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

PointNet	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.03 170	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.16 15	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.15 74	0.11 137	0.01 5	0.18 64	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.00 1

LACA2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.13 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LACA1	0.03 11	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 25	0.23 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DispViT+	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.47 37	0.12 14	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.52 46	0.20 44	0.03 87	0.01 87	0.01 12	0.00 1	0.05 39	0.16 63	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 288	0.00 1	0.72 236	0.04 77	2.38 285	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX1	0.13 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.89 286	0.00 1	0.49 223	0.00 1	2.08 280	0.00 1	0.03 1	0.06 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.15 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.94 291	0.00 1	0.88 247	0.01 15	2.12 281	0.00 1	0.08 7	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.09 295	0.00 1	0.52 226	0.01 15	2.30 283	0.00 1	0.10 10	0.17 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.91 288	0.00 1	0.72 236	0.04 77	2.38 285	0.00 1	0.05 2	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.07 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.01 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM1	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.06 294	0.00 1	0.73 238	0.02 43	2.31 284	0.00 1	0.08 7	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCSM	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.75 282	0.00 1	0.43 221	0.00 1	1.84 273	0.00 1	0.07 6	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

VIP-Stereo	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.64 61	0.50 135	0.01 38	0.00 1	0.07 52	0.03 82	0.04 29	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

BridgeDepth	0.02 5	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 17	0.17 26	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.02 5	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.24 19	0.13 15	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 228	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.47 37	0.44 110	0.00 1	0.00 1	0.26 96	0.04 94	0.04 29	0.07 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 180	0.02 94	0.00 1

GASTEREO	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.13 228	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.37 88	0.04 96	0.00 1	0.06 46	0.05 99	0.04 29	0.28 75	0.08 224	0.01 52	0.00 1	0.06 204	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.13 228	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.33 79	0.03 87	0.00 1	0.06 46	0.07 122	0.03 21	0.28 75	0.07 220	0.01 52	0.00 1	0.17 230	0.00 1	0.00 1

111111	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.01 59	0.43 33	0.19 39	0.02 73	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.15 77	0.40 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 252	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	0.45 35	0.27 64	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 29	0.04 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 252	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 115	0.00 1	0.48 39	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.12 70	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.01 28	1.08 251	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 112	0.55 49	0.32 77	0.03 87	0.00 1	0.28 99	0.02 65	0.15 77	0.08 48	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1

coex_refinement	0.20 112	0.12 231	0.04 235	0.07 235	0.09 172	0.00 1	0.03 201	0.00 1	0.16 184	0.01 131	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.04 170	1.39 183	0.24 52	0.16 162	0.00 1	1.72 192	0.05 99	0.23 91	0.38 89	0.00 1	0.03 140	0.01 191	0.00 1	0.52 147	0.00 1

SGD-Stereo	0.24 125	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.27 197	0.02 115	0.01 59	3.65 291	0.68 185	0.14 159	0.10 165	0.25 93	0.13 149	0.69 141	0.48 98	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 169

G2L-Stereo	0.16 91	0.12 231	0.00 1	0.02 165	0.16 233	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.02 59	0.03 148	0.00 1	0.04 77	0.02 115	0.13 255	1.06 135	0.25 55	0.04 96	0.00 1	0.50 115	0.03 82	0.53 129	0.34 85	0.01 151	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.97 172	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.16 22	0.01 38	0.00 1	0.02 17	0.05 99	0.02 17	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.03 11	0.00 1	0.03 229	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 24	0.16 22	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.05 99	0.04 29	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.03 11	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.36 26	0.30 73	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO_rvc	0.11 66	0.04 128	0.02 214	0.01 97	0.01 49	0.14 235	0.10 230	0.00 1	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.96 115	0.56 148	0.01 38	0.10 165	0.34 103	0.00 1	0.13 71	0.38 89	0.09 233	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

HUF	0.23 120	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.16 252	0.01 154	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 115	0.00 1	1.73 220	1.77 276	0.16 162	0.10 165	1.17 157	0.05 99	0.48 124	0.34 85	0.08 224	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

AIO_test	0.14 80	0.05 155	0.02 214	0.01 97	0.01 49	0.14 235	0.21 247	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	1.00 120	0.89 206	0.01 38	0.02 106	0.24 91	0.00 1	0.23 91	0.33 82	0.12 247	0.00 1	0.00 1	0.41 256	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.03 170	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 22	0.07 7	0.01 38	0.00 1	0.03 24	0.02 65	0.04 29	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.03 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 27	0.16 22	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.14 160	0.01 5	0.11 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.01 72	0.01 59	0.44 34	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.05 39	0.49 100	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 55	0.09 213	0.00 1	0.01 97	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.01 59	0.90 104	0.51 137	0.05 101	0.00 1	0.09 56	0.00 1	0.23 91	0.42 92	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.07 48	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.58 55	0.27 64	0.00 1	0.03 126	0.61 123	0.00 1	0.14 73	0.05 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.02 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.16 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.16 22	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.05 99	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.11 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.41 30	0.18 33	0.03 87	0.00 1	0.09 56	0.03 82	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.41 30	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.01 52	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 19	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.00 1	0.00 1	0.37 27	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.02 65	0.01 5	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.04 198	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.05 31	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.04 116	0.07 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 162	0.08 176	0.00 1	0.48 39	0.15 21	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.07 122	0.01 5	0.13 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.17 98	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.01 72	0.02 112	1.07 137	0.67 183	0.10 148	0.02 106	0.14 69	0.01 52	0.56 133	0.26 73	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.52 204	0.00 1

UniTT-Stereo	0.12 70	0.09 213	0.00 1	0.01 97	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.01 72	0.05 185	0.85 94	0.60 161	0.05 101	0.01 87	0.74 135	0.01 52	0.43 119	0.26 73	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 11	0.00 1	0.03 229	0.00 1	0.00 1	0.08 196	0.18 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.05 185	0.13 14	0.11 13	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.01 79	0.00 1

TestStereo1	0.34 155	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	2.55 265	0.58 154	0.05 101	0.03 126	1.50 175	0.02 65	0.37 114	0.98 129	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	2.89 265	0.00 1

TESTraft	0.37 158	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.01 72	0.08 225	2.70 271	0.64 174	0.05 101	0.02 106	1.41 168	0.12 142	0.34 110	1.48 156	0.02 179	0.01 52	0.00 1	0.02 180	2.82 260	0.00 1

IER	0.14 80	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.23 196	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.02 112	1.38 181	0.21 47	0.02 73	0.00 1	0.05 40	0.03 82	0.17 81	0.04 35	0.12 247	0.01 52	0.00 1	0.03 196	1.21 186	0.04 189

RAFT_CTSACE	0.11 66	0.06 171	0.00 1	0.08 239	0.01 49	0.10 209	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 138	0.02 43	0.01 72	0.01 59	0.73 74	0.46 120	0.02 73	0.02 106	0.23 90	0.05 99	0.33 108	0.58 113	0.00 1	0.00 1	0.19 269	0.00 1	0.01 79	0.01 147

SA-5K	0.34 155	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	2.55 265	0.58 154	0.05 101	0.03 126	1.50 175	0.02 65	0.37 114	0.98 129	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	2.89 265	0.00 1

UDGNet	0.30 142	0.07 193	0.00 1	0.02 165	0.03 96	0.01 124	0.02 189	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.05 185	1.05 131	0.41 101	0.01 38	0.00 1	0.99 147	0.03 82	0.81 157	3.16 239	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	1.35 193	0.00 1

dd	0.17 98	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.02 158	0.03 201	0.00 1	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 72	0.00 1	1.35 176	0.29 72	0.01 38	0.05 139	1.00 149	0.16 172	0.12 67	0.29 79	0.10 236	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.56 152	0.28 213

AASNet	0.03 11	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1	0.03 148	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.01 59	0.28 23	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.01 52	0.03 21	0.15 62	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.14 80	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.01 131	0.00 1	0.08 122	0.00 1	0.06 202	0.81 87	0.46 120	0.02 73	0.01 87	0.30 100	0.03 82	0.53 129	0.50 102	0.01 151	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.03 186

CroCo-Stereo	0.06 36	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.00 1	0.75 79	0.45 114	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.00 1	0.12 67	0.18 64	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
RAFT	0.04 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 216	0.11 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 131	0.00 1	0.01 59	0.25 20	0.13 15	0.01 38	0.00 1	0.05 40	0.16 172	0.02 17	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.06 36	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.03 152	0.66 65	0.27 64	0.06 119	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.23 91	0.28 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.13 73	0.04 128	0.00 1	0.05 212	0.09 172	0.00 1	0.03 201	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.02 112	0.85 94	0.51 137	0.04 96	0.00 1	0.71 133	0.13 149	0.28 100	0.64 116	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.12 254	0.00 1	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.01 28	0.57 229	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.99 119	0.20 44	0.02 73	0.00 1	0.04 32	0.03 82	0.13 71	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 195	0.00 1

GMStereo	0.10 62	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 59	0.56 51	0.22 50	0.07 128	0.02 106	0.92 144	0.00 1	0.10 56	0.03 28	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.82 165	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.03 11	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.02 112	0.41 30	0.18 33	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 65	0.12 67	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 5	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.21 18	0.14 18	0.01 38	0.00 1	0.02 17	0.00 1	0.03 21	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.14 80	0.13 237	0.01 192	0.07 235	0.09 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.11 246	0.88 100	0.32 77	0.09 139	0.11 174	0.96 145	0.12 142	0.46 121	0.36 88	0.00 1	0.08 211	0.00 1	0.00 1	0.05 109	0.00 1

UNet	0.14 80	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.09 172	0.02 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.13 255	0.66 65	0.21 47	0.01 38	0.01 87	0.20 89	0.03 82	0.27 96	0.07 45	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.90 219	0.00 1

UPFNet	0.11 66	0.03 87	0.01 192	0.02 165	0.05 126	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.05 185	0.70 70	0.19 39	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.14 73	0.10 53	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.46 198	0.00 1

HGLStereo	0.10 62	0.04 128	0.01 192	0.01 97	0.03 96	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.48 219	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.02 112	0.70 70	0.27 64	0.02 73	0.00 1	0.16 77	0.02 65	0.27 96	0.48 98	0.02 179	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.00 1

DMCA	0.05 31	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.06 160	0.00 1	0.07 111	0.01 72	0.01 59	0.45 35	0.33 79	0.01 38	0.02 106	0.08 53	0.02 65	0.10 56	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.15 85	0.06 171	0.00 1	0.02 165	0.05 126	0.00 1	0.09 225	0.00 1	0.72 281	0.19 187	0.02 148	0.04 77	0.01 72	0.01 59	1.22 163	0.31 75	0.00 1	0.00 1	0.15 74	0.02 65	0.22 88	0.47 97	0.06 217	0.01 52	0.00 1	0.07 207	0.05 109	0.25 210

RYNet	0.17 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	4.21 296	0.24 52	0.00 1	0.00 1	0.03 24	0.00 1	0.04 29	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.00 1

PA-Net	0.32 152	0.07 193	0.06 243	0.02 165	0.32 270	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.19 189	0.08 164	0.08 171	0.01 15	0.01 72	0.10 242	1.78 228	0.38 92	0.01 38	0.02 106	0.08 53	0.05 99	0.16 80	2.33 203	0.50 295	0.02 96	0.00 1	1.25 284	0.01 79	1.17 248
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.89 222	0.61 292	0.00 1	0.68 282	0.59 283	2.06 304	0.07 221	0.00 1	0.01 28	0.21 191	0.00 1	9.68 298	1.74 271	0.24 285	0.70 70	0.27 64	0.20 178	0.02 106	1.57 179	0.01 52	0.29 103	0.30 80	4.40 326	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.01 147

GANet	0.06 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.03 170	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.00 1	0.13 184	0.88 242	0.00 1	0.01 59	0.12 13	0.07 7	0.07 128	0.01 87	0.05 40	0.00 1	0.06 43	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.04 2	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

CFNet_RVC	0.19 108	0.10 219	0.02 214	0.00 1	0.04 116	0.01 124	0.01 154	0.00 1	0.03 88	0.02 141	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.07 219	0.96 115	0.42 104	0.16 162	0.01 87	0.87 143	0.02 65	0.65 140	0.83 125	0.01 151	0.13 238	0.00 1	0.01 154	0.76 163	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.01 59	0.08 7	0.05 4	0.01 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 39	0.02 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 108	0.04 128	0.00 1	0.01 97	0.09 172	0.00 1	0.09 225	0.00 1	1.20 299	1.00 247	0.00 1	0.06 104	0.00 1	0.01 59	0.78 84	0.20 44	0.01 38	0.02 106	0.43 110	0.03 82	0.14 73	0.33 82	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.70 270	0.04 107	0.03 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.02 189	0.00 1	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.25 20	0.09 11	0.00 1	0.00 1	0.25 93	0.02 65	0.04 29	0.08 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NVstereo2D	0.29 139	0.10 219	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 129	0.52 226	0.39 218	0.03 60	0.00 1	0.01 59	4.53 306	0.51 137	0.03 87	0.02 106	0.59 121	0.00 1	0.38 117	0.51 105	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	0.23 120	0.06 171	0.00 1	0.15 257	0.10 188	0.05 184	0.04 206	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.95 246	0.02 115	0.06 202	0.62 59	0.26 58	0.11 149	0.00 1	0.66 132	0.00 1	0.29 103	0.28 75	0.74 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 213	0.00 1

AMNet	0.16 91	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 161	0.21 191	0.00 1	0.46 223	0.21 214	0.44 297	0.54 47	0.58 154	0.26 194	0.00 1	0.17 81	0.12 142	0.32 107	0.05 40	0.00 1	0.06 192	0.00 1	0.27 247	0.12 119	0.28 213

DISCO	0.20 112	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.07 157	0.00 1	0.18 243	0.00 1	0.03 88	1.01 248	0.00 1	0.10 131	0.01 72	0.02 112	0.88 100	0.37 88	0.05 101	0.01 87	0.65 129	0.08 125	0.21 83	0.75 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 174	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 66	0.05 155	0.02 214	0.05 212	0.07 157	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.26 201	0.08 171	0.02 43	0.02 115	0.04 170	0.54 47	0.26 58	0.06 119	0.04 134	0.14 69	0.01 52	0.51 126	0.42 92	0.01 151	0.02 96	0.03 214	0.04 198	0.15 125	0.04 189

