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	0.06 1	0.05 16	0.01 3	0.03 32	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	0.51 8	0.40 9	0.01 1	0.01 9	0.13 16	0.02 8	0.22 28	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 18	0.03 5	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: OmniDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.06 1	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 43	0.01 35	0.47 7	0.33 6	0.03 12	0.01 9	0.11 12	0.01 3	0.11 13	0.10 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 40	0.11 26	0.00 1

S2M2_XL	0.41 62	0.12 46	0.39 110	0.04 42	0.11 67	0.00 1	0.02 93	0.24 83	0.37 145	0.00 1	0.00 1	0.29 74	0.51 171	0.00 1	1.87 71	1.58 125	0.27 92	0.42 134	0.43 40	0.16 68	1.56 128	2.24 134	0.08 137	0.05 56	0.04 48	0.08 69	0.03 5	0.25 101
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
S2M2_L	0.78 106	0.14 49	1.69 229	0.27 121	0.14 77	0.00 1	0.01 59	0.23 81	0.31 141	2.17 217	0.00 1	0.42 103	0.14 86	0.00 1	2.15 88	2.06 171	0.38 115	0.48 144	1.19 83	0.22 96	2.27 147	1.92 111	0.05 122	0.08 91	0.09 76	0.71 142	3.67 159	0.16 91
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.44 66	0.10 38	0.27 56	0.02 20	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.40 101	0.08 59	0.01 35	4.44 206	1.85 153	0.29 94	0.29 103	0.45 42	0.19 79	1.40 115	1.47 95	0.02 80	0.04 47	0.05 54	0.06 60	0.19 36	0.23 96

RAStereo	0.23 42	0.17 59	0.05 23	0.05 47	0.10 63	0.00 1	0.01 59	0.03 34	0.04 37	0.96 159	0.00 1	0.19 46	0.01 6	0.01 35	1.67 59	1.14 80	0.06 35	0.06 28	0.21 27	0.02 8	0.60 61	0.71 58	0.00 1	0.05 56	0.03 36	0.01 18	0.10 23	0.01 36

U	0.20 37	0.12 46	0.02 11	0.06 58	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.01 6	0.00 1	1.57 54	1.16 85	0.03 12	0.07 39	0.45 42	0.07 36	0.45 48	0.85 67	0.00 1	0.02 28	0.07 62	0.00 1	0.06 14	0.02 49

plain	0.45 69	0.37 113	0.43 124	0.16 82	0.37 168	0.00 1	0.00 1	0.74 118	0.08 73	0.01 67	0.00 1	0.53 123	0.09 70	0.04 101	2.41 103	1.80 151	0.25 83	0.31 107	0.93 67	0.10 49	1.31 109	1.36 93	0.00 1	0.23 153	0.13 95	0.02 40	0.25 47	0.09 73

StereoVision	0.11 15	0.10 38	0.02 11	0.04 42	0.03 27	0.00 1	0.02 93	0.04 44	0.03 27	0.03 78	0.00 1	0.17 24	0.02 18	0.03 83	0.99 30	0.75 42	0.05 27	0.01 9	0.29 32	0.03 15	0.15 19	0.07 13	0.00 1	0.05 56	0.03 36	0.00 1	0.06 14	0.00 1

UniTT-Stereo	0.35 56	0.28 85	0.38 107	0.07 67	0.18 99	0.00 1	0.01 59	0.07 57	0.08 73	0.00 1	0.00 1	0.29 74	0.03 24	0.05 110	1.88 73	1.42 110	0.15 60	0.33 117	1.70 101	0.07 36	0.88 83	1.21 88	0.00 1	0.12 113	0.06 59	0.03 50	0.14 34	0.03 52

CASnet	0.75 104	0.51 135	0.49 136	0.23 101	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.50 106	0.18 114	0.06 85	0.06 101	0.54 124	0.36 142	0.01 35	2.44 105	1.35 103	0.50 123	0.41 132	2.34 123	0.25 107	3.65 191	2.36 138	0.02 80	0.14 123	1.63 196	0.05 54	1.61 87	0.23 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo Lap2	0.14 21	0.09 35	0.03 18	0.05 47	0.05 42	0.00 1	0.00 1	0.03 34	0.05 48	0.24 108	0.00 1	0.08 7	0.02 18	0.01 35	1.28 42	1.00 62	0.03 12	0.02 15	0.05 4	0.04 22	0.31 39	0.34 31	0.00 1	0.03 36	0.03 36	0.00 1	0.05 9	0.00 1

TestStereo1	0.81 109	0.91 197	0.22 46	0.06 58	0.16 82	0.00 1	0.01 59	1.08 127	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.26 65	0.57 178	0.12 164	4.26 196	1.66 135	0.18 69	0.19 77	2.84 145	0.09 47	1.37 111	2.51 146	0.01 58	0.06 64	0.09 76	1.26 162	3.75 168	0.05 61

TESTraft	0.86 114	0.88 195	0.32 68	0.05 47	0.16 82	0.00 1	0.00 1	1.51 141	0.06 56	0.69 142	0.00 1	0.33 85	0.64 187	0.20 193	4.51 210	1.67 138	0.18 69	0.16 71	2.63 137	0.25 107	1.10 93	2.24 134	0.07 135	0.08 91	0.10 79	1.62 171	3.71 164	0.04 56

IER	0.59 84	0.45 125	0.27 56	0.30 136	0.16 82	0.00 1	0.01 59	0.42 97	0.11 86	1.09 167	0.07 104	1.35 172	0.04 34	0.20 193	3.17 150	1.08 69	0.20 74	0.13 63	0.73 58	0.40 134	0.51 52	0.64 54	0.21 188	0.07 71	0.08 67	1.01 158	2.92 120	0.28 103

raft_robust	1.21 149	0.70 173	0.61 152	0.27 121	0.19 102	0.00 1	0.00 1	3.05 225	0.22 129	1.18 175	0.03 93	0.34 89	0.69 192	0.07 126	2.94 139	1.76 148	0.57 134	0.63 172	4.95 188	0.19 79	2.98 176	4.81 222	0.01 58	0.19 143	0.97 168	1.39 165	2.87 119	0.98 154

RAFT+CT+SA	0.64 92	0.82 186	0.25 53	0.15 81	0.03 27	0.00 1	0.00 1	2.49 193	0.08 73	0.08 89	0.00 1	0.74 147	0.39 148	0.01 35	1.39 47	1.38 107	0.11 50	0.15 67	2.23 113	0.18 73	0.84 80	2.50 145	0.01 58	0.06 64	0.11 83	0.01 18	3.34 144	0.04 56

SA-5K	0.81 109	0.91 197	0.22 46	0.06 58	0.16 82	0.00 1	0.01 59	1.08 127	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.26 65	0.57 178	0.12 164	4.26 196	1.66 135	0.18 69	0.19 77	2.84 145	0.09 47	1.37 111	2.51 146	0.01 58	0.06 64	0.09 76	1.26 162	3.75 168	0.05 61

Sa-1000	1.25 150	0.27 83	0.51 137	0.28 126	0.23 121	0.00 1	0.00 1	2.78 213	0.10 83	0.01 67	0.01 83	0.34 89	0.50 169	0.59 240	4.62 218	1.70 144	0.69 152	0.83 198	4.47 180	0.43 146	1.38 113	4.54 218	0.01 58	0.24 154	2.01 207	1.81 177	5.02 224	0.39 115

CIPLG	0.87 119	0.19 61	0.67 165	0.27 121	0.21 113	0.00 1	0.20 181	0.19 74	0.50 160	0.07 86	0.12 111	1.16 166	0.08 59	0.21 198	4.78 226	1.50 119	0.68 151	0.22 83	1.92 105	0.18 73	2.28 148	2.98 164	0.04 111	0.27 171	0.66 158	0.09 73	3.80 172	0.12 85

GLC_STEREO	0.76 105	0.44 122	0.48 132	0.22 95	0.24 125	0.00 1	0.00 1	2.40 180	0.19 117	0.15 100	0.04 94	0.27 68	0.14 86	0.02 64	2.55 114	1.82 152	0.46 118	0.24 86	2.26 119	0.30 122	2.66 165	1.47 95	0.05 122	0.08 91	0.05 54	0.07 66	3.59 156	0.32 108

IPLG	1.12 143	0.36 110	0.65 164	0.29 133	0.23 121	0.00 1	0.05 127	2.30 176	0.29 139	0.39 123	0.29 135	0.27 68	0.72 197	0.24 208	5.68 251	1.79 150	1.05 192	0.84 199	2.78 141	0.41 140	0.98 88	4.31 209	0.02 80	0.25 159	0.46 143	1.49 168	3.86 178	0.11 82

IPLGR_C	0.86 114	0.20 65	0.61 152	0.28 126	0.21 113	0.00 1	0.22 185	0.18 72	0.47 155	0.07 86	0.12 111	1.18 167	0.08 59	0.20 193	4.59 215	1.50 119	0.65 144	0.26 92	2.00 108	0.19 79	2.34 153	2.95 161	0.05 122	0.27 171	0.60 153	0.07 66	3.82 174	0.11 82

MIPNet	1.49 168	0.69 172	0.74 171	0.32 140	0.51 179	0.00 1	0.03 113	1.79 150	0.38 147	2.13 216	0.97 184	0.31 79	0.76 202	0.22 205	5.02 236	1.92 160	1.31 206	0.86 200	3.68 173	1.25 211	1.21 100	4.62 219	0.03 101	0.50 216	1.90 203	4.87 235	3.90 180	0.30 105

IPLGR	1.73 183	0.63 167	0.67 165	0.35 156	0.40 172	0.00 1	0.03 113	1.41 137	0.26 135	2.36 219	2.42 216	0.33 85	0.80 206	0.17 182	6.12 263	1.87 154	1.22 203	1.28 233	5.37 190	1.72 232	2.44 159	4.20 204	0.02 80	0.56 223	2.66 226	4.85 234	3.82 174	0.77 139

AASNet	0.18 28	0.44 122	0.26 55	0.08 72	0.08 56	0.00 1	0.08 152	0.03 34	0.05 48	0.26 109	0.00 1	0.16 20	0.03 24	0.01 35	1.06 34	0.60 29	0.08 44	0.03 17	0.08 7	0.16 68	0.24 29	0.64 54	0.00 1	0.03 36	0.00 1	0.01 18	0.38 53	0.03 52

ACRE	0.87 119	0.21 67	0.64 160	0.28 126	0.20 108	0.00 1	0.20 181	0.18 72	0.48 158	0.08 89	0.15 118	1.22 168	0.08 59	0.23 207	4.70 223	1.49 117	0.67 147	0.25 91	1.97 107	0.18 73	2.33 152	2.98 164	0.05 122	0.26 163	0.67 161	0.07 66	3.81 173	0.11 82

CroCo-Stereo	0.18 28	0.07 30	0.02 11	0.05 47	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.02 18	0.00 1	1.54 53	1.07 67	0.04 21	0.03 17	0.65 55	0.04 22	0.32 40	0.73 59	0.00 1	0.02 28	0.03 36	0.01 18	0.08 18	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TestStereo	0.55 77	0.62 162	0.47 131	0.22 95	0.09 59	0.00 1	0.01 59	1.90 161	0.22 129	0.30 113	0.00 1	0.28 71	0.08 59	0.01 35	1.58 55	0.87 47	0.34 102	0.19 77	2.65 139	0.08 43	1.43 116	0.55 49	0.02 80	0.07 71	0.10 79	0.42 121	2.09 101	0.13 87

HCRNet	0.41 62	0.36 110	0.34 82	0.30 136	0.12 70	0.00 1	0.05 127	0.02 22	0.02 16	1.46 196	0.00 1	0.18 33	0.05 43	0.00 1	2.70 121	0.67 37	0.22 77	0.06 28	0.22 28	0.11 52	0.30 36	0.59 50	0.02 80	0.01 12	0.01 10	0.01 18	3.21 138	0.03 52

ARAFT	0.70 99	0.19 61	0.28 59	0.31 138	0.08 56	0.00 1	0.01 59	0.16 70	0.08 73	1.30 184	0.00 1	0.38 95	0.03 24	0.10 158	3.41 168	1.87 154	0.29 94	0.27 101	2.54 131	0.05 28	1.83 138	1.60 105	0.01 58	0.10 105	0.42 139	0.02 40	3.41 146	0.12 85

GMStereo	0.44 66	0.93 199	0.07 26	0.25 109	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.14 69	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.30 78	0.01 6	0.01 35	1.87 71	0.90 52	0.26 88	0.17 73	2.60 134	0.08 43	1.17 98	0.33 30	0.00 1	0.05 56	0.08 67	0.02 40	2.57 110	0.04 56
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.30 50	0.21 67	0.07 26	0.05 47	0.05 42	0.00 1	0.06 137	0.01 6	0.03 27	0.22 104	0.00 1	0.19 46	0.01 6	0.05 110	2.24 90	0.62 32	0.24 82	0.12 56	0.35 36	0.07 36	0.30 36	0.11 17	0.04 111	0.08 91	0.03 36	0.04 52	2.84 118	0.02 49

FADNet	1.92 190	0.44 122	0.60 148	0.54 185	1.05 212	0.00 1	2.95 256	0.78 119	0.38 147	0.81 149	0.61 167	2.40 190	0.47 163	0.65 242	5.57 248	1.73 145	0.69 152	1.08 223	8.93 229	1.61 227	2.36 154	2.52 148	0.09 141	0.36 200	2.54 222	3.77 216	3.43 148	5.46 219

RYNet	0.45 69	0.04 6	0.00 1	0.02 20	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.04 37	0.07 86	0.00 1	0.05 3	0.12 79	0.00 1	4.77 225	0.60 29	0.10 48	1.00 217	0.35 36	0.01 3	0.21 27	0.04 6	0.00 1	0.02 28	0.08 67	3.06 200	1.39 81	0.13 87

TDLM	0.09 11	0.08 34	0.12 36	0.02 20	0.02 14	0.00 1	0.01 59	0.19 74	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.48 113	0.01 6	0.01 35	0.26 1	0.22 1	0.08 44	0.06 28	0.01 1	0.00 1	0.10 9	0.10 15	0.01 58	0.01 12	0.00 1	0.01 18	0.30 52	0.39 115

AANet_RVC	0.25 44	0.05 16	0.29 62	0.06 58	0.19 102	0.00 1	0.23 187	0.03 34	0.17 109	0.35 120	0.01 83	0.07 6	0.04 34	0.01 35	1.37 46	0.48 15	0.10 48	0.06 28	0.43 40	0.17 70	0.10 9	0.25 25	0.03 101	0.05 56	0.02 24	0.06 60	1.15 73	0.89 145

HSM	0.97 129	0.30 95	0.87 182	0.54 185	0.46 176	0.00 1	0.01 59	2.93 220	0.30 140	0.13 96	0.56 159	0.65 136	0.13 80	0.05 110	2.97 140	1.08 69	0.66 145	0.17 73	3.26 161	0.35 127	1.78 136	2.03 120	0.04 111	0.33 195	0.38 132	0.81 148	4.16 197	1.10 156

PDISCO_ROB	1.03 135	0.55 144	0.06 25	0.67 193	0.28 141	0.00 1	0.21 183	0.71 116	0.49 159	1.28 182	0.99 187	0.25 62	0.32 133	0.19 188	3.02 145	2.03 170	0.69 152	1.42 240	2.26 119	0.58 171	2.32 150	3.22 173	0.14 168	0.27 171	1.36 189	0.37 116	3.84 177	0.23 96

DN-CSS_ROB	1.45 166	0.52 140	1.11 195	0.81 198	0.69 196	0.00 1	0.03 113	2.86 219	0.35 144	1.50 197	3.76 236	0.73 146	0.36 142	0.07 126	2.89 133	1.44 112	1.08 196	0.79 189	8.61 220	0.23 98	3.25 185	1.97 112	0.02 80	0.66 227	0.10 79	0.52 131	3.12 133	1.56 169

FSD	0.69 98	0.62 162	0.19 41	0.05 47	0.25 127	0.01 41	0.01 59	0.30 88	0.25 134	0.55 136	0.14 117	1.67 180	0.50 169	0.04 101	2.03 77	2.10 173	0.92 176	0.50 150	1.33 90	0.40 134	2.10 145	2.22 131	0.24 199	0.14 123	0.40 135	0.10 76	0.52 56	0.96 150

DFGA-Net	0.41 62	0.31 99	0.08 31	0.24 105	0.04 37	0.01 41	0.01 59	0.55 111	0.05 48	1.29 183	0.00 1	0.16 20	0.04 34	0.03 83	1.67 59	1.15 82	0.16 64	0.08 45	0.92 66	0.04 22	0.57 57	0.30 26	0.00 1	0.08 91	0.01 10	0.00 1	3.34 144	0.01 36

coex_refinement	0.73 103	1.07 213	0.51 137	0.24 105	0.70 198	0.01 41	0.13 171	0.27 84	1.06 212	0.11 92	1.07 189	0.80 150	0.17 103	0.14 174	2.80 125	0.90 52	0.47 120	0.12 56	2.36 126	0.49 159	0.67 70	0.61 52	0.14 168	0.10 105	0.64 156	0.62 134	3.08 127	0.49 123

