Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.03 11	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.02 23	0.03 23	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 11	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 25	0.02 9	0.03 23	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 34	0.02 3	0.03 13	0.04 22	0.02 11	0.02 18	0.05 11	0.06 21	0.05 16	0.05 21	0.05 17	0.04 19	0.04 10	0.04 22	0.02 23	0.02 6	0.05 20	0.04 10	0.03 12	0.04 24

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 25	0.03 24	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 34	0.02 3	0.03 13	0.04 22	0.02 11	0.02 18	0.05 11	0.06 21	0.05 16	0.05 21	0.05 17	0.04 19	0.04 10	0.04 22	0.02 23	0.02 6	0.05 20	0.04 10	0.02 1	0.04 24

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 20	0.02 3	0.03 13	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.04 7	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.02 23	0.02 6	0.04 11	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 20	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.06 24	0.04 8	0.05 17	0.03 4	0.05 18	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 8

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 14	0.03 11	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.06 24	0.03 2	0.04 7	0.03 4	0.05 18	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.04 11	0.03 1	0.03 12	0.03 8

LG-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.02 5	0.02 9	0.03 23	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.05 34	0.04 24	0.03 13	0.05 33	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.05 16	0.04 8	0.05 17	0.04 19	0.07 33	0.04 22	0.01 2	0.02 6	0.05 20	0.04 10	0.04 23	0.03 8

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.03 13	0.01 1	0.01 1	0.02 18	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.03 4	0.04 10	0.05 35	0.03 49	0.03 23	0.03 2	0.04 10	0.03 12	0.04 24

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

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 9	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.03 11	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.05 16	0.03 2	0.06 26	0.03 4	0.04 10	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.05 20	0.04 10	0.04 23	0.03 8

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.04 20	0.03 11	0.06 59	0.03 13	0.01 1	0.02 18	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.02 1	0.04 10	0.02 1	0.03 8

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 32	0.05 34	0.05 33	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.03 38	0.05 11	0.06 21	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.04 22	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.04 10	0.02 1	0.03 8

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.02 18	0.05 11	0.05 6	0.06 24	0.04 8	0.06 26	0.03 4	0.05 18	0.03 6	0.01 2	0.03 23	0.04 11	0.05 22	0.03 12	0.03 8

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.03 25	0.03 24	0.03 23	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 20	0.04 24	0.03 13	0.03 13	0.02 11	0.02 18	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 19	0.04 10	0.04 22	0.03 49	0.03 23	0.03 2	0.05 22	0.03 12	0.03 8

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.03 36	0.02 18	0.05 11	0.06 21	0.05 16	0.05 21	0.04 7	0.03 4	0.06 27	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.06 29	0.05 22	0.04 23	0.04 24

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.05 16	0.04 8	0.04 7	0.03 4	0.05 18	0.03 6	0.01 2	0.02 6	0.04 11	0.04 10	0.02 1	0.03 8

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.03 25	0.02 9	0.03 23	0.03 27	0.02 17	0.02 3	0.03 11	0.03 11	0.03 13	0.02 5	0.02 11	0.02 18	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.03 4	0.04 10	0.03 6	0.02 23	0.02 6	0.04 11	0.04 10	0.03 12	0.03 8

RSM	0.03 6	0.03 23	0.03 25	0.02 9	0.03 23	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 18	0.06 27	0.06 21	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.04 19	0.05 18	0.03 6	0.01 2	0.03 23	0.04 11	0.05 22	0.03 12	0.03 8

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.03 13	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 19	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 6	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.03 36	0.01 2	0.05 11	0.05 6	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.04 19	0.04 10	0.04 22	0.01 2	0.02 6	0.06 29	0.06 30	0.05 29	0.03 8

AdaDepth	0.04 25	0.04 35	0.02 5	0.03 24	0.03 23	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 20	0.03 11	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.06 27	0.06 21	0.06 24	0.05 21	0.05 17	0.03 4	0.05 18	0.03 6	0.01 2	0.03 23	0.05 20	0.05 22	0.04 23	0.03 8

MLG-Stereo_test2	0.04 25	0.02 3	0.02 5	0.02 9	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.03 11	0.05 33	0.03 13	0.05 33	0.02 11	0.03 38	0.05 11	0.05 6	0.08 38	0.04 8	0.06 26	0.04 19	0.07 33	0.03 6	0.02 23	0.02 6	0.04 11	0.04 10	0.05 29	0.03 8

DEFOM-Stereo	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 39	0.03 23	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 20	0.04 24	0.05 38	0.03 13	0.02 11	0.02 18	0.06 27	0.06 21	0.07 32	0.06 32	0.06 26	0.04 19	0.06 27	0.03 6	0.02 23	0.02 6	0.06 29	0.06 30	0.05 29	0.04 24

Occ-G	0.04 25	0.04 35	0.03 25	0.04 39	0.03 23	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.03 11	0.03 11	0.05 38	0.03 13	0.02 11	0.02 18	0.06 27	0.06 21	0.06 24	0.06 32	0.07 34	0.04 19	0.05 18	0.03 6	0.04 69	0.03 23	0.05 20	0.04 10	0.03 12	0.05 31

RSM++	0.04 25	0.03 23	0.03 25	0.03 24	0.04 37	0.02 5	0.03 38	0.05 32	0.05 34	0.04 24	0.04 24	0.05 33	0.02 11	0.02 18	0.07 41	0.07 41	0.05 16	0.05 21	0.05 17	0.04 19	0.07 33	0.04 22	0.02 23	0.03 23	0.06 29	0.05 22	0.04 23	0.04 24

AEACV	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 39	0.03 23	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.03 11	0.03 11	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.02 18	0.06 27	0.06 21	0.05 16	0.05 21	0.07 34	0.04 19	0.06 27	0.04 22	0.01 2	0.02 6	0.06 29	0.07 43	0.04 23	0.03 8

SM2	0.05 31	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.06 39	0.09 130	0.06 40	0.06 59	0.07 48	0.04 54	0.02 18	0.05 11	0.06 21	0.07 32	0.06 32	0.06 26	0.04 19	0.07 33	0.05 35	0.01 2	0.03 23	0.09 62	0.08 53	0.06 43	0.07 52

MLG-Stereo_test3	0.05 31	0.03 23	0.02 5	0.03 24	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.05 32	0.06 55	0.06 40	0.06 59	0.09 59	0.02 11	0.03 38	0.06 27	0.06 21	0.08 38	0.06 32	0.07 34	0.05 38	0.08 43	0.04 22	0.02 23	0.03 23	0.05 20	0.06 30	0.05 29	0.05 31

DFGA-Net	0.05 31	0.05 52	0.03 25	0.04 39	0.03 23	0.04 39	0.03 38	0.05 32	0.04 20	0.06 40	0.05 38	0.10 67	0.04 54	0.03 38	0.07 41	0.07 41	0.09 47	0.07 50	0.07 34	0.05 38	0.07 33	0.04 22	0.03 49	0.04 42	0.07 41	0.07 43	0.06 43	0.09 62

anonymousdsp	0.05 31	0.04 35	0.04 44	0.03 24	0.04 37	0.04 39	0.04 69	0.06 39	0.05 34	0.06 40	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.03 38	0.07 41	0.08 55	0.08 38	0.06 32	0.08 48	0.05 38	0.09 48	0.05 35	0.03 49	0.03 23	0.05 20	0.05 22	0.05 29	0.05 31

iRaftStereo_RVC	0.05 31	0.03 23	0.03 25	0.03 24	0.03 23	0.03 27	0.02 17	0.05 32	0.04 20	0.06 40	0.05 38	0.05 33	0.03 36	0.02 18	0.06 27	0.06 21	0.10 54	0.07 50	0.07 34	0.05 38	0.09 48	0.05 35	0.02 23	0.03 23	0.07 41	0.06 30	0.05 29	0.05 31

RAFT + AFF	0.05 31	0.04 35	0.03 25	0.05 55	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.08 99	0.09 57	0.05 38	0.09 59	0.02 11	0.02 18	0.05 11	0.06 21	0.09 47	0.06 32	0.06 26	0.04 19	0.07 33	0.05 35	0.02 23	0.04 42	0.07 41	0.05 22	0.05 29	0.06 45

delet	0.05 31	0.05 52	0.04 44	0.06 78	0.05 56	0.05 64	0.05 80	0.04 24	0.04 20	0.06 40	0.05 38	0.10 67	0.05 75	0.03 38	0.07 41	0.06 21	0.07 32	0.06 32	0.06 26	0.06 55	0.06 27	0.04 22	0.03 49	0.05 61	0.07 41	0.07 43	0.05 29	0.04 24

TDLM	0.05 31	0.04 35	0.04 44	0.04 39	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.04 24	0.04 20	0.04 24	0.06 59	0.04 22	0.03 36	0.03 38	0.06 27	0.06 21	0.06 24	0.06 32	0.06 26	0.04 19	0.05 18	0.04 22	0.03 49	0.04 42	0.05 20	0.06 30	0.05 29	0.05 31

LG-Stereo_L2	0.06 39	0.04 35	0.03 25	0.03 24	0.04 37	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.08 99	0.21 143	0.06 59	0.08 53	0.03 36	0.03 38	0.06 27	0.07 41	0.10 54	0.06 32	0.07 34	0.04 19	0.14 111	0.05 35	0.02 23	0.03 23	0.06 29	0.06 30	0.05 29	0.05 31

LG-Stereo_L1	0.06 39	0.04 35	0.03 25	0.04 39	0.03 23	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.09 130	0.21 143	0.06 59	0.05 33	0.03 36	0.03 38	0.06 27	0.07 41	0.10 54	0.06 32	0.07 34	0.04 19	0.14 111	0.05 35	0.02 23	0.03 23	0.06 29	0.06 30	0.05 29	0.05 31

LG-G_1	0.06 39	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.05 56	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 55	0.08 53	0.03 13	0.10 67	0.04 54	0.06 95	0.06 27	0.06 21	0.10 54	0.06 32	0.08 48	0.05 38	0.10 54	0.05 35	0.05 97	0.04 42	0.06 29	0.06 30	0.08 58	0.06 45

LG-G	0.06 39	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.05 56	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 55	0.08 53	0.03 13	0.10 67	0.04 54	0.06 95	0.06 27	0.06 21	0.10 54	0.06 32	0.08 48	0.05 38	0.10 54	0.05 35	0.05 97	0.04 42	0.06 29	0.06 30	0.08 58	0.06 45

LGtest1	0.06 39	0.04 35	0.03 25	0.04 39	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.08 99	0.07 50	0.04 24	0.06 42	0.03 36	0.05 79	0.07 41	0.07 41	0.11 65	0.07 50	0.10 75	0.07 69	0.12 68	0.06 54	0.04 69	0.03 23	0.07 41	0.07 43	0.08 58	0.06 45

SGD-Stereo	0.06 39	0.04 35	0.03 25	0.05 55	0.04 37	0.06 79	0.03 38	0.04 24	0.06 55	0.08 53	0.05 38	0.06 42	0.03 36	0.03 38	0.08 62	0.08 55	0.14 91	0.06 32	0.09 63	0.05 38	0.12 68	0.05 35	0.03 49	0.04 42	0.08 51	0.08 53	0.12 104	0.09 62

AIO_rvc	0.06 39	0.06 76	0.03 25	0.05 55	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.06 55	0.10 65	0.04 24	0.08 53	0.02 11	0.03 38	0.06 27	0.07 41	0.08 38	0.06 32	0.07 34	0.05 38	0.12 68	0.05 35	0.02 23	0.03 23	0.06 29	0.06 30	0.05 29	0.05 31

AIO_test	0.06 39	0.05 52	0.04 44	0.07 100	0.05 56	0.04 39	0.04 69	0.10 72	0.09 130	0.12 68	0.05 38	0.11 78	0.04 54	0.03 38	0.07 41	0.07 41	0.07 32	0.06 32	0.08 48	0.05 38	0.13 94	0.05 35	0.04 69	0.04 42	0.09 62	0.07 43	0.05 29	0.05 31

IGEV-Stereo+	0.06 39	0.03 23	0.03 25	0.03 24	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.16 124	0.06 55	0.20 134	0.06 59	0.06 42	0.03 36	0.04 63	0.07 41	0.08 55	0.10 54	0.06 32	0.09 63	0.07 69	0.12 68	0.06 54	0.03 49	0.03 23	0.07 41	0.06 30	0.03 12	0.06 45

plain	0.06 39	0.04 35	0.04 44	0.04 39	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.08 57	0.04 20	0.09 57	0.05 38	0.06 42	0.02 11	0.02 18	0.07 41	0.08 55	0.12 75	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.08 43	0.04 22	0.02 23	0.05 61	0.09 62	0.10 70	0.08 58	0.09 62

StereoVision	0.06 39	0.03 23	0.04 44	0.03 24	0.03 23	0.03 27	0.02 17	0.06 39	0.11 171	0.02 3	0.05 38	0.03 13	0.06 101	0.01 2	0.09 88	0.10 97	0.06 24	0.05 21	0.08 48	0.07 69	0.06 27	0.05 35	0.02 23	0.04 42	0.10 74	0.07 43	0.10 79	0.12 100

MIF-Stereo (partial)	0.06 39	0.05 52	0.06 101	0.05 55	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.08 57	0.07 79	0.07 50	0.04 24	0.05 33	0.06 101	0.04 63	0.08 62	0.08 55	0.11 65	0.08 58	0.08 48	0.05 38	0.09 48	0.05 35	0.02 23	0.06 86	0.10 74	0.08 53	0.07 51	0.08 55

MIM_Stereo	0.06 39	0.04 35	0.03 25	0.05 55	0.05 56	0.05 64	0.03 38	0.06 39	0.04 20	0.14 76	0.07 77	0.04 22	0.03 36	0.03 38	0.07 41	0.08 55	0.13 78	0.07 50	0.09 63	0.06 55	0.11 62	0.06 54	0.02 23	0.04 42	0.08 51	0.07 43	0.07 51	0.05 31

RAFT	0.06 39	0.03 23	0.05 73	0.03 24	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.07 52	0.04 20	0.04 24	0.06 59	0.07 48	0.05 75	0.01 2	0.06 27	0.06 21	0.06 24	0.05 21	0.05 17	0.04 19	0.06 27	0.07 71	0.01 2	0.04 42	0.13 110	0.14 137	0.13 118	0.15 129

AFF-stereo	0.06 39	0.05 52	0.05 73	0.05 55	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.11 76	0.06 55	0.16 90	0.05 38	0.08 53	0.03 36	0.02 18	0.07 41	0.08 55	0.08 38	0.05 21	0.09 63	0.04 19	0.09 48	0.05 35	0.02 23	0.04 42	0.10 74	0.08 53	0.07 51	0.07 52

MMNet	0.06 39	0.06 76	0.05 73	0.08 109	0.06 80	0.06 79	0.05 80	0.07 52	0.06 55	0.05 33	0.06 59	0.09 59	0.04 54	0.04 63	0.07 41	0.07 41	0.09 47	0.08 58	0.07 34	0.06 55	0.07 33	0.05 35	0.04 69	0.05 61	0.07 41	0.08 53	0.07 51	0.10 76

RYNet	0.06 39	0.04 35	0.04 44	0.04 39	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.05 32	0.11 171	0.05 33	0.04 24	0.04 22	0.03 36	0.03 38	0.07 41	0.06 21	0.07 32	0.08 58	0.07 34	0.05 38	0.05 18	0.05 35	0.11 211	0.04 42	0.06 29	0.15 159	0.06 43	0.05 31

AANet_RVC	0.06 39	0.05 52	0.06 101	0.05 55	0.06 80	0.04 39	0.05 80	0.05 32	0.06 55	0.05 33	0.06 59	0.05 33	0.04 54	0.04 63	0.08 62	0.07 41	0.08 38	0.08 58	0.07 34	0.07 69	0.07 33	0.07 71	0.05 97	0.05 61	0.07 41	0.08 53	0.06 43	0.08 55

MS	0.07 57	0.04 35	0.04 44	0.04 39	0.05 56	0.03 27	0.04 69	0.11 76	0.05 34	0.15 82	0.05 38	0.08 53	0.02 11	0.03 38	0.07 41	0.08 55	0.10 54	0.07 50	0.09 63	0.06 55	0.10 54	0.07 71	0.04 69	0.03 23	0.08 51	0.07 43	0.10 79	0.08 55

YMNet	0.07 57	0.08 134	0.06 101	0.08 109	0.08 118	0.08 109	0.07 130	0.07 52	0.07 79	0.05 33	0.07 77	0.13 98	0.05 75	0.07 126	0.08 62	0.07 41	0.08 38	0.09 84	0.09 63	0.05 38	0.08 43	0.07 71	0.06 119	0.05 61	0.09 62	0.09 62	0.09 73	0.09 62

