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

Pointernet	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 20	0.04 5	0.02 1	0.03 1	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.10 13	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.05 3	0.03 1

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 8	0.10 3	0.06 2	0.06 6	0.07 7	0.04 2	0.08 9	0.06 2	0.01 1	0.02 1	0.06 11	0.05 5	0.05 3	0.04 4
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
MLG-Stereo_test1	0.05 3	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.05 17	0.06 24	0.03 4	0.06 16	0.02 1	0.02 2	0.18 22	0.13 26	0.08 14	0.06 6	0.08 11	0.05 5	0.08 9	0.12 19	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 8	0.04 4

MLG-Stereo	0.05 3	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.05 17	0.03 4	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.17 19	0.13 26	0.08 14	0.06 6	0.08 11	0.05 5	0.08 9	0.07 3	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.06 8	0.05 14

MM-Stereo_test3	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 5	0.05 17	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.11 4	0.10 3	0.07 6	0.05 3	0.06 4	0.05 5	0.06 3	0.17 37	0.04 24	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 8	0.04 4

CoSv	0.05 3	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 28	0.03 20	0.05 20	0.04 12	0.04 5	0.02 3	0.03 1	0.03 12	0.02 2	0.09 2	0.09 2	0.07 6	0.04 1	0.08 11	0.04 2	0.07 7	0.04 1	0.02 2	0.02 1	0.08 24	0.05 5	0.07 15	0.04 4

AIO-test2	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.05 17	0.04 5	0.07 34	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.22 38	0.17 61	0.06 2	0.05 3	0.05 1	0.05 5	0.05 1	0.16 33	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.03 1	0.04 4

U	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 5	0.02 1	0.04 5	0.01 1	0.05 11	0.03 12	0.02 2	0.14 12	0.12 19	0.08 14	0.07 15	0.08 11	0.05 5	0.10 27	0.09 9	0.02 2	0.03 6	0.08 24	0.07 20	0.06 8	0.06 24

ProNet	0.05 3	0.04 10	0.04 16	0.03 8	0.02 1	0.04 13	0.08 98	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 25	0.03 1	0.02 1	0.03 21	0.12 5	0.10 3	0.07 6	0.06 6	0.06 4	0.04 2	0.06 3	0.08 5	0.03 14	0.04 18	0.05 3	0.04 1	0.05 3	0.04 4

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.03 5	0.06 24	0.03 4	0.04 4	0.03 12	0.02 2	0.12 5	0.11 9	0.07 6	0.07 15	0.07 7	0.05 5	0.09 19	0.08 5	0.02 2	0.03 6	0.08 24	0.08 26	0.07 15	0.05 14

LG-Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 21	0.04 13	0.02 3	0.06 26	0.05 17	0.06 24	0.06 25	0.08 30	0.03 12	0.02 2	0.24 52	0.12 19	0.08 14	0.06 6	0.08 11	0.07 13	0.10 27	0.09 9	0.02 2	0.03 6	0.06 11	0.06 14	0.07 15	0.05 14

MM-Stereo_test1	0.06 11	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.15 15	0.17 61	0.07 6	0.07 15	0.06 4	0.08 24	0.06 3	0.23 63	0.05 40	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.06 8	0.04 4

RAStereo	0.06 11	0.05 20	0.04 16	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 20	0.03 5	0.10 41	0.03 4	0.08 30	0.04 26	0.02 2	0.15 15	0.11 9	0.09 22	0.08 25	0.10 27	0.05 5	0.13 42	0.09 9	0.02 2	0.03 6	0.09 31	0.07 20	0.07 15	0.07 28

AdaDepth	0.07 14	0.06 29	0.04 16	0.04 17	0.05 29	0.04 13	0.03 20	0.05 20	0.06 26	0.04 5	0.06 25	0.06 16	0.03 12	0.03 21	0.21 32	0.15 36	0.09 22	0.08 25	0.10 27	0.07 13	0.08 9	0.17 37	0.03 14	0.04 18	0.07 18	0.07 20	0.09 30	0.07 28

111111	0.07 14	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 21	0.03 3	0.03 20	0.04 5	0.05 17	0.03 1	0.04 11	0.06 16	0.03 12	0.02 2	0.26 69	0.15 36	0.06 2	0.06 6	0.09 24	0.12 72	0.09 19	0.33 116	0.07 72	0.03 6	0.05 3	0.05 5	0.05 3	0.03 1

MLG-Stereo_test2	0.07 14	0.05 20	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.06 26	0.05 17	0.07 33	0.05 16	0.07 28	0.03 12	0.04 32	0.21 32	0.16 50	0.11 35	0.07 15	0.14 44	0.07 13	0.11 33	0.22 59	0.04 24	0.03 6	0.07 18	0.06 14	0.09 30	0.06 24

AIO-test1	0.07 14	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 26	0.06 26	0.06 24	0.06 25	0.06 16	0.02 1	0.03 21	0.24 52	0.15 36	0.06 2	0.05 3	0.05 1	0.08 24	0.06 3	0.33 116	0.02 2	0.03 6	0.04 1	0.05 5	0.04 2	0.04 4

DEFOM-Stereo	0.07 14	0.06 29	0.04 16	0.06 43	0.05 29	0.06 36	0.03 20	0.06 26	0.05 17	0.06 24	0.08 44	0.06 16	0.03 12	0.04 32	0.20 29	0.12 19	0.11 35	0.09 30	0.10 27	0.07 13	0.11 33	0.09 9	0.04 24	0.04 18	0.09 31	0.08 26	0.12 46	0.08 34

AIO-Stereo	0.07 14	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.04 21	0.04 13	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.04 5	0.05 16	0.04 4	0.03 12	0.03 21	0.21 32	0.11 9	0.10 31	0.06 6	0.09 24	0.14 103	0.08 9	0.47 167	0.03 14	0.04 18	0.06 11	0.05 5	0.07 15	0.04 4

RSM	0.07 14	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.04 21	0.05 28	0.03 20	0.04 5	0.03 5	0.04 5	0.05 16	0.06 16	0.03 12	0.02 2	0.12 5	0.10 3	0.07 6	0.06 6	0.07 7	0.08 24	0.09 19	0.60 201	0.03 14	0.04 18	0.06 11	0.06 14	0.07 15	0.05 14

MM-Stereo_test2	0.08 21	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.06 24	0.04 11	0.04 4	0.03 12	0.03 21	0.23 42	0.25 154	0.08 14	0.07 15	0.07 7	0.12 72	0.08 9	0.55 184	0.05 40	0.04 18	0.05 3	0.09 38	0.06 8	0.06 24

GIP-stereo	0.08 21	0.05 20	0.04 16	0.04 17	0.03 9	0.04 13	0.03 20	0.03 1	0.03 5	0.05 17	0.04 11	0.05 11	0.03 12	0.04 32	0.30 90	0.22 126	0.09 22	0.07 15	0.09 24	0.10 51	0.09 19	0.43 154	0.02 2	0.04 18	0.07 18	0.07 20	0.08 23	0.05 14

RSM++	0.08 21	0.05 20	0.05 28	0.05 29	0.05 29	0.04 13	0.03 20	0.06 26	0.06 26	0.05 17	0.05 16	0.07 28	0.04 26	0.02 2	0.13 8	0.11 9	0.09 22	0.07 15	0.08 11	0.10 51	0.10 27	0.64 209	0.04 24	0.05 27	0.08 24	0.07 20	0.08 23	0.05 14

MoCha-V2	0.08 21	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.03 5	0.04 5	0.05 16	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.37 123	0.12 19	0.07 6	0.08 25	0.08 11	0.15 132	0.08 9	0.56 193	0.03 14	0.03 6	0.06 11	0.05 5	0.05 3	0.03 1

StereoVision	0.08 21	0.05 20	0.05 28	0.04 17	0.04 21	0.05 28	0.03 20	0.07 31	0.11 100	0.05 17	0.06 25	0.06 16	0.06 45	0.02 2	0.14 12	0.13 26	0.09 22	0.07 15	0.10 27	0.08 24	0.09 19	0.08 5	0.03 14	0.05 27	0.12 58	0.10 44	0.13 55	0.13 61

RAFT	0.08 21	0.04 10	0.06 38	0.05 29	0.03 9	0.07 48	0.03 20	0.10 42	0.05 17	0.06 24	0.07 34	0.08 30	0.05 34	0.02 2	0.22 38	0.11 9	0.09 22	0.06 6	0.08 11	0.06 12	0.08 9	0.10 13	0.02 2	0.04 18	0.14 70	0.14 74	0.16 67	0.15 78

delet	0.08 21	0.08 41	0.07 52	0.09 80	0.07 53	0.08 67	0.06 68	0.07 31	0.06 26	0.09 36	0.08 44	0.11 41	0.06 45	0.07 67	0.15 15	0.10 3	0.10 31	0.09 30	0.08 11	0.09 38	0.10 27	0.08 5	0.05 40	0.07 49	0.10 36	0.09 38	0.10 34	0.08 34

TDLM	0.08 21	0.08 41	0.07 52	0.07 48	0.08 69	0.07 48	0.06 68	0.08 34	0.06 26	0.06 24	0.12 92	0.08 30	0.06 45	0.05 41	0.10 3	0.10 3	0.10 31	0.09 30	0.08 11	0.07 13	0.09 19	0.10 13	0.05 40	0.07 49	0.08 24	0.08 26	0.09 30	0.09 40

GASTEREO	0.09 29	0.04 10	0.04 16	0.04 17	0.04 21	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.06 26	0.05 17	0.04 11	0.06 16	0.04 26	0.02 2	0.42 142	0.34 216	0.08 14	0.07 15	0.08 11	0.09 38	0.08 9	0.43 154	0.05 40	0.07 49	0.07 18	0.08 26	0.07 15	0.05 14

MSCF	0.09 29	0.04 10	0.04 16	0.04 17	0.03 9	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.06 26	0.04 5	0.04 11	0.06 16	0.04 26	0.03 21	0.42 142	0.33 214	0.08 14	0.07 15	0.08 11	0.09 38	0.08 9	0.42 150	0.04 24	0.07 49	0.07 18	0.08 26	0.06 8	0.05 14

DFGA-Net	0.09 29	0.09 52	0.05 28	0.07 48	0.05 29	0.06 36	0.05 49	0.11 48	0.07 42	0.12 54	0.08 44	0.13 52	0.06 45	0.04 32	0.17 19	0.13 26	0.14 49	0.10 40	0.14 44	0.07 13	0.12 37	0.14 25	0.05 40	0.07 49	0.10 36	0.09 38	0.14 58	0.11 49

IGEV-Stereo++	0.09 29	0.05 20	0.04 16	0.05 29	0.05 29	0.04 13	0.02 3	0.05 20	0.05 17	0.05 17	0.05 16	0.05 11	0.04 26	0.03 21	0.32 101	0.19 90	0.07 6	0.09 30	0.10 27	0.14 103	0.09 19	0.55 184	0.10 139	0.03 6	0.06 11	0.06 14	0.08 23	0.05 14

Occ-G	0.09 29	0.07 32	0.05 28	0.05 29	0.04 21	0.05 28	0.03 20	0.05 20	0.04 12	0.04 5	0.08 44	0.06 16	0.04 26	0.03 21	0.28 85	0.15 36	0.09 22	0.09 30	0.14 44	0.10 51	0.10 27	0.41 147	0.08 99	0.05 27	0.07 18	0.06 14	0.08 23	0.06 24

iRaftStereo_RVC	0.09 29	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.05 29	0.06 36	0.03 20	0.10 42	0.06 26	0.10 41	0.09 55	0.10 37	0.05 34	0.04 32	0.13 8	0.11 9	0.14 49	0.10 40	0.12 36	0.08 24	0.15 49	0.22 59	0.04 24	0.06 41	0.10 36	0.08 26	0.11 40	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.10 35	0.08 41	0.05 28	0.04 17	0.05 29	0.05 28	0.03 20	0.13 56	0.09 59	0.21 91	0.09 55	0.13 52	0.05 34	0.05 41	0.24 52	0.17 61	0.14 49	0.09 30	0.14 44	0.08 24	0.19 75	0.27 81	0.03 14	0.05 27	0.10 36	0.08 26	0.10 34	0.09 40

LGtest1	0.10 35	0.07 32	0.06 38	0.06 43	0.07 53	0.07 48	0.04 37	0.10 42	0.09 59	0.09 36	0.10 73	0.10 37	0.05 34	0.06 57	0.26 69	0.17 61	0.15 58	0.11 48	0.16 54	0.10 51	0.17 56	0.18 44	0.05 40	0.06 41	0.10 36	0.09 38	0.12 46	0.10 47

MaDis-Stereo	0.10 35	0.07 32	0.06 38	0.04 17	0.04 21	0.04 13	0.04 37	0.09 37	0.07 42	0.11 48	0.08 44	0.13 52	0.06 45	0.03 21	0.17 19	0.14 31	0.15 58	0.12 57	0.17 63	0.07 13	0.17 56	0.15 29	0.03 14	0.06 41	0.15 87	0.20 134	0.16 67	0.19 110

AASNet	0.10 35	0.10 65	0.07 52	0.10 88	0.10 95	0.11 106	0.08 98	0.12 51	0.06 26	0.10 41	0.11 83	0.10 37	0.06 45	0.07 67	0.16 18	0.12 19	0.13 44	0.11 48	0.11 33	0.09 38	0.11 33	0.13 22	0.06 56	0.08 62	0.11 48	0.10 44	0.10 34	0.09 40

MMNet	0.10 35	0.09 52	0.07 52	0.10 88	0.09 78	0.09 84	0.07 82	0.10 42	0.08 48	0.08 34	0.09 55	0.13 52	0.06 45	0.08 77	0.26 69	0.11 9	0.13 44	0.11 48	0.12 36	0.09 38	0.11 33	0.10 13	0.06 56	0.08 62	0.10 36	0.11 50	0.13 55	0.12 56

AANet_RVC	0.10 35	0.08 41	0.08 70	0.07 48	0.09 78	0.06 36	0.07 82	0.09 37	0.09 59	0.08 34	0.09 55	0.08 30	0.07 63	0.06 57	0.19 25	0.12 19	0.11 35	0.12 57	0.11 33	0.10 51	0.10 27	0.10 13	0.07 72	0.08 62	0.11 48	0.12 57	0.12 46	0.14 70

SM2	0.11 41	0.09 52	0.06 38	0.08 65	0.06 42	0.06 36	0.04 37	0.09 37	0.10 75	0.10 41	0.09 55	0.11 41	0.06 45	0.05 41	0.34 111	0.19 90	0.10 31	0.08 25	0.12 36	0.11 63	0.12 37	0.31 107	0.08 99	0.05 27	0.13 63	0.12 57	0.11 40	0.12 56

MS	0.11 41	0.08 41	0.06 38	0.05 29	0.06 42	0.05 28	0.05 49	0.13 56	0.07 42	0.18 74	0.06 25	0.12 48	0.05 34	0.08 77	0.33 106	0.18 72	0.14 49	0.10 40	0.12 36	0.14 103	0.16 54	0.16 33	0.06 56	0.05 27	0.11 48	0.10 44	0.13 55	0.11 49

LG-Stereo_L1	0.11 41	0.08 41	0.05 28	0.05 29	0.05 29	0.05 28	0.03 20	0.13 56	0.10 75	0.21 91	0.09 55	0.12 48	0.05 34	0.05 41	0.24 52	0.18 72	0.14 49	0.09 30	0.15 52	0.08 24	0.19 75	0.30 97	0.03 14	0.05 27	0.10 36	0.08 26	0.10 34	0.09 40

MLG-Stereo_test3	0.11 41	0.06 29	0.05 28	0.05 29	0.06 42	0.06 36	0.04 37	0.07 31	0.06 26	0.09 36	0.08 44	0.13 52	0.03 12	0.05 41	0.21 32	0.16 50	0.12 40	0.09 30	0.29 156	0.07 13	0.14 46	0.57 195	0.03 14	0.05 27	0.08 24	0.08 26	0.10 34	0.08 34

plain	0.11 41	0.10 65	0.07 52	0.06 43	0.07 53	0.07 48	0.04 37	0.13 56	0.06 26	0.16 61	0.07 34	0.12 48	0.05 34	0.04 32	0.19 25	0.16 50	0.16 65	0.13 72	0.15 52	0.08 24	0.17 56	0.15 29	0.04 24	0.08 62	0.13 63	0.12 57	0.12 46	0.14 70

MIF-Stereo (partial)	0.11 41	0.09 52	0.08 70	0.07 48	0.06 42	0.07 48	0.04 37	0.12 51	0.09 59	0.12 54	0.07 34	0.10 37	0.07 63	0.05 41	0.21 32	0.16 50	0.16 65	0.13 72	0.14 44	0.08 24	0.18 65	0.15 29	0.05 40	0.08 62	0.13 63	0.11 50	0.16 67	0.13 61

UniTT-Stereo	0.11 41	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.05 29	0.06 36	0.04 37	0.10 42	0.07 42	0.13 57	0.07 34	0.13 52	0.12 134	0.08 77	0.21 32	0.15 36	0.16 65	0.12 57	0.20 82	0.09 38	0.18 65	0.14 25	0.07 72	0.07 49	0.13 63	0.18 111	0.10 34	0.13 61

RAFT_CTSACE	0.11 41	0.09 52	0.07 52	0.05 29	0.06 42	0.08 67	0.06 68	0.12 51	0.08 48	0.18 74	0.06 25	0.15 68	0.12 134	0.05 41	0.18 22	0.14 31	0.15 58	0.10 40	0.13 41	0.07 13	0.17 56	0.24 68	0.04 24	0.07 49	0.14 70	0.14 74	0.19 91	0.14 70