XPNet_ROB	0.74 205	0.37 272	0.02 214	0.01 97	0.14 228	0.06 189	0.00 1	0.00 1	0.14 179	0.14 178	0.73 238	8.65 295	0.03 137	0.06 202	0.81 87	0.47 125	0.69 263	0.04 134	0.32 101	0.17 182	1.14 174	2.73 225	0.15 261	0.05 178	0.00 1	0.02 180	2.84 262	0.09 198

PWCDC_ROB	0.90 223	0.07 193	0.01 192	0.03 190	0.19 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.84 246	0.19 178	10.70 320	0.17 268	3.32 286	1.17 229	0.22 183	0.06 146	0.65 129	0.06 111	1.28 177	5.14 309	0.00 1	0.15 248	0.00 1	0.00 1	0.08 114	0.00 1

TS12	0.06 36	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.14 69	0.00 1	0.10 56	0.04 35	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

TS	0.06 36	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.14 69	0.00 1	0.10 56	0.04 35	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.00 1	0.00 1

LACA3	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.05 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 49	0.24 52	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.05 31	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.60 58	0.34 81	0.00 1	0.00 1	0.25 93	0.02 65	0.02 17	0.01 9	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.01 147
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.06 36	0.00 1	0.03 229	0.00 1	0.00 1	0.15 240	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	0.64 61	0.17 26	0.02 73	0.00 1	0.10 60	0.06 111	0.08 50	0.10 53	0.00 1	0.01 52	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GSStereo	0.07 48	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.00 1	0.15 240	0.00 1	0.01 85	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.00 1	0.49 42	0.27 64	0.05 101	0.00 1	0.17 81	0.05 99	0.07 47	0.11 56	0.00 1	0.01 52	0.16 256	0.01 154	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.06 36	0.00 1	0.03 229	0.00 1	0.00 1	0.15 240	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 168	0.00 1	0.01 59	0.64 61	0.17 26	0.02 73	0.00 1	0.10 60	0.06 111	0.08 50	0.10 53	0.00 1	0.01 52	0.13 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.15 85	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.15 240	0.00 1	0.01 85	0.03 88	0.00 1	0.51 225	0.13 138	0.00 1	0.02 112	0.89 103	0.62 162	0.09 139	0.02 106	0.42 108	0.13 149	0.28 100	0.53 106	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.15 85	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.13 228	0.00 1	0.01 85	0.03 88	0.00 1	0.56 229	0.07 111	0.00 1	0.02 112	0.88 100	0.64 174	0.06 119	0.02 106	0.60 122	0.13 149	0.27 96	0.57 111	0.00 1	0.02 96	0.01 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.09 55	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 259	0.00 1	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.53 227	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.79 85	0.39 93	0.01 38	0.02 106	0.02 17	0.00 1	0.11 62	0.18 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.13 218	0.15 240	0.00 1	0.01 85	0.04 100	0.00 1	0.19 195	0.01 15	0.03 137	0.01 59	1.05 131	0.49 129	0.07 128	0.05 139	0.16 77	0.08 125	0.21 83	0.80 122	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-G	0.13 73	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.13 218	0.15 240	0.00 1	0.01 85	0.04 100	0.00 1	0.19 195	0.01 15	0.03 137	0.01 59	1.05 131	0.49 129	0.07 128	0.05 139	0.16 77	0.08 125	0.21 83	0.80 122	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 216	0.00 1	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.50 224	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.51 45	0.35 82	0.00 1	0.00 1	0.10 60	0.00 1	0.01 5	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 209	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.06 36	0.01 32	0.04 235	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.38 29	0.25 55	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.22 199	0.06 43	0.23 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 239	0.00 1	0.00 1

GREAT-IGEV	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.13 228	0.00 1	0.01 85	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.50 43	0.17 26	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.06 111	0.01 5	0.20 67	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.04 19	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 179	0.00 1	0.01 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.56 51	0.27 64	0.03 87	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.12 67	0.03 28	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.01 154	0.02 94	0.00 1

U	0.07 48	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 72	0.00 1	0.82 90	0.52 144	0.01 38	0.00 1	0.04 32	0.00 1	0.21 83	0.13 60	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.24 125	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.07 157	0.00 1	0.01 154	0.01 85	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.20 181	0.03 137	0.01 59	4.55 308	0.25 55	0.05 101	0.01 87	0.37 104	0.02 65	0.35 112	0.50 102	0.02 179	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 108	0.01 32	0.00 1	0.01 97	0.03 96	0.01 124	0.00 1	0.01 85	0.09 150	0.01 131	0.13 184	0.07 111	0.06 165	0.02 112	0.80 86	0.51 137	0.07 128	0.06 146	0.65 129	0.05 99	0.76 150	1.75 178	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

plain	0.13 73	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.10 188	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.05 115	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.02 115	0.03 152	0.94 108	0.68 185	0.09 139	0.04 134	0.10 60	0.01 52	0.70 144	0.45 95	0.00 1	0.06 192	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 55	0.12 231	0.00 1	0.01 97	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.02 112	0.91 105	0.45 114	0.06 119	0.01 87	0.17 81	0.00 1	0.37 114	0.24 72	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 31	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.00 1	0.01 154	0.01 85	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.07 111	0.01 72	0.01 59	0.50 43	0.30 73	0.02 73	0.00 1	0.19 85	0.00 1	0.06 43	0.04 35	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

CASnet	0.31 149	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.09 172	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.08 145	0.02 141	0.02 148	0.18 168	0.17 202	0.00 1	1.09 139	0.57 151	0.21 181	0.22 229	0.44 112	0.14 160	2.69 231	1.62 166	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.00 1	0.69 160	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 55	0.03 87	0.04 235	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.00 1	0.01 85	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.02 115	0.02 112	0.69 69	0.46 120	0.01 38	0.04 134	0.24 91	0.15 167	0.10 56	0.22 68	0.07 220	0.01 52	0.00 1	0.18 233	0.01 79	0.00 1

anonymousdsp	0.09 55	0.01 32	0.00 1	0.05 212	0.03 96	0.06 189	0.00 1	0.01 85	0.01 28	0.00 1	0.25 209	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.71 73	0.26 58	0.02 73	0.00 1	0.11 66	0.12 142	0.08 50	0.65 117	0.01 151	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.52 188	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.07 157	0.00 1	0.05 213	0.01 85	0.08 145	1.23 258	0.00 1	0.02 43	0.02 115	0.03 152	3.11 281	0.83 199	0.05 101	0.05 139	3.07 226	0.59 250	0.70 144	2.17 195	0.02 179	0.01 52	0.03 214	0.01 154	1.78 215	0.01 147

CroCo-Stereo Lap2	0.05 31	0.01 32	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.01 72	0.01 59	0.59 57	0.44 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56	0.12 59	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.49 183	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.23 186	0.03 137	0.14 262	1.26 168	0.72 192	0.08 136	0.17 207	2.52 219	0.11 137	0.89 166	3.79 261	0.01 151	0.11 230	0.07 230	0.00 1	2.98 270	0.01 147

SA	0.40 167	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88	0.00 1	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.12 251	0.82 90	0.70 190	0.06 119	0.16 198	1.96 201	0.04 94	0.69 141	2.39 205	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	3.44 289	0.00 1

test_4	0.26 129	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.05 126	0.04 179	0.18 243	0.01 85	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.01 72	0.06 202	1.04 129	0.81 195	0.05 101	0.15 188	0.62 124	0.13 149	0.47 123	1.52 161	0.00 1	0.01 52	0.04 219	0.21 243	1.19 183	0.19 205

dad	1.18 242	0.02 57	0.01 192	2.11 302	0.01 49	0.00 1	5.84 316	0.01 85	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.06 104	1.03 264	0.01 59	2.24 256	0.49 129	0.01 38	0.16 198	4.27 246	0.16 172	0.28 100	0.54 107	0.08 224	0.20 256	1.50 305	0.00 1	7.90 328	4.90 285

LMCR-Stereo	0.26 129	0.08 207	0.00 1	0.09 247	0.07 157	0.00 1	0.01 154	0.01 85	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.09 187	0.09 234	1.41 186	0.62 162	0.28 200	0.11 174	1.48 174	0.39 231	0.78 155	1.28 142	0.00 1	0.07 205	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 147

CFNet_pseudo	0.27 133	0.10 219	0.00 1	0.04 204	0.16 233	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.05 115	0.04 152	0.00 1	0.18 168	0.01 72	0.01 59	2.64 270	0.55 146	0.05 101	0.01 87	1.50 175	0.01 52	0.51 126	0.68 119	0.47 292	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.15 125	0.01 147

RALAANet	0.28 136	0.08 207	0.02 214	0.03 190	0.10 188	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.07 139	0.08 164	0.00 1	0.07 111	0.03 137	0.06 202	0.96 115	0.39 93	0.13 158	0.05 139	0.97 146	0.24 204	1.33 179	1.54 162	0.00 1	0.06 192	0.00 1	0.00 1	1.42 197	0.01 147

GES	0.51 186	0.03 87	0.01 192	0.00 1	0.08 167	0.00 1	0.01 154	0.01 85	0.25 205	0.22 195	0.08 171	0.21 182	0.07 171	0.01 59	1.59 210	0.63 172	0.23 186	0.03 126	5.69 267	0.17 182	1.74 192	1.34 146	0.04 211	0.11 230	0.01 191	0.00 1	0.16 129	0.91 241

ARAFT	0.29 139	0.01 32	0.00 1	0.06 227	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.04 100	1.23 258	0.00 1	0.25 190	0.02 115	0.05 185	1.06 135	0.43 107	0.05 101	0.02 106	1.85 197	0.00 1	0.94 168	0.99 131	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.87 169	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 133	0.06 171	0.00 1	0.09 247	0.21 253	0.00 1	0.01 154	0.01 85	0.05 115	0.14 178	0.00 1	0.13 138	0.02 115	0.01 59	1.07 137	0.35 82	0.04 96	0.01 87	1.44 170	0.04 94	0.31 105	0.44 94	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.01 154	2.76 257	0.00 1

AFF-stereo	0.23 120	0.12 231	0.00 1	0.08 239	0.07 157	0.02 158	0.00 1	0.01 85	0.04 100	0.00 1	0.01 138	0.12 137	0.01 72	0.00 1	0.86 98	0.35 82	0.03 87	0.11 174	1.91 200	0.01 52	0.14 73	0.32 81	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.01 154	1.96 224	0.01 147

RAFT + AFF	0.22 118	0.00 1	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.01 85	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.01 72	0.01 59	4.37 302	0.39 93	0.01 38	0.00 1	0.58 119	0.01 52	0.34 110	0.02 18	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.02 180	0.01 79	0.00 1

FINET	0.09 55	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.03 88	0.01 131	0.29 212	0.13 138	0.01 72	0.01 59	0.64 61	0.26 58	0.02 73	0.00 1	0.42 108	0.00 1	0.23 91	0.06 43	0.00 1	0.02 96	0.01 191	0.07 207	0.02 94	0.00 1

DSFCA	0.15 85	0.04 128	0.01 192	0.01 97	0.18 243	0.01 124	0.23 250	0.01 85	0.09 150	0.00 1	0.03 155	0.05 93	0.02 115	0.02 112	0.86 98	0.39 93	0.09 139	0.15 188	0.13 68	0.04 94	0.27 96	0.33 82	0.06 217	0.06 192	0.09 237	0.06 204	0.73 161	0.14 201

FADNet-RVC	0.40 167	0.09 213	0.17 263	0.02 165	0.12 211	0.00 1	1.12 291	0.01 85	0.06 129	0.05 159	0.00 1	0.01 15	0.13 195	0.09 234	2.17 251	0.68 185	0.16 162	0.13 184	1.99 202	0.66 263	1.09 172	1.39 149	0.09 233	0.15 248	0.05 223	0.00 1	0.01 79	0.43 230

FADNet	0.45 175	0.07 193	0.11 256	0.01 97	0.13 218	0.00 1	0.85 278	0.01 85	0.05 115	0.01 131	0.00 1	0.04 77	0.08 176	0.20 278	1.89 234	0.45 114	0.19 174	0.23 234	3.36 232	0.70 267	1.43 184	1.43 153	0.03 202	0.05 178	0.09 237	0.36 253	0.03 102	0.35 223

stereogan	0.36 157	0.13 237	0.06 243	0.02 165	0.21 253	0.04 179	0.02 189	0.01 85	0.20 190	0.30 205	0.01 138	0.22 183	0.00 1	0.04 170	1.22 163	0.47 125	0.06 119	0.01 87	0.77 137	0.06 111	0.22 88	3.29 245	0.01 151	0.02 96	0.05 223	0.00 1	2.30 243	0.01 147

RASNet	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.01 85	0.04 100	0.60 231	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.01 59	0.48 39	0.57 151	0.02 73	0.00 1	0.10 60	0.00 1	0.54 131	0.56 108	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.27 191	0.02 169

GANetREF_RVC	0.37 158	0.18 250	0.00 1	0.16 259	0.08 167	0.01 124	0.00 1	0.01 85	0.09 150	0.04 152	0.00 1	1.54 261	0.01 72	0.05 185	1.00 120	0.36 85	0.37 223	0.11 174	1.59 181	0.06 111	0.98 170	0.59 115	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.00 1	2.74 256	0.01 147
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
DeepPruner_ROB	0.46 179	0.11 227	0.00 1	0.00 1	0.14 228	0.00 1	0.91 284	0.01 85	0.03 88	0.50 225	0.57 231	0.05 93	0.03 137	0.08 225	1.84 230	0.63 172	0.14 159	0.03 126	1.17 157	0.05 99	2.53 225	2.11 194	0.14 256	0.04 161	0.01 191	0.11 217	1.26 190	0.00 1

NCCL2	0.45 175	0.17 248	0.01 192	0.18 262	0.49 279	0.03 170	0.01 154	0.01 85	0.12 171	0.80 240	0.01 138	0.08 122	0.03 137	0.13 255	1.44 189	0.51 137	0.30 209	0.11 174	0.19 85	0.14 160	0.96 169	1.79 181	0.67 299	0.11 230	0.04 219	0.12 218	3.28 283	0.32 217