HUF	0.07 57	0.05 52	0.04 44	0.07 100	0.06 80	0.04 39	0.03 38	0.09 65	0.07 79	0.16 90	0.05 38	0.09 59	0.04 54	0.03 38	0.07 41	0.07 41	0.08 38	0.06 32	0.09 63	0.06 55	0.15 123	0.06 54	0.03 49	0.04 42	0.08 51	0.06 30	0.06 43	0.05 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 57	0.05 52	0.03 25	0.04 39	0.05 56	0.04 39	0.02 17	0.11 76	0.06 55	0.22 153	0.05 38	0.05 33	0.02 11	0.03 38	0.07 41	0.09 72	0.12 75	0.08 58	0.09 63	0.07 69	0.16 142	0.07 71	0.02 23	0.03 23	0.07 41	0.08 53	0.07 51	0.05 31

MaDis-Stereo	0.07 57	0.04 35	0.05 73	0.03 24	0.02 8	0.03 27	0.03 38	0.06 39	0.06 55	0.04 24	0.06 59	0.10 67	0.05 75	0.02 18	0.07 41	0.08 55	0.10 54	0.09 84	0.07 34	0.05 38	0.10 54	0.10 144	0.01 2	0.05 61	0.12 98	0.18 213	0.13 118	0.16 139

UniTT-Stereo	0.07 57	0.04 35	0.04 44	0.03 24	0.03 23	0.05 64	0.03 38	0.06 39	0.05 34	0.06 40	0.04 24	0.07 48	0.12 187	0.07 126	0.08 62	0.07 41	0.11 65	0.08 58	0.08 48	0.07 69	0.09 48	0.08 87	0.07 141	0.04 42	0.10 74	0.16 178	0.06 43	0.10 76

LL-Strereo2	0.07 57	0.03 23	0.03 25	0.04 39	0.05 56	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.07 79	0.15 82	0.07 77	0.08 53	0.05 75	0.04 63	0.08 62	0.09 72	0.13 78	0.07 50	0.10 75	0.06 55	0.10 54	0.06 54	0.03 49	0.04 42	0.08 51	0.10 70	0.08 58	0.05 31

RAFT_CTSACE	0.07 57	0.04 35	0.06 101	0.03 24	0.04 37	0.05 64	0.05 80	0.06 39	0.06 55	0.09 57	0.04 24	0.10 67	0.09 157	0.03 38	0.08 62	0.08 55	0.11 65	0.07 50	0.07 34	0.05 38	0.12 68	0.08 87	0.03 49	0.06 86	0.12 98	0.12 104	0.12 104	0.16 139

AASNet	0.07 57	0.06 76	0.04 44	0.09 129	0.07 97	0.08 109	0.05 80	0.08 57	0.05 34	0.07 50	0.07 77	0.07 48	0.04 54	0.04 63	0.07 41	0.07 41	0.10 54	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.07 33	0.06 54	0.04 69	0.06 86	0.08 51	0.08 53	0.06 43	0.06 45

ARAFT	0.07 57	0.04 35	0.04 44	0.05 55	0.05 56	0.05 64	0.02 17	0.09 65	0.06 55	0.12 68	0.06 59	0.12 86	0.03 36	0.03 38	0.07 41	0.07 41	0.12 75	0.09 84	0.09 63	0.05 38	0.11 62	0.08 87	0.03 49	0.04 42	0.10 74	0.09 62	0.09 73	0.09 62

DMCA	0.07 57	0.05 52	0.07 132	0.06 78	0.06 80	0.05 64	0.07 130	0.09 65	0.07 79	0.06 40	0.09 119	0.07 48	0.06 101	0.06 95	0.08 62	0.08 55	0.11 65	0.10 103	0.08 48	0.07 69	0.09 48	0.06 54	0.06 119	0.06 86	0.08 51	0.10 70	0.06 43	0.08 55

GANet	0.07 57	0.07 100	0.06 101	0.06 78	0.06 80	0.07 99	0.06 113	0.08 57	0.05 34	0.06 40	0.07 77	0.06 42	0.04 54	0.04 63	0.07 41	0.08 55	0.09 47	0.10 103	0.07 34	0.05 38	0.07 33	0.05 35	0.05 97	0.05 61	0.08 51	0.07 43	0.07 51	0.06 45

CVANet_RVC	0.07 57	0.07 100	0.07 132	0.08 109	0.06 80	0.07 99	0.05 80	0.06 39	0.05 34	0.06 40	0.09 119	0.05 33	0.04 54	0.04 63	0.08 62	0.08 55	0.08 38	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.08 43	0.06 54	0.04 69	0.05 61	0.08 51	0.07 43	0.07 51	0.10 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 70	0.05 52	0.04 44	0.03 24	0.05 56	0.05 64	0.03 38	0.12 81	0.06 55	0.21 143	0.05 38	0.08 53	0.03 36	0.05 79	0.08 62	0.09 72	0.13 78	0.09 84	0.10 75	0.06 55	0.16 142	0.07 71	0.04 69	0.04 42	0.07 41	0.09 62	0.08 58	0.10 76

MGS-Stereo	0.08 70	0.06 76	0.04 44	0.05 55	0.05 56	0.04 39	0.03 38	0.12 81	0.05 34	0.09 57	0.07 77	0.10 67	0.04 54	0.05 79	0.07 41	0.08 55	0.15 101	0.11 123	0.12 93	0.09 119	0.13 94	0.07 71	0.05 97	0.05 61	0.10 74	0.09 62	0.11 94	0.10 76

anonymousdsp2	0.08 70	0.07 100	0.05 73	0.06 78	0.05 56	0.06 79	0.05 80	0.12 81	0.06 55	0.17 100	0.06 59	0.09 59	0.04 54	0.05 79	0.07 41	0.08 55	0.13 78	0.08 58	0.11 81	0.07 69	0.13 94	0.07 71	0.05 97	0.06 86	0.09 62	0.08 53	0.08 58	0.07 52

test_5	0.08 70	0.05 52	0.07 132	0.04 39	0.04 37	0.04 39	0.04 69	0.09 65	0.05 34	0.05 33	0.07 77	0.12 86	0.12 187	0.02 18	0.08 62	0.09 72	0.07 32	0.07 50	0.08 48	0.06 55	0.10 54	0.10 144	0.02 23	0.08 147	0.10 74	0.14 137	0.13 118	0.18 174

AnonymousM	0.08 70	0.05 52	0.04 44	0.06 78	0.05 56	0.04 39	0.04 69	0.13 101	0.05 34	0.20 134	0.06 59	0.11 78	0.03 36	0.06 95	0.10 123	0.10 97	0.19 167	0.09 84	0.12 93	0.07 69	0.16 142	0.06 54	0.04 69	0.04 42	0.08 51	0.11 89	0.10 79	0.10 76

raft+_RVC	0.08 70	0.06 76	0.05 73	0.06 78	0.06 80	0.07 99	0.04 69	0.10 72	0.08 99	0.17 100	0.08 97	0.09 59	0.04 54	0.04 63	0.08 62	0.08 55	0.13 78	0.09 84	0.11 81	0.06 55	0.13 94	0.06 54	0.04 69	0.05 61	0.11 91	0.09 62	0.09 73	0.09 62

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 70	0.06 76	0.05 73	0.05 55	0.04 37	0.04 39	0.04 69	0.14 110	0.07 79	0.21 143	0.04 24	0.12 86	0.04 54	0.03 38	0.08 62	0.09 72	0.09 47	0.06 32	0.11 81	0.05 38	0.11 62	0.06 54	0.03 49	0.05 61	0.13 110	0.09 62	0.09 73	0.09 62

GCAP-BAT	0.09 77	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.07 97	0.04 39	0.03 38	0.12 81	0.08 99	0.23 169	0.05 38	0.15 119	0.05 75	0.06 95	0.08 62	0.09 72	0.18 147	0.10 103	0.13 109	0.08 90	0.14 111	0.07 71	0.04 69	0.05 61	0.09 62	0.10 70	0.08 58	0.09 62

test_for_model	0.09 77	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.07 97	0.04 39	0.03 38	0.12 81	0.08 99	0.23 169	0.05 38	0.15 119	0.05 75	0.06 95	0.08 62	0.09 72	0.18 147	0.10 103	0.13 109	0.08 90	0.14 111	0.07 71	0.04 69	0.05 61	0.09 62	0.10 70	0.08 58	0.09 62

testlalala2	0.09 77	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.07 97	0.04 39	0.03 38	0.12 81	0.08 99	0.23 169	0.05 38	0.15 119	0.05 75	0.06 95	0.08 62	0.09 72	0.18 147	0.10 103	0.13 109	0.08 90	0.14 111	0.07 71	0.04 69	0.05 61	0.09 62	0.10 70	0.08 58	0.09 62

testlalala	0.09 77	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.07 97	0.04 39	0.03 38	0.12 81	0.08 99	0.23 169	0.05 38	0.15 119	0.05 75	0.06 95	0.08 62	0.09 72	0.18 147	0.10 103	0.13 109	0.08 90	0.14 111	0.07 71	0.04 69	0.05 61	0.09 62	0.10 70	0.08 58	0.09 62

testlalala_base	0.09 77	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.07 97	0.04 39	0.03 38	0.12 81	0.08 99	0.23 169	0.05 38	0.15 119	0.05 75	0.06 95	0.08 62	0.09 72	0.18 147	0.10 103	0.13 109	0.08 90	0.14 111	0.07 71	0.04 69	0.05 61	0.09 62	0.10 70	0.08 58	0.09 62

GCAP-Stereo	0.09 77	0.05 52	0.04 44	0.05 55	0.07 97	0.04 39	0.03 38	0.12 81	0.08 99	0.23 169	0.05 38	0.15 119	0.05 75	0.06 95	0.08 62	0.09 72	0.18 147	0.10 103	0.13 109	0.08 90	0.14 111	0.07 71	0.04 69	0.05 61	0.09 62	0.10 70	0.08 58	0.09 62

4D-IteraStereo	0.09 77	0.06 76	0.05 73	0.06 78	0.06 80	0.06 79	0.04 69	0.15 116	0.10 155	0.22 153	0.08 97	0.14 113	0.06 101	0.03 38	0.09 88	0.10 97	0.17 128	0.09 84	0.11 81	0.08 90	0.15 123	0.06 54	0.03 49	0.05 61	0.10 74	0.10 70	0.08 58	0.08 55

LoS_RVC	0.09 77	0.07 100	0.05 73	0.05 55	0.06 80	0.06 79	0.05 80	0.13 101	0.08 99	0.18 113	0.11 149	0.12 86	0.06 101	0.07 126	0.09 88	0.09 72	0.10 54	0.08 58	0.12 93	0.08 90	0.17 157	0.09 116	0.05 97	0.06 86	0.15 143	0.11 89	0.10 79	0.13 106

tt_ll	0.09 77	0.07 100	0.05 73	0.05 55	0.06 80	0.06 79	0.05 80	0.13 101	0.08 99	0.18 113	0.11 149	0.12 86	0.06 101	0.07 126	0.09 88	0.09 72	0.10 54	0.08 58	0.12 93	0.08 90	0.17 157	0.09 116	0.05 97	0.06 86	0.15 143	0.11 89	0.10 79	0.13 106

CAS	0.09 77	0.07 100	0.05 73	0.06 78	0.05 56	0.05 64	0.04 69	0.14 110	0.06 55	0.11 66	0.11 149	0.11 78	0.05 75	0.07 126	0.09 88	0.09 72	0.11 65	0.10 103	0.14 122	0.07 69	0.12 68	0.08 87	0.05 97	0.05 61	0.13 110	0.11 89	0.09 73	0.14 117

TestStereo1	0.09 77	0.07 100	0.06 101	0.04 39	0.05 56	0.06 79	0.06 113	0.07 52	0.07 79	0.09 57	0.07 77	0.11 78	0.14 217	0.04 63	0.10 123	0.10 97	0.11 65	0.09 84	0.09 63	0.08 90	0.13 94	0.12 195	0.02 23	0.05 61	0.15 143	0.14 137	0.16 153	0.20 195

TESTraft	0.09 77	0.06 76	0.06 101	0.04 39	0.04 37	0.05 64	0.06 113	0.09 65	0.08 99	0.09 57	0.08 97	0.12 86	0.13 202	0.03 38	0.09 88	0.10 97	0.11 65	0.09 84	0.08 48	0.07 69	0.13 94	0.12 195	0.02 23	0.05 61	0.14 133	0.13 115	0.14 129	0.20 195

IER	0.09 77	0.07 100	0.07 132	0.09 129	0.07 97	0.09 125	0.06 113	0.12 81	0.07 79	0.14 76	0.11 149	0.11 78	0.07 125	0.06 95	0.09 88	0.09 72	0.14 91	0.11 123	0.11 81	0.07 69	0.12 68	0.08 87	0.06 119	0.06 86	0.10 74	0.11 89	0.11 94	0.14 117

RAFT+CT+SA	0.09 77	0.05 52	0.07 132	0.05 55	0.05 56	0.04 39	0.05 80	0.13 101	0.07 79	0.08 53	0.07 77	0.15 119	0.13 202	0.04 63	0.11 156	0.10 97	0.09 47	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.12 68	0.11 175	0.02 23	0.06 86	0.13 110	0.13 115	0.11 94	0.17 153

SA-5K	0.09 77	0.07 100	0.06 101	0.04 39	0.05 56	0.06 79	0.06 113	0.07 52	0.07 79	0.09 57	0.07 77	0.11 78	0.14 217	0.04 63	0.10 123	0.10 97	0.11 65	0.09 84	0.09 63	0.08 90	0.13 94	0.12 195	0.02 23	0.05 61	0.15 143	0.14 137	0.16 153	0.20 195

test_4	0.09 77	0.05 52	0.07 132	0.05 55	0.06 80	0.03 27	0.02 17	0.12 81	0.09 130	0.17 100	0.06 59	0.09 59	0.06 101	0.03 38	0.09 88	0.10 97	0.15 101	0.08 58	0.10 75	0.07 69	0.17 157	0.09 116	0.02 23	0.07 119	0.10 74	0.14 137	0.12 104	0.19 184

CIPLG	0.09 77	0.06 76	0.05 73	0.06 78	0.06 80	0.09 125	0.06 113	0.18 168	0.06 55	0.20 134	0.08 97	0.13 98	0.07 125	0.06 95	0.08 62	0.10 97	0.17 128	0.11 123	0.11 81	0.09 119	0.13 94	0.06 54	0.04 69	0.06 86	0.10 74	0.10 70	0.10 79	0.10 76

IPLGR_C	0.09 77	0.06 76	0.05 73	0.06 78	0.06 80	0.09 125	0.06 113	0.18 168	0.06 55	0.20 134	0.08 97	0.13 98	0.07 125	0.06 95	0.08 62	0.11 136	0.17 128	0.11 123	0.11 81	0.09 119	0.13 94	0.06 54	0.04 69	0.06 86	0.10 74	0.09 62	0.10 79	0.10 76

ACRE	0.09 77	0.06 76	0.05 73	0.06 78	0.06 80	0.09 125	0.06 113	0.18 168	0.06 55	0.20 134	0.08 97	0.13 98	0.07 125	0.06 95	0.08 62	0.10 97	0.17 128	0.11 123	0.11 81	0.09 119	0.13 94	0.06 54	0.04 69	0.06 86	0.10 74	0.10 70	0.10 79	0.10 76

rafts_anoy	0.09 77	0.08 134	0.07 132	0.07 100	0.07 97	0.06 79	0.05 80	0.13 101	0.05 34	0.17 100	0.10 133	0.12 86	0.05 75	0.03 38	0.10 123	0.10 97	0.15 101	0.12 151	0.14 122	0.07 69	0.15 123	0.08 87	0.04 69	0.06 86	0.11 91	0.10 70	0.09 73	0.11 86

RALCasStereoNet	0.09 77	0.08 134	0.06 101	0.09 129	0.07 97	0.06 79	0.05 80	0.12 81	0.05 34	0.18 113	0.07 77	0.12 86	0.05 75	0.04 63	0.10 123	0.10 97	0.18 147	0.12 151	0.14 122	0.08 90	0.15 123	0.08 87	0.05 97	0.06 86	0.12 98	0.10 70	0.10 79	0.08 55

RALAANet	0.09 77	0.08 134	0.06 101	0.07 100	0.06 80	0.08 109	0.05 80	0.10 72	0.07 79	0.12 68	0.10 133	0.10 67	0.06 101	0.03 38	0.09 88	0.09 72	0.13 78	0.11 123	0.16 151	0.09 119	0.12 68	0.08 87	0.04 69	0.06 86	0.12 98	0.10 70	0.11 94	0.11 86

UPFNet	0.09 77	0.08 134	0.08 154	0.09 129	0.08 118	0.09 125	0.06 113	0.12 81	0.09 130	0.14 76	0.10 133	0.12 86	0.06 101	0.07 126	0.08 62	0.10 97	0.13 78	0.11 123	0.10 75	0.07 69	0.10 54	0.07 71	0.06 119	0.07 119	0.09 62	0.11 89	0.10 79	0.11 86

