Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

111111	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 22	0.03 3	0.03 20	0.04 6	0.05 20	0.03 1	0.04 12	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.08 6	0.06 3	0.05 3	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.08 27	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 20	0.04 6	0.02 1	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

MoCha-V2	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.07 17	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

MLG-Stereo_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.06 25	0.03 5	0.06 19	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.05 10	0.06 5	0.05 4	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.08 31	0.02 1	0.02 2	0.11 21	0.09 13	0.07 7	0.05 3	0.07 8	0.05 10	0.06 5	0.10 38	0.03 17	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.08 25	0.04 4

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 29	0.03 20	0.05 20	0.04 13	0.04 6	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.07 7	0.04 2	0.08 16	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 21	0.05 6	0.07 15	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.06 26	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

AIO-test1	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 26	0.06 29	0.06 25	0.06 26	0.06 19	0.02 1	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.05 10	0.05 2	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

AIO-Stereo	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.04 22	0.04 14	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 12	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.09 26	0.06 18	0.07 9	0.06 10	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.07 15	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 17	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.04 38	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 26	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 30	0.10 21	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 14	0.05 6	0.05 4	0.04 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GASTEREO	0.06 20	0.04 10	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.06 29	0.04 6	0.04 12	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.13 56	0.03 17	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.07 15	0.05 14

MSCF	0.06 20	0.04 10	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.06 29	0.04 6	0.04 12	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.12 49	0.03 17	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.06 9	0.05 14

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 18	0.02 3	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 14

LG-Stereo	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 22	0.04 14	0.02 3	0.06 26	0.05 20	0.06 25	0.06 26	0.08 31	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.05 10	0.09 27	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 14

MM-Stereo_test2	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 18	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.06 18	0.08 18	0.10 38	0.04 34	0.03 6	0.05 5	0.09 37	0.06 9	0.05 14

GIP-stereo	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.03 20	0.03 1	0.03 5	0.05 18	0.04 12	0.05 11	0.02 1	0.04 35	0.11 21	0.09 13	0.08 17	0.07 19	0.09 26	0.07 33	0.08 18	0.09 34	0.02 3	0.04 24	0.06 14	0.07 19	0.08 25	0.05 14

IGEV-Stereo++	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.02 3	0.05 20	0.05 20	0.05 18	0.05 17	0.05 11	0.04 30	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.05 10	0.07 9	0.12 49	0.04 34	0.03 6	0.05 5	0.07 19	0.08 25	0.05 14

RSM++	0.06 20	0.05 20	0.05 30	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.06 26	0.05 20	0.05 18	0.05 17	0.07 28	0.04 30	0.02 2	0.11 21	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.09 27	0.07 17	0.03 17	0.04 24	0.08 28	0.07 19	0.07 15	0.05 14

RSM	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.07 8	0.06 18	0.08 18	0.06 10	0.02 3	0.04 24	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 14

AEACV	0.07 29	0.08 41	0.04 17	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.05 20	0.03 5	0.05 18	0.05 17	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.17 60	0.13 47	0.09 27	0.08 29	0.12 38	0.07 33	0.10 31	0.10 38	0.03 17	0.04 24	0.08 28	0.12 57	0.07 15	0.05 14

CroCo-Stereo Lap2	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 25	0.03 5	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.10 21	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.05 10	0.08 18	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.07 15	0.05 14

MLG-Stereo_test2	0.06 20	0.05 20	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.06 26	0.04 13	0.07 33	0.05 17	0.07 28	0.03 15	0.04 35	0.10 15	0.10 21	0.10 33	0.07 19	0.11 33	0.06 18	0.10 31	0.06 10	0.03 17	0.03 6	0.06 14	0.05 6	0.09 31	0.06 25

Occ-G	0.06 20	0.07 32	0.05 30	0.05 29	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.05 20	0.04 13	0.04 6	0.08 48	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.11 29	0.08 17	0.08 29	0.13 44	0.06 18	0.09 27	0.07 17	0.04 34	0.05 34	0.06 14	0.06 15	0.08 25	0.06 25

U	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 6	0.02 1	0.04 6	0.01 1	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.11 29	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.05 10	0.10 31	0.07 17	0.01 1	0.03 6	0.07 21	0.07 19	0.06 9	0.06 25

AdaDepth	0.06 20	0.06 29	0.04 17	0.04 17	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.05 20	0.06 29	0.04 6	0.05 17	0.05 11	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.11 29	0.09 27	0.08 29	0.09 26	0.06 18	0.08 18	0.07 17	0.02 3	0.04 24	0.07 21	0.07 19	0.09 31	0.07 28

AIO_rvc	0.09 38	0.09 51	0.06 39	0.07 47	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.12 51	0.08 49	0.12 53	0.05 17	0.11 43	0.04 30	0.05 42	0.22 115	0.17 88	0.11 35	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.16 55	0.22 118	0.04 34	0.05 34	0.09 33	0.08 28	0.09 31	0.07 28

AIO_test	0.12 61	0.10 64	0.06 39	0.10 87	0.07 53	0.07 47	0.06 75	0.14 62	0.10 80	0.13 56	0.07 36	0.13 54	0.05 36	0.05 42	0.29 169	0.29 220	0.11 35	0.09 33	0.13 44	0.07 33	0.18 74	0.24 130	0.05 53	0.06 45	0.12 61	0.18 128	0.10 34	0.07 28

RAStereo	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 20	0.03 5	0.10 42	0.03 5	0.07 28	0.03 15	0.02 2	0.14 42	0.11 29	0.09 27	0.08 29	0.09 26	0.05 10	0.12 42	0.07 17	0.02 3	0.03 6	0.09 33	0.07 19	0.07 15	0.07 28

anonymousdsp	0.08 34	0.07 32	0.06 39	0.06 41	0.05 29	0.06 37	0.04 38	0.10 41	0.06 29	0.11 48	0.10 74	0.08 31	0.04 30	0.05 42	0.13 35	0.12 42	0.11 35	0.09 33	0.13 44	0.08 47	0.14 47	0.15 65	0.04 34	0.05 34	0.08 28	0.07 19	0.11 41	0.07 28

RAFT + AFF	0.14 74	0.07 32	0.05 30	0.08 63	0.05 29	0.07 47	0.04 38	0.11 47	0.08 49	0.14 59	0.07 36	0.15 73	0.04 30	0.03 24	1.54 285	0.11 29	0.14 52	0.07 19	0.14 48	0.06 18	0.14 47	0.08 27	0.03 17	0.05 34	0.10 42	0.07 19	0.07 15	0.07 28

MLG-Stereo_test3	0.08 34	0.06 29	0.04 17	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.04 38	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.03 15	0.05 42	0.13 35	0.11 29	0.12 42	0.09 33	0.29 162	0.06 18	0.12 42	0.13 56	0.03 17	0.05 34	0.07 21	0.08 28	0.10 34	0.08 34

HUF	0.13 68	0.09 51	0.07 51	0.08 63	0.08 70	0.07 47	0.04 38	0.15 66	0.08 49	0.18 74	0.07 36	0.12 49	0.07 63	0.06 60	0.43 209	0.45 270	0.15 59	0.10 45	0.20 87	0.09 58	0.21 104	0.21 111	0.06 71	0.06 45	0.11 51	0.08 28	0.11 41	0.08 34

DEFOM-Stereo	0.07 29	0.06 29	0.04 17	0.06 41	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.06 26	0.05 20	0.06 25	0.07 36	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.10 21	0.11 35	0.09 33	0.10 30	0.06 18	0.11 35	0.07 17	0.04 34	0.04 24	0.08 28	0.08 28	0.12 48	0.08 34

AASNet	0.10 46	0.10 64	0.07 51	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.08 110	0.11 47	0.06 29	0.10 42	0.11 89	0.10 38	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.11 29	0.13 47	0.11 55	0.11 33	0.09 58	0.11 35	0.12 49	0.06 71	0.08 72	0.11 51	0.10 47	0.10 34	0.08 34

iRaftStereo_RVC	0.08 34	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.10 41	0.05 20	0.10 42	0.09 61	0.10 38	0.05 36	0.04 35	0.11 21	0.11 29	0.13 47	0.10 45	0.12 38	0.07 33	0.15 53	0.11 42	0.04 34	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.11 41	0.08 34

delet	0.08 34	0.08 41	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.06 75	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.11 43	0.06 47	0.06 60	0.12 30	0.10 21	0.10 33	0.09 33	0.08 16	0.09 58	0.09 27	0.07 17	0.05 53	0.06 45	0.09 33	0.09 37	0.10 34	0.08 34

RYNet	0.15 83	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.04 38	0.07 31	0.13 145	0.06 25	0.06 26	0.06 19	0.05 36	0.04 35	1.96 305	0.11 29	0.09 27	0.13 75	0.10 30	0.07 33	0.08 18	0.07 17	0.13 190	0.06 45	0.09 33	0.22 164	0.11 41	0.08 34

TDLM	0.07 29	0.08 41	0.07 51	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.05 55	0.07 31	0.06 29	0.06 25	0.10 74	0.08 31	0.06 47	0.05 42	0.09 9	0.09 13	0.09 27	0.09 33	0.08 16	0.06 18	0.08 18	0.06 10	0.05 53	0.07 55	0.08 28	0.07 19	0.08 25	0.08 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 55	0.08 41	0.06 39	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.03 20	0.16 73	0.09 63	0.24 129	0.09 61	0.10 38	0.06 47	0.05 42	0.15 50	0.17 88	0.17 71	0.12 61	0.16 60	0.10 67	0.24 130	0.17 81	0.04 34	0.05 34	0.10 42	0.11 50	0.13 54	0.09 42

IGEV-Stereo+	0.10 46	0.11 85	0.05 30	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.03 20	0.16 73	0.08 49	0.24 129	0.13 105	0.11 43	0.06 47	0.05 42	0.13 35	0.15 66	0.14 52	0.10 45	0.15 54	0.10 67	0.18 74	0.15 65	0.05 53	0.04 24	0.10 42	0.12 57	0.08 25	0.09 42

LG-Stereo_L2	0.09 38	0.08 41	0.05 30	0.04 17	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.13 56	0.09 63	0.21 89	0.09 61	0.13 54	0.05 36	0.05 42	0.13 35	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.18 74	0.12 49	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

LG-Stereo_L1	0.09 38	0.08 41	0.05 30	0.05 29	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.13 56	0.09 63	0.21 89	0.09 61	0.11 43	0.05 36	0.05 42	0.13 35	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.18 74	0.11 42	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

LGtest1	0.09 38	0.07 32	0.06 39	0.06 41	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.10 41	0.09 63	0.09 36	0.10 74	0.10 38	0.05 36	0.06 60	0.15 50	0.13 47	0.15 59	0.11 55	0.15 54	0.09 58	0.16 55	0.15 65	0.05 53	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.12 48	0.10 44

MIM_Stereo	0.11 55	0.09 51	0.07 51	0.08 63	0.07 53	0.09 83	0.04 38	0.13 56	0.06 29	0.19 81	0.08 48	0.11 43	0.05 36	0.05 42	0.16 55	0.15 66	0.17 71	0.12 61	0.20 87	0.10 67	0.18 74	0.15 65	0.04 34	0.07 55	0.11 51	0.10 47	0.15 60	0.10 44

LL-Strereo2	0.12 61	0.08 41	0.07 51	0.07 47	0.07 53	0.06 37	0.04 38	0.15 66	0.10 80	0.22 98	0.10 74	0.13 54	0.07 63	0.07 69	0.15 50	0.15 66	0.18 82	0.11 55	0.20 87	0.10 67	0.20 95	0.28 156	0.05 53	0.07 55	0.12 61	0.13 68	0.15 60	0.10 44

LG-G_1	0.09 38	0.08 41	0.06 39	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.15 54	0.08 47	0.14 47	0.17 81	0.05 53	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 48	0.11 49

LG-G	0.09 38	0.08 41	0.06 39	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.15 54	0.08 47	0.14 47	0.17 81	0.05 53	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 48	0.11 49

DFGA-Net	0.09 38	0.09 51	0.05 30	0.07 47	0.05 29	0.06 37	0.05 55	0.11 47	0.06 29	0.12 53	0.07 36	0.13 54	0.05 36	0.04 35	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.13 44	0.07 33	0.11 35	0.08 27	0.05 53	0.07 55	0.10 42	0.09 37	0.14 57	0.11 49

HCRNet	0.15 83	0.19 210	0.08 69	0.23 213	0.09 83	0.16 157	0.09 125	0.16 73	0.06 29	0.49 290	0.16 130	0.25 151	0.08 79	0.09 106	0.43 209	0.11 29	0.16 64	0.10 45	0.21 100	0.09 58	0.13 44	0.08 27	0.11 167	0.07 55	0.09 33	0.09 37	0.14 57	0.11 49

AFF-stereo	0.10 46	0.10 64	0.08 69	0.07 47	0.06 42	0.08 66	0.04 38	0.17 79	0.08 49	0.21 89	0.08 48	0.13 54	0.05 36	0.03 24	0.14 42	0.14 53	0.12 42	0.09 33	0.20 87	0.07 33	0.14 47	0.11 42	0.04 34	0.06 45	0.13 65	0.12 57	0.18 84	0.11 49

GANet	0.10 46	0.10 64	0.09 87	0.10 87	0.10 102	0.12 119	0.09 125	0.13 56	0.08 49	0.10 42	0.10 74	0.14 65	0.06 47	0.06 60	0.11 21	0.12 42	0.14 52	0.14 87	0.11 33	0.07 33	0.11 35	0.08 27	0.08 113	0.08 72	0.11 51	0.09 37	0.11 41	0.11 49

anonymousdsp2	0.13 68	0.12 101	0.09 87	0.09 78	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.18 88	0.08 49	0.20 85	0.16 130	0.15 73	0.07 63	0.07 69	0.15 50	0.15 66	0.17 71	0.12 61	0.23 115	0.11 79	0.19 86	0.21 111	0.07 87	0.08 72	0.13 65	0.11 50	0.18 84	0.12 55

MMNet	0.10 46	0.09 51	0.07 51	0.10 87	0.08 70	0.09 83	0.06 75	0.10 41	0.08 49	0.08 34	0.09 61	0.12 49	0.06 47	0.08 80	0.22 115	0.11 29	0.12 42	0.11 55	0.12 38	0.09 58	0.11 35	0.08 27	0.06 71	0.08 72	0.10 42	0.11 50	0.13 54	0.12 55

DMCA	0.11 55	0.09 51	0.10 98	0.08 63	0.09 83	0.08 66	0.09 125	0.13 56	0.10 80	0.11 48	0.13 105	0.12 49	0.08 79	0.09 106	0.20 90	0.14 53	0.15 59	0.14 87	0.12 38	0.10 67	0.14 47	0.09 34	0.08 113	0.08 72	0.11 51	0.13 68	0.11 41	0.12 55

CVANet_RVC	0.10 46	0.12 101	0.11 122	0.13 127	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.12 51	0.08 49	0.09 36	0.14 112	0.10 38	0.07 63	0.07 69	0.11 21	0.11 29	0.11 35	0.11 55	0.11 33	0.08 47	0.11 35	0.08 27	0.06 71	0.08 72	0.11 51	0.09 37	0.11 41	0.12 55

SGD-Stereo	0.13 68	0.07 32	0.05 30	0.06 41	0.06 42	0.08 66	0.03 20	0.08 36	0.08 49	0.10 42	0.06 26	0.13 54	0.06 47	0.04 35	0.93 265	0.17 88	0.18 82	0.10 45	0.16 60	0.08 47	0.18 74	0.11 42	0.06 71	0.06 45	0.10 42	0.11 50	0.16 66	0.13 59

YMNet	0.13 68	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.10 102	0.12 119	0.17 187	0.11 47	0.10 80	0.10 42	0.08 48	0.16 82	0.12 134	0.09 106	0.66 244	0.16 78	0.12 42	0.12 61	0.14 48	0.08 47	0.11 35	0.11 42	0.07 87	0.07 55	0.15 89	0.11 50	0.15 60	0.13 59

