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

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

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

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

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

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
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_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 39	0.04 35	0.03 6	0.05 5	0.09 37	0.06 9	0.05 14

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 39	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

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 50	0.04 35	0.03 6	0.05 5	0.07 19	0.08 25	0.05 14

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

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

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

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

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 57	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 50	0.03 17	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.06 9	0.05 14

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

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

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 34	0.08 18	0.09 34	0.02 3	0.04 24	0.06 14	0.07 19	0.08 25	0.05 14

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 49	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.11 29	0.08 17	0.08 30	0.13 46	0.06 18	0.09 27	0.07 17	0.04 35	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

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

RAFT	0.07 29	0.04 10	0.06 39	0.05 29	0.03 9	0.06 38	0.03 20	0.10 42	0.05 20	0.06 25	0.07 37	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 66	0.14 78	0.16 68	0.15 78

SM2	0.08 34	0.09 52	0.06 39	0.07 48	0.06 42	0.06 38	0.04 38	0.09 37	0.10 81	0.10 42	0.08 49	0.11 43	0.06 48	0.04 35	0.12 30	0.11 29	0.09 27	0.07 19	0.09 26	0.06 18	0.10 31	0.09 34	0.03 17	0.05 34	0.13 66	0.11 51	0.10 34	0.13 60

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 30	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

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 43	0.11 29	0.09 27	0.08 30	0.09 26	0.05 10	0.12 43	0.07 17	0.02 3	0.03 6	0.09 33	0.07 19	0.07 15	0.07 28

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	0.11 101	0.05 18	0.06 26	0.05 11	0.06 48	0.02 2	0.13 36	0.13 48	0.09 27	0.07 19	0.10 31	0.08 48	0.08 18	0.07 17	0.03 17	0.05 34	0.11 52	0.10 48	0.13 55	0.13 60

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 62	0.13 48	0.09 27	0.08 30	0.12 39	0.07 34	0.10 31	0.10 39	0.03 17	0.04 24	0.08 28	0.12 59	0.07 15	0.05 14

RYNet	0.15 85	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.06 42	0.06 38	0.04 38	0.07 31	0.13 147	0.06 25	0.06 26	0.06 19	0.05 36	0.04 35	1.96 307	0.11 29	0.09 27	0.13 77	0.10 31	0.07 34	0.08 18	0.07 17	0.13 192	0.06 47	0.09 33	0.22 166	0.11 42	0.08 34

TDLM	0.07 29	0.08 41	0.07 53	0.07 48	0.07 55	0.07 49	0.05 56	0.07 31	0.06 29	0.06 25	0.10 76	0.08 31	0.06 48	0.05 43	0.09 9	0.09 13	0.09 27	0.09 34	0.08 16	0.06 18	0.08 18	0.06 10	0.05 54	0.07 57	0.08 28	0.07 19	0.08 25	0.08 34

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 34	0.07 19	0.11 34	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

delet	0.08 34	0.08 41	0.07 53	0.09 80	0.07 55	0.08 68	0.06 77	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 37	0.11 43	0.06 48	0.06 62	0.12 30	0.10 21	0.10 34	0.09 34	0.08 16	0.09 59	0.09 27	0.07 17	0.05 54	0.06 47	0.09 33	0.09 37	0.10 34	0.08 34

AIO_rvc	0.09 39	0.09 52	0.06 39	0.07 48	0.06 42	0.07 49	0.04 38	0.12 52	0.08 50	0.12 54	0.05 17	0.11 43	0.04 30	0.05 43	0.22 117	0.17 90	0.11 36	0.09 34	0.14 50	0.07 34	0.16 57	0.22 120	0.04 35	0.05 34	0.09 33	0.08 28	0.09 31	0.07 28

AIO_test	0.12 63	0.10 66	0.06 39	0.10 89	0.07 55	0.07 49	0.06 77	0.14 64	0.10 81	0.13 57	0.07 37	0.13 56	0.05 36	0.05 43	0.29 171	0.29 222	0.11 36	0.09 34	0.13 46	0.07 34	0.18 76	0.24 132	0.05 54	0.06 47	0.12 62	0.18 130	0.10 34	0.07 28

DEFOM-Stereo	0.07 29	0.06 29	0.04 17	0.06 42	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.06 26	0.05 20	0.06 25	0.07 37	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.10 21	0.11 36	0.09 34	0.10 31	0.06 18	0.11 36	0.07 17	0.04 35	0.04 24	0.08 28	0.08 28	0.12 49	0.08 34

anonymousdsp	0.08 34	0.07 32	0.06 39	0.06 42	0.05 29	0.06 38	0.04 38	0.10 42	0.06 29	0.11 49	0.10 76	0.08 31	0.04 30	0.05 43	0.13 36	0.12 43	0.11 36	0.09 34	0.13 46	0.08 48	0.14 48	0.15 67	0.04 35	0.05 34	0.08 28	0.07 19	0.11 42	0.07 28

test_5	0.11 57	0.10 66	0.08 71	0.07 48	0.05 29	0.07 49	0.05 56	0.16 75	0.07 44	0.11 49	0.09 63	0.15 75	0.15 176	0.03 24	0.15 52	0.15 67	0.11 36	0.10 46	0.12 39	0.07 34	0.13 45	0.15 67	0.04 35	0.09 98	0.13 66	0.14 78	0.19 93	0.18 95

CVANet_RVC	0.10 47	0.12 103	0.11 124	0.13 129	0.09 85	0.11 106	0.08 112	0.12 52	0.08 50	0.09 36	0.14 114	0.10 38	0.07 65	0.07 71	0.11 21	0.11 29	0.11 36	0.11 57	0.11 34	0.08 48	0.11 36	0.08 27	0.06 72	0.08 74	0.11 52	0.09 37	0.11 42	0.12 56

AANet_RVC	0.09 39	0.08 41	0.08 71	0.07 48	0.09 85	0.06 38	0.06 77	0.09 37	0.09 64	0.08 34	0.09 63	0.08 31	0.07 65	0.06 62	0.14 43	0.11 29	0.11 36	0.12 63	0.11 34	0.10 68	0.10 31	0.09 34	0.07 89	0.08 74	0.11 52	0.12 59	0.12 49	0.14 72

MLG-Stereo_test3	0.08 34	0.06 29	0.04 17	0.05 29	0.06 42	0.06 38	0.04 38	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 37	0.13 56	0.03 15	0.05 43	0.13 36	0.11 29	0.12 43	0.09 34	0.29 164	0.06 18	0.12 43	0.13 57	0.03 17	0.05 34	0.07 21	0.08 28	0.10 34	0.08 34

YMNet	0.13 70	0.11 87	0.08 71	0.10 89	0.10 104	0.12 121	0.17 189	0.11 48	0.10 81	0.10 42	0.08 49	0.16 84	0.12 136	0.09 108	0.66 246	0.16 80	0.12 43	0.12 63	0.14 50	0.08 48	0.11 36	0.11 43	0.07 89	0.07 57	0.15 91	0.11 51	0.15 62	0.13 60

RAFT+CT+SA	0.12 63	0.10 66	0.09 89	0.08 65	0.06 42	0.07 49	0.06 77	0.19 99	0.09 64	0.16 61	0.08 49	0.18 96	0.16 183	0.05 43	0.17 62	0.17 90	0.12 43	0.10 46	0.17 69	0.09 59	0.17 65	0.23 124	0.04 35	0.08 74	0.15 91	0.14 78	0.18 86	0.17 88

AFF-stereo	0.10 47	0.10 66	0.08 71	0.07 48	0.06 42	0.08 68	0.04 38	0.17 81	0.08 50	0.21 91	0.08 49	0.13 56	0.05 36	0.03 24	0.14 43	0.14 54	0.12 43	0.09 34	0.20 89	0.07 34	0.14 48	0.11 43	0.04 35	0.06 47	0.13 66	0.12 59	0.18 86	0.11 49

MMNet	0.10 47	0.09 52	0.07 53	0.10 89	0.08 72	0.09 85	0.06 77	0.10 42	0.08 50	0.08 34	0.09 63	0.12 50	0.06 48	0.08 82	0.22 117	0.11 29	0.12 43	0.11 57	0.12 39	0.09 59	0.11 36	0.08 27	0.06 72	0.08 74	0.10 42	0.11 51	0.13 55	0.12 56

LG-G_1	0.09 39	0.08 41	0.06 39	0.08 65	0.07 55	0.08 68	0.05 56	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 37	0.13 56	0.06 48	0.07 71	0.14 43	0.12 43	0.13 48	0.10 46	0.15 56	0.08 48	0.14 48	0.17 83	0.05 54	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 49	0.11 49

LG-G	0.09 39	0.08 41	0.06 39	0.08 65	0.07 55	0.08 68	0.05 56	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 37	0.13 56	0.06 48	0.07 71	0.14 43	0.12 43	0.13 48	0.10 46	0.15 56	0.08 48	0.14 48	0.17 83	0.05 54	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 49	0.11 49

DFGA-Net	0.09 39	0.09 52	0.05 30	0.07 48	0.05 29	0.06 38	0.05 56	0.11 48	0.06 29	0.12 54	0.07 37	0.13 56	0.05 36	0.04 35	0.14 43	0.12 43	0.13 48	0.10 46	0.13 46	0.07 34	0.11 36	0.08 27	0.05 54	0.07 57	0.10 42	0.09 37	0.14 59	0.11 49

AASNet	0.10 47	0.10 66	0.07 53	0.10 89	0.10 104	0.11 106	0.08 112	0.11 48	0.06 29	0.10 42	0.11 91	0.10 38	0.06 48	0.07 71	0.14 43	0.11 29	0.13 48	0.11 57	0.11 34	0.09 59	0.11 36	0.12 50	0.06 72	0.08 74	0.11 52	0.10 48	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 42	0.05 20	0.10 42	0.09 63	0.10 38	0.05 36	0.04 35	0.11 21	0.11 29	0.13 48	0.10 46	0.12 39	0.07 34	0.15 54	0.11 43	0.04 35	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.11 42	0.08 34

MS	0.10 47	0.08 41	0.06 39	0.05 29	0.06 42	0.05 29	0.05 56	0.13 57	0.07 44	0.19 82	0.06 26	0.12 50	0.05 36	0.05 43	0.14 43	0.15 67	0.14 53	0.10 46	0.12 39	0.10 68	0.15 54	0.13 57	0.06 72	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.13 55	0.11 49

LG-Stereo_L2	0.09 39	0.08 41	0.05 30	0.04 17	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.13 57	0.09 64	0.21 91	0.09 63	0.13 56	0.05 36	0.05 43	0.13 36	0.14 54	0.14 53	0.09 34	0.14 50	0.07 34	0.18 76	0.12 50	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

LG-Stereo_L1	0.09 39	0.08 41	0.05 30	0.05 29	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.13 57	0.09 64	0.21 91	0.09 63	0.11 43	0.05 36	0.05 43	0.13 36	0.14 54	0.14 53	0.09 34	0.14 50	0.07 34	0.18 76	0.11 43	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

IGEV-Stereo+	0.10 47	0.11 87	0.05 30	0.05 29	0.06 42	0.06 38	0.03 20	0.16 75	0.08 50	0.24 131	0.13 107	0.11 43	0.06 48	0.05 43	0.13 36	0.15 67	0.14 53	0.10 46	0.15 56	0.10 68	0.18 76	0.15 67	0.05 54	0.04 24	0.10 42	0.12 59	0.08 25	0.09 42

RAFT_CTSACE	0.11 57	0.09 52	0.07 53	0.05 29	0.06 42	0.08 68	0.06 77	0.12 52	0.07 44	0.18 75	0.06 26	0.14 67	0.12 136	0.05 43	0.13 36	0.13 48	0.14 53	0.09 34	0.12 39	0.07 34	0.16 57	0.18 91	0.04 35	0.07 57	0.14 82	0.14 78	0.19 93	0.14 72

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 63	0.11 87	0.09 89	0.08 65	0.07 55	0.08 68	0.05 56	0.21 117	0.09 64	0.23 111	0.09 63	0.18 96	0.06 48	0.05 43	0.16 57	0.14 54	0.14 53	0.09 34	0.21 102	0.08 48	0.17 65	0.13 57	0.05 54	0.08 74	0.17 108	0.13 70	0.20 105	0.14 72

RAFT + AFF	0.14 76	0.07 32	0.05 30	0.08 65	0.05 29	0.07 49	0.04 38	0.11 48	0.08 50	0.14 60	0.07 37	0.15 75	0.04 30	0.03 24	1.54 287	0.11 29	0.14 53	0.07 19	0.14 50	0.06 18	0.14 48	0.08 27	0.03 17	0.05 34	0.10 42	0.07 19	0.07 15	0.07 28

GANet	0.10 47	0.10 66	0.09 89	0.10 89	0.10 104	0.12 121	0.09 127	0.13 57	0.08 50	0.10 42	0.10 76	0.14 67	0.06 48	0.06 62	0.11 21	0.12 43	0.14 53	0.14 89	0.11 34	0.07 34	0.11 36	0.08 27	0.08 115	0.08 74	0.11 52	0.09 37	0.11 42	0.11 49

LGtest1	0.09 39	0.07 32	0.06 39	0.06 42	0.06 42	0.07 49	0.04 38	0.10 42	0.09 64	0.09 36	0.10 76	0.10 38	0.05 36	0.06 62	0.15 52	0.13 48	0.15 61	0.11 57	0.15 56	0.09 59	0.16 57	0.15 67	0.05 54	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.12 49	0.10 44

HUF	0.13 70	0.09 52	0.07 53	0.08 65	0.08 72	0.07 49	0.04 38	0.15 68	0.08 50	0.18 75	0.07 37	0.12 50	0.07 65	0.06 62	0.43 211	0.45 272	0.15 61	0.10 46	0.20 89	0.09 59	0.21 106	0.21 113	0.06 72	0.06 47	0.11 52	0.08 28	0.11 42	0.08 34

MaDis-Stereo	0.10 47	0.07 32	0.07 53	0.04 17	0.04 22	0.04 14	0.04 38	0.09 37	0.07 44	0.11 49	0.07 37	0.13 56	0.06 48	0.03 24	0.14 43	0.14 54	0.15 61	0.12 63	0.15 56	0.07 34	0.16 57	0.13 57	0.03 17	0.06 47	0.14 82	0.20 148	0.16 68	0.19 114

TESTraft	0.13 70	0.11 87	0.08 71	0.07 48	0.07 55	0.07 49	0.07 94	0.15 68	0.11 101	0.16 61	0.10 76	0.14 67	0.16 183	0.05 43	0.24 144	0.17 90	0.15 61	0.12 63	0.18 72	0.10 68	0.18 76	0.22 120	0.04 35	0.08 74	0.17 108	0.17 114	0.23 121	0.19 114

DMCA	0.11 57	0.09 52	0.10 100	0.08 65	0.09 85	0.08 68	0.09 127	0.13 57	0.10 81	0.11 49	0.13 107	0.12 50	0.08 81	0.09 108	0.20 92	0.14 54	0.15 61	0.14 89	0.12 39	0.10 68	0.14 48	0.09 34	0.08 115	0.08 74	0.11 52	0.13 70	0.11 42	0.12 56

plain	0.10 47	0.09 52	0.07 53	0.06 42	0.06 42	0.07 49	0.04 38	0.13 57	0.06 29	0.16 61	0.06 26	0.11 43	0.04 30	0.04 35	0.16 57	0.16 80	0.16 66	0.12 63	0.15 56	0.08 48	0.15 54	0.11 43	0.04 35	0.07 57	0.12 62	0.12 59	0.12 49	0.14 72

MIF-Stereo (partial)	0.10 47	0.09 52	0.08 71	0.07 48	0.06 42	0.07 49	0.04 38	0.12 52	0.09 64	0.12 54	0.07 37	0.09 37	0.07 65	0.05 43	0.18 73	0.15 67	0.16 66	0.13 77	0.14 50	0.08 48	0.16 57	0.10 39	0.04 35	0.08 74	0.13 66	0.11 51	0.16 68	0.13 60

UniTT-Stereo	0.11 57	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.05 29	0.06 38	0.04 38	0.10 42	0.07 44	0.13 57	0.06 26	0.12 50	0.12 136	0.08 82	0.18 73	0.14 54	0.16 66	0.12 63	0.19 81	0.09 59	0.17 65	0.12 50	0.07 89	0.06 47	0.12 62	0.19 138	0.10 34	0.13 60