PDISCO_ROB	0.30 142	0.05 155	0.00 1	0.03 190	0.08 167	0.00 1	0.06 217	0.01 85	0.05 115	0.78 239	0.20 198	0.06 104	0.02 115	0.01 59	0.82 90	0.50 135	0.05 101	0.04 134	0.63 126	0.32 218	0.46 121	1.66 169	0.00 1	0.03 140	0.22 272	0.00 1	1.99 225	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.13 73	0.01 32	0.00 1	0.08 239	0.11 202	0.14 235	0.00 1	0.02 134	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.04 151	0.00 1	0.95 109	0.41 101	0.01 38	0.03 126	0.73 134	0.00 1	0.20 82	0.69 120	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 98	0.08 207	0.00 1	0.01 97	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.12 171	0.00 1	0.00 1	0.15 150	0.00 1	0.07 219	0.73 74	0.42 104	0.01 38	0.01 87	0.40 106	0.03 82	0.70 144	1.80 182	0.00 1	0.02 96	0.12 242	0.00 1	0.02 94	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 103	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.02 59	0.00 1	0.00 1	0.06 104	0.00 1	0.00 1	0.74 76	0.45 114	0.02 73	0.02 106	1.16 156	0.04 94	0.35 112	1.91 187	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.01 147

DDUNet	4.73 309	7.86 323	1.10 303	15.36 321	11.34 328	12.95 320	13.21 323	0.02 134	0.08 145	0.30 205	0.18 194	2.41 273	0.12 191	31.51 335	1.05 131	0.37 88	4.89 325	2.70 338	7.28 285	3.38 335	0.41 118	1.74 177	6.96 328	0.02 96	0.02 209	0.00 1	2.48 249	0.00 1

ICVP	0.37 158	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 124	0.00 1	0.02 134	0.10 161	0.34 208	0.21 201	0.10 131	0.07 171	0.07 219	0.91 105	0.94 213	0.60 247	0.60 296	0.74 135	0.38 228	1.68 191	2.97 234	0.01 151	0.06 192	0.00 1	0.00 1	0.19 133	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.29 139	0.07 193	0.01 192	0.03 190	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.09 234	1.57 208	0.89 206	0.04 96	0.00 1	2.58 221	0.02 65	0.83 158	1.29 143	0.12 247	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.01 147

ETE_ROB	1.29 249	0.87 299	0.00 1	0.08 239	0.29 268	0.03 170	0.08 224	0.02 134	1.31 302	0.21 191	1.87 274	18.25 316	0.02 115	0.09 234	1.37 180	0.49 129	1.08 291	0.08 155	1.26 159	0.21 198	1.85 194	3.21 242	0.10 236	0.11 230	0.12 242	0.00 1	1.66 210	0.25 210

PWC_ROB	2.02 275	0.23 263	0.06 243	0.00 1	0.11 202	0.01 124	0.61 269	0.02 134	0.64 271	0.66 234	3.51 298	1.13 249	12.08 322	0.12 251	5.27 323	1.94 286	0.95 285	0.95 309	6.39 276	0.51 242	4.31 284	5.10 305	0.11 243	0.97 302	0.00 1	0.00 1	2.88 264	5.93 290

LGtest1	0.15 85	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.11 202	0.15 240	0.00 1	0.03 142	0.05 115	0.01 131	0.76 242	0.02 43	0.03 137	0.00 1	1.01 122	0.62 162	0.09 139	0.10 165	0.09 56	0.13 149	0.22 88	0.49 100	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1

GIP-stereo	0.07 48	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.14 235	0.01 154	0.03 142	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 72	0.01 59	0.66 65	0.19 39	0.00 1	0.00 1	0.15 74	0.26 207	0.09 54	0.23 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 202	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 118	0.11 227	0.00 1	0.01 97	0.03 96	0.14 235	0.00 1	0.03 142	0.06 129	0.01 131	0.33 214	0.19 178	0.18 203	0.02 112	1.03 127	0.93 211	0.12 157	0.16 198	0.39 105	0.13 149	0.92 167	0.93 128	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.12 218	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.19 108	0.38 274	0.00 1	0.05 212	0.02 77	0.10 209	0.00 1	0.03 142	0.03 88	0.01 131	0.89 248	0.22 183	0.20 211	0.02 112	0.76 80	0.57 151	0.01 38	0.07 149	0.33 102	0.14 160	0.31 105	0.56 108	0.08 224	0.00 1	0.00 1	0.19 239	0.00 1	0.00 1

test_for_model	0.82 211	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.04 206	0.03 142	0.10 161	0.00 1	0.00 1	1.15 250	0.08 176	0.06 202	0.95 109	0.97 216	11.30 340	0.08 155	1.63 182	0.16 172	2.93 242	0.99 131	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 211	1.15 177	0.35 223

GCAPDPT-zeroshot4090	0.82 211	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.04 206	0.03 142	0.10 161	0.00 1	0.00 1	1.15 250	0.08 176	0.06 202	0.95 109	0.97 216	11.30 340	0.08 155	1.63 182	0.16 172	2.93 242	0.99 131	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 211	1.15 177	0.35 223

testlalala	0.82 211	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.04 206	0.03 142	0.10 161	0.00 1	0.00 1	1.15 250	0.08 176	0.06 202	0.95 109	0.97 216	11.30 340	0.08 155	1.63 182	0.16 172	2.93 242	0.99 131	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 211	1.15 177	0.35 223

GCAPDPT-zeroshot	0.82 211	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.04 206	0.03 142	0.10 161	0.00 1	0.00 1	1.15 250	0.08 176	0.06 202	0.95 109	0.97 216	11.30 340	0.08 155	1.63 182	0.16 172	2.93 242	0.99 131	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 211	1.15 177	0.35 223

GCAP-Stereo	0.82 211	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.04 206	0.03 142	0.10 161	0.00 1	0.00 1	1.15 250	0.08 176	0.06 202	0.95 109	0.97 216	11.30 340	0.08 155	1.63 182	0.16 172	2.93 242	0.99 131	0.02 179	0.02 96	0.01 191	0.10 211	1.15 177	0.35 223

MIPNet	0.61 196	0.03 87	0.02 214	0.02 165	0.33 273	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.16 184	1.38 262	0.35 215	0.07 111	0.10 188	0.18 274	3.19 283	0.81 195	0.19 174	0.06 146	1.86 198	0.40 233	0.62 137	2.74 226	0.00 1	0.15 248	0.03 214	0.18 233	3.51 290	0.01 147

IPLGR	0.70 201	0.05 155	0.04 235	0.01 97	0.25 262	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.13 175	1.11 253	0.27 211	0.03 60	0.07 171	0.10 242	4.72 310	0.91 209	0.52 237	0.15 188	2.66 223	0.50 241	0.74 148	2.90 232	0.00 1	0.14 245	0.06 227	0.32 250	3.14 275	0.00 1

pcwnet_v2	0.58 193	0.22 260	0.09 249	0.07 235	0.51 280	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.07 139	1.13 254	0.20 198	0.29 202	0.02 115	0.02 112	3.10 280	0.58 154	0.35 218	0.16 198	2.36 214	0.03 82	1.16 175	1.48 156	0.86 306	0.03 140	0.00 1	0.00 1	1.56 206	1.20 249

RGC	0.39 165	0.25 265	0.96 302	0.06 227	0.16 233	0.07 191	0.03 201	0.03 142	0.09 150	0.30 205	0.30 213	0.03 60	0.03 137	0.08 225	1.41 186	0.17 26	0.08 136	0.01 87	0.83 139	0.11 137	0.51 126	2.50 208	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.37 255	1.25 187	0.79 239

UCFNet_RVC	0.28 136	0.14 239	0.02 214	0.11 252	0.13 218	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.09 150	0.29 203	0.00 1	0.09 127	0.01 72	0.05 185	1.11 141	0.45 114	0.05 101	0.00 1	1.02 150	0.02 65	0.74 148	0.90 127	0.90 308	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.29 142	1.12 245

HITNet	0.18 103	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.03 96	0.01 124	0.01 154	0.03 142	0.09 150	0.00 1	0.00 1	0.05 93	0.03 137	0.08 225	0.97 118	0.44 110	0.06 119	0.01 87	0.43 110	0.08 125	0.88 165	1.15 141	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.33 143	0.00 1
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
YMNet	0.27 133	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.02 77	0.21 266	0.69 272	0.04 157	0.01 28	0.74 237	0.00 1	0.13 138	1.78 272	0.00 1	1.92 237	0.68 185	0.05 101	0.10 165	0.19 85	0.12 142	0.06 43	0.07 45	0.00 1	0.02 96	0.18 267	0.02 180	0.18 132	0.06 195

DEFOM-Stereo_RVC	0.20 112	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.04 116	0.04 179	0.00 1	0.04 157	0.11 168	0.02 141	0.02 148	0.26 195	0.07 171	0.01 59	0.82 90	0.41 101	0.11 149	0.20 219	0.58 119	0.12 142	0.76 150	1.51 160	0.09 233	0.02 96	0.00 1	0.10 211	0.03 102	0.00 1

ACVNet_1	14.27 333	26.63 346	6.54 334	50.84 352	28.80 344	47.43 350	35.05 343	0.04 157	0.64 271	0.27 202	0.00 1	16.97 315	5.25 303	59.59 348	1.93 239	0.51 137	5.65 328	0.55 293	20.43 323	0.23 203	6.12 314	4.43 283	55.02 347	1.86 327	0.08 232	3.15 312	1.89 218	5.38 287

anonymousdsp2	0.23 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 96	0.01 124	0.01 154	0.04 157	0.01 28	0.00 1	0.36 217	0.17 162	0.02 115	0.01 59	0.67 68	0.56 148	0.05 101	0.03 126	1.11 154	0.37 226	0.59 135	1.38 147	0.01 151	0.02 96	0.00 1	0.01 154	0.84 167	0.00 1

DMCA-RVC	0.18 103	0.04 128	0.09 249	0.03 190	0.16 233	0.07 191	0.23 250	0.04 157	0.49 253	0.67 235	0.22 203	0.03 60	0.02 115	0.02 112	0.76 80	0.28 71	0.11 149	0.10 165	0.09 56	0.10 132	0.21 83	0.11 56	0.05 216	0.07 205	0.04 219	0.01 154	0.82 165	0.00 1

CFNet	0.09 55	0.05 155	0.00 1	0.03 190	0.03 96	0.01 124	0.00 1	0.04 157	0.02 59	0.07 162	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.04 170	0.77 82	0.09 11	0.05 101	0.00 1	0.11 66	0.01 52	0.33 108	0.35 87	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.48 146	0.00 1

castereo++	0.60 194	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.07 157	0.22 267	0.00 1	0.05 163	0.20 190	0.08 164	0.06 163	0.32 206	0.29 229	0.02 112	0.91 105	1.24 234	0.43 228	0.25 239	2.24 209	0.27 210	3.44 264	2.51 209	0.17 266	0.04 161	0.00 1	0.04 198	2.60 253	0.71 235

AE-Stereo	0.44 173	0.04 128	0.00 1	0.03 190	0.14 228	0.03 170	0.01 154	0.05 163	0.13 175	0.01 131	0.00 1	0.22 183	0.18 203	0.03 152	1.04 129	1.50 252	0.29 204	0.18 211	1.35 166	0.36 225	2.04 201	3.28 244	0.02 179	0.04 161	0.01 191	0.14 224	0.84 167	0.00 1

GMOStereo	0.30 142	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.16 233	0.10 209	0.01 154	0.05 163	0.04 100	0.00 1	0.01 138	0.04 77	0.06 165	0.02 112	1.01 122	0.62 162	0.09 139	0.19 213	1.30 161	0.19 188	0.85 160	2.67 217	0.00 1	0.08 211	0.00 1	0.00 1	0.68 156	0.00 1

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trnet	0.38 162	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.20 190	0.09 171	0.09 176	0.24 188	0.22 216	0.01 59	1.36 179	1.57 259	0.29 204	0.28 257	1.46 173	0.41 234	1.88 195	1.40 152	0.01 151	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.54 148	0.01 147

CIPLG	0.38 162	0.04 128	0.09 249	0.01 97	0.09 172	0.00 1	0.13 234	0.09 186	0.31 224	0.04 152	0.07 170	0.09 127	0.04 151	0.10 242	2.21 253	0.47 125	0.16 162	0.02 106	1.65 188	0.06 111	0.76 150	1.65 168	0.01 151	0.03 140	0.08 232	0.00 1	1.99 225	0.02 169

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S2M2_L	0.39 165	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.06 149	0.00 1	0.00 1	0.11 195	0.20 190	0.42 216	0.00 1	0.15 150	0.10 188	0.00 1	1.15 149	0.95 215	0.22 183	0.27 252	0.08 53	0.15 167	1.60 189	1.46 155	0.02 179	0.04 161	0.00 1	0.00 1	3.37 284	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MIM_Stereo	0.23 120	0.02 57	0.00 1	0.01 97	0.09 172	0.09 201	0.00 1	0.11 195	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.02 115	0.02 112	0.77 82	0.36 85	0.06 119	0.03 126	2.11 207	0.06 111	0.54 131	0.58 113	0.02 179	0.02 96	0.09 237	0.15 225	0.98 173	0.02 169

sCroCo_RVC	0.66 199	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.12 197	0.54 263	0.45 217	0.10 178	0.43 222	0.33 238	0.02 112	1.55 207	2.38 305	0.36 220	0.25 239	1.77 194	0.38 228	3.34 260	4.03 269	0.02 179	0.09 221	0.00 1	0.00 1	1.51 203	0.04 189

XX-Stereo	2.12 277	0.04 128	0.07 246	0.02 165	0.01 49	0.16 252	0.14 236	0.12 197	0.25 205	2.08 303	6.54 321	0.27 197	0.46 251	0.04 170	1.50 198	3.22 323	0.63 252	0.26 244	4.53 249	0.20 193	2.76 233	3.03 236	0.12 247	0.07 205	23.83 353	0.03 196	2.14 231	4.71 282

R-Stereo Train	0.88 218	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.12 197	0.52 261	0.85 242	1.77 270	0.47 224	0.20 211	0.16 266	1.39 183	2.03 291	0.90 279	0.41 279	5.12 256	0.61 252	3.63 268	4.27 273	0.01 151	0.09 221	0.00 1	0.12 218	0.16 129	0.78 236

