Low-res two-view results

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

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

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

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

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

111111	0.13 18	0.02 1	0.03 19	0.01 9	0.02 15	0.10 118	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.01 84	0.18 34	0.05 44	0.01 36	0.85 26	0.48 17	0.05 28	0.06 30	0.33 36	0.02 10	0.20 24	0.84 66	0.00 1	0.01 13	0.02 25	0.05 55	0.02 4	0.00 1

NLSM1	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.54 10	0.36 9	0.02 4	0.00 1	0.01 2	0.01 4	0.23 30	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 4	0.00 1

NLCSM	0.01 1	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.15 1	0.14 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-test1	0.08 10	0.03 2	0.03 19	0.01 9	0.07 52	0.05 102	0.00 1	0.01 7	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 35	0.00 1	0.68 17	0.55 24	0.02 4	0.00 1	0.11 14	0.19 81	0.12 15	0.15 22	0.00 1	0.01 13	0.01 12	0.01 18	0.01 3	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 29	0.03 2	0.05 24	0.02 21	0.02 15	0.10 118	0.00 1	0.01 7	0.03 28	0.00 1	0.07 105	0.18 34	0.03 25	0.01 36	0.89 27	0.54 23	0.04 22	0.08 46	0.50 46	0.02 10	0.15 20	0.67 57	0.00 1	0.01 13	0.02 25	0.01 18	1.27 80	0.00 1

ProNet	0.06 3	0.03 2	0.08 32	0.01 9	0.00 1	0.12 131	0.27 191	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.00 1	0.05 111	0.43 5	0.28 4	0.02 4	0.00 1	0.09 11	0.00 1	0.05 3	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.08 68	0.00 1	0.05 11	0.00 1

MonStereo	0.06 3	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.08 8	0.05 44	0.01 36	0.47 8	0.33 7	0.03 14	0.01 11	0.11 14	0.01 4	0.11 14	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 41	0.11 27	0.00 1

LG-Stereo	0.13 18	0.04 7	0.02 12	0.02 21	0.07 52	0.12 131	0.00 1	0.02 23	0.04 38	0.00 1	0.55 159	0.43 106	0.00 1	0.00 1	0.78 22	0.59 28	0.02 4	0.06 30	0.45 43	0.04 24	0.14 18	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 77	0.05 11	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 8	0.04 7	0.02 12	0.00 1	0.01 9	0.02 72	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 17	0.03 25	0.00 1	0.38 4	0.30 5	0.03 14	0.00 1	0.15 20	0.07 38	0.05 3	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.06 61	0.38 54	0.06 68

MM-Stereo_test2	0.13 18	0.04 7	0.07 27	0.00 1	0.02 15	0.02 72	0.00 1	0.01 7	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.17 26	0.02 19	0.00 1	0.76 19	0.59 28	0.07 40	0.05 25	0.18 24	0.28 119	0.29 37	0.53 48	0.01 59	0.01 13	0.08 68	0.20 97	0.04 9	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 8	0.04 7	0.08 32	0.00 1	0.01 9	0.03 87	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 26	0.03 25	0.00 1	0.55 11	0.45 13	0.04 22	0.00 1	0.18 24	0.06 33	0.07 6	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.08 70	0.05 11	0.00 1

Pointernet	0.06 3	0.04 7	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.07 108	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 105	0.10 12	0.01 7	0.00 1	0.31 3	0.33 7	0.02 4	0.00 1	0.04 5	0.06 33	0.10 10	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 9	0.18 95

AIO-Stereo	0.14 22	0.04 7	0.36 99	0.01 9	0.03 28	0.13 140	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.05 44	0.00 1	0.61 14	0.42 12	0.04 22	0.07 40	1.51 96	0.06 33	0.12 15	0.04 8	0.00 1	0.01 13	0.01 12	0.02 41	0.12 31	0.00 1

RAFT	0.18 29	0.04 7	0.33 77	0.02 21	0.00 1	0.12 131	0.12 168	0.94 123	0.01 6	0.70 144	0.00 1	0.17 26	0.00 1	0.01 36	0.57 12	0.46 14	0.03 14	0.00 1	0.06 8	0.21 92	0.14 18	0.50 43	0.00 1	0.00 1	0.02 25	0.00 1	0.27 50	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 63	0.04 7	0.01 5	0.22 96	0.02 15	0.04 95	0.00 1	0.03 35	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.28 72	0.02 19	0.01 36	4.88 232	0.92 57	0.35 105	0.02 17	2.33 123	0.03 17	0.65 66	0.50 43	0.01 59	0.12 114	0.15 103	0.10 77	0.24 47	0.01 37

RYNet	0.45 70	0.04 7	0.00 1	0.02 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.04 38	0.07 87	0.00 1	0.05 4	0.12 80	0.00 1	4.77 226	0.60 30	0.10 49	1.00 217	0.35 37	0.01 4	0.21 28	0.04 8	0.00 1	0.02 29	0.08 68	3.06 201	1.39 82	0.13 88

OmniDepth	0.06 3	0.05 17	0.01 5	0.03 33	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.02 23	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 12	0.00 1	0.00 1	0.51 9	0.40 11	0.01 1	0.01 11	0.13 18	0.02 10	0.22 29	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 18	0.03 7	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test3	0.31 52	0.05 17	0.34 83	0.11 78	0.15 82	0.17 165	0.01 61	0.06 53	0.04 38	1.15 172	0.00 1	0.18 34	0.08 60	0.01 36	1.50 50	0.89 52	0.04 22	0.17 74	1.19 84	0.08 45	0.57 59	0.82 64	0.02 81	0.05 57	0.03 37	0.02 41	0.75 66	0.01 37

MLG-Stereo_test1	0.09 13	0.05 17	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.17 165	0.00 1	0.02 23	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 44	0.00 1	0.75 18	0.56 25	0.03 14	0.04 21	0.17 23	0.03 17	0.10 10	0.31 29	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 18	0.07 18	0.00 1

GIP-stereo	0.18 29	0.05 17	0.13 38	0.02 21	0.03 28	0.16 155	0.02 95	0.06 53	0.03 28	0.00 1	0.26 132	0.31 80	0.05 44	0.01 36	1.03 33	0.57 26	0.06 36	0.01 11	0.26 33	0.29 120	0.38 44	0.81 63	0.07 136	0.02 29	0.03 37	0.09 74	0.21 40	0.00 1

RSM++	0.10 15	0.05 17	0.36 99	0.02 21	0.01 9	0.11 122	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.08 60	0.00 1	0.77 20	0.52 22	0.02 4	0.04 21	0.10 13	0.03 17	0.20 24	0.16 23	0.00 1	0.03 37	0.01 12	0.00 1	0.11 27	0.00 1

RSM	0.10 15	0.05 17	0.36 99	0.02 21	0.02 15	0.11 122	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 26	0.05 44	0.00 1	0.60 13	0.49 19	0.01 1	0.04 21	0.15 20	0.03 17	0.20 24	0.03 5	0.00 1	0.02 29	0.02 25	0.19 94	0.05 11	0.00 1

AANet_RVC	0.25 45	0.05 17	0.29 63	0.06 59	0.19 103	0.00 1	0.23 188	0.03 35	0.17 110	0.35 121	0.01 84	0.07 7	0.04 35	0.01 36	1.37 47	0.48 17	0.10 49	0.06 30	0.43 41	0.17 72	0.10 10	0.25 26	0.03 102	0.05 57	0.02 25	0.06 61	1.15 74	0.89 146

GEAStereo	0.16 25	0.06 24	0.32 69	0.03 33	0.03 28	0.16 155	0.00 1	0.03 35	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 59	0.01 7	0.01 36	0.92 28	0.51 20	0.05 28	0.07 40	0.51 48	0.13 60	0.27 33	0.48 40	0.00 1	0.04 48	0.18 109	0.00 1	0.21 40	0.00 1

gasm-f	0.16 25	0.06 24	0.32 69	0.03 33	0.03 28	0.16 155	0.00 1	0.03 35	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 59	0.01 7	0.01 36	0.92 28	0.51 20	0.05 28	0.07 40	0.51 48	0.13 60	0.27 33	0.48 40	0.00 1	0.04 48	0.18 109	0.00 1	0.21 40	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 10	0.06 24	0.01 5	0.01 9	0.00 1	0.17 165	0.00 1	0.02 23	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.08 8	0.05 44	0.00 1	0.80 23	0.60 30	0.02 4	0.04 21	0.15 20	0.03 17	0.08 7	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.01 12	0.01 18	0.07 18	0.00 1

LGtest1	0.40 62	0.06 24	0.35 88	0.03 33	0.13 73	0.16 155	0.01 61	0.08 62	0.13 96	0.04 83	0.89 183	0.20 52	0.15 90	0.00 1	1.69 65	1.30 99	0.18 70	0.29 104	0.66 57	0.23 99	0.52 55	3.25 174	0.05 123	0.08 92	0.04 49	0.02 41	0.22 43	0.01 37

GREAT-IGEV	0.14 22	0.06 24	0.30 64	0.02 21	0.01 9	0.15 150	0.00 1	0.02 23	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.17 26	0.06 54	0.00 1	0.77 20	0.57 26	0.02 4	0.05 25	0.19 26	0.26 110	0.16 22	0.39 35	0.02 81	0.03 37	0.02 25	0.00 1	0.60 60	0.00 1

MoCha-V2	0.13 18	0.06 24	0.31 66	0.01 9	0.05 43	0.09 115	0.00 1	0.01 7	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 26	0.18 106	0.00 1	0.84 24	0.47 16	0.07 40	0.00 1	0.09 11	0.15 66	0.26 32	0.49 42	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.08 70	0.02 4	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 94	0.06 24	0.35 88	0.17 84	0.16 83	0.01 43	0.01 61	1.78 150	0.20 121	0.14 98	0.16 121	0.41 103	0.17 104	0.02 65	2.91 135	1.69 143	0.26 89	0.38 126	1.18 83	0.12 57	1.54 126	2.66 154	0.01 59	0.06 65	0.16 104	2.28 189	0.22 43	0.33 111

GASTEREO	0.18 29	0.07 31	0.35 88	0.03 33	0.01 9	0.14 141	0.00 1	0.03 35	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.13 81	0.01 36	1.05 34	0.70 39	0.07 40	0.07 40	0.11 14	0.21 92	0.08 7	0.44 39	0.10 147	0.03 37	0.02 25	0.75 146	0.15 36	0.00 1

MSCF	0.18 29	0.07 31	0.35 88	0.03 33	0.02 15	0.14 141	0.00 1	0.03 35	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.13 81	0.01 36	1.01 32	0.71 40	0.07 40	0.06 30	0.11 14	0.23 99	0.09 9	0.51 47	0.09 142	0.03 37	0.02 25	0.76 147	0.11 27	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 29	0.07 31	0.02 12	0.05 48	0.06 50	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.02 19	0.00 1	1.54 54	1.07 68	0.04 22	0.03 19	0.65 56	0.04 24	0.32 42	0.73 60	0.00 1	0.02 29	0.03 37	0.01 18	0.08 20	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
delet	0.19 36	0.07 31	0.25 54	0.06 59	0.04 38	0.02 72	0.02 95	0.01 7	0.04 38	0.34 117	0.00 1	0.10 12	0.03 25	0.02 65	1.36 46	0.46 14	0.16 65	0.05 25	0.13 18	0.05 30	0.13 17	0.18 24	0.00 1	0.04 48	0.00 1	0.01 18	1.41 83	0.02 50

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SGD-Stereo	0.44 67	0.10 39	0.27 57	0.02 21	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.40 102	0.08 60	0.01 36	4.44 207	1.85 154	0.29 95	0.29 104	0.45 43	0.19 81	1.40 116	1.47 96	0.02 81	0.04 48	0.05 55	0.06 61	0.19 37	0.23 97

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 73	0.10 39	0.33 77	0.05 48	0.16 83	0.08 111	0.00 1	0.12 68	0.23 134	0.03 80	0.04 95	0.46 111	0.15 90	0.01 36	1.97 75	1.14 81	0.25 84	0.44 137	1.88 105	0.20 89	1.65 130	2.18 129	0.15 172	0.07 72	0.04 49	0.14 86	0.78 67	0.06 68

Occ-G	0.22 41	0.10 39	0.23 51	0.04 43	0.10 64	0.16 155	0.00 1	0.04 45	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.13 18	0.01 7	0.00 1	1.13 38	0.76 44	0.05 28	0.15 68	0.80 63	0.01 4	0.71 72	0.74 62	0.00 1	0.03 37	0.03 37	0.01 18	0.71 64	0.01 37

StereoVision	0.11 17	0.10 39	0.02 12	0.04 43	0.03 28	0.00 1	0.02 95	0.04 45	0.03 28	0.03 80	0.00 1	0.17 26	0.02 19	0.03 84	0.99 31	0.75 43	0.05 28	0.01 11	0.29 34	0.03 17	0.15 20	0.07 15	0.00 1	0.05 57	0.03 37	0.00 1	0.06 16	0.00 1

test_4	0.60 88	0.10 39	0.53 141	0.29 134	0.13 73	0.07 108	0.22 186	0.09 64	0.07 63	0.03 80	0.00 1	0.68 140	0.15 90	0.08 141	2.06 79	1.55 124	0.12 53	0.39 128	1.82 104	0.18 75	1.12 95	2.11 124	0.01 59	0.07 72	0.20 114	0.30 108	3.49 154	0.24 100

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GSStereo	0.16 25	0.11 44	0.35 88	0.02 21	0.02 15	0.18 170	0.01 61	0.01 7	0.02 17	0.00 1	0.05 100	0.20 52	0.03 25	0.00 1	0.84 24	0.66 36	0.07 40	0.07 40	0.37 39	0.12 57	0.41 46	0.35 33	0.00 1	0.01 13	0.17 106	0.05 55	0.10 24	0.00 1

CoSv	0.08 10	0.11 44	0.21 45	0.01 9	0.02 15	0.01 43	0.00 1	0.02 23	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.11 16	0.01 7	0.00 1	0.66 16	0.62 33	0.03 14	0.06 30	0.08 9	0.02 10	0.03 2	0.12 21	0.00 1	0.01 13	0.01 12	0.00 1	0.08 20	0.00 1

S2M2_XL	0.41 63	0.12 47	0.39 111	0.04 43	0.11 68	0.00 1	0.02 95	0.24 84	0.37 146	0.00 1	0.00 1	0.29 75	0.51 171	0.00 1	1.87 72	1.58 126	0.27 93	0.42 135	0.43 41	0.16 70	1.56 129	2.24 134	0.08 138	0.05 57	0.04 49	0.08 70	0.03 7	0.25 102
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
U	0.20 38	0.12 47	0.02 12	0.06 59	0.05 43	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.01 7	0.00 1	1.57 55	1.16 86	0.03 14	0.07 40	0.45 43	0.07 38	0.45 50	0.85 68	0.00 1	0.02 29	0.07 63	0.00 1	0.06 16	0.02 50

MIM_Stereo	0.55 78	0.13 49	0.43 125	0.34 148	0.22 120	0.11 122	0.02 95	2.05 167	0.07 63	0.00 1	0.01 84	0.23 59	0.09 71	0.03 84	2.07 80	1.15 83	0.15 61	0.39 128	2.56 133	0.27 117	1.24 107	0.94 75	0.06 132	0.13 121	0.18 109	0.19 94	1.72 90	0.17 94

MLG-Stereo_test2	0.20 38	0.14 50	0.04 23	0.01 9	0.05 43	0.18 170	0.00 1	0.02 23	0.03 28	0.00 1	0.67 175	0.18 34	0.01 7	0.00 1	1.27 42	0.71 40	0.03 14	0.16 72	1.04 74	0.05 30	0.27 33	0.40 37	0.00 1	0.01 13	0.04 49	0.00 1	0.09 23	0.00 1

S2M2_L	0.78 106	0.14 50	1.69 230	0.27 122	0.14 78	0.00 1	0.01 61	0.23 82	0.31 142	2.17 218	0.00 1	0.42 104	0.14 87	0.00 1	2.15 89	2.06 172	0.38 116	0.48 145	1.19 84	0.22 97	2.27 147	1.92 112	0.05 123	0.08 92	0.09 77	0.71 143	3.67 160	0.16 92
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.45 70	0.14 50	0.59 146	0.03 33	0.10 64	0.16 155	0.01 61	0.33 90	0.05 49	0.00 1	0.01 84	0.20 52	0.26 126	0.00 1	2.26 93	2.24 184	0.21 77	0.24 87	2.24 115	0.12 57	1.54 126	1.02 80	0.08 138	0.03 37	0.12 88	0.02 41	0.25 48	0.01 37

FINET	0.37 60	0.14 50	0.45 130	0.18 86	0.08 57	0.02 72	0.01 61	0.34 91	0.17 110	0.01 69	0.30 138	0.56 130	0.19 107	0.02 65	2.46 109	1.20 90	0.26 89	0.09 49	1.10 77	0.14 62	0.72 74	0.31 29	0.04 112	0.14 124	0.03 37	0.10 77	0.84 69	0.05 62

