Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 23	0.03 23	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	0.03 1	0.02 1	0.02 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
GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.03 14	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 23	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.03 12	0.04 23

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 23	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.02 1	0.04 23

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.02 3	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 14	0.03 12	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.02 5	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.05 36	0.04 24	0.02 3	0.05 33	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.04 23	0.04 23

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.01 1	0.01 1	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.04 25	0.03 48	0.03 23	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 23

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.03 2	0.06 28	0.02 1	0.04 10	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 21	0.03 1	0.04 23	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.06 60	0.03 13	0.01 1	0.02 19	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 33	0.05 36	0.04 24	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.03 37	0.05 13	0.06 24	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.06 24	0.04 8	0.06 28	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.05 23	0.03 12	0.03 9

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.03 48	0.03 23	0.03 2	0.05 23	0.03 12	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.03 36	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

RSM	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.03 36	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.03 9

AdaDepth	0.04 25	0.04 35	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.06 30	0.06 24	0.06 24	0.05 21	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.04 23	0.03 9

MLG-Stereo_test2	0.04 25	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.03 12	0.05 34	0.03 14	0.05 33	0.02 11	0.03 37	0.05 13	0.05 8	0.08 37	0.04 8	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 30	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.07 31	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.04 23

Occ-G	0.04 25	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.03 12	0.03 11	0.05 40	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.04 70	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 31

RSM++	0.04 25	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.04 37	0.02 5	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.05 33	0.02 11	0.02 19	0.06 30	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

AEACV	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.07 34	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.03 9

TDLM	0.04 25	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.04 24	0.03 12	0.04 24	0.06 60	0.04 22	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

MLG-Stereo_test3	0.05 32	0.03 23	0.02 5	0.03 25	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.05 33	0.06 57	0.06 40	0.06 60	0.09 58	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.06 24	0.08 37	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.08 43	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

DFGA-Net	0.05 32	0.05 51	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.04 39	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.10 66	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.07 34	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.07 42	0.06 34	0.06 44	0.09 62

anonymousdsp	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.09 47	0.05 40	0.03 48	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

iRaftStereo_RVC	0.05 32	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.02 19	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.09 47	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.05 30	0.05 31

RAFT + AFF	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.08 99	0.09 56	0.05 40	0.09 58	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.09 49	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.07 42	0.05 23	0.05 30	0.05 31

delet	0.05 32	0.05 51	0.04 46	0.06 76	0.05 55	0.05 63	0.05 78	0.04 24	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.10 66	0.05 74	0.03 37	0.07 47	0.06 24	0.07 31	0.06 32	0.05 17	0.06 54	0.06 27	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.04 23

LG-Stereo_L2	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.08 99	0.21 141	0.06 60	0.08 52	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.13 94	0.05 40	0.02 23	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

LG-Stereo_L1	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.09 131	0.21 141	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.14 110	0.05 40	0.01 2	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

LG-G_1	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.08 52	0.03 14	0.10 66	0.04 53	0.06 94	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.10 55	0.04 25	0.05 97	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.08 57	0.07 49

LG-G	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.08 52	0.03 14	0.10 66	0.04 53	0.06 94	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.10 55	0.04 25	0.05 97	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.08 57	0.07 49

LGtest1	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.08 99	0.07 49	0.04 24	0.06 44	0.03 36	0.05 77	0.07 47	0.07 41	0.12 72	0.07 49	0.10 73	0.07 70	0.12 75	0.06 58	0.04 70	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.08 57	0.06 46

SGD-Stereo	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.06 79	0.03 38	0.04 24	0.06 57	0.08 52	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.14 90	0.06 32	0.09 62	0.05 38	0.12 75	0.05 40	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.08 53	0.12 102	0.09 62

AIO_rvc	0.06 38	0.06 74	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.06 57	0.10 64	0.04 24	0.08 52	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.07 34	0.05 38	0.12 75	0.05 40	0.02 23	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

AIO_test	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.07 97	0.05 55	0.04 39	0.04 68	0.10 71	0.09 131	0.12 67	0.05 40	0.11 78	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.07 31	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.13 94	0.05 40	0.04 70	0.04 40	0.09 61	0.07 47	0.05 30	0.05 31

IGEV-Stereo+	0.06 38	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.03 27	0.03 38	0.16 123	0.06 57	0.20 131	0.06 60	0.06 44	0.03 36	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.10 53	0.06 32	0.09 62	0.06 54	0.12 75	0.06 58	0.03 48	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.03 12	0.07 49

plain	0.06 38	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.08 57	0.04 21	0.09 56	0.05 40	0.06 44	0.02 11	0.02 19	0.07 47	0.08 56	0.12 72	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.08 43	0.04 25	0.02 23	0.05 62	0.09 61	0.09 60	0.08 57	0.09 62

StereoVision	0.06 38	0.03 23	0.04 46	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.06 39	0.11 170	0.02 3	0.05 40	0.03 13	0.06 101	0.01 2	0.08 76	0.10 102	0.06 24	0.05 21	0.08 47	0.07 70	0.06 27	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.10 77	0.08 53	0.10 78	0.12 99

MIF-Stereo (partial)	0.06 38	0.05 51	0.06 103	0.05 54	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.08 57	0.07 80	0.07 49	0.04 24	0.05 33	0.06 101	0.04 61	0.08 76	0.08 56	0.11 63	0.08 56	0.08 47	0.05 38	0.09 47	0.05 40	0.02 23	0.06 87	0.10 77	0.08 53	0.07 51	0.08 55

MIM_Stereo	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.05 55	0.05 63	0.03 38	0.06 39	0.04 21	0.14 75	0.06 60	0.04 22	0.02 11	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.13 76	0.07 49	0.09 62	0.06 54	0.11 61	0.06 58	0.02 23	0.04 40	0.08 52	0.07 47	0.07 51	0.05 31

AASNet	0.06 38	0.06 74	0.04 46	0.09 127	0.07 95	0.08 107	0.05 78	0.08 57	0.04 21	0.07 49	0.07 76	0.07 48	0.04 53	0.04 61	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.07 34	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

RAFT	0.06 38	0.03 23	0.05 74	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.07 51	0.04 21	0.04 24	0.06 60	0.07 48	0.05 74	0.01 2	0.06 30	0.06 24	0.07 31	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.06 27	0.07 75	0.01 2	0.04 40	0.13 112	0.14 150	0.13 116	0.15 128

AFF-stereo	0.06 38	0.05 51	0.05 74	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.11 75	0.06 57	0.16 88	0.04 24	0.08 52	0.03 36	0.02 19	0.06 30	0.08 56	0.08 37	0.05 21	0.09 62	0.04 20	0.09 47	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.10 77	0.08 53	0.07 51	0.07 49

MMNet	0.06 38	0.06 74	0.04 46	0.08 108	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.07 51	0.05 36	0.05 34	0.05 40	0.09 58	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.07 34	0.06 54	0.06 27	0.05 40	0.04 70	0.05 62	0.07 42	0.08 53	0.07 51	0.10 77

RYNet	0.06 38	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.04 24	0.11 170	0.05 34	0.04 24	0.04 22	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.06 24	0.07 31	0.08 56	0.07 34	0.05 38	0.05 18	0.04 25	0.11 209	0.04 40	0.06 31	0.13 124	0.06 44	0.05 31

GANet	0.06 38	0.07 97	0.06 103	0.06 76	0.06 79	0.07 97	0.06 111	0.07 51	0.05 36	0.06 40	0.07 76	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.08 37	0.10 103	0.07 34	0.05 38	0.07 34	0.05 40	0.05 97	0.05 62	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

AANet_RVC	0.06 38	0.05 51	0.06 103	0.05 54	0.06 79	0.04 39	0.05 78	0.05 33	0.06 57	0.05 34	0.06 60	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.07 34	0.07 70	0.07 34	0.06 58	0.05 97	0.05 62	0.07 42	0.09 60	0.06 44	0.08 55

YMNet	0.07 58	0.08 132	0.06 103	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.07 128	0.07 51	0.07 80	0.05 34	0.07 76	0.13 101	0.05 74	0.07 125	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.09 62	0.05 38	0.07 34	0.06 58	0.06 118	0.05 62	0.09 61	0.08 53	0.09 72	0.09 62

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 58	0.05 51	0.03 26	0.03 25	0.05 55	0.05 63	0.03 38	0.12 80	0.05 36	0.22 149	0.05 40	0.08 52	0.03 36	0.05 77	0.07 47	0.09 73	0.13 76	0.09 82	0.10 73	0.06 54	0.16 145	0.06 58	0.04 70	0.04 40	0.07 42	0.09 60	0.08 57	0.10 77

HUF	0.07 58	0.05 51	0.04 46	0.07 97	0.06 79	0.04 39	0.03 38	0.09 64	0.07 80	0.16 88	0.05 40	0.09 58	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.09 62	0.06 54	0.14 110	0.06 58	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.05 23	0.06 44	0.05 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 58	0.05 51	0.03 26	0.04 38	0.05 55	0.04 39	0.02 17	0.11 75	0.06 57	0.22 149	0.05 40	0.05 33	0.02 11	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.12 72	0.08 56	0.09 62	0.07 70	0.16 145	0.06 58	0.02 23	0.03 23	0.07 42	0.07 47	0.07 51	0.05 31

MaDis-Stereo	0.07 58	0.04 35	0.05 74	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.04 24	0.06 60	0.10 66	0.05 74	0.02 19	0.07 47	0.08 56	0.10 53	0.09 82	0.07 34	0.05 38	0.10 55	0.10 162	0.01 2	0.05 62	0.11 92	0.18 224	0.13 116	0.16 142

UniTT-Stereo	0.07 58	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.03 24	0.05 63	0.03 38	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.07 48	0.12 188	0.07 125	0.08 76	0.07 41	0.11 63	0.08 56	0.08 47	0.07 70	0.09 47	0.08 92	0.08 165	0.04 40	0.09 61	0.16 193	0.06 44	0.09 62

LL-Strereo2	0.07 58	0.03 23	0.03 26	0.04 38	0.05 55	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.07 80	0.14 75	0.07 76	0.08 52	0.05 74	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.14 90	0.07 49	0.10 73	0.06 54	0.10 55	0.06 58	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.09 60	0.08 57	0.05 31

RAFT_CTSACE	0.07 58	0.04 35	0.06 103	0.03 25	0.04 37	0.05 63	0.05 78	0.06 39	0.06 57	0.09 56	0.04 24	0.10 66	0.09 157	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.11 63	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.12 75	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.12 101	0.13 124	0.12 102	0.15 128

ARAFT	0.07 58	0.04 35	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.05 63	0.02 17	0.09 64	0.06 57	0.12 67	0.06 60	0.12 85	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.07 41	0.12 72	0.09 82	0.09 62	0.05 38	0.11 61	0.07 75	0.03 48	0.04 40	0.09 61	0.09 60	0.09 72	0.09 62

DMCA	0.07 58	0.05 51	0.07 132	0.06 76	0.06 79	0.05 63	0.07 128	0.09 64	0.06 57	0.06 40	0.09 118	0.07 48	0.06 101	0.06 94	0.07 47	0.08 56	0.11 63	0.10 103	0.08 47	0.07 70	0.09 47	0.05 40	0.06 118	0.05 62	0.08 52	0.10 73	0.05 30	0.07 49

CVANet_RVC	0.07 58	0.07 97	0.07 132	0.08 108	0.06 79	0.07 97	0.05 78	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.09 118	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.08 76	0.08 56	0.08 37	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.08 43	0.05 40	0.04 70	0.05 62	0.08 52	0.07 47	0.07 51	0.09 62

MGS-Stereo	0.08 69	0.06 74	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.05 36	0.09 56	0.07 76	0.10 66	0.04 53	0.05 77	0.07 47	0.08 56	0.15 97	0.11 120	0.12 92	0.09 118	0.12 75	0.07 75	0.05 97	0.05 62	0.10 77	0.09 60	0.11 92	0.10 77

anonymousdsp2	0.08 69	0.07 97	0.05 74	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.12 80	0.06 57	0.17 98	0.06 60	0.08 52	0.04 53	0.05 77	0.07 47	0.08 56	0.13 76	0.08 56	0.10 73	0.07 70	0.12 75	0.06 58	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.08 53	0.08 57	0.07 49

test_5	0.08 69	0.05 51	0.07 132	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.09 64	0.05 36	0.05 34	0.07 76	0.12 85	0.12 188	0.02 19	0.07 47	0.09 73	0.07 31	0.07 49	0.08 47	0.06 54	0.10 55	0.09 128	0.02 23	0.07 124	0.10 77	0.13 124	0.13 116	0.18 171

AnonymousM	0.08 69	0.05 51	0.04 46	0.06 76	0.05 55	0.04 39	0.04 68	0.13 99	0.05 36	0.20 131	0.06 60	0.11 78	0.03 36	0.06 94	0.09 112	0.09 73	0.19 164	0.08 56	0.12 92	0.07 70	0.16 145	0.06 58	0.04 70	0.04 40	0.08 52	0.11 97	0.10 78	0.09 62

raft+_RVC	0.08 69	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.06 79	0.07 97	0.04 68	0.10 71	0.08 99	0.17 98	0.08 99	0.09 58	0.04 53	0.04 61	0.08 76	0.07 41	0.13 76	0.09 82	0.11 81	0.06 54	0.13 94	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.10 77	0.09 60	0.09 72	0.08 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 69	0.06 74	0.05 74	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.14 109	0.07 80	0.21 141	0.04 24	0.12 85	0.04 53	0.03 37	0.07 47	0.09 73	0.09 49	0.06 32	0.10 73	0.05 38	0.11 61	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.12 101	0.09 60	0.09 72	0.09 62

GCAP-BAT	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 184	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 103	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

test_for_model	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 184	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 103	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala2	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 184	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 103	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 184	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 103	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala_base	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 184	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 103	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

GCAP-Stereo	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 184	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 103	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

4D-IteraStereo	0.09 75	0.06 74	0.05 74	0.06 76	0.06 79	0.06 79	0.04 68	0.15 114	0.10 155	0.22 149	0.08 99	0.14 112	0.06 101	0.03 37	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.09 82	0.11 81	0.07 70	0.15 128	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.10 77	0.10 73	0.08 57	0.08 55

LoS_RVC	0.09 75	0.07 97	0.05 74	0.05 54	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.18 110	0.11 151	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.10 53	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.14 135	0.10 73	0.10 78	0.13 107

tt_ll	0.09 75	0.07 97	0.05 74	0.05 54	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.18 110	0.11 151	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.10 53	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.14 135	0.10 73	0.10 78	0.13 107

CAS	0.09 75	0.07 97	0.05 74	0.06 76	0.05 55	0.05 63	0.04 68	0.14 109	0.05 36	0.11 65	0.10 140	0.11 78	0.05 74	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.11 63	0.10 103	0.14 126	0.07 70	0.12 75	0.07 75	0.05 97	0.05 62	0.13 112	0.11 97	0.09 72	0.14 117

