Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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 26	0.02 14	0.13 69	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 192	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 37	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 23

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.03 23	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

FADNet_RVC	0.10 33	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.03 21	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.04 28	0.03 24	0.03 24	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.03 24	1.63 241	0.03 23	0.03 24	0.04 28	0.03 22	0.04 28

BEATNet_4x	0.08 26	0.03 23	0.06 30	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 201	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCL	0.08 26	0.03 23	0.06 30	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 201	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

AnyNet_C01	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 200	0.02 15	0.03 23	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 23

AnyNet_C32	0.12 48	0.03 23	0.07 32	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.02 15	2.33 238	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.02 15	0.03 24	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.04 28	0.03 24	0.03 22	0.02 15

FADNet-RVC	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 22	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	1.79 247	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.05 32

FADNet	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.06 33	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 22	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.05 33	0.05 32	0.04 29	1.74 245	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 27	0.05 32

ADCS	0.06 24	0.02 14	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 171	0.02 15	0.02 15	0.03 21	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 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 27	0.02 15

ADCRef	0.13 53	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.09 41	0.04 28	0.04 28	2.46 241	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

ADCP+	0.12 48	0.04 29	0.07 32	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	2.28 230	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

ADCPNet	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.32 192	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.04 27	0.03 23

AASNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

SACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

AACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 35	0.07 35	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 35	0.06 35	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

APVNet	0.09 31	0.06 34	0.04 21	0.06 33	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.05 32	1.08 223	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.05 32	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.05 33	0.04 28	0.05 33	0.04 28

FADNet-RVC-Resample	0.10 33	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 34	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 33	0.05 32	0.04 29	1.53 239	0.04 29	0.05 33	0.05 33	0.06 37	0.05 32

BEATNet-Init1	0.15 64	0.07 35	0.10 41	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 34	0.07 37	2.19 226	0.08 39	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.08 39	0.07 38	0.08 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 34	0.07 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 39

DeepPrunerF	0.15 64	0.07 35	0.10 41	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 34	0.07 37	2.19 226	0.08 39	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.08 39	0.07 38	0.08 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 34	0.07 39	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 39

FINET	0.07 25	0.08 37	0.07 32	0.08 38	0.07 38	0.08 40	0.07 37	0.08 40	0.07 37	0.08 29	0.07 38	0.08 38	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 38	0.08 40	0.07 38	0.07 34	0.06 38	0.07 38	0.07 38	0.08 40	0.06 38

SepStereo	0.09 31	0.09 41	0.09 38	0.09 41	0.10 43	0.09 41	0.08 40	0.09 41	0.08 40	0.09 30	0.08 39	0.09 41	0.09 41	0.08 41	0.08 41	0.09 41	0.09 41	0.08 41	0.09 41	0.08 39	0.09 41	0.08 41	0.09 37	0.09 41	0.10 41	0.08 41	0.10 41	0.09 41

AnonymousM	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

PVD	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

SHD	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

SAMSARA	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

XQC	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTSC	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTS	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

RTSA	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

MADNet+	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

MADNet++	0.10 33	0.10 42	0.10 41	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 42	0.10 43	0.10 31	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 40	0.10 44	0.10 41	0.10 42	0.10 41	0.10 45

JetRed	0.22 86	0.11 52	0.12 60	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 54	0.11 52	0.11 54	2.93 248	0.11 55	0.11 52	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.12 69	0.11 52	0.11 57	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.11 52	0.11 55	0.11 52	0.11 56

JetBlue	0.23 88	0.12 53	0.13 69	0.12 53	0.12 73	0.12 53	0.11 54	0.14 55	0.12 70	3.07 249	0.12 73	0.12 54	0.11 55	0.11 58	0.13 76	0.13 75	0.12 53	0.12 73	0.13 53	0.11 55	0.12 53	0.13 77	0.12 69	0.14 79	0.13 54	0.12 71	0.12 53	0.11 56

LRCNet_RVC	0.11 45	0.12 53	0.09 38	0.12 53	0.09 41	0.12 53	0.09 41	0.12 53	0.09 41	0.12 41	0.09 42	0.11 52	0.09 41	0.09 42	0.09 42	0.09 41	0.12 53	0.16 82	0.21 84	0.09 42	0.12 53	0.09 42	0.09 37	0.09 41	0.12 53	0.28 117	0.12 53	0.09 41

UNet	0.19 78	0.13 55	0.09 38	0.13 55	0.09 41	0.13 55	0.09 41	0.13 54	0.09 41	0.90 160	0.09 42	0.13 55	0.09 41	0.10 45	0.09 42	0.70 193	0.13 55	0.09 42	0.13 53	0.10 43	0.91 194	0.09 42	0.10 40	0.09 41	0.13 54	0.10 42	0.13 55	0.09 41

ProNet	0.12 48	0.18 67	0.11 54	0.14 56	0.10 43	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.14 42	0.10 44	0.14 56	0.10 44	0.10 45	0.11 54	0.10 43	0.15 62	0.10 43	0.14 55	0.10 43	0.14 55	0.10 44	0.11 52	0.10 44	0.15 61	0.10 42	0.14 56	0.10 45

IPLG	0.12 48	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

MIPNet	0.12 48	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

IPLGR	0.13 53	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.13 75	0.15 46	0.11 55	0.14 56	0.12 74	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.12 71	0.15 61	0.11 55	0.14 56	0.11 56

ACRE	0.13 53	0.16 62	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 63	0.11 54	0.14 42	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 56	0.11 56

GMStereo	0.14 59	0.13 55	0.14 73	0.14 56	0.14 80	0.14 57	0.14 77	0.14 55	0.14 79	0.14 42	0.14 80	0.14 56	0.14 80	0.14 79	0.14 80	0.14 79	0.14 56	0.14 79	0.14 55	0.14 80	0.14 55	0.14 80	0.14 76	0.14 79	0.14 56	0.14 77	0.14 56	0.14 80
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-BAT	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

test_for_model	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

testlalala2	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

testlalala	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

testlalala_base	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

GCAP-Stereo	0.17 69	1.25 198	0.20 90	0.15 63	0.11 55	0.15 65	0.11 54	0.21 77	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.15 63	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.15 61	0.11 55	0.15 62	0.11 56

CIPLG	0.13 53	0.15 57	0.12 60	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 63	0.11 54	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.12 68	0.12 71	0.11 54	0.15 62	0.11 57	0.15 62	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.12 71	0.15 61	0.12 71	0.15 62	0.12 70

IPLGR_C	0.13 53	0.16 62	0.14 73	0.15 63	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 55	0.11 54	0.14 42	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.12 68	0.11 54	0.11 54	0.14 56	0.11 57	0.14 55	0.11 55	0.14 55	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.15 62	0.11 56

castereo++	0.26 94	1.28 204	1.07 209	0.15 63	0.13 77	0.15 65	0.14 77	1.22 212	0.13 75	0.16 58	0.17 85	0.16 72	0.14 80	0.14 79	0.15 82	0.14 79	0.15 62	0.14 79	0.16 70	0.14 80	0.16 70	0.14 80	0.14 76	0.14 79	0.16 71	0.14 77	0.16 70	0.15 81

ITSA-stereo	0.21 85	0.16 62	0.12 60	0.16 71	0.13 77	0.18 74	0.14 77	0.16 65	1.89 254	0.16 58	0.12 73	0.17 75	0.12 74	0.13 75	0.13 76	0.13 75	0.17 74	0.13 76	0.17 72	0.12 73	0.16 70	0.12 72	0.12 69	0.12 71	0.17 73	0.12 71	0.16 70	0.12 70

ICVP	0.13 53	0.16 62	0.11 54	0.16 71	0.11 55	0.16 72	0.11 54	0.16 65	0.11 54	0.16 58	0.11 55	0.16 72	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.16 71	0.11 57	0.16 70	0.11 55	0.16 70	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.16 71	0.11 55	0.16 70	0.11 56
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM	0.14 59	0.17 66	0.11 54	0.17 74	0.11 55	0.17 73	0.12 71	0.17 69	0.11 54	0.17 61	0.11 55	0.17 75	0.11 55	0.12 68	0.12 71	0.12 69	0.17 74	0.12 73	0.17 72	0.12 73	0.17 73	0.12 72	0.12 69	0.12 71	0.17 73	0.12 71	0.17 73	0.12 70

SFCPSM	0.23 88	0.18 67	0.13 69	0.18 76	0.12 73	0.18 74	0.80 204	0.17 69	0.12 70	0.88 159	0.12 73	0.17 75	0.12 74	0.13 75	0.12 71	0.12 69	0.18 77	0.12 73	0.18 75	0.12 73	1.18 215	0.13 77	0.12 69	0.12 71	0.18 75	0.13 76	0.18 74	0.12 70

DeepPruner_ROB	0.15 64	0.18 67	0.12 60	0.18 76	0.12 73	0.18 74	0.12 71	0.18 71	0.13 75	0.18 63	0.12 73	0.18 78	0.12 74	0.13 75	0.12 71	0.13 75	0.18 77	0.13 76	0.18 75	0.12 73	0.19 78	0.12 72	0.13 74	0.12 71	0.18 75	0.12 71	0.18 74	0.12 70

castereo	0.34 117	1.59 208	1.39 227	0.17 74	0.15 81	0.18 74	0.26 110	1.74 226	0.17 86	0.19 66	0.18 95	0.18 78	0.20 97	0.20 96	0.22 104	0.21 95	0.18 77	0.17 86	0.19 79	0.16 84	0.18 74	0.20 99	0.17 81	0.21 101	0.19 78	0.17 86	0.19 76	0.16 82

DDVS	0.15 64	0.18 67	0.13 69	0.18 76	0.13 77	0.19 79	0.13 75	0.18 71	0.13 75	0.18 63	0.13 79	0.18 78	0.13 79	0.13 75	0.13 76	0.13 75	0.18 77	0.13 76	0.18 75	0.13 79	0.18 74	0.13 77	0.13 74	0.10 44	0.19 78	0.14 77	0.19 76	0.13 78

ELAS_RVC	0.14 59	0.18 67	0.11 54	0.19 79	0.11 55	0.18 74	0.13 75	0.16 65	0.11 54	0.17 61	0.11 55	0.14 56	0.11 55	0.09 42	0.11 54	0.12 69	0.17 74	0.10 43	0.18 75	0.11 55	0.18 74	0.11 55	0.10 40	0.11 57	0.19 78	0.11 55	0.19 76	0.12 70
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.14 59	0.23 80	0.10 41	0.19 79	0.11 55	0.20 81	0.11 54	0.16 65	0.10 43	0.15 46	0.11 55	0.15 64	0.11 55	0.09 42	0.11 54	0.11 54	0.16 71	0.10 43	0.17 72	0.11 55	0.18 74	0.11 55	0.09 37	0.10 44	0.18 75	0.11 55	0.19 76	0.12 70
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV_Zeroshot_test	0.18 75	0.22 76	0.18 84	0.21 84	0.18 93	0.20 81	0.17 86	0.20 74	0.16 81	0.25 80	0.16 83	0.21 84	0.17 86	0.16 84	0.18 91	0.15 82	0.20 82	0.16 82	0.20 81	0.18 93	0.21 83	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.20 81	0.17 86	0.20 80	0.16 82

DAS	0.20 82	0.20 73	0.20 90	0.20 81	0.20 99	0.20 81	0.20 98	0.20 74	0.20 97	0.20 67	0.20 98	0.20 83	0.20 97	0.20 96	0.20 99	0.20 93	0.20 82	0.20 101	0.20 81	0.20 100	0.20 81	0.20 99	0.20 96	0.20 98	0.20 81	0.20 97	0.20 80	0.20 98

SGM_RVC	0.14 59	0.19 72	0.11 54	0.20 81	0.11 55	0.20 81	0.12 71	0.18 71	0.12 70	0.18 63	0.12 73	0.19 81	0.11 55	0.11 58	0.11 54	0.11 54	0.18 77	0.11 57	0.19 79	0.11 55	0.19 78	0.11 55	0.11 52	0.11 57	0.20 81	0.11 55	0.20 80	0.12 70
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 130	2.14 225	1.91 247	0.20 81	0.18 93	0.19 79	0.17 86	2.23 236	0.19 95	0.24 77	0.21 100	0.19 81	0.21 101	0.20 96	0.18 91	0.20 93	0.20 82	0.18 95	0.20 81	0.19 98	0.19 78	0.17 88	0.18 91	0.17 85	0.20 81	0.20 97	0.21 83	0.19 96

