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.

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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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 20	0.23 8	0.15 12	0.18 8	0.19 22	0.42 34	0.14 8	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 2	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 8	0.11 3	0.15 16	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

AIO-test1	0.25 4	0.19 2	0.14 2	0.12 6	0.14 8	0.18 12	0.15 38	0.33 23	0.16 15	0.25 19	0.24 31	0.35 20	0.14 8	0.19 25	0.56 12	0.59 13	0.35 3	0.30 9	0.35 3	0.27 14	0.33 2	0.31 6	0.13 7	0.13 7	0.23 2	0.23 7	0.31 2	0.18 1

CroCo-Stereo	0.35 22	0.20 3	0.15 7	0.11 2	0.10 1	0.18 12	0.06 1	0.33 23	0.14 6	0.31 29	0.05 1	0.36 22	0.13 5	0.15 11	1.64 55	1.05 66	0.35 3	0.37 22	0.45 20	0.20 4	0.62 37	0.79 54	0.16 12	0.13 7	0.38 28	0.31 28	0.45 9	0.26 21
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
Pointernet	0.24 3	0.21 4	0.14 2	0.14 9	0.12 3	0.19 16	0.16 40	0.28 13	0.10 1	0.17 7	0.14 14	0.23 3	0.14 8	0.12 3	0.47 5	0.42 2	0.37 7	0.23 1	0.35 3	0.19 2	0.35 5	0.25 3	0.14 8	0.14 14	0.23 2	0.21 4	0.67 35	0.22 6

MLG-Stereo_test1	0.26 6	0.22 5	0.14 2	0.13 7	0.22 28	0.11 1	0.08 5	0.22 7	0.12 3	0.20 11	0.12 9	0.33 17	0.11 2	0.21 33	0.66 16	0.64 19	0.37 7	0.35 17	0.50 23	0.22 7	0.39 9	0.30 5	0.12 5	0.10 2	0.26 5	0.22 5	0.53 18	0.27 22

CroCo-Stereo Lap2	0.33 18	0.22 5	0.15 7	0.11 2	0.12 3	0.16 6	0.08 5	0.35 28	0.15 12	0.47 45	0.10 5	0.31 14	0.14 8	0.14 7	1.26 40	1.00 59	0.36 5	0.36 21	0.44 18	0.20 4	0.53 27	0.55 28	0.17 14	0.13 7	0.39 32	0.35 40	0.40 7	0.27 22

RAFT	0.35 22	0.22 5	0.19 14	0.27 30	0.13 6	0.30 44	0.08 5	0.97 118	0.18 28	0.92 145	0.19 22	0.27 5	0.16 17	0.18 21	0.51 7	0.47 5	0.38 10	0.26 4	0.54 28	0.25 12	0.43 13	0.34 10	0.19 23	0.15 16	0.38 28	0.34 37	0.90 56	0.27 22

OmniDepth	0.23 2	0.23 8	0.16 10	0.17 14	0.20 21	0.18 12	0.12 20	0.24 10	0.16 15	0.18 8	0.08 3	0.39 27	0.13 5	0.18 21	0.41 3	0.45 4	0.26 1	0.27 6	0.32 2	0.20 4	0.33 2	0.35 11	0.09 1	0.13 7	0.27 7	0.26 18	0.33 3	0.24 9

MonStereo	0.30 11	0.25 9	0.20 17	0.19 17	0.21 26	0.15 3	0.13 27	0.20 4	0.16 15	0.22 14	0.17 17	0.32 15	0.16 17	0.17 18	0.54 8	0.54 8	0.40 15	0.32 11	0.50 23	0.27 14	0.43 13	0.51 24	0.22 28	0.14 14	0.34 19	0.41 54	0.49 12	0.40 39

MLG-Stereo	0.25 4	0.25 9	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 2	0.07 3	0.21 5	0.12 3	0.19 10	0.11 7	0.29 11	0.10 1	0.21 33	0.61 13	0.65 21	0.36 5	0.35 17	0.44 18	0.23 9	0.35 5	0.32 8	0.11 3	0.09 1	0.26 5	0.22 5	0.48 11	0.25 18

LG-Stereo	0.28 9	0.26 11	0.17 12	0.17 14	0.16 14	0.23 25	0.13 27	0.30 17	0.15 12	0.23 15	0.19 22	0.52 45	0.14 8	0.18 21	0.55 10	0.58 11	0.39 12	0.30 9	0.54 28	0.22 7	0.44 16	0.31 6	0.12 5	0.12 4	0.28 9	0.24 9	0.46 10	0.24 9

StereoVision	0.34 21	0.27 12	0.21 23	0.13 7	0.18 18	0.21 19	0.14 33	0.30 17	0.23 39	0.35 33	0.18 19	0.34 19	0.17 22	0.16 14	0.98 28	0.78 37	0.44 22	0.35 17	0.43 17	0.23 9	0.40 11	0.48 19	0.16 12	0.21 34	0.40 34	0.40 49	0.71 39	0.37 35

ProNet	0.30 11	0.27 12	0.31 38	0.26 27	0.15 11	0.27 37	0.27 77	0.38 31	0.13 5	0.15 4	0.49 78	0.29 11	0.13 5	0.16 14	0.73 20	0.49 7	0.43 20	0.32 11	0.35 3	0.27 14	0.38 8	0.22 1	0.38 61	0.22 37	0.32 15	0.20 1	0.38 6	0.27 22

U	0.41 31	0.28 14	0.16 10	0.11 2	0.13 6	0.16 6	0.06 1	0.45 39	0.14 6	0.49 46	0.07 2	0.36 22	0.16 17	0.20 30	1.71 61	1.14 88	0.44 22	0.41 34	0.59 34	0.32 23	0.66 43	0.92 67	0.17 14	0.17 23	0.50 56	0.36 42	0.49 12	0.35 33

RSM	0.30 11	0.30 15	0.22 26	0.32 46	0.15 11	0.21 19	0.10 14	0.17 1	0.16 15	0.14 2	0.26 34	0.22 2	0.19 28	0.14 7	0.64 15	0.60 15	0.39 12	0.37 22	0.35 3	0.33 25	0.46 19	0.54 27	0.19 23	0.16 18	0.30 13	0.26 18	0.58 22	0.24 9

MoCha-V2	0.30 11	0.31 16	0.23 29	0.21 18	0.17 17	0.17 11	0.14 33	0.23 8	0.11 2	0.26 23	0.28 38	0.32 15	0.16 17	0.19 25	0.62 14	0.61 17	0.39 12	0.38 25	0.35 3	0.42 46	0.61 34	0.51 24	0.15 11	0.16 18	0.35 22	0.26 18	0.34 4	0.19 2

AIO-Stereo	0.31 15	0.33 17	0.22 26	0.35 52	0.16 14	0.20 18	0.10 14	0.17 1	0.14 6	0.14 2	0.20 26	0.21 1	0.16 17	0.14 7	0.55 10	0.55 9	0.41 16	0.39 29	1.18 85	0.36 30	0.39 9	0.43 17	0.17 14	0.16 18	0.32 15	0.24 9	0.61 27	0.19 2

RSM++	0.33 18	0.33 17	0.23 29	0.36 58	0.20 21	0.24 29	0.10 14	0.21 5	0.16 15	0.16 5	0.26 34	0.26 4	0.19 28	0.16 14	0.83 25	0.65 21	0.41 16	0.38 25	0.50 23	0.39 35	0.50 22	0.59 33	0.25 38	0.16 18	0.41 36	0.26 18	0.54 19	0.30 29

MM-Stereo_test3	0.27 8	0.36 19	0.14 2	0.25 25	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 40	0.18 28	0.25 19	0.10 5	0.41 33	0.12 4	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 18	0.26 4	0.37 9	0.25 12	0.33 2	0.25 3	0.24 35	0.12 4	0.29 11	0.20 1	0.77 50	0.23 7

111111	0.31 15	0.37 20	0.19 14	0.25 25	0.29 42	0.22 24	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 17	0.27 5	0.17 22	0.18 21	0.79 23	0.56 10	0.46 29	0.28 7	0.76 50	0.24 11	0.53 27	0.61 36	0.21 26	0.11 3	0.25 4	0.25 11	0.41 8	0.19 2

GREAT-IGEV	0.32 17	0.37 20	0.21 23	0.15 10	0.12 3	0.16 6	0.09 10	0.30 17	0.16 15	0.33 30	0.18 19	0.44 36	0.19 28	0.20 30	0.74 21	0.61 17	0.45 25	0.29 8	0.42 14	0.28 19	0.43 13	0.52 26	0.21 26	0.17 23	0.27 7	0.25 11	0.88 55	0.23 7

CoSv	0.26 6	0.38 22	0.20 17	0.18 16	0.14 8	0.35 59	0.09 10	0.38 31	0.16 15	0.20 11	0.08 3	0.28 9	0.14 8	0.09 1	0.47 5	0.59 13	0.42 18	0.23 1	0.39 11	0.19 2	0.40 11	0.23 2	0.10 2	0.13 7	0.40 34	0.25 11	0.36 5	0.24 9

RAStereo	0.46 36	0.38 22	0.19 14	0.15 10	0.16 14	0.19 16	0.11 17	0.44 37	0.18 28	0.99 156	0.12 9	0.45 38	0.18 26	0.15 11	1.85 82	1.10 81	0.52 39	0.47 41	0.68 39	0.27 14	0.77 56	0.80 56	0.27 39	0.17 23	0.47 49	0.34 37	0.51 14	0.41 41

anonymousdsp	0.50 38	0.38 22	0.36 48	0.28 32	0.32 50	0.28 39	0.15 38	0.56 45	0.26 42	0.42 39	0.33 48	0.53 48	0.19 28	0.27 47	1.47 44	0.87 42	0.54 43	0.52 51	0.62 35	0.48 62	0.71 47	1.04 77	0.36 55	0.30 49	0.46 43	0.29 26	1.13 80	0.33 31

IGEV-Stereo++	0.36 25	0.40 25	0.20 17	0.22 20	0.25 34	0.21 19	0.09 10	0.25 12	0.17 25	0.20 11	0.34 50	0.29 11	0.20 35	0.19 25	0.78 22	0.60 15	0.44 22	0.33 14	0.75 47	0.34 27	0.53 27	0.64 40	0.22 28	0.13 7	0.28 9	0.27 23	1.09 75	0.28 26

RYNet	2.42 202	0.40 25	0.35 47	0.29 36	0.32 50	0.40 73	0.25 67	0.61 51	0.55 135	0.33 30	0.36 58	0.40 32	0.26 42	0.27 47	52.29 327	0.69 27	0.47 31	1.00 213	0.54 28	0.29 21	0.50 22	0.37 13	0.38 61	0.32 56	0.57 72	1.24 182	1.31 91	0.50 53

GSStereo	0.33 18	0.41 27	0.21 23	0.31 42	0.22 28	0.25 33	0.14 33	0.28 13	0.16 15	0.25 19	0.15 15	0.37 24	0.15 15	0.15 11	0.70 19	0.66 23	0.49 34	0.38 25	0.45 20	0.40 39	0.62 37	0.46 18	0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 11	0.52 15	0.24 9

AdaDepth	0.41 31	0.41 27	0.20 17	0.24 22	0.28 41	0.23 25	0.16 40	0.32 22	0.20 33	0.23 15	0.29 39	0.27 5	0.21 36	0.23 39	0.97 27	1.09 78	0.49 34	0.41 34	1.08 77	0.34 27	0.54 31	0.59 33	0.18 20	0.21 34	0.29 11	0.28 24	0.75 45	0.43 42

MSCF	0.37 26	0.41 27	0.20 17	0.34 48	0.19 20	0.23 25	0.14 33	0.30 17	0.20 33	0.67 75	0.13 12	0.27 5	0.17 22	0.14 7	1.02 29	0.77 36	0.37 7	0.34 16	0.36 8	0.28 19	0.45 18	0.50 23	0.22 28	0.20 31	0.35 22	0.90 135	0.70 37	0.25 18

GASTEREO	0.38 28	0.42 30	0.20 17	0.34 48	0.18 18	0.24 29	0.14 33	0.30 17	0.19 32	0.73 90	0.12 9	0.28 9	0.17 22	0.13 6	1.05 31	0.74 33	0.38 10	0.33 14	0.37 9	0.30 22	0.44 16	0.56 30	0.23 32	0.20 31	0.35 22	0.87 128	0.73 43	0.24 9

UniTT-Stereo	0.60 53	0.44 31	0.32 41	0.21 18	0.25 34	0.34 55	0.17 47	0.61 51	0.31 56	0.75 94	0.27 36	0.62 63	0.34 54	0.21 33	1.77 71	1.44 142	0.57 52	0.61 79	1.53 108	0.44 54	0.91 79	1.14 84	0.37 59	0.29 48	0.50 56	0.54 74	0.52 15	0.58 64

AANet_RVC	0.54 44	0.45 32	0.40 56	0.33 47	0.61 140	0.28 39	0.31 89	0.61 51	0.58 146	0.44 41	0.41 65	0.39 27	0.48 90	0.33 73	1.16 34	0.79 38	0.55 45	0.53 60	0.56 32	0.52 69	0.46 19	0.49 21	0.34 47	0.38 72	0.57 72	0.57 79	1.05 72	0.97 138

MaDis-Stereo	0.57 47	0.47 33	0.30 35	0.16 12	0.26 38	0.21 19	0.17 47	0.44 37	0.32 60	1.08 167	0.22 28	0.51 44	0.22 39	0.19 25	1.83 79	1.19 98	0.62 61	0.59 73	1.09 79	0.45 56	0.81 63	0.94 69	0.37 59	0.25 44	0.63 83	0.67 94	0.60 24	0.82 111

MLG-Stereo_test3	0.52 41	0.48 34	0.27 32	0.29 36	0.38 71	0.24 29	0.12 20	0.34 27	0.20 33	1.12 169	0.30 41	0.54 49	0.19 28	0.31 65	1.85 82	0.92 46	0.52 39	0.52 51	1.17 83	0.39 35	0.70 45	0.75 50	0.18 20	0.24 42	0.38 28	0.31 28	0.90 56	0.44 44

RAFT + AFF	1.96 189	0.49 35	0.42 63	0.41 79	0.20 21	0.41 78	0.19 51	0.65 60	0.23 39	0.56 51	0.27 36	0.77 109	0.21 36	0.29 54	39.69 287	0.90 45	0.62 61	0.35 17	1.92 124	0.38 34	0.77 56	0.57 31	0.32 43	0.27 45	0.71 102	0.33 35	0.58 22	0.29 28

S2M2_XL	0.85 76	0.50 36	0.64 112	0.24 22	0.30 44	0.35 59	0.28 80	0.61 51	0.43 90	0.56 51	0.35 56	0.65 71	0.59 122	0.34 78	2.56 164	1.65 177	0.69 76	0.47 41	0.72 42	0.54 71	4.94 189	2.28 123	0.48 105	0.30 49	0.55 70	0.51 69	0.74 44	0.74 94
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	1.69 178	0.50 36	0.36 48	0.28 32	0.30 44	0.30 44	0.17 47	0.57 46	0.28 51	0.44 41	0.21 27	0.69 81	0.39 67	0.25 43	31.04 283	1.51 158	0.73 93	0.52 51	0.68 39	0.45 56	1.43 125	1.32 94	0.41 71	0.30 49	0.45 42	0.46 61	0.87 54	0.63 79

MLG-Stereo_test2	0.39 29	0.54 38	0.17 12	0.16 12	0.24 33	0.15 3	0.08 5	0.33 23	0.14 6	0.24 17	0.13 12	0.39 27	0.14 8	0.17 18	1.52 49	0.76 35	0.45 25	0.44 38	1.04 71	0.42 46	0.48 21	0.48 19	0.18 20	0.12 4	0.34 19	0.25 11	0.66 33	0.38 36

DEFOM-Stereo	0.45 35	0.55 39	0.28 33	0.26 27	0.30 44	0.32 48	0.13 27	0.35 28	0.17 25	0.25 19	0.32 44	0.38 25	0.19 28	0.22 37	1.10 33	0.73 31	0.59 58	0.52 51	0.51 27	0.44 54	0.73 52	0.69 44	0.42 77	0.28 47	0.44 40	0.32 34	1.28 88	0.46 47

GIP-stereo	0.37 26	0.56 40	0.32 41	0.29 36	0.23 31	0.21 19	0.11 17	0.24 10	0.17 25	0.30 27	0.19 22	0.38 25	0.18 26	0.21 33	1.05 31	0.64 19	0.46 29	0.39 29	0.42 14	0.41 42	0.52 26	0.82 57	0.17 14	0.17 23	0.35 22	0.31 28	0.76 47	0.24 9

iRaftStereo_RVC	0.51 39	0.56 40	0.40 56	0.28 32	0.31 48	0.32 48	0.19 51	0.68 64	0.25 41	0.46 44	0.57 99	0.58 53	0.29 46	0.25 43	1.17 37	0.89 44	0.56 49	0.45 39	0.72 42	0.41 42	0.97 82	0.79 54	0.35 50	0.34 61	0.44 40	0.41 54	0.76 47	0.48 49

MMNet	0.59 51	0.58 42	0.44 67	0.38 63	0.55 126	0.42 80	0.29 83	0.60 49	0.40 80	0.38 36	0.55 95	0.63 64	0.32 52	0.51 167	1.51 48	0.75 34	0.72 88	0.58 70	0.76 50	0.55 78	0.62 37	0.41 16	0.40 67	0.52 133	0.51 59	0.49 64	1.49 107	0.50 53

delet	0.51 39	0.58 42	0.47 76	0.35 52	0.50 112	0.50 107	0.30 85	0.49 41	0.29 53	0.56 51	0.44 70	0.45 38	0.34 54	0.48 155	1.16 34	0.68 26	0.55 45	0.46 40	0.47 22	0.41 42	0.58 32	0.39 14	0.39 63	0.41 86	0.48 52	0.36 42	1.09 75	0.50 53

gasm-f	0.39 29	0.59 44	0.31 38	0.35 52	0.23 31	0.23 25	0.13 27	0.29 16	0.20 33	0.35 33	0.18 19	0.44 36	0.19 28	0.23 39	0.87 26	0.71 30	0.47 31	0.37 22	0.40 12	0.37 31	0.65 42	0.64 40	0.19 23	0.21 34	0.39 32	0.34 37	0.75 45	0.38 36