CVANet_RVC	0.11 41	0.12 101	0.11 110	0.13 129	0.10 95	0.11 106	0.08 98	0.13 56	0.09 59	0.10 41	0.16 120	0.11 41	0.08 78	0.08 77	0.13 8	0.12 19	0.12 40	0.12 57	0.12 36	0.09 38	0.12 37	0.17 37	0.06 56	0.08 62	0.11 48	0.10 44	0.11 40	0.14 70

LG-G_1	0.12 50	0.08 41	0.06 38	0.08 65	0.07 53	0.08 67	0.05 49	0.09 37	0.06 26	0.09 36	0.07 34	0.13 52	0.06 45	0.07 67	0.27 79	0.21 112	0.14 49	0.11 48	0.16 54	0.09 38	0.15 49	0.73 239	0.05 40	0.05 27	0.10 36	0.09 38	0.12 46	0.11 49

LG-G	0.12 50	0.08 41	0.06 38	0.08 65	0.07 53	0.08 67	0.05 49	0.09 37	0.06 26	0.09 36	0.07 34	0.13 52	0.06 45	0.07 67	0.27 79	0.21 112	0.14 49	0.11 48	0.16 54	0.09 38	0.15 49	0.73 239	0.05 40	0.05 27	0.10 36	0.09 38	0.12 46	0.11 49

GREAT-IGEV	0.12 50	0.04 10	0.04 16	0.03 8	0.02 1	0.04 13	0.02 3	0.04 5	0.20 202	0.04 5	0.05 16	0.08 30	0.02 1	0.02 2	0.40 137	0.42 246	0.08 14	0.09 30	0.08 11	0.12 72	0.07 7	0.76 246	0.08 99	0.14 173	0.06 11	0.06 14	0.08 23	0.04 4

test_5	0.12 50	0.10 65	0.08 70	0.07 48	0.05 29	0.07 48	0.05 49	0.16 74	0.07 42	0.11 48	0.15 111	0.16 80	0.16 179	0.03 21	0.18 22	0.15 36	0.11 35	0.10 40	0.13 41	0.08 24	0.13 42	0.20 52	0.04 24	0.09 84	0.13 63	0.15 89	0.20 101	0.18 92

DMCA	0.12 50	0.09 52	0.10 95	0.08 65	0.09 78	0.08 67	0.09 118	0.13 56	0.10 75	0.11 48	0.13 97	0.13 52	0.08 78	0.09 100	0.24 52	0.15 36	0.15 58	0.14 86	0.13 41	0.10 51	0.14 46	0.12 19	0.09 119	0.09 84	0.12 58	0.13 66	0.11 40	0.12 56

GANet	0.12 50	0.10 65	0.10 95	0.10 88	0.10 95	0.13 129	0.10 136	0.14 63	0.08 48	0.11 48	0.24 186	0.15 68	0.08 78	0.08 77	0.14 12	0.13 26	0.15 58	0.15 98	0.11 33	0.08 24	0.12 37	0.25 73	0.08 99	0.08 62	0.13 63	0.10 44	0.12 46	0.11 49

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 56	0.08 41	0.06 38	0.07 48	0.07 53	0.07 48	0.03 20	0.16 74	0.09 59	0.24 131	0.08 44	0.11 41	0.06 45	0.05 41	0.27 79	0.19 90	0.17 70	0.13 72	0.16 54	0.11 63	0.24 124	0.61 205	0.05 40	0.05 27	0.11 48	0.11 50	0.14 58	0.09 40

MIM_Stereo	0.13 56	0.09 52	0.08 70	0.08 65	0.07 53	0.09 84	0.05 49	0.13 56	0.06 26	0.19 82	0.10 73	0.11 41	0.05 34	0.05 41	0.25 62	0.34 216	0.17 70	0.12 57	0.20 82	0.12 72	0.19 75	0.43 154	0.04 24	0.07 49	0.11 48	0.10 44	0.15 62	0.09 40

AEACV	0.13 56	0.08 41	0.05 28	0.05 29	0.05 29	0.04 13	0.03 20	0.05 20	0.03 5	0.05 17	0.05 16	0.06 16	0.03 12	0.04 32	0.64 199	0.54 269	0.09 22	0.12 57	0.16 54	0.18 168	0.13 42	0.73 239	0.07 72	0.04 18	0.08 24	0.12 57	0.07 15	0.05 14

anonymousdsp	0.13 56	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.05 29	0.06 36	0.04 37	0.10 42	0.06 26	0.11 48	0.43 252	0.08 30	0.04 26	0.05 41	0.31 97	0.21 112	0.12 40	0.10 40	0.14 44	0.15 132	0.15 49	0.58 198	0.10 139	0.05 27	0.09 31	0.07 20	0.12 46	0.07 28

RAFT+CT+SA	0.13 56	0.11 86	0.09 83	0.08 65	0.06 42	0.07 48	0.06 68	0.19 98	0.09 59	0.16 61	0.08 44	0.19 100	0.16 179	0.05 41	0.19 25	0.20 101	0.13 44	0.11 48	0.17 63	0.09 38	0.18 65	0.30 97	0.04 24	0.09 84	0.16 92	0.14 74	0.18 85	0.17 85

ARAFT	0.13 56	0.09 52	0.07 52	0.09 80	0.07 53	0.08 67	0.04 37	0.14 63	0.08 48	0.21 91	0.10 73	0.17 89	0.06 45	0.06 57	0.19 25	0.15 36	0.18 81	0.15 98	0.21 95	0.08 24	0.20 84	0.34 121	0.05 40	0.07 49	0.15 87	0.11 50	0.18 85	0.13 61

SGD-Stereo	0.14 62	0.07 32	0.05 28	0.06 43	0.06 42	0.08 67	0.04 37	0.08 34	0.09 59	0.10 41	0.06 25	0.13 52	0.06 45	0.04 32	1.16 247	0.18 72	0.19 90	0.10 40	0.16 54	0.09 38	0.19 75	0.14 25	0.06 56	0.06 41	0.11 48	0.12 57	0.16 67	0.13 61

YMNet	0.14 62	0.11 86	0.09 83	0.10 88	0.10 95	0.12 118	0.17 184	0.11 48	0.10 75	0.10 41	0.08 44	0.16 80	0.13 148	0.10 116	0.65 202	0.16 50	0.13 44	0.12 57	0.14 44	0.08 24	0.12 37	0.12 19	0.07 72	0.07 49	0.16 92	0.11 50	0.15 62	0.12 56

IGEV-Stereo+	0.14 62	0.11 86	0.05 28	0.05 29	0.06 42	0.06 36	0.03 20	0.16 74	0.08 48	0.24 131	0.21 159	0.11 41	0.06 45	0.06 57	0.29 88	0.27 173	0.14 49	0.11 48	0.19 73	0.15 132	0.20 84	0.68 232	0.08 99	0.05 27	0.10 36	0.12 57	0.08 23	0.09 40

LL-Strereo2	0.14 62	0.08 41	0.07 52	0.07 48	0.07 53	0.06 36	0.05 49	0.15 68	0.10 75	0.22 100	0.09 55	0.13 52	0.07 63	0.07 67	0.24 52	0.26 164	0.17 70	0.11 48	0.20 82	0.10 51	0.21 95	0.68 232	0.06 56	0.07 49	0.12 58	0.14 74	0.15 62	0.10 47

TestStereo1	0.14 62	0.13 120	0.08 70	0.07 48	0.07 53	0.08 67	0.07 82	0.14 63	0.10 75	0.17 67	0.09 55	0.15 68	0.17 188	0.05 41	0.26 69	0.21 112	0.16 65	0.12 57	0.20 82	0.10 51	0.20 84	0.30 97	0.04 24	0.08 62	0.18 107	0.18 111	0.26 152	0.20 118

TESTraft	0.14 62	0.11 86	0.08 70	0.07 48	0.07 53	0.07 48	0.07 82	0.15 68	0.11 100	0.17 67	0.10 73	0.15 68	0.16 179	0.05 41	0.25 62	0.21 112	0.15 58	0.12 57	0.19 73	0.10 51	0.19 75	0.29 88	0.04 24	0.08 62	0.18 107	0.17 103	0.24 126	0.20 118

SA-5K	0.14 62	0.13 120	0.08 70	0.07 48	0.07 53	0.08 67	0.07 82	0.14 63	0.10 75	0.17 67	0.09 55	0.15 68	0.17 188	0.05 41	0.26 69	0.21 112	0.16 65	0.12 57	0.20 82	0.10 51	0.20 84	0.30 97	0.04 24	0.08 62	0.18 107	0.18 111	0.26 152	0.20 118

raft+_RVC	0.14 62	0.10 65	0.08 70	0.09 80	0.08 69	0.09 84	0.06 68	0.18 92	0.10 75	0.22 100	0.12 92	0.15 68	0.07 63	0.06 57	0.25 62	0.23 141	0.17 70	0.12 57	0.21 95	0.12 72	0.20 84	0.41 147	0.05 40	0.08 62	0.15 87	0.13 66	0.16 67	0.13 61

RAFT + AFF	0.14 62	0.07 32	0.06 38	0.08 65	0.05 29	0.07 48	0.05 49	0.11 48	0.08 48	0.14 60	0.07 34	0.15 68	0.05 34	0.03 21	1.47 267	0.11 9	0.14 49	0.08 25	0.14 44	0.07 13	0.15 49	0.10 13	0.04 24	0.06 41	0.10 36	0.08 26	0.08 23	0.07 28

UPFNet	0.14 62	0.11 86	0.12 134	0.12 119	0.11 115	0.13 129	0.10 136	0.16 74	0.12 119	0.17 67	0.14 104	0.16 80	0.09 88	0.11 136	0.25 62	0.15 36	0.17 70	0.15 98	0.16 54	0.11 63	0.14 46	0.13 22	0.09 119	0.10 102	0.13 63	0.15 89	0.19 91	0.14 70

S2M2_XL	0.15 72	0.10 65	0.11 110	0.07 48	0.08 69	0.11 106	0.09 118	0.22 125	0.09 59	0.22 100	0.11 83	0.24 141	0.08 78	0.08 77	0.22 38	0.20 101	0.24 152	0.13 72	0.20 82	0.12 72	0.36 180	0.26 77	0.09 119	0.09 84	0.14 70	0.12 57	0.18 85	0.19 110
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.15 72	0.09 52	0.07 52	0.06 43	0.07 53	0.06 36	0.04 37	0.17 81	0.08 48	0.24 131	0.08 44	0.14 66	0.06 45	0.06 57	0.44 149	0.28 180	0.18 81	0.13 72	0.19 73	0.11 63	0.24 124	0.55 184	0.06 56	0.06 41	0.11 48	0.12 57	0.14 58	0.15 78

MGS-Stereo	0.15 72	0.12 101	0.08 70	0.07 48	0.07 53	0.07 48	0.05 49	0.16 74	0.07 42	0.13 57	0.10 73	0.13 52	0.06 45	0.08 77	0.94 233	0.14 31	0.19 90	0.15 98	0.19 73	0.13 86	0.20 84	0.19 50	0.07 72	0.08 62	0.14 70	0.12 57	0.17 80	0.15 78

CAS	0.15 72	0.11 86	0.08 70	0.10 88	0.09 78	0.08 67	0.07 82	0.17 81	0.10 75	0.17 67	0.17 129	0.15 68	0.10 99	0.10 116	0.27 79	0.19 90	0.18 81	0.15 98	0.20 82	0.11 63	0.23 110	0.26 77	0.08 99	0.08 62	0.18 107	0.16 97	0.17 80	0.22 136

IER	0.15 72	0.12 101	0.11 110	0.12 119	0.10 95	0.12 118	0.09 118	0.17 81	0.10 75	0.18 74	0.17 129	0.21 115	0.10 99	0.11 136	0.49 168	0.15 36	0.19 90	0.14 86	0.16 54	0.12 72	0.16 54	0.17 37	0.09 119	0.10 102	0.14 70	0.17 103	0.19 91	0.18 92

HCRNet	0.15 72	0.19 211	0.08 70	0.23 213	0.09 78	0.15 151	0.09 118	0.16 74	0.06 26	0.49 290	0.16 120	0.25 150	0.08 78	0.09 100	0.44 149	0.11 9	0.17 70	0.11 48	0.21 95	0.09 38	0.13 42	0.13 22	0.11 157	0.07 49	0.09 31	0.11 50	0.14 58	0.11 49

AFF-stereo	0.15 72	0.10 65	0.09 83	0.07 48	0.06 42	0.09 84	0.07 82	0.17 81	0.09 59	0.21 91	0.08 44	0.15 68	0.06 45	0.04 32	0.92 229	0.15 36	0.13 44	0.09 30	0.21 95	0.08 24	0.21 95	0.35 123	0.04 24	0.07 49	0.14 70	0.13 66	0.18 85	0.11 49

RYNet	0.15 72	0.07 32	0.06 38	0.05 29	0.06 42	0.06 36	0.04 37	0.08 34	0.14 155	0.06 24	0.06 25	0.06 16	0.05 34	0.05 41	1.87 288	0.11 9	0.09 22	0.13 72	0.10 27	0.07 13	0.09 19	0.07 3	0.13 188	0.06 41	0.09 31	0.28 201	0.12 46	0.08 34

HITNet	0.15 72	0.11 86	0.10 95	0.11 107	0.11 115	0.10 90	0.07 82	0.18 92	0.11 100	0.24 131	0.13 97	0.19 100	0.10 99	0.09 100	0.23 42	0.14 31	0.17 70	0.14 86	0.16 54	0.10 51	0.21 95	0.25 73	0.08 99	0.09 84	0.15 87	0.14 74	0.24 126	0.19 110
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AIO_rvc	0.16 81	0.09 52	0.06 38	0.07 48	0.06 42	0.07 48	0.05 49	0.12 51	0.08 48	0.12 54	0.05 16	0.11 41	0.04 26	0.06 57	0.62 197	0.49 257	0.11 35	0.14 86	0.20 82	0.13 86	0.17 56	1.02 297	0.08 99	0.05 27	0.10 36	0.08 26	0.09 30	0.07 28

SA	0.16 81	0.13 120	0.09 83	0.09 80	0.08 69	0.11 106	0.06 68	0.21 115	0.10 75	0.24 131	0.09 55	0.23 134	0.07 63	0.07 67	0.23 42	0.22 126	0.19 90	0.15 98	0.25 130	0.12 72	0.22 103	0.28 85	0.05 40	0.10 102	0.20 132	0.21 147	0.27 164	0.23 145

test_4	0.16 81	0.09 52	0.10 95	0.07 48	0.08 69	0.05 28	0.06 68	0.17 81	0.11 100	0.23 112	0.11 83	0.16 80	0.09 88	0.07 67	0.41 139	0.40 240	0.18 81	0.12 57	0.18 67	0.11 63	0.23 110	0.33 116	0.05 40	0.09 84	0.15 87	0.20 134	0.26 152	0.23 145

CIPLG	0.16 81	0.11 86	0.09 83	0.10 88	0.09 78	0.11 106	0.08 98	0.23 138	0.10 75	0.23 112	0.15 111	0.20 103	0.10 99	0.13 167	0.25 62	0.18 72	0.22 127	0.15 98	0.22 103	0.13 86	0.22 103	0.38 138	0.07 72	0.10 102	0.17 95	0.13 66	0.21 106	0.13 61

IPLGR_C	0.16 81	0.11 86	0.09 83	0.10 88	0.09 78	0.11 106	0.08 98	0.23 138	0.10 75	0.23 112	0.15 111	0.20 103	0.11 117	0.13 167	0.23 42	0.18 72	0.22 127	0.15 98	0.22 103	0.13 86	0.22 103	0.36 126	0.07 72	0.10 102	0.17 95	0.13 66	0.21 106	0.14 70

ACRE	0.16 81	0.11 86	0.09 83	0.10 88	0.09 78	0.12 118	0.08 98	0.23 138	0.10 75	0.23 112	0.15 111	0.20 103	0.10 99	0.13 167	0.24 52	0.18 72	0.22 127	0.15 98	0.22 103	0.13 86	0.22 103	0.37 132	0.07 72	0.10 102	0.17 95	0.13 66	0.21 106	0.13 61

rafts_anoy	0.16 81	0.14 136	0.12 134	0.11 107	0.11 115	0.10 90	0.08 98	0.21 115	0.08 48	0.21 91	0.16 120	0.18 92	0.08 78	0.06 57	0.34 111	0.27 173	0.20 98	0.17 144	0.23 113	0.13 86	0.23 110	0.42 150	0.06 56	0.10 102	0.18 107	0.15 89	0.15 62	0.17 85

GMStereo	0.16 81	0.16 169	0.09 83	0.14 140	0.13 142	0.16 156	0.12 151	0.22 125	0.12 119	0.19 82	0.16 120	0.26 156	0.13 148	0.09 100	0.20 29	0.15 36	0.22 127	0.14 86	0.27 138	0.15 132	0.21 95	0.16 33	0.09 119	0.11 128	0.19 127	0.17 103	0.24 126	0.15 78
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 81	0.13 120	0.13 149	0.14 140	0.12 126	0.14 137	0.11 142	0.20 100	0.12 119	0.21 91	0.15 111	0.18 92	0.13 148	0.13 167	0.24 52	0.16 50	0.20 98	0.17 144	0.19 73	0.13 86	0.17 56	0.16 33	0.11 157	0.13 159	0.16 92	0.18 111	0.21 106	0.17 85

HGLStereo	0.16 81	0.15 158	0.12 134	0.13 129	0.14 156	0.13 129	0.09 118	0.18 92	0.11 100	0.22 100	0.23 181	0.14 66	0.09 88	0.11 136	0.26 69	0.18 72	0.22 127	0.17 144	0.20 82	0.14 103	0.19 75	0.20 52	0.10 139	0.12 139	0.18 107	0.18 111	0.18 85	0.15 78