TestStereo1	0.09 75	0.07 97	0.06 103	0.04 38	0.05 55	0.06 79	0.06 111	0.07 51	0.07 80	0.09 56	0.07 76	0.11 78	0.14 216	0.04 61	0.09 112	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.09 62	0.08 92	0.13 94	0.12 202	0.02 23	0.04 40	0.15 148	0.13 124	0.16 152	0.20 194

TESTraft	0.09 75	0.06 74	0.06 103	0.04 38	0.04 37	0.05 63	0.06 111	0.09 64	0.08 99	0.09 56	0.08 99	0.12 85	0.13 201	0.03 37	0.09 112	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.08 47	0.07 70	0.13 94	0.12 202	0.02 23	0.05 62	0.14 135	0.12 107	0.14 129	0.20 194

IER	0.09 75	0.07 97	0.07 132	0.09 127	0.07 95	0.08 107	0.06 111	0.12 80	0.07 80	0.14 75	0.11 151	0.10 66	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.09 73	0.15 97	0.11 120	0.11 81	0.07 70	0.11 61	0.07 75	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.11 92	0.14 117

RAFT+CT+SA	0.09 75	0.05 51	0.07 132	0.05 54	0.05 55	0.04 39	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.08 52	0.07 76	0.15 117	0.13 201	0.04 61	0.10 151	0.10 102	0.09 49	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.12 75	0.11 183	0.02 23	0.06 87	0.13 112	0.12 107	0.11 92	0.17 154

SA-5K	0.09 75	0.07 97	0.06 103	0.04 38	0.05 55	0.06 79	0.06 111	0.07 51	0.07 80	0.09 56	0.07 76	0.11 78	0.14 216	0.04 61	0.09 112	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.09 62	0.08 92	0.13 94	0.12 202	0.02 23	0.04 40	0.15 148	0.13 124	0.16 152	0.20 194

test_4	0.09 75	0.05 51	0.07 132	0.05 54	0.06 79	0.03 27	0.02 17	0.11 75	0.09 131	0.17 98	0.06 60	0.09 58	0.06 101	0.03 37	0.09 112	0.09 73	0.15 97	0.08 56	0.10 73	0.07 70	0.16 145	0.08 92	0.02 23	0.07 124	0.09 61	0.15 168	0.12 102	0.18 171

CIPLG	0.09 75	0.06 74	0.05 74	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.06 101	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 120	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.09 60	0.10 78	0.10 77

IPLG	0.09 75	0.07 97	0.07 132	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.15 114	0.06 57	0.22 149	0.06 60	0.15 117	0.05 74	0.04 61	0.08 76	0.10 102	0.16 111	0.10 103	0.14 126	0.09 118	0.13 94	0.08 92	0.04 70	0.07 124	0.13 112	0.11 97	0.11 92	0.08 55

IPLGR_C	0.09 75	0.06 74	0.05 74	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 120	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.09 60	0.10 78	0.10 77

ACRE	0.09 75	0.06 74	0.05 74	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 120	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.10 78	0.10 77

rafts_anoy	0.09 75	0.08 132	0.07 132	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.05 36	0.17 98	0.09 118	0.12 85	0.05 74	0.03 37	0.09 112	0.10 102	0.15 97	0.12 150	0.13 113	0.07 70	0.14 110	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.09 72	0.11 87

RALCasStereoNet	0.09 75	0.08 132	0.06 103	0.09 127	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.12 80	0.05 36	0.18 110	0.07 76	0.12 85	0.05 74	0.04 61	0.09 112	0.10 102	0.18 144	0.12 150	0.13 113	0.08 92	0.15 128	0.08 92	0.05 97	0.06 87	0.12 101	0.09 60	0.10 78	0.08 55

RALAANet	0.09 75	0.08 132	0.06 103	0.07 97	0.05 55	0.08 107	0.05 78	0.10 71	0.07 80	0.12 67	0.09 118	0.10 66	0.06 101	0.03 37	0.08 76	0.09 73	0.13 76	0.11 120	0.15 138	0.08 92	0.12 75	0.07 75	0.04 70	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.11 92	0.11 87

UPFNet	0.09 75	0.08 132	0.08 154	0.09 127	0.07 95	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.09 131	0.14 75	0.09 118	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.10 102	0.13 76	0.11 120	0.10 73	0.07 70	0.09 47	0.07 75	0.06 118	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.10 78	0.10 77

HITNet	0.09 75	0.07 97	0.06 103	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.05 78	0.11 75	0.07 80	0.19 123	0.08 99	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.08 56	0.13 76	0.11 120	0.10 73	0.06 54	0.10 55	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.12 101	0.11 97	0.16 152	0.13 107
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
coex_refinement	0.10 100	0.10 162	0.07 132	0.09 127	0.08 117	0.09 122	0.06 111	0.17 134	0.10 155	0.20 131	0.11 151	0.11 78	0.07 126	0.07 125	0.11 188	0.14 231	0.15 97	0.11 120	0.12 92	0.06 54	0.12 75	0.08 92	0.06 118	0.07 124	0.12 101	0.12 107	0.11 92	0.13 107

castereo++	0.10 100	0.07 97	0.05 74	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 131	0.24 184	0.08 99	0.17 143	0.06 101	0.05 77	0.09 112	0.10 102	0.19 164	0.09 82	0.13 113	0.07 70	0.20 211	0.07 75	0.05 97	0.07 124	0.12 101	0.12 107	0.12 102	0.11 87

castereo	0.10 100	0.07 97	0.06 103	0.06 76	0.07 95	0.08 107	0.05 78	0.16 123	0.11 170	0.24 184	0.10 140	0.15 117	0.04 53	0.05 77	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.07 70	0.19 191	0.07 75	0.04 70	0.07 124	0.13 112	0.12 107	0.12 102	0.12 99

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 100	0.07 97	0.06 103	0.08 108	0.05 55	0.07 97	0.03 38	0.11 75	0.15 212	0.20 131	0.15 200	0.11 78	0.07 126	0.08 147	0.08 76	0.09 73	0.16 111	0.11 120	0.12 92	0.08 92	0.12 75	0.11 183	0.06 118	0.07 124	0.12 101	0.14 150	0.12 102	0.16 142

CASnet	0.10 100	0.06 74	0.05 74	0.08 108	0.09 140	0.11 156	0.05 78	0.18 168	0.10 155	0.23 167	0.11 151	0.13 101	0.06 101	0.07 125	0.09 112	0.10 102	0.16 111	0.08 56	0.18 179	0.07 70	0.14 110	0.06 58	0.06 118	0.06 87	0.12 101	0.10 73	0.14 129	0.10 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 100	0.09 149	0.06 103	0.08 108	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.09 64	0.07 80	0.18 110	0.11 151	0.10 66	0.10 170	0.06 94	0.08 76	0.09 73	0.14 90	0.09 82	0.18 179	0.09 118	0.11 61	0.06 58	0.05 97	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.15 142	0.12 99

Sa-1000	0.10 100	0.07 97	0.07 132	0.07 97	0.05 55	0.09 122	0.03 38	0.12 80	0.06 57	0.18 110	0.08 99	0.19 171	0.05 74	0.05 77	0.10 151	0.10 102	0.16 111	0.12 150	0.14 126	0.09 118	0.16 145	0.10 162	0.04 70	0.05 62	0.19 208	0.15 168	0.13 116	0.20 194

SA	0.10 100	0.07 97	0.06 103	0.06 76	0.05 55	0.08 107	0.04 68	0.12 80	0.05 36	0.16 88	0.07 76	0.16 137	0.03 36	0.04 61	0.09 112	0.09 73	0.13 76	0.11 120	0.12 92	0.09 118	0.14 110	0.10 162	0.03 48	0.06 87	0.16 161	0.14 150	0.13 116	0.20 194

test-3	0.10 100	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.07 80	0.24 184	0.07 76	0.19 171	0.07 126	0.06 94	0.10 151	0.10 102	0.21 195	0.09 82	0.15 138	0.10 144	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.12 102	0.11 87

test_1	0.10 100	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.07 80	0.24 184	0.07 76	0.19 171	0.07 126	0.06 94	0.10 151	0.10 102	0.21 195	0.09 82	0.15 138	0.10 144	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.12 102	0.11 87

raftrobust	0.10 100	0.08 132	0.06 103	0.08 108	0.07 95	0.05 63	0.04 68	0.14 109	0.06 57	0.25 216	0.07 76	0.12 85	0.05 74	0.05 77	0.08 76	0.09 73	0.18 144	0.11 120	0.11 81	0.09 118	0.17 166	0.08 92	0.05 97	0.05 62	0.13 112	0.12 107	0.10 78	0.10 77

UNet	0.10 100	0.09 149	0.08 154	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.08 141	0.15 114	0.08 99	0.17 98	0.09 118	0.13 101	0.09 157	0.07 125	0.09 112	0.10 102	0.16 111	0.13 177	0.12 92	0.08 92	0.11 61	0.09 128	0.08 165	0.09 171	0.11 92	0.13 124	0.10 78	0.11 87

DMCA-RVC	0.10 100	0.08 132	0.11 198	0.08 108	0.09 140	0.08 107	0.08 141	0.12 80	0.09 131	0.13 72	0.13 174	0.13 101	0.07 126	0.06 94	0.13 224	0.12 189	0.14 90	0.13 177	0.11 81	0.10 144	0.12 75	0.09 128	0.07 140	0.09 171	0.10 77	0.10 73	0.10 78	0.11 87

DISCO	0.10 100	0.10 162	0.08 154	0.10 146	0.09 140	0.11 156	0.09 158	0.10 71	0.08 99	0.15 82	0.10 140	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.09 112	0.11 147	0.15 97	0.10 103	0.14 126	0.10 144	0.12 75	0.10 162	0.06 118	0.09 171	0.14 135	0.11 97	0.13 116	0.11 87

S2M2_XL	0.11 114	0.07 97	0.08 154	0.07 97	0.07 95	0.10 145	0.08 141	0.18 168	0.06 57	0.21 141	0.09 118	0.22 217	0.05 74	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.17 163	0.09 118	0.20 211	0.08 92	0.08 165	0.06 87	0.11 92	0.09 60	0.14 129	0.16 142

G2L-Stereo	0.11 114	0.10 162	0.08 154	0.09 127	0.09 140	0.08 107	0.07 128	0.17 134	0.08 99	0.22 149	0.09 118	0.16 137	0.13 201	0.07 125	0.08 76	0.11 147	0.16 111	0.11 120	0.11 81	0.09 118	0.14 110	0.09 128	0.09 185	0.07 124	0.13 112	0.14 150	0.14 129	0.11 87

Reg-Stereo(zero)	0.11 114	0.08 132	0.06 103	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.17 134	0.10 155	0.25 216	0.09 118	0.20 186	0.06 101	0.07 125	0.09 112	0.11 147	0.19 164	0.10 103	0.15 138	0.09 118	0.15 128	0.08 92	0.07 140	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 185	0.17 154

HI	0.11 114	0.08 132	0.06 103	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.17 134	0.10 155	0.25 216	0.09 118	0.20 186	0.06 101	0.07 125	0.09 112	0.11 147	0.19 164	0.10 103	0.15 138	0.09 118	0.15 128	0.08 92	0.07 140	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 185	0.17 154

trnet	0.11 114	0.08 132	0.05 74	0.07 97	0.07 95	0.07 97	0.05 78	0.18 168	0.05 36	0.27 247	0.07 76	0.18 159	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.22 208	0.08 56	0.12 92	0.07 70	0.20 211	0.08 92	0.06 118	0.05 62	0.11 92	0.13 124	0.17 166	0.16 142

CES	0.11 114	0.06 74	0.06 103	0.06 76	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.35 277	0.05 36	0.15 82	0.23 265	0.13 101	0.04 53	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.19 164	0.08 56	0.14 126	0.08 92	0.28 286	0.08 92	0.07 140	0.04 40	0.14 135	0.11 97	0.13 116	0.16 142

EGLCR-Stereo	0.11 114	0.06 74	0.04 46	0.08 108	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.17 134	0.09 131	0.27 247	0.06 60	0.19 171	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.10 103	0.16 154	0.07 70	0.17 166	0.07 75	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.12 107	0.18 185	0.18 171

MIPNet	0.11 114	0.09 149	0.06 103	0.07 97	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.17 134	0.06 57	0.23 167	0.07 76	0.15 117	0.08 145	0.05 77	0.09 112	0.10 102	0.17 125	0.11 120	0.20 198	0.12 186	0.13 94	0.10 162	0.05 97	0.07 124	0.15 148	0.13 124	0.11 92	0.13 107

GMOStereo	0.11 114	0.07 97	0.09 166	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 131	0.24 184	0.07 76	0.17 143	0.09 157	0.05 77	0.10 151	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 194	0.16 193	0.14 129	0.17 154

error version	0.11 114	0.07 97	0.09 166	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 131	0.24 184	0.07 76	0.17 143	0.09 157	0.05 77	0.10 151	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 194	0.16 193	0.14 129	0.17 154

test-v	0.11 114	0.07 97	0.09 166	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 131	0.24 184	0.07 76	0.17 143	0.09 157	0.05 77	0.10 151	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 194	0.16 193	0.14 129	0.17 154

test_3	0.11 114	0.07 97	0.07 132	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.09 131	0.24 184	0.09 118	0.21 204	0.11 180	0.06 94	0.13 224	0.13 210	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.10 144	0.18 179	0.08 92	0.04 70	0.08 148	0.13 112	0.15 168	0.13 116	0.14 117

test-2	0.11 114	0.07 97	0.09 166	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 131	0.24 184	0.07 76	0.17 143	0.09 157	0.05 77	0.10 151	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 194	0.16 193	0.14 129	0.17 154

CREStereo++_RVC	0.11 114	0.07 97	0.05 74	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.07 128	0.16 123	0.09 131	0.26 233	0.09 118	0.17 143	0.13 201	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.08 56	0.13 113	0.07 70	0.19 191	0.08 92	0.06 118	0.06 87	0.14 135	0.11 97	0.16 152	0.15 128
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 114	0.06 74	0.06 103	0.10 146	0.09 140	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.08 99	0.22 149	0.08 99	0.13 101	0.07 126	0.08 147	0.10 151	0.13 210	0.20 180	0.13 177	0.18 179	0.08 92	0.18 179	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.15 142	0.14 117

XX-TBD	0.11 114	0.06 74	0.06 103	0.10 146	0.09 140	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.08 99	0.22 149	0.08 99	0.13 101	0.07 126	0.08 147	0.10 151	0.13 210	0.20 180	0.13 177	0.18 179	0.08 92	0.18 179	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.15 142	0.14 117