Occ-G	0.43 33	0.59 44	0.29 34	0.34 48	0.31 48	0.26 36	0.12 20	0.38 31	0.18 28	0.16 5	0.32 44	0.33 17	0.24 40	0.16 14	1.16 34	0.84 40	0.45 25	0.39 29	0.71 41	0.32 23	0.87 71	0.78 53	0.22 28	0.19 30	0.36 27	0.26 18	0.94 63	0.31 30

TDLM	0.49 37	0.59 44	0.60 105	0.39 74	0.48 100	0.46 91	0.43 137	0.72 67	0.35 67	0.30 27	0.65 115	0.76 105	0.41 75	0.35 83	0.54 8	0.58 11	0.55 45	0.49 44	0.50 23	0.43 49	0.50 22	0.39 14	0.41 71	0.39 79	0.38 28	0.31 28	0.61 27	0.66 86

4D-IteraStereo	1.32 138	0.61 47	1.07 201	0.49 99	0.43 86	0.40 73	0.25 67	1.44 187	0.37 70	0.75 94	0.56 96	0.75 101	0.43 77	0.43 128	2.29 143	1.38 126	0.68 71	0.66 101	2.70 164	0.59 91	3.21 168	10.86 264	0.46 93	0.40 84	0.69 97	0.83 116	2.34 184	0.64 80

DFGA-Net	0.65 59	0.64 48	0.36 48	0.51 106	0.33 57	0.43 82	0.29 83	0.88 106	0.34 64	2.05 229	0.38 60	0.52 45	0.29 46	0.22 37	1.35 41	1.07 70	0.76 101	0.49 44	0.96 64	0.35 29	0.71 47	0.71 46	0.36 55	0.41 86	0.57 72	0.38 45	1.81 134	0.43 42

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 83	0.64 48	0.54 97	0.44 90	0.41 82	0.38 67	0.26 74	1.26 154	0.49 109	0.85 127	0.62 108	0.75 101	0.54 106	0.34 78	1.75 68	1.50 157	0.68 71	0.70 112	1.17 83	0.56 80	1.52 126	3.83 142	0.39 63	0.37 68	0.75 111	1.18 177	0.68 36	0.77 101

AnonymousM	2.27 198	0.64 48	0.44 67	0.51 106	0.32 50	0.49 104	0.24 64	1.70 218	0.48 105	0.75 94	2.06 233	0.70 85	0.47 87	0.39 103	2.47 155	3.26 238	0.99 179	1.03 218	1.88 122	2.37 278	4.85 188	6.68 195	0.57 159	0.47 105	0.53 64	0.65 93	11.71 314	14.52 307

HGLStereo	0.83 75	0.64 48	0.75 133	0.52 110	0.67 157	0.56 130	0.45 143	0.66 63	0.50 114	1.72 211	0.96 177	0.64 68	0.56 113	0.54 169	1.65 58	1.18 95	0.80 114	0.76 133	1.05 72	0.66 123	0.99 84	1.36 98	0.49 116	0.54 143	0.71 102	0.76 104	1.59 121	0.82 111

LL-Strereo2	1.08 111	0.65 52	0.59 102	0.40 75	0.34 60	0.31 47	0.23 61	1.48 189	0.38 71	0.68 77	0.58 103	0.63 64	0.32 52	0.64 204	1.65 58	1.13 86	0.63 63	0.53 60	1.32 94	0.66 123	1.35 117	11.05 269	0.44 85	0.34 61	0.64 85	0.60 81	1.05 72	0.56 60

raftrobust	1.11 112	0.65 52	0.92 170	0.55 119	0.49 103	0.44 84	0.33 104	1.55 205	0.47 99	0.94 149	0.72 137	0.82 120	0.53 101	0.36 92	2.91 189	1.71 182	0.71 83	0.70 112	4.37 211	0.65 118	1.69 140	3.95 147	0.59 173	0.42 94	0.95 162	0.85 124	0.99 67	0.85 120

FINET	0.69 62	0.65 52	0.67 119	0.65 146	0.49 103	0.48 102	0.45 143	0.75 72	0.59 148	0.61 62	0.48 75	0.82 120	0.57 117	0.43 128	1.71 61	1.08 76	0.77 104	0.57 67	1.07 76	0.56 80	0.88 72	0.65 42	0.43 82	0.50 126	0.62 82	0.56 78	0.96 65	0.64 80

HITNet	0.90 89	0.65 52	0.62 108	0.68 154	0.50 112	0.39 70	0.32 100	1.26 154	0.89 190	0.70 79	0.70 132	0.91 140	0.49 93	0.39 103	1.96 97	1.02 60	0.66 69	0.64 95	0.79 54	0.61 104	1.53 127	3.85 143	0.46 93	0.52 133	0.58 76	0.64 86	1.81 134	0.81 109
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
test-1	3.02 227	0.66 56	1.14 219	0.60 133	0.58 130	0.75 179	0.63 178	1.96 241	0.82 182	4.00 292	5.48 275	2.18 235	0.80 185	0.41 113	4.00 233	7.32 292	1.18 210	1.19 246	6.72 257	7.57 315	10.78 280	12.94 315	0.54 146	0.60 165	1.40 231	1.78 242	2.89 234	2.52 238

HH	2.75 213	0.67 57	1.42 244	0.80 181	0.71 165	0.88 199	1.09 224	1.86 233	0.87 186	5.19 320	0.66 117	1.91 219	0.86 197	0.57 181	2.65 172	8.48 301	0.87 139	0.94 193	6.36 242	1.39 226	13.52 305	12.32 294	0.79 225	0.58 156	1.38 225	1.63 232	3.81 269	2.06 224

HanStereo	2.75 213	0.67 57	1.42 244	0.80 181	0.71 165	0.88 199	1.09 224	1.86 233	0.87 186	5.19 320	0.66 117	1.91 219	0.86 197	0.57 181	2.65 172	8.48 301	0.87 139	0.94 193	6.36 242	1.39 226	13.52 305	12.32 294	0.79 225	0.58 156	1.38 225	1.63 232	3.81 269	2.06 224

sCroCo_RVC	1.85 185	0.67 57	0.55 98	0.37 61	0.49 103	0.75 179	0.41 128	0.94 116	1.56 250	1.51 198	0.78 150	1.04 161	0.94 211	0.48 155	2.49 156	5.07 274	1.26 219	1.22 250	2.53 148	1.37 223	7.95 242	11.14 270	0.45 91	0.60 165	0.94 158	1.12 168	2.34 184	1.05 156

GANet	0.64 57	0.67 57	0.63 109	0.57 124	0.58 130	0.95 206	0.55 161	0.78 80	0.46 97	0.57 54	0.61 106	1.83 216	0.36 64	0.41 113	0.81 24	0.69 27	0.76 101	0.73 124	0.58 33	0.40 39	0.53 27	0.49 21	0.47 102	0.48 119	0.56 71	0.41 54	0.83 52	0.69 89

CVANet_RVC	0.60 53	0.67 57	0.81 145	0.81 184	0.53 122	0.66 161	0.55 161	1.15 137	0.39 73	0.44 41	0.79 152	0.80 114	0.44 85	0.43 128	0.69 17	0.67 25	0.55 45	0.53 60	0.55 31	0.57 83	0.63 40	0.57 31	0.40 67	0.41 86	0.46 43	0.40 49	0.72 40	0.55 58

LG-Stereo_L2	0.58 49	0.69 62	0.43 66	0.28 32	0.35 64	0.24 29	0.13 27	0.62 56	0.26 42	0.70 79	0.39 62	0.71 89	0.34 54	0.28 51	1.83 79	1.32 117	0.57 52	0.51 49	0.96 64	0.41 42	0.74 54	1.06 79	0.32 43	0.27 45	0.52 62	0.38 45	0.62 30	0.64 80

LG-Stereo_L1	0.58 49	0.69 62	0.41 60	0.24 22	0.35 64	0.25 33	0.12 20	0.62 56	0.27 49	0.72 85	0.32 44	0.69 81	0.34 54	0.29 54	1.82 76	1.36 123	0.57 52	0.52 51	1.14 82	0.42 46	0.70 45	1.11 82	0.29 40	0.30 49	0.51 59	0.33 35	0.66 33	0.65 84

G2L-Stereo	0.81 74	0.69 62	0.60 105	0.57 124	0.78 181	0.50 107	0.37 115	0.77 74	0.53 126	0.69 78	0.78 150	0.70 85	0.63 134	0.54 169	2.08 114	0.96 53	0.73 93	0.63 92	1.23 88	0.61 104	1.22 106	0.66 43	0.57 159	0.48 119	0.77 115	0.89 130	1.98 149	0.80 107

MM-Stereo_test1	0.29 10	0.69 62	0.15 7	0.23 21	0.14 8	0.16 6	0.07 3	0.37 30	0.14 6	0.27 24	0.11 7	0.43 35	0.11 2	0.12 3	0.45 4	0.48 6	0.45 25	0.32 11	0.42 14	0.27 14	0.35 5	0.35 11	0.23 32	0.13 7	0.31 14	0.23 7	0.63 31	0.24 9

AFF-stereo	0.76 69	0.69 62	0.59 102	0.30 40	0.32 50	0.52 115	0.18 50	0.86 99	0.41 82	1.37 189	0.43 68	0.60 59	0.34 54	0.24 42	1.76 70	1.13 86	0.57 52	0.62 83	2.81 168	0.43 49	0.77 56	0.63 38	0.41 71	0.32 56	0.70 99	0.67 94	2.38 192	0.56 60

UPFNet	0.73 66	0.69 62	0.79 140	0.54 117	0.65 151	0.58 139	0.54 157	0.72 67	0.54 133	0.59 59	0.57 99	0.61 60	0.47 87	0.62 200	1.80 74	0.96 53	0.72 88	0.68 108	0.91 60	0.72 140	0.64 41	0.55 28	0.53 140	0.52 133	0.58 76	0.51 69	2.19 167	0.59 70

LG-G_1	0.54 44	0.70 68	0.32 41	0.36 58	0.39 73	0.32 48	0.16 40	0.41 34	0.21 37	0.29 25	0.34 50	0.50 40	0.35 60	0.32 68	2.09 118	1.07 70	0.51 37	0.58 70	0.75 47	0.59 91	0.78 59	1.24 90	0.17 14	0.22 37	0.46 43	0.39 47	0.60 24	0.48 49

LG-G	0.54 44	0.70 68	0.32 41	0.36 58	0.39 73	0.32 48	0.16 40	0.41 34	0.21 37	0.29 25	0.34 50	0.50 40	0.35 60	0.32 68	2.09 118	1.07 70	0.51 37	0.58 70	0.75 47	0.59 91	0.78 59	1.24 90	0.17 14	0.22 37	0.46 43	0.39 47	0.60 24	0.48 49

HUF	2.12 192	0.70 68	0.53 94	0.35 52	0.25 34	0.29 42	0.16 40	0.81 87	0.29 53	0.49 46	0.24 31	0.61 60	0.43 77	0.27 47	21.42 275	21.17 334	0.56 49	0.52 51	2.25 137	0.54 71	1.58 132	1.03 76	0.42 77	0.34 61	0.51 59	0.30 27	0.76 47	0.47 48

CIPLG	1.32 138	0.70 68	0.69 121	0.57 124	0.46 90	0.52 115	0.33 104	0.81 87	0.55 135	0.76 98	0.69 125	1.03 157	0.53 101	0.59 189	2.91 189	1.33 120	0.89 145	0.62 83	3.23 183	0.62 111	1.62 134	10.69 256	0.55 149	0.53 139	0.90 153	0.54 74	2.37 191	0.61 73

ACRE	1.31 135	0.70 68	0.66 117	0.58 130	0.47 94	0.52 115	0.32 100	0.81 87	0.53 126	0.76 98	0.69 125	1.04 161	0.52 100	0.59 189	2.66 174	1.32 117	0.89 145	0.63 92	3.25 189	0.61 104	1.62 134	10.69 256	0.55 149	0.52 133	0.92 157	0.55 76	2.40 194	0.62 75

RALAANet	1.14 115	0.70 68	0.84 152	0.53 114	0.53 122	0.60 146	0.41 128	1.30 163	0.50 114	0.94 149	0.65 115	0.72 92	0.59 122	0.33 73	1.97 100	1.32 117	0.75 100	0.89 179	1.96 126	0.85 171	3.07 166	5.37 175	0.53 140	0.62 172	0.82 123	1.03 157	2.08 156	0.78 103

PWCDC_ROB	2.78 216	0.70 68	0.65 115	0.61 136	0.87 193	0.63 154	0.57 165	1.04 126	1.59 251	0.65 70	1.88 223	0.80 114	3.28 272	0.73 218	41.04 291	2.18 210	1.23 215	0.98 205	1.52 107	0.97 191	2.56 159	5.26 174	0.68 202	0.81 213	0.74 110	0.94 142	1.13 80	0.97 138

AIO_rvc	0.53 42	0.71 75	0.38 52	0.34 48	0.22 28	0.34 55	0.16 40	0.57 46	0.28 51	0.38 36	0.22 28	0.56 50	0.24 40	0.27 47	1.96 97	1.04 63	0.48 33	0.40 33	1.28 91	0.47 61	0.79 62	0.95 73	0.39 63	0.22 37	0.46 43	0.28 24	0.72 40	0.33 31

IPLGR_C	1.31 135	0.71 75	0.68 120	0.57 124	0.46 90	0.52 115	0.31 89	0.81 87	0.53 126	0.76 98	0.69 125	1.03 157	0.53 101	0.59 189	2.62 169	1.33 120	0.88 143	0.63 92	3.25 189	0.61 104	1.64 137	10.69 256	0.55 149	0.53 139	0.89 149	0.57 79	2.40 194	0.62 75

FADNet-RVC	1.38 144	0.71 75	0.88 161	0.77 174	1.09 219	0.58 139	2.16 268	0.92 112	0.57 144	1.03 159	0.72 137	1.48 199	0.64 137	0.61 195	5.02 241	1.56 167	0.85 132	0.90 182	2.24 136	1.52 244	2.20 153	4.08 149	0.51 130	0.77 206	1.48 242	1.14 173	1.43 100	1.35 189

XX-Stereo	11.10 307	0.72 78	1.24 235	1.04 210	0.52 116	0.80 186	0.84 195	1.13 134	0.51 119	4.53 302	6.79 297	1.54 206	1.06 225	0.42 123	2.78 183	5.82 285	0.96 172	0.94 193	6.43 245	0.91 179	6.26 212	8.36 217	0.58 168	0.43 95	237.38 347	1.38 196	2.64 221	3.61 261

ARAFT	0.89 88	0.72 78	0.47 76	0.35 52	0.34 60	0.42 80	0.24 64	0.64 59	0.34 64	2.25 241	0.57 99	0.58 53	0.29 46	0.39 103	2.14 121	1.42 136	0.71 83	0.74 128	2.68 163	0.54 71	1.86 147	1.93 112	0.42 77	0.33 59	0.83 126	0.40 49	1.98 149	0.56 60

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 79	0.72 78	0.84 152	0.41 79	0.39 73	0.54 121	0.21 58	0.99 121	0.52 121	1.54 199	0.57 99	0.73 93	0.39 67	0.26 45	2.15 122	1.17 93	0.64 66	0.50 46	2.66 161	0.57 83	0.88 72	0.90 64	0.47 102	0.39 79	0.86 135	0.72 99	2.54 213	0.66 86

RASNet	0.85 76	0.72 78	0.89 166	0.61 136	0.62 147	0.66 161	0.41 128	0.98 120	0.61 153	1.21 175	0.64 113	0.74 94	0.67 148	0.40 107	1.23 38	1.31 115	0.72 88	0.66 101	1.00 66	0.70 136	1.09 93	1.43 101	0.43 82	0.75 202	0.68 95	0.79 108	2.17 163	0.93 133

raft+_RVC	0.71 65	0.73 82	0.70 124	0.41 79	0.34 60	0.49 104	0.30 85	1.48 189	0.43 90	0.62 65	0.62 108	0.65 71	0.39 67	0.26 45	1.74 66	1.16 91	0.69 76	0.53 60	1.57 114	0.51 65	0.85 68	1.06 79	0.44 85	0.38 72	0.68 95	0.62 83	0.85 53	0.69 89

GES	1.40 146	0.73 82	0.79 140	0.78 176	0.71 165	0.80 186	0.59 172	1.37 180	0.97 199	1.66 207	0.94 173	0.74 94	0.65 142	0.63 202	2.40 149	1.55 165	0.98 177	0.89 179	5.45 227	1.14 208	3.99 177	3.85 143	0.65 192	0.83 219	0.75 111	0.81 112	1.52 110	1.72 210

DMCA	0.63 56	0.73 82	0.63 109	0.40 75	0.49 103	0.52 115	0.33 104	0.59 48	0.52 121	0.80 116	0.63 112	0.70 85	0.40 72	0.47 149	1.48 45	0.92 46	0.69 76	0.67 104	0.67 37	0.51 65	0.67 44	0.59 33	0.48 105	0.45 101	0.48 52	0.52 72	1.04 71	0.62 75

test_4	1.13 114	0.74 85	0.77 136	0.42 85	0.32 50	0.34 55	0.26 74	0.78 80	0.33 62	0.75 94	0.40 63	0.87 129	0.35 60	0.40 107	2.10 120	1.55 165	0.65 67	0.69 110	1.50 105	0.51 65	1.12 98	10.25 243	0.41 71	0.37 68	0.58 76	0.70 96	2.73 226	0.62 75

AASNet	0.53 42	0.74 85	0.46 74	0.35 52	0.61 140	0.51 112	0.42 134	0.65 60	0.26 42	0.41 38	0.50 80	0.39 27	0.31 51	0.41 113	1.02 29	0.69 27	0.53 42	0.60 74	0.67 37	0.51 65	0.60 33	0.87 62	0.41 71	0.41 86	0.50 56	0.40 49	0.70 37	0.45 46

