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

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-test2	0.06 3	0.09 36	0.01 5	0.00 1	0.09 60	0.04 95	0.01 61	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 8	0.04 35	0.00 1	0.45 6	0.25 3	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.03 17	0.05 3	0.06 14	0.00 1	0.16 137	0.05 55	0.01 18	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

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

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

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

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
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	0.51 172	0.00 1	1.87 72	1.58 126	0.27 93	0.42 135	0.43 41	0.16 70	1.56 129	2.24 135	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
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

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

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_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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.14 22	0.09 36	0.03 19	0.05 48	0.05 43	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.05 49	0.24 109	0.00 1	0.08 8	0.02 19	0.01 36	1.28 43	1.00 63	0.03 14	0.02 17	0.05 6	0.04 24	0.31 41	0.34 32	0.00 1	0.03 37	0.03 37	0.00 1	0.05 11	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

VIP-Stereo	0.16 25	0.11 44	0.35 88	0.01 9	0.02 15	0.04 95	0.00 1	0.01 7	0.02 17	0.00 1	0.00 1	0.21 56	0.05 44	0.00 1	1.10 37	0.96 59	0.05 28	0.11 54	0.20 27	0.07 38	0.45 50	0.11 19	0.00 1	0.04 48	0.06 60	0.01 18	0.12 31	0.10 80

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	3.25 175	0.05 123	0.08 92	0.04 49	0.02 41	0.22 43	0.01 37

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	2.66 155	0.01 59	0.06 65	0.16 104	2.28 189	0.22 43	0.33 111

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

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

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

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

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

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

TDLM	0.09 13	0.08 35	0.12 37	0.02 21	0.02 15	0.00 1	0.01 61	0.19 75	0.04 38	0.00 1	0.00 1	0.48 114	0.01 7	0.01 36	0.26 2	0.22 2	0.08 45	0.06 30	0.01 2	0.00 1	0.10 10	0.10 17	0.01 59	0.01 13	0.00 1	0.01 18	0.30 53	0.39 116

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

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

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	1.85 182	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

FSD	0.69 99	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	1.67 181	0.50 170	0.04 102	2.03 78	2.10 174	0.92 177	0.50 151	1.33 91	0.40 135	2.10 146	2.22 132	0.24 200	0.14 124	0.40 136	0.10 77	0.52 57	0.96 151

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

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

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

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	2.89 245	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

LoS_RVC	1.09 140	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	0.63 186	0.12 165	3.15 149	2.90 209	0.69 153	1.79 255	3.27 163	0.50 161	4.03 205	3.48 179	0.21 189	0.07 72	0.33 125	0.47 127	0.70 62	0.96 151

tt_ll	1.09 140	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	0.63 186	0.12 165	3.15 149	2.90 209	0.69 153	1.79 255	3.27 163	0.50 161	4.03 205	3.48 179	0.21 189	0.07 72	0.33 125	0.47 127	0.70 62	0.96 151

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

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

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

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

RALCasStereoNet	0.70 100	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

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

NVstereo2D	0.83 112	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

raftrobust	0.86 115	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

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

CES	1.20 148	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	0.86 217	0.16 178	3.20 152	3.22 226	1.12 200	1.06 223	1.51 96	1.05 199	4.23 209	3.19 172	0.08 138	0.09 104	0.19 112	0.34 116	1.07 73	2.23 187

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

castereo	1.20 148	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	1.04 191	0.60 167	4.65 185	0.52 164	4.93 235	4.40 212	0.11 154	0.15 129	1.13 175	2.05 183	1.19 75	1.47 166

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

LoS	1.87 189	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	0.83 215	0.21 199	3.22 157	3.63 240	1.18 202	0.90 206	2.95 149	0.64 177	5.08 238	3.80 185	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.
PMTNet	1.28 154	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	3.67 194	2.41 145	0.09 142	0.12 114	3.12 239	1.00 158	1.23 77	3.32 200

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

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

FCDSN-DC	1.58 180	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	2.13 235	1.97 264	1.16 80	0.44 150	2.39 158	2.62 154	0.49 232	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.
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	1.00 218	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

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

PWCDC_ROB	2.82 217	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	31.02 307	0.57 235	5.58 250	3.32 231	1.73 225	0.91 208	2.53 131	0.88 192	2.92 172	7.18 284	0.15 172	0.53 221	0.55 149	0.69 139	1.43 84	0.88 143

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	2.98 165	0.00 1	0.08 92	0.43 142	0.01 18	1.44 85	0.31 107

LMCR-Stereo	0.97 130	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	1.07 196	0.36 123	5.87 197	1.71 231	2.10 146	2.39 141	0.02 81	0.33 196	0.35 130	0.38 118	1.44 85	0.34 112

anonymousdsp	0.27 47	0.09 36	0.36 99	0.24 106	0.05 43	0.09 115	0.00 1	0.03 35	0.05 49	0.00 1	0.28 134	0.19 47	0.15 90	0.00 1	1.24 41	0.84 47	0.12 53	0.10 52	0.29 34	0.18 75	0.42 47	1.05 81	0.02 81	0.05 57	0.01 12	0.01 18	1.54 87	0.00 1

CASnet	0.75 105	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	3.65 192	2.36 139	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)
CAS	0.79 108	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	0.78 205	0.13 171	2.72 123	1.66 136	0.85 172	0.71 182	1.12 78	0.46 153	2.41 159	2.37 140	0.03 102	0.08 92	0.11 84	0.69 139	1.69 89	1.95 178

GCAP-BAT	1.42 158	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	4.08 210	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 296	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 224	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

test_for_model	1.42 158	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	4.08 210	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 296	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 224	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

testlalala2	1.42 158	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	4.08 210	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 296	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 224	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

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

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

testlalala	1.42 158	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	4.08 210	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 296	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 224	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

testlalala_base	1.42 158	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	4.08 210	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 296	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 224	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

GCAP-Stereo	1.42 158	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	4.08 210	0.22 113	0.07 127	2.09 81	2.28 185	11.83 296	0.32 110	3.20 152	0.26 110	4.81 224	2.01 114	0.13 161	0.07 72	0.12 88	0.32 110	1.72 90	0.54 129

PA-Net	1.61 182	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	3.18 171	0.65 246	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.
UCFNet_RVC	1.13 145	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	2.41 193	0.89 218	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	1.06 261	0.19 144	1.43 193	1.73 176	1.86 99	3.39 202

DLCB_ROB	0.92 126	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	0.72 198	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	0.49 232	0.28 183	4.11 250	2.41 192	2.04 100	0.78 141

DLNR_Zeroshot_test	22.90 309	78.82 341	7.01 287	99.97 341	0.31 152	0.15 150	98.85 341	3.30 239	0.54 164	3.17 248	2.43 218	5.81 236	0.93 221	21.74 306	96.26 342	100.00 346	24.75 318	22.56 328	22.80 286	1.79 236	8.42 292	6.44 273	0.04 112	0.30 188	2.39 217	4.03 220	2.05 101	3.31 199

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

FADNet-RVC-Resample	1.60 181	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	5.23 231	0.42 153	1.02 256	4.81 230	1.68 141	1.05 193	1.96 263	3.78 175	1.06 200	1.52 124	2.28 137	0.21 189	1.35 245	0.55 149	3.16 204	2.13 103	2.92 195

CFNet_pseudo	0.86 115	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	0.55 239	0.13 121	0.49 145	0.50 130	2.17 104	1.63 173

CC-Net-ROB	5.26 258	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	23.78 281	3.00 247	3.15 285	2.92 138	0.74 42	2.29 238	1.51 247	11.50 254	0.48 159	1.21 101	1.47 96	9.41 300	0.22 153	2.30 214	2.51 195	2.25 105	8.72 244

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

sAnonymous2	1.54 173	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	0.82 210	0.08 141	4.07 192	3.86 243	1.31 207	1.19 231	7.54 210	0.72 183	4.00 199	4.87 227	0.03 102	0.29 185	0.14 101	2.16 186	2.37 107	2.45 191

CroCo_RVC	1.54 173	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	0.82 210	0.08 141	4.07 192	3.86 243	1.31 207	1.19 231	7.54 210	0.72 183	4.00 199	4.87 227	0.03 102	0.29 185	0.14 101	2.16 186	2.37 107	2.45 191

trnet	0.99 132	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	0.59 181	0.04 102	2.80 126	3.02 217	0.66 146	0.57 161	2.14 112	0.60 175	2.82 169	2.17 127	0.03 102	0.09 104	1.26 179	0.51 131	2.42 109	0.91 148

