Low-res two-view results

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.07 1	0.05 11	0.02 8	0.03 30	0.05 31	0.00 1	0.00 1	0.02 15	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.11 11	0.00 1	0.00 1	0.56 2	0.45 2	0.04 2	0.01 2	0.16 13	0.03 3	0.23 17	0.05 1	0.00 1	0.01 3	0.01 5	0.01 11	0.15 21	0.01 33
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CoSv	0.10 2	0.12 43	0.21 41	0.02 17	0.02 11	0.01 14	0.00 1	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.15 13	0.01 5	0.00 1	0.69 4	0.74 14	0.14 23	0.06 18	0.09 6	0.03 3	0.06 1	0.13 3	0.00 1	0.03 22	0.02 12	0.00 1	0.10 13	0.00 1

Pointernet	0.13 3	0.04 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.18 143	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.07 98	0.10 9	0.01 5	0.01 28	0.89 8	0.57 5	0.12 16	0.02 4	0.09 6	0.06 10	0.11 5	0.83 12	0.00 1	0.02 10	0.01 5	0.00 1	0.04 2	0.18 90

StereoVision	0.13 3	0.11 37	0.03 15	0.04 39	0.04 29	0.00 1	0.03 51	0.04 40	0.03 25	0.03 72	0.00 1	0.19 25	0.02 13	0.02 53	1.02 11	0.79 18	0.13 22	0.02 4	0.30 24	0.04 6	0.21 13	0.19 4	0.00 1	0.06 33	0.04 31	0.00 1	0.12 18	0.00 1

NLCSM	0.18 5	0.03 1	0.01 2	0.00 1	0.01 4	0.05 84	0.07 90	0.00 1	0.00 1	0.05 78	0.00 1	0.17 16	0.00 1	0.00 1	0.64 3	0.62 9	0.12 16	0.06 18	0.32 27	0.19 35	0.59 51	1.69 31	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.15 21	0.00 1

MLG-Stereo	0.18 5	0.06 18	0.01 2	0.01 5	0.01 4	0.17 154	0.01 13	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.05 33	0.00 1	1.48 21	1.35 60	0.05 3	0.05 14	0.33 29	0.23 43	0.22 14	0.63 9	0.00 1	0.01 3	0.02 12	0.01 11	0.07 7	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 5	0.11 37	0.04 19	0.05 46	0.06 38	0.00 1	0.01 13	0.03 28	0.05 41	0.24 107	0.00 1	0.16 15	0.06 48	0.01 28	1.29 13	1.05 28	0.06 6	0.04 9	0.06 3	0.05 8	0.40 35	0.86 14	0.00 1	0.04 25	0.04 31	0.01 11	0.05 4	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 8	0.05 11	0.01 2	0.01 5	0.01 4	0.17 154	0.01 13	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 33	0.00 1	1.42 18	1.28 51	0.03 1	0.05 14	0.33 29	0.24 46	0.23 17	1.27 24	0.00 1	0.01 3	0.02 12	0.01 11	0.07 7	0.00 1

AASNet	0.20 8	0.45 120	0.24 49	0.09 72	0.09 52	0.00 1	0.08 97	0.05 47	0.05 41	0.26 108	0.00 1	0.18 17	0.04 26	0.01 28	1.13 12	0.68 12	0.12 16	0.04 9	0.09 6	0.16 30	0.29 25	0.77 11	0.01 22	0.07 38	0.00 1	0.02 29	0.49 54	0.03 51

TDLM	0.20 8	0.10 35	0.21 41	0.08 68	0.23 101	0.02 43	0.04 63	0.19 71	0.04 34	0.02 69	0.10 102	0.67 125	0.05 33	0.10 125	0.43 1	0.28 1	0.35 73	0.20 62	0.02 1	0.01 1	0.12 6	1.22 22	0.05 72	0.01 3	0.00 1	0.02 29	0.41 51	0.41 114

MonStereo	0.21 11	0.04 5	0.01 2	0.01 5	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.10 9	0.05 33	0.01 28	1.63 25	1.32 57	0.09 8	0.15 44	0.36 33	0.31 62	0.30 27	1.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.23 34	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.21 11	0.04 5	0.02 8	0.00 1	0.01 4	0.02 43	0.00 1	0.01 3	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.14 12	0.03 18	0.05 92	0.99 10	0.77 16	0.16 29	0.17 51	0.16 13	0.26 53	0.06 1	2.10 46	0.18 141	0.02 10	0.01 5	0.06 55	0.47 53	0.06 64

CroCo-Stereo	0.21 11	0.09 33	0.03 15	0.05 46	0.07 46	0.00 1	0.00 1	0.04 40	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.09 8	0.07 49	0.00 1	1.51 22	1.11 32	0.17 35	0.08 24	0.76 51	0.05 8	0.40 35	0.85 13	0.00 1	0.04 25	0.04 31	0.01 11	0.08 10	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
delet	0.21 11	0.08 29	0.24 49	0.06 49	0.05 31	0.02 43	0.04 63	0.02 15	0.05 41	0.34 117	0.00 1	0.20 33	0.04 26	0.02 53	1.45 20	0.53 4	0.23 48	0.07 20	0.12 10	0.06 10	0.15 8	0.38 6	0.01 22	0.06 33	0.01 5	0.01 11	1.50 82	0.02 45

RSM	0.22 15	0.06 18	0.35 81	0.02 17	0.03 20	0.12 115	0.01 13	0.01 3	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 17	0.05 33	0.00 1	0.73 6	0.58 6	0.18 36	0.04 9	0.18 17	0.51 108	0.24 20	2.12 47	0.09 110	0.08 42	0.02 12	0.18 79	0.16 25	0.00 1

ProNet	0.22 15	0.03 1	0.09 29	0.01 5	0.00 1	0.12 115	0.75 198	0.01 3	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 166	1.31 14	1.03 26	0.22 44	0.01 2	0.09 6	0.12 23	0.24 20	1.33 27	0.03 59	0.01 3	0.07 48	0.00 1	0.05 4	0.00 1

U	0.23 17	0.13 46	0.03 15	0.06 49	0.07 46	0.00 1	0.01 13	0.05 47	0.04 34	0.00 1	0.00 1	0.25 50	0.07 49	0.00 1	1.58 23	1.23 42	0.05 3	0.13 35	0.52 40	0.08 16	0.50 46	1.03 16	0.01 22	0.10 50	0.08 51	0.02 29	0.06 6	0.03 51

RSM++	0.23 17	0.06 18	0.35 81	0.02 17	0.02 11	0.11 112	0.00 1	0.01 3	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.08 54	0.00 1	0.88 7	0.61 8	0.18 36	0.04 9	0.13 11	0.57 128	0.23 17	2.20 50	0.14 125	0.09 45	0.03 25	0.01 11	0.23 34	0.00 1

AIO-test2	0.25 19	0.09 33	0.02 8	0.01 5	0.09 52	0.04 73	0.01 13	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.04 26	0.00 1	1.71 28	1.44 69	0.15 25	0.04 9	0.03 2	0.33 67	0.10 3	2.30 54	0.06 80	0.16 80	0.05 39	0.01 11	0.10 13	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 20	0.06 18	0.08 27	0.00 1	0.01 4	0.02 43	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 17	0.03 18	0.15 144	1.33 15	1.35 60	0.18 36	0.17 51	0.19 18	0.37 76	0.10 3	2.34 56	0.19 148	0.06 33	0.04 31	0.08 61	0.12 18	0.00 1

RAFT	0.28 21	0.04 5	0.31 60	0.02 17	0.00 1	0.12 115	0.12 122	0.93 121	0.01 4	0.69 142	0.00 1	0.18 17	0.00 1	0.01 28	2.07 42	1.23 42	0.23 48	0.00 1	0.06 3	0.21 41	0.15 8	0.60 7	0.00 1	0.06 33	0.03 25	0.01 11	0.34 46	0.00 1

VIP-Stereo	0.29 22	0.12 43	0.34 73	0.01 5	0.03 20	0.04 73	0.01 13	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.22 44	0.05 33	0.00 1	1.37 17	1.12 33	0.15 25	0.13 35	0.28 23	0.27 55	0.50 46	2.49 59	0.00 1	0.13 67	0.08 51	0.01 11	0.24 37	0.09 70

RAStereo	0.29 22	0.18 57	0.05 22	0.06 49	0.11 57	0.00 1	0.02 35	0.03 28	0.04 34	0.94 159	0.00 1	0.26 54	0.02 13	0.01 28	1.70 27	1.19 41	0.09 8	0.13 35	0.30 24	0.03 3	0.80 62	1.45 30	0.00 1	0.14 70	0.05 39	0.01 11	0.20 27	0.02 45

AANet_RVC	0.29 22	0.05 11	0.28 57	0.06 49	0.21 95	0.00 1	0.24 157	0.03 28	0.17 104	0.34 117	0.01 82	0.08 5	0.04 26	0.01 28	2.17 47	0.58 6	0.16 29	0.07 20	0.44 36	0.20 36	0.13 7	0.33 5	0.03 59	0.07 38	0.02 12	0.06 55	1.15 71	0.86 138

AIO-test1	0.30 25	0.04 5	0.03 15	0.02 17	0.08 50	0.04 73	0.00 1	0.01 3	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 26	0.00 1	2.02 40	1.69 97	0.15 25	0.02 4	0.24 21	0.55 125	0.20 11	2.67 62	0.00 1	0.02 10	0.02 12	0.01 11	0.09 11	0.00 1

LG-Stereo	0.31 26	0.05 11	0.02 8	0.02 17	0.07 46	0.13 121	0.01 13	0.03 28	0.10 77	0.00 1	0.87 168	0.44 87	0.01 5	0.00 1	2.07 42	1.46 71	0.11 12	0.16 48	0.67 47	0.47 94	0.31 30	1.19 20	0.04 69	0.02 10	0.05 39	0.10 67	0.07 7	0.00 1

AdaDepth	0.32 27	0.24 69	0.07 23	0.02 17	0.01 4	0.16 143	0.01 13	0.02 15	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.01 5	0.01 28	1.96 37	1.94 116	0.09 8	0.09 27	1.21 71	0.40 81	0.46 42	1.21 21	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.04 45	0.31 41	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 28	0.05 11	0.07 23	0.01 5	0.02 11	0.02 43	0.00 1	0.02 15	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.18 17	0.02 13	0.00 1	1.77 33	1.68 96	0.21 42	0.08 24	0.19 18	0.58 129	0.29 25	3.05 84	0.18 141	0.09 45	0.08 51	0.19 81	0.12 18	0.00 1

111111	0.34 29	0.03 1	0.08 27	0.01 5	0.03 20	0.10 109	0.00 1	0.01 3	0.01 4	0.00 1	0.01 82	0.18 17	0.05 33	0.01 28	1.98 38	1.34 59	0.11 12	0.15 44	0.59 44	0.56 126	0.34 32	3.31 96	0.26 168	0.02 10	0.02 12	0.05 50	0.04 2	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 29	0.19 58	0.23 47	0.01 5	0.06 38	0.12 115	0.01 13	0.03 28	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.03 18	0.00 1	2.15 46	1.48 74	0.10 11	0.13 35	0.33 29	0.11 20	0.45 41	0.93 15	0.00 1	0.02 10	0.07 48	0.03 37	2.36 104	0.06 64

AIO-Stereo	0.34 29	0.05 11	0.34 73	0.01 5	0.03 20	0.13 121	0.00 1	0.01 3	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.05 33	0.00 1	1.68 26	1.06 30	0.49 97	0.08 24	1.56 88	0.76 164	0.22 14	2.17 49	0.11 118	0.01 3	0.01 5	0.02 29	0.20 27	0.00 1

MMNet	0.34 29	0.21 59	0.07 23	0.05 46	0.06 38	0.00 1	0.12 122	0.03 28	0.04 34	0.22 105	0.00 1	0.36 67	0.02 13	0.05 92	2.17 47	0.69 13	0.33 69	0.15 44	0.34 32	0.07 12	0.34 32	0.60 7	0.06 80	0.10 50	0.03 25	0.05 50	2.93 118	0.02 45

MLG-Stereo_test2	0.35 33	0.14 48	0.04 19	0.01 5	0.06 38	0.18 159	0.02 35	0.02 15	0.03 25	0.00 1	0.63 161	0.18 17	0.01 5	0.00 1	1.83 34	1.31 55	0.06 6	0.20 62	1.35 81	0.38 77	0.41 39	2.30 54	0.16 134	0.05 28	0.06 45	0.01 11	0.09 11	0.01 33

iRaftStereo_RVC	0.35 33	0.21 59	0.33 66	0.22 91	0.15 66	0.02 43	0.02 35	0.05 47	0.08 64	0.00 1	0.00 1	0.28 56	0.11 71	0.03 67	1.35 16	0.98 23	0.35 73	0.07 20	0.49 38	0.17 32	1.05 80	2.96 72	0.00 1	0.05 28	0.09 55	0.01 11	0.23 34	0.04 55

MoCha-V2	0.36 35	0.06 18	0.31 60	0.01 5	0.05 31	0.09 104	0.01 13	0.02 15	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.18 98	0.00 1	2.33 58	1.63 88	0.18 36	0.19 60	0.15 12	0.99 183	0.28 24	3.01 76	0.00 1	0.02 10	0.01 5	0.07 60	0.03 1	0.00 1

DMCA	0.36 35	0.36 105	0.19 39	0.17 81	0.09 52	0.02 43	0.05 76	0.02 15	0.05 41	0.58 137	0.00 1	0.39 77	0.05 33	0.01 28	2.07 42	0.98 23	0.54 104	0.12 33	0.23 20	0.10 19	0.46 42	1.38 29	0.01 22	0.22 97	0.03 25	0.08 61	1.30 72	0.15 87

GEAStereo	0.39 37	0.07 25	0.33 66	0.03 30	0.03 20	0.16 143	0.01 13	0.04 40	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 50	0.01 5	0.24 168	2.28 52	1.61 83	0.16 29	0.18 55	0.73 49	0.65 148	0.40 35	2.72 63	0.18 141	0.05 28	0.19 89	0.00 1	0.21 31	0.00 1

gasm-f	0.39 37	0.07 25	0.33 66	0.03 30	0.03 20	0.16 143	0.01 13	0.04 40	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.25 50	0.01 5	0.24 168	2.28 52	1.61 83	0.16 29	0.18 55	0.73 49	0.65 148	0.40 35	2.72 63	0.18 141	0.05 28	0.19 89	0.00 1	0.21 31	0.00 1

MaDis-Stereo	0.39 37	0.23 64	0.35 81	0.07 61	0.15 66	0.02 43	0.04 63	0.08 57	0.07 56	1.22 180	0.00 1	0.23 48	0.03 18	0.02 53	1.62 24	1.29 52	0.14 23	0.29 83	1.62 89	0.12 23	0.84 68	1.37 28	0.01 22	0.18 86	0.20 92	0.16 77	0.17 26	0.04 55

IGEV-Stereo++	0.40 40	0.03 1	0.10 31	0.03 30	0.03 20	0.10 109	0.01 13	0.01 3	0.03 25	0.00 1	0.15 115	0.18 17	0.03 18	0.01 28	1.95 36	1.30 53	0.05 3	0.29 83	0.81 53	0.51 108	0.25 22	3.15 90	0.27 174	0.03 22	0.02 12	0.01 11	1.39 77	0.00 1

MSCF	0.41 41	0.08 29	0.34 73	0.03 30	0.03 20	0.14 127	0.01 13	0.03 28	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.14 79	0.01 28	2.43 63	2.03 125	0.22 44	0.10 31	0.17 15	0.67 154	0.22 14	3.03 79	0.08 103	0.35 126	0.04 31	0.72 133	0.11 17	0.00 1

GASTEREO	0.42 42	0.08 29	0.34 73	0.03 30	0.02 11	0.14 127	0.01 13	0.03 28	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.14 79	0.01 28	2.48 66	2.05 132	0.22 44	0.17 51	0.17 15	0.63 140	0.19 10	2.96 72	0.30 186	0.35 126	0.04 31	0.71 132	0.15 21	0.00 1

GIP-stereo	0.42 42	0.06 18	0.14 35	0.02 17	0.05 31	0.16 143	0.02 35	0.06 52	0.03 25	0.00 1	0.25 129	0.32 62	0.05 33	0.01 28	3.07 81	1.67 94	0.15 25	0.05 14	0.31 26	0.71 157	0.49 45	3.30 95	0.06 80	0.04 25	0.03 25	0.09 64	0.33 44	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 42	0.29 81	0.82 162	0.60 187	0.31 124	0.18 159	0.03 51	1.58 142	0.25 129	0.12 92	0.28 131	0.84 138	0.05 33	0.11 130	0.69 4	0.46 3	0.36 75	0.25 73	0.08 5	0.08 16	0.20 11	1.95 39	0.02 48	0.05 28	0.06 45	0.03 37	0.70 59	1.10 152

GSStereo	0.43 45	0.12 43	0.35 81	0.02 17	0.02 11	0.20 166	0.01 13	0.01 3	1.23 211	0.00 1	0.05 94	0.22 44	0.03 18	0.00 1	2.12 45	1.64 91	0.50 98	0.26 75	0.50 39	0.46 93	0.51 48	2.87 70	0.15 130	0.02 10	0.18 85	0.05 50	0.10 13	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 46	0.30 84	0.37 94	0.08 68	0.19 80	0.01 14	0.02 35	0.10 62	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.49 96	0.09 60	0.05 92	2.28 52	1.53 78	0.28 61	0.43 123	1.84 99	0.14 28	1.17 84	1.99 43	0.01 22	0.23 100	0.16 83	0.10 67	0.26 39	0.03 51

MLG-Stereo_test3	0.48 47	0.06 18	0.33 66	0.12 78	0.16 70	0.17 154	0.02 35	0.07 53	0.04 34	1.13 170	0.00 1	0.23 48	0.08 54	0.01 28	1.98 38	1.62 86	0.11 12	0.19 60	1.38 82	0.29 59	0.76 58	3.35 97	0.02 48	0.10 50	0.06 45	0.03 37	0.74 61	0.01 33

