Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

ADCMid	0.08 30	0.02 14	0.13 74	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 209	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 41	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 187	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

FADNet_RVC	0.10 37	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 262	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

BEATNet_4x	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 218	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 218	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 217	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

AnyNet_C32	0.12 52	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 256	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 209	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

FADNet-RVC-Resample	0.10 37	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.53 257	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet-RVC	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 268	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.06 36	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.74 266	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ADCRef	0.13 57	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 45	0.04 31	0.04 32	2.46 259	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

ADCP+	0.12 52	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 248	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

DFGA-Net	0.04 24	0.06 37	0.03 23	0.06 36	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 40	0.03 25

APVNet	0.09 35	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 241	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

BEATNet-Init1	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 244	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

DeepPrunerF	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 244	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 42	0.08 44	0.07 41	0.08 44	0.07 41	0.08 33	0.07 42	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 42	0.08 44	0.07 42	0.07 38	0.06 42	0.07 42	0.07 42	0.08 44	0.06 42

SepStereo	0.09 35	0.09 45	0.09 42	0.09 45	0.10 47	0.09 45	0.08 44	0.09 45	0.08 44	0.09 34	0.08 43	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.08 45	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.09 45	0.08 43	0.09 45	0.08 45	0.09 41	0.09 45	0.10 45	0.08 45	0.10 45	0.09 45

AnonymousM	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

PVD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SHD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SAMSARA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

XQC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTS	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet+	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet++	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

JetRed	0.22 91	0.11 56	0.12 65	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 59	0.11 56	0.11 59	2.93 269	0.11 59	0.11 56	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.12 75	0.11 56	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 61

JetBlue	0.23 93	0.12 57	0.13 74	0.12 57	0.12 79	0.12 57	0.11 59	0.14 59	0.12 75	3.07 270	0.12 78	0.12 58	0.11 60	0.11 63	0.13 82	0.13 81	0.12 57	0.12 79	0.13 57	0.11 60	0.12 57	0.13 83	0.12 75	0.14 85	0.13 58	0.12 77	0.12 57	0.11 61

LRCNet_RVC	0.11 49	0.12 57	0.09 42	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 45	0.09 46	0.11 56	0.09 45	0.09 46	0.09 46	0.09 45	0.12 57	0.16 88	0.21 90	0.09 46	0.12 57	0.09 46	0.09 41	0.09 45	0.12 57	0.28 124	0.12 57	0.09 45

GMStereo	0.14 64	0.13 59	0.14 78	0.14 60	0.14 86	0.14 61	0.14 83	0.14 59	0.14 85	0.14 46	0.14 85	0.14 60	0.14 86	0.14 85	0.14 86	0.14 85	0.14 60	0.14 85	0.14 59	0.14 86	0.14 59	0.14 86	0.14 82	0.14 85	0.14 60	0.14 83	0.14 60	0.14 86
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.19 83	0.13 59	0.09 42	0.13 59	0.09 45	0.13 59	0.09 45	0.13 58	0.09 45	0.90 174	0.09 46	0.13 59	0.09 45	0.10 49	0.09 46	0.70 209	0.13 59	0.09 46	0.13 57	0.10 47	0.91 209	0.09 46	0.10 44	0.09 45	0.13 58	0.10 46	0.13 59	0.09 45

S2M2_L	0.13 57	0.14 61	0.10 45	0.14 60	0.10 47	0.15 69	0.10 48	0.30 112	0.10 47	0.14 46	0.17 90	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.14 60	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.12 74	0.12 77	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 77	0.15 65	0.12 77	0.15 67	0.12 76

IPLG	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

MIPNet	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

IPLGR	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.13 81	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.12 80	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 77	0.15 65	0.11 60	0.14 60	0.11 61

PDISCO_ROB	0.50 154	0.15 62	0.11 59	0.16 76	3.16 285	0.13 59	0.12 77	0.14 59	0.12 75	0.15 51	0.11 59	2.55 273	0.11 60	2.20 270	0.13 82	0.12 75	0.16 76	0.10 47	0.14 59	0.12 79	0.15 68	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.15 65	0.10 46	2.75 272	0.09 45

ITSA-stereo	0.21 90	0.16 67	0.12 65	0.16 76	0.13 83	0.18 80	0.14 83	0.16 69	1.89 275	0.16 63	0.12 78	0.17 81	0.12 80	0.13 81	0.13 82	0.13 81	0.17 79	0.13 82	0.17 77	0.12 79	0.16 75	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.17 78	0.12 77	0.16 75	0.12 76

IPLGR_C	0.13 57	0.16 67	0.14 78	0.15 68	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.15 67	0.11 61

ACRE	0.13 57	0.16 67	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

ICVP	0.13 57	0.16 67	0.11 59	0.16 76	0.11 60	0.16 77	0.11 59	0.16 69	0.11 59	0.16 63	0.11 59	0.16 77	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.11 62	0.16 75	0.11 60	0.16 75	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.16 76	0.11 60	0.16 75	0.11 61
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 64	0.17 71	0.11 59	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.12 77	0.17 73	0.11 59	0.17 67	0.11 59	0.17 81	0.11 60	0.12 74	0.12 77	0.12 75	0.17 79	0.12 79	0.17 77	0.12 79	0.17 78	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.17 78	0.12 77	0.17 78	0.12 76

DDVS	0.15 69	0.18 72	0.13 74	0.18 82	0.13 83	0.19 85	0.13 81	0.18 75	0.13 81	0.18 69	0.13 84	0.18 84	0.13 85	0.13 81	0.13 82	0.13 81	0.18 83	0.13 82	0.18 81	0.13 85	0.18 80	0.13 83	0.13 80	0.10 48	0.19 84	0.14 83	0.19 82	0.13 84

ProNet	0.12 52	0.18 72	0.11 59	0.14 60	0.10 47	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.11 59	0.10 47	0.15 67	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.11 57	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49

SFCPSM	0.23 93	0.18 72	0.13 74	0.18 82	0.12 79	0.18 80	0.80 222	0.17 73	0.12 75	0.88 172	0.12 78	0.17 81	0.12 80	0.13 81	0.12 77	0.12 75	0.18 83	0.12 79	0.18 81	0.12 79	1.18 232	0.13 83	0.12 75	0.12 77	0.18 81	0.13 82	0.18 80	0.12 76

DeepPruner_ROB	0.15 69	0.18 72	0.12 65	0.18 82	0.12 79	0.18 80	0.12 77	0.18 75	0.13 81	0.18 69	0.12 78	0.18 84	0.12 80	0.13 81	0.12 77	0.13 81	0.18 83	0.13 82	0.18 81	0.12 79	0.19 84	0.12 78	0.13 80	0.12 77	0.18 81	0.12 77	0.18 80	0.12 76

ELAS_RVC	0.14 64	0.18 72	0.11 59	0.19 85	0.11 60	0.18 80	0.13 81	0.16 69	0.11 59	0.17 67	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.12 75	0.17 79	0.10 47	0.18 81	0.11 60	0.18 80	0.11 60	0.10 44	0.11 62	0.19 84	0.11 60	0.19 82	0.12 76
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 64	0.19 77	0.11 59	0.20 87	0.11 60	0.20 87	0.12 77	0.18 75	0.12 75	0.18 69	0.12 78	0.19 87	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.18 83	0.11 62	0.19 85	0.11 60	0.19 84	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.20 87	0.11 60	0.20 86	0.12 76
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DAS	0.20 87	0.20 78	0.20 95	0.20 87	0.20 105	0.20 87	0.20 104	0.20 78	0.20 103	0.20 73	0.20 104	0.20 89	0.20 103	0.20 102	0.20 105	0.20 99	0.20 88	0.20 107	0.20 87	0.20 106	0.20 87	0.20 105	0.20 102	0.20 104	0.20 87	0.20 103	0.20 86	0.20 104

MSKI-zero shot	0.19 83	0.21 79	0.16 80	0.22 92	0.16 90	0.23 101	0.17 92	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.16 90	0.19 101	0.16 90	0.17 90	0.23 98	0.16 88	0.22 91	0.16 90	0.22 92	0.17 94	0.16 85	0.17 91	0.22 93	0.19 102	0.22 91	0.16 88

LALA_ROB	0.15 69	0.21 79	0.12 65	0.21 90	0.12 79	0.20 87	0.14 83	0.20 78	0.12 75	0.22 76	0.12 78	0.16 77	0.12 80	0.10 49	0.12 77	0.12 75	0.21 91	0.11 62	0.22 91	0.12 79	0.20 87	0.12 78	0.11 57	0.12 77	0.21 91	0.14 83	0.21 89	0.13 84

WAO-6	0.30 109	0.22 81	0.23 105	0.22 92	0.23 112	0.23 101	0.22 108	0.22 89	0.23 111	2.21 247	0.22 109	0.22 93	0.22 109	0.22 107	0.22 110	0.23 106	0.22 93	0.23 114	0.22 91	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.23 98	0.23 112	0.22 91	0.22 109

IGEV_Zeroshot_test	0.18 80	0.22 81	0.18 89	0.21 90	0.18 99	0.20 87	0.17 92	0.20 78	0.16 87	0.25 86	0.16 88	0.21 90	0.17 92	0.16 90	0.18 97	0.15 88	0.20 88	0.16 88	0.20 87	0.18 99	0.21 89	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.20 87	0.17 92	0.20 86	0.16 88

dd	0.18 80	0.22 81	0.16 80	0.22 92	0.15 87	0.22 93	0.15 87	0.21 81	0.15 86	0.21 74	0.15 86	0.21 90	0.15 88	0.15 87	0.15 88	0.15 88	0.22 93	0.14 85	0.22 91	0.14 86	0.22 92	0.15 88	0.16 85	0.15 88	0.23 98	0.15 87	0.22 91	0.16 88

iResNetv2_ROB	0.20 87	0.22 81	0.19 93	0.23 99	0.19 103	0.22 93	0.17 92	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.18 97	0.18 97	0.19 98	0.22 93	0.17 92	0.23 98	0.17 93	0.25 102	0.18 101	0.17 87	0.18 101	0.23 98	0.17 92	0.25 107	0.17 94

ACV-stereo	0.20 87	0.23 85	0.17 84	0.23 99	0.17 93	0.23 101	0.17 92	0.23 97	0.17 92	0.23 82	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.17 90	0.24 103	0.17 92	0.23 98	0.17 93	0.24 101	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.23 98	0.17 92	0.23 99	0.17 94

IMH-64-1	0.29 106	0.23 85	0.23 105	0.23 99	0.22 107	0.22 93	0.23 110	0.22 89	0.22 108	2.02 237	0.23 112	0.23 99	0.22 109	0.23 111	0.23 112	0.23 106	0.23 98	0.22 109	0.23 98	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.22 93	0.22 109	0.22 91	0.22 109

IMH-64	0.29 106	0.23 85	0.23 105	0.23 99	0.22 107	0.22 93	0.23 110	0.22 89	0.22 108	2.02 237	0.23 112	0.23 99	0.22 109	0.23 111	0.23 112	0.23 106	0.23 98	0.22 109	0.23 98	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.22 93	0.22 109	0.22 91	0.22 109

MIM_Stereo	0.19 83	0.23 85	0.18 89	0.22 92	0.16 90	0.22 93	0.16 90	0.21 81	0.16 87	0.22 76	0.17 90	0.21 90	0.17 92	0.20 102	0.18 97	0.17 90	0.22 93	0.18 101	0.22 91	0.16 90	0.21 89	0.16 90	0.17 87	0.17 91	0.21 91	0.16 90	0.22 91	0.20 104

dad	0.18 80	0.23 85	0.16 80	0.22 92	0.15 87	0.22 93	0.15 87	0.22 89	0.16 87	0.21 74	0.15 86	0.22 93	0.15 88	0.15 87	0.16 90	0.17 90	0.23 98	0.17 92	0.23 98	0.15 89	0.22 92	0.15 88	0.15 84	0.15 88	0.22 93	0.15 87	0.22 91	0.16 88

GEStereo_RVC	0.36 128	0.23 85	0.18 89	0.23 99	0.18 99	0.23 101	0.19 102	0.22 89	0.19 101	0.24 83	0.20 104	0.24 105	0.18 101	0.18 97	0.18 97	0.21 101	0.25 108	0.18 101	0.22 91	0.18 99	0.23 98	0.18 101	0.19 100	0.20 104	0.23 98	0.20 103	4.43 289	0.19 102

iResNet	0.19 83	0.23 85	0.17 84	0.22 92	0.17 93	0.22 93	0.19 102	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.22 91	0.17 93	0.23 98	0.17 94	0.18 97	0.17 91	0.23 98	0.17 92	0.23 99	0.17 94