LALA_ROB	0.15 64	0.21 74	0.12 60	0.21 84	0.12 73	0.20 81	0.14 77	0.20 74	0.12 70	0.22 70	0.12 73	0.16 72	0.12 74	0.10 45	0.12 71	0.12 69	0.21 85	0.11 57	0.22 85	0.12 73	0.20 81	0.12 72	0.11 52	0.12 71	0.21 85	0.14 77	0.21 83	0.13 78

Pointernet	0.22 86	0.41 120	0.38 134	0.22 86	0.17 87	0.22 87	0.17 86	0.41 136	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.17 86	0.18 91	0.18 91	0.18 89	0.23 92	0.18 95	0.23 92	0.18 93	0.23 92	0.18 95	0.17 81	0.17 85	0.22 87	0.18 94	0.22 85	0.17 88

WAO-6	0.30 103	0.22 76	0.23 100	0.22 86	0.23 106	0.23 95	0.22 102	0.22 85	0.23 105	2.21 229	0.22 103	0.22 87	0.22 103	0.22 101	0.22 104	0.23 100	0.22 87	0.23 108	0.22 85	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 104	0.23 92	0.23 106	0.22 85	0.22 103

IMH-64-1	0.29 100	0.23 80	0.23 100	0.23 93	0.22 101	0.22 87	0.23 104	0.22 85	0.22 102	2.02 219	0.23 106	0.23 93	0.22 103	0.23 105	0.23 106	0.23 100	0.23 92	0.22 103	0.23 92	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 104	0.22 87	0.22 103	0.22 85	0.22 103

IMH-64	0.29 100	0.23 80	0.23 100	0.23 93	0.22 101	0.22 87	0.23 104	0.22 85	0.22 102	2.02 219	0.23 106	0.23 93	0.22 103	0.23 105	0.23 106	0.23 100	0.23 92	0.22 103	0.23 92	0.22 103	0.22 86	0.22 101	0.22 100	0.22 104	0.22 87	0.22 103	0.22 85	0.22 103

MSKI-zero shot	0.19 78	0.21 74	0.16 75	0.22 86	0.16 84	0.23 95	0.17 86	0.22 85	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.16 84	0.19 95	0.16 84	0.17 84	0.23 92	0.16 82	0.22 85	0.16 84	0.22 86	0.17 88	0.16 79	0.17 85	0.22 87	0.19 96	0.22 85	0.16 82

MIM_Stereo	0.19 78	0.23 80	0.18 84	0.22 86	0.16 84	0.22 87	0.16 84	0.21 77	0.16 81	0.22 70	0.17 85	0.21 84	0.17 86	0.20 96	0.18 91	0.17 84	0.22 87	0.18 95	0.22 85	0.16 84	0.21 83	0.16 84	0.17 81	0.17 85	0.21 85	0.16 84	0.22 85	0.20 98

dd	0.18 75	0.22 76	0.16 75	0.22 86	0.15 81	0.22 87	0.15 81	0.21 77	0.15 80	0.21 68	0.15 81	0.21 84	0.15 82	0.15 81	0.15 82	0.15 82	0.22 87	0.14 79	0.22 85	0.14 80	0.22 86	0.15 82	0.16 79	0.15 82	0.23 92	0.15 81	0.22 85	0.16 82

dad	0.18 75	0.23 80	0.16 75	0.22 86	0.15 81	0.22 87	0.15 81	0.22 85	0.16 81	0.21 68	0.15 81	0.22 87	0.15 82	0.15 81	0.16 84	0.17 84	0.23 92	0.17 86	0.23 92	0.15 83	0.22 86	0.15 82	0.15 78	0.15 82	0.22 87	0.15 81	0.22 85	0.16 82

ACV-stereo	0.20 82	0.23 80	0.17 79	0.23 93	0.17 87	0.23 95	0.17 86	0.23 93	0.17 86	0.23 76	0.17 85	0.23 93	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.17 84	0.24 97	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.24 95	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.23 92	0.17 86	0.23 93	0.17 88

iResNet	0.19 78	0.23 80	0.17 79	0.22 86	0.17 87	0.22 87	0.19 96	0.22 85	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.17 84	0.22 87	0.17 86	0.22 85	0.17 87	0.23 92	0.17 88	0.18 91	0.17 85	0.23 92	0.17 86	0.23 93	0.17 88

CASnet	0.32 112	0.53 147	0.34 129	0.27 107	0.31 136	0.34 119	0.29 133	0.31 108	0.32 133	0.25 80	0.31 136	0.27 109	0.40 154	0.45 155	0.27 119	0.30 127	0.26 108	0.40 152	0.28 110	0.37 148	0.28 105	0.39 150	0.29 122	0.40 155	0.29 111	0.28 117	0.24 95	0.30 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MMNet	0.30 103	0.24 88	0.17 79	0.24 98	0.17 87	0.24 99	0.17 86	0.23 93	0.18 93	1.21 186	0.17 85	0.23 93	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.89 204	0.24 97	0.17 86	0.24 98	0.17 87	1.22 220	0.16 84	0.17 81	0.17 85	0.24 98	0.17 86	0.24 95	0.17 88

delet	0.30 103	0.24 88	0.17 79	0.24 98	0.17 87	0.24 99	0.17 86	0.23 93	0.16 81	1.21 186	0.17 85	0.24 99	0.17 86	0.17 85	0.17 87	0.91 208	0.24 97	0.17 86	0.24 98	0.17 87	1.23 222	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.24 98	0.17 86	0.24 95	0.17 88

psm_up	0.30 103	0.24 88	0.17 79	0.25 101	0.17 87	0.24 99	0.17 86	0.24 97	0.17 86	1.20 185	0.17 85	0.23 93	0.17 86	0.17 85	0.18 91	0.90 207	0.24 97	0.17 86	0.25 102	0.17 87	1.24 225	0.17 88	0.17 81	0.17 85	0.24 98	0.17 86	0.24 95	0.17 88

UPFNet	0.29 100	0.24 88	0.16 75	0.24 98	0.16 84	0.24 99	0.16 84	0.23 93	0.16 81	1.19 184	0.16 83	0.23 93	0.16 84	0.17 85	0.16 84	0.89 204	0.24 97	0.16 82	0.24 98	0.18 93	1.20 218	0.16 84	0.17 81	0.16 84	0.24 98	0.16 84	0.24 95	0.16 82

AANet_RVC	0.61 165	0.31 104	5.05 271	0.31 114	0.19 97	0.24 99	0.20 98	5.86 267	0.20 97	0.24 77	0.18 95	0.25 101	0.20 97	0.23 105	0.21 100	0.18 89	0.37 128	0.18 95	0.24 98	0.19 98	0.25 96	0.19 98	0.19 94	0.19 97	0.24 98	0.15 81	0.24 95	0.20 98

model_zeroshot	0.27 95	0.30 102	0.19 88	0.36 126	0.23 106	0.25 104	0.27 114	0.33 110	0.21 99	0.35 95	0.22 103	0.25 101	0.27 117	0.26 111	0.23 106	0.26 107	0.35 120	0.22 103	0.36 122	0.23 108	0.25 96	0.27 114	0.27 112	0.23 107	0.36 122	0.22 103	0.25 101	0.27 117

UNDER WATER-64	0.31 111	0.25 92	0.25 105	0.26 106	0.26 110	0.25 104	0.26 110	0.25 98	0.26 114	1.69 206	0.26 115	0.25 101	0.25 109	0.25 109	0.26 116	0.26 107	0.25 102	0.26 114	0.26 105	0.26 115	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 110	0.26 107	0.26 113	0.25 101	0.26 114

LoS_RVC	0.25 90	0.25 92	0.25 105	0.25 101	0.25 108	0.25 104	0.25 108	0.25 98	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.25 102	0.25 110	0.26 105	0.25 111	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 110	0.25 103	0.25 109	0.25 101	0.25 109

tt_ll	0.25 90	0.25 92	0.25 105	0.25 101	0.25 108	0.25 104	0.25 108	0.25 98	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.25 102	0.25 110	0.26 105	0.25 111	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.25 110	0.25 103	0.25 109	0.25 101	0.25 109

CAS	0.25 90	0.25 92	0.25 105	0.25 101	0.26 110	0.26 110	0.26 110	0.25 98	0.25 107	0.25 80	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.25 109	0.25 111	0.25 104	0.26 108	0.25 110	0.26 105	0.26 115	0.25 96	0.25 107	0.25 106	0.26 114	0.25 103	0.26 113	0.25 101	0.25 109

LoS	0.25 90	0.25 92	0.27 109	0.27 107	0.26 110	0.25 104	0.26 110	0.26 103	0.25 107	0.26 86	0.25 111	0.25 101	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.25 104	0.25 102	0.25 110	0.25 102	0.25 111	0.27 103	0.25 107	0.26 110	0.26 114	0.26 107	0.25 109	0.25 101	0.25 109
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CFNet	0.55 159	0.25 92	0.18 84	0.25 101	0.18 93	0.25 104	0.18 95	0.25 98	0.18 93	0.25 80	0.18 95	0.25 101	0.18 95	0.18 91	0.18 91	0.18 89	0.25 102	0.18 95	0.25 102	0.18 93	5.31 278	4.36 278	0.18 91	0.18 95	0.25 103	0.18 94	0.25 101	0.18 95

iResNetv2_ROB	0.20 82	0.22 76	0.19 88	0.23 93	0.19 97	0.22 87	0.17 86	0.22 85	0.17 86	0.22 70	0.17 85	0.22 87	0.17 86	0.18 91	0.18 91	0.19 92	0.22 87	0.17 86	0.23 92	0.17 87	0.25 96	0.18 95	0.17 81	0.18 95	0.23 92	0.17 86	0.25 101	0.17 88

SQANet	0.33 114	0.28 99	0.28 112	0.28 111	0.28 118	0.29 112	0.28 120	0.28 104	0.28 120	1.59 204	0.28 122	0.28 111	0.28 118	0.28 122	0.28 122	0.28 117	0.28 111	0.28 117	0.29 111	0.28 119	0.28 105	0.28 119	0.28 116	0.28 121	0.28 110	0.28 117	0.28 109	0.28 119

TorneroNet-64	0.69 176	0.65 156	0.30 121	0.27 107	0.47 167	0.28 111	0.35 142	0.34 116	0.80 199	7.93 284	0.29 130	0.30 114	0.31 132	0.81 200	0.28 122	0.27 116	0.29 112	0.28 117	0.85 199	0.83 206	0.62 177	0.28 119	0.30 130	0.28 121	0.52 170	0.29 130	0.29 110	0.27 117

DEFOM-Stereo	0.43 135	1.60 210	1.47 230	0.30 112	0.28 118	0.31 114	0.28 120	1.65 224	0.25 107	0.29 88	0.26 115	0.30 114	0.29 127	0.27 118	0.26 116	0.26 107	0.30 113	0.29 126	0.30 113	0.26 115	0.29 107	0.29 129	0.27 112	0.26 114	0.30 112	0.29 130	0.30 111	0.29 128

DLNR_Zeroshot_test	0.27 95	0.30 102	0.23 100	0.30 112	0.22 101	0.31 114	0.24 106	0.29 106	0.23 105	0.38 103	0.23 106	0.29 112	0.23 107	0.22 101	0.23 106	0.23 100	0.30 113	0.34 138	0.29 111	0.23 108	0.29 107	0.29 129	0.22 100	0.23 107	0.30 112	0.23 106	0.30 111	0.23 107

GES	0.43 135	0.41 120	0.31 124	0.35 122	0.30 133	0.47 162	0.28 120	0.33 110	0.28 120	0.35 95	0.29 130	2.95 253	0.38 147	0.35 135	0.30 132	0.34 137	0.34 117	0.30 130	0.33 114	0.30 133	0.35 115	0.30 132	0.33 135	0.33 139	0.33 115	0.31 136	0.33 113	0.29 128

MLCV	0.30 103	0.33 107	0.28 112	0.34 118	0.28 118	0.33 117	0.28 120	0.33 110	0.29 128	0.33 90	0.27 119	0.33 116	0.28 118	0.26 111	0.29 130	0.28 117	0.33 116	0.28 117	0.33 114	0.28 119	0.33 110	0.27 114	0.28 116	0.28 121	0.33 115	0.28 117	0.33 113	0.28 119

iResNet_ROB	0.28 99	0.32 106	0.24 104	0.33 116	0.26 110	0.32 116	0.24 106	0.33 110	0.25 107	0.33 90	0.24 109	0.35 121	0.24 108	0.23 105	0.24 110	0.25 104	0.32 115	0.24 109	0.36 122	0.24 110	0.32 109	0.28 119	0.24 105	0.24 109	0.32 114	0.24 108	0.33 113	0.24 108

