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

Pointernet	0.02 1	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MoCha-V2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.03 7	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.03 4	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 4	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 4	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 3	0.04 3	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 6	0.03 1	0.02 1	0.02 1
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
IGEV-Stereo++	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.04 11	0.04 13	0.04 13	0.03 7	0.03 8	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.04 8	0.04 5	0.04 11	0.03 28	0.03 10	0.03 1	0.05 9	0.03 6	0.03 6

RAStereo	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 5	0.02 5	0.02 3	0.01 1	0.03 8	0.02 3	0.03 6	0.02 3	0.04 13	0.03 17	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.05 8	0.05 9	0.04 4	0.03 4	0.06 13	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 13	0.05 9	0.04 11	0.04 11

Occ-G	0.04 11	0.04 18	0.03 10	0.04 19	0.02 5	0.03 10	0.02 6	0.04 11	0.03 9	0.03 6	0.05 20	0.03 8	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.06 11	0.06 13	0.06 16	0.07 16	0.04 8	0.05 8	0.03 5	0.04 46	0.03 10	0.04 6	0.04 5	0.03 6	0.05 14

U	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 5	0.01 2	0.05 5	0.05 3	0.05 8	0.04 4	0.04 4	0.03 4	0.05 8	0.03 5	0.01 2	0.01 1	0.04 6	0.04 5	0.02 1	0.03 6

AIO-Stereo	0.03 4	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.02 3	0.03 9	0.03 6	0.03 7	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.04 4	0.05 9	0.03 4	0.04 5	0.03 5	0.02 12	0.02 4	0.03 1	0.04 5	0.03 6	0.02 1

RSM	0.03 4	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.03 8	0.02 3	0.03 6	0.04 11	0.04 13	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.06 11	0.05 8	0.04 4	0.05 9	0.04 8	0.05 8	0.03 5	0.01 2	0.03 10	0.04 6	0.04 5	0.03 6	0.03 6

AEACV	0.04 11	0.03 9	0.02 2	0.04 19	0.03 11	0.02 3	0.02 6	0.03 8	0.03 9	0.03 6	0.03 7	0.03 8	0.02 5	0.01 2	0.05 5	0.06 11	0.05 8	0.05 9	0.07 16	0.04 8	0.06 13	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 13	0.06 17	0.04 11	0.03 6

CroCo-Stereo Lap2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 6	0.02 3	0.02 3	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 17	0.01 2	0.05 5	0.05 3	0.04 3	0.05 9	0.04 4	0.04 8	0.04 5	0.04 11	0.01 2	0.02 4	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.03 6

RAFT + AFF	0.05 15	0.04 18	0.03 10	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.06 19	0.08 72	0.09 32	0.05 20	0.09 35	0.02 5	0.02 10	0.05 5	0.05 3	0.09 26	0.06 16	0.06 15	0.04 8	0.07 19	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.07 19	0.05 9	0.05 15	0.05 14

RSM++	0.04 11	0.03 9	0.03 10	0.02 5	0.04 18	0.02 3	0.03 19	0.05 16	0.04 13	0.04 13	0.04 11	0.05 18	0.02 5	0.02 10	0.06 14	0.06 11	0.05 8	0.05 9	0.05 9	0.04 8	0.07 19	0.04 11	0.02 12	0.03 10	0.06 13	0.05 9	0.04 11	0.04 11

anonymousdsp	0.05 15	0.04 18	0.03 10	0.03 11	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.04 11	0.03 8	0.02 5	0.03 22	0.06 14	0.07 21	0.08 20	0.06 16	0.08 25	0.05 18	0.09 27	0.05 19	0.03 28	0.03 10	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.05 14

AASNet	0.06 19	0.06 46	0.04 21	0.09 92	0.07 66	0.08 77	0.05 49	0.08 34	0.04 13	0.07 29	0.07 47	0.07 28	0.04 28	0.04 36	0.06 14	0.07 21	0.10 30	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.07 19	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.08 26	0.07 21	0.06 22	0.06 23

RAFT	0.06 19	0.03 9	0.05 43	0.03 11	0.02 5	0.03 10	0.02 6	0.07 29	0.04 13	0.04 13	0.06 34	0.07 28	0.05 42	0.01 2	0.06 14	0.06 11	0.07 16	0.05 9	0.05 9	0.04 8	0.06 13	0.07 45	0.01 2	0.04 18	0.13 79	0.14 111	0.13 83	0.15 94

iRaftStereo_RVC	0.05 15	0.03 9	0.03 10	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.05 16	0.04 13	0.06 22	0.05 20	0.05 18	0.03 17	0.02 10	0.06 14	0.06 11	0.10 30	0.07 23	0.07 16	0.05 18	0.09 27	0.04 11	0.02 12	0.03 10	0.07 19	0.06 17	0.05 15	0.05 14

AFF-stereo	0.06 19	0.05 29	0.05 43	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.11 46	0.06 38	0.16 62	0.04 11	0.08 32	0.03 17	0.02 10	0.06 14	0.08 28	0.08 20	0.05 9	0.09 37	0.04 8	0.09 27	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.10 47	0.08 26	0.07 27	0.07 25

TDLM	0.04 11	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.04 11	0.03 9	0.04 13	0.06 34	0.04 13	0.03 17	0.03 22	0.06 14	0.06 11	0.06 13	0.06 16	0.05 9	0.04 8	0.05 8	0.04 11	0.03 28	0.04 18	0.05 10	0.05 9	0.05 15	0.05 14

GCAP-BAT	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 31	0.05 29	0.03 10	0.04 19	0.05 31	0.04 20	0.02 6	0.11 46	0.06 38	0.22 117	0.05 20	0.05 18	0.02 5	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.12 45	0.08 28	0.09 37	0.07 40	0.16 112	0.06 32	0.02 12	0.03 10	0.07 19	0.07 21	0.07 27	0.05 14

IGEV-Stereo+	0.06 19	0.03 9	0.03 10	0.03 11	0.04 18	0.03 10	0.03 19	0.16 93	0.06 38	0.20 104	0.06 34	0.06 25	0.03 17	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.10 30	0.06 16	0.09 37	0.06 27	0.12 53	0.06 32	0.03 28	0.03 10	0.07 19	0.06 17	0.03 6	0.07 25

test_for_model	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

testlalala2	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

MGS-Stereo	0.08 39	0.06 46	0.04 21	0.05 31	0.05 31	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.05 22	0.09 32	0.07 47	0.10 41	0.04 28	0.05 52	0.07 21	0.08 28	0.15 67	0.11 83	0.12 61	0.09 85	0.12 53	0.07 45	0.05 69	0.05 33	0.10 47	0.09 31	0.11 63	0.10 48

plain	0.06 19	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.05 39	0.03 19	0.08 34	0.04 13	0.09 32	0.05 20	0.06 25	0.02 5	0.02 10	0.07 21	0.08 28	0.12 45	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.08 24	0.04 11	0.02 12	0.05 33	0.09 33	0.09 31	0.08 33	0.09 36

MaDis-Stereo	0.07 31	0.04 18	0.05 43	0.03 11	0.02 5	0.03 10	0.03 19	0.06 19	0.06 38	0.04 13	0.06 34	0.10 41	0.05 42	0.02 10	0.07 21	0.08 28	0.10 30	0.09 53	0.07 16	0.05 18	0.10 35	0.10 123	0.01 2	0.05 33	0.11 62	0.18 184	0.13 83	0.16 108

MIM_Stereo	0.06 19	0.04 18	0.03 10	0.05 31	0.05 31	0.05 39	0.03 19	0.06 19	0.04 13	0.14 49	0.06 34	0.04 13	0.02 5	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.13 48	0.07 23	0.09 37	0.06 27	0.11 39	0.06 32	0.02 12	0.04 18	0.08 26	0.07 21	0.07 27	0.05 14

testlalala	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

testlalala_base	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

SPstereo	0.09 45	0.05 29	0.04 21	0.05 31	0.07 66	0.04 20	0.03 19	0.12 51	0.08 72	0.24 149	0.05 20	0.15 86	0.05 42	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.18 112	0.10 69	0.12 61	0.08 59	0.14 82	0.07 45	0.04 46	0.05 33	0.09 33	0.10 42	0.08 33	0.09 36

LL-Strereo2	0.07 31	0.03 9	0.03 10	0.04 19	0.05 31	0.04 20	0.03 19	0.06 19	0.07 55	0.14 49	0.07 47	0.08 32	0.05 42	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.14 61	0.07 23	0.10 45	0.06 27	0.10 35	0.06 32	0.03 28	0.04 18	0.08 26	0.09 31	0.08 33	0.05 14

anonymousdsp2	0.08 39	0.07 68	0.05 43	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.12 51	0.06 38	0.17 71	0.06 34	0.08 32	0.04 28	0.05 52	0.07 21	0.08 28	0.13 48	0.08 28	0.10 45	0.07 40	0.12 53	0.06 32	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.08 26	0.08 33	0.07 25

RAFT_CTSACE	0.07 31	0.04 18	0.06 71	0.03 11	0.04 18	0.05 39	0.05 49	0.06 19	0.06 38	0.09 32	0.04 11	0.10 41	0.09 118	0.03 22	0.07 21	0.08 28	0.11 36	0.07 23	0.07 16	0.05 18	0.12 53	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.12 70	0.13 89	0.12 72	0.15 94

test_5	0.08 39	0.05 29	0.07 96	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.09 37	0.05 22	0.05 18	0.07 47	0.12 55	0.12 149	0.02 10	0.07 21	0.09 44	0.07 16	0.07 23	0.08 25	0.06 27	0.10 35	0.09 92	0.02 12	0.07 92	0.10 47	0.13 89	0.13 83	0.18 134

ARAFT	0.07 31	0.04 18	0.04 21	0.05 31	0.05 31	0.05 39	0.02 6	0.09 37	0.06 38	0.12 42	0.06 34	0.12 55	0.03 17	0.03 22	0.07 21	0.07 21	0.12 45	0.09 53	0.09 37	0.05 18	0.11 39	0.07 45	0.03 28	0.04 18	0.09 33	0.09 31	0.09 44	0.09 36

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 39	0.06 46	0.05 43	0.05 31	0.04 18	0.04 20	0.04 40	0.14 79	0.07 55	0.21 113	0.04 11	0.12 55	0.04 28	0.03 22	0.07 21	0.09 44	0.09 26	0.06 16	0.10 45	0.05 18	0.11 39	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.12 70	0.09 31	0.09 44	0.09 36

MMNet	0.06 19	0.06 46	0.04 21	0.08 76	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.07 29	0.05 22	0.05 18	0.05 20	0.09 35	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.07 21	0.08 20	0.08 28	0.07 16	0.06 27	0.06 13	0.05 19	0.04 46	0.05 33	0.07 19	0.08 26	0.07 27	0.10 48

delet	0.05 15	0.05 29	0.04 21	0.06 49	0.05 31	0.05 39	0.05 49	0.04 11	0.04 13	0.06 22	0.05 20	0.10 41	0.05 42	0.03 22	0.07 21	0.06 11	0.07 16	0.06 16	0.05 9	0.06 27	0.06 13	0.04 11	0.03 28	0.04 18	0.06 13	0.06 17	0.04 11	0.04 11

DMCA	0.07 31	0.05 29	0.07 96	0.06 49	0.06 51	0.05 39	0.07 96	0.09 37	0.06 38	0.06 22	0.09 85	0.07 28	0.06 67	0.06 65	0.07 21	0.08 28	0.11 36	0.10 69	0.08 25	0.07 40	0.09 27	0.05 19	0.06 86	0.05 33	0.08 26	0.10 42	0.05 15	0.07 25

RYNet	0.06 19	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.04 18	0.04 20	0.03 19	0.04 11	0.11 131	0.05 18	0.04 11	0.04 13	0.03 17	0.03 22	0.07 21	0.06 11	0.07 16	0.08 28	0.07 16	0.05 18	0.05 8	0.04 11	0.11 170	0.04 18	0.06 13	0.13 89	0.06 22	0.05 14

GANet	0.06 19	0.07 68	0.06 71	0.06 49	0.06 51	0.07 67	0.06 80	0.07 29	0.05 22	0.06 22	0.07 47	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.08 28	0.08 20	0.10 69	0.07 16	0.05 18	0.07 19	0.05 19	0.05 69	0.05 33	0.08 26	0.07 21	0.06 22	0.06 23

AANet_RVC	0.06 19	0.05 29	0.06 71	0.05 31	0.06 51	0.04 20	0.05 49	0.05 16	0.06 38	0.05 18	0.06 34	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.07 21	0.07 21	0.08 20	0.08 28	0.07 16	0.07 40	0.07 19	0.06 32	0.05 69	0.05 33	0.07 19	0.09 31	0.06 22	0.08 29

iResNet_ROB	0.11 81	0.08 98	0.07 96	0.11 124	0.08 83	0.12 127	0.07 96	0.15 84	0.08 72	0.23 133	0.10 102	0.15 86	0.15 184	0.06 65	0.07 21	0.09 44	0.17 93	0.12 111	0.13 81	0.09 85	0.14 82	0.09 92	0.07 106	0.08 109	0.14 96	0.12 76	0.15 107	0.15 94

trnet	0.11 81	0.08 98	0.05 43	0.07 69	0.07 66	0.07 67	0.05 49	0.18 131	0.05 22	0.27 207	0.07 47	0.18 123	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.22 170	0.08 28	0.12 61	0.07 40	0.20 175	0.08 60	0.06 86	0.05 33	0.11 62	0.13 89	0.17 128	0.16 108