StereoVision	0.07 29	0.05 20	0.05 30	0.04 17	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.07 31	0.11 99	0.05 18	0.06 26	0.05 11	0.06 47	0.02 2	0.13 35	0.13 47	0.09 27	0.07 19	0.10 30	0.08 47	0.08 18	0.07 17	0.03 17	0.05 34	0.11 51	0.10 47	0.13 54	0.13 59

MIF-Stereo (partial)	0.10 46	0.09 51	0.08 69	0.07 47	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.12 51	0.09 63	0.12 53	0.07 36	0.09 37	0.07 63	0.05 42	0.18 71	0.15 66	0.16 64	0.13 75	0.14 48	0.08 47	0.16 55	0.10 38	0.04 34	0.08 72	0.13 65	0.11 50	0.16 66	0.13 59

UniTT-Stereo	0.11 55	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.05 29	0.06 37	0.04 38	0.10 41	0.07 44	0.13 56	0.06 26	0.12 49	0.12 134	0.08 80	0.18 71	0.14 53	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.09 58	0.17 63	0.12 49	0.07 87	0.06 45	0.12 61	0.19 136	0.10 34	0.13 59

4D-IteraStereo	0.14 74	0.10 64	0.09 87	0.10 87	0.08 70	0.08 66	0.05 55	0.21 115	0.12 124	0.26 154	0.12 95	0.20 108	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.20 103	0.15 111	0.22 109	0.12 88	0.27 148	0.29 161	0.05 53	0.08 72	0.14 80	0.14 76	0.19 91	0.13 59

CIPLG	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.20 108	0.10 97	0.12 160	0.23 126	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.28 156	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.13 59

ACRE	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.15 120	0.20 108	0.10 97	0.12 160	0.21 102	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.27 148	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.13 59

raft+_RVC	0.12 61	0.10 64	0.08 69	0.09 78	0.08 70	0.09 83	0.06 75	0.18 88	0.09 63	0.22 98	0.12 95	0.15 73	0.07 63	0.06 60	0.16 55	0.14 53	0.16 64	0.12 61	0.20 87	0.09 58	0.19 86	0.17 81	0.05 53	0.07 55	0.14 80	0.13 68	0.16 66	0.13 59

ARAFT	0.12 61	0.09 51	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.04 38	0.14 62	0.08 49	0.21 89	0.10 74	0.17 87	0.05 36	0.05 42	0.18 71	0.14 53	0.18 82	0.15 111	0.20 87	0.08 47	0.20 95	0.18 89	0.05 53	0.06 45	0.14 80	0.11 50	0.18 84	0.13 59

UPFNet	0.13 68	0.11 85	0.12 142	0.12 118	0.11 116	0.13 130	0.10 136	0.15 66	0.12 124	0.17 67	0.13 105	0.15 73	0.09 89	0.11 136	0.23 126	0.15 66	0.17 71	0.15 111	0.16 60	0.11 79	0.13 44	0.11 42	0.09 127	0.09 96	0.13 65	0.13 68	0.19 91	0.13 59

plain	0.10 46	0.09 51	0.07 51	0.06 41	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.13 56	0.06 29	0.16 60	0.06 26	0.11 43	0.04 30	0.04 35	0.16 55	0.16 78	0.16 64	0.12 61	0.15 54	0.08 47	0.15 53	0.11 42	0.04 34	0.07 55	0.12 61	0.12 57	0.12 48	0.14 70

RAFT_CTSACE	0.11 55	0.09 51	0.07 51	0.05 29	0.06 42	0.08 66	0.06 75	0.12 51	0.07 44	0.18 74	0.06 26	0.14 65	0.12 134	0.05 42	0.13 35	0.13 47	0.14 52	0.09 33	0.12 38	0.07 33	0.16 55	0.18 89	0.04 34	0.07 55	0.14 80	0.14 76	0.19 91	0.14 70

IPLG	0.22 165	0.12 101	0.11 122	0.10 87	0.10 102	0.10 88	0.07 92	0.22 124	0.09 63	0.24 129	0.15 120	0.21 121	0.09 89	0.11 136	1.93 303	0.18 110	0.21 119	0.16 131	0.24 123	0.14 129	0.20 95	0.32 173	0.06 71	0.10 124	0.18 120	0.18 128	0.24 130	0.14 70

IPLGR_C	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.20 108	0.10 97	0.12 160	0.21 102	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.28 156	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.14 70

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 61	0.11 85	0.09 87	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.21 115	0.09 63	0.23 109	0.09 61	0.18 94	0.06 47	0.05 42	0.16 55	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.21 100	0.08 47	0.17 63	0.13 56	0.05 53	0.08 72	0.17 106	0.13 68	0.20 103	0.14 70

AANet_RVC	0.09 38	0.08 41	0.08 69	0.07 47	0.09 83	0.06 37	0.06 75	0.09 37	0.09 63	0.08 34	0.09 61	0.08 31	0.07 63	0.06 60	0.14 42	0.11 29	0.11 35	0.12 61	0.11 33	0.10 67	0.10 31	0.09 34	0.07 87	0.08 72	0.11 51	0.12 57	0.12 48	0.14 70

MGS-Stereo	0.15 83	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.05 55	0.16 73	0.07 44	0.13 56	0.10 74	0.13 54	0.06 47	0.08 80	0.98 270	0.13 47	0.19 94	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.19 86	0.16 74	0.07 87	0.08 72	0.13 65	0.12 57	0.17 80	0.15 76

RAFT	0.07 29	0.04 10	0.06 39	0.05 29	0.03 9	0.06 37	0.03 20	0.10 41	0.05 20	0.06 25	0.07 36	0.08 31	0.05 36	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.08 18	0.09 34	0.02 3	0.04 24	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.15 76

RALCasStereoNet	0.15 83	0.14 140	0.10 98	0.13 127	0.11 116	0.10 88	0.07 92	0.20 99	0.08 49	0.23 109	0.13 105	0.19 102	0.08 79	0.07 69	0.20 90	0.18 110	0.22 136	0.17 142	0.20 87	0.12 88	0.22 114	0.21 111	0.07 87	0.09 96	0.18 120	0.15 91	0.15 60	0.15 76

GMStereo	0.16 99	0.16 170	0.09 87	0.14 139	0.13 143	0.15 150	0.11 145	0.22 124	0.12 124	0.19 81	0.15 120	0.25 151	0.13 152	0.09 106	0.17 60	0.14 53	0.21 119	0.13 75	0.26 137	0.15 144	0.20 95	0.12 49	0.09 127	0.11 139	0.18 120	0.15 91	0.23 119	0.15 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 83	0.14 140	0.12 142	0.13 127	0.13 143	0.13 130	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.22 98	0.22 178	0.14 65	0.09 89	0.11 136	0.24 142	0.17 88	0.21 119	0.17 142	0.20 87	0.14 129	0.18 74	0.16 74	0.10 149	0.11 139	0.17 106	0.16 104	0.17 80	0.15 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 61	0.09 51	0.06 39	0.06 41	0.07 53	0.06 37	0.04 38	0.17 79	0.08 49	0.24 129	0.08 48	0.14 65	0.06 47	0.06 60	0.17 60	0.14 53	0.18 82	0.13 75	0.18 70	0.10 67	0.23 126	0.23 122	0.06 71	0.06 45	0.10 42	0.13 68	0.14 57	0.16 81

raftrobust	0.15 83	0.12 101	0.11 122	0.11 105	0.10 102	0.08 66	0.06 75	0.22 124	0.09 63	0.27 164	0.13 105	0.19 102	0.08 79	0.08 80	0.21 102	0.18 110	0.21 119	0.15 111	0.28 152	0.13 105	0.25 135	0.23 122	0.08 113	0.08 72	0.19 128	0.17 112	0.17 80	0.16 81

RALAANet	0.14 74	0.13 120	0.11 122	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.07 92	0.17 79	0.10 80	0.16 60	0.15 120	0.15 73	0.09 89	0.06 60	0.19 76	0.16 78	0.18 82	0.17 142	0.26 137	0.14 129	0.24 130	0.23 122	0.07 87	0.09 96	0.16 94	0.15 91	0.20 103	0.16 81

FINET	0.16 99	0.15 161	0.15 174	0.16 164	0.12 130	0.13 130	0.14 172	0.18 88	0.15 170	0.17 67	0.15 120	0.18 94	0.12 134	0.11 136	0.23 126	0.18 110	0.19 94	0.14 87	0.23 115	0.12 88	0.18 74	0.14 62	0.12 183	0.12 157	0.16 94	0.16 104	0.18 84	0.16 81

DISCO	0.16 99	0.15 161	0.11 122	0.14 139	0.13 143	0.16 157	0.14 172	0.15 66	0.13 145	0.21 89	0.17 141	0.16 82	0.10 97	0.10 124	0.25 154	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.23 115	0.14 129	0.17 63	0.18 89	0.09 127	0.11 139	0.17 106	0.16 104	0.21 109	0.16 81

G2L-Stereo	0.16 99	0.14 140	0.11 122	0.12 118	0.13 143	0.12 119	0.09 125	0.20 99	0.11 99	0.24 129	0.16 130	0.19 102	0.16 181	0.11 136	0.29 169	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.20 95	0.16 74	0.11 167	0.10 124	0.18 120	0.19 136	0.23 119	0.17 86

CASnet	0.15 83	0.12 101	0.08 69	0.10 87	0.11 116	0.14 137	0.06 75	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.15 120	0.23 135	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.15 66	0.20 103	0.11 55	0.26 137	0.11 79	0.34 172	0.19 103	0.07 87	0.08 72	0.16 94	0.12 57	0.20 103	0.17 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.17 113	0.14 140	0.10 98	0.12 118	0.09 83	0.14 137	0.09 125	0.15 66	0.10 80	0.23 109	0.25 192	0.18 94	0.15 174	0.08 80	0.33 187	0.19 128	0.20 103	0.13 75	0.36 188	0.16 159	0.20 95	0.21 111	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.14 76	0.25 141	0.17 86

RAFT+CT+SA	0.12 61	0.10 64	0.09 87	0.08 63	0.06 42	0.07 47	0.06 75	0.19 97	0.09 63	0.16 60	0.08 48	0.18 94	0.16 181	0.05 42	0.17 60	0.17 88	0.12 42	0.10 45	0.17 67	0.09 58	0.17 63	0.23 122	0.04 34	0.08 72	0.15 89	0.14 76	0.18 84	0.17 86

rafts_anoy	0.14 74	0.14 140	0.11 122	0.11 105	0.11 116	0.10 88	0.07 92	0.21 115	0.08 49	0.21 89	0.15 120	0.17 87	0.07 63	0.06 60	0.20 90	0.17 88	0.20 103	0.17 142	0.22 109	0.12 88	0.21 104	0.18 89	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.15 91	0.15 60	0.17 86

ADLNet	0.21 160	0.17 182	0.12 142	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.15 180	0.20 99	0.11 99	0.17 67	0.15 120	0.33 215	0.13 152	0.31 264	1.12 275	0.15 66	0.20 103	0.14 87	0.18 70	0.13 105	0.16 55	0.18 89	0.15 206	0.09 96	0.17 106	0.18 128	0.19 91	0.17 86

UNet	0.15 83	0.13 120	0.13 154	0.14 139	0.12 130	0.14 137	0.10 136	0.20 99	0.12 124	0.21 89	0.15 120	0.17 87	0.12 134	0.13 178	0.21 102	0.15 66	0.20 103	0.17 142	0.18 70	0.13 105	0.17 63	0.14 62	0.10 149	0.12 157	0.15 89	0.17 112	0.20 103	0.17 86

GCAP-BAT	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

test_for_model	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala2	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala_base	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

GCAP-Stereo	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 311	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

IER	0.15 83	0.11 85	0.10 98	0.12 118	0.10 102	0.12 119	0.08 110	0.17 79	0.10 80	0.18 74	0.17 141	0.20 108	0.10 97	0.11 136	0.47 219	0.15 66	0.18 82	0.14 87	0.16 60	0.11 79	0.16 55	0.12 49	0.09 127	0.09 96	0.14 80	0.16 104	0.19 91	0.18 93

test_5	0.11 55	0.10 64	0.08 69	0.07 47	0.05 29	0.07 47	0.05 55	0.16 73	0.07 44	0.11 48	0.09 61	0.15 73	0.15 174	0.03 24	0.15 50	0.15 66	0.11 35	0.10 45	0.12 38	0.07 33	0.13 44	0.15 65	0.04 34	0.09 96	0.13 65	0.14 76	0.19 91	0.18 93

GLC_STEREO	0.18 123	0.15 161	0.16 186	0.15 154	0.14 159	0.14 137	0.11 145	0.26 183	0.10 80	0.28 179	0.18 144	0.20 108	0.10 97	0.11 136	0.19 76	0.19 128	0.28 205	0.15 111	0.24 123	0.14 129	0.37 191	0.23 122	0.09 127	0.10 124	0.19 128	0.13 68	0.30 187	0.18 93

GMOStereo	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

error version	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

test-v	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

test-2	0.16 99	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 156	0.19 136	0.24 130	0.18 93

TANstereo	0.19 140	0.12 101	0.10 98	0.14 139	0.13 143	0.14 137	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.12 95	0.16 82	0.12 134	0.13 178	0.29 169	0.28 215	0.26 183	0.25 239	0.34 177	0.22 203	0.34 172	0.27 148	0.29 264	0.10 124	0.13 65	0.15 91	0.36 211	0.18 93

XX-TBD	0.19 140	0.12 101	0.10 98	0.14 139	0.13 143	0.14 137	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.12 95	0.16 82	0.12 134	0.13 178	0.29 169	0.28 215	0.26 183	0.25 239	0.34 177	0.22 203	0.34 172	0.27 148	0.29 264	0.10 124	0.13 65	0.15 91	0.36 211	0.18 93

DMCA-RVC	0.16 99	0.12 101	0.15 174	0.12 118	0.13 143	0.11 104	0.13 165	0.17 79	0.16 183	0.18 74	0.21 170	0.20 108	0.10 97	0.10 124	0.36 196	0.17 88	0.18 82	0.17 142	0.16 60	0.14 129	0.18 74	0.15 65	0.10 149	0.12 157	0.14 80	0.13 68	0.18 84	0.18 93

HITNet	0.14 74	0.11 85	0.10 98	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.07 92	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.13 105	0.18 94	0.10 97	0.09 106	0.20 90	0.14 53	0.17 71	0.14 87	0.16 60	0.10 67	0.20 95	0.22 118	0.08 113	0.09 96	0.15 89	0.14 76	0.24 130	0.18 93
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
NVstereo2D	0.26 197	0.16 170	0.15 174	0.22 204	0.18 197	0.26 226	0.28 242	0.20 99	0.14 160	0.22 98	0.21 170	0.17 87	0.11 121	0.38 270	1.98 307	0.20 145	0.24 155	0.19 183	0.21 100	0.14 129	0.18 74	0.15 65	0.25 243	0.13 174	0.22 156	0.17 112	0.19 91	0.18 93

DN-CSS_ROB	0.18 123	0.14 140	0.16 186	0.14 139	0.14 159	0.11 104	0.09 125	0.25 169	0.13 145	0.27 164	0.26 201	0.25 151	0.17 192	0.09 106	0.19 76	0.16 78	0.19 94	0.15 111	0.41 195	0.13 105	0.24 130	0.18 89	0.10 149	0.14 184	0.17 106	0.15 91	0.22 115	0.18 93

castereo++	0.17 113	0.11 85	0.09 87	0.12 118	0.09 83	0.10 88	0.06 75	0.22 124	0.12 124	0.27 164	0.11 89	0.27 173	0.10 97	0.08 80	0.17 60	0.21 156	0.24 155	0.14 87	0.25 135	0.13 105	0.44 220	0.31 169	0.08 113	0.10 124	0.17 106	0.17 112	0.36 211	0.19 112