DN-CSS_ROB	0.30 103	0.34 108	0.29 117	0.34 118	0.27 115	0.34 119	0.28 120	0.33 110	0.27 116	0.34 93	0.27 119	0.34 118	0.28 118	0.29 124	0.27 119	0.26 107	0.35 120	0.29 126	0.33 114	0.28 119	0.34 111	0.28 119	0.28 116	0.27 118	0.34 117	0.28 117	0.33 113	0.28 119

anonymity	0.30 103	0.34 108	0.27 109	0.33 116	0.27 115	0.33 117	0.28 120	0.33 110	0.28 120	0.33 90	0.28 122	0.33 116	0.28 118	0.28 122	0.28 122	0.28 117	0.34 117	0.28 117	0.34 117	0.28 119	0.34 111	0.27 114	0.27 112	0.27 118	0.34 117	0.28 117	0.34 117	0.28 119

iRaft-Stereo_20w	0.30 103	0.46 131	0.27 109	0.34 118	0.26 110	0.35 121	0.28 120	0.34 116	0.26 114	0.34 93	0.26 115	0.34 118	0.26 115	0.26 111	0.26 116	0.26 107	0.34 117	0.26 114	0.34 117	0.26 115	0.34 111	0.26 113	0.26 110	0.26 114	0.34 117	0.26 113	0.34 117	0.26 114

CES	0.38 126	0.34 108	0.44 147	0.43 153	0.33 140	0.37 130	0.44 164	0.37 124	0.38 145	0.45 123	0.35 143	0.35 121	0.41 155	0.45 155	0.36 142	0.36 141	0.36 125	0.45 161	0.43 150	0.35 144	0.34 111	0.46 160	0.36 142	0.36 147	0.42 147	0.34 141	0.35 119	0.38 147

HGLStereo	0.27 95	0.25 92	0.21 97	0.35 122	0.21 100	0.35 121	0.21 100	0.34 116	0.21 99	0.39 106	0.21 100	0.34 118	0.21 101	0.22 101	0.21 100	0.21 95	0.35 120	0.22 103	0.35 119	0.22 103	0.35 115	0.22 101	0.21 97	0.21 101	0.35 120	0.21 100	0.35 119	0.21 101

ETE_ROB	0.35 120	0.35 111	0.35 130	0.35 122	0.35 145	0.35 121	0.35 142	0.35 119	0.35 141	0.35 95	0.35 143	0.35 121	0.35 141	0.35 135	0.35 140	0.35 140	0.35 120	0.35 142	0.35 119	0.35 144	0.35 115	0.35 140	0.35 140	0.35 145	0.35 120	0.35 142	0.35 119	0.35 143

RSM	0.33 114	0.36 112	0.31 124	0.39 142	0.32 138	0.36 126	0.30 136	0.35 119	0.38 145	0.35 95	0.31 136	0.35 121	0.30 130	0.30 127	0.31 135	0.30 127	0.36 125	0.31 133	0.36 122	0.30 133	0.36 119	0.31 134	0.31 132	0.31 135	0.36 122	0.31 136	0.36 122	0.31 137

Any-RAFT	0.32 112	0.45 129	0.29 117	0.36 126	0.29 128	0.36 126	0.29 133	0.36 123	0.29 128	0.35 95	0.29 130	0.35 121	0.28 118	0.27 118	0.28 122	0.28 117	0.35 120	0.28 117	0.35 119	0.28 119	0.35 115	0.28 119	0.29 122	0.29 129	0.36 122	0.29 130	0.36 122	0.29 128

DMCA	0.36 121	0.38 114	0.37 132	0.35 122	0.35 145	0.35 121	0.36 145	0.35 119	0.36 143	0.36 101	0.37 148	0.36 127	0.36 145	0.36 139	0.35 140	0.37 143	0.36 125	0.36 143	0.36 122	0.36 147	0.36 119	0.35 140	0.36 142	0.36 147	0.37 126	0.36 144	0.36 122	0.36 145

XPNet_ROB	0.37 125	0.37 113	0.37 132	0.37 128	0.37 147	0.37 130	0.37 149	0.37 124	0.37 144	0.37 102	0.37 148	0.37 128	0.37 146	0.37 140	0.37 145	0.37 143	0.37 128	0.37 145	0.37 126	0.37 148	0.37 121	0.37 143	0.37 144	0.37 149	0.37 126	0.37 148	0.37 125	0.37 146

DCVSM-stereo	0.27 95	0.38 114	0.22 98	0.38 131	0.22 101	0.38 133	0.22 102	0.29 106	0.22 102	0.29 88	0.22 103	0.29 112	0.22 103	0.22 101	0.21 100	0.21 95	0.38 130	0.22 103	0.38 129	0.22 103	0.38 123	0.22 101	0.21 97	0.25 110	0.38 128	0.21 100	0.38 126	0.21 101

WAO-7	0.46 138	0.38 114	0.38 134	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.38 126	0.38 145	2.57 242	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.38 150	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 150	0.38 128	0.38 149	0.38 126	0.38 147

HanzoNet	0.47 140	0.39 118	0.38 134	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.40 134	0.38 145	2.63 243	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.39 149	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.42 160	0.38 123	0.39 150	0.39 150	0.38 150	0.38 128	0.38 149	0.38 126	0.39 152

IMH	0.47 140	0.40 119	0.39 137	0.38 131	0.38 150	0.38 133	0.38 151	0.38 126	0.40 151	2.79 246	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.39 140	0.38 147	0.38 129	0.40 154	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 150	0.38 128	0.38 149	0.38 126	0.38 147

RAFT-Test	0.34 117	0.45 129	0.30 121	0.38 131	0.32 138	0.40 143	0.32 140	0.39 132	0.32 133	0.39 106	0.30 133	0.37 128	0.29 127	0.30 127	0.30 132	0.29 125	0.38 130	0.30 130	0.38 129	0.29 128	0.38 123	0.29 129	0.29 122	0.30 133	0.38 128	0.30 133	0.38 126	0.30 134

IER	0.56 162	2.72 235	2.20 251	0.38 131	0.29 128	0.38 133	0.27 114	2.77 249	0.27 116	0.38 103	0.28 122	0.37 128	0.25 109	0.26 111	0.25 111	0.26 107	0.38 130	0.29 126	0.38 129	0.25 111	0.39 132	0.25 107	0.29 122	0.29 129	0.40 138	0.25 109	0.38 126	0.25 109

CFNet_pseudo	1.01 210	9.78 276	0.29 117	0.38 131	0.28 118	0.38 133	0.28 120	0.38 126	0.28 120	0.39 106	0.28 122	0.39 135	0.28 118	9.50 284	0.29 130	0.28 117	0.38 130	0.28 117	0.38 129	0.28 119	0.38 123	0.28 119	0.28 116	0.28 121	0.38 128	0.28 117	0.38 126	0.28 119

pcwnet_v2	1.01 210	9.73 275	0.28 112	0.38 131	0.28 118	0.38 133	0.28 120	0.38 126	0.28 120	0.38 103	0.28 122	0.39 135	0.28 118	9.61 285	0.28 122	0.28 117	0.38 130	0.28 117	0.38 129	0.28 119	0.38 123	0.28 119	0.29 122	0.28 121	0.38 128	0.28 117	0.38 126	0.28 119

RAFT + AFF	0.34 117	0.29 100	0.32 127	0.31 114	0.30 133	0.39 140	0.32 140	0.39 132	0.30 130	0.39 106	0.32 138	0.39 135	0.32 135	0.35 135	0.36 142	0.32 135	0.38 130	0.31 133	0.38 129	0.31 137	0.38 123	0.28 119	0.37 144	0.34 141	0.38 128	0.30 133	0.38 126	0.28 119

UCFNet_RVC	1.03 214	10.10 279	0.28 112	0.38 131	0.28 118	0.39 140	0.28 120	0.38 126	0.28 120	0.39 106	0.28 122	0.39 135	0.29 127	9.62 286	0.28 122	0.28 117	0.38 130	0.28 117	0.38 129	0.28 119	0.39 132	0.28 119	0.29 122	0.28 121	0.39 137	0.28 117	0.38 126	0.29 128

Venus	0.46 138	0.38 114	0.40 138	0.38 131	0.38 150	0.39 140	0.38 151	0.38 126	0.38 145	2.71 244	0.38 150	0.38 131	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.38 130	0.38 147	0.38 129	0.38 150	0.38 123	0.38 144	0.38 146	0.38 150	0.38 128	0.38 149	0.39 136	0.38 147

GMOStereo	0.50 143	0.44 127	2.38 257	0.40 143	0.34 142	0.42 150	0.36 145	1.96 231	0.34 137	0.41 112	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 140	0.34 138	0.40 141	0.33 141	0.39 132	0.33 137	0.33 135	0.34 141	0.40 138	0.36 144	0.40 137	0.32 139

error version	0.50 143	0.44 127	2.38 257	0.40 143	0.34 142	0.42 150	0.36 145	1.96 231	0.34 137	0.41 112	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 140	0.34 138	0.40 141	0.33 141	0.39 132	0.33 137	0.33 135	0.34 141	0.40 138	0.36 144	0.40 137	0.32 139

test_1	0.65 169	4.37 249	2.38 257	0.40 143	0.34 142	0.42 150	0.36 145	1.96 231	0.34 137	0.41 112	0.36 145	0.42 144	0.35 141	0.34 131	0.38 146	0.31 131	0.39 140	0.34 138	0.40 141	0.33 141	0.39 132	0.33 137	0.33 135	0.34 141	0.40 138	0.36 144	0.40 137	0.32 139

GwcNet-ADL	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 156	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

PSMNet-ADL	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 156	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

GANet-ADL	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 156	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

ADLNet	0.41 131	0.41 120	0.41 140	0.41 149	0.41 155	0.41 146	0.41 157	0.41 136	0.41 153	0.41 112	0.41 156	0.41 140	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	0.41 146	0.41 154	0.41 145	0.41 155	0.41 137	0.41 154	0.41 152	0.41 156	0.41 142	0.41 155	0.41 140	0.41 154

GIP-stereo	0.38 126	0.56 150	0.40 138	0.45 156	0.33 140	0.44 155	0.35 142	0.49 156	0.33 136	0.43 120	0.32 138	0.42 144	0.31 132	0.33 130	0.33 137	0.34 137	0.40 144	0.32 137	0.40 141	0.32 138	0.43 143	0.38 144	0.33 135	0.32 137	0.43 148	0.32 138	0.42 144	0.34 142

DGSMNet	0.33 114	0.42 126	0.28 112	0.40 143	0.28 118	0.40 143	0.28 120	0.40 134	0.28 120	0.40 111	0.28 122	0.39 135	0.28 118	0.27 118	0.28 122	0.28 117	0.40 144	0.28 117	0.42 149	0.29 128	0.41 137	0.31 134	0.29 122	0.28 121	0.41 142	0.28 117	0.42 144	0.29 128

GREAT-IGEV	0.36 121	0.46 131	0.33 128	0.43 153	0.30 133	0.43 153	0.30 136	0.45 142	0.30 130	0.42 119	0.30 133	0.43 148	0.30 130	0.30 127	0.30 132	0.30 127	0.43 150	0.30 130	0.43 150	0.30 133	0.43 143	0.30 132	0.30 130	0.30 133	0.43 148	0.30 133	0.43 146	0.30 134

ccs_rob	1.00 206	10.06 278	0.31 124	0.44 155	0.31 136	0.43 153	0.31 139	0.43 141	0.32 133	0.45 123	0.32 138	1.20 223	0.31 132	7.02 283	0.31 135	0.31 131	0.44 151	0.31 133	0.44 152	0.32 138	0.44 145	0.31 134	0.32 133	0.32 137	0.44 150	0.32 138	0.43 146	0.31 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 126	1.06 183	0.54 167	0.59 179	0.27 115	0.46 156	0.27 114	0.46 143	0.27 116	0.46 125	0.27 119	0.46 151	0.26 115	0.27 118	0.27 119	0.26 107	0.46 152	0.26 114	0.45 153	0.30 133	0.46 146	0.27 114	0.27 112	0.27 118	0.46 151	0.27 116	0.45 148	0.26 114

otaku	0.52 147	0.46 131	0.48 154	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.47 167	1.88 209	0.46 163	0.46 151	0.46 164	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.47 156	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.46 164	0.47 157	0.46 163	0.46 149	0.47 164

Dean	0.52 147	0.46 131	0.48 154	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.46 162	1.90 210	0.46 163	0.47 155	0.46 164	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.48 160	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.46 146	0.46 160	0.46 159	0.46 164	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

