Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

OmniDepth	0.09 1	0.08 11	0.07 14	0.06 12	0.06 13	0.06 7	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.05 3	0.03 3	0.13 22	0.04 2	0.05 9	0.29 4	0.34 52	0.08 1	0.08 5	0.12 5	0.06 1	0.10 2	0.10 4	0.03 1	0.04 3	0.09 12	0.09 13	0.11 7	0.07 9

MM-Stereo_test3	0.09 1	0.08 11	0.04 1	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.03 5	0.10 32	0.07 18	0.07 16	0.04 8	0.09 4	0.04 2	0.04 1	0.23 1	0.30 32	0.12 16	0.07 2	0.12 5	0.20 76	0.11 4	0.11 5	0.05 20	0.04 3	0.07 1	0.08 8	0.16 32	0.07 9

CoSv	0.09 1	0.11 25	0.07 14	0.05 6	0.04 2	0.09 16	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.06 9	0.03 3	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.29 4	0.30 32	0.11 6	0.07 2	0.13 10	0.06 1	0.12 8	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.11 27	0.07 4	0.10 5	0.06 3

Pointernet	0.09 1	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.03 1	0.07 11	0.31 193	0.06 3	0.04 1	0.05 3	0.06 15	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 2	0.33 45	0.09 2	0.06 1	0.09 1	0.16 53	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 3	0.07 1	0.06 1	0.13 19	0.08 22

MLG-Stereo	0.10 5	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.28 167	0.02 1	0.06 3	0.06 6	0.07 16	0.03 3	0.09 4	0.05 7	0.06 13	0.38 8	0.35 56	0.11 6	0.09 10	0.12 5	0.06 1	0.16 19	0.15 14	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.06 1	0.11 7	0.07 9

AIO-test2	0.10 5	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 34	0.08 13	0.05 31	0.06 3	0.07 18	0.05 3	0.08 27	0.10 8	0.05 7	0.04 1	0.58 33	0.15 1	0.09 2	0.07 2	0.09 1	0.13 39	0.11 4	0.19 26	0.03 1	0.08 36	0.09 12	0.07 4	0.06 1	0.06 3

ProNet	0.10 5	0.07 5	0.09 24	0.06 12	0.04 2	0.10 20	0.32 197	0.07 11	0.04 1	0.04 2	0.11 47	0.07 1	0.03 1	0.20 116	0.33 6	0.21 5	0.11 6	0.08 5	0.11 3	0.07 6	0.10 2	0.08 1	0.08 44	0.05 12	0.10 17	0.06 1	0.10 5	0.06 3

MonStereo	0.11 8	0.08 11	0.07 14	0.06 12	0.06 13	0.05 4	0.04 19	0.06 3	0.07 18	0.07 16	0.07 19	0.09 4	0.06 19	0.08 23	0.70 61	0.20 4	0.11 6	0.09 10	0.12 5	0.07 6	0.12 8	0.13 10	0.05 20	0.04 3	0.10 17	0.10 21	0.12 14	0.11 36

MLG-Stereo_test1	0.11 8	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 8	0.36 214	0.03 5	0.06 3	0.06 6	0.07 16	0.04 8	0.09 4	0.05 7	0.06 13	0.38 8	0.33 45	0.12 16	0.09 10	0.13 10	0.06 1	0.17 22	0.18 23	0.03 1	0.03 1	0.07 1	0.07 4	0.12 14	0.07 9

MM-Stereo_test1	0.11 8	0.11 25	0.07 14	0.06 12	0.04 2	0.05 4	0.02 1	0.08 17	0.06 6	0.07 16	0.03 3	0.10 8	0.04 2	0.04 1	0.39 11	0.25 14	0.12 16	0.08 5	0.13 10	0.21 92	0.13 10	0.15 14	0.05 20	0.04 3	0.08 6	0.34 165	0.13 19	0.07 9

AIO-test1	0.11 8	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.07 23	0.08 13	0.03 5	0.09 28	0.08 29	0.08 23	0.07 19	0.10 8	0.05 7	0.06 13	0.42 12	0.22 7	0.10 4	0.08 5	0.11 3	0.20 76	0.11 4	0.47 62	0.04 9	0.04 3	0.07 1	0.07 4	0.07 2	0.06 3

AIO-Stereo	0.11 8	0.09 15	0.09 24	0.08 31	0.06 13	0.12 46	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.06 15	0.12 16	0.05 7	0.05 9	0.46 16	0.34 52	0.22 56	0.10 18	0.21 41	0.12 28	0.13 10	0.12 7	0.04 9	0.05 12	0.08 6	0.10 21	0.13 19	0.06 3

RSM	0.11 8	0.09 15	0.09 24	0.07 22	0.06 13	0.14 62	0.03 5	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.07 19	0.13 22	0.06 19	0.04 1	0.51 22	0.26 18	0.10 4	0.10 18	0.14 18	0.11 21	0.17 22	0.13 10	0.04 9	0.06 20	0.09 12	0.11 27	0.13 19	0.07 9

RSM++	0.12 14	0.10 22	0.09 24	0.08 31	0.07 23	0.10 20	0.04 19	0.08 17	0.07 18	0.06 9	0.07 19	0.13 22	0.07 29	0.04 1	0.50 19	0.26 18	0.12 16	0.11 26	0.14 18	0.11 21	0.20 33	0.14 12	0.06 30	0.10 50	0.11 27	0.09 13	0.13 19	0.08 22

CroCo-Stereo Lap2	0.12 14	0.07 5	0.05 6	0.05 6	0.06 13	0.04 1	0.03 5	0.08 17	0.06 6	0.11 36	0.03 3	0.12 16	0.06 19	0.08 23	0.59 34	0.36 63	0.11 6	0.10 18	0.12 5	0.07 6	0.25 44	0.17 20	0.04 9	0.07 29	0.11 27	0.11 27	0.11 7	0.08 22

CroCo-Stereo	0.12 14	0.07 5	0.04 1	0.05 6	0.05 8	0.04 1	0.02 1	0.08 17	0.06 6	0.06 9	0.02 1	0.10 8	0.06 19	0.07 19	0.85 117	0.38 71	0.11 6	0.09 10	0.16 25	0.06 1	0.22 38	0.18 23	0.04 9	0.05 12	0.10 17	0.09 13	0.11 7	0.07 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
111111	0.13 17	0.08 11	0.06 9	0.06 12	0.07 23	0.10 20	0.03 5	0.06 3	0.07 18	0.03 1	0.06 15	0.14 31	0.06 19	0.10 34	0.50 19	0.25 14	0.11 6	0.09 10	0.15 23	0.07 6	0.37 77	0.60 84	0.05 20	0.05 12	0.08 6	0.08 8	0.09 4	0.05 1

LG-Stereo	0.13 17	0.07 5	0.05 6	0.06 12	0.06 13	0.21 121	0.03 5	0.09 28	0.08 29	0.09 27	0.32 170	0.16 36	0.05 7	0.06 13	0.67 53	0.31 36	0.11 6	0.09 10	0.18 33	0.08 10	0.14 12	0.12 7	0.03 1	0.04 3	0.08 6	0.12 33	0.11 7	0.07 9

StereoVision	0.13 17	0.10 22	0.07 14	0.06 12	0.07 23	0.07 11	0.07 51	0.10 32	0.13 63	0.09 27	0.07 19	0.16 36	0.07 29	0.11 39	0.56 26	0.29 27	0.14 27	0.13 32	0.17 27	0.09 12	0.18 27	0.15 14	0.04 9	0.08 36	0.15 48	0.13 43	0.19 49	0.15 49

TDLM	0.13 17	0.14 42	0.13 63	0.10 42	0.12 58	0.11 31	0.10 79	0.14 43	0.10 42	0.09 27	0.16 82	0.17 41	0.10 46	0.09 29	0.28 3	0.19 3	0.15 30	0.14 37	0.13 10	0.10 17	0.15 15	0.11 5	0.09 55	0.10 50	0.11 27	0.10 21	0.15 28	0.15 49

GSStereo	0.14 21	0.11 25	0.12 51	0.07 22	0.07 23	0.13 51	0.07 51	0.06 3	0.10 42	0.07 16	0.07 19	0.17 41	0.05 7	0.04 1	0.56 26	0.29 27	0.26 83	0.10 18	0.20 37	0.12 28	0.19 30	0.23 34	0.04 9	0.06 20	0.27 127	0.09 13	0.12 14	0.07 9

AdaDepth	0.14 21	0.11 25	0.07 14	0.07 22	0.08 34	0.17 91	0.05 31	0.08 17	0.08 29	0.06 9	0.08 27	0.10 8	0.06 19	0.11 39	0.57 29	0.37 68	0.14 27	0.12 31	0.22 43	0.17 56	0.15 15	0.21 29	0.04 9	0.06 20	0.10 17	0.11 27	0.17 37	0.11 36

MLG-Stereo_test2	0.14 21	0.12 31	0.06 9	0.05 6	0.06 13	0.31 181	0.03 5	0.09 28	0.07 18	0.09 27	0.22 112	0.12 16	0.05 7	0.07 19	0.60 36	0.39 76	0.15 30	0.13 32	0.21 41	0.10 17	0.21 36	0.21 29	0.05 20	0.04 3	0.10 17	0.08 8	0.15 28	0.10 32

DEFOM-Stereo	0.14 21	0.12 31	0.09 24	0.08 31	0.08 34	0.11 31	0.04 19	0.10 32	0.07 18	0.08 23	0.10 38	0.12 16	0.06 19	0.07 19	0.51 22	0.29 27	0.17 39	0.14 37	0.17 27	0.10 17	0.32 62	0.16 18	0.08 44	0.07 29	0.12 32	0.13 43	0.25 68	0.13 42

U	0.14 21	0.09 15	0.05 6	0.05 6	0.06 13	0.04 1	0.02 1	0.09 28	0.06 6	0.09 27	0.02 1	0.12 16	0.10 46	0.07 19	0.77 81	0.44 101	0.15 30	0.11 26	0.15 23	0.09 12	0.27 50	0.26 37	0.03 1	0.06 20	0.13 34	0.10 21	0.11 7	0.09 28

RAFT	0.14 21	0.07 5	0.10 37	0.08 31	0.04 2	0.24 145	0.28 187	0.19 55	0.07 18	0.13 40	0.08 27	0.13 22	0.06 19	0.11 39	0.44 15	0.17 2	0.12 16	0.08 5	0.14 18	0.21 92	0.16 19	0.18 23	0.04 9	0.05 12	0.15 48	0.15 49	0.21 55	0.16 53

GIP-stereo	0.15 27	0.12 31	0.09 24	0.07 22	0.06 13	0.23 137	0.10 79	0.07 11	0.06 6	0.08 23	0.09 34	0.11 14	0.05 7	0.13 50	0.60 36	0.26 18	0.13 23	0.11 26	0.19 34	0.31 143	0.17 22	0.60 84	0.05 20	0.06 20	0.10 17	0.12 33	0.16 32	0.07 9

IGEV-Stereo++	0.15 27	0.10 22	0.06 9	0.07 22	0.07 23	0.09 16	0.03 5	0.07 11	0.07 18	0.06 9	0.09 34	0.15 33	0.07 29	0.14 60	0.48 17	0.26 18	0.11 6	0.10 18	0.17 27	0.09 12	0.15 15	1.09 154	0.05 20	0.05 12	0.08 6	0.09 13	0.18 41	0.08 22

Occ-G	0.15 27	0.13 38	0.10 37	0.09 38	0.08 34	0.12 46	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.05 3	0.10 38	0.10 8	0.06 19	0.06 13	0.49 18	0.31 36	0.13 23	0.13 32	0.84 199	0.09 12	0.21 36	0.20 28	0.06 30	0.07 29	0.10 17	0.08 8	0.18 41	0.09 28

MoCha-V2	0.15 27	0.09 15	0.09 24	0.06 12	0.07 23	0.16 81	0.04 19	0.07 11	0.04 1	0.06 9	0.08 27	0.12 16	0.16 82	0.05 9	0.79 85	0.24 12	0.11 6	0.09 10	0.13 10	0.21 92	0.16 19	0.76 109	0.04 9	0.05 12	0.09 12	0.09 13	0.08 3	0.05 1

delet	0.15 27	0.14 42	0.12 51	0.12 58	0.12 58	0.13 51	0.09 68	0.12 37	0.09 33	0.15 45	0.11 47	0.16 36	0.09 40	0.11 39	0.57 29	0.23 10	0.16 34	0.13 32	0.13 10	0.12 28	0.17 22	0.29 39	0.09 55	0.10 50	0.13 34	0.12 33	0.20 52	0.13 42

gasm-f	0.16 32	0.12 31	0.18 115	0.10 42	0.07 23	0.13 51	0.05 31	0.08 17	0.07 18	0.08 23	0.05 12	0.18 46	0.05 7	0.12 48	0.82 103	0.23 10	0.15 30	0.11 26	0.19 34	0.13 39	0.20 33	0.32 42	0.05 20	0.07 29	0.36 188	0.10 21	0.16 32	0.09 28

RAStereo	0.16 32	0.12 31	0.08 20	0.06 12	0.08 34	0.06 7	0.04 19	0.10 32	0.07 18	0.20 60	0.04 8	0.14 31	0.06 19	0.09 29	0.96 140	0.35 56	0.18 42	0.13 32	0.20 37	0.08 10	0.46 96	0.23 34	0.05 20	0.06 20	0.13 34	0.11 27	0.12 14	0.11 36

iRaftStereo_RVC	0.16 32	0.15 44	0.11 42	0.10 42	0.10 44	0.09 16	0.05 31	0.17 49	0.09 33	0.15 45	0.15 72	0.18 46	0.09 40	0.18 105	0.38 8	0.28 25	0.20 50	0.14 37	0.19 34	0.12 28	0.34 69	0.30 41	0.07 38	0.09 43	0.14 41	0.12 33	0.18 41	0.13 42

AANet_RVC	0.16 32	0.13 38	0.13 63	0.10 42	0.15 86	0.08 13	0.13 116	0.14 43	0.15 79	0.13 40	0.13 59	0.13 22	0.11 52	0.10 34	0.42 12	0.24 12	0.16 34	0.16 48	0.20 37	0.15 49	0.15 15	0.17 20	0.11 82	0.11 59	0.16 58	0.17 55	0.22 59	0.24 97

MM-Stereo_test2	0.17 36	0.13 38	0.08 20	0.07 22	0.05 8	0.06 7	0.03 5	0.08 17	0.06 6	0.09 27	0.04 8	0.11 14	0.05 7	0.05 9	0.50 19	0.40 82	0.12 16	0.10 18	0.13 10	0.27 119	0.18 27	0.64 93	0.06 30	0.05 12	0.09 12	0.84 259	0.11 7	0.08 22

GREAT-IGEV	0.17 36	0.09 15	0.08 20	0.05 6	0.04 2	0.24 145	0.03 5	0.08 17	0.10 42	0.06 9	0.06 15	0.15 33	0.05 7	0.06 13	0.84 107	0.30 32	0.12 16	0.09 10	0.13 10	0.12 28	0.11 4	1.21 177	0.06 30	0.12 64	0.08 6	0.08 8	0.17 37	0.06 3

GASTEREO	0.18 38	0.09 15	0.09 24	0.08 31	0.05 8	0.30 177	0.04 19	0.07 11	0.08 29	0.10 33	0.05 12	0.13 22	0.08 33	0.08 23	0.70 61	0.36 63	0.13 23	0.10 18	0.14 18	0.11 21	0.14 12	1.06 150	0.12 94	0.06 20	0.10 17	0.29 140	0.15 28	0.07 9

MSCF	0.18 38	0.09 15	0.09 24	0.08 31	0.06 13	0.30 177	0.03 5	0.07 11	0.09 33	0.10 33	0.05 12	0.13 22	0.08 33	0.09 29	0.72 68	0.35 56	0.13 23	0.10 18	0.14 18	0.12 28	0.14 12	1.03 146	0.11 82	0.06 20	0.10 17	0.36 176	0.14 25	0.07 9

DFGA-Net	0.18 38	0.17 55	0.10 37	0.13 68	0.08 34	0.10 20	0.08 58	0.19 55	0.10 42	0.28 91	0.11 47	0.18 46	0.09 40	0.13 50	0.68 58	0.27 22	0.20 50	0.15 43	0.28 62	0.12 28	0.22 38	0.17 20	0.08 44	0.12 64	0.15 48	0.12 33	0.35 98	0.14 47

CVANet_RVC	0.18 38	0.18 65	0.18 115	0.20 139	0.15 86	0.17 91	0.13 116	0.23 72	0.11 50	0.14 43	0.22 112	0.20 55	0.12 62	0.48 246	0.35 7	0.21 5	0.17 39	0.16 48	0.16 25	0.13 39	0.18 27	0.15 14	0.10 64	0.12 64	0.14 41	0.12 33	0.19 49	0.16 53

MaDis-Stereo	0.19 42	0.16 51	0.11 42	0.07 22	0.10 44	0.06 7	0.06 41	0.12 37	0.10 42	0.19 57	0.08 27	0.19 50	0.08 33	0.14 60	0.52 24	0.39 76	0.24 68	0.18 60	0.30 66	0.12 28	0.46 96	0.36 48	0.07 38	0.10 50	0.19 79	0.23 89	0.20 52	0.25 103

GANet	0.19 42	0.17 55	0.16 95	0.16 98	0.16 98	0.21 121	0.14 126	0.20 61	0.13 63	0.15 45	0.20 99	0.37 152	0.10 46	0.14 60	0.42 12	0.22 7	0.40 170	0.20 72	0.17 27	0.11 21	0.22 38	0.14 12	0.12 94	0.12 64	0.15 48	0.13 43	0.20 52	0.17 63

AASNet	0.20 44	0.17 55	0.13 63	0.14 81	0.15 86	0.15 70	0.13 116	0.17 49	0.09 33	0.15 45	0.15 72	0.16 36	0.09 40	0.14 60	1.03 149	0.22 7	0.18 42	0.16 48	0.17 27	0.14 46	0.17 22	0.76 109	0.10 64	0.11 59	0.15 48	0.13 43	0.17 37	0.12 39

LG-Stereo_L2	0.21 45	0.16 51	0.09 24	0.07 22	0.11 50	0.23 137	0.04 19	0.19 55	0.12 56	0.26 82	0.23 117	0.25 77	0.11 52	0.17 86	0.63 43	0.52 145	0.24 68	0.16 48	0.29 64	0.25 114	0.40 83	0.44 55	0.07 38	0.08 36	0.15 48	0.12 33	0.16 32	0.16 53