MaDis-Stereo	0.10 46	0.07 32	0.07 51	0.04 17	0.04 22	0.04 14	0.04 38	0.09 37	0.07 44	0.11 48	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.03 24	0.14 42	0.14 53	0.15 59	0.12 61	0.15 54	0.07 33	0.16 55	0.13 56	0.03 17	0.06 45	0.14 80	0.20 146	0.16 66	0.19 112

TESTraft	0.13 68	0.11 85	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.07 92	0.15 66	0.11 99	0.16 60	0.10 74	0.14 65	0.16 181	0.05 42	0.24 142	0.17 88	0.15 59	0.12 61	0.18 70	0.10 67	0.18 74	0.22 118	0.04 34	0.08 72	0.17 106	0.17 112	0.23 119	0.19 112

TestStereo	0.17 113	0.17 182	0.14 162	0.15 154	0.11 116	0.15 150	0.11 145	0.25 169	0.13 145	0.30 198	0.15 120	0.25 151	0.11 121	0.08 80	0.19 76	0.14 53	0.23 144	0.13 75	0.27 145	0.13 105	0.27 148	0.15 65	0.09 127	0.14 184	0.21 149	0.15 91	0.21 109	0.19 112

DSFCA	0.16 99	0.18 197	0.14 162	0.14 139	0.13 143	0.16 157	0.15 180	0.16 73	0.13 145	0.16 60	0.19 151	0.18 94	0.10 97	0.08 80	0.22 115	0.18 110	0.19 94	0.17 142	0.21 100	0.14 129	0.19 86	0.19 103	0.11 167	0.12 157	0.17 106	0.18 128	0.19 91	0.19 112

iResNetv2_ROB	0.20 149	0.14 140	0.11 122	0.17 173	0.13 143	0.17 168	0.11 145	0.26 183	0.12 124	0.26 154	0.20 161	0.27 173	0.19 211	0.10 124	0.42 207	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.35 184	0.15 144	0.33 165	0.18 89	0.12 183	0.14 184	0.20 139	0.17 112	0.30 187	0.19 112

S2M2_XL	0.15 83	0.10 64	0.11 122	0.08 63	0.08 70	0.11 104	0.09 125	0.22 124	0.09 63	0.22 98	0.10 74	0.24 142	0.08 79	0.08 80	0.18 71	0.19 128	0.24 155	0.13 75	0.19 79	0.11 79	0.36 187	0.21 111	0.09 127	0.08 72	0.14 80	0.12 57	0.18 84	0.20 118
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.17 113	0.12 101	0.10 98	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.06 75	0.22 124	0.13 145	0.26 154	0.14 112	0.23 135	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.22 170	0.25 168	0.14 87	0.28 152	0.13 105	0.45 222	0.34 182	0.07 87	0.09 96	0.19 128	0.20 146	0.19 91	0.20 118

LoS_RVC	0.16 99	0.13 120	0.10 98	0.07 47	0.09 83	0.08 66	0.06 75	0.17 79	0.11 99	0.23 109	0.16 130	0.17 87	0.11 121	0.09 106	0.21 102	0.22 170	0.17 71	0.16 131	0.24 123	0.12 88	0.33 165	0.31 169	0.08 113	0.09 96	0.20 139	0.15 91	0.16 66	0.20 118

tt_ll	0.16 99	0.13 120	0.10 98	0.07 47	0.09 83	0.08 66	0.06 75	0.17 79	0.11 99	0.23 109	0.16 130	0.17 87	0.11 121	0.09 106	0.21 102	0.22 170	0.17 71	0.16 131	0.24 123	0.12 88	0.33 165	0.31 169	0.08 113	0.09 96	0.20 139	0.15 91	0.16 66	0.20 118

TestStereo1	0.14 74	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.08 66	0.07 92	0.14 62	0.10 80	0.17 67	0.09 61	0.14 65	0.17 192	0.05 42	0.23 126	0.17 88	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.10 67	0.19 86	0.24 130	0.04 34	0.07 55	0.18 120	0.17 112	0.26 151	0.20 118

SA-5K	0.14 74	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.08 66	0.07 92	0.14 62	0.10 80	0.17 67	0.09 61	0.14 65	0.17 192	0.05 42	0.23 126	0.17 88	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.10 67	0.19 86	0.24 130	0.04 34	0.07 55	0.18 120	0.17 112	0.26 151	0.20 118

UDGNet	0.23 175	0.19 210	0.14 162	0.36 254	0.30 250	0.32 248	0.29 244	0.22 124	0.15 170	0.21 89	0.20 161	0.21 121	0.08 79	0.52 282	0.20 90	0.17 88	0.21 119	0.17 142	0.25 135	0.14 129	0.26 140	0.30 164	0.30 266	0.10 124	0.24 185	0.20 146	0.22 115	0.20 118

DeepPrunerF	0.29 209	0.16 170	0.14 162	0.23 213	0.44 275	0.17 168	0.21 209	0.20 99	0.26 233	0.16 60	0.22 178	0.15 73	0.12 134	0.12 160	0.97 268	0.21 156	0.18 82	0.17 142	0.26 137	0.16 159	0.21 104	0.17 81	0.12 183	0.12 157	1.97 321	0.25 188	0.22 115	0.20 118

DLCB_ROB	0.19 140	0.17 182	0.16 186	0.14 139	0.15 174	0.14 137	0.13 165	0.20 99	0.16 183	0.23 109	0.23 186	0.25 151	0.18 205	0.15 201	0.20 90	0.16 78	0.21 119	0.18 172	0.19 79	0.15 144	0.24 130	0.20 108	0.13 190	0.15 197	0.36 253	0.24 177	0.24 130	0.20 118

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 83	0.11 85	0.10 98	0.11 105	0.08 70	0.09 83	0.05 55	0.18 88	0.17 192	0.23 109	0.18 144	0.18 94	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.17 88	0.19 94	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.19 86	0.26 142	0.07 87	0.09 96	0.16 94	0.22 164	0.16 66	0.21 127

AE-Stereo	0.20 149	0.14 140	0.13 154	0.16 164	0.12 130	0.12 119	0.09 125	0.23 136	0.15 170	0.28 179	0.12 95	0.29 190	0.13 152	0.09 106	0.21 102	0.25 197	0.28 205	0.19 183	0.28 152	0.19 177	0.35 183	0.42 211	0.07 87	0.14 184	0.22 156	0.24 177	0.26 151	0.21 127

raft_robust	0.18 123	0.13 120	0.10 98	0.14 139	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.25 169	0.12 124	0.30 198	0.10 74	0.24 142	0.14 168	0.10 124	0.24 142	0.21 156	0.21 119	0.17 142	0.34 177	0.14 129	0.27 148	0.31 169	0.06 71	0.10 124	0.22 156	0.21 156	0.24 130	0.21 127

dd	0.19 140	0.17 182	0.10 98	0.34 250	0.12 130	0.24 218	0.11 145	0.21 115	0.10 80	0.22 98	0.10 74	0.37 225	0.10 97	0.09 106	0.37 198	0.17 88	0.28 205	0.14 87	0.35 184	0.14 129	0.19 86	0.14 62	0.09 127	0.13 174	0.21 149	0.15 91	0.26 151	0.21 127

MIPNet	0.21 160	0.14 140	0.11 122	0.11 105	0.12 130	0.12 119	0.08 110	0.24 152	0.10 80	0.27 164	0.24 190	0.22 131	0.14 168	0.11 136	0.94 266	0.20 145	0.23 144	0.17 142	0.31 168	0.20 184	0.21 104	0.35 186	0.07 87	0.11 139	0.23 173	0.23 171	0.27 166	0.21 127

IPLGR	0.26 197	0.16 170	0.13 154	0.15 154	0.15 174	0.12 119	0.09 125	0.24 152	0.13 145	0.28 179	0.25 192	0.23 135	0.12 134	0.11 136	1.91 302	0.20 145	0.22 136	0.18 172	0.34 177	0.20 184	0.25 135	0.33 176	0.07 87	0.12 157	0.23 173	0.23 171	0.28 176	0.21 127

CFNet	0.16 99	0.15 161	0.12 142	0.18 180	0.15 174	0.14 137	0.11 145	0.23 136	0.12 124	0.21 89	0.16 130	0.29 190	0.14 168	0.11 136	0.21 102	0.13 47	0.20 103	0.16 131	0.18 70	0.12 88	0.17 63	0.13 56	0.08 113	0.12 157	0.20 139	0.17 112	0.22 115	0.21 127

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 123	0.18 197	0.18 206	0.17 173	0.21 212	0.16 157	0.26 237	0.19 97	0.24 223	0.22 98	0.20 161	0.26 163	0.12 134	0.19 227	0.24 142	0.16 78	0.19 94	0.16 131	0.19 79	0.13 105	0.16 55	0.17 81	0.11 167	0.11 139	0.17 106	0.22 164	0.19 91	0.21 127
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.17 113	0.14 140	0.12 142	0.15 154	0.11 116	0.15 150	0.11 145	0.25 169	0.12 124	0.25 142	0.16 130	0.19 102	0.21 218	0.09 106	0.25 154	0.16 78	0.22 136	0.16 131	0.29 162	0.12 88	0.23 126	0.16 74	0.09 127	0.12 157	0.20 139	0.17 112	0.26 151	0.21 127

coex_refinement	0.17 113	0.15 161	0.11 122	0.12 118	0.12 130	0.13 130	0.08 110	0.21 115	0.16 183	0.22 98	0.18 144	0.17 87	0.10 97	0.10 124	0.44 213	0.19 128	0.20 103	0.15 111	0.23 115	0.11 79	0.17 63	0.15 65	0.09 127	0.10 124	0.18 120	0.17 112	0.20 103	0.22 136

MyStereo04	0.22 165	0.18 197	0.17 199	0.14 139	0.14 159	0.13 130	0.10 136	0.28 209	0.21 206	0.31 205	0.20 161	0.29 190	0.13 152	0.08 80	0.27 163	0.22 170	0.22 136	0.18 172	0.54 235	0.21 195	0.34 172	0.26 142	0.11 167	0.16 203	0.27 210	0.23 171	0.30 187	0.22 136

Sa-1000	0.17 113	0.13 120	0.09 87	0.09 78	0.09 83	0.11 104	0.05 55	0.22 124	0.11 99	0.24 129	0.11 89	0.24 142	0.09 89	0.10 124	0.22 115	0.18 110	0.21 119	0.17 142	0.28 152	0.12 88	0.25 135	0.33 176	0.06 71	0.09 96	0.24 185	0.20 146	0.26 151	0.22 136

APVNet	0.21 160	0.18 197	0.14 162	0.17 173	0.20 206	0.20 189	0.17 187	0.24 152	0.15 170	0.18 74	0.21 170	0.21 121	0.11 121	0.17 216	0.34 193	0.24 188	0.27 194	0.21 205	0.34 177	0.21 195	0.23 126	0.28 156	0.11 167	0.17 213	0.21 149	0.18 128	0.29 180	0.22 136

CREStereo	0.17 113	0.13 120	0.11 122	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.06 75	0.24 152	0.10 80	0.27 164	0.12 95	0.26 163	0.11 121	0.10 124	0.22 115	0.26 206	0.26 183	0.13 75	0.21 100	0.14 129	0.36 187	0.24 130	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.17 112	0.23 119	0.22 136
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
FADNet-RVC-Resample	0.20 149	0.16 170	0.18 206	0.17 173	0.16 179	0.16 157	0.14 172	0.24 152	0.17 192	0.26 154	0.19 151	0.26 163	0.16 181	0.16 207	0.30 179	0.17 88	0.20 103	0.22 212	0.26 137	0.24 218	0.22 114	0.29 161	0.13 190	0.20 225	0.22 156	0.21 156	0.19 91	0.22 136

AF-Net	0.20 149	0.18 197	0.17 199	0.18 180	0.22 219	0.20 189	0.21 209	0.24 152	0.21 206	0.19 81	0.25 192	0.26 163	0.16 181	0.14 189	0.33 187	0.20 145	0.17 71	0.17 142	0.22 109	0.15 144	0.17 63	0.21 111	0.16 211	0.14 184	0.19 128	0.19 136	0.29 180	0.22 136

Nwc_Net	0.20 149	0.18 197	0.17 199	0.18 180	0.22 219	0.20 189	0.21 209	0.24 152	0.21 206	0.19 81	0.25 192	0.26 163	0.16 181	0.14 189	0.33 187	0.20 145	0.17 71	0.17 142	0.22 109	0.15 144	0.17 63	0.21 111	0.16 211	0.14 184	0.19 128	0.19 136	0.29 180	0.22 136

RASNet	0.15 83	0.14 140	0.14 162	0.13 127	0.11 116	0.12 119	0.10 136	0.24 152	0.12 124	0.22 98	0.14 112	0.18 94	0.12 134	0.09 106	0.16 55	0.18 110	0.19 94	0.13 75	0.16 60	0.10 67	0.22 114	0.16 74	0.07 87	0.14 184	0.16 94	0.16 104	0.26 151	0.22 136

S2M2_L	0.17 113	0.14 140	0.15 174	0.13 127	0.10 102	0.16 157	0.11 145	0.21 115	0.11 99	0.27 164	0.09 61	0.20 108	0.06 47	0.17 216	0.22 115	0.19 128	0.25 168	0.16 131	0.20 87	0.15 144	0.34 172	0.25 136	0.13 190	0.10 124	0.16 94	0.16 104	0.27 166	0.23 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
trnet	0.16 99	0.13 120	0.10 98	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.06 75	0.24 152	0.09 63	0.28 179	0.12 95	0.26 163	0.11 121	0.10 124	0.20 90	0.22 170	0.25 168	0.13 75	0.21 100	0.13 105	0.32 161	0.20 108	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.17 112	0.24 130	0.23 145

CAS	0.14 74	0.11 85	0.08 69	0.09 78	0.08 70	0.08 66	0.05 55	0.17 79	0.10 80	0.17 67	0.16 130	0.15 73	0.10 97	0.10 124	0.20 90	0.18 110	0.17 71	0.14 87	0.19 79	0.11 79	0.22 114	0.23 122	0.07 87	0.08 72	0.17 106	0.16 104	0.17 80	0.23 145

SA	0.15 83	0.13 120	0.09 87	0.09 78	0.08 70	0.11 104	0.06 75	0.21 115	0.10 80	0.23 109	0.09 61	0.23 135	0.07 63	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.18 82	0.15 111	0.24 123	0.12 88	0.20 95	0.26 142	0.05 53	0.09 96	0.20 139	0.20 146	0.27 166	0.23 145

test_4	0.14 74	0.09 51	0.10 98	0.07 47	0.07 53	0.05 29	0.05 55	0.17 79	0.11 99	0.24 129	0.08 48	0.15 73	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.18 82	0.12 61	0.17 67	0.11 79	0.23 126	0.27 148	0.04 34	0.09 96	0.14 80	0.20 146	0.26 151	0.23 145

test-3	0.18 123	0.11 85	0.09 87	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.10 80	0.27 164	0.11 89	0.29 190	0.11 121	0.08 80	0.23 126	0.19 128	0.23 144	0.15 111	0.47 209	0.15 144	0.33 165	0.46 224	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.14 76	0.25 141	0.23 145

test_1	0.18 123	0.11 85	0.09 87	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.10 80	0.27 164	0.11 89	0.29 190	0.11 121	0.08 80	0.23 126	0.19 128	0.23 144	0.15 111	0.47 209	0.15 144	0.33 165	0.46 224	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.14 76	0.25 141	0.23 145

LMCR-Stereo	0.18 123	0.14 140	0.11 122	0.13 127	0.12 130	0.15 150	0.10 136	0.22 124	0.13 145	0.23 109	0.18 144	0.24 142	0.17 192	0.12 160	0.21 102	0.19 128	0.26 183	0.18 172	0.33 172	0.19 177	0.26 140	0.25 136	0.10 149	0.12 157	0.19 128	0.18 128	0.24 130	0.23 145