HITNet	0.09 77	0.07 100	0.06 101	0.08 109	0.08 118	0.08 109	0.05 80	0.11 76	0.07 79	0.19 125	0.08 97	0.12 86	0.07 125	0.07 126	0.09 88	0.08 55	0.13 78	0.10 103	0.10 75	0.07 69	0.11 62	0.09 116	0.06 119	0.06 86	0.12 98	0.11 89	0.16 153	0.14 117
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
castereo++	0.10 101	0.07 100	0.05 73	0.07 100	0.07 97	0.06 79	0.05 80	0.16 124	0.10 155	0.24 193	0.08 97	0.17 143	0.06 101	0.05 79	0.09 88	0.10 97	0.18 147	0.09 84	0.14 122	0.08 90	0.21 228	0.08 87	0.05 97	0.07 119	0.12 98	0.13 115	0.12 104	0.11 86

castereo	0.10 101	0.07 100	0.06 101	0.06 78	0.07 97	0.08 109	0.05 80	0.16 124	0.11 171	0.24 193	0.10 133	0.15 119	0.04 54	0.05 79	0.09 88	0.10 97	0.19 167	0.09 84	0.14 122	0.07 69	0.20 206	0.08 87	0.04 69	0.07 119	0.13 110	0.12 104	0.12 104	0.13 106

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 101	0.07 100	0.07 132	0.08 109	0.05 56	0.07 99	0.03 38	0.11 76	0.15 214	0.20 134	0.14 184	0.12 86	0.07 125	0.07 126	0.09 88	0.09 72	0.16 111	0.11 123	0.12 93	0.08 90	0.12 68	0.11 175	0.06 119	0.07 119	0.12 98	0.15 159	0.12 104	0.16 139

CASnet	0.10 101	0.06 76	0.05 73	0.08 109	0.09 140	0.11 156	0.05 80	0.18 168	0.10 155	0.23 169	0.11 149	0.13 98	0.06 101	0.08 148	0.10 123	0.10 97	0.16 111	0.08 58	0.19 187	0.08 90	0.14 111	0.06 54	0.06 119	0.06 86	0.12 98	0.10 70	0.14 129	0.10 76
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 101	0.09 151	0.06 101	0.08 109	0.06 80	0.09 125	0.06 113	0.09 65	0.07 79	0.18 113	0.11 149	0.11 78	0.10 170	0.06 95	0.09 88	0.10 97	0.14 91	0.09 84	0.19 187	0.09 119	0.12 68	0.06 54	0.05 97	0.06 86	0.11 91	0.10 70	0.15 144	0.12 100

SA	0.10 101	0.07 100	0.07 132	0.06 78	0.05 56	0.08 109	0.04 69	0.12 81	0.05 34	0.16 90	0.07 77	0.16 136	0.03 36	0.04 63	0.10 123	0.10 97	0.13 78	0.11 123	0.12 93	0.09 119	0.14 111	0.10 144	0.03 49	0.06 86	0.16 159	0.15 159	0.13 118	0.21 210

IPLG	0.10 101	0.07 100	0.07 132	0.07 100	0.07 97	0.06 79	0.05 80	0.15 116	0.06 55	0.22 153	0.06 59	0.15 119	0.05 75	0.04 63	0.09 88	0.10 97	0.16 111	0.10 103	0.14 122	0.09 119	0.13 94	0.08 87	0.04 69	0.07 119	0.13 110	0.12 104	0.11 94	0.09 62

test-3	0.10 101	0.06 76	0.04 44	0.06 78	0.08 118	0.06 79	0.05 80	0.17 137	0.07 79	0.24 193	0.08 97	0.19 172	0.08 141	0.06 95	0.11 156	0.11 136	0.20 186	0.10 103	0.15 139	0.10 144	0.16 142	0.10 144	0.05 97	0.06 86	0.10 74	0.11 89	0.12 104	0.11 86

test_1	0.10 101	0.06 76	0.04 44	0.06 78	0.08 118	0.06 79	0.05 80	0.17 137	0.07 79	0.24 193	0.08 97	0.19 172	0.08 141	0.06 95	0.11 156	0.11 136	0.20 186	0.10 103	0.15 139	0.10 144	0.16 142	0.10 144	0.05 97	0.06 86	0.10 74	0.11 89	0.12 104	0.11 86

raftrobust	0.10 101	0.08 134	0.06 101	0.08 109	0.07 97	0.05 64	0.04 69	0.14 110	0.06 55	0.25 218	0.08 97	0.13 98	0.05 75	0.05 79	0.09 88	0.09 72	0.17 128	0.12 151	0.12 93	0.09 119	0.17 157	0.08 87	0.05 97	0.06 86	0.13 110	0.12 104	0.10 79	0.11 86

DMCA-RVC	0.10 101	0.08 134	0.11 196	0.08 109	0.09 140	0.08 109	0.08 142	0.12 81	0.09 130	0.13 73	0.13 172	0.13 98	0.07 125	0.06 95	0.14 219	0.12 177	0.14 91	0.13 179	0.11 81	0.10 144	0.12 68	0.10 144	0.07 141	0.09 171	0.10 74	0.10 70	0.10 79	0.11 86

S2M2_XL	0.11 112	0.07 100	0.08 154	0.07 100	0.07 97	0.10 146	0.08 142	0.18 168	0.06 55	0.21 143	0.09 119	0.22 215	0.05 75	0.06 95	0.09 88	0.10 97	0.19 167	0.09 84	0.17 161	0.09 119	0.20 206	0.09 116	0.08 168	0.07 119	0.11 91	0.09 62	0.14 129	0.16 139
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.11 112	0.10 164	0.08 154	0.09 129	0.08 118	0.09 125	0.06 113	0.17 137	0.10 155	0.19 125	0.11 149	0.11 78	0.07 125	0.07 126	0.13 199	0.14 228	0.15 101	0.11 123	0.12 93	0.07 69	0.12 68	0.09 116	0.06 119	0.07 119	0.13 110	0.12 104	0.11 94	0.13 106

G2L-Stereo	0.11 112	0.10 164	0.08 154	0.09 129	0.09 140	0.08 109	0.07 130	0.17 137	0.08 99	0.22 153	0.10 133	0.16 136	0.13 202	0.07 126	0.09 88	0.11 136	0.16 111	0.11 123	0.11 81	0.09 119	0.15 123	0.10 144	0.09 186	0.07 119	0.14 133	0.15 159	0.14 129	0.11 86

trnet	0.11 112	0.08 134	0.05 73	0.08 109	0.08 118	0.07 99	0.05 80	0.18 168	0.05 34	0.27 250	0.08 97	0.18 160	0.06 101	0.08 148	0.09 88	0.10 97	0.21 199	0.08 58	0.12 93	0.08 90	0.20 206	0.09 116	0.06 119	0.05 61	0.12 98	0.14 137	0.18 186	0.17 153

EGLCR-Stereo	0.11 112	0.06 76	0.04 44	0.08 109	0.08 118	0.07 99	0.05 80	0.17 137	0.09 130	0.27 250	0.06 59	0.19 172	0.06 101	0.08 148	0.08 62	0.10 97	0.20 186	0.10 103	0.16 151	0.07 69	0.17 157	0.08 87	0.04 69	0.06 86	0.10 74	0.13 115	0.18 186	0.17 153

Sa-1000	0.11 112	0.07 100	0.07 132	0.06 78	0.05 56	0.09 125	0.03 38	0.12 81	0.07 79	0.18 113	0.08 97	0.19 172	0.05 75	0.06 95	0.10 123	0.10 97	0.16 111	0.12 151	0.14 122	0.09 119	0.17 157	0.10 144	0.04 69	0.05 61	0.19 203	0.16 178	0.13 118	0.20 195

MIPNet	0.11 112	0.09 151	0.06 101	0.07 100	0.08 118	0.07 99	0.05 80	0.17 137	0.06 55	0.23 169	0.07 77	0.16 136	0.08 141	0.05 79	0.10 123	0.11 136	0.17 128	0.11 123	0.20 200	0.12 186	0.13 94	0.11 175	0.05 97	0.07 119	0.16 159	0.15 159	0.11 94	0.13 106

GMOStereo	0.11 112	0.07 100	0.09 167	0.06 78	0.05 56	0.06 79	0.05 80	0.17 137	0.09 130	0.24 193	0.07 77	0.17 143	0.09 157	0.05 79	0.11 156	0.12 177	0.17 128	0.08 58	0.12 93	0.08 90	0.19 190	0.08 87	0.03 49	0.07 119	0.18 189	0.18 213	0.14 129	0.17 153

error version	0.11 112	0.07 100	0.09 167	0.06 78	0.05 56	0.06 79	0.05 80	0.17 137	0.09 130	0.24 193	0.07 77	0.17 143	0.09 157	0.05 79	0.11 156	0.12 177	0.17 128	0.08 58	0.12 93	0.08 90	0.19 190	0.08 87	0.03 49	0.07 119	0.18 189	0.18 213	0.14 129	0.17 153

test-v	0.11 112	0.07 100	0.09 167	0.06 78	0.05 56	0.06 79	0.05 80	0.17 137	0.09 130	0.24 193	0.07 77	0.17 143	0.09 157	0.05 79	0.11 156	0.12 177	0.17 128	0.08 58	0.12 93	0.08 90	0.19 190	0.08 87	0.03 49	0.07 119	0.18 189	0.18 213	0.14 129	0.17 153

test_3	0.11 112	0.07 100	0.07 132	0.06 78	0.08 118	0.05 64	0.05 80	0.17 137	0.10 155	0.24 193	0.09 119	0.22 215	0.12 187	0.06 95	0.13 199	0.13 208	0.20 186	0.09 84	0.14 122	0.10 144	0.18 174	0.09 116	0.04 69	0.08 147	0.13 110	0.14 137	0.13 118	0.14 117

test-2	0.11 112	0.07 100	0.09 167	0.06 78	0.05 56	0.06 79	0.05 80	0.17 137	0.09 130	0.24 193	0.07 77	0.17 143	0.09 157	0.05 79	0.11 156	0.12 177	0.17 128	0.08 58	0.12 93	0.08 90	0.19 190	0.08 87	0.03 49	0.07 119	0.18 189	0.18 213	0.14 129	0.17 153

CREStereo++_RVC	0.11 112	0.07 100	0.05 73	0.08 109	0.09 140	0.08 109	0.07 130	0.16 124	0.09 130	0.26 235	0.09 119	0.17 143	0.13 202	0.08 148	0.09 88	0.10 97	0.19 167	0.08 58	0.13 109	0.07 69	0.20 206	0.08 87	0.06 119	0.06 86	0.14 133	0.12 104	0.16 153	0.15 129
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 112	0.06 76	0.06 101	0.10 149	0.09 140	0.08 109	0.06 113	0.12 81	0.08 99	0.22 153	0.08 97	0.13 98	0.08 141	0.08 148	0.10 123	0.13 208	0.19 167	0.13 179	0.18 178	0.08 90	0.18 174	0.10 144	0.06 119	0.06 86	0.11 91	0.11 89	0.15 144	0.14 117

XX-TBD	0.11 112	0.06 76	0.06 101	0.10 149	0.09 140	0.08 109	0.06 113	0.12 81	0.08 99	0.22 153	0.08 97	0.13 98	0.08 141	0.08 148	0.10 123	0.13 208	0.19 167	0.13 179	0.18 178	0.08 90	0.18 174	0.10 144	0.06 119	0.06 86	0.11 91	0.11 89	0.15 144	0.14 117

UNet	0.11 112	0.09 151	0.09 167	0.10 149	0.08 118	0.10 146	0.08 142	0.15 116	0.08 99	0.17 100	0.10 133	0.13 98	0.09 157	0.07 126	0.09 88	0.10 97	0.16 111	0.13 179	0.12 93	0.08 90	0.12 68	0.09 116	0.08 168	0.09 171	0.12 98	0.14 137	0.10 79	0.11 86

CREStereo	0.11 112	0.08 134	0.06 101	0.08 109	0.08 118	0.07 99	0.05 80	0.18 168	0.05 34	0.26 235	0.08 97	0.18 160	0.06 101	0.08 148	0.09 88	0.10 97	0.22 211	0.08 58	0.13 109	0.08 90	0.20 206	0.09 116	0.06 119	0.06 86	0.12 98	0.13 115	0.17 167	0.16 139
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 112	0.10 164	0.08 154	0.09 129	0.10 159	0.09 125	0.06 113	0.14 110	0.08 99	0.18 113	0.15 200	0.09 59	0.06 101	0.08 148	0.10 123	0.10 97	0.17 128	0.13 179	0.14 122	0.10 144	0.12 68	0.10 144	0.08 168	0.09 171	0.13 110	0.13 115	0.10 79	0.11 86

DSFCA	0.11 112	0.12 190	0.09 167	0.10 149	0.08 118	0.11 156	0.11 188	0.12 81	0.09 130	0.12 68	0.14 184	0.14 113	0.08 141	0.05 79	0.10 123	0.11 136	0.15 101	0.12 151	0.16 151	0.10 144	0.13 94	0.12 195	0.07 141	0.09 171	0.13 110	0.14 137	0.10 79	0.13 106

PMTNet	0.11 112	0.10 164	0.06 101	0.12 176	0.09 140	0.07 99	0.06 113	0.18 168	0.06 55	0.28 263	0.06 59	0.18 160	0.04 54	0.07 126	0.10 123	0.11 136	0.18 147	0.08 58	0.14 122	0.08 90	0.18 174	0.10 144	0.07 141	0.05 61	0.13 110	0.12 104	0.17 167	0.16 139

BEATNet_4x	0.11 112	0.10 164	0.08 154	0.09 129	0.09 140	0.09 125	0.08 142	0.12 81	0.08 99	0.21 143	0.09 119	0.15 119	0.09 157	0.08 148	0.11 156	0.10 97	0.13 78	0.13 179	0.11 81	0.08 90	0.13 94	0.12 195	0.08 168	0.08 147	0.13 110	0.13 115	0.18 186	0.18 174

ADCP+	0.11 112	0.10 164	0.08 154	0.09 129	0.07 97	0.09 125	0.08 142	0.14 110	0.11 171	0.16 90	0.12 162	0.18 160	0.08 141	0.07 126	0.11 156	0.10 97	0.16 111	0.11 123	0.14 122	0.09 119	0.12 68	0.09 116	0.08 168	0.08 147	0.11 91	0.16 178	0.11 94	0.11 86

RASNet	0.11 112	0.10 164	0.10 181	0.09 129	0.07 97	0.08 109	0.08 142	0.19 193	0.09 130	0.17 100	0.10 133	0.13 98	0.09 157	0.06 95	0.09 88	0.10 97	0.14 91	0.09 84	0.12 93	0.06 55	0.15 123	0.09 116	0.05 97	0.10 188	0.13 110	0.12 104	0.17 167	0.17 153

DISCO	0.11 112	0.10 164	0.08 154	0.10 149	0.09 140	0.11 156	0.09 160	0.10 72	0.08 99	0.15 82	0.11 149	0.12 86	0.07 125	0.06 95	0.09 88	0.11 136	0.15 101	0.10 103	0.14 122	0.10 144	0.12 68	0.10 144	0.06 119	0.09 171	0.14 133	0.12 104	0.13 118	0.11 86

iResNet_ROB	0.11 112	0.08 134	0.07 132	0.11 164	0.08 118	0.12 167	0.08 142	0.15 116	0.08 99	0.23 169	0.11 149	0.15 119	0.15 225	0.06 95	0.08 62	0.09 72	0.16 111	0.12 151	0.14 122	0.09 119	0.15 123	0.10 144	0.07 141	0.08 147	0.15 143	0.12 104	0.15 144	0.15 129

DN-CSS_ROB	0.11 112	0.09 151	0.12 209	0.08 109	0.09 140	0.08 109	0.08 142	0.16 124	0.10 155	0.23 169	0.17 220	0.19 172	0.14 217	0.05 79	0.09 88	0.09 72	0.13 78	0.10 103	0.18 178	0.09 119	0.12 68	0.08 87	0.07 141	0.08 147	0.13 110	0.11 89	0.12 104	0.11 86

zero-FE	0.12 138	0.07 100	0.04 44	0.10 149	0.09 140	0.15 195	0.11 188	0.18 168	0.08 99	0.23 169	0.08 97	0.19 172	0.07 125	0.08 148	0.09 88	0.11 136	0.23 221	0.09 84	0.17 161	0.10 144	0.20 206	0.09 116	0.07 141	0.07 119	0.14 133	0.14 137	0.17 167	0.19 184

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 138	0.06 76	0.05 73	0.09 129	0.09 140	0.10 146	0.10 176	0.18 168	0.09 130	0.24 193	0.09 119	0.16 136	0.04 54	0.09 166	0.09 88	0.11 136	0.20 186	0.10 103	0.17 161	0.09 119	0.21 228	0.10 144	0.05 97	0.06 86	0.16 159	0.13 115	0.16 153	0.27 235

Reg-Stereo(zero)	0.12 138	0.08 134	0.06 101	0.08 109	0.07 97	0.10 146	0.07 130	0.17 137	0.10 155	0.25 218	0.09 119	0.20 188	0.06 101	0.07 126	0.09 88	0.11 136	0.19 167	0.10 103	0.15 139	0.09 119	0.15 123	0.08 87	0.07 141	0.07 119	0.13 110	0.13 115	0.18 186	0.17 153

