Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CoSv	0.10 1	0.11 23	0.07 13	0.05 6	0.05 6	0.09 15	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.06 8	0.03 3	0.09 3	0.04 1	0.04 1	0.54 1	0.35 28	0.13 9	0.07 2	0.13 5	0.06 1	0.14 3	0.11 1	0.03 1	0.06 8	0.12 24	0.07 4	0.11 5	0.06 3

Pointernet	0.13 2	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.03 1	0.07 7	0.31 160	0.06 2	0.04 1	0.05 3	0.06 13	0.08 2	0.04 1	0.06 7	0.60 2	0.38 40	0.11 1	0.06 1	0.10 2	0.16 25	0.10 1	0.72 55	0.04 2	0.05 4	0.07 1	0.06 1	0.13 14	0.08 19

CroCo-Stereo Lap2	0.14 3	0.08 10	0.05 4	0.05 6	0.06 11	0.05 1	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.11 32	0.03 3	0.14 25	0.07 23	0.08 18	0.94 15	0.36 32	0.12 3	0.10 8	0.13 5	0.07 3	0.30 38	0.23 5	0.04 2	0.07 15	0.12 24	0.11 19	0.11 5	0.08 19

CroCo-Stereo	0.14 3	0.07 5	0.05 4	0.05 6	0.05 6	0.05 1	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.06 8	0.01 1	0.11 10	0.07 23	0.07 15	1.09 24	0.38 40	0.13 9	0.10 8	0.17 19	0.06 1	0.26 33	0.24 6	0.04 2	0.06 8	0.11 19	0.09 12	0.11 5	0.07 10
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
StereoVision	0.15 5	0.10 17	0.07 13	0.06 12	0.07 19	0.07 7	0.07 27	0.10 29	0.13 57	0.09 23	0.07 17	0.16 31	0.08 27	0.11 31	0.75 9	0.29 14	0.15 17	0.13 19	0.17 19	0.10 6	0.23 25	0.22 4	0.04 2	0.09 27	0.15 38	0.13 33	0.19 41	0.16 50

U	0.16 6	0.09 13	0.05 4	0.05 6	0.06 11	0.06 5	0.04 2	0.09 24	0.06 6	0.09 23	0.02 2	0.16 31	0.11 42	0.07 15	1.00 16	0.45 65	0.15 17	0.12 14	0.16 18	0.09 5	0.30 38	0.37 19	0.04 2	0.09 27	0.14 29	0.11 19	0.12 10	0.09 25

MLG-Stereo	0.17 7	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.05 6	0.27 154	0.04 2	0.06 2	0.06 6	0.07 14	0.04 5	0.09 3	0.05 5	0.06 7	1.29 56	0.71 142	0.12 3	0.09 6	0.28 42	0.17 29	0.25 30	0.30 8	0.04 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.11 5	0.07 10

ProNet	0.17 7	0.07 5	0.09 20	0.06 12	0.04 2	0.10 17	0.66 238	0.07 8	0.04 1	0.04 2	0.12 48	0.07 1	0.04 1	0.30 154	0.74 6	0.47 80	0.27 73	0.09 6	0.11 3	0.13 14	0.17 9	0.47 28	0.09 32	0.08 21	0.10 12	0.06 1	0.11 5	0.06 3

TDLM	0.17 7	0.14 37	0.14 75	0.11 46	0.14 66	0.11 22	0.11 57	0.15 42	0.12 48	0.09 23	0.21 98	0.20 48	0.11 42	0.12 39	0.61 3	0.20 1	0.20 37	0.15 26	0.13 5	0.11 8	0.15 6	0.37 19	0.10 43	0.11 38	0.12 24	0.16 43	0.16 26	0.16 50

DEFOM-Stereo	0.18 10	0.12 28	0.09 20	0.09 35	0.08 28	0.11 22	0.05 13	0.10 29	0.08 25	0.08 20	0.11 42	0.13 18	0.06 13	0.08 18	1.28 54	0.38 40	0.17 24	0.14 21	0.21 27	0.12 10	0.32 44	0.35 16	0.08 25	0.07 15	0.14 29	0.13 33	0.26 66	0.13 36

RAStereo	0.18 10	0.12 28	0.08 18	0.06 12	0.08 28	0.07 7	0.05 13	0.10 29	0.07 16	0.20 57	0.04 5	0.16 31	0.06 13	0.09 24	1.13 34	0.35 28	0.18 32	0.13 19	0.24 31	0.08 4	0.52 94	0.30 8	0.05 12	0.09 27	0.14 29	0.11 19	0.13 14	0.11 32

RAFT	0.18 10	0.07 5	0.10 34	0.08 27	0.04 2	0.24 137	0.27 151	0.19 53	0.07 16	0.13 36	0.08 20	0.13 18	0.06 13	0.11 31	1.18 40	0.29 14	0.17 24	0.08 3	0.14 11	0.21 50	0.16 7	0.33 14	0.04 2	0.07 15	0.16 46	0.15 41	0.21 49	0.16 50

delet	0.18 10	0.14 37	0.13 55	0.12 56	0.12 50	0.13 44	0.10 54	0.12 33	0.10 35	0.15 40	0.12 48	0.18 40	0.10 39	0.12 39	1.14 35	0.24 4	0.17 24	0.14 21	0.13 5	0.12 10	0.18 11	0.33 14	0.09 32	0.11 38	0.14 29	0.12 26	0.21 49	0.14 41

AANet_RVC	0.18 10	0.13 34	0.13 55	0.10 40	0.16 88	0.08 10	0.13 69	0.14 39	0.15 71	0.13 36	0.12 48	0.13 18	0.11 42	0.11 31	0.90 14	0.25 6	0.18 32	0.17 37	0.20 23	0.16 25	0.18 11	0.21 3	0.11 58	0.12 47	0.16 46	0.16 43	0.22 54	0.23 86

MM-Stereo_test3	0.19 15	0.08 10	0.05 4	0.06 12	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 24	0.07 16	0.07 14	0.04 5	0.10 5	0.04 1	0.11 31	0.80 10	0.63 125	0.15 17	0.25 98	0.12 4	0.34 111	0.11 2	1.28 124	0.31 205	0.04 1	0.08 2	0.08 9	0.16 26	0.07 10

MLG-Stereo_test1	0.20 16	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.05 6	0.36 201	0.04 2	0.06 2	0.07 16	0.07 14	0.04 5	0.10 5	0.05 5	0.06 7	1.43 70	0.69 137	0.12 3	0.10 8	0.29 46	0.18 30	0.24 27	0.96 82	0.04 2	0.04 1	0.08 2	0.07 4	0.12 10	0.07 10

LG-Stereo	0.20 16	0.07 5	0.05 4	0.06 12	0.07 19	0.21 108	0.05 13	0.09 24	0.12 48	0.09 23	0.32 163	0.16 31	0.05 5	0.06 7	1.52 80	0.52 93	0.12 3	0.12 14	0.26 37	0.36 119	0.22 24	0.30 8	0.13 80	0.05 4	0.10 12	0.12 26	0.12 10	0.07 10

AIO-test2	0.20 16	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 28	0.08 10	0.06 24	0.06 2	0.07 16	0.05 3	0.08 20	0.10 5	0.05 5	0.04 1	1.46 74	1.01 190	0.15 17	0.08 3	0.09 1	0.20 40	0.14 3	1.03 97	0.05 12	0.08 21	0.09 6	0.07 4	0.07 1	0.06 3

iRaftStereo_RVC	0.20 16	0.15 40	0.12 48	0.10 40	0.11 45	0.10 17	0.07 27	0.17 46	0.09 29	0.15 40	0.15 66	0.18 40	0.09 32	0.17 74	0.63 4	0.28 11	0.25 59	0.14 21	0.21 27	0.21 50	0.36 52	0.86 71	0.08 25	0.10 32	0.15 38	0.12 26	0.19 41	0.13 36

AdaDepth	0.21 20	0.11 23	0.07 13	0.07 20	0.08 28	0.17 78	0.05 13	0.08 13	0.08 25	0.06 8	0.08 20	0.11 10	0.06 13	0.11 31	1.25 51	0.60 114	0.14 12	0.12 14	0.25 35	0.29 90	0.19 15	1.07 101	0.05 12	0.06 8	0.10 12	0.11 19	0.17 30	0.11 32

DFGA-Net	0.21 20	0.17 50	0.10 34	0.13 66	0.09 34	0.11 22	0.09 49	0.19 53	0.10 35	0.28 89	0.11 42	0.18 40	0.09 32	0.13 42	1.05 17	0.28 11	0.23 44	0.15 26	0.31 52	0.15 19	0.29 36	0.50 31	0.08 25	0.18 95	0.16 46	0.13 33	0.35 92	0.15 43

AASNet	0.22 22	0.18 58	0.13 55	0.14 71	0.15 71	0.16 69	0.14 81	0.17 46	0.09 29	0.15 40	0.16 77	0.16 31	0.10 39	0.15 55	1.23 47	0.23 2	0.18 32	0.16 33	0.17 19	0.14 16	0.20 18	0.80 63	0.10 43	0.13 51	0.15 38	0.14 39	0.18 34	0.13 36

MaDis-Stereo	0.23 23	0.17 50	0.11 42	0.07 20	0.11 45	0.08 10	0.07 27	0.13 34	0.10 35	0.19 53	0.10 32	0.20 48	0.09 32	0.14 50	1.08 22	0.40 47	0.24 48	0.18 44	0.54 131	0.12 10	0.51 91	0.45 26	0.07 20	0.13 51	0.20 72	0.23 80	0.21 49	0.24 91

AIO-test1	0.24 24	0.06 1	0.06 9	0.04 1	0.07 19	0.08 10	0.04 2	0.09 24	0.08 25	0.08 20	0.08 20	0.10 5	0.05 5	0.06 7	1.44 72	0.63 125	0.17 24	0.08 3	0.14 11	0.55 194	0.17 9	1.99 192	0.04 2	0.06 8	0.09 6	0.07 4	0.08 2	0.06 3

plain	0.24 24	0.21 95	0.13 55	0.11 46	0.15 71	0.11 22	0.08 38	0.21 62	0.12 48	0.23 61	0.09 29	0.30 92	0.12 54	0.17 74	1.07 19	0.46 73	0.25 59	0.23 82	0.29 46	0.14 16	0.55 104	0.57 36	0.08 25	0.19 117	0.19 67	0.17 53	0.20 47	0.21 77

RAFT_CTSACE	0.24 24	0.20 80	0.13 55	0.12 56	0.10 38	0.14 55	0.10 54	0.24 75	0.11 40	0.26 79	0.10 32	0.22 53	0.18 91	0.11 31	0.87 13	0.39 45	0.22 39	0.14 21	0.31 52	0.19 36	0.33 48	0.83 67	0.09 32	0.13 51	0.27 115	0.16 43	0.34 88	0.17 57

test_5	0.25 27	0.19 70	0.11 42	0.11 46	0.08 28	0.21 108	0.08 38	0.32 130	0.11 40	0.17 48	0.37 178	0.24 60	0.21 116	0.08 18	1.17 38	0.49 86	0.17 24	0.15 26	0.29 46	0.12 10	0.25 30	0.73 56	0.07 20	0.15 66	0.17 57	0.17 53	0.33 78	0.20 68

MMNet	0.25 27	0.15 40	0.12 48	0.14 71	0.14 66	0.13 44	0.14 81	0.16 43	0.12 48	0.13 36	0.15 66	0.22 53	0.09 32	0.18 89	2.41 156	0.26 7	0.19 35	0.17 37	0.20 23	0.15 19	0.21 22	0.40 21	0.10 43	0.14 57	0.15 38	0.16 43	0.28 72	0.16 50

LGtest1	0.26 29	0.15 40	0.12 48	0.10 40	0.15 71	0.35 197	0.07 27	0.14 39	0.13 57	0.12 35	0.34 169	0.16 31	0.13 59	0.10 27	1.57 84	0.61 116	0.23 44	0.24 89	0.29 46	0.25 78	0.33 48	0.64 45	0.08 25	0.12 47	0.16 46	0.13 33	0.19 41	0.15 43

MIF-Stereo (partial)	0.26 29	0.20 80	0.13 55	0.10 40	0.13 60	0.11 22	0.08 38	0.17 46	0.14 65	0.18 51	0.10 32	0.25 64	0.11 42	0.16 67	1.41 67	0.45 65	0.25 59	0.22 71	0.30 50	0.15 19	0.58 112	0.56 34	0.09 32	0.18 95	0.19 67	0.17 53	0.38 111	0.20 68

GMStereo	0.26 29	0.24 147	0.13 55	0.19 127	0.17 98	0.20 104	0.16 98	0.29 99	0.16 81	0.23 61	0.19 87	0.33 113	0.17 84	0.14 50	0.80 10	0.30 17	0.29 85	0.19 49	0.44 90	0.20 40	0.36 52	0.35 16	0.12 67	0.16 73	0.25 101	0.22 76	0.39 117	0.20 68
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 29	0.19 70	0.19 114	0.20 137	0.16 88	0.18 86	0.14 81	0.25 84	0.16 81	0.15 40	0.26 124	0.23 56	0.13 59	0.54 226	0.74 6	0.23 2	0.24 48	0.17 37	0.54 131	0.14 16	0.19 15	0.91 75	0.10 43	0.13 51	0.16 46	0.13 33	0.22 54	0.24 91

MM-Stereo_test1	0.27 33	0.11 23	0.07 13	0.06 12	0.04 2	0.05 1	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.07 14	0.04 5	0.10 5	0.05 5	0.19 95	1.07 19	1.14 209	0.24 48	0.30 134	0.13 5	0.64 214	0.14 3	1.42 140	0.46 239	0.06 8	0.09 6	0.34 154	0.13 14	0.06 3

UniTT-Stereo	0.27 33	0.16 47	0.11 42	0.09 35	0.11 45	0.11 22	0.07 27	0.16 43	0.11 40	0.21 58	0.10 32	0.29 83	0.16 75	0.26 132	1.56 81	0.47 80	0.25 59	0.19 49	0.64 158	0.15 19	0.59 117	0.44 25	0.10 43	0.16 73	0.18 61	0.22 76	0.16 26	0.17 57

UPFNet	0.27 33	0.18 58	0.20 118	0.18 116	0.19 115	0.19 93	0.15 93	0.22 65	0.17 97	0.23 61	0.19 87	0.23 56	0.14 66	0.26 132	1.70 104	0.29 14	0.24 48	0.21 60	0.25 35	0.18 30	0.24 27	0.40 21	0.14 98	0.17 90	0.19 67	0.20 70	0.39 117	0.19 64

RSM	0.28 36	0.09 13	0.09 20	0.07 20	0.06 11	0.14 55	0.05 13	0.06 2	0.05 4	0.05 3	0.08 20	0.13 18	0.06 13	0.04 1	0.74 6	0.27 8	0.24 48	0.10 8	0.14 11	0.35 116	0.20 18	3.91 304	0.12 67	0.07 15	0.10 12	0.11 19	0.14 18	0.07 10

RAFT+CT+SA	0.28 36	0.21 95	0.13 55	0.13 66	0.10 38	0.11 22	0.09 49	0.32 130	0.13 57	0.24 67	0.10 32	0.29 83	0.21 116	0.09 24	1.16 36	0.87 175	0.19 35	0.17 37	0.43 88	0.16 25	0.37 54	1.04 100	0.07 20	0.15 66	0.20 72	0.18 60	0.33 78	0.20 68

DMCA	0.28 36	0.17 50	0.16 88	0.13 66	0.14 66	0.13 44	0.16 98	0.18 51	0.15 71	0.19 53	0.18 79	0.28 78	0.12 54	0.15 55	2.01 131	0.60 114	0.33 118	0.45 222	0.24 31	0.15 19	0.29 36	0.30 8	0.13 80	0.14 57	0.18 61	0.17 53	0.21 49	0.17 57

LG-Stereo_L2	0.29 39	0.16 47	0.10 34	0.07 20	0.12 50	0.23 127	0.07 27	0.19 53	0.12 48	0.26 79	0.22 103	0.25 64	0.11 42	0.17 74	1.45 73	0.67 135	0.25 59	0.16 33	0.32 57	0.30 95	0.49 83	1.35 129	0.07 20	0.10 32	0.16 46	0.12 26	0.17 30	0.15 43

MLG-Stereo_test2	0.29 39	0.12 28	0.06 9	0.05 6	0.07 19	0.31 174	0.05 13	0.09 24	0.07 16	0.09 23	0.22 103	0.12 15	0.05 5	0.07 15	1.58 85	0.94 184	0.16 22	0.14 21	0.59 145	0.30 95	0.49 83	1.43 141	0.34 215	0.07 15	0.14 29	0.08 9	0.15 22	0.10 28

TestStereo	0.29 39	0.25 162	0.21 135	0.21 144	0.16 88	0.21 108	0.14 81	0.35 158	0.18 109	0.38 178	0.20 91	0.34 119	0.16 75	0.13 42	1.20 43	0.28 11	0.35 131	0.19 49	0.44 90	0.19 36	0.48 81	0.42 23	0.13 80	0.18 95	0.27 115	0.23 80	0.34 88	0.25 97

RSM++	0.30 42	0.10 17	0.09 20	0.08 27	0.07 19	0.11 22	0.06 24	0.08 13	0.07 16	0.06 8	0.08 20	0.14 25	0.07 23	0.04 1	0.71 5	0.27 8	0.22 39	0.11 13	0.15 15	0.52 188	0.24 27	4.18 309	0.15 107	0.12 47	0.13 28	0.10 17	0.14 18	0.08 19

TESTraft	0.30 42	0.22 112	0.15 81	0.11 46	0.12 50	0.11 22	0.11 57	0.24 75	0.15 71	0.25 73	0.12 48	0.29 83	0.23 129	0.16 67	1.32 60	0.80 160	0.23 44	0.17 37	0.52 117	0.20 40	0.39 61	0.76 59	0.09 32	0.15 66	0.22 87	0.25 95	0.48 162	0.23 86

