Low-res two-view results

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

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

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

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

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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 2	0.04 1	0.13 10	0.12 19	0.11 5	0.15 19	0.16 11	0.07 6	0.06 9	0.17 2	0.20 3	0.15 1	0.14 3	0.16 2	0.12 2	0.17 1	0.20 8	0.06 1	0.08 5	0.11 1	0.15 9	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.12 2	0.09 3	0.06 1	0.07 4	0.06 3	0.09 11	0.08 27	0.13 10	0.06 1	0.12 8	0.09 9	0.10 1	0.07 6	0.06 9	0.21 7	0.18 2	0.19 2	0.12 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.16 3	0.08 11	0.07 3	0.16 3	0.12 1	0.25 16	0.12 5

MLG-Stereo_test1	0.13 3	0.08 2	0.07 2	0.07 4	0.07 7	0.07 2	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 23	0.10 14	0.17 17	0.06 1	0.05 3	0.18 3	0.20 3	0.22 8	0.19 11	0.22 13	0.13 7	0.23 12	0.16 3	0.07 9	0.06 1	0.17 6	0.12 1	0.21 8	0.14 10

MLG-Stereo	0.13 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 13	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 17	0.08 7	0.16 11	0.06 1	0.05 3	0.18 3	0.20 3	0.22 8	0.19 11	0.19 5	0.12 2	0.21 7	0.16 3	0.06 1	0.06 1	0.17 6	0.12 1	0.21 8	0.14 10

CoSv	0.13 3	0.17 22	0.08 4	0.08 8	0.07 7	0.17 36	0.07 20	0.15 18	0.10 14	0.13 12	0.06 3	0.11 3	0.07 6	0.04 1	0.18 3	0.22 7	0.21 4	0.13 2	0.22 13	0.12 2	0.21 7	0.13 1	0.06 1	0.08 5	0.23 26	0.15 9	0.19 5	0.11 1

CroCo-Stereo	0.13 3	0.09 3	0.08 4	0.07 4	0.04 1	0.07 2	0.04 1	0.14 16	0.06 1	0.11 5	0.03 1	0.13 4	0.06 1	0.04 1	0.25 14	0.29 21	0.21 4	0.19 11	0.20 9	0.12 2	0.26 21	0.21 10	0.06 1	0.07 3	0.22 21	0.19 20	0.23 12	0.15 14
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
111111	0.14 7	0.16 19	0.08 4	0.12 18	0.10 21	0.07 2	0.06 15	0.12 6	0.12 19	0.07 1	0.11 15	0.15 9	0.09 17	0.05 3	0.26 17	0.25 10	0.22 8	0.18 9	0.19 5	0.14 9	0.24 14	0.27 20	0.11 31	0.08 5	0.16 3	0.14 6	0.19 5	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.14 7	0.13 11	0.09 11	0.10 14	0.07 7	0.07 2	0.05 6	0.19 29	0.14 29	0.15 17	0.07 4	0.13 4	0.06 1	0.07 14	0.16 1	0.17 1	0.24 17	0.16 4	0.21 11	0.13 7	0.19 4	0.22 12	0.08 11	0.08 5	0.16 3	0.13 4	0.29 24	0.15 14

MM-Stereo_test1	0.14 7	0.14 15	0.09 11	0.11 17	0.06 3	0.08 7	0.05 6	0.15 18	0.11 15	0.16 23	0.08 7	0.15 9	0.07 6	0.07 14	0.19 6	0.21 6	0.23 15	0.18 9	0.22 13	0.16 14	0.20 5	0.18 6	0.09 17	0.09 14	0.18 12	0.14 6	0.25 16	0.15 14

AIO-test1	0.14 7	0.09 3	0.08 4	0.07 4	0.07 7	0.11 17	0.04 1	0.17 26	0.14 29	0.15 17	0.17 26	0.19 25	0.08 13	0.09 26	0.22 8	0.26 13	0.20 3	0.16 4	0.15 1	0.16 14	0.18 3	0.21 10	0.08 11	0.08 5	0.14 2	0.14 6	0.13 2	0.12 5

LG-Stereo	0.15 11	0.11 8	0.08 4	0.09 12	0.11 26	0.12 22	0.05 6	0.15 18	0.11 15	0.19 30	0.13 16	0.26 33	0.09 17	0.06 9	0.27 19	0.23 9	0.23 15	0.17 8	0.19 5	0.15 11	0.24 14	0.23 14	0.06 1	0.08 5	0.18 12	0.17 15	0.24 14	0.15 14

AIO-Stereo	0.15 11	0.17 22	0.12 25	0.17 40	0.10 21	0.12 22	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 3	0.15 19	0.13 4	0.09 17	0.08 21	0.24 13	0.25 10	0.21 4	0.21 22	0.21 11	0.19 24	0.23 12	0.28 24	0.08 11	0.12 26	0.17 6	0.15 9	0.24 14	0.12 5

ProNet	0.15 11	0.13 11	0.15 31	0.12 18	0.07 7	0.15 29	0.13 51	0.13 10	0.06 1	0.08 2	0.26 59	0.10 1	0.06 1	0.08 21	0.28 23	0.25 10	0.22 8	0.19 11	0.19 5	0.15 11	0.21 7	0.15 2	0.13 43	0.12 26	0.17 6	0.13 4	0.17 4	0.12 5

CroCo-Stereo Lap2	0.15 11	0.10 6	0.08 4	0.08 8	0.08 13	0.08 7	0.05 6	0.12 6	0.06 1	0.22 37	0.07 4	0.16 11	0.07 6	0.05 3	0.22 8	0.29 21	0.22 8	0.20 16	0.26 25	0.12 2	0.29 30	0.22 12	0.06 1	0.09 14	0.24 27	0.23 35	0.20 7	0.16 19

MM-Stereo_test2	0.16 15	0.20 30	0.11 20	0.15 30	0.11 26	0.08 7	0.05 6	0.14 16	0.11 15	0.20 31	0.09 9	0.13 4	0.09 17	0.09 26	0.23 11	0.27 16	0.25 21	0.20 16	0.20 9	0.20 30	0.26 21	0.29 25	0.11 31	0.10 17	0.17 6	0.15 9	0.21 8	0.16 19

GREAT-IGEV	0.16 15	0.15 16	0.11 20	0.08 8	0.06 3	0.08 7	0.05 6	0.16 23	0.12 19	0.12 8	0.13 16	0.25 31	0.09 17	0.09 26	0.29 24	0.30 25	0.25 21	0.16 4	0.23 18	0.15 11	0.20 5	0.29 25	0.09 17	0.11 19	0.17 6	0.17 15	0.32 30	0.12 5

U	0.16 15	0.12 9	0.09 11	0.06 1	0.06 3	0.09 11	0.04 1	0.16 23	0.06 1	0.15 17	0.04 2	0.18 22	0.07 6	0.05 3	0.25 14	0.31 29	0.26 25	0.24 29	0.27 28	0.18 21	0.29 30	0.26 17	0.06 1	0.08 5	0.29 32	0.23 35	0.23 12	0.20 27

RSM	0.16 15	0.16 19	0.12 25	0.14 25	0.09 17	0.15 29	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.10 3	0.17 26	0.14 8	0.10 22	0.07 14	0.25 14	0.26 13	0.22 8	0.20 16	0.18 3	0.19 24	0.25 18	0.31 32	0.09 17	0.11 19	0.18 12	0.16 13	0.28 21	0.15 14

MoCha-V2	0.16 15	0.15 16	0.11 20	0.12 18	0.09 17	0.11 17	0.09 35	0.13 10	0.08 7	0.13 12	0.19 32	0.17 17	0.07 6	0.07 14	0.22 8	0.28 18	0.21 4	0.20 16	0.25 23	0.17 19	0.30 33	0.27 20	0.08 11	0.09 14	0.20 17	0.17 15	0.15 3	0.11 1

GASTEREO	0.17 20	0.16 19	0.10 14	0.14 25	0.10 21	0.11 17	0.07 20	0.12 6	0.15 34	0.14 14	0.09 9	0.18 22	0.11 28	0.06 9	0.35 32	0.30 25	0.24 17	0.20 16	0.23 18	0.17 19	0.24 14	0.31 32	0.12 37	0.11 19	0.20 17	0.21 25	0.29 24	0.14 10

MSCF	0.17 20	0.15 16	0.10 14	0.14 25	0.09 17	0.11 17	0.07 20	0.11 2	0.15 34	0.15 17	0.09 9	0.17 17	0.11 28	0.07 14	0.34 29	0.30 25	0.24 17	0.20 16	0.23 18	0.16 14	0.25 18	0.30 30	0.11 31	0.11 19	0.19 16	0.21 25	0.28 21	0.14 10

MLG-Stereo_test2	0.17 20	0.12 9	0.10 14	0.10 14	0.08 13	0.09 11	0.05 6	0.18 27	0.12 19	0.20 31	0.07 4	0.23 30	0.08 13	0.08 21	0.23 11	0.27 16	0.31 31	0.26 33	0.32 33	0.19 24	0.28 27	0.27 20	0.09 17	0.08 5	0.22 21	0.16 13	0.28 21	0.21 29

IGEV-Stereo++	0.17 20	0.24 37	0.10 14	0.13 22	0.13 28	0.10 16	0.05 6	0.15 18	0.13 27	0.12 8	0.18 29	0.16 11	0.12 32	0.07 14	0.27 19	0.26 13	0.22 8	0.19 11	0.22 13	0.18 21	0.22 11	0.34 36	0.10 25	0.08 5	0.18 12	0.17 15	0.25 16	0.17 21

RAFT	0.17 20	0.13 11	0.10 14	0.16 35	0.07 7	0.21 50	0.05 6	0.25 35	0.12 19	0.14 14	0.15 19	0.16 11	0.10 22	0.05 3	0.26 17	0.22 7	0.24 17	0.16 4	0.28 29	0.14 9	0.21 7	0.19 7	0.07 9	0.11 19	0.29 32	0.24 38	0.33 32	0.24 35

RSM++	0.18 25	0.19 26	0.13 28	0.17 40	0.10 21	0.14 27	0.07 20	0.13 10	0.13 27	0.12 8	0.17 26	0.17 17	0.12 32	0.08 21	0.34 29	0.29 21	0.26 25	0.21 22	0.23 18	0.19 24	0.27 23	0.32 34	0.09 17	0.10 17	0.22 21	0.19 20	0.29 24	0.18 26

StereoVision	0.18 25	0.13 11	0.11 20	0.09 12	0.13 28	0.16 33	0.08 27	0.18 27	0.17 38	0.15 17	0.15 19	0.16 11	0.10 22	0.06 9	0.27 19	0.28 18	0.28 28	0.23 26	0.22 13	0.16 14	0.24 14	0.20 8	0.06 1	0.14 32	0.29 32	0.29 51	0.38 44	0.29 42

AdaDepth	0.19 27	0.19 26	0.11 20	0.12 18	0.14 36	0.13 25	0.09 35	0.16 23	0.15 34	0.14 14	0.18 29	0.19 25	0.10 22	0.08 21	0.31 26	0.33 35	0.28 28	0.24 29	0.26 25	0.18 21	0.25 18	0.29 25	0.09 17	0.12 26	0.20 17	0.20 23	0.32 30	0.24 35

GIP-stereo	0.19 27	0.22 32	0.13 28	0.15 30	0.09 17	0.09 11	0.07 20	0.12 6	0.09 10	0.16 23	0.13 16	0.17 17	0.08 13	0.15 47	0.45 52	0.31 29	0.25 21	0.21 22	0.25 23	0.20 30	0.27 23	0.32 34	0.08 11	0.13 30	0.22 21	0.22 29	0.35 37	0.17 21

RAStereo	0.20 29	0.17 22	0.10 14	0.08 8	0.08 13	0.09 11	0.06 15	0.21 31	0.09 10	0.45 71	0.09 9	0.26 33	0.08 13	0.07 14	0.30 25	0.28 18	0.29 30	0.26 33	0.34 37	0.16 14	0.37 44	0.27 20	0.09 17	0.11 19	0.30 42	0.23 35	0.25 16	0.23 32

Occ-G	0.20 29	0.26 42	0.16 34	0.17 40	0.14 36	0.15 29	0.07 20	0.13 10	0.11 15	0.11 5	0.25 55	0.20 28	0.10 22	0.10 31	0.44 50	0.33 35	0.25 21	0.23 26	0.30 31	0.21 36	0.27 23	0.37 42	0.11 31	0.15 34	0.20 17	0.18 19	0.30 28	0.17 21

AEACV	0.21 31	0.31 53	0.15 31	0.17 40	0.13 28	0.12 22	0.07 20	0.15 18	0.07 6	0.16 23	0.16 25	0.18 22	0.11 28	0.12 38	0.35 32	0.34 39	0.33 33	0.24 29	0.38 42	0.21 36	0.28 27	0.41 49	0.12 37	0.11 19	0.22 21	0.22 29	0.26 20	0.17 21

DEFOM-Stereo	0.23 32	0.19 26	0.12 25	0.18 45	0.13 28	0.21 50	0.08 27	0.19 29	0.14 29	0.16 23	0.24 51	0.22 29	0.10 22	0.12 38	0.36 36	0.35 43	0.35 40	0.29 41	0.33 34	0.24 46	0.33 35	0.29 25	0.13 43	0.12 26	0.29 32	0.22 29	0.49 64	0.29 42

MLG-Stereo_test3	0.25 33	0.17 22	0.14 30	0.14 25	0.17 48	0.17 36	0.09 35	0.21 31	0.12 19	0.21 34	0.20 39	0.35 46	0.11 28	0.15 47	0.33 28	0.31 29	0.33 33	0.28 38	0.64 119	0.20 30	0.43 53	0.69 109	0.11 31	0.16 39	0.24 27	0.21 25	0.34 35	0.26 38

delet	0.25 33	0.25 40	0.23 71	0.25 77	0.20 60	0.29 92	0.16 77	0.22 33	0.18 40	0.23 39	0.26 59	0.27 36	0.16 45	0.26 138	0.35 32	0.31 29	0.32 32	0.27 36	0.24 22	0.24 46	0.32 34	0.25 16	0.17 68	0.21 57	0.30 42	0.26 43	0.33 32	0.31 48

AIO_rvc	0.26 35	0.34 59	0.16 34	0.19 47	0.15 41	0.19 44	0.11 44	0.39 51	0.22 55	0.30 44	0.15 19	0.32 41	0.13 35	0.19 69	0.37 39	0.34 39	0.34 38	0.23 26	0.40 44	0.22 41	0.44 57	0.61 96	0.14 49	0.15 34	0.30 42	0.22 29	0.33 32	0.21 29

TDLM	0.26 35	0.31 53	0.23 71	0.23 66	0.28 105	0.24 72	0.20 107	0.26 36	0.22 55	0.18 29	0.55 156	0.31 39	0.23 77	0.17 60	0.27 19	0.32 34	0.33 33	0.29 41	0.26 25	0.23 43	0.29 30	0.26 17	0.16 61	0.22 60	0.25 29	0.22 29	0.29 24	0.30 45

LG-G_1	0.27 37	0.22 32	0.19 48	0.23 66	0.23 69	0.23 60	0.13 51	0.28 39	0.12 19	0.21 34	0.21 42	0.35 46	0.15 42	0.18 63	0.39 43	0.35 43	0.36 43	0.32 54	0.52 70	0.27 62	0.40 47	0.52 68	0.10 25	0.15 34	0.29 32	0.24 38	0.37 42	0.34 55

LG-G	0.27 37	0.22 32	0.19 48	0.23 66	0.23 69	0.23 60	0.13 51	0.28 39	0.12 19	0.21 34	0.21 42	0.35 46	0.15 42	0.18 63	0.39 43	0.35 43	0.36 43	0.32 54	0.52 70	0.27 62	0.40 47	0.52 68	0.10 25	0.15 34	0.29 32	0.24 38	0.37 42	0.34 55

MaDis-Stereo	0.27 37	0.21 31	0.16 34	0.10 14	0.10 21	0.11 17	0.08 27	0.24 34	0.14 29	0.36 50	0.19 32	0.36 51	0.13 35	0.09 26	0.39 43	0.38 50	0.39 52	0.35 69	0.56 90	0.21 36	0.41 49	0.36 41	0.13 43	0.16 39	0.41 85	0.39 88	0.40 47	0.49 93

anonymousdsp	0.27 37	0.23 35	0.20 51	0.16 35	0.14 36	0.18 40	0.10 41	0.37 48	0.19 42	0.32 48	0.27 63	0.33 44	0.12 32	0.15 47	0.46 54	0.36 47	0.33 33	0.29 41	0.40 44	0.25 53	0.47 74	0.52 68	0.13 43	0.16 39	0.29 32	0.19 20	0.54 79	0.20 27

iRaftStereo_RVC	0.27 37	0.27 44	0.17 39	0.14 25	0.14 36	0.19 44	0.10 41	0.44 62	0.14 29	0.36 50	0.36 88	0.32 41	0.16 45	0.13 40	0.32 27	0.30 25	0.38 48	0.29 41	0.35 39	0.23 43	0.42 50	0.52 68	0.12 37	0.19 49	0.29 32	0.28 49	0.42 51	0.27 40

LG-Stereo_L2	0.28 42	0.31 53	0.18 42	0.13 22	0.13 28	0.14 27	0.08 27	0.42 58	0.21 51	0.48 84	0.23 49	0.40 62	0.14 37	0.17 60	0.46 54	0.42 63	0.40 57	0.29 41	0.41 47	0.21 36	0.46 65	0.44 56	0.10 25	0.15 34	0.31 46	0.22 29	0.34 35	0.33 53