ELAS	0.14 64	0.23 85	0.10 45	0.19 85	0.11 60	0.20 87	0.11 59	0.16 69	0.10 47	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.10 47	0.17 77	0.11 60	0.18 80	0.11 60	0.09 41	0.10 48	0.18 81	0.11 60	0.19 82	0.12 76
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MMNet	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.24 104	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.23 97	0.18 99	1.21 203	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.89 221	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.22 237	0.16 90	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

delet	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.24 104	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.23 97	0.16 87	1.21 203	0.17 90	0.24 105	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.91 225	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.23 239	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

psm_up	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.25 107	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.24 101	0.17 92	1.20 202	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.18 97	0.90 224	0.24 103	0.17 92	0.25 108	0.17 93	1.24 242	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

UPFNet	0.29 106	0.24 93	0.16 80	0.24 104	0.16 90	0.24 105	0.16 90	0.23 97	0.16 87	1.19 200	0.16 88	0.23 99	0.16 90	0.17 91	0.16 90	0.89 221	0.24 103	0.16 88	0.24 104	0.18 99	1.20 235	0.16 90	0.17 87	0.16 90	0.24 104	0.16 90	0.24 101	0.16 88

UNDER WATER-64	0.31 117	0.25 97	0.25 110	0.26 112	0.26 116	0.25 110	0.26 116	0.25 102	0.26 120	1.69 224	0.26 121	0.25 107	0.25 115	0.25 115	0.26 122	0.26 113	0.25 108	0.26 120	0.26 111	0.26 121	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.26 113	0.26 119	0.25 107	0.26 120

LoS_RVC	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.25 114	0.25 110	0.25 114	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.25 108	0.25 116	0.26 111	0.25 117	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.25 109	0.25 115	0.25 107	0.25 115

tt_ll	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.25 114	0.25 110	0.25 114	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.25 108	0.25 116	0.26 111	0.25 117	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.25 109	0.25 115	0.25 107	0.25 115

CAS	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.26 116	0.26 116	0.26 116	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.25 115	0.25 117	0.25 110	0.26 114	0.25 116	0.26 111	0.26 121	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.26 120	0.25 109	0.26 119	0.25 107	0.25 115

LoS	0.25 96	0.25 97	0.27 114	0.27 113	0.26 116	0.25 110	0.26 116	0.26 107	0.25 113	0.26 92	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.25 110	0.25 108	0.25 116	0.25 108	0.25 117	0.27 109	0.25 113	0.26 116	0.26 120	0.26 113	0.25 115	0.25 107	0.25 115
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.27 101	0.25 97	0.21 102	0.35 128	0.21 106	0.35 127	0.21 106	0.34 121	0.21 105	0.39 113	0.21 106	0.34 124	0.21 107	0.22 107	0.21 106	0.21 101	0.35 126	0.22 109	0.35 125	0.22 109	0.35 121	0.22 107	0.21 103	0.21 107	0.35 126	0.21 106	0.35 125	0.21 107

CFNet	0.55 170	0.25 97	0.18 89	0.25 107	0.18 99	0.25 110	0.18 101	0.25 102	0.18 99	0.25 86	0.18 101	0.25 107	0.18 101	0.18 97	0.18 97	0.18 95	0.25 108	0.18 101	0.25 108	0.18 99	5.31 302	4.36 302	0.18 97	0.18 101	0.25 109	0.18 100	0.25 107	0.18 101

SQANet	0.33 121	0.28 104	0.28 117	0.28 117	0.28 125	0.29 118	0.28 127	0.28 108	0.28 127	1.59 221	0.28 128	0.28 117	0.28 125	0.28 129	0.28 129	0.28 123	0.28 117	0.28 124	0.29 117	0.28 126	0.28 111	0.28 126	0.28 123	0.28 128	0.28 116	0.28 124	0.28 115	0.28 126

RAFT + AFF	0.34 124	0.29 105	0.32 132	0.31 120	0.30 140	0.39 147	0.32 147	0.39 137	0.30 137	0.39 113	0.32 145	0.39 142	0.32 142	0.35 142	0.36 150	0.32 142	0.38 137	0.31 140	0.38 136	0.31 144	0.38 130	0.28 126	0.37 152	0.34 148	0.38 135	0.30 140	0.38 133	0.28 126

DISCO	0.59 176	0.29 105	0.22 103	0.27 113	5.05 306	0.30 119	0.21 106	0.28 108	0.21 105	0.27 93	0.21 106	0.27 115	0.20 103	0.21 106	0.21 106	0.21 101	0.27 116	0.21 108	0.27 115	0.21 108	0.27 109	0.23 112	0.21 103	0.21 107	0.27 115	0.21 106	5.06 297	0.22 109

model_zeroshot	0.27 101	0.30 107	0.19 93	0.36 132	0.23 112	0.25 110	0.27 120	0.33 115	0.21 105	0.35 101	0.22 109	0.25 107	0.27 123	0.26 117	0.23 112	0.26 113	0.35 126	0.22 109	0.36 128	0.23 114	0.25 102	0.27 120	0.27 118	0.23 113	0.36 128	0.22 109	0.25 107	0.27 123

DLNR_Zeroshot_test	0.27 101	0.30 107	0.23 105	0.30 118	0.22 107	0.31 120	0.24 112	0.29 110	0.23 111	0.38 110	0.23 112	0.29 118	0.23 113	0.22 107	0.23 112	0.23 106	0.30 119	0.34 145	0.29 117	0.23 114	0.29 113	0.29 136	0.22 106	0.23 113	0.30 118	0.23 112	0.30 117	0.23 113

FCDSN-DC	0.44 145	0.31 109	0.35 135	0.34 124	0.28 125	0.35 127	0.30 143	0.32 114	0.25 113	1.32 209	0.24 115	1.00 220	0.32 142	0.35 142	0.34 145	0.30 133	0.72 197	0.37 153	0.48 172	0.32 145	0.53 177	0.49 186	0.23 110	0.29 136	0.50 173	0.42 171	0.61 188	0.71 214
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	0.61 177	0.31 109	5.05 295	0.31 120	0.19 103	0.24 105	0.20 104	5.86 291	0.20 103	0.24 83	0.18 101	0.25 107	0.20 103	0.23 111	0.21 106	0.18 95	0.37 134	0.18 101	0.24 104	0.19 104	0.25 102	0.19 104	0.19 100	0.19 103	0.24 104	0.15 87	0.24 101	0.20 104

iResNet_ROB	0.28 105	0.32 111	0.24 109	0.33 122	0.26 116	0.32 122	0.24 112	0.33 115	0.25 113	0.33 96	0.24 115	0.35 127	0.24 114	0.23 111	0.24 116	0.25 110	0.32 121	0.24 115	0.36 128	0.24 116	0.32 115	0.28 126	0.24 111	0.24 115	0.32 120	0.24 114	0.33 119	0.24 114

MLCV	0.30 109	0.33 112	0.28 117	0.34 124	0.28 125	0.33 123	0.28 127	0.33 115	0.29 135	0.33 96	0.27 125	0.33 122	0.28 125	0.26 117	0.29 137	0.28 123	0.33 122	0.28 124	0.33 120	0.28 126	0.33 116	0.27 120	0.28 123	0.28 128	0.33 121	0.28 124	0.33 119	0.28 126

CES	0.38 133	0.34 113	0.44 154	0.43 160	0.33 147	0.37 136	0.44 175	0.37 129	0.38 153	0.45 130	0.35 150	0.35 127	0.41 167	0.45 166	0.36 150	0.36 149	0.36 131	0.45 173	0.43 157	0.35 151	0.34 117	0.46 172	0.36 150	0.36 155	0.42 154	0.34 148	0.35 125	0.38 157

anonymity	0.30 109	0.34 113	0.27 114	0.33 122	0.27 121	0.33 123	0.28 127	0.33 115	0.28 127	0.33 96	0.28 128	0.33 122	0.28 125	0.28 129	0.28 129	0.28 123	0.34 123	0.28 124	0.34 123	0.28 126	0.34 117	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.34 123	0.28 124	0.34 123	0.28 126

DN-CSS_ROB	0.30 109	0.34 113	0.29 122	0.34 124	0.27 121	0.34 125	0.28 127	0.33 115	0.27 122	0.34 99	0.27 125	0.34 124	0.28 125	0.29 131	0.27 125	0.26 113	0.35 126	0.29 133	0.33 120	0.28 126	0.34 117	0.28 126	0.28 123	0.27 124	0.34 123	0.28 124	0.33 119	0.28 126

ETE_ROB	0.35 127	0.35 116	0.35 135	0.35 128	0.35 152	0.35 127	0.35 149	0.35 124	0.35 148	0.35 101	0.35 150	0.35 127	0.35 148	0.35 142	0.35 147	0.35 147	0.35 126	0.35 149	0.35 125	0.35 151	0.35 121	0.35 147	0.35 147	0.35 152	0.35 126	0.35 149	0.35 125	0.35 150

RSM	0.33 121	0.36 117	0.31 129	0.39 149	0.32 145	0.36 132	0.30 143	0.35 124	0.38 153	0.35 101	0.31 142	0.35 127	0.30 137	0.30 134	0.31 142	0.30 133	0.36 131	0.31 140	0.36 128	0.30 140	0.36 125	0.31 141	0.31 139	0.31 142	0.36 128	0.31 143	0.36 128	0.31 144

XPNet_ROB	0.37 132	0.37 118	0.37 138	0.37 134	0.37 155	0.37 136	0.37 157	0.37 129	0.37 152	0.37 109	0.37 156	0.37 135	0.37 154	0.37 148	0.37 153	0.37 151	0.37 134	0.37 153	0.37 132	0.37 156	0.37 127	0.37 150	0.37 152	0.37 157	0.37 132	0.37 156	0.37 131	0.37 154

DCVSM-stereo	0.27 101	0.38 119	0.22 103	0.38 138	0.22 107	0.38 140	0.22 108	0.29 110	0.22 108	0.29 94	0.22 109	0.29 118	0.22 109	0.22 107	0.21 106	0.21 101	0.38 137	0.22 109	0.38 136	0.22 109	0.38 130	0.22 107	0.21 103	0.25 116	0.38 135	0.21 106	0.38 133	0.21 107

WAO-7	0.46 149	0.38 119	0.38 140	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.38 131	0.38 153	2.57 263	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.38 160	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.38 157

Venus	0.46 149	0.38 119	0.40 144	0.38 138	0.38 159	0.39 147	0.38 160	0.38 131	0.38 153	2.71 265	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.38 160	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.39 143	0.38 157

DMCA	0.36 128	0.38 119	0.37 138	0.35 128	0.35 152	0.35 127	0.36 153	0.35 124	0.36 151	0.36 107	0.37 156	0.36 133	0.36 153	0.36 147	0.35 147	0.37 151	0.36 131	0.36 151	0.36 128	0.36 155	0.36 125	0.35 147	0.36 150	0.36 155	0.37 132	0.36 152	0.36 128	0.36 153

HanzoNet	0.47 151	0.39 123	0.38 140	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.40 139	0.38 153	2.63 264	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.39 160	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.42 172	0.38 130	0.39 162	0.39 162	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.39 163

IMH	0.47 151	0.40 124	0.39 143	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.38 131	0.40 162	2.79 267	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.39 147	0.38 156	0.38 136	0.40 166	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.38 157

Pointernet	0.22 91	0.41 125	0.38 140	0.22 92	0.17 93	0.22 93	0.17 92	0.41 141	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.18 97	0.18 97	0.18 95	0.23 98	0.18 101	0.23 98	0.18 99	0.23 98	0.18 101	0.17 87	0.17 91	0.22 93	0.18 100	0.22 91	0.17 94

GwcNet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

PSMNet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

GANet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

ADLNet	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

GES	0.43 143	0.41 125	0.31 129	0.35 128	0.30 140	0.47 169	0.28 127	0.33 115	0.28 127	0.35 101	0.29 136	2.95 274	0.38 157	0.35 142	0.30 139	0.34 144	0.34 123	0.30 137	0.33 120	0.30 140	0.35 121	0.30 139	0.33 142	0.33 146	0.33 121	0.31 143	0.33 119	0.29 135

DGSMNet	0.33 121	0.42 131	0.28 117	0.40 150	0.28 125	0.40 150	0.28 127	0.40 139	0.28 127	0.40 118	0.28 128	0.39 142	0.28 125	0.27 124	0.28 129	0.28 123	0.40 151	0.28 124	0.42 156	0.29 135	0.41 144	0.31 141	0.29 129	0.28 128	0.41 149	0.28 124	0.42 151	0.29 135

GMOStereo	0.50 154	0.44 132	2.38 278	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 249	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

error version	0.50 154	0.44 132	2.38 278	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 249	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

LG-Stereo_L2	0.32 118	0.45 134	0.36 137	0.37 134	0.27 121	0.37 136	0.27 120	0.43 146	0.27 122	0.36 107	0.31 142	0.36 133	0.27 123	0.27 124	0.27 125	0.30 133	0.37 134	0.27 123	0.37 132	0.27 125	0.37 127	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.37 132	0.27 122	0.37 131	0.27 123