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 70	0.07 68	0.06 71	0.08 76	0.05 31	0.07 67	0.03 19	0.11 46	0.15 172	0.20 104	0.15 160	0.11 50	0.07 89	0.08 110	0.08 46	0.09 44	0.16 80	0.11 83	0.12 61	0.08 59	0.12 53	0.11 143	0.06 86	0.07 92	0.12 70	0.14 111	0.12 72	0.16 108

StereoVision	0.06 19	0.03 9	0.04 21	0.03 11	0.03 11	0.03 10	0.02 6	0.06 19	0.11 131	0.02 3	0.05 20	0.03 8	0.06 67	0.01 2	0.08 46	0.10 71	0.06 13	0.05 9	0.08 25	0.07 40	0.06 13	0.05 19	0.02 12	0.04 18	0.10 47	0.08 26	0.10 49	0.12 67

MIF-Stereo (partial)	0.06 19	0.05 29	0.06 71	0.05 31	0.04 18	0.05 39	0.03 19	0.08 34	0.07 55	0.07 29	0.04 11	0.05 18	0.06 67	0.04 36	0.08 46	0.08 28	0.11 36	0.08 28	0.08 25	0.05 18	0.09 27	0.05 19	0.02 12	0.06 57	0.10 47	0.08 26	0.07 27	0.08 29

UniTT-Stereo	0.07 31	0.04 18	0.04 21	0.04 19	0.03 11	0.05 39	0.03 19	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.04 11	0.07 28	0.12 149	0.07 93	0.08 46	0.07 21	0.11 36	0.08 28	0.08 25	0.07 40	0.09 27	0.08 60	0.08 128	0.04 18	0.09 33	0.16 153	0.06 22	0.09 36

4D-IteraStereo	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.06 53	0.04 40	0.15 84	0.10 119	0.22 117	0.08 68	0.14 81	0.06 67	0.03 22	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.09 53	0.11 51	0.07 40	0.15 97	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.10 47	0.10 42	0.08 33	0.08 29

LoS_RVC	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.05 31	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.18 83	0.11 112	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.10 30	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.14 96	0.10 42	0.10 49	0.13 74

tt_ll	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.05 31	0.06 51	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.18 83	0.11 112	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.10 30	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.14 96	0.10 42	0.10 49	0.13 74

CAS	0.09 45	0.07 68	0.05 43	0.06 49	0.05 31	0.05 39	0.04 40	0.14 79	0.05 22	0.11 40	0.10 102	0.11 50	0.05 42	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.11 36	0.10 69	0.14 93	0.07 40	0.12 53	0.07 45	0.05 69	0.05 33	0.13 79	0.11 66	0.09 44	0.14 83

iinet-f	0.10 70	0.09 112	0.06 71	0.08 76	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.09 37	0.07 55	0.18 83	0.11 112	0.10 41	0.10 131	0.06 65	0.08 46	0.09 44	0.14 61	0.09 53	0.18 139	0.09 85	0.11 39	0.06 32	0.05 69	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.15 107	0.12 67

CES	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.06 49	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.35 237	0.05 22	0.15 56	0.23 225	0.13 71	0.04 28	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.19 132	0.08 28	0.14 93	0.08 59	0.28 246	0.08 60	0.07 106	0.04 18	0.14 96	0.11 66	0.13 83	0.16 108

EGLCR-Stereo	0.11 81	0.06 46	0.04 21	0.08 76	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.27 207	0.06 34	0.19 135	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.20 145	0.10 69	0.16 118	0.07 40	0.17 132	0.07 45	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.12 76	0.18 147	0.18 134

IER	0.09 45	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.07 66	0.08 77	0.06 80	0.12 51	0.07 55	0.14 49	0.11 112	0.10 41	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.09 44	0.15 67	0.11 83	0.11 51	0.07 40	0.11 39	0.07 45	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.11 63	0.14 83

CIPLG	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.06 67	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.09 31	0.10 49	0.10 48

GLC_STEREO	0.13 114	0.11 136	0.12 173	0.12 135	0.11 135	0.10 111	0.10 138	0.19 152	0.07 55	0.25 178	0.13 134	0.12 55	0.07 89	0.07 93	0.08 46	0.12 150	0.24 194	0.11 83	0.17 126	0.09 85	0.27 241	0.15 198	0.07 106	0.07 92	0.15 109	0.09 31	0.20 169	0.12 67

IPLG	0.09 45	0.07 68	0.07 96	0.07 69	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.15 84	0.06 38	0.22 117	0.06 34	0.15 86	0.05 42	0.04 36	0.08 46	0.10 71	0.16 80	0.10 69	0.14 93	0.09 85	0.13 68	0.08 60	0.04 46	0.07 92	0.13 79	0.11 66	0.11 63	0.08 29

IPLGR_C	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.09 31	0.10 49	0.10 48

ACRE	0.09 45	0.06 46	0.05 43	0.06 49	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.20 104	0.08 68	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.13 68	0.06 32	0.04 46	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.10 49	0.10 48

CREStereo++_RVC	0.11 81	0.07 68	0.05 43	0.08 76	0.08 83	0.08 77	0.07 96	0.16 93	0.09 98	0.26 193	0.09 85	0.17 109	0.13 162	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.20 145	0.08 28	0.13 81	0.07 40	0.19 156	0.08 60	0.06 86	0.06 57	0.14 96	0.11 66	0.16 116	0.15 94
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	0.12 104	0.09 112	0.06 71	0.11 124	0.09 102	0.08 77	0.06 80	0.18 131	0.07 55	0.27 207	0.11 112	0.19 135	0.08 106	0.07 93	0.08 46	0.09 44	0.21 158	0.08 28	0.15 104	0.07 40	0.20 175	0.08 60	0.05 69	0.07 92	0.16 121	0.14 111	0.18 147	0.21 171

raft+_RVC	0.08 39	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.06 51	0.07 67	0.04 40	0.10 43	0.08 72	0.17 71	0.08 68	0.09 35	0.04 28	0.04 36	0.08 46	0.07 21	0.13 48	0.09 53	0.11 51	0.06 27	0.13 68	0.05 19	0.03 28	0.05 33	0.10 47	0.09 31	0.09 44	0.08 29

raftrobust	0.10 70	0.08 98	0.06 71	0.08 76	0.07 66	0.05 39	0.04 40	0.14 79	0.06 38	0.25 178	0.07 47	0.12 55	0.05 42	0.05 52	0.08 46	0.09 44	0.18 112	0.11 83	0.11 51	0.09 85	0.17 132	0.08 60	0.05 69	0.05 33	0.13 79	0.12 76	0.10 49	0.10 48

RALAANet	0.09 45	0.08 98	0.06 71	0.07 69	0.05 31	0.08 77	0.05 49	0.10 43	0.07 55	0.12 42	0.09 85	0.10 41	0.06 67	0.03 22	0.08 46	0.09 44	0.13 48	0.11 83	0.15 104	0.08 59	0.12 53	0.07 45	0.04 46	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.11 63	0.11 57

HCRNet	0.11 81	0.17 199	0.06 71	0.22 199	0.08 83	0.15 155	0.08 105	0.13 69	0.04 13	0.46 262	0.12 122	0.24 188	0.07 89	0.07 93	0.08 46	0.06 11	0.14 61	0.08 28	0.20 158	0.08 59	0.09 27	0.05 19	0.11 170	0.06 57	0.06 13	0.05 9	0.05 15	0.08 29

UPFNet	0.09 45	0.08 98	0.08 117	0.09 92	0.07 66	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.09 98	0.14 49	0.09 85	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.10 71	0.13 48	0.11 83	0.10 45	0.07 40	0.09 27	0.07 45	0.06 86	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.10 49	0.10 48

CREStereo	0.11 81	0.08 98	0.06 71	0.08 76	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.18 131	0.05 22	0.26 193	0.08 68	0.18 123	0.06 67	0.08 110	0.08 46	0.10 71	0.22 170	0.09 53	0.13 81	0.08 59	0.20 175	0.09 92	0.06 86	0.05 33	0.11 62	0.13 89	0.17 128	0.15 94
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
RASNet	0.11 81	0.10 125	0.09 127	0.10 108	0.07 66	0.08 77	0.08 105	0.19 152	0.09 98	0.17 71	0.10 102	0.13 71	0.08 106	0.06 65	0.08 46	0.10 71	0.15 67	0.09 53	0.12 61	0.06 27	0.15 97	0.09 92	0.05 69	0.10 147	0.13 79	0.11 66	0.17 128	0.17 119

CFNet	0.12 104	0.11 136	0.08 117	0.14 153	0.12 149	0.11 119	0.09 121	0.19 152	0.10 119	0.18 83	0.12 122	0.25 189	0.10 131	0.08 110	0.08 46	0.09 44	0.17 93	0.12 111	0.12 61	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.06 86	0.09 131	0.15 109	0.12 76	0.13 83	0.13 74

CVANet_RVC	0.07 31	0.07 68	0.07 96	0.08 76	0.06 51	0.07 67	0.05 49	0.06 19	0.05 22	0.06 22	0.09 85	0.05 18	0.04 28	0.04 36	0.08 46	0.08 28	0.08 20	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.08 24	0.05 19	0.04 46	0.05 33	0.08 26	0.07 21	0.07 27	0.09 36

HITNet	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.08 76	0.08 83	0.08 77	0.05 49	0.11 46	0.07 55	0.19 96	0.08 68	0.12 55	0.06 67	0.07 93	0.08 46	0.08 28	0.13 48	0.11 83	0.10 45	0.06 27	0.10 35	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.12 70	0.11 66	0.16 116	0.13 74
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
iResNetv2_ROB	0.12 104	0.08 98	0.07 96	0.12 135	0.09 102	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.08 72	0.22 117	0.12 122	0.20 149	0.15 184	0.06 65	0.08 46	0.08 28	0.16 80	0.11 83	0.17 126	0.10 106	0.14 82	0.09 92	0.09 147	0.10 147	0.14 96	0.12 76	0.19 157	0.12 67

DN-CSS_ROB	0.11 81	0.09 112	0.11 158	0.08 76	0.09 102	0.08 77	0.08 105	0.16 93	0.10 119	0.23 133	0.17 180	0.18 123	0.14 176	0.05 52	0.08 46	0.09 44	0.13 48	0.10 69	0.18 139	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.10 42	0.12 72	0.10 48

model_zeroshot	0.14 138	0.09 112	0.06 71	0.10 108	0.10 118	0.14 143	0.08 105	0.20 170	0.12 146	0.28 223	0.08 68	0.21 165	0.06 67	0.11 153	0.09 78	0.12 150	0.26 218	0.13 137	0.27 207	0.11 126	0.20 175	0.13 179	0.11 170	0.09 131	0.17 133	0.17 171	0.18 147	0.18 134

gcap-zeroshot	0.13 114	0.08 98	0.05 43	0.08 76	0.10 118	0.11 119	0.09 121	0.18 131	0.09 98	0.28 223	0.08 68	0.20 149	0.06 67	0.10 141	0.09 78	0.12 150	0.23 179	0.11 83	0.27 207	0.12 146	0.20 175	0.11 143	0.07 106	0.08 109	0.12 70	0.17 171	0.17 128	0.18 134

IGEV_Zeroshot_test	0.14 138	0.07 68	0.05 43	0.13 146	0.13 161	0.10 111	0.11 149	0.17 102	0.09 98	0.28 223	0.09 85	0.23 180	0.05 42	0.12 172	0.09 78	0.11 113	0.23 179	0.11 83	0.16 118	0.12 146	0.20 175	0.09 92	0.09 147	0.06 57	0.19 168	0.14 111	0.23 189	0.27 196

EKT-Stereo	0.15 158	0.10 125	0.07 96	0.13 146	0.12 149	0.16 164	0.17 189	0.18 131	0.11 131	0.26 193	0.17 180	0.17 109	0.07 89	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 194	0.15 176	0.23 186	0.12 146	0.24 227	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.20 180	0.15 128	0.17 128	0.18 134

CASnet	0.10 70	0.06 46	0.05 43	0.08 76	0.09 102	0.11 119	0.05 49	0.18 131	0.10 119	0.23 133	0.11 112	0.13 71	0.06 67	0.07 93	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.08 28	0.18 139	0.07 40	0.14 82	0.06 32	0.06 86	0.06 57	0.12 70	0.10 42	0.14 96	0.10 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.10 108	0.09 102	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.10 119	0.26 193	0.09 85	0.20 149	0.08 106	0.10 141	0.09 78	0.10 71	0.22 170	0.11 83	0.20 158	0.10 106	0.21 193	0.09 92	0.08 128	0.06 57	0.16 121	0.15 128	0.17 128	0.17 119