RASNet	0.16 81	0.15 158	0.15 165	0.13 129	0.11 115	0.12 118	0.10 136	0.24 153	0.13 140	0.22 100	0.14 104	0.18 92	0.13 148	0.10 116	0.20 29	0.18 72	0.19 90	0.13 72	0.17 63	0.10 51	0.23 110	0.27 81	0.07 72	0.15 183	0.17 95	0.18 111	0.27 164	0.24 156

DISCO	0.16 81	0.15 158	0.11 110	0.14 140	0.13 142	0.16 156	0.15 172	0.15 68	0.13 140	0.21 91	0.17 129	0.16 80	0.10 99	0.10 116	0.30 90	0.17 61	0.20 98	0.15 98	0.24 122	0.14 103	0.18 65	0.23 63	0.09 119	0.12 139	0.18 107	0.16 97	0.22 115	0.17 85

coex_refinement	0.17 93	0.15 158	0.12 134	0.12 119	0.12 126	0.14 137	0.09 118	0.21 115	0.16 180	0.22 100	0.18 136	0.18 92	0.10 99	0.10 116	0.50 172	0.19 90	0.20 98	0.15 98	0.23 113	0.11 63	0.19 75	0.17 37	0.09 119	0.11 128	0.18 107	0.18 111	0.21 106	0.22 136

G2L-Stereo	0.17 93	0.14 136	0.11 110	0.12 119	0.13 142	0.12 118	0.09 118	0.20 100	0.11 100	0.24 131	0.17 129	0.20 103	0.16 179	0.11 136	0.33 106	0.17 61	0.20 98	0.15 98	0.18 67	0.12 72	0.21 95	0.18 44	0.11 157	0.10 102	0.18 107	0.22 154	0.23 120	0.17 85

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 93	0.11 86	0.10 95	0.11 107	0.08 69	0.09 84	0.05 49	0.18 92	0.17 188	0.23 112	0.19 142	0.18 92	0.10 99	0.09 100	0.54 183	0.17 61	0.20 98	0.15 98	0.20 82	0.12 72	0.20 84	0.37 132	0.07 72	0.09 84	0.17 95	0.25 179	0.16 67	0.21 131

CASnet	0.17 93	0.12 101	0.09 83	0.10 88	0.11 115	0.14 137	0.08 98	0.23 138	0.12 119	0.28 182	0.15 111	0.23 134	0.11 117	0.09 100	0.33 106	0.16 50	0.20 98	0.12 57	0.27 138	0.11 63	0.35 172	0.25 73	0.07 72	0.09 84	0.17 95	0.13 66	0.21 106	0.17 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 93	0.10 65	0.10 95	0.10 88	0.09 78	0.08 67	0.05 49	0.21 115	0.12 119	0.26 157	0.12 92	0.21 115	0.08 78	0.07 67	0.35 115	0.39 235	0.21 115	0.15 98	0.22 103	0.13 86	0.30 153	0.54 182	0.05 40	0.08 62	0.14 70	0.15 89	0.19 91	0.13 61

LoS_RVC	0.17 93	0.13 120	0.11 110	0.07 48	0.10 95	0.08 67	0.07 82	0.17 81	0.12 119	0.23 112	0.17 129	0.17 89	0.11 117	0.09 100	0.46 163	0.22 126	0.17 70	0.16 129	0.25 130	0.12 72	0.36 180	0.36 126	0.08 99	0.10 102	0.21 146	0.16 97	0.17 80	0.20 118

tt_ll	0.17 93	0.13 120	0.11 110	0.07 48	0.10 95	0.08 67	0.07 82	0.17 81	0.12 119	0.23 112	0.17 129	0.17 89	0.11 117	0.09 100	0.46 163	0.22 126	0.17 70	0.16 129	0.25 130	0.12 72	0.36 180	0.36 126	0.08 99	0.10 102	0.21 146	0.16 97	0.17 80	0.20 118

iinet-f	0.17 93	0.14 136	0.11 110	0.12 119	0.09 78	0.14 137	0.09 118	0.15 68	0.10 75	0.23 112	0.24 186	0.18 92	0.16 179	0.08 77	0.38 134	0.20 101	0.20 98	0.13 72	0.38 190	0.17 160	0.21 95	0.27 81	0.09 119	0.09 84	0.18 107	0.14 74	0.25 141	0.18 92

Sa-1000	0.17 93	0.13 120	0.09 83	0.09 80	0.09 78	0.11 106	0.05 49	0.22 125	0.11 100	0.24 131	0.11 83	0.24 141	0.09 88	0.10 116	0.27 79	0.21 112	0.22 127	0.17 144	0.29 156	0.13 86	0.26 132	0.38 138	0.06 56	0.10 102	0.24 175	0.21 147	0.26 152	0.22 136

raftrobust	0.17 93	0.12 101	0.11 110	0.11 107	0.10 95	0.08 67	0.07 82	0.22 125	0.09 59	0.27 167	0.13 97	0.20 103	0.08 78	0.08 77	0.35 115	0.29 194	0.21 115	0.15 98	0.29 156	0.14 103	0.26 132	0.44 160	0.08 99	0.09 84	0.19 127	0.17 103	0.17 80	0.17 85

RALCasStereoNet	0.17 93	0.14 136	0.11 110	0.13 129	0.11 115	0.10 90	0.08 98	0.20 100	0.08 48	0.23 112	0.13 97	0.19 100	0.08 78	0.07 67	0.30 90	0.37 230	0.22 127	0.17 144	0.21 95	0.14 103	0.24 124	0.52 175	0.07 72	0.10 102	0.18 107	0.15 89	0.16 67	0.15 78

RALAANet	0.17 93	0.13 120	0.11 110	0.10 88	0.10 95	0.11 106	0.08 98	0.17 81	0.10 75	0.16 61	0.15 111	0.16 80	0.09 88	0.07 67	0.34 111	0.17 61	0.18 81	0.17 144	0.28 146	0.15 132	0.26 132	0.60 201	0.07 72	0.10 102	0.17 95	0.15 89	0.21 106	0.16 84

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 93	0.11 86	0.10 95	0.08 65	0.08 69	0.08 67	0.08 98	0.21 115	0.09 59	0.23 112	0.09 55	0.20 103	0.07 63	0.05 41	0.89 224	0.15 36	0.15 58	0.10 40	0.22 103	0.09 38	0.23 110	0.36 126	0.06 56	0.09 84	0.18 107	0.13 66	0.20 101	0.14 70

DSFCA	0.17 93	0.18 195	0.14 158	0.14 140	0.13 142	0.16 156	0.15 172	0.16 74	0.13 140	0.16 61	0.19 142	0.18 92	0.11 117	0.08 77	0.26 69	0.19 90	0.20 98	0.17 144	0.22 103	0.14 103	0.20 84	0.24 68	0.11 157	0.13 159	0.18 107	0.19 128	0.20 101	0.20 118

DMCA-RVC	0.17 93	0.12 101	0.15 165	0.12 119	0.13 142	0.11 106	0.18 186	0.17 81	0.16 180	0.18 74	0.21 159	0.21 115	0.10 99	0.10 116	0.50 172	0.18 72	0.18 81	0.17 144	0.17 63	0.15 132	0.18 65	0.18 44	0.10 139	0.13 159	0.14 70	0.15 89	0.19 91	0.18 92

CFNet	0.17 93	0.15 158	0.13 149	0.18 182	0.16 179	0.14 137	0.12 151	0.24 153	0.12 119	0.21 91	0.16 120	0.29 185	0.14 163	0.11 136	0.26 69	0.14 31	0.20 98	0.16 129	0.18 67	0.13 86	0.18 65	0.15 29	0.08 99	0.12 139	0.21 146	0.20 134	0.22 115	0.21 131

S2M2_L	0.18 109	0.14 136	0.15 165	0.13 129	0.11 115	0.15 151	0.11 142	0.21 115	0.11 100	0.26 157	0.09 55	0.20 103	0.06 45	0.17 211	0.26 69	0.20 101	0.26 178	0.16 129	0.20 82	0.15 132	0.34 163	0.30 97	0.13 188	0.10 102	0.17 95	0.20 134	0.27 164	0.22 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.18 109	0.13 120	0.11 110	0.11 107	0.10 95	0.10 90	0.06 68	0.24 153	0.09 59	0.28 182	0.13 97	0.26 156	0.11 117	0.10 116	0.32 101	0.23 141	0.25 166	0.13 72	0.21 95	0.14 103	0.33 160	0.25 73	0.08 99	0.10 102	0.18 107	0.19 128	0.24 126	0.24 156

anonymousdsp2	0.18 109	0.12 101	0.09 83	0.09 80	0.08 69	0.10 90	0.07 82	0.18 92	0.09 59	0.20 87	0.50 264	0.15 68	0.07 63	0.08 77	0.37 123	0.28 180	0.17 70	0.13 72	0.23 113	0.19 173	0.20 84	0.67 226	0.11 157	0.12 139	0.14 70	0.11 50	0.18 85	0.12 56

TestStereo	0.18 109	0.17 178	0.14 158	0.15 156	0.11 115	0.16 156	0.11 142	0.25 170	0.13 140	0.30 201	0.16 120	0.26 156	0.11 117	0.08 77	0.22 38	0.15 36	0.24 152	0.13 72	0.28 146	0.13 86	0.28 145	0.18 44	0.09 119	0.14 173	0.22 150	0.16 97	0.21 106	0.19 110

CREStereo	0.18 109	0.13 120	0.11 110	0.12 119	0.10 95	0.10 90	0.06 68	0.24 153	0.10 75	0.27 167	0.14 104	0.26 156	0.12 134	0.10 116	0.32 101	0.26 164	0.26 178	0.13 72	0.22 103	0.14 103	0.36 180	0.27 81	0.08 99	0.10 102	0.18 107	0.19 128	0.24 126	0.23 145
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
PDISCO_ROB	0.18 109	0.16 169	0.16 184	0.14 140	0.12 126	0.13 129	0.13 163	0.15 68	0.12 119	0.16 61	0.16 120	0.13 52	0.10 99	0.09 100	0.25 62	0.20 101	0.20 98	0.23 224	0.18 67	0.15 132	0.24 124	0.28 85	0.08 99	0.12 139	0.22 150	0.24 169	0.39 223	0.24 156

AIO_test	0.19 115	0.10 65	0.07 52	0.10 88	0.07 53	0.07 48	0.06 68	0.14 63	0.10 75	0.13 57	0.07 34	0.13 52	0.05 34	0.06 57	0.78 215	0.77 302	0.12 40	0.12 57	0.19 73	0.11 63	0.19 75	1.16 305	0.09 119	0.06 41	0.12 58	0.18 111	0.11 40	0.07 28

CES	0.19 115	0.10 65	0.10 95	0.09 80	0.11 115	0.10 90	0.06 68	0.42 262	0.10 75	0.20 87	0.28 211	0.23 134	0.10 99	0.13 167	0.35 115	0.24 146	0.25 166	0.15 98	0.21 95	0.14 103	0.45 217	0.29 88	0.09 119	0.08 62	0.19 127	0.15 89	0.20 101	0.23 145

raft_robust	0.19 115	0.14 136	0.11 110	0.14 140	0.09 78	0.11 106	0.08 98	0.25 170	0.12 119	0.30 201	0.10 73	0.25 150	0.14 163	0.10 116	0.29 88	0.26 164	0.22 127	0.17 144	0.35 182	0.14 103	0.28 145	0.35 123	0.06 56	0.11 128	0.22 150	0.24 169	0.24 126	0.21 131

GMOStereo	0.19 115	0.12 101	0.10 95	0.10 88	0.09 78	0.10 90	0.09 118	0.23 138	0.12 119	0.28 182	0.10 73	0.21 115	0.13 148	0.08 77	0.37 123	0.28 180	0.21 115	0.14 86	0.23 113	0.14 103	0.26 132	0.67 226	0.06 56	0.09 84	0.23 160	0.20 134	0.24 126	0.18 92

error version	0.19 115	0.12 101	0.10 95	0.10 88	0.09 78	0.10 90	0.09 118	0.23 138	0.12 119	0.28 182	0.10 73	0.21 115	0.13 148	0.08 77	0.37 123	0.28 180	0.21 115	0.14 86	0.23 113	0.14 103	0.26 132	0.67 226	0.06 56	0.09 84	0.23 160	0.20 134	0.24 126	0.18 92

test-v	0.19 115	0.12 101	0.10 95	0.10 88	0.09 78	0.10 90	0.09 118	0.23 138	0.12 119	0.28 182	0.10 73	0.21 115	0.13 148	0.08 77	0.37 123	0.28 180	0.21 115	0.14 86	0.23 113	0.14 103	0.26 132	0.67 226	0.06 56	0.09 84	0.23 160	0.20 134	0.24 126	0.18 92

test-2	0.19 115	0.12 101	0.10 95	0.10 88	0.09 78	0.10 90	0.09 118	0.23 138	0.12 119	0.28 182	0.10 73	0.21 115	0.13 148	0.08 77	0.37 123	0.28 180	0.21 115	0.14 86	0.23 113	0.14 103	0.26 132	0.67 226	0.06 56	0.09 84	0.23 160	0.20 134	0.24 126	0.18 92

LMCR-Stereo	0.19 115	0.14 136	0.12 134	0.13 129	0.12 126	0.15 151	0.10 136	0.22 125	0.13 140	0.23 112	0.18 136	0.24 141	0.17 188	0.14 182	0.30 90	0.19 90	0.26 178	0.18 169	0.33 171	0.19 173	0.27 141	0.30 97	0.10 139	0.12 139	0.20 132	0.18 111	0.24 126	0.24 156

CREStereo++_RVC	0.19 115	0.12 101	0.11 110	0.11 107	0.12 126	0.11 106	0.09 118	0.23 138	0.12 119	0.28 182	0.14 104	0.22 129	0.19 210	0.10 116	0.26 69	0.22 126	0.24 152	0.12 57	0.22 103	0.12 72	0.34 163	0.32 110	0.07 72	0.10 102	0.20 132	0.18 111	0.62 270	0.23 145
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
PMTNet	0.19 115	0.15 158	0.12 134	0.14 140	0.12 126	0.09 84	0.09 118	0.22 125	0.10 75	0.29 197	0.11 83	0.25 150	0.09 88	0.09 100	0.41 139	0.27 173	0.24 152	0.13 72	0.28 146	0.14 103	0.36 180	0.30 97	0.09 119	0.08 62	0.23 160	0.20 134	0.23 120	0.26 172

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 115	0.18 195	0.18 201	0.17 172	0.21 211	0.16 156	0.27 233	0.19 98	0.24 220	0.22 100	0.20 148	0.27 168	0.13 148	0.19 227	0.35 115	0.17 61	0.20 98	0.16 129	0.19 73	0.13 86	0.17 56	0.19 50	0.11 157	0.12 139	0.18 107	0.23 161	0.19 91	0.22 136
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 115	0.14 136	0.12 134	0.15 156	0.11 115	0.16 156	0.12 151	0.25 170	0.12 119	0.25 144	0.17 129	0.20 103	0.22 222	0.09 100	0.42 142	0.17 61	0.22 127	0.16 129	0.30 161	0.13 86	0.26 132	0.17 37	0.10 139	0.13 159	0.20 132	0.18 111	0.26 152	0.21 131

DN-CSS_ROB	0.19 115	0.14 136	0.16 184	0.14 140	0.14 156	0.12 118	0.10 136	0.25 170	0.13 140	0.27 167	0.26 200	0.26 156	0.18 202	0.09 100	0.33 106	0.16 50	0.20 98	0.15 98	0.41 197	0.14 103	0.30 153	0.23 63	0.10 139	0.15 183	0.17 95	0.16 97	0.22 115	0.18 92

HUF	0.20 128	0.09 52	0.07 52	0.08 65	0.08 69	0.08 67	0.06 68	0.15 68	0.08 48	0.18 74	0.07 34	0.12 48	0.07 63	0.06 57	0.96 235	0.80 306	0.19 90	0.15 98	0.28 146	0.14 103	0.22 103	0.82 260	0.10 139	0.26 246	0.11 48	0.08 26	0.11 40	0.08 34

castereo++	0.20 128	0.11 86	0.09 83	0.12 119	0.09 78	0.10 90	0.07 82	0.22 125	0.13 140	0.27 167	0.11 83	0.27 168	0.10 99	0.08 77	0.43 147	0.35 219	0.24 152	0.15 98	0.26 134	0.13 86	0.44 208	0.55 184	0.08 99	0.11 128	0.18 107	0.20 134	0.36 211	0.19 110

castereo	0.20 128	0.12 101	0.11 110	0.10 88	0.10 95	0.11 106	0.07 82	0.22 125	0.13 140	0.26 157	0.14 104	0.24 141	0.09 88	0.08 77	0.52 178	0.29 194	0.25 166	0.14 86	0.28 146	0.13 86	0.46 223	0.59 200	0.07 72	0.10 102	0.20 132	0.20 134	0.19 91	0.20 118