Any-RAFT	0.32 118	0.45 134	0.29 122	0.36 132	0.29 135	0.36 132	0.29 140	0.36 128	0.29 135	0.35 101	0.29 136	0.35 127	0.28 125	0.27 124	0.28 129	0.28 123	0.35 126	0.28 124	0.35 125	0.28 126	0.35 121	0.28 126	0.29 129	0.29 136	0.36 128	0.29 137	0.36 128	0.29 135

RAFT-Test	0.34 124	0.45 134	0.30 126	0.38 138	0.32 145	0.40 150	0.32 147	0.39 137	0.32 140	0.39 113	0.30 139	0.37 135	0.29 134	0.30 134	0.30 139	0.29 131	0.38 137	0.30 137	0.38 136	0.29 135	0.38 130	0.29 136	0.29 129	0.30 140	0.38 135	0.30 140	0.38 133	0.30 141

GREAT-IGEV	0.36 128	0.46 137	0.33 133	0.43 160	0.30 140	0.43 160	0.30 143	0.45 148	0.30 137	0.42 126	0.30 139	0.43 155	0.30 137	0.30 134	0.30 139	0.30 133	0.43 157	0.30 137	0.43 157	0.30 140	0.43 150	0.30 139	0.30 137	0.30 140	0.43 155	0.30 140	0.43 153	0.30 141

otaku	0.52 158	0.46 137	0.48 164	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.47 179	1.88 227	0.46 176	0.46 158	0.46 176	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.47 163	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.46 175	0.47 164	0.46 174	0.46 156	0.47 176

Dean	0.52 158	0.46 137	0.48 164	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.46 174	1.90 228	0.46 176	0.47 163	0.46 176	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.48 168	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.46 153	0.46 172	0.46 171	0.46 175	0.46 158	0.46 174	0.46 156	0.46 173

ACVNet_1	0.53 162	0.46 137	0.48 164	0.47 169	0.47 178	0.46 163	0.48 184	0.48 158	0.48 183	2.07 240	0.47 180	0.48 168	0.48 183	0.47 172	0.47 180	0.46 169	0.49 172	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.48 164	0.46 172	0.46 171	0.48 183	0.47 164	0.47 181	0.48 166	0.47 176

ACVNet-4b	0.53 162	0.46 137	0.47 158	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.46 174	2.17 243	0.46 176	0.46 158	0.47 179	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.46 159	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.46 153	0.46 172	0.46 171	0.47 179	0.46 158	0.46 174	0.46 156	0.46 173

iRaft-Stereo_20w	0.30 109	0.46 137	0.27 114	0.34 124	0.26 116	0.35 127	0.28 127	0.34 121	0.26 120	0.34 99	0.26 121	0.34 124	0.26 121	0.26 117	0.26 122	0.26 113	0.34 123	0.26 120	0.34 123	0.26 121	0.34 117	0.26 119	0.26 116	0.26 120	0.34 123	0.26 119	0.34 123	0.26 120

Ntro	0.53 162	0.47 143	0.50 171	0.46 164	0.48 183	0.47 169	0.47 180	0.46 149	0.46 174	2.05 239	0.47 180	0.47 163	0.49 187	0.47 172	0.47 180	0.46 169	0.48 168	0.46 174	0.49 175	0.46 176	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.47 179	0.46 158	0.46 174	0.47 160	0.47 176

UNDER WATER	0.52 158	0.47 143	0.47 158	0.47 169	0.47 178	0.47 169	0.47 180	0.47 155	0.47 179	1.90 228	0.47 180	0.47 163	0.47 179	0.47 172	0.47 180	0.47 176	0.46 159	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.46 153	0.47 180	0.47 177	0.48 183	0.47 164	0.47 181	0.47 160	0.47 176

LVE	0.53 162	0.47 143	0.48 164	0.47 169	0.47 178	0.47 169	0.47 180	0.48 158	0.47 179	1.96 234	0.47 180	0.47 163	0.47 179	0.47 172	0.47 180	0.47 176	0.47 163	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.47 157	0.47 180	0.47 177	0.47 179	0.47 164	0.47 181	0.47 160	0.47 176

RainbowNet	0.53 162	0.48 146	0.48 164	0.48 173	0.48 183	0.48 175	0.48 184	0.48 158	0.48 183	1.92 230	0.48 185	0.48 168	0.48 183	0.48 177	0.48 185	0.48 179	0.48 168	0.48 185	0.48 172	0.48 185	0.48 164	0.48 183	0.48 180	0.48 183	0.48 169	0.48 185	0.48 166	0.48 182

HaxPig	0.52 158	0.48 146	0.47 158	0.47 169	0.47 178	0.47 169	0.47 180	0.47 155	0.47 179	1.80 225	0.47 180	0.47 163	0.47 179	0.47 172	0.47 180	0.47 176	0.47 163	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.47 157	0.47 180	0.47 177	0.47 179	0.47 164	0.47 181	0.47 160	0.47 176

notaker	0.54 167	0.48 146	0.48 164	0.48 173	0.48 183	0.48 175	0.49 187	0.48 158	0.48 183	1.95 233	0.48 185	0.48 168	0.48 183	0.48 177	0.48 185	0.48 179	0.48 168	0.48 185	0.48 172	0.48 185	0.49 167	0.48 183	0.48 180	0.49 186	0.48 169	0.48 185	0.48 166	0.49 183

ACVNet_2	0.55 170	0.49 149	0.50 171	0.49 176	0.49 187	0.49 178	0.49 187	0.49 162	0.49 188	2.14 242	0.49 188	0.50 173	0.49 187	0.49 180	0.49 189	0.49 183	0.50 175	0.49 190	0.50 179	0.49 189	0.49 167	0.49 186	0.49 182	0.50 188	0.50 173	0.49 188	0.50 172	0.49 183

EKT-Stereo	0.36 128	0.50 150	0.30 126	0.40 150	0.29 135	0.40 150	0.29 140	0.35 124	0.30 137	0.47 135	0.30 139	0.35 127	0.32 142	0.29 131	0.34 145	0.33 143	0.59 185	0.31 140	0.39 147	0.29 135	0.37 127	0.38 153	0.29 129	0.31 142	0.58 188	0.28 124	0.51 174	0.29 135

SANet	0.50 154	0.50 150	0.50 171	0.50 178	0.50 191	0.50 179	0.50 191	0.50 166	0.50 190	0.50 138	0.50 190	0.50 173	0.50 189	0.50 183	0.50 192	0.50 187	0.50 175	0.50 191	0.50 179	0.50 192	0.50 169	0.50 192	0.50 185	0.50 188	0.50 173	0.50 191	0.50 172	0.50 186

AEACV	0.74 197	0.52 152	3.10 282	0.60 192	0.48 183	0.56 187	0.48 184	3.02 271	0.83 221	0.61 150	0.62 204	0.72 199	0.50 189	0.49 180	0.49 189	0.48 179	0.58 184	0.50 191	0.55 188	0.48 185	0.56 181	0.50 192	0.50 185	0.51 190	0.58 188	0.51 193	0.60 185	0.51 189

CASnet	0.32 118	0.53 153	0.34 134	0.27 113	0.31 143	0.34 125	0.29 140	0.31 113	0.32 140	0.25 86	0.31 142	0.27 115	0.40 166	0.45 166	0.27 125	0.30 133	0.26 114	0.40 164	0.28 116	0.37 156	0.28 111	0.39 162	0.29 129	0.40 166	0.29 117	0.28 124	0.24 101	0.30 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GASTEREO	0.41 138	0.54 154	0.44 154	0.48 173	0.35 152	0.48 175	0.35 149	0.53 172	0.35 148	0.46 132	0.35 150	0.46 158	0.35 148	0.35 142	0.35 147	0.35 147	0.47 163	0.35 149	0.47 165	0.35 151	0.47 157	0.38 153	0.35 147	0.35 152	0.48 169	0.35 149	0.47 160	0.35 150

Occ-G	0.68 188	0.54 154	3.16 285	0.57 190	0.45 173	0.52 184	0.40 167	3.44 276	0.46 174	0.52 142	0.45 175	0.51 176	0.44 173	0.44 165	0.40 166	0.45 168	0.55 180	0.41 166	0.53 185	0.43 173	0.52 174	0.40 164	0.44 170	0.45 174	0.55 183	0.44 173	0.53 179	0.44 172

PSMNet_ROB	0.55 170	0.55 156	0.56 184	0.56 186	0.55 195	0.56 187	0.55 195	0.55 173	0.55 194	0.55 145	0.55 195	0.55 182	0.55 197	0.55 186	0.56 197	0.55 191	0.55 180	0.55 197	0.55 188	0.55 195	0.55 180	0.55 195	0.55 190	0.55 196	0.55 183	0.55 196	0.55 181	0.55 192

GIP-stereo	0.38 133	0.56 157	0.40 144	0.45 163	0.33 147	0.44 162	0.35 149	0.49 162	0.33 143	0.43 127	0.32 145	0.42 151	0.31 139	0.33 137	0.33 144	0.34 144	0.40 151	0.32 144	0.40 148	0.32 145	0.43 150	0.38 153	0.33 142	0.32 144	0.43 155	0.32 145	0.42 151	0.34 149

PML	0.39 136	0.56 157	0.29 122	0.55 185	0.28 125	0.56 187	0.28 127	0.51 169	0.28 127	0.50 138	0.28 128	0.51 176	0.28 125	0.29 131	0.28 129	0.29 131	0.56 183	0.29 133	0.57 191	0.28 126	0.56 181	0.28 126	0.28 123	0.29 136	0.56 185	0.28 124	0.56 182	0.28 126

LG-Stereo_Zeroshot	0.45 148	0.57 159	0.45 156	0.54 183	0.37 155	0.53 185	0.37 157	0.56 175	0.40 162	0.53 144	0.38 159	0.53 180	0.37 154	0.37 148	0.37 153	0.37 151	0.55 180	0.38 156	0.53 185	0.37 156	0.53 177	0.37 150	0.37 152	0.39 165	0.54 182	0.37 156	0.54 180	0.37 154

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 197	0.57 159	0.57 187	0.56 186	0.92 225	1.07 230	0.63 210	1.03 213	0.82 220	0.49 137	0.77 215	0.69 196	0.54 196	0.58 190	0.54 194	0.86 220	1.06 225	0.72 217	1.06 228	0.79 218	0.58 184	0.87 223	0.59 195	0.46 175	0.76 201	0.46 174	1.05 224	0.97 229

LG-Stereo_L1	0.44 145	0.58 161	0.49 170	0.51 181	0.38 159	0.51 181	0.38 160	0.56 175	0.38 153	0.50 138	0.38 159	0.50 173	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.52 177	0.38 156	0.52 183	0.38 160	0.51 171	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.52 179	0.38 158	0.51 174	0.40 164

LG-Stereo	0.57 174	0.58 161	0.43 152	0.54 183	0.65 207	0.95 219	0.69 215	0.69 184	0.38 153	0.52 142	0.37 156	0.53 180	0.37 154	0.68 208	0.73 217	0.72 212	0.70 194	0.37 153	0.54 187	0.37 156	0.54 179	0.37 150	0.37 152	0.56 197	0.95 220	0.59 202	0.84 206	0.37 154

MSCF	0.44 145	0.60 163	0.47 158	0.50 178	0.40 164	0.50 179	0.38 160	0.57 177	0.38 153	0.48 136	0.38 159	0.48 168	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.49 172	0.38 156	0.49 175	0.39 165	0.50 169	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.49 172	0.38 158	0.49 170	0.38 157

LMCR-Stereo	0.61 177	0.61 164	0.61 192	0.61 195	0.61 203	0.67 198	0.61 207	0.61 179	0.61 203	0.61 150	0.61 203	0.61 188	0.61 204	0.61 194	0.61 205	0.61 198	0.61 188	0.61 206	0.61 195	0.61 205	0.61 187	0.61 203	0.61 198	0.61 207	0.61 193	0.61 205	0.61 188	0.61 205

PA-Net	0.71 193	0.62 165	0.55 181	0.69 201	0.71 213	0.70 199	0.69 215	0.69 184	0.74 214	0.73 158	0.75 214	0.59 185	0.72 215	0.82 219	0.79 220	0.83 218	0.67 193	0.76 219	0.81 210	0.67 210	0.61 187	0.76 217	0.68 209	0.65 210	0.82 207	0.76 219	0.71 193	0.69 211
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-test1	0.54 167	0.64 166	0.54 178	0.60 192	0.49 187	0.61 193	0.49 187	0.64 181	0.49 188	0.59 148	0.48 185	0.60 187	0.50 189	0.48 177	0.48 185	0.48 179	0.60 186	0.48 185	0.60 193	0.48 185	0.60 185	0.49 186	0.49 182	0.49 186	0.59 190	0.49 188	0.60 185	0.49 183