Occ-G	0.48 47	0.11 37	0.24 49	0.04 39	0.11 57	0.16 143	0.04 63	0.04 40	0.02 14	0.00 1	0.25 129	0.15 13	0.02 13	0.00 1	3.08 83	1.56 80	0.11 12	0.34 94	1.04 63	0.48 100	0.85 69	3.04 83	0.23 158	0.07 38	0.04 31	0.02 29	0.83 64	0.01 33

RAFT + AFF	0.48 47	0.05 11	0.01 2	0.22 91	0.03 20	0.04 73	0.14 130	0.03 28	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.32 62	0.03 18	0.07 107	4.66 153	0.97 22	0.56 111	0.09 27	2.34 110	0.04 6	0.69 54	1.96 40	0.02 48	0.22 97	0.15 80	0.12 71	0.24 37	0.01 33

GREAT-IGEV	0.49 50	0.07 25	0.29 58	0.02 17	0.02 11	0.14 127	0.00 1	0.03 28	1.58 225	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.07 49	0.00 1	2.22 49	2.07 137	0.16 29	0.26 75	0.25 22	0.80 168	0.33 31	2.96 72	0.25 166	0.79 206	0.02 12	0.00 1	0.71 60	0.00 1

HCRNet	0.49 50	0.39 110	0.36 88	0.29 125	0.12 60	0.01 14	0.06 85	0.03 28	0.01 4	1.48 196	0.00 1	0.20 33	0.05 33	0.01 28	2.61 69	0.78 17	0.42 86	0.07 20	0.32 27	0.12 23	0.37 34	2.22 51	0.02 48	0.02 10	0.02 12	0.02 29	3.33 137	0.03 51

S2M2_XL	0.50 52	0.13 46	0.39 98	0.04 39	0.15 66	0.00 1	0.05 76	0.25 83	0.37 141	0.00 1	0.00 1	0.32 62	0.51 166	0.00 1	2.74 73	1.75 100	0.28 61	0.46 130	0.48 37	0.20 36	1.60 109	3.03 79	0.08 103	0.16 80	0.09 55	0.09 64	0.15 21	0.25 98
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 53	0.26 75	0.02 8	0.04 39	0.24 104	0.15 139	0.03 51	0.07 53	0.07 56	0.00 1	0.60 158	0.37 71	0.35 133	0.03 67	2.59 67	2.00 122	0.23 48	0.18 55	1.31 78	0.40 81	0.75 56	3.23 93	0.04 69	0.09 45	0.35 113	0.04 45	0.21 31	0.08 67

LG-G_1	0.51 53	0.28 79	0.33 66	0.18 83	0.22 97	0.16 143	0.02 35	0.05 47	0.07 56	0.01 63	0.58 153	0.20 33	0.24 116	0.03 67	2.30 56	1.80 103	0.27 58	0.37 97	0.82 54	0.47 94	0.91 71	3.77 112	0.01 22	0.12 59	0.11 67	0.03 37	0.34 46	0.01 33

LG-G	0.51 53	0.28 79	0.33 66	0.18 83	0.22 97	0.16 143	0.02 35	0.05 47	0.07 56	0.01 63	0.58 153	0.20 33	0.24 116	0.03 67	2.30 56	1.80 103	0.27 58	0.37 97	0.82 54	0.47 94	0.91 71	3.77 112	0.01 22	0.12 59	0.11 67	0.03 37	0.34 46	0.01 33

DFGA-Net	0.52 56	0.32 87	0.09 29	0.23 98	0.05 31	0.01 14	0.02 35	0.55 109	0.05 41	1.27 182	0.00 1	0.20 33	0.05 33	0.03 67	1.75 30	1.26 45	0.37 77	0.09 27	1.05 64	0.07 12	0.77 60	2.14 48	0.00 1	0.21 95	0.02 12	0.00 1	3.39 141	0.02 45

UPFNet	0.52 56	0.31 86	0.76 154	0.22 91	0.28 118	0.02 43	0.05 76	0.09 61	0.08 64	0.38 123	0.00 1	0.38 74	0.03 18	0.24 168	3.16 87	1.04 27	0.34 71	0.14 41	0.59 44	0.34 70	0.44 40	1.09 18	0.01 22	0.30 116	0.05 39	0.01 11	3.54 147	0.05 60

LGtest1	0.53 58	0.07 25	0.34 73	0.03 30	0.14 63	0.16 143	0.03 51	0.08 57	0.14 91	0.04 75	0.84 167	0.21 43	0.15 83	0.00 1	2.36 60	2.07 137	0.21 42	0.46 130	0.87 59	0.41 83	0.76 58	4.21 129	0.05 72	0.12 59	0.12 70	0.04 45	0.27 40	0.01 33

LG-Stereo_L2	0.54 59	0.34 99	0.02 8	0.04 39	0.24 104	0.18 159	0.03 51	0.07 53	0.07 56	0.00 1	0.59 157	0.43 86	0.35 133	0.04 85	2.83 76	2.03 125	0.26 56	0.18 55	1.09 65	0.38 77	0.82 67	3.54 103	0.04 69	0.09 45	0.34 111	0.06 55	0.31 41	0.08 67

AEACV	0.55 60	0.71 168	0.34 73	0.04 39	0.05 31	0.10 109	0.02 35	0.02 15	0.03 25	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.13 76	0.05 92	2.71 72	2.52 159	0.12 16	0.64 155	1.33 79	0.95 181	0.81 64	3.06 85	0.32 192	0.09 45	0.02 12	0.20 84	0.41 51	0.00 1

plain	0.56 61	0.39 110	0.44 108	0.17 81	0.41 159	0.01 14	0.01 13	0.74 115	0.08 64	0.01 63	0.00 1	0.74 130	0.14 79	0.04 85	2.91 78	1.93 114	0.25 53	0.44 126	1.02 62	0.16 30	1.65 114	2.50 60	0.01 22	0.41 144	0.21 96	0.06 55	0.36 49	0.10 73

anonymousdsp	0.56 61	0.10 35	0.36 88	0.24 102	0.07 46	0.09 104	0.01 13	0.04 40	0.05 41	0.00 1	2.27 201	0.22 44	0.20 102	0.00 1	2.28 52	1.41 67	0.28 61	0.17 51	0.52 40	0.67 154	0.56 49	3.56 104	0.31 188	0.07 38	0.02 12	0.01 11	1.65 85	0.01 33

GMStereo	0.56 61	0.94 193	0.07 23	0.25 106	0.06 38	0.01 14	0.02 35	0.15 69	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.41 81	0.01 5	0.01 28	2.04 41	1.15 37	0.34 71	0.18 55	2.72 131	0.11 20	1.52 101	2.04 44	0.00 1	0.08 42	0.20 92	0.03 37	2.65 111	0.04 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 64	0.11 37	0.26 55	0.02 17	0.06 38	0.02 43	0.04 63	0.04 40	0.07 56	0.00 1	0.00 1	0.40 80	0.09 60	0.01 28	5.50 183	2.06 135	0.45 89	0.28 81	0.54 42	0.23 43	1.49 99	2.89 71	0.02 48	0.08 42	0.09 55	0.06 55	0.31 41	0.22 93

MIF-Stereo (partial)	0.58 65	0.39 110	0.42 103	0.07 61	0.22 97	0.02 43	0.03 51	0.08 57	0.11 81	0.01 63	0.01 82	0.50 100	0.12 73	0.03 67	2.35 59	1.69 97	0.25 53	0.60 152	0.91 60	0.11 20	1.40 93	2.26 53	0.01 22	0.34 119	0.12 70	0.29 95	2.91 117	0.38 110

AIO_rvc	0.61 66	0.30 84	0.36 88	0.03 30	0.02 11	0.14 127	0.30 162	0.02 15	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.19 25	0.09 60	0.06 101	3.14 85	2.93 176	0.18 36	0.51 137	2.38 111	0.52 111	0.69 54	3.61 106	0.46 215	0.02 10	0.13 72	0.04 45	0.20 27	0.01 33

RYNet	0.61 66	0.04 5	0.00 1	0.02 17	0.04 29	0.00 1	0.01 13	0.03 28	0.04 34	0.07 80	0.00 1	0.07 4	0.12 73	0.00 1	4.57 147	0.66 11	0.12 16	0.99 206	0.37 34	0.02 2	0.25 22	0.10 2	0.05 72	0.03 22	0.08 51	7.32 250	1.40 78	0.12 83

IGEV-Stereo+	0.62 68	1.03 204	0.04 19	0.11 75	0.14 63	0.14 127	0.03 51	0.10 62	0.11 81	0.02 69	2.00 196	0.32 62	0.30 127	0.02 53	1.86 35	1.97 119	0.16 29	0.31 89	1.71 93	0.60 134	1.02 77	3.85 119	0.29 178	0.06 33	0.03 25	0.21 85	0.20 27	0.00 1

GANet	0.63 69	0.72 170	0.73 150	0.46 173	0.40 157	1.37 223	0.41 176	0.45 100	0.06 52	0.21 101	2.81 222	2.16 183	0.28 124	0.47 219	0.89 8	0.62 9	0.74 130	0.38 102	0.38 35	0.07 12	0.30 27	1.98 42	0.14 125	0.13 67	0.20 92	0.03 37	0.52 55	0.22 93

TestStereo	0.64 70	0.64 156	0.54 131	0.22 91	0.11 57	0.01 14	0.03 51	1.87 158	0.23 124	0.30 112	0.00 1	0.37 71	0.08 54	0.01 28	1.75 30	0.93 21	0.45 89	0.23 72	2.92 138	0.12 23	1.51 100	1.70 32	0.05 72	0.11 57	0.21 96	0.46 114	2.24 102	0.13 85

AIO_test	0.66 71	0.53 132	0.44 108	0.04 39	0.02 11	0.14 127	0.42 177	0.12 66	0.04 34	0.00 1	0.00 1	0.20 33	0.10 67	0.03 67	3.07 81	3.04 181	0.25 53	0.32 91	1.33 79	0.44 88	1.28 90	3.68 108	0.44 211	0.02 10	0.18 85	0.43 113	1.11 70	0.01 33

YMNet	0.67 72	0.38 109	0.02 8	0.20 86	0.25 113	0.33 185	2.67 243	0.36 89	0.06 52	1.09 167	0.00 1	0.41 81	2.95 242	0.01 28	2.43 63	2.05 132	0.61 118	0.46 130	0.54 42	0.25 50	0.30 27	1.29 25	0.00 1	0.10 50	0.37 115	0.05 50	0.62 56	0.38 110

UNet	0.67 72	0.32 87	0.47 123	0.27 119	0.23 101	0.03 66	0.15 133	0.55 109	0.14 91	1.13 170	0.00 1	0.61 116	0.17 96	0.15 144	2.26 50	1.51 77	0.50 98	0.22 67	1.51 87	0.25 50	0.75 56	1.79 35	0.18 141	0.60 178	0.07 48	0.32 105	3.43 144	0.61 130

MGS-Stereo	0.68 74	0.97 199	0.65 138	0.25 106	0.18 74	0.01 14	0.05 76	0.07 53	0.14 91	0.00 1	0.00 1	0.30 58	0.15 83	0.03 67	5.25 176	1.01 25	0.41 84	0.26 75	1.09 65	0.44 88	1.38 92	2.76 66	0.03 59	0.27 107	0.34 111	0.25 88	1.72 87	0.24 96

HITNet	0.68 74	0.16 52	0.11 33	0.07 61	0.10 56	0.01 14	0.03 51	1.72 146	0.79 185	0.11 86	0.00 1	0.77 135	0.28 124	0.12 137	2.69 70	1.17 38	0.45 89	0.14 41	0.72 48	0.25 50	1.61 112	2.80 68	0.01 22	0.17 82	0.04 31	0.15 74	3.40 142	0.41 114
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
IER	0.69 76	0.46 122	0.29 58	0.30 129	0.18 74	0.01 14	0.09 105	0.42 95	0.11 81	1.07 166	0.07 98	1.62 175	0.05 33	0.20 159	3.15 86	1.25 44	0.40 81	0.16 48	0.82 54	0.44 88	0.57 50	2.22 51	0.21 150	0.34 119	0.09 55	1.03 147	2.96 119	0.28 100

G2L-Stereo	0.70 77	0.35 103	0.24 49	0.37 154	0.64 184	0.02 43	0.07 90	0.17 70	0.08 64	0.51 133	0.10 102	0.28 56	0.49 162	0.45 215	3.38 100	1.05 28	0.27 58	0.20 62	1.46 84	0.28 57	1.54 102	1.85 36	0.07 97	0.12 59	0.28 108	0.78 137	3.56 148	0.38 110

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 77	0.11 37	0.32 64	0.06 49	0.20 89	0.09 104	0.02 35	0.13 68	0.23 124	0.03 72	0.04 90	0.48 94	0.15 83	0.01 28	3.26 95	2.49 156	0.31 68	0.44 126	1.92 101	0.48 100	1.70 119	4.79 161	0.16 134	0.12 59	0.09 55	0.16 77	0.90 66	0.07 66

HGLStereo	0.70 77	0.34 99	0.41 101	0.23 98	0.31 124	0.02 43	0.17 139	0.08 57	0.13 89	1.20 179	0.69 164	0.25 50	0.15 83	0.09 120	2.36 60	1.50 75	0.57 113	0.29 83	1.25 72	0.24 46	1.13 83	3.16 91	0.08 103	0.34 119	0.18 85	0.19 81	3.13 124	0.47 118

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 80	0.58 142	0.33 66	0.08 68	0.18 74	0.19 163	0.04 63	0.12 66	0.18 108	0.04 75	0.51 149	0.50 100	0.41 147	0.02 53	2.44 65	2.27 147	0.33 69	0.54 143	1.14 68	0.44 88	2.08 136	4.84 162	0.09 110	0.12 59	0.10 62	0.15 74	1.37 76	0.08 67

CFNet	0.72 81	0.50 130	0.71 146	0.48 176	0.45 167	0.06 98	0.27 161	0.58 111	0.09 72	0.65 141	0.04 90	0.84 138	0.10 67	0.05 92	2.80 75	0.75 15	0.60 117	0.09 27	0.84 58	0.41 83	1.10 82	1.22 22	0.03 59	0.13 67	0.58 133	1.14 150	3.44 145	1.47 161

RAFT_CTSACE	0.74 82	0.81 181	0.44 108	0.25 106	0.08 50	0.15 139	0.03 51	1.99 163	0.06 52	0.00 1	0.11 104	0.47 93	0.46 157	0.01 28	2.74 73	1.26 45	0.29 67	0.16 48	0.77 52	0.13 27	0.79 61	4.54 148	0.01 22	0.15 74	0.25 101	0.01 11	3.88 170	0.04 55

test_5	0.76 83	0.61 147	0.21 41	0.02 17	0.02 11	0.11 112	0.01 13	2.75 214	0.05 41	0.00 1	4.29 237	0.49 96	0.44 150	0.00 1	1.73 29	1.27 50	0.22 44	0.14 41	1.14 68	0.09 18	0.46 42	3.08 87	0.01 22	0.19 87	0.09 55	0.00 1	2.97 120	0.02 45

RAFT+CT+SA	0.77 84	0.83 183	0.24 49	0.15 80	0.05 31	0.01 14	0.02 35	2.46 193	0.09 72	0.11 86	0.00 1	0.89 147	0.40 144	0.01 28	1.42 18	1.63 88	0.18 36	0.21 66	2.39 113	0.27 55	0.93 73	4.66 154	0.01 22	0.20 91	0.13 72	0.02 29	3.33 137	0.05 60

ADLNet	0.79 85	0.95 194	0.12 34	0.22 91	0.28 118	0.09 104	0.05 76	1.25 131	0.10 77	0.32 115	0.06 95	2.48 188	0.08 54	0.20 159	3.48 101	1.14 36	0.48 93	0.11 32	0.60 46	0.23 43	0.60 52	3.03 79	0.01 22	0.10 50	0.91 153	0.83 139	3.15 125	0.34 106

raft+_RVC	0.80 86	0.41 115	0.45 120	0.34 142	0.24 104	0.03 66	0.08 97	2.24 174	0.09 72	0.07 80	0.00 1	0.42 84	0.08 54	0.02 53	3.49 102	3.16 188	0.48 93	0.12 33	2.60 126	0.82 169	0.94 74	3.69 109	0.03 59	0.20 91	0.35 113	0.14 73	0.69 57	0.35 108

ARAFT	0.80 86	0.22 62	0.31 60	0.31 131	0.12 60	0.01 14	0.02 35	0.24 81	0.09 72	1.28 183	0.00 1	0.53 104	0.04 26	0.09 120	3.18 88	1.99 120	0.51 101	0.34 94	2.69 130	0.14 28	1.96 135	2.75 65	0.02 48	0.20 91	0.80 151	0.03 37	3.53 146	0.13 85

LL-Strereo2	0.81 88	0.27 76	0.35 81	0.09 72	0.14 63	0.17 154	0.08 97	2.21 173	0.19 111	0.00 1	0.00 1	0.26 54	0.05 33	0.20 159	2.27 51	2.72 168	0.12 16	0.15 44	2.40 114	0.52 111	1.77 127	5.39 175	0.06 80	0.17 82	0.43 121	0.12 71	1.55 84	0.31 102

DMCA-RVC	0.82 89	0.43 117	0.50 125	0.31 131	0.59 181	0.15 139	1.13 207	0.29 86	1.52 222	1.29 185	0.34 137	0.64 120	0.14 79	0.17 150	3.74 111	1.26 45	0.80 134	0.51 137	0.97 61	0.51 108	0.87 70	1.93 38	0.26 168	0.40 143	0.13 72	0.08 61	2.70 112	0.50 120

