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

delet	0.03 1	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.01 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 49	0.01 38	0.00 1	0.35 5	0.17 6	0.04 26	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.04 7	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.04 2	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.39 6	0.38 39	0.05 37	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.03 5	0.02 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.04 2	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.04 35	0.01 38	0.01 32	0.34 4	0.17 6	0.04 26	0.00 1	0.03 7	0.01 17	0.06 11	0.20 14	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.05 4	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.05 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 72	0.01 38	0.02 73	0.55 12	0.22 8	0.01 8	0.00 1	0.02 4	0.02 22	0.13 26	0.13 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.05 4	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 96	0.00 1	0.03 106	0.13 1	0.08 1	0.19 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.63 35	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

AANet_RVC	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	0.49 8	0.13 5	0.04 26	0.00 1	0.24 57	0.02 22	0.07 15	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.06 7	0.02 30	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.00 1	0.01 33	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 49	0.02 86	0.01 32	0.54 10	0.34 28	0.03 22	0.00 1	0.20 50	0.00 1	0.10 20	0.11 4	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.06 7	0.02 30	0.00 1	0.02 128	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 49	0.01 38	0.01 32	0.60 13	0.47 51	0.01 8	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.18 40	0.16 10	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.16 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.46 7	0.34 28	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.05 39	0.02 1	0.69 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.07 9	0.02 30	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.01 38	0.00 1	0.78 24	0.47 51	0.02 18	0.00 1	0.08 26	0.00 1	0.17 36	0.29 18	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DMCA	0.07 9	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.03 87	0.00 1	0.01 22	0.06 131	0.00 1	0.07 49	0.01 38	0.01 32	0.61 14	0.39 40	0.05 37	0.02 69	0.08 26	0.02 22	0.14 28	0.36 21	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.08 12	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.07 49	0.01 38	0.00 1	0.85 28	0.58 82	0.01 8	0.00 1	0.04 11	0.00 1	0.24 50	0.25 16	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.10 13	0.09 178	0.00 1	0.01 70	0.03 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.01 38	0.01 32	0.93 32	0.54 69	0.04 26	0.00 1	0.16 44	0.00 1	0.40 74	0.49 30	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.10 13	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.01 33	0.04 131	0.02 48	0.01 103	0.00 1	0.18 125	0.00 1	0.04 124	0.18 2	0.10 2	0.19 116	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.06 11	1.46 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 98	0.16 173

MM-Stereo_test3	0.11 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 124	0.78 24	0.58 82	0.12 89	0.16 158	0.02 4	0.20 112	0.02 1	0.80 44	0.17 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.11 15	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.04 137	0.00 1	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.65 87	0.77 116	0.03 22	0.00 1	0.12 35	0.00 1	0.14 28	0.19 13	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 92	0.04 73	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 213	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.00 1	1.04 37	0.95 132	0.00 1	0.00 1	0.14 37	0.16 93	0.14 28	0.60 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.12 17	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 213	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.02 86	0.00 1	1.14 46	1.02 145	0.00 1	0.00 1	0.15 40	0.14 80	0.14 28	0.38 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.12 17	0.14 211	0.00 1	0.01 70	0.05 78	0.01 48	0.01 33	0.02 100	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.02 86	0.02 73	0.99 34	0.50 61	0.06 42	0.01 51	0.46 80	0.01 17	0.48 89	0.39 24	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 175	0.10 148	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 81	0.00 1	0.01 32	1.74 100	0.68 103	0.17 108	0.00 1	0.05 16	0.16 93	0.02 1	0.13 8	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.12 17	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.00 1	0.01 33	0.07 152	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.02 86	0.01 32	0.67 17	0.25 12	0.25 137	0.05 101	0.54 86	0.02 22	0.49 90	0.44 27	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.17 100	0.01 114

UPFNet	0.12 17	0.03 53	0.01 149	0.02 128	0.06 88	0.01 48	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.05 140	0.76 20	0.23 11	0.04 26	0.00 1	0.04 11	0.00 1	0.17 36	0.18 12	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	1.44 170	0.00 1

ProNet	0.13 23	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.07 151	0.61 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.17 203	0.86 30	0.66 98	0.18 111	0.00 1	0.04 11	0.04 31	0.11 21	0.73 43	0.01 106	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.01 50	0.00 1

CFNet	0.13 23	0.06 135	0.00 1	0.03 158	0.07 105	0.01 48	0.10 148	0.04 131	0.02 48	0.07 132	0.00 1	0.07 49	0.02 86	0.04 124	1.15 48	0.12 4	0.21 126	0.00 1	0.17 46	0.04 31	0.47 87	0.41 26	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 92	0.48 119	0.00 1

RSM	0.14 25	0.02 30	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.09 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 118	0.00 1	0.00 1	0.51 9	0.22 8	0.08 52	0.00 1	0.06 20	0.43 172	0.04 7	2.08 84	0.08 170	0.02 39	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.00 1

test_5	0.14 25	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.09 160	0.01 33	0.34 208	0.01 22	0.00 1	0.70 204	0.07 49	0.01 38	0.00 1	0.79 26	0.47 51	0.01 8	0.01 51	0.27 61	0.00 1	0.17 36	0.86 47	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1

RSM++	0.15 27	0.02 30	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.08 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 118	0.00 1	0.00 1	0.54 10	0.22 8	0.08 52	0.00 1	0.05 16	0.54 196	0.05 9	2.01 79	0.10 178	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.15 27	0.10 188	0.00 1	0.02 128	0.05 78	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.20 128	0.01 38	0.04 124	0.92 31	0.68 103	0.09 59	0.01 51	0.82 110	0.05 39	0.64 100	0.33 20	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

HGLStereo	0.15 27	0.05 118	0.01 149	0.01 70	0.07 105	0.01 48	0.05 110	0.00 1	0.02 48	0.47 193	0.00 1	0.05 40	0.01 38	0.02 73	0.80 27	0.35 31	0.12 89	0.00 1	0.20 50	0.02 22	0.33 67	1.36 59	0.02 133	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.09 87	0.00 1

GMStereo	0.16 30	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.01 48	0.01 33	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.01 32	0.67 17	0.29 22	0.09 59	0.02 69	0.95 117	0.00 1	0.25 51	1.07 53	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.82 137	0.00 1
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 30	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.10 128	0.02 110	0.02 65	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.09 72	0.01 38	0.13 189	0.77 22	0.26 15	0.11 81	0.01 51	0.19 47	0.03 28	0.31 65	0.16 10	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.00 1	1.90 188	0.00 1

MS	0.17 32	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.14 199	0.01 33	0.01 57	0.02 48	0.01 103	0.00 1	0.03 29	0.03 112	0.18 205	1.51 73	1.09 155	0.10 75	0.06 108	0.11 32	0.38 162	0.35 70	0.48 28	0.02 133	0.05 83	0.00 1	0.06 160	0.00 1	0.00 1

AdaDepth	0.17 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.01 32	1.41 61	1.26 170	0.00 1	0.00 1	0.34 68	0.35 156	0.12 25	0.81 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.02 61	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.17 32	0.05 118	0.00 1	0.00 1	0.05 78	0.01 48	0.01 33	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.08 66	0.01 38	0.03 106	0.85 28	0.33 27	0.19 116	0.00 1	0.10 30	0.05 39	0.30 64	2.54 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.17 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.00 1	0.00 1	4.06 225	0.27 17	0.01 8	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.06 11	0.03 2	0.01 106	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.04 73	0.00 1

DLCB_ROB	0.17 32	0.07 155	0.02 179	0.05 184	0.09 122	0.03 131	0.17 172	0.00 1	0.02 48	0.26 175	0.08 156	0.07 49	0.02 86	0.04 124	0.61 14	0.30 24	0.23 131	0.04 96	0.15 40	0.02 22	0.68 103	1.29 58	0.01 106	0.06 100	0.03 172	0.05 155	0.15 93	0.04 157

LG-Stereo	0.18 37	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.11 175	0.00 1	0.01 57	0.06 110	0.00 1	0.51 194	0.08 66	0.01 38	0.00 1	1.78 101	1.17 160	0.00 1	0.06 108	0.26 60	0.20 112	0.13 26	0.28 17	0.03 147	0.00 1	0.03 172	0.08 171	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.18 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 114	0.03 131	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.53 76	1.25 168	0.11 81	0.00 1	0.03 7	0.19 107	0.09 18	1.62 68	0.01 106	0.00 1	0.03 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.18 37	0.08 169	0.00 1	0.01 70	0.11 136	0.00 1	0.01 33	0.01 57	0.05 99	0.00 1	0.00 1	0.28 154	0.02 86	0.03 106	1.09 42	0.76 114	0.09 59	0.08 118	0.15 40	0.05 39	0.96 134	0.95 50	0.00 1	0.17 193	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.00 1

dd	0.18 37	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 110	0.05 110	0.01 57	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.00 1	1.46 70	0.35 31	0.03 22	0.04 96	1.01 121	0.15 90	0.18 40	0.40 25	0.10 178	0.19 198	0.00 1	0.00 1	0.56 124	0.27 181

HCRNet	0.18 37	0.04 89	0.00 1	0.11 220	0.01 14	0.00 1	0.01 33	0.00 1	0.01 22	0.56 202	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.07 41	0.25 12	0.10 75	0.00 1	0.05 16	0.03 28	0.16 35	1.20 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.36 167	0.00 1

AMNet	0.18 37	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.05 143	0.01 33	0.00 1	0.10 148	0.20 164	0.00 1	0.54 199	0.21 196	0.49 263	0.76 20	0.61 91	0.30 153	0.00 1	0.16 44	0.11 62	0.42 78	0.21 15	0.00 1	0.08 134	0.00 1	0.25 206	0.12 89	0.27 181

DFGA-Net	0.19 43	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48	0.01 33	0.00 1	0.01 22	1.06 225	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.02 73	0.66 16	0.37 37	0.15 102	0.00 1	0.35 70	0.03 28	0.28 60	1.54 64	0.00 1	0.09 143	0.00 1	0.00 1	0.57 125	0.00 1

G2L-Stereo	0.19 43	0.13 206	0.01 149	0.03 158	0.18 188	0.01 48	0.04 101	0.00 1	0.02 48	0.03 121	0.00 1	0.09 72	0.03 112	0.13 189	1.27 53	0.29 22	0.09 59	0.00 1	0.58 88	0.04 31	0.74 108	0.52 31	0.01 106	0.04 64	0.00 1	0.01 92	0.97 145	0.00 1

ADLNet	0.19 43	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.02 65	0.19 187	0.00 1	0.00 1	0.01 123	0.82 211	0.00 1	0.08 162	2.29 145	0.41 41	0.08 52	0.00 1	0.06 20	0.06 45	0.14 28	0.95 50	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.20 46	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.14 194	1.05 39	1.02 145	0.03 22	0.16 158	0.04 11	0.34 153	0.05 9	2.30 93	0.18 217	0.01 22	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.00 1

IER	0.20 46	0.04 89	0.00 1	0.02 128	0.06 88	0.01 48	0.05 110	0.00 1	0.01 22	0.23 170	0.00 1	0.09 72	0.00 1	0.02 73	1.42 62	0.26 15	0.09 59	0.00 1	0.06 20	0.04 31	0.22 48	1.47 62	0.12 188	0.01 22	0.00 1	0.03 138	1.20 152	0.04 157

DSFCA	0.20 46	0.05 118	0.01 149	0.01 70	0.18 188	0.02 110	0.23 189	0.02 100	0.09 132	0.00 1	0.03 139	0.08 66	0.01 38	0.02 73	0.94 33	0.46 49	0.13 94	0.15 151	0.19 47	0.11 62	0.41 75	1.19 54	0.06 165	0.07 123	0.09 203	0.06 160	0.74 134	0.13 171

LGtest1	0.22 49	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.11 136	0.15 204	0.01 33	0.03 114	0.05 99	0.01 103	0.72 206	0.03 29	0.03 112	0.00 1	1.68 91	1.23 167	0.08 52	0.11 132	0.23 56	0.24 132	0.37 72	0.71 41	0.01 106	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.00 1

AIO-Stereo	0.22 49	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.11 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.00 1	0.00 1	1.42 62	0.55 71	0.47 190	0.00 1	0.15 40	0.71 222	0.06 11	2.11 88	0.10 178	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.22 49	0.12 201	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.01 33	0.00 1	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.21 132	0.01 38	0.02 73	1.12 43	0.73 110	0.10 75	0.03 89	0.24 57	0.04 31	0.79 114	0.85 46	0.00 1	0.09 143	0.00 1	0.00 1	1.51 176	0.00 1

STTStereo	0.22 49	0.07 155	0.03 194	0.02 128	0.08 114	0.01 48	0.36 211	0.00 1	0.69 248	0.19 160	0.02 131	0.06 45	0.01 38	0.01 32	2.15 133	0.43 45	0.06 42	0.00 1	0.20 50	0.04 31	0.27 59	0.67 37	0.06 165	0.04 64	0.00 1	0.06 160	0.13 91	0.25 180

HITNet	0.22 49	0.02 30	0.00 1	0.01 70	0.05 78	0.01 48	0.01 33	0.04 131	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.12 90	0.03 112	0.08 162	1.03 36	0.51 63	0.25 137	0.01 51	0.43 77	0.08 51	1.04 139	1.63 69	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.34 115	0.00 1
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
MLG-Stereo_test2	0.23 54	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 219	0.01 33	0.01 57	0.02 48	0.00 1	0.50 193	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.32 57	0.96 135	0.01 8	0.04 96	0.33 67	0.23 128	0.23 49	2.05 82	0.15 199	0.02 39	0.01 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.23 54	0.07 155	0.00 1	0.08 213	0.01 14	0.11 175	0.01 33	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 123	0.03 29	0.01 38	0.01 32	1.66 89	0.58 82	0.15 102	0.02 69	0.35 70	0.09 56	0.36 71	2.36 97	0.00 1	0.04 64	0.18 230	0.00 1	0.01 50	0.01 114

RAFT+CT+SA	0.23 54	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.01 33	0.02 100	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.14 96	0.01 38	0.00 1	0.77 22	0.64 96	0.02 18	0.02 69	1.30 131	0.11 62	0.42 78	2.50 99	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.00 1	0.10 88	0.01 114

RAFT + AFF	0.23 54	0.01 17	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.01 48	0.12 159	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.17 118	0.03 112	0.01 32	4.18 227	0.43 45	0.05 37	0.00 1	0.59 89	0.01 17	0.37 72	0.05 3	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.03 138	0.01 50	0.00 1

DMCA-RVC	0.23 54	0.05 118	0.09 217	0.03 158	0.17 179	0.07 151	0.64 226	0.04 131	0.48 226	0.66 209	0.21 180	0.04 35	0.02 86	0.04 124	1.20 49	0.36 33	0.22 127	0.10 124	0.10 30	0.10 58	0.25 51	0.48 28	0.05 162	0.07 123	0.04 183	0.01 92	0.82 137	0.00 1

S2M2_XL	0.24 59	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.00 1	0.03 87	0.15 179	0.18 169	0.00 1	0.00 1	0.14 96	0.16 183	0.00 1	1.40 60	0.94 131	0.20 120	0.19 174	0.12 35	0.12 66	1.31 149	1.37 60	0.01 106	0.06 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.24 59	0.12 201	0.03 194	0.07 209	0.11 136	0.01 48	0.09 142	0.00 1	0.15 165	0.01 103	0.00 1	0.05 40	0.01 38	0.05 140	1.71 94	0.28 21	0.20 120	0.00 1	1.71 165	0.06 45	0.44 83	0.67 37	0.00 1	0.05 83	0.01 150	0.00 1	0.64 128	0.00 1

AIO-test1	0.24 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 78	0.02 110	0.00 1	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.73 98	1.26 170	0.14 98	0.00 1	0.11 32	0.49 189	0.09 18	2.62 107	0.00 1	0.01 22	0.01 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.24 59	0.14 211	0.01 149	0.07 209	0.20 194	0.01 48	0.20 175	0.01 57	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.34 166	0.00 1	0.11 174	1.53 76	0.37 37	0.20 120	0.11 132	1.18 128	0.19 107	0.69 105	0.90 49	0.00 1	0.11 163	0.00 1	0.01 92	0.05 76	0.00 1