GMOStereo	1.28 128	0.74 85	0.45 69	0.62 139	0.52 116	0.46 91	0.39 118	1.54 201	0.47 99	0.87 130	0.47 71	0.74 94	0.59 122	0.35 83	2.01 103	1.45 144	0.80 114	0.87 169	2.92 173	0.69 129	1.78 141	10.98 265	0.46 93	0.41 86	1.09 183	0.72 99	1.56 112	0.58 64

error version	1.28 128	0.74 85	0.45 69	0.62 139	0.52 116	0.46 91	0.39 118	1.54 201	0.47 99	0.87 130	0.47 71	0.74 94	0.59 122	0.35 83	2.01 103	1.45 144	0.80 114	0.87 169	2.92 173	0.69 129	1.78 141	10.98 265	0.46 93	0.41 86	1.09 183	0.72 99	1.56 112	0.58 64

test-v	1.28 128	0.74 85	0.45 69	0.62 139	0.52 116	0.46 91	0.39 118	1.54 201	0.47 99	0.87 130	0.47 71	0.74 94	0.59 122	0.35 83	2.01 103	1.45 144	0.80 114	0.87 169	2.92 173	0.69 129	1.78 141	10.98 265	0.46 93	0.41 86	1.09 183	0.72 99	1.56 112	0.58 64

test-2	1.28 128	0.74 85	0.45 69	0.62 139	0.52 116	0.46 91	0.39 118	1.54 201	0.47 99	0.87 130	0.47 71	0.74 94	0.59 122	0.35 83	2.01 103	1.45 144	0.80 114	0.87 169	2.92 173	0.69 129	1.78 141	10.98 265	0.46 93	0.41 86	1.09 183	0.72 99	1.56 112	0.58 64

ICVP	1.51 160	0.74 85	1.07 201	0.75 165	0.75 172	0.84 189	0.54 157	1.10 130	0.86 185	1.37 189	1.15 193	0.88 134	1.08 227	0.53 168	1.90 89	1.91 193	1.22 213	0.99 208	1.56 113	0.96 190	3.89 175	10.50 250	0.68 202	0.77 206	0.91 156	1.19 179	1.42 99	1.14 165
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA-RVC	0.86 79	0.74 85	0.73 127	0.61 136	0.77 177	0.56 130	0.70 182	0.77 74	1.43 239	1.38 191	0.69 125	0.87 129	0.54 106	0.55 175	1.66 60	1.05 66	0.81 123	0.74 128	0.95 63	0.73 143	0.89 76	0.93 68	0.51 130	0.58 156	0.59 79	0.62 83	1.82 137	0.91 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 72	0.75 93	0.48 80	0.38 63	0.33 57	0.25 33	0.16 40	0.68 64	0.30 55	0.72 85	0.42 67	0.77 109	0.35 60	0.30 57	1.81 75	1.08 76	0.65 67	0.56 65	1.71 118	0.48 62	1.60 133	4.30 151	0.49 116	0.39 79	0.60 81	0.49 64	0.95 64	0.65 84

model_zeroshot	2.99 224	0.75 93	1.18 226	1.86 263	0.74 170	0.59 142	0.56 163	1.94 239	0.63 160	3.88 290	6.88 304	1.41 194	0.66 145	0.68 210	5.34 244	4.82 270	1.18 210	0.96 201	7.09 268	1.03 196	12.99 298	9.02 227	0.54 146	0.65 183	5.42 303	1.66 234	2.16 162	6.22 286

Sa-1000	1.14 115	0.75 93	0.47 76	0.49 99	0.61 140	0.50 107	0.27 77	1.70 218	0.52 121	0.73 90	0.48 75	0.66 74	0.67 148	0.79 229	2.17 126	1.43 140	0.92 160	0.93 190	3.23 183	0.58 87	1.55 129	4.86 159	0.35 50	0.59 163	1.14 193	1.24 182	2.35 186	0.76 100

IPLG	3.01 225	0.75 93	0.63 109	0.42 85	0.52 116	0.54 121	0.51 153	1.63 213	0.35 67	0.62 65	0.59 104	0.77 109	0.66 145	0.46 144	51.49 321	1.67 181	1.02 187	0.92 186	3.51 197	0.63 116	0.99 84	5.97 187	0.49 116	0.48 119	0.80 119	1.16 175	2.86 232	0.71 92

DeepPruner_ROB	1.64 170	0.75 93	0.91 168	0.85 188	0.88 195	0.75 179	1.75 255	1.26 154	0.91 193	1.49 197	1.65 218	0.85 126	0.81 186	0.56 176	3.12 207	1.49 155	1.02 187	1.02 215	2.33 140	0.75 150	7.42 230	6.70 196	0.81 234	0.69 191	0.88 145	1.45 206	2.17 163	0.87 124

HSM	1.07 108	0.75 93	0.97 180	0.78 176	0.77 177	0.54 121	0.54 157	1.87 235	0.60 149	0.76 98	0.85 164	0.87 129	0.67 148	0.56 176	2.24 136	1.05 66	0.92 160	0.71 115	2.57 149	0.71 138	1.80 145	2.08 120	0.56 156	0.72 200	0.90 153	0.97 147	2.08 156	1.03 153

FSD		0.76 99	0.66 117	0.60 133	0.60 135	0.60 146	0.57 165	0.90 108	0.50 114	0.95 152	0.73 139			0.64 204	2.19 128	3.05 231			2.80 167	0.79 159				0.67 187	0.90 153	0.83 116	0.90 56	0.99 146

castereo++	1.62 166	0.76 99	0.78 139	0.59 131	0.41 82	0.34 55	0.25 67	0.85 97	0.43 90	0.81 119	0.62 108	1.02 153	0.51 98	0.38 99	1.86 84	2.57 221	1.01 184	0.73 124	3.23 183	0.62 111	7.09 226	6.35 190	0.63 185	0.58 156	0.99 165	1.01 156	7.61 302	1.63 206

MIF-Stereo (partial)	0.69 62	0.76 99	0.33 45	0.27 30	0.37 69	0.35 59	0.31 89	0.53 43	0.40 80	0.62 65	0.32 44	0.50 40	0.39 67	0.23 39	2.08 114	1.51 158	0.68 71	0.71 115	0.77 52	0.43 49	1.10 95	0.94 69	0.39 63	0.32 56	0.57 72	0.71 97	2.25 177	0.87 124

sAnonymous2	1.42 147	0.76 99	0.52 90	0.41 79	0.47 94	0.71 171	0.41 128	1.28 160	0.98 202	0.65 70	0.89 169	1.08 166	0.95 213	0.37 94	2.20 130	2.28 212	1.10 196	1.04 221	3.71 199	0.92 182	4.94 189	6.73 198	0.62 180	0.55 149	0.83 126	1.39 198	1.25 86	1.24 178

CroCo_RVC	1.42 147	0.76 99	0.52 90	0.41 79	0.47 94	0.71 171	0.41 128	1.28 160	0.98 202	0.65 70	0.89 169	1.08 166	0.95 213	0.37 94	2.20 130	2.28 212	1.10 196	1.04 221	3.71 199	0.92 182	4.94 189	6.73 198	0.62 180	0.55 149	0.83 126	1.39 198	1.25 86	1.24 178

UNet	0.85 76	0.76 99	0.74 130	0.60 133	0.60 135	0.61 150	0.53 155	0.90 108	0.58 146	1.21 175	0.68 122	0.71 89	0.56 113	0.67 209	1.72 65	1.11 84	0.79 111	0.72 122	1.13 81	0.82 168	0.84 66	0.69 44	0.62 180	0.58 156	0.64 85	0.77 105	2.48 201	0.95 135

AIO_test	0.59 51	0.77 105	0.45 69	0.44 90	0.25 34	0.35 59	0.20 55	0.61 51	0.27 49	0.43 40	0.30 41	0.57 51	0.28 45	0.29 54	2.01 103	1.46 149	0.49 34	0.42 36	0.86 56	0.49 64	1.02 89	1.01 75	0.40 67	0.24 42	0.47 49	0.49 64	1.00 68	0.35 33

MIM_Stereo	0.78 71	0.77 105	0.53 94	0.43 87	0.38 71	0.46 91	0.22 60	1.50 192	0.31 56	0.55 49	0.38 60	0.64 68	0.27 44	0.32 68	1.77 71	1.09 78	0.63 63	0.73 124	3.30 193	0.57 83	1.19 104	0.91 66	0.34 47	0.36 67	0.49 54	0.41 54	1.95 146	0.58 64

CES	1.27 127	0.77 105	0.56 100	0.45 93	0.56 127	0.51 112	0.21 58	1.50 192	0.70 172	0.78 105	0.80 156	0.84 124	0.90 202	0.33 73	3.45 216	2.96 229	1.14 204	1.04 221	1.32 94	1.08 202	4.63 184	4.87 160	0.63 185	0.38 72	0.85 132	0.83 116	1.02 69	1.16 168

BEATNet_4x	1.53 162	0.77 105	0.77 136	0.75 165	0.67 157	0.47 97	0.40 124	1.23 148	1.32 232	0.83 121	0.77 145	0.95 145	0.74 169	0.59 189	5.02 241	2.40 219	1.64 242	1.43 267	1.27 89	0.85 171	4.54 181	8.28 215	0.48 105	0.91 229	0.70 99	0.77 105	1.85 138	0.99 146

MM-Stereo_test2	0.35 22	0.78 109	0.22 26	0.30 40	0.21 26	0.18 12	0.11 17	0.33 23	0.16 15	0.36 35	0.15 15	0.39 27	0.15 15	0.17 18	0.69 17	0.66 23	0.43 20	0.39 29	0.41 13	0.37 31	0.50 22	0.85 60	0.24 35	0.16 18	0.35 22	0.25 11	0.54 19	0.25 18

gcap-zeroshot	3.80 244	0.78 109	1.44 246	1.88 264	0.67 157	1.15 228	1.31 236	2.09 257	0.65 163	5.43 326	7.00 307	2.87 257	0.70 153	0.31 65	2.44 152	5.25 277	0.94 166	0.91 185	36.08 315	1.25 217	8.46 256	10.60 253	4.00 301	0.62 172	1.44 238	1.49 211	1.34 92	1.53 198

CFNet_pseudo	1.65 171	0.78 109	0.82 148	0.82 186	0.79 184	0.69 168	0.42 134	0.93 113	0.53 126	0.95 152	0.81 158	0.88 134	0.81 186	0.81 233	15.70 267	1.39 128	0.74 98	0.71 115	7.24 269	0.77 153	0.97 82	1.50 103	0.69 205	0.57 152	0.88 145	0.89 130	1.47 105	1.12 164

HCRNet	0.66 60	0.78 109	0.41 60	0.54 117	0.27 40	0.41 78	0.39 118	0.63 58	0.31 56	1.62 204	0.59 104	0.67 77	0.29 46	0.41 113	1.99 101	0.73 31	0.60 60	0.47 41	0.65 36	0.43 49	0.78 59	0.62 37	0.36 55	0.34 61	0.42 39	0.43 60	2.14 158	0.50 53

YMNet	1.44 152	0.79 113	0.41 60	0.51 106	0.61 140	0.59 142	1.36 239	0.77 74	0.56 140	1.28 182	0.36 58	0.67 77	2.20 251	0.56 176	19.21 272	1.49 155	0.77 104	0.65 98	0.74 45	0.39 35	0.61 34	1.27 93	0.23 32	0.38 72	0.69 97	0.46 61	0.81 51	0.66 86

LoS	1.51 160	0.79 113	0.59 102	0.52 110	0.56 127	0.65 159	0.38 117	2.56 282	0.88 188	1.21 175	0.94 173	0.97 148	0.88 199	0.35 83	3.04 197	3.41 242	1.24 216	0.93 190	2.19 133	0.68 128	5.96 205	7.00 203	0.62 180	0.47 105	1.14 193	0.98 151	1.06 74	0.87 124
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Reg-Stereo(zero)	2.60 207	0.80 115	1.38 241	0.70 157	0.75 172	0.56 130	0.62 176	3.07 294	0.68 168	3.56 280	6.85 302	1.50 201	0.84 193	1.38 275	2.08 114	5.28 278	1.28 220	0.83 158	6.55 247	1.51 242	5.18 198	13.34 318	0.60 175	0.60 165	1.08 179	1.44 203	4.02 275	3.66 262

HI	2.60 207	0.80 115	1.38 241	0.70 157	0.75 172	0.56 130	0.62 176	3.07 294	0.68 168	3.56 280	6.85 302	1.50 201	0.84 193	1.38 275	2.08 114	5.28 278	1.28 220	0.83 158	6.55 247	1.51 242	5.18 198	13.34 318	0.60 175	0.60 165	1.08 179	1.44 203	4.02 275	3.66 262

MSKI-zero shot	2.77 215	0.80 115	1.10 208	0.74 164	0.59 132	0.67 164	0.54 157	1.87 235	0.97 199	0.88 136	6.73 293	1.60 207	0.72 159	0.43 128	3.38 213	7.92 299	1.20 212	0.87 169	6.85 262	4.65 301	10.45 279	12.15 289	0.55 149	0.71 197	1.49 244	1.96 255	1.85 138	3.12 254

CAS	1.05 103	0.80 115	0.40 56	0.50 105	0.48 100	0.37 64	0.30 85	0.55 44	0.44 94	1.13 171	0.77 145	0.64 68	0.95 213	0.31 65	2.68 177	1.79 188	0.96 172	0.82 156	1.08 77	0.61 104	2.91 164	5.06 167	0.44 85	0.30 49	0.81 120	0.92 138	1.18 83	1.16 168

anonymity	6.71 287	0.80 115	1.73 263	1.09 215	0.88 195	0.79 185	0.68 180	2.17 261	0.90 191	3.78 289	97.20 342	1.95 221	0.93 208	0.44 138	2.57 165	7.16 291	0.95 170	0.83 158	6.70 255	1.07 201	7.93 241	12.47 301	0.67 198	0.57 152	1.51 248	1.60 229	20.99 329	2.80 243

dd	0.86 79	0.80 115	0.51 83	1.05 212	0.44 88	0.85 192	0.44 141	0.85 97	0.39 73	0.83 121	0.40 63	1.23 182	0.39 67	0.47 149	2.21 135	0.98 56	0.97 175	0.71 115	2.00 129	0.61 104	0.84 66	0.77 52	0.49 116	0.64 181	0.70 99	0.53 73	1.73 130	1.47 195

LGtest1	0.57 47	0.81 121	0.46 74	0.26 27	0.30 44	0.28 39	0.12 20	0.43 36	0.26 42	0.34 32	0.56 96	0.50 40	0.30 50	0.28 51	2.04 110	1.24 106	0.57 52	0.65 98	0.74 45	0.46 60	0.72 49	1.41 100	0.29 40	0.30 49	0.54 65	0.35 40	0.65 32	0.52 57

rafts_anoy	0.88 86	0.81 121	0.86 158	0.44 90	0.49 103	0.51 112	0.46 147	1.58 208	0.48 105	0.61 62	0.70 132	0.70 85	0.47 87	0.30 57	2.51 161	1.38 126	0.76 101	0.78 141	2.36 141	0.61 104	1.28 111	0.99 74	0.49 116	0.49 123	0.85 132	0.90 135	0.93 62	1.00 152

pcwnet_v2	3.22 229	0.81 121	0.94 172	0.92 196	1.12 223	0.94 205	0.70 182	1.17 139	0.88 188	2.04 228	1.10 189	1.09 169	1.00 218	1.27 271	47.63 307	1.56 167	0.96 172	0.87 169	6.63 253	0.81 165	2.45 156	3.52 141	1.01 253	0.75 202	1.04 174	1.16 175	2.44 197	2.23 233

IER	0.88 86	0.82 124	0.55 98	0.49 99	0.51 114	0.56 130	0.45 143	0.80 85	0.49 109	1.15 172	0.77 145	1.03 157	0.50 96	0.79 229	3.66 221	1.04 63	0.73 93	0.64 95	0.87 57	0.78 157	0.73 52	0.82 57	0.60 175	0.53 139	0.63 83	1.00 154	2.05 154	0.74 94

RALCasStereoNet	0.93 90	0.82 124	0.93 171	0.53 114	0.53 122	0.60 146	0.45 143	1.48 189	0.44 94	1.03 159	0.75 142	0.89 139	0.49 93	0.32 68	2.31 144	1.43 140	0.78 107	0.75 130	1.50 105	0.58 87	1.18 103	2.21 122	0.49 116	0.57 152	0.86 135	1.13 171	0.90 56	1.16 168

NVstereo2D	2.81 219	0.82 124	0.74 130	0.69 155	0.78 181	0.92 204	0.81 194	1.18 143	0.76 177	0.91 142	1.06 187	0.80 114	0.55 112	0.71 217	52.63 329	1.47 152	0.86 136	0.83 158	1.42 99	0.69 129	1.12 98	0.94 69	0.76 215	0.83 219	1.08 179	0.78 107	0.98 66	0.74 94

IGEV-FE	3.38 231	0.83 127	1.84 268	2.81 283	0.69 162	2.38 279	1.26 234	2.23 267	0.94 196	4.29 297	6.75 294	2.28 240	1.01 219	0.45 139	2.82 186	7.73 298	0.85 132	0.77 136	5.93 236	1.88 261	8.51 258	12.88 313	0.58 168	0.69 191	1.40 231	1.57 223	14.79 324	2.99 248

IGEV_Zeroshot_test	3.38 231	0.83 127	1.84 268	2.82 284	0.69 162	2.37 277	1.26 234	2.23 267	0.94 196	4.40 298	6.76 295	2.28 240	1.01 219	0.45 139	2.83 187	7.72 297	0.87 139	0.77 136	5.93 236	1.87 260	8.49 257	12.88 313	0.58 168	0.69 191	1.40 231	1.57 223	14.84 325	2.99 248

LMCR-Stereo	1.06 106	0.83 127	0.84 152	0.53 114	0.62 147	0.64 157	0.33 104	1.12 132	0.60 149	0.83 121	0.79 152	0.91 140	0.49 93	0.41 113	2.53 162	1.54 164	1.03 190	0.75 130	2.16 132	1.42 228	1.68 138	3.87 145	0.49 116	0.65 183	0.75 111	0.83 116	1.10 79	0.88 127

FADNet	1.44 152	0.83 127	0.83 151	0.82 186	1.03 209	0.61 150	1.88 262	0.97 118	0.73 176	0.93 147	0.92 172	1.16 176	0.76 178	0.74 220	3.69 225	1.34 122	0.91 154	1.03 218	2.63 157	1.49 237	2.87 163	4.93 161	0.49 116	0.65 183	1.54 251	1.70 238	1.51 109	1.83 213

AF-Net	1.05 103	0.83 127	0.94 172	0.76 169	0.91 199	0.98 212	1.68 251	1.52 199	1.06 212	0.57 54	0.96 177	1.34 188	0.64 137	0.74 220	1.71 61	0.99 57	0.80 114	0.60 74	1.64 116	0.72 140	0.72 49	2.35 124	0.63 185	0.62 172	0.89 149	0.82 114	1.57 117	1.25 180