AIO-test2	0.54 167	0.65 167	0.55 181	0.60 192	0.50 191	0.60 191	0.49 187	0.65 182	0.48 183	0.60 149	0.49 188	0.59 185	0.50 189	0.50 183	0.49 189	0.49 183	0.60 186	0.50 191	0.60 193	0.49 189	0.60 185	0.49 186	0.50 185	0.51 190	0.60 191	0.48 185	0.60 185	0.50 186

TorneroNet-64	0.69 189	0.65 167	0.30 126	0.27 113	0.47 178	0.28 117	0.35 149	0.34 121	0.80 216	7.93 308	0.29 136	0.30 120	0.31 139	0.81 218	0.28 129	0.27 122	0.29 118	0.28 124	0.85 213	0.83 224	0.62 189	0.28 126	0.30 137	0.28 128	0.52 179	0.29 137	0.29 116	0.27 123

KSHMR	0.85 212	0.72 169	0.51 174	0.49 176	0.49 187	0.51 181	1.07 242	0.50 166	0.48 183	6.04 303	0.52 192	0.66 191	0.98 232	0.49 180	0.77 218	0.49 183	1.17 235	0.51 194	0.49 175	1.06 240	0.51 171	0.49 186	0.49 182	0.51 190	1.04 227	0.49 188	0.81 204	0.72 215

DMCA-RVC	0.71 193	0.72 169	0.72 197	0.71 205	0.70 212	0.70 199	0.70 218	0.70 186	0.71 211	0.70 155	0.71 211	0.71 198	0.70 212	0.70 209	0.71 215	0.70 209	0.70 194	0.71 216	0.70 198	0.71 213	0.70 194	0.70 214	0.71 214	0.71 217	0.70 196	0.72 216	0.71 193	0.70 212

AFF-stereo	0.71 193	0.73 171	0.65 195	0.82 212	0.63 206	0.83 207	0.63 210	0.73 189	0.65 207	0.82 168	0.73 213	0.74 202	0.64 206	0.63 199	0.62 206	0.62 199	0.73 198	0.63 208	0.74 203	0.72 215	0.80 198	0.58 197	0.70 212	0.71 217	0.79 202	0.69 213	0.78 198	0.72 215

DSFCA	0.66 182	0.73 171	0.74 201	0.68 200	0.65 207	0.64 195	0.65 213	0.65 182	0.65 207	0.66 153	0.65 206	0.65 190	0.64 206	0.65 202	0.65 210	0.65 202	0.65 191	0.65 211	0.65 197	0.65 208	0.65 193	0.65 207	0.65 202	0.65 210	0.66 195	0.66 210	0.65 191	0.65 207

ARAFT	0.64 180	0.74 173	0.62 193	0.70 204	0.56 197	0.72 201	0.55 195	0.72 188	0.54 193	0.73 158	0.56 196	0.72 199	0.56 199	0.56 188	0.62 206	0.63 200	0.73 198	0.53 196	0.73 201	0.54 194	0.72 195	0.65 207	0.62 200	0.56 197	0.72 198	0.54 194	0.72 195	0.57 194

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 186	0.74 173	0.60 191	0.79 208	0.61 203	0.76 202	0.57 201	0.71 187	0.56 196	0.71 156	0.54 194	0.72 199	0.66 208	0.65 202	0.65 210	0.64 201	0.74 200	0.64 210	0.74 203	0.63 206	0.73 196	0.65 207	0.64 201	0.64 209	0.74 200	0.61 205	0.73 196	0.64 206

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 217	0.77 175	0.82 207	1.16 240	0.75 216	0.99 222	0.92 226	0.91 201	0.99 231	0.94 181	0.91 223	1.15 232	0.88 225	0.92 224	1.00 232	0.67 204	0.98 219	1.00 232	0.75 205	0.91 228	1.18 232	0.87 223	0.89 223	0.90 227	1.08 232	1.07 239	0.74 197	0.89 223

zero-FE	0.66 182	0.80 176	0.56 184	0.79 208	0.58 199	0.82 206	0.55 195	0.76 190	0.56 196	0.75 160	0.58 200	0.75 203	0.59 202	0.57 189	0.56 197	0.55 191	0.79 202	0.55 197	0.78 206	0.55 195	0.85 206	0.58 197	0.55 190	0.57 201	0.80 204	0.57 198	0.80 200	0.57 194

NaN_ROB	0.80 203	0.80 176	0.80 205	0.80 210	0.80 219	0.80 204	0.80 222	0.80 192	0.80 216	0.80 165	0.80 218	0.80 208	0.80 218	0.80 216	0.80 221	0.80 216	0.80 204	0.80 222	0.80 208	0.80 221	0.80 198	0.80 219	0.80 219	0.80 221	0.80 204	0.80 221	0.80 200	0.80 219

CSAN	0.80 203	0.80 176	0.80 205	0.80 210	0.80 219	0.80 204	0.80 222	0.80 192	0.80 216	0.80 165	0.80 218	0.80 208	0.80 218	0.80 216	0.80 221	0.80 216	0.80 204	0.80 222	0.80 208	0.80 221	0.80 198	0.80 219	0.80 219	0.80 221	0.80 204	0.80 221	0.80 200	0.80 219

FC-DCNN	1.10 234	0.81 179	0.77 202	0.63 198	0.42 171	0.86 211	0.64 212	0.91 201	0.96 229	1.11 190	0.80 218	1.07 228	0.81 220	0.67 206	1.75 268	1.30 254	1.41 250	0.85 225	1.28 243	0.71 213	2.12 261	1.32 254	0.52 188	0.81 224	1.64 255	1.40 260	2.39 266	1.75 270

MS	0.79 202	0.83 180	0.58 188	0.82 212	0.60 202	0.93 218	0.59 204	0.88 199	0.62 204	0.89 173	2.87 284	0.89 214	0.62 205	0.61 194	0.58 201	0.65 202	0.86 209	0.57 202	0.82 211	0.58 199	0.82 202	0.58 197	0.69 210	0.60 204	0.82 207	0.58 200	0.90 211	0.58 196

DDUNet	0.69 189	0.84 181	0.59 190	0.84 215	0.59 200	0.87 212	0.57 201	0.84 196	0.59 202	0.82 168	0.58 200	0.85 212	0.57 200	0.59 193	0.59 202	0.57 195	0.87 210	0.59 203	0.85 213	0.59 203	0.85 206	0.59 201	0.59 195	0.59 202	0.87 210	0.59 202	0.84 206	0.59 198

UDG	0.70 191	0.87 182	0.56 184	0.87 216	0.59 200	0.84 209	0.59 204	0.85 197	0.57 199	0.84 170	0.59 202	0.84 211	0.60 203	0.58 190	0.60 203	0.59 196	0.85 208	0.59 203	0.87 215	0.58 199	0.87 208	0.60 202	0.57 194	0.59 202	0.87 210	0.58 200	0.86 209	0.60 201

CASS	0.58 175	0.89 183	0.55 181	0.56 186	0.55 195	0.60 191	0.57 201	0.57 177	0.56 196	0.55 145	0.56 196	0.56 183	0.50 189	0.63 199	0.56 197	0.56 194	0.62 189	0.62 207	0.59 192	0.56 197	0.56 181	0.48 183	0.60 197	0.56 197	0.57 187	0.60 204	0.57 184	0.59 198
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SM2	0.83 210	0.91 184	0.70 196	0.88 217	0.68 210	0.95 219	0.61 207	0.80 192	0.63 205	0.91 175	2.82 283	1.03 225	0.68 210	0.70 209	0.62 206	0.68 207	0.99 220	0.63 208	0.90 216	0.60 204	0.84 204	0.64 206	0.61 198	0.68 215	0.88 212	0.63 209	0.89 210	0.59 198

RSM++	0.77 200	0.91 184	0.72 197	0.83 214	0.71 213	0.83 207	0.72 219	0.81 195	0.71 211	0.81 167	0.71 211	0.81 210	0.71 214	0.71 212	0.71 215	0.70 209	0.83 207	0.72 217	0.83 212	0.81 223	0.83 203	0.72 216	0.71 214	0.71 217	0.88 212	0.71 214	0.83 205	0.70 212

DPSM_ROB	0.93 217	0.92 186	0.94 214	0.96 223	1.02 233	0.92 214	0.98 229	0.95 207	0.92 225	0.92 176	0.92 225	0.91 215	0.97 230	0.92 224	0.91 227	0.91 225	0.96 217	0.94 229	0.93 221	0.91 228	0.93 213	0.92 227	0.93 225	0.91 228	0.91 215	0.99 228	0.92 212	0.91 225

DPSM	0.93 217	0.92 186	0.94 214	0.96 223	1.02 233	0.92 214	0.98 229	0.95 207	0.92 225	0.92 176	0.92 225	0.91 215	0.97 230	0.92 224	0.91 227	0.91 225	0.96 217	0.94 229	0.93 221	0.91 228	0.93 213	0.92 227	0.93 225	0.91 228	0.91 215	0.99 228	0.92 212	0.91 225

pmcnn	0.92 215	0.92 186	0.92 212	0.92 218	0.92 225	0.92 214	0.92 226	0.92 203	0.92 225	0.92 176	0.92 225	0.92 218	0.92 228	0.92 224	0.92 229	0.92 228	0.92 214	0.92 227	0.92 218	0.92 231	0.92 211	0.92 227	0.92 224	0.92 230	0.92 217	0.92 226	0.92 212	0.92 227

DGTPSM_ROB	0.92 215	0.93 189	0.91 211	0.93 220	0.91 224	0.92 214	0.93 228	0.92 203	0.92 225	0.92 176	0.91 223	0.91 215	0.93 229	0.91 222	0.92 229	0.92 228	0.92 214	0.92 227	0.92 218	0.90 227	0.91 209	0.92 227	0.93 225	0.94 231	0.92 217	0.91 225	0.92 212	0.97 229

AdaDepth	0.80 203	0.95 190	1.02 220	0.95 222	0.67 209	0.95 219	0.67 214	0.94 206	0.67 210	0.92 176	0.67 207	0.94 219	0.67 209	0.67 206	0.67 212	0.67 204	0.95 216	0.67 213	0.95 223	0.67 210	0.96 216	0.68 213	0.67 205	0.67 212	0.96 221	0.67 211	0.95 218	0.67 209

GANet	1.00 223	1.00 191	1.00 216	1.00 226	1.00 228	1.00 223	1.00 234	1.00 209	1.00 232	1.00 182	1.00 229	1.00 220	1.00 234	1.00 231	1.00 232	1.00 232	1.00 221	1.00 232	1.00 224	1.00 233	1.00 217	1.00 232	1.00 230	1.00 234	1.00 222	1.00 231	1.00 219	1.00 231

TDLM	1.00 223	1.00 191	1.00 216	1.00 226	1.00 228	1.00 223	1.00 234	1.00 209	1.00 232	1.00 182	1.00 229	1.00 220	1.00 234	1.00 231	1.00 232	1.00 232	1.00 221	1.00 232	1.00 224	1.00 233	1.00 217	1.00 232	1.00 230	1.00 234	1.00 222	1.00 231	1.00 219	1.00 231

CVANet_RVC	1.00 223	1.00 191	1.00 216	1.00 226	1.00 228	1.00 223	1.00 234	1.00 209	1.00 232	1.00 182	1.00 229	1.00 220	1.00 234	1.00 231	1.00 232	1.00 232	1.00 221	1.00 232	1.00 224	1.00 233	1.00 217	1.00 232	1.00 230	1.00 234	1.00 222	1.00 231	1.00 219	1.00 231

trnet	1.01 227	1.01 194	1.01 219	1.01 229	1.01 232	1.01 226	1.01 237	1.01 212	1.01 235	1.01 186	1.01 232	1.01 224	1.01 238	1.01 234	1.01 236	1.01 235	1.01 224	1.01 236	1.01 227	1.01 236	1.01 220	1.01 235	1.01 233	1.01 237	1.01 225	1.01 234	1.01 223	1.01 234

GLC_STEREO	1.05 233	1.01 194	1.02 220	1.02 230	1.02 233	1.05 228	1.06 239	1.05 216	1.05 237	1.04 189	1.05 235	1.05 227	1.04 239	1.06 238	1.05 238	1.06 239	1.06 225	1.05 239	1.06 228	1.05 239	1.06 223	1.06 238	1.04 235	1.05 239	1.04 227	1.05 237	1.06 225	1.06 236

gcap-zeroshot	0.81 207	1.03 196	0.84 209	0.93 220	0.85 223	0.84 209	0.62 209	1.21 228	0.53 192	0.79 163	0.84 221	0.77 204	0.70 212	0.84 221	0.67 212	0.74 213	1.18 238	0.52 195	0.91 217	0.79 218	0.84 204	0.61 203	0.83 221	0.69 216	0.93 219	0.82 223	0.85 208	0.66 208