HUF	0.83 90	0.15 49	0.62 135	0.03 30	0.12 60	0.16 143	0.17 139	0.32 87	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.22 44	0.26 120	0.00 1	4.05 129	4.06 238	0.48 93	0.57 148	3.07 146	0.65 148	1.72 125	3.80 115	0.38 198	0.88 215	0.14 79	0.04 45	0.38 50	0.01 33

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 90	0.08 29	0.36 88	0.18 83	0.21 95	0.01 14	0.06 85	1.75 148	0.21 122	0.14 95	0.15 115	0.45 89	0.16 90	0.03 67	4.05 129	1.87 107	0.36 75	0.42 119	1.67 91	0.17 32	1.76 126	4.52 147	0.02 48	0.11 57	0.38 118	2.70 190	0.33 44	0.33 104

MIM_Stereo	0.83 90	0.15 49	0.44 108	0.34 142	0.24 104	0.12 115	0.08 97	2.02 164	0.08 64	0.00 1	0.24 127	0.31 61	0.10 67	0.03 67	3.34 96	2.91 175	0.24 51	0.67 162	2.62 127	0.89 175	1.44 97	3.49 100	0.06 80	0.26 104	0.20 92	0.24 87	1.72 87	0.18 90

DSFCA	0.83 90	0.44 118	0.51 129	0.29 125	0.59 181	0.05 84	0.61 195	0.23 76	0.55 162	0.49 131	0.58 153	0.48 94	0.11 71	0.04 85	2.83 76	1.42 68	0.78 133	0.72 172	1.15 70	0.65 148	1.24 87	3.01 76	0.21 150	0.53 168	0.55 130	0.83 139	3.19 128	0.46 117

test_4	0.84 94	0.11 37	0.61 134	0.30 129	0.20 89	0.08 101	0.30 162	0.10 62	0.10 77	0.03 72	0.61 159	0.79 136	0.16 90	0.18 153	3.62 106	3.39 201	0.24 51	0.43 123	1.98 102	0.30 61	1.21 86	3.26 94	0.09 110	0.21 95	0.23 99	0.33 106	3.56 148	0.25 98

RASNet	0.86 95	0.32 87	0.77 156	0.46 173	0.31 124	0.18 159	0.10 118	0.95 122	0.14 91	1.11 168	0.09 101	0.53 104	0.44 150	0.35 196	1.76 32	1.87 107	0.59 114	0.22 67	1.13 67	0.07 12	1.42 96	3.94 121	0.17 139	0.53 168	0.46 123	0.37 111	3.64 153	1.29 157

FSD	0.87 96	0.70 166	0.22 44	0.07 61	0.29 122	0.01 14	0.04 63	0.32 87	0.25 129	0.54 136	0.13 111	1.69 177	0.51 166	0.04 85	2.39 62	2.70 167	0.97 158	0.62 154	1.46 84	0.76 164	2.15 139	4.66 154	0.30 186	0.19 87	0.56 132	0.31 98	0.69 57	0.93 145

coex_refinement	0.87 96	1.07 208	0.62 135	0.25 106	0.72 189	0.03 66	0.20 151	0.27 84	1.03 203	0.10 85	1.11 180	0.87 144	0.18 98	0.15 144	4.26 136	1.07 31	0.59 114	0.13 35	2.44 119	0.52 111	1.02 77	1.12 19	0.23 158	0.17 82	0.67 142	0.96 144	3.20 129	0.48 119

AFF-stereo	0.88 98	0.32 87	0.50 125	0.35 149	0.20 89	0.11 112	0.37 173	0.41 94	0.11 81	1.15 173	0.00 1	0.66 124	0.07 49	0.02 53	4.33 138	1.39 66	0.40 81	0.90 194	3.49 161	0.26 53	1.61 112	2.83 69	0.02 48	0.22 97	0.49 124	0.18 79	3.16 126	0.10 73

CAS	0.89 99	0.22 62	0.39 98	0.21 89	0.24 104	0.03 66	0.36 172	0.23 76	0.62 168	1.28 183	0.16 117	0.38 74	0.84 209	0.12 137	3.10 84	1.87 107	0.94 156	0.75 177	1.30 76	0.58 129	2.82 156	3.00 75	0.03 59	0.12 59	0.13 72	0.72 133	1.80 90	1.89 176

DISCO	0.90 100	0.96 198	0.36 88	0.06 49	0.36 142	0.63 200	0.54 191	0.23 76	0.32 139	1.72 202	0.58 153	0.41 81	0.29 126	0.04 85	2.98 80	1.47 73	1.02 165	0.31 89	3.32 155	0.56 126	1.01 76	3.01 76	0.13 122	0.33 118	0.13 72	0.33 106	2.81 115	0.43 116

rafts_anoy	0.92 101	0.33 95	0.86 166	0.37 154	0.24 104	0.05 84	0.07 90	2.48 195	0.14 91	0.01 63	0.00 1	0.20 33	0.04 26	0.02 53	3.97 124	3.08 184	0.56 111	0.40 107	2.20 108	0.34 70	1.65 114	3.86 120	0.02 48	0.27 107	0.99 159	0.73 135	0.87 65	0.98 150

TestStereo1	0.93 102	0.98 200	0.22 44	0.07 61	0.18 74	0.01 14	0.04 63	1.07 125	0.08 64	0.11 86	0.00 1	0.39 77	0.56 174	0.12 137	4.92 167	2.03 125	0.28 61	0.22 67	2.98 141	0.20 36	1.56 105	3.94 121	0.01 22	0.15 74	0.10 62	1.19 153	3.74 157	0.05 60

SA-5K	0.93 102	0.98 200	0.22 44	0.07 61	0.18 74	0.01 14	0.04 63	1.07 125	0.08 64	0.11 86	0.00 1	0.39 77	0.56 174	0.12 137	4.92 167	2.03 125	0.28 61	0.22 67	2.98 141	0.20 36	1.56 105	3.94 121	0.01 22	0.15 74	0.10 62	1.19 153	3.74 157	0.05 60

GLC_STEREO	0.93 102	0.48 125	0.65 138	0.25 106	0.33 136	0.03 66	0.11 120	2.37 184	0.20 112	0.16 98	0.04 90	0.38 74	0.15 83	0.02 53	3.66 107	2.05 132	0.67 124	0.25 73	2.56 123	0.42 87	2.90 157	3.06 85	0.09 110	0.19 87	0.09 55	0.10 67	3.70 155	0.31 102

NVstereo2D	0.93 102	0.48 125	0.17 36	0.24 102	0.42 163	0.41 188	0.08 97	1.64 143	0.59 166	0.87 154	1.05 175	0.42 84	0.21 106	0.08 116	5.64 188	2.38 154	0.82 139	0.59 150	1.71 93	0.24 46	1.26 88	2.48 58	0.06 80	0.47 158	1.31 171	0.29 95	1.04 68	0.24 96

CASnet	0.96 106	0.54 134	0.54 131	0.24 102	0.36 142	0.05 84	0.26 160	0.52 106	0.18 108	0.06 79	0.06 95	0.70 127	0.36 137	0.01 28	4.36 140	1.50 75	0.66 123	0.40 107	2.56 123	0.34 70	3.82 188	4.34 134	0.03 59	0.35 126	1.67 190	0.11 70	1.72 87	0.23 95
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 107	0.15 49	1.98 227	0.27 119	0.17 71	0.00 1	0.04 63	0.24 81	0.31 136	2.13 216	0.00 1	0.45 89	0.15 83	0.01 28	4.10 132	2.25 145	0.54 104	0.47 133	1.29 75	0.24 46	2.31 141	2.52 61	0.05 72	0.15 74	0.17 84	2.66 189	3.69 154	0.15 87
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 108	0.95 194	0.32 64	0.06 49	0.17 71	0.01 14	0.03 51	1.49 140	0.07 56	0.78 148	0.00 1	0.46 91	0.64 183	0.19 154	4.75 160	2.06 135	0.26 56	0.20 62	2.78 134	0.36 75	1.26 88	4.60 151	0.07 97	0.17 82	0.11 67	1.53 163	3.70 155	0.04 55

RALCasStereoNet	1.00 108	0.37 108	1.07 184	0.37 154	0.32 134	0.06 98	0.20 151	2.08 170	0.15 98	1.01 162	0.04 90	0.61 116	0.16 90	0.03 67	3.74 111	3.43 205	0.41 84	0.26 75	1.40 83	0.75 162	1.44 97	4.55 149	0.03 59	0.26 104	0.78 148	1.36 159	0.91 67	1.22 156

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 108	0.33 95	0.75 153	0.38 159	0.42 163	0.14 127	0.43 181	0.97 123	0.13 89	1.32 188	0.00 1	0.65 123	0.09 60	0.03 67	4.73 156	1.46 71	0.50 98	0.13 35	3.58 162	0.49 102	1.60 109	4.02 125	0.02 48	0.42 147	0.52 126	0.38 112	3.38 140	0.17 89

IPLGR_C	1.02 111	0.24 69	0.77 156	0.31 131	0.36 142	0.04 73	0.35 171	0.20 72	0.47 153	0.07 80	0.12 108	1.26 163	0.09 60	0.41 210	4.52 145	1.63 88	0.81 136	0.45 128	2.10 105	0.32 64	2.41 147	4.67 156	0.07 97	0.75 199	1.04 161	0.28 93	3.80 162	0.11 80

anonymousdsp2	1.03 112	0.29 81	0.37 94	0.23 98	0.09 52	0.03 66	0.04 63	1.33 133	0.08 64	0.02 69	2.28 204	0.33 66	0.18 98	0.27 178	2.59 67	2.50 158	0.44 88	0.56 147	3.69 164	1.14 192	1.68 117	5.57 179	0.24 162	0.50 162	0.41 119	0.15 74	2.74 114	0.02 45

CIPLG	1.04 113	0.23 64	0.82 162	0.32 136	0.36 142	0.04 73	0.34 169	0.21 73	0.50 156	0.07 80	0.11 104	1.24 160	0.08 54	0.42 212	4.82 165	1.65 92	0.85 144	0.39 106	2.02 103	0.32 64	2.35 143	4.69 157	0.05 72	0.75 199	1.10 163	0.35 109	3.79 161	0.12 83

ACRE	1.04 113	0.24 69	0.80 160	0.33 138	0.36 142	0.04 73	0.34 169	0.21 73	0.48 154	0.08 84	0.14 113	1.30 165	0.09 60	0.45 215	4.77 162	1.62 86	0.82 139	0.43 123	2.08 104	0.33 67	2.40 146	4.72 158	0.06 80	0.74 198	1.10 163	0.28 93	3.80 162	0.11 80

CFNet_pseudo	1.04 113	0.55 135	0.68 140	0.46 173	0.53 172	0.05 84	0.02 35	0.61 113	0.10 77	0.91 156	0.11 104	0.88 145	0.56 174	0.52 228	5.81 198	1.84 105	0.55 110	0.37 97	2.85 136	0.41 83	1.09 81	3.10 89	0.59 231	0.29 112	0.61 136	0.63 126	2.23 101	1.75 170

dd	1.06 116	0.48 125	0.31 60	1.86 231	0.06 38	0.26 180	0.16 135	0.47 102	0.06 52	0.11 86	0.01 82	2.18 184	0.07 49	0.20 159	4.43 141	1.13 35	1.19 180	0.38 102	6.03 193	0.38 77	0.67 53	1.85 36	0.14 125	0.32 117	0.63 139	0.09 64	3.27 133	1.90 177

SA	1.07 117	0.91 191	0.46 122	0.21 89	0.25 113	0.01 14	0.02 35	2.68 205	0.14 91	0.14 95	0.00 1	0.59 106	0.38 142	0.34 191	3.59 105	2.03 125	0.45 89	0.51 137	3.47 160	0.32 64	1.40 93	3.72 110	0.01 22	0.38 140	0.44 122	1.60 166	4.79 212	0.10 73

AACVNet	1.07 117	0.61 147	0.44 108	0.65 189	0.80 194	0.12 115	0.17 139	0.37 90	0.20 112	0.17 99	0.14 113	0.60 110	0.24 116	0.26 174	4.81 163	2.04 131	0.61 118	0.40 107	1.72 95	0.41 83	1.80 128	3.08 87	0.40 200	0.20 91	0.52 126	1.51 162	4.20 192	2.32 186

DLCB_ROB	1.13 119	0.77 174	0.73 150	0.44 170	0.51 171	0.22 171	0.42 177	0.49 103	0.28 133	0.84 151	0.50 147	1.31 166	0.85 210	0.11 130	2.70 71	1.54 79	1.12 175	0.27 79	0.82 54	0.22 42	1.70 119	3.50 101	0.48 221	0.44 156	4.83 252	2.48 187	2.14 99	0.79 137

4D-IteraStereo	1.14 120	0.34 99	1.40 198	0.29 125	0.38 151	0.05 84	0.09 105	2.11 172	0.11 81	0.00 1	0.19 124	0.52 103	0.22 108	0.24 168	3.76 113	3.57 214	0.28 61	0.38 102	2.95 140	0.49 102	3.35 174	5.63 181	0.12 121	0.41 144	0.10 62	0.29 95	3.09 123	0.34 106

LMCR-Stereo	1.14 120	0.56 136	0.72 147	0.31 131	0.31 124	0.14 127	0.06 85	1.38 135	0.28 133	0.33 116	0.12 108	0.86 142	0.20 102	0.26 174	3.99 126	2.00 122	1.20 181	0.37 97	6.02 192	1.76 220	2.41 147	3.82 116	0.07 97	0.55 174	0.52 126	0.51 120	1.50 82	0.67 133

CFNet_RVC	1.14 120	0.65 157	0.92 170	0.35 149	0.40 157	0.14 127	0.13 126	0.11 65	0.18 108	0.86 153	1.15 181	0.67 125	0.17 96	0.08 116	6.26 214	1.31 55	0.70 126	0.40 107	1.62 89	0.29 59	1.93 132	3.03 79	0.06 80	0.43 153	0.95 156	1.90 175	3.91 172	2.07 181

trnet	1.17 123	0.32 87	0.93 173	0.22 91	0.19 80	0.01 14	0.08 97	2.54 196	0.38 142	0.63 139	0.99 174	0.76 133	0.58 177	0.06 101	3.83 117	3.16 188	0.91 152	0.55 145	2.21 109	0.76 164	2.97 160	3.47 99	0.06 80	0.29 112	1.28 170	1.05 148	2.55 109	0.92 144

raftrobust	1.17 123	0.44 118	0.99 176	0.41 164	0.37 147	0.04 73	0.12 122	2.45 192	0.14 91	0.51 133	0.00 1	0.72 128	0.24 116	0.09 120	4.74 157	4.01 237	0.39 80	0.35 96	5.19 187	0.34 70	1.89 130	4.58 150	0.21 150	0.28 109	1.21 169	0.47 115	1.09 69	0.35 108

GMOStereo	1.19 125	0.17 53	0.68 140	0.34 142	0.31 124	0.13 121	0.31 164	2.36 178	0.15 98	0.00 1	0.17 119	0.60 110	0.45 153	0.02 53	3.83 117	3.83 228	0.54 104	0.70 166	2.41 115	0.64 142	1.71 121	6.50 205	0.01 22	0.34 119	1.38 177	0.25 88	4.07 181	0.10 73

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test-2	1.19 125	0.17 53	0.68 140	0.34 142	0.31 124	0.13 121	0.31 164	2.36 178	0.15 98	0.00 1	0.17 119	0.60 110	0.45 153	0.02 53	3.83 117	3.83 228	0.54 104	0.70 166	2.41 115	0.64 142	1.71 121	6.50 205	0.01 22	0.34 119	1.38 177	0.25 88	4.07 181	0.10 73

CREStereo++_RVC	1.20 129	0.23 64	1.65 212	0.28 123	0.43 165	0.01 14	0.17 139	2.02 164	0.26 131	0.61 138	0.08 100	0.50 100	0.15 83	0.05 92	3.91 122	2.85 174	0.95 157	0.50 136	2.77 133	0.31 62	3.04 163	3.84 118	0.13 122	0.14 70	1.10 163	1.31 158	4.38 199	0.77 136
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
CREStereo	1.20 129	0.33 95	0.95 175	0.24 102	0.19 80	0.01 14	0.06 85	2.65 203	0.54 158	0.64 140	1.05 175	0.72 128	0.59 178	0.07 107	3.92 123	3.45 209	0.86 149	0.42 119	2.19 107	0.72 158	3.10 165	3.56 104	0.10 115	0.29 112	1.20 168	1.09 149	2.54 108	0.90 141
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
HSM	1.20 129	0.35 103	1.10 187	0.59 186	0.56 179	0.05 84	0.09 105	2.87 220	0.31 136	0.13 93	0.53 150	0.76 133	0.13 76	0.05 92	5.24 175	1.26 45	0.85 144	0.30 86	3.45 159	0.50 106	2.38 145	3.35 97	0.10 115	0.55 174	0.74 144	0.86 142	4.16 190	1.08 151

RALAANet	1.21 132	0.40 113	0.56 133	0.37 154	0.31 124	0.20 166	0.15 133	1.87 158	0.20 112	0.51 133	0.01 82	0.49 96	0.26 120	0.07 107	3.97 124	2.32 149	0.48 93	0.73 174	3.41 156	1.09 188	3.06 164	5.24 173	0.02 48	0.50 162	0.74 144	1.14 150	4.11 189	0.54 128

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 132	0.81 181	0.50 125	0.22 91	0.48 170	0.03 66	1.73 225	1.18 129	2.43 247	2.04 213	0.11 104	0.74 130	0.09 60	0.55 229	6.88 225	1.12 33	0.38 78	0.30 86	1.67 91	0.28 57	0.80 62	1.75 34	0.15 130	0.25 102	0.13 72	3.23 195	2.70 112	2.04 180
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 134	0.71 168	0.44 108	0.45 172	0.34 138	0.04 73	0.16 135	3.05 227	0.12 88	1.32 188	0.00 1	0.93 148	0.34 131	0.05 92	4.57 147	1.86 106	0.81 136	0.48 134	6.00 191	0.34 70	1.95 133	1.30 26	0.31 188	0.91 217	0.33 110	0.95 143	3.93 174	1.14 154