CREStereo	1.03 136	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	0.59 181	0.05 111	2.97 141	3.31 230	0.60 137	0.43 136	2.12 111	0.57 170	3.00 178	2.30 138	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
GES	1.43 164	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	0.66 175	9.59 238	1.37 218	2.97 175	2.53 150	0.16 176	0.41 206	0.20 114	0.17 93	2.57 111	2.20 186

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
NLCA_NET_v2_RVC	0.99 132	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.
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

anonymousdsp2	0.70 100	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	3.00 168	0.02 81	0.07 72	0.13 96	0.15 87	2.70 115	0.01 37

DISCO	0.79 108	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	0.96 183	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

DSFCA	0.70 100	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	0.73 184	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

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

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

raft_robust	1.21 150	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	0.69 193	0.07 127	2.94 140	1.76 149	0.57 135	0.63 173	4.95 189	0.19 81	2.98 177	4.81 223	0.01 59	0.19 144	0.97 169	1.39 166	2.87 120	0.98 155

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

ICVP	1.32 156	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	1.37 235	0.24 209	2.88 133	2.65 200	1.33 211	0.99 217	2.36 127	0.91 194	2.59 164	4.11 202	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)
UDGNet	2.51 207	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	2.44 160	4.14 204	2.94 279	0.15 129	1.72 199	0.77 148	2.94 123	1.13 159

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

MSMDNet	2.28 198	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	2.40 241	0.17 183	3.93 188	5.26 277	1.11 199	0.55 158	10.21 244	2.94 265	6.12 257	5.76 252	0.31 209	0.26 164	2.47 218	4.23 223	3.01 125	3.18 197

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	0.59 165	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

DeepPruner_ROB	1.57 177	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	0.51 172	0.10 159	5.38 245	2.16 180	1.10 198	1.08 224	2.28 122	0.40 135	4.83 230	3.42 177	0.66 248	0.34 198	0.57 151	5.04 239	3.07 127	0.53 127

coex_refinement	0.73 104	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

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

4D-IteraStereo	0.83 112	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	2.82 169	2.87 157	0.02 81	0.21 152	0.08 68	0.22 99	3.10 130	0.35 113

FADNet-RVC	1.64 183	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	6.04 239	0.29 130	0.32 220	4.47 208	1.90 159	0.62 140	0.78 188	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

R-Stereo Train	2.16 195	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	1.62 222	1.05 220	7.07 206	1.09 202	4.86 231	5.93 261	0.04 112	0.31 189	2.48 219	4.63 230	3.10 130	5.74 222

RAFT-Stereo	2.16 195	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	1.62 222	1.05 220	7.07 206	1.09 202	4.86 231	5.93 261	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
DN-CSS_ROB	1.45 167	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	1.08 197	0.79 190	8.61 221	0.23 99	3.25 186	1.97 113	0.02 81	0.66 228	0.10 80	0.52 132	3.12 134	1.56 170

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	2.28 190	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

PS-NSSS	1.54 173	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	11.06 258	1.04 226	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	2.44 274	0.06 65	0.99 171	0.74 145	3.17 136	1.82 174

Any-RAFT	2.56 210	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	3.76 204	0.35 138	0.16 178	2.92 138	3.82 242	0.81 169	0.80 195	8.30 219	0.51 163	5.45 248	3.87 187	0.44 230	0.16 137	4.84 260	7.87 268	3.19 137	8.70 243

APVNet	1.14 147	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	1.63 224	0.93 211	4.54 183	0.69 180	1.89 141	4.06 200	0.02 81	0.53 221	0.10 80	0.38 118	3.20 138	0.95 149

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

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

dd	0.93 128	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	1.91 183	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

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

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

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
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

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	2.50 146	0.01 59	0.06 65	0.11 84	0.01 18	3.34 145	0.04 57

ARAFT	0.70 100	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

ADCRef	2.96 221	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	0.74 202	1.32 269	6.01 260	3.38 234	1.34 212	1.15 228	8.41 220	2.09 249	2.59 164	3.60 182	1.88 271	0.71 230	2.81 233	8.00 270	3.42 148	10.24 255

FADNet	1.92 191	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	2.40 191	0.47 164	0.65 243	5.57 249	1.73 146	0.69 153	1.08 224	8.93 230	1.61 228	2.36 155	2.52 149	0.09 142	0.36 201	2.54 223	3.77 217	3.43 149	5.46 220

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

AF-Net	1.11 142	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	3.66 202	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	2.58 152	0.05 123	0.08 92	0.66 159	0.45 124	3.47 151	2.34 188

Nwc_Net	1.11 142	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	3.66 202	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	2.58 152	0.05 123	0.08 92	0.66 159	0.45 124	3.47 151	2.34 188

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

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

STTStereo	1.06 138	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	1.95 185	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

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

GLC_STEREO	0.76 106	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	2.66 166	1.47 96	0.05 123	0.08 92	0.05 55	0.07 67	3.59 157	0.32 109

ADCP+	3.47 233	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	8.79 249	0.37 148	0.90 253	5.04 239	2.20 182	0.44 118	0.90 206	5.82 195	0.88 192	2.38 157	3.43 178	0.33 213	0.41 206	3.03 238	12.72 293	3.59 157	10.90 256

CFNet_RVC	0.86 115	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

S2M2_L	0.78 107	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	2.27 148	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
BEATNet_4x	1.40 157	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	0.59 181	0.54 233	4.30 201	2.92 213	1.87 230	1.84 259	1.39 92	0.71 182	4.68 219	6.21 271	0.02 81	0.81 234	0.21 116	0.40 120	3.69 161	0.96 151

NCC-stereo	1.86 187	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	2.16 186	1.17 228	0.21 199	3.63 177	1.13 78	0.63 143	0.96 215	2.79 143	0.75 185	0.98 89	2.96 163	0.36 217	0.32 192	2.31 215	4.50 228	3.69 161	4.78 210

Abc-Net	1.86 187	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	2.16 186	1.17 228	0.21 199	3.63 177	1.13 78	0.63 143	0.96 215	2.79 143	0.75 185	0.98 89	2.96 163	0.36 217	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
castereo++	1.13 145	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	1.01 189	0.52 154	2.80 145	0.52 164	4.60 216	4.06 200	0.30 205	0.15 129	0.98 170	1.06 160	3.70 164	1.89 175

TESTraft	0.86 115	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	0.64 188	0.20 194	4.51 211	1.67 139	0.18 70	0.16 72	2.63 138	0.25 108	1.10 94	2.24 135	0.07 136	0.08 92	0.10 80	1.62 172	3.71 165	0.04 57

SACVNet	1.43 164	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	1.38 213	0.39 128	4.62 184	0.70 181	2.37 156	3.83 186	0.05 123	0.42 211	1.29 183	1.64 173	3.74 166	2.62 193

DeepPrunerF	2.66 212	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	1.03 190	0.54 157	4.47 181	0.65 178	2.02 144	2.06 123	0.56 240	0.31 189	15.21 297	3.30 209	3.74 166	1.47 166

iResNet_ROB	1.07 139	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

TestStereo1	0.81 110	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	0.57 179	0.12 165	4.26 197	1.66 136	0.18 70	0.19 78	2.84 146	0.09 49	1.37 112	2.51 147	0.01 59	0.06 65	0.09 77	1.26 163	3.75 169	0.05 62

SA-5K	0.81 110	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	0.57 179	0.12 165	4.26 197	1.66 136	0.18 70	0.19 78	2.84 146	0.09 49	1.37 112	2.51 147	0.01 59	0.06 65	0.09 77	1.26 163	3.75 169	0.05 62

psm_up	1.01 135	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

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	2.54 151	0.00 1	0.04 48	0.24 119	0.00 1	3.77 172	0.04 57

CIPLG	0.87 120	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	2.28 149	2.98 165	0.04 112	0.27 172	0.66 159	0.09 74	3.80 173	0.12 86

ACRE	0.87 120	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	2.33 153	2.98 165	0.05 123	0.26 164	0.67 162	0.07 67	3.81 174	0.11 83

IPLGR_C	0.86 115	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	2.34 154	2.95 162	0.05 123	0.27 172	0.60 154	0.07 67	3.82 175	0.11 83

IPLGR	1.73 184	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	0.80 207	0.17 183	6.12 264	1.87 155	1.22 204	1.28 234	5.37 191	1.72 233	2.44 160	4.20 205	0.02 81	0.56 224	2.66 227	4.85 235	3.82 175	0.77 140

test_3	1.56 176	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	4.16 216	0.36 143	0.03 84	2.91 135	1.52 123	0.41 117	0.59 165	8.96 231	0.46 153	3.12 182	5.36 237	0.02 81	0.25 160	0.85 165	1.20 162	3.83 177	0.95 149