DPSimNet_ROB	0.93 217	1.04 197	0.83 208	1.05 231	0.82 221	1.04 227	0.83 225	1.03 213	0.89 223	1.03 187	0.84 221	1.03 225	0.84 222	0.83 220	0.84 224	0.83 218	1.14 230	0.84 224	1.12 233	0.84 225	1.04 221	0.88 225	0.83 221	0.84 225	1.07 231	0.83 224	1.15 233	0.88 222

AIO-Stereo	0.82 208	1.06 198	0.73 200	0.97 225	0.74 215	1.06 229	0.60 206	1.04 215	0.90 224	1.00 182	1.01 232	0.78 205	0.85 224	0.74 214	0.62 206	0.67 204	1.12 228	0.55 197	0.70 198	0.65 208	0.93 213	0.66 210	0.67 205	0.67 212	0.82 207	0.74 217	0.92 212	0.83 221

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 133	1.06 198	0.54 178	0.59 191	0.27 121	0.46 163	0.27 120	0.46 149	0.27 122	0.46 132	0.27 125	0.46 158	0.26 121	0.27 124	0.27 125	0.26 113	0.46 159	0.26 120	0.45 160	0.30 140	0.46 153	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.46 158	0.27 122	0.45 155	0.26 120

HBP-ISP	1.47 249	1.07 200	1.03 222	1.30 246	1.08 239	1.36 246	1.06 239	1.44 236	1.25 255	1.97 235	1.51 258	1.65 253	1.58 261	0.98 229	1.58 261	1.68 266	1.98 258	1.32 255	2.02 258	1.28 257	2.95 273	1.89 274	0.97 229	1.06 241	1.26 244	0.99 228	1.94 253	1.43 260

HSM-Net_RVC	0.93 217	1.09 201	0.79 204	1.10 233	0.78 217	1.09 231	0.79 221	1.16 223	0.80 216	1.14 192	0.79 217	1.17 235	0.77 216	0.73 213	0.83 223	0.78 214	1.19 239	0.79 220	1.18 237	0.72 215	1.19 234	0.80 219	0.72 216	0.80 221	1.18 240	0.74 217	1.14 232	0.73 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TorneroNet	1.15 237	1.10 202	0.51 174	0.69 201	0.51 193	1.10 232	0.50 191	0.51 169	0.51 191	13.92 310	1.17 246	0.49 172	0.51 194	0.54 185	0.48 185	0.49 183	0.49 172	0.65 211	0.70 198	0.49 189	0.51 171	0.49 186	0.67 205	1.36 258	0.51 177	0.50 191	0.52 177	1.23 251

ktn	0.84 211	1.15 203	0.54 178	1.16 240	1.26 254	0.51 181	0.53 194	0.51 169	0.66 209	4.54 291	0.51 191	0.52 179	0.52 195	0.66 205	0.51 193	0.51 188	1.37 248	1.17 247	0.49 175	0.51 193	1.23 239	0.51 194	0.67 205	0.51 190	0.51 177	0.68 212	0.51 174	0.51 189

Nwc_Net	1.15 237	1.15 203	1.15 232	1.09 232	1.19 250	1.16 235	1.17 246	1.15 221	1.16 246	1.16 196	1.16 242	1.08 229	1.16 246	1.11 241	1.15 247	1.18 248	1.11 227	1.10 241	1.16 234	1.17 249	1.16 228	1.13 243	1.18 245	1.20 252	1.11 234	1.15 245	1.16 234	1.20 247

RP	1.14 235	1.16 205	1.15 232	1.17 242	1.10 241	1.16 235	1.15 244	1.10 218	1.16 246	1.15 193	1.08 237	1.16 233	1.15 245	1.15 245	1.14 245	1.16 244	1.16 233	1.10 241	1.10 230	1.10 243	1.16 228	1.11 241	1.10 239	1.19 251	1.14 236	1.19 250	1.07 226	1.10 239

RGC	1.15 237	1.16 205	1.17 235	1.15 238	1.11 243	1.21 241	1.21 255	1.10 218	1.15 244	1.16 196	1.11 239	1.17 235	1.09 241	1.14 244	1.11 242	1.16 244	1.19 239	1.11 244	1.10 230	1.15 248	1.11 225	1.19 247	1.16 243	1.12 246	1.17 238	1.10 242	1.16 234	1.17 244

Abc-Net	1.14 235	1.16 205	1.18 236	1.10 233	1.10 241	1.16 235	1.18 248	1.16 223	1.13 243	1.11 190	1.16 242	1.16 233	1.12 243	1.10 239	1.17 248	1.16 244	1.16 233	1.10 241	1.16 234	1.14 246	1.17 230	1.16 244	1.11 240	1.09 244	1.10 233	1.10 242	1.16 234	1.17 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCC-stereo	1.15 237	1.17 208	1.12 231	1.10 233	1.15 244	1.14 233	1.15 244	1.15 221	1.12 242	1.17 199	1.17 246	1.11 230	1.17 249	1.11 241	1.10 241	1.16 244	1.12 228	1.11 244	1.16 234	1.13 245	1.23 239	1.16 244	1.19 247	1.11 245	1.18 240	1.17 247	1.17 237	1.13 242

S-Stereo	1.22 244	1.18 209	1.19 239	1.20 243	1.23 252	1.23 242	1.19 249	1.19 226	1.18 250	1.27 206	1.20 250	1.20 239	1.20 251	1.23 250	1.22 253	1.23 252	1.23 242	1.23 254	1.20 239	1.25 256	1.20 235	1.22 253	1.25 251	1.24 255	1.20 242	1.22 254	1.26 241	1.24 252

edge stereo	1.15 237	1.18 209	1.11 230	1.12 236	1.17 248	1.17 240	1.17 246	1.16 223	1.18 250	1.16 196	1.17 246	1.17 235	1.13 244	1.11 241	1.11 242	1.12 241	1.17 235	1.17 247	1.11 232	1.17 249	1.17 230	1.17 246	1.18 245	1.14 247	1.11 234	1.18 248	1.12 230	1.11 240

stereogan	1.17 243	1.19 211	1.15 232	1.15 238	1.15 244	1.15 234	1.19 249	1.19 226	1.15 244	1.15 193	1.16 242	1.19 238	1.19 250	1.19 247	1.19 249	1.19 249	1.15 231	1.19 250	1.19 238	1.19 252	1.15 227	1.19 247	1.15 242	1.15 248	1.16 237	1.15 245	1.19 238	1.20 247

FAT-Stereo	1.22 244	1.23 212	1.19 239	1.21 244	1.24 253	1.24 243	1.19 249	1.25 230	1.24 253	1.25 205	1.19 249	1.20 239	1.24 254	1.20 248	1.21 251	1.25 253	1.22 241	1.21 252	1.25 241	1.23 255	1.22 237	1.19 247	1.19 247	1.24 255	1.25 243	1.20 251	1.19 238	1.25 253

GCAP-BAT	0.17 74	1.25 213	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

test_for_model	0.17 74	1.25 213	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala2	0.17 74	1.25 213	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala	0.17 74	1.25 213	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala_base	0.17 74	1.25 213	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

GCAP-Stereo	0.17 74	1.25 213	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

castereo++	0.26 100	1.28 219	1.07 227	0.15 68	0.13 83	0.15 69	0.14 83	1.22 229	0.13 81	0.16 63	0.17 90	0.16 77	0.14 86	0.14 85	0.15 88	0.14 85	0.15 67	0.14 85	0.16 75	0.14 86	0.16 75	0.14 86	0.14 82	0.14 85	0.16 76	0.14 83	0.16 75	0.15 87

S2M2_XL	0.24 95	1.32 220	0.86 210	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.11 59	1.05 216	0.12 75	0.16 63	0.11 59	0.16 77	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.17 79	0.11 62	0.17 77	0.11 60	0.17 78	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.17 78	0.11 60	0.17 78	0.11 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo	0.87 214	1.33 221	0.93 213	0.62 196	1.00 228	1.16 235	0.55 195	0.86 198	0.83 221	1.19 200	0.40 167	1.30 243	0.81 220	0.65 202	0.45 175	1.01 235	1.17 235	0.46 174	1.29 244	0.58 199	1.05 222	0.90 226	0.73 217	0.87 226	0.60 191	1.01 234	1.13 231	0.51 189

RASNet	1.39 248	1.37 222	1.35 243	1.38 250	1.40 256	1.39 249	1.77 269	1.36 233	1.74 268	1.36 212	1.36 254	1.36 247	1.36 256	1.36 251	1.35 254	1.41 259	1.36 246	1.36 259	1.36 246	1.35 258	1.36 246	1.35 256	1.36 253	1.35 257	1.36 248	1.35 257	1.36 246	1.35 254

SPS-STEREO	1.25 247	1.47 223	1.06 226	1.54 253	1.08 239	1.52 252	1.20 254	1.44 236	1.06 239	1.49 220	1.10 238	1.41 249	1.10 242	0.98 229	1.08 240	1.12 241	1.47 252	1.04 237	1.53 251	1.14 246	1.52 250	1.07 239	1.02 234	1.05 239	1.48 251	1.07 239	1.55 249	1.11 240
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	1.02 230	1.50 224	1.49 249	0.40 150	0.40 164	1.56 253	0.98 229	1.55 240	0.58 200	4.18 287	0.40 167	0.79 207	0.48 183	0.91 222	0.39 165	0.99 231	0.71 196	0.70 215	0.51 182	0.77 217	1.07 224	0.82 222	0.69 210	0.96 233	1.01 225	1.30 255	1.10 229	1.38 258

castereo	0.34 124	1.59 225	1.39 245	0.17 79	0.15 87	0.18 80	0.26 116	1.74 244	0.17 92	0.19 72	0.18 101	0.18 84	0.20 103	0.20 102	0.22 110	0.21 101	0.18 83	0.17 92	0.19 85	0.16 90	0.18 80	0.20 105	0.17 87	0.21 107	0.19 84	0.17 92	0.19 82	0.16 88

STTRV1_RVC		1.59 225	0.52 177	0.69 201	0.61 203	0.66 197	0.43 174	0.88 199	0.45 173	0.71 156	0.62 204	0.69 196	0.45 175	0.62 196	0.40 166	0.44 167	0.80 204	0.59 203		0.63 206	0.80 198	0.46 172		0.61 207	0.72 198	0.54 194	0.80 200	0.60 201

MM-Stereo_test3	1.22 244	1.60 227	1.19 239	1.48 252	1.02 233	1.48 251	0.99 233	1.54 239	1.03 236	1.41 215	1.03 234	1.44 250	1.00 234	1.04 236	1.04 237	1.02 237	1.42 251	1.04 237	1.48 250	1.01 236	1.48 249	1.03 236	1.06 237	1.04 238	1.53 252	1.04 236	1.49 248	1.04 235

DEFOM-Stereo	0.43 143	1.60 227	1.47 248	0.30 118	0.28 125	0.31 120	0.28 127	1.65 242	0.25 113	0.29 94	0.26 121	0.30 120	0.29 134	0.27 124	0.26 122	0.26 113	0.30 119	0.29 133	0.30 119	0.26 121	0.29 113	0.29 136	0.27 118	0.26 120	0.30 118	0.29 137	0.30 117	0.29 135

DPSMNet_ROB	1.62 253	1.60 227	1.59 250	1.61 255	1.69 264	1.66 255	1.61 262	1.70 243	1.65 266	1.62 223	1.60 261	1.61 251	1.60 262	1.60 257	1.59 262	1.62 264	1.60 253	1.63 266	1.62 253	1.68 269	1.70 252	1.60 261	1.64 263	1.60 264	1.61 253	1.60 263	1.60 250	1.59 263

iRaftStereo_RVC	0.62 179	1.76 230	2.24 274	0.52 182	0.37 155	0.53 185	0.38 160	2.51 265	0.38 153	0.51 141	0.38 159	0.51 176	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.52 177	0.38 156	0.52 183	0.38 160	0.52 174	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.52 179	0.39 164	0.52 177	0.38 157

G-Net	0.82 208	1.77 231	0.78 203	0.78 207	0.78 217	0.78 203	0.78 220	0.78 191	0.79 215	0.79 163	0.78 216	0.78 205	0.78 217	0.78 215	0.78 219	0.78 214	0.79 202	0.79 220	0.79 207	0.79 218	0.79 197	0.79 218	0.79 218	0.79 220	0.79 202	0.79 220	0.79 199	0.79 218