LG-Stereo_L1	0.31 44	0.16 47	0.09 20	0.08 27	0.12 50	0.24 137	0.07 27	0.19 53	0.12 48	0.27 83	0.23 108	0.23 56	0.11 42	0.17 74	1.50 79	0.72 144	0.24 48	0.16 33	0.37 70	0.31 99	0.50 86	1.76 174	0.06 17	0.11 38	0.17 57	0.11 19	0.17 30	0.16 50

AIO-Stereo	0.31 44	0.09 13	0.09 20	0.08 27	0.06 11	0.13 44	0.04 2	0.05 1	0.05 4	0.05 3	0.06 13	0.12 15	0.06 13	0.05 5	1.41 67	0.40 47	0.58 226	0.10 8	0.24 31	0.99 270	0.16 7	2.98 263	0.13 80	0.06 8	0.09 6	0.10 17	0.13 14	0.06 3

TestStereo1	0.31 44	0.22 112	0.13 55	0.12 56	0.12 50	0.12 40	0.12 63	0.24 75	0.15 71	0.25 73	0.11 42	0.35 124	0.23 129	0.15 55	1.30 57	0.83 167	0.24 48	0.18 44	0.53 121	0.18 30	0.41 65	0.96 82	0.08 25	0.14 57	0.23 90	0.24 89	0.49 164	0.23 86

SA-5K	0.31 44	0.22 112	0.13 55	0.12 56	0.12 50	0.12 40	0.12 63	0.24 75	0.15 71	0.25 73	0.11 42	0.35 124	0.23 129	0.15 55	1.30 57	0.83 167	0.24 48	0.18 44	0.53 121	0.18 30	0.41 65	0.96 82	0.08 25	0.14 57	0.23 90	0.24 89	0.49 164	0.23 86

ARAFT	0.31 44	0.18 58	0.13 55	0.15 86	0.13 60	0.13 44	0.09 49	0.20 59	0.13 57	0.36 163	0.15 66	0.33 113	0.12 54	0.26 132	1.09 24	0.40 47	0.29 85	0.24 89	0.57 136	0.15 19	0.53 98	1.71 169	0.09 32	0.14 57	0.23 90	0.15 41	0.38 111	0.18 61

CFNet	0.31 44	0.23 133	0.20 118	0.25 172	0.23 155	0.19 93	0.21 124	0.30 107	0.17 97	0.28 89	0.23 108	0.38 139	0.21 116	0.22 111	1.67 98	0.27 8	0.29 85	0.21 60	0.28 42	0.21 50	0.37 54	0.48 30	0.13 80	0.18 95	0.29 134	0.29 127	0.38 111	0.32 133

MS	0.32 50	0.17 50	0.10 34	0.08 27	0.10 38	0.14 55	0.08 38	0.18 51	0.11 40	0.24 67	0.08 20	0.19 45	0.11 42	0.59 245	2.48 161	0.64 128	0.24 48	0.20 53	0.21 27	0.81 242	0.35 51	0.58 38	0.10 43	0.11 38	0.16 46	0.16 43	0.18 34	0.15 43

GIP-stereo	0.32 50	0.12 28	0.09 20	0.07 20	0.06 11	0.23 127	0.10 54	0.08 13	0.06 6	0.08 20	0.09 29	0.11 10	0.06 13	0.13 42	1.83 115	1.28 223	0.15 17	0.24 89	0.21 27	0.55 194	0.23 25	2.33 226	0.05 12	0.07 15	0.11 19	0.12 26	0.17 30	0.07 10

UNet	0.32 50	0.21 95	0.20 118	0.19 127	0.20 127	0.21 108	0.16 98	0.27 86	0.17 97	0.29 95	0.21 98	0.26 70	0.18 91	0.57 240	1.91 119	0.32 20	0.28 80	0.23 82	0.31 52	0.21 50	0.37 54	0.32 13	0.16 121	0.21 138	0.22 87	0.25 95	0.44 148	0.26 106

HITNet	0.32 50	0.18 58	0.15 81	0.17 105	0.17 98	0.14 55	0.11 57	0.29 99	0.19 116	0.30 103	0.20 91	0.30 92	0.19 102	0.29 147	1.46 74	0.42 52	0.31 106	0.20 53	0.38 74	0.18 30	0.67 134	1.02 89	0.12 67	0.16 73	0.20 72	0.19 65	0.39 117	0.27 109
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
HGLStereo	0.33 54	0.24 147	0.20 118	0.18 116	0.24 162	0.19 93	0.18 111	0.23 69	0.16 81	0.31 116	0.32 163	0.22 53	0.15 72	0.21 105	1.95 125	0.47 80	0.38 146	0.24 89	0.30 50	0.20 40	0.46 76	0.57 36	0.14 98	0.19 117	0.24 93	0.25 95	0.33 78	0.22 80

111111	0.34 55	0.08 10	0.06 9	0.06 12	0.07 19	0.10 17	0.05 13	0.06 2	0.07 16	0.03 1	0.06 13	0.14 25	0.06 13	0.10 27	1.72 105	0.76 149	0.12 3	0.22 71	0.39 78	1.06 277	0.62 126	2.06 200	0.81 274	0.05 4	0.08 2	0.07 4	0.10 4	0.05 1

Occ-G	0.34 55	0.14 37	0.10 34	0.09 35	0.09 34	0.13 44	0.07 27	0.08 13	0.06 6	0.05 3	0.14 64	0.11 10	0.06 13	0.06 7	1.60 91	0.58 108	0.13 9	0.37 187	0.84 188	0.61 203	0.26 33	2.35 228	0.67 260	0.08 21	0.10 12	0.09 12	0.18 34	0.09 25

SA	0.34 55	0.22 112	0.14 75	0.14 71	0.15 71	0.16 69	0.09 49	0.34 147	0.16 81	0.31 116	0.12 48	0.44 170	0.14 66	0.21 105	1.06 18	0.92 178	0.27 73	0.30 134	0.61 153	0.24 68	0.53 98	0.90 74	0.09 32	0.18 95	0.27 115	0.29 127	0.56 185	0.27 109

RASNet	0.34 55	0.21 95	0.22 149	0.19 127	0.19 115	0.18 86	0.15 93	0.31 118	0.19 116	0.32 130	0.20 91	0.26 70	0.19 102	0.25 127	1.16 36	0.66 133	0.28 80	0.19 49	0.28 42	0.16 25	0.68 135	1.10 104	0.12 67	0.24 169	0.24 93	0.25 95	0.46 153	0.44 176

GANet	0.34 55	0.18 58	0.21 135	0.18 116	0.18 107	0.27 154	0.17 103	0.30 107	0.13 57	0.19 53	0.92 248	0.45 176	0.43 223	0.19 95	0.84 12	0.24 4	0.46 186	0.25 98	0.20 23	0.18 30	0.32 44	1.60 158	0.13 80	0.14 57	0.62 247	0.14 39	0.20 47	0.18 61

DISCO	0.34 55	0.24 147	0.17 98	0.19 127	0.21 136	0.24 137	0.33 165	0.21 62	0.21 132	0.35 148	0.26 124	0.25 64	0.17 84	0.19 95	2.16 141	0.37 35	0.30 100	0.22 71	0.44 90	0.23 64	0.31 42	0.71 53	0.15 107	0.18 95	0.24 93	0.23 80	0.40 123	0.25 97

PDISCO_ROB	0.34 55	0.24 147	0.21 135	0.22 153	0.20 127	0.19 93	0.42 190	0.24 75	0.19 116	0.29 95	0.27 133	0.25 64	0.18 91	0.18 89	1.28 54	0.45 65	0.32 110	0.33 153	0.41 83	0.26 83	0.55 104	0.70 51	0.14 98	0.21 138	0.32 156	0.30 135	0.55 183	0.31 128

G2L-Stereo	0.35 62	0.23 133	0.16 88	0.18 116	0.23 155	0.17 78	0.15 93	0.27 86	0.16 81	0.30 103	0.25 119	0.30 92	0.22 121	0.29 147	2.70 171	0.32 20	0.29 85	0.20 53	0.35 65	0.19 36	0.47 79	0.60 43	0.16 121	0.17 90	0.25 101	0.30 135	0.41 126	0.24 91

raft+_RVC	0.35 62	0.19 70	0.16 88	0.15 86	0.16 88	0.13 44	0.22 127	0.30 107	0.14 65	0.28 89	0.18 79	0.28 78	0.11 42	0.19 95	1.09 24	0.79 155	0.26 69	0.17 37	0.45 99	0.42 149	0.50 86	2.07 202	0.10 43	0.14 57	0.21 77	0.18 60	0.26 66	0.20 68

MoCha-V2	0.36 64	0.10 17	0.09 20	0.06 12	0.07 19	0.17 78	0.05 13	0.07 8	0.04 1	0.07 14	0.08 20	0.12 15	0.16 75	0.05 5	2.33 155	0.49 86	0.12 3	0.56 256	0.14 11	1.01 273	0.18 11	3.35 278	0.04 2	0.05 4	0.10 12	0.09 12	0.09 3	0.05 1

HCRNet	0.36 64	0.24 147	0.13 55	0.26 182	0.12 50	0.18 86	0.13 69	0.20 59	0.09 29	0.54 223	0.20 91	0.29 83	0.11 42	0.14 50	3.99 212	0.31 18	0.24 48	0.15 26	0.26 37	0.13 14	0.27 35	0.58 38	0.13 80	0.11 38	0.14 29	0.16 43	0.37 107	0.15 43

DSFCA	0.36 64	0.25 162	0.21 135	0.21 144	0.26 174	0.23 127	0.27 151	0.23 69	0.21 132	0.22 59	0.27 133	0.26 70	0.16 75	0.15 55	1.69 103	0.64 128	0.29 85	0.27 111	0.32 57	0.24 68	0.46 76	0.81 66	0.18 139	0.21 138	0.28 123	0.29 127	0.57 192	0.45 180

DLCB_ROB	0.36 64	0.25 162	0.24 161	0.22 153	0.24 162	0.22 118	0.31 160	0.28 92	0.23 147	0.31 116	0.34 169	0.35 124	0.26 142	0.33 171	1.24 48	0.35 28	0.34 126	0.28 121	0.31 52	0.22 61	0.59 117	0.80 63	0.21 160	0.24 169	0.48 221	0.37 168	0.38 111	0.45 180

S2M2_XL	0.37 68	0.15 40	0.17 98	0.10 40	0.13 60	0.14 55	0.15 93	0.29 99	0.19 116	0.27 83	0.13 54	0.37 135	0.34 187	0.13 42	1.19 42	0.78 153	0.48 197	0.43 212	0.28 42	0.21 50	1.51 231	1.34 128	0.13 80	0.15 66	0.19 67	0.16 43	0.24 57	0.24 91
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	0.37 68	0.22 112	0.15 81	0.14 71	0.13 60	0.11 22	0.12 63	0.21 62	0.12 48	0.18 51	0.13 54	0.21 51	0.16 75	0.13 42	4.27 217	0.35 28	0.28 80	0.22 71	0.35 65	0.20 40	0.41 65	0.75 57	0.12 67	0.16 73	0.20 72	0.17 53	0.27 71	0.21 77

iinet-f	0.37 68	0.24 147	0.18 108	0.20 137	0.15 71	0.22 118	0.19 115	0.22 65	0.16 81	0.38 178	0.39 182	0.27 74	0.23 129	0.17 74	1.98 128	0.49 86	0.31 106	0.21 60	0.69 168	0.36 119	0.50 86	0.92 76	0.15 107	0.18 95	0.27 115	0.20 70	0.46 153	0.26 106

IER	0.37 68	0.19 70	0.17 98	0.17 105	0.16 88	0.18 86	0.18 111	0.23 69	0.15 71	0.27 83	0.25 119	0.33 113	0.14 66	0.23 117	3.88 208	0.31 18	0.27 73	0.20 53	0.24 31	0.20 40	0.32 44	0.42 23	0.19 146	0.16 73	0.20 72	0.26 111	0.38 111	0.25 97

Sa-1000	0.37 68	0.21 95	0.14 75	0.15 86	0.17 98	0.16 69	0.11 57	0.36 173	0.18 109	0.31 116	0.15 66	0.46 183	0.18 91	0.25 127	1.18 40	0.73 146	0.32 110	0.33 153	0.66 159	0.22 61	0.69 138	1.18 114	0.09 32	0.23 161	0.34 166	0.30 135	0.51 172	0.27 109

IPLGR_C	0.37 68	0.20 80	0.21 135	0.17 105	0.21 136	0.17 78	0.28 155	0.32 130	0.26 168	0.30 103	0.31 154	0.32 105	0.18 91	0.52 217	1.07 19	0.43 56	0.36 137	0.21 60	0.51 112	0.21 50	0.51 91	1.53 150	0.12 67	0.19 117	0.50 223	0.19 65	0.58 195	0.20 68

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 68	0.26 179	0.25 171	0.23 157	0.30 197	0.21 108	0.44 198	0.28 92	0.51 245	0.37 170	0.25 119	0.36 134	0.18 91	0.29 147	2.01 131	0.33 22	0.28 80	0.22 71	0.35 65	0.24 68	0.32 44	0.64 45	0.16 121	0.19 117	0.24 93	0.42 183	0.32 77	0.32 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLG-Stereo_test3	0.38 75	0.11 23	0.09 20	0.11 46	0.14 66	0.14 55	0.07 27	0.11 32	0.09 29	0.17 48	0.10 32	0.20 48	0.08 27	0.09 24	1.38 65	0.73 146	0.17 24	0.16 33	2.11 262	0.20 40	0.40 62	3.01 269	0.05 12	0.10 32	0.12 24	0.11 19	0.18 34	0.12 34

MM-Stereo_test2	0.38 75	0.13 34	0.09 20	0.07 20	0.06 11	0.06 5	0.04 2	0.08 13	0.06 6	0.09 23	0.05 10	0.11 10	0.05 5	0.06 7	1.60 91	1.68 256	0.17 24	0.15 26	0.13 5	0.94 263	0.18 11	2.98 263	0.29 195	0.09 27	0.10 12	0.81 244	0.12 10	0.08 19

MIM_Stereo	0.38 75	0.19 70	0.15 81	0.15 86	0.14 66	0.24 137	0.13 69	0.27 86	0.11 40	0.24 67	0.22 103	0.23 56	0.13 59	0.17 74	1.24 48	1.58 248	0.25 59	0.21 60	0.54 131	0.38 131	0.49 83	2.01 196	0.09 32	0.16 73	0.18 61	0.29 127	0.35 92	0.16 50

CASnet	0.38 75	0.22 112	0.15 81	0.15 86	0.18 107	0.19 93	0.36 172	0.30 107	0.18 109	0.34 140	0.21 98	0.44 170	0.28 156	0.13 42	1.97 127	0.46 73	0.35 131	0.26 106	0.44 90	0.34 111	1.13 186	0.87 72	0.11 58	0.18 95	0.25 101	0.18 60	0.33 78	0.25 97
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 75	0.20 80	0.20 118	0.17 105	0.21 136	0.17 78	0.27 151	0.32 130	0.27 176	0.30 103	0.31 154	0.32 105	0.17 84	0.53 222	1.12 27	0.44 61	0.37 140	0.21 60	0.51 112	0.23 64	0.51 91	1.59 156	0.12 67	0.19 117	0.53 229	0.18 60	0.56 185	0.20 68

ACRE	0.38 75	0.20 80	0.20 118	0.17 105	0.21 136	0.17 78	0.27 151	0.32 130	0.25 158	0.30 103	0.42 185	0.32 105	0.17 84	0.52 217	1.08 22	0.44 61	0.37 140	0.21 60	0.52 117	0.23 64	0.52 94	1.57 153	0.12 67	0.19 117	0.52 227	0.19 65	0.57 192	0.20 68

LMCR-Stereo	0.38 75	0.23 133	0.20 118	0.19 127	0.20 127	0.23 127	0.14 81	0.30 107	0.20 124	0.29 95	0.24 112	0.34 119	0.29 161	0.60 246	1.59 86	0.46 73	0.39 150	0.28 121	0.55 134	0.38 131	0.55 104	1.08 102	0.15 107	0.22 152	0.26 108	0.26 111	0.33 78	0.32 133

trnet	0.39 82	0.23 133	0.21 135	0.17 105	0.21 136	0.15 64	0.13 69	0.35 158	0.20 124	0.35 148	0.24 112	0.39 143	0.32 176	0.15 55	1.59 86	0.76 149	0.41 157	0.30 134	0.44 90	0.53 192	0.98 167	0.99 87	0.13 80	0.18 95	0.26 108	0.28 116	0.38 111	0.33 139

dd	0.39 82	0.26 179	0.15 81	0.45 243	0.17 98	0.33 186	0.21 124	0.29 99	0.14 65	0.29 95	0.15 66	0.45 176	0.14 66	0.16 67	2.98 175	0.41 51	0.38 146	0.22 71	0.53 121	0.34 111	0.37 54	0.35 16	0.17 129	0.30 198	0.29 134	0.21 73	0.40 123	0.32 133

rafts_anoy	0.39 82	0.24 147	0.20 118	0.18 116	0.20 127	0.16 69	0.24 139	0.34 147	0.15 71	0.26 79	0.23 108	0.29 83	0.14 66	0.21 105	1.59 86	0.89 176	0.36 137	0.24 89	0.51 112	0.35 116	0.59 117	1.81 178	0.11 58	0.18 95	0.28 123	0.23 80	0.25 62	0.26 106

SGD-Stereo	0.40 85	0.13 34	0.10 34	0.09 35	0.10 38	0.12 40	0.09 49	0.14 39	0.12 48	0.14 39	0.08 20	0.28 78	0.15 72	0.10 27	5.40 247	0.61 116	0.30 100	0.18 44	0.37 70	0.33 108	0.48 81	0.47 28	0.10 43	0.12 47	0.15 38	0.16 43	0.24 57	0.19 64

CAS	0.40 85	0.20 80	0.14 75	0.15 86	0.16 88	0.13 44	0.43 192	0.23 69	0.23 147	0.37 170	0.28 140	0.29 83	0.30 166	0.52 217	1.74 107	0.70 141	0.39 150	0.37 187	0.37 70	0.37 124	0.77 149	1.14 109	0.12 67	0.15 66	0.25 101	0.25 95	0.29 75	0.34 150