GMOStereo	0.91 121	0.15 54	0.61 153	0.34 148	0.25 128	0.12 131	0.05 129	2.40 181	0.15 102	0.00 1	0.18 124	0.51 118	0.45 156	0.02 65	2.30 95	1.97 164	0.53 129	0.70 176	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 188	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

error version	0.91 121	0.15 54	0.61 153	0.34 148	0.25 128	0.12 131	0.05 129	2.40 181	0.15 102	0.00 1	0.18 124	0.51 118	0.45 156	0.02 65	2.30 95	1.97 164	0.53 129	0.70 176	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 188	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

test-v	0.91 121	0.15 54	0.61 153	0.34 148	0.25 128	0.12 131	0.05 129	2.40 181	0.15 102	0.00 1	0.18 124	0.51 118	0.45 156	0.02 65	2.30 95	1.97 164	0.53 129	0.70 176	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 188	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

test-2	0.91 121	0.15 54	0.61 153	0.34 148	0.25 128	0.12 131	0.05 129	2.40 181	0.15 102	0.00 1	0.18 124	0.51 118	0.45 156	0.02 65	2.30 95	1.97 164	0.53 129	0.70 176	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 188	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

CVANet_RVC	0.21 40	0.15 54	0.61 153	0.42 174	0.06 50	0.06 107	0.01 61	1.53 143	0.05 49	0.08 90	0.04 95	0.62 135	0.04 35	0.03 84	0.46 7	0.32 6	0.14 59	0.09 49	0.05 6	0.01 4	0.19 23	0.07 15	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.01 18	0.55 58	0.08 72

HITNet	0.59 85	0.16 59	0.10 35	0.06 59	0.07 52	0.01 43	0.02 95	1.76 148	0.82 193	0.11 93	0.00 1	0.68 140	0.28 128	0.11 162	2.51 112	1.02 64	0.25 84	0.13 64	0.63 55	0.24 104	1.43 117	1.56 105	0.01 59	0.12 114	0.02 25	0.16 89	3.32 143	0.42 121
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
RAStereo	0.23 43	0.17 60	0.05 24	0.05 48	0.10 64	0.00 1	0.01 61	0.03 35	0.04 38	0.96 160	0.00 1	0.19 47	0.01 7	0.01 36	1.67 60	1.14 81	0.06 36	0.06 30	0.21 29	0.02 10	0.60 63	0.71 59	0.00 1	0.05 57	0.03 37	0.01 18	0.10 24	0.01 37

RASNet	0.63 92	0.18 61	0.57 142	0.41 173	0.28 142	0.10 118	0.05 129	0.94 123	0.14 100	1.07 167	0.09 110	0.48 114	0.34 137	0.02 65	1.28 43	1.47 117	0.35 105	0.21 83	0.99 70	0.02 10	1.15 98	1.53 101	0.10 147	0.34 198	0.22 118	0.30 108	3.55 156	0.73 139

DEFOM-Stereo	0.23 43	0.19 62	0.23 51	0.01 9	0.05 43	0.12 131	0.01 61	0.02 23	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.17 26	0.03 25	0.00 1	1.06 35	0.66 36	0.08 45	0.12 57	0.20 27	0.02 10	0.43 48	0.42 38	0.00 1	0.02 29	0.01 12	0.02 41	2.26 106	0.06 68

CIPLG	0.87 119	0.19 62	0.67 166	0.27 122	0.21 114	0.00 1	0.20 182	0.19 75	0.50 161	0.07 87	0.12 112	1.16 167	0.08 60	0.21 199	4.78 227	1.50 120	0.68 152	0.22 84	1.92 106	0.18 75	2.28 148	2.98 164	0.04 112	0.27 172	0.66 159	0.09 74	3.80 173	0.12 86

iRaftStereo_RVC	0.22 41	0.19 62	0.35 88	0.22 96	0.11 68	0.01 43	0.00 1	0.04 45	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.22 58	0.10 78	0.03 84	1.13 38	0.87 48	0.16 65	0.06 30	0.37 39	0.11 54	0.95 86	0.62 54	0.00 1	0.02 29	0.08 68	0.00 1	0.11 27	0.03 53

ARAFT	0.70 99	0.19 62	0.28 60	0.31 139	0.08 57	0.00 1	0.01 61	0.16 71	0.08 74	1.30 185	0.00 1	0.38 96	0.03 25	0.10 159	3.41 169	1.87 155	0.29 95	0.27 102	2.54 132	0.05 30	1.83 139	1.60 106	0.01 59	0.10 106	0.42 140	0.02 41	3.41 147	0.12 86

IPLGR_C	0.86 114	0.20 66	0.61 153	0.28 127	0.21 114	0.00 1	0.22 186	0.18 73	0.47 156	0.07 87	0.12 112	1.18 168	0.08 60	0.20 194	4.59 216	1.50 120	0.65 145	0.26 93	2.00 109	0.19 81	2.34 153	2.95 161	0.05 123	0.27 172	0.60 154	0.07 67	3.82 175	0.11 83

AnonymousM	1.53 169	0.20 66	0.39 111	0.05 48	0.04 38	0.25 186	0.01 61	2.74 212	0.57 171	0.35 121	1.45 196	0.55 127	0.53 174	0.22 206	2.76 124	2.91 211	0.98 186	1.05 219	2.00 109	1.32 217	3.73 195	3.49 180	0.20 187	0.28 183	0.13 96	0.28 106	5.87 240	9.03 248

MaDis-Stereo	0.33 55	0.21 68	0.36 99	0.06 59	0.13 73	0.01 43	0.03 115	0.06 53	0.06 57	1.25 182	0.00 1	0.20 52	0.02 19	0.02 65	1.52 52	1.15 83	0.12 53	0.24 87	1.27 87	0.10 51	0.71 72	0.90 72	0.00 1	0.07 72	0.17 106	0.15 87	0.13 33	0.04 57

CAS	0.79 107	0.21 68	0.34 83	0.21 92	0.19 103	0.03 87	0.14 174	0.21 78	0.63 176	1.19 178	0.16 121	0.33 86	0.78 204	0.13 171	2.72 123	1.66 136	0.85 172	0.71 181	1.12 78	0.46 153	2.41 158	2.37 139	0.03 102	0.08 92	0.11 84	0.69 139	1.69 89	1.95 178

EGLCR-Stereo	1.26 151	0.21 68	1.76 234	0.07 68	0.25 128	0.08 111	0.02 95	0.49 106	0.55 167	0.11 93	0.45 153	0.58 134	0.67 190	0.03 84	2.32 99	2.67 203	0.93 179	1.20 232	4.21 179	0.19 81	4.10 207	4.78 221	0.05 123	0.13 121	0.64 157	0.67 136	6.56 251	0.32 109

ACRE	0.87 119	0.21 68	0.64 161	0.28 127	0.20 109	0.00 1	0.20 182	0.18 73	0.48 159	0.08 90	0.15 119	1.22 169	0.08 60	0.23 208	4.70 224	1.49 118	0.67 148	0.25 92	1.97 108	0.18 75	2.33 152	2.98 164	0.05 123	0.26 164	0.67 162	0.07 67	3.81 174	0.11 83

CREStereo++_RVC	0.99 131	0.21 68	1.16 202	0.28 127	0.36 167	0.01 43	0.05 129	2.06 170	0.27 137	0.62 139	0.08 108	0.46 111	0.14 87	0.05 111	2.55 115	2.70 204	0.74 161	0.50 151	2.59 134	0.24 104	2.97 174	2.20 130	0.09 142	0.10 106	0.96 168	0.43 123	4.10 196	0.79 142
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
MMNet	0.30 51	0.21 68	0.07 27	0.05 48	0.05 43	0.00 1	0.06 139	0.01 7	0.03 28	0.22 105	0.00 1	0.19 47	0.01 7	0.05 111	2.24 91	0.62 33	0.24 83	0.12 57	0.35 37	0.07 38	0.30 38	0.11 19	0.04 112	0.08 92	0.03 37	0.04 53	2.84 119	0.02 50

LL-Strereo2	0.61 89	0.22 74	0.36 99	0.09 74	0.10 64	0.17 165	0.01 61	2.25 175	0.18 115	0.00 1	0.00 1	0.21 56	0.04 35	0.21 199	1.68 62	1.32 100	0.05 28	0.12 57	2.34 124	0.39 134	1.51 123	2.98 164	0.00 1	0.08 92	0.43 142	0.01 18	1.44 85	0.31 107

LoS	1.87 188	0.22 74	0.38 108	0.22 96	0.14 78	0.02 72	0.06 139	15.85 302	0.90 200	3.42 255	0.71 179	0.95 156	0.83 214	0.21 199	3.22 157	3.63 240	1.18 201	0.90 205	2.95 149	0.64 177	5.08 237	3.80 184	0.22 197	0.17 139	2.26 212	0.82 150	1.23 77	0.52 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.32 155	0.22 74	1.47 219	0.40 168	0.35 166	0.44 193	0.10 160	1.27 134	0.65 178	1.74 204	1.26 194	0.66 138	1.37 234	0.24 209	2.88 133	2.65 200	1.33 210	0.99 216	2.36 127	0.91 194	2.59 163	4.11 201	0.10 147	0.36 201	0.57 151	2.21 188	2.92 121	1.59 171
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 185	0.23 77	0.32 69	0.06 59	0.17 97	0.15 150	0.01 61	0.81 121	1.74 238	1.93 209	0.47 154	1.08 158	0.82 209	0.09 150	3.32 166	4.94 269	2.31 238	1.73 252	5.18 190	2.00 247	5.82 251	5.83 253	0.10 147	0.26 164	0.59 153	1.60 171	4.43 203	1.17 160

CES	1.20 147	0.24 78	0.35 88	0.13 80	0.18 100	0.05 102	0.08 153	5.35 275	0.78 191	0.43 129	0.31 139	0.83 153	0.86 216	0.16 178	3.20 152	3.22 226	1.12 199	1.06 222	1.51 96	1.05 199	4.23 208	3.19 171	0.08 138	0.09 104	0.19 112	0.34 116	1.07 73	2.23 187

AdaDepth	0.19 36	0.25 79	0.07 27	0.01 9	0.01 9	0.16 155	0.00 1	0.01 7	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.01 7	0.01 36	0.98 30	1.10 73	0.06 36	0.05 25	1.07 75	0.07 38	0.30 38	0.30 27	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.04 53	0.29 51	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.34 56	0.26 80	0.01 5	0.04 43	0.20 109	0.15 150	0.01 61	0.07 58	0.07 63	0.00 1	0.63 174	0.36 93	0.36 143	0.03 84	1.74 67	1.40 110	0.13 58	0.15 68	1.16 80	0.19 81	0.59 62	1.07 82	0.04 112	0.04 48	0.27 121	0.02 41	0.20 39	0.09 74

test-1	2.99 221	0.26 80	1.52 223	0.33 142	0.21 114	0.22 183	0.38 197	3.16 231	0.85 199	3.36 252	4.21 243	5.45 231	0.78 204	0.20 194	4.02 191	4.67 259	1.40 213	1.31 234	10.46 247	1.58 226	5.30 245	7.01 282	0.04 112	0.34 198	2.98 237	6.37 257	5.39 231	8.95 247

sAnonymous2	1.54 172	0.26 80	0.15 39	0.10 76	0.17 97	0.48 196	0.00 1	1.87 158	0.97 206	0.22 105	0.41 145	1.12 163	0.82 209	0.08 141	4.07 192	3.86 243	1.31 206	1.19 230	7.54 210	0.72 183	4.00 198	4.87 226	0.03 102	0.29 185	0.14 101	2.16 186	2.37 107	2.45 191

CroCo_RVC	1.54 172	0.26 80	0.15 39	0.10 76	0.17 97	0.48 196	0.00 1	1.87 158	0.97 206	0.22 105	0.41 145	1.12 163	0.82 209	0.08 141	4.07 192	3.86 243	1.31 206	1.19 230	7.54 210	0.72 183	4.00 198	4.87 226	0.03 102	0.29 185	0.14 101	2.16 186	2.37 107	2.45 191

anonymousdsp2	0.70 99	0.27 84	0.28 60	0.23 102	0.07 52	0.02 72	0.02 95	1.36 136	0.08 74	0.02 76	0.59 164	0.29 75	0.16 99	0.08 141	1.51 51	1.55 124	0.25 84	0.32 110	3.52 169	0.55 168	1.55 128	3.00 167	0.02 81	0.07 72	0.13 96	0.15 87	2.70 115	0.01 37

Sa-1000	1.25 150	0.27 84	0.51 138	0.28 127	0.23 122	0.00 1	0.00 1	2.78 214	0.10 84	0.01 69	0.01 84	0.34 90	0.50 170	0.59 241	4.62 219	1.70 145	0.69 153	0.83 198	4.47 181	0.43 147	1.38 114	4.54 218	0.01 59	0.24 155	2.01 208	1.81 178	5.02 225	0.39 116

LG-G_1	0.31 52	0.28 86	0.35 88	0.18 86	0.20 109	0.16 155	0.00 1	0.05 51	0.07 63	0.01 69	0.61 168	0.16 22	0.25 123	0.02 65	1.68 62	1.11 75	0.12 53	0.26 93	0.54 50	0.21 92	0.66 68	1.16 87	0.01 59	0.07 72	0.05 55	0.01 18	0.22 43	0.01 37

LG-G	0.31 52	0.28 86	0.35 88	0.18 86	0.20 109	0.16 155	0.00 1	0.05 51	0.07 63	0.01 69	0.61 168	0.16 22	0.25 123	0.02 65	1.68 62	1.11 75	0.12 53	0.26 93	0.54 50	0.21 92	0.66 68	1.16 87	0.01 59	0.07 72	0.05 55	0.01 18	0.22 43	0.01 37

UniTT-Stereo	0.35 57	0.28 86	0.38 108	0.07 68	0.18 100	0.00 1	0.01 61	0.07 58	0.08 74	0.00 1	0.00 1	0.29 75	0.03 25	0.05 111	1.88 74	1.42 111	0.15 61	0.33 118	1.70 102	0.07 38	0.88 84	1.21 89	0.00 1	0.12 114	0.06 60	0.03 51	0.14 35	0.03 53

rafts_anoy	0.62 91	0.28 86	0.70 168	0.37 161	0.21 114	0.04 95	0.00 1	2.53 198	0.14 100	0.01 69	0.00 1	0.10 12	0.04 35	0.02 65	2.50 111	1.45 115	0.32 101	0.36 123	1.92 106	0.17 72	1.38 114	0.99 78	0.00 1	0.18 141	0.53 147	0.73 144	0.73 65	1.01 156

GES	1.43 163	0.28 86	0.41 122	0.57 188	0.37 169	0.27 187	0.07 144	2.06 170	0.93 204	1.20 180	0.58 163	0.39 99	0.23 120	0.02 65	4.91 233	2.49 195	0.91 175	0.66 174	9.59 238	1.37 218	2.97 174	2.53 149	0.16 176	0.41 206	0.20 114	0.17 93	2.57 111	2.20 186

AIO_rvc	0.29 49	0.29 91	0.34 83	0.03 33	0.02 15	0.14 141	0.10 160	0.02 23	0.05 49	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.09 71	0.01 36	1.58 56	1.03 65	0.04 22	0.18 77	1.71 103	0.04 24	0.56 58	0.92 73	0.14 169	0.01 13	0.13 96	0.03 51	0.13 33	0.01 37

trnet	0.99 131	0.29 91	0.72 171	0.22 96	0.13 73	0.01 43	0.02 95	2.55 201	0.37 146	0.62 139	0.48 155	0.70 143	0.59 180	0.04 102	2.80 126	3.02 217	0.66 146	0.57 160	2.14 112	0.60 175	2.82 168	2.17 127	0.03 102	0.09 104	1.26 179	0.51 131	2.42 109	0.91 148

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 94	0.29 91	0.60 149	0.37 161	0.27 139	0.03 87	0.02 95	0.96 125	0.11 87	1.34 189	0.00 1	0.28 72	0.08 60	0.01 36	1.83 71	1.32 100	0.26 89	0.11 54	3.40 166	0.24 104	0.79 79	0.89 71	0.00 1	0.19 144	0.38 133	0.22 99	3.31 142	0.15 90

AFF-stereo	0.55 78	0.29 91	0.41 122	0.33 142	0.09 60	0.03 87	0.00 1	0.38 96	0.10 84	1.17 175	0.01 84	0.32 83	0.06 54	0.00 1	1.52 52	1.24 92	0.15 61	0.59 164	3.40 166	0.07 38	0.54 56	0.60 52	0.00 1	0.07 72	0.13 96	0.06 61	3.05 126	0.10 80

UPFNet	0.44 67	0.29 91	0.59 146	0.21 92	0.26 137	0.01 43	0.02 95	0.08 62	0.08 74	0.39 124	0.00 1	0.27 69	0.03 25	0.24 209	3.08 147	0.92 57	0.14 59	0.12 57	0.57 53	0.31 124	0.36 43	0.39 35	0.01 59	0.12 114	0.02 25	0.01 18	3.44 150	0.05 62

4D-IteraStereo	0.83 111	0.30 96	1.14 198	0.28 127	0.31 152	0.01 43	0.02 95	2.15 174	0.11 87	0.00 1	0.20 129	0.25 63	0.22 113	0.16 178	2.28 94	1.65 134	0.11 51	0.37 125	2.84 146	0.41 141	2.82 168	2.87 156	0.02 81	0.21 152	0.08 68	0.22 99	3.10 130	0.35 113

RALCasStereoNet	0.70 99	0.30 96	0.84 181	0.37 161	0.28 142	0.05 102	0.12 168	2.12 172	0.13 96	1.03 164	0.04 95	0.50 117	0.15 90	0.03 84	2.37 102	1.67 139	0.23 81	0.24 87	1.26 86	0.14 62	1.21 101	2.03 121	0.01 59	0.11 113	0.34 128	1.39 166	0.78 67	1.25 161