G2L-Stereo	0.58 82	0.33 104	0.23 50	0.37 160	0.61 190	0.01 41	0.04 121	0.17 71	0.08 73	0.52 135	0.04 94	0.13 17	0.47 163	0.42 228	2.91 134	0.91 54	0.20 74	0.19 77	1.31 89	0.22 96	1.22 103	0.54 48	0.02 80	0.06 64	0.21 115	0.67 135	3.48 152	0.39 115

CoSv	0.08 8	0.11 43	0.21 44	0.01 8	0.02 14	0.01 41	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.11 15	0.01 6	0.00 1	0.66 15	0.62 32	0.03 12	0.06 28	0.08 7	0.02 8	0.03 1	0.12 19	0.00 1	0.01 12	0.01 10	0.00 1	0.08 18	0.00 1

trnet	0.99 131	0.29 90	0.72 170	0.22 95	0.13 72	0.01 41	0.02 93	2.55 200	0.37 145	0.62 138	0.48 154	0.70 142	0.59 180	0.04 101	2.80 125	3.02 216	0.66 145	0.57 160	2.14 111	0.60 174	2.82 168	2.17 126	0.03 101	0.09 103	1.26 178	0.51 130	2.42 108	0.91 147

MGS-Stereo	0.61 88	0.95 202	0.61 152	0.26 117	0.16 82	0.01 41	0.02 93	0.06 52	0.15 101	0.00 1	0.00 1	0.29 74	0.15 89	0.01 35	5.46 247	0.88 49	0.30 97	0.27 101	0.86 65	0.38 132	1.25 107	1.76 109	0.03 101	0.14 123	0.29 121	0.26 102	1.72 89	0.25 101

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 93	0.06 23	0.35 87	0.17 83	0.16 82	0.01 41	0.01 59	1.78 149	0.20 120	0.14 97	0.16 120	0.41 102	0.17 103	0.02 64	2.91 134	1.69 142	0.26 88	0.38 125	1.18 82	0.12 55	1.54 125	2.66 154	0.01 58	0.06 64	0.16 103	2.28 188	0.22 42	0.33 110

MaDis-Stereo	0.33 54	0.21 67	0.36 98	0.06 58	0.13 72	0.01 41	0.03 113	0.06 52	0.06 56	1.25 181	0.00 1	0.20 51	0.02 18	0.02 64	1.52 51	1.15 82	0.12 52	0.24 86	1.27 86	0.10 49	0.71 71	0.90 71	0.00 1	0.07 71	0.17 105	0.15 86	0.13 32	0.04 56

MIF-Stereo (partial)	0.47 72	0.36 110	0.44 127	0.07 67	0.18 99	0.01 41	0.00 1	0.07 57	0.11 86	0.01 67	0.01 83	0.38 95	0.09 70	0.03 83	2.00 75	1.58 125	0.22 77	0.50 150	0.75 61	0.06 31	1.09 92	0.94 74	0.00 1	0.19 143	0.08 67	0.26 102	2.83 117	0.39 115

Any-RAFT	2.56 209	0.56 146	3.45 259	0.34 147	0.51 179	0.01 41	0.04 121	2.96 222	0.64 176	0.51 132	3.99 239	3.76 203	0.35 137	0.16 177	2.92 137	3.82 241	0.81 168	0.80 194	8.30 218	0.51 162	5.45 247	3.87 186	0.44 229	0.16 136	4.84 259	7.87 267	3.19 136	8.70 242

4D-IteraStereo	0.83 111	0.30 95	1.14 197	0.28 126	0.31 151	0.01 41	0.02 93	2.15 173	0.11 86	0.00 1	0.20 128	0.25 62	0.22 112	0.16 177	2.28 93	1.65 133	0.11 50	0.37 124	2.84 145	0.41 140	2.82 168	2.87 156	0.02 80	0.21 151	0.08 67	0.22 98	3.10 129	0.35 112

LoS_RVC	1.09 139	1.51 229	0.60 148	0.05 47	0.49 177	0.01 41	0.08 152	0.22 78	0.74 184	1.72 200	0.23 129	0.56 129	0.63 185	0.12 164	3.15 148	2.90 208	0.69 152	1.79 254	3.27 162	0.50 160	4.03 204	3.48 178	0.21 188	0.07 71	0.33 124	0.47 126	0.70 61	0.96 150

tt_ll	1.09 139	1.51 229	0.60 148	0.05 47	0.49 177	0.01 41	0.08 152	0.22 78	0.74 184	1.72 200	0.23 129	0.56 129	0.63 185	0.12 164	3.15 148	2.90 208	0.69 152	1.79 254	3.27 162	0.50 160	4.03 204	3.48 178	0.21 188	0.07 71	0.33 124	0.47 126	0.70 61	0.96 150

SA	0.95 128	0.82 186	0.44 127	0.21 91	0.23 121	0.01 41	0.00 1	2.73 210	0.12 92	0.02 74	0.00 1	0.39 98	0.39 148	0.36 222	2.49 109	1.61 128	0.31 98	0.47 143	3.23 158	0.20 88	1.23 104	3.19 171	0.01 58	0.18 140	0.41 137	1.70 173	4.81 215	0.10 79

iRaftStereo_RVC	0.22 40	0.19 61	0.35 87	0.22 95	0.11 67	0.01 41	0.00 1	0.04 44	0.07 62	0.00 1	0.00 1	0.22 57	0.10 77	0.03 83	1.13 37	0.87 47	0.16 64	0.06 28	0.37 38	0.11 52	0.95 85	0.62 53	0.00 1	0.02 28	0.08 67	0.00 1	0.11 26	0.03 52

CREStereo++_RVC	0.99 131	0.21 67	1.16 201	0.28 126	0.36 166	0.01 41	0.05 127	2.06 169	0.27 136	0.62 138	0.08 107	0.46 110	0.14 86	0.05 110	2.55 114	2.70 203	0.74 160	0.50 150	2.59 133	0.24 103	2.97 174	2.20 129	0.09 141	0.10 105	0.96 167	0.43 122	4.10 195	0.79 141
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
raftrobust	0.86 114	0.40 118	0.77 174	0.40 167	0.31 151	0.01 41	0.04 121	2.51 195	0.13 95	0.51 132	0.00 1	0.51 117	0.24 120	0.09 149	2.98 142	2.12 175	0.22 77	0.31 107	4.90 187	0.11 52	1.68 134	2.15 124	0.16 175	0.15 128	0.78 163	0.40 119	0.97 70	0.36 113

psm_up	1.01 134	0.60 153	0.96 188	0.38 165	0.75 201	0.01 41	0.03 113	2.33 178	1.18 217	0.78 146	0.00 1	0.94 153	0.09 70	0.45 229	2.41 103	1.18 86	0.62 139	0.44 136	3.67 172	0.32 124	1.14 96	0.85 67	0.00 1	0.58 224	1.06 172	1.42 167	3.75 168	1.44 164

UPFNet	0.44 66	0.29 90	0.59 145	0.21 91	0.26 136	0.01 41	0.02 93	0.08 61	0.08 73	0.39 123	0.00 1	0.27 68	0.03 24	0.24 208	3.08 146	0.92 56	0.14 58	0.12 56	0.57 52	0.31 123	0.36 41	0.39 34	0.01 58	0.12 113	0.02 24	0.01 18	3.44 149	0.05 61

CREStereo	1.03 135	0.31 99	0.74 171	0.24 105	0.16 82	0.01 41	0.04 121	2.66 207	0.55 166	0.63 140	0.56 159	0.71 143	0.59 180	0.05 110	2.97 140	3.31 229	0.60 136	0.43 135	2.12 110	0.57 169	3.00 177	2.30 137	0.06 131	0.12 113	1.18 176	0.53 132	2.42 108	0.88 142
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.58 82	0.32 103	0.38 107	0.23 101	0.26 136	0.01 41	0.06 137	0.06 52	0.12 92	1.22 180	0.70 177	0.14 19	0.15 89	0.09 149	2.33 100	1.33 102	0.37 111	0.24 86	1.13 78	0.15 64	0.97 87	1.51 99	0.06 131	0.07 71	0.08 67	0.08 69	3.08 127	0.47 121

PMTNet	1.28 153	0.58 149	0.96 188	0.28 126	0.22 119	0.01 41	0.16 175	0.50 106	0.57 170	0.72 145	0.35 141	0.54 124	0.48 165	0.09 149	3.27 160	3.32 230	0.72 158	0.39 127	6.17 197	0.35 127	3.67 193	2.41 144	0.09 141	0.12 113	3.12 238	1.00 157	1.23 76	3.32 199

FADNet-RVC	1.64 182	0.31 99	0.64 160	0.33 141	1.19 219	0.01 41	2.53 250	0.57 112	0.22 129	1.03 163	0.32 140	6.04 238	0.29 129	0.32 219	4.47 207	1.90 158	0.62 139	0.78 187	6.45 201	1.80 236	1.85 139	2.02 119	0.19 183	0.52 219	1.78 200	1.74 176	3.10 129	3.15 195

BEATNet_4x	1.40 156	0.54 143	0.27 56	0.13 79	0.27 138	0.01 41	0.10 159	1.80 151	1.74 237	0.41 127	0.53 155	0.82 151	0.59 180	0.54 232	4.30 200	2.92 212	1.87 229	1.84 258	1.39 91	0.71 181	4.68 218	6.21 270	0.02 80	0.81 233	0.21 115	0.40 119	3.69 160	0.96 150

R-Stereo Train	2.16 194	1.08 214	1.57 224	0.84 200	0.19 102	0.01 41	0.01 59	2.05 166	1.01 208	1.37 191	2.45 218	1.50 177	0.46 160	0.21 198	3.23 157	4.53 251	1.62 221	1.05 219	7.07 205	1.09 201	4.86 230	5.93 260	0.04 111	0.31 188	2.48 218	4.63 229	3.10 129	5.74 221

RAFT-Stereo	2.16 194	1.08 214	1.57 224	0.84 200	0.19 102	0.01 41	0.01 59	2.05 166	1.01 208	1.37 191	2.45 218	1.50 177	0.46 160	0.21 198	3.23 157	4.53 251	1.62 221	1.05 219	7.07 205	1.09 201	4.86 230	5.93 260	0.04 111	0.31 188	2.48 218	4.63 229	3.10 129	5.74 221
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.59 84	0.16 58	0.10 34	0.06 58	0.07 51	0.01 41	0.02 93	1.76 147	0.82 192	0.11 92	0.00 1	0.68 139	0.28 127	0.11 161	2.51 111	1.02 63	0.25 83	0.13 63	0.63 54	0.24 103	1.43 116	1.56 104	0.01 58	0.12 113	0.02 24	0.16 88	3.32 142	0.42 120
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
iResNet_ROB	1.07 138	0.65 168	0.30 63	0.45 178	0.30 149	0.01 41	0.02 93	3.10 227	0.12 92	1.34 188	0.00 1	0.66 137	0.35 137	0.04 101	4.37 203	1.65 133	0.54 132	0.49 146	5.83 195	0.29 119	1.30 108	0.87 69	0.20 186	0.26 163	0.16 103	0.84 151	3.74 165	1.12 157

MM-Stereo_test3	0.07 6	0.04 6	0.02 11	0.00 1	0.01 7	0.02 70	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 16	0.03 24	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 12	0.00 1	0.15 18	0.07 36	0.05 2	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.06 60	0.38 53	0.06 67

MM-Stereo_test2	0.13 17	0.04 6	0.07 26	0.00 1	0.02 14	0.02 70	0.00 1	0.01 6	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.02 18	0.00 1	0.76 18	0.59 27	0.07 39	0.05 23	0.18 22	0.28 118	0.29 35	0.53 47	0.01 58	0.01 12	0.08 67	0.20 96	0.04 7	0.00 1

GCAP-BAT	1.42 157	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 295	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 223	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

test_for_model	1.42 157	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 295	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 223	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

testlalala2	1.42 157	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 295	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 223	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

MyStereo04	2.04 191	0.66 169	0.91 185	0.69 194	0.82 206	0.02 70	0.04 121	2.62 204	0.91 200	2.83 233	0.75 180	1.37 173	0.09 70	0.08 140	5.03 237	3.04 219	0.58 135	0.72 182	10.25 244	1.62 228	4.78 219	3.27 175	0.94 256	0.69 228	2.62 224	4.29 224	4.75 214	0.65 136

testlalala	1.42 157	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 295	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 223	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

testlalala_base	1.42 157	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 295	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 223	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

GCAP-Stereo	1.42 157	0.61 155	0.40 115	0.25 109	0.16 82	0.02 70	0.07 142	2.44 187	0.20 120	0.00 1	0.00 1	4.08 209	0.22 112	0.07 126	2.09 80	2.28 184	11.83 295	0.32 109	3.20 151	0.26 109	4.81 223	2.01 113	0.13 160	0.07 71	0.12 87	0.32 109	1.72 89	0.54 128

anonymousdsp2	0.70 99	0.27 83	0.28 59	0.23 101	0.07 51	0.02 70	0.02 93	1.36 135	0.08 73	0.02 74	0.59 163	0.29 74	0.16 98	0.08 140	1.51 50	1.55 123	0.25 83	0.32 109	3.52 168	0.55 167	1.55 127	3.00 167	0.02 80	0.07 71	0.13 95	0.15 86	2.70 114	0.01 36

LoS	1.87 188	0.22 73	0.38 107	0.22 95	0.14 77	0.02 70	0.06 137	15.85 301	0.90 199	3.42 254	0.71 178	0.95 155	0.83 214	0.21 198	3.22 156	3.63 239	1.18 201	0.90 205	2.95 148	0.64 176	5.08 237	3.80 184	0.22 196	0.17 138	2.26 211	0.82 149	1.23 76	0.52 124
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
FINET	0.37 59	0.14 49	0.45 129	0.18 85	0.08 56	0.02 70	0.01 59	0.34 90	0.17 109	0.01 67	0.30 137	0.56 129	0.19 106	0.02 64	2.46 108	1.20 89	0.26 88	0.09 48	1.10 76	0.14 60	0.72 73	0.31 28	0.04 111	0.14 123	0.03 36	0.10 76	0.84 68	0.05 61

delet	0.19 35	0.07 30	0.25 53	0.06 58	0.04 37	0.02 70	0.02 93	0.01 6	0.04 37	0.34 116	0.00 1	0.10 11	0.03 24	0.02 64	1.36 45	0.46 12	0.16 64	0.05 23	0.13 16	0.05 28	0.13 16	0.18 22	0.00 1	0.04 47	0.00 1	0.01 18	1.41 82	0.02 49

DMCA	0.27 46	0.37 113	0.20 42	0.17 83	0.09 59	0.02 70	0.01 59	0.02 22	0.04 37	0.59 137	0.00 1	0.34 89	0.05 43	0.01 35	1.81 69	0.88 49	0.31 98	0.12 56	0.22 28	0.10 49	0.38 42	0.23 24	0.00 1	0.03 36	0.03 36	0.06 60	1.19 74	0.15 89

iResNetv2_ROB	1.26 151	0.75 179	0.32 68	1.29 217	0.33 161	0.02 70	0.02 93	3.19 231	0.20 120	2.00 212	0.29 135	2.24 187	0.41 150	0.06 121	3.64 179	1.45 114	0.75 161	0.13 63	5.77 193	0.43 146	2.86 170	1.71 107	0.16 175	0.37 202	0.38 132	0.47 126	4.08 192	0.72 137

MM-Stereo_test1	0.07 6	0.04 6	0.08 31	0.00 1	0.01 7	0.03 85	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.03 24	0.00 1	0.55 9	0.45 11	0.04 21	0.00 1	0.18 22	0.06 31	0.07 5	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.03 36	0.08 69	0.05 9	0.00 1

CAS	0.79 107	0.21 67	0.34 82	0.21 91	0.19 102	0.03 85	0.14 173	0.21 77	0.63 175	1.19 177	0.16 120	0.33 85	0.78 204	0.13 170	2.72 122	1.66 135	0.85 171	0.71 181	1.12 77	0.46 152	2.41 158	2.37 139	0.03 101	0.08 91	0.11 83	0.69 138	1.69 88	1.95 177

raft+_RVC	0.49 74	0.38 116	0.37 106	0.34 147	0.21 113	0.03 85	0.04 121	2.29 175	0.09 80	0.00 1	0.00 1	0.25 62	0.08 59	0.02 64	1.79 68	1.24 91	0.29 94	0.09 48	2.37 128	0.24 103	0.77 77	1.09 82	0.00 1	0.06 64	0.07 62	0.12 80	0.57 58	0.36 113

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 93	0.29 90	0.60 148	0.37 160	0.27 138	0.03 85	0.02 93	0.96 124	0.11 86	1.34 188	0.00 1	0.28 71	0.08 59	0.01 35	1.83 70	1.32 99	0.26 88	0.11 53	3.40 165	0.24 103	0.79 78	0.89 70	0.00 1	0.19 143	0.38 132	0.22 98	3.31 141	0.15 89

AFF-stereo	0.55 77	0.29 90	0.41 121	0.33 141	0.09 59	0.03 85	0.00 1	0.38 95	0.10 83	1.17 174	0.01 83	0.32 82	0.06 53	0.00 1	1.52 51	1.24 91	0.15 60	0.59 164	3.40 165	0.07 36	0.54 54	0.60 51	0.00 1	0.07 71	0.13 95	0.06 60	3.05 125	0.10 79