STTStereo	0.40 85	0.28 198	0.28 195	0.24 164	0.28 190	0.23 127	0.55 217	0.25 84	0.36 209	0.29 95	0.27 133	0.35 124	0.22 121	0.27 138	2.65 167	0.33 22	0.27 73	0.25 98	0.31 52	0.22 61	0.37 54	0.69 50	0.31 205	0.19 117	0.26 108	0.31 142	0.36 95	0.40 171

AF-Net	0.40 85	0.25 162	0.25 171	0.25 172	0.30 197	0.29 164	0.65 236	0.36 173	0.30 186	0.25 73	0.31 154	0.41 153	0.21 116	0.24 121	2.18 144	0.33 22	0.25 59	0.22 71	0.40 80	0.24 68	0.59 117	0.85 69	0.22 165	0.20 128	0.28 123	0.30 135	0.43 143	0.33 139

Nwc_Net	0.40 85	0.25 162	0.25 171	0.25 172	0.30 197	0.29 164	0.65 236	0.36 173	0.30 186	0.25 73	0.31 154	0.41 153	0.21 116	0.24 121	2.18 144	0.33 22	0.25 59	0.22 71	0.40 80	0.24 68	0.59 117	0.85 69	0.22 165	0.20 128	0.28 123	0.30 135	0.43 143	0.33 139

MSCF	0.41 90	0.09 13	0.09 20	0.08 27	0.06 11	0.29 164	0.05 13	0.07 8	0.09 29	0.10 29	0.05 10	0.13 18	0.09 32	0.08 18	2.66 168	2.10 280	0.14 12	0.12 14	0.15 15	0.49 185	0.21 22	2.43 234	0.11 58	0.81 290	0.11 19	0.35 158	0.14 18	0.07 10

coex_refinement	0.41 90	0.25 162	0.19 114	0.19 127	0.21 136	0.20 104	0.19 115	0.28 92	0.26 168	0.27 83	0.27 133	0.29 83	0.15 72	0.25 127	3.50 190	0.47 80	0.29 85	0.21 60	0.62 154	0.20 40	0.61 124	0.59 41	0.15 107	0.19 117	0.27 115	0.27 114	0.43 143	0.33 139

S2M2_L	0.41 90	0.22 112	0.25 171	0.17 105	0.16 88	0.19 93	0.16 98	0.28 92	0.21 132	0.39 183	0.11 42	0.34 119	0.26 142	0.21 105	1.20 43	0.72 144	0.44 176	0.43 212	0.32 57	0.37 124	1.32 208	1.47 145	0.17 129	0.17 90	0.22 87	0.31 142	0.59 200	0.29 117
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 90	0.17 50	0.16 88	0.15 86	0.15 71	0.14 55	0.11 57	0.29 99	0.22 139	0.28 89	0.29 145	0.26 70	0.18 91	0.17 74	3.57 194	0.54 101	0.29 85	0.24 89	0.41 83	0.21 50	0.47 79	1.45 143	0.10 43	0.14 57	0.24 93	0.36 163	0.22 54	0.28 115

raftrobust	0.41 90	0.21 95	0.22 149	0.18 116	0.20 127	0.14 55	0.17 103	0.35 158	0.15 71	0.34 140	0.21 98	0.35 124	0.14 66	0.38 188	1.56 81	0.94 184	0.30 100	0.21 60	0.78 179	0.24 68	0.65 130	1.82 179	0.20 154	0.18 95	0.28 123	0.24 89	0.28 72	0.24 91

RALAANet	0.41 90	0.23 133	0.20 118	0.17 105	0.19 115	0.18 86	0.24 139	0.28 92	0.16 81	0.24 67	0.21 98	0.32 105	0.18 91	0.30 154	1.47 77	0.42 52	0.30 100	0.25 98	0.60 148	0.34 111	0.81 153	2.50 239	0.12 67	0.20 128	0.25 101	0.24 89	0.41 126	0.23 86

SM2	0.42 96	0.15 40	0.09 20	0.11 46	0.11 45	0.08 10	0.06 24	0.13 34	0.13 57	0.15 40	0.12 48	0.17 38	0.16 75	0.53 222	2.43 158	1.20 216	0.14 12	0.21 60	0.53 121	0.82 243	0.43 69	1.62 161	0.98 286	0.09 27	0.18 61	0.17 53	0.19 41	0.25 97

GASTEREO	0.42 96	0.10 17	0.09 20	0.08 27	0.06 11	0.29 164	0.05 13	0.07 8	0.08 25	0.10 29	0.05 10	0.13 18	0.08 27	0.08 18	2.66 168	2.13 282	0.14 12	0.18 44	0.15 15	0.46 177	0.19 15	2.46 238	0.34 215	0.79 286	0.11 19	0.28 116	0.15 22	0.07 10

LG-G_1	0.42 96	0.15 40	0.11 42	0.12 56	0.15 71	0.24 137	0.08 38	0.13 34	0.10 35	0.11 32	0.18 79	0.18 40	0.12 54	0.15 55	1.92 120	1.30 225	0.22 39	0.20 53	0.34 60	0.24 68	0.44 71	3.95 305	0.06 17	0.11 38	0.15 38	0.12 26	0.18 34	0.15 43

LG-G	0.42 96	0.15 40	0.11 42	0.12 56	0.15 71	0.24 137	0.08 38	0.13 34	0.10 35	0.11 32	0.18 79	0.18 40	0.12 54	0.15 55	1.92 120	1.30 225	0.22 39	0.20 53	0.34 60	0.24 68	0.44 71	3.95 305	0.06 17	0.11 38	0.15 38	0.12 26	0.18 34	0.15 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 96	0.18 58	0.12 48	0.12 56	0.12 50	0.35 197	0.08 38	0.23 69	0.14 65	0.30 103	0.20 91	0.24 60	0.34 187	0.13 42	1.73 106	0.64 128	0.27 73	0.28 121	0.35 65	0.36 119	0.61 124	3.37 280	0.10 43	0.11 38	0.16 46	0.37 168	0.25 62	0.14 41

LL-Strereo2	0.42 96	0.18 58	0.14 75	0.12 56	0.12 50	0.10 17	0.22 127	0.29 99	0.17 97	0.30 103	0.14 64	0.25 64	0.11 42	0.34 178	1.80 110	1.07 202	0.24 48	0.17 37	0.42 87	0.20 40	0.81 153	3.01 269	0.12 67	0.14 57	0.24 93	0.19 65	0.25 62	0.17 57

raft_robust	0.42 96	0.23 133	0.16 88	0.20 137	0.17 98	0.16 69	0.14 81	0.42 207	0.18 109	0.41 192	0.15 66	0.38 139	0.24 134	0.27 138	1.56 81	1.16 213	0.32 110	0.33 153	0.92 200	0.37 124	0.75 146	1.25 121	0.11 58	0.25 175	0.31 147	0.34 154	0.37 107	0.29 117

sAnonymous2	0.42 96	0.22 112	0.17 98	0.16 95	0.17 98	0.22 118	0.17 103	0.38 185	0.26 168	0.28 89	0.26 124	0.33 113	0.32 176	0.16 67	1.63 95	0.61 116	0.40 154	0.36 182	0.81 183	0.39 142	1.05 173	1.36 132	0.15 107	0.22 152	0.30 138	0.35 158	0.33 78	0.35 154

CroCo_RVC	0.42 96	0.22 112	0.17 98	0.16 95	0.17 98	0.22 118	0.17 103	0.38 185	0.26 168	0.28 89	0.26 124	0.33 113	0.32 176	0.16 67	1.63 95	0.61 116	0.40 154	0.36 182	0.81 183	0.39 142	1.05 173	1.36 132	0.15 107	0.22 152	0.30 138	0.35 158	0.33 78	0.35 154

RALCasStereoNet	0.42 96	0.24 147	0.21 135	0.20 137	0.20 127	0.16 69	0.26 148	0.32 130	0.15 71	0.30 103	0.20 91	0.31 97	0.16 75	0.27 138	1.17 38	1.54 245	0.33 118	0.23 82	0.38 74	0.43 154	0.62 126	2.34 227	0.12 67	0.18 95	0.26 108	0.25 95	0.25 62	0.27 109

APVNet	0.42 96	0.27 189	0.20 118	0.24 164	0.27 182	0.28 161	0.26 148	0.32 130	0.22 139	0.26 79	0.31 154	0.30 92	0.17 84	0.27 138	2.45 160	0.51 91	0.45 183	0.34 166	0.67 160	0.33 108	0.56 107	1.03 97	0.16 121	0.29 192	0.29 134	0.25 95	0.45 152	0.31 128

psm_up	0.42 96	0.26 179	0.28 195	0.28 191	0.27 182	0.27 154	0.41 188	0.36 173	0.32 196	0.29 95	0.24 112	0.41 153	0.26 142	0.50 215	1.90 118	0.36 32	0.35 131	0.31 145	0.70 169	0.37 124	0.52 94	0.75 57	0.16 121	0.29 192	0.33 161	0.37 168	0.40 123	0.33 139

CREStereo	0.42 96	0.23 133	0.21 135	0.18 116	0.17 98	0.15 64	0.11 57	0.36 173	0.24 152	0.36 163	0.28 140	0.40 147	0.40 215	0.17 74	1.46 74	0.96 187	0.47 193	0.26 106	0.44 90	0.52 188	1.14 187	1.16 112	0.13 80	0.19 117	0.26 108	0.28 116	0.37 107	0.32 133
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
iResNet_ROB	0.42 96	0.23 133	0.21 135	0.22 153	0.19 115	0.22 118	0.24 139	0.48 233	0.18 109	0.36 163	0.24 112	0.34 119	0.30 166	0.23 117	2.91 173	0.46 73	0.32 110	0.24 89	0.67 160	0.19 36	0.81 153	0.58 38	0.15 107	0.25 175	0.27 115	0.26 111	0.50 169	0.30 124

DN-CSS_ROB	0.42 96	0.22 112	0.25 171	0.23 157	0.26 174	0.17 78	0.23 134	0.42 207	0.20 124	0.39 183	0.41 184	0.40 147	0.27 152	0.32 167	2.02 133	0.43 56	0.32 110	0.23 82	0.93 202	0.25 78	0.98 167	0.79 62	0.15 107	0.32 205	0.24 93	0.23 80	0.42 136	0.30 124

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 111	0.18 58	0.12 48	0.11 46	0.13 60	0.11 22	0.08 38	0.23 69	0.14 65	0.29 95	0.13 54	0.29 83	0.17 84	0.11 31	2.54 163	1.32 228	0.29 85	0.29 129	0.37 70	0.38 131	0.59 117	2.43 234	0.17 129	0.13 51	0.16 46	0.47 202	0.24 57	0.22 80

UDGNet	0.43 111	0.30 207	0.23 158	0.55 251	0.45 248	0.50 241	0.44 198	0.31 118	0.22 139	0.27 83	0.29 145	0.31 97	0.13 59	0.68 256	1.27 53	0.45 65	0.34 126	0.25 98	0.67 160	0.25 78	0.66 131	1.15 110	0.41 228	0.17 90	0.34 166	0.32 148	0.42 136	0.29 117

RAFT + AFF	0.43 111	0.12 28	0.10 34	0.13 66	0.07 19	0.11 22	0.30 158	0.17 46	0.11 40	0.19 53	0.10 32	0.28 78	0.09 32	0.12 39	7.26 286	0.34 27	0.22 39	0.12 14	0.34 60	0.11 8	0.41 65	0.26 7	0.07 20	0.11 38	0.16 46	0.13 33	0.14 18	0.09 25

CES	0.44 114	0.20 80	0.17 98	0.14 71	0.19 115	0.16 69	0.22 127	0.54 250	0.25 158	0.30 103	0.35 175	0.41 153	0.38 210	0.56 231	1.66 97	0.80 160	0.53 215	0.47 228	0.35 65	0.42 149	1.04 172	1.23 119	0.15 107	0.15 66	0.27 115	0.21 73	0.29 75	0.33 139

GLC_STEREO	0.44 114	0.23 133	0.25 171	0.20 137	0.21 136	0.19 93	0.19 115	0.38 185	0.16 81	0.34 140	0.25 119	0.31 97	0.17 84	0.16 67	3.59 197	0.53 96	0.41 157	0.27 111	0.46 101	0.38 131	0.90 161	0.78 61	0.13 80	0.18 95	0.25 101	0.19 65	0.49 164	0.25 97

GMOStereo	0.44 114	0.20 80	0.16 88	0.16 95	0.18 107	0.32 180	0.43 192	0.35 158	0.17 97	0.35 148	0.15 66	0.31 97	0.22 121	0.17 74	1.68 99	0.92 178	0.29 85	0.33 153	0.53 121	0.38 131	0.58 112	2.66 243	0.10 43	0.18 95	0.31 147	0.25 95	0.41 126	0.22 80

error version	0.44 114	0.20 80	0.16 88	0.16 95	0.18 107	0.32 180	0.43 192	0.35 158	0.17 97	0.35 148	0.15 66	0.31 97	0.22 121	0.17 74	1.68 99	0.92 178	0.29 85	0.33 153	0.53 121	0.38 131	0.58 112	2.66 243	0.10 43	0.18 95	0.31 147	0.25 95	0.41 126	0.22 80

test-v	0.44 114	0.20 80	0.16 88	0.16 95	0.18 107	0.32 180	0.43 192	0.35 158	0.17 97	0.35 148	0.15 66	0.31 97	0.22 121	0.17 74	1.68 99	0.92 178	0.29 85	0.33 153	0.53 121	0.38 131	0.58 112	2.66 243	0.10 43	0.18 95	0.31 147	0.25 95	0.41 126	0.22 80

test-2	0.44 114	0.20 80	0.16 88	0.16 95	0.18 107	0.32 180	0.43 192	0.35 158	0.17 97	0.35 148	0.15 66	0.31 97	0.22 121	0.17 74	1.68 99	0.92 178	0.29 85	0.33 153	0.53 121	0.38 131	0.58 112	2.66 243	0.10 43	0.18 95	0.31 147	0.25 95	0.41 126	0.22 80

4D-IteraStereo	0.45 120	0.19 70	0.24 161	0.17 105	0.18 107	0.14 55	0.14 81	0.33 142	0.17 97	0.33 137	0.18 79	0.39 143	0.13 59	0.33 171	1.77 108	1.69 257	0.27 73	0.30 134	0.51 112	0.37 124	0.91 163	2.13 207	0.13 80	0.20 128	0.21 77	0.22 76	0.41 126	0.19 64

AACVNet	0.45 120	0.26 179	0.21 135	0.27 184	0.29 196	0.26 148	0.32 163	0.30 107	0.21 132	0.31 116	0.30 150	0.33 113	0.19 102	0.36 183	3.76 203	0.44 61	0.33 118	0.26 106	0.41 83	0.27 87	0.46 76	0.71 53	0.20 154	0.22 152	0.30 138	0.31 142	0.42 136	0.37 162

TANstereo	0.45 120	0.22 112	0.20 118	0.21 144	0.22 148	0.22 118	0.12 63	0.27 86	0.22 139	0.32 130	0.26 124	0.27 74	0.26 142	0.24 121	1.59 86	0.80 160	0.44 176	0.41 209	0.67 160	0.40 145	1.07 180	1.35 129	0.48 244	0.18 95	0.18 61	0.25 95	1.00 255	0.25 97

XX-TBD	0.45 120	0.22 112	0.20 118	0.21 144	0.22 148	0.22 118	0.12 63	0.27 86	0.22 139	0.32 130	0.26 124	0.27 74	0.26 142	0.24 121	1.59 86	0.80 160	0.44 176	0.41 209	0.67 160	0.40 145	1.07 180	1.35 129	0.48 244	0.18 95	0.18 61	0.25 95	1.00 255	0.25 97

PMTNet	0.45 120	0.24 147	0.22 149	0.18 116	0.18 107	0.15 64	0.33 165	0.31 118	0.24 152	0.37 170	0.25 119	0.39 143	0.38 210	0.18 89	1.77 108	1.07 202	0.46 186	0.27 111	0.57 136	0.44 165	1.15 189	1.31 126	0.14 98	0.16 73	0.40 196	0.30 135	0.33 78	0.37 162

BEATNet_4x	0.45 120	0.24 147	0.19 114	0.20 137	0.21 136	0.20 104	0.31 160	0.31 118	0.27 176	0.35 148	0.22 103	0.37 135	0.24 134	0.33 171	2.17 143	0.58 108	0.55 223	0.50 240	0.49 103	0.23 64	0.96 165	1.57 153	0.14 98	0.26 181	0.24 93	0.25 95	0.42 136	0.33 139

stereogan	0.45 120	0.34 219	0.32 214	0.33 210	0.38 231	0.36 201	0.35 169	0.36 173	0.33 201	0.30 103	0.31 154	0.47 187	0.31 171	0.27 138	1.84 116	0.43 56	0.32 110	0.25 98	0.45 99	0.31 99	0.45 74	1.68 166	0.24 174	0.26 181	0.30 138	0.33 151	0.58 195	0.39 170

YMNet	0.46 127	0.20 80	0.13 55	0.16 95	0.15 71	0.32 180	0.85 254	0.19 53	0.16 81	0.27 83	0.11 42	0.24 60	0.36 197	0.15 55	4.99 233	0.64 128	0.25 59	0.23 82	0.26 37	0.21 50	0.20 18	0.31 12	0.09 32	0.13 51	0.73 256	0.16 43	0.66 210	0.19 64

DMCA-RVC	0.46 127	0.21 95	0.23 158	0.31 204	0.28 190	0.19 93	0.75 246	0.34 147	0.31 191	0.32 130	1.07 256	0.31 97	0.16 75	0.29 147	3.57 194	0.36 32	0.29 85	0.25 98	0.27 41	0.30 95	0.40 62	0.46 27	0.19 146	0.29 192	0.35 168	0.22 76	0.36 95	0.27 109