LG-Stereo_L1	0.28 42	0.30 49	0.18 42	0.13 22	0.13 28	0.15 29	0.08 27	0.41 53	0.21 51	0.49 92	0.21 42	0.40 62	0.15 42	0.16 52	0.44 50	0.44 70	0.39 52	0.29 41	0.40 44	0.20 30	0.47 74	0.42 51	0.09 17	0.16 39	0.33 56	0.21 25	0.38 44	0.35 58

LGtest1	0.28 42	0.19 26	0.21 57	0.16 35	0.18 52	0.16 33	0.09 35	0.27 38	0.16 37	0.22 37	0.28 65	0.29 37	0.14 37	0.14 44	0.37 39	0.37 49	0.39 52	0.34 63	0.49 63	0.27 62	0.43 53	0.72 116	0.14 49	0.17 44	0.33 56	0.26 43	0.40 47	0.31 48

RAFT + AFF	0.28 42	0.26 42	0.19 48	0.22 54	0.13 28	0.20 48	0.13 51	0.41 53	0.19 42	0.44 69	0.19 32	0.42 71	0.14 37	0.09 26	0.71 104	0.31 29	0.42 61	0.21 22	0.55 84	0.24 46	0.48 77	0.35 39	0.13 43	0.17 44	0.29 32	0.24 38	0.21 8	0.17 21

RYNet	0.28 42	0.23 35	0.18 42	0.15 30	0.17 48	0.19 44	0.13 51	0.26 36	0.32 133	0.17 28	0.20 39	0.19 25	0.14 37	0.14 44	0.66 94	0.29 21	0.27 27	0.42 109	0.29 30	0.19 24	0.28 27	0.23 14	0.29 172	0.19 49	0.28 30	1.19 234	0.35 37	0.23 32

AIO_test	0.29 47	0.40 90	0.21 57	0.29 93	0.19 53	0.19 44	0.14 64	0.42 58	0.23 60	0.33 49	0.20 39	0.37 57	0.18 55	0.19 69	0.36 36	0.38 50	0.35 40	0.24 29	0.41 47	0.23 43	0.51 93	0.57 83	0.14 49	0.16 39	0.31 46	0.27 45	0.42 51	0.21 29

IGEV-Stereo+	0.29 47	0.25 40	0.15 31	0.22 54	0.14 36	0.13 25	0.08 27	0.35 45	0.20 48	0.55 124	0.25 55	0.38 58	0.14 37	0.16 52	0.36 36	0.39 57	0.40 57	0.36 78	0.50 64	0.26 56	0.45 61	0.65 103	0.12 37	0.13 30	0.30 42	0.20 23	0.35 37	0.23 32

AASNet	0.29 47	0.34 59	0.23 71	0.25 77	0.26 92	0.34 112	0.26 133	0.33 43	0.17 38	0.29 43	0.39 97	0.26 33	0.18 55	0.25 125	0.40 46	0.34 39	0.35 40	0.32 54	0.33 34	0.28 65	0.36 41	0.34 36	0.17 68	0.24 73	0.31 46	0.29 51	0.36 41	0.25 37

AANet_RVC	0.29 47	0.27 44	0.24 81	0.19 47	0.28 105	0.16 33	0.17 86	0.29 41	0.29 106	0.20 31	0.26 59	0.25 31	0.22 72	0.19 69	0.66 94	0.38 50	0.33 33	0.35 69	0.30 31	0.30 78	0.27 23	0.29 25	0.22 124	0.22 60	0.35 66	0.33 65	0.42 51	0.51 103

DFGA-Net	0.30 51	0.37 75	0.17 39	0.26 82	0.15 41	0.23 60	0.16 77	0.40 52	0.21 51	0.41 58	0.25 55	0.31 39	0.17 49	0.13 40	0.49 58	0.42 63	0.40 57	0.30 50	0.43 54	0.21 36	0.38 45	0.39 45	0.14 49	0.23 65	0.33 56	0.28 49	0.52 68	0.29 42

UniTT-Stereo	0.30 51	0.27 44	0.16 34	0.15 30	0.13 28	0.18 40	0.09 35	0.35 45	0.19 42	0.49 92	0.24 51	0.41 65	0.18 55	0.15 47	0.51 62	0.42 63	0.43 63	0.35 69	0.58 98	0.26 56	0.46 65	0.37 42	0.14 49	0.20 53	0.34 63	0.41 91	0.31 29	0.37 62

MMNet	0.30 51	0.29 48	0.23 71	0.27 86	0.26 92	0.26 79	0.19 93	0.34 44	0.24 65	0.25 40	0.30 69	0.35 46	0.16 45	0.32 175	0.41 48	0.34 39	0.37 46	0.35 69	0.41 47	0.28 65	0.33 35	0.26 17	0.18 79	0.25 90	0.33 56	0.31 59	0.47 60	0.32 51

test_5	0.31 54	0.39 86	0.17 39	0.23 66	0.15 41	0.21 50	0.14 64	0.54 92	0.20 48	0.39 56	0.41 100	0.44 78	0.35 153	0.10 31	0.53 65	0.39 57	0.34 38	0.32 54	0.34 37	0.22 41	0.33 35	0.47 60	0.10 25	0.23 65	0.29 32	0.30 53	0.52 68	0.31 48

YMNet	0.32 55	0.31 53	0.24 81	0.27 86	0.23 69	0.26 79	0.26 133	0.36 47	0.37 160	0.25 40	0.19 32	0.41 65	0.28 99	0.29 158	0.47 56	0.48 90	0.38 48	0.29 41	0.43 54	0.20 30	0.35 40	0.39 45	0.17 68	0.20 53	0.40 81	0.30 53	0.42 51	0.35 58

HUF	0.32 55	0.34 59	0.22 59	0.22 54	0.21 64	0.20 48	0.11 44	0.51 80	0.22 55	0.42 60	0.19 32	0.35 46	0.23 77	0.19 69	0.50 59	0.50 100	0.39 52	0.27 36	0.58 98	0.29 72	0.54 112	0.63 99	0.17 68	0.19 49	0.32 50	0.24 38	0.40 47	0.28 41

MIF-Stereo (partial)	0.32 55	0.44 114	0.18 42	0.16 35	0.16 46	0.21 50	0.12 48	0.37 48	0.23 60	0.37 54	0.24 51	0.33 44	0.17 49	0.14 44	0.50 59	0.48 90	0.47 77	0.38 87	0.43 54	0.26 56	0.46 65	0.47 60	0.18 79	0.22 60	0.40 81	0.32 61	0.51 67	0.43 82

RAFT_CTSACE	0.32 55	0.38 79	0.16 34	0.15 30	0.15 41	0.25 77	0.18 89	0.53 87	0.20 48	0.55 124	0.19 32	0.44 78	0.28 99	0.16 52	0.37 39	0.33 35	0.38 48	0.28 38	0.38 42	0.19 24	0.39 46	0.85 142	0.11 31	0.18 46	0.32 50	0.30 53	0.62 106	0.26 38

IGEV-BASED-STEREO-	0.33 59	0.24 37	0.18 42	0.23 66	0.19 53	0.18 40	0.09 35	0.49 78	0.25 70	0.54 118	0.21 42	0.32 41	0.17 49	0.17 60	0.35 32	0.43 68	0.45 67	0.36 78	0.51 66	0.29 72	0.57 120	0.95 156	0.13 43	0.14 32	0.33 56	0.27 45	0.46 57	0.30 45

plain	0.33 59	0.44 114	0.20 51	0.20 51	0.16 46	0.21 50	0.11 44	0.41 53	0.19 42	0.48 84	0.19 32	0.36 51	0.17 49	0.10 31	0.54 66	0.48 90	0.46 71	0.40 93	0.55 84	0.25 53	0.45 61	0.52 68	0.14 49	0.22 60	0.36 68	0.33 65	0.39 46	0.47 87

HCRNet	0.33 59	0.39 86	0.20 51	0.39 139	0.17 48	0.29 92	0.19 93	0.41 53	0.19 42	0.80 249	0.41 100	0.49 94	0.18 55	0.22 92	0.42 49	0.33 35	0.38 48	0.30 50	0.41 47	0.20 30	0.34 38	0.30 30	0.19 89	0.18 46	0.28 30	0.36 80	0.53 77	0.30 45

AFF-stereo	0.33 59	0.35 68	0.28 93	0.18 45	0.17 48	0.34 112	0.12 48	0.50 79	0.24 65	0.46 74	0.29 66	0.42 71	0.17 49	0.13 40	0.61 87	0.38 50	0.39 52	0.26 33	0.59 103	0.24 46	0.44 57	0.43 53	0.17 68	0.18 46	0.41 85	0.37 81	0.50 65	0.32 51

SGD-Stereo	0.34 63	0.24 37	0.18 42	0.16 35	0.15 41	0.22 57	0.08 27	0.29 41	0.22 55	0.30 44	0.15 19	0.45 83	0.21 71	0.10 31	1.53 222	0.50 100	0.47 77	0.28 38	0.48 60	0.24 46	0.42 50	0.56 80	0.19 89	0.19 49	0.31 46	0.34 69	0.46 57	0.39 70

MIM_Stereo	0.34 63	0.41 98	0.27 92	0.28 88	0.20 60	0.28 87	0.15 71	0.45 67	0.18 40	0.48 84	0.29 66	0.42 71	0.19 60	0.16 52	0.50 59	0.54 130	0.45 67	0.37 81	0.48 60	0.31 81	0.48 77	0.57 83	0.12 37	0.24 73	0.32 50	0.27 45	0.48 61	0.33 53

DMCA	0.34 63	0.31 53	0.31 104	0.24 72	0.25 81	0.28 87	0.22 111	0.37 48	0.33 141	0.31 46	0.41 100	0.41 65	0.24 82	0.25 125	0.51 62	0.41 61	0.41 60	0.39 89	0.37 41	0.29 72	0.42 50	0.37 42	0.27 161	0.27 105	0.32 50	0.35 72	0.41 50	0.38 64

CVANet_RVC	0.34 63	0.41 98	0.32 106	0.41 151	0.31 124	0.38 131	0.25 128	0.44 62	0.27 88	0.31 46	0.71 201	0.38 58	0.30 108	0.21 87	0.34 29	0.38 50	0.36 43	0.33 59	0.33 34	0.28 65	0.36 41	0.34 36	0.19 89	0.26 94	0.33 56	0.27 45	0.35 37	0.37 62

S2M2_XL	0.35 67	0.30 49	0.32 106	0.17 40	0.19 53	0.23 60	0.21 108	0.53 87	0.26 82	0.47 77	0.26 59	0.48 87	0.18 55	0.23 101	0.60 85	0.40 60	0.54 121	0.29 41	0.42 51	0.28 65	0.50 88	0.45 58	0.21 116	0.21 57	0.36 68	0.32 61	0.46 57	0.51 103
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAFT+CT+SA	0.35 67	0.47 140	0.20 51	0.26 82	0.19 53	0.22 57	0.15 71	0.58 113	0.23 60	0.52 106	0.18 29	0.48 87	0.34 143	0.13 40	0.40 46	0.46 80	0.37 46	0.31 52	0.46 58	0.24 46	0.47 74	0.79 123	0.10 25	0.23 65	0.33 56	0.32 61	0.54 79	0.35 58

GANet	0.35 67	0.30 49	0.28 93	0.35 126	0.35 138	0.40 136	0.31 157	0.46 69	0.25 70	0.36 50	0.51 143	0.48 87	0.25 89	0.23 101	0.38 42	0.35 43	0.42 61	0.45 131	0.35 39	0.24 46	0.34 38	0.39 45	0.24 144	0.26 94	0.34 63	0.30 53	0.43 55	0.36 61

DEFOM-Stereo_RVC	0.36 70	0.36 73	0.22 59	0.23 66	0.20 60	0.17 36	0.10 41	0.48 75	0.23 60	0.55 124	0.32 71	0.40 62	0.19 60	0.16 52	0.59 81	0.45 73	0.48 84	0.33 59	0.51 66	0.29 72	0.51 93	0.85 142	0.17 68	0.20 53	0.32 50	0.31 59	0.48 61	0.52 106

test_4	0.36 70	0.34 59	0.29 96	0.21 52	0.19 53	0.17 36	0.11 44	0.59 117	0.26 82	0.58 150	0.30 69	0.51 102	0.20 63	0.19 69	0.45 52	0.58 142	0.46 71	0.34 63	0.42 51	0.30 78	0.46 65	0.58 86	0.17 68	0.26 94	0.41 85	0.40 90	0.60 98	0.42 80

ARAFT	0.36 70	0.38 79	0.24 81	0.26 82	0.21 64	0.28 87	0.14 64	0.44 62	0.24 65	0.50 94	0.29 66	0.41 65	0.17 49	0.16 52	0.60 85	0.45 73	0.51 97	0.47 147	0.53 72	0.25 53	0.55 113	0.59 90	0.16 61	0.20 53	0.47 98	0.30 53	0.54 79	0.38 64

MGS-Stereo	0.37 73	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.19 53	0.23 60	0.16 77	0.45 67	0.19 42	0.36 50	0.27 63	0.30 38	0.20 63	0.23 101	1.20 187	0.45 73	0.53 112	0.45 131	0.56 90	0.34 88	0.51 93	0.54 77	0.22 124	0.24 73	0.35 66	0.30 53	0.48 61	0.44 84

LL-Strereo2	0.38 74	0.30 49	0.23 71	0.24 72	0.20 60	0.18 40	0.13 51	0.63 153	0.27 88	0.58 150	0.23 49	0.44 78	0.22 72	0.15 47	0.47 56	0.51 108	0.48 84	0.35 69	0.73 138	0.32 82	0.49 84	1.24 173	0.22 124	0.21 57	0.34 63	0.35 72	0.53 77	0.34 55

TESTraft	0.38 74	0.46 127	0.22 59	0.21 52	0.23 69	0.22 57	0.17 86	0.54 92	0.31 125	0.51 99	0.22 48	0.36 51	0.37 168	0.11 35	0.94 147	0.51 108	0.45 67	0.32 54	0.48 60	0.26 56	0.46 65	0.90 148	0.12 37	0.24 73	0.38 78	0.42 93	0.58 87	0.38 64

raft+_RVC	0.38 74	0.35 68	0.28 93	0.25 77	0.23 69	0.26 79	0.18 89	0.54 92	0.27 88	0.52 106	0.43 110	0.47 86	0.23 77	0.18 63	0.59 81	0.53 122	0.44 65	0.35 69	0.63 116	0.28 65	0.44 57	0.53 75	0.14 49	0.22 60	0.43 91	0.38 83	0.59 89	0.42 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.39 77	0.41 98	0.36 120	0.24 72	0.19 53	0.30 99	0.14 64	0.58 113	0.25 70	0.46 74	0.36 88	0.50 99	0.19 60	0.16 52	0.93 141	0.38 50	0.43 63	0.29 41	0.66 122	0.30 78	0.50 88	0.59 90	0.20 99	0.23 65	0.54 122	0.37 81	0.60 98	0.43 82

CAS	0.40 78	0.45 121	0.26 90	0.29 93	0.29 112	0.23 60	0.14 64	0.41 53	0.27 88	0.41 58	0.57 160	0.36 51	0.36 159	0.21 87	0.59 81	0.42 63	0.50 91	0.34 63	0.54 77	0.28 65	0.46 65	0.58 86	0.19 89	0.23 65	0.55 126	0.51 121	0.63 110	0.76 176

TestStereo1	0.40 78	0.51 172	0.20 51	0.22 54	0.23 69	0.24 72	0.16 77	0.55 99	0.30 112	0.52 106	0.21 42	0.36 51	0.41 178	0.11 35	0.98 158	0.52 114	0.46 71	0.33 59	0.54 77	0.26 56	0.53 108	0.82 130	0.15 56	0.23 65	0.38 78	0.43 95	0.61 103	0.39 70

SA-5K	0.40 78	0.51 172	0.20 51	0.22 54	0.23 69	0.24 72	0.16 77	0.55 99	0.30 112	0.52 106	0.21 42	0.36 51	0.41 178	0.11 35	0.98 158	0.52 114	0.46 71	0.33 59	0.54 77	0.26 56	0.53 108	0.82 130	0.15 56	0.23 65	0.38 78	0.43 95	0.61 103	0.39 70

UPFNet	0.40 78	0.34 59	0.36 120	0.33 114	0.33 131	0.40 136	0.30 150	0.48 75	0.34 147	0.43 62	0.42 106	0.41 65	0.31 118	0.34 183	0.66 94	0.42 63	0.47 77	0.41 105	0.53 72	0.37 115	0.36 41	0.39 45	0.26 154	0.29 113	0.41 85	0.41 91	0.56 85	0.38 64

HITNet	0.40 78	0.37 75	0.29 96	0.34 118	0.28 105	0.27 84	0.19 93	0.57 108	0.32 133	0.57 137	0.44 116	0.55 118	0.32 126	0.22 92	0.61 87	0.36 47	0.44 65	0.39 89	0.42 51	0.29 72	0.43 53	0.52 68	0.20 99	0.27 105	0.41 85	0.39 88	0.72 141	0.55 115
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IER	0.42 83	0.38 79	0.32 106	0.30 101	0.28 105	0.36 124	0.25 128	0.47 73	0.28 95	0.44 69	0.60 169	0.79 178	0.30 108	0.35 186	0.65 92	0.46 80	0.48 84	0.42 109	0.45 57	0.36 100	0.43 53	0.46 59	0.28 167	0.28 110	0.41 85	0.56 136	0.55 83	0.51 103