UNet	0.56 80	0.30 95	0.39 110	0.26 117	0.19 102	0.03 85	0.08 152	0.52 110	0.13 95	1.15 171	0.00 1	0.44 106	0.16 98	0.16 177	2.13 86	1.28 96	0.34 102	0.20 81	1.42 92	0.19 79	0.62 63	0.50 42	0.13 160	0.24 154	0.03 36	0.26 102	3.32 142	0.62 134

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 131	0.82 186	0.34 82	0.18 85	0.43 175	0.03 85	1.10 221	1.20 130	2.50 250	2.06 213	0.11 110	0.69 141	0.07 56	0.54 232	3.65 180	0.91 54	0.19 73	0.22 83	1.65 100	0.15 64	0.73 74	0.92 72	0.08 137	0.18 140	0.11 83	3.29 206	2.58 112	2.09 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	2.82 216	0.49 132	0.17 40	0.38 165	0.79 205	0.03 85	0.10 159	1.16 129	8.93 288	0.14 97	2.49 220	0.55 126	31.02 306	0.57 234	5.58 249	3.32 230	1.73 224	0.91 207	2.53 130	0.88 191	2.92 171	7.18 283	0.15 171	0.53 220	0.55 148	0.69 138	1.43 83	0.88 142

VIP-Stereo	0.16 24	0.11 43	0.35 87	0.01 8	0.02 14	0.04 93	0.00 1	0.01 6	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.21 55	0.05 43	0.00 1	1.10 36	0.96 58	0.05 27	0.11 53	0.20 25	0.07 36	0.45 48	0.11 17	0.00 1	0.04 47	0.06 59	0.01 18	0.12 30	0.10 79

AIO-test2	0.06 1	0.09 35	0.01 3	0.00 1	0.09 59	0.04 93	0.01 59	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 34	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 3	0.00 1	0.03 2	0.03 15	0.05 2	0.06 12	0.00 1	0.16 136	0.05 54	0.01 18	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	1.43 163	0.31 99	1.73 231	0.33 141	0.32 156	0.04 93	0.32 193	0.43 100	0.32 142	0.04 81	0.00 1	3.38 199	0.44 154	0.07 126	2.86 130	3.30 228	0.96 182	0.79 189	3.65 170	0.79 187	3.64 190	4.40 211	0.04 111	0.40 204	2.93 234	2.14 184	4.74 213	0.18 94

rafts_anoy	0.62 90	0.28 85	0.70 167	0.37 160	0.21 113	0.04 93	0.00 1	2.53 197	0.14 99	0.01 67	0.00 1	0.10 11	0.04 34	0.02 64	2.50 110	1.45 114	0.32 100	0.36 122	1.92 105	0.17 70	1.38 113	0.99 77	0.00 1	0.18 140	0.53 146	0.73 143	0.73 64	1.01 155

RAFT + AFF	0.41 62	0.04 6	0.01 3	0.22 95	0.02 14	0.04 93	0.00 1	0.03 34	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.28 71	0.02 18	0.01 35	4.88 231	0.92 56	0.35 104	0.02 15	2.33 122	0.03 15	0.65 65	0.50 42	0.01 58	0.12 113	0.15 102	0.10 76	0.24 46	0.01 36

DSFCA	0.70 99	0.43 120	0.51 137	0.29 133	0.58 188	0.04 93	0.59 203	0.22 78	0.54 163	0.49 131	0.56 159	0.33 85	0.08 59	0.04 101	2.86 130	1.28 96	0.67 147	0.73 183	1.00 70	0.44 149	1.01 91	1.14 85	0.21 188	0.24 154	0.54 147	0.82 149	2.81 116	0.47 121

CFNet	0.57 81	0.46 129	0.64 160	0.43 174	0.34 164	0.04 93	0.00 1	0.58 113	0.09 80	0.66 141	0.05 99	0.64 135	0.07 56	0.05 110	2.25 91	0.65 34	0.35 104	0.06 28	0.73 58	0.34 125	0.85 82	0.73 59	0.00 1	0.08 91	0.45 142	0.16 88	3.22 139	1.51 167

NLCSM	0.11 15	0.03 2	0.01 3	0.00 1	0.01 7	0.05 100	0.07 142	0.00 1	0.00 1	0.05 84	0.00 1	0.17 24	0.00 1	0.00 1	0.62 13	0.54 21	0.03 12	0.06 28	0.33 34	0.19 79	0.61 62	0.19 23	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.08 18	0.00 1

AIO-test1	0.08 8	0.03 2	0.03 18	0.01 8	0.07 51	0.05 100	0.00 1	0.01 6	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 34	0.00 1	0.68 16	0.55 23	0.02 3	0.00 1	0.11 12	0.19 79	0.12 14	0.15 20	0.00 1	0.01 12	0.01 10	0.01 18	0.01 2	0.00 1

CES	1.20 147	0.24 77	0.35 87	0.13 79	0.18 99	0.05 100	0.08 152	5.35 274	0.78 190	0.43 128	0.31 138	0.83 152	0.86 216	0.16 177	3.20 151	3.22 225	1.12 199	1.06 222	1.51 95	1.05 198	4.23 208	3.19 171	0.08 137	0.09 103	0.19 111	0.34 115	1.07 72	2.23 186

s12784h	2.07 192	2.29 251	2.24 240	1.60 224	0.69 196	0.05 100	0.03 113	2.13 172	0.55 166	1.19 177	0.13 116	1.61 179	0.68 191	0.04 101	3.20 151	3.09 220	0.78 163	0.41 132	3.50 167	0.43 146	5.42 246	2.92 160	0.11 153	0.12 113	2.64 225	1.70 173	6.64 251	11.65 259

CFNet_pseudo	0.86 114	0.52 140	0.57 141	0.44 176	0.52 185	0.05 100	0.02 93	0.60 114	0.10 83	0.93 156	0.12 111	0.71 143	0.30 131	0.51 231	4.66 220	1.68 140	0.33 101	0.32 109	2.61 135	0.34 125	0.96 86	1.53 100	0.55 238	0.13 120	0.49 144	0.50 129	2.17 103	1.63 172

RALCasStereoNet	0.70 99	0.30 95	0.84 180	0.37 160	0.28 141	0.05 100	0.12 167	2.12 171	0.13 95	1.03 163	0.04 94	0.50 116	0.15 89	0.03 83	2.37 101	1.67 138	0.23 80	0.24 86	1.26 85	0.14 60	1.21 100	2.03 120	0.01 58	0.11 112	0.34 127	1.39 165	0.78 66	1.25 160

CVANet_RVC	0.21 39	0.15 53	0.61 152	0.42 173	0.06 49	0.06 106	0.01 59	1.53 142	0.05 48	0.08 89	0.04 94	0.62 134	0.04 34	0.03 83	0.46 6	0.32 5	0.14 58	0.09 48	0.05 4	0.01 3	0.19 22	0.07 13	0.00 1	0.03 36	0.00 1	0.01 18	0.55 57	0.08 71

Pointernet	0.06 1	0.04 6	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.07 107	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 104	0.10 11	0.01 6	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 3	0.00 1	0.04 3	0.06 31	0.10 9	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 7	0.18 94

test_4	0.60 87	0.10 38	0.53 140	0.29 133	0.13 72	0.07 107	0.22 185	0.09 63	0.07 62	0.03 78	0.00 1	0.68 139	0.15 89	0.08 140	2.06 78	1.55 123	0.12 52	0.39 127	1.82 103	0.18 73	1.12 94	2.11 123	0.01 58	0.07 71	0.20 113	0.30 107	3.49 153	0.24 99

LMCR-Stereo	0.97 129	0.53 142	0.59 145	0.28 126	0.25 127	0.07 107	0.02 93	1.39 136	0.28 137	0.34 116	0.12 111	0.74 147	0.15 89	0.12 164	3.20 151	1.88 157	1.07 195	0.36 122	5.87 196	1.71 230	2.10 145	2.39 140	0.02 80	0.33 195	0.35 129	0.38 117	1.44 84	0.34 111

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 72	0.10 38	0.33 76	0.05 47	0.16 82	0.08 110	0.00 1	0.12 67	0.23 133	0.03 78	0.04 94	0.46 110	0.15 89	0.01 35	1.97 74	1.14 80	0.25 83	0.44 136	1.88 104	0.20 88	1.65 129	2.18 128	0.15 171	0.07 71	0.04 48	0.14 85	0.78 66	0.06 67

EGLCR-Stereo	1.26 151	0.21 67	1.76 233	0.07 67	0.25 127	0.08 110	0.02 93	0.49 105	0.55 166	0.11 92	0.45 152	0.58 133	0.67 190	0.03 83	2.32 98	2.67 202	0.93 179	1.20 232	4.21 178	0.19 79	4.10 207	4.78 221	0.05 122	0.13 120	0.64 156	0.67 135	6.56 250	0.32 108

ADLNet	0.67 97	0.96 204	0.10 34	0.21 91	0.23 121	0.08 110	0.01 59	1.26 132	0.09 80	0.32 114	0.06 101	2.28 189	0.08 59	0.18 186	3.28 161	1.03 64	0.35 104	0.11 53	0.54 49	0.18 73	0.54 54	1.10 83	0.00 1	0.03 36	0.88 166	0.68 137	3.16 134	0.28 103

STTStereo	1.06 137	0.85 192	0.57 141	0.36 158	0.29 144	0.08 110	0.64 206	0.43 100	1.56 230	1.40 194	0.26 131	1.95 184	0.07 56	0.29 215	4.26 196	1.06 66	0.25 83	0.23 85	1.16 79	0.14 60	1.46 120	0.84 65	0.12 157	0.10 105	0.07 62	1.81 177	3.51 154	4.84 212

MoCha-V2	0.13 17	0.06 23	0.31 65	0.01 8	0.05 42	0.09 114	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.18 105	0.00 1	0.84 23	0.47 14	0.07 39	0.00 1	0.09 9	0.15 64	0.26 30	0.49 41	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.08 69	0.02 3	0.00 1

anonymousdsp	0.27 46	0.09 35	0.36 98	0.24 105	0.05 42	0.09 114	0.00 1	0.03 34	0.05 48	0.00 1	0.28 133	0.19 46	0.15 89	0.00 1	1.24 40	0.84 46	0.12 52	0.10 51	0.29 32	0.18 73	0.42 45	1.05 80	0.02 80	0.05 56	0.01 10	0.01 18	1.54 86	0.00 1

AACVNet	0.85 113	0.56 146	0.35 87	0.58 189	0.67 194	0.09 114	0.01 59	0.35 92	0.19 117	0.17 101	0.15 118	0.45 109	0.24 120	0.19 188	2.81 127	1.91 159	0.48 122	0.38 125	1.44 93	0.23 98	1.44 118	1.22 90	0.33 212	0.08 91	0.50 145	1.57 169	4.09 193	2.39 189

111111	0.13 17	0.02 1	0.03 18	0.01 8	0.02 14	0.10 117	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.01 83	0.18 33	0.05 43	0.01 35	0.85 25	0.48 15	0.05 27	0.06 28	0.33 34	0.02 8	0.20 23	0.84 65	0.00 1	0.01 12	0.02 24	0.05 54	0.02 3	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 28	0.03 2	0.05 23	0.02 20	0.02 14	0.10 117	0.00 1	0.01 6	0.03 27	0.00 1	0.07 104	0.18 33	0.03 24	0.01 35	0.89 26	0.54 21	0.04 21	0.08 45	0.50 45	0.02 8	0.15 19	0.67 56	0.00 1	0.01 12	0.02 24	0.01 18	1.27 79	0.00 1

AEACV	0.25 44	0.71 175	0.36 98	0.04 42	0.03 27	0.10 117	0.00 1	0.02 22	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.13 80	0.02 64	1.22 39	0.79 44	0.05 27	0.26 92	0.73 58	0.29 119	0.63 64	0.50 42	0.12 157	0.04 47	0.01 10	0.21 97	0.29 50	0.00 1

RASNet	0.63 91	0.18 60	0.57 141	0.41 172	0.28 141	0.10 117	0.05 127	0.94 122	0.14 99	1.07 166	0.09 109	0.48 113	0.34 136	0.02 64	1.28 42	1.47 116	0.35 104	0.21 82	0.99 69	0.02 8	1.15 97	1.53 100	0.10 146	0.34 197	0.22 117	0.30 107	3.55 155	0.73 138

IGEV-Stereo+	0.37 59	1.03 207	0.03 18	0.11 77	0.12 70	0.11 121	0.00 1	0.09 63	0.11 86	0.02 74	0.99 187	0.31 79	0.30 131	0.02 64	1.32 44	1.22 90	0.02 3	0.26 92	1.29 88	0.23 98	0.84 80	1.24 91	0.10 146	0.01 12	0.02 24	0.22 98	0.08 18	0.00 1

RSM++	0.10 13	0.05 16	0.36 98	0.02 20	0.01 7	0.11 121	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.08 59	0.00 1	0.77 19	0.52 20	0.02 3	0.04 19	0.10 11	0.03 15	0.20 23	0.16 21	0.00 1	0.03 36	0.01 10	0.00 1	0.11 26	0.00 1

RSM	0.10 13	0.05 16	0.36 98	0.02 20	0.02 14	0.11 121	0.00 1	0.01 6	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.05 43	0.00 1	0.60 11	0.49 17	0.01 1	0.04 19	0.15 18	0.03 15	0.20 23	0.03 3	0.00 1	0.02 28	0.02 24	0.19 93	0.05 9	0.00 1

MIM_Stereo	0.55 77	0.13 48	0.43 124	0.34 147	0.22 119	0.11 121	0.02 93	2.05 166	0.07 62	0.00 1	0.01 83	0.23 58	0.09 70	0.03 83	2.07 79	1.15 82	0.15 60	0.39 127	2.56 132	0.27 116	1.24 106	0.94 74	0.06 131	0.13 120	0.18 108	0.19 93	1.72 89	0.17 93

test_5	0.54 75	0.60 153	0.22 46	0.02 20	0.02 14	0.11 121	0.01 59	2.77 212	0.04 37	0.00 1	1.10 190	0.44 106	0.45 155	0.00 1	1.47 48	1.13 77	0.08 44	0.10 51	1.01 71	0.04 22	0.43 46	1.34 92	0.00 1	0.05 56	0.07 62	0.00 1	2.98 123	0.01 36

test-3	1.53 169	1.03 207	1.25 205	0.40 167	0.31 151	0.11 121	0.06 137	2.79 215	0.17 109	0.35 120	0.44 150	4.06 206	0.35 137	0.03 83	2.84 128	1.63 131	0.37 111	0.57 160	8.86 226	0.46 152	3.20 182	5.38 237	0.02 80	0.27 171	0.61 155	0.95 154	3.95 181	0.88 142

test_1	1.53 169	1.05 210	1.24 204	0.40 167	0.31 151	0.11 121	0.06 137	2.78 213	0.17 109	0.32 114	0.42 148	4.06 206	0.36 142	0.03 83	2.84 128	1.62 130	0.37 111	0.57 160	8.88 227	0.46 152	3.22 184	5.38 237	0.02 80	0.27 171	0.60 153	0.95 154	3.95 181	0.90 146

test_3	1.56 175	1.14 216	1.14 197	0.44 176	0.32 156	0.11 121	0.07 142	2.84 218	0.16 108	0.39 123	0.43 149	4.16 215	0.36 142	0.03 83	2.91 134	1.52 122	0.41 116	0.59 164	8.96 230	0.46 152	3.12 181	5.36 236	0.02 80	0.25 159	0.85 164	1.20 161	3.83 176	0.95 148

CFNet_RVC	0.86 114	0.59 151	0.74 171	0.33 141	0.32 156	0.11 121	0.02 93	0.11 65	0.17 109	0.87 154	0.74 179	0.57 132	0.16 98	0.08 140	3.11 147	1.19 88	0.50 123	0.34 119	1.28 87	0.15 64	1.68 134	1.48 98	0.02 80	0.25 159	0.86 165	1.89 180	3.64 158	2.13 183

LG-Stereo	0.13 17	0.04 6	0.02 11	0.02 20	0.07 51	0.12 130	0.00 1	0.02 22	0.04 37	0.00 1	0.55 158	0.43 105	0.00 1	0.00 1	0.78 21	0.59 27	0.02 3	0.06 28	0.45 42	0.04 22	0.14 17	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 76	0.05 9	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.23 42	0.19 61	0.23 50	0.01 8	0.05 42	0.12 130	0.01 59	0.02 22	0.03 27	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.03 24	0.00 1	1.06 34	0.66 35	0.08 44	0.12 56	0.20 25	0.02 8	0.43 46	0.42 37	0.00 1	0.02 28	0.01 10	0.02 40	2.26 105	0.06 67

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 31	0.01 8	0.00 1	0.12 130	0.27 190	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 110	0.43 4	0.28 3	0.02 3	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.08 67	0.00 1	0.05 9	0.00 1

GMOStereo	0.91 121	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 176	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 188	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

error version	0.91 121	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 176	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 188	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

test-v	0.91 121	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 176	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 188	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

test-2	0.91 121	0.15 53	0.61 152	0.34 147	0.25 127	0.12 130	0.05 127	2.40 180	0.15 101	0.00 1	0.18 123	0.51 117	0.45 155	0.02 64	2.30 94	1.97 163	0.53 128	0.70 176	2.24 114	0.41 140	1.67 130	3.92 188	0.01 58	0.15 128	1.33 185	0.13 81	3.95 181	0.09 73