GCAP-BAT	0.20 128	0.10 65	0.07 52	0.08 65	0.10 95	0.07 48	0.05 49	0.20 100	0.11 100	0.25 144	0.09 55	0.26 156	0.07 63	0.10 116	0.23 42	0.28 180	1.43 312	0.15 98	0.24 122	0.14 103	0.44 208	0.29 88	0.07 72	0.08 62	0.14 70	0.14 74	0.16 67	0.18 92

test_for_model	0.20 128	0.10 65	0.07 52	0.08 65	0.10 95	0.07 48	0.05 49	0.20 100	0.11 100	0.25 144	0.09 55	0.26 156	0.07 63	0.10 116	0.23 42	0.28 180	1.43 312	0.15 98	0.24 122	0.14 103	0.44 208	0.29 88	0.07 72	0.08 62	0.14 70	0.14 74	0.16 67	0.18 92

testlalala2	0.20 128	0.10 65	0.07 52	0.08 65	0.10 95	0.07 48	0.05 49	0.20 100	0.11 100	0.25 144	0.09 55	0.26 156	0.07 63	0.10 116	0.23 42	0.28 180	1.43 312	0.15 98	0.24 122	0.14 103	0.44 208	0.29 88	0.07 72	0.08 62	0.14 70	0.14 74	0.16 67	0.18 92

testlalala	0.20 128	0.10 65	0.07 52	0.08 65	0.10 95	0.07 48	0.05 49	0.20 100	0.11 100	0.25 144	0.09 55	0.26 156	0.07 63	0.10 116	0.23 42	0.28 180	1.43 312	0.15 98	0.24 122	0.14 103	0.44 208	0.29 88	0.07 72	0.08 62	0.14 70	0.14 74	0.16 67	0.18 92

testlalala_base	0.20 128	0.10 65	0.07 52	0.08 65	0.10 95	0.07 48	0.05 49	0.20 100	0.11 100	0.25 144	0.09 55	0.26 156	0.07 63	0.10 116	0.23 42	0.28 180	1.43 312	0.15 98	0.24 122	0.14 103	0.44 208	0.29 88	0.07 72	0.08 62	0.14 70	0.14 74	0.16 67	0.18 92

GCAP-Stereo	0.20 128	0.10 65	0.07 52	0.08 65	0.10 95	0.07 48	0.05 49	0.20 100	0.11 100	0.25 144	0.09 55	0.26 156	0.07 63	0.10 116	0.23 42	0.28 180	1.43 312	0.15 98	0.24 122	0.14 103	0.44 208	0.29 88	0.07 72	0.08 62	0.14 70	0.14 74	0.16 67	0.18 92

dd	0.20 128	0.17 178	0.10 95	0.35 253	0.13 142	0.25 221	0.12 151	0.22 125	0.10 75	0.22 100	0.11 83	0.38 229	0.10 99	0.09 100	0.40 137	0.18 72	0.29 211	0.15 98	0.36 186	0.14 103	0.20 84	0.17 37	0.09 119	0.13 159	0.22 150	0.17 103	0.26 152	0.20 118

GLC_STEREO	0.20 128	0.15 158	0.16 184	0.15 156	0.14 156	0.14 137	0.12 151	0.26 183	0.10 75	0.28 182	0.19 142	0.20 103	0.10 99	0.11 136	0.51 177	0.20 101	0.28 201	0.15 98	0.26 134	0.15 132	0.38 192	0.30 97	0.09 119	0.11 128	0.20 132	0.14 74	0.30 186	0.18 92

TANstereo	0.20 128	0.12 101	0.11 110	0.14 140	0.13 142	0.14 137	0.08 98	0.17 81	0.11 100	0.24 131	0.13 97	0.16 80	0.12 134	0.13 167	0.30 90	0.29 194	0.26 178	0.25 237	0.34 174	0.23 203	0.34 163	0.32 110	0.29 264	0.10 102	0.14 70	0.17 103	0.36 211	0.19 110

XX-TBD	0.20 128	0.12 101	0.11 110	0.14 140	0.13 142	0.14 137	0.08 98	0.17 81	0.11 100	0.24 131	0.13 97	0.16 80	0.12 134	0.13 167	0.30 90	0.29 194	0.26 178	0.25 237	0.34 174	0.23 203	0.34 163	0.32 110	0.29 264	0.10 102	0.14 70	0.17 103	0.36 211	0.19 110

STTStereo	0.20 128	0.19 211	0.21 223	0.18 182	0.20 207	0.17 166	0.27 233	0.18 92	0.19 198	0.20 87	0.19 142	0.24 141	0.15 172	0.17 211	0.44 149	0.18 72	0.20 98	0.19 185	0.19 73	0.14 103	0.18 65	0.20 52	0.11 157	0.13 159	0.19 127	0.21 147	0.20 101	0.26 172

BEATNet_4x	0.20 128	0.14 136	0.12 134	0.13 129	0.13 142	0.12 118	0.12 151	0.20 100	0.14 155	0.27 167	0.14 104	0.22 129	0.14 163	0.11 136	0.45 156	0.21 112	0.23 141	0.21 203	0.20 82	0.13 86	0.33 160	0.48 171	0.10 139	0.13 159	0.18 107	0.18 111	0.27 164	0.24 156

iResNetv2_ROB	0.20 128	0.14 136	0.11 110	0.17 172	0.13 142	0.17 166	0.11 142	0.26 183	0.12 119	0.26 157	0.20 148	0.28 177	0.20 214	0.10 116	0.49 168	0.16 50	0.21 115	0.15 98	0.36 186	0.15 132	0.36 180	0.20 52	0.12 176	0.16 194	0.20 132	0.18 111	0.30 186	0.19 110

DLCB_ROB	0.20 128	0.17 178	0.17 191	0.14 140	0.15 170	0.14 137	0.14 165	0.21 115	0.16 180	0.23 112	0.23 181	0.25 150	0.18 202	0.15 194	0.24 52	0.18 72	0.22 127	0.18 169	0.19 73	0.15 132	0.26 132	0.24 68	0.13 188	0.16 194	0.37 253	0.25 179	0.25 141	0.20 118

test-3	0.21 145	0.11 86	0.10 95	0.11 107	0.12 126	0.10 90	0.08 98	0.25 170	0.10 75	0.27 167	0.11 83	0.30 196	0.11 117	0.09 100	0.50 172	0.39 235	0.23 141	0.15 98	0.47 208	0.15 132	0.34 163	0.65 213	0.07 72	0.10 102	0.17 95	0.14 74	0.25 141	0.23 145

test_1	0.21 145	0.11 86	0.10 95	0.11 107	0.12 126	0.10 90	0.08 98	0.25 170	0.10 75	0.27 167	0.11 83	0.30 196	0.11 117	0.08 77	0.50 172	0.39 235	0.23 141	0.15 98	0.47 208	0.15 132	0.34 163	0.65 213	0.07 72	0.10 102	0.17 95	0.14 74	0.25 141	0.23 145

AACVNet	0.21 145	0.18 195	0.15 165	0.19 191	0.19 200	0.19 183	0.14 165	0.23 138	0.15 166	0.25 144	0.23 181	0.21 115	0.13 148	0.13 167	0.57 190	0.19 90	0.25 166	0.18 169	0.25 130	0.18 168	0.23 110	0.24 68	0.14 198	0.15 183	0.23 160	0.21 147	0.25 141	0.25 166

sAnonymous2	0.21 145	0.14 136	0.13 149	0.12 119	0.12 126	0.14 137	0.12 151	0.28 212	0.16 180	0.23 112	0.20 148	0.20 103	0.15 172	0.08 77	0.31 97	0.27 173	0.25 166	0.22 213	0.40 193	0.21 186	0.35 172	0.42 150	0.09 119	0.13 159	0.23 160	0.24 169	0.23 120	0.24 156

CroCo_RVC	0.21 145	0.14 136	0.13 149	0.12 119	0.12 126	0.14 137	0.12 151	0.28 212	0.16 180	0.23 112	0.20 148	0.20 103	0.15 172	0.08 77	0.31 97	0.27 173	0.25 166	0.22 213	0.40 193	0.21 186	0.35 172	0.42 150	0.09 119	0.13 159	0.23 160	0.24 169	0.23 120	0.24 156

CFNet_pseudo	0.21 145	0.16 169	0.16 184	0.19 191	0.16 179	0.17 166	0.13 163	0.24 153	0.15 166	0.28 182	0.22 171	0.23 134	0.20 214	0.12 153	0.65 202	0.18 72	0.20 98	0.17 144	0.31 166	0.13 86	0.21 95	0.21 56	0.12 176	0.13 159	0.20 132	0.20 134	0.25 141	0.26 172

ADLNet	0.21 145	0.18 195	0.12 134	0.16 164	0.14 156	0.19 183	0.15 172	0.20 100	0.11 100	0.17 67	0.15 111	0.34 215	0.14 163	0.32 263	1.10 245	0.16 50	0.20 98	0.14 86	0.18 67	0.14 103	0.17 56	0.22 59	0.15 208	0.09 84	0.18 107	0.19 128	0.19 91	0.18 92

psm_up	0.21 145	0.17 178	0.19 210	0.20 196	0.17 185	0.20 190	0.15 172	0.26 183	0.23 216	0.22 100	0.18 136	0.23 134	0.20 214	0.16 201	0.36 122	0.19 90	0.24 152	0.18 169	0.30 161	0.17 160	0.23 110	0.21 56	0.12 176	0.21 226	0.24 175	0.27 195	0.26 152	0.25 166

AF-Net	0.21 145	0.18 195	0.18 201	0.18 182	0.22 217	0.20 190	0.24 214	0.24 153	0.21 204	0.19 82	0.25 192	0.27 168	0.16 179	0.14 182	0.37 123	0.20 101	0.18 81	0.17 144	0.23 113	0.15 132	0.18 65	0.26 77	0.17 215	0.14 173	0.20 132	0.22 154	0.29 178	0.22 136

Nwc_Net	0.21 145	0.18 195	0.18 201	0.18 182	0.22 217	0.20 190	0.24 214	0.24 153	0.21 204	0.19 82	0.25 192	0.27 168	0.16 179	0.14 182	0.37 123	0.20 101	0.18 81	0.17 144	0.23 113	0.15 132	0.18 65	0.26 77	0.17 215	0.14 173	0.20 132	0.22 154	0.29 178	0.22 136

AE-Stereo	0.22 155	0.14 136	0.14 158	0.16 164	0.13 142	0.12 118	0.09 118	0.23 138	0.15 166	0.27 167	0.12 92	0.29 185	0.13 148	0.09 100	0.30 90	0.29 194	0.28 201	0.19 185	0.30 161	0.22 196	0.35 172	0.77 250	0.08 99	0.15 183	0.23 160	0.24 169	0.26 152	0.20 118

MIPNet	0.22 155	0.15 158	0.11 110	0.11 107	0.12 126	0.12 118	0.08 98	0.24 153	0.10 75	0.27 167	0.24 186	0.23 134	0.14 163	0.11 136	0.93 231	0.21 112	0.23 141	0.17 144	0.31 166	0.20 178	0.22 103	0.44 160	0.07 72	0.12 139	0.24 175	0.29 207	0.27 164	0.20 118

test_3	0.22 155	0.12 101	0.12 134	0.11 107	0.12 126	0.10 90	0.08 98	0.25 170	0.12 119	0.28 182	0.12 92	0.31 206	0.15 172	0.08 77	0.53 179	0.40 240	0.23 141	0.15 98	0.47 208	0.16 150	0.36 180	0.65 213	0.06 56	0.12 139	0.20 132	0.19 128	0.27 164	0.25 166

APVNet	0.22 155	0.18 195	0.15 165	0.17 172	0.20 207	0.20 190	0.18 186	0.24 153	0.15 166	0.18 74	0.21 159	0.21 115	0.12 134	0.17 211	0.45 156	0.25 154	0.28 201	0.21 203	0.34 174	0.21 186	0.24 124	0.33 116	0.11 157	0.18 212	0.22 150	0.18 111	0.30 186	0.23 145

CFNet_RVC	0.22 155	0.18 195	0.15 165	0.18 182	0.17 185	0.19 183	0.12 151	0.21 115	0.13 140	0.23 112	0.21 159	0.25 150	0.13 148	0.13 167	0.93 231	0.20 101	0.23 141	0.17 144	0.27 138	0.16 150	0.25 131	0.22 59	0.10 139	0.14 173	0.23 160	0.21 147	0.25 141	0.23 145

HSM	0.22 155	0.17 178	0.15 165	0.18 182	0.18 193	0.16 156	0.14 165	0.26 183	0.14 155	0.25 144	0.22 171	0.24 141	0.18 202	0.11 136	0.67 206	0.18 72	0.26 178	0.16 129	0.27 138	0.17 160	0.30 153	0.23 63	0.10 139	0.14 173	0.23 160	0.23 161	0.27 164	0.25 166

MyStereo04	0.23 161	0.18 195	0.18 201	0.14 140	0.14 156	0.13 129	0.11 142	0.28 212	0.22 209	0.32 213	0.20 148	0.30 196	0.14 163	0.08 77	0.31 97	0.24 146	0.22 127	0.18 169	0.55 238	0.23 203	0.38 192	0.37 132	0.12 176	0.17 202	0.28 213	0.30 214	0.31 192	0.22 136

LoS	0.23 161	0.15 158	0.11 110	0.13 129	0.14 156	0.13 129	0.08 98	0.60 287	0.11 100	0.37 252	0.38 237	0.36 224	0.14 163	0.11 136	0.32 101	0.26 164	0.26 178	0.16 129	0.27 138	0.16 150	0.43 203	0.37 132	0.10 139	0.10 102	0.26 193	0.19 128	0.25 141	0.28 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 161	0.12 101	0.12 134	0.10 88	0.10 95	0.10 90	0.08 98	0.22 125	0.09 59	0.24 131	0.15 111	0.21 115	0.09 88	0.11 136	1.84 283	0.19 90	0.21 115	0.16 129	0.24 122	0.15 132	0.21 95	0.37 132	0.07 72	0.12 139	0.18 107	0.22 154	0.24 126	0.14 70

AnonymousM	0.23 161	0.09 52	0.07 52	0.09 80	0.07 53	0.08 67	0.06 68	0.20 100	0.09 59	0.23 112	0.19 142	0.16 80	0.07 63	0.11 136	0.27 79	0.24 146	0.24 152	0.14 86	0.21 95	0.16 150	0.32 158	0.45 164	0.08 99	0.09 84	0.11 48	0.20 134	0.66 276	1.40 297

ICVP	0.23 161	0.18 195	0.21 223	0.18 182	0.17 185	0.18 174	0.15 172	0.22 125	0.17 188	0.24 131	0.21 159	0.24 141	0.18 202	0.12 153	0.43 147	0.24 146	0.25 166	0.24 229	0.26 134	0.21 186	0.31 157	0.52 175	0.26 247	0.17 202	0.24 175	0.26 188	0.25 141	0.24 156
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 161	0.16 169	0.13 149	0.19 191	0.14 156	0.12 118	0.09 118	0.24 153	0.12 119	0.29 197	0.16 120	0.27 168	0.16 179	0.10 116	0.24 52	0.26 164	0.26 178	0.13 72	0.30 161	0.12 72	0.50 233	0.38 138	0.08 99	0.11 128	0.26 193	0.28 201	0.66 276	0.46 235

sCroCo_RVC	0.23 161	0.13 120	0.12 134	0.11 107	0.10 95	0.14 137	0.09 118	0.24 153	0.19 198	0.24 131	0.16 120	0.20 103	0.20 214	0.09 100	0.33 106	0.36 226	0.28 201	0.22 213	0.35 182	0.21 186	0.48 229	0.66 220	0.10 139	0.16 194	0.23 160	0.21 147	0.29 178	0.23 145

GES	0.23 161	0.16 169	0.12 134	0.14 140	0.15 170	0.19 183	0.15 172	0.25 170	0.14 155	0.26 157	0.18 136	0.22 129	0.14 163	0.17 211	0.56 186	0.22 126	0.27 190	0.19 185	0.53 230	0.20 178	0.35 172	0.37 132	0.13 188	0.15 183	0.20 132	0.17 103	0.27 164	0.43 230

FADNet-RVC-Resample	0.23 161	0.16 169	0.18 201	0.17 172	0.16 179	0.16 156	0.16 180	0.24 153	0.18 196	0.26 157	0.18 136	0.27 168	0.17 188	0.16 201	0.81 219	0.18 72	0.21 115	0.23 224	0.26 134	0.25 217	0.23 110	0.39 144	0.13 188	0.21 226	0.22 150	0.22 154	0.19 91	0.22 136

RP	0.23 161	0.20 216	0.23 236	0.22 207	0.21 211	0.22 205	0.25 222	0.24 153	0.23 216	0.17 67	0.24 186	0.25 150	0.19 210	0.16 201	0.55 184	0.18 72	0.21 115	0.16 129	0.22 103	0.16 150	0.18 65	0.33 116	0.14 198	0.17 202	0.23 160	0.23 161	0.31 192	0.26 172

UDGNet	0.24 171	0.20 216	0.15 165	0.36 255	0.31 252	0.32 247	0.29 242	0.22 125	0.15 166	0.21 91	0.21 159	0.21 115	0.08 78	0.51 283	0.25 62	0.17 61	0.22 127	0.17 144	0.27 138	0.15 132	0.28 145	0.38 138	0.31 272	0.11 128	0.24 175	0.23 161	0.22 115	0.20 118

SACVNet	0.24 171	0.20 216	0.19 210	0.21 202	0.19 200	0.19 183	0.20 195	0.26 183	0.22 209	0.25 144	0.22 171	0.21 115	0.12 134	0.17 211	0.48 167	0.22 126	0.26 178	0.21 203	0.32 170	0.20 178	0.29 151	0.41 147	0.15 208	0.18 212	0.28 213	0.26 188	0.30 186	0.26 172

FADNet-RVC	0.24 171	0.17 178	0.15 165	0.21 202	0.17 185	0.17 166	0.21 199	0.26 183	0.14 155	0.25 144	0.21 159	0.28 177	0.17 188	0.14 182	0.98 238	0.22 126	0.23 141	0.17 144	0.36 186	0.22 196	0.24 124	0.30 97	0.14 198	0.17 202	0.25 188	0.23 161	0.21 106	0.24 156

