0.21 198	3.23 157	4.53 251	1.62 220	1.05 218	7.07 205	1.09 201	4.86 229	5.93 259	0.04 111	0.31 188	2.48 218	4.63 229	3.10 129	5.74 221

RAFT-Stereo	2.16 193	1.08 214	1.57 224	0.84 200	0.19 102	0.01 41	0.01 59	2.05 166	1.01 208	1.37 191	2.45 218	1.50 177	0.46 160	0.21 198	3.23 157	4.53 251	1.62 220	1.05 218	7.07 205	1.09 201	4.86 229	5.93 259	0.04 111	0.31 188	2.48 218	4.63 229	3.10 129	5.74 221
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	3.10 225	0.46 129	1.69 229	1.87 235	0.56 187	0.23 183	0.00 1	3.03 223	0.44 152	2.48 221	3.95 238	4.58 217	0.55 176	0.15 175	5.31 241	4.57 253	1.45 215	0.88 201	14.88 260	1.15 206	5.62 248	5.52 244	0.03 101	0.19 143	3.71 244	6.21 253	5.26 228	8.89 245

DAS	4.09 242	0.94 200	1.15 199	1.82 232	1.27 223	1.15 224	1.11 222	3.48 241	4.23 267	3.34 249	6.52 266	12.55 261	5.36 254	0.05 110	4.66 220	4.57 253	4.02 262	2.27 267	9.63 238	5.33 282	5.93 251	5.39 238	0.52 232	4.30 283	4.09 247	5.06 239	7.48 260	4.17 204

SepStereo	4.09 242	0.94 200	1.15 199	1.82 232	1.27 223	1.15 224	1.11 222	3.48 241	4.23 267	3.34 249	6.52 266	12.55 261	5.36 254	0.05 110	4.66 220	4.57 253	4.02 262	2.27 267	9.63 238	5.33 282	5.93 251	5.39 238	0.52 232	4.30 283	4.09 247	5.06 239	7.48 260	4.17 204

SFCPSM	5.40 257	2.86 260	1.19 203	1.84 234	1.39 227	1.34 227	0.49 201	2.34 179	4.85 274	3.12 244	8.16 282	15.40 267	22.08 291	1.04 258	5.77 253	4.60 256	2.35 238	1.58 247	22.71 284	7.33 290	4.45 211	4.53 215	0.62 241	1.97 256	4.29 251	4.05 220	5.75 235	9.77 251

XQC	4.76 253	3.14 264	1.63 227	3.31 251	3.69 265	3.46 254	2.94 255	6.02 278	3.05 256	2.64 225	5.51 255	5.67 231	7.46 264	1.41 270	8.02 279	4.65 257	3.59 253	1.49 244	10.75 249	2.91 260	4.96 234	6.67 275	0.41 219	1.91 253	7.13 279	10.47 287	11.17 278	4.51 206

test-1	2.99 220	0.26 79	1.52 222	0.33 141	0.21 113	0.22 182	0.38 196	3.16 230	0.85 198	3.36 251	4.21 242	5.45 230	0.78 203	0.20 193	4.02 190	4.67 258	1.40 212	1.31 233	10.46 246	1.58 225	5.30 244	7.01 281	0.04 111	0.34 197	2.98 236	6.37 256	5.39 230	8.95 246

GwcNet-ADL	3.21 229	2.99 262	3.34 257	3.11 248	2.07 250	0.82 210	0.12 167	2.95 221	0.67 179	3.84 269	7.51 274	7.80 242	1.22 228	0.20 193	3.79 185	4.73 259	2.11 232	0.73 182	7.81 216	2.53 256	3.21 182	3.69 181	0.22 196	1.53 248	2.17 209	4.84 233	4.00 188	8.77 244

cross-raft	2.33 198	0.70 173	1.33 210	0.40 167	0.61 190	0.19 175	0.08 152	3.13 228	0.71 183	0.78 146	1.62 202	1.09 159	0.70 195	0.17 182	3.66 181	4.78 260	0.99 186	0.55 156	10.72 248	1.52 224	6.33 258	5.61 247	0.30 203	0.24 154	2.56 223	4.68 232	4.44 203	5.06 213

gcap-zeroshot	3.09 224	0.51 135	3.99 264	1.67 227	0.29 144	1.36 228	1.37 226	3.29 237	0.65 177	2.77 229	4.48 247	6.22 238	0.69 191	0.09 149	3.93 187	4.80 261	0.92 176	0.78 186	16.30 264	2.38 254	5.15 240	5.77 251	1.31 262	0.26 163	2.97 235	4.91 236	4.58 211	2.00 179

SHD	4.34 249	1.02 206	2.50 247	1.71 229	1.33 226	1.46 230	2.01 241	4.90 267	4.30 270	2.63 224	4.99 252	4.39 216	9.41 271	0.58 237	8.20 285	4.81 262	4.43 266	2.44 272	13.01 257	2.95 265	5.61 247	6.88 279	0.30 203	3.26 268	4.11 249	5.16 242	3.88 179	10.98 257