CREStereo++_RVC	0.18 123	0.12 101	0.10 98	0.11 105	0.12 130	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.13 105	0.22 131	0.19 211	0.10 124	0.22 115	0.22 170	0.24 155	0.12 61	0.22 109	0.11 79	0.34 172	0.25 136	0.07 87	0.09 96	0.19 128	0.15 91	0.62 273	0.23 145
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
sCroCo_RVC	0.22 165	0.13 120	0.11 122	0.11 105	0.10 102	0.14 137	0.09 125	0.24 152	0.19 200	0.24 129	0.16 130	0.20 108	0.20 215	0.08 80	0.26 158	0.36 250	0.29 212	0.22 212	0.35 184	0.21 195	0.48 234	0.53 255	0.10 149	0.15 197	0.23 173	0.21 156	0.28 176	0.23 145

BEATNet_4x	0.19 140	0.14 140	0.12 142	0.13 127	0.13 143	0.12 119	0.10 136	0.20 99	0.14 160	0.27 164	0.14 112	0.21 121	0.13 152	0.11 136	0.32 183	0.20 145	0.22 136	0.22 212	0.20 87	0.12 88	0.31 158	0.41 208	0.10 149	0.12 157	0.17 106	0.16 104	0.26 151	0.23 145

CFNet_RVC	0.18 123	0.18 197	0.15 174	0.18 180	0.16 179	0.18 173	0.12 161	0.21 115	0.13 145	0.23 109	0.20 161	0.24 142	0.12 134	0.12 160	0.22 115	0.19 128	0.23 144	0.17 142	0.26 137	0.15 144	0.24 130	0.19 103	0.09 127	0.13 174	0.22 156	0.20 146	0.25 141	0.23 145

DeepPruner_ROB	0.22 165	0.17 182	0.16 186	0.17 173	0.17 188	0.16 157	0.18 191	0.22 124	0.17 192	0.26 154	0.26 201	0.20 108	0.18 205	0.11 136	0.50 227	0.20 145	0.24 155	0.21 205	0.27 145	0.16 159	0.41 208	0.33 176	0.14 200	0.15 197	0.22 156	0.27 208	0.26 151	0.23 145

PDISCO_ROB	0.17 113	0.16 170	0.16 186	0.14 139	0.12 130	0.13 130	0.11 145	0.15 66	0.12 124	0.16 60	0.16 130	0.12 49	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.20 145	0.19 94	0.23 226	0.18 70	0.15 144	0.22 114	0.23 122	0.07 87	0.11 139	0.21 149	0.24 177	0.39 225	0.23 145

CES	0.18 123	0.10 64	0.10 98	0.09 78	0.11 116	0.10 88	0.05 55	0.42 262	0.10 80	0.20 85	0.27 209	0.23 135	0.10 97	0.12 160	0.26 158	0.23 181	0.25 168	0.15 111	0.20 87	0.13 105	0.45 222	0.26 142	0.09 127	0.08 72	0.19 128	0.15 91	0.19 91	0.24 159

ICVP	0.22 165	0.18 197	0.20 218	0.18 180	0.17 188	0.18 173	0.13 165	0.22 124	0.16 183	0.24 129	0.20 161	0.23 135	0.18 205	0.12 160	0.22 115	0.23 181	0.25 168	0.24 229	0.26 137	0.20 184	0.30 156	0.46 224	0.26 245	0.16 203	0.23 173	0.25 188	0.25 141	0.24 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 149	0.14 140	0.12 142	0.12 118	0.11 116	0.14 137	0.12 161	0.28 209	0.16 183	0.23 109	0.19 151	0.19 102	0.15 174	0.08 80	0.24 142	0.26 206	0.25 168	0.22 212	0.39 191	0.20 184	0.34 172	0.38 196	0.08 113	0.13 174	0.22 156	0.24 177	0.23 119	0.24 159

CroCo_RVC	0.20 149	0.14 140	0.12 142	0.12 118	0.11 116	0.14 137	0.12 161	0.28 209	0.16 183	0.23 109	0.19 151	0.19 102	0.15 174	0.08 80	0.24 142	0.26 206	0.25 168	0.22 212	0.39 191	0.20 184	0.34 172	0.38 196	0.08 113	0.13 174	0.22 156	0.24 177	0.23 119	0.24 159

FADNet-RVC	0.21 160	0.17 182	0.15 174	0.21 200	0.16 179	0.16 157	0.18 191	0.26 183	0.13 145	0.25 142	0.21 170	0.28 181	0.16 181	0.14 189	0.32 183	0.21 156	0.23 144	0.17 142	0.34 177	0.21 195	0.21 104	0.25 136	0.14 200	0.16 203	0.25 192	0.23 171	0.21 109	0.24 159

HSM	0.20 149	0.17 182	0.14 162	0.18 180	0.17 188	0.15 150	0.13 165	0.26 183	0.14 160	0.26 154	0.22 178	0.24 142	0.17 192	0.11 136	0.33 187	0.17 88	0.26 183	0.16 131	0.27 145	0.17 168	0.27 148	0.19 103	0.10 149	0.13 174	0.22 156	0.22 164	0.27 166	0.24 159

PWCDC_ROB	0.23 175	0.10 64	0.13 154	0.10 87	0.17 188	0.11 104	0.15 180	0.12 51	0.38 260	0.11 48	0.25 192	0.14 65	0.77 276	0.28 254	0.88 258	0.21 156	0.17 71	0.18 172	0.17 67	0.17 168	0.20 95	0.39 201	0.20 228	0.17 213	0.11 51	0.20 146	0.15 60	0.24 159

zero-FE	1.43 303	0.14 140	0.08 69	8.08 329	0.34 259	13.79 334	2.48 312	0.26 183	0.12 124	0.32 212	0.26 201	6.70 325	0.60 267	0.11 136	0.27 163	0.24 188	0.43 265	0.33 275	0.54 235	0.16 159	1.94 322	0.41 208	0.09 127	0.10 124	0.18 120	0.23 171	0.25 141	0.25 166

EKT-Stereo	0.33 225	0.17 182	0.13 154	0.20 196	0.17 188	0.22 208	0.25 229	0.27 199	0.14 160	0.30 198	0.26 201	0.27 173	0.13 152	0.13 178	1.64 292	0.53 280	0.29 212	0.25 239	0.46 207	0.30 257	0.82 294	0.54 258	0.09 127	0.12 157	0.30 229	0.25 188	0.31 194	0.25 166

EGLCR-Stereo	0.20 149	0.12 101	0.10 98	0.11 105	0.11 116	0.13 130	0.06 75	0.23 136	0.11 99	0.27 164	0.09 61	0.24 142	0.09 89	0.09 106	0.18 71	0.21 156	0.24 155	0.16 131	0.29 162	0.12 88	0.36 187	0.46 224	0.07 87	0.09 96	0.15 89	0.25 188	0.93 294	0.25 166

AACVNet	0.19 140	0.17 182	0.14 162	0.19 190	0.19 201	0.19 183	0.13 165	0.23 136	0.15 170	0.25 142	0.23 186	0.20 108	0.13 152	0.13 178	0.21 102	0.18 110	0.24 155	0.18 172	0.24 123	0.17 168	0.22 114	0.20 108	0.14 200	0.15 197	0.22 156	0.21 156	0.25 141	0.25 166

test_3	0.19 140	0.12 101	0.11 122	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.12 124	0.28 179	0.12 95	0.31 209	0.14 168	0.08 80	0.25 154	0.20 145	0.23 144	0.15 111	0.47 209	0.16 159	0.35 183	0.46 224	0.06 71	0.11 139	0.19 128	0.19 136	0.27 166	0.25 166

PSMNet-ADL	0.30 215	0.20 215	0.20 218	0.23 213	0.21 212	0.23 212	0.22 215	0.30 226	0.26 233	0.40 267	0.58 279	0.38 232	0.43 252	0.24 246	0.31 180	0.44 267	0.31 227	0.20 195	0.52 230	0.23 215	0.39 207	0.36 187	0.17 215	0.16 203	0.26 197	0.26 202	0.39 225	0.25 166

psm_up	0.20 149	0.17 182	0.19 211	0.20 196	0.16 179	0.20 189	0.13 165	0.25 169	0.23 218	0.23 109	0.18 144	0.21 121	0.20 215	0.15 201	0.23 126	0.18 110	0.24 155	0.18 172	0.28 152	0.16 159	0.21 104	0.16 74	0.12 183	0.20 225	0.24 185	0.24 177	0.26 151	0.25 166

PMTNet	0.18 123	0.15 161	0.11 122	0.14 139	0.11 116	0.09 83	0.09 125	0.22 124	0.10 80	0.29 195	0.11 89	0.25 151	0.08 79	0.09 106	0.24 142	0.27 212	0.24 155	0.13 75	0.28 152	0.13 105	0.35 183	0.24 130	0.09 127	0.08 72	0.22 156	0.17 112	0.23 119	0.25 166

RP	0.22 165	0.20 215	0.23 237	0.22 204	0.20 206	0.21 199	0.22 215	0.24 152	0.22 213	0.17 67	0.25 192	0.24 142	0.19 211	0.15 201	0.50 227	0.17 88	0.20 103	0.16 131	0.22 109	0.16 159	0.17 63	0.25 136	0.13 190	0.16 203	0.22 156	0.21 156	0.30 187	0.25 166

MLCV	0.24 182	0.16 170	0.15 174	0.24 220	0.18 197	0.21 199	0.15 180	0.30 226	0.16 183	0.31 205	0.31 223	0.32 212	0.25 232	0.11 136	0.24 142	0.24 188	0.25 168	0.17 142	0.53 234	0.15 144	0.33 165	0.33 176	0.14 200	0.17 213	0.23 173	0.23 171	0.27 166	0.25 166

SACVNet	0.22 165	0.20 215	0.18 206	0.21 200	0.19 201	0.19 183	0.19 199	0.25 169	0.22 213	0.25 142	0.21 170	0.20 108	0.12 134	0.17 216	0.23 126	0.21 156	0.25 168	0.21 205	0.32 170	0.19 177	0.27 148	0.34 182	0.15 206	0.17 213	0.28 217	0.25 188	0.29 180	0.26 176

CFNet_pseudo	0.20 149	0.16 170	0.16 186	0.19 190	0.16 179	0.16 157	0.13 165	0.24 152	0.14 160	0.28 179	0.21 170	0.22 131	0.19 211	0.12 160	0.63 239	0.17 88	0.20 103	0.17 142	0.30 167	0.12 88	0.21 104	0.17 81	0.12 183	0.12 157	0.20 139	0.20 146	0.25 141	0.26 176

STTStereo	0.19 140	0.19 210	0.21 227	0.18 180	0.20 206	0.17 168	0.25 229	0.18 88	0.19 200	0.20 85	0.19 151	0.24 142	0.14 168	0.17 216	0.32 183	0.17 88	0.19 94	0.19 183	0.19 79	0.14 129	0.18 74	0.17 81	0.11 167	0.12 157	0.19 128	0.20 146	0.20 103	0.26 176

gcap-zeroshot	0.36 231	0.13 120	0.16 186	0.19 190	0.14 159	0.19 183	0.14 172	0.28 209	0.13 145	0.37 252	0.35 233	0.34 218	0.12 134	0.12 160	0.23 126	0.36 250	0.50 276	0.17 142	3.18 306	0.25 225	0.45 222	0.51 247	0.23 240	0.11 139	0.21 149	0.26 202	0.25 141	0.27 179

UDG	0.46 252	0.56 282	0.24 245	0.85 286	0.78 293	0.79 286	0.97 292	0.27 199	0.25 227	0.28 179	0.36 239	0.37 225	0.17 192	1.43 299	0.92 264	0.25 197	0.44 266	0.27 252	0.57 242	0.29 252	0.41 208	0.37 193	0.39 279	0.19 223	0.27 210	0.28 213	0.32 197	0.27 179

Anonymous3	0.29 209	0.21 218	0.15 174	0.17 173	0.16 179	0.20 189	0.16 184	0.31 230	0.25 227	0.30 198	0.20 161	0.45 240	0.20 215	0.16 207	0.45 216	0.53 280	0.32 231	0.27 252	0.49 219	0.26 234	0.49 236	0.55 260	0.13 190	0.14 184	0.27 210	0.28 213	0.34 206	0.27 179

FADNet	0.23 175	0.19 210	0.14 162	0.23 213	0.15 174	0.21 199	0.22 215	0.27 199	0.17 192	0.27 164	0.27 209	0.26 163	0.18 205	0.15 201	0.34 193	0.21 156	0.21 119	0.20 195	0.41 195	0.25 225	0.26 140	0.27 148	0.14 200	0.15 197	0.27 210	0.27 208	0.24 130	0.27 179

stereogan	0.24 182	0.22 221	0.21 227	0.23 213	0.25 236	0.25 223	0.22 215	0.26 183	0.23 218	0.20 85	0.22 178	0.30 202	0.23 225	0.17 216	0.31 180	0.20 145	0.22 136	0.19 183	0.28 152	0.19 177	0.21 104	0.39 201	0.17 215	0.17 213	0.21 149	0.22 164	0.36 211	0.27 179

PS-NSSS	0.23 175	0.26 245	0.20 218	0.31 242	0.22 219	0.25 223	0.21 209	0.27 199	0.15 170	0.28 179	0.21 170	0.53 247	0.14 168	0.16 207	0.28 166	0.15 66	0.18 82	0.17 142	0.35 184	0.14 129	0.17 63	0.13 56	0.22 238	0.16 203	0.22 156	0.25 188	0.28 176	0.27 179

LoS	0.22 165	0.15 161	0.11 122	0.13 127	0.14 159	0.12 119	0.08 110	0.60 286	0.11 99	0.37 252	0.38 243	0.36 223	0.13 152	0.11 136	0.23 126	0.25 197	0.26 183	0.15 111	0.26 137	0.15 144	0.42 213	0.33 176	0.09 127	0.09 96	0.25 192	0.19 136	0.25 141	0.28 185
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
R-Stereo Train	0.23 175	0.13 120	0.13 154	0.15 154	0.13 143	0.18 173	0.07 92	0.24 152	0.15 170	0.32 212	0.25 192	0.27 173	0.13 152	0.14 189	0.21 102	0.28 215	0.30 219	0.20 195	0.47 209	0.20 184	0.47 230	0.50 243	0.10 149	0.12 157	0.23 173	0.26 202	0.23 119	0.28 185

RAFT-Stereo	0.23 175	0.13 120	0.13 154	0.15 154	0.13 143	0.18 173	0.07 92	0.24 152	0.15 170	0.32 212	0.25 192	0.27 173	0.13 152	0.14 189	0.21 102	0.28 215	0.30 219	0.20 195	0.47 209	0.20 184	0.47 230	0.50 243	0.10 149	0.12 157	0.23 173	0.26 202	0.23 119	0.28 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 209	0.17 182	0.16 186	0.23 213	0.22 219	0.28 235	0.18 191	0.31 230	0.20 204	0.32 212	0.29 218	0.49 246	0.50 261	0.11 136	0.44 213	0.35 242	0.27 194	0.20 195	0.73 254	0.24 218	0.43 215	0.27 148	0.15 206	0.24 244	0.25 192	0.25 188	0.33 202	0.28 185

DDUNet	0.43 248	0.54 280	0.23 237	0.86 287	0.68 289	0.83 289	0.82 288	0.26 183	0.24 223	0.23 109	0.33 229	0.37 225	0.15 174	1.63 303	0.43 209	0.24 188	0.39 257	0.25 239	0.54 235	0.28 244	0.31 158	0.30 164	0.49 289	0.20 225	0.24 185	0.25 188	0.32 197	0.29 189