UCFNet_RVC	0.24 171	0.25 241	0.17 191	0.21 202	0.20 207	0.20 190	0.15 172	0.23 138	0.16 180	0.26 157	0.20 148	0.35 222	0.17 188	0.13 167	0.87 223	0.19 90	0.22 127	0.18 169	0.33 171	0.17 160	0.27 141	0.24 68	0.17 215	0.15 183	0.27 201	0.23 161	0.24 126	0.29 189

DeepPruner_ROB	0.24 171	0.17 178	0.17 191	0.17 172	0.17 185	0.16 156	0.24 214	0.22 125	0.17 188	0.26 157	0.26 200	0.21 115	0.18 202	0.12 153	0.64 199	0.21 112	0.24 152	0.21 203	0.29 156	0.16 150	0.44 208	0.36 126	0.14 198	0.16 194	0.22 150	0.30 214	0.27 164	0.23 145

PS-NSSS	0.24 171	0.26 247	0.21 223	0.31 243	0.22 217	0.26 227	0.23 209	0.27 201	0.15 166	0.28 182	0.21 159	0.55 251	0.15 172	0.16 201	0.35 115	0.16 50	0.19 90	0.17 144	0.36 186	0.15 132	0.17 56	0.14 25	0.22 240	0.16 194	0.24 175	0.24 169	0.28 177	0.27 181

PWCDC_ROB	0.24 171	0.10 65	0.13 149	0.10 88	0.18 193	0.12 118	0.16 180	0.12 51	0.38 261	0.11 48	0.25 192	0.15 68	0.82 277	0.28 253	0.92 229	0.21 112	0.17 70	0.18 169	0.18 67	0.17 160	0.23 110	0.46 165	0.20 229	0.17 202	0.12 58	0.21 147	0.15 62	0.26 172

Any-RAFT	0.25 178	0.13 120	0.17 191	0.16 164	0.14 156	0.15 151	0.11 142	0.25 170	0.14 155	0.28 182	0.34 224	0.29 185	0.11 117	0.12 153	0.35 115	0.26 164	0.28 201	0.17 144	0.52 227	0.16 150	0.63 262	0.49 173	0.10 139	0.11 128	0.28 213	0.33 231	0.26 152	0.41 226

GEStereo_RVC	0.25 178	0.19 211	0.15 165	0.18 182	0.17 185	0.19 183	0.18 186	0.26 183	0.17 188	0.27 167	0.20 148	0.28 177	0.17 188	0.12 153	0.34 111	0.27 173	0.28 201	0.24 229	0.47 208	0.22 196	0.34 163	0.66 220	0.11 157	0.18 212	0.25 188	0.22 154	0.26 152	0.32 198

stereogan	0.25 178	0.22 222	0.22 231	0.23 213	0.26 239	0.25 221	0.23 209	0.26 183	0.24 220	0.20 87	0.23 181	0.31 206	0.23 223	0.17 211	0.38 134	0.21 112	0.22 127	0.19 185	0.28 146	0.20 178	0.23 110	0.46 165	0.17 215	0.18 212	0.22 150	0.24 169	0.37 218	0.27 181

R-Stereo Train	0.25 178	0.14 136	0.14 158	0.15 156	0.13 142	0.18 174	0.07 82	0.24 153	0.15 166	0.32 213	0.25 192	0.28 177	0.13 148	0.14 182	0.71 208	0.32 205	0.29 211	0.20 194	0.47 208	0.20 178	0.48 229	0.65 213	0.10 139	0.12 139	0.24 175	0.25 179	0.23 120	0.28 185

RAFT-Stereo	0.25 178	0.14 136	0.14 158	0.15 156	0.13 142	0.18 174	0.07 82	0.24 153	0.15 166	0.32 213	0.25 192	0.28 177	0.13 148	0.14 182	0.71 208	0.32 205	0.29 211	0.20 194	0.47 208	0.20 178	0.48 229	0.65 213	0.10 139	0.12 139	0.24 175	0.25 179	0.23 120	0.28 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 178	0.16 169	0.16 184	0.25 225	0.19 200	0.21 200	0.18 186	0.30 228	0.16 180	0.31 208	0.31 218	0.34 215	0.25 231	0.11 136	0.32 101	0.25 154	0.26 178	0.17 144	0.54 234	0.16 150	0.37 188	0.38 138	0.14 198	0.19 220	0.25 188	0.23 161	0.27 164	0.26 172

LG-Stereo_Zeroshot	0.26 184	0.19 211	0.08 70	0.21 202	0.21 211	0.28 233	0.17 184	0.25 170	0.14 155	0.42 276	0.26 200	0.44 240	0.09 88	0.11 136	0.37 123	0.30 200	0.25 166	0.16 129	0.31 166	0.17 160	0.42 200	0.87 270	0.08 99	0.09 84	0.21 146	0.18 111	0.27 164	0.50 237

Reg-Stereo(zero)	0.26 184	0.13 120	0.15 165	0.13 129	0.12 126	0.14 137	0.14 165	0.32 239	0.15 166	0.33 224	0.56 274	0.30 196	0.12 134	0.18 222	0.28 85	0.32 205	0.30 217	0.16 129	0.42 198	0.18 168	0.35 172	0.76 246	0.13 188	0.11 128	0.20 132	0.25 179	0.40 227	0.37 210

HI	0.26 184	0.13 120	0.15 165	0.13 129	0.12 126	0.14 137	0.14 165	0.32 239	0.15 166	0.33 224	0.56 274	0.30 196	0.12 134	0.18 222	0.28 85	0.32 205	0.30 217	0.16 129	0.42 198	0.18 168	0.35 172	0.76 246	0.13 188	0.11 128	0.20 132	0.25 179	0.40 227	0.37 210

CASS	0.26 184	0.18 195	0.17 191	0.21 202	0.18 193	0.22 205	0.26 229	0.28 212	0.20 202	0.33 224	0.24 186	0.28 177	0.18 202	0.12 153	0.37 123	0.24 146	0.39 256	0.20 194	0.44 202	0.17 160	0.58 251	0.48 171	0.11 157	0.14 173	0.32 234	0.22 154	0.32 198	0.33 201
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 184	0.19 211	0.15 165	0.23 213	0.16 179	0.21 200	0.23 209	0.28 212	0.17 188	0.27 167	0.28 211	0.26 156	0.19 210	0.15 194	0.98 238	0.22 126	0.21 115	0.20 194	0.43 201	0.26 227	0.28 145	0.31 107	0.14 198	0.15 183	0.28 213	0.27 195	0.24 126	0.27 181

NCC-stereo	0.26 184	0.22 222	0.22 231	0.22 207	0.24 227	0.23 212	0.28 238	0.26 183	0.28 240	0.18 74	0.26 200	0.29 185	0.27 235	0.17 211	0.56 186	0.23 141	0.23 141	0.24 229	0.28 146	0.21 186	0.23 110	0.32 110	0.20 229	0.17 202	0.27 201	0.29 207	0.33 201	0.30 193

Abc-Net	0.26 184	0.22 222	0.22 231	0.22 207	0.24 227	0.23 212	0.28 238	0.26 183	0.28 240	0.18 74	0.26 200	0.29 185	0.27 235	0.17 211	0.56 186	0.23 141	0.23 141	0.24 229	0.28 146	0.21 186	0.23 110	0.32 110	0.20 229	0.17 202	0.27 201	0.29 207	0.33 201	0.30 193
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 191	0.12 101	0.11 110	0.11 107	0.12 126	0.13 129	0.06 68	0.23 138	0.14 155	0.27 167	0.18 136	0.24 141	0.09 88	0.10 116	0.35 115	0.38 232	0.24 152	0.16 129	0.31 166	0.21 186	0.37 188	1.30 311	0.11 157	0.30 258	0.17 95	0.26 188	0.93 296	0.25 166

IPLGR	0.27 191	0.16 169	0.14 158	0.15 156	0.15 170	0.13 129	0.09 118	0.24 153	0.13 140	0.28 182	0.25 192	0.24 141	0.12 134	0.11 136	1.85 285	0.20 101	0.23 141	0.18 169	0.35 182	0.21 186	0.28 145	0.56 193	0.07 72	0.13 159	0.25 188	0.27 195	0.29 178	0.21 131

cross-raft	0.27 191	0.15 158	0.13 149	0.14 140	0.14 156	0.17 166	0.10 136	0.27 201	0.15 166	0.30 201	0.22 171	0.28 177	0.10 99	0.14 182	0.42 142	0.42 246	0.27 190	0.17 144	0.57 240	0.26 227	0.62 261	0.94 284	0.09 119	0.12 139	0.29 221	0.27 195	0.26 152	0.31 197

pcwnet_v2	0.27 191	0.17 178	0.18 201	0.22 207	0.19 200	0.22 205	0.18 186	0.25 170	0.18 196	0.30 201	0.24 186	0.33 212	0.29 239	0.18 222	0.90 225	0.22 126	0.24 152	0.19 185	0.38 190	0.16 150	0.28 145	0.31 107	0.17 215	0.16 194	0.26 193	0.26 188	0.30 186	0.39 216

MSMDNet	0.27 191	0.14 136	0.12 134	0.13 129	0.15 170	0.16 156	0.12 151	0.26 183	0.14 155	0.31 208	0.21 159	0.27 168	0.29 239	0.15 194	0.44 149	0.51 261	0.28 201	0.18 169	0.54 234	0.28 237	0.58 251	0.84 265	0.10 139	0.12 139	0.26 193	0.25 179	0.26 152	0.29 189

PA-Net	0.27 191	0.27 249	0.29 258	0.18 182	0.26 239	0.21 200	0.27 233	0.26 183	0.25 227	0.22 100	0.21 159	0.22 129	0.24 229	0.29 254	0.62 197	0.25 154	0.18 81	0.23 224	0.20 82	0.22 196	0.20 84	0.36 126	0.17 215	0.20 222	0.24 175	0.44 255	0.24 126	0.55 242
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 191	0.17 178	0.15 165	0.23 213	0.19 200	0.26 227	0.28 238	0.20 100	0.15 166	0.22 100	0.20 148	0.18 92	0.11 117	0.39 273	1.91 294	0.21 112	0.24 152	0.20 194	0.22 103	0.14 103	0.19 75	0.18 44	0.26 247	0.14 173	0.22 150	0.18 111	0.19 91	0.18 92

NCCL2	0.27 191	0.24 236	0.23 236	0.19 191	0.20 207	0.18 174	0.19 194	0.26 183	0.23 216	0.29 197	0.22 171	0.28 177	0.17 188	0.15 194	0.68 207	0.25 154	0.25 166	0.22 213	0.27 138	0.22 196	0.34 163	0.44 160	0.19 227	0.22 233	0.34 241	0.34 233	0.36 211	0.36 206

GANet-ADL	0.28 199	0.18 195	0.16 184	0.20 196	0.19 200	0.23 212	0.20 195	0.26 183	0.16 180	0.34 229	0.35 226	0.30 196	0.17 188	0.21 236	0.45 156	0.29 194	0.31 225	0.19 185	0.49 218	0.28 237	0.41 196	0.77 250	0.13 188	0.15 183	0.24 175	0.30 214	0.34 205	0.30 193

RGC	0.28 199	0.25 241	0.29 258	0.25 225	0.27 245	0.28 233	0.21 199	0.28 212	0.31 252	0.22 100	0.31 218	0.29 185	0.32 241	0.21 236	0.59 193	0.25 154	0.24 152	0.21 203	0.30 161	0.22 196	0.27 141	0.40 145	0.18 226	0.21 226	0.29 221	0.32 226	0.35 209	0.36 206

XPNet_ROB	0.28 199	0.28 252	0.20 215	0.20 196	0.22 217	0.22 205	0.22 206	0.20 100	0.21 204	0.24 131	0.27 206	0.79 267	0.17 188	0.16 201	0.50 172	0.23 141	0.35 241	0.21 203	0.28 146	0.20 178	0.30 153	0.53 179	0.17 215	0.18 212	0.23 160	0.24 169	0.49 246	0.36 206

RAFT-Test	0.29 202	0.14 136	0.12 134	0.16 164	0.15 170	0.18 174	0.12 151	0.27 201	0.14 155	0.32 213	0.50 264	0.27 168	0.12 134	0.14 182	0.44 149	0.52 263	0.27 190	0.18 169	0.59 245	0.25 217	0.59 254	0.72 237	0.10 139	0.12 139	0.27 201	0.50 264	0.27 164	0.34 202

HH	0.29 202	0.10 65	0.18 201	0.16 164	0.15 170	0.20 190	0.14 165	0.27 201	0.13 140	0.36 247	0.21 159	0.29 185	0.11 117	0.15 194	0.46 163	0.64 287	0.27 190	0.19 185	0.50 219	0.27 233	0.68 271	0.75 243	0.11 157	0.16 194	0.24 175	0.30 214	0.36 211	0.37 210

HanStereo	0.29 202	0.10 65	0.18 201	0.16 164	0.15 170	0.20 190	0.14 165	0.27 201	0.13 140	0.36 247	0.21 159	0.29 185	0.11 117	0.15 194	0.46 163	0.64 287	0.27 190	0.19 185	0.50 219	0.27 233	0.68 271	0.75 243	0.11 157	0.16 194	0.24 175	0.30 214	0.36 211	0.37 210

RTSC	0.29 202	0.17 178	0.17 191	0.17 172	0.17 185	0.18 174	0.21 199	0.23 138	0.22 209	0.26 157	0.25 192	0.21 115	0.19 210	0.14 182	1.67 276	0.28 180	0.31 225	0.21 203	0.40 193	0.19 173	0.33 160	0.38 138	0.11 157	0.18 212	0.23 160	0.24 169	0.31 192	0.45 232

DeepPrunerF	0.29 202	0.17 178	0.15 165	0.23 213	0.44 273	0.17 166	0.23 209	0.20 100	0.26 232	0.16 61	0.22 171	0.15 68	0.12 134	0.13 167	0.98 238	0.22 126	0.19 90	0.17 144	0.27 138	0.17 160	0.22 103	0.21 56	0.12 176	0.13 159	1.95 322	0.26 188	0.22 115	0.20 118

MSKI-zero shot	0.30 207	0.13 120	0.11 110	0.14 140	0.14 156	0.15 151	0.11 142	0.27 201	0.13 140	0.29 197	0.41 245	0.29 185	0.11 117	0.12 153	0.60 196	0.55 271	0.28 201	0.18 169	0.58 241	0.30 249	0.57 247	0.97 289	0.09 119	0.12 139	0.26 193	0.39 246	0.32 198	0.41 226

dad	0.30 207	0.21 220	0.15 165	0.47 267	0.22 217	0.30 242	0.49 267	0.40 257	0.13 140	0.32 213	0.14 104	0.41 235	0.24 229	0.11 136	0.59 193	0.20 101	0.32 230	0.17 144	0.51 224	0.16 150	0.29 151	0.23 63	0.11 157	0.19 220	0.32 234	0.18 111	0.68 280	0.46 235

GwcNet-ADL	0.30 207	0.22 222	0.21 223	0.29 236	0.23 225	0.24 217	0.22 206	0.28 212	0.19 198	0.34 229	0.57 277	0.44 240	0.23 223	0.22 239	0.53 179	0.35 219	0.30 217	0.22 213	0.45 205	0.28 237	0.37 188	0.47 167	0.14 198	0.17 202	0.27 201	0.30 214	0.29 178	0.38 215

Anonymous3	0.30 207	0.21 220	0.16 184	0.17 172	0.16 179	0.20 190	0.16 180	0.31 232	0.25 227	0.30 201	0.20 148	0.45 242	0.20 214	0.17 211	0.55 184	0.52 263	0.32 230	0.27 252	0.51 224	0.27 233	0.50 233	0.67 226	0.13 188	0.15 183	0.28 213	0.30 214	0.34 205	0.26 172

iResNet	0.30 207	0.17 178	0.17 191	0.24 221	0.23 225	0.28 233	0.20 195	0.31 232	0.21 204	0.32 213	0.29 214	0.50 247	0.51 263	0.11 136	0.53 179	0.35 219	0.27 190	0.20 194	0.74 256	0.25 217	0.47 227	0.32 110	0.15 208	0.26 246	0.26 193	0.25 179	0.34 205	0.29 189

test-1	0.32 212	0.10 65	0.13 149	0.14 140	0.14 156	0.25 221	0.18 186	0.29 224	0.17 188	0.37 252	0.41 245	0.31 206	0.17 188	0.14 182	0.91 227	0.51 261	0.27 190	0.21 203	0.53 230	0.25 217	0.57 247	0.99 294	0.11 157	0.14 173	0.28 213	0.29 207	0.31 192	0.36 206

ADCP+	0.32 212	0.17 178	0.17 191	0.15 156	0.14 156	0.17 166	0.21 199	0.21 115	0.32 253	0.25 144	0.25 192	0.37 227	0.12 134	0.13 167	1.80 282	0.18 72	0.20 98	0.17 144	0.34 174	0.18 168	0.24 124	0.30 97	0.12 176	0.12 139	0.24 175	0.68 283	0.33 201	0.96 279

HSM-Net_RVC	0.32 212	0.17 178	0.18 201	0.27 232	0.21 211	0.21 200	0.15 172	0.28 212	0.19 198	0.34 229	0.40 243	1.56 296	0.27 235	0.15 194	0.45 156	0.22 126	0.26 178	0.19 185	0.28 146	0.20 178	0.41 196	0.57 195	0.14 198	0.21 226	0.30 225	0.31 222	0.36 211	0.35 204
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 212	0.25 241	0.25 245	0.25 225	0.30 249	0.22 205	0.27 233	0.35 244	0.38 261	0.30 201	0.27 206	0.67 260	0.23 223	0.17 211	0.80 218	0.21 112	0.21 115	0.21 203	0.29 156	0.26 227	0.23 110	0.29 88	0.14 198	0.27 251	0.36 252	0.45 257	0.39 223	0.56 244