PDISCO_ROB	1.24 135	0.57 140	0.10 31	0.66 190	0.32 134	0.01 14	0.57 193	0.78 117	0.49 155	1.25 181	0.94 173	0.36 67	0.32 128	0.19 154	3.99 126	2.19 142	0.98 159	1.44 236	2.38 111	0.62 137	2.92 158	4.93 166	0.18 141	0.64 184	1.52 187	0.53 121	3.95 178	0.62 131

LoS_RVC	1.27 136	1.54 226	0.85 164	0.06 49	0.55 175	0.01 14	0.13 126	0.23 76	0.73 178	1.70 200	0.22 125	0.64 120	0.69 189	0.11 130	3.79 115	3.07 182	0.75 131	1.99 259	3.69 164	0.64 142	4.98 213	4.94 167	0.22 156	0.10 50	0.37 115	0.50 118	0.82 62	0.93 145

tt_ll	1.27 136	1.54 226	0.85 164	0.06 49	0.55 175	0.01 14	0.13 126	0.23 76	0.73 178	1.70 200	0.22 125	0.64 120	0.69 189	0.11 130	3.79 115	3.07 182	0.75 131	1.99 259	3.69 164	0.64 142	4.98 213	4.94 167	0.22 156	0.10 50	0.37 115	0.50 118	0.82 62	0.93 145

psm_up	1.28 138	0.67 161	1.09 186	0.41 164	0.89 200	0.04 73	0.31 164	2.38 185	1.16 209	0.77 145	0.00 1	1.36 167	0.10 67	0.44 213	4.59 150	1.35 60	0.83 141	0.45 128	4.14 172	0.47 94	1.60 109	2.76 66	0.01 22	0.73 196	1.16 166	1.54 164	3.84 165	1.40 158

CES	1.32 139	0.24 69	0.36 88	0.14 79	0.22 97	0.05 84	0.19 148	5.29 272	0.76 182	0.42 128	0.61 159	0.86 142	0.85 210	0.26 174	4.28 137	3.41 204	1.21 183	1.06 212	1.85 100	1.16 197	4.19 196	3.75 111	0.15 130	0.12 59	0.23 99	0.34 108	1.47 81	2.15 184

IPLG	1.33 140	0.40 113	0.76 154	0.29 125	0.28 118	0.01 14	0.09 105	2.25 175	0.31 136	0.40 126	0.28 131	0.37 71	0.74 196	0.31 189	5.67 193	1.89 110	1.26 190	0.95 201	2.86 137	0.47 94	1.18 85	6.06 194	0.06 80	0.66 188	0.63 139	3.73 207	3.86 169	0.11 80

AF-Net	1.33 140	0.56 136	1.00 177	0.36 152	0.81 196	1.01 212	2.56 240	2.36 178	1.15 207	0.48 129	0.65 162	3.84 201	0.16 90	0.30 186	3.50 103	1.17 38	0.52 102	0.02 4	1.74 96	0.53 114	0.81 64	4.34 134	0.06 80	0.14 70	0.93 154	0.61 124	3.84 165	2.40 189

Nwc_Net	1.33 140	0.56 136	1.00 177	0.36 152	0.81 196	1.01 212	2.56 240	2.36 178	1.15 207	0.48 129	0.65 162	3.84 201	0.16 90	0.30 186	3.50 103	1.17 38	0.52 102	0.02 4	1.74 96	0.53 114	0.81 64	4.34 134	0.06 80	0.14 70	0.93 154	0.61 124	3.84 165	2.40 189

STTStereo	1.36 143	0.86 185	0.78 159	0.40 163	0.33 136	0.08 101	1.20 211	0.43 97	1.52 222	1.38 194	0.24 127	2.01 181	0.27 122	0.38 199	9.23 250	1.30 53	0.40 81	0.33 92	1.27 74	0.20 36	1.56 105	1.97 41	0.16 134	0.15 74	0.10 62	1.81 173	3.62 152	4.69 204

raft_robust	1.38 144	0.73 173	0.63 137	0.27 119	0.23 101	0.01 14	0.05 76	3.04 226	0.24 127	1.16 174	0.02 88	0.61 116	0.67 185	0.07 107	3.67 109	2.22 144	0.80 134	0.66 158	5.14 186	0.33 67	3.43 177	6.40 204	0.01 22	0.37 138	1.19 167	1.48 161	2.86 116	0.96 149

APVNet	1.38 144	1.06 206	0.27 56	0.33 138	0.37 147	0.28 183	0.50 187	0.39 92	0.42 147	0.93 157	0.42 144	0.85 140	0.19 101	0.15 144	4.81 163	3.10 187	1.87 220	0.94 199	4.74 183	0.89 175	2.23 140	5.90 186	0.05 72	1.23 231	0.19 89	0.48 116	3.80 162	0.91 142

iResNetv2_ROB	1.40 146	0.83 183	0.41 101	1.30 216	0.37 147	0.05 84	0.14 130	3.17 233	0.20 112	1.97 211	0.28 131	2.49 189	0.40 144	0.06 101	3.78 114	1.57 81	1.08 173	0.22 67	6.10 194	0.67 154	3.61 182	2.04 44	0.26 168	0.83 212	0.62 138	0.54 122	4.07 181	0.71 134

castereo++	1.41 147	0.49 128	0.42 103	0.06 49	0.24 104	0.24 176	0.12 122	0.43 97	0.43 148	0.20 100	0.16 117	1.25 161	0.42 148	0.06 101	4.22 134	3.67 221	1.03 166	0.55 145	2.93 139	0.66 152	4.66 210	6.57 210	0.31 188	0.25 102	1.42 182	1.63 168	3.77 160	1.84 173

UCFNet_RVC	1.41 147	2.75 256	0.68 140	0.60 187	0.80 194	0.26 180	0.16 135	0.28 85	0.23 124	0.93 157	0.37 138	2.60 190	1.05 222	0.07 107	6.13 210	1.33 58	0.70 126	0.52 140	2.48 120	0.62 137	1.87 129	3.20 92	1.04 255	0.35 126	1.83 194	1.96 176	2.11 97	3.29 197

castereo	1.45 149	0.34 99	1.03 181	0.07 61	0.29 122	0.21 170	0.09 105	0.37 90	0.51 157	0.13 93	0.18 123	1.13 154	0.49 162	0.07 107	4.85 166	3.77 225	1.05 169	0.65 156	4.71 182	0.63 140	5.11 217	6.83 217	0.14 125	0.24 101	1.55 188	1.98 177	1.31 73	1.43 159

Sa-1000	1.45 149	0.32 87	0.53 130	0.28 123	0.26 115	0.01 14	0.04 63	2.73 209	0.11 81	0.01 63	0.01 82	0.59 106	0.49 162	0.56 230	6.07 208	2.10 139	0.92 155	0.88 190	4.60 180	0.59 132	1.56 105	6.38 202	0.01 22	0.64 184	2.25 201	1.72 172	5.00 216	0.38 110

PMTNet	1.51 151	0.60 145	1.30 194	0.27 119	0.26 115	0.02 43	0.18 143	0.51 105	0.56 163	0.71 144	0.33 136	0.59 106	0.48 160	0.09 120	6.84 223	3.43 205	0.91 152	0.38 102	6.13 196	0.44 88	4.00 192	3.52 102	0.13 122	0.15 74	3.04 223	1.29 157	1.36 74	3.30 198

ICVP	1.55 152	0.24 69	1.65 212	0.43 168	0.45 167	0.50 193	0.38 175	1.26 132	0.64 171	1.77 204	1.20 182	0.88 145	1.63 232	0.25 173	4.46 142	2.81 173	1.49 206	1.01 207	2.50 121	1.15 196	2.70 150	5.75 183	0.14 125	0.63 181	0.72 143	2.31 182	3.35 139	1.59 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 152	1.14 213	2.48 243	0.89 200	1.23 211	0.43 189	2.08 234	1.86 157	1.63 229	0.29 111	2.10 197	2.43 187	0.13 76	0.49 224	5.11 171	1.26 45	0.83 141	0.05 14	1.74 96	0.49 102	1.04 79	4.92 164	0.16 134	0.76 201	0.49 124	1.14 150	4.64 210	1.98 179

sAnonymous2	1.64 154	0.27 76	0.18 37	0.11 75	0.20 89	0.49 191	0.05 76	1.85 154	0.98 196	0.21 101	0.39 139	1.21 156	0.85 210	0.08 116	4.74 157	3.93 234	1.35 198	1.22 227	7.85 209	0.83 172	4.15 194	5.99 188	0.03 59	0.42 147	0.15 80	2.19 180	2.36 104	2.37 187

CroCo_RVC	1.64 154	0.27 76	0.18 37	0.11 75	0.20 89	0.49 191	0.05 76	1.85 154	0.98 196	0.21 101	0.39 139	1.21 156	0.85 210	0.08 116	4.74 157	3.93 234	1.35 198	1.22 227	7.85 209	0.83 172	4.15 194	5.99 188	0.03 59	0.42 147	0.15 80	2.19 180	2.36 104	2.37 187

BEATNet_4x	1.65 156	0.58 142	0.35 81	0.20 86	0.38 151	0.15 139	0.46 184	1.78 151	1.70 234	0.40 126	0.50 147	1.13 154	0.62 182	0.65 233	6.09 209	3.02 180	2.14 227	1.81 250	1.48 86	0.79 167	5.22 219	7.76 244	0.08 103	1.07 226	0.32 109	0.48 116	3.92 173	1.49 162

iinet-f	1.66 157	1.28 219	0.38 96	0.81 198	0.15 66	0.24 176	0.13 126	0.42 95	0.21 122	1.91 208	3.98 233	0.30 58	0.27 122	0.07 107	6.30 216	2.65 166	0.43 87	0.30 86	8.10 215	1.14 192	2.10 138	6.32 200	0.26 168	0.52 167	1.42 182	0.21 85	4.26 194	0.60 129

EGLCR-Stereo	1.68 158	0.23 64	2.17 234	0.08 68	0.28 118	0.09 104	0.09 105	0.50 104	1.17 210	0.11 86	2.55 214	0.62 119	0.67 185	0.03 67	4.24 135	3.69 224	1.12 175	1.22 227	4.58 179	0.59 132	4.19 196	7.51 237	0.24 162	0.68 191	1.05 162	0.64 127	6.73 249	0.33 104

DN-CSS_ROB	1.68 158	0.57 140	1.42 199	0.83 199	0.73 190	0.05 84	0.22 156	2.83 218	0.40 145	1.50 197	3.57 230	1.02 151	0.43 149	0.09 120	4.11 133	1.61 83	1.34 197	0.84 185	8.83 220	0.39 80	4.42 204	3.67 107	0.09 110	1.02 222	0.13 72	0.55 123	3.24 132	1.52 164

AE-Stereo	1.73 160	0.32 87	2.11 232	0.34 142	0.37 147	0.05 84	0.43 181	0.44 99	0.32 139	0.04 75	0.00 1	3.48 199	0.44 150	0.07 107	4.68 155	3.77 225	1.11 174	0.92 196	4.18 173	1.16 197	3.77 187	7.03 221	0.18 141	1.06 225	3.29 231	2.09 178	4.84 213	0.18 90

TANstereo	1.73 160	1.38 222	0.72 147	0.26 111	0.35 140	0.62 198	0.07 90	0.52 106	0.46 150	0.27 109	1.08 177	0.36 67	0.20 102	1.04 251	3.37 98	2.99 178	0.99 160	1.69 246	9.06 223	3.49 264	3.58 180	4.48 145	3.34 283	0.28 109	0.05 39	0.67 128	5.35 225	0.09 70

XX-TBD	1.73 160	1.38 222	0.72 147	0.26 111	0.35 140	0.62 198	0.07 90	0.52 106	0.46 150	0.27 109	1.08 177	0.36 67	0.20 102	1.04 251	3.37 98	2.99 178	0.99 160	1.69 246	9.06 223	3.49 264	3.58 180	4.48 145	3.34 283	0.28 109	0.05 39	0.67 128	5.35 225	0.09 70

GES	1.73 160	0.33 95	0.48 124	0.58 185	0.43 165	0.28 183	0.51 188	2.03 168	0.90 193	1.18 177	0.55 151	0.49 96	0.23 115	0.02 53	8.51 243	2.72 168	1.06 171	0.76 178	9.71 234	1.71 217	3.36 175	4.34 134	0.23 158	0.83 212	0.42 120	0.35 109	2.56 110	2.21 185

GCAP-BAT	1.76 164	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 210	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 295	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 230	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

test_for_model	1.76 164	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 210	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 295	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 230	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

testlalala2	1.76 164	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 210	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 295	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 230	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

testlalala	1.76 164	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 210	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 295	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 230	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

testlalala_base	1.76 164	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 210	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 295	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 230	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

GCAP-Stereo	1.76 164	0.61 147	0.44 108	0.26 111	0.19 80	0.02 43	0.09 105	2.40 186	0.20 112	0.00 1	0.00 1	4.42 210	0.22 108	0.40 202	3.21 89	3.62 215	13.36 295	0.40 107	3.28 149	0.53 114	5.75 230	4.47 139	0.29 178	0.35 126	0.25 101	0.31 98	1.84 91	0.53 122

MIPNet	1.76 164	0.72 170	0.87 167	0.32 136	0.55 175	0.01 14	0.08 97	1.77 150	0.38 142	2.09 214	0.92 171	0.44 87	0.76 198	0.27 178	5.64 188	2.03 125	1.52 208	0.93 198	3.87 168	1.34 205	1.41 95	6.39 203	0.07 97	1.05 224	2.65 211	7.16 246	3.90 171	0.29 101

SACVNet	1.77 171	0.88 187	1.11 188	0.67 191	1.41 224	0.84 205	0.94 201	2.65 203	0.54 158	1.31 186	0.02 88	0.95 149	0.40 144	0.39 200	6.01 207	2.36 152	1.71 214	0.42 119	4.84 184	0.82 169	3.03 162	6.05 193	0.11 118	0.73 196	1.33 174	1.66 170	4.02 179	2.55 191

PS-NSSS	1.79 172	3.17 263	0.42 103	3.20 247	0.92 204	2.08 236	1.19 210	0.39 92	0.16 103	0.38 123	0.00 1	11.59 258	1.18 224	0.50 225	5.15 172	0.89 19	0.71 128	0.28 81	4.31 176	0.17 32	0.97 75	0.64 10	2.37 273	0.19 87	1.58 189	0.76 136	3.28 134	1.77 171

FCDSN-DC	1.87 173	0.93 192	2.12 233	1.84 229	1.62 228	1.35 222	1.17 208	0.74 115	0.46 150	1.19 178	0.30 134	2.02 182	0.48 160	0.28 183	5.91 200	2.18 141	2.34 232	2.10 264	1.30 76	0.47 94	2.99 161	5.42 176	0.57 226	3.93 270	2.22 200	3.45 198	1.45 80	1.56 166
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 173	0.69 163	1.01 179	0.50 180	0.67 185	0.19 163	1.39 219	1.43 137	0.87 191	0.94 159	0.92 171	5.52 229	0.52 169	1.00 248	7.45 230	1.91 113	1.44 202	1.98 258	3.91 169	1.13 191	1.92 131	4.61 153	0.23 158	1.54 240	0.58 133	3.08 193	2.12 98	3.05 192

test-3	1.89 175	1.05 205	1.54 206	0.41 164	0.38 151	0.14 127	0.19 148	2.73 209	0.17 104	0.35 121	0.42 144	4.22 206	0.35 133	0.03 67	5.92 201	3.44 207	0.64 121	0.66 158	9.08 226	0.54 124	3.27 170	8.02 253	0.08 103	0.82 210	0.74 144	1.01 145	3.94 176	0.87 139

test_1	1.89 175	1.07 208	1.54 206	0.41 164	0.38 151	0.14 127	0.19 148	2.73 209	0.17 104	0.31 114	0.40 142	4.23 208	0.35 133	0.03 67	5.96 204	3.44 207	0.64 121	0.65 156	9.10 227	0.53 114	3.29 171	8.03 254	0.08 103	0.82 210	0.74 144	1.01 145	3.94 176	0.89 140

sCroCo_RVC	1.89 175	0.25 74	0.34 73	0.06 49	0.20 89	0.16 143	0.04 63	0.81 118	1.73 235	1.94 210	0.44 146	1.12 153	0.88 215	0.12 137	4.48 143	5.29 260	2.26 230	1.77 249	5.32 189	2.13 237	5.92 238	7.47 234	0.10 115	0.37 138	0.60 135	1.61 167	4.41 201	1.14 154

test_3	1.92 178	1.16 215	1.42 199	0.44 170	0.39 156	0.14 127	0.20 151	2.79 216	0.17 104	0.38 123	0.41 143	4.32 209	0.36 137	0.03 67	6.25 212	3.34 197	0.68 125	0.67 162	9.18 228	0.53 114	3.20 167	7.85 248	0.06 80	0.80 208	0.95 156	1.27 156	3.85 168	0.94 148

DeepPruner_ROB	1.92 178	0.41 115	0.92 170	0.51 181	0.67 185	0.53 196	2.45 238	1.72 146	0.84 189	1.37 193	2.27 201	0.75 132	0.55 172	0.12 137	8.56 244	2.33 150	1.28 191	1.20 224	2.67 129	0.58 129	6.00 240	4.19 128	0.75 248	0.44 156	0.66 141	6.01 235	3.18 127	0.91 142

AnonymousM	1.93 180	0.21 59	0.42 103	0.06 49	0.06 38	0.26 180	0.01 13	2.70 207	0.56 163	0.36 122	2.56 215	0.59 106	0.53 170	0.50 225	2.91 78	3.30 195	1.21 183	1.06 212	2.18 106	1.68 214	3.82 188	5.56 178	0.40 200	0.50 162	0.21 96	1.57 165	6.55 246	12.23 260

