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

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	0.04 11	0.02 1	0.03 9

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	0.03 1	0.02 1	0.02 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
MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 14	0.03 12	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.02 5	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.05 36	0.04 24	0.02 3	0.05 33	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.04 23	0.04 23

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 24	0.03 23	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.03 2	0.06 28	0.02 1	0.04 10	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 21	0.03 1	0.04 23	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.06 24	0.04 8	0.06 28	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.05 23	0.03 12	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.03 37	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.03 37	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.03 9

GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.03 14	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 24	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.03 12	0.04 23

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.02 3	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 24	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test2	0.04 25	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.03 12	0.05 34	0.03 14	0.05 33	0.02 11	0.03 38	0.05 13	0.05 8	0.08 38	0.04 8	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.02 24	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 30	0.03 9

LG-G_1	0.06 39	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.05 56	0.06 81	0.03 38	0.06 39	0.06 58	0.08 53	0.03 14	0.10 68	0.04 54	0.06 96	0.06 31	0.06 24	0.10 54	0.06 32	0.08 48	0.05 39	0.10 56	0.04 25	0.05 99	0.04 42	0.06 31	0.06 34	0.08 58	0.07 49

LG-G	0.06 39	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.05 56	0.06 81	0.03 38	0.06 39	0.06 58	0.08 53	0.03 14	0.10 68	0.04 54	0.06 96	0.06 31	0.06 24	0.10 54	0.06 32	0.08 48	0.05 39	0.10 56	0.04 25	0.05 99	0.04 42	0.06 31	0.06 34	0.08 58	0.07 49

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.01 1	0.01 1	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.04 25	0.03 49	0.03 23	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 23

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.03 49	0.03 23	0.03 2	0.05 23	0.03 12	0.03 9

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.02 24	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

AEACV	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.07 35	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.03 9

MS	0.06 39	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.05 56	0.03 27	0.04 69	0.11 76	0.05 36	0.15 83	0.04 24	0.08 53	0.02 11	0.03 38	0.07 48	0.08 57	0.10 54	0.07 50	0.09 63	0.06 55	0.10 56	0.07 76	0.04 71	0.03 23	0.08 52	0.07 47	0.10 79	0.08 56

AdaDepth	0.04 25	0.04 35	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.06 31	0.06 24	0.06 24	0.05 21	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.04 23	0.03 9

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 24	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.02 1	0.04 23

LGtest1	0.06 39	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.04 37	0.04 40	0.03 38	0.08 58	0.08 100	0.07 50	0.04 24	0.06 44	0.03 37	0.05 79	0.07 48	0.07 42	0.12 74	0.07 50	0.10 75	0.07 72	0.12 77	0.06 59	0.04 71	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.08 58	0.06 46

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

AIO_rvc	0.06 39	0.06 76	0.03 26	0.05 55	0.04 37	0.04 40	0.03 38	0.08 58	0.06 58	0.10 65	0.04 24	0.08 53	0.02 11	0.03 38	0.06 31	0.07 42	0.08 38	0.06 32	0.07 35	0.05 39	0.12 77	0.05 41	0.02 24	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 33	0.05 36	0.04 24	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.03 38	0.05 13	0.06 24	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.07 31	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.02 24	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.04 23

RSM++	0.04 25	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.04 37	0.02 5	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.05 33	0.02 11	0.02 19	0.06 31	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.04 25	0.02 24	0.03 23	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

RSM	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

MIF-Stereo (partial)	0.06 39	0.05 52	0.06 105	0.05 55	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.08 58	0.07 81	0.07 50	0.04 24	0.05 33	0.06 103	0.04 63	0.08 78	0.08 57	0.11 65	0.08 58	0.08 48	0.05 39	0.09 48	0.05 41	0.02 24	0.06 89	0.10 79	0.08 54	0.07 52	0.08 56

UniTT-Stereo	0.07 60	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.03 24	0.05 64	0.03 38	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.07 48	0.12 190	0.07 127	0.08 78	0.07 42	0.11 65	0.08 58	0.08 48	0.07 72	0.09 48	0.08 94	0.08 167	0.04 42	0.09 62	0.16 195	0.06 44	0.09 64

anonymousdsp	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.04 40	0.04 69	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.03 38	0.06 31	0.07 42	0.08 38	0.06 32	0.08 48	0.05 39	0.09 48	0.05 41	0.03 49	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

RAFT_CTSACE	0.07 60	0.04 35	0.06 105	0.03 25	0.04 37	0.05 64	0.05 80	0.06 39	0.06 58	0.09 57	0.04 24	0.10 68	0.09 159	0.03 38	0.07 48	0.08 57	0.11 65	0.07 50	0.07 35	0.05 39	0.12 77	0.08 94	0.03 49	0.06 89	0.12 103	0.13 126	0.12 104	0.15 130

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 71	0.06 76	0.05 76	0.05 55	0.04 37	0.04 40	0.04 69	0.14 111	0.07 81	0.21 143	0.04 24	0.12 87	0.04 54	0.03 38	0.07 48	0.09 75	0.09 50	0.06 32	0.10 75	0.05 39	0.11 63	0.05 41	0.03 49	0.05 64	0.12 103	0.09 62	0.09 73	0.09 64

AFF-stereo	0.06 39	0.05 52	0.05 76	0.05 55	0.04 37	0.04 40	0.03 38	0.11 76	0.06 58	0.16 90	0.04 24	0.08 53	0.03 37	0.02 19	0.06 31	0.08 57	0.08 38	0.05 21	0.09 63	0.04 20	0.09 48	0.05 41	0.02 24	0.04 42	0.10 79	0.08 54	0.07 52	0.07 49

RYNet	0.06 39	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 40	0.03 38	0.04 24	0.11 172	0.05 34	0.04 24	0.04 22	0.03 37	0.03 38	0.07 48	0.06 24	0.07 31	0.08 58	0.07 35	0.05 39	0.05 18	0.04 25	0.11 211	0.04 42	0.06 31	0.13 126	0.06 44	0.05 31

LG-Stereo_L1	0.06 39	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.08 58	0.09 132	0.21 143	0.05 41	0.05 33	0.03 37	0.03 38	0.06 31	0.07 42	0.10 54	0.06 32	0.07 35	0.04 20	0.14 112	0.05 41	0.01 2	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

DFGA-Net	0.05 32	0.05 52	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.04 40	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 41	0.10 68	0.04 54	0.03 38	0.06 31	0.07 42	0.08 38	0.07 50	0.07 35	0.05 39	0.07 34	0.04 25	0.03 49	0.04 42	0.07 42	0.06 34	0.06 44	0.09 64

SGD-Stereo	0.06 39	0.04 35	0.03 26	0.05 55	0.04 37	0.06 81	0.03 38	0.04 24	0.06 58	0.08 53	0.05 41	0.05 33	0.03 37	0.03 38	0.07 48	0.08 57	0.14 92	0.06 32	0.09 63	0.05 39	0.12 77	0.05 41	0.03 49	0.04 42	0.08 52	0.08 54	0.12 104	0.09 64

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 60	0.05 52	0.03 26	0.03 25	0.05 56	0.05 64	0.03 38	0.12 82	0.05 36	0.22 151	0.05 41	0.08 53	0.03 37	0.05 79	0.07 48	0.09 75	0.13 78	0.09 84	0.10 75	0.06 55	0.16 147	0.06 59	0.04 71	0.04 42	0.07 42	0.09 62	0.08 58	0.10 79

HUF	0.07 60	0.05 52	0.04 46	0.07 99	0.06 81	0.04 40	0.03 38	0.09 65	0.07 81	0.16 90	0.05 41	0.09 60	0.04 54	0.03 38	0.06 31	0.07 42	0.08 38	0.06 32	0.09 63	0.06 55	0.14 112	0.06 59	0.03 49	0.04 42	0.08 52	0.05 23	0.06 44	0.05 31

AIO_test	0.06 39	0.05 52	0.04 46	0.07 99	0.05 56	0.04 40	0.04 69	0.10 72	0.09 132	0.12 68	0.05 41	0.11 80	0.04 54	0.03 38	0.06 31	0.07 42	0.07 31	0.06 32	0.08 48	0.05 39	0.13 96	0.05 41	0.04 71	0.04 42	0.09 62	0.07 47	0.05 30	0.05 31

GCAP-BAT	0.09 77	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.07 97	0.04 40	0.03 38	0.12 82	0.08 100	0.24 186	0.05 41	0.15 119	0.05 76	0.06 96	0.07 48	0.09 75	0.18 146	0.10 105	0.12 94	0.08 94	0.14 112	0.07 76	0.04 71	0.05 64	0.09 62	0.10 75	0.08 58	0.09 64

Occ-G	0.04 25	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.03 12	0.03 11	0.05 41	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.07 35	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.04 71	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 60	0.05 52	0.03 26	0.04 38	0.05 56	0.04 40	0.02 17	0.11 76	0.06 58	0.22 151	0.05 41	0.05 33	0.02 11	0.03 38	0.07 48	0.08 57	0.12 74	0.08 58	0.09 63	0.07 72	0.16 147	0.06 59	0.02 24	0.03 23	0.07 42	0.07 47	0.07 52	0.05 31

test_for_model	0.09 77	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.07 97	0.04 40	0.03 38	0.12 82	0.08 100	0.24 186	0.05 41	0.15 119	0.05 76	0.06 96	0.07 48	0.09 75	0.18 146	0.10 105	0.12 94	0.08 94	0.14 112	0.07 76	0.04 71	0.05 64	0.09 62	0.10 75	0.08 58	0.09 64

testlalala2	0.09 77	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.07 97	0.04 40	0.03 38	0.12 82	0.08 100	0.24 186	0.05 41	0.15 119	0.05 76	0.06 96	0.07 48	0.09 75	0.18 146	0.10 105	0.12 94	0.08 94	0.14 112	0.07 76	0.04 71	0.05 64	0.09 62	0.10 75	0.08 58	0.09 64

plain	0.06 39	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.08 58	0.04 21	0.09 57	0.05 41	0.06 44	0.02 11	0.02 19	0.07 48	0.08 57	0.12 74	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.08 44	0.04 25	0.02 24	0.05 64	0.09 62	0.09 62	0.08 58	0.09 64

StereoVision	0.06 39	0.03 23	0.04 46	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.06 39	0.11 172	0.02 3	0.05 41	0.03 13	0.06 103	0.01 2	0.08 78	0.10 104	0.06 24	0.05 21	0.08 48	0.07 72	0.06 27	0.05 41	0.02 24	0.04 42	0.10 79	0.08 54	0.10 79	0.12 101

testlalala	0.09 77	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.07 97	0.04 40	0.03 38	0.12 82	0.08 100	0.24 186	0.05 41	0.15 119	0.05 76	0.06 96	0.07 48	0.09 75	0.18 146	0.10 105	0.12 94	0.08 94	0.14 112	0.07 76	0.04 71	0.05 64	0.09 62	0.10 75	0.08 58	0.09 64

testlalala_base	0.09 77	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.07 97	0.04 40	0.03 38	0.12 82	0.08 100	0.24 186	0.05 41	0.15 119	0.05 76	0.06 96	0.07 48	0.09 75	0.18 146	0.10 105	0.12 94	0.08 94	0.14 112	0.07 76	0.04 71	0.05 64	0.09 62	0.10 75	0.08 58	0.09 64

GCAP-Stereo	0.09 77	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.07 97	0.04 40	0.03 38	0.12 82	0.08 100	0.24 186	0.05 41	0.15 119	0.05 76	0.06 96	0.07 48	0.09 75	0.18 146	0.10 105	0.12 94	0.08 94	0.14 112	0.07 76	0.04 71	0.05 64	0.09 62	0.10 75	0.08 58	0.09 64

iRaftStereo_RVC	0.05 32	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 41	0.05 33	0.03 37	0.02 19	0.06 31	0.06 24	0.10 54	0.07 50	0.07 35	0.05 39	0.09 48	0.04 25	0.02 24	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.05 30	0.05 31

RAFT + AFF	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.05 55	0.04 37	0.04 40	0.03 38	0.06 39	0.08 100	0.09 57	0.05 41	0.09 60	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.09 50	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.05 41	0.02 24	0.04 42	0.07 42	0.05 23	0.05 30	0.05 31

MMNet	0.06 39	0.06 76	0.04 46	0.08 110	0.06 81	0.06 81	0.05 80	0.07 52	0.05 36	0.05 34	0.05 41	0.09 60	0.04 54	0.04 63	0.07 48	0.07 42	0.08 38	0.08 58	0.07 35	0.06 55	0.06 27	0.05 41	0.04 71	0.05 64	0.07 42	0.08 54	0.07 52	0.10 79

delet	0.05 32	0.05 52	0.04 46	0.06 78	0.05 56	0.05 64	0.05 80	0.04 24	0.04 21	0.06 40	0.05 41	0.10 68	0.05 76	0.03 38	0.07 48	0.06 24	0.07 31	0.06 32	0.05 17	0.06 55	0.06 27	0.04 25	0.03 49	0.04 42	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.04 23

SM2	0.05 32	0.05 52	0.04 46	0.05 55	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.06 39	0.09 132	0.06 40	0.06 61	0.07 48	0.04 54	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.07 31	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.04 25	0.01 2	0.03 23	0.09 62	0.08 54	0.06 44	0.07 49

LG-Stereo_L2	0.06 39	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.02 5	0.02 17	0.08 58	0.08 100	0.21 143	0.06 61	0.08 53	0.03 37	0.03 38	0.06 31	0.07 42	0.10 54	0.06 32	0.07 35	0.04 20	0.13 96	0.05 41	0.02 24	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

MLG-Stereo_test3	0.05 32	0.03 23	0.02 5	0.03 25	0.04 37	0.05 64	0.03 38	0.05 33	0.06 58	0.06 40	0.06 61	0.09 60	0.02 11	0.03 38	0.06 31	0.06 24	0.08 38	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.08 44	0.04 25	0.02 24	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.06 61	0.03 13	0.01 1	0.02 19	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

IGEV-Stereo+	0.06 39	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.03 27	0.03 38	0.16 125	0.06 58	0.20 133	0.06 61	0.06 44	0.03 37	0.04 63	0.07 48	0.08 57	0.10 54	0.06 32	0.09 63	0.06 55	0.12 77	0.06 59	0.03 49	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.03 12	0.07 49

MaDis-Stereo	0.07 60	0.04 35	0.05 76	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.03 38	0.06 39	0.06 58	0.04 24	0.06 61	0.10 68	0.05 76	0.02 19	0.07 48	0.08 57	0.10 54	0.09 84	0.07 35	0.05 39	0.10 56	0.10 164	0.01 2	0.05 64	0.11 94	0.18 226	0.13 118	0.16 144

MIM_Stereo	0.06 39	0.04 35	0.03 26	0.05 55	0.05 56	0.05 64	0.03 38	0.06 39	0.04 21	0.14 76	0.06 61	0.04 22	0.02 11	0.03 38	0.07 48	0.08 57	0.13 78	0.07 50	0.09 63	0.06 55	0.11 63	0.06 59	0.02 24	0.04 42	0.08 52	0.07 47	0.07 52	0.05 31

anonymousdsp2	0.08 71	0.07 99	0.05 76	0.06 78	0.05 56	0.06 81	0.05 80	0.12 82	0.06 58	0.17 100	0.06 61	0.08 53	0.04 54	0.05 79	0.07 48	0.08 57	0.13 78	0.08 58	0.10 75	0.07 72	0.12 77	0.06 59	0.05 99	0.06 89	0.09 62	0.08 54	0.08 58	0.07 49

EGLCR-Stereo	0.11 116	0.06 76	0.04 46	0.08 110	0.08 119	0.07 99	0.05 80	0.17 136	0.09 132	0.27 249	0.06 61	0.19 173	0.06 103	0.08 149	0.08 78	0.10 104	0.20 182	0.10 105	0.16 156	0.07 72	0.17 168	0.07 76	0.04 71	0.06 89	0.10 79	0.12 109	0.18 187	0.18 173

test_4	0.09 77	0.05 52	0.07 134	0.05 55	0.06 81	0.03 27	0.02 17	0.11 76	0.09 132	0.17 100	0.06 61	0.09 60	0.06 103	0.03 38	0.09 114	0.09 75	0.15 99	0.08 58	0.10 75	0.07 72	0.16 147	0.08 94	0.02 24	0.07 126	0.09 62	0.15 170	0.12 104	0.18 173