IGEV_Zeroshot_test	0.33 216	0.13 120	0.24 243	0.30 238	0.18 193	0.23 212	0.24 214	0.28 212	0.17 188	0.35 241	0.53 268	0.34 215	0.11 117	0.14 182	0.41 139	0.61 286	0.27 190	0.17 144	0.48 216	0.31 256	0.52 238	1.06 300	0.12 176	0.12 139	0.35 247	0.28 201	0.62 270	0.45 232

GANetREF_RVC	0.33 216	0.30 257	0.33 271	0.28 234	0.27 245	0.27 229	0.26 229	0.42 262	0.35 259	0.38 261	0.22 171	0.57 252	0.39 248	0.16 201	0.37 123	0.24 146	0.30 217	0.25 237	0.45 205	0.26 227	0.37 188	0.28 85	0.25 245	0.33 263	0.35 247	0.29 207	0.46 239	0.40 223
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
model_zeroshot	0.34 218	0.14 136	0.13 149	0.17 172	0.15 170	0.18 174	0.12 151	0.28 212	0.15 166	0.33 224	0.38 237	0.32 211	0.11 117	0.13 167	0.78 215	0.64 287	0.30 217	0.23 224	0.66 252	0.23 203	0.56 246	0.81 258	0.13 188	0.14 173	1.04 296	0.36 237	0.31 192	0.53 240

EKT-Stereo	0.34 218	0.17 178	0.14 158	0.20 196	0.17 185	0.22 205	0.25 222	0.27 201	0.15 166	0.30 201	0.35 226	0.27 168	0.14 163	0.16 201	1.56 270	0.54 269	0.29 211	0.25 237	0.47 208	0.30 249	0.81 288	0.86 268	0.09 119	0.13 159	0.31 228	0.30 214	0.31 192	0.24 156

DAS	0.34 218	0.18 195	0.15 165	0.30 238	0.25 234	0.25 221	0.26 229	0.32 239	0.29 246	0.32 213	0.38 237	0.54 249	0.37 244	0.12 153	0.45 156	0.40 240	0.37 248	0.25 237	0.54 234	0.29 244	0.66 268	0.65 213	0.21 238	0.26 246	0.31 228	0.32 226	0.38 221	0.39 216

SepStereo	0.34 218	0.18 195	0.15 165	0.30 238	0.25 234	0.25 221	0.26 229	0.32 239	0.29 246	0.32 213	0.38 237	0.54 249	0.37 244	0.12 153	0.45 156	0.40 240	0.37 248	0.25 237	0.54 234	0.29 244	0.66 268	0.65 213	0.21 238	0.26 246	0.31 228	0.32 226	0.38 221	0.39 216

FADNet_RVC	0.34 218	0.22 222	0.23 236	0.30 238	0.26 239	0.20 190	0.23 209	0.31 232	0.22 209	0.31 208	0.29 214	0.42 237	0.35 243	0.22 239	0.90 225	0.26 164	0.31 225	0.32 274	0.75 257	0.28 237	0.46 223	0.55 184	0.16 211	0.24 238	0.27 201	0.31 222	0.51 256	0.37 210

ADCRef	0.34 218	0.18 195	0.17 191	0.15 156	0.16 179	0.18 174	0.18 186	0.23 138	0.33 256	0.26 157	0.22 171	0.23 134	0.18 202	0.12 153	2.01 296	0.22 126	0.23 141	0.20 194	0.40 193	0.22 196	0.27 141	0.34 121	0.17 215	0.17 202	0.30 225	0.41 249	0.29 178	1.36 295

ETE_ROB	0.34 218	0.32 259	0.21 223	0.26 229	0.24 227	0.28 233	0.25 222	0.24 153	0.29 246	0.27 167	0.35 226	1.00 276	0.21 219	0.20 231	0.59 193	0.24 146	0.42 264	0.24 229	0.38 190	0.25 217	0.40 194	0.52 175	0.20 229	0.21 226	0.29 221	0.34 233	0.55 260	0.39 216

LALA_ROB	0.34 218	0.34 262	0.23 236	0.24 221	0.24 227	0.30 242	0.24 214	0.25 170	0.28 240	0.31 208	0.35 226	0.95 272	0.21 219	0.19 227	0.77 213	0.25 154	0.34 237	0.28 258	0.34 174	0.25 217	0.36 180	0.55 184	0.19 227	0.22 233	0.27 201	0.31 222	0.50 251	0.39 216

PSMNet-ADL	0.35 226	0.20 216	0.21 223	0.23 213	0.22 217	0.24 217	0.25 222	0.30 228	0.26 232	0.39 265	0.57 277	0.38 229	0.46 254	0.24 247	1.26 259	0.44 252	0.32 230	0.20 194	0.52 227	0.24 211	0.40 194	0.51 174	0.17 215	0.17 202	0.27 201	0.27 195	0.40 227	0.26 172

EAI-Stereo	0.35 226	0.14 136	0.15 165	0.19 191	0.18 193	0.65 283	0.22 206	0.27 201	0.22 209	0.27 167	0.46 258	0.29 185	0.10 99	0.12 153	0.81 219	1.04 319	0.27 190	0.20 194	0.71 255	0.23 203	0.45 217	0.55 184	0.11 157	0.18 212	0.29 221	0.43 251	0.40 227	0.42 228

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 228	0.15 158	0.26 250	0.25 225	0.19 200	0.28 233	0.21 199	0.27 201	0.27 238	0.35 241	0.82 295	0.33 212	0.17 188	0.13 167	0.38 134	0.53 266	0.30 217	0.22 213	0.59 245	0.30 249	0.54 242	0.98 293	0.11 157	0.15 183	0.33 237	0.62 275	0.79 289	0.58 245

ITSA-stereo	0.38 229	0.23 231	0.20 215	0.39 260	0.27 245	0.24 217	0.31 245	0.35 244	0.26 232	0.39 265	0.54 270	0.47 243	0.42 250	0.23 243	0.71 208	0.38 232	0.33 234	0.25 237	0.50 219	0.24 211	0.45 217	0.55 184	0.23 243	0.23 235	0.34 241	0.41 249	0.72 283	0.74 263

FCDSN-DC	0.38 229	0.28 252	0.33 271	0.31 243	0.30 249	0.30 242	0.40 258	0.31 232	0.22 209	0.28 182	0.20 148	0.29 185	0.16 179	0.30 257	1.88 289	0.36 226	0.34 237	0.33 277	0.34 174	0.25 217	0.46 223	0.82 260	0.28 255	0.38 279	0.30 225	0.31 222	0.30 186	0.30 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 229	0.22 222	0.30 261	0.26 229	0.25 234	0.25 221	0.29 242	0.36 249	0.29 246	0.35 241	0.33 222	0.34 215	0.46 254	0.22 239	1.53 268	0.32 205	0.31 225	0.26 248	0.58 241	0.28 237	0.45 217	0.47 167	0.20 229	0.28 254	0.34 241	0.39 246	0.35 209	0.52 239

ADCL	0.38 229	0.23 231	0.20 215	0.20 196	0.18 193	0.23 212	0.24 214	0.26 183	0.52 282	0.32 213	0.28 211	0.30 196	0.18 202	0.16 201	1.59 272	0.22 126	0.25 166	0.22 213	0.35 182	0.23 203	0.35 172	0.35 123	0.17 215	0.18 212	0.51 274	0.52 266	0.47 242	1.53 301

CC-Net-ROB	0.38 229	0.47 278	0.33 271	0.66 282	0.49 283	0.57 274	0.49 267	0.35 244	0.24 220	0.37 252	0.29 214	0.96 273	0.23 223	0.38 271	0.45 156	0.18 72	0.24 152	0.22 213	0.68 253	0.23 203	0.23 110	0.18 44	0.44 286	0.24 238	0.31 228	0.28 201	0.27 164	0.39 216

NOSS_ROB	0.38 229	0.23 231	0.21 223	0.27 232	0.26 239	0.27 229	0.25 222	0.41 259	0.24 220	0.36 247	0.29 214	0.36 224	0.23 223	0.41 275	0.97 237	0.57 277	0.34 237	0.29 262	0.33 171	0.24 211	0.68 271	1.00 295	0.28 255	0.31 260	0.34 241	0.49 261	0.42 234	0.34 202

gcap-zeroshot	0.39 235	0.14 136	0.17 191	0.20 196	0.14 156	0.19 183	0.16 180	0.28 212	0.13 140	0.37 252	0.47 259	0.34 215	0.12 134	0.16 201	0.49 168	0.59 280	0.49 272	0.18 169	3.11 306	0.26 227	0.45 217	0.66 220	0.22 240	0.12 139	0.22 150	0.29 207	0.25 141	0.28 185

PWC_ROB	0.39 235	0.27 249	0.25 245	0.23 213	0.25 234	0.24 217	0.33 248	0.29 224	0.47 280	0.25 144	0.40 243	0.38 229	0.90 282	0.20 231	0.77 213	0.33 214	0.39 256	0.29 262	0.64 248	0.30 249	0.51 237	0.61 205	0.20 229	0.33 263	0.28 213	0.28 201	0.39 223	0.72 259

DCVSM-stereo	0.40 237	0.22 222	0.22 231	0.33 248	0.24 227	0.38 259	0.27 233	0.37 252	0.25 227	0.37 252	0.56 274	0.91 270	0.49 260	0.19 227	0.44 149	0.30 200	0.30 217	0.22 213	1.71 286	0.34 263	0.46 223	0.43 154	0.30 267	0.24 238	0.27 201	0.32 226	0.39 223	0.39 216

RTS	0.40 237	0.22 222	0.20 215	0.22 207	0.21 211	0.32 247	0.33 248	0.31 232	0.33 256	0.23 112	0.22 171	0.31 206	0.25 231	0.18 222	1.88 289	0.32 205	0.37 248	0.25 237	0.64 248	0.33 261	0.43 203	0.43 154	0.16 211	0.24 238	0.41 257	0.91 296	0.40 227	0.63 250

RTSA	0.40 237	0.22 222	0.20 215	0.22 207	0.21 211	0.32 247	0.33 248	0.31 232	0.33 256	0.23 112	0.22 171	0.31 206	0.25 231	0.18 222	1.88 289	0.32 205	0.37 248	0.25 237	0.64 248	0.33 261	0.43 203	0.43 154	0.16 211	0.24 238	0.41 257	0.91 296	0.40 227	0.63 250

iRaft-Stereo_20w	0.42 240	0.16 169	0.27 253	0.30 238	0.18 193	0.22 205	0.20 195	0.26 183	0.22 209	0.41 273	0.65 285	0.30 196	0.11 117	0.17 211	0.44 149	0.55 271	0.28 201	0.18 169	0.45 205	0.46 284	0.47 227	0.97 289	0.12 176	0.11 128	0.35 247	2.32 321	0.61 268	0.59 246

CSAN	0.42 240	0.37 270	0.34 276	0.33 248	0.33 257	0.29 239	0.36 254	0.37 252	0.64 295	0.43 279	0.43 252	0.75 265	0.46 254	0.21 236	0.78 215	0.25 154	0.29 211	0.27 252	0.42 198	0.43 277	0.43 203	0.53 179	0.22 240	0.34 266	0.44 262	0.52 266	0.49 246	0.54 241

ccs_rob	0.43 242	0.24 236	0.20 215	0.33 248	0.22 217	0.33 251	0.28 238	0.34 243	0.21 204	0.46 286	1.56 317	1.58 298	0.41 249	0.23 243	0.82 221	0.37 230	0.29 211	0.22 213	0.47 208	0.28 237	0.55 244	0.64 209	0.17 215	0.20 222	0.26 193	0.25 179	0.29 178	0.35 204

FC-DCNN	0.43 242	0.35 266	0.43 283	0.49 268	0.37 265	0.48 267	0.56 276	0.44 267	0.27 238	0.34 229	0.27 206	0.41 235	0.23 223	0.31 260	0.64 199	0.36 226	0.39 256	0.31 270	0.48 216	0.27 233	0.52 238	0.75 243	0.28 255	0.37 275	0.53 277	0.39 246	0.63 273	0.82 269

SGM-Forest	0.43 242	0.24 236	0.19 210	0.35 253	0.26 239	0.27 229	0.21 199	0.30 228	0.23 216	0.32 213	0.23 181	0.37 227	0.50 261	0.25 249	1.02 242	0.35 219	0.25 166	0.21 203	1.80 288	0.19 173	0.41 196	0.85 267	0.27 250	0.23 235	0.35 247	0.28 201	0.59 265	1.05 283
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 245	0.37 270	0.32 267	0.41 263	0.35 261	0.42 262	0.44 261	0.46 272	0.38 261	0.40 270	0.34 224	0.50 247	0.47 259	0.35 269	1.63 273	0.32 205	0.31 225	0.28 258	0.53 230	0.32 259	0.42 200	0.52 175	0.27 250	0.31 260	0.45 264	0.50 264	0.53 257	0.42 228

FC-DCNN v2	0.45 246	0.36 269	0.45 286	0.52 273	0.37 265	0.50 270	0.55 275	0.46 272	0.29 246	0.35 241	0.27 206	0.42 237	0.28 238	0.31 260	0.65 202	0.36 226	0.39 256	0.31 270	0.50 219	0.26 227	0.52 238	0.77 250	0.28 255	0.37 275	0.59 283	0.45 257	0.72 283	0.83 270

DDUNet	0.45 246	0.56 283	0.26 250	0.87 289	0.69 291	0.84 289	0.84 289	0.26 183	0.24 220	0.23 112	0.33 222	0.39 232	0.15 172	1.61 304	0.49 168	0.24 146	0.41 261	0.26 248	0.55 238	0.29 244	0.34 163	0.40 145	0.50 291	0.21 226	0.25 188	0.27 195	0.32 198	0.29 189

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 248	0.34 262	0.26 250	0.43 264	0.33 257	0.38 259	0.53 273	0.49 275	0.40 265	0.42 276	0.31 218	0.63 257	0.54 265	0.42 276	1.29 261	0.28 180	0.26 178	0.22 213	0.68 253	0.23 203	0.65 265	0.64 209	0.33 276	0.29 256	0.47 268	0.49 261	0.49 246	0.69 255

CBMV	0.47 249	0.25 241	0.23 236	0.31 243	0.29 248	0.31 245	0.30 244	0.41 259	0.28 240	0.37 252	0.27 206	0.70 263	0.37 244	0.33 266	0.91 227	0.53 266	0.36 244	0.27 252	0.58 241	0.28 237	0.63 262	0.97 289	0.26 247	0.35 270	0.37 253	0.36 237	0.66 276	1.86 308
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 250	0.25 241	0.27 253	0.36 255	0.30 249	0.31 245	0.25 222	0.38 255	0.24 220	0.38 261	0.44 255	0.33 212	0.17 188	0.56 286	2.23 304	0.98 317	0.33 234	0.28 258	0.34 174	0.29 244	0.66 268	1.25 309	0.27 250	0.31 260	0.35 247	0.36 237	0.48 245	0.55 242

UDG	0.48 250	0.58 284	0.27 253	0.86 288	0.79 294	0.80 287	1.00 293	0.27 201	0.25 227	0.28 182	0.35 226	0.39 232	0.17 188	1.43 301	1.00 241	0.26 164	0.47 269	0.27 252	0.59 245	0.30 249	0.44 208	0.47 167	0.40 282	0.20 222	0.28 213	0.29 207	0.33 201	0.27 181

FINET	0.48 250	0.18 195	0.19 210	0.17 172	0.14 156	0.18 174	0.21 199	0.21 115	0.32 253	0.19 82	0.41 245	0.22 129	0.38 247	0.20 231	1.70 277	0.43 248	0.24 152	0.16 129	0.34 174	0.25 217	0.32 158	0.71 235	0.14 198	0.24 238	1.14 302	2.17 318	0.50 251	1.64 305

FAT-Stereo	0.48 250	0.27 249	0.35 277	0.45 266	0.49 283	0.39 261	0.34 252	0.43 266	0.28 240	0.41 273	0.87 299	0.77 266	0.58 267	0.30 257	0.71 208	0.56 273	0.36 244	0.34 279	0.65 251	0.42 275	0.69 277	0.77 250	0.28 255	0.34 266	0.31 228	0.36 237	0.47 242	0.74 263

ADCMid	0.48 250	0.29 254	0.30 261	0.26 229	0.32 254	0.34 253	0.38 255	0.42 262	0.45 279	0.31 208	0.37 234	0.49 245	0.45 253	0.22 239	1.85 285	0.35 219	0.36 244	0.27 252	0.80 261	0.31 256	0.50 233	0.60 201	0.30 267	0.25 245	0.37 253	0.55 271	0.46 239	1.40 297

FBW_ROB	0.49 255	0.42 273	0.37 279	0.61 279	0.46 278	0.49 269	0.51 270	0.31 232	0.25 227	0.34 229	0.36 232	0.69 261	0.50 261	0.57 287	1.13 246	0.26 164	0.36 244	0.24 229	1.46 276	0.24 211	0.57 247	0.44 160	0.43 284	0.40 285	0.33 237	0.35 235	0.42 234	0.68 253

pmcnn	0.49 255	0.25 241	0.20 215	0.33 248	0.31 252	0.34 253	0.48 266	0.35 244	0.26 232	0.34 229	0.54 270	0.81 268	1.19 289	0.19 227	0.75 212	0.56 273	0.41 261	0.32 274	0.86 265	0.38 269	0.86 292	0.90 278	0.28 255	0.26 246	0.34 241	0.35 235	0.67 279	0.84 271

AnyNet_C32	0.50 257	0.24 236	0.23 236	0.24 221	0.26 239	0.29 239	0.33 248	0.35 244	0.57 286	0.34 229	0.44 255	0.36 224	0.25 231	0.23 243	2.35 309	0.39 235	0.39 256	0.33 277	0.53 230	0.30 249	0.61 259	0.74 242	0.23 243	0.29 256	0.44 262	0.73 286	0.46 239	1.61 304