TestStereo1	0.14 76	0.12 103	0.08 71	0.07 48	0.07 55	0.08 68	0.07 94	0.14 64	0.10 81	0.17 68	0.09 63	0.14 67	0.17 194	0.05 43	0.23 128	0.17 90	0.16 66	0.12 63	0.19 81	0.10 68	0.19 88	0.24 132	0.04 35	0.07 57	0.18 122	0.17 114	0.26 153	0.20 120

SA-5K	0.14 76	0.12 103	0.08 71	0.07 48	0.07 55	0.08 68	0.07 94	0.14 64	0.10 81	0.17 68	0.09 63	0.14 67	0.17 194	0.05 43	0.23 128	0.17 90	0.16 66	0.12 63	0.19 81	0.10 68	0.19 88	0.24 132	0.04 35	0.07 57	0.18 122	0.17 114	0.26 153	0.20 120

raft+_RVC	0.12 63	0.10 66	0.08 71	0.09 80	0.08 72	0.09 85	0.06 77	0.18 90	0.09 64	0.22 100	0.12 97	0.15 75	0.07 65	0.06 62	0.16 57	0.14 54	0.16 66	0.12 63	0.20 89	0.09 59	0.19 88	0.17 83	0.05 54	0.07 57	0.14 82	0.13 70	0.16 68	0.13 60

HCRNet	0.15 85	0.19 212	0.08 71	0.23 215	0.09 85	0.16 159	0.09 127	0.16 75	0.06 29	0.49 292	0.16 132	0.25 153	0.08 81	0.09 108	0.43 211	0.11 29	0.16 66	0.10 46	0.21 102	0.09 59	0.13 45	0.08 27	0.11 169	0.07 57	0.09 33	0.09 37	0.14 59	0.11 49

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 57	0.08 41	0.06 39	0.07 48	0.07 55	0.07 49	0.03 20	0.16 75	0.09 64	0.24 131	0.09 63	0.10 38	0.06 48	0.05 43	0.15 52	0.17 90	0.17 73	0.12 63	0.16 62	0.10 68	0.24 132	0.17 83	0.04 35	0.05 34	0.10 42	0.11 51	0.13 55	0.09 42

MIM_Stereo	0.11 57	0.09 52	0.07 53	0.08 65	0.07 55	0.09 85	0.04 38	0.13 57	0.06 29	0.19 82	0.08 49	0.11 43	0.05 36	0.05 43	0.16 57	0.15 67	0.17 73	0.12 63	0.20 89	0.10 68	0.18 76	0.15 67	0.04 35	0.07 57	0.11 52	0.10 48	0.15 62	0.10 44

LoS_RVC	0.16 101	0.13 122	0.10 100	0.07 48	0.09 85	0.08 68	0.06 77	0.17 81	0.11 101	0.23 111	0.16 132	0.17 89	0.11 123	0.09 108	0.21 104	0.22 172	0.17 73	0.16 133	0.24 125	0.12 90	0.33 167	0.31 171	0.08 115	0.09 98	0.20 141	0.15 93	0.16 68	0.20 120

tt_ll	0.16 101	0.13 122	0.10 100	0.07 48	0.09 85	0.08 68	0.06 77	0.17 81	0.11 101	0.23 111	0.16 132	0.17 89	0.11 123	0.09 108	0.21 104	0.22 172	0.17 73	0.16 133	0.24 125	0.12 90	0.33 167	0.31 171	0.08 115	0.09 98	0.20 141	0.15 93	0.16 68	0.20 120

CAS	0.14 76	0.11 87	0.08 71	0.09 80	0.08 72	0.08 68	0.05 56	0.17 81	0.10 81	0.17 68	0.16 132	0.15 75	0.10 99	0.10 126	0.20 92	0.18 112	0.17 73	0.14 89	0.19 81	0.11 81	0.22 116	0.23 124	0.07 89	0.08 74	0.17 108	0.16 106	0.17 82	0.23 147

anonymousdsp2	0.13 70	0.12 103	0.09 89	0.09 80	0.08 72	0.10 90	0.07 94	0.18 90	0.08 50	0.20 87	0.16 132	0.15 75	0.07 65	0.07 71	0.15 52	0.15 67	0.17 73	0.12 63	0.23 117	0.11 81	0.19 88	0.21 113	0.07 89	0.08 74	0.13 66	0.11 51	0.18 86	0.12 56

UPFNet	0.13 70	0.11 87	0.12 144	0.12 120	0.11 118	0.13 132	0.10 138	0.15 68	0.12 126	0.17 68	0.13 107	0.15 75	0.09 91	0.11 138	0.23 128	0.15 67	0.17 73	0.15 113	0.16 62	0.11 81	0.13 45	0.11 43	0.09 129	0.09 98	0.13 66	0.13 70	0.19 93	0.13 60

AF-Net	0.20 151	0.18 199	0.17 201	0.18 182	0.22 221	0.20 191	0.21 211	0.24 154	0.21 208	0.19 82	0.25 194	0.26 165	0.16 183	0.14 191	0.33 189	0.20 147	0.17 73	0.17 144	0.22 111	0.15 146	0.17 65	0.21 113	0.16 213	0.14 186	0.19 130	0.19 138	0.29 182	0.22 138

Nwc_Net	0.20 151	0.18 199	0.17 201	0.18 182	0.22 221	0.20 191	0.21 211	0.24 154	0.21 208	0.19 82	0.25 194	0.26 165	0.16 183	0.14 191	0.33 189	0.20 147	0.17 73	0.17 144	0.22 111	0.15 146	0.17 65	0.21 113	0.16 213	0.14 186	0.19 130	0.19 138	0.29 182	0.22 138

HITNet	0.14 76	0.11 87	0.10 100	0.11 107	0.10 104	0.10 90	0.07 94	0.18 90	0.11 101	0.24 131	0.13 107	0.18 96	0.10 99	0.09 108	0.20 92	0.14 54	0.17 73	0.14 89	0.16 62	0.10 68	0.20 97	0.22 120	0.08 115	0.09 98	0.15 91	0.14 78	0.24 132	0.18 95
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
PWCDC_ROB	0.23 177	0.10 66	0.13 156	0.10 89	0.17 190	0.11 106	0.15 182	0.12 52	0.38 262	0.11 49	0.25 194	0.14 67	0.77 278	0.28 256	0.88 260	0.21 158	0.17 73	0.18 174	0.17 69	0.17 170	0.20 97	0.39 203	0.20 230	0.17 215	0.11 52	0.20 148	0.15 62	0.24 161

SGD-Stereo	0.13 70	0.07 32	0.05 30	0.06 42	0.06 42	0.08 68	0.03 20	0.08 36	0.08 50	0.10 42	0.06 26	0.13 56	0.06 48	0.04 35	0.93 267	0.17 90	0.18 84	0.10 46	0.16 62	0.08 48	0.18 76	0.11 43	0.06 72	0.06 47	0.10 42	0.11 51	0.16 68	0.13 60

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 63	0.09 52	0.06 39	0.06 42	0.07 55	0.06 38	0.04 38	0.17 81	0.08 50	0.24 131	0.08 49	0.14 67	0.06 48	0.06 62	0.17 62	0.14 54	0.18 84	0.13 77	0.18 72	0.10 68	0.23 128	0.23 124	0.06 72	0.06 47	0.10 42	0.13 70	0.14 59	0.16 83

LL-Strereo2	0.12 63	0.08 41	0.07 53	0.07 48	0.07 55	0.06 38	0.04 38	0.15 68	0.10 81	0.22 100	0.10 76	0.13 56	0.07 65	0.07 71	0.15 52	0.15 67	0.18 84	0.11 57	0.20 89	0.10 68	0.20 97	0.28 158	0.05 54	0.07 57	0.12 62	0.13 70	0.15 62	0.10 44

IER	0.15 85	0.11 87	0.10 100	0.12 120	0.10 104	0.12 121	0.08 112	0.17 81	0.10 81	0.18 75	0.17 143	0.20 110	0.10 99	0.11 138	0.47 221	0.15 67	0.18 84	0.14 89	0.16 62	0.11 81	0.16 57	0.12 50	0.09 129	0.09 98	0.14 82	0.16 106	0.19 93	0.18 95

SA	0.15 85	0.13 122	0.09 89	0.09 80	0.08 72	0.11 106	0.06 77	0.21 117	0.10 81	0.23 111	0.09 63	0.23 137	0.07 65	0.07 71	0.19 78	0.18 112	0.18 84	0.15 113	0.24 125	0.12 90	0.20 97	0.26 144	0.05 54	0.09 98	0.20 141	0.20 148	0.27 168	0.23 147

test_4	0.14 76	0.09 52	0.10 100	0.07 48	0.07 55	0.05 29	0.05 56	0.17 81	0.11 101	0.24 131	0.08 49	0.15 75	0.08 81	0.07 71	0.19 78	0.18 112	0.18 84	0.12 63	0.17 69	0.11 81	0.23 128	0.27 150	0.04 35	0.09 98	0.14 82	0.20 148	0.26 153	0.23 147

RALAANet	0.14 76	0.13 122	0.11 124	0.10 89	0.10 104	0.11 106	0.07 94	0.17 81	0.10 81	0.16 61	0.15 122	0.15 75	0.09 91	0.06 62	0.19 78	0.16 80	0.18 84	0.17 144	0.26 139	0.14 131	0.24 132	0.23 124	0.07 89	0.09 98	0.16 96	0.15 93	0.20 105	0.16 83

ARAFT	0.12 63	0.09 52	0.07 53	0.09 80	0.07 55	0.08 68	0.04 38	0.14 64	0.08 50	0.21 91	0.10 76	0.17 89	0.05 36	0.05 43	0.18 73	0.14 54	0.18 84	0.15 113	0.20 89	0.08 48	0.20 97	0.18 91	0.05 54	0.06 47	0.14 82	0.11 51	0.18 86	0.13 60

DMCA-RVC	0.16 101	0.12 103	0.15 176	0.12 120	0.13 145	0.11 106	0.13 167	0.17 81	0.16 185	0.18 75	0.21 172	0.20 110	0.10 99	0.10 126	0.36 198	0.17 90	0.18 84	0.17 144	0.16 62	0.14 131	0.18 76	0.15 67	0.10 151	0.12 159	0.14 82	0.13 70	0.18 86	0.18 95

DeepPrunerF	0.29 211	0.16 172	0.14 164	0.23 215	0.44 277	0.17 170	0.21 211	0.20 101	0.26 235	0.16 61	0.22 180	0.15 75	0.12 136	0.12 162	0.97 270	0.21 158	0.18 84	0.17 144	0.26 139	0.16 161	0.21 106	0.17 83	0.12 185	0.12 159	1.97 323	0.25 190	0.22 117	0.20 120

PA-Net	0.25 192	0.28 251	0.29 261	0.18 182	0.26 244	0.21 201	0.25 231	0.26 185	0.25 229	0.22 100	0.19 153	0.22 133	0.24 231	0.28 256	0.40 206	0.24 190	0.18 84	0.22 214	0.20 89	0.22 205	0.19 88	0.32 175	0.17 217	0.20 227	0.24 187	0.38 252	0.23 121	0.55 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.23 177	0.26 247	0.20 220	0.31 244	0.22 221	0.25 225	0.21 211	0.27 201	0.15 172	0.28 181	0.21 172	0.53 249	0.14 170	0.16 209	0.28 168	0.15 67	0.18 84	0.17 144	0.35 186	0.14 131	0.17 65	0.13 57	0.22 240	0.16 205	0.22 158	0.25 190	0.28 178	0.27 181

MGS-Stereo	0.15 85	0.12 103	0.08 71	0.07 48	0.07 55	0.07 49	0.05 56	0.16 75	0.07 44	0.13 57	0.10 76	0.13 56	0.06 48	0.08 82	0.98 272	0.13 48	0.19 96	0.15 113	0.18 72	0.12 90	0.19 88	0.16 76	0.07 89	0.08 74	0.13 66	0.12 59	0.17 82	0.15 78

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 85	0.11 87	0.10 100	0.11 107	0.08 72	0.09 85	0.05 56	0.18 90	0.17 194	0.23 111	0.18 146	0.18 96	0.10 99	0.09 108	0.19 78	0.17 90	0.19 96	0.15 113	0.18 72	0.12 90	0.19 88	0.26 144	0.07 89	0.09 98	0.16 96	0.22 166	0.16 68	0.21 129

FINET	0.16 101	0.15 163	0.15 176	0.16 166	0.12 132	0.13 132	0.14 174	0.18 90	0.15 172	0.17 68	0.15 122	0.18 96	0.12 136	0.11 138	0.23 128	0.18 112	0.19 96	0.14 89	0.23 117	0.12 90	0.18 76	0.14 64	0.12 185	0.12 159	0.16 96	0.16 106	0.18 86	0.16 83

DSFCA	0.16 101	0.18 199	0.14 164	0.14 141	0.13 145	0.16 159	0.15 182	0.16 75	0.13 147	0.16 61	0.19 153	0.18 96	0.10 99	0.08 82	0.22 117	0.18 112	0.19 96	0.17 144	0.21 102	0.14 131	0.19 88	0.19 105	0.11 169	0.12 159	0.17 108	0.18 130	0.19 93	0.19 114

STTStereo	0.19 142	0.19 212	0.21 229	0.18 182	0.20 208	0.17 170	0.25 231	0.18 90	0.19 202	0.20 87	0.19 153	0.24 144	0.14 170	0.17 218	0.32 185	0.17 90	0.19 96	0.19 185	0.19 81	0.14 131	0.18 76	0.17 83	0.11 169	0.12 159	0.19 130	0.20 148	0.20 105	0.26 178

RASNet	0.15 85	0.14 142	0.14 164	0.13 129	0.11 118	0.12 121	0.10 138	0.24 154	0.12 126	0.22 100	0.14 114	0.18 96	0.12 136	0.09 108	0.16 57	0.18 112	0.19 96	0.13 77	0.16 62	0.10 68	0.22 116	0.16 76	0.07 89	0.14 186	0.16 96	0.16 106	0.26 153	0.22 138

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 125	0.18 199	0.18 208	0.17 175	0.21 214	0.16 159	0.26 239	0.19 99	0.24 225	0.22 100	0.20 163	0.26 165	0.12 136	0.19 229	0.24 144	0.16 80	0.19 96	0.16 133	0.19 81	0.13 107	0.16 57	0.17 83	0.11 169	0.11 141	0.17 108	0.22 166	0.19 93	0.21 129
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.17 115	0.16 172	0.16 188	0.14 141	0.12 132	0.13 132	0.11 147	0.15 68	0.12 126	0.16 61	0.16 132	0.12 50	0.10 99	0.09 108	0.19 78	0.20 147	0.19 96	0.23 228	0.18 72	0.15 146	0.22 116	0.23 124	0.07 89	0.11 141	0.21 151	0.24 179	0.39 227	0.23 147

DN-CSS_ROB	0.18 125	0.14 142	0.16 188	0.14 141	0.14 161	0.11 106	0.09 127	0.25 171	0.13 147	0.27 166	0.26 203	0.25 153	0.17 194	0.09 108	0.19 78	0.16 80	0.19 96	0.15 113	0.41 197	0.13 107	0.24 132	0.18 91	0.10 151	0.14 186	0.17 108	0.15 93	0.22 117	0.18 95

coex_refinement	0.17 115	0.15 163	0.11 124	0.12 120	0.12 132	0.13 132	0.08 112	0.21 117	0.16 185	0.22 100	0.18 146	0.17 89	0.10 99	0.10 126	0.44 215	0.19 130	0.20 105	0.15 113	0.23 117	0.11 81	0.17 65	0.15 67	0.09 129	0.10 126	0.18 122	0.17 114	0.20 105	0.22 138

G2L-Stereo	0.16 101	0.14 142	0.11 124	0.12 120	0.13 145	0.12 121	0.09 127	0.20 101	0.11 101	0.24 131	0.16 132	0.19 104	0.16 183	0.11 138	0.29 171	0.16 80	0.20 105	0.15 113	0.18 72	0.12 90	0.20 97	0.16 76	0.11 169	0.10 126	0.18 122	0.19 138	0.23 121	0.17 88