LoS	1.97 181	0.23 64	0.39 98	0.23 98	0.18 74	0.02 43	0.09 105	15.67 300	0.89 192	3.41 256	0.87 168	0.98 150	0.83 208	0.20 159	3.66 107	3.84 232	1.36 200	0.90 194	3.25 148	0.74 160	5.14 218	4.30 133	0.24 162	0.41 144	2.64 210	0.80 138	1.36 74	0.50 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 182	0.65 157	0.87 167	0.77 196	1.17 209	0.72 201	0.24 157	1.75 148	0.66 173	3.33 248	1.75 195	1.49 171	1.91 235	1.68 270	6.75 221	2.30 148	1.12 175	0.69 165	4.33 177	0.50 106	2.08 136	4.26 131	1.07 257	0.77 204	1.43 184	2.18 179	4.16 190	5.20 211

IPLGR	2.02 183	0.67 161	0.81 161	0.38 159	0.47 169	0.01 14	0.08 97	1.39 136	0.28 133	2.32 219	2.30 207	0.46 91	0.79 202	0.20 159	6.88 225	1.99 120	1.44 202	1.35 233	5.56 190	1.85 223	2.94 159	6.20 198	0.06 80	1.13 228	3.39 234	6.80 242	3.93 174	0.75 135

FADNet-RVC	2.02 183	0.32 87	0.74 152	0.33 138	1.23 211	0.05 84	3.02 250	0.60 112	0.24 127	1.02 163	0.31 135	6.30 236	0.33 129	0.34 191	10.06 257	2.10 139	0.84 143	0.81 183	6.91 201	1.97 226	2.36 144	3.78 114	0.20 149	0.61 179	1.94 197	1.65 169	3.28 134	3.13 194

PA-Net	2.07 185	0.95 194	1.62 211	0.31 131	2.13 244	0.17 154	0.70 197	0.21 73	1.90 238	0.84 151	1.44 185	0.30 58	0.21 106	0.84 242	7.47 231	1.66 93	0.38 78	0.37 97	1.25 72	0.74 160	1.66 116	4.96 169	0.64 235	0.51 165	1.03 160	11.53 278	2.31 103	9.73 250
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 186	1.68 232	1.46 203	1.00 205	1.37 218	0.89 208	2.88 247	2.59 200	2.86 253	0.34 117	2.72 219	2.40 185	1.41 230	0.27 178	5.18 173	1.38 64	0.85 144	0.98 202	2.99 143	1.01 184	1.54 102	4.72 158	0.43 208	0.53 168	2.61 208	4.44 217	4.09 186	4.93 207

Abc-Net	2.13 186	1.68 232	1.46 203	1.00 205	1.37 218	0.89 208	2.88 247	2.59 200	2.86 253	0.34 117	2.72 219	2.40 185	1.41 230	0.27 178	5.18 173	1.38 64	0.85 144	0.98 202	2.99 143	1.01 184	1.54 102	4.72 158	0.43 208	0.53 168	2.61 208	4.44 217	4.09 186	4.93 207
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 188	2.03 241	1.44 202	1.52 221	2.14 245	1.79 233	1.07 206	1.88 160	1.10 205	1.33 190	1.43 184	5.96 233	0.51 166	0.34 191	5.92 201	1.93 114	1.03 166	0.41 118	4.12 171	0.95 181	1.69 118	6.00 190	0.26 168	0.81 209	0.61 136	1.42 160	6.77 250	3.73 200

FINET	2.25 189	0.61 147	1.06 183	0.48 176	0.55 175	0.75 204	0.98 203	1.18 129	1.87 237	0.30 112	3.46 229	1.25 161	2.35 238	0.80 241	14.13 284	2.94 177	1.14 178	0.42 119	2.74 132	1.28 201	2.71 151	4.08 126	0.43 208	1.24 232	3.04 223	5.74 232	1.70 86	3.42 199

FADNet	2.26 190	0.45 120	0.77 156	0.54 184	1.08 207	0.02 43	3.28 253	0.88 119	0.38 142	0.80 149	0.57 152	2.60 190	0.50 165	0.67 235	9.91 256	1.94 116	0.91 152	1.08 214	9.92 237	1.76 220	2.78 152	4.21 129	0.11 118	0.47 158	2.92 220	3.57 200	3.57 150	5.35 213

s12784h	2.36 191	2.32 250	2.69 247	1.64 222	0.77 193	0.08 101	0.06 85	2.09 171	0.54 158	1.17 175	0.13 111	1.69 177	0.67 185	0.04 85	3.36 97	3.26 193	1.00 164	0.40 107	3.79 167	0.49 102	5.47 226	4.44 138	0.16 134	0.38 140	3.34 233	5.45 230	7.07 253	11.25 256

R-Stereo Train	2.40 192	1.12 211	1.98 227	1.00 205	0.24 104	0.05 84	0.07 90	2.02 164	1.01 200	1.35 191	2.47 211	1.55 172	0.47 158	0.19 154	5.66 191	4.74 245	1.71 214	1.04 209	7.24 203	1.14 192	5.08 215	7.81 245	0.06 80	0.42 147	2.90 218	4.55 220	3.22 130	5.57 214

RAFT-Stereo	2.40 192	1.12 211	1.98 227	1.00 205	0.24 104	0.05 84	0.07 90	2.02 164	1.01 200	1.35 191	2.47 211	1.55 172	0.47 158	0.19 154	5.66 191	4.74 245	1.71 214	1.04 209	7.24 203	1.14 192	5.08 215	7.81 245	0.06 80	0.42 147	2.90 218	4.55 220	3.22 130	5.57 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 194	0.72 170	1.28 191	0.73 195	0.84 199	0.04 73	0.16 135	2.58 199	0.98 196	3.09 241	0.72 165	1.71 179	0.16 90	0.07 107	5.25 176	3.37 199	0.81 136	1.04 209	10.31 242	2.51 248	5.56 227	5.11 170	1.16 260	0.94 220	3.03 222	8.41 256	4.87 214	0.64 132

NCCL2	2.48 195	2.35 251	1.52 205	1.33 218	1.96 240	0.23 172	1.25 215	1.33 133	1.30 213	1.63 199	2.57 216	1.38 168	0.55 172	0.40 202	7.49 233	2.59 163	1.77 219	0.67 162	2.58 125	0.83 172	3.36 175	6.56 209	1.66 267	1.53 239	4.71 251	4.33 214	4.24 193	6.90 230

GEStereo_RVC	2.49 196	0.90 189	1.02 180	1.03 210	0.74 191	1.57 228	1.21 212	2.68 205	0.58 165	0.77 145	0.39 139	2.62 193	0.36 137	0.11 130	4.94 169	4.65 243	2.05 223	2.17 265	9.07 225	2.10 236	3.74 186	9.71 286	0.55 223	1.49 236	0.81 152	0.84 141	4.45 202	6.73 229

MSMDNet	2.61 197	0.70 166	1.72 218	0.38 159	0.62 183	0.23 172	0.18 143	3.09 229	0.67 174	1.02 163	2.22 200	1.22 159	2.43 240	0.35 196	5.26 178	6.79 287	1.36 200	0.58 149	10.46 244	3.11 260	6.34 248	7.92 249	0.41 204	0.76 201	2.48 206	3.98 212	3.04 121	3.06 193

GANet-ADL	2.63 198	0.65 157	2.25 236	1.16 212	1.13 208	1.61 229	0.77 199	1.97 162	1.02 202	3.19 246	3.22 224	1.48 169	0.33 129	0.03 67	6.00 206	4.08 239	2.52 237	0.78 181	7.88 211	2.05 231	3.56 179	6.68 214	0.27 174	0.86 214	1.51 186	6.92 244	5.25 222	3.84 201

cross-raft	2.64 199	0.79 177	1.76 219	0.43 168	0.89 200	0.23 172	0.18 143	3.08 228	0.70 175	0.77 145	2.13 198	1.21 156	0.69 189	0.41 210	5.43 181	5.90 267	1.22 188	0.59 150	10.82 247	1.85 223	6.50 249	8.26 259	0.45 213	0.63 181	2.66 212	4.41 216	4.46 203	4.88 206

GANetREF_RVC	2.72 200	1.88 236	1.03 181	2.10 236	1.40 222	1.09 215	0.21 154	4.74 263	1.62 228	3.74 263	0.06 95	10.56 255	0.82 207	0.10 125	4.53 146	1.59 82	1.29 192	0.98 202	6.76 199	0.75 162	3.12 166	2.45 57	0.21 150	1.71 242	4.31 243	3.74 208	7.02 252	5.71 217
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
UDGNet	2.73 201	1.17 216	0.42 103	10.90 281	5.53 272	8.65 277	3.60 258	1.70 145	0.27 132	0.22 105	0.12 108	0.80 137	0.12 73	9.72 300	4.00 128	1.35 60	0.73 129	0.54 143	3.02 145	0.60 134	2.78 152	6.16 197	3.41 285	0.29 112	1.70 191	1.69 171	3.06 122	1.10 152

MLCV	2.73 201	0.66 160	0.90 169	2.64 243	1.41 224	1.10 216	1.01 204	3.58 246	0.61 167	3.69 262	4.23 236	5.51 228	3.78 250	0.11 130	5.65 190	2.01 124	1.68 212	0.87 188	10.28 241	1.26 199	3.32 173	5.13 172	0.34 193	2.60 257	2.68 215	3.08 193	4.10 188	1.55 165

RGC	2.76 203	2.10 246	5.00 268	1.68 223	1.94 237	1.93 234	1.23 213	2.03 168	1.49 221	0.88 155	4.67 241	2.77 194	2.63 241	0.70 237	5.76 197	1.89 110	1.20 181	0.48 134	4.42 178	1.33 204	2.66 149	6.08 195	0.21 150	1.11 227	2.55 207	5.20 225	5.35 225	7.17 233

Reg-Stereo(zero)	2.80 204	0.36 105	3.11 250	0.48 176	1.28 213	0.20 166	0.51 188	3.74 249	0.75 180	3.00 238	8.88 283	2.97 196	0.80 203	1.33 260	4.64 151	3.67 221	2.18 228	0.52 140	7.33 206	1.68 214	4.34 200	7.15 222	0.64 235	0.36 136	1.32 172	3.29 196	6.08 237	5.10 209

HI	2.80 204	0.36 105	3.11 250	0.48 176	1.28 213	0.20 166	0.51 188	3.74 249	0.75 180	3.00 238	8.88 283	2.97 196	0.80 203	1.33 260	4.64 151	3.67 221	2.18 228	0.52 140	7.33 206	1.68 214	4.34 200	7.15 222	0.64 235	0.36 136	1.32 172	3.29 196	6.08 237	5.10 209

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 206	1.26 218	0.34 73	1.44 219	2.86 256	4.15 256	1.24 214	2.76 215	0.98 196	6.41 293	3.42 227	7.88 242	0.71 192	0.04 85	3.70 110	3.23 192	0.59 114	0.66 158	5.00 185	1.09 188	3.83 190	6.59 212	0.08 103	0.26 104	0.53 129	1.83 174	4.26 194	11.30 257

Any-RAFT	2.91 207	0.59 144	3.81 258	0.35 149	0.57 180	0.02 43	0.11 120	2.92 221	0.63 170	0.50 132	3.78 231	3.92 204	0.36 137	0.16 149	6.57 220	3.98 236	0.87 151	0.87 188	8.59 217	0.61 136	5.45 225	6.20 198	0.42 207	0.49 160	5.12 257	9.91 267	3.30 136	8.42 240

CASS	2.93 208	1.06 206	2.39 239	2.21 239	1.17 209	0.52 195	2.81 245	2.79 216	1.05 204	1.80 206	3.40 226	1.68 176	0.59 178	0.05 92	4.51 144	3.20 191	5.58 271	1.31 232	9.56 232	1.64 213	7.26 262	7.98 251	0.05 72	0.66 188	3.62 239	2.70 190	4.35 196	5.22 212
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 208	1.75 234	0.35 81	3.49 251	9.49 288	1.73 232	4.02 260	0.70 114	3.19 255	0.69 142	1.51 187	0.60 110	0.34 131	0.14 143	7.97 238	3.53 212	1.21 183	0.76 178	4.64 181	0.73 159	2.31 141	4.11 127	0.65 238	0.58 176	15.77 296	3.70 206	3.75 159	1.43 159

RAFT-Test	3.05 210	0.69 163	1.82 222	1.09 211	0.81 196	0.25 178	0.43 181	3.13 231	0.76 182	1.06 165	6.42 259	1.03 152	0.91 217	0.35 196	5.61 187	6.66 285	1.32 196	0.61 153	10.76 246	1.74 219	6.54 253	7.48 235	0.56 224	0.59 177	2.76 217	10.02 268	4.56 207	4.35 203

PWCDC_ROB	3.09 211	0.52 131	0.24 49	0.38 159	0.92 204	0.25 178	0.37 173	1.16 128	8.67 286	0.14 95	2.36 209	0.85 140	32.24 306	0.72 239	6.25 212	3.40 203	2.00 222	0.94 199	2.65 128	1.03 187	3.63 183	9.35 283	0.27 174	0.68 191	0.55 130	0.69 130	1.44 79	1.79 172

RTSC	3.11 212	0.95 194	1.93 225	0.51 181	0.89 200	1.05 214	2.90 249	1.64 143	1.98 240	2.28 218	2.71 218	1.60 174	1.14 223	1.24 256	11.23 266	4.78 248	4.92 269	2.00 261	8.11 216	1.61 212	4.78 211	6.97 220	0.34 193	1.52 237	1.35 175	1.21 155	4.60 209	9.80 251

EKT-Stereo	3.12 213	0.79 177	2.25 236	0.51 181	0.38 151	0.57 197	1.87 229	3.36 238	1.32 214	2.03 212	5.99 253	1.48 169	0.75 197	0.44 213	7.79 235	6.14 272	1.47 205	3.22 279	8.95 222	2.82 258	6.93 261	8.34 266	0.17 139	0.49 160	4.41 245	4.95 222	5.40 228	1.57 167

SGM-Forest	3.19 214	2.07 243	0.45 120	6.33 264	2.00 241	2.67 244	0.10 118	1.46 138	0.76 182	2.49 222	0.91 170	6.65 240	6.47 256	0.48 221	6.84 223	3.08 184	0.85 144	0.33 92	3.65 163	0.62 137	2.81 155	5.69 182	0.84 251	1.18 229	3.88 240	3.84 210	11.86 280	7.73 237
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 215	2.76 257	1.07 184	0.70 194	2.26 249	2.09 237	2.76 244	1.00 124	5.91 275	1.91 208	1.10 179	1.28 164	0.78 200	1.43 264	8.09 239	3.52 211	1.51 207	1.18 222	8.68 218	2.26 240	3.23 168	6.00 190	1.89 269	1.20 230	3.12 228	7.80 253	3.41 143	10.10 252

HSM-Net_RVC	3.23 216	1.35 221	1.70 216	2.82 245	2.07 243	0.73 202	0.46 184	3.48 243	1.14 206	3.44 257	5.99 253	8.07 244	3.38 246	0.27 178	5.71 196	2.35 151	1.54 209	0.27 79	3.44 158	1.35 206	4.35 202	6.00 190	0.70 243	3.05 262	4.68 250	6.45 238	6.23 241	6.18 224
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDF-Stereo	3.26 217	2.02 238	0.23 47	11.87 283	0.54 174	14.65 287	0.80 200	1.81 152	0.62 168	1.13 170	1.57 189	9.30 249	3.23 243	0.39 200	4.06 131	3.79 227	1.23 189	0.88 190	7.24 203	1.02 186	4.54 206	6.58 211	0.29 178	0.54 172	0.78 148	2.46 185	4.48 205	1.87 175

test-1	3.29 218	0.29 81	1.96 226	0.33 138	0.26 115	0.23 172	0.42 177	3.11 230	0.84 189	3.35 252	3.99 234	5.66 231	0.78 200	0.19 154	6.33 217	6.00 269	1.70 213	1.62 243	10.71 245	1.73 218	5.37 223	9.64 285	0.07 97	0.76 201	3.30 232	6.12 237	5.48 229	8.68 244

XPNet_ROB	3.41 219	2.62 253	1.58 210	0.80 197	1.56 226	1.24 221	0.96 202	0.89 120	1.54 224	1.17 175	3.26 225	26.85 284	0.38 142	0.40 202	6.47 218	2.54 161	3.57 249	0.89 192	3.41 156	1.26 199	3.53 178	7.67 241	0.87 252	0.64 184	0.96 158	2.39 183	9.98 272	4.70 205

Anonymous3	3.42 220	0.60 145	0.93 173	0.09 72	1.35 217	0.50 193	0.03 51	3.46 242	1.28 212	1.11 168	0.80 166	10.89 256	1.36 229	0.45 215	8.96 247	6.97 291	3.85 251	3.08 277	11.46 249	2.32 244	7.35 264	12.18 304	0.38 198	0.51 165	1.75 192	3.57 200	5.30 223	1.85 174

GwcNet-ADL	3.44 221	3.11 262	3.40 255	3.24 248	2.51 250	0.88 207	0.42 177	2.96 222	0.71 176	3.80 267	7.12 266	7.96 243	1.21 225	0.20 159	4.76 161	4.86 252	2.42 235	0.72 172	8.04 214	2.75 257	3.31 172	5.54 177	0.28 177	1.76 244	2.68 215	5.24 226	4.37 197	8.53 242

NaN_ROB	3.44 221	1.18 217	1.20 190	0.92 202	3.15 258	0.73 202	1.61 223	3.36 238	2.57 250	0.98 161	1.25 183	21.11 276	0.77 199	1.26 258	5.06 170	1.79 102	1.06 171	0.76 178	2.52 122	1.44 208	1.95 133	3.82 116	0.52 222	1.30 233	4.05 241	10.09 270	4.78 211	13.66 266