LG-Stereo_L1	0.21 45	0.16 51	0.09 24	0.07 22	0.11 50	0.24 145	0.04 19	0.19 55	0.12 56	0.27 86	0.23 117	0.23 66	0.11 52	0.17 86	0.60 36	0.53 149	0.24 68	0.16 48	0.33 78	0.27 119	0.40 83	0.44 55	0.06 30	0.08 36	0.15 48	0.11 27	0.17 37	0.16 53

LGtest1	0.21 45	0.15 44	0.12 51	0.10 42	0.14 73	0.35 207	0.05 31	0.14 43	0.13 63	0.12 39	0.34 179	0.16 36	0.13 68	0.10 34	0.74 70	0.48 126	0.23 59	0.23 101	0.25 47	0.20 76	0.29 54	0.44 55	0.08 44	0.10 50	0.14 41	0.12 33	0.18 41	0.15 49

plain	0.21 45	0.20 92	0.12 51	0.11 52	0.14 73	0.10 20	0.06 41	0.22 67	0.11 50	0.23 64	0.08 27	0.22 63	0.11 52	0.17 86	0.66 49	0.45 112	0.25 76	0.20 72	0.26 52	0.12 28	0.46 96	0.42 53	0.07 38	0.14 97	0.17 63	0.17 55	0.19 49	0.21 82

RAFT_CTSACE	0.21 45	0.20 92	0.13 63	0.12 58	0.10 44	0.14 62	0.08 58	0.24 80	0.10 42	0.26 82	0.10 38	0.21 58	0.18 100	0.11 39	0.57 29	0.35 56	0.19 48	0.14 37	0.26 52	0.18 62	0.31 60	0.70 99	0.08 44	0.10 50	0.27 127	0.17 55	0.33 86	0.16 53

test_5	0.22 50	0.19 77	0.11 42	0.11 52	0.07 23	0.21 121	0.07 51	0.32 135	0.10 42	0.17 52	0.21 104	0.24 69	0.21 122	0.08 23	0.97 143	0.46 119	0.16 34	0.15 43	0.26 52	0.11 21	0.23 42	0.46 61	0.06 30	0.12 64	0.16 58	0.17 55	0.33 86	0.20 73

AFF-stereo	0.22 50	0.19 77	0.15 87	0.14 81	0.12 58	0.14 62	0.06 41	0.24 80	0.13 63	0.29 98	0.12 53	0.24 69	0.10 46	0.08 23	0.60 36	0.38 71	0.18 42	0.19 65	0.48 116	0.12 28	0.28 51	0.56 71	0.08 44	0.10 50	0.19 79	0.18 69	0.43 151	0.16 53

LG-G_1	0.23 52	0.15 44	0.11 42	0.12 58	0.15 86	0.24 145	0.06 41	0.13 39	0.09 33	0.11 36	0.18 84	0.17 41	0.11 52	0.15 71	0.70 61	0.44 101	0.21 53	0.19 65	0.26 52	0.17 56	0.32 62	1.48 216	0.06 30	0.09 43	0.13 34	0.12 33	0.18 41	0.16 53

LG-G	0.23 52	0.15 44	0.11 42	0.12 58	0.15 86	0.24 145	0.06 41	0.13 39	0.09 33	0.11 36	0.18 84	0.17 41	0.11 52	0.15 71	0.70 61	0.44 101	0.21 53	0.19 65	0.26 52	0.17 56	0.32 62	1.48 216	0.06 30	0.09 43	0.13 34	0.12 33	0.18 41	0.16 53

MIF-Stereo (partial)	0.23 52	0.20 92	0.12 51	0.10 42	0.12 58	0.10 20	0.07 51	0.17 49	0.14 71	0.18 55	0.10 38	0.20 55	0.11 52	0.17 86	1.11 165	0.44 101	0.25 76	0.21 81	0.26 52	0.13 39	0.49 106	0.32 42	0.08 44	0.14 97	0.17 63	0.17 55	0.38 119	0.20 73

anonymousdsp	0.23 52	0.12 31	0.11 42	0.12 58	0.10 44	0.12 46	0.06 41	0.16 46	0.09 33	0.15 45	0.79 242	0.15 33	0.07 29	0.10 34	0.84 107	0.30 32	0.18 42	0.14 37	0.22 43	0.24 112	0.25 44	1.12 162	0.17 161	0.09 43	0.12 32	0.09 13	0.23 61	0.10 32

GMStereo	0.23 52	0.24 157	0.13 63	0.19 129	0.17 117	0.19 107	0.14 126	0.29 104	0.16 86	0.23 64	0.19 96	0.32 131	0.16 82	0.13 50	0.53 25	0.27 22	0.28 100	0.19 65	0.43 109	0.20 76	0.30 58	0.19 26	0.12 94	0.15 105	0.24 102	0.19 74	0.39 123	0.20 73
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 57	0.15 44	0.11 42	0.09 38	0.11 50	0.09 16	0.05 31	0.16 46	0.11 50	0.21 61	0.09 34	0.19 50	0.15 78	0.27 154	1.23 171	0.46 119	0.23 59	0.18 60	0.63 169	0.13 39	0.53 122	0.37 49	0.10 64	0.12 64	0.17 63	0.23 89	0.15 28	0.17 63

MMNet	0.24 57	0.15 44	0.12 51	0.13 68	0.13 68	0.13 51	0.10 79	0.16 46	0.12 56	0.13 40	0.14 69	0.19 50	0.09 40	0.18 105	2.14 215	0.25 14	0.18 42	0.16 48	0.20 37	0.14 46	0.20 33	0.37 49	0.10 64	0.12 64	0.15 48	0.15 49	0.28 78	0.16 53

MLG-Stereo_test3	0.25 59	0.11 25	0.09 24	0.11 52	0.14 73	0.14 62	0.05 31	0.11 36	0.09 33	0.17 52	0.10 38	0.19 50	0.08 33	0.09 29	0.66 49	0.38 71	0.17 39	0.15 43	2.15 267	0.11 21	0.29 54	0.75 107	0.05 20	0.08 36	0.11 27	0.10 21	0.18 41	0.12 39

AEACV	0.25 59	0.17 55	0.11 42	0.09 38	0.07 23	0.15 70	0.04 19	0.08 17	0.06 6	0.07 16	0.07 19	0.13 22	0.08 33	0.12 48	1.39 183	0.79 210	0.16 34	0.14 37	0.25 47	0.19 69	0.24 43	1.00 141	0.10 64	0.07 29	0.10 17	0.95 269	0.14 25	0.08 22

RAFT+CT+SA	0.25 59	0.21 103	0.13 63	0.13 68	0.09 40	0.10 20	0.08 58	0.32 135	0.13 63	0.24 71	0.10 38	0.26 84	0.21 122	0.09 29	0.98 144	0.58 159	0.18 42	0.16 48	0.40 100	0.14 46	0.33 67	0.72 103	0.07 38	0.12 64	0.19 79	0.17 55	0.32 81	0.20 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 59	0.20 92	0.18 115	0.15 88	0.17 117	0.13 51	0.10 79	0.29 104	0.15 79	0.33 140	0.15 72	0.31 124	0.22 127	0.14 60	0.66 49	0.37 68	0.22 56	0.15 43	0.50 130	0.16 53	0.32 62	0.59 81	0.10 64	0.13 85	0.24 102	0.19 74	0.47 166	0.20 73

UPFNet	0.25 59	0.18 65	0.19 127	0.17 112	0.18 126	0.19 107	0.14 126	0.22 67	0.16 86	0.23 64	0.18 84	0.21 58	0.13 68	0.26 148	1.51 186	0.28 25	0.23 59	0.21 81	0.25 47	0.18 62	0.22 38	0.35 46	0.13 114	0.15 105	0.18 70	0.18 69	0.39 123	0.18 67

MIM_Stereo	0.26 64	0.18 65	0.14 81	0.15 88	0.14 73	0.24 145	0.07 51	0.27 90	0.11 50	0.24 71	0.12 53	0.20 55	0.12 62	0.17 86	0.85 117	0.44 101	0.24 68	0.19 65	0.54 145	0.20 76	0.46 96	0.70 99	0.08 44	0.12 64	0.17 63	0.29 140	0.34 95	0.16 53

TESTraft	0.26 64	0.21 103	0.13 63	0.11 52	0.11 50	0.10 20	0.09 68	0.24 80	0.15 79	0.24 71	0.12 53	0.28 95	0.23 134	0.15 71	1.11 165	0.42 89	0.23 59	0.17 55	0.49 124	0.18 62	0.34 69	0.50 65	0.09 55	0.12 64	0.22 92	0.25 118	0.48 169	0.23 92

raft+_RVC	0.26 64	0.19 77	0.15 87	0.15 88	0.15 86	0.13 51	0.14 126	0.30 111	0.14 71	0.28 91	0.18 84	0.22 63	0.11 52	0.19 108	0.62 41	0.43 97	0.23 59	0.17 55	0.41 101	0.28 124	0.45 95	0.95 132	0.09 55	0.11 59	0.20 86	0.18 69	0.25 68	0.20 73

DMCA	0.26 64	0.17 55	0.16 95	0.13 68	0.14 73	0.13 51	0.11 86	0.18 54	0.15 79	0.19 57	0.18 84	0.28 95	0.12 62	0.15 71	1.79 196	0.60 165	0.32 129	0.46 240	0.24 45	0.15 49	0.26 47	0.21 29	0.13 114	0.12 64	0.17 63	0.17 55	0.21 55	0.17 63

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 68	0.18 65	0.11 42	0.12 58	0.11 50	0.35 207	0.05 31	0.23 72	0.14 71	0.30 105	0.21 104	0.24 69	0.35 199	0.13 50	0.76 79	0.60 165	0.27 89	0.28 140	0.32 75	0.33 148	0.61 140	0.60 84	0.09 55	0.08 36	0.14 41	0.38 183	0.24 64	0.14 47

TestStereo1	0.27 68	0.22 120	0.12 51	0.12 58	0.12 58	0.11 31	0.09 68	0.24 80	0.15 79	0.24 71	0.12 53	0.34 141	0.23 134	0.14 60	1.09 158	0.44 101	0.24 68	0.17 55	0.51 133	0.15 49	0.35 74	0.79 115	0.08 44	0.12 64	0.22 92	0.24 101	0.49 171	0.23 92

SA-5K	0.27 68	0.22 120	0.12 51	0.12 58	0.12 58	0.11 31	0.09 68	0.24 80	0.15 79	0.24 71	0.12 53	0.34 141	0.23 134	0.14 60	1.09 158	0.44 101	0.24 68	0.17 55	0.51 133	0.15 49	0.35 74	0.79 115	0.08 44	0.12 64	0.22 92	0.24 101	0.49 171	0.23 92

ARAFT	0.27 68	0.17 55	0.12 51	0.15 88	0.12 58	0.12 46	0.06 41	0.20 61	0.13 63	0.36 166	0.15 72	0.29 105	0.11 52	0.27 154	0.88 130	0.39 76	0.27 89	0.24 112	0.52 141	0.13 39	0.50 112	0.90 126	0.09 55	0.11 59	0.21 88	0.14 47	0.38 119	0.18 67

LL-Strereo2	0.28 72	0.17 55	0.14 81	0.12 58	0.11 50	0.10 20	0.06 41	0.29 104	0.16 86	0.30 105	0.14 69	0.22 63	0.11 52	0.34 200	0.56 26	0.42 89	0.23 59	0.17 55	0.39 95	0.17 56	0.70 153	1.53 228	0.10 64	0.11 59	0.24 102	0.17 55	0.25 68	0.17 63

rafts_anoy	0.28 72	0.23 142	0.18 115	0.17 112	0.19 135	0.15 70	0.11 86	0.34 150	0.14 71	0.26 82	0.21 104	0.25 77	0.14 71	0.22 120	0.65 47	0.40 82	0.34 141	0.24 112	0.48 116	0.33 148	0.52 120	0.76 109	0.11 82	0.16 121	0.24 102	0.23 89	0.24 64	0.26 110

TestStereo	0.28 72	0.25 169	0.20 141	0.21 147	0.15 86	0.21 121	0.13 116	0.35 161	0.18 113	0.38 183	0.18 84	0.33 135	0.16 82	0.13 50	1.02 148	0.27 22	0.34 141	0.18 60	0.42 103	0.18 62	0.46 96	0.35 46	0.13 114	0.17 132	0.27 127	0.22 81	0.34 95	0.26 110

FINET	0.28 72	0.21 103	0.21 156	0.21 147	0.17 117	0.17 91	0.18 155	0.23 72	0.19 121	0.23 64	0.48 206	0.28 95	0.17 91	0.17 86	0.57 29	0.33 45	0.25 76	0.18 60	0.38 94	0.17 56	0.30 58	0.22 33	0.15 143	0.17 132	0.42 212	0.96 270	0.27 75	0.21 82

DEFOM-Stereo_RVC	0.29 76	0.18 65	0.12 51	0.11 52	0.12 58	0.10 20	0.05 31	0.23 72	0.14 71	0.30 105	0.13 59	0.27 90	0.17 91	0.11 39	1.00 146	0.40 82	0.29 109	0.30 153	0.36 88	0.34 154	0.56 128	1.17 171	0.17 161	0.10 50	0.15 48	0.48 218	0.23 61	0.22 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 76	0.16 51	0.16 95	0.15 88	0.13 68	0.14 62	0.08 58	0.29 104	0.23 155	0.28 91	0.29 156	0.26 84	0.17 91	0.17 86	0.79 85	0.54 150	0.27 89	0.24 112	0.32 75	0.20 76	0.42 90	1.19 173	0.10 64	0.13 85	0.23 95	0.33 161	0.21 55	0.28 118

RASNet	0.29 76	0.21 103	0.21 156	0.19 129	0.18 126	0.18 100	0.14 126	0.31 121	0.18 113	0.32 132	0.20 99	0.26 84	0.18 100	0.17 86	0.86 120	0.66 181	0.25 76	0.19 65	0.26 52	0.16 53	0.65 146	0.61 87	0.11 82	0.21 178	0.21 88	0.22 81	0.45 159	0.30 128

CFNet	0.29 76	0.23 142	0.19 127	0.25 175	0.22 165	0.19 107	0.15 138	0.30 111	0.17 104	0.28 91	0.23 117	0.37 152	0.19 111	0.22 120	1.38 182	0.25 14	0.26 83	0.21 81	0.27 61	0.19 69	0.31 60	0.45 59	0.12 94	0.17 132	0.28 138	0.24 101	0.37 113	0.31 136

anonymousdsp2	0.30 80	0.20 92	0.16 95	0.14 81	0.13 68	0.15 70	0.11 86	0.28 99	0.12 56	0.25 79	1.08 266	0.24 69	0.12 62	0.15 71	0.71 66	0.42 89	0.25 76	0.20 72	0.45 114	0.38 173	0.41 87	0.96 134	0.10 64	0.13 85	0.20 86	0.17 55	0.43 151	0.18 67

SA	0.30 80	0.21 103	0.14 81	0.14 81	0.14 73	0.15 70	0.07 51	0.35 161	0.16 86	0.31 119	0.12 53	0.41 175	0.14 71	0.20 116	0.74 70	0.56 156	0.27 89	0.30 153	0.58 159	0.21 92	0.49 106	0.88 124	0.08 44	0.15 105	0.27 127	0.28 129	0.56 194	0.26 110

RALCasStereoNet	0.30 80	0.24 157	0.19 127	0.20 139	0.19 135	0.15 70	0.17 150	0.33 144	0.14 71	0.30 105	0.20 99	0.27 90	0.15 78	0.26 148	0.65 47	0.61 169	0.31 124	0.23 101	0.34 83	0.29 128	0.58 134	1.04 148	0.11 82	0.16 121	0.25 111	0.25 118	0.24 64	0.26 110

RALAANet	0.30 80	0.22 120	0.19 127	0.17 112	0.17 117	0.16 81	0.11 86	0.28 99	0.16 86	0.24 71	0.21 104	0.24 69	0.18 100	0.30 177	0.63 43	0.39 76	0.28 100	0.25 119	0.56 147	0.29 128	0.76 158	1.03 146	0.11 82	0.17 132	0.23 95	0.24 101	0.41 131	0.23 92

UNet	0.30 80	0.21 103	0.19 127	0.19 129	0.20 142	0.21 121	0.15 138	0.27 90	0.17 104	0.29 98	0.21 104	0.25 77	0.18 100	0.59 264	1.64 191	0.31 36	0.27 89	0.22 89	0.30 66	0.21 92	0.34 69	0.25 36	0.15 143	0.19 156	0.21 88	0.24 101	0.44 154	0.26 110

HGLStereo	0.30 80	0.23 142	0.19 127	0.18 122	0.23 171	0.18 100	0.13 116	0.23 72	0.16 86	0.31 119	0.31 163	0.21 58	0.14 71	0.22 120	1.81 198	0.35 56	0.37 154	0.24 112	0.29 64	0.20 76	0.41 87	0.39 51	0.14 127	0.16 121	0.23 95	0.23 89	0.32 81	0.22 85

PDISCO_ROB	0.30 80	0.23 142	0.20 141	0.22 157	0.20 142	0.17 91	0.18 155	0.24 80	0.19 121	0.29 98	0.27 142	0.23 66	0.18 100	0.17 86	0.71 66	0.45 112	0.27 89	0.33 173	0.39 95	0.25 114	0.47 103	0.62 89	0.13 114	0.18 145	0.31 162	0.29 140	0.54 188	0.29 122

IGEV-Stereo+	0.31 87	0.72 281	0.08 20	0.12 58	0.10 44	0.34 202	0.04 19	0.20 61	0.12 56	0.30 105	0.59 219	0.21 58	0.38 213	0.13 50	0.64 45	0.51 140	0.19 48	0.19 65	0.30 66	0.34 154	0.51 115	0.56 71	0.13 114	0.07 29	0.13 34	1.20 281	0.14 25	0.12 39

CASnet	0.31 87	0.22 120	0.14 81	0.15 88	0.17 117	0.17 91	0.08 58	0.30 111	0.18 113	0.34 143	0.21 104	0.38 155	0.28 164	0.13 50	0.75 77	0.44 101	0.32 129	0.26 125	0.43 109	0.34 154	1.11 190	0.69 98	0.11 82	0.14 97	0.25 111	0.17 55	0.33 86	0.25 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 87	0.23 142	0.24 177	0.20 139	0.20 142	0.18 100	0.14 126	0.38 189	0.16 86	0.34 143	0.25 126	0.29 105	0.16 82	0.17 86	0.68 58	0.52 145	0.37 154	0.27 129	0.42 103	0.37 165	0.90 169	0.42 53	0.13 114	0.15 105	0.24 102	0.18 69	0.48 169	0.25 103