EAI-Stereo	2.70 212	0.83 189	2.70 252	0.89 205	1.47 231	0.83 211	1.46 229	3.07 226	1.18 217	0.21 103	3.82 237	3.19 197	0.72 196	0.09 149	5.24 240	4.82 263	0.83 170	0.91 206	9.83 241	1.25 211	4.49 212	5.29 231	0.39 218	0.80 232	1.87 201	3.19 204	7.10 259	6.43 227

iRaft-Stereo_20w	4.18 245	1.14 216	8.05 295	7.32 270	1.81 242	3.33 253	1.55 231	3.45 240	1.28 223	3.63 260	7.12 271	3.54 199	1.33 232	0.11 161	4.16 194	4.85 264	0.93 178	0.61 167	9.28 234	1.22 209	5.08 236	5.56 246	0.43 225	0.53 220	3.85 245	8.64 275	11.20 279	12.91 263

MFN_U_SF_RVC	10.34 280	6.17 285	3.69 262	9.55 278	5.13 273	12.52 286	10.34 288	12.25 292	7.05 280	12.23 310	14.31 303	22.82 277	13.03 279	8.82 299	11.37 309	4.87 265	3.83 261	3.31 280	39.34 305	5.97 284	8.56 292	8.81 298	1.45 266	6.40 297	9.49 286	8.57 274	9.56 273	19.71 283

RTS	5.53 260	1.46 226	0.94 186	0.90 206	1.73 237	4.08 256	4.63 269	2.53 197	3.41 260	2.79 230	1.70 204	8.18 244	1.27 229	0.72 244	7.83 276	4.87 265	7.37 283	2.34 269	18.33 269	2.92 261	4.78 218	5.88 255	1.04 257	1.31 242	6.74 276	22.88 316	6.66 252	22.00 289

RTSA	5.53 260	1.46 226	0.94 186	0.90 206	1.73 237	4.08 256	4.63 269	2.53 197	3.41 260	2.79 230	1.70 204	8.18 244	1.27 229	0.72 244	7.83 276	4.87 265	7.37 283	2.34 269	18.33 269	2.92 261	4.78 218	5.88 255	1.04 257	1.31 242	6.74 276	22.88 316	6.66 252	22.00 289

sCroCo_RVC	1.75 184	0.23 76	0.32 68	0.06 58	0.17 96	0.15 149	0.01 59	0.81 120	1.74 237	1.93 208	0.47 153	1.08 157	0.82 208	0.09 149	3.32 165	4.94 268	2.31 237	1.73 251	5.18 189	2.00 246	5.82 250	5.83 252	0.10 146	0.26 163	0.59 152	1.60 170	4.43 202	1.17 159

PWC_ROB	7.15 268	1.85 237	5.57 278	0.85 203	1.17 218	1.95 237	4.77 271	2.56 201	17.27 308	3.83 268	7.66 275	4.97 221	39.20 312	0.81 250	8.35 288	4.96 269	6.51 278	4.27 285	15.99 262	4.39 274	7.48 281	7.59 289	0.53 235	4.79 288	2.74 228	2.63 196	7.01 257	23.26 293

ITSA-stereo	5.15 255	2.22 249	1.65 228	8.76 276	3.63 264	0.95 217	1.93 240	4.42 261	3.38 259	4.33 277	7.98 277	9.94 252	12.44 278	3.01 283	6.17 264	5.02 270	3.28 250	1.93 260	8.63 221	1.99 245	5.29 243	5.96 261	1.38 264	3.33 271	4.43 254	7.25 260	4.95 221	14.86 270

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 274	1.51 229	5.87 281	4.30 259	3.26 260	2.82 247	6.81 278	3.68 248	3.59 263	4.81 283	10.18 295	66.20 325	11.63 275	7.70 298	5.97 258	5.06 271	4.49 267	5.33 294	18.36 271	2.64 258	7.91 284	8.42 296	0.92 254	3.39 273	4.34 252	8.02 270	6.20 244	15.61 273

anonymity	3.65 235	0.66 169	5.99 283	1.34 219	0.51 179	0.44 192	0.11 165	3.79 252	0.79 191	2.66 226	18.15 314	3.83 203	0.89 216	0.26 211	3.21 154	5.09 272	0.93 178	0.53 153	7.76 215	1.11 204	4.31 209	5.87 254	0.28 201	0.42 210	4.98 262	9.60 282	5.40 231	9.75 250

PSMNet-ADL	3.15 226	0.80 182	1.49 219	1.54 222	1.63 233	0.88 213	0.30 192	2.50 194	1.91 241	4.43 278	8.13 281	4.06 205	6.80 261	0.07 126	4.23 195	5.16 273	1.83 227	0.91 206	11.85 255	1.86 240	4.02 202	4.02 195	0.70 248	0.51 217	1.61 195	4.33 225	8.01 266	1.36 162

RAFT-Test	2.40 199	0.62 162	1.45 217	1.07 212	0.41 173	0.21 179	0.21 183	3.19 231	0.77 186	1.05 165	3.09 228	0.94 153	0.92 218	0.17 182	3.47 171	5.18 274	0.97 184	0.56 158	10.36 245	1.38 218	6.37 259	5.29 231	0.38 217	0.25 159	2.80 231	4.66 231	4.56 209	4.51 206