HCRNet	0.11 114	0.17 239	0.06 103	0.22 239	0.08 117	0.15 194	0.08 141	0.13 99	0.04 21	0.46 302	0.12 162	0.24 228	0.07 126	0.07 125	0.08 76	0.06 24	0.14 90	0.08 56	0.20 198	0.08 92	0.09 47	0.05 40	0.11 209	0.06 87	0.06 31	0.05 23	0.05 30	0.08 55

CREStereo	0.11 114	0.08 132	0.06 103	0.08 108	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.18 168	0.05 36	0.26 233	0.08 99	0.18 159	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.22 208	0.09 82	0.13 113	0.08 92	0.20 211	0.09 128	0.06 118	0.05 62	0.11 92	0.13 124	0.17 166	0.15 128
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
HGLStereo	0.11 114	0.10 162	0.08 154	0.09 127	0.10 158	0.09 122	0.06 111	0.14 109	0.08 99	0.18 110	0.15 200	0.09 58	0.06 101	0.08 147	0.09 112	0.10 102	0.17 125	0.13 177	0.14 126	0.10 144	0.11 61	0.09 128	0.08 165	0.08 148	0.13 112	0.12 107	0.10 78	0.11 87

DSFCA	0.11 114	0.13 202	0.09 166	0.10 146	0.08 117	0.11 156	0.11 188	0.12 80	0.09 131	0.12 67	0.13 174	0.14 112	0.07 126	0.05 77	0.09 112	0.11 147	0.15 97	0.13 177	0.16 154	0.10 144	0.13 94	0.12 202	0.07 140	0.09 171	0.12 101	0.13 124	0.10 78	0.13 107

PMTNet	0.11 114	0.10 162	0.06 103	0.12 174	0.09 140	0.07 97	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.28 263	0.06 60	0.18 159	0.04 53	0.07 125	0.09 112	0.11 147	0.19 164	0.09 82	0.14 126	0.08 92	0.17 166	0.09 128	0.07 140	0.05 62	0.13 112	0.12 107	0.17 166	0.15 128

BEATNet_4x	0.11 114	0.10 162	0.08 154	0.09 127	0.09 140	0.09 122	0.08 141	0.12 80	0.08 99	0.21 141	0.09 118	0.15 117	0.09 157	0.07 125	0.10 151	0.09 73	0.13 76	0.13 177	0.11 81	0.08 92	0.13 94	0.11 183	0.08 165	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 185	0.18 171

DeepPrunerF	0.11 114	0.10 162	0.10 185	0.13 186	0.13 201	0.09 122	0.09 158	0.15 114	0.11 170	0.12 67	0.14 187	0.10 66	0.09 157	0.07 125	0.12 204	0.11 147	0.11 63	0.13 177	0.13 113	0.11 165	0.13 94	0.08 92	0.08 165	0.08 148	0.17 173	0.14 150	0.11 92	0.14 117

ADCP+	0.11 114	0.10 162	0.08 154	0.09 127	0.07 95	0.09 122	0.08 141	0.13 99	0.11 170	0.16 88	0.12 162	0.18 159	0.08 145	0.07 125	0.10 151	0.09 73	0.16 111	0.11 120	0.14 126	0.09 118	0.12 75	0.09 128	0.08 165	0.08 148	0.11 92	0.15 168	0.11 92	0.11 87

RASNet	0.11 114	0.10 162	0.09 166	0.10 146	0.07 95	0.08 107	0.08 141	0.19 192	0.09 131	0.17 98	0.10 140	0.13 101	0.08 145	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.15 97	0.09 82	0.12 92	0.06 54	0.15 128	0.09 128	0.05 97	0.10 187	0.13 112	0.11 97	0.17 166	0.17 154

iResNet_ROB	0.11 114	0.08 132	0.07 132	0.11 162	0.08 117	0.12 165	0.07 128	0.15 114	0.08 99	0.23 167	0.10 140	0.15 117	0.15 224	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.17 125	0.12 150	0.13 113	0.09 118	0.14 110	0.09 128	0.07 140	0.08 148	0.14 135	0.12 107	0.15 142	0.15 128

DN-CSS_ROB	0.11 114	0.09 149	0.11 198	0.08 108	0.09 140	0.08 107	0.08 141	0.16 123	0.10 155	0.23 167	0.17 220	0.18 159	0.14 216	0.05 77	0.08 76	0.09 73	0.13 76	0.10 103	0.18 179	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.07 140	0.08 148	0.13 112	0.10 73	0.12 102	0.10 77

zero-FE	0.12 141	0.07 97	0.04 46	0.11 162	0.08 117	0.15 194	0.12 198	0.18 168	0.08 99	0.23 167	0.08 99	0.19 171	0.07 126	0.08 147	0.08 76	0.11 147	0.23 218	0.09 82	0.17 163	0.10 144	0.20 211	0.09 128	0.07 140	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.16 152	0.20 194

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 141	0.07 97	0.04 46	0.09 127	0.09 140	0.11 156	0.10 175	0.18 168	0.08 99	0.24 184	0.09 118	0.16 137	0.04 53	0.09 165	0.09 112	0.11 147	0.21 195	0.10 103	0.17 163	0.09 118	0.20 211	0.10 162	0.05 97	0.06 87	0.15 148	0.13 124	0.16 152	0.27 235

AE-Stereo	0.12 141	0.09 149	0.08 154	0.11 162	0.09 140	0.08 107	0.05 78	0.17 134	0.14 204	0.24 184	0.09 118	0.19 171	0.10 170	0.07 125	0.10 151	0.12 189	0.24 234	0.13 177	0.16 154	0.11 165	0.18 179	0.09 128	0.05 97	0.09 171	0.13 112	0.14 150	0.15 142	0.15 128

raft_robust	0.12 141	0.09 149	0.09 166	0.11 162	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.15 114	0.08 99	0.23 167	0.07 76	0.20 186	0.11 180	0.09 165	0.11 188	0.12 189	0.16 111	0.12 150	0.13 113	0.10 144	0.15 128	0.11 183	0.03 48	0.07 124	0.18 194	0.16 193	0.15 142	0.14 117

IPLGR	0.12 141	0.09 149	0.09 166	0.09 127	0.10 158	0.09 122	0.07 128	0.18 168	0.09 131	0.22 149	0.10 140	0.15 117	0.07 126	0.06 94	0.09 112	0.11 147	0.17 125	0.11 120	0.20 198	0.12 186	0.15 128	0.08 92	0.04 70	0.08 148	0.16 161	0.13 124	0.14 129	0.16 142

s12784h	0.12 141	0.09 149	0.06 103	0.11 162	0.09 140	0.08 107	0.06 111	0.18 168	0.07 80	0.27 247	0.11 151	0.19 171	0.08 145	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.21 195	0.08 56	0.15 138	0.07 70	0.20 211	0.08 92	0.05 97	0.07 124	0.16 161	0.14 150	0.18 185	0.21 210

ADLNet	0.12 141	0.11 176	0.08 154	0.12 174	0.10 158	0.16 204	0.12 198	0.14 109	0.07 80	0.13 72	0.10 140	0.25 229	0.10 170	0.28 274	0.09 112	0.10 102	0.17 125	0.09 82	0.13 113	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.13 227	0.06 87	0.13 112	0.12 107	0.12 102	0.14 117

GMStereo	0.12 141	0.12 189	0.07 132	0.11 162	0.11 175	0.13 174	0.09 158	0.17 134	0.10 155	0.17 98	0.13 174	0.21 204	0.11 180	0.07 125	0.10 151	0.09 73	0.17 125	0.10 103	0.17 163	0.12 186	0.14 110	0.09 128	0.07 140	0.09 171	0.14 135	0.13 124	0.15 142	0.12 99
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 141	0.11 176	0.12 213	0.12 174	0.10 158	0.11 156	0.13 204	0.15 114	0.12 186	0.13 72	0.12 162	0.13 101	0.09 157	0.09 165	0.15 249	0.13 210	0.15 97	0.11 120	0.16 154	0.09 118	0.13 94	0.10 162	0.10 199	0.10 187	0.12 101	0.10 73	0.13 116	0.12 99

CFNet	0.12 141	0.11 176	0.08 154	0.14 193	0.12 189	0.11 156	0.09 158	0.19 192	0.10 155	0.18 110	0.12 162	0.25 229	0.10 170	0.08 147	0.08 76	0.09 73	0.17 125	0.12 150	0.12 92	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.06 118	0.09 171	0.15 148	0.12 107	0.13 116	0.13 107

iResNetv2_ROB	0.12 141	0.08 132	0.07 132	0.12 174	0.09 140	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.08 99	0.22 149	0.12 162	0.20 186	0.15 224	0.06 94	0.08 76	0.08 56	0.16 111	0.11 120	0.17 163	0.10 144	0.14 110	0.09 128	0.09 185	0.10 187	0.14 135	0.12 107	0.19 197	0.12 99

PDISCO_ROB	0.12 141	0.13 202	0.13 222	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.09 158	0.09 64	0.08 99	0.11 65	0.10 140	0.06 44	0.05 74	0.05 77	0.09 112	0.11 147	0.14 90	0.16 227	0.09 62	0.10 144	0.14 110	0.12 202	0.04 70	0.08 148	0.16 161	0.21 246	0.32 262	0.19 186

S2M2	0.13 153	0.10 162	0.09 166	0.12 174	0.08 117	0.13 174	0.10 175	0.16 123	0.08 99	0.21 141	0.07 76	0.17 143	0.03 36	0.17 243	0.11 188	0.09 73	0.22 208	0.12 150	0.16 154	0.11 165	0.18 179	0.09 128	0.12 220	0.08 148	0.13 112	0.12 107	0.15 142	0.20 194

gcap-zeroshot	0.13 153	0.08 132	0.05 74	0.08 108	0.10 158	0.11 156	0.09 158	0.18 168	0.09 131	0.28 263	0.08 99	0.20 186	0.06 101	0.10 180	0.09 112	0.12 189	0.23 218	0.11 120	0.27 247	0.12 186	0.20 211	0.11 183	0.07 140	0.08 148	0.12 101	0.17 211	0.17 166	0.18 171

MSKI-zero shot	0.13 153	0.08 132	0.05 74	0.09 127	0.11 175	0.09 122	0.07 128	0.19 192	0.09 131	0.28 263	0.10 140	0.19 171	0.06 101	0.11 192	0.10 151	0.11 147	0.24 234	0.11 120	0.17 163	0.11 165	0.21 233	0.10 162	0.07 140	0.08 148	0.14 135	0.17 211	0.18 185	0.18 171

Any-RAFT	0.13 153	0.07 97	0.05 74	0.10 146	0.09 140	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.10 155	0.26 233	0.09 118	0.20 186	0.08 145	0.10 180	0.09 112	0.10 102	0.22 208	0.11 120	0.20 198	0.10 144	0.21 233	0.09 128	0.08 165	0.06 87	0.16 161	0.15 168	0.17 166	0.17 154

RAFT-Test	0.13 153	0.07 97	0.06 103	0.09 127	0.11 175	0.13 174	0.09 158	0.17 134	0.11 170	0.27 247	0.10 140	0.20 186	0.05 74	0.12 211	0.10 151	0.11 147	0.23 218	0.12 150	0.21 209	0.14 215	0.21 233	0.11 183	0.06 118	0.08 148	0.17 173	0.15 168	0.17 166	0.17 154

HH	0.13 153	0.06 74	0.05 74	0.11 162	0.11 175	0.16 204	0.08 141	0.19 192	0.07 80	0.28 263	0.08 99	0.18 159	0.05 74	0.12 211	0.10 151	0.10 102	0.23 218	0.12 150	0.15 138	0.10 144	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.08 148	0.13 112	0.14 150	0.19 197	0.23 217

HanStereo	0.13 153	0.06 74	0.05 74	0.11 162	0.11 175	0.16 204	0.08 141	0.19 192	0.07 80	0.28 263	0.08 99	0.18 159	0.05 74	0.12 211	0.10 151	0.10 102	0.23 218	0.12 150	0.15 138	0.10 144	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.08 148	0.13 112	0.14 150	0.19 197	0.23 217

anonymity	0.13 153	0.06 74	0.05 74	0.09 127	0.10 158	0.09 122	0.07 128	0.18 168	0.08 99	0.28 263	0.12 162	0.19 171	0.06 101	0.09 165	0.09 112	0.13 210	0.23 218	0.12 150	0.17 163	0.15 229	0.19 191	0.10 162	0.09 185	0.07 124	0.19 208	0.18 224	0.19 197	0.19 186

iRaft-Stereo_20w	0.13 153	0.07 97	0.05 74	0.12 174	0.12 189	0.12 165	0.09 158	0.16 123	0.10 155	0.28 263	0.09 118	0.19 171	0.04 53	0.10 180	0.09 112	0.11 147	0.24 234	0.11 120	0.15 138	0.13 204	0.20 211	0.08 92	0.09 185	0.06 87	0.17 173	0.13 124	0.20 209	0.25 227

GLC_STEREO	0.13 153	0.11 176	0.12 213	0.12 174	0.11 175	0.10 145	0.10 175	0.19 192	0.07 80	0.25 216	0.13 174	0.12 85	0.07 126	0.07 125	0.08 76	0.12 189	0.24 234	0.11 120	0.17 163	0.09 118	0.27 281	0.15 238	0.07 140	0.07 124	0.15 148	0.09 60	0.20 209	0.12 99

TRStereo	0.13 153	0.07 97	0.05 74	0.09 127	0.08 117	0.17 213	0.13 204	0.18 168	0.07 80	0.25 216	0.09 118	0.20 186	0.04 53	0.10 180	0.09 112	0.10 102	0.22 208	0.11 120	0.22 216	0.13 204	0.19 191	0.09 128	0.09 185	0.07 124	0.16 161	0.15 168	0.24 237	0.20 194

LMCR-Stereo	0.13 153	0.09 149	0.07 132	0.11 162	0.08 117	0.11 156	0.09 158	0.18 168	0.09 131	0.19 123	0.14 187	0.19 171	0.14 216	0.10 180	0.09 112	0.11 147	0.20 180	0.13 177	0.19 192	0.10 144	0.18 179	0.10 162	0.08 165	0.08 148	0.15 148	0.13 124	0.18 185	0.17 154

TestStereo	0.13 153	0.12 189	0.10 185	0.11 162	0.08 117	0.11 156	0.10 175	0.18 168	0.11 170	0.24 184	0.13 174	0.20 186	0.08 145	0.06 94	0.11 188	0.10 102	0.20 180	0.11 120	0.20 198	0.10 144	0.21 233	0.10 162	0.06 118	0.12 215	0.19 208	0.11 97	0.12 102	0.13 107