AACVNet	0.31 87	0.26 187	0.21 156	0.27 187	0.28 200	0.25 154	0.18 155	0.30 111	0.20 131	0.31 119	0.30 161	0.29 105	0.18 100	0.36 209	0.62 41	0.43 97	0.31 124	0.26 125	0.37 90	0.25 114	0.42 90	0.62 89	0.20 188	0.20 166	0.29 144	0.31 151	0.42 142	0.37 167

raftrobust	0.31 87	0.20 92	0.20 141	0.18 122	0.18 126	0.12 46	0.09 68	0.35 161	0.15 79	0.34 143	0.21 104	0.27 90	0.14 71	0.39 225	0.70 61	0.54 150	0.27 89	0.21 81	0.75 187	0.19 69	0.59 136	1.07 152	0.19 180	0.14 97	0.26 118	0.24 101	0.27 75	0.24 97

HITNet	0.31 87	0.18 65	0.15 87	0.17 112	0.15 86	0.14 62	0.10 79	0.29 104	0.19 121	0.30 105	0.20 99	0.28 95	0.18 100	0.29 171	1.30 174	0.42 89	0.27 89	0.20 72	0.37 90	0.17 56	0.64 145	0.99 139	0.12 94	0.15 105	0.19 79	0.19 74	0.39 123	0.26 110
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
DISCO	0.32 93	0.24 157	0.17 106	0.19 129	0.21 150	0.23 137	0.27 183	0.21 65	0.21 140	0.36 166	0.25 126	0.24 69	0.16 82	0.19 108	1.86 202	0.35 56	0.29 109	0.22 89	0.42 103	0.22 102	0.28 51	0.56 71	0.14 127	0.16 121	0.23 95	0.23 89	0.40 129	0.24 97

4D-IteraStereo	0.33 94	0.18 65	0.21 156	0.16 98	0.16 98	0.11 31	0.08 58	0.33 144	0.17 104	0.33 140	0.18 84	0.27 90	0.13 68	0.33 196	0.80 88	0.66 181	0.26 83	0.30 153	0.49 124	0.36 159	0.82 164	1.41 204	0.10 64	0.15 105	0.19 79	0.21 80	0.41 131	0.19 70

Sa-1000	0.33 94	0.21 103	0.14 81	0.15 88	0.16 98	0.15 70	0.08 58	0.36 178	0.17 104	0.31 119	0.15 72	0.41 175	0.18 100	0.25 143	0.82 103	0.48 126	0.32 129	0.33 173	0.65 172	0.19 69	0.65 146	1.11 160	0.09 55	0.17 132	0.33 169	0.29 140	0.51 179	0.27 116

LMCR-Stereo	0.33 94	0.23 142	0.19 127	0.19 129	0.18 126	0.20 115	0.13 116	0.30 111	0.19 121	0.29 98	0.23 117	0.33 135	0.29 166	0.40 229	0.67 53	0.45 112	0.39 164	0.28 140	0.53 144	0.38 173	0.51 115	0.96 134	0.14 127	0.19 156	0.25 111	0.24 101	0.33 86	0.31 136

DSFCA	0.33 94	0.25 169	0.21 156	0.20 139	0.26 189	0.22 133	0.27 183	0.23 72	0.21 140	0.22 62	0.27 142	0.25 77	0.15 78	0.14 60	1.43 185	0.64 177	0.28 100	0.27 129	0.31 72	0.21 92	0.39 81	0.52 67	0.18 172	0.19 156	0.28 138	0.28 129	0.54 188	0.45 187

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 94	0.26 187	0.24 177	0.23 160	0.29 202	0.21 121	0.35 210	0.28 99	0.52 256	0.37 173	0.25 126	0.35 145	0.17 91	0.29 171	1.32 175	0.32 44	0.25 76	0.21 81	0.35 85	0.23 106	0.29 54	0.62 89	0.16 152	0.18 145	0.23 95	0.42 197	0.32 81	0.32 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 94	0.25 169	0.24 177	0.22 157	0.23 171	0.20 115	0.19 162	0.27 90	0.22 146	0.31 119	0.34 179	0.34 141	0.25 146	0.33 196	0.84 107	0.33 45	0.30 119	0.28 140	0.30 66	0.21 92	0.52 120	0.72 103	0.20 188	0.21 178	0.47 227	0.36 176	0.38 119	0.46 189

G2L-Stereo	0.34 100	0.22 120	0.16 95	0.18 122	0.22 165	0.16 81	0.14 126	0.27 90	0.16 86	0.30 105	0.25 126	0.26 84	0.22 127	0.30 177	2.53 230	0.31 36	0.27 89	0.20 72	0.33 78	0.18 62	0.40 83	0.54 68	0.16 152	0.15 105	0.24 102	0.26 123	0.41 131	0.24 97

AIO_rvc	0.34 100	0.17 55	0.12 51	0.10 42	0.09 40	0.38 219	0.11 86	0.17 49	0.11 50	0.15 45	0.07 19	0.17 41	0.10 46	0.14 60	1.81 198	1.13 250	0.16 34	0.45 236	0.34 83	0.11 21	0.26 47	2.17 293	0.17 161	0.07 29	0.14 41	0.16 51	0.16 32	0.10 32

CAS	0.34 100	0.20 92	0.13 63	0.15 88	0.15 86	0.13 51	0.15 138	0.23 72	0.23 155	0.37 173	0.27 142	0.28 95	0.30 174	0.53 253	0.74 70	0.69 187	0.38 159	0.37 202	0.35 85	0.36 159	0.72 157	1.09 154	0.11 82	0.13 85	0.24 102	0.25 118	0.28 78	0.34 152

CIPLG	0.34 100	0.19 77	0.19 127	0.16 98	0.16 98	0.16 81	0.24 170	0.32 135	0.26 176	0.30 105	0.31 163	0.31 124	0.16 82	0.38 219	0.86 120	0.40 82	0.34 141	0.20 72	0.50 130	0.20 76	0.49 106	1.39 200	0.11 82	0.15 105	0.53 238	0.17 55	0.57 198	0.20 73

IPLGR_C	0.34 100	0.19 77	0.19 127	0.16 98	0.16 98	0.16 81	0.25 179	0.32 135	0.26 176	0.30 105	0.32 170	0.30 117	0.17 91	0.37 213	0.79 85	0.40 82	0.33 137	0.20 72	0.51 133	0.19 69	0.49 106	1.39 200	0.12 94	0.15 105	0.50 234	0.17 55	0.58 202	0.20 73

GMOStereo	0.34 100	0.19 77	0.15 87	0.16 98	0.16 98	0.32 188	0.12 96	0.35 161	0.17 104	0.35 151	0.15 72	0.29 105	0.22 127	0.17 86	0.81 90	0.49 128	0.29 109	0.33 173	0.51 133	0.37 165	0.56 128	1.49 219	0.10 64	0.13 85	0.30 153	0.24 101	0.41 131	0.22 85

error version	0.34 100	0.19 77	0.15 87	0.16 98	0.16 98	0.32 188	0.12 96	0.35 161	0.17 104	0.35 151	0.15 72	0.29 105	0.22 127	0.17 86	0.81 90	0.49 128	0.29 109	0.33 173	0.51 133	0.37 165	0.56 128	1.49 219	0.10 64	0.13 85	0.30 153	0.24 101	0.41 131	0.22 85

test-v	0.34 100	0.19 77	0.15 87	0.16 98	0.16 98	0.32 188	0.12 96	0.35 161	0.17 104	0.35 151	0.15 72	0.29 105	0.22 127	0.17 86	0.81 90	0.49 128	0.29 109	0.33 173	0.51 133	0.37 165	0.56 128	1.49 219	0.10 64	0.13 85	0.30 153	0.24 101	0.41 131	0.22 85

test-2	0.34 100	0.19 77	0.15 87	0.16 98	0.16 98	0.32 188	0.12 96	0.35 161	0.17 104	0.35 151	0.15 72	0.29 105	0.22 127	0.17 86	0.81 90	0.49 128	0.29 109	0.33 173	0.51 133	0.37 165	0.56 128	1.49 219	0.10 64	0.13 85	0.30 153	0.24 101	0.41 131	0.22 85

HCRNet	0.34 100	0.24 157	0.13 63	0.26 185	0.11 50	0.18 100	0.13 116	0.20 61	0.09 33	0.54 228	0.20 99	0.29 105	0.10 46	0.13 50	3.96 264	0.29 27	0.21 53	0.15 43	0.25 47	0.13 39	0.25 44	0.40 52	0.13 114	0.10 50	0.13 34	0.14 47	0.36 109	0.15 49

iResNet_ROB	0.34 100	0.23 142	0.20 141	0.22 157	0.19 135	0.21 121	0.16 144	0.49 242	0.18 113	0.36 166	0.24 122	0.27 90	0.29 166	0.22 120	1.33 176	0.45 112	0.30 119	0.24 112	0.64 171	0.18 62	0.68 149	0.55 70	0.14 127	0.21 178	0.26 118	0.25 118	0.49 171	0.30 128

S2M2_XL	0.35 111	0.15 44	0.16 95	0.10 42	0.12 58	0.13 51	0.12 96	0.29 104	0.19 121	0.27 86	0.13 59	0.36 147	0.34 193	0.13 50	1.05 154	0.79 210	0.48 213	0.44 234	0.28 62	0.20 76	1.53 249	1.16 168	0.13 114	0.12 64	0.18 70	0.16 51	0.23 61	0.25 103
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.35 111	0.23 142	0.19 127	0.17 112	0.20 142	0.14 62	0.08 58	0.35 161	0.20 131	0.35 151	0.21 104	0.38 155	0.31 176	0.14 60	0.78 82	0.76 206	0.40 170	0.30 153	0.43 109	0.52 219	0.98 178	0.80 117	0.12 94	0.15 105	0.25 111	0.24 101	0.37 113	0.32 142

iinet-f	0.35 111	0.23 142	0.17 106	0.20 139	0.14 73	0.21 121	0.17 150	0.22 67	0.16 86	0.38 183	0.39 190	0.26 84	0.23 134	0.17 86	1.84 201	0.49 128	0.27 89	0.21 81	0.66 175	0.34 154	0.46 96	0.83 119	0.15 143	0.14 97	0.26 118	0.19 74	0.45 159	0.25 103

IER	0.35 111	0.19 77	0.16 95	0.17 112	0.16 98	0.17 91	0.12 96	0.23 72	0.14 71	0.28 91	0.25 126	0.31 124	0.14 71	0.23 129	3.85 263	0.29 27	0.25 76	0.20 72	0.24 45	0.20 76	0.28 51	0.21 29	0.18 172	0.14 97	0.19 79	0.24 101	0.38 119	0.25 103

ACRE	0.35 111	0.19 77	0.18 115	0.16 98	0.16 98	0.16 81	0.24 170	0.32 135	0.25 168	0.30 105	0.43 195	0.31 124	0.17 91	0.38 219	0.81 90	0.40 82	0.34 141	0.20 72	0.51 133	0.20 76	0.50 112	1.39 200	0.12 94	0.15 105	0.51 236	0.17 55	0.57 198	0.20 73

psm_up	0.35 111	0.26 187	0.27 202	0.28 195	0.25 181	0.27 162	0.18 155	0.35 161	0.32 210	0.29 98	0.24 122	0.30 117	0.25 146	0.50 250	0.93 133	0.34 52	0.34 141	0.31 163	0.62 165	0.36 159	0.43 92	0.50 65	0.16 152	0.27 209	0.33 169	0.34 165	0.39 123	0.34 152

CFNet_RVC	0.35 111	0.26 187	0.23 171	0.25 175	0.24 178	0.24 145	0.16 144	0.27 90	0.19 121	0.30 105	0.29 156	0.31 124	0.17 91	0.33 196	0.75 77	0.46 119	0.51 222	0.24 112	0.81 192	0.21 92	0.58 134	0.70 99	0.18 172	0.34 227	0.30 153	0.31 151	0.42 142	0.34 152

DN-CSS_ROB	0.35 111	0.22 120	0.24 177	0.23 160	0.26 189	0.15 70	0.12 96	0.42 211	0.19 121	0.39 188	0.41 193	0.34 141	0.26 155	0.32 192	0.67 53	0.42 89	0.30 119	0.23 101	0.92 207	0.21 92	0.80 162	0.68 97	0.15 143	0.27 209	0.24 102	0.22 81	0.41 131	0.30 128

MGS-Stereo	0.36 119	0.22 120	0.14 81	0.13 68	0.13 68	0.11 31	0.10 79	0.21 65	0.12 56	0.18 55	0.13 59	0.21 58	0.16 82	0.13 50	4.38 270	0.33 45	0.26 83	0.22 89	0.31 72	0.18 62	0.38 79	0.70 99	0.11 82	0.13 85	0.19 79	0.17 55	0.26 73	0.21 82

SGD-Stereo	0.37 120	0.13 38	0.10 37	0.09 38	0.09 40	0.11 31	0.05 31	0.13 39	0.12 56	0.14 43	0.08 27	0.28 95	0.15 78	0.10 34	4.91 275	0.59 164	0.29 109	0.18 60	0.37 90	0.33 148	0.47 103	0.33 44	0.10 64	0.09 43	0.14 41	0.16 51	0.22 59	0.19 70

LoS_RVC	0.37 120	0.25 169	0.20 141	0.10 42	0.17 117	0.13 51	0.09 68	0.24 80	0.25 168	0.38 183	0.25 126	0.36 147	0.34 193	0.22 120	0.81 90	0.78 208	0.41 176	0.42 229	0.56 147	0.27 119	0.97 175	1.33 190	0.14 127	0.15 105	0.28 138	0.22 81	0.25 68	0.29 122

tt_ll	0.37 120	0.25 169	0.20 141	0.10 42	0.17 117	0.13 51	0.09 68	0.24 80	0.25 168	0.38 183	0.25 126	0.36 147	0.34 193	0.22 120	0.81 90	0.78 208	0.41 176	0.42 229	0.56 147	0.27 119	0.97 175	1.33 190	0.14 127	0.15 105	0.28 138	0.22 81	0.25 68	0.29 122

dd	0.37 120	0.25 169	0.15 87	0.44 245	0.16 98	0.32 188	0.19 162	0.28 99	0.13 63	0.29 98	0.14 69	0.44 185	0.14 71	0.15 71	2.86 237	0.38 71	0.36 150	0.22 89	0.52 141	0.34 154	0.32 62	0.28 38	0.17 161	0.29 219	0.27 127	0.20 78	0.40 129	0.32 142

STTStereo	0.37 120	0.28 205	0.28 207	0.24 169	0.27 199	0.22 133	0.33 204	0.25 89	0.36 223	0.29 98	0.27 142	0.33 135	0.20 121	0.27 154	2.32 223	0.31 36	0.26 83	0.25 119	0.30 66	0.20 76	0.34 69	0.66 96	0.31 239	0.18 145	0.25 111	0.31 151	0.35 98	0.41 178

test_4	0.38 125	0.17 55	0.16 95	0.14 81	0.13 68	0.11 31	0.38 219	0.24 80	0.14 71	0.31 119	0.11 47	0.24 69	0.12 62	0.34 200	0.91 131	0.70 196	0.24 68	0.29 147	0.37 90	0.29 128	0.51 115	1.32 189	0.09 55	0.12 64	0.27 127	0.91 264	0.91 253	0.87 238

SACVNet	0.38 125	0.30 213	0.26 195	0.28 195	0.29 202	0.26 157	0.34 209	0.37 187	0.29 194	0.35 151	0.27 142	0.29 105	0.25 146	0.38 219	0.59 34	0.43 97	0.36 150	0.29 147	0.56 147	0.29 128	0.68 149	1.21 177	0.19 180	0.25 203	0.37 195	0.35 169	0.45 159	0.38 172

sAnonymous2	0.38 125	0.21 103	0.17 106	0.16 98	0.16 98	0.21 121	0.15 138	0.38 189	0.26 176	0.28 91	0.26 138	0.30 117	0.32 185	0.16 80	0.67 53	0.61 169	0.40 170	0.36 195	0.81 192	0.39 179	1.05 183	1.29 186	0.14 127	0.19 156	0.29 144	0.35 169	0.33 86	0.35 162

CroCo_RVC	0.38 125	0.21 103	0.17 106	0.16 98	0.16 98	0.21 121	0.15 138	0.38 189	0.26 176	0.28 91	0.26 138	0.30 117	0.32 185	0.16 80	0.67 53	0.61 169	0.40 170	0.36 195	0.81 192	0.39 179	1.05 183	1.29 186	0.14 127	0.19 156	0.29 144	0.35 169	0.33 86	0.35 162

CREStereo	0.38 125	0.22 120	0.20 141	0.17 112	0.16 98	0.15 70	0.08 58	0.36 178	0.24 160	0.36 166	0.27 142	0.39 160	0.39 218	0.16 80	0.92 132	0.97 232	0.46 202	0.27 129	0.43 109	0.52 219	1.15 196	1.04 148	0.13 114	0.16 121	0.25 111	0.24 101	0.37 113	0.31 136
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	0.38 125	0.25 169	0.26 195	0.27 187	0.26 189	0.21 121	0.42 228	0.33 144	0.24 160	0.34 143	0.26 138	0.42 178	0.28 164	0.27 154	0.95 138	0.42 89	0.39 164	0.27 129	0.73 185	0.41 185	0.63 144	0.86 123	0.21 193	0.27 209	0.34 172	0.33 161	0.33 86	0.42 181

AF-Net	0.38 125	0.25 169	0.25 190	0.25 175	0.30 207	0.28 167	0.41 226	0.36 178	0.30 199	0.25 79	0.32 170	0.39 160	0.21 122	0.23 129	2.08 213	0.31 36	0.23 59	0.22 89	0.39 95	0.22 102	0.53 122	0.78 113	0.21 193	0.19 156	0.26 118	0.27 126	0.42 142	0.33 147

Nwc_Net	0.38 125	0.25 169	0.25 190	0.25 175	0.30 207	0.28 167	0.41 226	0.36 178	0.30 199	0.25 79	0.32 170	0.39 160	0.21 122	0.23 129	2.08 213	0.31 36	0.23 59	0.22 89	0.39 95	0.22 102	0.53 122	0.78 113	0.21 193	0.19 156	0.26 118	0.27 126	0.42 142	0.33 147