HI	0.12 138	0.08 134	0.06 101	0.08 109	0.07 97	0.10 146	0.07 130	0.17 137	0.10 155	0.25 218	0.09 119	0.20 188	0.06 101	0.07 126	0.09 88	0.11 136	0.19 167	0.10 103	0.15 139	0.09 119	0.15 123	0.08 87	0.07 141	0.07 119	0.13 110	0.13 115	0.18 186	0.17 153

CES	0.12 138	0.06 76	0.06 101	0.06 78	0.08 118	0.07 99	0.05 80	0.35 278	0.05 34	0.15 82	0.23 263	0.13 98	0.04 54	0.08 148	0.09 88	0.11 136	0.19 167	0.08 58	0.14 122	0.08 90	0.28 284	0.08 87	0.07 141	0.04 42	0.14 133	0.11 89	0.14 129	0.16 139

raft_robust	0.12 138	0.09 151	0.09 167	0.11 164	0.06 80	0.09 125	0.06 113	0.15 116	0.08 99	0.23 169	0.07 77	0.20 188	0.11 181	0.09 166	0.11 156	0.12 177	0.16 111	0.12 151	0.14 122	0.10 144	0.15 123	0.11 175	0.03 49	0.08 147	0.18 189	0.17 198	0.15 144	0.14 117

IPLGR	0.12 138	0.09 151	0.09 167	0.09 129	0.10 159	0.09 125	0.07 130	0.18 168	0.09 130	0.22 153	0.10 133	0.16 136	0.07 125	0.06 95	0.10 123	0.11 136	0.17 128	0.11 123	0.21 206	0.12 186	0.16 142	0.09 116	0.04 69	0.08 147	0.16 159	0.14 137	0.14 129	0.16 139

s12784h	0.12 138	0.09 151	0.06 101	0.11 164	0.09 140	0.08 109	0.06 113	0.18 168	0.07 79	0.26 235	0.12 162	0.19 172	0.09 157	0.07 126	0.09 88	0.10 97	0.20 186	0.08 58	0.15 139	0.07 69	0.20 206	0.08 87	0.05 97	0.07 119	0.16 159	0.15 159	0.18 186	0.21 210

HCRNet	0.12 138	0.17 241	0.06 101	0.22 242	0.08 118	0.15 195	0.08 142	0.13 101	0.04 20	0.46 304	0.12 162	0.24 227	0.07 125	0.07 126	0.08 62	0.06 21	0.14 91	0.08 58	0.20 200	0.08 90	0.10 54	0.05 35	0.11 211	0.06 86	0.06 29	0.06 30	0.05 29	0.08 55

GMStereo	0.12 138	0.12 190	0.07 132	0.11 164	0.11 175	0.13 176	0.09 160	0.17 137	0.10 155	0.17 100	0.14 184	0.22 215	0.11 181	0.07 126	0.10 123	0.09 72	0.17 128	0.10 103	0.17 161	0.12 186	0.15 123	0.09 116	0.07 141	0.09 171	0.14 133	0.13 115	0.15 144	0.12 100
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 138	0.12 190	0.12 209	0.12 176	0.10 159	0.11 156	0.13 206	0.15 116	0.12 187	0.13 73	0.12 162	0.13 98	0.10 170	0.09 166	0.18 255	0.13 208	0.16 111	0.11 123	0.17 161	0.10 144	0.13 94	0.10 144	0.10 201	0.10 188	0.13 110	0.11 89	0.13 118	0.13 106

DeepPrunerF	0.12 138	0.10 164	0.11 196	0.13 187	0.14 212	0.09 125	0.09 160	0.15 116	0.11 171	0.12 68	0.14 184	0.10 67	0.09 157	0.07 126	0.13 199	0.11 136	0.11 65	0.13 179	0.13 109	0.11 163	0.13 94	0.09 116	0.08 168	0.08 147	0.17 170	0.15 159	0.11 94	0.14 117

CFNet	0.12 138	0.11 178	0.08 154	0.14 196	0.12 188	0.11 156	0.09 160	0.20 209	0.10 155	0.18 113	0.12 162	0.25 231	0.10 170	0.08 148	0.09 88	0.09 72	0.17 128	0.12 151	0.12 93	0.09 119	0.12 68	0.08 87	0.06 119	0.10 188	0.15 143	0.13 115	0.13 118	0.13 106

iResNetv2_ROB	0.12 138	0.08 134	0.08 154	0.12 176	0.09 140	0.12 167	0.08 142	0.17 137	0.08 99	0.22 153	0.12 162	0.20 188	0.16 230	0.07 126	0.09 88	0.09 72	0.16 111	0.11 123	0.17 161	0.10 144	0.15 123	0.10 144	0.09 186	0.10 188	0.15 143	0.13 115	0.19 198	0.12 100

PDISCO_ROB	0.12 138	0.13 205	0.13 222	0.10 149	0.08 118	0.09 125	0.09 160	0.09 65	0.08 99	0.11 66	0.10 133	0.06 42	0.05 75	0.05 79	0.10 123	0.12 177	0.14 91	0.16 229	0.09 63	0.10 144	0.14 111	0.13 212	0.04 69	0.08 147	0.17 170	0.21 244	0.32 263	0.20 195

S2M2_L	0.13 153	0.10 164	0.09 167	0.12 176	0.08 118	0.13 176	0.10 176	0.16 124	0.08 99	0.21 143	0.07 77	0.17 143	0.03 36	0.18 246	0.11 156	0.09 72	0.21 199	0.12 151	0.16 151	0.11 163	0.18 174	0.10 144	0.12 223	0.08 147	0.13 110	0.13 115	0.15 144	0.19 184
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap-zeroshot	0.13 153	0.08 134	0.06 101	0.08 109	0.11 175	0.11 156	0.09 160	0.18 168	0.09 130	0.28 263	0.08 97	0.20 188	0.07 125	0.10 179	0.10 123	0.12 177	0.23 221	0.11 123	0.28 249	0.13 203	0.20 206	0.11 175	0.07 141	0.08 147	0.12 98	0.18 213	0.17 167	0.19 184

AE-Stereo	0.13 153	0.09 151	0.08 154	0.11 164	0.09 140	0.08 109	0.05 80	0.17 137	0.14 204	0.24 193	0.10 133	0.19 172	0.10 170	0.07 126	0.11 156	0.12 177	0.24 241	0.13 179	0.17 161	0.11 163	0.19 190	0.10 144	0.05 97	0.09 171	0.14 133	0.14 137	0.15 144	0.14 117

MSKI-zero shot	0.13 153	0.08 134	0.05 73	0.09 129	0.11 175	0.09 125	0.07 130	0.19 193	0.09 130	0.28 263	0.10 133	0.19 172	0.06 101	0.11 193	0.11 156	0.12 177	0.23 221	0.11 123	0.17 161	0.11 163	0.22 244	0.10 144	0.07 141	0.08 147	0.14 133	0.17 198	0.18 186	0.18 174

Any-RAFT	0.13 153	0.07 100	0.06 101	0.11 164	0.09 140	0.12 167	0.08 142	0.17 137	0.10 155	0.26 235	0.09 119	0.20 188	0.08 141	0.11 193	0.11 156	0.11 136	0.22 211	0.11 123	0.21 206	0.10 144	0.22 244	0.10 144	0.08 168	0.06 86	0.16 159	0.16 178	0.17 167	0.17 153

RAFT-Test	0.13 153	0.07 100	0.06 101	0.09 129	0.11 175	0.13 176	0.08 142	0.17 137	0.11 171	0.27 250	0.11 149	0.20 188	0.05 75	0.12 213	0.10 123	0.11 136	0.23 221	0.12 151	0.21 206	0.14 213	0.21 228	0.11 175	0.07 141	0.08 147	0.17 170	0.16 178	0.17 167	0.17 153

HH	0.13 153	0.06 76	0.05 73	0.11 164	0.12 188	0.16 206	0.08 142	0.19 193	0.08 99	0.28 263	0.08 97	0.18 160	0.06 101	0.12 213	0.11 156	0.11 136	0.23 221	0.12 151	0.16 151	0.11 163	0.20 206	0.08 87	0.07 141	0.08 147	0.13 110	0.15 159	0.19 198	0.24 220

HanStereo	0.13 153	0.06 76	0.05 73	0.11 164	0.12 188	0.16 206	0.08 142	0.19 193	0.08 99	0.28 263	0.08 97	0.18 160	0.06 101	0.12 213	0.11 156	0.11 136	0.23 221	0.12 151	0.16 151	0.11 163	0.20 206	0.08 87	0.07 141	0.08 147	0.13 110	0.15 159	0.19 198	0.24 220

anonymity	0.13 153	0.06 76	0.05 73	0.09 129	0.10 159	0.09 125	0.07 130	0.18 168	0.08 99	0.28 263	0.13 172	0.19 172	0.06 101	0.09 166	0.10 123	0.13 208	0.23 221	0.12 151	0.17 161	0.15 229	0.20 206	0.10 144	0.09 186	0.07 119	0.20 216	0.19 232	0.19 198	0.19 184

iRaft-Stereo_20w	0.13 153	0.07 100	0.05 73	0.12 176	0.12 188	0.12 167	0.09 160	0.15 116	0.10 155	0.28 263	0.10 133	0.19 172	0.04 54	0.10 179	0.10 123	0.11 136	0.23 221	0.11 123	0.15 139	0.13 203	0.20 206	0.08 87	0.09 186	0.06 86	0.18 189	0.15 159	0.20 210	0.26 232

GLC_STEREO	0.13 153	0.11 178	0.12 209	0.12 176	0.11 175	0.11 156	0.10 176	0.19 193	0.07 79	0.25 218	0.13 172	0.13 98	0.07 125	0.07 126	0.09 88	0.12 177	0.24 241	0.11 123	0.17 161	0.09 119	0.27 282	0.16 243	0.07 141	0.07 119	0.16 159	0.10 70	0.20 210	0.12 100

TRStereo	0.13 153	0.07 100	0.05 73	0.09 129	0.08 118	0.17 215	0.12 201	0.18 168	0.07 79	0.25 218	0.09 119	0.20 188	0.05 75	0.10 179	0.10 123	0.11 136	0.21 199	0.11 123	0.22 218	0.14 213	0.19 190	0.09 116	0.09 186	0.07 119	0.17 170	0.17 198	0.24 238	0.19 184

LMCR-Stereo	0.13 153	0.09 151	0.07 132	0.11 164	0.08 118	0.11 156	0.09 160	0.18 168	0.09 130	0.19 125	0.14 184	0.19 172	0.14 217	0.10 179	0.10 123	0.11 136	0.20 186	0.13 179	0.19 187	0.11 163	0.18 174	0.10 144	0.08 168	0.08 147	0.15 143	0.13 115	0.19 198	0.17 153

TestStereo	0.13 153	0.12 190	0.10 181	0.11 164	0.08 118	0.11 156	0.10 176	0.19 193	0.11 171	0.24 193	0.14 184	0.20 188	0.08 141	0.06 95	0.12 184	0.10 97	0.20 186	0.11 123	0.20 200	0.10 144	0.21 228	0.11 175	0.06 119	0.12 216	0.19 203	0.11 89	0.12 104	0.13 106

CFNet_pseudo	0.13 153	0.11 178	0.11 196	0.14 196	0.11 175	0.12 167	0.11 188	0.19 193	0.12 187	0.24 193	0.14 184	0.17 143	0.15 225	0.09 166	0.10 123	0.10 97	0.16 111	0.13 179	0.13 109	0.08 90	0.15 123	0.08 87	0.08 168	0.09 171	0.15 143	0.14 137	0.19 198	0.21 210

ADLNet	0.13 153	0.11 178	0.08 154	0.13 187	0.10 159	0.16 206	0.13 206	0.14 110	0.07 79	0.13 73	0.10 133	0.25 231	0.11 181	0.29 277	0.10 123	0.10 97	0.17 128	0.09 84	0.13 109	0.09 119	0.11 62	0.09 116	0.13 228	0.06 86	0.13 110	0.13 115	0.12 104	0.14 117

EAI-Stereo	0.13 153	0.07 100	0.04 44	0.10 149	0.10 159	0.10 146	0.09 160	0.18 168	0.10 155	0.26 235	0.11 149	0.20 188	0.05 75	0.10 179	0.10 123	0.12 177	0.22 211	0.12 151	0.19 187	0.12 186	0.19 190	0.09 116	0.08 168	0.08 147	0.16 159	0.15 159	0.16 153	0.20 195

FADNet-RVC-Resample	0.13 153	0.10 164	0.12 209	0.12 176	0.10 159	0.13 176	0.10 176	0.16 124	0.13 196	0.18 113	0.13 172	0.17 143	0.12 187	0.10 179	0.11 156	0.09 72	0.13 78	0.15 216	0.15 139	0.18 252	0.15 123	0.13 212	0.10 201	0.14 234	0.17 170	0.13 115	0.12 104	0.12 100

STTStereo	0.13 153	0.14 217	0.17 255	0.13 187	0.15 221	0.13 176	0.21 249	0.13 101	0.14 204	0.15 82	0.15 200	0.17 143	0.10 170	0.11 193	0.14 219	0.12 177	0.15 101	0.15 216	0.13 109	0.11 163	0.12 68	0.10 144	0.07 141	0.09 171	0.15 143	0.14 137	0.12 104	0.16 139

R-Stereo Train	0.13 153	0.07 100	0.07 132	0.09 129	0.10 159	0.15 195	0.05 80	0.16 124	0.12 187	0.28 263	0.13 172	0.21 202	0.08 141	0.11 193	0.10 123	0.11 136	0.23 221	0.12 151	0.16 151	0.11 163	0.21 228	0.11 175	0.08 168	0.07 119	0.15 143	0.14 137	0.16 153	0.15 129

ADCRef	0.13 153	0.10 164	0.10 181	0.10 149	0.08 118	0.09 125	0.09 160	0.17 137	0.14 204	0.20 134	0.15 200	0.15 119	0.13 202	0.05 79	0.11 156	0.11 136	0.16 111	0.14 203	0.19 187	0.12 186	0.16 142	0.12 195	0.09 186	0.11 200	0.14 133	0.18 213	0.13 118	0.19 184

RAFT-Stereo	0.13 153	0.07 100	0.07 132	0.09 129	0.10 159	0.15 195	0.05 80	0.16 124	0.12 187	0.28 263	0.13 172	0.21 202	0.08 141	0.11 193	0.10 123	0.11 136	0.23 221	0.12 151	0.16 151	0.11 163	0.21 228	0.11 175	0.08 168	0.07 119	0.15 143	0.14 137	0.16 153	0.15 129
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 153	0.08 134	0.06 101	0.09 129	0.12 188	0.10 146	0.08 142	0.17 137	0.11 171	0.27 250	0.10 133	0.20 188	0.06 101	0.12 213	0.10 123	0.11 136	0.23 221	0.12 151	0.19 187	0.16 241	0.21 228	0.12 195	0.07 141	0.08 147	0.17 170	0.15 159	0.17 167	0.18 174

CFNet_RVC	0.13 153	0.12 190	0.10 181	0.14 196	0.11 175	0.14 185	0.09 160	0.17 137	0.09 130	0.19 125	0.13 172	0.21 202	0.09 157	0.10 179	0.12 184	0.13 208	0.18 147	0.13 179	0.15 139	0.11 163	0.16 142	0.09 116	0.06 119	0.09 171	0.16 159	0.13 115	0.16 153	0.17 153

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 153	0.13 205	0.14 234	0.14 196	0.16 223	0.13 176	0.21 249	0.13 101	0.15 214	0.16 90	0.16 211	0.21 202	0.10 170	0.15 240	0.12 184	0.12 177	0.16 111	0.12 151	0.11 81	0.09 119	0.12 68	0.10 144	0.08 168	0.09 171	0.13 110	0.13 115	0.11 94	0.16 139
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	0.13 153	0.06 76	0.09 167	0.07 100	0.13 201	0.08 109	0.13 206	0.06 39	0.24 265	0.09 57	0.15 200	0.10 67	0.45 292	0.26 268	0.12 184	0.10 97	0.09 47	0.12 151	0.08 48	0.11 163	0.08 43	0.12 195	0.19 253	0.13 227	0.08 51	0.14 137	0.08 58	0.18 174

model_zeroshot	0.14 179	0.09 151	0.06 101	0.10 149	0.10 159	0.13 176	0.08 142	0.20 209	0.12 187	0.28 263	0.09 119	0.22 215	0.06 101	0.11 193	0.10 123	0.12 177	0.26 260	0.13 179	0.28 249	0.12 186	0.21 228	0.13 212	0.11 211	0.09 171	0.18 189	0.18 213	0.18 186	0.18 174

MyStereo04	0.14 179	0.12 190	0.11 196	0.08 109	0.09 140	0.11 156	0.08 142	0.23 239	0.19 241	0.24 193	0.16 211	0.23 221	0.11 181	0.04 63	0.11 156	0.11 136	0.17 128	0.12 151	0.21 206	0.12 186	0.17 157	0.12 195	0.06 119	0.12 216	0.21 229	0.14 137	0.16 153	0.15 129