CFNet_pseudo	0.13 153	0.11 176	0.11 198	0.14 193	0.11 175	0.12 165	0.11 188	0.19 192	0.12 186	0.24 184	0.14 187	0.16 137	0.15 224	0.08 147	0.09 112	0.10 102	0.16 111	0.13 177	0.13 113	0.08 92	0.15 128	0.08 92	0.08 165	0.09 171	0.15 148	0.14 150	0.19 197	0.20 194

EAI-Stereo	0.13 153	0.07 97	0.04 46	0.10 146	0.10 158	0.10 145	0.09 158	0.17 134	0.10 155	0.26 233	0.11 151	0.20 186	0.05 74	0.10 180	0.10 151	0.11 147	0.23 218	0.12 150	0.18 179	0.12 186	0.19 191	0.08 92	0.08 165	0.08 148	0.16 161	0.14 150	0.15 142	0.20 194

FADNet-RVC-Resample	0.13 153	0.10 162	0.12 213	0.12 174	0.10 158	0.13 174	0.10 175	0.16 123	0.13 195	0.18 110	0.13 174	0.17 143	0.11 180	0.10 180	0.10 151	0.09 73	0.13 76	0.15 216	0.15 138	0.17 246	0.15 128	0.12 202	0.10 199	0.13 225	0.17 173	0.13 124	0.12 102	0.11 87

STTStereo	0.13 153	0.14 215	0.17 254	0.13 186	0.15 219	0.13 174	0.20 241	0.13 99	0.13 195	0.15 82	0.15 200	0.17 143	0.10 170	0.11 192	0.12 204	0.12 189	0.15 97	0.14 202	0.13 113	0.11 165	0.12 75	0.10 162	0.07 140	0.09 171	0.15 148	0.13 124	0.12 102	0.16 142

R-Stereo Train	0.13 153	0.07 97	0.07 132	0.09 127	0.10 158	0.15 194	0.05 78	0.16 123	0.12 186	0.28 263	0.12 162	0.20 186	0.08 145	0.11 192	0.09 112	0.11 147	0.24 234	0.12 150	0.16 154	0.11 165	0.21 233	0.11 183	0.08 165	0.07 124	0.15 148	0.15 168	0.16 152	0.15 128

ADCRef	0.13 153	0.10 162	0.09 166	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.08 141	0.17 134	0.14 204	0.21 141	0.15 200	0.15 117	0.13 201	0.05 77	0.10 151	0.11 147	0.16 111	0.14 202	0.19 192	0.12 186	0.15 128	0.12 202	0.09 185	0.11 199	0.13 112	0.18 224	0.13 116	0.18 171

RAFT-Stereo	0.13 153	0.07 97	0.07 132	0.09 127	0.10 158	0.15 194	0.05 78	0.16 123	0.12 186	0.28 263	0.12 162	0.20 186	0.08 145	0.11 192	0.09 112	0.11 147	0.24 234	0.12 150	0.16 154	0.11 165	0.21 233	0.11 183	0.08 165	0.07 124	0.15 148	0.15 168	0.16 152	0.15 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 153	0.08 132	0.06 103	0.09 127	0.12 189	0.10 145	0.08 141	0.17 134	0.11 170	0.27 247	0.09 118	0.20 186	0.06 101	0.12 211	0.10 151	0.11 147	0.24 234	0.12 150	0.19 192	0.16 241	0.21 233	0.11 183	0.07 140	0.08 148	0.17 173	0.14 150	0.17 166	0.18 171

CFNet_RVC	0.13 153	0.12 189	0.10 185	0.14 193	0.11 175	0.14 182	0.09 158	0.17 134	0.09 131	0.19 123	0.13 174	0.21 204	0.09 157	0.09 165	0.10 151	0.13 210	0.18 144	0.13 177	0.15 138	0.11 165	0.16 145	0.08 92	0.06 118	0.09 171	0.15 148	0.12 107	0.16 152	0.17 154

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 153	0.13 202	0.13 222	0.14 193	0.15 219	0.13 174	0.20 241	0.13 99	0.15 212	0.16 88	0.16 211	0.21 204	0.09 157	0.15 238	0.10 151	0.12 189	0.15 97	0.12 150	0.11 81	0.09 118	0.11 61	0.09 128	0.08 165	0.08 148	0.13 112	0.13 124	0.11 92	0.15 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 153	0.12 189	0.11 198	0.10 146	0.10 158	0.10 145	0.09 158	0.16 123	0.11 170	0.18 110	0.17 220	0.19 171	0.13 201	0.11 192	0.11 188	0.10 102	0.17 125	0.13 177	0.13 113	0.10 144	0.17 166	0.10 162	0.09 185	0.12 215	0.27 262	0.16 193	0.16 152	0.13 107

PWCDC_ROB	0.13 153	0.06 74	0.09 166	0.07 97	0.13 201	0.08 107	0.13 204	0.06 39	0.24 262	0.09 56	0.15 200	0.09 58	0.43 288	0.26 268	0.10 151	0.10 102	0.09 49	0.12 150	0.08 47	0.11 165	0.08 43	0.11 183	0.19 251	0.13 225	0.07 42	0.13 124	0.08 57	0.18 171

model_zeroshot	0.14 178	0.09 149	0.06 103	0.10 146	0.10 158	0.14 182	0.08 141	0.20 210	0.12 186	0.28 263	0.08 99	0.21 204	0.06 101	0.11 192	0.09 112	0.12 189	0.26 258	0.13 177	0.27 247	0.11 165	0.20 211	0.13 219	0.11 209	0.09 171	0.17 173	0.17 211	0.18 185	0.18 171

MyStereo04	0.14 178	0.12 189	0.10 185	0.08 108	0.09 140	0.10 145	0.08 141	0.22 230	0.19 241	0.24 184	0.16 211	0.23 220	0.11 180	0.04 61	0.10 151	0.11 147	0.17 125	0.12 150	0.21 209	0.12 186	0.16 145	0.11 183	0.06 118	0.11 199	0.21 233	0.12 107	0.16 152	0.15 128

IGEV_Zeroshot_test	0.14 178	0.07 97	0.05 74	0.13 186	0.13 201	0.10 145	0.11 188	0.17 134	0.09 131	0.28 263	0.09 118	0.23 220	0.05 74	0.12 211	0.09 112	0.11 147	0.23 218	0.11 120	0.16 154	0.12 186	0.20 211	0.09 128	0.09 185	0.06 87	0.19 208	0.14 150	0.23 229	0.27 235

dd	0.14 178	0.12 189	0.07 132	0.25 252	0.10 158	0.19 232	0.09 158	0.17 134	0.08 99	0.17 98	0.08 99	0.33 244	0.08 145	0.06 94	0.10 151	0.11 147	0.24 234	0.11 120	0.25 237	0.09 118	0.15 128	0.09 128	0.06 118	0.09 171	0.17 173	0.13 124	0.18 185	0.15 128

AACVNet	0.14 178	0.13 202	0.10 185	0.13 186	0.13 201	0.14 182	0.10 175	0.19 192	0.11 170	0.22 149	0.17 220	0.13 101	0.10 170	0.09 165	0.11 188	0.11 147	0.21 195	0.13 177	0.17 163	0.12 186	0.16 145	0.11 183	0.11 209	0.11 199	0.17 173	0.13 124	0.14 129	0.16 142

cross-raft	0.14 178	0.08 132	0.07 132	0.08 108	0.10 158	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.13 195	0.27 247	0.11 151	0.21 204	0.05 74	0.11 192	0.13 224	0.14 231	0.22 208	0.11 120	0.23 226	0.13 204	0.23 260	0.09 128	0.06 118	0.08 148	0.22 243	0.17 211	0.14 129	0.15 128

test-1	0.14 178	0.06 74	0.07 132	0.11 162	0.10 158	0.18 221	0.14 210	0.19 192	0.13 195	0.28 263	0.10 140	0.19 171	0.11 180	0.12 211	0.12 204	0.13 210	0.22 208	0.12 150	0.22 216	0.10 144	0.24 267	0.08 92	0.09 185	0.08 148	0.21 233	0.18 224	0.15 142	0.17 154

GEStereo_RVC	0.14 178	0.13 202	0.10 185	0.11 162	0.12 189	0.12 165	0.11 188	0.18 168	0.13 195	0.24 184	0.16 211	0.18 159	0.10 170	0.06 94	0.12 204	0.11 147	0.20 180	0.17 240	0.23 226	0.13 204	0.15 128	0.13 219	0.07 140	0.11 199	0.20 220	0.14 150	0.13 116	0.19 186

sAnonymous2	0.14 178	0.09 149	0.10 185	0.10 146	0.09 140	0.09 122	0.11 188	0.22 230	0.11 170	0.23 167	0.16 211	0.15 117	0.10 170	0.06 94	0.12 204	0.13 210	0.18 144	0.15 216	0.21 209	0.14 215	0.16 145	0.14 226	0.04 70	0.10 187	0.17 173	0.17 211	0.17 166	0.16 142

CroCo_RVC	0.14 178	0.09 149	0.10 185	0.10 146	0.09 140	0.09 122	0.11 188	0.22 230	0.11 170	0.23 167	0.16 211	0.15 117	0.10 170	0.06 94	0.12 204	0.13 210	0.18 144	0.15 216	0.21 209	0.14 215	0.16 145	0.14 226	0.04 70	0.10 187	0.17 173	0.17 211	0.17 166	0.16 142

sCroCo_RVC	0.14 178	0.09 149	0.09 166	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.19 192	0.14 204	0.18 110	0.12 162	0.13 101	0.14 216	0.06 94	0.13 224	0.15 248	0.22 208	0.15 216	0.22 216	0.13 204	0.21 233	0.16 246	0.06 118	0.12 215	0.17 173	0.16 193	0.17 166	0.17 154

XX-Stereo	0.14 178	0.05 51	0.05 74	0.10 146	0.08 117	0.17 213	0.07 128	0.18 168	0.10 155	0.27 247	0.09 118	0.20 186	0.03 36	0.09 165	0.10 151	0.12 189	0.23 218	0.11 120	0.20 198	0.11 165	0.20 211	0.08 92	0.08 165	0.07 124	0.22 243	0.16 193	0.17 166	0.36 260

GES	0.14 178	0.11 176	0.07 132	0.09 127	0.11 175	0.15 194	0.09 158	0.20 210	0.09 131	0.23 167	0.12 162	0.17 143	0.11 180	0.14 230	0.10 151	0.10 102	0.23 218	0.14 202	0.24 232	0.14 215	0.17 166	0.17 250	0.11 209	0.09 171	0.15 148	0.14 150	0.21 223	0.20 194

psm_up	0.14 178	0.11 176	0.13 222	0.15 205	0.12 189	0.14 182	0.11 188	0.20 210	0.16 217	0.19 123	0.12 162	0.15 117	0.17 233	0.10 180	0.12 204	0.12 189	0.19 164	0.13 177	0.17 163	0.11 165	0.15 128	0.09 128	0.10 199	0.16 246	0.18 194	0.16 193	0.17 166	0.20 194

FADNet-RVC	0.14 178	0.13 202	0.10 185	0.18 222	0.11 175	0.14 182	0.09 158	0.21 221	0.09 131	0.19 123	0.17 220	0.17 143	0.12 188	0.11 192	0.14 239	0.15 248	0.18 144	0.13 177	0.18 179	0.15 229	0.12 75	0.12 202	0.12 220	0.11 199	0.20 220	0.16 193	0.14 129	0.14 117

RTSC	0.14 178	0.11 176	0.10 185	0.12 174	0.11 175	0.12 165	0.10 175	0.16 123	0.13 195	0.18 110	0.13 174	0.15 117	0.13 201	0.08 147	0.11 188	0.13 210	0.20 180	0.13 177	0.21 209	0.12 186	0.16 145	0.12 202	0.07 140	0.10 187	0.16 161	0.16 193	0.21 223	0.32 253

ADCL	0.14 178	0.12 189	0.11 198	0.13 186	0.11 175	0.14 182	0.10 175	0.17 134	0.15 212	0.22 149	0.16 211	0.21 204	0.12 188	0.09 165	0.10 151	0.11 147	0.16 111	0.13 177	0.17 163	0.12 186	0.18 179	0.13 219	0.11 209	0.11 199	0.16 161	0.15 168	0.16 152	0.16 142

DeepPruner_ROB	0.14 178	0.13 202	0.11 198	0.12 174	0.11 175	0.10 145	0.09 158	0.17 134	0.12 186	0.21 141	0.18 234	0.15 117	0.13 201	0.08 147	0.12 204	0.11 147	0.19 164	0.15 216	0.19 192	0.11 165	0.17 166	0.14 226	0.10 199	0.11 199	0.17 173	0.16 193	0.17 166	0.19 186

MLCV	0.14 178	0.11 176	0.09 166	0.16 209	0.12 189	0.14 182	0.11 188	0.21 221	0.10 155	0.24 184	0.13 174	0.21 204	0.14 216	0.08 147	0.09 112	0.10 102	0.19 164	0.11 120	0.19 192	0.09 118	0.17 166	0.08 92	0.10 199	0.09 171	0.16 161	0.13 124	0.16 152	0.19 186

HSM	0.14 178	0.12 189	0.09 166	0.14 193	0.13 201	0.12 165	0.10 175	0.18 168	0.10 155	0.23 167	0.15 200	0.18 159	0.14 216	0.08 147	0.10 151	0.10 102	0.21 195	0.12 150	0.17 163	0.12 186	0.18 179	0.10 162	0.07 140	0.08 148	0.17 173	0.15 168	0.17 166	0.18 171

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 198	0.07 97	0.05 74	0.12 174	0.12 189	0.15 194	0.09 158	0.17 134	0.12 186	0.29 276	0.09 118	0.22 217	0.05 74	0.12 211	0.11 188	0.11 147	0.26 258	0.12 150	0.33 263	0.11 165	0.20 211	0.12 202	0.08 165	0.06 87	0.21 233	0.18 224	0.20 209	0.32 253

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 198	0.07 97	0.05 74	0.14 193	0.12 189	0.15 194	0.10 175	0.18 168	0.08 99	0.26 233	0.08 99	0.19 171	0.08 145	0.11 192	0.10 151	0.12 189	0.26 258	0.13 177	0.26 242	0.11 165	0.20 211	0.10 162	0.08 165	0.07 124	0.20 220	0.18 224	0.19 197	0.31 249

EKT-Stereo	0.15 198	0.10 162	0.07 132	0.13 186	0.12 189	0.16 204	0.17 229	0.18 168	0.11 170	0.26 233	0.17 220	0.17 143	0.07 126	0.11 192	0.09 112	0.11 147	0.24 234	0.15 216	0.23 226	0.12 186	0.24 267	0.10 162	0.07 140	0.08 148	0.20 220	0.15 168	0.17 166	0.18 171