RTSC	0.79 209	0.07 193	0.12 259	0.02 165	0.10 188	0.10 209	0.90 282	0.12 197	0.14 179	1.50 272	1.07 258	0.09 127	0.05 157	0.17 268	4.89 313	0.93 211	0.74 268	0.09 162	2.53 220	0.44 237	1.50 187	3.19 240	0.01 151	0.14 245	0.00 1	0.00 1	1.35 193	0.95 243

RAFT-Stereo	0.88 218	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.01 49	0.01 124	0.00 1	0.12 197	0.52 261	0.85 242	1.77 270	0.47 224	0.20 211	0.16 266	1.39 183	2.03 291	0.90 279	0.41 279	5.12 256	0.61 252	3.63 268	4.27 273	0.01 151	0.09 221	0.00 1	0.12 218	0.16 129	0.78 236
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FSD		0.12 231	0.02 214	0.02 165	0.03 96	0.00 1	0.00 1	0.13 202	0.16 184	0.00 1	0.08 171			0.00 1	1.12 144	1.26 236			1.10 153	0.29 212				0.11 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASS	0.97 227	0.04 128	0.04 235	0.05 212	0.05 126	0.01 124	1.34 293	0.13 202	0.26 211	0.49 223	1.46 265	0.38 214	0.28 227	0.01 59	1.47 193	1.26 236	2.91 311	0.42 282	3.52 234	0.10 132	5.60 309	4.01 267	0.00 1	0.06 192	0.27 277	0.00 1	1.92 221	0.01 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
S2M2_XL	0.21 117	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.01 154	0.14 204	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.13 138	0.15 200	0.00 1	1.23 166	0.86 202	0.20 178	0.19 213	0.10 60	0.09 130	1.29 178	1.05 138	0.01 151	0.03 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AnyNet_C32	2.47 285	0.51 286	0.22 266	0.25 269	0.66 286	0.32 275	2.46 303	0.14 204	8.01 334	1.49 271	4.12 305	0.91 244	0.31 234	0.24 285	4.81 312	1.86 280	0.95 285	1.11 319	4.05 240	0.96 291	4.29 282	4.38 279	0.17 266	0.67 289	3.18 318	5.95 328	3.10 274	11.59 324

4D-IteraStereo	0.33 154	0.10 219	0.01 192	0.02 165	0.11 202	0.00 1	0.00 1	0.15 206	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.16 152	0.00 1	0.09 234	1.17 155	0.65 178	0.02 73	0.14 186	1.43 169	0.14 160	1.39 181	1.66 169	0.00 1	0.04 161	0.01 191	0.00 1	1.49 202	0.00 1

NaN_ROB	0.80 210	0.46 280	0.35 273	0.20 266	0.83 298	0.13 228	0.22 248	0.15 206	1.81 307	0.16 181	0.73 238	4.44 285	0.06 165	0.19 276	1.51 200	0.48 128	0.31 212	0.25 239	0.62 124	0.31 217	0.71 147	1.01 137	0.19 271	0.37 272	0.14 251	1.02 280	2.36 247	2.71 265

DepthFocus	0.26 129	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.01 49	0.00 1	0.01 154	0.16 208	0.34 226	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.13 195	0.00 1	1.27 170	1.06 224	0.27 197	0.10 165	0.19 85	0.28 211	1.55 188	1.49 158	0.01 151	0.06 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.49 183	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.11 202	0.01 124	0.00 1	0.17 209	0.11 168	0.18 186	0.05 162	0.11 136	0.04 151	0.01 59	1.52 203	1.42 246	0.26 194	0.20 219	1.44 170	0.13 149	2.11 204	1.64 167	0.03 202	0.05 178	0.00 1	0.00 1	3.54 295	0.00 1
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
DF	0.88 218	0.26 266	0.00 1	0.16 259	0.06 149	0.15 240	0.00 1	0.18 210	0.38 237	0.06 160	0.17 188	0.39 215	0.31 234	0.05 185	1.18 156	1.81 277	0.47 232	0.38 277	8.94 293	0.37 226	3.15 253	2.83 229	0.16 263	0.22 258	0.10 240	0.32 250	1.25 187	0.52 232

otaku	10.18 322	18.56 330	1.37 310	39.15 339	11.37 329	33.18 336	24.07 329	0.18 210	0.46 249	0.00 1	0.65 234	13.73 307	3.66 297	23.21 333	1.97 245	0.51 137	2.60 307	0.11 174	22.61 326	0.51 242	5.90 310	5.08 304	52.25 340	0.91 299	0.14 251	1.39 288	2.91 268	8.43 310

EGLCR-Stereo	0.62 197	0.04 128	0.00 1	0.02 165	0.10 188	0.07 191	0.01 154	0.18 210	0.26 211	0.02 141	0.23 207	0.24 188	0.15 200	0.01 59	1.16 152	1.37 242	0.29 204	0.32 267	2.08 205	0.10 132	2.29 217	3.42 249	0.03 202	0.06 192	0.00 1	0.43 257	3.97 306	0.00 1

GwcNet-ADL	1.06 233	0.06 171	0.42 278	0.04 204	0.17 242	0.00 1	0.01 154	0.18 210	0.13 175	2.10 304	6.56 322	0.84 241	0.14 197	0.03 152	1.64 217	1.95 287	0.52 237	0.24 235	2.87 224	0.98 292	1.98 198	2.02 193	0.00 1	0.06 192	0.00 1	0.81 273	1.14 176	3.88 276

ADLNet	0.17 98	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.04 116	0.00 1	0.00 1	0.20 214	0.00 1	0.00 1	0.01 138	0.77 240	0.00 1	0.06 202	2.33 258	0.36 85	0.01 38	0.00 1	0.06 46	0.07 122	0.08 50	0.57 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

CREStereo	0.43 170	0.03 87	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.01 124	0.00 1	0.20 214	0.37 234	0.19 187	0.19 195	0.29 202	0.26 220	0.01 59	1.52 203	1.86 280	0.30 209	0.21 228	1.45 172	0.39 231	2.17 211	1.59 165	0.02 179	0.05 178	0.00 1	0.00 1	0.55 150	0.00 1
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
CSAN	1.21 244	0.45 279	0.28 269	0.40 275	0.80 295	0.02 158	0.32 255	0.20 214	2.31 313	1.51 273	1.33 262	4.78 287	2.71 292	0.28 290	1.61 214	0.43 107	0.52 237	0.26 244	2.35 213	0.73 269	1.45 186	1.56 164	0.13 254	0.33 267	0.28 279	2.54 302	1.87 217	3.31 272

rafts_anoy	0.18 103	0.08 207	0.00 1	0.05 212	0.12 211	0.01 124	0.00 1	0.21 217	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.01 72	0.02 112	1.26 168	0.52 144	0.07 128	0.01 87	1.15 155	0.12 142	0.59 135	0.46 96	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.01 154	0.01 79	0.01 147

s12784h	0.90 223	0.03 87	0.00 1	0.02 165	0.10 188	0.00 1	0.00 1	0.23 218	0.36 232	0.24 198	0.06 163	0.13 138	0.23 217	0.01 59	1.62 215	1.93 285	0.40 226	0.17 207	2.24 209	0.22 199	4.46 290	2.20 196	0.02 179	0.05 178	0.47 286	0.05 202	3.83 303	5.24 286

TANstereo	0.47 180	0.03 87	0.00 1	0.04 204	0.09 172	0.00 1	0.00 1	0.23 218	0.28 217	0.17 183	0.17 188	0.13 138	0.08 176	0.01 59	1.59 210	1.33 238	0.34 215	0.20 219	0.27 97	0.13 149	2.19 212	1.78 179	0.12 247	0.04 161	0.00 1	0.00 1	3.51 290	0.00 1

XX-TBD	0.47 180	0.03 87	0.00 1	0.04 204	0.09 172	0.00 1	0.00 1	0.23 218	0.28 217	0.17 183	0.17 188	0.13 138	0.08 176	0.01 59	1.59 210	1.33 238	0.34 215	0.20 219	0.27 97	0.13 149	2.19 212	1.78 179	0.12 247	0.04 161	0.00 1	0.00 1	3.51 290	0.00 1

PMTNet	0.51 186	0.04 128	0.00 1	0.01 97	0.10 188	0.01 124	0.11 231	0.23 218	0.33 225	0.35 210	0.22 203	0.32 206	0.23 217	0.01 59	1.52 203	1.88 284	0.33 214	0.16 198	2.46 216	0.26 207	2.44 221	1.68 173	0.02 179	0.05 178	0.99 299	0.02 180	0.08 114	0.00 1

XQC	1.11 235	0.20 256	0.34 272	0.12 254	0.22 256	0.00 1	0.94 287	0.23 218	0.14 179	1.59 282	2.51 284	0.26 195	2.73 293	0.20 278	5.06 317	1.34 240	0.54 240	0.15 188	3.81 239	0.33 220	1.83 193	4.34 278	0.03 202	0.23 259	0.08 232	1.30 286	1.39 196	0.18 203

FCDSN-DC	0.70 201	0.24 264	1.46 312	0.42 277	0.59 283	0.09 201	0.58 267	0.24 223	0.35 229	0.40 214	0.17 188	0.41 220	0.11 190	0.02 112	5.20 320	1.09 226	0.25 192	0.20 219	0.55 117	0.14 160	1.96 197	2.36 204	0.00 1	1.09 306	0.01 191	0.34 252	0.56 152	0.05 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	0.45 175	0.27 267	0.41 276	0.19 264	0.28 267	0.00 1	0.05 213	0.26 224	0.21 194	0.14 178	0.17 188	0.27 197	0.05 157	0.19 276	2.42 260	0.58 154	0.22 183	0.80 302	0.51 116	0.43 236	0.63 139	1.49 158	0.14 256	0.50 277	0.10 240	0.98 279	0.34 144	0.57 234

ACVNet_2	14.77 334	26.65 347	7.05 336	49.88 351	26.05 340	44.46 349	33.12 340	0.27 225	0.44 247	0.53 228	0.99 254	22.49 322	8.81 315	46.65 340	1.91 235	0.56 148	9.29 339	0.10 165	32.68 341	0.42 235	6.14 315	4.82 299	53.84 342	1.72 324	4.01 322	4.42 320	3.80 301	7.61 302

CES	0.45 175	0.07 193	0.01 192	0.01 97	0.10 188	0.01 124	0.02 189	0.27 225	0.46 249	0.19 187	0.03 155	0.39 215	0.33 238	0.12 251	1.88 233	1.63 262	0.64 255	0.48 285	0.16 77	0.44 237	2.67 230	2.26 199	0.00 1	0.04 161	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 189

SHD	1.14 236	0.05 155	0.57 283	0.05 212	0.13 218	0.07 191	0.87 279	0.28 227	0.21 194	1.38 262	1.89 275	0.47 224	1.93 275	0.17 268	5.23 322	1.07 225	0.57 243	0.30 261	5.06 255	0.92 288	2.55 226	4.47 285	0.03 202	0.62 285	0.69 292	0.12 218	0.96 171	0.18 203

DeepPrunerF	1.52 260	0.71 295	0.00 1	2.52 306	6.99 323	1.25 296	2.03 298	0.28 227	2.08 310	0.02 141	0.06 163	0.09 127	0.01 72	0.05 185	4.34 300	1.01 222	0.07 128	0.05 139	1.53 178	0.10 132	0.69 141	0.81 124	0.11 243	0.04 161	12.92 340	0.86 275	2.25 237	0.05 193

AnonymousM	0.98 228	0.10 219	0.00 1	0.01 97	0.01 49	0.18 261	0.00 1	0.30 229	0.35 229	0.17 183	1.02 255	0.35 210	0.33 238	0.13 255	1.35 176	1.51 253	0.49 235	0.30 261	0.86 142	1.05 296	2.44 221	2.44 206	0.14 256	0.21 257	0.00 1	0.20 242	4.24 314	8.16 307

GEStereo_RVC	0.69 200	0.03 87	0.01 192	0.01 97	0.14 228	0.00 1	0.22 248	0.30 229	0.12 171	0.20 190	0.09 176	0.23 186	0.02 115	0.05 185	1.35 176	1.20 230	0.17 171	0.09 162	4.87 253	0.32 218	2.13 206	3.77 260	0.26 280	0.19 254	0.00 1	0.02 180	2.64 254	0.24 209

ADCL	1.85 272	0.87 299	0.64 287	0.38 273	0.54 282	0.39 277	1.32 292	0.30 229	8.11 335	1.67 287	1.02 255	0.28 201	0.12 191	0.20 278	4.43 305	0.64 174	0.48 234	0.83 303	2.23 208	0.61 252	2.30 218	1.55 163	0.33 288	0.52 279	4.40 323	4.14 317	2.83 261	8.85 312

STTRV1_RVC		0.05 155	0.05 240	0.27 270	0.19 245	0.67 285	0.06 217	0.30 229	0.23 200	0.75 238	0.57 231	3.74 284	6.28 308	0.04 170	2.14 250	0.76 194	3.26 312	0.26 244		4.93 339	4.32 286	3.64 255		0.57 282	0.57 288	0.43 257	4.10 312	10.92 321

SFCPSM	2.33 283	0.04 128	0.02 214	0.03 190	0.03 96	0.24 268	0.05 213	0.31 233	0.79 285	1.53 275	5.01 314	6.88 293	10.19 317	0.06 202	2.55 265	2.28 298	0.88 277	0.34 269	16.04 312	2.33 324	3.02 249	2.74 226	0.13 254	0.67 289	0.04 219	0.63 267	3.53 294	2.63 264

LG-Stereo_Zeroshot	1.22 245	0.47 281	0.09 249	0.74 284	1.47 304	1.79 302	0.02 189	0.32 234	0.29 221	4.32 344	1.64 268	5.77 290	0.28 227	0.04 170	1.27 170	1.55 258	0.36 220	0.14 186	1.29 160	0.18 186	2.63 229	2.67 217	0.02 179	0.08 211	0.00 1	0.00 1	0.94 170	4.44 281