ACVNet-4b	0.53 151	0.46 131	0.47 149	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.46 162	2.17 225	0.46 163	0.46 151	0.47 167	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.46 152	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.46 146	0.46 160	0.46 159	0.47 168	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 178	6.91 259	0.46 148	0.46 157	0.46 163	0.46 156	0.46 165	0.46 143	0.46 162	0.46 125	0.46 163	0.46 151	0.46 164	0.46 157	0.46 164	0.46 158	0.46 152	0.46 162	0.46 154	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.46 164	0.46 151	0.46 163	0.46 149	0.46 161

Ntro	0.53 151	0.47 137	0.50 160	0.46 157	0.48 172	0.47 162	0.47 169	0.46 143	0.46 162	2.05 221	0.47 167	0.47 155	0.49 175	0.47 161	0.47 168	0.46 158	0.48 160	0.46 162	0.49 167	0.46 164	0.47 150	0.46 160	0.46 159	0.47 168	0.46 151	0.46 163	0.47 153	0.47 164

HaxPig	0.52 147	0.48 140	0.47 149	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.47 149	0.47 167	1.80 207	0.47 167	0.47 155	0.47 167	0.47 161	0.47 168	0.47 165	0.47 156	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.47 150	0.47 168	0.47 165	0.47 168	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

UNDER WATER	0.52 147	0.47 137	0.47 149	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.47 149	0.47 167	1.90 210	0.47 167	0.47 155	0.47 167	0.47 161	0.47 168	0.47 165	0.46 152	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.46 146	0.47 168	0.47 165	0.48 172	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

LVE	0.53 151	0.47 137	0.48 154	0.47 162	0.47 167	0.47 162	0.47 169	0.48 152	0.47 167	1.96 216	0.47 167	0.47 155	0.47 167	0.47 161	0.47 168	0.47 165	0.47 156	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.47 150	0.47 168	0.47 165	0.47 168	0.47 157	0.47 170	0.47 153	0.47 164

LL-Strereo2	0.47 140	2.60 234	0.51 163	0.38 131	0.28 118	0.37 130	0.28 120	0.55 166	0.35 141	0.44 122	0.34 142	0.44 150	0.34 139	0.34 131	0.36 142	0.36 141	0.47 156	0.36 143	0.47 158	0.35 144	0.47 150	0.35 140	0.35 140	0.35 145	0.46 151	0.35 142	0.47 153	0.35 143

RainbowNet	0.53 151	0.48 140	0.48 154	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.48 173	0.48 152	0.48 171	1.92 212	0.48 172	0.48 160	0.48 171	0.48 166	0.48 173	0.48 168	0.48 160	0.48 172	0.48 164	0.48 173	0.48 156	0.48 171	0.48 168	0.48 172	0.48 162	0.48 174	0.48 158	0.48 170

notaker	0.54 156	0.48 140	0.48 154	0.48 166	0.48 172	0.48 168	0.49 176	0.48 152	0.48 171	1.95 215	0.48 172	0.48 160	0.48 171	0.48 166	0.48 173	0.48 168	0.48 160	0.48 172	0.48 164	0.48 173	0.49 159	0.48 171	0.48 168	0.49 175	0.48 162	0.48 174	0.48 158	0.49 171

ACVNet_1	0.53 151	0.46 131	0.48 154	0.47 162	0.47 167	0.46 156	0.48 173	0.48 152	0.48 171	2.07 222	0.47 167	0.48 160	0.48 171	0.47 161	0.47 168	0.46 158	0.49 164	0.47 168	0.47 158	0.47 169	0.48 156	0.46 160	0.46 159	0.48 172	0.47 157	0.47 170	0.48 158	0.47 164

test-3	0.78 188	4.38 250	1.80 239	0.62 184	0.49 176	0.62 183	0.50 180	1.86 227	0.64 190	0.69 142	0.52 179	0.66 179	0.38 147	0.58 177	0.57 186	0.46 158	0.66 181	0.46 162	0.50 170	0.44 163	0.48 156	0.58 184	0.54 177	0.60 190	0.70 184	0.46 163	0.48 158	0.50 174

HCRNet	0.71 180	6.06 257	3.15 262	0.50 170	0.22 101	0.21 86	0.15 81	3.04 251	0.34 137	0.43 120	0.33 141	0.43 148	0.33 138	0.15 81	0.14 80	0.14 79	0.21 85	0.17 86	0.47 158	0.20 100	0.21 83	0.16 84	0.32 133	0.33 139	0.50 164	0.33 140	0.49 162	0.28 119

ACVNet_2	0.55 159	0.49 143	0.50 160	0.49 168	0.49 176	0.49 170	0.49 176	0.49 156	0.49 176	2.14 224	0.49 175	0.50 164	0.49 175	0.49 169	0.49 177	0.49 172	0.50 166	0.49 177	0.50 170	0.49 177	0.49 159	0.49 174	0.49 170	0.50 177	0.50 164	0.49 177	0.50 163	0.49 171

SANet	0.50 143	0.50 144	0.50 160	0.50 170	0.50 180	0.50 171	0.50 180	0.50 160	0.50 178	0.50 129	0.50 177	0.50 164	0.50 177	0.50 172	0.50 180	0.50 176	0.50 166	0.50 178	0.50 170	0.50 180	0.50 161	0.50 180	0.50 173	0.50 177	0.50 164	0.50 180	0.50 163	0.50 174

ktn	0.84 195	1.15 188	0.54 167	1.16 223	1.26 236	0.51 172	0.53 183	0.51 163	0.66 193	4.54 269	0.51 178	0.52 169	0.52 183	0.66 190	0.51 181	0.51 177	1.37 231	1.17 229	0.49 167	0.51 181	1.23 222	0.51 182	0.67 190	0.51 179	0.51 168	0.68 195	0.51 165	0.51 177

EKT-Stereo	0.36 121	0.50 144	0.30 121	0.40 143	0.29 128	0.40 143	0.29 133	0.35 119	0.30 130	0.47 127	0.30 133	0.35 121	0.32 135	0.29 124	0.34 138	0.33 136	0.59 174	0.31 133	0.39 140	0.29 128	0.37 121	0.38 144	0.29 122	0.31 135	0.58 177	0.28 117	0.51 165	0.29 128

TorneroNet	1.15 219	1.10 187	0.51 163	0.69 188	0.51 182	1.10 216	0.50 180	0.51 163	0.51 179	13.92 286	1.17 230	0.49 163	0.51 182	0.54 174	0.48 173	0.49 172	0.49 164	0.65 194	0.70 186	0.49 177	0.51 162	0.49 174	0.67 190	1.36 240	0.51 168	0.50 180	0.52 167	1.23 233

iRaftStereo_RVC	0.62 167	1.76 213	2.24 253	0.52 172	0.37 147	0.53 175	0.38 151	2.51 247	0.38 145	0.51 131	0.38 150	0.51 166	0.38 147	0.38 141	0.38 146	0.38 145	0.52 168	0.38 147	0.52 174	0.38 150	0.52 164	0.38 144	0.38 146	0.38 150	0.52 170	0.39 153	0.52 167	0.38 147

Occ-G	0.68 175	0.54 148	3.16 263	0.57 178	0.45 162	0.52 174	0.40 156	3.44 255	0.46 162	0.52 132	0.45 162	0.51 166	0.44 161	0.44 154	0.40 155	0.45 157	0.55 170	0.41 154	0.53 175	0.43 161	0.52 164	0.40 152	0.44 158	0.45 163	0.55 172	0.44 162	0.53 169	0.44 160

PSMNet_ROB	0.55 159	0.55 149	0.56 173	0.56 174	0.55 184	0.56 176	0.55 184	0.55 166	0.55 182	0.55 133	0.55 182	0.55 170	0.55 185	0.55 175	0.56 184	0.55 180	0.55 170	0.55 184	0.55 176	0.55 183	0.55 168	0.55 183	0.55 178	0.55 185	0.55 172	0.55 185	0.55 170	0.55 179

PML	0.39 129	0.56 150	0.29 117	0.55 173	0.28 118	0.56 176	0.28 120	0.51 163	0.28 120	0.50 129	0.28 122	0.51 166	0.28 118	0.29 124	0.28 122	0.29 125	0.56 172	0.29 126	0.57 179	0.28 119	0.56 169	0.28 119	0.28 116	0.29 129	0.56 174	0.28 117	0.56 171	0.28 119

CFNet_RVC	0.93 200	8.54 272	0.41 140	0.56 174	0.37 147	0.56 176	0.37 149	0.50 160	0.40 151	0.56 135	5.24 283	0.56 171	0.34 139	0.40 146	0.41 157	0.34 137	0.53 169	0.40 152	0.56 178	0.38 150	0.52 164	0.40 152	0.40 151	0.41 156	0.56 174	0.40 154	0.56 171	0.40 153

CASS	0.58 163	0.89 170	0.55 170	0.56 174	0.55 184	0.60 180	0.57 187	0.57 168	0.56 183	0.55 133	0.56 183	0.56 171	0.50 177	0.63 185	0.56 184	0.56 181	0.62 178	0.62 191	0.59 180	0.56 184	0.56 169	0.48 171	0.60 183	0.56 186	0.57 176	0.60 189	0.57 173	0.59 182
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AIO-test2	0.54 156	0.65 156	0.55 170	0.60 180	0.50 180	0.60 180	0.49 176	0.65 172	0.48 171	0.60 137	0.49 175	0.59 173	0.50 177	0.50 172	0.49 177	0.49 172	0.60 175	0.50 178	0.60 181	0.49 177	0.60 173	0.49 174	0.50 173	0.51 179	0.60 180	0.48 174	0.60 174	0.50 174

AIO-test1	0.54 156	0.64 155	0.54 167	0.60 180	0.49 176	0.61 182	0.49 176	0.64 171	0.49 176	0.59 136	0.48 172	0.60 175	0.50 177	0.48 166	0.48 173	0.48 168	0.60 175	0.48 172	0.60 181	0.48 173	0.60 173	0.49 174	0.49 170	0.49 175	0.59 179	0.49 177	0.60 174	0.49 171

AEACV	0.74 184	0.52 146	3.10 261	0.60 180	0.48 172	0.56 176	0.48 173	3.02 250	0.83 204	0.61 138	0.62 189	0.72 187	0.50 177	0.49 169	0.49 177	0.48 168	0.58 173	0.50 178	0.55 176	0.48 173	0.56 169	0.50 180	0.50 173	0.51 179	0.58 177	0.51 182	0.60 174	0.51 177

LMCR-Stereo	0.61 165	0.61 153	0.61 178	0.61 183	0.61 189	0.67 187	0.61 192	0.61 169	0.61 189	0.61 138	0.61 188	0.61 176	0.61 190	0.61 181	0.61 190	0.61 185	0.61 177	0.61 190	0.61 183	0.61 188	0.61 175	0.61 188	0.61 184	0.61 192	0.61 181	0.61 190	0.61 177	0.61 188

FCDSN-DC	0.44 137	0.31 104	0.35 130	0.34 118	0.28 118	0.35 121	0.30 136	0.32 109	0.25 107	1.32 192	0.24 109	1.00 205	0.32 135	0.35 135	0.34 138	0.30 127	0.72 185	0.37 145	0.48 164	0.32 138	0.53 167	0.49 174	0.23 104	0.29 129	0.50 164	0.42 160	0.61 177	0.71 196
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MyStereo04	0.76 186	4.78 253	0.62 179	0.63 185	0.54 183	0.65 185	0.56 186	0.61 169	0.58 186	0.61 138	0.56 183	0.63 177	0.57 187	0.63 185	0.60 188	0.60 184	0.64 179	0.56 186	0.63 184	0.58 185	0.63 178	0.62 190	0.55 178	0.60 190	0.63 182	0.57 186	0.64 179	0.58 181

DSFCA	0.66 170	0.73 160	0.74 186	0.68 187	0.65 193	0.64 184	0.65 197	0.65 172	0.65 191	0.66 141	0.65 191	0.65 178	0.64 191	0.65 188	0.65 194	0.65 189	0.65 180	0.65 194	0.65 185	0.65 191	0.65 181	0.65 191	0.65 187	0.65 195	0.66 183	0.66 194	0.65 180	0.65 190

4D-IteraStereo	0.67 173	3.40 240	1.05 206	0.71 192	0.83 205	0.47 162	0.27 114	0.47 149	0.27 116	0.35 95	0.26 115	0.68 183	0.84 204	0.41 147	0.54 182	0.89 204	0.74 188	0.88 208	0.73 189	0.87 208	0.42 142	0.27 114	0.28 116	0.28 121	0.36 122	0.28 117	0.68 181	0.90 206

DMCA-RVC	0.71 180	0.72 158	0.72 182	0.71 192	0.70 195	0.70 188	0.70 200	0.70 175	0.71 194	0.70 143	0.71 195	0.71 186	0.70 195	0.70 192	0.71 198	0.70 193	0.70 183	0.71 198	0.70 186	0.71 195	0.70 182	0.70 197	0.71 197	0.71 200	0.70 184	0.72 199	0.71 182	0.70 194