UNet	0.56 81	0.30 96	0.39 111	0.26 118	0.19 103	0.03 87	0.08 153	0.52 111	0.13 96	1.15 172	0.00 1	0.44 107	0.16 99	0.16 178	2.13 87	1.28 97	0.34 103	0.20 82	1.42 93	0.19 81	0.62 64	0.50 43	0.13 161	0.24 155	0.03 37	0.26 103	3.32 143	0.62 135

HSM	0.97 129	0.30 96	0.87 183	0.54 186	0.46 177	0.00 1	0.01 61	2.93 221	0.30 141	0.13 97	0.56 160	0.65 137	0.13 81	0.05 111	2.97 141	1.08 70	0.66 146	0.17 74	3.26 162	0.35 128	1.78 137	2.03 121	0.04 112	0.33 196	0.38 133	0.81 149	4.16 198	1.10 157

DFGA-Net	0.41 63	0.31 100	0.08 32	0.24 106	0.04 38	0.01 43	0.01 61	0.55 112	0.05 49	1.29 184	0.00 1	0.16 22	0.04 35	0.03 84	1.67 60	1.15 83	0.16 65	0.08 46	0.92 67	0.04 24	0.57 59	0.30 27	0.00 1	0.08 92	0.01 12	0.00 1	3.34 145	0.01 37

AE-Stereo	1.43 163	0.31 100	1.73 232	0.33 142	0.32 157	0.04 95	0.32 194	0.43 101	0.32 143	0.04 83	0.00 1	3.38 199	0.44 155	0.07 127	2.86 131	3.30 229	0.96 182	0.79 189	3.65 171	0.79 188	3.64 190	4.40 211	0.04 112	0.40 205	2.93 235	2.14 185	4.74 214	0.18 95

CREStereo	1.03 135	0.31 100	0.74 172	0.24 106	0.16 83	0.01 43	0.04 123	2.66 208	0.55 167	0.63 141	0.56 160	0.71 144	0.59 180	0.05 111	2.97 141	3.31 230	0.60 137	0.43 136	2.12 111	0.57 170	3.00 177	2.30 137	0.06 132	0.12 114	1.18 177	0.53 133	2.42 109	0.88 143
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	1.64 182	0.31 100	0.64 161	0.33 142	1.19 220	0.01 43	2.53 251	0.57 113	0.22 130	1.03 164	0.32 141	6.04 238	0.29 130	0.32 220	4.47 208	1.90 159	0.62 140	0.78 187	6.45 202	1.80 237	1.85 140	2.02 120	0.19 184	0.52 220	1.78 201	1.74 177	3.10 130	3.15 196

HGLStereo	0.58 83	0.32 104	0.38 108	0.23 102	0.26 137	0.01 43	0.06 139	0.06 53	0.12 93	1.22 181	0.70 178	0.14 20	0.15 90	0.09 150	2.33 101	1.33 103	0.37 112	0.24 87	1.13 79	0.15 66	0.97 88	1.51 100	0.06 132	0.07 72	0.08 68	0.08 70	3.08 128	0.47 122

G2L-Stereo	0.58 83	0.33 105	0.23 51	0.37 161	0.61 191	0.01 43	0.04 123	0.17 72	0.08 74	0.52 136	0.04 95	0.13 18	0.47 164	0.42 229	2.91 135	0.91 55	0.20 75	0.19 78	1.31 90	0.22 97	1.22 104	0.54 49	0.02 81	0.06 65	0.21 116	0.67 136	3.48 153	0.39 116

castereo	1.20 147	0.33 105	0.83 180	0.07 68	0.25 128	0.19 176	0.01 61	0.36 94	0.52 162	0.14 98	0.19 128	1.09 160	0.49 168	0.04 102	2.66 120	2.91 211	1.04 190	0.60 166	4.65 185	0.52 164	4.93 234	4.40 211	0.11 154	0.15 129	1.13 175	2.05 183	1.19 75	1.47 166

LG-Stereo_L2	0.35 57	0.34 107	0.02 12	0.03 33	0.20 109	0.17 165	0.01 61	0.07 58	0.07 63	0.00 1	0.62 171	0.42 104	0.35 138	0.03 84	1.72 66	1.42 111	0.17 68	0.15 68	0.95 69	0.17 72	0.66 68	1.10 84	0.04 112	0.04 48	0.26 120	0.05 55	0.19 37	0.08 72

Reg-Stereo(zero)	2.47 204	0.35 108	2.58 249	0.48 181	0.84 209	0.14 141	0.17 177	3.76 251	0.77 187	3.03 241	8.81 288	2.75 196	0.81 207	1.26 266	2.61 118	3.41 236	1.42 214	0.49 147	7.28 208	1.29 214	4.00 198	4.42 214	0.41 220	0.19 144	1.28 180	3.03 199	5.77 238	5.27 215

HI	2.47 204	0.35 108	2.58 249	0.48 181	0.84 209	0.14 141	0.17 177	3.76 251	0.77 187	3.03 241	8.81 288	2.75 196	0.81 207	1.26 266	2.61 118	3.41 236	1.42 214	0.49 147	7.28 208	1.29 214	4.00 198	4.42 214	0.41 220	0.19 144	1.28 180	3.03 199	5.77 238	5.27 215

RALAANet	0.92 125	0.35 108	0.48 133	0.36 159	0.24 126	0.18 170	0.02 95	1.89 160	0.19 118	0.51 133	0.01 84	0.26 66	0.25 123	0.06 122	2.32 99	1.73 146	0.35 105	0.69 175	3.14 151	0.55 168	2.51 162	2.39 140	0.01 59	0.26 164	0.37 132	1.12 161	4.01 190	0.53 127

MIF-Stereo (partial)	0.47 73	0.36 111	0.44 128	0.07 68	0.18 100	0.01 43	0.00 1	0.07 58	0.11 87	0.01 69	0.01 84	0.38 96	0.09 71	0.03 84	2.00 76	1.58 126	0.22 78	0.50 151	0.75 62	0.06 33	1.09 93	0.94 75	0.00 1	0.19 144	0.08 68	0.26 103	2.83 118	0.39 116

IPLG	1.12 143	0.36 111	0.65 165	0.29 134	0.23 122	0.00 1	0.05 129	2.30 177	0.29 140	0.39 124	0.29 136	0.27 69	0.72 197	0.24 209	5.68 252	1.79 151	1.05 192	0.84 199	2.78 142	0.41 141	0.98 89	4.31 209	0.02 81	0.25 160	0.46 144	1.49 169	3.86 179	0.11 83

HCRNet	0.41 63	0.36 111	0.34 83	0.30 137	0.12 71	0.00 1	0.05 129	0.02 23	0.02 17	1.46 197	0.00 1	0.18 34	0.05 44	0.00 1	2.70 122	0.67 38	0.22 78	0.06 30	0.22 30	0.11 54	0.30 38	0.59 51	0.02 81	0.01 13	0.01 12	0.01 18	3.21 139	0.03 53

plain	0.45 70	0.37 114	0.43 125	0.16 83	0.37 169	0.00 1	0.00 1	0.74 119	0.08 74	0.01 69	0.00 1	0.53 124	0.09 71	0.04 102	2.41 104	1.80 152	0.25 84	0.31 108	0.93 68	0.10 51	1.31 110	1.36 94	0.00 1	0.23 154	0.13 96	0.02 41	0.25 48	0.09 74

DMCA	0.27 47	0.37 114	0.20 43	0.17 84	0.09 60	0.02 72	0.01 61	0.02 23	0.04 38	0.59 138	0.00 1	0.34 90	0.05 44	0.01 36	1.81 70	0.88 50	0.31 99	0.12 57	0.22 30	0.10 51	0.38 44	0.23 25	0.00 1	0.03 37	0.03 37	0.06 61	1.19 75	0.15 90

DeepPruner_ROB	1.57 176	0.37 114	0.71 169	0.50 184	0.55 187	0.37 190	1.60 234	1.74 147	0.84 195	1.37 192	2.40 215	0.49 116	0.51 171	0.10 159	5.38 245	2.16 180	1.10 197	1.08 223	2.28 122	0.40 135	4.83 229	3.42 176	0.66 247	0.34 198	0.57 151	5.04 239	3.07 127	0.53 127

raft+_RVC	0.49 75	0.38 117	0.37 107	0.34 148	0.21 114	0.03 87	0.04 123	2.29 176	0.09 81	0.00 1	0.00 1	0.25 63	0.08 60	0.02 65	1.79 69	1.24 92	0.29 95	0.09 49	2.37 129	0.24 104	0.77 78	1.09 83	0.00 1	0.06 65	0.07 63	0.12 81	0.57 59	0.36 114

YMNet	0.66 97	0.39 118	0.02 12	0.20 91	0.25 128	0.34 188	2.55 252	0.36 94	0.06 57	1.11 169	0.00 1	0.39 99	2.89 244	0.01 36	2.52 113	2.02 169	0.52 128	0.46 140	0.50 46	0.21 92	0.27 33	1.21 89	0.00 1	0.10 106	0.33 125	0.05 55	0.62 61	0.39 116

raftrobust	0.86 114	0.40 119	0.77 175	0.40 168	0.31 152	0.01 43	0.04 123	2.51 196	0.13 96	0.51 133	0.00 1	0.51 118	0.24 121	0.09 150	2.98 143	2.12 176	0.22 78	0.31 108	4.90 188	0.11 54	1.68 135	2.15 125	0.16 176	0.15 129	0.78 164	0.40 120	0.97 71	0.36 114

DMCA-RVC	0.65 94	0.42 120	0.43 125	0.31 139	0.58 189	0.15 150	0.44 199	0.29 88	1.57 232	1.31 186	0.35 142	0.55 127	0.13 81	0.11 162	2.54 114	1.10 73	0.51 127	0.46 140	0.84 65	0.36 130	0.76 77	0.83 65	0.19 184	0.14 124	0.11 84	0.06 61	2.59 114	0.52 125

DSFCA	0.70 99	0.43 121	0.51 138	0.29 134	0.58 189	0.04 95	0.59 204	0.22 79	0.54 164	0.49 132	0.56 160	0.33 86	0.08 60	0.04 102	2.86 131	1.28 97	0.67 148	0.73 183	1.00 71	0.44 150	1.01 92	1.14 86	0.21 189	0.24 155	0.54 148	0.82 150	2.81 117	0.47 122

NVstereo2D	0.83 111	0.43 121	0.07 27	0.23 102	0.36 167	0.41 192	0.08 153	1.61 145	0.59 174	0.84 152	1.11 192	0.36 93	0.21 111	0.07 127	5.88 257	2.16 180	0.62 140	0.45 139	1.50 95	0.19 81	1.20 100	0.94 75	0.02 81	0.32 192	1.30 184	0.24 102	0.95 70	0.24 100

GLC_STEREO	0.76 105	0.44 123	0.48 133	0.22 96	0.24 126	0.00 1	0.00 1	2.40 181	0.19 118	0.15 101	0.04 95	0.27 69	0.14 87	0.02 65	2.55 115	1.82 153	0.46 119	0.24 87	2.26 120	0.30 123	2.66 165	1.47 96	0.05 123	0.08 92	0.05 55	0.07 67	3.59 157	0.32 109

AASNet	0.18 29	0.44 123	0.26 56	0.08 73	0.08 57	0.00 1	0.08 153	0.03 35	0.05 49	0.26 110	0.00 1	0.16 22	0.03 25	0.01 36	1.06 35	0.60 30	0.08 45	0.03 19	0.08 9	0.16 70	0.24 31	0.64 55	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.01 18	0.38 54	0.03 53

FADNet	1.92 190	0.44 123	0.60 149	0.54 186	1.05 213	0.00 1	2.95 257	0.78 120	0.38 148	0.81 150	0.61 168	2.40 190	0.47 164	0.65 243	5.57 249	1.73 146	0.69 153	1.08 223	8.93 230	1.61 228	2.36 154	2.52 148	0.09 142	0.36 201	2.54 223	3.77 217	3.43 149	5.46 220

AIO_test	0.35 57	0.45 126	0.42 124	0.03 33	0.02 15	0.14 141	0.23 188	0.12 68	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.19 47	0.09 71	0.00 1	1.60 59	1.26 95	0.06 36	0.08 46	0.80 63	0.06 33	1.12 95	1.01 79	0.18 182	0.01 13	0.19 112	0.45 124	0.99 72	0.01 37

HH	2.94 218	0.45 126	4.88 272	0.58 190	0.51 180	0.73 207	1.38 228	3.25 235	0.84 195	2.85 236	0.60 166	5.15 226	0.82 209	0.19 189	3.29 163	6.00 288	0.67 148	0.89 203	9.52 236	1.83 238	7.59 283	5.88 256	0.41 220	0.27 172	3.12 239	5.47 248	5.66 234	6.52 230

HanStereo	2.94 218	0.45 126	4.88 272	0.58 190	0.51 180	0.73 207	1.38 228	3.25 235	0.84 195	2.85 236	0.60 166	5.15 226	0.82 209	0.19 189	3.29 163	6.00 288	0.67 148	0.89 203	9.52 236	1.83 238	7.59 283	5.88 256	0.41 220	0.27 172	3.12 239	5.47 248	5.66 234	6.52 230

IER	0.59 85	0.45 126	0.27 57	0.30 137	0.16 83	0.00 1	0.01 61	0.42 98	0.11 87	1.09 168	0.07 105	1.35 173	0.04 35	0.20 194	3.17 151	1.08 70	0.20 75	0.13 64	0.73 59	0.40 135	0.51 54	0.64 55	0.21 189	0.07 72	0.08 68	1.01 159	2.92 121	0.28 104

model_zeroshot	3.10 226	0.46 130	1.69 230	1.87 236	0.56 188	0.23 184	0.00 1	3.03 224	0.44 153	2.48 222	3.95 239	4.58 218	0.55 177	0.15 176	5.31 242	4.57 254	1.45 216	0.88 202	14.88 261	1.15 207	5.62 249	5.52 245	0.03 102	0.19 144	3.71 245	6.21 254	5.26 229	8.89 246

dd	0.93 127	0.46 130	0.32 69	1.70 229	0.04 38	0.21 180	0.11 166	0.46 105	0.06 57	0.11 93	0.01 84	1.91 182	0.06 54	0.16 178	4.29 200	0.96 59	0.81 169	0.34 120	5.67 192	0.37 131	0.58 61	0.68 58	0.15 172	0.26 164	0.07 63	0.09 74	3.26 141	1.96 179

CFNet	0.57 82	0.46 130	0.64 161	0.43 175	0.34 165	0.04 95	0.00 1	0.58 114	0.09 81	0.66 142	0.05 100	0.64 136	0.07 57	0.05 111	2.25 92	0.65 35	0.35 105	0.06 30	0.73 59	0.34 126	0.85 83	0.73 60	0.00 1	0.08 92	0.45 143	0.16 89	3.22 140	1.51 168

castereo++	1.13 144	0.49 133	0.33 77	0.05 48	0.21 114	0.23 184	0.00 1	0.42 98	0.44 153	0.20 103	0.17 123	1.13 166	0.41 151	0.07 127	2.01 77	2.66 201	1.01 188	0.52 153	2.80 145	0.52 164	4.60 215	4.06 199	0.30 204	0.15 129	0.98 170	1.06 160	3.70 164	1.89 175

PWCDC_ROB	2.82 216	0.49 133	0.17 41	0.38 166	0.79 206	0.03 87	0.10 160	1.16 130	8.93 289	0.14 98	2.49 221	0.55 127	31.02 306	0.57 235	5.58 250	3.32 231	1.73 224	0.91 207	2.53 131	0.88 192	2.92 171	7.18 283	0.15 172	0.53 221	0.55 149	0.69 139	1.43 84	0.88 143

XX-Stereo	3.48 233	0.50 135	1.80 235	1.21 216	0.27 139	0.34 188	0.44 199	1.47 140	0.41 151	2.51 223	6.92 271	4.97 222	1.06 226	0.12 165	3.21 155	5.22 276	0.96 182	0.80 194	6.95 205	0.80 189	4.33 211	4.04 198	0.21 189	0.27 172	26.57 311	3.75 215	5.08 226	9.77 252

gcap-zeroshot	3.09 225	0.51 136	3.99 265	1.67 228	0.29 145	1.36 229	1.37 227	3.29 238	0.65 178	2.77 230	4.48 248	6.22 239	0.69 192	0.09 150	3.93 188	4.80 262	0.92 177	0.78 187	16.30 265	2.38 255	5.15 241	5.77 252	1.31 263	0.26 164	2.97 236	4.91 237	4.58 212	2.00 180

CASnet	0.75 104	0.51 136	0.49 137	0.23 102	0.29 145	0.00 1	0.00 1	0.50 107	0.18 115	0.06 86	0.06 102	0.54 125	0.36 143	0.01 36	2.44 106	1.35 104	0.50 124	0.41 133	2.34 124	0.25 108	3.65 191	2.36 138	0.02 81	0.14 124	1.63 197	0.05 55	1.61 88	0.23 97
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 196	0.51 136	1.82 237	0.99 211	0.99 212	1.45 230	0.29 192	2.00 164	1.01 209	3.12 245	3.40 231	1.38 175	0.33 136	0.03 84	5.34 243	3.89 245	2.23 235	0.79 189	7.70 212	1.85 240	3.10 178	4.63 220	0.18 182	0.43 213	1.38 191	3.47 211	4.81 216	3.97 204