UDG	4.64 306	8.87 325	1.16 305	15.44 322	16.00 334	9.90 317	21.00 328	0.34 235	0.07 139	0.29 203	0.91 251	1.77 269	0.05 157	21.99 331	1.94 241	0.66 181	4.65 322	1.41 324	7.33 286	3.16 332	1.90 196	2.00 190	2.71 321	0.13 238	0.01 191	0.00 1	1.53 205	0.02 169

test_5	0.10 62	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 201	0.00 1	0.35 236	0.01 28	0.00 1	0.20 198	0.07 111	0.00 1	0.00 1	0.62 59	0.40 99	0.01 38	0.01 87	0.18 84	0.00 1	0.15 77	0.67 118	0.00 1	0.01 52	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1

DN	2.24 282	0.02 57	0.00 1	0.07 235	0.06 149	14.51 322	0.00 1	0.36 237	0.45 248	2.13 305	0.67 235	22.78 324	0.27 224	0.07 219	1.27 170	1.65 265	0.26 194	0.12 183	4.50 248	0.51 242	2.70 232	2.30 201	0.02 179	0.06 192	0.28 279	0.76 272	0.81 164	3.75 275

IPLG	0.60 194	0.04 128	0.01 192	0.01 97	0.14 228	0.00 1	0.01 154	0.40 238	0.12 171	0.38 212	0.17 188	0.07 111	0.08 176	0.21 282	4.65 309	0.84 201	0.11 149	0.07 149	1.66 189	0.26 207	0.48 124	2.66 216	0.00 1	0.13 238	0.02 209	0.19 239	3.39 285	0.00 1

FADNet_RVC	1.42 258	0.20 256	0.42 278	0.27 270	0.71 290	0.02 158	0.76 274	0.40 238	0.50 258	0.48 219	1.02 255	0.90 243	0.37 247	0.76 305	4.54 307	1.52 255	0.76 270	1.49 325	9.06 295	0.69 265	3.06 251	3.65 256	0.41 291	0.69 291	0.28 279	0.26 246	3.02 272	2.12 259

gcap_with_dpt	0.73 203	1.20 308	0.00 1	0.47 279	0.00 1	0.15 240	0.00 1	0.43 240	0.06 129	0.04 152	0.10 178	0.64 232	0.19 207	0.03 152	1.15 149	1.48 248	0.71 265	0.90 307	2.24 209	0.22 199	2.79 237	2.51 209	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.22 244	1.93 222	2.34 262

GCAP-BAT	0.73 203	1.20 308	0.00 1	0.47 279	0.00 1	0.15 240	0.00 1	0.43 240	0.06 129	0.04 152	0.10 178	0.64 232	0.19 207	0.03 152	1.15 149	1.48 248	0.71 265	0.90 307	2.24 209	0.22 199	2.79 237	2.51 209	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.22 244	1.93 222	2.34 262

ADCRef	1.22 245	0.41 277	0.41 276	0.12 254	0.80 295	0.30 271	0.73 273	0.43 240	2.19 311	0.71 236	0.02 148	0.29 202	0.05 157	0.24 285	4.42 304	0.92 210	0.17 171	0.26 244	3.14 229	0.74 271	0.84 159	1.95 189	1.10 311	0.27 263	1.11 300	2.75 308	1.25 187	7.34 300

AF-Net	0.20 112	0.02 57	0.01 192	0.05 212	0.05 126	0.00 1	0.80 275	0.45 243	0.05 115	0.02 141	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.02 112	0.85 94	0.19 39	0.01 38	0.00 1	0.84 140	0.06 111	0.11 62	1.32 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.02 169

Nwc_Net	0.20 112	0.02 57	0.01 192	0.05 212	0.05 126	0.00 1	0.80 275	0.45 243	0.05 115	0.02 141	0.00 1	0.25 190	0.01 72	0.02 112	0.85 94	0.19 39	0.01 38	0.00 1	0.84 140	0.06 111	0.11 62	1.32 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 138	0.02 169

GLC_STEREO	0.30 142	0.03 87	0.03 229	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.47 245	0.07 139	0.03 148	0.02 148	0.08 122	0.02 115	0.01 59	1.34 175	0.81 195	0.16 162	0.10 165	0.48 114	0.16 172	1.36 180	0.50 102	0.00 1	0.03 140	0.00 1	0.00 1	2.29 242	0.01 147

SQANet	7.67 319	13.28 328	1.20 306	27.19 330	6.84 322	23.61 329	19.52 327	0.51 246	0.55 264	0.08 164	0.60 233	11.40 304	2.42 289	14.73 327	1.81 229	0.45 114	2.27 302	0.09 162	20.04 322	0.35 224	5.24 304	4.72 295	38.52 336	0.37 272	0.16 256	2.08 298	2.21 233	6.76 295

iResNet	1.17 239	0.02 57	0.00 1	0.19 264	0.63 285	0.05 184	0.02 189	0.51 246	0.28 217	1.55 277	1.69 269	0.66 236	2.21 282	0.02 112	3.72 292	1.84 278	0.35 218	0.35 270	8.64 292	0.90 285	2.85 239	1.70 175	0.00 1	1.03 304	0.00 1	0.12 218	2.27 241	0.03 186

ACVNet-4b	12.67 326	21.88 337	2.55 322	39.72 340	15.34 333	36.15 340	28.96 335	0.55 248	0.43 244	0.34 208	0.21 201	26.22 328	6.10 307	56.62 346	1.30 173	0.49 129	5.45 327	0.35 270	18.32 316	0.90 285	6.28 319	5.13 308	54.95 346	2.02 331	0.18 267	0.65 268	1.81 216	9.18 314

SGM-Forest	1.18 242	0.22 260	0.02 214	1.16 293	0.74 293	0.30 271	0.00 1	0.59 249	0.71 279	1.88 294	0.81 245	1.57 264	1.99 276	0.26 289	2.48 263	1.40 244	0.36 220	0.16 198	2.04 203	0.05 99	2.08 202	2.58 213	0.49 293	0.11 230	0.65 291	0.81 273	4.78 316	3.70 274
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FBW_ROB	2.66 288	2.21 314	1.66 314	5.05 312	2.80 317	1.34 298	4.16 308	0.60 250	0.05 115	1.69 288	1.84 273	5.13 289	1.17 267	3.82 323	3.03 276	0.40 99	0.61 248	0.08 155	21.49 325	0.52 245	3.36 262	3.20 241	3.31 322	0.70 292	0.07 230	0.92 277	0.55 150	2.03 258

HH	1.17 239	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.05 126	0.11 216	0.01 154	0.66 251	0.37 234	1.90 296	0.39 218	0.69 238	0.33 238	0.04 170	1.48 194	3.72 329	0.27 197	0.24 235	5.83 269	0.62 255	6.22 316	4.61 292	0.24 276	0.08 211	0.15 254	0.00 1	2.35 245	1.13 246

HanStereo	1.17 239	0.03 87	0.00 1	0.01 97	0.05 126	0.11 216	0.01 154	0.66 251	0.37 234	1.90 296	0.39 218	0.69 238	0.33 238	0.04 170	1.48 194	3.72 329	0.27 197	0.24 235	5.83 269	0.62 255	6.22 316	4.61 292	0.24 276	0.08 211	0.15 254	0.00 1	2.35 245	1.13 246

MSKI-zero shot	1.32 253	0.02 57	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.15 240	0.00 1	0.71 253	0.57 267	0.41 215	3.43 296	0.40 217	0.27 224	0.02 112	1.63 216	2.71 315	0.58 246	0.30 261	8.12 288	1.20 300	5.20 302	4.62 294	0.18 270	0.06 192	0.16 256	0.86 275	0.46 145	3.62 273

HSM	0.28 136	0.03 87	0.00 1	0.03 190	0.13 218	0.00 1	0.00 1	0.71 253	0.08 145	0.00 1	0.03 155	0.17 162	0.02 115	0.02 112	1.23 166	0.37 88	0.06 119	0.00 1	1.58 180	0.09 130	0.87 164	1.06 139	0.00 1	0.02 96	0.00 1	0.00 1	1.16 182	0.01 147

ACV-stereo	4.02 300	0.91 301	0.26 268	1.33 295	0.03 96	2.42 308	0.18 243	0.73 255	0.76 283	2.75 322	3.47 297	1.53 260	15.31 326	0.24 285	6.56 345	6.46 346	1.35 295	0.38 277	42.57 352	4.53 338	6.05 311	4.39 282	0.14 256	0.81 296	0.02 209	0.18 233	3.88 304	1.30 252

ADCMid	2.48 286	1.29 310	1.74 316	0.41 276	1.86 308	1.44 300	2.93 305	0.73 255	3.87 323	0.91 246	3.99 303	1.39 257	1.50 269	0.32 293	5.22 321	1.86 280	0.77 272	0.83 303	8.13 289	0.99 294	3.15 253	4.52 286	1.77 317	0.35 270	1.28 302	4.21 318	2.21 233	9.43 316

DAS	1.30 250	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.12 211	0.11 216	0.09 225	0.76 257	0.70 276	1.79 291	4.27 306	2.88 279	2.40 287	0.02 112	1.76 224	2.31 300	0.86 275	0.26 244	4.24 244	0.77 272	4.77 296	3.74 257	0.01 151	0.88 297	0.17 262	0.02 180	2.06 228	0.00 1

SepStereo	1.30 250	0.05 155	0.00 1	0.01 97	0.12 211	0.11 216	0.09 225	0.76 257	0.70 276	1.79 291	4.27 306	2.88 279	2.40 287	0.02 112	1.76 224	2.31 300	0.86 275	0.26 244	4.24 244	0.77 272	4.77 296	3.74 257	0.01 151	0.88 297	0.17 262	0.02 180	2.06 228	0.00 1

LVE	16.68 337	24.42 341	4.98 332	46.68 348	29.72 346	40.87 344	36.48 345	0.77 259	1.98 309	2.93 327	0.02 148	19.43 318	24.59 336	57.65 347	2.41 259	1.15 228	4.72 323	0.73 301	28.80 337	0.85 278	7.91 338	6.42 331	55.56 349	3.47 343	19.47 348	5.95 328	11.06 335	11.26 323

NCC-stereo	0.24 125	0.20 256	0.01 192	0.05 212	0.09 172	0.01 124	0.47 260	0.81 260	0.26 211	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.03 137	0.03 152	1.18 156	0.26 58	0.00 1	0.01 87	0.63 126	0.11 137	0.11 62	1.39 149	0.08 224	0.02 96	0.01 191	0.31 248	0.14 121	0.28 213

Abc-Net	0.24 125	0.20 256	0.01 192	0.05 212	0.09 172	0.01 124	0.47 260	0.81 260	0.26 211	0.00 1	0.00 1	0.04 77	0.03 137	0.03 152	1.18 156	0.26 58	0.00 1	0.01 87	0.63 126	0.11 137	0.11 62	1.39 149	0.08 224	0.02 96	0.01 191	0.31 248	0.14 121	0.28 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 294	1.18 307	0.43 280	2.19 303	0.94 300	0.84 287	6.54 320	0.85 262	5.90 329	2.43 308	0.94 252	1.91 270	1.34 268	4.13 325	4.25 298	2.60 312	1.01 288	0.98 311	18.67 317	1.72 317	3.64 271	6.69 337	1.93 320	0.70 292	2.03 312	2.01 296	1.46 198	8.01 304

model_zeroshot	1.35 254	0.07 193	0.00 1	0.88 287	0.02 77	0.16 252	0.00 1	0.86 263	0.17 187	1.55 277	3.29 292	0.35 210	0.23 217	0.04 170	2.47 262	2.42 307	0.29 204	0.20 219	6.49 278	0.34 222	3.90 274	3.76 259	0.00 1	0.10 226	1.41 304	0.47 260	1.66 210	5.43 288

DPSNet	6.94 316	0.47 281	0.20 265	0.29 272	1.97 309	1.07 291	0.89 281	0.86 263	2.98 318	1.22 257	2.17 281	52.57 353	13.71 323	3.88 324	7.49 348	5.80 344	2.69 310	2.05 336	50.32 355	3.36 334	8.50 343	7.72 345	4.13 325	2.45 335	1.60 307	4.65 322	2.26 239	2.20 260

test-1	1.48 259	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.20 264	0.31 254	0.89 265	0.49 253	2.96 328	3.23 290	1.52 259	0.30 232	0.17 268	1.94 241	2.72 316	0.61 248	0.49 288	5.52 262	1.33 305	4.19 279	5.99 322	0.01 151	0.12 237	0.00 1	0.18 233	3.69 300	3.00 267

iRaft-Stereo_20w	1.82 271	0.49 285	1.28 308	2.04 300	0.34 274	0.65 283	0.35 256	0.90 266	0.65 273	3.27 335	6.20 319	0.67 237	0.66 258	0.08 225	1.75 222	2.80 318	0.64 255	0.41 279	4.36 247	0.88 281	3.72 272	4.53 288	0.27 281	0.37 272	0.57 288	1.70 291	2.89 265	6.53 294

test_3	0.74 205	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.21 253	0.09 201	0.03 201	0.90 266	0.09 150	0.08 164	0.03 155	0.03 60	0.05 157	0.03 152	1.14 147	0.62 162	0.11 149	0.15 188	5.52 262	0.20 193	2.10 203	4.54 289	0.00 1	0.14 245	0.17 262	0.00 1	3.41 286	0.33 218

PSMNet-ADL	1.22 245	0.06 171	0.02 214	0.06 227	0.10 188	0.04 179	0.05 213	0.90 266	0.24 204	3.19 334	6.91 326	0.36 213	2.67 291	0.04 170	1.74 221	2.65 313	0.44 229	0.22 229	5.12 256	0.29 212	1.98 198	2.44 206	0.19 271	0.03 140	0.00 1	0.17 230	2.94 269	0.19 205

ITSA-stereo	1.86 273	0.35 270	0.30 270	0.08 239	0.41 276	0.01 124	0.82 277	0.98 269	0.56 266	2.72 320	5.68 316	1.63 266	0.32 237	0.01 59	2.78 273	2.58 311	1.09 292	0.98 311	4.10 242	1.21 301	3.40 263	4.28 275	0.78 302	1.35 314	0.19 269	2.62 303	2.99 271	8.13 306