IPLG	0.09 77	0.07 99	0.07 134	0.07 99	0.07 97	0.06 81	0.05 80	0.15 116	0.06 58	0.22 151	0.06 61	0.15 119	0.05 76	0.04 63	0.08 78	0.10 104	0.16 113	0.10 105	0.14 128	0.09 120	0.13 96	0.08 94	0.04 71	0.07 126	0.13 114	0.11 99	0.11 94	0.08 56

AnonymousM	0.08 71	0.05 52	0.04 46	0.06 78	0.05 56	0.04 40	0.04 69	0.13 101	0.05 36	0.20 133	0.06 61	0.11 80	0.03 37	0.06 96	0.09 114	0.09 75	0.19 166	0.08 58	0.12 94	0.07 72	0.16 147	0.06 59	0.04 71	0.04 42	0.08 52	0.11 99	0.10 79	0.09 64

RAFT	0.06 39	0.03 23	0.05 76	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.07 52	0.04 21	0.04 24	0.06 61	0.07 48	0.05 76	0.01 2	0.06 31	0.06 24	0.07 31	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.06 27	0.07 76	0.01 2	0.04 42	0.13 114	0.14 152	0.13 118	0.15 130

ARAFT	0.07 60	0.04 35	0.04 46	0.05 55	0.05 56	0.05 64	0.02 17	0.09 65	0.06 58	0.12 68	0.06 61	0.12 87	0.03 37	0.03 38	0.07 48	0.07 42	0.12 74	0.09 84	0.09 63	0.05 39	0.11 63	0.07 76	0.03 49	0.04 42	0.09 62	0.09 62	0.09 73	0.09 64

PMTNet	0.11 116	0.10 164	0.06 105	0.12 176	0.09 142	0.07 99	0.06 113	0.18 170	0.06 58	0.28 265	0.06 61	0.18 161	0.04 54	0.07 127	0.09 114	0.11 149	0.19 166	0.09 84	0.14 128	0.08 94	0.17 168	0.09 130	0.07 142	0.05 64	0.13 114	0.12 109	0.17 168	0.15 130

TDLM	0.04 25	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 40	0.03 38	0.04 24	0.03 12	0.04 24	0.06 61	0.04 22	0.03 37	0.03 38	0.06 31	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.04 25	0.03 49	0.04 42	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

AANet_RVC	0.06 39	0.05 52	0.06 105	0.05 55	0.06 81	0.04 40	0.05 80	0.05 33	0.06 58	0.05 34	0.06 61	0.05 33	0.04 54	0.04 63	0.07 48	0.07 42	0.08 38	0.08 58	0.07 35	0.07 72	0.07 34	0.06 59	0.05 99	0.05 64	0.07 42	0.09 62	0.06 44	0.08 56

S2M2_L	0.13 155	0.10 164	0.09 168	0.12 176	0.08 119	0.13 176	0.10 177	0.16 125	0.08 100	0.21 143	0.07 78	0.17 145	0.03 37	0.17 245	0.11 190	0.09 75	0.22 210	0.12 152	0.16 156	0.11 167	0.18 181	0.09 130	0.12 222	0.08 150	0.13 114	0.12 109	0.15 144	0.20 196
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.07 60	0.08 134	0.06 105	0.08 110	0.08 119	0.08 109	0.07 130	0.07 52	0.07 81	0.05 34	0.07 78	0.13 103	0.05 76	0.07 127	0.07 48	0.07 42	0.08 38	0.08 58	0.09 63	0.05 39	0.07 34	0.06 59	0.06 120	0.05 64	0.09 62	0.08 54	0.09 73	0.09 64

trnet	0.11 116	0.08 134	0.05 76	0.07 99	0.07 97	0.07 99	0.05 80	0.18 170	0.05 36	0.27 249	0.07 78	0.18 161	0.06 103	0.08 149	0.08 78	0.10 104	0.22 210	0.08 58	0.12 94	0.07 72	0.20 213	0.08 94	0.06 120	0.05 64	0.11 94	0.13 126	0.17 168	0.16 144

MGS-Stereo	0.08 71	0.06 76	0.04 46	0.05 55	0.05 56	0.04 40	0.03 38	0.12 82	0.05 36	0.09 57	0.07 78	0.10 68	0.04 54	0.05 79	0.07 48	0.08 57	0.15 99	0.11 122	0.12 94	0.09 120	0.12 77	0.07 76	0.05 99	0.05 64	0.10 79	0.09 62	0.11 94	0.10 79

DLNR_Zeroshot_test	10.12 332	32.06 340	0.05 76	54.44 340	0.09 142	0.18 223	50.47 340	0.19 194	0.08 100	0.27 249	0.07 78	0.20 188	0.04 54	0.14 232	62.26 340	70.60 340	0.33 287	0.18 253	0.25 239	0.11 167	0.20 213	0.08 94	0.07 142	0.09 173	0.18 196	0.15 170	0.20 211	0.26 233

LL-Strereo2	0.07 60	0.03 23	0.03 26	0.04 38	0.05 56	0.04 40	0.03 38	0.06 39	0.07 81	0.14 76	0.07 78	0.08 53	0.05 76	0.04 63	0.07 48	0.08 57	0.14 92	0.07 50	0.10 75	0.06 55	0.10 56	0.06 59	0.03 49	0.04 42	0.08 52	0.09 62	0.08 58	0.05 31

TestStereo1	0.09 77	0.07 99	0.06 105	0.04 38	0.05 56	0.06 81	0.06 113	0.07 52	0.07 81	0.09 57	0.07 78	0.11 80	0.14 218	0.04 63	0.09 114	0.10 104	0.11 65	0.09 84	0.09 63	0.08 94	0.13 96	0.12 204	0.02 24	0.04 42	0.15 150	0.13 126	0.16 154	0.20 196

raft_robust	0.12 143	0.09 151	0.09 168	0.11 164	0.06 81	0.09 124	0.06 113	0.15 116	0.08 100	0.23 169	0.07 78	0.20 188	0.11 182	0.09 167	0.11 190	0.12 191	0.16 113	0.12 152	0.13 115	0.10 146	0.15 130	0.11 185	0.03 49	0.07 126	0.18 196	0.16 195	0.15 144	0.14 119

RAFT+CT+SA	0.09 77	0.05 52	0.07 134	0.05 55	0.05 56	0.04 40	0.05 80	0.13 101	0.08 100	0.08 53	0.07 78	0.15 119	0.13 203	0.04 63	0.10 153	0.10 104	0.09 50	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.12 77	0.11 185	0.02 24	0.06 89	0.13 114	0.12 109	0.11 94	0.17 156

test_5	0.08 71	0.05 52	0.07 134	0.04 38	0.04 37	0.04 40	0.04 69	0.09 65	0.05 36	0.05 34	0.07 78	0.12 87	0.12 190	0.02 19	0.07 48	0.09 75	0.07 31	0.07 50	0.08 48	0.06 55	0.10 56	0.09 130	0.02 24	0.07 126	0.10 79	0.13 126	0.13 118	0.18 173

SA-5K	0.09 77	0.07 99	0.06 105	0.04 38	0.05 56	0.06 81	0.06 113	0.07 52	0.07 81	0.09 57	0.07 78	0.11 80	0.14 218	0.04 63	0.09 114	0.10 104	0.11 65	0.09 84	0.09 63	0.08 94	0.13 96	0.12 204	0.02 24	0.04 42	0.15 150	0.13 126	0.16 154	0.20 196

SA	0.10 102	0.07 99	0.06 105	0.06 78	0.05 56	0.08 109	0.04 69	0.12 82	0.05 36	0.16 90	0.07 78	0.16 139	0.03 37	0.04 63	0.09 114	0.09 75	0.13 78	0.11 122	0.12 94	0.09 120	0.14 112	0.10 164	0.03 49	0.06 89	0.16 163	0.14 152	0.13 118	0.20 196

MIPNet	0.11 116	0.09 151	0.06 105	0.07 99	0.08 119	0.07 99	0.05 80	0.17 136	0.06 58	0.23 169	0.07 78	0.15 119	0.08 147	0.05 79	0.09 114	0.10 104	0.17 127	0.11 122	0.20 200	0.12 188	0.13 96	0.10 164	0.05 99	0.07 126	0.15 150	0.13 126	0.11 94	0.13 109

AASNet	0.06 39	0.06 76	0.04 46	0.09 129	0.07 97	0.08 109	0.05 80	0.08 58	0.04 21	0.07 50	0.07 78	0.07 48	0.04 54	0.04 63	0.06 31	0.07 42	0.10 54	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.07 34	0.06 59	0.04 71	0.06 89	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

GMOStereo	0.11 116	0.07 99	0.09 168	0.06 78	0.05 56	0.06 81	0.05 80	0.17 136	0.09 132	0.24 186	0.07 78	0.17 145	0.09 159	0.05 79	0.10 153	0.11 149	0.17 127	0.08 58	0.12 94	0.08 94	0.19 193	0.08 94	0.03 49	0.06 89	0.18 196	0.16 195	0.14 131	0.17 156

error version	0.11 116	0.07 99	0.09 168	0.06 78	0.05 56	0.06 81	0.05 80	0.17 136	0.09 132	0.24 186	0.07 78	0.17 145	0.09 159	0.05 79	0.10 153	0.11 149	0.17 127	0.08 58	0.12 94	0.08 94	0.19 193	0.08 94	0.03 49	0.06 89	0.18 196	0.16 195	0.14 131	0.17 156

test-v	0.11 116	0.07 99	0.09 168	0.06 78	0.05 56	0.06 81	0.05 80	0.17 136	0.09 132	0.24 186	0.07 78	0.17 145	0.09 159	0.05 79	0.10 153	0.11 149	0.17 127	0.08 58	0.12 94	0.08 94	0.19 193	0.08 94	0.03 49	0.06 89	0.18 196	0.16 195	0.14 131	0.17 156

test-3	0.10 102	0.06 76	0.04 46	0.06 78	0.08 119	0.05 64	0.05 80	0.17 136	0.07 81	0.24 186	0.07 78	0.19 173	0.07 128	0.06 96	0.10 153	0.10 104	0.21 197	0.09 84	0.15 140	0.10 146	0.16 147	0.09 130	0.05 99	0.06 89	0.09 62	0.10 75	0.12 104	0.11 89

test_1	0.10 102	0.06 76	0.04 46	0.06 78	0.08 119	0.05 64	0.05 80	0.17 136	0.07 81	0.24 186	0.07 78	0.19 173	0.07 128	0.06 96	0.10 153	0.10 104	0.21 197	0.09 84	0.15 140	0.10 146	0.16 147	0.09 130	0.05 99	0.06 89	0.09 62	0.10 75	0.12 104	0.11 89

test-2	0.11 116	0.07 99	0.09 168	0.06 78	0.05 56	0.06 81	0.05 80	0.17 136	0.09 132	0.24 186	0.07 78	0.17 145	0.09 159	0.05 79	0.10 153	0.11 149	0.17 127	0.08 58	0.12 94	0.08 94	0.19 193	0.08 94	0.03 49	0.06 89	0.18 196	0.16 195	0.14 131	0.17 156

raftrobust	0.10 102	0.08 134	0.06 105	0.08 110	0.07 97	0.05 64	0.04 69	0.14 111	0.06 58	0.25 218	0.07 78	0.12 87	0.05 76	0.05 79	0.08 78	0.09 75	0.18 146	0.11 122	0.11 83	0.09 120	0.17 168	0.08 94	0.05 99	0.05 64	0.13 114	0.12 109	0.10 79	0.10 79

RALCasStereoNet	0.09 77	0.08 134	0.06 105	0.09 129	0.07 97	0.06 81	0.05 80	0.12 82	0.05 36	0.18 112	0.07 78	0.12 87	0.05 76	0.04 63	0.09 114	0.10 104	0.18 146	0.12 152	0.13 115	0.08 94	0.15 130	0.08 94	0.05 99	0.06 89	0.12 103	0.09 62	0.10 79	0.08 56

GANet	0.06 39	0.07 99	0.06 105	0.06 78	0.06 81	0.07 99	0.06 113	0.07 52	0.05 36	0.06 40	0.07 78	0.05 33	0.04 54	0.04 63	0.07 48	0.08 57	0.08 38	0.10 105	0.07 35	0.05 39	0.07 34	0.05 41	0.05 99	0.05 64	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

zero-FE	0.12 143	0.07 99	0.04 46	0.11 164	0.08 119	0.15 196	0.12 200	0.18 170	0.08 100	0.23 169	0.08 101	0.19 173	0.07 128	0.08 149	0.08 78	0.11 149	0.23 220	0.09 84	0.17 165	0.10 146	0.20 213	0.09 130	0.07 142	0.07 126	0.13 114	0.13 126	0.16 154	0.20 196

castereo++	0.10 102	0.07 99	0.05 76	0.07 99	0.07 97	0.06 81	0.05 80	0.17 136	0.09 132	0.24 186	0.08 101	0.17 145	0.06 103	0.05 79	0.09 114	0.10 104	0.19 166	0.09 84	0.13 115	0.07 72	0.20 213	0.07 76	0.05 99	0.07 126	0.12 103	0.12 109	0.12 104	0.11 89

model_zeroshot	0.14 180	0.09 151	0.06 105	0.10 148	0.10 160	0.14 184	0.08 143	0.20 212	0.12 188	0.28 265	0.08 101	0.21 206	0.06 103	0.11 194	0.09 114	0.12 191	0.26 260	0.13 179	0.27 249	0.11 167	0.20 213	0.13 221	0.11 211	0.09 173	0.17 175	0.17 213	0.18 187	0.18 173

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 200	0.07 99	0.05 76	0.14 195	0.12 191	0.15 196	0.10 177	0.18 170	0.08 100	0.26 235	0.08 101	0.19 173	0.08 147	0.11 194	0.10 153	0.12 191	0.26 260	0.13 179	0.26 244	0.11 167	0.20 213	0.10 164	0.08 167	0.07 126	0.20 222	0.18 226	0.19 199	0.31 251

gcap-zeroshot	0.13 155	0.08 134	0.05 76	0.08 110	0.10 160	0.11 158	0.09 160	0.18 170	0.09 132	0.28 265	0.08 101	0.20 188	0.06 103	0.10 182	0.09 114	0.12 191	0.23 220	0.11 122	0.27 249	0.12 188	0.20 213	0.11 185	0.07 142	0.08 150	0.12 103	0.17 213	0.17 168	0.18 173

HH	0.13 155	0.06 76	0.05 76	0.11 164	0.11 177	0.16 206	0.08 143	0.19 194	0.07 81	0.28 265	0.08 101	0.18 161	0.05 76	0.12 213	0.10 153	0.10 104	0.23 220	0.12 152	0.15 140	0.10 146	0.20 213	0.08 94	0.07 142	0.08 150	0.13 114	0.14 152	0.19 199	0.23 219

HanStereo	0.13 155	0.06 76	0.05 76	0.11 164	0.11 177	0.16 206	0.08 143	0.19 194	0.07 81	0.28 265	0.08 101	0.18 161	0.05 76	0.12 213	0.10 153	0.10 104	0.23 220	0.12 152	0.15 140	0.10 146	0.20 213	0.08 94	0.07 142	0.08 150	0.13 114	0.14 152	0.19 199	0.23 219

4D-IteraStereo	0.09 77	0.06 76	0.05 76	0.06 78	0.06 81	0.06 81	0.04 69	0.15 116	0.10 157	0.22 151	0.08 101	0.14 114	0.06 103	0.03 38	0.08 78	0.10 104	0.17 127	0.09 84	0.11 83	0.07 72	0.15 130	0.05 41	0.03 49	0.05 64	0.10 79	0.10 75	0.08 58	0.08 56

TESTraft	0.09 77	0.06 76	0.06 105	0.04 38	0.04 37	0.05 64	0.06 113	0.09 65	0.08 100	0.09 57	0.08 101	0.12 87	0.13 203	0.03 38	0.09 114	0.10 104	0.11 65	0.09 84	0.08 48	0.07 72	0.13 96	0.12 204	0.02 24	0.05 64	0.14 137	0.12 109	0.14 131	0.20 196

Sa-1000	0.10 102	0.07 99	0.07 134	0.07 99	0.05 56	0.09 124	0.03 38	0.12 82	0.06 58	0.18 112	0.08 101	0.19 173	0.05 76	0.05 79	0.10 153	0.10 104	0.16 113	0.12 152	0.14 128	0.09 120	0.16 147	0.10 164	0.04 71	0.05 64	0.19 210	0.15 170	0.13 118	0.20 196