PS-NSSS	0.46 127	0.38 237	0.26 184	0.42 234	0.31 203	0.38 209	0.47 202	0.34 147	0.20 124	0.36 163	0.24 112	0.84 246	0.26 142	0.41 194	2.16 141	0.37 35	0.35 131	0.23 82	0.57 136	0.21 50	0.43 69	0.59 41	0.52 248	0.21 138	0.33 161	0.31 142	0.87 241	0.36 159

IGEV-Stereo++	0.47 130	0.10 17	0.07 13	0.07 20	0.07 19	0.09 15	0.05 13	0.07 8	0.07 16	0.06 8	0.10 32	0.15 29	0.07 23	0.14 50	2.21 147	1.32 228	0.11 1	0.66 273	0.57 136	1.24 293	0.57 110	3.18 273	1.20 291	0.06 8	0.09 6	0.09 12	0.19 41	0.08 19

RP	0.47 130	0.29 203	0.34 217	0.31 204	0.31 203	0.29 164	0.52 209	0.34 147	0.33 201	0.23 61	0.35 175	0.38 139	0.26 142	0.25 127	3.84 205	0.33 22	0.30 100	0.22 71	0.34 60	0.24 68	0.30 38	1.02 89	0.19 146	0.25 175	0.30 138	0.32 148	0.53 178	0.37 162

LoS_RVC	0.48 132	0.25 162	0.21 135	0.11 46	0.19 115	0.13 44	0.13 69	0.24 75	0.25 158	0.38 178	0.26 124	0.37 135	0.34 187	0.22 111	3.48 188	0.79 155	0.41 157	0.43 212	0.60 148	0.29 90	1.05 173	1.41 137	0.14 98	0.16 73	0.28 123	0.23 80	0.26 66	0.29 117

tt_ll	0.48 132	0.25 162	0.21 135	0.11 46	0.19 115	0.13 44	0.13 69	0.24 75	0.25 158	0.38 178	0.26 124	0.37 135	0.34 187	0.22 111	3.48 188	0.79 155	0.41 157	0.43 212	0.60 148	0.29 90	1.05 173	1.41 137	0.14 98	0.16 73	0.28 123	0.23 80	0.26 66	0.29 117

CREStereo++_RVC	0.48 132	0.22 112	0.22 149	0.17 105	0.21 136	0.15 64	0.24 139	0.34 147	0.20 124	0.35 148	0.20 91	0.32 105	0.32 176	0.17 74	1.41 67	0.81 164	0.39 150	0.26 106	0.56 135	0.36 119	1.07 180	1.45 143	0.13 80	0.17 90	0.28 123	0.27 114	2.29 303	0.31 128
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
iResNetv2_ROB	0.48 132	0.24 147	0.18 108	0.27 184	0.21 136	0.24 137	0.20 118	0.49 237	0.19 116	0.36 163	0.29 145	0.43 166	0.27 152	0.26 132	3.54 192	0.43 56	0.33 118	0.22 71	0.85 190	0.27 87	1.29 205	0.62 44	0.17 129	0.31 202	0.28 123	0.25 95	0.57 192	0.27 109

HSM	0.48 132	0.24 147	0.24 161	0.26 182	0.26 174	0.21 108	0.24 139	0.41 199	0.20 124	0.31 116	0.30 150	0.41 153	0.25 137	0.22 111	4.49 224	0.40 47	0.35 131	0.23 82	0.52 117	0.32 105	0.77 149	0.65 48	0.15 107	0.23 161	0.31 147	0.32 148	0.44 148	0.34 150

test_4	0.49 137	0.17 50	0.17 98	0.14 71	0.15 71	0.12 40	0.40 183	0.24 75	0.15 71	0.31 116	0.29 145	0.28 78	0.13 59	0.35 180	2.02 133	1.85 266	0.25 59	0.29 129	0.39 78	0.31 99	0.54 102	1.54 152	0.10 43	0.16 73	0.29 134	0.88 250	0.91 245	0.85 229

SACVNet	0.49 137	0.30 207	0.27 191	0.28 191	0.30 197	0.27 154	0.36 172	0.37 183	0.29 181	0.35 148	0.28 140	0.35 124	0.26 142	0.38 188	2.96 174	0.45 65	0.39 150	0.29 129	0.58 143	0.30 95	0.75 146	1.37 134	0.20 154	0.27 187	0.37 179	0.35 158	0.46 153	0.37 162

CFNet_pseudo	0.49 137	0.24 147	0.24 161	0.27 184	0.25 169	0.23 127	0.17 103	0.31 118	0.19 116	0.37 170	0.30 150	0.43 166	0.28 156	0.23 117	4.31 218	0.45 65	0.32 110	0.24 89	1.02 207	0.20 40	0.52 94	0.70 51	0.40 224	0.21 138	0.28 123	0.29 127	0.36 95	0.35 154

sCroCo_RVC	0.49 137	0.21 95	0.17 98	0.15 86	0.16 88	0.21 108	0.15 93	0.32 130	0.32 196	0.36 163	0.24 112	0.44 170	0.46 228	0.15 55	1.40 66	1.09 206	0.46 186	0.40 206	0.67 160	0.43 154	1.53 238	2.17 213	0.15 107	0.24 169	0.30 138	0.30 135	0.49 164	0.32 133

RYNet	0.49 137	0.11 23	0.10 34	0.08 27	0.09 34	0.10 17	0.07 27	0.13 34	0.18 109	0.10 29	0.10 32	0.14 25	0.08 27	0.08 18	9.32 308	0.37 35	0.14 12	0.22 71	0.17 19	0.10 6	0.20 18	0.13 2	0.16 121	0.10 32	0.14 29	0.45 193	0.24 57	0.13 36

MyStereo04	0.50 142	0.28 198	0.27 191	0.23 157	0.24 162	0.19 93	0.22 127	0.38 185	0.29 181	0.64 250	0.28 140	0.48 195	0.19 102	0.35 180	1.48 78	0.65 132	0.37 140	0.27 111	1.22 228	0.50 186	1.12 184	1.26 122	0.44 234	0.30 198	0.39 192	0.50 208	0.55 183	0.30 124

NCC-stereo	0.50 142	0.33 216	0.31 208	0.31 204	0.33 207	0.31 174	0.58 222	0.41 199	0.40 217	0.24 67	0.37 178	0.40 147	0.36 197	0.28 144	3.38 184	0.37 35	0.31 106	0.32 147	0.44 90	0.44 165	0.50 86	0.94 78	0.28 189	0.25 175	0.38 187	0.44 190	0.46 153	0.44 176

Abc-Net	0.50 142	0.33 216	0.31 208	0.31 204	0.33 207	0.31 174	0.58 222	0.41 199	0.40 217	0.24 67	0.37 178	0.40 147	0.36 197	0.28 144	3.38 184	0.37 35	0.31 106	0.32 147	0.44 90	0.44 165	0.50 86	0.94 78	0.28 189	0.25 175	0.38 187	0.44 190	0.46 153	0.44 176
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 145	0.23 133	0.17 98	0.19 127	0.20 127	0.19 93	0.14 81	0.77 272	0.27 176	0.50 213	0.45 188	0.54 207	0.47 230	0.23 117	2.11 140	0.86 174	0.57 225	0.42 211	0.62 154	0.41 147	1.28 202	1.52 148	0.16 121	0.18 95	0.36 174	0.29 127	0.33 78	0.35 154
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousdsp	0.52 146	0.12 28	0.12 48	0.12 56	0.10 38	0.13 44	0.07 27	0.16 43	0.09 29	0.15 40	2.52 304	0.16 31	0.09 32	0.10 27	1.84 116	1.32 228	0.23 44	0.15 26	0.41 83	1.16 288	0.31 42	3.07 272	1.01 288	0.10 32	0.14 29	0.09 12	0.24 57	0.10 28

GANetREF_RVC	0.52 146	0.40 244	0.39 236	0.38 225	0.36 225	0.36 201	0.34 167	0.51 243	0.43 224	0.48 210	0.27 133	0.75 237	0.44 225	0.29 147	1.30 57	0.46 73	1.06 267	0.34 166	0.63 156	0.39 142	0.90 161	0.80 63	0.31 205	0.41 224	0.45 210	0.40 177	0.65 209	0.52 193
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
castereo	0.53 148	0.20 80	0.20 118	0.16 95	0.16 88	0.27 154	0.14 81	0.29 99	0.21 132	0.33 137	0.22 103	0.41 153	0.37 205	0.21 105	2.44 159	1.14 209	0.45 183	0.34 166	0.58 143	0.44 165	1.51 231	2.24 218	0.13 80	0.18 95	0.30 138	0.58 226	0.52 176	0.31 128

AE-Stereo	0.53 148	0.23 133	0.26 184	0.24 164	0.24 162	0.19 93	0.20 118	0.30 107	0.21 132	0.34 140	0.16 77	0.45 176	0.28 156	0.22 111	1.34 62	1.14 209	0.42 166	0.35 181	0.60 148	0.76 234	1.06 179	2.89 258	0.16 121	0.27 187	0.35 168	0.86 248	0.46 153	0.28 115

GEStereo_RVC	0.53 148	0.27 189	0.34 217	0.27 184	0.27 182	0.31 174	0.53 211	0.41 199	0.25 158	0.35 148	0.28 140	0.41 153	0.25 137	0.30 154	1.92 120	0.74 148	0.50 205	0.37 187	0.92 200	0.38 131	0.93 164	2.15 208	0.21 160	0.37 216	0.32 156	0.31 142	0.51 172	0.48 189

ADLNet	0.53 148	0.26 179	0.18 108	0.21 144	0.21 136	0.24 137	0.20 118	0.30 107	0.17 97	0.23 61	0.23 108	0.63 222	0.19 102	0.48 208	6.74 273	0.39 45	0.29 85	0.21 60	0.26 37	0.21 50	0.37 54	0.93 77	0.19 146	0.15 66	0.25 101	0.28 116	0.34 88	0.24 91

GCAP-BAT	0.54 152	0.21 95	0.13 55	0.14 71	0.15 71	0.11 22	0.13 69	0.31 118	0.16 81	0.31 116	0.13 54	0.47 187	0.19 102	0.56 231	1.12 27	1.06 195	3.67 314	0.34 166	0.49 103	0.43 154	1.40 216	1.02 89	0.17 129	0.16 73	0.21 77	0.28 116	0.36 95	0.77 215

test_for_model	0.54 152	0.21 95	0.13 55	0.14 71	0.15 71	0.11 22	0.13 69	0.31 118	0.16 81	0.31 116	0.13 54	0.47 187	0.19 102	0.56 231	1.12 27	1.06 195	3.67 314	0.34 166	0.49 103	0.43 154	1.40 216	1.02 89	0.17 129	0.16 73	0.21 77	0.28 116	0.36 95	0.77 215

testlalala2	0.54 152	0.21 95	0.13 55	0.14 71	0.15 71	0.11 22	0.13 69	0.31 118	0.16 81	0.31 116	0.13 54	0.47 187	0.19 102	0.56 231	1.12 27	1.06 195	3.67 314	0.34 166	0.49 103	0.43 154	1.40 216	1.02 89	0.17 129	0.16 73	0.21 77	0.28 116	0.36 95	0.77 215

testlalala	0.54 152	0.21 95	0.13 55	0.14 71	0.15 71	0.11 22	0.13 69	0.31 118	0.16 81	0.31 116	0.13 54	0.47 187	0.19 102	0.56 231	1.12 27	1.06 195	3.67 314	0.34 166	0.49 103	0.43 154	1.40 216	1.02 89	0.17 129	0.16 73	0.21 77	0.28 116	0.36 95	0.77 215

testlalala_base	0.54 152	0.21 95	0.13 55	0.14 71	0.15 71	0.11 22	0.13 69	0.31 118	0.16 81	0.31 116	0.13 54	0.47 187	0.19 102	0.56 231	1.12 27	1.06 195	3.67 314	0.34 166	0.49 103	0.43 154	1.40 216	1.02 89	0.17 129	0.16 73	0.21 77	0.28 116	0.36 95	0.77 215

GCAP-Stereo	0.54 152	0.21 95	0.13 55	0.14 71	0.15 71	0.11 22	0.13 69	0.31 118	0.16 81	0.31 116	0.13 54	0.47 187	0.19 102	0.56 231	1.12 27	1.06 195	3.67 314	0.34 166	0.49 103	0.43 154	1.40 216	1.02 89	0.17 129	0.16 73	0.21 77	0.28 116	0.36 95	0.77 215

ICVP	0.54 152	0.25 162	0.31 208	0.25 172	0.25 169	0.26 148	0.37 176	0.31 118	0.25 158	0.37 170	0.31 154	0.41 153	0.30 166	0.25 127	2.81 172	0.62 123	0.50 205	0.77 287	0.59 145	0.45 176	0.98 167	1.93 185	0.33 214	0.26 181	0.31 147	0.36 163	0.39 117	0.34 150
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 152	0.21 95	0.20 118	0.16 95	0.21 136	0.26 148	0.56 219	0.29 99	0.16 81	0.33 137	0.15 66	0.45 176	0.22 121	0.18 89	5.69 256	0.38 40	0.26 69	0.15 26	0.53 121	0.31 99	0.73 144	1.77 176	0.11 58	0.19 117	0.26 108	0.21 73	0.47 159	0.20 68

AFF-stereo	0.54 152	0.20 80	0.16 88	0.14 71	0.16 88	0.23 127	0.53 211	0.24 75	0.14 65	0.29 95	0.13 54	0.42 162	0.11 42	0.15 55	5.96 261	0.42 52	0.26 69	0.20 53	0.50 111	0.25 78	0.83 156	1.97 190	0.09 32	0.16 73	0.21 77	0.20 70	0.43 143	0.16 50

RGC	0.54 152	0.37 230	0.47 249	0.35 216	0.38 231	0.41 222	0.36 172	0.37 183	0.39 213	0.32 130	0.46 190	0.42 162	0.42 220	0.35 180	3.29 183	0.38 40	0.36 137	0.28 121	0.49 103	0.35 116	0.72 142	1.21 117	0.25 176	0.30 198	0.39 192	0.46 198	0.53 178	0.53 196

CFNet_RVC	0.54 152	0.27 189	0.24 161	0.25 172	0.25 169	0.25 145	0.22 127	0.27 86	0.19 116	0.30 103	0.31 154	0.34 119	0.18 91	0.33 171	5.54 252	0.48 85	0.53 215	0.24 89	0.86 194	0.24 68	0.63 128	0.76 59	0.19 146	0.35 208	0.31 147	0.31 142	0.42 136	0.34 150

FADNet-RVC	0.55 163	0.25 162	0.26 184	0.27 184	0.27 182	0.23 127	0.59 227	0.33 142	0.24 152	0.34 140	0.26 124	0.43 166	0.29 161	0.30 154	5.05 236	0.44 61	0.41 157	0.27 111	0.74 175	0.43 154	0.69 138	0.94 78	0.21 160	0.28 191	0.35 168	0.33 151	0.34 88	0.42 175

castereo++	0.56 164	0.19 70	0.18 108	0.19 127	0.15 71	0.44 231	0.23 134	0.30 107	0.20 124	0.34 140	0.18 79	0.46 183	0.35 193	0.15 55	2.22 148	1.69 257	0.43 172	0.32 147	0.57 136	0.43 154	1.41 223	2.16 210	0.22 165	0.19 117	0.27 115	0.37 168	1.15 263	0.33 139

FADNet	0.56 164	0.27 189	0.24 161	0.29 196	0.26 174	0.27 154	0.47 202	0.36 173	0.24 152	0.35 148	0.34 169	0.38 139	0.28 156	0.28 144	5.03 234	0.43 56	0.33 118	0.34 166	0.70 169	0.44 165	0.66 131	0.98 86	0.19 146	0.23 161	0.40 196	0.41 180	0.37 107	0.44 176

DeepPruner_ROB	0.56 164	0.25 162	0.26 184	0.25 172	0.28 190	0.26 148	1.00 266	0.32 130	0.25 158	0.37 170	0.38 181	0.35 124	0.25 137	0.31 163	3.86 206	0.71 142	0.35 131	0.30 134	0.53 121	0.25 78	1.34 209	1.26 122	0.23 170	0.24 169	0.30 138	0.44 190	0.47 159	0.31 128

XPNet_ROB	0.56 164	0.41 246	0.30 203	0.27 184	0.33 207	0.33 186	0.38 177	0.28 92	0.32 196	0.32 130	0.42 185	1.18 259	0.25 137	0.32 167	3.03 177	0.53 96	0.66 244	0.30 134	0.43 88	0.34 111	0.75 146	1.60 158	0.26 179	0.27 187	0.32 156	0.35 158	0.76 232	0.48 189

CASS	0.57 168	0.27 189	0.28 195	0.33 210	0.28 190	0.30 169	0.88 257	0.40 194	0.30 186	0.47 206	0.51 200	0.48 195	0.37 205	0.17 74	1.95 125	0.67 135	0.77 255	0.46 224	0.80 182	0.29 90	1.68 253	1.65 163	0.18 139	0.23 161	0.46 217	0.34 154	0.53 178	0.46 185
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 168	0.28 198	0.28 195	0.30 199	0.24 162	0.18 86	0.14 81	0.36 173	0.25 158	0.38 178	0.24 112	0.40 147	0.39 213	0.17 74	1.26 52	1.10 207	0.48 197	0.27 111	0.72 173	0.37 124	1.49 229	1.74 171	0.13 80	0.20 128	0.44 207	0.47 202	2.18 299	0.86 230

UCFNet_RVC	0.57 168	0.37 230	0.27 191	0.30 199	0.32 205	0.28 161	0.32 163	0.30 107	0.23 147	0.35 148	0.27 133	0.52 205	0.26 142	0.34 178	5.19 239	0.46 73	0.32 110	0.25 98	1.03 208	0.26 83	0.73 144	0.84 68	0.45 236	0.23 161	0.37 179	0.33 151	0.36 95	0.45 180