AF-Net	1.11 141	0.51 136	0.87 183	0.34 148	0.78 204	0.89 216	1.87 239	2.40 181	1.15 216	0.48 130	0.68 176	3.66 201	0.16 99	0.27 214	2.44 106	0.98 61	0.35 105	0.01 11	1.60 98	0.40 135	0.50 52	2.58 151	0.05 123	0.08 92	0.66 159	0.45 124	3.47 151	2.34 188

Nwc_Net	1.11 141	0.51 136	0.87 183	0.34 148	0.78 204	0.89 216	1.87 239	2.40 181	1.15 216	0.48 130	0.68 176	3.66 201	0.16 99	0.27 214	2.44 106	0.98 61	0.35 105	0.01 11	1.60 98	0.40 135	0.50 52	2.58 151	0.05 123	0.08 92	0.66 159	0.45 124	3.47 151	2.34 188

CFNet_pseudo	0.86 114	0.52 141	0.57 142	0.44 177	0.52 186	0.05 102	0.02 95	0.60 115	0.10 84	0.93 157	0.12 112	0.71 144	0.30 132	0.51 232	4.66 221	1.68 141	0.33 102	0.32 110	2.61 136	0.34 126	0.96 87	1.53 101	0.55 238	0.13 121	0.49 145	0.50 130	2.17 104	1.63 173

DN-CSS_ROB	1.45 166	0.52 141	1.11 196	0.81 199	0.69 197	0.00 1	0.03 115	2.86 220	0.35 145	1.50 198	3.76 237	0.73 147	0.36 143	0.07 127	2.89 134	1.44 113	1.08 196	0.79 189	8.61 221	0.23 99	3.25 185	1.97 113	0.02 81	0.66 228	0.10 80	0.52 132	3.12 134	1.56 170

LMCR-Stereo	0.97 129	0.53 143	0.59 146	0.28 127	0.25 128	0.07 108	0.02 95	1.39 137	0.28 138	0.34 117	0.12 112	0.74 148	0.15 90	0.12 165	3.20 152	1.88 158	1.07 195	0.36 123	5.87 197	1.71 231	2.10 146	2.39 140	0.02 81	0.33 196	0.35 130	0.38 118	1.44 85	0.34 112

BEATNet_4x	1.40 156	0.54 144	0.27 57	0.13 80	0.27 139	0.01 43	0.10 160	1.80 152	1.74 238	0.41 128	0.53 156	0.82 152	0.59 180	0.54 233	4.30 201	2.92 213	1.87 229	1.84 258	1.39 92	0.71 182	4.68 218	6.21 270	0.02 81	0.81 234	0.21 116	0.40 120	3.69 161	0.96 151

Anonymous3	3.16 228	0.55 145	0.79 177	0.09 74	1.10 214	0.50 198	0.03 115	3.52 245	1.26 222	1.12 170	0.84 182	10.62 256	1.31 232	0.36 223	7.37 273	6.90 296	3.59 254	3.15 279	10.88 251	2.20 251	6.83 271	9.50 303	0.31 208	0.37 203	1.43 193	3.45 210	5.32 230	1.91 176

PDISCO_ROB	1.03 135	0.55 145	0.06 26	0.67 194	0.28 142	0.00 1	0.21 184	0.71 117	0.49 160	1.28 183	0.99 188	0.25 63	0.32 134	0.19 189	3.02 146	2.03 171	0.69 153	1.42 240	2.26 120	0.58 172	2.32 150	3.22 173	0.14 169	0.27 172	1.36 190	0.37 117	3.84 178	0.23 97

Any-RAFT	2.56 209	0.56 147	3.45 260	0.34 148	0.51 180	0.01 43	0.04 123	2.96 223	0.64 177	0.51 133	3.99 240	3.76 203	0.35 138	0.16 178	2.92 138	3.82 242	0.81 169	0.80 194	8.30 219	0.51 163	5.45 247	3.87 186	0.44 229	0.16 137	4.84 260	7.87 268	3.19 137	8.70 243

AACVNet	0.85 113	0.56 147	0.35 88	0.58 190	0.67 195	0.09 115	0.01 61	0.35 93	0.19 118	0.17 102	0.15 119	0.45 110	0.24 121	0.19 189	2.81 128	1.91 160	0.48 123	0.38 126	1.44 94	0.23 99	1.44 119	1.22 91	0.33 212	0.08 92	0.50 146	1.57 170	4.09 194	2.39 190

GANet	0.29 49	0.56 147	0.39 111	0.27 122	0.11 68	0.88 214	0.14 174	0.27 85	0.06 57	0.02 76	0.28 134	1.85 181	0.04 35	0.03 84	0.62 15	0.39 10	0.37 112	0.14 67	0.24 32	0.01 4	0.20 24	0.05 11	0.06 132	0.02 29	0.06 60	0.01 18	0.48 56	0.16 92

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 76	0.58 150	0.31 66	0.07 68	0.14 78	0.16 155	0.00 1	0.11 66	0.18 115	0.04 83	0.54 158	0.47 113	0.42 153	0.02 65	1.77 68	1.93 162	0.27 93	0.46 140	1.01 72	0.27 117	2.04 145	2.17 127	0.09 142	0.07 72	0.02 25	0.16 89	1.26 79	0.07 71

PMTNet	1.28 153	0.58 150	0.96 189	0.28 127	0.22 120	0.01 43	0.16 176	0.50 107	0.57 171	0.72 146	0.35 142	0.54 125	0.48 166	0.09 150	3.27 161	3.32 231	0.72 159	0.39 128	6.17 198	0.35 128	3.67 193	2.41 144	0.09 142	0.12 114	3.12 239	1.00 158	1.23 77	3.32 200

MSKI-zero shot	3.19 229	0.59 152	1.39 215	0.19 90	0.37 169	0.18 170	0.03 115	3.19 232	0.96 205	0.82 151	4.84 251	3.83 204	0.60 184	0.03 84	3.33 167	5.29 278	1.15 200	0.81 196	11.77 255	1.76 235	6.55 264	5.98 264	0.22 197	0.32 192	4.41 254	12.05 290	7.79 266	7.75 239

CFNet_RVC	0.86 114	0.59 152	0.74 172	0.33 142	0.32 157	0.11 122	0.02 95	0.11 66	0.17 110	0.87 155	0.74 180	0.57 133	0.16 99	0.08 141	3.11 148	1.19 89	0.50 124	0.34 120	1.28 88	0.15 66	1.68 135	1.48 99	0.02 81	0.25 160	0.86 166	1.89 181	3.64 159	2.13 184

test_5	0.54 76	0.60 154	0.22 47	0.02 21	0.02 15	0.11 122	0.01 61	2.77 213	0.04 38	0.00 1	1.10 191	0.44 107	0.45 156	0.00 1	1.47 49	1.13 78	0.08 45	0.10 52	1.01 72	0.04 24	0.43 48	1.34 93	0.00 1	0.05 57	0.07 63	0.00 1	2.98 124	0.01 37

psm_up	1.01 134	0.60 154	0.96 189	0.38 166	0.75 202	0.01 43	0.03 115	2.33 179	1.18 218	0.78 147	0.00 1	0.94 154	0.09 71	0.45 230	2.41 104	1.18 87	0.62 140	0.44 137	3.67 173	0.32 125	1.14 97	0.85 68	0.00 1	0.58 225	1.06 173	1.42 168	3.75 169	1.44 165

GCAP-BAT	1.42 157	0.61 156	0.40 116	0.25 110	0.16 83	0.02 72	0.07 144	2.44 188	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 295	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 223	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

test_for_model	1.42 157	0.61 156	0.40 116	0.25 110	0.16 83	0.02 72	0.07 144	2.44 188	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 295	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 223	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

testlalala2	1.42 157	0.61 156	0.40 116	0.25 110	0.16 83	0.02 72	0.07 144	2.44 188	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 295	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 223	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

testlalala	1.42 157	0.61 156	0.40 116	0.25 110	0.16 83	0.02 72	0.07 144	2.44 188	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 295	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 223	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

testlalala_base	1.42 157	0.61 156	0.40 116	0.25 110	0.16 83	0.02 72	0.07 144	2.44 188	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 295	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 223	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

GCAP-Stereo	1.42 157	0.61 156	0.40 116	0.25 110	0.16 83	0.02 72	0.07 144	2.44 188	0.20 121	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 295	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 223	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

MLCV	2.45 203	0.61 156	0.81 178	2.48 244	1.21 221	0.95 218	0.50 203	3.57 247	0.61 175	3.75 265	4.26 245	5.13 225	3.34 249	0.06 122	4.63 220	1.78 150	1.32 209	0.86 200	10.05 243	1.09 202	2.30 149	3.92 188	0.29 203	2.16 259	1.87 202	3.06 201	4.01 190	1.40 164

FSD		0.62 163	0.19 42	0.05 48	0.25 128	0.01 43	0.01 61	0.30 89	0.25 135	0.55 137	0.14 118			0.04 102	2.03 78	2.10 174			1.33 91	0.40 135				0.14 124	0.40 136	0.10 77	0.52 57	0.96 151

RAFT-Test	2.40 200	0.62 163	1.45 218	1.07 213	0.41 174	0.21 180	0.21 184	3.19 232	0.77 187	1.05 166	3.09 229	0.94 154	0.92 219	0.17 183	3.47 172	5.18 275	0.97 185	0.56 159	10.36 246	1.38 219	6.37 260	5.29 232	0.38 218	0.25 160	2.80 232	4.66 232	4.56 210	4.51 207

TestStereo	0.55 78	0.62 163	0.47 132	0.22 96	0.09 60	0.00 1	0.01 61	1.90 162	0.22 130	0.30 114	0.00 1	0.28 72	0.08 60	0.01 36	1.58 56	0.87 48	0.34 103	0.19 78	2.65 140	0.08 45	1.43 117	0.55 50	0.02 81	0.07 72	0.10 80	0.42 122	2.09 102	0.13 88

pcwnet_v2	1.73 183	0.62 163	0.78 176	0.73 197	1.15 216	0.59 204	0.23 188	1.77 149	0.68 181	3.36 252	1.85 211	1.23 170	1.01 222	1.61 276	5.43 247	2.08 173	0.92 177	0.62 170	4.07 177	0.37 131	1.82 138	2.39 140	1.01 257	0.41 206	1.32 185	2.11 184	3.98 188	4.53 209

MSMDNet	2.28 197	0.62 163	1.27 207	0.37 161	0.30 150	0.19 176	0.07 144	3.15 230	0.68 181	1.01 163	0.97 185	1.10 162	2.40 240	0.17 183	3.93 188	5.26 277	1.11 198	0.55 157	10.21 244	2.94 265	6.12 256	5.76 251	0.31 208	0.26 164	2.47 218	4.23 223	3.01 125	3.18 197

IPLGR	1.73 183	0.63 168	0.67 166	0.35 157	0.40 173	0.00 1	0.03 115	1.41 138	0.26 136	2.36 220	2.42 217	0.33 86	0.80 206	0.17 183	6.12 264	1.87 155	1.22 203	1.28 233	5.37 191	1.72 233	2.44 159	4.20 204	0.02 81	0.56 224	2.66 227	4.85 235	3.82 175	0.77 140

iResNet_ROB	1.07 138	0.65 169	0.30 64	0.45 179	0.30 150	0.01 43	0.02 95	3.10 228	0.12 93	1.34 189	0.00 1	0.66 138	0.35 138	0.04 102	4.37 204	1.65 134	0.54 133	0.49 147	5.83 196	0.29 120	1.30 109	0.87 70	0.20 187	0.26 164	0.16 104	0.84 152	3.74 166	1.12 158

MyStereo04	2.04 191	0.66 170	0.91 186	0.69 195	0.82 207	0.02 72	0.04 123	2.62 205	0.91 201	2.83 234	0.75 181	1.37 174	0.09 71	0.08 141	5.03 238	3.04 220	0.58 136	0.72 182	10.25 245	1.62 229	4.78 219	3.27 175	0.94 256	0.69 229	2.62 225	4.29 225	4.75 215	0.65 137

anonymity	3.65 236	0.66 170	5.99 284	1.34 220	0.51 180	0.44 193	0.11 166	3.79 253	0.79 192	2.66 227	18.15 315	3.83 204	0.89 217	0.26 212	3.21 155	5.09 273	0.93 179	0.53 154	7.76 216	1.11 205	4.31 210	5.87 255	0.28 202	0.42 211	4.98 263	9.60 283	5.40 232	9.75 251

FADNet-RVC-Resample	1.60 180	0.67 172	0.97 191	0.50 184	0.64 194	0.18 170	1.05 218	1.27 134	0.83 194	0.96 160	0.97 185	5.23 230	0.42 153	1.02 256	4.81 230	1.68 141	1.05 192	1.96 262	3.78 175	1.06 200	1.52 124	2.28 136	0.21 189	1.35 245	0.55 149	3.16 204	2.13 103	2.92 195

MIPNet	1.49 168	0.69 173	0.74 172	0.32 141	0.51 180	0.00 1	0.03 115	1.79 151	0.38 148	2.13 217	0.97 185	0.31 80	0.76 202	0.22 206	5.02 237	1.92 161	1.31 206	0.86 200	3.68 174	1.25 212	1.21 101	4.62 219	0.03 102	0.50 217	1.90 204	4.87 236	3.90 181	0.30 106

raft_robust	1.21 149	0.70 174	0.61 153	0.27 122	0.19 103	0.00 1	0.00 1	3.05 226	0.22 130	1.18 176	0.03 94	0.34 90	0.69 192	0.07 127	2.94 140	1.76 149	0.57 135	0.63 172	4.95 189	0.19 81	2.98 176	4.81 222	0.01 59	0.19 144	0.97 169	1.39 166	2.87 120	0.98 155

cross-raft	2.33 199	0.70 174	1.33 211	0.40 168	0.61 191	0.19 176	0.08 153	3.13 229	0.71 184	0.78 147	1.62 203	1.09 160	0.70 196	0.17 183	3.66 182	4.78 261	0.99 187	0.55 157	10.72 249	1.52 225	6.33 259	5.61 248	0.30 204	0.24 155	2.56 224	4.68 233	4.44 204	5.06 214

DCVSM-stereo	5.01 255	0.71 176	3.03 255	3.15 251	1.12 215	7.80 275	0.89 214	4.62 264	2.36 248	5.22 288	8.35 284	23.33 279	11.95 277	0.62 242	3.74 183	4.04 246	1.81 227	1.40 238	16.15 264	3.33 272	5.11 239	3.97 194	2.55 275	3.56 276	1.98 207	3.62 213	4.91 221	5.83 224

AEACV	0.25 45	0.71 176	0.36 99	0.04 43	0.03 28	0.10 118	0.00 1	0.02 23	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.13 81	0.02 65	1.22 40	0.79 45	0.05 28	0.26 93	0.73 59	0.29 120	0.63 65	0.50 43	0.12 158	0.04 48	0.01 12	0.21 98	0.29 51	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 208	0.72 178	1.73 232	0.49 183	0.32 157	0.51 199	1.72 235	3.38 240	1.00 208	1.96 212	2.80 224	1.33 172	0.76 202	0.10 159	4.55 214	5.93 286	1.26 204	3.18 280	8.70 223	2.73 260	6.75 268	5.86 254	0.10 147	0.26 164	3.99 247	1.81 178	5.40 232	1.62 172

DLCB_ROB	0.92 125	0.72 178	0.64 161	0.43 175	0.42 175	0.14 141	0.18 180	0.43 101	0.28 138	0.85 153	0.53 156	1.12 163	0.72 197	0.07 127	2.16 90	1.12 77	0.88 173	0.26 93	0.69 58	0.20 89	1.35 111	1.53 101	0.49 231	0.28 183	4.11 250	2.41 192	2.04 100	0.78 141

iResNetv2_ROB	1.26 151	0.75 180	0.32 69	1.29 218	0.33 162	0.02 72	0.02 95	3.19 232	0.20 121	2.00 213	0.29 136	2.24 187	0.41 151	0.06 122	3.64 180	1.45 115	0.75 162	0.13 64	5.77 194	0.43 147	2.86 170	1.71 108	0.16 176	0.37 203	0.38 133	0.47 127	4.08 193	0.72 138

IGEV-FE	3.61 234	0.78 181	7.78 293	6.84 268	0.32 157	2.04 241	1.79 237	3.97 255	0.92 202	2.19 219	6.01 262	4.62 220	1.01 222	0.08 141	3.44 170	5.72 282	0.73 160	0.60 166	9.23 233	1.50 223	7.13 278	6.47 274	0.31 208	0.27 172	5.03 265	5.44 246	5.97 242	7.38 235

IGEV_Zeroshot_test	3.61 234	0.78 181	7.78 293	6.84 268	0.33 162	2.04 241	1.78 236	3.97 255	0.92 202	2.12 215	6.05 264	4.60 219	1.01 222	0.08 141	3.44 170	5.73 283	0.76 163	0.61 168	9.25 234	1.49 222	7.12 277	6.47 274	0.31 208	0.27 172	5.02 264	5.44 246	5.95 241	7.38 235

RAFT_CTSACE	0.59 85	0.80 183	0.45 130	0.25 110	0.07 52	0.14 141	0.00 1	2.03 166	0.06 57	0.00 1	0.12 112	0.44 107	0.46 161	0.01 36	1.58 56	1.08 70	0.15 61	0.12 57	0.57 53	0.08 45	0.74 76	2.54 150	0.00 1	0.04 48	0.24 119	0.00 1	3.77 172	0.04 57

