Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo	0.10 5	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.28 170	0.02 1	0.06 3	0.06 6	0.07 16	0.03 3	0.09 4	0.05 7	0.06 13	0.38 9	0.35 58	0.11 6	0.09 10	0.12 5	0.06 1	0.16 19	0.15 16	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 7	0.07 9

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.03 1	0.07 11	0.31 196	0.06 3	0.04 1	0.05 3	0.06 16	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 2	0.33 47	0.09 2	0.06 1	0.09 1	0.16 55	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 19	0.08 22

ProNet	0.10 5	0.07 5	0.09 25	0.06 12	0.04 2	0.10 21	0.32 200	0.07 11	0.04 1	0.04 2	0.11 48	0.07 1	0.03 1	0.20 119	0.33 7	0.21 6	0.11 6	0.08 5	0.11 3	0.07 6	0.10 2	0.08 1	0.08 47	0.05 12	0.10 17	0.06 1	0.10 5	0.06 3

MLG-Stereo_test1	0.11 8	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.36 217	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.07 16	0.04 8	0.09 4	0.05 7	0.06 13	0.38 9	0.33 47	0.12 16	0.09 10	0.13 10	0.06 1	0.17 22	0.18 25	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 14	0.07 9

CoSv	0.09 1	0.11 26	0.07 15	0.05 6	0.04 2	0.09 17	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.06 9	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 4	0.30 34	0.11 6	0.07 2	0.13 10	0.06 1	0.12 8	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.11 28	0.07 4	0.10 5	0.06 3

AIO-test2	0.10 5	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 36	0.08 13	0.05 32	0.06 3	0.07 18	0.05 3	0.08 28	0.10 8	0.05 7	0.04 1	0.58 34	0.15 1	0.09 2	0.07 2	0.09 1	0.13 40	0.11 4	0.19 28	0.03 1	0.08 37	0.09 12	0.07 4	0.06 1	0.06 3

AIO-test1	0.11 8	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.07 24	0.08 13	0.03 5	0.09 29	0.08 30	0.08 23	0.07 20	0.10 8	0.05 7	0.06 13	0.42 13	0.22 8	0.10 4	0.08 5	0.11 3	0.20 79	0.11 4	0.47 65	0.04 9	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 3

111111	0.13 18	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.07 24	0.10 21	0.03 5	0.06 3	0.07 18	0.03 1	0.06 16	0.14 31	0.06 20	0.10 36	0.50 20	0.25 16	0.11 6	0.09 10	0.15 23	0.07 6	0.37 80	0.60 87	0.05 20	0.05 12	0.08 6	0.08 8	0.09 4	0.05 1

MLG-Stereo_test2	0.14 22	0.12 33	0.06 9	0.05 6	0.06 13	0.31 184	0.03 5	0.09 29	0.07 18	0.09 28	0.22 115	0.12 16	0.05 7	0.07 19	0.60 37	0.39 78	0.15 31	0.13 33	0.21 44	0.10 17	0.21 38	0.21 31	0.05 20	0.04 3	0.10 17	0.08 8	0.15 29	0.10 34

MM-Stereo_test3	0.09 1	0.08 11	0.04 1	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 34	0.07 18	0.07 16	0.04 8	0.09 4	0.04 2	0.04 1	0.23 1	0.30 34	0.12 16	0.07 2	0.12 5	0.20 79	0.11 4	0.11 5	0.05 20	0.04 3	0.07 1	0.08 8	0.16 33	0.07 9

GREAT-IGEV	0.17 39	0.09 15	0.08 21	0.05 6	0.04 2	0.24 148	0.03 5	0.08 17	0.10 45	0.06 9	0.06 16	0.15 33	0.05 7	0.06 13	0.84 110	0.30 34	0.12 16	0.09 10	0.13 10	0.12 28	0.11 4	1.21 180	0.06 31	0.12 67	0.08 6	0.08 8	0.17 39	0.06 3

Occ-G	0.15 29	0.13 41	0.10 38	0.09 39	0.08 36	0.12 48	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.05 3	0.10 39	0.10 8	0.06 20	0.06 13	0.49 19	0.31 38	0.13 24	0.13 33	0.84 202	0.09 12	0.21 38	0.20 30	0.06 31	0.07 29	0.10 17	0.08 8	0.18 44	0.09 29

NLCSM	0.12 14	0.10 22	0.06 9	0.12 60	0.13 70	0.10 21	0.10 81	0.09 29	0.09 35	0.12 41	0.13 61	0.17 41	0.09 42	0.09 30	0.29 4	0.18 3	0.12 16	0.14 39	0.17 27	0.12 28	0.22 40	0.13 10	0.07 40	0.08 37	0.10 17	0.09 13	0.17 39	0.08 22

OmniDepth	0.09 1	0.08 11	0.07 15	0.06 12	0.06 13	0.06 7	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.05 3	0.03 3	0.13 22	0.04 2	0.05 9	0.29 4	0.34 54	0.08 1	0.08 5	0.12 5	0.06 1	0.10 2	0.10 4	0.03 1	0.04 3	0.09 12	0.09 13	0.11 7	0.07 9

GSStereo	0.14 22	0.11 26	0.12 53	0.07 22	0.07 24	0.13 53	0.07 53	0.06 3	0.10 45	0.07 16	0.07 20	0.17 41	0.05 7	0.04 1	0.56 27	0.29 29	0.26 86	0.10 18	0.20 40	0.12 28	0.19 30	0.23 36	0.04 9	0.06 20	0.27 129	0.09 13	0.12 14	0.07 9

GS-Stereo																							0.04 9	0.06 20	0.27 129	0.09 13	0.12 14	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.15 29	0.10 22	0.06 9	0.07 22	0.07 24	0.09 17	0.03 5	0.07 11	0.07 18	0.06 9	0.09 35	0.15 33	0.07 31	0.14 63	0.48 18	0.26 20	0.11 6	0.10 18	0.17 27	0.09 12	0.15 15	1.09 157	0.05 20	0.05 12	0.08 6	0.09 13	0.18 44	0.08 22

RSM++	0.12 14	0.10 22	0.09 25	0.08 31	0.07 24	0.10 21	0.04 19	0.08 17	0.07 18	0.06 9	0.07 20	0.13 22	0.07 31	0.04 1	0.50 20	0.26 20	0.12 16	0.11 26	0.14 18	0.11 21	0.20 34	0.14 14	0.06 31	0.10 53	0.11 28	0.09 13	0.13 19	0.08 22

MoCha-V2	0.15 29	0.09 15	0.09 25	0.06 12	0.07 24	0.16 84	0.04 19	0.07 11	0.04 1	0.06 9	0.08 28	0.12 16	0.16 85	0.05 9	0.79 87	0.24 14	0.11 6	0.09 10	0.13 10	0.21 95	0.16 19	0.76 112	0.04 9	0.05 12	0.09 12	0.09 13	0.08 3	0.05 1

anonymousdsp	0.23 55	0.12 33	0.11 43	0.12 60	0.10 46	0.12 48	0.06 43	0.16 49	0.09 35	0.15 48	0.79 245	0.15 33	0.07 31	0.10 36	0.84 110	0.30 34	0.18 44	0.14 39	0.22 46	0.24 115	0.25 47	1.12 165	0.17 164	0.09 46	0.12 33	0.09 13	0.23 64	0.10 34

CroCo-Stereo	0.12 14	0.07 5	0.04 1	0.05 6	0.05 8	0.04 1	0.02 1	0.08 17	0.06 6	0.06 9	0.02 1	0.10 8	0.06 20	0.07 19	0.85 120	0.38 73	0.11 6	0.09 10	0.16 25	0.06 1	0.22 40	0.18 25	0.04 9	0.05 12	0.10 17	0.09 13	0.11 7	0.07 9
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
VIP-Stereo	0.14 22	0.11 26	0.11 43	0.08 31	0.06 13	0.08 13	0.04 19	0.11 38	0.08 30	0.09 28	0.12 54	0.20 57	0.06 20	0.07 19	0.69 62	0.40 84	0.18 44	0.13 33	0.18 34	0.17 58	0.19 30	0.13 10	0.06 31	0.08 37	0.12 33	0.10 22	0.13 19	0.14 49

GEAStereo	0.16 34	0.12 33	0.18 117	0.10 43	0.07 24	0.13 53	0.05 32	0.08 17	0.07 18	0.08 23	0.05 12	0.18 47	0.05 7	0.12 50	0.82 105	0.23 11	0.15 31	0.11 26	0.19 36	0.13 40	0.20 34	0.32 44	0.05 20	0.07 29	0.36 190	0.10 22	0.16 33	0.09 29

gasm-f	0.16 34	0.12 33	0.18 117	0.10 43	0.07 24	0.13 53	0.05 32	0.08 17	0.07 18	0.08 23	0.05 12	0.18 47	0.05 7	0.12 50	0.82 105	0.23 11	0.15 31	0.11 26	0.19 36	0.13 40	0.20 34	0.32 44	0.05 20	0.07 29	0.36 190	0.10 22	0.16 33	0.09 29

MonStereo	0.11 8	0.08 11	0.07 15	0.06 12	0.06 13	0.05 4	0.04 19	0.06 3	0.07 18	0.07 16	0.07 20	0.09 4	0.06 20	0.08 24	0.70 63	0.20 5	0.11 6	0.09 10	0.12 5	0.07 6	0.12 8	0.13 10	0.05 20	0.04 3	0.10 17	0.10 22	0.12 14	0.11 38

MLG-Stereo_test3	0.25 62	0.11 26	0.09 25	0.11 54	0.14 76	0.14 65	0.05 32	0.11 38	0.09 35	0.17 55	0.10 39	0.19 52	0.08 35	0.09 30	0.66 50	0.38 73	0.17 41	0.15 46	2.15 270	0.11 21	0.29 57	0.75 110	0.05 20	0.08 37	0.11 28	0.10 22	0.18 44	0.12 41

U	0.14 22	0.09 15	0.05 6	0.05 6	0.06 13	0.04 1	0.02 1	0.09 29	0.06 6	0.09 28	0.02 1	0.12 16	0.10 49	0.07 19	0.77 83	0.44 104	0.15 31	0.11 26	0.15 23	0.09 12	0.27 53	0.26 39	0.03 1	0.06 20	0.13 36	0.10 22	0.11 7	0.09 29

AIO-Stereo	0.11 8	0.09 15	0.09 25	0.08 31	0.06 13	0.12 48	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.06 16	0.12 16	0.05 7	0.05 9	0.46 17	0.34 54	0.22 59	0.10 18	0.21 44	0.12 28	0.13 10	0.12 7	0.04 9	0.05 12	0.08 6	0.10 22	0.13 19	0.06 3

TDLM	0.13 18	0.14 45	0.13 65	0.10 43	0.12 60	0.11 33	0.10 81	0.14 46	0.10 45	0.09 28	0.16 85	0.17 41	0.10 49	0.09 30	0.28 3	0.19 4	0.15 31	0.14 39	0.13 10	0.10 17	0.15 15	0.11 5	0.09 58	0.10 53	0.11 28	0.10 22	0.15 29	0.15 52

AdaDepth	0.14 22	0.11 26	0.07 15	0.07 22	0.08 36	0.17 94	0.05 32	0.08 17	0.08 30	0.06 9	0.08 28	0.10 8	0.06 20	0.11 41	0.57 30	0.37 70	0.14 28	0.12 32	0.22 46	0.17 58	0.15 15	0.21 31	0.04 9	0.06 20	0.10 17	0.11 30	0.17 39	0.11 38

LG-Stereo_L1	0.21 48	0.16 54	0.09 25	0.07 22	0.11 52	0.24 148	0.04 19	0.19 58	0.12 59	0.27 89	0.23 120	0.23 69	0.11 55	0.17 89	0.60 37	0.53 152	0.24 71	0.16 51	0.33 81	0.27 122	0.40 86	0.44 58	0.06 31	0.08 37	0.15 50	0.11 30	0.17 39	0.16 56

RAStereo	0.16 34	0.12 33	0.08 21	0.06 12	0.08 36	0.06 7	0.04 19	0.10 34	0.07 18	0.20 63	0.04 8	0.14 31	0.06 20	0.09 30	0.96 143	0.35 58	0.18 44	0.13 33	0.20 40	0.08 10	0.46 99	0.23 36	0.05 20	0.06 20	0.13 36	0.11 30	0.12 14	0.11 38

RSM	0.11 8	0.09 15	0.09 25	0.07 22	0.06 13	0.14 65	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.07 20	0.13 22	0.06 20	0.04 1	0.51 23	0.26 20	0.10 4	0.10 18	0.14 18	0.11 21	0.17 22	0.13 10	0.04 9	0.06 20	0.09 12	0.11 30	0.13 19	0.07 9

CroCo-Stereo Lap2	0.12 14	0.07 5	0.05 6	0.05 6	0.06 13	0.04 1	0.03 5	0.08 17	0.06 6	0.11 38	0.03 3	0.12 16	0.06 20	0.08 24	0.59 35	0.36 65	0.11 6	0.10 18	0.12 5	0.07 6	0.25 47	0.17 22	0.04 9	0.07 29	0.11 28	0.11 30	0.11 7	0.08 22

RAFT + AFF	0.42 147	0.12 33	0.09 25	0.13 71	0.07 24	0.11 33	0.06 43	0.17 52	0.10 45	0.19 60	0.10 39	0.28 98	0.08 35	0.11 41	7.47 310	0.33 47	0.20 53	0.11 26	0.33 81	0.10 17	0.39 84	0.16 20	0.07 40	0.09 46	0.16 60	0.11 30	0.13 19	0.09 29

LG-Stereo_L2	0.21 48	0.16 54	0.09 25	0.07 22	0.11 52	0.23 140	0.04 19	0.19 58	0.12 59	0.26 85	0.23 120	0.25 80	0.11 55	0.17 89	0.63 44	0.52 148	0.24 71	0.16 51	0.29 67	0.25 117	0.40 86	0.44 58	0.07 40	0.08 37	0.15 50	0.12 36	0.16 33	0.16 56

LG-G_1	0.23 55	0.15 47	0.11 43	0.12 60	0.15 89	0.24 148	0.06 43	0.13 42	0.09 35	0.11 38	0.18 87	0.17 41	0.11 55	0.15 74	0.70 63	0.44 104	0.21 56	0.19 68	0.26 55	0.17 58	0.32 65	1.48 218	0.06 31	0.09 46	0.13 36	0.12 36	0.18 44	0.16 56

LG-G	0.23 55	0.15 47	0.11 43	0.12 60	0.15 89	0.24 148	0.06 43	0.13 42	0.09 35	0.11 38	0.18 87	0.17 41	0.11 55	0.15 74	0.70 63	0.44 104	0.21 56	0.19 68	0.26 55	0.17 58	0.32 65	1.48 218	0.06 31	0.09 46	0.13 36	0.12 36	0.18 44	0.16 56

DFGA-Net	0.18 41	0.17 58	0.10 38	0.13 71	0.08 36	0.10 21	0.08 60	0.19 58	0.10 45	0.28 94	0.11 48	0.18 47	0.09 42	0.13 53	0.68 59	0.27 24	0.20 53	0.15 46	0.28 65	0.12 28	0.22 40	0.17 22	0.08 47	0.12 67	0.15 50	0.12 36	0.35 101	0.14 49

LGtest1	0.21 48	0.15 47	0.12 53	0.10 43	0.14 76	0.35 210	0.05 32	0.14 46	0.13 66	0.12 41	0.34 182	0.16 36	0.13 71	0.10 36	0.74 72	0.48 129	0.23 62	0.23 104	0.25 50	0.20 79	0.29 57	0.44 58	0.08 47	0.10 53	0.14 43	0.12 36	0.18 44	0.15 52

LG-Stereo	0.13 18	0.07 5	0.05 6	0.06 12	0.06 13	0.21 124	0.03 5	0.09 29	0.08 30	0.09 28	0.32 173	0.16 36	0.05 7	0.06 13	0.67 54	0.31 38	0.11 6	0.09 10	0.18 34	0.08 10	0.14 12	0.12 7	0.03 1	0.04 3	0.08 6	0.12 36	0.11 7	0.07 9

GIP-stereo	0.15 29	0.12 33	0.09 25	0.07 22	0.06 13	0.23 140	0.10 81	0.07 11	0.06 6	0.08 23	0.09 35	0.11 14	0.05 7	0.13 53	0.60 37	0.26 20	0.13 24	0.11 26	0.19 36	0.31 146	0.17 22	0.60 87	0.05 20	0.06 20	0.10 17	0.12 36	0.16 33	0.07 9

iRaftStereo_RVC	0.16 34	0.15 47	0.11 43	0.10 43	0.10 46	0.09 17	0.05 32	0.17 52	0.09 35	0.15 48	0.15 75	0.18 47	0.09 42	0.18 108	0.38 9	0.28 27	0.20 53	0.14 39	0.19 36	0.12 28	0.34 72	0.30 43	0.07 40	0.09 46	0.14 43	0.12 36	0.18 44	0.13 44

delet	0.15 29	0.14 45	0.12 53	0.12 60	0.12 60	0.13 53	0.09 70	0.12 40	0.09 35	0.15 48	0.11 48	0.16 36	0.09 42	0.11 41	0.57 30	0.23 11	0.16 36	0.13 33	0.13 10	0.12 28	0.17 22	0.29 41	0.09 58	0.10 53	0.13 36	0.12 36	0.20 55	0.13 44

CVANet_RVC	0.18 41	0.18 68	0.18 117	0.20 142	0.15 89	0.17 94	0.13 119	0.23 75	0.11 53	0.14 46	0.22 115	0.20 57	0.12 65	0.48 249	0.35 8	0.21 6	0.17 41	0.16 51	0.16 25	0.13 40	0.18 27	0.15 16	0.10 67	0.12 67	0.14 43	0.12 36	0.19 52	0.16 56

DEFOM-Stereo	0.14 22	0.12 33	0.09 25	0.08 31	0.08 36	0.11 33	0.04 19	0.10 34	0.07 18	0.08 23	0.10 39	0.12 16	0.06 20	0.07 19	0.51 23	0.29 29	0.17 41	0.14 39	0.17 27	0.10 17	0.32 65	0.16 20	0.08 47	0.07 29	0.12 33	0.13 46	0.25 71	0.13 44