NCC-stereo	0.25 190	0.22 221	0.21 227	0.22 204	0.23 225	0.23 212	0.25 229	0.26 183	0.28 240	0.18 74	0.27 209	0.28 181	0.26 236	0.17 216	0.48 222	0.22 170	0.22 136	0.24 229	0.27 145	0.20 184	0.21 104	0.27 148	0.20 228	0.16 203	0.26 197	0.29 220	0.33 202	0.29 189

Abc-Net	0.25 190	0.22 221	0.21 227	0.22 204	0.23 225	0.23 212	0.25 229	0.26 183	0.28 240	0.18 74	0.27 209	0.28 181	0.26 236	0.17 216	0.48 222	0.22 170	0.22 136	0.24 229	0.27 145	0.20 184	0.21 104	0.27 148	0.20 228	0.16 203	0.26 197	0.29 220	0.33 202	0.29 189
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UCFNet_RVC	0.21 160	0.25 242	0.16 186	0.21 200	0.19 201	0.20 189	0.14 172	0.23 136	0.16 183	0.26 154	0.19 151	0.34 218	0.17 192	0.13 178	0.23 126	0.19 128	0.21 119	0.18 172	0.31 168	0.16 159	0.26 140	0.19 103	0.17 215	0.14 184	0.26 197	0.21 156	0.23 119	0.29 189

GANet-ADL	0.26 197	0.18 197	0.15 174	0.20 196	0.19 201	0.22 208	0.16 184	0.26 183	0.16 183	0.34 226	0.36 239	0.29 190	0.16 181	0.21 236	0.42 207	0.29 220	0.31 227	0.19 183	0.48 217	0.28 244	0.38 194	0.48 233	0.13 190	0.14 184	0.23 173	0.24 177	0.32 197	0.30 193

FCDSN-DC	0.36 231	0.28 249	0.33 271	0.31 242	0.29 247	0.28 235	0.39 259	0.31 230	0.22 213	0.28 179	0.20 161	0.26 163	0.16 181	0.29 257	1.96 305	0.35 242	0.34 238	0.32 272	0.33 172	0.25 225	0.41 208	0.48 233	0.27 250	0.37 278	0.29 223	0.30 227	0.30 187	0.30 193
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMDNet	0.25 190	0.14 140	0.11 122	0.13 127	0.14 159	0.16 157	0.11 145	0.26 183	0.14 160	0.31 205	0.17 141	0.26 163	0.29 239	0.14 189	0.24 142	0.35 242	0.28 205	0.18 172	0.54 235	0.28 244	0.58 258	0.60 271	0.10 149	0.11 139	0.26 197	0.25 188	0.26 151	0.30 193

cross-raft	0.24 182	0.14 140	0.12 142	0.13 127	0.13 143	0.17 168	0.10 136	0.27 199	0.15 170	0.30 198	0.19 151	0.28 181	0.10 97	0.12 160	0.26 158	0.34 237	0.27 194	0.17 142	0.57 242	0.25 225	0.62 266	0.51 247	0.09 127	0.11 139	0.29 223	0.27 208	0.26 151	0.31 196

CASS	0.25 190	0.18 197	0.16 186	0.21 200	0.17 188	0.21 199	0.21 209	0.28 209	0.20 204	0.33 222	0.24 190	0.28 181	0.18 205	0.11 136	0.25 154	0.23 181	0.37 252	0.20 195	0.43 201	0.17 168	0.57 254	0.42 211	0.11 167	0.13 174	0.30 229	0.22 164	0.32 197	0.32 197
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.24 182	0.19 210	0.15 174	0.18 180	0.17 188	0.19 183	0.18 191	0.26 183	0.17 192	0.27 164	0.20 161	0.27 173	0.16 181	0.12 160	0.27 163	0.26 206	0.28 205	0.24 229	0.47 209	0.21 195	0.32 161	0.50 243	0.11 167	0.17 213	0.24 185	0.21 156	0.26 151	0.32 197

NOSS_ROB	0.34 228	0.22 221	0.20 218	0.27 231	0.25 236	0.26 226	0.24 224	0.41 258	0.24 223	0.36 245	0.30 221	0.36 223	0.23 225	0.39 273	0.47 219	0.57 286	0.33 235	0.29 261	0.32 170	0.23 215	0.64 271	0.67 283	0.28 254	0.30 260	0.32 237	0.30 227	0.42 235	0.32 197

DLNR_Zeroshot_test	9.91 328	28.72 337	0.20 218	46.90 338	0.13 143	0.20 189	45.01 338	0.29 222	0.11 99	0.38 258	0.19 151	0.33 215	0.10 97	1.29 298	61.34 338	71.85 338	3.99 325	2.49 325	1.36 274	0.22 203	0.65 273	0.41 208	0.09 127	0.13 174	0.26 197	0.24 177	0.29 180	0.33 200

TRStereo	0.34 228	0.16 170	0.21 227	0.16 164	0.12 130	0.34 253	0.17 187	0.27 199	0.11 99	0.35 239	0.18 144	0.34 218	0.09 89	0.12 160	0.26 158	0.36 250	0.25 168	0.17 142	0.44 202	0.25 225	0.42 213	0.47 230	0.09 127	0.09 96	0.26 197	2.80 323	0.49 249	0.33 200

HSM-Net_RVC	0.30 215	0.17 182	0.17 199	0.26 228	0.20 206	0.20 189	0.14 172	0.28 209	0.19 200	0.34 226	0.41 250	1.59 295	0.25 232	0.14 189	0.26 158	0.21 156	0.25 168	0.19 183	0.28 152	0.20 184	0.38 194	0.33 176	0.13 190	0.20 225	0.29 223	0.30 227	0.35 209	0.33 200
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.27 203	0.28 249	0.20 218	0.19 190	0.21 212	0.21 199	0.20 203	0.20 99	0.21 206	0.24 129	0.28 215	0.78 265	0.17 192	0.16 207	0.29 169	0.22 170	0.34 238	0.21 205	0.27 145	0.19 177	0.28 155	0.42 211	0.17 215	0.18 221	0.23 173	0.24 177	0.48 245	0.34 203

RAFT-Test	0.24 182	0.13 120	0.11 122	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.11 145	0.27 199	0.14 160	0.32 212	0.26 201	0.26 163	0.12 134	0.14 189	0.24 142	0.35 242	0.27 194	0.18 172	0.56 239	0.24 218	0.58 258	0.49 238	0.09 127	0.11 139	0.27 210	0.29 220	0.27 166	0.35 204

NCCL2	0.26 197	0.23 232	0.22 234	0.19 190	0.20 206	0.18 173	0.16 184	0.26 183	0.22 213	0.29 195	0.22 178	0.27 173	0.17 192	0.15 201	0.60 237	0.24 188	0.25 168	0.22 212	0.27 145	0.22 203	0.31 158	0.34 182	0.18 225	0.21 234	0.33 241	0.33 236	0.36 211	0.35 204

test-1	0.27 203	0.10 64	0.12 142	0.14 139	0.13 143	0.25 223	0.18 191	0.29 222	0.17 192	0.37 252	0.42 252	0.30 202	0.16 181	0.14 189	0.29 169	0.36 250	0.27 194	0.20 195	0.52 230	0.25 225	0.57 254	0.66 281	0.10 149	0.13 174	0.28 217	0.29 220	0.30 187	0.36 206

FADNet_RVC	0.33 225	0.22 221	0.22 234	0.29 234	0.25 236	0.19 183	0.22 215	0.31 230	0.22 213	0.31 205	0.29 218	0.41 235	0.33 242	0.22 239	0.72 247	0.25 197	0.29 212	0.32 272	0.73 254	0.27 239	0.43 215	0.47 230	0.16 211	0.23 241	0.27 210	0.30 227	0.51 254	0.36 206

RGC	0.27 203	0.24 236	0.28 257	0.25 225	0.26 242	0.27 228	0.20 203	0.28 209	0.30 250	0.22 98	0.31 223	0.29 190	0.31 240	0.20 232	0.51 230	0.24 188	0.23 144	0.21 205	0.29 162	0.22 203	0.25 135	0.30 164	0.17 215	0.20 225	0.28 217	0.32 234	0.34 206	0.36 206

ccs_rob	0.41 244	0.24 236	0.19 211	0.33 247	0.21 212	0.33 250	0.28 242	0.34 241	0.21 206	0.47 285	1.62 315	1.59 295	0.39 246	0.22 239	0.31 180	0.36 250	0.29 212	0.22 212	0.47 209	0.27 239	0.55 250	0.57 265	0.17 215	0.20 225	0.26 197	0.25 188	0.29 180	0.36 206

LALA_ROB	0.32 220	0.34 260	0.23 237	0.24 220	0.24 228	0.29 240	0.22 215	0.24 152	0.28 240	0.31 205	0.35 233	0.94 272	0.21 218	0.19 227	0.64 242	0.24 188	0.33 235	0.28 260	0.33 172	0.25 225	0.34 172	0.40 205	0.18 225	0.21 234	0.26 197	0.31 231	0.50 252	0.36 206

Reg-Stereo(zero)	0.24 182	0.13 120	0.14 162	0.13 127	0.11 116	0.14 137	0.11 145	0.32 239	0.15 170	0.34 226	0.56 275	0.30 202	0.12 134	0.16 207	0.19 76	0.31 227	0.25 168	0.15 111	0.42 198	0.17 168	0.34 172	0.49 238	0.10 149	0.11 139	0.20 139	0.24 177	0.38 221	0.37 211

HI	0.24 182	0.13 120	0.14 162	0.13 127	0.11 116	0.14 137	0.11 145	0.32 239	0.15 170	0.34 226	0.56 275	0.30 202	0.12 134	0.16 207	0.19 76	0.31 227	0.25 168	0.15 111	0.42 198	0.17 168	0.34 172	0.49 238	0.10 149	0.11 139	0.20 139	0.24 177	0.38 221	0.37 211

DAS	0.32 220	0.18 197	0.15 174	0.29 234	0.24 228	0.24 218	0.25 229	0.31 230	0.29 245	0.32 212	0.39 246	0.53 247	0.34 243	0.11 136	0.29 169	0.40 261	0.35 243	0.25 239	0.49 219	0.29 252	0.63 268	0.48 233	0.21 236	0.25 248	0.30 229	0.28 213	0.38 221	0.37 211

SepStereo	0.32 220	0.18 197	0.15 174	0.29 234	0.24 228	0.24 218	0.25 229	0.31 230	0.29 245	0.32 212	0.39 246	0.53 247	0.34 243	0.11 136	0.29 169	0.40 261	0.35 243	0.25 239	0.49 219	0.29 252	0.63 268	0.48 233	0.21 236	0.25 248	0.30 229	0.28 213	0.38 221	0.37 211

ETE_ROB	0.32 220	0.32 257	0.20 218	0.26 228	0.24 228	0.28 235	0.23 222	0.24 152	0.29 245	0.27 164	0.35 233	0.99 275	0.21 218	0.20 232	0.41 206	0.23 181	0.41 263	0.24 229	0.37 190	0.25 225	0.37 191	0.40 205	0.20 228	0.20 225	0.28 217	0.35 242	0.54 259	0.37 211

HH	0.25 190	0.10 64	0.17 199	0.15 154	0.14 159	0.20 189	0.14 172	0.27 199	0.13 145	0.36 245	0.12 95	0.28 181	0.10 97	0.13 178	0.23 126	0.40 261	0.26 183	0.19 183	0.49 219	0.21 195	0.68 278	0.52 251	0.11 167	0.11 139	0.23 173	0.25 188	0.36 211	0.38 216

HanStereo	0.25 190	0.10 64	0.17 199	0.15 154	0.14 159	0.20 189	0.14 172	0.27 199	0.13 145	0.36 245	0.12 95	0.28 181	0.10 97	0.13 178	0.23 126	0.40 261	0.26 183	0.19 183	0.49 219	0.21 195	0.68 278	0.52 251	0.11 167	0.11 139	0.23 173	0.25 188	0.36 211	0.38 216

HBP-ISP	0.45 250	0.24 236	0.26 253	0.35 252	0.29 247	0.30 244	0.24 224	0.38 253	0.23 218	0.38 258	0.44 259	0.31 209	0.17 192	0.55 284	2.33 316	0.99 316	0.32 231	0.27 252	0.33 172	0.28 244	0.64 271	0.89 303	0.27 250	0.29 259	0.33 241	0.35 242	0.47 243	0.38 216

GwcNet-ADL	0.29 209	0.22 221	0.21 227	0.29 234	0.22 219	0.23 212	0.19 199	0.28 209	0.19 200	0.34 226	0.58 279	0.43 238	0.23 225	0.22 239	0.50 227	0.34 237	0.29 212	0.22 212	0.44 202	0.28 244	0.36 187	0.39 201	0.13 190	0.16 203	0.26 197	0.29 220	0.28 176	0.38 216

pcwnet_v2	0.26 197	0.17 182	0.18 206	0.22 204	0.19 201	0.22 208	0.18 191	0.25 169	0.18 198	0.31 205	0.23 186	0.30 202	0.28 238	0.18 225	0.88 258	0.21 156	0.24 155	0.19 183	0.36 188	0.15 144	0.27 148	0.24 130	0.17 215	0.15 197	0.26 197	0.26 202	0.30 187	0.38 216

XQC	0.42 246	0.37 268	0.31 265	0.41 261	0.35 260	0.41 261	0.42 261	0.45 267	0.38 260	0.40 267	0.33 229	0.48 244	0.44 255	0.34 267	1.54 285	0.29 220	0.29 212	0.27 252	0.52 230	0.30 257	0.37 191	0.44 219	0.26 245	0.30 260	0.41 261	0.41 255	0.53 257	0.38 216

GANetREF_RVC	0.32 220	0.30 255	0.32 267	0.28 232	0.27 245	0.27 228	0.26 237	0.42 262	0.35 258	0.38 258	0.21 170	0.56 250	0.39 246	0.16 207	0.33 187	0.23 181	0.29 212	0.25 239	0.44 202	0.25 225	0.35 183	0.25 136	0.25 243	0.32 263	0.34 248	0.29 220	0.45 238	0.38 216
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
ACV-stereo	2.24 313	1.03 295	0.23 237	0.38 257	0.24 228	0.70 283	0.48 271	0.45 267	0.32 252	0.36 245	0.41 250	0.47 242	2.93 315	0.35 268	1.93 303	0.86 309	0.44 266	0.29 261	44.47 337	0.55 289	0.82 294	0.90 305	0.33 274	0.26 252	0.26 197	0.28 213	0.41 233	0.39 223

DDVS	0.53 259	0.22 221	0.24 245	0.24 220	0.25 236	0.27 228	0.24 224	0.39 255	0.26 233	0.35 239	4.72 325	1.02 277	0.40 248	0.20 232	0.40 204	0.39 260	0.33 235	0.26 249	0.75 256	0.34 266	0.58 258	0.63 277	0.16 211	0.20 225	0.25 192	0.25 188	0.55 263	0.40 224

DCVSM-stereo	0.39 241	0.21 218	0.21 227	0.32 246	0.24 228	0.38 258	0.26 237	0.37 251	0.25 227	0.37 252	0.58 279	0.92 269	0.47 259	0.18 225	0.24 142	0.29 220	0.30 219	0.22 212	1.72 284	0.34 266	0.45 222	0.37 193	0.30 266	0.23 241	0.26 197	0.27 208	0.37 219	0.40 224

CC-Net-ROB	0.36 231	0.47 276	0.32 267	0.65 279	0.49 282	0.54 271	0.46 266	0.35 245	0.24 223	0.37 252	0.28 215	0.92 269	0.21 218	0.37 269	0.28 166	0.17 88	0.23 144	0.22 212	0.67 252	0.22 203	0.22 114	0.16 74	0.44 285	0.24 244	0.29 223	0.28 213	0.27 166	0.40 224