LoS	0.15 158	0.10 125	0.08 117	0.10 108	0.11 135	0.09 89	0.07 96	0.50 258	0.05 22	0.32 241	0.36 253	0.36 210	0.06 67	0.09 127	0.09 78	0.10 71	0.20 145	0.09 53	0.14 93	0.11 126	0.21 193	0.09 92	0.07 106	0.07 92	0.17 133	0.11 66	0.20 169	0.21 171
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo1	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.04 19	0.05 31	0.06 53	0.06 80	0.07 29	0.07 55	0.09 32	0.07 47	0.11 50	0.14 176	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.09 37	0.08 59	0.13 68	0.12 162	0.02 12	0.04 18	0.15 109	0.13 89	0.16 116	0.20 157

TESTraft	0.09 45	0.06 46	0.06 71	0.04 19	0.04 18	0.05 39	0.06 80	0.09 37	0.08 72	0.09 32	0.08 68	0.12 55	0.13 162	0.03 22	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.08 25	0.07 40	0.13 68	0.12 162	0.02 12	0.05 33	0.14 96	0.12 76	0.14 96	0.20 157

anonymity	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.07 96	0.18 131	0.08 72	0.28 223	0.12 122	0.19 135	0.06 67	0.09 127	0.09 78	0.13 171	0.23 179	0.12 111	0.17 126	0.15 189	0.19 156	0.10 123	0.09 147	0.07 92	0.19 168	0.18 184	0.19 157	0.19 149

SA-5K	0.09 45	0.07 68	0.06 71	0.04 19	0.05 31	0.06 53	0.06 80	0.07 29	0.07 55	0.09 32	0.07 47	0.11 50	0.14 176	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.11 36	0.09 53	0.09 37	0.08 59	0.13 68	0.12 162	0.02 12	0.04 18	0.15 109	0.13 89	0.16 116	0.20 157

SA	0.10 70	0.07 68	0.06 71	0.06 49	0.05 31	0.08 77	0.04 40	0.12 51	0.05 22	0.16 62	0.07 47	0.16 105	0.03 17	0.04 36	0.09 78	0.09 44	0.13 48	0.11 83	0.12 61	0.09 85	0.14 82	0.10 123	0.03 28	0.06 57	0.16 121	0.14 111	0.13 83	0.20 157

test_4	0.09 45	0.05 29	0.07 96	0.05 31	0.06 51	0.03 10	0.02 6	0.11 46	0.09 98	0.17 71	0.06 34	0.09 35	0.06 67	0.03 22	0.09 78	0.09 44	0.15 67	0.08 28	0.10 45	0.07 40	0.16 112	0.08 60	0.02 12	0.07 92	0.09 33	0.15 128	0.12 72	0.18 134

iRaft-Stereo_20w	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.12 135	0.12 149	0.12 127	0.09 121	0.16 93	0.10 119	0.28 223	0.09 85	0.19 135	0.04 28	0.10 141	0.09 78	0.11 113	0.24 194	0.11 83	0.15 104	0.13 164	0.20 175	0.08 60	0.09 147	0.06 57	0.17 133	0.13 89	0.20 169	0.25 188

UDGNet	0.15 158	0.13 162	0.09 127	0.18 182	0.17 190	0.16 164	0.19 199	0.15 84	0.11 131	0.16 62	0.14 147	0.15 86	0.05 42	0.45 248	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.12 111	0.14 93	0.09 85	0.17 132	0.09 92	0.28 249	0.07 92	0.17 133	0.15 128	0.12 72	0.13 74

MIPNet	0.11 81	0.09 112	0.06 71	0.07 69	0.08 83	0.07 67	0.05 49	0.17 102	0.06 38	0.23 133	0.07 47	0.15 86	0.08 106	0.05 52	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.11 83	0.20 158	0.12 146	0.13 68	0.10 123	0.05 69	0.07 92	0.15 109	0.13 89	0.11 63	0.13 74

IPLGR	0.12 104	0.09 112	0.09 127	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.07 96	0.18 131	0.09 98	0.22 117	0.10 102	0.15 86	0.07 89	0.06 65	0.09 78	0.11 113	0.17 93	0.11 83	0.20 158	0.12 146	0.15 97	0.08 60	0.04 46	0.08 109	0.16 121	0.13 89	0.14 96	0.16 108

GANet-ADL	0.15 158	0.12 149	0.09 127	0.14 153	0.12 149	0.16 164	0.12 159	0.20 170	0.10 119	0.25 178	0.15 160	0.22 178	0.12 149	0.21 220	0.09 78	0.11 113	0.25 210	0.14 162	0.20 158	0.14 175	0.19 156	0.09 92	0.08 128	0.10 147	0.17 133	0.15 128	0.20 169	0.17 119

TRStereo	0.13 114	0.07 68	0.05 43	0.09 92	0.08 83	0.17 173	0.13 164	0.18 131	0.07 55	0.25 178	0.09 85	0.20 149	0.04 28	0.10 141	0.09 78	0.10 71	0.22 170	0.11 83	0.22 176	0.13 164	0.19 156	0.09 92	0.09 147	0.07 92	0.16 121	0.15 128	0.24 197	0.20 157

AnonymousM	0.08 39	0.05 29	0.04 21	0.06 49	0.05 31	0.04 20	0.04 40	0.13 69	0.05 22	0.20 104	0.06 34	0.11 50	0.03 17	0.06 65	0.09 78	0.09 44	0.19 132	0.08 28	0.12 61	0.07 40	0.16 112	0.06 32	0.04 46	0.04 18	0.08 26	0.11 66	0.10 49	0.09 36

LMCR-Stereo	0.13 114	0.09 112	0.07 96	0.11 124	0.08 83	0.11 119	0.09 121	0.18 131	0.09 98	0.19 96	0.14 147	0.19 135	0.14 176	0.10 141	0.09 78	0.11 113	0.20 145	0.13 137	0.19 152	0.10 106	0.18 145	0.10 123	0.08 128	0.08 109	0.15 109	0.13 89	0.18 147	0.17 119

rafts_anoy	0.09 45	0.08 98	0.07 96	0.07 69	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.13 69	0.05 22	0.17 71	0.09 85	0.12 55	0.05 42	0.03 22	0.09 78	0.10 71	0.15 67	0.12 111	0.13 81	0.07 40	0.14 82	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.11 62	0.10 42	0.09 44	0.11 57

CFNet_pseudo	0.13 114	0.11 136	0.11 158	0.14 153	0.11 135	0.12 127	0.11 149	0.19 152	0.12 146	0.24 149	0.14 147	0.16 105	0.15 184	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.13 137	0.13 81	0.08 59	0.15 97	0.08 60	0.08 128	0.09 131	0.15 109	0.14 111	0.19 157	0.20 157

RALCasStereoNet	0.09 45	0.08 98	0.06 71	0.09 92	0.07 66	0.06 53	0.05 49	0.12 51	0.05 22	0.18 83	0.07 47	0.12 55	0.05 42	0.04 36	0.09 78	0.10 71	0.18 112	0.12 111	0.13 81	0.08 59	0.15 97	0.08 60	0.05 69	0.06 57	0.12 70	0.09 31	0.10 49	0.08 29

ADLNet	0.12 104	0.11 136	0.08 117	0.12 135	0.10 118	0.16 164	0.12 159	0.14 79	0.07 55	0.13 46	0.10 102	0.25 189	0.10 131	0.28 234	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.09 53	0.13 81	0.09 85	0.11 39	0.08 60	0.13 187	0.06 57	0.13 79	0.12 76	0.12 72	0.14 83

UNet	0.10 70	0.09 112	0.08 117	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.08 105	0.15 84	0.08 72	0.17 71	0.09 85	0.13 71	0.09 118	0.07 93	0.09 78	0.10 71	0.16 80	0.13 137	0.12 61	0.08 59	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.09 131	0.11 62	0.13 89	0.10 49	0.11 57

HGLStereo	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.10 118	0.09 89	0.06 80	0.14 79	0.08 72	0.18 83	0.15 160	0.09 35	0.06 67	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.17 93	0.13 137	0.14 93	0.10 106	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.13 79	0.12 76	0.10 49	0.11 57

DSFCA	0.11 81	0.13 162	0.09 127	0.10 108	0.08 83	0.11 119	0.11 149	0.12 51	0.09 98	0.12 42	0.13 134	0.14 81	0.07 89	0.05 52	0.09 78	0.11 113	0.15 67	0.13 137	0.16 118	0.10 106	0.13 68	0.12 162	0.07 106	0.09 131	0.12 70	0.13 89	0.10 49	0.13 74

PMTNet	0.11 81	0.10 125	0.06 71	0.12 135	0.09 102	0.07 67	0.06 80	0.18 131	0.06 38	0.28 223	0.06 34	0.18 123	0.04 28	0.07 93	0.09 78	0.11 113	0.19 132	0.09 53	0.14 93	0.08 59	0.17 132	0.09 92	0.07 106	0.05 33	0.13 79	0.12 76	0.17 128	0.15 94

R-Stereo Train	0.13 114	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.10 118	0.15 155	0.05 49	0.16 93	0.12 146	0.28 223	0.12 122	0.20 149	0.08 106	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 194	0.12 111	0.16 118	0.11 126	0.21 193	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.15 109	0.15 128	0.16 116	0.15 94

RAFT-Stereo	0.13 114	0.07 68	0.07 96	0.09 92	0.10 118	0.15 155	0.05 49	0.16 93	0.12 146	0.28 223	0.12 122	0.20 149	0.08 106	0.11 153	0.09 78	0.11 113	0.24 194	0.12 111	0.16 118	0.11 126	0.21 193	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.15 109	0.15 128	0.16 116	0.15 94
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.14 138	0.11 136	0.09 127	0.16 169	0.12 149	0.14 143	0.11 149	0.21 181	0.10 119	0.24 149	0.13 134	0.21 165	0.14 176	0.08 110	0.09 78	0.10 71	0.19 132	0.11 83	0.19 152	0.09 85	0.17 132	0.08 60	0.10 160	0.09 131	0.16 121	0.13 89	0.16 116	0.19 149

DISCO	0.10 70	0.10 125	0.08 117	0.10 108	0.09 102	0.11 119	0.09 121	0.10 43	0.08 72	0.15 56	0.10 102	0.12 55	0.07 89	0.06 65	0.09 78	0.11 113	0.15 67	0.10 69	0.14 93	0.10 106	0.12 53	0.10 123	0.06 86	0.09 131	0.14 96	0.11 66	0.13 83	0.11 57

PDISCO_ROB	0.12 104	0.13 162	0.13 182	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.09 121	0.09 37	0.08 72	0.11 40	0.10 102	0.06 25	0.05 42	0.05 52	0.09 78	0.11 113	0.14 61	0.16 187	0.09 37	0.10 106	0.14 82	0.12 162	0.04 46	0.08 109	0.16 121	0.21 206	0.32 222	0.19 149

pmcnn	0.19 189	0.14 175	0.11 158	0.18 182	0.13 161	0.19 192	0.16 180	0.20 170	0.18 193	0.26 193	0.14 147	0.35 208	0.25 213	0.09 127	0.09 78	0.11 113	0.25 210	0.14 162	0.24 192	0.14 175	0.22 209	0.14 186	0.11 170	0.11 159	0.21 193	0.18 184	0.39 238	0.45 239

DCVSM-stereo	0.20 197	0.15 183	0.11 158	0.24 209	0.18 197	0.26 219	0.21 212	0.23 198	0.16 177	0.24 149	0.19 203	0.49 226	0.27 221	0.13 185	0.10 113	0.12 150	0.24 194	0.16 187	0.24 192	0.15 189	0.19 156	0.14 186	0.22 218	0.11 159	0.18 154	0.15 128	0.24 197	0.28 199

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 158	0.07 68	0.05 43	0.14 153	0.12 149	0.15 155	0.10 138	0.18 131	0.08 72	0.26 193	0.08 68	0.19 135	0.08 106	0.11 153	0.10 113	0.12 150	0.26 218	0.13 137	0.26 202	0.11 126	0.20 175	0.10 123	0.08 128	0.07 92	0.20 180	0.18 184	0.19 157	0.31 209

MyStereo04	0.14 138	0.12 149	0.10 145	0.08 76	0.09 102	0.10 111	0.08 105	0.22 190	0.19 201	0.24 149	0.16 171	0.23 180	0.11 141	0.04 36	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.12 111	0.21 169	0.12 146	0.16 112	0.11 143	0.06 86	0.11 159	0.21 193	0.12 76	0.16 116	0.15 94

AE-Stereo	0.12 104	0.09 112	0.08 117	0.11 124	0.09 102	0.08 77	0.05 49	0.17 102	0.14 164	0.24 149	0.09 85	0.19 135	0.10 131	0.07 93	0.10 113	0.12 150	0.24 194	0.13 137	0.16 118	0.11 126	0.18 145	0.09 92	0.05 69	0.09 131	0.13 79	0.14 111	0.15 107	0.15 94

MSKI-zero shot	0.13 114	0.08 98	0.05 43	0.09 92	0.11 135	0.09 89	0.07 96	0.19 152	0.09 98	0.28 223	0.10 102	0.19 135	0.06 67	0.11 153	0.10 113	0.11 113	0.24 194	0.11 83	0.17 126	0.11 126	0.21 193	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.14 96	0.17 171	0.18 147	0.18 134