EAI-Stereo	3.47 223	1.08 210	3.31 254	1.01 209	2.20 247	0.86 206	2.15 235	3.02 225	2.01 241	0.21 101	6.99 264	3.36 198	0.71 192	0.17 150	8.65 245	6.60 283	1.21 183	1.15 220	10.39 243	1.82 222	4.60 207	8.03 254	0.69 241	1.76 244	2.14 199	5.97 234	7.35 257	6.22 225

NOSS_ROB	3.47 223	3.88 271	0.50 125	2.22 240	1.85 234	2.58 243	0.05 76	2.70 207	1.59 226	3.61 259	1.69 193	2.61 192	3.90 252	1.01 249	9.33 251	5.76 265	3.02 244	1.87 255	2.83 135	1.09 188	5.42 224	6.93 218	0.46 215	3.37 266	3.09 227	10.15 271	8.01 264	4.05 202

HH	3.49 225	0.47 123	5.11 271	0.68 192	0.69 187	0.93 210	1.38 216	3.19 234	0.82 186	2.81 228	2.29 205	5.39 225	0.81 205	0.34 191	5.69 194	7.67 300	0.99 160	1.08 214	9.91 235	2.70 255	7.76 268	8.27 261	0.57 226	0.93 218	3.44 235	8.42 258	5.63 233	6.30 226

HanStereo	3.49 225	0.47 123	5.11 271	0.68 192	0.69 187	0.93 210	1.38 216	3.19 234	0.82 186	2.81 228	2.29 205	5.39 225	0.81 205	0.34 191	5.69 194	7.67 300	0.99 160	1.08 214	9.91 235	2.70 255	7.76 268	8.27 261	0.57 226	0.93 218	3.44 235	8.42 258	5.63 233	6.30 226

MSKI-zero shot	3.55 227	0.69 163	1.78 221	0.20 86	0.41 159	0.19 163	0.14 130	3.13 231	0.94 195	0.80 149	6.42 259	3.89 203	0.60 181	0.03 67	5.84 199	6.80 288	1.44 202	1.01 207	11.77 251	2.28 241	6.56 255	8.63 268	0.24 162	0.71 193	4.66 249	11.34 276	7.75 260	7.55 235

PSMNet-ADL	3.55 227	0.87 186	1.70 216	1.71 225	2.00 241	1.21 218	0.69 196	2.55 198	1.91 239	4.36 278	7.71 273	4.22 206	7.85 262	0.10 125	7.75 234	5.27 258	2.09 226	0.89 192	11.92 253	2.07 232	4.52 205	6.13 196	0.70 243	0.67 190	2.07 198	4.52 219	8.78 267	1.62 169

gcap-zeroshot	3.56 229	0.56 136	4.08 260	1.72 226	0.53 172	1.55 227	1.78 227	3.23 236	0.64 171	2.75 227	6.71 261	6.50 238	0.68 188	0.48 221	6.48 219	6.49 280	1.21 183	1.11 217	16.59 263	2.54 249	5.24 220	8.27 261	1.30 263	0.79 206	3.27 230	5.01 223	4.56 207	1.94 178

model_zeroshot	3.58 230	0.49 128	2.22 235	1.96 232	0.99 206	0.34 186	0.18 143	2.98 223	0.43 148	2.44 221	5.28 244	4.75 217	0.54 171	0.17 150	8.97 248	6.14 272	1.71 214	1.15 220	15.06 260	1.29 202	5.77 236	7.73 243	0.26 168	0.43 153	5.63 261	5.85 233	5.24 220	8.66 243

ADCP+	3.65 231	2.02 238	2.68 246	1.32 217	1.94 237	1.22 219	4.40 263	1.11 127	9.44 289	1.76 203	5.45 246	9.05 247	0.37 141	0.98 247	6.99 227	2.36 152	0.61 118	0.92 196	6.14 197	0.94 180	2.80 154	5.58 180	0.36 197	0.63 181	3.00 221	12.42 281	3.57 150	10.51 253

TRStereo	3.75 232	3.07 260	7.59 287	0.37 154	0.17 71	7.92 272	0.24 157	2.99 224	0.91 194	2.72 226	1.68 192	5.88 232	0.65 184	0.15 144	5.57 186	5.35 262	0.86 149	0.80 182	7.01 202	1.31 203	4.10 193	7.50 236	0.34 193	0.43 153	2.67 214	12.33 280	12.84 282	5.90 219

XX-Stereo	3.82 233	0.53 132	2.00 230	1.20 213	0.31 124	0.38 187	0.57 193	1.46 138	0.40 145	2.50 223	7.33 269	5.11 222	1.04 221	0.11 130	7.05 228	6.53 281	1.29 192	0.81 183	7.44 208	0.89 175	4.26 198	5.80 184	0.45 213	0.39 142	27.22 308	3.57 200	5.16 219	9.43 246

HBP-ISP	4.03 234	3.61 266	4.65 264	4.90 260	2.67 251	3.96 255	0.21 154	4.13 257	1.33 215	3.40 254	4.53 239	5.06 220	0.59 178	1.99 275	8.66 246	8.18 302	1.95 221	1.49 238	3.09 147	1.55 210	5.74 229	9.32 282	0.67 240	2.28 252	3.06 225	5.01 223	10.99 276	5.93 222

IGEV_Zeroshot_test	4.05 235	0.80 179	8.10 291	6.86 267	0.41 159	2.27 241	1.89 230	3.90 253	1.41 218	2.09 214	8.67 281	4.78 218	1.00 219	0.23 167	5.53 184	6.82 290	1.05 169	0.73 174	9.30 231	1.98 228	7.38 265	8.89 273	0.47 217	0.72 194	5.72 263	5.34 228	5.93 235	7.12 231

IGEV-FE	4.06 236	0.80 179	8.10 291	6.86 267	0.41 159	2.26 240	1.89 230	3.90 253	1.41 218	2.17 217	8.65 279	4.81 219	1.00 219	0.24 168	5.53 184	6.81 289	1.03 166	0.73 174	9.29 229	1.98 228	7.41 266	8.89 273	0.47 217	0.72 194	5.74 264	5.34 228	5.94 236	7.13 232

anonymity	4.07 237	0.78 175	6.15 281	1.49 220	0.74 191	0.48 190	0.49 186	3.72 248	1.65 230	2.70 224	20.70 318	3.99 205	0.88 215	0.28 183	5.31 179	6.26 276	1.14 178	0.71 170	7.91 212	1.58 211	4.27 199	8.17 258	0.41 204	0.61 179	4.86 254	9.60 266	5.48 229	9.41 245

ADCL	4.20 238	3.62 267	2.45 241	1.72 226	1.80 231	3.15 248	4.53 266	2.29 176	13.19 296	2.81 228	4.88 243	2.96 195	0.72 194	1.36 263	7.16 229	2.76 171	2.35 233	2.20 266	6.83 200	2.31 243	6.19 244	6.77 216	1.40 264	1.47 235	6.63 271	6.49 239	4.40 200	11.08 255

dad	4.27 239	0.90 189	0.38 96	10.18 280	1.67 229	1.51 226	12.20 290	12.33 291	0.11 81	3.40 254	0.00 1	1.94 180	3.49 247	0.26 174	6.16 211	1.44 69	1.74 218	0.71 170	14.06 259	0.66 152	3.23 168	4.00 124	0.21 150	1.02 222	6.09 267	0.19 81	17.62 294	9.71 249

FC-DCNN	4.43 240	4.58 274	5.93 278	9.82 279	4.79 269	8.76 278	4.48 265	4.47 259	1.65 230	2.91 236	2.13 198	6.53 239	2.41 239	0.30 186	4.57 147	2.52 159	2.76 243	1.21 225	3.98 170	0.89 175	3.66 184	4.91 163	0.73 247	4.23 274	8.24 274	6.03 236	7.69 258	9.53 248

zero-FE	4.46 241	2.02 238	0.20 40	18.26 290	2.74 253	20.82 295	6.55 274	1.82 153	0.71 176	1.31 186	3.02 223	10.50 254	3.67 249	0.45 215	4.35 139	3.50 210	1.30 194	1.59 242	13.37 257	1.37 207	5.58 228	7.41 231	0.31 188	0.54 172	0.79 150	2.41 184	4.46 203	1.50 163

iResNet	4.46 241	0.88 187	0.92 170	2.61 242	2.85 254	4.95 259	1.38 216	4.97 266	1.33 215	3.66 261	3.45 228	12.37 259	16.29 284	0.06 101	9.09 249	3.33 196	2.53 238	1.85 253	16.79 265	2.68 254	4.65 209	4.29 132	0.25 166	4.69 279	1.88 196	4.19 213	5.32 224	3.22 196

FADNet_RVC	4.48 243	2.12 247	1.42 199	3.57 253	3.69 260	1.20 217	2.37 237	2.30 177	1.42 220	1.77 204	4.48 238	9.79 251	6.84 260	1.84 274	12.73 276	3.36 198	3.55 248	4.20 286	17.52 266	3.76 268	5.93 239	8.26 259	0.72 245	1.64 241	1.78 193	3.63 204	5.12 217	5.99 223

LALA_ROB	4.53 244	4.80 276	1.68 214	1.27 215	2.16 246	2.28 242	1.42 220	1.88 160	2.60 251	2.71 225	5.56 247	33.12 289	0.72 194	0.88 244	10.88 264	2.59 163	3.47 247	1.83 252	4.21 174	2.04 230	4.39 203	7.30 227	0.41 204	1.52 237	2.35 204	3.60 203	8.94 268	7.68 236

DAS	4.65 245	0.98 200	1.28 191	1.99 234	1.39 220	1.39 224	1.58 221	3.52 244	4.17 266	3.33 248	6.18 256	12.75 261	6.50 257	0.10 125	8.31 240	4.81 250	4.46 261	2.26 267	10.21 238	5.35 280	6.51 251	7.66 239	0.57 226	4.84 281	4.63 247	7.17 247	7.79 261	5.90 219

SepStereo	4.65 245	0.98 200	1.28 191	1.99 234	1.39 220	1.39 224	1.58 221	3.52 244	4.17 266	3.33 248	6.18 256	12.75 261	6.50 257	0.10 125	8.31 240	4.81 250	4.46 261	2.26 267	10.21 238	5.35 280	6.51 251	7.66 239	0.57 226	4.84 281	4.63 247	7.17 247	7.79 261	5.90 219

iRaft-Stereo_20w	4.82 247	1.53 225	8.41 294	7.63 270	1.90 235	3.40 251	1.71 224	3.40 240	2.25 244	3.58 258	9.41 289	3.70 200	1.31 226	0.48 221	5.41 180	5.85 266	1.31 195	0.85 186	9.58 233	1.92 225	5.27 221	7.69 242	0.65 238	0.77 204	4.40 244	14.15 288	11.18 277	12.46 262

FC-DCNN v2	4.85 248	4.85 277	6.16 282	11.18 282	5.04 270	9.41 279	4.33 261	5.45 273	2.13 243	2.92 237	2.41 210	6.96 241	3.28 244	0.29 185	4.66 153	2.49 156	2.73 240	1.13 219	4.30 175	0.89 175	3.66 184	4.92 164	0.72 245	4.22 273	9.66 284	6.86 243	9.29 269	10.92 254

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 249	1.32 220	8.08 290	2.22 240	1.40 222	5.53 260	2.05 232	3.43 241	3.32 257	3.75 264	12.29 296	5.33 224	1.84 233	0.33 190	5.97 205	7.09 293	1.62 210	1.81 250	10.22 240	2.59 251	6.85 258	8.81 270	0.47 217	2.00 249	5.18 258	13.24 286	6.40 244	11.37 258

ccs_rob	4.98 249	1.51 224	2.53 244	2.16 237	0.89 200	3.24 249	1.79 228	4.91 265	1.34 217	4.26 275	15.64 307	28.82 285	10.34 271	0.50 225	6.81 222	5.55 263	2.39 234	1.57 240	6.45 198	2.16 238	6.28 247	6.95 219	0.40 200	2.33 253	1.38 177	2.46 185	4.37 197	7.31 234

SHD	5.09 251	1.15 214	3.12 252	1.80 228	1.94 237	1.71 231	2.82 246	5.09 269	4.76 272	2.82 231	5.39 245	5.07 221	9.79 270	0.87 243	11.37 268	6.33 279	4.71 265	2.67 274	13.97 258	3.50 266	7.31 263	8.29 265	0.44 211	3.88 269	5.02 256	7.49 251	4.03 180	12.20 259

ETE_ROB	5.10 252	4.12 272	1.76 219	1.25 214	2.22 248	2.82 245	2.07 233	1.56 141	4.21 268	1.88 207	5.58 249	37.59 297	0.86 214	1.44 265	10.38 260	2.80 172	4.20 259	0.98 202	5.24 188	1.97 226	4.87 212	7.58 238	0.77 250	1.38 234	2.34 203	3.79 209	15.93 291	8.21 239

CSAN	5.32 253	2.66 254	1.69 215	3.30 249	3.85 262	2.05 235	2.31 236	5.00 268	4.86 273	3.78 266	2.69 217	17.88 273	11.82 275	1.17 255	10.17 258	1.96 118	2.51 236	1.35 233	6.12 195	2.50 247	3.97 191	4.60 151	0.56 224	2.97 261	6.49 269	16.18 294	7.96 263	13.30 265

ITSA-stereo	5.42 254	2.29 249	1.89 224	8.97 276	3.88 263	1.23 220	2.54 239	4.47 259	3.35 261	4.35 277	7.59 270	10.18 252	12.92 278	3.00 279	7.80 236	5.16 255	3.85 251	1.88 256	8.77 219	2.09 235	6.00 240	7.39 228	1.42 265	3.60 267	4.84 253	7.18 249	5.13 218	14.47 269

DCVSM-stereo	5.54 255	0.78 175	3.12 252	3.47 250	1.28 213	7.98 273	1.05 205	4.59 262	2.29 245	5.25 287	7.93 277	23.24 279	12.85 277	0.71 238	9.52 254	4.20 240	2.06 225	1.36 235	16.58 262	3.56 267	5.30 222	5.91 187	2.46 274	3.65 268	2.66 212	6.64 240	5.48 229	5.70 216

CC-Net-ROB	5.62 256	8.62 288	1.87 223	23.08 294	6.72 281	15.74 289	8.55 284	0.45 100	0.82 186	1.55 198	0.00 1	24.53 280	3.35 245	3.39 284	5.49 182	0.89 19	2.73 240	1.76 248	12.04 254	0.82 169	1.32 91	1.73 33	9.22 298	0.42 147	3.22 229	2.53 188	2.45 107	8.44 241

DDVS	5.69 257	1.54 226	2.40 240	1.70 224	2.85 254	2.20 238	1.17 208	5.90 276	4.00 265	4.08 270	18.83 313	25.64 282	8.12 265	1.56 267	8.35 242	7.04 292	2.73 240	2.05 262	11.37 248	4.73 273	6.54 253	8.98 277	0.34 193	1.71 242	1.84 195	3.53 199	6.53 245	7.90 238

XQC	5.77 258	3.33 264	2.00 230	3.49 251	4.00 264	3.75 254	3.56 255	6.60 279	3.33 258	2.89 234	5.57 248	6.45 237	8.10 264	1.78 272	12.28 272	5.97 268	4.03 257	1.85 253	11.48 250	3.98 270	6.63 256	9.37 284	0.62 232	2.51 255	9.28 281	15.19 291	11.40 279	6.32 228

SFCPSM	5.84 259	2.89 258	1.36 197	1.97 233	1.59 227	1.65 230	0.56 192	2.54 196	4.75 271	3.16 243	7.74 274	15.48 268	23.57 292	1.24 256	11.21 265	4.79 249	2.53 238	1.55 239	22.65 282	7.42 287	4.60 207	6.67 213	0.69 241	2.33 253	4.62 246	4.35 215	6.18 240	9.49 247

RTS	6.13 260	1.54 226	1.31 195	0.94 203	1.83 232	4.15 256	5.45 268	2.74 212	3.33 258	2.85 232	1.61 190	8.52 245	1.31 226	1.13 253	14.79 293	6.12 270	7.56 281	2.52 270	18.82 269	3.48 262	6.23 245	8.15 256	1.11 258	1.90 247	8.24 274	21.58 307	6.64 247	21.79 285

RTSA	6.13 260	1.54 226	1.31 195	0.94 203	1.83 232	4.15 256	5.45 268	2.74 212	3.33 258	2.85 232	1.61 190	8.52 245	1.31 226	1.13 253	14.79 293	6.12 270	7.56 281	2.52 270	18.82 269	3.48 262	6.23 245	8.15 256	1.11 258	1.90 247	8.24 274	21.58 307	6.64 247	21.79 285

CBMV	6.33 262	3.75 268	1.57 209	3.96 254	3.58 259	2.97 246	1.75 226	3.89 252	2.67 252	4.14 271	2.72 219	14.42 265	3.85 251	0.73 240	10.81 263	6.26 276	4.67 264	2.29 269	9.29 229	1.51 209	8.03 272	7.42 232	0.63 233	6.58 295	6.79 272	7.57 252	20.00 297	28.98 301
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 263	2.03 241	2.98 249	1.85 230	2.88 257	3.58 252	6.75 276	4.57 261	12.25 293	3.05 240	7.04 265	4.71 216	1.88 234	2.57 278	14.38 290	6.24 275	6.31 276	4.36 289	12.98 256	3.18 261	11.94 298	11.62 301	1.98 270	4.21 272	6.60 270	10.55 272	6.27 242	14.36 268

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 264	1.86 235	7.76 288	2.86 246	2.71 252	7.05 268	3.15 251	3.93 255	4.88 274	4.54 279	11.42 293	5.15 223	2.03 236	0.06 101	10.49 262	8.30 303	2.05 223	1.28 231	37.56 301	2.22 239	6.07 242	9.22 279	0.40 200	0.89 216	4.29 242	12.82 284	6.10 239	12.31 261