CIPLG	0.09 77	0.06 76	0.05 76	0.06 78	0.06 81	0.09 124	0.06 113	0.18 170	0.06 58	0.20 133	0.08 101	0.12 87	0.06 103	0.06 96	0.08 78	0.10 104	0.17 127	0.11 122	0.11 83	0.09 120	0.13 96	0.06 59	0.04 71	0.06 89	0.10 79	0.09 62	0.10 79	0.10 79

dd	0.14 180	0.12 191	0.07 134	0.25 254	0.10 160	0.19 234	0.09 160	0.17 136	0.08 100	0.17 100	0.08 101	0.33 246	0.08 147	0.06 96	0.10 153	0.11 149	0.24 236	0.11 122	0.25 239	0.09 120	0.15 130	0.09 130	0.06 120	0.09 173	0.17 175	0.13 126	0.18 187	0.15 130

IPLGR_C	0.09 77	0.06 76	0.05 76	0.06 78	0.06 81	0.09 124	0.06 113	0.18 170	0.06 58	0.20 133	0.08 101	0.12 87	0.07 128	0.06 96	0.08 78	0.10 104	0.17 127	0.11 122	0.11 83	0.09 120	0.13 96	0.06 59	0.04 71	0.06 89	0.10 79	0.09 62	0.10 79	0.10 79

ACRE	0.09 77	0.06 76	0.05 76	0.06 78	0.06 81	0.09 124	0.06 113	0.18 170	0.06 58	0.20 133	0.08 101	0.12 87	0.07 128	0.06 96	0.08 78	0.10 104	0.17 127	0.11 122	0.11 83	0.09 120	0.13 96	0.06 59	0.04 71	0.06 89	0.10 79	0.10 75	0.10 79	0.10 79

raft+_RVC	0.08 71	0.06 76	0.04 46	0.06 78	0.06 81	0.07 99	0.04 69	0.10 72	0.08 100	0.17 100	0.08 101	0.09 60	0.04 54	0.04 63	0.08 78	0.07 42	0.13 78	0.09 84	0.11 83	0.06 55	0.13 96	0.05 41	0.03 49	0.05 64	0.10 79	0.09 62	0.09 73	0.08 56

TANstereo	0.11 116	0.06 76	0.06 105	0.10 148	0.09 142	0.09 124	0.06 113	0.12 82	0.08 100	0.22 151	0.08 101	0.13 103	0.07 128	0.08 149	0.10 153	0.13 212	0.20 182	0.13 179	0.18 181	0.08 94	0.18 181	0.09 130	0.06 120	0.06 89	0.10 79	0.10 75	0.15 144	0.14 119

XX-TBD	0.11 116	0.06 76	0.06 105	0.10 148	0.09 142	0.09 124	0.06 113	0.12 82	0.08 100	0.22 151	0.08 101	0.13 103	0.07 128	0.08 149	0.10 153	0.13 212	0.20 182	0.13 179	0.18 181	0.08 94	0.18 181	0.09 130	0.06 120	0.06 89	0.10 79	0.10 75	0.15 144	0.14 119

CREStereo	0.11 116	0.08 134	0.06 105	0.08 110	0.08 119	0.07 99	0.05 80	0.18 170	0.05 36	0.26 235	0.08 101	0.18 161	0.06 103	0.08 149	0.08 78	0.10 104	0.22 210	0.09 84	0.13 115	0.08 94	0.20 213	0.09 130	0.06 120	0.05 64	0.11 94	0.13 126	0.17 168	0.15 130
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
HITNet	0.09 77	0.07 99	0.06 105	0.08 110	0.08 119	0.08 109	0.05 80	0.11 76	0.07 81	0.19 125	0.08 101	0.12 87	0.06 103	0.07 127	0.08 78	0.08 57	0.13 78	0.11 122	0.10 75	0.06 55	0.10 56	0.09 130	0.06 120	0.06 89	0.12 103	0.11 99	0.16 154	0.13 109
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
S2M2_XL	0.11 116	0.07 99	0.08 156	0.07 99	0.07 97	0.10 147	0.08 143	0.18 170	0.06 58	0.21 143	0.09 120	0.22 219	0.05 76	0.06 96	0.08 78	0.10 104	0.20 182	0.09 84	0.17 165	0.09 120	0.20 213	0.08 94	0.08 167	0.06 89	0.11 94	0.09 62	0.14 131	0.16 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_Zeroshot	0.12 143	0.07 99	0.04 46	0.09 129	0.09 142	0.11 158	0.10 177	0.18 170	0.08 100	0.24 186	0.09 120	0.16 139	0.04 54	0.09 167	0.09 114	0.11 149	0.21 197	0.10 105	0.17 165	0.09 120	0.20 213	0.10 164	0.05 99	0.06 89	0.15 150	0.13 126	0.16 154	0.27 237

G2L-Stereo	0.11 116	0.10 164	0.08 156	0.09 129	0.09 142	0.08 109	0.07 130	0.17 136	0.08 100	0.22 151	0.09 120	0.16 139	0.13 203	0.07 127	0.08 78	0.11 149	0.16 113	0.11 122	0.11 83	0.09 120	0.14 112	0.09 130	0.09 187	0.07 126	0.13 114	0.14 152	0.14 131	0.11 89

Reg-Stereo(zero)	0.11 116	0.08 134	0.06 105	0.08 110	0.07 97	0.10 147	0.07 130	0.17 136	0.10 157	0.25 218	0.09 120	0.20 188	0.06 103	0.07 127	0.09 114	0.11 149	0.19 166	0.10 105	0.15 140	0.09 120	0.15 130	0.08 94	0.07 142	0.07 126	0.13 114	0.13 126	0.18 187	0.17 156

HI	0.11 116	0.08 134	0.06 105	0.08 110	0.07 97	0.10 147	0.07 130	0.17 136	0.10 157	0.25 218	0.09 120	0.20 188	0.06 103	0.07 127	0.09 114	0.11 149	0.19 166	0.10 105	0.15 140	0.09 120	0.15 130	0.08 94	0.07 142	0.07 126	0.13 114	0.13 126	0.18 187	0.17 156

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 200	0.07 99	0.05 76	0.12 176	0.12 191	0.15 196	0.09 160	0.17 136	0.12 188	0.29 278	0.09 120	0.22 219	0.05 76	0.12 213	0.11 190	0.11 149	0.26 260	0.12 152	0.33 265	0.11 167	0.20 213	0.12 204	0.08 167	0.06 89	0.21 235	0.18 226	0.20 211	0.32 255

AE-Stereo	0.12 143	0.09 151	0.08 156	0.11 164	0.09 142	0.08 109	0.05 80	0.17 136	0.14 206	0.24 186	0.09 120	0.19 173	0.10 172	0.07 127	0.10 153	0.12 191	0.24 236	0.13 179	0.16 156	0.11 167	0.18 181	0.09 130	0.05 99	0.09 173	0.13 114	0.14 152	0.15 144	0.15 130

IGEV_Zeroshot_test	0.14 180	0.07 99	0.05 76	0.13 188	0.13 203	0.10 147	0.11 190	0.17 136	0.09 132	0.28 265	0.09 120	0.23 222	0.05 76	0.12 213	0.09 114	0.11 149	0.23 220	0.11 122	0.16 156	0.12 188	0.20 213	0.09 130	0.09 187	0.06 89	0.19 210	0.14 152	0.23 231	0.27 237

Any-RAFT	0.13 155	0.07 99	0.05 76	0.10 148	0.09 142	0.12 167	0.08 143	0.17 136	0.10 157	0.26 235	0.09 120	0.20 188	0.08 147	0.10 182	0.09 114	0.10 104	0.22 210	0.11 122	0.20 200	0.10 146	0.21 235	0.09 130	0.08 167	0.06 89	0.16 163	0.15 170	0.17 168	0.17 156

iRaft-Stereo_20w	0.13 155	0.07 99	0.05 76	0.12 176	0.12 191	0.12 167	0.09 160	0.16 125	0.10 157	0.28 265	0.09 120	0.19 173	0.04 54	0.10 182	0.09 114	0.11 149	0.24 236	0.11 122	0.15 140	0.13 206	0.20 213	0.08 94	0.09 187	0.06 89	0.17 175	0.13 126	0.20 211	0.25 229

test_3	0.11 116	0.07 99	0.07 134	0.06 78	0.08 119	0.05 64	0.05 80	0.17 136	0.09 132	0.24 186	0.09 120	0.21 206	0.11 182	0.06 96	0.13 226	0.13 212	0.20 182	0.09 84	0.14 128	0.10 146	0.18 181	0.08 94	0.04 71	0.08 150	0.13 114	0.15 170	0.13 118	0.14 119

TRStereo	0.13 155	0.07 99	0.05 76	0.09 129	0.08 119	0.17 215	0.13 206	0.18 170	0.07 81	0.25 218	0.09 120	0.20 188	0.04 54	0.10 182	0.09 114	0.10 104	0.22 210	0.11 122	0.22 218	0.13 206	0.19 193	0.09 130	0.09 187	0.07 126	0.16 163	0.15 170	0.24 239	0.20 196

rafts_anoy	0.09 77	0.08 134	0.07 134	0.07 99	0.07 97	0.06 81	0.05 80	0.13 101	0.05 36	0.17 100	0.09 120	0.12 87	0.05 76	0.03 38	0.09 114	0.10 104	0.15 99	0.12 152	0.13 115	0.07 72	0.14 112	0.08 94	0.03 49	0.06 89	0.11 94	0.10 75	0.09 73	0.11 89

CREStereo++_RVC	0.11 116	0.07 99	0.05 76	0.08 110	0.08 119	0.08 109	0.07 130	0.16 125	0.09 132	0.26 235	0.09 120	0.17 145	0.13 203	0.08 149	0.08 78	0.10 104	0.20 182	0.08 58	0.13 115	0.07 72	0.19 193	0.08 94	0.06 120	0.06 89	0.14 137	0.11 99	0.16 154	0.15 130
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RALAANet	0.09 77	0.08 134	0.06 105	0.07 99	0.05 56	0.08 109	0.05 80	0.10 72	0.07 81	0.12 68	0.09 120	0.10 68	0.06 103	0.03 38	0.08 78	0.09 75	0.13 78	0.11 122	0.15 140	0.08 94	0.12 77	0.07 76	0.04 71	0.06 89	0.11 94	0.10 75	0.11 94	0.11 89

XX-Stereo	0.14 180	0.05 52	0.05 76	0.10 148	0.08 119	0.17 215	0.07 130	0.18 170	0.10 157	0.27 249	0.09 120	0.20 188	0.03 37	0.09 167	0.10 153	0.12 191	0.23 220	0.11 122	0.20 200	0.11 167	0.20 213	0.08 94	0.08 167	0.07 126	0.22 245	0.16 195	0.17 168	0.36 262

UNet	0.10 102	0.09 151	0.08 156	0.10 148	0.08 119	0.09 124	0.08 143	0.15 116	0.08 100	0.17 100	0.09 120	0.13 103	0.09 159	0.07 127	0.09 114	0.10 104	0.16 113	0.13 179	0.12 94	0.08 94	0.11 63	0.09 130	0.08 167	0.09 173	0.11 94	0.13 126	0.10 79	0.11 89

UPFNet	0.09 77	0.08 134	0.08 156	0.09 129	0.07 97	0.09 124	0.06 113	0.12 82	0.09 132	0.14 76	0.09 120	0.12 87	0.06 103	0.07 127	0.08 78	0.10 104	0.13 78	0.11 122	0.10 75	0.07 72	0.09 48	0.07 76	0.06 120	0.06 89	0.09 62	0.10 75	0.10 79	0.10 79

DMCA	0.07 60	0.05 52	0.07 134	0.06 78	0.06 81	0.05 64	0.07 130	0.09 65	0.06 58	0.06 40	0.09 120	0.07 48	0.06 103	0.06 96	0.07 48	0.08 57	0.11 65	0.10 105	0.08 48	0.07 72	0.09 48	0.05 41	0.06 120	0.05 64	0.08 52	0.10 75	0.05 30	0.07 49

BEATNet_4x	0.11 116	0.10 164	0.08 156	0.09 129	0.09 142	0.09 124	0.08 143	0.12 82	0.08 100	0.21 143	0.09 120	0.15 119	0.09 159	0.07 127	0.10 153	0.09 75	0.13 78	0.13 179	0.11 83	0.08 94	0.13 96	0.11 185	0.08 167	0.07 126	0.13 114	0.13 126	0.18 187	0.18 173

MSMDNet	0.13 155	0.08 134	0.06 105	0.09 129	0.12 191	0.10 147	0.08 143	0.17 136	0.11 172	0.27 249	0.09 120	0.20 188	0.06 103	0.12 213	0.10 153	0.11 149	0.24 236	0.12 152	0.19 194	0.16 243	0.21 235	0.11 185	0.07 142	0.08 150	0.17 175	0.14 152	0.17 168	0.18 173

CVANet_RVC	0.07 60	0.07 99	0.07 134	0.08 110	0.06 81	0.07 99	0.05 80	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.09 120	0.05 33	0.04 54	0.04 63	0.08 78	0.08 57	0.08 38	0.08 58	0.08 48	0.06 55	0.08 44	0.05 41	0.04 71	0.05 64	0.08 52	0.07 47	0.07 52	0.09 64

castereo	0.10 102	0.07 99	0.06 105	0.06 78	0.07 97	0.08 109	0.05 80	0.16 125	0.11 172	0.24 186	0.10 142	0.15 119	0.04 54	0.05 79	0.08 78	0.10 104	0.20 182	0.09 84	0.14 128	0.07 72	0.19 193	0.07 76	0.04 71	0.07 126	0.13 114	0.12 109	0.12 104	0.12 101

MSKI-zero shot	0.13 155	0.08 134	0.05 76	0.09 129	0.11 177	0.09 124	0.07 130	0.19 194	0.09 132	0.28 265	0.10 142	0.19 173	0.06 103	0.11 194	0.10 153	0.11 149	0.24 236	0.11 122	0.17 165	0.11 167	0.21 235	0.10 164	0.07 142	0.08 150	0.14 137	0.17 213	0.18 187	0.18 173

RAFT-Test	0.13 155	0.07 99	0.06 105	0.09 129	0.11 177	0.13 176	0.09 160	0.17 136	0.11 172	0.27 249	0.10 142	0.20 188	0.05 76	0.12 213	0.10 153	0.11 149	0.23 220	0.12 152	0.21 211	0.14 217	0.21 235	0.11 185	0.06 120	0.08 150	0.17 175	0.15 170	0.17 168	0.17 156

CAS	0.09 77	0.07 99	0.05 76	0.06 78	0.05 56	0.05 64	0.04 69	0.14 111	0.05 36	0.11 66	0.10 142	0.11 80	0.05 76	0.07 127	0.08 78	0.09 75	0.11 65	0.10 105	0.14 128	0.07 72	0.12 77	0.07 76	0.05 99	0.05 64	0.13 114	0.11 99	0.09 73	0.14 119

IPLGR	0.12 143	0.09 151	0.09 168	0.09 129	0.10 160	0.09 124	0.07 130	0.18 170	0.09 132	0.22 151	0.10 142	0.15 119	0.07 128	0.06 96	0.09 114	0.11 149	0.17 127	0.11 122	0.20 200	0.12 188	0.15 130	0.08 94	0.04 71	0.08 150	0.16 163	0.13 126	0.14 131	0.16 144

test-1	0.14 180	0.06 76	0.07 134	0.11 164	0.10 160	0.18 223	0.14 212	0.19 194	0.13 197	0.28 265	0.10 142	0.19 173	0.11 182	0.12 213	0.12 206	0.13 212	0.22 210	0.12 152	0.22 218	0.10 146	0.24 269	0.08 94	0.09 187	0.08 150	0.21 235	0.18 226	0.15 144	0.17 156

ADLNet	0.12 143	0.11 178	0.08 156	0.12 176	0.10 160	0.16 206	0.12 200	0.14 111	0.07 81	0.13 73	0.10 142	0.25 231	0.10 172	0.28 276	0.09 114	0.10 104	0.17 127	0.09 84	0.13 115	0.09 120	0.11 63	0.08 94	0.13 229	0.06 89	0.13 114	0.12 109	0.12 104	0.14 119