S2M2_L	0.43 84	0.42 101	0.47 168	0.24 72	0.27 101	0.35 121	0.22 111	0.51 80	0.25 70	0.61 165	0.24 51	0.43 74	0.22 72	0.32 175	0.84 128	0.50 100	0.56 132	0.36 78	0.54 77	0.34 88	0.57 120	0.48 62	0.28 167	0.27 105	0.46 96	0.70 159	0.63 110	0.65 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
anonymousdsp2	0.43 84	0.47 140	0.33 112	0.25 77	0.24 77	0.33 105	0.19 93	0.57 108	0.23 60	0.47 77	0.48 125	0.48 87	0.24 82	0.18 63	0.58 70	0.46 80	0.45 67	0.34 63	0.89 164	0.34 88	0.50 88	1.27 175	0.17 68	0.25 90	0.44 93	0.33 65	0.62 106	0.44 84

SA	0.43 84	0.48 151	0.22 59	0.25 77	0.24 77	0.31 102	0.13 51	0.64 160	0.33 141	0.62 173	0.25 55	0.54 112	0.22 72	0.16 52	0.78 114	0.50 100	0.53 112	0.41 105	0.63 116	0.29 72	0.48 77	0.80 125	0.15 56	0.29 113	0.46 96	0.56 136	0.96 198	0.47 87

GMStereo	0.43 84	0.48 151	0.26 90	0.32 111	0.32 129	0.38 131	0.30 150	0.59 117	0.31 125	0.45 71	0.37 92	0.62 139	0.33 134	0.24 116	0.54 66	0.45 73	0.55 124	0.35 69	0.75 142	0.39 126	0.55 113	0.43 53	0.23 135	0.29 113	0.51 109	0.47 110	0.71 136	0.41 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.44 88	0.40 90	0.29 96	0.35 126	0.40 164	0.34 112	0.23 117	0.53 87	0.34 147	0.52 106	0.62 173	0.51 102	0.38 171	0.26 138	0.73 108	0.48 90	0.51 97	0.40 93	0.47 59	0.34 88	0.46 65	0.44 56	0.29 172	0.29 113	0.52 114	0.67 153	0.70 131	0.49 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.44 88	0.33 58	0.31 104	0.29 93	0.25 81	0.26 79	0.16 77	0.55 99	0.40 175	0.55 124	0.50 137	0.49 94	0.27 96	0.23 101	0.80 117	0.47 85	0.52 108	0.41 105	0.54 77	0.38 119	0.48 77	0.85 142	0.17 68	0.24 73	0.52 114	0.85 191	0.44 56	0.56 117

CASnet	0.44 88	0.53 188	0.25 86	0.28 88	0.28 105	0.30 99	0.14 64	0.62 148	0.30 112	0.61 165	0.43 110	0.64 147	0.29 104	0.24 116	0.91 138	0.39 57	0.47 77	0.31 52	0.76 146	0.28 65	0.68 156	0.74 119	0.21 116	0.26 94	0.44 93	0.34 69	0.62 106	0.56 117
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.45 91	0.28 47	0.36 120	0.34 118	0.24 77	0.25 77	0.15 71	0.63 153	0.28 95	0.61 165	0.38 95	0.52 106	0.23 77	0.23 101	0.66 94	0.62 157	0.50 91	0.43 116	0.66 122	0.35 97	0.71 163	1.31 177	0.15 56	0.24 73	0.44 93	0.49 116	0.65 117	0.38 64

CIPLG	0.45 91	0.47 140	0.25 86	0.32 111	0.22 66	0.33 105	0.19 93	0.63 153	0.26 82	0.55 124	0.50 137	0.61 136	0.32 126	0.42 206	0.94 147	0.50 100	0.53 112	0.37 81	0.58 98	0.40 134	0.58 126	0.91 149	0.20 99	0.26 94	0.49 102	0.32 61	0.59 89	0.38 64

IPLGR_C	0.45 91	0.47 140	0.24 81	0.31 108	0.22 66	0.33 105	0.19 93	0.63 153	0.25 70	0.55 124	0.50 137	0.62 139	0.33 134	0.42 206	0.85 130	0.51 108	0.53 112	0.37 81	0.57 95	0.40 134	0.58 126	0.89 146	0.20 99	0.26 94	0.48 99	0.34 69	0.60 98	0.39 70

ACRE	0.45 91	0.47 140	0.24 81	0.33 114	0.22 66	0.34 112	0.19 93	0.63 153	0.25 70	0.55 124	0.50 137	0.61 136	0.32 126	0.42 206	0.94 147	0.51 108	0.53 112	0.37 81	0.57 95	0.41 142	0.59 131	0.91 149	0.20 99	0.26 94	0.48 99	0.33 65	0.59 89	0.39 70

rafts_anoy	0.45 91	0.52 180	0.39 130	0.29 93	0.30 117	0.34 112	0.23 117	0.59 117	0.28 95	0.51 99	0.54 151	0.49 94	0.24 82	0.18 63	0.78 114	0.60 150	0.52 108	0.50 169	0.61 113	0.36 100	0.52 98	0.71 113	0.20 99	0.30 119	0.56 131	0.46 108	0.54 79	0.52 106

UNet	0.45 91	0.43 110	0.41 148	0.38 136	0.37 148	0.41 143	0.29 146	0.58 113	0.36 156	0.50 94	0.49 130	0.48 87	0.34 143	0.38 196	0.56 68	0.49 96	0.54 121	0.46 140	0.58 98	0.41 142	0.49 84	0.50 64	0.28 167	0.36 162	0.48 99	0.49 116	0.59 89	0.56 117

HGLStereo	0.45 91	0.43 110	0.39 130	0.35 126	0.37 148	0.40 136	0.24 125	0.48 75	0.32 133	0.47 77	0.74 210	0.43 74	0.30 108	0.32 175	0.56 68	0.53 122	0.57 137	0.51 176	0.56 90	0.40 134	0.52 98	0.60 93	0.23 135	0.35 156	0.53 118	0.54 128	0.60 98	0.45 86

RASNet	0.45 91	0.45 121	0.45 161	0.33 114	0.34 134	0.38 131	0.28 139	0.58 113	0.38 167	0.47 77	0.43 110	0.49 94	0.35 153	0.26 138	0.52 64	0.45 73	0.49 89	0.40 93	0.50 64	0.32 82	0.51 93	0.68 108	0.20 99	0.47 199	0.43 91	0.55 134	0.77 151	0.70 158

LoS_RVC	0.46 99	0.46 127	0.47 168	0.19 47	0.25 81	0.24 72	0.16 77	0.44 62	0.28 95	0.51 99	0.49 130	0.43 74	0.33 134	0.22 92	0.71 104	0.52 114	0.46 71	0.42 109	0.75 142	0.33 85	0.99 204	0.97 158	0.20 99	0.33 140	0.63 159	0.45 101	0.59 89	0.61 133

tt_ll	0.46 99	0.46 127	0.47 168	0.19 47	0.25 81	0.24 72	0.16 77	0.44 62	0.28 95	0.51 99	0.49 130	0.43 74	0.33 134	0.22 92	0.71 104	0.52 114	0.46 71	0.42 109	0.75 142	0.33 85	0.99 204	0.97 158	0.20 99	0.33 140	0.63 159	0.45 101	0.59 89	0.61 133

RALCasStereoNet	0.46 99	0.51 172	0.39 130	0.36 133	0.30 117	0.32 103	0.25 128	0.60 123	0.26 82	0.56 135	0.48 125	0.59 128	0.26 91	0.18 63	0.73 108	0.63 163	0.55 124	0.49 161	0.53 72	0.37 115	0.52 98	0.78 122	0.22 124	0.34 146	0.55 126	0.48 113	0.50 65	0.58 126

DMCA-RVC	0.46 99	0.37 75	0.36 120	0.34 118	0.38 155	0.33 105	0.45 184	0.47 73	0.55 210	0.43 62	0.48 125	0.69 157	0.34 143	0.29 158	0.84 128	0.49 96	0.48 84	0.45 131	0.51 66	0.40 134	0.51 93	0.56 80	0.30 176	0.33 140	0.40 81	0.42 93	0.59 89	0.61 133

trnet	0.47 103	0.52 180	0.43 156	0.35 126	0.26 92	0.28 87	0.15 71	0.61 129	0.31 125	0.60 158	0.43 110	0.74 169	0.36 159	0.25 125	0.71 104	0.63 163	0.59 152	0.35 69	0.53 72	0.34 88	0.60 134	0.60 93	0.18 79	0.31 124	0.57 137	0.62 141	0.66 120	0.70 158

CES	0.47 103	0.35 68	0.32 106	0.28 88	0.27 101	0.30 99	0.12 48	1.04 262	0.28 95	0.54 118	0.69 198	0.53 111	0.25 89	0.23 101	0.80 117	0.67 177	0.59 152	0.38 87	0.57 95	0.36 100	0.85 192	0.63 99	0.23 135	0.25 90	0.59 141	0.43 95	0.60 98	0.67 148

CREStereo++_RVC	0.47 103	0.43 110	0.47 168	0.31 108	0.34 134	0.27 84	0.19 93	0.56 103	0.32 133	0.58 150	0.40 99	0.58 124	0.58 216	0.23 101	0.81 121	0.53 122	0.62 177	0.34 63	0.55 84	0.32 82	0.58 126	0.56 80	0.16 61	0.29 113	0.53 118	0.64 146	0.85 174	0.68 152
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
TestStereo	0.47 103	0.52 180	0.41 148	0.43 157	0.31 124	0.45 156	0.26 133	0.70 193	0.28 95	0.76 242	0.34 85	0.65 149	0.32 126	0.24 116	0.59 81	0.38 50	0.55 124	0.34 63	0.81 155	0.38 119	0.64 148	0.50 64	0.25 152	0.32 130	0.54 122	0.45 101	0.76 150	0.55 115

RALAANet	0.47 103	0.42 101	0.40 137	0.29 93	0.29 112	0.34 112	0.25 128	0.54 92	0.28 95	0.48 84	0.49 130	0.44 78	0.26 91	0.20 81	0.77 113	0.48 90	0.50 91	0.50 169	0.77 149	0.46 157	0.61 139	1.20 168	0.22 124	0.33 140	0.50 105	0.44 99	0.71 136	0.47 87

CREStereo	0.47 103	0.52 180	0.44 159	0.35 126	0.26 92	0.29 92	0.15 71	0.61 129	0.31 125	0.58 150	0.43 110	0.72 163	0.36 159	0.25 125	0.74 112	0.65 174	0.60 160	0.35 69	0.53 72	0.34 88	0.61 139	0.60 93	0.19 89	0.31 124	0.57 137	0.62 141	0.65 117	0.70 158
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
DSFCA	0.47 103	0.50 164	0.40 137	0.40 145	0.37 148	0.45 156	0.34 162	0.46 69	0.40 175	0.40 57	0.58 163	0.50 99	0.30 108	0.25 125	0.66 94	0.50 100	0.50 91	0.49 161	0.65 120	0.40 134	0.52 98	0.65 103	0.33 188	0.39 176	0.51 109	0.51 121	0.63 110	0.58 126

CFNet	0.47 103	0.45 121	0.35 116	0.49 173	0.40 164	0.40 136	0.33 159	0.53 87	0.33 141	0.48 84	0.49 130	0.69 157	0.43 184	0.31 168	0.68 100	0.41 61	0.49 89	0.43 116	0.54 77	0.35 97	0.49 84	0.41 49	0.24 144	0.32 130	0.64 164	0.64 146	0.73 145	0.70 158

DISCO	0.47 103	0.44 114	0.30 101	0.40 145	0.38 155	0.50 173	0.45 184	0.46 69	0.43 189	0.50 94	0.59 166	0.41 65	0.30 108	0.30 164	0.70 103	0.45 73	0.55 124	0.47 147	0.71 136	0.42 149	0.50 88	0.58 86	0.27 161	0.34 146	0.49 102	0.49 116	0.63 110	0.53 109

coex_refinement	0.48 112	0.43 110	0.34 114	0.35 126	0.35 138	0.45 156	0.24 125	0.56 103	0.50 203	0.50 94	0.63 175	0.55 118	0.29 104	0.29 158	0.89 136	0.49 96	0.51 97	0.44 123	0.56 90	0.34 88	0.48 77	0.43 53	0.29 172	0.33 140	0.53 118	0.59 138	0.70 131	0.78 178

GMOStereo	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 193	0.51 97	0.44 123	0.69 127	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 166	0.41 75

error version	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 193	0.51 97	0.44 123	0.69 127	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 166	0.41 75

test-v	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 193	0.51 97	0.44 123	0.69 127	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 166	0.41 75

test-2	0.48 112	0.40 90	0.23 71	0.30 101	0.26 92	0.29 92	0.19 93	0.67 172	0.30 112	0.66 203	0.33 80	0.54 112	0.34 143	0.20 81	0.58 70	0.69 193	0.51 97	0.44 123	0.69 127	0.36 100	0.52 98	1.87 201	0.16 61	0.24 73	0.62 153	0.45 101	0.83 166	0.41 75

raftrobust	0.48 112	0.34 59	0.40 137	0.28 88	0.28 105	0.28 87	0.18 89	0.63 153	0.26 82	0.63 181	0.53 149	0.52 106	0.27 96	0.22 92	0.93 141	0.70 198	0.51 97	0.42 109	1.06 181	0.39 126	0.55 113	0.86 145	0.21 116	0.26 94	0.61 151	0.53 127	0.56 85	0.52 106

ADLNet	0.48 112	0.53 188	0.38 126	0.41 151	0.41 170	0.45 156	0.40 176	0.54 92	0.36 156	0.45 71	0.54 151	0.77 175	0.37 168	0.62 256	0.73 108	0.44 70	0.50 91	0.43 116	0.51 66	0.38 119	0.44 57	0.59 90	0.35 192	0.28 110	0.51 109	0.59 138	0.58 87	0.48 90

GLC_STEREO	0.49 119	0.52 180	0.43 156	0.39 139	0.38 155	0.37 127	0.29 146	0.64 160	0.29 106	0.62 173	0.54 151	0.56 120	0.29 104	0.30 164	0.63 90	0.51 108	0.67 198	0.42 109	0.69 127	0.42 149	0.72 166	0.72 116	0.23 135	0.32 130	0.49 102	0.38 83	0.84 170	0.53 109

dd	0.51 120	0.51 172	0.29 96	0.91 243	0.32 129	0.66 214	0.30 150	0.60 123	0.24 65	0.54 118	0.32 71	0.77 175	0.28 99	0.27 148	0.88 133	0.50 100	0.75 222	0.40 93	1.07 182	0.38 119	0.50 88	0.49 63	0.24 144	0.32 130	0.56 131	0.43 95	0.75 148	0.57 123

IPLG	0.51 120	0.46 127	0.33 112	0.28 88	0.27 101	0.33 105	0.22 111	0.62 148	0.22 55	0.51 99	0.41 100	0.57 121	0.31 118	0.32 175	1.55 224	0.48 90	0.57 137	0.49 161	0.56 90	0.41 142	0.45 61	1.52 190	0.19 89	0.31 124	0.50 105	0.83 185	0.66 120	0.50 102

PDISCO_ROB	0.51 120	0.40 90	0.40 137	0.39 139	0.35 138	0.40 136	0.30 150	0.51 80	0.35 150	0.37 54	0.51 143	0.51 102	0.35 153	0.31 168	0.82 126	0.60 150	0.56 132	0.69 241	0.60 105	0.48 168	0.69 158	0.98 160	0.26 154	0.37 166	0.59 141	0.55 134	0.86 178	0.61 133

castereo++	0.52 123	0.36 73	0.37 124	0.43 157	0.24 77	0.21 50	0.17 86	0.59 117	0.30 112	0.63 181	0.38 95	0.74 169	0.23 77	0.22 92	0.78 114	0.68 187	0.58 142	0.42 109	0.67 126	0.36 100	0.84 190	1.89 207	0.21 116	0.31 124	0.55 126	0.70 159	0.77 151	0.48 90

LMCR-Stereo	0.52 123	0.46 127	0.35 116	0.32 111	0.33 131	0.44 154	0.24 125	0.57 108	0.38 167	0.55 124	0.47 123	0.66 151	0.40 174	0.27 148	0.85 130	0.53 122	0.63 185	0.49 161	1.13 186	0.57 190	0.71 163	0.75 120	0.26 154	0.35 156	0.51 109	0.52 123	0.64 115	0.68 152

iResNet_ROB	0.52 123	0.49 156	0.44 159	0.42 156	0.31 124	0.43 152	0.35 164	0.60 123	0.34 147	0.52 106	0.60 169	0.48 87	0.58 216	0.25 125	0.87 132	0.53 122	0.58 142	0.50 169	1.23 193	0.39 126	0.52 98	0.42 51	0.26 154	0.44 190	0.59 141	0.54 128	0.80 159	0.64 142

raft_robust	0.53 126	0.44 114	0.25 86	0.38 136	0.30 117	0.33 105	0.22 111	0.73 208	0.36 156	0.69 220	0.34 85	0.57 121	0.31 118	0.24 116	0.69 101	0.58 142	0.55 124	0.47 147	1.05 180	0.39 126	0.77 182	1.44 184	0.24 144	0.30 119	0.59 141	0.71 163	0.70 131	0.59 129

CFNet_pseudo	0.54 127	0.44 114	0.46 166	0.54 191	0.43 174	0.54 184	0.35 164	0.62 148	0.36 156	0.61 165	0.64 182	0.58 124	0.55 213	0.36 189	1.26 199	0.56 137	0.51 97	0.47 147	0.69 127	0.37 115	0.49 84	0.54 77	0.27 161	0.35 156	0.58 139	0.60 140	0.69 130	0.75 173