XX-Stereo	3.48 232	0.50 134	1.80 234	1.21 215	0.27 138	0.34 187	0.44 198	1.47 139	0.41 150	2.51 222	6.92 270	4.97 221	1.06 225	0.12 164	3.21 154	5.22 275	0.96 181	0.80 193	6.95 204	0.80 188	4.33 210	4.04 197	0.21 188	0.27 171	26.57 310	3.75 214	5.08 225	9.77 251

MSMDNet	2.28 196	0.62 162	1.27 206	0.37 160	0.30 149	0.19 175	0.07 142	3.15 229	0.68 180	1.01 162	0.97 184	1.10 161	2.40 239	0.17 182	3.93 187	5.26 276	1.11 197	0.55 156	10.21 243	2.94 264	6.12 255	5.76 250	0.31 207	0.26 163	2.47 217	4.23 222	3.01 124	3.18 196

MSKI-zero shot	3.19 228	0.59 151	1.39 214	0.19 89	0.37 168	0.18 169	0.03 113	3.19 231	0.96 204	0.82 150	4.84 250	3.83 203	0.60 183	0.03 83	3.33 166	5.29 277	1.15 199	0.81 195	11.77 254	1.76 234	6.55 263	5.98 263	0.22 196	0.32 191	4.41 253	12.05 289	7.79 265	7.75 238

ADCMid	6.83 267	4.46 275	4.95 273	2.16 241	4.31 269	5.71 264	7.29 280	8.83 283	12.78 295	3.11 243	8.10 280	9.83 251	9.65 272	2.84 279	8.51 289	5.42 278	4.68 268	2.83 275	18.87 276	3.22 268	7.09 275	7.70 291	5.37 290	2.33 259	5.12 265	8.71 276	5.21 227	15.24 272

ccs_rob	4.75 252	1.46 226	2.39 246	1.96 237	0.68 195	3.13 250	1.58 232	4.94 269	1.36 224	4.31 276	15.82 309	28.46 284	8.43 266	0.38 224	5.65 250	5.42 278	2.23 234	1.60 248	6.31 198	1.98 244	6.14 256	5.97 262	0.35 214	2.33 259	1.28 179	2.40 190	4.09 193	7.49 237

NOSS_ROB	2.78 213	3.78 270	0.39 110	2.02 238	1.58 232	2.36 244	0.00 1	2.66 207	1.54 229	3.63 260	1.79 207	2.55 194	3.51 249	0.83 251	5.82 255	5.57 280	2.69 243	1.83 256	2.63 137	0.91 193	4.62 215	4.13 201	0.42 224	2.58 263	2.29 212	4.46 226	7.67 264	2.88 193

IGEV-FE	3.61 233	0.78 180	7.78 292	6.84 267	0.32 156	2.04 240	1.79 236	3.97 254	0.92 201	2.19 218	6.01 261	4.62 219	1.01 221	0.08 140	3.44 169	5.72 281	0.73 159	0.60 165	9.23 232	1.50 222	7.13 277	6.47 273	0.31 207	0.27 171	5.03 264	5.44 245	5.97 241	7.38 234

IGEV_Zeroshot_test	3.61 233	0.78 180	7.78 292	6.84 267	0.33 161	2.04 240	1.78 235	3.97 254	0.92 201	2.12 214	6.05 263	4.60 218	1.01 221	0.08 140	3.44 169	5.73 282	0.76 162	0.61 167	9.25 233	1.49 221	7.12 276	6.47 273	0.31 207	0.27 171	5.02 263	5.44 245	5.95 240	7.38 234

LVE	39.30 323	48.25 320	30.12 326	73.97 333	64.66 330	64.57 323	77.85 328	28.17 323	23.72 317	37.91 329	35.79 327	37.41 296	49.58 324	95.15 336	12.46 311	5.89 283	24.18 315	12.87 318	53.55 323	26.04 325	13.99 314	13.05 319	69.20 333	25.62 324	43.97 328	29.71 327	40.99 322	22.41 291

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 282	10.59 292	6.33 285	17.49 287	6.29 282	7.85 275	10.69 289	18.03 306	23.43 316	11.13 304	4.86 251	14.66 266	5.81 258	9.65 301	9.78 299	5.91 284	3.18 248	5.17 292	39.06 304	7.03 289	7.92 285	9.81 304	7.04 291	7.22 301	14.77 295	8.85 277	6.40 247	17.43 276

EKT-Stereo	2.55 207	0.72 177	1.73 231	0.49 182	0.32 156	0.51 198	1.72 234	3.38 239	1.00 207	1.96 211	2.80 223	1.33 171	0.76 201	0.10 158	4.55 213	5.93 285	1.26 203	3.18 279	8.70 222	2.73 259	6.75 267	5.86 253	0.10 146	0.26 163	3.99 246	1.81 177	5.40 231	1.62 171

AnyNet_C32	5.68 263	1.96 239	2.91 253	1.78 231	2.71 255	3.17 251	5.76 274	4.31 259	12.56 293	3.07 242	7.17 272	4.22 215	1.70 234	2.19 278	8.22 286	5.98 286	5.69 274	4.43 288	12.45 256	2.93 263	9.72 296	8.57 297	1.84 268	3.46 274	6.24 273	9.82 284	6.26 245	14.21 267