RASNet	0.11 116	0.10 164	0.09 168	0.10 148	0.07 97	0.08 109	0.08 143	0.19 194	0.09 132	0.17 100	0.10 142	0.13 103	0.08 147	0.06 96	0.08 78	0.10 104	0.15 99	0.09 84	0.12 94	0.06 55	0.15 130	0.09 130	0.05 99	0.10 189	0.13 114	0.11 99	0.17 168	0.17 156

DISCO	0.10 102	0.10 164	0.08 156	0.10 148	0.09 142	0.11 158	0.09 160	0.10 72	0.08 100	0.15 83	0.10 142	0.12 87	0.07 128	0.06 96	0.09 114	0.11 149	0.15 99	0.10 105	0.14 128	0.10 146	0.12 77	0.10 164	0.06 120	0.09 173	0.14 137	0.11 99	0.13 118	0.11 89

iResNet_ROB	0.11 116	0.08 134	0.07 134	0.11 164	0.08 119	0.12 167	0.07 130	0.15 116	0.08 100	0.23 169	0.10 142	0.15 119	0.15 226	0.06 96	0.07 48	0.09 75	0.17 127	0.12 152	0.13 115	0.09 120	0.14 112	0.09 130	0.07 142	0.08 150	0.14 137	0.12 109	0.15 144	0.15 130

PDISCO_ROB	0.12 143	0.13 204	0.13 224	0.10 148	0.08 119	0.09 124	0.09 160	0.09 65	0.08 100	0.11 66	0.10 142	0.06 44	0.05 76	0.05 79	0.09 114	0.11 149	0.14 92	0.16 229	0.09 63	0.10 146	0.14 112	0.12 204	0.04 71	0.08 150	0.16 163	0.21 248	0.32 264	0.19 188

coex_refinement	0.10 102	0.10 164	0.07 134	0.09 129	0.08 119	0.09 124	0.06 113	0.17 136	0.10 157	0.20 133	0.11 153	0.11 80	0.07 128	0.07 127	0.11 190	0.14 233	0.15 99	0.11 122	0.12 94	0.06 55	0.12 77	0.08 94	0.06 120	0.07 126	0.12 103	0.12 109	0.11 94	0.13 109

CASnet	0.10 102	0.06 76	0.05 76	0.08 110	0.09 142	0.11 158	0.05 80	0.18 170	0.10 157	0.23 169	0.11 153	0.13 103	0.06 103	0.07 127	0.09 114	0.10 104	0.16 113	0.08 58	0.18 181	0.07 72	0.14 112	0.06 59	0.06 120	0.06 89	0.12 103	0.10 75	0.14 131	0.10 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.09 77	0.07 99	0.05 76	0.05 55	0.06 81	0.06 81	0.05 80	0.13 101	0.08 100	0.18 112	0.11 153	0.12 87	0.06 103	0.07 127	0.08 78	0.09 75	0.10 54	0.08 58	0.12 94	0.08 94	0.16 147	0.09 130	0.05 99	0.06 89	0.14 137	0.10 75	0.10 79	0.13 109

tt_ll	0.09 77	0.07 99	0.05 76	0.05 55	0.06 81	0.06 81	0.05 80	0.13 101	0.08 100	0.18 112	0.11 153	0.12 87	0.06 103	0.07 127	0.08 78	0.09 75	0.10 54	0.08 58	0.12 94	0.08 94	0.16 147	0.09 130	0.05 99	0.06 89	0.14 137	0.10 75	0.10 79	0.13 109

iinet-f	0.10 102	0.09 151	0.06 105	0.08 110	0.06 81	0.09 124	0.06 113	0.09 65	0.07 81	0.18 112	0.11 153	0.10 68	0.10 172	0.06 96	0.08 78	0.09 75	0.14 92	0.09 84	0.18 181	0.09 120	0.11 63	0.06 59	0.05 99	0.06 89	0.11 94	0.10 75	0.15 144	0.12 101

IER	0.09 77	0.07 99	0.07 134	0.09 129	0.07 97	0.08 109	0.06 113	0.12 82	0.07 81	0.14 76	0.11 153	0.10 68	0.07 128	0.06 96	0.08 78	0.09 75	0.15 99	0.11 122	0.11 83	0.07 72	0.11 63	0.07 76	0.06 120	0.06 89	0.10 79	0.10 75	0.11 94	0.14 119

dad	0.18 225	0.16 233	0.11 200	0.36 268	0.16 224	0.24 258	0.21 254	0.24 246	0.09 132	0.22 151	0.11 153	0.38 255	0.11 182	0.08 149	0.12 206	0.10 104	0.27 271	0.12 152	0.29 255	0.10 146	0.19 193	0.12 204	0.08 167	0.13 227	0.18 196	0.14 152	0.31 262	0.22 215

cross-raft	0.14 180	0.08 134	0.07 134	0.08 110	0.10 160	0.12 167	0.08 143	0.17 136	0.13 197	0.27 249	0.11 153	0.21 206	0.05 76	0.11 194	0.13 226	0.14 233	0.22 210	0.11 122	0.23 228	0.13 206	0.23 262	0.09 130	0.06 120	0.08 150	0.22 245	0.17 213	0.14 131	0.15 130

s12784h	0.12 143	0.09 151	0.06 105	0.11 164	0.09 142	0.08 109	0.06 113	0.18 170	0.07 81	0.27 249	0.11 153	0.19 173	0.08 147	0.07 127	0.08 78	0.09 75	0.21 197	0.08 58	0.15 140	0.07 72	0.20 213	0.08 94	0.05 99	0.07 126	0.16 163	0.14 152	0.18 187	0.21 212

EAI-Stereo	0.13 155	0.07 99	0.04 46	0.10 148	0.10 160	0.10 147	0.09 160	0.17 136	0.10 157	0.26 235	0.11 153	0.20 188	0.05 76	0.10 182	0.10 153	0.11 149	0.23 220	0.12 152	0.18 181	0.12 188	0.19 193	0.08 94	0.08 167	0.08 150	0.16 163	0.14 152	0.15 144	0.20 196

CBMV	0.22 250	0.18 247	0.17 256	0.23 245	0.21 254	0.20 240	0.18 234	0.27 256	0.19 243	0.28 265	0.11 153	0.29 242	0.13 203	0.24 265	0.13 226	0.14 233	0.24 236	0.18 253	0.20 200	0.16 243	0.21 235	0.18 261	0.24 269	0.23 266	0.26 261	0.22 256	0.35 271	0.40 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	0.15 200	0.12 191	0.10 187	0.14 195	0.12 191	0.16 206	0.10 177	0.19 194	0.15 214	0.26 235	0.12 164	0.20 188	0.12 190	0.09 167	0.11 190	0.12 191	0.23 220	0.12 152	0.23 228	0.09 120	0.19 193	0.10 164	0.07 142	0.09 173	0.23 252	0.14 152	0.19 199	0.22 215
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.13 155	0.06 76	0.05 76	0.09 129	0.10 160	0.09 124	0.07 130	0.18 170	0.08 100	0.28 265	0.12 164	0.19 173	0.06 103	0.09 167	0.09 114	0.13 212	0.23 220	0.12 152	0.17 165	0.15 231	0.19 193	0.10 164	0.09 187	0.07 126	0.19 210	0.18 226	0.19 199	0.19 188

sCroCo_RVC	0.14 180	0.09 151	0.09 168	0.08 110	0.07 97	0.10 147	0.07 130	0.19 194	0.14 206	0.18 112	0.12 164	0.13 103	0.14 218	0.06 96	0.13 226	0.15 250	0.22 210	0.15 218	0.22 218	0.13 206	0.21 235	0.16 248	0.06 120	0.12 217	0.17 175	0.16 195	0.17 168	0.17 156

GES	0.14 180	0.11 178	0.07 134	0.09 129	0.11 177	0.15 196	0.09 160	0.20 212	0.09 132	0.23 169	0.12 164	0.17 145	0.11 182	0.14 232	0.10 153	0.10 104	0.23 220	0.14 204	0.24 234	0.14 217	0.17 168	0.17 252	0.11 211	0.09 173	0.15 150	0.14 152	0.21 225	0.20 196

HCRNet	0.11 116	0.17 241	0.06 105	0.22 241	0.08 119	0.15 196	0.08 143	0.13 101	0.04 21	0.46 304	0.12 164	0.24 230	0.07 128	0.07 127	0.08 78	0.06 24	0.14 92	0.08 58	0.20 200	0.08 94	0.09 48	0.05 41	0.11 211	0.06 89	0.06 31	0.05 23	0.05 30	0.08 56

FINET	0.12 143	0.11 178	0.12 215	0.12 176	0.10 160	0.11 158	0.13 206	0.15 116	0.12 188	0.13 73	0.12 164	0.13 103	0.09 159	0.09 167	0.15 251	0.13 212	0.15 99	0.11 122	0.16 156	0.09 120	0.13 96	0.10 164	0.10 201	0.10 189	0.12 103	0.10 75	0.13 118	0.12 101

psm_up	0.14 180	0.11 178	0.13 224	0.15 207	0.12 191	0.14 184	0.11 190	0.20 212	0.16 219	0.19 125	0.12 164	0.15 119	0.17 235	0.10 182	0.12 206	0.12 191	0.19 166	0.13 179	0.17 165	0.11 167	0.15 130	0.09 130	0.10 201	0.16 248	0.18 196	0.16 195	0.17 168	0.20 196

R-Stereo Train	0.13 155	0.07 99	0.07 134	0.09 129	0.10 160	0.15 196	0.05 80	0.16 125	0.12 188	0.28 265	0.12 164	0.20 188	0.08 147	0.11 194	0.09 114	0.11 149	0.24 236	0.12 152	0.16 156	0.11 167	0.21 235	0.11 185	0.08 167	0.07 126	0.15 150	0.15 170	0.16 154	0.15 130

ADCP+	0.11 116	0.10 164	0.08 156	0.09 129	0.07 97	0.09 124	0.08 143	0.13 101	0.11 172	0.16 90	0.12 164	0.18 161	0.08 147	0.07 127	0.10 153	0.09 75	0.16 113	0.11 122	0.14 128	0.09 120	0.12 77	0.09 130	0.08 167	0.08 150	0.11 94	0.15 170	0.11 94	0.11 89

RAFT-Stereo	0.13 155	0.07 99	0.07 134	0.09 129	0.10 160	0.15 196	0.05 80	0.16 125	0.12 188	0.28 265	0.12 164	0.20 188	0.08 147	0.11 194	0.09 114	0.11 149	0.24 236	0.12 152	0.16 156	0.11 167	0.21 235	0.11 185	0.08 167	0.07 126	0.15 150	0.15 170	0.16 154	0.15 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet	0.12 143	0.11 178	0.08 156	0.14 195	0.12 191	0.11 158	0.09 160	0.19 194	0.10 157	0.18 112	0.12 164	0.25 231	0.10 172	0.08 149	0.08 78	0.09 75	0.17 127	0.12 152	0.12 94	0.09 120	0.11 63	0.08 94	0.06 120	0.09 173	0.15 150	0.12 109	0.13 118	0.13 109

iResNetv2_ROB	0.12 143	0.08 134	0.07 134	0.12 176	0.09 142	0.12 167	0.08 143	0.17 136	0.08 100	0.22 151	0.12 164	0.20 188	0.15 226	0.06 96	0.08 78	0.08 57	0.16 113	0.11 122	0.17 165	0.10 146	0.14 112	0.09 130	0.09 187	0.10 189	0.14 137	0.12 109	0.19 199	0.12 101

GLC_STEREO	0.13 155	0.11 178	0.12 215	0.12 176	0.11 177	0.10 147	0.10 177	0.19 194	0.07 81	0.25 218	0.13 176	0.12 87	0.07 128	0.07 127	0.08 78	0.12 191	0.24 236	0.11 122	0.17 165	0.09 120	0.27 283	0.15 240	0.07 142	0.07 126	0.15 150	0.09 62	0.20 211	0.12 101

ICVP	0.15 200	0.13 204	0.14 235	0.12 176	0.12 191	0.13 176	0.10 177	0.17 136	0.12 188	0.17 100	0.13 176	0.18 161	0.12 190	0.09 167	0.12 206	0.13 212	0.18 146	0.15 218	0.15 140	0.14 217	0.17 168	0.13 221	0.20 256	0.11 201	0.19 210	0.19 239	0.17 168	0.16 144
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.13 155	0.12 191	0.10 187	0.11 164	0.08 119	0.11 158	0.10 177	0.18 170	0.11 172	0.24 186	0.13 176	0.20 188	0.08 147	0.06 96	0.11 190	0.10 104	0.20 182	0.11 122	0.20 200	0.10 146	0.21 235	0.10 164	0.06 120	0.12 217	0.19 210	0.11 99	0.12 104	0.13 109

GMStereo	0.12 143	0.12 191	0.07 134	0.11 164	0.11 177	0.13 176	0.09 160	0.17 136	0.10 157	0.17 100	0.13 176	0.21 206	0.11 182	0.07 127	0.10 153	0.09 75	0.17 127	0.10 105	0.17 165	0.12 188	0.14 112	0.09 130	0.07 142	0.09 173	0.14 137	0.13 126	0.15 144	0.12 101
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.15 200	0.13 204	0.11 200	0.14 195	0.16 224	0.14 184	0.13 206	0.19 194	0.11 172	0.14 76	0.13 176	0.17 145	0.09 159	0.16 243	0.15 251	0.15 250	0.21 197	0.14 204	0.22 218	0.15 231	0.15 130	0.12 204	0.07 142	0.12 217	0.16 163	0.15 170	0.19 199	0.17 156

DSFCA	0.11 116	0.13 204	0.09 168	0.10 148	0.08 119	0.11 158	0.11 190	0.12 82	0.09 132	0.12 68	0.13 176	0.14 114	0.07 128	0.05 79	0.09 114	0.11 149	0.15 99	0.13 179	0.16 156	0.10 146	0.13 96	0.12 204	0.07 142	0.09 173	0.12 103	0.13 126	0.10 79	0.13 109

DMCA-RVC	0.10 102	0.08 134	0.11 200	0.08 110	0.09 142	0.08 109	0.08 143	0.12 82	0.09 132	0.13 73	0.13 176	0.13 103	0.07 128	0.06 96	0.13 226	0.12 191	0.14 92	0.13 179	0.11 83	0.10 146	0.12 77	0.09 130	0.07 142	0.09 173	0.10 79	0.10 75	0.10 79	0.11 89

FADNet-RVC-Resample	0.13 155	0.10 164	0.12 215	0.12 176	0.10 160	0.13 176	0.10 177	0.16 125	0.13 197	0.18 112	0.13 176	0.17 145	0.11 182	0.10 182	0.10 153	0.09 75	0.13 78	0.15 218	0.15 140	0.17 248	0.15 130	0.12 204	0.10 201	0.13 227	0.17 175	0.13 126	0.12 104	0.11 89

RTSC	0.14 180	0.11 178	0.10 187	0.12 176	0.11 177	0.12 167	0.10 177	0.16 125	0.13 197	0.18 112	0.13 176	0.15 119	0.13 203	0.08 149	0.11 190	0.13 212	0.20 182	0.13 179	0.21 211	0.12 188	0.16 147	0.12 204	0.07 142	0.10 189	0.16 163	0.16 195	0.21 225	0.32 255

CFNet_RVC	0.13 155	0.12 191	0.10 187	0.14 195	0.11 177	0.14 184	0.09 160	0.17 136	0.09 132	0.19 125	0.13 176	0.21 206	0.09 159	0.09 167	0.10 153	0.13 212	0.18 146	0.13 179	0.15 140	0.11 167	0.16 147	0.08 94	0.06 120	0.09 173	0.15 150	0.12 109	0.16 154	0.17 156

UCFNet_RVC	0.15 200	0.17 241	0.12 215	0.16 211	0.14 213	0.17 215	0.11 190	0.17 136	0.12 188	0.20 133	0.13 176	0.28 236	0.12 190	0.10 182	0.11 190	0.13 212	0.18 146	0.13 179	0.17 165	0.12 188	0.16 147	0.09 130	0.10 201	0.11 201	0.18 196	0.15 170	0.17 168	0.19 188