SACVNet	1.43 163	0.80 183	0.85 182	0.58 190	1.31 226	0.63 206	0.62 206	2.60 204	0.52 162	1.33 188	0.02 93	0.74 148	0.32 134	0.34 222	2.78 125	2.11 175	1.38 212	0.39 128	4.62 184	0.70 181	2.37 155	3.83 185	0.05 123	0.42 211	1.29 183	1.64 173	3.74 166	2.62 193

PSMNet-ADL	3.15 227	0.80 183	1.49 220	1.54 223	1.63 234	0.88 214	0.30 193	2.50 195	1.91 242	4.43 279	8.13 282	4.06 206	6.80 262	0.07 127	4.23 196	5.16 274	1.83 228	0.91 207	11.85 256	1.86 241	4.02 203	4.02 196	0.70 249	0.51 218	1.61 196	4.33 226	8.01 267	1.36 163

PA-Net	1.61 181	0.81 186	1.43 217	0.27 122	1.99 247	0.12 131	0.34 195	0.19 75	1.90 241	0.85 153	0.41 145	0.24 62	0.20 108	0.78 249	4.61 218	1.44 113	0.17 68	0.26 93	1.08 76	0.53 166	1.44 119	3.18 170	0.65 245	0.44 214	0.99 171	7.71 267	1.78 98	9.78 254
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 93	0.82 187	0.25 54	0.15 82	0.03 28	0.00 1	0.00 1	2.49 194	0.08 74	0.08 90	0.00 1	0.74 148	0.39 149	0.01 36	1.39 48	1.38 108	0.11 51	0.15 68	2.23 114	0.18 75	0.84 81	2.50 145	0.01 59	0.06 65	0.11 84	0.01 18	3.34 145	0.04 57

SA	0.95 128	0.82 187	0.44 128	0.21 92	0.23 122	0.01 43	0.00 1	2.73 211	0.12 93	0.02 76	0.00 1	0.39 99	0.39 149	0.36 223	2.49 110	1.61 129	0.31 99	0.47 144	3.23 159	0.20 89	1.23 105	3.19 171	0.01 59	0.18 141	0.41 138	1.70 174	4.81 216	0.10 80

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 131	0.82 187	0.34 83	0.18 86	0.43 176	0.03 87	1.10 222	1.20 131	2.50 251	2.06 214	0.11 111	0.69 142	0.07 57	0.54 233	3.65 181	0.91 55	0.19 74	0.22 84	1.65 101	0.15 66	0.73 75	0.92 73	0.08 138	0.18 141	0.11 84	3.29 207	2.58 113	2.09 182
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 213	0.83 190	2.70 253	0.89 206	1.47 232	0.83 212	1.46 230	3.07 227	1.18 218	0.21 104	3.82 238	3.19 198	0.72 197	0.09 150	5.24 241	4.82 264	0.83 171	0.91 207	9.83 242	1.25 212	4.49 213	5.29 232	0.39 219	0.80 233	1.87 202	3.19 205	7.10 260	6.43 228

FCDSN-DC	1.58 179	0.84 191	2.05 240	1.66 227	1.43 230	1.08 224	0.99 215	0.72 118	0.44 153	1.18 176	0.31 139	1.45 177	0.49 168	0.07 127	6.05 263	1.96 163	2.13 234	1.97 263	1.16 80	0.44 150	2.39 157	2.62 153	0.49 231	3.18 268	1.72 199	3.24 206	1.34 81	1.27 162
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 245	0.84 191	0.71 169	2.34 243	2.59 254	4.58 260	1.07 220	4.67 265	1.21 220	3.72 264	3.61 235	12.28 261	16.06 284	0.03 84	6.64 269	3.14 224	2.35 239	1.89 259	16.43 266	2.53 257	3.76 196	2.90 159	0.17 180	3.88 279	1.66 198	4.23 223	5.19 227	3.23 198

GEStereo_RVC	2.30 198	0.85 193	0.97 191	1.05 212	0.71 200	1.61 232	1.09 221	2.72 210	0.56 170	0.78 147	0.41 145	2.40 190	0.28 128	0.06 122	4.81 230	4.48 251	1.79 225	2.17 265	8.91 229	1.90 243	3.58 189	7.25 285	0.52 233	0.92 235	0.41 138	0.85 153	4.47 206	6.48 229

STTStereo	1.06 137	0.85 193	0.57 142	0.36 159	0.29 145	0.08 111	0.64 207	0.43 101	1.56 231	1.40 195	0.26 132	1.95 184	0.07 57	0.29 216	4.26 197	1.06 67	0.25 84	0.23 86	1.16 80	0.14 62	1.46 121	0.84 66	0.12 158	0.10 106	0.07 63	1.81 178	3.51 155	4.84 213

dad	4.05 242	0.87 195	0.28 60	10.24 281	1.70 236	1.03 222	12.23 292	12.58 297	0.11 87	3.46 258	0.00 1	1.93 183	3.59 251	0.19 189	4.92 234	1.26 95	1.60 220	0.53 154	14.05 260	0.63 176	2.73 167	1.88 111	0.16 176	0.71 230	5.78 270	0.19 94	17.00 295	9.60 250

TESTraft	0.86 114	0.88 196	0.32 69	0.05 48	0.16 83	0.00 1	0.00 1	1.51 142	0.06 57	0.69 143	0.00 1	0.33 86	0.64 187	0.20 194	4.51 211	1.67 139	0.18 70	0.16 72	2.63 138	0.25 108	1.10 94	2.24 134	0.07 136	0.08 92	0.10 80	1.62 172	3.71 165	0.04 57

RTSC	2.56 209	0.89 197	1.50 221	0.47 180	0.76 203	0.87 213	2.29 247	1.56 144	1.91 242	2.12 215	2.86 226	1.23 170	0.97 221	1.03 258	7.27 272	3.36 233	4.68 269	1.74 253	7.73 214	1.11 205	3.95 197	5.39 239	0.21 189	1.11 240	0.40 136	0.95 155	4.56 210	8.26 242

TestStereo1	0.81 109	0.91 198	0.22 47	0.06 59	0.16 83	0.00 1	0.01 61	1.08 128	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 66	0.57 178	0.12 165	4.26 197	1.66 136	0.18 70	0.19 78	2.84 146	0.09 49	1.37 112	2.51 146	0.01 59	0.06 65	0.09 77	1.26 163	3.75 169	0.05 62

SA-5K	0.81 109	0.91 198	0.22 47	0.06 59	0.16 83	0.00 1	0.01 61	1.08 128	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.26 66	0.57 178	0.12 165	4.26 197	1.66 136	0.18 70	0.19 78	2.84 146	0.09 49	1.37 112	2.51 146	0.01 59	0.06 65	0.09 77	1.26 163	3.75 169	0.05 62

GMStereo	0.44 67	0.93 200	0.07 27	0.25 110	0.03 28	0.00 1	0.00 1	0.14 70	0.07 63	0.00 1	0.00 1	0.30 79	0.01 7	0.01 36	1.87 72	0.90 53	0.26 89	0.17 74	2.60 135	0.08 45	1.17 99	0.33 31	0.00 1	0.05 57	0.08 68	0.02 41	2.57 111	0.04 57
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DAS	4.09 243	0.94 201	1.15 200	1.82 233	1.27 224	1.15 225	1.11 223	3.48 242	4.23 268	3.34 250	6.52 267	12.55 262	5.36 255	0.05 111	4.66 221	4.57 254	4.02 263	2.27 268	9.63 239	5.33 283	5.93 252	5.39 239	0.52 233	4.30 284	4.09 248	5.06 240	7.48 261	4.17 205

SepStereo	4.09 243	0.94 201	1.15 200	1.82 233	1.27 224	1.15 225	1.11 223	3.48 242	4.23 268	3.34 250	6.52 267	12.55 262	5.36 255	0.05 111	4.66 221	4.57 254	4.02 263	2.27 268	9.63 239	5.33 283	5.93 252	5.39 239	0.52 233	4.30 284	4.09 248	5.06 240	7.48 261	4.17 205

MGS-Stereo	0.61 89	0.95 203	0.61 153	0.26 118	0.16 83	0.01 43	0.02 95	0.06 53	0.15 102	0.00 1	0.00 1	0.29 75	0.15 90	0.01 36	5.46 248	0.88 50	0.30 98	0.27 102	0.86 66	0.38 133	1.25 108	1.76 110	0.03 102	0.14 124	0.29 122	0.26 103	1.72 90	0.25 102

DISCO	0.79 107	0.95 203	0.31 66	0.06 59	0.33 162	0.51 199	0.44 199	0.23 82	0.32 143	1.75 205	0.59 164	0.38 96	0.29 130	0.04 102	2.98 143	1.36 105	0.96 182	0.29 104	3.24 160	0.53 166	0.79 79	1.45 95	0.10 147	0.07 72	0.12 88	0.29 107	2.76 116	0.31 107

ADLNet	0.67 98	0.96 205	0.10 35	0.21 92	0.23 122	0.08 111	0.01 61	1.26 133	0.09 81	0.32 115	0.06 102	2.28 189	0.08 60	0.18 187	3.28 162	1.03 65	0.35 105	0.11 54	0.54 50	0.18 75	0.54 56	1.10 84	0.00 1	0.03 37	0.88 167	0.68 138	3.16 135	0.28 104

UDGNet	2.51 206	1.01 206	0.33 77	10.93 282	5.26 275	8.50 279	3.54 263	1.72 146	0.15 102	0.23 108	0.08 108	0.52 123	0.10 78	10.25 303	3.55 174	1.25 94	0.46 119	0.46 140	2.73 141	0.59 173	2.44 159	4.14 203	2.94 278	0.15 129	1.72 199	0.77 148	2.94 123	1.13 159

SHD	4.34 250	1.02 207	2.50 248	1.71 230	1.33 227	1.46 231	2.01 242	4.90 268	4.30 271	2.63 225	4.99 253	4.39 217	9.41 272	0.58 238	8.20 286	4.81 263	4.43 267	2.44 273	13.01 258	2.95 266	5.61 248	6.88 280	0.30 204	3.26 269	4.11 250	5.16 243	3.88 180	10.98 258

IGEV-Stereo+	0.37 60	1.03 208	0.03 19	0.11 78	0.12 71	0.11 122	0.00 1	0.09 64	0.11 87	0.02 76	0.99 188	0.31 80	0.30 132	0.02 65	1.32 45	1.22 91	0.02 4	0.26 93	1.29 89	0.23 99	0.84 81	1.24 92	0.10 147	0.01 13	0.02 25	0.22 99	0.08 20	0.00 1

test-3	1.53 169	1.03 208	1.25 206	0.40 168	0.31 152	0.11 122	0.06 139	2.79 216	0.17 110	0.35 121	0.44 151	4.06 206	0.35 138	0.03 84	2.84 129	1.63 132	0.37 112	0.57 160	8.86 227	0.46 153	3.20 182	5.38 237	0.02 81	0.27 172	0.61 156	0.95 155	3.95 182	0.88 143

APVNet	1.14 146	1.04 210	0.20 43	0.33 142	0.37 169	0.21 180	0.36 196	0.34 91	0.39 150	0.95 158	0.44 151	0.71 144	0.15 90	0.15 176	3.51 173	2.84 207	1.63 223	0.93 210	4.54 183	0.69 180	1.89 141	4.06 199	0.02 81	0.53 221	0.10 80	0.38 118	3.20 138	0.95 149

CASS	2.68 212	1.05 211	1.93 239	2.07 241	0.98 211	0.45 195	2.15 245	2.82 218	1.03 212	1.83 207	3.58 234	1.38 175	0.53 174	0.02 65	4.01 190	3.03 219	4.89 271	1.34 235	9.14 232	1.47 221	7.05 275	6.20 268	0.03 102	0.27 172	2.76 230	2.80 198	4.30 201	5.36 217
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 169	1.05 211	1.24 205	0.40 168	0.31 152	0.11 122	0.06 139	2.78 214	0.17 110	0.32 115	0.42 149	4.06 206	0.36 143	0.03 84	2.84 129	1.62 131	0.37 112	0.57 160	8.88 228	0.46 153	3.22 184	5.38 237	0.02 81	0.27 172	0.60 154	0.95 155	3.95 182	0.90 147

RP	1.29 154	1.06 213	2.32 246	0.84 201	1.16 217	0.39 191	1.53 231	1.89 160	1.68 235	0.29 113	2.21 213	2.25 188	0.13 81	0.40 226	3.31 165	1.07 68	0.61 138	0.05 25	1.61 100	0.40 135	0.65 66	3.05 168	0.11 154	0.29 185	0.29 122	0.92 154	4.24 200	2.04 181

coex_refinement	0.73 103	1.07 214	0.51 138	0.24 106	0.70 199	0.01 43	0.13 172	0.27 85	1.06 213	0.11 93	1.07 190	0.80 151	0.17 104	0.14 175	2.80 126	0.90 53	0.47 121	0.12 57	2.36 127	0.49 160	0.67 71	0.61 53	0.14 169	0.10 106	0.64 157	0.62 135	3.08 128	0.49 124

R-Stereo Train	2.16 194	1.08 215	1.57 225	0.84 201	0.19 103	0.01 43	0.01 61	2.05 167	1.01 209	1.37 192	2.45 219	1.50 178	0.46 161	0.21 199	3.23 158	4.53 252	1.62 221	1.05 219	7.07 206	1.09 202	4.86 230	5.93 260	0.04 112	0.31 189	2.48 219	4.63 230	3.10 130	5.74 222

RAFT-Stereo	2.16 194	1.08 215	1.57 225	0.84 201	0.19 103	0.01 43	0.01 61	2.05 167	1.01 209	1.37 192	2.45 219	1.50 178	0.46 161	0.21 199	3.23 158	4.53 252	1.62 221	1.05 219	7.07 206	1.09 202	4.86 230	5.93 260	0.04 112	0.31 189	2.48 219	4.63 230	3.10 130	5.74 222
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	2.51 206	1.14 217	0.32 69	1.45 221	2.85 258	4.14 259	1.19 225	2.80 217	0.54 164	6.52 295	1.79 208	7.67 242	0.72 197	0.05 111	2.57 117	2.59 199	0.54 133	0.57 160	4.65 185	0.59 173	3.70 194	3.88 187	0.03 102	0.20 151	0.42 140	1.90 182	4.17 199	10.91 257

iRaft-Stereo_20w	4.18 246	1.14 217	8.05 296	7.32 271	1.81 243	3.33 254	1.55 232	3.45 241	1.28 224	3.63 261	7.12 272	3.54 200	1.33 233	0.11 162	4.16 195	4.85 265	0.93 179	0.61 168	9.28 235	1.22 210	5.08 237	5.56 247	0.43 226	0.53 221	3.85 246	8.64 276	11.20 280	12.91 264

test_3	1.56 175	1.14 217	1.14 198	0.44 177	0.32 157	0.11 122	0.07 144	2.84 219	0.16 109	0.39 124	0.43 150	4.16 215	0.36 143	0.03 84	2.91 135	1.52 123	0.41 117	0.59 164	8.96 231	0.46 153	3.12 181	5.36 236	0.02 81	0.25 160	0.85 165	1.20 162	3.83 177	0.95 149

NaN_ROB	3.01 223	1.16 220	1.13 197	0.86 205	3.03 260	0.59 204	0.75 209	3.25 235	2.58 252	0.98 162	1.32 195	21.10 276	0.59 180	1.15 264	4.15 194	1.58 126	0.80 167	0.70 176	2.38 130	1.30 216	1.52 124	2.15 125	0.46 230	1.07 239	2.50 221	6.25 255	4.54 209	13.27 265

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 249	1.17 221	7.69 291	1.88 237	0.63 193	5.37 263	1.86 238	3.49 244	2.61 253	3.69 263	9.28 294	5.22 229	1.87 236	0.04 102	4.47 208	6.37 293	1.46 217	1.46 241	9.75 241	2.23 253	6.73 267	6.20 268	0.25 200	1.56 251	5.23 268	7.70 266	6.43 249	11.78 261

iinet-f	1.47 167	1.20 222	0.32 69	0.82 200	0.13 73	0.14 141	0.10 160	0.42 98	0.21 129	1.93 209	4.19 241	0.19 47	0.21 111	0.08 141	5.12 240	2.54 197	0.23 81	0.30 107	7.71 213	1.00 197	1.95 143	4.30 208	0.21 189	0.17 139	1.25 178	0.16 89	4.11 197	0.62 135

HSM-Net_RVC	2.86 217	1.24 223	1.50 221	2.55 245	1.72 237	0.57 203	0.17 177	3.55 246	1.14 215	3.50 259	6.32 266	7.94 244	2.93 245	0.05 111	3.38 168	2.12 176	1.28 205	0.26 93	3.24 160	1.24 211	3.66 192	3.76 183	0.61 241	2.64 265	4.43 255	6.27 256	5.76 237	5.47 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 263	1.25 224	7.40 288	2.57 246	2.03 249	6.90 269	2.76 254	4.00 257	4.04 266	4.58 282	8.36 285	4.99 224	2.06 238	0.03 84	5.72 253	7.36 302	1.90 230	0.95 212	38.08 304	1.75 234	5.95 254	6.44 272	0.19 184	0.58 225	3.59 243	7.26 262	6.15 244	12.75 263

TANstereo	1.57 176	1.38 225	0.48 133	0.26 118	0.29 145	0.52 201	0.05 129	0.51 109	0.47 156	0.27 111	0.62 171	0.32 83	0.20 108	1.08 261	3.59 175	2.81 205	0.79 165	1.63 250	8.83 225	3.01 267	3.50 187	2.89 157	3.03 281	0.10 106	0.04 49	0.69 139	4.96 223	0.05 62