HH	2.94 217	0.45 125	4.88 271	0.58 189	0.51 179	0.73 206	1.38 227	3.25 234	0.84 194	2.85 235	0.60 165	5.15 225	0.82 208	0.19 188	3.29 162	6.00 287	0.67 147	0.89 202	9.52 235	1.83 237	7.59 282	5.88 255	0.41 219	0.27 171	3.12 238	5.47 247	5.66 233	6.52 229

HanStereo	2.94 217	0.45 125	4.88 271	0.58 189	0.51 179	0.73 206	1.38 227	3.25 234	0.84 194	2.85 235	0.60 165	5.15 225	0.82 208	0.19 188	3.29 162	6.00 287	0.67 147	0.89 202	9.52 235	1.83 237	7.59 282	5.88 255	0.41 219	0.27 171	3.12 238	5.47 247	5.66 233	6.52 229

ADCPNet	6.67 265	1.97 240	3.86 263	2.75 246	6.19 281	3.07 248	7.60 283	5.21 273	8.03 284	3.82 267	7.92 276	5.17 227	13.78 282	2.98 282	8.10 282	6.12 289	4.35 265	2.04 263	18.50 272	4.74 279	7.04 273	7.43 286	2.98 279	1.91 253	8.96 284	14.04 297	7.02 258	14.47 269

CBMV	5.52 259	3.65 269	1.32 209	3.46 253	2.86 258	2.04 240	0.41 197	3.64 247	2.63 253	4.09 272	2.36 213	14.13 265	3.70 252	0.57 234	7.16 270	6.19 290	4.26 264	2.36 271	8.76 223	1.44 219	6.43 260	4.53 215	0.54 236	5.62 291	4.85 260	6.08 252	19.41 297	26.62 300
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	7.20 269	2.13 248	8.68 297	7.00 269	11.87 294	5.95 265	3.19 257	7.26 280	3.52 262	5.84 289	13.06 298	18.26 273	8.49 267	1.41 270	8.81 293	6.34 291	3.65 256	4.07 284	15.49 261	6.21 285	6.75 267	6.94 280	0.74 249	4.80 289	2.92 233	7.26 261	7.50 262	16.30 274

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 248	1.17 220	7.69 290	1.88 236	0.63 192	5.37 262	1.86 237	3.49 243	2.61 252	3.69 262	9.28 293	5.22 228	1.87 235	0.04 101	4.47 207	6.37 292	1.46 216	1.46 240	9.75 240	2.23 252	6.73 266	6.20 267	0.25 199	1.56 250	5.23 267	7.70 265	6.43 248	11.78 260

pmcnn	8.05 272	2.96 261	2.25 241	6.23 264	5.03 272	6.98 269	4.33 267	4.70 265	2.02 244	4.19 273	9.20 292	19.11 274	20.39 290	0.73 246	7.05 269	6.73 293	6.29 277	4.51 289	22.54 283	4.66 278	9.62 294	5.08 230	4.46 288	4.23 281	5.99 270	5.22 243	17.26 295	25.55 299

SAMSARA	19.29 296	2.55 255	5.07 274	4.09 258	3.44 263	3.26 252	4.38 268	15.32 299	9.58 289	4.44 279	5.63 256	8.73 246	24.82 293	3.30 288	10.45 303	6.81 294	5.49 272	3.46 282	21.26 280	4.77 280	17.96 320	24.74 333	0.82 251	4.77 287	80.12 340	91.25 340	77.91 340	76.45 340

DDVS	5.40 257	1.51 229	2.25 241	1.64 225	2.80 256	1.96 238	1.03 215	5.91 277	4.10 266	3.96 270	19.83 318	26.29 282	6.82 262	1.57 274	5.77 253	6.90 295	2.58 242	1.92 259	10.46 246	4.59 276	6.02 254	7.39 285	0.30 203	1.40 247	1.41 191	3.29 206	6.10 242	8.11 240

Anonymous3	3.16 227	0.55 144	0.79 176	0.09 73	1.10 213	0.50 197	0.03 113	3.52 244	1.26 221	1.12 169	0.84 181	10.62 255	1.31 231	0.36 222	7.37 272	6.90 295	3.59 253	3.15 278	10.88 250	2.20 250	6.83 270	9.50 302	0.31 207	0.37 202	1.43 192	3.45 209	5.32 229	1.91 175

IMH	35.14 319	49.00 322	23.80 321	61.52 313	49.14 320	63.04 320	67.99 319	27.86 320	38.05 322	11.18 306	14.22 302	49.01 313	53.30 331	93.93 328	14.60 319	7.08 297	21.66 313	9.65 311	47.64 315	22.22 319	11.39 302	9.32 301	59.41 325	12.98 315	40.95 324	19.12 307	29.12 307	41.73 321

IMH-64-1	33.95 317	47.85 318	23.39 319	61.17 311	49.33 321	61.76 317	67.81 317	27.05 316	35.73 318	10.03 300	14.78 304	45.47 307	40.48 313	93.88 326	14.40 316	7.26 298	20.70 311	8.75 307	47.06 313	20.52 315	11.86 305	10.05 305	59.37 323	11.73 312	41.46 325	17.26 304	27.54 304	39.89 318