MLCV	0.14 180	0.11 178	0.09 168	0.16 211	0.12 191	0.14 184	0.11 190	0.21 223	0.10 157	0.24 186	0.13 176	0.21 206	0.14 218	0.08 149	0.09 114	0.10 104	0.19 166	0.11 122	0.19 194	0.09 120	0.17 168	0.08 94	0.10 201	0.09 173	0.16 163	0.13 126	0.16 154	0.19 188

iResNet	0.16 217	0.11 178	0.09 168	0.15 207	0.13 203	0.17 215	0.12 200	0.21 223	0.14 206	0.25 218	0.13 176	0.35 250	0.32 275	0.08 149	0.10 153	0.11 149	0.20 182	0.12 152	0.25 239	0.14 217	0.18 181	0.11 185	0.12 222	0.13 227	0.18 196	0.14 152	0.20 211	0.18 173

UDGNet	0.15 200	0.13 204	0.09 168	0.18 224	0.17 232	0.16 206	0.19 241	0.15 116	0.11 172	0.16 90	0.14 189	0.15 119	0.05 76	0.45 290	0.09 114	0.10 104	0.17 127	0.12 152	0.14 128	0.09 120	0.17 168	0.09 130	0.28 291	0.07 126	0.17 175	0.15 170	0.12 104	0.13 109

DAS	0.19 231	0.11 178	0.09 168	0.24 251	0.19 246	0.18 223	0.20 243	0.23 240	0.18 235	0.24 186	0.14 189	0.38 255	0.21 244	0.09 167	0.12 206	0.11 149	0.25 252	0.16 229	0.22 218	0.15 231	0.20 213	0.14 228	0.18 248	0.13 227	0.19 210	0.17 213	0.23 231	0.29 243

SepStereo	0.19 231	0.11 178	0.09 168	0.24 251	0.19 246	0.18 223	0.20 243	0.23 240	0.18 235	0.24 186	0.14 189	0.38 255	0.21 244	0.09 167	0.12 206	0.11 149	0.25 252	0.16 229	0.22 218	0.15 231	0.20 213	0.14 228	0.18 248	0.13 227	0.19 210	0.17 213	0.23 231	0.29 243

LMCR-Stereo	0.13 155	0.09 151	0.07 134	0.11 164	0.08 119	0.11 158	0.09 160	0.18 170	0.09 132	0.19 125	0.14 189	0.19 173	0.14 218	0.10 182	0.09 114	0.11 149	0.20 182	0.13 179	0.19 194	0.10 146	0.18 181	0.10 164	0.08 167	0.08 150	0.15 150	0.13 126	0.18 187	0.17 156

CFNet_pseudo	0.13 155	0.11 178	0.11 200	0.14 195	0.11 177	0.12 167	0.11 190	0.19 194	0.12 188	0.24 186	0.14 189	0.16 139	0.15 226	0.08 149	0.09 114	0.10 104	0.16 113	0.13 179	0.13 115	0.08 94	0.15 130	0.08 94	0.08 167	0.09 173	0.15 150	0.14 152	0.19 199	0.20 196

pcwnet_v2	0.15 200	0.12 191	0.12 215	0.16 211	0.14 213	0.17 215	0.14 212	0.20 212	0.13 197	0.22 151	0.14 189	0.19 173	0.18 237	0.12 213	0.10 153	0.12 191	0.18 146	0.13 179	0.17 165	0.12 188	0.16 147	0.11 185	0.09 187	0.10 189	0.19 210	0.20 243	0.19 199	0.27 237

RTS	0.20 239	0.16 233	0.14 235	0.17 219	0.14 213	0.20 240	0.15 217	0.23 240	0.26 274	0.15 83	0.14 189	0.14 114	0.20 242	0.11 194	0.13 226	0.15 250	0.24 236	0.17 242	0.34 268	0.24 276	0.22 251	0.15 240	0.09 187	0.15 240	0.28 270	0.27 285	0.28 255	0.55 291

RTSA	0.20 239	0.16 233	0.14 235	0.17 219	0.14 213	0.20 240	0.15 217	0.23 240	0.26 274	0.15 83	0.14 189	0.14 114	0.20 242	0.11 194	0.13 226	0.15 250	0.24 236	0.17 242	0.34 268	0.24 276	0.22 251	0.15 240	0.09 187	0.15 240	0.28 270	0.27 285	0.28 255	0.55 291

DeepPrunerF	0.11 116	0.10 164	0.10 187	0.13 188	0.13 203	0.09 124	0.09 160	0.15 116	0.11 172	0.12 68	0.14 189	0.10 68	0.09 159	0.07 127	0.12 206	0.11 149	0.11 65	0.13 179	0.13 115	0.11 167	0.13 96	0.08 94	0.08 167	0.08 150	0.17 175	0.14 152	0.11 94	0.14 119

PA-Net	0.19 231	0.21 258	0.25 280	0.14 195	0.20 251	0.18 223	0.20 243	0.21 223	0.19 243	0.18 112	0.14 189	0.17 145	0.21 244	0.26 270	0.16 256	0.18 272	0.15 99	0.19 258	0.13 115	0.17 248	0.14 112	0.15 240	0.10 201	0.16 248	0.17 175	0.25 274	0.17 168	0.35 260
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.15 200	0.11 178	0.11 200	0.19 231	0.14 213	0.21 249	0.24 263	0.13 101	0.11 172	0.16 90	0.14 189	0.10 68	0.07 128	0.39 289	0.11 190	0.11 149	0.21 197	0.14 204	0.15 140	0.10 146	0.12 77	0.08 94	0.24 269	0.08 150	0.14 137	0.12 109	0.14 131	0.12 101

MDST_ROB	0.22 250	0.27 277	0.14 235	0.47 284	0.24 264	0.36 278	0.20 243	0.24 246	0.16 219	0.26 235	0.14 189	0.28 236	0.25 255	0.11 194	0.11 190	0.12 191	0.21 197	0.12 152	0.17 165	0.12 188	0.19 193	0.10 164	0.11 211	0.12 217	0.34 286	0.23 263	0.56 295	0.31 251

pmcnn	0.19 231	0.14 217	0.11 200	0.18 224	0.13 203	0.19 234	0.16 222	0.20 212	0.18 235	0.26 235	0.14 189	0.35 250	0.25 255	0.09 167	0.09 114	0.11 149	0.25 252	0.14 204	0.24 234	0.14 217	0.22 251	0.14 228	0.11 211	0.11 201	0.21 235	0.18 226	0.39 280	0.45 281

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 102	0.07 99	0.06 105	0.08 110	0.05 56	0.07 99	0.03 38	0.11 76	0.15 214	0.20 133	0.15 202	0.11 80	0.07 128	0.08 149	0.08 78	0.09 75	0.16 113	0.11 122	0.12 94	0.08 94	0.12 77	0.11 185	0.06 120	0.07 126	0.12 103	0.14 152	0.12 104	0.16 144

GANet-ADL	0.15 200	0.12 191	0.09 168	0.14 195	0.12 191	0.16 206	0.12 200	0.20 212	0.10 157	0.25 218	0.15 202	0.22 219	0.12 190	0.21 262	0.09 114	0.11 149	0.25 252	0.14 204	0.20 200	0.14 217	0.19 193	0.09 130	0.08 167	0.10 189	0.17 175	0.15 170	0.20 211	0.17 156

Anonymous3	0.18 225	0.15 225	0.11 200	0.15 207	0.10 160	0.14 184	0.11 190	0.22 232	0.19 243	0.27 249	0.15 202	0.27 234	0.12 190	0.13 226	0.25 281	0.17 265	0.23 220	0.18 253	0.26 244	0.17 248	0.24 269	0.20 273	0.09 187	0.10 189	0.21 235	0.20 243	0.22 229	0.20 196

HGLStereo	0.11 116	0.10 164	0.08 156	0.09 129	0.10 160	0.09 124	0.06 113	0.14 111	0.08 100	0.18 112	0.15 202	0.09 60	0.06 103	0.08 149	0.09 114	0.10 104	0.17 127	0.13 179	0.14 128	0.10 146	0.11 63	0.09 130	0.08 167	0.08 150	0.13 114	0.12 109	0.10 79	0.11 89

STTStereo	0.13 155	0.14 217	0.17 256	0.13 188	0.15 221	0.13 176	0.20 243	0.13 101	0.13 197	0.15 83	0.15 202	0.17 145	0.10 172	0.11 194	0.12 206	0.12 191	0.15 99	0.14 204	0.13 115	0.11 167	0.12 77	0.10 164	0.07 142	0.09 173	0.15 150	0.13 126	0.12 104	0.16 144

ADCRef	0.13 155	0.10 164	0.09 168	0.10 148	0.08 119	0.09 124	0.08 143	0.17 136	0.14 206	0.21 143	0.15 202	0.15 119	0.13 203	0.05 79	0.10 153	0.11 149	0.16 113	0.14 204	0.19 194	0.12 188	0.15 130	0.12 204	0.09 187	0.11 201	0.13 114	0.18 226	0.13 118	0.18 173

HSM	0.14 180	0.12 191	0.09 168	0.14 195	0.13 203	0.12 167	0.10 177	0.18 170	0.10 157	0.23 169	0.15 202	0.18 161	0.14 218	0.08 149	0.10 153	0.10 104	0.21 197	0.12 152	0.17 165	0.12 188	0.18 181	0.10 164	0.07 142	0.08 150	0.17 175	0.15 170	0.17 168	0.18 173

NCCL2	0.17 220	0.17 241	0.16 248	0.13 188	0.13 203	0.13 176	0.12 200	0.21 223	0.17 229	0.22 151	0.15 202	0.23 222	0.13 203	0.09 167	0.15 251	0.16 258	0.18 146	0.17 242	0.19 194	0.17 248	0.21 235	0.17 252	0.11 211	0.16 248	0.25 258	0.26 281	0.20 211	0.24 223

NOSS_ROB	0.21 245	0.14 217	0.15 242	0.20 235	0.19 246	0.20 240	0.22 256	0.29 265	0.18 235	0.25 218	0.15 202	0.21 206	0.13 203	0.27 275	0.13 226	0.14 233	0.26 260	0.21 268	0.22 218	0.17 248	0.23 262	0.22 281	0.26 276	0.24 274	0.26 261	0.22 256	0.24 239	0.26 233

PWCDC_ROB	0.13 155	0.06 76	0.09 168	0.07 99	0.13 203	0.08 109	0.13 206	0.06 39	0.24 264	0.09 57	0.15 202	0.09 60	0.43 290	0.26 270	0.10 153	0.10 104	0.09 50	0.12 152	0.08 48	0.11 167	0.08 44	0.11 185	0.19 253	0.13 227	0.07 42	0.13 126	0.08 58	0.18 173

SGM-Forest	0.19 231	0.18 247	0.16 248	0.23 245	0.18 239	0.20 240	0.18 234	0.23 240	0.17 229	0.20 133	0.15 202	0.23 222	0.18 237	0.22 263	0.17 262	0.18 272	0.19 166	0.17 242	0.18 181	0.15 231	0.17 168	0.18 261	0.25 271	0.18 256	0.22 245	0.18 226	0.25 245	0.24 223
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo04	0.14 180	0.12 191	0.10 187	0.08 110	0.09 142	0.10 147	0.08 143	0.22 232	0.19 243	0.24 186	0.16 213	0.23 222	0.11 182	0.04 63	0.10 153	0.11 149	0.17 127	0.12 152	0.21 211	0.12 188	0.16 147	0.11 185	0.06 120	0.11 201	0.21 235	0.12 109	0.16 154	0.15 130

GEStereo_RVC	0.14 180	0.13 204	0.10 187	0.11 164	0.12 191	0.12 167	0.11 190	0.18 170	0.13 197	0.24 186	0.16 213	0.18 161	0.10 172	0.06 96	0.12 206	0.11 149	0.20 182	0.17 242	0.23 228	0.13 206	0.15 130	0.13 221	0.07 142	0.11 201	0.20 222	0.14 152	0.13 118	0.19 188

sAnonymous2	0.14 180	0.09 151	0.10 187	0.10 148	0.09 142	0.09 124	0.11 190	0.22 232	0.11 172	0.23 169	0.16 213	0.15 119	0.10 172	0.06 96	0.12 206	0.13 212	0.18 146	0.15 218	0.21 211	0.14 217	0.16 147	0.14 228	0.04 71	0.10 189	0.17 175	0.17 213	0.17 168	0.16 144

CroCo_RVC	0.14 180	0.09 151	0.10 187	0.10 148	0.09 142	0.09 124	0.11 190	0.22 232	0.11 172	0.23 169	0.16 213	0.15 119	0.10 172	0.06 96	0.12 206	0.13 212	0.18 146	0.15 218	0.21 211	0.14 217	0.16 147	0.14 228	0.04 71	0.10 189	0.17 175	0.17 213	0.17 168	0.16 144

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 281	0.16 233	0.12 215	0.26 256	0.22 257	0.22 252	0.27 271	0.24 246	0.15 214	0.24 186	0.16 213	4.24 330	0.22 251	0.19 255	0.13 226	0.13 212	0.34 289	0.22 274	0.31 260	0.20 263	0.23 262	0.18 261	0.22 260	0.14 236	0.20 222	0.19 239	0.21 225	0.24 223

RP	0.15 200	0.14 217	0.15 242	0.17 219	0.14 213	0.17 215	0.16 222	0.19 194	0.17 229	0.14 76	0.16 213	0.16 139	0.15 226	0.11 194	0.13 226	0.12 191	0.15 99	0.12 152	0.15 140	0.12 188	0.12 77	0.12 204	0.10 201	0.12 217	0.17 175	0.15 170	0.20 211	0.18 173

stereogan	0.16 217	0.15 225	0.15 242	0.16 211	0.18 239	0.18 223	0.16 222	0.20 212	0.19 243	0.14 76	0.16 213	0.20 188	0.18 237	0.13 226	0.14 241	0.13 212	0.16 113	0.14 204	0.17 165	0.14 217	0.14 112	0.12 204	0.13 229	0.13 227	0.16 163	0.16 195	0.23 231	0.18 173

ADCL	0.14 180	0.12 191	0.11 200	0.13 188	0.11 177	0.14 184	0.10 177	0.17 136	0.15 214	0.22 151	0.16 213	0.21 206	0.12 190	0.09 167	0.10 153	0.11 149	0.16 113	0.13 179	0.17 165	0.12 188	0.18 181	0.13 221	0.11 211	0.11 201	0.16 163	0.15 170	0.16 154	0.16 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 155	0.13 204	0.13 224	0.14 195	0.15 221	0.13 176	0.20 243	0.13 101	0.15 214	0.16 90	0.16 213	0.21 206	0.09 159	0.15 240	0.10 153	0.12 191	0.15 99	0.12 152	0.11 83	0.09 120	0.11 63	0.09 130	0.08 167	0.08 150	0.13 114	0.13 126	0.11 94	0.15 130
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ITSA-stereo	0.18 225	0.14 217	0.11 200	0.26 256	0.16 224	0.18 223	0.16 222	0.25 250	0.17 229	0.25 218	0.17 222	0.33 246	0.24 252	0.16 243	0.11 190	0.11 149	0.21 197	0.15 218	0.22 218	0.10 146	0.19 193	0.11 185	0.15 236	0.11 201	0.22 245	0.15 170	0.20 211	0.23 219

EKT-Stereo	0.15 200	0.10 164	0.07 134	0.13 188	0.12 191	0.16 206	0.17 231	0.18 170	0.11 172	0.26 235	0.17 222	0.17 145	0.07 128	0.11 194	0.09 114	0.11 149	0.24 236	0.15 218	0.23 228	0.12 188	0.24 269	0.10 164	0.07 142	0.08 150	0.20 222	0.15 170	0.17 168	0.18 173

SACVNet	0.15 200	0.14 217	0.13 224	0.16 211	0.13 203	0.14 184	0.12 200	0.19 194	0.17 229	0.19 125	0.17 222	0.14 114	0.07 128	0.14 232	0.13 226	0.13 212	0.19 166	0.16 229	0.20 200	0.13 206	0.16 147	0.14 228	0.12 222	0.13 227	0.20 222	0.18 226	0.19 199	0.17 156

AACVNet	0.14 180	0.13 204	0.10 187	0.13 188	0.13 203	0.14 184	0.10 177	0.19 194	0.11 172	0.22 151	0.17 222	0.13 103	0.10 172	0.09 167	0.11 190	0.11 149	0.21 197	0.13 179	0.17 165	0.12 188	0.16 147	0.11 185	0.11 211	0.11 201	0.17 175	0.13 126	0.14 131	0.16 144