PA-Net	0.71 180	0.62 154	0.55 170	0.69 188	0.71 196	0.70 188	0.69 198	0.69 174	0.74 197	0.73 146	0.75 198	0.59 173	0.72 198	0.82 201	0.79 202	0.83 201	0.67 182	0.76 201	0.81 197	0.67 193	0.61 175	0.76 200	0.68 193	0.65 195	0.82 194	0.76 202	0.71 182	0.69 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ARAFT	0.64 168	0.74 162	0.62 179	0.70 191	0.56 186	0.72 190	0.55 184	0.72 177	0.54 181	0.73 146	0.56 183	0.72 187	0.56 186	0.56 176	0.62 191	0.63 187	0.73 186	0.53 183	0.73 189	0.54 182	0.72 183	0.65 191	0.62 185	0.56 186	0.72 186	0.54 183	0.72 184	0.57 180

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 173	0.74 162	0.60 177	0.79 195	0.61 189	0.76 191	0.57 187	0.71 176	0.56 183	0.71 144	0.54 181	0.72 187	0.66 193	0.65 188	0.65 194	0.64 188	0.74 188	0.64 193	0.74 191	0.63 189	0.73 184	0.65 191	0.64 186	0.64 194	0.74 188	0.61 190	0.73 185	0.64 189

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 200	0.77 164	0.82 192	1.16 223	0.75 199	0.99 206	0.92 208	0.91 186	0.99 213	0.94 165	0.91 207	1.15 216	0.88 207	0.92 206	1.00 214	0.67 190	0.98 204	1.00 214	0.75 193	0.91 210	1.18 215	0.87 206	0.89 205	0.90 209	1.08 215	1.07 221	0.74 186	0.89 205

AFF-stereo	0.71 180	0.73 160	0.65 181	0.82 198	0.63 192	0.83 195	0.63 194	0.73 178	0.65 191	0.82 155	0.73 197	0.74 190	0.64 191	0.63 185	0.62 191	0.62 186	0.73 186	0.63 192	0.74 191	0.72 197	0.80 186	0.58 184	0.70 195	0.71 200	0.79 190	0.69 196	0.78 187	0.72 197

G-Net	0.82 193	1.77 214	0.78 188	0.78 194	0.78 200	0.78 192	0.78 202	0.78 179	0.79 198	0.79 150	0.78 200	0.78 192	0.78 200	0.78 197	0.78 201	0.78 197	0.79 190	0.79 202	0.79 194	0.79 200	0.79 185	0.79 201	0.79 200	0.79 203	0.79 190	0.79 203	0.79 188	0.79 200

STTRV1_RVC		1.59 208	0.52 166	0.69 188	0.61 189	0.66 186	0.43 163	0.88 185	0.45 161	0.71 144	0.62 189	0.69 184	0.45 163	0.62 182	0.40 155	0.44 156	0.80 191	0.59 187		0.63 189	0.80 186	0.46 160		0.61 192	0.72 186	0.54 183	0.80 189	0.60 184

NaN_ROB	0.80 189	0.80 165	0.80 190	0.80 196	0.80 202	0.80 193	0.80 204	0.80 180	0.80 199	0.80 152	0.80 202	0.80 195	0.80 201	0.80 198	0.80 203	0.80 199	0.80 191	0.80 204	0.80 195	0.80 203	0.80 186	0.80 202	0.80 201	0.80 204	0.80 192	0.80 204	0.80 189	0.80 201

CSAN	0.80 189	0.80 165	0.80 190	0.80 196	0.80 202	0.80 193	0.80 204	0.80 180	0.80 199	0.80 152	0.80 202	0.80 195	0.80 201	0.80 198	0.80 203	0.80 199	0.80 191	0.80 204	0.80 195	0.80 203	0.80 186	0.80 202	0.80 201	0.80 204	0.80 192	0.80 204	0.80 189	0.80 201

KSHMR	0.85 196	0.72 158	0.51 163	0.49 168	0.49 176	0.51 172	1.07 224	0.50 160	0.48 171	6.04 279	0.52 179	0.66 179	0.98 214	0.49 169	0.77 200	0.49 172	1.17 219	0.51 181	0.49 167	1.06 222	0.51 162	0.49 174	0.49 170	0.51 179	1.04 210	0.49 177	0.81 192	0.72 197

RSM++	0.77 187	0.91 171	0.72 182	0.83 199	0.71 196	0.83 195	0.72 201	0.81 182	0.71 194	0.81 154	0.71 195	0.81 197	0.71 197	0.71 194	0.71 198	0.70 193	0.83 194	0.72 199	0.83 198	0.81 205	0.83 190	0.72 199	0.71 197	0.71 200	0.88 198	0.71 197	0.83 193	0.70 194

DDUNet	0.69 176	0.84 168	0.59 176	0.84 200	0.59 187	0.87 200	0.57 187	0.84 183	0.59 188	0.82 155	0.58 186	0.85 199	0.57 187	0.59 180	0.59 187	0.57 182	0.87 196	0.59 187	0.85 199	0.59 187	0.85 192	0.59 186	0.59 181	0.59 188	0.87 196	0.59 188	0.84 194	0.59 182

gcap-zeroshot	0.81 192	1.03 181	0.84 194	0.93 204	0.85 206	0.84 197	0.62 193	1.21 211	0.53 180	0.79 150	0.84 205	0.77 191	0.70 195	0.84 203	0.67 196	0.74 196	1.18 221	0.52 182	0.91 202	0.79 200	0.84 191	0.61 188	0.83 203	0.69 199	0.93 204	0.82 206	0.85 195	0.66 191

UDG	0.70 178	0.87 169	0.56 173	0.87 201	0.59 187	0.84 197	0.59 190	0.85 184	0.57 185	0.84 157	0.59 187	0.84 198	0.60 189	0.58 177	0.60 188	0.59 183	0.85 195	0.59 187	0.87 201	0.58 185	0.87 193	0.60 187	0.57 180	0.59 188	0.87 196	0.58 187	0.86 196	0.60 184

AIO-Stereo	0.82 193	1.06 183	0.73 185	0.97 208	0.74 198	1.06 213	0.60 191	1.04 199	0.90 206	1.00 166	1.01 216	0.78 192	0.85 206	0.74 196	0.62 191	0.67 190	1.12 212	0.55 184	0.70 186	0.65 191	0.93 198	0.66 194	0.67 190	0.67 197	0.82 194	0.74 200	0.92 197	0.83 203

MoCha-V2	1.75 238	27.02 294	0.72 182	0.92 202	0.69 194	0.89 201	0.69 198	0.92 188	0.71 194	0.87 158	0.69 194	0.88 200	0.68 194	0.70 192	0.68 197	0.69 192	0.90 199	0.69 196	0.92 203	0.69 194	0.92 196	0.71 198	0.70 195	0.67 197	0.88 198	0.71 197	0.92 197	0.68 192

DGTPSM_ROB	0.92 198	0.93 175	0.91 195	0.93 204	0.91 207	0.92 202	0.93 210	0.92 188	0.92 207	0.92 161	0.91 207	0.91 201	0.93 211	0.91 204	0.92 211	0.92 211	0.92 200	0.92 209	0.92 203	0.90 209	0.91 194	0.92 209	0.93 207	0.94 213	0.92 202	0.91 208	0.92 197	0.97 211

DPSM_ROB	0.93 200	0.92 172	0.94 197	0.96 206	1.02 215	0.92 202	0.98 211	0.95 191	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.91 201	0.97 212	0.92 206	0.91 209	0.91 208	0.96 202	0.94 211	0.93 206	0.91 210	0.93 198	0.92 209	0.93 207	0.91 210	0.91 200	0.99 211	0.92 197	0.91 207

DPSM	0.93 200	0.92 172	0.94 197	0.96 206	1.02 215	0.92 202	0.98 211	0.95 191	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.91 201	0.97 212	0.92 206	0.91 209	0.91 208	0.96 202	0.94 211	0.93 206	0.91 210	0.93 198	0.92 209	0.93 207	0.91 210	0.91 200	0.99 211	0.92 197	0.91 207

pmcnn	0.92 198	0.92 172	0.92 196	0.92 202	0.92 208	0.92 202	0.92 208	0.92 188	0.92 207	0.92 161	0.92 209	0.92 204	0.92 210	0.92 206	0.92 211	0.92 211	0.92 200	0.92 209	0.92 203	0.92 213	0.92 196	0.92 209	0.92 206	0.92 212	0.92 202	0.92 209	0.92 197	0.92 209

GANet	1.00 206	1.00 176	1.00 199	1.00 209	1.00 211	1.00 207	1.00 216	1.00 193	1.00 214	1.00 166	1.00 213	1.00 205	1.00 216	1.00 213	1.00 214	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 208	1.00 215	1.00 201	1.00 214	1.00 212	1.00 216	1.00 205	1.00 214	1.00 203	1.00 213

TDLM	1.00 206	1.00 176	1.00 199	1.00 209	1.00 211	1.00 207	1.00 216	1.00 193	1.00 214	1.00 166	1.00 213	1.00 205	1.00 216	1.00 213	1.00 214	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 208	1.00 215	1.00 201	1.00 214	1.00 212	1.00 216	1.00 205	1.00 214	1.00 203	1.00 213

CVANet_RVC	1.00 206	1.00 176	1.00 199	1.00 209	1.00 211	1.00 207	1.00 216	1.00 193	1.00 214	1.00 166	1.00 213	1.00 205	1.00 216	1.00 213	1.00 214	1.00 215	1.00 205	1.00 214	1.00 208	1.00 215	1.00 201	1.00 214	1.00 212	1.00 216	1.00 205	1.00 214	1.00 203	1.00 213

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 255	2.85 236	1.90 246	2.90 253	2.77 262	2.88 253	2.85 264	2.51 247	2.85 264	2.88 247	1.99 255	2.50 251	2.76 263	2.20 249	1.57 242	2.64 262	2.89 253	2.63 263	5.69 278	1.03 220	2.01 239	2.71 262	2.74 263	2.73 264	2.87 253	1.64 246	1.00 203	1.49 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
trnet	1.01 210	1.01 179	1.01 202	1.01 212	1.01 214	1.01 210	1.01 219	1.01 196	1.01 217	1.01 170	1.01 216	1.01 209	1.01 220	1.01 216	1.01 218	1.01 218	1.01 208	1.01 218	1.01 211	1.01 218	1.01 204	1.01 217	1.01 215	1.01 219	1.01 208	1.01 217	1.01 207	1.01 216

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 184	0.57 152	0.57 175	0.56 174	0.92 208	1.07 214	0.63 194	1.03 197	0.82 203	0.49 128	0.77 199	0.69 184	0.54 184	0.58 177	0.54 182	0.86 203	1.06 209	0.72 199	1.06 212	0.79 200	0.58 172	0.87 206	0.59 181	0.46 164	0.76 189	0.46 163	1.05 208	0.97 211

GLC_STEREO	1.05 215	1.01 179	1.02 203	1.02 213	1.02 215	1.05 212	1.06 221	1.05 200	1.05 219	1.04 173	1.05 219	1.05 211	1.04 221	1.06 220	1.05 220	1.06 221	1.06 209	1.05 221	1.06 212	1.05 221	1.06 206	1.06 220	1.04 217	1.05 221	1.04 210	1.05 219	1.06 209	1.06 218

RP	1.14 217	1.16 190	1.15 214	1.17 225	1.10 223	1.16 219	1.15 226	1.10 201	1.16 228	1.15 177	1.08 221	1.16 217	1.15 227	1.15 227	1.14 227	1.16 226	1.16 217	1.10 223	1.10 214	1.10 225	1.16 211	1.11 223	1.10 221	1.19 233	1.14 219	1.19 232	1.07 210	1.10 221

HH	0.66 170	2.13 220	0.47 149	0.37 128	0.29 128	0.36 126	0.27 114	0.49 156	0.44 159	0.78 148	0.68 192	0.67 181	0.90 208	0.62 182	0.90 207	0.53 178	0.88 197	0.48 172	0.37 126	0.29 128	0.63 178	0.66 194	0.66 188	0.51 179	1.06 212	0.61 190	1.08 211	0.60 184

HanStereo	0.66 170	2.13 220	0.47 149	0.37 128	0.29 128	0.36 126	0.27 114	0.49 156	0.44 159	0.78 148	0.68 192	0.67 181	0.90 208	0.62 182	0.90 207	0.53 178	0.88 197	0.48 172	0.37 126	0.29 128	0.63 178	0.66 194	0.66 188	0.51 179	1.06 212	0.61 190	1.08 211	0.60 184