StereoVision	0.13 18	0.10 22	0.07 15	0.06 12	0.07 24	0.07 11	0.07 53	0.10 34	0.13 66	0.09 28	0.07 20	0.16 36	0.07 31	0.11 41	0.56 27	0.29 29	0.14 28	0.13 33	0.17 27	0.09 12	0.18 27	0.15 16	0.04 9	0.08 37	0.15 50	0.13 46	0.19 52	0.15 52

AASNet	0.20 47	0.17 58	0.13 65	0.14 84	0.15 89	0.15 73	0.13 119	0.17 52	0.09 35	0.15 48	0.15 75	0.16 36	0.09 42	0.14 63	1.03 152	0.22 8	0.18 44	0.16 51	0.17 27	0.14 48	0.17 22	0.76 112	0.10 67	0.11 62	0.15 50	0.13 46	0.17 39	0.12 41

GANet	0.19 45	0.17 58	0.16 97	0.16 101	0.16 101	0.21 124	0.14 129	0.20 64	0.13 66	0.15 48	0.20 102	0.37 155	0.10 49	0.14 63	0.42 13	0.22 8	0.40 173	0.20 75	0.17 27	0.11 21	0.22 40	0.14 14	0.12 97	0.12 67	0.15 50	0.13 46	0.20 55	0.17 66

HCRNet	0.34 103	0.24 160	0.13 65	0.26 188	0.11 52	0.18 103	0.13 119	0.20 64	0.09 35	0.54 231	0.20 102	0.29 108	0.10 49	0.13 53	3.96 266	0.29 29	0.21 56	0.15 46	0.25 50	0.13 40	0.25 47	0.40 55	0.13 117	0.10 53	0.13 36	0.14 50	0.36 112	0.15 52

ARAFT	0.27 71	0.17 58	0.12 53	0.15 91	0.12 60	0.12 48	0.06 43	0.20 64	0.13 66	0.36 169	0.15 75	0.29 108	0.11 55	0.27 157	0.88 133	0.39 78	0.27 92	0.24 115	0.52 144	0.13 40	0.50 115	0.90 129	0.09 58	0.11 62	0.21 90	0.14 50	0.38 122	0.18 70

RAFT	0.14 22	0.07 5	0.10 38	0.08 31	0.04 2	0.24 148	0.28 190	0.19 58	0.07 18	0.13 43	0.08 28	0.13 22	0.06 20	0.11 41	0.44 16	0.17 2	0.12 16	0.08 5	0.14 18	0.21 95	0.16 19	0.18 25	0.04 9	0.05 12	0.15 50	0.15 52	0.21 58	0.16 56

MMNet	0.24 60	0.15 47	0.12 53	0.13 71	0.13 70	0.13 53	0.10 81	0.16 49	0.12 59	0.13 43	0.14 72	0.19 52	0.09 42	0.18 108	2.14 218	0.25 16	0.18 44	0.16 51	0.20 40	0.14 48	0.20 34	0.37 52	0.10 67	0.12 67	0.15 50	0.15 52	0.28 81	0.16 56

S2M2_XL	0.35 114	0.15 47	0.16 97	0.10 43	0.12 60	0.13 53	0.12 99	0.29 107	0.19 124	0.27 89	0.13 61	0.36 150	0.34 196	0.13 53	1.05 157	0.79 213	0.48 216	0.44 236	0.28 65	0.20 79	1.53 251	1.16 171	0.13 117	0.12 67	0.18 72	0.16 54	0.23 64	0.25 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.37 123	0.13 41	0.10 38	0.09 39	0.09 42	0.11 33	0.05 32	0.13 42	0.12 59	0.14 46	0.08 28	0.28 98	0.15 81	0.10 36	4.91 277	0.59 167	0.29 112	0.18 63	0.37 93	0.33 151	0.47 106	0.33 47	0.10 67	0.09 46	0.14 43	0.16 54	0.22 62	0.19 73

YMNet	0.46 161	0.20 95	0.12 53	0.16 101	0.15 89	0.32 191	0.87 277	0.19 58	0.16 89	0.27 89	0.11 48	0.24 72	0.36 204	0.15 74	5.11 282	0.66 184	0.23 62	0.22 92	0.26 55	0.21 95	0.19 30	0.29 41	0.09 58	0.13 88	0.74 267	0.16 54	0.66 222	0.19 73

AIO_rvc	0.34 103	0.17 58	0.12 53	0.10 43	0.09 42	0.38 222	0.11 89	0.17 52	0.11 53	0.15 48	0.07 20	0.17 41	0.10 49	0.14 63	1.81 201	1.13 253	0.16 36	0.45 238	0.34 86	0.11 21	0.26 50	2.17 295	0.17 164	0.07 29	0.14 43	0.16 54	0.16 33	0.10 34

MGS-Stereo	0.36 122	0.22 123	0.14 83	0.13 71	0.13 70	0.11 33	0.10 81	0.21 68	0.12 59	0.18 58	0.13 61	0.21 61	0.16 85	0.13 53	4.38 272	0.33 47	0.26 86	0.22 92	0.31 75	0.18 65	0.38 82	0.70 102	0.11 85	0.13 88	0.19 81	0.17 58	0.26 76	0.21 85

plain	0.21 48	0.20 95	0.12 53	0.11 54	0.14 76	0.10 21	0.06 43	0.22 70	0.11 53	0.23 67	0.08 28	0.22 66	0.11 55	0.17 89	0.66 50	0.45 115	0.25 79	0.20 75	0.26 55	0.12 28	0.46 99	0.42 56	0.07 40	0.14 100	0.17 65	0.17 58	0.19 52	0.21 85

MIF-Stereo (partial)	0.23 55	0.20 95	0.12 53	0.10 43	0.12 60	0.10 21	0.07 53	0.17 52	0.14 74	0.18 58	0.10 39	0.20 57	0.11 55	0.17 89	1.11 168	0.44 104	0.25 79	0.21 84	0.26 55	0.13 40	0.49 109	0.32 44	0.08 47	0.14 100	0.17 65	0.17 58	0.38 122	0.20 76

CASnet	0.31 90	0.22 123	0.14 83	0.15 91	0.17 120	0.17 94	0.08 60	0.30 114	0.18 116	0.34 146	0.21 107	0.38 158	0.28 167	0.13 53	0.75 79	0.44 104	0.32 132	0.26 128	0.43 112	0.34 157	1.11 193	0.69 101	0.11 85	0.14 100	0.25 113	0.17 58	0.33 89	0.25 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.28 75	0.17 58	0.14 83	0.12 60	0.11 52	0.10 21	0.06 43	0.29 107	0.16 89	0.30 108	0.14 72	0.22 66	0.11 55	0.34 203	0.56 27	0.42 92	0.23 62	0.17 58	0.39 98	0.17 58	0.70 156	1.53 230	0.10 67	0.11 62	0.24 104	0.17 58	0.25 71	0.17 66

anonymousdsp2	0.30 83	0.20 95	0.16 97	0.14 84	0.13 70	0.15 73	0.11 89	0.28 102	0.12 59	0.25 82	1.08 269	0.24 72	0.12 65	0.15 74	0.71 68	0.42 92	0.25 79	0.20 75	0.45 117	0.38 176	0.41 90	0.96 137	0.10 67	0.13 88	0.20 88	0.17 58	0.43 154	0.18 70

RAFT_CTSACE	0.21 48	0.20 95	0.13 65	0.12 60	0.10 46	0.14 65	0.08 60	0.24 83	0.10 45	0.26 85	0.10 39	0.21 61	0.18 103	0.11 41	0.57 30	0.35 58	0.19 51	0.14 39	0.26 55	0.18 65	0.31 63	0.70 102	0.08 47	0.10 53	0.27 129	0.17 58	0.33 89	0.16 56

RAFT+CT+SA	0.25 62	0.21 106	0.13 65	0.13 71	0.09 42	0.10 21	0.08 60	0.32 138	0.13 66	0.24 74	0.10 39	0.26 87	0.21 125	0.09 30	0.98 147	0.58 162	0.18 44	0.16 51	0.40 103	0.14 48	0.33 70	0.72 106	0.07 40	0.12 67	0.19 81	0.17 58	0.32 84	0.20 76

test_5	0.22 53	0.19 80	0.11 43	0.11 54	0.07 24	0.21 124	0.07 53	0.32 138	0.10 45	0.17 55	0.21 107	0.24 72	0.21 125	0.08 24	0.97 146	0.46 122	0.16 36	0.15 46	0.26 55	0.11 21	0.23 45	0.46 64	0.06 31	0.12 67	0.16 60	0.17 58	0.33 89	0.20 76

CIPLG	0.34 103	0.19 80	0.19 130	0.16 101	0.16 101	0.16 84	0.24 173	0.32 138	0.26 179	0.30 108	0.31 166	0.31 127	0.16 85	0.38 222	0.86 123	0.40 84	0.34 144	0.20 75	0.50 133	0.20 79	0.49 109	1.39 203	0.11 85	0.15 108	0.53 241	0.17 58	0.57 201	0.20 76

IPLGR_C	0.34 103	0.19 80	0.19 130	0.16 101	0.16 101	0.16 84	0.25 182	0.32 138	0.26 179	0.30 108	0.32 173	0.30 120	0.17 94	0.37 216	0.79 87	0.40 84	0.33 140	0.20 75	0.51 136	0.19 72	0.49 109	1.39 203	0.12 97	0.15 108	0.50 237	0.17 58	0.58 205	0.20 76

ACRE	0.35 114	0.19 80	0.18 117	0.16 101	0.16 101	0.16 84	0.24 173	0.32 138	0.25 171	0.30 108	0.43 198	0.31 127	0.17 94	0.38 222	0.81 92	0.40 84	0.34 144	0.20 75	0.51 136	0.20 79	0.50 115	1.39 203	0.12 97	0.15 108	0.51 239	0.17 58	0.57 201	0.20 76

DMCA	0.26 67	0.17 58	0.16 97	0.13 71	0.14 76	0.13 53	0.11 89	0.18 57	0.15 82	0.19 60	0.18 87	0.28 98	0.12 65	0.15 74	1.79 199	0.60 168	0.32 132	0.46 242	0.24 48	0.15 51	0.26 50	0.21 31	0.13 117	0.12 67	0.17 65	0.17 58	0.21 58	0.17 66

AANet_RVC	0.16 34	0.13 41	0.13 65	0.10 43	0.15 89	0.08 13	0.13 119	0.14 46	0.15 82	0.13 43	0.13 61	0.13 22	0.11 55	0.10 36	0.42 13	0.24 14	0.16 36	0.16 51	0.20 40	0.15 51	0.15 15	0.17 22	0.11 85	0.11 62	0.16 60	0.17 58	0.22 62	0.24 100

HUF	0.50 181	0.17 58	0.13 65	0.11 54	0.12 60	0.40 232	0.11 89	0.22 70	0.11 53	0.22 65	0.09 35	0.19 52	0.19 114	0.11 41	3.00 246	2.86 325	0.70 262	0.49 253	0.61 167	0.20 79	0.53 125	1.85 259	0.28 226	0.18 148	0.15 50	0.18 72	0.18 44	0.13 44

GLC_STEREO	0.31 90	0.23 145	0.24 180	0.20 142	0.20 145	0.18 103	0.14 129	0.38 192	0.16 89	0.34 146	0.25 129	0.29 108	0.16 85	0.17 89	0.68 59	0.52 148	0.37 157	0.27 132	0.42 106	0.37 168	0.90 172	0.42 56	0.13 117	0.15 108	0.24 104	0.18 72	0.48 172	0.25 106

raft+_RVC	0.26 67	0.19 80	0.15 89	0.15 91	0.15 89	0.13 53	0.14 129	0.30 114	0.14 74	0.28 94	0.18 87	0.22 66	0.11 55	0.19 111	0.62 42	0.43 100	0.23 62	0.17 58	0.41 104	0.28 127	0.45 98	0.95 135	0.09 58	0.11 62	0.20 88	0.18 72	0.25 71	0.20 76

AFF-stereo	0.22 53	0.19 80	0.15 89	0.14 84	0.12 60	0.14 65	0.06 43	0.24 83	0.13 66	0.29 101	0.12 54	0.24 72	0.10 49	0.08 24	0.60 37	0.38 73	0.18 44	0.19 68	0.48 119	0.12 28	0.28 54	0.56 74	0.08 47	0.10 53	0.19 81	0.18 72	0.43 154	0.16 56

UPFNet	0.25 62	0.18 68	0.19 130	0.17 115	0.18 129	0.19 110	0.14 129	0.22 70	0.16 89	0.23 67	0.18 87	0.21 61	0.13 71	0.26 151	1.51 189	0.28 27	0.23 62	0.21 84	0.25 50	0.18 65	0.22 40	0.35 49	0.13 117	0.15 108	0.18 72	0.18 72	0.39 126	0.18 70

iinet-f	0.35 114	0.23 145	0.17 108	0.20 142	0.14 76	0.21 124	0.17 153	0.22 70	0.16 89	0.38 186	0.39 193	0.26 87	0.23 137	0.17 89	1.84 204	0.49 131	0.27 92	0.21 84	0.66 178	0.34 157	0.46 99	0.83 122	0.15 146	0.14 100	0.26 120	0.19 77	0.45 162	0.25 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 62	0.20 95	0.18 117	0.15 91	0.17 120	0.13 53	0.10 81	0.29 107	0.15 82	0.33 143	0.15 75	0.31 127	0.22 130	0.14 63	0.66 50	0.37 70	0.22 59	0.15 46	0.50 133	0.16 55	0.32 65	0.59 84	0.10 67	0.13 88	0.24 104	0.19 77	0.47 169	0.20 76

GMStereo	0.23 55	0.24 160	0.13 65	0.19 132	0.17 120	0.19 110	0.14 129	0.29 107	0.16 89	0.23 67	0.19 99	0.32 134	0.16 85	0.13 53	0.53 26	0.27 24	0.28 103	0.19 68	0.43 112	0.20 79	0.30 61	0.19 28	0.12 97	0.15 108	0.24 104	0.19 77	0.39 126	0.20 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.31 90	0.18 68	0.15 89	0.17 115	0.15 89	0.14 65	0.10 81	0.29 107	0.19 124	0.30 108	0.20 102	0.28 98	0.18 103	0.29 174	1.30 177	0.42 92	0.27 92	0.20 75	0.37 93	0.17 58	0.64 148	0.99 142	0.12 97	0.15 108	0.19 81	0.19 77	0.39 126	0.26 113
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
dd	0.37 123	0.25 172	0.15 89	0.44 248	0.16 101	0.32 191	0.19 165	0.28 102	0.13 66	0.29 101	0.14 72	0.44 188	0.14 74	0.15 74	2.86 239	0.38 73	0.36 153	0.22 92	0.52 144	0.34 157	0.32 65	0.28 40	0.17 164	0.29 222	0.27 129	0.20 81	0.40 132	0.32 145

DMCA-RVC	0.41 145	0.21 106	0.22 168	0.32 215	0.28 203	0.18 103	0.45 236	0.34 153	0.30 202	0.32 135	1.09 270	0.31 127	0.16 85	0.30 180	2.90 242	0.35 58	0.26 86	0.25 122	0.26 55	0.30 138	0.38 82	0.34 48	0.16 155	0.28 216	0.35 181	0.20 81	0.36 112	0.27 119

4D-IteraStereo	0.33 97	0.18 68	0.21 159	0.16 101	0.16 101	0.11 33	0.08 60	0.33 147	0.17 107	0.33 143	0.18 87	0.27 93	0.13 71	0.33 199	0.80 90	0.66 184	0.26 86	0.30 156	0.49 127	0.36 162	0.82 167	1.41 207	0.10 67	0.15 108	0.19 81	0.21 83	0.41 134	0.19 73

S2M2_L	0.39 136	0.22 123	0.24 180	0.17 115	0.15 89	0.19 110	0.13 119	0.28 102	0.20 134	0.40 194	0.11 48	0.33 138	0.25 149	0.21 121	1.09 161	0.71 202	0.42 187	0.44 236	0.31 75	0.37 168	1.34 229	1.30 191	0.17 164	0.14 100	0.21 90	0.22 84	0.59 210	0.29 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LoS_RVC	0.37 123	0.25 172	0.20 144	0.10 43	0.17 120	0.13 53	0.09 70	0.24 83	0.25 171	0.38 186	0.25 129	0.36 150	0.34 196	0.22 123	0.81 92	0.78 211	0.41 179	0.42 231	0.56 150	0.27 122	0.97 178	1.33 193	0.14 130	0.15 108	0.28 140	0.22 84	0.25 71	0.29 125

tt_ll	0.37 123	0.25 172	0.20 144	0.10 43	0.17 120	0.13 53	0.09 70	0.24 83	0.25 171	0.38 186	0.25 129	0.36 150	0.34 196	0.22 123	0.81 92	0.78 211	0.41 179	0.42 231	0.56 150	0.27 122	0.97 178	1.33 193	0.14 130	0.15 108	0.28 140	0.22 84	0.25 71	0.29 125

CES	0.41 145	0.19 80	0.16 97	0.14 84	0.18 129	0.16 84	0.10 81	0.54 258	0.25 171	0.30 108	0.34 182	0.40 171	0.38 216	0.47 245	1.33 179	0.79 213	0.52 230	0.48 249	0.33 81	0.42 193	1.04 183	1.15 170	0.14 130	0.13 88	0.26 120	0.22 84	0.28 81	0.34 155

CREStereo++_RVC	0.45 158	0.22 123	0.20 144	0.17 115	0.20 145	0.15 73	0.11 89	0.34 153	0.19 124	0.35 154	0.19 99	0.32 134	0.31 179	0.16 83	1.29 176	0.81 219	0.38 162	0.27 132	0.56 150	0.36 162	1.08 189	1.26 185	0.13 117	0.15 108	0.26 120	0.22 84	2.29 318	0.31 139
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
TestStereo	0.28 75	0.25 172	0.20 144	0.21 150	0.15 89	0.21 124	0.13 119	0.35 164	0.18 116	0.38 186	0.18 87	0.33 138	0.16 85	0.13 53	1.02 151	0.27 24	0.34 144	0.18 63	0.42 106	0.18 65	0.46 99	0.35 49	0.13 117	0.17 135	0.27 129	0.22 84	0.34 98	0.26 113

RASNet	0.29 79	0.21 106	0.21 159	0.19 132	0.18 129	0.18 103	0.14 129	0.31 124	0.18 116	0.32 135	0.20 102	0.26 87	0.18 103	0.17 89	0.86 123	0.66 184	0.25 79	0.19 68	0.26 55	0.16 55	0.65 149	0.61 90	0.11 85	0.21 181	0.21 90	0.22 84	0.45 162	0.30 131