RAFT	0.18 28	0.04 6	0.33 76	0.02 20	0.00 1	0.12 130	0.12 167	0.94 122	0.01 6	0.70 143	0.00 1	0.17 24	0.00 1	0.01 35	0.57 10	0.46 12	0.03 12	0.00 1	0.06 6	0.21 91	0.14 17	0.50 42	0.00 1	0.00 1	0.02 24	0.00 1	0.27 49	0.00 1

PA-Net	1.61 181	0.81 185	1.43 216	0.27 121	1.99 246	0.12 130	0.34 194	0.19 74	1.90 240	0.85 152	0.41 144	0.24 61	0.20 107	0.78 248	4.61 217	1.44 112	0.17 67	0.26 92	1.08 75	0.53 165	1.44 118	3.18 170	0.65 245	0.44 213	0.99 170	7.71 266	1.78 97	9.78 253
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo	0.14 21	0.04 6	0.36 98	0.01 8	0.03 27	0.13 139	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.05 43	0.00 1	0.61 12	0.42 10	0.04 21	0.07 39	1.51 95	0.06 31	0.12 14	0.04 6	0.00 1	0.01 12	0.01 10	0.02 40	0.12 30	0.00 1

GASTEREO	0.18 28	0.07 30	0.35 87	0.03 32	0.01 7	0.14 140	0.00 1	0.03 34	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.13 80	0.01 35	1.05 33	0.70 38	0.07 39	0.07 39	0.11 12	0.21 91	0.08 6	0.44 38	0.10 146	0.03 36	0.02 24	0.75 145	0.15 35	0.00 1

MSCF	0.18 28	0.07 30	0.35 87	0.03 32	0.02 14	0.14 140	0.00 1	0.03 34	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.13 80	0.01 35	1.01 31	0.71 39	0.07 39	0.06 28	0.11 12	0.23 98	0.09 8	0.51 46	0.09 141	0.03 36	0.02 24	0.76 146	0.11 26	0.00 1

Reg-Stereo(zero)	2.47 204	0.35 107	2.58 248	0.48 180	0.84 208	0.14 140	0.17 176	3.76 250	0.77 186	3.03 240	8.81 287	2.75 196	0.81 207	1.26 265	2.61 117	3.41 235	1.42 214	0.49 146	7.28 207	1.29 213	4.00 198	4.42 214	0.41 220	0.19 143	1.28 179	3.03 198	5.77 237	5.27 214

HI	2.47 204	0.35 107	2.58 248	0.48 180	0.84 208	0.14 140	0.17 176	3.76 250	0.77 186	3.03 240	8.81 287	2.75 196	0.81 207	1.26 265	2.61 117	3.41 235	1.42 214	0.49 146	7.28 207	1.29 213	4.00 198	4.42 214	0.41 220	0.19 143	1.28 179	3.03 198	5.77 237	5.27 214

AIO_rvc	0.29 48	0.29 90	0.34 82	0.03 32	0.02 14	0.14 140	0.10 159	0.02 22	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.09 70	0.01 35	1.58 55	1.03 64	0.04 21	0.18 76	1.71 102	0.04 22	0.56 56	0.92 72	0.14 168	0.01 12	0.13 95	0.03 50	0.13 32	0.01 36

AIO_test	0.35 56	0.45 125	0.42 123	0.03 32	0.02 14	0.14 140	0.23 187	0.12 67	0.04 37	0.00 1	0.00 1	0.19 46	0.09 70	0.00 1	1.60 58	1.26 94	0.06 35	0.08 45	0.80 62	0.06 31	1.12 94	1.01 78	0.18 181	0.01 12	0.19 111	0.45 123	0.99 71	0.01 36

iinet-f	1.47 167	1.20 221	0.32 68	0.82 199	0.13 72	0.14 140	0.10 159	0.42 97	0.21 128	1.93 208	4.19 240	0.19 46	0.21 110	0.08 140	5.12 239	2.54 196	0.23 80	0.30 106	7.71 212	1.00 196	1.95 142	4.30 208	0.21 188	0.17 138	1.25 177	0.16 88	4.11 196	0.62 134

RAFT_CTSACE	0.59 84	0.80 182	0.45 129	0.25 109	0.07 51	0.14 140	0.00 1	2.03 165	0.06 56	0.00 1	0.12 111	0.44 106	0.46 160	0.01 35	1.58 55	1.08 69	0.15 60	0.12 56	0.57 52	0.08 43	0.74 75	2.54 150	0.00 1	0.04 47	0.24 118	0.00 1	3.77 171	0.04 56

DLCB_ROB	0.92 125	0.72 177	0.64 160	0.43 174	0.42 174	0.14 140	0.18 179	0.43 100	0.28 137	0.85 152	0.53 155	1.12 162	0.72 197	0.07 126	2.16 89	1.12 76	0.88 172	0.26 92	0.69 57	0.20 88	1.35 110	1.53 100	0.49 231	0.28 182	4.11 249	2.41 191	2.04 99	0.78 140

LG-Stereo_L1	0.34 55	0.26 79	0.01 3	0.04 42	0.20 108	0.15 149	0.01 59	0.07 57	0.07 62	0.00 1	0.63 173	0.36 92	0.36 142	0.03 83	1.74 66	1.40 109	0.13 57	0.15 67	1.16 79	0.19 79	0.59 60	1.07 81	0.04 111	0.04 47	0.27 120	0.02 40	0.20 38	0.09 73

GREAT-IGEV	0.14 21	0.06 23	0.30 63	0.02 20	0.01 7	0.15 149	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.17 24	0.06 53	0.00 1	0.77 19	0.57 25	0.02 3	0.05 23	0.19 24	0.26 109	0.16 21	0.39 34	0.02 80	0.03 36	0.02 24	0.00 1	0.60 59	0.00 1

DLNR_Zeroshot_test	22.90 308	78.82 341	7.01 286	99.97 341	0.31 151	0.15 149	98.85 341	3.30 238	0.54 163	3.17 247	2.43 217	5.81 235	0.93 220	21.74 306	96.26 342	100.00 345	24.75 317	22.56 327	22.80 285	1.79 235	8.42 291	6.44 272	0.04 111	0.30 187	2.39 216	4.03 219	2.05 100	3.31 198

sCroCo_RVC	1.75 185	0.23 76	0.32 68	0.06 58	0.17 96	0.15 149	0.01 59	0.81 120	1.74 237	1.93 208	0.47 153	1.08 157	0.82 209	0.09 149	3.32 165	4.94 268	2.31 238	1.73 252	5.18 189	2.00 246	5.82 251	5.83 253	0.10 146	0.26 163	0.59 152	1.60 170	4.43 202	1.17 159

DMCA-RVC	0.65 93	0.42 119	0.43 124	0.31 138	0.58 188	0.15 149	0.44 198	0.29 87	1.57 231	1.31 185	0.35 141	0.55 126	0.13 80	0.11 161	2.54 113	1.10 72	0.51 126	0.46 139	0.84 64	0.36 129	0.76 76	0.83 64	0.19 183	0.14 123	0.11 83	0.06 60	2.59 113	0.52 124

GEAStereo	0.16 24	0.06 23	0.32 68	0.03 32	0.03 27	0.16 154	0.00 1	0.03 34	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 58	0.01 6	0.01 35	0.92 27	0.51 18	0.05 27	0.07 39	0.51 47	0.13 58	0.27 31	0.48 39	0.00 1	0.04 47	0.18 108	0.00 1	0.21 39	0.00 1

gasm-f	0.16 24	0.06 23	0.32 68	0.03 32	0.03 27	0.16 154	0.00 1	0.03 34	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.23 58	0.01 6	0.01 35	0.92 27	0.51 18	0.05 27	0.07 39	0.51 47	0.13 58	0.27 31	0.48 39	0.00 1	0.04 47	0.18 108	0.00 1	0.21 39	0.00 1

AdaDepth	0.19 35	0.25 78	0.07 26	0.01 8	0.01 7	0.16 154	0.00 1	0.01 6	0.05 48	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.01 6	0.01 35	0.98 29	1.10 72	0.06 35	0.05 23	1.07 74	0.07 36	0.30 36	0.30 26	0.00 1	0.01 12	0.00 1	0.04 52	0.29 50	0.00 1

LG-G_1	0.31 51	0.28 85	0.35 87	0.18 85	0.20 108	0.16 154	0.00 1	0.05 50	0.07 62	0.01 67	0.61 167	0.16 20	0.25 122	0.02 64	1.68 61	1.11 74	0.12 52	0.26 92	0.54 49	0.21 91	0.66 67	1.16 86	0.01 58	0.07 71	0.05 54	0.01 18	0.22 42	0.01 36

LG-G	0.31 51	0.28 85	0.35 87	0.18 85	0.20 108	0.16 154	0.00 1	0.05 50	0.07 62	0.01 67	0.61 167	0.16 20	0.25 122	0.02 64	1.68 61	1.11 74	0.12 52	0.26 92	0.54 49	0.21 91	0.66 67	1.16 86	0.01 58	0.07 71	0.05 54	0.01 18	0.22 42	0.01 36

LGtest1	0.40 61	0.06 23	0.35 87	0.03 32	0.13 72	0.16 154	0.01 59	0.08 61	0.13 95	0.04 81	0.89 182	0.20 51	0.15 89	0.00 1	1.69 64	1.30 98	0.18 69	0.29 103	0.66 56	0.23 98	0.52 53	3.25 174	0.05 122	0.08 91	0.04 48	0.02 40	0.22 42	0.01 36

HUF	0.45 69	0.14 49	0.59 145	0.03 32	0.10 63	0.16 154	0.01 59	0.33 89	0.05 48	0.00 1	0.01 83	0.20 51	0.26 125	0.00 1	2.26 92	2.24 183	0.21 76	0.24 86	2.24 114	0.12 55	1.54 125	1.02 79	0.08 137	0.03 36	0.12 87	0.02 40	0.25 47	0.01 36

GIP-stereo	0.18 28	0.05 16	0.13 37	0.02 20	0.03 27	0.16 154	0.02 93	0.06 52	0.03 27	0.00 1	0.26 131	0.31 79	0.05 43	0.01 35	1.03 32	0.57 25	0.06 35	0.01 9	0.26 31	0.29 119	0.38 42	0.81 62	0.07 135	0.02 28	0.03 36	0.09 73	0.21 39	0.00 1

Occ-G	0.22 40	0.10 38	0.23 50	0.04 42	0.10 63	0.16 154	0.00 1	0.04 44	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.13 17	0.01 6	0.00 1	1.13 37	0.76 43	0.05 27	0.15 67	0.80 62	0.01 3	0.71 71	0.74 61	0.00 1	0.03 36	0.03 36	0.01 18	0.71 63	0.01 36

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 75	0.58 149	0.31 65	0.07 67	0.14 77	0.16 154	0.00 1	0.11 65	0.18 114	0.04 81	0.54 157	0.47 112	0.42 152	0.02 64	1.77 67	1.93 161	0.27 92	0.46 139	1.01 71	0.27 116	2.04 144	2.17 126	0.09 141	0.07 71	0.02 24	0.16 88	1.26 78	0.07 70

LG-Stereo_L2	0.35 56	0.34 106	0.02 11	0.03 32	0.20 108	0.17 164	0.01 59	0.07 57	0.07 62	0.00 1	0.62 170	0.42 103	0.35 137	0.03 83	1.72 65	1.42 110	0.17 67	0.15 67	0.95 68	0.17 70	0.66 67	1.10 83	0.04 111	0.04 47	0.26 119	0.05 54	0.19 36	0.08 71

MLG-Stereo_test3	0.31 51	0.05 16	0.34 82	0.11 77	0.15 81	0.17 164	0.01 59	0.06 52	0.04 37	1.15 171	0.00 1	0.18 33	0.08 59	0.01 35	1.50 49	0.89 51	0.04 21	0.17 73	1.19 83	0.08 43	0.57 57	0.82 63	0.02 80	0.05 56	0.03 36	0.02 40	0.75 65	0.01 36

MLG-Stereo_test1	0.09 11	0.05 16	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.17 164	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 43	0.00 1	0.75 17	0.56 24	0.03 12	0.04 19	0.17 21	0.03 15	0.10 9	0.31 28	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 18	0.07 16	0.00 1

MLG-Stereo	0.08 8	0.06 23	0.01 3	0.01 8	0.00 1	0.17 164	0.00 1	0.02 22	0.02 16	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 43	0.00 1	0.80 22	0.60 29	0.02 3	0.04 19	0.15 18	0.03 15	0.08 6	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.01 18	0.07 16	0.00 1

LL-Strereo2	0.61 88	0.22 73	0.36 98	0.09 73	0.10 63	0.17 164	0.01 59	2.25 174	0.18 114	0.00 1	0.00 1	0.21 55	0.04 34	0.21 198	1.68 61	1.32 99	0.05 27	0.12 56	2.34 123	0.39 133	1.51 122	2.98 164	0.00 1	0.08 91	0.43 141	0.01 18	1.44 84	0.31 106

GSStereo	0.16 24	0.11 43	0.35 87	0.02 20	0.02 14	0.18 169	0.01 59	0.01 6	0.02 16	0.00 1	0.05 99	0.20 51	0.03 24	0.00 1	0.84 23	0.66 35	0.07 39	0.07 39	0.37 38	0.12 55	0.41 44	0.35 32	0.00 1	0.01 12	0.17 105	0.05 54	0.10 23	0.00 1

MLG-Stereo_test2	0.20 37	0.14 49	0.04 22	0.01 8	0.05 42	0.18 169	0.00 1	0.02 22	0.03 27	0.00 1	0.67 174	0.18 33	0.01 6	0.00 1	1.27 41	0.71 39	0.03 12	0.16 71	1.04 73	0.05 28	0.27 31	0.40 36	0.00 1	0.01 12	0.04 48	0.00 1	0.09 22	0.00 1

MSKI-zero shot	3.19 229	0.59 151	1.39 214	0.19 89	0.37 168	0.18 169	0.03 113	3.19 231	0.96 204	0.82 150	4.84 250	3.83 204	0.60 184	0.03 83	3.33 166	5.29 277	1.15 200	0.81 196	11.77 254	1.76 234	6.55 264	5.98 264	0.22 196	0.32 191	4.41 253	12.05 289	7.79 265	7.75 238

RALAANet	0.92 125	0.35 107	0.48 132	0.36 158	0.24 125	0.18 169	0.02 93	1.89 159	0.19 117	0.51 132	0.01 83	0.26 65	0.25 122	0.06 121	2.32 98	1.73 145	0.35 104	0.69 175	3.14 150	0.55 167	2.51 162	2.39 140	0.01 58	0.26 163	0.37 131	1.12 160	4.01 189	0.53 126

FADNet-RVC-Resample	1.60 180	0.67 171	0.97 190	0.50 183	0.64 193	0.18 169	1.05 217	1.27 133	0.83 193	0.96 159	0.97 184	5.23 230	0.42 152	1.02 255	4.81 229	1.68 140	1.05 192	1.96 262	3.78 174	1.06 199	1.52 123	2.28 136	0.21 188	1.35 244	0.55 148	3.16 203	2.13 102	2.92 194

NCCL2	2.12 193	2.27 250	1.29 207	1.28 216	1.85 243	0.18 169	0.77 210	1.24 131	1.25 220	1.62 199	2.71 222	1.06 156	0.51 171	0.31 216	4.40 204	2.33 191	1.57 219	0.62 170	2.35 125	0.68 178	2.68 166	4.29 207	1.52 268	1.06 236	4.65 257	4.17 221	4.04 191	6.58 231

castereo	1.20 147	0.33 104	0.83 179	0.07 67	0.25 127	0.19 175	0.01 59	0.36 93	0.52 161	0.14 97	0.19 127	1.09 159	0.49 167	0.04 101	2.66 119	2.91 210	1.04 190	0.60 166	4.65 184	0.52 163	4.93 234	4.40 211	0.11 153	0.15 128	1.13 174	2.05 182	1.19 74	1.47 165

cross-raft	2.33 199	0.70 173	1.33 210	0.40 167	0.61 190	0.19 175	0.08 152	3.13 228	0.71 183	0.78 146	1.62 202	1.09 159	0.70 196	0.17 182	3.66 181	4.78 260	0.99 187	0.55 157	10.72 248	1.52 224	6.33 259	5.61 248	0.30 204	0.24 154	2.56 223	4.68 232	4.44 203	5.06 213

MSMDNet	2.28 197	0.62 162	1.27 206	0.37 160	0.30 149	0.19 175	0.07 142	3.15 229	0.68 180	1.01 162	0.97 184	1.10 161	2.40 240	0.17 182	3.93 187	5.26 276	1.11 198	0.55 157	10.21 243	2.94 264	6.12 256	5.76 251	0.31 208	0.26 163	2.47 217	4.23 222	3.01 124	3.18 196

UCFNet_RVC	1.13 144	2.65 256	0.57 141	0.57 187	0.74 200	0.19 175	0.01 59	0.28 86	0.22 129	0.95 157	0.39 143	2.41 192	0.89 217	0.06 121	2.99 144	1.18 86	0.50 123	0.49 146	2.19 112	0.44 149	1.50 121	1.54 103	1.06 260	0.19 143	1.43 192	1.73 175	1.86 98	3.39 201