RAFT-Test	0.13 114	0.07 68	0.06 71	0.09 92	0.11 135	0.13 136	0.09 121	0.17 102	0.11 131	0.27 207	0.10 102	0.20 149	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.11 113	0.23 179	0.12 111	0.21 169	0.14 175	0.21 193	0.11 143	0.06 86	0.08 109	0.17 133	0.15 128	0.17 128	0.17 119

HH	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.11 124	0.11 135	0.16 164	0.08 105	0.19 152	0.07 55	0.28 223	0.08 68	0.18 123	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.10 71	0.23 179	0.12 111	0.15 104	0.10 106	0.20 175	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.14 111	0.19 157	0.23 178

HanStereo	0.13 114	0.06 46	0.05 43	0.11 124	0.11 135	0.16 164	0.08 105	0.19 152	0.07 55	0.28 223	0.08 68	0.18 123	0.05 42	0.12 172	0.10 113	0.10 71	0.23 179	0.12 111	0.15 104	0.10 106	0.20 175	0.08 60	0.07 106	0.08 109	0.13 79	0.14 111	0.19 157	0.23 178

HBP-ISP	0.21 203	0.16 191	0.12 173	0.26 214	0.22 215	0.22 210	0.17 189	0.29 223	0.18 193	0.27 207	0.18 194	0.21 165	0.12 149	0.28 234	0.10 113	0.14 192	0.26 218	0.19 216	0.20 158	0.12 146	0.22 209	0.23 242	0.26 234	0.23 224	0.24 212	0.24 226	0.23 189	0.26 192

RAFT+CT+SA	0.09 45	0.05 29	0.07 96	0.05 31	0.05 31	0.04 20	0.05 49	0.13 69	0.08 72	0.08 31	0.07 47	0.15 86	0.13 162	0.04 36	0.10 113	0.10 71	0.09 26	0.08 28	0.08 25	0.06 27	0.12 53	0.11 143	0.02 12	0.06 57	0.13 79	0.12 76	0.11 63	0.17 119

Sa-1000	0.10 70	0.07 68	0.07 96	0.07 69	0.05 31	0.09 89	0.03 19	0.12 51	0.06 38	0.18 83	0.08 68	0.19 135	0.05 42	0.05 52	0.10 113	0.10 71	0.16 80	0.12 111	0.14 93	0.09 85	0.16 112	0.10 123	0.04 46	0.05 33	0.19 168	0.15 128	0.13 83	0.20 157

dd	0.14 138	0.12 149	0.07 96	0.25 212	0.10 118	0.19 192	0.09 121	0.17 102	0.08 72	0.17 71	0.08 68	0.33 204	0.08 106	0.06 65	0.10 113	0.11 113	0.24 194	0.11 83	0.25 197	0.09 85	0.15 97	0.09 92	0.06 86	0.09 131	0.17 133	0.13 89	0.18 147	0.15 94

GMOStereo	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 156	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 153	0.14 96	0.17 119

error version	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 156	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 153	0.14 96	0.17 119

test-v	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 156	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 153	0.14 96	0.17 119

test-3	0.10 70	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.07 55	0.24 149	0.07 47	0.19 135	0.07 89	0.06 65	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.09 53	0.15 104	0.10 106	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.12 72	0.11 57

test_1	0.10 70	0.06 46	0.04 21	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.07 55	0.24 149	0.07 47	0.19 135	0.07 89	0.06 65	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.09 53	0.15 104	0.10 106	0.16 112	0.09 92	0.05 69	0.06 57	0.09 33	0.10 42	0.12 72	0.11 57

test-2	0.11 81	0.07 68	0.09 127	0.06 49	0.05 31	0.06 53	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.07 47	0.17 109	0.09 118	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.17 93	0.08 28	0.12 61	0.08 59	0.19 156	0.08 60	0.03 28	0.06 57	0.18 154	0.16 153	0.14 96	0.17 119

TANstereo	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.08 72	0.22 117	0.08 68	0.13 71	0.07 89	0.08 110	0.10 113	0.13 171	0.20 145	0.13 137	0.18 139	0.08 59	0.18 145	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.15 107	0.14 83

XX-TBD	0.11 81	0.06 46	0.06 71	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.06 80	0.12 51	0.08 72	0.22 117	0.08 68	0.13 71	0.07 89	0.08 110	0.10 113	0.13 171	0.20 145	0.13 137	0.18 139	0.08 59	0.18 145	0.09 92	0.06 86	0.06 57	0.10 47	0.10 42	0.15 107	0.14 83

pcwnet_v2	0.15 158	0.12 149	0.12 173	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.14 170	0.20 170	0.13 155	0.22 117	0.14 147	0.19 135	0.18 195	0.12 172	0.10 113	0.12 150	0.18 112	0.13 137	0.17 126	0.12 146	0.16 112	0.11 143	0.09 147	0.10 147	0.19 168	0.20 201	0.19 157	0.27 196

XX-Stereo	0.14 138	0.05 29	0.05 43	0.10 108	0.08 83	0.17 173	0.07 96	0.18 131	0.10 119	0.27 207	0.09 85	0.20 149	0.03 17	0.09 127	0.10 113	0.12 150	0.23 179	0.11 83	0.20 158	0.11 126	0.20 175	0.08 60	0.08 128	0.07 92	0.22 203	0.16 153	0.17 128	0.36 220

GES	0.14 138	0.11 136	0.07 96	0.09 92	0.11 135	0.15 155	0.09 121	0.20 170	0.09 98	0.23 133	0.12 122	0.17 109	0.11 141	0.14 191	0.10 113	0.10 71	0.23 179	0.14 162	0.24 192	0.14 175	0.17 132	0.17 210	0.11 170	0.09 131	0.15 109	0.14 111	0.21 183	0.20 157

GMStereo	0.12 104	0.12 149	0.07 96	0.11 124	0.11 135	0.13 136	0.09 121	0.17 102	0.10 119	0.17 71	0.13 134	0.21 165	0.11 141	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.17 93	0.10 69	0.17 126	0.12 146	0.14 82	0.09 92	0.07 106	0.09 131	0.14 96	0.13 89	0.15 107	0.12 67
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.13 114	0.07 68	0.04 21	0.10 108	0.10 118	0.10 111	0.09 121	0.17 102	0.10 119	0.26 193	0.11 112	0.20 149	0.05 42	0.10 141	0.10 113	0.11 113	0.23 179	0.12 111	0.18 139	0.12 146	0.19 156	0.08 60	0.08 128	0.08 109	0.16 121	0.14 111	0.15 107	0.20 157

FADNet-RVC-Resample	0.13 114	0.10 125	0.12 173	0.12 135	0.10 118	0.13 136	0.10 138	0.16 93	0.13 155	0.18 83	0.13 134	0.17 109	0.11 141	0.10 141	0.10 113	0.09 44	0.13 48	0.15 176	0.15 104	0.17 206	0.15 97	0.12 162	0.10 160	0.13 185	0.17 133	0.13 89	0.12 72	0.11 57

BEATNet_4x	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.09 102	0.09 89	0.08 105	0.12 51	0.08 72	0.21 113	0.09 85	0.15 86	0.09 118	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.13 48	0.13 137	0.11 51	0.08 59	0.13 68	0.11 143	0.08 128	0.07 92	0.13 79	0.13 89	0.18 147	0.18 134

ADCL	0.14 138	0.12 149	0.11 158	0.13 146	0.11 135	0.14 143	0.10 138	0.17 102	0.15 172	0.22 117	0.16 171	0.21 165	0.12 149	0.09 127	0.10 113	0.11 113	0.16 80	0.13 137	0.17 126	0.12 146	0.18 145	0.13 179	0.11 170	0.11 159	0.16 121	0.15 128	0.16 116	0.16 108

ADCRef	0.13 114	0.10 125	0.09 127	0.10 108	0.08 83	0.09 89	0.08 105	0.17 102	0.14 164	0.21 113	0.15 160	0.15 86	0.13 162	0.05 52	0.10 113	0.11 113	0.16 80	0.14 162	0.19 152	0.12 146	0.15 97	0.12 162	0.09 147	0.11 159	0.13 79	0.18 184	0.13 83	0.18 134

ADCP+	0.11 81	0.10 125	0.08 117	0.09 92	0.07 66	0.09 89	0.08 105	0.13 69	0.11 131	0.16 62	0.12 122	0.18 123	0.08 106	0.07 93	0.10 113	0.09 44	0.16 80	0.11 83	0.14 93	0.09 85	0.12 53	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.11 62	0.15 128	0.11 63	0.11 57

MSMDNet	0.13 114	0.08 98	0.06 71	0.09 92	0.12 149	0.10 111	0.08 105	0.17 102	0.11 131	0.27 207	0.09 85	0.20 149	0.06 67	0.12 172	0.10 113	0.11 113	0.24 194	0.12 111	0.19 152	0.16 201	0.21 193	0.11 143	0.07 106	0.08 109	0.17 133	0.14 111	0.17 128	0.18 134

CFNet_RVC	0.13 114	0.12 149	0.10 145	0.14 153	0.11 135	0.14 143	0.09 121	0.17 102	0.09 98	0.19 96	0.13 134	0.21 165	0.09 118	0.09 127	0.10 113	0.13 171	0.18 112	0.13 137	0.15 104	0.11 126	0.16 112	0.08 60	0.06 86	0.09 131	0.15 109	0.12 76	0.16 116	0.17 119

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 114	0.13 162	0.13 182	0.14 153	0.15 179	0.13 136	0.20 201	0.13 69	0.15 172	0.16 62	0.16 171	0.21 165	0.09 118	0.15 199	0.10 113	0.12 150	0.15 67	0.12 111	0.11 51	0.09 85	0.11 39	0.09 92	0.08 128	0.08 109	0.13 79	0.13 89	0.11 63	0.15 94
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.14 138	0.12 149	0.09 127	0.14 153	0.13 161	0.12 127	0.10 138	0.18 131	0.10 119	0.23 133	0.15 160	0.18 123	0.14 176	0.08 110	0.10 113	0.10 71	0.21 158	0.12 111	0.17 126	0.12 146	0.18 145	0.10 123	0.07 106	0.08 109	0.17 133	0.15 128	0.17 128	0.18 134

iResNet	0.16 175	0.11 136	0.09 127	0.15 165	0.13 161	0.17 173	0.12 159	0.21 181	0.14 164	0.25 178	0.13 134	0.35 208	0.32 233	0.08 110	0.10 113	0.11 113	0.20 145	0.12 111	0.25 197	0.14 175	0.18 145	0.11 143	0.12 181	0.13 185	0.18 154	0.14 111	0.20 169	0.18 134

LE_ROB	0.40 243	0.20 211	0.16 206	0.41 238	0.43 247	0.33 233	0.44 245	0.34 236	0.29 242	0.32 241	0.21 213	1.25 270	1.40 284	0.11 153	0.10 113	0.11 113	0.21 158	0.13 137	0.20 158	0.13 164	0.22 209	0.12 162	0.12 181	0.14 194	0.36 247	0.31 249	1.39 284	1.32 282

PWCDC_ROB	0.13 114	0.06 46	0.09 127	0.07 69	0.13 161	0.08 77	0.13 164	0.06 19	0.24 222	0.09 32	0.15 160	0.09 35	0.43 248	0.26 228	0.10 113	0.10 71	0.09 26	0.12 111	0.08 25	0.11 126	0.08 24	0.11 143	0.19 211	0.13 185	0.07 19	0.13 89	0.08 33	0.18 134

ITSA-stereo	0.18 183	0.14 175	0.11 158	0.26 214	0.16 182	0.18 181	0.16 180	0.25 208	0.17 187	0.25 178	0.17 180	0.33 204	0.24 210	0.16 202	0.11 150	0.11 113	0.21 158	0.15 176	0.22 176	0.10 106	0.19 156	0.11 143	0.15 194	0.11 159	0.22 203	0.15 128	0.20 169	0.23 178

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 158	0.07 68	0.05 43	0.12 135	0.12 149	0.15 155	0.09 121	0.17 102	0.12 146	0.29 236	0.09 85	0.22 178	0.05 42	0.12 172	0.11 150	0.11 113	0.26 218	0.12 111	0.33 223	0.11 126	0.20 175	0.12 162	0.08 128	0.06 57	0.21 193	0.18 184	0.20 169	0.32 213

CASS	0.15 158	0.12 149	0.10 145	0.14 153	0.12 149	0.16 164	0.10 138	0.19 152	0.15 172	0.26 193	0.12 122	0.20 149	0.12 149	0.09 127	0.11 150	0.12 150	0.23 179	0.12 111	0.23 186	0.09 85	0.19 156	0.10 123	0.07 106	0.09 131	0.23 210	0.14 111	0.19 157	0.22 174
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
raft_robust	0.12 104	0.09 112	0.09 127	0.11 124	0.06 51	0.09 89	0.06 80	0.15 84	0.08 72	0.23 133	0.07 47	0.20 149	0.11 141	0.09 127	0.11 150	0.12 150	0.16 80	0.12 111	0.13 81	0.10 106	0.15 97	0.11 143	0.03 28	0.07 92	0.18 154	0.16 153	0.15 107	0.14 83

AACVNet	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.13 146	0.13 161	0.14 143	0.10 138	0.19 152	0.11 131	0.22 117	0.17 180	0.13 71	0.10 131	0.09 127	0.11 150	0.11 113	0.21 158	0.13 137	0.17 126	0.12 146	0.16 112	0.11 143	0.11 170	0.11 159	0.17 133	0.13 89	0.14 96	0.16 108