CASnet	0.15 85	0.12 103	0.08 71	0.10 89	0.11 118	0.14 139	0.06 77	0.23 138	0.12 126	0.28 181	0.15 122	0.23 137	0.10 99	0.09 108	0.19 78	0.15 67	0.20 105	0.11 57	0.26 139	0.11 81	0.34 174	0.19 105	0.07 89	0.08 74	0.16 96	0.12 59	0.20 105	0.17 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 76	0.10 66	0.09 89	0.10 89	0.08 72	0.08 68	0.05 56	0.21 117	0.12 126	0.26 156	0.12 97	0.20 110	0.08 81	0.07 71	0.19 78	0.18 112	0.20 105	0.15 113	0.22 111	0.12 90	0.27 150	0.29 163	0.05 54	0.08 74	0.14 82	0.14 78	0.19 93	0.13 60

iinet-f	0.17 115	0.14 142	0.10 100	0.12 120	0.09 85	0.14 139	0.09 127	0.15 68	0.10 81	0.23 111	0.25 194	0.18 96	0.15 176	0.08 82	0.33 189	0.19 130	0.20 105	0.13 77	0.36 190	0.16 161	0.20 97	0.21 113	0.08 115	0.09 98	0.17 108	0.14 78	0.25 143	0.17 88

rafts_anoy	0.14 76	0.14 142	0.11 124	0.11 107	0.11 118	0.10 90	0.07 94	0.21 117	0.08 50	0.21 91	0.15 122	0.17 89	0.07 65	0.06 62	0.20 92	0.17 90	0.20 105	0.17 144	0.22 111	0.12 90	0.21 106	0.18 91	0.06 72	0.09 98	0.16 96	0.15 93	0.15 62	0.17 88

CFNet_pseudo	0.20 151	0.16 172	0.16 188	0.19 192	0.16 181	0.16 159	0.13 167	0.24 154	0.14 162	0.28 181	0.21 172	0.22 133	0.19 213	0.12 162	0.63 241	0.17 90	0.20 105	0.17 144	0.30 169	0.12 90	0.21 106	0.17 83	0.12 185	0.12 159	0.20 141	0.20 148	0.25 143	0.26 178

ADLNet	0.21 162	0.17 184	0.12 144	0.16 166	0.14 161	0.18 175	0.15 182	0.20 101	0.11 101	0.17 68	0.15 122	0.33 217	0.13 154	0.31 266	1.12 277	0.15 67	0.20 105	0.14 89	0.18 72	0.13 107	0.16 57	0.18 91	0.15 208	0.09 98	0.17 108	0.18 130	0.19 93	0.17 88

UNet	0.15 85	0.13 122	0.13 156	0.14 141	0.12 132	0.14 139	0.10 138	0.20 101	0.12 126	0.21 91	0.15 122	0.17 89	0.12 136	0.13 180	0.21 104	0.15 67	0.20 105	0.17 144	0.18 72	0.13 107	0.17 65	0.14 64	0.10 151	0.12 159	0.15 91	0.17 114	0.20 105	0.17 88

FADNet-RVC-Resample	0.20 151	0.16 172	0.18 208	0.17 175	0.16 181	0.16 159	0.14 174	0.24 154	0.17 194	0.26 156	0.19 153	0.26 165	0.16 183	0.16 209	0.30 181	0.17 90	0.20 105	0.22 214	0.26 139	0.24 220	0.22 116	0.29 163	0.13 192	0.20 227	0.22 158	0.21 158	0.19 93	0.22 138

RP	0.22 167	0.20 217	0.23 239	0.22 206	0.20 208	0.21 201	0.22 217	0.24 154	0.22 215	0.17 68	0.25 194	0.24 144	0.19 213	0.15 203	0.50 229	0.17 90	0.20 105	0.16 133	0.22 111	0.16 161	0.17 65	0.25 138	0.13 192	0.16 205	0.22 158	0.21 158	0.30 189	0.25 168

ADCP+	0.31 220	0.17 184	0.17 201	0.15 156	0.14 161	0.17 170	0.19 201	0.21 117	0.33 255	0.26 156	0.26 203	0.37 227	0.12 136	0.13 180	1.87 303	0.18 112	0.20 105	0.17 144	0.33 174	0.18 176	0.22 116	0.22 120	0.12 185	0.11 141	0.23 175	0.69 290	0.33 204	0.99 285

CFNet	0.16 101	0.15 163	0.12 144	0.18 182	0.15 176	0.14 139	0.11 147	0.23 138	0.12 126	0.21 91	0.16 132	0.29 192	0.14 170	0.11 138	0.21 104	0.13 48	0.20 105	0.16 133	0.18 72	0.12 90	0.17 65	0.13 57	0.08 115	0.12 159	0.20 141	0.17 114	0.22 117	0.21 129

iResNetv2_ROB	0.20 151	0.14 142	0.11 124	0.17 175	0.13 145	0.17 170	0.11 147	0.26 185	0.12 126	0.26 156	0.20 163	0.27 175	0.19 213	0.10 126	0.42 209	0.16 80	0.20 105	0.15 113	0.35 186	0.15 146	0.33 167	0.18 91	0.12 185	0.14 186	0.20 141	0.17 114	0.30 189	0.19 114

DISCO	0.16 101	0.15 163	0.11 124	0.14 141	0.13 145	0.16 159	0.14 174	0.15 68	0.13 147	0.21 91	0.17 143	0.16 84	0.10 99	0.10 126	0.25 156	0.16 80	0.20 105	0.15 113	0.23 117	0.14 131	0.17 65	0.18 91	0.09 129	0.11 141	0.17 108	0.16 106	0.21 111	0.16 83

NaN_ROB	0.30 217	0.25 244	0.25 252	0.25 227	0.30 252	0.21 201	0.20 205	0.34 243	0.39 264	0.30 200	0.28 217	0.65 260	0.22 226	0.17 218	0.70 247	0.20 147	0.20 105	0.20 197	0.28 154	0.26 236	0.22 116	0.23 124	0.14 202	0.26 254	0.34 250	0.41 257	0.39 227	0.55 243

raft_robust	0.18 125	0.13 122	0.10 100	0.14 141	0.09 85	0.11 106	0.08 112	0.25 171	0.12 126	0.30 200	0.10 76	0.24 144	0.14 170	0.10 126	0.24 144	0.21 158	0.21 121	0.17 144	0.34 179	0.14 131	0.27 150	0.31 171	0.06 72	0.10 126	0.22 158	0.21 158	0.24 132	0.21 129

Sa-1000	0.17 115	0.13 122	0.09 89	0.09 80	0.09 85	0.11 106	0.05 56	0.22 126	0.11 101	0.24 131	0.11 91	0.24 144	0.09 91	0.10 126	0.22 117	0.18 112	0.21 121	0.17 144	0.28 154	0.12 90	0.25 137	0.33 178	0.06 72	0.09 98	0.24 187	0.20 148	0.26 153	0.22 138

CIPLG	0.15 85	0.11 87	0.08 71	0.10 89	0.09 85	0.11 106	0.08 112	0.23 138	0.09 64	0.23 111	0.14 114	0.20 110	0.10 99	0.12 162	0.23 128	0.17 90	0.21 121	0.14 89	0.21 102	0.13 107	0.22 116	0.28 158	0.06 72	0.09 98	0.16 96	0.12 59	0.21 111	0.13 60

UDGNet	0.23 177	0.19 212	0.14 164	0.36 256	0.30 252	0.32 250	0.29 246	0.22 126	0.15 172	0.21 91	0.20 163	0.21 123	0.08 81	0.52 284	0.20 92	0.17 90	0.21 121	0.17 144	0.25 137	0.14 131	0.26 142	0.30 166	0.30 268	0.10 126	0.24 187	0.20 148	0.22 117	0.20 120

IPLG	0.22 167	0.12 103	0.11 124	0.10 89	0.10 104	0.10 90	0.07 94	0.22 126	0.09 64	0.24 131	0.15 122	0.21 123	0.09 91	0.11 138	1.93 305	0.18 112	0.21 121	0.16 133	0.24 125	0.14 131	0.20 97	0.32 175	0.06 72	0.10 126	0.18 122	0.18 130	0.24 132	0.14 72

IPLGR_C	0.15 85	0.11 87	0.08 71	0.10 89	0.09 85	0.11 106	0.08 112	0.23 138	0.09 64	0.23 111	0.14 114	0.20 110	0.10 99	0.12 162	0.21 104	0.17 90	0.21 121	0.14 89	0.21 102	0.13 107	0.22 116	0.28 158	0.06 72	0.09 98	0.16 96	0.12 59	0.21 111	0.14 72

GMOStereo	0.16 101	0.12 103	0.10 100	0.10 89	0.08 72	0.10 90	0.07 94	0.23 138	0.12 126	0.28 181	0.10 76	0.21 123	0.13 154	0.08 82	0.20 92	0.18 112	0.21 121	0.14 89	0.23 117	0.13 107	0.26 142	0.36 189	0.05 54	0.08 74	0.22 158	0.19 138	0.24 132	0.18 95

error version	0.16 101	0.12 103	0.10 100	0.10 89	0.08 72	0.10 90	0.07 94	0.23 138	0.12 126	0.28 181	0.10 76	0.21 123	0.13 154	0.08 82	0.20 92	0.18 112	0.21 121	0.14 89	0.23 117	0.13 107	0.26 142	0.36 189	0.05 54	0.08 74	0.22 158	0.19 138	0.24 132	0.18 95

test-v	0.16 101	0.12 103	0.10 100	0.10 89	0.08 72	0.10 90	0.07 94	0.23 138	0.12 126	0.28 181	0.10 76	0.21 123	0.13 154	0.08 82	0.20 92	0.18 112	0.21 121	0.14 89	0.23 117	0.13 107	0.26 142	0.36 189	0.05 54	0.08 74	0.22 158	0.19 138	0.24 132	0.18 95

ACRE	0.15 85	0.11 87	0.08 71	0.10 89	0.09 85	0.11 106	0.08 112	0.23 138	0.09 64	0.23 111	0.15 122	0.20 110	0.10 99	0.12 162	0.21 104	0.17 90	0.21 121	0.14 89	0.21 102	0.13 107	0.22 116	0.27 150	0.06 72	0.09 98	0.16 96	0.12 59	0.21 111	0.13 60

test-2	0.16 101	0.12 103	0.10 100	0.10 89	0.08 72	0.10 90	0.07 94	0.23 138	0.12 126	0.28 181	0.10 76	0.21 123	0.13 154	0.08 82	0.20 92	0.18 112	0.21 121	0.14 89	0.23 117	0.13 107	0.26 142	0.36 189	0.05 54	0.08 74	0.22 158	0.19 138	0.24 132	0.18 95

raftrobust	0.15 85	0.12 103	0.11 124	0.11 107	0.10 104	0.08 68	0.06 77	0.22 126	0.09 64	0.27 166	0.13 107	0.19 104	0.08 81	0.08 82	0.21 104	0.18 112	0.21 121	0.15 113	0.28 154	0.13 107	0.25 137	0.23 124	0.08 115	0.08 74	0.19 130	0.17 114	0.17 82	0.16 83

GMStereo	0.16 101	0.16 172	0.09 89	0.14 141	0.13 145	0.15 152	0.11 147	0.22 126	0.12 126	0.19 82	0.15 122	0.25 153	0.13 154	0.09 108	0.17 62	0.14 54	0.21 121	0.13 77	0.26 139	0.15 146	0.20 97	0.12 50	0.09 129	0.11 141	0.18 122	0.15 93	0.23 121	0.15 78
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 85	0.14 142	0.12 144	0.13 129	0.13 145	0.13 132	0.08 112	0.18 90	0.11 101	0.22 100	0.22 180	0.14 67	0.09 91	0.11 138	0.24 144	0.17 90	0.21 121	0.17 144	0.20 89	0.14 131	0.18 76	0.16 76	0.10 151	0.11 141	0.17 108	0.16 106	0.17 82	0.15 78

FADNet	0.23 177	0.19 212	0.14 164	0.23 215	0.15 176	0.21 201	0.22 217	0.27 201	0.17 194	0.27 166	0.27 211	0.26 165	0.18 207	0.15 203	0.34 195	0.21 158	0.21 121	0.20 197	0.41 197	0.25 227	0.26 142	0.27 150	0.14 202	0.15 199	0.27 212	0.27 210	0.24 132	0.27 181

UCFNet_RVC	0.21 162	0.25 244	0.16 188	0.21 202	0.19 203	0.20 191	0.14 174	0.23 138	0.16 185	0.26 156	0.19 153	0.34 220	0.17 194	0.13 180	0.23 128	0.19 130	0.21 121	0.18 174	0.31 170	0.16 161	0.26 142	0.19 105	0.17 217	0.14 186	0.26 199	0.21 158	0.23 121	0.29 191

DLCB_ROB	0.19 142	0.17 184	0.16 188	0.14 141	0.15 176	0.14 139	0.13 167	0.20 101	0.16 185	0.23 111	0.23 188	0.25 153	0.18 207	0.15 203	0.20 92	0.16 80	0.21 121	0.18 174	0.19 81	0.15 146	0.24 132	0.20 110	0.13 192	0.15 199	0.36 255	0.24 179	0.24 132	0.20 120

MyStereo04	0.22 167	0.18 199	0.17 201	0.14 141	0.14 161	0.13 132	0.10 138	0.28 211	0.21 208	0.31 207	0.20 163	0.29 192	0.13 154	0.08 82	0.27 165	0.22 172	0.22 138	0.18 174	0.54 237	0.21 197	0.34 174	0.26 144	0.11 169	0.16 205	0.27 212	0.23 173	0.30 189	0.22 138

IPLGR	0.26 199	0.16 172	0.13 156	0.15 156	0.15 176	0.12 121	0.09 127	0.24 154	0.13 147	0.28 181	0.25 194	0.23 137	0.12 136	0.11 138	1.91 304	0.20 147	0.22 138	0.18 174	0.34 179	0.20 186	0.25 137	0.33 178	0.07 89	0.12 159	0.23 175	0.23 173	0.28 178	0.21 129

RALCasStereoNet	0.15 85	0.14 142	0.10 100	0.13 129	0.11 118	0.10 90	0.07 94	0.20 101	0.08 50	0.23 111	0.13 107	0.19 104	0.08 81	0.07 71	0.20 92	0.18 112	0.22 138	0.17 144	0.20 89	0.12 90	0.22 116	0.21 113	0.07 89	0.09 98	0.18 122	0.15 93	0.15 62	0.15 78

BEATNet_4x	0.19 142	0.14 142	0.12 144	0.13 129	0.13 145	0.12 121	0.10 138	0.20 101	0.14 162	0.27 166	0.14 114	0.21 123	0.13 154	0.11 138	0.32 185	0.20 147	0.22 138	0.22 214	0.20 89	0.12 90	0.31 160	0.41 210	0.10 151	0.12 159	0.17 108	0.16 106	0.26 153	0.23 147

NCC-stereo	0.25 192	0.22 223	0.21 229	0.22 206	0.23 227	0.23 214	0.25 231	0.26 185	0.28 242	0.18 75	0.27 211	0.28 183	0.26 238	0.17 218	0.48 224	0.22 172	0.22 138	0.24 231	0.27 147	0.20 186	0.21 106	0.27 150	0.20 230	0.16 205	0.26 199	0.29 222	0.33 204	0.29 191

stereogan	0.24 184	0.22 223	0.21 229	0.23 215	0.25 238	0.25 225	0.22 217	0.26 185	0.23 220	0.20 87	0.22 180	0.30 204	0.23 227	0.17 218	0.31 182	0.20 147	0.22 138	0.19 185	0.28 154	0.19 179	0.21 106	0.39 203	0.17 217	0.17 215	0.21 151	0.22 166	0.36 213	0.27 181

Abc-Net	0.25 192	0.22 223	0.21 229	0.22 206	0.23 227	0.23 214	0.25 231	0.26 185	0.28 242	0.18 75	0.27 211	0.28 183	0.26 238	0.17 218	0.48 224	0.22 172	0.22 138	0.24 231	0.27 147	0.20 186	0.21 106	0.27 150	0.20 230	0.16 205	0.26 199	0.29 222	0.33 204	0.29 191
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet_ROB	0.17 115	0.14 142	0.12 144	0.15 156	0.11 118	0.15 152	0.11 147	0.25 171	0.12 126	0.25 144	0.16 132	0.19 104	0.21 220	0.09 108	0.25 156	0.16 80	0.22 138	0.16 133	0.29 164	0.12 90	0.23 128	0.16 76	0.09 129	0.12 159	0.20 141	0.17 114	0.26 153	0.21 129