PDISCO_ROB	1.03 136	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	1.42 241	2.26 120	0.58 172	2.32 151	3.22 174	0.14 169	0.27 172	1.36 190	0.37 117	3.84 178	0.23 97

IPLG	1.12 144	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	0.72 198	0.24 209	5.68 252	1.79 151	1.05 193	0.84 200	2.78 142	0.41 141	0.98 89	4.31 210	0.02 81	0.25 160	0.46 144	1.49 169	3.86 179	0.11 83

SHD	4.34 251	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	4.39 218	9.41 273	0.58 238	8.20 286	4.81 263	4.43 268	2.44 274	13.01 258	2.95 266	5.61 249	6.88 281	0.30 205	3.26 269	4.11 250	5.16 243	3.88 180	10.98 258

MIPNet	1.49 169	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	0.76 203	0.22 206	5.02 237	1.92 161	1.31 207	0.86 201	3.68 174	1.25 212	1.21 101	4.62 220	0.03 102	0.50 217	1.90 204	4.87 236	3.90 181	0.30 106

GMOStereo	0.91 122	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	0.70 177	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 189	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

error version	0.91 122	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	0.70 177	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 189	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

test-v	0.91 122	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	0.70 177	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 189	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

test-3	1.53 170	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	4.06 207	0.35 138	0.03 84	2.84 129	1.63 132	0.37 112	0.57 161	8.86 227	0.46 153	3.20 183	5.38 238	0.02 81	0.27 172	0.61 156	0.95 155	3.95 182	0.88 143

test_1	1.53 170	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	4.06 207	0.36 143	0.03 84	2.84 129	1.62 131	0.37 112	0.57 161	8.88 228	0.46 153	3.22 185	5.38 238	0.02 81	0.27 172	0.60 154	0.95 155	3.95 182	0.90 147

test-2	0.91 122	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	0.70 177	2.24 115	0.41 141	1.67 131	3.92 189	0.01 59	0.15 129	1.33 186	0.13 82	3.95 182	0.09 74

pcwnet_v2	1.73 184	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	1.01 223	1.61 276	5.43 247	2.08 173	0.92 177	0.62 171	4.07 177	0.37 131	1.82 138	2.39 141	1.01 258	0.41 206	1.32 185	2.11 184	3.98 188	4.53 209

GwcNet-ADL	3.21 231	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	7.80 244	1.22 230	0.20 194	3.79 186	4.73 260	2.11 234	0.73 184	7.81 217	2.53 257	3.21 184	3.69 183	0.22 197	1.53 249	2.17 210	4.84 234	4.00 189	8.77 245

RALAANet	0.92 126	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	0.69 176	3.14 151	0.55 168	2.51 163	2.39 141	0.01 59	0.26 164	0.37 132	1.12 161	4.01 190	0.53 127

MLCV	2.45 204	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	5.13 226	3.34 250	0.06 122	4.63 220	1.78 150	1.32 210	0.86 201	10.05 243	1.09 202	2.30 150	3.92 189	0.29 204	2.16 259	1.87 202	3.06 201	4.01 190	1.40 164

NCCL2	2.12 194	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	0.51 172	0.31 217	4.40 205	2.33 192	1.57 220	0.62 171	2.35 126	0.68 179	2.68 167	4.29 208	1.52 269	1.06 237	4.65 258	4.17 222	4.04 192	6.58 232

iResNetv2_ROB	1.26 152	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	2.24 188	0.41 151	0.06 122	3.64 180	1.45 115	0.75 162	0.13 64	5.77 194	0.43 147	2.86 171	1.71 108	0.16 176	0.37 203	0.38 133	0.47 127	4.08 193	0.72 138

AACVNet	0.85 114	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	0.33 213	0.08 92	0.50 146	1.57 170	4.09 194	2.39 190

ccs_rob	4.75 254	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	28.46 286	8.43 268	0.38 225	5.65 251	5.42 279	2.23 236	1.60 250	6.31 199	1.98 245	6.14 258	5.97 264	0.35 216	2.33 260	1.28 180	2.40 191	4.09 194	7.49 238

CREStereo++_RVC	0.99 132	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	2.97 175	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
iinet-f	1.47 168	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	4.30 209	0.21 189	0.17 139	1.25 178	0.16 89	4.11 197	0.62 135

HSM	0.97 130	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

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 207	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	7.67 243	0.72 198	0.05 111	2.57 117	2.59 199	0.54 133	0.57 161	4.65 185	0.59 173	3.70 195	3.88 188	0.03 102	0.20 151	0.42 140	1.90 182	4.17 199	10.91 257

RP	1.29 155	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	2.25 189	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	3.05 169	0.11 154	0.29 185	0.29 122	0.92 154	4.24 200	2.04 181

CASS	2.68 213	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	0.53 175	0.02 65	4.01 190	3.03 219	4.89 272	1.34 236	9.14 232	1.47 221	7.05 276	6.20 269	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.
ADCL	3.91 240	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	2.47 194	0.65 189	1.10 263	5.38 245	2.55 198	2.02 232	2.20 267	6.41 200	2.08 248	4.87 233	4.20 205	1.40 267	1.06 237	6.69 276	6.60 258	4.33 202	11.16 259

sCroCo_RVC	1.75 186	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	0.82 210	0.09 150	3.32 166	4.94 269	2.31 239	1.73 253	5.18 190	2.00 247	5.82 252	5.83 254	0.10 147	0.26 164	0.59 153	1.60 171	4.43 203	1.17 160

cross-raft	2.33 200	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	0.70 197	0.17 183	3.66 182	4.78 261	0.99 188	0.55 158	10.72 249	1.52 225	6.33 260	5.61 249	0.30 205	0.24 155	2.56 224	4.68 233	4.44 204	5.06 214

zero-FE	4.21 248	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	10.31 256	3.26 249	0.31 217	2.66 120	2.88 208	1.04 191	1.46 242	13.23 259	0.91 194	5.64 251	4.93 229	0.13 161	0.41 206	0.34 128	2.47 193	4.46 205	1.55 169

GEStereo_RVC	2.30 199	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	2.40 191	0.28 128	0.06 122	4.81 230	4.48 251	1.79 226	2.17 266	8.91 229	1.90 243	3.58 190	7.25 286	0.52 234	0.92 235	0.41 138	0.85 153	4.47 206	6.48 229

DDF-Stereo	3.00 223	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	9.14 250	2.86 244	0.26 212	2.38 103	3.19 225	0.90 174	0.74 186	6.87 204	0.57 170	4.55 215	4.33 211	0.11 154	0.41 206	0.35 130	2.53 196	4.48 207	1.94 177

UDG	12.63 292	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	11.55 260	3.79 255	74.28 314	5.35 244	2.47 194	8.42 289	2.92 278	18.81 275	4.63 278	7.35 282	4.85 226	12.22 304	1.18 242	1.15 176	2.47 193	4.49 208	2.18 185

NaN_ROB	3.01 224	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	21.10 277	0.59 181	1.15 264	4.15 194	1.58 126	0.80 167	0.70 177	2.38 130	1.30 216	1.52 124	2.15 125	0.46 231	1.07 239	2.50 221	6.25 255	4.54 209	13.27 265

RAFT-Test	2.40 201	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	0.92 220	0.17 183	3.47 172	5.18 275	0.97 186	0.56 160	10.36 246	1.38 219	6.37 261	5.29 233	0.38 219	0.25 160	2.80 232	4.66 232	4.56 210	4.51 207

RTSC	2.56 210	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	0.97 222	1.03 258	7.27 272	3.36 233	4.68 270	1.74 254	7.73 214	1.11 205	3.95 198	5.39 240	0.21 189	1.11 240	0.40 136	0.95 155	4.56 210	8.26 242

gcap-zeroshot	3.09 226	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	6.22 240	0.69 193	0.09 150	3.93 188	4.80 262	0.92 177	0.78 188	16.30 265	2.38 255	5.15 242	5.77 253	1.31 264	0.26 164	2.97 236	4.91 237	4.58 212	2.00 180

DDUNet	12.41 291	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	12.02 261	3.65 253	83.75 317	4.54 213	2.28 185	8.10 288	3.39 283	18.01 269	4.26 274	6.60 266	4.81 223	16.44 308	0.64 227	1.08 174	0.61 134	4.68 213	2.12 183