PMTNet	0.54 127	0.49 156	0.48 173	0.31 108	0.30 117	0.27 84	0.23 117	0.54 92	0.30 112	0.57 137	0.42 106	0.60 132	0.24 82	0.23 101	1.51 220	0.62 157	0.58 142	0.37 81	1.17 190	0.34 88	0.76 179	0.62 97	0.20 99	0.23 65	0.81 209	0.70 159	0.67 124	0.92 192

NLCA_NET_v2_RVC	0.54 127	0.53 188	0.50 181	0.44 161	0.58 211	0.42 147	0.65 220	0.56 103	0.62 224	0.52 106	0.51 143	0.67 152	0.38 171	0.58 252	1.16 182	0.44 70	0.48 84	0.43 116	0.58 98	0.40 134	0.46 65	0.51 66	0.31 181	0.34 146	0.50 105	0.77 176	0.63 110	0.64 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.54 127	0.46 127	0.34 114	0.48 171	0.39 161	0.50 173	0.30 150	0.65 165	0.35 150	0.52 106	0.66 190	0.72 163	0.56 215	0.28 153	0.73 108	0.52 114	0.51 97	0.47 147	1.17 190	0.48 168	0.69 158	0.54 77	0.30 176	0.45 193	0.58 139	0.54 128	0.81 161	0.57 123

Sa-1000	0.55 131	0.48 151	0.23 71	0.26 82	0.27 101	0.32 103	0.16 77	0.65 165	0.37 160	0.63 181	0.33 80	0.51 102	0.28 99	0.30 164	1.16 182	0.53 122	0.60 160	0.45 131	0.92 168	0.33 85	0.56 118	2.21 216	0.18 79	0.30 119	0.74 185	0.52 123	1.00 206	0.48 90

CFNet_RVC	0.55 131	0.52 180	0.49 174	0.50 177	0.49 190	0.49 170	0.33 159	0.52 83	0.38 167	0.51 99	0.68 195	0.58 124	0.35 153	0.31 168	1.18 186	0.49 96	0.52 108	0.48 154	0.60 105	0.44 153	0.60 134	0.62 97	0.28 167	0.39 176	0.68 175	0.74 168	0.84 170	0.74 169

castereo	0.56 133	0.37 75	0.40 137	0.34 118	0.26 92	0.26 79	0.18 89	0.56 103	0.29 106	0.60 158	0.46 122	0.69 157	0.22 72	0.20 81	0.95 151	0.71 202	0.61 170	0.39 89	0.94 171	0.37 115	1.06 209	2.50 224	0.20 99	0.27 105	0.63 159	0.62 141	0.59 89	0.57 123

AF-Net	0.56 133	0.50 164	0.45 161	0.50 177	0.54 202	0.62 205	0.60 207	0.61 129	0.56 212	0.43 62	0.65 184	0.87 198	0.42 181	0.41 201	0.81 121	0.47 85	0.47 77	0.44 123	0.61 113	0.41 142	0.48 77	0.70 111	0.42 211	0.41 181	0.56 131	0.64 146	0.85 174	0.72 165

Nwc_Net	0.56 133	0.50 164	0.45 161	0.50 177	0.54 202	0.62 205	0.60 207	0.61 129	0.56 212	0.43 62	0.65 184	0.87 198	0.42 181	0.41 201	0.81 121	0.47 85	0.47 77	0.44 123	0.61 113	0.41 142	0.48 77	0.70 111	0.42 211	0.41 181	0.56 131	0.64 146	0.85 174	0.72 165

NVstereo2D	0.56 133	0.48 151	0.43 156	0.52 185	0.49 190	0.66 214	0.65 220	0.61 129	0.40 175	0.48 84	0.59 166	0.54 112	0.31 118	0.64 258	1.34 204	0.63 163	0.59 152	0.56 201	0.55 84	0.42 149	0.53 108	0.52 68	0.55 245	0.47 199	0.65 168	0.52 123	0.59 89	0.53 109

DLCB_ROB	0.56 133	0.51 172	0.49 174	0.41 151	0.46 183	0.45 156	0.43 182	0.56 103	0.46 196	0.57 137	0.62 173	0.71 162	0.54 209	0.41 201	0.80 117	0.53 122	0.58 142	0.49 161	0.54 77	0.45 156	0.59 131	0.71 113	0.39 205	0.44 190	0.99 242	0.79 180	0.72 141	0.62 138

DN-CSS_ROB	0.56 133	0.44 114	0.49 174	0.41 151	0.40 164	0.35 121	0.22 111	0.69 186	0.35 150	0.59 155	0.77 213	0.67 152	0.49 200	0.24 116	0.90 137	0.43 68	0.60 160	0.43 116	1.77 214	0.40 134	0.85 192	0.58 86	0.32 183	0.51 212	0.55 126	0.46 108	0.67 124	0.54 114

LoS	0.57 139	0.45 121	0.30 101	0.37 134	0.37 148	0.41 143	0.22 111	1.37 279	0.32 133	0.86 262	0.79 216	0.68 154	0.40 174	0.24 116	0.66 94	0.75 214	0.60 160	0.41 105	0.79 153	0.38 119	1.05 208	0.83 140	0.22 124	0.26 94	0.82 214	0.64 146	0.66 120	0.68 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.57 139	0.51 172	0.35 116	0.33 114	0.30 117	0.38 131	0.26 133	0.62 148	0.24 65	0.50 94	0.50 137	0.62 139	0.44 186	0.31 168	1.22 192	0.56 137	0.60 160	0.50 169	0.79 153	0.47 161	0.45 61	1.65 194	0.20 99	0.30 119	0.73 184	1.29 246	0.71 136	0.60 131

AACVNet	0.57 139	0.48 151	0.41 148	0.59 200	0.62 217	0.54 184	0.38 172	0.61 129	0.41 179	0.59 155	0.63 175	0.59 128	0.34 143	0.36 189	0.97 153	0.56 137	0.59 152	0.54 190	0.72 137	0.53 176	0.57 120	0.65 103	0.38 200	0.46 194	0.60 148	0.69 156	0.84 170	0.82 184

STTStereo	0.57 139	0.56 198	0.54 194	0.45 167	0.52 199	0.44 154	0.62 212	0.52 83	0.47 200	0.47 77	0.55 156	0.73 166	0.46 192	0.57 245	1.46 216	0.46 80	0.50 91	0.52 180	0.55 84	0.39 126	0.53 108	0.51 66	0.33 188	0.36 162	0.55 126	0.66 152	0.71 136	0.98 195

HSM	0.57 139	0.50 164	0.51 186	0.49 173	0.48 186	0.42 147	0.38 172	0.71 195	0.37 160	0.61 165	0.65 184	0.60 132	0.48 196	0.31 168	1.03 166	0.52 114	0.65 192	0.48 154	0.78 150	0.49 172	0.69 158	0.64 102	0.27 161	0.47 199	0.64 164	0.72 164	0.88 182	0.68 152

iinet-f	0.58 144	0.44 114	0.37 124	0.34 118	0.25 81	0.49 170	0.27 138	0.43 60	0.28 95	0.52 106	0.92 228	0.61 136	0.45 190	0.26 138	1.34 204	0.61 154	0.53 112	0.40 93	1.60 209	0.52 175	0.62 143	1.51 188	0.27 161	0.27 105	0.56 131	0.38 83	0.79 154	0.56 117

TANstereo	0.58 144	0.42 101	0.38 126	0.40 145	0.40 164	0.46 166	0.21 108	0.52 83	0.31 125	0.54 118	0.41 100	0.38 58	0.40 174	0.43 210	0.81 121	0.74 209	0.67 198	0.78 259	1.11 184	0.91 260	0.65 150	0.80 125	0.94 276	0.34 146	0.36 68	0.54 128	1.09 218	0.56 117

XX-TBD	0.58 144	0.42 101	0.38 126	0.40 145	0.40 164	0.46 166	0.21 108	0.52 83	0.31 125	0.54 118	0.41 100	0.38 58	0.40 174	0.43 210	0.81 121	0.74 209	0.67 198	0.78 259	1.11 184	0.91 260	0.65 150	0.80 125	0.94 276	0.34 146	0.36 68	0.54 128	1.09 218	0.56 117

psm_up	0.59 147	0.51 172	0.55 198	0.56 194	0.46 183	0.59 198	0.36 166	0.72 202	0.66 229	0.55 124	0.53 149	0.62 139	0.53 207	0.40 199	0.93 141	0.55 133	0.60 160	0.49 161	0.89 164	0.48 168	0.55 113	0.57 83	0.32 183	0.55 222	0.71 178	0.80 181	0.81 161	0.67 148

BEATNet_4x	0.59 147	0.40 90	0.35 116	0.40 145	0.36 143	0.33 105	0.28 139	0.64 160	0.41 179	0.66 203	0.45 120	0.63 145	0.42 181	0.25 125	1.20 187	0.64 169	0.60 160	0.58 209	0.59 103	0.38 119	1.07 210	2.22 217	0.26 154	0.40 178	0.50 105	0.52 123	0.82 164	0.67 148

EGLCR-Stereo	0.60 149	0.49 156	0.47 168	0.30 101	0.31 124	0.45 156	0.14 64	0.57 108	0.27 88	0.57 137	0.37 92	0.59 128	0.24 82	0.22 92	0.62 89	0.59 146	0.53 112	0.45 131	0.86 159	0.34 88	0.74 170	3.50 245	0.20 99	0.26 94	0.56 131	0.49 116	1.34 245	0.69 156

sAnonymous2	0.60 149	0.42 101	0.32 106	0.29 93	0.30 117	0.45 156	0.29 146	0.71 195	0.41 179	0.47 77	0.54 151	0.52 106	0.44 186	0.23 101	0.97 153	0.85 227	0.70 212	0.68 237	1.36 198	0.61 206	0.86 194	1.20 168	0.30 176	0.37 166	0.65 168	0.72 164	0.72 141	0.72 165

CroCo_RVC	0.60 149	0.42 101	0.32 106	0.29 93	0.30 117	0.45 156	0.29 146	0.71 195	0.41 179	0.47 77	0.54 151	0.52 106	0.44 186	0.23 101	0.97 153	0.85 227	0.70 212	0.68 237	1.36 198	0.61 206	0.86 194	1.20 168	0.30 176	0.37 166	0.65 168	0.72 164	0.72 141	0.72 165

APVNet	0.60 149	0.47 140	0.39 130	0.46 169	0.50 193	0.59 198	0.56 200	0.61 129	0.42 186	0.46 74	0.65 184	0.52 106	0.31 118	0.36 189	0.97 153	0.76 217	0.73 219	0.64 226	0.97 175	0.55 182	0.62 143	1.21 171	0.35 192	0.50 211	0.60 148	0.48 113	0.87 180	0.60 131

UCFNet_RVC	0.60 149	0.79 241	0.46 166	0.60 203	0.56 205	0.53 181	0.40 176	0.59 117	0.40 175	0.59 155	0.61 171	0.83 190	0.47 194	0.33 182	1.17 185	0.47 85	0.51 97	0.50 169	0.70 134	0.47 161	0.61 139	0.63 99	0.39 205	0.44 190	0.81 209	0.75 170	0.67 124	0.85 187

IPLGR	0.62 154	0.56 198	0.41 148	0.44 161	0.38 155	0.36 124	0.23 117	0.61 129	0.30 112	0.55 124	0.67 194	0.64 147	0.33 134	0.29 158	1.69 229	0.52 114	0.58 142	0.56 201	1.14 187	0.55 182	0.58 126	1.55 192	0.21 116	0.37 166	0.78 199	1.24 241	0.75 148	0.58 126

ICVP	0.62 154	0.49 156	0.68 229	0.51 182	0.50 193	0.54 184	0.37 169	0.60 123	0.46 196	0.61 165	0.58 163	0.62 139	0.60 221	0.32 175	0.92 139	0.66 176	0.59 152	0.52 180	0.74 139	0.53 176	0.61 139	1.31 177	0.60 253	0.52 217	0.63 159	0.75 170	0.78 153	0.74 169
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.63 156	0.53 188	0.40 137	0.40 145	0.41 170	0.54 184	0.39 175	0.59 117	0.41 179	0.56 135	0.63 175	0.50 99	0.31 118	0.43 210	1.52 221	0.69 193	0.67 198	0.56 201	2.30 233	0.59 197	0.75 175	0.80 125	0.32 183	0.46 194	0.53 118	0.48 113	0.65 117	0.70 158

FADNet-RVC-Resample	0.63 156	0.52 180	0.42 153	0.46 169	0.40 164	0.41 143	0.44 183	0.73 208	0.42 186	0.68 215	0.50 137	1.09 222	0.45 190	0.43 210	1.67 228	0.52 114	0.59 152	0.61 222	0.87 161	0.57 190	0.56 118	0.91 149	0.35 192	0.61 231	0.59 141	0.77 176	0.55 83	0.79 179

RP	0.63 156	0.58 206	0.74 238	0.62 209	0.57 207	0.58 197	0.67 228	0.63 153	0.60 220	0.42 60	0.79 216	0.79 178	0.53 207	0.44 217	1.02 163	0.51 108	0.55 124	0.45 131	0.66 122	0.47 161	0.55 113	0.96 157	0.38 200	0.47 199	0.64 164	0.69 156	0.92 190	0.77 177

PS-NSSS	0.63 156	0.82 246	0.45 161	0.90 241	0.56 205	0.73 226	0.66 226	0.64 160	0.39 172	0.64 188	0.43 110	1.56 246	0.51 202	0.44 217	1.01 161	0.45 73	0.53 112	0.45 131	0.95 173	0.44 153	0.46 65	0.35 39	0.38 200	0.36 162	0.68 175	0.68 155	0.71 136	0.80 180

FADNet-RVC	0.64 160	0.50 164	0.39 130	0.51 182	0.43 174	0.40 136	0.64 217	0.69 186	0.38 167	0.64 188	0.51 143	1.15 229	0.46 192	0.34 183	2.01 247	0.56 137	0.55 124	0.45 131	1.26 195	0.53 176	0.59 131	0.66 107	0.33 188	0.52 217	0.60 148	0.75 170	0.67 124	0.80 180

DeepPruner_ROB	0.64 160	0.45 121	0.56 200	0.52 185	0.54 202	0.50 173	0.42 179	0.62 148	0.47 200	0.60 158	0.68 195	0.62 139	0.51 202	0.32 175	1.40 214	0.62 157	0.63 185	0.59 215	0.70 134	0.49 172	1.24 221	0.83 140	0.36 197	0.46 194	0.62 153	1.07 222	0.73 145	0.62 138

sCroCo_RVC	0.65 162	0.42 101	0.29 96	0.29 93	0.29 112	0.40 136	0.23 117	0.60 123	0.41 179	0.53 117	0.44 116	0.48 87	0.51 202	0.24 116	0.92 139	1.03 245	0.75 222	0.63 224	1.04 179	0.59 197	1.12 213	2.73 230	0.29 172	0.40 178	0.64 164	0.62 141	0.93 193	0.63 141

s12784h	0.66 163	0.69 230	0.55 198	0.65 214	0.47 185	0.35 121	0.25 128	0.61 129	0.32 133	0.60 158	0.48 125	0.81 182	0.60 221	0.26 138	0.69 101	0.55 133	0.62 177	0.39 89	0.78 150	0.36 100	1.30 235	0.73 118	0.19 89	0.31 124	0.77 195	1.05 220	1.56 267	2.02 251

pcwnet_v2	0.66 163	0.47 140	0.53 193	0.62 209	0.50 193	0.63 208	0.46 187	0.66 169	0.46 196	0.65 194	0.78 214	0.65 149	0.89 241	0.56 244	1.39 212	0.64 169	0.60 160	0.51 176	0.88 163	0.44 153	0.58 126	0.77 121	0.35 192	0.46 194	0.76 191	0.76 174	0.88 182	1.02 200

AE-Stereo	0.67 165	0.49 156	0.50 181	0.50 177	0.36 143	0.37 127	0.28 139	0.55 99	0.29 106	0.64 188	0.32 71	0.90 203	0.31 118	0.24 116	0.93 141	0.73 207	0.69 205	0.53 186	0.91 167	0.55 182	0.75 175	3.32 241	0.23 135	0.52 217	0.83 217	0.67 153	0.96 198	0.62 138

SACVNet	0.67 165	0.54 196	0.52 190	0.56 194	0.57 207	0.54 184	0.63 215	0.69 186	0.57 215	0.67 211	0.57 160	0.60 132	0.38 171	0.41 201	1.15 180	0.63 163	0.66 194	0.58 209	0.98 176	0.65 221	0.75 175	1.46 185	0.37 198	0.51 212	0.77 195	0.76 174	0.87 180	0.83 185

FADNet	0.69 167	0.55 197	0.42 153	0.53 188	0.44 178	0.49 170	0.70 234	0.76 216	0.43 189	0.66 203	0.63 175	0.82 189	0.51 202	0.37 194	1.80 235	0.53 122	0.53 112	0.54 190	1.67 212	0.54 179	0.74 170	0.81 129	0.35 192	0.42 186	0.76 191	0.86 192	0.80 159	1.04 203

PA-Net	0.69 167	0.68 228	0.66 225	0.50 177	0.68 230	0.51 177	0.65 220	0.66 169	0.73 233	0.54 118	0.55 156	0.58 124	0.59 220	0.59 255	1.36 207	0.59 146	0.47 77	0.55 194	0.63 116	0.55 182	0.52 98	0.99 161	0.37 198	0.54 221	0.66 172	1.45 255	0.67 124	1.32 228
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	0.71 169	0.64 220	0.61 207	0.65 214	0.67 227	0.64 211	0.74 237	0.67 172	0.75 236	0.43 62	0.79 216	0.83 190	0.72 231	0.48 225	1.02 163	0.55 133	0.59 152	0.65 230	0.82 157	0.57 190	0.62 143	0.92 152	0.55 245	0.48 206	0.80 205	0.95 207	0.94 194	0.99 197