GwcNet-ADL	0.17 178	0.12 149	0.11 158	0.19 189	0.14 171	0.17 173	0.14 170	0.21 181	0.14 164	0.24 149	0.17 180	0.32 203	0.16 189	0.19 213	0.11 150	0.14 192	0.22 170	0.15 176	0.23 186	0.13 164	0.18 145	0.11 143	0.05 69	0.10 147	0.18 154	0.15 128	0.19 157	0.21 171

TestStereo	0.13 114	0.12 149	0.10 145	0.11 124	0.08 83	0.11 119	0.10 138	0.18 131	0.11 131	0.24 149	0.13 134	0.20 149	0.08 106	0.06 65	0.11 150	0.10 71	0.20 145	0.11 83	0.20 158	0.10 106	0.21 193	0.10 123	0.06 86	0.12 175	0.19 168	0.11 66	0.12 72	0.13 74

RTSC	0.14 138	0.11 136	0.10 145	0.12 135	0.11 135	0.12 127	0.10 138	0.16 93	0.13 155	0.18 83	0.13 134	0.15 86	0.13 162	0.08 110	0.11 150	0.13 171	0.20 145	0.13 137	0.21 169	0.12 146	0.16 112	0.12 162	0.07 106	0.10 147	0.16 121	0.16 153	0.21 183	0.32 213

HSM-Net_RVC	0.15 158	0.12 149	0.10 145	0.17 177	0.13 161	0.14 143	0.10 138	0.18 131	0.14 164	0.25 178	0.18 194	0.28 194	0.16 189	0.11 153	0.11 150	0.11 113	0.19 132	0.13 137	0.16 118	0.11 126	0.17 132	0.11 143	0.08 128	0.11 159	0.19 168	0.16 153	0.23 189	0.24 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 158	0.17 199	0.12 173	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.11 149	0.17 102	0.12 146	0.20 104	0.13 134	0.28 194	0.12 149	0.10 141	0.11 150	0.13 171	0.18 112	0.13 137	0.17 126	0.12 146	0.16 112	0.09 92	0.10 160	0.11 159	0.18 154	0.15 128	0.17 128	0.19 149

NVstereo2D	0.15 158	0.11 136	0.11 158	0.19 189	0.14 171	0.21 207	0.24 221	0.13 69	0.11 131	0.16 62	0.14 147	0.10 41	0.07 89	0.39 247	0.11 150	0.11 113	0.21 158	0.14 162	0.15 104	0.10 106	0.12 53	0.08 60	0.24 227	0.08 109	0.14 96	0.12 76	0.14 96	0.12 67

MDST_ROB	0.22 208	0.27 235	0.14 193	0.47 242	0.24 222	0.36 236	0.20 201	0.24 204	0.16 177	0.26 193	0.14 147	0.28 194	0.25 213	0.11 153	0.11 150	0.12 150	0.21 158	0.12 111	0.17 126	0.12 146	0.19 156	0.10 123	0.11 170	0.12 175	0.34 244	0.23 221	0.56 253	0.31 209

CBMV_ROB	0.21 203	0.14 175	0.15 200	0.26 214	0.22 215	0.21 207	0.22 214	0.28 217	0.17 187	0.26 193	0.17 180	0.28 194	0.17 193	0.26 228	0.11 150	0.12 150	0.26 218	0.17 200	0.18 139	0.16 201	0.21 193	0.19 227	0.26 234	0.20 217	0.24 212	0.25 232	0.25 203	0.33 216

DLCB_ROB	0.13 114	0.12 149	0.11 158	0.10 108	0.10 118	0.10 111	0.09 121	0.16 93	0.11 131	0.18 83	0.17 180	0.19 135	0.13 162	0.11 153	0.11 150	0.10 71	0.17 93	0.13 137	0.13 81	0.10 106	0.17 132	0.10 123	0.09 147	0.12 175	0.27 222	0.16 153	0.16 116	0.13 74

DDVS	0.19 189	0.15 183	0.13 182	0.18 182	0.18 197	0.19 192	0.20 201	0.20 170	0.16 177	0.25 178	0.21 213	0.39 216	0.27 221	0.13 185	0.12 164	0.14 192	0.26 218	0.19 216	0.28 211	0.15 189	0.18 145	0.16 206	0.10 160	0.14 194	0.19 168	0.15 128	0.22 187	0.25 188

dad	0.18 183	0.16 191	0.11 158	0.36 226	0.16 182	0.24 216	0.21 212	0.24 204	0.09 98	0.22 117	0.11 112	0.38 213	0.11 141	0.08 110	0.12 164	0.10 71	0.27 229	0.12 111	0.29 213	0.10 106	0.19 156	0.12 162	0.08 128	0.13 185	0.18 154	0.14 111	0.31 220	0.22 174

DAS	0.19 189	0.11 136	0.09 127	0.24 209	0.19 204	0.18 181	0.20 201	0.23 198	0.18 193	0.24 149	0.14 147	0.38 213	0.21 202	0.09 127	0.12 164	0.11 113	0.25 210	0.16 187	0.22 176	0.15 189	0.20 175	0.14 186	0.18 206	0.13 185	0.19 168	0.17 171	0.23 189	0.29 201

SepStereo	0.19 189	0.11 136	0.09 127	0.24 209	0.19 204	0.18 181	0.20 201	0.23 198	0.18 193	0.24 149	0.14 147	0.38 213	0.21 202	0.09 127	0.12 164	0.11 113	0.25 210	0.16 187	0.22 176	0.15 189	0.20 175	0.14 186	0.18 206	0.13 185	0.19 168	0.17 171	0.23 189	0.29 201

test-1	0.14 138	0.06 46	0.07 96	0.11 124	0.10 118	0.18 181	0.14 170	0.19 152	0.13 155	0.28 223	0.10 102	0.19 135	0.11 141	0.12 172	0.12 164	0.13 171	0.22 170	0.12 111	0.22 176	0.10 106	0.24 227	0.08 60	0.09 147	0.08 109	0.21 193	0.18 184	0.15 107	0.17 119

ICVP	0.15 158	0.13 162	0.14 193	0.12 135	0.12 149	0.13 136	0.10 138	0.17 102	0.12 146	0.17 71	0.13 134	0.18 123	0.12 149	0.09 127	0.12 164	0.13 171	0.18 112	0.15 176	0.15 104	0.14 175	0.17 132	0.13 179	0.20 214	0.11 159	0.19 168	0.19 197	0.17 128	0.16 108
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.11 124	0.12 149	0.12 127	0.11 149	0.18 131	0.13 155	0.24 149	0.16 171	0.18 123	0.10 131	0.06 65	0.12 164	0.11 113	0.20 145	0.17 200	0.23 186	0.13 164	0.15 97	0.13 179	0.07 106	0.11 159	0.20 180	0.14 111	0.13 83	0.19 149

sAnonymous2	0.14 138	0.09 112	0.10 145	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.11 149	0.22 190	0.11 131	0.23 133	0.16 171	0.15 86	0.10 131	0.06 65	0.12 164	0.13 171	0.18 112	0.15 176	0.21 169	0.14 175	0.16 112	0.14 186	0.04 46	0.10 147	0.17 133	0.17 171	0.17 128	0.16 108

CroCo_RVC	0.14 138	0.09 112	0.10 145	0.10 108	0.09 102	0.09 89	0.11 149	0.22 190	0.11 131	0.23 133	0.16 171	0.15 86	0.10 131	0.06 65	0.12 164	0.13 171	0.18 112	0.15 176	0.21 169	0.14 175	0.16 112	0.14 186	0.04 46	0.10 147	0.17 133	0.17 171	0.17 128	0.16 108

SFCPSM	0.20 197	0.15 183	0.12 173	0.22 199	0.16 182	0.20 198	0.18 192	0.22 190	0.20 212	0.26 193	0.24 228	0.34 207	0.33 236	0.14 191	0.12 164	0.12 150	0.24 194	0.16 187	0.32 220	0.19 217	0.19 156	0.13 179	0.14 192	0.12 175	0.21 193	0.17 171	0.20 169	0.25 188

psm_up	0.14 138	0.11 136	0.13 182	0.15 165	0.12 149	0.14 143	0.11 149	0.20 170	0.16 177	0.19 96	0.12 122	0.15 86	0.17 193	0.10 141	0.12 164	0.12 150	0.19 132	0.13 137	0.17 126	0.11 126	0.15 97	0.09 92	0.10 160	0.16 206	0.18 154	0.16 153	0.17 128	0.20 157

STTStereo	0.13 114	0.14 175	0.17 214	0.13 146	0.15 179	0.13 136	0.20 201	0.13 69	0.13 155	0.15 56	0.15 160	0.17 109	0.10 131	0.11 153	0.12 164	0.12 150	0.15 67	0.14 162	0.13 81	0.11 126	0.12 53	0.10 123	0.07 106	0.09 131	0.15 109	0.13 89	0.12 72	0.16 108

DeepPrunerF	0.11 81	0.10 125	0.10 145	0.13 146	0.13 161	0.09 89	0.09 121	0.15 84	0.11 131	0.12 42	0.14 147	0.10 41	0.09 118	0.07 93	0.12 164	0.11 113	0.11 36	0.13 137	0.13 81	0.11 126	0.13 68	0.08 60	0.08 128	0.08 109	0.17 133	0.14 111	0.11 63	0.14 83

ccs_rob	0.20 197	0.15 183	0.11 158	0.26 214	0.16 182	0.26 219	0.20 201	0.22 190	0.16 177	0.25 178	0.24 228	0.57 235	0.24 210	0.17 204	0.12 164	0.13 171	0.23 179	0.15 176	0.21 169	0.15 189	0.21 193	0.11 143	0.12 181	0.11 159	0.20 180	0.16 153	0.18 147	0.24 182

SGM-ForestM	0.24 214	0.22 219	0.16 206	0.37 228	0.24 222	0.32 228	0.24 221	0.28 217	0.20 212	0.23 133	0.17 180	0.51 231	0.25 213	0.20 218	0.12 164	0.13 171	0.23 179	0.16 187	0.24 192	0.14 175	0.19 156	0.16 206	0.21 217	0.16 206	0.35 245	0.24 226	0.51 248	0.35 218

DeepPruner_ROB	0.14 138	0.13 162	0.11 158	0.12 135	0.11 135	0.10 111	0.09 121	0.17 102	0.12 146	0.21 113	0.18 194	0.15 86	0.13 162	0.08 110	0.12 164	0.11 113	0.19 132	0.15 176	0.19 152	0.11 126	0.17 132	0.14 186	0.10 160	0.11 159	0.17 133	0.16 153	0.17 128	0.19 149

PS-NSSS	0.17 178	0.19 208	0.17 214	0.23 203	0.18 197	0.18 181	0.16 180	0.22 190	0.13 155	0.23 133	0.20 208	0.44 219	0.08 106	0.11 153	0.12 164	0.10 71	0.13 48	0.13 137	0.26 202	0.11 126	0.11 39	0.07 45	0.18 206	0.15 198	0.17 133	0.21 206	0.13 83	0.20 157

PWC_ROB	0.22 208	0.20 211	0.14 193	0.18 182	0.17 190	0.16 164	0.20 201	0.21 181	0.26 232	0.15 56	0.20 208	0.28 194	0.62 260	0.13 185	0.12 164	0.13 171	0.27 229	0.18 211	0.36 230	0.18 213	0.22 209	0.17 210	0.16 198	0.24 232	0.19 168	0.18 184	0.24 197	0.43 235

SGM_RVC	0.25 215	0.24 226	0.17 214	0.39 236	0.27 229	0.34 234	0.26 227	0.28 217	0.19 201	0.25 178	0.18 194	0.42 217	0.30 227	0.17 204	0.12 164	0.13 171	0.23 179	0.15 176	0.25 197	0.13 164	0.19 156	0.15 198	0.19 211	0.17 211	0.33 241	0.22 214	0.55 252	0.43 235
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.30 231	0.26 231	0.20 227	0.49 244	0.36 242	0.35 235	0.26 227	0.32 230	0.28 240	0.30 238	0.27 239	0.61 236	0.47 251	0.18 208	0.12 164	0.14 192	0.26 218	0.17 200	0.27 207	0.17 206	0.27 241	0.21 236	0.25 229	0.20 217	0.36 247	0.28 245	0.54 251	0.49 243
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
ACV-stereo	0.25 215	0.15 183	0.13 182	0.22 199	0.17 190	0.28 222	0.24 221	0.21 181	0.20 212	0.24 149	0.21 213	0.28 194	0.36 240	0.18 208	0.13 184	0.12 150	0.34 247	0.20 222	1.12 271	0.25 236	0.26 239	0.17 210	0.29 252	0.18 214	0.19 168	0.16 153	0.25 203	0.29 201

DDUNet	0.26 219	0.20 211	0.12 173	0.37 228	0.30 237	0.40 242	0.47 248	0.20 170	0.16 177	0.16 62	0.25 234	0.16 105	0.08 106	1.63 265	0.13 184	0.14 192	0.21 158	0.14 162	0.25 197	0.13 164	0.18 145	0.12 162	0.25 229	0.15 198	0.17 133	0.18 184	0.18 147	0.22 174