MSKI-zero shot	0.26 197	0.13 120	0.10 98	0.14 139	0.14 159	0.15 150	0.11 145	0.28 209	0.13 145	0.30 198	0.35 233	0.28 181	0.11 121	0.12 160	0.29 169	0.37 255	0.28 205	0.17 142	0.58 244	0.26 234	0.57 254	0.55 260	0.09 127	0.11 139	0.25 192	0.41 255	0.32 197	0.42 227

Any-RAFT	0.24 182	0.13 120	0.16 186	0.16 164	0.13 143	0.15 150	0.10 136	0.25 169	0.14 160	0.28 179	0.35 233	0.28 181	0.11 121	0.12 160	0.22 115	0.25 197	0.28 205	0.17 142	0.50 225	0.16 159	0.63 268	0.40 205	0.10 149	0.10 124	0.28 217	0.29 220	0.26 151	0.42 227

GES	0.22 165	0.16 170	0.12 142	0.14 139	0.15 174	0.19 183	0.12 161	0.25 169	0.14 160	0.26 154	0.18 144	0.21 121	0.13 152	0.17 216	0.36 196	0.21 156	0.27 194	0.19 183	0.52 230	0.20 184	0.33 165	0.29 161	0.13 190	0.14 184	0.19 128	0.17 112	0.27 166	0.42 227

EAI-Stereo	0.28 207	0.13 120	0.12 142	0.18 180	0.16 179	0.66 281	0.20 203	0.27 199	0.18 198	0.27 164	0.27 209	0.29 190	0.10 97	0.11 136	0.35 195	0.32 232	0.26 183	0.20 195	0.65 250	0.22 203	0.44 220	0.44 219	0.10 149	0.14 184	0.28 217	0.31 231	0.39 225	0.42 227

RTSC	0.27 203	0.16 170	0.16 186	0.16 164	0.17 188	0.18 173	0.19 199	0.23 136	0.21 206	0.25 142	0.25 192	0.20 108	0.18 205	0.14 189	1.57 289	0.23 181	0.30 219	0.19 183	0.39 191	0.18 174	0.30 156	0.32 173	0.11 167	0.17 213	0.21 149	0.22 164	0.31 194	0.43 231

anonymity	0.53 259	0.11 85	0.19 211	0.16 164	0.14 159	0.16 157	0.10 136	0.29 222	0.13 145	0.34 226	7.32 327	0.30 202	0.13 152	0.12 160	0.21 102	0.37 255	0.27 194	0.17 142	0.44 202	0.23 215	0.43 215	0.54 258	0.11 167	0.12 157	0.34 248	0.43 261	0.71 284	0.44 232

IGEV_Zeroshot_test	0.29 209	0.13 120	0.22 234	0.29 234	0.17 188	0.21 199	0.22 215	0.28 209	0.14 160	0.35 239	0.43 255	0.33 215	0.11 121	0.14 189	0.23 126	0.37 255	0.26 183	0.17 142	0.48 217	0.24 218	0.52 246	0.61 275	0.11 167	0.11 139	0.33 241	0.27 208	0.62 273	0.45 233

dad	0.29 209	0.21 218	0.14 162	0.47 265	0.22 219	0.29 240	0.48 271	0.40 256	0.12 124	0.32 212	0.14 112	0.41 235	0.23 225	0.10 124	0.53 231	0.19 128	0.32 231	0.17 142	0.51 226	0.15 144	0.27 148	0.18 89	0.11 167	0.18 221	0.31 235	0.18 128	0.67 280	0.45 233

SFCPSM	0.64 270	0.24 236	0.19 211	0.28 232	0.23 225	0.27 228	0.24 224	0.30 226	0.30 250	0.34 226	0.50 266	0.63 256	1.06 287	0.19 227	0.37 198	0.34 237	0.31 227	0.24 229	8.10 322	0.39 270	0.45 222	0.43 216	0.20 228	0.19 223	0.30 229	0.31 231	0.36 211	0.45 233

s12784h	0.22 165	0.16 170	0.13 154	0.19 190	0.14 159	0.12 119	0.08 110	0.24 152	0.11 99	0.29 195	0.16 130	0.27 173	0.15 174	0.10 124	0.22 115	0.26 206	0.26 183	0.13 75	0.29 162	0.12 88	0.50 243	0.30 164	0.08 113	0.10 124	0.24 185	0.21 156	0.65 278	0.47 236

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 175	0.17 182	0.08 69	0.22 204	0.21 212	0.29 240	0.17 187	0.25 169	0.11 99	0.42 274	0.19 151	0.43 238	0.09 89	0.11 136	0.19 76	0.25 197	0.25 168	0.16 131	0.28 152	0.14 129	0.41 208	0.39 201	0.07 87	0.09 96	0.20 139	0.18 128	0.27 166	0.49 237

SHD	0.36 231	0.22 221	0.28 257	0.25 225	0.24 228	0.24 218	0.27 241	0.35 245	0.28 240	0.35 239	0.33 229	0.32 212	0.45 257	0.21 236	1.38 279	0.26 206	0.30 219	0.24 229	0.56 239	0.27 239	0.38 194	0.43 216	0.20 228	0.25 248	0.33 241	0.36 246	0.35 209	0.50 238

XX-Stereo	2.24 313	0.10 64	0.10 98	0.17 173	0.10 102	0.21 199	0.11 145	0.25 169	0.12 124	0.36 245	0.53 271	0.29 190	0.10 97	0.11 136	0.24 142	0.35 242	0.27 194	0.18 172	0.47 209	0.18 174	0.41 208	0.37 193	0.10 149	0.10 124	54.05 336	0.25 188	0.34 206	0.51 239

model_zeroshot	0.28 207	0.14 140	0.11 122	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.11 145	0.28 209	0.15 170	0.33 222	0.32 226	0.31 209	0.10 97	0.13 178	0.43 209	0.31 227	0.30 219	0.19 183	0.66 251	0.22 203	0.55 250	0.44 219	0.12 183	0.13 174	0.49 275	0.36 246	0.31 194	0.53 240

PA-Net	0.25 190	0.28 249	0.29 259	0.18 180	0.26 242	0.21 199	0.25 229	0.26 183	0.25 227	0.22 98	0.19 151	0.22 131	0.24 229	0.28 254	0.40 204	0.24 188	0.18 82	0.22 212	0.20 87	0.22 203	0.19 86	0.32 173	0.17 215	0.20 225	0.24 185	0.38 250	0.23 119	0.55 241
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.30 215	0.25 242	0.25 250	0.25 225	0.30 250	0.21 199	0.20 203	0.34 241	0.39 262	0.30 198	0.28 215	0.65 258	0.22 224	0.17 216	0.70 245	0.20 145	0.20 103	0.20 195	0.28 152	0.26 234	0.22 114	0.23 122	0.14 200	0.26 252	0.34 248	0.41 255	0.39 225	0.55 241

CSAN	0.39 241	0.37 268	0.34 274	0.33 247	0.32 256	0.27 228	0.25 229	0.36 248	0.64 294	0.43 277	0.43 255	0.73 263	0.44 255	0.20 232	0.63 239	0.25 197	0.27 194	0.26 249	0.41 195	0.43 281	0.38 194	0.34 182	0.22 238	0.33 265	0.40 258	0.47 266	0.48 245	0.55 241

ACVNet_1	0.97 288	1.21 304	0.62 293	2.28 307	1.27 308	1.81 308	2.12 311	0.63 290	0.41 267	0.50 292	0.49 264	1.06 280	0.73 274	2.46 312	0.47 219	0.31 227	0.80 294	0.40 286	2.04 291	0.42 277	0.76 287	0.56 263	2.26 308	0.43 286	0.54 282	0.42 259	0.48 245	0.58 244

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 297	0.15 161	0.23 237	0.22 204	0.20 206	0.33 250	0.24 224	0.28 209	0.33 253	0.38 258	0.52 269	0.35 221	0.15 174	0.13 178	0.29 169	0.49 277	0.30 219	0.21 205	25.47 334	0.27 239	0.49 236	0.60 271	0.10 149	0.12 157	0.32 237	0.45 264	0.37 219	0.60 245

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 225	0.15 161	0.23 237	0.24 220	0.16 179	0.28 235	0.20 203	0.28 209	0.21 206	0.35 239	0.60 283	0.32 212	0.17 192	0.12 160	0.28 166	0.44 267	0.30 219	0.22 212	0.58 244	0.28 244	0.54 247	0.59 269	0.09 127	0.14 184	0.33 241	0.32 234	0.79 287	0.60 245

iRaft-Stereo_20w	0.31 218	0.14 140	0.24 245	0.29 234	0.18 197	0.22 208	0.18 191	0.26 183	0.15 170	0.41 272	0.51 268	0.30 202	0.11 121	0.12 160	0.32 183	0.32 232	0.27 194	0.17 142	0.42 198	0.24 218	0.46 228	0.53 255	0.11 167	0.10 124	0.33 241	0.67 287	0.61 271	0.60 245

S-Stereo	0.53 259	0.29 253	0.27 256	0.48 266	0.46 278	0.50 269	0.60 279	0.38 253	0.37 259	0.39 264	1.16 305	1.01 276	0.45 257	0.29 257	0.91 262	0.67 297	0.35 243	0.39 285	0.84 264	0.70 300	0.46 228	0.71 285	0.61 295	0.37 278	0.30 229	0.33 236	0.40 230	0.63 248

RTS	0.38 238	0.22 221	0.20 218	0.22 204	0.21 212	0.31 245	0.29 244	0.31 230	0.34 255	0.23 109	0.22 178	0.29 190	0.25 232	0.16 207	1.65 293	0.29 220	0.36 249	0.24 229	0.63 247	0.31 260	0.38 194	0.38 196	0.15 206	0.22 238	0.39 256	0.95 305	0.40 230	0.63 248

RTSA	0.38 238	0.22 221	0.20 218	0.22 204	0.21 212	0.31 245	0.29 244	0.31 230	0.34 255	0.23 109	0.22 178	0.29 190	0.25 232	0.16 207	1.65 293	0.29 220	0.36 249	0.24 229	0.63 247	0.31 260	0.38 194	0.38 196	0.15 206	0.22 238	0.39 256	0.95 305	0.40 230	0.63 248

DPSNet	0.76 278	0.28 249	0.26 253	0.38 257	0.38 266	0.44 262	0.30 248	0.36 248	0.41 267	0.27 164	0.32 226	2.73 309	0.95 285	0.38 270	0.80 252	0.66 295	0.53 278	0.46 290	4.94 314	0.56 290	0.83 298	0.97 307	0.57 293	0.44 287	0.56 283	0.48 268	0.54 259	0.63 248

AMNet	0.51 258	0.50 279	0.48 289	0.51 269	0.50 283	0.56 273	0.52 274	0.36 248	0.42 273	0.39 264	0.59 282	0.65 258	0.21 218	0.58 287	0.49 225	0.59 289	0.60 281	0.58 301	0.51 226	0.51 287	0.59 261	0.53 255	0.32 272	0.51 291	0.48 273	0.54 274	0.60 269	0.65 252

FBW_ROB	0.46 252	0.42 271	0.36 277	0.60 277	0.44 275	0.47 268	0.44 265	0.31 230	0.25 227	0.34 226	0.34 232	0.64 257	0.48 260	0.56 286	1.05 274	0.25 197	0.35 243	0.23 226	1.39 275	0.22 203	0.49 236	0.36 187	0.43 283	0.40 283	0.31 235	0.33 236	0.42 235	0.65 252

PWC_ROB	0.37 235	0.27 247	0.25 250	0.23 213	0.24 228	0.23 212	0.31 251	0.29 222	0.47 279	0.25 142	0.39 246	0.37 225	0.89 282	0.19 227	0.58 235	0.32 232	0.39 257	0.29 261	0.62 246	0.29 252	0.48 234	0.48 233	0.19 227	0.33 265	0.27 210	0.26 202	0.39 225	0.67 254

MFN_U_SF_RVC	0.60 268	0.55 281	0.41 281	0.56 275	0.46 278	0.57 277	0.63 280	0.56 280	0.43 274	0.86 310	0.93 299	0.72 262	0.52 262	0.53 283	0.97 268	0.49 277	0.32 231	0.34 277	1.73 285	0.44 282	0.62 266	0.58 266	0.30 266	0.56 295	0.45 267	0.44 263	0.49 249	0.68 255

PSMNet_ROB	1.30 300	1.36 308	0.71 300	1.48 295	1.00 299	1.69 302	1.56 300	0.64 291	0.74 299	1.47 324	3.99 323	2.77 311	1.51 296	2.54 315	0.73 248	0.47 275	0.70 286	0.49 294	2.51 298	0.71 302	0.81 292	0.58 266	3.05 321	0.58 297	0.80 292	0.64 285	0.88 291	0.69 256

ACVNet-4b	1.08 291	1.48 312	0.48 289	2.91 314	1.12 302	1.82 309	2.71 314	0.46 271	0.44 275	0.51 293	0.43 255	1.66 297	1.85 305	2.08 309	0.46 218	0.40 261	0.82 295	0.34 277	2.68 300	0.50 285	0.65 273	0.71 285	2.24 307	0.35 272	0.45 267	0.42 259	0.53 257	0.70 257

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 246	0.34 260	0.25 250	0.42 262	0.31 252	0.36 256	0.47 269	0.48 273	0.40 263	0.42 274	0.31 223	0.60 254	0.53 264	0.40 275	0.57 233	0.27 212	0.24 155	0.22 212	0.67 252	0.22 203	0.60 262	0.56 263	0.33 274	0.28 256	0.47 272	0.48 268	0.48 245	0.70 257

SQANet	0.68 274	0.89 293	0.29 259	1.65 299	0.77 292	1.39 296	1.15 294	0.37 251	0.29 245	0.40 267	0.30 221	0.88 268	0.32 241	1.26 297	0.39 203	0.21 156	0.44 266	0.27 252	2.24 292	0.28 244	0.49 236	0.50 243	1.59 303	0.23 241	0.32 237	0.34 240	0.42 235	0.71 259

Ntro	0.87 284	1.36 308	0.44 284	1.82 304	1.04 301	1.67 300	1.60 301	0.52 277	0.44 275	0.48 289	0.42 252	0.98 274	0.40 248	1.61 302	0.64 242	0.31 227	0.49 275	0.30 267	2.69 301	0.44 282	0.68 278	0.60 271	2.13 306	0.36 277	0.45 267	0.45 264	0.52 256	0.71 259

otaku	0.82 281	1.17 301	0.41 281	1.90 306	0.99 298	1.68 301	1.39 296	0.46 271	0.41 267	0.46 284	0.36 239	0.93 271	0.43 252	1.51 300	0.45 216	0.30 226	0.44 266	0.29 261	2.65 299	0.40 274	0.60 262	0.58 266	2.09 305	0.34 269	0.42 263	0.35 242	0.49 249	0.74 261

DGSMNet	0.85 283	0.47 276	0.39 279	0.51 269	0.39 268	0.56 273	0.43 263	0.59 284	0.40 263	0.84 309	4.01 324	0.67 260	0.85 278	0.85 295	0.85 257	0.90 312	1.17 308	0.66 310	1.64 283	0.62 291	1.35 320	1.36 321	0.51 290	0.54 293	0.40 258	0.66 286	0.50 252	0.74 261

FAT-Stereo	0.47 255	0.27 247	0.34 274	0.45 264	0.48 281	0.39 259	0.32 252	0.42 262	0.27 238	0.41 272	0.90 298	0.77 264	0.58 265	0.30 260	0.57 233	0.56 284	0.35 243	0.34 277	0.64 249	0.42 277	0.67 277	0.66 281	0.28 254	0.34 269	0.29 223	0.36 246	0.45 238	0.74 261