IMH-64	33.95 317	47.85 318	23.39 319	61.17 311	49.33 321	61.76 317	67.81 317	27.05 316	35.73 318	10.03 300	14.78 304	45.47 307	40.48 313	93.88 326	14.40 316	7.26 298	20.70 311	8.75 307	47.06 313	20.52 315	11.86 305	10.05 305	59.37 323	11.73 312	41.46 325	17.26 304	27.54 304	39.89 318

edge stereo	11.35 283	6.83 286	10.52 300	14.06 284	12.00 295	16.55 291	12.81 292	12.42 294	7.44 282	6.06 291	15.12 306	38.81 299	17.75 285	1.25 264	7.59 274	7.29 300	5.73 275	3.11 277	25.18 289	4.53 275	6.71 265	8.01 293	4.16 286	3.71 277	8.94 283	7.65 263	13.41 286	28.72 304

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 262	1.25 223	7.40 287	2.57 245	2.03 248	6.90 268	2.76 253	4.00 256	4.04 265	4.58 281	8.36 284	4.99 223	2.06 237	0.03 83	5.72 252	7.36 301	1.90 229	0.95 211	38.08 303	1.75 233	5.95 253	6.44 271	0.19 183	0.58 224	3.59 242	7.26 261	6.15 243	12.75 262

MeshStereo	13.21 290	10.28 290	5.53 277	24.29 296	14.71 296	17.26 292	7.30 281	12.03 290	7.47 283	4.66 282	9.13 291	38.56 298	29.80 301	0.45 229	9.43 297	7.37 302	3.76 257	2.44 272	18.85 275	2.41 255	12.93 310	7.18 282	1.21 261	5.79 293	22.04 305	16.38 302	33.15 311	32.34 309
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
S-Stereo	9.11 275	1.88 238	3.41 258	7.93 273	7.92 285	12.47 285	19.24 298	5.20 272	6.26 278	6.18 293	20.72 320	29.27 285	7.13 263	0.65 242	9.55 298	7.50 303	3.80 258	5.87 298	17.77 267	6.30 286	6.21 257	7.52 288	12.23 302	6.88 298	2.77 230	6.68 258	6.74 254	18.03 279

PVD	12.14 287	5.88 282	8.51 296	7.70 272	6.65 283	10.05 281	6.16 276	21.11 312	19.74 311	3.44 255	8.69 286	16.07 268	27.50 298	2.86 280	8.93 294	7.52 304	11.20 292	6.11 300	24.24 287	6.83 288	11.08 299	11.21 313	1.11 260	5.71 292	15.30 297	21.90 314	17.71 296	34.49 311

HBP-ISP	3.70 236	3.49 266	4.13 265	4.77 260	2.41 252	3.60 255	0.12 167	4.11 257	1.26 221	3.39 253	4.22 243	4.64 220	0.54 175	1.76 276	8.63 290	8.11 305	1.56 217	1.34 234	2.61 135	1.51 223	5.14 239	6.84 278	0.56 238	1.55 249	2.53 221	5.06 239	10.57 276	5.37 217

TorneroNet-64	38.80 322	50.14 323	23.16 318	63.45 319	47.59 317	63.57 322	68.85 320	27.44 319	44.99 325	21.03 320	13.47 300	69.75 329	56.51 332	94.74 330	18.85 323	8.54 306	26.03 320	15.59 321	53.93 325	25.94 324	12.81 309	10.53 308	61.35 326	21.98 321	33.37 316	26.73 322	33.93 315	53.30 329

G-Net	10.87 281	4.96 279	9.71 298	3.77 255	4.24 268	7.37 271	2.01 241	10.08 287	15.80 302	4.95 286	15.59 307	48.52 311	9.05 268	0.58 237	8.11 284	8.67 307	5.49 272	4.42 287	23.80 286	15.66 309	8.01 286	8.23 294	3.06 283	5.14 290	6.15 272	13.92 296	22.56 299	23.75 295

MANE	19.83 299	17.14 299	15.43 310	34.46 301	23.74 301	25.27 299	17.85 295	19.50 311	17.04 306	6.13 292	12.40 297	41.03 301	35.23 309	3.36 289	7.87 278	8.98 308	7.09 280	29.77 331	21.81 282	3.71 272	9.51 293	5.54 245	2.50 273	8.83 305	34.12 318	27.95 324	51.25 331	47.85 325

BEATNet-Init1	23.62 307	27.86 305	13.22 305	44.78 307	23.54 300	38.58 307	23.96 302	18.57 308	18.15 309	9.17 299	13.26 299	47.63 310	48.00 323	3.29 287	12.31 310	9.22 309	7.35 282	5.48 295	48.70 316	19.34 314	12.33 307	11.24 314	7.11 294	11.28 311	33.76 317	21.63 312	60.52 337	47.50 324

TorneroNet	39.82 324	53.94 325	26.20 324	66.81 322	49.07 319	65.07 325	70.90 323	26.31 315	46.32 328	24.07 321	20.96 321	67.36 328	52.11 330	94.83 332	18.77 322	9.35 310	24.89 317	16.30 325	53.07 322	24.04 321	13.64 311	11.04 312	61.85 328	22.68 323	36.84 323	25.85 321	42.63 325	50.33 327