XX-TBD	1.57 176	1.38 225	0.48 133	0.26 118	0.29 145	0.52 201	0.05 129	0.51 109	0.47 156	0.27 111	0.62 171	0.32 83	0.20 108	1.08 261	3.59 175	2.81 205	0.79 165	1.63 250	8.83 225	3.01 267	3.50 187	2.89 157	3.03 281	0.10 106	0.04 49	0.69 139	4.96 223	0.05 62

RTS	5.53 261	1.46 227	0.94 187	0.90 207	1.73 238	4.08 257	4.63 270	2.53 198	3.41 261	2.79 231	1.70 205	8.18 245	1.27 230	0.72 245	7.83 277	4.87 266	7.37 284	2.34 270	18.33 270	2.92 262	4.78 219	5.88 256	1.04 258	1.31 243	6.74 277	22.88 317	6.66 253	22.00 290

RTSA	5.53 261	1.46 227	0.94 187	0.90 207	1.73 238	4.08 257	4.63 270	2.53 198	3.41 261	2.79 231	1.70 205	8.18 245	1.27 230	0.72 245	7.83 277	4.87 266	7.37 284	2.34 270	18.33 270	2.92 262	4.78 219	5.88 256	1.04 258	1.31 243	6.74 277	22.88 317	6.66 253	22.00 290

ccs_rob	4.75 253	1.46 227	2.39 247	1.96 238	0.68 196	3.13 251	1.58 233	4.94 270	1.36 225	4.31 277	15.82 310	28.46 285	8.43 267	0.38 225	5.65 251	5.42 279	2.23 235	1.60 249	6.31 199	1.98 245	6.14 257	5.97 263	0.35 215	2.33 260	1.28 180	2.40 191	4.09 194	7.49 238

DDVS	5.40 258	1.51 230	2.25 242	1.64 226	2.80 257	1.96 239	1.03 216	5.91 278	4.10 267	3.96 271	19.83 319	26.29 283	6.82 263	1.57 275	5.77 254	6.90 296	2.58 243	1.92 260	10.46 247	4.59 277	6.02 255	7.39 286	0.30 204	1.40 248	1.41 192	3.29 207	6.10 243	8.11 241

LoS_RVC	1.09 139	1.51 230	0.60 149	0.05 48	0.49 178	0.01 43	0.08 153	0.22 79	0.74 185	1.72 201	0.23 130	0.56 130	0.63 185	0.12 165	3.15 149	2.90 209	0.69 153	1.79 254	3.27 163	0.50 161	4.03 204	3.48 178	0.21 189	0.07 72	0.33 125	0.47 127	0.70 62	0.96 151

tt_ll	1.09 139	1.51 230	0.60 149	0.05 48	0.49 178	0.01 43	0.08 153	0.22 79	0.74 185	1.72 201	0.23 130	0.56 130	0.63 185	0.12 165	3.15 149	2.90 209	0.69 153	1.79 254	3.27 163	0.50 161	4.03 204	3.48 178	0.21 189	0.07 72	0.33 125	0.47 127	0.70 62	0.96 151

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 275	1.51 230	5.87 282	4.30 260	3.26 261	2.82 248	6.81 279	3.68 249	3.59 264	4.81 284	10.18 296	66.20 326	11.63 276	7.70 299	5.97 259	5.06 272	4.49 268	5.33 295	18.36 272	2.64 259	7.91 285	8.42 297	0.92 255	3.39 274	4.34 253	8.02 271	6.20 245	15.61 274

NCC-stereo	1.86 186	1.63 234	1.33 211	0.95 209	1.22 222	0.80 209	2.29 247	2.62 205	2.93 255	0.34 117	2.87 227	2.16 185	1.17 227	0.21 199	3.63 177	1.13 78	0.63 143	0.96 214	2.79 143	0.75 185	0.98 89	2.96 162	0.36 216	0.32 192	2.31 215	4.50 228	3.69 161	4.78 210

Abc-Net	1.86 186	1.63 234	1.33 211	0.95 209	1.22 222	0.80 209	2.29 247	2.62 205	2.93 255	0.34 117	2.87 227	2.16 185	1.17 227	0.21 199	3.63 177	1.13 78	0.63 143	0.96 214	2.79 143	0.75 185	0.98 89	2.96 162	0.36 216	0.32 192	2.31 215	4.50 228	3.69 161	4.78 210
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 211	1.67 236	0.33 77	3.58 255	9.30 290	1.76 237	3.48 262	0.68 116	3.29 258	0.71 145	1.59 201	0.37 95	0.27 127	0.13 171	5.94 258	3.42 238	1.03 189	0.54 156	4.47 181	0.65 178	2.02 144	2.06 123	0.56 239	0.31 189	15.21 297	3.30 209	3.74 166	1.47 166

GANetREF_RVC	2.43 201	1.69 237	0.81 178	2.04 240	1.16 217	1.02 221	0.10 160	4.72 267	1.44 228	3.62 260	0.06 102	10.03 254	0.69 192	0.09 150	3.63 177	1.36 105	1.06 194	0.94 211	6.44 201	0.46 153	2.32 150	1.74 109	0.17 180	1.35 245	3.41 242	3.75 215	6.55 250	4.82 212
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
PWC_ROB	7.15 269	1.85 238	5.57 279	0.85 204	1.17 219	1.95 238	4.77 272	2.56 202	17.27 309	3.83 269	7.66 276	4.97 222	39.20 313	0.81 251	8.35 289	4.96 270	6.51 279	4.27 286	15.99 263	4.39 275	7.48 282	7.59 290	0.53 236	4.79 289	2.74 229	2.63 197	7.01 258	23.26 294

S-Stereo	9.11 276	1.88 239	3.41 259	7.93 274	7.92 286	12.47 286	19.24 299	5.20 273	6.26 279	6.18 294	20.72 321	29.27 286	7.13 264	0.65 243	9.55 299	7.50 304	3.80 259	5.87 299	17.77 268	6.30 287	6.21 258	7.52 289	12.23 303	6.88 299	2.77 231	6.68 259	6.74 255	18.03 280

AnyNet_C32	5.68 264	1.96 240	2.91 254	1.78 232	2.71 256	3.17 252	5.76 275	4.31 260	12.56 294	3.07 243	7.17 273	4.22 216	1.70 235	2.19 279	8.22 287	5.98 287	5.69 275	4.43 289	12.45 257	2.93 264	9.72 297	8.57 298	1.84 269	3.46 275	6.24 274	9.82 285	6.26 246	14.21 268

DDF-Stereo	3.00 222	1.97 241	0.22 47	11.98 284	0.51 180	14.62 288	0.81 212	1.83 154	0.57 171	1.12 170	1.66 204	9.14 249	2.86 243	0.26 212	2.38 103	3.19 225	0.90 174	0.74 185	6.87 204	0.57 170	4.55 214	4.33 210	0.11 154	0.41 206	0.35 130	2.53 196	4.48 207	1.94 177

zero-FE	4.21 247	1.97 241	0.21 45	18.56 290	2.61 255	20.95 297	6.42 278	1.84 155	0.68 181	1.31 186	3.18 230	10.31 255	3.26 248	0.31 217	2.66 120	2.88 208	1.04 190	1.46 241	13.23 259	0.91 194	5.64 250	4.93 228	0.13 161	0.41 206	0.34 128	2.47 193	4.46 205	1.55 169

ADCPNet	6.67 266	1.97 241	3.86 264	2.75 247	6.19 282	3.07 249	7.60 284	5.21 274	8.03 285	3.82 268	7.92 277	5.17 228	13.78 283	2.98 283	8.10 283	6.12 290	4.35 266	2.04 264	18.50 273	4.74 280	7.04 274	7.43 287	2.98 280	1.91 254	8.96 285	14.04 298	7.02 259	14.47 270

RGC	2.44 202	1.98 244	4.87 271	1.54 223	1.65 235	1.74 236	1.05 218	2.02 165	1.43 227	0.88 156	4.42 247	2.52 194	2.42 241	0.58 238	4.33 202	1.63 132	0.91 175	0.48 145	4.28 180	1.08 201	1.94 142	4.01 195	0.15 172	0.72 232	2.19 211	5.22 244	4.90 220	6.96 233

stereogan	1.89 189	2.00 245	1.17 203	1.47 222	2.05 250	1.72 234	0.87 213	1.84 155	1.11 214	1.36 191	1.51 198	5.81 235	0.48 166	0.32 220	3.87 187	1.69 143	0.80 167	0.39 128	3.96 176	0.78 187	1.23 105	4.02 196	0.26 201	0.51 218	0.30 124	1.30 165	6.30 247	3.84 203

SGM-Forest	2.81 215	2.03 246	0.36 99	6.32 267	1.79 242	2.66 246	0.02 95	1.42 139	0.77 187	2.52 224	0.96 184	6.57 241	5.74 258	0.31 217	4.36 203	2.94 215	0.61 138	0.33 118	3.08 150	0.47 158	2.46 161	2.73 155	0.84 253	0.45 215	3.66 244	3.74 214	11.30 281	7.44 237
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 232	2.05 247	2.64 252	1.31 219	1.93 245	1.19 227	3.99 264	1.07 127	9.83 292	1.78 206	5.75 259	8.79 248	0.37 148	0.90 253	5.04 239	2.20 182	0.44 118	0.90 205	5.82 195	0.88 192	2.38 156	3.43 177	0.33 212	0.41 206	3.03 238	12.72 293	3.59 157	10.90 256

FADNet_RVC	3.95 240	2.06 248	1.30 209	3.33 253	3.36 263	0.99 220	2.06 244	2.30 177	1.39 226	1.72 201	4.72 250	9.29 250	5.82 260	1.76 277	8.23 288	3.12 223	2.98 247	4.27 286	16.83 267	3.30 271	4.99 236	5.51 243	0.63 243	1.39 247	1.45 195	3.14 203	4.86 218	5.92 225

FAT-Stereo	7.20 270	2.13 249	8.68 298	7.00 270	11.87 295	5.95 266	3.19 258	7.26 281	3.52 263	5.84 290	13.06 299	18.26 274	8.49 268	1.41 271	8.81 294	6.34 292	3.65 257	4.07 285	15.49 262	6.21 286	6.75 268	6.94 281	0.74 250	4.80 290	2.92 234	7.26 262	7.50 263	16.30 275

ITSA-stereo	5.15 256	2.22 250	1.65 229	8.76 277	3.63 265	0.95 218	1.93 241	4.42 262	3.38 260	4.33 278	7.98 278	9.94 253	12.44 279	3.01 284	6.17 265	5.02 271	3.28 251	1.93 261	8.63 222	1.99 246	5.29 244	5.96 262	1.38 265	3.33 272	4.43 255	7.25 261	4.95 222	14.86 271

NCCL2	2.12 193	2.27 251	1.29 208	1.28 217	1.85 244	0.18 170	0.77 211	1.24 132	1.25 221	1.62 200	2.71 223	1.06 157	0.51 171	0.31 217	4.40 205	2.33 192	1.57 219	0.62 170	2.35 126	0.68 179	2.68 166	4.29 207	1.52 268	1.06 237	4.65 258	4.17 222	4.04 192	6.58 232

s12784h	2.07 192	2.29 252	2.24 241	1.60 225	0.69 197	0.05 102	0.03 115	2.13 173	0.55 167	1.19 178	0.13 117	1.61 180	0.68 191	0.04 102	3.20 152	3.09 221	0.78 164	0.41 133	3.50 168	0.43 147	5.42 246	2.92 160	0.11 154	0.12 114	2.64 226	1.70 174	6.64 252	11.65 260

STTRV1_RVC		2.31 253	1.06 194	5.61 264	1.39 228	5.42 264	2.59 253	3.68 249	3.77 265	4.47 281	4.40 246	16.44 270	20.14 290	1.02 256	9.83 301	3.26 227	18.06 310	0.81 196		11.45 304	18.05 322	6.27 271		4.23 282	6.12 272	7.90 269	11.99 282	28.90 306

CSAN	4.46 251	2.36 254	1.57 225	3.12 250	3.32 262	1.64 233	0.76 210	4.59 263	4.37 272	3.80 267	2.84 225	17.58 273	10.47 275	0.96 255	4.80 229	1.75 148	2.06 232	1.16 228	5.69 193	2.34 254	2.93 172	2.40 143	0.43 226	2.56 263	4.64 257	11.45 289	7.53 264	13.44 267

XPNet_ROB	3.02 224	2.54 255	1.33 211	0.73 197	1.45 231	1.04 223	0.61 205	0.83 122	1.45 229	1.16 174	3.44 233	26.85 284	0.35 138	0.40 226	3.24 160	2.22 183	3.28 251	0.79 189	3.20 152	1.19 208	2.94 173	5.51 243	0.76 251	0.46 216	0.72 163	2.37 190	9.22 271	3.37 201

SAMSARA	19.29 297	2.55 256	5.07 275	4.09 259	3.44 264	3.26 253	4.38 269	15.32 300	9.58 290	4.44 280	5.63 257	8.73 247	24.82 294	3.30 289	10.45 304	6.81 295	5.49 273	3.46 283	21.26 281	4.77 281	17.96 321	24.74 334	0.82 252	4.77 288	80.12 341	91.25 341	77.91 341	76.45 341

UCFNet_RVC	1.13 144	2.65 257	0.57 142	0.57 188	0.74 201	0.19 176	0.01 61	0.28 87	0.22 130	0.95 158	0.39 144	2.41 192	0.89 217	0.06 122	2.99 145	1.18 87	0.50 124	0.49 147	2.19 113	0.44 150	1.50 122	1.54 104	1.06 260	0.19 144	1.43 193	1.73 176	1.86 99	3.39 202

CBMV_ROB	6.09 265	2.65 257	2.29 245	8.35 276	5.74 277	5.08 261	2.76 254	5.03 271	2.35 247	3.78 266	4.70 249	21.22 277	13.56 282	0.09 150	6.04 262	3.70 241	2.84 245	1.39 237	11.35 252	8.80 298	4.92 233	3.11 169	0.43 226	2.10 258	7.06 279	10.12 286	12.96 284	11.93 262

TRStereo	3.24 231	2.66 259	7.45 289	0.35 157	0.14 78	7.79 274	0.13 172	3.04 225	0.42 152	2.75 229	1.46 197	5.69 233	0.65 188	0.09 150	3.75 184	4.23 250	0.70 158	0.63 172	6.77 203	1.21 209	4.05 206	4.81 222	0.12 158	0.24 155	2.72 228	6.73 260	12.83 283	6.09 226

ADCRef	2.96 220	2.78 260	1.02 193	0.70 196	2.21 252	1.96 239	2.42 250	0.96 125	6.10 276	1.94 211	1.15 193	1.08 158	0.74 201	1.32 269	6.01 260	3.38 234	1.34 211	1.15 227	8.41 220	2.09 249	2.59 163	3.60 181	1.88 270	0.71 230	2.81 233	8.00 270	3.42 148	10.24 255

SFCPSM	5.40 258	2.86 261	1.19 204	1.84 235	1.39 228	1.34 228	0.49 202	2.34 180	4.85 275	3.12 245	8.16 283	15.40 268	22.08 292	1.04 259	5.77 254	4.60 257	2.35 239	1.58 248	22.71 285	7.33 291	4.45 212	4.53 216	0.62 242	1.97 257	4.29 252	4.05 221	5.75 236	9.77 252

pmcnn	8.05 273	2.96 262	2.25 242	6.23 265	5.03 273	6.98 270	4.33 268	4.70 266	2.02 245	4.19 274	9.20 293	19.11 275	20.39 291	0.73 247	7.05 270	6.73 294	6.29 278	4.51 290	22.54 284	4.66 279	9.62 295	5.08 231	4.46 289	4.23 282	5.99 271	5.22 244	17.26 296	25.55 300

GwcNet-ADL	3.21 230	2.99 263	3.34 258	3.11 249	2.07 251	0.82 211	0.12 168	2.95 222	0.67 180	3.84 270	7.51 275	7.80 243	1.22 229	0.20 194	3.79 186	4.73 260	2.11 233	0.73 183	7.81 217	2.53 257	3.21 183	3.69 182	0.22 197	1.53 249	2.17 210	4.84 234	4.00 189	8.77 245

PS-NSSS	1.54 172	3.12 264	0.33 77	3.03 248	0.83 208	1.73 235	0.70 208	0.39 97	0.15 102	0.39 124	0.00 1	11.06 257	1.04 225	0.41 228	2.13 87	0.79 45	0.47 121	0.26 93	4.17 178	0.14 62	0.90 85	0.37 34	2.44 273	0.06 65	0.99 171	0.74 145	3.17 136	1.82 174

XQC	4.76 254	3.14 265	1.63 228	3.31 252	3.69 266	3.46 255	2.94 256	6.02 279	3.05 257	2.64 226	5.51 256	5.67 232	7.46 265	1.41 271	8.02 280	4.65 258	3.59 254	1.49 245	10.75 250	2.91 261	4.96 235	6.67 276	0.41 220	1.91 254	7.13 280	10.47 288	11.17 279	4.51 207

DPSNet	14.25 292	3.23 266	1.83 238	7.63 272	7.22 285	10.44 283	4.19 266	5.68 276	8.64 288	4.20 276	3.75 236	72.37 331	26.68 298	4.43 293	10.42 302	10.25 316	10.56 290	8.02 306	58.50 329	8.44 296	11.36 302	8.93 300	16.95 307	10.34 310	18.62 303	15.80 302	14.33 290	21.91 289