SM2	0.25 63	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.07 148	0.11 174	1.48 71	0.87 124	0.01 8	0.03 89	0.35 70	0.43 172	0.26 56	2.58 104	0.31 247	0.03 55	0.00 1	0.02 125	0.08 85	0.01 114

LG-Stereo_L1	0.25 63	0.05 118	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.13 192	0.01 33	0.01 57	0.03 70	0.00 1	0.53 196	0.08 66	0.00 1	0.02 73	1.52 75	1.11 157	0.06 42	0.02 69	0.71 97	0.26 137	0.42 78	1.57 66	0.00 1	0.04 64	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.25 63	0.01 17	0.04 202	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.00 1	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 40	0.00 1	0.00 1	1.35 59	1.28 175	0.14 98	0.02 69	0.06 20	0.51 192	0.07 15	2.76 113	0.17 212	0.05 83	0.00 1	0.18 197	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.25 63	0.04 89	0.01 149	0.01 70	0.12 151	0.00 1	0.33 208	0.00 1	1.16 265	0.98 221	0.00 1	0.09 72	0.00 1	0.01 32	1.44 68	0.31 25	0.11 81	0.02 69	0.43 77	0.04 31	0.19 44	0.57 32	0.00 1	0.09 143	0.00 1	0.66 229	0.05 76	0.03 152
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-Stereo++	0.26 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.08 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.01 38	0.01 32	1.53 76	0.90 127	0.00 1	0.21 189	0.34 68	0.47 184	0.14 28	2.98 132	0.26 231	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.26 67	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.08 114	0.01 48	0.02 65	0.01 57	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.20 128	0.03 112	0.01 32	4.36 233	0.34 28	0.07 46	0.01 51	0.55 87	0.07 47	0.43 81	0.65 36	0.02 133	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.26 67	0.12 201	0.01 149	0.00 1	0.10 128	0.00 1	0.12 159	0.00 1	0.02 48	0.01 103	0.00 1	0.15 106	0.01 38	0.11 174	2.21 140	0.49 59	0.09 59	0.01 51	0.38 76	0.17 100	0.61 98	1.71 70	0.01 106	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.74 134	0.03 152

DISCO	0.26 67	0.06 135	0.00 1	0.01 70	0.09 122	0.01 48	0.27 201	0.00 1	0.03 70	0.99 222	0.00 1	0.10 81	0.01 38	0.02 73	0.99 34	0.44 48	0.09 59	0.01 51	0.72 102	0.08 51	0.26 56	1.90 75	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	1.02 147	0.04 157

111111	0.27 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.09 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.00 1	0.01 32	1.57 82	1.01 143	0.02 18	0.09 120	0.30 64	0.53 193	0.28 60	2.86 124	0.26 231	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

YMNet	0.27 71	0.06 135	0.00 1	0.01 70	0.02 43	0.20 226	0.67 228	0.04 131	0.01 22	0.73 211	0.00 1	0.13 91	1.73 248	0.01 32	1.82 108	0.69 107	0.08 52	0.10 124	0.20 50	0.12 66	0.07 15	0.11 4	0.00 1	0.02 39	0.17 227	0.02 125	0.18 105	0.06 164

GIP-stereo	0.27 71	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.14 199	0.02 65	0.04 131	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.01 32	1.78 101	1.25 168	0.05 37	0.04 96	0.19 47	0.65 210	0.18 40	2.72 112	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.04 146	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.27 71	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.11 175	0.01 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 131	0.01 4	0.01 38	0.00 1	1.82 108	0.97 137	0.01 8	0.20 185	0.77 107	0.46 182	0.25 51	2.30 93	0.22 223	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.27 71	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.08 156	0.00 1	0.01 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.08 159	0.00 1	1.98 119	1.22 164	0.00 1	0.19 174	0.04 11	0.89 238	0.02 1	2.66 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.27 71	0.01 17	0.00 1	0.01 70	0.06 88	0.01 48	0.00 1	0.02 100	0.04 85	0.59 204	0.00 1	0.03 29	0.01 38	0.27 229	0.72 19	0.67 101	0.16 106	0.00 1	0.14 37	0.00 1	0.63 99	2.30 93	0.00 1	0.05 83	0.03 172	0.01 92	1.27 161	0.18 174

GANet	0.27 71	0.00 1	0.15 228	0.04 176	0.02 43	0.26 238	0.01 33	0.15 179	0.02 48	0.13 150	2.41 250	1.12 218	0.20 190	0.10 172	0.28 3	0.11 3	0.22 127	0.06 108	0.07 24	0.05 39	0.15 34	1.52 63	0.00 1	0.00 1	0.07 196	0.00 1	0.01 50	0.03 152

MLG-Stereo_test3	0.28 78	0.01 17	0.00 1	0.07 209	0.11 136	0.14 199	0.01 33	0.03 114	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.04 134	0.00 1	1.42 62	1.06 149	0.01 8	0.03 89	0.85 111	0.13 73	0.33 67	3.22 144	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.29 79	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.15 204	0.01 33	0.01 57	0.03 70	0.00 1	0.49 192	0.14 96	0.00 1	0.02 73	1.63 83	1.08 152	0.09 59	0.02 69	0.52 84	0.29 146	0.43 81	2.69 111	0.00 1	0.04 64	0.01 150	0.01 92	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.29 79	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.14 160	0.15 204	0.01 33	0.01 57	0.04 85	0.00 1	0.18 173	0.02 20	0.03 112	0.02 73	1.63 83	1.08 152	0.07 46	0.05 101	0.36 73	0.21 120	0.44 83	3.29 153	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.00 1

LG-G	0.29 79	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.14 160	0.15 204	0.01 33	0.01 57	0.04 85	0.00 1	0.18 173	0.02 20	0.03 112	0.02 73	1.63 83	1.08 152	0.07 46	0.05 101	0.36 73	0.21 120	0.44 83	3.29 153	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.00 1

AF-Net	0.29 79	0.02 30	0.01 149	0.05 184	0.06 88	0.01 48	1.26 246	0.44 214	0.05 99	0.02 115	0.00 1	0.34 166	0.01 38	0.03 106	1.13 44	0.27 17	0.07 46	0.00 1	0.93 114	0.12 66	0.20 45	2.56 102	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 92	0.29 113	0.02 136

Nwc_Net	0.29 79	0.02 30	0.01 149	0.05 184	0.06 88	0.01 48	1.26 246	0.44 214	0.05 99	0.02 115	0.00 1	0.34 166	0.01 38	0.03 106	1.13 44	0.27 17	0.07 46	0.00 1	0.93 114	0.12 66	0.20 45	2.56 102	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 92	0.29 113	0.02 136

PS-NSSS	0.29 79	0.07 155	0.00 1	0.15 229	0.13 156	0.15 204	0.25 196	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	1.47 231	0.03 112	0.11 174	1.04 37	0.31 25	0.24 132	0.01 51	0.77 107	0.01 17	0.31 65	0.32 19	0.72 271	0.01 22	0.00 1	0.00 1	1.72 184	0.00 1

GASTEREO	0.30 85	0.01 17	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.13 192	0.00 1	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.01 38	0.01 32	1.99 121	1.65 198	0.04 26	0.06 108	0.07 24	0.44 178	0.11 21	2.81 120	0.27 235	0.30 218	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.30 85	0.01 17	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.01 38	0.01 32	1.98 119	1.59 188	0.04 26	0.02 69	0.08 26	0.48 187	0.11 21	2.81 120	0.07 169	0.30 218	0.00 1	0.16 192	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.30 85	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.03 56	0.01 48	0.02 65	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.27 151	0.02 86	0.01 32	4.71 241	0.82 119	0.17 108	0.09 120	0.29 62	0.13 73	0.74 108	0.58 33	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.02 136

CFNet_RVC	0.30 85	0.12 201	0.02 179	0.00 1	0.07 105	0.02 110	0.09 142	0.00 1	0.03 70	0.02 115	0.00 1	0.10 81	0.02 86	0.06 148	2.67 175	0.47 51	0.28 150	0.02 69	1.05 123	0.13 73	0.77 112	1.28 57	0.01 106	0.16 187	0.00 1	0.01 92	0.78 136	0.00 1

NVstereo2D	0.30 85	0.10 188	0.00 1	0.00 1	0.08 114	0.01 48	0.01 33	0.01 57	0.06 110	0.52 200	0.37 190	0.04 35	0.00 1	0.01 32	4.35 232	0.63 93	0.12 89	0.03 89	0.70 96	0.00 1	0.41 75	0.67 37	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.31 90	0.02 30	0.00 1	0.01 70	0.06 88	0.01 48	0.03 87	0.01 57	0.08 127	0.01 103	0.12 163	0.07 49	0.06 145	0.02 73	1.87 111	0.58 82	0.11 81	0.06 108	1.02 122	0.07 47	0.84 122	3.29 153	0.00 1	0.04 64	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.00 1

LMCR-Stereo	0.34 91	0.09 178	0.00 1	0.09 217	0.10 128	0.04 137	0.02 65	0.01 57	0.11 150	0.00 1	0.00 1	0.18 125	0.12 175	0.23 216	1.82 108	0.65 97	0.30 153	0.10 124	1.59 148	0.39 163	0.92 130	2.18 92	0.00 1	0.14 177	0.00 1	0.05 155	0.02 61	0.01 114

IGEV-BASED-STEREO-	0.35 92	0.11 195	0.00 1	0.01 70	0.05 78	0.15 204	0.02 65	0.03 114	0.06 110	0.01 103	0.31 188	0.20 128	0.18 187	0.01 32	1.72 95	1.12 158	0.11 81	0.16 158	0.49 82	0.21 120	0.94 132	3.34 157	0.01 106	0.04 64	0.00 1	0.11 182	0.07 84	0.00 1

CFNet_pseudo	0.35 92	0.11 195	0.00 1	0.04 176	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 99	0.04 124	0.00 1	0.24 141	0.02 86	0.01 32	2.87 181	0.58 82	0.25 137	0.01 51	1.59 148	0.05 39	0.57 96	2.08 84	0.46 260	0.07 123	0.00 1	0.04 146	0.15 93	0.01 114

NCC-stereo	0.35 92	0.20 226	0.02 179	0.05 184	0.11 136	0.01 48	0.86 233	0.79 230	0.25 187	0.00 1	0.00 1	0.11 85	0.03 112	0.03 106	1.72 95	0.36 33	0.09 59	0.01 51	0.71 97	0.21 120	0.25 51	2.76 113	0.08 170	0.04 64	0.01 150	0.29 208	0.17 100	0.27 181

Abc-Net	0.35 92	0.20 226	0.02 179	0.05 184	0.11 136	0.01 48	0.86 233	0.79 230	0.25 187	0.00 1	0.00 1	0.11 85	0.03 112	0.03 106	1.72 95	0.36 33	0.09 59	0.01 51	0.71 97	0.21 120	0.25 51	2.76 113	0.08 170	0.04 64	0.01 150	0.29 208	0.17 100	0.27 181
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo2	0.36 96	0.09 178	0.00 1	0.01 70	0.04 66	0.00 1	0.06 126	0.02 100	0.13 157	0.00 1	0.00 1	0.19 127	0.01 38	0.07 159	1.28 54	1.76 200	0.05 37	0.01 51	0.49 82	0.14 80	0.93 131	4.20 188	0.04 154	0.06 100	0.12 212	0.05 155	0.02 61	0.00 1

anonymousdsp	0.36 96	0.01 17	0.00 1	0.05 184	0.03 56	0.06 146	0.01 33	0.01 57	0.01 22	0.00 1	2.21 247	0.01 4	0.05 138	0.00 1	1.78 101	0.77 116	0.13 94	0.00 1	0.29 62	0.55 197	0.20 45	3.16 140	0.30 244	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.36 96	0.02 30	0.00 1	0.06 199	0.07 105	0.00 1	0.01 33	0.02 100	0.04 85	1.20 231	0.00 1	0.36 173	0.02 86	0.04 124	1.06 40	0.47 51	0.11 81	0.02 69	1.97 174	0.08 51	1.10 143	2.01 79	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.00 1	0.87 142	0.00 1

RP	0.36 96	0.01 17	0.01 149	0.02 128	0.20 194	0.00 1	0.56 223	0.10 163	0.21 176	0.12 149	0.00 1	0.17 118	0.00 1	0.06 148	1.69 93	0.25 12	0.12 89	0.00 1	0.20 50	0.07 47	0.11 21	3.35 158	0.00 1	0.02 39	0.01 150	0.00 1	2.22 202	0.15 172

HSM	0.36 96	0.03 53	0.00 1	0.04 176	0.17 179	0.01 48	0.05 110	0.69 225	0.08 127	0.00 1	0.03 139	0.23 138	0.02 86	0.02 73	2.08 130	0.41 41	0.15 102	0.00 1	1.64 151	0.18 101	1.15 145	1.54 64	0.00 1	0.06 100	0.00 1	0.00 1	1.16 149	0.01 114

CAS	0.37 101	0.04 89	0.00 1	0.01 70	0.10 128	0.02 110	0.26 197	0.07 152	0.38 214	0.46 191	0.10 161	0.20 128	0.15 181	0.11 174	1.68 91	1.09 155	0.27 143	0.37 240	0.43 77	0.23 128	1.76 162	2.12 89	0.01 106	0.06 100	0.00 1	0.05 155	0.06 78	0.07 165

GREAT-IGEV	0.38 102	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 14	0.13 192	0.00 1	0.01 57	1.52 271	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.00 1	0.00 1	1.95 118	1.62 196	0.12 89	0.20 185	0.08 26	0.58 199	0.17 36	2.77 117	0.25 229	0.76 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.38 102	0.03 53	0.04 202	0.00 1	0.01 14	0.09 160	0.02 65	0.01 57	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.16 110	0.02 86	0.04 124	2.22 141	2.18 229	0.01 8	0.36 238	0.74 106	0.79 229	0.26 56	2.77 117	0.27 235	0.02 39	0.00 1	0.16 192	0.01 50	0.00 1

raft+_RVC	0.38 102	0.05 118	0.01 149	0.05 184	0.11 136	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.02 48	0.00 1	0.00 1	0.13 91	0.00 1	0.02 73	2.35 150	2.27 242	0.10 75	0.00 1	0.86 112	0.60 201	0.41 75	3.22 144	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.38 102	0.09 178	0.00 1	0.05 184	0.05 78	0.01 48	0.04 101	0.09 160	0.02 48	0.10 145	0.06 150	0.15 106	0.01 38	0.04 124	1.80 106	0.61 91	0.22 127	0.10 124	1.79 167	0.20 112	0.96 134	3.22 144	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.00 1	0.54 120	0.02 136

PDISCO_ROB	0.39 106	0.06 135	0.00 1	0.03 158	0.09 122	0.01 48	0.32 205	0.01 57	0.05 99	0.77 212	0.19 176	0.10 81	0.02 86	0.02 73	1.23 51	0.56 74	0.26 141	0.04 96	0.71 97	0.32 151	0.80 115	2.63 108	0.00 1	0.06 100	0.21 236	0.00 1	2.00 195	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 107	0.03 53	0.00 1	0.02 128	0.07 105	0.04 137	0.01 33	0.04 131	0.11 150	0.01 103	0.02 131	0.27 151	0.07 148	0.01 32	2.18 137	1.59 188	0.11 81	0.19 174	0.63 90	0.30 147	0.81 118	4.07 179	0.08 170	0.05 83	0.00 1	0.10 179	0.03 69	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.40 107	0.39 246	0.00 1	0.05 184	0.02 43	0.11 175	0.02 65	0.04 131	0.03 70	0.01 103	1.85 238	0.22 133	0.20 190	0.02 73	1.34 58	1.20 163	0.10 75	0.11 132	0.66 92	0.46 182	0.44 83	2.96 130	0.27 235	0.03 55	0.00 1	0.18 197	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.40 107	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.03 70	0.09 141	0.00 1	0.22 133	0.00 1	0.01 32	2.36 151	0.82 119	0.04 26	0.03 89	1.65 152	0.10 58	0.52 93	1.80 72	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.01 92	2.88 234	0.00 1