PWCDC_ROB	0.57 168	0.19 70	0.20 118	0.17 105	0.27 182	0.22 118	0.25 147	0.22 65	0.54 249	0.16 47	0.43 187	0.32 105	1.19 265	0.47 207	5.41 248	0.50 90	0.34 126	0.28 121	0.38 74	0.27 87	0.68 135	1.28 124	0.25 176	0.31 202	0.19 67	0.29 127	0.26 66	0.36 159

test-3	0.58 172	0.22 112	0.22 149	0.18 116	0.22 148	0.21 108	0.20 118	0.40 194	0.17 97	0.35 148	0.18 79	0.44 170	0.20 114	0.19 95	2.28 150	1.72 261	0.33 118	0.30 134	1.28 237	0.44 165	1.16 191	2.16 210	0.11 58	0.21 138	0.45 210	0.23 80	0.56 185	1.19 254

test_1	0.58 172	0.22 112	0.22 149	0.18 116	0.22 148	0.21 108	0.20 118	0.40 194	0.17 97	0.34 140	0.18 79	0.44 170	0.20 114	0.19 95	2.28 150	1.73 263	0.33 118	0.30 134	1.27 235	0.44 165	1.16 191	2.16 210	0.11 58	0.21 138	0.45 210	0.23 80	0.56 185	1.19 254

test_3	0.58 172	0.22 112	0.22 149	0.18 116	0.22 148	0.21 108	0.20 118	0.41 199	0.18 109	0.36 163	0.19 87	0.45 176	0.22 121	0.19 95	2.28 150	1.72 261	0.33 118	0.31 145	1.27 235	0.44 165	1.15 189	2.15 208	0.11 58	0.22 152	0.47 218	0.28 116	0.59 200	1.20 256

MLCV	0.58 172	0.25 162	0.25 171	0.37 222	0.34 211	0.35 197	0.55 217	0.46 227	0.46 234	0.53 220	0.79 234	0.64 225	0.41 216	0.29 147	1.32 60	1.41 237	0.49 202	0.30 134	1.29 241	0.29 90	1.28 202	1.37 134	0.23 170	0.41 224	0.36 174	0.36 163	0.49 164	0.35 154

GES	0.59 176	0.24 147	0.20 118	0.21 144	0.23 155	0.27 154	0.51 208	0.34 147	0.31 191	0.35 148	0.29 145	0.32 105	0.23 129	0.22 111	3.28 182	0.59 111	0.38 146	0.28 121	1.15 221	0.33 108	1.12 184	1.17 113	0.18 139	0.26 181	0.28 123	0.24 89	0.58 195	2.30 280

PA-Net	0.59 176	0.36 225	0.38 234	0.25 172	0.38 231	0.26 148	0.46 201	0.33 142	0.36 209	0.30 103	0.36 177	0.30 92	0.32 176	0.49 213	3.68 199	0.51 91	0.26 69	0.29 129	0.34 60	0.31 99	0.40 62	0.95 81	0.59 251	0.27 187	0.33 161	0.77 240	0.35 92	2.26 279
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 178	0.29 203	0.21 135	0.64 267	0.32 205	0.42 225	0.96 265	0.58 255	0.19 116	0.44 199	0.19 87	0.50 199	0.43 223	0.18 89	3.95 210	0.53 96	0.42 166	0.27 111	0.77 177	0.32 105	0.56 107	0.56 34	0.19 146	0.35 208	0.57 236	0.24 89	1.25 267	0.83 225

FADNet-RVC-Resample	0.60 178	0.31 211	0.59 269	0.28 191	0.45 248	0.22 118	0.43 192	0.39 191	0.32 196	0.44 199	0.30 150	0.46 183	0.46 228	0.44 202	4.75 229	0.52 93	0.42 166	0.43 212	0.59 145	0.64 214	0.54 102	1.24 120	0.30 199	0.38 219	0.31 147	0.39 175	0.33 78	0.41 172

NCCL2	0.60 178	0.36 225	0.32 214	0.30 199	0.40 237	0.26 148	0.52 209	0.35 158	0.32 196	0.41 192	0.33 167	0.41 153	0.25 137	0.54 226	4.15 215	0.59 111	0.42 166	0.32 147	0.40 80	0.32 105	0.79 151	1.41 137	0.41 228	0.35 208	0.45 210	0.45 193	0.75 228	0.53 196

Any-RAFT	0.61 181	0.22 112	0.33 216	0.24 164	0.22 148	0.20 104	0.18 111	0.41 199	0.25 158	0.40 188	1.13 258	0.51 202	0.32 176	0.36 183	1.24 48	0.85 171	0.65 243	0.37 187	1.31 243	0.42 149	2.23 289	1.86 183	0.18 139	0.21 138	0.44 207	0.54 221	0.44 148	0.83 225

Anonymous3	0.61 181	0.30 207	0.24 161	0.21 144	0.27 182	0.28 161	0.22 127	0.50 240	0.35 205	0.37 170	0.27 133	0.76 238	0.54 234	0.52 217	2.02 133	1.89 268	0.52 210	0.46 224	0.96 204	0.58 199	1.27 200	1.94 187	0.20 154	0.23 161	0.37 179	0.41 180	0.54 182	0.37 162

IGEV-Stereo+	0.62 183	0.72 276	0.08 18	0.12 56	0.10 38	0.34 189	0.08 38	0.20 59	0.12 48	0.30 103	0.96 253	0.21 51	0.37 205	0.13 42	2.18 144	1.69 257	0.21 38	0.28 121	0.77 177	1.07 280	0.69 138	3.68 295	0.80 273	0.10 32	0.14 29	1.16 268	0.15 22	0.12 34

NVstereo2D	0.63 184	0.25 162	0.22 149	0.29 196	0.26 174	0.34 189	0.35 169	0.30 107	0.22 139	0.39 183	0.32 163	0.27 74	0.16 75	0.43 198	9.07 306	0.45 65	0.34 126	0.28 121	0.38 74	0.21 50	0.37 54	0.51 32	0.30 199	0.22 152	0.32 156	0.25 95	0.28 72	0.25 97

anonymousdsp2	0.65 185	0.21 95	0.17 98	0.14 71	0.13 60	0.16 69	0.12 63	0.28 92	0.13 57	0.25 73	2.91 307	0.24 60	0.13 59	0.29 147	2.31 154	1.62 253	0.28 80	0.33 153	0.48 102	1.22 290	0.45 74	3.20 274	0.94 282	0.55 254	0.21 77	0.17 53	0.44 148	0.18 61

iResNet	0.65 185	0.26 179	0.27 191	0.37 222	0.40 237	0.43 226	0.41 188	0.47 230	0.31 191	0.56 225	0.72 225	0.74 235	0.74 250	0.19 95	1.94 124	1.69 257	0.41 157	0.37 187	1.54 255	0.58 199	1.64 247	1.15 110	0.21 160	0.51 243	0.35 168	0.40 177	0.59 200	0.41 172

GREAT-IGEV	0.66 187	0.10 17	0.09 20	0.05 6	0.05 6	0.23 127	0.04 2	0.08 13	1.53 305	0.06 8	0.06 13	0.15 29	0.06 13	0.06 7	2.53 162	2.79 304	0.27 73	0.82 294	0.20 23	1.00 272	0.25 30	4.40 313	1.18 290	1.32 313	0.09 6	0.08 9	0.18 34	0.06 3

AMNet	0.66 187	0.59 271	0.56 264	0.59 259	0.59 264	0.66 263	0.58 222	0.45 223	0.53 247	0.52 216	0.68 221	0.76 238	0.41 216	0.90 268	1.37 64	0.85 171	0.71 248	0.66 273	0.63 156	0.62 207	0.79 151	0.66 49	0.39 222	0.60 263	0.57 236	0.68 234	0.70 218	0.77 215

ETE_ROB	0.66 187	0.48 256	0.31 208	0.36 218	0.38 231	0.40 216	0.49 204	0.33 142	0.49 242	0.40 188	0.60 206	1.36 266	0.29 161	0.41 194	3.00 176	0.53 96	1.01 264	0.34 166	0.71 172	0.42 149	1.03 171	1.59 156	0.28 189	0.32 205	0.40 196	0.45 193	0.75 228	0.56 199

LALA_ROB	0.66 187	0.52 261	0.34 217	0.33 210	0.36 225	0.41 222	0.44 198	0.35 158	0.40 217	0.46 204	0.60 206	1.31 263	0.29 161	0.40 193	3.95 210	0.47 80	0.53 215	0.38 199	0.60 148	0.41 147	0.89 160	1.73 170	0.25 176	0.33 207	0.38 187	0.43 188	0.81 236	0.57 201

GANet-ADL	0.67 191	0.27 189	0.28 195	0.29 196	0.30 197	0.34 189	0.61 229	0.35 158	0.27 176	0.62 243	1.02 255	0.43 166	0.30 166	0.30 154	1.92 120	1.08 204	0.54 219	0.37 187	1.16 223	0.85 250	1.37 213	2.98 263	0.20 154	0.26 181	0.33 161	0.50 208	0.69 216	0.45 180

AIO_rvc	0.69 192	0.18 58	0.12 48	0.10 40	0.09 34	0.38 209	0.17 103	0.17 46	0.11 40	0.15 40	0.07 17	0.17 38	0.11 42	0.30 154	3.74 202	2.72 302	0.17 24	0.94 299	0.85 190	0.90 260	0.30 38	5.62 322	0.66 256	0.08 21	0.15 38	0.16 43	0.16 26	0.10 28

RTSC	0.69 192	0.26 179	0.30 203	0.24 164	0.27 182	0.30 169	0.50 205	0.35 158	0.34 204	0.44 199	0.46 190	0.35 124	0.28 156	0.31 163	7.03 279	0.69 137	0.52 210	0.47 228	0.76 176	0.38 131	0.84 157	1.10 104	0.18 139	0.37 216	0.33 161	0.34 154	0.50 169	0.63 209

cross-raft	0.70 194	0.26 179	0.24 161	0.22 153	0.23 155	0.40 216	0.21 124	0.43 215	0.26 168	0.48 210	0.45 188	0.44 170	0.31 171	0.44 202	1.82 114	1.88 267	0.42 166	0.34 166	1.30 242	0.78 238	1.97 274	3.53 289	0.18 139	0.21 138	0.47 218	0.45 193	0.42 136	0.67 212

pcwnet_v2	0.70 194	0.27 189	0.31 208	0.31 204	0.34 211	0.30 169	0.26 148	0.34 147	0.25 158	0.50 213	0.40 183	1.84 284	0.41 216	0.32 167	5.63 255	0.61 116	0.38 146	0.30 134	1.11 217	0.26 83	0.88 159	1.09 103	0.57 250	0.25 175	0.36 174	0.36 163	0.51 172	0.87 231

AEACV	0.71 196	0.17 50	0.11 42	0.09 35	0.08 28	0.15 64	0.08 38	0.08 13	0.06 6	0.07 14	0.07 17	0.13 18	0.08 27	0.21 105	4.08 213	3.29 312	0.16 22	0.82 294	0.73 174	1.51 301	0.70 141	4.15 308	0.95 283	0.08 21	0.11 19	0.92 252	0.15 22	0.08 19

R-Stereo Train	0.71 196	0.25 162	0.26 184	0.24 164	0.19 115	0.25 145	0.14 81	0.34 147	0.30 186	0.52 216	0.65 213	0.45 176	0.32 176	0.53 222	4.42 220	1.58 248	0.58 226	0.51 243	1.26 232	0.64 214	1.51 231	2.41 230	0.14 98	0.21 138	0.37 179	0.42 183	0.36 95	0.46 185

RAFT-Stereo	0.71 196	0.25 162	0.26 184	0.24 164	0.19 115	0.25 145	0.14 81	0.34 147	0.30 186	0.52 216	0.65 213	0.45 176	0.32 176	0.53 222	4.42 220	1.58 248	0.58 226	0.51 243	1.26 232	0.64 214	1.51 231	2.41 230	0.14 98	0.21 138	0.37 179	0.42 183	0.36 95	0.46 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 196	0.61 273	0.40 237	0.82 274	0.61 267	0.84 272	0.72 244	0.43 215	0.31 191	0.47 206	0.33 167	1.47 271	0.76 252	0.64 253	2.54 163	0.42 52	0.45 183	0.33 153	2.71 270	0.31 99	0.53 98	0.64 45	0.96 285	0.29 192	0.42 201	0.37 168	0.39 117	0.53 196

AnonymousM	0.72 200	0.19 70	0.13 55	0.13 66	0.11 45	0.32 180	0.08 38	0.35 158	0.23 147	0.31 116	0.64 212	0.29 83	0.32 176	0.67 254	1.61 93	0.94 184	0.46 186	0.33 153	0.44 90	0.64 214	0.98 167	1.94 187	0.23 170	0.39 221	0.17 57	0.82 246	2.67 311	4.07 307

IPLG	0.73 201	0.21 95	0.19 114	0.16 95	0.19 115	0.16 69	0.17 103	0.35 158	0.22 139	0.35 148	1.15 259	0.32 105	0.24 134	0.60 246	8.93 304	0.54 101	0.37 140	0.29 129	0.57 136	0.37 124	0.63 128	1.44 142	0.12 67	0.58 260	0.35 168	0.39 175	0.67 211	0.21 77

GwcNet-ADL	0.74 202	0.35 222	0.37 231	0.42 234	0.37 228	0.34 189	0.54 213	0.40 194	0.27 176	0.61 239	1.49 276	0.67 228	0.42 220	0.33 171	3.62 198	1.33 231	0.52 210	0.56 256	0.91 199	0.87 253	1.20 197	1.83 181	0.24 174	0.29 192	0.38 187	0.49 206	0.48 162	0.65 211

MSMDNet	0.74 202	0.25 162	0.24 161	0.19 127	0.24 162	0.38 209	0.23 134	0.42 207	0.24 152	0.60 238	0.48 198	0.42 162	1.54 276	0.54 226	2.07 138	2.22 287	0.43 172	0.34 166	1.25 229	0.67 223	1.89 262	2.97 262	0.18 139	0.21 138	0.57 236	0.52 215	0.39 117	0.57 201

DAS	0.75 204	0.28 198	0.25 171	0.39 230	0.34 211	0.37 205	0.38 177	0.51 243	0.45 227	0.61 239	0.92 248	0.81 242	0.72 247	0.20 103	1.81 111	1.80 264	0.76 253	0.46 224	1.39 249	0.61 203	2.15 287	2.12 205	0.27 185	0.46 236	0.45 210	0.50 208	0.63 206	0.52 193

SepStereo	0.75 204	0.28 198	0.25 171	0.39 230	0.34 211	0.37 205	0.38 177	0.51 243	0.45 227	0.61 239	0.92 248	0.81 242	0.72 247	0.20 103	1.81 111	1.80 264	0.76 253	0.46 224	1.39 249	0.61 203	2.15 287	2.12 205	0.27 185	0.46 236	0.45 210	0.50 208	0.63 206	0.52 193

PWC_ROB	0.75 204	0.38 237	0.40 237	0.31 204	0.36 225	0.38 209	0.58 222	0.40 194	0.68 265	0.44 199	0.79 234	0.58 215	1.23 268	0.33 171	3.24 180	1.21 218	0.64 241	0.52 247	1.04 209	0.48 180	1.20 197	1.67 165	0.27 185	0.51 243	0.39 192	0.41 180	0.68 213	1.17 251

SHD	0.76 207	0.30 207	0.51 256	0.36 218	0.38 231	0.37 205	0.54 213	0.50 240	0.45 227	0.54 223	0.63 209	0.52 205	0.66 243	0.38 188	6.13 264	0.69 137	0.50 205	0.44 218	0.96 204	0.48 180	1.09 183	1.20 116	0.26 179	0.53 247	0.50 223	0.53 217	0.50 169	0.67 212

HH	0.77 208	0.18 58	0.36 228	0.23 157	0.23 155	0.30 169	0.24 139	0.41 199	0.26 168	0.73 276	0.77 231	0.50 199	0.36 197	0.48 208	1.99 129	2.39 293	0.41 157	0.37 187	1.21 226	0.97 267	2.12 282	2.61 241	0.28 189	0.73 280	0.60 244	0.50 208	0.83 237	0.62 206

HanStereo	0.77 208	0.18 58	0.36 228	0.23 157	0.23 155	0.30 169	0.24 139	0.41 199	0.26 168	0.73 276	0.77 231	0.50 199	0.36 197	0.48 208	1.99 129	2.39 293	0.41 157	0.37 187	1.21 226	0.97 267	2.12 282	2.61 241	0.28 189	0.73 280	0.60 244	0.50 208	0.83 237	0.62 206

DDUNet	0.78 210	0.93 280	0.47 249	1.24 284	1.04 288	1.20 284	1.21 271	0.35 158	0.36 209	0.37 170	0.46 190	0.68 232	0.33 186	1.75 290	3.05 178	0.45 65	0.74 251	0.51 243	0.90 196	0.61 203	0.59 117	1.03 97	0.87 279	0.31 202	0.36 174	0.36 163	0.61 204	0.38 167

MIPNet	0.79 211	0.23 133	0.20 118	0.24 164	0.24 162	0.17 78	0.18 111	0.34 147	0.69 266	0.39 183	2.18 299	0.35 124	0.30 166	0.62 250	5.55 253	1.14 209	0.47 193	0.33 153	0.82 185	0.56 196	0.68 135	1.70 167	0.13 80	0.92 295	0.90 271	0.49 206	1.11 261	0.29 117

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 212	1.11 286	0.18 108	0.89 277	0.50 254	0.73 268	0.28 155	0.38 185	0.48 238	0.91 295	0.90 245	1.07 256	0.44 225	0.32 167	2.28 150	1.23 219	0.47 193	0.32 147	0.82 185	0.77 236	1.51 231	3.73 298	0.20 154	0.18 95	0.32 156	0.29 127	0.52 176	0.83 225

Reg-Stereo(zero)	0.80 212	0.22 112	0.34 217	0.21 144	0.28 190	0.34 189	0.61 229	0.78 273	0.43 224	0.65 252	1.63 287	0.55 208	0.36 197	1.11 274	1.21 45	1.40 235	0.88 258	0.27 111	1.07 213	0.62 207	1.17 193	2.82 253	0.81 274	0.20 128	0.55 233	0.92 252	1.15 263	1.13 245

