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

CoSv	0.28 1	0.38 19	0.20 13	0.18 14	0.14 7	0.35 52	0.10 13	0.38 27	0.16 13	0.20 10	0.08 3	0.30 13	0.14 5	0.09 1	0.53 1	0.67 3	0.44 15	0.24 1	0.40 9	0.20 1	0.42 8	0.29 1	0.11 1	0.14 7	0.45 29	0.25 12	0.39 4	0.24 9

Pointernet	0.28 1	0.22 4	0.15 3	0.14 9	0.12 3	0.19 13	0.16 36	0.28 11	0.11 1	0.17 7	0.16 13	0.23 2	0.15 9	0.17 11	0.82 4	0.55 1	0.40 7	0.24 1	0.35 2	0.21 3	0.37 4	0.78 8	0.15 7	0.17 14	0.26 3	0.20 1	0.68 32	0.22 6

CroCo-Stereo Lap2	0.35 3	0.23 6	0.15 3	0.11 2	0.12 3	0.16 5	0.08 5	0.35 24	0.15 10	0.47 40	0.10 4	0.33 14	0.15 9	0.16 8	1.27 12	1.03 25	0.37 3	0.37 18	0.46 16	0.22 5	0.60 29	0.93 12	0.17 10	0.14 7	0.40 22	0.34 33	0.41 6	0.27 20

StereoVision	0.36 4	0.28 10	0.22 18	0.13 7	0.18 18	0.21 17	0.14 30	0.30 13	0.23 34	0.35 30	0.18 14	0.35 18	0.17 18	0.17 11	1.03 9	0.80 11	0.47 20	0.36 14	0.44 12	0.23 6	0.47 12	0.59 5	0.16 8	0.22 27	0.41 25	0.40 43	0.72 34	0.36 32

CroCo-Stereo	0.36 4	0.21 3	0.15 3	0.11 2	0.10 1	0.19 13	0.06 1	0.33 19	0.14 6	0.31 24	0.05 1	0.37 21	0.14 5	0.18 15	1.64 23	1.08 32	0.38 6	0.38 19	0.52 18	0.21 3	0.65 36	0.90 11	0.17 10	0.15 9	0.39 18	0.31 25	0.45 8	0.26 18
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
MM-Stereo_test3	0.37 6	0.36 17	0.15 3	0.25 23	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 37	0.18 24	0.26 18	0.10 4	0.41 29	0.12 3	0.12 2	0.95 8	0.72 6	0.45 16	0.28 5	0.37 6	0.36 15	0.36 3	1.78 47	0.27 28	0.13 4	0.32 11	0.20 1	0.80 46	0.23 7

MLG-Stereo_test1	0.40 7	0.23 6	0.15 3	0.13 7	0.22 26	0.12 1	0.08 5	0.22 4	0.13 4	0.20 10	0.12 7	0.33 14	0.11 1	0.24 31	2.19 45	1.64 112	0.37 3	0.35 12	0.57 24	0.27 7	0.42 8	1.20 23	0.12 2	0.11 2	0.30 6	0.22 5	0.53 12	0.27 20

MLG-Stereo	0.41 8	0.25 8	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 1	0.07 2	0.22 4	0.12 3	0.19 8	0.11 6	0.29 9	0.11 1	0.23 29	2.49 57	2.34 161	0.37 3	0.36 14	0.53 21	0.29 9	0.38 6	0.64 6	0.12 2	0.10 1	0.30 6	0.22 5	0.49 10	0.25 15

ProNet	0.42 9	0.28 10	0.34 38	0.26 25	0.15 11	0.28 36	0.40 116	0.38 27	0.13 4	0.16 4	0.52 76	0.29 9	0.14 5	0.20 21	1.47 13	1.03 25	0.47 20	0.35 12	0.36 4	0.31 10	0.41 7	1.45 37	0.43 60	0.31 42	0.36 14	0.20 1	0.40 5	0.26 18

U	0.43 10	0.29 12	0.17 10	0.11 2	0.14 7	0.16 5	0.07 2	0.45 35	0.15 10	0.49 42	0.07 2	0.39 23	0.17 18	0.24 31	1.72 26	1.23 55	0.49 27	0.43 28	0.62 29	0.34 12	0.68 39	1.02 15	0.18 15	0.19 20	0.55 48	0.36 37	0.50 11	0.34 30

RAStereo	0.49 11	0.38 19	0.20 13	0.16 11	0.16 14	0.19 13	0.11 15	0.44 33	0.18 24	0.98 152	0.12 7	0.46 34	0.19 23	0.16 8	1.87 32	1.13 40	0.53 33	0.48 36	0.71 36	0.28 8	0.88 57	1.21 24	0.28 31	0.20 22	0.50 37	0.34 33	0.54 13	0.41 36

delet	0.53 12	0.58 39	0.49 67	0.36 55	0.50 98	0.51 101	0.31 81	0.50 38	0.30 49	0.56 48	0.44 62	0.47 35	0.36 60	0.48 130	1.21 11	0.72 6	0.58 43	0.48 36	0.47 17	0.42 26	0.61 30	0.70 7	0.41 57	0.47 78	0.52 43	0.36 37	1.09 68	0.51 52

AASNet	0.55 13	0.74 77	0.50 69	0.35 51	0.61 127	0.52 107	0.42 118	0.65 57	0.28 44	0.41 34	0.50 73	0.40 26	0.32 49	0.44 116	1.04 10	0.73 8	0.55 38	0.61 70	0.68 32	0.51 47	0.62 33	0.94 13	0.46 73	0.50 83	0.52 43	0.44 53	0.74 36	0.45 40

AANet_RVC	0.56 14	0.46 29	0.41 51	0.33 44	0.61 127	0.28 36	0.34 99	0.61 48	0.58 129	0.43 36	0.40 58	0.40 26	0.49 88	0.34 58	1.48 15	0.84 15	0.56 41	0.53 47	0.58 27	0.53 53	0.47 12	0.52 4	0.34 39	0.40 59	0.58 59	0.56 69	1.05 63	0.97 130

TDLM	0.57 15	0.62 43	0.66 106	0.43 80	0.58 124	0.49 94	0.51 145	0.72 65	0.45 86	0.33 26	0.80 138	0.83 111	0.46 82	0.46 126	0.67 2	0.67 3	0.59 46	0.55 56	0.52 18	0.51 47	0.51 18	1.17 19	0.44 65	0.41 62	0.42 27	0.35 35	0.64 25	0.70 83

MM-Stereo_test1	0.60 16	0.69 55	0.16 8	0.23 19	0.14 7	0.16 5	0.07 2	0.37 26	0.14 6	0.27 20	0.12 7	0.43 32	0.12 3	0.14 4	2.25 48	2.24 153	0.49 27	0.34 10	0.43 11	0.37 18	0.37 4	4.78 95	0.27 28	0.15 9	0.35 12	0.23 7	0.65 27	0.24 9

DEFOM-Stereo	0.61 17	0.55 36	0.29 31	0.27 26	0.30 41	0.32 44	0.13 26	0.35 24	0.17 18	0.25 17	0.33 44	0.39 23	0.20 27	0.26 36	4.06 117	1.46 83	0.59 46	0.52 43	0.57 24	0.45 32	0.76 42	0.95 14	0.44 65	0.31 42	0.49 34	0.32 28	1.31 84	0.45 40

MaDis-Stereo	0.61 17	0.48 30	0.31 32	0.17 13	0.27 36	0.21 17	0.18 44	0.44 33	0.33 56	1.08 163	0.30 35	0.52 39	0.24 35	0.19 18	1.98 34	1.30 65	0.63 58	0.60 65	1.24 76	0.47 37	0.91 64	1.19 21	0.39 51	0.28 37	0.64 73	0.66 87	0.62 21	0.82 104

MMNet	0.63 19	0.58 39	0.47 64	0.39 69	0.56 121	0.43 77	0.31 81	0.61 48	0.40 67	0.39 33	0.60 98	0.68 69	0.35 53	0.52 146	1.55 16	0.80 11	0.77 90	0.60 65	0.76 41	0.55 58	0.65 36	0.87 10	0.44 65	0.60 110	0.52 43	0.49 60	1.49 101	0.50 50

UniTT-Stereo	0.64 20	0.44 28	0.35 40	0.21 16	0.25 30	0.35 52	0.18 44	0.62 53	0.31 52	0.75 92	0.29 32	0.69 72	0.36 60	0.25 34	1.85 31	1.53 95	0.60 50	0.65 87	1.69 108	0.47 37	1.19 87	1.30 28	0.39 51	0.33 46	0.56 52	0.55 67	0.55 14	0.58 59

RAFT	0.65 21	0.22 4	0.20 13	0.28 28	0.13 6	0.31 43	0.08 5	0.97 113	0.18 24	0.79 111	0.19 18	0.28 5	0.16 14	0.20 21	7.28 155	1.41 75	0.42 10	0.27 3	0.54 22	0.36 15	0.45 11	0.42 2	0.21 20	0.17 14	0.41 25	0.33 30	0.91 53	0.27 20

MS	0.66 22	0.85 127	0.37 44	0.30 37	0.25 30	0.24 26	0.19 46	0.56 41	0.31 52	0.51 45	0.24 25	0.63 57	0.31 47	0.38 78	3.12 88	2.27 156	0.55 38	0.55 56	0.73 38	0.74 121	0.87 54	1.25 26	0.38 48	0.25 33	0.61 69	0.36 37	0.55 14	0.47 43

AdaDepth	0.68 23	0.41 23	0.21 17	0.24 20	0.28 38	0.23 24	0.16 36	0.32 18	0.20 29	0.23 13	0.32 38	0.29 9	0.22 32	0.29 41	5.09 136	3.19 184	0.51 31	0.43 28	1.23 75	0.42 26	0.61 30	1.28 27	0.19 17	0.23 28	0.31 9	0.28 21	0.77 41	0.43 37

DMCA	0.68 23	0.72 68	0.65 102	0.40 72	0.49 95	0.54 111	0.34 99	0.59 46	0.55 119	0.79 111	0.64 105	0.73 82	0.41 69	0.47 128	1.60 22	0.99 22	0.76 83	0.68 93	0.68 32	0.52 51	0.71 41	1.17 19	0.51 99	0.57 99	0.50 37	0.55 67	1.06 65	0.62 72

MLG-Stereo_test2	0.69 25	0.54 35	0.18 11	0.16 11	0.24 28	0.15 3	0.08 5	0.33 19	0.17 18	0.24 15	0.13 11	0.39 23	0.14 5	0.20 21	2.87 73	1.74 124	0.47 20	0.45 31	1.34 81	0.48 40	0.53 20	5.72 126	0.19 17	0.13 4	0.39 18	0.26 16	0.66 29	0.37 33

LG-Stereo	0.69 25	0.27 9	0.18 11	0.18 14	0.16 14	0.23 24	0.13 26	0.30 13	0.16 13	0.23 13	0.22 22	0.52 39	0.15 9	0.19 18	8.18 160	2.56 169	0.41 8	0.33 9	0.66 31	0.40 20	0.53 20	1.19 21	0.13 5	0.13 4	0.29 5	0.24 9	0.48 9	0.24 9

iRaftStereo_RVC	0.69 25	0.56 37	0.45 60	0.29 32	0.31 43	0.34 49	0.20 50	0.68 62	0.26 36	0.46 39	0.56 90	0.60 50	0.30 44	0.29 41	1.71 24	0.98 21	0.60 50	0.47 34	0.75 40	0.45 32	1.03 75	4.25 87	0.38 48	0.42 65	0.49 34	0.41 47	0.78 42	0.48 45

LGtest1	0.72 28	0.81 111	0.51 71	0.27 26	0.31 43	0.29 38	0.12 21	0.43 32	0.26 36	0.34 29	0.57 93	0.50 36	0.30 44	0.36 66	3.94 114	2.69 173	0.58 43	0.71 104	0.83 44	0.58 68	0.82 50	1.45 37	0.31 35	0.35 50	0.58 59	0.37 40	0.67 31	0.51 52

DFGA-Net	0.75 29	0.64 45	0.38 45	0.51 104	0.33 51	0.44 79	0.31 81	0.88 100	0.35 60	2.04 226	0.38 57	0.54 42	0.29 43	0.23 29	1.47 13	1.12 38	0.80 100	0.51 41	1.03 58	0.35 13	0.84 51	2.83 68	0.39 51	0.46 76	0.60 66	0.40 43	1.81 129	0.45 40

plain	0.75 29	0.88 141	0.39 47	0.33 44	0.61 127	0.35 52	0.30 80	0.89 104	0.35 60	0.72 82	0.24 25	0.73 82	0.35 53	0.21 24	2.10 39	1.66 115	0.73 73	0.72 109	1.01 57	0.43 30	1.85 130	1.92 50	0.36 42	0.39 53	0.72 85	0.61 73	0.75 38	0.74 87

RAFT_CTSACE	0.75 29	0.94 170	0.33 35	0.36 55	0.34 54	0.34 49	0.24 58	1.23 145	0.27 39	0.64 66	0.29 32	0.72 81	0.56 109	0.34 58	2.96 78	1.22 53	0.55 38	0.44 30	0.81 43	0.35 13	0.87 54	2.64 65	0.47 75	0.38 52	0.54 47	0.41 47	1.58 112	0.39 34

HCRNet	0.75 29	0.79 105	0.43 57	0.55 114	0.27 36	0.42 76	0.38 111	0.63 56	0.34 58	1.59 197	0.61 99	0.67 67	0.31 47	0.42 102	2.11 40	0.81 13	0.65 59	0.48 36	0.68 32	0.44 31	0.80 48	2.42 60	0.40 54	0.45 72	0.46 31	0.48 57	2.14 153	0.50 50

test_5	0.76 33	0.91 151	0.32 34	0.39 69	0.26 34	0.36 57	0.19 46	1.79 225	0.33 56	0.60 56	1.97 216	0.76 90	0.75 160	0.33 55	1.58 18	1.23 55	0.57 42	0.55 56	1.09 65	0.40 20	0.64 35	1.83 48	0.31 35	0.46 76	0.47 33	0.40 43	1.72 123	0.44 38

MIF-Stereo (partial)	0.77 34	0.77 93	0.34 38	0.29 32	0.38 67	0.36 57	0.31 81	0.54 40	0.40 67	0.61 59	0.32 38	0.55 45	0.40 64	0.24 31	2.14 42	1.65 113	0.69 65	0.76 123	0.93 54	0.48 40	1.52 110	1.76 46	0.42 58	0.39 53	0.64 73	0.70 91	2.25 171	0.86 115

UPFNet	0.78 35	0.71 62	0.89 140	0.55 114	0.65 145	0.60 138	0.56 149	0.72 65	0.57 126	0.59 55	0.59 96	0.64 59	0.47 84	0.61 175	1.83 30	1.02 24	0.77 90	0.69 101	0.92 52	0.73 120	0.70 40	1.04 16	0.55 118	0.67 138	0.64 73	0.57 71	2.18 158	0.59 65

CVANet_RVC	0.80 36	0.73 75	0.92 152	0.86 185	0.64 142	0.72 167	0.62 160	1.17 135	0.55 119	0.47 40	0.89 154	0.91 125	0.48 85	0.51 144	0.84 5	0.75 10	0.61 54	0.59 63	0.56 23	0.63 83	0.66 38	3.82 79	0.43 60	0.47 78	0.57 54	0.44 53	0.78 42	1.05 147

TestStereo	0.82 37	0.94 170	0.85 133	0.56 119	0.47 88	0.68 158	0.35 107	1.21 143	0.42 73	0.90 140	0.65 107	0.88 118	0.55 107	0.39 86	1.59 20	0.96 18	0.77 90	0.54 50	1.41 87	0.57 64	1.30 94	1.32 30	0.48 80	0.49 82	0.79 104	0.81 102	1.39 88	0.79 99

GMStereo	0.82 37	0.99 189	0.40 50	0.49 97	0.48 90	0.56 118	0.46 132	0.79 78	0.47 91	0.55 47	0.47 66	0.84 116	0.41 69	0.37 77	1.71 24	1.08 32	0.77 90	0.54 50	1.93 117	0.59 72	1.20 89	2.06 52	0.45 69	0.57 99	0.77 97	0.67 89	1.86 136	0.57 57
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test2	0.83 39	0.17 1	0.12 1	0.09 1	0.11 2	0.16 5	0.11 15	0.23 7	0.15 10	0.19 8	0.20 20	0.42 31	0.15 9	0.13 3	8.89 164	6.57 255	0.32 1	0.27 3	0.30 1	0.20 1	0.30 1	2.20 57	0.12 2	0.16 12	0.21 1	0.20 1	0.25 1	0.19 2

LG-Stereo_L2	0.86 40	0.69 55	0.46 61	0.28 28	0.36 62	0.25 30	0.13 26	0.62 53	0.26 36	0.70 77	0.40 58	0.71 77	0.34 51	0.31 47	3.30 93	2.24 153	0.60 50	0.52 43	1.08 64	0.47 37	0.85 53	5.80 129	0.34 39	0.28 37	0.58 59	0.38 42	0.65 27	0.63 74

LG-Stereo_L1	0.87 41	0.69 55	0.44 58	0.24 20	0.36 62	0.26 32	0.12 21	0.62 53	0.27 39	0.72 82	0.32 38	0.69 72	0.34 51	0.32 49	3.31 94	2.31 159	0.60 50	0.52 43	1.28 78	0.48 40	0.79 45	5.86 131	0.30 34	0.32 45	0.57 54	0.33 30	0.66 29	0.65 77

CFNet	0.87 41	0.85 127	0.83 128	0.78 169	0.74 157	0.62 141	0.56 149	0.84 92	0.49 102	0.67 73	0.70 118	0.96 139	0.68 143	0.45 124	2.29 51	0.88 16	0.76 83	0.66 89	0.94 55	0.80 139	1.07 77	1.08 17	0.50 93	0.54 91	0.91 130	1.03 144	1.67 121	1.14 158