AE-Stereo	1.43 164	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	3.38 200	0.44 155	0.07 127	2.86 131	3.30 229	0.96 183	0.79 190	3.65 171	0.79 188	3.64 191	4.40 212	0.04 112	0.40 205	2.93 235	2.14 185	4.74 214	0.18 95

MyStereo04	2.04 192	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	0.72 183	10.25 245	1.62 229	4.78 220	3.27 176	0.94 257	0.69 229	2.62 225	4.29 225	4.75 215	0.65 137

SA	0.95 129	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	3.19 172	0.01 59	0.18 141	0.41 138	1.70 174	4.81 216	0.10 80

GANet-ADL	2.26 197	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	2.23 236	0.79 190	7.70 212	1.85 240	3.10 179	4.63 221	0.18 182	0.43 213	1.38 191	3.47 211	4.81 216	3.97 204

FADNet_RVC	3.95 241	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	9.29 251	5.82 261	1.76 277	8.23 288	3.12 223	2.98 248	4.27 287	16.83 267	3.30 271	4.99 237	5.51 244	0.63 244	1.39 247	1.45 195	3.14 203	4.86 218	5.92 225

FBW_ROB	7.98 273	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	13.88 266	3.03 248	7.45 298	6.23 266	1.49 118	2.89 247	0.79 190	33.18 297	1.93 244	5.24 243	4.40 212	9.43 301	8.29 305	4.88 262	7.69 265	4.88 219	21.40 288

RGC	2.44 203	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	2.52 195	2.42 242	0.58 238	4.33 202	1.63 132	0.91 175	0.48 145	4.28 180	1.08 201	1.94 142	4.01 196	0.15 172	0.72 232	2.19 211	5.22 244	4.90 220	6.96 233

DCVSM-stereo	5.01 256	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	23.33 280	11.95 278	0.62 242	3.74 183	4.04 246	1.81 228	1.40 239	16.15 264	3.33 272	5.11 240	3.97 195	2.55 276	3.56 276	1.98 207	3.62 213	4.91 221	5.83 224

ITSA-stereo	5.15 257	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	9.94 254	12.44 280	3.01 284	6.17 265	5.02 271	3.28 252	1.93 262	8.63 222	1.99 246	5.29 245	5.96 263	1.38 266	3.33 272	4.43 255	7.25 261	4.95 222	14.86 271

TANstereo	1.57 177	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	1.63 251	8.83 225	3.01 267	3.50 188	2.89 158	3.03 282	0.10 106	0.04 49	0.69 139	4.96 223	0.05 62

XX-TBD	1.57 177	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	1.63 251	8.83 225	3.01 267	3.50 188	2.89 158	3.03 282	0.10 106	0.04 49	0.69 139	4.96 223	0.05 62

Sa-1000	1.25 151	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	0.83 199	4.47 181	0.43 147	1.38 114	4.54 219	0.01 59	0.24 155	2.01 208	1.81 178	5.02 225	0.39 116

XX-Stereo	3.48 234	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	4.97 223	1.06 227	0.12 165	3.21 155	5.22 276	0.96 183	0.80 195	6.95 205	0.80 189	4.33 212	4.04 199	0.21 189	0.27 172	26.57 311	3.75 215	5.08 226	9.77 252

iResNet	4.14 246	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	12.28 262	16.06 285	0.03 84	6.64 269	3.14 224	2.35 240	1.89 260	16.43 266	2.53 257	3.76 197	2.90 160	0.17 180	3.88 279	1.66 198	4.23 223	5.19 227	3.23 198

ADCMid	6.83 269	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	9.83 253	9.65 274	2.84 280	8.51 290	5.42 279	4.68 270	2.83 277	18.87 277	3.22 269	7.09 277	7.70 293	5.37 293	2.33 260	5.12 266	8.71 277	5.21 228	15.24 273

model_zeroshot	3.10 227	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	4.58 219	0.55 178	0.15 176	5.31 242	4.57 254	1.45 217	0.88 203	14.88 261	1.15 207	5.62 250	5.52 246	0.03 102	0.19 144	3.71 245	6.21 254	5.26 229	8.89 246

Anonymous3	3.16 229	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	10.62 257	1.31 233	0.36 223	7.37 273	6.90 296	3.59 255	3.15 280	10.88 251	2.20 251	6.83 272	9.50 304	0.31 209	0.37 203	1.43 193	3.45 210	5.32 230	1.91 176

test-1	2.99 222	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	5.45 232	0.78 205	0.20 194	4.02 191	4.67 259	1.40 214	1.31 235	10.46 247	1.58 226	5.30 246	7.01 283	0.04 112	0.34 198	2.98 237	6.37 257	5.39 231	8.95 247

EKT-Stereo	2.55 209	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	0.76 203	0.10 159	4.55 214	5.93 286	1.26 205	3.18 281	8.70 223	2.73 260	6.75 269	5.86 255	0.10 147	0.26 164	3.99 247	1.81 178	5.40 232	1.62 172

anonymity	3.65 237	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	3.83 205	0.89 218	0.26 212	3.21 155	5.09 273	0.93 180	0.53 155	7.76 216	1.11 205	4.31 211	5.87 256	0.28 203	0.42 211	4.98 263	9.60 283	5.40 232	9.75 251

HH	2.94 219	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	5.15 227	0.82 210	0.19 189	3.29 163	6.00 288	0.67 148	0.89 204	9.52 236	1.83 238	7.59 284	5.88 257	0.41 221	0.27 172	3.12 239	5.47 248	5.66 234	6.52 230

HanStereo	2.94 219	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	5.15 227	0.82 210	0.19 189	3.29 163	6.00 288	0.67 148	0.89 204	9.52 236	1.83 238	7.59 284	5.88 257	0.41 221	0.27 172	3.12 239	5.47 248	5.66 234	6.52 230

SFCPSM	5.40 259	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	15.40 269	22.08 293	1.04 259	5.77 254	4.60 257	2.35 240	1.58 249	22.71 285	7.33 291	4.45 213	4.53 217	0.62 243	1.97 257	4.29 252	4.05 221	5.75 236	9.77 252

HSM-Net_RVC	2.86 218	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	7.94 245	2.93 246	0.05 111	3.38 168	2.12 176	1.28 206	0.26 93	3.24 160	1.24 211	3.66 193	3.76 184	0.61 242	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
Reg-Stereo(zero)	2.47 205	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	2.75 197	0.81 208	1.26 266	2.61 118	3.41 236	1.42 215	0.49 147	7.28 208	1.29 214	4.00 199	4.42 215	0.41 221	0.19 144	1.28 180	3.03 199	5.77 238	5.27 215

HI	2.47 205	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	2.75 197	0.81 208	1.26 266	2.61 118	3.41 236	1.42 215	0.49 147	7.28 208	1.29 214	4.00 199	4.42 215	0.41 221	0.19 144	1.28 180	3.03 199	5.77 238	5.27 215

AnonymousM	1.53 170	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	0.53 175	0.22 206	2.76 124	2.91 211	0.98 187	1.05 220	2.00 109	1.32 217	3.73 196	3.49 181	0.20 187	0.28 183	0.13 96	0.28 106	5.87 240	9.03 248

IGEV_Zeroshot_test	3.61 235	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	4.60 220	1.01 223	0.08 141	3.44 170	5.73 283	0.76 163	0.61 169	9.25 234	1.49 222	7.12 278	6.47 275	0.31 209	0.27 172	5.02 264	5.44 246	5.95 241	7.38 235

IGEV-FE	3.61 235	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	4.62 221	1.01 223	0.08 141	3.44 170	5.72 282	0.73 160	0.60 167	9.23 233	1.50 223	7.13 279	6.47 275	0.31 209	0.27 172	5.03 265	5.44 246	5.97 242	7.38 235

DDVS	5.40 259	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	26.29 284	6.82 264	1.57 275	5.77 254	6.90 296	2.58 244	1.92 261	10.46 247	4.59 277	6.02 256	7.39 287	0.30 205	1.40 248	1.41 192	3.29 207	6.10 243	8.11 241

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 264	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	4.99 225	2.06 239	0.03 84	5.72 253	7.36 302	1.90 231	0.95 213	38.08 304	1.75 234	5.95 255	6.44 273	0.19 184	0.58 225	3.59 243	7.26 262	6.15 244	12.75 263

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 276	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	66.20 328	11.63 277	7.70 299	5.97 259	5.06 272	4.49 269	5.33 296	18.36 272	2.64 259	7.91 286	8.42 298	0.92 256	3.39 274	4.34 253	8.02 271	6.20 245	15.61 274