LoS	0.15 198	0.10 162	0.08 154	0.10 146	0.11 175	0.09 122	0.07 128	0.50 298	0.05 36	0.32 281	0.36 293	0.36 250	0.06 101	0.09 165	0.09 112	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.11 165	0.21 233	0.09 128	0.07 140	0.07 124	0.17 173	0.11 97	0.20 209	0.21 210
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 198	0.12 189	0.10 185	0.14 193	0.12 189	0.16 204	0.10 175	0.19 192	0.15 212	0.26 233	0.12 162	0.20 186	0.12 188	0.09 165	0.11 188	0.12 189	0.23 218	0.12 150	0.23 226	0.09 118	0.19 191	0.10 162	0.07 140	0.09 171	0.23 250	0.14 150	0.19 197	0.22 213
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 198	0.13 202	0.09 166	0.18 222	0.17 230	0.16 204	0.19 239	0.15 114	0.11 170	0.16 88	0.14 187	0.15 117	0.05 74	0.45 288	0.09 112	0.10 102	0.17 125	0.12 150	0.14 126	0.09 118	0.17 166	0.09 128	0.28 289	0.07 124	0.17 173	0.15 168	0.12 102	0.13 107

SACVNet	0.15 198	0.14 215	0.13 222	0.16 209	0.13 201	0.14 182	0.12 198	0.19 192	0.17 227	0.19 123	0.17 220	0.14 112	0.07 126	0.14 230	0.13 224	0.13 210	0.19 164	0.16 227	0.20 198	0.13 204	0.16 145	0.14 226	0.12 220	0.13 225	0.20 220	0.18 224	0.19 197	0.17 154

GANet-ADL	0.15 198	0.12 189	0.09 166	0.14 193	0.12 189	0.16 204	0.12 198	0.20 210	0.10 155	0.25 216	0.15 200	0.22 217	0.12 188	0.21 260	0.09 112	0.11 147	0.25 250	0.14 202	0.20 198	0.14 215	0.19 191	0.09 128	0.08 165	0.10 187	0.17 173	0.15 168	0.20 209	0.17 154

ICVP	0.15 198	0.13 202	0.14 233	0.12 174	0.12 189	0.13 174	0.10 175	0.17 134	0.12 186	0.17 98	0.13 174	0.18 159	0.12 188	0.09 165	0.12 204	0.13 210	0.18 144	0.15 216	0.15 138	0.14 215	0.17 166	0.13 219	0.20 254	0.11 199	0.19 208	0.19 237	0.17 166	0.16 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 198	0.12 189	0.12 213	0.16 209	0.14 211	0.17 213	0.14 210	0.20 210	0.13 195	0.22 149	0.14 187	0.19 171	0.18 235	0.12 211	0.10 151	0.12 189	0.18 144	0.13 177	0.17 163	0.12 186	0.16 145	0.11 183	0.09 185	0.10 187	0.19 208	0.20 241	0.19 197	0.27 235

APVNet	0.15 198	0.13 202	0.11 198	0.14 193	0.16 222	0.14 182	0.13 204	0.19 192	0.11 170	0.14 75	0.13 174	0.17 143	0.09 157	0.16 241	0.15 249	0.15 248	0.21 195	0.14 202	0.22 216	0.15 229	0.15 128	0.12 202	0.07 140	0.12 215	0.16 161	0.15 168	0.19 197	0.17 154

AF-Net	0.15 198	0.13 202	0.13 222	0.14 193	0.18 237	0.15 194	0.14 210	0.17 134	0.16 217	0.17 98	0.21 253	0.18 159	0.12 188	0.10 180	0.17 260	0.16 256	0.13 76	0.14 202	0.15 138	0.11 165	0.11 61	0.10 162	0.13 227	0.10 187	0.14 135	0.15 168	0.20 209	0.14 117

RP	0.15 198	0.14 215	0.15 240	0.17 217	0.14 211	0.17 213	0.16 220	0.19 192	0.17 227	0.14 75	0.16 211	0.16 137	0.15 224	0.11 192	0.13 224	0.12 189	0.15 97	0.12 150	0.15 138	0.12 186	0.12 75	0.12 202	0.10 199	0.12 215	0.17 173	0.15 168	0.20 209	0.18 171

Nwc_Net	0.15 198	0.13 202	0.13 222	0.14 193	0.18 237	0.15 194	0.14 210	0.17 134	0.16 217	0.17 98	0.21 253	0.18 159	0.12 188	0.10 180	0.17 260	0.16 256	0.13 76	0.14 202	0.15 138	0.11 165	0.11 61	0.10 162	0.13 227	0.10 187	0.14 135	0.15 168	0.20 209	0.14 117

HSM-Net_RVC	0.15 198	0.12 189	0.10 185	0.17 217	0.13 201	0.14 182	0.10 175	0.18 168	0.14 204	0.25 216	0.18 234	0.28 234	0.16 229	0.11 192	0.11 188	0.11 147	0.19 164	0.13 177	0.16 154	0.11 165	0.17 166	0.11 183	0.08 165	0.11 199	0.19 208	0.16 193	0.23 229	0.24 221
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 198	0.17 239	0.12 213	0.16 209	0.14 211	0.17 213	0.11 188	0.17 134	0.12 186	0.20 131	0.13 174	0.28 234	0.12 188	0.10 180	0.11 188	0.13 210	0.18 144	0.13 177	0.17 163	0.12 186	0.16 145	0.09 128	0.10 199	0.11 199	0.18 194	0.15 168	0.17 166	0.19 186

NVstereo2D	0.15 198	0.11 176	0.11 198	0.19 229	0.14 211	0.21 247	0.24 261	0.13 99	0.11 170	0.16 88	0.14 187	0.10 66	0.07 126	0.39 287	0.11 188	0.11 147	0.21 195	0.14 202	0.15 138	0.10 144	0.12 75	0.08 92	0.24 267	0.08 148	0.14 135	0.12 107	0.14 129	0.12 99

FADNet	0.16 215	0.15 223	0.10 185	0.20 233	0.10 158	0.19 232	0.13 204	0.20 210	0.13 195	0.22 149	0.24 268	0.17 143	0.14 216	0.12 211	0.17 260	0.16 256	0.16 111	0.14 202	0.23 226	0.20 261	0.16 145	0.12 202	0.11 209	0.11 199	0.21 233	0.18 224	0.16 152	0.15 128

stereogan	0.16 215	0.15 223	0.15 240	0.16 209	0.18 237	0.18 221	0.16 220	0.20 210	0.19 241	0.14 75	0.16 211	0.20 186	0.18 235	0.13 224	0.14 239	0.13 210	0.16 111	0.14 202	0.17 163	0.14 215	0.14 110	0.12 202	0.13 227	0.13 225	0.16 161	0.16 193	0.23 229	0.18 171

iResNet	0.16 215	0.11 176	0.09 166	0.15 205	0.13 201	0.17 213	0.12 198	0.21 221	0.14 204	0.25 216	0.13 174	0.35 248	0.32 273	0.08 147	0.10 151	0.11 147	0.20 180	0.12 150	0.25 237	0.14 215	0.18 179	0.11 183	0.12 220	0.13 225	0.18 194	0.14 150	0.20 209	0.18 171

GwcNet-ADL	0.17 218	0.12 189	0.11 198	0.19 229	0.14 211	0.17 213	0.14 210	0.21 221	0.14 204	0.24 184	0.17 220	0.32 243	0.16 229	0.19 253	0.11 188	0.14 231	0.22 208	0.15 216	0.23 226	0.13 204	0.18 179	0.11 183	0.05 97	0.10 187	0.18 194	0.15 168	0.19 197	0.21 210

NCC-stereo	0.17 218	0.16 231	0.16 246	0.16 209	0.17 230	0.18 221	0.18 232	0.19 192	0.20 252	0.16 88	0.19 243	0.21 204	0.21 242	0.12 211	0.20 272	0.18 270	0.18 144	0.19 256	0.18 179	0.15 229	0.15 128	0.15 238	0.15 234	0.12 215	0.18 194	0.17 211	0.24 237	0.20 194

Abc-Net	0.17 218	0.16 231	0.16 246	0.16 209	0.17 230	0.18 221	0.18 232	0.19 192	0.20 252	0.16 88	0.19 243	0.21 204	0.21 242	0.12 211	0.20 272	0.18 270	0.18 144	0.19 256	0.18 179	0.15 229	0.15 128	0.15 238	0.15 234	0.12 215	0.18 194	0.17 211	0.24 237	0.20 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 218	0.19 248	0.17 254	0.23 243	0.18 237	0.18 221	0.16 220	0.22 230	0.13 195	0.23 167	0.20 248	0.44 259	0.08 145	0.11 192	0.12 204	0.10 102	0.13 76	0.13 177	0.26 242	0.11 165	0.11 61	0.07 75	0.18 246	0.15 238	0.17 173	0.21 246	0.13 116	0.20 194

NCCL2	0.17 218	0.17 239	0.16 246	0.13 186	0.13 201	0.13 174	0.12 198	0.21 221	0.17 227	0.22 149	0.15 200	0.23 220	0.13 201	0.09 165	0.15 249	0.16 256	0.18 144	0.17 240	0.19 192	0.17 246	0.21 233	0.17 250	0.11 209	0.16 246	0.25 256	0.26 279	0.20 209	0.24 221

ITSA-stereo	0.18 223	0.14 215	0.11 198	0.26 254	0.16 222	0.18 221	0.16 220	0.25 248	0.17 227	0.25 216	0.17 220	0.33 244	0.24 250	0.16 241	0.11 188	0.11 147	0.21 195	0.15 216	0.22 216	0.10 144	0.19 191	0.11 183	0.15 234	0.11 199	0.22 243	0.15 168	0.20 209	0.23 217

dad	0.18 223	0.16 231	0.11 198	0.36 266	0.16 222	0.24 256	0.21 252	0.24 244	0.09 131	0.22 149	0.11 151	0.38 253	0.11 180	0.08 147	0.12 204	0.10 102	0.27 269	0.12 150	0.29 253	0.10 144	0.19 191	0.12 202	0.08 165	0.13 225	0.18 194	0.14 150	0.31 260	0.22 213

PSMNet-ADL	0.18 223	0.13 202	0.13 222	0.16 209	0.14 211	0.17 213	0.16 220	0.20 210	0.21 258	0.27 247	0.19 243	0.29 240	0.25 253	0.18 248	0.14 239	0.14 231	0.23 218	0.14 202	0.22 216	0.14 215	0.19 191	0.11 183	0.10 199	0.11 199	0.20 220	0.15 168	0.23 229	0.19 186

Anonymous3	0.18 223	0.15 223	0.11 198	0.15 205	0.10 158	0.14 182	0.11 188	0.22 230	0.19 241	0.27 247	0.15 200	0.27 232	0.12 188	0.13 224	0.25 279	0.17 263	0.23 218	0.18 251	0.26 242	0.17 246	0.24 267	0.20 271	0.09 185	0.10 187	0.21 233	0.20 241	0.22 227	0.20 194

FADNet_RVC	0.18 223	0.14 215	0.13 222	0.20 233	0.15 219	0.14 182	0.13 204	0.24 244	0.14 204	0.24 184	0.17 220	0.27 232	0.21 242	0.14 230	0.14 239	0.12 189	0.19 164	0.17 240	0.31 258	0.15 229	0.19 191	0.14 226	0.11 209	0.14 234	0.20 220	0.21 246	0.18 185	0.22 213

XPNet_ROB	0.18 223	0.21 256	0.14 233	0.15 205	0.16 222	0.15 194	0.15 215	0.15 114	0.14 204	0.19 123	0.18 234	0.49 266	0.13 201	0.11 192	0.13 224	0.14 231	0.25 250	0.16 227	0.18 179	0.14 215	0.17 166	0.18 259	0.13 227	0.13 225	0.17 173	0.17 211	0.31 260	0.29 241

DDVS	0.19 229	0.15 223	0.13 222	0.18 222	0.18 237	0.19 232	0.20 241	0.20 210	0.16 217	0.25 216	0.21 253	0.39 256	0.27 261	0.13 224	0.12 204	0.14 231	0.26 258	0.19 256	0.28 251	0.15 229	0.18 179	0.16 246	0.10 199	0.14 234	0.19 208	0.15 168	0.22 227	0.25 227

DAS	0.19 229	0.11 176	0.09 166	0.24 249	0.19 244	0.18 221	0.20 241	0.23 238	0.18 233	0.24 184	0.14 187	0.38 253	0.21 242	0.09 165	0.12 204	0.11 147	0.25 250	0.16 227	0.22 216	0.15 229	0.20 211	0.14 226	0.18 246	0.13 225	0.19 208	0.17 211	0.23 229	0.29 241

SepStereo	0.19 229	0.11 176	0.09 166	0.24 249	0.19 244	0.18 221	0.20 241	0.23 238	0.18 233	0.24 184	0.14 187	0.38 253	0.21 242	0.09 165	0.12 204	0.11 147	0.25 250	0.16 227	0.22 216	0.15 229	0.20 211	0.14 226	0.18 246	0.13 225	0.19 208	0.17 211	0.23 229	0.29 241

RGC	0.19 229	0.17 239	0.17 254	0.19 229	0.20 249	0.20 238	0.15 215	0.22 230	0.26 272	0.17 98	0.20 248	0.21 204	0.24 250	0.15 238	0.23 276	0.18 270	0.18 144	0.16 227	0.18 179	0.16 241	0.17 166	0.13 219	0.12 220	0.15 238	0.20 220	0.21 246	0.23 229	0.24 221

PA-Net	0.19 229	0.21 256	0.25 278	0.14 193	0.20 249	0.18 221	0.20 241	0.21 221	0.19 241	0.18 110	0.14 187	0.17 143	0.21 242	0.26 268	0.16 254	0.18 270	0.15 97	0.19 256	0.13 113	0.17 246	0.14 110	0.15 238	0.10 199	0.16 246	0.17 173	0.25 272	0.17 166	0.35 258
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 229	0.20 251	0.19 264	0.20 233	0.20 249	0.16 204	0.15 215	0.27 254	0.19 241	0.23 167	0.18 234	0.47 265	0.16 229	0.11 192	0.13 224	0.12 189	0.15 97	0.14 202	0.21 209	0.19 257	0.13 94	0.10 162	0.09 185	0.20 257	0.24 252	0.21 246	0.26 248	0.28 239

SGM-Forest	0.19 229	0.18 245	0.16 246	0.23 243	0.18 237	0.20 238	0.18 232	0.23 238	0.17 227	0.20 131	0.15 200	0.23 220	0.18 235	0.22 261	0.17 260	0.18 270	0.19 164	0.17 240	0.18 179	0.15 229	0.17 166	0.18 259	0.25 269	0.18 254	0.22 243	0.18 224	0.25 243	0.24 221
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 229	0.14 215	0.11 198	0.18 222	0.13 201	0.19 232	0.16 220	0.20 210	0.18 233	0.26 233	0.14 187	0.35 248	0.25 253	0.09 165	0.09 112	0.11 147	0.25 250	0.14 202	0.24 232	0.14 215	0.22 249	0.14 226	0.11 209	0.11 199	0.21 233	0.18 224	0.39 278	0.45 279