SA-5K	0.40 107	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.03 70	0.09 141	0.00 1	0.22 133	0.00 1	0.01 32	2.36 151	0.82 119	0.04 26	0.03 89	1.65 152	0.10 58	0.52 93	1.80 72	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.01 92	2.88 234	0.00 1

UDGNet	0.40 107	0.08 169	0.00 1	0.02 128	0.06 88	0.01 48	0.05 110	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 49	0.01 38	0.04 124	1.25 52	0.47 51	0.16 106	0.00 1	1.12 124	0.04 31	0.97 136	4.99 213	0.00 1	0.05 83	0.00 1	0.00 1	1.35 164	0.00 1

AIO_rvc	0.41 112	0.04 89	0.02 179	0.01 70	0.01 14	0.14 199	0.26 197	0.00 1	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.06 148	2.56 166	2.35 253	0.07 46	0.43 248	1.00 119	0.47 184	0.18 40	2.98 132	0.38 257	0.01 22	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.41 112	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.14 160	0.03 131	0.20 175	0.02 100	0.08 127	0.02 115	0.02 131	0.30 157	0.17 186	0.00 1	1.78 101	0.66 98	0.31 157	0.22 195	0.47 81	0.15 90	2.80 202	2.82 123	0.00 1	0.14 177	0.00 1	0.01 92	0.69 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.42 114	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.08 114	0.00 1	0.02 65	0.12 172	0.20 171	0.41 190	0.00 1	0.16 110	0.10 172	0.01 32	1.43 67	1.06 149	0.34 161	0.27 218	0.11 32	0.16 93	1.62 159	1.82 74	0.02 133	0.09 143	0.00 1	0.00 1	3.36 251	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.42 114	0.10 188	0.02 179	0.01 70	0.01 14	0.14 199	0.38 212	0.00 1	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 38	0.02 73	2.50 163	2.62 267	0.09 59	0.26 215	0.73 104	0.35 156	0.29 63	2.93 128	0.35 254	0.00 1	0.00 1	0.39 213	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.42 114	0.03 53	0.02 179	0.00 1	0.10 128	0.02 110	0.07 132	0.46 216	0.07 120	0.04 124	0.02 131	0.15 106	0.02 86	0.01 32	2.45 158	0.93 130	0.32 160	0.10 124	0.67 95	0.25 134	1.46 154	1.94 77	0.00 1	0.08 134	0.00 1	0.00 1	2.27 206	0.01 114

rafts_anoy	0.42 114	0.10 188	0.00 1	0.05 184	0.15 170	0.02 110	0.06 126	0.20 189	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.07 49	0.01 38	0.02 73	2.66 174	2.08 222	0.17 108	0.01 51	1.34 132	0.25 134	0.84 122	3.00 135	0.00 1	0.07 123	0.04 183	0.04 146	0.01 50	0.01 114

UCFNet_RVC	0.42 114	0.17 219	0.03 194	0.12 222	0.17 179	0.01 48	0.09 142	0.03 114	0.09 132	0.28 176	0.00 1	0.25 144	0.01 38	0.05 140	2.70 177	0.49 59	0.20 120	0.01 51	1.22 129	0.16 93	0.82 120	2.09 86	0.87 276	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.41 117	1.09 214

TESTraft	0.43 119	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.01 14	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.03 70	0.11 147	0.00 1	0.22 133	0.01 38	0.08 162	2.48 161	0.88 125	0.04 26	0.02 69	1.56 145	0.21 120	0.47 87	2.61 106	0.02 133	0.04 64	0.00 1	0.02 125	2.82 228	0.00 1

RALCasStereoNet	0.43 119	0.11 195	0.00 1	0.06 199	0.17 179	0.02 110	0.12 159	0.08 157	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.07 49	0.02 86	0.03 106	2.51 164	2.35 253	0.13 94	0.00 1	0.66 92	0.67 215	0.73 107	3.65 167	0.00 1	0.06 100	0.00 1	0.02 125	0.01 50	0.01 114

GANetREF_RVC	0.43 119	0.20 226	0.00 1	0.16 232	0.14 160	0.01 48	0.05 110	0.01 57	0.11 150	0.04 124	0.00 1	1.85 241	0.02 86	0.06 148	1.28 54	0.43 45	0.56 204	0.11 132	1.55 144	0.14 80	1.11 144	0.88 48	0.00 1	0.06 100	0.00 1	0.00 1	2.73 225	0.01 114
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
test_4	0.44 122	0.04 89	0.00 1	0.03 158	0.09 122	0.05 143	0.23 189	0.01 57	0.04 85	0.00 1	0.46 191	0.13 91	0.01 38	0.12 184	2.61 172	2.55 266	0.09 59	0.14 149	0.71 97	0.20 112	0.52 93	2.03 81	0.01 106	0.07 123	0.05 191	0.20 201	1.18 151	0.18 174

trnet	0.45 123	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.07 105	0.01 48	0.05 110	0.11 169	0.20 171	0.08 133	0.08 156	0.27 151	0.22 198	0.01 32	2.42 156	1.64 197	0.39 170	0.27 218	1.45 138	0.48 187	1.94 166	1.77 71	0.01 106	0.07 123	0.00 1	0.01 92	0.54 120	0.01 114

SACVNet	0.45 123	0.19 223	0.04 202	0.02 128	0.17 179	0.01 48	0.13 164	0.05 141	0.05 99	0.21 166	0.00 1	0.17 118	0.09 169	0.07 159	1.90 113	0.57 77	0.45 183	0.07 114	1.45 138	0.13 73	1.30 148	3.80 172	0.00 1	0.09 143	0.00 1	0.00 1	1.07 148	0.02 136

PA-Net	0.45 123	0.08 169	0.08 214	0.02 128	0.35 227	0.00 1	0.22 181	0.00 1	0.18 169	0.08 133	0.57 199	0.02 20	0.02 86	0.12 184	2.91 182	0.47 51	0.08 52	0.02 69	0.14 37	0.13 73	0.28 60	2.96 130	0.48 262	0.03 55	0.00 1	1.64 252	0.28 111	1.14 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SA	0.46 126	0.05 118	0.00 1	0.03 158	0.03 56	0.00 1	0.01 33	0.01 57	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.39 177	0.01 38	0.12 184	1.14 46	1.06 149	0.06 42	0.16 158	2.15 180	0.13 73	0.81 118	2.59 105	0.00 1	0.08 134	0.00 1	0.01 92	3.43 254	0.00 1

IPLGR_C	0.46 126	0.05 118	0.14 226	0.02 128	0.22 203	0.02 110	0.23 189	0.10 163	0.27 192	0.04 124	0.07 154	0.06 45	0.04 134	0.25 222	1.94 117	0.53 66	0.24 132	0.02 69	1.71 165	0.08 51	0.82 120	3.21 143	0.02 133	0.05 83	0.08 199	0.04 146	2.15 201	0.02 136

MIM_Stereo	0.47 128	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.10 128	0.09 160	0.05 110	0.10 163	0.05 99	0.00 1	0.13 165	0.07 49	0.03 112	0.02 73	2.11 132	2.02 217	0.11 81	0.02 69	2.15 180	0.43 172	0.64 100	3.10 137	0.02 133	0.06 100	0.09 203	0.15 185	0.98 146	0.03 152

CIPLG	0.47 128	0.05 118	0.14 226	0.02 128	0.21 197	0.02 110	0.22 181	0.10 163	0.31 200	0.04 124	0.07 154	0.11 85	0.04 134	0.27 229	2.26 142	0.57 77	0.27 143	0.02 69	1.66 155	0.14 80	0.80 115	3.18 141	0.01 106	0.06 100	0.08 199	0.04 146	1.98 192	0.02 136

ACRE	0.47 128	0.05 118	0.12 223	0.02 128	0.21 197	0.02 110	0.22 181	0.10 163	0.28 197	0.04 124	0.10 161	0.11 85	0.04 134	0.28 232	2.00 123	0.53 66	0.27 143	0.02 69	1.67 156	0.15 90	0.80 115	3.19 142	0.02 133	0.05 83	0.08 199	0.04 146	2.32 210	0.02 136

ICVP	0.47 128	0.05 118	0.00 1	0.00 1	0.08 114	0.01 48	0.18 173	0.02 100	0.10 148	0.33 181	0.20 178	0.26 148	0.07 148	0.06 148	1.66 89	1.04 147	0.62 210	0.58 264	0.73 104	0.49 189	1.71 160	4.07 179	0.01 106	0.10 156	0.00 1	0.01 92	0.21 107	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.47 128	0.11 195	0.00 1	0.01 70	0.04 66	0.01 48	0.03 87	0.11 169	0.24 183	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.26 202	0.03 106	1.42 62	1.26 170	0.27 143	0.17 164	2.57 193	0.18 101	2.27 181	3.13 138	0.00 1	0.14 177	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.09 167

CroCo_RVC	0.47 128	0.11 195	0.00 1	0.01 70	0.04 66	0.01 48	0.03 87	0.11 169	0.24 183	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.26 202	0.03 106	1.42 62	1.26 170	0.27 143	0.17 164	2.57 193	0.18 101	2.27 181	3.13 138	0.00 1	0.14 177	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.09 167

AFF-stereo	0.47 128	0.14 211	0.01 149	0.09 217	0.17 179	0.09 160	0.33 208	0.03 114	0.05 99	0.00 1	0.00 1	0.41 181	0.02 86	0.02 73	3.15 193	0.46 49	0.14 98	0.11 132	1.99 175	0.14 80	1.17 147	1.97 78	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.11 182	1.95 191	0.01 114

TANstereo	0.49 135	0.03 53	0.00 1	0.04 176	0.11 136	0.01 48	0.02 65	0.23 190	0.27 192	0.17 157	0.16 167	0.14 96	0.09 169	0.01 32	1.54 79	1.42 181	0.41 174	0.19 174	0.32 65	0.14 80	2.15 173	2.15 90	0.15 199	0.06 100	0.00 1	0.01 92	3.51 259	0.00 1

XX-TBD	0.49 135	0.03 53	0.00 1	0.04 176	0.11 136	0.01 48	0.02 65	0.23 190	0.27 192	0.17 157	0.16 167	0.14 96	0.09 169	0.01 32	1.54 79	1.42 181	0.41 174	0.19 174	0.32 65	0.14 80	2.15 173	2.15 90	0.15 199	0.06 100	0.00 1	0.01 92	3.51 259	0.00 1

RALAANet	0.49 135	0.10 188	0.02 179	0.03 158	0.15 170	0.02 110	0.08 137	0.02 100	0.07 120	0.08 133	0.00 1	0.24 141	0.03 112	0.06 148	2.51 164	0.54 69	0.24 132	0.05 101	1.14 126	0.47 184	1.56 156	4.37 194	0.00 1	0.11 163	0.00 1	0.01 92	1.42 169	0.02 136

CREStereo	0.49 135	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.09 122	0.01 48	0.02 65	0.23 190	0.36 205	0.19 160	0.18 173	0.30 157	0.26 202	0.01 32	2.49 162	1.93 209	0.40 172	0.20 185	1.44 137	0.45 179	2.20 178	1.90 75	0.02 133	0.07 123	0.00 1	0.00 1	0.55 123	0.00 1
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
stereogan	0.49 135	0.13 206	0.07 213	0.02 128	0.26 216	0.04 137	0.11 154	0.02 100	0.20 171	0.29 177	0.00 1	0.32 162	0.00 1	0.04 124	2.09 131	0.59 87	0.22 127	0.01 51	0.87 113	0.14 80	0.50 92	5.02 214	0.01 106	0.04 64	0.04 183	0.00 1	2.29 208	0.01 114

iResNet_ROB	0.50 140	0.08 169	0.00 1	0.05 184	0.11 136	0.01 48	0.11 154	2.04 281	0.06 110	0.62 206	0.00 1	0.26 148	0.01 38	0.04 124	2.33 149	0.76 114	0.20 120	0.00 1	2.71 197	0.01 17	1.08 140	0.72 42	0.00 1	0.15 184	0.00 1	0.02 125	2.24 203	0.01 114

anonymousdsp2	0.51 141	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.01 48	0.02 65	0.04 131	0.02 48	0.00 1	2.01 242	0.17 118	0.02 86	0.11 174	1.73 98	1.32 176	0.10 75	0.14 149	1.22 129	0.87 237	0.72 106	3.85 174	0.23 224	0.39 226	0.00 1	0.01 92	0.84 139	0.00 1

CES	0.52 142	0.08 169	0.01 149	0.02 128	0.13 156	0.01 48	0.11 154	0.27 198	0.45 221	0.19 160	0.03 139	0.41 181	0.33 219	0.20 212	2.94 185	1.78 201	0.67 213	0.47 252	0.22 55	0.45 179	2.65 196	2.45 98	0.00 1	0.06 100	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.04 157

RGC	0.52 142	0.25 238	0.94 267	0.07 209	0.23 205	0.09 160	0.15 169	0.03 114	0.09 132	0.29 177	0.29 187	0.14 96	0.03 112	0.08 162	2.16 136	0.27 17	0.25 137	0.01 51	0.93 114	0.23 128	0.78 113	4.33 193	0.00 1	0.08 134	0.01 150	0.35 210	1.31 162	0.77 208

raft_robust	0.53 144	0.07 155	0.00 1	0.00 1	0.11 136	0.00 1	0.03 87	1.12 251	0.01 22	0.01 103	0.01 123	0.38 175	0.05 138	0.05 140	1.78 101	0.95 132	0.14 98	0.16 158	3.57 208	0.24 132	1.56 156	3.73 169	0.01 106	0.20 200	0.00 1	0.03 138	0.14 92	0.08 166

RAFT-Stereo + iAFF	0.53 144	0.08 169	0.01 149	0.11 220	0.34 226	0.10 168	0.38 212	0.01 57	0.06 110	0.14 152	0.00 1	0.42 186	0.02 86	0.02 73	3.15 193	0.41 41	0.15 102	0.01 51	1.59 148	0.18 101	1.08 140	2.94 129	0.00 1	0.13 176	0.00 1	0.15 185	2.75 226	0.00 1