HBP-ISP	3.70 237	3.49 267	4.13 266	4.77 261	2.41 253	3.60 256	0.12 168	4.11 258	1.26 222	3.39 254	4.22 244	4.64 221	0.54 176	1.76 277	8.63 291	8.11 306	1.56 218	1.34 235	2.61 136	1.51 224	5.14 240	6.84 279	0.56 239	1.55 250	2.53 222	5.06 240	10.57 277	5.37 218

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 271	3.59 268	1.09 195	9.20 278	3.71 267	7.69 273	7.51 283	10.81 290	8.52 287	4.93 286	4.20 242	16.73 271	9.30 270	5.45 295	8.09 282	3.29 228	1.80 226	1.13 226	18.77 274	2.10 250	6.48 263	7.49 288	3.17 285	1.74 252	12.06 293	14.29 299	9.71 275	14.36 269

ADCL	3.91 239	3.61 269	2.28 244	1.76 231	1.76 241	3.09 250	4.16 265	1.98 163	13.71 299	2.81 233	5.14 254	2.47 193	0.65 188	1.10 263	5.38 245	2.55 198	2.02 231	2.20 266	6.41 200	2.08 248	4.87 232	4.20 204	1.40 266	1.06 237	6.69 276	6.60 258	4.33 202	11.16 259

CBMV	5.52 260	3.65 270	1.32 210	3.46 254	2.86 259	2.04 241	0.41 198	3.64 248	2.63 254	4.09 273	2.36 214	14.13 266	3.70 253	0.57 235	7.16 271	6.19 291	4.26 265	2.36 272	8.76 224	1.44 220	6.43 261	4.53 216	0.54 237	5.62 292	4.85 261	6.08 253	19.41 298	26.62 301
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 214	3.78 271	0.39 111	2.02 239	1.58 233	2.36 245	0.00 1	2.66 208	1.54 230	3.63 261	1.79 208	2.55 195	3.51 250	0.83 252	5.82 256	5.57 281	2.69 244	1.83 257	2.63 138	0.91 194	4.62 216	4.13 202	0.42 225	2.58 264	2.29 213	4.46 227	7.67 265	2.88 194

AMNet	6.77 267	3.87 272	2.62 251	4.00 258	5.86 278	6.75 268	3.31 261	2.51 196	2.47 249	3.44 256	6.68 269	9.34 251	2.05 237	7.44 297	4.79 228	9.81 313	13.48 302	7.65 305	7.95 218	7.83 293	11.47 304	7.62 291	2.74 277	4.18 281	5.52 269	8.25 273	13.24 285	17.97 279

ETE_ROB	4.62 252	4.04 273	1.52 223	1.14 214	2.02 248	2.70 247	1.28 226	1.50 141	4.25 270	1.89 208	5.88 261	37.95 298	0.84 215	1.42 273	4.94 235	2.66 201	3.81 260	0.95 212	4.84 187	1.63 230	4.01 202	5.32 235	0.67 248	1.14 241	2.03 209	3.84 218	15.25 292	7.23 234

SANet	10.32 280	4.15 274	6.27 285	5.51 262	5.49 276	8.58 280	2.27 246	15.41 301	13.03 298	2.83 234	9.09 291	60.35 321	25.50 297	2.93 282	8.06 281	3.02 217	7.05 280	3.86 284	11.43 253	3.25 270	5.27 243	5.02 230	2.60 276	7.27 303	11.08 291	12.57 292	13.36 286	23.31 295

FC-DCNN	3.82 238	4.38 275	5.67 281	9.61 280	4.14 268	8.01 277	3.26 260	4.21 259	1.69 236	2.95 239	1.54 200	5.87 237	2.09 239	0.13 171	4.40 205	2.15 178	2.54 242	1.11 225	3.38 165	0.82 191	3.11 179	2.20 130	0.65 245	3.29 271	6.33 275	4.91 237	6.98 257	7.80 240

ADCMid	6.83 268	4.46 276	4.95 274	2.16 242	4.31 270	5.71 265	7.29 281	8.83 284	12.78 296	3.11 244	8.10 281	9.83 252	9.65 273	2.84 280	8.51 290	5.42 279	4.68 269	2.83 276	18.87 277	3.22 269	7.09 276	7.70 292	5.37 291	2.33 260	5.12 266	8.71 277	5.21 228	15.24 273

DGSMNet	11.51 285	4.52 277	7.92 295	5.60 263	4.80 272	7.02 271	6.11 276	7.51 282	4.47 273	11.25 308	31.10 327	17.12 272	7.95 266	4.11 292	10.43 303	14.27 320	16.27 306	9.03 311	40.42 309	11.09 303	20.12 326	22.06 328	4.60 290	6.88 299	5.15 267	9.40 280	8.22 268	13.42 266

FC-DCNN v2	4.24 248	4.65 278	5.90 283	11.00 283	4.41 271	8.70 281	3.19 258	5.19 272	2.19 246	2.86 238	1.78 207	6.28 240	2.81 242	0.13 171	4.51 211	2.15 178	2.50 241	1.01 218	3.64 170	0.81 190	3.11 179	2.22 132	0.64 244	3.28 270	7.94 281	5.77 251	8.62 270	9.05 249

LALA_ROB	4.04 241	4.73 279	1.42 216	1.16 215	1.93 245	2.17 244	1.04 217	1.80 152	2.48 250	2.74 228	5.87 260	33.34 291	0.69 192	0.78 249	6.02 261	2.33 192	3.21 250	1.82 256	3.66 172	1.88 242	3.40 186	4.99 229	0.34 214	1.03 236	1.91 205	3.61 212	8.50 269	6.20 227

G-Net	10.87 282	4.96 280	9.71 299	3.77 256	4.24 269	7.37 272	2.01 242	10.08 288	15.80 303	4.95 287	15.59 308	48.52 312	9.05 269	0.58 238	8.11 285	8.67 308	5.49 273	4.42 288	23.80 287	15.66 310	8.01 287	8.23 295	3.06 284	5.14 291	6.15 273	13.92 297	22.56 300	23.75 296

ACV-stereo	8.15 274	5.09 281	4.79 269	8.14 275	1.73 238	11.44 284	4.25 267	3.84 254	6.16 277	5.36 289	6.72 270	5.73 234	25.08 295	1.31 268	9.40 297	10.22 315	5.83 277	2.67 275	51.43 319	14.43 307	8.48 292	6.72 278	0.88 254	2.46 262	1.95 206	3.85 219	6.75 256	5.39 219

ADCS	9.93 277	5.64 282	4.82 270	3.95 257	6.05 280	6.17 267	5.70 274	9.47 286	15.68 301	4.19 274	7.98 278	12.91 264	17.41 285	3.94 291	10.52 305	11.68 317	10.14 289	7.14 304	24.46 289	8.67 297	13.95 314	13.00 319	2.94 278	6.15 296	9.75 288	17.65 307	10.70 278	17.41 276

PVD	12.14 288	5.88 283	8.51 297	7.70 273	6.65 284	10.05 282	6.16 277	21.11 313	19.74 312	3.44 256	8.69 287	16.07 269	27.50 299	2.86 281	8.93 295	7.52 305	11.20 293	6.11 301	24.24 288	6.83 289	11.08 300	11.21 314	1.11 261	5.71 293	15.30 298	21.90 315	17.71 297	34.49 312

LSM0	22.48 305	6.09 284	4.65 268	14.89 286	10.39 293	16.43 291	13.29 294	23.38 315	15.69 302	14.75 315	18.69 317	35.79 295	33.70 309	0.93 254	73.52 338	85.94 338	13.36 301	5.62 297	55.67 327	16.83 313	21.95 327	18.82 325	4.28 288	8.01 304	16.44 299	16.43 304	28.65 307	32.66 311

AnyNet_C01	12.12 287	6.13 285	5.39 276	6.24 266	6.03 279	5.20 262	9.20 287	12.30 294	16.87 306	5.85 291	9.03 290	26.16 282	18.91 288	4.53 294	11.14 309	12.98 318	16.27 306	15.82 323	34.24 298	10.36 301	16.44 318	13.34 321	7.06 293	6.93 301	11.61 292	9.46 281	9.77 276	19.91 285

MFN_U_SF_RVC	10.34 281	6.17 286	3.69 263	9.55 279	5.13 274	12.52 287	10.34 289	12.25 293	7.05 281	12.23 311	14.31 304	22.82 278	13.03 280	8.82 300	11.37 310	4.87 266	3.83 262	3.31 281	39.34 306	5.97 285	8.56 293	8.81 299	1.45 267	6.40 298	9.49 287	8.57 275	9.56 274	19.71 284

edge stereo	11.35 284	6.83 287	10.52 301	14.06 285	12.00 296	16.55 292	12.81 293	12.42 295	7.44 283	6.06 292	15.12 307	38.81 300	17.75 286	1.25 265	7.59 275	7.29 301	5.73 276	3.11 278	25.18 290	4.53 276	6.71 266	8.01 294	4.16 287	3.71 278	8.94 284	7.65 264	13.41 287	28.72 305

MADNet+	19.30 298	7.92 288	15.32 310	17.51 289	11.42 294	8.09 278	18.41 297	28.03 322	17.21 308	12.46 312	12.08 297	33.63 293	30.37 304	9.62 301	18.64 322	14.89 321	25.78 320	10.10 313	40.05 307	16.50 312	17.34 320	12.76 318	9.48 301	18.60 321	35.02 322	20.22 311	21.19 299	38.41 316

CC-Net-ROB	5.26 257	8.36 289	1.81 236	22.68 294	6.07 281	15.19 290	7.74 285	0.45 104	0.84 195	1.53 199	0.00 1	23.78 280	3.00 246	3.15 285	2.92 138	0.74 42	2.29 237	1.51 246	11.50 254	0.48 159	1.21 101	1.47 96	9.41 298	0.22 153	2.30 214	2.51 195	2.25 105	8.72 244

FBW_ROB	7.98 272	9.24 290	5.57 279	20.21 293	8.25 288	12.08 285	8.09 286	4.92 269	1.58 233	3.30 249	5.15 255	13.88 265	3.03 247	7.45 298	6.23 266	1.49 118	2.89 246	0.79 189	33.18 297	1.93 244	5.24 242	4.40 211	9.43 299	8.29 305	4.88 262	7.69 265	4.88 219	21.40 288

MeshStereo	13.21 291	10.28 291	5.53 278	24.29 297	14.71 297	17.26 293	7.30 282	12.03 291	7.47 284	4.66 283	9.13 292	38.56 299	29.80 302	0.45 230	9.43 298	7.37 303	3.76 258	2.44 273	18.85 276	2.41 256	12.93 311	7.18 283	1.21 262	5.79 294	22.04 306	16.38 303	33.15 312	32.34 310
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
SGM_RVC	10.08 278	10.50 292	3.60 262	16.68 287	8.80 289	14.87 289	7.11 280	9.19 285	6.25 278	4.06 272	7.33 274	24.89 281	18.29 287	0.57 235	4.57 215	1.98 168	3.30 253	1.17 229	20.75 280	2.20 251	4.80 222	2.23 133	2.29 272	3.65 277	17.68 302	13.31 296	33.30 314	28.67 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 283	10.59 293	6.33 286	17.49 288	6.29 283	7.85 276	10.69 290	18.03 307	23.43 317	11.13 305	4.86 252	14.66 267	5.81 259	9.65 302	9.78 300	5.91 285	3.18 249	5.17 293	39.06 305	7.03 290	7.92 286	9.81 305	7.04 292	7.22 302	14.77 296	8.85 278	6.40 248	17.43 277

LE_ROB	22.46 304	10.87 294	12.67 305	32.44 299	37.93 310	31.36 301	33.43 306	23.22 314	21.14 316	6.73 296	17.81 314	52.15 316	50.94 329	1.56 274	6.43 268	2.92 213	3.14 248	1.46 241	30.14 292	8.43 295	7.23 279	4.28 206	7.08 294	25.69 326	34.50 321	36.15 333	53.30 334	53.30 330

MFMNet_re	16.26 293	13.95 295	7.70 292	24.27 296	9.34 291	33.99 306	17.43 295	12.42 295	19.62 311	10.23 304	13.58 302	39.02 301	13.47 281	1.40 270	10.73 306	10.12 314	29.43 326	12.22 314	31.31 293	10.07 300	17.19 319	9.15 301	8.44 296	9.02 307	8.97 286	5.68 250	24.08 302	36.04 314

SPS-STEREO	20.13 301	14.92 296	11.88 303	19.84 292	20.39 298	18.24 294	9.27 288	16.06 304	19.74 312	19.91 320	20.06 320	33.66 294	37.68 312	7.23 296	13.17 315	16.66 324	26.75 322	16.01 324	32.30 295	23.65 321	30.25 333	22.84 331	13.67 304	13.47 318	16.56 300	15.26 301	29.55 310	24.45 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 286	15.35 297	4.54 267	19.02 291	8.08 287	18.74 295	10.83 291	12.03 291	7.24 282	3.01 240	6.09 265	36.06 296	23.95 293	0.75 248	4.47 208	1.51 122	3.60 256	0.75 186	20.06 279	1.60 227	4.23 208	1.65 107	1.36 264	3.34 273	25.09 308	20.48 312	34.27 317	25.03 298

SGM+DAISY	20.91 302	16.10 298	12.43 304	22.81 295	21.80 299	24.45 299	18.63 298	17.89 306	12.77 295	18.42 319	19.55 318	30.39 288	40.48 314	11.67 304	12.56 313	15.10 322	25.73 319	12.69 317	34.93 300	21.56 319	26.12 330	22.15 329	21.16 308	12.73 315	17.44 301	13.30 295	33.35 315	28.26 303

MDST_ROB	10.13 279	16.70 299	3.04 256	29.06 298	9.34 291	20.66 296	5.02 273	5.90 277	1.98 244	3.16 247	2.70 222	11.22 258	28.15 300	0.18 187	6.30 267	1.37 107	1.21 202	0.34 120	7.74 215	1.01 198	4.67 217	3.95 193	1.92 271	1.94 256	26.55 310	19.78 310	37.02 319	22.50 293

MANE	19.83 300	17.14 300	15.43 311	34.46 302	23.74 302	25.27 300	17.85 296	19.50 312	17.04 307	6.13 293	12.40 298	41.03 302	35.23 310	3.36 290	7.87 279	8.98 309	7.09 281	29.77 332	21.81 283	3.71 273	9.51 294	5.54 246	2.50 274	8.83 306	34.12 319	27.95 325	51.25 332	47.85 326

DDUNet	12.41 289	19.68 301	3.23 257	36.37 304	24.08 303	34.35 307	31.95 305	1.86 157	1.63 234	1.44 196	3.43 232	12.02 260	3.65 252	83.75 316	4.54 213	2.28 185	8.10 287	3.39 282	18.01 269	4.26 274	6.60 265	4.81 222	16.44 306	0.64 227	1.08 174	0.61 134	4.68 213	2.12 183

ELAS_RVC	19.26 296	19.85 302	14.31 307	33.92 301	22.40 300	33.39 305	19.24 299	15.07 299	10.89 293	8.20 299	17.30 311	54.84 318	32.79 308	3.23 287	8.72 292	3.46 239	11.25 294	6.19 303	19.97 278	7.86 294	12.63 309	12.02 317	9.45 300	10.70 311	30.22 314	22.17 316	41.23 325	38.75 318
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 290	20.60 303	3.50 261	36.40 305	28.77 306	31.44 302	39.49 309	2.59 203	1.77 240	2.37 221	6.03 263	11.55 259	3.79 254	74.28 313	5.35 244	2.47 194	8.42 288	2.92 277	18.81 275	4.63 278	7.35 281	4.85 225	12.22 302	1.18 242	1.15 176	2.47 193	4.49 208	2.18 185

ELAS	19.48 299	22.90 304	14.50 308	35.26 303	24.25 304	31.48 303	19.80 301	16.72 305	15.91 304	7.71 297	15.62 309	48.88 313	30.47 305	3.20 286	9.19 296	3.39 235	10.97 291	5.79 298	21.49 282	6.53 288	11.69 305	11.90 316	9.30 297	9.63 308	32.86 316	24.17 320	41.19 324	41.31 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 295	25.20 305	16.96 315	40.13 307	26.93 305	32.21 304	21.77 302	19.35 311	16.49 305	7.75 298	17.60 312	46.83 310	36.96 311	1.06 260	8.10 283	2.99 216	3.81 260	1.57 247	31.85 294	5.18 282	6.77 270	5.31 234	3.04 283	9.71 309	29.57 312	23.01 319	40.22 321	35.81 313

BEATNet-Init1	23.62 308	27.86 306	13.22 306	44.78 308	23.54 301	38.58 308	23.96 303	18.57 309	18.15 310	9.17 300	13.26 300	47.63 311	48.00 324	3.29 288	12.31 311	9.22 310	7.35 283	5.48 296	48.70 317	19.34 315	12.33 308	11.24 315	7.11 295	11.28 312	33.76 318	21.63 313	60.52 338	47.50 325

JetBlue	32.19 317	30.24 307	35.83 332	39.74 306	34.14 308	43.67 309	35.54 307	29.41 326	45.70 328	14.86 316	8.65 286	79.62 336	19.51 289	25.38 307	15.92 321	16.55 323	38.70 332	25.92 331	35.72 301	25.05 324	29.56 332	23.18 332	32.21 309	26.78 327	30.47 315	28.96 326	48.44 330	49.33 327