GwcNet-ADL	0.17 220	0.12 191	0.11 200	0.19 231	0.14 213	0.17 215	0.14 212	0.21 223	0.14 206	0.24 186	0.17 222	0.32 245	0.16 231	0.19 255	0.11 190	0.14 233	0.22 210	0.15 218	0.23 228	0.13 206	0.18 181	0.11 185	0.05 99	0.10 189	0.18 196	0.15 170	0.19 199	0.21 212

FCDSN-DC	0.25 257	0.25 270	0.25 280	0.28 264	0.26 269	0.26 261	0.34 275	0.28 259	0.18 235	0.20 133	0.17 222	0.20 188	0.12 190	0.29 278	0.26 282	0.26 287	0.29 279	0.28 290	0.27 249	0.21 265	0.25 277	0.25 287	0.26 276	0.32 291	0.26 261	0.24 268	0.26 250	0.27 237
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.18 225	0.14 217	0.13 224	0.20 235	0.15 221	0.14 184	0.13 206	0.24 246	0.14 206	0.24 186	0.17 222	0.27 234	0.21 244	0.14 232	0.14 241	0.12 191	0.19 166	0.17 242	0.31 260	0.15 231	0.19 193	0.14 228	0.11 211	0.14 236	0.20 222	0.21 248	0.18 187	0.22 215

FADNet-RVC	0.14 180	0.13 204	0.10 187	0.18 224	0.11 177	0.14 184	0.09 160	0.21 223	0.09 132	0.19 125	0.17 222	0.17 145	0.12 190	0.11 194	0.14 241	0.15 250	0.18 146	0.13 179	0.18 181	0.15 231	0.12 77	0.12 204	0.12 222	0.11 201	0.20 222	0.16 195	0.14 131	0.14 119

GANetREF_RVC	0.26 261	0.26 273	0.30 289	0.23 245	0.23 261	0.23 257	0.24 263	0.35 279	0.33 292	0.32 283	0.17 222	0.50 271	0.38 286	0.12 213	0.20 274	0.17 265	0.19 166	0.21 268	0.35 271	0.21 265	0.23 262	0.15 240	0.22 260	0.29 286	0.27 264	0.21 248	0.36 275	0.31 251
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
SGM-ForestM	0.24 256	0.22 261	0.16 248	0.37 270	0.24 264	0.32 270	0.24 263	0.28 259	0.20 254	0.23 169	0.17 222	0.51 273	0.25 255	0.20 260	0.12 206	0.13 212	0.23 220	0.16 229	0.24 234	0.14 217	0.19 193	0.16 248	0.21 259	0.16 248	0.35 287	0.24 268	0.51 290	0.35 260

DPSNet	0.39 284	0.19 250	0.17 256	0.27 263	0.25 267	0.29 265	0.19 241	0.26 253	0.24 264	0.18 112	0.17 222	2.16 324	0.43 290	0.10 182	0.17 262	0.15 250	0.35 292	0.28 290	2.04 325	0.27 283	0.25 277	0.16 248	0.28 291	0.25 278	0.38 292	0.24 268	0.39 280	0.51 287

CBMV_ROB	0.21 245	0.14 217	0.15 242	0.26 256	0.22 257	0.21 249	0.22 256	0.28 259	0.17 229	0.26 235	0.17 222	0.28 236	0.17 235	0.26 270	0.11 190	0.12 191	0.26 260	0.17 242	0.18 181	0.16 243	0.21 235	0.19 269	0.26 276	0.20 259	0.24 254	0.25 274	0.25 245	0.33 258

DLCB_ROB	0.13 155	0.12 191	0.11 200	0.10 148	0.10 160	0.10 147	0.09 160	0.16 125	0.11 172	0.18 112	0.17 222	0.19 173	0.13 203	0.11 194	0.11 190	0.10 104	0.17 127	0.13 179	0.13 115	0.10 146	0.17 168	0.10 164	0.09 187	0.12 217	0.27 264	0.16 195	0.16 154	0.13 109

DN-CSS_ROB	0.11 116	0.09 151	0.11 200	0.08 110	0.09 142	0.08 109	0.08 143	0.16 125	0.10 157	0.23 169	0.17 222	0.18 161	0.14 218	0.05 79	0.08 78	0.09 75	0.13 78	0.10 105	0.18 181	0.09 120	0.11 63	0.08 94	0.07 142	0.08 150	0.13 114	0.10 75	0.12 104	0.10 79

FC-DCNN v2	0.27 267	0.28 279	0.27 285	0.37 270	0.28 272	0.32 270	0.38 281	0.33 276	0.19 243	0.22 151	0.18 236	0.23 222	0.13 203	0.29 278	0.26 282	0.26 287	0.29 279	0.27 286	0.29 255	0.21 265	0.25 277	0.25 287	0.26 276	0.31 288	0.31 277	0.26 281	0.30 259	0.30 249

HBP-ISP	0.21 245	0.16 233	0.12 215	0.26 256	0.22 257	0.22 252	0.17 231	0.29 265	0.18 235	0.27 249	0.18 236	0.21 206	0.12 190	0.28 276	0.10 153	0.14 233	0.26 260	0.19 258	0.20 200	0.12 188	0.22 251	0.23 284	0.26 276	0.23 266	0.24 254	0.24 268	0.23 231	0.26 233

SHD	0.21 245	0.17 241	0.20 269	0.18 224	0.16 224	0.18 223	0.20 243	0.26 253	0.16 219	0.27 249	0.18 236	0.23 222	0.31 272	0.17 245	0.14 241	0.14 233	0.19 166	0.17 242	0.32 262	0.17 248	0.20 213	0.17 252	0.16 240	0.16 248	0.23 252	0.28 287	0.25 245	0.43 277

HSM-Net_RVC	0.15 200	0.12 191	0.10 187	0.17 219	0.13 203	0.14 184	0.10 177	0.18 170	0.14 206	0.25 218	0.18 236	0.28 236	0.16 231	0.11 194	0.11 190	0.11 149	0.19 166	0.13 179	0.16 156	0.11 167	0.17 168	0.11 185	0.08 167	0.11 201	0.19 210	0.16 195	0.23 231	0.24 223
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FC-DCNN	0.27 267	0.28 279	0.26 283	0.36 268	0.28 272	0.32 270	0.37 277	0.32 272	0.19 243	0.22 151	0.18 236	0.23 222	0.13 203	0.29 278	0.26 282	0.26 287	0.29 279	0.27 286	0.28 253	0.21 265	0.25 277	0.25 287	0.26 276	0.31 288	0.30 275	0.25 274	0.29 257	0.30 249

DeepPruner_ROB	0.14 180	0.13 204	0.11 200	0.12 176	0.11 177	0.10 147	0.09 160	0.17 136	0.12 188	0.21 143	0.18 236	0.15 119	0.13 203	0.08 149	0.12 206	0.11 149	0.19 166	0.15 218	0.19 194	0.11 167	0.17 168	0.14 228	0.10 201	0.11 201	0.17 175	0.16 195	0.17 168	0.19 188

NaN_ROB	0.19 231	0.20 253	0.19 266	0.20 235	0.20 251	0.16 206	0.15 217	0.27 256	0.19 243	0.23 169	0.18 236	0.47 267	0.16 231	0.11 194	0.13 226	0.12 191	0.15 99	0.14 204	0.21 211	0.19 259	0.13 96	0.10 164	0.09 187	0.20 259	0.24 254	0.21 248	0.26 250	0.28 241

XPNet_ROB	0.18 225	0.21 258	0.14 235	0.15 207	0.16 224	0.15 196	0.15 217	0.15 116	0.14 206	0.19 125	0.18 236	0.49 268	0.13 203	0.11 194	0.13 226	0.14 233	0.25 252	0.16 229	0.18 181	0.14 217	0.17 168	0.18 261	0.13 229	0.13 227	0.17 175	0.17 213	0.31 262	0.29 243

SGM_RVC	0.25 257	0.24 268	0.17 256	0.39 278	0.27 271	0.34 276	0.26 269	0.28 259	0.19 243	0.25 218	0.18 236	0.42 259	0.30 269	0.17 245	0.12 206	0.13 212	0.23 220	0.15 218	0.25 239	0.13 206	0.19 193	0.15 240	0.19 253	0.17 253	0.33 283	0.22 256	0.55 294	0.43 277
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DCVSM-stereo	0.20 239	0.15 225	0.11 200	0.24 251	0.18 239	0.26 261	0.21 254	0.23 240	0.16 219	0.24 186	0.19 245	0.49 268	0.27 263	0.13 226	0.10 153	0.12 191	0.24 236	0.16 229	0.24 234	0.15 231	0.19 193	0.14 228	0.22 260	0.11 201	0.18 196	0.15 170	0.24 239	0.28 241

PSMNet-ADL	0.18 225	0.13 204	0.13 224	0.16 211	0.14 213	0.17 215	0.16 222	0.20 212	0.21 260	0.27 249	0.19 245	0.29 242	0.25 255	0.18 250	0.14 241	0.14 233	0.23 220	0.14 204	0.22 218	0.14 217	0.19 193	0.11 185	0.10 201	0.11 201	0.20 222	0.15 170	0.23 231	0.19 188

NCC-stereo	0.17 220	0.16 233	0.16 248	0.16 211	0.17 232	0.18 223	0.18 234	0.19 194	0.20 254	0.16 90	0.19 245	0.21 206	0.21 244	0.12 213	0.20 274	0.18 272	0.18 146	0.19 258	0.18 181	0.15 231	0.15 130	0.15 240	0.15 236	0.12 217	0.18 196	0.17 213	0.24 239	0.20 196

Abc-Net	0.17 220	0.16 233	0.16 248	0.16 211	0.17 232	0.18 223	0.18 234	0.19 194	0.20 254	0.16 90	0.19 245	0.21 206	0.21 244	0.12 213	0.20 274	0.18 272	0.18 146	0.19 258	0.18 181	0.15 231	0.15 130	0.15 240	0.15 236	0.12 217	0.18 196	0.17 213	0.24 239	0.20 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCMid	0.21 245	0.18 247	0.17 256	0.18 224	0.19 246	0.20 240	0.16 222	0.29 265	0.25 269	0.24 186	0.19 245	0.36 252	0.21 244	0.12 213	0.16 256	0.16 258	0.25 252	0.18 253	0.37 273	0.19 259	0.24 269	0.18 261	0.17 246	0.15 240	0.24 254	0.20 243	0.25 245	0.29 243

RGC	0.19 231	0.17 241	0.17 256	0.19 231	0.20 251	0.20 240	0.15 217	0.22 232	0.26 274	0.17 100	0.20 250	0.21 206	0.24 252	0.15 240	0.23 278	0.18 272	0.18 146	0.16 229	0.18 181	0.16 243	0.17 168	0.13 221	0.12 222	0.15 240	0.20 222	0.21 248	0.23 231	0.24 223

XQC	0.28 269	0.30 283	0.26 283	0.37 270	0.28 272	0.37 280	0.37 277	0.40 291	0.30 286	0.32 283	0.20 250	0.45 262	0.28 265	0.31 283	0.14 241	0.14 233	0.20 182	0.21 268	0.33 265	0.23 273	0.22 251	0.20 273	0.23 265	0.24 274	0.32 281	0.25 274	0.44 287	0.32 255

PS-NSSS	0.17 220	0.19 250	0.17 256	0.23 245	0.18 239	0.18 223	0.16 222	0.22 232	0.13 197	0.23 169	0.20 250	0.44 261	0.08 147	0.11 194	0.12 206	0.10 104	0.13 78	0.13 179	0.26 244	0.11 167	0.11 63	0.07 76	0.18 248	0.15 240	0.17 175	0.21 248	0.13 118	0.20 196

FBW_ROB	0.26 261	0.26 273	0.25 280	0.37 270	0.25 267	0.32 270	0.20 243	0.21 223	0.18 235	0.27 249	0.20 250	0.45 262	0.31 272	0.26 270	0.20 274	0.20 282	0.27 271	0.17 242	0.51 286	0.14 217	0.21 235	0.14 228	0.16 240	0.28 284	0.21 235	0.19 239	0.33 267	0.55 291

PWC_ROB	0.22 250	0.20 253	0.14 235	0.18 224	0.17 232	0.16 206	0.20 243	0.21 223	0.26 274	0.15 83	0.20 250	0.28 236	0.62 302	0.13 226	0.12 206	0.13 212	0.27 271	0.18 253	0.36 272	0.18 255	0.22 251	0.17 252	0.16 240	0.24 274	0.19 210	0.18 226	0.24 239	0.43 277

DDVS	0.19 231	0.15 225	0.13 224	0.18 224	0.18 239	0.19 234	0.20 243	0.20 212	0.16 219	0.25 218	0.21 255	0.39 258	0.27 263	0.13 226	0.12 206	0.14 233	0.26 260	0.19 258	0.28 253	0.15 231	0.18 181	0.16 248	0.10 201	0.14 236	0.19 210	0.15 170	0.22 229	0.25 229

ACV-stereo	0.25 257	0.15 225	0.13 224	0.22 241	0.17 232	0.28 264	0.24 263	0.21 223	0.20 254	0.24 186	0.21 255	0.28 236	0.36 282	0.18 250	0.13 226	0.12 191	0.34 289	0.20 264	1.12 313	0.25 278	0.26 281	0.17 252	0.29 294	0.18 256	0.19 210	0.16 195	0.25 245	0.29 243

AF-Net	0.15 200	0.13 204	0.13 224	0.14 195	0.18 239	0.15 196	0.14 212	0.17 136	0.16 219	0.17 100	0.21 255	0.18 161	0.12 190	0.10 182	0.17 262	0.16 258	0.13 78	0.14 204	0.15 140	0.11 167	0.11 63	0.10 164	0.13 229	0.10 189	0.14 137	0.15 170	0.20 211	0.14 119

Nwc_Net	0.15 200	0.13 204	0.13 224	0.14 195	0.18 239	0.15 196	0.14 212	0.17 136	0.16 219	0.17 100	0.21 255	0.18 161	0.12 190	0.10 182	0.17 262	0.16 258	0.13 78	0.14 204	0.15 140	0.11 167	0.11 63	0.10 164	0.13 229	0.10 189	0.14 137	0.15 170	0.20 211	0.14 119

SAMSARA	0.48 290	0.23 265	0.39 297	0.23 245	0.23 261	0.22 252	0.22 256	0.44 298	0.38 299	0.31 282	0.21 255	0.30 244	0.47 293	0.17 245	0.32 291	0.34 297	0.25 252	0.32 295	0.46 282	0.32 294	0.47 312	0.52 320	0.15 236	0.33 293	1.39 330	1.54 328	1.41 327	1.46 326

LE_ROB	0.40 285	0.20 253	0.16 248	0.41 280	0.43 289	0.33 275	0.44 287	0.34 278	0.29 284	0.32 283	0.21 255	1.25 312	1.40 326	0.11 194	0.10 153	0.11 149	0.21 197	0.13 179	0.20 200	0.13 206	0.22 251	0.12 204	0.12 222	0.14 236	0.36 289	0.31 291	1.39 326	1.32 324

LALA_ROB	0.22 250	0.25 270	0.16 248	0.19 231	0.17 232	0.22 252	0.16 222	0.17 136	0.19 243	0.24 186	0.21 255	0.64 279	0.15 226	0.13 226	0.23 278	0.17 265	0.27 271	0.22 274	0.22 218	0.18 255	0.20 213	0.20 273	0.14 234	0.15 240	0.20 222	0.22 256	0.35 271	0.25 229

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 257	0.25 270	0.20 269	0.29 265	0.22 257	0.22 252	0.23 260	0.36 282	0.27 279	0.36 295	0.22 262	0.45 262	0.32 275	0.19 255	0.17 262	0.17 265	0.17 127	0.16 229	0.29 255	0.14 217	0.20 213	0.18 261	0.27 289	0.23 266	0.29 272	0.25 274	0.33 267	0.31 251

BEATNet-Init1	0.49 292	0.42 290	0.28 286	0.79 299	0.40 287	0.60 294	0.45 288	0.41 294	0.27 279	0.30 280	0.22 262	0.89 302	0.84 310	0.25 267	0.27 285	0.26 287	0.27 271	0.25 283	0.84 301	0.28 284	0.27 283	0.26 290	0.26 276	0.32 291	0.49 297	0.35 298	2.05 330	0.88 314