GMOStereo	0.54 146	0.04 89	0.00 1	0.01 70	0.21 197	0.10 168	0.22 181	0.05 141	0.04 85	0.00 1	0.01 123	0.09 72	0.07 148	0.02 73	2.59 168	2.33 249	0.09 59	0.19 174	1.45 138	0.26 137	0.88 126	4.91 205	0.00 1	0.16 187	0.00 1	0.06 160	0.68 129	0.00 1

error version	0.54 146	0.04 89	0.00 1	0.01 70	0.21 197	0.10 168	0.22 181	0.05 141	0.04 85	0.00 1	0.01 123	0.09 72	0.07 148	0.02 73	2.59 168	2.33 249	0.09 59	0.19 174	1.45 138	0.26 137	0.88 126	4.91 205	0.00 1	0.16 187	0.00 1	0.06 160	0.68 129	0.00 1

test-v	0.54 146	0.04 89	0.00 1	0.01 70	0.21 197	0.10 168	0.22 181	0.05 141	0.04 85	0.00 1	0.01 123	0.09 72	0.07 148	0.02 73	2.59 168	2.33 249	0.09 59	0.19 174	1.45 138	0.26 137	0.88 126	4.91 205	0.00 1	0.16 187	0.00 1	0.06 160	0.68 129	0.00 1

test-2	0.54 146	0.04 89	0.00 1	0.01 70	0.21 197	0.10 168	0.22 181	0.05 141	0.04 85	0.00 1	0.01 123	0.09 72	0.07 148	0.02 73	2.59 168	2.33 249	0.09 59	0.19 174	1.45 138	0.26 137	0.88 126	4.91 205	0.00 1	0.16 187	0.00 1	0.06 160	0.68 129	0.00 1

raftrobust	0.55 150	0.09 178	0.01 149	0.04 176	0.16 177	0.01 48	0.06 126	0.02 100	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.14 96	0.01 38	0.09 169	3.25 199	2.73 269	0.18 111	0.00 1	2.80 198	0.19 107	1.00 138	3.63 166	0.15 199	0.10 156	0.00 1	0.02 125	0.06 78	0.01 114

iResNetv2_ROB	0.55 150	0.13 206	0.00 1	0.08 213	0.12 151	0.01 48	0.07 132	1.96 277	0.06 110	0.48 195	0.00 1	0.25 144	0.01 38	0.05 140	2.15 133	0.47 51	0.31 157	0.00 1	2.45 187	0.07 47	2.42 190	1.03 52	0.00 1	0.19 198	0.00 1	0.00 1	2.55 220	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.56 152	0.03 53	0.00 1	0.02 128	0.15 170	0.01 48	0.11 154	0.17 184	0.11 150	0.17 157	0.04 146	0.13 91	0.05 138	0.01 32	1.80 106	1.51 185	0.35 163	0.20 185	1.43 136	0.14 80	2.11 171	2.81 120	0.04 154	0.07 123	0.00 1	0.02 125	3.53 263	0.00 1
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
HUF	0.58 153	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.16 213	0.16 170	0.00 1	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.02 20	0.02 86	0.00 1	3.52 206	3.48 284	0.41 174	0.43 248	1.96 173	0.53 193	0.60 97	2.98 132	0.36 255	0.84 253	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.58 153	0.13 206	0.02 179	0.03 158	0.17 179	0.01 48	0.03 87	0.15 179	0.06 110	0.00 1	0.00 1	0.37 174	0.00 1	0.11 174	2.61 172	2.42 261	0.04 26	0.13 146	1.56 145	0.19 107	1.75 161	4.26 190	0.05 162	0.12 172	0.01 150	0.02 125	1.48 173	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.58 153	0.12 201	0.01 149	0.01 70	0.19 192	0.06 146	1.60 256	0.01 57	0.03 70	0.49 198	0.54 198	0.22 133	0.03 112	0.08 162	2.36 151	0.68 103	0.24 132	0.03 89	1.41 134	0.12 66	3.24 209	2.51 100	0.14 195	0.07 123	0.01 150	0.10 179	1.35 164	0.00 1

FADNet-RVC	0.60 156	0.10 188	0.16 229	0.02 128	0.14 160	0.02 110	1.55 255	0.01 57	0.07 120	0.05 130	0.00 1	0.07 49	0.13 178	0.11 174	5.03 249	0.78 118	0.35 163	0.13 146	2.09 179	0.68 218	1.33 151	2.63 108	0.09 176	0.17 193	0.05 191	0.00 1	0.01 50	0.47 200

FADNet-RVC-Resample	0.61 157	0.27 240	0.41 244	0.19 236	0.30 220	0.01 48	0.31 204	0.25 195	0.22 178	0.14 152	0.16 167	0.41 181	0.06 145	0.20 212	3.96 219	0.66 98	0.44 182	0.78 274	0.53 85	0.43 172	0.75 110	3.35 158	0.13 193	0.55 240	0.10 206	0.91 238	0.34 115	0.55 202

NCCL2	0.61 157	0.20 226	0.01 149	0.18 234	0.52 240	0.04 137	0.29 202	0.03 114	0.12 154	0.79 213	0.01 123	0.30 157	0.03 112	0.18 205	2.20 139	0.63 93	0.45 183	0.11 132	0.25 59	0.13 73	1.32 150	3.69 168	0.65 269	0.18 196	0.04 183	0.14 184	3.34 250	0.57 203

AE-Stereo	0.62 159	0.04 89	0.00 1	0.03 158	0.17 179	0.03 131	0.09 142	0.06 147	0.13 157	0.01 103	0.00 1	0.24 141	0.18 187	0.03 106	1.44 68	1.94 210	0.38 168	0.33 231	1.80 169	0.63 206	2.07 169	5.74 240	0.13 193	0.18 196	0.01 150	0.15 185	0.84 139	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.62 159	0.03 53	0.00 1	0.06 199	0.14 160	0.02 110	0.12 159	1.00 245	0.06 110	0.36 184	0.53 196	0.25 144	0.03 112	0.06 148	1.90 113	0.68 103	0.30 153	0.02 69	4.15 215	0.12 66	2.41 189	2.86 124	0.00 1	0.16 187	0.00 1	0.02 125	1.20 152	0.33 190

iinet-f	0.63 161	0.02 30	0.00 1	0.02 128	0.08 114	0.01 48	0.08 137	0.01 57	0.09 132	1.23 232	0.00 1	0.05 40	0.03 112	0.03 106	3.57 208	0.91 129	0.20 120	0.05 101	3.38 204	0.63 206	0.76 111	3.89 175	0.03 147	0.06 100	0.03 172	0.03 138	1.77 186	0.01 114

Sa-1000	0.63 161	0.05 118	0.00 1	0.02 128	0.08 114	0.00 1	0.02 65	0.01 57	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.41 181	0.03 112	0.13 189	2.29 145	0.99 139	0.08 52	0.17 164	2.63 195	0.25 134	0.98 137	5.45 228	0.01 106	0.22 208	0.06 193	0.00 1	2.97 238	0.01 114

PMTNet	0.63 161	0.03 53	0.00 1	0.01 70	0.12 151	0.01 48	0.13 164	0.24 193	0.33 201	0.35 183	0.21 180	0.33 164	0.23 199	0.01 32	3.80 214	1.94 210	0.45 183	0.15 151	2.46 188	0.31 148	2.46 193	2.10 87	0.01 106	0.07 123	0.95 262	0.02 125	0.15 93	0.00 1

FADNet	0.64 164	0.08 169	0.10 221	0.01 70	0.15 170	0.02 110	1.11 244	0.01 57	0.05 99	0.01 103	0.00 1	0.13 91	0.08 159	0.21 214	4.49 236	0.59 87	0.31 157	0.22 195	3.50 207	0.72 223	1.58 158	2.78 119	0.03 147	0.09 143	0.12 212	0.35 210	0.06 78	0.34 192

LoS	0.67 165	0.04 89	0.01 149	0.01 70	0.05 78	0.01 48	0.03 87	2.71 287	0.49 229	0.38 185	0.06 150	0.54 199	0.50 233	0.13 189	1.99 121	2.02 217	0.71 218	0.44 250	1.13 125	0.28 144	3.53 219	2.92 126	0.03 147	0.08 134	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.02 136
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	0.67 165	0.22 232	0.09 217	0.08 213	0.53 242	0.01 48	0.02 65	0.03 114	0.07 120	1.11 228	0.19 176	0.50 193	0.02 86	0.01 32	3.39 204	0.67 101	0.51 197	0.15 151	2.47 189	0.11 62	1.34 152	3.05 136	0.83 275	0.09 143	0.00 1	0.00 1	1.55 179	1.16 219

GES	0.67 165	0.04 89	0.01 149	0.00 1	0.11 136	0.01 48	0.40 214	0.01 57	0.24 183	0.21 166	0.08 156	0.25 144	0.07 148	0.01 32	3.46 205	0.74 113	0.26 141	0.06 108	5.71 237	0.18 101	1.93 165	2.92 126	0.04 154	0.15 184	0.01 150	0.01 92	0.16 98	0.87 211

LoS_RVC	0.68 168	0.15 215	0.00 1	0.01 70	0.14 160	0.01 48	0.03 87	0.07 152	0.45 221	1.19 229	0.05 147	0.35 170	0.20 190	0.08 162	2.31 147	1.81 202	0.28 150	1.18 292	2.00 176	0.35 156	3.46 216	3.92 176	0.04 154	0.05 83	0.00 1	0.01 92	0.06 78	0.02 136

tt_ll	0.68 168	0.15 215	0.00 1	0.01 70	0.14 160	0.01 48	0.03 87	0.07 152	0.45 221	1.19 229	0.05 147	0.35 170	0.20 190	0.08 162	2.31 147	1.81 202	0.28 150	1.18 292	2.00 176	0.35 156	3.46 216	3.92 176	0.04 154	0.05 83	0.00 1	0.01 92	0.06 78	0.02 136

BEATNet_4x	0.68 168	0.16 218	0.04 202	0.03 158	0.10 128	0.08 156	0.30 203	0.05 141	0.25 187	0.08 133	0.03 139	0.38 175	0.16 183	0.34 242	3.15 193	1.27 174	0.95 240	0.70 268	0.77 107	0.16 93	3.27 211	5.32 220	0.00 1	0.25 213	0.00 1	0.01 92	0.61 127	0.01 114

IPLG	0.69 171	0.04 89	0.01 149	0.01 70	0.19 192	0.00 1	0.04 101	0.39 210	0.12 154	0.39 186	0.16 167	0.11 85	0.08 159	0.26 223	4.55 238	0.88 125	0.24 132	0.07 114	1.69 163	0.27 143	0.68 103	4.20 188	0.00 1	0.21 203	0.02 168	0.74 231	3.38 252	0.00 1

MIPNet	0.72 172	0.04 89	0.04 202	0.03 158	0.37 228	0.00 1	0.04 101	0.03 114	0.17 168	1.35 234	0.33 189	0.14 96	0.11 173	0.23 216	3.15 193	0.86 123	0.39 170	0.07 114	1.92 172	0.45 179	0.84 122	4.27 191	0.00 1	0.24 212	0.04 183	0.96 240	3.50 257	0.01 114

castereo	0.73 173	0.03 53	0.00 1	0.02 128	0.07 105	0.16 213	0.06 126	0.09 160	0.13 157	0.03 121	0.12 163	0.33 164	0.33 219	0.04 124	3.33 201	2.17 228	0.46 189	0.26 215	2.07 178	0.37 161	3.62 222	5.35 223	0.02 133	0.08 134	0.00 1	0.10 179	0.12 89	0.21 178

sCroCo_RVC	0.75 174	0.05 118	0.00 1	0.01 70	0.04 66	0.01 48	0.02 65	0.12 172	0.54 235	0.46 191	0.09 159	0.45 190	0.33 219	0.02 73	2.19 138	2.41 260	0.34 161	0.25 208	1.83 170	0.39 163	3.36 214	5.64 232	0.02 133	0.14 177	0.00 1	0.00 1	1.51 176	0.04 157

castereo++	0.80 175	0.03 53	0.00 1	0.03 158	0.07 105	0.22 235	0.10 148	0.06 147	0.20 171	0.08 133	0.06 150	0.34 166	0.29 210	0.02 73	2.83 180	2.16 227	0.41 174	0.24 200	2.28 183	0.31 148	3.47 218	4.92 209	0.17 212	0.07 123	0.00 1	0.04 146	2.59 222	0.68 204

GEStereo_RVC	0.80 175	0.04 89	0.01 149	0.01 70	0.16 177	0.01 48	0.24 194	0.30 202	0.12 154	0.19 160	0.09 159	0.29 156	0.02 86	0.05 140	1.55 81	1.38 179	0.27 143	0.09 120	4.90 223	0.36 160	2.28 184	5.73 237	0.25 229	0.26 215	0.00 1	0.03 138	2.63 223	0.23 179

IPLGR	0.81 177	0.06 135	0.06 211	0.02 128	0.30 220	0.00 1	0.04 101	0.03 114	0.13 157	1.09 227	0.25 185	0.08 66	0.08 159	0.13 189	4.58 239	0.95 132	0.70 215	0.15 151	2.82 199	0.53 193	1.16 146	4.58 198	0.00 1	0.23 211	0.10 206	0.78 233	3.13 244	0.00 1

FCDSN-DC	0.88 178	0.24 237	1.43 278	0.50 252	0.72 255	0.34 244	0.73 229	0.25 195	0.37 207	0.40 188	0.16 167	0.91 215	0.11 173	0.18 205	4.94 246	1.22 164	0.43 179	0.19 174	0.65 91	0.14 80	2.51 194	5.12 216	0.00 1	1.23 273	0.01 150	0.35 210	0.57 125	0.12 170
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.88 178	0.38 245	0.04 202	0.01 70	0.18 188	0.09 160	0.20 175	0.01 57	0.14 162	0.13 150	0.70 204	8.98 268	0.03 112	0.07 159	1.51 73	0.56 74	0.87 232	0.05 101	0.37 75	0.16 93	1.41 153	4.61 199	0.14 195	0.08 134	0.00 1	0.03 138	2.96 237	0.11 169

NaN_ROB	0.93 180	0.46 250	0.33 239	0.20 237	0.88 264	0.18 222	0.95 238	0.16 183	1.74 275	0.16 154	0.69 203	4.80 260	0.07 148	0.26 223	1.93 115	0.59 87	0.51 197	0.24 200	0.66 92	0.31 148	0.94 132	2.05 82	0.18 217	0.39 226	0.22 238	0.99 243	2.35 213	2.81 235

EGLCR-Stereo	0.97 181	0.04 89	0.01 149	0.02 128	0.11 136	0.07 151	0.07 132	0.19 187	0.82 255	0.02 115	2.20 246	0.26 148	0.16 183	0.01 32	3.05 188	2.29 244	0.43 179	0.35 237	2.35 184	0.42 171	2.27 181	5.92 244	0.21 221	0.54 237	0.00 1	0.40 214	3.95 270	0.00 1

test-3	0.98 182	0.06 135	0.00 1	0.01 70	0.25 211	0.11 175	0.10 148	0.96 241	0.09 132	0.11 147	0.03 139	0.07 49	0.05 138	0.03 106	3.31 200	2.30 246	0.18 111	0.17 164	5.52 232	0.20 112	2.23 179	6.84 270	0.00 1	0.21 203	0.17 227	0.07 168	3.15 245	0.32 187

test_1	0.98 182	0.06 135	0.00 1	0.01 70	0.25 211	0.11 175	0.10 148	0.96 241	0.09 132	0.10 145	0.02 131	0.07 49	0.05 138	0.03 106	3.34 202	2.30 246	0.18 111	0.17 164	5.52 232	0.20 112	2.23 179	6.83 268	0.00 1	0.21 203	0.17 227	0.07 168	3.15 245	0.32 187

R-Stereo Train	0.98 182	0.04 89	0.02 179	0.02 128	0.03 56	0.01 48	0.04 101	0.13 175	0.52 232	0.83 215	1.68 230	0.50 193	0.20 190	0.15 199	2.81 178	2.26 234	0.90 234	0.40 244	5.19 228	0.60 201	3.72 224	5.33 221	0.01 106	0.11 163	0.01 150	0.15 185	0.17 100	0.75 206

RAFT-Stereo	0.98 182	0.04 89	0.02 179	0.02 128	0.03 56	0.01 48	0.04 101	0.13 175	0.52 232	0.83 215	1.68 230	0.50 193	0.20 190	0.15 199	2.81 178	2.26 234	0.90 234	0.40 244	5.19 228	0.60 201	3.72 224	5.33 221	0.01 106	0.11 163	0.01 150	0.15 185	0.17 100	0.75 206
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.99 186	0.05 118	0.03 194	0.25 241	0.61 248	0.12 188	0.44 219	1.32 258	0.33 201	1.00 223	2.63 253	0.80 210	0.27 205	0.06 148	1.93 115	1.00 140	0.47 190	0.24 200	6.14 244	0.23 128	2.37 186	3.83 173	0.10 178	0.71 245	0.00 1	0.09 172	1.69 183	0.02 136

test_3	1.00 187	0.07 155	0.00 1	0.01 70	0.25 211	0.11 175	0.12 159	0.88 234	0.09 132	0.08 133	0.02 131	0.07 49	0.05 138	0.03 106	3.59 210	2.30 246	0.18 111	0.17 164	5.57 235	0.20 112	2.19 177	6.76 267	0.00 1	0.22 208	0.19 232	0.07 168	3.40 253	0.32 187