WAO-7	27.19 312	31.49 308	25.61 324	33.41 300	34.55 309	21.90 298	27.96 304	47.14 332	47.22 330	29.27 325	38.50 330	41.69 304	40.59 317	12.37 305	31.37 329	17.44 325	15.34 304	8.53 307	46.18 313	20.63 318	9.79 298	10.78 310	3.30 286	33.50 331	22.38 307	21.79 314	23.87 301	37.39 315

SQANet	17.87 294	31.68 309	5.41 277	57.78 310	33.35 307	57.44 311	39.25 308	4.37 261	1.73 237	4.89 285	1.53 199	30.38 287	5.54 257	56.25 310	3.78 185	1.32 100	5.20 272	1.48 244	29.72 291	1.71 231	6.45 262	5.45 242	54.26 315	1.90 253	4.80 259	8.48 274	9.52 273	18.82 283

DispFullNet	26.27 309	39.81 310	17.89 316	52.75 309	38.74 311	45.03 310	55.21 312	13.74 298	12.89 297	13.75 313	9.88 295	43.75 306	32.46 307	86.51 317	11.01 307	13.68 319	29.48 327	16.23 325	51.78 322	14.64 308	13.87 313	10.46 308	14.59 305	6.22 297	8.62 283	8.03 272	16.08 293	32.10 309

Ntro	22.77 306	41.10 311	9.75 300	63.11 319	42.85 314	62.03 320	56.57 313	8.43 283	6.55 280	12.02 310	2.06 212	33.43 292	6.53 261	75.01 314	4.99 236	1.38 108	7.98 286	2.25 267	37.75 303	9.51 299	6.94 272	6.04 266	55.49 317	3.02 267	10.71 290	14.77 300	13.49 289	21.09 287

ACVNet-4b	26.61 310	42.01 312	11.61 302	69.47 328	47.43 317	69.50 330	76.65 328	10.80 289	9.82 291	15.00 317	1.59 201	58.27 319	9.88 274	93.43 325	4.75 225	1.87 155	13.94 303	5.15 292	32.30 295	13.54 305	7.25 280	5.67 250	58.95 321	4.34 286	12.13 294	9.30 279	15.06 291	18.72 282

ACVNet_1	26.74 311	42.56 313	14.81 309	66.86 324	48.56 319	65.11 327	82.56 333	15.95 303	8.17 286	11.16 306	5.65 258	32.31 290	25.19 296	93.82 326	7.38 274	2.02 169	15.91 305	6.16 302	34.50 299	10.98 302	8.17 289	6.10 267	59.12 322	5.79 294	19.06 304	9.75 284	9.37 272	15.02 272

otaku	21.36 303	42.67 314	7.67 290	62.47 316	41.26 313	63.18 322	49.95 310	6.15 280	4.57 274	10.22 303	1.83 210	32.26 289	9.33 271	65.85 312	4.60 217	1.61 129	7.10 282	1.41 239	36.88 302	7.74 292	7.03 273	5.98 264	54.87 316	2.69 266	8.31 282	9.47 282	13.48 288	18.26 281

MonStereo1	29.98 314	43.13 315	15.45 312	62.83 317	50.21 325	57.60 312	67.21 317	18.37 308	19.83 314	11.70 309	18.17 316	62.56 325	43.75 319	93.03 324	7.82 276	4.11 248	18.02 309	8.91 310	40.36 308	13.70 306	10.83 299	8.27 296	61.68 328	4.04 280	10.22 289	5.85 252	24.40 303	27.43 302

RainbowNet	27.62 313	45.59 316	16.83 314	69.42 327	46.28 315	68.08 329	69.73 323	9.87 287	3.31 259	17.67 318	2.40 215	45.29 307	28.15 300	91.67 320	11.05 308	3.10 222	10.99 292	5.02 291	43.52 312	16.90 314	8.37 290	6.69 277	58.54 320	4.55 287	13.10 295	12.31 291	16.72 294	20.53 286

WAO-6	36.54 321	46.81 317	19.38 317	60.03 311	52.14 326	58.04 313	63.77 315	27.20 319	42.09 324	33.11 328	17.67 313	42.19 305	50.09 328	89.85 318	29.06 327	18.00 327	22.89 315	12.66 316	41.03 310	25.00 323	19.25 323	17.73 323	34.12 310	17.43 320	42.37 328	25.35 321	36.73 318	42.55 323

ACVNet_2	32.06 316	47.10 318	20.06 318	67.26 326	49.84 324	64.97 325	85.15 336	28.04 323	14.34 300	14.44 314	8.02 280	51.06 315	30.19 303	92.01 323	8.75 293	2.50 196	19.20 311	5.27 294	50.34 318	16.10 311	8.16 288	5.63 249	57.79 318	13.22 317	36.40 323	13.10 294	24.92 304	31.82 308

IMH-64-1	33.95 318	47.85 319	23.39 320	61.17 312	49.33 322	61.76 318	67.81 318	27.05 317	35.73 319	10.03 301	14.78 305	45.47 308	40.48 314	93.88 327	14.40 317	7.26 299	20.70 312	8.75 308	47.06 314	20.52 316	11.86 306	10.05 306	59.37 324	11.73 313	41.46 326	17.26 305	27.54 305	39.89 319

IMH-64	33.95 318	47.85 319	23.39 320	61.17 312	49.33 322	61.76 318	67.81 318	27.05 317	35.73 319	10.03 301	14.78 305	45.47 308	40.48 314	93.88 327	14.40 317	7.26 299	20.70 312	8.75 308	47.06 314	20.52 316	11.86 306	10.05 306	59.37 324	11.73 313	41.46 326	17.26 305	27.54 305	39.89 319

LVE	39.30 324	48.25 321	30.12 327	73.97 334	64.66 331	64.57 324	77.85 329	28.17 324	23.72 318	37.91 330	35.79 328	37.41 297	49.58 325	95.15 337	12.46 312	5.89 284	24.18 316	12.87 319	53.55 324	26.04 326	13.99 315	13.05 320	69.20 334	25.62 325	43.97 329	29.71 328	40.99 323	22.41 292

PSMNet_ROB	31.36 315	48.75 322	16.32 313	64.48 321	46.97 316	60.77 316	61.30 314	19.02 310	20.70 315	27.57 324	24.90 324	41.43 303	42.18 318	83.15 315	13.95 316	4.06 247	17.90 308	5.94 300	42.51 311	15.37 309	11.21 301	9.54 304	57.95 319	14.27 319	29.64 313	19.74 309	29.38 309	17.81 278

IMH	35.14 320	49.00 323	23.80 322	61.52 314	49.14 321	63.04 321	67.99 320	27.86 321	38.05 323	11.18 307	14.22 303	49.01 314	53.30 332	93.93 329	14.60 320	7.08 298	21.66 314	9.65 312	47.64 316	22.22 320	11.39 303	9.32 302	59.41 326	12.98 316	40.95 325	19.12 308	29.12 308	41.73 322

TorneroNet-64	38.80 323	50.14 324	23.16 319	63.45 320	47.59 318	63.57 323	68.85 321	27.44 320	44.99 326	21.03 321	13.47 301	69.75 330	56.51 333	94.74 331	18.85 324	8.54 307	26.03 321	15.59 322	53.93 326	25.94 325	12.81 310	10.53 309	61.35 327	21.98 322	33.37 317	26.73 323	33.93 316	53.30 330

Dean	42.92 326	51.28 325	31.30 328	76.75 335	64.32 330	79.06 339	83.43 335	42.61 328	43.67 325	35.18 329	22.58 323	60.75 322	56.83 334	94.89 334	13.15 314	4.20 249	27.88 323	12.35 315	63.72 332	28.96 329	9.62 295	7.74 293	59.21 323	22.07 323	48.58 332	35.91 332	53.04 333	29.88 307

TorneroNet	39.82 325	53.94 326	26.20 325	66.81 323	49.07 320	65.07 326	70.90 324	26.31 316	46.32 329	24.07 322	20.96 322	67.36 329	52.11 331	94.83 333	18.77 323	9.35 311	24.89 318	16.30 326	53.07 323	24.04 322	13.64 312	11.04 313	61.85 329	22.68 324	36.84 324	25.85 322	42.63 326	50.33 328

DPSimNet_ROB	58.77 334	55.98 327	59.21 338	62.88 318	73.92 338	60.20 315	64.84 316	28.34 325	91.63 340	80.59 338	52.65 333	74.49 334	47.24 323	90.64 319	55.91 335	45.99 336	54.62 336	42.30 335	68.03 335	59.25 338	51.18 337	59.54 337	44.54 311	45.19 336	44.85 330	61.56 338	56.15 335	55.05 332

WAO-8	44.25 327	56.07 328	34.81 330	70.40 330	61.11 327	71.92 333	71.92 325	43.60 329	48.93 331	32.20 326	26.30 325	67.35 327	49.97 326	91.99 321	26.69 325	19.01 330	29.42 324	13.46 320	51.63 320	37.17 332	16.32 316	10.83 311	44.60 312	27.68 328	53.45 336	35.23 330	47.57 328	55.24 333

Venus	44.25 327	56.07 328	34.81 330	70.38 329	61.11 327	71.92 333	71.92 325	43.60 329	48.93 331	32.20 326	26.30 325	67.35 327	49.97 326	91.99 321	26.69 325	19.01 330	29.42 324	13.46 320	51.63 320	37.17 332	16.32 316	10.83 311	44.60 312	27.68 328	53.45 336	35.23 330	47.57 328	55.24 333

UNDER WATER-64	53.24 332	62.47 330	43.72 335	79.20 337	70.94 335	76.00 337	87.61 339	65.70 337	45.62 327	52.26 336	61.76 336	72.47 332	58.44 336	94.91 336	30.75 328	17.95 326	34.62 331	25.80 330	53.84 325	26.41 327	19.77 325	21.35 327	75.52 338	44.10 335	50.84 334	55.27 337	40.93 322	69.21 339

PWCK	38.25 322	63.47 331	23.98 323	73.60 333	41.23 312	60.98 317	51.31 311	54.00 333	35.86 321	26.51 323	39.23 331	62.00 324	46.09 321	26.43 308	14.46 319	9.53 312	30.80 328	12.71 318	83.96 338	28.46 328	23.42 328	13.60 322	47.98 314	30.51 330	34.48 320	27.91 324	31.53 311	38.61 317

notaker	49.83 329	63.78 332	33.18 329	70.81 331	66.40 332	70.73 332	78.98 331	45.33 331	64.15 335	43.75 333	59.49 335	60.26 320	51.62 330	93.99 330	46.45 333	31.86 332	34.38 330	24.64 329	65.77 334	41.22 334	24.40 329	24.26 333	68.58 333	39.92 334	26.43 309	29.62 327	38.96 320	46.51 324

ktn	52.79 331	63.82 333	30.11 326	66.93 325	72.48 337	66.28 328	78.41 330	39.02 327	71.70 337	45.89 335	67.47 337	52.57 317	45.22 320	95.33 338	48.59 334	35.19 333	41.05 334	31.49 333	60.62 330	36.06 331	32.70 335	35.82 335	63.06 330	38.69 332	45.38 331	41.08 334	57.93 336	62.41 336

UNDER WATER	52.38 330	65.77 334	42.25 333	77.68 336	67.77 333	74.59 336	85.69 338	61.52 336	50.72 333	41.81 332	48.33 332	74.09 333	57.87 335	94.82 332	34.80 331	18.86 329	33.89 329	24.15 328	57.03 328	29.54 330	19.73 324	18.75 324	69.48 335	49.19 338	52.93 335	49.45 335	44.09 327	69.45 340

HanzoNet	60.55 336	68.65 335	42.85 334	71.08 332	71.43 336	71.96 335	79.15 332	59.75 335	75.19 338	45.14 334	74.83 339	74.50 335	63.75 337	96.51 339	43.02 332	39.58 334	52.48 335	47.20 336	75.57 336	51.40 336	44.83 336	44.21 336	72.81 336	39.33 333	54.31 338	50.20 336	60.45 337	64.70 338

JetRed	62.68 337	71.30 336	68.71 339	66.70 322	63.10 329	69.94 331	74.63 327	66.20 338	66.87 336	41.55 331	36.99 329	80.77 338	12.41 278	62.44 311	66.90 337	66.45 337	65.00 337	75.57 340	62.84 331	53.56 337	77.95 338	72.78 338	73.29 337	48.99 337	55.75 339	62.99 339	66.04 339	62.58 337

MADNet++	76.54 338	72.15 337	83.11 341	61.53 315	81.21 339	58.42 314	69.47 322	68.24 340	78.58 339	85.63 339	92.37 340	80.60 337	85.04 339	36.71 309	81.19 339	89.82 339	88.15 339	69.64 338	82.54 337	91.39 340	92.32 339	93.48 340	65.75 331	90.26 342	59.09 340	74.29 340	74.25 340	61.32 335

KSHMR	56.45 333	73.76 338	53.18 337	81.77 338	70.47 334	77.94 338	83.01 334	67.07 339	54.37 334	56.94 337	54.51 334	61.36 323	46.54 322	94.90 335	59.43 336	44.62 335	39.11 333	36.00 334	64.69 333	47.55 335	28.73 331	19.90 326	65.78 332	55.97 340	49.71 333	33.30 329	50.13 331	53.27 329

LRCNet_RVC	60.25 335	73.90 339	44.96 336	94.13 339	95.20 340	91.02 340	85.32 337	54.56 334	36.51 322	98.66 340	73.01 338	91.80 341	67.46 338	96.60 340	33.95 330	18.60 328	69.32 338	51.86 337	94.53 339	64.28 339	31.29 334	22.24 330	94.67 339	54.29 339	19.85 305	10.16 287	33.16 313	25.34 299

DLNR_Zeroshot_test	22.90 307	78.82 340	7.01 287	99.97 340	0.31 152	0.15 150	98.85 340	3.30 239	0.54 164	3.17 248	2.43 218	5.81 235	0.93 220	21.74 306	96.26 341	100.00 344	24.75 317	22.56 327	22.80 286	1.79 236	8.42 291	6.44 272	0.04 112	0.30 188	2.39 217	4.03 220	2.05 101	3.31 199

MEDIAN_ROB	97.56 340	99.08 341	98.39 342	100.00 341	99.99 341	100.00 344	100.00 344	99.49 343	98.31 341	100.00 343	99.95 344	97.97 342	96.05 340	99.97 342	99.41 342	98.43 341	98.53 341	98.66 341	99.88 342	97.95 341	93.38 341	96.45 342	100.00 342	97.23 343	86.96 342	92.33 342	89.80 342	95.90 343

DGTPSM_ROB	99.52 343	99.77 342	100.00 345	100.00 341	100.00 342	100.00 344	100.00 344	99.17 341	100.00 344	99.31 341	99.64 343	91.36 339	99.13 341	100.00 343	99.94 345	100.00 344	99.82 342	99.99 343	99.53 340	99.99 343	99.80 345	99.66 344	100.00 342	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 345	100.00 346

DPSMNet_ROB	99.53 344	99.78 343	100.00 345	100.00 341	100.00 342	100.00 344	100.00 344	99.17 341	100.00 344	99.31 341	99.63 342	91.42 340	99.14 342	100.00 343	99.94 345	100.00 344	99.82 342	99.99 343	99.62 341	99.99 343	99.79 344	99.66 344	100.00 342	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 345	100.00 346

FlowAnything	100.00 347	100.00 344	100.00 345	100.00 341	100.00 342	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 343	100.00 346	100.00 346	100.00 344	100.00 343	100.00 347	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 342	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 345	100.00 346

HaxPig	98.97 342	100.00 344	98.94 343	100.00 341	100.00 342	99.99 343	100.00 344	99.99 344	99.97 343	100.00 343	99.99 345	100.00 346	99.95 343	100.00 343	99.56 343	99.43 342	99.97 344	99.57 342	100.00 343	100.00 345	97.25 342	96.32 341	99.99 341	99.98 345	89.17 343	99.51 344	94.19 343	98.51 344

PML	96.14 339	100.00 344	82.26 340	100.00 341	100.00 342	100.00 344	99.16 343	100.00 345	98.98 342	100.00 343	95.95 341	99.91 345	100.00 344	98.52 341	94.87 340	92.63 340	90.73 340	73.63 339	100.00 343	98.25 342	92.56 340	85.93 339	97.80 340	98.67 344	96.15 345	99.98 345	100.00 345	99.92 345

CasAABBNet	100.00 347	100.00 344	100.00 345	100.00 341	100.00 342	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 343	100.00 346	100.00 346	100.00 344	100.00 343	100.00 347	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 342	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 345	100.00 346

DPSM_ROB	99.92 345	100.00 344	100.00 345	100.00 341	100.00 342	98.97 341	98.99 341	100.00 345	100.00 344	100.00 343	100.00 346	99.90 343	100.00 344	100.00 343	100.00 347	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 342	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 345	100.00 346

DPSM	99.92 345	100.00 344	100.00 345	100.00 341	100.00 342	98.97 341	98.99 341	100.00 345	100.00 344	100.00 343	100.00 346	99.90 343	100.00 344	100.00 343	100.00 347	100.00 344	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 342	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 345	100.00 346

AVERAGE_ROB	98.95 341	100.00 344	99.79 344	100.00 341	100.00 342	100.00 344	100.00 344	100.00 345	100.00 344	100.00 343	100.00 346	100.00 346	100.00 344	100.00 343	99.77 344	99.85 343	100.00 345	100.00 345	100.00 343	100.00 345	98.12 343	99.51 343	100.00 342	100.00 346	93.43 344	93.75 343	94.35 344	93.16 342

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 13	0.17 106	0.05 55	0.10 24	0.00 1

ASD4																								86.17 341

Low-res two-view benchmark