Abc-Net	0.71 169	0.64 220	0.61 207	0.65 214	0.67 227	0.64 211	0.74 237	0.67 172	0.75 236	0.43 62	0.79 216	0.83 190	0.72 231	0.48 225	1.02 163	0.55 133	0.59 152	0.65 230	0.82 157	0.57 190	0.62 143	0.92 152	0.55 245	0.48 206	0.80 205	0.95 207	0.94 194	0.99 197
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test-3	0.72 171	0.38 79	0.40 137	0.34 118	0.34 134	0.34 112	0.23 117	0.65 165	0.27 88	0.61 165	0.36 88	0.91 204	0.32 126	0.21 87	1.24 194	0.61 154	0.56 132	0.43 116	2.65 246	0.39 126	0.60 134	5.03 271	0.17 68	0.32 130	0.52 114	0.38 83	0.70 131	0.53 109

test_1	0.72 171	0.38 79	0.40 137	0.34 118	0.34 134	0.34 112	0.23 117	0.65 165	0.27 88	0.62 173	0.36 88	0.91 204	0.32 126	0.21 87	1.24 194	0.61 154	0.55 124	0.43 116	2.65 246	0.39 126	0.60 134	5.03 271	0.17 68	0.32 130	0.52 114	0.38 83	0.70 131	0.53 109

R-Stereo Train	0.72 171	0.56 198	0.50 181	0.49 173	0.37 148	0.51 177	0.19 93	0.61 129	0.33 141	0.67 211	0.66 190	0.73 166	0.36 159	0.25 125	1.13 174	0.95 233	0.66 194	0.52 180	2.17 229	0.46 157	1.03 206	2.24 218	0.22 124	0.38 172	0.75 187	0.94 205	0.79 154	1.08 210

RAFT-Stereo	0.72 171	0.56 198	0.50 181	0.49 173	0.37 148	0.51 177	0.19 93	0.61 129	0.33 141	0.67 211	0.66 190	0.73 166	0.36 159	0.25 125	1.13 174	0.95 233	0.66 194	0.52 180	2.17 229	0.46 157	1.03 206	2.24 218	0.22 124	0.38 172	0.75 187	0.94 205	0.79 154	1.08 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.72 171	0.35 68	0.39 130	0.30 101	0.45 180	0.37 127	0.38 172	0.43 60	1.24 273	0.27 42	0.71 201	0.45 83	2.48 275	0.57 245	1.31 202	0.78 220	0.58 142	0.56 201	0.66 122	0.56 187	0.73 167	2.56 227	0.46 218	0.42 186	0.40 81	0.63 145	0.52 68	0.74 169

MyStereo04	0.73 176	0.53 188	0.61 207	0.44 161	0.38 155	0.37 127	0.26 133	0.68 181	0.45 194	0.63 181	0.44 116	0.69 157	0.35 153	0.26 138	1.05 169	0.73 207	0.57 137	0.55 194	3.42 265	0.65 221	1.20 218	1.04 162	0.28 167	0.43 189	0.81 209	1.31 249	0.98 204	0.65 144

NCCL2	0.73 176	0.74 237	0.68 229	0.58 198	0.58 211	0.52 180	0.49 190	0.70 193	0.58 218	0.68 215	0.68 195	0.68 154	0.48 196	0.41 201	1.22 192	0.75 214	0.67 198	0.58 209	0.78 150	0.59 197	0.80 184	1.30 176	0.51 235	0.64 235	0.98 240	0.96 209	0.88 182	1.20 223

LG-Stereo_Zeroshot	0.74 178	0.38 79	0.25 86	0.51 182	0.74 241	0.89 244	0.49 190	0.61 129	0.26 82	1.56 305	0.37 92	2.62 265	0.27 96	0.22 92	0.65 92	0.54 130	0.58 142	0.46 140	1.00 177	0.39 126	0.66 153	2.13 215	0.20 99	0.25 90	0.61 151	0.50 120	0.90 186	2.02 251

UDGNet	0.74 178	0.67 225	0.49 174	1.35 270	1.04 263	1.22 265	0.92 252	0.60 123	0.45 194	0.52 106	0.64 182	0.57 121	0.24 82	1.17 286	0.80 117	0.47 85	0.58 142	0.53 186	0.76 146	0.54 179	0.69 158	1.99 211	0.84 268	0.31 124	0.72 182	0.70 159	0.64 115	0.66 147

test_3	0.74 178	0.39 86	0.39 130	0.34 118	0.33 131	0.34 112	0.23 117	0.67 172	0.29 106	0.64 188	0.34 85	0.93 206	0.36 159	0.21 87	1.39 212	0.58 142	0.57 137	0.46 140	2.73 251	0.40 134	0.57 120	5.06 273	0.15 56	0.35 156	0.54 122	0.47 110	0.68 129	0.49 93

stereogan	0.75 181	0.68 228	0.66 225	0.69 222	0.74 241	0.75 229	0.65 220	0.71 195	0.61 223	0.51 99	0.63 175	1.09 222	0.64 226	0.45 220	1.13 174	0.60 150	0.57 137	0.51 176	0.92 168	0.61 206	0.63 147	2.04 212	0.47 220	0.49 209	0.62 153	0.69 156	1.20 233	0.87 188

MLCV	0.75 181	0.49 156	0.54 194	0.74 226	0.51 198	0.66 214	0.45 184	0.82 236	0.43 189	0.70 224	0.88 224	1.05 217	0.85 239	0.29 158	1.11 172	0.50 100	0.67 198	0.53 186	2.58 244	0.47 161	0.67 155	1.04 162	0.40 207	0.61 231	0.75 187	0.80 181	0.84 170	0.74 169

NaN_ROB	0.77 183	0.59 208	0.61 207	0.64 212	0.79 248	0.55 190	0.51 195	0.88 243	0.64 226	0.73 232	0.59 166	1.98 258	0.65 227	0.46 223	1.01 161	0.58 142	0.58 142	0.55 194	0.74 139	0.56 187	0.57 120	0.79 123	0.40 207	0.66 238	0.92 230	1.30 248	0.97 203	1.66 241

Any-RAFT	0.78 184	0.49 156	0.88 247	0.53 188	0.43 174	0.39 135	0.28 139	0.64 160	0.32 133	0.57 137	0.76 212	0.88 201	0.24 82	0.23 101	1.38 211	0.79 221	0.60 160	0.46 140	2.52 242	0.47 161	1.19 217	1.79 197	0.24 144	0.34 146	1.01 247	1.36 252	0.74 147	1.59 238

HSM-Net_RVC	0.79 185	0.53 188	0.63 217	0.79 234	0.64 223	0.63 208	0.40 176	0.76 216	0.49 202	0.73 232	1.54 265	1.35 239	0.84 238	0.37 194	1.15 180	0.62 157	0.66 194	0.53 186	0.81 155	0.55 182	0.81 186	1.08 165	0.44 215	0.71 243	0.97 236	1.10 224	1.11 224	1.09 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.80 186	0.75 238	0.69 234	0.76 229	0.66 225	0.70 223	0.60 207	0.99 254	0.74 235	0.94 269	0.52 147	1.36 240	0.72 231	0.45 220	0.95 151	0.59 146	0.69 205	0.63 224	1.16 189	0.63 213	0.84 190	0.71 113	0.60 253	0.73 244	0.95 232	0.90 200	1.21 235	1.05 204
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
RGC	0.81 187	0.73 235	1.00 258	0.71 224	0.74 241	0.77 233	0.58 203	0.74 212	0.76 238	0.57 137	0.98 233	0.85 195	0.86 240	0.57 245	1.09 171	0.64 169	0.64 189	0.56 201	0.94 171	0.64 219	0.73 167	1.62 193	0.53 240	0.59 226	0.84 219	1.01 215	1.03 209	1.19 220

XPNet_ROB	0.81 187	0.77 239	0.59 205	0.54 191	0.62 217	0.64 211	0.64 217	0.54 92	0.67 230	0.58 150	0.78 214	2.38 261	0.48 196	0.44 217	1.16 182	0.71 202	0.87 239	0.57 208	0.86 159	0.58 195	0.80 184	1.79 197	0.46 218	0.52 217	0.66 172	0.74 168	1.47 261	0.97 194

GCAP-BAT	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

test_for_model	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

testlalala2	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

testlalala	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

testlalala_base	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

GCAP-Stereo	0.82 189	0.46 127	0.22 59	0.22 54	0.25 81	0.23 60	0.13 51	0.61 129	0.25 70	0.57 137	0.32 71	0.81 182	0.20 63	0.19 69	0.58 70	0.67 177	10.84 317	0.40 93	0.60 105	0.36 100	1.27 226	0.82 130	0.18 79	0.24 73	0.37 72	0.35 72	0.52 68	0.49 93

GEStereo_RVC	0.83 195	0.59 208	0.42 153	0.54 191	0.50 193	0.61 202	0.51 195	0.71 195	0.43 189	0.60 158	0.52 147	0.78 177	0.49 200	0.40 199	0.99 160	0.96 235	0.79 229	0.75 256	1.96 222	0.65 221	0.82 189	4.23 255	0.32 183	0.56 223	0.65 168	0.64 146	0.85 174	1.13 216

FCDSN-DC	0.83 195	0.62 218	0.63 217	0.67 218	0.63 220	0.60 200	0.61 211	0.68 181	0.42 186	0.75 237	0.42 106	0.60 132	0.36 159	0.50 229	1.90 239	0.70 198	0.81 233	0.78 259	0.65 120	0.57 190	0.73 167	4.71 265	0.48 223	0.89 262	0.70 177	0.78 178	0.62 106	0.69 156
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CASS	0.84 197	0.56 198	0.58 203	0.66 217	0.57 207	0.60 200	0.59 205	0.78 224	0.53 206	0.71 227	0.75 211	0.69 157	0.48 196	0.29 158	0.93 141	0.70 198	1.12 266	0.55 194	1.66 211	0.59 197	2.89 277	1.98 210	0.38 200	0.38 172	0.91 228	0.80 181	0.91 188	1.01 199
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.85 198	0.60 211	0.45 161	0.38 136	0.44 178	0.57 194	0.50 193	0.79 228	0.64 226	0.68 215	0.48 125	1.49 244	0.54 209	0.31 168	1.53 222	1.39 282	0.90 242	0.82 268	1.53 204	0.70 237	1.35 239	2.55 226	0.41 209	0.42 186	0.78 199	0.88 195	1.03 209	0.70 158

GANet-ADL	0.87 199	0.60 211	0.57 202	0.61 205	0.59 213	0.63 208	0.48 189	0.67 172	0.53 206	0.65 194	0.65 184	0.76 173	0.47 194	0.39 197	1.27 200	0.82 225	0.69 205	0.52 180	1.94 221	0.66 226	0.71 163	4.56 263	0.43 214	0.49 209	0.71 178	1.19 234	1.05 214	0.88 190

RTSC	0.89 200	0.49 156	0.49 174	0.48 171	0.53 200	0.57 194	0.66 226	0.68 181	0.71 231	0.55 124	0.79 216	0.59 128	0.60 221	0.43 210	4.83 298	0.96 235	0.99 258	0.60 219	1.40 201	0.60 203	0.97 202	1.51 188	0.32 183	0.57 225	0.63 159	0.73 167	0.96 198	1.39 231

MSMDNet	0.92 201	0.53 188	0.54 194	0.35 126	0.36 143	0.45 156	0.34 162	0.69 186	0.30 112	0.63 181	0.72 205	0.72 163	0.36 159	0.23 101	1.05 169	1.51 294	0.64 189	0.51 176	2.89 255	0.82 250	1.60 244	5.72 285	0.24 144	0.32 130	0.76 191	0.84 187	0.86 178	0.75 173

LALA_ROB	0.92 201	0.98 265	0.69 234	0.64 212	0.71 232	0.84 239	0.69 232	0.71 195	0.82 244	0.68 215	1.06 236	2.63 266	0.58 216	0.51 232	1.59 226	0.70 198	0.87 239	0.73 250	0.93 170	0.69 236	0.91 198	1.74 196	0.50 227	0.64 235	0.78 199	0.92 203	1.19 232	1.25 224

model_zeroshot	0.93 203	0.47 140	0.49 174	0.44 161	0.41 170	0.43 152	0.28 139	0.72 202	0.37 160	0.63 181	1.22 249	0.98 209	0.30 108	0.25 125	2.00 246	1.37 279	0.69 205	0.55 194	3.10 259	0.75 246	1.25 223	2.31 221	0.23 135	0.41 181	1.11 258	1.11 225	1.07 217	2.16 257

dad	0.93 203	0.58 206	0.38 126	1.42 273	0.64 223	0.78 234	2.27 280	1.43 282	0.38 167	0.93 268	0.39 97	0.85 195	0.79 235	0.34 183	1.20 187	0.57 141	0.79 229	0.46 140	1.86 218	0.41 142	0.79 183	0.69 109	0.30 176	0.51 212	1.17 262	0.47 110	2.78 301	1.90 249

cross-raft	0.93 203	0.57 204	0.52 190	0.44 161	0.35 138	0.42 147	0.28 139	0.73 208	0.33 141	0.65 194	0.72 205	0.74 169	0.30 108	0.23 101	1.13 174	1.20 266	0.63 185	0.48 154	2.91 256	0.61 206	1.80 254	5.83 290	0.23 135	0.34 146	0.84 219	0.89 198	0.94 194	0.98 195

SGM-Forest	0.93 203	0.71 233	0.40 137	1.13 258	0.66 225	0.75 229	0.46 187	0.68 181	0.39 172	0.61 165	0.45 120	1.17 230	1.11 246	0.49 227	1.46 216	0.64 169	0.56 132	0.47 147	0.75 142	0.46 157	0.64 148	4.86 266	0.45 216	0.47 199	0.92 230	0.89 198	2.04 286	1.59 238
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnonymousM	0.94 207	0.35 68	0.22 59	0.24 72	0.23 69	0.21 50	0.15 71	0.57 108	0.21 51	0.57 137	0.44 116	0.46 85	0.16 45	0.19 69	0.64 91	0.60 150	0.56 132	0.40 93	0.55 84	0.35 97	0.68 156	1.23 172	0.21 116	0.24 73	0.32 50	0.54 128	1.89 279	13.18 317

EAI-Stereo	0.94 207	0.52 180	0.62 213	0.52 185	0.50 193	0.57 194	0.64 217	0.72 202	0.37 160	0.62 173	2.08 278	0.84 193	0.26 91	0.26 138	1.99 245	1.49 291	0.61 170	0.50 169	3.11 260	0.65 221	0.88 197	2.39 223	0.20 99	0.36 162	0.81 209	1.09 223	1.59 269	1.15 218

FC-DCNN	0.95 209	0.97 264	1.28 282	1.39 272	0.98 259	1.34 270	0.91 250	0.94 247	0.80 241	0.87 263	0.66 190	1.14 228	0.54 209	0.57 245	0.93 141	0.74 209	0.82 234	0.69 241	0.87 161	0.60 203	0.81 186	0.93 154	0.50 227	0.88 260	1.28 267	1.14 227	1.29 243	1.92 250

ETE_ROB	0.95 209	0.91 259	0.60 206	0.68 219	0.71 232	0.85 240	0.65 220	0.67 172	0.90 252	0.64 188	1.06 236	2.65 267	0.55 213	0.55 241	1.45 215	0.75 214	0.94 250	0.64 226	1.02 178	0.70 237	0.98 203	2.12 214	0.51 235	0.61 231	0.81 209	0.92 203	1.53 265	1.25 224

RAFT-Test	0.97 211	0.51 172	0.52 190	0.53 188	0.35 138	0.41 143	0.30 150	0.72 202	0.31 125	0.62 173	3.46 294	0.68 154	0.32 126	0.23 101	1.20 187	1.42 286	0.63 185	0.50 169	3.05 258	0.68 232	1.73 250	2.86 234	0.24 144	0.32 130	0.82 214	1.87 274	0.95 197	0.89 191

GwcNet-ADL	0.97 211	0.85 254	0.82 245	0.91 243	0.72 236	0.71 224	0.55 198	0.78 224	0.51 204	0.72 229	4.46 299	1.21 232	0.67 230	0.47 224	0.97 153	0.97 239	0.75 222	0.56 201	1.30 197	0.74 245	0.70 162	1.12 167	0.59 252	0.60 227	0.82 214	1.02 216	0.91 188	1.71 244

iResNet	0.97 211	0.57 204	0.64 222	0.75 228	0.71 232	1.00 250	0.58 203	1.00 256	0.58 218	0.66 203	0.82 222	1.42 243	1.53 262	0.31 168	1.82 236	0.71 202	0.76 227	0.68 237	4.15 267	0.72 242	0.91 198	0.82 130	0.42 211	0.96 266	0.75 187	0.90 200	1.03 209	0.87 188

ADCP+	0.98 214	0.59 208	0.63 217	0.44 161	0.45 180	0.56 191	0.91 250	0.66 169	1.76 288	0.48 84	1.07 239	1.65 252	0.34 143	0.43 210	1.95 243	0.54 130	0.54 121	0.48 154	1.25 194	0.41 142	0.65 150	1.35 180	0.33 188	0.32 130	0.67 174	3.29 298	0.79 154	3.83 287