AnyNet_C32	5.68 265	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	4.22 217	1.70 236	2.19 279	8.22 287	5.98 287	5.69 276	4.43 290	12.45 257	2.93 264	9.72 298	8.57 299	1.84 270	3.46 275	6.24 274	9.82 285	6.26 246	14.21 268

stereogan	1.89 190	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	5.81 236	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	4.02 197	0.26 202	0.51 218	0.30 124	1.30 165	6.30 247	3.84 203

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 285	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	14.66 268	5.81 260	9.65 302	9.78 300	5.91 285	3.18 250	5.17 294	39.06 305	7.03 290	7.92 287	9.81 306	7.04 294	7.22 302	14.77 296	8.85 278	6.40 248	17.43 277

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 250	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	5.22 230	1.87 237	0.04 102	4.47 208	6.37 293	1.46 218	1.46 242	9.75 241	2.23 253	6.73 268	6.20 269	0.25 201	1.56 251	5.23 268	7.70 266	6.43 249	11.78 261

GANetREF_RVC	2.43 202	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	10.03 255	0.69 193	0.09 150	3.63 177	1.36 105	1.06 195	0.94 212	6.44 201	0.46 153	2.32 151	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
EGLCR-Stereo	1.26 152	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	0.67 191	0.03 84	2.32 99	2.67 203	0.93 180	1.20 233	4.21 179	0.19 81	4.10 208	4.78 222	0.05 123	0.13 121	0.64 157	0.67 136	6.56 251	0.32 109

s12784h	2.07 193	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	0.68 192	0.04 102	3.20 152	3.09 221	0.78 164	0.41 133	3.50 168	0.43 147	5.42 247	2.92 161	0.11 154	0.12 114	2.64 226	1.70 174	6.64 252	11.65 260

RTS	5.53 262	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	8.18 246	1.27 231	0.72 245	7.83 277	4.87 266	7.37 285	2.34 271	18.33 270	2.92 262	4.78 220	5.88 257	1.04 259	1.31 243	6.74 277	22.88 317	6.66 253	22.00 290

RTSA	5.53 262	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	8.18 246	1.27 231	0.72 245	7.83 277	4.87 266	7.37 285	2.34 271	18.33 270	2.92 262	4.78 220	5.88 257	1.04 259	1.31 243	6.74 277	22.88 317	6.66 253	22.00 290

S-Stereo	9.11 277	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	29.27 287	7.13 265	0.65 243	9.55 299	7.50 304	3.80 260	5.87 300	17.77 268	6.30 287	6.21 259	7.52 290	12.23 305	6.88 299	2.77 231	6.68 259	6.74 255	18.03 280

ACV-stereo	8.15 275	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	5.73 235	25.08 296	1.31 268	9.40 297	10.22 315	5.83 278	2.67 276	51.43 319	14.43 307	8.48 293	6.72 279	0.88 255	2.46 262	1.95 206	3.85 219	6.75 256	5.39 219

FC-DCNN	3.82 239	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	5.87 238	2.09 240	0.13 171	4.40 205	2.15 178	2.54 243	1.11 226	3.38 165	0.82 191	3.11 180	2.20 130	0.65 246	3.29 271	6.33 275	4.91 237	6.98 257	7.80 240

PWC_ROB	7.15 270	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	4.97 223	39.20 314	0.81 251	8.35 289	4.96 270	6.51 280	4.27 287	15.99 263	4.39 275	7.48 283	7.59 291	0.53 237	4.79 289	2.74 229	2.63 197	7.01 258	23.26 294

ADCPNet	6.67 267	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	5.17 229	13.78 284	2.98 283	8.10 283	6.12 290	4.35 267	2.04 265	18.50 273	4.74 280	7.04 275	7.43 288	2.98 281	1.91 254	8.96 285	14.04 298	7.02 259	14.47 270

EAI-Stereo	2.70 214	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	3.19 199	0.72 198	0.09 150	5.24 241	4.82 264	0.83 171	0.91 208	9.83 242	1.25 212	4.49 214	5.29 233	0.39 220	0.80 233	1.87 202	3.19 205	7.10 260	6.43 228

DAS	4.09 244	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	12.55 263	5.36 256	0.05 111	4.66 221	4.57 254	4.02 264	2.27 269	9.63 239	5.33 283	5.93 253	5.39 240	0.52 234	4.30 284	4.09 248	5.06 240	7.48 261	4.17 205

SepStereo	4.09 244	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	12.55 263	5.36 256	0.05 111	4.66 221	4.57 254	4.02 264	2.27 269	9.63 239	5.33 283	5.93 253	5.39 240	0.52 234	4.30 284	4.09 248	5.06 240	7.48 261	4.17 205

FAT-Stereo	7.20 271	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	18.26 275	8.49 269	1.41 271	8.81 294	6.34 292	3.65 258	4.07 286	15.49 262	6.21 286	6.75 269	6.94 282	0.74 251	4.80 290	2.92 234	7.26 262	7.50 263	16.30 275

CSAN	4.46 252	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	17.58 274	10.47 276	0.96 255	4.80 229	1.75 148	2.06 233	1.16 229	5.69 193	2.34 254	2.93 173	2.40 144	0.43 227	2.56 263	4.64 257	11.45 289	7.53 264	13.44 267

NOSS_ROB	2.78 215	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	2.55 196	3.51 251	0.83 252	5.82 256	5.57 281	2.69 245	1.83 258	2.63 138	0.91 194	4.62 217	4.13 203	0.42 226	2.58 264	2.29 213	4.46 227	7.67 265	2.88 194

MSKI-zero shot	3.19 230	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	3.83 205	0.60 185	0.03 84	3.33 167	5.29 278	1.15 201	0.81 197	11.77 255	1.76 235	6.55 265	5.98 265	0.22 197	0.32 192	4.41 254	12.05 290	7.79 266	7.75 239

PSMNet-ADL	3.15 228	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	4.06 207	6.80 263	0.07 127	4.23 196	5.16 274	1.83 229	0.91 208	11.85 256	1.86 241	4.02 204	4.02 197	0.70 250	0.51 218	1.61 196	4.33 226	8.01 267	1.36 163

DGSMNet	11.51 287	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	17.12 273	7.95 267	4.11 292	10.43 303	14.27 321	16.27 307	9.03 312	40.42 309	11.09 303	20.12 327	22.06 329	4.60 292	6.88 299	5.15 267	9.40 280	8.22 268	13.42 266

LALA_ROB	4.04 242	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	33.34 292	0.69 193	0.78 249	6.02 261	2.33 192	3.21 251	1.82 257	3.66 172	1.88 242	3.40 187	4.99 230	0.34 215	1.03 236	1.91 205	3.61 212	8.50 269	6.20 227

FC-DCNN v2	4.24 249	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	6.28 241	2.81 243	0.13 171	4.51 211	2.15 178	2.50 242	1.01 219	3.64 170	0.81 190	3.11 180	2.22 132	0.64 245	3.28 270	7.94 281	5.77 251	8.62 270	9.05 249

XPNet_ROB	3.02 225	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	26.85 285	0.35 138	0.40 226	3.24 160	2.22 183	3.28 252	0.79 190	3.20 152	1.19 208	2.94 174	5.51 244	0.76 252	0.46 216	0.72 163	2.37 190	9.22 271	3.37 201

ACVNet_1	26.74 313	42.56 313	14.81 309	66.86 324	48.56 319	65.11 327	82.56 334	15.95 303	8.17 286	11.16 306	5.65 258	32.31 291	25.19 297	93.82 327	7.38 274	2.02 169	15.91 306	6.16 303	34.50 299	10.98 302	8.17 290	6.10 268	59.12 324	5.79 294	19.06 304	9.75 284	9.37 272	15.02 272

SQANet	17.87 296	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	30.38 288	5.54 258	56.25 310	3.78 185	1.32 100	5.20 273	1.48 245	29.72 291	1.71 231	6.45 263	5.45 243	54.26 317	1.90 253	4.80 259	8.48 274	9.52 273	18.82 283

MFN_U_SF_RVC	10.34 283	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	22.82 279	13.03 281	8.82 300	11.37 310	4.87 266	3.83 263	3.31 282	39.34 306	5.97 285	8.56 294	8.81 300	1.45 268	6.40 298	9.49 287	8.57 275	9.56 274	19.71 284

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 272	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	16.73 272	9.30 271	5.45 295	8.09 282	3.29 228	1.80 227	1.13 227	18.77 274	2.10 250	6.48 264	7.49 289	3.17 286	1.74 252	12.06 293	14.29 299	9.71 275	14.36 269