IGEV_Zeroshot_test	0.14 179	0.07 100	0.06 101	0.13 187	0.13 201	0.10 146	0.11 188	0.17 137	0.09 130	0.28 263	0.10 133	0.23 221	0.05 75	0.12 213	0.10 123	0.11 136	0.23 221	0.11 123	0.17 161	0.12 186	0.20 206	0.10 144	0.09 186	0.06 86	0.20 216	0.15 159	0.23 231	0.27 235

dd	0.14 179	0.12 190	0.07 132	0.25 253	0.11 175	0.19 233	0.09 160	0.17 137	0.08 99	0.17 100	0.08 97	0.33 246	0.08 141	0.06 95	0.11 156	0.11 136	0.24 241	0.11 123	0.25 236	0.09 119	0.15 123	0.09 116	0.06 119	0.09 171	0.17 170	0.13 115	0.18 186	0.14 117

AACVNet	0.14 179	0.13 205	0.10 181	0.13 187	0.13 201	0.14 185	0.10 176	0.19 193	0.11 171	0.22 153	0.18 230	0.14 113	0.10 170	0.09 166	0.12 184	0.11 136	0.21 199	0.13 179	0.17 161	0.12 186	0.16 142	0.11 175	0.11 211	0.11 200	0.18 189	0.14 137	0.14 129	0.16 139

cross-raft	0.14 179	0.08 134	0.07 132	0.08 109	0.10 159	0.12 167	0.08 142	0.17 137	0.13 196	0.27 250	0.12 162	0.21 202	0.05 75	0.11 193	0.13 199	0.14 228	0.22 211	0.11 123	0.23 225	0.13 203	0.23 255	0.10 144	0.06 119	0.08 147	0.22 240	0.18 213	0.14 129	0.16 139

GEStereo_RVC	0.14 179	0.13 205	0.10 181	0.11 164	0.12 188	0.12 167	0.11 188	0.18 168	0.13 196	0.24 193	0.16 211	0.18 160	0.10 170	0.06 95	0.13 199	0.12 177	0.20 186	0.16 229	0.23 225	0.13 203	0.16 142	0.14 223	0.07 141	0.11 200	0.21 229	0.15 159	0.13 118	0.20 195

sAnonymous2	0.14 179	0.09 151	0.10 181	0.10 149	0.09 140	0.09 125	0.11 188	0.22 231	0.11 171	0.23 169	0.17 220	0.15 119	0.10 170	0.06 95	0.13 199	0.14 228	0.18 147	0.15 216	0.21 206	0.14 213	0.17 157	0.15 233	0.05 97	0.10 188	0.17 170	0.17 198	0.17 167	0.16 139

CroCo_RVC	0.14 179	0.09 151	0.10 181	0.10 149	0.09 140	0.09 125	0.11 188	0.22 231	0.11 171	0.23 169	0.17 220	0.15 119	0.10 170	0.06 95	0.13 199	0.14 228	0.18 147	0.15 216	0.21 206	0.14 213	0.17 157	0.15 233	0.05 97	0.10 188	0.17 170	0.17 198	0.17 167	0.16 139

sCroCo_RVC	0.14 179	0.09 151	0.09 167	0.08 109	0.07 97	0.10 146	0.07 130	0.20 209	0.14 204	0.18 113	0.12 162	0.13 98	0.14 217	0.06 95	0.14 219	0.16 252	0.22 211	0.15 216	0.22 218	0.13 203	0.21 228	0.16 243	0.06 119	0.12 216	0.18 189	0.15 159	0.17 167	0.17 153

XX-Stereo	0.14 179	0.05 52	0.05 73	0.10 149	0.07 97	0.17 215	0.07 130	0.18 168	0.10 155	0.27 250	0.09 119	0.21 202	0.03 36	0.10 179	0.11 156	0.12 177	0.22 211	0.11 123	0.21 206	0.11 163	0.20 206	0.09 116	0.08 168	0.07 119	0.23 249	0.17 198	0.17 167	0.35 260

GES	0.14 179	0.11 178	0.07 132	0.09 129	0.11 175	0.15 195	0.09 160	0.20 209	0.09 130	0.23 169	0.12 162	0.17 143	0.11 181	0.14 231	0.12 184	0.11 136	0.23 221	0.14 203	0.24 232	0.14 213	0.18 174	0.18 253	0.11 211	0.09 171	0.15 143	0.13 115	0.21 224	0.20 195

RTSC	0.14 179	0.11 178	0.11 196	0.12 176	0.11 175	0.12 167	0.10 176	0.16 124	0.14 204	0.18 113	0.13 172	0.15 119	0.14 217	0.08 148	0.13 199	0.13 208	0.20 186	0.13 179	0.21 206	0.12 186	0.16 142	0.12 195	0.07 141	0.10 188	0.16 159	0.17 198	0.21 224	0.33 253

ADCL	0.14 179	0.12 190	0.11 196	0.13 187	0.11 175	0.14 185	0.11 188	0.18 168	0.16 218	0.22 153	0.16 211	0.21 202	0.13 202	0.09 166	0.12 184	0.12 177	0.17 128	0.13 179	0.18 178	0.13 203	0.19 190	0.14 223	0.11 211	0.11 200	0.17 170	0.16 178	0.16 153	0.17 153

DeepPruner_ROB	0.14 179	0.13 205	0.11 196	0.12 176	0.11 175	0.11 156	0.09 160	0.17 137	0.12 187	0.21 143	0.18 230	0.15 119	0.13 202	0.08 148	0.14 219	0.11 136	0.18 147	0.15 216	0.19 187	0.11 163	0.18 174	0.14 223	0.10 201	0.11 200	0.17 170	0.17 198	0.17 167	0.19 184

MLCV	0.14 179	0.11 178	0.09 167	0.16 211	0.12 188	0.14 185	0.11 188	0.21 222	0.10 155	0.24 193	0.13 172	0.21 202	0.15 225	0.08 148	0.10 123	0.10 97	0.19 167	0.11 123	0.19 187	0.09 119	0.18 174	0.09 116	0.10 201	0.09 171	0.17 170	0.14 137	0.16 153	0.20 195

HSM	0.14 179	0.12 190	0.09 167	0.14 196	0.13 201	0.12 167	0.11 188	0.18 168	0.11 171	0.23 169	0.15 200	0.18 160	0.14 217	0.08 148	0.12 184	0.11 136	0.21 199	0.12 151	0.17 161	0.12 186	0.18 174	0.11 175	0.07 141	0.08 147	0.17 170	0.16 178	0.17 167	0.18 174

DLCB_ROB	0.14 179	0.12 190	0.12 209	0.10 149	0.10 159	0.10 146	0.09 160	0.16 124	0.12 187	0.18 113	0.17 220	0.19 172	0.13 202	0.11 193	0.12 184	0.11 136	0.16 111	0.13 179	0.14 122	0.10 144	0.18 174	0.11 175	0.09 186	0.12 216	0.27 262	0.16 178	0.16 153	0.14 117

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 197	0.07 100	0.05 73	0.12 176	0.13 201	0.15 195	0.09 160	0.17 137	0.13 196	0.28 263	0.09 119	0.23 221	0.05 75	0.12 213	0.12 184	0.12 177	0.26 260	0.12 151	0.33 264	0.11 163	0.20 206	0.13 212	0.08 168	0.07 119	0.22 240	0.20 242	0.20 210	0.33 253

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 197	0.07 100	0.06 101	0.15 206	0.12 188	0.15 195	0.10 176	0.18 168	0.09 130	0.26 235	0.08 97	0.19 172	0.08 141	0.11 193	0.11 156	0.12 177	0.25 250	0.13 179	0.26 241	0.12 186	0.20 206	0.11 175	0.08 168	0.07 119	0.20 216	0.19 232	0.20 210	0.31 250

EKT-Stereo	0.15 197	0.10 164	0.07 132	0.13 187	0.13 201	0.16 206	0.17 231	0.17 137	0.11 171	0.26 235	0.17 220	0.17 143	0.07 125	0.11 193	0.11 156	0.11 136	0.24 241	0.15 216	0.24 232	0.12 186	0.25 271	0.10 144	0.07 141	0.08 147	0.20 216	0.16 178	0.17 167	0.17 153

CASS	0.15 197	0.12 190	0.10 181	0.14 196	0.12 188	0.16 206	0.10 176	0.19 193	0.15 214	0.26 235	0.12 162	0.20 188	0.12 187	0.09 166	0.13 199	0.12 177	0.23 221	0.12 151	0.24 232	0.10 144	0.20 206	0.11 175	0.07 141	0.09 171	0.23 249	0.14 137	0.19 198	0.22 214
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 197	0.13 205	0.10 181	0.18 224	0.17 229	0.16 206	0.20 242	0.16 124	0.11 171	0.16 90	0.14 184	0.16 136	0.05 75	0.44 290	0.10 123	0.10 97	0.17 128	0.12 151	0.14 122	0.09 119	0.17 157	0.10 144	0.29 294	0.07 119	0.17 170	0.16 178	0.12 104	0.13 106

GANet-ADL	0.15 197	0.12 190	0.09 167	0.14 196	0.12 188	0.16 206	0.12 201	0.20 209	0.10 155	0.25 218	0.15 200	0.22 215	0.12 187	0.21 262	0.11 156	0.11 136	0.25 250	0.14 203	0.21 206	0.14 213	0.19 190	0.10 144	0.08 168	0.10 188	0.17 170	0.16 178	0.20 210	0.17 153

test-1	0.15 197	0.06 76	0.07 132	0.11 164	0.10 159	0.18 223	0.14 212	0.19 193	0.13 196	0.28 263	0.10 133	0.19 172	0.11 181	0.12 213	0.13 199	0.14 228	0.22 211	0.12 151	0.23 225	0.10 144	0.24 265	0.09 116	0.09 186	0.08 147	0.21 229	0.18 213	0.15 144	0.18 174

ICVP	0.15 197	0.13 205	0.14 234	0.12 176	0.12 188	0.13 176	0.10 176	0.17 137	0.12 187	0.17 100	0.14 184	0.18 160	0.12 187	0.09 166	0.13 199	0.14 228	0.18 147	0.15 216	0.16 151	0.14 213	0.17 157	0.14 223	0.20 255	0.11 200	0.19 203	0.19 232	0.17 167	0.17 153
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 197	0.13 205	0.11 196	0.13 187	0.17 229	0.15 195	0.13 206	0.19 193	0.11 171	0.14 76	0.13 172	0.17 143	0.09 157	0.16 243	0.17 247	0.16 252	0.21 199	0.14 203	0.22 218	0.15 229	0.15 123	0.12 195	0.07 141	0.12 216	0.17 170	0.15 159	0.19 198	0.17 153

psm_up	0.15 197	0.11 178	0.13 222	0.15 206	0.12 188	0.14 185	0.11 188	0.20 209	0.17 227	0.19 125	0.13 172	0.15 119	0.17 233	0.10 179	0.14 219	0.12 177	0.19 167	0.13 179	0.17 161	0.11 163	0.15 123	0.10 144	0.10 201	0.16 246	0.18 189	0.17 198	0.17 167	0.19 184

FADNet-RVC	0.15 197	0.13 205	0.11 196	0.18 224	0.12 188	0.14 185	0.10 176	0.21 222	0.09 130	0.19 125	0.17 220	0.18 160	0.12 187	0.11 193	0.17 247	0.15 248	0.18 147	0.13 179	0.18 178	0.15 229	0.12 68	0.13 212	0.12 223	0.11 200	0.21 229	0.16 178	0.14 129	0.15 129

AF-Net	0.15 197	0.13 205	0.13 222	0.14 196	0.18 237	0.15 195	0.14 212	0.17 137	0.16 218	0.17 100	0.21 251	0.18 160	0.12 187	0.10 179	0.18 255	0.16 252	0.14 91	0.14 203	0.15 139	0.11 163	0.12 68	0.11 175	0.13 228	0.10 188	0.15 143	0.16 178	0.20 210	0.15 129

RP	0.15 197	0.14 217	0.16 245	0.17 219	0.14 212	0.17 215	0.16 222	0.19 193	0.17 227	0.14 76	0.16 211	0.16 136	0.15 225	0.11 193	0.14 219	0.12 177	0.15 101	0.12 151	0.15 139	0.12 186	0.12 68	0.13 212	0.10 201	0.12 216	0.17 170	0.17 198	0.20 210	0.18 174

Nwc_Net	0.15 197	0.13 205	0.13 222	0.14 196	0.18 237	0.15 195	0.14 212	0.17 137	0.16 218	0.17 100	0.21 251	0.18 160	0.12 187	0.10 179	0.18 255	0.16 252	0.14 91	0.14 203	0.15 139	0.11 163	0.12 68	0.11 175	0.13 228	0.10 188	0.15 143	0.16 178	0.20 210	0.15 129

UCFNet_RVC	0.15 197	0.17 241	0.12 209	0.16 211	0.14 212	0.17 215	0.11 188	0.17 137	0.13 196	0.21 143	0.13 172	0.28 235	0.12 187	0.10 179	0.12 184	0.13 208	0.18 147	0.13 179	0.17 161	0.12 186	0.17 157	0.09 116	0.10 201	0.11 200	0.19 203	0.16 178	0.17 167	0.20 195

NVstereo2D	0.15 197	0.11 178	0.11 196	0.19 231	0.14 212	0.21 248	0.24 263	0.13 101	0.11 171	0.16 90	0.14 184	0.10 67	0.08 141	0.40 289	0.12 184	0.12 177	0.21 199	0.14 203	0.16 151	0.10 144	0.12 68	0.09 116	0.25 270	0.08 147	0.15 143	0.13 115	0.14 129	0.13 106

LoS	0.16 213	0.10 164	0.08 154	0.10 149	0.11 175	0.09 125	0.07 130	0.50 300	0.05 34	0.32 283	0.36 295	0.36 252	0.06 101	0.09 166	0.09 88	0.10 97	0.19 167	0.09 84	0.15 139	0.11 163	0.21 228	0.09 116	0.07 141	0.07 119	0.18 189	0.12 104	0.20 210	0.21 210
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 213	0.14 217	0.13 222	0.16 211	0.13 201	0.14 185	0.12 201	0.19 193	0.17 227	0.19 125	0.17 220	0.14 113	0.07 125	0.14 231	0.15 231	0.14 228	0.19 167	0.16 229	0.20 200	0.13 203	0.17 157	0.14 223	0.12 223	0.13 227	0.21 229	0.19 232	0.19 198	0.17 153

pcwnet_v2	0.16 213	0.12 190	0.12 209	0.16 211	0.14 212	0.17 215	0.14 212	0.20 209	0.13 196	0.22 153	0.14 184	0.19 172	0.18 236	0.12 213	0.11 156	0.12 177	0.18 147	0.14 203	0.17 161	0.12 186	0.16 142	0.11 175	0.09 186	0.11 200	0.20 216	0.19 232	0.19 198	0.28 241

FADNet	0.16 213	0.15 226	0.10 181	0.20 236	0.10 159	0.19 233	0.13 206	0.21 222	0.13 196	0.22 153	0.26 277	0.17 143	0.14 217	0.12 213	0.20 267	0.16 252	0.16 111	0.14 203	0.23 225	0.20 263	0.16 142	0.13 212	0.11 211	0.11 200	0.21 229	0.17 198	0.16 153	0.15 129

stereogan	0.16 213	0.15 226	0.15 241	0.16 211	0.18 237	0.18 223	0.16 222	0.20 209	0.19 241	0.14 76	0.16 211	0.20 188	0.18 236	0.13 227	0.16 240	0.13 208	0.16 111	0.14 203	0.18 178	0.14 213	0.15 123	0.13 212	0.13 228	0.13 227	0.16 159	0.17 198	0.23 231	0.18 174

HSM-Net_RVC	0.16 213	0.12 190	0.10 181	0.17 219	0.13 201	0.14 185	0.10 176	0.18 168	0.14 204	0.25 218	0.18 230	0.28 235	0.17 233	0.11 193	0.12 184	0.11 136	0.19 167	0.13 179	0.17 161	0.11 163	0.18 174	0.12 195	0.08 168	0.11 200	0.19 203	0.17 198	0.23 231	0.24 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 219	0.12 190	0.11 196	0.19 231	0.14 212	0.17 215	0.14 212	0.21 222	0.14 204	0.24 193	0.17 220	0.32 245	0.16 230	0.20 257	0.13 199	0.14 228	0.23 221	0.15 216	0.23 225	0.13 203	0.18 174	0.12 195	0.06 119	0.10 188	0.19 203	0.16 178	0.19 198	0.22 214