Nwc_Net	1.05 103	0.83 127	0.94 172	0.76 169	0.91 199	0.98 212	1.68 251	1.52 199	1.06 212	0.57 54	0.96 177	1.34 188	0.64 137	0.74 220	1.71 61	0.99 57	0.80 114	0.60 74	1.64 116	0.72 140	0.72 49	2.35 124	0.63 185	0.62 172	0.89 149	0.82 114	1.57 117	1.25 180

iResNet_ROB	1.16 119	0.83 127	0.82 148	0.65 146	0.59 132	0.67 164	0.58 169	2.65 286	0.53 126	1.73 212	0.76 144	0.87 129	0.78 183	0.47 149	3.77 229	1.45 144	0.87 139	0.86 167	2.81 168	0.65 118	1.26 109	0.87 62	0.57 159	0.73 201	0.81 120	0.95 143	2.65 223	1.03 153

DN-CSS_ROB	1.32 138	0.83 127	1.03 191	0.87 190	0.86 192	0.47 97	0.36 113	2.00 249	0.57 144	1.56 201	1.81 221	0.96 147	0.77 181	0.38 99	2.15 122	1.40 130	1.03 190	0.93 190	5.27 221	0.66 123	2.56 159	2.82 132	0.54 146	0.86 224	0.79 118	0.81 112	2.07 155	1.33 188

anonymousdsp2	0.86 79	0.84 135	0.84 152	0.43 87	0.44 88	0.56 130	0.32 100	1.17 139	0.36 69	0.66 73	0.67 119	0.69 81	0.40 72	0.49 160	1.46 43	1.36 123	0.67 70	0.62 83	2.12 131	0.60 101	1.36 119	2.66 131	0.36 55	0.44 99	0.71 102	0.51 69	1.86 140	0.64 80

DSFCA	0.87 83	0.84 135	0.73 127	0.65 146	0.77 177	0.61 150	0.78 187	0.75 72	0.78 179	0.77 102	0.83 161	0.75 101	0.48 90	0.43 128	1.89 87	1.14 88	0.85 132	0.87 169	1.00 66	0.74 146	1.00 88	1.05 78	0.72 213	0.63 178	0.83 126	0.95 143	1.88 142	0.85 120

CFNet	0.80 72	0.84 135	0.79 140	0.76 169	0.70 164	0.60 146	0.46 147	0.84 96	0.48 105	0.66 73	0.71 134	0.92 142	0.61 131	0.43 128	1.75 68	0.84 40	0.70 79	0.64 95	0.90 59	0.78 157	0.89 76	0.72 47	0.45 91	0.51 128	0.87 140	0.83 116	1.67 125	1.15 167

CFNet_RVC	0.94 93	0.84 135	0.89 166	0.76 169	0.80 187	0.71 171	0.49 149	0.74 71	0.63 160	0.88 136	0.94 173	0.87 129	0.57 117	0.50 161	1.96 97	1.12 85	0.79 111	0.79 145	1.27 89	0.73 143	1.26 109	1.52 104	0.48 105	0.64 181	0.98 164	1.11 165	1.92 145	1.23 176

AE-Stereo	1.61 165	0.85 139	1.23 234	0.81 184	0.51 114	0.57 136	0.75 186	0.83 93	0.49 109	0.79 112	0.54 92	1.29 184	0.72 159	0.47 149	2.05 112	2.96 229	0.99 179	0.92 186	2.63 157	0.86 174	4.61 182	11.92 287	0.50 128	0.80 209	1.26 212	1.34 192	1.95 146	0.86 122

RAFT-Test	2.37 201	0.85 139	1.14 219	1.02 208	0.65 151	0.58 139	0.51 153	2.18 263	0.70 172	1.12 169	5.37 274	0.97 148	0.92 206	0.45 139	2.50 159	5.29 280	0.99 179	0.80 150	6.96 264	1.11 203	10.85 282	10.83 263	0.67 198	0.58 156	1.51 248	1.82 245	1.38 96	2.18 230

Anonymous3	2.32 200	0.85 139	0.88 161	0.56 121	1.10 220	0.89 202	0.70 182	2.45 277	1.12 220	1.05 164	0.98 182	2.57 251	1.14 230	0.56 176	4.14 236	9.30 303	1.50 237	1.47 268	5.33 222	1.49 237	6.83 220	10.10 237	0.71 208	0.67 187	1.08 179	1.38 196	2.32 181	1.35 189

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 66	0.86 142	0.36 48	0.43 87	0.32 50	0.30 44	0.19 51	0.71 66	0.32 60	0.70 79	0.33 48	0.63 64	0.57 117	0.41 113	2.03 109	1.91 193	0.63 63	0.68 108	1.00 66	0.45 56	1.86 147	1.87 111	0.40 67	0.23 41	0.49 54	0.37 44	1.09 75	0.55 58

psm_up	0.99 99	0.86 142	0.99 185	0.78 176	0.89 197	0.75 179	0.58 169	1.33 174	1.03 209	0.88 136	0.69 125	0.99 152	0.72 159	0.76 225	1.89 87	1.10 81	0.91 154	0.81 153	1.93 125	0.81 165	1.08 91	0.90 64	0.49 116	0.85 222	1.01 169	1.06 159	1.62 122	1.10 160

S2M2_L	1.14 115	0.87 144	1.13 216	0.46 96	0.37 69	0.43 82	0.28 80	0.60 49	0.52 121	1.85 220	0.34 50	0.63 64	0.40 72	0.43 128	2.36 146	1.91 193	0.70 79	0.60 74	1.06 75	0.58 87	4.38 178	4.69 154	0.49 116	0.37 68	0.64 85	0.89 130	3.07 241	0.79 104
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
plain	0.67 61	0.87 144	0.33 45	0.31 42	0.59 132	0.33 52	0.30 85	0.89 107	0.34 64	0.72 85	0.24 31	0.65 71	0.34 54	0.19 25	1.95 90	1.57 169	0.71 83	0.69 110	0.94 62	0.39 35	1.28 111	1.20 88	0.33 46	0.33 59	0.59 79	0.60 81	0.72 40	0.74 94

EGLCR-Stereo	2.26 196	0.87 144	1.17 225	0.45 93	0.48 100	0.61 150	0.23 61	0.83 93	0.55 135	0.72 85	0.53 90	0.80 114	0.66 145	0.41 113	2.36 146	2.92 228	0.90 153	1.10 229	3.35 194	0.60 101	5.09 194	12.56 305	0.47 102	0.45 101	0.89 149	0.91 137	20.21 327	0.86 122

AACVNet	0.95 95	0.87 144	0.69 121	0.91 194	0.91 199	0.72 175	0.59 172	0.87 103	0.60 149	0.73 90	0.88 168	0.79 113	0.64 137	0.60 193	1.77 71	1.37 125	0.84 130	0.83 158	1.12 80	0.77 153	1.36 119	1.13 83	0.70 206	0.65 183	0.87 140	1.12 168	1.90 143	1.31 185

FADNet-RVC-Resample	1.37 142	0.87 144	0.99 185	0.72 159	0.81 189	0.63 154	1.02 215	1.06 128	0.91 193	0.99 156	0.99 183	1.69 212	0.73 164	1.02 254	4.06 234	1.41 133	1.02 187	1.62 273	1.55 112	1.04 197	1.37 121	5.03 165	0.57 159	1.14 243	0.88 145	1.99 256	1.45 103	1.54 199

MSMDNet	2.69 212	0.87 144	1.07 201	0.57 124	0.65 151	0.59 142	0.49 149	2.03 251	0.62 159	1.03 159	0.97 181	1.05 164	12.04 305	0.50 161	2.60 167	5.56 283	1.05 193	0.80 150	6.93 263	1.42 228	11.49 284	12.49 302	0.67 198	0.58 156	1.48 242	1.83 246	1.28 88	1.97 222

iResNetv2_ROB	1.57 163	0.87 144	0.70 124	1.13 220	0.65 151	0.72 175	0.49 149	2.63 285	0.64 162	1.77 215	0.87 167	1.30 187	0.75 173	0.40 107	4.81 240	1.26 109	0.91 154	0.71 115	4.58 214	0.81 165	7.66 233	1.62 105	0.58 168	0.80 209	0.81 120	0.83 116	3.12 245	0.91 130

MLCV	1.91 188	0.87 144	0.97 180	1.33 241	1.13 226	0.99 214	0.74 185	2.14 258	0.77 178	2.02 226	4.44 263	1.60 207	1.56 240	0.45 139	2.63 171	1.79 188	1.11 200	0.96 201	6.71 256	1.05 199	4.69 187	5.60 179	0.66 195	1.60 258	1.14 193	1.35 193	2.31 180	1.06 158

PDISCO_ROB	1.06 106	0.87 144	0.60 105	0.80 181	0.68 160	0.53 120	0.59 172	0.93 113	0.69 170	1.80 216	1.00 185	0.74 94	0.63 134	0.66 207	1.87 85	1.44 142	0.89 145	1.10 229	1.53 108	0.80 162	1.56 130	2.40 127	0.52 137	0.63 178	1.19 197	0.79 108	2.56 214	0.81 109

castereo	1.44 152	0.88 153	0.96 179	0.46 96	0.47 94	0.33 52	0.27 77	0.77 74	0.50 114	0.80 116	0.64 113	1.04 161	0.48 90	0.38 99	2.25 137	2.81 224	1.03 190	0.76 133	2.67 162	0.62 111	7.90 240	7.11 205	0.57 159	0.52 133	1.04 174	1.25 184	1.03 70	1.21 174

cross-raft	2.26 196	0.88 153	1.08 204	0.73 162	0.68 160	0.64 157	0.44 141	2.04 253	0.61 153	0.95 152	1.30 203	1.03 157	0.76 178	0.43 128	2.58 166	5.15 275	0.99 179	0.78 141	7.00 265	1.80 257	12.15 285	10.30 247	0.65 192	0.60 165	1.60 256	1.92 250	1.66 124	2.36 236

GLC_STEREO	0.97 97	0.89 155	0.85 156	0.56 121	0.60 135	0.48 102	0.40 124	1.70 218	0.47 99	0.77 102	0.67 119	0.78 112	0.63 134	0.61 195	2.53 162	1.65 177	0.88 143	0.60 74	1.57 114	0.70 136	2.48 157	1.17 85	0.44 85	0.43 95	0.67 88	0.55 76	2.36 188	0.88 127

IPLGR	3.25 230	0.89 155	0.81 145	0.65 146	0.66 156	0.50 107	0.42 134	1.14 136	0.44 94	2.02 226	1.30 203	0.86 127	0.74 169	0.47 149	50.44 316	1.86 191	1.15 208	1.11 233	3.23 183	1.37 223	1.41 123	7.71 209	0.56 156	0.70 196	1.39 228	1.55 222	3.46 258	0.92 132

GANet-ADL	2.79 217	0.89 155	1.20 232	1.00 207	1.00 208	1.20 236	0.80 193	1.20 144	1.00 204	3.59 282	6.59 290	1.06 165	0.76 178	0.48 155	12.27 258	4.90 272	1.57 240	0.92 186	6.59 252	1.66 251	6.93 224	11.51 280	0.68 202	0.80 209	1.09 183	1.40 200	2.47 200	1.85 214

MyStereo04	1.58 164	0.90 158	0.97 180	0.78 176	0.89 197	0.57 136	0.40 124	1.57 207	0.97 199	2.23 240	0.89 169	1.34 188	0.54 106	0.41 113	2.94 192	2.47 220	0.86 136	0.92 186	5.37 223	1.50 240	4.62 183	3.51 140	0.92 248	0.81 213	1.21 199	1.61 231	2.58 216	0.95 135

SA	1.07 108	0.90 158	0.42 63	0.55 119	0.53 122	0.49 104	0.24 64	1.60 209	0.46 97	0.71 84	0.41 65	0.69 81	0.58 121	0.62 200	1.74 66	1.41 133	0.78 107	0.79 145	3.17 182	0.65 118	1.24 107	4.73 156	0.34 47	0.51 128	0.75 111	1.12 168	2.64 221	0.72 93

EAI-Stereo	2.60 207	0.90 158	1.57 254	0.90 192	1.31 241	0.84 189	1.31 236	2.22 266	1.34 234	0.81 119	5.69 277	1.37 192	0.83 192	0.50 161	4.76 239	5.32 281	0.91 154	0.94 193	7.45 271	1.11 203	9.07 262	10.78 262	0.62 180	0.85 222	1.45 241	2.06 258	3.36 254	1.90 217

DLCB_ROB	0.94 93	0.90 158	0.88 161	0.73 162	0.80 187	0.69 168	0.69 181	0.87 103	0.72 175	0.94 149	0.86 165	1.02 153	0.91 203	0.69 216	1.48 45	1.06 69	0.97 175	0.72 122	0.88 58	0.74 146	1.21 105	1.21 89	0.78 222	0.71 197	1.26 212	1.26 185	1.49 107	0.95 135

trnet	1.20 121	0.91 162	0.94 172	0.52 110	0.42 84	0.47 97	0.25 67	1.41 184	0.61 153	0.88 136	0.75 142	0.97 148	0.72 159	0.37 94	2.66 174	3.31 240	0.86 136	0.61 79	2.41 143	0.60 101	3.93 176	3.14 135	0.50 128	0.47 105	1.03 173	0.86 127	1.72 127	0.99 146

CASnet	1.15 118	0.91 162	0.49 81	0.40 75	0.43 86	0.38 67	0.20 55	0.91 111	0.49 109	0.77 102	0.56 96	0.88 134	0.53 101	0.35 83	2.15 122	1.24 106	0.72 88	0.50 46	1.34 96	0.54 71	7.12 227	5.37 175	0.41 71	0.38 72	1.21 199	0.49 64	1.45 103	0.79 104
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.69 62	0.91 162	0.30 35	0.38 63	0.26 38	0.35 59	0.19 51	1.79 226	0.31 56	0.58 57	1.20 197	0.75 101	0.73 164	0.32 68	1.36 42	1.10 81	0.54 43	0.54 64	1.01 69	0.37 31	0.61 34	1.37 99	0.29 40	0.34 61	0.41 36	0.40 49	1.72 127	0.44 44

MIPNet	2.89 220	0.91 162	0.77 136	0.49 99	0.65 151	0.55 124	0.57 165	1.34 177	0.53 126	2.05 229	0.99 183	0.80 114	0.77 181	0.48 155	40.89 290	1.61 173	1.15 208	0.94 193	3.25 189	1.19 213	1.15 101	9.31 230	0.57 159	0.62 172	1.24 208	1.51 215	2.90 235	0.82 111

CREStereo++_RVC	1.73 179	0.91 162	1.03 191	0.51 106	0.56 127	0.40 73	0.28 80	1.37 180	0.51 119	0.83 121	0.61 106	0.76 105	0.85 196	0.34 78	2.78 183	3.07 233	0.92 160	0.61 79	2.72 166	0.55 78	5.01 192	5.69 181	0.53 140	0.38 72	0.94 158	0.84 122	12.80 318	0.98 140
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
CREStereo	1.37 142	0.91 162	0.94 172	0.52 110	0.42 84	0.47 97	0.26 74	1.43 186	0.66 165	0.87 130	0.83 161	0.95 145	0.73 164	0.36 92	2.98 193	4.38 266	0.85 132	0.56 65	2.41 143	0.62 111	5.52 202	4.71 155	0.53 140	0.47 105	1.02 171	0.87 128	1.73 130	0.98 140
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
GCAP-BAT	1.68 172	0.92 168	0.51 83	0.38 63	0.40 76	0.45 85	0.31 89	1.31 166	0.41 82	0.78 105	0.51 82	2.09 226	0.43 77	0.30 57	1.95 90	1.95 198	13.44 321	0.62 83	2.57 149	0.59 91	8.07 244	1.98 113	0.48 105	0.47 105	0.67 88	0.64 86	2.20 169	0.83 114

DCVSM-stereo	2.89 220	0.92 168	1.57 254	1.31 240	1.04 210	1.53 253	0.99 210	2.96 292	1.33 233	3.46 277	6.20 284	6.77 295	2.59 259	0.87 237	2.25 137	4.01 260	1.37 232	1.11 233	7.05 267	4.27 296	6.91 221	6.70 196	1.25 261	2.64 303	1.30 218	1.73 240	3.46 258	2.47 237

test_for_model	1.68 172	0.92 168	0.51 83	0.38 63	0.40 76	0.45 85	0.31 89	1.31 166	0.41 82	0.78 105	0.51 82	2.09 226	0.43 77	0.30 57	1.95 90	1.95 198	13.44 321	0.62 83	2.57 149	0.59 91	8.07 244	1.98 113	0.48 105	0.47 105	0.67 88	0.64 86	2.20 169	0.83 114

testlalala2	1.68 172	0.92 168	0.51 83	0.38 63	0.40 76	0.45 85	0.31 89	1.31 166	0.41 82	0.78 105	0.51 82	2.09 226	0.43 77	0.30 57	1.95 90	1.95 198	13.44 321	0.62 83	2.57 149	0.59 91	8.07 244	1.98 113	0.48 105	0.47 105	0.67 88	0.64 86	2.20 169	0.83 114

testlalala	1.68 172	0.92 168	0.51 83	0.38 63	0.40 76	0.45 85	0.31 89	1.31 166	0.41 82	0.78 105	0.51 82	2.09 226	0.43 77	0.30 57	1.95 90	1.95 198	13.44 321	0.62 83	2.57 149	0.59 91	8.07 244	1.98 113	0.48 105	0.47 105	0.67 88	0.64 86	2.20 169	0.83 114

testlalala_base	1.68 172	0.92 168	0.51 83	0.38 63	0.40 76	0.45 85	0.31 89	1.31 166	0.41 82	0.78 105	0.51 82	2.09 226	0.43 77	0.30 57	1.95 90	1.95 198	13.44 321	0.62 83	2.57 149	0.59 91	8.07 244	1.98 113	0.48 105	0.47 105	0.67 88	0.64 86	2.20 169	0.83 114