WAO-8	1.02 213	1.50 207	1.49 231	0.40 143	0.40 154	1.56 236	0.98 211	1.55 223	0.58 186	4.18 266	0.40 155	0.79 194	0.48 171	0.91 204	0.39 154	0.99 214	0.71 184	0.70 197	0.51 173	0.77 199	1.07 207	0.82 205	0.69 194	0.96 215	1.01 208	1.30 237	1.10 213	1.38 240

edge stereo	1.15 219	1.18 194	1.11 212	1.12 219	1.17 230	1.17 223	1.17 228	1.16 206	1.18 232	1.16 180	1.17 230	1.17 219	1.13 226	1.11 223	1.11 224	1.12 223	1.17 219	1.17 229	1.11 216	1.17 231	1.17 213	1.17 228	1.18 227	1.14 229	1.11 217	1.18 230	1.12 214	1.11 222

HSM-Net_RVC	0.93 200	1.09 186	0.79 189	1.10 216	0.78 200	1.09 215	0.79 203	1.16 206	0.80 199	1.14 176	0.79 201	1.17 219	0.77 199	0.73 195	0.83 205	0.78 197	1.19 222	0.79 202	1.18 221	0.72 197	1.19 217	0.80 202	0.72 199	0.80 204	1.18 223	0.74 200	1.14 215	0.73 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSimNet_ROB	0.93 200	1.04 182	0.83 193	1.05 214	0.82 204	1.04 211	0.83 207	1.03 197	0.89 205	1.03 171	0.84 205	1.03 210	0.84 204	0.83 202	0.84 206	0.83 201	1.14 214	0.84 206	1.12 217	0.84 207	1.04 205	0.88 208	0.83 203	0.84 208	1.07 214	0.83 207	1.15 216	0.88 204

RGC	1.15 219	1.16 190	1.17 217	1.15 221	1.11 225	1.21 224	1.21 237	1.10 201	1.15 226	1.16 180	1.11 223	1.17 219	1.09 223	1.14 226	1.11 224	1.16 226	1.19 222	1.11 226	1.10 214	1.15 230	1.11 208	1.19 229	1.16 225	1.12 228	1.17 221	1.10 224	1.16 217	1.17 226

Nwc_Net	1.15 219	1.15 188	1.15 214	1.09 215	1.19 232	1.16 219	1.17 228	1.15 204	1.16 228	1.16 180	1.16 226	1.08 213	1.16 228	1.11 223	1.15 229	1.18 230	1.11 211	1.10 223	1.16 218	1.17 231	1.16 211	1.13 225	1.18 227	1.20 234	1.11 217	1.15 227	1.16 217	1.20 229

Abc-Net	1.14 217	1.16 190	1.18 218	1.10 216	1.10 223	1.16 219	1.18 230	1.16 206	1.13 225	1.11 174	1.16 226	1.16 217	1.12 225	1.10 221	1.17 230	1.16 226	1.16 217	1.10 223	1.16 218	1.14 228	1.17 213	1.16 226	1.11 222	1.09 226	1.10 216	1.10 224	1.16 217	1.17 226
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	1.15 219	1.17 193	1.12 213	1.10 216	1.15 226	1.14 217	1.15 226	1.15 204	1.12 224	1.17 183	1.17 230	1.11 214	1.17 231	1.11 223	1.10 223	1.16 226	1.12 212	1.11 226	1.16 218	1.13 227	1.23 222	1.16 226	1.19 229	1.11 227	1.18 223	1.17 229	1.17 220	1.13 224

FAT-Stereo	1.22 226	1.23 197	1.19 221	1.21 227	1.24 235	1.24 226	1.19 231	1.25 213	1.24 235	1.25 188	1.19 233	1.20 223	1.24 236	1.20 230	1.21 233	1.25 235	1.22 224	1.21 234	1.25 225	1.23 237	1.22 220	1.19 229	1.19 229	1.24 237	1.25 226	1.20 233	1.19 221	1.25 235

stereogan	1.17 225	1.19 196	1.15 214	1.15 221	1.15 226	1.15 218	1.19 231	1.19 209	1.15 226	1.15 177	1.16 226	1.19 222	1.19 232	1.19 229	1.19 231	1.19 231	1.15 215	1.19 232	1.19 222	1.19 234	1.15 210	1.19 229	1.15 224	1.15 230	1.16 220	1.15 227	1.19 221	1.20 229

AF-Net	2.06 247	25.73 293	1.18 218	1.12 219	1.16 229	1.16 219	1.19 231	1.10 201	1.17 231	1.15 177	1.14 225	1.11 214	1.16 228	1.16 228	1.14 227	1.11 222	1.15 215	1.13 228	1.21 224	1.17 231	1.11 208	1.21 232	1.17 226	1.17 231	1.17 221	1.11 226	1.20 223	1.13 224

S-Stereo	1.22 226	1.18 194	1.19 221	1.20 226	1.23 234	1.23 225	1.19 231	1.19 209	1.18 232	1.27 189	1.20 234	1.20 223	1.20 233	1.23 232	1.22 235	1.23 234	1.23 225	1.23 236	1.20 223	1.25 238	1.20 218	1.22 235	1.25 233	1.24 237	1.20 225	1.22 236	1.26 224	1.24 234

CroCo-Stereo	0.80 189	2.51 233	0.41 140	1.27 228	0.41 155	1.27 227	0.41 157	1.27 214	0.41 153	1.27 189	0.41 156	1.27 226	0.41 155	0.41 147	0.41 157	0.41 150	1.28 226	0.41 154	1.27 226	0.41 155	1.27 226	0.41 154	0.42 156	0.41 156	1.27 228	0.41 155	1.27 225	0.41 154
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
CroCo-Stereo Lap2	0.85 196	2.86 237	0.43 146	1.33 230	0.43 161	1.31 228	0.42 162	1.32 215	0.42 158	1.31 191	0.44 161	1.32 227	0.44 161	0.43 153	0.44 163	0.43 155	1.35 227	0.43 160	1.32 228	0.43 161	1.31 227	0.43 159	0.43 157	0.42 162	1.31 229	0.42 160	1.31 226	0.43 159

PS-NSSS	1.48 232	4.46 252	1.35 225	1.35 231	1.35 237	1.41 233	1.34 239	1.36 216	1.35 239	1.40 197	1.35 237	1.33 228	1.35 237	1.37 234	1.40 238	1.35 237	1.35 227	1.35 239	1.39 231	1.44 244	1.35 228	1.34 237	1.35 234	1.38 243	1.35 230	1.33 238	1.34 227	1.38 240

CC-Net-ROB	1.51 233	4.40 251	1.69 236	1.39 234	1.40 238	1.37 231	1.40 242	1.36 216	1.39 240	1.41 198	1.36 238	1.35 229	1.38 239	1.39 235	1.39 237	1.36 238	1.36 229	1.35 239	1.39 231	1.39 241	1.37 230	1.36 239	1.41 238	1.48 244	1.39 233	1.42 243	1.35 228	1.35 236

RASNet	1.39 230	1.37 205	1.35 225	1.38 233	1.40 238	1.39 232	1.77 248	1.36 216	1.74 247	1.36 195	1.36 238	1.36 230	1.36 238	1.36 233	1.35 236	1.41 241	1.36 229	1.36 241	1.36 229	1.35 240	1.36 229	1.35 238	1.36 235	1.35 239	1.36 231	1.35 239	1.36 229	1.35 236

MM-Stereo_test2	1.15 219	1.90 216	1.10 210	1.37 232	0.94 210	1.36 229	0.98 211	1.48 221	0.98 212	1.37 196	0.98 212	1.37 231	0.98 214	0.95 210	0.94 213	0.95 213	1.37 231	0.95 213	1.38 230	0.95 214	1.38 231	0.95 213	0.95 210	0.95 214	1.37 232	0.95 210	1.37 230	0.95 210

MM-Stereo_test3	1.22 226	1.60 210	1.19 221	1.48 235	1.02 215	1.48 234	0.99 215	1.54 222	1.03 218	1.41 198	1.03 218	1.44 233	1.00 216	1.04 218	1.04 219	1.02 219	1.42 234	1.04 219	1.48 233	1.01 218	1.48 232	1.03 218	1.06 219	1.04 220	1.53 235	1.04 218	1.49 231	1.04 217

SPS-STEREO	1.25 229	1.47 206	1.06 208	1.54 236	1.08 221	1.52 235	1.20 236	1.44 219	1.06 221	1.49 203	1.10 222	1.41 232	1.10 224	0.98 211	1.08 222	1.12 223	1.47 235	1.04 219	1.53 234	1.14 228	1.52 233	1.07 221	1.02 216	1.05 221	1.48 234	1.07 221	1.55 232	1.11 222
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.62 235	1.60 210	1.59 232	1.61 237	1.69 243	1.66 237	1.61 244	1.70 225	1.65 245	1.62 205	1.60 245	1.61 234	1.60 244	1.60 239	1.59 244	1.62 243	1.60 236	1.63 245	1.62 235	1.68 248	1.70 234	1.60 243	1.64 242	1.60 246	1.61 236	1.60 245	1.60 233	1.59 245

MFMNet_re	1.77 239	1.89 215	1.72 237	1.88 238	1.69 243	1.89 238	1.67 245	1.91 228	1.70 246	1.87 208	1.67 246	1.89 236	1.68 246	1.67 240	1.67 246	1.70 246	1.88 237	1.68 247	1.88 236	1.67 246	1.89 235	1.68 246	1.70 244	1.71 248	1.87 238	1.68 250	1.87 234	1.68 247

HBP-ISP	1.47 231	1.07 185	1.03 204	1.30 229	1.08 221	1.36 229	1.06 221	1.44 219	1.25 237	1.97 217	1.51 242	1.65 235	1.58 243	0.98 211	1.58 243	1.68 245	1.98 240	1.32 237	2.02 240	1.28 239	2.95 252	1.89 253	0.97 211	1.06 223	1.26 227	0.99 211	1.94 235	1.43 242

R-Stereo Train	1.62 235	2.01 217	1.41 228	1.97 239	1.40 238	1.96 239	1.39 240	1.93 229	1.39 240	1.92 212	1.38 240	1.94 237	1.39 240	1.40 236	1.45 239	1.38 239	1.96 238	1.37 242	1.97 237	1.39 241	1.98 236	1.41 240	1.40 236	1.37 241	1.97 239	1.38 240	1.96 236	1.37 238

RAFT-Stereo	1.62 235	2.01 217	1.41 228	1.97 239	1.40 238	1.96 239	1.39 240	1.93 229	1.39 240	1.92 212	1.38 240	1.94 237	1.39 240	1.40 236	1.45 239	1.38 239	1.96 238	1.37 242	1.97 237	1.39 241	1.98 236	1.41 240	1.40 236	1.37 241	1.97 239	1.38 240	1.96 236	1.37 238
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 234	2.01 217	1.21 224	1.98 241	1.21 233	1.98 241	1.21 237	1.98 234	1.21 234	1.99 218	1.21 235	1.98 239	1.21 235	1.02 217	1.21 233	1.21 233	1.99 241	1.21 234	1.99 239	1.21 235	1.99 238	1.21 232	1.21 231	1.21 235	1.99 241	1.21 234	1.99 238	1.21 231
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
NCCL2	2.27 253	2.27 226	2.28 256	2.27 243	2.28 260	2.28 243	2.28 261	2.27 237	2.28 261	2.28 230	2.28 259	2.29 243	2.28 260	2.28 255	2.29 261	2.28 261	2.28 243	2.28 262	2.27 242	2.28 263	2.28 246	2.28 261	2.28 260	2.28 259	2.28 247	2.28 262	2.11 239	2.28 263

MM-Stereo_test1	1.85 240	3.50 242	1.61 233	2.12 242	1.47 242	2.14 242	1.47 243	2.33 243	1.53 243	2.12 223	1.54 243	2.19 241	1.53 242	1.54 238	1.53 241	1.53 242	2.20 242	1.54 244	2.24 241	1.57 245	2.21 245	1.49 242	1.59 240	1.49 245	2.15 245	1.52 244	2.15 240	1.54 244

HUF	2.22 249	2.33 227	2.24 253	2.35 247	2.07 254	2.45 250	2.11 258	2.42 245	2.13 258	2.19 226	2.15 257	2.10 240	2.09 256	2.27 254	2.04 257	2.08 254	2.44 249	2.12 258	2.38 248	2.18 259	2.29 247	2.22 257	2.12 257	2.12 256	2.52 251	2.10 258	2.22 241	2.15 259