DN-CSS_ROB	0.35 114	0.22 123	0.24 180	0.23 163	0.26 192	0.15 73	0.12 99	0.42 214	0.19 124	0.39 191	0.41 196	0.34 144	0.26 158	0.32 195	0.67 54	0.42 92	0.30 122	0.23 104	0.92 210	0.21 95	0.80 165	0.68 100	0.15 146	0.27 212	0.24 104	0.22 84	0.41 134	0.30 131

MaDis-Stereo	0.19 45	0.16 54	0.11 43	0.07 22	0.10 46	0.06 7	0.06 43	0.12 40	0.10 45	0.19 60	0.08 28	0.19 52	0.08 35	0.14 63	0.52 25	0.39 78	0.24 71	0.18 63	0.30 69	0.12 28	0.46 99	0.36 51	0.07 40	0.10 53	0.19 81	0.23 92	0.20 55	0.25 106

UniTT-Stereo	0.24 60	0.15 47	0.11 43	0.09 39	0.11 52	0.09 17	0.05 32	0.16 49	0.11 53	0.21 64	0.09 35	0.19 52	0.15 81	0.27 157	1.23 174	0.46 122	0.23 62	0.18 63	0.63 172	0.13 40	0.53 125	0.37 52	0.10 67	0.12 67	0.17 65	0.23 92	0.15 29	0.17 66

test-3	0.47 171	0.22 123	0.20 144	0.18 125	0.21 153	0.19 110	0.12 99	0.41 204	0.16 89	0.35 154	0.18 87	0.42 181	0.19 114	0.19 111	1.04 155	0.66 184	0.32 132	0.30 156	1.28 251	0.44 207	1.13 196	1.75 254	0.10 67	0.17 135	0.45 226	0.23 92	0.56 197	1.21 266

test_1	0.47 171	0.22 123	0.20 144	0.18 125	0.21 153	0.19 110	0.12 99	0.41 204	0.16 89	0.34 146	0.18 87	0.42 181	0.19 114	0.19 111	1.04 155	0.66 184	0.32 132	0.30 156	1.28 251	0.44 207	1.13 196	1.75 254	0.10 67	0.17 135	0.45 226	0.23 92	0.56 197	1.22 267

rafts_anoy	0.28 75	0.23 145	0.18 117	0.17 115	0.19 138	0.15 73	0.11 89	0.34 153	0.14 74	0.26 85	0.21 107	0.25 80	0.14 74	0.22 123	0.65 48	0.40 84	0.34 144	0.24 115	0.48 119	0.33 151	0.52 123	0.76 112	0.11 85	0.16 124	0.24 104	0.23 92	0.24 67	0.26 113

TANstereo	0.43 150	0.22 123	0.18 117	0.21 150	0.21 153	0.22 136	0.11 89	0.27 93	0.22 149	0.32 135	0.25 129	0.25 80	0.25 149	0.24 139	1.37 183	0.81 219	0.43 193	0.41 228	0.67 180	0.39 182	1.08 189	1.16 171	0.48 271	0.16 124	0.17 65	0.23 92	0.99 264	0.24 100

XX-TBD	0.43 150	0.22 123	0.18 117	0.21 150	0.21 153	0.22 136	0.11 89	0.27 93	0.22 149	0.32 135	0.25 129	0.25 80	0.25 149	0.24 139	1.37 183	0.81 219	0.43 193	0.41 228	0.67 180	0.39 182	1.08 189	1.16 171	0.48 271	0.16 124	0.17 65	0.23 92	0.99 264	0.24 100

GES	0.54 189	0.23 145	0.19 130	0.21 150	0.22 168	0.26 160	0.18 158	0.34 153	0.31 208	0.36 169	0.28 156	0.30 120	0.22 130	0.22 123	2.69 237	0.58 162	0.37 157	0.28 143	1.14 232	0.32 148	1.08 189	0.88 127	0.18 175	0.24 201	0.26 120	0.23 92	0.58 205	2.34 293

HGLStereo	0.30 83	0.23 145	0.19 130	0.18 125	0.23 174	0.18 103	0.13 119	0.23 75	0.16 89	0.31 122	0.31 166	0.21 61	0.14 74	0.22 123	1.81 201	0.35 58	0.37 157	0.24 115	0.29 67	0.20 79	0.41 90	0.39 54	0.14 130	0.16 124	0.23 97	0.23 92	0.32 84	0.22 88

BEATNet_4x	0.40 143	0.23 145	0.19 130	0.20 142	0.19 138	0.16 84	0.14 129	0.31 124	0.27 189	0.35 154	0.22 115	0.32 134	0.23 137	0.29 174	1.51 189	0.58 162	0.52 230	0.51 262	0.49 127	0.22 105	0.91 174	1.44 211	0.14 130	0.23 194	0.23 97	0.23 92	0.42 145	0.31 139

NVstereo2D	0.63 209	0.25 172	0.20 144	0.28 198	0.25 184	0.34 205	0.35 213	0.30 114	0.22 149	0.39 191	0.33 179	0.26 87	0.16 85	0.42 237	9.29 323	0.43 100	0.32 132	0.27 132	0.35 88	0.20 79	0.35 77	0.44 58	0.30 235	0.21 181	0.31 164	0.23 92	0.27 78	0.25 106

DISCO	0.32 96	0.24 160	0.17 108	0.19 132	0.21 153	0.23 140	0.27 186	0.21 68	0.21 143	0.36 169	0.25 129	0.24 72	0.16 85	0.19 111	1.86 205	0.35 58	0.29 112	0.22 92	0.42 106	0.22 105	0.28 54	0.56 74	0.14 130	0.16 124	0.23 97	0.23 92	0.40 132	0.24 100

trnet	0.35 114	0.23 145	0.19 130	0.17 115	0.20 145	0.14 65	0.08 60	0.35 164	0.20 134	0.35 154	0.21 107	0.38 158	0.31 179	0.14 63	0.78 84	0.76 209	0.40 173	0.30 156	0.43 112	0.52 222	0.98 181	0.80 120	0.12 97	0.15 108	0.25 113	0.24 104	0.37 116	0.32 145

TestStereo1	0.27 71	0.22 123	0.12 53	0.12 60	0.12 60	0.11 33	0.09 70	0.24 83	0.15 82	0.24 74	0.12 54	0.34 144	0.23 137	0.14 63	1.09 161	0.44 104	0.24 71	0.17 58	0.51 136	0.15 51	0.35 77	0.79 118	0.08 47	0.12 67	0.22 94	0.24 104	0.49 174	0.23 95

IER	0.35 114	0.19 80	0.16 97	0.17 115	0.16 101	0.17 94	0.12 99	0.23 75	0.14 74	0.28 94	0.25 129	0.31 127	0.14 74	0.23 132	3.85 265	0.29 29	0.25 79	0.20 75	0.24 48	0.20 79	0.28 54	0.21 31	0.18 175	0.14 100	0.19 81	0.24 104	0.38 122	0.25 106

SA-5K	0.27 71	0.22 123	0.12 53	0.12 60	0.12 60	0.11 33	0.09 70	0.24 83	0.15 82	0.24 74	0.12 54	0.34 144	0.23 137	0.14 63	1.09 161	0.44 104	0.24 71	0.17 58	0.51 136	0.15 51	0.35 77	0.79 118	0.08 47	0.12 67	0.22 94	0.24 104	0.49 174	0.23 95

dad	0.58 197	0.29 211	0.20 144	0.65 276	0.32 218	0.37 218	0.94 280	0.59 263	0.18 116	0.44 206	0.18 87	0.49 211	0.42 230	0.17 89	3.83 264	0.50 137	0.41 179	0.27 132	0.77 192	0.32 148	0.49 109	0.45 62	0.19 183	0.34 230	0.57 251	0.24 104	1.23 278	0.84 238

GMOStereo	0.34 103	0.19 80	0.15 89	0.16 101	0.16 101	0.32 191	0.12 99	0.35 164	0.17 107	0.35 154	0.15 75	0.29 108	0.22 130	0.17 89	0.81 92	0.49 131	0.29 112	0.33 176	0.51 136	0.37 168	0.56 131	1.49 221	0.10 67	0.13 88	0.30 155	0.24 104	0.41 134	0.22 88

error version	0.34 103	0.19 80	0.15 89	0.16 101	0.16 101	0.32 191	0.12 99	0.35 164	0.17 107	0.35 154	0.15 75	0.29 108	0.22 130	0.17 89	0.81 92	0.49 131	0.29 112	0.33 176	0.51 136	0.37 168	0.56 131	1.49 221	0.10 67	0.13 88	0.30 155	0.24 104	0.41 134	0.22 88

test-v	0.34 103	0.19 80	0.15 89	0.16 101	0.16 101	0.32 191	0.12 99	0.35 164	0.17 107	0.35 154	0.15 75	0.29 108	0.22 130	0.17 89	0.81 92	0.49 131	0.29 112	0.33 176	0.51 136	0.37 168	0.56 131	1.49 221	0.10 67	0.13 88	0.30 155	0.24 104	0.41 134	0.22 88

test-2	0.34 103	0.19 80	0.15 89	0.16 101	0.16 101	0.32 191	0.12 99	0.35 164	0.17 107	0.35 154	0.15 75	0.29 108	0.22 130	0.17 89	0.81 92	0.49 131	0.29 112	0.33 176	0.51 136	0.37 168	0.56 131	1.49 221	0.10 67	0.13 88	0.30 155	0.24 104	0.41 134	0.22 88

LMCR-Stereo	0.33 97	0.23 145	0.19 130	0.19 132	0.18 129	0.20 118	0.13 119	0.30 114	0.19 124	0.29 101	0.23 120	0.33 138	0.29 169	0.40 232	0.67 54	0.45 115	0.39 167	0.28 143	0.53 147	0.38 176	0.51 118	0.96 137	0.14 130	0.19 159	0.25 113	0.24 104	0.33 89	0.31 139

raftrobust	0.31 90	0.20 95	0.20 144	0.18 125	0.18 129	0.12 48	0.09 70	0.35 164	0.15 82	0.34 146	0.21 107	0.27 93	0.14 74	0.39 228	0.70 63	0.54 153	0.27 92	0.21 84	0.75 190	0.19 72	0.59 139	1.07 155	0.19 183	0.14 100	0.26 120	0.24 104	0.27 78	0.24 100

RALAANet	0.30 83	0.22 123	0.19 130	0.17 115	0.17 120	0.16 84	0.11 89	0.28 102	0.16 89	0.24 74	0.21 107	0.24 72	0.18 103	0.30 180	0.63 44	0.39 78	0.28 103	0.25 122	0.56 150	0.29 131	0.76 161	1.03 149	0.11 85	0.17 135	0.23 97	0.24 104	0.41 134	0.23 95

APVNet	0.39 136	0.27 198	0.20 144	0.24 172	0.26 192	0.27 165	0.24 173	0.31 124	0.22 149	0.26 85	0.31 166	0.29 108	0.17 94	0.27 157	1.75 198	0.50 137	0.45 199	0.35 193	0.66 178	0.32 148	0.51 118	0.97 139	0.16 155	0.25 206	0.28 140	0.24 104	0.44 157	0.30 131

UNet	0.30 83	0.21 106	0.19 130	0.19 132	0.20 145	0.21 124	0.15 141	0.27 93	0.17 107	0.29 101	0.21 107	0.25 80	0.18 103	0.59 267	1.64 194	0.31 38	0.27 92	0.22 92	0.30 69	0.21 95	0.34 72	0.25 38	0.15 146	0.19 159	0.21 90	0.24 104	0.44 157	0.26 113

CREStereo	0.38 128	0.22 123	0.20 144	0.17 115	0.16 101	0.15 73	0.08 60	0.36 181	0.24 163	0.36 169	0.27 145	0.39 163	0.39 221	0.16 83	0.92 135	0.97 235	0.46 205	0.27 132	0.43 112	0.52 222	1.15 199	1.04 151	0.13 117	0.16 124	0.25 113	0.24 104	0.37 116	0.31 139
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
CFNet	0.29 79	0.23 145	0.19 130	0.25 178	0.22 168	0.19 110	0.15 141	0.30 114	0.17 107	0.28 94	0.23 120	0.37 155	0.19 114	0.22 123	1.38 185	0.25 16	0.26 86	0.21 84	0.27 64	0.19 72	0.31 63	0.45 62	0.12 97	0.17 135	0.28 140	0.24 104	0.37 116	0.31 139

iResNetv2_ROB	0.46 161	0.24 160	0.17 108	0.27 190	0.21 153	0.23 140	0.14 129	0.49 245	0.19 124	0.37 176	0.29 159	0.37 155	0.27 160	0.26 151	3.28 256	0.42 92	0.28 103	0.22 92	0.85 204	0.23 109	1.22 209	0.59 84	0.16 155	0.26 208	0.27 129	0.24 104	0.57 201	0.28 121

coex_refinement	0.40 143	0.25 172	0.18 117	0.19 132	0.21 153	0.20 118	0.14 129	0.27 93	0.26 179	0.27 89	0.27 145	0.28 98	0.14 74	0.25 146	3.44 258	0.47 125	0.28 103	0.21 84	0.62 168	0.19 72	0.56 131	0.54 71	0.15 146	0.17 135	0.26 120	0.25 121	0.42 145	0.33 150

CAS	0.34 103	0.20 95	0.13 65	0.15 91	0.15 89	0.13 53	0.15 141	0.23 75	0.23 158	0.37 176	0.27 145	0.28 98	0.30 177	0.53 256	0.74 72	0.69 190	0.38 162	0.37 205	0.35 88	0.36 162	0.72 160	1.09 157	0.11 85	0.13 88	0.24 104	0.25 121	0.28 81	0.34 155

TESTraft	0.26 67	0.21 106	0.13 65	0.11 54	0.11 52	0.10 21	0.09 70	0.24 83	0.15 82	0.24 74	0.12 54	0.28 98	0.23 137	0.15 74	1.11 168	0.42 92	0.23 62	0.17 58	0.49 127	0.18 65	0.34 72	0.50 68	0.09 58	0.12 67	0.22 94	0.25 121	0.48 172	0.23 95

RALCasStereoNet	0.30 83	0.24 160	0.19 130	0.20 142	0.19 138	0.15 73	0.17 153	0.33 147	0.14 74	0.30 108	0.20 102	0.27 93	0.15 81	0.26 151	0.65 48	0.61 172	0.31 127	0.23 104	0.34 86	0.29 131	0.58 137	1.04 151	0.11 85	0.16 124	0.25 113	0.25 121	0.24 67	0.26 113

iResNet_ROB	0.34 103	0.23 145	0.20 144	0.22 160	0.19 138	0.21 124	0.16 147	0.49 245	0.18 116	0.36 169	0.24 125	0.27 93	0.29 169	0.22 123	1.33 179	0.45 115	0.30 122	0.24 115	0.64 174	0.18 65	0.68 152	0.55 73	0.14 130	0.21 181	0.26 120	0.25 121	0.49 174	0.30 131

G2L-Stereo	0.34 103	0.22 123	0.16 97	0.18 125	0.22 168	0.16 84	0.14 129	0.27 93	0.16 89	0.30 108	0.25 129	0.26 87	0.22 130	0.30 180	2.53 232	0.31 38	0.27 92	0.20 75	0.33 81	0.18 65	0.40 86	0.54 71	0.16 155	0.15 108	0.24 104	0.26 126	0.41 134	0.24 100

ADLNet	0.53 187	0.26 190	0.18 117	0.21 150	0.21 153	0.23 140	0.19 165	0.30 114	0.17 107	0.23 67	0.22 115	0.62 230	0.18 103	0.48 249	6.87 302	0.38 73	0.28 103	0.21 84	0.25 50	0.20 79	0.33 70	0.90 129	0.18 175	0.13 88	0.25 113	0.26 126	0.34 98	0.23 95

PMTNet	0.42 147	0.24 160	0.21 159	0.18 125	0.17 120	0.14 65	0.32 200	0.31 124	0.24 163	0.37 176	0.25 129	0.38 158	0.38 216	0.17 89	1.19 173	1.08 247	0.45 199	0.27 132	0.56 150	0.43 195	1.15 199	1.08 156	0.13 117	0.14 100	0.40 211	0.26 126	0.32 84	0.37 170

UDGNet	0.39 136	0.29 211	0.21 159	0.55 260	0.44 257	0.50 251	0.42 231	0.31 124	0.20 134	0.27 89	0.28 156	0.28 98	0.12 65	0.70 276	0.66 50	0.44 104	0.29 112	0.25 122	0.60 165	0.24 115	0.61 143	0.98 140	0.39 254	0.15 108	0.34 174	0.27 129	0.42 145	0.29 125

AF-Net	0.38 128	0.25 172	0.25 193	0.25 178	0.30 210	0.28 170	0.41 229	0.36 181	0.30 202	0.25 82	0.32 173	0.39 163	0.21 125	0.23 132	2.08 216	0.31 38	0.23 62	0.22 92	0.39 98	0.22 105	0.53 125	0.78 116	0.21 196	0.19 159	0.26 120	0.27 129	0.42 145	0.33 150

Nwc_Net	0.38 128	0.25 172	0.25 193	0.25 178	0.30 210	0.28 170	0.41 229	0.36 181	0.30 202	0.25 82	0.32 173	0.39 163	0.21 125	0.23 132	2.08 216	0.31 38	0.23 62	0.22 92	0.39 98	0.22 105	0.53 125	0.78 116	0.21 196	0.19 159	0.26 120	0.27 129	0.42 145	0.33 150