HGLStereo	0.89 43	0.66 48	0.79 121	0.52 107	0.71 153	0.57 123	0.50 142	0.67 61	0.51 110	1.67 206	0.96 160	0.66 65	0.57 111	0.54 156	1.73 27	1.28 63	0.85 112	0.78 126	1.10 67	0.68 107	1.07 77	2.08 53	0.51 99	0.68 140	0.75 95	0.79 99	1.59 117	0.81 102

G2L-Stereo	0.90 44	0.70 59	0.63 100	0.57 120	0.79 169	0.51 101	0.38 111	0.77 71	0.53 114	0.69 76	0.81 140	0.76 90	0.64 132	0.57 166	2.59 61	1.03 25	0.75 80	0.63 77	1.35 82	0.65 93	1.59 112	1.66 43	0.61 152	0.52 86	0.82 110	0.95 129	1.98 144	0.80 101

RAFT+CT+SA	0.90 44	0.97 179	0.42 55	0.45 90	0.29 39	0.39 66	0.21 51	1.63 210	0.35 60	0.73 87	0.32 38	0.91 125	0.69 146	0.41 92	1.58 18	1.43 78	0.59 46	0.60 65	2.18 123	0.50 44	0.90 59	5.09 103	0.35 41	0.43 67	0.55 48	0.43 52	1.56 107	0.49 48

UNet	0.90 44	0.77 93	0.77 118	0.61 130	0.61 127	0.61 140	0.57 155	0.90 105	0.60 135	1.20 169	0.68 110	0.77 94	0.58 115	0.67 199	1.80 29	1.20 51	0.83 110	0.73 112	1.14 71	0.83 153	0.90 59	1.35 31	0.65 169	0.77 159	0.70 83	0.79 99	2.48 195	0.95 128

dd	0.93 47	0.81 111	0.54 80	1.07 208	0.45 85	0.87 188	0.50 142	0.86 95	0.42 73	0.83 122	0.44 62	1.28 177	0.40 64	0.56 163	2.32 52	1.06 30	1.03 163	0.74 117	2.01 120	0.62 81	0.87 54	1.54 41	0.52 106	0.75 154	0.86 119	0.58 72	1.74 125	1.43 186

DSFCA	0.94 48	0.84 121	0.75 115	0.66 145	0.78 165	0.62 141	0.79 181	0.75 70	0.78 168	0.78 101	0.86 145	0.79 104	0.52 96	0.44 116	1.95 33	1.21 52	0.89 125	0.87 160	1.03 58	0.81 144	1.11 80	2.19 56	0.73 196	0.80 167	0.84 113	0.96 130	1.89 137	0.85 113

DMCA-RVC	0.94 48	0.74 77	0.78 120	0.62 132	0.78 165	0.58 127	1.11 210	0.77 71	1.39 223	1.36 184	0.68 110	0.88 118	0.57 111	0.58 169	2.43 56	1.16 43	0.91 128	0.78 126	0.99 56	0.78 133	0.94 68	1.41 35	0.55 118	0.72 151	0.62 71	0.64 77	1.82 131	0.91 123

IER	0.95 50	0.83 117	0.60 96	0.50 101	0.52 105	0.58 127	0.48 139	0.80 81	0.50 106	1.12 166	0.77 132	1.06 152	0.50 91	0.78 217	3.59 104	1.11 37	0.76 83	0.65 87	0.91 51	0.78 133	0.76 42	2.32 58	0.66 172	0.67 138	0.65 76	1.01 138	2.05 149	0.74 87

S2M2_XL	0.96 51	0.50 33	0.70 110	0.24 20	0.31 43	0.36 57	0.28 74	0.61 48	0.47 91	0.56 48	0.36 53	0.66 65	0.59 120	0.35 62	2.63 63	1.84 131	0.69 65	0.49 40	0.73 38	0.55 58	4.91 179	4.77 94	0.51 99	0.34 48	0.60 66	0.51 65	0.75 38	0.74 87
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HITNet	0.97 52	0.66 48	0.64 101	0.69 149	0.50 98	0.40 68	0.33 96	1.25 148	0.87 180	0.70 77	0.70 118	0.94 134	0.53 97	0.39 86	2.05 37	1.16 43	0.69 65	0.64 79	0.84 45	0.61 77	2.15 140	4.61 91	0.49 85	0.60 110	0.63 72	0.63 76	1.82 131	0.82 104
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
RASNet	1.02 53	0.75 80	0.95 157	0.64 141	0.64 142	0.67 156	0.45 128	0.98 115	0.62 140	1.21 173	0.64 105	0.76 90	0.74 157	0.43 109	1.59 20	1.52 93	0.78 96	0.68 93	1.06 62	0.70 112	1.24 93	4.37 88	0.47 75	0.84 176	0.80 106	0.83 106	2.17 157	1.08 150

DLCB_ROB	1.03 54	0.92 156	0.91 146	0.74 159	0.83 180	0.75 173	0.77 178	0.88 100	0.73 165	0.93 146	0.85 143	1.06 152	0.94 204	0.70 204	1.57 17	1.24 58	1.03 163	0.73 112	0.92 52	0.75 125	1.48 105	2.49 61	0.81 216	0.77 159	1.35 208	1.30 178	1.49 101	0.95 128

TESTraft	1.04 55	0.98 185	0.44 58	0.41 74	0.34 54	0.41 69	0.26 66	1.12 128	0.40 67	0.98 152	0.35 50	0.64 59	0.76 165	0.53 149	3.11 86	1.82 130	0.74 75	0.52 43	3.10 167	0.57 64	1.16 84	3.86 82	0.37 44	0.45 72	0.58 59	1.17 166	2.52 201	0.60 66

DISCO	1.04 55	0.98 185	0.62 98	0.57 120	0.62 135	0.84 185	0.83 185	0.77 71	0.82 172	1.98 221	0.89 154	0.68 69	0.70 147	0.45 124	1.98 34	1.35 71	1.00 156	0.81 136	1.83 111	0.81 144	1.00 71	2.90 70	0.62 157	0.65 133	0.74 93	0.84 108	2.03 148	0.85 113

STTStereo	1.06 57	0.95 175	0.90 143	0.79 173	0.77 163	0.70 163	1.10 207	0.86 95	1.48 232	1.26 178	0.78 136	1.13 164	0.78 173	0.94 234	2.76 66	1.16 43	0.76 83	0.73 112	1.10 67	0.66 98	1.18 86	1.53 40	0.62 157	0.58 103	0.78 101	1.22 171	1.76 127	1.40 184

coex_refinement	1.09 58	1.02 201	0.82 126	0.66 145	0.86 181	0.73 169	0.56 149	0.81 84	1.01 194	0.67 73	1.02 170	0.97 140	0.48 85	0.49 134	4.47 129	1.03 25	0.82 106	0.71 104	3.71 192	0.78 133	1.01 72	1.08 17	0.66 172	0.59 106	0.89 126	0.99 137	1.78 128	0.94 125

TestStereo1	1.09 58	0.99 189	0.41 51	0.38 60	0.37 65	0.41 69	0.27 69	1.02 119	0.40 67	0.80 115	0.34 47	0.61 54	0.74 157	0.53 149	2.97 79	1.78 126	0.74 75	0.54 50	3.12 168	0.57 64	1.44 98	5.38 109	0.37 44	0.43 67	0.59 64	1.04 147	2.53 203	0.60 66

SA-5K	1.09 58	0.99 189	0.41 51	0.38 60	0.37 65	0.41 69	0.27 69	1.02 119	0.40 67	0.80 115	0.34 47	0.61 54	0.74 157	0.53 149	2.97 79	1.78 126	0.74 75	0.54 50	3.12 168	0.57 64	1.44 98	5.38 109	0.37 44	0.43 67	0.59 64	1.04 147	2.53 203	0.60 66

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 58	0.93 162	0.85 133	0.74 159	0.81 174	0.66 153	1.22 220	1.07 123	2.23 267	1.99 222	0.76 128	0.97 140	0.63 129	0.94 234	2.41 55	1.05 29	0.74 75	0.72 109	1.32 80	0.70 112	0.90 59	1.40 32	0.59 144	0.61 112	0.74 93	1.58 207	1.48 100	1.26 175
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AIO-Stereo	1.11 62	0.33 15	0.22 18	0.35 51	0.16 14	0.20 16	0.11 15	0.18 1	0.14 6	0.15 3	0.20 20	0.22 1	0.16 14	0.17 11	5.08 135	1.09 36	0.46 18	0.40 24	1.20 72	0.50 44	0.43 10	16.33 260	0.20 19	0.17 14	0.35 12	0.24 9	0.64 25	0.19 2

psm_up	1.12 63	0.88 141	1.03 178	0.79 173	0.95 192	0.77 176	0.66 167	1.33 169	1.03 199	0.87 130	0.69 115	1.12 161	0.76 165	0.76 212	2.94 76	1.17 46	0.96 146	0.82 141	2.32 130	0.85 156	1.44 98	1.89 49	0.51 99	0.92 202	1.03 156	1.08 154	1.62 118	1.09 151

PDISCO_ROB	1.12 63	0.87 136	0.62 98	0.79 173	0.70 151	0.54 111	0.76 177	0.95 112	0.69 158	1.78 211	0.98 166	0.75 89	0.63 129	0.65 193	2.15 43	1.54 100	0.99 153	1.10 221	1.60 101	0.82 150	1.80 123	2.71 66	0.57 135	0.84 176	1.20 187	0.84 108	2.56 207	0.90 120

PS-NSSS	1.13 65	1.45 254	0.73 112	1.20 227	0.95 192	1.22 229	1.06 200	0.80 81	0.55 119	0.74 90	0.51 74	2.17 220	1.08 219	0.93 232	2.02 36	0.96 18	0.89 125	0.74 117	1.56 96	0.65 93	0.97 70	0.79 9	1.65 273	0.55 94	1.13 178	0.96 130	3.19 240	1.11 154

SA	1.14 66	0.95 175	0.46 61	0.55 114	0.54 114	0.50 99	0.25 63	1.59 205	0.47 91	0.72 82	0.40 58	0.73 82	0.59 120	0.62 180	2.09 38	2.12 147	0.82 106	0.82 141	3.31 181	0.67 105	1.46 101	4.78 95	0.36 42	0.69 142	0.78 101	1.11 157	2.64 215	0.72 86

LMCR-Stereo	1.14 66	0.84 121	0.91 146	0.55 114	0.63 139	0.66 153	0.34 99	1.12 128	0.64 147	0.82 120	0.77 132	0.94 134	0.49 88	0.44 116	3.22 92	1.57 107	1.06 171	0.76 123	2.19 125	1.43 215	1.90 132	4.46 89	0.53 112	0.81 170	0.87 121	0.86 115	1.11 70	0.94 125

AF-Net	1.15 68	0.85 127	1.00 169	0.77 165	0.93 188	1.00 206	2.29 246	1.51 193	1.06 201	0.57 52	0.96 160	1.40 187	0.64 132	0.75 210	2.20 46	1.08 32	0.85 112	0.62 71	1.83 111	0.79 137	0.90 59	2.97 71	0.66 172	0.65 133	0.98 146	0.89 119	1.58 112	1.24 173

Nwc_Net	1.15 68	0.85 127	1.00 169	0.77 165	0.93 188	1.00 206	2.29 246	1.51 193	1.06 201	0.57 52	0.96 160	1.40 187	0.64 132	0.75 210	2.20 46	1.08 32	0.85 112	0.62 71	1.83 111	0.79 137	0.90 59	2.97 71	0.66 172	0.65 133	0.98 146	0.89 119	1.58 112	1.24 173

RSM	1.16 70	0.30 13	0.23 24	0.32 41	0.15 11	0.21 17	0.10 13	0.18 1	0.16 13	0.14 2	0.27 29	0.23 2	0.20 27	0.15 7	0.70 3	0.64 2	0.43 11	0.38 19	0.36 4	0.42 26	0.50 15	23.43 308	0.23 21	0.17 14	0.40 22	0.25 12	0.61 20	0.24 9

CAS	1.16 70	0.81 111	0.47 64	0.51 104	0.49 95	0.38 62	0.31 81	0.56 41	0.45 86	1.20 169	0.90 156	0.64 59	0.97 212	0.32 49	3.11 86	2.22 152	0.98 150	0.85 154	1.21 73	0.64 86	3.95 163	5.48 121	0.47 75	0.31 42	0.85 118	0.92 126	1.21 77	1.15 161

GANet	1.17 72	0.80 110	0.81 125	0.71 152	0.71 153	1.18 221	0.64 163	0.83 89	0.47 91	0.61 59	6.20 273	2.19 221	0.44 81	0.65 193	0.94 7	0.81 13	0.87 119	0.79 128	0.65 30	0.46 35	0.56 24	6.49 141	0.53 112	0.57 99	0.65 76	0.47 56	0.85 49	0.70 83

Occ-G	1.18 73	0.59 41	0.31 32	0.34 47	0.31 43	0.26 32	0.12 21	0.38 27	0.19 27	0.16 4	0.36 53	0.34 17	0.25 37	0.16 8	7.20 154	1.86 132	0.48 24	0.45 31	1.09 65	0.42 26	0.93 67	13.28 229	0.29 33	0.21 23	0.38 16	0.26 16	0.97 59	0.31 27

MLG-Stereo_test3	1.20 74	0.48 30	0.28 30	0.29 32	0.38 67	0.25 30	0.12 21	0.34 23	0.20 29	1.11 165	0.34 47	0.54 42	0.19 23	0.32 49	2.92 75	2.26 155	0.53 33	0.54 50	1.56 96	0.53 53	0.81 49	15.80 254	0.18 15	0.26 34	0.43 28	0.32 28	0.91 53	0.44 38

CASnet	1.22 75	0.92 156	0.55 81	0.41 74	0.45 85	0.39 66	0.24 58	0.92 107	0.50 106	0.78 101	0.56 90	0.91 125	0.54 104	0.38 78	3.31 94	1.35 71	0.77 90	0.51 41	1.43 88	0.56 61	7.13 214	5.44 120	0.45 69	0.48 81	1.22 190	0.50 63	1.47 97	0.78 98
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	1.22 75	0.77 93	0.49 67	0.49 97	0.61 127	0.51 101	0.29 77	1.69 215	0.53 114	0.73 87	0.48 72	0.73 82	0.66 141	0.76 212	3.04 83	1.97 139	0.98 150	0.95 181	3.31 181	0.63 83	1.92 135	4.89 97	0.37 44	0.82 171	1.15 181	1.22 171	2.35 180	0.75 90

S2M2_L	1.24 77	0.87 136	1.18 210	0.48 95	0.38 67	0.44 79	0.28 74	0.60 47	0.56 122	1.85 216	0.35 50	0.64 59	0.40 64	0.44 116	2.57 58	2.15 148	0.74 75	0.60 65	1.11 69	0.59 72	4.37 169	6.33 139	0.49 85	0.37 51	0.68 81	1.22 171	3.07 234	0.79 99
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	1.26 78	0.86 132	0.39 47	0.42 79	0.32 47	0.32 44	0.19 46	0.71 64	0.32 54	0.70 77	0.31 36	0.64 59	0.56 109	0.43 109	4.05 116	2.29 157	0.65 59	0.70 103	1.04 60	0.51 47	1.88 131	13.45 230	0.46 73	0.24 32	0.57 54	0.37 40	1.14 73	0.54 54

iinet-f	1.26 78	1.10 214	0.69 108	0.94 193	0.47 88	0.72 167	0.58 156	0.79 78	0.50 106	2.11 232	1.35 194	0.83 111	0.64 132	0.38 78	3.97 115	1.88 133	0.79 98	0.68 93	3.04 164	1.08 186	1.61 114	3.40 73	0.68 179	0.75 154	1.14 179	0.64 77	2.22 170	0.90 120

SM2	1.28 80	0.60 42	0.27 29	0.33 44	0.35 58	0.22 22	0.19 46	0.45 35	0.30 49	0.50 44	0.31 36	0.59 49	0.24 35	0.29 41	15.92 204	1.47 87	0.49 27	0.34 10	0.60 28	0.50 44	0.58 26	5.97 133	0.40 54	0.27 36	0.61 69	0.51 65	0.80 46	1.34 180

APVNet	1.28 80	1.03 204	0.68 107	0.69 149	0.78 165	0.87 188	0.89 189	0.79 78	0.72 163	0.91 142	0.83 142	0.92 130	0.61 123	0.59 171	3.31 94	1.71 118	1.16 187	0.99 192	3.22 174	0.92 164	1.91 134	4.73 93	0.58 138	1.11 223	0.80 106	0.84 108	1.90 138	0.97 130

RSM++	1.29 82	0.33 15	0.25 26	0.36 55	0.20 21	0.24 26	0.11 15	0.22 4	0.17 18	0.16 4	0.28 31	0.27 4	0.20 27	0.17 11	0.89 6	0.71 5	0.43 11	0.39 23	0.52 18	0.46 35	0.53 20	25.80 313	0.31 35	0.18 18	0.55 48	0.26 16	0.57 17	0.29 25

RP	1.29 82	1.05 208	1.26 224	0.96 194	1.11 209	0.85 186	1.39 225	1.24 147	1.30 219	0.61 59	1.16 181	1.27 175	0.75 160	0.72 208	3.49 101	1.12 38	0.95 142	0.68 93	1.24 76	0.83 153	1.02 74	4.57 90	0.63 161	0.91 200	0.90 128	1.02 143	2.51 199	1.20 168

AACVNet	1.30 84	0.89 145	0.74 113	0.93 189	0.95 192	0.73 169	0.64 163	0.88 100	0.64 147	0.74 90	0.88 151	0.83 111	0.67 142	0.62 180	9.20 166	1.41 75	0.87 119	0.84 152	1.21 73	0.80 139	1.51 107	2.50 62	0.75 205	0.69 142	0.88 124	1.11 157	1.91 139	1.31 177

AMNet	1.31 85	1.12 216	1.05 181	1.14 217	1.12 211	1.27 235	1.07 203	1.35 172	1.13 208	1.10 164	1.11 178	1.55 200	1.26 227	1.20 257	1.75 28	1.59 109	1.37 210	1.23 242	1.37 85	1.22 198	1.40 97	1.40 32	1.25 258	1.26 235	1.26 192	1.70 216	1.54 105	1.65 199