MIPNet	0.21 162	0.14 142	0.11 124	0.11 107	0.12 132	0.12 121	0.08 112	0.24 154	0.10 81	0.27 166	0.24 192	0.22 133	0.14 170	0.11 138	0.94 268	0.20 147	0.23 146	0.17 144	0.31 170	0.20 186	0.21 106	0.35 188	0.07 89	0.11 141	0.23 175	0.23 173	0.27 168	0.21 129

test-3	0.18 125	0.11 87	0.09 89	0.11 107	0.12 132	0.10 90	0.07 94	0.25 171	0.10 81	0.27 166	0.11 91	0.29 192	0.11 123	0.08 82	0.23 128	0.19 130	0.23 146	0.15 113	0.47 211	0.15 146	0.33 167	0.46 226	0.06 72	0.09 98	0.16 96	0.14 78	0.25 143	0.23 147

test_1	0.18 125	0.11 87	0.09 89	0.11 107	0.12 132	0.10 90	0.07 94	0.25 171	0.10 81	0.27 166	0.11 91	0.29 192	0.11 123	0.08 82	0.23 128	0.19 130	0.23 146	0.15 113	0.47 211	0.15 146	0.33 167	0.46 226	0.06 72	0.09 98	0.16 96	0.14 78	0.25 143	0.23 147

test_3	0.19 142	0.12 103	0.11 124	0.11 107	0.12 132	0.10 90	0.07 94	0.25 171	0.12 126	0.28 181	0.12 97	0.31 211	0.14 170	0.08 82	0.25 156	0.20 147	0.23 146	0.15 113	0.47 211	0.16 161	0.35 185	0.46 226	0.06 72	0.11 141	0.19 130	0.19 138	0.27 168	0.25 168

AnonymousM	0.19 142	0.09 52	0.07 53	0.09 80	0.07 55	0.08 68	0.05 56	0.20 101	0.09 64	0.23 111	0.14 114	0.16 84	0.07 65	0.09 108	0.23 128	0.23 183	0.23 146	0.14 89	0.20 89	0.15 146	0.32 163	0.26 144	0.07 89	0.08 74	0.11 52	0.17 114	0.54 261	0.97 283

TestStereo	0.17 115	0.17 184	0.14 164	0.15 156	0.11 118	0.15 152	0.11 147	0.25 171	0.13 147	0.30 200	0.15 122	0.25 153	0.11 123	0.08 82	0.19 78	0.14 54	0.23 146	0.13 77	0.27 147	0.13 107	0.27 150	0.15 67	0.09 129	0.14 186	0.21 151	0.15 93	0.21 111	0.19 114

FADNet-RVC	0.21 162	0.17 184	0.15 176	0.21 202	0.16 181	0.16 159	0.18 193	0.26 185	0.13 147	0.25 144	0.21 172	0.28 183	0.16 183	0.14 191	0.32 185	0.21 158	0.23 146	0.17 144	0.34 179	0.21 197	0.21 106	0.25 138	0.14 202	0.16 205	0.25 194	0.23 173	0.21 111	0.24 161

RGC	0.27 205	0.24 238	0.28 259	0.25 227	0.26 244	0.27 230	0.20 205	0.28 211	0.30 252	0.22 100	0.31 225	0.29 192	0.31 242	0.20 234	0.51 232	0.24 190	0.23 146	0.21 207	0.29 164	0.22 205	0.25 137	0.30 166	0.17 217	0.20 227	0.28 219	0.32 236	0.34 208	0.36 208

ADCRef	0.34 230	0.18 199	0.16 188	0.15 156	0.16 181	0.18 175	0.18 193	0.23 138	0.34 257	0.26 156	0.22 180	0.23 137	0.17 194	0.11 138	2.05 311	0.22 172	0.23 146	0.20 197	0.39 193	0.21 197	0.25 137	0.26 144	0.17 217	0.16 205	0.29 225	0.41 257	0.29 182	1.39 299

CC-Net-ROB	0.36 233	0.47 278	0.32 269	0.65 281	0.49 284	0.54 273	0.46 268	0.35 247	0.24 225	0.37 254	0.28 217	0.92 271	0.21 220	0.37 271	0.28 168	0.17 90	0.23 146	0.22 214	0.67 254	0.22 205	0.22 116	0.16 76	0.44 287	0.24 246	0.29 225	0.28 215	0.27 168	0.40 226

CFNet_RVC	0.18 125	0.18 199	0.15 176	0.18 182	0.16 181	0.18 175	0.12 163	0.21 117	0.13 147	0.23 111	0.20 163	0.24 144	0.12 136	0.12 162	0.22 117	0.19 130	0.23 146	0.17 144	0.26 139	0.15 146	0.24 132	0.19 105	0.09 129	0.13 176	0.22 158	0.20 148	0.25 143	0.23 147

S2M2_XL	0.15 85	0.10 66	0.11 124	0.08 65	0.08 72	0.11 106	0.09 127	0.22 126	0.09 64	0.22 100	0.10 76	0.24 144	0.08 81	0.08 82	0.18 73	0.19 130	0.24 157	0.13 77	0.19 81	0.11 81	0.36 189	0.21 113	0.09 129	0.08 74	0.14 82	0.12 59	0.18 86	0.20 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.17 115	0.11 87	0.09 89	0.12 120	0.09 85	0.10 90	0.06 77	0.22 126	0.12 126	0.27 166	0.11 91	0.27 175	0.10 99	0.08 82	0.17 62	0.21 158	0.24 157	0.14 89	0.25 137	0.13 107	0.44 222	0.31 171	0.08 115	0.10 126	0.17 108	0.17 114	0.36 213	0.19 114

EGLCR-Stereo	0.20 151	0.12 103	0.10 100	0.11 107	0.11 118	0.13 132	0.06 77	0.23 138	0.11 101	0.27 166	0.09 63	0.24 144	0.09 91	0.09 108	0.18 73	0.21 158	0.24 157	0.16 133	0.29 164	0.12 90	0.36 189	0.46 226	0.07 89	0.09 98	0.15 91	0.25 190	0.93 296	0.25 168

AACVNet	0.19 142	0.17 184	0.14 164	0.19 192	0.19 203	0.19 185	0.13 167	0.23 138	0.15 172	0.25 144	0.23 188	0.20 110	0.13 154	0.13 180	0.21 104	0.18 112	0.24 157	0.18 174	0.24 125	0.17 170	0.22 116	0.20 110	0.14 202	0.15 199	0.22 158	0.21 158	0.25 143	0.25 168

CREStereo++_RVC	0.18 125	0.12 103	0.10 100	0.11 107	0.12 132	0.11 106	0.08 112	0.23 138	0.12 126	0.28 181	0.13 107	0.22 133	0.19 213	0.10 126	0.22 117	0.22 172	0.24 157	0.12 63	0.22 111	0.11 81	0.34 174	0.25 138	0.07 89	0.09 98	0.19 130	0.15 93	0.62 275	0.23 147
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
pcwnet_v2	0.26 199	0.17 184	0.18 208	0.22 206	0.19 203	0.22 210	0.18 193	0.25 171	0.18 200	0.31 207	0.23 188	0.30 204	0.28 240	0.18 227	0.88 260	0.21 158	0.24 157	0.19 185	0.36 190	0.15 146	0.27 150	0.24 132	0.17 217	0.15 199	0.26 199	0.26 204	0.30 189	0.38 218

psm_up	0.20 151	0.17 184	0.19 213	0.20 198	0.16 181	0.20 191	0.13 167	0.25 171	0.23 220	0.23 111	0.18 146	0.21 123	0.20 217	0.15 203	0.23 128	0.18 112	0.24 157	0.18 174	0.28 154	0.16 161	0.21 106	0.16 76	0.12 185	0.20 227	0.24 187	0.24 179	0.26 153	0.25 168

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 248	0.34 262	0.25 252	0.42 264	0.31 254	0.36 258	0.47 271	0.48 275	0.40 265	0.42 276	0.31 225	0.60 256	0.53 266	0.40 277	0.57 235	0.27 214	0.24 157	0.22 214	0.67 254	0.22 205	0.60 264	0.56 265	0.33 276	0.28 258	0.47 274	0.48 270	0.48 247	0.70 259

PMTNet	0.18 125	0.15 163	0.11 124	0.14 141	0.11 118	0.09 85	0.09 127	0.22 126	0.10 81	0.29 197	0.11 91	0.25 153	0.08 81	0.09 108	0.24 144	0.27 214	0.24 157	0.13 77	0.28 154	0.13 107	0.35 185	0.24 132	0.09 129	0.08 74	0.22 158	0.17 114	0.23 121	0.25 168

ADCL	0.37 237	0.23 234	0.19 213	0.20 198	0.18 199	0.23 214	0.23 224	0.26 185	0.53 285	0.32 214	0.29 220	0.29 192	0.17 194	0.15 203	1.60 292	0.21 158	0.24 157	0.22 214	0.34 179	0.22 205	0.32 163	0.28 158	0.17 217	0.17 215	0.52 282	0.53 274	0.47 245	1.56 304

NVstereo2D	0.26 199	0.16 172	0.15 176	0.22 206	0.18 199	0.26 228	0.28 244	0.20 101	0.14 162	0.22 100	0.21 172	0.17 89	0.11 123	0.38 272	1.98 309	0.20 147	0.24 157	0.19 185	0.21 102	0.14 131	0.18 76	0.15 67	0.25 245	0.13 176	0.22 158	0.17 114	0.19 93	0.18 95

DeepPruner_ROB	0.22 167	0.17 184	0.16 188	0.17 175	0.17 190	0.16 159	0.18 193	0.22 126	0.17 194	0.26 156	0.26 203	0.20 110	0.18 207	0.11 138	0.50 229	0.20 147	0.24 157	0.21 207	0.27 147	0.16 161	0.41 210	0.33 178	0.14 202	0.15 199	0.22 158	0.27 210	0.26 153	0.23 147

SGM-Forest	0.38 240	0.24 238	0.18 208	0.35 254	0.25 238	0.27 230	0.20 205	0.30 228	0.23 220	0.32 214	0.23 188	0.37 227	0.43 254	0.24 248	0.82 257	0.33 237	0.24 157	0.21 207	1.61 284	0.19 179	0.38 196	0.43 218	0.27 252	0.21 236	0.34 250	0.28 215	0.57 267	0.86 276
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 177	0.17 184	0.08 71	0.22 206	0.21 214	0.29 242	0.17 189	0.25 171	0.11 101	0.42 276	0.19 153	0.43 240	0.09 91	0.11 138	0.19 78	0.25 199	0.25 170	0.16 133	0.28 154	0.14 131	0.41 210	0.39 203	0.07 89	0.09 98	0.20 141	0.18 130	0.27 168	0.49 239

S2M2_L	0.17 115	0.14 142	0.15 176	0.13 129	0.10 104	0.16 159	0.11 147	0.21 117	0.11 101	0.27 166	0.09 63	0.20 110	0.06 48	0.17 218	0.22 117	0.19 130	0.25 170	0.16 133	0.20 89	0.15 146	0.34 174	0.25 138	0.13 192	0.10 126	0.16 96	0.16 106	0.27 168	0.23 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Reg-Stereo(zero)	0.24 184	0.13 122	0.14 164	0.13 129	0.11 118	0.14 139	0.11 147	0.32 241	0.15 172	0.34 228	0.56 277	0.30 204	0.12 136	0.16 209	0.19 78	0.31 229	0.25 170	0.15 113	0.42 200	0.17 170	0.34 174	0.49 240	0.10 151	0.11 141	0.20 141	0.24 179	0.38 223	0.37 213

HI	0.24 184	0.13 122	0.14 164	0.13 129	0.11 118	0.14 139	0.11 147	0.32 241	0.15 172	0.34 228	0.56 277	0.30 204	0.12 136	0.16 209	0.19 78	0.31 229	0.25 170	0.15 113	0.42 200	0.17 170	0.34 174	0.49 240	0.10 151	0.11 141	0.20 141	0.24 179	0.38 223	0.37 213

castereo	0.17 115	0.12 103	0.10 100	0.10 89	0.10 104	0.11 106	0.06 77	0.22 126	0.13 147	0.26 156	0.14 114	0.23 137	0.08 81	0.07 71	0.19 78	0.22 172	0.25 170	0.14 89	0.28 154	0.13 107	0.45 224	0.34 184	0.07 89	0.09 98	0.19 130	0.20 148	0.19 93	0.20 120

trnet	0.16 101	0.13 122	0.10 100	0.11 107	0.10 104	0.10 90	0.06 77	0.24 154	0.09 64	0.28 181	0.12 97	0.26 165	0.11 123	0.10 126	0.20 92	0.22 172	0.25 170	0.13 77	0.21 102	0.13 107	0.32 163	0.20 110	0.08 115	0.09 98	0.17 108	0.17 114	0.24 132	0.23 147

CES	0.18 125	0.10 66	0.10 100	0.09 80	0.11 118	0.10 90	0.05 56	0.42 264	0.10 81	0.20 87	0.27 211	0.23 137	0.10 99	0.12 162	0.26 160	0.23 183	0.25 170	0.15 113	0.20 89	0.13 107	0.45 224	0.26 144	0.09 129	0.08 74	0.19 130	0.15 93	0.19 93	0.24 161

SACVNet	0.22 167	0.20 217	0.18 208	0.21 202	0.19 203	0.19 185	0.19 201	0.25 171	0.22 215	0.25 144	0.21 172	0.20 110	0.12 136	0.17 218	0.23 128	0.21 158	0.25 170	0.21 207	0.32 172	0.19 179	0.27 150	0.34 184	0.15 208	0.17 215	0.28 219	0.25 190	0.29 182	0.26 178

TRStereo	0.34 230	0.16 172	0.21 229	0.16 166	0.12 132	0.34 255	0.17 189	0.27 201	0.11 101	0.35 241	0.18 146	0.34 220	0.09 91	0.12 162	0.26 160	0.36 252	0.25 170	0.17 144	0.44 204	0.25 227	0.42 215	0.47 232	0.09 129	0.09 98	0.26 199	2.80 325	0.49 251	0.33 202

ICVP	0.22 167	0.18 199	0.20 220	0.18 182	0.17 190	0.18 175	0.13 167	0.22 126	0.16 185	0.24 131	0.20 163	0.23 137	0.18 207	0.12 162	0.22 117	0.23 183	0.25 170	0.24 231	0.26 139	0.20 186	0.30 158	0.46 226	0.26 247	0.16 205	0.23 175	0.25 190	0.25 143	0.24 161
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 151	0.14 142	0.12 144	0.12 120	0.11 118	0.14 139	0.12 163	0.28 211	0.16 185	0.23 111	0.19 153	0.19 104	0.15 176	0.08 82	0.24 144	0.26 208	0.25 170	0.22 214	0.39 193	0.20 186	0.34 174	0.38 198	0.08 115	0.13 176	0.22 158	0.24 179	0.23 121	0.24 161

CroCo_RVC	0.20 151	0.14 142	0.12 144	0.12 120	0.11 118	0.14 139	0.12 163	0.28 211	0.16 185	0.23 111	0.19 153	0.19 104	0.15 176	0.08 82	0.24 144	0.26 208	0.25 170	0.22 214	0.39 193	0.20 186	0.34 174	0.38 198	0.08 115	0.13 176	0.22 158	0.24 179	0.23 121	0.24 161

HSM-Net_RVC	0.30 217	0.17 184	0.17 201	0.26 230	0.20 208	0.20 191	0.14 174	0.28 211	0.19 202	0.34 228	0.41 252	1.59 297	0.25 234	0.14 191	0.26 160	0.21 158	0.25 170	0.19 185	0.28 154	0.20 186	0.38 196	0.33 178	0.13 192	0.20 227	0.29 225	0.30 229	0.35 211	0.33 202
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.24 184	0.16 172	0.15 176	0.24 222	0.18 199	0.21 201	0.15 182	0.30 228	0.16 185	0.31 207	0.31 225	0.32 214	0.25 234	0.11 138	0.24 144	0.24 190	0.25 170	0.17 144	0.53 236	0.15 146	0.33 167	0.33 178	0.14 202	0.17 215	0.23 175	0.23 173	0.27 168	0.25 168

NCCL2	0.26 199	0.23 234	0.22 236	0.19 192	0.20 208	0.18 175	0.16 186	0.26 185	0.22 215	0.29 197	0.22 180	0.27 175	0.17 194	0.15 203	0.60 239	0.24 190	0.25 170	0.22 214	0.27 147	0.22 205	0.31 160	0.34 184	0.18 227	0.21 236	0.33 243	0.33 238	0.36 213	0.35 206

IGEV_Zeroshot_test	0.29 211	0.13 122	0.22 236	0.29 236	0.17 190	0.21 201	0.22 217	0.28 211	0.14 162	0.35 241	0.43 257	0.33 217	0.11 123	0.14 191	0.23 128	0.37 257	0.26 185	0.17 144	0.48 219	0.24 220	0.52 248	0.61 277	0.11 169	0.11 141	0.33 243	0.27 210	0.62 275	0.45 235