GCAP-Stereo	1.68 172	0.92 168	0.51 83	0.38 63	0.40 76	0.45 85	0.31 89	1.31 166	0.41 82	0.78 105	0.51 82	2.09 226	0.43 77	0.30 57	1.95 90	1.95 198	13.44 321	0.62 83	2.57 149	0.59 91	8.07 244	1.98 113	0.48 105	0.47 105	0.67 88	0.64 86	2.20 169	0.83 114

raft_robust	1.30 134	0.93 175	0.53 94	0.59 131	0.47 94	0.57 136	0.37 115	2.06 255	0.52 121	1.69 210	0.53 90	0.76 105	0.82 191	0.47 149	2.16 125	1.52 162	0.84 130	0.84 165	5.71 233	0.59 91	2.50 158	5.04 166	0.46 93	0.51 128	0.99 165	1.05 158	1.58 119	0.99 146

TestStereo	0.77 70	0.93 175	0.79 140	0.56 121	0.46 90	0.66 161	0.33 104	1.22 146	0.42 89	0.90 141	0.52 88	0.84 124	0.54 106	0.39 103	1.50 47	0.92 46	0.73 93	0.51 49	1.38 98	0.56 80	1.25 108	0.82 57	0.44 85	0.44 99	0.77 115	0.79 108	1.34 92	0.79 104

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 101	0.93 175	0.80 144	0.72 159	0.79 184	0.65 159	1.02 215	1.07 129	2.31 279	2.00 225	0.74 140	0.97 148	0.56 113	0.94 248	1.82 76	0.96 53	0.68 71	0.67 104	1.31 92	0.65 118	0.88 72	0.94 69	0.57 159	0.57 152	0.73 108	1.60 229	1.43 100	1.27 183
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AEACV	0.43 33	0.94 178	0.30 35	0.29 36	0.20 21	0.27 37	0.12 20	0.28 13	0.14 6	0.24 17	0.23 30	0.35 20	0.21 36	0.20 30	1.24 39	0.83 39	0.57 52	0.38 25	0.78 53	0.45 56	0.81 63	0.73 48	0.24 35	0.18 29	0.34 19	0.31 28	0.61 27	0.28 26

Any-RAFT	2.54 205	0.94 178	1.27 238	0.75 165	0.75 172	0.50 107	0.40 124	1.99 245	0.56 140	0.87 130	6.98 306	1.50 201	0.51 98	0.40 107	2.50 159	3.41 242	0.91 154	0.90 182	6.78 260	0.75 150	14.26 318	10.61 254	0.67 198	0.59 163	1.63 257	1.83 246	2.17 163	4.22 268

RAFT_CTSACE	0.64 57	0.94 178	0.31 38	0.37 61	0.34 60	0.33 52	0.23 61	1.23 148	0.26 42	0.64 69	0.29 39	0.71 89	0.57 117	0.34 78	1.57 53	1.07 70	0.52 39	0.43 37	0.72 42	0.33 25	0.85 68	1.72 108	0.42 77	0.30 49	0.46 43	0.41 54	1.58 119	0.39 38

SACVNet	1.31 135	0.94 178	0.95 177	0.90 192	1.10 220	0.87 195	0.92 206	1.50 192	0.81 180	1.23 180	0.71 134	0.94 143	0.69 151	0.68 210	1.83 79	1.40 130	1.12 203	0.83 158	2.20 134	0.94 185	2.13 152	5.87 185	0.65 192	0.82 216	1.04 174	1.06 159	2.02 152	1.30 184

FCDSN-DC	3.63 240	0.94 178	2.84 300	1.29 238	1.30 240	1.03 220	1.00 211	0.90 108	0.91 193	1.04 163	0.74 140	1.21 180	0.74 169	0.58 185	52.59 328	2.04 205	1.24 216	1.13 237	1.05 72	0.79 159	6.62 215	10.01 235	0.78 222	2.18 283	1.20 198	1.67 237	1.20 84	1.05 156
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PMTNet	1.39 145	0.94 178	0.99 185	0.48 98	0.49 103	0.47 97	0.32 100	0.83 93	0.66 165	0.83 121	0.62 108	0.88 134	0.50 96	0.35 83	2.72 180	4.30 263	0.91 154	0.57 67	2.40 142	0.54 71	6.12 209	5.45 178	0.57 159	0.38 72	1.99 275	1.00 154	1.09 75	1.19 173

PSMNet-ADL	2.61 210	0.95 184	1.12 214	1.14 225	1.18 231	0.97 210	0.85 198	1.78 225	1.26 227	3.49 279	6.09 283	1.43 195	2.78 264	0.56 176	2.93 191	10.59 306	1.31 223	0.96 201	5.96 238	1.20 214	6.66 216	9.11 229	0.86 244	0.82 216	1.10 188	1.44 203	2.85 231	1.10 160

STTStereo	0.99 99	0.95 184	0.82 148	0.77 174	0.77 177	0.69 168	0.87 200	0.86 99	1.53 248	1.27 181	0.79 152	1.13 173	0.69 151	0.93 246	2.19 128	1.03 62	0.72 88	0.70 112	1.05 72	0.63 116	1.15 101	0.86 61	0.58 168	0.56 151	0.73 108	1.21 181	1.74 132	1.41 193

RTSC	3.08 228	0.95 184	1.25 237	0.76 169	0.91 199	0.96 207	1.84 260	1.15 137	1.34 234	2.37 245	2.12 234	1.11 170	0.99 217	1.02 254	41.50 293	1.94 197	1.88 254	1.22 250	4.09 208	1.06 200	2.76 161	4.02 148	0.63 185	1.03 234	0.83 126	0.99 153	2.44 197	1.98 223

PA-Net	1.22 123	0.95 184	1.13 216	0.75 165	1.31 241	0.68 166	0.84 195	0.82 92	1.18 225	0.83 121	0.77 145	0.76 105	0.78 183	0.91 243	3.00 194	1.21 102	0.68 71	0.77 136	1.02 70	0.82 168	1.13 100	4.67 153	0.66 195	0.82 216	1.00 167	2.10 263	1.24 85	2.13 226
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	2.79 217	0.95 184	0.91 168	1.35 243	1.69 261	1.41 247	1.02 215	1.81 230	1.09 216	2.62 253	5.14 271	1.80 215	2.38 253	0.46 144	10.35 254	7.64 296	1.36 230	1.23 253	6.83 261	1.78 256	10.05 272	4.09 150	0.61 178	2.02 279	1.10 188	1.50 214	2.80 229	1.39 192

TESTraft	0.98 98	0.96 189	0.42 63	0.41 79	0.33 57	0.40 73	0.25 67	1.13 134	0.39 73	0.97 155	0.35 56	0.61 60	0.75 173	0.54 169	3.18 208	1.42 136	0.70 79	0.50 46	2.86 170	0.53 70	1.08 91	3.15 136	0.35 50	0.40 84	0.52 62	1.18 177	2.52 207	0.61 73

GEStereo_RVC	1.80 183	0.96 189	0.99 185	1.02 208	0.87 193	1.12 225	1.03 218	1.66 216	0.82 182	0.91 142	0.79 152	1.34 188	0.75 173	0.61 195	2.25 137	2.14 209	1.14 204	1.23 253	4.06 207	1.22 215	4.66 185	11.41 277	0.71 208	0.95 231	0.88 145	0.97 147	2.49 204	1.65 207

EKT-Stereo	5.41 268	0.97 191	1.10 208	0.72 159	0.74 170	0.87 195	1.17 228	2.02 250	1.00 204	1.41 194	2.92 243	1.11 170	0.81 186	0.46 144	72.33 343	14.74 319	1.14 204	1.37 264	5.61 230	7.76 316	9.80 266	10.61 254	0.53 140	0.61 171	1.39 228	1.11 165	2.56 214	1.08 159

RAFT+CT+SA	0.87 83	0.97 191	0.40 56	0.45 93	0.29 42	0.38 67	0.20 55	1.64 215	0.33 62	0.72 85	0.30 41	0.88 134	0.65 142	0.40 107	1.56 52	1.21 102	0.56 49	0.57 67	2.08 130	0.40 39	0.83 65	5.00 164	0.32 43	0.37 68	0.47 49	0.42 59	1.56 112	0.49 52

dad	1.63 167	0.97 191	0.65 115	2.18 273	1.19 233	1.01 218	3.99 288	1.66 216	0.55 135	1.21 175	0.50 80	1.12 172	2.01 247	0.58 185	3.09 203	1.16 91	1.11 200	0.76 133	2.70 164	0.77 153	1.34 114	1.48 102	0.71 208	0.88 226	2.48 284	0.71 97	5.52 287	3.80 265

TestStereo1	0.93 90	0.98 194	0.39 53	0.38 63	0.36 67	0.39 70	0.25 67	1.02 123	0.39 73	0.79 112	0.34 50	0.58 53	0.73 164	0.54 169	3.06 198	1.47 152	0.71 83	0.52 51	2.91 171	0.54 71	1.34 114	1.84 109	0.35 50	0.39 79	0.54 65	1.06 159	2.53 211	0.60 71

SA-5K	0.93 90	0.98 194	0.39 53	0.38 63	0.36 67	0.39 70	0.25 67	1.02 123	0.39 73	0.79 112	0.34 50	0.58 53	0.73 164	0.54 169	3.06 198	1.47 152	0.71 83	0.52 51	2.91 171	0.54 71	1.34 114	1.84 109	0.35 50	0.39 79	0.54 65	1.06 159	2.53 211	0.60 71

DISCO	0.96 96	0.98 194	0.56 100	0.57 124	0.61 140	0.81 188	0.79 190	0.77 74	0.81 180	2.06 232	0.86 165	0.66 74	0.70 153	0.42 123	1.87 85	1.27 110	0.99 179	0.80 150	1.80 120	0.80 162	0.92 80	1.33 95	0.57 159	0.51 128	0.72 105	0.84 122	2.02 152	0.80 107

MGS-Stereo	1.48 156	0.99 197	0.47 76	0.40 75	0.35 64	0.40 73	0.36 113	0.65 60	0.26 42	0.52 48	0.43 68	0.52 45	0.38 65	0.43 128	23.31 280	0.93 50	0.73 93	0.79 145	0.93 61	0.65 118	1.10 95	1.25 92	0.44 85	0.48 119	0.72 105	0.49 64	1.29 90	0.77 101

DAS	2.93 222	0.99 197	1.06 199	1.13 220	1.05 212	1.03 220	1.04 219	1.74 223	1.81 263	3.32 274	5.70 278	2.61 252	3.08 269	0.50 161	3.19 209	7.47 293	1.83 250	1.23 253	5.90 234	1.83 258	12.92 295	10.26 244	0.76 215	1.94 274	1.32 220	1.51 215	2.60 217	1.31 185

SepStereo	2.93 222	0.99 197	1.06 199	1.13 220	1.05 212	1.03 220	1.04 219	1.74 223	1.81 263	3.32 274	5.70 278	2.61 252	3.08 269	0.50 161	3.19 209	7.47 293	1.83 250	1.23 253	5.90 234	1.83 258	12.92 295	10.26 244	0.76 215	1.94 274	1.32 220	1.51 215	2.60 217	1.31 185

ADLNet	2.50 204	0.99 197	0.73 127	0.62 139	0.75 172	0.63 154	0.53 155	1.12 132	0.61 153	0.58 57	0.71 134	1.61 209	0.61 131	0.87 237	46.09 304	1.02 60	0.70 79	0.67 104	0.85 55	0.74 146	0.75 55	1.07 81	0.51 130	0.47 105	0.94 158	0.93 139	1.63 123	0.70 91

GMStereo	0.73 66	0.99 197	0.39 53	0.49 99	0.47 94	0.55 124	0.41 128	0.77 74	0.43 90	0.55 49	0.48 75	0.81 119	0.38 65	0.34 78	1.60 54	0.95 51	0.74 98	0.52 51	1.88 122	0.57 83	1.07 90	0.73 48	0.42 77	0.51 128	0.72 105	0.47 63	1.87 141	0.57 63
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UDGNet	1.34 141	1.00 202	0.76 134	1.64 256	1.38 246	1.69 260	1.25 232	1.22 146	0.69 170	0.63 68	0.84 163	0.83 122	0.41 75	1.62 279	2.02 108	1.19 98	0.81 123	0.87 169	1.98 127	0.92 182	1.68 138	5.69 181	1.26 264	0.47 105	1.21 199	0.95 143	2.15 160	1.03 153

test-3	1.73 179	1.00 202	1.08 204	0.63 144	0.60 135	0.55 124	0.43 137	1.99 245	0.39 73	0.86 128	0.54 92	1.45 196	0.53 101	0.41 113	2.20 130	1.41 133	0.81 123	0.79 145	6.57 250	0.69 129	5.20 200	11.52 281	0.46 93	0.54 143	0.86 135	0.97 147	3.11 242	0.98 140

test_1	1.73 179	1.01 204	1.08 204	0.63 144	0.60 135	0.55 124	0.43 137	1.99 245	0.39 73	0.86 128	0.54 92	1.45 196	0.54 106	0.41 113	2.20 130	1.42 136	0.80 114	0.79 145	6.57 250	0.69 129	5.20 200	11.52 281	0.46 93	0.54 143	0.87 140	0.97 147	3.11 242	0.98 140

R-Stereo Train	2.23 193	1.01 204	1.14 219	0.96 200	0.63 149	0.73 177	0.31 89	1.30 163	1.01 206	1.68 208	4.49 264	1.29 184	0.70 153	0.42 123	2.49 156	3.99 258	1.66 243	1.02 215	6.77 258	1.11 203	7.83 236	12.24 292	0.49 116	0.54 143	1.42 234	1.66 234	1.34 92	1.93 219

SHD	3.38 231	1.01 204	1.68 260	1.14 225	1.07 217	1.14 227	1.78 257	1.61 212	1.66 254	2.40 248	3.05 246	1.63 211	2.43 255	0.84 235	40.11 288	2.04 205	1.74 245	1.40 265	4.17 209	1.88 261	3.81 174	5.43 177	0.70 206	1.67 261	1.86 271	1.46 207	1.97 148	1.59 202

RAFT-Stereo	2.23 193	1.01 204	1.14 219	0.96 200	0.63 149	0.73 177	0.31 89	1.30 163	1.01 206	1.68 208	4.49 264	1.29 184	0.70 153	0.42 123	2.49 156	3.99 258	1.66 243	1.02 215	6.77 258	1.11 203	7.83 236	12.24 292	0.49 116	0.54 143	1.42 234	1.66 234	1.34 92	1.93 219
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
coex_refinement	1.02 101	1.02 208	0.76 134	0.66 151	0.85 191	0.71 171	0.50 152	0.81 87	1.04 210	0.67 75	1.01 186	0.94 143	0.44 85	0.46 144	3.49 217	0.95 51	0.78 107	0.71 115	3.74 202	0.77 153	0.85 68	0.75 50	0.63 185	0.52 133	0.87 140	0.93 139	1.75 133	0.94 134

CASS	2.08 191	1.02 208	1.16 224	1.28 236	0.99 207	0.88 199	3.39 283	1.42 185	1.02 208	1.30 185	2.46 240	1.14 174	0.81 186	0.46 144	2.70 178	2.38 218	3.41 280	1.10 229	3.40 195	1.18 212	8.01 243	8.63 219	0.66 195	0.69 191	1.49 244	1.27 186	2.52 207	1.41 193
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	1.73 179	1.02 208	1.05 195	0.65 146	0.61 140	0.55 124	0.43 137	1.96 241	0.38 71	0.88 136	0.52 88	1.45 196	0.54 106	0.40 107	2.20 130	1.40 130	0.81 123	0.81 153	6.56 249	0.71 138	5.08 193	11.49 278	0.43 82	0.49 123	0.96 163	1.09 164	3.23 247	0.98 140

APVNet	1.21 122	1.02 208	0.64 112	0.69 155	0.78 181	0.86 193	0.84 195	0.78 80	0.71 174	0.92 145	0.82 159	0.86 127	0.59 122	0.58 185	2.67 176	1.65 177	1.11 200	0.98 205	3.23 183	0.85 171	1.62 134	4.73 156	0.55 149	0.84 221	0.77 115	0.80 111	1.90 143	0.98 140

RP	1.18 120	1.02 208	1.24 235	0.94 198	1.08 218	0.84 189	1.17 228	1.25 152	1.31 231	0.61 62	1.16 194	1.21 180	0.75 173	0.68 210	3.34 212	1.04 63	0.89 145	0.67 104	1.20 87	0.79 159	0.88 72	2.85 133	0.59 173	0.71 197	0.86 135	0.98 151	2.51 206	1.21 174

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 199	1.03 213	0.50 82	1.41 245	2.53 286	3.20 290	1.05 221	1.71 221	0.49 109	4.85 306	3.84 258	4.79 282	0.65 142	0.42 123	2.38 148	3.97 256	0.82 127	0.78 141	2.26 138	0.74 146	7.86 238	8.88 226	0.53 140	0.34 61	0.85 132	1.42 202	1.98 149	2.99 248

IGEV-Stereo+	0.60 53	1.04 214	0.24 31	0.49 99	0.32 50	0.29 42	0.13 27	0.51 42	0.26 42	0.79 112	0.94 173	0.57 51	0.26 42	0.28 51	1.64 55	1.19 98	0.59 58	0.61 79	1.19 86	0.43 49	0.90 78	1.17 85	0.48 105	0.20 31	0.41 36	0.31 28	0.56 21	0.40 39

TANstereo	1.49 158	1.06 215	0.88 161	0.67 152	0.73 168	0.87 195	0.33 104	0.86 99	0.61 153	0.70 79	0.69 125	0.59 57	0.59 122	1.02 254	2.75 181	2.89 226	0.94 166	1.13 237	1.43 101	1.28 218	5.13 196	5.06 167	1.35 270	0.46 103	0.54 65	0.89 130	5.92 288	0.74 94

XX-TBD	1.49 158	1.06 215	0.88 161	0.67 152	0.73 168	0.87 195	0.33 104	0.86 99	0.61 153	0.70 79	0.69 125	0.59 57	0.59 122	1.02 254	2.75 181	2.89 226	0.94 166	1.13 237	1.43 101	1.28 218	5.13 196	5.06 167	1.35 270	0.46 103	0.54 65	0.89 130	5.92 288	0.74 94