AnyNet_C01	12.12 289	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	26.16 283	18.91 289	4.53 294	11.14 309	12.98 319	16.27 307	15.82 324	34.24 298	10.36 301	16.44 319	13.34 322	7.06 295	6.93 301	11.61 292	9.46 281	9.77 276	19.91 285

HBP-ISP	3.70 238	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	4.64 222	0.54 177	1.76 277	8.63 291	8.11 306	1.56 219	1.34 236	2.61 136	1.51 224	5.14 241	6.84 280	0.56 240	1.55 250	2.53 222	5.06 240	10.57 277	5.37 218

ADCS	9.93 279	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	12.91 265	17.41 286	3.94 291	10.52 305	11.68 317	10.14 290	7.14 305	24.46 289	8.67 297	13.95 315	13.00 320	2.94 279	6.15 296	9.75 288	17.65 307	10.70 278	17.41 276

XQC	4.76 255	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	5.67 233	7.46 266	1.41 271	8.02 280	4.65 258	3.59 255	1.49 246	10.75 250	2.91 261	4.96 236	6.67 277	0.41 221	1.91 254	7.13 280	10.47 288	11.17 279	4.51 207

iRaft-Stereo_20w	4.18 247	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	3.54 201	1.33 234	0.11 162	4.16 195	4.85 265	0.93 180	0.61 169	9.28 235	1.22 210	5.08 238	5.56 248	0.43 227	0.53 221	3.85 246	8.64 276	11.20 280	12.91 264

SGM-Forest	2.81 216	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	6.57 242	5.74 259	0.31 217	4.36 203	2.94 215	0.61 138	0.33 118	3.08 150	0.47 158	2.46 162	2.73 156	0.84 254	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
STTRV1_RVC	9.47 278	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	16.44 271	20.14 291	1.02 256	9.83 301	3.26 227	18.06 311	0.81 197	51.87 323	11.45 304	18.05 323	6.27 272	4.52 291	4.23 282	6.12 272	7.90 269	11.99 282	28.90 306

TRStereo	3.24 232	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	5.69 234	0.65 189	0.09 150	3.75 184	4.23 250	0.70 158	0.63 173	6.77 203	1.21 209	4.05 207	4.81 223	0.12 158	0.24 155	2.72 228	6.73 260	12.83 283	6.09 226

CBMV_ROB	6.09 266	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	21.22 278	13.56 283	0.09 150	6.04 262	3.70 241	2.84 246	1.39 238	11.35 252	8.80 298	4.92 234	3.11 170	0.43 227	2.10 258	7.06 279	10.12 286	12.96 284	11.93 262

AMNet	6.77 268	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	9.34 252	2.05 238	7.44 297	4.79 228	9.81 313	13.48 303	7.65 306	7.95 218	7.83 293	11.47 305	7.62 292	2.74 278	4.18 281	5.52 269	8.25 273	13.24 285	17.97 279

SANet	10.32 282	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	60.35 323	25.50 298	2.93 282	8.06 281	3.02 217	7.05 281	3.86 285	11.43 253	3.25 270	5.27 244	5.02 231	2.60 277	7.27 303	11.08 291	12.57 292	13.36 286	23.31 295

edge stereo	11.35 286	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	38.81 301	17.75 287	1.25 265	7.59 275	7.29 301	5.73 277	3.11 279	25.18 290	4.53 276	6.71 267	8.01 295	4.16 288	3.71 278	8.94 284	7.65 264	13.41 287	28.72 305

otaku	21.36 305	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	32.26 290	9.33 272	65.85 312	4.60 217	1.61 129	7.10 283	1.41 240	36.88 302	7.74 292	7.03 274	5.98 265	54.87 318	2.69 266	8.31 282	9.47 282	13.48 288	18.26 281

Ntro	22.77 308	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	33.43 293	6.53 262	75.01 315	4.99 236	1.38 108	7.98 287	2.25 268	37.75 303	9.51 299	6.94 273	6.04 267	55.49 319	3.02 267	10.71 290	14.77 300	13.49 289	21.09 287

DPSNet	14.25 294	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	72.37 333	26.68 299	4.43 293	10.42 302	10.25 316	10.56 291	8.02 307	58.50 330	8.44 296	11.36 303	8.93 301	16.95 309	10.34 310	18.62 303	15.80 302	14.33 290	21.91 289

ACVNet-4b	26.61 312	42.01 312	11.61 302	69.47 328	47.43 317	69.50 330	76.65 329	10.80 289	9.82 291	15.00 317	1.59 201	58.27 321	9.88 275	93.43 326	4.75 225	1.87 155	13.94 304	5.15 293	32.30 295	13.54 305	7.25 281	5.67 251	58.95 323	4.34 286	12.13 294	9.30 279	15.06 291	18.72 282

ETE_ROB	4.62 253	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	37.95 299	0.84 216	1.42 273	4.94 235	2.66 201	3.81 261	0.95 213	4.84 187	1.63 230	4.01 203	5.32 236	0.67 249	1.14 241	2.03 209	3.84 218	15.25 292	7.23 234

DispFullNet	26.27 311	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	43.75 307	32.46 308	86.51 318	11.01 307	13.68 320	29.48 328	16.23 326	51.78 322	14.64 308	13.87 314	10.46 309	14.59 307	6.22 297	8.62 283	8.03 272	16.08 293	32.10 309

RainbowNet	27.62 315	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	45.29 308	28.15 301	91.67 321	11.05 308	3.10 222	10.99 293	5.02 292	43.52 312	16.90 314	8.37 291	6.69 278	58.54 322	4.55 287	13.10 295	12.31 291	16.72 294	20.53 286

dad	4.05 243	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	1.93 184	3.59 252	0.19 189	4.92 234	1.26 95	1.60 221	0.53 155	14.05 260	0.63 176	2.73 168	1.88 111	0.16 176	0.71 230	5.78 270	0.19 94	17.00 295	9.60 250

pmcnn	8.05 274	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	19.11 276	20.39 292	0.73 247	7.05 270	6.73 294	6.29 279	4.51 291	22.54 284	4.66 279	9.62 296	5.08 232	4.46 290	4.23 282	5.99 271	5.22 244	17.26 296	25.55 300

PVD	12.14 290	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	16.07 270	27.50 300	2.86 281	8.93 295	7.52 305	11.20 294	6.11 302	24.24 288	6.83 289	11.08 301	11.21 315	1.11 262	5.71 293	15.30 298	21.90 315	17.71 297	34.49 312

CBMV	5.52 261	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	14.13 267	3.70 254	0.57 235	7.16 271	6.19 291	4.26 266	2.36 273	8.76 224	1.44 220	6.43 262	4.53 217	0.54 238	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
MADNet+	19.30 300	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	33.63 294	30.37 305	9.62 301	18.64 322	14.89 322	25.78 321	10.10 314	40.05 307	16.50 312	17.34 321	12.76 319	9.48 303	18.60 321	35.02 322	20.22 311	21.19 299	38.41 316

G-Net	10.87 284	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	48.52 313	9.05 270	0.58 238	8.11 285	8.67 308	5.49 274	4.42 289	23.80 287	15.66 310	8.01 288	8.23 296	3.06 285	5.14 291	6.15 273	13.92 297	22.56 300	23.75 296

WAO-7	27.19 314	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	41.69 305	40.59 318	12.37 305	31.37 329	17.44 326	15.34 305	8.53 308	46.18 313	20.63 318	9.79 299	10.78 311	3.30 287	33.50 331	22.38 307	21.79 314	23.87 301	37.39 315

MFMNet_re	16.26 295	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	39.02 302	13.47 282	1.40 270	10.73 306	10.12 314	29.43 327	12.22 315	31.31 293	10.07 300	17.19 320	9.15 302	8.44 298	9.02 307	8.97 286	5.68 250	24.08 302	36.04 314

MonStereo1	29.98 316	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	62.56 327	43.75 320	93.03 325	7.82 276	4.11 248	18.02 310	8.91 311	40.36 308	13.70 306	10.83 300	8.27 297	61.68 330	4.04 280	10.22 289	5.85 252	24.40 303	27.43 302

ACVNet_2	32.06 318	47.10 318	20.06 318	67.26 326	49.84 324	64.97 325	85.15 337	28.04 323	14.34 300	14.44 314	8.02 280	51.06 317	30.19 304	92.01 324	8.75 293	2.50 196	19.20 312	5.27 295	50.34 318	16.10 311	8.16 289	5.63 250	57.79 320	13.22 317	36.40 323	13.10 294	24.92 304	31.82 308