Any-RAFT	1.05 231	0.02 57	0.02 214	0.01 97	0.05 126	0.01 124	0.00 1	0.98 269	0.38 237	0.25 199	3.29 292	0.35 210	0.21 214	0.11 246	1.46 191	1.86 280	0.54 240	0.25 239	5.16 259	0.30 216	4.27 281	2.84 230	0.10 236	0.07 205	0.06 227	0.36 253	1.19 183	4.22 279

test-3	0.74 205	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.20 250	0.09 201	0.01 154	0.98 269	0.09 150	0.11 176	0.03 155	0.03 60	0.05 157	0.03 152	1.13 145	0.62 162	0.11 149	0.15 188	5.47 260	0.20 193	2.16 210	4.58 291	0.00 1	0.13 238	0.17 262	0.01 154	3.15 276	0.33 218

test_1	0.74 205	0.06 171	0.00 1	0.01 97	0.20 250	0.09 201	0.01 154	0.98 269	0.09 150	0.10 174	0.02 148	0.03 60	0.05 157	0.03 152	1.13 145	0.62 162	0.11 149	0.15 188	5.47 260	0.20 193	2.15 209	4.57 290	0.00 1	0.13 238	0.17 262	0.01 154	3.16 278	0.33 218

DN-CSS_ROB	0.48 182	0.02 57	0.00 1	0.06 227	0.12 211	0.00 1	0.00 1	1.01 273	0.06 129	0.37 211	0.56 229	0.07 111	0.03 137	0.06 202	1.18 156	0.65 178	0.19 174	0.02 106	4.07 241	0.03 82	1.44 185	1.44 154	0.00 1	0.10 226	0.00 1	0.00 1	1.19 183	0.34 221

EKT-Stereo	1.16 237	0.02 57	0.00 1	0.03 190	0.18 243	0.05 184	0.24 253	1.07 274	0.61 269	0.85 242	1.43 264	0.50 228	0.37 247	0.06 202	2.95 275	3.75 331	0.57 243	0.35 270	3.54 235	1.78 320	4.62 294	4.79 296	0.02 179	0.04 161	0.00 1	0.00 1	3.51 290	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 276	0.56 289	1.10 303	0.01 97	0.25 262	0.49 280	0.46 259	1.08 275	1.48 303	1.57 279	8.78 340	1.54 261	1.01 263	0.04 170	2.51 264	3.86 334	0.64 255	0.27 252	6.54 279	1.51 310	5.59 308	5.11 306	0.10 236	0.39 275	0.27 277	0.17 230	4.05 310	5.96 291

MSMDNet	1.04 230	0.16 246	0.00 1	0.02 165	0.05 126	0.17 259	0.02 189	1.09 276	0.35 229	0.80 240	0.35 215	0.40 217	1.89 274	0.13 255	1.52 203	2.51 310	0.37 223	0.20 219	6.14 274	0.59 250	4.56 292	4.91 300	0.11 243	0.05 178	0.12 242	0.51 263	0.20 134	0.96 244

ADCPNet	2.98 292	0.18 250	1.56 313	0.38 273	2.05 311	0.31 273	3.98 307	1.10 277	2.73 315	2.26 306	4.94 313	0.97 247	8.31 314	0.73 304	5.33 325	2.28 298	0.91 281	0.29 258	9.19 296	1.73 318	3.19 255	4.38 279	1.90 318	0.32 265	3.45 319	4.80 323	3.15 276	10.16 319

RainbowNet	12.80 327	21.87 336	3.60 327	44.60 347	19.57 336	37.71 341	29.87 336	1.11 278	1.01 293	0.62 232	0.00 1	20.56 320	6.81 309	48.71 341	1.91 235	0.97 216	3.36 313	0.26 244	14.60 308	3.20 333	6.83 329	5.60 317	54.43 345	1.29 312	0.49 287	2.74 307	3.58 298	10.27 320

cross-raft	1.01 229	0.18 250	0.00 1	0.00 1	0.06 149	0.16 252	0.02 189	1.11 278	0.38 237	0.49 223	0.43 221	0.42 221	0.27 224	0.13 255	1.38 181	2.26 296	0.29 204	0.20 219	6.38 275	0.98 292	4.80 298	4.29 276	0.08 224	0.03 140	0.12 242	0.68 269	0.15 125	1.83 257

raft_robust	0.40 167	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.09 172	0.00 1	0.00 1	1.15 280	0.01 28	0.01 131	0.01 138	0.19 178	0.05 157	0.05 185	1.14 147	0.69 189	0.08 136	0.16 198	3.38 233	0.13 149	1.13 173	2.24 197	0.01 151	0.10 226	0.00 1	0.00 1	0.14 121	0.08 197

ADCS	3.60 298	0.93 302	0.90 299	0.15 257	1.37 302	0.66 284	2.83 304	1.15 280	7.86 333	1.62 283	2.53 285	2.92 281	7.77 313	1.02 311	6.37 343	5.58 343	2.53 305	1.81 331	9.20 297	1.54 311	6.10 313	6.70 338	0.79 304	0.95 301	1.82 309	10.25 339	2.64 254	9.14 313

CBMV	2.15 279	0.14 239	0.25 267	0.23 268	0.32 270	0.31 273	0.13 234	1.16 282	0.36 232	1.53 275	1.90 277	6.56 292	2.00 278	0.56 299	3.06 278	2.44 308	0.99 287	0.35 270	5.54 264	0.66 263	4.46 290	4.14 272	0.11 243	0.73 294	0.05 223	0.54 265	6.18 320	13.33 326
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MaskLacGwcNet_RVC	4.96 311	0.78 298	0.46 281	0.93 290	0.73 292	0.98 290	2.04 299	1.19 283	1.73 304	2.69 318	7.76 337	55.72 354	5.25 303	2.73 321	2.62 269	2.26 296	2.44 304	2.93 340	11.88 304	0.62 255	6.08 312	6.50 333	0.21 275	1.31 313	0.82 297	2.91 311	3.41 286	6.94 296

NOSS_ROB	1.10 234	0.06 171	0.02 214	0.10 250	0.16 233	0.03 170	0.00 1	1.21 284	0.62 270	1.66 286	1.79 272	1.98 271	0.36 246	0.82 309	3.04 277	3.33 326	0.64 255	0.31 266	1.34 165	0.16 172	3.76 273	3.91 263	0.10 236	0.58 283	0.00 1	0.06 204	3.54 295	0.00 1

gcap-zeroshot	1.54 261	0.09 213	0.00 1	0.88 287	0.09 172	0.35 276	0.64 270	1.23 285	0.38 237	1.58 281	3.41 295	2.66 274	0.40 249	0.05 185	1.46 191	2.31 300	0.64 255	0.26 244	14.92 309	0.54 246	2.99 248	4.46 284	1.18 312	0.03 140	0.22 272	0.00 1	0.27 137	0.53 233

MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 281	0.36 271	0.12 259	0.96 291	0.71 290	1.19 293	5.29 314	1.30 286	1.26 301	0.59 230	0.54 228	3.31 283	1.15 266	2.62 320	3.30 285	0.75 193	0.18 173	0.24 235	8.44 291	0.62 255	4.12 277	5.95 321	0.65 297	0.13 238	1.68 308	3.51 314	2.81 259	7.45 301

MLCV	0.85 216	0.04 128	0.01 192	0.18 262	0.47 278	0.00 1	0.01 154	1.32 287	0.34 226	1.02 249	2.77 287	0.40 217	0.26 220	0.05 185	1.58 209	0.90 208	0.25 192	0.25 239	5.94 272	0.17 182	1.64 190	3.11 238	0.10 236	0.53 281	0.00 1	0.01 154	1.68 212	0.02 169

anonymity	1.73 266	0.37 272	0.12 259	0.08 239	0.07 157	0.24 268	0.00 1	1.37 288	0.34 226	2.03 299	15.78 355	0.92 245	0.52 256	0.17 268	1.50 198	2.81 319	0.63 252	0.22 229	3.67 238	0.45 239	3.24 256	4.79 296	0.14 256	0.34 269	0.23 274	0.52 264	3.20 279	2.82 266

PSMNet_ROB	11.94 325	22.84 338	4.65 331	29.92 331	5.57 320	34.03 338	28.07 332	1.41 289	1.78 306	2.84 325	5.73 317	19.09 317	26.30 340	22.34 332	3.06 278	0.64 174	4.50 320	0.53 290	23.75 328	2.62 328	6.39 322	4.52 286	49.18 337	1.48 319	4.82 326	4.57 321	4.07 311	7.77 303

TRStereo	1.31 252	0.14 239	0.75 293	0.01 97	0.03 96	2.10 306	0.01 154	1.46 290	0.21 194	2.49 313	0.74 241	1.69 267	0.30 232	0.03 152	1.93 239	2.38 305	0.21 181	0.22 229	4.90 254	0.89 282	2.76 233	3.99 266	0.08 224	0.06 192	0.36 284	3.52 315	3.99 307	0.02 169

EAI-Stereo	1.28 248	0.38 274	0.65 288	0.59 281	0.25 262	0.72 286	0.54 265	1.46 290	0.76 283	0.08 164	1.89 275	0.48 227	0.33 238	0.04 170	2.10 249	2.44 308	0.28 200	0.52 289	6.62 280	0.54 246	3.35 261	3.93 264	0.15 261	0.51 278	0.60 290	1.15 281	3.43 288	0.81 240

FC-DCNN	1.41 257	0.60 290	3.49 326	2.04 300	1.35 301	2.19 307	0.93 285	1.46 290	0.90 287	1.42 268	0.78 243	1.55 263	0.55 257	0.02 112	2.23 254	0.87 203	0.61 248	0.20 219	1.89 199	0.17 182	2.32 219	1.84 184	0.00 1	0.63 286	1.51 306	1.38 287	2.87 263	4.35 280

RAFT-Test	1.05 231	0.18 250	0.00 1	0.03 190	0.10 188	0.18 261	0.06 217	1.48 293	0.43 244	0.85 242	2.02 279	0.25 190	0.40 249	0.14 262	1.41 186	2.37 304	0.32 213	0.19 213	6.40 277	0.47 240	4.67 295	3.94 265	0.16 263	0.04 161	0.14 251	0.62 266	0.15 125	1.32 253

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 293	0.43 278	0.93 300	0.09 247	0.32 270	0.20 264	0.57 266	1.49 294	2.91 317	3.02 330	7.11 329	1.62 265	1.06 265	0.02 112	2.23 254	4.08 335	0.41 227	0.42 282	35.98 345	1.46 308	4.36 287	5.52 316	0.10 236	0.31 264	0.20 271	0.92 277	1.58 207	5.59 289

DDVS	2.43 284	0.18 250	0.30 270	0.04 204	0.23 258	0.13 228	0.04 206	1.54 295	0.51 260	1.88 294	15.36 354	14.18 309	0.66 258	0.23 284	1.87 232	3.51 328	1.01 288	0.55 293	4.82 251	2.40 325	4.60 293	5.12 307	0.12 247	0.32 265	0.00 1	0.16 229	3.66 299	2.33 261

MFN_U_SF_RVC	3.55 297	0.95 303	0.87 297	1.23 294	0.82 297	1.85 303	5.19 312	1.64 296	0.92 290	2.99 329	8.05 339	5.01 288	1.65 270	5.09 326	5.85 336	1.74 273	0.93 284	0.84 305	25.33 331	2.03 322	5.23 303	5.77 319	0.49 293	1.53 321	0.79 296	2.86 310	2.25 237	4.02 277

FC-DCNN v2	1.59 262	0.63 293	3.68 328	2.60 307	1.41 303	2.61 310	0.90 282	1.68 297	1.17 298	1.28 260	0.79 244	1.71 268	0.76 261	0.02 112	2.32 257	0.88 204	0.62 251	0.18 211	2.09 206	0.15 167	2.35 220	1.85 185	0.00 1	0.59 284	2.35 313	1.83 292	3.56 297	4.80 284

DLNR_Zeroshot_test	21.41 346	75.27 360	0.88 298	99.67 364	0.12 211	0.12 227	98.83 363	1.68 297	0.30 223	2.66 316	1.13 259	2.79 275	0.33 238	21.01 330	96.21 361	100.00 365	22.27 354	20.42 355	19.18 319	1.39 306	7.37 335	5.25 311	0.01 151	0.10 226	0.00 1	0.00 1	0.25 136	0.91 241

IGEV-FE	1.67 264	0.30 268	0.40 274	2.27 304	0.13 218	1.22 294	0.51 262	1.69 299	0.41 242	1.57 279	4.87 311	1.36 255	0.50 253	0.05 185	1.51 200	3.15 321	0.23 186	0.27 252	5.82 268	0.95 289	5.40 305	5.38 313	0.20 273	0.07 205	0.26 275	0.15 225	3.26 281	3.17 271

IGEV_Zeroshot_test	1.67 264	0.30 268	0.40 274	2.27 304	0.13 218	1.22 294	0.51 262	1.69 299	0.41 242	1.44 269	4.93 312	1.36 255	0.50 253	0.05 185	1.51 200	3.15 321	0.23 186	0.27 252	5.84 271	0.95 289	5.45 306	5.39 314	0.20 273	0.07 205	0.26 275	0.15 225	3.26 281	3.16 270

HSM-Net_RVC	0.88 218	0.02 57	0.01 192	0.71 283	0.12 211	0.00 1	0.06 217	1.69 299	0.22 198	1.62 283	4.44 309	3.04 282	0.18 203	0.02 112	1.33 174	0.82 198	0.39 225	0.07 149	0.99 147	0.56 248	2.48 223	1.85 185	0.25 279	1.15 308	0.05 223	0.02 180	1.34 192	0.34 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Anonymous3	0.94 226	0.10 219	0.00 1	0.01 97	0.09 172	0.00 1	0.00 1	1.72 302	0.25 205	0.00 1	0.00 1	2.04 272	0.49 252	0.18 274	3.12 282	3.84 333	0.54 240	0.29 258	3.11 227	0.81 274	3.32 258	3.53 250	0.03 202	0.03 140	0.00 1	0.02 180	1.64 209	0.21 207

SAMSARA	4.60 305	0.22 260	0.54 282	0.16 259	0.30 269	0.27 270	1.45 294	1.79 303	0.58 268	1.29 261	2.55 286	1.03 248	10.68 319	0.66 301	5.56 333	1.76 275	0.73 267	0.54 292	7.08 284	0.89 282	4.31 284	5.49 315	0.02 179	0.66 288	20.30 349	18.97 352	17.76 347	18.53 340