MFMNet_re	1.77 257	1.89 232	1.72 258	1.88 256	1.69 264	1.89 256	1.67 266	1.91 246	1.70 267	1.87 226	1.67 265	1.89 254	1.68 267	1.67 261	1.67 267	1.70 267	1.88 255	1.68 268	1.88 254	1.67 267	1.89 253	1.68 267	1.70 265	1.71 269	1.87 256	1.68 271	1.87 252	1.68 268

MM-Stereo_test2	1.15 237	1.90 233	1.10 228	1.37 249	0.94 227	1.36 246	0.98 229	1.48 238	0.98 230	1.37 213	0.98 228	1.37 248	0.98 232	0.95 228	0.94 231	0.95 230	1.37 248	0.95 231	1.38 247	0.95 232	1.38 248	0.95 231	0.95 228	0.95 232	1.37 249	0.95 227	1.37 247	0.95 228

R-Stereo Train	1.62 253	2.01 234	1.41 246	1.97 257	1.40 256	1.96 257	1.39 258	1.93 247	1.39 258	1.92 230	1.38 256	1.94 255	1.39 258	1.40 254	1.45 257	1.38 257	1.96 256	1.37 260	1.97 255	1.39 259	1.98 254	1.41 258	1.40 254	1.37 259	1.97 257	1.38 258	1.96 254	1.37 256

RAFT-Stereo	1.62 253	2.01 234	1.41 246	1.97 257	1.40 256	1.96 257	1.39 258	1.93 247	1.39 258	1.92 230	1.38 256	1.94 255	1.39 258	1.40 254	1.45 257	1.38 257	1.96 256	1.37 260	1.97 255	1.39 259	1.98 254	1.41 258	1.40 254	1.37 259	1.97 257	1.38 258	1.96 254	1.37 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 252	2.01 234	1.21 242	1.98 259	1.21 251	1.98 259	1.21 255	1.98 252	1.21 252	1.99 236	1.21 251	1.98 257	1.21 253	1.02 235	1.21 251	1.21 251	1.99 259	1.21 252	1.99 257	1.21 253	1.99 256	1.21 250	1.21 249	1.21 253	1.99 259	1.21 252	1.99 256	1.21 249
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
HH	0.66 182	2.13 237	0.47 158	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 171	0.78 161	0.68 208	0.67 193	0.90 226	0.62 196	0.90 225	0.53 189	0.88 211	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 210	0.66 203	0.51 190	1.06 229	0.61 205	1.08 227	0.60 201

HanStereo	0.66 182	2.13 237	0.47 158	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 171	0.78 161	0.68 208	0.67 193	0.90 226	0.62 196	0.90 225	0.53 189	0.88 211	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 210	0.66 203	0.51 190	1.06 229	0.61 205	1.08 227	0.60 201

TRStereo	2.05 265	2.13 237	1.85 262	2.27 261	1.84 269	2.28 261	1.84 272	2.29 257	1.87 272	2.29 251	1.86 269	2.30 262	1.87 272	2.30 277	1.87 273	2.08 275	2.29 262	1.87 272	2.30 261	1.87 273	2.08 258	1.72 268	1.86 271	2.30 282	2.13 260	1.84 274	2.29 260	1.87 273

XX-Stereo	2.05 265	2.13 237	1.85 262	2.27 261	1.84 269	2.28 261	1.84 272	2.29 257	1.87 272	2.29 251	1.86 269	2.30 262	1.87 272	2.30 277	1.87 273	2.08 275	2.29 262	1.87 272	2.30 261	1.87 273	2.08 258	1.72 268	1.86 271	2.30 282	2.13 260	1.84 274	2.29 260	1.87 273

EAI-Stereo	2.05 265	2.13 237	1.85 262	2.27 261	1.84 269	2.28 261	1.84 272	2.29 257	1.87 272	2.29 251	1.86 269	2.30 262	1.87 272	2.30 277	1.87 273	2.08 275	2.29 262	1.87 272	2.30 261	1.87 273	2.08 258	1.72 268	1.86 271	2.30 282	2.13 260	1.84 274	2.29 260	1.87 273

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 137	2.14 242	1.91 268	0.20 87	0.18 99	0.19 85	0.17 92	2.23 254	0.19 101	0.24 83	0.21 106	0.19 87	0.21 107	0.20 102	0.18 97	0.20 99	0.20 88	0.18 101	0.20 87	0.19 104	0.19 84	0.17 94	0.18 97	0.17 91	0.20 87	0.20 103	0.21 89	0.19 102

NCCL2	2.27 274	2.27 243	2.28 277	2.27 261	2.28 281	2.28 261	2.28 282	2.27 255	2.28 282	2.28 248	2.28 278	2.29 261	2.28 281	2.28 276	2.29 282	2.28 282	2.28 261	2.28 283	2.27 260	2.28 284	2.28 264	2.28 282	2.28 281	2.28 280	2.28 265	2.28 283	2.11 257	2.28 284

HUF	2.22 270	2.33 244	2.24 274	2.35 265	2.07 275	2.45 268	2.11 279	2.42 263	2.13 279	2.19 244	2.15 276	2.10 258	2.09 277	2.27 275	2.04 278	2.08 275	2.44 267	2.12 279	2.38 266	2.18 280	2.29 265	2.22 278	2.12 278	2.12 277	2.52 269	2.10 279	2.22 259	2.15 280

STTStereo	2.30 275	2.34 245	2.26 276	2.37 266	2.23 278	2.40 265	2.35 283	2.20 253	2.33 283	2.28 248	2.31 280	2.19 259	2.37 282	2.20 270	2.31 283	2.23 281	2.38 265	2.25 282	2.33 265	2.27 283	2.39 267	2.27 281	2.31 282	2.29 281	2.37 266	2.32 284	2.34 264	2.26 283

AIO_rvc	2.25 273	2.35 246	2.10 270	2.47 269	2.17 277	2.54 269	2.15 280	2.32 260	2.21 280	2.29 251	2.28 278	2.33 267	2.09 277	2.26 274	2.14 279	2.08 275	2.49 269	2.09 278	2.53 269	2.14 279	2.34 266	2.23 279	2.14 279	2.18 278	2.19 264	2.15 280	2.35 265	2.22 281

AIO_test	2.22 270	2.36 247	2.10 270	2.47 269	2.15 276	2.54 269	2.06 278	2.27 255	2.09 278	2.29 251	2.13 275	2.30 262	2.09 277	2.25 273	2.15 280	1.95 273	2.52 270	2.08 277	2.32 264	2.21 282	2.20 262	2.26 280	2.05 277	2.06 275	2.40 267	2.16 281	2.52 268	2.05 279

UDGNet	1.97 260	2.43 248	1.67 255	2.46 268	1.70 266	2.44 267	1.69 267	2.34 262	1.63 265	2.35 257	1.67 265	2.37 268	1.67 266	1.68 262	1.64 266	1.67 265	2.44 267	1.64 267	2.43 267	1.67 267	2.43 269	1.66 265	1.67 264	1.63 268	2.43 268	1.66 269	2.42 267	1.66 267

FBW_ROB	2.04 264	2.50 249	1.75 259	2.45 267	1.78 267	2.40 265	1.74 268	2.47 264	1.77 269	2.37 258	1.81 267	2.30 262	1.80 268	1.78 263	1.88 276	1.80 268	2.41 266	1.77 269	2.43 267	1.83 271	2.39 267	1.81 272	1.76 267	1.75 270	2.56 273	1.75 272	2.30 263	1.74 269

FlowAnything	1.02 230	2.51 250	0.58 188	1.60 254	0.56 197	1.61 254	0.56 199	1.60 241	0.55 194	1.61 222	0.56 196	1.61 251	0.55 197	0.55 186	0.55 196	0.55 191	1.61 254	0.56 200	1.61 252	0.56 197	1.62 251	0.55 195	0.56 193	0.56 197	1.62 254	0.56 197	1.62 251	0.56 193

CroCo-Stereo	0.80 203	2.51 250	0.41 146	1.27 245	0.41 166	1.27 244	0.41 168	1.27 231	0.41 165	1.27 206	0.41 169	1.27 242	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	1.28 243	0.41 166	1.27 242	0.41 167	1.27 243	0.41 166	0.42 168	0.41 167	1.27 245	0.41 166	1.27 242	0.41 166
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
LGtest1	1.99 261	2.55 252	1.62 252	2.54 271	1.61 261	2.54 269	1.61 262	2.51 265	1.61 262	2.49 260	1.61 262	2.49 269	1.61 263	1.61 258	1.61 263	1.61 261	2.55 271	1.62 265	2.54 270	1.61 264	2.54 270	1.61 262	1.61 259	1.61 265	2.54 270	1.61 264	2.54 269	1.61 264

LG-G_1	1.99 261	2.56 253	1.63 253	2.54 271	1.62 262	2.55 272	1.61 262	2.51 265	1.61 262	2.50 261	1.62 263	2.50 270	1.61 263	1.61 258	1.61 263	1.61 261	2.55 271	1.61 263	2.55 271	1.61 264	2.55 271	1.61 262	1.61 259	1.61 265	2.55 271	1.61 264	2.54 269	1.61 264

LG-G	1.99 261	2.56 253	1.63 253	2.54 271	1.62 262	2.55 272	1.61 262	2.51 265	1.61 262	2.50 261	1.62 263	2.50 270	1.61 263	1.61 258	1.61 263	1.61 261	2.55 271	1.61 263	2.55 271	1.61 264	2.55 271	1.61 262	1.61 259	1.61 265	2.55 271	1.61 264	2.54 269	1.61 264

LL-Strereo2	0.47 151	2.60 255	0.51 174	0.38 138	0.28 125	0.37 136	0.28 127	0.55 173	0.35 148	0.44 129	0.34 149	0.44 157	0.34 146	0.34 138	0.36 150	0.36 149	0.47 163	0.36 151	0.47 165	0.35 151	0.47 157	0.35 147	0.35 147	0.35 152	0.46 158	0.35 149	0.47 160	0.35 150

IER	0.56 173	2.72 256	2.20 272	0.38 138	0.29 135	0.38 140	0.27 120	2.77 270	0.27 122	0.38 110	0.28 128	0.37 135	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.38 137	0.29 133	0.38 136	0.25 117	0.39 139	0.25 113	0.29 129	0.29 136	0.40 145	0.25 115	0.38 133	0.25 115

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 276	2.85 257	1.90 267	2.90 274	2.77 283	2.88 274	2.85 285	2.51 265	2.85 285	2.88 268	1.99 274	2.50 270	2.76 284	2.20 270	1.57 260	2.64 283	2.89 274	2.63 284	5.69 302	1.03 238	2.01 257	2.71 283	2.74 285	2.73 285	2.87 274	1.64 267	1.00 219	1.49 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.85 212	2.86 258	0.43 152	1.33 247	0.43 172	1.31 245	0.42 173	1.32 232	0.42 170	1.31 208	0.44 174	1.32 244	0.44 173	0.43 164	0.44 174	0.43 166	1.35 244	0.43 172	1.32 245	0.43 173	1.31 244	0.43 171	0.43 169	0.42 173	1.31 246	0.42 171	1.31 243	0.43 171

FC-DCNN v2	4.74 301	3.16 259	3.16 285	3.16 275	3.16 285	3.16 276	3.16 290	3.16 273	3.16 287	3.16 271	3.16 286	3.16 275	3.16 289	3.16 282	3.16 288	3.16 289	6.72 306	6.72 308	6.72 305	6.72 310	6.72 305	6.72 310	6.72 308	6.72 308	6.72 304	6.72 307	6.72 305	6.72 308

plain	1.96 259	3.33 260	1.04 223	3.24 276	1.04 237	3.24 277	1.04 238	3.26 274	1.05 237	3.26 272	1.13 240	3.27 276	1.06 240	1.05 237	1.05 238	1.05 238	3.28 275	1.05 239	3.29 273	1.06 240	3.30 274	1.05 237	1.05 236	1.06 241	3.30 275	1.06 238	3.30 275	1.06 236

4D-IteraStereo	0.67 186	3.40 261	1.05 224	0.71 205	0.83 222	0.47 169	0.27 120	0.47 155	0.27 122	0.35 101	0.26 121	0.68 195	0.84 222	0.41 158	0.54 194	0.89 221	0.74 200	0.88 226	0.73 201	0.87 226	0.42 149	0.27 120	0.28 123	0.28 128	0.36 128	0.28 124	0.68 192	0.90 224

MIF-Stereo (partial)	2.52 277	3.41 262	1.05 224	3.29 277	1.05 238	3.29 279	1.06 239	3.30 275	1.06 239	3.31 273	1.06 236	4.97 298	2.72 283	2.72 280	2.71 284	2.70 284	6.57 305	2.19 280	5.08 299	1.08 242	3.36 275	1.07 239	1.07 238	1.07 243	3.35 277	1.07 239	3.36 276	1.07 238