ADCPNet	0.22 250	0.17 241	0.16 248	0.20 235	0.19 246	0.20 240	0.18 234	0.27 256	0.23 263	0.26 235	0.22 262	0.26 233	0.28 265	0.15 240	0.16 256	0.17 265	0.24 236	0.17 242	0.32 262	0.23 273	0.24 269	0.19 269	0.17 246	0.21 262	0.25 258	0.22 256	0.27 253	0.33 258

MANE	0.41 286	0.36 285	0.33 293	0.61 292	0.44 290	0.44 288	0.46 289	0.42 295	0.25 269	0.23 169	0.22 262	0.65 281	0.28 265	0.30 281	0.28 287	0.29 296	0.32 284	0.42 306	0.37 273	0.23 273	0.30 290	0.26 290	0.26 276	0.34 295	0.54 302	0.40 302	1.07 322	0.87 312

ETE_ROB	0.22 250	0.23 265	0.15 242	0.20 235	0.16 224	0.19 234	0.17 231	0.18 170	0.19 243	0.22 151	0.22 262	0.65 281	0.16 231	0.14 232	0.14 241	0.14 233	0.30 282	0.19 258	0.24 234	0.19 259	0.21 235	0.18 261	0.16 240	0.15 240	0.22 245	0.28 287	0.41 285	0.26 233

CES	0.11 116	0.06 76	0.06 105	0.06 78	0.08 119	0.07 99	0.05 80	0.35 279	0.05 36	0.15 83	0.23 267	0.13 103	0.04 54	0.08 149	0.08 78	0.10 104	0.19 166	0.08 58	0.14 128	0.08 94	0.28 288	0.08 94	0.07 142	0.04 42	0.14 137	0.11 99	0.13 118	0.16 144

UDG	0.26 261	0.20 253	0.13 224	0.38 275	0.31 280	0.38 282	0.51 293	0.19 194	0.16 219	0.19 125	0.23 267	0.17 145	0.09 159	1.45 303	0.14 241	0.13 212	0.27 271	0.16 229	0.26 244	0.13 206	0.21 235	0.13 221	0.25 271	0.12 217	0.20 222	0.20 243	0.20 211	0.19 188

AnyNet_C32	0.20 239	0.16 233	0.15 242	0.17 219	0.17 232	0.19 234	0.16 222	0.25 250	0.22 261	0.25 218	0.23 267	0.23 222	0.18 237	0.14 232	0.19 271	0.18 272	0.28 278	0.22 274	0.29 255	0.18 255	0.27 283	0.21 278	0.16 240	0.17 253	0.22 245	0.20 243	0.21 225	0.23 219

SQANet	0.45 289	0.54 296	0.14 235	1.41 303	0.51 296	1.23 303	0.83 300	0.30 268	0.24 264	0.34 291	0.24 270	0.64 279	0.19 241	1.12 301	0.17 262	0.14 233	0.24 236	0.20 264	0.40 276	0.22 272	0.16 147	0.14 228	1.58 307	0.17 253	0.20 222	0.16 195	0.26 250	0.39 268

SFCPSM	0.20 239	0.15 225	0.12 215	0.22 241	0.16 224	0.20 240	0.18 234	0.22 232	0.20 254	0.26 235	0.24 270	0.34 249	0.33 278	0.14 232	0.12 206	0.12 191	0.24 236	0.16 229	0.32 262	0.19 259	0.19 193	0.13 221	0.14 234	0.12 217	0.21 235	0.17 213	0.20 211	0.25 229

FADNet	0.16 217	0.15 225	0.10 187	0.20 235	0.10 160	0.19 234	0.13 206	0.20 212	0.13 197	0.22 151	0.24 270	0.17 145	0.14 218	0.12 213	0.17 262	0.16 258	0.16 113	0.14 204	0.23 228	0.20 263	0.16 147	0.12 204	0.11 211	0.11 201	0.21 235	0.18 226	0.16 154	0.15 130

ccs_rob	0.20 239	0.15 225	0.11 200	0.26 256	0.16 224	0.26 261	0.20 243	0.22 232	0.16 219	0.25 218	0.24 270	0.57 277	0.24 252	0.17 245	0.12 206	0.13 212	0.23 220	0.15 218	0.21 211	0.15 231	0.21 235	0.11 185	0.12 222	0.11 201	0.20 222	0.16 195	0.18 187	0.24 223

STStereo	0.37 282	0.44 293	0.31 292	0.75 297	0.49 295	0.57 291	0.43 286	0.35 279	0.30 286	0.34 291	0.24 270	0.85 301	0.53 298	0.19 255	0.14 241	0.16 258	0.25 252	0.16 229	0.45 281	0.16 243	0.23 262	0.19 269	0.20 256	0.23 266	0.49 297	0.37 300	0.75 307	0.54 290

CSAN	0.26 261	0.31 284	0.30 289	0.26 256	0.23 261	0.21 249	0.18 234	0.28 259	0.36 296	0.35 294	0.24 270	0.51 273	0.26 260	0.14 232	0.18 269	0.17 265	0.19 166	0.20 264	0.26 244	0.25 278	0.22 251	0.20 273	0.18 248	0.27 280	0.30 275	0.23 263	0.38 279	0.38 264

DDUNet	0.26 261	0.20 253	0.12 215	0.37 270	0.30 279	0.40 284	0.47 290	0.20 212	0.16 219	0.16 90	0.25 276	0.16 139	0.08 147	1.63 307	0.13 226	0.14 233	0.21 197	0.14 204	0.25 239	0.13 206	0.18 181	0.12 204	0.25 271	0.15 240	0.17 175	0.18 226	0.18 187	0.22 215

FAT-Stereo	0.26 261	0.19 250	0.17 256	0.38 275	0.36 284	0.30 266	0.25 268	0.26 253	0.18 235	0.27 249	0.25 276	0.33 246	0.36 282	0.26 270	0.16 256	0.15 250	0.26 260	0.23 277	0.33 265	0.21 265	0.22 251	0.19 269	0.22 260	0.22 264	0.21 235	0.22 256	0.32 264	0.42 274

ACVNet-4b	0.69 301	0.75 303	0.33 293	1.72 315	0.94 309	1.61 314	1.42 308	0.33 276	0.32 291	0.38 298	0.26 278	1.20 310	0.29 268	2.16 316	0.39 298	0.37 298	0.33 287	0.24 280	0.57 287	0.38 299	0.16 147	0.14 228	2.71 315	0.23 266	0.29 272	0.32 292	0.39 280	0.40 271

STTRV1_RVC		0.26 273	0.22 278	0.35 267	0.28 272	0.32 270	0.29 273	0.36 282	0.33 292	0.27 249	0.26 278	0.42 259	0.41 289	0.47 291	0.32 291	0.18 272	0.59 312	0.20 264		0.30 289	0.59 320	0.22 281		0.43 300	0.25 258	0.54 313	0.34 269	0.64 299

SANet	0.30 273	0.21 258	0.21 275	0.25 254	0.21 254	0.31 268	0.22 256	0.30 268	0.31 289	0.27 249	0.26 278	1.39 314	0.38 286	0.22 263	0.14 241	0.14 233	0.26 260	0.21 268	0.30 259	0.21 265	0.24 269	0.20 273	0.31 296	0.23 266	0.33 283	0.24 268	0.35 271	0.48 283

ADCS	0.28 269	0.22 261	0.21 275	0.26 256	0.24 264	0.25 259	0.23 260	0.36 282	0.30 286	0.23 169	0.27 281	0.46 266	0.35 281	0.20 260	0.19 271	0.18 272	0.32 284	0.24 280	0.48 283	0.28 284	0.36 296	0.28 293	0.19 253	0.23 266	0.31 277	0.25 274	0.30 259	0.41 273

DispFullNet	0.48 290	0.50 294	0.19 266	1.14 300	0.40 287	0.77 299	1.22 305	0.32 272	0.24 264	0.24 186	0.27 281	0.84 299	0.48 295	1.62 306	0.15 251	0.15 250	0.49 304	0.34 300	1.08 311	0.26 280	0.24 269	0.18 261	0.20 256	0.21 262	0.27 264	0.17 213	0.35 271	0.59 296

MeshStereo	0.30 273	0.26 273	0.20 269	0.49 286	0.36 284	0.35 277	0.26 269	0.32 272	0.28 282	0.30 280	0.27 281	0.61 278	0.47 293	0.18 250	0.12 206	0.14 233	0.26 260	0.17 242	0.27 249	0.17 248	0.27 283	0.21 278	0.25 271	0.20 259	0.36 289	0.28 287	0.54 293	0.49 285
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
PVD	0.38 283	0.38 288	0.20 269	0.47 284	0.35 282	0.50 290	0.40 285	0.38 287	0.34 294	0.23 169	0.28 284	0.52 275	0.51 296	0.50 292	0.16 256	0.17 265	0.41 298	0.26 284	0.49 285	0.28 284	0.39 298	0.40 311	0.23 265	0.27 280	0.44 295	0.57 316	0.46 289	0.72 304

AnyNet_C01	0.31 276	0.22 261	0.20 269	0.22 241	0.26 269	0.25 259	0.24 263	0.37 285	0.37 297	0.26 235	0.28 284	0.49 268	0.33 278	0.18 250	0.28 287	0.21 283	0.38 296	0.32 295	0.64 290	0.32 294	0.39 298	0.31 300	0.26 276	0.25 278	0.33 283	0.32 292	0.34 269	0.44 280

CC-Net-ROB	0.28 269	0.40 289	0.28 286	0.56 289	0.44 290	0.41 285	0.38 281	0.32 272	0.20 254	0.33 287	0.28 284	0.68 284	0.10 172	0.32 287	0.19 271	0.13 212	0.14 92	0.16 229	0.39 275	0.18 255	0.15 130	0.09 130	0.23 265	0.24 274	0.21 235	0.21 248	0.19 199	0.29 243

ELAS	0.42 287	0.43 291	0.36 295	0.64 293	0.44 290	0.58 293	0.50 291	0.40 291	0.26 274	0.25 218	0.28 284	0.94 305	0.30 269	0.31 283	0.28 287	0.27 292	0.36 293	0.30 292	0.43 279	0.26 280	0.33 291	0.32 301	0.26 276	0.37 296	0.54 302	0.40 302	0.77 310	0.74 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	0.70 302	0.56 297	0.69 319	0.73 296	0.61 300	0.78 300	0.68 298	0.52 303	0.91 316	0.46 304	0.29 288	3.18 327	0.38 286	0.52 293	0.44 300	0.43 303	0.70 321	0.53 315	0.66 291	0.51 302	0.54 317	0.58 321	0.75 301	0.56 310	0.55 304	0.42 304	0.96 319	0.99 316

MFN_U_SF_RVC	0.31 276	0.29 282	0.21 275	0.33 266	0.28 272	0.31 268	0.29 273	0.37 285	0.24 264	0.46 304	0.30 289	0.50 271	0.32 275	0.25 267	0.27 285	0.24 284	0.18 146	0.23 277	0.58 288	0.28 284	0.24 269	0.27 292	0.22 260	0.27 280	0.31 277	0.25 274	0.37 276	0.50 286

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 280	0.36 285	0.39 297	0.46 283	0.28 272	0.30 266	0.28 272	0.50 300	0.46 303	0.39 301	0.30 289	0.37 254	0.36 282	0.31 283	0.35 295	0.26 287	0.21 197	0.27 286	0.71 294	0.37 298	0.27 283	0.29 294	0.30 295	0.38 298	0.32 281	0.24 268	0.29 257	0.39 268

ELAS_RVC	0.43 288	0.43 291	0.36 295	0.64 293	0.44 290	0.62 296	0.50 291	0.39 289	0.25 269	0.25 218	0.30 289	1.23 311	0.30 269	0.31 283	0.28 287	0.27 292	0.37 295	0.30 292	0.42 277	0.26 280	0.34 293	0.32 301	0.26 276	0.37 296	0.50 299	0.38 301	0.78 311	0.70 302
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.58 295	0.71 300	0.29 288	1.70 314	0.84 303	1.49 308	1.00 301	0.40 291	0.34 294	0.38 298	0.31 292	0.65 281	0.26 260	1.35 302	0.33 294	0.25 285	0.20 182	0.23 277	0.69 292	0.30 289	0.22 251	0.17 252	2.24 310	0.28 284	0.29 272	0.18 226	0.30 259	0.39 268

G-Net	0.29 272	0.24 268	0.19 266	0.23 245	0.21 254	0.36 278	0.23 260	0.30 268	0.27 279	0.33 287	0.32 293	0.93 304	0.25 255	0.18 250	0.18 269	0.18 272	0.26 260	0.21 268	0.43 279	0.31 291	0.26 281	0.17 252	0.18 248	0.18 256	0.27 264	0.23 263	0.40 284	0.42 274

RainbowNet	0.77 304	0.87 306	0.46 300	1.83 317	0.91 308	1.59 312	1.47 309	0.42 295	0.38 299	0.47 307	0.34 294	0.90 303	0.60 300	1.97 311	0.62 311	0.48 306	0.34 289	0.33 298	0.90 303	0.58 307	0.33 291	0.23 284	2.82 319	0.39 299	0.40 293	0.34 295	0.44 287	0.48 283

LoS	0.15 200	0.10 164	0.08 156	0.10 148	0.11 177	0.09 124	0.07 130	0.50 300	0.05 36	0.32 283	0.36 295	0.36 252	0.06 103	0.09 167	0.09 114	0.10 104	0.20 182	0.09 84	0.14 128	0.11 167	0.21 235	0.09 130	0.07 142	0.07 126	0.17 175	0.11 99	0.20 211	0.21 212
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Ntro	0.63 298	0.72 301	0.30 289	1.78 316	0.84 303	1.55 309	1.09 303	0.48 299	0.37 297	0.38 298	0.38 296	0.72 288	0.26 260	1.51 305	0.35 295	0.27 292	0.22 210	0.24 280	0.69 292	0.31 291	0.22 251	0.17 252	2.49 313	0.30 287	0.31 277	0.22 256	0.37 276	0.42 274

edge stereo	0.31 276	0.23 265	0.20 269	0.41 280	0.35 282	0.42 287	0.39 284	0.38 287	0.22 261	0.23 169	0.38 296	0.69 285	0.33 278	0.30 281	0.15 251	0.16 258	0.31 283	0.21 268	0.42 277	0.21 265	0.23 262	0.17 252	0.25 271	0.22 264	0.27 264	0.23 263	0.39 280	0.55 291

MADNet+	0.55 294	0.36 285	0.63 315	0.56 289	0.52 297	0.45 289	0.38 281	0.63 307	0.52 305	0.53 308	0.41 298	0.81 296	0.67 306	0.33 288	0.57 310	0.49 308	0.56 309	0.50 311	0.82 300	0.52 303	0.47 312	0.43 312	0.51 299	0.47 301	0.82 315	0.70 319	0.58 297	0.72 304

S-Stereo	0.30 273	0.22 261	0.17 256	0.41 280	0.39 286	0.41 285	0.37 277	0.25 250	0.25 269	0.26 235	0.44 299	0.54 276	0.36 282	0.24 265	0.16 256	0.14 233	0.27 271	0.27 286	0.34 268	0.28 284	0.23 262	0.22 281	0.53 300	0.23 266	0.22 245	0.19 239	0.27 253	0.38 264

ACVNet_2	0.83 307	0.92 307	0.56 308	1.99 321	0.99 315	1.84 319	1.55 313	0.68 310	0.40 302	0.53 308	0.47 300	1.02 307	0.67 306	1.93 309	0.51 304	0.45 304	0.38 296	0.33 298	1.01 308	0.42 300	0.34 293	0.24 286	2.58 314	0.53 307	0.60 307	0.26 281	0.52 291	0.55 291

LSM0	3.45 327	0.27 277	0.18 265	0.38 275	0.29 278	0.39 283	0.36 276	0.51 302	0.31 289	0.45 303	0.47 300	0.71 286	0.57 299	0.19 255	23.17 335	59.79 339	0.36 293	0.26 284	1.29 319	0.33 296	0.44 308	0.32 301	0.23 265	0.27 280	0.36 289	0.29 290	0.53 292	0.51 287

TorneroNet-64	1.07 316	1.00 314	0.57 309	1.94 319	0.88 306	1.98 323	2.01 320	0.63 307	0.88 315	0.58 311	0.49 302	1.83 321	1.71 327	2.88 327	0.62 311	0.51 309	0.46 300	0.46 307	1.17 316	0.61 311	0.34 293	0.37 306	3.40 323	0.56 310	0.64 309	0.48 308	0.68 302	1.11 319