SACVNet	0.15 158	0.14 175	0.13 182	0.16 169	0.13 161	0.14 143	0.12 159	0.19 152	0.17 187	0.19 96	0.17 180	0.14 81	0.07 89	0.14 191	0.13 184	0.13 171	0.19 132	0.16 187	0.20 158	0.13 164	0.16 112	0.14 186	0.12 181	0.13 185	0.20 180	0.18 184	0.19 157	0.17 119

test_3	0.11 81	0.07 68	0.07 96	0.06 49	0.08 83	0.05 39	0.05 49	0.17 102	0.09 98	0.24 149	0.09 85	0.21 165	0.11 141	0.06 65	0.13 184	0.13 171	0.20 145	0.09 53	0.14 93	0.10 106	0.18 145	0.08 60	0.04 46	0.08 109	0.13 79	0.15 128	0.13 83	0.14 83

cross-raft	0.14 138	0.08 98	0.07 96	0.08 76	0.10 118	0.12 127	0.08 105	0.17 102	0.13 155	0.27 207	0.11 112	0.21 165	0.05 42	0.11 153	0.13 184	0.14 192	0.22 170	0.11 83	0.23 186	0.13 164	0.23 220	0.09 92	0.06 86	0.08 109	0.22 203	0.17 171	0.14 96	0.15 94

sCroCo_RVC	0.14 138	0.09 112	0.09 127	0.08 76	0.07 66	0.10 111	0.07 96	0.19 152	0.14 164	0.18 83	0.12 122	0.13 71	0.14 176	0.06 65	0.13 184	0.15 208	0.22 170	0.15 176	0.22 176	0.13 164	0.21 193	0.16 206	0.06 86	0.12 175	0.17 133	0.16 153	0.17 128	0.17 119

DMCA-RVC	0.10 70	0.08 98	0.11 158	0.08 76	0.09 102	0.08 77	0.08 105	0.12 51	0.09 98	0.13 46	0.13 134	0.13 71	0.07 89	0.06 65	0.13 184	0.12 150	0.14 61	0.13 137	0.11 51	0.10 106	0.12 53	0.09 92	0.07 106	0.09 131	0.10 47	0.10 42	0.10 49	0.11 57

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 239	0.16 191	0.12 173	0.26 214	0.22 215	0.22 210	0.27 229	0.24 204	0.15 172	0.24 149	0.16 171	4.24 288	0.22 209	0.19 213	0.13 184	0.13 171	0.34 247	0.22 232	0.31 218	0.20 221	0.23 220	0.18 219	0.22 218	0.14 194	0.20 180	0.19 197	0.21 183	0.24 182

RP	0.15 158	0.14 175	0.15 200	0.17 177	0.14 171	0.17 173	0.16 180	0.19 152	0.17 187	0.14 49	0.16 171	0.16 105	0.15 184	0.11 153	0.13 184	0.12 150	0.15 67	0.12 111	0.15 104	0.12 146	0.12 53	0.12 162	0.10 160	0.12 175	0.17 133	0.15 128	0.20 169	0.18 134

RTS	0.20 197	0.16 191	0.14 193	0.17 177	0.14 171	0.20 198	0.15 175	0.23 198	0.26 232	0.15 56	0.14 147	0.14 81	0.20 200	0.11 153	0.13 184	0.15 208	0.24 194	0.17 200	0.34 226	0.24 234	0.22 209	0.15 198	0.09 147	0.15 198	0.28 228	0.27 243	0.28 213	0.55 249

RTSA	0.20 197	0.16 191	0.14 193	0.17 177	0.14 171	0.20 198	0.15 175	0.23 198	0.26 232	0.15 56	0.14 147	0.14 81	0.20 200	0.11 153	0.13 184	0.15 208	0.24 194	0.17 200	0.34 226	0.24 234	0.22 209	0.15 198	0.09 147	0.15 198	0.28 228	0.27 243	0.28 213	0.55 249

NaN_ROB	0.19 189	0.20 211	0.19 224	0.20 193	0.20 209	0.16 164	0.15 175	0.27 214	0.19 201	0.23 133	0.18 194	0.47 225	0.16 189	0.11 153	0.13 184	0.12 150	0.15 67	0.14 162	0.21 169	0.19 217	0.13 68	0.10 123	0.09 147	0.20 217	0.24 212	0.21 206	0.26 208	0.28 199

NOSS_ROB	0.21 203	0.14 175	0.15 200	0.20 193	0.19 204	0.20 198	0.22 214	0.29 223	0.18 193	0.25 178	0.15 160	0.21 165	0.13 162	0.27 233	0.13 184	0.14 192	0.26 218	0.21 226	0.22 176	0.17 206	0.23 220	0.22 239	0.26 234	0.24 232	0.26 219	0.22 214	0.24 197	0.26 192

XPNet_ROB	0.18 183	0.21 216	0.14 193	0.15 165	0.16 182	0.15 155	0.15 175	0.15 84	0.14 164	0.19 96	0.18 194	0.49 226	0.13 162	0.11 153	0.13 184	0.14 192	0.25 210	0.16 187	0.18 139	0.14 175	0.17 132	0.18 219	0.13 187	0.13 185	0.17 133	0.17 171	0.31 220	0.29 201

CBMV	0.22 208	0.18 205	0.17 214	0.23 203	0.21 212	0.20 198	0.18 192	0.27 214	0.19 201	0.28 223	0.11 112	0.29 200	0.13 162	0.24 223	0.13 184	0.14 192	0.24 194	0.18 211	0.20 158	0.16 201	0.21 193	0.18 219	0.24 227	0.23 224	0.26 219	0.22 214	0.35 229	0.40 229
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.26 219	0.20 211	0.13 182	0.38 233	0.31 238	0.38 240	0.51 251	0.19 152	0.16 177	0.19 96	0.23 225	0.17 109	0.09 118	1.45 261	0.14 199	0.13 171	0.27 229	0.16 187	0.26 202	0.13 164	0.21 193	0.13 179	0.25 229	0.12 175	0.20 180	0.20 201	0.20 169	0.19 149

PSMNet-ADL	0.18 183	0.13 162	0.13 182	0.16 169	0.14 171	0.17 173	0.16 180	0.20 170	0.21 218	0.27 207	0.19 203	0.29 200	0.25 213	0.18 208	0.14 199	0.14 192	0.23 179	0.14 162	0.22 176	0.14 175	0.19 156	0.11 143	0.10 160	0.11 159	0.20 180	0.15 128	0.23 189	0.19 149

FADNet_RVC	0.18 183	0.14 175	0.13 182	0.20 193	0.15 179	0.14 143	0.13 164	0.24 204	0.14 164	0.24 149	0.17 180	0.27 192	0.21 202	0.14 191	0.14 199	0.12 150	0.19 132	0.17 200	0.31 218	0.15 189	0.19 156	0.14 186	0.11 170	0.14 194	0.20 180	0.21 206	0.18 147	0.22 174

FADNet-RVC	0.14 138	0.13 162	0.10 145	0.18 182	0.11 135	0.14 143	0.09 121	0.21 181	0.09 98	0.19 96	0.17 180	0.17 109	0.12 149	0.11 153	0.14 199	0.15 208	0.18 112	0.13 137	0.18 139	0.15 189	0.12 53	0.12 162	0.12 181	0.11 159	0.20 180	0.16 153	0.14 96	0.14 83

stereogan	0.16 175	0.15 183	0.15 200	0.16 169	0.18 197	0.18 181	0.16 180	0.20 170	0.19 201	0.14 49	0.16 171	0.20 149	0.18 195	0.13 185	0.14 199	0.13 171	0.16 80	0.14 162	0.17 126	0.14 175	0.14 82	0.12 162	0.13 187	0.13 185	0.16 121	0.16 153	0.23 189	0.18 134

SHD	0.21 203	0.17 199	0.20 227	0.18 182	0.16 182	0.18 181	0.20 201	0.26 211	0.16 177	0.27 207	0.18 194	0.23 180	0.31 230	0.17 204	0.14 199	0.14 192	0.19 132	0.17 200	0.32 220	0.17 206	0.20 175	0.17 210	0.16 198	0.16 206	0.23 210	0.28 245	0.25 203	0.43 235

XQC	0.28 227	0.30 241	0.26 241	0.37 228	0.28 230	0.37 238	0.37 235	0.40 249	0.30 244	0.32 241	0.20 208	0.45 220	0.28 223	0.31 241	0.14 199	0.14 192	0.20 145	0.21 226	0.33 223	0.23 231	0.22 209	0.20 231	0.23 223	0.24 232	0.32 239	0.25 232	0.44 245	0.32 213

STStereo	0.37 240	0.44 251	0.31 250	0.75 255	0.49 253	0.57 249	0.43 244	0.35 237	0.30 244	0.34 249	0.24 228	0.85 259	0.53 256	0.19 213	0.14 199	0.16 216	0.25 210	0.16 187	0.45 239	0.16 201	0.23 220	0.19 227	0.20 214	0.23 224	0.49 255	0.37 258	0.75 265	0.54 248

SANet	0.30 231	0.21 216	0.21 233	0.25 212	0.21 212	0.31 226	0.22 214	0.30 226	0.31 247	0.27 207	0.26 236	1.39 272	0.38 244	0.22 221	0.14 199	0.14 192	0.26 218	0.21 226	0.30 217	0.21 223	0.24 227	0.20 231	0.31 254	0.23 224	0.33 241	0.24 226	0.35 229	0.48 241

ETE_ROB	0.22 208	0.23 223	0.15 200	0.20 193	0.16 182	0.19 192	0.17 189	0.18 131	0.19 201	0.22 117	0.22 220	0.65 239	0.16 189	0.14 191	0.14 199	0.14 192	0.30 240	0.19 216	0.24 192	0.19 217	0.21 193	0.18 219	0.16 198	0.15 198	0.22 203	0.28 245	0.41 243	0.26 192

FINET	0.12 104	0.11 136	0.12 173	0.12 135	0.10 118	0.11 119	0.13 164	0.15 84	0.12 146	0.13 46	0.12 122	0.13 71	0.09 118	0.09 127	0.15 209	0.13 171	0.15 67	0.11 83	0.16 118	0.09 85	0.13 68	0.10 123	0.10 160	0.10 147	0.12 70	0.10 42	0.13 83	0.12 67

APVNet	0.15 158	0.13 162	0.11 158	0.14 153	0.16 182	0.14 143	0.13 164	0.19 152	0.11 131	0.14 49	0.13 134	0.17 109	0.09 118	0.16 202	0.15 209	0.15 208	0.21 158	0.14 162	0.22 176	0.15 189	0.15 97	0.12 162	0.07 106	0.12 175	0.16 121	0.15 128	0.19 157	0.17 119

edge stereo	0.31 234	0.23 223	0.20 227	0.41 238	0.35 240	0.42 245	0.39 242	0.38 245	0.22 219	0.23 133	0.38 254	0.69 243	0.33 236	0.30 239	0.15 209	0.16 216	0.31 241	0.21 226	0.42 235	0.21 223	0.23 220	0.17 210	0.25 229	0.22 222	0.27 222	0.23 221	0.39 238	0.55 249

NCCL2	0.17 178	0.17 199	0.16 206	0.13 146	0.13 161	0.13 136	0.12 159	0.21 181	0.17 187	0.22 117	0.15 160	0.23 180	0.13 162	0.09 127	0.15 209	0.16 216	0.18 112	0.17 200	0.19 152	0.17 206	0.21 193	0.17 210	0.11 170	0.16 206	0.25 216	0.26 239	0.20 169	0.24 182

DispFullNet	0.48 248	0.50 252	0.19 224	1.14 258	0.40 245	0.77 257	1.22 263	0.32 230	0.24 222	0.24 149	0.27 239	0.84 257	0.48 253	1.62 264	0.15 209	0.15 208	0.49 262	0.34 258	1.08 269	0.26 238	0.24 227	0.18 219	0.20 214	0.21 220	0.27 222	0.17 171	0.35 229	0.59 254

FAT-Stereo	0.26 219	0.19 208	0.17 214	0.38 233	0.36 242	0.30 224	0.25 226	0.26 211	0.18 193	0.27 207	0.25 234	0.33 204	0.36 240	0.26 228	0.16 214	0.15 208	0.26 218	0.23 235	0.33 223	0.21 223	0.22 209	0.19 227	0.22 218	0.22 222	0.21 193	0.22 214	0.32 222	0.42 232

S-Stereo	0.30 231	0.22 219	0.17 214	0.41 238	0.39 244	0.41 243	0.37 235	0.25 208	0.25 227	0.26 193	0.44 257	0.54 234	0.36 240	0.24 223	0.16 214	0.14 192	0.27 229	0.27 244	0.34 226	0.28 242	0.23 220	0.22 239	0.53 258	0.23 224	0.22 203	0.19 197	0.27 211	0.38 222

PVD	0.38 241	0.38 246	0.20 227	0.47 242	0.35 240	0.50 248	0.40 243	0.38 245	0.34 252	0.23 133	0.28 242	0.52 233	0.51 254	0.50 250	0.16 214	0.17 223	0.41 256	0.26 242	0.49 243	0.28 242	0.39 256	0.40 269	0.23 223	0.27 238	0.44 253	0.57 274	0.46 247	0.72 262