CC-Net-ROB	1.00 187	0.63 261	0.00 1	0.85 258	0.70 253	2.52 280	0.42 215	0.00 1	0.01 22	0.21 166	0.00 1	10.16 271	2.04 252	0.32 238	1.20 49	0.36 33	0.38 168	0.02 69	1.79 167	0.08 51	0.34 69	0.36 21	4.24 296	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.28 111	0.01 114

MyStereo04	1.03 189	0.19 223	0.02 179	0.06 199	0.23 205	0.01 48	0.08 137	0.06 147	0.07 120	2.00 270	0.14 166	0.30 157	0.01 38	0.06 148	2.39 155	1.44 184	0.35 163	0.02 69	8.36 261	1.24 261	3.24 209	3.42 160	0.96 277	0.38 225	0.07 196	0.15 185	2.45 215	0.00 1

s12784h	1.03 189	0.04 89	0.01 149	0.02 128	0.13 156	0.01 48	0.03 87	0.24 193	0.36 205	0.24 171	0.05 147	0.14 96	0.23 199	0.01 32	1.65 87	2.06 220	0.50 196	0.17 164	2.39 186	0.28 144	4.51 249	3.62 165	0.02 133	0.08 134	0.86 261	0.95 239	4.11 275	5.06 253

Anonymous3	1.04 191	0.11 195	0.00 1	0.01 70	0.10 128	0.00 1	0.00 1	1.68 271	0.25 187	0.00 1	0.00 1	2.11 245	0.51 235	0.26 223	3.17 197	3.75 287	0.53 200	0.28 221	3.38 204	0.83 236	3.34 213	5.65 235	0.03 147	0.06 100	0.00 1	0.06 160	1.63 181	0.20 177

RTSC	1.07 192	0.08 169	0.27 234	0.02 128	0.12 151	0.16 213	1.24 245	0.13 175	0.14 162	1.56 251	1.01 221	0.28 154	0.05 138	0.28 232	7.48 271	1.99 215	0.98 241	0.30 227	2.64 196	0.72 223	1.95 167	4.09 181	0.03 147	0.30 218	0.18 230	0.00 1	1.35 164	1.43 226

HSM-Net_RVC	1.07 192	0.03 53	0.01 149	0.82 257	0.23 205	0.06 146	0.26 197	1.65 267	0.21 176	1.59 254	4.21 274	3.20 254	0.30 213	0.15 199	2.98 187	0.96 135	0.55 202	0.07 114	1.00 119	0.62 205	2.95 205	3.78 170	0.24 226	1.21 272	0.04 183	0.03 138	1.47 171	0.33 190
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCDC_ROB	1.07 192	0.07 155	0.01 149	0.03 158	0.24 210	0.11 175	0.13 164	0.00 1	0.07 120	0.00 1	0.80 210	0.41 181	12.16 292	0.32 238	3.72 212	1.18 161	0.43 179	0.05 101	0.72 102	0.09 56	1.76 162	6.32 252	0.00 1	0.21 203	0.00 1	0.01 92	0.08 85	0.04 157

CASS	1.09 195	0.04 89	0.05 208	0.06 199	0.09 122	0.02 110	1.89 262	0.13 175	0.25 187	0.49 198	1.39 226	0.42 186	0.28 207	0.01 32	1.89 112	1.38 179	3.35 278	0.41 247	3.71 212	0.12 66	5.73 273	4.96 212	0.00 1	0.11 163	0.61 250	0.00 1	1.91 189	0.01 114
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	1.10 196	0.05 118	0.00 1	0.03 158	0.14 160	0.02 110	0.32 205	0.08 157	0.23 179	1.74 261	2.90 255	0.15 106	0.07 148	0.02 73	3.38 203	1.89 208	0.77 223	0.21 189	4.94 224	1.01 249	2.53 195	5.86 242	0.00 1	0.12 172	0.00 1	0.97 241	1.93 190	0.45 199

GCAP-BAT	1.12 197	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.05 110	0.03 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	1.39 224	0.08 159	0.36 243	2.03 124	2.26 234	12.79 310	0.12 140	1.67 156	0.41 165	3.76 228	3.25 147	0.16 203	0.06 100	0.03 172	0.09 172	1.23 154	0.34 192

test_for_model	1.12 197	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.05 110	0.03 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	1.39 224	0.08 159	0.36 243	2.03 124	2.26 234	12.79 310	0.12 140	1.67 156	0.41 165	3.76 228	3.25 147	0.16 203	0.06 100	0.03 172	0.09 172	1.23 154	0.34 192

testlalala2	1.12 197	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.05 110	0.03 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	1.39 224	0.08 159	0.36 243	2.03 124	2.26 234	12.79 310	0.12 140	1.67 156	0.41 165	3.76 228	3.25 147	0.16 203	0.06 100	0.03 172	0.09 172	1.23 154	0.34 192

testlalala	1.12 197	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.05 110	0.03 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	1.39 224	0.08 159	0.36 243	2.03 124	2.26 234	12.79 310	0.12 140	1.67 156	0.41 165	3.76 228	3.25 147	0.16 203	0.06 100	0.03 172	0.09 172	1.23 154	0.34 192

testlalala_base	1.12 197	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.05 110	0.03 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	1.39 224	0.08 159	0.36 243	2.03 124	2.26 234	12.79 310	0.12 140	1.67 156	0.41 165	3.76 228	3.25 147	0.16 203	0.06 100	0.03 172	0.09 172	1.23 154	0.34 192

GCAP-Stereo	1.12 197	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.06 88	0.00 1	0.05 110	0.03 114	0.09 132	0.00 1	0.00 1	1.39 224	0.08 159	0.36 243	2.03 124	2.26 234	12.79 310	0.12 140	1.67 156	0.41 165	3.76 228	3.25 147	0.16 203	0.06 100	0.03 172	0.09 172	1.23 154	0.34 192

GwcNet-ADL	1.16 203	0.07 155	0.40 243	0.05 184	0.31 223	0.04 137	0.26 197	0.18 185	0.13 157	2.08 274	6.22 286	1.00 217	0.15 181	0.03 106	1.64 86	2.09 223	0.74 219	0.23 199	2.93 200	1.11 251	2.08 170	3.57 163	0.00 1	0.14 177	0.10 206	0.78 233	1.16 149	3.74 244

Any-RAFT	1.18 204	0.02 30	0.02 179	0.01 70	0.06 88	0.01 48	0.04 101	0.97 243	0.37 207	0.24 171	3.12 259	0.39 177	0.21 196	0.11 174	2.67 175	2.00 216	0.52 199	0.25 208	5.42 231	0.34 153	4.24 243	4.80 203	0.10 178	0.12 172	0.06 193	0.46 219	1.31 162	4.08 247

cross-raft	1.22 205	0.18 221	0.00 1	0.00 1	0.25 211	0.19 224	0.09 142	1.09 249	0.37 207	0.48 195	0.62 201	0.47 191	0.27 205	0.26 223	3.12 191	3.18 276	0.37 167	0.22 195	6.41 247	1.18 258	4.79 256	6.55 262	0.14 195	0.09 143	0.11 209	0.64 228	0.15 93	1.76 228

MSMDNet	1.25 206	0.19 223	0.00 1	0.02 128	0.30 220	0.20 226	0.10 148	1.07 248	0.34 203	0.81 214	0.85 213	0.47 191	1.93 251	0.19 211	2.92 183	4.02 296	0.45 183	0.21 189	6.20 245	0.65 210	4.55 250	6.46 258	0.12 188	0.09 143	0.12 212	0.48 223	0.20 106	0.92 213

dad	1.26 207	0.03 53	0.01 149	2.05 274	0.03 56	0.12 188	5.97 283	0.02 100	0.04 85	0.00 1	0.00 1	0.08 66	1.00 241	0.01 32	2.38 154	0.55 71	0.02 18	0.15 151	4.20 217	0.16 93	0.49 90	1.61 67	0.08 170	0.21 203	1.45 270	0.00 1	8.58 300	4.72 251

AnonymousM	1.26 207	0.10 188	0.00 1	0.01 70	0.02 43	0.18 222	0.00 1	0.31 205	0.35 204	0.16 154	1.96 241	0.35 170	0.33 219	0.37 249	1.49 72	1.72 199	0.67 213	0.29 224	0.95 117	1.27 262	2.44 191	4.00 178	0.27 235	0.30 218	0.00 1	0.20 201	4.93 283	11.37 290

iResNet	1.29 209	0.03 53	0.00 1	0.26 243	0.76 256	0.11 175	0.23 189	0.52 218	0.27 192	1.53 249	1.60 229	0.90 214	2.18 256	0.02 73	4.40 234	1.94 210	0.45 183	0.34 234	8.84 264	0.99 247	3.40 215	2.35 96	0.00 1	1.23 273	0.00 1	0.19 200	2.27 206	0.03 152

ADCRef	1.34 210	0.41 248	0.39 242	0.12 222	0.81 258	0.32 241	0.86 233	0.42 212	2.11 280	0.70 210	0.02 131	0.39 177	0.06 145	0.31 237	5.12 250	1.00 140	0.30 153	0.25 208	3.29 203	0.78 228	1.09 142	3.78 170	1.07 279	0.32 222	1.10 266	2.76 265	1.24 160	7.08 267

LALA_ROB	1.37 211	1.34 283	0.01 149	0.06 199	0.28 219	0.06 146	0.22 181	0.07 152	0.14 162	1.06 225	1.83 237	15.19 284	0.03 112	0.09 169	3.23 198	0.57 77	0.41 174	0.10 124	1.17 127	0.33 152	2.00 168	4.37 194	0.01 106	0.20 200	0.13 217	0.15 185	2.79 227	1.25 222

EKT-Stereo	1.43 212	0.02 30	0.00 1	0.03 158	0.20 194	0.05 143	0.23 189	1.05 246	0.79 254	0.87 218	3.67 267	0.55 201	0.37 228	0.37 249	3.99 220	3.92 291	0.57 205	0.34 234	3.66 209	1.75 278	4.58 252	7.24 277	0.02 133	0.08 134	0.00 1	0.73 230	3.50 257	0.00 1

PSMNet-ADL	1.45 213	0.06 135	0.03 194	0.12 222	0.23 205	0.10 168	0.32 205	0.88 234	0.23 179	3.14 303	6.55 290	0.50 193	3.31 266	0.05 140	4.30 230	2.75 271	0.66 212	0.21 189	5.14 227	0.43 172	2.14 172	4.12 182	0.18 217	0.09 143	0.00 1	0.16 192	3.26 248	0.19 176

SGM-Forest	1.47 214	0.22 232	0.03 194	1.15 266	0.85 261	0.32 241	0.07 132	0.62 222	0.69 248	1.86 265	0.77 209	1.74 237	2.49 259	0.38 252	4.01 221	1.53 187	0.60 206	0.15 151	2.56 191	0.18 101	2.44 191	5.51 230	0.47 261	0.27 216	0.65 252	0.77 232	5.16 286	4.09 248
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_Zeroshot	1.49 215	0.59 259	0.09 217	0.72 256	1.43 272	1.77 274	0.07 132	0.33 207	0.68 245	4.25 313	3.11 258	5.89 263	0.28 207	0.04 124	2.15 133	2.07 221	0.35 163	0.21 189	1.58 147	0.56 198	2.74 199	5.11 215	0.06 165	0.12 172	0.04 183	0.00 1	0.93 143	5.06 253

ETE_ROB	1.49 215	0.89 272	0.01 149	0.08 213	0.40 232	0.07 151	0.46 220	0.02 100	1.27 268	0.20 164	1.77 234	18.24 288	0.03 112	0.10 172	2.45 158	0.57 77	1.29 257	0.08 118	1.42 135	0.26 137	2.31 185	5.24 219	0.10 178	0.14 177	0.11 209	0.00 1	1.98 192	0.74 205

CSAN	1.51 217	0.51 254	0.30 238	0.46 251	1.06 270	0.28 239	1.64 257	0.26 197	2.24 283	1.49 245	1.26 224	5.28 261	3.36 267	0.38 252	2.42 156	0.53 66	0.82 230	0.33 231	2.56 191	0.74 226	2.18 175	3.32 156	0.12 188	0.41 229	0.95 262	2.49 259	2.06 197	3.23 241

NOSS_ROB	1.53 218	0.07 155	0.02 179	0.14 227	0.33 224	0.06 146	0.04 101	1.24 256	0.64 241	1.67 258	1.69 232	1.97 242	0.36 226	1.01 277	5.43 256	3.38 281	0.91 237	0.30 227	1.40 133	0.21 120	4.36 246	6.60 264	0.10 178	0.73 247	0.20 235	4.63 277	3.87 269	0.02 136

HH	1.54 219	0.03 53	0.00 1	0.03 158	0.11 136	0.21 229	0.03 87	0.66 223	0.37 207	1.87 266	1.89 239	0.86 212	0.33 219	0.18 205	3.86 215	5.35 310	0.49 193	0.24 200	5.98 242	1.28 263	6.23 279	6.54 260	0.34 251	0.58 243	0.16 222	0.46 219	2.34 211	1.09 214

HanStereo	1.54 219	0.03 53	0.00 1	0.03 158	0.11 136	0.21 229	0.03 87	0.66 223	0.37 207	1.87 266	1.89 239	0.86 212	0.33 219	0.18 205	3.86 215	5.35 310	0.49 193	0.24 200	5.98 242	1.28 263	6.23 279	6.54 260	0.34 251	0.58 243	0.16 222	0.46 219	2.34 211	1.09 214

SHD	1.54 219	0.06 135	1.12 271	0.06 199	0.33 224	0.19 224	1.33 249	0.31 205	0.20 171	1.46 243	1.81 236	0.79 209	2.23 257	0.29 234	7.88 277	2.36 255	0.85 231	0.48 253	5.29 230	1.11 251	3.92 236	5.44 226	0.06 165	0.99 262	0.76 256	0.47 222	0.96 144	0.80 210

RAFT-Test	1.56 222	0.21 230	0.00 1	0.03 158	0.46 238	0.21 229	0.13 164	1.45 262	0.42 216	0.85 217	5.41 283	0.30 157	0.40 230	0.24 221	3.52 206	3.83 289	0.45 183	0.22 195	6.74 249	0.68 218	4.64 253	5.50 229	0.24 226	0.09 143	0.13 217	4.57 276	0.15 93	1.27 223

DAS	1.56 222	0.05 118	0.00 1	0.02 128	0.15 170	0.21 229	0.20 175	0.75 228	0.68 245	1.78 263	4.05 271	3.08 252	3.10 261	0.02 73	4.03 223	2.40 258	1.21 253	0.25 208	4.72 221	0.80 232	5.01 261	5.73 237	0.01 106	0.94 259	0.16 222	0.42 215	2.14 199	0.28 185

SepStereo	1.56 222	0.05 118	0.00 1	0.02 128	0.15 170	0.21 229	0.20 175	0.75 228	0.68 245	1.78 263	4.05 271	3.08 252	3.10 261	0.02 73	4.03 223	2.40 258	1.21 253	0.25 208	4.72 221	0.80 232	5.01 261	5.73 237	0.01 106	0.94 259	0.16 222	0.42 215	2.14 199	0.28 185

DeepPrunerF	1.56 222	0.75 267	0.00 1	2.44 279	7.08 293	1.22 265	2.49 270	0.27 198	2.00 279	0.02 115	0.06 150	0.17 118	0.01 38	0.05 140	4.22 229	1.04 147	0.13 94	0.13 146	1.65 152	0.10 58	0.86 125	1.21 56	0.10 178	0.05 83	13.02 307	0.85 236	2.24 203	0.04 157

Reg-Stereo(zero)	1.59 226	0.07 155	0.37 240	0.05 184	0.41 234	0.15 204	0.43 217	2.02 279	0.47 224	2.44 281	7.61 302	0.68 203	0.29 210	0.88 273	2.26 142	2.12 225	1.29 257	0.17 164	3.70 210	0.94 240	2.38 187	6.03 246	0.51 264	0.09 143	0.12 212	0.22 204	4.34 280	2.94 237