S2M2_L	0.39 133	0.22 120	0.24 177	0.17 112	0.15 86	0.19 107	0.13 116	0.28 99	0.20 131	0.40 191	0.11 47	0.33 135	0.25 146	0.21 118	1.09 158	0.71 199	0.42 184	0.44 234	0.31 72	0.37 165	1.34 226	1.30 188	0.17 161	0.14 97	0.21 88	0.22 81	0.59 207	0.29 122
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
raft_robust	0.39 133	0.22 120	0.16 95	0.20 139	0.16 98	0.16 81	0.11 86	0.42 211	0.18 113	0.42 198	0.15 72	0.33 135	0.24 139	0.27 154	1.23 171	0.80 214	0.31 124	0.33 173	0.91 204	0.36 159	0.71 156	1.21 177	0.11 82	0.20 166	0.30 153	0.30 148	0.36 109	0.30 128

UDGNet	0.39 133	0.29 208	0.21 156	0.55 257	0.44 254	0.50 248	0.42 228	0.31 121	0.20 131	0.27 86	0.28 153	0.28 95	0.12 62	0.70 273	0.66 49	0.44 101	0.29 109	0.25 119	0.60 162	0.24 112	0.61 140	0.98 137	0.39 252	0.15 105	0.34 172	0.27 126	0.42 142	0.29 122

APVNet	0.39 133	0.27 195	0.20 141	0.24 169	0.26 189	0.27 162	0.24 170	0.31 121	0.22 146	0.26 82	0.31 163	0.29 105	0.17 91	0.27 154	1.75 195	0.50 134	0.45 196	0.35 190	0.66 175	0.32 145	0.51 115	0.97 136	0.16 152	0.25 203	0.28 138	0.24 101	0.44 154	0.30 128

FADNet	0.39 133	0.27 195	0.23 171	0.29 201	0.26 189	0.25 154	0.39 224	0.36 178	0.24 160	0.35 151	0.34 179	0.36 147	0.27 157	0.27 154	0.93 133	0.39 76	0.31 124	0.34 185	0.68 180	0.43 192	0.60 137	0.90 126	0.19 180	0.22 186	0.38 200	0.42 197	0.37 113	0.44 183

UCFNet_RVC	0.39 133	0.36 235	0.26 195	0.29 201	0.31 211	0.26 157	0.19 162	0.30 111	0.23 155	0.35 151	0.27 142	0.45 191	0.25 146	0.34 200	0.82 103	0.45 112	0.30 119	0.25 119	0.96 212	0.23 106	0.69 151	0.75 107	0.45 262	0.21 178	0.35 179	0.31 151	0.35 98	0.45 187

HSM	0.39 133	0.24 157	0.23 171	0.26 185	0.25 181	0.20 115	0.18 155	0.41 201	0.20 131	0.32 132	0.30 161	0.39 160	0.24 139	0.22 120	2.57 232	0.39 76	0.33 137	0.22 89	0.49 124	0.30 135	0.70 153	0.47 62	0.14 127	0.20 166	0.29 144	0.31 151	0.44 154	0.33 147

coex_refinement	0.40 140	0.25 169	0.18 115	0.19 129	0.21 150	0.20 115	0.14 126	0.27 90	0.26 176	0.27 86	0.27 142	0.28 95	0.14 71	0.25 143	3.44 256	0.47 122	0.28 100	0.21 81	0.62 165	0.19 69	0.56 128	0.54 68	0.15 143	0.17 132	0.26 118	0.25 118	0.42 142	0.33 147

BEATNet_4x	0.40 140	0.23 142	0.19 127	0.20 139	0.19 135	0.16 81	0.14 126	0.31 121	0.27 186	0.35 151	0.22 112	0.32 131	0.23 134	0.29 171	1.51 186	0.58 159	0.52 227	0.51 260	0.49 124	0.22 102	0.91 171	1.44 209	0.14 127	0.23 191	0.23 95	0.23 89	0.42 142	0.31 136

CES	0.41 142	0.19 77	0.16 95	0.14 81	0.18 126	0.16 81	0.10 79	0.54 255	0.25 168	0.30 105	0.34 179	0.40 168	0.38 213	0.47 242	1.33 176	0.79 210	0.52 227	0.48 247	0.33 78	0.42 190	1.04 180	1.15 167	0.14 127	0.13 85	0.26 118	0.22 81	0.28 78	0.34 152

DMCA-RVC	0.41 142	0.21 103	0.22 165	0.32 212	0.28 200	0.18 100	0.45 233	0.34 150	0.30 199	0.32 132	1.09 267	0.31 124	0.16 82	0.30 177	2.90 240	0.35 56	0.26 83	0.25 119	0.26 52	0.30 135	0.38 79	0.34 45	0.16 152	0.28 213	0.35 179	0.20 78	0.36 109	0.27 116

castereo	0.42 144	0.20 92	0.19 127	0.16 98	0.16 98	0.27 162	0.09 68	0.29 104	0.21 140	0.33 140	0.22 112	0.40 168	0.37 212	0.19 108	0.81 90	0.77 207	0.45 196	0.34 185	0.57 155	0.43 192	1.52 244	1.45 211	0.13 114	0.15 105	0.27 127	0.59 235	0.52 182	0.31 136

RAFT + AFF	0.42 144	0.12 31	0.09 24	0.13 68	0.07 23	0.11 31	0.06 41	0.17 49	0.10 42	0.19 57	0.10 38	0.28 95	0.08 33	0.11 39	7.47 308	0.33 45	0.20 50	0.11 26	0.33 78	0.10 17	0.39 81	0.16 18	0.07 38	0.09 43	0.16 58	0.11 27	0.13 19	0.09 28

PMTNet	0.42 144	0.24 157	0.21 156	0.18 122	0.17 117	0.14 62	0.32 197	0.31 121	0.24 160	0.37 173	0.25 126	0.38 155	0.38 213	0.17 86	1.19 170	1.08 244	0.45 196	0.27 129	0.56 147	0.43 192	1.15 196	1.08 153	0.13 114	0.14 97	0.40 208	0.26 123	0.32 81	0.37 167

castereo++	0.43 147	0.19 77	0.17 106	0.19 129	0.15 86	0.44 240	0.08 58	0.30 111	0.20 131	0.34 143	0.18 84	0.45 191	0.35 199	0.15 71	0.78 82	0.73 201	0.43 190	0.32 167	0.57 155	0.43 192	1.42 230	1.35 195	0.22 200	0.16 121	0.24 102	0.33 161	1.16 273	0.33 147

MyStereo04	0.43 147	0.28 205	0.26 195	0.23 160	0.24 178	0.18 100	0.14 126	0.38 189	0.28 191	0.59 238	0.28 153	0.39 160	0.18 100	0.36 209	1.03 149	0.61 169	0.35 148	0.27 129	1.20 234	0.43 192	1.04 180	0.77 112	0.38 249	0.26 205	0.37 195	0.39 185	0.55 192	0.30 128

TANstereo	0.43 147	0.22 120	0.18 115	0.21 147	0.21 150	0.22 133	0.11 86	0.27 90	0.22 146	0.32 132	0.25 126	0.25 77	0.25 146	0.24 136	1.37 180	0.81 216	0.43 190	0.41 226	0.67 177	0.39 179	1.08 186	1.16 168	0.48 269	0.16 121	0.17 63	0.23 89	0.99 261	0.24 97

XX-TBD	0.43 147	0.22 120	0.18 115	0.21 147	0.21 150	0.22 133	0.11 86	0.27 90	0.22 146	0.32 132	0.25 126	0.25 77	0.25 146	0.24 136	1.37 180	0.81 216	0.43 190	0.41 226	0.67 177	0.39 179	1.08 186	1.16 168	0.48 269	0.16 121	0.17 63	0.23 89	0.99 261	0.24 97

stereogan	0.43 147	0.33 225	0.30 212	0.33 215	0.37 241	0.35 207	0.30 191	0.35 161	0.32 210	0.30 105	0.31 163	0.46 199	0.30 174	0.27 154	1.62 190	0.41 88	0.30 119	0.25 119	0.44 113	0.29 128	0.37 77	1.61 237	0.23 202	0.24 198	0.29 144	0.31 151	0.57 198	0.39 175

PS-NSSS	0.43 147	0.38 249	0.25 190	0.42 238	0.30 207	0.35 207	0.32 197	0.34 150	0.20 131	0.36 166	0.24 122	0.74 244	0.24 139	0.40 229	1.98 207	0.34 52	0.33 137	0.23 101	0.55 146	0.20 76	0.41 87	0.57 74	0.52 272	0.20 166	0.31 162	0.31 151	0.87 247	0.37 167

AE-Stereo	0.44 153	0.22 120	0.24 177	0.23 160	0.24 178	0.18 100	0.16 144	0.30 111	0.21 140	0.34 143	0.16 82	0.44 185	0.27 157	0.21 118	0.94 136	0.81 216	0.41 176	0.32 167	0.52 141	0.55 222	1.07 185	1.71 247	0.12 94	0.21 178	0.34 172	0.89 263	0.46 164	0.28 118

ICVP	0.44 153	0.24 157	0.30 212	0.25 175	0.23 171	0.26 157	0.18 155	0.31 121	0.25 168	0.37 173	0.31 163	0.33 135	0.29 166	0.25 143	0.64 45	0.61 169	0.50 218	0.78 300	0.59 161	0.44 204	0.99 179	1.82 255	0.33 245	0.24 198	0.30 153	0.35 169	0.37 113	0.34 152
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.45 155	0.22 120	0.20 141	0.17 112	0.20 142	0.15 70	0.11 86	0.34 150	0.19 121	0.35 151	0.19 96	0.32 131	0.31 176	0.16 80	1.29 173	0.81 216	0.38 159	0.27 129	0.56 147	0.36 159	1.08 186	1.26 182	0.13 114	0.15 105	0.26 118	0.22 81	2.29 315	0.31 136
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 155	0.30 213	0.59 279	0.28 195	0.45 256	0.21 121	0.24 170	0.39 195	0.32 210	0.44 203	0.31 163	0.43 181	0.44 231	0.43 235	1.18 167	0.51 140	0.37 154	0.43 232	0.60 162	0.64 245	0.49 106	1.02 145	0.30 233	0.37 237	0.31 162	0.39 185	0.33 86	0.41 178

RP	0.45 155	0.29 208	0.33 225	0.30 203	0.31 211	0.28 167	0.35 210	0.34 150	0.33 216	0.23 64	0.36 187	0.36 147	0.26 155	0.24 136	3.81 261	0.31 36	0.28 100	0.22 89	0.33 78	0.23 106	0.26 47	0.85 122	0.19 180	0.22 186	0.29 144	0.29 140	0.52 182	0.36 166

YMNet	0.46 158	0.20 92	0.12 51	0.16 98	0.15 86	0.32 188	0.87 274	0.19 55	0.16 86	0.27 86	0.11 47	0.24 69	0.36 201	0.15 71	5.11 280	0.66 181	0.23 59	0.22 89	0.26 52	0.21 92	0.19 30	0.29 39	0.09 55	0.13 85	0.74 264	0.16 51	0.66 219	0.19 70

GCAP-BAT	0.46 158	0.21 103	0.13 63	0.13 68	0.14 73	0.11 31	0.12 96	0.31 121	0.16 86	0.31 119	0.13 59	0.45 191	0.19 111	0.28 162	0.84 107	0.69 187	3.42 320	0.23 101	0.48 116	0.30 135	1.24 208	0.57 74	0.12 94	0.12 64	0.18 70	0.28 129	0.35 98	0.79 223

test_for_model	0.46 158	0.21 103	0.13 63	0.13 68	0.14 73	0.11 31	0.12 96	0.31 121	0.16 86	0.31 119	0.13 59	0.45 191	0.19 111	0.28 162	0.84 107	0.69 187	3.42 320	0.23 101	0.48 116	0.30 135	1.24 208	0.57 74	0.12 94	0.12 64	0.18 70	0.28 129	0.35 98	0.79 223

testlalala2	0.46 158	0.21 103	0.13 63	0.13 68	0.14 73	0.11 31	0.12 96	0.31 121	0.16 86	0.31 119	0.13 59	0.45 191	0.19 111	0.28 162	0.84 107	0.69 187	3.42 320	0.23 101	0.48 116	0.30 135	1.24 208	0.57 74	0.12 94	0.12 64	0.18 70	0.28 129	0.35 98	0.79 223

testlalala	0.46 158	0.21 103	0.13 63	0.13 68	0.14 73	0.11 31	0.12 96	0.31 121	0.16 86	0.31 119	0.13 59	0.45 191	0.19 111	0.28 162	0.84 107	0.69 187	3.42 320	0.23 101	0.48 116	0.30 135	1.24 208	0.57 74	0.12 94	0.12 64	0.18 70	0.28 129	0.35 98	0.79 223

testlalala_base	0.46 158	0.21 103	0.13 63	0.13 68	0.14 73	0.11 31	0.12 96	0.31 121	0.16 86	0.31 119	0.13 59	0.45 191	0.19 111	0.28 162	0.84 107	0.69 187	3.42 320	0.23 101	0.48 116	0.30 135	1.24 208	0.57 74	0.12 94	0.12 64	0.18 70	0.28 129	0.35 98	0.79 223

GCAP-Stereo	0.46 158	0.21 103	0.13 63	0.13 68	0.14 73	0.11 31	0.12 96	0.31 121	0.16 86	0.31 119	0.13 59	0.45 191	0.19 111	0.28 162	0.84 107	0.69 187	3.42 320	0.23 101	0.48 116	0.30 135	1.24 208	0.57 74	0.12 94	0.12 64	0.18 70	0.28 129	0.35 98	0.79 223

LoS	0.46 158	0.23 142	0.17 106	0.19 129	0.19 135	0.19 107	0.12 96	0.77 277	0.26 176	0.50 217	0.45 198	0.53 216	0.47 237	0.23 129	1.06 156	0.85 224	0.56 243	0.43 232	0.62 165	0.41 185	1.28 219	1.41 204	0.15 143	0.16 121	0.35 179	0.28 129	0.33 86	0.35 162
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 158	0.20 92	0.16 95	0.15 88	0.16 98	0.20 115	0.12 96	0.32 135	0.32 210	0.35 151	0.24 122	0.43 181	0.45 235	0.15 71	0.83 106	1.10 248	0.47 207	0.40 223	0.67 177	0.43 192	1.55 253	1.85 257	0.14 127	0.22 186	0.30 153	0.30 148	0.49 171	0.32 142

iResNetv2_ROB	0.46 158	0.24 157	0.17 106	0.27 187	0.21 150	0.23 137	0.14 126	0.49 242	0.19 121	0.37 173	0.29 156	0.37 152	0.27 157	0.26 148	3.28 254	0.42 89	0.28 100	0.22 89	0.85 201	0.23 106	1.22 206	0.59 81	0.16 152	0.26 205	0.27 127	0.24 101	0.57 198	0.28 118

test-3	0.47 168	0.22 120	0.20 141	0.18 122	0.21 150	0.19 107	0.12 96	0.41 201	0.16 86	0.35 151	0.18 84	0.42 178	0.19 111	0.19 108	1.04 152	0.66 181	0.32 129	0.30 153	1.28 248	0.44 204	1.13 193	1.75 252	0.10 64	0.17 132	0.45 223	0.23 89	0.56 194	1.21 263

test_1	0.47 168	0.22 120	0.20 141	0.18 122	0.21 150	0.19 107	0.12 96	0.41 201	0.16 86	0.34 143	0.18 84	0.42 178	0.19 111	0.19 108	1.04 152	0.66 181	0.32 129	0.30 153	1.28 248	0.44 204	1.13 193	1.75 252	0.10 64	0.17 132	0.45 223	0.23 89	0.56 194	1.22 264

test_3	0.47 168	0.22 120	0.20 141	0.18 122	0.21 150	0.19 107	0.12 96	0.41 201	0.18 113	0.36 166	0.18 84	0.44 185	0.21 122	0.19 108	1.03 149	0.64 177	0.32 129	0.31 163	1.28 248	0.44 204	1.12 191	1.74 249	0.10 64	0.18 145	0.47 227	0.28 129	0.59 207	1.22 264

GEStereo_RVC	0.47 168	0.27 195	0.34 229	0.27 187	0.26 189	0.31 181	0.53 244	0.41 201	0.24 160	0.35 151	0.27 142	0.40 168	0.24 139	0.30 177	0.81 90	0.74 203	0.49 217	0.37 202	0.91 204	0.38 173	0.90 169	1.80 254	0.21 193	0.34 227	0.31 162	0.30 148	0.51 179	0.48 194

CFNet_pseudo	0.47 168	0.23 142	0.23 171	0.27 187	0.25 181	0.23 137	0.17 150	0.31 121	0.19 121	0.37 173	0.29 156	0.38 155	0.27 157	0.23 129	4.35 269	0.44 101	0.28 100	0.23 101	1.00 213	0.19 69	0.46 96	0.59 81	0.40 255	0.18 145	0.27 127	0.28 129	0.36 109	0.35 162

NCC-stereo	0.47 168	0.33 225	0.30 212	0.31 209	0.33 219	0.31 181	0.38 219	0.41 201	0.40 229	0.24 71	0.38 188	0.39 160	0.36 201	0.28 162	3.13 248	0.36 63	0.29 109	0.32 167	0.42 103	0.43 192	0.44 93	0.84 120	0.28 223	0.23 191	0.36 188	0.44 208	0.45 159	0.44 183

Abc-Net	0.47 168	0.33 225	0.30 212	0.31 209	0.33 219	0.31 181	0.38 219	0.41 201	0.40 229	0.24 71	0.38 188	0.39 160	0.36 201	0.28 162	3.13 248	0.36 63	0.29 109	0.32 167	0.42 103	0.43 192	0.44 93	0.84 120	0.28 223	0.23 191	0.36 188	0.44 208	0.45 159	0.44 183
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AIO_test	0.48 175	0.19 77	0.13 63	0.14 81	0.10 44	0.38 219	0.28 187	0.19 55	0.13 63	0.17 52	0.10 38	0.18 46	0.09 40	0.11 39	2.64 233	2.40 313	0.22 56	0.22 89	0.32 75	0.12 28	0.29 54	2.50 314	0.15 143	0.08 36	0.16 58	1.42 289	0.21 55	0.10 32