HSM-Net_RVC	3.49 236	1.07 217	1.10 208	1.70 258	1.17 230	0.90 203	0.61 175	2.29 274	1.07 214	2.77 258	5.82 280	41.08 331	1.35 238	0.50 161	2.40 149	1.74 184	1.10 196	0.77 136	1.99 128	1.13 207	6.78 219	6.90 201	0.80 230	2.23 288	1.64 259	1.49 211	2.14 158	1.75 211
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.22 123	1.08 218	0.64 112	0.93 197	0.46 90	0.68 166	0.57 165	0.79 84	0.48 105	2.11 237	1.35 209	0.83 122	0.64 137	0.35 83	3.95 232	1.80 190	0.77 104	0.66 101	2.93 177	1.00 193	1.53 127	3.24 137	0.64 191	0.53 139	1.10 188	0.63 85	2.23 176	0.90 129

ccs_rob	4.23 251	1.10 219	1.53 251	1.14 225	0.92 205	1.19 235	1.05 221	2.86 291	1.27 228	4.20 294	35.77 333	8.95 306	1.29 234	0.73 218	3.10 205	6.47 286	1.50 237	1.17 241	5.98 239	1.44 232	10.44 278	11.78 284	0.74 214	2.24 289	1.07 178	1.30 190	2.65 223	2.20 231

NaN_ROB	1.84 184	1.11 220	1.04 194	0.95 199	1.77 266	0.86 193	0.91 205	1.32 173	10.70 326	1.00 158	1.38 212	2.45 246	0.89 200	1.12 263	4.34 237	1.29 112	0.92 160	0.88 178	1.49 104	1.14 208	1.42 124	2.02 119	0.76 215	1.03 234	1.30 218	2.01 257	2.38 192	3.27 258

s12784h	2.23 193	1.12 221	1.32 240	1.12 218	0.91 199	0.59 142	0.39 118	1.37 180	0.65 163	1.05 164	0.82 159	1.08 166	0.95 213	0.37 94	2.80 185	4.82 270	0.93 165	0.71 115	3.28 192	0.58 87	7.80 235	8.40 218	0.51 130	0.54 143	1.50 246	1.13 171	11.58 312	3.94 266

AMNet	1.29 133	1.12 221	1.05 195	1.13 220	1.12 223	1.24 239	1.08 223	1.36 178	1.13 221	1.10 168	1.11 191	1.51 204	1.26 233	1.20 268	1.52 49	1.57 169	1.35 229	1.21 249	1.37 97	1.22 215	1.35 117	1.19 87	1.25 261	1.19 246	1.23 207	1.72 239	1.54 111	1.65 207

iRaft-Stereo_20w	4.16 249	1.13 223	2.10 282	2.66 279	1.55 255	1.55 254	1.17 228	1.96 241	1.27 228	5.53 327	6.77 296	1.52 205	1.34 237	0.43 128	3.03 195	5.32 281	0.95 170	0.77 136	5.49 228	1.46 235	8.20 251	12.75 308	0.61 178	0.60 165	1.63 257	25.36 331	11.64 313	5.58 282

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 294	1.15 224	1.98 276	1.25 234	1.24 234	1.74 261	1.31 236	2.17 261	7.44 319	3.47 278	7.09 310	2.38 245	2.08 249	0.37 94	3.49 217	11.36 309	1.39 233	0.99 208	136.53 341	6.21 311	8.35 253	12.33 296	0.55 149	0.88 226	1.22 204	1.95 253	2.35 186	4.96 272

S-Stereo	4.68 258	1.15 224	1.74 264	1.75 259	1.63 257	1.65 257	2.24 270	2.75 290	2.15 273	3.32 274	11.59 325	5.97 287	1.74 244	0.88 240	19.04 271	16.28 326	1.81 248	2.39 304	5.64 232	9.35 329	7.13 228	12.52 303	1.61 279	2.64 303	1.24 208	2.08 261	2.88 233	3.26 257

RTS	3.53 237	1.15 224	0.98 183	0.97 203	1.26 235	1.33 243	3.31 280	1.33 174	1.50 246	2.37 245	1.20 197	1.75 213	1.12 228	0.88 240	42.78 296	2.37 216	1.94 258	1.33 262	3.94 203	1.62 248	3.62 170	5.21 172	1.02 254	1.09 240	1.83 269	5.05 296	2.33 182	2.13 226

RTSA	3.53 237	1.15 224	0.98 183	0.97 203	1.26 235	1.33 243	3.31 280	1.33 174	1.50 246	2.37 245	1.20 197	1.75 213	1.12 228	0.88 240	42.78 296	2.37 216	1.94 258	1.33 262	3.94 203	1.62 248	3.62 170	5.21 172	1.02 254	1.09 240	1.83 269	5.05 296	2.33 182	2.13 226

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 245	1.16 228	2.03 279	1.15 229	0.83 190	1.77 263	1.13 227	2.03 251	3.32 296	2.90 263	7.02 308	2.32 243	2.01 247	0.38 99	3.61 219	9.96 304	1.34 226	1.07 227	6.67 254	6.11 310	8.45 255	12.70 306	0.56 156	1.27 250	1.76 266	1.48 208	16.62 326	5.17 276

DDVS	6.06 280	1.18 229	1.31 239	1.12 218	1.54 253	1.18 233	1.01 212	2.45 277	1.75 257	3.31 273	80.70 341	6.22 290	1.76 245	1.15 266	3.67 224	6.50 287	2.01 263	1.29 259	5.56 229	4.99 304	10.09 274	12.94 315	0.81 234	1.16 244	1.11 191	1.53 218	4.71 282	2.62 239

FAT-Stereo	4.35 254	1.18 229	2.25 285	1.48 252	1.81 272	1.42 248	1.49 244	3.57 303	1.84 266	3.66 285	6.22 285	6.70 294	2.76 263	1.07 262	6.82 249	15.24 324	2.03 264	2.49 307	5.43 225	8.81 324	13.23 301	12.34 298	0.95 250	2.79 311	1.26 212	2.25 267	2.96 238	5.48 279

ADCPNet	7.09 288	1.18 229	3.04 304	1.33 241	3.12 302	1.36 245	8.88 309	2.15 259	3.24 294	4.23 295	7.84 316	1.96 222	15.92 316	1.71 283	49.61 312	3.53 248	1.89 255	1.25 257	19.14 300	3.03 290	5.96 205	4.75 158	4.72 303	1.29 251	3.95 298	5.33 298	3.87 271	27.01 327

GANetREF_RVC	1.28 128	1.18 229	0.95 177	1.18 231	1.04 210	1.00 217	0.79 190	1.25 152	1.10 217	1.29 183	0.77 145	2.28 240	0.91 203	0.63 202	2.00 102	1.14 88	1.01 184	0.98 205	2.44 145	0.82 168	1.98 151	1.33 95	0.78 222	1.05 237	1.28 217	1.27 186	2.63 220	1.49 196
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
PWC_ROB	2.61 210	1.20 233	1.48 248	0.96 200	1.05 212	1.21 237	1.79 258	1.24 151	1.94 268	1.81 217	3.61 256	2.12 232	2.96 267	0.91 243	9.88 253	4.30 263	1.97 261	1.95 286	3.72 201	1.62 248	5.58 203	7.59 208	0.81 234	1.98 278	1.35 223	1.27 186	3.11 242	3.07 252

FADNet_RVC	3.44 234	1.21 234	1.19 229	1.40 244	1.78 269	0.99 214	1.75 255	1.50 192	1.19 226	1.35 187	2.01 231	1.96 222	1.63 241	1.66 281	22.11 276	3.36 241	1.83 250	2.82 316	5.63 231	1.76 255	6.35 213	9.50 231	0.77 220	1.39 255	1.21 199	1.48 208	12.05 315	2.87 245

GwcNet-ADL	2.54 205	1.23 235	1.55 253	1.22 233	1.26 235	0.97 210	0.78 187	1.50 192	0.84 184	3.20 272	6.67 291	1.86 217	1.05 224	0.79 229	4.58 238	4.90 272	1.47 236	0.90 182	5.20 220	1.95 266	6.39 214	10.33 248	0.91 247	1.12 242	1.22 204	1.93 251	2.15 160	2.70 241

NCC-stereo	1.25 125	1.24 236	1.10 208	0.99 205	1.05 212	0.96 207	1.53 245	1.79 226	1.59 251	0.60 60	1.34 206	1.17 177	1.03 221	0.74 220	2.44 152	1.07 70	0.89 145	0.99 208	1.54 110	0.91 179	0.99 84	2.46 128	0.80 230	0.76 204	1.26 212	1.59 226	1.39 97	1.61 203

Abc-Net	1.25 125	1.24 236	1.10 208	0.99 205	1.05 212	0.96 207	1.53 245	1.79 226	1.59 251	0.60 60	1.34 206	1.17 177	1.03 221	0.74 220	2.44 152	1.07 70	0.89 145	0.99 208	1.54 110	0.91 179	0.99 84	2.46 128	0.80 230	0.76 204	1.26 212	1.59 226	1.39 97	1.61 203
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	4.18 250	1.24 236	0.74 130	2.12 271	1.35 244	1.42 248	0.56 163	1.36 178	0.90 191	4.89 309	0.96 177	2.51 250	12.92 308	0.61 195	16.38 268	3.12 235	0.79 111	0.65 98	7.04 266	0.76 152	6.77 218	10.03 236	0.84 241	0.81 213	1.66 261	1.78 242	4.79 285	25.96 326
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LoS_RVC	1.42 147	1.25 239	0.86 158	0.31 42	0.49 103	0.37 64	0.33 104	0.73 69	0.56 140	2.10 235	0.68 122	0.67 77	0.70 153	0.33 73	3.08 201	3.79 253	0.89 145	2.10 293	3.01 180	0.66 123	4.40 179	6.44 192	0.51 130	0.43 95	0.82 123	0.85 124	0.90 56	0.99 146

tt_ll	1.42 147	1.25 239	0.86 158	0.31 42	0.49 103	0.37 64	0.33 104	0.73 69	0.56 140	2.10 235	0.68 122	0.67 77	0.70 153	0.33 73	3.08 201	3.79 253	0.89 145	2.10 293	3.01 180	0.66 123	4.40 179	6.44 192	0.51 130	0.43 95	0.82 123	0.85 124	0.90 56	0.99 146

TRStereo	6.31 282	1.25 239	1.93 273	0.85 188	0.61 140	2.29 275	0.86 199	2.21 265	0.54 133	4.40 298	1.34 206	2.24 238	0.75 173	0.45 139	4.08 235	6.55 288	0.80 114	0.85 166	6.04 240	1.45 234	7.60 232	12.13 288	0.55 149	0.49 123	1.44 238	103.74 347	3.24 249	1.61 203

ITSA-stereo	4.40 255	1.26 242	1.18 226	1.64 256	1.64 258	0.99 214	1.38 241	1.99 245	1.47 244	3.68 287	6.79 297	2.16 234	1.42 239	1.36 274	8.32 251	6.93 289	2.19 267	1.94 285	6.40 244	5.42 305	7.43 231	10.74 261	1.29 265	2.39 295	1.53 250	5.02 295	23.63 330	8.74 293

STTRV1_RVC		1.26 242	1.01 189	1.62 255	1.11 222	1.76 262	1.25 232	1.50 192	1.40 237	1.75 214	1.60 217	2.72 255	3.31 273	1.00 252	2.61 168	1.77 186	11.19 310	0.96 201		9.01 326	9.10 263	8.68 221		1.66 260	1.68 262	1.59 226	3.90 273	5.32 278

UCFNet_RVC	1.11 112	1.26 242	0.85 156	0.88 191	0.93 206	0.77 183	0.58 169	0.78 80	0.67 167	0.93 147	0.80 156	1.25 183	0.93 208	0.48 155	2.17 126	1.09 78	0.78 107	0.82 156	2.60 156	0.80 162	1.32 113	1.66 106	1.31 268	0.67 187	1.05 177	1.11 165	1.44 102	2.13 226

CSAN	2.48 203	1.26 242	1.12 214	1.46 251	1.78 269	1.13 226	0.90 203	1.50 192	10.52 325	2.40 248	3.81 257	4.12 273	2.51 257	0.96 250	3.83 230	1.27 110	1.29 222	1.05 225	3.24 188	1.70 253	3.71 173	4.45 152	0.79 225	1.38 253	1.39 228	3.93 290	2.43 196	2.96 247

NCCL2	1.48 156	1.28 246	1.10 208	1.11 216	1.43 249	0.78 184	0.90 203	1.05 127	1.14 223	1.86 222	1.27 202	1.02 153	0.81 186	0.80 232	3.43 214	1.42 136	1.14 204	0.87 169	1.31 92	0.89 178	1.94 150	3.37 139	1.48 276	1.02 233	1.50 246	1.35 193	3.80 268	1.85 214

XQC	3.58 239	1.29 247	1.21 233	1.28 236	1.43 249	1.29 242	1.93 263	1.60 209	1.45 240	2.47 250	3.06 247	1.48 199	4.17 275	1.23 270	44.68 302	2.35 214	1.60 241	1.18 244	3.95 206	1.43 230	3.22 169	4.97 162	0.84 241	1.24 248	1.43 237	2.09 262	2.30 178	1.52 197

RGC	1.43 151	1.30 248	1.99 278	1.14 225	1.18 231	1.16 230	1.01 212	1.20 144	1.08 215	0.91 142	1.70 220	1.18 179	1.24 232	0.87 237	3.10 205	1.18 95	0.98 177	0.86 167	1.81 121	1.02 195	1.39 122	3.87 145	0.76 215	0.90 228	1.14 193	1.53 218	2.17 163	1.85 214

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 328	1.32 249	1.63 257	1.89 265	1.69 261	1.93 266	3.75 287	2.27 272	2.66 284	5.02 314	29.10 331	216.12 345	51.87 334	5.44 311	3.66 221	4.09 261	5.59 294	13.75 331	28.77 309	1.47 236	14.44 324	12.86 311	0.98 252	2.33 294	1.88 273	7.40 306	145.78 347	5.57 281

SAMSARA	4.13 248	1.32 249	1.53 251	1.48 252	1.35 244	1.47 251	2.74 274	2.23 267	1.83 265	2.26 242	3.47 255	2.01 225	8.60 288	1.76 285	38.24 285	2.88 225	1.82 249	1.41 266	4.99 217	1.91 263	5.10 195	5.71 183	0.94 249	1.80 268	3.33 294	3.84 288	4.16 277	3.30 260

HBP-ISP	6.40 283	1.33 251	2.30 288	1.91 267	1.51 251	1.65 257	0.79 190	2.50 281	1.29 230	4.91 310	6.80 299	1.37 192	0.74 169	14.59 327	52.98 330	19.59 330	1.24 216	1.10 229	6.08 241	8.03 319	12.73 291	16.75 328	0.79 225	1.19 246	1.81 267	2.06 258	3.90 273	2.87 245

stereogan	1.44 152	1.33 251	1.05 195	1.11 216	1.28 239	1.11 224	0.97 209	1.26 154	1.05 211	1.22 179	1.10 189	1.62 210	0.89 200	0.66 207	2.34 145	1.31 115	0.94 166	0.81 153	1.72 119	0.95 187	1.10 95	8.04 213	0.71 208	0.77 206	0.83 126	1.06 159	2.36 188	1.38 191

SFCPSM	8.92 296	1.34 253	1.05 195	1.13 220	1.12 223	1.10 223	0.89 202	1.28 160	1.79 260	2.71 257	5.63 276	4.32 277	7.90 285	1.01 253	5.47 245	5.23 276	1.80 246	1.19 246	162.18 343	4.49 298	7.79 234	9.52 232	0.81 234	1.64 259	1.33 222	1.76 241	3.30 251	3.06 251

NOSS_ROB	3.67 242	1.38 254	0.81 145	1.15 229	1.16 229	1.15 228	0.65 179	2.25 270	1.41 238	4.85 306	6.68 292	6.78 296	1.06 225	0.82 234	11.52 257	14.58 318	1.34 226	1.17 241	2.93 177	0.98 192	14.13 313	12.82 309	0.79 225	1.48 256	1.13 192	1.48 208	3.41 255	1.25 180

MFMNet_re	3.01 225	1.41 255	1.48 248	1.53 254	1.87 274	1.96 268	2.01 265	2.67 288	2.16 274	1.60 202	1.98 227	3.57 264	2.65 261	1.02 254	6.96 250	4.19 262	2.67 271	1.96 287	6.48 246	2.40 280	14.04 312	4.97 162	1.86 284	1.97 276	1.38 225	1.33 191	3.31 252	1.94 221

CBMV_ROB	6.60 285	1.41 255	1.59 256	2.38 275	1.74 264	1.90 265	1.86 261	6.44 320	1.69 255	5.02 314	7.03 309	9.95 315	11.26 300	0.65 206	38.55 286	7.04 290	2.78 273	1.12 236	9.67 283	2.45 281	9.46 265	11.60 283	0.80 230	1.37 252	4.92 301	12.01 318	4.73 283	18.79 315

CBMV	5.08 264	1.41 255	1.15 223	1.44 250	1.42 248	1.24 239	0.78 187	2.27 272	1.47 244	3.04 268	6.44 288	7.74 299	9.07 291	0.60 193	12.81 260	13.79 315	1.99 262	1.29 259	9.56 281	1.15 210	9.82 267	12.54 304	0.82 238	1.84 271	1.44 238	1.83 246	4.39 279	25.76 325
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCRef	4.84 260	1.42 258	1.01 189	0.78 176	1.77 266	1.21 237	1.62 249	0.99 121	5.58 313	1.85 220	1.08 188	1.02 153	0.91 203	1.17 267	54.35 333	1.92 196	1.10 196	1.04 221	3.49 196	1.32 222	1.80 145	3.27 138	2.13 287	0.87 225	2.30 278	4.60 292	2.48 201	29.71 331

AnyNet_C32	6.05 279	1.43 259	1.39 243	1.26 235	1.64 258	1.36 245	2.92 276	1.55 205	5.28 312	2.67 256	4.61 266	1.90 218	1.29 234	1.29 273	55.18 335	3.43 244	1.96 260	2.08 292	3.65 198	1.91 263	6.94 225	8.77 224	1.20 258	1.68 262	6.02 306	14.92 323	6.12 291	20.86 317

PVD	4.10 247	1.44 260	2.12 283	1.41 245	1.58 256	1.68 259	2.10 267	3.06 293	2.66 284	2.85 260	4.32 261	2.46 247	3.63 274	1.27 271	40.43 289	2.72 223	2.19 267	2.11 295	4.71 215	2.46 282	6.18 210	6.10 189	1.02 254	1.74 266	2.32 280	2.44 272	2.90 235	2.66 240