PWCK	38.25 321	63.47 330	23.98 322	73.60 332	41.23 311	60.98 316	51.31 310	54.00 332	35.86 320	26.51 322	39.23 330	62.00 323	46.09 320	26.43 307	14.46 318	9.53 311	30.80 327	12.71 317	83.96 337	28.46 327	23.42 327	13.60 321	47.98 313	30.51 329	34.48 319	27.91 323	31.53 310	38.61 316

AMNet	6.77 266	3.87 271	2.62 250	4.00 257	5.86 277	6.75 267	3.31 260	2.51 195	2.47 248	3.44 255	6.68 268	9.34 250	2.05 236	7.44 296	4.79 227	9.81 312	13.48 301	7.65 304	7.95 217	7.83 292	11.47 303	7.62 290	2.74 276	4.18 280	5.52 268	8.25 272	13.24 284	17.97 278

MFMNet_re	16.26 292	13.95 294	7.70 291	24.27 295	9.34 290	33.99 305	17.43 294	12.42 294	19.62 310	10.23 303	13.58 301	39.02 300	13.47 280	1.40 269	10.73 305	10.12 313	29.43 325	12.22 313	31.31 292	10.07 299	17.19 318	9.15 300	8.44 295	9.02 306	8.97 285	5.68 249	24.08 301	36.04 313

ACV-stereo	8.15 273	5.09 280	4.79 268	8.14 274	1.73 237	11.44 283	4.25 266	3.84 253	6.16 276	5.36 288	6.72 269	5.73 233	25.08 294	1.31 267	9.40 296	10.22 314	5.83 276	2.67 274	51.43 318	14.43 306	8.48 291	6.72 277	0.88 253	2.46 261	1.95 205	3.85 218	6.75 255	5.39 218

DPSNet	14.25 291	3.23 265	1.83 237	7.63 271	7.22 284	10.44 282	4.19 265	5.68 275	8.64 287	4.20 275	3.75 235	72.37 330	26.68 297	4.43 292	10.42 301	10.25 315	10.56 289	8.02 305	58.50 328	8.44 295	11.36 301	8.93 299	16.95 306	10.34 309	18.62 302	15.80 301	14.33 289	21.91 288

ADCS	9.93 276	5.64 281	4.82 269	3.95 256	6.05 279	6.17 266	5.70 273	9.47 285	15.68 300	4.19 273	7.98 277	12.91 263	17.41 284	3.94 290	10.52 304	11.68 316	10.14 288	7.14 303	24.46 288	8.67 296	13.95 313	13.00 318	2.94 277	6.15 295	9.75 287	17.65 306	10.70 277	17.41 275

AnyNet_C01	12.12 286	6.13 284	5.39 275	6.24 265	6.03 278	5.20 261	9.20 286	12.30 293	16.87 305	5.85 290	9.03 289	26.16 281	18.91 287	4.53 293	11.14 308	12.98 317	16.27 305	15.82 322	34.24 297	10.36 300	16.44 317	13.34 320	7.06 292	6.93 300	11.61 291	9.46 280	9.77 275	19.91 284

DispFullNet	26.27 308	39.81 309	17.89 315	52.75 308	38.74 310	45.03 309	55.21 311	13.74 297	12.89 296	13.75 312	9.88 294	43.75 305	32.46 306	86.51 316	11.01 306	13.68 318	29.48 326	16.23 324	51.78 321	14.64 307	13.87 312	10.46 307	14.59 304	6.22 296	8.62 282	8.03 271	16.08 292	32.10 308

DGSMNet	11.51 284	4.52 276	7.92 294	5.60 262	4.80 271	7.02 270	6.11 275	7.51 281	4.47 272	11.25 307	31.10 326	17.12 271	7.95 265	4.11 291	10.43 302	14.27 319	16.27 305	9.03 310	40.42 308	11.09 302	20.12 325	22.06 327	4.60 289	6.88 298	5.15 266	9.40 279	8.22 267	13.42 265

MADNet+	19.30 297	7.92 287	15.32 309	17.51 288	11.42 293	8.09 277	18.41 296	28.03 321	17.21 307	12.46 311	12.08 296	33.63 292	30.37 303	9.62 300	18.64 321	14.89 320	25.78 319	10.10 312	40.05 306	16.50 311	17.34 319	12.76 317	9.48 300	18.60 320	35.02 321	20.22 310	21.19 298	38.41 315

SGM+DAISY	20.91 301	16.10 297	12.43 303	22.81 294	21.80 298	24.45 298	18.63 297	17.89 305	12.77 294	18.42 318	19.55 317	30.39 287	40.48 313	11.67 303	12.56 312	15.10 321	25.73 318	12.69 316	34.93 299	21.56 318	26.12 329	22.15 328	21.16 307	12.73 314	17.44 300	13.30 294	33.35 314	28.26 302

JetBlue	32.19 316	30.24 306	35.83 331	39.74 305	34.14 307	43.67 308	35.54 306	29.41 325	45.70 327	14.86 315	8.65 285	79.62 335	19.51 288	25.38 306	15.92 320	16.55 322	38.70 331	25.92 330	35.72 300	25.05 323	29.56 331	23.18 331	32.21 308	26.78 326	30.47 314	28.96 325	48.44 329	49.33 326