YMNet	1.32 86	0.78 101	0.42 55	0.50 101	0.61 127	0.58 127	1.39 225	0.77 71	0.56 122	1.23 177	0.35 50	0.68 69	2.19 245	0.56 163	15.64 203	1.49 90	0.82 106	0.66 89	0.77 42	0.41 24	0.62 33	1.30 28	0.23 21	0.39 53	0.75 95	0.48 57	0.81 48	0.65 77

AIO-test1	1.32 86	0.19 2	0.16 8	0.12 6	0.14 7	0.18 11	0.15 33	0.33 19	0.17 18	0.26 18	0.26 28	0.35 18	0.15 9	0.18 15	10.09 174	3.61 203	0.36 2	0.31 7	0.44 12	0.36 15	0.35 2	16.14 256	0.14 6	0.15 9	0.23 2	0.23 7	0.33 2	0.17 1

ARAFT	1.32 86	0.72 68	0.50 69	0.35 51	0.34 54	0.44 79	0.24 58	0.65 57	0.35 60	2.25 236	0.56 90	0.60 50	0.30 44	0.43 109	2.15 43	1.46 83	0.75 80	0.75 121	2.78 157	0.58 68	2.25 144	12.47 219	0.45 69	0.39 53	0.94 138	0.40 43	1.98 144	0.57 57

iResNet_ROB	1.32 86	0.86 132	0.86 136	0.65 142	0.60 125	0.69 160	0.66 167	2.64 279	0.58 129	1.71 208	0.75 127	0.97 140	0.82 184	0.49 134	5.86 144	1.53 95	0.93 136	0.86 156	2.96 161	0.68 107	2.22 141	1.21 24	0.62 157	0.95 207	0.86 119	0.98 135	2.65 217	1.02 143

PA-Net	1.33 90	0.99 189	1.18 210	0.77 165	1.35 230	0.69 160	0.90 190	0.82 88	1.17 213	0.82 120	1.28 189	0.78 101	0.79 175	0.93 232	4.45 128	1.31 67	0.72 71	0.80 133	1.06 62	0.89 159	1.19 87	4.70 92	0.68 179	0.85 183	1.01 152	2.17 249	1.45 95	2.09 217
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.35 91	1.22 225	1.01 173	1.18 221	1.10 208	1.02 209	0.81 182	1.25 148	1.15 211	1.30 181	0.77 132	2.55 240	0.96 208	0.63 184	2.28 50	1.23 55	1.09 175	0.99 192	2.42 135	0.90 162	2.22 141	1.72 44	0.79 213	1.12 224	1.31 199	1.27 175	2.62 212	1.48 188
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
IPLGR_C	1.36 92	0.72 68	0.89 140	0.59 125	0.54 114	0.54 111	0.34 99	0.81 84	0.58 129	0.76 96	0.69 115	1.05 151	0.53 97	0.64 188	2.77 67	1.41 75	0.92 131	0.69 101	3.26 177	0.64 86	1.68 118	10.52 180	0.58 138	0.83 174	1.01 152	0.65 86	2.40 189	0.61 69

ACRE	1.36 92	0.71 62	0.88 138	0.61 130	0.53 108	0.55 116	0.35 107	0.81 84	0.58 129	0.76 96	0.69 115	1.06 152	0.53 97	0.64 188	2.80 72	1.39 74	0.92 131	0.68 93	3.26 177	0.64 86	1.68 118	10.53 181	0.58 138	0.83 174	1.03 156	0.64 77	2.40 189	0.62 72

CIPLG	1.37 94	0.71 62	0.91 146	0.59 125	0.53 108	0.54 111	0.36 109	0.81 84	0.59 134	0.76 96	0.68 110	1.04 148	0.53 97	0.64 188	3.08 84	1.45 82	0.93 136	0.67 91	3.23 175	0.64 86	1.66 115	10.56 182	0.58 138	0.84 176	1.03 156	0.66 87	2.36 182	0.61 69

NCC-stereo	1.37 94	1.25 230	1.13 196	1.00 199	1.08 202	0.98 203	1.87 236	1.76 221	1.58 240	0.60 56	1.33 191	1.22 169	1.08 219	0.78 217	3.16 90	1.19 49	0.95 142	1.00 196	1.64 102	1.00 178	1.20 89	3.65 75	0.84 225	0.84 176	1.28 195	1.57 205	1.44 91	1.60 195

Abc-Net	1.37 94	1.25 230	1.13 196	1.00 199	1.08 202	0.98 203	1.87 236	1.76 221	1.58 240	0.60 56	1.33 191	1.22 169	1.08 219	0.78 217	3.16 90	1.19 49	0.95 142	1.00 196	1.64 102	1.00 178	1.20 89	3.65 75	0.84 225	0.84 176	1.28 195	1.57 205	1.44 91	1.60 195
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	1.38 97	0.94 170	0.55 81	0.60 127	0.48 90	0.59 135	0.38 111	2.05 251	0.53 114	1.67 206	0.52 76	0.83 111	0.81 180	0.49 134	3.50 102	1.90 134	0.92 131	0.86 156	4.99 212	0.61 77	3.19 154	5.05 102	0.47 75	0.64 127	1.04 160	1.06 150	1.58 112	0.99 139

GLC_STEREO	1.38 97	0.90 148	0.91 146	0.58 123	0.62 135	0.49 94	0.43 122	1.68 214	0.48 96	0.77 100	0.68 110	0.81 109	0.62 128	0.61 175	9.99 173	1.91 135	0.92 131	0.60 65	1.71 109	0.71 117	2.58 149	3.85 81	0.48 80	0.57 99	0.69 82	0.56 69	2.36 182	0.87 118

111111	1.39 99	0.38 19	0.20 13	0.25 23	0.29 39	0.22 22	0.09 10	0.19 3	0.16 13	0.10 1	0.18 14	0.28 5	0.17 18	0.21 24	11.32 184	2.07 146	0.47 20	0.29 6	0.84 45	0.40 20	0.57 25	17.45 280	0.24 23	0.12 3	0.26 3	0.24 9	0.42 7	0.19 2

UDGNet	1.40 100	1.04 205	0.83 128	1.64 252	1.39 232	1.70 253	1.25 222	1.21 143	0.81 171	0.63 64	0.87 148	0.92 130	0.42 72	1.61 271	2.12 41	1.25 59	0.87 119	0.89 168	2.45 137	0.92 164	1.95 137	5.71 124	1.28 260	0.54 91	1.21 188	1.10 156	2.15 154	1.02 143

SACVNet	1.42 101	0.96 178	1.03 178	0.93 189	1.15 213	0.95 199	0.99 196	1.50 190	0.82 172	1.21 173	0.74 125	0.99 145	0.73 155	0.70 204	3.38 99	1.50 91	1.24 196	0.85 154	2.24 127	0.96 171	2.50 148	5.99 135	0.69 186	0.90 197	1.04 160	1.06 150	2.02 147	1.29 176

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 102	0.64 45	0.58 88	0.44 88	0.42 80	0.38 62	0.27 69	1.25 148	0.49 102	0.85 126	0.62 101	0.76 90	0.54 104	0.35 62	12.82 190	1.55 103	0.72 71	0.71 104	2.02 122	0.58 68	1.72 120	6.96 148	0.42 58	0.39 53	0.82 110	1.19 167	0.71 33	0.77 95

trnet	1.46 103	0.91 151	0.99 166	0.53 109	0.44 83	0.49 94	0.25 63	1.41 180	0.67 153	0.88 137	1.00 168	0.97 140	0.76 165	0.44 116	7.79 158	3.28 189	0.95 142	0.64 79	2.41 132	0.64 86	3.97 165	3.96 83	0.58 138	0.63 125	1.03 156	1.01 138	1.73 124	0.99 139

sAnonymous2	1.46 103	0.77 93	0.55 81	0.43 80	0.48 90	0.71 164	0.42 118	1.28 155	0.99 191	0.65 69	0.88 151	1.13 164	0.96 208	0.36 66	2.58 59	2.36 163	1.11 177	1.05 211	3.69 190	0.96 171	4.96 180	7.11 149	0.64 165	0.61 112	0.84 113	1.39 185	1.25 79	1.23 171

CroCo_RVC	1.46 103	0.77 93	0.55 81	0.43 80	0.48 90	0.71 164	0.42 118	1.28 155	0.99 191	0.65 69	0.88 151	1.13 164	0.96 208	0.36 66	2.58 59	2.36 163	1.11 177	1.05 211	3.69 190	0.96 171	4.96 180	7.11 149	0.64 165	0.61 112	0.84 113	1.39 185	1.25 79	1.23 171

CES	1.47 106	0.78 101	0.61 97	0.46 93	0.57 122	0.52 107	0.23 54	1.50 190	0.68 155	0.78 101	0.86 145	0.86 117	0.90 197	0.39 86	7.38 157	3.09 181	1.24 196	1.04 206	1.48 90	1.19 194	4.63 176	5.40 117	0.67 176	0.45 72	0.87 121	0.82 103	1.16 74	1.15 161

HSM	1.47 106	0.76 89	1.02 176	0.81 177	0.80 172	0.56 118	0.56 149	1.86 231	0.60 135	0.76 96	0.85 143	0.90 123	0.68 143	0.60 174	11.58 186	1.15 41	0.96 146	0.74 117	2.61 141	0.74 121	2.26 145	2.51 63	0.60 149	0.87 185	0.95 142	0.98 135	2.08 151	1.02 143

DN-CSS_ROB	1.49 108	0.84 121	1.08 188	0.88 187	0.88 182	0.50 99	0.39 114	2.00 244	0.63 143	1.55 195	1.79 208	1.00 146	0.81 180	0.41 92	3.48 100	1.46 83	1.12 181	0.95 181	5.28 217	0.75 125	4.20 166	3.69 77	0.56 125	1.01 213	0.80 106	0.82 103	2.06 150	1.31 177

stereogan	1.50 109	1.32 239	1.15 202	1.13 214	1.31 226	1.13 219	1.02 199	1.26 151	1.04 200	1.20 169	1.09 176	1.65 205	0.90 197	0.67 199	2.78 70	1.43 78	1.01 160	0.81 136	1.83 111	0.99 177	1.36 96	8.05 157	0.73 196	0.92 202	0.91 130	1.08 154	2.36 182	1.37 181

MGS-Stereo	1.51 110	0.99 189	0.53 78	0.41 74	0.35 58	0.41 69	0.36 109	0.66 60	0.28 44	0.53 46	0.47 66	0.52 39	0.39 62	0.43 109	23.18 225	1.01 23	0.77 90	0.79 128	1.05 61	0.67 105	1.17 85	1.46 39	0.47 75	0.69 142	0.77 97	0.48 57	1.29 82	0.77 95

LoS_RVC	1.52 111	1.26 232	0.96 159	0.32 41	0.52 105	0.38 62	0.34 99	0.73 67	0.57 126	2.10 230	0.76 128	0.73 82	0.72 152	0.35 62	4.43 126	3.80 206	0.91 128	2.29 290	3.41 185	0.70 112	4.52 172	6.76 143	0.56 125	0.44 70	0.84 113	0.85 113	0.93 55	0.98 134

tt_ll	1.52 111	1.26 232	0.96 159	0.32 41	0.52 105	0.38 62	0.34 99	0.73 67	0.57 126	2.10 230	0.76 128	0.73 82	0.72 152	0.35 62	4.43 126	3.80 206	0.91 128	2.29 290	3.41 185	0.70 112	4.52 172	6.76 143	0.56 125	0.44 70	0.84 113	0.85 113	0.93 55	0.98 134

TANstereo	1.55 113	1.06 211	0.94 155	0.68 147	0.76 159	0.90 193	0.33 96	0.86 95	0.64 147	0.70 77	1.05 173	0.60 50	0.61 123	1.01 241	2.77 67	2.92 178	1.00 156	1.15 228	1.49 91	1.30 207	5.05 186	5.77 127	1.42 263	0.59 106	0.57 54	0.90 121	5.94 282	0.75 90

XX-TBD	1.55 113	1.06 211	0.94 155	0.68 147	0.76 159	0.90 193	0.33 96	0.86 95	0.64 147	0.70 77	1.05 173	0.60 50	0.61 123	1.01 241	2.77 67	2.92 178	1.00 156	1.15 228	1.49 91	1.30 207	5.05 186	5.77 127	1.42 263	0.59 106	0.57 54	0.90 121	5.94 282	0.75 90

MM-Stereo_test2	1.56 115	0.78 101	0.24 25	0.30 37	0.21 24	0.18 11	0.11 15	0.33 19	0.16 13	0.36 31	0.18 14	0.40 26	0.16 14	0.18 15	5.36 140	11.21 276	0.46 18	0.40 24	0.42 10	0.53 53	0.50 15	17.82 281	0.28 31	0.18 18	0.39 18	0.25 12	0.56 16	0.25 15

RGC	1.56 115	1.33 241	1.98 268	1.18 221	1.24 219	1.20 226	1.06 200	1.20 141	1.09 204	0.91 142	1.67 203	1.23 171	1.26 227	0.92 231	4.08 119	1.27 61	1.06 171	0.86 156	1.92 115	1.10 188	1.72 120	5.40 117	0.79 213	1.03 215	1.17 183	1.52 201	2.20 160	1.83 204

LL-Strereo2	1.57 117	0.66 48	0.65 102	0.40 72	0.35 58	0.32 44	0.23 54	1.48 186	0.42 73	0.68 75	0.57 93	0.63 57	0.32 49	0.67 199	2.65 64	7.88 265	0.65 59	0.55 56	1.37 85	0.70 112	1.80 123	15.65 252	0.50 93	0.40 59	0.65 76	0.62 74	1.06 65	0.56 55

CREStereo	1.57 117	0.92 156	0.99 166	0.53 109	0.43 82	0.49 94	0.26 66	1.44 184	0.71 162	0.87 130	1.01 169	0.95 137	0.76 165	0.44 116	7.17 152	4.29 215	0.93 136	0.59 63	2.41 132	0.65 93	5.45 189	5.19 105	0.61 152	0.63 125	1.02 155	1.01 138	1.74 125	0.98 134
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
raft+_RVC	1.58 119	0.74 77	0.75 115	0.41 74	0.35 58	0.52 107	0.32 92	1.47 185	0.45 86	0.63 64	0.61 99	0.69 72	0.39 62	0.30 46	4.83 132	4.95 226	0.76 83	0.56 60	1.64 102	0.60 76	0.96 69	16.85 270	0.50 93	0.45 72	0.78 101	0.62 74	0.88 50	0.68 82

GIP-stereo	1.59 120	0.56 37	0.35 40	0.29 32	0.24 28	0.21 17	0.11 15	0.24 9	0.17 18	0.31 24	0.19 18	0.38 22	0.19 23	0.27 38	11.70 189	7.84 264	0.48 24	0.41 27	0.44 12	0.51 47	0.58 26	15.22 247	0.17 10	0.21 23	0.45 29	0.30 24	0.78 42	0.24 9

PMTNet	1.59 120	0.94 170	1.06 182	0.49 97	0.51 102	0.49 94	0.32 92	0.83 89	0.72 163	0.83 122	0.63 103	0.89 122	0.50 91	0.42 102	7.10 151	4.35 218	0.96 146	0.57 61	2.41 132	0.58 68	5.99 198	6.00 136	0.61 152	0.41 62	1.97 263	1.03 144	1.16 74	1.19 166

ICVP	1.60 122	0.75 80	1.11 194	0.77 165	0.78 165	0.87 188	0.64 163	1.10 126	0.85 176	1.37 187	1.11 178	0.95 137	1.12 223	0.57 166	3.12 88	2.05 145	1.33 205	1.00 196	1.56 96	1.07 184	3.91 162	10.82 186	0.69 186	0.87 185	0.95 142	1.21 169	1.52 103	1.14 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS	1.62 123	0.79 105	0.65 102	0.53 109	0.57 122	0.67 156	0.39 114	2.55 276	0.90 182	1.22 176	0.98 166	0.98 144	0.87 194	0.44 116	4.09 120	3.52 197	1.45 213	0.94 180	2.24 127	0.75 125	6.08 200	7.76 154	0.68 179	0.64 127	1.18 186	0.97 133	1.10 69	0.87 118
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GES	1.63 124	0.75 80	0.83 128	0.79 173	0.73 156	0.82 183	0.67 169	1.36 175	0.95 188	1.65 204	0.95 159	0.78 101	0.65 136	0.66 195	6.17 147	1.65 113	1.02 161	0.91 175	5.50 221	1.23 201	4.23 167	5.40 117	0.67 176	0.96 209	0.81 109	0.83 106	1.52 103	1.65 199

iResNetv2_ROB	1.65 125	0.91 151	0.76 117	1.13 214	0.66 146	0.73 169	0.56 149	2.62 277	0.67 153	1.76 210	0.87 148	1.36 184	0.77 172	0.42 102	5.48 141	1.34 70	1.04 166	0.74 117	4.59 206	0.89 159	7.80 228	2.09 54	0.62 157	0.93 204	0.89 126	0.86 115	3.12 239	0.90 120

NCCL2	1.66 126	1.30 237	1.16 204	1.12 212	1.48 238	0.80 180	1.13 213	1.07 123	1.15 211	1.84 214	1.26 187	1.12 161	0.84 187	0.83 224	4.07 118	1.52 93	1.22 193	0.89 168	1.35 82	0.93 168	2.49 147	5.97 133	1.47 268	1.14 226	1.49 230	1.40 189	3.78 263	1.89 209

LG-G_1	1.68 127	0.70 59	0.33 35	0.37 58	0.40 71	0.33 47	0.16 36	0.41 30	0.21 32	0.29 22	0.33 44	0.50 36	0.35 53	0.34 58	3.35 97	2.37 165	0.54 36	0.62 71	0.86 47	0.75 125	0.92 65	28.93 325	0.17 10	0.23 28	0.51 39	0.41 47	0.62 21	0.48 45