GCAP-BAT	0.46 161	0.21 106	0.13 65	0.13 71	0.14 76	0.11 33	0.12 99	0.31 124	0.16 89	0.31 122	0.13 61	0.45 194	0.19 114	0.28 165	0.84 110	0.69 190	3.42 322	0.23 104	0.48 119	0.30 138	1.24 211	0.57 77	0.12 97	0.12 67	0.18 72	0.28 132	0.35 101	0.79 226

test_for_model	0.46 161	0.21 106	0.13 65	0.13 71	0.14 76	0.11 33	0.12 99	0.31 124	0.16 89	0.31 122	0.13 61	0.45 194	0.19 114	0.28 165	0.84 110	0.69 190	3.42 322	0.23 104	0.48 119	0.30 138	1.24 211	0.57 77	0.12 97	0.12 67	0.18 72	0.28 132	0.35 101	0.79 226

testlalala2	0.46 161	0.21 106	0.13 65	0.13 71	0.14 76	0.11 33	0.12 99	0.31 124	0.16 89	0.31 122	0.13 61	0.45 194	0.19 114	0.28 165	0.84 110	0.69 190	3.42 322	0.23 104	0.48 119	0.30 138	1.24 211	0.57 77	0.12 97	0.12 67	0.18 72	0.28 132	0.35 101	0.79 226

testlalala	0.46 161	0.21 106	0.13 65	0.13 71	0.14 76	0.11 33	0.12 99	0.31 124	0.16 89	0.31 122	0.13 61	0.45 194	0.19 114	0.28 165	0.84 110	0.69 190	3.42 322	0.23 104	0.48 119	0.30 138	1.24 211	0.57 77	0.12 97	0.12 67	0.18 72	0.28 132	0.35 101	0.79 226

testlalala_base	0.46 161	0.21 106	0.13 65	0.13 71	0.14 76	0.11 33	0.12 99	0.31 124	0.16 89	0.31 122	0.13 61	0.45 194	0.19 114	0.28 165	0.84 110	0.69 190	3.42 322	0.23 104	0.48 119	0.30 138	1.24 211	0.57 77	0.12 97	0.12 67	0.18 72	0.28 132	0.35 101	0.79 226

GCAP-Stereo	0.46 161	0.21 106	0.13 65	0.13 71	0.14 76	0.11 33	0.12 99	0.31 124	0.16 89	0.31 122	0.13 61	0.45 194	0.19 114	0.28 165	0.84 110	0.69 190	3.42 322	0.23 104	0.48 119	0.30 138	1.24 211	0.57 77	0.12 97	0.12 67	0.18 72	0.28 132	0.35 101	0.79 226

LoS	0.46 161	0.23 145	0.17 108	0.19 132	0.19 138	0.19 110	0.12 99	0.77 280	0.26 179	0.50 220	0.45 201	0.53 218	0.47 239	0.23 132	1.06 159	0.85 227	0.56 245	0.43 234	0.62 168	0.41 188	1.28 222	1.41 207	0.15 146	0.16 124	0.35 181	0.28 132	0.33 89	0.35 165
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SA	0.30 83	0.21 106	0.14 83	0.14 84	0.14 76	0.15 73	0.07 53	0.35 164	0.16 89	0.31 122	0.12 54	0.41 178	0.14 74	0.20 119	0.74 72	0.56 159	0.27 92	0.30 156	0.58 162	0.21 95	0.49 109	0.88 127	0.08 47	0.15 108	0.27 129	0.28 132	0.56 197	0.26 113

test_3	0.47 171	0.22 123	0.20 144	0.18 125	0.21 153	0.19 110	0.12 99	0.41 204	0.18 116	0.36 169	0.18 87	0.44 188	0.21 125	0.19 111	1.03 152	0.64 180	0.32 132	0.31 166	1.28 251	0.44 207	1.12 194	1.74 251	0.10 67	0.18 148	0.47 230	0.28 132	0.59 210	1.22 267

CFNet_pseudo	0.47 171	0.23 145	0.23 174	0.27 190	0.25 184	0.23 140	0.17 153	0.31 124	0.19 124	0.37 176	0.29 159	0.38 158	0.27 160	0.23 132	4.35 271	0.44 104	0.28 103	0.23 104	1.00 216	0.19 72	0.46 99	0.59 84	0.40 257	0.18 148	0.27 129	0.28 132	0.36 112	0.35 165

DSFCA	0.33 97	0.25 172	0.21 159	0.20 142	0.26 192	0.22 136	0.27 186	0.23 75	0.21 143	0.22 65	0.27 145	0.25 80	0.15 81	0.14 63	1.43 188	0.64 180	0.28 103	0.27 132	0.31 75	0.21 95	0.39 84	0.52 70	0.18 175	0.19 159	0.28 140	0.28 132	0.54 191	0.45 190

GASTEREO	0.18 41	0.09 15	0.09 25	0.08 31	0.05 8	0.30 180	0.04 19	0.07 11	0.08 30	0.10 35	0.05 12	0.13 22	0.08 35	0.08 24	0.70 63	0.36 65	0.13 24	0.10 18	0.14 18	0.11 21	0.14 12	1.06 153	0.12 97	0.06 20	0.10 17	0.29 143	0.15 29	0.07 9

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 205	1.03 293	0.18 117	0.89 285	0.50 266	0.74 279	0.26 184	0.39 198	0.22 149	0.92 304	0.69 235	1.06 263	0.44 233	0.32 195	0.86 123	0.99 238	0.48 216	0.31 166	0.56 150	0.38 176	1.49 240	1.87 261	0.12 97	0.16 124	0.27 129	0.29 143	0.52 185	0.80 234

MIM_Stereo	0.26 67	0.18 68	0.14 83	0.15 91	0.14 76	0.24 148	0.07 53	0.27 93	0.11 53	0.24 74	0.12 54	0.20 57	0.12 65	0.17 89	0.85 120	0.44 104	0.24 71	0.19 68	0.54 148	0.20 79	0.46 99	0.70 102	0.08 47	0.12 67	0.17 65	0.29 143	0.34 98	0.16 56

Sa-1000	0.33 97	0.21 106	0.14 83	0.15 91	0.16 101	0.15 73	0.08 60	0.36 181	0.17 107	0.31 122	0.15 75	0.41 178	0.18 103	0.25 146	0.82 105	0.48 129	0.32 132	0.33 176	0.65 175	0.19 72	0.65 149	1.11 163	0.09 58	0.17 135	0.33 171	0.29 143	0.51 182	0.27 119

IPLG	0.72 221	0.20 95	0.18 117	0.16 101	0.17 120	0.15 73	0.13 119	0.35 164	0.22 149	0.35 154	1.18 276	0.29 108	0.24 142	0.54 259	9.17 321	0.54 153	0.35 151	0.29 150	0.56 150	0.37 168	0.54 130	1.38 201	0.11 85	0.57 282	0.35 181	0.29 143	0.67 225	0.22 88

RP	0.45 158	0.29 211	0.33 228	0.30 206	0.31 214	0.28 170	0.35 213	0.34 153	0.33 219	0.23 67	0.36 190	0.36 150	0.26 158	0.24 139	3.81 263	0.31 38	0.28 103	0.22 92	0.33 81	0.23 109	0.26 50	0.85 125	0.19 183	0.22 189	0.29 146	0.29 143	0.52 185	0.36 169

PDISCO_ROB	0.30 83	0.23 145	0.20 144	0.22 160	0.20 145	0.17 94	0.18 158	0.24 83	0.19 124	0.29 101	0.27 145	0.23 69	0.18 103	0.17 89	0.71 68	0.45 115	0.27 92	0.33 176	0.39 98	0.25 117	0.47 106	0.62 92	0.13 117	0.18 148	0.31 164	0.29 143	0.54 191	0.29 125

PWCDC_ROB	0.55 193	0.18 68	0.19 130	0.17 115	0.26 192	0.16 84	0.19 165	0.22 70	0.54 263	0.16 54	0.43 198	0.25 80	1.12 274	0.45 240	5.47 285	0.50 137	0.31 127	0.28 143	0.36 91	0.26 121	0.60 140	1.14 169	0.25 212	0.28 216	0.18 72	0.29 143	0.26 76	0.32 145

raft_robust	0.39 136	0.22 123	0.16 97	0.20 142	0.16 101	0.16 84	0.11 89	0.42 214	0.18 116	0.42 201	0.15 75	0.33 138	0.24 142	0.27 157	1.23 174	0.80 217	0.31 127	0.33 176	0.91 207	0.36 162	0.71 159	1.21 180	0.11 85	0.20 169	0.30 155	0.30 151	0.36 112	0.30 131

GEStereo_RVC	0.47 171	0.27 198	0.34 232	0.27 190	0.26 192	0.31 184	0.53 247	0.41 204	0.24 163	0.35 154	0.27 145	0.40 171	0.24 142	0.30 180	0.81 92	0.74 206	0.49 220	0.37 205	0.91 207	0.38 176	0.90 172	1.80 256	0.21 196	0.34 230	0.31 164	0.30 151	0.51 182	0.48 197

sCroCo_RVC	0.46 161	0.20 95	0.16 97	0.15 91	0.16 101	0.20 118	0.12 99	0.32 138	0.32 213	0.35 154	0.24 125	0.43 184	0.45 237	0.15 74	0.83 109	1.10 251	0.47 210	0.40 226	0.67 180	0.43 195	1.55 255	1.85 259	0.14 130	0.22 189	0.30 155	0.30 151	0.49 174	0.32 145

AACVNet	0.31 90	0.26 190	0.21 159	0.27 190	0.28 203	0.25 157	0.18 158	0.30 114	0.20 134	0.31 122	0.30 164	0.29 108	0.18 103	0.36 212	0.62 42	0.43 100	0.31 127	0.26 128	0.37 93	0.25 117	0.42 93	0.62 92	0.20 191	0.20 169	0.29 146	0.31 154	0.42 145	0.37 170

STTStereo	0.37 123	0.28 208	0.28 210	0.24 172	0.27 202	0.22 136	0.33 207	0.25 92	0.36 226	0.29 101	0.27 145	0.33 138	0.20 124	0.27 157	2.32 226	0.31 38	0.26 86	0.25 122	0.30 69	0.20 79	0.34 72	0.66 99	0.31 241	0.18 148	0.25 113	0.31 154	0.35 101	0.41 181

stereogan	0.43 150	0.33 228	0.30 215	0.33 218	0.37 244	0.35 210	0.30 194	0.35 164	0.32 213	0.30 108	0.31 166	0.46 202	0.30 177	0.27 157	1.62 193	0.41 91	0.30 122	0.25 122	0.44 116	0.29 131	0.37 80	1.61 239	0.23 205	0.24 201	0.29 146	0.31 154	0.57 201	0.39 178

RTSC	0.65 213	0.25 172	0.27 205	0.24 172	0.26 192	0.28 170	0.42 231	0.35 164	0.33 219	0.43 202	0.47 206	0.30 120	0.27 160	0.29 174	7.17 306	0.50 137	0.48 216	0.30 156	0.75 190	0.33 151	0.78 164	0.93 134	0.17 164	0.30 224	0.28 140	0.31 154	0.49 174	0.59 214

CFNet_RVC	0.35 114	0.26 190	0.23 174	0.25 178	0.24 181	0.24 148	0.16 147	0.27 93	0.19 124	0.30 108	0.29 159	0.31 127	0.17 94	0.33 199	0.75 79	0.46 122	0.51 225	0.24 115	0.81 195	0.21 95	0.58 137	0.70 102	0.18 175	0.34 230	0.30 155	0.31 154	0.42 145	0.34 155

UCFNet_RVC	0.39 136	0.36 238	0.26 198	0.29 204	0.31 214	0.26 160	0.19 165	0.30 114	0.23 158	0.35 154	0.27 145	0.45 194	0.25 149	0.34 203	0.82 105	0.45 115	0.30 122	0.25 122	0.96 215	0.23 109	0.69 154	0.75 110	0.45 264	0.21 181	0.35 181	0.31 154	0.35 101	0.45 190

PS-NSSS	0.43 150	0.38 252	0.25 193	0.42 241	0.30 210	0.35 210	0.32 200	0.34 153	0.20 134	0.36 169	0.24 125	0.74 246	0.24 142	0.40 232	1.98 210	0.34 54	0.33 140	0.23 104	0.55 149	0.20 79	0.41 90	0.57 77	0.52 274	0.20 169	0.31 164	0.31 154	0.87 250	0.37 170

HSM	0.39 136	0.24 160	0.23 174	0.26 188	0.25 184	0.20 118	0.18 158	0.41 204	0.20 134	0.32 135	0.30 164	0.39 163	0.24 142	0.22 123	2.57 234	0.39 78	0.33 140	0.22 92	0.49 127	0.30 138	0.70 156	0.47 65	0.14 130	0.20 169	0.29 146	0.31 154	0.44 157	0.33 150

FSD		0.32 222	0.31 223	0.32 215	0.31 214	0.30 180	0.35 213	0.41 204	0.27 189	0.37 176	0.29 159			0.34 203	1.10 166	0.97 235			0.58 162	0.50 219				0.34 230	0.37 198	0.32 162	0.37 116	0.38 175

s12784h	0.54 189	0.28 208	0.26 198	0.30 206	0.23 174	0.17 94	0.12 99	0.36 181	0.24 163	0.38 186	0.23 120	0.40 171	0.38 216	0.16 83	1.09 161	1.11 252	0.47 210	0.27 132	0.71 186	0.37 168	1.49 240	1.46 214	0.12 97	0.17 135	0.39 207	0.32 162	2.18 313	0.88 243

castereo++	0.43 150	0.19 80	0.17 108	0.19 132	0.15 89	0.44 243	0.08 60	0.30 114	0.20 134	0.34 146	0.18 87	0.45 194	0.35 202	0.15 74	0.78 84	0.73 204	0.43 193	0.32 170	0.57 158	0.43 195	1.42 232	1.35 198	0.22 203	0.16 124	0.24 104	0.33 164	1.16 276	0.33 150

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 79	0.16 54	0.16 97	0.15 91	0.13 70	0.14 65	0.08 60	0.29 107	0.23 158	0.28 94	0.29 159	0.26 87	0.17 94	0.17 89	0.79 87	0.54 153	0.27 92	0.24 115	0.32 78	0.20 79	0.42 93	1.19 176	0.10 67	0.13 88	0.23 97	0.33 164	0.21 58	0.28 121

FADNet-RVC	0.38 128	0.25 172	0.26 198	0.27 190	0.26 192	0.21 124	0.42 231	0.33 147	0.24 163	0.34 146	0.26 141	0.42 181	0.28 167	0.27 157	0.95 141	0.42 92	0.39 167	0.27 132	0.73 188	0.41 188	0.63 147	0.86 126	0.21 196	0.27 212	0.34 174	0.33 164	0.33 89	0.42 184

RYNet	0.49 180	0.11 26	0.10 38	0.08 31	0.09 42	0.10 21	0.06 43	0.13 42	0.18 116	0.10 35	0.10 39	0.13 22	0.08 35	0.08 24	9.58 325	0.37 70	0.14 28	0.22 92	0.17 27	0.09 12	0.19 30	0.12 7	0.15 146	0.09 46	0.14 43	0.33 164	0.24 67	0.13 44

MM-Stereo_test1	0.11 8	0.11 26	0.07 15	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 17	0.06 6	0.07 16	0.03 3	0.10 8	0.04 2	0.04 1	0.39 12	0.25 16	0.12 16	0.08 5	0.13 10	0.21 95	0.13 10	0.15 16	0.05 20	0.04 3	0.08 6	0.34 168	0.13 19	0.07 9

CASS	0.51 183	0.27 198	0.27 205	0.32 215	0.26 192	0.29 178	0.67 268	0.40 202	0.30 202	0.47 214	0.52 214	0.47 207	0.36 204	0.16 83	0.74 72	0.67 189	0.71 263	0.46 242	0.78 193	0.28 127	1.67 264	1.48 218	0.17 164	0.20 169	0.42 215	0.34 168	0.53 189	0.46 192
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DDUNet	0.75 224	0.91 288	0.42 257	1.24 292	1.03 297	1.19 291	1.16 291	0.35 164	0.35 222	0.37 176	0.45 201	0.64 236	0.32 188	1.77 299	2.89 240	0.44 104	0.71 263	0.48 249	0.87 205	0.59 235	0.53 125	0.64 96	0.85 295	0.28 216	0.34 174	0.34 168	0.61 214	0.39 178

psm_up	0.35 114	0.26 190	0.27 205	0.28 198	0.25 184	0.27 165	0.18 158	0.35 164	0.32 213	0.29 101	0.24 125	0.30 120	0.25 149	0.50 253	0.93 136	0.34 54	0.34 144	0.31 166	0.62 168	0.36 162	0.43 95	0.50 68	0.16 155	0.27 212	0.33 171	0.34 168	0.39 126	0.34 155

EKT-Stereo	1.22 265	0.27 198	0.24 180	0.28 198	0.25 184	0.31 184	0.54 248	0.43 221	0.29 197	0.44 206	0.57 218	0.49 211	0.44 233	0.31 190	13.29 339	2.18 312	0.54 236	0.53 269	1.26 245	1.02 299	5.16 332	2.03 278	0.14 130	0.19 159	0.42 215	0.35 172	0.56 197	0.34 155

SACVNet	0.38 128	0.30 216	0.26 198	0.28 198	0.29 205	0.26 160	0.34 212	0.37 190	0.29 197	0.35 154	0.27 145	0.29 108	0.25 149	0.38 222	0.59 35	0.43 100	0.36 153	0.29 150	0.56 150	0.29 131	0.68 152	1.21 180	0.19 183	0.25 206	0.37 198	0.35 172	0.45 162	0.38 175

ICVP	0.44 156	0.24 160	0.30 215	0.25 178	0.23 174	0.26 160	0.18 158	0.31 124	0.25 171	0.37 176	0.31 166	0.33 138	0.29 169	0.25 146	0.64 46	0.61 172	0.50 221	0.78 302	0.59 164	0.44 207	0.99 182	1.82 257	0.33 247	0.24 201	0.30 155	0.35 172	0.37 116	0.34 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.38 128	0.21 106	0.17 108	0.16 101	0.16 101	0.21 124	0.15 141	0.38 192	0.26 179	0.28 94	0.26 141	0.30 120	0.32 188	0.16 83	0.67 54	0.61 172	0.40 173	0.36 198	0.81 195	0.39 182	1.05 186	1.29 189	0.14 130	0.19 159	0.29 146	0.35 172	0.33 89	0.35 165

CroCo_RVC	0.38 128	0.21 106	0.17 108	0.16 101	0.16 101	0.21 124	0.15 141	0.38 192	0.26 179	0.28 94	0.26 141	0.30 120	0.32 188	0.16 83	0.67 54	0.61 172	0.40 173	0.36 198	0.81 195	0.39 182	1.05 186	1.29 189	0.14 130	0.19 159	0.29 146	0.35 172	0.33 89	0.35 165

MLCV	0.53 187	0.25 172	0.24 180	0.36 228	0.32 218	0.30 180	0.22 170	0.46 237	0.47 251	0.53 228	0.80 247	0.51 215	0.40 223	0.26 151	0.94 139	1.44 278	0.41 179	0.30 156	1.26 245	0.27 122	1.16 204	1.23 184	0.23 205	0.35 237	0.33 171	0.35 172	0.49 174	0.34 155