IMH-64-1	33.95 320	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	45.47 309	40.48 315	93.88 328	14.40 317	7.26 299	20.70 313	8.75 309	47.06 314	20.52 316	11.86 307	10.05 307	59.37 326	11.73 313	41.46 326	17.26 305	27.54 305	39.89 319

IMH-64	33.95 320	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	45.47 309	40.48 315	93.88 328	14.40 317	7.26 299	20.70 313	8.75 309	47.06 314	20.52 316	11.86 307	10.05 307	59.37 326	11.73 313	41.46 326	17.26 305	27.54 305	39.89 319

LSM0	22.48 307	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	35.79 296	33.70 310	0.93 254	73.52 338	85.94 339	13.36 302	5.62 298	55.67 328	16.83 313	21.95 328	18.82 326	4.28 289	8.01 304	16.44 299	16.43 304	28.65 307	32.66 311

IMH	35.14 322	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	49.01 315	53.30 333	93.93 330	14.60 320	7.08 298	21.66 315	9.65 313	47.64 316	22.22 320	11.39 304	9.32 303	59.41 328	12.98 316	40.95 325	19.12 308	29.12 308	41.73 322

PSMNet_ROB	31.36 317	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	41.43 304	42.18 319	83.15 316	13.95 316	4.06 247	17.90 309	5.94 301	42.51 311	15.37 309	11.21 302	9.54 305	57.95 321	14.27 319	29.64 313	19.74 309	29.38 309	17.81 278

SPS-STEREO	20.13 303	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	33.66 295	37.68 313	7.23 296	13.17 315	16.66 325	26.75 323	16.01 325	32.30 295	23.65 321	30.25 334	22.84 332	13.67 306	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
PWCK	38.25 324	63.47 331	23.98 323	73.60 334	41.23 312	60.98 317	51.31 311	54.00 333	35.86 321	26.51 323	39.23 331	62.00 326	46.09 322	26.43 308	14.46 319	9.53 312	30.80 329	12.71 319	83.96 340	28.46 328	23.42 329	13.60 323	47.98 316	30.51 330	34.48 320	27.91 324	31.53 311	38.61 317

MeshStereo	13.21 293	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	38.56 300	29.80 303	0.45 230	9.43 298	7.37 303	3.76 259	2.44 274	18.85 276	2.41 256	12.93 312	7.18 284	1.21 263	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
LRCNet_RVC	60.25 337	73.90 340	44.96 336	94.13 340	95.20 341	91.02 341	85.32 338	54.56 334	36.51 322	98.66 341	73.01 338	91.80 343	67.46 339	96.60 341	33.95 330	18.60 329	69.32 339	51.86 338	94.53 341	64.28 339	31.29 335	22.24 331	94.67 342	54.29 339	19.85 305	10.16 287	33.16 313	25.34 299

SGM_RVC	10.08 280	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	24.89 282	18.29 288	0.57 235	4.57 215	1.98 168	3.30 254	1.17 230	20.75 280	2.20 251	4.80 223	2.23 134	2.29 273	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
SGM+DAISY	20.91 304	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	30.39 289	40.48 315	11.67 304	12.56 313	15.10 323	25.73 320	12.69 318	34.93 300	21.56 319	26.12 331	22.15 330	21.16 310	12.73 315	17.44 301	13.30 295	33.35 315	28.26 303

TorneroNet-64	38.80 325	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	69.75 332	56.51 334	94.74 332	18.85 324	8.54 307	26.03 322	15.59 323	53.93 327	25.94 325	12.81 311	10.53 310	61.35 329	21.98 322	33.37 317	26.73 323	33.93 316	53.30 330

SGM-ForestM	11.60 288	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	36.06 297	23.95 294	0.75 248	4.47 208	1.51 122	3.60 257	0.75 187	20.06 279	1.60 227	4.23 209	1.65 107	1.36 265	3.34 273	25.09 308	20.48 312	34.27 317	25.03 298

WAO-6	36.54 323	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	42.19 306	50.09 329	89.85 319	29.06 327	18.00 328	22.89 316	12.66 317	41.03 310	25.00 323	19.25 324	17.73 324	34.12 312	17.43 320	42.37 328	25.35 321	36.73 318	42.55 323

MDST_ROB	10.13 281	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	11.22 259	28.15 301	0.18 187	6.30 267	1.37 107	1.21 203	0.34 120	7.74 215	1.01 198	4.67 218	3.95 194	1.92 272	1.94 256	26.55 310	19.78 310	37.02 319	22.50 293

notaker	49.83 331	63.78 332	33.18 329	70.81 331	66.40 332	70.73 332	78.98 332	45.33 331	64.15 335	43.75 333	59.49 335	60.26 322	51.62 331	93.99 331	46.45 333	31.86 333	34.38 331	24.64 330	65.77 335	41.22 334	24.40 330	24.26 334	68.58 335	39.92 334	26.43 309	29.62 327	38.96 320	46.51 324

STStereo	19.12 297	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	46.83 311	36.96 312	1.06 260	8.10 283	2.99 216	3.81 261	1.57 248	31.85 294	5.18 282	6.77 271	5.31 235	3.04 284	9.71 309	29.57 312	23.01 319	40.22 321	35.81 313

UNDER WATER-64	53.24 334	62.47 330	43.72 335	79.20 338	70.94 336	76.00 337	87.61 340	65.70 337	45.62 327	52.26 336	61.76 336	72.47 334	58.44 337	94.91 337	30.75 328	17.95 327	34.62 332	25.80 331	53.84 326	26.41 327	19.77 326	21.35 328	75.52 340	44.10 335	50.84 334	55.27 337	40.93 322	69.21 339

LVE	39.30 326	48.25 321	30.12 327	73.97 335	64.66 331	64.57 324	77.85 330	28.17 324	23.72 318	37.91 330	35.79 328	37.41 298	49.58 326	95.15 338	12.46 312	5.89 284	24.18 317	12.87 320	53.55 325	26.04 326	13.99 316	13.05 321	69.20 336	25.62 325	43.97 329	29.71 328	40.99 323	22.41 292

ELAS	19.48 301	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	48.88 314	30.47 306	3.20 286	9.19 296	3.39 235	10.97 292	5.79 299	21.49 282	6.53 288	11.69 306	11.90 317	9.30 299	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
ELAS_RVC	19.26 298	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	54.84 320	32.79 309	3.23 287	8.72 292	3.46 239	11.25 295	6.19 304	19.97 278	7.86 294	12.63 310	12.02 318	9.45 302	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
TorneroNet	39.82 327	53.94 326	26.20 325	66.81 323	49.07 320	65.07 326	70.90 325	26.31 316	46.32 329	24.07 322	20.96 322	67.36 331	52.11 332	94.83 334	18.77 323	9.35 311	24.89 319	16.30 327	53.07 324	24.04 322	13.64 313	11.04 314	61.85 331	22.68 324	36.84 324	25.85 322	42.63 326	50.33 328

UNDER WATER	52.38 332	65.77 334	42.25 333	77.68 337	67.77 333	74.59 336	85.69 339	61.52 336	50.72 333	41.81 332	48.33 332	74.09 335	57.87 336	94.82 333	34.80 331	18.86 330	33.89 330	24.15 329	57.03 329	29.54 330	19.73 325	18.75 325	69.48 337	49.19 338	52.93 335	49.45 335	44.09 327	69.45 340

FADE																11.90 318					35.81 337	34.34 336					47.51 328

WAO-8	44.25 329	56.07 328	34.81 330	70.40 330	61.11 327	71.92 333	71.92 326	43.60 329	48.93 331	32.20 326	26.30 325	67.35 329	49.97 327	91.99 322	26.69 325	19.01 331	29.42 325	13.46 321	51.63 320	37.17 332	16.32 317	10.83 312	44.60 314	27.68 328	53.45 336	35.23 330	47.57 329	55.24 333

Venus	44.25 329	56.07 328	34.81 330	70.38 329	61.11 327	71.92 333	71.92 326	43.60 329	48.93 331	32.20 326	26.30 325	67.35 329	49.97 327	91.99 322	26.69 325	19.01 331	29.42 325	13.46 321	51.63 320	37.17 332	16.32 317	10.83 312	44.60 314	27.68 328	53.45 336	35.23 330	47.57 329	55.24 333

JetBlue	32.19 319	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	79.62 338	19.51 290	25.38 307	15.92 321	16.55 324	38.70 333	25.92 332	35.72 301	25.05 324	29.56 333	23.18 333	32.21 311	26.78 327	30.47 315	28.96 326	48.44 331	49.33 327