LG-G	1.68 127	0.70 59	0.33 35	0.37 58	0.40 71	0.33 47	0.16 36	0.41 30	0.21 32	0.29 22	0.33 44	0.50 36	0.35 53	0.34 58	3.35 97	2.37 165	0.54 36	0.62 71	0.86 47	0.75 125	0.92 65	28.93 325	0.17 10	0.23 28	0.51 39	0.41 47	0.62 21	0.48 45

rafts_anoy	1.69 129	0.82 116	0.95 157	0.45 90	0.51 102	0.54 111	0.46 132	1.57 204	0.51 110	0.61 59	0.70 118	0.71 77	0.49 88	0.36 66	8.16 159	6.28 252	0.82 106	0.79 128	2.48 138	0.65 93	1.66 115	11.09 196	0.54 117	0.54 91	1.00 151	0.90 121	0.96 57	0.99 139

MIM_Stereo	1.71 130	0.77 93	0.56 85	0.43 80	0.38 67	0.47 83	0.23 54	1.50 190	0.32 54	0.56 48	0.46 64	0.65 64	0.28 41	0.39 86	6.21 149	11.24 277	0.65 59	0.82 141	3.32 183	0.89 159	1.35 95	10.19 176	0.38 48	0.51 85	0.55 48	0.42 51	1.96 142	0.58 59

CFNet_pseudo	1.71 130	0.79 105	0.89 140	0.83 180	0.79 169	0.71 164	0.43 122	0.93 109	0.53 114	0.94 149	0.81 140	0.94 134	0.88 196	0.82 223	15.18 200	1.47 87	0.79 98	0.73 112	7.38 262	0.78 133	1.08 79	2.74 67	0.74 202	0.70 146	0.91 130	0.91 124	1.47 97	1.13 156

SGD-Stereo	1.72 132	0.50 33	0.38 45	0.28 28	0.30 41	0.30 42	0.17 41	0.57 44	0.29 47	0.44 38	0.22 22	0.69 72	0.40 64	0.25 34	30.93 237	1.66 115	0.76 83	0.53 47	0.71 36	0.52 51	1.51 107	1.73 45	0.43 60	0.33 46	0.51 39	0.46 55	0.89 51	0.63 74

IGEV-Stereo+	1.72 132	1.04 205	0.26 28	0.48 95	0.32 47	0.29 38	0.13 26	0.50 38	0.27 39	0.78 101	7.60 301	0.57 47	0.26 39	0.31 47	3.09 85	3.57 200	0.61 54	0.62 71	1.55 93	0.54 56	1.01 72	20.06 296	0.57 135	0.21 23	0.46 31	0.31 25	0.58 18	0.40 35

CC-Net-ROB	1.72 132	1.82 269	1.21 215	1.92 259	1.84 259	2.43 271	1.64 231	0.93 109	0.96 189	1.27 179	0.68 110	5.86 283	2.76 252	1.47 267	2.26 49	0.95 17	1.46 216	1.26 249	2.79 158	0.96 171	1.12 82	1.41 35	3.28 290	0.73 152	1.31 199	1.15 165	1.47 97	1.57 191

dad	1.73 135	0.98 185	0.82 126	2.17 269	1.18 216	1.11 217	4.08 270	1.66 213	0.63 143	1.21 173	0.54 85	1.12 161	2.00 242	0.63 184	3.74 106	1.25 59	1.14 184	0.82 141	2.70 153	0.80 139	1.47 104	2.54 64	0.73 196	1.01 213	2.41 273	0.71 92	5.51 278	3.77 256

raftrobust	1.74 136	0.68 53	1.00 169	0.55 114	0.51 102	0.45 82	0.34 99	1.54 195	0.48 96	0.94 149	0.72 121	0.88 118	0.53 97	0.41 92	7.35 156	5.79 242	0.73 73	0.71 104	4.77 209	0.68 107	2.01 138	10.90 187	0.65 169	0.50 83	1.06 163	0.86 115	1.05 63	0.84 112

XPNet_ROB	1.76 137	1.58 260	1.17 208	0.93 189	1.17 215	1.05 212	0.98 195	0.97 113	1.17 213	1.07 162	1.79 208	4.38 270	0.73 155	0.80 221	2.59 61	1.58 108	1.78 235	0.97 187	1.45 89	1.06 183	2.58 149	8.45 162	0.94 242	0.88 192	0.99 148	1.31 179	3.33 246	1.71 201

BEATNet_4x	1.77 138	0.78 101	0.79 121	0.76 162	0.70 151	0.51 101	0.49 141	1.23 145	1.31 220	0.84 125	0.76 128	1.06 152	0.76 165	0.67 199	8.95 165	2.41 167	1.91 238	1.42 257	1.30 79	0.88 158	4.99 184	9.14 166	0.51 99	1.03 215	0.77 97	0.82 103	1.85 133	1.10 152

RALAANet	1.79 139	0.71 62	0.88 138	0.54 112	0.55 118	0.63 148	0.43 122	1.30 159	0.52 113	0.93 146	0.65 107	0.74 88	0.60 122	0.33 55	8.49 163	1.53 95	0.78 96	0.91 175	2.18 123	1.09 187	3.35 157	15.13 246	0.55 118	0.79 166	0.92 136	1.03 144	2.08 151	0.77 95

CREStereo++_RVC	1.81 140	0.91 151	1.09 190	0.52 107	0.61 127	0.41 69	0.29 77	1.37 177	0.56 122	0.83 122	0.63 103	0.77 94	0.86 191	0.40 90	2.94 76	3.08 180	0.98 150	0.63 77	2.71 154	0.56 61	4.98 183	6.57 142	0.59 144	0.53 90	1.06 163	1.06 150	12.85 310	0.97 130
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
MyStereo04	1.85 141	0.92 156	1.06 182	0.81 177	0.90 184	0.59 135	0.43 122	1.56 201	0.99 191	2.30 238	0.87 148	1.46 191	0.57 111	0.41 92	3.53 103	2.81 176	0.93 136	1.01 200	5.44 220	2.73 266	4.96 180	6.15 138	1.83 277	0.96 209	1.39 215	1.73 217	2.57 209	0.94 125

AE-Stereo	1.87 142	0.86 132	1.31 229	0.82 179	0.55 118	0.58 127	0.78 179	0.83 89	0.49 102	0.79 111	0.54 85	1.31 181	0.72 152	0.52 146	2.79 71	4.03 211	1.04 166	0.97 187	3.06 166	1.16 191	4.60 175	15.60 250	0.55 118	1.04 218	1.33 204	1.34 181	1.95 141	0.86 115

RALCasStereoNet	1.87 142	0.84 121	1.02 176	0.54 112	0.55 118	0.62 141	0.48 139	1.48 186	0.46 90	1.01 156	0.74 125	0.92 130	0.50 91	0.36 66	6.19 148	11.19 275	0.81 101	0.76 123	1.55 93	0.68 107	1.46 101	13.06 226	0.52 106	0.66 136	0.94 138	1.13 163	0.96 57	1.14 158

GEStereo_RVC	1.88 144	0.97 179	1.01 173	1.01 203	0.88 182	1.12 218	1.07 203	1.65 212	0.82 172	0.90 140	0.78 136	1.38 185	0.79 175	0.64 188	2.40 54	2.33 160	1.22 193	1.22 241	4.10 200	1.26 204	5.16 188	12.04 213	0.73 196	1.21 230	0.95 142	0.97 133	2.49 197	1.64 198

DeepPruner_ROB	1.89 145	0.77 93	0.97 162	0.86 185	0.91 186	0.80 180	5.39 277	1.26 151	0.91 184	1.47 192	1.61 202	0.92 130	0.82 184	0.56 163	4.41 124	1.54 100	1.07 173	1.06 214	2.72 156	0.80 139	7.63 222	7.36 152	0.87 235	0.77 159	0.91 130	1.47 195	2.20 160	0.99 139

sCroCo_RVC	1.92 146	0.68 53	0.57 86	0.38 60	0.50 98	0.76 175	0.43 122	0.94 111	1.56 239	1.51 193	0.77 132	1.06 152	0.96 208	0.50 142	3.03 81	5.07 229	1.25 198	1.23 242	2.55 139	1.40 212	7.89 231	12.35 217	0.45 69	0.64 127	0.94 138	1.12 160	2.34 178	1.04 146

IGEV-Stereo++	1.94 147	0.41 23	0.22 18	0.22 18	0.25 30	0.21 17	0.09 10	0.25 10	0.17 18	0.20 10	0.36 53	0.29 9	0.21 31	0.19 18	16.62 207	1.60 110	0.45 16	0.38 19	0.87 50	0.49 43	0.58 26	25.92 317	0.25 25	0.16 12	0.31 9	0.27 20	1.12 71	0.27 20

MoCha-V2	1.94 147	0.31 14	0.25 26	0.21 16	0.17 17	0.17 10	0.15 33	0.23 7	0.11 1	0.27 20	0.32 38	0.33 14	0.16 14	0.22 28	16.77 209	2.58 170	0.41 8	0.40 24	0.35 2	0.92 164	0.61 30	25.91 316	0.16 8	0.19 20	0.38 16	0.26 16	0.36 3	0.19 2

GMOStereo	1.98 149	0.75 80	0.52 73	0.62 132	0.53 108	0.47 83	0.47 135	1.54 195	0.48 96	0.87 130	0.47 66	0.77 94	0.58 115	0.38 78	10.16 175	5.49 236	0.81 101	0.88 164	3.13 170	0.81 144	1.81 126	16.83 266	0.49 85	0.56 95	1.11 172	0.74 94	1.57 108	0.58 59

error version	1.98 149	0.75 80	0.52 73	0.62 132	0.53 108	0.47 83	0.47 135	1.54 195	0.48 96	0.87 130	0.47 66	0.77 94	0.58 115	0.38 78	10.16 175	5.49 236	0.81 101	0.88 164	3.13 170	0.81 144	1.81 126	16.83 266	0.49 85	0.56 95	1.11 172	0.74 94	1.57 108	0.58 59

test-v	1.98 149	0.75 80	0.52 73	0.62 132	0.53 108	0.47 83	0.47 135	1.54 195	0.48 96	0.87 130	0.47 66	0.77 94	0.58 115	0.38 78	10.16 175	5.49 236	0.81 101	0.88 164	3.13 170	0.81 144	1.81 126	16.83 266	0.49 85	0.56 95	1.11 172	0.74 94	1.57 108	0.58 59

test-2	1.98 149	0.75 80	0.52 73	0.62 132	0.53 108	0.47 83	0.47 135	1.54 195	0.48 96	0.87 130	0.47 66	0.77 94	0.58 115	0.38 78	10.16 175	5.49 236	0.81 101	0.88 164	3.13 170	0.81 144	1.81 126	16.83 266	0.49 85	0.56 95	1.11 172	0.74 94	1.57 108	0.58 59

RAFT + AFF	2.00 153	0.49 32	0.46 61	0.41 74	0.20 21	0.43 77	0.21 51	0.65 57	0.24 35	0.56 48	0.27 29	0.78 101	0.22 32	0.32 49	39.56 254	0.96 18	0.71 69	0.38 19	1.92 115	0.39 19	0.79 45	1.40 32	0.33 38	0.40 59	0.73 86	0.35 35	0.59 19	0.30 26

MLCV	2.04 154	0.89 145	0.99 166	1.37 237	1.31 226	1.02 209	1.01 197	2.14 253	0.80 169	2.00 223	4.28 247	1.74 209	1.62 235	0.48 130	3.03 81	2.01 142	1.33 205	0.96 184	6.76 250	1.13 189	6.05 199	5.71 124	0.68 179	1.73 250	1.32 203	1.39 185	2.32 175	1.07 148

4D-IteraStereo	2.05 155	0.63 44	1.16 204	0.49 97	0.44 83	0.41 69	0.26 66	1.43 182	0.38 65	0.75 92	0.55 89	0.79 104	0.42 72	0.46 126	9.38 169	11.47 281	0.71 69	0.68 93	2.81 159	0.64 86	3.95 163	11.85 210	0.52 106	0.58 103	0.71 84	0.84 108	2.34 178	0.63 74

test_4	2.06 156	0.75 80	0.84 131	0.43 80	0.36 62	0.36 57	0.27 69	0.78 76	0.34 58	0.75 92	0.53 84	0.91 125	0.35 53	0.41 92	13.80 194	13.16 291	0.68 64	0.72 109	1.64 102	0.61 77	1.21 92	11.03 193	0.48 80	0.52 86	0.66 80	0.71 92	2.72 219	0.61 69

GCAP-BAT	2.08 157	0.93 162	0.58 88	0.38 60	0.41 73	0.47 83	0.31 81	1.31 162	0.43 79	0.78 101	0.52 76	2.25 226	0.43 74	0.36 66	3.88 108	6.19 246	13.58 316	0.64 79	2.63 142	0.66 98	8.41 244	5.39 111	0.56 125	0.62 117	0.73 86	0.64 77	2.21 163	0.82 104

test_for_model	2.08 157	0.93 162	0.58 88	0.38 60	0.41 73	0.47 83	0.31 81	1.31 162	0.43 79	0.78 101	0.52 76	2.25 226	0.43 74	0.36 66	3.88 108	6.19 246	13.58 316	0.64 79	2.63 142	0.66 98	8.41 244	5.39 111	0.56 125	0.62 117	0.73 86	0.64 77	2.21 163	0.82 104

testlalala2	2.08 157	0.93 162	0.58 88	0.38 60	0.41 73	0.47 83	0.31 81	1.31 162	0.43 79	0.78 101	0.52 76	2.25 226	0.43 74	0.36 66	3.88 108	6.19 246	13.58 316	0.64 79	2.63 142	0.66 98	8.41 244	5.39 111	0.56 125	0.62 117	0.73 86	0.64 77	2.21 163	0.82 104

testlalala	2.08 157	0.93 162	0.58 88	0.38 60	0.41 73	0.47 83	0.31 81	1.31 162	0.43 79	0.78 101	0.52 76	2.25 226	0.43 74	0.36 66	3.88 108	6.19 246	13.58 316	0.64 79	2.63 142	0.66 98	8.41 244	5.39 111	0.56 125	0.62 117	0.73 86	0.64 77	2.21 163	0.82 104

testlalala_base	2.08 157	0.93 162	0.58 88	0.38 60	0.41 73	0.47 83	0.31 81	1.31 162	0.43 79	0.78 101	0.52 76	2.25 226	0.43 74	0.36 66	3.88 108	6.19 246	13.58 316	0.64 79	2.63 142	0.66 98	8.41 244	5.39 111	0.56 125	0.62 117	0.73 86	0.64 77	2.21 163	0.82 104

GCAP-Stereo	2.08 157	0.93 162	0.58 88	0.38 60	0.41 73	0.47 83	0.31 81	1.31 162	0.43 79	0.78 101	0.52 76	2.25 226	0.43 74	0.36 66	3.88 108	6.19 246	13.58 316	0.64 79	2.63 142	0.66 98	8.41 244	5.39 111	0.56 125	0.62 117	0.73 86	0.64 77	2.21 163	0.82 104

LALA_ROB	2.09 163	2.18 279	1.21 215	1.07 208	1.32 228	1.18 221	1.12 211	1.19 140	1.45 228	2.05 228	2.76 228	3.68 256	0.92 200	0.96 237	4.76 131	1.53 95	1.45 213	1.18 237	2.60 140	1.36 210	3.60 161	8.26 161	0.80 215	1.16 227	1.35 208	1.44 192	3.89 266	2.12 220

ETE_ROB	2.14 164	1.95 274	1.29 227	1.08 210	1.39 232	1.29 237	1.47 228	1.12 128	2.26 268	1.35 183	3.17 235	3.39 253	0.94 204	1.14 253	5.12 137	1.56 105	2.63 259	0.99 192	2.98 162	1.22 198	4.29 168	8.09 159	0.91 240	1.09 220	1.28 195	1.38 184	2.37 186	1.87 207

DEFOM-Stereo_RVC	2.17 165	0.75 80	0.52 73	0.39 69	0.34 54	0.26 32	0.16 36	0.68 62	0.30 49	0.72 82	0.42 61	0.77 94	0.35 53	0.33 55	17.96 217	9.49 269	0.66 63	0.57 61	1.74 110	0.54 56	1.66 115	16.17 257	0.53 112	0.41 62	0.65 76	0.49 60	0.98 60	0.65 77

DDUNet	2.19 166	2.74 286	2.17 272	2.93 281	2.67 281	3.05 279	2.77 256	1.17 135	1.11 206	1.60 198	1.37 198	2.26 233	1.70 236	2.81 284	2.35 53	1.30 65	2.80 264	2.43 303	2.64 148	2.90 270	1.94 136	4.91 98	2.77 287	1.00 212	1.10 169	0.94 127	2.50 198	1.10 152

castereo	2.25 167	0.88 141	1.01 173	0.46 93	0.48 90	0.34 49	0.29 77	0.77 71	0.49 102	0.80 115	0.65 107	1.04 148	0.48 85	0.43 109	15.61 202	5.51 240	1.04 166	0.79 128	2.67 149	0.65 93	7.84 229	12.66 222	0.61 152	0.61 112	1.26 192	1.24 174	1.06 65	1.20 168

CASS	2.25 167	1.02 201	1.23 218	1.34 235	1.04 199	0.89 191	5.14 274	1.41 180	1.02 198	1.29 180	2.38 226	1.25 173	0.84 187	0.53 149	3.59 104	2.58 170	3.60 270	1.09 219	3.45 187	1.24 202	7.99 233	9.49 168	0.68 179	0.88 192	1.59 240	1.27 175	2.51 199	1.41 185
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	2.26 169	0.88 141	1.00 169	0.72 155	0.82 177	0.64 149	1.20 217	1.09 125	0.94 186	0.99 154	0.96 160	1.71 208	0.79 175	1.00 240	25.20 229	1.54 100	1.23 195	1.59 265	1.55 93	1.07 184	1.59 112	6.84 146	0.60 149	1.24 232	0.88 124	1.96 238	1.44 91	1.54 190

castereo++	2.33 170	0.76 89	0.85 133	0.60 127	0.42 80	0.35 52	0.27 69	0.85 94	0.43 79	0.81 118	0.62 101	1.04 148	0.51 94	0.41 92	9.80 171	6.42 253	1.02 161	0.75 121	3.24 176	0.69 111	6.99 211	13.47 231	0.68 179	0.62 117	1.16 182	1.06 150	7.61 294	1.59 194