XPNet_ROB	0.48 178	0.40 255	0.29 213	0.27 190	0.32 218	0.31 184	0.28 190	0.27 93	0.32 213	0.32 135	0.43 198	1.12 265	0.24 142	0.32 195	1.68 195	0.51 143	0.66 257	0.29 150	0.41 104	0.33 151	0.69 154	1.26 185	0.26 216	0.26 208	0.30 155	0.35 172	0.75 240	0.44 186

MSCF	0.18 41	0.09 15	0.09 25	0.08 31	0.06 13	0.30 180	0.03 5	0.07 11	0.09 35	0.10 35	0.05 12	0.13 22	0.08 35	0.09 30	0.72 70	0.35 58	0.13 24	0.10 18	0.14 18	0.12 28	0.14 12	1.03 149	0.11 85	0.06 20	0.10 17	0.36 179	0.14 26	0.07 9

pcwnet_v2	0.69 216	0.27 198	0.31 223	0.31 212	0.33 222	0.29 178	0.24 173	0.34 153	0.25 171	0.50 220	0.40 195	1.66 288	0.40 223	0.31 190	5.73 291	0.60 168	0.36 153	0.30 156	1.08 225	0.23 109	0.82 167	0.90 129	0.57 277	0.22 189	0.35 181	0.36 179	0.51 182	0.87 241

ccs_rob	1.11 258	0.35 233	0.33 228	0.43 243	0.29 205	0.44 243	0.38 222	0.59 263	0.35 222	1.97 324	5.99 325	5.59 323	0.59 245	0.45 240	1.05 157	1.28 261	0.52 230	0.39 222	1.76 269	0.87 282	1.76 273	2.05 279	0.26 216	0.43 255	0.34 174	0.36 179	0.50 180	0.56 211

DLCB_ROB	0.33 97	0.25 172	0.24 180	0.22 160	0.23 174	0.20 118	0.19 165	0.27 93	0.22 149	0.31 122	0.34 182	0.34 144	0.25 149	0.33 199	0.84 110	0.33 47	0.30 122	0.28 143	0.30 69	0.21 95	0.52 123	0.72 106	0.20 191	0.21 181	0.47 230	0.36 179	0.38 122	0.46 192

GANet-ADL	0.60 199	0.27 198	0.26 198	0.28 198	0.29 205	0.32 191	0.25 182	0.35 164	0.27 189	0.61 248	1.04 268	0.41 178	0.29 169	0.30 180	1.87 206	1.08 247	0.51 225	0.37 205	1.17 235	0.85 279	1.27 220	1.88 262	0.19 183	0.23 194	0.32 169	0.37 183	0.58 205	0.46 192

CC-Net-ROB	0.62 205	0.60 280	0.40 249	0.81 281	0.59 274	0.75 280	0.57 249	0.43 221	0.31 208	0.47 214	0.32 173	1.38 275	0.73 261	0.62 271	0.60 37	0.33 47	0.42 187	0.32 170	2.70 280	0.28 127	0.50 115	0.61 90	0.98 298	0.28 216	0.39 207	0.37 183	0.39 126	0.54 209

PWC_ROB	0.69 216	0.37 244	0.41 253	0.30 206	0.35 237	0.34 205	0.50 243	0.39 198	0.69 277	0.45 210	0.80 247	0.54 220	1.20 276	0.29 174	2.36 227	1.23 259	0.63 255	0.53 269	1.01 217	0.46 214	1.15 199	1.40 206	0.26 216	0.49 264	0.38 203	0.37 183	0.68 226	0.97 246

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 71	0.18 68	0.11 43	0.12 60	0.11 52	0.35 210	0.05 32	0.23 75	0.14 74	0.30 108	0.21 107	0.24 72	0.35 202	0.13 53	0.76 81	0.60 168	0.27 92	0.28 143	0.32 78	0.33 151	0.61 143	0.60 87	0.09 58	0.08 37	0.14 43	0.38 186	0.24 67	0.14 49

DLNR_Zeroshot_test	11.48 336	37.23 349	0.46 262	54.89 349	0.21 153	0.37 218	49.84 349	0.47 239	0.22 149	0.80 294	0.59 222	0.62 230	0.36 204	3.08 318	63.85 349	73.41 349	9.38 337	5.61 335	2.77 281	0.65 254	1.83 280	1.41 207	0.13 117	0.22 189	0.37 198	0.38 186	0.43 154	0.48 197

gcap-zeroshot	1.09 256	0.23 145	0.33 228	0.59 268	0.20 145	0.40 232	0.35 213	0.45 230	0.24 163	0.74 285	1.21 279	0.63 234	0.34 196	0.25 146	0.80 90	1.71 295	3.94 330	0.29 150	9.06 316	0.81 271	1.52 246	1.94 271	1.39 304	0.18 148	0.58 253	0.39 188	0.41 134	0.41 181

MyStereo04	0.43 150	0.28 208	0.26 198	0.23 163	0.24 181	0.18 103	0.14 129	0.38 192	0.28 194	0.59 241	0.28 156	0.39 163	0.18 103	0.36 212	1.03 152	0.61 172	0.35 151	0.27 132	1.20 237	0.43 195	1.04 183	0.77 115	0.38 251	0.26 208	0.37 198	0.39 188	0.55 195	0.30 131

UDG	0.91 242	0.94 290	0.44 260	1.22 291	1.16 301	1.14 290	1.35 294	0.38 192	0.36 226	0.43 202	0.55 217	0.62 230	0.33 194	1.60 297	5.73 291	0.80 217	0.75 266	0.45 238	0.94 212	0.65 254	1.13 196	1.10 160	0.64 283	0.32 227	0.36 190	0.39 188	0.53 189	0.38 175

MIPNet	0.77 226	0.23 145	0.18 117	0.24 172	0.22 168	0.17 94	0.13 119	0.34 153	0.70 278	0.40 194	2.24 313	0.31 127	0.29 169	0.57 265	5.70 289	1.03 240	0.45 199	0.33 176	0.82 199	0.56 227	0.62 146	1.53 230	0.12 97	0.92 313	0.91 283	0.39 188	1.12 275	0.30 131

IPLGR	0.76 225	0.26 190	0.21 159	0.23 163	0.23 174	0.17 94	0.12 99	0.33 147	0.20 134	0.41 199	1.59 295	0.32 134	0.31 179	0.53 256	9.00 319	0.62 177	0.41 179	0.38 218	0.65 175	0.47 215	0.76 161	1.41 207	0.12 97	0.24 201	0.35 181	0.39 188	0.63 218	0.28 121

Anonymous3	0.57 196	0.29 211	0.22 168	0.21 150	0.25 184	0.27 165	0.22 170	0.51 251	0.35 222	0.37 176	0.27 145	0.76 249	0.54 242	0.47 245	1.18 170	1.93 303	0.51 225	0.47 244	0.94 212	0.58 233	1.27 220	1.69 245	0.19 183	0.21 181	0.36 190	0.39 188	0.54 191	0.37 170

FADNet-RVC-Resample	0.45 158	0.30 216	0.59 282	0.28 198	0.45 259	0.21 124	0.24 173	0.39 198	0.32 213	0.44 206	0.31 166	0.43 184	0.44 233	0.43 238	1.18 170	0.51 143	0.37 157	0.43 234	0.60 165	0.64 248	0.49 109	1.02 148	0.30 235	0.37 240	0.31 164	0.39 188	0.33 89	0.41 181

iResNet	0.62 205	0.26 190	0.26 198	0.36 228	0.38 247	0.42 237	0.27 186	0.46 237	0.31 208	0.56 232	0.73 240	0.68 241	0.73 261	0.17 89	1.73 197	1.72 296	0.39 167	0.37 205	1.52 263	0.57 229	1.58 259	0.98 140	0.20 191	0.46 259	0.34 174	0.39 188	0.59 210	0.40 180

GANetREF_RVC	0.50 181	0.40 255	0.38 245	0.38 234	0.35 237	0.35 210	0.32 200	0.51 251	0.42 239	0.48 217	0.27 145	0.71 243	0.44 233	0.29 174	1.10 166	0.45 115	1.07 281	0.33 176	0.62 168	0.36 162	0.86 170	0.64 96	0.30 235	0.39 247	0.44 224	0.40 196	0.64 219	0.50 203
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
HH	0.60 199	0.18 68	0.35 236	0.23 163	0.21 153	0.28 170	0.24 173	0.42 214	0.26 179	0.74 285	0.25 129	0.46 202	0.36 204	0.24 139	0.81 92	1.44 278	0.38 162	0.37 205	1.21 239	0.64 248	2.13 296	1.97 274	0.27 220	0.20 169	0.59 256	0.41 197	0.83 247	0.63 218

HanStereo	0.60 199	0.18 68	0.35 236	0.23 163	0.21 153	0.28 170	0.24 173	0.42 214	0.26 179	0.74 285	0.25 129	0.46 202	0.36 204	0.24 139	0.81 92	1.44 278	0.38 162	0.37 205	1.21 239	0.64 248	2.13 296	1.97 274	0.27 220	0.20 169	0.59 256	0.41 197	0.83 247	0.63 218

PSMNet-ADL	0.77 226	0.29 211	0.30 215	0.33 218	0.32 218	0.32 191	0.37 221	0.55 259	0.35 222	0.71 278	1.43 290	0.56 224	1.01 268	2.47 313	1.18 170	2.02 307	1.58 298	0.41 228	1.06 222	0.50 219	1.25 218	1.44 211	0.35 250	0.24 201	0.35 181	0.41 197	0.65 220	0.34 155

FCDSN-DC	0.84 239	0.37 244	0.67 287	0.40 239	0.40 250	0.35 210	0.89 278	0.39 198	0.31 208	0.46 211	0.35 188	0.44 188	0.31 179	0.38 222	8.90 316	0.84 226	0.47 210	0.48 249	0.73 188	0.38 176	1.12 194	1.58 234	0.30 235	0.57 282	0.37 198	0.42 200	0.42 145	0.37 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet	0.39 136	0.27 198	0.23 174	0.29 204	0.26 192	0.25 157	0.39 227	0.36 181	0.24 163	0.35 154	0.34 182	0.36 150	0.27 160	0.27 157	0.93 136	0.39 78	0.31 127	0.34 188	0.68 183	0.43 195	0.60 140	0.90 129	0.19 183	0.22 189	0.38 203	0.42 200	0.37 116	0.44 186

R-Stereo Train	0.54 189	0.24 160	0.24 180	0.24 172	0.18 129	0.24 148	0.09 70	0.34 153	0.30 202	0.52 225	0.66 230	0.44 188	0.32 188	0.55 261	0.74 72	1.07 244	0.58 248	0.52 266	1.27 248	0.64 248	1.51 244	1.89 263	0.14 130	0.20 169	0.35 181	0.42 200	0.35 101	0.47 195

RAFT-Stereo	0.54 189	0.24 160	0.24 180	0.24 172	0.18 129	0.24 148	0.09 70	0.34 153	0.30 202	0.52 225	0.66 230	0.44 188	0.32 188	0.55 261	0.74 72	1.07 244	0.58 248	0.52 266	1.27 248	0.64 248	1.51 244	1.89 263	0.14 130	0.20 169	0.35 181	0.42 200	0.35 101	0.47 195
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	0.33 97	0.26 190	0.24 180	0.23 163	0.29 205	0.21 124	0.35 213	0.28 102	0.52 259	0.37 176	0.25 129	0.35 148	0.17 94	0.29 174	1.32 178	0.32 46	0.25 79	0.21 84	0.35 88	0.23 109	0.29 57	0.62 92	0.16 155	0.18 148	0.23 97	0.42 200	0.32 84	0.32 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.52 185	0.25 172	0.25 193	0.25 178	0.26 192	0.23 140	0.65 266	0.32 138	0.25 171	0.37 176	0.39 193	0.29 108	0.25 149	0.31 190	3.43 257	0.72 203	0.34 144	0.29 150	0.49 127	0.23 109	1.30 224	1.20 177	0.23 205	0.23 194	0.29 146	0.42 200	0.46 167	0.29 125

DAS	0.67 214	0.27 198	0.24 180	0.38 234	0.33 222	0.34 205	0.33 207	0.51 251	0.46 245	0.61 248	0.94 263	0.78 251	0.67 256	0.19 111	0.96 143	1.83 298	0.55 238	0.47 244	1.12 228	0.61 239	2.11 292	1.69 245	0.27 220	0.44 256	0.43 220	0.43 206	0.62 216	0.48 197

SepStereo	0.67 214	0.27 198	0.24 180	0.38 234	0.33 222	0.34 205	0.33 207	0.51 251	0.46 245	0.61 248	0.94 263	0.78 251	0.67 256	0.19 111	0.96 143	1.83 298	0.55 238	0.47 244	1.12 228	0.61 239	2.11 292	1.69 245	0.27 220	0.44 256	0.43 220	0.43 206	0.62 216	0.48 197

FADNet_RVC	0.85 240	0.35 233	1.01 304	0.44 248	0.63 280	0.27 165	0.63 260	0.43 221	0.46 245	0.48 217	0.50 211	0.65 237	0.54 242	0.58 266	3.52 259	0.82 224	0.52 230	1.02 316	1.68 266	0.71 259	1.59 261	1.50 225	0.45 264	0.59 287	0.56 249	0.43 206	1.89 306	0.62 217

NOSS_ROB	0.81 234	0.36 238	0.27 205	0.37 232	0.35 237	0.37 218	0.29 193	0.87 287	0.39 229	0.71 278	0.93 261	0.99 260	0.60 248	1.26 294	2.02 211	2.44 318	0.57 246	0.58 280	0.68 183	0.43 195	2.16 300	2.47 314	0.32 246	0.47 262	0.42 215	0.43 206	0.72 232	0.42 184

LALA_ROB	0.62 205	0.52 270	0.32 226	0.33 218	0.35 237	0.40 232	0.31 196	0.34 153	0.40 232	0.46 211	0.61 224	1.27 269	0.29 169	0.39 228	3.75 262	0.45 115	0.51 225	0.38 218	0.57 158	0.40 186	0.82 167	1.11 163	0.24 209	0.31 225	0.36 190	0.43 206	0.81 246	0.51 205

NCC-stereo	0.47 171	0.33 228	0.30 215	0.31 212	0.33 222	0.31 184	0.38 222	0.41 204	0.40 232	0.24 74	0.38 191	0.39 163	0.36 204	0.28 165	3.13 250	0.36 65	0.29 112	0.32 170	0.42 106	0.43 195	0.44 96	0.84 123	0.28 226	0.23 194	0.36 190	0.44 211	0.45 162	0.44 186

Abc-Net	0.47 171	0.33 228	0.30 215	0.31 212	0.33 222	0.31 184	0.38 222	0.41 204	0.40 232	0.24 74	0.38 191	0.39 163	0.36 204	0.28 165	3.13 250	0.36 65	0.29 112	0.32 170	0.42 106	0.43 195	0.44 96	0.84 123	0.28 226	0.23 194	0.36 190	0.44 211	0.45 162	0.44 186
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
HSM-Net_RVC	0.94 243	0.26 190	0.27 205	0.43 243	0.31 214	0.28 170	0.23 172	0.48 241	0.29 197	0.58 237	0.98 266	11.38 332	0.46 238	0.24 139	1.33 179	0.65 183	0.47 210	0.30 156	0.57 158	0.57 229	1.31 226	1.26 185	0.27 220	0.44 256	0.43 220	0.45 213	0.54 191	0.48 197
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	0.55 193	0.35 233	0.31 223	0.30 206	0.40 250	0.25 157	0.24 173	0.35 164	0.31 208	0.41 199	0.33 179	0.35 148	0.24 142	0.53 256	4.10 267	0.47 125	0.40 173	0.31 166	0.39 98	0.31 146	0.70 156	0.99 142	0.41 259	0.32 227	0.45 226	0.45 213	0.75 240	0.51 205

ETE_ROB	0.60 199	0.48 266	0.30 215	0.36 228	0.36 242	0.39 229	0.32 200	0.33 147	0.49 256	0.40 194	0.61 224	1.32 273	0.29 169	0.40 232	2.38 228	0.50 137	0.95 274	0.34 188	0.65 175	0.41 188	0.96 177	1.18 175	0.28 226	0.31 225	0.39 207	0.45 213	0.73 237	0.52 207

cross-raft	0.56 195	0.25 172	0.22 168	0.21 150	0.20 145	0.39 229	0.15 141	0.44 226	0.26 179	0.48 217	0.35 188	0.43 184	0.31 179	0.24 139	0.86 123	1.35 269	0.41 179	0.34 188	1.31 257	0.78 267	1.98 289	1.89 263	0.16 155	0.18 148	0.47 230	0.46 216	0.42 145	0.68 223

test-1	0.83 237	0.18 68	0.23 174	0.19 132	0.19 138	0.57 265	0.58 252	0.44 226	0.29 197	0.72 282	5.41 324	0.54 220	0.40 223	0.59 267	0.98 147	1.32 265	0.45 199	0.48 249	1.14 232	0.96 295	1.90 282	2.36 310	0.14 130	0.21 181	0.39 207	0.46 216	0.61 214	0.63 218

XX-Stereo	4.69 324	0.19 80	0.24 180	0.27 190	0.16 101	0.42 237	0.32 200	0.35 164	0.21 143	0.73 284	1.64 298	0.46 202	0.38 216	0.30 180	0.95 141	1.09 249	0.43 193	0.38 218	1.25 243	0.47 215	1.42 232	1.54 232	0.21 196	0.17 135	110.85 350	0.46 216	1.00 267	0.84 238

RGC	0.51 183	0.36 238	0.46 262	0.35 226	0.36 242	0.40 232	0.30 194	0.37 190	0.39 229	0.32 135	0.45 201	0.40 171	0.42 230	0.35 209	2.99 245	0.36 65	0.32 132	0.28 143	0.47 118	0.33 151	0.61 143	1.00 144	0.24 209	0.28 216	0.38 203	0.46 216	0.52 185	0.53 208

SHD	0.72 221	0.30 216	0.42 257	0.35 226	0.34 232	0.33 204	0.45 236	0.49 245	0.44 240	0.53 228	0.63 226	0.47 207	0.64 251	0.34 203	6.15 295	0.52 148	0.47 210	0.37 205	0.94 212	0.45 211	0.88 171	1.12 165	0.25 212	0.42 252	0.47 230	0.47 220	0.50 180	0.63 218