DCVSM-stereo	1.80 270	0.08 207	0.12 259	0.21 267	0.05 126	0.18 261	0.01 154	1.84 304	0.27 215	2.47 309	7.17 330	10.61 301	2.53 290	0.06 202	1.16 152	1.70 267	0.50 236	0.16 198	5.62 265	1.29 304	4.11 276	2.00 190	0.17 266	1.76 325	0.03 214	0.45 259	2.49 250	1.44 255

S-Stereo	2.85 290	0.07 193	0.83 296	0.42 277	0.26 265	0.08 196	1.90 297	1.95 305	1.12 296	3.18 333	11.54 348	13.91 308	0.68 260	0.15 264	5.47 330	4.39 339	0.74 268	1.19 321	5.68 266	2.44 326	3.02 249	6.52 334	0.31 284	1.68 323	0.00 1	1.27 285	1.90 219	6.22 292

iResNetv2_ROB	0.50 185	0.12 231	0.00 1	0.08 239	0.10 188	0.00 1	0.00 1	2.00 306	0.07 139	0.48 219	0.00 1	0.06 104	0.01 72	0.05 185	2.07 248	0.42 104	0.07 128	0.00 1	2.45 215	0.02 65	2.00 200	0.86 126	0.00 1	0.11 230	0.00 1	0.00 1	2.56 252	0.00 1

MFMNet_re	2.15 279	0.05 155	0.08 247	0.00 1	0.79 294	0.84 287	1.03 288	2.00 306	1.92 308	0.48 219	0.95 253	10.91 302	3.15 295	0.07 219	5.46 329	2.08 293	2.09 301	0.88 306	10.26 300	1.74 319	5.19 301	3.08 237	0.66 298	0.93 300	0.01 191	0.01 154	2.55 251	0.78 236

Reg-Stereo(zero)	1.36 255	0.07 193	0.11 256	0.04 204	0.19 245	0.11 216	0.14 236	2.01 308	0.49 253	2.47 309	7.62 333	0.65 234	0.29 229	0.79 306	1.11 141	1.95 287	0.66 260	0.15 188	3.61 236	0.81 274	2.13 206	3.62 251	0.31 284	0.04 161	0.12 242	0.18 233	4.02 308	3.05 268

HI	1.36 255	0.07 193	0.11 256	0.04 204	0.19 245	0.11 216	0.14 236	2.01 308	0.49 253	2.47 309	7.62 333	0.65 234	0.29 229	0.79 306	1.11 141	1.95 287	0.66 260	0.15 188	3.61 236	0.81 274	2.13 206	3.62 251	0.31 284	0.04 161	0.12 242	0.18 233	4.02 308	3.05 268

iResNet_ROB	0.44 173	0.06 171	0.00 1	0.05 212	0.10 188	0.00 1	0.00 1	2.08 310	0.06 129	0.64 233	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.04 170	1.94 241	0.70 190	0.05 101	0.00 1	2.59 222	0.00 1	0.62 137	0.56 108	0.00 1	0.09 221	0.00 1	0.00 1	2.26 239	0.00 1

MDST_ROB	5.34 314	6.28 320	0.58 284	13.30 319	2.82 318	7.90 315	0.58 267	2.11 311	0.67 274	1.76 290	2.06 280	2.86 277	20.75 330	0.03 152	5.04 316	0.58 154	0.47 232	0.16 198	6.00 273	0.20 193	4.05 275	3.85 262	0.76 301	0.36 271	15.04 343	8.71 335	25.23 354	12.09 325

pmcnn	3.75 299	0.64 294	0.63 286	1.91 297	2.10 313	1.17 292	2.45 302	2.12 312	1.25 300	2.77 323	5.81 318	8.87 296	11.99 321	0.67 302	3.87 294	4.10 336	2.67 309	1.79 330	11.24 302	2.59 327	6.89 330	3.39 248	1.54 316	1.24 311	0.44 285	1.99 295	7.13 323	10.10 318

HBP-ISP	1.90 274	0.16 246	1.21 307	0.89 289	0.44 277	0.48 279	0.00 1	2.17 313	0.67 274	2.05 300	3.80 302	0.27 197	0.31 234	1.72 314	7.50 349	6.66 348	0.46 230	0.48 285	1.67 190	1.14 298	4.29 282	6.15 324	0.01 151	0.41 276	0.76 294	1.16 282	5.02 318	1.34 254

ccs_rob	2.12 277	0.09 213	0.18 264	0.08 239	0.02 77	0.03 170	0.00 1	2.34 314	0.55 264	2.47 309	13.25 350	15.14 313	0.18 203	0.20 278	1.75 222	2.69 314	0.63 252	0.29 258	3.12 228	0.69 265	4.37 288	4.79 296	0.03 202	1.18 309	0.00 1	0.01 154	1.74 213	1.47 256

SPS-STEREO	3.17 295	0.48 283	0.68 290	2.61 308	0.37 275	1.50 301	0.52 264	2.36 315	0.49 253	2.68 317	5.47 315	10.52 300	3.45 296	0.06 202	4.34 300	4.14 337	2.54 306	1.03 313	15.30 310	1.13 297	7.82 337	4.11 271	0.53 296	1.52 320	1.91 311	0.74 271	5.13 319	4.17 278
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DGSMNet	4.99 312	0.98 304	0.94 301	0.80 285	0.13 218	1.33 297	0.35 256	2.57 316	1.13 297	5.37 348	19.87 357	2.86 277	4.74 302	2.55 319	6.33 340	7.98 352	8.56 337	4.27 344	20.87 324	3.57 336	11.43 352	12.14 353	1.90 318	2.67 338	0.78 295	2.70 306	3.06 273	4.73 283

MonStereo1	15.21 335	19.68 333	2.54 321	40.32 341	29.01 345	33.47 337	34.04 341	2.63 317	1.77 305	3.57 338	3.27 291	41.91 342	33.28 346	43.60 337	1.60 213	0.83 199	4.88 324	1.49 325	24.84 329	3.11 331	6.70 324	4.91 300	51.88 339	0.76 295	2.75 315	1.92 294	7.62 326	8.36 309

LoS	0.64 198	0.04 128	0.01 192	0.01 97	0.02 77	0.01 124	0.00 1	2.75 318	0.50 258	0.39 213	0.06 163	0.52 229	0.50 253	0.13 255	1.65 218	1.84 278	0.67 262	0.45 284	1.09 152	0.25 206	3.52 266	2.69 224	0.03 202	0.06 192	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CBMV_ROB	3.27 296	0.40 276	0.58 284	1.97 299	0.67 288	0.93 289	0.87 279	2.81 319	0.71 279	2.07 302	4.31 308	16.43 314	10.64 318	0.08 225	4.28 299	2.32 303	1.23 293	0.30 261	8.97 294	1.55 312	4.44 289	2.80 228	0.32 287	0.33 267	2.38 314	2.80 309	6.89 322	7.08 297

SGM+DAISY	4.77 310	2.08 313	2.00 318	3.87 311	2.49 316	4.53 313	3.90 306	2.82 320	2.83 316	3.30 336	7.23 331	13.10 306	10.10 316	0.80 308	4.39 303	3.25 324	1.80 298	1.19 321	20.00 321	2.22 323	6.37 320	5.17 310	0.29 283	2.57 337	3.69 320	1.86 293	8.70 333	8.28 308

FAT-Stereo	2.70 289	0.14 239	2.13 319	0.10 250	0.24 259	0.01 124	0.42 258	3.13 321	0.70 276	3.10 332	9.71 343	11.10 303	1.99 276	0.09 234	3.84 293	3.34 327	1.04 290	1.21 323	4.13 243	1.57 313	5.03 300	6.08 323	0.16 263	1.81 326	0.02 209	1.54 290	2.22 235	8.08 305

Dean	17.85 341	30.68 351	3.06 325	55.31 354	32.28 349	48.38 351	36.37 344	3.18 322	4.54 326	1.38 262	0.03 155	24.22 325	32.97 345	55.50 345	2.58 268	0.88 204	6.83 332	0.30 261	24.94 330	1.19 299	6.50 323	5.31 312	55.11 348	2.49 336	17.34 346	8.54 334	12.66 337	9.39 315

IMH-64-1	17.49 338	23.91 339	7.20 338	42.28 342	28.60 342	40.17 342	38.12 347	3.27 323	8.82 337	0.09 171	0.89 248	30.12 331	23.49 333	73.52 349	5.49 331	1.63 262	6.07 329	1.82 332	28.60 333	0.85 278	6.96 332	6.15 324	55.91 350	1.37 315	10.81 333	5.12 324	7.25 324	13.60 327

IMH-64	17.49 338	23.91 339	7.20 338	42.28 342	28.60 342	40.17 342	38.12 347	3.27 323	8.82 337	0.09 171	0.89 248	30.12 331	23.49 333	73.52 349	5.49 331	1.63 262	6.07 329	1.82 332	28.60 333	0.85 278	6.96 332	6.15 324	55.91 350	1.37 315	10.81 333	5.12 324	7.25 324	13.60 327

IMH	18.53 342	24.49 342	7.11 337	42.48 345	29.80 347	40.97 345	39.23 349	3.43 325	9.05 339	0.16 181	0.26 210	31.99 333	32.37 342	76.84 352	3.57 289	1.35 241	6.58 331	1.86 334	28.67 336	1.02 295	6.73 325	5.64 318	55.92 352	1.44 318	10.40 332	7.04 331	8.16 330	23.66 345

AnyNet_C01	4.71 308	1.30 311	1.38 311	1.93 298	0.93 299	0.52 281	6.17 318	3.59 326	7.24 332	2.71 319	4.09 304	10.44 299	7.26 310	0.83 310	6.33 340	7.50 349	5.37 326	6.03 348	13.07 305	2.75 330	8.51 344	6.74 340	1.51 315	1.23 310	4.50 324	2.64 305	3.89 305	8.83 311

G-Net	4.67 307	0.76 297	0.70 291	0.11 252	0.67 288	0.16 252	0.15 241	3.65 327	5.27 327	2.31 307	7.34 332	34.50 335	4.01 299	0.10 242	3.20 284	4.40 340	0.89 278	1.61 327	9.78 299	7.32 346	4.83 299	4.09 270	0.28 282	2.01 330	0.71 293	3.72 316	8.36 332	15.27 333

SGM_RVC	4.30 303	2.32 315	0.75 293	3.54 310	1.59 306	3.25 312	1.82 296	3.65 327	2.25 312	2.74 321	4.77 310	12.38 305	7.46 311	0.33 294	1.94 241	1.02 223	2.05 299	0.71 299	15.39 311	1.24 303	3.51 265	1.92 188	1.00 309	1.06 305	4.85 328	2.62 303	17.04 343	14.85 332
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	4.18 302	1.17 306	0.72 292	0.82 286	1.48 305	1.40 299	0.67 271	3.67 329	4.18 325	1.03 250	1.60 267	41.37 341	14.10 324	0.62 300	3.58 290	0.66 181	2.66 308	0.37 276	3.32 231	0.57 249	2.86 240	2.85 231	0.04 211	2.20 332	0.89 298	4.37 319	4.63 315	11.13 322

WAO-6	12.97 328	12.92 327	2.64 324	22.85 327	13.01 331	31.05 334	25.33 331	3.69 330	9.31 340	0.52 226	3.07 289	25.35 326	35.29 349	45.64 338	5.70 335	1.43 247	8.23 334	0.60 296	19.56 320	1.47 309	6.98 334	6.65 336	17.42 332	3.07 341	12.29 336	9.52 337	9.39 334	17.14 337

edge stereo	4.03 301	0.75 296	5.72 333	1.33 295	0.51 280	2.09 305	1.64 295	3.79 331	2.55 314	2.85 326	7.79 338	22.66 323	5.90 306	0.39 296	2.71 272	3.76 332	0.78 273	0.59 295	13.55 306	1.68 315	3.25 257	6.53 335	0.38 290	1.02 303	1.25 301	1.20 283	4.15 313	10.08 317

MADNet+	4.41 304	1.05 305	0.80 295	1.02 292	1.71 307	0.11 216	5.99 317	4.10 332	0.97 292	2.05 300	1.32 261	6.38 291	7.48 312	1.42 313	8.01 351	4.40 340	9.16 338	0.48 285	9.27 298	3.65 337	8.25 341	6.45 332	0.17 266	5.70 350	4.53 325	1.51 289	3.80 301	19.26 341

PVD	2.51 287	0.07 193	1.68 315	0.05 212	0.27 266	0.46 278	1.11 290	4.43 333	5.47 328	1.79 291	3.66 300	1.45 258	3.99 298	0.22 283	5.37 326	2.24 295	1.42 297	1.15 320	7.47 287	1.69 316	3.63 268	4.94 302	0.07 220	0.52 279	1.87 310	3.33 313	3.24 280	6.24 293

MeshStereo	7.09 318	2.48 316	1.32 309	9.08 314	3.09 319	5.28 314	0.93 285	5.74 334	3.68 320	3.07 331	6.68 325	28.93 330	20.66 329	0.34 295	7.55 350	4.93 342	2.05 299	0.97 310	13.64 307	0.91 287	10.55 351	6.72 339	0.35 289	1.13 307	9.81 331	5.60 326	18.44 349	17.47 338
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
WAO-7	6.90 315	3.58 317	7.49 341	10.80 316	2.31 314	3.16 311	4.23 309	6.24 335	12.31 345	5.63 349	11.90 349	21.88 321	23.00 332	0.68 303	5.38 327	1.10 227	3.74 316	1.94 335	17.44 314	1.44 307	4.18 278	5.88 320	0.08 224	2.38 333	3.84 321	7.05 332	4.81 317	13.72 329