RAFT-Test	2.40 200	0.62 162	1.45 217	1.07 212	0.41 173	0.21 179	0.21 183	3.19 231	0.77 186	1.05 165	3.09 228	0.94 153	0.92 219	0.17 182	3.47 171	5.18 274	0.97 185	0.56 159	10.36 245	1.38 218	6.37 260	5.29 232	0.38 218	0.25 159	2.80 231	4.66 231	4.56 209	4.51 206

dd	0.93 127	0.46 129	0.32 68	1.70 228	0.04 37	0.21 179	0.11 165	0.46 104	0.06 56	0.11 92	0.01 83	1.91 182	0.06 53	0.16 177	4.29 199	0.96 58	0.81 168	0.34 119	5.67 191	0.37 130	0.58 59	0.68 57	0.15 171	0.26 163	0.07 62	0.09 73	3.26 140	1.96 178

APVNet	1.14 146	1.04 209	0.20 42	0.33 141	0.37 168	0.21 179	0.36 195	0.34 90	0.39 149	0.95 157	0.44 150	0.71 143	0.15 89	0.15 175	3.51 172	2.84 206	1.63 223	0.93 210	4.54 182	0.69 179	1.89 140	4.06 199	0.02 80	0.53 220	0.10 79	0.38 117	3.20 137	0.95 148

test-1	2.99 221	0.26 79	1.52 222	0.33 141	0.21 113	0.22 182	0.38 196	3.16 230	0.85 198	3.36 251	4.21 242	5.45 231	0.78 204	0.20 193	4.02 190	4.67 258	1.40 213	1.31 234	10.46 246	1.58 225	5.30 245	7.01 282	0.04 111	0.34 197	2.98 236	6.37 256	5.39 230	8.95 246

castereo++	1.13 144	0.49 132	0.33 76	0.05 47	0.21 113	0.23 183	0.00 1	0.42 97	0.44 152	0.20 102	0.17 122	1.13 165	0.41 150	0.07 126	2.01 76	2.66 200	1.01 188	0.52 153	2.80 144	0.52 163	4.60 215	4.06 199	0.30 204	0.15 128	0.98 169	1.06 159	3.70 163	1.89 174

model_zeroshot	3.10 226	0.46 129	1.69 229	1.87 235	0.56 187	0.23 183	0.00 1	3.03 223	0.44 152	2.48 221	3.95 238	4.58 218	0.55 177	0.15 175	5.31 241	4.57 253	1.45 216	0.88 202	14.88 260	1.15 206	5.62 249	5.52 245	0.03 101	0.19 143	3.71 244	6.21 253	5.26 228	8.89 245

AnonymousM	1.53 169	0.20 65	0.39 110	0.05 47	0.04 37	0.25 185	0.01 59	2.74 211	0.57 170	0.35 120	1.45 195	0.55 126	0.53 174	0.22 205	2.76 123	2.91 210	0.98 186	1.05 219	2.00 108	1.32 216	3.73 195	3.49 180	0.20 186	0.28 182	0.13 95	0.28 105	5.87 239	9.03 247

GES	1.43 163	0.28 85	0.41 121	0.57 187	0.37 168	0.27 186	0.07 142	2.06 169	0.93 203	1.20 179	0.58 162	0.39 98	0.23 119	0.02 64	4.91 232	2.49 194	0.91 174	0.66 174	9.59 237	1.37 217	2.97 174	2.53 149	0.16 175	0.41 205	0.20 113	0.17 92	2.57 110	2.20 185

YMNet	0.66 96	0.39 117	0.02 11	0.20 90	0.25 127	0.34 187	2.55 251	0.36 93	0.06 56	1.11 168	0.00 1	0.39 98	2.89 244	0.01 35	2.52 112	2.02 168	0.52 127	0.46 139	0.50 45	0.21 91	0.27 31	1.21 88	0.00 1	0.10 105	0.33 124	0.05 54	0.62 60	0.39 115

XX-Stereo	3.48 233	0.50 134	1.80 234	1.21 215	0.27 138	0.34 187	0.44 198	1.47 139	0.41 150	2.51 222	6.92 270	4.97 222	1.06 226	0.12 164	3.21 154	5.22 275	0.96 182	0.80 194	6.95 204	0.80 188	4.33 211	4.04 198	0.21 188	0.27 171	26.57 311	3.75 214	5.08 225	9.77 251

DeepPruner_ROB	1.57 176	0.37 113	0.71 168	0.50 183	0.55 186	0.37 189	1.60 233	1.74 146	0.84 194	1.37 191	2.40 214	0.49 115	0.51 171	0.10 158	5.38 244	2.16 179	1.10 197	1.08 223	2.28 121	0.40 134	4.83 229	3.42 176	0.66 247	0.34 197	0.57 150	5.04 238	3.07 126	0.53 126

RP	1.29 154	1.06 212	2.32 245	0.84 200	1.16 216	0.39 190	1.53 230	1.89 159	1.68 234	0.29 112	2.21 212	2.25 188	0.13 80	0.40 225	3.31 164	1.07 67	0.61 137	0.05 23	1.61 99	0.40 134	0.65 65	3.05 168	0.11 153	0.29 184	0.29 121	0.92 153	4.24 199	2.04 180

NVstereo2D	0.83 111	0.43 120	0.07 26	0.23 101	0.36 166	0.41 191	0.08 152	1.61 144	0.59 173	0.84 151	1.11 191	0.36 92	0.21 110	0.07 126	5.88 256	2.16 179	0.62 139	0.45 138	1.50 94	0.19 79	1.20 99	0.94 74	0.02 80	0.32 191	1.30 183	0.24 101	0.95 69	0.24 99

anonymity	3.65 236	0.66 169	5.99 283	1.34 219	0.51 179	0.44 192	0.11 165	3.79 252	0.79 191	2.66 226	18.15 314	3.83 204	0.89 217	0.26 211	3.21 154	5.09 272	0.93 179	0.53 154	7.76 215	1.11 204	4.31 210	5.87 255	0.28 202	0.42 210	4.98 262	9.60 282	5.40 231	9.75 250

ICVP	1.32 155	0.22 73	1.47 218	0.40 167	0.35 165	0.44 192	0.10 159	1.27 133	0.65 177	1.74 203	1.26 193	0.66 137	1.37 234	0.24 208	2.88 132	2.65 199	1.33 210	0.99 216	2.36 126	0.91 193	2.59 163	4.11 201	0.10 146	0.36 200	0.57 150	2.21 187	2.92 120	1.59 170
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CASS	2.68 212	1.05 210	1.93 238	2.07 240	0.98 210	0.45 194	2.15 244	2.82 217	1.03 211	1.83 206	3.58 233	1.38 174	0.53 174	0.02 64	4.01 189	3.03 218	4.89 271	1.34 235	9.14 231	1.47 220	7.05 275	6.20 268	0.03 101	0.27 171	2.76 229	2.80 197	4.30 200	5.36 216
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
sAnonymous2	1.54 172	0.26 79	0.15 38	0.10 75	0.17 96	0.48 195	0.00 1	1.87 157	0.97 205	0.22 104	0.41 144	1.12 162	0.82 209	0.08 140	4.07 191	3.86 242	1.31 206	1.19 230	7.54 209	0.72 182	4.00 198	4.87 226	0.03 101	0.29 184	0.14 100	2.16 185	2.37 106	2.45 190

CroCo_RVC	1.54 172	0.26 79	0.15 38	0.10 75	0.17 96	0.48 195	0.00 1	1.87 157	0.97 205	0.22 104	0.41 144	1.12 162	0.82 209	0.08 140	4.07 191	3.86 242	1.31 206	1.19 230	7.54 209	0.72 182	4.00 198	4.87 226	0.03 101	0.29 184	0.14 100	2.16 185	2.37 106	2.45 190

Anonymous3	3.16 228	0.55 144	0.79 176	0.09 73	1.10 213	0.50 197	0.03 113	3.52 244	1.26 221	1.12 169	0.84 181	10.62 256	1.31 232	0.36 222	7.37 272	6.90 295	3.59 254	3.15 279	10.88 250	2.20 250	6.83 271	9.50 303	0.31 208	0.37 202	1.43 192	3.45 209	5.32 229	1.91 175

EKT-Stereo	2.55 208	0.72 177	1.73 231	0.49 182	0.32 156	0.51 198	1.72 234	3.38 239	1.00 207	1.96 211	2.80 223	1.33 171	0.76 202	0.10 158	4.55 213	5.93 285	1.26 204	3.18 280	8.70 222	2.73 259	6.75 268	5.86 254	0.10 146	0.26 163	3.99 246	1.81 177	5.40 231	1.62 171

DISCO	0.79 107	0.95 202	0.31 65	0.06 58	0.33 161	0.51 198	0.44 198	0.23 81	0.32 142	1.75 204	0.59 163	0.38 95	0.29 129	0.04 101	2.98 142	1.36 104	0.96 182	0.29 103	3.24 159	0.53 165	0.79 78	1.45 94	0.10 146	0.07 71	0.12 87	0.29 106	2.76 115	0.31 106

TANstereo	1.57 176	1.38 224	0.48 132	0.26 117	0.29 144	0.52 200	0.05 127	0.51 108	0.47 155	0.27 110	0.62 170	0.32 82	0.20 107	1.08 260	3.59 174	2.81 204	0.79 164	1.63 250	8.83 224	3.01 266	3.50 187	2.89 157	3.03 281	0.10 105	0.04 48	0.69 138	4.96 222	0.05 61

XX-TBD	1.57 176	1.38 224	0.48 132	0.26 117	0.29 144	0.52 200	0.05 127	0.51 108	0.47 155	0.27 110	0.62 170	0.32 82	0.20 107	1.08 260	3.59 174	2.81 204	0.79 164	1.63 250	8.83 224	3.01 266	3.50 187	2.89 157	3.03 281	0.10 105	0.04 48	0.69 138	4.96 222	0.05 61

HSM-Net_RVC	2.86 217	1.24 222	1.50 220	2.55 244	1.72 236	0.57 202	0.17 176	3.55 245	1.14 214	3.50 258	6.32 265	7.94 244	2.93 245	0.05 110	3.38 167	2.12 175	1.28 205	0.26 92	3.24 159	1.24 210	3.66 192	3.76 183	0.61 241	2.64 264	4.43 254	6.27 255	5.76 236	5.47 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pcwnet_v2	1.73 183	0.62 162	0.78 175	0.73 196	1.15 215	0.59 203	0.23 187	1.77 148	0.68 180	3.36 251	1.85 210	1.23 169	1.01 222	1.61 275	5.43 246	2.08 172	0.92 176	0.62 170	4.07 176	0.37 130	1.82 137	2.39 140	1.01 257	0.41 205	1.32 184	2.11 183	3.98 187	4.53 208

NaN_ROB	3.01 223	1.16 219	1.13 196	0.86 204	3.03 259	0.59 203	0.75 208	3.25 234	2.58 251	0.98 161	1.32 194	21.10 276	0.59 180	1.15 263	4.15 193	1.58 125	0.80 166	0.70 176	2.38 129	1.30 215	1.52 123	2.15 124	0.46 230	1.07 238	2.50 220	6.25 254	4.54 208	13.27 264

SACVNet	1.43 163	0.80 182	0.85 181	0.58 189	1.31 225	0.63 205	0.62 205	2.60 203	0.52 161	1.33 187	0.02 92	0.74 147	0.32 133	0.34 221	2.78 124	2.11 174	1.38 212	0.39 127	4.62 183	0.70 180	2.37 155	3.83 185	0.05 122	0.42 210	1.29 182	1.64 172	3.74 165	2.62 192

HH	2.94 218	0.45 125	4.88 271	0.58 189	0.51 179	0.73 206	1.38 227	3.25 234	0.84 194	2.85 235	0.60 165	5.15 226	0.82 209	0.19 188	3.29 162	6.00 287	0.67 147	0.89 203	9.52 235	1.83 237	7.59 283	5.88 256	0.41 220	0.27 171	3.12 238	5.47 247	5.66 233	6.52 229

HanStereo	2.94 218	0.45 125	4.88 271	0.58 189	0.51 179	0.73 206	1.38 227	3.25 234	0.84 194	2.85 235	0.60 165	5.15 226	0.82 209	0.19 188	3.29 162	6.00 287	0.67 147	0.89 203	9.52 235	1.83 237	7.59 283	5.88 256	0.41 220	0.27 171	3.12 238	5.47 247	5.66 233	6.52 229

NCC-stereo	1.86 186	1.63 233	1.33 210	0.95 208	1.22 221	0.80 208	2.29 246	2.62 204	2.93 254	0.34 116	2.87 226	2.16 185	1.17 227	0.21 198	3.63 176	1.13 77	0.63 142	0.96 214	2.79 142	0.75 184	0.98 88	2.96 162	0.36 216	0.32 191	2.31 214	4.50 227	3.69 160	4.78 209

Abc-Net	1.86 186	1.63 233	1.33 210	0.95 208	1.22 221	0.80 208	2.29 246	2.62 204	2.93 254	0.34 116	2.87 226	2.16 185	1.17 227	0.21 198	3.63 176	1.13 77	0.63 142	0.96 214	2.79 142	0.75 184	0.98 88	2.96 162	0.36 216	0.32 191	2.31 214	4.50 227	3.69 160	4.78 209
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GwcNet-ADL	3.21 230	2.99 262	3.34 257	3.11 248	2.07 250	0.82 210	0.12 167	2.95 221	0.67 179	3.84 269	7.51 274	7.80 243	1.22 229	0.20 193	3.79 185	4.73 259	2.11 233	0.73 183	7.81 216	2.53 256	3.21 183	3.69 182	0.22 196	1.53 248	2.17 209	4.84 233	4.00 188	8.77 244

EAI-Stereo	2.70 213	0.83 189	2.70 252	0.89 205	1.47 231	0.83 211	1.46 229	3.07 226	1.18 217	0.21 103	3.82 237	3.19 198	0.72 197	0.09 149	5.24 240	4.82 263	0.83 170	0.91 207	9.83 241	1.25 211	4.49 213	5.29 232	0.39 219	0.80 232	1.87 201	3.19 204	7.10 259	6.43 227

RTSC	2.56 209	0.89 196	1.50 220	0.47 179	0.76 202	0.87 212	2.29 246	1.56 143	1.91 241	2.12 214	2.86 225	1.23 169	0.97 221	1.03 257	7.27 271	3.36 232	4.68 269	1.74 253	7.73 213	1.11 204	3.95 197	5.39 239	0.21 188	1.11 239	0.40 135	0.95 154	4.56 209	8.26 241

PSMNet-ADL	3.15 227	0.80 182	1.49 219	1.54 222	1.63 233	0.88 213	0.30 192	2.50 194	1.91 241	4.43 278	8.13 281	4.06 206	6.80 262	0.07 126	4.23 195	5.16 273	1.83 228	0.91 207	11.85 255	1.86 240	4.02 203	4.02 196	0.70 249	0.51 217	1.61 195	4.33 225	8.01 266	1.36 162

GANet	0.29 48	0.56 146	0.39 110	0.27 121	0.11 67	0.88 213	0.14 173	0.27 84	0.06 56	0.02 74	0.28 133	1.85 181	0.04 34	0.03 83	0.62 13	0.39 8	0.37 111	0.14 66	0.24 30	0.01 3	0.20 23	0.05 9	0.06 131	0.02 28	0.06 59	0.01 18	0.48 55	0.16 91

AF-Net	1.11 141	0.51 135	0.87 182	0.34 147	0.78 203	0.89 215	1.87 238	2.40 180	1.15 215	0.48 129	0.68 175	3.66 201	0.16 98	0.27 213	2.44 105	0.98 60	0.35 104	0.01 9	1.60 97	0.40 134	0.50 50	2.58 151	0.05 122	0.08 91	0.66 158	0.45 123	3.47 150	2.34 187

Nwc_Net	1.11 141	0.51 135	0.87 182	0.34 147	0.78 203	0.89 215	1.87 238	2.40 180	1.15 215	0.48 129	0.68 175	3.66 201	0.16 98	0.27 213	2.44 105	0.98 60	0.35 104	0.01 9	1.60 97	0.40 134	0.50 50	2.58 151	0.05 122	0.08 91	0.66 158	0.45 123	3.47 150	2.34 187

ITSA-stereo	5.15 256	2.22 249	1.65 228	8.76 276	3.63 264	0.95 217	1.93 240	4.42 261	3.38 259	4.33 277	7.98 277	9.94 253	12.44 279	3.01 283	6.17 264	5.02 270	3.28 251	1.93 261	8.63 221	1.99 245	5.29 244	5.96 262	1.38 265	3.33 271	4.43 254	7.25 260	4.95 221	14.86 270

MLCV	2.45 203	0.61 155	0.81 177	2.48 243	1.21 220	0.95 217	0.50 202	3.57 246	0.61 174	3.75 264	4.26 244	5.13 225	3.34 249	0.06 121	4.63 219	1.78 149	1.32 209	0.86 200	10.05 242	1.09 201	2.30 149	3.92 188	0.29 203	2.16 258	1.87 201	3.06 200	4.01 189	1.40 163