XPNet_ROB	0.48 175	0.40 252	0.29 210	0.27 187	0.32 215	0.31 181	0.28 187	0.27 90	0.32 210	0.32 132	0.43 195	1.12 263	0.24 139	0.32 192	1.68 192	0.51 140	0.66 255	0.29 147	0.41 101	0.33 148	0.69 151	1.26 182	0.26 213	0.26 205	0.30 153	0.35 169	0.75 237	0.44 183

RYNet	0.49 177	0.11 25	0.10 37	0.08 31	0.09 40	0.10 20	0.06 41	0.13 39	0.18 113	0.10 33	0.10 38	0.13 22	0.08 33	0.08 23	9.58 323	0.37 68	0.14 27	0.22 89	0.17 27	0.09 12	0.19 30	0.12 7	0.15 143	0.09 43	0.14 41	0.33 161	0.24 64	0.13 42

FSD	0.50 178	0.32 219	0.31 220	0.32 212	0.31 211	0.30 177	0.35 210	0.41 201	0.27 186	0.37 173	0.29 156	0.46 199	0.41 224	0.34 200	1.10 163	0.97 232	0.54 233	0.40 223	0.58 159	0.50 216	1.39 229	1.42 208	0.29 231	0.34 227	0.37 195	0.32 159	0.37 113	0.38 172

HUF	0.50 178	0.17 55	0.13 63	0.11 52	0.12 58	0.40 229	0.11 86	0.22 67	0.11 50	0.22 62	0.09 34	0.19 50	0.19 111	0.11 39	3.00 244	2.86 323	0.70 260	0.49 251	0.61 164	0.20 76	0.53 122	1.85 257	0.28 223	0.18 145	0.15 48	0.18 69	0.18 41	0.13 42

GANetREF_RVC	0.50 178	0.40 252	0.38 242	0.38 231	0.35 234	0.35 207	0.32 197	0.51 248	0.42 236	0.48 214	0.27 142	0.71 241	0.44 231	0.29 171	1.10 163	0.45 112	1.07 279	0.33 173	0.62 165	0.36 159	0.86 167	0.64 93	0.30 233	0.39 244	0.44 221	0.40 193	0.64 216	0.50 200
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
CASS	0.51 181	0.27 195	0.27 202	0.32 212	0.26 189	0.29 175	0.67 265	0.40 199	0.30 199	0.47 211	0.52 211	0.47 205	0.36 201	0.16 80	0.74 70	0.67 186	0.71 261	0.46 240	0.78 190	0.28 124	1.67 262	1.48 216	0.17 161	0.20 166	0.42 212	0.34 165	0.53 186	0.46 189
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 181	0.36 235	0.46 259	0.35 223	0.36 239	0.40 229	0.30 191	0.37 187	0.39 226	0.32 132	0.45 198	0.40 168	0.42 228	0.35 206	2.99 243	0.36 63	0.32 129	0.28 140	0.47 115	0.33 148	0.61 140	1.00 141	0.24 206	0.28 213	0.38 200	0.46 213	0.52 182	0.53 205

PA-Net	0.52 183	0.36 235	0.36 236	0.25 175	0.37 241	0.26 157	0.32 197	0.33 144	0.36 223	0.30 105	0.26 138	0.30 117	0.31 176	0.47 242	2.30 220	0.51 140	0.24 68	0.28 140	0.30 66	0.29 128	0.34 69	0.90 126	0.60 279	0.26 205	0.32 167	0.72 250	0.32 81	2.29 289
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 183	0.25 169	0.25 190	0.25 175	0.26 189	0.23 137	0.65 263	0.32 135	0.25 168	0.37 173	0.39 190	0.29 105	0.25 146	0.31 187	3.43 255	0.72 200	0.34 141	0.29 147	0.49 124	0.23 106	1.30 221	1.20 174	0.23 202	0.23 191	0.29 144	0.42 197	0.46 164	0.29 122

ADLNet	0.53 185	0.26 187	0.18 115	0.21 147	0.21 150	0.23 137	0.19 162	0.30 111	0.17 104	0.23 64	0.22 112	0.62 228	0.18 100	0.48 246	6.87 300	0.38 71	0.28 100	0.21 81	0.25 47	0.20 76	0.33 67	0.90 126	0.18 172	0.13 85	0.25 111	0.26 123	0.34 95	0.23 92

MLCV	0.53 185	0.25 169	0.24 177	0.36 225	0.32 215	0.30 177	0.22 167	0.46 234	0.47 248	0.53 225	0.80 244	0.51 213	0.40 220	0.26 148	0.94 136	1.44 275	0.41 176	0.30 153	1.26 242	0.27 119	1.16 201	1.23 181	0.23 202	0.35 234	0.33 169	0.35 169	0.49 171	0.34 152

s12784h	0.54 187	0.28 205	0.26 195	0.30 203	0.23 171	0.17 91	0.12 96	0.36 178	0.24 160	0.38 183	0.23 117	0.40 168	0.38 213	0.16 80	1.09 158	1.11 249	0.47 207	0.27 129	0.71 183	0.37 165	1.49 238	1.46 212	0.12 94	0.17 132	0.39 204	0.32 159	2.18 310	0.88 240

GES	0.54 187	0.23 142	0.19 127	0.21 147	0.22 165	0.26 157	0.18 155	0.34 150	0.31 205	0.36 166	0.28 153	0.30 117	0.22 127	0.22 120	2.69 235	0.58 159	0.37 154	0.28 140	1.14 229	0.32 145	1.08 186	0.88 124	0.18 172	0.24 198	0.26 118	0.23 89	0.58 202	2.34 290

R-Stereo Train	0.54 187	0.24 157	0.24 177	0.24 169	0.18 126	0.24 145	0.09 68	0.34 150	0.30 199	0.52 222	0.66 227	0.44 185	0.32 185	0.55 258	0.74 70	1.07 241	0.58 246	0.52 264	1.27 245	0.64 245	1.51 242	1.89 261	0.14 127	0.20 166	0.35 179	0.42 197	0.35 98	0.47 192

RAFT-Stereo	0.54 187	0.24 157	0.24 177	0.24 169	0.18 126	0.24 145	0.09 68	0.34 150	0.30 199	0.52 222	0.66 227	0.44 185	0.32 185	0.55 258	0.74 70	1.07 241	0.58 246	0.52 264	1.27 245	0.64 245	1.51 242	1.89 261	0.14 127	0.20 166	0.35 179	0.42 197	0.35 98	0.47 192
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 191	0.35 230	0.31 220	0.30 203	0.40 247	0.25 154	0.24 170	0.35 161	0.31 205	0.41 196	0.33 176	0.35 145	0.24 139	0.53 253	4.10 265	0.47 122	0.40 170	0.31 163	0.39 95	0.31 143	0.70 153	0.99 139	0.41 257	0.32 224	0.45 223	0.45 210	0.75 237	0.51 202

PWCDC_ROB	0.55 191	0.18 65	0.19 127	0.17 112	0.26 189	0.16 81	0.19 162	0.22 67	0.54 260	0.16 51	0.43 195	0.25 77	1.12 272	0.45 237	5.47 283	0.50 134	0.31 124	0.28 140	0.36 88	0.26 118	0.60 137	1.14 166	0.25 209	0.28 213	0.18 70	0.29 140	0.26 73	0.32 142

cross-raft	0.56 193	0.25 169	0.22 165	0.21 147	0.20 142	0.39 226	0.15 138	0.44 223	0.26 176	0.48 214	0.35 185	0.43 181	0.31 176	0.24 136	0.86 120	1.35 266	0.41 176	0.34 185	1.31 254	0.78 264	1.98 287	1.89 261	0.16 152	0.18 145	0.47 227	0.46 213	0.42 142	0.68 220

Anonymous3	0.57 194	0.29 208	0.22 165	0.21 147	0.25 181	0.27 162	0.22 167	0.51 248	0.35 219	0.37 173	0.27 142	0.76 247	0.54 240	0.47 242	1.18 167	1.93 300	0.51 222	0.47 242	0.94 209	0.58 230	1.27 217	1.69 243	0.19 180	0.21 178	0.36 188	0.39 185	0.54 188	0.37 167

Any-RAFT	0.58 195	0.22 120	0.32 223	0.23 160	0.21 150	0.20 115	0.14 126	0.42 211	0.25 168	0.40 191	1.16 270	0.49 209	0.32 185	0.37 213	0.87 127	0.85 224	0.67 256	0.38 215	1.20 234	0.41 185	2.25 305	1.67 241	0.18 172	0.17 132	0.43 217	0.49 221	0.44 154	0.84 235

dad	0.58 195	0.29 208	0.20 141	0.65 273	0.32 215	0.37 215	0.94 277	0.59 260	0.18 113	0.44 203	0.18 84	0.49 209	0.42 228	0.17 86	3.83 262	0.50 134	0.41 176	0.27 129	0.77 189	0.32 145	0.49 106	0.45 59	0.19 180	0.34 227	0.57 248	0.24 101	1.23 275	0.84 235

HH	0.60 197	0.18 65	0.35 233	0.23 160	0.21 150	0.28 167	0.24 170	0.42 211	0.26 176	0.74 282	0.25 126	0.46 199	0.36 201	0.24 136	0.81 90	1.44 275	0.38 159	0.37 202	1.21 236	0.64 245	2.13 294	1.97 272	0.27 217	0.20 166	0.59 253	0.41 194	0.83 244	0.63 215

HanStereo	0.60 197	0.18 65	0.35 233	0.23 160	0.21 150	0.28 167	0.24 170	0.42 211	0.26 176	0.74 282	0.25 126	0.46 199	0.36 201	0.24 136	0.81 90	1.44 275	0.38 159	0.37 202	1.21 236	0.64 245	2.13 294	1.97 272	0.27 217	0.20 166	0.59 253	0.41 194	0.83 244	0.63 215

EGLCR-Stereo	0.60 197	0.22 120	0.22 165	0.15 88	0.18 126	0.23 137	0.09 68	0.32 135	0.22 146	0.32 132	0.19 96	0.38 155	0.27 157	0.14 60	0.81 90	0.74 203	0.39 164	0.37 202	0.72 184	0.28 124	1.20 205	2.19 296	0.12 94	0.68 295	0.23 95	1.54 294	3.67 328	0.34 152

GANet-ADL	0.60 197	0.27 195	0.26 195	0.28 195	0.29 202	0.32 188	0.25 179	0.35 161	0.27 186	0.61 245	1.04 265	0.41 175	0.29 166	0.30 177	1.87 203	1.08 244	0.51 222	0.37 202	1.17 232	0.85 276	1.27 217	1.88 260	0.19 180	0.23 191	0.32 167	0.37 180	0.58 202	0.46 189

AnonymousM	0.60 197	0.18 65	0.13 63	0.13 68	0.11 50	0.31 181	0.07 51	0.35 161	0.23 155	0.31 119	0.42 194	0.28 95	0.31 176	0.37 213	1.34 179	0.89 228	0.44 194	0.33 173	0.42 103	0.57 226	0.97 175	1.20 174	0.17 161	0.34 227	0.16 58	0.82 257	2.20 312	3.23 307

ETE_ROB	0.60 197	0.48 263	0.30 212	0.36 225	0.36 239	0.39 226	0.32 197	0.33 144	0.49 253	0.40 191	0.61 221	1.32 271	0.29 166	0.40 229	2.38 225	0.50 134	0.95 272	0.34 185	0.65 172	0.41 185	0.96 174	1.18 172	0.28 223	0.31 222	0.39 204	0.45 210	0.73 234	0.52 204

LG-Stereo_Zeroshot	0.62 203	1.03 290	0.18 115	0.89 282	0.50 263	0.74 276	0.26 181	0.39 195	0.22 146	0.92 301	0.69 232	1.06 261	0.44 231	0.32 192	0.86 120	0.99 235	0.48 213	0.31 163	0.56 147	0.38 173	1.49 238	1.87 259	0.12 94	0.16 121	0.27 127	0.29 140	0.52 182	0.80 231

CC-Net-ROB	0.62 203	0.60 277	0.40 246	0.81 278	0.59 271	0.75 277	0.57 246	0.43 218	0.31 205	0.47 211	0.32 170	1.38 273	0.73 259	0.62 268	0.60 36	0.33 45	0.42 184	0.32 167	2.70 277	0.28 124	0.50 112	0.61 87	0.98 297	0.28 213	0.39 204	0.37 180	0.39 123	0.54 206

iResNet	0.62 203	0.26 187	0.26 195	0.36 225	0.38 244	0.42 234	0.27 183	0.46 234	0.31 205	0.56 229	0.73 237	0.68 239	0.73 259	0.17 86	1.73 194	1.72 293	0.39 164	0.37 202	1.52 260	0.57 226	1.58 257	0.98 137	0.20 188	0.46 256	0.34 172	0.39 185	0.59 207	0.40 177

LALA_ROB	0.62 203	0.52 267	0.32 223	0.33 215	0.35 234	0.40 229	0.31 193	0.34 150	0.40 229	0.46 208	0.61 221	1.27 267	0.29 166	0.39 225	3.75 260	0.45 112	0.51 222	0.38 215	0.57 155	0.40 183	0.82 164	1.11 160	0.24 206	0.31 222	0.36 188	0.43 203	0.81 243	0.51 202

MSMDNet	0.63 207	0.24 157	0.22 165	0.19 129	0.20 142	0.38 219	0.17 150	0.43 218	0.24 160	0.60 242	0.33 176	0.40 168	1.53 283	0.50 250	0.85 117	1.50 280	0.42 184	0.35 190	1.26 242	0.67 253	1.90 280	2.18 294	0.17 161	0.18 145	0.58 250	0.53 227	0.39 123	0.58 209

NVstereo2D	0.63 207	0.25 169	0.20 141	0.28 195	0.25 181	0.34 202	0.35 210	0.30 111	0.22 146	0.39 188	0.33 176	0.26 84	0.16 82	0.42 234	9.29 321	0.43 97	0.32 129	0.27 129	0.35 85	0.20 76	0.35 74	0.44 55	0.30 233	0.21 178	0.31 162	0.23 89	0.27 75	0.25 103

AMNet	0.63 207	0.59 276	0.56 272	0.59 265	0.59 271	0.64 268	0.58 249	0.45 227	0.53 258	0.51 219	0.69 232	0.75 245	0.40 220	0.87 279	0.68 58	0.86 226	0.71 261	0.66 286	0.63 169	0.62 240	0.76 158	0.62 89	0.38 249	0.59 284	0.57 248	0.69 246	0.70 227	0.75 222

RAFT-Test	0.64 210	0.24 157	0.22 165	0.25 175	0.21 150	0.45 244	0.17 150	0.45 227	0.26 176	0.66 261	0.80 244	0.40 168	0.39 218	0.36 209	1.01 147	1.49 279	0.41 176	0.34 185	1.29 251	0.61 236	1.90 280	1.84 256	0.17 161	0.18 145	0.54 241	0.93 266	0.41 131	1.26 266

RTSC	0.65 211	0.25 169	0.27 202	0.24 169	0.26 189	0.28 167	0.42 228	0.35 161	0.33 216	0.43 199	0.47 203	0.30 117	0.27 157	0.29 171	7.17 304	0.50 134	0.48 213	0.30 153	0.75 187	0.33 148	0.78 161	0.93 131	0.17 161	0.30 221	0.28 138	0.31 151	0.49 171	0.59 211

DAS	0.67 212	0.27 195	0.24 177	0.38 231	0.33 219	0.34 202	0.33 204	0.51 248	0.46 242	0.61 245	0.94 260	0.78 249	0.67 254	0.19 108	0.96 140	1.83 295	0.55 236	0.47 242	1.12 225	0.61 236	2.11 290	1.69 243	0.27 217	0.44 253	0.43 217	0.43 203	0.62 213	0.48 194

SepStereo	0.67 212	0.27 195	0.24 177	0.38 231	0.33 219	0.34 202	0.33 204	0.51 248	0.46 242	0.61 245	0.94 260	0.78 249	0.67 254	0.19 108	0.96 140	1.83 295	0.55 236	0.47 242	1.12 225	0.61 236	2.11 290	1.69 243	0.27 217	0.44 253	0.43 217	0.43 203	0.62 213	0.48 194

pcwnet_v2	0.69 214	0.27 195	0.31 220	0.31 209	0.33 219	0.29 175	0.24 170	0.34 150	0.25 168	0.50 217	0.40 192	1.66 286	0.40 220	0.31 187	5.73 289	0.60 165	0.36 150	0.30 153	1.08 222	0.23 106	0.82 164	0.90 126	0.57 276	0.22 186	0.35 179	0.36 176	0.51 179	0.87 238

PWC_ROB	0.69 214	0.37 241	0.41 250	0.30 203	0.35 234	0.34 202	0.50 240	0.39 195	0.69 274	0.45 207	0.80 244	0.54 218	1.20 274	0.29 171	2.36 224	1.23 256	0.63 253	0.53 267	1.01 214	0.46 211	1.15 196	1.40 203	0.26 213	0.49 261	0.38 200	0.37 180	0.68 223	0.97 243

MSKI-zero shot	0.70 216	0.21 103	0.21 156	0.20 139	0.19 135	0.43 238	0.16 144	0.42 211	0.29 194	0.44 203	1.16 270	0.48 207	0.36 201	0.17 86	1.60 189	1.42 272	0.47 207	0.37 202	1.37 256	0.95 290	1.79 275	2.06 278	0.22 200	0.19 156	0.53 238	1.21 282	0.72 229	1.17 262

Reg-Stereo(zero)	0.71 217	0.22 120	0.30 212	0.21 147	0.22 165	0.32 188	0.36 216	0.77 277	0.44 237	0.65 257	1.65 297	0.54 218	0.36 201	1.01 281	0.86 120	1.42 272	0.50 218	0.26 125	1.07 220	0.60 234	1.15 196	2.16 291	0.28 223	0.17 132	0.55 244	0.93 266	1.09 267	1.15 258

HI	0.71 217	0.22 120	0.30 212	0.21 147	0.22 165	0.32 188	0.36 216	0.77 277	0.44 237	0.65 257	1.65 297	0.54 218	0.36 201	1.01 281	0.86 120	1.42 272	0.50 218	0.26 125	1.07 220	0.60 234	1.15 196	2.16 291	0.28 223	0.17 132	0.55 244	0.93 266	1.09 267	1.15 258