PS-NSSS	0.17 219	0.19 250	0.18 260	0.23 245	0.18 237	0.18 223	0.16 222	0.22 231	0.12 187	0.23 169	0.21 251	0.44 261	0.08 141	0.11 193	0.14 219	0.10 97	0.13 78	0.13 179	0.26 241	0.11 163	0.11 62	0.07 71	0.18 251	0.15 238	0.17 170	0.21 244	0.14 129	0.20 195

iResNet	0.17 219	0.11 178	0.10 181	0.15 206	0.13 201	0.17 215	0.12 201	0.21 222	0.14 204	0.25 218	0.14 184	0.35 250	0.32 271	0.08 148	0.12 184	0.11 136	0.20 186	0.12 151	0.26 241	0.15 229	0.18 174	0.12 195	0.11 211	0.13 227	0.18 189	0.15 159	0.20 210	0.19 184

ITSA-stereo	0.18 222	0.14 217	0.12 209	0.26 256	0.17 229	0.18 223	0.16 222	0.25 250	0.17 227	0.26 235	0.18 230	0.33 246	0.25 253	0.16 243	0.13 199	0.12 177	0.22 211	0.15 216	0.23 225	0.10 144	0.19 190	0.12 195	0.15 236	0.11 200	0.23 249	0.16 178	0.20 210	0.23 217

dad	0.18 222	0.16 233	0.12 209	0.36 268	0.16 223	0.24 258	0.21 249	0.24 244	0.09 130	0.22 153	0.11 149	0.38 255	0.12 187	0.08 148	0.13 199	0.11 136	0.27 270	0.13 179	0.30 256	0.11 163	0.19 190	0.12 195	0.09 186	0.13 227	0.19 203	0.14 137	0.31 260	0.24 220

PSMNet-ADL	0.18 222	0.13 205	0.13 222	0.16 211	0.14 212	0.17 215	0.16 222	0.20 209	0.22 260	0.27 250	0.20 249	0.29 242	0.26 256	0.18 246	0.16 240	0.14 228	0.23 221	0.14 203	0.22 218	0.14 213	0.19 190	0.11 175	0.10 201	0.11 200	0.20 216	0.16 178	0.23 231	0.20 195

Anonymous3	0.18 222	0.15 226	0.11 196	0.15 206	0.10 159	0.14 185	0.11 188	0.22 231	0.19 241	0.27 250	0.15 200	0.27 234	0.12 187	0.12 213	0.27 284	0.18 270	0.22 211	0.18 253	0.26 241	0.17 246	0.25 271	0.21 274	0.09 186	0.10 188	0.21 229	0.21 244	0.22 229	0.20 195

FADNet_RVC	0.18 222	0.14 217	0.13 222	0.20 236	0.15 221	0.14 185	0.13 206	0.24 244	0.14 204	0.24 193	0.18 230	0.28 235	0.22 250	0.14 231	0.15 231	0.12 177	0.20 186	0.17 243	0.32 260	0.15 229	0.20 206	0.15 233	0.11 211	0.15 238	0.20 216	0.21 244	0.18 186	0.23 217

NCC-stereo	0.18 222	0.16 233	0.16 245	0.16 211	0.18 237	0.18 223	0.18 233	0.19 193	0.20 255	0.16 90	0.19 241	0.21 202	0.21 244	0.12 213	0.22 271	0.18 270	0.18 147	0.19 258	0.19 187	0.15 229	0.16 142	0.15 233	0.15 236	0.12 216	0.19 203	0.18 213	0.24 238	0.20 195

Abc-Net	0.18 222	0.16 233	0.16 245	0.16 211	0.18 237	0.18 223	0.18 233	0.19 193	0.20 255	0.16 90	0.19 241	0.21 202	0.21 244	0.12 213	0.22 271	0.18 270	0.18 147	0.19 258	0.19 187	0.15 229	0.16 142	0.15 233	0.15 236	0.12 216	0.19 203	0.18 213	0.24 238	0.20 195
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 222	0.17 241	0.16 245	0.13 187	0.13 201	0.13 176	0.12 201	0.21 222	0.18 234	0.22 153	0.15 200	0.23 221	0.13 202	0.10 179	0.17 247	0.16 252	0.19 167	0.17 243	0.19 187	0.17 246	0.22 244	0.18 253	0.11 211	0.16 246	0.26 259	0.26 269	0.20 210	0.24 220

XPNet_ROB	0.18 222	0.21 256	0.14 234	0.15 206	0.16 223	0.15 195	0.15 217	0.16 124	0.14 204	0.19 125	0.19 241	0.49 268	0.13 202	0.11 193	0.16 240	0.14 228	0.25 250	0.16 229	0.18 178	0.14 213	0.17 157	0.19 262	0.13 228	0.14 234	0.18 189	0.17 198	0.32 263	0.29 244

DDVS	0.19 231	0.15 226	0.13 222	0.18 224	0.18 237	0.20 239	0.20 242	0.20 209	0.16 218	0.25 218	0.21 251	0.39 258	0.28 264	0.13 227	0.14 219	0.14 228	0.26 260	0.19 258	0.28 249	0.15 229	0.19 190	0.17 249	0.10 201	0.14 234	0.19 203	0.15 159	0.22 229	0.25 228

DAS	0.19 231	0.11 178	0.10 181	0.24 250	0.19 245	0.18 223	0.21 249	0.23 239	0.18 234	0.24 193	0.14 184	0.38 255	0.21 244	0.09 166	0.13 199	0.12 177	0.25 250	0.16 229	0.22 218	0.15 229	0.21 228	0.14 223	0.17 245	0.13 227	0.20 216	0.18 213	0.23 231	0.30 246

SepStereo	0.19 231	0.11 178	0.10 181	0.24 250	0.19 245	0.18 223	0.21 249	0.23 239	0.18 234	0.24 193	0.14 184	0.38 255	0.21 244	0.09 166	0.13 199	0.12 177	0.25 250	0.16 229	0.22 218	0.15 229	0.21 228	0.14 223	0.17 245	0.13 227	0.20 216	0.18 213	0.23 231	0.30 246

RGC	0.19 231	0.17 241	0.17 255	0.19 231	0.20 250	0.20 239	0.15 217	0.22 231	0.26 274	0.17 100	0.21 251	0.21 202	0.24 252	0.15 240	0.24 278	0.19 278	0.18 147	0.16 229	0.19 187	0.16 241	0.17 157	0.14 223	0.13 228	0.16 246	0.21 229	0.21 244	0.24 238	0.25 228

PA-Net	0.19 231	0.21 256	0.25 280	0.14 196	0.20 250	0.18 223	0.21 249	0.21 222	0.19 241	0.17 100	0.15 200	0.17 143	0.21 244	0.26 268	0.17 247	0.18 270	0.15 101	0.19 258	0.13 109	0.17 246	0.14 111	0.16 243	0.10 201	0.16 246	0.18 189	0.27 280	0.17 167	0.35 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 231	0.20 254	0.19 266	0.19 231	0.20 250	0.16 206	0.15 217	0.28 257	0.19 241	0.23 169	0.18 230	0.46 265	0.17 233	0.11 193	0.14 219	0.13 208	0.15 101	0.14 203	0.21 206	0.19 256	0.13 94	0.11 175	0.09 186	0.21 259	0.25 255	0.23 257	0.26 249	0.28 241

pmcnn	0.19 231	0.14 217	0.11 196	0.18 224	0.13 201	0.19 233	0.16 222	0.20 209	0.19 241	0.26 235	0.15 200	0.35 250	0.26 256	0.09 166	0.11 156	0.11 136	0.25 250	0.14 203	0.24 232	0.14 213	0.23 255	0.15 233	0.11 211	0.11 200	0.21 229	0.19 232	0.40 283	0.46 281

DCVSM-stereo	0.20 238	0.15 226	0.12 209	0.25 253	0.19 245	0.26 261	0.21 249	0.23 239	0.16 218	0.24 193	0.18 230	0.49 268	0.27 260	0.14 231	0.12 184	0.12 177	0.24 241	0.16 229	0.25 236	0.16 241	0.19 190	0.15 233	0.22 261	0.11 200	0.19 203	0.16 178	0.24 238	0.27 235

SFCPSM	0.20 238	0.14 217	0.12 209	0.21 240	0.16 223	0.20 239	0.18 233	0.22 231	0.20 255	0.25 218	0.24 267	0.34 249	0.34 278	0.14 231	0.13 199	0.13 208	0.24 241	0.16 229	0.32 260	0.19 256	0.19 190	0.13 212	0.14 234	0.12 216	0.22 240	0.18 213	0.20 210	0.25 228

RTS	0.20 238	0.16 233	0.14 234	0.17 219	0.14 212	0.20 239	0.15 217	0.24 244	0.25 270	0.15 82	0.14 184	0.14 113	0.20 242	0.11 193	0.15 231	0.16 252	0.24 241	0.17 243	0.35 268	0.24 274	0.23 255	0.16 243	0.09 186	0.15 238	0.29 270	0.26 269	0.28 255	0.55 290

RTSA	0.20 238	0.16 233	0.14 234	0.17 219	0.14 212	0.20 239	0.15 217	0.24 244	0.25 270	0.15 82	0.14 184	0.14 113	0.20 242	0.11 193	0.15 231	0.16 252	0.24 241	0.17 243	0.35 268	0.24 274	0.23 255	0.16 243	0.09 186	0.15 238	0.29 270	0.26 269	0.28 255	0.55 290

ccs_rob	0.20 238	0.15 226	0.12 209	0.26 256	0.16 223	0.26 261	0.20 242	0.22 231	0.16 218	0.25 218	0.24 267	0.58 277	0.25 253	0.18 246	0.13 199	0.13 208	0.23 221	0.15 216	0.21 206	0.16 241	0.21 228	0.12 195	0.12 223	0.11 200	0.20 216	0.16 178	0.18 186	0.23 217

SGM-Forest	0.20 238	0.18 247	0.16 245	0.23 245	0.18 237	0.21 248	0.18 233	0.23 239	0.17 227	0.20 134	0.16 211	0.23 221	0.18 236	0.22 263	0.18 255	0.18 270	0.19 167	0.17 243	0.18 178	0.15 229	0.18 174	0.19 262	0.25 270	0.19 258	0.22 240	0.18 213	0.26 249	0.24 220
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 244	0.16 233	0.13 222	0.26 256	0.23 259	0.22 252	0.18 233	0.29 264	0.18 234	0.28 263	0.19 241	0.22 215	0.12 187	0.28 276	0.11 156	0.14 228	0.26 260	0.19 258	0.20 200	0.13 203	0.23 255	0.23 281	0.26 276	0.24 273	0.25 255	0.24 259	0.23 231	0.26 232

AnyNet_C32	0.21 244	0.16 233	0.15 241	0.17 219	0.17 229	0.19 233	0.16 222	0.26 252	0.22 260	0.25 218	0.24 267	0.24 227	0.18 236	0.14 231	0.22 271	0.18 270	0.28 277	0.22 272	0.30 256	0.19 256	0.28 284	0.23 281	0.16 240	0.18 255	0.22 240	0.22 252	0.21 224	0.24 220

NOSS_ROB	0.21 244	0.14 217	0.16 245	0.21 240	0.19 245	0.20 239	0.22 256	0.30 266	0.18 234	0.25 218	0.16 211	0.21 202	0.13 202	0.27 275	0.15 231	0.14 228	0.26 260	0.21 268	0.22 218	0.17 246	0.23 255	0.22 278	0.26 276	0.24 273	0.26 259	0.23 257	0.24 238	0.27 235

SHD	0.22 247	0.17 241	0.21 274	0.18 224	0.17 229	0.19 233	0.20 242	0.27 255	0.17 227	0.27 250	0.19 241	0.24 227	0.32 271	0.17 245	0.16 240	0.15 248	0.19 167	0.17 243	0.33 264	0.18 252	0.21 228	0.18 253	0.16 240	0.17 251	0.24 253	0.28 284	0.25 245	0.43 274

ADCMid	0.22 247	0.18 247	0.17 255	0.18 224	0.19 245	0.20 239	0.16 222	0.30 266	0.25 270	0.24 193	0.19 241	0.36 252	0.21 244	0.12 213	0.18 255	0.16 252	0.25 250	0.18 253	0.37 272	0.19 256	0.24 265	0.20 271	0.17 245	0.15 238	0.24 253	0.22 252	0.25 245	0.30 246

ADCPNet	0.22 247	0.17 241	0.16 245	0.20 236	0.20 250	0.20 239	0.18 233	0.28 257	0.23 262	0.26 235	0.23 263	0.26 233	0.29 266	0.15 240	0.19 263	0.17 264	0.24 241	0.17 243	0.32 260	0.23 273	0.25 271	0.20 271	0.17 245	0.22 262	0.25 255	0.24 259	0.27 252	0.34 258

CBMV_ROB	0.22 247	0.14 217	0.16 245	0.26 256	0.23 259	0.21 248	0.22 256	0.28 257	0.17 227	0.26 235	0.17 220	0.28 235	0.18 236	0.26 268	0.13 199	0.12 177	0.26 260	0.17 243	0.19 187	0.17 246	0.21 228	0.19 262	0.26 276	0.21 259	0.25 255	0.27 280	0.25 245	0.34 258

ETE_ROB	0.22 247	0.23 266	0.15 241	0.20 236	0.16 223	0.19 233	0.17 231	0.18 168	0.19 241	0.21 143	0.22 261	0.64 280	0.16 230	0.14 231	0.17 247	0.14 228	0.30 282	0.19 258	0.25 236	0.19 256	0.22 244	0.18 253	0.16 240	0.15 238	0.22 240	0.28 284	0.41 285	0.27 235

LALA_ROB	0.22 247	0.25 270	0.16 245	0.19 231	0.17 229	0.22 252	0.16 222	0.18 168	0.19 241	0.24 193	0.21 251	0.63 279	0.15 225	0.13 227	0.26 281	0.17 264	0.27 270	0.22 272	0.23 225	0.19 256	0.20 206	0.21 274	0.14 234	0.15 238	0.20 216	0.22 252	0.35 271	0.26 232

CBMV	0.22 247	0.18 247	0.18 260	0.23 245	0.22 255	0.20 239	0.18 233	0.27 255	0.19 241	0.28 263	0.11 149	0.30 243	0.13 202	0.24 265	0.16 240	0.14 228	0.25 250	0.18 253	0.20 200	0.16 241	0.22 244	0.19 262	0.24 269	0.23 265	0.27 262	0.24 259	0.36 274	0.42 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 254	0.26 273	0.15 241	0.46 283	0.24 264	0.36 277	0.20 242	0.24 244	0.16 218	0.26 235	0.15 200	0.28 235	0.27 260	0.11 193	0.13 199	0.13 208	0.21 199	0.12 151	0.18 178	0.12 186	0.20 206	0.11 175	0.11 211	0.12 216	0.36 287	0.25 268	0.57 295	0.33 253

PWC_ROB	0.23 254	0.20 254	0.14 234	0.18 224	0.17 229	0.16 206	0.20 242	0.21 222	0.27 277	0.15 82	0.21 251	0.28 235	0.63 301	0.13 227	0.14 219	0.13 208	0.27 270	0.18 253	0.37 272	0.19 256	0.22 244	0.18 253	0.16 240	0.24 273	0.20 216	0.19 232	0.24 238	0.44 277

ACV-stereo	0.25 256	0.15 226	0.13 222	0.22 242	0.17 229	0.28 264	0.24 263	0.22 231	0.20 255	0.23 169	0.23 263	0.28 235	0.37 285	0.18 246	0.15 231	0.13 208	0.34 287	0.20 264	1.10 311	0.26 279	0.26 279	0.17 249	0.28 291	0.18 255	0.19 203	0.18 213	0.25 245	0.29 244

FCDSN-DC	0.25 256	0.25 270	0.26 282	0.28 264	0.26 267	0.26 261	0.35 275	0.28 257	0.18 234	0.20 134	0.18 230	0.21 202	0.12 187	0.29 277	0.25 279	0.26 287	0.29 279	0.28 290	0.28 249	0.21 265	0.25 271	0.25 285	0.26 276	0.32 291	0.27 262	0.24 259	0.26 249	0.27 235
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 256	0.25 270	0.20 268	0.29 265	0.22 255	0.22 252	0.23 259	0.37 283	0.28 280	0.35 294	0.22 261	0.46 265	0.32 271	0.20 257	0.19 263	0.17 264	0.17 128	0.16 229	0.30 256	0.14 213	0.21 228	0.19 262	0.27 289	0.23 265	0.29 270	0.26 269	0.33 265	0.31 250

SGM-ForestM	0.25 256	0.22 261	0.16 245	0.37 270	0.24 264	0.32 270	0.24 263	0.29 264	0.21 259	0.23 169	0.18 230	0.50 271	0.26 256	0.20 257	0.15 231	0.13 208	0.23 221	0.16 229	0.25 236	0.15 229	0.20 206	0.17 249	0.21 259	0.17 251	0.37 288	0.26 269	0.52 290	0.37 262