HI	1.59 226	0.07 155	0.37 240	0.05 184	0.41 234	0.15 204	0.43 217	2.02 279	0.47 224	2.44 281	7.61 302	0.68 203	0.29 210	0.88 273	2.26 142	2.12 225	1.29 257	0.17 164	3.70 210	0.94 240	2.38 187	6.03 246	0.51 264	0.09 143	0.12 212	0.22 204	4.34 280	2.94 237

MSKI-zero shot	1.63 228	0.06 135	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.15 204	0.09 142	0.70 226	0.56 237	0.40 188	4.72 278	0.44 189	0.28 207	0.02 73	4.02 222	4.17 299	0.79 226	0.45 251	8.12 260	1.60 275	5.19 265	6.94 271	0.17 212	0.11 163	0.15 220	0.81 235	0.46 118	3.55 243

FADNet_RVC	1.63 228	0.22 232	0.42 246	0.29 244	0.78 257	0.11 175	0.92 237	0.39 210	0.49 229	0.47 193	0.97 220	1.22 219	0.49 232	0.78 272	6.23 262	1.59 188	1.09 250	1.46 295	9.20 265	0.95 245	3.67 223	5.53 231	0.40 258	0.78 249	0.27 242	0.27 207	3.00 241	2.09 231

XQC	1.66 230	0.21 230	0.52 250	0.14 227	0.37 228	0.10 168	1.36 250	0.29 201	0.16 166	1.69 260	2.37 248	0.66 202	3.22 263	0.32 238	7.43 269	2.29 244	0.76 222	0.38 243	4.00 214	0.69 221	2.93 204	6.58 263	0.05 162	0.46 234	1.09 265	4.16 275	1.40 168	1.11 217

test-1	1.70 231	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.04 66	0.20 226	0.33 208	0.88 234	0.48 226	2.92 296	3.07 257	1.60 232	0.30 213	0.16 202	4.34 231	4.00 295	0.75 220	0.52 256	5.66 236	1.37 266	4.20 240	8.17 298	0.02 133	0.17 193	0.00 1	0.17 196	3.67 265	2.89 236

model_zeroshot	1.71 232	0.07 155	0.22 231	0.94 259	0.22 203	0.17 219	0.14 168	0.84 232	0.16 166	1.52 248	4.40 275	0.39 177	0.23 199	0.06 148	5.00 248	3.93 292	0.40 172	0.40 244	6.74 249	0.34 153	3.95 237	5.37 224	0.17 212	0.15 184	2.89 281	0.44 217	1.65 182	5.32 256

ADCP+	1.75 233	0.59 259	0.63 253	0.04 176	0.65 250	0.54 251	1.27 248	0.10 163	3.59 288	1.42 241	1.34 225	2.95 251	0.02 86	0.33 241	4.90 245	0.63 93	0.19 116	0.11 132	3.06 201	0.67 215	1.49 155	4.12 182	0.04 154	0.06 100	1.27 269	8.47 295	2.00 195	6.83 265

TRStereo	1.76 234	0.14 211	0.73 257	0.01 70	0.05 78	2.16 276	0.08 137	1.43 260	0.66 243	2.45 284	0.95 218	1.77 240	0.30 213	0.03 106	3.78 213	3.44 283	0.27 143	0.32 230	5.00 226	0.93 239	2.72 198	6.31 250	0.26 231	0.10 156	0.35 248	9.30 299	3.96 271	0.02 136

FC-DCNN	1.76 234	0.63 261	3.42 293	2.23 276	1.72 274	2.85 282	1.94 265	1.64 266	0.88 259	1.40 239	0.74 207	2.06 244	0.78 238	0.14 194	2.45 158	1.00 140	0.77 223	0.19 174	2.25 182	0.20 112	2.74 199	4.47 196	0.00 1	0.88 258	2.30 278	1.38 248	3.46 256	4.91 252

EAI-Stereo	1.80 236	0.46 250	1.10 270	0.67 255	0.71 254	0.73 256	0.96 239	1.43 260	1.33 270	0.08 133	5.03 280	0.52 198	0.33 219	0.06 148	4.98 247	4.20 301	0.49 193	0.61 266	7.06 254	0.79 229	3.29 212	5.64 232	0.33 250	1.02 264	0.62 251	1.63 251	3.61 264	0.78 209

FINET	1.84 237	0.48 252	0.53 251	0.22 239	0.43 236	0.62 254	0.75 230	0.60 221	1.71 274	0.25 173	3.44 262	0.75 206	2.04 252	0.69 267	12.19 311	1.84 205	0.70 215	0.29 224	1.69 163	1.05 250	1.90 164	3.58 164	0.27 235	0.97 261	2.98 282	5.66 284	0.86 141	3.31 242

gcap-zeroshot	1.91 238	0.09 178	0.00 1	0.94 259	0.25 211	0.52 250	1.06 243	1.21 254	0.37 207	1.56 251	5.48 285	2.80 248	0.39 229	0.42 255	3.88 217	3.98 294	0.80 228	0.53 257	15.08 279	0.67 215	3.02 206	6.41 255	1.13 280	0.06 100	0.23 239	0.00 1	0.27 110	0.51 201

ADCL	1.94 239	0.86 271	0.63 253	0.37 246	0.56 243	0.43 247	1.49 253	0.30 202	7.79 305	1.64 256	0.96 219	0.43 188	0.12 175	0.23 216	4.87 243	0.72 108	0.61 209	0.81 276	2.35 184	0.61 204	2.87 203	3.43 161	0.32 249	0.54 237	4.24 290	3.96 272	2.82 228	8.53 278

FC-DCNN v2	1.95 240	0.67 264	3.62 294	2.78 281	1.80 276	3.27 284	1.88 261	1.84 273	1.13 263	1.36 235	0.75 208	2.23 246	1.12 244	0.14 194	2.56 166	1.01 143	0.78 225	0.17 164	2.54 190	0.19 107	2.76 201	4.47 196	0.00 1	0.81 251	3.11 284	1.85 253	4.11 275	5.62 259

ITSA-stereo	1.99 241	0.34 243	0.28 235	0.10 219	0.52 240	0.07 151	1.38 251	0.99 244	0.56 237	2.74 292	5.39 282	1.76 239	0.32 217	0.03 106	4.09 226	2.69 268	1.48 264	0.95 283	4.15 215	1.21 259	3.88 235	5.15 218	0.75 272	1.44 280	0.19 232	2.50 260	2.98 240	7.91 274

IGEV_Zeroshot_test	2.01 242	0.29 241	0.74 258	2.41 278	0.14 160	1.47 268	0.65 227	1.66 269	0.86 257	1.42 241	6.49 289	1.43 230	0.50 233	0.18 205	3.59 210	4.18 300	0.48 192	0.26 215	5.82 238	1.37 266	5.57 270	7.66 285	0.27 235	0.11 163	0.27 242	0.20 201	3.25 247	3.05 240

DCVSM-stereo	2.07 243	0.09 178	0.12 223	0.24 240	0.07 105	0.21 229	0.05 110	1.85 274	0.27 192	2.45 284	6.80 295	10.52 272	3.24 264	0.14 194	5.61 258	1.84 205	0.60 206	0.16 158	5.90 241	1.40 269	4.22 241	2.76 113	0.16 203	1.75 289	0.11 209	0.98 242	2.83 230	1.41 225

anonymity	2.08 244	0.37 244	0.11 222	0.17 233	0.15 170	0.24 236	0.20 175	1.34 259	0.85 256	2.03 271	18.46 325	0.98 216	0.52 236	0.17 203	3.57 208	3.93 292	0.70 215	0.25 208	3.72 213	0.66 213	3.21 208	7.06 273	0.20 220	0.43 230	0.23 239	0.49 224	3.30 249	2.72 234

HBP-ISP	2.10 245	0.22 232	1.16 272	0.98 261	0.61 248	0.70 255	0.06 126	2.15 283	0.66 243	2.04 272	3.60 266	0.51 197	0.36 226	1.83 284	7.47 270	6.67 316	0.60 206	0.51 255	1.89 171	1.12 254	4.69 255	8.60 304	0.01 106	0.57 242	1.12 267	1.15 245	5.27 289	2.01 230

RTS	2.13 246	0.09 178	0.05 208	0.06 199	0.27 217	0.12 188	3.10 273	0.06 147	0.23 179	1.39 236	0.21 180	0.76 207	0.13 178	0.43 257	10.72 300	2.25 231	1.08 248	0.24 200	6.92 252	0.94 240	3.54 220	4.78 201	0.00 1	0.44 231	0.69 253	16.39 317	1.48 173	1.22 220

RTSA	2.13 246	0.09 178	0.05 208	0.06 199	0.27 217	0.12 188	3.10 273	0.06 147	0.23 179	1.39 236	0.21 180	0.76 207	0.13 178	0.43 257	10.72 300	2.25 231	1.08 248	0.24 200	6.92 252	0.94 240	3.54 220	4.78 201	0.00 1	0.44 231	0.69 253	16.39 317	1.48 173	1.22 220

ccs_rob	2.19 248	0.09 178	0.18 230	0.13 226	0.06 88	0.03 131	0.03 87	2.33 285	0.54 235	2.44 281	12.56 317	15.01 282	0.18 187	0.30 236	3.10 189	2.81 272	0.75 220	0.28 221	3.16 202	0.80 232	4.43 247	5.41 225	0.03 147	1.16 270	0.00 1	0.01 92	1.74 185	1.49 227

PWC_ROB	2.29 249	0.25 238	0.06 211	0.01 70	0.17 179	0.16 213	0.98 240	0.02 100	0.62 239	0.65 208	3.33 261	1.37 222	12.76 293	0.26 223	6.03 260	2.03 219	1.15 251	0.92 281	6.78 251	0.58 199	4.98 260	7.64 284	0.11 187	1.04 266	0.02 168	0.18 197	2.87 232	6.83 265

XX-Stereo	2.39 250	0.04 89	0.08 214	0.02 128	0.03 56	0.17 219	0.24 194	0.12 172	0.24 183	2.06 273	6.55 290	0.32 162	0.46 231	0.04 124	4.87 243	4.47 304	0.81 229	0.25 208	4.97 225	0.21 120	2.69 197	4.18 187	0.31 247	0.11 163	24.56 320	0.03 138	2.13 198	4.54 249

iRaft-Stereo_20w	2.41 251	0.79 269	1.84 286	2.39 277	0.37 228	0.73 256	0.54 222	0.89 237	1.53 272	3.22 306	8.29 306	0.71 205	0.65 237	0.45 259	3.12 191	3.75 287	0.92 238	0.57 261	4.64 220	1.51 271	3.72 224	6.38 254	0.42 259	0.40 228	0.58 249	7.46 290	2.87 232	6.30 262

MFMNet_re	2.50 252	0.07 155	0.08 214	0.00 1	0.81 258	1.00 261	1.92 264	1.98 278	1.84 277	0.48 195	0.90 216	11.12 276	4.20 270	0.12 184	8.35 285	2.23 230	2.12 267	0.88 279	10.85 271	1.93 285	6.20 278	4.31 192	0.70 270	1.05 267	0.01 150	0.01 92	2.53 219	1.91 229

DDVS	2.53 253	0.17 219	0.29 236	0.04 176	0.23 205	0.13 192	0.08 137	1.56 265	0.50 231	1.99 269	14.57 323	13.78 281	0.90 240	0.23 216	2.92 183	3.64 286	1.07 247	0.53 257	5.55 234	2.40 293	4.68 254	5.93 245	0.12 188	0.36 224	0.08 199	0.16 192	4.03 272	2.33 232

MFN_U_SF_DS_RVC	2.58 254	0.39 246	0.13 225	1.02 264	0.94 267	1.47 268	6.02 284	1.28 257	1.25 267	0.58 203	0.51 194	3.99 258	1.35 245	2.94 290	8.49 288	0.84 122	0.53 200	0.24 200	8.49 263	0.82 235	5.19 265	7.26 278	0.63 267	0.22 208	1.61 272	3.32 270	2.83 230	7.19 268

SFCPSM	2.60 255	0.04 89	0.02 179	0.05 184	0.12 151	0.32 241	0.11 154	0.30 202	0.77 253	1.51 247	4.75 279	6.92 265	11.96 290	0.12 184	6.19 261	2.43 262	1.00 242	0.33 231	15.96 280	2.34 291	3.04 207	4.15 185	0.12 188	0.71 245	0.04 183	0.60 226	3.86 267	2.56 233

CBMV	2.60 255	0.15 215	0.26 233	0.40 248	0.57 244	0.97 260	1.03 241	1.21 254	0.37 207	1.54 250	1.80 235	6.95 266	2.14 255	0.70 268	5.13 251	2.53 265	1.37 261	0.34 234	5.85 239	0.66 213	5.87 275	6.83 268	0.10 178	1.05 267	0.28 245	0.55 225	6.85 290	14.70 299
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	2.66 257	0.66 263	1.61 281	0.12 222	0.87 262	0.58 252	0.49 221	1.06 247	2.18 281	1.67 258	11.81 316	1.62 233	1.00 241	0.26 223	3.90 218	4.57 306	0.79 226	0.49 254	6.70 248	1.77 281	5.60 271	7.34 279	0.28 242	0.52 236	0.26 241	5.75 286	4.03 272	5.75 260

ADCMid	2.74 258	1.26 281	1.71 283	0.40 248	1.93 278	1.52 270	3.53 277	0.86 233	3.72 289	0.89 219	3.79 268	1.75 238	1.91 250	0.47 262	6.57 264	1.98 214	1.00 242	0.81 276	8.43 262	1.44 270	4.23 242	6.72 266	1.73 288	0.54 237	1.26 268	4.03 273	2.31 209	9.24 280

AnyNet_C32	2.80 259	0.52 257	0.22 231	0.25 241	0.67 251	0.44 249	3.17 275	0.15 179	7.69 304	1.48 244	3.90 269	1.23 220	0.31 216	0.37 249	8.77 290	1.97 213	1.32 260	1.08 286	4.26 219	0.99 247	5.88 276	7.00 272	0.16 203	0.85 256	3.07 283	5.64 283	3.09 242	11.20 288

FAT-Stereo	2.88 260	0.13 206	2.06 289	0.15 229	0.40 232	0.03 131	0.61 224	3.14 290	0.69 248	3.08 301	9.21 308	11.10 275	2.12 254	0.09 169	5.89 259	3.41 282	1.24 255	1.17 291	4.21 218	1.62 276	5.45 267	7.79 290	0.16 203	1.79 292	0.09 203	1.45 249	2.64 224	8.01 275

FBW_ROB	3.03 261	2.28 284	1.73 284	5.36 285	3.29 286	1.68 273	5.06 280	0.59 220	0.05 99	1.66 257	1.74 233	6.05 264	1.43 246	3.87 294	5.17 252	0.52 65	0.88 233	0.10 124	22.28 296	0.75 227	4.57 251	4.14 184	3.32 293	0.78 249	0.07 196	0.88 237	0.54 120	2.97 239

S-Stereo	3.08 262	0.07 155	0.92 266	0.58 254	0.48 239	0.11 175	2.12 269	1.93 276	1.12 262	3.16 305	11.36 315	13.75 280	0.84 239	0.14 194	8.10 281	4.42 303	0.93 239	1.15 290	5.86 240	2.48 295	3.72 224	8.66 305	0.30 244	1.78 291	0.00 1	1.19 246	1.99 194	6.02 261

zero-FE	3.10 263	0.51 254	0.09 217	16.92 295	2.13 281	18.73 297	4.60 279	0.09 160	0.30 199	0.25 173	2.16 243	9.26 270	2.36 258	0.22 215	2.94 185	2.11 224	1.04 245	1.07 285	7.15 255	0.65 210	4.18 239	5.70 236	0.23 224	0.20 200	0.16 222	0.45 218	0.21 107	0.00 1