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 79	0.18 68	0.12 53	0.11 54	0.12 60	0.10 21	0.05 32	0.23 75	0.14 74	0.30 108	0.13 61	0.27 93	0.17 94	0.11 41	1.00 149	0.40 84	0.29 112	0.30 156	0.36 91	0.34 157	0.56 131	1.17 174	0.17 164	0.10 53	0.15 50	0.48 221	0.23 64	0.22 88

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 241	0.37 244	0.57 276	0.34 223	0.29 205	0.54 259	0.69 270	0.45 230	0.72 280	0.64 259	1.75 305	0.59 228	0.64 251	0.23 132	0.93 136	1.53 287	0.44 197	0.40 226	1.27 248	1.04 301	1.62 262	2.22 301	0.18 175	0.38 245	0.83 279	0.48 221	2.98 325	1.10 255

GwcNet-ADL	0.72 221	0.35 233	0.37 243	0.41 240	0.34 232	0.32 191	0.27 186	0.40 202	0.27 189	0.61 248	1.53 293	0.63 234	0.41 227	0.33 199	3.69 261	1.34 268	0.50 221	0.56 277	0.91 207	0.87 282	1.18 206	1.60 237	0.24 209	0.27 212	0.36 190	0.48 221	0.47 169	0.66 222

Any-RAFT	0.58 197	0.22 123	0.32 226	0.23 163	0.21 153	0.20 118	0.14 129	0.42 214	0.25 171	0.40 194	1.16 273	0.49 211	0.32 188	0.37 216	0.87 130	0.85 227	0.67 258	0.38 218	1.20 237	0.41 188	2.25 307	1.67 243	0.18 175	0.17 135	0.43 220	0.49 224	0.44 157	0.84 238

CBMV	1.06 255	0.38 252	0.33 228	0.42 241	0.39 249	0.39 229	0.31 196	0.87 287	0.40 232	0.65 260	0.86 254	1.47 279	1.22 279	1.02 286	1.89 207	2.41 317	0.67 258	0.51 262	1.66 265	0.78 267	1.69 267	2.20 299	0.31 241	0.52 271	0.47 230	0.49 224	1.04 268	5.23 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DeepPrunerF	0.79 230	0.36 238	0.20 144	0.53 255	1.05 299	0.38 222	0.52 244	0.32 138	0.92 292	0.23 67	0.32 173	0.23 69	0.17 94	0.26 151	5.65 288	0.50 137	0.28 103	0.24 115	0.50 133	0.25 117	0.40 86	0.47 65	0.21 196	0.19 159	5.96 334	0.50 226	0.47 169	0.30 131

DCVSM-stereo	1.12 260	0.31 220	0.36 239	0.43 243	0.33 222	0.52 258	0.35 213	0.68 272	0.39 229	0.66 264	1.41 289	1.60 283	0.79 263	0.39 228	0.81 92	1.02 239	0.48 216	0.37 205	12.56 327	0.92 292	1.54 253	1.37 199	0.41 259	0.49 264	0.41 212	0.51 227	0.65 220	0.61 216

HBP-ISP	1.24 267	0.38 252	0.50 269	0.52 254	0.41 253	0.45 247	0.33 207	0.55 259	0.40 232	0.76 290	1.30 283	0.48 209	0.48 240	1.92 302	9.87 331	3.68 332	0.55 238	0.66 288	0.82 199	0.95 293	2.11 292	2.96 324	0.30 235	0.46 259	0.47 230	0.52 228	0.94 259	0.60 215

SFCPSM	2.02 297	0.37 244	0.29 213	0.38 234	0.33 222	0.38 222	0.38 222	0.42 214	0.48 253	0.63 256	1.10 271	1.09 264	4.92 316	0.35 209	1.80 200	1.39 272	0.59 250	0.50 258	31.93 344	0.84 277	1.50 243	1.59 236	0.30 235	0.37 240	0.42 215	0.52 228	0.69 227	1.01 250

S-Stereo	1.43 276	0.40 255	0.43 259	0.60 270	0.58 273	0.64 271	1.10 286	0.61 267	0.57 265	0.69 272	4.10 322	1.62 286	0.65 253	0.46 243	4.54 273	2.87 326	0.55 238	0.65 285	4.87 298	4.90 334	1.26 219	2.26 303	0.99 299	0.61 290	0.41 212	0.53 230	0.66 222	0.97 246

MSMDNet	0.63 209	0.24 160	0.22 168	0.19 132	0.20 145	0.38 222	0.17 153	0.43 221	0.24 163	0.60 245	0.33 179	0.40 171	1.53 285	0.50 253	0.85 120	1.50 283	0.42 187	0.35 193	1.26 245	0.67 256	1.90 282	2.18 296	0.17 164	0.18 148	0.58 253	0.53 230	0.39 126	0.58 212

FBW_ROB	1.04 253	0.64 283	0.57 276	0.87 284	0.87 293	0.68 277	0.98 281	0.45 230	0.34 221	0.53 228	0.75 242	1.03 262	1.27 280	1.90 301	6.09 294	0.42 92	0.60 251	0.33 176	2.46 275	0.49 218	1.49 240	1.10 160	1.23 301	0.56 277	0.44 224	0.53 230	0.55 195	0.82 236

edge stereo	1.98 294	0.52 270	1.03 308	0.72 277	0.63 280	0.79 282	0.83 275	0.93 295	1.45 312	3.71 331	1.22 280	2.08 297	4.38 314	1.06 288	2.14 218	2.51 320	0.64 256	0.55 273	7.27 309	7.84 336	1.43 234	5.56 335	2.02 309	0.53 273	0.61 259	0.55 233	0.87 250	1.48 279

FAT-Stereo	1.13 261	0.37 244	0.57 276	0.56 263	0.63 280	0.50 251	0.52 244	0.75 277	0.44 240	0.79 293	2.82 316	1.45 278	1.95 289	0.49 252	2.78 238	2.52 321	0.57 246	0.60 282	2.42 274	1.17 309	2.12 295	2.13 288	0.74 292	0.58 285	0.41 212	0.56 234	0.72 232	1.27 271

SQANet	1.31 271	1.35 298	0.53 270	3.10 313	1.03 297	1.89 299	1.49 297	0.50 250	0.40 232	0.51 222	0.46 204	1.19 267	0.55 244	1.57 296	2.53 232	0.49 131	1.24 290	0.37 205	6.38 303	0.61 239	1.71 268	1.74 251	2.52 312	0.37 240	0.46 229	0.57 235	0.66 222	1.26 269

otaku	1.43 276	2.19 315	0.62 285	3.33 315	1.22 303	2.22 313	1.77 301	0.56 261	0.53 261	0.59 241	0.53 215	1.29 271	0.69 258	2.06 306	1.09 161	0.51 143	1.25 291	0.39 222	6.35 302	0.59 235	1.91 286	1.95 272	3.16 320	0.48 263	0.56 249	0.57 235	0.74 239	1.36 273

ACVNet-4b	3.25 315	6.98 335	0.72 291	12.08 337	1.33 306	4.39 327	9.77 336	0.61 267	0.60 268	0.66 264	3.91 321	5.47 322	11.63 328	2.24 310	0.74 72	0.55 157	2.39 313	0.49 253	10.57 323	0.87 282	2.24 306	2.88 320	2.92 315	0.61 290	0.61 259	0.58 237	0.72 232	1.15 261

castereo	0.42 147	0.20 95	0.19 130	0.16 101	0.16 101	0.27 165	0.09 70	0.29 107	0.21 143	0.33 143	0.22 115	0.40 171	0.37 215	0.19 111	0.81 92	0.77 210	0.45 199	0.34 188	0.57 158	0.43 195	1.52 246	1.45 213	0.13 117	0.15 108	0.27 129	0.59 238	0.52 185	0.31 139

SGM-Forest	1.95 291	0.37 244	0.25 193	0.54 256	0.44 257	0.40 232	0.24 173	0.59 263	0.75 282	0.72 282	0.66 230	0.99 260	2.05 290	0.34 203	5.58 287	1.88 301	0.46 205	0.39 222	23.75 338	0.29 131	2.17 301	1.62 240	0.40 257	0.29 222	1.04 290	0.59 238	1.80 302	4.01 320
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	1.78 287	0.35 233	0.40 249	0.33 218	0.38 247	0.37 218	0.33 207	2.41 329	0.46 245	0.68 270	17.02 341	2.44 301	0.65 253	0.81 281	2.50 230	1.31 264	0.61 253	0.49 253	6.21 301	0.84 277	2.90 322	2.24 302	0.26 216	0.34 230	0.34 174	0.60 240	2.18 313	0.71 224

XQC	0.80 231	0.47 265	0.40 249	0.50 253	0.46 260	0.50 251	0.57 249	0.56 261	0.48 253	0.58 237	0.63 226	0.58 227	0.81 265	0.45 240	6.95 304	0.73 204	0.45 199	0.36 198	0.84 202	0.42 193	0.81 166	1.06 153	0.33 247	0.42 252	0.53 241	0.61 241	0.69 227	0.50 203

MonStereo1	2.02 297	1.45 299	0.77 293	2.13 307	1.82 323	1.97 302	2.36 313	0.96 299	0.78 285	12.63 342	0.93 261	3.05 306	2.79 303	2.15 308	0.72 70	0.58 162	0.91 271	0.74 296	6.88 305	0.83 275	1.30 224	1.20 177	2.89 314	0.56 277	0.80 276	0.62 242	1.53 291	1.12 258

DispFullNet	3.41 318	2.89 327	1.54 324	1.52 298	1.71 316	1.49 294	1.66 299	1.26 307	2.27 323	2.07 325	1.94 307	15.55 335	4.16 313	1.77 299	5.50 286	4.82 335	2.33 312	0.96 310	23.18 337	4.57 331	2.36 311	2.47 314	0.73 291	0.57 282	1.23 299	0.62 242	1.37 284	1.51 281

ACVNet_1	1.67 286	1.63 305	0.96 300	4.28 318	1.59 315	2.19 312	3.55 320	0.73 275	0.57 265	0.63 256	0.58 221	1.49 280	0.97 267	5.05 333	1.52 191	0.54 153	2.24 311	0.55 273	4.77 297	0.57 229	2.20 302	1.58 234	3.26 323	0.65 296	0.70 265	0.64 244	0.69 227	0.89 244

LRCNet_RVC	12.77 338	18.28 344	5.31 335	23.03 343	20.03 344	22.79 345	18.73 344	10.19 342	4.29 330	21.40 346	17.07 342	21.90 340	12.67 332	27.64 346	4.72 274	1.57 290	13.91 341	9.09 338	27.19 341	10.23 337	5.66 335	2.42 312	25.54 345	13.38 344	1.45 303	0.65 245	3.23 330	2.39 295

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 269	2.34 319	0.85 295	1.48 296	0.80 292	1.00 286	1.15 290	0.76 279	0.94 293	1.33 315	0.54 216	1.54 282	1.67 288	2.00 303	2.30 223	0.97 235	1.08 282	1.05 317	3.01 285	1.06 304	1.37 231	1.51 227	1.22 300	0.67 297	0.76 270	0.65 245	0.59 210	1.40 275

MFMNet_re	0.98 247	0.78 287	0.71 290	0.83 282	0.72 285	0.97 285	0.83 275	0.75 277	0.86 286	0.69 272	0.79 245	1.30 272	0.83 266	0.68 274	2.27 222	1.16 255	1.03 278	0.80 305	1.61 264	0.85 279	2.25 307	1.12 165	0.65 285	0.71 300	0.66 262	0.66 247	0.98 261	0.99 249

STTRV1_RVC		0.41 259	0.34 232	0.54 256	0.41 253	0.55 261	0.43 234	0.51 251	0.50 257	0.51 222	0.50 211	0.85 258	1.05 270	0.55 261	0.84 110	0.58 162	1.80 307	0.45 238		1.77 321	1.77 276	1.50 225		0.59 287	0.52 240	0.67 248	0.89 255	1.44 277

Ntro	1.62 285	3.84 328	0.69 288	2.63 311	1.29 304	2.25 315	2.87 317	0.61 267	0.56 264	0.62 254	0.50 211	1.32 273	0.66 255	2.02 305	3.24 253	0.47 125	1.35 295	0.42 231	6.77 304	0.64 248	2.20 302	2.08 285	3.05 317	0.55 276	0.60 258	0.69 249	0.73 237	1.16 264

RainbowNet	1.44 278	1.50 302	0.85 295	2.41 310	1.41 310	1.97 302	2.14 306	0.65 270	0.57 265	0.74 285	0.46 204	1.61 284	1.05 270	2.78 316	1.90 208	1.30 262	1.21 288	0.51 262	3.15 288	1.74 320	1.75 272	1.97 274	3.07 318	0.61 290	0.65 261	0.69 249	0.88 252	1.43 276

AMNet	0.63 209	0.59 279	0.56 275	0.59 268	0.59 274	0.64 271	0.58 252	0.45 230	0.53 261	0.51 222	0.69 235	0.75 247	0.40 223	0.87 282	0.68 59	0.86 229	0.71 263	0.66 288	0.63 172	0.62 243	0.76 161	0.62 92	0.38 251	0.59 287	0.57 251	0.69 249	0.70 230	0.75 225

pmcnn	1.11 258	0.42 262	0.41 253	0.57 264	0.59 274	0.54 259	1.41 295	0.71 274	0.48 253	0.61 248	1.28 282	1.51 281	2.96 305	1.04 287	1.42 187	2.33 315	0.81 268	0.96 310	1.74 268	1.09 305	2.41 312	1.74 251	0.82 294	0.50 267	0.48 236	0.69 249	1.09 270	1.28 272

PA-Net	0.52 185	0.36 238	0.36 239	0.25 178	0.37 244	0.26 160	0.32 200	0.33 147	0.36 226	0.30 108	0.26 141	0.30 120	0.31 179	0.47 245	2.30 223	0.51 143	0.24 71	0.28 143	0.30 69	0.29 131	0.34 72	0.90 129	0.60 280	0.26 208	0.32 169	0.72 253	0.32 84	2.29 292
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ACVNet_2	1.92 290	1.61 304	1.00 302	5.61 326	1.57 313	2.05 305	2.23 307	0.87 287	0.68 276	0.71 278	0.74 241	1.61 284	1.15 275	2.00 303	2.43 229	0.69 190	2.79 316	0.51 262	12.02 326	0.71 259	1.81 279	1.68 244	2.66 313	0.79 307	1.09 296	0.74 254	0.95 260	1.11 257

DPSNet	1.40 275	0.43 263	0.38 245	0.54 256	0.61 279	0.65 274	0.57 249	0.51 251	0.67 275	0.46 211	0.87 256	3.54 311	1.62 286	1.43 295	2.52 231	2.12 309	0.99 276	0.99 314	7.37 310	1.69 319	2.21 304	2.98 325	0.95 297	0.74 301	0.76 270	0.76 255	0.75 240	0.82 236

ACV-stereo	5.83 329	11.12 338	0.40 249	0.64 275	0.34 232	6.32 333	4.79 325	4.59 333	0.50 257	0.65 260	0.85 252	1.68 289	8.74 323	4.63 330	8.94 317	3.51 331	0.67 258	0.58 280	83.85 348	1.15 308	3.70 328	6.30 336	0.42 261	0.42 252	0.38 203	0.78 256	0.76 244	0.58 212

SPS-STEREO	1.49 280	0.72 284	0.69 288	0.90 286	0.75 287	0.82 284	0.74 271	0.83 285	0.76 283	0.85 299	1.62 297	1.42 276	1.09 273	0.70 276	1.97 209	2.32 314	1.04 279	0.97 312	10.95 324	1.01 298	2.60 316	2.45 313	0.64 283	0.76 304	0.81 278	0.79 257	1.11 274	0.96 245
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.81 289	2.41 320	1.86 329	2.14 308	1.76 321	1.92 300	2.34 312	1.56 319	1.47 315	3.68 330	3.76 320	1.21 268	1.27 280	1.71 298	3.52 259	2.14 311	1.01 277	0.92 309	3.46 291	0.99 297	1.73 271	1.56 233	0.77 293	2.30 335	0.76 270	0.81 258	0.70 230	0.98 248

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 237	0.54 275	0.35 236	0.63 273	0.46 260	0.56 262	1.02 283	0.65 270	0.60 268	0.57 234	0.47 206	0.82 257	1.21 277	1.11 291	2.25 221	0.60 168	0.36 153	0.33 176	1.25 243	0.40 186	1.94 287	1.62 240	0.47 268	0.39 247	0.76 270	0.81 258	0.75 240	1.49 280

AnonymousM	0.60 199	0.18 68	0.13 65	0.13 71	0.11 52	0.31 184	0.07 53	0.35 164	0.23 158	0.31 122	0.42 197	0.28 98	0.31 179	0.37 216	1.34 182	0.89 231	0.44 197	0.33 176	0.42 106	0.57 229	0.97 178	1.20 177	0.17 164	0.34 230	0.16 60	0.82 260	2.20 315	3.23 310

MADNet+	1.22 265	0.60 280	0.77 293	0.77 278	0.74 286	0.61 267	1.01 282	0.94 296	0.74 281	0.78 292	0.68 234	1.18 266	1.07 272	0.68 274	7.48 311	1.39 272	1.12 283	0.65 285	1.33 258	0.91 290	2.13 296	1.51 227	0.66 286	0.97 316	1.05 292	0.83 261	0.92 257	1.39 274

IGEV-FE	0.78 228	0.25 172	0.47 264	0.58 266	0.25 184	0.61 267	0.63 260	0.48 241	0.28 194	0.67 267	1.33 285	0.66 238	0.41 227	0.31 190	0.87 130	1.36 270	0.39 167	0.36 198	1.13 230	0.76 265	1.57 257	2.29 305	0.20 191	0.20 169	0.84 280	0.84 262	2.28 316	1.10 255

MM-Stereo_test2	0.17 39	0.13 41	0.08 21	0.07 22	0.05 8	0.06 7	0.03 5	0.08 17	0.06 6	0.09 28	0.04 8	0.11 14	0.05 7	0.05 9	0.50 20	0.40 84	0.12 16	0.10 18	0.13 10	0.27 122	0.18 27	0.64 96	0.06 31	0.05 12	0.09 12	0.84 262	0.11 7	0.08 22

IGEV_Zeroshot_test	0.78 228	0.25 172	0.47 264	0.58 266	0.25 184	0.61 267	0.63 260	0.48 241	0.28 194	0.67 267	1.32 284	0.66 238	0.41 227	0.31 190	0.87 130	1.36 270	0.39 167	0.36 198	1.13 230	0.76 265	1.57 257	2.29 305	0.20 191	0.20 169	0.84 280	0.84 262	2.28 316	1.09 254