SPS-STEREO	20.13 300	14.92 295	11.88 302	19.84 291	20.39 297	18.24 293	9.27 287	16.06 303	19.74 311	19.91 319	20.06 319	33.66 293	37.68 311	7.23 295	13.17 314	16.66 323	26.75 321	16.01 323	32.30 294	23.65 320	30.25 332	22.84 330	13.67 303	13.47 317	16.56 299	15.26 300	29.55 309	24.45 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	27.19 311	31.49 307	25.61 323	33.41 299	34.55 308	21.90 297	27.96 303	47.14 331	47.22 329	29.27 324	38.50 329	41.69 303	40.59 316	12.37 304	31.37 328	17.44 324	15.34 303	8.53 306	46.18 312	20.63 317	9.79 297	10.78 309	3.30 285	33.50 330	22.38 306	21.79 313	23.87 300	37.39 314

UNDER WATER-64	53.24 331	62.47 329	43.72 334	79.20 336	70.94 334	76.00 336	87.61 338	65.70 336	45.62 326	52.26 335	61.76 335	72.47 331	58.44 335	94.91 335	30.75 327	17.95 325	34.62 330	25.80 329	53.84 324	26.41 326	19.77 324	21.35 326	75.52 337	44.10 334	50.84 333	55.27 336	40.93 321	69.21 338

WAO-6	36.54 320	46.81 316	19.38 316	60.03 310	52.14 325	58.04 312	63.77 314	27.20 318	42.09 323	33.11 327	17.67 312	42.19 304	50.09 327	89.85 317	29.06 326	18.00 326	22.89 314	12.66 315	41.03 309	25.00 322	19.25 322	17.73 322	34.12 309	17.43 319	42.37 327	25.35 320	36.73 317	42.55 322

LRCNet_RVC	60.25 334	73.90 338	44.96 335	94.13 338	95.20 339	91.02 339	85.32 336	54.56 333	36.51 321	98.66 339	73.01 337	91.80 340	67.46 337	96.60 339	33.95 329	18.60 327	69.32 337	51.86 336	94.53 338	64.28 338	31.29 333	22.24 329	94.67 338	54.29 338	19.85 304	10.16 286	33.16 312	25.34 298

UNDER WATER	52.38 329	65.77 333	42.25 332	77.68 335	67.77 332	74.59 335	85.69 337	61.52 335	50.72 332	41.81 331	48.33 331	74.09 332	57.87 334	94.82 331	34.80 330	18.86 328	33.89 328	24.15 327	57.03 327	29.54 329	19.73 323	18.75 323	69.48 334	49.19 337	52.93 334	49.45 334	44.09 326	69.45 339

WAO-8	44.25 326	56.07 327	34.81 329	70.40 329	61.11 326	71.92 332	71.92 324	43.60 328	48.93 330	32.20 325	26.30 324	67.35 326	49.97 325	91.99 320	26.69 324	19.01 329	29.42 323	13.46 319	51.63 319	37.17 331	16.32 315	10.83 310	44.60 311	27.68 327	53.45 335	35.23 329	47.57 327	55.24 332

Venus	44.25 326	56.07 327	34.81 329	70.38 328	61.11 326	71.92 332	71.92 324	43.60 328	48.93 330	32.20 325	26.30 324	67.35 326	49.97 325	91.99 320	26.69 324	19.01 329	29.42 323	13.46 319	51.63 319	37.17 331	16.32 315	10.83 310	44.60 311	27.68 327	53.45 335	35.23 329	47.57 327	55.24 332

notaker	49.83 328	63.78 331	33.18 328	70.81 330	66.40 331	70.73 331	78.98 330	45.33 330	64.15 334	43.75 332	59.49 334	60.26 319	51.62 329	93.99 329	46.45 332	31.86 331	34.38 329	24.64 328	65.77 333	41.22 333	24.40 328	24.26 332	68.58 332	39.92 333	26.43 308	29.62 326	38.96 319	46.51 323

ktn	52.79 330	63.82 332	30.11 325	66.93 324	72.48 336	66.28 327	78.41 329	39.02 326	71.70 336	45.89 334	67.47 336	52.57 316	45.22 319	95.33 337	48.59 333	35.19 332	41.05 333	31.49 332	60.62 329	36.06 330	32.70 334	35.82 334	63.06 329	38.69 331	45.38 330	41.08 333	57.93 335	62.41 335

HanzoNet	60.55 335	68.65 334	42.85 333	71.08 331	71.43 335	71.96 334	79.15 331	59.75 334	75.19 337	45.14 333	74.83 338	74.50 334	63.75 336	96.51 338	43.02 331	39.58 333	52.48 334	47.20 335	75.57 335	51.40 335	44.83 335	44.21 335	72.81 335	39.33 332	54.31 337	50.20 335	60.45 336	64.70 337

KSHMR	56.45 332	73.76 337	53.18 336	81.77 337	70.47 333	77.94 337	83.01 333	67.07 338	54.37 333	56.94 336	54.51 333	61.36 322	46.54 321	94.90 334	59.43 335	44.62 334	39.11 332	36.00 333	64.69 332	47.55 334	28.73 330	19.90 325	65.78 331	55.97 339	49.71 332	33.30 328	50.13 330	53.27 328