HH	0.25 192	0.10 66	0.17 201	0.15 156	0.14 161	0.20 191	0.14 174	0.27 201	0.13 147	0.36 247	0.12 97	0.28 183	0.10 99	0.13 180	0.23 128	0.40 263	0.26 185	0.19 185	0.49 221	0.21 197	0.68 280	0.52 253	0.11 169	0.11 141	0.23 175	0.25 190	0.36 213	0.38 218

HanStereo	0.25 192	0.10 66	0.17 201	0.15 156	0.14 161	0.20 191	0.14 174	0.27 201	0.13 147	0.36 247	0.12 97	0.28 183	0.10 99	0.13 180	0.23 128	0.40 263	0.26 185	0.19 185	0.49 221	0.21 197	0.68 280	0.52 253	0.11 169	0.11 141	0.23 175	0.25 190	0.36 213	0.38 218

LoS	0.22 167	0.15 163	0.11 124	0.13 129	0.14 161	0.12 121	0.08 112	0.60 288	0.11 101	0.37 254	0.38 245	0.36 225	0.13 154	0.11 138	0.23 128	0.25 199	0.26 185	0.15 113	0.26 139	0.15 146	0.42 215	0.33 178	0.09 129	0.09 98	0.25 194	0.19 138	0.25 143	0.28 187
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LMCR-Stereo	0.18 125	0.14 142	0.11 124	0.13 129	0.12 132	0.15 152	0.10 138	0.22 126	0.13 147	0.23 111	0.18 146	0.24 144	0.17 194	0.12 162	0.21 104	0.19 130	0.26 185	0.18 174	0.33 174	0.19 179	0.26 142	0.25 138	0.10 151	0.12 159	0.19 130	0.18 130	0.24 132	0.23 147

s12784h	0.22 167	0.16 172	0.13 156	0.19 192	0.14 161	0.12 121	0.08 112	0.24 154	0.11 101	0.29 197	0.16 132	0.27 175	0.15 176	0.10 126	0.22 117	0.26 208	0.26 185	0.13 77	0.29 164	0.12 90	0.50 245	0.30 166	0.08 115	0.10 126	0.24 187	0.21 158	0.65 280	0.47 238

TANstereo	0.19 142	0.12 103	0.10 100	0.14 141	0.13 145	0.14 139	0.08 112	0.18 90	0.11 101	0.24 131	0.12 97	0.16 84	0.12 136	0.13 180	0.29 171	0.28 217	0.26 185	0.25 241	0.34 179	0.22 205	0.34 174	0.27 150	0.29 266	0.10 126	0.13 66	0.15 93	0.36 213	0.18 95

XX-TBD	0.19 142	0.12 103	0.10 100	0.14 141	0.13 145	0.14 139	0.08 112	0.18 90	0.11 101	0.24 131	0.12 97	0.16 84	0.12 136	0.13 180	0.29 171	0.28 217	0.26 185	0.25 241	0.34 179	0.22 205	0.34 174	0.27 150	0.29 266	0.10 126	0.13 66	0.15 93	0.36 213	0.18 95

EAI-Stereo	0.28 209	0.13 122	0.12 144	0.18 182	0.16 181	0.66 283	0.20 205	0.27 201	0.18 200	0.27 166	0.27 211	0.29 192	0.10 99	0.11 138	0.35 197	0.32 234	0.26 185	0.20 197	0.65 252	0.22 205	0.44 222	0.44 221	0.10 151	0.14 186	0.28 219	0.31 233	0.39 227	0.42 229

CREStereo	0.17 115	0.13 122	0.11 124	0.11 107	0.10 104	0.10 90	0.06 77	0.24 154	0.10 81	0.27 166	0.12 97	0.26 165	0.11 123	0.10 126	0.22 117	0.26 208	0.26 185	0.13 77	0.21 102	0.14 131	0.36 189	0.24 132	0.08 115	0.09 98	0.17 108	0.17 114	0.23 121	0.22 138
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
HSM	0.20 151	0.17 184	0.14 164	0.18 182	0.17 190	0.15 152	0.13 167	0.26 185	0.14 162	0.26 156	0.22 180	0.24 144	0.17 194	0.11 138	0.33 189	0.17 90	0.26 185	0.16 133	0.27 147	0.17 170	0.27 150	0.19 105	0.10 151	0.13 176	0.22 158	0.22 166	0.27 168	0.24 161

RAFT-Test	0.24 184	0.13 122	0.11 124	0.16 166	0.14 161	0.18 175	0.11 147	0.27 201	0.14 162	0.32 214	0.26 203	0.26 165	0.12 136	0.14 191	0.24 144	0.35 244	0.27 196	0.18 174	0.56 241	0.24 220	0.58 260	0.49 240	0.09 129	0.11 141	0.27 212	0.29 222	0.27 168	0.35 206

anonymity	0.53 261	0.11 87	0.19 213	0.16 166	0.14 161	0.16 159	0.10 138	0.29 224	0.13 147	0.34 228	7.32 329	0.30 204	0.13 154	0.12 162	0.21 104	0.37 257	0.27 196	0.17 144	0.44 204	0.23 217	0.43 217	0.54 260	0.11 169	0.12 159	0.34 250	0.43 263	0.71 286	0.44 234

iRaft-Stereo_20w	0.31 220	0.14 142	0.24 247	0.29 236	0.18 199	0.22 210	0.18 193	0.26 185	0.15 172	0.41 274	0.51 270	0.30 204	0.11 123	0.12 162	0.32 185	0.32 234	0.27 196	0.17 144	0.42 200	0.24 220	0.46 230	0.53 257	0.11 169	0.10 126	0.33 243	0.67 289	0.61 273	0.60 247

cross-raft	0.24 184	0.14 142	0.12 144	0.13 129	0.13 145	0.17 170	0.10 138	0.27 201	0.15 172	0.30 200	0.19 153	0.28 183	0.10 99	0.12 162	0.26 160	0.34 239	0.27 196	0.17 144	0.57 244	0.25 227	0.62 268	0.51 249	0.09 129	0.11 141	0.29 225	0.27 210	0.26 153	0.31 198

test-1	0.27 205	0.10 66	0.12 144	0.14 141	0.13 145	0.25 225	0.18 193	0.29 224	0.17 194	0.37 254	0.42 254	0.30 204	0.16 183	0.14 191	0.29 171	0.36 252	0.27 196	0.20 197	0.52 232	0.25 227	0.57 256	0.66 283	0.10 151	0.13 176	0.28 219	0.29 222	0.30 189	0.36 208

XX-Stereo	2.24 315	0.10 66	0.10 100	0.17 175	0.10 104	0.21 201	0.11 147	0.25 171	0.12 126	0.36 247	0.53 273	0.29 192	0.10 99	0.11 138	0.24 144	0.35 244	0.27 196	0.18 174	0.47 211	0.18 176	0.41 210	0.37 195	0.10 151	0.10 126	54.05 338	0.25 190	0.34 208	0.51 241

GES	0.22 167	0.16 172	0.12 144	0.14 141	0.15 176	0.19 185	0.12 163	0.25 171	0.14 162	0.26 156	0.18 146	0.21 123	0.13 154	0.17 218	0.36 198	0.21 158	0.27 196	0.19 185	0.52 232	0.20 186	0.33 167	0.29 163	0.13 192	0.14 186	0.19 130	0.17 114	0.27 168	0.42 229

APVNet	0.21 162	0.18 199	0.14 164	0.17 175	0.20 208	0.20 191	0.17 189	0.24 154	0.15 172	0.18 75	0.21 172	0.21 123	0.11 123	0.17 218	0.34 195	0.24 190	0.27 196	0.21 207	0.34 179	0.21 197	0.23 128	0.28 158	0.11 169	0.17 215	0.21 151	0.18 130	0.29 182	0.22 138

iResNet	0.29 211	0.17 184	0.16 188	0.23 215	0.22 221	0.28 237	0.18 193	0.31 232	0.20 206	0.32 214	0.29 220	0.49 248	0.50 263	0.11 138	0.44 215	0.35 244	0.27 196	0.20 197	0.73 256	0.24 220	0.43 217	0.27 150	0.15 208	0.24 246	0.25 194	0.25 190	0.33 204	0.28 187

MDST_ROB	0.81 282	1.11 299	0.24 247	1.30 294	0.42 273	0.81 289	0.32 254	0.45 269	0.25 229	0.36 247	0.32 228	0.47 244	3.62 319	0.14 191	1.77 300	0.22 172	0.27 196	0.17 144	0.84 266	0.19 179	0.57 256	0.51 249	0.20 230	0.21 236	1.56 317	0.86 302	2.88 325	1.74 309

CSAN	0.39 243	0.37 270	0.34 276	0.33 249	0.32 258	0.27 230	0.25 231	0.36 250	0.64 296	0.43 279	0.43 257	0.73 265	0.44 257	0.20 234	0.63 241	0.25 199	0.27 196	0.26 251	0.41 197	0.43 283	0.38 196	0.34 184	0.22 240	0.33 267	0.40 260	0.47 268	0.48 247	0.55 243

AE-Stereo	0.20 151	0.14 142	0.13 156	0.16 166	0.12 132	0.12 121	0.09 127	0.23 138	0.15 172	0.28 181	0.12 97	0.29 192	0.13 154	0.09 108	0.21 104	0.25 199	0.28 207	0.19 185	0.28 154	0.19 179	0.35 185	0.42 213	0.07 89	0.14 186	0.22 158	0.24 179	0.26 153	0.21 129

MSKI-zero shot	0.26 199	0.13 122	0.10 100	0.14 141	0.14 161	0.15 152	0.11 147	0.28 211	0.13 147	0.30 200	0.35 235	0.28 183	0.11 123	0.12 162	0.29 171	0.37 257	0.28 207	0.17 144	0.58 246	0.26 236	0.57 256	0.55 262	0.09 129	0.11 141	0.25 194	0.41 257	0.32 199	0.42 229

Any-RAFT	0.24 184	0.13 122	0.16 188	0.16 166	0.13 145	0.15 152	0.10 138	0.25 171	0.14 162	0.28 181	0.35 235	0.28 183	0.11 123	0.12 162	0.22 117	0.25 199	0.28 207	0.17 144	0.50 227	0.16 161	0.63 270	0.40 207	0.10 151	0.10 126	0.28 219	0.29 222	0.26 153	0.42 229

dd	0.19 142	0.17 184	0.10 100	0.34 252	0.12 132	0.24 220	0.11 147	0.21 117	0.10 81	0.22 100	0.10 76	0.37 227	0.10 99	0.09 108	0.37 200	0.17 90	0.28 207	0.14 89	0.35 186	0.14 131	0.19 88	0.14 64	0.09 129	0.13 176	0.21 151	0.15 93	0.26 153	0.21 129

GLC_STEREO	0.18 125	0.15 163	0.16 188	0.15 156	0.14 161	0.14 139	0.11 147	0.26 185	0.10 81	0.28 181	0.18 146	0.20 110	0.10 99	0.11 138	0.19 78	0.19 130	0.28 207	0.15 113	0.24 125	0.14 131	0.37 193	0.23 124	0.09 129	0.10 126	0.19 130	0.13 70	0.30 189	0.18 95

GEStereo_RVC	0.24 184	0.19 212	0.15 176	0.18 182	0.17 190	0.19 185	0.18 193	0.26 185	0.17 194	0.27 166	0.20 163	0.27 175	0.16 183	0.12 162	0.27 165	0.26 208	0.28 207	0.24 231	0.47 211	0.21 197	0.32 163	0.50 245	0.11 169	0.17 215	0.24 187	0.21 158	0.26 153	0.32 199

MSMDNet	0.25 192	0.14 142	0.11 124	0.13 129	0.14 161	0.16 159	0.11 147	0.26 185	0.14 162	0.31 207	0.17 143	0.26 165	0.29 241	0.14 191	0.24 144	0.35 244	0.28 207	0.18 174	0.54 237	0.28 246	0.58 260	0.60 273	0.10 151	0.11 141	0.26 199	0.25 190	0.26 153	0.30 195

EKT-Stereo	0.33 227	0.17 184	0.13 156	0.20 198	0.17 190	0.22 210	0.25 231	0.27 201	0.14 162	0.30 200	0.26 203	0.27 175	0.13 154	0.13 180	1.64 294	0.53 282	0.29 214	0.25 241	0.46 209	0.30 259	0.82 296	0.54 260	0.09 129	0.12 159	0.30 231	0.25 190	0.31 196	0.25 168

GwcNet-ADL	0.29 211	0.22 223	0.21 229	0.29 236	0.22 221	0.23 214	0.19 201	0.28 211	0.19 202	0.34 228	0.58 281	0.43 240	0.23 227	0.22 241	0.50 229	0.34 239	0.29 214	0.22 214	0.44 204	0.28 246	0.36 189	0.39 203	0.13 192	0.16 205	0.26 199	0.29 222	0.28 178	0.38 218

sCroCo_RVC	0.22 167	0.13 122	0.11 124	0.11 107	0.10 104	0.14 139	0.09 127	0.24 154	0.19 202	0.24 131	0.16 132	0.20 110	0.20 217	0.08 82	0.26 160	0.36 252	0.29 214	0.22 214	0.35 186	0.21 197	0.48 236	0.53 257	0.10 151	0.15 199	0.23 175	0.21 158	0.28 178	0.23 147

FADNet_RVC	0.33 227	0.22 223	0.22 236	0.29 236	0.25 238	0.19 185	0.22 217	0.31 232	0.22 215	0.31 207	0.29 220	0.41 237	0.33 244	0.22 241	0.72 249	0.25 199	0.29 214	0.32 274	0.73 256	0.27 241	0.43 217	0.47 232	0.16 213	0.23 243	0.27 212	0.30 229	0.51 256	0.36 208

XQC	0.42 248	0.37 270	0.31 267	0.41 263	0.35 262	0.41 263	0.42 263	0.45 269	0.38 262	0.40 269	0.33 231	0.48 246	0.44 257	0.34 269	1.54 287	0.29 222	0.29 214	0.27 254	0.52 232	0.30 259	0.37 193	0.44 221	0.26 247	0.30 262	0.41 263	0.41 257	0.53 259	0.38 218

GANetREF_RVC	0.32 222	0.30 257	0.32 269	0.28 234	0.27 247	0.27 230	0.26 239	0.42 264	0.35 260	0.38 260	0.21 172	0.56 252	0.39 248	0.16 209	0.33 189	0.23 183	0.29 214	0.25 241	0.44 204	0.25 227	0.35 185	0.25 138	0.25 245	0.32 265	0.34 250	0.29 222	0.45 240	0.38 218
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
ccs_rob	0.41 246	0.24 238	0.19 213	0.33 249	0.21 214	0.33 252	0.28 244	0.34 243	0.21 208	0.47 287	1.62 317	1.59 297	0.39 248	0.22 241	0.31 182	0.36 252	0.29 214	0.22 214	0.47 211	0.27 241	0.55 252	0.57 267	0.17 217	0.20 227	0.26 199	0.25 190	0.29 182	0.36 208

model_zeroshot	0.28 209	0.14 142	0.11 124	0.16 166	0.14 161	0.18 175	0.11 147	0.28 211	0.15 172	0.33 224	0.32 228	0.31 211	0.10 99	0.13 180	0.43 211	0.31 229	0.30 221	0.19 185	0.66 253	0.22 205	0.55 252	0.44 221	0.12 185	0.13 176	0.49 277	0.36 248	0.31 196	0.53 242

DCVSM-stereo	0.39 243	0.21 220	0.21 229	0.32 248	0.24 230	0.38 260	0.26 239	0.37 253	0.25 229	0.37 254	0.58 281	0.92 271	0.47 261	0.18 227	0.24 144	0.29 222	0.30 221	0.22 214	1.72 286	0.34 268	0.45 224	0.37 195	0.30 268	0.23 243	0.26 199	0.27 210	0.37 221	0.40 226

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 299	0.15 163	0.23 239	0.22 206	0.20 208	0.33 252	0.24 226	0.28 211	0.33 255	0.38 260	0.52 271	0.35 223	0.15 176	0.13 180	0.29 171	0.49 279	0.30 221	0.21 207	25.47 336	0.27 241	0.49 238	0.60 273	0.10 151	0.12 159	0.32 239	0.45 266	0.37 221	0.60 247

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 227	0.15 163	0.23 239	0.24 222	0.16 181	0.28 237	0.20 205	0.28 211	0.21 208	0.35 241	0.60 285	0.32 214	0.17 194	0.12 162	0.28 168	0.44 269	0.30 221	0.22 214	0.58 246	0.28 246	0.54 249	0.59 271	0.09 129	0.14 186	0.33 243	0.32 236	0.79 289	0.60 247