DCVSM-stereo	0.20 237	0.15 223	0.11 198	0.24 249	0.18 237	0.26 259	0.21 252	0.23 238	0.16 217	0.24 184	0.19 243	0.49 266	0.27 261	0.13 224	0.10 151	0.12 189	0.24 234	0.16 227	0.24 232	0.15 229	0.19 191	0.14 226	0.22 258	0.11 199	0.18 194	0.15 168	0.24 237	0.28 239

SFCPSM	0.20 237	0.15 223	0.12 213	0.22 239	0.16 222	0.20 238	0.18 232	0.22 230	0.20 252	0.26 233	0.24 268	0.34 247	0.33 276	0.14 230	0.12 204	0.12 189	0.24 234	0.16 227	0.32 260	0.19 257	0.19 191	0.13 219	0.14 232	0.12 215	0.21 233	0.17 211	0.20 209	0.25 227

RTS	0.20 237	0.16 231	0.14 233	0.17 217	0.14 211	0.20 238	0.15 215	0.23 238	0.26 272	0.15 82	0.14 187	0.14 112	0.20 240	0.11 192	0.13 224	0.15 248	0.24 234	0.17 240	0.34 266	0.24 274	0.22 249	0.15 238	0.09 185	0.15 238	0.28 268	0.27 283	0.28 253	0.55 289

RTSA	0.20 237	0.16 231	0.14 233	0.17 217	0.14 211	0.20 238	0.15 215	0.23 238	0.26 272	0.15 82	0.14 187	0.14 112	0.20 240	0.11 192	0.13 224	0.15 248	0.24 234	0.17 240	0.34 266	0.24 274	0.22 249	0.15 238	0.09 185	0.15 238	0.28 268	0.27 283	0.28 253	0.55 289

AnyNet_C32	0.20 237	0.16 231	0.15 240	0.17 217	0.17 230	0.19 232	0.16 220	0.25 248	0.22 259	0.25 216	0.23 265	0.23 220	0.18 235	0.14 230	0.19 269	0.18 270	0.28 276	0.22 272	0.29 253	0.18 253	0.27 281	0.21 276	0.16 238	0.17 251	0.22 243	0.20 241	0.21 223	0.23 217

ccs_rob	0.20 237	0.15 223	0.11 198	0.26 254	0.16 222	0.26 259	0.20 241	0.22 230	0.16 217	0.25 216	0.24 268	0.57 275	0.24 250	0.17 243	0.12 204	0.13 210	0.23 218	0.15 216	0.21 209	0.15 229	0.21 233	0.11 183	0.12 220	0.11 199	0.20 220	0.16 193	0.18 185	0.24 221

HBP-ISP	0.21 243	0.16 231	0.12 213	0.26 254	0.22 255	0.22 250	0.17 229	0.29 263	0.18 233	0.27 247	0.18 234	0.21 204	0.12 188	0.28 274	0.10 151	0.14 231	0.26 258	0.19 256	0.20 198	0.12 186	0.22 249	0.23 282	0.26 274	0.23 264	0.24 252	0.24 266	0.23 229	0.26 231

SHD	0.21 243	0.17 239	0.20 267	0.18 222	0.16 222	0.18 221	0.20 241	0.26 251	0.16 217	0.27 247	0.18 234	0.23 220	0.31 270	0.17 243	0.14 239	0.14 231	0.19 164	0.17 240	0.32 260	0.17 246	0.20 211	0.17 250	0.16 238	0.16 246	0.23 250	0.28 285	0.25 243	0.43 275

ADCMid	0.21 243	0.18 245	0.17 254	0.18 222	0.19 244	0.20 238	0.16 220	0.29 263	0.25 267	0.24 184	0.19 243	0.36 250	0.21 242	0.12 211	0.16 254	0.16 256	0.25 250	0.18 251	0.37 271	0.19 257	0.24 267	0.18 259	0.17 244	0.15 238	0.24 252	0.20 241	0.25 243	0.29 241

CBMV_ROB	0.21 243	0.14 215	0.15 240	0.26 254	0.22 255	0.21 247	0.22 254	0.28 257	0.17 227	0.26 233	0.17 220	0.28 234	0.17 233	0.26 268	0.11 188	0.12 189	0.26 258	0.17 240	0.18 179	0.16 241	0.21 233	0.19 267	0.26 274	0.20 257	0.24 252	0.25 272	0.25 243	0.33 256

NOSS_ROB	0.21 243	0.14 215	0.15 240	0.20 233	0.19 244	0.20 238	0.22 254	0.29 263	0.18 233	0.25 216	0.15 200	0.21 204	0.13 201	0.27 273	0.13 224	0.14 231	0.26 258	0.21 266	0.22 216	0.17 246	0.23 260	0.22 279	0.26 274	0.24 272	0.26 259	0.22 254	0.24 237	0.26 231

ADCPNet	0.22 248	0.17 239	0.16 246	0.20 233	0.19 244	0.20 238	0.18 232	0.27 254	0.23 261	0.26 233	0.22 260	0.26 231	0.28 263	0.15 238	0.16 254	0.17 263	0.24 234	0.17 240	0.32 260	0.23 271	0.24 267	0.19 267	0.17 244	0.21 260	0.25 256	0.22 254	0.27 251	0.33 256

MDST_ROB	0.22 248	0.27 275	0.14 233	0.47 282	0.24 262	0.36 276	0.20 241	0.24 244	0.16 217	0.26 233	0.14 187	0.28 234	0.25 253	0.11 192	0.11 188	0.12 189	0.21 195	0.12 150	0.17 163	0.12 186	0.19 191	0.10 162	0.11 209	0.12 215	0.34 284	0.23 261	0.56 293	0.31 249

ETE_ROB	0.22 248	0.23 263	0.15 240	0.20 233	0.16 222	0.19 232	0.17 229	0.18 168	0.19 241	0.22 149	0.22 260	0.65 279	0.16 229	0.14 230	0.14 239	0.14 231	0.30 280	0.19 256	0.24 232	0.19 257	0.21 233	0.18 259	0.16 238	0.15 238	0.22 243	0.28 285	0.41 283	0.26 231

LALA_ROB	0.22 248	0.25 268	0.16 246	0.19 229	0.17 230	0.22 250	0.16 220	0.17 134	0.19 241	0.24 184	0.21 253	0.64 277	0.15 224	0.13 224	0.23 276	0.17 263	0.27 269	0.22 272	0.22 216	0.18 253	0.20 211	0.20 271	0.14 232	0.15 238	0.20 220	0.22 254	0.35 269	0.25 227

PWC_ROB	0.22 248	0.20 251	0.14 233	0.18 222	0.17 230	0.16 204	0.20 241	0.21 221	0.26 272	0.15 82	0.20 248	0.28 234	0.62 300	0.13 224	0.12 204	0.13 210	0.27 269	0.18 251	0.36 270	0.18 253	0.22 249	0.17 250	0.16 238	0.24 272	0.19 208	0.18 224	0.24 237	0.43 275

CBMV	0.22 248	0.18 245	0.17 254	0.23 243	0.21 252	0.20 238	0.18 232	0.27 254	0.19 241	0.28 263	0.11 151	0.29 240	0.13 201	0.24 263	0.13 224	0.14 231	0.24 234	0.18 251	0.20 198	0.16 241	0.21 233	0.18 259	0.24 267	0.23 264	0.26 259	0.22 254	0.35 269	0.40 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 254	0.22 259	0.16 246	0.37 268	0.24 262	0.32 268	0.24 261	0.28 257	0.20 252	0.23 167	0.17 220	0.51 271	0.25 253	0.20 258	0.12 204	0.13 210	0.23 218	0.16 227	0.24 232	0.14 215	0.19 191	0.16 246	0.21 257	0.16 246	0.35 285	0.24 266	0.51 288	0.35 258

ACV-stereo	0.25 255	0.15 223	0.13 222	0.22 239	0.17 230	0.28 262	0.24 261	0.21 221	0.20 252	0.24 184	0.21 253	0.28 234	0.36 280	0.18 248	0.13 224	0.12 189	0.34 287	0.20 262	1.12 311	0.25 276	0.26 279	0.17 250	0.29 292	0.18 254	0.19 208	0.16 193	0.25 243	0.29 241

FCDSN-DC	0.25 255	0.25 268	0.25 278	0.28 262	0.26 267	0.26 259	0.34 273	0.28 257	0.18 233	0.20 131	0.17 220	0.20 186	0.12 188	0.29 276	0.26 280	0.26 285	0.29 277	0.28 288	0.27 247	0.21 263	0.25 275	0.25 285	0.26 274	0.32 289	0.26 259	0.24 266	0.26 248	0.27 235
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 255	0.25 268	0.20 267	0.29 263	0.22 255	0.22 250	0.23 258	0.36 280	0.27 277	0.36 293	0.22 260	0.45 260	0.32 273	0.19 253	0.17 260	0.17 263	0.17 125	0.16 227	0.29 253	0.14 215	0.20 211	0.18 259	0.27 287	0.23 264	0.29 270	0.25 272	0.33 265	0.31 249

SGM_RVC	0.25 255	0.24 266	0.17 254	0.39 276	0.27 269	0.34 274	0.26 267	0.28 257	0.19 241	0.25 216	0.18 234	0.42 257	0.30 267	0.17 243	0.12 204	0.13 210	0.23 218	0.15 216	0.25 237	0.13 204	0.19 191	0.15 238	0.19 251	0.17 251	0.33 281	0.22 254	0.55 292	0.43 275
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 259	0.20 251	0.12 213	0.37 268	0.30 277	0.40 282	0.47 288	0.20 210	0.16 217	0.16 88	0.25 274	0.16 137	0.08 145	1.63 305	0.13 224	0.14 231	0.21 195	0.14 202	0.25 237	0.13 204	0.18 179	0.12 202	0.25 269	0.15 238	0.17 173	0.18 224	0.18 185	0.22 213

UDG	0.26 259	0.20 251	0.13 222	0.38 273	0.31 278	0.38 280	0.51 291	0.19 192	0.16 217	0.19 123	0.23 265	0.17 143	0.09 157	1.45 301	0.14 239	0.13 210	0.27 269	0.16 227	0.26 242	0.13 204	0.21 233	0.13 219	0.25 269	0.12 215	0.20 220	0.20 241	0.20 209	0.19 186

FAT-Stereo	0.26 259	0.19 248	0.17 254	0.38 273	0.36 282	0.30 264	0.25 266	0.26 251	0.18 233	0.27 247	0.25 274	0.33 244	0.36 280	0.26 268	0.16 254	0.15 248	0.26 258	0.23 275	0.33 263	0.21 263	0.22 249	0.19 267	0.22 258	0.22 262	0.21 233	0.22 254	0.32 262	0.42 272

GANetREF_RVC	0.26 259	0.26 271	0.30 287	0.23 243	0.23 259	0.23 255	0.24 261	0.35 277	0.33 290	0.32 281	0.17 220	0.50 269	0.38 284	0.12 211	0.20 272	0.17 263	0.19 164	0.21 266	0.35 269	0.21 263	0.23 260	0.15 238	0.22 258	0.29 284	0.27 262	0.21 246	0.36 273	0.31 249
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
FBW_ROB	0.26 259	0.26 271	0.25 278	0.37 268	0.25 265	0.32 268	0.20 241	0.21 221	0.18 233	0.27 247	0.20 248	0.45 260	0.31 270	0.26 268	0.20 272	0.20 280	0.27 269	0.17 240	0.51 284	0.14 215	0.21 233	0.14 226	0.16 238	0.28 282	0.21 233	0.19 237	0.33 265	0.55 289

CSAN	0.26 259	0.31 282	0.30 287	0.26 254	0.23 259	0.21 247	0.18 232	0.28 257	0.36 294	0.35 292	0.24 268	0.51 271	0.26 258	0.14 230	0.18 267	0.17 263	0.19 164	0.20 262	0.26 242	0.25 276	0.22 249	0.20 271	0.18 246	0.27 278	0.30 273	0.23 261	0.38 277	0.38 262

FC-DCNN v2	0.27 265	0.28 277	0.27 283	0.37 268	0.28 270	0.32 268	0.38 279	0.33 274	0.19 241	0.22 149	0.18 234	0.23 220	0.13 201	0.29 276	0.26 280	0.26 285	0.29 277	0.27 284	0.29 253	0.21 263	0.25 275	0.25 285	0.26 274	0.31 286	0.31 275	0.26 279	0.30 257	0.30 247

FC-DCNN	0.27 265	0.28 277	0.26 281	0.36 266	0.28 270	0.32 268	0.37 275	0.32 270	0.19 241	0.22 149	0.18 234	0.23 220	0.13 201	0.29 276	0.26 280	0.26 285	0.29 277	0.27 284	0.28 251	0.21 263	0.25 275	0.25 285	0.26 274	0.31 286	0.30 273	0.25 272	0.29 255	0.30 247

XQC	0.28 267	0.30 281	0.26 281	0.37 268	0.28 270	0.37 278	0.37 275	0.40 289	0.30 284	0.32 281	0.20 248	0.45 260	0.28 263	0.31 281	0.14 239	0.14 231	0.20 180	0.21 266	0.33 263	0.23 271	0.22 249	0.20 271	0.23 263	0.24 272	0.32 279	0.25 272	0.44 285	0.32 253

ADCS	0.28 267	0.22 259	0.21 273	0.26 254	0.24 262	0.25 257	0.23 258	0.36 280	0.30 284	0.23 167	0.27 279	0.46 264	0.35 279	0.20 258	0.19 269	0.18 270	0.32 282	0.24 278	0.48 281	0.28 282	0.36 294	0.28 291	0.19 251	0.23 264	0.31 275	0.25 272	0.30 257	0.41 271

CC-Net-ROB	0.28 267	0.40 287	0.28 284	0.56 287	0.44 288	0.41 283	0.38 279	0.32 270	0.20 252	0.33 285	0.28 282	0.68 282	0.10 170	0.32 285	0.19 269	0.13 210	0.14 90	0.16 227	0.39 273	0.18 253	0.15 128	0.09 128	0.23 263	0.24 272	0.21 233	0.21 246	0.19 197	0.29 241

G-Net	0.29 270	0.24 266	0.19 264	0.23 243	0.21 252	0.36 276	0.23 258	0.30 266	0.27 277	0.33 285	0.32 291	0.93 302	0.25 253	0.18 248	0.18 267	0.18 270	0.26 258	0.21 266	0.43 277	0.31 289	0.26 279	0.17 250	0.18 246	0.18 254	0.27 262	0.23 261	0.40 282	0.42 272