EKT-Stereo	1.00 215	0.65 222	0.61 207	0.59 200	0.49 190	0.62 205	0.74 237	0.71 195	0.32 133	0.64 188	1.67 272	0.74 169	0.32 126	0.27 148	1.35 206	1.29 273	0.70 212	0.78 259	1.50 203	0.61 206	1.73 250	6.50 299	0.22 124	0.34 146	0.96 233	1.00 212	1.06 216	0.71 164

CC-Net-ROB	1.00 215	1.19 278	0.70 236	1.57 277	1.10 265	1.68 282	1.26 266	0.79 228	0.60 220	0.81 252	0.58 163	3.27 277	0.58 216	0.88 276	1.04 168	0.46 80	0.75 222	0.66 232	1.43 202	0.59 197	0.60 134	0.53 75	1.88 295	0.47 199	0.88 225	0.82 184	0.79 154	1.19 220

CSAN	1.00 215	0.84 252	0.75 239	0.87 239	0.87 252	0.75 229	0.67 228	1.00 256	0.99 264	0.94 269	0.72 205	2.06 260	1.74 267	0.51 232	1.50 219	0.65 174	0.78 228	0.68 237	1.15 188	0.72 242	0.86 194	0.89 146	0.54 242	0.79 255	1.09 256	1.65 268	1.28 242	1.63 240

Reg-Stereo(zero)	1.01 218	0.47 140	0.62 213	0.39 139	0.29 112	0.42 147	0.36 166	0.75 213	0.37 160	0.62 173	6.07 309	0.80 180	0.33 134	0.28 153	0.88 133	0.68 187	0.62 177	0.46 140	1.53 204	0.47 161	0.74 170	5.82 288	0.21 116	0.34 146	0.59 141	0.84 187	1.42 251	1.03 201

HI	1.01 218	0.47 140	0.62 213	0.39 139	0.29 112	0.42 147	0.36 166	0.75 213	0.37 160	0.62 173	6.07 309	0.80 180	0.33 134	0.28 153	0.88 133	0.68 187	0.62 177	0.46 140	1.53 204	0.47 161	0.74 170	5.82 288	0.21 116	0.34 146	0.59 141	0.84 187	1.42 251	1.03 201

FC-DCNN v2	1.02 220	0.99 267	1.34 287	1.51 276	1.00 260	1.44 275	0.89 246	1.09 266	0.86 246	0.87 263	0.70 199	1.18 231	0.89 241	0.57 245	0.94 147	0.74 209	0.82 234	0.69 241	0.90 166	0.60 203	0.81 186	0.94 155	0.50 227	0.88 260	1.39 272	1.22 237	1.45 255	2.29 260

FADNet_RVC	1.02 220	0.69 230	0.58 203	0.90 241	0.80 249	0.56 191	0.56 200	0.78 224	0.56 212	0.70 224	0.92 228	1.40 241	1.11 246	0.55 241	2.54 262	0.68 187	0.85 237	0.90 274	3.38 264	0.82 250	1.24 221	2.31 221	0.38 200	0.64 235	0.71 178	0.90 200	1.03 209	1.14 217

ADCRef	1.02 220	0.65 222	0.50 181	0.39 139	0.48 186	0.67 218	0.71 236	0.61 129	1.07 266	0.52 106	0.63 175	0.76 173	0.43 184	0.39 197	2.08 252	0.74 209	0.62 177	0.59 215	1.57 207	0.61 206	0.74 170	1.42 182	0.50 227	0.47 199	0.80 205	1.24 241	0.82 164	7.57 309

PSMNet-ADL	1.03 223	0.63 219	0.68 229	0.68 219	0.73 238	0.68 219	0.59 205	0.76 216	0.60 220	0.84 259	4.85 303	0.96 207	1.50 261	0.45 220	1.70 232	1.06 251	0.70 212	0.55 194	2.03 225	0.71 240	0.92 200	1.40 181	0.54 242	0.51 212	0.77 195	0.97 211	1.42 251	0.67 148

AMNet	1.03 223	0.98 265	0.95 252	0.98 251	1.01 261	1.04 251	0.96 255	0.86 242	0.93 255	0.97 272	1.01 235	1.12 225	0.82 236	1.05 284	1.03 166	1.10 255	1.17 268	1.05 281	1.08 183	1.05 272	1.14 214	1.06 164	0.84 268	0.99 271	1.02 248	1.06 221	1.20 233	1.30 227

test-1	1.04 225	0.34 59	0.56 200	0.37 134	0.41 170	0.61 202	0.37 169	0.72 202	0.39 172	0.69 220	0.70 199	1.12 225	0.44 186	0.25 125	1.56 225	1.36 277	0.64 189	0.60 219	2.29 232	0.59 197	1.20 218	7.59 306	0.23 135	0.37 166	0.83 217	1.13 226	1.12 225	1.55 236

HH	1.05 226	0.34 59	1.01 260	0.43 157	0.39 161	0.53 181	0.42 179	0.69 186	0.35 150	0.65 194	0.49 130	1.07 219	0.26 91	0.28 153	1.24 194	2.30 311	0.62 177	0.54 190	2.45 239	0.67 228	3.56 289	5.13 274	0.26 154	0.35 156	0.87 223	1.27 244	1.09 218	1.11 214

HanStereo	1.05 226	0.34 59	1.01 260	0.43 157	0.39 161	0.53 181	0.42 179	0.69 186	0.35 150	0.65 194	0.49 130	1.07 219	0.26 91	0.28 153	1.24 194	2.30 311	0.62 177	0.54 190	2.45 239	0.67 228	3.56 289	5.13 274	0.26 154	0.35 156	0.87 223	1.27 244	1.09 218	1.11 214

DAS	1.08 228	0.61 215	0.51 186	0.79 234	0.63 220	0.69 221	0.62 212	0.84 237	0.93 255	0.65 194	1.46 263	1.69 253	1.27 252	0.35 186	1.69 229	0.97 239	0.95 251	0.73 250	1.91 219	1.03 270	2.01 259	2.78 231	0.47 220	0.98 268	0.97 236	1.17 229	1.45 255	1.06 206

SepStereo	1.08 228	0.61 215	0.51 186	0.79 234	0.63 220	0.69 221	0.62 212	0.84 237	0.93 255	0.65 194	1.46 263	1.69 253	1.27 252	0.35 186	1.69 229	0.97 239	0.95 251	0.73 250	1.91 219	1.03 270	2.01 259	2.78 231	0.47 220	0.98 268	0.97 236	1.17 229	1.45 255	1.06 206

NOSS_ROB	1.12 230	0.85 254	0.51 186	0.74 226	0.62 217	0.78 234	0.53 197	0.80 230	0.54 208	0.70 224	0.61 171	0.63 145	0.93 243	0.63 257	2.30 257	1.12 256	0.80 231	0.70 245	0.76 146	0.61 206	1.17 216	7.46 304	0.51 235	0.80 256	0.91 228	1.78 273	1.49 263	0.93 193

MSKI-zero shot	1.13 231	0.50 164	0.49 174	0.41 151	0.37 148	0.47 168	0.33 159	0.76 216	0.31 125	0.65 194	1.67 272	0.84 193	0.33 134	0.22 92	1.36 207	1.50 293	0.65 192	0.48 154	3.12 261	0.63 213	2.22 264	7.37 303	0.20 99	0.41 181	0.98 240	1.45 255	1.24 238	1.57 237

ITSA-stereo	1.17 232	0.73 235	0.62 213	1.22 263	0.86 251	0.66 214	0.70 234	0.95 249	0.78 239	0.84 259	2.26 280	1.41 242	1.24 251	0.82 271	1.61 227	1.03 245	0.88 241	0.67 236	1.59 208	0.63 213	1.32 236	2.11 213	0.56 248	0.77 250	0.99 242	1.26 243	1.02 207	3.94 288

DCVSM-stereo	1.22 233	0.67 225	0.81 244	0.91 243	0.67 227	1.16 262	0.74 237	0.95 249	0.81 242	1.04 277	3.89 296	3.69 284	1.60 264	0.50 229	2.30 257	0.88 230	0.71 216	0.59 215	2.11 227	0.89 257	1.16 215	1.24 173	0.84 268	0.77 250	0.80 205	1.18 232	1.09 218	1.07 208

SHD	1.22 233	0.56 198	0.77 241	0.76 229	0.73 238	0.68 219	0.67 228	1.01 259	0.98 263	0.77 244	1.06 236	1.01 211	1.32 256	0.57 245	6.75 304	1.21 268	0.97 255	0.72 247	2.06 226	0.85 253	1.52 243	2.27 220	0.48 223	0.86 258	1.00 245	1.16 228	0.92 190	1.29 226

XQC	1.22 233	0.91 259	0.73 237	0.92 246	0.94 256	0.94 247	0.89 246	1.10 267	0.91 253	0.85 261	1.10 243	1.07 219	1.40 259	0.73 265	4.40 291	1.15 259	0.91 246	0.69 241	1.69 213	0.89 257	1.26 224	2.63 228	0.63 256	0.77 250	1.21 264	1.88 275	1.27 241	1.10 213

DeepPrunerF	1.23 236	0.50 164	0.40 137	0.57 197	2.81 304	0.50 173	0.67 228	0.53 87	0.57 215	0.43 62	0.65 184	0.44 78	0.33 134	0.42 206	1.72 233	0.77 218	0.60 160	0.47 147	0.95 173	0.48 168	0.66 153	0.82 130	0.41 209	0.38 172	14.97 324	0.87 194	0.66 120	0.61 133

ADCL	1.30 237	0.83 251	0.67 227	0.60 203	0.53 200	0.74 227	0.95 253	0.77 222	2.74 308	0.68 215	0.99 234	0.89 202	0.52 206	0.52 235	1.90 239	0.67 177	0.69 205	0.58 209	1.26 195	0.67 228	1.22 220	1.42 182	0.51 235	0.51 212	1.51 283	1.42 254	0.89 185	10.57 313

ccs_rob	1.30 237	0.79 241	0.68 229	0.86 238	0.61 216	0.90 246	0.84 244	0.99 254	0.52 205	0.75 237	6.22 311	5.88 298	1.15 249	0.51 232	1.29 201	1.13 258	0.69 205	0.66 232	1.17 190	0.73 244	1.60 244	2.54 225	0.50 227	0.56 223	0.71 178	0.78 178	0.90 186	1.19 220

PWC_ROB	1.31 239	0.71 233	1.05 265	0.61 205	0.72 236	0.72 225	1.06 258	0.85 240	1.54 284	0.76 242	1.39 259	1.03 215	2.52 277	0.58 252	2.91 266	1.03 245	1.16 267	0.90 274	2.44 238	0.98 264	1.99 258	3.73 249	0.45 216	1.00 272	0.85 221	0.88 195	1.26 240	2.28 259

IGEV_Zeroshot_test	1.32 240	0.47 140	1.27 280	1.16 259	0.48 186	0.61 202	0.65 220	0.80 230	0.41 179	0.67 211	4.86 304	0.97 208	0.31 118	0.26 138	1.20 187	1.48 290	0.61 170	0.49 161	2.56 243	0.66 226	2.26 265	8.15 312	0.22 124	0.41 181	1.05 251	1.03 219	1.16 230	1.43 232

RTS	1.35 241	0.60 211	0.63 217	0.61 205	0.59 213	0.96 248	1.15 262	0.81 233	0.87 248	0.60 158	0.71 201	1.31 236	0.62 224	0.54 239	7.39 308	1.17 263	1.20 269	0.78 259	2.36 236	0.88 254	1.29 232	1.87 201	0.50 227	0.69 241	1.39 272	4.38 307	1.15 228	1.45 234

RTSA	1.35 241	0.60 211	0.63 217	0.61 205	0.59 213	0.96 248	1.15 262	0.81 233	0.87 248	0.60 158	0.71 201	1.31 236	0.62 224	0.54 239	7.39 308	1.17 263	1.20 269	0.78 259	2.36 236	0.88 254	1.29 232	1.87 201	0.50 227	0.69 241	1.39 272	4.38 307	1.15 228	1.45 234

UDG	1.44 243	2.27 291	1.02 263	2.58 284	2.46 296	2.49 287	2.57 286	0.76 216	0.86 246	0.77 244	1.07 239	1.54 245	0.66 229	2.59 297	1.37 209	0.72 205	2.12 289	0.82 268	2.32 234	1.00 267	1.33 238	1.93 208	1.63 292	0.67 239	0.76 191	0.83 185	0.96 198	0.80 180

DDUNet	1.45 244	2.20 289	0.95 252	2.67 286	2.44 295	2.57 288	2.52 284	0.80 230	0.84 245	0.63 181	0.95 231	1.61 251	0.54 209	2.64 300	1.14 178	0.79 221	2.07 288	0.79 265	2.32 234	0.94 262	1.26 224	1.85 199	2.70 298	0.61 231	0.74 185	0.75 170	0.99 205	0.84 186

FBW_ROB	1.50 245	1.46 283	1.13 274	2.05 283	1.56 283	1.42 273	2.03 279	1.00 256	0.71 231	0.73 232	1.21 248	2.38 261	0.93 243	1.53 292	2.03 248	0.63 163	0.90 242	0.66 232	6.51 285	0.63 213	1.69 247	1.54 191	1.47 291	1.14 282	1.05 251	1.23 238	1.02 207	1.77 245

MFN_U_SF_DS_RVC	1.53 246	0.91 259	0.64 222	1.28 267	0.94 256	1.25 268	2.61 289	1.29 271	1.18 270	0.99 274	0.89 226	1.87 257	1.18 250	1.17 286	4.72 296	0.81 223	0.74 220	0.58 209	2.74 252	0.71 240	2.13 262	3.81 251	0.85 271	0.76 248	1.45 279	1.65 268	1.36 248	2.88 274

AIO-Stereo-zeroshot	1.54 247	0.50 164	1.32 284	0.77 231	0.45 180	1.06 253	0.69 232	0.77 222	0.62 224	0.79 248	6.69 317	1.04 216	0.35 153	0.26 138	1.31 202	1.71 299	0.69 205	0.72 247	2.66 249	0.67 228	2.89 277	7.46 304	0.20 99	0.48 206	1.02 248	2.82 293	1.34 245	2.33 263

HBP-ISP	1.57 248	0.87 257	0.96 255	0.99 252	0.71 232	0.88 242	0.56 200	0.89 245	0.54 208	0.82 254	0.88 224	1.01 211	0.36 159	0.70 263	7.21 306	5.74 320	0.71 216	0.70 245	0.74 139	0.64 219	1.32 236	8.85 313	0.50 227	0.67 239	0.85 221	1.00 212	2.10 287	1.16 219

CBMV	1.58 249	0.86 256	0.61 207	0.89 240	0.84 250	0.78 234	0.55 198	0.90 246	0.81 242	0.82 254	0.63 175	3.20 275	0.83 237	0.52 235	2.06 251	1.17 263	0.96 254	0.74 255	2.62 245	0.68 232	2.85 275	7.74 308	0.49 225	1.14 282	1.10 257	1.23 238	2.42 294	5.18 298
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFMNet_re	1.60 250	1.18 277	1.12 273	1.28 267	1.17 272	1.64 280	1.39 272	1.30 273	1.62 285	1.14 282	1.36 258	2.69 268	1.82 268	0.90 278	2.94 268	1.37 279	1.57 279	1.32 300	3.84 266	1.26 286	2.71 273	1.71 195	1.17 281	1.29 291	1.13 259	1.02 216	1.59 269	1.69 243

FAT-Stereo	1.62 251	0.79 241	1.44 290	1.12 257	1.36 279	1.06 253	0.89 246	1.30 273	0.87 248	1.21 288	5.38 307	3.07 274	1.32 256	0.66 259	2.20 255	1.36 277	0.91 246	0.94 279	1.85 217	1.09 274	2.32 266	4.27 257	0.71 259	1.03 276	0.90 226	1.18 232	1.54 266	2.97 276

ADCMid	1.65 252	0.92 262	1.01 260	0.71 224	0.87 252	1.07 255	1.52 275	1.33 275	1.73 287	0.75 237	1.66 269	1.30 235	1.53 262	0.73 265	2.87 265	1.09 253	1.00 260	0.79 265	2.81 253	0.90 259	1.70 248	2.92 235	1.08 280	0.76 248	1.05 251	1.59 267	1.05 214	9.78 312

S-Stereo	1.70 253	0.82 246	0.95 252	1.19 261	1.22 273	1.32 269	1.59 276	1.03 260	1.08 267	1.24 290	4.20 297	4.08 290	1.12 248	0.67 261	3.06 271	1.65 298	0.91 246	1.05 281	2.24 231	1.12 276	1.50 242	5.83 290	1.32 290	1.21 288	0.90 226	1.17 229	1.25 239	2.15 256

AnyNet_C32	1.81 254	0.66 224	0.75 239	0.68 219	0.75 245	0.89 244	1.33 270	0.97 252	3.04 312	0.75 237	1.43 262	0.98 209	0.65 227	0.71 264	4.23 289	1.15 259	1.11 265	0.95 280	1.83 215	0.79 247	2.38 270	3.19 239	0.67 258	0.92 263	1.14 260	2.45 288	1.17 231	13.30 318

PVD	1.82 255	1.04 271	1.50 291	1.10 256	1.14 269	1.21 264	1.17 264	1.91 300	2.04 295	0.81 252	1.42 261	1.57 248	1.93 271	0.91 279	8.84 312	1.56 295	1.42 274	1.10 288	2.49 241	1.20 281	1.98 257	3.12 238	0.79 264	1.13 281	1.65 286	2.06 281	1.72 274	2.19 258