SGM_RVC	0.25 256	0.24 268	0.18 260	0.39 277	0.27 270	0.34 276	0.26 269	0.28 257	0.19 241	0.25 218	0.18 230	0.42 259	0.31 269	0.18 246	0.14 219	0.13 208	0.23 221	0.15 216	0.26 241	0.14 213	0.19 190	0.15 233	0.19 253	0.17 251	0.34 283	0.24 259	0.56 294	0.45 279
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 261	0.21 256	0.12 209	0.38 273	0.31 279	0.41 284	0.48 290	0.20 209	0.16 218	0.16 90	0.25 272	0.17 143	0.08 141	1.61 307	0.15 231	0.14 228	0.21 199	0.15 216	0.25 236	0.14 213	0.18 174	0.13 212	0.25 270	0.16 246	0.17 170	0.19 232	0.18 186	0.22 214

UDG	0.26 261	0.21 256	0.13 222	0.39 277	0.32 280	0.39 282	0.53 295	0.20 209	0.16 218	0.19 125	0.23 263	0.17 143	0.09 157	1.45 303	0.16 240	0.13 208	0.27 270	0.16 229	0.27 248	0.14 213	0.22 244	0.14 223	0.25 270	0.12 216	0.21 229	0.21 244	0.21 224	0.19 184

FAT-Stereo	0.26 261	0.19 250	0.17 255	0.38 273	0.37 284	0.31 266	0.25 268	0.26 252	0.18 234	0.28 263	0.25 272	0.33 246	0.36 281	0.26 268	0.18 255	0.16 252	0.27 270	0.23 277	0.33 264	0.21 265	0.22 244	0.19 262	0.22 261	0.22 262	0.22 240	0.22 252	0.33 265	0.43 274

GANetREF_RVC	0.26 261	0.26 273	0.30 288	0.23 245	0.23 259	0.23 256	0.24 263	0.35 278	0.33 292	0.32 283	0.18 230	0.50 271	0.38 286	0.12 213	0.22 271	0.18 270	0.20 186	0.21 268	0.35 268	0.21 265	0.24 265	0.16 243	0.22 261	0.29 286	0.28 266	0.21 244	0.36 274	0.33 253
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
CSAN	0.26 261	0.30 283	0.30 288	0.26 256	0.23 259	0.21 248	0.19 240	0.28 257	0.37 297	0.35 294	0.24 267	0.51 274	0.27 260	0.14 231	0.22 271	0.17 264	0.19 167	0.20 264	0.26 241	0.25 278	0.22 244	0.20 271	0.17 245	0.27 280	0.31 275	0.26 269	0.39 279	0.38 264

FC-DCNN v2	0.27 266	0.28 279	0.27 283	0.37 270	0.29 276	0.32 270	0.38 280	0.33 274	0.19 241	0.22 153	0.19 241	0.24 227	0.13 202	0.29 277	0.26 281	0.27 290	0.29 279	0.27 286	0.29 254	0.22 270	0.26 279	0.25 285	0.26 276	0.31 288	0.32 280	0.26 269	0.31 260	0.31 250

FC-DCNN	0.27 266	0.28 279	0.27 283	0.36 268	0.28 272	0.32 270	0.38 280	0.33 274	0.19 241	0.22 153	0.19 241	0.23 221	0.13 202	0.29 277	0.26 281	0.27 290	0.29 279	0.27 286	0.29 254	0.22 270	0.26 279	0.25 285	0.26 276	0.31 288	0.31 275	0.26 269	0.30 257	0.30 246

FBW_ROB	0.27 266	0.26 273	0.25 280	0.38 273	0.26 267	0.32 270	0.20 242	0.21 222	0.19 241	0.27 250	0.21 251	0.45 262	0.32 271	0.26 268	0.22 271	0.20 281	0.27 270	0.17 243	0.52 286	0.14 213	0.22 244	0.15 233	0.17 245	0.28 283	0.22 240	0.19 232	0.33 265	0.57 293

CC-Net-ROB	0.28 269	0.40 289	0.29 286	0.57 290	0.44 289	0.42 286	0.38 280	0.32 271	0.19 241	0.33 287	0.28 283	0.69 285	0.10 170	0.32 285	0.21 269	0.13 208	0.14 91	0.16 229	0.40 275	0.18 252	0.15 123	0.09 116	0.23 265	0.24 273	0.22 240	0.21 244	0.19 198	0.28 241

G-Net	0.29 270	0.24 268	0.19 266	0.24 250	0.21 254	0.36 277	0.23 259	0.30 266	0.27 277	0.33 287	0.33 293	0.89 303	0.25 253	0.19 254	0.21 269	0.18 270	0.26 260	0.22 272	0.44 278	0.31 291	0.27 282	0.18 253	0.18 251	0.18 255	0.28 266	0.24 259	0.40 283	0.41 269

XQC	0.29 270	0.30 283	0.27 283	0.37 270	0.28 272	0.37 280	0.37 276	0.40 289	0.30 286	0.32 283	0.20 249	0.45 262	0.28 264	0.31 282	0.16 240	0.15 248	0.21 199	0.22 272	0.34 267	0.24 274	0.22 244	0.21 274	0.23 265	0.25 277	0.33 281	0.27 280	0.44 287	0.33 253

ADCS	0.29 270	0.22 261	0.21 274	0.26 256	0.25 266	0.25 259	0.23 259	0.37 283	0.30 286	0.23 169	0.27 279	0.47 267	0.36 281	0.20 257	0.22 271	0.19 278	0.32 284	0.24 280	0.49 284	0.28 284	0.37 296	0.30 292	0.20 255	0.23 265	0.31 275	0.28 284	0.30 257	0.43 274

S-Stereo	0.30 273	0.22 261	0.18 260	0.42 281	0.39 286	0.41 284	0.37 276	0.25 250	0.24 265	0.26 235	0.44 299	0.55 276	0.36 281	0.24 265	0.18 255	0.14 228	0.27 270	0.27 286	0.35 268	0.28 284	0.23 255	0.23 281	0.53 300	0.23 265	0.23 249	0.19 232	0.27 252	0.38 264

MeshStereo	0.30 273	0.26 273	0.20 268	0.49 286	0.37 284	0.36 277	0.26 269	0.32 271	0.28 280	0.30 279	0.28 283	0.60 278	0.48 294	0.18 246	0.15 231	0.14 228	0.26 260	0.17 243	0.28 249	0.18 252	0.28 284	0.22 278	0.25 270	0.21 259	0.37 288	0.30 289	0.55 293	0.51 285
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 275	0.28 279	0.21 274	0.33 266	0.29 276	0.31 266	0.29 273	0.38 286	0.24 265	0.46 304	0.31 290	0.50 271	0.34 278	0.25 267	0.30 285	0.25 284	0.19 167	0.23 277	0.58 287	0.29 286	0.25 271	0.28 291	0.21 259	0.27 280	0.31 275	0.26 269	0.37 276	0.51 285

edge stereo	0.31 275	0.22 261	0.20 268	0.42 281	0.36 282	0.42 286	0.39 283	0.39 288	0.23 262	0.23 169	0.39 296	0.68 283	0.34 278	0.30 281	0.17 247	0.17 264	0.31 283	0.21 268	0.42 276	0.21 265	0.24 265	0.18 253	0.25 270	0.23 265	0.28 266	0.24 259	0.39 279	0.55 290

SANet	0.31 275	0.21 256	0.21 274	0.25 253	0.22 255	0.31 266	0.22 256	0.31 270	0.32 290	0.27 250	0.27 279	1.36 314	0.39 288	0.22 263	0.17 247	0.14 228	0.26 260	0.21 268	0.30 256	0.21 265	0.25 271	0.21 274	0.30 295	0.23 265	0.34 283	0.26 269	0.35 271	0.49 283

AnyNet_C01	0.32 278	0.22 261	0.20 268	0.22 242	0.27 270	0.25 259	0.24 263	0.37 283	0.37 297	0.26 235	0.29 285	0.49 268	0.33 277	0.18 246	0.32 288	0.22 283	0.39 296	0.32 294	0.65 290	0.33 295	0.41 302	0.33 298	0.26 276	0.26 279	0.34 283	0.34 292	0.34 269	0.45 279

DGSMNet	0.34 279	0.27 278	0.24 279	0.41 280	0.33 281	0.37 280	0.37 276	0.28 257	0.25 270	0.25 218	0.52 304	0.45 262	0.32 271	0.26 268	0.25 279	0.20 281	0.52 306	0.32 294	0.75 297	0.35 297	0.38 297	0.39 308	0.28 291	0.31 288	0.27 262	0.24 259	0.33 265	0.37 262

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 280	0.36 285	0.38 297	0.46 283	0.28 272	0.31 266	0.28 272	0.51 301	0.46 303	0.39 301	0.29 285	0.37 254	0.36 281	0.31 282	0.38 295	0.26 287	0.22 211	0.27 286	0.72 294	0.37 298	0.28 284	0.31 293	0.30 295	0.38 297	0.33 281	0.26 269	0.30 257	0.38 264

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 281	0.16 233	0.13 222	0.26 256	0.22 255	0.23 256	0.27 271	0.24 244	0.15 214	0.24 193	0.16 211	4.16 330	0.22 250	0.19 254	0.14 219	0.13 208	0.33 285	0.22 272	0.32 260	0.20 263	0.24 265	0.19 262	0.22 261	0.14 234	0.20 216	0.20 242	0.21 224	0.24 220

STStereo	0.38 282	0.43 291	0.31 291	0.74 296	0.50 295	0.58 291	0.43 286	0.35 278	0.31 288	0.34 291	0.25 272	0.83 297	0.55 298	0.20 257	0.17 247	0.16 252	0.25 250	0.16 229	0.46 281	0.17 246	0.24 265	0.19 262	0.20 255	0.23 265	0.52 298	0.41 299	0.76 307	0.59 295

PVD	0.39 283	0.38 288	0.20 268	0.47 285	0.36 282	0.50 290	0.40 285	0.38 286	0.34 295	0.23 169	0.29 285	0.52 275	0.51 296	0.50 292	0.19 263	0.17 264	0.40 297	0.26 284	0.50 285	0.29 286	0.40 298	0.41 310	0.23 265	0.27 280	0.45 295	0.59 314	0.46 289	0.73 304

DPSNet	0.40 284	0.19 250	0.18 260	0.27 263	0.26 267	0.29 265	0.19 240	0.26 252	0.24 265	0.18 113	0.17 220	2.15 324	0.44 291	0.10 179	0.20 267	0.16 252	0.35 291	0.28 290	2.00 325	0.27 282	0.25 271	0.17 249	0.28 291	0.25 277	0.40 292	0.27 280	0.39 279	0.53 287

MANE	0.42 285	0.36 285	0.33 293	0.61 292	0.45 292	0.44 288	0.47 289	0.43 296	0.26 274	0.23 169	0.24 267	0.64 280	0.29 266	0.31 282	0.32 288	0.30 296	0.33 285	0.42 306	0.38 274	0.24 274	0.31 290	0.27 289	0.26 276	0.35 295	0.57 303	0.44 303	1.10 322	0.98 316

LE_ROB	0.42 285	0.19 250	0.17 255	0.40 279	0.44 289	0.33 275	0.44 287	0.35 278	0.29 285	0.32 283	0.21 251	1.22 311	1.73 326	0.11 193	0.11 156	0.11 136	0.21 199	0.13 179	0.21 206	0.13 203	0.23 255	0.13 212	0.12 223	0.15 238	0.39 291	0.36 294	1.46 327	1.45 325

ELAS	0.43 287	0.43 291	0.36 295	0.64 294	0.45 292	0.58 291	0.50 291	0.40 289	0.27 277	0.25 218	0.30 288	0.92 304	0.32 271	0.32 285	0.31 286	0.28 293	0.36 293	0.30 292	0.45 280	0.26 279	0.34 292	0.33 298	0.26 276	0.37 296	0.56 302	0.43 302	0.78 310	0.76 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 288	0.43 291	0.36 295	0.63 293	0.44 289	0.62 296	0.50 291	0.40 289	0.26 274	0.25 218	0.31 290	1.20 309	0.31 269	0.32 285	0.31 286	0.28 293	0.37 294	0.30 292	0.44 278	0.27 282	0.35 293	0.33 298	0.26 276	0.38 297	0.52 298	0.41 299	0.78 310	0.74 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 289	0.56 296	0.14 234	1.44 303	0.52 296	1.25 303	0.85 300	0.30 266	0.23 262	0.34 291	0.25 272	0.66 282	0.19 241	1.15 301	0.19 263	0.14 228	0.25 250	0.20 264	0.42 276	0.22 270	0.17 157	0.14 223	1.56 307	0.17 251	0.21 229	0.17 198	0.27 252	0.41 269

SAMSARA	0.49 290	0.23 266	0.39 298	0.23 245	0.23 259	0.22 252	0.23 259	0.44 298	0.39 300	0.31 282	0.21 251	0.30 243	0.47 293	0.18 246	0.35 291	0.34 297	0.26 260	0.32 294	0.47 282	0.32 294	0.48 312	0.54 318	0.15 236	0.33 293	1.40 329	1.58 328	1.42 326	1.48 326

AMNet	0.49 290	0.50 294	0.48 301	0.49 286	0.47 294	0.61 295	0.51 293	0.32 271	0.28 280	0.30 279	0.68 311	0.72 287	0.13 202	0.53 294	0.44 297	0.55 311	0.57 309	0.58 318	0.48 283	0.48 301	0.58 319	0.50 315	0.26 276	0.48 302	0.45 295	0.52 309	0.58 296	0.65 298

DispFullNet	0.49 290	0.53 295	0.20 268	1.14 300	0.43 288	0.79 299	1.26 305	0.33 274	0.24 265	0.24 193	0.27 279	0.85 298	0.50 295	1.59 306	0.18 255	0.15 248	0.51 304	0.34 300	1.12 312	0.26 279	0.25 271	0.19 262	0.20 255	0.22 262	0.28 266	0.18 213	0.35 271	0.61 296

BEATNet-Init1	0.51 293	0.41 290	0.29 286	0.78 299	0.41 287	0.60 294	0.46 288	0.41 294	0.28 280	0.30 279	0.25 272	0.87 300	0.91 310	0.26 268	0.33 290	0.26 287	0.28 277	0.25 283	0.98 306	0.29 286	0.29 288	0.27 289	0.26 276	0.32 291	0.51 297	0.38 298	2.12 330	0.96 314

MADNet+	0.56 294	0.37 287	0.63 313	0.56 289	0.53 297	0.45 289	0.39 283	0.64 308	0.51 305	0.53 308	0.40 298	0.81 296	0.67 305	0.34 288	0.61 308	0.50 308	0.58 310	0.50 310	0.84 300	0.53 303	0.49 315	0.44 311	0.51 299	0.47 301	0.82 313	0.71 319	0.58 296	0.70 301

otaku	0.59 295	0.73 301	0.30 288	1.73 314	0.85 303	1.52 308	1.01 301	0.40 289	0.33 292	0.38 297	0.32 292	0.68 283	0.26 256	1.38 302	0.35 291	0.25 284	0.21 199	0.23 277	0.71 292	0.30 289	0.23 255	0.18 253	2.19 310	0.28 283	0.29 270	0.18 213	0.31 260	0.42 271

SGM+DAISY	0.59 295	0.58 299	0.54 305	0.58 291	0.55 299	0.69 298	0.57 296	0.43 296	0.39 300	0.38 297	0.78 315	0.75 291	0.65 304	0.54 296	0.62 309	0.56 312	0.67 316	0.61 321	0.72 294	0.64 314	0.71 323	0.65 323	0.27 289	0.51 304	0.54 300	0.57 312	0.75 306	0.71 303

SPS-STEREO	0.60 297	0.57 298	0.53 302	0.55 288	0.54 298	0.65 297	0.52 294	0.40 289	0.68 308	0.37 296	0.78 315	0.78 293	0.64 303	0.53 294	0.59 307	0.57 314	0.67 316	0.63 323	0.75 297	0.72 319	0.77 326	0.68 324	0.26 276	0.54 309	0.54 300	0.60 315	0.70 303	0.66 299
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 298	0.74 302	0.31 291	1.81 316	0.85 303	1.57 309	1.10 303	0.48 299	0.36 296	0.38 297	0.39 296	0.74 289	0.27 260	1.54 305	0.37 294	0.28 293	0.23 221	0.24 280	0.71 292	0.31 291	0.23 255	0.18 253	2.45 313	0.30 287	0.31 275	0.24 259	0.38 278	0.44 277

MFMNet_re	0.66 299	0.72 300	0.65 316	0.77 298	0.62 300	0.82 301	0.70 299	0.52 303	0.53 306	0.54 310	0.65 310	0.79 294	0.51 296	0.59 298	0.68 313	0.67 318	0.81 323	0.69 324	0.74 296	0.62 312	0.71 323	0.64 322	0.45 297	0.57 310	0.59 306	0.62 317	0.74 305	0.88 312

WAO-7	0.67 300	0.75 303	0.64 315	0.72 295	0.78 302	0.58 291	0.66 297	0.97 322	0.97 320	0.62 312	0.81 319	0.79 294	0.84 308	0.55 297	0.86 319	0.71 322	0.44 299	0.36 301	0.96 303	0.67 317	0.44 305	0.35 303	0.16 240	0.83 323	0.57 303	0.67 318	0.58 296	0.70 301