AMNet	0.51 258	0.50 281	0.48 291	0.51 271	0.50 285	0.57 274	0.52 271	0.36 249	0.41 269	0.39 265	0.58 281	0.66 259	0.21 219	0.58 288	0.53 179	0.59 280	0.60 280	0.58 302	0.51 224	0.51 286	0.60 257	0.55 184	0.33 276	0.52 293	0.48 270	0.54 270	0.60 266	0.66 252

DDVS	0.54 259	0.23 231	0.24 243	0.24 221	0.25 234	0.27 229	0.24 214	0.40 257	0.26 232	0.35 241	4.50 327	1.00 276	0.42 250	0.20 231	0.65 202	0.40 240	0.33 234	0.26 248	0.78 258	0.35 266	0.59 254	0.71 235	0.16 211	0.21 226	0.26 193	0.26 188	0.57 262	0.40 223

anonymity	0.55 260	0.12 101	0.19 210	0.16 164	0.15 170	0.17 166	0.11 142	0.29 224	0.17 188	0.34 229	7.17 329	0.30 196	0.13 148	0.12 153	0.42 142	0.43 248	0.27 190	0.17 144	0.44 202	0.24 211	0.43 203	0.94 284	0.12 176	0.13 159	0.34 241	0.43 251	0.74 287	0.43 230

CBMV_ROB	0.55 260	0.23 231	0.25 245	0.40 262	0.34 260	0.35 256	0.35 253	0.44 267	0.24 220	0.39 265	0.44 255	1.41 292	1.00 286	0.30 257	1.17 248	0.35 219	0.38 254	0.25 237	0.87 266	0.36 267	0.60 257	0.83 262	0.28 255	0.28 254	0.55 280	0.85 294	0.72 283	1.13 285

S-Stereo	0.56 262	0.29 254	0.29 258	0.49 268	0.47 281	0.51 271	0.61 279	0.38 255	0.37 260	0.39 265	1.18 306	1.00 276	0.46 254	0.29 254	1.17 248	0.66 291	0.35 241	0.39 285	0.85 264	0.70 300	0.50 233	0.96 288	0.61 297	0.38 279	0.32 234	0.33 231	0.41 233	0.62 249

ADCPNet	0.58 263	0.26 247	0.30 261	0.29 236	0.36 262	0.29 239	0.53 273	0.42 262	0.39 264	0.38 261	0.55 272	0.39 232	1.14 288	0.26 251	2.11 299	0.43 248	0.35 241	0.24 229	1.27 273	0.40 271	0.52 238	0.60 201	0.32 274	0.30 258	0.48 270	0.61 274	0.47 242	1.88 311

G-Net	0.59 264	0.34 262	0.35 277	0.32 246	0.32 254	0.45 265	0.31 245	0.50 277	0.61 291	0.43 279	0.64 284	1.96 302	0.52 264	0.23 243	0.86 222	0.52 263	0.37 248	0.35 282	0.83 262	0.67 297	0.61 259	0.63 207	0.25 245	0.33 263	0.40 256	0.80 290	0.81 291	1.55 302

PVD	0.59 264	0.44 274	0.38 280	0.51 271	0.44 273	0.56 273	0.49 267	0.62 290	0.59 288	0.34 229	0.48 260	0.61 253	0.75 274	0.50 282	1.78 280	0.38 232	0.51 274	0.39 285	0.79 260	0.43 277	0.68 271	0.76 246	0.30 267	0.39 282	0.61 285	0.77 288	0.62 270	0.89 274

SANet	0.60 266	0.33 260	0.33 271	0.37 257	0.36 262	0.48 267	0.44 261	0.56 280	0.85 303	0.34 229	0.57 277	2.41 307	1.30 291	0.33 266	1.18 251	0.25 154	0.48 271	0.31 270	0.52 227	0.32 259	0.55 244	0.57 195	0.37 279	0.38 279	0.48 270	0.66 278	0.57 262	0.96 279

TRStereo	0.61 267	0.17 178	0.22 231	0.16 164	0.12 126	0.34 253	0.18 186	0.27 201	0.14 155	0.34 229	0.20 148	0.34 215	0.09 88	0.12 153	0.58 192	0.73 300	0.25 166	0.18 169	0.44 202	0.25 217	0.42 200	0.81 258	0.12 176	0.10 102	0.27 201	8.94 331	0.49 246	0.32 198

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 267	0.63 286	0.47 289	0.65 281	0.41 269	0.45 265	0.63 280	0.61 288	0.68 298	0.58 298	0.38 237	0.62 255	0.60 268	0.69 293	1.33 262	0.45 253	0.37 248	0.40 287	1.53 279	0.51 286	0.58 251	0.78 254	0.46 290	0.47 290	0.51 274	0.45 257	0.42 234	0.73 261

ADCS	0.62 269	0.34 262	0.31 266	0.34 252	0.37 265	0.37 258	0.40 258	0.49 275	0.60 289	0.34 229	0.42 249	0.61 253	0.98 285	0.31 260	2.29 307	0.66 291	0.50 273	0.38 283	0.84 263	0.43 277	0.87 294	0.89 275	0.28 255	0.37 275	0.47 268	0.91 296	0.60 266	1.29 290

MFN_U_SF_RVC	0.63 270	0.54 282	0.41 281	0.56 277	0.46 278	0.58 277	0.69 282	0.57 282	0.44 278	0.86 312	0.91 300	0.74 264	0.54 265	0.55 285	1.54 269	0.49 257	0.34 237	0.34 279	1.70 285	0.45 283	0.68 271	0.66 220	0.29 264	0.57 296	0.45 264	0.44 255	0.49 246	0.68 253

edge stereo	0.65 271	0.35 266	0.45 286	0.54 275	0.48 282	0.59 278	0.56 276	0.58 284	0.41 269	0.52 296	0.69 289	1.30 287	1.29 290	0.39 273	0.94 233	0.60 285	0.41 261	0.30 268	1.74 287	0.81 310	0.54 242	0.97 289	0.41 283	0.34 266	0.43 260	0.38 243	0.57 262	0.90 276

SAMSARA	0.69 272	0.30 257	0.45 286	0.32 246	0.32 254	0.32 247	0.38 255	0.57 282	0.48 281	0.41 273	0.37 234	0.43 239	0.93 283	0.29 254	1.85 285	0.53 266	0.38 254	0.40 287	0.78 258	0.42 275	0.77 282	0.89 275	0.20 229	0.42 286	1.55 312	1.83 315	1.51 316	1.56 303

AnyNet_C01	0.69 272	0.35 266	0.32 267	0.37 257	0.39 268	0.36 257	0.59 278	0.56 280	0.70 299	0.40 270	0.49 261	0.85 269	0.73 271	0.32 263	2.65 317	0.86 311	0.72 286	0.58 302	1.00 268	0.50 285	0.94 300	1.12 303	0.38 281	0.39 282	0.63 287	0.53 269	0.64 275	1.20 287

SFCPSM	0.71 274	0.24 236	0.20 215	0.28 234	0.24 227	0.28 233	0.24 214	0.30 228	0.30 251	0.33 224	0.49 261	0.63 257	1.30 291	0.20 231	2.10 298	0.35 219	0.32 230	0.24 229	7.82 324	0.39 270	0.45 217	0.54 182	0.20 229	0.20 222	0.31 228	0.32 226	0.37 218	0.45 232

SQANet	0.74 275	0.90 295	0.32 267	1.66 299	0.79 294	1.43 298	1.20 296	0.37 252	0.28 240	0.40 270	0.31 218	0.92 271	0.34 242	1.28 300	1.08 244	0.22 126	0.52 275	0.27 252	2.47 297	0.29 244	0.57 247	0.58 198	1.58 305	0.24 238	0.33 237	0.38 243	0.43 237	0.72 259

MFMNet_re	0.76 276	0.73 290	0.66 297	0.75 285	0.64 289	0.88 291	0.78 285	0.59 286	0.67 297	0.58 298	0.68 288	1.03 279	0.64 269	0.59 289	1.22 253	0.78 305	0.86 296	0.72 315	1.10 271	0.69 299	1.11 310	0.78 254	0.54 294	0.61 301	0.59 283	0.58 272	0.80 290	0.93 277

MADNet+	0.78 277	0.46 277	0.65 296	0.64 280	0.59 287	0.52 272	0.72 283	0.77 302	0.60 289	0.62 305	0.51 266	0.97 274	0.85 280	0.48 279	2.44 312	0.77 302	0.84 294	0.54 298	1.02 269	0.68 298	1.03 307	0.83 262	0.57 295	0.69 306	0.90 295	0.74 287	0.70 282	1.03 282

DPSNet	0.80 278	0.29 254	0.28 256	0.39 260	0.41 269	0.44 264	0.31 245	0.36 249	0.41 269	0.27 167	0.36 232	2.76 311	1.04 287	0.38 271	1.22 253	0.66 291	0.61 281	0.49 295	4.85 316	0.61 292	0.86 292	1.22 308	0.58 296	0.45 289	0.58 282	0.63 276	0.55 260	0.69 255

SGM_RVC	0.85 279	0.45 276	0.32 267	0.60 278	0.44 273	0.60 280	0.52 271	0.72 297	0.41 269	0.43 279	0.57 277	1.17 284	1.43 294	0.24 247	0.56 186	0.30 200	0.47 269	0.26 248	2.37 294	0.34 263	0.59 254	0.86 268	0.27 250	0.34 266	1.13 300	1.39 312	1.91 321	4.23 324
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 280	0.60 285	0.57 293	0.67 283	0.63 288	0.71 284	0.68 281	0.58 284	0.61 291	0.59 300	0.96 302	1.04 281	0.68 270	0.60 290	1.72 279	0.87 312	0.79 289	0.69 313	2.78 301	0.74 305	1.33 318	1.43 317	0.45 289	0.66 305	0.63 287	0.69 284	0.87 292	0.78 267
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 280	0.44 274	0.33 271	0.78 287	0.56 286	0.63 281	0.44 261	0.69 294	0.53 284	0.45 284	0.78 292	2.29 304	1.65 300	0.25 249	2.39 311	0.70 296	0.42 264	0.29 262	1.62 282	0.31 256	1.32 317	1.43 317	0.32 274	0.35 270	0.88 294	0.64 277	1.30 308	1.37 296
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
otaku	0.88 282	1.18 302	0.44 284	1.92 308	1.01 300	1.72 303	1.44 298	0.46 272	0.40 265	0.46 286	0.37 234	0.98 275	0.46 254	1.54 302	1.23 255	0.31 203	0.53 276	0.29 262	2.79 302	0.41 272	0.68 271	0.64 209	2.08 307	0.35 270	0.43 260	0.36 237	0.50 251	0.76 266

MDST_ROB	0.88 282	1.09 298	0.25 245	1.29 294	0.44 273	0.85 290	0.40 258	0.45 270	0.26 232	0.36 247	0.35 226	0.49 245	3.65 319	0.16 201	2.26 305	0.25 154	0.28 201	0.18 169	0.87 266	0.21 186	0.63 262	0.90 278	0.20 229	0.23 235	1.72 318	0.94 299	3.03 325	1.95 312

DGSMNet	0.89 284	0.48 279	0.41 281	0.52 273	0.41 269	0.57 274	0.44 261	0.61 288	0.40 265	0.84 311	3.86 326	0.69 261	0.85 280	0.87 296	1.84 283	0.89 313	1.22 308	0.66 312	1.68 283	0.63 293	1.40 321	1.53 320	0.50 291	0.55 295	0.41 257	0.67 279	0.50 251	0.73 261

Ntro	0.92 285	1.37 310	0.47 289	1.84 306	1.06 303	1.70 301	1.65 302	0.52 279	0.43 275	0.48 289	0.42 249	1.03 279	0.42 250	1.64 305	1.24 256	0.32 205	0.59 279	0.31 270	2.88 304	0.44 281	0.76 281	0.69 234	2.12 308	0.37 275	0.45 264	0.46 260	0.53 257	0.74 263

ELAS_RVC	0.97 286	0.66 287	0.63 295	0.92 290	0.68 290	1.24 296	0.79 286	0.74 298	0.53 284	0.50 292	1.26 311	2.43 308	1.99 308	0.45 277	1.45 265	0.49 257	0.65 284	0.55 300	1.11 272	0.44 281	0.97 306	1.36 314	0.44 286	0.57 296	1.69 317	1.29 311	1.16 305	1.24 288
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 287	1.18 302	0.66 297	1.85 307	1.18 306	1.72 303	1.78 304	0.51 278	0.43 275	0.59 300	0.39 242	1.24 286	0.83 279	2.04 309	1.46 266	0.57 277	0.62 282	0.41 289	1.68 283	0.77 308	0.75 280	0.72 237	2.27 311	0.47 290	0.53 277	0.49 261	0.61 268	0.87 273

ELAS	1.00 288	0.70 289	0.60 294	0.99 291	0.76 293	1.00 293	0.79 286	0.77 302	0.64 295	0.49 290	1.26 311	2.43 308	1.71 302	0.47 278	1.56 270	0.49 257	0.66 285	0.54 298	1.08 270	0.41 272	0.94 300	1.34 313	0.44 286	0.54 294	1.59 313	1.52 313	1.35 312	1.96 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 289	0.85 294	0.88 311	1.80 305	0.84 296	0.74 286	0.97 292	1.02 313	1.13 312	0.96 317	1.27 313	1.38 291	1.83 306	0.64 291	1.90 293	0.77 302	0.81 290	0.48 292	2.60 299	0.74 305	0.79 283	0.80 257	0.27 250	0.89 318	0.73 289	1.00 300	0.75 288	1.09 284

ACVNet_1	1.03 289	1.24 306	0.66 297	2.31 310	1.30 310	1.85 310	2.21 313	0.63 291	0.41 269	0.51 294	0.51 266	1.12 282	0.77 276	2.46 314	1.17 248	0.31 203	0.91 297	0.41 289	2.17 293	0.43 277	0.87 294	0.63 207	2.26 310	0.44 288	0.56 281	0.52 266	0.50 251	0.60 247

SGM-ForestM	1.05 291	0.83 293	0.44 284	0.72 284	0.44 273	0.83 288	0.81 288	0.69 294	0.61 291	0.37 252	0.66 287	1.69 299	1.32 293	0.37 270	4.57 325	0.46 254	0.53 276	0.25 237	1.47 277	0.37 268	0.65 265	0.90 278	0.30 267	0.39 282	1.81 319	2.49 322	1.79 319	2.50 320

WAO-6	1.18 292	1.10 299	0.72 301	1.51 298	1.16 305	1.43 298	1.63 301	0.88 308	0.98 308	0.77 309	0.73 290	1.32 288	2.08 309	1.91 308	2.58 316	0.71 299	1.27 311	0.57 301	1.47 277	0.70 300	1.05 308	1.03 298	0.92 298	0.69 306	1.14 302	1.01 303	1.04 304	1.43 299

ACVNet-4b	1.18 292	1.48 314	0.52 292	2.93 316	1.13 304	1.85 310	2.77 316	0.45 270	0.43 275	0.51 294	0.43 252	1.70 300	2.66 311	2.10 311	1.39 263	0.41 245	0.98 301	0.34 279	2.98 305	0.52 288	0.74 279	0.78 254	2.24 309	0.36 273	0.46 267	0.43 251	0.54 259	0.71 258

ACVNet_2	1.20 294	1.28 308	0.78 303	2.58 313	1.32 312	1.77 308	1.93 308	0.75 299	0.52 282	0.60 303	0.55 272	1.33 289	0.94 284	1.87 307	1.44 264	0.48 255	1.26 310	0.41 289	4.83 315	0.55 290	0.80 285	0.66 220	2.04 306	0.62 302	0.83 292	0.60 273	0.72 283	0.85 272

IMH-64-1	1.21 295	1.22 304	0.78 303	1.66 299	1.28 308	1.72 303	1.92 306	0.85 305	0.90 304	0.44 282	0.62 282	1.42 293	1.79 304	2.52 315	2.44 312	0.59 280	0.81 290	0.48 292	1.90 290	0.65 295	0.80 285	0.88 272	2.48 315	0.59 298	1.08 298	0.67 279	0.97 298	1.29 290

IMH-64	1.21 295	1.22 304	0.78 303	1.66 299	1.28 308	1.72 303	1.92 306	0.85 305	0.90 304	0.44 282	0.62 282	1.42 293	1.79 304	2.52 315	2.44 312	0.59 280	0.81 290	0.48 292	1.90 290	0.65 295	0.80 285	0.88 272	2.48 315	0.59 298	1.08 298	0.67 279	0.97 298	1.29 290

DispFullNet	1.23 297	1.16 301	0.81 308	1.20 293	0.99 299	1.13 295	1.36 297	0.66 293	0.57 286	0.75 308	0.80 294	3.64 321	1.53 295	1.64 305	1.27 260	1.36 323	1.04 302	0.58 302	6.55 323	1.10 321	0.89 297	0.91 281	0.43 284	0.36 273	0.50 273	0.37 242	0.69 281	1.02 281

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 298	0.17 178	0.25 245	0.23 213	0.22 217	0.33 251	0.25 222	0.28 212	0.40 265	0.38 261	0.74 291	0.35 222	0.15 172	0.13 167	0.57 190	0.70 296	0.30 217	0.23 224	24.58 336	0.30 249	0.49 232	1.05 299	0.12 176	0.12 139	0.33 237	1.02 304	0.37 218	0.60 247