AMNet	6.93 265	3.82 270	2.53 244	4.00 255	5.78 274	6.99 267	3.24 252	2.46 193	2.51 249	3.39 253	6.36 258	9.40 250	2.06 237	7.30 295	5.92 201	9.99 309	13.66 301	7.81 305	8.03 213	7.76 291	11.45 295	8.81 270	2.81 276	4.73 280	5.75 265	7.80 253	13.20 283	19.55 280

CBMV_ROB	7.04 266	2.92 259	2.91 248	8.40 274	6.54 280	5.80 262	3.57 256	5.09 269	2.49 248	3.84 269	4.70 242	21.33 277	14.76 282	0.47 219	10.48 261	3.84 232	3.13 245	1.58 241	12.20 255	8.81 293	6.17 243	5.80 184	0.47 217	3.14 264	9.16 280	15.50 293	13.69 285	13.29 264

ADCMid	7.46 267	4.47 273	5.08 269	2.16 237	4.40 267	5.87 263	8.05 280	9.24 283	12.39 294	3.16 243	7.69 272	10.20 253	10.41 272	3.13 281	12.60 275	5.58 264	5.05 270	2.83 276	19.52 273	4.27 271	8.70 279	10.59 296	5.48 292	2.86 259	5.69 262	10.08 269	5.48 229	16.37 272

ADCPNet	7.46 267	2.07 243	4.11 261	2.81 244	6.39 277	3.36 250	8.24 281	5.53 274	7.83 283	3.76 265	7.86 275	5.53 230	14.04 280	3.15 282	13.54 281	6.64 284	4.80 266	2.06 263	18.97 272	5.05 278	8.54 277	10.30 294	2.99 278	2.59 256	9.61 283	17.77 296	7.74 259	16.22 271

PWC_ROB	7.58 269	2.00 237	5.48 274	0.90 201	1.32 216	2.25 239	5.46 270	2.83 218	16.84 304	3.83 268	8.10 278	5.42 227	39.62 313	1.01 249	9.69 255	5.15 254	6.62 277	4.25 287	16.71 264	4.76 275	8.56 278	10.40 295	0.63 233	4.96 284	3.07 226	3.69 205	7.15 256	24.07 292

FAT-Stereo	7.68 270	2.26 248	8.90 296	7.33 269	12.67 295	6.25 265	3.58 257	7.41 280	3.60 263	5.82 289	12.39 297	18.45 274	9.06 267	1.35 262	12.36 273	6.54 282	3.93 253	4.03 285	15.97 261	6.36 283	7.78 270	9.24 280	0.76 249	5.29 289	3.49 237	6.98 245	8.20 265	17.22 275

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 271	3.78 269	1.17 189	9.35 277	4.27 266	8.06 274	8.52 283	11.24 289	8.55 285	4.88 285	4.04 235	17.24 271	9.50 269	6.06 294	14.53 292	3.53 212	2.28 231	1.12 218	19.59 275	2.56 250	8.24 275	9.72 287	3.14 281	2.11 250	11.98 289	14.76 289	10.14 273	14.15 267

ACV-stereo	8.68 272	5.35 280	4.89 266	8.31 273	1.79 230	11.62 283	4.37 262	3.80 251	6.01 276	5.33 288	7.17 267	6.07 235	26.41 295	1.30 259	11.88 269	10.16 311	6.25 275	2.60 272	51.34 317	14.45 306	9.06 284	8.91 275	1.00 253	2.60 257	2.32 202	8.54 261	7.07 253	5.71 217

pmcnn	8.69 273	3.07 260	2.45 241	6.53 266	5.75 273	7.18 269	4.96 267	4.79 264	2.03 242	4.24 274	12.14 295	19.36 275	21.49 290	0.91 245	9.48 252	6.75 286	6.67 278	4.39 290	22.61 281	5.09 279	10.91 294	7.84 247	4.51 289	5.07 286	6.90 273	5.26 227	17.73 295	26.48 298

FBW_ROB	8.77 274	9.60 289	5.96 279	20.47 293	9.29 287	12.71 284	9.20 285	4.97 266	1.59 226	3.30 247	6.98 263	15.27 266	3.59 248	7.76 297	10.34 259	1.71 99	3.43 246	0.86 187	34.07 296	2.29 242	6.89 259	6.34 201	9.32 299	8.81 304	5.75 265	8.41 256	5.24 220	22.62 287

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 275	1.66 231	6.09 280	4.62 259	3.79 261	3.05 247	6.94 277	3.69 247	3.58 262	4.74 283	10.17 291	65.85 327	12.11 276	7.99 298	7.88 237	5.27 258	4.63 263	5.31 291	18.89 271	2.67 253	8.70 279	10.19 292	1.05 256	4.09 271	5.01 255	9.52 265	6.30 243	15.16 270

S-Stereo	9.64 276	2.07 243	4.59 262	8.70 275	8.72 285	12.93 286	19.52 297	5.25 271	6.14 278	6.12 292	20.39 317	29.19 286	7.43 261	0.64 232	14.26 287	7.63 299	4.01 256	5.81 296	18.32 267	6.45 285	7.46 267	9.84 288	12.36 303	7.40 298	3.61 238	6.74 241	7.10 255	17.56 276

ADCS	10.79 277	5.73 281	4.98 267	4.16 257	6.39 277	6.60 266	6.53 273	10.15 287	15.87 302	4.18 273	7.59 270	13.56 264	18.31 285	4.53 290	14.24 286	11.99 316	10.80 289	7.09 304	25.37 287	9.28 296	16.45 315	16.31 320	2.97 277	7.03 297	10.05 287	20.56 303	11.21 278	19.51 279

STTRV1_RVC	10.96 278	2.66 254	1.55 208	5.84 261	1.90 235	6.01 264	3.60 258	4.11 256	3.93 264	4.64 281	6.71 261	16.96 270	21.63 291	1.68 270	20.69 315	5.04 253	18.60 308	1.18 222	52.69 320	12.74 303	19.16 319	9.31 281	4.76 291	5.05 285	9.07 279	12.15 279	12.79 281	31.40 305

MFN_U_SF_RVC	11.03 279	6.12 284	3.70 257	9.72 278	5.50 271	12.91 285	11.38 288	12.61 293	7.46 282	12.18 310	14.75 303	23.19 278	14.11 281	9.33 299	18.32 305	5.16 255	4.41 260	3.43 281	39.06 304	6.67 286	10.28 290	11.18 298	1.45 266	6.88 296	9.80 285	8.50 260	9.76 270	19.96 282

SGM_RVC	11.04 280	10.51 292	3.94 259	16.88 287	9.65 290	15.55 288	8.47 282	9.54 284	6.09 277	4.15 272	7.87 276	25.06 281	19.78 289	0.97 246	9.49 253	2.25 145	3.81 250	1.26 230	21.86 278	2.34 245	6.63 256	5.12 171	2.33 272	4.85 283	18.97 300	16.47 295	33.79 313	30.47 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 281	4.89 279	9.62 298	4.05 256	4.71 268	7.69 271	2.56 240	10.07 286	15.27 300	5.01 286	15.52 306	47.57 312	9.25 268	0.66 234	11.93 270	8.70 305	5.83 272	4.33 288	24.55 286	15.55 308	8.38 276	9.97 290	3.01 279	5.25 288	6.16 268	13.40 287	22.59 299	23.59 291

SANet	11.19 282	4.59 275	6.27 284	5.98 262	6.03 275	9.51 280	3.52 254	15.63 298	13.49 297	2.90 235	8.65 279	59.91 321	26.52 296	3.01 280	14.30 288	3.26 193	7.32 280	3.86 284	11.91 252	3.94 269	6.50 249	7.39 228	2.61 275	7.75 301	12.68 291	17.80 297	13.93 286	22.99 288

MDST_ROB	11.38 283	16.72 298	3.53 256	29.03 298	10.09 291	21.13 296	6.30 272	6.03 277	2.39 246	3.16 243	5.82 252	11.55 257	29.02 300	0.67 235	15.26 299	3.18 190	1.65 211	0.66 158	8.85 221	2.07 232	5.87 237	6.71 215	2.26 271	3.08 263	28.29 310	22.14 309	37.48 318	24.36 293

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 284	10.45 291	6.25 283	17.50 288	6.77 282	8.15 275	11.44 289	18.23 305	23.22 316	11.11 304	4.62 240	15.32 267	6.08 255	10.68 302	16.27 301	6.19 274	3.94 254	5.52 292	39.73 305	7.74 290	9.53 289	12.33 305	7.02 294	7.63 300	14.72 295	12.91 285	6.89 251	16.97 274

edge stereo	11.93 285	6.96 286	11.28 299	14.49 284	12.53 294	16.91 290	13.06 292	12.62 294	7.43 281	6.06 291	15.07 304	38.54 299	18.86 286	1.55 266	12.90 277	7.43 296	6.14 273	3.10 278	25.46 288	4.74 274	8.16 273	10.22 293	4.20 287	4.35 275	9.83 286	8.13 255	13.68 284	28.51 300

DGSMNet	12.26 286	4.87 278	8.31 293	6.01 263	6.04 276	7.30 270	6.59 275	7.90 281	4.51 270	11.38 306	32.66 326	17.48 272	8.74 266	4.36 289	14.01 283	14.50 320	17.26 305	9.25 308	41.69 308	11.54 302	21.38 324	24.41 327	4.74 290	7.56 299	5.44 259	11.45 277	8.55 266	13.11 263

DDUNet	13.01 287	20.50 301	4.63 263	37.04 304	24.81 302	34.87 306	32.65 304	1.85 154	1.66 232	1.47 195	3.83 232	13.22 263	4.08 253	83.62 317	6.26 214	2.41 155	8.99 286	3.82 282	18.78 268	4.54 272	7.88 271	7.25 224	16.92 308	0.99 221	1.50 185	0.70 131	4.90 215	2.09 182

PVD	13.07 288	5.77 282	8.84 295	7.67 271	7.35 283	10.40 281	7.28 278	21.12 312	19.70 312	3.65 260	8.76 282	16.32 269	27.90 298	3.25 283	14.97 296	8.92 307	11.32 290	6.23 300	25.56 289	7.56 288	12.68 301	14.11 314	1.29 262	6.16 292	16.97 297	25.32 314	18.21 296	35.51 311

AnyNet_C01	13.13 289	6.35 285	5.48 274	6.38 265	6.46 279	5.73 261	10.15 286	12.79 296	16.56 303	5.83 290	9.31 287	26.51 283	19.60 287	5.31 293	17.84 303	13.62 318	17.55 306	15.56 322	35.24 297	11.09 300	19.28 320	17.31 322	7.05 295	7.85 302	13.46 293	10.79 273	9.89 271	21.58 284

UDG	13.28 290	21.47 302	5.08 269	37.13 305	29.51 305	32.00 302	40.03 307	2.62 202	1.78 236	2.40 220	5.74 251	12.64 260	4.23 254	74.90 314	7.47 231	2.61 165	9.44 287	3.24 280	19.57 274	5.01 277	8.74 282	7.28 225	12.84 304	1.84 246	1.35 175	2.91 192	4.53 206	2.12 183

SGM-ForestM	13.51 291	15.62 296	5.25 273	19.43 291	9.27 286	19.59 294	12.46 291	12.78 295	8.97 288	3.34 251	9.27 286	36.07 296	25.37 294	2.03 276	16.48 302	3.39 201	4.90 268	1.21 225	22.28 279	2.96 259	6.90 260	5.25 174	1.83 268	4.68 278	27.51 309	25.27 313	34.85 316	27.72 299

MeshStereo	13.92 292	10.29 290	5.80 277	24.32 297	15.33 296	17.65 292	7.76 279	12.34 292	7.38 280	4.65 282	9.09 285	38.22 298	30.61 303	0.62 231	14.44 291	7.42 295	4.05 258	2.65 273	19.82 276	2.63 252	14.32 309	9.90 289	1.27 261	6.42 293	22.75 305	19.43 300	33.41 311	33.14 307
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
DPSNet	15.27 293	3.38 265	2.28 238	7.89 272	8.28 284	10.58 282	4.44 264	5.86 275	8.70 287	4.26 275	6.00 255	72.12 332	28.20 299	4.69 291	15.14 298	10.42 312	11.48 292	8.27 306	58.42 329	9.38 297	12.12 300	11.31 299	17.29 309	11.11 309	20.16 303	20.85 306	14.99 289	24.68 295

MFMNet_re	16.81 294	13.74 294	7.85 289	23.81 296	9.51 289	34.14 305	18.04 294	12.31 290	19.02 309	10.33 303	12.96 298	38.69 300	15.16 283	1.61 269	18.46 306	10.89 314	28.67 323	12.10 314	31.52 292	10.43 299	18.75 318	11.05 297	8.52 297	9.85 305	9.47 282	5.57 231	24.17 300	37.24 313

SQANet	19.01 295	32.39 308	7.05 285	58.51 310	34.20 306	58.54 312	40.35 308	4.32 258	1.69 233	4.85 284	1.45 186	32.05 288	6.71 259	57.82 310	11.24 267	1.77 101	6.68 279	1.66 244	31.16 291	2.08 234	8.23 274	7.99 252	54.11 317	2.11 250	5.60 260	10.88 274	10.17 274	19.67 281

SAMSARA	20.09 296	2.60 252	5.52 276	4.28 258	4.10 265	3.59 253	5.57 271	15.80 301	10.05 291	4.59 280	5.59 250	9.22 248	24.85 293	3.88 285	16.25 300	8.47 304	6.17 274	3.82 282	22.29 280	5.87 282	19.35 321	26.82 334	1.02 254	5.45 290	80.31 340	91.77 340	78.09 341	77.23 340

MADNet+	20.34 297	8.33 287	14.90 308	18.17 289	11.98 293	8.55 276	19.20 295	28.96 323	17.96 307	12.55 311	11.63 294	34.32 293	30.36 302	10.57 301	26.85 322	16.66 322	27.39 321	10.40 313	40.88 306	18.27 313	19.91 322	15.53 318	9.97 302	19.40 320	35.72 318	22.38 310	21.31 298	37.09 312

ELAS_RVC	20.43 298	19.80 300	14.61 307	33.93 301	22.90 299	33.71 304	20.10 299	15.64 299	12.18 292	8.45 298	19.69 316	54.25 319	33.97 307	4.07 286	13.47 280	5.30 261	11.89 293	6.49 302	21.52 277	8.87 294	14.06 306	14.69 316	9.63 301	11.88 310	32.34 314	25.79 315	41.56 324	40.71 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 299	24.96 304	17.24 310	39.82 306	27.48 304	32.58 303	22.87 301	19.77 309	17.77 306	8.05 297	19.67 315	46.38 307	37.96 312	2.15 277	18.66 308	4.75 247	4.82 267	1.95 257	33.25 294	6.38 284	9.07 285	8.67 269	3.28 282	10.68 307	31.80 313	27.62 319	40.75 320	38.09 315

ELAS	20.62 300	22.76 303	14.59 306	35.29 303	24.88 303	31.90 301	20.66 300	17.34 304	17.05 305	7.97 296	18.32 311	48.39 313	31.67 304	4.13 287	14.30 288	5.24 257	11.47 291	6.10 299	23.02 284	7.62 289	13.14 303	14.53 315	9.46 300	10.75 308	34.52 316	27.84 320	41.52 323	42.31 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 301	14.87 295	11.99 301	19.90 292	20.87 297	18.85 293	10.39 287	16.04 302	19.39 310	19.65 320	21.64 320	33.32 290	37.38 311	7.51 296	19.34 311	17.18 324	26.65 319	16.12 324	32.93 293	23.87 320	31.45 332	25.37 331	13.83 306	14.33 317	17.76 299	19.97 301	29.60 307	26.21 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 302	17.36 299	16.07 309	34.52 302	24.54 301	25.94 299	19.26 296	20.13 311	18.43 308	6.42 294	15.25 305	40.88 302	36.30 310	4.35 288	18.72 309	10.55 313	8.23 283	29.63 333	23.68 285	4.94 276	11.81 297	8.91 275	3.02 280	10.18 306	36.19 321	32.24 324	51.66 332	49.72 326

otaku	22.42 303	43.20 312	9.38 297	63.06 316	42.07 312	64.13 321	51.05 309	6.07 278	4.42 269	10.13 302	1.74 194	33.95 291	10.96 273	66.92 312	12.03 271	1.89 110	8.57 284	1.66 244	38.00 302	7.96 292	8.85 283	8.28 264	54.71 318	2.95 260	9.04 278	9.25 263	14.25 288	20.70 283

SGM+DAISY	22.46 304	16.23 297	12.74 302	23.16 295	22.67 298	25.12 298	20.00 298	18.50 306	14.48 299	18.58 319	22.04 321	30.49 287	41.59 314	13.05 304	22.51 319	16.54 321	26.00 318	12.93 316	35.92 298	22.37 318	28.02 330	25.12 330	21.26 310	13.77 315	20.04 302	18.46 299	33.94 314	30.81 304

DLNR_Zeroshot_test	23.08 305	78.93 340	7.15 286	99.97 341	0.34 138	0.16 143	98.90 340	3.23 236	0.54 158	3.12 242	2.31 208	6.01 234	0.92 218	21.35 306	96.48 342	100.00 345	25.46 316	22.19 327	22.79 283	2.43 246	9.32 287	9.14 278	0.06 80	0.65 187	2.36 205	3.89 211	2.16 100	3.20 195

LSM0	23.31 306	6.07 283	4.80 265	15.07 286	10.87 292	17.08 291	14.50 293	23.84 315	15.74 301	14.73 314	18.40 312	35.77 295	35.06 309	1.58 268	76.98 338	85.81 338	14.68 302	5.68 294	56.53 327	17.15 312	23.95 327	21.89 325	4.26 288	8.21 303	17.36 298	20.39 302	29.27 306	33.71 309