PVD	3.14 264	0.08 169	2.03 288	0.06 199	0.59 246	0.61 253	1.76 259	4.43 302	5.36 297	1.92 268	3.47 264	1.71 236	4.28 271	0.39 254	8.77 290	3.31 280	1.63 265	1.33 294	7.97 259	2.09 287	4.97 259	7.57 281	0.09 176	0.82 252	3.19 285	5.61 282	3.52 262	7.31 269

ADCPNet	3.33 265	0.18 221	1.54 280	0.37 246	2.11 280	0.43 247	4.39 278	1.15 252	2.63 285	2.22 277	4.68 277	1.26 221	8.61 284	0.75 270	7.76 274	2.37 256	1.20 252	0.28 221	9.48 266	1.76 280	4.12 238	7.06 273	1.85 289	0.44 231	3.47 288	5.21 281	3.51 259	11.22 289

MSC_U_SF_DS_RVC	3.56 266	1.18 280	0.42 246	2.21 275	1.08 271	1.06 263	7.26 291	0.90 238	6.00 299	2.41 280	0.89 215	2.49 247	1.53 247	4.82 296	8.39 286	2.74 270	1.46 263	0.99 284	19.04 286	2.19 289	4.43 247	8.48 303	1.87 291	0.85 256	1.96 276	2.40 258	1.47 171	7.73 271

AIO-Stereo-zeroshot1	3.71 267	0.90 273	1.37 275	0.36 245	0.87 262	0.28 239	0.78 231	1.46 263	3.74 290	2.99 299	10.24 311	1.68 234	1.05 243	0.04 124	4.49 236	4.96 307	0.55 202	0.73 270	35.32 312	1.81 284	4.32 245	7.96 295	0.26 231	0.34 223	0.21 236	6.50 289	1.57 180	5.39 257

SPS-STEREO	3.87 268	0.51 254	0.89 265	2.55 280	0.60 247	2.27 278	1.91 263	2.42 286	0.48 226	2.64 288	5.18 281	10.68 273	3.56 268	0.45 259	9.10 295	4.16 298	2.88 273	1.11 287	16.03 281	1.11 251	9.65 309	7.06 273	0.53 266	2.09 297	2.07 277	4.05 274	5.19 288	5.27 255
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	3.93 269	0.95 275	0.88 264	1.32 268	0.91 265	2.12 275	6.41 288	1.67 270	0.97 260	2.95 297	7.64 304	5.48 262	1.73 248	5.39 297	10.74 302	1.82 204	1.27 256	0.83 278	24.63 299	2.41 294	6.44 282	7.61 282	0.48 262	1.69 288	0.77 258	2.75 264	2.25 205	3.90 246

CBMV_ROB	3.99 270	0.43 249	1.00 269	2.02 272	0.95 268	1.61 272	1.67 258	2.83 289	0.70 251	2.13 276	4.08 273	16.34 287	11.91 289	0.27 229	7.96 278	2.44 263	1.39 262	0.29 224	9.76 268	1.58 274	5.47 269	5.44 226	0.30 244	0.55 240	3.43 287	7.99 294	7.43 295	7.85 273

ADCS	4.09 271	0.93 274	0.94 267	0.21 238	1.52 273	0.90 259	3.48 276	1.50 264	7.56 303	1.61 255	2.40 249	3.48 257	8.67 285	1.39 280	8.27 283	5.49 312	3.09 276	1.78 302	9.75 267	1.93 285	8.24 295	9.82 312	0.76 273	1.19 271	1.79 275	10.54 304	2.97 238	10.29 284

pmcnn	4.18 272	0.67 264	0.61 252	2.04 273	2.52 283	1.28 267	2.95 271	2.15 283	1.23 266	2.77 293	7.26 298	9.11 269	13.10 294	0.75 270	5.43 256	4.15 297	3.09 276	1.73 301	11.50 272	2.73 296	7.89 288	6.07 248	1.48 285	1.49 281	0.83 260	1.86 254	7.22 292	10.99 287

ACV-stereo	4.34 273	0.95 275	0.29 236	1.49 270	0.05 78	2.71 281	0.19 174	0.72 227	0.74 252	2.71 291	3.29 260	1.69 235	16.74 298	0.23 216	8.63 289	6.43 315	1.68 266	0.37 240	42.07 322	4.49 307	6.41 281	5.64 232	0.14 195	0.84 253	0.06 193	2.99 268	4.20 278	1.33 224

edge stereo	4.35 274	0.75 267	5.54 301	1.47 269	0.68 252	2.40 279	2.05 266	3.82 300	2.47 284	2.83 295	7.39 300	22.39 295	7.04 278	0.46 261	6.71 265	3.86 290	1.02 244	0.58 264	13.65 276	1.77 281	4.25 244	8.22 299	0.37 256	1.10 269	1.66 274	1.13 244	4.17 277	9.80 281

SANet	4.68 275	1.15 279	0.72 256	1.08 265	1.79 275	2.18 277	1.80 260	3.64 296	4.06 292	1.02 224	1.51 228	40.89 312	15.13 295	0.74 269	5.23 254	0.73 110	2.96 275	0.36 238	3.45 206	0.72 223	3.79 234	4.83 204	0.04 154	2.43 301	1.08 264	9.27 298	5.08 285	10.76 286

G-Net	4.73 276	0.73 266	0.67 255	0.15 229	0.83 260	0.25 237	0.42 215	3.63 295	5.06 296	2.28 278	7.11 297	33.67 307	3.98 269	0.11 174	4.48 235	4.47 304	0.90 234	1.56 296	10.38 270	7.20 315	4.91 258	4.92 209	0.27 235	2.00 296	0.69 253	3.51 271	8.30 297	15.26 300

DDUNet	4.89 277	8.16 294	1.37 275	15.28 293	11.53 298	13.06 293	13.61 295	0.03 114	0.08 127	0.31 180	0.17 172	2.81 249	0.12 175	30.11 306	1.31 56	0.42 44	5.42 292	3.10 310	7.68 257	3.60 304	0.64 100	3.51 162	7.13 299	0.11 163	0.13 217	0.00 1	2.47 216	0.00 1

UDG	4.89 277	9.17 296	1.61 281	15.38 294	16.23 305	10.04 290	21.31 300	0.34 208	0.07 120	0.29 177	0.87 214	2.05 243	0.07 148	21.35 302	3.10 189	0.73 110	5.33 291	1.71 300	7.74 258	3.39 302	2.18 175	4.16 186	3.02 292	0.25 213	0.01 150	0.00 1	1.53 178	0.02 136

SGM_RVC	5.06 279	2.37 285	0.86 263	3.70 283	2.05 279	4.02 286	3.08 272	3.97 301	2.18 281	2.80 294	4.60 276	12.63 277	9.07 286	0.52 265	5.35 255	1.16 159	2.48 271	0.73 270	16.29 283	1.29 265	5.10 263	4.67 200	0.97 278	1.53 282	5.98 295	4.86 278	17.62 312	16.88 303
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MaskLacGwcNet_RVC	5.10 280	0.81 270	0.45 248	1.01 263	0.93 266	1.00 261	2.09 267	1.18 253	1.70 273	2.65 289	7.37 299	55.54 325	5.50 275	2.83 289	4.18 227	2.37 256	2.53 272	2.86 308	12.17 273	0.63 206	6.51 283	7.97 296	0.21 221	1.40 277	0.80 259	2.92 267	3.45 255	6.78 264

MADNet+	5.17 281	1.14 278	0.81 261	1.31 267	1.86 277	0.41 245	7.13 290	4.64 303	1.30 269	2.11 275	1.25 223	7.00 267	7.54 279	1.68 282	15.77 320	5.61 313	10.54 308	0.72 269	9.98 269	4.66 308	10.53 314	7.94 294	0.28 242	6.30 319	5.27 293	1.53 250	3.79 266	18.58 307

AnyNet_C01	5.32 282	1.31 282	1.35 274	1.99 271	0.99 269	0.82 258	7.01 289	3.81 299	6.95 302	2.67 290	3.93 270	10.88 274	7.80 281	1.30 279	9.45 297	7.51 318	6.49 296	5.87 318	13.81 277	3.14 298	11.01 316	10.44 318	1.44 284	1.40 277	5.27 293	3.18 269	3.86 267	9.83 282

DGSMNet	5.33 283	1.12 277	1.33 273	0.98 261	0.43 236	1.56 271	0.78 231	2.82 288	1.13 263	5.43 318	19.14 327	3.33 256	4.71 273	2.73 288	8.95 293	7.91 321	9.34 304	4.39 315	21.81 295	3.83 305	12.01 321	14.38 323	1.86 290	2.77 306	0.76 256	2.72 263	3.12 243	4.64 250

SAMSARA	5.52 284	0.23 236	0.80 260	0.18 234	0.57 244	0.41 245	2.10 268	1.88 275	0.86 257	1.41 240	2.42 251	1.38 223	10.98 288	1.02 278	9.99 298	3.27 279	1.05 246	0.74 272	7.61 256	1.75 278	5.76 274	7.98 297	0.04 154	1.01 263	21.88 318	23.92 322	18.50 316	21.19 310

MDST_ROB	6.06 285	6.32 291	0.76 259	13.33 290	3.41 287	8.50 289	1.53 254	2.13 282	0.65 242	1.74 261	2.19 245	3.26 255	21.56 302	0.29 234	11.71 307	1.33 177	0.63 211	0.21 189	6.39 246	0.43 172	4.86 257	6.32 252	0.76 273	0.84 253	16.17 312	8.98 296	25.75 323	13.52 295

SGM+DAISY	6.69 286	2.68 287	2.71 290	4.33 284	3.45 288	5.63 287	5.85 282	3.71 298	4.72 295	3.62 308	10.34 312	13.55 279	12.02 291	2.03 286	14.41 317	5.03 309	2.95 274	1.60 297	21.46 292	3.31 300	8.98 305	8.82 306	0.64 268	3.61 310	6.70 298	7.55 291	9.49 302	11.52 291

MeshStereo	7.49 287	2.45 286	1.41 277	9.03 287	3.49 289	5.64 288	1.40 252	5.90 304	3.57 287	3.05 300	6.33 288	28.63 301	21.45 301	0.42 255	10.59 299	4.96 307	2.14 269	0.94 282	14.38 278	0.97 246	11.89 319	9.38 308	0.34 251	1.37 276	10.08 300	6.05 288	18.65 318	17.73 306
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
WAO-7	7.61 288	3.80 288	7.34 305	11.01 289	2.88 285	3.90 285	5.07 281	6.50 307	12.34 313	5.67 319	11.30 314	21.85 293	24.42 304	0.90 275	9.03 294	1.19 162	4.84 287	1.90 303	18.61 284	1.57 273	5.70 272	7.14 276	0.08 170	2.66 304	4.23 289	12.31 307	5.16 286	14.07 297

DPSNet	7.66 289	0.53 258	0.50 249	0.51 253	2.55 284	1.23 266	1.03 241	0.91 239	2.91 286	1.28 233	2.85 254	52.35 324	15.45 296	4.00 295	10.74 302	5.86 314	3.57 280	2.30 307	50.03 325	4.14 306	9.13 308	9.73 311	4.37 297	2.64 303	1.64 273	10.31 302	2.55 220	3.75 245

SQANet	8.36 290	13.62 298	1.51 279	27.93 302	7.70 294	24.54 301	19.95 299	0.50 217	0.53 234	0.08 133	0.57 199	12.67 278	2.96 260	15.94 299	7.34 268	0.50 61	3.38 279	0.09 120	21.60 293	0.63 206	6.67 284	6.60 264	38.30 307	0.50 235	0.27 242	2.11 256	2.43 214	6.72 263

SGM-ForestM	8.92 291	9.69 297	3.21 292	8.85 286	3.50 290	10.23 291	8.18 292	7.87 312	5.49 298	2.34 279	6.95 296	26.20 298	19.67 299	1.74 283	14.19 316	2.52 264	3.65 281	0.77 273	18.97 285	2.16 288	5.97 277	4.94 211	1.22 282	1.82 293	16.19 313	14.94 311	21.89 319	17.65 305

ELAS_RVC	10.24 292	5.33 290	4.68 299	10.96 288	6.07 291	18.00 296	6.32 286	6.73 308	4.18 293	4.37 314	13.14 320	38.51 311	26.53 310	1.99 285	8.40 287	3.07 275	4.87 288	3.11 311	12.18 274	3.35 301	8.09 293	10.23 314	1.67 287	4.98 316	17.94 314	13.21 309	18.60 317	19.96 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	10.48 293	6.74 292	4.17 298	13.36 291	8.23 295	14.54 294	6.36 287	7.60 311	6.93 301	4.00 312	13.16 321	37.82 310	23.84 303	2.16 287	9.35 296	2.97 274	4.96 289	2.92 309	12.82 275	2.35 292	8.15 294	10.26 315	1.55 286	4.54 314	19.05 316	15.68 316	17.89 314	21.51 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.90 294	18.81 301	1.77 285	39.91 310	12.22 300	34.18 308	24.58 301	0.18 185	0.44 220	0.00 1	0.62 201	15.33 285	4.54 272	24.74 304	8.11 282	0.57 77	3.84 282	0.11 132	24.02 297	0.79 229	7.40 285	6.43 257	51.76 310	1.03 265	0.28 245	1.32 247	2.92 236	8.28 277

Ntro	11.53 295	20.07 303	3.00 291	43.23 314	14.55 303	33.85 307	28.83 304	0.08 157	0.41 215	0.22 169	0.21 180	15.85 286	3.28 265	28.17 305	7.97 279	0.51 63	4.77 285	0.15 151	24.61 298	0.94 240	7.73 287	6.31 250	52.82 311	1.54 283	0.15 220	2.18 257	2.50 218	7.45 270

STStereo	11.69 296	8.45 295	10.04 313	18.16 296	10.58 297	15.14 295	10.53 293	13.13 319	9.53 310	3.86 309	14.97 324	36.06 308	26.96 311	0.99 276	15.41 318	3.48 284	2.14 269	0.91 280	27.08 302	2.21 290	5.15 264	6.42 256	1.20 281	4.57 315	15.16 311	13.24 310	18.03 315	22.37 313

PSMNet_ROB	12.92 297	23.05 308	5.61 302	30.55 303	6.20 292	34.92 309	29.34 306	1.70 272	1.75 276	2.97 298	5.43 284	20.61 291	27.77 312	23.98 303	8.94 292	0.72 108	5.52 293	0.57 261	25.00 300	3.13 297	8.01 292	6.53 259	49.02 308	1.60 284	6.03 296	7.68 292	4.46 282	7.83 272

ACVNet-4b	13.47 298	22.61 307	3.70 295	40.58 311	16.09 304	37.09 310	30.22 307	0.54 219	0.42 216	0.34 182	0.20 178	27.86 300	7.56 280	58.01 316	7.70 272	0.55 71	6.82 297	0.37 240	19.63 289	1.22 260	7.95 289	5.77 241	54.71 314	2.12 298	0.19 232	0.61 227	1.83 187	8.95 279

LSM0	13.66 299	0.48 252	1.89 287	3.22 282	2.27 282	2.98 283	6.02 284	6.42 306	6.24 300	3.39 307	7.39 300	15.02 283	21.09 300	0.59 266	72.72 328	82.45 330	4.78 286	1.63 298	41.67 320	6.26 312	14.18 324	15.86 324	0.24 226	2.56 302	5.08 291	9.03 297	13.43 307	21.93 312

WAO-6	13.69 300	13.80 299	3.74 296	23.62 299	13.67 302	31.88 305	26.45 302	3.68 297	9.30 309	0.52 200	2.91 256	26.50 299	36.24 320	46.50 308	8.08 280	1.52 186	9.67 305	0.68 267	20.50 291	1.73 277	8.83 301	7.74 287	17.50 303	3.35 309	12.66 306	11.66 306	9.90 303	17.13 304