Dean	1.33 299	1.46 313	0.88 311	2.95 317	1.65 317	1.99 316	2.10 312	0.97 311	1.00 309	0.91 315	0.78 292	1.56 296	1.73 303	2.08 310	1.65 275	0.64 287	1.12 306	0.61 310	1.92 292	0.86 311	0.94 300	0.83 262	2.34 312	0.80 310	1.18 305	0.90 295	1.20 306	0.89 274

IMH	1.35 300	1.24 306	0.80 306	1.68 302	1.30 310	1.77 308	1.95 309	0.86 307	0.94 306	0.47 288	0.65 285	1.54 295	3.12 318	3.92 331	1.70 277	0.59 280	0.85 295	0.50 296	2.45 296	0.71 302	0.79 283	0.88 272	2.63 317	0.62 302	1.17 304	0.82 293	0.90 294	1.47 300

SGM+DAISY	1.35 300	0.69 288	0.66 297	0.77 286	0.72 292	0.88 291	0.85 290	0.75 299	0.95 307	0.67 307	1.33 314	1.37 290	1.68 301	0.69 293	2.33 308	1.29 322	0.83 293	0.70 314	2.51 298	0.92 312	1.38 320	1.75 322	0.53 293	0.81 313	2.12 324	3.10 323	1.97 322	4.19 323

PSMNet_ROB	1.36 302	1.38 311	0.74 302	1.49 297	1.02 301	1.74 307	1.67 303	0.65 292	0.75 302	1.46 324	3.82 325	3.01 315	1.57 297	2.64 317	1.24 256	0.48 255	0.77 288	0.50 296	2.60 299	0.73 303	0.87 294	0.66 220	3.06 323	0.59 298	0.84 293	0.72 285	0.90 294	0.70 257

STStereo	1.43 303	0.76 291	0.86 310	2.30 309	0.87 298	2.27 318	1.08 295	1.07 317	1.08 311	0.53 297	1.33 314	3.27 316	2.89 312	0.32 263	3.08 320	0.57 277	0.45 267	0.29 262	4.63 314	0.41 272	0.65 265	0.84 265	0.30 267	0.64 304	1.68 316	1.90 317	1.54 317	3.12 322

LVE	1.44 304	1.32 309	0.85 309	4.60 324	1.54 316	1.95 313	3.79 323	0.83 304	0.74 301	0.89 314	0.85 297	1.18 285	1.64 299	2.17 312	1.24 256	0.56 273	0.94 299	0.60 306	3.47 309	0.73 303	0.95 304	0.94 284	2.39 314	0.82 314	1.13 300	0.81 291	1.02 302	0.94 278

JetBlue	1.47 305	1.10 299	1.05 318	1.46 296	1.19 307	1.70 301	1.61 300	0.95 310	1.16 313	0.59 300	0.49 261	3.36 317	0.76 275	1.16 298	2.45 315	1.00 318	1.15 307	0.86 319	1.38 275	0.80 309	1.70 323	1.94 323	1.14 300	0.80 310	1.33 308	2.20 320	1.50 315	5.00 326

zero-FE	1.55 306	0.14 136	0.08 70	8.06 331	0.36 262	13.76 336	2.53 314	0.26 183	0.12 119	0.32 213	0.26 200	6.84 326	0.82 277	0.14 182	1.05 243	0.43 248	0.43 266	0.32 274	0.58 241	0.25 217	1.87 324	2.20 325	0.12 176	0.10 102	0.19 127	0.23 161	0.25 141	0.25 166

PWCK	1.62 307	1.41 312	0.80 306	1.72 303	1.05 302	1.57 300	1.48 299	1.12 318	1.02 310	0.99 318	1.19 308	2.77 313	1.63 298	0.84 295	1.64 274	0.56 273	1.06 303	0.58 302	13.10 328	0.92 312	1.20 312	0.89 275	1.16 301	0.83 317	1.07 297	1.00 300	0.95 297	1.30 293

WAO-8	1.64 308	1.56 315	1.03 316	2.86 314	1.45 314	1.96 314	2.08 310	1.06 314	1.40 317	1.49 325	1.81 319	2.33 305	3.10 316	2.66 318	2.13 302	0.85 309	1.09 304	0.60 306	3.55 310	1.09 318	0.91 298	0.93 282	1.36 303	0.82 314	1.60 314	1.24 308	1.31 310	1.98 314

Venus	1.64 308	1.56 315	1.03 316	2.86 314	1.45 314	1.96 314	2.08 310	1.06 314	1.40 317	1.49 325	1.81 319	2.33 305	3.10 316	2.66 318	2.13 302	0.85 309	1.09 304	0.60 306	3.55 310	1.09 318	0.91 298	0.93 282	1.36 303	0.82 314	1.60 314	1.24 308	1.31 310	1.98 314

MANE	1.81 310	0.80 292	0.92 313	1.03 292	0.85 297	1.02 294	1.07 294	1.06 314	1.22 314	0.45 284	0.95 301	2.28 303	2.37 310	0.48 279	4.27 324	1.23 321	0.75 287	2.70 327	1.60 280	0.54 289	0.96 305	1.32 312	0.37 279	0.80 310	3.20 326	4.45 326	4.76 327	7.33 328

TorneroNet-64	1.91 311	1.58 317	0.98 315	3.36 321	1.34 313	2.24 317	2.68 315	0.91 309	2.15 323	0.66 306	0.83 296	2.76 311	7.80 322	3.08 321	2.07 297	0.66 291	1.49 321	0.60 306	4.18 312	1.02 315	1.10 309	1.11 302	2.66 318	0.70 308	1.24 307	1.26 310	0.88 293	2.16 316

notaker	1.94 312	1.92 322	1.07 319	3.21 320	2.22 323	2.51 319	2.83 317	1.12 318	1.58 320	0.91 315	1.10 305	3.51 320	5.78 320	3.17 324	2.80 319	0.81 307	1.45 320	0.73 316	4.39 313	1.09 318	1.31 316	1.18 306	2.96 322	0.93 319	0.74 291	0.81 291	1.00 300	1.24 288

UNDER WATER-64	2.04 313	1.94 323	1.22 322	3.55 323	2.36 324	2.89 325	3.38 320	1.76 323	1.27 315	1.12 321	1.18 306	3.46 319	3.00 314	3.14 322	2.28 306	0.90 314	1.95 323	0.79 318	2.39 295	1.08 317	1.29 314	1.48 319	3.94 329	1.07 321	1.41 309	2.17 318	1.36 313	2.64 321

ACV-stereo	2.20 314	1.02 297	0.23 236	0.38 259	0.24 227	0.71 284	0.47 265	0.44 267	0.32 253	0.36 247	0.41 245	0.48 244	3.07 315	0.34 268	1.96 295	0.84 308	0.45 267	0.29 262	43.04 339	0.56 291	0.84 290	1.00 295	0.33 276	0.27 251	0.27 201	0.38 243	0.43 237	0.40 223

UNDER WATER	2.21 315	1.95 324	1.19 321	3.39 322	2.61 325	2.83 323	3.80 324	1.66 321	1.38 316	1.01 319	1.02 304	3.36 317	7.21 321	3.44 326	1.79 281	0.91 315	1.98 324	0.77 317	3.26 308	1.10 321	1.40 321	1.38 315	3.82 328	1.21 324	1.49 310	1.89 316	1.28 307	2.48 319

MADNet++	2.33 316	1.67 319	1.92 325	1.39 295	2.03 322	1.38 297	1.80 305	1.84 324	2.31 325	2.07 328	2.50 324	2.72 310	2.90 313	1.56 303	2.35 309	2.46 327	2.29 325	1.72 325	2.84 303	2.53 326	3.96 329	5.14 330	1.23 302	2.38 328	1.53 311	4.38 325	2.11 323	1.86 308

XX-Stereo	2.35 317	0.10 65	0.11 110	0.17 172	0.11 115	0.21 200	0.11 142	0.25 170	0.12 119	0.35 241	0.53 268	0.30 196	0.10 99	0.12 153	1.21 252	0.70 296	0.27 190	0.18 169	0.50 219	0.19 173	0.41 196	0.53 179	0.11 157	0.10 102	55.57 337	0.26 188	0.34 205	0.51 238

TorneroNet	2.42 318	1.62 318	0.93 314	5.70 327	1.82 318	2.68 321	2.96 318	0.97 311	2.23 324	0.79 310	1.95 321	4.29 324	12.85 331	3.16 323	2.11 299	0.66 291	1.44 318	0.63 311	6.06 319	1.01 314	1.17 311	1.13 304	2.78 321	0.71 309	1.82 320	1.05 305	1.03 303	1.86 308

KSHMR	2.43 319	1.86 321	1.28 323	6.59 329	2.02 321	2.85 324	3.47 322	1.32 320	1.70 321	1.19 323	1.20 309	1.80 301	12.02 328	3.24 325	1.89 292	1.07 320	1.22 308	0.94 321	5.62 318	1.05 316	1.34 319	1.41 316	3.25 324	1.07 321	1.95 322	1.16 307	1.30 308	1.83 307

JetRed	2.52 320	2.14 325	2.30 326	1.73 304	1.90 319	2.63 320	3.45 321	1.87 325	1.54 319	1.16 322	0.96 302	2.82 314	0.74 272	2.45 313	3.36 321	2.18 325	2.83 326	3.14 330	1.84 289	1.39 323	3.50 328	3.28 327	2.75 319	1.29 326	2.61 325	6.72 329	2.97 324	4.62 325

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 321	0.48 279	0.30 261	0.49 268	0.43 272	0.63 281	0.88 291	0.69 294	0.73 300	0.42 276	1.62 318	46.67 340	1.91 307	0.66 292	0.96 235	0.34 216	0.96 300	0.97 323	1.60 280	0.34 263	0.83 289	0.87 270	0.28 255	0.27 251	0.53 277	0.79 289	3.33 326	0.81 268

ktn	2.60 322	1.73 320	2.98 327	2.43 312	1.91 320	2.71 322	3.07 319	1.67 322	4.02 328	1.03 320	1.21 310	8.05 330	10.67 326	2.85 320	2.71 318	0.93 316	1.87 322	0.89 320	6.30 321	1.56 325	1.29 314	1.20 307	2.75 319	0.94 320	1.19 306	1.09 306	1.47 314	1.71 306

LSM0	3.50 323	0.37 270	0.30 261	0.55 276	0.46 278	0.59 278	0.74 284	0.75 299	0.61 291	0.60 303	0.85 297	1.16 283	1.54 296	0.27 252	26.81 335	45.36 339	0.62 282	0.38 283	3.22 307	0.63 293	1.24 313	1.69 321	0.31 272	0.43 287	0.61 285	1.00 300	1.01 301	2.47 318

LE_ROB	3.68 324	0.90 295	1.47 324	2.33 311	9.95 334	1.86 312	7.75 332	2.29 326	3.18 327	0.50 292	1.44 316	9.08 331	13.64 334	0.49 281	2.12 301	0.27 173	0.56 278	0.30 268	6.07 320	1.47 324	0.85 291	0.95 287	2.37 313	2.28 327	5.44 328	5.09 327	6.28 329	10.56 332

BEATNet-Init1	4.65 325	5.11 329	1.18 320	8.96 332	2.62 326	8.39 332	4.42 325	2.33 327	1.90 322	0.88 313	2.44 322	5.93 325	9.25 324	0.95 297	8.01 328	2.37 326	1.44 318	0.94 321	18.08 332	5.04 330	2.66 326	2.68 326	1.09 299	1.21 324	5.15 327	3.11 324	11.68 335	7.82 329

HanzoNet	4.74 326	4.36 328	3.81 330	6.11 328	3.89 327	7.79 331	8.32 333	4.11 330	4.85 329	1.57 327	2.49 323	11.43 332	13.37 333	11.17 336	3.70 322	1.86 324	5.08 330	1.37 324	11.06 327	3.04 327	2.28 325	2.12 324	5.14 333	1.16 323	1.84 321	1.75 314	1.82 320	2.43 317

DGTPSM_ROB	8.79 327	3.80 326	9.84 332	3.08 318	5.49 328	3.51 326	5.14 328	3.61 328	8.95 330	3.18 329	7.10 328	3.97 322	10.45 325	3.59 327	11.90 329	10.73 330	4.41 328	10.40 332	5.50 317	9.89 332	5.93 331	14.14 332	4.37 331	8.94 332	10.11 330	27.69 335	11.03 333	30.71 335

DPSMNet_ROB	9.04 328	3.83 327	9.86 333	3.11 319	5.50 329	3.56 327	5.15 329	3.61 328	9.03 331	3.27 330	7.94 330	4.20 323	13.24 332	3.69 328	12.40 330	10.89 331	4.53 329	10.61 333	6.52 322	9.90 333	5.99 332	14.29 333	4.38 332	8.94 332	10.26 333	27.69 335	11.05 334	30.71 335

DLNR_Zeroshot_test	9.87 329	28.41 339	0.21 223	46.94 340	0.13 142	0.20 190	44.81 340	0.29 224	0.11 100	0.37 252	0.19 142	0.34 215	0.10 99	1.27 299	60.18 339	71.71 340	4.00 327	2.44 326	1.35 274	0.24 211	0.70 278	1.10 301	0.09 119	0.15 183	0.27 201	0.24 169	0.29 178	0.32 198

LRCNet_RVC	10.35 330	14.59 334	3.37 328	20.91 336	17.84 337	20.02 337	16.02 336	6.47 332	2.41 326	19.86 337	12.93 333	19.51 335	8.57 323	26.59 338	3.97 323	0.73 300	10.36 334	5.77 331	23.32 335	6.94 331	2.69 327	1.25 309	22.85 336	8.44 331	0.73 289	0.43 251	1.72 318	1.19 286

PML	11.01 331	9.32 333	3.48 329	11.78 335	6.95 332	11.56 333	6.01 330	7.06 333	23.86 339	8.88 334	28.30 339	32.00 339	39.13 340	6.23 333	5.80 326	4.22 329	8.30 331	3.01 329	18.80 333	4.50 328	4.89 330	4.68 329	3.75 327	3.97 329	10.22 332	5.10 328	18.48 336	6.93 327

DPSM_ROB	13.05 332	7.58 330	11.51 334	4.93 325	5.66 330	5.96 329	4.58 326	8.35 334	10.81 333	6.72 332	8.04 331	7.98 328	12.24 329	3.78 329	13.45 331	13.54 332	10.09 332	13.22 334	8.97 325	11.59 334	15.77 335	18.47 335	3.50 325	10.95 334	27.87 335	35.88 337	31.10 337	39.72 337

DPSM	13.05 332	7.58 330	11.51 334	4.93 325	5.66 330	5.96 329	4.58 326	8.35 334	10.81 333	6.72 332	8.04 331	7.98 328	12.24 329	3.78 329	13.45 331	13.54 332	10.09 332	13.22 334	8.97 325	11.59 334	15.77 335	18.47 335	3.50 325	10.95 334	27.87 335	35.88 337	31.10 337	39.72 337

HaxPig	19.46 334	21.63 337	18.84 336	23.83 337	23.65 338	22.97 338	25.18 337	20.58 338	18.35 335	26.27 338	22.91 337	22.10 336	16.59 335	24.62 337	21.69 333	18.63 334	20.94 337	19.88 336	22.44 334	20.43 336	14.32 334	12.36 331	27.03 337	18.77 336	7.07 329	12.11 334	7.84 330	14.43 334

MEDIAN_ROB	22.62 335	26.33 338	23.49 339	27.73 338	26.93 339	26.84 339	28.37 338	23.96 339	21.35 336	31.36 339	26.67 338	25.78 337	19.59 336	27.60 339	23.84 334	20.19 335	25.79 338	23.70 337	27.36 337	24.30 339	19.01 337	15.78 334	29.59 338	20.33 337	10.21 331	11.16 333	10.14 332	13.33 333

AVERAGE_ROB	25.64 336	30.03 340	26.89 340	31.93 339	30.82 340	31.11 340	32.43 339	28.32 340	25.80 340	34.51 340	30.14 340	30.53 338	23.76 337	32.01 340	27.78 338	24.52 336	28.55 339	25.88 338	30.51 338	27.85 340	22.51 338	19.15 337	33.73 339	25.51 340	10.76 334	8.70 330	9.35 331	9.21 331

CasAABBNet	26.22 337	15.24 335	23.15 337	9.86 333	11.36 335	11.89 334	9.16 334	16.77 336	21.82 337	13.63 335	16.10 334	16.17 334	24.79 339	7.51 334	27.26 337	27.24 338	20.16 335	26.55 340	17.89 330	23.22 337	31.56 339	36.88 338	6.98 334	22.05 338	56.10 339	72.29 339	62.52 339	79.87 339

FlowAnything	26.28 338	15.26 336	23.18 338	9.90 334	11.45 336	11.93 335	9.21 335	16.87 337	21.85 338	13.67 336	16.29 336	16.14 333	24.68 338	7.63 335	27.13 336	27.17 337	20.18 336	26.52 339	17.99 331	23.38 338	31.56 339	37.20 339	7.04 335	22.12 339	56.09 338	72.59 340	62.57 340	80.02 340

STTRV1_RVC		0.33 260	0.28 256	0.43 264	0.33 257	0.42 262	0.38 255	0.41 259	0.41 269	0.37 252	0.42 249	0.62 255	0.74 272	0.52 284		0.39 235	0.91 297	0.28 258		0.75 307	0.94 300			0.51 292	0.51 274	0.67 279	0.63 273	1.33 294

DPSimNet_ROB		8.37 332	4.26 331	7.17 330	7.54 333	5.72 328	6.51 331	5.76 331	9.67 332	4.19 331	16.17 335	7.25 327	11.41 327	5.00 332	7.97 327	4.08 328		2.95 328	13.34 329	4.83 329	6.37 333	4.66 328	4.16 330	5.12 330		9.01 332	5.12 328	8.92 330

Low-res two-view benchmark