ITSA-stereo	0.37 235	0.23 232	0.19 211	0.39 259	0.26 242	0.24 218	0.26 237	0.35 245	0.26 233	0.39 264	0.55 273	0.46 241	0.41 251	0.23 244	0.53 231	0.38 258	0.31 227	0.25 239	0.49 219	0.24 218	0.43 215	0.49 238	0.23 240	0.22 238	0.33 241	0.40 253	0.72 285	0.75 264

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 264	0.64 284	0.47 288	0.65 279	0.41 270	0.44 262	0.57 277	0.61 287	0.68 295	0.58 296	0.39 246	0.59 252	0.58 265	0.65 292	0.76 250	0.44 267	0.35 243	0.40 286	1.53 279	0.50 285	0.54 247	0.63 277	0.46 288	0.47 289	0.51 279	0.40 253	0.41 233	0.75 264

SPS-STEREO	0.80 279	0.60 283	0.56 291	0.67 281	0.62 286	0.67 282	0.58 278	0.57 282	0.61 290	0.59 299	0.96 301	1.03 279	0.67 269	0.55 284	0.83 256	0.87 310	0.78 292	0.69 312	2.74 302	0.74 305	1.23 316	1.05 311	0.45 287	0.62 303	0.61 288	0.61 280	0.83 290	0.75 264
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.40 243	0.35 263	0.43 283	0.49 268	0.35 260	0.44 262	0.46 266	0.43 265	0.27 238	0.34 226	0.26 201	0.37 225	0.21 218	0.30 260	0.58 235	0.35 242	0.39 257	0.31 270	0.45 206	0.26 234	0.49 236	0.42 211	0.28 254	0.35 272	0.44 265	0.38 250	0.51 254	0.77 267

FC-DCNN v2	0.41 244	0.36 267	0.45 287	0.51 269	0.36 263	0.46 267	0.46 266	0.45 267	0.29 245	0.34 226	0.26 201	0.38 232	0.24 229	0.30 260	0.60 237	0.35 242	0.39 257	0.30 267	0.46 207	0.26 234	0.49 236	0.42 211	0.28 254	0.35 272	0.50 276	0.43 261	0.59 267	0.79 268

ACVNet_2	1.13 292	1.26 306	0.75 303	2.58 311	1.30 310	1.73 306	1.87 306	0.75 300	0.52 282	0.59 299	0.53 271	1.29 286	0.90 283	1.85 305	0.70 245	0.48 276	1.14 307	0.40 286	4.70 313	0.54 288	0.71 285	0.60 271	2.05 304	0.61 301	0.81 294	0.47 266	0.70 282	0.82 269

pmcnn	0.45 250	0.24 236	0.19 211	0.33 247	0.29 247	0.34 253	0.42 261	0.34 241	0.26 233	0.34 226	0.50 266	0.80 266	1.10 289	0.19 227	0.38 201	0.57 286	0.40 261	0.32 272	0.83 263	0.37 269	0.80 290	0.49 238	0.28 254	0.24 244	0.32 237	0.34 240	0.66 279	0.82 269

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 320	0.48 278	0.29 259	0.48 266	0.42 271	0.63 280	0.86 289	0.69 294	0.74 299	0.42 274	1.69 316	46.80 338	1.87 306	0.64 291	0.38 201	0.33 235	0.97 299	0.98 321	1.59 281	0.33 263	0.81 292	0.79 295	0.28 254	0.25 248	0.52 280	0.78 295	3.35 324	0.83 271

RainbowNet	0.93 286	1.16 300	0.62 293	1.83 305	1.16 305	1.69 302	1.70 302	0.51 276	0.44 275	0.59 299	0.38 243	1.19 284	0.79 277	2.02 307	0.74 249	0.57 286	0.54 279	0.40 286	1.50 278	0.76 306	0.66 275	0.65 280	2.28 309	0.46 288	0.50 276	0.49 270	0.60 269	0.84 272

Dean	1.27 298	1.44 311	0.85 309	2.93 315	1.62 315	1.95 314	2.03 310	0.96 309	1.00 309	0.91 313	0.75 292	1.51 294	1.65 301	2.05 308	0.80 252	0.64 294	1.01 304	0.60 308	1.86 290	0.85 310	0.85 301	0.75 289	2.35 310	0.79 311	1.15 304	0.85 298	1.19 304	0.85 273

PVD	0.56 262	0.44 272	0.36 277	0.51 269	0.43 273	0.55 272	0.47 269	0.62 288	0.59 287	0.33 222	0.48 263	0.61 255	0.74 275	0.50 281	1.52 284	0.34 237	0.51 277	0.37 281	0.76 257	0.41 276	0.61 265	0.64 279	0.30 266	0.37 278	0.56 283	0.71 290	0.61 271	0.86 274

SGM-Forest	0.38 238	0.24 236	0.18 206	0.35 252	0.25 236	0.27 228	0.20 203	0.30 226	0.23 218	0.32 212	0.23 186	0.37 225	0.43 252	0.24 246	0.82 255	0.33 235	0.24 155	0.21 205	1.61 282	0.19 177	0.38 194	0.43 216	0.27 250	0.21 234	0.34 248	0.28 213	0.57 265	0.86 274
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LVE	1.38 302	1.30 307	0.82 307	4.62 322	1.50 314	1.89 311	3.66 321	0.82 302	0.73 298	0.88 311	0.82 294	1.12 281	1.52 297	2.14 310	0.81 254	0.56 284	0.84 296	0.59 303	3.33 307	0.72 303	0.84 299	0.89 303	2.40 311	0.80 312	1.12 301	0.70 289	1.00 300	0.90 276

edge stereo	0.61 269	0.35 263	0.44 284	0.53 273	0.47 280	0.57 277	0.54 275	0.57 282	0.41 267	0.52 295	0.69 288	1.31 287	1.03 286	0.38 270	0.44 213	0.60 291	0.40 261	0.30 267	1.76 288	0.81 309	0.47 230	0.86 302	0.41 281	0.32 263	0.41 261	0.37 249	0.57 265	0.91 277

MFMNet_re	0.74 276	0.73 288	0.66 298	0.76 284	0.64 287	0.88 290	0.74 286	0.59 284	0.68 295	0.58 296	0.69 288	1.02 277	0.61 268	0.58 287	0.96 267	0.78 305	0.87 298	0.72 314	1.08 270	0.68 298	1.07 309	0.74 288	0.54 292	0.60 300	0.59 285	0.60 278	0.80 288	0.91 277

CBMV_ROB	0.48 256	0.22 221	0.24 245	0.39 259	0.32 256	0.32 248	0.29 244	0.44 266	0.23 218	0.38 258	0.45 260	1.42 292	0.88 281	0.28 254	0.91 262	0.34 237	0.37 252	0.25 239	0.81 261	0.36 268	0.54 247	0.51 247	0.28 254	0.26 252	0.44 265	0.62 281	0.62 273	0.91 277

STTRV1_RVC		0.32 257	0.26 253	0.42 262	0.32 256	0.40 260	0.34 255	0.41 258	0.40 263	0.36 245	0.35 233	0.59 252	0.67 269	0.48 280	0.48 222	0.27 212	0.85 297	0.27 252		0.66 296	0.88 302	0.52 251		0.48 290	0.37 255	0.56 276	0.54 259	0.96 280

AnonymousM	0.19 140	0.09 51	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.20 99	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.16 82	0.07 63	0.09 106	0.23 126	0.23 181	0.23 144	0.14 87	0.20 87	0.15 144	0.32 161	0.26 142	0.07 87	0.08 72	0.11 51	0.17 112	0.54 259	0.97 281

SANet	0.57 264	0.32 257	0.33 271	0.36 254	0.35 260	0.44 262	0.33 254	0.55 278	0.85 302	0.33 222	0.57 277	2.42 305	1.17 291	0.32 265	0.88 258	0.24 188	0.47 273	0.31 270	0.51 226	0.31 260	0.50 243	0.45 222	0.37 278	0.37 278	0.46 270	0.54 274	0.55 263	0.98 282

ADCP+	0.31 218	0.17 182	0.17 199	0.15 154	0.14 159	0.17 168	0.19 199	0.21 115	0.33 253	0.26 154	0.26 201	0.37 225	0.12 134	0.13 178	1.87 301	0.18 110	0.20 103	0.17 142	0.33 172	0.18 174	0.22 114	0.22 118	0.12 183	0.11 139	0.23 173	0.69 288	0.33 202	0.99 283

DispFullNet	1.20 296	1.15 299	0.77 305	1.20 291	0.97 297	1.12 293	1.34 295	0.66 292	0.58 285	0.74 306	0.82 294	3.72 319	1.48 295	1.65 304	1.03 273	1.32 321	1.00 303	0.58 301	6.30 320	1.09 320	0.84 299	0.76 292	0.42 282	0.35 272	0.50 276	0.35 242	0.68 281	1.00 284

MADNet+	0.75 277	0.45 274	0.65 297	0.63 278	0.58 285	0.50 269	0.64 282	0.75 300	0.59 287	0.62 303	0.52 269	0.94 272	0.85 278	0.46 278	2.17 311	0.74 302	0.79 293	0.53 296	1.00 268	0.65 295	0.93 305	0.75 289	0.57 293	0.67 304	0.88 296	0.72 291	0.70 282	1.05 285

WAO-7	0.99 289	0.85 292	0.88 311	1.81 303	0.83 295	0.71 284	0.92 290	1.01 312	1.13 311	0.96 315	1.28 313	1.37 291	1.65 301	0.63 290	1.55 288	0.76 304	0.73 289	0.47 291	2.44 297	0.73 304	0.72 286	0.76 292	0.26 245	0.88 316	0.71 289	0.85 298	0.74 286	1.09 286

AnyNet_C01	0.66 273	0.35 263	0.32 267	0.37 256	0.38 266	0.35 255	0.54 275	0.55 278	0.70 297	0.40 267	0.49 264	0.83 267	0.70 272	0.30 260	2.63 323	0.87 310	0.65 284	0.59 303	0.98 266	0.48 284	0.80 290	0.78 294	0.39 279	0.38 282	0.60 287	0.49 270	0.64 276	1.16 287

notaker	1.84 309	1.90 320	1.02 316	3.19 318	2.19 321	2.44 317	2.77 315	1.11 316	1.57 318	0.91 313	1.09 303	3.37 317	5.56 318	3.13 322	1.35 278	0.81 306	1.34 318	0.71 313	4.26 311	1.08 316	1.22 314	0.99 309	2.96 320	0.93 317	0.74 291	0.77 294	0.98 298	1.18 288

LRCNet_RVC	10.22 329	14.24 332	3.26 326	20.74 334	17.71 335	19.88 335	15.89 334	6.49 330	2.47 324	19.87 335	12.97 332	19.40 333	8.44 322	26.62 336	2.33 316	0.74 302	10.08 331	5.54 329	23.31 333	6.95 329	2.43 325	1.11 317	22.86 334	8.58 330	0.73 290	0.39 252	1.72 319	1.19 289

ELAS_RVC	0.92 285	0.65 285	0.62 293	0.92 288	0.67 288	1.21 294	0.71 284	0.72 297	0.50 281	0.49 290	1.20 310	2.45 307	1.89 307	0.44 276	1.31 277	0.46 274	0.62 282	0.55 298	1.02 269	0.42 277	0.91 304	1.06 313	0.44 285	0.54 293	1.50 312	1.22 315	1.15 303	1.19 289
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	0.59 266	0.34 260	0.31 265	0.34 250	0.36 263	0.36 256	0.37 258	0.48 273	0.60 289	0.34 226	0.43 255	0.58 251	0.87 280	0.29 257	2.30 314	0.66 295	0.47 273	0.38 282	0.82 262	0.42 277	0.76 287	0.69 284	0.28 254	0.35 272	0.46 270	0.88 301	0.59 267	1.26 291

PWCK	1.58 308	1.40 310	0.79 306	1.70 301	1.03 300	1.55 298	1.42 297	1.11 316	0.98 308	1.00 316	1.23 312	2.78 313	1.53 298	0.82 294	0.88 258	0.55 283	0.99 300	0.57 300	13.43 327	0.90 311	1.12 310	0.75 289	1.15 298	0.82 313	1.04 297	0.88 301	0.93 294	1.27 292

IMH-64-1	1.18 294	1.19 302	0.74 301	1.63 297	1.26 306	1.69 302	1.85 304	0.84 303	0.90 303	0.44 281	0.62 284	1.36 289	1.74 303	2.49 313	2.46 319	0.60 291	0.72 287	0.47 291	1.73 285	0.64 293	0.70 282	0.79 295	2.49 313	0.58 297	1.08 299	0.63 283	0.97 296	1.31 293

IMH-64	1.18 294	1.19 302	0.74 301	1.63 297	1.26 306	1.69 302	1.85 304	0.84 303	0.90 303	0.44 281	0.62 284	1.36 289	1.74 303	2.49 313	2.46 319	0.60 291	0.72 287	0.47 291	1.73 285	0.64 293	0.70 282	0.79 295	2.49 313	0.58 297	1.08 299	0.63 283	0.97 296	1.31 293

SGM-ForestM	0.64 270	0.80 291	0.39 279	0.70 282	0.40 269	0.77 285	0.67 283	0.62 288	0.41 267	0.35 239	0.42 252	1.68 298	1.08 288	0.24 246	0.33 187	0.21 156	0.44 266	0.23 226	1.27 272	0.24 218	0.43 215	0.30 164	0.28 254	0.26 252	1.04 297	0.90 304	1.53 316	1.35 295

MeshStereo	0.83 282	0.44 272	0.33 271	0.78 285	0.54 284	0.61 279	0.40 260	0.68 293	0.54 284	0.45 283	0.80 293	2.32 304	1.56 299	0.24 246	2.31 315	0.71 300	0.42 264	0.29 261	1.58 280	0.30 257	1.23 316	1.10 316	0.32 272	0.34 269	0.87 295	0.60 278	1.29 309	1.36 296
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ADCRef	0.34 228	0.18 197	0.16 186	0.15 154	0.16 179	0.18 173	0.18 191	0.23 136	0.34 255	0.26 154	0.22 178	0.23 135	0.17 192	0.11 136	2.05 309	0.22 170	0.23 144	0.20 195	0.39 191	0.21 195	0.25 135	0.26 142	0.17 215	0.16 203	0.29 223	0.41 255	0.29 180	1.39 297

ADCMid	0.46 252	0.29 253	0.29 259	0.26 228	0.31 252	0.33 250	0.35 257	0.41 258	0.46 278	0.31 205	0.38 243	0.48 244	0.40 248	0.21 236	1.82 299	0.35 242	0.34 238	0.27 252	0.78 259	0.28 244	0.45 222	0.46 224	0.30 266	0.24 244	0.36 253	0.53 272	0.45 238	1.42 298

WAO-6	1.14 293	1.08 296	0.68 299	1.50 296	1.15 303	1.39 296	1.55 299	0.88 306	0.96 306	0.77 307	0.72 291	1.28 285	1.96 308	1.91 306	2.45 318	0.71 300	1.18 309	0.55 298	1.42 276	0.69 299	0.97 306	0.99 309	0.91 296	0.67 304	1.13 303	0.88 301	1.02 301	1.43 299

SAMSARA	0.65 272	0.30 255	0.44 284	0.31 242	0.31 252	0.31 245	0.34 255	0.56 280	0.48 280	0.40 267	0.37 242	0.42 237	0.90 283	0.27 253	1.62 291	0.45 270	0.36 249	0.38 282	0.76 257	0.39 270	0.70 282	0.80 299	0.20 228	0.40 283	1.50 312	1.62 317	1.49 315	1.46 300

IMH	1.30 300	1.22 305	0.76 304	1.65 299	1.27 308	1.73 306	1.88 307	0.86 305	0.93 305	0.47 285	0.65 287	1.48 293	2.97 316	3.97 329	1.50 282	0.59 289	0.76 290	0.49 294	2.25 293	0.70 300	0.69 281	0.79 295	2.64 315	0.61 301	1.16 305	0.76 293	0.89 293	1.49 301