PVD	0.98 247	0.54 275	0.59 282	0.60 270	0.56 271	0.66 276	0.63 260	0.91 293	0.87 290	0.57 234	0.85 252	0.80 254	1.03 269	0.59 267	6.60 299	0.64 180	0.69 261	0.55 273	1.16 234	0.63 245	1.22 209	1.27 188	0.39 254	0.53 273	0.75 269	0.88 265	0.85 249	1.07 251

AE-Stereo	0.44 156	0.22 123	0.24 180	0.23 163	0.24 181	0.18 103	0.16 147	0.30 114	0.21 143	0.34 146	0.16 85	0.44 188	0.27 160	0.21 121	0.94 139	0.81 219	0.41 179	0.32 170	0.52 144	0.55 225	1.07 188	1.71 249	0.12 97	0.21 181	0.34 174	0.89 266	0.46 167	0.28 121

test_4	0.38 128	0.17 58	0.16 97	0.14 84	0.13 70	0.11 33	0.38 222	0.24 83	0.14 74	0.31 122	0.11 48	0.24 72	0.12 65	0.34 203	0.91 134	0.70 199	0.24 71	0.29 150	0.37 93	0.29 131	0.51 118	1.32 192	0.09 58	0.12 67	0.27 129	0.91 267	0.91 256	0.87 241

FC-DCNN	0.96 244	0.50 267	0.92 298	0.79 280	0.52 268	0.73 278	1.10 286	0.77 280	0.52 259	0.62 254	0.65 228	0.72 244	0.62 249	0.38 222	3.13 250	0.83 225	0.94 273	0.50 258	1.19 236	0.43 195	1.52 246	1.33 193	0.31 241	0.52 271	1.01 289	0.92 268	1.51 290	2.93 309

Reg-Stereo(zero)	0.71 219	0.22 123	0.30 215	0.21 150	0.22 168	0.32 191	0.36 219	0.77 280	0.44 240	0.65 260	1.65 300	0.54 220	0.36 204	1.01 284	0.86 123	1.42 275	0.50 221	0.26 128	1.07 223	0.60 237	1.15 199	2.16 293	0.28 226	0.17 135	0.55 247	0.93 269	1.09 270	1.15 261

HI	0.71 219	0.22 123	0.30 215	0.21 150	0.22 168	0.32 191	0.36 219	0.77 280	0.44 240	0.65 260	1.65 300	0.54 220	0.36 204	1.01 284	0.86 123	1.42 275	0.50 221	0.26 128	1.07 223	0.60 237	1.15 199	2.16 293	0.28 226	0.17 135	0.55 247	0.93 269	1.09 270	1.15 261

RAFT-Test	0.64 212	0.24 160	0.22 168	0.25 178	0.21 153	0.45 247	0.17 153	0.45 230	0.26 179	0.66 264	0.80 247	0.40 171	0.39 221	0.36 212	1.01 150	1.49 282	0.41 179	0.34 188	1.29 254	0.61 239	1.90 282	1.84 258	0.17 164	0.18 148	0.54 244	0.93 269	0.41 134	1.26 269

AEACV	0.25 62	0.17 58	0.11 43	0.09 39	0.07 24	0.15 73	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.07 16	0.07 20	0.13 22	0.08 35	0.12 50	1.39 186	0.79 213	0.16 36	0.14 39	0.25 50	0.19 72	0.24 46	1.00 144	0.10 67	0.07 29	0.10 17	0.95 272	0.14 26	0.08 22

LVE	2.66 308	1.99 313	1.02 307	12.01 336	1.75 320	3.85 324	11.87 339	0.91 293	0.89 291	1.03 312	0.91 260	1.62 286	2.23 292	2.46 312	2.96 243	1.03 240	1.74 304	0.82 307	8.43 315	0.87 282	1.84 281	2.20 299	3.10 319	0.99 318	1.45 303	0.96 273	1.23 278	1.54 282

FINET	0.28 75	0.21 106	0.21 159	0.21 150	0.17 120	0.17 94	0.18 158	0.23 75	0.19 124	0.23 67	0.48 209	0.28 98	0.17 94	0.17 89	0.57 30	0.33 47	0.25 79	0.18 63	0.38 97	0.17 58	0.30 61	0.22 35	0.15 146	0.17 135	0.42 215	0.96 273	0.27 78	0.21 85

AnyNet_C01	1.52 282	0.60 280	0.54 271	0.63 273	0.56 271	0.51 254	1.16 291	0.89 290	1.30 307	0.68 270	0.88 257	1.27 269	1.30 283	0.54 259	11.26 335	2.64 323	1.16 284	1.01 315	1.42 262	0.75 263	1.67 264	1.92 270	0.60 280	0.62 294	1.33 301	0.97 275	1.63 297	3.28 311

DDF-Stereo	1.25 268	0.32 222	0.17 108	6.72 331	0.23 174	6.20 332	0.31 196	0.36 181	0.21 143	0.35 154	0.57 218	7.72 326	0.43 232	0.22 123	0.76 81	0.89 231	0.60 251	0.39 222	1.30 255	0.43 195	1.56 256	1.46 214	0.16 155	0.23 194	0.29 146	1.00 276	0.44 157	0.54 209

zero-FE	5.34 327	0.32 222	0.17 108	27.02 345	1.78 322	37.04 349	12.26 340	0.36 181	0.65 272	2.17 326	1.17 275	25.79 343	4.97 317	0.43 238	2.31 225	0.87 230	2.76 315	2.15 330	2.47 276	0.43 195	14.67 340	2.09 286	0.16 155	0.23 194	0.29 146	1.00 276	0.41 134	0.34 155

CSAN	1.01 250	0.52 270	0.48 268	0.47 252	0.49 262	0.38 222	0.48 240	0.49 245	2.50 326	0.69 272	2.01 308	1.44 277	0.69 258	0.60 270	4.20 269	0.56 159	0.46 205	0.47 244	0.82 199	2.20 328	1.16 204	1.10 160	0.31 241	0.53 273	1.68 309	1.02 278	0.72 232	0.81 235

ITSA-stereo	0.96 244	0.36 238	0.34 232	0.55 260	0.41 253	0.32 191	0.64 264	0.52 257	0.47 251	0.71 278	1.48 291	0.67 240	0.62 249	0.35 209	3.07 249	1.67 294	0.52 230	0.56 277	1.10 226	0.87 282	1.33 227	1.89 263	0.52 274	0.51 269	0.50 237	1.05 279	3.15 329	1.80 288

ADCRef	1.02 252	0.34 232	0.38 245	0.23 163	0.35 237	0.32 191	0.40 228	0.36 181	0.86 286	0.39 191	0.31 166	0.39 163	0.25 149	0.28 165	9.75 327	0.63 179	0.33 140	0.32 170	0.81 195	0.56 227	0.47 106	0.72 106	0.47 268	0.34 230	1.00 287	1.09 280	0.99 264	5.10 326

Dean	1.78 287	1.76 308	1.00 302	5.98 329	1.87 325	2.22 313	2.59 314	1.07 304	1.14 299	0.98 308	0.82 250	1.85 292	2.08 291	2.18 309	2.05 214	1.07 244	2.05 309	0.70 294	2.78 282	0.97 296	2.14 299	1.89 263	2.92 315	0.93 314	1.41 302	1.11 281	1.39 285	1.14 260

SANet	1.44 278	0.57 278	0.54 271	0.55 260	0.60 278	0.65 274	0.76 272	0.94 296	5.50 332	0.52 225	2.23 312	4.15 318	2.61 299	0.65 273	5.29 284	0.52 148	1.21 288	0.56 277	0.93 211	0.83 275	1.54 253	1.38 201	0.47 268	0.62 294	0.74 267	1.16 282	0.88 252	2.41 296

MeshStereo	2.03 299	0.72 284	0.61 284	1.20 290	0.79 291	1.01 288	0.66 267	1.54 318	1.35 309	0.92 304	2.10 310	4.00 315	3.06 306	0.71 278	9.66 326	2.82 324	1.05 280	0.76 299	4.73 295	0.75 263	3.34 326	3.73 331	0.48 271	0.58 285	1.79 312	1.18 283	2.41 320	2.78 301
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
IGEV-Stereo+	0.31 90	0.72 284	0.08 21	0.12 60	0.10 46	0.34 205	0.04 19	0.20 64	0.12 59	0.30 108	0.59 222	0.21 61	0.38 216	0.13 53	0.64 46	0.51 143	0.19 51	0.19 68	0.30 69	0.34 157	0.51 118	0.56 74	0.13 117	0.07 29	0.13 36	1.20 284	0.14 26	0.12 41

MSKI-zero shot	0.70 218	0.21 106	0.21 159	0.20 142	0.19 138	0.43 241	0.16 147	0.42 214	0.29 197	0.44 206	1.16 273	0.48 209	0.36 204	0.17 89	1.60 192	1.42 275	0.47 210	0.37 205	1.37 259	0.95 293	1.79 277	2.06 280	0.22 203	0.19 159	0.53 241	1.21 285	0.72 232	1.17 265

notaker	3.52 320	2.84 326	1.55 325	5.08 322	6.69 338	3.97 325	4.03 321	1.33 312	3.34 328	1.17 314	3.34 319	6.77 325	11.07 327	5.35 335	4.78 275	1.20 257	3.25 321	0.97 312	10.40 322	2.75 329	2.90 322	2.14 289	3.69 327	1.16 324	1.00 287	1.21 285	1.44 287	1.57 284

IMH-64-1	1.98 294	1.48 300	1.04 309	1.97 301	1.55 311	2.06 306	2.27 309	1.02 300	1.16 300	0.58 237	0.75 242	1.89 294	2.78 301	2.77 314	9.78 328	1.51 285	1.19 286	0.66 288	3.01 285	0.81 271	1.48 238	2.06 280	3.25 321	0.74 301	1.59 305	1.25 287	2.09 310	2.83 304

IMH-64	1.98 294	1.48 300	1.04 309	1.97 301	1.55 311	2.06 306	2.27 309	1.02 300	1.16 300	0.58 237	0.75 242	1.89 294	2.78 301	2.77 314	9.78 328	1.51 285	1.19 286	0.66 288	3.01 285	0.81 271	1.48 238	2.06 280	3.25 321	0.74 301	1.59 305	1.25 287	2.09 310	2.83 304

FC-DCNN v2	1.01 250	0.52 270	1.01 304	0.85 283	0.53 269	0.77 281	1.07 285	0.83 285	0.65 272	0.61 248	0.65 228	0.72 244	0.79 263	0.37 216	3.26 254	0.81 219	0.95 274	0.47 244	1.22 241	0.41 188	1.52 246	1.34 196	0.31 241	0.51 269	1.30 300	1.29 289	1.86 305	2.78 301

ADCPNet	1.59 283	0.37 244	0.74 292	0.43 243	0.76 288	0.42 237	1.45 296	0.90 292	0.70 278	0.76 290	1.68 303	0.76 249	3.19 308	0.76 279	8.96 318	1.92 302	0.54 236	0.37 205	4.76 296	1.03 300	1.19 207	1.09 157	0.94 296	0.40 249	1.06 293	1.36 290	0.93 258	5.53 330

IMH	2.50 303	1.51 303	1.05 312	1.99 304	1.58 314	2.09 309	2.32 311	1.04 302	1.19 303	0.84 298	1.34 286	2.02 296	8.04 321	8.79 341	6.91 303	1.41 274	1.37 296	0.67 292	5.94 300	1.10 307	1.45 235	2.32 309	4.37 333	0.77 305	1.86 313	1.41 291	1.57 293	2.46 297

AIO_test	0.48 178	0.19 80	0.13 65	0.14 84	0.10 46	0.38 222	0.28 190	0.19 58	0.13 66	0.17 55	0.10 39	0.18 47	0.09 42	0.11 41	2.64 235	2.40 316	0.22 59	0.22 92	0.32 78	0.12 28	0.29 57	2.50 316	0.15 146	0.08 37	0.16 60	1.42 292	0.21 58	0.10 34

WAO-7	1.96 293	1.09 295	1.32 319	5.02 321	0.99 296	1.02 289	1.64 298	1.16 306	1.46 314	2.58 328	2.14 311	2.11 298	2.83 304	1.20 293	6.00 293	1.03 240	1.68 301	0.70 294	7.59 311	0.87 282	1.71 268	1.97 274	0.38 251	1.05 319	0.98 286	1.45 293	1.10 273	1.84 289

PSMNet_ROB	3.52 320	1.88 310	0.99 301	1.71 299	1.19 302	2.12 311	2.02 302	0.79 284	0.86 286	8.42 340	19.75 343	12.43 333	2.32 294	7.26 340	2.04 213	0.69 190	1.30 292	1.37 323	9.12 317	0.91 290	2.05 290	1.34 196	8.71 342	0.77 305	1.06 293	1.46 294	1.32 282	1.13 259

ADCMid	1.14 262	0.50 267	0.55 274	0.39 238	0.59 274	0.56 262	0.77 274	0.59 263	0.76 283	0.47 214	0.71 237	0.70 242	0.71 260	0.39 228	8.21 314	1.09 249	0.51 225	0.45 238	1.73 267	0.51 221	1.04 183	1.21 180	0.59 279	0.40 249	0.58 253	1.47 295	1.24 280	4.18 322

model_zeroshot	0.81 234	0.22 123	0.23 174	0.34 223	0.21 153	0.45 247	0.16 147	0.43 221	0.23 158	0.59 241	1.10 271	0.50 214	0.31 179	0.26 151	2.66 236	1.04 243	0.42 187	0.35 193	1.40 261	0.52 222	1.90 282	1.60 237	0.15 146	0.20 169	2.65 321	1.52 296	0.79 245	1.54 282

EGLCR-Stereo	0.60 199	0.22 123	0.22 168	0.15 91	0.18 129	0.23 140	0.09 70	0.32 138	0.22 149	0.32 135	0.19 99	0.38 158	0.27 160	0.14 63	0.81 92	0.74 206	0.39 167	0.37 205	0.72 187	0.28 127	1.20 208	2.19 298	0.12 97	0.68 298	0.23 97	1.54 297	3.67 331	0.34 155

ktn	6.56 330	5.17 334	14.71 343	5.30 323	4.74 331	9.67 338	6.68 332	7.48 338	12.97 342	1.88 322	2.35 314	27.30 344	21.86 337	4.31 325	5.72 290	1.50 283	4.02 331	1.83 326	15.82 332	4.59 332	2.65 317	2.06 280	3.99 329	1.18 325	2.40 320	1.57 298	2.89 324	2.50 298

NaN_ROB	0.82 236	0.41 259	0.41 253	0.36 228	0.49 262	0.42 237	0.44 235	0.45 230	1.33 308	0.40 194	0.67 233	0.89 259	0.31 179	0.47 245	5.25 283	0.55 157	0.34 144	0.53 269	0.49 127	0.63 245	0.60 140	0.95 135	0.28 226	0.49 264	0.78 275	1.57 298	0.98 261	1.71 286

anonymity	1.60 284	0.25 172	0.41 253	0.27 190	0.23 174	0.51 254	0.16 147	0.49 245	0.27 189	0.63 256	23.10 344	0.57 226	0.59 245	0.37 216	0.78 84	1.33 266	0.46 205	0.35 193	1.10 226	0.48 217	1.47 236	2.07 284	0.21 196	0.33 229	1.11 298	1.60 300	3.07 327	1.08 253

PWCK	2.53 304	1.63 305	1.01 304	1.98 303	1.29 304	2.08 308	2.10 305	1.37 313	1.44 311	1.41 318	1.79 306	5.07 320	2.34 295	1.08 290	3.26 254	0.91 233	1.71 303	0.77 301	22.70 336	1.31 312	2.44 314	1.46 214	1.41 305	0.98 317	1.69 310	1.61 301	1.40 286	2.14 291

EAI-Stereo	1.15 263	0.27 198	0.37 243	0.54 256	0.30 210	8.38 337	0.76 272	0.45 230	0.63 271	0.34 146	0.88 257	0.46 202	0.33 194	0.25 146	1.83 203	1.17 256	0.40 173	0.65 285	2.53 278	0.73 261	1.47 236	1.71 249	0.23 205	0.46 259	1.08 295	1.64 302	1.45 289	1.79 287

RTS	0.80 231	0.32 222	0.28 210	0.30 206	0.33 222	0.44 243	0.59 255	0.41 204	0.46 245	0.43 202	0.34 182	0.51 215	0.34 196	0.30 180	7.29 307	0.70 199	0.55 238	0.36 198	1.02 218	0.45 211	0.93 175	1.01 146	0.25 212	0.37 240	0.54 244	1.72 303	0.58 205	0.79 226

RTSA	0.80 231	0.32 222	0.28 210	0.30 206	0.33 222	0.44 243	0.59 255	0.41 204	0.46 245	0.43 202	0.34 182	0.51 215	0.34 196	0.30 180	7.29 307	0.70 199	0.55 238	0.36 198	1.02 218	0.45 211	0.93 175	1.01 146	0.25 212	0.37 240	0.54 244	1.72 303	0.58 205	0.79 226

SAMSARA	1.05 254	0.40 255	0.57 276	0.44 248	0.43 256	0.43 241	0.62 258	0.74 276	0.61 270	0.60 245	0.72 238	0.59 228	1.65 287	0.46 243	6.43 298	0.74 206	0.53 235	0.50 258	1.24 242	0.55 225	1.24 211	1.37 199	0.28 226	0.56 277	1.63 307	1.74 305	1.65 298	1.61 285

WAO-8	3.09 312	2.55 321	1.41 320	5.78 327	1.73 317	2.51 316	3.26 318	1.28 308	1.93 321	5.67 335	8.70 333	3.06 307	6.18 318	4.38 327	3.04 247	1.97 305	1.78 305	0.75 297	9.44 318	1.54 315	1.76 273	2.31 307	2.46 310	1.07 320	2.29 318	1.80 306	1.83 303	2.83 304

Venus	3.09 312	2.55 321	1.41 320	5.78 327	1.73 317	2.51 316	3.26 318	1.28 308	1.93 321	5.67 335	8.70 333	3.06 307	6.18 318	4.38 327	3.04 247	1.97 305	1.78 305	0.75 297	9.44 318	1.54 315	1.76 273	2.31 307	2.46 310	1.07 320	2.29 318	1.80 306	1.83 303	2.83 304