FADNet_RVC	3.95 240	2.06 247	1.30 208	3.33 252	3.36 262	0.99 219	2.06 243	2.30 176	1.39 225	1.72 200	4.72 249	9.29 250	5.82 260	1.76 276	8.23 287	3.12 222	2.98 247	4.27 286	16.83 266	3.30 270	4.99 236	5.51 243	0.63 243	1.39 246	1.45 194	3.14 202	4.86 217	5.92 224

GANetREF_RVC	2.43 201	1.69 236	0.81 177	2.04 239	1.16 216	1.02 220	0.10 159	4.72 266	1.44 227	3.62 259	0.06 101	10.03 254	0.69 192	0.09 149	3.63 176	1.36 104	1.06 194	0.94 211	6.44 200	0.46 152	2.32 150	1.74 108	0.17 179	1.35 244	3.41 241	3.75 214	6.55 249	4.82 211
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
dad	4.05 242	0.87 194	0.28 59	10.24 280	1.70 235	1.03 221	12.23 291	12.58 296	0.11 86	3.46 257	0.00 1	1.93 183	3.59 251	0.19 188	4.92 233	1.26 94	1.60 220	0.53 154	14.05 259	0.63 175	2.73 167	1.88 110	0.16 175	0.71 229	5.78 269	0.19 93	17.00 294	9.60 249

XPNet_ROB	3.02 224	2.54 254	1.33 210	0.73 196	1.45 230	1.04 222	0.61 204	0.83 121	1.45 228	1.16 173	3.44 232	26.85 284	0.35 137	0.40 225	3.24 159	2.22 182	3.28 251	0.79 189	3.20 151	1.19 207	2.94 173	5.51 243	0.76 251	0.46 215	0.72 162	2.37 189	9.22 270	3.37 200

FCDSN-DC	1.58 179	0.84 190	2.05 239	1.66 226	1.43 229	1.08 223	0.99 214	0.72 117	0.44 152	1.18 175	0.31 138	1.45 176	0.49 167	0.07 126	6.05 262	1.96 162	2.13 234	1.97 263	1.16 79	0.44 149	2.39 157	2.62 153	0.49 231	3.18 267	1.72 198	3.24 205	1.34 80	1.27 161
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DAS	4.09 243	0.94 200	1.15 199	1.82 232	1.27 223	1.15 224	1.11 222	3.48 241	4.23 267	3.34 249	6.52 266	12.55 262	5.36 255	0.05 110	4.66 220	4.57 253	4.02 263	2.27 268	9.63 238	5.33 282	5.93 252	5.39 239	0.52 233	4.30 283	4.09 247	5.06 239	7.48 260	4.17 204

SepStereo	4.09 243	0.94 200	1.15 199	1.82 232	1.27 223	1.15 224	1.11 222	3.48 241	4.23 267	3.34 249	6.52 266	12.55 262	5.36 255	0.05 110	4.66 220	4.57 253	4.02 263	2.27 268	9.63 238	5.33 282	5.93 252	5.39 239	0.52 233	4.30 283	4.09 247	5.06 239	7.48 260	4.17 204

ADCP+	3.47 232	2.05 246	2.64 251	1.31 218	1.93 244	1.19 226	3.99 263	1.07 126	9.83 291	1.78 205	5.75 258	8.79 248	0.37 147	0.90 252	5.04 238	2.20 181	0.44 117	0.90 205	5.82 194	0.88 191	2.38 156	3.43 177	0.33 212	0.41 205	3.03 237	12.72 292	3.59 156	10.90 255

SFCPSM	5.40 258	2.86 260	1.19 203	1.84 234	1.39 227	1.34 227	0.49 201	2.34 179	4.85 274	3.12 244	8.16 282	15.40 268	22.08 292	1.04 258	5.77 253	4.60 256	2.35 239	1.58 248	22.71 284	7.33 290	4.45 212	4.53 216	0.62 242	1.97 256	4.29 251	4.05 220	5.75 235	9.77 251

gcap-zeroshot	3.09 225	0.51 135	3.99 264	1.67 227	0.29 144	1.36 228	1.37 226	3.29 237	0.65 177	2.77 229	4.48 247	6.22 239	0.69 192	0.09 149	3.93 187	4.80 261	0.92 176	0.78 187	16.30 264	2.38 254	5.15 241	5.77 252	1.31 263	0.26 163	2.97 235	4.91 236	4.58 211	2.00 179

GANet-ADL	2.26 196	0.51 135	1.82 236	0.99 210	0.99 211	1.45 229	0.29 191	2.00 163	1.01 208	3.12 244	3.40 230	1.38 174	0.33 135	0.03 83	5.34 242	3.89 244	2.23 235	0.79 189	7.70 211	1.85 239	3.10 178	4.63 220	0.18 181	0.43 212	1.38 190	3.47 210	4.81 215	3.97 203

SHD	4.34 250	1.02 206	2.50 247	1.71 229	1.33 226	1.46 230	2.01 241	4.90 267	4.30 270	2.63 224	4.99 252	4.39 217	9.41 272	0.58 237	8.20 285	4.81 262	4.43 267	2.44 273	13.01 257	2.95 265	5.61 248	6.88 280	0.30 204	3.26 268	4.11 249	5.16 242	3.88 179	10.98 257

GEStereo_RVC	2.30 198	0.85 192	0.97 190	1.05 211	0.71 199	1.61 231	1.09 220	2.72 209	0.56 169	0.78 146	0.41 144	2.40 190	0.28 127	0.06 121	4.81 229	4.48 250	1.79 225	2.17 265	8.91 228	1.90 242	3.58 189	7.25 285	0.52 233	0.92 234	0.41 137	0.85 152	4.47 205	6.48 228

CSAN	4.46 251	2.36 253	1.57 224	3.12 249	3.32 261	1.64 232	0.76 209	4.59 262	4.37 271	3.80 266	2.84 224	17.58 273	10.47 275	0.96 254	4.80 228	1.75 147	2.06 232	1.16 228	5.69 192	2.34 253	2.93 172	2.40 143	0.43 226	2.56 262	4.64 256	11.45 288	7.53 263	13.44 266

stereogan	1.89 189	2.00 244	1.17 202	1.47 221	2.05 249	1.72 233	0.87 212	1.84 154	1.11 213	1.36 190	1.51 197	5.81 235	0.48 165	0.32 219	3.87 186	1.69 142	0.80 166	0.39 127	3.96 175	0.78 186	1.23 104	4.02 196	0.26 201	0.51 217	0.30 123	1.30 164	6.30 246	3.84 202

PS-NSSS	1.54 172	3.12 263	0.33 76	3.03 247	0.83 207	1.73 234	0.70 207	0.39 96	0.15 101	0.39 123	0.00 1	11.06 257	1.04 225	0.41 227	2.13 86	0.79 44	0.47 120	0.26 92	4.17 177	0.14 60	0.90 84	0.37 33	2.44 273	0.06 64	0.99 170	0.74 144	3.17 135	1.82 173

RGC	2.44 202	1.98 243	4.87 270	1.54 222	1.65 234	1.74 235	1.05 217	2.02 164	1.43 226	0.88 155	4.42 246	2.52 194	2.42 241	0.58 237	4.33 201	1.63 131	0.91 174	0.48 144	4.28 179	1.08 200	1.94 141	4.01 195	0.15 171	0.72 231	2.19 210	5.22 243	4.90 219	6.96 232

DeepPrunerF	2.66 211	1.67 235	0.33 76	3.58 254	9.30 289	1.76 236	3.48 261	0.68 115	3.29 257	0.71 144	1.59 200	0.37 94	0.27 126	0.13 170	5.94 257	3.42 237	1.03 189	0.54 156	4.47 180	0.65 177	2.02 143	2.06 122	0.56 239	0.31 188	15.21 296	3.30 208	3.74 165	1.47 165

PWC_ROB	7.15 269	1.85 237	5.57 278	0.85 203	1.17 218	1.95 237	4.77 271	2.56 201	17.27 308	3.83 268	7.66 275	4.97 222	39.20 313	0.81 250	8.35 288	4.96 269	6.51 279	4.27 286	15.99 262	4.39 274	7.48 282	7.59 290	0.53 236	4.79 288	2.74 228	2.63 196	7.01 257	23.26 293

DDVS	5.40 258	1.51 229	2.25 241	1.64 225	2.80 256	1.96 238	1.03 215	5.91 277	4.10 266	3.96 270	19.83 318	26.29 283	6.82 263	1.57 274	5.77 253	6.90 295	2.58 243	1.92 260	10.46 246	4.59 276	6.02 255	7.39 286	0.30 204	1.40 247	1.41 191	3.29 206	6.10 242	8.11 240

ADCRef	2.96 220	2.78 259	1.02 192	0.70 195	2.21 251	1.96 238	2.42 249	0.96 124	6.10 275	1.94 210	1.15 192	1.08 157	0.74 201	1.32 268	6.01 259	3.38 233	1.34 211	1.15 227	8.41 219	2.09 248	2.59 163	3.60 181	1.88 270	0.71 229	2.81 232	8.00 269	3.42 147	10.24 254

IGEV-FE	3.61 234	0.78 180	7.78 292	6.84 267	0.32 156	2.04 240	1.79 236	3.97 254	0.92 201	2.19 218	6.01 261	4.62 220	1.01 222	0.08 140	3.44 169	5.72 281	0.73 159	0.60 166	9.23 232	1.50 222	7.13 278	6.47 274	0.31 208	0.27 171	5.03 264	5.44 245	5.97 241	7.38 234

IGEV_Zeroshot_test	3.61 234	0.78 180	7.78 292	6.84 267	0.33 161	2.04 240	1.78 235	3.97 254	0.92 201	2.12 214	6.05 263	4.60 219	1.01 222	0.08 140	3.44 169	5.73 282	0.76 162	0.61 168	9.25 233	1.49 221	7.12 277	6.47 274	0.31 208	0.27 171	5.02 263	5.44 245	5.95 240	7.38 234

CBMV	5.52 260	3.65 269	1.32 209	3.46 253	2.86 258	2.04 240	0.41 197	3.64 247	2.63 253	4.09 272	2.36 213	14.13 266	3.70 253	0.57 234	7.16 270	6.19 290	4.26 265	2.36 272	8.76 223	1.44 219	6.43 261	4.53 216	0.54 237	5.62 291	4.85 260	6.08 252	19.41 297	26.62 300
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	4.04 241	4.73 278	1.42 215	1.16 214	1.93 244	2.17 243	1.04 216	1.80 151	2.48 249	2.74 227	5.87 259	33.34 291	0.69 192	0.78 248	6.02 260	2.33 191	3.21 250	1.82 256	3.66 171	1.88 241	3.40 186	4.99 229	0.34 214	1.03 235	1.91 204	3.61 211	8.50 268	6.20 226

NOSS_ROB	2.78 214	3.78 270	0.39 110	2.02 238	1.58 232	2.36 244	0.00 1	2.66 207	1.54 229	3.63 260	1.79 207	2.55 195	3.51 250	0.83 251	5.82 255	5.57 280	2.69 244	1.83 257	2.63 137	0.91 193	4.62 216	4.13 202	0.42 225	2.58 263	2.29 212	4.46 226	7.67 264	2.88 193

SGM-Forest	2.81 215	2.03 245	0.36 98	6.32 266	1.79 241	2.66 245	0.02 93	1.42 138	0.77 186	2.52 223	0.96 183	6.57 241	5.74 258	0.31 216	4.36 202	2.94 214	0.61 137	0.33 117	3.08 149	0.47 157	2.46 161	2.73 155	0.84 253	0.45 214	3.66 243	3.74 213	11.30 280	7.44 236
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ETE_ROB	4.62 252	4.04 272	1.52 222	1.14 213	2.02 247	2.70 246	1.28 225	1.50 140	4.25 269	1.89 207	5.88 260	37.95 298	0.84 215	1.42 272	4.94 234	2.66 200	3.81 260	0.95 212	4.84 186	1.63 229	4.01 202	5.32 235	0.67 248	1.14 240	2.03 208	3.84 217	15.25 291	7.23 233

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 275	1.51 229	5.87 281	4.30 259	3.26 260	2.82 247	6.81 278	3.68 248	3.59 263	4.81 283	10.18 295	66.20 327	11.63 276	7.70 298	5.97 258	5.06 271	4.49 268	5.33 295	18.36 271	2.64 258	7.91 285	8.42 297	0.92 255	3.39 273	4.34 252	8.02 270	6.20 244	15.61 273

ADCPNet	6.67 266	1.97 240	3.86 263	2.75 246	6.19 281	3.07 248	7.60 283	5.21 273	8.03 284	3.82 267	7.92 276	5.17 228	13.78 283	2.98 282	8.10 282	6.12 289	4.35 266	2.04 264	18.50 272	4.74 279	7.04 274	7.43 287	2.98 280	1.91 253	8.96 284	14.04 298	7.02 258	14.47 269

ADCL	3.91 239	3.61 268	2.28 243	1.76 230	1.76 240	3.09 249	4.16 264	1.98 162	13.71 298	2.81 232	5.14 253	2.47 193	0.65 188	1.10 262	5.38 244	2.55 197	2.02 231	2.20 266	6.41 199	2.08 247	4.87 232	4.20 204	1.40 266	1.06 236	6.69 275	6.60 257	4.33 201	11.16 258

ccs_rob	4.75 253	1.46 226	2.39 246	1.96 237	0.68 195	3.13 250	1.58 232	4.94 269	1.36 224	4.31 276	15.82 309	28.46 285	8.43 267	0.38 224	5.65 250	5.42 278	2.23 235	1.60 249	6.31 198	1.98 244	6.14 257	5.97 263	0.35 215	2.33 259	1.28 179	2.40 190	4.09 193	7.49 237

AnyNet_C32	5.68 264	1.96 239	2.91 253	1.78 231	2.71 255	3.17 251	5.76 274	4.31 259	12.56 293	3.07 242	7.17 272	4.22 216	1.70 235	2.19 278	8.22 286	5.98 286	5.69 275	4.43 289	12.45 256	2.93 263	9.72 297	8.57 298	1.84 269	3.46 274	6.24 273	9.82 284	6.26 245	14.21 267

SAMSARA	19.29 298	2.55 255	5.07 274	4.09 258	3.44 263	3.26 252	4.38 268	15.32 299	9.58 289	4.44 279	5.63 256	8.73 247	24.82 294	3.30 288	10.45 303	6.81 294	5.49 273	3.46 283	21.26 280	4.77 280	17.96 321	24.74 334	0.82 252	4.77 287	80.12 341	91.25 341	77.91 341	76.45 341

iRaft-Stereo_20w	4.18 246	1.14 216	8.05 295	7.32 270	1.81 242	3.33 253	1.55 231	3.45 240	1.28 223	3.63 260	7.12 271	3.54 200	1.33 233	0.11 161	4.16 194	4.85 264	0.93 179	0.61 168	9.28 234	1.22 209	5.08 237	5.56 247	0.43 226	0.53 220	3.85 245	8.64 275	11.20 279	12.91 263

XQC	4.76 254	3.14 264	1.63 227	3.31 251	3.69 265	3.46 254	2.94 255	6.02 278	3.05 256	2.64 225	5.51 255	5.67 232	7.46 265	1.41 270	8.02 279	4.65 257	3.59 254	1.49 245	10.75 249	2.91 260	4.96 235	6.67 276	0.41 220	1.91 253	7.13 279	10.47 287	11.17 278	4.51 206

HBP-ISP	3.70 237	3.49 266	4.13 265	4.77 260	2.41 252	3.60 255	0.12 167	4.11 257	1.26 221	3.39 253	4.22 243	4.64 221	0.54 176	1.76 276	8.63 290	8.11 305	1.56 218	1.34 235	2.61 135	1.51 223	5.14 240	6.84 279	0.56 239	1.55 249	2.53 221	5.06 239	10.57 276	5.37 217

RTS	5.53 261	1.46 226	0.94 186	0.90 206	1.73 237	4.08 256	4.63 269	2.53 197	3.41 260	2.79 230	1.70 204	8.18 245	1.27 230	0.72 244	7.83 276	4.87 265	7.37 284	2.34 270	18.33 269	2.92 261	4.78 219	5.88 256	1.04 258	1.31 242	6.74 276	22.88 317	6.66 252	22.00 289

RTSA	5.53 261	1.46 226	0.94 186	0.90 206	1.73 237	4.08 256	4.63 269	2.53 197	3.41 260	2.79 230	1.70 204	8.18 245	1.27 230	0.72 244	7.83 276	4.87 265	7.37 284	2.34 270	18.33 269	2.92 261	4.78 219	5.88 256	1.04 258	1.31 242	6.74 276	22.88 317	6.66 252	22.00 289

LG-Stereo_Zeroshot	2.51 206	1.14 216	0.32 68	1.45 220	2.85 257	4.14 258	1.19 224	2.80 216	0.54 163	6.52 294	1.79 207	7.67 242	0.72 197	0.05 110	2.57 116	2.59 198	0.54 132	0.57 160	4.65 184	0.59 172	3.70 194	3.88 187	0.03 101	0.20 150	0.42 139	1.90 181	4.17 198	10.91 256

iResNet	4.14 245	0.84 190	0.71 168	2.34 242	2.59 253	4.58 259	1.07 219	4.67 264	1.21 219	3.72 263	3.61 234	12.28 261	16.06 284	0.03 83	6.64 268	3.14 223	2.35 239	1.89 259	16.43 265	2.53 256	3.76 196	2.90 159	0.17 179	3.88 278	1.66 197	4.23 222	5.19 226	3.23 197