IPLG	0.72 219	0.20 92	0.18 115	0.16 98	0.17 117	0.15 70	0.13 116	0.35 161	0.22 146	0.35 151	1.18 273	0.29 105	0.24 139	0.54 256	9.17 319	0.54 150	0.35 148	0.29 147	0.56 147	0.37 165	0.54 127	1.38 198	0.11 82	0.57 279	0.35 179	0.29 140	0.67 222	0.22 85

GwcNet-ADL	0.72 219	0.35 230	0.37 240	0.41 237	0.34 229	0.32 188	0.27 183	0.40 199	0.27 186	0.61 245	1.53 290	0.63 232	0.41 224	0.33 196	3.69 259	1.34 265	0.50 218	0.56 275	0.91 204	0.87 279	1.18 203	1.60 235	0.24 206	0.27 209	0.36 188	0.48 218	0.47 166	0.66 219

SHD	0.72 219	0.30 213	0.42 254	0.35 223	0.34 229	0.33 201	0.45 233	0.49 242	0.44 237	0.53 225	0.63 223	0.47 205	0.64 249	0.34 200	6.15 293	0.52 145	0.47 207	0.37 202	0.94 209	0.45 208	0.88 168	1.12 162	0.25 209	0.42 249	0.47 227	0.47 217	0.50 177	0.63 215

DDUNet	0.75 222	0.91 285	0.42 254	1.24 290	1.03 294	1.19 288	1.16 288	0.35 161	0.35 219	0.37 173	0.45 198	0.64 234	0.32 185	1.77 296	2.89 238	0.44 101	0.71 261	0.48 247	0.87 202	0.59 232	0.53 122	0.64 93	0.85 294	0.28 213	0.34 172	0.34 165	0.61 211	0.39 175

IPLGR	0.76 223	0.26 187	0.21 156	0.23 160	0.23 171	0.17 91	0.12 96	0.33 144	0.20 131	0.41 196	1.59 292	0.32 131	0.31 176	0.53 253	9.00 317	0.62 174	0.41 176	0.38 215	0.65 172	0.47 212	0.76 158	1.41 204	0.12 94	0.24 198	0.35 179	0.39 185	0.63 215	0.28 118

MIPNet	0.77 224	0.23 142	0.18 115	0.24 169	0.22 165	0.17 91	0.13 116	0.34 150	0.70 275	0.40 191	2.24 310	0.31 124	0.29 166	0.57 262	5.70 287	1.03 237	0.45 196	0.33 173	0.82 196	0.56 224	0.62 143	1.53 228	0.12 94	0.92 310	0.91 280	0.39 185	1.12 272	0.30 128

PSMNet-ADL	0.77 224	0.29 208	0.30 212	0.33 215	0.32 215	0.32 188	0.37 218	0.55 256	0.35 219	0.71 275	1.43 287	0.56 222	1.01 266	2.47 311	1.18 167	2.02 304	1.58 296	0.41 226	1.06 219	0.50 216	1.25 215	1.44 209	0.35 248	0.24 198	0.35 179	0.41 194	0.65 217	0.34 152

IGEV-FE	0.78 226	0.25 169	0.47 261	0.58 263	0.25 181	0.61 264	0.63 257	0.48 238	0.28 191	0.67 264	1.33 282	0.66 236	0.41 224	0.31 187	0.87 127	1.36 267	0.39 164	0.36 195	1.13 227	0.76 262	1.57 255	2.29 303	0.20 188	0.20 166	0.84 277	0.84 259	2.28 313	1.10 252

IGEV_Zeroshot_test	0.78 226	0.25 169	0.47 261	0.58 263	0.25 181	0.61 264	0.63 257	0.48 238	0.28 191	0.67 264	1.32 281	0.66 236	0.41 224	0.31 187	0.87 127	1.36 267	0.39 164	0.36 195	1.13 227	0.76 262	1.57 255	2.29 303	0.20 188	0.20 166	0.84 277	0.84 259	2.28 313	1.09 251

DeepPrunerF	0.79 228	0.36 235	0.20 141	0.53 252	1.05 296	0.38 219	0.52 241	0.32 135	0.92 289	0.23 64	0.32 170	0.23 66	0.17 91	0.26 148	5.65 286	0.50 134	0.28 100	0.24 112	0.50 130	0.25 114	0.40 83	0.47 62	0.21 193	0.19 156	5.96 332	0.50 223	0.47 166	0.30 128

XQC	0.80 229	0.47 262	0.40 246	0.50 250	0.46 257	0.50 248	0.57 246	0.56 258	0.48 250	0.58 234	0.63 223	0.58 225	0.81 263	0.45 237	6.95 302	0.73 201	0.45 196	0.36 195	0.84 199	0.42 190	0.81 163	1.06 150	0.33 245	0.42 249	0.53 238	0.61 238	0.69 224	0.50 200

RTS	0.80 229	0.32 219	0.28 207	0.30 203	0.33 219	0.44 240	0.59 252	0.41 201	0.46 242	0.43 199	0.34 179	0.51 213	0.34 193	0.30 177	7.29 305	0.70 196	0.55 236	0.36 195	1.02 215	0.45 208	0.93 172	1.01 143	0.25 209	0.37 237	0.54 241	1.72 300	0.58 202	0.79 223

RTSA	0.80 229	0.32 219	0.28 207	0.30 203	0.33 219	0.44 240	0.59 252	0.41 201	0.46 242	0.43 199	0.34 179	0.51 213	0.34 193	0.30 177	7.29 305	0.70 196	0.55 236	0.36 195	1.02 215	0.45 208	0.93 172	1.01 143	0.25 209	0.37 237	0.54 241	1.72 300	0.58 202	0.79 223

model_zeroshot	0.81 232	0.22 120	0.23 171	0.34 220	0.21 150	0.45 244	0.16 144	0.43 218	0.23 155	0.59 238	1.10 268	0.50 212	0.31 176	0.26 148	2.66 234	1.04 240	0.42 184	0.35 190	1.40 258	0.52 219	1.90 280	1.60 235	0.15 143	0.20 166	2.65 318	1.52 293	0.79 242	1.54 279

NOSS_ROB	0.81 232	0.36 235	0.27 202	0.37 229	0.35 234	0.37 215	0.29 190	0.87 284	0.39 226	0.71 275	0.93 258	0.99 258	0.60 246	1.26 291	2.02 208	2.44 315	0.57 244	0.58 278	0.68 180	0.43 192	2.16 298	2.47 312	0.32 244	0.47 259	0.42 212	0.43 203	0.72 229	0.42 181

NaN_ROB	0.82 234	0.41 256	0.41 250	0.36 225	0.49 259	0.42 234	0.44 232	0.45 227	1.33 305	0.40 191	0.67 230	0.89 257	0.31 176	0.47 242	5.25 281	0.55 154	0.34 141	0.53 267	0.49 124	0.63 242	0.60 137	0.95 132	0.28 223	0.49 261	0.78 272	1.57 295	0.98 258	1.71 283

test-1	0.83 235	0.18 65	0.23 171	0.19 129	0.19 135	0.57 262	0.58 249	0.44 223	0.29 194	0.72 279	5.41 321	0.54 218	0.40 220	0.59 264	0.98 144	1.32 262	0.45 196	0.48 247	1.14 229	0.96 292	1.90 280	2.36 308	0.14 127	0.21 178	0.39 204	0.46 213	0.61 211	0.63 215

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 235	0.54 272	0.35 233	0.63 270	0.46 257	0.56 259	1.02 280	0.65 267	0.60 265	0.57 231	0.47 203	0.82 255	1.21 275	1.11 288	2.25 218	0.60 165	0.36 150	0.33 173	1.25 240	0.40 183	1.94 285	1.62 238	0.47 266	0.39 244	0.76 267	0.81 255	0.75 237	1.49 277

FCDSN-DC	0.84 237	0.37 241	0.67 284	0.40 236	0.40 247	0.35 207	0.89 275	0.39 195	0.31 205	0.46 208	0.35 185	0.44 185	0.31 176	0.38 219	8.90 314	0.84 223	0.47 207	0.48 247	0.73 185	0.38 173	1.12 191	1.58 232	0.30 233	0.57 279	0.37 195	0.42 197	0.42 142	0.37 167
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 238	0.35 230	1.01 301	0.44 245	0.63 277	0.27 162	0.63 257	0.43 218	0.46 242	0.48 214	0.50 208	0.65 235	0.54 240	0.58 263	3.52 257	0.82 221	0.52 227	1.02 314	1.68 263	0.71 256	1.59 259	1.50 223	0.45 262	0.59 284	0.56 246	0.43 203	1.89 303	0.62 214

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 239	0.37 241	0.57 273	0.34 220	0.29 202	0.54 256	0.69 267	0.45 227	0.72 277	0.64 256	1.75 302	0.59 226	0.64 249	0.23 129	0.93 133	1.53 284	0.44 194	0.40 223	1.27 245	1.04 298	1.62 260	2.22 299	0.18 172	0.38 242	0.83 276	0.48 218	2.98 322	1.10 252

UDG	0.91 240	0.94 287	0.44 257	1.22 289	1.16 298	1.14 287	1.35 291	0.38 189	0.36 223	0.43 199	0.55 214	0.62 228	0.33 191	1.60 294	5.73 289	0.80 214	0.75 264	0.45 236	0.94 209	0.65 251	1.13 193	1.10 157	0.64 282	0.32 224	0.36 188	0.39 185	0.53 186	0.38 172

HSM-Net_RVC	0.94 241	0.26 187	0.27 202	0.43 240	0.31 211	0.28 167	0.23 169	0.48 238	0.29 194	0.58 234	0.98 263	11.38 330	0.46 236	0.24 136	1.33 176	0.65 180	0.47 207	0.30 153	0.57 155	0.57 226	1.31 223	1.26 182	0.27 217	0.44 253	0.43 217	0.45 210	0.54 188	0.48 194
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 242	0.36 235	0.34 229	0.55 257	0.41 250	0.32 188	0.64 261	0.52 254	0.47 248	0.71 275	1.48 288	0.67 238	0.62 247	0.35 206	3.07 247	1.67 291	0.52 227	0.56 275	1.10 223	0.87 279	1.33 224	1.89 261	0.52 272	0.51 266	0.50 234	1.05 276	3.15 326	1.80 285

iRaft-Stereo_20w	0.96 242	0.31 217	0.58 278	0.57 261	0.34 229	0.51 251	0.58 249	0.44 223	0.32 210	0.90 299	1.59 292	0.56 222	0.49 239	0.37 213	2.05 211	1.22 255	0.42 184	0.52 264	1.04 217	0.82 271	1.52 244	2.14 287	0.27 217	0.38 242	1.04 287	3.39 322	2.04 306	1.45 275

FC-DCNN	0.96 242	0.50 264	0.92 295	0.79 277	0.52 265	0.73 275	1.10 283	0.77 277	0.52 256	0.62 251	0.65 225	0.72 242	0.62 247	0.38 219	3.13 248	0.83 222	0.94 271	0.50 256	1.19 233	0.43 192	1.52 244	1.33 190	0.31 239	0.52 268	1.01 286	0.92 265	1.51 287	2.93 306

PVD	0.98 245	0.54 272	0.59 279	0.60 267	0.56 268	0.66 273	0.63 257	0.91 290	0.87 287	0.57 231	0.85 249	0.80 252	1.03 267	0.59 264	6.60 297	0.64 177	0.69 259	0.55 271	1.16 231	0.63 242	1.22 206	1.27 185	0.39 252	0.53 270	0.75 266	0.88 262	0.85 246	1.07 248

MFMNet_re	0.98 245	0.78 284	0.71 287	0.83 279	0.72 282	0.97 282	0.83 272	0.75 274	0.86 283	0.69 269	0.79 242	1.30 270	0.83 264	0.68 271	2.27 219	1.16 252	1.03 276	0.80 303	1.61 261	0.85 276	2.25 305	1.12 162	0.65 284	0.71 297	0.66 259	0.66 244	0.98 258	0.99 246

ADCP+	0.99 247	0.33 225	0.34 229	0.25 175	0.34 229	0.35 207	0.49 239	0.31 121	0.66 271	0.59 238	0.48 206	0.75 245	0.18 100	0.30 177	9.27 320	0.47 122	0.27 89	0.27 129	0.78 190	0.80 267	0.51 115	0.72 103	0.18 172	0.18 145	0.69 261	2.01 307	1.44 284	3.81 315

FC-DCNN v2	1.01 248	0.52 267	1.01 301	0.85 280	0.53 266	0.77 278	1.07 282	0.83 282	0.65 269	0.61 245	0.65 225	0.72 242	0.79 261	0.37 213	3.26 252	0.81 216	0.95 272	0.47 242	1.22 238	0.41 185	1.52 244	1.34 193	0.31 239	0.51 266	1.30 297	1.29 286	1.86 302	2.78 298

CSAN	1.01 248	0.52 267	0.48 265	0.47 249	0.49 259	0.38 219	0.48 237	0.49 242	2.50 323	0.69 269	2.01 305	1.44 275	0.69 256	0.60 267	4.20 267	0.56 156	0.46 202	0.47 242	0.82 196	2.20 325	1.16 201	1.10 157	0.31 239	0.53 270	1.68 306	1.02 275	0.72 229	0.81 232

ADCRef	1.02 250	0.34 229	0.38 242	0.23 160	0.35 234	0.32 188	0.40 225	0.36 178	0.86 283	0.39 188	0.31 163	0.39 160	0.25 146	0.28 162	9.75 325	0.63 176	0.33 137	0.32 167	0.81 192	0.56 224	0.47 103	0.72 103	0.47 266	0.34 227	1.00 284	1.09 277	0.99 261	5.10 323

FBW_ROB	1.04 251	0.64 280	0.57 273	0.87 281	0.87 290	0.68 274	0.98 278	0.45 227	0.34 218	0.53 225	0.75 239	1.03 260	1.27 278	1.90 298	6.09 292	0.42 89	0.60 249	0.33 173	2.46 272	0.49 215	1.49 238	1.10 157	1.23 300	0.56 274	0.44 221	0.53 227	0.55 192	0.82 233

SAMSARA	1.05 252	0.40 252	0.57 273	0.44 245	0.43 253	0.43 238	0.62 255	0.74 273	0.61 267	0.60 242	0.72 235	0.59 226	1.65 285	0.46 240	6.43 296	0.74 203	0.53 232	0.50 256	1.24 239	0.55 222	1.24 208	1.37 196	0.28 223	0.56 274	1.63 304	1.74 302	1.65 295	1.61 282

CBMV	1.06 253	0.38 249	0.33 225	0.42 238	0.39 246	0.39 226	0.31 193	0.87 284	0.40 229	0.65 257	0.86 251	1.47 277	1.22 277	1.02 283	1.89 204	2.41 314	0.67 256	0.51 260	1.66 262	0.78 264	1.69 265	2.20 297	0.31 239	0.52 268	0.47 227	0.49 221	1.04 265	5.23 324
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 254	0.23 142	0.33 225	0.59 265	0.20 142	0.40 229	0.35 210	0.45 227	0.24 160	0.74 282	1.21 276	0.63 232	0.34 193	0.25 143	0.80 88	1.71 292	3.94 328	0.29 147	9.06 313	0.81 268	1.52 244	1.94 269	1.39 303	0.18 145	0.58 250	0.39 185	0.41 131	0.41 178

ADCL	1.10 255	0.44 261	0.36 236	0.33 215	0.33 219	0.38 219	0.47 235	0.38 189	1.23 301	0.60 242	0.47 203	0.43 181	0.27 157	0.32 192	7.84 311	0.57 158	0.38 159	0.55 271	0.68 180	0.69 254	0.65 146	0.81 118	0.29 231	0.36 235	1.73 308	1.85 305	1.77 298	5.47 325

ccs_rob	1.11 256	0.35 230	0.33 225	0.43 240	0.29 202	0.44 240	0.38 219	0.59 260	0.35 219	1.97 321	5.99 322	5.59 321	0.59 243	0.45 237	1.05 154	1.28 258	0.52 227	0.39 219	1.76 266	0.87 279	1.76 271	2.05 277	0.26 213	0.43 252	0.34 172	0.36 176	0.50 177	0.56 208

pmcnn	1.11 256	0.42 259	0.41 250	0.57 261	0.59 271	0.54 256	1.41 292	0.71 271	0.48 250	0.61 245	1.28 279	1.51 279	2.96 303	1.04 284	1.42 184	2.33 312	0.81 266	0.96 308	1.74 265	1.09 302	2.41 310	1.74 249	0.82 293	0.50 264	0.48 233	0.69 246	1.09 267	1.28 269

DCVSM-stereo	1.12 258	0.31 217	0.36 236	0.43 240	0.33 219	0.52 255	0.35 210	0.68 269	0.39 226	0.66 261	1.41 286	1.60 281	0.79 261	0.39 225	0.81 90	1.02 236	0.48 213	0.37 202	12.56 324	0.92 289	1.54 251	1.37 196	0.41 257	0.49 261	0.41 209	0.51 224	0.65 217	0.61 213

FAT-Stereo	1.13 259	0.37 241	0.57 273	0.56 260	0.63 277	0.50 248	0.52 241	0.75 274	0.44 237	0.79 290	2.82 313	1.45 276	1.95 287	0.49 249	2.78 236	2.52 318	0.57 244	0.60 280	2.42 271	1.17 306	2.12 293	2.13 286	0.74 291	0.58 282	0.41 209	0.56 231	0.72 229	1.27 268

ADCMid	1.14 260	0.50 264	0.55 271	0.39 235	0.59 271	0.56 259	0.77 271	0.59 260	0.76 280	0.47 211	0.71 234	0.70 240	0.71 258	0.39 225	8.21 312	1.09 246	0.51 222	0.45 236	1.73 264	0.51 218	1.04 180	1.21 177	0.59 278	0.40 246	0.58 250	1.47 292	1.24 277	4.18 319

EAI-Stereo	1.15 261	0.27 195	0.37 240	0.54 253	0.30 207	8.38 335	0.76 269	0.45 227	0.63 268	0.34 143	0.88 254	0.46 199	0.33 191	0.25 143	1.83 200	1.17 253	0.40 170	0.65 283	2.53 275	0.73 258	1.47 234	1.71 247	0.23 202	0.46 256	1.08 292	1.64 299	1.45 286	1.79 284

TRStereo	1.21 262	0.32 219	0.47 261	0.25 175	0.18 126	0.64 268	0.26 181	0.44 223	0.20 131	0.70 274	0.57 215	0.80 252	0.29 166	0.23 129	1.08 157	1.85 297	0.37 154	0.35 190	1.05 218	0.88 285	1.36 227	1.89 261	0.17 161	0.16 121	0.67 260	16.20 342	0.88 249	0.49 199