R-Stereo Train	0.23 177	0.13 122	0.13 156	0.15 156	0.13 145	0.18 175	0.07 94	0.24 154	0.15 172	0.32 214	0.25 194	0.27 175	0.13 154	0.14 191	0.21 104	0.28 217	0.30 221	0.20 197	0.47 211	0.20 186	0.47 232	0.50 245	0.10 151	0.12 159	0.23 175	0.26 204	0.23 121	0.28 187

SHD	0.36 233	0.22 223	0.28 259	0.25 227	0.24 230	0.24 220	0.27 243	0.35 247	0.28 242	0.35 241	0.33 231	0.32 214	0.45 259	0.21 238	1.38 281	0.26 208	0.30 221	0.24 231	0.56 241	0.27 241	0.38 196	0.43 218	0.20 230	0.25 250	0.33 243	0.36 248	0.35 211	0.50 240

RTSC	0.27 205	0.16 172	0.16 188	0.16 166	0.17 190	0.18 175	0.19 201	0.23 138	0.21 208	0.25 144	0.25 194	0.20 110	0.18 207	0.14 191	1.57 291	0.23 183	0.30 221	0.19 185	0.39 193	0.18 176	0.30 158	0.32 175	0.11 169	0.17 215	0.21 151	0.22 166	0.31 196	0.43 233

RAFT-Stereo	0.23 177	0.13 122	0.13 156	0.15 156	0.13 145	0.18 175	0.07 94	0.24 154	0.15 172	0.32 214	0.25 194	0.27 175	0.13 154	0.14 191	0.21 104	0.28 217	0.30 221	0.20 197	0.47 211	0.20 186	0.47 232	0.50 245	0.10 151	0.12 159	0.23 175	0.26 204	0.23 121	0.28 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ITSA-stereo	0.37 237	0.23 234	0.19 213	0.39 261	0.26 244	0.24 220	0.26 239	0.35 247	0.26 235	0.39 266	0.55 275	0.46 243	0.41 253	0.23 246	0.53 233	0.38 260	0.31 229	0.25 241	0.49 221	0.24 220	0.43 217	0.49 240	0.23 242	0.22 240	0.33 243	0.40 255	0.72 287	0.75 266

PSMNet-ADL	0.30 217	0.20 217	0.20 220	0.23 215	0.21 214	0.23 214	0.22 217	0.30 228	0.26 235	0.40 269	0.58 281	0.38 234	0.43 254	0.24 248	0.31 182	0.44 269	0.31 229	0.20 197	0.52 232	0.23 217	0.39 209	0.36 189	0.17 217	0.16 205	0.26 199	0.26 204	0.39 227	0.25 168

GANet-ADL	0.26 199	0.18 199	0.15 176	0.20 198	0.19 203	0.22 210	0.16 186	0.26 185	0.16 185	0.34 228	0.36 241	0.29 192	0.16 183	0.21 238	0.42 209	0.29 222	0.31 229	0.19 185	0.48 219	0.28 246	0.38 196	0.48 235	0.13 192	0.14 186	0.23 175	0.24 179	0.32 199	0.30 195

SFCPSM	0.64 272	0.24 238	0.19 213	0.28 234	0.23 227	0.27 230	0.24 226	0.30 228	0.30 252	0.34 228	0.50 268	0.63 258	1.06 289	0.19 229	0.37 200	0.34 239	0.31 229	0.24 231	8.10 324	0.39 272	0.45 224	0.43 218	0.20 230	0.19 225	0.30 231	0.31 233	0.36 213	0.45 235

HBP-ISP	0.45 252	0.24 238	0.26 255	0.35 254	0.29 249	0.30 246	0.24 226	0.38 255	0.23 220	0.38 260	0.44 261	0.31 211	0.17 194	0.55 286	2.33 318	0.99 318	0.32 233	0.27 254	0.33 174	0.28 246	0.64 273	0.89 305	0.27 252	0.29 261	0.33 243	0.35 244	0.47 245	0.38 218

dad	0.29 211	0.21 220	0.14 164	0.47 267	0.22 221	0.29 242	0.48 273	0.40 258	0.12 126	0.32 214	0.14 114	0.41 237	0.23 227	0.10 126	0.53 233	0.19 130	0.32 233	0.17 144	0.51 228	0.15 146	0.27 150	0.18 91	0.11 169	0.18 223	0.31 237	0.18 130	0.67 282	0.45 235

Anonymous3	0.29 211	0.21 220	0.15 176	0.17 175	0.16 181	0.20 191	0.16 186	0.31 232	0.25 229	0.30 200	0.20 163	0.45 242	0.20 217	0.16 209	0.45 218	0.53 282	0.32 233	0.27 254	0.49 221	0.26 236	0.49 238	0.55 262	0.13 192	0.14 186	0.27 212	0.28 215	0.34 208	0.27 181

MFN_U_SF_RVC	0.60 270	0.55 283	0.41 283	0.56 277	0.46 280	0.57 279	0.63 282	0.56 282	0.43 276	0.86 312	0.93 301	0.72 264	0.52 264	0.53 285	0.97 270	0.49 279	0.32 233	0.34 279	1.73 287	0.44 284	0.62 268	0.58 268	0.30 268	0.56 297	0.45 269	0.44 265	0.49 251	0.68 257

DDVS	0.53 261	0.22 223	0.24 247	0.24 222	0.25 238	0.27 230	0.24 226	0.39 257	0.26 235	0.35 241	4.72 327	1.02 279	0.40 250	0.20 234	0.40 206	0.39 262	0.33 237	0.26 251	0.75 258	0.34 268	0.58 260	0.63 279	0.16 213	0.20 227	0.25 194	0.25 190	0.55 265	0.40 226

NOSS_ROB	0.34 230	0.22 223	0.20 220	0.27 233	0.25 238	0.26 228	0.24 226	0.41 260	0.24 225	0.36 247	0.30 223	0.36 225	0.23 227	0.39 275	0.47 221	0.57 288	0.33 237	0.29 263	0.32 172	0.23 217	0.64 273	0.67 285	0.28 256	0.30 262	0.32 239	0.30 229	0.42 237	0.32 199

LALA_ROB	0.32 222	0.34 262	0.23 239	0.24 222	0.24 230	0.29 242	0.22 217	0.24 154	0.28 242	0.31 207	0.35 235	0.94 274	0.21 220	0.19 229	0.64 244	0.24 190	0.33 237	0.28 262	0.33 174	0.25 227	0.34 174	0.40 207	0.18 227	0.21 236	0.26 199	0.31 233	0.50 254	0.36 208

FCDSN-DC	0.36 233	0.28 251	0.33 273	0.31 244	0.29 249	0.28 237	0.39 261	0.31 232	0.22 215	0.28 181	0.20 163	0.26 165	0.16 183	0.29 259	1.96 307	0.35 244	0.34 240	0.32 274	0.33 174	0.25 227	0.41 210	0.48 235	0.27 252	0.37 280	0.29 225	0.30 229	0.30 189	0.30 195
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.46 254	0.29 255	0.29 261	0.26 230	0.31 254	0.33 252	0.35 259	0.41 260	0.46 280	0.31 207	0.38 245	0.48 246	0.40 250	0.21 238	1.82 301	0.35 244	0.34 240	0.27 254	0.78 261	0.28 246	0.45 224	0.46 226	0.30 268	0.24 246	0.36 255	0.53 274	0.45 240	1.42 300

ADCPNet	0.56 264	0.26 247	0.30 265	0.29 236	0.36 265	0.29 242	0.50 275	0.41 260	0.40 265	0.38 260	0.55 275	0.38 234	1.12 292	0.26 254	2.02 310	0.42 268	0.34 240	0.24 231	1.25 273	0.39 272	0.47 232	0.45 224	0.33 276	0.28 258	0.48 275	0.56 278	0.46 244	1.88 314

XPNet_ROB	0.27 205	0.28 251	0.20 220	0.19 192	0.21 214	0.21 201	0.20 205	0.20 101	0.21 208	0.24 131	0.28 217	0.78 267	0.17 194	0.16 209	0.29 171	0.22 172	0.34 240	0.21 207	0.27 147	0.19 179	0.28 157	0.42 213	0.17 217	0.18 223	0.23 175	0.24 179	0.48 247	0.34 205

CBMV	0.43 250	0.25 244	0.23 239	0.30 243	0.28 248	0.27 230	0.21 211	0.40 258	0.28 242	0.37 254	0.27 211	0.67 262	0.35 247	0.32 267	0.49 227	0.53 282	0.34 240	0.27 254	0.56 241	0.27 241	0.55 252	0.62 278	0.26 247	0.33 267	0.35 254	0.33 238	0.64 278	1.79 311
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.32 222	0.18 199	0.15 176	0.29 236	0.24 230	0.24 220	0.25 231	0.31 232	0.29 247	0.32 214	0.39 248	0.53 249	0.34 245	0.11 138	0.29 171	0.40 263	0.35 245	0.25 241	0.49 221	0.29 254	0.63 270	0.48 235	0.21 238	0.25 250	0.30 231	0.28 215	0.38 223	0.37 213

SepStereo	0.32 222	0.18 199	0.15 176	0.29 236	0.24 230	0.24 220	0.25 231	0.31 232	0.29 247	0.32 214	0.39 248	0.53 249	0.34 245	0.11 138	0.29 171	0.40 263	0.35 245	0.25 241	0.49 221	0.29 254	0.63 270	0.48 235	0.21 238	0.25 250	0.30 231	0.28 215	0.38 223	0.37 213

FAT-Stereo	0.47 257	0.27 249	0.34 276	0.45 266	0.48 283	0.39 261	0.32 254	0.42 264	0.27 240	0.41 274	0.90 300	0.77 266	0.58 267	0.30 262	0.57 235	0.56 286	0.35 245	0.34 279	0.64 251	0.42 279	0.67 279	0.66 283	0.28 256	0.34 271	0.29 225	0.36 248	0.45 240	0.74 263

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 266	0.64 286	0.47 290	0.65 281	0.41 272	0.44 264	0.57 279	0.61 289	0.68 297	0.58 298	0.39 248	0.59 254	0.58 267	0.65 294	0.76 252	0.44 269	0.35 245	0.40 288	1.53 281	0.50 287	0.54 249	0.63 279	0.46 290	0.47 291	0.51 281	0.40 255	0.41 235	0.75 266

S-Stereo	0.53 261	0.29 255	0.27 258	0.48 268	0.46 280	0.50 271	0.60 281	0.38 255	0.37 261	0.39 266	1.16 307	1.01 278	0.45 259	0.29 259	0.91 264	0.67 299	0.35 245	0.39 287	0.84 266	0.70 302	0.46 230	0.71 287	0.61 297	0.37 280	0.30 231	0.33 238	0.40 232	0.63 250

FBW_ROB	0.46 254	0.42 273	0.36 279	0.60 279	0.44 277	0.47 270	0.44 267	0.31 232	0.25 229	0.34 228	0.34 234	0.64 259	0.48 262	0.56 288	1.05 276	0.25 199	0.35 245	0.23 228	1.39 277	0.22 205	0.49 238	0.36 189	0.43 285	0.40 285	0.31 237	0.33 238	0.42 237	0.65 254

SAMSARA	0.65 274	0.30 257	0.44 286	0.31 244	0.31 254	0.31 247	0.34 257	0.56 282	0.48 282	0.40 269	0.37 244	0.42 239	0.90 285	0.27 255	1.62 293	0.45 272	0.36 251	0.38 284	0.76 259	0.39 272	0.70 284	0.80 301	0.20 230	0.40 285	1.50 314	1.62 319	1.49 317	1.46 302

RTS	0.38 240	0.22 223	0.20 220	0.22 206	0.21 214	0.31 247	0.29 246	0.31 232	0.34 257	0.23 111	0.22 180	0.29 192	0.25 234	0.16 209	1.65 295	0.29 222	0.36 251	0.24 231	0.63 249	0.31 262	0.38 196	0.38 198	0.15 208	0.22 240	0.39 258	0.95 307	0.40 232	0.63 250

RTSA	0.38 240	0.22 223	0.20 220	0.22 206	0.21 214	0.31 247	0.29 246	0.31 232	0.34 257	0.23 111	0.22 180	0.29 192	0.25 234	0.16 209	1.65 295	0.29 222	0.36 251	0.24 231	0.63 249	0.31 262	0.38 196	0.38 198	0.15 208	0.22 240	0.39 258	0.95 307	0.40 232	0.63 250

CASS	0.25 192	0.18 199	0.16 188	0.21 202	0.17 190	0.21 201	0.21 211	0.28 211	0.20 206	0.33 224	0.24 192	0.28 183	0.18 207	0.11 138	0.25 156	0.23 183	0.37 254	0.20 197	0.43 203	0.17 170	0.57 256	0.42 213	0.11 169	0.13 176	0.30 231	0.22 166	0.32 199	0.32 199
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G-Net	0.59 268	0.35 265	0.35 278	0.31 244	0.31 254	0.44 264	0.30 250	0.50 277	0.63 295	0.43 279	0.64 288	2.00 302	0.52 264	0.23 246	0.76 252	0.52 281	0.37 254	0.35 282	0.80 262	0.67 299	0.60 264	0.59 271	0.26 247	0.33 267	0.40 260	0.82 299	0.81 291	1.59 305

CBMV_ROB	0.48 258	0.22 223	0.24 247	0.39 261	0.32 258	0.32 250	0.29 246	0.44 268	0.23 220	0.38 260	0.45 262	1.42 294	0.88 283	0.28 256	0.91 264	0.34 239	0.37 254	0.25 241	0.81 263	0.36 270	0.54 249	0.51 249	0.28 256	0.26 254	0.44 267	0.62 283	0.62 275	0.91 279

AnyNet_C32	0.49 259	0.23 234	0.23 239	0.24 222	0.25 238	0.28 237	0.30 250	0.34 243	0.58 287	0.34 228	0.45 262	0.35 223	0.24 231	0.22 241	2.28 315	0.38 260	0.38 257	0.33 277	0.51 228	0.29 254	0.55 252	0.55 262	0.23 242	0.28 258	0.43 266	0.73 294	0.45 240	1.65 307

STStereo	1.28 301	0.74 291	0.83 310	2.32 310	0.84 298	2.27 318	0.98 295	1.04 315	0.96 308	0.51 295	1.19 310	3.30 317	2.84 315	0.25 252	2.59 324	0.45 272	0.38 257	0.26 251	4.54 314	0.33 265	0.51 247	0.47 232	0.28 256	0.56 297	1.24 309	0.96 309	1.38 314	2.45 319

FC-DCNN v2	0.41 246	0.36 269	0.45 289	0.51 271	0.36 265	0.46 269	0.46 268	0.45 269	0.29 247	0.34 228	0.26 203	0.38 234	0.24 231	0.30 262	0.60 239	0.35 244	0.39 259	0.30 269	0.46 209	0.26 236	0.49 238	0.42 213	0.28 256	0.35 274	0.50 278	0.43 263	0.59 269	0.79 270

DDUNet	0.43 250	0.54 282	0.23 239	0.86 289	0.68 291	0.83 291	0.82 290	0.26 185	0.24 225	0.23 111	0.33 231	0.37 227	0.15 176	1.63 305	0.43 211	0.24 190	0.39 259	0.25 241	0.54 237	0.28 246	0.31 160	0.30 166	0.49 291	0.20 227	0.24 187	0.25 190	0.32 199	0.29 191

FC-DCNN	0.40 245	0.35 265	0.43 285	0.49 270	0.35 262	0.44 264	0.46 268	0.43 267	0.27 240	0.34 228	0.26 203	0.37 227	0.21 220	0.30 262	0.58 237	0.35 244	0.39 259	0.31 272	0.45 208	0.26 236	0.49 238	0.42 213	0.28 256	0.35 274	0.44 267	0.38 252	0.51 256	0.77 269

PWC_ROB	0.37 237	0.27 249	0.25 252	0.23 215	0.24 230	0.23 214	0.31 253	0.29 224	0.47 281	0.25 144	0.39 248	0.37 227	0.89 284	0.19 229	0.58 237	0.32 234	0.39 259	0.29 263	0.62 248	0.29 254	0.48 236	0.48 235	0.19 229	0.33 267	0.27 212	0.26 204	0.39 227	0.67 256

edge stereo	0.61 271	0.35 265	0.44 286	0.53 275	0.47 282	0.57 279	0.54 277	0.57 284	0.41 269	0.52 297	0.69 290	1.31 289	1.03 288	0.38 272	0.44 215	0.60 293	0.40 263	0.30 269	1.76 290	0.81 311	0.47 232	0.86 304	0.41 283	0.32 265	0.41 263	0.37 251	0.57 267	0.91 279

pmcnn	0.45 252	0.24 238	0.19 213	0.33 249	0.29 249	0.34 255	0.42 263	0.34 243	0.26 235	0.34 228	0.50 268	0.80 268	1.10 291	0.19 229	0.38 203	0.57 288	0.40 263	0.32 274	0.83 265	0.37 271	0.80 292	0.49 240	0.28 256	0.24 246	0.32 239	0.34 242	0.66 281	0.82 271