TRStereo	2.05 244	2.13 220	1.85 241	2.27 243	1.84 248	2.28 243	1.84 251	2.29 239	1.87 251	2.29 233	1.86 250	2.30 244	1.87 251	2.30 256	1.87 252	2.08 254	2.29 244	1.87 251	2.30 243	1.87 252	2.08 240	1.72 247	1.86 250	2.30 261	2.13 242	1.84 253	2.29 242	1.87 252

XX-Stereo	2.05 244	2.13 220	1.85 241	2.27 243	1.84 248	2.28 243	1.84 251	2.29 239	1.87 251	2.29 233	1.86 250	2.30 244	1.87 251	2.30 256	1.87 252	2.08 254	2.29 244	1.87 251	2.30 243	1.87 252	2.08 240	1.72 247	1.86 250	2.30 261	2.13 242	1.84 253	2.29 242	1.87 252

EAI-Stereo	2.05 244	2.13 220	1.85 241	2.27 243	1.84 248	2.28 243	1.84 251	2.29 239	1.87 251	2.29 233	1.86 250	2.30 244	1.87 251	2.30 256	1.87 252	2.08 254	2.29 244	1.87 251	2.30 243	1.87 252	2.08 240	1.72 247	1.86 250	2.30 261	2.13 242	1.84 253	2.29 242	1.87 252

FBW_ROB	2.04 243	2.50 232	1.75 238	2.45 249	1.78 246	2.40 247	1.74 247	2.47 246	1.77 248	2.37 240	1.81 248	2.30 244	1.80 247	1.78 242	1.88 255	1.80 247	2.41 248	1.77 248	2.43 249	1.83 250	2.39 249	1.81 251	1.76 246	1.75 249	2.56 252	1.75 251	2.30 245	1.74 248

STTStereo	2.30 254	2.34 228	2.26 255	2.37 248	2.23 257	2.40 247	2.35 262	2.20 235	2.33 262	2.28 230	2.31 261	2.19 241	2.37 261	2.20 249	2.31 262	2.23 260	2.38 247	2.25 261	2.33 247	2.27 262	2.39 249	2.27 260	2.31 261	2.29 260	2.37 248	2.32 263	2.34 246	2.26 262

AIO_rvc	2.25 252	2.35 229	2.10 249	2.47 251	2.17 256	2.54 251	2.15 259	2.32 242	2.21 259	2.29 233	2.28 259	2.33 249	2.09 256	2.26 253	2.14 258	2.08 254	2.49 251	2.09 257	2.53 251	2.14 258	2.34 248	2.23 258	2.14 258	2.18 257	2.19 246	2.15 259	2.35 247	2.22 260

FC-DCNN	1.10 216	0.81 167	0.77 187	0.63 185	0.42 160	0.86 199	0.64 196	0.91 186	0.96 211	1.11 174	0.80 202	1.07 212	0.81 203	0.67 191	1.75 247	1.30 236	1.41 233	0.85 207	1.28 227	0.71 195	2.12 243	1.32 236	0.52 176	0.81 207	1.64 237	1.40 242	2.39 248	1.75 249

UDGNet	1.97 242	2.43 231	1.67 234	2.46 250	1.70 245	2.44 249	1.69 246	2.34 244	1.63 244	2.35 239	1.67 246	2.37 250	1.67 245	1.68 241	1.64 245	1.67 244	2.44 249	1.64 246	2.43 249	1.67 246	2.43 251	1.66 244	1.67 243	1.63 247	2.43 250	1.66 248	2.42 249	1.66 246

AIO_test	2.22 249	2.36 230	2.10 249	2.47 251	2.15 255	2.54 251	2.06 257	2.27 237	2.09 257	2.29 233	2.13 256	2.30 244	2.09 256	2.25 252	2.15 259	1.95 252	2.52 252	2.08 256	2.32 246	2.21 261	2.20 244	2.26 259	2.05 256	2.06 254	2.40 249	2.16 260	2.52 250	2.05 258

PDISCO_ROB	0.50 143	0.15 57	0.11 54	0.16 71	3.16 264	0.13 55	0.12 71	0.14 55	0.12 70	0.15 46	0.11 55	2.55 252	0.11 55	2.20 249	0.13 76	0.12 69	0.16 71	0.10 43	0.14 55	0.12 73	0.15 63	0.12 72	0.12 69	0.12 71	0.15 61	0.10 42	2.75 251	0.09 41

Sa-1000	3.84 264	7.71 264	6.81 281	4.15 268	2.86 263	3.27 257	3.87 276	5.99 268	4.35 280	2.78 245	3.71 269	3.88 261	3.56 270	3.88 271	3.64 268	2.71 264	3.72 258	3.27 266	3.67 257	3.15 266	3.51 255	3.36 266	2.70 262	3.49 266	3.32 255	3.76 272	2.87 252	3.76 272

test-1	4.11 266	7.65 263	4.93 269	3.65 260	3.58 268	4.70 275	3.74 274	4.73 263	4.06 276	3.72 256	4.11 278	3.70 259	3.49 269	3.36 262	3.65 270	4.17 279	3.92 263	4.04 278	4.19 266	3.75 273	4.69 274	4.18 275	3.88 272	3.90 274	4.73 272	3.77 273	3.12 253	3.68 268

plain	1.96 241	3.33 239	1.04 205	3.24 255	1.04 219	3.24 256	1.04 220	3.26 253	1.05 219	3.26 251	1.13 224	3.27 255	1.06 222	1.05 219	1.05 220	1.05 220	3.28 254	1.05 221	3.29 252	1.06 222	3.30 253	1.05 219	1.05 218	1.06 223	3.30 254	1.06 220	3.30 254	1.06 218

MIF-Stereo (partial)	2.52 256	3.41 241	1.05 206	3.29 256	1.05 220	3.29 258	1.06 221	3.30 254	1.06 221	3.31 252	1.06 220	4.97 275	2.72 262	2.72 259	2.71 263	2.70 263	6.57 281	2.19 259	5.08 275	1.08 224	3.36 254	1.07 221	1.07 220	1.07 225	3.35 256	1.07 221	3.36 255	1.07 220

UniTT-Stereo	2.12 248	3.66 244	1.10 210	3.48 258	1.15 226	3.57 259	1.11 225	3.44 255	1.16 228	3.52 253	1.16 226	3.50 256	1.16 228	1.10 221	1.13 226	1.15 225	3.61 255	1.17 229	3.64 253	1.12 226	3.58 256	1.12 224	1.12 223	1.17 231	3.53 257	1.18 230	3.52 256	1.18 228

SA	3.93 265	7.22 260	4.74 268	4.15 268	3.88 276	3.70 262	4.02 279	6.67 276	3.95 274	3.64 254	3.74 270	3.63 257	3.00 265	3.51 263	3.68 274	3.68 271	3.73 259	3.71 272	3.64 253	3.48 267	3.58 256	2.97 264	3.69 269	3.61 267	3.55 259	3.42 265	3.64 257	3.79 273

DPSNet	3.67 262	3.61 243	3.62 266	3.64 259	3.61 270	3.64 260	3.65 270	3.64 257	3.67 269	3.67 255	3.65 268	3.68 258	3.69 274	3.69 268	3.69 275	3.68 271	3.70 257	3.70 271	3.69 258	3.69 272	3.71 259	3.69 268	3.67 268	3.69 272	3.68 260	3.67 268	3.68 258	3.67 265

test_4	4.11 266	8.05 269	6.64 277	4.52 273	3.68 271	3.00 254	3.40 267	6.21 274	3.29 266	4.07 262	3.84 274	4.04 266	3.76 276	3.56 266	3.67 273	3.76 274	4.04 266	3.79 274	4.10 263	3.53 268	3.98 264	3.74 272	3.55 265	3.61 267	3.94 266	3.75 271	3.73 259	3.73 271

RAStereo	2.24 251	3.70 245	1.18 218	3.73 262	1.18 231	3.69 261	1.19 231	3.73 258	1.24 235	3.72 256	1.21 235	3.76 260	1.20 233	1.20 230	1.20 232	1.20 232	3.74 260	1.20 233	3.75 259	1.21 235	3.77 260	1.21 232	1.21 231	1.21 235	3.82 261	1.21 234	3.82 260	1.21 231

TestStereo1	4.11 266	7.79 266	6.72 279	3.93 263	3.81 273	3.96 264	3.58 268	6.96 279	3.74 271	3.90 258	3.76 271	3.89 262	3.57 271	3.70 269	3.66 271	3.34 268	3.80 261	3.62 268	3.66 255	3.68 270	3.91 262	3.70 269	3.65 266	3.67 269	3.88 262	3.53 266	3.89 261	3.68 268

SA-5K	4.11 266	7.79 266	6.72 279	3.93 263	3.81 273	3.96 264	3.58 268	6.96 279	3.74 271	3.90 258	3.76 271	3.89 262	3.57 271	3.70 269	3.66 271	3.34 268	3.80 261	3.62 268	3.66 255	3.68 270	3.91 262	3.70 269	3.65 266	3.67 269	3.88 262	3.53 266	3.89 261	3.68 268

TESTraft	4.16 270	8.03 268	6.81 281	3.99 265	3.68 271	3.93 263	3.70 272	6.86 278	3.69 270	3.93 260	3.88 276	3.93 264	3.59 273	3.65 267	3.64 268	3.68 271	3.92 263	3.72 273	3.92 260	3.57 269	3.84 261	3.70 269	3.71 270	3.67 269	3.91 265	3.74 270	3.92 263	3.67 265

sCroCo_RVC	2.76 257	4.00 246	1.82 240	4.00 266	1.83 247	3.98 266	1.82 249	3.99 259	1.81 249	4.14 263	2.76 262	4.13 268	1.82 249	1.83 243	1.83 248	1.82 248	4.01 265	1.82 250	3.98 262	1.86 251	4.00 265	1.82 252	1.83 248	1.84 250	4.02 267	1.81 252	4.00 264	1.83 251

raft_robust	4.19 271	7.78 265	6.08 274	3.30 257	3.85 275	4.03 267	3.73 273	6.25 275	3.30 267	4.44 268	3.28 266	4.01 265	3.82 277	4.29 276	3.70 276	4.01 276	4.48 273	3.42 267	4.11 264	3.76 274	4.05 266	3.32 265	3.85 271	3.82 273	4.71 271	3.83 274	4.09 265	3.80 274

test_3	4.55 276	10.96 282	7.69 285	4.04 267	3.60 269	4.10 268	3.98 278	7.94 281	4.56 281	3.99 261	4.03 277	4.08 267	3.74 275	3.99 275	3.91 278	4.05 277	4.33 271	3.89 275	4.14 265	4.00 277	4.11 267	4.02 274	4.01 276	3.91 275	3.53 257	3.94 276	4.19 266	4.20 278

RAFT_CTSACE	4.43 272	8.26 271	6.10 275	4.62 274	4.01 278	4.54 274	3.65 270	6.09 270	3.93 273	4.64 271	4.14 279	4.26 271	4.13 279	3.91 272	3.88 277	4.06 278	4.30 270	4.03 277	4.27 269	3.92 275	4.26 268	3.67 267	3.91 273	4.16 277	4.82 273	4.08 278	4.20 267	3.67 265

GEStereo_RVC	0.36 121	0.23 80	0.18 84	0.23 93	0.18 93	0.23 95	0.19 96	0.22 85	0.19 95	0.24 77	0.20 98	0.24 99	0.18 95	0.18 91	0.18 91	0.21 95	0.25 102	0.18 95	0.22 85	0.18 93	0.23 92	0.18 95	0.19 94	0.20 98	0.23 92	0.20 97	4.43 268	0.19 96

cross-raft	4.43 272	7.31 261	6.46 276	4.47 272	3.95 277	4.46 272	3.95 277	6.70 277	3.97 275	4.41 267	3.82 273	4.38 272	3.94 278	3.95 274	3.95 279	3.95 275	4.45 272	3.95 276	4.46 270	3.95 276	4.46 272	3.95 273	3.95 275	3.94 276	4.40 270	3.95 277	4.45 269	3.95 275

RAFT+CT+SA	4.43 272	7.34 262	6.71 278	5.01 277	4.38 279	4.40 271	3.85 275	6.15 273	4.30 279	4.89 273	3.26 265	4.49 273	3.01 266	4.53 277	3.36 267	3.65 270	3.64 256	4.39 280	3.94 261	4.28 278	4.44 271	4.30 277	4.24 278	4.52 279	3.90 264	3.85 275	4.89 270	4.00 276