DPSimNet_ROB	58.77 333	55.98 326	59.21 337	62.88 317	73.92 337	60.20 314	64.84 315	28.34 324	91.63 339	80.59 337	52.65 332	74.49 333	47.24 322	90.64 318	55.91 334	45.99 335	54.62 335	42.30 334	68.03 334	59.25 337	51.18 336	59.54 336	44.54 310	45.19 335	44.85 329	61.56 337	56.15 334	55.05 331

JetRed	62.68 336	71.30 335	68.71 338	66.70 321	63.10 328	69.94 330	74.63 326	66.20 337	66.87 335	41.55 330	36.99 328	80.77 337	12.41 277	62.44 310	66.90 336	66.45 336	65.00 336	75.57 339	62.84 330	53.56 336	77.95 337	72.78 337	73.29 336	48.99 336	55.75 338	62.99 338	66.04 338	62.58 336

LSM0	22.48 304	6.09 283	4.65 267	14.89 285	10.39 292	16.43 290	13.29 293	23.38 314	15.69 301	14.75 314	18.69 316	35.79 294	33.70 308	0.93 253	73.52 337	85.94 337	13.36 300	5.62 296	55.67 326	16.83 312	21.95 326	18.82 324	4.28 287	8.01 303	16.44 298	16.43 303	28.65 306	32.66 310

MADNet++	76.54 337	72.15 336	83.11 340	61.53 314	81.21 338	58.42 313	69.47 321	68.24 339	78.58 338	85.63 338	92.37 339	80.60 336	85.04 338	36.71 308	81.19 338	89.82 338	88.15 338	69.64 337	82.54 336	91.39 339	92.32 338	93.48 339	65.75 330	90.26 341	59.09 339	74.29 339	74.25 339	61.32 334

PML	96.14 338	100.00 343	82.26 339	100.00 340	100.00 341	100.00 343	99.16 342	100.00 344	98.98 341	100.00 342	95.95 340	99.91 344	100.00 343	98.52 340	94.87 339	92.63 339	90.73 339	73.63 338	100.00 342	98.25 341	92.56 339	85.93 338	97.80 339	98.67 343	96.15 344	99.98 344	100.00 344	99.92 344

MEDIAN_ROB	97.56 339	99.08 340	98.39 341	100.00 340	99.99 340	100.00 343	100.00 343	99.49 342	98.31 340	100.00 342	99.95 343	97.97 341	96.05 339	99.97 341	99.41 341	98.43 340	98.53 340	98.66 340	99.88 341	97.95 340	93.38 340	96.45 341	100.00 341	97.23 342	86.96 341	92.33 341	89.80 341	95.90 342

HaxPig	98.97 341	100.00 343	98.94 342	100.00 340	100.00 341	99.99 342	100.00 343	99.99 343	99.97 342	100.00 342	99.99 344	100.00 345	99.95 342	100.00 342	99.56 342	99.43 341	99.97 343	99.57 341	100.00 342	100.00 344	97.25 341	96.32 340	99.99 340	99.98 344	89.17 342	99.51 343	94.19 342	98.51 343

AVERAGE_ROB	98.95 340	100.00 343	99.79 343	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 342	99.77 343	99.85 342	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 344	98.12 342	99.51 342	100.00 341	100.00 345	93.43 343	93.75 342	94.35 343	93.16 341

FlowAnything	100.00 346	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 342	100.00 346	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 341	100.00 345	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DLNR_Zeroshot_test	22.90 306	78.82 339	7.01 286	99.97 339	0.31 151	0.15 149	98.85 339	3.30 238	0.54 163	3.17 247	2.43 217	5.81 234	0.93 219	21.74 305	96.26 340	100.00 343	24.75 316	22.56 326	22.80 285	1.79 235	8.42 290	6.44 271	0.04 111	0.30 187	2.39 216	4.03 219	2.05 100	3.31 198

CasAABBNet	100.00 346	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 342	100.00 346	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 341	100.00 345	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DPSMNet_ROB	99.53 343	99.78 342	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	99.17 340	100.00 343	99.31 340	99.63 341	91.42 339	99.14 341	100.00 342	99.94 344	100.00 343	99.82 341	99.99 342	99.62 340	99.99 342	99.79 343	99.66 343	100.00 341	100.00 345	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DGTPSM_ROB	99.52 342	99.77 341	100.00 344	100.00 340	100.00 341	100.00 343	100.00 343	99.17 340	100.00 343	99.31 340	99.64 342	91.36 338	99.13 340	100.00 342	99.94 344	100.00 343	99.82 341	99.99 342	99.53 339	99.99 342	99.80 344	99.66 343	100.00 341	100.00 345	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DPSM_ROB	99.92 344	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	98.97 340	98.99 340	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	99.90 342	100.00 343	100.00 342	100.00 346	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 341	100.00 345	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 345

DPSM	99.92 344	100.00 343	100.00 344	100.00 340	100.00 341	98.97 340	98.99 340	100.00 344	100.00 343	100.00 342	100.00 345	99.90 342	100.00 343	100.00 342	100.00 346	100.00 343	100.00 344	100.00 344	100.00 342	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 341	100.00 345	100.00 345	100.00 345	100.00 344	100.00 345

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 12	0.17 105	0.05 54	0.10 23	0.00 1

ASD4																								86.17 340

Low-res two-view benchmark