EKT-Stereo	1.22 263	0.27 195	0.24 177	0.28 195	0.25 181	0.31 181	0.54 245	0.43 218	0.29 194	0.44 203	0.57 215	0.49 209	0.44 231	0.31 187	13.29 337	2.18 309	0.54 233	0.53 267	1.26 242	1.02 296	5.16 330	2.03 276	0.14 127	0.19 156	0.42 212	0.35 169	0.56 194	0.34 152

MADNet+	1.22 263	0.60 277	0.77 290	0.77 275	0.74 283	0.61 264	1.01 279	0.94 293	0.74 278	0.78 289	0.68 231	1.18 264	1.07 270	0.68 271	7.48 309	1.39 269	1.12 281	0.65 283	1.33 255	0.91 287	2.13 294	1.51 225	0.66 285	0.97 313	1.05 289	0.83 258	0.92 254	1.39 271

STTRV1_RVC	1.23 265	0.41 256	0.34 229	0.54 253	0.41 250	0.55 258	0.43 231	0.51 248	0.50 254	0.51 219	0.50 208	0.85 256	1.05 268	0.55 258	0.84 107	0.58 159	1.80 305	0.45 236	12.60 326	1.77 318	1.77 274	1.50 223	0.55 274	0.59 284	0.52 237	0.67 245	0.89 252	1.44 274

HBP-ISP	1.24 266	0.38 249	0.50 266	0.52 251	0.41 250	0.45 244	0.33 204	0.55 256	0.40 229	0.76 287	1.30 280	0.48 207	0.48 238	1.92 299	9.87 329	3.68 330	0.55 236	0.66 286	0.82 196	0.95 290	2.11 290	2.96 322	0.30 233	0.46 256	0.47 227	0.52 225	0.94 256	0.60 212

DDF-Stereo	1.25 267	0.32 219	0.17 106	6.72 329	0.23 171	6.20 330	0.31 193	0.36 178	0.21 140	0.35 151	0.57 215	7.72 324	0.43 230	0.22 120	0.76 79	0.89 228	0.60 249	0.39 219	1.30 252	0.43 192	1.56 254	1.46 212	0.16 152	0.23 191	0.29 144	1.00 273	0.44 154	0.54 206

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 268	2.34 316	0.85 292	1.48 294	0.80 289	1.00 283	1.15 287	0.76 276	0.94 290	1.33 312	0.54 213	1.54 280	1.67 286	2.00 300	2.30 220	0.97 232	1.08 280	1.05 315	3.01 282	1.06 301	1.37 228	1.51 225	1.22 299	0.67 294	0.76 267	0.65 242	0.59 207	1.40 272

AnyNet_C32	1.27 269	0.41 256	0.36 236	0.37 229	0.40 247	0.48 247	0.62 255	0.47 236	1.23 301	0.56 229	0.89 256	0.53 216	0.36 201	0.40 229	10.27 331	1.27 257	0.55 236	0.54 270	0.88 203	0.63 242	1.28 219	1.52 227	0.34 247	0.50 264	1.09 293	2.40 312	1.34 280	4.67 321

SQANet	1.31 270	1.35 295	0.53 267	3.10 311	1.03 294	1.89 296	1.49 294	0.50 247	0.40 229	0.51 219	0.46 201	1.19 265	0.55 242	1.57 293	2.53 230	0.49 128	1.24 288	0.37 202	6.38 300	0.61 236	1.71 266	1.74 249	2.52 312	0.37 237	0.46 226	0.57 232	0.66 219	1.26 266

CBMV_ROB	1.31 270	0.37 241	0.39 245	0.60 267	0.49 259	0.57 262	0.47 235	0.95 295	0.40 229	0.81 292	1.38 285	3.04 303	2.55 296	0.48 246	5.00 278	1.30 259	0.89 268	0.49 251	2.24 269	0.73 258	1.72 268	1.95 270	0.45 262	0.40 246	0.97 282	2.27 311	1.56 289	2.91 305

G-Net	1.35 272	0.55 274	0.65 283	0.43 240	0.49 259	0.56 259	0.48 237	0.89 287	1.35 306	0.67 264	1.22 277	3.00 302	1.21 275	0.36 209	4.11 266	1.64 290	0.61 251	0.76 297	1.37 256	1.35 310	1.63 261	1.89 261	0.39 252	0.61 287	0.80 273	3.07 320	1.57 290	4.68 322

ADCS	1.39 273	0.51 266	0.47 261	0.45 248	0.55 267	0.51 251	0.64 261	0.68 269	1.05 292	0.57 231	0.72 235	0.80 252	2.34 293	0.51 252	9.94 330	2.13 307	0.76 265	0.62 282	1.30 252	0.62 240	1.80 276	1.62 238	0.43 260	0.56 274	0.76 267	2.09 309	1.59 292	3.47 310

DPSNet	1.40 274	0.43 260	0.38 242	0.54 253	0.61 276	0.65 271	0.57 246	0.51 248	0.67 272	0.46 208	0.87 253	3.54 309	1.62 284	1.43 292	2.52 229	2.12 306	0.99 274	0.99 312	7.37 307	1.69 316	2.21 302	2.98 323	0.95 296	0.74 298	0.76 267	0.76 252	0.75 237	0.82 233

otaku	1.43 275	2.19 312	0.62 282	3.33 313	1.22 300	2.22 310	1.77 298	0.56 258	0.53 258	0.59 238	0.53 212	1.29 269	0.69 256	2.06 303	1.09 158	0.51 140	1.25 289	0.39 219	6.35 299	0.59 232	1.91 284	1.95 270	3.16 320	0.48 260	0.56 246	0.57 232	0.74 236	1.36 270

S-Stereo	1.43 275	0.40 252	0.43 256	0.60 267	0.58 270	0.64 268	1.10 283	0.61 264	0.57 262	0.69 269	4.10 319	1.62 284	0.65 251	0.46 240	4.54 271	2.87 324	0.55 236	0.65 283	4.87 295	4.90 331	1.26 216	2.26 301	0.99 298	0.61 287	0.41 209	0.53 227	0.66 219	0.97 243

RainbowNet	1.44 277	1.50 299	0.85 292	2.41 308	1.41 308	1.97 299	2.14 303	0.65 267	0.57 262	0.74 282	0.46 201	1.61 282	1.05 268	2.78 314	1.90 205	1.30 259	1.21 286	0.51 260	3.15 285	1.74 317	1.75 270	1.97 272	3.07 318	0.61 287	0.65 258	0.69 246	0.88 249	1.43 273

SANet	1.44 277	0.57 275	0.54 268	0.55 257	0.60 275	0.65 271	0.76 269	0.94 293	5.50 329	0.52 222	2.23 309	4.15 316	2.61 297	0.65 270	5.29 282	0.52 145	1.21 286	0.56 275	0.93 208	0.83 272	1.54 251	1.38 198	0.47 266	0.62 291	0.74 264	1.16 279	0.88 249	2.41 293

SGM-ForestM	1.49 279	1.99 310	1.26 314	1.18 287	0.67 281	1.50 292	1.71 297	1.32 308	0.94 290	0.74 282	1.03 264	2.90 301	2.23 290	0.55 258	1.68 192	0.62 174	1.34 291	0.49 251	2.81 280	0.58 230	1.33 224	1.12 162	0.57 276	0.56 274	2.12 314	2.46 313	3.00 323	3.53 312

SPS-STEREO	1.49 279	0.72 281	0.69 285	0.90 283	0.75 284	0.82 281	0.74 268	0.83 282	0.76 280	0.85 296	1.62 294	1.42 274	1.09 271	0.70 273	1.97 206	2.32 311	1.04 277	0.97 310	10.95 321	1.01 295	2.60 314	2.45 311	0.64 282	0.76 301	0.81 275	0.79 254	1.11 271	0.96 242
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 281	0.60 277	0.54 268	0.63 270	0.56 268	0.51 251	1.16 288	0.89 287	1.30 304	0.68 267	0.88 254	1.27 267	1.30 281	0.54 256	11.26 333	2.64 320	1.16 282	1.01 313	1.42 259	0.75 260	1.67 262	1.92 268	0.60 279	0.62 291	1.33 298	0.97 272	1.63 294	3.28 308

ADCPNet	1.59 282	0.37 241	0.74 289	0.43 240	0.76 285	0.42 234	1.45 293	0.90 289	0.70 275	0.76 287	1.68 300	0.76 247	3.19 306	0.76 276	8.96 316	1.92 299	0.54 233	0.37 202	4.76 293	1.03 297	1.19 204	1.09 154	0.94 295	0.40 246	1.06 290	1.36 287	0.93 255	5.53 327

anonymity	1.60 283	0.25 169	0.41 250	0.27 187	0.23 171	0.51 251	0.16 144	0.49 242	0.27 186	0.63 253	23.10 342	0.57 224	0.59 243	0.37 213	0.78 82	1.33 263	0.46 202	0.35 190	1.10 223	0.48 214	1.47 234	2.07 282	0.21 193	0.33 226	1.11 295	1.60 297	3.07 324	1.08 250

Ntro	1.62 284	3.84 326	0.69 285	2.63 309	1.29 301	2.25 312	2.87 314	0.61 264	0.56 261	0.62 251	0.50 208	1.32 271	0.66 253	2.02 302	3.24 251	0.47 122	1.35 293	0.42 229	6.77 301	0.64 245	2.20 300	2.08 283	3.05 317	0.55 273	0.60 255	0.69 246	0.73 234	1.16 261

ACVNet_1	1.67 285	1.63 302	0.96 297	4.28 316	1.59 313	2.19 309	3.55 317	0.73 272	0.57 262	0.63 253	0.58 218	1.49 278	0.97 265	5.05 331	1.52 188	0.54 150	2.24 309	0.55 271	4.77 294	0.57 226	2.20 300	1.58 232	3.26 323	0.65 293	0.70 262	0.64 241	0.69 224	0.89 241

DDVS	1.78 286	0.35 230	0.40 246	0.33 215	0.38 244	0.37 215	0.33 204	2.41 326	0.46 242	0.68 267	17.02 339	2.44 299	0.65 251	0.81 278	2.50 228	1.31 261	0.61 251	0.49 251	6.21 298	0.84 274	2.90 320	2.24 300	0.26 213	0.34 227	0.34 172	0.60 237	2.18 310	0.71 221

Dean	1.78 286	1.76 305	1.00 299	5.98 327	1.87 323	2.22 310	2.59 311	1.07 301	1.14 296	0.98 305	0.82 247	1.85 290	2.08 289	2.18 306	2.05 211	1.07 241	2.05 307	0.70 292	2.78 279	0.97 293	2.14 297	1.89 261	2.92 315	0.93 311	1.41 299	1.11 278	1.39 282	1.14 257

MFN_U_SF_RVC	1.81 288	2.41 317	1.86 326	2.14 306	1.76 319	1.92 297	2.34 309	1.56 316	1.47 312	3.68 327	3.76 317	1.21 266	1.27 278	1.71 295	3.52 257	2.14 308	1.01 275	0.92 307	3.46 288	0.99 294	1.73 269	1.56 231	0.77 292	2.30 332	0.76 267	0.81 255	0.70 227	0.98 245

ACVNet_2	1.92 289	1.61 301	1.00 299	5.61 324	1.57 311	2.05 302	2.23 304	0.87 284	0.68 273	0.71 275	0.74 238	1.61 282	1.15 273	2.00 300	2.43 227	0.69 187	2.79 314	0.51 260	12.02 323	0.71 256	1.81 277	1.68 242	2.66 313	0.79 304	1.09 293	0.74 251	0.95 257	1.11 254

WAO-6	1.95 290	1.28 294	0.85 292	2.04 303	1.34 304	1.69 294	2.05 301	1.04 299	1.24 303	0.91 300	0.86 251	1.85 290	2.71 298	2.30 308	9.05 318	1.14 251	2.89 315	0.69 291	3.16 286	0.85 276	2.21 302	2.27 302	1.29 301	0.87 306	1.64 305	2.07 308	1.72 297	2.69 297

SGM-Forest	1.95 290	0.37 241	0.25 190	0.54 253	0.44 254	0.40 229	0.24 170	0.59 260	0.75 279	0.72 279	0.66 227	0.99 258	2.05 288	0.34 200	5.58 285	1.88 298	0.46 202	0.39 219	23.75 337	0.29 128	2.17 299	1.62 238	0.40 255	0.29 219	1.04 287	0.59 235	1.80 299	4.01 317
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 292	1.09 292	1.32 316	5.02 319	0.99 293	1.02 286	1.64 295	1.16 303	1.46 311	2.58 325	2.14 308	2.11 296	2.83 302	1.20 290	6.00 291	1.03 237	1.68 299	0.70 292	7.59 308	0.87 279	1.71 266	1.97 272	0.38 249	1.05 316	0.98 283	1.45 290	1.10 270	1.84 286

IMH-64-1	1.98 293	1.48 297	1.04 306	1.97 299	1.55 309	2.06 303	2.27 306	1.02 297	1.16 297	0.58 234	0.75 239	1.89 292	2.78 299	2.77 312	9.78 326	1.51 282	1.19 284	0.66 286	3.01 282	0.81 268	1.48 236	2.06 278	3.25 321	0.74 298	1.59 302	1.25 284	2.09 307	2.83 301

IMH-64	1.98 293	1.48 297	1.04 306	1.97 299	1.55 309	2.06 303	2.27 306	1.02 297	1.16 297	0.58 234	0.75 239	1.89 292	2.78 299	2.77 312	9.78 326	1.51 282	1.19 284	0.66 286	3.01 282	0.81 268	1.48 236	2.06 278	3.25 321	0.74 298	1.59 302	1.25 284	2.09 307	2.83 301

edge stereo	1.98 293	0.52 267	1.03 305	0.72 274	0.63 277	0.79 279	0.83 272	0.93 292	1.45 309	3.71 328	1.22 277	2.08 295	4.38 312	1.06 285	2.14 215	2.51 317	0.64 254	0.55 271	7.27 306	7.84 334	1.43 232	5.56 333	2.02 309	0.53 270	0.61 256	0.55 230	0.87 247	1.48 276

MonStereo1	2.02 296	1.45 296	0.77 290	2.13 305	1.82 321	1.97 299	2.36 310	0.96 296	0.78 282	12.63 340	0.93 258	3.05 304	2.79 301	2.15 305	0.72 68	0.58 159	0.91 269	0.74 294	6.88 302	0.83 272	1.30 221	1.20 174	2.89 314	0.56 274	0.80 273	0.62 239	1.53 288	1.12 255

SFCPSM	2.02 296	0.37 241	0.29 210	0.38 231	0.33 219	0.38 219	0.38 219	0.42 211	0.48 250	0.63 253	1.10 268	1.09 262	4.92 314	0.35 206	1.80 197	1.39 269	0.59 248	0.50 256	31.93 344	0.84 274	1.50 241	1.59 234	0.30 233	0.37 237	0.42 212	0.52 225	0.69 224	1.01 247

MeshStereo	2.03 298	0.72 281	0.61 281	1.20 288	0.79 288	1.01 285	0.66 264	1.54 315	1.35 306	0.92 301	2.10 307	4.00 313	3.06 304	0.71 275	9.66 324	2.82 322	1.05 278	0.76 297	4.73 292	0.75 260	3.34 324	3.73 329	0.48 269	0.58 282	1.79 309	1.18 280	2.41 317	2.78 298
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
ELAS	2.27 299	1.03 290	1.10 311	1.38 293	1.13 297	1.45 290	1.10 283	1.38 311	1.09 295	0.94 303	7.66 325	3.71 311	3.10 305	1.11 288	6.64 298	1.56 285	1.42 295	1.43 322	2.52 274	0.69 254	2.33 308	3.03 324	0.69 288	0.82 305	3.50 324	4.32 329	2.52 318	3.70 314
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 300	4.67 331	0.44 257	3.47 314	0.77 287	2.09 306	0.52 241	1.45 313	0.44 237	0.69 269	0.96 262	0.78 249	9.65 324	0.30 177	8.31 313	0.79 210	0.46 202	0.37 202	3.22 287	0.38 173	1.95 286	2.12 285	0.46 265	0.36 235	4.26 329	2.58 314	6.75 333	5.48 326

ELAS_RVC	2.37 301	0.95 289	1.21 313	1.26 291	0.98 292	1.99 301	1.12 286	1.45 313	0.86 283	0.99 306	7.87 326	3.60 310	8.50 321	1.07 286	6.31 295	1.59 288	1.34 291	1.44 323	2.57 276	0.79 266	2.43 311	3.03 324	0.71 289	0.88 307	3.51 325	3.72 325	1.69 296	2.07 287
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 302	1.51 300	1.05 309	1.99 302	1.58 312	2.09 306	2.32 308	1.04 299	1.19 300	0.84 295	1.34 283	2.02 294	8.04 320	8.79 339	6.91 301	1.41 271	1.37 294	0.67 290	5.94 297	1.10 304	1.45 233	2.32 307	4.37 333	0.77 302	1.86 310	1.41 288	1.57 290	2.46 294

PWCK	2.53 303	1.63 302	1.01 301	1.98 301	1.29 301	2.08 305	2.10 302	1.37 310	1.44 308	1.41 315	1.79 303	5.07 318	2.34 293	1.08 287	3.26 252	0.91 230	1.71 301	0.77 299	22.70 335	1.31 309	2.44 312	1.46 212	1.41 304	0.98 314	1.69 307	1.61 298	1.40 283	2.14 288

SGM_RVC	2.55 304	0.93 286	1.05 309	0.97 284	0.76 285	1.00 283	0.93 276	7.37 335	1.18 299	1.01 308	1.64 295	2.39 298	9.36 323	0.62 268	2.02 208	1.33 263	1.60 297	0.80 303	7.94 309	1.42 311	1.67 262	1.69 243	0.67 286	0.94 312	2.66 319	2.65 317	4.83 330	9.43 333
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 305	0.94 287	0.92 295	1.06 285	0.97 291	1.24 289	1.04 281	1.31 307	1.76 315	1.12 310	2.01 305	2.59 300	3.35 309	0.87 279	6.30 294	3.19 326	1.16 282	1.11 317	6.92 304	1.55 314	2.89 319	2.90 319	0.67 286	1.23 324	3.89 326	4.14 327	5.13 331	8.82 332