ADCMid	0.21 203	0.18 205	0.17 214	0.18 182	0.19 204	0.20 198	0.16 180	0.29 223	0.25 227	0.24 149	0.19 203	0.36 210	0.21 202	0.12 172	0.16 214	0.16 216	0.25 210	0.18 211	0.37 231	0.19 217	0.24 227	0.18 219	0.17 204	0.15 198	0.24 212	0.20 201	0.25 203	0.29 201

ADCPNet	0.22 208	0.17 199	0.16 206	0.20 193	0.19 204	0.20 198	0.18 192	0.27 214	0.23 221	0.26 193	0.22 220	0.26 191	0.28 223	0.15 199	0.16 214	0.17 223	0.24 194	0.17 200	0.32 220	0.23 231	0.24 227	0.19 227	0.17 204	0.21 220	0.25 216	0.22 214	0.27 211	0.33 216

PA-Net	0.19 189	0.21 216	0.25 238	0.14 153	0.20 209	0.18 181	0.20 201	0.21 181	0.19 201	0.18 83	0.14 147	0.17 109	0.21 202	0.26 228	0.16 214	0.18 230	0.15 67	0.19 216	0.13 81	0.17 206	0.14 82	0.15 198	0.10 160	0.16 206	0.17 133	0.25 232	0.17 128	0.35 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SQANet	0.45 247	0.54 254	0.14 193	1.41 261	0.51 254	1.23 261	0.83 258	0.30 226	0.24 222	0.34 249	0.24 228	0.64 237	0.19 199	1.12 259	0.17 220	0.14 192	0.24 194	0.20 222	0.40 234	0.22 230	0.16 112	0.14 186	1.58 265	0.17 211	0.20 180	0.16 153	0.26 208	0.39 226

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 215	0.25 228	0.20 227	0.29 223	0.22 215	0.22 210	0.23 218	0.36 240	0.27 237	0.36 253	0.22 220	0.45 220	0.32 233	0.19 213	0.17 220	0.17 223	0.17 93	0.16 187	0.29 213	0.14 175	0.20 175	0.18 219	0.27 247	0.23 224	0.29 230	0.25 232	0.33 225	0.31 209

FADNet	0.16 175	0.15 183	0.10 145	0.20 193	0.10 118	0.19 192	0.13 164	0.20 170	0.13 155	0.22 117	0.24 228	0.17 109	0.14 176	0.12 172	0.17 220	0.16 216	0.16 80	0.14 162	0.23 186	0.20 221	0.16 112	0.12 162	0.11 170	0.11 159	0.21 193	0.18 184	0.16 116	0.15 94

AF-Net	0.15 158	0.13 162	0.13 182	0.14 153	0.18 197	0.15 155	0.14 170	0.17 102	0.16 177	0.17 71	0.21 213	0.18 123	0.12 149	0.10 141	0.17 220	0.16 216	0.13 48	0.14 162	0.15 104	0.11 126	0.11 39	0.10 123	0.13 187	0.10 147	0.14 96	0.15 128	0.20 169	0.14 83

Nwc_Net	0.15 158	0.13 162	0.13 182	0.14 153	0.18 197	0.15 155	0.14 170	0.17 102	0.16 177	0.17 71	0.21 213	0.18 123	0.12 149	0.10 141	0.17 220	0.16 216	0.13 48	0.14 162	0.15 104	0.11 126	0.11 39	0.10 123	0.13 187	0.10 147	0.14 96	0.15 128	0.20 169	0.14 83

DPSNet	0.39 242	0.19 208	0.17 214	0.27 221	0.25 225	0.29 223	0.19 199	0.26 211	0.24 222	0.18 83	0.17 180	2.16 282	0.43 248	0.10 141	0.17 220	0.15 208	0.35 250	0.28 248	2.04 283	0.27 241	0.25 235	0.16 206	0.28 249	0.25 236	0.38 250	0.24 226	0.39 238	0.51 245

SGM-Forest	0.19 189	0.18 205	0.16 206	0.23 203	0.18 197	0.20 198	0.18 192	0.23 198	0.17 187	0.20 104	0.15 160	0.23 180	0.18 195	0.22 221	0.17 220	0.18 230	0.19 132	0.17 200	0.18 139	0.15 189	0.17 132	0.18 219	0.25 229	0.18 214	0.22 203	0.18 184	0.25 203	0.24 182
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G-Net	0.29 230	0.24 226	0.19 224	0.23 203	0.21 212	0.36 236	0.23 218	0.30 226	0.27 237	0.33 245	0.32 251	0.93 262	0.25 213	0.18 208	0.18 227	0.18 230	0.26 218	0.21 226	0.43 237	0.31 249	0.26 239	0.17 210	0.18 206	0.18 214	0.27 222	0.23 221	0.40 242	0.42 232

CSAN	0.26 219	0.31 242	0.30 247	0.26 214	0.23 219	0.21 207	0.18 192	0.28 217	0.36 254	0.35 252	0.24 228	0.51 231	0.26 218	0.14 191	0.18 227	0.17 223	0.19 132	0.20 222	0.26 202	0.25 236	0.22 209	0.20 231	0.18 206	0.27 238	0.30 233	0.23 221	0.38 237	0.38 222

ADCS	0.28 227	0.22 219	0.21 233	0.26 214	0.24 222	0.25 217	0.23 218	0.36 240	0.30 244	0.23 133	0.27 239	0.46 224	0.35 239	0.20 218	0.19 229	0.18 230	0.32 242	0.24 238	0.48 241	0.28 242	0.36 254	0.28 251	0.19 211	0.23 224	0.31 235	0.25 232	0.30 217	0.41 231

AnyNet_C32	0.20 197	0.16 191	0.15 200	0.17 177	0.17 190	0.19 192	0.16 180	0.25 208	0.22 219	0.25 178	0.23 225	0.23 180	0.18 195	0.14 191	0.19 229	0.18 230	0.28 236	0.22 232	0.29 213	0.18 213	0.27 241	0.21 236	0.16 198	0.17 211	0.22 203	0.20 201	0.21 183	0.23 178

CC-Net-ROB	0.28 227	0.40 247	0.28 244	0.56 247	0.44 248	0.41 243	0.38 239	0.32 230	0.20 212	0.33 245	0.28 242	0.68 242	0.10 131	0.32 245	0.19 229	0.13 171	0.14 61	0.16 187	0.39 233	0.18 213	0.15 97	0.09 92	0.23 223	0.24 232	0.21 193	0.21 206	0.19 157	0.29 201

NCC-stereo	0.17 178	0.16 191	0.16 206	0.16 169	0.17 190	0.18 181	0.18 192	0.19 152	0.20 212	0.16 62	0.19 203	0.21 165	0.21 202	0.12 172	0.20 232	0.18 230	0.18 112	0.19 216	0.18 139	0.15 189	0.15 97	0.15 198	0.15 194	0.12 175	0.18 154	0.17 171	0.24 197	0.20 157

Abc-Net	0.17 178	0.16 191	0.16 206	0.16 169	0.17 190	0.18 181	0.18 192	0.19 152	0.20 212	0.16 62	0.19 203	0.21 165	0.21 202	0.12 172	0.20 232	0.18 230	0.18 112	0.19 216	0.18 139	0.15 189	0.15 97	0.15 198	0.15 194	0.12 175	0.18 154	0.17 171	0.24 197	0.20 157
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.26 219	0.26 231	0.30 247	0.23 203	0.23 219	0.23 215	0.24 221	0.35 237	0.33 250	0.32 241	0.17 180	0.50 229	0.38 244	0.12 172	0.20 232	0.17 223	0.19 132	0.21 226	0.35 229	0.21 223	0.23 220	0.15 198	0.22 218	0.29 244	0.27 222	0.21 206	0.36 233	0.31 209
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
FBW_ROB	0.26 219	0.26 231	0.25 238	0.37 228	0.25 225	0.32 228	0.20 201	0.21 181	0.18 193	0.27 207	0.20 208	0.45 220	0.31 230	0.26 228	0.20 232	0.20 240	0.27 229	0.17 200	0.51 244	0.14 175	0.21 193	0.14 186	0.16 198	0.28 242	0.21 193	0.19 197	0.33 225	0.55 249

DGSMNet	0.34 237	0.28 237	0.23 237	0.40 237	0.33 239	0.37 238	0.37 235	0.28 217	0.25 227	0.25 178	0.50 262	0.45 220	0.31 230	0.25 225	0.23 236	0.19 239	0.51 264	0.32 253	0.72 254	0.35 255	0.37 255	0.38 267	0.28 249	0.31 246	0.27 222	0.23 221	0.32 222	0.38 222

RGC	0.19 189	0.17 199	0.17 214	0.19 189	0.20 209	0.20 198	0.15 175	0.22 190	0.26 232	0.17 71	0.20 208	0.21 165	0.24 210	0.15 199	0.23 236	0.18 230	0.18 112	0.16 187	0.18 139	0.16 201	0.17 132	0.13 179	0.12 181	0.15 198	0.20 180	0.21 206	0.23 189	0.24 182

LALA_ROB	0.22 208	0.25 228	0.16 206	0.19 189	0.17 190	0.22 210	0.16 180	0.17 102	0.19 201	0.24 149	0.21 213	0.64 237	0.15 184	0.13 185	0.23 236	0.17 223	0.27 229	0.22 232	0.22 176	0.18 213	0.20 175	0.20 231	0.14 192	0.15 198	0.20 180	0.22 214	0.35 229	0.25 188

Anonymous3	0.18 183	0.15 183	0.11 158	0.15 165	0.10 118	0.14 143	0.11 149	0.22 190	0.19 201	0.27 207	0.15 160	0.27 192	0.12 149	0.13 185	0.25 239	0.17 223	0.23 179	0.18 211	0.26 202	0.17 206	0.24 227	0.20 231	0.09 147	0.10 147	0.21 193	0.20 201	0.22 187	0.20 157

FC-DCNN v2	0.27 225	0.28 237	0.27 243	0.37 228	0.28 230	0.32 228	0.38 239	0.33 234	0.19 201	0.22 117	0.18 194	0.23 180	0.13 162	0.29 236	0.26 240	0.26 245	0.29 237	0.27 244	0.29 213	0.21 223	0.25 235	0.25 245	0.26 234	0.31 246	0.31 235	0.26 239	0.30 217	0.30 207

FCDSN-DC	0.25 215	0.25 228	0.25 238	0.28 222	0.26 227	0.26 219	0.34 233	0.28 217	0.18 193	0.20 104	0.17 180	0.20 149	0.12 149	0.29 236	0.26 240	0.26 245	0.29 237	0.28 248	0.27 207	0.21 223	0.25 235	0.25 245	0.26 234	0.32 249	0.26 219	0.24 226	0.26 208	0.27 196
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.27 225	0.28 237	0.26 241	0.36 226	0.28 230	0.32 228	0.37 235	0.32 230	0.19 201	0.22 117	0.18 194	0.23 180	0.13 162	0.29 236	0.26 240	0.26 245	0.29 237	0.27 244	0.28 211	0.21 223	0.25 235	0.25 245	0.26 234	0.31 246	0.30 233	0.25 232	0.29 215	0.30 207

MFN_U_SF_RVC	0.31 234	0.29 240	0.21 233	0.33 224	0.28 230	0.31 226	0.29 231	0.37 243	0.24 222	0.46 262	0.30 247	0.50 229	0.32 233	0.25 225	0.27 243	0.24 242	0.18 112	0.23 235	0.58 246	0.28 242	0.24 227	0.27 250	0.22 218	0.27 238	0.31 235	0.25 232	0.37 234	0.50 244

BEATNet-Init1	0.49 250	0.42 248	0.28 244	0.79 257	0.40 245	0.60 252	0.45 246	0.41 252	0.27 237	0.30 238	0.22 220	0.89 260	0.84 268	0.25 225	0.27 243	0.26 245	0.27 229	0.25 241	0.84 259	0.28 242	0.27 241	0.26 248	0.26 234	0.32 249	0.49 255	0.35 256	2.05 288	0.88 272

AnyNet_C01	0.31 234	0.22 219	0.20 227	0.22 199	0.26 227	0.25 217	0.24 221	0.37 243	0.37 255	0.26 193	0.28 242	0.49 226	0.33 236	0.18 208	0.28 245	0.21 241	0.38 254	0.32 253	0.64 248	0.32 252	0.39 256	0.31 258	0.26 234	0.25 236	0.33 241	0.32 250	0.34 227	0.44 238

MANE	0.41 244	0.36 243	0.33 251	0.61 250	0.44 248	0.44 246	0.46 247	0.42 253	0.25 227	0.23 133	0.22 220	0.65 239	0.28 223	0.30 239	0.28 245	0.29 254	0.32 242	0.42 264	0.37 231	0.23 231	0.30 248	0.26 248	0.26 234	0.34 253	0.54 260	0.40 260	1.07 280	0.87 270