ADCL	0.37 235	0.23 232	0.19 211	0.20 196	0.18 197	0.23 212	0.23 222	0.26 183	0.53 283	0.32 212	0.29 218	0.29 190	0.17 192	0.15 201	1.60 290	0.21 156	0.24 155	0.22 212	0.34 177	0.22 203	0.32 161	0.28 156	0.17 215	0.17 213	0.52 280	0.53 272	0.47 243	1.56 302

G-Net	0.59 266	0.35 263	0.35 276	0.31 242	0.31 252	0.44 262	0.30 248	0.50 275	0.63 293	0.43 277	0.64 286	2.00 300	0.52 262	0.23 244	0.76 250	0.52 279	0.37 252	0.35 280	0.80 260	0.67 297	0.60 262	0.59 269	0.26 245	0.33 265	0.40 258	0.82 297	0.81 289	1.59 303

ELAS	0.94 287	0.70 287	0.59 292	0.97 289	0.73 291	0.96 291	0.72 285	0.74 298	0.62 292	0.47 285	1.17 306	2.44 306	1.62 300	0.44 276	1.40 280	0.45 270	0.63 283	0.54 297	0.99 267	0.39 270	0.88 302	1.07 314	0.43 283	0.52 292	1.56 315	1.47 316	1.33 311	1.60 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C32	0.49 257	0.23 232	0.23 237	0.24 220	0.25 236	0.28 235	0.30 248	0.34 241	0.58 285	0.34 226	0.45 260	0.35 221	0.24 229	0.22 239	2.28 313	0.38 258	0.38 255	0.33 275	0.51 226	0.29 252	0.55 250	0.55 260	0.23 240	0.28 256	0.43 264	0.73 292	0.45 238	1.65 305

MADNet++	2.28 315	1.66 317	1.91 323	1.39 293	2.03 320	1.38 295	1.73 303	1.80 322	2.24 322	2.07 326	2.44 322	2.76 310	2.81 312	1.52 301	2.18 312	2.45 325	2.29 323	1.71 323	2.86 303	2.56 324	4.03 327	5.19 329	1.23 300	2.35 326	1.50 312	3.83 326	2.07 321	1.70 306

ktn	2.52 319	1.71 318	3.02 325	2.41 310	1.88 317	2.62 320	3.04 317	1.69 320	4.13 326	1.01 317	1.21 311	8.17 328	10.18 324	2.80 318	1.51 283	0.93 315	1.72 320	0.87 318	6.22 319	1.56 323	1.20 313	1.09 315	2.75 318	0.93 317	1.19 306	1.07 310	1.46 314	1.74 307

MDST_ROB	0.81 280	1.11 297	0.24 245	1.30 292	0.42 271	0.81 287	0.32 252	0.45 267	0.25 227	0.36 245	0.32 226	0.47 242	3.62 317	0.14 189	1.77 298	0.22 170	0.27 194	0.17 142	0.84 264	0.19 177	0.57 254	0.51 247	0.20 228	0.21 234	1.56 315	0.86 300	2.88 323	1.74 307

CBMV	0.43 248	0.25 242	0.23 237	0.30 241	0.28 246	0.27 228	0.21 209	0.40 256	0.28 240	0.37 252	0.27 209	0.67 260	0.35 245	0.32 265	0.49 225	0.53 280	0.34 238	0.27 252	0.56 239	0.27 239	0.55 250	0.62 276	0.26 245	0.33 265	0.35 252	0.33 236	0.64 276	1.79 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
KSHMR	2.37 317	1.84 319	1.23 321	6.67 327	1.97 319	2.73 321	3.45 320	1.31 318	1.69 319	1.18 321	1.18 307	1.71 299	11.63 326	3.21 323	1.67 295	1.07 320	1.11 306	0.92 319	5.58 316	1.04 314	1.23 316	1.05 311	3.26 322	1.06 319	1.99 322	1.18 314	1.28 308	1.85 310

TorneroNet	2.33 316	1.60 316	0.88 311	5.64 325	1.76 316	2.56 318	2.94 316	0.97 310	2.29 323	0.79 308	1.98 319	4.07 321	12.24 327	3.12 321	1.29 276	0.67 297	1.30 317	0.61 309	5.93 317	1.00 312	1.04 308	0.98 308	2.79 319	0.70 309	1.86 320	1.04 308	1.02 301	1.87 311

ADCPNet	0.56 262	0.26 245	0.30 263	0.29 234	0.36 263	0.29 240	0.50 273	0.41 258	0.40 263	0.38 258	0.55 273	0.38 232	1.12 290	0.26 252	2.02 308	0.42 266	0.34 238	0.24 229	1.25 271	0.39 270	0.47 230	0.45 222	0.33 274	0.28 256	0.48 273	0.56 276	0.46 242	1.88 312

WAO-8	1.55 306	1.53 313	1.00 314	2.82 312	1.43 312	1.91 312	2.01 308	1.05 314	1.38 315	1.44 322	1.87 317	2.25 301	2.76 310	2.68 316	1.01 271	0.83 307	0.99 300	0.59 303	3.35 308	1.08 316	0.82 294	0.85 300	1.36 301	0.82 313	1.60 317	1.12 311	1.27 306	1.93 313

Venus	1.55 306	1.53 313	1.00 314	2.82 312	1.43 312	1.91 312	2.01 308	1.05 314	1.38 315	1.44 322	1.87 317	2.25 301	2.76 310	2.68 316	1.01 271	0.83 307	0.99 300	0.59 303	3.35 308	1.08 316	0.82 294	0.85 300	1.36 301	0.82 313	1.60 317	1.12 311	1.27 306	1.93 313

TorneroNet-64	1.85 310	1.56 315	0.93 313	3.34 319	1.31 311	2.18 315	2.65 313	0.91 307	2.21 321	0.66 305	0.83 296	2.72 308	7.56 320	3.04 319	1.76 297	0.67 297	1.35 319	0.59 303	4.05 310	1.02 313	0.98 307	0.96 306	2.67 316	0.69 308	1.24 307	1.15 313	0.88 291	2.15 315

HanzoNet	4.54 324	4.29 326	3.74 329	6.10 326	3.77 325	7.50 329	8.23 331	3.94 328	4.82 327	1.56 325	2.42 321	11.35 330	12.90 330	10.81 334	1.84 300	1.89 322	4.65 328	1.35 322	10.71 325	3.05 325	2.04 323	1.81 324	5.00 331	1.14 321	1.80 319	1.67 318	1.81 320	2.33 316

STStereo	1.28 299	0.74 289	0.83 308	2.32 308	0.84 296	2.27 316	0.98 293	1.04 313	0.96 306	0.51 293	1.19 308	3.30 315	2.84 313	0.25 250	2.59 322	0.45 270	0.38 255	0.26 249	4.54 312	0.33 263	0.51 245	0.47 230	0.28 254	0.56 295	1.24 307	0.96 307	1.38 312	2.45 317

UNDER WATER	2.15 312	1.92 322	1.13 318	3.36 320	2.59 323	2.77 322	3.73 322	1.63 319	1.36 314	1.02 318	1.02 302	3.30 315	7.25 319	3.39 324	1.54 285	0.91 314	1.80 322	0.75 315	3.15 304	1.08 316	1.27 319	1.14 318	3.84 327	1.20 323	1.46 311	1.78 319	1.26 305	2.46 318

LSM0	3.53 321	0.37 268	0.30 263	0.55 274	0.45 277	0.56 273	0.63 280	0.74 298	0.61 290	0.60 302	0.87 297	1.16 282	1.39 293	0.25 250	28.52 337	45.56 337	0.55 280	0.38 282	3.16 305	0.62 291	1.14 311	1.40 322	0.31 271	0.42 285	0.59 285	0.81 296	0.98 298	2.52 319

UNDER WATER-64	1.98 311	1.91 321	1.15 319	3.52 321	2.32 322	2.83 323	3.30 318	1.72 321	1.25 313	1.12 319	1.19 308	3.41 318	2.89 314	3.11 320	2.13 310	0.90 312	1.77 321	0.77 316	2.32 295	1.05 315	1.17 312	1.23 320	3.96 328	1.06 319	1.41 310	2.13 321	1.31 310	2.65 320

SGM+DAISY	1.04 290	0.66 286	0.62 293	0.75 283	0.68 289	0.82 288	0.74 286	0.69 294	0.75 301	0.64 304	1.09 303	1.35 288	1.44 294	0.60 289	1.43 281	1.04 319	0.77 291	0.68 311	2.40 296	0.80 308	1.22 314	1.15 319	0.51 290	0.67 304	1.12 301	1.05 309	1.65 317	2.69 321

SGM_RVC	0.72 275	0.45 274	0.32 267	0.59 276	0.43 273	0.56 273	0.43 263	0.70 296	0.41 267	0.43 277	0.57 277	1.16 282	1.20 292	0.22 239	0.37 198	0.28 215	0.44 266	0.25 239	2.26 294	0.33 263	0.49 236	0.38 196	0.27 250	0.31 262	0.80 292	0.62 281	1.69 318	3.41 322
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
JetRed	2.50 318	2.16 323	2.32 324	1.72 302	1.88 317	2.59 319	3.38 319	1.86 323	1.53 317	1.15 320	0.93 299	2.77 311	0.67 269	2.39 311	3.50 326	2.17 323	2.74 324	3.15 328	1.82 289	1.37 321	3.39 326	2.94 327	2.72 317	1.27 324	2.55 324	6.99 329	2.85 322	4.69 323

JetBlue	1.43 303	1.11 297	1.03 317	1.46 294	1.15 303	1.66 299	1.51 298	0.92 308	1.14 312	0.58 296	0.47 262	3.28 314	0.71 273	1.15 296	2.51 321	1.00 317	1.09 305	0.86 317	1.32 273	0.78 307	1.48 321	1.53 323	1.15 298	0.78 310	1.31 309	2.14 322	1.44 313	5.15 324

MANE	1.47 305	0.77 290	0.87 310	1.01 290	0.81 294	0.96 291	0.93 291	1.00 311	1.05 310	0.43 277	0.69 288	2.28 303	2.16 309	0.39 273	1.68 296	1.01 318	0.65 284	2.72 326	1.45 277	0.40 274	0.77 289	0.73 287	0.34 277	0.67 304	2.42 323	2.81 324	4.52 325	6.28 325

DPSimNet_ROB	5.23 325	7.46 328	3.48 328	6.82 328	6.53 330	4.88 326	5.29 328	5.03 329	6.96 328	3.68 329	10.30 331	6.62 324	7.58 321	4.15 330	3.41 325	2.75 326	5.59 329	2.26 324	12.16 326	3.45 326	5.93 329	2.70 326	3.37 323	3.75 327	3.16 325	3.16 325	4.52 325	6.28 325

BEATNet-Init1	4.26 323	5.23 327	1.17 320	9.10 330	2.61 324	8.41 330	4.21 323	2.29 324	1.73 320	0.88 311	2.38 320	6.02 323	9.23 323	0.65 292	2.70 324	2.20 324	1.24 310	0.94 320	17.87 328	4.86 328	2.04 323	1.87 325	1.10 297	1.14 321	4.62 326	2.07 320	11.53 333	6.94 327

PML	11.09 330	9.28 331	3.40 327	11.88 333	6.99 331	11.60 331	5.97 329	7.04 331	24.50 337	8.92 332	28.99 337	32.63 337	39.39 338	6.18 331	5.69 327	4.14 327	8.31 330	2.99 327	18.83 331	4.50 327	4.70 328	4.40 328	3.75 326	3.98 328	10.54 332	5.17 328	18.60 334	7.08 328

AVERAGE_ROB	25.62 335	30.03 338	26.88 338	31.96 337	30.85 338	31.13 338	32.49 337	28.35 338	25.87 338	34.56 338	30.30 338	30.39 336	23.71 335	31.94 338	27.62 334	24.45 334	28.60 338	25.76 336	30.73 336	27.87 338	22.22 336	18.68 334	33.77 337	25.40 339	10.86 333	8.77 330	9.34 329	9.16 329

LE_ROB	3.57 322	0.92 294	1.49 322	2.33 309	9.96 332	1.83 310	7.73 330	2.31 325	3.13 325	0.47 285	1.49 314	9.10 329	13.79 332	0.47 279	0.63 239	0.25 197	0.44 266	0.29 261	6.00 318	1.38 322	0.66 275	0.52 251	2.47 312	2.28 325	5.36 327	4.46 327	6.14 327	10.46 330

MEDIAN_ROB	22.61 334	26.37 336	23.42 335	27.86 336	27.01 337	26.90 337	28.47 336	24.00 337	21.42 334	31.43 337	26.90 336	25.65 335	19.56 334	27.54 337	23.81 333	20.10 333	25.89 337	23.65 335	27.64 335	24.33 337	18.71 335	15.27 333	29.65 336	20.16 336	10.22 331	11.12 331	10.11 330	13.24 331

HaxPig	19.43 333	21.64 335	18.72 334	23.90 335	23.72 336	22.99 336	25.27 335	20.59 336	18.36 333	26.33 336	23.18 335	22.04 334	16.59 333	24.59 335	21.93 332	18.51 332	20.93 336	19.75 334	22.56 332	20.41 334	14.06 332	11.69 330	27.14 335	18.65 335	6.94 328	12.03 332	7.78 328	14.26 332

DPSMNet_ROB	8.99 327	3.86 325	10.11 331	3.11 317	5.51 327	3.54 325	5.03 327	3.60 326	9.04 330	3.27 328	7.95 328	4.19 322	13.43 331	3.66 326	11.12 329	10.86 329	4.47 327	10.71 331	6.43 321	9.92 331	5.99 331	14.50 332	4.39 329	8.90 331	10.15 330	27.43 333	11.02 332	30.59 333

DGTPSM_ROB	8.76 326	3.83 324	10.08 330	3.08 316	5.50 326	3.48 324	5.02 326	3.60 326	8.96 329	3.18 327	7.06 326	3.95 320	10.56 325	3.59 325	11.06 328	10.70 328	4.35 326	10.50 330	5.45 315	9.91 330	5.93 329	14.37 331	4.39 329	8.90 331	9.99 329	27.43 333	11.00 331	30.59 333

DPSM_ROB	13.12 331	7.70 329	11.86 332	4.97 323	5.71 328	6.03 327	4.61 324	8.36 332	10.82 331	6.72 330	8.03 329	8.12 326	12.29 328	3.81 327	13.89 330	13.57 330	10.28 332	13.36 332	9.07 323	11.67 332	16.11 333	18.73 335	3.51 324	10.91 333	27.70 334	35.86 335	31.04 335	39.53 335

DPSM	13.12 331	7.70 329	11.86 332	4.97 323	5.71 328	6.03 327	4.61 324	8.36 332	10.82 331	6.72 330	8.03 329	8.12 326	12.29 328	3.81 327	13.89 330	13.57 330	10.28 332	13.36 332	9.07 323	11.67 332	16.11 333	18.73 335	3.51 324	10.91 333	27.70 334	35.86 335	31.04 335	39.53 335

CasAABBNet	26.35 336	15.49 333	23.85 336	9.95 331	11.46 333	12.03 332	9.23 332	16.79 334	21.84 335	13.64 333	16.11 333	16.45 332	24.90 337	7.58 332	27.95 336	27.14 335	20.53 334	26.83 338	18.10 329	23.37 335	32.22 337	37.28 337	6.99 332	21.98 337	55.78 337	72.24 337	62.39 337	79.48 337

FlowAnything	26.42 337	15.50 334	23.88 337	9.99 332	11.54 334	12.07 333	9.28 333	16.89 335	21.87 336	13.68 334	16.26 334	16.42 331	24.79 336	7.69 333	27.93 335	27.24 336	20.55 335	26.80 337	18.20 330	23.53 336	32.22 337	37.62 338	7.05 333	22.05 338	55.78 337	72.50 338	62.44 338	79.62 338

ASD4																								5.70 329

Low-res two-view benchmark