S-Stereo	0.30 271	0.22 259	0.17 254	0.41 278	0.39 284	0.41 283	0.37 275	0.25 248	0.25 267	0.26 233	0.44 297	0.54 274	0.36 280	0.24 263	0.16 254	0.14 231	0.27 269	0.27 284	0.34 266	0.28 282	0.23 260	0.22 279	0.53 299	0.23 264	0.22 243	0.19 237	0.27 251	0.38 262

SANet	0.30 271	0.21 256	0.21 273	0.25 252	0.21 252	0.31 266	0.22 254	0.30 266	0.31 287	0.27 247	0.26 276	1.39 313	0.38 284	0.22 261	0.14 239	0.14 231	0.26 258	0.21 266	0.30 257	0.21 263	0.24 267	0.20 271	0.31 294	0.23 264	0.33 281	0.24 266	0.35 269	0.48 281

MeshStereo	0.30 271	0.26 271	0.20 267	0.49 284	0.36 282	0.35 275	0.26 267	0.32 270	0.28 280	0.30 278	0.27 279	0.61 276	0.47 291	0.18 248	0.12 204	0.14 231	0.26 258	0.17 240	0.27 247	0.17 246	0.27 281	0.21 276	0.25 269	0.20 257	0.36 287	0.28 285	0.54 291	0.49 283
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 274	0.29 280	0.21 273	0.33 264	0.28 270	0.31 266	0.29 271	0.37 283	0.24 262	0.46 302	0.30 287	0.50 269	0.32 273	0.25 265	0.27 283	0.24 282	0.18 144	0.23 275	0.58 286	0.28 282	0.24 267	0.27 290	0.22 258	0.27 278	0.31 275	0.25 272	0.37 274	0.50 284

edge stereo	0.31 274	0.23 263	0.20 267	0.41 278	0.35 280	0.42 285	0.39 282	0.38 285	0.22 259	0.23 167	0.38 294	0.69 283	0.33 276	0.30 279	0.15 249	0.16 256	0.31 281	0.21 266	0.42 275	0.21 263	0.23 260	0.17 250	0.25 269	0.22 262	0.27 262	0.23 261	0.39 278	0.55 289

AnyNet_C01	0.31 274	0.22 259	0.20 267	0.22 239	0.26 267	0.25 257	0.24 261	0.37 283	0.37 295	0.26 233	0.28 282	0.49 266	0.33 276	0.18 248	0.28 285	0.21 281	0.38 294	0.32 293	0.64 288	0.32 292	0.39 296	0.31 298	0.26 274	0.25 276	0.33 281	0.32 290	0.34 267	0.44 278

DGSMNet	0.34 277	0.28 277	0.23 277	0.40 277	0.33 279	0.37 278	0.37 275	0.28 257	0.25 267	0.25 216	0.50 302	0.45 260	0.31 270	0.25 265	0.23 276	0.19 279	0.51 304	0.32 293	0.72 294	0.35 295	0.37 295	0.38 307	0.28 289	0.31 286	0.27 262	0.23 261	0.32 262	0.38 262

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 278	0.36 283	0.39 295	0.46 281	0.28 270	0.30 264	0.28 270	0.50 298	0.46 301	0.39 299	0.30 287	0.37 252	0.36 280	0.31 281	0.35 293	0.26 285	0.21 195	0.27 284	0.71 292	0.37 296	0.27 281	0.29 292	0.30 293	0.38 296	0.32 279	0.24 266	0.29 255	0.39 266

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 279	0.16 231	0.12 213	0.26 254	0.22 255	0.22 250	0.27 269	0.24 244	0.15 212	0.24 184	0.16 211	4.24 329	0.22 249	0.19 253	0.13 224	0.13 210	0.34 287	0.22 272	0.31 258	0.20 261	0.23 260	0.18 259	0.22 258	0.14 234	0.20 220	0.19 237	0.21 223	0.24 221

STStereo	0.37 280	0.44 291	0.31 290	0.75 295	0.49 293	0.57 289	0.43 284	0.35 277	0.30 284	0.34 289	0.24 268	0.85 299	0.53 296	0.19 253	0.14 239	0.16 256	0.25 250	0.16 227	0.45 279	0.16 241	0.23 260	0.19 267	0.20 254	0.23 264	0.49 295	0.37 298	0.75 305	0.54 288

PVD	0.38 281	0.38 286	0.20 267	0.47 282	0.35 280	0.50 288	0.40 283	0.38 285	0.34 292	0.23 167	0.28 282	0.52 273	0.51 294	0.50 290	0.16 254	0.17 263	0.41 296	0.26 282	0.49 283	0.28 282	0.39 296	0.40 309	0.23 263	0.27 278	0.44 293	0.57 314	0.46 287	0.72 302

STTRV1_RVC	0.38 281	0.26 271	0.22 276	0.35 265	0.28 270	0.32 268	0.29 271	0.36 280	0.33 290	0.27 247	0.26 276	0.42 257	0.41 287	0.47 289	0.32 289	0.18 270	0.59 310	0.20 262	1.14 314	0.30 287	0.59 319	0.22 279	0.43 295	0.43 298	0.25 256	0.54 311	0.34 267	0.64 297

DPSNet	0.39 283	0.19 248	0.17 254	0.27 261	0.25 265	0.29 263	0.19 239	0.26 251	0.24 262	0.18 110	0.17 220	2.16 323	0.43 288	0.10 180	0.17 260	0.15 248	0.35 290	0.28 288	2.04 324	0.27 281	0.25 275	0.16 246	0.28 289	0.25 276	0.38 290	0.24 266	0.39 278	0.51 285

LE_ROB	0.40 284	0.20 251	0.16 246	0.41 278	0.43 287	0.33 273	0.44 285	0.34 276	0.29 282	0.32 281	0.21 253	1.25 311	1.40 324	0.11 192	0.10 151	0.11 147	0.21 195	0.13 177	0.20 198	0.13 204	0.22 249	0.12 202	0.12 220	0.14 234	0.36 287	0.31 289	1.39 325	1.32 322

MANE	0.41 285	0.36 283	0.33 291	0.61 290	0.44 288	0.44 286	0.46 287	0.42 293	0.25 267	0.23 167	0.22 260	0.65 279	0.28 263	0.30 279	0.28 285	0.29 295	0.32 282	0.42 304	0.37 271	0.23 271	0.30 288	0.26 288	0.26 274	0.34 293	0.54 300	0.40 300	1.07 321	0.87 310

ELAS	0.42 286	0.43 289	0.36 293	0.64 291	0.44 288	0.58 291	0.50 289	0.40 289	0.26 272	0.25 216	0.28 282	0.94 303	0.30 267	0.31 281	0.28 285	0.27 290	0.36 291	0.30 290	0.43 277	0.26 278	0.33 289	0.32 299	0.26 274	0.37 294	0.54 300	0.40 300	0.77 308	0.74 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 287	0.43 289	0.36 293	0.64 291	0.44 288	0.62 294	0.50 289	0.39 287	0.25 267	0.25 216	0.30 287	1.23 310	0.30 267	0.31 281	0.28 285	0.27 290	0.37 293	0.30 290	0.42 275	0.26 278	0.34 291	0.32 299	0.26 274	0.37 294	0.50 297	0.38 299	0.78 309	0.70 300
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 288	0.54 294	0.14 233	1.41 301	0.51 294	1.23 301	0.83 298	0.30 266	0.24 262	0.34 289	0.24 268	0.64 277	0.19 239	1.12 299	0.17 260	0.14 231	0.24 234	0.20 262	0.40 274	0.22 270	0.16 145	0.14 226	1.58 306	0.17 251	0.20 220	0.16 193	0.26 248	0.39 266

SAMSARA	0.48 289	0.23 263	0.39 295	0.23 243	0.23 259	0.22 250	0.22 254	0.44 296	0.38 297	0.31 280	0.21 253	0.30 242	0.47 291	0.17 243	0.32 289	0.34 296	0.25 250	0.32 293	0.46 280	0.32 292	0.47 310	0.52 319	0.15 234	0.33 291	1.39 328	1.54 326	1.41 326	1.46 324

DispFullNet	0.48 289	0.50 292	0.19 264	1.14 298	0.40 285	0.77 297	1.22 303	0.32 270	0.24 262	0.24 184	0.27 279	0.84 297	0.48 293	1.62 304	0.15 249	0.15 248	0.49 302	0.34 298	1.08 309	0.26 278	0.24 267	0.18 259	0.20 254	0.21 260	0.27 262	0.17 211	0.35 269	0.59 294

BEATNet-Init1	0.49 291	0.42 288	0.28 284	0.79 297	0.40 285	0.60 292	0.45 286	0.41 292	0.27 277	0.30 278	0.22 260	0.89 300	0.84 308	0.25 265	0.27 283	0.26 285	0.27 269	0.25 281	0.84 299	0.28 282	0.27 281	0.26 288	0.26 274	0.32 289	0.49 295	0.35 296	2.05 329	0.88 312

AMNet	0.49 291	0.50 292	0.47 299	0.50 285	0.47 292	0.61 293	0.52 292	0.31 269	0.29 282	0.29 276	0.69 311	0.72 286	0.13 201	0.53 292	0.44 298	0.55 310	0.57 308	0.58 318	0.48 281	0.48 299	0.59 319	0.48 315	0.26 274	0.48 300	0.44 293	0.52 308	0.58 295	0.63 296

MADNet+	0.55 293	0.36 283	0.63 313	0.56 287	0.52 295	0.45 287	0.38 279	0.63 305	0.52 303	0.53 306	0.41 296	0.81 294	0.67 304	0.33 286	0.57 308	0.49 307	0.56 307	0.50 309	0.82 298	0.52 301	0.47 310	0.43 310	0.51 298	0.47 299	0.82 313	0.70 317	0.58 295	0.72 302

otaku	0.58 294	0.71 298	0.29 286	1.70 312	0.84 301	1.49 306	1.00 299	0.40 289	0.34 292	0.38 296	0.31 290	0.65 279	0.26 258	1.35 300	0.33 292	0.25 283	0.20 180	0.23 275	0.69 290	0.30 287	0.22 249	0.17 250	2.24 309	0.28 282	0.29 270	0.18 224	0.30 257	0.39 266

SGM+DAISY	0.58 294	0.57 296	0.54 304	0.59 289	0.55 297	0.68 296	0.56 294	0.42 293	0.38 297	0.37 294	0.77 315	0.75 290	0.65 302	0.54 294	0.55 306	0.56 311	0.68 315	0.61 320	0.71 292	0.64 312	0.69 322	0.62 322	0.27 287	0.50 302	0.52 298	0.53 310	0.74 303	0.68 299

SPS-STEREO	0.59 296	0.57 296	0.52 302	0.55 286	0.54 296	0.65 295	0.52 292	0.39 287	0.66 306	0.37 294	0.78 316	0.78 291	0.64 301	0.53 292	0.55 306	0.57 313	0.68 315	0.64 321	0.74 295	0.72 317	0.77 325	0.66 324	0.26 274	0.53 305	0.53 299	0.56 313	0.70 302	0.65 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 297	0.72 299	0.30 287	1.78 314	0.84 301	1.55 307	1.09 301	0.48 297	0.37 295	0.38 296	0.38 294	0.72 286	0.26 258	1.51 303	0.35 293	0.27 290	0.22 208	0.24 278	0.69 290	0.31 289	0.22 249	0.17 250	2.49 312	0.30 285	0.31 275	0.22 254	0.37 274	0.42 272

WAO-7	0.66 298	0.75 301	0.65 314	0.72 293	0.78 300	0.57 289	0.66 295	0.97 320	0.96 318	0.63 310	0.78 316	0.79 292	0.83 307	0.55 295	0.83 318	0.71 321	0.42 297	0.35 299	0.94 304	0.66 315	0.43 304	0.34 302	0.16 238	0.83 321	0.56 303	0.64 316	0.57 294	0.70 300

MFMNet_re	0.66 298	0.73 300	0.65 314	0.77 296	0.62 299	0.82 299	0.70 297	0.52 301	0.54 304	0.54 308	0.65 308	0.80 293	0.51 294	0.59 296	0.66 313	0.67 317	0.82 322	0.69 322	0.74 295	0.62 310	0.70 323	0.64 323	0.45 296	0.56 308	0.59 304	0.63 315	0.74 303	0.87 310

ACVNet-4b	0.69 300	0.75 301	0.33 291	1.72 313	0.94 307	1.61 312	1.42 306	0.33 274	0.32 289	0.38 296	0.26 276	1.20 309	0.29 266	2.16 315	0.39 296	0.37 297	0.33 285	0.24 278	0.57 285	0.38 297	0.16 145	0.14 226	2.71 315	0.23 264	0.29 270	0.32 290	0.39 278	0.40 269

JetBlue	0.70 301	0.56 295	0.69 317	0.73 294	0.61 298	0.78 298	0.68 296	0.52 301	0.91 314	0.46 302	0.29 286	3.18 326	0.38 284	0.52 291	0.44 298	0.43 302	0.70 319	0.53 313	0.66 289	0.51 300	0.54 315	0.58 320	0.75 300	0.56 308	0.55 302	0.42 302	0.96 318	0.99 314

ACVNet_1	0.74 302	0.79 303	0.40 297	2.04 321	0.96 308	1.88 318	1.51 308	0.59 304	0.28 280	0.43 300	0.49 300	0.71 284	0.61 299	2.21 317	0.32 289	0.25 283	0.32 282	0.31 292	0.60 287	0.31 289	0.29 287	0.21 276	2.72 316	0.33 291	0.40 291	0.26 279	0.37 274	0.38 262

RainbowNet	0.77 303	0.87 304	0.46 298	1.83 315	0.91 306	1.59 310	1.47 307	0.42 293	0.38 297	0.47 305	0.34 292	0.90 301	0.60 298	1.97 310	0.62 309	0.48 305	0.34 287	0.33 296	0.90 301	0.58 305	0.33 289	0.23 282	2.82 319	0.39 297	0.40 291	0.34 293	0.44 285	0.48 281

PSMNet_ROB	0.78 304	0.97 309	0.60 311	1.62 310	0.90 305	1.47 305	1.19 302	0.56 303	0.73 308	0.74 313	0.62 307	0.84 297	0.82 306	1.49 302	0.53 303	0.42 299	0.52 305	0.40 303	0.84 299	0.62 310	0.40 302	0.30 293	1.85 307	0.48 300	0.67 308	0.32 290	0.76 306	0.46 280

WAO-6	0.82 305	0.95 306	0.59 309	1.30 300	1.05 314	1.25 302	1.39 305	0.77 313	0.84 312	0.79 314	0.69 311	0.74 289	1.00 314	1.94 309	0.78 317	0.61 315	0.53 306	0.48 307	0.78 297	0.60 306	0.55 316	0.51 317	0.49 297	0.57 311	0.83 315	0.42 302	0.76 306	0.85 309