KSHMR	56.45 335	73.76 338	53.18 337	81.77 339	70.47 335	77.94 338	83.01 335	67.07 339	54.37 334	56.94 337	54.51 334	61.36 325	46.54 323	94.90 336	59.43 336	44.62 336	39.11 334	36.00 335	64.69 334	47.55 335	28.73 332	19.90 327	65.78 334	55.97 340	49.71 333	33.30 329	50.13 332	53.27 329

MANE	19.83 302	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	41.03 303	35.23 311	3.36 290	7.87 279	8.98 309	7.09 282	29.77 333	21.81 283	3.71 273	9.51 295	5.54 247	2.50 275	8.83 306	34.12 319	27.95 325	51.25 333	47.85 326

Dean	42.92 328	51.28 325	31.30 328	76.75 336	64.32 330	79.06 339	83.43 336	42.61 328	43.67 325	35.18 329	22.58 323	60.75 324	56.83 335	94.89 335	13.15 314	4.20 249	27.88 324	12.35 316	63.72 333	28.96 329	9.62 296	7.74 294	59.21 325	22.07 323	48.58 332	35.91 332	53.04 334	29.88 307

LE_ROB	22.46 306	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	52.15 318	50.94 330	1.56 274	6.43 268	2.92 213	3.14 249	1.46 242	30.14 292	8.43 295	7.23 280	4.28 207	7.08 296	25.69 326	34.50 321	36.15 333	53.30 335	53.30 330

DPSimNet_ROB	58.77 336	55.98 327	59.21 338	62.88 318	73.92 339	60.20 315	64.84 316	28.34 325	91.63 341	80.59 339	52.65 333	74.49 336	47.24 324	90.64 320	55.91 335	45.99 337	54.62 337	42.30 336	68.03 336	59.25 338	51.18 339	59.54 339	44.54 313	45.19 336	44.85 330	61.56 338	56.15 336	55.05 332

ktn	52.79 333	63.82 333	30.11 326	66.93 325	72.48 338	66.28 328	78.41 331	39.02 327	71.70 337	45.89 335	67.47 337	52.57 319	45.22 321	95.33 339	48.59 334	35.19 334	41.05 335	31.49 334	60.62 331	36.06 331	32.70 336	35.82 337	63.06 332	38.69 332	45.38 331	41.08 334	57.93 337	62.41 336

HanzoNet	60.55 338	68.65 335	42.85 334	71.08 332	71.43 337	71.96 335	79.15 333	59.75 335	75.19 338	45.14 334	74.83 339	74.50 337	63.75 338	96.51 340	43.02 332	39.58 335	52.48 336	47.20 337	75.57 337	51.40 336	44.83 338	44.21 338	72.81 338	39.33 333	54.31 338	50.20 336	60.45 338	64.70 338

BEATNet-Init1	23.62 310	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	47.63 312	48.00 325	3.29 288	12.31 311	9.22 310	7.35 284	5.48 297	48.70 317	19.34 315	12.33 309	11.24 316	7.11 297	11.28 312	33.76 318	21.63 313	60.52 339	47.50 325

JetRed	62.68 339	71.30 336	68.71 339	66.70 322	63.10 329	69.94 331	74.63 328	66.20 338	66.87 336	41.55 331	36.99 329	80.77 340	12.41 279	62.44 311	66.90 337	66.45 338	65.00 338	75.57 341	62.84 332	53.56 337	77.95 340	72.78 340	73.29 339	48.99 337	55.75 339	62.99 339	66.04 340	62.58 337

MADNet++	76.54 340	72.15 337	83.11 342	61.53 315	81.21 340	58.42 314	69.47 322	68.24 340	78.58 339	85.63 340	92.37 341	80.60 339	85.04 340	36.71 309	81.19 340	89.82 341	88.15 341	69.64 339	82.54 339	91.39 341	92.32 342	93.48 343	65.75 333	90.26 342	59.09 340	74.29 340	74.25 341	61.32 335

SAMSARA	19.29 299	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	8.73 248	24.82 295	3.30 289	10.45 304	6.81 295	5.49 274	3.46 284	21.26 281	4.77 281	17.96 322	24.74 335	0.82 253	4.77 288	80.12 341	91.25 341	77.91 342	76.45 341

MEDIAN_ROB	97.56 343	99.08 342	98.39 343	100.00 342	99.99 342	100.00 345	100.00 345	99.49 344	98.31 342	100.00 344	99.95 345	97.97 344	96.05 342	99.97 343	99.41 343	98.43 343	98.53 343	98.66 343	99.88 344	97.95 342	93.38 344	96.45 345	100.00 345	97.23 343	86.96 342	92.33 342	89.80 343	95.90 343

HaxPig	98.97 345	100.00 345	98.94 344	100.00 342	100.00 343	99.99 344	100.00 345	99.99 345	99.97 344	100.00 344	99.99 346	100.00 348	99.95 345	100.00 344	99.56 344	99.43 344	99.97 346	99.57 344	100.00 345	100.00 346	97.25 345	96.32 344	99.99 344	99.98 345	89.17 343	99.51 344	94.19 344	98.51 344

AVERAGE_ROB	98.95 344	100.00 345	99.79 345	100.00 342	100.00 343	100.00 345	100.00 345	100.00 346	100.00 345	100.00 344	100.00 347	100.00 348	100.00 346	100.00 344	99.77 345	99.85 345	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 346	98.12 346	99.51 346	100.00 345	100.00 346	93.43 344	93.75 343	94.35 345	93.16 342

ASD4	81.96 341	73.83 339	78.52 340	73.50 333	68.47 334	82.76 340	70.15 324	72.27 341	81.46 340	64.14 338	76.80 340	49.38 316	95.53 341	68.81 313	77.80 339	87.45 340	86.82 340	89.90 342	81.43 338	90.17 340	88.82 341	88.65 342	81.37 341	86.17 341	99.17 346	99.86 345	99.79 346	99.90 345

FlowAnything	100.00 350	100.00 345	100.00 346	100.00 342	100.00 343	100.00 345	100.00 345	100.00 346	100.00 345	100.00 344	100.00 347	100.00 348	100.00 346	100.00 344	100.00 348	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 346	100.00 349	100.00 349	100.00 345	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 347	100.00 347

PML	96.14 342	100.00 345	82.26 341	100.00 342	100.00 343	100.00 345	99.16 344	100.00 346	98.98 343	100.00 344	95.95 342	99.91 347	100.00 346	98.52 342	94.87 341	92.63 342	90.73 342	73.63 340	100.00 345	98.25 343	92.56 343	85.93 341	97.80 343	98.67 344	96.15 345	99.98 346	100.00 347	99.92 346

CasAABBNet	100.00 350	100.00 345	100.00 346	100.00 342	100.00 343	100.00 345	100.00 345	100.00 346	100.00 345	100.00 344	100.00 347	100.00 348	100.00 346	100.00 344	100.00 348	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 346	100.00 349	100.00 349	100.00 345	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 347	100.00 347

DPSMNet_ROB	99.53 347	99.78 344	100.00 346	100.00 342	100.00 343	100.00 345	100.00 345	99.17 342	100.00 345	99.31 342	99.63 343	91.42 342	99.14 344	100.00 344	99.94 346	100.00 346	99.82 344	99.99 345	99.62 343	99.99 344	99.79 347	99.66 347	100.00 345	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 347	100.00 347

DGTPSM_ROB	99.52 346	99.77 343	100.00 346	100.00 342	100.00 343	100.00 345	100.00 345	99.17 342	100.00 345	99.31 342	99.64 344	91.36 341	99.13 343	100.00 344	99.94 346	100.00 346	99.82 344	99.99 345	99.53 342	99.99 344	99.80 348	99.66 347	100.00 345	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 347	100.00 347

DPSM_ROB	99.92 348	100.00 345	100.00 346	100.00 342	100.00 343	98.97 342	98.99 342	100.00 346	100.00 345	100.00 344	100.00 347	99.90 345	100.00 346	100.00 344	100.00 348	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 346	100.00 349	100.00 349	100.00 345	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 347	100.00 347

DPSM	99.92 348	100.00 345	100.00 346	100.00 342	100.00 343	98.97 342	98.99 342	100.00 346	100.00 345	100.00 344	100.00 347	99.90 345	100.00 346	100.00 344	100.00 348	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 346	100.00 349	100.00 349	100.00 345	100.00 346	100.00 347	100.00 347	100.00 347	100.00 347

Low-res two-view benchmark