PS-NSSS	1.07 108	1.44 260	0.69 121	1.20 232	0.91 199	1.16 230	0.93 207	0.80 85	0.55 135	0.74 93	0.49 78	1.98 224	1.03 221	0.91 243	1.54 51	0.92 46	0.83 128	0.73 124	1.45 103	0.62 111	0.94 81	0.63 38	1.68 280	0.50 126	1.00 167	0.95 143	3.21 246	1.11 163

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 241	1.48 262	1.03 191	1.98 268	1.75 265	2.09 271	5.14 295	2.15 259	2.23 275	1.73 212	1.57 216	2.49 248	4.83 278	5.73 312	12.78 259	1.73 183	1.22 213	1.06 226	5.43 225	1.54 245	12.24 288	9.06 228	1.52 277	1.16 244	2.29 277	3.46 286	3.05 240	7.63 291

DeepPrunerF	4.30 252	1.53 263	0.72 126	2.93 288	5.08 320	2.43 281	3.38 282	0.87 103	4.11 304	0.80 116	1.17 195	0.66 74	0.56 113	0.61 195	45.12 303	2.02 204	1.01 184	0.78 141	2.32 139	0.88 176	1.56 130	1.70 107	0.84 241	0.67 187	29.00 334	1.78 242	2.48 201	1.17 172

ADCP+	5.07 263	1.54 264	1.72 261	1.08 214	1.54 253	1.18 233	2.02 266	1.02 123	2.72 287	4.05 293	2.23 238	2.24 238	0.61 131	0.94 248	54.46 334	1.52 162	0.83 128	0.95 199	3.94 203	0.87 175	2.22 155	2.57 130	0.71 208	0.62 172	2.48 284	11.25 315	7.85 303	23.66 322

DPSNet	5.60 270	1.54 264	1.19 229	1.76 260	2.44 285	2.08 270	1.81 259	1.95 240	2.93 289	2.09 234	5.15 272	9.82 309	6.09 281	8.98 317	14.30 263	12.14 312	4.12 289	3.60 320	17.82 298	8.28 320	12.18 286	14.58 322	3.71 299	3.09 317	2.30 278	2.42 271	2.52 207	2.24 234

pmcnn	5.52 269	1.54 264	1.51 250	2.64 278	3.13 303	2.07 269	10.40 312	2.61 284	2.65 283	2.55 252	6.41 287	6.23 291	15.93 317	0.58 185	6.75 248	14.92 321	3.87 285	3.34 319	7.45 271	7.76 316	13.60 308	10.19 240	6.30 313	2.29 292	1.57 254	3.30 284	4.69 281	4.80 270

XPNet_ROB	1.63 167	1.57 267	1.09 207	0.91 194	1.13 226	1.01 218	0.88 201	0.95 117	1.14 223	1.07 166	1.82 222	4.03 272	0.72 159	0.78 226	1.82 76	1.51 158	1.52 239	0.94 193	1.42 99	1.04 197	2.20 153	7.75 210	0.86 244	0.80 209	0.94 158	1.29 189	3.34 253	1.56 200

FC-DCNN	3.48 235	1.59 268	4.19 314	2.76 282	2.30 278	3.10 289	1.73 254	2.57 283	1.72 256	2.88 262	1.36 210	2.15 233	1.21 231	0.68 210	6.32 246	1.61 173	1.31 223	1.03 218	7.90 275	0.95 187	8.85 260	8.73 222	0.82 238	1.69 265	3.19 292	2.50 274	4.67 280	16.15 311

FC-DCNN v2	3.76 243	1.64 269	4.17 313	2.93 288	2.32 280	3.38 291	1.67 250	2.65 286	2.92 288	2.86 261	1.36 210	2.62 254	1.33 236	0.68 210	6.35 247	1.65 177	1.31 223	1.00 213	8.25 276	0.94 185	8.74 259	8.73 222	0.82 238	1.68 262	4.68 300	3.34 285	7.40 300	15.96 310

G-Net	6.29 281	1.69 270	1.86 270	1.42 248	1.70 263	1.45 250	1.19 231	4.71 315	8.56 321	3.16 270	4.70 267	7.94 300	6.89 283	0.85 236	15.45 266	8.15 300	1.92 257	2.75 312	5.41 224	6.49 313	9.16 264	11.23 274	1.46 275	2.81 312	1.81 267	19.84 327	6.51 296	30.80 332

DDF-Stereo	5.75 274	1.70 271	0.52 90	38.69 332	0.79 184	32.72 336	0.96 208	1.26 154	0.53 126	1.03 159	2.56 241	40.13 330	1.82 246	0.57 181	2.07 113	3.66 249	0.92 160	0.83 158	4.27 210	0.73 143	6.68 217	6.39 191	0.52 137	0.47 105	0.87 140	1.54 220	1.72 127	1.23 176

zero-FE	23.86 331	1.70 271	0.52 90	141.89 345	8.72 330	147.65 346	77.27 342	1.26 154	0.60 149	1.15 172	4.12 260	136.19 342	11.59 302	0.57 181	2.27 140	3.52 247	1.06 194	2.52 308	5.18 219	0.95 187	81.26 344	7.98 212	0.52 137	0.47 105	0.86 135	1.54 220	1.68 126	1.14 165

LSM0	11.61 310	1.70 271	2.94 302	2.71 281	2.41 284	2.76 284	6.88 302	4.22 311	4.26 306	3.67 286	7.57 311	7.41 297	9.43 294	0.98 251	64.90 342	78.60 345	3.43 281	2.37 303	20.39 303	4.80 302	14.29 321	16.21 327	1.30 267	3.06 316	3.29 293	12.44 319	6.06 290	25.31 324

SPS-STEREO	5.78 275	1.73 274	1.86 270	2.48 277	1.67 260	2.19 272	1.60 248	2.72 289	1.76 258	3.63 284	6.80 299	4.12 273	2.19 250	1.21 269	13.01 261	12.86 313	2.91 275	2.01 289	47.66 328	2.04 272	14.17 315	13.06 317	1.43 273	2.27 291	2.40 282	1.94 252	3.66 265	2.80 243
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.63 167	1.81 275	1.19 229	1.85 262	1.77 266	2.27 273	1.56 247	0.93 113	0.96 198	1.29 183	0.67 119	5.48 286	2.51 257	1.43 277	1.64 55	0.87 42	1.34 226	1.17 241	2.46 146	0.88 176	1.09 93	1.35 97	3.34 296	0.63 178	1.22 204	1.15 174	1.47 105	1.57 201

edge stereo	5.88 277	1.88 276	3.14 305	2.14 272	1.80 271	2.47 283	2.43 271	4.51 314	3.45 298	3.97 291	4.84 268	6.45 293	17.40 318	1.04 260	5.09 243	14.91 320	1.80 246	1.66 275	37.39 317	6.28 312	5.99 207	12.74 307	1.44 274	2.02 279	2.12 276	2.11 264	3.75 266	5.99 284

ADCL	5.69 272	1.88 276	1.63 257	1.29 238	1.40 247	1.59 256	2.22 269	1.23 148	5.20 311	3.04 268	2.01 231	1.14 174	0.84 193	1.04 260	50.40 315	1.63 176	1.45 235	1.79 279	2.94 179	1.38 225	3.19 167	2.35 124	1.23 260	1.07 239	9.47 319	11.74 317	11.34 311	29.10 330

ACV-stereo	13.36 318	1.90 278	1.63 257	2.10 270	1.15 228	2.97 285	1.36 239	1.72 222	1.86 267	2.96 266	4.89 270	3.67 269	43.88 329	1.13 264	54.14 332	17.43 327	2.38 269	1.31 261	170.74 344	4.64 300	12.73 291	14.68 323	0.97 251	1.83 269	1.25 211	1.49 211	3.53 262	2.32 235

MFN_U_SF_RVC	4.44 256	1.91 279	1.83 267	2.19 274	1.82 273	2.38 279	4.61 292	2.39 276	1.94 268	4.48 300	11.47 324	3.74 270	2.50 256	4.72 307	20.32 274	3.66 249	1.91 256	1.83 281	11.50 288	3.25 291	7.86 238	6.73 198	1.25 261	3.20 320	1.86 271	3.84 288	2.83 230	3.94 266

ETE_ROB	1.85 185	1.93 280	1.18 226	1.04 210	1.33 243	1.26 241	1.12 226	1.11 131	2.30 278	1.36 188	3.26 250	3.18 260	0.94 211	1.14 265	2.62 169	1.51 158	2.14 266	0.99 208	2.50 147	1.15 210	3.67 172	5.74 184	0.86 244	1.03 234	1.21 199	1.36 195	2.30 178	1.68 209

ADCS	6.69 286	1.97 281	1.94 274	1.41 245	2.24 277	1.84 264	3.00 277	2.08 256	3.97 301	2.66 254	3.26 250	3.01 259	11.48 301	2.01 287	53.18 331	11.65 310	2.72 272	2.59 309	5.10 218	2.24 276	10.43 277	8.65 220	1.76 282	1.97 276	2.57 286	10.58 313	7.51 301	18.68 314

DGSMNet	11.16 308	1.98 282	1.98 276	1.90 266	1.52 252	2.46 282	1.47 243	3.07 294	2.11 272	12.67 334	102.10 343	3.59 266	18.94 321	18.97 332	16.50 269	15.09 322	12.73 316	10.36 330	13.79 292	4.57 299	12.99 298	14.32 321	7.77 321	3.43 321	1.75 265	6.25 305	3.48 261	5.53 280

MADNet+	4.78 259	2.02 283	1.87 272	2.01 269	2.36 282	1.47 251	4.28 290	2.47 279	1.99 270	2.66 254	2.13 235	3.56 263	2.85 266	2.34 288	41.14 292	5.66 284	3.48 282	1.53 270	4.54 213	3.38 293	13.07 300	7.34 207	1.72 281	3.48 322	2.93 288	2.17 265	3.24 249	3.29 259

LALA_ROB	1.85 185	2.17 284	1.13 216	1.05 212	1.26 235	1.16 230	1.01 212	1.17 139	1.46 242	2.06 232	2.82 242	3.47 262	0.92 206	0.93 246	3.90 231	1.46 149	1.36 230	1.18 244	2.20 134	1.31 221	2.84 162	5.10 170	0.77 220	1.01 232	1.24 208	1.41 201	3.89 272	1.77 212

SANet	5.69 272	2.22 285	1.77 265	1.84 261	2.37 283	2.28 274	1.43 242	4.49 313	7.61 320	2.05 229	4.86 269	8.34 305	11.81 304	1.70 282	43.86 300	1.62 175	5.96 295	1.51 269	4.43 212	1.70 253	8.97 261	8.28 215	1.20 258	2.60 301	1.94 274	6.02 304	3.42 257	9.29 296

ADCMid	5.63 271	2.23 286	2.63 295	1.42 248	2.89 296	2.37 277	3.73 286	1.92 237	2.97 290	1.91 224	3.16 248	2.33 244	2.31 252	1.48 278	50.97 320	3.74 251	1.84 253	1.86 283	7.38 270	1.99 270	4.66 185	5.18 171	2.70 291	1.38 253	2.33 281	8.75 311	6.81 298	21.02 318

AnyNet_C01	7.20 291	2.24 287	2.27 286	2.95 290	1.92 275	1.58 255	5.39 296	3.73 308	5.63 314	3.17 271	4.41 262	4.59 280	6.09 281	1.88 286	58.66 337	14.24 316	5.46 292	3.69 321	4.79 216	3.02 289	8.40 254	10.33 248	2.45 288	2.24 289	5.77 304	2.65 276	8.81 307	17.99 313

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 253	2.25 288	1.45 247	2.41 276	1.94 276	1.93 266	4.82 294	1.96 241	2.59 282	2.96 266	1.96 225	2.49 248	8.10 286	9.76 320	14.02 262	3.47 245	2.04 265	1.98 288	14.27 293	3.33 292	7.23 229	7.20 206	2.89 295	1.85 272	2.43 283	2.85 279	2.19 167	6.62 288

FBW_ROB	4.93 262	2.40 289	2.44 292	2.67 280	2.86 295	2.30 276	4.71 293	1.79 226	1.10 217	2.54 251	2.92 243	4.12 273	5.31 279	6.61 313	50.17 313	1.18 95	1.44 234	0.95 199	8.76 279	1.43 230	8.26 252	5.68 180	4.20 302	1.75 267	1.42 234	1.95 253	1.81 134	2.20 231

MeshStereo	9.30 301	2.68 290	2.31 289	4.19 295	2.81 294	4.05 296	1.96 264	8.24 331	9.28 322	5.13 317	8.64 318	11.19 318	12.84 307	0.78 226	52.26 326	15.80 325	4.59 290	1.92 284	22.33 307	1.58 246	15.40 330	19.41 332	1.06 257	2.12 281	8.69 317	5.55 299	10.68 309	15.59 309
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
DDUNet	2.05 190	2.73 291	2.03 279	2.92 286	2.66 291	3.04 287	2.76 275	1.17 139	1.11 219	1.60 202	1.21 200	2.23 237	1.69 243	2.81 292	2.04 110	1.25 108	2.78 273	2.42 306	2.63 157	2.90 287	1.92 149	2.11 121	2.77 294	0.92 230	1.01 169	0.93 139	2.50 205	1.10 160

UDG	3.91 246	2.76 292	2.09 281	2.92 286	2.64 289	2.99 286	2.71 273	1.31 166	1.13 221	1.65 206	1.96 225	2.20 236	1.68 242	2.77 291	48.81 311	1.57 169	3.02 277	2.26 296	2.65 160	2.91 288	3.00 165	3.09 134	2.64 289	1.05 237	1.02 171	1.19 179	2.36 188	1.16 168

SGM_RVC	8.49 295	2.77 293	1.77 265	2.88 285	2.31 279	3.42 292	2.70 272	7.78 329	3.92 300	5.57 328	8.42 317	9.89 311	12.92 308	0.68 210	3.72 226	2.10 207	6.63 302	1.11 233	40.78 319	5.93 309	9.99 270	10.27 246	1.97 285	2.17 282	8.79 318	2.97 281	27.36 332	40.51 338
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.36 292	2.83 294	2.64 296	8.38 311	2.78 293	3.59 294	8.61 307	3.51 300	3.36 297	1.84 218	2.45 239	5.99 288	8.70 290	3.06 295	50.70 317	2.35 214	13.44 321	1.82 280	8.79 280	2.15 275	14.26 318	12.40 300	3.35 297	2.64 303	7.87 313	5.84 301	4.30 278	11.17 303

WAO-7	8.11 293	2.98 295	5.46 323	29.83 327	2.32 280	3.09 288	9.23 310	2.48 280	4.20 305	4.67 304	7.60 312	7.98 301	11.78 303	1.64 280	22.32 277	2.11 208	12.00 313	2.79 315	44.95 325	2.13 274	10.06 273	10.12 238	1.37 272	2.49 299	2.97 290	4.35 291	2.94 237	5.06 275

SGM+DAISY	11.81 312	3.22 296	3.47 306	3.83 293	3.15 304	4.25 298	3.52 284	7.70 327	10.88 328	5.57 328	9.00 322	9.94 314	13.12 310	1.74 284	22.71 279	18.99 329	3.23 279	2.28 299	15.35 297	8.91 325	15.05 328	17.02 329	1.32 269	4.58 327	24.50 332	31.01 337	32.60 338	41.83 341

IMH-64-1	7.17 289	3.27 297	3.53 308	4.69 300	3.29 305	4.58 300	5.71 297	3.51 300	3.09 291	1.39 192	1.98 227	4.90 283	10.92 296	4.82 308	52.00 322	4.78 268	3.66 283	2.27 297	12.32 289	1.96 267	6.91 221	10.55 251	7.77 321	2.22 285	6.05 307	4.73 293	13.45 320	9.13 294

IMH-64	7.17 289	3.27 297	3.53 308	4.69 300	3.29 305	4.58 300	5.71 297	3.51 300	3.09 291	1.39 192	1.98 227	4.90 283	10.92 296	4.82 308	52.00 322	4.78 268	3.66 283	2.27 297	12.32 289	1.96 267	6.91 221	10.55 251	7.77 321	2.22 285	6.05 307	4.73 293	13.45 320	9.13 294

ELAS_RVC	9.07 297	3.30 299	5.65 324	4.08 294	3.41 309	7.21 319	4.01 289	7.69 326	3.75 299	4.97 312	7.74 313	9.89 311	11.00 298	3.00 293	47.69 308	4.33 265	6.53 300	9.70 329	9.64 282	2.89 286	13.54 307	15.79 325	2.75 292	4.07 325	18.38 328	23.86 329	4.94 286	5.18 277
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 298	3.31 300	3.55 310	4.46 297	3.30 307	4.60 302	6.29 300	3.48 298	3.12 293	1.42 195	1.88 223	5.38 285	15.63 315	51.61 341	52.03 324	3.06 232	3.92 286	2.32 300	20.77 304	2.01 271	6.25 211	9.58 233	8.07 325	2.21 284	7.69 312	5.96 303	3.77 267	10.35 301

STStereo	16.49 322	3.48 301	5.91 325	44.25 334	5.60 322	39.03 338	13.11 323	7.74 328	10.72 327	5.19 320	8.92 319	24.73 327	30.22 324	1.03 259	59.92 340	11.74 311	2.59 270	1.26 258	40.79 320	2.25 277	10.02 271	8.79 225	2.06 286	11.31 333	22.61 330	16.05 324	20.57 328	35.39 335

ACVNet_2	5.79 276	3.52 302	2.90 301	21.94 324	3.38 308	4.55 299	8.18 306	1.84 231	1.76 258	1.84 218	1.98 227	3.88 271	3.20 271	3.03 294	2.85 188	1.46 149	12.77 317	1.56 272	33.59 313	1.68 252	10.81 281	7.91 211	6.79 314	2.68 309	3.13 291	2.65 276	3.23 247	3.11 253

ELAS	10.16 303	3.54 303	5.12 322	4.49 298	4.32 318	5.01 307	4.33 291	6.88 322	4.09 303	4.97 312	7.74 313	9.90 313	11.01 299	3.51 302	52.19 325	4.52 267	7.15 305	9.65 328	8.69 278	2.38 279	13.33 303	14.95 324	2.75 292	3.64 324	17.76 327	27.24 334	13.13 319	21.93 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	15.85 320	3.61 304	5.00 320	3.30 291	2.93 300	3.51 293	3.20 278	6.49 321	2.71 286	5.17 318	6.80 299	90.79 339	15.55 314	2.73 289	28.89 282	23.38 335	4.02 287	3.86 322	138.92 342	28.91 336	12.60 290	11.86 286	2.69 290	2.31 293	4.30 299	2.71 278	6.80 297	5.05 274