RainbowNet	13.70 301	22.55 306	4.78 300	45.64 317	20.27 307	38.74 311	30.56 308	1.10 250	0.98 261	0.61 205	0.00 1	22.31 294	8.58 283	50.56 311	6.98 267	0.98 138	4.69 284	0.27 218	16.23 282	3.52 303	8.64 298	7.61 282	54.15 313	1.41 279	1.53 271	2.69 262	4.07 274	10.50 285

DispFullNet	13.76 302	21.88 305	15.89 321	24.86 300	21.02 308	20.86 298	35.46 313	7.47 310	4.04 291	10.78 323	8.78 307	19.92 290	16.16 297	32.44 307	6.50 263	9.00 322	19.01 323	5.23 316	33.08 308	10.48 319	8.84 302	7.86 291	4.01 295	1.64 285	2.82 279	1.95 255	7.01 291	14.43 298

MANE	14.80 303	7.78 293	12.20 319	14.57 292	10.23 296	12.65 292	10.66 294	14.23 322	13.81 315	3.15 304	9.50 310	32.07 305	29.96 313	3.21 291	16.78 321	7.52 319	5.32 290	20.78 327	19.44 288	3.25 299	8.74 300	7.75 289	1.22 282	5.74 317	25.51 322	24.86 323	40.14 327	38.43 324

ACVNet_1	15.09 304	27.35 316	7.46 306	51.42 322	29.53 315	48.54 320	36.16 314	0.04 131	0.62 239	0.39 186	0.00 1	18.89 289	6.85 277	60.94 318	4.60 240	0.56 74	7.36 298	0.57 261	21.72 294	0.49 189	8.00 291	5.14 217	54.78 317	1.96 294	0.32 247	5.74 285	2.47 216	5.42 258

PWCK	15.17 305	20.47 304	6.84 304	32.90 306	11.65 299	21.53 299	17.84 297	9.87 316	11.97 312	12.07 324	14.29 322	41.32 313	25.14 307	3.58 293	11.25 306	2.27 242	8.70 303	1.66 299	61.56 328	7.51 316	11.31 318	9.01 307	14.59 302	2.97 307	8.97 299	15.50 315	8.45 298	16.44 302

ACVNet_2	15.75 306	27.28 315	7.96 309	50.80 321	26.50 311	45.66 319	33.66 312	0.27 198	0.42 216	0.62 206	0.94 217	24.18 296	9.84 287	48.67 310	4.83 242	0.60 90	11.17 309	0.10 124	33.98 311	0.68 218	7.99 290	5.88 243	53.48 312	1.99 295	5.13 292	10.08 300	4.33 279	8.26 276

JetBlue	16.26 307	15.75 300	11.96 318	22.11 298	17.95 306	27.99 303	17.99 298	13.64 320	16.12 317	2.62 286	3.45 263	67.72 328	4.80 274	15.68 298	8.32 284	7.69 320	14.60 318	10.60 323	20.06 290	7.74 317	16.54 325	14.09 322	9.90 300	6.84 321	13.22 308	23.90 321	22.16 320	25.58 316

LVE	17.70 308	25.24 311	6.02 303	47.66 318	30.55 316	42.15 315	37.64 316	0.92 240	1.92 278	3.11 302	0.03 139	21.36 292	26.37 309	59.12 317	5.21 253	1.22 164	6.30 295	0.78 274	29.93 304	1.17 255	9.97 310	8.22 299	55.32 319	3.82 312	19.25 317	10.53 303	11.57 304	12.58 292

IMH-64-1	18.20 309	24.74 309	8.43 311	43.22 312	29.41 313	41.24 312	39.25 317	3.31 292	8.66 306	0.09 141	0.84 211	31.58 303	24.90 305	74.34 319	7.80 275	1.61 191	7.68 299	2.14 304	30.04 305	1.17 255	8.89 303	8.35 301	55.70 320	1.66 286	10.76 301	4.93 279	7.35 293	13.35 293

IMH-64	18.20 309	24.74 309	8.43 311	43.22 312	29.41 313	41.24 312	39.25 317	3.31 292	8.66 306	0.09 141	0.84 211	31.58 303	24.90 305	74.34 319	7.80 275	1.61 191	7.68 299	2.14 304	30.04 305	1.17 255	8.89 303	8.35 301	55.70 320	1.66 286	10.76 301	4.93 279	7.35 293	13.35 293

Dean	18.84 311	31.43 321	4.15 297	56.06 324	33.28 320	49.41 321	37.37 315	3.21 291	4.38 294	1.58 253	0.03 139	26.03 297	34.61 317	57.09 315	7.74 273	0.90 127	8.47 302	0.31 229	25.72 301	1.51 271	8.39 297	7.38 280	54.84 318	2.74 305	18.36 315	10.10 301	13.28 306	10.20 283

BEATNet-Init1	19.18 312	19.13 302	7.74 307	32.14 304	13.16 301	29.13 304	16.19 296	12.18 318	13.16 314	4.63 315	12.87 318	36.56 309	42.58 322	3.21 291	20.76 324	9.14 323	5.88 294	3.97 314	47.19 324	17.73 325	12.29 323	13.10 321	3.89 294	6.55 320	27.00 324	17.20 320	50.67 330	39.90 326

IMH	19.35 313	25.33 312	8.35 310	43.47 315	30.55 316	42.09 314	40.33 319	3.51 294	8.89 308	0.16 154	0.25 185	33.42 306	33.95 316	77.49 322	6.93 266	1.33 177	8.16 301	2.24 306	30.28 307	1.37 266	8.71 299	7.74 287	55.71 322	1.76 290	10.94 303	7.82 293	8.50 299	23.20 314

LE_ROB	19.62 314	4.63 289	7.87 308	26.32 301	33.04 319	23.04 300	28.96 305	19.01 324	15.58 316	4.86 317	12.98 319	44.86 318	49.56 327	1.53 281	11.86 308	1.87 207	2.13 268	0.55 259	29.13 303	6.11 310	7.57 286	6.29 249	6.44 298	23.82 328	30.40 328	35.63 328	47.13 329	48.49 330

WAO-8	20.82 315	26.27 313	10.77 314	39.60 308	25.15 309	43.40 316	32.13 310	9.00 314	19.71 318	3.97 310	6.66 293	44.41 316	33.89 314	55.25 313	10.97 304	1.61 191	10.27 306	1.14 288	33.91 309	12.99 323	9.06 306	7.88 292	25.90 304	2.29 299	29.01 325	15.39 313	15.57 309	35.82 322

Venus	20.82 315	26.27 313	10.77 314	39.60 308	25.15 309	43.40 316	32.13 310	9.00 314	19.71 318	3.97 310	6.66 293	44.41 316	33.89 314	55.29 314	10.97 304	1.61 191	10.27 306	1.14 288	33.91 309	12.99 323	9.06 306	7.88 292	25.90 304	2.29 299	29.01 325	15.39 313	15.57 309	35.82 322

DLNR_Zeroshot_test	21.55 317	75.17 330	0.84 262	99.67 334	0.13 156	0.13 192	98.88 333	1.65 267	0.29 198	2.62 286	1.07 222	2.92 250	0.32 217	20.56 301	96.42 330	100.00 335	22.94 325	20.02 326	19.09 287	1.80 283	8.26 296	7.69 286	0.01 106	0.27 216	0.00 1	0.00 1	0.25 109	0.88 212

KSHMR	24.81 318	32.60 322	16.13 322	56.35 326	41.35 326	54.48 325	57.05 324	13.87 321	10.61 311	7.82 321	8.23 305	30.48 302	26.26 308	85.01 324	12.59 314	3.26 278	13.88 316	5.40 317	37.79 316	5.60 309	10.75 315	9.84 313	57.93 325	4.50 313	14.97 310	11.14 305	14.88 308	27.20 317

TorneroNet	24.99 319	29.07 320	12.56 320	50.44 320	35.02 322	52.97 324	51.77 321	8.41 313	25.66 324	1.39 236	6.31 287	45.92 319	45.14 325	86.77 327	12.07 310	1.42 181	14.50 317	3.39 312	41.10 318	7.14 314	10.50 312	9.42 309	56.93 324	3.21 308	13.83 309	12.60 308	11.85 305	25.42 315

TorneroNet-64	25.10 320	28.63 318	11.01 316	49.93 319	33.59 321	50.82 323	51.36 320	6.76 309	28.41 326	1.49 245	1.50 227	48.55 321	49.42 326	85.80 325	12.23 312	1.61 191	14.98 319	3.40 313	41.73 321	6.57 313	10.52 313	9.65 310	56.72 323	3.73 311	12.34 305	17.16 319	8.21 296	31.60 320

ktn	25.90 321	27.52 317	11.72 317	43.86 316	32.66 318	45.51 318	53.50 322	6.39 305	31.24 328	14.15 325	3.51 265	43.90 315	43.66 323	76.09 321	15.43 319	6.85 317	16.40 321	10.39 322	38.11 317	9.69 318	11.24 317	10.33 316	58.59 326	8.85 322	12.13 304	15.32 312	24.53 322	27.77 318

notaker	26.12 322	34.21 324	16.67 323	56.11 325	39.35 324	57.49 326	58.02 325	10.52 317	23.79 323	6.84 320	2.18 244	46.65 320	44.62 324	91.19 329	13.09 315	2.91 273	15.06 320	7.07 320	44.19 323	11.09 320	10.00 311	10.39 317	61.48 329	6.08 318	2.86 280	5.93 287	8.61 301	18.82 308

UNDER WATER	30.42 323	35.10 326	18.29 324	61.69 327	49.72 329	61.61 328	68.40 327	26.78 325	20.91 321	4.64 316	6.56 292	49.16 322	35.76 318	85.80 325	11.99 309	3.25 277	19.16 324	6.32 319	36.00 315	12.62 322	12.06 322	11.48 319	58.77 327	12.64 324	26.75 323	26.51 325	17.44 311	42.02 328

UNDER WATER-64	30.62 324	34.90 325	19.50 325	63.08 328	49.58 328	63.23 329	68.76 328	28.47 327	20.52 320	8.92 322	9.25 309	49.45 323	36.21 319	84.01 323	12.54 313	4.26 302	18.84 322	7.29 321	35.37 313	11.91 321	11.98 320	12.16 320	59.99 328	10.24 323	22.52 319	26.36 324	17.77 313	39.71 325

HanzoNet	38.59 325	41.13 327	26.84 326	55.30 323	44.55 327	59.48 327	65.00 326	27.29 326	43.14 329	16.05 327	18.67 326	68.87 329	59.34 329	89.79 328	20.65 323	15.16 325	27.64 326	18.55 325	57.63 327	29.43 327	22.05 326	18.21 326	70.77 330	17.96 325	30.25 327	28.11 326	29.43 325	40.63 327

JetRed	39.35 326	45.31 328	43.51 330	38.91 307	38.88 323	50.33 322	55.05 323	38.22 328	28.00 325	15.07 326	11.16 313	63.72 326	6.53 276	46.98 309	33.84 326	37.68 328	46.16 327	61.14 331	35.57 314	20.96 326	58.43 329	52.72 328	49.68 309	23.35 327	31.74 329	47.35 329	39.42 326	42.86 329

MADNet++	42.55 327	32.88 323	38.07 328	21.89 297	40.55 325	25.78 302	31.82 309	38.22 328	52.61 330	44.35 329	64.46 329	64.81 327	65.99 330	19.56 300	19.61 322	24.60 327	50.08 328	32.22 328	53.62 326	53.64 329	74.46 330	72.66 329	10.15 301	59.09 330	25.39 321	55.66 330	42.62 328	34.08 321

LRCNet_RVC	55.07 328	71.56 329	41.88 329	91.80 329	92.31 330	87.74 330	81.97 329	46.59 330	29.52 327	97.29 330	70.12 330	87.87 332	58.94 328	96.22 332	32.60 325	9.17 324	62.54 329	45.71 329	92.90 329	58.96 330	24.77 327	16.43 325	92.88 332	48.31 329	6.24 297	2.51 261	24.28 321	15.80 301

PML	91.55 329	100.00 336	72.36 331	100.00 336	99.99 332	99.99 337	98.61 332	100.00 335	96.67 331	100.00 334	89.50 331	99.89 336	99.98 335	96.95 333	86.93 329	78.31 329	88.87 330	58.84 330	100.00 336	89.23 331	84.03 331	76.35 330	88.24 331	85.65 331	89.63 333	92.69 333	100.00 334	99.20 334

MEDIAN_ROB	95.96 330	98.25 333	97.18 332	100.00 336	99.94 331	99.99 337	100.00 337	98.76 333	96.86 332	99.97 333	99.87 334	96.39 335	93.43 331	99.94 336	98.82 331	96.81 331	97.72 333	97.63 332	99.54 332	96.93 332	89.46 332	92.65 332	100.00 336	94.87 332	79.89 331	88.94 332	83.47 331	93.52 332

DPSM_ROB	97.14 331	98.92 334	99.68 335	98.73 332	100.00 333	90.94 331	90.97 330	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	94.20 333	100.00 336	94.69 330	100.00 336	100.00 335	100.00 336	100.00 337	99.98 333	100.00 336	100.00 337	100.00 336	54.75 315	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSM	97.14 331	98.92 334	99.68 335	98.73 332	100.00 333	90.94 331	90.97 330	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	94.20 333	100.00 336	94.69 330	100.00 336	100.00 335	100.00 336	100.00 337	99.98 333	100.00 336	100.00 337	100.00 336	54.75 315	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

HaxPig	97.72 333	100.00 336	98.22 333	99.99 335	100.00 333	99.99 337	99.99 336	99.97 334	99.83 333	100.00 334	99.92 335	99.99 337	99.93 334	99.99 337	99.26 332	98.81 332	99.96 334	98.30 333	99.98 333	99.97 333	93.73 333	87.57 331	99.99 335	99.97 335	78.01 330	98.96 334	88.73 333	97.26 333

AVERAGE_ROB	97.89 334	100.00 336	99.51 334	100.00 336	100.00 333	100.00 340	100.00 337	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 338	99.58 333	99.69 333	99.99 335	99.97 334	100.00 336	100.00 336	96.36 334	98.90 333	100.00 336	100.00 336	86.66 332	87.54 331	88.46 332	86.35 331

DGTPSM_ROB	98.06 335	97.23 331	100.00 337	97.54 330	100.00 333	96.88 333	100.00 337	95.43 331	100.00 334	98.26 331	98.84 332	83.09 330	98.12 332	99.83 334	99.88 335	100.00 335	90.55 331	99.99 335	93.59 330	99.98 334	99.18 335	99.45 334	99.85 333	99.95 333	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

DPSMNet_ROB	98.08 336	97.28 332	100.00 337	97.56 331	100.00 333	96.88 333	100.00 337	95.43 331	100.00 334	98.27 332	98.85 333	83.13 331	98.18 333	99.87 335	99.87 334	99.99 334	90.66 332	99.99 335	93.78 331	99.98 334	99.18 335	99.45 334	99.85 333	99.95 333	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

FlowAnything	99.93 337	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 333	98.89 335	99.16 335	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 335	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

CasAABBNet	99.94 338	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 333	99.18 336	99.15 334	100.00 335	100.00 334	100.00 334	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 338	100.00 336	100.00 335	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 336	100.00 337	100.00 336	100.00 336	100.00 336	100.00 334	100.00 335	100.00 334	100.00 335

STTRV1_RVC		0.30 242	0.41 244	0.44 250	0.39 231	1.12 264	0.89 236	0.42 212	0.42 216	0.89 219	2.56 252	4.38 259	8.09 282	0.50 264		2.25 231	4.06 283	0.55 259		6.11 310	5.46 268			1.26 275	3.42 286	2.80 266	4.93 283	13.99 296

DPSimNet_ROB		28.82 319	33.05 327	32.37 305	28.38 312	32.01 306	27.07 303	18.03 323	23.46 322	31.58 328	28.76 328	43.16 314	41.83 321	53.67 312	34.49 327	24.18 326		15.40 324	41.40 319	36.56 328	25.39 328	25.09 327	27.23 306	20.88 326		31.61 327	27.44 324	28.83 319

Low-res two-view benchmark