CBMV_ROB	6.09 265	2.65 256	2.29 244	8.35 275	5.74 276	5.08 260	2.76 253	5.03 270	2.35 246	3.78 265	4.70 248	21.22 277	13.56 282	0.09 149	6.04 261	3.70 240	2.84 245	1.39 237	11.35 251	8.80 297	4.92 233	3.11 169	0.43 226	2.10 257	7.06 278	10.12 285	12.96 283	11.93 261

AnyNet_C01	12.12 288	6.13 284	5.39 275	6.24 265	6.03 278	5.20 261	9.20 286	12.30 293	16.87 305	5.85 290	9.03 289	26.16 282	18.91 288	4.53 293	11.14 309	12.98 318	16.27 306	15.82 323	34.24 297	10.36 300	16.44 318	13.34 321	7.06 294	6.93 300	11.61 291	9.46 280	9.77 275	19.91 284

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 249	1.17 220	7.69 290	1.88 236	0.63 192	5.37 262	1.86 237	3.49 243	2.61 252	3.69 262	9.28 293	5.22 229	1.87 236	0.04 101	4.47 207	6.37 292	1.46 217	1.46 241	9.75 240	2.23 252	6.73 267	6.20 268	0.25 200	1.56 250	5.23 267	7.70 265	6.43 248	11.78 260

STTRV1_RVC	9.47 277	2.31 252	1.06 193	5.61 263	1.39 227	5.42 263	2.59 252	3.68 248	3.77 264	4.47 280	4.40 245	16.44 270	20.14 290	1.02 255	9.83 300	3.26 226	18.06 310	0.81 196	51.87 322	11.45 303	18.05 322	6.27 271	4.52 290	4.23 281	6.12 271	7.90 268	11.99 281	28.90 305

ADCMid	6.83 268	4.46 275	4.95 273	2.16 241	4.31 269	5.71 264	7.29 280	8.83 283	12.78 295	3.11 243	8.10 280	9.83 252	9.65 273	2.84 279	8.51 289	5.42 278	4.68 269	2.83 276	18.87 276	3.22 268	7.09 276	7.70 292	5.37 292	2.33 259	5.12 265	8.71 276	5.21 227	15.24 272

FAT-Stereo	7.20 270	2.13 248	8.68 297	7.00 269	11.87 294	5.95 265	3.19 257	7.26 280	3.52 262	5.84 289	13.06 298	18.26 274	8.49 268	1.41 270	8.81 293	6.34 291	3.65 257	4.07 285	15.49 261	6.21 285	6.75 268	6.94 281	0.74 250	4.80 289	2.92 233	7.26 261	7.50 262	16.30 274

ADCS	9.93 278	5.64 281	4.82 269	3.95 256	6.05 279	6.17 266	5.70 273	9.47 285	15.68 300	4.19 273	7.98 277	12.91 264	17.41 285	3.94 290	10.52 305	11.68 316	10.14 289	7.14 304	24.46 288	8.67 296	13.95 314	13.00 319	2.94 278	6.15 295	9.75 287	17.65 307	10.70 277	17.41 275

AMNet	6.77 267	3.87 271	2.62 250	4.00 257	5.86 277	6.75 267	3.31 260	2.51 195	2.47 248	3.44 255	6.68 268	9.34 251	2.05 237	7.44 296	4.79 227	9.81 312	13.48 302	7.65 305	7.95 217	7.83 292	11.47 304	7.62 291	2.74 277	4.18 280	5.52 268	8.25 272	13.24 284	17.97 278

AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 263	1.25 223	7.40 287	2.57 245	2.03 248	6.90 268	2.76 253	4.00 256	4.04 265	4.58 281	8.36 284	4.99 224	2.06 238	0.03 83	5.72 252	7.36 301	1.90 230	0.95 212	38.08 303	1.75 233	5.95 254	6.44 272	0.19 183	0.58 224	3.59 242	7.26 261	6.15 243	12.75 262

pmcnn	8.05 273	2.96 261	2.25 241	6.23 264	5.03 272	6.98 269	4.33 267	4.70 265	2.02 244	4.19 273	9.20 292	19.11 275	20.39 291	0.73 246	7.05 269	6.73 293	6.29 278	4.51 290	22.54 283	4.66 278	9.62 295	5.08 231	4.46 289	4.23 281	5.99 270	5.22 243	17.26 295	25.55 299

DGSMNet	11.51 286	4.52 276	7.92 294	5.60 262	4.80 271	7.02 270	6.11 275	7.51 281	4.47 272	11.25 307	31.10 327	17.12 272	7.95 266	4.11 291	10.43 302	14.27 320	16.27 306	9.03 311	40.42 308	11.09 302	20.12 326	22.06 328	4.60 291	6.88 298	5.15 266	9.40 279	8.22 267	13.42 265

G-Net	10.87 283	4.96 279	9.71 298	3.77 255	4.24 268	7.37 271	2.01 241	10.08 287	15.80 302	4.95 286	15.59 307	48.52 312	9.05 269	0.58 237	8.11 284	8.67 307	5.49 273	4.42 288	23.80 286	15.66 309	8.01 287	8.23 295	3.06 284	5.14 290	6.15 272	13.92 297	22.56 299	23.75 295

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 271	3.59 267	1.09 194	9.20 277	3.71 266	7.69 272	7.51 282	10.81 289	8.52 286	4.93 285	4.20 241	16.73 271	9.30 270	5.45 294	8.09 281	3.29 227	1.80 226	1.13 226	18.77 273	2.10 249	6.48 263	7.49 288	3.17 285	1.74 251	12.06 292	14.29 299	9.71 274	14.36 268

TRStereo	3.24 231	2.66 258	7.45 288	0.35 156	0.14 77	7.79 273	0.13 171	3.04 224	0.42 151	2.75 228	1.46 196	5.69 233	0.65 188	0.09 149	3.75 183	4.23 249	0.70 157	0.63 172	6.77 202	1.21 208	4.05 206	4.81 222	0.12 157	0.24 154	2.72 227	6.73 259	12.83 282	6.09 225

DCVSM-stereo	5.01 255	0.71 175	3.03 254	3.15 250	1.12 214	7.80 274	0.89 213	4.62 263	2.36 247	5.22 287	8.35 283	23.33 279	11.95 277	0.62 241	3.74 182	4.04 245	1.81 227	1.40 238	16.15 263	3.33 271	5.11 239	3.97 194	2.55 275	3.56 275	1.98 206	3.62 212	4.91 220	5.83 223

MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 284	10.59 292	6.33 285	17.49 288	6.29 282	7.85 275	10.69 289	18.03 306	23.43 316	11.13 304	4.86 251	14.66 267	5.81 259	9.65 301	9.78 299	5.91 284	3.18 249	5.17 293	39.06 304	7.03 289	7.92 286	9.81 305	7.04 293	7.22 301	14.77 295	8.85 277	6.40 247	17.43 276

FC-DCNN	3.82 238	4.38 274	5.67 280	9.61 279	4.14 267	8.01 276	3.26 259	4.21 258	1.69 235	2.95 238	1.54 199	5.87 237	2.09 239	0.13 170	4.40 204	2.15 177	2.54 242	1.11 225	3.38 164	0.82 190	3.11 179	2.20 129	0.65 245	3.29 270	6.33 274	4.91 236	6.98 256	7.80 239

MADNet+	19.30 299	7.92 287	15.32 309	17.51 289	11.42 293	8.09 277	18.41 296	28.03 322	17.21 307	12.46 311	12.08 296	33.63 293	30.37 304	9.62 300	18.64 322	14.89 321	25.78 320	10.10 313	40.05 306	16.50 311	17.34 320	12.76 318	9.48 302	18.60 320	35.02 322	20.22 311	21.19 298	38.41 315

UDGNet	2.51 206	1.01 205	0.33 76	10.93 281	5.26 274	8.50 278	3.54 262	1.72 145	0.15 101	0.23 107	0.08 107	0.52 122	0.10 77	10.25 302	3.55 173	1.25 93	0.46 118	0.46 139	2.73 140	0.59 172	2.44 159	4.14 203	2.94 278	0.15 128	1.72 198	0.77 147	2.94 122	1.13 158

SANet	10.32 281	4.15 273	6.27 284	5.51 261	5.49 275	8.58 279	2.27 245	15.41 300	13.03 297	2.83 233	9.09 290	60.35 322	25.50 297	2.93 281	8.06 280	3.02 216	7.05 280	3.86 284	11.43 252	3.25 269	5.27 243	5.02 230	2.60 276	7.27 302	11.08 290	12.57 291	13.36 285	23.31 294

FC-DCNN v2	4.24 248	4.65 277	5.90 282	11.00 282	4.41 270	8.70 280	3.19 257	5.19 271	2.19 245	2.86 237	1.78 206	6.28 240	2.81 242	0.13 170	4.51 210	2.15 177	2.50 241	1.01 218	3.64 169	0.81 189	3.11 179	2.22 131	0.64 244	3.28 269	7.94 280	5.77 250	8.62 269	9.05 248

PVD	12.14 289	5.88 282	8.51 296	7.70 272	6.65 283	10.05 281	6.16 276	21.11 313	19.74 311	3.44 255	8.69 286	16.07 269	27.50 299	2.86 280	8.93 294	7.52 304	11.20 293	6.11 301	24.24 287	6.83 288	11.08 300	11.21 314	1.11 261	5.71 292	15.30 297	21.90 315	17.71 296	34.49 311

DPSNet	14.25 293	3.23 265	1.83 237	7.63 271	7.22 284	10.44 282	4.19 265	5.68 275	8.64 287	4.20 275	3.75 235	72.37 332	26.68 298	4.43 292	10.42 301	10.25 315	10.56 290	8.02 306	58.50 329	8.44 295	11.36 302	8.93 300	16.95 309	10.34 309	18.62 302	15.80 302	14.33 289	21.91 288

ACV-stereo	8.15 274	5.09 280	4.79 268	8.14 274	1.73 237	11.44 283	4.25 266	3.84 253	6.16 276	5.36 288	6.72 269	5.73 234	25.08 295	1.31 267	9.40 296	10.22 314	5.83 277	2.67 275	51.43 318	14.43 306	8.48 292	6.72 278	0.88 254	2.46 261	1.95 205	3.85 218	6.75 255	5.39 218

FBW_ROB	7.98 272	9.24 289	5.57 278	20.21 293	8.25 287	12.08 284	8.09 285	4.92 268	1.58 232	3.30 248	5.15 254	13.88 265	3.03 247	7.45 297	6.23 265	1.49 117	2.89 246	0.79 189	33.18 296	1.93 243	5.24 242	4.40 211	9.43 300	8.29 304	4.88 261	7.69 264	4.88 218	21.40 287

S-Stereo	9.11 276	1.88 238	3.41 258	7.93 273	7.92 285	12.47 285	19.24 298	5.20 272	6.26 278	6.18 293	20.72 320	29.27 286	7.13 264	0.65 242	9.55 298	7.50 303	3.80 259	5.87 299	17.77 267	6.30 286	6.21 258	7.52 289	12.23 304	6.88 298	2.77 230	6.68 258	6.74 254	18.03 279

MFN_U_SF_RVC	10.34 282	6.17 285	3.69 262	9.55 278	5.13 273	12.52 286	10.34 288	12.25 292	7.05 280	12.23 310	14.31 303	22.82 278	13.03 280	8.82 299	11.37 310	4.87 265	3.83 262	3.31 281	39.34 305	5.97 284	8.56 293	8.81 299	1.45 267	6.40 297	9.49 286	8.57 274	9.56 273	19.71 283

DDF-Stereo	3.00 222	1.97 240	0.22 46	11.98 283	0.51 179	14.62 287	0.81 211	1.83 153	0.57 170	1.12 169	1.66 203	9.14 249	2.86 243	0.26 211	2.38 102	3.19 224	0.90 173	0.74 185	6.87 203	0.57 169	4.55 214	4.33 210	0.11 153	0.41 205	0.35 129	2.53 195	4.48 206	1.94 176

SGM_RVC	10.08 279	10.50 291	3.60 261	16.68 287	8.80 288	14.87 288	7.11 279	9.19 284	6.25 277	4.06 271	7.33 273	24.89 281	18.29 287	0.57 234	4.57 214	1.98 167	3.30 253	1.17 229	20.75 279	2.20 250	4.80 222	2.23 133	2.29 272	3.65 276	17.68 301	13.31 295	33.30 313	28.67 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CC-Net-ROB	5.26 257	8.36 288	1.81 235	22.68 294	6.07 280	15.19 289	7.74 284	0.45 103	0.84 194	1.53 198	0.00 1	23.78 280	3.00 246	3.15 284	2.92 137	0.74 41	2.29 237	1.51 246	11.50 253	0.48 158	1.21 100	1.47 95	9.41 299	0.22 152	2.30 213	2.51 194	2.25 104	8.72 243

LSM0	22.48 306	6.09 283	4.65 267	14.89 286	10.39 292	16.43 290	13.29 293	23.38 315	15.69 301	14.75 314	18.69 316	35.79 295	33.70 309	0.93 253	73.52 338	85.94 338	13.36 301	5.62 297	55.67 327	16.83 312	21.95 327	18.82 325	4.28 288	8.01 303	16.44 298	16.43 304	28.65 306	32.66 310

edge stereo	11.35 285	6.83 286	10.52 300	14.06 284	12.00 295	16.55 291	12.81 292	12.42 294	7.44 282	6.06 291	15.12 306	38.81 300	17.75 286	1.25 264	7.59 274	7.29 300	5.73 276	3.11 278	25.18 289	4.53 275	6.71 266	8.01 294	4.16 287	3.71 277	8.94 283	7.65 263	13.41 286	28.72 304

MeshStereo	13.21 292	10.28 290	5.53 277	24.29 297	14.71 296	17.26 292	7.30 281	12.03 290	7.47 283	4.66 282	9.13 291	38.56 299	29.80 302	0.45 229	9.43 297	7.37 302	3.76 258	2.44 273	18.85 275	2.41 255	12.93 311	7.18 283	1.21 262	5.79 293	22.04 306	16.38 303	33.15 311	32.34 309
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
SPS-STEREO	20.13 302	14.92 296	11.88 302	19.84 292	20.39 298	18.24 293	9.27 287	16.06 303	19.74 311	19.91 320	20.06 319	33.66 294	37.68 312	7.23 295	13.17 315	16.66 324	26.75 322	16.01 324	32.30 294	23.65 320	30.25 333	22.84 331	13.67 306	13.47 317	16.56 299	15.26 301	29.55 309	24.45 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 287	15.35 297	4.54 266	19.02 291	8.08 286	18.74 294	10.83 290	12.03 290	7.24 281	3.01 239	6.09 264	36.06 296	23.95 293	0.75 247	4.47 207	1.51 121	3.60 256	0.75 186	20.06 278	1.60 226	4.23 208	1.65 106	1.36 264	3.34 272	25.09 308	20.48 312	34.27 316	25.03 297

MDST_ROB	10.13 280	16.70 299	3.04 255	29.06 298	9.34 290	20.66 295	5.02 272	5.90 276	1.98 243	3.16 246	2.70 221	11.22 258	28.15 300	0.18 186	6.30 266	1.37 106	1.21 202	0.34 119	7.74 214	1.01 197	4.67 217	3.95 193	1.92 271	1.94 255	26.55 310	19.78 310	37.02 318	22.50 292

zero-FE	4.21 247	1.97 240	0.21 44	18.56 290	2.61 254	20.95 296	6.42 277	1.84 154	0.68 180	1.31 185	3.18 229	10.31 255	3.26 248	0.31 216	2.66 119	2.88 207	1.04 190	1.46 241	13.23 258	0.91 193	5.64 250	4.93 228	0.13 160	0.41 205	0.34 127	2.47 192	4.46 204	1.55 168

WAO-7	27.19 313	31.49 308	25.61 324	33.41 300	34.55 309	21.90 297	27.96 304	47.14 332	47.22 330	29.27 325	38.50 330	41.69 304	40.59 317	12.37 304	31.37 329	17.44 325	15.34 304	8.53 307	46.18 312	20.63 317	9.79 298	10.78 310	3.30 286	33.50 331	22.38 307	21.79 314	23.87 300	37.39 314

SGM+DAISY	20.91 303	16.10 298	12.43 303	22.81 295	21.80 299	24.45 298	18.63 297	17.89 305	12.77 294	18.42 319	19.55 317	30.39 288	40.48 314	11.67 303	12.56 313	15.10 322	25.73 319	12.69 317	34.93 299	21.56 318	26.12 330	22.15 329	21.16 310	12.73 314	17.44 300	13.30 294	33.35 314	28.26 302

MANE	19.83 301	17.14 300	15.43 310	34.46 302	23.74 302	25.27 299	17.85 295	19.50 311	17.04 306	6.13 292	12.40 297	41.03 302	35.23 310	3.36 289	7.87 278	8.98 308	7.09 281	29.77 333	21.81 282	3.71 272	9.51 294	5.54 246	2.50 274	8.83 305	34.12 319	27.95 325	51.25 332	47.85 325