MM-Stereo_test1	1.85 258	3.50 263	1.61 251	2.12 260	1.47 260	2.14 260	1.47 261	2.33 261	1.53 261	2.12 241	1.54 259	2.19 259	1.53 260	1.54 256	1.53 259	1.53 260	2.20 260	1.54 262	2.24 259	1.57 263	2.21 263	1.49 260	1.59 258	1.49 263	2.15 263	1.52 262	2.15 258	1.54 262

DPSNet	3.67 283	3.61 264	3.62 290	3.64 280	3.61 294	3.64 281	3.65 294	3.64 278	3.67 293	3.67 276	3.65 292	3.68 279	3.69 298	3.69 292	3.69 299	3.68 295	3.70 278	3.70 295	3.69 279	3.69 296	3.71 280	3.69 292	3.67 292	3.69 296	3.68 281	3.67 292	3.68 279	3.67 289

UniTT-Stereo	2.12 269	3.66 265	1.10 228	3.48 279	1.15 244	3.57 280	1.11 243	3.44 276	1.16 246	3.52 274	1.16 242	3.50 277	1.16 246	1.10 239	1.13 244	1.15 243	3.61 276	1.17 247	3.64 274	1.12 244	3.58 277	1.12 242	1.12 241	1.17 249	3.53 278	1.18 248	3.52 277	1.18 246

RAStereo	2.24 272	3.70 266	1.18 236	3.73 283	1.18 249	3.69 282	1.19 249	3.73 279	1.24 253	3.72 277	1.21 251	3.76 281	1.20 251	1.20 248	1.20 250	1.20 250	3.74 281	1.20 251	3.75 280	1.21 253	3.77 281	1.21 250	1.21 249	1.21 253	3.82 282	1.21 252	3.82 281	1.21 249

sCroCo_RVC	2.76 278	4.00 267	1.82 261	4.00 287	1.83 268	3.98 287	1.82 270	3.99 280	1.81 270	4.14 284	2.76 281	4.13 289	1.82 270	1.83 264	1.83 269	1.82 269	4.01 286	1.82 271	3.98 283	1.86 272	4.00 286	1.82 273	1.83 269	1.84 271	4.02 288	1.81 273	4.00 285	1.83 272

sAnonymous2	2.87 279	4.16 268	1.89 265	4.26 291	1.87 272	4.23 290	1.92 275	4.17 281	1.94 276	4.16 285	1.92 272	4.20 290	1.92 275	1.96 266	1.86 271	1.87 271	4.25 289	1.90 275	4.23 288	1.91 276	4.26 289	1.93 275	1.89 274	1.90 272	4.07 289	1.91 277	5.09 300	1.93 277

CroCo_RVC	2.87 279	4.16 268	1.89 265	4.26 291	1.87 272	4.23 290	1.92 275	4.17 281	1.94 276	4.16 285	1.92 272	4.20 290	1.92 275	1.96 266	1.86 271	1.87 271	4.25 289	1.90 275	4.23 288	1.91 276	4.26 289	1.93 275	1.89 274	1.90 272	4.07 289	1.91 277	5.09 300	1.93 277

test_1	0.65 181	4.37 270	2.38 278	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 249	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

test-3	0.78 201	4.38 271	1.80 260	0.62 196	0.49 187	0.62 194	0.50 191	1.86 245	0.64 206	0.69 154	0.52 192	0.66 191	0.38 157	0.58 190	0.57 200	0.46 169	0.66 192	0.46 174	0.50 179	0.44 175	0.48 164	0.58 197	0.54 189	0.60 204	0.70 196	0.46 174	0.48 166	0.50 186

CC-Net-ROB	1.51 251	4.40 272	1.69 257	1.39 251	1.40 256	1.37 248	1.40 260	1.36 233	1.39 258	1.41 215	1.36 254	1.35 246	1.38 257	1.39 253	1.39 255	1.36 256	1.36 246	1.35 257	1.39 248	1.39 259	1.37 247	1.36 257	1.41 256	1.48 262	1.39 250	1.42 261	1.35 245	1.35 254

PS-NSSS	1.48 250	4.46 273	1.35 243	1.35 248	1.35 255	1.41 250	1.34 257	1.36 233	1.35 257	1.40 214	1.35 253	1.33 245	1.35 255	1.37 252	1.40 256	1.35 255	1.35 244	1.35 257	1.39 248	1.44 262	1.35 245	1.34 255	1.35 252	1.38 261	1.35 247	1.33 256	1.34 244	1.38 258

MLG-Stereo_test3	3.87 287	4.64 274	3.29 287	5.17 301	3.23 288	4.83 297	3.02 286	4.95 288	3.22 288	4.31 288	3.33 290	5.08 300	3.20 290	3.23 284	2.77 285	3.20 290	4.99 299	3.24 289	4.93 296	2.94 286	4.82 297	3.33 289	3.33 288	3.29 289	5.19 299	3.02 286	5.08 298	2.93 287

MLG-Stereo_test1	3.87 287	4.67 275	3.29 287	5.26 302	3.25 289	5.04 300	3.11 288	4.43 283	3.27 289	5.02 299	3.21 287	4.71 296	3.10 288	3.22 283	3.06 287	2.98 288	5.03 300	3.18 287	4.95 297	2.94 286	4.70 296	3.32 287	3.30 287	3.27 288	5.17 298	3.08 288	5.02 296	2.85 286

MyStereo04	0.76 199	4.78 276	0.62 193	0.63 198	0.54 194	0.65 196	0.56 199	0.61 179	0.58 200	0.61 150	0.56 196	0.63 189	0.57 200	0.63 199	0.60 203	0.60 197	0.64 190	0.56 200	0.63 196	0.58 199	0.63 190	0.62 205	0.55 190	0.60 204	0.63 194	0.57 198	0.64 190	0.58 196

TestStereo	4.92 302	4.80 277	4.98 294	4.82 297	4.97 305	4.91 299	4.78 306	4.80 286	4.88 306	4.78 294	4.80 305	4.99 299	4.81 306	4.83 302	4.87 306	4.97 306	4.93 297	5.01 306	5.03 298	4.90 305	5.02 299	5.02 304	5.06 303	5.04 305	4.93 296	4.89 304	5.01 295	5.09 304

Anonymous3	3.36 281	4.93 278	2.20 272	4.92 298	2.23 278	4.90 298	2.23 281	4.89 287	2.24 281	4.95 297	2.21 277	4.91 297	2.21 280	2.18 269	2.22 281	2.22 280	4.86 296	2.20 281	4.90 295	2.20 281	4.96 298	2.21 277	2.21 280	2.21 279	6.30 303	2.21 282	4.90 293	2.23 282

MLG-Stereo_test2	3.86 286	4.96 279	3.13 283	4.65 296	3.27 290	5.17 302	3.07 287	5.01 289	3.01 286	4.93 296	3.03 285	4.56 295	3.32 291	3.26 285	3.33 290	3.30 291	5.17 301	3.19 288	4.86 294	2.96 289	5.04 300	3.25 286	2.67 283	3.15 287	4.98 297	3.05 287	4.59 291	3.30 288

DispFullNet	4.96 303	5.67 280	3.30 289	5.01 299	3.21 287	4.50 294	3.11 288	4.43 283	3.44 292	4.60 292	3.46 291	5.13 301	3.44 292	3.53 288	3.20 289	2.87 287	4.80 295	3.15 286	4.70 292	4.83 304	9.02 310	5.98 307	5.95 307	6.21 307	8.84 309	5.85 306	9.76 310	5.91 306

HCRNet	0.71 193	6.06 281	3.15 284	0.50 178	0.22 107	0.21 92	0.15 87	3.04 272	0.34 144	0.43 127	0.33 148	0.43 155	0.33 145	0.15 87	0.14 86	0.14 85	0.21 91	0.17 92	0.47 165	0.20 106	0.21 89	0.16 90	0.32 140	0.33 146	0.50 173	0.33 147	0.49 170	0.28 126

SGM-Forest	5.07 304	6.74 282	4.17 291	6.46 305	4.68 304	6.21 306	4.38 304	6.00 293	4.14 302	5.84 302	4.44 304	6.28 305	4.16 304	3.92 297	4.56 305	4.60 305	6.15 303	4.27 303	6.12 304	4.31 303	5.99 304	4.27 300	3.92 298	4.27 302	6.13 302	4.10 303	6.18 302	4.49 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaskLacGwcNet_RVC	0.70 191	6.91 283	0.46 157	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.46 174	0.46 132	0.46 176	0.46 158	0.46 176	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.46 159	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.46 175	0.46 158	0.46 174	0.46 156	0.46 173

SA	3.93 289	7.22 284	4.74 292	4.15 289	3.88 300	3.70 283	4.02 303	6.67 300	3.95 298	3.64 275	3.74 294	3.63 278	3.00 286	3.51 287	3.68 298	3.68 295	3.73 280	3.71 296	3.64 274	3.48 291	3.58 277	2.97 285	3.69 293	3.61 291	3.55 280	3.42 289	3.64 278	3.79 297

cross-raft	4.43 296	7.31 285	6.46 300	4.47 293	3.95 301	4.46 293	3.95 301	6.70 301	3.97 299	4.41 289	3.82 297	4.38 293	3.94 302	3.95 298	3.95 303	3.95 299	4.45 293	3.95 300	4.46 291	3.95 300	4.46 293	3.95 297	3.95 299	3.94 300	4.40 291	3.95 301	4.45 290	3.95 299

RAFT+CT+SA	4.43 296	7.34 286	6.71 302	5.01 299	4.38 303	4.40 292	3.85 299	6.15 297	4.30 303	4.89 295	3.26 288	4.49 294	3.01 287	4.53 301	3.36 291	3.65 294	3.64 277	4.39 304	3.94 282	4.28 302	4.44 292	4.30 301	4.24 302	4.52 303	3.90 285	3.85 299	4.89 292	4.00 300

test-1	4.11 290	7.65 287	4.93 293	3.65 281	3.58 292	4.70 296	3.74 298	4.73 285	4.06 300	3.72 277	4.11 302	3.70 280	3.49 293	3.36 286	3.65 294	4.17 303	3.92 284	4.04 302	4.19 287	3.75 297	4.69 295	4.18 299	3.88 296	3.90 298	4.73 293	3.77 297	3.12 274	3.68 292

Sa-1000	3.84 285	7.71 288	6.81 305	4.15 289	2.86 284	3.27 278	3.87 300	5.99 292	4.35 304	2.78 266	3.71 293	3.88 282	3.56 294	3.88 295	3.64 292	2.71 285	3.72 279	3.27 290	3.67 278	3.15 290	3.51 276	3.36 290	2.70 284	3.49 290	3.32 276	3.76 296	2.87 273	3.76 296

raft_robust	4.19 295	7.78 289	6.08 298	3.30 278	3.85 299	4.03 288	3.73 297	6.25 299	3.30 291	4.44 290	3.28 289	4.01 286	3.82 301	4.29 300	3.70 300	4.01 300	4.48 294	3.42 291	4.11 285	3.76 298	4.05 287	3.32 287	3.85 295	3.82 297	4.71 292	3.83 298	4.09 286	3.80 298

TestStereo1	4.11 290	7.79 290	6.72 303	3.93 284	3.81 297	3.96 285	3.58 292	6.96 303	3.74 295	3.90 279	3.76 295	3.89 283	3.57 295	3.70 293	3.66 295	3.34 292	3.80 282	3.62 292	3.66 276	3.68 294	3.91 283	3.70 293	3.65 290	3.67 293	3.88 283	3.53 290	3.89 282	3.68 292

SA-5K	4.11 290	7.79 290	6.72 303	3.93 284	3.81 297	3.96 285	3.58 292	6.96 303	3.74 295	3.90 279	3.76 295	3.89 283	3.57 295	3.70 293	3.66 295	3.34 292	3.80 282	3.62 292	3.66 276	3.68 294	3.91 283	3.70 293	3.65 290	3.67 293	3.88 283	3.53 290	3.89 282	3.68 292

TESTraft	4.16 294	8.03 292	6.81 305	3.99 286	3.68 295	3.93 284	3.70 296	6.86 302	3.69 294	3.93 281	3.88 300	3.93 285	3.59 297	3.65 291	3.64 292	3.68 295	3.92 284	3.72 297	3.92 281	3.57 293	3.84 282	3.70 293	3.71 294	3.67 293	3.91 286	3.74 294	3.92 284	3.67 289

test_4	4.11 290	8.05 293	6.64 301	4.52 294	3.68 295	3.00 275	3.40 291	6.21 298	3.29 290	4.07 283	3.84 298	4.04 287	3.76 300	3.56 290	3.67 297	3.76 298	4.04 287	3.79 298	4.10 284	3.53 292	3.98 285	3.74 296	3.55 289	3.61 291	3.94 287	3.75 295	3.73 280	3.73 295