SANet	1.82 255	0.95 263	1.10 271	1.07 255	1.10 265	1.35 271	0.84 244	1.76 297	1.79 289	0.77 244	1.22 249	6.64 302	7.62 304	0.84 272	2.04 249	0.81 223	1.29 271	0.90 274	1.61 210	0.88 254	1.38 240	1.86 200	0.89 272	1.33 293	1.39 272	2.61 291	2.03 284	3.05 278

MSC_U_SF_DS_RVC	1.83 257	1.25 280	1.05 265	1.57 277	1.11 267	1.22 265	3.48 296	1.50 283	2.11 296	1.30 292	0.96 232	1.56 246	1.05 245	1.92 294	4.01 283	1.25 271	0.90 242	1.05 281	6.24 283	1.22 284	1.75 252	3.71 248	1.18 282	1.17 285	1.51 283	1.50 261	1.12 225	2.71 271

MFN_U_SF_RVC	1.86 258	1.06 272	0.88 247	1.27 266	1.03 262	1.56 278	2.57 286	1.40 280	1.19 272	1.50 302	2.86 288	2.04 259	1.60 264	2.16 295	4.89 299	1.02 244	0.93 249	0.83 271	6.71 286	1.21 283	3.28 283	2.85 233	0.65 257	1.16 284	1.25 265	1.33 250	1.29 243	1.66 241

G-Net	1.89 259	0.99 267	1.27 280	0.92 246	0.97 258	1.11 258	0.80 241	1.62 289	2.02 294	1.00 275	2.80 287	7.25 306	1.67 266	0.55 241	1.85 238	1.77 302	1.07 261	0.92 277	3.00 257	2.69 315	1.95 256	1.95 209	0.80 265	1.04 277	1.06 255	1.69 271	2.80 303	5.50 300

SAMSARA	1.90 260	0.80 244	1.02 263	0.94 248	0.93 255	0.88 242	1.07 259	1.60 288	1.28 274	0.97 272	1.07 239	1.33 238	2.67 282	0.88 276	8.67 311	1.44 289	1.09 264	0.93 278	2.65 246	1.06 273	2.36 268	3.27 240	0.58 251	1.04 277	2.85 301	4.21 306	2.73 300	2.88 274

edge stereo	1.94 261	1.17 276	2.17 301	1.48 274	1.31 277	1.61 279	1.43 274	1.68 292	1.28 274	1.19 286	3.32 293	4.32 293	2.92 285	0.81 270	2.94 268	1.49 291	1.08 263	0.82 268	5.33 276	0.98 264	1.70 248	4.30 259	0.95 278	0.94 264	1.34 269	1.21 236	1.72 274	2.87 273

pmcnn	1.94 261	0.81 245	0.54 194	1.21 262	1.23 274	1.23 267	0.99 257	0.97 252	0.55 210	0.75 237	2.87 289	4.26 292	5.53 295	0.32 175	2.16 253	1.42 286	1.30 272	0.89 273	4.30 270	1.01 268	4.96 308	5.40 280	0.92 274	1.01 274	1.14 260	1.02 216	2.43 295	3.12 279

gcap-zeroshot	1.97 263	0.45 121	0.90 250	0.59 200	0.38 155	0.56 191	0.30 150	0.73 208	0.29 106	0.74 236	2.87 289	1.22 234	0.34 143	0.25 125	1.47 218	1.39 282	0.62 177	0.55 194	29.53 321	0.81 249	1.07 210	3.94 252	0.24 144	0.37 166	0.79 203	1.00 212	0.96 198	0.75 173

ADCS	2.04 264	1.07 273	1.00 258	0.94 248	1.14 269	1.12 259	1.36 271	1.33 275	2.44 300	0.89 265	1.32 256	1.60 249	3.55 286	0.93 281	3.79 281	2.20 310	1.53 277	1.25 297	3.17 262	1.36 288	3.65 294	4.50 262	0.80 265	1.17 285	1.34 269	4.40 310	1.46 259	5.67 301

FINET	2.14 265	0.39 86	0.40 137	0.45 167	0.31 124	0.36 124	0.37 169	0.46 69	0.46 196	0.48 84	0.42 106	0.49 94	0.41 178	0.30 164	10.18 316	0.64 169	0.52 108	0.37 81	0.69 127	0.38 119	0.57 120	0.65 103	0.31 181	0.33 140	0.54 122	36.06 331	0.61 103	0.59 129

iRaft-Stereo_20w	2.15 266	0.53 188	1.39 288	1.22 263	0.48 186	0.79 237	0.50 193	0.75 213	0.43 189	0.73 232	6.67 316	0.86 197	0.29 104	0.27 148	1.12 173	1.28 272	0.61 170	0.45 131	1.83 215	0.63 213	1.11 212	5.64 283	0.22 124	0.28 110	0.96 233	25.03 325	1.45 255	2.62 269

SQANet	2.17 267	2.74 295	1.21 275	3.10 294	2.22 291	3.35 293	2.73 291	0.95 249	0.65 228	1.00 275	0.73 209	2.76 269	1.34 258	2.32 296	3.29 276	0.63 163	1.34 273	0.73 250	10.90 300	0.70 237	2.37 269	3.46 244	3.27 300	0.60 227	1.05 251	1.52 262	1.39 250	2.31 262

MADNet+	2.24 268	1.21 279	1.26 279	1.48 274	1.30 276	1.12 259	2.54 285	1.95 301	1.46 282	1.34 294	1.29 255	2.44 263	2.24 273	1.30 290	8.99 313	2.12 308	2.64 299	1.14 291	2.82 254	1.90 305	4.19 298	4.31 260	1.30 288	2.17 316	2.03 291	1.57 263	1.59 269	2.76 272

ADCPNet	2.25 269	0.78 240	0.91 251	0.83 237	1.24 275	0.87 241	1.74 277	1.04 262	1.32 276	0.83 257	1.84 276	1.05 217	8.05 306	0.76 269	4.11 284	1.21 268	0.99 258	0.72 247	4.28 269	1.01 268	1.66 246	3.55 247	0.73 260	0.80 256	1.57 285	2.02 279	1.35 247	15.39 320

CBMV_ROB	2.30 270	0.82 246	0.68 229	1.36 271	1.15 271	1.09 257	0.82 242	1.03 260	0.57 215	0.72 229	0.82 222	9.72 317	6.90 302	0.58 252	4.50 293	0.77 218	0.82 234	0.59 215	5.75 278	1.23 285	4.26 299	5.15 276	0.53 240	0.73 244	1.47 280	3.61 303	2.91 304	3.40 282

DDVS	2.34 271	0.70 232	0.83 246	0.70 223	0.75 245	0.75 229	0.60 207	1.08 265	0.87 248	0.82 254	32.66 332	3.89 287	1.27 252	0.53 238	1.37 209	1.39 282	0.74 220	0.66 232	2.14 228	0.96 263	1.75 252	3.32 241	0.49 225	0.60 227	0.72 182	0.88 195	1.37 249	1.33 229

SPS-STEREO	2.34 271	1.27 281	1.24 278	1.58 279	1.36 279	1.49 276	1.27 267	1.67 291	1.36 279	1.38 296	2.76 286	3.04 273	1.30 255	1.06 285	4.12 286	1.82 304	1.66 281	1.39 302	9.69 297	1.36 288	4.41 301	7.92 310	1.28 286	1.43 295	1.48 281	1.76 272	2.03 284	2.03 253
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.37 273	1.10 275	1.07 268	1.16 259	1.12 268	1.05 252	3.27 294	1.75 295	2.58 305	1.20 287	1.66 269	3.03 272	2.81 284	1.03 283	4.41 292	3.73 317	2.42 293	2.18 318	3.18 263	1.64 300	4.45 303	7.10 301	1.26 283	1.22 289	2.09 292	1.57 263	1.52 264	4.30 290

RainbowNet	2.44 274	2.98 301	1.98 298	3.35 299	2.61 300	3.55 295	3.57 299	1.29 271	0.91 253	1.53 304	0.89 226	3.23 276	2.50 276	2.96 304	2.91 266	0.91 231	1.93 283	1.05 281	5.80 279	1.56 296	3.09 280	4.31 260	4.23 305	1.01 274	1.40 277	1.57 263	1.81 278	2.97 276

otaku	2.54 275	3.10 305	1.32 284	3.38 300	2.41 294	3.63 298	3.11 292	1.05 264	0.97 261	1.13 279	0.81 221	2.95 270	1.88 270	2.63 299	3.57 279	0.67 177	1.56 278	0.77 258	13.58 308	1.10 275	2.70 272	4.14 254	4.46 308	0.78 253	1.18 263	1.37 253	1.72 274	2.50 268

Ntro	2.56 276	3.44 313	1.64 292	3.56 302	2.56 299	3.77 302	3.41 295	1.11 269	1.04 265	1.16 284	0.92 228	2.98 271	1.40 259	2.75 303	3.10 273	0.68 187	1.91 282	0.84 272	11.74 303	1.16 277	2.88 276	5.44 281	4.15 304	0.75 246	1.27 266	1.58 266	1.61 272	2.30 261

ACVNet-4b	2.61 277	2.78 298	1.77 294	3.15 295	2.34 293	3.59 297	3.82 301	1.34 277	1.35 278	1.27 291	0.72 205	3.29 279	2.76 283	3.05 306	3.12 274	0.82 225	2.46 294	1.10 288	10.23 299	1.26 286	3.40 285	5.28 278	4.07 303	0.95 265	1.28 267	1.29 246	1.47 261	2.47 267

ACVNet_1	2.64 278	3.24 308	2.43 304	4.43 308	3.01 308	3.83 304	4.20 306	1.35 278	1.18 270	1.22 289	1.08 242	3.35 280	2.52 277	3.12 308	1.93 242	0.72 205	2.67 300	1.17 293	9.65 296	1.16 277	3.59 292	2.70 229	4.47 309	1.11 279	1.43 278	2.04 280	1.46 259	2.10 254

SFCPSM	2.77 279	0.82 246	0.65 224	0.77 231	0.70 231	0.74 227	0.63 215	0.84 237	0.97 261	0.71 227	1.85 277	2.58 264	4.16 289	0.57 245	2.35 259	0.96 235	0.75 222	0.64 226	44.80 330	1.20 281	0.92 200	1.50 186	0.56 248	0.60 227	0.97 236	0.96 209	1.22 237	1.37 230

DGSMNet	2.86 280	0.99 267	1.40 289	1.06 253	1.09 264	1.14 261	1.07 259	1.42 281	0.94 259	2.17 317	11.83 328	1.77 255	1.86 269	0.95 282	7.21 306	3.88 318	6.07 311	1.70 311	5.05 274	1.75 303	7.07 320	8.89 314	0.97 279	1.24 290	1.03 250	1.46 257	1.44 254	1.85 246

DPSNet	2.86 280	0.84 252	0.79 242	1.23 265	1.35 278	1.35 271	0.95 253	1.10 267	1.48 283	0.80 249	1.17 245	7.04 304	4.28 291	0.75 268	6.78 305	2.57 313	1.59 280	1.27 299	14.87 312	1.61 299	5.07 309	9.58 315	1.81 294	1.44 297	1.49 282	2.52 289	1.66 273	1.87 248

PSMNet_ROB	2.93 282	3.42 312	2.10 299	2.90 290	2.09 289	4.14 307	3.88 302	1.50 283	1.44 281	1.61 307	2.63 285	3.83 286	5.07 292	5.05 316	3.50 277	0.96 235	2.14 290	1.10 288	8.78 292	1.70 302	2.75 274	2.96 237	5.52 318	1.38 294	2.15 293	2.21 284	1.95 281	2.38 265

WAO-7	2.94 283	1.85 287	2.82 310	7.24 314	1.77 287	1.84 284	2.02 278	2.09 302	2.63 306	2.22 318	5.33 306	4.72 295	6.89 301	1.25 288	3.06 271	1.30 274	1.96 285	1.23 296	8.68 291	1.55 293	2.35 267	3.54 246	0.89 272	1.69 305	1.89 288	3.34 299	2.02 283	3.26 280

WAO-6	2.96 284	2.29 292	1.76 293	3.04 292	2.29 292	3.05 291	3.14 293	1.77 298	2.34 299	1.52 303	1.58 266	4.04 289	5.83 296	2.65 301	3.52 278	1.40 285	5.11 310	1.42 306	5.06 275	1.57 297	3.08 279	5.20 277	2.70 298	1.78 307	2.74 298	3.12 297	2.78 301	5.24 299

Dean	2.99 285	3.25 309	1.92 296	5.91 311	3.47 315	3.67 299	3.78 300	1.88 299	1.96 293	1.49 301	1.39 259	3.77 285	4.25 290	2.99 305	2.38 260	0.98 242	2.82 301	1.33 301	6.23 282	1.76 304	3.56 289	5.37 279	4.77 310	1.59 302	2.73 297	2.30 285	2.62 299	2.67 270

IMH-64-1	3.00 286	2.74 295	2.51 305	3.26 296	2.79 302	3.76 300	4.17 304	1.68 292	2.47 302	1.13 279	1.25 252	3.66 282	6.37 297	3.61 309	2.63 263	1.16 261	2.53 295	1.41 304	6.20 280	1.55 293	3.46 286	5.75 286	4.82 312	1.44 297	2.82 299	1.99 277	2.35 289	3.59 283

IMH-64	3.00 286	2.74 295	2.51 305	3.26 296	2.79 302	3.76 300	4.17 304	1.68 292	2.47 302	1.13 279	1.25 252	3.66 282	6.37 297	3.61 309	2.63 263	1.16 261	2.53 295	1.41 304	6.20 280	1.55 293	3.46 286	5.75 286	4.82 312	1.44 297	2.82 299	1.99 277	2.35 289	3.59 283

IMH	3.37 288	2.80 299	2.52 307	3.30 298	2.81 304	3.78 303	4.24 307	1.75 295	2.57 304	1.17 285	1.23 251	3.99 288	10.97 309	5.78 322	2.21 256	1.12 256	2.58 297	1.39 302	6.86 287	1.60 298	3.49 288	5.44 281	4.89 315	1.50 300	3.02 303	2.37 287	2.52 296	5.01 295

anonymity	3.37 288	0.42 101	1.10 271	0.58 198	0.43 174	0.48 169	0.31 157	0.78 224	0.35 150	0.62 173	65.69 336	0.87 198	0.30 108	0.25 125	1.14 178	1.37 279	0.61 170	0.44 123	1.39 200	0.63 213	0.75 175	7.27 302	0.25 152	0.32 130	0.99 242	1.23 238	1.10 223	1.44 233

SGM_RVC	3.37 288	1.46 283	0.88 247	1.79 281	1.36 279	1.81 283	1.40 273	1.65 290	1.12 269	0.83 257	1.60 267	7.12 305	3.65 287	0.43 210	2.16 253	0.62 157	0.80 231	0.58 209	11.35 302	0.68 232	2.17 263	1.08 165	0.52 239	0.98 268	2.24 294	1.97 276	6.00 320	34.83 329
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	3.45 291	3.01 302	2.34 303	4.63 309	2.95 307	3.55 295	3.53 297	1.59 287	1.33 277	1.30 292	1.13 244	3.27 277	2.54 279	2.69 302	1.95 243	0.87 229	9.85 315	1.08 287	21.96 316	1.38 290	3.39 284	4.29 258	4.23 305	1.43 295	2.01 289	2.58 290	1.90 280	2.34 264

ELAS_RVC	3.56 292	2.05 288	1.92 296	2.68 287	2.14 290	5.31 318	2.31 281	2.50 309	1.91 291	1.84 312	4.76 301	7.99 309	8.55 308	0.84 272	3.62 280	1.05 250	1.96 285	1.22 295	4.63 272	1.51 292	4.77 307	9.74 316	1.27 285	1.99 314	8.57 319	3.59 302	3.42 308	3.96 289
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.61 293	2.21 290	1.84 295	3.04 292	2.46 296	3.47 294	2.38 283	2.81 314	2.86 309	1.46 298	4.82 302	8.36 311	8.06 307	0.87 274	4.11 284	1.04 248	1.99 287	1.15 292	4.54 271	1.19 280	4.74 306	10.44 321	1.26 283	1.86 312	6.96 317	4.71 311	3.75 310	5.16 297
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.67 294	1.54 285	1.08 269	2.64 285	1.78 288	2.12 286	1.19 265	2.47 307	1.38 280	0.91 267	6.33 313	9.51 315	7.65 305	0.50 229	9.98 315	1.96 305	0.90 242	0.75 256	8.92 293	0.82 250	8.67 321	10.38 320	0.73 260	1.12 280	3.41 306	2.18 283	5.22 317	4.91 294
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
MDST_ROB	4.20 295	2.33 293	0.80 243	3.91 305	1.60 286	2.83 289	1.12 261	1.14 270	0.79 240	0.78 247	1.19 246	1.60 249	25.00 322	0.36 189	11.29 318	0.67 177	0.68 204	0.49 161	4.16 268	0.65 221	1.82 255	6.21 298	0.61 255	0.78 253	8.88 320	3.05 295	18.20 327	12.37 315

DispFullNet	4.35 296	3.21 306	4.31 321	2.72 288	2.48 298	2.93 290	2.71 290	2.81 314	1.89 290	4.52 327	6.61 314	8.91 314	5.38 293	2.59 297	2.40 261	7.94 323	3.27 304	2.03 314	27.02 318	2.94 319	4.26 299	4.88 267	1.79 293	1.18 287	1.35 271	1.33 250	2.38 292	3.59 283

LVE	4.48 297	3.05 303	2.13 300	26.62 328	3.20 311	3.95 305	12.38 327	1.56 285	1.65 286	1.86 313	1.66 269	3.36 281	4.03 288	3.08 307	2.05 250	1.07 252	2.36 292	1.44 307	17.31 314	1.64 300	3.69 295	5.87 292	4.40 307	1.82 310	2.86 302	2.32 286	2.39 293	3.29 281