FADE	29.20 315	14.85 295	17.79 315	14.74 285	16.62 297	29.68 300	27.01 303	21.03 312	43.04 324	17.86 318	27.87 326	79.15 337	47.30 324	12.65 305	10.46 304	11.90 317	33.51 329	23.60 328	58.58 330	34.75 330	35.81 336	34.34 335	13.33 305	24.52 324	20.36 305	13.78 296	47.51 327	56.40 334

LE_ROB	22.46 305	10.87 293	12.67 304	32.44 299	37.93 310	31.36 301	33.43 306	23.22 314	21.14 315	6.73 295	17.81 313	52.15 317	50.94 330	1.56 273	6.43 267	2.92 212	3.14 248	1.46 241	30.14 291	8.43 294	7.23 279	4.28 206	7.08 295	25.69 326	34.50 321	36.15 333	53.30 334	53.30 329

UDG	12.63 291	20.60 303	3.50 260	36.40 305	28.77 306	31.44 302	39.49 309	2.59 202	1.77 239	2.37 220	6.03 262	11.55 259	3.79 254	74.28 314	5.35 243	2.47 193	8.42 288	2.92 277	18.81 274	4.63 277	7.35 281	4.85 225	12.22 303	1.18 241	1.15 175	2.47 192	4.49 207	2.18 184

ELAS	19.48 300	22.90 304	14.50 307	35.26 303	24.25 304	31.48 303	19.80 300	16.72 304	15.91 303	7.71 296	15.62 308	48.88 313	30.47 305	3.20 285	9.19 295	3.39 234	10.97 291	5.79 298	21.49 281	6.53 287	11.69 305	11.90 316	9.30 298	9.63 307	32.86 316	24.17 320	41.19 323	41.31 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 296	25.20 305	16.96 314	40.13 307	26.93 305	32.21 304	21.77 301	19.35 310	16.49 304	7.75 297	17.60 311	46.83 310	36.96 311	1.06 259	8.10 282	2.99 215	3.81 260	1.57 247	31.85 293	5.18 281	6.77 270	5.31 234	3.04 283	9.71 308	29.57 312	23.01 319	40.22 320	35.81 312

ELAS_RVC	19.26 297	19.85 302	14.31 306	33.92 301	22.40 300	33.39 305	19.24 298	15.07 298	10.89 292	8.20 298	17.30 310	54.84 319	32.79 308	3.23 286	8.72 291	3.46 238	11.25 294	6.19 303	19.97 277	7.86 293	12.63 309	12.02 317	9.45 301	10.70 310	30.22 314	22.17 316	41.23 324	38.75 317
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	16.26 294	13.95 294	7.70 291	24.27 296	9.34 290	33.99 306	17.43 294	12.42 294	19.62 310	10.23 303	13.58 301	39.02 301	13.47 281	1.40 269	10.73 306	10.12 313	29.43 326	12.22 314	31.31 292	10.07 299	17.19 319	9.15 301	8.44 297	9.02 306	8.97 285	5.68 249	24.08 301	36.04 313

DDUNet	12.41 290	19.68 301	3.23 256	36.37 304	24.08 303	34.35 307	31.95 305	1.86 156	1.63 233	1.44 195	3.43 231	12.02 260	3.65 252	83.75 317	4.54 212	2.28 184	8.10 287	3.39 282	18.01 268	4.26 273	6.60 265	4.81 222	16.44 308	0.64 226	1.08 173	0.61 133	4.68 212	2.12 182

BEATNet-Init1	23.62 309	27.86 306	13.22 305	44.78 308	23.54 301	38.58 308	23.96 302	18.57 308	18.15 309	9.17 299	13.26 299	47.63 311	48.00 325	3.29 287	12.31 311	9.22 309	7.35 283	5.48 296	48.70 316	19.34 314	12.33 308	11.24 315	7.11 296	11.28 311	33.76 318	21.63 313	60.52 338	47.50 324

JetBlue	32.19 319	30.24 307	35.83 332	39.74 306	34.14 308	43.67 309	35.54 307	29.41 326	45.70 328	14.86 315	8.65 285	79.62 338	19.51 289	25.38 307	15.92 321	16.55 323	38.70 333	25.92 332	35.72 300	25.05 323	29.56 332	23.18 332	32.21 311	26.78 327	30.47 315	28.96 326	48.44 330	49.33 326

DispFullNet	26.27 310	39.81 310	17.89 316	52.75 309	38.74 311	45.03 310	55.21 312	13.74 297	12.89 296	13.75 312	9.88 294	43.75 306	32.46 307	86.51 318	11.01 307	13.68 319	29.48 327	16.23 325	51.78 321	14.64 307	13.87 313	10.46 308	14.59 307	6.22 296	8.62 282	8.03 271	16.08 292	32.10 308

SQANet	17.87 295	31.68 309	5.41 276	57.78 310	33.35 307	57.44 311	39.25 308	4.37 260	1.73 236	4.89 284	1.53 198	30.38 287	5.54 257	56.25 310	3.78 184	1.32 99	5.20 272	1.48 244	29.72 290	1.71 230	6.45 262	5.45 242	54.26 317	1.90 252	4.80 258	8.48 273	9.52 272	18.82 282

MonStereo1	29.98 316	43.13 315	15.45 311	62.83 317	50.21 325	57.60 312	67.21 317	18.37 307	19.83 313	11.70 308	18.17 315	62.56 326	43.75 319	93.03 325	7.82 275	4.11 247	18.02 309	8.91 310	40.36 307	13.70 305	10.83 299	8.27 296	61.68 330	4.04 279	10.22 288	5.85 251	24.40 302	27.43 301

WAO-6	36.54 323	46.81 317	19.38 317	60.03 311	52.14 326	58.04 313	63.77 315	27.20 319	42.09 323	33.11 328	17.67 312	42.19 305	50.09 329	89.85 319	29.06 327	18.00 327	22.89 315	12.66 316	41.03 309	25.00 322	19.25 323	17.73 323	34.12 312	17.43 319	42.37 328	25.35 321	36.73 317	42.55 322

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

DPSimNet_ROB	58.77 336	55.98 327	59.21 338	62.88 318	73.92 339	60.20 315	64.84 316	28.34 325	91.63 341	80.59 339	52.65 333	74.49 335	47.24 323	90.64 320	55.91 335	45.99 336	54.62 337	42.30 336	68.03 336	59.25 338	51.18 338	59.54 338	44.54 313	45.19 336	44.85 330	61.56 338	56.15 335	55.05 331

PSMNet_ROB	31.36 317	48.75 322	16.32 312	64.48 321	46.97 316	60.77 316	61.30 314	19.02 309	20.70 314	27.57 324	24.90 323	41.43 303	42.18 318	83.15 316	13.95 316	4.06 246	17.90 308	5.94 300	42.51 310	15.37 308	11.21 301	9.54 304	57.95 321	14.27 318	29.64 313	19.74 309	29.38 308	17.81 277

PWCK	38.25 324	63.47 331	23.98 323	73.60 334	41.23 312	60.98 317	51.31 311	54.00 333	35.86 320	26.51 323	39.23 331	62.00 325	46.09 321	26.43 308	14.46 319	9.53 311	30.80 328	12.71 318	83.96 340	28.46 327	23.42 328	13.60 322	47.98 316	30.51 330	34.48 320	27.91 324	31.53 310	38.61 316

IMH-64-1	33.95 320	47.85 319	23.39 320	61.17 312	49.33 322	61.76 318	67.81 318	27.05 317	35.73 318	10.03 300	14.78 304	45.47 308	40.48 314	93.88 328	14.40 317	7.26 298	20.70 312	8.75 308	47.06 313	20.52 315	11.86 306	10.05 306	59.37 326	11.73 312	41.46 326	17.26 305	27.54 304	39.89 318

IMH-64	33.95 320	47.85 319	23.39 320	61.17 312	49.33 322	61.76 318	67.81 318	27.05 317	35.73 318	10.03 300	14.78 304	45.47 308	40.48 314	93.88 328	14.40 317	7.26 298	20.70 312	8.75 308	47.06 313	20.52 315	11.86 306	10.05 306	59.37 326	11.73 312	41.46 326	17.26 305	27.54 304	39.89 318

Ntro	22.77 307	41.10 311	9.75 299	63.11 319	42.85 314	62.03 320	56.57 313	8.43 282	6.55 279	12.02 309	2.06 211	33.43 292	6.53 261	75.01 315	4.99 235	1.38 107	7.98 286	2.25 267	37.75 302	9.51 298	6.94 272	6.04 266	55.49 319	3.02 266	10.71 289	14.77 300	13.49 288	21.09 286

IMH	35.14 322	49.00 323	23.80 322	61.52 314	49.14 321	63.04 321	67.99 320	27.86 321	38.05 322	11.18 306	14.22 302	49.01 314	53.30 333	93.93 330	14.60 320	7.08 297	21.66 314	9.65 312	47.64 315	22.22 319	11.39 303	9.32 302	59.41 328	12.98 315	40.95 325	19.12 308	29.12 307	41.73 321

otaku	21.36 304	42.67 314	7.67 289	62.47 316	41.26 313	63.18 322	49.95 310	6.15 279	4.57 273	10.22 302	1.83 209	32.26 289	9.33 271	65.85 312	4.60 216	1.61 128	7.10 282	1.41 239	36.88 301	7.74 291	7.03 273	5.98 264	54.87 318	2.69 265	8.31 281	9.47 281	13.48 287	18.26 280

TorneroNet-64	38.80 325	50.14 324	23.16 319	63.45 320	47.59 318	63.57 323	68.85 321	27.44 320	44.99 326	21.03 321	13.47 300	69.75 331	56.51 334	94.74 332	18.85 324	8.54 306	26.03 321	15.59 322	53.93 326	25.94 324	12.81 310	10.53 309	61.35 329	21.98 321	33.37 317	26.73 323	33.93 315	53.30 329

LVE	39.30 326	48.25 321	30.12 327	73.97 335	64.66 331	64.57 324	77.85 330	28.17 324	23.72 317	37.91 330	35.79 328	37.41 297	49.58 326	95.15 338	12.46 312	5.89 283	24.18 316	12.87 319	53.55 324	26.04 325	13.99 315	13.05 320	69.20 336	25.62 325	43.97 329	29.71 328	40.99 322	22.41 291

ACVNet_2	32.06 318	47.10 318	20.06 318	67.26 326	49.84 324	64.97 325	85.15 337	28.04 323	14.34 299	14.44 313	8.02 279	51.06 316	30.19 303	92.01 324	8.75 292	2.50 195	19.20 311	5.27 294	50.34 317	16.10 310	8.16 288	5.63 249	57.79 320	13.22 316	36.40 323	13.10 293	24.92 303	31.82 307

TorneroNet	39.82 327	53.94 326	26.20 325	66.81 323	49.07 320	65.07 326	70.90 325	26.31 316	46.32 329	24.07 322	20.96 321	67.36 330	52.11 332	94.83 334	18.77 323	9.35 310	24.89 318	16.30 326	53.07 323	24.04 321	13.64 312	11.04 313	61.85 331	22.68 323	36.84 324	25.85 322	42.63 325	50.33 327

ACVNet_1	26.74 312	42.56 313	14.81 308	66.86 324	48.56 319	65.11 327	82.56 334	15.95 302	8.17 285	11.16 305	5.65 257	32.31 290	25.19 296	93.82 327	7.38 273	2.02 168	15.91 305	6.16 302	34.50 298	10.98 301	8.17 289	6.10 267	59.12 324	5.79 293	19.06 303	9.75 283	9.37 271	15.02 271

ktn	52.79 333	63.82 333	30.11 326	66.93 325	72.48 338	66.28 328	78.41 331	39.02 327	71.70 337	45.89 335	67.47 337	52.57 318	45.22 320	95.33 339	48.59 334	35.19 333	41.05 335	31.49 334	60.62 331	36.06 331	32.70 335	35.82 336	63.06 332	38.69 332	45.38 331	41.08 334	57.93 336	62.41 336

RainbowNet	27.62 314	45.59 316	16.83 313	69.42 327	46.28 315	68.08 329	69.73 323	9.87 286	3.31 258	17.67 317	2.40 214	45.29 307	28.15 300	91.67 321	11.05 308	3.10 221	10.99 292	5.02 291	43.52 311	16.90 313	8.37 290	6.69 277	58.54 322	4.55 286	13.10 294	12.31 290	16.72 293	20.53 285

ACVNet-4b	26.61 311	42.01 312	11.61 301	69.47 328	47.43 317	69.50 330	76.65 329	10.80 288	9.82 290	15.00 316	1.59 200	58.27 320	9.88 274	93.43 326	4.75 224	1.87 154	13.94 303	5.15 292	32.30 294	13.54 304	7.25 280	5.67 250	58.95 323	4.34 285	12.13 293	9.30 278	15.06 290	18.72 281

JetRed	62.68 339	71.30 336	68.71 339	66.70 322	63.10 329	69.94 331	74.63 328	66.20 338	66.87 336	41.55 331	36.99 329	80.77 340	12.41 278	62.44 311	66.90 337	66.45 337	65.00 338	75.57 341	62.84 332	53.56 337	77.95 339	72.78 339	73.29 339	48.99 337	55.75 339	62.99 339	66.04 339	62.58 337

notaker	49.83 331	63.78 332	33.18 329	70.81 331	66.40 332	70.73 332	78.98 332	45.33 331	64.15 335	43.75 333	59.49 335	60.26 321	51.62 331	93.99 331	46.45 333	31.86 332	34.38 331	24.64 330	65.77 335	41.22 334	24.40 329	24.26 333	68.58 335	39.92 334	26.43 309	29.62 327	38.96 319	46.51 323

WAO-8	44.25 329	56.07 328	34.81 330	70.40 330	61.11 327	71.92 333	71.92 326	43.60 329	48.93 331	32.20 326	26.30 324	67.35 328	49.97 327	91.99 322	26.69 325	19.01 330	29.42 324	13.46 320	51.63 319	37.17 332	16.32 316	10.83 311	44.60 314	27.68 328	53.45 336	35.23 330	47.57 328	55.24 332

Venus	44.25 329	56.07 328	34.81 330	70.38 329	61.11 327	71.92 333	71.92 326	43.60 329	48.93 331	32.20 326	26.30 324	67.35 328	49.97 327	91.99 322	26.69 325	19.01 330	29.42 324	13.46 320	51.63 319	37.17 332	16.32 316	10.83 311	44.60 314	27.68 328	53.45 336	35.23 330	47.57 328	55.24 332

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

UNDER WATER	52.38 332	65.77 334	42.25 333	77.68 337	67.77 333	74.59 336	85.69 339	61.52 336	50.72 333	41.81 332	48.33 332	74.09 334	57.87 336	94.82 333	34.80 331	18.86 329	33.89 330	24.15 329	57.03 328	29.54 329	19.73 324	18.75 324	69.48 337	49.19 338	52.93 335	49.45 335	44.09 326	69.45 340

UNDER WATER-64	53.24 334	62.47 330	43.72 335	79.20 338	70.94 336	76.00 337	87.61 340	65.70 337	45.62 327	52.26 336	61.76 336	72.47 333	58.44 337	94.91 337	30.75 328	17.95 326	34.62 332	25.80 331	53.84 325	26.41 326	19.77 325	21.35 327	75.52 340	44.10 335	50.84 334	55.27 337	40.93 321	69.21 339

KSHMR	56.45 335	73.76 338	53.18 337	81.77 339	70.47 335	77.94 338	83.01 335	67.07 339	54.37 334	56.94 337	54.51 334	61.36 324	46.54 322	94.90 336	59.43 336	44.62 335	39.11 334	36.00 335	64.69 334	47.55 335	28.73 331	19.90 326	65.78 334	55.97 340	49.71 333	33.30 329	50.13 331	53.27 328

Dean	42.92 328	51.28 325	31.30 328	76.75 336	64.32 330	79.06 339	83.43 336	42.61 328	43.67 325	35.18 329	22.58 322	60.75 323	56.83 335	94.89 335	13.15 314	4.20 248	27.88 323	12.35 315	63.72 333	28.96 328	9.62 295	7.74 293	59.21 325	22.07 322	48.58 332	35.91 332	53.04 333	29.88 306

ASD4	81.96 341	73.83 339	78.52 340	73.50 333	68.47 334	82.76 340	70.15 324	72.27 341	81.46 340	64.14 338	76.80 340	49.38 315	95.53 341	68.81 313	77.80 339	87.45 339	86.82 340	89.90 342	81.43 338	90.17 340	88.82 340	88.65 341	81.37 341	86.17 341	99.17 346	99.86 345	99.79 345	99.90 345

LRCNet_RVC	60.25 337	73.90 340	44.96 336	94.13 340	95.20 341	91.02 341	85.32 338	54.56 334	36.51 321	98.66 341	73.01 338	91.80 343	67.46 339	96.60 341	33.95 330	18.60 328	69.32 339	51.86 338	94.53 341	64.28 339	31.29 334	22.24 330	94.67 342	54.29 339	19.85 304	10.16 286	33.16 312	25.34 298

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GS-Stereo																							0.00 1	0.01 12	0.17 105	0.05 54	0.10 23	0.00 1

Low-res two-view benchmark