SGM+DAISY	6.35 306	8.16 294	5.14 296	8.12 309	5.08 307	8.12 309	5.16 307	8.01 306	5.18 308	7.92 307	5.14 306	7.89 309	5.14 307	4.95 303	5.33 307	5.32 307	8.14 309	5.16 307	8.16 308	5.16 306	8.21 308	5.19 305	5.12 304	5.12 306	8.18 308	5.24 305	8.12 308	5.11 305

RAFT_CTSACE	4.43 296	8.26 295	6.10 299	4.62 295	4.01 302	4.54 295	3.65 294	6.09 294	3.93 297	4.64 293	4.14 303	4.26 292	4.13 303	3.91 296	3.88 301	4.06 302	4.30 291	4.03 301	4.27 290	3.92 299	4.26 289	3.67 291	3.91 297	4.16 301	4.82 294	4.08 302	4.20 288	3.67 289

CFNet_RVC	0.93 217	8.54 296	0.41 146	0.56 186	0.37 155	0.56 187	0.37 157	0.50 166	0.40 162	0.56 147	5.24 307	0.56 183	0.34 146	0.40 157	0.41 168	0.34 144	0.53 179	0.40 164	0.56 190	0.38 160	0.52 174	0.40 164	0.40 163	0.41 167	0.56 185	0.40 165	0.56 182	0.40 164

U	5.23 305	8.71 297	2.75 281	8.64 310	2.76 282	8.65 310	2.79 284	8.67 309	2.79 284	8.70 309	2.79 282	8.70 310	2.79 285	2.79 281	2.80 286	2.80 286	8.84 310	2.82 285	8.82 309	2.89 285	8.84 309	2.83 284	2.83 286	2.82 286	8.87 310	2.83 285	8.84 309	2.83 285

test_5	4.51 299	8.85 298	5.35 297	3.66 282	3.56 291	5.10 301	4.47 305	6.14 295	4.07 301	4.96 298	3.87 299	5.14 302	4.17 305	3.53 288	4.39 304	4.53 304	4.15 288	3.62 292	4.74 293	2.94 286	3.63 279	4.53 303	4.20 301	4.54 304	4.86 295	3.68 293	4.95 294	4.06 301

pcwnet_v2	1.01 227	9.73 299	0.28 117	0.38 138	0.28 125	0.38 140	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.38 110	0.28 128	0.39 142	0.28 125	9.61 309	0.28 129	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.38 130	0.28 126	0.29 129	0.28 128	0.38 135	0.28 124	0.38 133	0.28 126

CFNet_pseudo	1.01 227	9.78 300	0.29 122	0.38 138	0.28 125	0.38 140	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.39 113	0.28 128	0.39 142	0.28 125	9.50 308	0.29 137	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.38 130	0.28 126	0.28 123	0.28 128	0.38 135	0.28 124	0.38 133	0.28 126

RAFT	6.60 307	9.99 301	8.33 310	7.21 308	6.55 308	5.95 305	5.87 308	8.70 310	5.02 307	5.10 300	6.69 308	7.06 308	6.94 310	6.17 306	7.09 310	6.84 308	6.47 304	4.72 305	5.60 300	5.60 307	5.11 301	5.97 306	6.93 309	6.89 309	7.16 305	7.08 310	6.58 304	6.66 307

ccs_rob	1.00 223	10.06 302	0.31 129	0.44 162	0.31 143	0.43 160	0.31 146	0.43 146	0.32 140	0.45 130	0.32 145	1.20 239	0.31 139	7.02 307	0.31 142	0.31 138	0.44 158	0.31 140	0.44 159	0.32 145	0.44 152	0.31 141	0.32 140	0.32 144	0.44 157	0.32 145	0.43 153	0.31 144

UCFNet_RVC	1.03 232	10.10 303	0.28 117	0.38 138	0.28 125	0.39 147	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.39 113	0.28 128	0.39 142	0.29 134	9.62 310	0.28 129	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.39 139	0.28 126	0.29 129	0.28 128	0.39 144	0.28 124	0.38 133	0.29 135

StereoVision	3.44 282	10.12 304	1.68 256	5.44 303	2.26 280	5.87 303	1.97 277	5.17 290	1.31 256	5.80 301	1.56 260	5.62 303	1.84 271	1.97 268	1.91 277	1.84 270	4.98 298	1.32 255	5.60 300	1.71 270	5.35 303	1.73 271	1.97 276	1.96 274	5.40 300	1.65 268	5.08 298	1.76 271

MaDis-Stereo	3.69 284	10.19 305	2.01 269	6.09 304	2.01 274	5.94 304	1.82 270	6.14 295	1.85 271	6.59 304	1.82 268	6.01 304	1.81 269	1.83 264	1.83 269	2.02 274	5.87 302	1.79 270	5.93 303	2.06 278	4.63 294	1.67 266	1.84 270	2.08 276	5.90 301	1.66 269	6.34 303	1.87 273

test_3	4.55 300	10.96 306	7.69 309	4.04 288	3.60 293	4.10 289	3.98 302	7.94 305	4.56 305	3.99 282	4.03 301	4.08 288	3.74 299	3.99 299	3.91 302	4.05 301	4.33 292	3.89 299	4.14 286	4.00 301	4.11 288	4.02 298	4.01 300	3.91 299	3.53 278	3.94 300	4.19 287	4.20 302

test-v	7.17 308	11.53 307	7.63 307	7.17 306	6.87 309	7.48 307	6.90 309	8.14 307	6.88 309	6.93 305	7.42 309	7.05 306	6.14 308	6.05 304	6.86 308	6.99 309	7.60 307	6.75 309	6.90 306	6.66 308	7.83 306	6.36 308	5.89 305	7.34 310	7.19 306	6.75 308	7.52 306	6.77 309

test-2	7.17 308	11.53 307	7.63 307	7.17 306	6.87 309	7.48 307	6.90 309	8.14 307	6.88 309	6.93 305	7.42 309	7.05 306	6.14 308	6.05 304	6.86 308	6.99 309	7.60 307	6.75 309	6.90 306	6.66 308	7.83 306	6.36 308	5.89 305	7.34 310	7.19 306	6.75 308	7.52 306	6.77 309

rafts_anoy	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 313	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

raft+_RVC	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 313	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

raftrobust	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 313	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

CasAABBNet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 313	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

RALCasStereoNet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 313	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

RALAANet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 313	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

MSMDNet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 313	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

MANE	18.41 310	23.00 316	16.00 311	22.00 318	15.00 311	22.00 318	15.00 311	22.00 318	15.00 311	21.00 318	15.00 311	22.00 318	15.00 311	15.00 311	17.00 311	15.00 311	23.00 318	15.00 311	22.00 317	15.00 311	23.00 318	15.00 311	18.00 310	15.00 312	24.00 318	17.00 311	24.00 318	16.00 311

AF-Net	2.06 268	25.73 317	1.18 236	1.12 236	1.16 247	1.16 235	1.19 249	1.10 218	1.17 249	1.15 193	1.14 241	1.11 230	1.16 246	1.16 246	1.14 245	1.11 240	1.15 231	1.13 246	1.21 240	1.17 249	1.11 225	1.21 250	1.17 244	1.17 249	1.17 238	1.11 244	1.20 240	1.13 242

MoCha-V2	1.75 256	27.02 318	0.72 197	0.92 218	0.69 211	0.89 213	0.69 215	0.92 203	0.71 211	0.87 171	0.69 210	0.88 213	0.68 210	0.70 209	0.68 214	0.69 208	0.90 213	0.69 214	0.92 218	0.69 212	0.92 211	0.71 215	0.70 212	0.67 212	0.88 212	0.71 214	0.92 212	0.68 210

Reg-Stereo(zero)	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 320	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319

HI	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 320	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319

CoSv	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 320	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319

CBMV	101.59 322	71.60 322	48.40 323	72.70 323	49.00 323	79.60 323	48.40 323	80.90 323	46.90 322	68.90 322	49.00 323	78.00 323	572.10 331	49.50 322	51.30 322	48.40 322	72.20 322	639.60 331	79.40 321	48.90 323	79.50 322	51.40 322	52.30 322	48.30 324	80.20 322	49.10 322	79.60 323	47.60 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 321	72.66 323	46.52 322	70.00 322	44.89 322	64.24 322	43.75 322	73.65 322	48.92 323	72.70 323	42.40 322	60.70 322	50.23 322	50.07 323	67.69 323	68.60 323	83.13 323	47.77 322	82.48 322	46.00 322	95.93 323	53.44 323	50.66 321	45.00 323	84.99 323	53.64 323	79.01 322	52.07 323

MeshStereo	151.99 323	131.36 324	140.69 324	151.38 324	151.40 324	150.79 324	151.72 324	149.36 324	159.46 324	146.42 324	150.73 324	149.06 327	176.22 323	143.94 324	133.10 326	133.45 326	153.30 325	154.22 324	154.67 324	153.95 325	156.90 326	156.53 326	160.21 323	162.72 325	154.57 324	160.59 324	153.47 324	163.50 324
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
AE-Stereo	252.48 325	202.00 325	361.00 328	502.00 328	324.00 328	321.00 325	482.00 331	423.00 328	227.00 328	201.00 325	273.00 328	101.00 324	207.00 324	198.00 325	183.00 327	181.00 327	221.00 326	232.00 328	477.00 326	220.00 327	111.00 324	100.00 324	219.00 325	214.00 326	204.00 325	211.00 326	200.00 325	222.00 327

MGS-Stereo	264.93 326	208.00 326	362.00 329	512.00 329	350.00 329	326.00 326	443.00 330	410.00 327	210.00 325	232.00 327	215.00 325	125.00 325	217.00 325	216.00 327	127.00 325	122.00 325	223.00 327	230.00 326	487.00 328	255.00 328	250.00 327	223.00 328	272.00 327	228.00 329	241.00 326	220.00 328	214.00 326	235.00 328

EGLCR-Stereo	276.81 327	209.00 327	366.00 330	514.00 330	354.00 330	336.00 327	422.00 328	440.00 329	220.00 327	231.00 326	245.00 327	135.00 326	237.00 327	218.00 328	197.00 328	222.00 329	223.00 327	230.00 326	487.00 328	255.00 328	250.00 327	273.00 329	272.00 327	228.00 329	241.00 326	220.00 328	214.00 326	235.00 328

DLCB_ROB	280.78 328	376.74 328	215.59 325	376.74 325	215.59 325	376.74 328	215.59 325	366.42 326	218.39 326	366.42 328	218.39 326	366.42 328	218.39 326	209.96 326	219.76 329	219.38 328	376.72 329	216.43 325	376.72 325	216.43 326	376.72 329	216.43 327	216.14 324	216.14 328	376.69 329	217.67 327	376.69 329	217.67 326

NOSS_ROB	248.11 324	409.00 329	288.00 326	412.00 326	280.00 326	411.00 329	288.00 326	356.00 325	275.00 329	379.00 329	303.00 329	415.00 329	278.00 328	260.00 329	104.00 324	103.00 324	126.00 324	108.00 323	118.00 323	98.00 324	126.00 325	104.00 325	268.00 326	216.00 327	279.00 328	201.00 325	288.00 328	206.00 325

LE_ROB	387.11 329	453.07 330	321.39 327	500.23 327	323.05 327	493.99 330	324.56 327	477.63 330	322.28 330	465.51 330	322.97 330	486.37 330	334.17 329	305.26 330	320.63 330	327.66 330	476.08 330	315.70 329	483.76 327	335.15 330	469.64 330	309.74 330	315.90 329	318.85 331	498.41 330	328.85 330	491.00 330	330.08 330

SGM-ForestM	522.49 330	676.08 331	448.56 331	638.17 331	433.15 331	639.59 331	427.03 329	617.52 331	439.90 331	604.63 331	429.02 331	611.68 331	432.74 330	420.18 331	451.96 331	465.85 331	601.06 331	403.73 330	659.15 330	405.50 331	669.64 331	437.21 331	455.85 330	425.66 332	689.82 331	481.65 331	662.43 331	479.61 331

CBMV_ROB	1133.35 331	1280.38 332	976.92 332	1317.57 332	1021.62 332	1282.66 332	1022.22 332	1213.88 332	982.57 332	1194.12 332	975.90 332	1357.87 332	1090.02 332	943.32 332	1021.85 332	1006.47 332	1309.01 332	986.29 332	1499.40 331	986.35 332	1359.35 332	975.96 332	975.21 331	969.30 333	1337.82 332	1042.34 332	1398.25 332	1073.86 332

111111	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 334	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

SGD-Stereo	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 334	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

IGEV-Stereo++	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 334	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 334	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

IGEV-Stereo+	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 334	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

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anonymousdsp	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 334	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

AMNet	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 334	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

ASD4																								0.20 104

Low-res two-view benchmark