HI	0.80 212	0.22 112	0.34 217	0.21 144	0.28 190	0.34 189	0.61 229	0.78 273	0.43 224	0.65 252	1.63 287	0.55 208	0.36 197	1.11 274	1.21 45	1.40 235	0.88 258	0.27 111	1.07 213	0.62 207	1.17 193	2.82 253	0.81 274	0.20 128	0.55 233	0.92 252	1.15 263	1.13 245

IPLGR	0.80 212	0.26 179	0.22 149	0.23 157	0.25 169	0.18 86	0.17 103	0.33 142	0.20 124	0.41 192	1.55 282	0.35 124	0.31 171	0.57 240	8.76 300	0.61 116	0.43 172	0.38 199	0.67 160	0.48 180	0.87 158	2.30 224	0.13 80	0.29 192	0.38 187	0.47 202	0.63 206	0.29 117

DeepPrunerF	0.80 212	0.37 230	0.21 135	0.52 248	1.05 289	0.38 209	0.58 222	0.32 130	0.90 279	0.23 61	0.32 163	0.25 64	0.18 91	0.26 132	5.52 251	0.52 93	0.30 100	0.26 106	0.52 117	0.26 83	0.44 71	0.55 33	0.22 165	0.21 138	5.87 321	0.51 214	0.47 159	0.30 124

RAFT-Test	0.82 217	0.24 147	0.24 161	0.25 172	0.27 182	0.46 237	0.24 139	0.45 223	0.26 168	0.66 256	1.53 278	0.42 162	0.39 213	0.44 202	2.04 136	2.35 290	0.43 172	0.34 166	1.41 251	0.62 207	1.89 262	2.68 247	0.21 160	0.21 138	0.54 231	1.85 293	0.41 126	1.24 257

RTS	0.83 218	0.32 213	0.30 203	0.30 199	0.34 211	0.45 233	0.77 251	0.42 207	0.45 227	0.43 195	0.34 169	0.55 208	0.35 193	0.43 198	7.23 284	0.76 149	0.58 226	0.44 218	1.04 209	0.48 180	1.05 173	1.10 104	0.26 179	0.41 224	0.58 239	1.67 289	0.58 195	0.79 222

RTSA	0.83 218	0.32 213	0.30 203	0.30 199	0.34 211	0.45 233	0.77 251	0.42 207	0.45 227	0.43 195	0.34 169	0.55 208	0.35 193	0.43 198	7.23 284	0.76 149	0.58 226	0.44 218	1.04 209	0.48 180	1.05 173	1.10 104	0.26 179	0.41 224	0.58 239	1.67 289	0.58 195	0.79 222

MSKI-zero shot	0.84 220	0.22 112	0.23 158	0.20 137	0.20 127	0.43 226	0.22 127	0.42 207	0.29 181	0.43 195	1.26 265	0.49 198	0.37 205	0.18 89	2.67 170	2.10 280	0.50 205	0.57 260	1.35 246	1.15 287	1.79 255	3.60 293	0.22 165	0.22 152	0.53 229	1.17 270	0.72 220	1.15 250

XQC	0.85 221	0.47 255	0.43 245	0.50 247	0.48 252	0.51 243	0.64 234	0.57 254	0.49 242	0.59 232	0.63 209	0.62 221	0.90 256	0.48 208	6.85 275	0.79 155	0.48 197	0.48 232	0.86 194	0.47 178	0.96 165	1.19 115	0.34 215	0.46 236	0.62 247	0.78 241	0.69 216	0.58 203

NaN_ROB	0.86 222	0.41 246	0.41 241	0.36 218	0.49 253	0.43 226	0.90 260	0.46 227	1.31 295	0.40 188	0.65 213	0.96 253	0.32 176	0.48 208	5.44 249	0.59 111	0.37 140	0.53 250	0.51 112	0.63 211	0.66 131	1.13 108	0.28 189	0.50 241	0.79 264	1.54 285	0.98 250	1.69 272

AIO_test	0.88 223	0.20 80	0.14 75	0.14 71	0.10 38	0.38 209	0.30 158	0.19 53	0.13 57	0.17 48	0.10 32	0.19 45	0.10 39	0.16 67	4.79 230	4.38 322	0.46 186	0.80 290	0.90 196	0.66 221	0.33 48	6.49 326	0.69 264	0.08 21	0.17 57	1.37 277	0.21 49	0.10 28

FADNet_RVC	0.88 223	0.35 222	1.04 296	0.44 237	0.64 270	0.34 189	0.70 241	0.43 215	0.46 234	0.48 210	0.49 199	0.70 234	0.57 235	0.62 250	3.92 209	0.81 164	0.59 233	1.01 305	1.70 258	0.72 229	1.63 245	1.60 158	0.45 236	0.60 263	0.56 235	0.45 193	1.88 291	0.63 209

HUF	0.90 225	0.17 50	0.15 81	0.11 46	0.12 50	0.40 216	0.39 182	0.22 65	0.11 40	0.22 59	0.09 29	0.19 45	0.19 102	0.11 31	5.16 238	3.90 320	1.10 269	1.00 303	1.15 221	0.76 234	0.57 110	4.45 315	0.90 280	2.19 323	0.16 46	0.18 60	0.19 41	0.13 36

FCDSN-DC	0.91 226	0.37 230	0.66 275	0.41 233	0.42 242	0.50 241	0.94 262	0.39 191	0.31 191	0.46 204	0.34 169	0.67 228	0.31 171	0.56 231	8.70 299	0.85 171	0.50 205	0.48 232	0.79 181	0.38 131	1.31 207	2.78 251	0.30 199	0.60 263	0.39 192	0.43 188	0.42 136	0.38 167
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 227	0.96 282	0.50 255	1.23 283	1.17 292	1.15 283	1.45 284	0.38 185	0.36 209	0.43 195	0.53 202	0.67 228	0.35 193	1.60 289	5.73 257	0.79 155	0.86 257	0.47 228	0.98 206	0.67 223	1.18 195	1.31 126	0.66 256	0.36 212	0.37 179	0.40 177	0.53 178	0.38 167

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 228	0.54 266	0.35 226	0.63 264	0.50 254	0.62 256	1.25 273	0.66 263	0.60 258	0.57 227	0.46 190	0.92 251	1.28 271	1.16 280	4.96 231	0.61 116	0.53 215	0.33 153	1.25 229	0.44 165	2.01 278	1.75 173	0.47 241	0.41 224	0.76 258	0.81 244	0.76 232	1.47 266

ADCP+	0.98 229	0.33 216	0.34 217	0.25 172	0.34 211	0.36 201	0.54 213	0.32 130	0.65 262	0.59 232	0.47 195	0.76 238	0.18 91	0.30 154	8.84 303	0.49 86	0.29 85	0.27 111	0.82 185	0.79 241	0.56 107	0.89 73	0.19 146	0.20 128	0.68 253	1.95 296	1.43 276	3.74 303

NOSS_ROB	0.99 230	0.36 225	0.28 195	0.38 225	0.37 228	0.40 216	0.34 167	0.89 281	0.39 213	0.71 270	0.90 245	1.00 254	0.60 237	1.35 284	5.04 235	2.39 293	0.66 244	0.58 263	0.68 167	0.44 165	2.24 290	3.36 279	0.32 211	0.51 243	0.45 210	1.00 260	0.73 223	0.45 180

ITSA-stereo	1.00 231	0.36 225	0.35 226	0.55 251	0.43 243	0.33 186	0.94 262	0.52 247	0.48 238	0.71 270	1.44 275	0.69 233	0.63 241	0.37 186	3.55 193	1.64 255	0.61 238	0.55 254	1.10 215	0.86 251	1.37 213	2.00 193	0.52 248	0.53 247	0.51 225	1.03 262	3.14 315	1.77 274

test-1	1.01 232	0.18 58	0.25 171	0.19 127	0.20 127	0.57 253	0.57 221	0.44 220	0.29 181	0.72 273	5.27 315	0.56 212	0.41 216	0.57 240	4.45 223	1.93 270	0.46 186	0.49 234	1.14 220	0.95 265	1.89 262	3.39 281	0.15 107	0.24 169	0.40 196	0.46 198	0.61 204	0.62 206

IGEV_Zeroshot_test	1.02 233	0.25 162	0.53 260	0.67 268	0.26 174	0.78 270	0.87 255	0.48 233	0.47 237	0.66 256	1.53 278	0.67 228	0.42 220	0.36 183	1.61 93	3.56 315	0.42 166	0.36 182	1.13 219	1.47 300	1.56 241	3.88 303	0.32 211	0.23 161	0.84 268	0.82 246	2.28 302	1.07 242

ADCRef	1.02 233	0.34 219	0.38 234	0.23 157	0.35 222	0.34 189	0.42 190	0.36 173	0.85 274	0.39 183	0.31 154	0.40 147	0.26 142	0.31 163	9.43 309	0.63 125	0.34 126	0.32 147	0.84 188	0.57 197	0.53 98	0.99 87	0.47 241	0.36 212	0.99 273	1.08 265	0.98 250	5.01 313

HSM-Net_RVC	1.02 233	0.27 189	0.28 195	0.44 237	0.33 207	0.31 174	0.40 183	0.47 230	0.29 181	0.58 229	0.95 251	11.21 323	0.48 231	0.31 163	2.42 157	0.66 133	0.48 197	0.30 134	0.57 136	0.57 197	1.35 212	2.26 219	0.27 185	0.45 235	0.44 207	0.46 198	0.56 185	0.50 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 236	0.37 230	0.69 278	0.38 225	0.41 239	0.55 250	0.68 239	0.44 220	1.05 283	0.65 252	2.14 298	0.60 218	0.64 242	0.27 138	1.35 63	1.95 271	0.46 186	0.44 218	1.28 237	1.06 277	1.61 244	3.55 290	0.48 244	0.41 224	0.82 266	1.47 281	2.97 314	1.08 243

PSMNet-ADL	1.03 236	0.29 203	0.31 208	0.34 215	0.35 222	0.35 197	0.64 234	0.55 251	0.35 205	0.71 270	1.40 273	0.60 218	1.07 260	2.44 303	6.98 278	1.98 273	1.55 286	0.40 206	1.25 229	0.51 187	1.28 202	2.00 193	0.35 220	0.26 181	0.37 179	0.42 183	0.68 213	0.36 159

PVD	1.03 236	0.54 266	0.66 275	0.60 260	0.59 264	0.67 264	0.71 243	0.91 284	0.87 276	0.59 232	0.84 236	0.81 242	1.06 259	0.61 249	6.62 272	0.78 153	0.72 249	0.66 273	1.18 225	0.68 226	1.39 215	1.52 148	0.40 224	0.62 268	0.85 269	0.97 257	0.86 240	1.12 244

MFMNet_re	1.04 239	0.78 279	0.71 280	0.83 275	0.72 276	0.99 278	1.00 266	0.75 268	0.84 273	0.69 264	0.77 231	1.34 265	0.88 255	0.73 260	3.39 187	1.16 213	1.02 265	0.80 290	1.68 256	0.87 253	2.31 295	1.22 118	0.66 256	0.73 280	0.67 252	0.65 233	0.98 250	1.02 239

EGLCR-Stereo	1.05 240	0.22 112	0.25 171	0.15 86	0.19 115	0.23 127	0.16 98	0.32 130	0.39 213	0.32 130	0.65 213	0.39 143	0.27 152	0.14 50	2.06 137	2.01 276	0.41 157	0.37 187	0.78 179	1.73 305	1.19 196	5.99 324	0.95 283	3.44 326	0.26 108	1.49 283	3.66 319	0.33 139

FBW_ROB	1.09 241	0.65 275	0.58 266	0.89 277	0.89 285	0.75 269	1.26 274	0.46 227	0.35 205	0.53 220	0.76 230	1.15 258	1.35 273	1.88 293	6.04 263	0.46 73	0.64 241	0.33 153	2.64 268	0.54 193	1.66 248	1.39 136	1.22 293	0.57 257	0.47 218	0.54 221	0.56 185	0.87 231

ADCL	1.10 242	0.44 251	0.37 231	0.33 210	0.34 211	0.40 216	0.50 205	0.39 191	1.21 291	0.59 232	0.47 195	0.46 183	0.27 152	0.33 171	7.64 292	0.57 107	0.40 154	0.56 256	0.70 169	0.69 227	0.72 142	0.97 85	0.29 195	0.37 216	1.70 297	1.79 292	1.76 289	5.37 316

CSAN	1.10 242	0.52 261	0.48 253	0.48 246	0.52 256	0.47 239	1.16 269	0.50 240	2.45 315	0.68 262	1.96 294	1.51 272	0.72 247	0.63 252	4.44 222	0.58 108	0.54 219	0.49 234	0.85 190	2.17 317	1.29 205	2.22 216	0.32 211	0.54 250	1.68 296	1.05 263	0.73 223	0.81 224

SAMSARA	1.13 244	0.41 246	0.61 270	0.45 243	0.47 251	0.46 237	0.75 246	0.75 268	0.63 259	0.63 247	0.71 223	0.64 225	1.75 277	0.50 215	6.46 271	1.05 194	0.58 226	0.64 268	1.26 232	0.65 220	1.44 226	1.53 150	0.29 195	0.63 271	1.73 299	2.11 298	1.68 286	1.81 275

FC-DCNN	1.13 244	0.51 259	0.91 288	0.81 273	0.56 260	0.91 274	1.45 284	0.80 275	0.52 246	0.62 243	0.65 213	0.88 247	0.77 253	0.56 231	3.53 191	0.84 170	0.95 262	0.49 234	1.28 237	0.44 165	1.59 242	2.59 240	0.31 205	0.56 255	1.66 295	0.91 251	2.36 305	3.06 297

model_zeroshot	1.14 246	0.23 133	0.28 195	0.35 216	0.26 174	0.45 233	0.23 134	0.42 207	0.23 147	0.59 232	1.26 265	0.51 202	0.31 171	0.30 154	3.38 184	3.22 310	0.44 176	0.88 297	1.41 251	0.52 188	1.90 267	3.42 284	0.30 199	0.23 161	5.98 322	1.47 281	0.78 234	1.52 269

FAT-Stereo	1.15 247	0.38 237	0.58 266	0.57 254	0.65 272	0.52 246	0.61 229	0.75 268	0.45 227	0.78 283	2.74 305	1.46 269	1.93 282	0.49 213	3.14 179	2.47 297	0.59 233	0.60 264	2.42 265	1.16 288	2.14 285	2.40 229	0.73 267	0.58 260	0.43 202	0.55 223	0.74 227	1.26 258

DCVSM-stereo	1.16 248	0.31 211	0.36 228	0.44 237	0.34 211	0.53 248	0.38 177	0.68 264	0.39 213	0.66 256	1.38 272	1.59 276	0.84 254	0.44 202	1.43 70	1.01 190	0.49 202	0.37 187	12.42 318	0.92 262	1.53 238	1.57 153	0.41 228	0.50 241	0.43 202	0.60 229	0.72 220	0.60 205

FC-DCNN v2	1.18 249	0.53 265	1.00 290	0.86 276	0.57 261	0.93 275	1.41 282	0.85 278	0.64 260	0.63 247	0.65 213	0.88 247	0.96 257	0.55 229	3.58 196	0.82 166	0.96 263	0.47 228	1.33 244	0.42 149	1.59 242	2.76 249	0.31 205	0.56 255	1.75 300	1.30 276	2.65 310	2.85 294

ADCMid	1.19 250	0.50 258	0.55 263	0.39 230	0.60 266	0.57 253	0.88 257	0.60 257	0.75 269	0.47 206	0.69 222	0.74 235	1.17 264	0.42 196	8.06 296	1.08 204	0.54 219	0.45 222	1.76 260	0.58 199	1.14 187	1.63 162	0.59 251	0.44 232	0.59 242	1.44 279	1.26 269	4.11 308

gcap-zeroshot	1.23 251	0.23 133	0.34 217	0.63 264	0.23 155	0.43 226	0.50 205	0.45 223	0.24 152	0.74 279	1.51 277	0.65 227	0.34 187	0.75 261	2.08 139	2.88 307	3.84 320	0.34 166	8.89 307	0.89 257	1.52 237	2.27 222	1.37 296	0.22 152	0.59 242	0.42 183	0.41 126	0.41 172

EKT-Stereo	1.24 252	0.27 189	0.26 184	0.28 191	0.26 174	0.31 174	0.54 213	0.43 215	0.33 201	0.45 203	0.84 236	0.51 202	0.44 225	0.68 256	12.27 323	2.16 284	0.54 219	0.52 247	1.28 237	1.01 273	5.05 324	3.02 271	0.15 107	0.22 152	0.43 202	0.47 202	0.56 185	0.33 139

ccs_rob	1.24 252	0.36 225	0.34 217	0.44 237	0.30 197	0.45 233	0.40 183	0.59 256	0.35 205	1.95 315	5.83 316	5.52 316	0.61 239	0.55 229	4.50 225	1.27 221	0.52 210	0.39 204	1.72 259	0.86 251	1.74 254	2.26 219	0.26 179	0.44 232	0.35 168	0.37 168	0.51 172	0.56 199

CBMV	1.24 252	0.38 237	0.34 217	0.44 237	0.43 243	0.63 257	0.93 261	0.88 279	0.41 222	0.66 256	0.85 240	1.52 273	1.27 270	1.05 272	4.34 219	2.35 290	0.72 249	0.50 240	1.69 257	0.78 238	1.85 258	3.21 276	0.31 205	0.57 257	0.51 225	0.53 217	1.09 259	5.35 315
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 255	0.61 273	0.76 284	0.78 271	0.75 277	0.67 264	1.28 275	0.96 289	0.76 270	0.78 283	0.67 220	1.26 260	1.09 261	0.71 259	7.44 288	1.41 237	1.21 273	0.68 276	1.36 248	0.96 266	2.27 293	1.65 163	0.67 260	1.01 300	1.09 281	0.86 248	0.92 246	1.37 262

pmcnn	1.28 256	0.43 250	0.41 241	0.58 258	0.64 270	0.56 252	1.59 287	0.73 266	0.48 238	0.61 239	1.31 268	1.55 274	3.12 296	1.04 271	3.82 204	2.27 288	0.89 260	0.95 300	1.85 261	1.09 281	2.50 303	3.33 277	0.81 274	0.54 250	0.52 227	0.68 234	1.09 259	1.31 260