ADCL	1.10 257	0.44 264	0.36 239	0.33 218	0.33 222	0.38 222	0.47 238	0.38 192	1.23 304	0.60 245	0.47 206	0.43 184	0.27 160	0.32 195	7.84 313	0.57 161	0.38 162	0.55 273	0.68 183	0.69 257	0.65 149	0.81 121	0.29 234	0.36 238	1.73 311	1.85 308	1.77 301	5.47 328

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 307	0.30 216	0.54 271	0.34 223	0.37 244	0.63 270	0.68 269	0.48 241	1.07 296	0.69 272	1.55 294	0.62 230	0.59 245	0.18 108	0.86 123	1.75 297	0.42 187	0.50 258	49.64 347	1.04 301	1.53 251	2.14 289	0.19 183	0.28 216	0.72 266	1.86 309	0.98 261	1.07 251

ADCP+	0.99 249	0.33 228	0.34 232	0.25 178	0.34 232	0.35 210	0.49 242	0.31 124	0.66 274	0.59 241	0.48 209	0.75 247	0.18 103	0.30 180	9.27 322	0.47 125	0.27 92	0.27 132	0.78 193	0.80 270	0.51 118	0.72 106	0.18 175	0.18 148	0.69 264	2.01 310	1.44 287	3.81 318

WAO-6	1.95 291	1.28 297	0.85 295	2.04 305	1.34 307	1.69 297	2.05 304	1.04 302	1.24 306	0.91 303	0.86 254	1.85 292	2.71 300	2.30 311	9.05 320	1.14 254	2.89 317	0.69 293	3.16 289	0.85 279	2.21 304	2.27 304	1.29 302	0.87 309	1.64 308	2.07 311	1.72 300	2.69 300

ADCS	1.39 274	0.51 269	0.47 264	0.45 251	0.55 270	0.51 254	0.64 264	0.68 272	1.05 295	0.57 234	0.72 238	0.80 254	2.34 295	0.51 255	9.94 332	2.13 310	0.76 267	0.62 284	1.30 255	0.62 243	1.80 278	1.62 240	0.43 262	0.56 277	0.76 270	2.09 312	1.59 295	3.47 313

LSM0	4.83 325	0.52 270	0.57 276	0.78 279	0.66 283	0.81 283	1.26 293	1.10 305	1.08 297	0.88 301	1.65 300	1.82 290	2.45 297	0.40 232	38.07 348	52.94 348	0.87 269	0.61 283	5.33 299	1.09 305	2.57 315	3.54 329	0.43 262	0.69 299	0.94 284	2.15 313	1.61 296	5.62 331

CBMV_ROB	1.31 271	0.37 244	0.39 248	0.60 270	0.49 262	0.57 265	0.47 238	0.95 298	0.40 232	0.81 295	1.38 288	3.04 305	2.55 298	0.48 249	5.00 280	1.30 262	0.89 270	0.49 253	2.24 272	0.73 261	1.72 270	1.95 272	0.45 264	0.40 249	0.97 285	2.27 314	1.56 292	2.91 308

AnyNet_C32	1.27 270	0.41 259	0.36 239	0.37 232	0.40 250	0.48 250	0.62 258	0.47 239	1.23 304	0.56 232	0.89 259	0.53 218	0.36 204	0.40 232	10.27 333	1.27 260	0.55 238	0.54 272	0.88 206	0.63 245	1.28 222	1.52 229	0.34 249	0.50 267	1.09 296	2.40 315	1.34 283	4.67 324

SGM-ForestM	1.49 280	1.99 313	1.26 317	1.18 289	0.67 284	1.50 295	1.71 300	1.32 311	0.94 293	0.74 285	1.03 267	2.90 303	2.23 292	0.55 261	1.68 195	0.62 177	1.34 293	0.49 253	2.81 283	0.58 233	1.33 227	1.12 165	0.57 277	0.56 277	2.12 317	2.46 316	3.00 326	3.53 315

MDST_ROB	2.36 301	4.67 333	0.44 260	3.47 316	0.77 290	2.09 309	0.52 244	1.45 316	0.44 240	0.69 272	0.96 265	0.78 251	9.65 325	0.30 180	8.31 315	0.79 213	0.46 205	0.37 205	3.22 290	0.38 176	1.95 288	2.12 287	0.46 267	0.36 238	4.26 331	2.58 317	6.75 335	5.48 329

HanzoNet	11.30 335	14.06 340	16.74 344	13.89 339	9.10 340	15.60 342	21.20 345	11.16 343	12.45 341	6.15 337	7.25 327	20.77 339	27.41 347	28.53 347	4.84 276	9.79 338	14.66 342	2.80 331	24.65 339	12.81 343	5.39 333	4.27 332	8.60 341	1.63 330	2.70 324	2.61 318	2.55 322	3.43 312

TorneroNet	5.38 328	2.29 317	1.20 315	17.70 340	6.11 337	4.86 329	6.44 331	2.12 324	4.67 331	1.56 319	7.04 326	11.27 330	24.96 340	4.04 323	5.06 281	1.56 288	3.02 318	0.79 303	14.79 330	1.88 323	2.79 319	2.59 317	3.47 325	0.89 311	6.89 335	2.63 319	1.30 281	3.48 314

TorneroNet-64	3.44 319	2.19 315	2.33 332	7.00 332	1.73 317	3.02 319	4.22 322	1.95 322	3.75 329	0.82 297	3.10 318	4.11 317	12.63 331	3.76 322	6.96 305	1.63 292	3.11 320	0.79 303	7.96 313	1.98 326	2.65 317	2.69 318	3.37 324	0.90 312	2.67 323	2.65 320	1.21 277	3.65 316

SGM_RVC	2.55 305	0.93 289	1.05 312	0.97 287	0.76 288	1.00 286	0.93 279	7.37 337	1.18 302	1.01 311	1.64 298	2.39 300	9.36 324	0.62 271	2.02 211	1.33 266	1.60 299	0.80 305	7.94 312	1.42 314	1.67 264	1.69 245	0.67 287	0.94 315	2.66 322	2.65 320	4.83 332	9.43 336
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
KSHMR	5.12 326	2.29 317	1.47 322	20.10 341	3.65 330	5.24 331	9.39 335	1.58 320	6.86 334	1.38 317	1.49 292	2.35 299	27.00 346	4.39 329	4.91 277	1.96 304	1.66 300	1.12 321	15.45 331	1.19 310	2.92 324	2.14 289	4.07 330	1.21 326	7.00 336	2.72 322	1.95 308	2.80 303

G-Net	1.35 273	0.55 277	0.65 286	0.43 243	0.49 262	0.56 262	0.48 240	0.89 290	1.35 309	0.67 267	1.22 280	3.00 304	1.21 277	0.36 212	4.11 268	1.64 293	0.61 253	0.76 299	1.37 259	1.35 313	1.63 263	1.89 263	0.39 254	0.61 290	0.80 276	3.07 323	1.57 293	4.68 325

STStereo	3.38 317	1.14 296	1.69 328	7.09 333	1.35 308	7.29 336	2.62 315	2.11 323	2.34 324	0.95 307	2.86 317	5.97 324	6.28 320	0.38 222	11.54 336	2.20 313	0.93 272	0.89 308	11.21 325	0.90 289	1.58 259	1.46 214	0.55 276	1.58 329	3.31 326	3.09 324	3.08 328	6.91 332

iRaft-Stereo_20w	0.96 244	0.31 220	0.58 281	0.57 264	0.34 232	0.51 254	0.58 252	0.44 226	0.32 213	0.90 302	1.59 295	0.56 224	0.49 241	0.37 216	2.05 214	1.22 258	0.42 187	0.52 266	1.04 220	0.82 274	1.52 246	2.14 289	0.27 220	0.38 245	1.04 290	3.39 325	2.04 309	1.45 278

DGSMNet	2.89 310	1.85 309	1.04 309	1.35 294	0.50 266	1.94 301	0.59 255	2.82 330	1.53 316	3.95 332	15.60 338	1.84 291	3.19 308	4.88 332	2.89 240	2.87 326	3.06 319	1.91 327	4.57 294	2.02 327	4.46 330	3.48 328	1.64 307	2.11 333	0.88 282	3.46 326	1.04 268	2.62 299

UNDER WATER	4.11 323	2.66 324	1.51 323	4.92 319	5.25 332	3.49 322	7.24 333	2.33 327	1.84 320	1.65 321	1.20 277	5.04 319	21.14 336	5.09 334	4.93 279	2.44 318	3.86 329	1.09 318	8.36 314	1.97 325	3.80 329	2.73 319	5.04 337	2.11 333	1.96 315	3.54 327	1.91 307	3.93 319

ELAS_RVC	2.37 302	0.95 292	1.21 316	1.26 293	0.98 295	1.99 304	1.12 289	1.45 316	0.86 286	0.99 309	7.87 329	3.60 312	8.50 322	1.07 289	6.31 297	1.59 291	1.34 293	1.44 325	2.57 279	0.79 269	2.43 313	3.03 326	0.71 290	0.88 310	3.51 328	3.72 328	1.69 299	2.07 290
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	3.14 314	2.61 323	1.56 326	4.95 320	2.92 329	3.47 321	4.38 323	2.32 326	1.63 317	1.37 316	1.36 287	5.08 321	4.79 315	3.47 321	7.48 311	2.02 307	3.68 328	1.11 319	3.99 293	1.95 324	2.87 320	2.92 323	5.01 336	1.40 328	1.99 316	3.99 329	2.15 312	4.42 323

SGM+DAISY	2.56 306	0.94 290	0.92 298	1.06 288	0.97 294	1.24 292	1.04 284	1.31 310	1.76 318	1.12 313	2.01 308	2.59 302	3.35 311	0.87 282	6.30 296	3.19 328	1.16 284	1.11 319	6.92 307	1.55 317	2.89 321	2.90 321	0.67 287	1.23 327	3.89 329	4.14 330	5.13 333	8.82 335

ELAS	2.27 300	1.03 293	1.10 314	1.38 295	1.13 300	1.45 293	1.10 286	1.38 314	1.09 298	0.94 306	7.66 328	3.71 313	3.10 307	1.11 291	6.64 300	1.56 288	1.42 297	1.43 324	2.52 277	0.69 257	2.33 310	3.03 326	0.69 289	0.82 308	3.50 327	4.32 331	2.52 321	3.70 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	2.73 309	1.92 311	1.56 326	2.34 309	1.82 323	2.66 318	2.78 316	1.44 315	1.45 312	0.81 295	0.82 250	4.05 316	1.44 284	2.08 307	9.39 324	2.60 322	1.69 302	1.33 322	2.15 270	1.21 311	3.25 325	3.66 330	1.90 308	1.08 322	2.76 325	5.03 332	2.31 319	10.12 337

MADNet++	2.98 311	1.95 312	2.23 331	1.73 300	2.39 326	1.68 296	2.24 308	2.26 325	2.69 327	2.34 327	2.78 315	3.30 309	3.34 310	2.86 317	4.22 270	4.20 333	2.65 314	2.14 329	3.69 292	3.00 330	4.95 331	7.04 337	1.44 306	2.60 336	1.93 314	5.78 333	2.76 323	2.35 294

PML	14.72 341	11.16 339	4.09 334	13.72 338	8.87 339	13.75 339	6.38 330	7.25 336	36.05 349	10.34 341	59.29 349	46.05 347	52.59 348	6.65 339	6.70 301	4.81 334	10.30 338	3.77 332	21.46 335	4.87 333	5.83 336	5.51 334	3.98 328	4.24 337	15.02 345	6.06 334	20.81 344	7.86 333

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 331	4.50 332	1.31 318	2.75 312	2.71 328	5.17 330	7.48 334	5.91 334	8.23 335	1.63 320	10.81 336	75.58 348	10.28 326	4.33 326	2.18 220	1.44 278	7.17 336	8.31 337	6.88 305	1.67 318	3.57 327	2.90 321	1.30 303	1.13 323	4.31 332	6.17 335	20.85 345	4.05 321

MANE	3.30 316	1.71 307	1.93 330	1.49 297	1.37 309	1.77 298	2.02 302	1.90 321	2.39 325	0.87 300	1.68 303	3.71 313	4.07 312	0.78 280	7.43 309	3.40 329	1.81 308	6.10 336	2.99 284	1.05 303	2.09 291	2.38 311	0.61 282	1.76 332	5.46 333	6.93 336	8.52 336	12.82 339

BEATNet-Init1	11.60 337	15.45 341	5.36 336	21.04 342	10.14 341	20.37 343	13.59 341	8.80 341	6.63 333	4.42 334	10.00 335	14.23 334	19.35 334	4.04 323	10.43 334	9.21 337	6.50 334	5.00 334	32.12 345	14.67 344	8.25 339	7.49 338	5.66 338	5.23 339	12.24 341	7.07 337	21.30 346	14.66 340

LE_ROB	7.96 332	3.98 329	5.96 337	6.32 330	20.03 344	4.31 326	17.09 342	6.33 335	9.23 337	1.00 310	4.87 323	16.05 336	22.60 338	3.45 320	2.97 244	0.95 234	2.14 310	1.91 327	13.13 328	5.86 335	2.32 309	2.18 296	9.68 343	5.18 338	10.55 339	9.20 338	10.65 338	17.10 343

DPSimNet_ROB	19.60 342	30.02 347	12.51 340	29.96 347	26.66 347	21.35 344	18.10 343	23.34 347	23.91 346	14.59 345	30.41 347	25.17 342	25.12 341	12.92 344	12.40 337	9.18 336	23.72 345	11.03 339	37.61 346	12.43 342	24.99 345	8.77 339	13.55 344	15.98 345	13.56 342	10.45 339	19.73 343	21.73 344

AVERAGE_ROB	27.45 345	31.37 348	28.57 349	32.97 348	32.12 349	32.15 348	33.40 348	29.93 349	27.60 348	35.93 349	32.13 348	32.22 346	25.90 344	32.99 349	28.90 345	25.88 345	31.46 348	30.17 348	31.78 343	29.24 349	25.48 346	21.56 346	34.85 348	27.16 351	14.02 343	10.69 340	11.65 341	11.07 338

JetRed	3.85 322	2.71 325	3.02 333	2.08 306	2.45 327	3.41 320	4.64 324	2.34 328	1.83 319	1.88 322	1.20 277	3.35 310	1.28 282	3.27 319	9.82 330	3.50 330	4.08 332	3.88 333	2.41 273	1.82 322	5.48 334	4.79 333	3.60 326	1.67 331	4.20 330	11.19 341	5.32 334	8.78 334

HaxPig	22.03 343	23.76 345	21.73 345	25.29 344	25.48 346	24.76 346	26.73 346	22.91 346	21.16 343	29.02 347	26.42 345	24.60 341	19.57 335	25.83 345	24.34 343	21.24 343	25.03 346	26.17 344	24.65 339	23.00 345	18.72 343	16.12 342	29.01 346	21.22 347	10.44 338	12.85 342	9.65 337	15.02 341

MEDIAN_ROB	25.69 344	28.81 346	26.20 346	29.88 346	29.43 348	29.00 347	30.34 347	27.00 348	24.64 347	34.12 348	30.21 346	29.31 345	23.43 339	29.48 348	26.63 344	23.36 344	29.99 347	29.41 346	29.88 342	27.28 348	23.55 344	19.50 343	31.94 347	23.91 350	14.08 344	13.72 343	13.09 342	15.43 342

TRStereo	1.21 264	0.32 222	0.47 264	0.25 178	0.18 129	0.64 271	0.26 184	0.44 226	0.20 134	0.70 277	0.57 218	0.80 254	0.29 169	0.23 132	1.08 160	1.85 300	0.37 157	0.35 193	1.05 221	0.88 288	1.36 230	1.89 263	0.17 164	0.16 124	0.67 263	16.20 344	0.88 252	0.49 202

DPSMNet_ROB	11.01 334	4.36 331	11.20 339	3.81 317	5.73 334	4.71 328	5.45 329	3.67 331	9.75 338	4.35 333	13.56 337	11.30 331	26.82 345	5.44 338	13.51 340	12.50 340	6.62 335	12.38 341	14.62 329	10.30 339	7.11 338	16.01 341	4.56 335	9.06 341	11.07 340	27.51 345	11.13 340	30.63 345

DGTPSM_ROB	9.57 333	4.02 330	11.10 338	3.15 314	5.69 333	3.62 323	5.37 328	3.67 331	9.11 336	3.26 329	7.88 330	9.79 329	14.19 333	4.73 331	13.10 338	11.13 339	5.27 333	11.44 340	7.09 308	10.27 338	6.42 337	15.33 340	4.54 334	9.05 340	10.05 337	27.51 345	11.07 339	30.63 345

DPSM_ROB	13.84 339	8.97 336	13.58 341	5.45 324	6.10 335	7.18 334	5.27 326	8.45 339	11.05 339	6.78 338	8.04 331	8.60 327	12.52 329	5.36 336	16.95 341	14.18 341	11.50 339	14.64 342	9.74 320	12.04 340	17.24 341	19.94 344	4.24 331	11.13 342	27.83 346	35.96 347	31.24 347	39.61 347

DPSM	13.84 339	8.97 336	13.58 341	5.45 324	6.10 335	7.18 334	5.27 326	8.45 339	11.05 339	6.78 338	8.04 331	8.60 327	12.52 329	5.36 336	16.95 341	14.18 341	11.50 339	14.64 342	9.74 320	12.04 340	17.24 341	19.94 344	4.24 331	11.13 342	27.83 346	35.96 347	31.24 347	39.61 347

CasAABBNet	27.80 346	18.03 342	27.32 347	10.90 334	12.21 342	14.33 340	10.52 337	16.96 344	22.28 344	13.77 343	16.14 339	17.40 338	25.40 343	10.69 342	34.10 347	28.35 346	23.05 343	29.43 347	19.46 333	24.14 346	34.48 347	39.80 347	8.47 339	22.42 348	56.04 349	72.44 349	62.78 349	79.64 349

FlowAnything	27.85 347	18.03 342	27.34 348	10.94 335	12.29 343	14.36 341	10.56 338	17.06 345	22.31 345	13.81 344	16.29 340	17.36 337	25.24 342	10.81 343	34.02 346	28.46 347	23.06 344	29.40 345	19.47 334	24.22 347	34.52 348	40.11 348	8.49 340	22.48 349	56.03 348	72.70 350	62.83 350	79.78 350

ASD4																								18.37 346

Low-res two-view benchmark