Anonymous3	2.34 171	0.87 136	0.96 159	0.57 120	1.20 218	0.90 193	0.70 172	2.43 271	1.12 207	1.04 158	0.97 164	2.57 241	1.18 226	0.58 169	4.83 132	8.57 267	1.53 222	1.46 260	5.31 218	1.61 227	6.76 206	10.34 178	0.73 196	0.71 149	1.11 172	1.40 189	2.31 173	1.33 179

s12784h	2.36 172	1.12 216	1.42 236	1.12 212	0.93 188	0.62 141	0.40 116	1.36 175	0.68 155	1.05 161	0.86 145	1.10 159	0.94 204	0.43 109	2.88 74	4.87 225	1.00 156	0.73 112	3.80 193	0.59 72	7.79 226	9.50 169	0.55 118	0.69 142	1.89 258	1.97 239	11.65 306	3.89 257

MSCF	2.43 173	0.42 26	0.22 18	0.34 47	0.19 19	0.24 26	0.14 30	0.30 13	0.20 29	0.66 71	0.13 11	0.28 5	0.18 22	0.14 4	19.60 222	17.27 314	0.43 11	0.36 14	0.37 6	0.40 20	0.51 18	20.43 299	0.24 23	0.30 39	0.39 18	0.88 118	0.73 35	0.25 15

GASTEREO	2.44 174	0.43 27	0.22 18	0.34 47	0.19 19	0.24 26	0.14 30	0.30 13	0.19 27	0.73 87	0.12 7	0.28 5	0.17 18	0.14 4	19.56 221	17.27 314	0.43 11	0.36 14	0.38 8	0.41 24	0.49 14	20.62 301	0.26 27	0.30 39	0.40 22	0.84 108	0.76 40	0.24 9

RYNet	2.44 174	0.41 23	0.36 43	0.30 37	0.32 47	0.41 69	0.25 63	0.61 48	0.56 122	0.33 26	0.36 53	0.41 29	0.26 39	0.27 38	52.15 316	0.73 8	0.48 24	1.00 196	0.57 24	0.31 10	0.54 23	0.42 2	0.40 54	0.34 48	0.58 59	1.58 207	1.32 85	0.49 48

NaN_ROB	2.45 176	1.12 216	1.08 188	0.97 195	1.86 262	0.90 193	1.61 230	1.33 169	10.69 319	1.00 155	1.27 188	2.58 242	0.94 204	1.20 257	17.00 211	1.43 78	1.03 163	0.90 173	1.56 96	1.21 197	1.90 132	3.45 74	0.81 216	1.12 224	1.54 237	2.00 242	2.39 188	3.23 248

anonymousdsp	2.48 177	0.38 19	0.39 47	0.28 28	0.32 47	0.29 38	0.15 33	0.56 41	0.27 39	0.43 36	18.77 320	0.54 42	0.20 27	0.32 49	13.20 192	1.48 89	0.58 43	0.54 50	0.70 35	0.61 77	0.78 44	23.15 307	0.43 60	0.39 53	0.49 34	0.29 22	1.16 74	0.33 28

ADLNet	2.55 178	0.99 189	0.77 118	0.63 137	0.76 159	0.65 151	0.53 147	1.11 127	0.61 138	0.58 54	0.72 121	1.70 207	0.61 123	0.88 227	46.09 281	1.06 30	0.75 80	0.68 93	0.86 47	0.75 125	0.79 45	1.96 51	0.55 118	0.58 103	0.96 145	0.96 130	1.63 119	0.76 94

GwcNet-ADL	2.59 179	1.24 228	1.55 245	1.27 230	1.36 231	0.98 203	0.84 186	1.49 188	0.86 177	3.20 267	6.66 279	2.00 217	1.04 216	0.79 220	3.85 107	4.95 226	1.68 231	0.89 168	5.11 214	2.44 260	6.48 203	11.06 195	0.92 241	1.18 228	1.31 199	1.92 234	2.15 154	2.69 234

CFNet_RVC	2.61 180	0.87 136	0.97 162	0.76 162	0.82 177	0.73 169	0.52 146	0.74 69	0.66 152	0.87 130	1.03 171	0.90 123	0.61 123	0.52 146	44.12 275	1.18 47	0.85 112	0.81 136	2.35 131	0.76 131	1.46 101	2.38 59	0.53 112	0.73 152	0.99 148	1.11 157	1.93 140	1.22 170

test-3	2.64 181	1.01 197	1.14 199	0.63 137	0.62 135	0.58 127	0.45 128	1.98 241	0.42 73	0.86 127	0.54 85	1.48 193	0.53 97	0.41 92	15.10 198	11.78 283	0.86 117	0.82 141	6.54 242	0.74 121	5.58 192	11.75 208	0.51 99	0.90 197	0.91 130	1.01 138	3.11 236	0.97 130

test_1	2.64 181	1.01 197	1.14 199	0.63 137	0.62 135	0.58 127	0.45 128	1.98 241	0.42 73	0.86 127	0.54 85	1.48 193	0.53 97	0.41 92	15.10 198	11.82 286	0.86 117	0.82 141	6.53 241	0.74 121	5.60 195	11.75 208	0.50 93	0.90 197	0.91 130	1.01 138	3.11 236	0.98 134

test_3	2.64 181	1.02 201	1.12 195	0.65 142	0.63 139	0.57 123	0.45 128	1.95 234	0.41 72	0.88 137	0.51 74	1.47 192	0.54 104	0.40 90	14.93 197	11.79 284	0.88 124	0.83 147	6.54 242	0.76 131	5.54 190	11.70 207	0.49 85	0.88 192	0.99 148	1.12 160	3.23 241	0.98 134

Any-RAFT	2.70 184	0.95 175	1.29 227	0.76 162	0.79 169	0.51 101	0.42 118	1.99 243	0.58 129	0.86 127	6.97 293	1.52 197	0.51 94	0.44 116	5.49 142	3.45 194	0.94 140	0.93 179	6.85 256	0.82 150	14.24 309	11.16 197	0.70 188	0.78 164	1.62 242	1.89 231	2.28 172	4.18 259

FADNet-RVC	2.70 184	0.72 68	0.93 153	0.78 169	1.09 207	0.60 138	2.77 256	0.92 107	0.62 140	1.01 156	0.73 124	1.50 195	0.65 136	0.62 180	38.99 251	1.71 118	0.92 131	0.91 175	2.27 129	1.57 224	2.69 151	4.17 85	0.53 112	0.80 167	1.47 227	1.12 160	1.45 95	1.38 182

UCFNet_RVC	2.81 186	1.27 234	0.90 143	0.89 188	0.94 191	0.78 179	0.62 160	0.78 76	0.68 155	0.91 142	0.80 138	1.29 178	1.02 214	0.50 142	42.02 269	1.15 41	0.85 112	0.83 147	6.67 246	0.85 156	1.51 107	2.89 69	1.15 252	0.75 154	1.10 169	1.14 164	1.58 112	2.10 219

PWCDC_ROB	2.81 186	0.72 68	0.69 108	0.63 137	0.95 192	0.69 160	0.70 172	1.04 122	1.58 240	0.64 66	1.84 210	0.91 125	3.56 267	0.77 216	39.21 252	2.17 150	1.31 203	0.99 192	1.59 100	1.01 180	3.34 156	5.82 130	0.72 191	0.87 185	0.77 97	0.94 127	1.13 72	1.19 166

cross-raft	2.82 188	0.91 151	1.18 210	0.75 161	0.90 184	0.66 153	0.46 132	2.03 249	0.61 138	0.95 151	1.42 200	1.08 158	0.76 165	0.53 149	8.24 162	5.88 243	1.09 175	0.80 133	6.99 259	2.68 265	12.15 279	17.17 275	0.72 191	0.78 164	1.60 241	1.91 232	1.66 120	2.34 227

FADNet	2.84 189	0.83 117	0.90 143	0.83 180	1.04 199	0.62 141	2.08 242	0.99 116	0.76 166	0.92 145	0.92 158	1.18 168	0.78 173	0.76 212	40.37 260	1.50 91	0.97 149	1.03 204	2.68 151	1.57 224	3.20 155	5.00 100	0.51 99	0.68 140	1.58 239	1.68 214	1.54 105	1.82 203

NVstereo2D	2.85 190	0.83 117	0.80 124	0.70 151	0.80 172	0.92 197	0.81 182	1.18 139	0.76 166	0.93 146	1.03 171	0.81 109	0.55 107	0.72 208	52.45 318	1.56 105	0.94 140	0.87 160	1.64 102	0.72 119	1.14 83	1.60 42	0.76 207	0.87 185	1.08 166	0.79 99	1.01 61	0.75 90

iResNet	2.85 190	0.97 179	0.97 162	1.43 243	1.80 257	1.47 245	1.12 211	1.81 226	1.13 208	2.59 249	4.97 258	1.93 213	2.37 247	0.49 134	10.52 181	7.03 258	1.43 212	1.23 242	6.83 255	1.98 247	10.31 265	4.92 99	0.64 165	2.13 271	1.14 179	1.54 203	2.80 222	1.38 182

PWC_ROB	2.85 190	1.23 226	1.47 242	0.98 196	1.11 209	1.27 235	1.99 240	1.27 154	1.94 259	1.81 212	3.58 242	2.35 236	3.05 260	1.01 241	14.14 196	4.27 214	2.10 249	1.91 282	3.81 194	1.66 229	5.64 196	8.18 160	0.85 229	2.03 265	1.36 211	1.46 193	3.11 236	3.25 249

AnonymousM	2.90 193	0.65 47	0.48 66	0.51 104	0.33 51	0.52 107	0.24 58	1.70 216	0.47 91	0.75 92	4.40 252	0.71 77	0.46 82	0.47 128	2.68 65	3.64 205	1.18 189	1.04 206	1.95 118	3.61 284	4.88 178	12.46 218	0.67 176	0.66 136	0.60 66	1.21 169	15.66 317	16.35 301

Reg-Stereo(zero)	2.93 194	0.81 111	1.58 247	0.71 152	1.46 236	0.57 123	0.70 172	3.61 296	0.69 158	3.55 275	6.85 287	1.53 198	0.84 187	1.60 269	4.30 121	5.29 232	3.30 268	0.83 147	6.52 239	1.87 240	5.58 192	14.63 242	0.72 191	0.70 146	1.08 166	1.51 196	4.73 274	3.62 253

HI	2.93 194	0.81 111	1.58 247	0.71 152	1.46 236	0.57 123	0.70 172	3.61 296	0.69 158	3.55 275	6.85 287	1.53 198	0.84 187	1.60 269	4.30 121	5.29 232	3.30 268	0.83 147	6.52 239	1.87 240	5.58 192	14.63 242	0.72 191	0.70 146	1.08 166	1.51 196	4.73 274	3.62 253

anonymousdsp2	2.94 196	0.84 121	0.87 137	0.43 80	0.45 85	0.58 127	0.34 99	1.16 134	0.38 65	0.66 71	21.85 321	0.70 76	0.41 69	0.59 171	13.83 195	3.60 202	0.76 83	0.71 104	2.22 126	1.35 209	1.52 110	21.23 302	0.43 60	0.62 117	0.79 104	0.50 63	1.85 133	0.65 77

MIPNet	2.96 197	0.92 156	0.91 146	0.50 101	0.67 149	0.56 118	0.61 159	1.33 169	0.54 118	2.05 228	0.97 164	0.83 111	0.81 180	0.49 134	40.68 262	1.72 120	1.31 203	0.97 187	3.26 177	1.24 202	1.50 106	9.35 167	0.59 144	1.03 215	1.35 208	1.98 240	2.90 227	0.81 102

LG-Stereo_Zeroshot	3.00 198	1.05 208	0.53 78	1.39 239	2.50 277	3.17 280	1.07 203	1.71 217	0.96 189	4.82 301	5.49 267	4.83 274	0.65 136	0.42 102	4.72 130	5.74 241	0.84 111	0.80 133	2.69 152	1.13 189	7.99 233	20.11 298	0.60 149	0.42 65	0.87 121	1.39 185	1.98 144	3.06 243

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 198	0.73 75	0.91 146	0.43 80	0.41 73	0.58 127	0.28 74	0.99 116	0.60 135	1.54 194	0.59 96	0.80 107	0.40 64	0.28 40	44.82 277	1.22 53	0.69 65	0.53 47	2.71 154	0.62 81	2.23 143	13.76 239	0.50 93	0.59 106	0.90 128	0.75 98	2.54 205	0.66 81

IPLG	3.07 200	0.76 89	0.72 111	0.43 80	0.54 114	0.56 118	0.53 147	1.62 207	0.36 64	0.62 63	0.58 95	0.79 104	0.68 143	0.49 134	50.96 307	1.74 124	1.12 181	0.97 187	3.52 188	0.64 86	1.11 80	6.45 140	0.52 106	0.82 171	0.92 136	1.91 232	2.86 224	0.71 85

DAS	3.10 201	1.00 195	1.10 192	1.19 224	1.08 202	1.08 215	1.21 218	1.75 219	1.79 254	3.25 268	5.47 264	2.72 245	3.29 264	0.55 159	5.31 138	7.12 259	2.42 257	1.23 242	6.24 234	1.85 238	12.96 289	10.93 188	0.78 210	1.97 260	1.37 213	1.75 218	2.60 210	1.57 191

SepStereo	3.10 201	1.00 195	1.10 192	1.19 224	1.08 202	1.08 215	1.21 218	1.75 219	1.79 254	3.25 268	5.47 264	2.72 245	3.29 264	0.55 159	5.31 138	7.12 259	2.42 257	1.23 242	6.24 234	1.85 238	12.96 289	10.93 188	0.78 210	1.97 260	1.37 213	1.75 218	2.60 210	1.57 191

GANet-ADL	3.14 203	0.92 156	1.31 229	1.05 207	1.05 201	1.24 232	0.92 192	1.20 141	1.01 194	3.66 281	6.58 278	1.07 157	0.81 180	0.49 134	11.53 185	4.97 228	1.73 232	0.91 175	6.57 244	2.05 251	8.13 236	18.07 287	0.71 189	0.95 207	1.11 172	1.99 241	2.91 228	1.84 205

DCVSM-stereo	3.15 204	0.94 170	1.56 246	1.37 237	1.08 202	1.54 247	1.01 197	3.02 285	1.32 221	3.44 272	6.18 272	6.76 290	2.79 255	0.90 230	5.98 145	4.29 215	1.47 217	1.10 221	7.68 264	3.59 282	6.97 210	8.61 164	1.23 254	2.64 290	1.46 223	2.00 242	3.57 254	2.42 229

AFF-stereo	3.18 205	0.71 62	0.65 102	0.31 40	0.33 51	0.55 116	0.23 54	0.87 99	0.42 73	1.36 184	0.46 64	0.67 67	0.35 53	0.26 36	46.76 285	1.18 47	0.62 57	0.86 156	2.87 160	0.45 32	4.82 177	15.89 255	0.44 65	0.47 78	0.82 110	0.68 90	2.38 187	0.56 55

pcwnet_v2	3.23 206	0.83 117	0.97 162	0.93 189	1.14 212	0.96 200	0.69 171	1.17 135	0.87 180	2.03 225	1.10 177	1.29 178	1.08 219	1.26 260	45.42 278	1.62 111	1.08 174	0.89 168	6.88 257	0.84 155	3.07 153	4.23 86	1.04 247	0.91 200	1.05 162	1.19 167	2.44 191	2.19 224

RTSC	3.28 207	0.98 185	1.45 240	0.78 169	0.96 196	1.01 208	2.41 250	1.17 135	1.33 222	2.40 244	2.02 221	1.27 175	1.03 215	1.14 253	40.84 265	3.19 184	1.99 241	1.31 253	4.15 201	1.44 216	3.49 159	5.65 122	0.68 179	1.18 228	1.17 183	1.04 147	2.44 191	2.09 217

GREAT-IGEV	3.32 208	0.37 18	0.22 18	0.15 10	0.12 3	0.16 5	0.09 10	0.31 17	9.28 315	0.33 26	0.18 14	0.44 33	0.19 23	0.21 24	18.63 219	22.84 324	0.49 27	0.32 8	0.45 15	0.59 72	0.50 15	31.41 327	0.25 25	0.30 39	0.30 6	0.25 12	0.90 52	0.23 7

RAFT-Test	3.32 208	0.86 132	1.22 217	1.02 204	0.82 177	0.59 135	0.58 156	2.18 257	0.70 161	1.12 166	7.31 298	1.02 147	0.91 199	0.59 171	9.35 168	11.60 282	1.14 184	0.81 136	7.01 260	1.28 205	10.82 272	17.19 276	0.76 207	0.77 159	1.51 233	4.92 283	1.38 87	2.16 223

CSAN	3.35 210	1.35 244	1.16 204	1.52 248	2.04 270	1.26 234	7.98 289	1.54 195	10.46 316	2.39 243	3.42 239	5.12 279	2.55 251	1.14 253	8.20 161	1.38 73	1.73 232	1.10 221	3.33 184	1.72 233	6.90 208	10.63 183	0.82 220	1.50 242	1.94 262	3.78 276	2.45 193	2.93 239

AEACV	3.45 211	0.93 162	0.35 40	0.29 32	0.21 24	0.27 35	0.12 21	0.28 11	0.14 6	0.24 15	0.24 25	0.36 20	0.22 32	0.21 24	30.09 236	24.13 326	0.59 46	0.46 33	1.65 107	0.91 163	0.89 58	28.36 323	0.27 28	0.21 23	0.36 14	0.31 25	0.63 24	0.28 24

MFMNet_re	3.46 212	1.42 249	1.49 243	1.53 249	1.89 264	2.00 261	2.86 259	2.64 279	2.15 265	1.61 199	1.95 215	3.90 258	2.80 256	1.04 244	16.75 208	4.11 212	2.68 261	1.96 283	6.65 245	2.58 264	14.03 304	5.20 106	1.88 278	2.03 265	1.41 217	1.32 180	3.30 245	2.21 225