ACVNet-4b	0.70 301	0.78 304	0.34 294	1.74 315	0.95 309	1.64 313	1.43 308	0.33 274	0.31 288	0.38 297	0.26 277	1.23 312	0.29 266	2.19 316	0.42 296	0.37 298	0.34 287	0.24 280	0.59 288	0.38 299	0.17 157	0.15 233	2.71 315	0.23 265	0.30 274	0.32 291	0.39 279	0.42 271

JetBlue	0.71 302	0.56 296	0.71 318	0.74 296	0.62 300	0.79 299	0.69 298	0.53 304	0.93 317	0.46 304	0.30 288	3.22 327	0.38 286	0.52 293	0.46 298	0.44 303	0.73 321	0.53 313	0.68 291	0.52 302	0.57 317	0.60 320	0.74 301	0.57 310	0.57 303	0.46 304	0.97 319	0.96 314

ACVNet_1	0.75 303	0.82 305	0.41 299	2.07 322	0.98 310	1.94 320	1.52 310	0.59 306	0.28 280	0.43 302	0.50 303	0.73 288	0.63 301	2.24 318	0.36 293	0.25 284	0.34 287	0.32 294	0.62 289	0.31 291	0.30 289	0.22 278	2.71 315	0.33 293	0.41 294	0.28 284	0.37 276	0.39 268

RainbowNet	0.78 304	0.90 306	0.47 300	1.86 317	0.92 306	1.63 312	1.48 309	0.42 295	0.37 297	0.47 307	0.34 294	0.92 304	0.62 300	2.02 311	0.65 310	0.48 306	0.35 291	0.33 298	0.92 302	0.58 307	0.33 291	0.24 284	2.80 319	0.39 299	0.40 292	0.35 293	0.44 287	0.50 284

PSMNet_ROB	0.80 305	0.99 311	0.62 312	1.64 307	0.93 308	1.51 307	1.20 304	0.57 305	0.73 309	0.74 315	0.63 309	0.86 299	0.84 308	1.52 304	0.58 304	0.42 300	0.54 307	0.41 305	0.87 301	0.62 312	0.42 304	0.31 293	1.83 308	0.48 302	0.69 311	0.37 295	0.76 307	0.47 282

WAO-6	0.83 306	0.96 308	0.61 310	1.33 302	1.06 316	1.28 305	1.42 307	0.78 315	0.87 314	0.78 316	0.70 314	0.77 292	1.02 317	1.95 309	0.81 316	0.62 316	0.55 308	0.49 309	0.80 299	0.60 308	0.57 317	0.53 317	0.50 298	0.58 313	0.85 317	0.46 304	0.77 309	0.83 311

ACVNet_2	0.84 307	0.95 307	0.58 308	2.04 320	1.03 315	1.88 319	1.56 313	0.68 310	0.39 300	0.53 308	0.49 301	1.05 307	0.68 306	1.97 310	0.53 301	0.44 303	0.40 297	0.33 298	1.06 308	0.42 300	0.35 293	0.25 285	2.54 314	0.53 307	0.61 307	0.28 284	0.53 291	0.58 294

PWCK	0.90 308	1.24 320	0.63 313	1.55 305	0.86 305	1.23 302	1.04 302	1.09 323	0.75 312	0.70 314	0.81 319	1.52 316	0.91 310	0.71 299	0.46 298	0.41 299	0.74 322	0.47 307	3.07 328	0.67 317	0.58 319	0.45 313	0.95 305	0.74 319	0.74 312	0.41 299	0.70 303	0.76 306

IMH-64-1	0.91 309	0.98 309	0.53 302	1.64 307	1.01 313	1.62 310	1.75 317	0.76 312	0.74 310	0.33 287	0.61 306	0.87 300	0.95 312	2.61 320	0.53 301	0.42 300	0.49 301	0.36 301	0.96 303	0.55 304	0.40 298	0.31 293	3.11 320	0.51 304	0.82 313	0.37 295	0.60 299	0.78 308

IMH-64	0.91 309	0.98 309	0.53 302	1.64 307	1.01 313	1.62 310	1.75 317	0.76 312	0.74 310	0.33 287	0.61 306	0.87 300	0.95 312	2.61 320	0.53 301	0.42 300	0.49 301	0.36 301	0.96 303	0.55 304	0.40 298	0.31 293	3.11 320	0.51 304	0.82 313	0.37 295	0.60 299	0.78 308

IMH	0.95 311	1.00 313	0.55 306	1.66 313	1.00 311	1.69 315	1.78 319	0.76 312	0.77 313	0.34 291	0.61 306	1.01 306	1.07 320	2.69 322	0.58 304	0.46 305	0.51 304	0.38 304	0.98 306	0.60 308	0.40 298	0.32 297	3.11 320	0.53 307	0.83 316	0.48 306	0.65 301	0.79 310

LVE	0.97 312	0.99 311	0.73 320	1.89 318	1.39 320	1.65 314	1.53 311	0.79 316	0.65 307	0.81 318	0.92 321	0.74 289	1.01 316	2.21 317	0.58 304	0.48 306	0.59 311	0.54 316	1.13 313	0.64 314	0.46 309	0.40 309	2.73 318	0.69 315	0.85 317	0.50 308	0.85 314	0.54 289

WAO-8	1.02 313	1.14 317	0.79 321	1.64 307	1.25 317	1.78 317	1.57 314	0.93 318	1.01 321	0.81 318	0.68 311	1.72 317	1.03 318	2.08 312	0.82 317	0.68 319	0.65 314	0.53 313	1.09 309	0.82 322	0.48 312	0.38 305	0.81 303	0.75 320	1.12 324	0.77 320	0.96 317	1.21 321

Venus	1.02 313	1.14 317	0.79 321	1.64 307	1.25 317	1.78 317	1.57 314	0.93 318	1.01 321	0.81 318	0.68 311	1.72 317	1.03 318	2.08 312	0.82 317	0.68 319	0.65 314	0.53 313	1.09 309	0.82 322	0.48 312	0.38 305	0.81 303	0.75 320	1.12 324	0.77 320	0.96 317	1.21 321

Dean	1.08 315	1.06 315	0.80 323	2.30 323	1.35 319	1.99 321	1.58 316	0.93 318	0.93 317	0.88 323	0.78 315	1.21 310	1.22 322	2.13 315	0.67 311	0.60 315	0.62 313	0.57 317	1.25 318	0.74 320	0.46 309	0.37 304	2.72 317	0.71 316	1.00 321	0.60 315	1.05 321	0.64 297

TorneroNet-64	1.09 316	1.03 314	0.60 309	1.99 319	0.92 306	2.06 323	2.05 320	0.63 307	0.87 314	0.58 311	0.49 301	1.90 321	1.89 327	2.91 327	0.67 311	0.51 309	0.48 300	0.47 307	1.23 316	0.61 310	0.35 293	0.38 305	3.33 323	0.57 310	0.64 309	0.52 309	0.69 302	1.15 319

TorneroNet	1.11 317	1.11 316	0.67 317	2.05 321	1.00 311	2.29 324	2.05 320	0.65 309	0.89 316	0.68 313	0.57 305	1.74 320	1.26 323	2.97 329	0.71 314	0.52 310	0.50 303	0.51 312	1.18 315	0.65 316	0.41 302	0.44 311	3.48 324	0.58 313	0.67 310	0.49 307	0.85 314	1.02 317

ktn	1.26 318	1.42 322	0.57 307	1.65 312	1.61 325	1.75 316	2.16 323	0.86 317	1.75 328	0.89 324	1.11 326	1.18 308	0.96 314	2.60 319	1.03 322	0.73 323	0.82 324	0.61 321	1.47 322	0.76 321	0.70 322	0.69 325	3.64 326	0.73 317	0.93 319	0.81 323	1.20 324	1.25 323

notaker	1.30 319	1.44 323	0.61 310	2.42 326	1.51 322	2.40 326	2.31 325	0.95 321	1.64 326	0.79 317	1.07 324	1.73 319	1.18 321	3.10 331	1.04 323	0.69 321	0.70 319	0.50 310	1.66 324	0.85 324	0.56 316	0.47 314	3.67 327	0.80 322	0.62 308	0.58 313	0.81 312	0.95 313

KSHMR	1.34 320	1.44 323	1.07 327	2.31 324	1.48 321	2.31 325	2.15 322	1.22 324	1.07 324	1.13 327	1.07 324	1.30 313	0.96 314	2.92 328	1.12 324	0.95 326	0.87 325	0.84 326	1.34 319	0.97 325	0.74 325	0.60 320	3.48 324	1.07 328	0.99 320	0.77 320	1.01 320	1.06 318

UNDER WATER-64	1.42 321	1.40 321	0.92 326	2.88 328	1.97 328	2.82 328	2.72 328	1.37 327	0.94 319	1.04 326	1.15 327	1.96 323	1.33 325	3.07 330	0.80 315	0.56 312	0.70 319	0.58 318	1.17 314	0.55 304	0.45 307	0.54 318	3.98 330	0.92 325	1.03 322	1.13 326	0.81 312	1.60 328

UNDER WATER	1.42 321	1.45 325	0.89 325	2.87 327	1.98 329	2.78 327	2.64 327	1.29 325	1.04 323	0.87 322	0.98 322	1.95 322	1.30 324	3.12 332	0.87 320	0.63 317	0.68 318	0.58 318	1.23 316	0.61 310	0.44 305	0.50 315	3.95 329	0.99 327	1.09 323	1.04 324	0.88 316	1.67 330

JetRed	1.64 323	1.79 328	1.70 329	1.59 306	1.52 323	2.02 322	2.26 324	1.52 329	1.47 325	0.82 321	0.78 315	2.67 326	0.43 290	1.78 308	1.47 327	1.56 328	1.74 327	2.93 331	1.44 321	1.10 327	2.36 329	2.20 328	1.98 309	0.98 326	1.19 327	1.77 329	1.58 328	1.56 327

HanzoNet	1.79 324	1.65 327	0.85 324	2.31 324	1.74 326	2.83 329	2.55 326	1.29 325	1.86 329	0.92 325	1.28 328	4.71 331	3.85 330	3.43 333	0.96 321	0.79 324	1.10 326	0.95 327	2.68 327	1.04 326	0.93 327	0.92 326	3.78 328	0.73 317	1.15 326	1.07 325	1.29 325	1.61 329

MADNet++	1.87 325	1.58 326	1.74 330	1.28 301	1.74 326	1.25 303	1.55 312	1.63 330	2.10 330	1.84 329	2.24 329	2.56 325	2.74 328	0.75 300	1.43 325	1.55 327	2.00 328	1.47 329	2.11 326	2.11 329	3.28 330	3.23 329	1.22 306	2.22 330	1.23 328	2.58 330	1.77 329	1.36 324

LSM0	3.23 326	0.28 279	0.18 260	0.38 273	0.30 278	0.39 282	0.37 276	0.51 301	0.32 290	0.45 303	0.47 300	0.71 286	0.59 299	0.19 254	16.94 333	59.67 339	0.37 294	0.26 284	1.34 319	0.34 296	0.45 307	0.34 302	0.23 265	0.28 283	0.38 290	0.31 290	0.53 291	0.53 287

PML	8.17 327	7.65 333	3.51 331	9.56 335	5.16 330	9.57 336	5.23 333	6.49 333	17.89 336	6.44 332	3.24 330	16.63 334	29.28 340	5.47 334	6.12 328	3.95 329	7.38 331	2.69 330	20.47 336	4.69 331	3.59 331	3.96 330	3.98 330	4.20 331	5.71 331	4.30 331	16.67 336	6.70 331

DGTPSM_ROB	8.61 328	3.65 329	8.39 332	2.97 329	5.68 331	3.37 330	4.40 331	3.70 331	9.03 331	3.00 330	6.91 331	3.52 328	10.03 331	2.69 322	10.46 329	10.76 330	3.81 329	12.88 333	4.73 329	10.21 332	5.93 332	13.78 333	4.46 332	8.55 332	10.09 334	27.91 335	11.05 334	30.64 335

DPSMNet_ROB	8.62 329	3.66 330	8.40 333	2.97 329	5.69 332	3.37 330	4.40 331	3.70 331	9.03 331	3.00 330	6.93 332	3.52 328	10.07 332	2.69 322	10.46 329	10.76 330	3.81 329	12.88 333	4.76 330	10.21 332	5.93 332	13.78 333	4.47 334	8.55 332	10.10 335	27.91 335	11.06 335	30.64 335

LRCNet_RVC	9.94 330	17.32 336	0.72 319	25.08 337	21.25 338	23.72 338	20.86 336	1.45 328	0.48 304	21.28 338	13.07 335	22.69 338	3.57 329	28.32 339	0.47 300	0.27 290	8.45 332	1.25 328	23.54 337	4.04 330	0.47 311	0.33 298	26.91 337	1.58 329	0.35 286	0.22 252	0.43 286	0.38 264

DLNR_Zeroshot_test	10.02 331	31.66 340	0.05 73	54.25 340	0.10 159	0.18 223	50.40 340	0.19 193	0.08 99	0.27 250	0.07 77	0.20 188	0.04 54	0.14 231	60.23 339	70.55 340	0.34 287	0.18 253	0.26 241	0.11 163	0.20 206	0.08 87	0.07 141	0.09 171	0.19 203	0.15 159	0.20 210	0.25 228

DPSM_ROB	12.93 332	6.06 331	9.07 334	4.34 331	6.33 333	4.24 332	3.55 329	8.20 334	10.79 333	6.62 333	7.89 333	9.68 332	12.99 334	2.78 325	12.36 331	13.66 332	8.95 333	16.55 336	9.69 331	12.30 334	16.52 336	17.76 336	2.26 311	10.59 334	28.41 336	36.73 337	31.10 337	39.69 337

DPSM	12.93 332	6.06 331	9.07 334	4.34 331	6.33 333	4.24 332	3.55 329	8.20 334	10.79 333	6.62 333	7.89 333	9.68 332	12.99 334	2.78 325	12.36 331	13.66 332	8.95 333	16.55 336	9.69 331	12.30 334	16.52 336	17.76 336	2.26 311	10.59 334	28.41 336	36.73 337	31.10 337	39.69 337

HaxPig	16.12 334	19.70 337	18.82 338	21.25 336	20.53 337	21.35 337	22.27 337	17.00 338	14.68 335	19.29 337	17.18 338	18.07 335	12.18 333	22.52 337	17.87 334	14.95 334	17.87 337	9.54 332	18.95 333	15.62 336	9.98 334	7.75 331	23.74 336	15.32 336	4.46 330	12.22 334	6.85 331	15.21 334

MEDIAN_ROB	20.51 335	25.88 338	24.09 339	26.47 338	25.52 339	25.87 339	26.98 338	21.19 339	19.61 337	28.55 339	22.12 339	24.85 339	16.74 336	26.52 338	23.53 335	18.59 335	22.10 338	14.86 335	26.41 338	23.30 337	15.47 335	11.96 332	27.64 338	18.47 337	7.32 332	9.55 333	8.34 333	11.88 333

AVERAGE_ROB	24.46 336	29.85 339	27.17 340	31.26 339	29.68 340	30.01 340	31.43 339	26.55 340	24.57 340	34.19 340	27.26 340	31.45 340	21.40 337	30.75 340	28.23 338	24.11 336	26.75 339	21.47 338	30.01 339	27.38 340	20.81 338	16.76 335	32.29 339	24.48 340	8.40 333	7.77 332	7.95 332	8.54 332

CasAABBNet	25.99 337	12.23 335	18.16 336	8.64 333	12.70 336	8.22 334	7.18 334	16.43 336	21.85 338	13.64 336	15.80 336	19.61 337	26.12 338	5.47 334	25.18 337	27.55 338	17.67 335	33.30 339	19.65 335	24.62 338	33.10 339	35.23 338	4.49 335	21.39 339	57.22 338	74.08 339	62.47 339	79.73 339

FlowAnything	26.05 338	11.98 334	18.33 337	8.70 334	12.62 335	8.34 335	7.20 335	16.56 337	21.86 339	13.57 335	16.00 337	19.55 336	26.21 339	5.55 336	24.94 336	27.47 337	17.85 336	33.34 340	19.39 334	24.73 339	33.38 340	35.79 339	4.46 332	21.36 338	57.29 339	74.31 340	62.56 340	79.87 340

STTRV1_RVC		0.26 273	0.22 278	0.35 267	0.28 272	0.32 270	0.29 273	0.36 282	0.33 292	0.27 250	0.27 279	0.42 259	0.41 289	0.48 291		0.19 278	0.59 311	0.20 264		0.30 289	0.59 321			0.43 300	0.26 259	0.56 311	0.34 269	0.67 300

DPSimNet_ROB		1.23 319	1.31 328	1.49 304	1.60 324	1.34 306	1.37 306	0.68 310	1.70 327	1.68 328	1.03 323	1.48 315	0.82 307	2.08 312	1.45 326	0.92 325		0.81 325	1.64 323	1.41 328	1.08 328	1.28 327	0.79 302	0.87 324		1.26 327	1.18 323	1.16 320

Low-res two-view benchmark