Anonymous3	3.36 260	4.93 255	2.20 251	4.92 276	2.23 257	4.90 276	2.23 260	4.89 265	2.24 260	4.95 274	2.21 258	4.91 274	2.21 259	2.18 248	2.22 260	2.22 259	4.86 275	2.20 260	4.90 273	2.20 260	4.96 275	2.21 256	2.21 259	2.21 258	6.30 279	2.21 261	4.90 271	2.23 261

test_5	4.51 275	8.85 274	5.35 273	3.66 261	3.56 267	5.10 278	4.47 281	6.14 271	4.07 277	4.96 275	3.87 275	5.14 278	4.17 281	3.53 264	4.39 280	4.53 280	4.15 267	3.62 268	4.74 272	2.94 265	3.63 258	4.53 279	4.20 277	4.54 280	4.86 274	3.68 269	4.95 272	4.06 277

TestStereo	4.92 278	4.80 254	4.98 270	4.82 275	4.97 281	4.91 277	4.78 282	4.80 264	4.88 282	4.78 272	4.80 281	4.99 276	4.81 282	4.83 278	4.87 282	4.97 282	4.93 276	5.01 282	5.03 274	4.90 281	5.02 276	5.02 280	5.06 279	5.04 281	4.93 275	4.89 280	5.01 273	5.09 280

DISCO	0.59 164	0.29 100	0.22 98	0.27 107	5.05 282	0.30 113	0.21 100	0.28 104	0.21 99	0.27 87	0.21 100	0.27 109	0.20 97	0.21 100	0.21 100	0.21 95	0.27 110	0.21 102	0.27 109	0.21 102	0.27 103	0.23 106	0.21 97	0.21 101	0.27 109	0.21 100	5.06 274	0.22 103

StereoVision	3.44 261	10.12 280	1.68 235	5.44 279	2.26 259	5.87 279	1.97 256	5.17 266	1.31 238	5.80 277	1.56 244	5.62 279	1.84 250	1.97 247	1.91 256	1.84 249	4.98 277	1.32 237	5.60 276	1.71 249	5.35 279	1.73 250	1.97 255	1.96 253	5.40 276	1.65 247	5.08 275	1.76 250

sAnonymous2	2.87 258	4.16 247	1.89 244	4.26 270	1.87 251	4.23 269	1.92 254	4.17 260	1.94 255	4.16 264	1.92 253	4.20 269	1.92 254	1.96 245	1.86 250	1.87 250	4.25 268	1.90 254	4.23 267	1.91 255	4.26 268	1.93 254	1.89 253	1.90 251	4.07 268	1.91 256	5.09 276	1.93 256

CroCo_RVC	2.87 258	4.16 247	1.89 244	4.26 270	1.87 251	4.23 269	1.92 254	4.17 260	1.94 255	4.16 264	1.92 253	4.20 269	1.92 254	1.96 245	1.86 250	1.87 250	4.25 268	1.90 254	4.23 267	1.91 255	4.26 268	1.93 254	1.89 253	1.90 251	4.07 268	1.91 256	5.09 276	1.93 256

SGM-Forest	5.07 280	6.74 258	4.17 267	6.46 281	4.68 280	6.21 282	4.38 280	6.00 269	4.14 278	5.84 278	4.44 280	6.28 281	4.16 280	3.92 273	4.56 281	4.60 281	6.15 279	4.27 279	6.12 280	4.31 279	5.99 280	4.27 276	3.92 274	4.27 278	6.13 278	4.10 279	6.18 278	4.49 279
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaDis-Stereo	3.69 263	10.19 281	2.01 248	6.09 280	2.01 253	5.94 280	1.82 249	6.14 271	1.85 250	6.59 280	1.82 249	6.01 280	1.81 248	1.83 243	1.83 248	2.02 253	5.87 278	1.79 249	5.93 279	2.06 257	4.63 273	1.67 245	1.84 249	2.08 255	5.90 277	1.66 248	6.34 279	1.87 252

RAFT	6.60 283	9.99 277	8.33 286	7.21 284	6.55 284	5.95 281	5.87 284	8.70 286	5.02 283	5.10 276	6.69 284	7.06 284	6.94 286	6.17 282	7.09 286	6.84 284	6.47 280	4.72 281	5.60 276	5.60 283	5.11 277	5.97 282	6.93 285	6.89 285	7.16 281	7.08 286	6.58 280	6.66 283

FC-DCNN v2	4.74 277	3.16 238	3.16 263	3.16 254	3.16 264	3.16 255	3.16 266	3.16 252	3.16 265	3.16 250	3.16 264	3.16 254	3.16 267	3.16 261	3.16 265	3.16 267	6.72 282	6.72 284	6.72 281	6.72 286	6.72 281	6.72 286	6.72 284	6.72 284	6.72 280	6.72 283	6.72 281	6.72 284

test-v	7.17 284	11.53 283	7.63 283	7.17 282	6.87 285	7.48 283	6.90 285	8.14 283	6.88 285	6.93 281	7.42 285	7.05 282	6.14 284	6.05 280	6.86 284	6.99 285	7.60 283	6.75 285	6.90 282	6.66 284	7.83 282	6.36 284	5.89 281	7.34 286	7.19 282	6.75 284	7.52 282	6.77 285

test-2	7.17 284	11.53 283	7.63 283	7.17 282	6.87 285	7.48 283	6.90 285	8.14 283	6.88 285	6.93 281	7.42 285	7.05 282	6.14 284	6.05 280	6.86 284	6.99 285	7.60 283	6.75 285	6.90 282	6.66 284	7.83 282	6.36 284	5.89 281	7.34 286	7.19 282	6.75 284	7.52 282	6.77 285

SGM+DAISY	6.35 282	8.16 270	5.14 272	8.12 285	5.08 283	8.12 285	5.16 283	8.01 282	5.18 284	7.92 283	5.14 282	7.89 285	5.14 283	4.95 279	5.33 283	5.32 283	8.14 285	5.16 283	8.16 284	5.16 282	8.21 284	5.19 281	5.12 280	5.12 282	8.18 284	5.24 281	8.12 284	5.11 281

U	5.23 281	8.71 273	2.75 260	8.64 286	2.76 261	8.65 286	2.79 263	8.67 285	2.79 263	8.70 285	2.79 263	8.70 286	2.79 264	2.79 260	2.80 264	2.80 265	8.84 286	2.82 264	8.82 285	2.89 264	8.84 285	2.83 263	2.83 264	2.82 265	8.87 286	2.83 264	8.84 285	2.83 264

DispFullNet	4.96 279	5.67 256	3.30 265	5.01 277	3.21 266	4.50 273	3.11 265	4.43 262	3.44 268	4.60 270	3.46 267	5.13 277	3.44 268	3.53 264	3.20 266	2.87 266	4.80 274	3.15 265	4.70 271	4.83 280	9.02 286	5.98 283	5.95 283	6.21 283	8.84 285	5.85 282	9.76 286	5.91 282

rafts_anoy	20.00 287	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 289	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288

raft+_RVC	20.00 287	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 289	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288

raftrobust	20.00 287	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 289	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288

CasAABBNet	20.00 287	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 289	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288

RALCasStereoNet	20.00 287	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 289	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288

RALAANet	20.00 287	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 289	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288

MSMDNet	20.00 287	20.00 285	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 286	20.00 288	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 289	20.00 287	20.00 288	20.00 287	20.00 288

MANE	18.41 286	23.00 292	16.00 287	22.00 294	15.00 287	22.00 294	15.00 287	22.00 294	15.00 287	21.00 294	15.00 287	22.00 294	15.00 287	15.00 287	17.00 287	15.00 287	23.00 294	15.00 287	22.00 293	15.00 287	23.00 294	15.00 287	18.00 286	15.00 288	24.00 294	17.00 287	24.00 294	16.00 287

Reg-Stereo(zero)	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 296	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295

HI	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 296	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295

CoSv	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 294	37.00 296	37.00 295	37.00 295	37.00 295	37.00 295

MDST_ROB	61.15 297	72.66 299	46.52 298	70.00 298	44.89 298	64.24 298	43.75 298	73.65 298	48.92 299	72.70 299	42.40 298	60.70 298	50.23 298	50.07 299	67.69 299	68.60 299	83.13 299	47.77 298	82.48 298	46.00 298	95.93 299	53.44 299	50.66 297	45.00 299	84.99 299	53.64 299	79.01 298	52.07 299

CBMV	101.59 298	71.60 298	48.40 299	72.70 299	49.00 299	79.60 299	48.40 299	80.90 299	46.90 298	68.90 298	49.00 299	78.00 299	572.10 307	49.50 298	51.30 298	48.40 298	72.20 298	639.60 307	79.40 297	48.90 299	79.50 298	51.40 298	52.30 298	48.30 300	80.20 298	49.10 298	79.60 299	47.60 298
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 299	131.36 300	140.69 300	151.38 300	151.40 300	150.79 300	151.72 300	149.36 300	159.46 300	146.42 300	150.73 300	149.06 303	176.22 299	143.94 300	133.10 302	133.45 302	153.30 301	154.22 300	154.67 300	153.95 301	156.90 302	156.53 302	160.21 299	162.72 301	154.57 300	160.59 300	153.47 300	163.50 300
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	252.48 301	202.00 301	361.00 304	502.00 304	324.00 304	321.00 301	482.00 307	423.00 304	227.00 304	201.00 301	273.00 304	101.00 300	207.00 300	198.00 301	183.00 303	181.00 303	221.00 302	232.00 304	477.00 302	220.00 303	111.00 300	100.00 300	219.00 301	214.00 302	204.00 301	211.00 302	200.00 301	222.00 303

MGS-Stereo	264.93 302	208.00 302	362.00 305	512.00 305	350.00 305	326.00 302	443.00 306	410.00 303	210.00 301	232.00 303	215.00 301	125.00 301	217.00 301	216.00 303	127.00 301	122.00 301	223.00 303	230.00 302	487.00 304	255.00 304	250.00 303	223.00 304	272.00 303	228.00 305	241.00 302	220.00 304	214.00 302	235.00 304

EGLCR-Stereo	276.81 303	209.00 303	366.00 306	514.00 306	354.00 306	336.00 303	422.00 304	440.00 305	220.00 303	231.00 302	245.00 303	135.00 302	237.00 303	218.00 304	197.00 304	222.00 305	223.00 303	230.00 302	487.00 304	255.00 304	250.00 303	273.00 305	272.00 303	228.00 305	241.00 302	220.00 304	214.00 302	235.00 304

NOSS_ROB	248.11 300	409.00 305	288.00 302	412.00 302	280.00 302	411.00 305	288.00 302	356.00 301	275.00 305	379.00 305	303.00 305	415.00 305	278.00 304	260.00 305	104.00 300	103.00 300	126.00 300	108.00 299	118.00 299	98.00 300	126.00 301	104.00 301	268.00 302	216.00 303	279.00 304	201.00 301	288.00 304	206.00 301

DLCB_ROB	280.78 304	376.74 304	215.59 301	376.74 301	215.59 301	376.74 304	215.59 301	366.42 302	218.39 302	366.42 304	218.39 302	366.42 304	218.39 302	209.96 302	219.76 305	219.38 304	376.72 305	216.43 301	376.72 301	216.43 302	376.72 305	216.43 303	216.14 300	216.14 304	376.69 305	217.67 303	376.69 305	217.67 302

LE_ROB	387.11 305	453.07 306	321.39 303	500.23 303	323.05 303	493.99 306	324.56 303	477.63 306	322.28 306	465.51 306	322.97 306	486.37 306	334.17 305	305.26 306	320.63 306	327.66 306	476.08 306	315.70 305	483.76 303	335.15 306	469.64 306	309.74 306	315.90 305	318.85 307	498.41 306	328.85 306	491.00 306	330.08 306

SGM-ForestM	522.49 306	676.08 307	448.56 307	638.17 307	433.15 307	639.59 307	427.03 305	617.52 307	439.90 307	604.63 307	429.02 307	611.68 307	432.74 306	420.18 307	451.96 307	465.85 307	601.06 307	403.73 306	659.15 306	405.50 307	669.64 307	437.21 307	455.85 306	425.66 308	689.82 307	481.65 307	662.43 307	479.61 307

CBMV_ROB	1133.35 307	1280.38 308	976.92 308	1317.57 308	1021.62 308	1282.66 308	1022.22 308	1213.88 308	982.57 308	1194.12 308	975.90 308	1357.87 308	1090.02 308	943.32 308	1021.85 308	1006.47 308	1309.01 308	986.29 308	1499.40 307	986.35 308	1359.35 308	975.96 308	975.21 307	969.30 309	1337.82 308	1042.34 308	1398.25 308	1073.86 308

IGEV-Stereo++	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 310	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 310	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

IGEV-Stereo+	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 310	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

anonymousdsp2	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 310	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

anonymousdsp	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 310	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

AMNet	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 308	10000000.00 310	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309	10000000.00 309

ASD4																								0.20 98

Low-res two-view benchmark