ETE_ROB	0.32 222	0.32 259	0.20 220	0.26 230	0.24 230	0.28 237	0.23 224	0.24 154	0.29 247	0.27 166	0.35 235	0.99 277	0.21 220	0.20 234	0.41 208	0.23 183	0.41 265	0.24 231	0.37 192	0.25 227	0.37 193	0.40 207	0.20 230	0.20 227	0.28 219	0.35 244	0.54 261	0.37 213

MeshStereo	0.83 284	0.44 274	0.33 273	0.78 287	0.54 286	0.61 281	0.40 262	0.68 295	0.54 286	0.45 285	0.80 295	2.32 306	1.56 301	0.24 248	2.31 317	0.71 302	0.42 266	0.29 263	1.58 282	0.30 259	1.23 318	1.10 318	0.32 274	0.34 271	0.87 297	0.60 280	1.29 311	1.36 298
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
zero-FE	1.43 305	0.14 142	0.08 71	8.08 331	0.34 261	13.79 336	2.48 314	0.26 185	0.12 126	0.32 214	0.26 203	6.70 327	0.60 269	0.11 138	0.27 165	0.24 190	0.43 267	0.33 277	0.54 237	0.16 161	1.94 324	0.41 210	0.09 129	0.10 126	0.18 122	0.23 173	0.25 143	0.25 168

ACV-stereo	2.24 315	1.03 297	0.23 239	0.38 259	0.24 230	0.70 285	0.48 273	0.45 269	0.32 254	0.36 247	0.41 252	0.47 244	2.93 317	0.35 270	1.93 305	0.86 311	0.44 268	0.29 263	44.47 339	0.55 291	0.82 296	0.90 307	0.33 276	0.26 254	0.26 199	0.28 215	0.41 235	0.39 225

SQANet	0.68 276	0.89 295	0.29 261	1.65 301	0.77 294	1.39 298	1.15 296	0.37 253	0.29 247	0.40 269	0.30 223	0.88 270	0.32 243	1.26 299	0.39 205	0.21 158	0.44 268	0.27 254	2.24 294	0.28 246	0.49 238	0.50 245	1.59 305	0.23 243	0.32 239	0.34 242	0.42 237	0.71 261

otaku	0.82 283	1.17 303	0.41 283	1.90 308	0.99 300	1.68 303	1.39 298	0.46 273	0.41 269	0.46 286	0.36 241	0.93 273	0.43 254	1.51 302	0.45 218	0.30 228	0.44 268	0.29 263	2.65 301	0.40 276	0.60 264	0.58 268	2.09 307	0.34 271	0.42 265	0.35 244	0.49 251	0.74 263

UDG	0.46 254	0.56 284	0.24 247	0.85 288	0.78 295	0.79 288	0.97 294	0.27 201	0.25 229	0.28 181	0.36 241	0.37 227	0.17 194	1.43 301	0.92 266	0.25 199	0.44 268	0.27 254	0.57 244	0.29 254	0.41 210	0.37 195	0.39 281	0.19 225	0.27 212	0.28 215	0.32 199	0.27 181

SGM-ForestM	0.64 272	0.80 293	0.39 281	0.70 284	0.40 271	0.77 287	0.67 285	0.62 290	0.41 269	0.35 241	0.42 254	1.68 300	1.08 290	0.24 248	0.33 189	0.21 158	0.44 268	0.23 228	1.27 274	0.24 220	0.43 217	0.30 166	0.28 256	0.26 254	1.04 299	0.90 306	1.53 318	1.35 297

LE_ROB	3.57 324	0.92 296	1.49 324	2.33 311	9.96 334	1.83 312	7.73 332	2.31 327	3.13 327	0.47 287	1.49 316	9.10 331	13.79 334	0.47 281	0.63 241	0.25 199	0.44 268	0.29 263	6.00 320	1.38 324	0.66 277	0.52 253	2.47 314	2.28 327	5.36 329	4.46 329	6.14 329	10.46 332

SGM_RVC	0.72 277	0.45 276	0.32 269	0.59 278	0.43 275	0.56 275	0.43 265	0.70 298	0.41 269	0.43 279	0.57 279	1.16 284	1.20 294	0.22 241	0.37 200	0.28 217	0.44 268	0.25 241	2.26 296	0.33 265	0.49 238	0.38 198	0.27 252	0.31 264	0.80 294	0.62 283	1.69 320	3.41 324
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.59 268	0.34 262	0.31 267	0.34 252	0.36 265	0.36 258	0.37 260	0.48 275	0.60 291	0.34 228	0.43 257	0.58 253	0.87 282	0.29 259	2.30 316	0.66 297	0.47 275	0.38 284	0.82 264	0.42 279	0.76 289	0.69 286	0.28 256	0.35 274	0.46 272	0.88 303	0.59 269	1.26 293

SANet	0.57 266	0.32 259	0.33 273	0.36 256	0.35 262	0.44 264	0.33 256	0.55 280	0.85 304	0.33 224	0.57 279	2.42 307	1.17 293	0.32 267	0.88 260	0.24 190	0.47 275	0.31 272	0.51 228	0.31 262	0.50 245	0.45 224	0.37 280	0.37 280	0.46 272	0.54 276	0.55 265	0.98 284

Ntro	0.87 286	1.36 310	0.44 286	1.82 306	1.04 303	1.67 302	1.60 303	0.52 279	0.44 277	0.48 291	0.42 254	0.98 276	0.40 250	1.61 304	0.64 244	0.31 229	0.49 277	0.30 269	2.69 303	0.44 284	0.68 280	0.60 273	2.13 308	0.36 279	0.45 269	0.45 266	0.52 258	0.71 261

gcap-zeroshot	0.36 233	0.13 122	0.16 188	0.19 192	0.14 161	0.19 185	0.14 174	0.28 211	0.13 147	0.37 254	0.35 235	0.34 220	0.12 136	0.12 162	0.23 128	0.36 252	0.50 278	0.17 144	3.18 308	0.25 227	0.45 224	0.51 249	0.23 242	0.11 141	0.21 151	0.26 204	0.25 143	0.27 181

PVD	0.56 264	0.44 274	0.36 279	0.51 271	0.43 275	0.55 274	0.47 271	0.62 290	0.59 289	0.33 224	0.48 265	0.61 257	0.74 277	0.50 283	1.52 286	0.34 239	0.51 279	0.37 283	0.76 259	0.41 278	0.61 267	0.64 281	0.30 268	0.37 280	0.56 285	0.71 292	0.61 273	0.86 276

DPSNet	0.76 280	0.28 251	0.26 255	0.38 259	0.38 268	0.44 264	0.30 250	0.36 250	0.41 269	0.27 166	0.32 228	2.73 311	0.95 287	0.38 272	0.80 254	0.66 297	0.53 280	0.46 292	4.94 316	0.56 292	0.83 300	0.97 309	0.57 295	0.44 289	0.56 285	0.48 270	0.54 261	0.63 250

RainbowNet	0.93 288	1.16 302	0.62 295	1.83 307	1.16 307	1.69 304	1.70 304	0.51 278	0.44 277	0.59 301	0.38 245	1.19 286	0.79 279	2.02 309	0.74 251	0.57 288	0.54 281	0.40 288	1.50 280	0.76 308	0.66 277	0.65 282	2.28 311	0.46 290	0.50 278	0.49 272	0.60 271	0.84 274

LSM0	3.53 323	0.37 270	0.30 265	0.55 276	0.45 279	0.56 275	0.63 282	0.74 300	0.61 292	0.60 304	0.87 299	1.16 284	1.39 295	0.25 252	28.52 339	45.56 339	0.55 282	0.38 284	3.16 307	0.62 293	1.14 313	1.40 324	0.31 273	0.42 287	0.59 287	0.81 298	0.98 300	2.52 321

AMNet	0.51 260	0.50 281	0.48 291	0.51 271	0.50 285	0.56 275	0.52 276	0.36 250	0.42 275	0.39 266	0.59 284	0.65 260	0.21 220	0.58 289	0.49 227	0.59 291	0.60 283	0.58 303	0.51 228	0.51 289	0.59 263	0.53 257	0.32 274	0.51 293	0.48 275	0.54 276	0.60 271	0.65 254

ELAS_RVC	0.92 287	0.65 287	0.62 295	0.92 290	0.67 290	1.21 296	0.71 286	0.72 299	0.50 283	0.49 292	1.20 312	2.45 309	1.89 309	0.44 278	1.31 279	0.46 276	0.62 284	0.55 300	1.02 271	0.42 279	0.91 306	1.06 315	0.44 287	0.54 295	1.50 314	1.22 317	1.15 305	1.19 291
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.94 289	0.70 289	0.59 294	0.97 291	0.73 293	0.96 293	0.72 287	0.74 300	0.62 294	0.47 287	1.17 308	2.44 308	1.62 302	0.44 278	1.40 282	0.45 272	0.63 285	0.54 299	0.99 269	0.39 272	0.88 304	1.07 316	0.43 285	0.52 294	1.56 317	1.47 318	1.33 313	1.60 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	0.66 275	0.35 265	0.32 269	0.37 258	0.38 268	0.35 257	0.54 277	0.55 280	0.70 299	0.40 269	0.49 266	0.83 269	0.70 274	0.30 262	2.63 325	0.87 312	0.65 286	0.59 305	0.98 268	0.48 286	0.80 292	0.78 296	0.39 281	0.38 284	0.60 289	0.49 272	0.64 278	1.16 289

MANE	1.47 307	0.77 292	0.87 312	1.01 292	0.81 296	0.96 293	0.93 293	1.00 313	1.05 312	0.43 279	0.69 290	2.28 305	2.16 311	0.39 275	1.68 298	1.01 320	0.65 286	2.72 328	1.45 279	0.40 276	0.77 291	0.73 289	0.34 279	0.67 306	2.42 325	2.81 326	4.52 327	6.28 327

PSMNet_ROB	1.30 302	1.36 310	0.71 302	1.48 297	1.00 301	1.69 304	1.56 302	0.64 293	0.74 301	1.47 326	3.99 325	2.77 313	1.51 298	2.54 317	0.73 250	0.47 277	0.70 288	0.49 296	2.51 300	0.71 304	0.81 294	0.58 268	3.05 323	0.58 299	0.80 294	0.64 287	0.88 293	0.69 258

IMH-64-1	1.18 296	1.19 304	0.74 303	1.63 299	1.26 308	1.69 304	1.85 306	0.84 305	0.90 305	0.44 283	0.62 286	1.36 291	1.74 305	2.49 315	2.46 321	0.60 293	0.72 289	0.47 293	1.73 287	0.64 295	0.70 284	0.79 297	2.49 315	0.58 299	1.08 301	0.63 285	0.97 298	1.31 295

IMH-64	1.18 296	1.19 304	0.74 303	1.63 299	1.26 308	1.69 304	1.85 306	0.84 305	0.90 305	0.44 283	0.62 286	1.36 291	1.74 305	2.49 315	2.46 321	0.60 293	0.72 289	0.47 293	1.73 287	0.64 295	0.70 284	0.79 297	2.49 315	0.58 299	1.08 301	0.63 285	0.97 298	1.31 295

WAO-7	0.99 291	0.85 294	0.88 313	1.81 305	0.83 297	0.71 286	0.92 292	1.01 314	1.13 313	0.96 317	1.28 315	1.37 293	1.65 303	0.63 292	1.55 290	0.76 306	0.73 291	0.47 293	2.44 299	0.73 306	0.72 288	0.76 294	0.26 247	0.88 318	0.71 291	0.85 300	0.74 288	1.09 288

IMH	1.30 302	1.22 307	0.76 306	1.65 301	1.27 310	1.73 308	1.88 309	0.86 307	0.93 307	0.47 287	0.65 289	1.48 295	2.97 318	3.97 331	1.50 284	0.59 291	0.76 292	0.49 296	2.25 295	0.70 302	0.69 283	0.79 297	2.64 317	0.61 303	1.16 307	0.76 295	0.89 295	1.49 303

SGM+DAISY	1.04 292	0.66 288	0.62 295	0.75 285	0.68 291	0.82 290	0.74 288	0.69 296	0.75 303	0.64 306	1.09 305	1.35 290	1.44 296	0.60 291	1.43 283	1.04 321	0.77 293	0.68 313	2.40 298	0.80 310	1.22 316	1.15 321	0.51 292	0.67 306	1.12 303	1.05 311	1.65 319	2.69 323

SPS-STEREO	0.80 281	0.60 285	0.56 293	0.67 283	0.62 288	0.67 284	0.58 280	0.57 284	0.61 292	0.59 301	0.96 303	1.03 281	0.67 271	0.55 286	0.83 258	0.87 312	0.78 294	0.69 314	2.74 304	0.74 307	1.23 318	1.05 313	0.45 289	0.62 305	0.61 290	0.61 282	0.83 292	0.75 266
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	0.75 279	0.45 276	0.65 299	0.63 280	0.58 287	0.50 271	0.64 284	0.75 302	0.59 289	0.62 305	0.52 271	0.94 274	0.85 280	0.46 280	2.17 313	0.74 304	0.79 295	0.53 298	1.00 270	0.65 297	0.93 307	0.75 291	0.57 295	0.67 306	0.88 298	0.72 293	0.70 284	1.05 287

ACVNet_1	0.97 290	1.21 306	0.62 295	2.28 309	1.27 310	1.81 310	2.12 313	0.63 292	0.41 269	0.50 294	0.49 266	1.06 282	0.73 276	2.46 314	0.47 221	0.31 229	0.80 296	0.40 288	2.04 293	0.42 279	0.76 289	0.56 265	2.26 310	0.43 288	0.54 284	0.42 261	0.48 247	0.58 246

ACVNet-4b	1.08 293	1.48 314	0.48 291	2.91 316	1.12 304	1.82 311	2.71 316	0.46 273	0.44 277	0.51 295	0.43 257	1.66 299	1.85 307	2.08 311	0.46 220	0.40 263	0.82 297	0.34 279	2.68 302	0.50 287	0.65 275	0.71 287	2.24 309	0.35 274	0.45 269	0.42 261	0.53 259	0.70 259

LVE	1.38 304	1.30 309	0.82 309	4.62 324	1.50 316	1.89 313	3.66 323	0.82 304	0.73 300	0.88 313	0.82 296	1.12 283	1.52 299	2.14 312	0.81 256	0.56 286	0.84 298	0.59 305	3.33 309	0.72 305	0.84 301	0.89 305	2.40 313	0.80 314	1.12 303	0.70 291	1.00 302	0.90 278

STTRV1_RVC		0.32 259	0.26 255	0.42 264	0.32 258	0.40 262	0.34 257	0.41 260	0.40 265	0.36 247	0.35 235	0.59 254	0.67 271	0.48 282	0.48 224	0.27 214	0.85 299	0.27 254		0.66 298	0.88 304	0.52 253		0.48 292	0.37 257	0.56 278	0.54 261	0.96 282

MFMNet_re	0.74 278	0.73 290	0.66 300	0.76 286	0.64 289	0.88 292	0.74 288	0.59 286	0.68 297	0.58 298	0.69 290	1.02 279	0.61 270	0.58 289	0.96 269	0.78 307	0.87 300	0.72 316	1.08 272	0.68 300	1.07 311	0.74 290	0.54 294	0.60 302	0.59 287	0.60 280	0.80 290	0.91 279

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 322	0.48 280	0.29 261	0.48 268	0.42 273	0.63 282	0.86 291	0.69 296	0.74 301	0.42 276	1.69 318	46.80 340	1.87 308	0.64 293	0.38 203	0.33 237	0.97 301	0.98 323	1.59 283	0.33 265	0.81 294	0.79 297	0.28 256	0.25 250	0.52 282	0.78 297	3.35 326	0.83 273

WAO-8	1.55 308	1.53 315	1.00 316	2.82 314	1.43 314	1.91 314	2.01 310	1.05 316	1.38 317	1.44 324	1.87 319	2.25 303	2.76 312	2.68 318	1.01 273	0.83 309	0.99 302	0.59 305	3.35 310	1.08 318	0.82 296	0.85 302	1.36 303	0.82 315	1.60 319	1.12 313	1.27 308	1.93 315