R-Stereo Train	3.50 213	1.01 197	1.23 218	1.00 199	0.66 146	0.77 176	0.32 92	1.30 159	1.01 194	1.63 201	4.33 248	1.34 182	0.71 149	0.42 102	34.59 242	4.42 219	1.66 229	1.02 202	6.76 250	1.16 191	7.74 224	13.63 234	0.52 106	0.64 127	1.53 235	1.66 212	1.39 88	1.92 211

RAFT-Stereo	3.50 213	1.01 197	1.23 218	1.00 199	0.66 146	0.77 176	0.32 92	1.30 159	1.01 194	1.63 201	4.33 248	1.34 182	0.71 149	0.42 102	34.59 242	4.42 219	1.66 229	1.02 202	6.76 250	1.16 191	7.74 224	13.63 234	0.52 106	0.64 127	1.53 235	1.66 212	1.39 88	1.92 211
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	3.50 213	0.89 145	1.16 204	0.58 123	0.75 158	0.62 141	0.50 142	2.02 246	0.62 140	1.04 158	1.76 206	1.11 160	12.05 294	0.61 175	12.99 191	10.73 273	1.17 188	0.81 136	6.92 258	1.46 219	11.45 277	17.23 277	0.72 191	0.84 176	1.47 227	1.81 224	1.28 81	1.94 213

AIO_rvc	3.52 216	0.72 68	0.41 51	0.34 47	0.22 26	0.35 52	0.17 41	0.57 44	0.28 44	0.38 32	0.22 22	0.56 46	0.25 37	0.29 41	23.43 226	18.50 318	0.51 31	0.48 36	2.01 120	0.55 58	0.84 51	41.45 330	0.49 85	0.23 28	0.51 39	0.29 22	0.74 36	0.33 28

FADNet_RVC	3.56 217	1.23 226	1.25 223	1.44 244	1.84 259	1.07 214	1.92 239	1.49 188	1.21 215	1.36 184	1.98 219	2.15 219	1.78 238	1.70 272	24.01 227	3.18 183	2.07 248	2.72 306	5.67 227	1.96 246	6.65 204	9.51 170	0.82 220	1.59 245	1.21 188	1.51 196	12.03 307	2.86 238

EGLCR-Stereo	3.59 218	0.87 136	1.26 224	0.45 90	0.49 95	0.62 141	0.24 58	0.84 92	1.44 226	0.72 82	3.96 244	0.80 107	0.65 136	0.51 144	4.34 123	8.11 266	1.11 177	1.11 224	3.53 189	0.71 117	5.00 185	35.96 329	0.56 125	0.71 149	1.01 152	0.91 124	20.20 320	0.86 115

IPLGR	3.62 219	0.90 148	0.93 153	0.65 142	0.68 150	0.51 101	0.44 127	1.14 132	0.45 86	2.02 224	1.29 190	0.88 118	0.76 165	0.48 130	49.71 297	1.92 136	1.37 210	1.13 225	3.29 180	1.45 217	3.00 152	15.33 248	0.59 144	1.08 219	1.51 233	1.93 236	3.46 250	0.91 123

SHD	3.64 220	1.05 208	2.15 271	1.16 220	1.24 219	1.21 227	2.45 251	1.63 210	1.66 243	2.43 245	2.96 230	1.83 210	2.53 250	0.95 236	39.82 256	3.82 208	1.89 237	1.51 261	4.16 202	2.08 254	5.74 197	5.69 123	0.74 202	1.99 262	1.92 261	1.81 224	1.97 143	1.86 206

HH	3.66 221	0.67 51	1.44 237	0.83 180	0.81 174	0.96 200	1.10 207	1.85 229	0.86 177	5.18 311	5.29 261	1.95 214	0.86 191	0.61 175	11.66 187	15.16 307	0.99 153	1.04 206	6.30 236	3.12 276	13.50 300	13.59 232	0.86 230	0.94 205	1.45 221	1.81 224	3.81 264	2.04 214

HanStereo	3.66 221	0.67 51	1.44 237	0.83 180	0.81 174	0.96 200	1.10 207	1.85 229	0.86 177	5.18 311	5.29 261	1.95 214	0.86 191	0.61 175	11.66 187	15.16 307	0.99 153	1.04 206	6.30 236	3.12 276	13.50 300	13.59 232	0.86 230	0.94 205	1.45 221	1.81 224	3.81 264	2.04 214

RTS	3.66 221	1.19 219	1.07 186	0.99 197	1.30 224	1.36 239	3.80 267	1.35 172	1.49 234	2.37 240	1.17 183	1.84 211	1.14 224	1.07 246	42.35 270	3.22 186	2.05 246	1.43 258	4.07 198	1.94 244	4.46 170	5.32 107	1.05 248	1.34 237	1.91 259	5.04 284	2.33 176	2.12 220

RTSA	3.66 221	1.19 219	1.07 186	0.99 197	1.30 224	1.36 239	3.80 267	1.35 172	1.49 234	2.37 240	1.17 183	1.84 211	1.14 224	1.07 246	42.35 270	3.22 186	2.05 246	1.43 258	4.07 198	1.94 244	4.46 170	5.32 107	1.05 248	1.34 237	1.91 259	5.04 284	2.33 176	2.12 220

MSKI-zero shot	3.77 225	0.85 127	1.15 202	0.73 156	0.63 139	0.68 158	0.56 149	1.86 231	0.94 186	0.88 137	6.74 281	1.62 204	0.71 149	0.43 109	15.96 205	13.56 294	1.52 220	1.01 200	6.81 254	8.64 312	10.46 268	16.23 258	0.59 144	0.87 185	1.50 231	1.95 237	1.85 133	3.10 244

HSM-Net_RVC	3.81 226	1.09 213	1.14 199	1.82 255	1.25 221	0.94 198	0.70 172	2.28 266	1.07 203	2.74 254	5.68 269	38.55 326	1.46 234	0.55 159	5.03 134	1.95 137	1.20 191	0.79 128	1.99 119	1.22 198	7.13 214	13.94 241	0.84 225	2.30 274	1.64 243	1.51 196	2.21 163	1.75 202
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HUF	3.84 227	0.71 62	0.57 86	0.35 51	0.26 34	0.29 38	0.17 41	0.80 81	0.29 47	0.49 42	0.29 32	0.61 54	0.43 74	0.29 41	28.08 233	23.64 325	0.61 54	0.62 71	5.18 215	0.63 83	1.76 122	34.41 328	0.50 93	0.52 86	0.56 52	0.33 30	0.79 45	0.47 43

XQC	3.85 228	1.31 238	1.36 233	1.30 233	1.53 240	1.33 238	2.55 253	1.62 207	1.46 230	2.54 247	3.01 232	1.69 206	4.90 270	1.38 265	44.59 276	3.43 193	1.76 234	1.35 255	3.99 197	1.75 234	4.57 174	5.16 104	0.89 239	1.42 240	2.05 265	2.68 259	2.31 173	2.06 216

FCDSN-DC	3.99 229	0.97 179	2.81 292	1.39 239	1.40 234	1.15 220	1.19 216	0.91 106	0.91 184	1.04 158	0.72 121	1.58 203	0.75 160	0.63 184	52.37 317	2.42 168	1.30 202	1.13 225	1.11 69	0.80 139	7.88 230	16.59 263	0.81 216	2.41 282	1.31 199	1.68 214	1.29 82	1.11 154
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	4.03 230	2.77 287	2.35 281	2.93 281	2.67 281	3.00 278	2.72 255	1.31 162	1.13 208	1.64 203	1.94 214	2.23 224	1.70 236	2.77 282	48.50 292	1.67 117	3.08 266	2.35 296	2.67 149	2.91 271	3.58 160	5.04 101	2.66 282	1.23 231	1.07 165	1.28 177	2.36 182	1.15 161

test-1	4.23 231	0.69 55	1.20 214	0.60 127	0.60 125	0.75 173	0.64 163	1.95 234	0.80 169	4.00 289	5.47 264	2.20 222	0.79 175	0.41 92	24.74 228	12.65 290	1.45 213	1.51 261	6.68 247	6.25 303	10.73 271	20.07 297	0.58 138	0.87 185	1.46 223	1.76 222	2.89 226	2.51 231

IGEV_Zeroshot_test	4.26 232	0.84 121	1.93 263	2.97 285	0.71 153	3.42 283	1.32 224	2.22 261	1.67 244	4.20 292	6.87 289	2.33 235	1.00 213	0.48 130	9.28 167	11.41 279	1.04 166	0.84 152	5.57 223	4.84 292	8.38 242	21.42 303	0.65 169	0.84 176	1.46 223	1.58 207	14.79 314	2.96 241

DeepPrunerF	4.26 232	1.62 262	0.74 113	2.93 281	4.99 314	2.40 269	3.44 262	0.88 100	3.92 292	0.79 111	1.16 181	0.71 77	0.57 111	0.63 184	43.07 274	2.04 144	1.04 166	0.87 160	2.42 135	0.92 164	1.80 123	2.10 55	0.88 238	0.82 171	28.99 322	1.77 223	2.48 195	1.16 164

EKT-Stereo	4.27 234	0.97 179	1.18 210	0.73 156	0.77 163	0.89 191	1.18 214	2.02 246	1.53 238	1.56 196	4.82 256	1.25 173	0.80 179	0.54 156	31.80 239	14.62 302	1.26 199	1.36 256	5.54 222	7.66 308	9.42 258	17.09 274	0.57 135	0.75 154	1.41 217	1.82 228	2.56 207	1.07 148

PVD	4.32 235	1.44 253	2.25 276	1.41 241	1.77 254	1.75 254	2.70 254	3.05 286	2.66 275	3.00 262	4.25 246	2.70 244	3.99 268	1.37 264	39.86 257	3.83 209	2.30 256	2.28 289	4.67 208	2.74 267	7.12 213	6.88 147	1.06 250	1.88 258	3.05 279	2.71 260	2.99 230	2.93 239

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 236	1.52 257	1.06 182	2.01 263	1.95 267	2.24 266	6.41 283	2.14 253	2.21 266	1.72 209	1.55 201	2.74 248	6.14 274	6.25 304	28.17 234	1.81 128	1.51 218	1.06 214	5.38 219	1.78 235	12.52 281	8.92 165	1.51 271	1.25 234	2.26 268	3.39 272	3.05 233	7.55 282

AIO_test	4.46 237	0.79 105	0.51 71	0.44 88	0.25 30	0.36 57	0.21 51	0.61 48	0.27 39	0.42 35	0.32 38	0.58 48	0.28 41	0.32 49	31.53 238	28.68 330	0.53 33	0.47 34	1.35 82	0.56 61	1.06 76	47.74 334	0.48 80	0.26 34	0.52 43	0.49 60	1.04 62	0.35 31

gcap-zeroshot	4.50 238	0.79 105	1.44 237	1.90 258	0.76 159	1.22 229	2.14 243	2.08 252	0.63 143	5.43 321	7.06 295	2.92 249	0.70 147	0.41 92	13.38 193	11.02 274	1.21 192	1.09 219	36.04 308	1.48 220	8.46 250	11.16 197	3.53 293	0.89 196	1.44 220	1.46 193	1.34 86	1.49 189

FC-DCNN	4.51 239	1.62 262	4.08 306	2.84 279	2.39 273	3.98 286	10.51 303	2.63 278	1.71 246	2.88 256	1.36 196	4.19 267	1.34 230	0.70 204	7.04 150	2.00 140	1.35 208	1.04 206	9.58 273	0.98 175	9.23 256	16.30 259	0.86 230	1.84 254	4.65 290	2.21 250	7.62 295	16.90 303

FAT-Stereo	4.52 240	1.20 223	2.24 274	1.53 249	1.85 261	1.44 243	1.59 229	3.56 295	1.83 256	3.65 279	6.20 273	6.73 289	2.83 258	1.06 245	10.97 183	14.80 304	2.18 252	2.42 301	5.19 216	8.70 314	13.23 295	13.14 227	0.95 243	2.77 299	1.34 206	2.22 251	3.04 232	5.45 271

PSMNet-ADL	4.56 241	0.97 179	1.17 208	1.19 224	1.28 222	1.04 211	0.92 192	1.77 223	1.26 217	3.47 273	6.08 271	1.51 196	3.10 263	0.57 166	51.86 314	9.30 268	1.51 218	0.96 184	5.92 231	1.28 205	6.83 207	12.62 221	0.87 235	0.88 192	1.17 183	1.43 191	3.02 231	1.17 165

NOSS_ROB	4.59 242	1.38 248	0.84 131	1.18 221	1.29 223	1.18 221	0.68 170	2.34 269	1.43 225	4.86 302	6.67 280	6.78 291	1.06 218	10.45 312	17.10 212	14.19 298	1.64 225	1.16 231	3.03 163	1.02 181	14.13 305	17.92 284	0.82 220	1.66 248	1.27 194	4.91 282	3.40 248	1.44 187

SAMSARA	4.67 243	1.33 241	1.79 255	1.51 247	1.56 245	1.58 248	3.79 266	2.22 261	1.93 258	2.38 242	3.37 238	2.12 218	9.35 282	2.02 277	37.97 249	5.46 235	2.03 245	1.62 267	4.95 211	2.84 269	6.73 205	6.13 137	1.00 244	2.01 263	4.21 289	6.28 293	4.36 269	5.44 270

AIO-Stereo-zeroshot	4.68 244	1.27 234	2.35 281	1.21 229	1.52 239	1.82 258	1.18 214	2.02 246	7.37 309	3.67 282	7.12 296	2.40 237	1.99 241	0.42 102	5.56 143	11.42 280	1.54 223	1.15 228	6.68 247	6.15 302	8.32 239	17.95 285	0.64 165	1.37 239	1.74 251	7.67 299	16.62 318	5.12 267

ITSA-stereo	4.84 245	1.28 236	1.23 218	1.66 253	1.71 251	1.05 212	4.19 271	2.00 244	1.47 231	3.70 283	6.77 282	2.20 222	1.42 232	1.36 263	17.32 213	6.64 256	2.71 263	1.88 279	6.39 238	4.78 290	7.50 219	10.94 190	1.25 258	2.52 285	1.54 237	4.85 281	23.59 322	8.62 283

ADCRef	4.89 246	1.42 249	1.03 178	0.78 169	1.79 255	1.25 233	1.80 233	1.00 118	5.53 303	1.84 214	1.05 173	1.16 167	0.93 202	1.23 259	53.67 322	2.00 140	1.15 186	1.05 211	3.90 196	1.36 210	2.10 139	4.11 84	2.09 279	1.09 220	2.26 268	4.58 277	2.46 194	29.47 320

FC-DCNN v2	4.90 247	1.67 264	4.09 307	2.95 284	2.41 274	4.23 290	10.50 302	3.34 288	2.69 276	2.88 256	1.36 196	4.20 268	2.16 244	0.70 204	7.18 153	2.02 143	1.35 208	1.03 204	9.59 275	0.98 175	9.12 255	16.72 265	0.86 230	1.79 251	5.94 296	3.28 270	12.65 309	16.55 302

MADNet+	4.92 248	2.05 277	1.88 260	2.10 266	2.41 274	1.62 251	5.57 278	2.53 275	2.09 262	2.66 252	2.11 222	4.11 264	2.91 259	2.54 280	41.01 266	5.19 230	4.09 274	1.69 269	4.60 207	3.68 285	13.15 294	7.71 153	1.76 275	3.65 314	3.07 280	2.16 248	3.24 243	3.28 250

MFN_U_SF_RVC	5.03 249	1.91 273	1.84 257	2.23 271	1.92 266	2.67 273	6.14 280	2.41 270	1.98 261	4.44 295	10.81 316	4.14 266	2.48 249	4.92 300	32.71 240	3.59 201	2.29 255	1.81 276	11.46 282	3.54 281	7.96 232	7.26 151	1.24 257	3.78 316	1.85 255	3.74 275	2.83 223	3.90 258

SGM-Forest	5.08 250	1.24 228	0.79 121	2.11 267	1.57 246	1.42 241	0.58 156	1.40 178	0.90 182	4.89 304	0.91 157	2.72 245	12.97 297	0.64 188	17.84 216	3.50 195	0.87 119	0.68 93	9.60 276	0.82 150	7.51 220	17.96 286	0.87 235	1.09 220	1.69 248	1.75 218	5.90 281	34.83 325
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	5.11 251	1.52 257	1.70 253	1.08 210	1.55 242	1.22 229	2.28 244	1.03 121	2.69 276	3.96 288	2.19 225	2.25 226	0.63 129	0.98 239	54.20 324	1.53 95	0.87 119	0.96 184	4.27 203	0.95 169	2.45 146	3.80 78	0.74 202	0.80 167	2.41 273	11.13 305	7.77 296	23.00 310

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 252	2.25 283	1.46 241	2.42 273	2.07 271	2.04 263	5.18 275	1.97 238	2.61 272	2.96 260	1.93 213	3.79 257	10.20 285	10.36 311	27.56 232	3.55 199	3.01 265	1.99 284	14.19 285	3.59 282	7.40 217	9.91 173	2.85 289	1.93 259	2.42 275	2.82 261	2.19 159	6.53 279

S-Stereo	5.20 253	1.19 219	1.90 262	1.82 255	1.73 253	1.68 252	2.29 246	2.74 283	2.14 264	3.32 270	13.02 317	5.98 284	1.85 239	0.89 228	28.39 235	16.06 311	1.91 238	2.35 296	5.62 225	9.27 319	7.51 220	15.02 245	1.62 272	2.70 293	1.33 204	2.06 246	2.88 225	3.20 247

FBW_ROB	5.25 254	2.41 284	2.49 284	2.72 277	2.98 291	2.61 272	6.30 282	1.78 224	1.10 205	2.52 246	2.82 229	4.91 277	8.67 279	6.67 305	49.93 300	1.28 63	1.82 236	0.97 187	9.21 271	1.68 230	9.07 253	5.89 132	4.29 297	1.84 254	1.48 229	1.92 234	1.81 129	2.56 232