LE_ROB	23.34 307	10.93 293	12.86 303	32.65 299	38.35 309	31.72 300	33.97 305	23.50 314	21.06 314	7.08 295	17.87 310	51.83 316	51.55 330	1.81 273	14.20 285	3.08 184	3.94 254	1.47 237	30.65 290	8.98 295	9.43 288	7.39 228	6.89 293	25.95 325	35.31 317	39.95 332	53.69 334	54.00 329

Ntro	23.84 308	41.67 310	11.59 300	63.69 319	43.73 313	62.95 319	57.60 312	8.47 282	6.35 279	11.89 309	2.51 213	35.10 294	7.96 263	75.67 315	12.59 274	1.67 94	9.55 288	2.68 275	39.05 303	9.79 298	8.70 279	8.40 267	55.40 319	3.24 265	11.18 288	15.16 290	14.07 287	23.09 290

BEATNet-Init1	25.27 309	27.76 305	13.76 304	44.57 308	24.32 300	38.91 307	25.10 302	19.51 308	20.03 313	9.35 299	16.15 308	47.35 311	48.89 325	4.71 292	23.55 320	11.00 315	8.78 285	5.84 297	49.88 316	20.70 314	15.01 310	14.94 317	7.37 296	12.57 313	35.78 319	26.22 316	60.85 338	49.36 325

DispFullNet	27.09 310	40.76 309	20.37 316	53.27 309	39.67 310	45.72 309	56.25 311	14.00 297	12.78 295	14.18 312	10.07 290	43.95 306	34.00 308	86.26 318	13.33 279	13.62 318	31.37 327	16.57 325	52.58 319	15.02 307	15.98 312	12.66 308	15.43 307	6.52 294	8.73 277	8.65 262	16.24 292	33.48 308

ACVNet-4b	27.62 311	43.15 311	14.04 305	69.86 328	48.10 316	70.20 329	77.34 328	10.63 288	9.55 290	15.00 315	1.55 188	59.33 320	11.37 274	93.44 326	12.94 278	2.57 162	15.66 303	5.69 295	33.68 295	14.13 304	9.17 286	7.28 225	59.49 323	4.60 277	12.85 292	9.43 264	15.52 290	19.12 278

WAO-7	28.15 312	31.17 307	25.54 320	33.41 300	34.99 307	22.62 297	28.62 303	47.75 332	47.89 329	29.08 325	39.82 330	41.47 303	41.79 315	12.75 303	36.14 329	18.16 325	17.03 304	8.88 307	47.38 312	21.69 317	11.73 296	12.95 311	3.79 286	33.81 331	23.20 306	26.44 317	24.41 301	37.61 314

ACVNet_1	28.17 313	43.81 313	17.24 310	67.32 323	49.50 318	66.04 326	82.98 333	16.42 303	8.08 284	11.43 307	7.19 268	34.00 292	27.09 297	93.81 327	14.92 295	2.21 143	17.82 307	6.77 303	36.07 299	11.39 301	10.56 293	7.42 232	59.65 324	6.11 291	20.40 304	15.24 292	10.18 275	16.93 273

RainbowNet	28.72 314	46.67 315	19.30 315	69.82 327	47.14 314	68.90 328	70.63 323	10.00 285	3.26 256	17.63 317	2.27 201	46.57 308	29.74 301	91.67 322	17.86 304	3.37 199	12.50 294	5.59 293	44.74 311	17.11 311	10.33 291	8.87 272	58.90 322	5.15 287	14.30 294	12.58 282	17.44 293	23.01 289

MonStereo1	31.37 315	44.05 314	18.10 314	63.40 317	51.01 324	58.41 311	67.37 316	18.80 307	19.56 311	11.72 308	19.29 314	63.23 326	45.03 319	93.02 325	14.99 297	4.67 244	19.74 310	9.74 311	41.29 307	14.22 305	12.85 302	11.31 299	61.91 330	4.55 276	12.64 290	11.07 275	25.06 302	29.83 302

PSMNet_ROB	32.72 316	49.56 321	17.71 313	65.01 321	47.98 315	61.81 316	62.32 313	19.85 310	21.78 315	27.64 324	25.28 322	42.80 304	43.52 318	83.58 316	21.88 318	4.36 241	19.43 309	6.46 301	43.95 310	16.36 309	13.14 303	11.66 302	58.31 321	14.57 318	31.67 312	24.32 312	29.94 309	18.64 277

JetBlue	33.16 317	30.03 306	36.86 332	39.95 307	35.04 308	44.19 308	36.23 306	30.47 326	47.01 328	15.01 316	10.48 292	79.96 338	19.64 288	25.82 307	18.89 310	17.14 323	40.11 333	25.93 331	36.94 300	25.94 323	32.23 333	26.39 332	31.84 311	27.47 327	31.63 311	33.13 326	48.81 330	48.30 324

ACVNet_2	33.32 318	48.24 317	22.45 318	67.72 326	50.69 323	65.88 324	85.41 336	28.48 321	14.03 298	14.63 313	9.36 288	52.16 317	31.94 305	91.62 321	13.62 282	2.72 168	21.29 311	5.84 297	51.78 318	16.52 310	10.41 292	7.93 250	58.06 320	13.93 316	36.96 323	18.42 298	25.58 303	33.95 310

IMH-64-1	35.05 319	48.99 318	25.77 322	61.80 312	50.28 321	62.71 317	68.79 317	27.80 318	35.88 319	10.10 300	14.48 301	46.82 309	41.96 316	94.04 328	19.93 312	7.49 297	22.67 312	9.35 309	48.46 313	21.14 315	14.12 307	12.56 306	59.91 326	12.21 311	41.64 324	20.57 304	27.79 304	39.03 316

IMH-64	35.05 319	48.99 318	25.77 322	61.80 312	50.28 321	62.71 317	68.79 317	27.80 318	35.88 319	10.10 300	14.48 301	46.82 309	41.96 316	94.04 328	19.93 312	7.49 297	22.67 312	9.35 309	48.46 313	21.14 315	14.12 307	12.56 306	59.91 326	12.21 311	41.64 324	20.57 304	27.79 304	39.03 316

IMH	36.38 321	50.15 322	26.16 324	62.16 315	50.12 320	63.98 320	68.96 319	28.54 322	38.29 322	11.29 305	14.14 299	50.26 314	54.45 333	94.09 330	20.59 314	7.40 294	23.63 314	10.28 312	49.17 315	22.78 319	13.74 305	11.88 303	59.95 328	13.42 314	41.71 326	23.99 311	29.69 308	41.45 320

WAO-6	37.66 322	47.81 316	21.43 317	60.52 311	52.73 325	58.92 313	64.84 314	27.98 320	43.38 323	33.02 328	17.53 309	43.36 305	50.95 327	89.65 319	33.50 325	18.63 328	24.84 315	13.57 318	42.17 309	25.77 322	21.16 323	19.52 323	35.00 312	18.52 319	43.20 327	29.62 321	37.17 317	41.96 321

PWCK	39.46 323	63.60 330	25.26 319	73.87 334	41.94 311	61.54 315	51.88 310	54.42 333	37.36 321	26.43 323	38.00 327	62.72 325	47.31 321	27.64 308	24.07 321	10.09 310	32.07 328	12.97 317	84.14 339	29.01 327	25.42 328	16.79 321	48.17 316	30.69 330	35.86 320	32.01 323	32.05 310	40.21 318

TorneroNet-64	40.02 324	51.18 323	25.58 321	64.09 320	48.50 317	64.50 322	69.74 320	27.58 317	44.28 325	21.06 321	14.38 300	70.42 331	57.53 334	94.84 332	27.09 323	8.83 306	28.00 322	16.10 323	54.90 325	26.42 324	15.26 311	13.34 312	61.86 329	22.65 321	33.51 315	30.60 322	34.09 315	54.24 330

LVE	40.69 325	49.32 320	32.19 327	74.37 335	65.31 330	65.52 323	78.53 329	29.09 324	24.11 317	37.95 330	38.44 328	39.09 301	50.88 326	95.16 338	18.50 307	6.31 278	25.93 317	13.65 319	54.80 324	26.51 325	16.26 313	15.81 319	69.49 336	26.57 326	44.82 328	33.95 328	41.51 322	24.49 294

TorneroNet	40.95 326	54.80 325	28.35 325	67.47 325	50.00 319	66.00 325	71.75 324	26.53 316	45.69 326	24.20 322	21.34 319	68.12 328	53.25 332	94.92 334	27.93 324	9.57 308	26.82 320	16.87 326	54.27 323	24.50 321	16.26 313	13.93 313	62.31 331	23.32 323	36.59 322	27.14 318	43.07 325	50.69 327

Dean	44.25 327	52.28 324	33.23 328	77.10 336	64.97 329	79.61 338	83.94 335	43.21 328	43.41 324	35.28 329	25.28 322	61.70 323	57.88 335	95.07 337	21.16 317	4.55 242	29.50 324	12.92 315	64.62 332	29.22 328	11.94 298	10.07 291	59.70 325	23.01 322	50.00 332	39.42 331	53.45 333	32.13 306

WAO-8	45.52 328	56.99 327	36.84 330	70.78 330	61.58 326	72.65 332	72.88 325	44.15 329	50.34 330	32.51 326	26.24 324	68.22 329	50.98 328	91.91 323	34.40 326	19.25 329	31.26 325	14.25 320	53.00 321	37.84 332	18.64 316	12.91 309	45.23 313	27.94 328	54.23 335	39.08 329	48.02 328	56.81 332

Venus	45.52 328	56.99 327	36.84 330	70.77 329	61.58 326	72.65 332	72.88 325	44.15 329	50.34 330	32.51 326	26.24 324	68.22 329	50.98 328	91.91 323	34.40 326	19.25 329	31.26 325	14.25 320	53.00 321	37.84 332	18.64 316	12.91 309	45.23 313	27.94 328	54.23 335	39.08 329	48.02 328	56.81 332

notaker	50.99 330	64.58 332	35.58 329	71.22 331	67.03 331	71.52 331	79.74 331	46.10 331	64.92 334	43.57 333	60.04 334	61.27 322	52.88 331	94.30 331	52.11 334	32.30 332	36.01 331	25.62 330	66.68 334	41.75 334	26.51 329	26.69 333	69.04 335	40.16 334	27.04 307	32.57 325	39.45 319	47.99 323

UNDER WATER	53.46 331	66.50 333	44.48 333	77.89 337	68.28 332	75.27 335	86.28 338	62.01 336	51.94 332	41.57 331	48.61 331	74.76 335	58.64 336	94.91 333	40.27 331	19.59 331	35.94 330	25.36 329	57.83 328	30.24 329	22.42 326	21.82 324	69.76 337	49.60 338	53.54 334	52.17 334	44.57 326	69.15 338

ktn	53.49 332	64.55 331	32.09 326	67.37 324	73.02 337	67.18 327	79.08 330	39.47 327	71.03 336	45.61 335	66.57 336	53.73 318	46.66 320	95.58 339	51.51 333	35.27 333	42.24 335	32.53 334	61.67 330	36.66 331	34.35 335	37.51 336	63.57 332	39.21 332	45.92 329	42.82 333	58.10 336	61.01 334

UNDER WATER-64	54.23 333	63.34 329	46.02 335	79.36 338	71.42 335	76.64 336	88.13 339	66.12 337	46.96 327	52.07 336	60.69 335	73.21 333	59.22 337	94.98 336	35.82 328	18.58 327	36.56 332	27.05 332	54.96 326	27.40 326	22.29 325	24.45 328	75.67 340	44.51 335	51.17 333	56.84 336	41.43 321	69.34 339

KSHMR	57.18 334	74.32 338	54.88 337	81.85 339	71.02 334	78.52 337	83.49 334	67.32 339	55.52 333	57.05 337	55.43 333	62.46 324	47.47 323	94.95 335	62.89 336	43.86 335	41.02 334	36.71 335	65.14 333	47.71 335	30.88 331	22.80 326	66.24 334	55.80 340	49.31 331	33.72 327	50.52 331	52.93 328

DPSimNet_ROB	59.87 335	56.83 326	60.12 338	63.44 318	74.40 338	61.08 314	66.03 315	29.26 325	91.88 340	80.83 339	53.70 332	74.56 334	48.76 324	90.67 320	61.12 335	47.44 336	55.65 337	43.29 336	68.79 335	60.06 338	52.83 338	61.42 338	45.69 315	46.03 336	46.40 330	63.34 337	56.49 335	56.41 331

LRCNet_RVC	60.98 336	74.62 339	47.06 336	94.31 340	95.29 340	91.20 340	85.70 337	54.57 334	35.63 318	98.62 341	74.21 338	91.97 342	68.08 339	96.82 341	39.31 330	18.45 326	70.27 339	52.85 338	94.58 340	64.63 339	32.99 334	24.53 329	94.81 342	53.78 339	19.71 301	12.68 283	33.49 312	26.36 297

HanzoNet	61.45 337	69.33 334	44.96 334	71.45 332	72.16 336	72.71 334	79.94 332	60.19 335	75.71 337	45.02 334	73.92 337	75.04 336	64.67 338	96.72 340	48.25 332	40.02 334	53.74 336	47.73 337	76.16 336	51.62 336	46.98 337	46.48 337	73.13 338	39.85 333	55.14 337	52.31 335	60.69 337	65.16 337

JetRed	63.04 338	70.59 335	68.87 339	66.96 322	63.46 328	70.43 330	74.93 327	66.45 338	66.78 335	41.63 332	39.08 329	81.30 339	13.47 279	63.11 311	65.97 337	66.70 337	65.90 338	75.66 341	63.14 331	54.09 337	78.41 339	73.67 339	73.25 339	49.49 337	56.43 338	64.32 338	66.29 339	61.81 335

MADNet++	76.55 339	72.12 336	82.72 341	61.81 314	81.28 339	58.20 310	69.82 321	68.60 340	78.83 338	85.65 340	92.58 340	79.76 337	85.27 340	36.74 309	81.31 340	89.87 340	87.51 341	69.64 339	82.22 338	90.64 341	91.37 341	93.20 342	65.06 333	90.12 342	59.87 339	75.77 339	74.46 340	62.48 336

ASD4	81.93 340	73.21 337	76.95 340	73.65 333	68.72 333	82.82 339	70.01 322	72.46 341	81.37 339	64.41 338	77.66 339	50.65 315	95.44 341	68.75 313	77.39 339	87.32 339	86.80 340	89.75 342	81.77 337	89.98 340	88.86 340	88.63 341	80.66 341	86.12 341	99.17 345	99.85 344	99.79 345	99.90 344

PML	96.12 341	100.00 344	83.16 342	100.00 342	100.00 342	100.00 344	99.20 343	100.00 346	99.01 342	100.00 344	96.16 341	99.92 346	100.00 346	98.52 342	94.60 341	91.70 341	91.21 342	74.14 340	100.00 345	98.06 343	92.87 342	86.59 340	97.59 343	98.11 344	94.46 344	99.98 345	100.00 346	99.92 345

MEDIAN_ROB	97.62 342	99.11 341	98.47 343	100.00 342	99.99 341	100.00 344	100.00 344	99.48 344	98.33 341	100.00 344	99.95 344	98.03 343	96.13 342	99.95 343	99.43 343	98.46 342	98.58 343	98.67 343	99.88 343	97.97 342	93.64 343	96.55 344	100.00 345	97.27 343	87.22 341	92.69 341	89.89 342	95.94 342

AVERAGE_ROB	98.96 343	100.00 344	99.80 345	100.00 342	100.00 342	100.00 344	100.00 344	100.00 346	100.00 344	100.00 344	100.00 346	100.00 347	100.00 346	100.00 344	99.80 345	99.85 344	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 347	98.20 345	99.54 345	100.00 345	100.00 346	93.40 343	93.83 342	94.40 344	93.22 341

HaxPig	99.00 344	100.00 344	98.99 344	100.00 342	100.00 342	99.99 343	100.00 344	99.99 345	99.89 343	100.00 344	99.98 345	100.00 347	99.94 345	100.00 344	99.61 344	99.46 343	99.97 346	99.58 344	99.99 344	99.99 344	97.37 344	96.43 343	99.99 344	99.98 345	89.52 342	99.53 343	94.23 343	98.48 343

DGTPSM_ROB	99.53 345	99.77 342	100.00 346	100.00 342	100.00 342	100.00 344	100.00 344	99.19 342	100.00 344	99.32 342	99.66 343	91.63 340	99.15 343	100.00 344	99.94 346	100.00 345	99.82 344	99.99 345	99.51 341	99.99 344	99.77 346	99.66 346	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346

DPSMNet_ROB	99.54 346	99.78 343	100.00 346	100.00 342	100.00 342	100.00 344	100.00 344	99.19 342	100.00 344	99.32 342	99.65 342	91.68 341	99.16 344	100.00 344	99.94 346	100.00 345	99.83 345	99.99 345	99.59 342	99.99 344	99.77 346	99.66 346	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346

DPSM_ROB	99.91 347	100.00 344	100.00 346	100.00 342	100.00 342	98.90 341	98.96 341	100.00 346	100.00 344	100.00 344	100.00 346	99.76 344	100.00 346	100.00 344	100.00 348	100.00 345	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 347	100.00 348	100.00 348	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346

DPSM	99.91 347	100.00 344	100.00 346	100.00 342	100.00 342	98.90 341	98.96 341	100.00 346	100.00 344	100.00 344	100.00 346	99.76 344	100.00 346	100.00 344	100.00 348	100.00 345	100.00 347	100.00 347	100.00 345	100.00 347	100.00 348	100.00 348	100.00 345	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346	100.00 346

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

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

GS-Stereo																							0.15 130	0.02 10	0.18 85	0.05 50	0.10 13	0.00 1

FADE			17.50 312	14.80 285				21.58 313		17.74 318			47.38 322	13.14 305	21.07 316	12.04 317	34.32 329	23.23 328		35.12 330	37.77 336	35.26 335	13.16 305	25.00 324			47.51 327

Low-res two-view benchmark