WAO-8	4.61 298	3.39 310	2.82 310	10.45 319	3.06 309	4.31 308	7.22 313	2.68 312	4.40 316	1.75 310	3.16 291	6.16 299	13.19 313	5.21 318	4.20 287	1.35 275	3.33 305	1.55 309	12.12 304	2.51 313	3.15 281	4.91 268	3.42 301	1.62 303	5.04 312	4.04 304	3.84 314	5.71 302

Venus	4.61 298	3.39 310	2.82 310	10.45 319	3.06 309	4.31 308	7.22 313	2.68 312	4.40 316	1.75 310	3.16 291	6.16 299	13.19 313	5.21 318	4.20 287	1.35 275	3.33 305	1.55 309	12.12 304	2.51 313	3.15 281	4.91 268	3.42 301	1.62 303	5.04 312	4.04 304	3.84 314	5.71 302

TRStereo	4.80 300	0.88 258	1.21 275	0.56 194	0.36 143	1.43 274	0.49 190	0.68 181	0.30 112	0.65 194	0.47 123	1.13 227	0.28 99	0.23 101	1.25 198	1.09 253	0.58 142	0.48 154	2.00 224	0.51 174	0.76 179	5.69 284	0.19 89	0.30 119	0.79 203	104.35 338	1.77 277	1.07 208

PWCK	5.22 301	3.06 304	2.20 302	3.63 303	2.67 301	4.53 312	5.48 310	2.47 307	2.98 311	3.29 323	4.30 298	9.76 318	5.51 294	1.79 293	3.20 275	1.42 286	2.58 297	1.45 308	51.06 333	2.39 311	4.63 304	4.24 256	2.66 297	1.80 308	3.05 304	3.57 301	2.56 297	4.64 292

SGM-ForestM	5.65 302	4.50 318	1.05 265	2.91 291	1.57 284	4.11 306	4.85 308	2.98 316	2.33 297	0.72 229	4.70 300	7.33 307	6.60 300	0.49 227	39.89 329	0.68 187	0.97 255	0.56 201	8.53 290	0.68 232	4.43 302	1.50 186	0.54 242	0.96 266	7.49 318	21.53 322	7.62 321	13.00 316

notaker	5.86 303	5.54 323	3.78 319	13.93 322	5.35 321	5.67 320	9.28 323	2.38 306	2.66 307	2.06 316	1.78 274	13.93 324	24.00 320	4.00 312	4.62 294	1.76 301	5.10 309	2.17 317	17.07 313	2.17 308	6.58 319	6.08 295	6.15 322	2.16 315	1.79 287	2.08 282	2.35 289	3.69 286

MADNet++	5.91 304	3.53 314	3.85 320	2.86 289	4.61 319	3.06 292	4.05 303	4.68 322	5.50 318	4.18 326	5.19 305	6.42 301	6.59 299	6.60 323	7.82 310	6.76 321	4.79 308	4.06 323	7.98 289	5.77 323	9.82 324	16.30 326	2.35 296	4.40 325	4.10 311	14.38 318	5.24 318	4.57 291

JetBlue	6.09 305	3.86 315	3.31 317	6.02 312	4.23 318	6.50 321	9.13 321	3.53 317	2.89 310	1.48 299	1.60 267	8.25 310	1.97 272	5.45 321	6.44 303	3.14 315	3.63 307	2.97 321	5.48 277	2.48 312	10.91 325	12.33 323	4.85 314	2.26 317	6.93 316	17.02 319	3.81 313	24.06 324

AIO-Stereo-zeroshot1	6.10 306	0.61 215	1.30 283	0.77 231	0.74 241	1.19 263	0.83 243	0.81 233	0.96 260	0.80 249	6.66 315	1.02 213	0.37 168	0.27 148	1.82 236	1.97 306	0.71 216	0.62 223	123.79 336	0.58 195	1.43 241	7.73 307	0.23 135	0.40 178	0.96 233	4.91 312	1.12 225	2.12 255

UNDER WATER-64	6.32 307	5.21 321	3.26 316	12.14 321	5.88 322	6.71 323	9.26 322	4.87 323	3.46 313	2.30 321	2.35 282	11.93 323	12.73 311	5.12 317	5.34 301	1.80 303	12.41 324	2.22 320	8.98 295	4.33 322	6.38 317	7.95 311	8.71 328	2.66 320	3.83 309	8.23 315	4.61 316	7.84 310

TorneroNet-64	6.40 308	4.65 319	2.74 309	15.54 324	3.31 312	4.94 313	8.03 315	2.22 304	9.83 323	1.42 297	1.34 257	7.37 308	29.26 326	4.42 314	5.17 300	1.23 270	11.76 323	1.76 313	17.82 315	2.71 316	5.61 314	6.19 296	5.20 316	1.81 309	3.54 307	4.38 307	2.30 288	8.17 311

STStereo	6.54 309	2.50 294	5.20 323	5.17 310	2.86 306	5.44 319	3.55 298	6.26 325	6.79 319	1.56 305	7.62 320	9.51 315	14.78 317	0.67 261	10.87 317	0.93 232	0.98 257	0.64 226	36.61 326	1.16 277	2.12 261	4.60 264	0.80 265	1.84 311	5.84 314	11.36 316	3.79 311	23.26 323

SGM+DAISY	7.37 310	1.43 282	1.33 286	1.85 282	1.57 284	2.10 285	2.58 288	1.57 286	1.92 292	1.37 295	7.84 321	8.83 313	13.00 312	1.27 289	12.20 319	2.02 307	1.50 276	1.26 298	11.20 301	1.43 291	6.12 316	10.35 319	1.28 286	1.58 301	22.91 326	36.14 332	3.33 307	41.05 333

UNDER WATER	7.65 311	4.75 320	3.20 315	10.38 318	5.97 323	6.52 322	8.90 318	4.43 318	3.71 315	1.97 315	2.13 279	10.58 321	57.67 333	4.90 315	4.62 294	1.61 297	12.55 325	2.15 316	9.80 298	4.02 320	6.55 318	7.81 309	8.85 329	2.70 321	3.94 310	5.71 313	3.74 309	7.34 307

JetRed	7.88 312	5.28 322	6.04 325	3.77 304	5.01 320	7.11 324	10.17 324	4.64 321	3.46 313	3.00 322	2.43 283	6.74 303	2.58 280	7.32 324	6.13 302	7.14 322	8.68 314	7.10 325	4.85 273	4.17 321	11.09 326	12.68 324	8.09 327	3.36 323	11.02 321	24.14 324	12.36 324	24.50 325

KSHMR	8.09 313	4.19 316	3.02 314	20.01 327	3.97 317	5.23 317	5.85 311	2.62 311	2.46 301	2.23 319	2.33 281	4.57 294	77.01 337	5.26 320	3.82 282	1.74 300	3.01 303	2.05 315	30.62 322	2.04 307	5.15 310	6.07 294	7.51 326	1.94 313	3.25 305	2.86 294	3.03 305	6.46 305

MaskLacGwcNet_RVC	8.44 314	0.67 225	1.08 269	0.97 250	0.87 252	0.82 238	1.29 268	0.85 240	0.73 233	0.90 266	5.88 308	182.08 338	2.36 274	1.37 291	1.72 233	1.04 248	0.95 251	1.05 281	6.37 284	0.80 248	3.60 293	4.99 270	0.56 248	0.86 258	1.00 245	1.48 260	1.21 235	2.39 266

LSM0	8.46 315	1.08 274	0.97 256	1.68 280	1.46 282	1.66 281	2.34 282	2.26 305	2.33 297	1.64 308	3.73 295	4.12 291	7.50 303	0.66 259	61.95 336	74.50 337	1.94 284	1.07 286	12.24 306	2.24 309	5.75 315	11.09 322	0.92 274	1.32 292	2.02 290	3.44 300	3.80 312	14.65 319

ACV-stereo	8.54 316	1.03 270	0.99 257	1.31 269	0.73 238	1.51 277	0.96 255	0.88 243	1.09 268	1.07 278	1.26 254	1.09 222	24.12 321	0.52 235	4.26 290	3.65 316	1.07 261	0.79 265	168.90 337	1.90 305	3.75 296	3.35 243	0.73 260	0.75 246	0.78 199	1.47 258	1.57 268	1.05 204

ktn	8.56 317	3.21 306	2.95 313	6.28 313	3.33 313	4.46 311	10.27 325	2.14 303	9.87 324	2.28 320	1.79 275	40.24 331	55.84 332	3.95 311	2.98 270	2.12 308	12.68 326	2.18 318	33.93 323	2.29 310	3.76 297	3.97 253	4.78 311	2.28 318	2.60 295	2.77 292	3.18 306	5.01 295

TorneroNet	8.57 318	4.31 317	2.73 308	29.82 330	3.34 314	5.12 314	6.26 312	2.59 310	9.76 321	1.48 299	2.49 284	11.42 322	68.87 336	4.30 313	4.82 297	1.20 266	10.34 316	1.71 312	23.71 317	2.90 318	5.60 313	5.95 293	5.37 317	1.69 305	3.61 308	3.06 296	2.60 298	6.24 304

zero-FE	9.27 319	0.42 101	0.30 101	61.33 337	0.57 207	106.65 338	1.29 268	0.72 202	0.30 112	0.66 203	0.56 159	63.71 336	0.72 231	0.26 138	0.82 126	0.62 157	0.61 170	0.48 154	2.66 249	0.42 149	1.29 232	2.95 236	0.27 161	0.26 94	0.51 109	0.44 99	0.92 190	0.65 144

XX-Stereo	9.59 320	0.38 79	0.41 148	0.62 209	0.28 105	0.54 184	0.28 139	0.69 186	0.28 95	0.69 220	6.22 311	1.02 213	0.30 108	0.24 116	1.91 241	1.60 296	0.61 170	0.52 180	1.97 223	0.54 179	0.76 179	1.31 177	0.19 89	0.29 113	233.45 337	0.86 192	1.03 209	1.85 246

MANE	10.17 321	2.87 300	4.55 322	3.48 301	3.67 316	4.33 310	5.37 309	5.85 324	8.41 320	1.15 283	6.84 319	8.81 312	11.91 310	0.74 267	34.96 326	9.77 325	2.33 291	17.98 330	8.97 294	0.99 266	5.17 311	10.08 317	0.75 263	2.44 319	19.90 325	30.18 328	24.05 330	39.03 332

DGTPSM_ROB	12.60 322	5.94 324	17.42 330	4.21 306	7.87 324	5.18 315	8.36 316	4.59 319	11.62 326	4.53 328	8.72 322	5.12 296	17.04 318	12.93 328	25.30 325	14.55 327	6.98 312	15.75 328	13.36 307	12.08 327	9.26 322	21.71 329	5.68 319	11.58 327	12.26 322	31.67 329	13.08 325	33.34 327

DPSMNet_ROB	13.44 323	5.95 325	17.43 331	4.22 307	7.88 325	5.18 315	8.37 317	4.59 319	11.63 327	4.55 329	8.85 323	5.31 297	22.17 319	12.96 329	41.18 332	14.59 328	7.06 313	15.81 329	14.45 311	12.09 328	9.28 323	21.72 330	5.68 319	11.58 327	12.30 323	31.67 329	13.08 325	33.34 327

DLNR_Zeroshot_test	17.85 324	67.20 338	1.21 275	81.88 338	0.36 143	0.45 156	74.74 338	0.76 216	0.28 95	0.69 220	0.57 160	1.21 232	0.30 108	8.16 325	84.46 337	99.85 338	23.71 330	15.03 327	7.28 288	0.56 187	5.49 312	3.79 250	0.19 89	0.46 194	0.77 195	0.84 187	0.81 161	0.80 180

LE_ROB	18.13 325	1.84 286	5.86 324	9.46 317	53.77 338	8.04 325	45.58 333	11.04 330	28.98 331	1.91 314	6.75 318	38.77 330	49.52 331	0.36 189	14.59 320	0.59 146	0.86 238	0.60 219	36.50 325	7.48 325	4.68 305	6.20 297	25.95 333	12.06 329	26.61 327	25.97 326	28.65 332	36.99 330

DPSM_ROB	18.33 326	16.23 327	21.89 332	9.40 315	8.73 326	13.60 327	9.09 319	10.89 327	15.09 328	8.44 330	8.95 324	10.11 319	13.19 313	16.30 330	18.97 321	18.97 330	18.34 328	20.44 331	13.82 309	14.87 330	26.45 332	27.55 331	6.48 323	14.45 331	32.48 332	38.81 333	37.03 334	44.38 334

DPSM	18.33 326	16.23 327	21.89 332	9.40 315	8.73 326	13.60 327	9.09 319	10.89 327	15.09 328	8.44 330	8.95 324	10.11 319	13.19 313	16.30 330	18.97 321	18.97 330	18.34 328	20.44 331	13.82 309	14.87 330	26.45 332	27.55 331	6.48 323	14.45 331	32.48 332	38.81 333	37.03 334	44.38 334

HanzoNet	20.46 328	15.45 326	7.17 327	35.04 332	15.40 329	42.60 333	42.25 332	19.41 331	22.53 330	3.57 324	8.95 324	41.20 332	59.36 335	45.57 336	19.76 323	4.23 319	41.32 334	3.33 322	50.89 332	8.87 326	11.85 327	10.25 318	15.36 332	3.51 324	5.98 315	5.84 314	5.30 319	7.56 308

LRCNet_RVC	21.82 329	29.16 330	11.33 329	31.73 331	29.10 334	34.20 332	27.48 330	21.70 334	10.00 325	29.64 335	30.45 331	32.28 328	25.87 323	34.03 334	20.67 324	2.95 314	25.60 331	21.94 333	44.10 329	20.69 332	15.98 330	6.68 300	36.66 334	27.37 333	2.65 296	1.65 268	8.66 323	6.68 306

BEATNet-Init1	24.80 330	35.34 333	3.40 318	54.39 336	11.05 328	52.62 337	30.07 331	9.50 326	9.78 322	1.71 309	9.05 327	32.52 329	48.55 330	0.91 279	59.64 335	13.60 326	2.94 302	1.21 294	78.28 334	35.97 335	14.53 329	17.14 328	1.30 288	2.98 322	29.70 330	22.69 323	52.62 336	38.22 331

PML	30.79 331	20.86 329	7.14 326	29.36 329	20.49 333	28.87 331	10.60 326	10.92 329	87.59 338	20.00 334	153.26 338	98.26 337	119.13 338	10.64 327	9.27 314	9.16 324	16.55 327	7.27 326	34.78 324	7.44 324	12.95 328	13.29 325	5.71 321	6.19 326	32.49 334	12.75 317	34.25 333	12.19 314

FlowAnything	36.82 332	32.60 331	44.20 338	18.89 326	17.64 331	27.10 329	18.35 329	21.81 335	30.46 333	17.52 333	18.20 330	20.29 326	26.53 324	33.10 333	36.77 327	37.70 332	36.79 332	40.89 334	27.34 319	30.02 334	53.13 337	55.97 337	12.99 331	29.60 335	64.32 335	78.22 337	74.36 338	89.35 338

CasAABBNet	36.82 332	32.66 332	44.09 337	18.77 325	17.41 330	27.26 330	18.09 328	21.65 333	30.38 332	17.51 332	18.08 329	20.27 325	26.53 324	32.72 332	37.32 328	38.13 333	36.79 332	41.08 335	27.46 320	29.84 333	53.33 338	55.90 336	12.92 330	28.97 334	65.31 336	78.04 336	74.31 337	89.23 337

HaxPig	41.43 334	43.78 335	40.67 334	44.87 333	47.40 336	44.66 334	45.90 334	46.29 336	45.65 335	48.99 336	49.28 333	47.25 334	43.73 328	43.21 335	40.38 331	39.12 335	48.32 335	51.04 336	43.25 327	42.26 336	42.89 334	36.79 333	50.70 336	43.01 337	27.27 328	19.90 320	20.68 328	21.39 322

AVERAGE_ROB	41.95 335	44.71 336	42.09 335	45.93 334	46.78 335	45.54 335	46.49 335	47.00 337	43.80 334	49.16 337	49.81 334	47.19 333	43.01 327	49.34 337	40.06 330	38.39 334	48.88 336	51.23 337	43.85 328	42.36 337	43.28 335	39.80 334	49.36 335	42.83 336	28.47 329	20.13 321	23.38 329	19.90 321

MEDIAN_ROB	44.92 336	47.22 337	43.96 336	48.39 335	49.65 337	48.09 336	49.12 336	49.68 338	46.28 336	52.49 338	53.49 335	50.50 335	45.47 329	49.67 338	43.04 333	41.33 336	51.67 337	54.31 338	46.89 331	45.84 338	45.76 336	41.31 335	52.59 337	45.67 338	30.78 331	26.35 327	25.34 331	27.98 326

STTRV1_RVC		0.82 246	0.67 227	1.06 253	0.75 245	1.07 255	0.90 249	0.94 247	0.93 255	0.95 271	1.19 246	1.84 256	2.61 281	0.87 274		1.01 243	1.49 275	0.73 250		2.75 317	2.45 271			1.00 272	1.39 272	1.47 258	1.98 282	4.80 293

DPSimNet_ROB		42.01 334	9.19 328	15.49 323	19.18 332	8.81 326	51.60 337	21.45 332	69.48 337	4.09 325	130.66 337	21.85 327	59.34 334	9.82 326	51.06 334	15.06 329		4.22 324	102.54 335	14.43 329	17.28 331	16.43 327	6.62 325	13.29 330		45.88 335	8.52 322	55.57 336

Low-res two-view benchmark