EAI-Stereo	5.34 255	1.04 205	2.30 279	1.02 204	1.55 242	0.85 186	1.91 238	2.21 260	2.99 281	0.81 118	6.93 292	1.39 186	0.83 186	0.54 156	26.39 230	49.22 334	1.18 189	1.17 233	7.74 266	1.54 223	8.92 252	12.00 212	0.78 210	2.02 264	1.46 223	2.24 252	3.36 247	1.89 209

iRaft-Stereo_20w	5.41 256	1.35 244	2.82 293	2.69 275	1.55 242	1.58 248	1.23 221	1.96 236	3.24 287	5.53 322	7.00 294	1.55 200	1.33 229	0.55 159	6.14 146	9.93 270	1.65 228	0.87 160	6.14 233	5.54 297	8.40 243	20.46 300	0.73 196	0.87 185	1.71 249	34.19 328	11.64 305	5.53 273

ccs_rob	5.44 257	1.11 215	1.53 244	1.20 227	0.97 197	1.19 224	1.07 203	2.86 284	1.25 216	4.19 290	35.07 327	8.65 302	1.42 232	0.76 212	35.68 245	6.12 245	1.64 225	1.17 233	5.87 230	1.60 226	10.36 267	12.86 224	0.76 207	2.22 273	1.10 169	1.34 181	2.64 215	2.22 226

CBMV	5.62 258	1.43 251	1.24 222	1.61 251	1.61 247	1.96 259	2.28 244	3.43 289	1.48 232	3.08 264	6.42 276	7.79 295	9.12 280	0.62 180	17.34 214	13.54 293	2.64 260	1.27 250	9.58 273	1.19 194	10.31 265	16.88 271	0.86 230	2.04 268	1.64 243	1.86 229	4.52 270	26.08 315
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	5.64 259	0.77 93	1.32 231	1.93 260	0.99 198	0.64 149	0.62 160	1.94 233	0.65 151	3.86 286	6.90 290	1.45 190	0.65 136	0.66 195	15.20 201	14.91 305	1.28 200	1.06 214	7.09 261	1.05 182	13.05 293	25.85 314	0.63 161	0.75 154	39.07 333	1.65 211	2.16 156	6.16 277

ADCL	5.74 260	1.87 271	1.62 250	1.28 231	1.42 235	1.61 250	2.34 249	1.29 157	5.06 301	3.00 262	1.99 220	1.30 180	0.87 194	1.13 252	49.88 299	1.73 123	1.64 225	1.77 273	3.04 164	1.41 213	3.47 158	3.84 80	1.23 254	1.32 236	9.34 309	11.37 306	11.30 304	28.87 319

ADCMid	5.86 261	2.21 281	2.60 286	1.42 242	2.94 290	2.42 270	4.52 272	1.96 236	2.94 280	1.88 217	3.14 234	2.67 243	2.81 257	1.59 268	50.47 304	3.62 204	2.00 243	1.84 278	7.49 263	2.45 261	5.56 191	8.48 163	2.66 282	1.57 244	2.29 270	8.47 301	7.21 292	20.87 308

AnyNet_C32	6.19 262	1.45 254	1.40 234	1.28 231	1.69 250	1.43 242	3.69 265	1.56 201	5.23 302	2.63 250	4.52 253	2.23 224	1.34 230	1.41 266	54.68 325	3.51 196	2.24 254	2.06 288	3.81 194	1.98 247	7.39 216	11.40 202	1.23 254	1.87 256	5.90 295	14.50 309	6.04 284	20.74 307

DPSNet	6.19 262	1.58 260	1.40 234	1.82 255	2.77 284	2.27 267	2.04 241	1.97 238	2.91 279	2.12 233	5.08 259	10.47 313	6.82 277	8.77 308	19.95 223	11.92 289	5.92 283	3.73 315	17.76 291	9.60 321	12.18 280	17.85 282	3.88 295	3.21 309	2.31 271	3.71 274	2.62 212	2.45 230

DDVS	6.28 264	1.19 219	1.34 232	1.13 214	1.54 241	1.21 227	1.06 200	2.48 272	1.74 248	3.43 271	79.09 335	6.13 285	1.94 240	1.15 256	10.44 179	6.06 244	2.12 250	1.31 253	5.58 224	4.97 294	9.98 263	13.68 236	0.82 220	1.24 232	1.22 190	1.52 201	4.65 271	2.63 233

G-Net	6.30 265	1.67 264	1.86 258	1.46 246	1.83 258	1.49 246	1.31 223	4.92 309	8.45 312	3.15 265	4.65 254	7.94 296	6.81 276	0.87 226	16.87 210	7.83 263	1.93 240	2.71 305	5.65 226	6.44 305	9.07 253	11.41 203	1.44 265	2.80 301	1.78 253	18.73 316	6.49 288	30.54 321

otaku	6.32 266	5.21 309	2.43 283	18.55 314	3.05 293	6.58 306	5.21 276	1.43 182	1.44 226	1.31 182	1.39 199	3.94 261	2.76 252	3.25 289	26.81 231	1.43 78	10.64 299	1.19 238	20.32 297	1.71 232	13.88 303	11.69 206	11.83 327	2.03 265	1.64 243	2.05 244	2.52 201	6.37 278

SANet	6.32 266	2.20 280	1.79 255	2.07 265	2.63 280	3.36 281	10.20 299	4.41 307	7.43 310	2.04 226	4.35 250	8.33 299	12.55 295	1.80 274	47.09 287	1.72 120	6.07 284	1.51 261	4.45 204	1.81 237	9.80 260	10.36 179	1.21 253	2.72 297	2.04 264	5.93 292	3.67 257	9.02 284

RainbowNet	6.38 268	3.77 301	2.95 296	4.59 294	3.15 296	4.28 291	10.99 309	2.04 250	1.97 260	1.89 220	1.11 178	3.92 260	3.08 262	3.63 294	42.37 272	1.96 138	4.60 276	1.56 264	16.57 290	8.71 315	11.66 278	11.28 201	10.57 322	2.32 275	2.23 267	2.29 254	2.78 221	6.05 276

pmcnn	6.42 269	1.56 259	1.60 249	2.69 275	3.39 297	2.12 264	10.59 305	2.67 281	2.61 272	2.54 247	6.38 275	6.37 286	16.22 309	0.89 228	16.23 206	14.56 301	4.57 275	3.30 313	7.74 266	7.59 307	13.62 302	22.89 306	6.22 307	2.53 286	1.86 256	3.14 267	4.68 272	4.77 261

HBP-ISP	6.55 270	1.35 244	2.23 273	1.99 261	1.62 248	1.78 255	0.81 182	2.50 273	1.26 217	4.90 305	6.79 283	1.42 189	0.75 160	14.52 318	52.81 319	19.38 320	1.33 205	1.14 227	6.08 232	7.98 310	12.72 284	19.17 294	0.83 224	1.51 243	2.15 266	2.05 244	3.91 268	3.74 255

edge stereo	6.57 271	1.88 272	3.13 299	2.21 270	1.87 263	2.69 275	3.15 260	4.49 308	3.41 289	3.95 287	4.81 255	6.45 287	20.30 313	1.11 249	18.59 218	14.65 303	2.02 244	1.64 268	36.45 309	6.00 301	7.11 212	13.70 238	1.44 265	2.08 269	2.35 272	2.08 247	3.74 258	5.94 275

SQANet	6.61 272	4.52 308	2.25 276	19.46 315	2.80 285	5.78 301	5.10 273	1.62 207	1.42 224	1.20 169	1.35 194	3.49 254	2.47 248	2.79 283	39.69 255	1.32 68	10.61 297	1.08 218	20.69 299	1.49 221	12.87 286	10.98 191	11.36 325	1.61 246	1.68 247	2.30 255	2.67 218	5.76 274

SPS-STEREO	6.95 273	1.75 268	1.96 266	2.47 274	1.71 251	2.67 273	7.51 286	2.73 282	1.77 251	3.62 278	6.80 285	4.88 276	2.19 245	1.30 261	41.49 267	11.88 288	3.62 271	2.04 285	36.63 311	2.04 250	14.17 306	17.87 283	1.48 269	2.69 292	2.50 276	3.26 269	3.74 258	2.81 237
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCS	7.02 274	1.96 276	1.96 266	1.45 245	2.34 272	1.96 259	3.44 262	2.25 263	3.95 294	2.64 251	3.13 233	3.52 255	17.50 311	2.18 278	52.87 320	11.38 278	3.10 267	2.55 304	5.10 213	2.56 263	10.82 272	10.12 175	1.74 274	2.12 270	2.53 277	10.38 304	7.40 293	18.54 305

ADCPNet	7.22 275	1.20 223	3.00 298	1.33 234	3.12 295	1.46 244	9.28 296	2.20 258	3.19 285	4.19 290	7.62 302	2.54 239	15.76 307	1.74 273	49.34 296	3.53 198	2.22 253	1.25 248	19.78 295	3.05 275	6.47 202	6.78 145	4.59 298	1.45 241	3.90 287	5.06 286	3.90 267	26.91 316

ACVNet_1	7.23 276	3.88 303	3.60 303	16.55 311	3.61 303	6.82 308	10.77 306	1.61 206	1.77 251	1.62 200	1.34 193	4.64 272	3.07 261	7.87 306	46.54 284	1.46 83	11.70 305	1.77 273	20.85 300	1.62 228	14.44 317	9.86 171	7.17 309	2.93 304	1.84 254	2.33 256	2.75 220	2.71 235

TRStereo	7.27 277	1.32 239	1.93 263	0.85 184	0.64 142	2.31 268	0.87 187	2.20 258	0.84 175	4.40 294	1.76 206	2.27 234	0.75 160	0.53 149	9.78 170	18.00 316	0.89 125	0.90 173	5.70 228	1.69 231	7.47 218	17.27 278	0.63 161	0.64 127	1.43 219	106.42 339	3.23 241	1.61 197

Ntro	7.30 278	6.21 313	2.53 285	8.29 304	3.01 292	5.20 298	8.21 291	1.40 178	1.51 236	1.44 191	1.19 185	3.90 258	2.78 254	3.15 288	35.64 244	1.27 61	10.61 297	1.27 250	45.74 319	1.93 243	14.28 313	11.91 211	11.38 326	2.65 291	1.73 250	2.28 253	2.54 205	4.94 264

anonymity	7.31 279	0.90 148	1.71 254	1.15 218	0.92 187	0.82 183	0.78 179	2.16 255	1.73 247	3.78 285	97.18 336	1.99 216	0.92 200	0.53 149	9.97 172	7.82 262	1.13 183	0.89 168	6.68 247	1.45 217	7.79 226	18.56 290	0.75 205	0.77 159	1.50 231	1.58 207	21.11 321	2.77 236

CBMV_ROB	7.32 280	1.49 256	2.01 269	2.37 272	1.95 267	2.94 277	2.85 258	6.45 314	1.67 244	5.35 319	6.91 291	9.95 309	11.78 292	0.67 199	38.78 250	6.71 257	3.91 272	1.19 238	10.02 278	2.47 262	9.67 259	17.08 273	0.81 216	1.62 247	7.83 304	10.07 303	5.85 279	25.35 314

AnyNet_C01	7.46 281	2.22 282	2.25 276	2.99 286	1.99 269	1.80 257	6.11 279	3.82 301	5.59 304	3.15 265	4.35 250	4.84 275	6.54 275	2.23 279	58.48 326	14.06 297	6.69 287	3.67 314	4.82 210	3.18 278	8.68 251	13.81 240	2.41 280	2.39 280	5.67 293	3.29 271	8.76 299	17.77 304

WAO-6	7.60 282	2.96 289	2.69 288	8.39 306	2.91 289	4.09 288	9.80 297	3.51 294	3.29 288	1.83 213	2.44 227	6.58 288	10.28 288	3.07 285	50.48 305	2.35 162	13.45 315	1.89 281	9.14 270	2.24 259	14.27 310	12.25 215	3.34 292	2.73 298	7.78 303	7.61 298	4.78 276	11.18 293

ACVNet_2	7.60 282	3.56 295	2.92 295	21.71 319	3.45 301	5.03 297	10.20 299	1.84 227	1.75 249	1.88 217	1.90 212	4.13 265	3.42 266	3.13 287	48.14 291	1.55 103	12.78 311	1.59 265	33.01 307	1.79 236	11.17 275	7.89 155	6.76 308	2.80 301	3.11 282	2.99 265	3.50 252	3.10 244

IMH-64-1	7.69 284	3.33 291	3.54 300	4.78 295	3.41 298	4.66 293	7.94 287	3.50 292	3.08 282	1.39 188	1.97 216	5.46 280	11.00 289	5.06 301	51.74 310	4.54 221	6.41 285	2.30 292	19.20 293	2.05 251	8.35 240	10.70 184	7.76 316	2.38 277	6.01 297	4.61 278	13.27 312	9.08 285

IMH-64	7.69 284	3.33 291	3.54 300	4.78 295	3.41 298	4.66 293	7.94 287	3.50 292	3.08 282	1.39 188	1.97 216	5.46 280	11.00 289	5.06 301	51.74 310	4.54 221	6.41 285	2.30 292	19.20 293	2.05 251	8.35 240	10.70 184	7.76 316	2.38 277	6.01 297	4.61 278	13.27 312	9.08 285

Dean	7.71 286	3.73 300	2.70 289	34.51 324	4.04 308	5.77 300	11.08 310	2.27 265	2.38 270	2.20 234	1.67 203	5.02 278	5.62 272	3.37 290	48.84 294	1.81 128	12.14 308	1.69 269	9.97 277	2.18 256	14.18 307	9.87 172	7.32 311	2.79 300	3.52 284	2.90 262	3.53 253	3.17 246

FINET	8.71 287	0.76 89	1.06 182	0.73 156	0.61 127	0.65 151	0.96 194	1.14 132	10.65 317	0.64 66	8.32 308	1.23 171	12.97 297	0.66 195	19.47 220	15.19 309	1.11 177	0.67 91	4.45 204	3.30 279	6.92 209	25.13 312	0.48 80	1.82 252	33.04 326	36.43 332	1.44 91	45.32 335

WAO-7	9.07 288	3.01 290	5.43 317	29.81 322	2.48 276	4.10 289	9.87 298	2.50 273	4.12 296	4.70 299	7.51 299	8.00 297	14.77 305	1.87 275	40.78 264	2.16 149	12.66 309	2.78 308	45.71 318	2.18 256	10.61 269	10.06 174	1.41 262	2.61 289	3.09 281	4.78 280	2.98 229	5.05 266

MeshStereo	9.32 289	2.66 285	2.34 280	4.20 291	2.89 288	4.28 291	2.45 251	8.29 324	9.16 314	5.14 310	8.46 310	11.16 314	13.23 302	0.85 225	51.81 313	15.66 310	4.76 279	1.82 277	21.81 302	1.92 242	15.41 323	19.79 295	1.07 251	2.40 281	8.53 308	5.45 287	10.67 302	15.48 300
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
IMH	9.35 290	3.37 294	3.55 302	4.56 293	3.42 300	4.71 296	8.11 290	3.47 291	3.11 284	1.42 190	1.87 211	5.75 282	16.21 308	47.47 335	51.66 309	2.73 174	9.15 293	2.36 298	20.87 301	2.09 255	8.20 238	10.33 177	8.06 319	2.34 276	7.63 302	5.85 291	3.76 262	10.29 291

ELAS_RVC	9.44 291	3.33 291	5.58 318	4.11 290	3.68 304	7.49 312	6.29 281	7.70 320	3.76 291	5.25 315	7.74 304	9.89 305	11.05 291	3.12 286	47.81 290	4.61 224	7.01 288	9.67 324	11.32 280	2.99 274	13.48 298	18.09 288	2.75 285	4.11 317	20.24 318	23.51 318	5.06 277	5.25 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.58 292	4.14 307	6.28 321	4.33 292	5.76 317	4.05 287	8.92 294	7.11 316	7.31 308	5.28 317	7.81 305	7.63 294	9.16 281	13.24 315	22.87 224	20.42 321	7.52 291	6.31 319	10.37 279	7.95 309	14.23 308	18.70 291	4.07 296	5.38 320	5.79 294	22.37 317	9.94 301	11.72 294

AIO-Stereo-zeroshot1	9.97 293	1.84 270	2.24 274	1.34 235	1.79 255	1.78 255	1.71 232	2.17 256	7.58 311	3.47 273	7.13 297	2.44 238	2.07 243	0.38 78	10.77 182	13.53 292	1.54 223	1.19 238	136.48 334	6.52 306	8.17 237	26.38 318	0.61 152	0.97 211	1.28 195	18.58 314	2.35 180	4.90 263

PWCK	10.29 294	3.91 304	2.77 291	4.89 299	3.54 302	7.32 311	8.68 292	3.93 303	4.63 300	4.65 298	5.75 270	24.50 322	9.85 284	3.38 291	35.70 246	3.25 188	10.92 300	2.38 299	72.59 329	5.10 295	14.78 319	8.07 158	3.71 294	2.51 284	7.91 305	7.44 295	6.33 285	9.46 288

SFCPSM	10.77 295	1.34 243	1.09 190	1.15 218	1.19 217	1.19 224	0.90 190	1.29 157	1.76 250	2.70 253	5.58 268	4.33 269	10.25 287	1.08 248	51.59 308	5.22 231	1.99 241	1.17 233	161.66 337	4.44 287	7.65 223	11.04 194	0.84 225	1.68 249	1.34 206	1.75 218	3.44 249	3.04 242

ELAS	10.84 296	3.56 295	4.96 311	4.79 297	4.42 313	5.56 299	6.51 284	7.57 317	3.94 293	5.28 317	7.73 303	9.90 307	11.95 293	3.98 297	51.90 315	4.58 223	7.45 290	9.46 322	9.29 272	2.75 268	13.28 296	17.44 279	2.75 285	3.75 315	17.66 316	27.22 322	13.08 311	31.86 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	11.01 297	9.35 322	6.18 320	8.36 305	7.13 322	10.04 321	10.87 307	5.04 310	4.04 295	2.99 261	3.99 245	9.99 310	9.75 283	8.16 307	48.50 292	14.21 299	7.41 289	5.05 318	7.73 265	3.91 286	13.36 297	18.71 292	8.17 320	3.64 313	11.32 311	18.46 313	12.54 308	28.46 318