AnyNet_C32	1.29 257	0.41 246	0.37 231	0.37 222	0.41 239	0.49 240	0.72 244	0.48 233	1.21 291	0.56 225	0.87 243	0.58 215	0.37 205	0.42 196	9.98 317	1.25 220	0.58 226	0.54 252	0.90 196	0.63 211	1.41 223	2.06 200	0.34 215	0.54 250	1.08 280	2.33 301	1.33 271	4.59 310

HBP-ISP	1.35 258	0.39 243	0.51 256	0.53 249	0.44 245	0.51 243	0.38 177	0.55 251	0.40 217	0.76 281	1.27 267	0.56 212	0.53 233	1.94 294	9.60 315	3.60 317	0.62 240	0.65 269	0.85 190	0.94 263	2.13 284	3.87 301	0.30 199	0.53 247	0.54 231	0.52 215	0.97 249	2.49 285

G-Net	1.35 258	0.54 266	0.64 274	0.44 237	0.52 256	0.58 255	0.56 219	0.90 283	1.32 296	0.66 256	1.20 262	2.96 298	1.21 267	0.38 188	4.22 216	1.62 253	0.61 238	0.76 283	1.47 254	1.34 295	1.63 245	1.95 189	0.39 222	0.62 268	0.79 264	2.98 309	1.56 280	4.61 311

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 260	2.30 308	0.83 286	1.46 289	0.80 281	1.02 279	1.34 279	0.76 271	0.95 281	1.32 306	0.53 202	1.58 275	1.79 279	2.11 299	4.63 228	0.98 188	1.12 270	1.04 307	3.00 275	1.09 281	1.43 225	1.93 185	1.20 291	0.68 277	0.76 258	0.72 239	0.60 203	1.37 262

ADCS	1.43 261	0.51 259	0.48 253	0.46 245	0.57 261	0.54 249	0.75 246	0.70 265	1.04 282	0.57 227	0.71 223	0.90 249	2.71 287	0.58 244	9.65 316	2.08 278	0.85 256	0.61 266	1.33 244	0.66 221	1.99 276	2.10 204	0.43 232	0.60 263	0.76 258	2.08 297	1.59 282	3.43 299

iRaft-Stereo_20w	1.46 262	0.46 253	0.73 281	0.60 260	0.34 211	0.52 246	0.76 250	0.43 215	0.86 275	0.90 293	1.85 292	0.57 214	0.48 231	0.85 266	2.22 148	3.23 311	0.48 197	0.55 254	1.17 224	3.69 321	1.53 238	4.23 310	0.34 215	0.39 221	1.04 277	7.81 323	2.03 296	1.43 264

SQANet	1.49 263	1.36 289	0.58 266	3.10 305	1.06 290	1.94 293	1.64 288	0.49 237	0.40 217	0.51 215	0.46 190	1.28 262	0.60 237	1.59 288	5.32 245	0.62 123	1.54 285	0.38 199	7.12 297	0.64 214	1.87 260	1.85 182	2.50 304	0.40 223	0.48 221	0.62 231	0.68 213	1.26 258

EAI-Stereo	1.49 263	0.29 203	0.52 259	0.57 254	0.37 228	8.27 328	0.81 253	0.45 223	0.83 272	0.34 140	1.41 274	0.47 187	0.34 187	0.26 132	3.70 200	6.04 326	0.44 176	0.65 269	2.71 270	0.74 232	1.46 228	1.97 190	0.29 195	0.76 283	1.07 279	2.21 300	1.45 278	1.76 273

S-Stereo	1.49 263	0.40 244	0.47 249	0.62 263	0.61 267	0.65 259	1.16 269	0.61 258	0.57 255	0.69 264	4.22 313	1.62 278	0.66 243	0.46 206	5.38 246	2.80 305	0.56 224	0.65 269	4.93 289	4.83 324	1.34 209	2.95 261	0.99 287	0.63 271	0.43 202	0.53 217	0.67 211	0.96 235

CBMV_ROB	1.50 266	0.38 237	0.44 246	0.61 262	0.53 258	0.72 267	0.87 255	0.97 290	0.41 222	0.82 286	1.34 270	3.03 299	2.77 289	0.67 254	5.27 243	1.29 224	0.91 261	0.49 234	2.40 264	0.73 230	1.83 256	2.91 259	0.44 234	0.46 236	1.38 288	2.48 302	2.25 301	3.99 306

SANet	1.53 267	0.57 269	0.54 261	0.57 254	0.63 269	0.84 272	1.33 278	0.94 288	5.40 323	0.52 216	2.18 299	4.12 309	2.90 294	0.69 258	5.97 262	0.54 101	1.22 274	0.57 260	0.94 203	0.84 247	1.67 250	1.76 174	0.47 241	0.65 274	0.76 258	1.29 275	0.92 246	2.37 281

DPSNet	1.55 268	0.46 253	0.51 256	0.56 253	0.67 274	0.68 266	0.60 228	0.52 247	0.67 263	0.47 206	0.91 247	3.61 305	1.80 280	1.42 286	3.87 207	2.08 278	1.53 284	1.18 311	7.27 300	1.86 309	2.26 292	3.71 296	1.01 288	0.79 286	0.78 263	1.06 264	0.78 234	0.90 233

AnyNet_C01	1.58 269	0.60 272	0.54 261	0.63 264	0.57 261	0.55 250	1.30 277	0.91 284	1.28 294	0.68 262	0.87 243	1.32 264	1.38 274	0.60 246	10.94 320	2.59 301	1.36 276	1.01 305	1.45 253	0.78 238	1.92 271	2.80 252	0.60 253	0.65 274	1.35 287	1.00 260	1.63 284	3.28 298

ADCPNet	1.61 270	0.38 237	0.74 282	0.43 236	0.76 278	0.44 231	1.54 286	0.89 281	0.69 266	0.76 281	1.64 289	0.81 242	3.20 298	0.76 262	8.80 302	1.90 269	0.59 233	0.37 187	4.80 288	1.06 277	1.27 200	1.49 146	0.93 281	0.43 230	1.05 278	1.37 277	0.96 248	5.45 317

otaku	1.62 271	2.18 306	0.66 275	3.34 307	1.26 295	2.28 305	1.88 292	0.56 253	0.53 247	0.59 232	0.53 202	1.38 267	0.75 251	2.08 297	5.12 237	0.53 96	1.55 286	0.40 206	6.52 294	0.63 211	2.05 280	2.02 198	3.13 311	0.51 243	0.58 239	0.57 225	0.75 228	1.36 261

RainbowNet	1.64 272	1.52 293	0.91 288	2.42 302	1.44 300	2.01 295	2.33 297	0.65 262	0.56 250	0.74 279	0.47 195	1.68 280	1.11 262	2.89 307	5.46 250	1.27 221	1.49 282	0.53 250	3.78 284	1.77 306	1.89 262	2.02 198	3.05 309	0.64 273	0.71 254	0.69 236	0.90 244	1.43 264

anonymity	1.70 273	0.26 179	0.41 241	0.28 191	0.25 169	0.51 243	0.23 134	0.49 237	0.56 250	0.63 247	22.54 335	0.58 215	0.59 236	0.37 186	1.81 111	1.46 239	0.47 193	0.36 182	1.10 215	0.52 188	1.45 227	3.41 282	0.23 170	0.35 208	1.09 281	1.56 286	3.23 317	1.06 241

Ntro	1.75 274	3.82 319	0.74 282	2.63 303	1.32 297	2.29 307	2.93 307	0.61 258	0.56 250	0.62 243	0.51 200	1.41 268	0.70 246	2.04 296	5.26 241	0.55 104	1.64 290	0.43 212	7.27 300	0.67 223	2.31 295	2.26 219	3.03 308	0.57 257	0.61 246	0.70 237	0.75 228	1.17 251

SPS-STEREO	1.77 275	0.72 276	0.70 279	0.90 279	0.76 278	0.94 277	1.22 272	0.83 277	0.77 271	0.85 291	1.60 283	1.46 269	1.15 263	1.13 279	6.34 268	2.28 289	1.13 271	0.97 302	10.82 314	1.01 273	2.76 307	3.50 287	0.65 255	1.04 303	0.83 267	0.94 255	1.61 283	1.00 237
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 276	0.35 222	0.40 237	0.33 210	0.38 231	0.38 209	0.35 169	2.47 320	0.46 234	0.70 268	16.59 332	2.41 294	0.69 245	0.79 264	3.72 201	1.30 225	0.60 236	0.49 234	6.26 292	0.84 247	2.85 311	2.44 236	0.26 179	0.36 212	0.36 174	0.61 230	2.19 300	0.71 214

ACVNet_1	1.88 277	1.65 297	1.00 290	4.35 310	1.63 307	2.25 304	3.73 311	0.74 267	0.57 255	0.64 250	0.60 206	1.59 276	1.04 258	4.94 322	5.58 254	0.55 104	2.45 303	0.56 256	4.96 290	0.59 202	2.36 298	1.77 176	3.27 314	0.67 276	0.73 256	0.80 242	0.73 223	0.91 234

MFN_U_SF_RVC	1.88 277	2.37 311	1.83 319	2.12 300	1.74 309	1.92 291	2.41 301	1.55 309	1.47 302	3.65 322	3.67 311	1.26 260	1.29 272	1.80 292	5.26 241	2.13 282	1.02 265	0.92 298	3.41 282	1.01 273	1.83 256	1.70 167	0.76 271	2.29 324	0.76 258	0.80 242	0.71 219	0.97 236

TRStereo	1.98 279	0.34 219	0.47 249	0.25 172	0.19 115	0.65 259	0.29 157	0.44 220	0.56 250	0.70 268	0.63 209	0.80 241	0.29 161	0.24 121	3.25 181	4.38 322	0.37 140	0.36 182	1.05 212	0.87 253	1.34 209	2.98 263	0.60 253	0.20 128	0.66 251	30.16 335	0.88 242	0.48 189

Dean	1.99 280	1.78 298	1.04 296	5.97 321	1.91 316	2.28 305	2.73 305	1.08 295	1.13 286	0.99 299	0.85 240	1.93 286	2.20 283	2.22 300	6.37 269	1.06 195	2.29 301	0.71 280	2.89 274	0.99 270	2.27 293	2.01 196	2.90 306	0.95 298	1.45 290	1.16 268	1.40 275	1.17 251

WAO-6	2.00 281	1.30 288	0.90 287	2.06 298	1.36 299	1.76 290	2.23 294	1.05 294	1.25 293	0.90 293	0.86 242	1.93 286	2.98 295	2.31 302	9.04 305	1.13 208	3.03 309	0.71 280	3.26 279	0.87 253	2.31 295	2.29 223	1.30 295	0.89 293	1.64 294	2.20 299	1.75 288	2.69 287

FINET	2.02 282	0.57 269	0.61 270	0.36 218	0.41 239	0.65 259	0.75 246	0.51 243	1.37 299	0.40 188	1.53 278	0.60 218	1.81 281	1.11 274	5.80 259	2.01 276	0.74 251	0.39 204	1.12 218	1.26 294	1.24 199	3.49 286	0.36 221	1.29 312	5.70 320	8.60 324	3.56 318	8.18 322

IMH-64-1	2.03 283	1.51 291	1.09 300	2.00 295	1.58 303	2.11 297	2.42 302	1.03 291	1.16 287	0.58 229	0.74 226	1.98 288	2.84 290	2.80 305	9.51 312	1.48 241	1.46 279	0.68 276	3.40 280	0.83 244	1.67 250	2.17 213	3.24 312	0.77 284	1.58 292	1.25 273	2.08 297	2.79 292

IMH-64	2.03 283	1.51 291	1.09 300	2.00 295	1.58 303	2.11 297	2.42 302	1.03 291	1.16 287	0.58 229	0.74 226	1.98 288	2.84 290	2.80 305	9.51 312	1.48 241	1.46 279	0.68 276	3.40 280	0.83 244	1.67 250	2.17 213	3.24 312	0.77 284	1.58 292	1.25 273	2.08 297	2.79 292

WAO-7	2.06 285	1.09 285	1.31 309	5.01 313	1.02 287	1.12 282	1.77 291	1.17 297	1.46 301	2.60 320	2.11 297	2.14 292	3.29 301	1.20 282	6.91 277	1.03 193	1.88 293	0.71 280	7.92 302	0.89 257	1.85 258	2.00 193	0.40 224	1.06 304	1.00 274	1.64 288	1.11 261	1.83 276

MeshStereo	2.06 285	0.72 276	0.62 273	1.20 282	0.81 283	1.07 280	0.88 257	1.56 310	1.33 297	0.92 296	2.05 296	3.97 308	3.27 300	0.79 264	9.44 310	2.77 303	1.06 267	0.76 283	4.72 287	0.77 236	3.43 317	4.36 312	0.48 244	0.61 267	1.79 301	1.20 271	2.41 306	2.75 289
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
ACVNet_2	2.10 287	1.63 295	1.05 298	5.55 318	1.60 305	2.11 297	2.38 300	0.88 279	0.67 263	0.72 273	0.75 229	1.69 281	1.20 266	2.03 295	6.14 265	0.69 137	2.98 308	0.52 247	12.09 317	0.73 230	1.97 274	1.74 171	2.64 305	0.82 291	1.11 283	0.97 257	1.00 255	1.14 248

edge stereo	2.12 288	0.52 261	1.03 294	0.73 270	0.65 272	0.83 271	0.94 262	0.93 287	1.42 300	3.68 323	1.19 261	2.07 290	5.51 307	1.12 278	4.51 226	2.46 296	0.66 244	0.54 252	7.21 298	7.73 327	1.91 268	5.54 321	2.01 301	0.54 250	0.64 250	0.56 224	0.88 242	1.47 266

SGM-Forest	2.22 289	0.37 230	0.25 171	0.54 250	0.45 248	0.41 222	0.36 172	0.61 258	0.74 268	0.72 273	0.65 213	1.01 255	2.24 284	0.43 198	7.35 287	2.53 298	0.52 210	0.38 199	25.12 330	0.36 119	2.24 290	3.52 288	0.40 224	0.47 240	1.03 276	0.59 227	1.83 290	4.94 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 290	1.03 284	1.09 300	1.42 288	1.18 293	1.56 287	1.37 280	1.45 304	1.11 285	0.98 298	7.50 318	3.70 306	3.24 299	1.17 281	6.79 274	1.57 247	1.51 283	1.42 316	2.70 269	0.74 232	2.41 301	3.64 294	0.70 265	0.87 292	3.48 312	4.29 315	2.53 307	5.26 314
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 291	0.96 282	1.22 306	1.27 286	1.00 286	2.07 296	1.39 281	1.49 306	0.90 279	1.02 300	7.69 320	3.59 304	8.45 314	1.08 273	6.38 270	1.59 251	1.48 281	1.44 317	2.76 273	0.83 244	2.49 302	3.71 296	0.71 266	0.92 295	4.00 313	3.72 313	1.70 287	2.12 277
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 292	0.37 230	0.30 203	0.38 225	0.34 211	0.40 216	0.40 183	0.42 207	0.48 238	0.62 243	1.07 256	1.09 257	5.75 308	0.39 192	13.40 326	1.37 233	0.60 236	0.49 234	31.30 334	0.84 247	1.49 229	1.92 184	0.30 199	0.38 219	0.43 202	0.53 217	0.72 220	1.00 237

MDST_ROB	2.52 293	4.60 324	0.46 247	3.44 308	0.80 281	2.17 302	1.06 268	1.43 303	0.45 227	0.69 264	0.97 254	0.90 249	9.59 316	0.52 217	8.48 298	0.83 167	0.49 202	0.38 199	3.22 277	0.43 154	2.06 281	3.48 285	0.46 239	0.44 232	4.66 318	2.82 308	7.09 325	6.04 319

IMH	2.56 294	1.54 294	1.10 303	2.02 297	1.61 306	2.14 301	2.47 304	1.04 293	1.19 290	0.84 290	1.32 269	2.11 291	8.34 313	8.58 332	7.20 283	1.38 234	1.63 289	0.69 279	6.28 293	1.13 285	1.66 248	2.45 237	4.33 324	0.80 289	1.85 302	1.44 279	1.58 281	2.43 283

PWCK	2.66 295	1.64 296	1.02 292	1.99 294	1.31 296	2.12 300	2.24 295	1.38 302	1.49 304	1.40 309	1.75 291	5.02 312	2.57 286	1.11 274	5.82 260	0.92 178	1.88 293	0.77 287	22.26 327	1.36 296	2.55 305	1.82 179	1.41 297	1.00 299	1.70 297	1.73 291	1.43 276	2.15 278

JetBlue	2.79 296	1.91 302	1.57 315	2.35 301	1.87 313	2.74 310	2.98 308	1.48 305	1.47 302	0.82 286	0.84 236	4.15 311	1.76 278	2.10 298	9.12 307	2.54 299	1.83 292	1.32 314	2.23 263	1.23 292	3.58 319	4.43 314	1.88 300	1.10 307	2.74 310	4.93 316	2.54 308	9.94 325

LVE	2.80 297	2.00 304	1.06 299	11.92 327	1.89 314	3.94 316	11.90 330	0.92 286	0.89 278	1.05 302	0.95 251	1.73 282	2.85 292	2.48 304	4.97 232	1.02 192	1.98 296	0.83 296	8.57 305	0.89 257	2.03 279	2.22 216	3.09 310	1.01 300	1.45 290	1.12 266	1.25 267	1.57 270

SGM-ForestM	2.82 298	2.06 305	1.39 310	1.24 284	0.84 284	1.68 288	2.06 293	1.51 308	1.72 308	0.83 289	1.72 290	2.92 297	2.86 293	1.47 287	13.04 325	2.00 275	1.60 288	0.65 269	3.15 276	1.36 296	2.00 277	3.73 298	0.68 263	1.41 314	5.16 319	7.43 322	4.20 321	7.44 320