LVE	10.96 306	3.63 305	2.68 297	55.15 339	4.03 317	7.50 320	88.91 344	1.93 238	2.44 281	2.26 242	1.69 219	4.48 279	4.75 276	3.42 301	3.44 215	2.21 211	6.03 297	1.84 282	50.68 331	1.97 269	10.14 275	12.19 291	5.54 304	3.12 318	3.75 297	2.46 273	2.99 239	6.76 290

Dean	5.89 278	3.71 306	2.59 293	34.77 329	3.99 314	4.60 302	10.86 315	2.26 271	2.39 280	2.16 238	1.55 215	4.68 281	4.76 277	3.30 299	3.03 195	1.76 185	12.09 314	1.65 274	9.86 284	2.04 272	14.16 314	9.89 234	7.35 316	2.66 308	3.36 295	2.91 280	3.53 262	3.13 255

RainbowNet	4.65 257	3.75 307	2.70 298	4.56 299	2.98 301	4.16 297	8.75 308	2.05 254	2.01 271	1.90 223	1.12 192	3.61 268	3.00 268	3.60 303	2.70 178	1.89 192	2.97 276	1.54 271	15.27 296	8.73 323	11.07 283	11.30 276	10.70 328	2.22 285	1.73 263	2.30 268	2.76 227	6.13 285

PWCK	9.19 299	3.84 308	2.76 299	4.81 304	3.48 310	7.14 318	7.79 304	3.92 309	4.66 310	4.66 303	5.84 281	24.68 326	8.47 287	3.24 298	10.95 256	3.27 239	9.48 308	2.36 302	72.75 335	4.94 303	14.76 326	6.95 202	3.68 298	2.40 296	8.01 314	7.55 307	6.35 292	9.51 298

ACVNet_1	5.24 266	3.87 309	3.60 311	13.80 314	3.48 310	6.00 314	10.57 313	1.60 209	1.79 260	1.55 200	1.30 203	4.40 278	2.80 265	5.43 310	2.42 151	1.39 128	11.59 311	1.72 278	20.91 306	1.50 240	14.41 323	8.16 214	7.22 315	2.84 313	1.73 263	2.19 266	2.61 219	2.72 242

MonStereo1	9.81 302	3.92 310	2.43 291	5.31 308	4.70 319	5.34 308	7.44 303	3.39 297	2.25 276	117.09 346	3.30 253	6.44 292	10.28 295	3.91 305	2.28 142	1.78 187	3.22 278	3.17 318	38.45 318	3.58 294	5.84 204	5.88 186	6.18 312	1.83 269	3.46 296	3.13 283	7.10 299	3.19 256

ktn	26.84 334	3.99 311	95.18 346	14.39 315	5.44 321	18.02 331	17.50 329	19.69 336	67.27 344	2.84 259	5.30 273	171.03 344	80.75 339	7.72 314	10.93 255	3.48 246	20.95 334	2.71 310	90.26 337	29.10 338	15.05 328	10.23 242	7.60 320	2.93 314	5.12 302	5.83 300	4.73 283	6.62 288

ACVNet-4b	11.58 309	3.99 311	2.60 294	44.40 335	2.71 292	4.98 305	62.31 339	1.85 232	1.79 260	1.63 205	1.25 201	4.22 276	58.75 336	3.34 300	2.27 140	1.21 102	13.33 320	1.70 277	49.50 329	1.93 265	14.47 325	13.72 320	7.40 317	3.13 319	1.55 252	1.89 249	2.20 169	4.61 269

MADNet++	9.22 300	4.13 313	6.16 326	4.32 296	5.78 324	3.96 295	8.14 305	7.09 323	6.83 318	5.28 323	7.83 315	7.65 298	8.62 289	12.90 322	19.42 273	21.00 333	7.04 304	6.27 324	10.40 285	7.97 318	14.29 321	18.67 331	3.96 300	5.12 329	5.80 305	22.29 328	9.32 308	8.69 292

SQANet	4.87 261	4.55 314	2.13 284	19.76 320	2.63 287	4.99 306	3.29 279	1.63 213	1.45 240	1.20 174	1.40 213	3.22 261	2.40 254	2.76 290	3.09 203	1.20 101	5.19 291	1.07 227	19.89 301	1.28 218	12.48 289	10.73 259	11.37 331	1.49 257	1.57 254	2.32 270	2.66 225	5.86 283

otaku	5.09 265	5.20 315	2.27 286	18.45 318	2.89 296	5.73 309	3.63 285	1.44 187	1.46 242	1.31 186	1.42 214	3.59 266	2.63 260	3.22 297	3.07 200	1.30 113	5.55 293	1.14 240	20.28 302	1.49 237	13.81 309	11.25 275	11.85 333	1.91 273	1.56 253	2.06 258	2.52 207	6.49 287

WAO-8	12.07 314	5.33 316	4.83 315	26.48 325	4.01 315	6.22 315	11.73 321	3.65 305	6.39 316	28.97 339	41.01 335	8.08 302	18.91 319	20.68 335	3.75 227	3.24 236	9.46 306	2.01 289	53.81 332	5.76 307	9.83 268	11.16 271	6.04 310	2.43 297	8.05 315	7.74 308	6.36 293	9.95 299

Venus	12.07 314	5.33 316	4.83 315	26.48 325	4.01 315	6.22 315	11.73 321	3.65 305	6.39 316	28.97 339	41.01 335	8.08 302	18.91 319	20.68 335	3.75 227	3.24 236	9.46 306	2.01 289	53.81 332	5.76 307	9.83 268	11.16 271	6.04 310	2.43 297	8.05 315	7.74 308	6.36 293	9.95 299

PSMNet_ROB	16.63 323	5.59 318	2.97 303	3.47 292	2.63 287	5.86 312	6.18 299	2.20 264	2.29 277	5.39 325	141.45 344	97.59 340	6.02 280	33.78 337	3.23 211	1.58 172	4.09 288	1.69 276	20.81 305	2.75 283	12.93 297	7.08 204	63.80 344	2.60 301	2.95 289	3.67 287	2.77 228	3.66 262

TorneroNet	24.73 332	6.18 319	3.52 307	95.34 342	3.93 313	27.05 333	29.02 331	4.44 312	18.13 335	2.20 239	37.99 334	77.85 338	72.31 337	18.15 331	41.78 295	3.07 233	13.11 318	2.35 301	87.85 336	9.06 327	15.44 331	12.17 290	5.94 307	2.64 303	52.32 341	8.18 310	3.59 264	14.11 306

Ntro	5.35 267	6.19 320	2.38 290	8.06 309	2.91 298	4.88 304	6.70 301	1.40 183	1.53 248	1.44 196	1.19 196	3.58 265	2.73 262	3.12 296	3.66 221	1.17 93	6.56 301	1.19 246	32.62 312	1.60 247	14.27 320	11.82 285	11.41 332	2.54 300	1.64 259	2.30 268	2.45 199	5.00 273

TorneroNet-64	13.24 317	6.25 321	5.07 321	34.05 328	3.72 312	9.38 326	16.75 328	3.49 299	12.26 331	2.27 244	5.98 282	17.67 320	34.24 325	14.37 325	47.92 309	3.76 252	13.18 319	2.40 305	36.34 316	9.15 328	13.85 311	12.35 299	5.65 305	2.64 303	14.28 326	14.51 322	3.41 255	12.48 304

DGTPSM_ROB	17.21 324	6.49 322	18.05 333	4.91 305	8.87 331	5.73 309	11.48 318	5.02 316	12.05 329	5.03 316	9.34 323	12.62 319	56.51 335	15.29 328	43.82 299	20.47 331	19.26 332	16.28 332	24.70 308	20.05 333	13.50 304	22.25 333	6.00 308	12.55 335	12.71 324	32.01 339	14.20 322	35.61 337

DPSMNet_ROB	22.61 329	6.50 323	18.06 334	4.95 307	8.88 332	5.76 311	11.54 320	5.02 316	12.08 330	5.17 318	28.67 330	19.69 323	163.24 345	15.38 329	43.87 301	20.66 332	19.56 333	16.59 333	35.50 314	20.17 334	13.82 310	22.26 334	6.02 309	12.56 336	12.82 325	32.01 339	14.23 323	35.60 336

KSHMR	20.05 325	6.71 324	4.01 312	99.31 343	5.91 325	17.09 330	71.12 341	3.62 304	9.75 323	3.59 282	3.39 254	6.07 289	84.38 340	17.14 330	22.70 278	3.97 256	6.29 298	2.76 314	90.60 338	2.83 284	12.73 291	10.14 239	9.05 327	2.74 310	21.08 329	5.85 302	8.10 304	10.46 302

JetRed	12.50 316	6.96 325	7.76 330	4.77 303	6.78 326	9.35 325	10.92 316	5.31 319	4.54 308	5.85 330	3.28 252	8.17 304	7.48 284	9.74 319	50.80 318	15.21 323	10.30 309	7.93 325	7.83 274	5.44 306	18.10 333	24.48 335	11.12 330	4.60 328	11.97 323	25.85 332	24.78 331	28.17 328

UNDER WATER-64	11.75 311	7.29 326	4.90 318	17.03 317	7.40 329	8.44 323	16.49 327	8.25 332	4.32 307	4.51 301	3.21 249	17.72 321	15.23 313	8.81 316	46.52 306	10.69 307	13.57 328	3.01 317	12.74 291	8.66 322	14.20 316	12.82 309	11.01 329	4.40 326	6.45 310	18.67 326	8.71 306	22.29 320

UNDER WATER	16.39 321	7.86 327	4.99 319	15.68 316	10.73 335	8.76 324	38.30 334	8.07 330	6.02 315	4.25 296	2.98 245	18.63 322	96.18 341	14.44 326	32.70 284	10.29 305	13.91 329	2.75 312	43.73 323	8.62 321	16.83 332	12.33 296	17.08 336	5.55 330	6.06 309	14.49 321	6.37 295	15.05 308

JetBlue	10.90 305	9.40 328	6.23 327	8.34 310	6.82 327	10.07 327	10.58 314	5.04 318	3.97 301	2.95 265	4.09 259	9.83 310	9.32 292	8.12 315	48.65 310	14.50 317	6.76 303	5.08 323	7.66 273	3.76 295	13.23 301	17.58 330	8.19 326	3.58 323	11.41 322	18.49 325	12.08 317	28.49 329

MANE	14.22 319	9.62 329	6.93 328	4.94 306	5.72 323	7.88 321	11.48 318	7.38 325	9.90 324	4.92 311	6.89 305	8.98 307	12.13 306	3.67 304	50.37 314	17.85 328	11.82 312	20.17 335	10.46 286	6.55 314	12.22 287	12.86 311	1.77 283	11.33 334	24.83 333	30.99 336	31.42 336	40.73 339

SGM-ForestM	6.44 284	10.17 330	6.98 329	4.69 300	2.91 298	6.90 317	9.70 311	7.26 324	4.59 309	4.81 305	6.31 286	9.50 308	9.35 293	0.78 226	3.65 220	1.30 113	6.50 299	0.89 179	11.21 287	1.44 232	6.08 208	6.02 188	1.58 278	1.68 262	9.47 319	11.34 316	12.07 316	16.58 312

notaker	10.31 304	13.11 331	4.84 317	18.55 319	6.95 328	7.98 322	14.39 324	3.69 307	3.28 295	2.90 263	2.15 236	30.28 328	43.63 328	4.40 306	9.01 252	2.66 222	12.71 315	2.73 311	42.35 321	2.87 285	14.87 327	10.21 241	7.77 321	3.03 315	2.66 287	2.98 282	3.46 258	4.84 271

DPSM_ROB	21.05 326	17.19 332	22.69 335	10.13 312	9.29 333	13.96 328	14.50 325	11.66 333	15.25 333	9.00 331	8.97 320	10.35 316	13.24 311	19.90 333	59.73 338	26.35 336	18.76 330	21.26 336	14.74 294	15.50 331	28.56 336	27.85 337	7.42 318	16.13 337	34.05 337	39.30 342	37.97 340	44.48 342

DPSM	21.05 326	17.19 332	22.69 335	10.13 312	9.29 333	13.96 328	14.50 325	11.66 333	15.25 333	9.00 331	8.97 320	10.35 316	13.24 311	19.90 333	59.73 338	26.35 336	18.76 330	21.26 336	14.74 294	15.50 331	28.56 336	27.85 337	7.42 318	16.13 337	34.05 337	39.30 342	37.97 340	44.48 342

LE_ROB	28.97 335	25.29 334	36.16 338	34.90 330	56.86 345	18.61 332	58.99 338	32.08 340	41.72 339	5.37 324	27.57 329	46.00 332	49.67 332	13.72 324	14.83 264	3.84 255	5.96 295	1.22 250	46.43 326	36.35 341	10.19 276	11.19 273	48.45 340	22.49 339	30.18 335	31.59 338	31.60 337	40.87 340

LRCNet_RVC	25.94 333	30.78 335	14.74 332	35.18 331	31.16 339	36.52 337	29.93 333	23.08 337	12.70 332	36.15 341	33.37 332	37.24 329	28.56 323	37.11 338	17.47 270	7.61 295	31.06 335	26.75 339	67.49 334	29.07 337	23.47 335	10.73 259	39.23 339	30.61 341	7.37 311	2.53 275	11.22 310	9.31 297

MDST_ROB	12.03 313	32.81 336	1.72 261	20.74 323	2.64 289	5.90 313	1.72 253	4.06 310	1.35 236	3.76 288	6.53 289	2.75 256	42.83 327	0.54 169	50.83 319	1.22 105	1.08 195	0.75 130	18.95 299	1.00 193	12.75 294	11.49 278	1.29 265	1.26 249	22.72 331	11.17 314	31.24 335	31.81 334

CasAABBNet	42.72 338	34.60 337	45.66 339	20.17 321	18.55 336	28.05 334	29.13 332	23.25 338	30.69 336	18.73 336	18.11 326	20.72 324	37.90 326	39.93 340	120.54 346	52.80 344	37.72 340	42.56 341	29.30 311	30.56 339	57.58 343	56.66 344	14.58 335	32.34 342	68.46 345	79.09 346	76.31 344	89.48 345

FlowAnything	42.31 337	34.65 338	45.90 340	20.47 322	18.91 337	28.11 335	28.64 330	23.30 339	30.84 337	18.76 337	18.33 327	20.84 325	27.00 322	39.89 339	119.49 345	52.59 343	37.35 339	42.63 342	29.06 310	31.53 340	57.38 342	56.78 345	14.49 334	32.64 343	68.29 344	78.93 345	76.07 343	89.56 346

PML	39.07 336	38.06 339	12.06 331	39.32 333	29.04 338	40.62 339	11.06 317	14.14 335	100.08 345	27.87 338	166.26 346	107.74 341	159.39 344	13.53 323	15.41 265	10.75 308	35.75 338	8.64 326	42.84 322	10.61 330	14.22 317	16.14 326	5.89 306	7.21 332	53.08 342	13.95 320	42.26 342	19.02 316

HanzoNet	47.37 341	45.54 340	75.64 345	62.53 340	47.97 340	62.03 343	90.57 345	55.02 345	58.34 343	15.60 335	22.00 328	75.72 337	107.47 342	172.14 346	23.65 281	13.02 314	62.42 344	9.26 327	134.39 340	22.45 335	19.74 334	25.78 336	31.84 338	5.57 331	9.72 321	9.49 312	8.54 305	12.61 305

HaxPig	44.53 339	46.75 341	47.32 341	47.72 336	48.79 341	47.60 340	48.40 335	49.50 341	47.10 340	49.76 342	50.31 337	49.00 333	45.26 330	54.49 342	41.50 293	40.24 339	50.15 341	52.05 343	44.74 324	43.04 342	46.61 339	44.38 342	51.78 341	45.43 344	33.92 336	25.30 330	28.66 333	22.43 321

AVERAGE_ROB	46.12 340	48.49 342	48.31 342	49.34 337	50.25 342	48.63 341	49.80 336	50.74 343	48.67 341	51.68 343	52.55 338	50.28 334	47.20 331	55.70 343	43.00 298	40.99 340	52.42 342	54.59 344	47.27 327	45.45 343	48.77 340	44.06 341	52.90 342	46.98 345	35.80 339	26.72 333	30.77 334	23.81 323

MEDIAN_ROB	49.56 342	51.66 343	50.91 343	52.80 338	53.76 343	52.08 342	53.35 337	54.28 344	52.25 342	54.89 344	55.89 339	53.59 335	50.09 333	58.85 344	46.45 305	44.55 341	55.81 343	57.90 345	50.55 330	48.85 344	52.07 341	46.79 343	56.69 343	50.01 346	39.10 340	30.23 335	33.56 339	31.26 333

BEATNet-Init1	52.60 343	76.96 344	24.06 337	87.02 341	56.48 344	86.86 344	68.77 340	49.65 342	34.71 338	11.93 333	56.24 340	64.63 336	78.72 338	9.65 318	58.40 336	51.35 342	32.72 336	23.00 338	101.24 339	71.98 346	46.49 338	39.72 340	28.67 337	24.23 340	59.12 343	38.23 341	77.99 345	61.49 344

DLNR_Zeroshot_test	23.11 330	81.98 345	1.97 275	102.16 344	0.49 103	0.55 124	81.36 343	2.30 275	0.50 114	4.87 308	2.22 237	2.99 258	0.93 208	12.17 321	96.90 344	144.02 346	34.28 337	19.61 334	8.60 277	4.35 297	8.08 250	6.53 194	0.51 130	0.69 191	1.37 224	1.57 223	1.16 82	1.90 217

DPSimNet_ROB	111.84 344	179.62 346	74.81 344	195.40 346	165.93 346	136.63 345	98.05 346	126.48 346	138.79 346	82.31 345	148.57 345	159.77 343	157.57 343	78.29 345	64.65 341	40.10 338	142.61 345	34.98 340	195.20 345	69.76 345	154.10 345	32.63 339	82.12 345	98.24 347	71.10 346	51.68 344	117.83 346	122.56 347

GS-Stereo																							0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 11	0.52 15	0.24 9

ASD4																								105.89 348

Low-res two-view benchmark