ACVNet_2	0.83 306	0.92 305	0.56 306	1.99 319	0.99 313	1.84 317	1.55 311	0.68 308	0.40 300	0.53 306	0.47 298	1.02 306	0.67 304	1.93 308	0.51 302	0.45 303	0.38 294	0.33 296	1.01 306	0.42 298	0.34 291	0.24 284	2.58 313	0.53 305	0.60 305	0.26 279	0.52 289	0.55 289

PWCK	0.88 307	1.24 318	0.61 312	1.53 303	0.85 303	1.21 300	1.03 300	1.08 321	0.72 307	0.70 312	0.83 318	1.48 315	0.87 309	0.69 297	0.40 297	0.41 298	0.73 320	0.47 306	3.04 328	0.67 316	0.56 317	0.43 310	0.94 304	0.74 317	0.72 310	0.36 297	0.69 301	0.73 304

IMH-64-1	0.90 308	0.95 306	0.51 300	1.59 305	0.98 311	1.58 308	1.73 315	0.75 310	0.74 309	0.33 285	0.61 304	0.83 295	0.94 310	2.59 319	0.50 300	0.42 299	0.48 299	0.36 300	0.92 302	0.55 303	0.39 296	0.30 293	3.14 320	0.50 302	0.81 311	0.34 293	0.60 297	0.80 307

IMH-64	0.90 308	0.95 306	0.51 300	1.59 305	0.98 311	1.58 308	1.73 315	0.75 310	0.74 309	0.33 285	0.61 304	0.83 295	0.94 310	2.59 319	0.50 300	0.42 299	0.48 299	0.36 300	0.92 302	0.55 303	0.39 296	0.30 293	3.14 320	0.50 302	0.81 311	0.34 293	0.60 297	0.80 307

IMH	0.93 310	0.98 311	0.53 303	1.61 307	0.97 310	1.64 313	1.76 317	0.75 310	0.77 311	0.34 289	0.61 304	0.96 304	1.05 318	2.67 321	0.54 305	0.46 304	0.49 302	0.38 302	0.94 304	0.60 306	0.39 296	0.30 293	3.14 320	0.53 305	0.82 313	0.45 305	0.65 299	0.79 306

LVE	0.95 311	0.97 309	0.71 318	1.84 316	1.35 318	1.59 310	1.52 309	0.78 314	0.64 305	0.81 316	0.91 319	0.72 286	1.00 314	2.18 316	0.53 303	0.48 305	0.57 308	0.53 313	1.09 310	0.64 312	0.45 307	0.38 307	2.74 318	0.69 313	0.83 315	0.44 304	0.84 312	0.52 287

WAO-8	1.00 312	1.11 315	0.76 319	1.61 307	1.24 315	1.74 315	1.55 311	0.93 317	0.98 319	0.81 316	0.67 309	1.66 316	1.00 314	2.08 312	0.77 315	0.68 318	0.63 312	0.52 311	1.05 307	0.81 320	0.47 310	0.37 304	0.78 301	0.75 318	1.10 323	0.73 318	0.95 316	1.16 319

Venus	1.00 312	1.11 315	0.76 319	1.61 307	1.24 315	1.74 315	1.55 311	0.93 317	0.98 319	0.81 316	0.67 309	1.66 316	1.00 314	2.08 312	0.77 315	0.68 318	0.63 312	0.52 311	1.05 307	0.81 320	0.47 310	0.37 304	0.78 301	0.75 318	1.10 323	0.73 318	0.95 316	1.16 319

Dean	1.06 314	1.03 313	0.79 321	2.27 323	1.31 317	1.96 319	1.56 314	0.92 316	0.94 317	0.88 320	0.76 314	1.19 308	1.17 321	2.09 314	0.64 311	0.60 314	0.60 311	0.56 315	1.23 317	0.73 318	0.45 307	0.36 303	2.73 317	0.71 314	0.95 319	0.55 312	1.05 320	0.62 295

TorneroNet-64	1.07 315	1.00 312	0.57 307	1.94 317	0.88 304	1.98 321	2.01 319	0.63 305	0.88 313	0.58 309	0.49 300	1.83 320	1.71 325	2.88 326	0.62 309	0.51 308	0.46 298	0.46 305	1.17 315	0.61 309	0.34 291	0.37 304	3.40 323	0.56 308	0.64 307	0.48 306	0.68 300	1.11 317

TorneroNet	1.08 316	1.09 314	0.66 316	1.94 317	0.96 308	2.16 322	2.02 320	0.65 307	0.91 314	0.67 311	0.56 303	1.67 319	1.15 320	2.94 328	0.65 312	0.52 309	0.48 299	0.51 310	1.12 311	0.65 314	0.39 296	0.43 310	3.52 324	0.57 311	0.68 309	0.48 306	0.84 312	1.01 315

DPSimNet_ROB	1.21 317	1.20 317	1.29 326	1.47 302	1.59 323	1.30 304	1.35 304	0.68 308	1.69 325	1.67 327	1.03 321	1.45 314	0.66 303	2.04 311	1.20 324	0.89 324	1.16 325	0.79 323	1.61 322	1.38 326	1.04 327	1.24 327	0.79 303	0.84 322	0.87 317	1.20 325	1.17 322	1.12 318

ktn	1.24 318	1.39 320	0.55 305	1.62 310	1.59 323	1.68 314	2.12 321	0.86 315	1.75 326	0.90 322	1.11 324	1.11 307	0.95 313	2.57 318	0.97 322	0.73 322	0.80 321	0.59 319	1.41 320	0.76 319	0.68 321	0.67 325	3.69 326	0.73 315	0.92 318	0.75 320	1.19 323	1.28 321

notaker	1.27 319	1.41 321	0.58 308	2.37 325	1.48 320	2.34 324	2.27 324	0.94 319	1.62 324	0.79 314	1.07 323	1.66 316	1.08 319	3.06 330	0.94 321	0.69 320	0.68 315	0.49 308	1.62 323	0.84 322	0.53 314	0.45 313	3.70 327	0.80 320	0.61 306	0.52 308	0.80 310	0.92 313

KSHMR	1.33 320	1.42 322	1.04 325	2.27 323	1.44 319	2.23 323	2.12 321	1.21 322	1.06 322	1.13 325	1.06 322	1.27 312	0.94 310	2.89 327	1.08 323	0.95 325	0.85 323	0.83 324	1.32 319	0.97 323	0.72 324	0.58 320	3.52 324	1.07 326	0.99 320	0.77 321	1.00 319	1.07 316

UNDER WATER-64	1.40 321	1.36 319	0.88 324	2.85 327	1.93 328	2.78 327	2.66 327	1.36 325	0.92 316	1.04 324	1.17 325	1.88 321	1.30 323	3.03 329	0.75 314	0.56 311	0.68 315	0.57 317	1.13 313	0.54 302	0.43 304	0.51 317	4.08 331	0.91 323	1.02 321	1.10 324	0.80 310	1.60 326

UNDER WATER	1.40 321	1.42 322	0.86 323	2.83 326	1.92 327	2.74 326	2.57 326	1.28 324	1.01 321	0.88 320	0.97 320	1.88 321	1.26 322	3.09 331	0.83 318	0.62 316	0.66 314	0.56 315	1.20 316	0.60 306	0.42 303	0.47 314	4.04 330	0.98 325	1.08 322	0.99 322	0.87 314	1.67 328

JetRed	1.62 323	1.82 326	1.71 327	1.58 304	1.50 321	1.97 320	2.21 323	1.51 327	1.47 323	0.82 319	0.74 313	2.63 325	0.43 288	1.73 306	1.48 326	1.54 326	1.67 326	2.94 329	1.42 321	1.08 325	2.30 328	2.07 328	1.99 308	0.97 324	1.16 326	1.70 327	1.57 327	1.60 326

HanzoNet	1.74 324	1.62 325	0.80 322	2.26 322	1.70 325	2.72 325	2.54 325	1.25 323	1.85 327	0.92 323	1.28 326	4.37 330	3.81 328	3.36 332	0.88 320	0.78 323	1.06 324	0.94 325	2.54 326	1.03 324	0.89 326	0.88 326	3.79 328	0.73 315	1.12 325	1.00 323	1.29 324	1.57 325

MADNet++	1.86 325	1.58 324	1.74 328	1.27 299	1.74 326	1.26 303	1.53 310	1.62 328	2.07 328	1.84 328	2.22 327	2.60 324	2.72 326	0.75 298	1.39 325	1.54 326	2.01 327	1.47 327	2.12 325	2.13 327	3.35 329	3.26 329	1.23 305	2.21 328	1.21 327	2.25 328	1.76 328	1.32 322

LSM0	3.45 326	0.27 275	0.18 263	0.38 273	0.29 276	0.39 281	0.36 274	0.51 300	0.31 287	0.45 301	0.47 298	0.71 284	0.57 297	0.19 253	23.17 334	59.79 339	0.36 291	0.26 282	1.29 318	0.33 294	0.44 306	0.32 299	0.23 263	0.27 278	0.36 287	0.29 288	0.53 290	0.51 285

ASD4	6.34 327	2.35 327	2.75 329	1.99 319	1.58 322	3.01 328	1.85 318	1.79 329	3.29 329	1.60 326	2.34 328	0.98 305	6.55 329	1.73 306	2.95 327	3.66 328	3.63 328	7.56 330	2.70 327	4.74 330	5.26 331	6.41 331	2.64 314	2.43 329	17.21 335	28.48 335	19.85 336	31.77 335

PML	8.20 328	7.62 332	3.39 330	9.64 334	5.14 329	9.56 335	5.20 332	6.48 332	18.29 335	6.44 331	3.30 329	16.82 333	29.20 339	5.41 333	6.10 328	3.93 329	7.39 331	2.64 328	20.47 336	4.70 329	3.50 330	3.87 330	3.98 329	4.21 330	6.16 330	4.40 329	16.76 335	6.85 329

DPSMNet_ROB	8.63 329	3.69 329	8.74 332	2.98 328	5.70 330	3.37 329	4.41 330	3.70 330	9.03 330	3.00 329	6.88 331	3.53 327	10.11 331	2.70 322	10.47 329	10.76 330	3.81 329	12.92 333	4.77 330	10.22 331	5.99 333	13.86 334	4.50 335	8.50 331	10.06 333	27.81 333	11.04 333	30.59 333

DGTPSM_ROB	8.63 329	3.68 328	8.73 331	2.98 328	5.70 330	3.37 329	4.41 330	3.70 330	9.03 330	3.00 329	6.85 330	3.53 327	10.07 330	2.70 322	10.47 329	10.76 330	3.81 329	12.91 332	4.74 329	10.22 331	5.98 332	13.86 334	4.49 334	8.50 331	10.06 333	27.81 333	11.04 333	30.59 333

LRCNet_RVC	9.85 331	16.31 335	0.59 309	24.99 336	21.12 337	23.54 337	20.75 335	1.45 326	0.48 302	21.31 337	13.10 334	22.63 337	3.34 327	28.36 338	0.38 295	0.27 290	7.74 332	1.15 326	23.52 337	3.99 328	0.46 309	0.30 293	27.02 337	1.72 327	0.35 285	0.21 246	0.42 284	0.37 261

DLNR_Zeroshot_test	10.12 332	32.06 339	0.05 74	54.44 339	0.09 140	0.18 221	50.47 339	0.19 192	0.08 99	0.27 247	0.07 76	0.20 186	0.04 53	0.14 230	62.26 339	70.60 340	0.33 285	0.18 251	0.25 237	0.11 165	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.09 171	0.18 194	0.15 168	0.20 209	0.26 231

DPSM_ROB	13.01 333	6.29 330	9.52 333	4.44 330	6.37 332	4.34 331	3.59 328	8.20 333	10.79 332	6.64 332	7.87 332	9.69 331	12.99 333	2.80 324	12.81 331	13.68 332	9.16 333	16.58 335	9.87 331	12.33 333	16.73 336	17.95 337	2.26 310	10.56 333	28.34 336	36.91 336	31.06 337	39.57 336

DPSM	13.01 333	6.29 330	9.52 333	4.44 330	6.37 332	4.34 331	3.59 328	8.20 333	10.79 332	6.64 332	7.87 332	9.69 331	12.99 333	2.80 324	12.81 331	13.68 332	9.16 333	16.58 335	9.87 331	12.33 333	16.73 336	17.95 337	2.26 310	10.56 333	28.34 336	36.91 336	31.06 337	39.57 336

HaxPig	16.02 335	19.59 336	18.75 335	21.25 335	20.52 336	21.33 336	22.30 336	17.00 337	14.71 334	19.29 336	17.19 337	17.46 334	12.16 332	22.51 336	17.80 333	14.90 334	17.75 335	9.40 331	18.97 333	15.48 335	9.47 334	7.16 332	23.74 336	15.28 335	4.31 329	12.19 332	6.81 330	15.11 332

MEDIAN_ROB	20.47 336	25.88 337	24.03 338	26.51 337	25.55 338	25.88 338	26.99 337	21.23 338	19.72 336	28.73 338	22.19 338	24.61 338	16.74 335	26.47 337	23.75 335	18.44 335	22.03 338	14.75 334	26.69 338	23.31 336	15.11 335	11.56 333	27.65 338	18.39 336	7.22 331	9.33 331	8.28 332	11.75 331

AVERAGE_ROB	24.43 337	29.85 338	27.27 339	31.30 338	29.70 339	30.00 339	31.47 338	26.59 339	24.68 339	34.31 339	27.39 339	31.23 339	21.35 336	30.69 339	28.19 338	24.02 336	26.74 339	21.17 337	30.34 339	27.38 339	20.48 338	16.18 336	32.28 339	24.32 339	8.51 332	7.76 330	7.92 331	8.46 330

CasAABBNet	26.14 338	12.60 334	19.00 336	8.89 332	12.76 335	8.55 333	7.26 334	16.43 335	21.86 337	13.67 335	15.79 335	19.63 336	26.13 337	5.53 334	25.80 336	27.48 337	18.01 336	33.35 338	20.00 335	24.70 337	33.62 339	35.57 339	4.48 333	21.32 338	57.07 338	74.41 338	62.39 339	79.48 338

FlowAnything	26.21 339	12.44 333	19.19 337	8.91 333	12.70 334	8.63 334	7.25 333	16.56 336	21.86 337	13.65 334	15.98 336	19.56 335	26.21 338	5.60 335	25.80 336	27.50 338	18.26 337	33.39 339	19.71 334	24.80 338	33.87 340	36.07 340	4.44 332	21.31 337	57.14 339	74.69 339	62.48 340	79.62 339

FADE																0.28 294					0.58 318	0.48 315					0.91 315

Low-res two-view benchmark