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 299	0.45 252	0.61 270	0.38 225	0.44 245	0.64 258	0.70 241	0.48 233	1.33 297	0.69 264	2.00 295	0.63 222	0.61 239	0.24 121	2.56 165	3.16 309	0.44 176	0.60 264	48.67 338	1.11 284	1.51 231	3.87 301	0.67 260	0.30 198	0.72 255	3.59 311	0.98 250	1.05 240

SGM_RVC	2.96 300	0.93 280	1.03 294	0.98 280	0.79 280	1.11 281	1.28 275	7.29 328	1.16 287	1.02 300	1.61 284	2.40 293	10.04 317	0.77 263	2.62 166	1.34 232	1.69 291	0.79 289	8.10 304	1.44 299	1.88 261	3.56 292	0.66 256	1.03 302	4.05 314	5.78 318	5.56 322	11.12 327
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 301	1.96 303	2.25 322	1.74 293	2.38 317	1.69 289	2.37 299	2.32 315	2.81 317	2.35 319	2.83 306	3.27 302	3.49 302	2.95 308	4.59 227	4.15 321	2.68 304	2.16 322	3.67 283	2.98 320	4.90 323	6.99 327	1.45 298	2.67 325	1.97 303	6.54 321	2.85 312	2.75 289

DGSMNet	3.07 302	1.84 300	1.18 305	1.34 287	0.55 259	1.94 293	0.63 233	2.86 321	1.57 306	3.95 324	15.19 329	1.85 285	3.15 297	4.98 323	7.18 282	2.82 306	3.15 310	1.89 319	4.63 286	2.18 318	4.69 322	3.75 300	1.61 299	2.10 320	0.87 270	3.36 310	1.05 258	2.58 286

UNDER WATER-64	3.21 303	2.63 314	1.65 318	4.96 312	2.97 320	3.54 313	4.45 314	2.43 319	1.65 307	1.37 307	1.35 271	5.10 313	4.97 306	3.52 312	7.47 289	1.98 273	3.95 321	1.13 309	4.05 285	1.98 313	3.01 313	3.41 282	4.98 327	1.42 315	1.98 304	3.96 314	2.32 304	4.39 309

WAO-8	3.35 304	2.60 312	1.45 311	5.81 319	1.76 311	2.58 308	3.35 309	1.29 299	1.93 311	5.80 327	8.48 324	3.23 300	7.05 311	4.33 315	7.65 293	2.21 285	2.00 297	0.76 283	9.76 311	1.55 302	1.91 268	2.41 230	2.43 302	1.09 305	2.27 306	1.91 294	1.91 292	2.85 294

Venus	3.35 304	2.60 312	1.45 311	5.81 319	1.76 311	2.58 308	3.35 309	1.29 299	1.93 311	5.80 327	8.48 324	3.23 300	7.05 311	4.33 315	7.65 293	2.21 285	2.00 297	0.76 283	9.76 311	1.55 302	1.91 268	2.41 230	2.43 302	1.09 305	2.27 306	1.91 294	1.91 292	2.85 294

SGM+DAISY	3.35 304	1.11 286	1.12 304	1.13 281	1.09 291	1.41 285	1.43 283	1.50 307	2.30 314	1.18 305	2.49 303	2.61 296	3.81 303	1.38 285	7.14 281	3.78 318	1.35 275	1.18 311	6.95 296	2.03 316	3.17 316	4.72 316	0.78 272	1.87 318	7.00 325	9.62 326	6.26 324	12.14 328

TorneroNet-64	3.48 307	2.22 307	2.33 323	6.99 323	1.75 310	3.12 311	4.23 313	1.93 312	3.68 320	0.82 286	3.07 308	4.13 310	12.86 323	3.79 313	7.09 280	1.59 251	3.32 312	0.80 290	8.09 303	1.97 312	2.83 310	2.91 259	3.35 315	0.92 295	2.63 309	2.71 307	1.23 266	3.63 302

DispFullNet	3.48 307	2.86 318	1.56 313	1.52 290	1.71 308	1.50 286	1.67 290	1.27 298	2.23 313	2.08 316	1.90 293	15.31 327	4.18 304	1.76 291	6.30 267	5.14 325	2.33 302	0.96 301	23.76 328	4.54 322	2.39 300	2.88 257	0.75 270	0.59 262	1.21 286	0.63 232	1.38 274	1.51 268

ACVNet-4b	3.64 309	6.86 326	0.79 285	12.11 328	1.35 298	4.38 319	9.73 327	0.61 258	0.59 257	0.66 256	3.81 312	5.41 315	14.98 325	2.27 301	6.26 266	0.56 106	2.90 307	0.50 240	11.57 316	0.90 260	2.37 299	2.99 267	2.90 306	0.62 268	0.62 247	0.59 227	0.73 223	1.14 248

PSMNet_ROB	3.65 310	1.89 301	1.02 292	1.73 292	1.22 294	2.20 303	2.32 296	0.81 276	0.87 276	8.35 332	19.23 334	13.09 325	2.39 285	7.48 331	4.12 214	0.90 177	1.45 278	1.36 315	9.04 308	0.98 269	2.14 285	1.49 146	8.68 332	0.79 286	1.14 284	1.51 284	1.33 271	1.13 245

notaker	3.82 311	2.85 317	1.60 317	5.07 314	6.65 329	4.01 317	4.08 312	1.35 301	3.29 319	1.17 304	3.27 309	7.19 318	11.25 319	5.52 327	10.91 319	1.19 215	3.40 313	1.00 303	10.57 313	2.74 319	3.02 314	2.76 249	3.68 318	1.17 309	1.01 275	1.23 272	1.48 279	1.67 271

STStereo	3.84 312	1.40 290	1.92 320	7.03 324	1.55 302	7.23 327	2.86 306	2.33 316	2.89 318	1.13 303	3.35 310	5.94 317	6.30 309	1.02 270	11.44 321	2.57 300	1.41 277	1.21 313	11.20 315	1.43 298	1.93 273	2.85 256	0.84 278	2.03 319	4.48 317	5.55 317	3.68 320	8.18 322

JetRed	3.89 313	2.69 316	2.99 324	2.09 299	2.47 318	3.46 312	4.71 316	2.36 317	1.86 309	1.89 314	1.24 264	3.40 303	1.50 275	3.36 310	9.54 314	3.47 314	4.17 323	3.86 325	2.43 266	1.85 308	5.57 325	5.36 320	3.66 317	1.68 317	4.31 316	10.87 330	5.62 323	8.71 324

MANE	4.00 314	1.80 299	2.02 321	1.54 291	1.45 301	1.92 291	2.33 297	2.03 313	2.79 316	0.95 297	2.26 301	3.71 307	4.42 305	1.34 283	11.76 322	3.86 319	2.04 300	6.06 328	3.24 278	1.67 304	2.53 304	4.35 311	0.73 267	2.18 322	7.35 326	10.20 328	9.04 326	14.41 329

UNDER WATER	4.18 315	2.68 315	1.59 316	4.92 311	5.21 323	3.56 314	7.19 324	2.38 318	1.87 310	1.64 313	1.20 262	5.13 314	20.86 328	5.22 324	5.27 243	2.38 292	4.12 322	1.12 308	8.60 306	1.99 315	4.00 321	3.20 274	5.02 328	2.11 321	2.01 305	3.64 312	1.96 294	3.95 304

LSM0	4.85 316	0.52 261	0.57 265	0.79 272	0.68 275	0.93 275	1.64 288	1.10 296	1.07 284	0.88 292	1.61 284	1.82 283	2.76 288	0.57 240	36.27 338	52.79 339	1.17 272	0.61 266	5.39 291	1.09 281	2.69 306	4.05 307	0.43 232	0.71 278	0.96 272	2.62 303	1.66 285	5.53 318

XX-Stereo	5.12 317	0.19 70	0.25 171	0.27 184	0.17 98	0.43 226	0.40 183	0.35 158	0.21 132	0.73 276	1.62 286	0.48 195	0.38 210	0.30 154	7.62 291	3.59 316	0.44 176	0.37 187	1.35 246	0.47 178	1.40 216	2.09 203	0.45 236	0.20 128	112.24 339	0.46 198	0.99 254	0.83 225

KSHMR	5.27 318	2.31 309	1.56 313	19.82 332	3.72 321	5.58 323	9.25 326	1.59 311	6.74 324	1.39 308	1.54 281	2.55 295	27.41 337	4.49 320	5.23 240	1.95 271	2.01 299	1.16 310	15.51 322	1.22 290	3.03 315	4.81 318	4.06 321	1.24 311	6.88 324	2.65 304	1.96 294	2.78 291

TorneroNet	5.57 319	2.31 309	1.28 307	17.72 331	6.26 328	5.20 322	6.38 321	2.10 314	4.58 322	1.58 311	6.93 317	12.01 324	25.68 334	4.11 314	7.72 295	1.52 244	3.26 311	0.81 293	14.83 320	1.87 310	2.97 312	2.83 255	3.45 316	0.91 294	6.76 323	2.68 305	1.31 270	3.44 300

ACV-stereo	5.76 320	10.97 329	0.40 237	0.69 269	0.35 222	6.27 324	4.69 315	4.53 324	0.50 244	0.65 252	0.84 236	1.67 279	8.94 315	4.46 318	8.78 301	3.43 313	0.70 247	0.57 260	82.32 339	1.14 286	3.72 320	6.25 325	0.42 231	0.43 230	0.40 196	0.94 255	0.83 237	0.59 204

zero-FE	6.24 321	0.32 213	0.18 108	27.10 336	1.90 315	37.06 340	12.43 331	0.36 173	0.64 260	2.15 318	1.15 259	26.07 334	6.61 310	0.86 267	8.36 297	3.00 308	2.69 305	2.11 321	2.56 267	1.91 311	14.30 332	13.66 329	0.73 267	0.24 169	0.30 138	0.97 257	0.41 126	0.33 139

ktn	6.75 322	5.13 325	14.43 333	5.28 315	4.73 322	9.87 329	6.61 323	7.39 329	12.71 333	2.14 317	2.31 302	26.89 335	22.25 329	4.47 319	10.48 318	1.49 243	4.37 324	1.82 318	15.76 323	4.55 323	2.80 309	2.30 224	3.97 319	1.19 310	2.37 308	1.57 287	2.89 313	2.47 284

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 323	4.44 323	1.28 307	2.72 304	2.67 319	5.12 321	7.72 325	5.86 325	8.09 326	1.63 312	10.53 327	75.81 340	10.21 318	4.39 317	5.74 258	1.46 239	7.09 328	8.20 329	6.83 295	1.82 307	3.57 318	3.00 268	1.27 294	1.13 308	4.24 315	5.98 320	20.77 334	3.98 305

LE_ROB	8.27 324	3.90 320	5.83 328	6.29 322	20.01 335	4.37 318	16.99 333	6.27 326	9.37 328	1.52 310	4.75 314	16.09 328	22.44 330	3.44 311	7.51 290	1.00 189	2.71 306	2.01 320	13.15 319	6.14 326	2.79 308	3.55 290	9.48 334	5.16 328	10.68 329	9.87 327	10.85 328	17.08 333

DGTPSM_ROB	9.70 325	3.99 321	10.89 329	3.15 306	5.68 324	3.68 315	5.70 319	3.68 322	9.10 327	3.26 321	7.88 321	9.73 321	14.04 324	4.74 321	15.68 327	11.36 329	5.40 325	11.36 331	7.25 299	10.26 329	6.46 329	15.15 330	4.53 325	9.09 330	10.18 327	27.78 333	11.12 329	30.76 336

DPSMNet_ROB	11.21 326	4.32 322	10.98 330	3.81 309	5.72 325	4.73 320	5.77 320	3.68 322	9.72 329	4.34 325	13.32 328	11.20 322	26.44 336	5.79 329	18.24 330	12.77 330	6.74 326	12.28 332	14.97 321	10.29 330	7.12 330	15.93 331	4.55 326	9.11 331	11.15 330	27.78 333	11.17 330	30.75 335

DLNR_Zeroshot_test	11.56 327	37.00 340	0.46 247	54.84 340	0.22 148	0.37 205	49.73 340	0.47 230	0.22 139	0.79 285	0.58 205	0.63 222	0.36 197	3.05 309	62.78 339	73.23 340	9.32 329	5.55 327	2.75 272	0.71 228	1.92 271	4.90 319	0.13 80	0.36 212	0.37 179	0.38 174	0.43 143	0.47 188

HanzoNet	11.76 328	14.15 331	16.54 335	13.84 330	9.27 331	15.98 333	21.04 335	11.44 334	12.53 332	6.20 329	7.51 319	20.70 331	27.83 338	29.09 338	12.87 324	9.53 328	15.26 334	2.84 323	25.21 331	12.71 333	5.74 326	4.74 317	9.10 333	1.66 316	2.75 311	2.69 306	2.55 309	3.62 301

BEATNet-Init1	12.35 329	15.22 332	5.32 326	20.87 333	10.13 332	20.29 334	13.89 332	8.81 332	6.91 325	4.38 326	9.79 326	14.10 326	19.20 326	5.76 328	21.46 331	9.40 327	7.04 327	4.94 326	32.32 336	14.93 334	9.82 331	9.29 328	5.60 329	5.30 329	12.73 331	8.77 325	21.38 335	15.70 332

LRCNet_RVC	13.01 330	18.58 335	5.37 327	23.16 334	20.12 336	22.89 335	18.83 334	10.15 333	4.22 321	21.39 337	16.92 333	22.03 332	12.77 322	27.61 337	9.50 311	1.55 246	14.16 333	9.39 330	27.19 332	10.19 328	6.02 327	2.70 248	25.48 336	13.25 334	1.43 289	0.70 237	3.22 316	2.37 281

DPSM_ROB	13.78 331	8.86 327	13.29 331	5.41 316	6.06 326	7.11 325	5.22 317	8.44 330	11.03 330	6.77 330	8.06 322	8.50 319	12.48 320	5.32 325	16.50 328	14.15 331	11.34 331	14.53 333	9.66 309	11.98 331	16.98 333	19.77 334	4.23 322	11.17 332	28.01 335	35.97 337	31.31 337	39.81 337

DPSM	13.78 331	8.86 327	13.29 331	5.41 316	6.06 326	7.11 325	5.22 317	8.44 330	11.03 330	6.77 330	8.06 322	8.50 319	12.48 320	5.32 325	16.50 328	14.15 331	11.34 331	14.53 333	9.66 309	11.98 331	16.98 333	19.77 334	4.23 322	11.17 332	28.01 335	35.97 337	31.31 337	39.81 337

PML	14.62 333	11.18 330	4.16 325	13.60 329	8.80 330	13.67 330	6.43 322	7.27 327	35.40 340	10.29 333	58.08 340	45.45 339	52.15 340	6.70 330	6.87 276	4.96 324	10.24 330	3.79 324	21.45 326	4.89 325	6.05 328	5.92 323	3.98 320	4.24 327	14.76 334	5.96 319	20.73 333	7.74 321

HaxPig	22.04 334	23.70 336	21.75 336	25.21 335	25.39 337	24.72 337	26.63 337	22.90 337	21.18 334	28.97 338	26.14 336	24.63 333	19.57 327	25.91 336	23.99 332	21.35 334	24.94 337	26.23 336	24.50 329	23.01 336	18.91 335	16.86 333	28.89 337	21.36 335	10.50 328	12.89 331	9.72 327	15.23 330

MEDIAN_ROB	25.67 335	28.72 337	26.17 337	29.76 337	29.32 338	28.92 338	30.23 338	26.96 339	24.57 337	34.05 339	29.96 337	29.36 337	23.45 331	29.57 339	26.51 334	23.43 335	29.83 338	29.43 339	29.59 333	27.23 339	23.78 336	20.07 336	31.85 338	24.07 339	14.01 333	13.68 332	13.10 332	15.52 331

AVERAGE_ROB	27.45 336	31.34 338	28.53 340	32.94 339	32.07 340	32.12 339	33.33 339	29.89 340	27.53 338	35.87 340	31.94 338	32.32 338	25.95 335	33.08 340	28.98 335	25.93 336	31.35 339	30.24 340	31.55 335	29.19 340	25.74 337	22.05 337	34.79 339	27.26 340	13.89 332	10.58 329	11.65 331	11.11 326

CasAABBNet	27.70 337	17.80 333	26.74 338	10.82 325	12.13 333	14.20 331	10.44 328	16.94 335	22.25 335	13.76 334	16.13 330	17.20 330	25.33 333	10.59 333	33.32 337	28.51 338	22.73 335	29.20 338	19.29 324	24.02 337	33.97 339	39.71 338	8.44 330	22.49 337	56.39 338	72.48 339	62.92 339	80.05 339

FlowAnything	27.74 338	17.80 333	26.76 339	10.86 326	12.21 334	14.22 332	10.47 329	17.05 336	22.28 336	13.80 335	16.32 331	17.16 329	25.17 332	10.73 334	33.17 336	28.39 337	22.75 336	29.17 337	19.30 325	24.10 338	34.01 340	39.98 339	8.47 331	22.56 338	56.37 337	72.78 340	62.98 340	80.19 340

STTRV1_RVC		0.48 256	0.41 241	0.57 254	0.44 245	0.65 259	0.69 240	0.53 249	0.56 250	0.53 220	0.74 226	0.95 252	1.23 268	0.93 269		1.20 216	1.96 295	0.51 243		1.98 313	1.89 262			0.71 278	1.17 285	1.15 267	1.35 273	2.70 288

DPSimNet_ROB		32.83 339	15.86 334	30.90 338	29.54 339	24.40 336	21.28 336	25.65 338	31.75 339	16.97 336	45.56 339	27.37 336	37.12 339	16.35 335	24.86 333	14.34 333		14.84 335	40.36 337	17.54 335	26.29 338	15.99 332	16.67 335	21.85 336		32.67 336	22.06 336	29.89 334

Low-res two-view benchmark