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 306	0.30 213	0.54 268	0.34 220	0.37 241	0.63 267	0.68 266	0.48 238	1.07 293	0.69 269	1.55 291	0.62 228	0.59 243	0.18 105	0.86 120	1.75 294	0.42 184	0.50 256	49.64 347	1.04 298	1.53 249	2.14 287	0.19 180	0.28 213	0.72 263	1.86 306	0.98 258	1.07 248

LVE	2.66 307	1.99 310	1.02 304	12.01 334	1.75 318	3.85 321	11.87 337	0.91 290	0.89 288	1.03 309	0.91 257	1.62 284	2.23 290	2.46 310	2.96 241	1.03 237	1.74 302	0.82 305	8.43 312	0.87 279	1.84 279	2.20 297	3.10 319	0.99 315	1.45 300	0.96 270	1.23 275	1.54 279

JetBlue	2.73 308	1.92 308	1.56 323	2.34 307	1.82 321	2.66 315	2.78 313	1.44 312	1.45 309	0.81 292	0.82 247	4.05 314	1.44 282	2.08 304	9.39 322	2.60 319	1.69 300	1.33 320	2.15 267	1.21 308	3.25 323	3.66 328	1.90 308	1.08 319	2.76 322	5.03 330	2.31 316	10.12 335

DGSMNet	2.89 309	1.85 306	1.04 306	1.35 292	0.50 263	1.94 298	0.59 252	2.82 327	1.53 313	3.95 329	15.60 336	1.84 289	3.19 306	4.88 330	2.89 238	2.87 324	3.06 317	1.91 325	4.57 291	2.02 324	4.46 328	3.48 326	1.64 306	2.11 330	0.88 279	3.46 323	1.04 265	2.62 296

MADNet++	2.98 310	1.95 309	2.23 328	1.73 298	2.39 324	1.68 293	2.24 305	2.26 322	2.69 324	2.34 324	2.78 312	3.30 307	3.34 308	2.86 315	4.22 268	4.20 331	2.65 312	2.14 327	3.69 289	3.00 327	4.95 329	7.04 336	1.44 305	2.60 333	1.93 311	5.78 331	2.76 320	2.35 291

WAO-8	3.09 311	2.55 318	1.41 317	5.78 325	1.73 315	2.51 313	3.26 315	1.28 305	1.93 318	5.67 333	8.70 331	3.06 305	6.18 317	4.38 325	3.04 245	1.97 302	1.78 303	0.75 295	9.44 315	1.54 312	1.76 271	2.31 305	2.46 310	1.07 317	2.29 315	1.80 303	1.83 300	2.83 301

Venus	3.09 311	2.55 318	1.41 317	5.78 325	1.73 315	2.51 313	3.26 315	1.28 305	1.93 318	5.67 333	8.70 331	3.06 305	6.18 317	4.38 325	3.04 245	1.97 302	1.78 303	0.75 295	9.44 315	1.54 312	1.76 271	2.31 305	2.46 310	1.07 317	2.29 315	1.80 303	1.83 300	2.83 301

UNDER WATER-64	3.14 313	2.61 320	1.56 323	4.95 318	2.92 327	3.47 318	4.38 321	2.32 323	1.63 314	1.37 313	1.36 284	5.08 319	4.79 313	3.47 319	7.48 309	2.02 304	3.68 326	1.11 317	3.99 290	1.95 321	2.87 318	2.92 321	5.01 336	1.40 325	1.99 313	3.99 326	2.15 309	4.42 320

ACVNet-4b	3.25 314	6.98 333	0.72 288	12.08 335	1.33 303	4.39 324	9.77 334	0.61 264	0.60 265	0.66 261	3.91 318	5.47 320	11.63 327	2.24 307	0.74 70	0.55 154	2.39 311	0.49 251	10.57 320	0.87 279	2.24 304	2.88 318	2.92 315	0.61 287	0.61 256	0.58 234	0.72 229	1.15 258

MANE	3.30 315	1.71 304	1.93 327	1.49 295	1.37 307	1.77 295	2.02 299	1.90 318	2.39 322	0.87 297	1.68 300	3.71 311	4.07 310	0.78 277	7.43 307	3.40 327	1.81 306	6.10 335	2.99 281	1.05 300	2.09 289	2.38 309	0.61 281	1.76 329	5.46 331	6.93 334	8.52 334	12.82 337

STStereo	3.38 316	1.14 293	1.69 325	7.09 331	1.35 305	7.29 334	2.62 312	2.11 320	2.34 321	0.95 304	2.86 314	5.97 322	6.28 319	0.38 219	11.54 334	2.20 310	0.93 270	0.89 306	11.21 322	0.90 286	1.58 257	1.46 212	0.55 274	1.58 326	3.31 323	3.09 321	3.08 325	6.91 329

DispFullNet	3.41 317	2.89 324	1.54 321	1.52 296	1.71 314	1.49 291	1.66 296	1.26 304	2.27 320	2.07 322	1.94 304	15.55 333	4.16 311	1.77 296	5.50 284	4.82 333	2.33 310	0.96 308	23.18 336	4.57 328	2.36 309	2.47 312	0.73 290	0.57 279	1.23 296	0.62 239	1.37 281	1.51 278

TorneroNet-64	3.44 318	2.19 312	2.33 329	7.00 330	1.73 315	3.02 316	4.22 320	1.95 319	3.75 326	0.82 294	3.10 315	4.11 315	12.63 330	3.76 320	6.96 303	1.63 289	3.11 318	0.79 301	7.96 310	1.98 323	2.65 315	2.69 316	3.37 324	0.90 309	2.67 320	2.65 317	1.21 274	3.65 313

notaker	3.52 319	2.84 323	1.55 322	5.08 320	6.69 336	3.97 322	4.03 319	1.33 309	3.34 325	1.17 311	3.34 316	6.77 323	11.07 326	5.35 333	4.78 273	1.20 254	3.25 319	0.97 310	10.40 319	2.75 326	2.90 320	2.14 287	3.69 327	1.16 321	1.00 284	1.21 282	1.44 284	1.57 281

PSMNet_ROB	3.52 319	1.88 307	0.99 298	1.71 297	1.19 299	2.12 308	2.02 299	0.79 281	0.86 283	8.42 338	19.75 341	12.43 331	2.32 292	7.26 338	2.04 210	0.69 187	1.30 290	1.37 321	9.12 314	0.91 287	2.05 288	1.34 193	8.71 342	0.77 302	1.06 290	1.46 291	1.32 279	1.13 256

JetRed	3.85 321	2.71 322	3.02 330	2.08 304	2.45 325	3.41 317	4.64 322	2.34 325	1.83 316	1.88 319	1.20 274	3.35 308	1.28 280	3.27 317	9.82 328	3.50 328	4.08 330	3.88 332	2.41 270	1.82 319	5.48 332	4.79 331	3.60 326	1.67 328	4.20 328	11.19 339	5.32 332	8.78 331

UNDER WATER	4.11 322	2.66 321	1.51 320	4.92 317	5.25 330	3.49 319	7.24 331	2.33 324	1.84 317	1.65 318	1.20 274	5.04 317	21.14 335	5.09 332	4.93 277	2.44 315	3.86 327	1.09 316	8.36 311	1.97 322	3.80 327	2.73 317	5.04 337	2.11 330	1.96 312	3.54 324	1.91 304	3.93 316

XX-Stereo	4.69 323	0.19 77	0.24 177	0.27 187	0.16 98	0.42 234	0.32 197	0.35 161	0.21 140	0.73 281	1.64 295	0.46 199	0.38 213	0.30 177	0.95 138	1.09 246	0.43 190	0.38 215	1.25 240	0.47 212	1.42 230	1.54 230	0.21 193	0.17 132	110.85 349	0.46 213	1.00 264	0.84 235

LSM0	4.83 324	0.52 267	0.57 273	0.78 276	0.66 280	0.81 280	1.26 290	1.10 302	1.08 294	0.88 298	1.65 297	1.82 288	2.45 295	0.40 229	38.07 347	52.94 347	0.87 267	0.61 281	5.33 296	1.09 302	2.57 313	3.54 327	0.43 260	0.69 296	0.94 281	2.15 310	1.61 293	5.62 328

KSHMR	5.12 325	2.29 314	1.47 319	20.10 339	3.65 328	5.24 329	9.39 333	1.58 317	6.86 332	1.38 314	1.49 289	2.35 297	27.00 345	4.39 327	4.91 275	1.96 301	1.66 298	1.12 319	15.45 330	1.19 307	2.92 322	2.14 287	4.07 330	1.21 323	7.00 334	2.72 319	1.95 305	2.80 300

zero-FE	5.34 326	0.32 219	0.17 106	27.02 344	1.78 320	37.04 348	12.26 338	0.36 178	0.65 269	2.17 323	1.17 272	25.79 341	4.97 315	0.43 235	2.31 222	0.87 227	2.76 313	2.15 328	2.47 273	0.43 192	14.67 339	2.09 284	0.16 152	0.23 191	0.29 144	1.00 273	0.41 131	0.34 152

TorneroNet	5.38 327	2.29 314	1.20 312	17.70 338	6.11 335	4.86 326	6.44 329	2.12 321	4.67 328	1.56 316	7.04 323	11.27 328	24.96 339	4.04 321	5.06 279	1.56 285	3.02 316	0.79 301	14.79 329	1.88 320	2.79 317	2.59 315	3.47 325	0.89 308	6.89 333	2.63 316	1.30 278	3.48 311

ACV-stereo	5.83 328	11.12 336	0.40 246	0.64 272	0.34 229	6.32 331	4.79 323	4.59 331	0.50 254	0.65 257	0.85 249	1.68 287	8.74 322	4.63 328	8.94 315	3.51 329	0.67 256	0.58 278	83.85 348	1.15 305	3.70 326	6.30 334	0.42 259	0.42 249	0.38 200	0.78 253	0.76 241	0.58 209

ktn	6.56 329	5.17 332	14.71 341	5.30 321	4.74 329	9.67 336	6.68 330	7.48 336	12.97 340	1.88 319	2.35 311	27.30 342	21.86 336	4.31 323	5.72 288	1.50 280	4.02 329	1.83 324	15.82 331	4.59 329	2.65 315	2.06 278	3.99 329	1.18 322	2.40 317	1.57 295	2.89 321	2.50 295

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 330	4.50 330	1.31 315	2.75 310	2.71 326	5.17 328	7.48 332	5.91 332	8.23 333	1.63 317	10.81 334	75.58 347	10.28 325	4.33 324	2.18 217	1.44 275	7.17 334	8.31 336	6.88 302	1.67 315	3.57 325	2.90 319	1.30 302	1.13 320	4.31 330	6.17 333	20.85 343	4.05 318

LE_ROB	7.96 331	3.98 327	5.96 335	6.32 328	20.03 343	4.31 323	17.09 340	6.33 333	9.23 335	1.00 307	4.87 320	16.05 334	22.60 337	3.45 318	2.97 242	0.95 231	2.14 308	1.91 325	13.13 327	5.86 332	2.32 307	2.18 294	9.68 343	5.18 336	10.55 337	9.20 336	10.65 336	17.10 341

DGTPSM_ROB	9.57 332	4.02 328	11.10 336	3.15 312	5.69 331	3.62 320	5.37 326	3.67 329	9.11 334	3.26 326	7.88 327	9.79 327	14.19 332	4.73 329	13.10 336	11.13 337	5.27 331	11.44 339	7.09 305	10.27 336	6.42 335	15.33 339	4.54 334	9.05 338	10.05 335	27.51 343	11.07 337	30.63 343

DPSMNet_ROB	11.01 333	4.36 329	11.20 337	3.81 315	5.73 332	4.71 325	5.45 327	3.67 329	9.75 336	4.35 330	13.56 335	11.30 329	26.82 344	5.44 336	13.51 338	12.50 338	6.62 333	12.38 340	14.62 328	10.30 337	7.11 336	16.01 340	4.56 335	9.06 339	11.07 338	27.51 343	11.13 338	30.63 343

HanzoNet	11.30 334	14.06 338	16.74 342	13.89 337	9.10 338	15.60 340	21.20 344	11.16 341	12.45 339	6.15 335	7.25 324	20.77 337	27.41 347	28.53 346	4.84 274	9.79 336	14.66 341	2.80 329	24.65 338	12.81 341	5.39 331	4.27 330	8.60 341	1.63 327	2.70 321	2.61 315	2.55 319	3.43 309

DLNR_Zeroshot_test	11.48 335	37.23 348	0.46 259	54.89 348	0.21 150	0.37 215	49.84 348	0.47 236	0.22 146	0.80 291	0.59 219	0.62 228	0.36 201	3.08 316	63.85 348	73.41 348	9.38 336	5.61 334	2.77 278	0.65 251	1.83 278	1.41 204	0.13 114	0.22 186	0.37 195	0.38 183	0.43 151	0.48 194

BEATNet-Init1	11.60 336	15.45 339	5.36 334	21.04 340	10.14 339	20.37 341	13.59 339	8.80 339	6.63 331	4.42 331	10.00 333	14.23 332	19.35 333	4.04 321	10.43 332	9.21 335	6.50 332	5.00 333	32.12 345	14.67 342	8.25 338	7.49 337	5.66 338	5.23 337	12.24 339	7.07 335	21.30 344	14.66 338

LRCNet_RVC	12.77 337	18.28 342	5.31 333	23.03 342	20.03 343	22.79 343	18.73 342	10.19 340	4.29 327	21.40 344	17.07 340	21.90 338	12.67 331	27.64 345	4.72 272	1.57 287	13.91 340	9.09 337	27.19 341	10.23 335	5.66 333	2.42 310	25.54 346	13.38 342	1.45 300	0.65 242	3.23 327	2.39 292

DPSM_ROB	13.84 338	8.97 334	13.58 339	5.45 322	6.10 333	7.18 332	5.27 324	8.45 337	11.05 337	6.78 336	8.04 328	8.60 325	12.52 328	5.36 334	16.95 339	14.18 339	11.50 338	14.64 341	9.74 317	12.04 338	17.24 340	19.94 343	4.24 331	11.13 340	27.83 344	35.96 346	31.24 346	39.61 346

DPSM	13.84 338	8.97 334	13.58 339	5.45 322	6.10 333	7.18 332	5.27 324	8.45 337	11.05 337	6.78 336	8.04 328	8.60 325	12.52 328	5.36 334	16.95 339	14.18 339	11.50 338	14.64 341	9.74 317	12.04 338	17.24 340	19.94 343	4.24 331	11.13 340	27.83 344	35.96 346	31.24 346	39.61 346

PML	14.72 340	11.16 337	4.09 331	13.72 336	8.87 337	13.75 337	6.38 328	7.25 334	36.05 348	10.34 339	59.29 348	46.05 346	52.59 348	6.65 337	6.70 299	4.81 332	10.30 337	3.77 331	21.46 334	4.87 330	5.83 334	5.51 332	3.98 328	4.24 335	15.02 343	6.06 332	20.81 342	7.86 330

DPSimNet_ROB	19.60 341	30.02 345	12.51 338	29.96 346	26.66 346	21.35 342	18.10 341	23.34 345	23.91 345	14.59 343	30.41 346	25.17 340	25.12 340	12.92 342	12.40 335	9.18 334	23.72 344	11.03 338	37.61 346	12.43 340	24.99 344	8.77 338	13.55 344	15.98 343	13.56 340	10.45 337	19.73 341	21.73 342

HaxPig	22.03 342	23.76 343	21.73 344	25.29 343	25.48 345	24.76 344	26.73 345	22.91 344	21.16 341	29.02 346	26.42 343	24.60 339	19.57 334	25.83 344	24.34 342	21.24 341	25.03 345	26.17 344	24.65 338	23.00 343	18.72 342	16.12 341	29.01 347	21.22 345	10.44 336	12.85 340	9.65 335	15.02 339

MEDIAN_ROB	25.69 343	28.81 344	26.20 345	29.88 345	29.43 347	29.00 345	30.34 346	27.00 347	24.64 346	34.12 347	30.21 345	29.31 343	23.43 338	29.48 347	26.63 343	23.36 343	29.99 346	29.41 346	29.88 342	27.28 346	23.55 343	19.50 342	31.94 348	23.91 348	14.08 342	13.72 341	13.09 340	15.43 340

AVERAGE_ROB	27.45 344	31.37 346	28.57 348	32.97 347	32.12 348	32.15 346	33.40 347	29.93 348	27.60 347	35.93 348	32.13 347	32.22 344	25.90 343	32.99 348	28.90 344	25.88 344	31.46 348	30.17 348	31.78 343	29.24 347	25.48 345	21.56 345	34.85 349	27.16 349	14.02 341	10.69 338	11.65 339	11.07 336

CasAABBNet	27.80 345	18.03 340	27.32 346	10.90 332	12.21 340	14.33 338	10.52 335	16.96 342	22.28 343	13.77 341	16.14 337	17.40 336	25.40 342	10.69 340	34.10 346	28.35 345	23.05 342	29.43 347	19.46 332	24.14 344	34.48 346	39.80 346	8.47 339	22.42 346	56.04 348	72.44 348	62.78 348	79.64 348

FlowAnything	27.85 346	18.03 340	27.34 347	10.94 333	12.29 341	14.36 339	10.56 336	17.06 343	22.31 344	13.81 342	16.29 338	17.36 335	25.24 341	10.81 341	34.02 345	28.46 346	23.06 343	29.40 345	19.47 333	24.22 345	34.52 347	40.11 347	8.49 340	22.48 347	56.03 347	72.70 349	62.83 349	79.78 349

ASD4	27.98 347	34.14 347	19.11 343	22.11 341	15.76 342	34.49 347	19.22 343	25.24 346	22.16 342	27.84 345	27.98 344	36.03 345	27.38 346	22.78 343	22.42 341	22.41 342	30.38 347	24.27 343	27.15 340	30.34 348	51.62 348	47.40 348	17.59 345	18.37 344	29.34 346	34.36 345	26.84 345	38.61 345

GS-Stereo																							0.04 9	0.06 20	0.27 127	0.09 13	0.12 14	0.07 9

FADE		3.50 325	5.27 332	1.16 286	1.35 305	5.02 327	4.00 318	3.21 328	6.49 330	4.80 332	8.62 330		5.81 316	2.31 309	2.42 226	2.64 320	7.84 335	2.86 330	12.56 324	6.33 333	7.32 337	6.35 335	1.84 307	3.02 334	3.89 326	4.29 328	4.35 329	9.54 334

Low-res two-view benchmark