ACVNet_1	0.74 303	0.79 305	0.40 299	2.04 322	0.96 310	1.88 320	1.51 310	0.59 306	0.28 282	0.43 302	0.49 302	0.71 286	0.61 301	2.21 318	0.32 291	0.25 285	0.32 284	0.31 294	0.60 289	0.31 291	0.29 289	0.21 278	2.72 316	0.33 293	0.40 293	0.26 281	0.37 276	0.38 264

DGSMNet	0.34 279	0.28 279	0.23 279	0.40 279	0.33 281	0.37 280	0.37 277	0.28 259	0.25 269	0.25 218	0.50 304	0.45 262	0.31 272	0.25 267	0.23 278	0.19 281	0.51 306	0.32 295	0.72 296	0.35 297	0.37 297	0.38 309	0.28 291	0.31 288	0.27 264	0.23 263	0.32 264	0.38 264

TorneroNet	1.08 317	1.09 316	0.66 318	1.94 319	0.96 310	2.16 324	2.02 321	0.65 309	0.91 316	0.67 313	0.56 305	1.67 320	1.15 322	2.94 329	0.65 314	0.52 310	0.48 301	0.51 312	1.12 313	0.65 316	0.39 298	0.43 312	3.52 324	0.57 313	0.68 311	0.48 308	0.84 314	1.01 317

IMH-64-1	0.90 309	0.95 308	0.51 302	1.59 307	0.98 313	1.58 310	1.73 317	0.75 312	0.74 311	0.33 287	0.61 306	0.83 297	0.94 312	2.59 320	0.50 302	0.42 300	0.48 301	0.36 302	0.92 304	0.55 305	0.39 298	0.30 295	3.14 320	0.50 304	0.81 313	0.34 295	0.60 299	0.80 309

IMH-64	0.90 309	0.95 308	0.51 302	1.59 307	0.98 313	1.58 310	1.73 317	0.75 312	0.74 311	0.33 287	0.61 306	0.83 297	0.94 312	2.59 320	0.50 302	0.42 300	0.48 301	0.36 302	0.92 304	0.55 305	0.39 298	0.30 295	3.14 320	0.50 304	0.81 313	0.34 295	0.60 299	0.80 309

IMH	0.93 311	0.98 313	0.53 305	1.61 309	0.97 312	1.64 315	1.76 319	0.75 312	0.77 313	0.34 291	0.61 306	0.96 306	1.05 320	2.67 322	0.54 307	0.46 305	0.49 304	0.38 304	0.94 306	0.60 308	0.39 298	0.30 295	3.14 320	0.53 307	0.82 315	0.45 307	0.65 301	0.79 308

PSMNet_ROB	0.78 305	0.97 311	0.60 313	1.62 312	0.90 307	1.47 307	1.19 304	0.56 305	0.73 310	0.74 315	0.62 309	0.84 299	0.82 308	1.49 304	0.53 305	0.42 300	0.52 307	0.40 305	0.84 301	0.62 312	0.40 304	0.30 295	1.85 308	0.48 302	0.67 310	0.32 292	0.76 308	0.46 282

MFMNet_re	0.66 299	0.73 302	0.65 316	0.77 298	0.62 301	0.82 301	0.70 299	0.52 303	0.54 306	0.54 310	0.65 310	0.80 295	0.51 296	0.59 298	0.66 315	0.67 318	0.82 324	0.69 324	0.74 297	0.62 312	0.70 324	0.64 324	0.45 297	0.56 310	0.59 306	0.63 317	0.74 305	0.87 312

WAO-8	1.00 313	1.11 317	0.76 321	1.61 309	1.24 317	1.74 317	1.55 313	0.93 319	0.98 321	0.81 318	0.67 311	1.66 317	1.00 316	2.08 313	0.77 317	0.68 319	0.63 314	0.52 313	1.05 309	0.81 322	0.47 312	0.37 306	0.78 302	0.75 320	1.10 325	0.73 320	0.95 317	1.16 321

Venus	1.00 313	1.11 317	0.76 321	1.61 309	1.24 317	1.74 317	1.55 313	0.93 319	0.98 321	0.81 318	0.67 311	1.66 317	1.00 316	2.08 313	0.77 317	0.68 319	0.63 314	0.52 313	1.05 309	0.81 322	0.47 312	0.37 306	0.78 302	0.75 320	1.10 325	0.73 320	0.95 317	1.16 321

WAO-6	0.82 306	0.95 308	0.59 311	1.30 302	1.05 316	1.25 304	1.39 307	0.77 315	0.84 314	0.79 316	0.69 313	0.74 291	1.00 316	1.94 310	0.78 319	0.61 316	0.53 308	0.48 309	0.78 299	0.60 308	0.55 318	0.51 318	0.49 298	0.57 313	0.83 317	0.42 304	0.76 308	0.85 311

AMNet	0.49 292	0.50 294	0.47 301	0.50 287	0.47 294	0.61 295	0.52 294	0.31 271	0.29 284	0.29 278	0.69 313	0.72 288	0.13 203	0.53 294	0.44 300	0.55 311	0.57 310	0.58 320	0.48 283	0.48 301	0.59 320	0.48 317	0.26 276	0.48 302	0.44 295	0.52 310	0.58 297	0.63 298

JetRed	1.62 324	1.82 328	1.71 329	1.58 306	1.50 323	1.97 322	2.21 324	1.51 329	1.47 325	0.82 321	0.74 315	2.63 326	0.43 290	1.73 308	1.48 328	1.54 327	1.67 328	2.94 331	1.42 322	1.08 327	2.30 329	2.07 329	1.99 309	0.97 326	1.16 328	1.70 329	1.57 328	1.60 328

Dean	1.06 315	1.03 315	0.79 323	2.27 324	1.31 319	1.96 321	1.56 316	0.92 318	0.94 319	0.88 322	0.76 316	1.19 309	1.17 323	2.09 315	0.64 313	0.60 315	0.60 313	0.56 317	1.23 318	0.73 320	0.45 309	0.36 305	2.73 317	0.71 316	0.95 321	0.55 314	1.05 321	0.62 297

SGM+DAISY	0.58 295	0.57 298	0.54 306	0.59 291	0.55 299	0.68 298	0.56 296	0.42 295	0.38 299	0.37 296	0.77 317	0.75 292	0.65 304	0.54 296	0.55 308	0.56 312	0.68 317	0.61 322	0.71 294	0.64 314	0.69 323	0.62 323	0.27 289	0.50 304	0.52 300	0.53 312	0.74 305	0.68 301

WAO-7	0.66 299	0.75 303	0.65 316	0.72 295	0.78 302	0.57 291	0.66 297	0.97 322	0.96 320	0.63 312	0.78 318	0.79 294	0.83 309	0.55 297	0.83 320	0.71 322	0.42 299	0.35 301	0.94 306	0.66 317	0.43 306	0.34 304	0.16 240	0.83 323	0.56 305	0.64 318	0.57 296	0.70 302

SPS-STEREO	0.59 297	0.57 298	0.52 304	0.55 288	0.54 298	0.65 297	0.52 294	0.39 289	0.66 308	0.37 296	0.78 318	0.78 293	0.64 303	0.53 294	0.55 308	0.57 314	0.68 317	0.64 323	0.74 297	0.72 319	0.77 326	0.66 325	0.26 276	0.53 307	0.53 301	0.56 315	0.70 304	0.65 300
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWCK	0.88 308	1.24 320	0.61 314	1.53 305	0.85 305	1.21 302	1.03 302	1.08 323	0.72 309	0.70 314	0.83 320	1.48 316	0.87 311	0.69 299	0.40 299	0.41 299	0.73 322	0.47 308	3.04 328	0.67 318	0.56 319	0.43 312	0.94 305	0.74 319	0.72 312	0.36 299	0.69 303	0.73 306

LVE	0.95 312	0.97 311	0.71 320	1.84 318	1.35 320	1.59 312	1.52 311	0.78 316	0.64 307	0.81 318	0.91 321	0.72 288	1.00 316	2.18 317	0.53 305	0.48 306	0.57 310	0.53 315	1.09 312	0.64 314	0.45 309	0.38 309	2.74 318	0.69 315	0.83 317	0.44 306	0.84 314	0.52 289

UNDER WATER	1.40 322	1.42 324	0.86 325	2.83 327	1.92 328	2.74 328	2.57 327	1.28 326	1.01 323	0.88 322	0.97 322	1.88 322	1.26 324	3.09 332	0.83 320	0.62 317	0.66 316	0.56 317	1.20 317	0.60 308	0.42 305	0.47 316	4.04 330	0.98 327	1.08 324	0.99 324	0.87 316	1.67 330

DPSimNet_ROB	1.21 318	1.20 319	1.29 328	1.47 304	1.59 324	1.30 306	1.35 306	0.68 310	1.69 327	1.67 328	1.03 323	1.45 315	0.66 305	2.04 312	1.20 326	0.89 325	1.16 327	0.79 325	1.61 323	1.38 328	1.04 328	1.24 328	0.79 304	0.84 324	0.87 319	1.20 327	1.17 323	1.12 320

KSHMR	1.33 321	1.42 324	1.04 327	2.27 324	1.44 321	2.23 325	2.12 322	1.21 324	1.06 324	1.13 327	1.06 324	1.27 313	0.94 312	2.89 328	1.08 325	0.95 326	0.85 325	0.83 326	1.32 320	0.97 325	0.72 325	0.58 321	3.52 324	1.07 328	0.99 322	0.77 323	1.00 320	1.07 318

notaker	1.27 320	1.41 323	0.58 310	2.37 326	1.48 322	2.34 326	2.27 325	0.94 321	1.62 326	0.79 316	1.07 325	1.66 317	1.08 321	3.06 331	0.94 323	0.69 321	0.68 317	0.49 310	1.62 324	0.84 324	0.53 316	0.45 315	3.70 327	0.80 322	0.61 308	0.52 310	0.80 312	0.92 315

ktn	1.24 319	1.39 322	0.55 307	1.62 312	1.59 324	1.68 316	2.12 322	0.86 317	1.75 328	0.90 324	1.11 326	1.11 308	0.95 315	2.57 319	0.97 324	0.73 323	0.80 323	0.59 321	1.41 321	0.76 321	0.68 322	0.67 326	3.69 326	0.73 317	0.92 320	0.75 322	1.19 324	1.28 323

UNDER WATER-64	1.40 322	1.36 321	0.88 326	2.85 328	1.93 329	2.78 329	2.66 328	1.36 327	0.92 318	1.04 326	1.17 327	1.88 322	1.30 325	3.03 330	0.75 316	0.56 312	0.68 317	0.57 319	1.13 315	0.54 304	0.43 306	0.51 318	4.08 331	0.91 325	1.02 323	1.10 326	0.80 312	1.60 328

HanzoNet	1.74 325	1.62 327	0.80 324	2.26 323	1.70 326	2.72 327	2.54 326	1.25 325	1.85 329	0.92 325	1.28 328	4.37 331	3.81 330	3.36 333	0.88 322	0.78 324	1.06 326	0.94 327	2.54 327	1.03 326	0.89 327	0.88 327	3.79 328	0.73 317	1.12 327	1.00 325	1.29 325	1.57 327

MADNet++	1.86 326	1.58 326	1.74 330	1.27 301	1.74 327	1.26 305	1.53 312	1.62 330	2.07 330	1.84 329	2.22 329	2.60 325	2.72 328	0.75 300	1.39 327	1.54 327	2.01 329	1.47 329	2.12 326	2.13 329	3.35 330	3.26 330	1.23 306	2.21 330	1.21 329	2.25 330	1.76 329	1.32 324

PML	8.20 328	7.62 333	3.39 331	9.64 335	5.14 330	9.56 336	5.20 333	6.48 333	18.29 336	6.44 332	3.30 330	16.82 334	29.20 340	5.41 334	6.10 329	3.93 329	7.39 332	2.64 330	20.47 336	4.70 331	3.50 331	3.87 331	3.98 329	4.21 332	6.16 332	4.40 331	16.76 336	6.85 331

DGTPSM_ROB	8.63 329	3.68 329	8.73 332	2.98 329	5.70 331	3.37 330	4.41 331	3.70 331	9.03 331	3.00 330	6.85 331	3.53 328	10.07 331	2.70 323	10.47 330	10.76 330	3.81 330	12.91 333	4.74 329	10.22 332	5.98 332	13.86 334	4.49 334	8.50 333	10.06 335	27.81 335	11.04 334	30.59 335

DPSMNet_ROB	8.63 329	3.69 330	8.74 333	2.98 329	5.70 331	3.37 330	4.41 331	3.70 331	9.03 331	3.00 330	6.88 332	3.53 328	10.11 332	2.70 323	10.47 330	10.76 330	3.81 330	12.92 334	4.77 330	10.22 332	5.99 333	13.86 334	4.50 335	8.50 333	10.06 335	27.81 335	11.04 334	30.59 335

DPSM_ROB	13.01 333	6.29 331	9.52 334	4.44 331	6.37 333	4.34 332	3.59 329	8.20 334	10.79 333	6.64 333	7.87 333	9.69 332	12.99 334	2.80 325	12.81 332	13.68 332	9.16 334	16.58 336	9.87 331	12.33 334	16.73 336	17.95 337	2.26 311	10.56 335	28.34 337	36.91 337	31.06 337	39.57 337

DPSM	13.01 333	6.29 331	9.52 334	4.44 331	6.37 333	4.34 332	3.59 329	8.20 334	10.79 333	6.64 333	7.87 333	9.69 332	12.99 334	2.80 325	12.81 332	13.68 332	9.16 334	16.58 336	9.87 331	12.33 334	16.73 336	17.95 337	2.26 311	10.56 335	28.34 337	36.91 337	31.06 337	39.57 337

LRCNet_RVC	9.85 331	16.31 336	0.59 311	24.99 337	21.12 338	23.54 338	20.75 336	1.45 328	0.48 304	21.31 338	13.10 335	22.63 338	3.34 329	28.36 339	0.38 297	0.27 292	7.74 333	1.15 328	23.52 337	3.99 330	0.46 311	0.30 295	27.02 337	1.72 329	0.35 287	0.21 248	0.42 286	0.37 263

CasAABBNet	26.14 338	12.60 335	19.00 337	8.89 333	12.76 336	8.55 334	7.26 335	16.43 336	21.86 338	13.67 336	15.79 336	19.63 337	26.13 338	5.53 335	25.80 337	27.48 337	18.01 337	33.35 339	20.00 335	24.70 338	33.62 339	35.57 339	4.48 333	21.32 340	57.07 339	74.41 339	62.39 339	79.48 339

FlowAnything	26.21 339	12.44 334	19.19 338	8.91 334	12.70 335	8.63 335	7.25 334	16.56 337	21.86 338	13.65 335	15.98 337	19.56 336	26.21 339	5.60 336	25.80 337	27.50 338	18.26 338	33.39 340	19.71 334	24.80 339	33.87 340	36.07 340	4.44 332	21.31 339	57.14 340	74.69 340	62.48 340	79.62 340

HaxPig	16.02 335	19.59 337	18.75 336	21.25 336	20.52 337	21.33 337	22.30 337	17.00 338	14.71 335	19.29 337	17.19 338	17.46 335	12.16 333	22.51 337	17.80 334	14.90 334	17.75 336	9.40 332	18.97 333	15.48 336	9.47 334	7.16 332	23.74 336	15.28 337	4.31 331	12.19 334	6.81 331	15.11 334

MEDIAN_ROB	20.47 336	25.88 338	24.03 339	26.51 338	25.55 339	25.88 339	26.99 338	21.23 339	19.72 337	28.73 339	22.19 339	24.61 339	16.74 336	26.47 338	23.75 336	18.44 335	22.03 339	14.75 335	26.69 338	23.31 337	15.11 335	11.56 333	27.65 338	18.39 338	7.22 333	9.33 333	8.28 333	11.75 333

AVERAGE_ROB	24.43 337	29.85 339	27.27 340	31.30 339	29.70 340	30.00 340	31.47 339	26.59 340	24.68 340	34.31 340	27.39 340	31.23 340	21.35 337	30.69 340	28.19 339	24.02 336	26.74 340	21.17 338	30.34 339	27.38 340	20.48 338	16.18 336	32.28 339	24.32 341	8.51 334	7.76 332	7.92 332	8.46 332

ASD4																								2.43 331

Low-res two-view benchmark