ELAS_RVC	9.26 320	5.08 319	4.33 330	10.85 317	5.66 321	17.39 324	5.27 313	6.37 336	3.83 322	4.16 343	10.46 347	38.81 339	25.22 338	1.72 314	5.58 334	1.74 273	4.27 318	2.84 339	10.78 301	2.72 329	6.80 326	7.82 346	1.41 314	4.21 347	15.79 345	10.60 340	18.32 348	17.99 339
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LSM0	13.03 329	0.48 283	1.94 317	3.08 309	2.05 311	2.43 309	4.86 311	6.43 337	6.36 330	3.45 337	7.75 336	14.97 311	19.62 328	0.15 264	68.79 359	82.55 360	3.67 315	1.66 329	40.88 351	6.19 342	12.32 353	13.19 354	0.24 276	2.44 334	4.84 327	6.87 330	12.68 338	21.90 344

ktn	25.08 351	26.20 345	10.23 347	42.84 346	31.90 348	44.34 348	52.33 352	6.49 338	31.79 358	14.13 355	3.70 301	42.64 344	42.28 352	75.37 351	11.31 353	6.62 347	14.82 350	9.79 351	36.83 346	9.07 348	9.10 346	7.61 343	58.54 356	8.47 353	12.19 335	16.13 349	24.10 352	28.22 350

TorneroNet-64	24.06 349	27.81 348	9.31 343	49.03 349	32.72 350	49.66 353	50.37 350	6.81 339	29.35 356	1.51 273	1.50 266	47.37 350	48.28 355	85.46 356	5.28 324	1.51 253	13.20 347	3.01 342	40.54 350	6.25 343	8.29 342	7.11 342	56.69 353	3.40 342	12.42 337	13.70 348	8.11 329	30.87 351

ELAS	9.53 321	6.63 321	3.99 329	13.09 318	7.62 324	13.81 321	5.42 315	6.99 340	6.82 331	3.78 342	10.20 345	38.09 338	22.57 331	1.86 316	6.35 342	1.70 267	4.43 319	2.64 337	11.47 303	1.62 314	6.89 330	7.84 347	1.28 313	3.81 345	17.61 347	13.16 347	17.54 346	20.21 343
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	6.94 316	9.28 326	2.49 320	8.39 313	2.42 315	9.17 316	6.40 319	7.03 341	3.64 319	1.99 298	3.65 299	26.06 327	18.08 327	0.45 298	2.01 246	0.67 183	2.33 303	0.32 267	16.74 313	0.84 277	3.33 259	1.38 147	0.88 307	0.64 287	13.53 341	9.69 338	21.22 350	14.61 331

DispFullNet	13.36 331	21.47 335	14.83 352	24.94 328	20.66 337	20.68 326	34.81 342	7.42 342	4.15 324	10.45 353	8.81 341	20.19 319	15.24 325	33.49 336	5.00 315	9.11 353	17.28 353	4.82 345	32.10 338	10.08 349	7.81 336	6.19 327	3.66 323	1.53 321	2.92 317	2.03 297	6.86 321	14.17 330

TorneroNet	24.03 348	28.19 350	10.69 348	49.51 350	34.21 352	51.74 354	50.69 351	8.48 343	26.48 354	1.40 265	6.56 322	44.67 347	43.84 354	86.48 357	3.92 295	1.37 242	12.72 346	2.99 341	39.87 348	6.79 344	8.20 340	6.79 341	56.84 354	2.97 340	13.85 342	12.70 346	11.54 336	25.42 346

WAO-8	19.62 344	25.29 343	9.38 344	38.63 336	24.33 338	42.42 346	31.16 338	8.67 344	18.70 348	3.62 339	7.02 327	43.16 345	32.71 343	54.90 343	3.38 287	1.54 256	8.45 335	1.04 314	32.58 339	12.68 353	6.82 327	6.37 328	25.97 333	1.98 328	29.31 358	11.20 341	14.88 340	33.63 353

Venus	19.63 345	25.29 343	9.38 344	38.63 336	24.33 338	42.42 346	31.16 338	8.67 344	18.70 348	3.62 339	7.02 327	43.16 345	32.71 343	54.95 344	3.38 287	1.54 256	8.45 335	1.04 314	32.58 339	12.68 353	6.82 327	6.37 328	25.97 333	1.98 328	29.31 358	11.20 341	14.88 340	33.63 353

PWCK	14.24 332	20.44 334	6.93 335	32.16 333	10.87 327	21.04 327	17.05 326	9.58 346	10.48 342	12.07 354	15.06 353	40.76 340	23.97 335	3.30 322	4.94 314	2.14 294	7.86 333	1.63 328	61.12 358	7.20 345	9.39 347	6.41 330	14.49 331	2.67 338	8.21 330	11.32 343	7.81 327	15.45 334

notaker	24.99 350	32.93 354	15.02 353	55.34 355	38.46 354	56.36 356	56.70 355	10.17 347	22.95 353	6.84 350	2.28 282	45.40 349	43.26 353	91.12 359	5.38 327	2.72 316	13.56 349	6.42 349	42.98 353	10.39 350	8.07 339	7.68 344	61.15 359	5.81 351	2.84 316	5.91 327	8.26 331	16.81 336

BEATNet-Init1	17.57 340	19.15 331	7.36 340	32.29 334	12.37 330	28.66 332	15.03 324	11.34 348	11.51 343	4.44 345	10.38 346	36.68 337	41.56 351	2.04 317	9.48 352	7.61 350	4.58 321	3.72 343	46.12 354	16.50 355	9.66 348	9.43 350	3.73 324	5.56 349	24.83 355	12.37 345	50.26 361	37.71 356

JetBlue	15.47 336	15.83 329	11.44 349	22.01 326	17.05 335	27.41 331	16.87 325	12.74 349	15.86 347	2.53 315	3.31 294	67.15 357	4.28 300	15.41 328	7.44 347	7.70 351	13.42 348	10.65 352	18.92 318	7.32 346	13.48 354	10.71 352	9.89 329	6.29 352	12.60 339	19.46 353	21.68 351	26.23 347

STStereo	10.25 323	8.38 324	9.78 346	18.33 324	10.17 326	14.59 323	9.26 322	12.75 350	8.27 336	3.70 341	13.40 351	36.44 336	25.95 339	0.17 268	6.07 337	1.96 290	1.32 294	0.63 298	25.78 332	1.22 302	2.97 247	3.26 243	1.02 310	3.80 344	12.57 338	8.01 333	17.34 345	19.56 342

MANE	13.07 330	7.36 322	11.49 350	14.22 320	9.29 325	11.70 318	8.94 321	13.50 351	12.28 344	2.82 324	6.34 320	32.11 334	28.69 341	2.24 318	6.16 339	5.90 345	4.12 317	20.76 356	17.59 315	1.99 321	6.38 321	4.38 279	0.85 305	4.58 348	23.20 352	20.22 354	39.65 358	36.16 355

KSHMR	23.83 347	31.62 352	14.01 351	55.60 356	40.18 355	53.28 355	55.84 354	13.62 352	9.32 341	7.81 351	7.68 335	28.72 329	25.02 337	84.79 354	6.40 344	3.08 320	12.08 345	4.84 346	36.89 347	5.30 340	8.60 345	7.86 348	57.85 355	4.11 346	15.16 344	11.60 344	14.42 339	27.69 349

DPSimNet_ROB	28.35 352	27.89 349	32.43 357	31.24 332	27.36 341	30.93 333	25.25 330	17.05 353	22.20 352	30.89 358	26.52 358	42.32 343	40.22 350	51.91 342	27.50 357	22.48 356	22.69 355	14.88 353	40.12 349	35.73 358	22.76 356	21.96 357	26.47 335	19.83 357	23.16 351	28.12 358	26.90 355	26.68 348

LE_ROB	18.84 343	4.56 318	7.69 342	26.18 329	32.73 351	22.59 328	28.28 333	19.07 354	15.68 346	4.69 347	13.55 352	45.05 348	49.00 356	1.33 312	4.74 311	1.71 269	1.40 296	0.53 290	28.64 335	5.81 341	5.55 307	3.29 245	6.71 327	23.78 359	30.08 360	31.85 359	46.70 360	47.61 361

UNDER WATER	29.22 353	34.07 356	15.79 354	61.06 357	48.92 359	60.55 358	67.17 357	25.97 355	20.28 351	4.66 346	6.67 324	47.92 351	34.52 347	85.26 355	6.09 338	3.30 325	17.14 352	5.72 347	35.04 344	11.97 352	9.66 348	8.71 349	58.59 357	12.20 355	26.03 356	22.98 355	16.86 342	41.83 359

HanzoNet	37.35 355	39.96 357	24.65 356	54.61 353	43.74 357	58.38 357	63.81 356	26.85 356	42.31 359	15.90 357	18.03 356	68.31 358	58.44 358	89.37 358	12.91 354	15.06 355	25.60 356	18.17 354	56.45 357	29.02 357	19.21 355	14.61 355	70.48 360	17.65 356	29.19 357	27.11 357	29.31 356	39.40 357

UNDER WATER-64	29.55 354	34.06 355	16.97 355	62.49 358	48.81 358	62.21 359	67.65 358	27.75 357	20.05 350	8.84 352	9.51 342	48.23 352	35.17 348	83.34 353	6.92 346	4.38 338	16.86 351	6.53 350	34.28 342	11.19 351	9.69 350	9.48 351	59.94 358	9.75 354	22.62 350	24.30 356	17.16 344	39.54 358

MADNet++	42.01 357	32.47 353	37.64 358	21.86 325	40.47 356	25.73 330	30.87 337	37.69 358	51.70 360	44.04 359	63.49 359	66.12 356	65.51 359	19.07 329	14.02 355	23.43 357	50.54 358	31.94 357	53.94 356	54.26 359	75.96 359	73.11 359	9.99 330	58.95 361	24.11 354	52.98 361	42.13 359	32.16 352

JetRed	38.88 356	45.85 358	43.93 360	38.66 338	38.26 353	49.60 352	54.21 353	37.93 359	28.12 355	14.79 356	10.03 344	62.74 355	5.65 305	46.25 339	34.16 358	37.11 358	44.95 357	61.08 360	34.78 343	20.44 356	57.40 358	51.01 358	49.75 338	22.86 358	30.80 361	46.77 360	39.14 357	43.50 360

LRCNet_RVC	54.46 358	70.77 359	39.91 359	91.55 359	92.17 360	87.51 360	81.57 359	46.66 360	30.39 357	97.40 360	68.75 360	87.64 361	58.12 357	95.96 362	27.25 356	9.21 354	61.45 359	44.83 358	92.80 359	58.57 360	22.95 357	14.73 356	92.70 362	48.92 360	6.30 329	2.22 299	24.38 353	15.60 335

DPSMNet_ROB	98.09 366	97.61 362	100.00 367	97.53 361	100.00 362	96.88 363	100.00 367	95.37 361	100.00 364	98.24 362	98.79 363	82.72 360	98.14 362	99.87 365	99.87 365	99.99 364	90.64 362	99.99 365	94.19 361	99.98 363	99.25 364	99.45 364	99.85 363	99.95 365	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

DGTPSM_ROB	98.07 365	97.55 361	100.00 367	97.51 360	100.00 362	96.88 363	100.00 367	95.37 361	100.00 364	98.23 361	98.78 362	82.66 359	98.09 361	99.84 364	99.87 365	100.00 365	90.54 361	99.98 364	94.00 360	99.98 363	99.25 364	99.45 364	99.85 363	99.95 365	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

MEDIAN_ROB	95.86 360	98.19 363	97.03 362	100.00 365	99.94 361	99.99 367	100.00 367	98.77 363	96.83 362	99.97 363	99.86 364	96.27 364	93.30 360	99.96 366	98.75 362	96.77 361	97.64 363	97.60 361	99.54 362	96.90 362	89.03 361	92.34 362	100.00 366	94.80 364	79.49 363	88.48 363	83.33 362	93.50 363

HaxPig	97.65 363	100.00 366	98.14 363	100.00 365	100.00 362	99.99 367	99.99 366	99.98 364	99.94 363	100.00 364	99.97 365	99.99 366	99.94 363	99.99 367	99.17 363	98.75 362	99.96 364	98.27 362	99.99 363	99.99 365	93.43 362	86.94 361	99.99 365	99.97 367	77.32 362	98.91 365	88.64 364	97.25 364

FlowAnything	99.93 367	100.00 366	100.00 367	100.00 365	100.00 362	98.97 365	99.19 365	100.00 365	100.00 364	100.00 364	100.00 366	100.00 367	100.00 365	100.00 368	100.00 367	100.00 365	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

PML	91.55 359	100.00 366	70.97 361	100.00 365	100.00 362	99.99 367	98.63 362	100.00 365	96.55 361	100.00 364	88.93 361	99.88 365	99.98 364	96.96 363	86.25 360	78.72 359	88.35 360	58.29 359	100.00 366	90.03 361	83.50 360	75.97 360	88.27 361	86.28 363	92.48 365	92.28 364	100.00 365	99.42 365

CasAABBNet	99.94 368	100.00 366	100.00 367	100.00 365	100.00 362	99.26 366	99.18 364	100.00 365	100.00 364	100.00 364	100.00 366	100.00 367	100.00 365	100.00 368	100.00 367	100.00 365	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 366	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

DPSM_ROB	97.19 361	99.15 364	99.69 365	98.88 362	100.00 362	91.14 361	91.00 360	100.00 365	100.00 364	100.00 364	100.00 366	95.08 362	100.00 365	94.84 360	100.00 367	100.00 365	100.00 366	100.00 366	99.99 363	100.00 366	100.00 366	100.00 366	54.28 343	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

DPSM	97.19 361	99.15 364	99.69 365	98.88 362	100.00 362	91.14 361	91.00 360	100.00 365	100.00 364	100.00 364	100.00 366	95.08 362	100.00 365	94.84 360	100.00 367	100.00 365	100.00 366	100.00 366	99.99 363	100.00 366	100.00 366	100.00 366	54.28 343	100.00 368	100.00 366	100.00 366	100.00 365	100.00 366

AVERAGE_ROB	97.87 364	100.00 366	99.48 364	100.00 365	100.00 362	100.00 370	100.00 367	100.00 365	100.00 364	100.00 364	100.00 366	100.00 367	100.00 365	100.00 368	99.53 364	99.67 363	99.99 365	99.97 363	100.00 366	100.00 366	96.18 363	98.83 363	100.00 366	100.00 368	86.70 364	87.40 362	88.36 363	86.25 362

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 52	0.16 256	0.01 154	0.00 1	0.00 1

ASD4																								61.04 362

Low-res two-view benchmark