Venus	1.55 308	1.53 315	1.00 316	2.82 314	1.43 314	1.91 314	2.01 310	1.05 316	1.38 317	1.44 324	1.87 319	2.25 303	2.76 312	2.68 318	1.01 273	0.83 309	0.99 302	0.59 305	3.35 310	1.08 318	0.82 296	0.85 302	1.36 303	0.82 315	1.60 319	1.12 313	1.27 308	1.93 315

PWCK	1.58 310	1.40 312	0.79 308	1.70 303	1.03 302	1.55 300	1.42 299	1.11 318	0.98 310	1.00 318	1.23 314	2.78 315	1.53 300	0.82 296	0.88 260	0.55 285	0.99 302	0.57 302	13.43 329	0.90 313	1.12 312	0.75 291	1.15 300	0.82 315	1.04 299	0.88 303	0.93 296	1.27 294

DispFullNet	1.20 298	1.15 301	0.77 307	1.20 293	0.97 299	1.12 295	1.34 297	0.66 294	0.58 287	0.74 308	0.82 296	3.72 321	1.48 297	1.65 306	1.03 275	1.32 323	1.00 305	0.58 303	6.30 322	1.09 322	0.84 301	0.76 294	0.42 284	0.35 274	0.50 278	0.35 244	0.68 283	1.00 286

Dean	1.27 300	1.44 313	0.85 311	2.93 317	1.62 317	1.95 316	2.03 312	0.96 311	1.00 311	0.91 315	0.75 294	1.51 296	1.65 303	2.05 310	0.80 254	0.64 296	1.01 306	0.60 310	1.86 292	0.85 312	0.85 303	0.75 291	2.35 312	0.79 313	1.15 306	0.85 300	1.19 306	0.85 275

JetBlue	1.43 305	1.11 299	1.03 319	1.46 296	1.15 305	1.66 301	1.51 300	0.92 310	1.14 314	0.58 298	0.47 264	3.28 316	0.71 275	1.15 298	2.51 323	1.00 319	1.09 307	0.86 319	1.32 275	0.78 309	1.48 323	1.53 325	1.15 300	0.78 312	1.31 311	2.14 324	1.44 315	5.15 326

KSHMR	2.37 319	1.84 321	1.23 323	6.67 329	1.97 321	2.73 323	3.45 322	1.31 320	1.69 321	1.18 323	1.18 309	1.71 301	11.63 328	3.21 325	1.67 297	1.07 322	1.11 308	0.92 321	5.58 318	1.04 316	1.23 318	1.05 313	3.26 324	1.06 321	1.99 324	1.18 316	1.28 310	1.85 312

ACVNet_2	1.13 294	1.26 308	0.75 305	2.58 313	1.30 312	1.73 308	1.87 308	0.75 302	0.52 284	0.59 301	0.53 273	1.29 288	0.90 285	1.85 307	0.70 247	0.48 278	1.14 309	0.40 288	4.70 315	0.54 290	0.71 287	0.60 273	2.05 306	0.61 303	0.81 296	0.47 268	0.70 284	0.82 271

DGSMNet	0.85 285	0.47 278	0.39 281	0.51 271	0.39 270	0.56 275	0.43 265	0.59 286	0.40 265	0.84 311	4.01 326	0.67 262	0.85 280	0.85 297	0.85 259	0.90 314	1.17 310	0.66 312	1.64 285	0.62 293	1.35 322	1.36 323	0.51 292	0.54 295	0.40 260	0.66 288	0.50 254	0.74 263

WAO-6	1.14 295	1.08 298	0.68 301	1.50 298	1.15 305	1.39 298	1.55 301	0.88 308	0.96 308	0.77 309	0.72 293	1.28 287	1.96 310	1.91 308	2.45 320	0.71 302	1.18 311	0.55 300	1.42 278	0.69 301	0.97 308	0.99 311	0.91 298	0.67 306	1.13 305	0.88 303	1.02 303	1.43 301

BEATNet-Init1	4.26 325	5.23 329	1.17 322	9.10 332	2.61 326	8.41 332	4.21 325	2.29 326	1.73 322	0.88 313	2.38 322	6.02 325	9.23 325	0.65 294	2.70 326	2.20 326	1.24 312	0.94 322	17.87 330	4.86 330	2.04 325	1.87 327	1.10 299	1.14 323	4.62 328	2.07 322	11.53 335	6.94 329

GCAP-BAT	0.18 125	0.10 66	0.07 53	0.08 65	0.09 85	0.07 49	0.05 56	0.20 101	0.11 101	0.25 144	0.08 49	0.25 153	0.07 65	0.08 82	0.17 62	0.19 130	1.29 313	0.14 89	0.24 125	0.13 107	0.38 196	0.18 91	0.07 89	0.07 57	0.13 66	0.14 78	0.16 68	0.18 95

test_for_model	0.18 125	0.10 66	0.07 53	0.08 65	0.09 85	0.07 49	0.05 56	0.20 101	0.11 101	0.25 144	0.08 49	0.25 153	0.07 65	0.08 82	0.17 62	0.19 130	1.29 313	0.14 89	0.24 125	0.13 107	0.38 196	0.18 91	0.07 89	0.07 57	0.13 66	0.14 78	0.16 68	0.18 95

testlalala2	0.18 125	0.10 66	0.07 53	0.08 65	0.09 85	0.07 49	0.05 56	0.20 101	0.11 101	0.25 144	0.08 49	0.25 153	0.07 65	0.08 82	0.17 62	0.19 130	1.29 313	0.14 89	0.24 125	0.13 107	0.38 196	0.18 91	0.07 89	0.07 57	0.13 66	0.14 78	0.16 68	0.18 95

testlalala	0.18 125	0.10 66	0.07 53	0.08 65	0.09 85	0.07 49	0.05 56	0.20 101	0.11 101	0.25 144	0.08 49	0.25 153	0.07 65	0.08 82	0.17 62	0.19 130	1.29 313	0.14 89	0.24 125	0.13 107	0.38 196	0.18 91	0.07 89	0.07 57	0.13 66	0.14 78	0.16 68	0.18 95

testlalala_base	0.18 125	0.10 66	0.07 53	0.08 65	0.09 85	0.07 49	0.05 56	0.20 101	0.11 101	0.25 144	0.08 49	0.25 153	0.07 65	0.08 82	0.17 62	0.19 130	1.29 313	0.14 89	0.24 125	0.13 107	0.38 196	0.18 91	0.07 89	0.07 57	0.13 66	0.14 78	0.16 68	0.18 95

GCAP-Stereo	0.18 125	0.10 66	0.07 53	0.08 65	0.09 85	0.07 49	0.05 56	0.20 101	0.11 101	0.25 144	0.08 49	0.25 153	0.07 65	0.08 82	0.17 62	0.19 130	1.29 313	0.14 89	0.24 125	0.13 107	0.38 196	0.18 91	0.07 89	0.07 57	0.13 66	0.14 78	0.16 68	0.18 95

TorneroNet	2.33 318	1.60 318	0.88 313	5.64 327	1.76 318	2.56 320	2.94 318	0.97 312	2.29 325	0.79 310	1.98 321	4.07 323	12.24 329	3.12 323	1.29 278	0.67 299	1.30 319	0.61 311	5.93 319	1.00 314	1.04 310	0.98 310	2.79 321	0.70 311	1.86 322	1.04 310	1.02 303	1.87 313

notaker	1.84 311	1.90 322	1.02 318	3.19 320	2.19 323	2.44 319	2.77 317	1.11 318	1.57 320	0.91 315	1.09 305	3.37 319	5.56 320	3.13 324	1.35 280	0.81 308	1.34 320	0.71 315	4.26 313	1.08 318	1.22 316	0.99 311	2.96 322	0.93 319	0.74 293	0.77 296	0.98 300	1.18 290

TorneroNet-64	1.85 312	1.56 317	0.93 315	3.34 321	1.31 313	2.18 317	2.65 315	0.91 309	2.21 323	0.66 307	0.83 298	2.72 310	7.56 322	3.04 321	1.76 299	0.67 299	1.35 321	0.59 305	4.05 312	1.02 315	0.98 309	0.96 308	2.67 318	0.69 310	1.24 309	1.15 315	0.88 293	2.15 317

ktn	2.52 321	1.71 320	3.02 327	2.41 312	1.88 319	2.62 322	3.04 319	1.69 322	4.13 328	1.01 319	1.21 313	8.17 330	10.18 326	2.80 320	1.51 285	0.93 317	1.72 322	0.87 320	6.22 321	1.56 325	1.20 315	1.09 317	2.75 320	0.93 319	1.19 308	1.07 312	1.46 316	1.74 309

UNDER WATER-64	1.98 313	1.91 323	1.15 321	3.52 323	2.32 324	2.83 325	3.30 320	1.72 323	1.25 315	1.12 321	1.19 310	3.41 320	2.89 316	3.11 322	2.13 312	0.90 314	1.77 323	0.77 318	2.32 297	1.05 317	1.17 314	1.23 322	3.96 330	1.06 321	1.41 312	2.13 323	1.31 312	2.65 322

UNDER WATER	2.15 314	1.92 324	1.13 320	3.36 322	2.59 325	2.77 324	3.73 324	1.63 321	1.36 316	1.02 320	1.02 304	3.30 317	7.25 321	3.39 326	1.54 287	0.91 316	1.80 324	0.75 317	3.15 306	1.08 318	1.27 321	1.14 320	3.84 329	1.20 325	1.46 313	1.78 321	1.26 307	2.46 320

MADNet++	2.28 317	1.66 319	1.91 325	1.39 295	2.03 322	1.38 297	1.73 305	1.80 324	2.24 324	2.07 328	2.44 324	2.76 312	2.81 314	1.52 303	2.18 314	2.45 327	2.29 325	1.71 325	2.86 305	2.56 326	4.03 329	5.19 331	1.23 302	2.35 328	1.50 314	3.83 328	2.07 323	1.70 308

JetRed	2.50 320	2.16 325	2.32 326	1.72 304	1.88 319	2.59 321	3.38 321	1.86 325	1.53 319	1.15 322	0.93 301	2.77 313	0.67 271	2.39 313	3.50 328	2.17 325	2.74 326	3.15 330	1.82 291	1.37 323	3.39 328	2.94 329	2.72 319	1.27 326	2.55 326	6.99 331	2.85 324	4.69 325

DLNR_Zeroshot_test	9.91 330	28.72 339	0.20 220	46.90 340	0.13 145	0.20 191	45.01 340	0.29 224	0.11 101	0.38 260	0.19 153	0.33 217	0.10 99	1.29 300	61.34 340	71.85 340	3.99 327	2.49 327	1.36 276	0.22 205	0.65 275	0.41 210	0.09 129	0.13 176	0.26 199	0.24 179	0.29 182	0.33 202

DGTPSM_ROB	8.76 328	3.83 326	10.08 332	3.08 318	5.50 328	3.48 326	5.02 328	3.60 328	8.96 331	3.18 329	7.06 328	3.95 322	10.56 327	3.59 327	11.06 330	10.70 330	4.35 328	10.50 332	5.45 317	9.91 332	5.93 331	14.37 333	4.39 331	8.90 333	9.99 331	27.43 335	11.00 333	30.59 335

DPSMNet_ROB	8.99 329	3.86 327	10.11 333	3.11 319	5.51 329	3.54 327	5.03 329	3.60 328	9.04 332	3.27 330	7.95 330	4.19 324	13.43 333	3.66 328	11.12 331	10.86 331	4.47 329	10.71 333	6.43 323	9.92 333	5.99 333	14.50 334	4.39 331	8.90 333	10.15 332	27.43 335	11.02 334	30.59 335

HanzoNet	4.54 326	4.29 328	3.74 331	6.10 328	3.77 327	7.50 331	8.23 333	3.94 330	4.82 329	1.56 327	2.42 323	11.35 332	12.90 332	10.81 336	1.84 302	1.89 324	4.65 330	1.35 324	10.71 327	3.05 327	2.04 325	1.81 326	5.00 333	1.14 323	1.80 321	1.67 320	1.81 322	2.33 318

DPSimNet_ROB	5.23 327	7.46 330	3.48 330	6.82 330	6.53 332	4.88 328	5.29 330	5.03 331	6.96 330	3.68 331	10.30 333	6.62 326	7.58 323	4.15 332	3.41 327	2.75 328	5.59 331	2.26 326	12.16 328	3.45 328	5.93 331	2.70 328	3.37 325	3.75 329	3.16 327	3.16 327	4.52 327	6.28 327

PML	11.09 332	9.28 333	3.40 329	11.88 335	6.99 333	11.60 333	5.97 331	7.04 333	24.50 339	8.92 334	28.99 339	32.63 339	39.39 340	6.18 333	5.69 329	4.14 329	8.31 332	2.99 329	18.83 333	4.50 329	4.70 330	4.40 330	3.75 328	3.98 330	10.54 334	5.17 330	18.60 336	7.08 330

LRCNet_RVC	10.22 331	14.24 334	3.26 328	20.74 336	17.71 337	19.88 337	15.89 336	6.49 332	2.47 326	19.87 337	12.97 334	19.40 335	8.44 324	26.62 338	2.33 318	0.74 304	10.08 333	5.54 331	23.31 335	6.95 331	2.43 327	1.11 319	22.86 336	8.58 332	0.73 292	0.39 254	1.72 321	1.19 291

DPSM_ROB	13.12 333	7.70 331	11.86 334	4.97 325	5.71 330	6.03 329	4.61 326	8.36 334	10.82 333	6.72 332	8.03 331	8.12 328	12.29 330	3.81 329	13.89 332	13.57 332	10.28 334	13.36 334	9.07 325	11.67 334	16.11 335	18.73 337	3.51 326	10.91 335	27.70 336	35.86 337	31.04 337	39.53 337

DPSM	13.12 333	7.70 331	11.86 334	4.97 325	5.71 330	6.03 329	4.61 326	8.36 334	10.82 333	6.72 332	8.03 331	8.12 328	12.29 330	3.81 329	13.89 332	13.57 332	10.28 334	13.36 334	9.07 325	11.67 334	16.11 335	18.73 337	3.51 326	10.91 335	27.70 336	35.86 337	31.04 337	39.53 337

CasAABBNet	26.35 338	15.49 335	23.85 338	9.95 333	11.46 335	12.03 334	9.23 334	16.79 336	21.84 337	13.64 335	16.11 335	16.45 334	24.90 339	7.58 334	27.95 338	27.14 337	20.53 336	26.83 340	18.10 331	23.37 337	32.22 339	37.28 339	6.99 334	21.98 339	55.78 339	72.24 339	62.39 339	79.48 339

FlowAnything	26.42 339	15.50 336	23.88 339	9.99 334	11.54 336	12.07 335	9.28 335	16.89 337	21.87 338	13.68 336	16.26 336	16.42 333	24.79 338	7.69 335	27.93 337	27.24 338	20.55 337	26.80 339	18.20 332	23.53 338	32.22 339	37.62 340	7.05 335	22.05 340	55.78 339	72.50 340	62.44 340	79.62 340

HaxPig	19.43 335	21.64 337	18.72 336	23.90 337	23.72 338	22.99 338	25.27 337	20.59 338	18.36 335	26.33 338	23.18 337	22.04 336	16.59 335	24.59 337	21.93 334	18.51 334	20.93 338	19.75 336	22.56 334	20.41 336	14.06 334	11.69 332	27.14 337	18.65 337	6.94 330	12.03 334	7.78 330	14.26 334

MEDIAN_ROB	22.61 336	26.37 338	23.42 337	27.86 338	27.01 339	26.90 339	28.47 338	24.00 339	21.42 336	31.43 339	26.90 338	25.65 337	19.56 336	27.54 339	23.81 335	20.10 335	25.89 339	23.65 337	27.64 337	24.33 339	18.71 337	15.27 335	29.65 338	20.16 338	10.22 333	11.12 333	10.11 332	13.24 333

AVERAGE_ROB	25.62 337	30.03 340	26.88 340	31.96 339	30.85 340	31.13 340	32.49 339	28.35 340	25.87 340	34.56 340	30.30 340	30.39 338	23.71 337	31.94 340	27.62 336	24.45 336	28.60 340	25.76 338	30.73 338	27.87 340	22.22 338	18.68 336	33.77 339	25.40 341	10.86 335	8.77 332	9.34 331	9.16 331

ASD4																								5.70 331

Low-res two-view benchmark