SGM_RVC	11.64 298	2.80 288	1.89 261	2.92 280	2.54 279	4.66 293	8.81 293	7.78 322	3.50 290	5.57 323	8.27 306	9.89 305	12.97 297	0.97 238	4.41 124	2.83 177	7.65 292	1.17 233	40.85 313	6.32 304	10.68 270	24.24 309	1.79 276	3.32 311	27.82 321	35.58 329	31.94 329	43.00 331
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	11.94 299	7.33 320	5.26 315	17.03 312	7.50 323	8.66 318	16.40 319	8.75 326	4.42 298	4.46 296	3.23 236	17.69 317	16.25 310	9.32 309	46.44 282	10.50 272	13.88 322	3.04 312	12.89 284	8.65 313	14.27 310	14.74 244	10.97 323	4.47 318	6.36 300	18.61 315	9.42 300	21.90 309

LSM0	11.96 300	1.70 266	2.88 294	2.75 278	2.51 278	3.46 284	9.27 295	4.20 305	4.16 297	3.65 279	7.52 300	7.40 293	10.23 286	1.32 262	64.87 330	78.56 338	4.73 278	2.33 295	20.33 298	4.80 291	14.31 314	17.05 272	1.30 261	3.15 307	3.41 283	15.40 312	6.33 285	25.24 313

LVE	12.08 301	3.68 298	2.75 290	55.08 333	4.35 312	8.14 315	74.25 336	1.97 238	2.42 271	2.31 239	1.72 205	4.79 273	5.02 271	3.47 293	40.00 259	2.29 157	11.14 301	1.88 279	50.99 324	2.03 249	10.30 264	12.06 214	5.50 299	3.25 310	3.73 286	3.25 268	3.10 235	6.68 281

DGSMNet	12.30 302	2.15 278	2.14 270	1.99 261	1.68 249	2.73 276	1.82 234	3.08 287	2.11 263	12.64 329	99.93 337	4.00 263	18.54 312	19.58 325	45.95 280	15.08 306	12.73 310	10.09 325	15.38 288	4.59 289	13.00 291	15.62 251	7.34 312	3.49 312	1.76 252	5.84 290	3.48 251	5.37 269

JetRed	12.58 303	6.94 319	7.73 322	4.83 298	6.78 320	9.44 320	10.92 308	5.31 313	4.60 299	5.84 325	3.34 237	8.16 298	8.25 278	9.89 310	50.58 306	14.44 300	10.47 296	7.92 320	7.78 268	5.56 298	18.07 328	24.74 311	11.23 324	4.59 319	12.62 312	25.80 320	25.52 324	28.19 317

MDST_ROB	12.84 304	32.58 330	1.86 258	20.66 318	2.84 287	7.65 313	3.50 264	4.02 304	1.51 236	3.73 284	6.49 277	3.22 252	42.47 322	0.80 221	50.42 303	2.20 151	1.29 201	0.83 147	18.69 292	1.42 214	12.92 288	18.51 289	1.50 270	1.82 252	24.51 320	15.09 310	31.82 327	34.42 324

XX-Stereo	13.13 305	0.72 68	1.28 226	1.04 206	0.54 114	0.81 182	0.87 187	1.13 131	0.51 110	4.52 297	6.79 283	1.56 202	1.04 216	0.49 134	39.98 258	16.92 313	1.52 220	0.95 181	6.78 253	0.95 169	6.18 201	13.69 237	0.71 189	0.52 86	237.32 339	1.37 183	2.63 214	3.58 251

TorneroNet-64	13.22 306	6.29 315	5.03 313	34.00 323	3.73 307	10.39 322	16.61 320	3.46 290	12.22 325	2.26 237	5.35 263	17.42 316	34.25 320	14.90 319	47.42 289	3.17 182	13.22 314	2.42 301	36.46 310	9.14 318	14.27 310	12.82 223	5.64 300	2.71 294	14.05 315	13.61 307	3.58 255	12.45 295

notaker	13.32 307	13.02 325	4.84 308	18.53 313	6.99 321	8.41 317	14.34 316	3.85 302	3.23 286	2.91 258	2.14 224	31.16 324	43.76 323	4.86 299	85.76 334	2.65 172	12.81 312	2.79 309	43.18 316	2.96 273	14.95 320	11.46 204	7.77 318	3.13 306	2.66 278	2.97 264	3.75 260	4.87 262

ACV-stereo	13.53 308	1.95 274	1.64 252	2.13 268	1.16 214	3.41 282	1.39 225	1.71 217	1.85 257	2.95 259	4.86 257	3.99 262	45.11 324	1.12 250	53.60 321	16.55 312	2.70 262	1.30 252	170.74 338	4.49 288	12.74 285	16.57 262	1.00 244	1.87 256	1.39 215	3.04 266	3.75 260	2.35 228

SGM-ForestM	13.80 309	10.32 324	8.18 323	4.90 300	3.69 305	7.87 314	10.55 304	7.61 318	10.68 318	5.09 309	8.30 307	9.49 304	12.89 296	4.42 298	49.85 298	13.64 296	10.21 295	1.16 231	11.67 283	8.91 316	11.41 276	24.59 310	3.28 290	5.76 322	31.49 324	36.13 330	19.13 319	41.30 330

WAO-8	14.11 310	5.49 310	4.86 309	26.82 320	4.15 310	6.96 309	11.78 313	3.65 299	6.35 306	31.53 334	38.68 329	8.33 299	22.49 314	20.27 328	50.28 301	3.34 190	11.20 303	2.04 285	55.23 326	5.70 299	9.91 261	11.24 199	5.91 302	2.59 287	8.00 306	7.57 296	6.79 289	9.89 289

Venus	14.11 310	5.49 310	4.86 309	26.82 320	4.15 310	6.96 309	11.78 313	3.65 299	6.35 306	31.53 334	38.68 329	8.33 299	22.49 314	20.27 328	50.28 301	3.34 190	11.20 303	2.04 285	55.23 326	5.70 299	9.91 261	11.24 199	5.91 302	2.59 287	8.00 306	7.57 296	6.79 289	9.89 289

SGM+DAISY	15.03 312	3.86 302	5.41 316	3.96 289	3.71 306	6.66 307	7.44 285	7.77 321	10.90 322	5.69 324	8.99 314	9.93 308	13.12 301	3.67 295	45.62 279	18.93 319	4.69 277	3.97 317	15.74 289	13.34 324	15.06 321	28.38 324	1.46 267	13.52 329	34.47 328	36.45 333	37.75 332	45.36 336

ACVNet-4b	15.72 313	4.04 305	2.68 287	44.32 329	2.83 286	6.13 304	62.22 333	1.84 227	1.78 253	1.65 204	1.24 186	4.40 271	112.58 337	3.38 291	47.32 288	1.32 68	16.00 324	1.73 272	55.10 325	2.19 258	14.48 318	16.37 261	7.30 310	3.18 308	1.64 243	1.88 230	2.20 160	4.57 260

MANE	15.81 314	9.88 323	8.25 324	5.12 303	6.22 319	8.39 316	11.49 312	7.67 319	10.83 321	4.97 306	8.34 309	8.98 303	12.97 297	3.88 296	48.84 294	18.39 317	11.83 306	20.15 330	11.32 280	9.38 320	13.48 298	26.38 318	2.78 288	12.22 326	32.08 325	36.35 331	33.31 330	43.41 332

DispFullNet	16.30 315	3.61 297	4.99 312	3.31 287	3.08 294	3.50 285	3.23 261	6.46 315	2.69 276	5.18 311	6.80 285	88.00 334	15.13 306	2.74 281	39.32 253	24.41 327	4.06 273	3.86 316	139.45 335	28.19 330	12.57 282	15.74 253	2.71 284	2.38 277	4.19 288	2.67 258	6.81 291	5.03 265

UNDER WATER	16.74 316	8.01 321	5.18 314	15.67 310	9.29 326	8.94 319	36.85 328	8.38 325	6.23 305	4.21 293	3.00 231	18.64 318	96.12 335	15.60 322	37.14 247	10.17 271	14.68 323	2.79 309	47.09 321	8.60 311	17.12 326	13.21 228	17.04 330	5.56 321	6.15 299	15.22 311	6.39 287	14.80 299

PSMNet_ROB	17.18 317	5.57 312	2.98 297	3.51 288	2.73 283	6.41 305	10.28 301	2.31 268	2.27 269	4.77 300	140.21 338	98.21 335	6.08 273	34.53 331	10.47 180	1.72 120	5.37 281	1.72 271	20.16 296	3.45 280	13.00 291	8.00 156	63.38 338	2.71 294	3.54 285	3.57 273	3.25 244	3.61 252

STStereo	17.90 318	3.70 299	5.94 319	43.89 328	5.62 316	39.01 331	13.50 315	7.84 323	10.79 320	5.25 315	8.94 311	24.58 323	30.28 319	1.98 276	59.79 329	13.60 295	5.75 282	1.79 275	40.86 314	5.29 296	11.04 274	15.34 249	2.47 281	11.83 325	23.98 319	30.27 324	23.75 323	36.15 326

DGTPSM_ROB	18.53 319	6.49 316	18.04 327	4.98 301	8.90 324	5.93 302	18.56 322	5.08 311	12.04 323	5.07 308	9.28 315	12.68 315	55.86 330	15.28 320	66.30 331	20.57 322	19.32 327	16.27 327	24.75 303	20.04 327	16.70 325	22.25 304	6.01 305	12.63 327	13.88 313	32.46 326	14.80 315	36.23 327

DPSM_ROB	21.09 320	17.18 326	22.68 329	10.13 307	9.29 326	13.96 323	14.47 317	11.66 327	15.25 327	9.00 326	8.97 312	10.35 311	13.24 303	19.82 326	59.61 327	26.09 328	18.75 325	21.25 331	14.76 286	15.47 325	28.53 331	28.20 321	7.44 313	16.13 330	34.47 328	39.29 335	38.28 333	45.08 333

DPSM	21.09 320	17.18 326	22.68 329	10.13 307	9.29 326	13.96 323	14.47 317	11.66 327	15.25 327	9.00 326	8.97 312	10.35 311	13.24 303	19.82 326	59.61 327	26.09 328	18.75 325	21.25 331	14.76 286	15.47 325	28.53 331	28.20 321	7.44 313	16.13 330	34.47 328	39.29 335	38.28 333	45.08 333

KSHMR	21.80 322	6.71 318	4.04 305	99.23 337	6.14 318	41.63 333	70.49 335	3.63 298	8.86 313	3.60 277	3.42 239	6.78 291	84.46 334	17.61 323	40.67 261	3.96 210	10.14 294	2.82 311	90.71 332	2.91 271	12.90 287	12.31 216	9.04 321	2.84 303	19.52 317	5.56 288	8.25 297	10.42 292

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 323	1.43 251	1.63 251	2.01 263	1.89 264	2.00 261	4.03 269	2.25 263	2.65 274	5.01 307	28.79 325	216.21 340	50.44 329	5.46 303	37.62 248	4.30 217	5.35 280	12.78 326	28.48 304	1.49 221	14.42 316	12.87 225	1.01 246	2.45 283	1.87 257	7.04 294	145.49 340	5.50 272

DLNR_Zeroshot_test	24.07 324	81.88 339	1.95 265	101.60 338	0.50 98	0.56 118	81.29 338	2.29 267	0.50 106	4.86 302	2.13 223	3.03 250	0.93 202	12.16 314	103.32 336	142.13 340	34.14 331	19.58 329	8.61 269	4.90 293	8.02 235	28.05 320	0.55 118	0.85 183	1.36 211	1.54 203	1.21 77	1.87 207

DPSMNet_ROB	24.31 325	6.50 317	18.05 328	5.02 302	8.92 325	6.00 303	18.76 323	5.09 312	12.07 324	5.20 314	26.86 324	20.02 319	160.56 339	15.40 321	77.59 333	20.75 323	19.63 328	16.57 328	37.30 312	20.17 328	17.40 327	22.27 305	6.03 306	12.63 327	13.98 314	32.46 326	14.87 316	36.24 328

TorneroNet	25.03 326	6.23 314	3.71 304	95.21 336	4.04 308	30.59 329	28.04 324	4.36 306	17.91 329	2.20 234	37.98 328	81.16 333	72.52 331	18.24 324	46.94 286	2.75 175	13.19 313	2.38 299	87.74 330	9.05 317	15.54 324	12.50 220	5.92 304	2.71 294	49.11 334	8.21 300	3.60 256	13.88 298

zero-FE	26.91 327	1.70 266	0.58 88	142.42 339	9.85 329	147.98 339	78.07 337	1.26 151	0.63 143	1.14 168	3.84 243	136.40 337	24.38 316	0.66 195	34.38 241	5.45 234	2.13 251	2.31 294	5.81 229	1.20 196	51.50 335	68.36 337	0.63 161	0.61 112	0.94 138	1.51 196	1.68 122	1.13 156

LRCNet_RVC	27.23 328	30.79 329	14.68 326	35.16 326	31.14 333	36.50 330	30.07 327	23.05 331	12.67 326	36.10 336	33.27 326	37.41 325	28.58 318	37.19 332	51.77 312	7.29 261	31.08 330	27.01 334	67.79 328	28.97 331	22.94 330	11.62 205	39.23 333	30.57 334	7.31 301	2.54 257	11.22 303	9.26 287

ktn	29.25 329	4.04 305	95.12 339	14.38 309	5.47 315	18.03 325	17.50 321	16.11 330	67.22 338	2.86 255	5.27 260	171.03 339	80.57 333	10.72 313	76.12 332	3.35 192	21.01 329	2.75 307	90.20 331	29.10 332	15.07 322	11.01 192	7.65 315	3.01 305	5.09 291	5.80 289	4.72 273	6.57 280

LE_ROB	30.50 330	24.69 328	35.49 332	34.61 325	56.81 339	18.87 326	58.99 332	31.76 334	41.68 333	5.39 320	26.68 323	46.42 327	49.67 327	13.45 316	40.69 263	4.22 213	12.06 307	1.23 242	46.44 320	37.28 335	12.68 283	19.06 293	48.23 334	22.44 332	30.42 323	31.57 325	31.85 328	40.86 329

PML	39.12 331	38.07 333	12.03 325	39.14 327	28.99 332	40.52 332	11.18 311	14.17 329	98.92 339	27.80 333	165.99 339	107.70 336	159.11 338	13.58 317	17.37 215	11.85 287	35.22 332	8.64 321	42.84 315	11.21 323	14.35 315	16.59 263	5.89 301	7.24 324	52.84 335	13.89 308	42.19 335	18.91 306

FlowAnything	42.87 332	34.63 332	45.87 334	20.47 317	18.89 331	28.10 328	28.59 325	23.29 333	30.83 331	18.75 332	18.33 319	20.84 321	26.99 317	39.76 333	119.32 337	51.72 335	37.34 333	42.61 336	29.10 305	31.48 334	57.33 338	70.32 338	14.52 328	32.62 336	68.87 337	78.91 337	76.96 336	91.15 339

CasAABBNet	43.13 333	34.58 331	45.64 333	20.16 316	18.53 330	28.05 327	29.10 326	23.25 332	30.68 330	18.72 331	18.11 318	20.71 320	37.91 321	39.77 334	120.31 338	53.12 337	37.70 334	42.54 335	29.33 306	30.54 333	57.52 339	65.08 336	14.60 329	32.33 335	69.15 338	79.07 338	76.98 337	90.93 338

HaxPig	44.55 334	46.74 335	47.29 335	47.70 330	48.78 335	47.59 334	48.40 329	49.50 335	47.10 334	49.76 337	50.30 331	49.05 328	45.31 325	54.53 336	41.50 268	40.24 331	50.13 336	52.04 337	44.70 317	43.04 336	46.59 333	44.52 331	51.78 335	45.41 337	33.76 327	25.29 319	28.70 325	23.20 311

AVERAGE_ROB	46.10 335	48.44 336	48.15 336	49.32 331	50.20 336	48.59 335	49.79 330	50.71 337	48.61 335	51.66 338	52.51 332	50.25 329	47.27 326	55.77 337	43.02 273	41.01 332	52.37 337	54.54 338	47.19 322	45.40 337	48.69 334	44.71 332	52.87 336	46.96 338	35.70 331	26.55 321	30.75 326	23.74 312

HanzoNet	48.72 336	45.82 334	75.50 338	62.48 334	48.71 334	62.22 337	81.53 339	55.12 339	62.18 337	15.62 330	22.35 322	75.50 332	105.13 336	172.23 340	54.19 323	11.79 284	63.30 339	9.59 323	142.68 336	22.42 329	19.77 329	25.86 315	34.29 332	5.85 323	9.77 310	9.44 302	8.54 298	13.60 297

MEDIAN_ROB	49.56 337	51.56 337	50.68 337	52.75 332	53.71 337	52.03 336	53.33 331	54.25 338	52.17 336	54.87 339	55.86 334	53.55 330	50.14 328	59.05 338	46.45 283	44.58 333	55.75 338	57.86 339	50.47 323	48.81 338	52.02 336	47.66 333	56.65 337	49.99 339	38.96 332	30.09 323	33.54 331	31.34 322

BEATNet-Init1	54.98 338	76.29 338	23.41 331	86.88 335	56.39 338	86.85 338	69.29 334	49.55 336	36.32 332	11.75 328	54.61 333	64.36 331	78.43 332	21.46 330	91.69 335	51.99 336	38.14 335	22.22 333	101.82 333	73.02 339	54.14 337	49.15 335	27.76 331	24.21 333	58.43 336	37.31 334	77.81 338	61.10 337

STTRV1_RVC		1.35 244	1.13 196	1.70 254	1.33 229	2.15 265	1.82 234	1.56 201	1.45 228	1.88 217	3.47 241	3.12 251	4.87 269	1.12 250		6.48 254	11.18 302	1.07 217		10.39 322	9.37 257			2.21 272	5.53 292	2.91 263	5.85 279	13.08 296

DPSimNet_ROB		193.45 340	99.23 340	195.37 340	175.02 340	155.06 340	112.88 340	167.32 340	164.47 340	99.95 340	205.57 340	169.31 338	207.38 340	93.94 339	127.45 339	85.03 339		87.66 340	201.24 339	103.73 340	162.25 340	98.87 339	105.97 339	134.73 340		183.74 340	136.27 339	168.25 340

Low-res two-view benchmark