ELAS_RVC	0.43 246	0.43 249	0.36 253	0.64 251	0.44 248	0.62 254	0.50 249	0.39 247	0.25 227	0.25 178	0.30 247	1.23 269	0.30 227	0.31 241	0.28 245	0.27 250	0.37 253	0.30 250	0.42 235	0.26 238	0.34 251	0.32 259	0.26 234	0.37 254	0.50 257	0.38 259	0.78 269	0.70 260
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 245	0.43 249	0.36 253	0.64 251	0.44 248	0.58 251	0.50 249	0.40 249	0.26 232	0.25 178	0.28 242	0.94 263	0.30 227	0.31 241	0.28 245	0.27 250	0.36 251	0.30 250	0.43 237	0.26 238	0.33 249	0.32 259	0.26 234	0.37 254	0.54 260	0.40 260	0.77 268	0.74 265
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	0.74 261	0.79 263	0.40 257	2.04 280	0.96 268	1.88 278	1.51 268	0.59 264	0.28 240	0.43 260	0.49 260	0.71 244	0.61 259	2.21 276	0.32 249	0.25 243	0.32 242	0.31 252	0.60 247	0.31 249	0.29 247	0.21 236	2.72 274	0.33 251	0.40 251	0.26 239	0.37 234	0.38 222

SAMSARA	0.48 248	0.23 223	0.39 255	0.23 203	0.23 219	0.22 210	0.22 214	0.44 256	0.38 257	0.31 240	0.21 213	0.30 202	0.47 251	0.17 204	0.32 249	0.34 255	0.25 210	0.32 253	0.46 240	0.32 252	0.47 270	0.52 278	0.15 194	0.33 251	1.39 288	1.54 286	1.41 285	1.46 284

STTRV1_RVC		0.26 231	0.22 236	0.35 225	0.28 230	0.32 228	0.29 231	0.36 240	0.33 250	0.27 207	0.26 236	0.42 217	0.41 247	0.47 249	0.32 249	0.18 230	0.59 270	0.20 222		0.30 247	0.59 278	0.22 239		0.43 258	0.25 216	0.54 271	0.34 227	0.64 257

otaku	0.58 253	0.71 258	0.29 246	1.70 272	0.84 261	1.49 266	1.00 259	0.40 249	0.34 252	0.38 256	0.31 250	0.65 239	0.26 218	1.35 260	0.33 252	0.25 243	0.20 145	0.23 235	0.69 250	0.30 247	0.22 209	0.17 210	2.24 268	0.28 242	0.29 230	0.18 184	0.30 217	0.39 226

Ntro	0.63 256	0.72 259	0.30 247	1.78 274	0.84 261	1.55 267	1.09 261	0.48 257	0.37 255	0.38 256	0.38 254	0.72 246	0.26 218	1.51 263	0.35 253	0.27 250	0.22 170	0.24 238	0.69 250	0.31 249	0.22 209	0.17 210	2.49 271	0.30 245	0.31 235	0.22 214	0.37 234	0.42 232

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 238	0.36 243	0.39 255	0.46 241	0.28 230	0.30 224	0.28 230	0.50 258	0.46 261	0.39 259	0.30 247	0.37 212	0.36 240	0.31 241	0.35 253	0.26 245	0.21 158	0.27 244	0.71 252	0.37 256	0.27 241	0.29 252	0.30 253	0.38 256	0.32 239	0.24 226	0.29 215	0.39 226

LRCNet_RVC	9.85 289	16.31 293	0.59 269	24.99 294	21.12 295	23.54 295	20.75 293	1.45 286	0.48 262	21.31 295	13.10 293	22.63 295	3.34 287	28.36 296	0.38 255	0.27 250	7.74 291	1.15 286	23.52 294	3.99 288	0.46 269	0.30 253	27.02 294	1.72 287	0.35 245	0.21 206	0.42 244	0.37 221

ACVNet-4b	0.69 259	0.75 261	0.33 251	1.72 273	0.94 267	1.61 272	1.42 266	0.33 234	0.32 249	0.38 256	0.26 236	1.20 268	0.29 226	2.16 274	0.39 256	0.37 256	0.33 245	0.24 238	0.57 245	0.38 257	0.16 112	0.14 186	2.71 273	0.23 224	0.29 230	0.32 250	0.39 238	0.40 229

PWCK	0.88 266	1.24 278	0.61 272	1.53 263	0.85 263	1.21 260	1.03 260	1.08 281	0.72 267	0.70 272	0.83 278	1.48 274	0.87 269	0.69 257	0.40 257	0.41 257	0.73 280	0.47 266	3.04 286	0.67 276	0.56 277	0.43 270	0.94 263	0.74 277	0.72 270	0.36 257	0.69 261	0.73 264

JetBlue	0.70 260	0.56 255	0.69 277	0.73 254	0.61 258	0.78 258	0.68 256	0.52 261	0.91 274	0.46 262	0.29 246	3.18 285	0.38 244	0.52 251	0.44 258	0.43 261	0.70 279	0.53 273	0.66 249	0.51 260	0.54 275	0.58 279	0.75 259	0.56 268	0.55 262	0.42 262	0.96 277	0.99 274

AMNet	0.49 250	0.50 252	0.47 259	0.50 245	0.47 252	0.61 253	0.52 252	0.31 229	0.29 242	0.29 236	0.69 271	0.72 246	0.13 162	0.53 252	0.44 258	0.55 269	0.57 268	0.58 278	0.48 241	0.48 259	0.59 278	0.48 275	0.26 234	0.48 260	0.44 253	0.52 268	0.58 255	0.63 256

IMH-64-1	0.90 267	0.95 266	0.51 260	1.59 265	0.98 271	1.58 268	1.73 275	0.75 270	0.74 269	0.33 245	0.61 264	0.83 255	0.94 270	2.59 278	0.50 260	0.42 258	0.48 259	0.36 260	0.92 262	0.55 263	0.39 256	0.30 253	3.14 278	0.50 262	0.81 271	0.34 253	0.60 257	0.80 267

IMH-64	0.90 267	0.95 266	0.51 260	1.59 265	0.98 271	1.58 268	1.73 275	0.75 270	0.74 269	0.33 245	0.61 264	0.83 255	0.94 270	2.59 278	0.50 260	0.42 258	0.48 259	0.36 260	0.92 262	0.55 263	0.39 256	0.30 253	3.14 278	0.50 262	0.81 271	0.34 253	0.60 257	0.80 267

ACVNet_2	0.83 265	0.92 265	0.56 266	1.99 279	0.99 273	1.84 277	1.55 271	0.68 268	0.40 260	0.53 266	0.47 258	1.02 265	0.67 264	1.93 267	0.51 262	0.45 262	0.38 254	0.33 256	1.01 266	0.42 258	0.34 251	0.24 244	2.58 272	0.53 265	0.60 265	0.26 239	0.52 249	0.55 249

LVE	0.95 270	0.97 269	0.71 278	1.84 276	1.35 278	1.59 270	1.52 269	0.78 274	0.64 265	0.81 276	0.91 279	0.72 246	1.00 274	2.18 275	0.53 263	0.48 264	0.57 268	0.53 273	1.09 270	0.64 272	0.45 267	0.38 267	2.74 276	0.69 273	0.83 275	0.44 264	0.84 272	0.52 247

PSMNet_ROB	0.78 263	0.97 269	0.60 271	1.62 270	0.90 265	1.47 265	1.19 262	0.56 263	0.73 268	0.74 273	0.62 267	0.84 257	0.82 266	1.49 262	0.53 263	0.42 258	0.52 265	0.40 263	0.84 259	0.62 270	0.40 262	0.30 253	1.85 266	0.48 260	0.67 268	0.32 250	0.76 266	0.46 240

IMH	0.93 269	0.98 271	0.53 263	1.61 267	0.97 270	1.64 273	1.76 277	0.75 270	0.77 271	0.34 249	0.61 264	0.96 264	1.05 278	2.67 280	0.54 265	0.46 263	0.49 262	0.38 262	0.94 264	0.60 266	0.39 256	0.30 253	3.14 278	0.53 265	0.82 273	0.45 265	0.65 259	0.79 266

SPS-STEREO	0.59 255	0.57 256	0.52 262	0.55 246	0.54 256	0.65 255	0.52 252	0.39 247	0.66 266	0.37 254	0.78 276	0.78 251	0.64 261	0.53 252	0.55 266	0.57 272	0.68 275	0.64 281	0.74 255	0.72 277	0.77 284	0.66 283	0.26 234	0.53 265	0.53 259	0.56 273	0.70 262	0.65 258
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 253	0.57 256	0.54 264	0.59 249	0.55 257	0.68 256	0.56 254	0.42 253	0.38 257	0.37 254	0.77 275	0.75 250	0.65 262	0.54 254	0.55 266	0.56 270	0.68 275	0.61 280	0.71 252	0.64 272	0.69 281	0.62 281	0.27 247	0.50 262	0.52 258	0.53 270	0.74 263	0.68 259

MADNet+	0.55 252	0.36 243	0.63 273	0.56 247	0.52 255	0.45 247	0.38 239	0.63 265	0.52 263	0.53 266	0.41 256	0.81 254	0.67 264	0.33 246	0.57 268	0.49 266	0.56 267	0.50 269	0.82 258	0.52 261	0.47 270	0.43 270	0.51 257	0.47 259	0.82 273	0.70 277	0.58 255	0.72 262

TorneroNet-64	1.07 274	1.00 272	0.57 267	1.94 277	0.88 264	1.98 281	2.01 278	0.63 265	0.88 273	0.58 269	0.49 260	1.83 279	1.71 285	2.88 285	0.62 269	0.51 267	0.46 258	0.46 265	1.17 274	0.61 269	0.34 251	0.37 264	3.40 281	0.56 268	0.64 267	0.48 266	0.68 260	1.11 277

RainbowNet	0.77 262	0.87 264	0.46 258	1.83 275	0.91 266	1.59 270	1.47 267	0.42 253	0.38 257	0.47 265	0.34 252	0.90 261	0.60 258	1.97 269	0.62 269	0.48 264	0.34 247	0.33 256	0.90 261	0.58 265	0.33 249	0.23 242	2.82 277	0.39 257	0.40 251	0.34 253	0.44 245	0.48 241

Dean	1.06 273	1.03 273	0.79 281	2.27 282	1.31 277	1.96 279	1.56 274	0.92 276	0.94 277	0.88 280	0.76 274	1.19 267	1.17 281	2.09 273	0.64 271	0.60 273	0.60 271	0.56 275	1.23 276	0.73 278	0.45 267	0.36 263	2.73 275	0.71 274	0.95 279	0.55 272	1.05 279	0.62 255

TorneroNet	1.08 275	1.09 274	0.66 276	1.94 277	0.96 268	2.16 282	2.02 279	0.65 267	0.91 274	0.67 271	0.56 263	1.67 278	1.15 280	2.94 287	0.65 272	0.52 268	0.48 259	0.51 270	1.12 271	0.65 274	0.39 256	0.43 270	3.52 282	0.57 271	0.68 269	0.48 266	0.84 272	1.01 275

MFMNet_re	0.66 257	0.73 260	0.65 274	0.77 256	0.62 259	0.82 259	0.70 257	0.52 261	0.54 264	0.54 268	0.65 268	0.80 253	0.51 254	0.59 256	0.66 273	0.67 276	0.82 282	0.69 282	0.74 255	0.62 270	0.70 282	0.64 282	0.45 255	0.56 268	0.59 264	0.63 275	0.74 263	0.87 270

UNDER WATER-64	1.40 280	1.36 279	0.88 284	2.85 286	1.93 287	2.78 287	2.66 286	1.36 285	0.92 276	1.04 284	1.17 285	1.88 280	1.30 283	3.03 288	0.75 274	0.56 270	0.68 275	0.57 277	1.13 273	0.54 262	0.43 264	0.51 276	4.08 289	0.91 283	1.02 281	1.10 284	0.80 270	1.60 286

WAO-8	1.00 271	1.11 275	0.76 279	1.61 267	1.24 275	1.74 275	1.55 271	0.93 277	0.98 279	0.81 276	0.67 269	1.66 275	1.00 274	2.08 271	0.77 275	0.68 277	0.63 272	0.52 271	1.05 267	0.81 280	0.47 270	0.37 264	0.78 260	0.75 278	1.10 283	0.73 278	0.95 275	1.16 279

Venus	1.00 271	1.11 275	0.76 279	1.61 267	1.24 275	1.74 275	1.55 271	0.93 277	0.98 279	0.81 276	0.67 269	1.66 275	1.00 274	2.08 271	0.77 275	0.68 277	0.63 272	0.52 271	1.05 267	0.81 280	0.47 270	0.37 264	0.78 260	0.75 278	1.10 283	0.73 278	0.95 275	1.16 279

WAO-6	0.82 264	0.95 266	0.59 269	1.30 260	1.05 274	1.25 262	1.39 265	0.77 273	0.84 272	0.79 274	0.69 271	0.74 249	1.00 274	1.94 268	0.78 277	0.61 274	0.53 266	0.48 267	0.78 257	0.60 266	0.55 276	0.51 276	0.49 256	0.57 271	0.83 275	0.42 262	0.76 266	0.85 269

WAO-7	0.66 257	0.75 261	0.65 274	0.72 253	0.78 260	0.57 249	0.66 255	0.97 280	0.96 278	0.63 270	0.78 276	0.79 252	0.83 267	0.55 255	0.83 278	0.71 280	0.42 257	0.35 259	0.94 264	0.66 275	0.43 264	0.34 262	0.16 198	0.83 281	0.56 263	0.64 276	0.57 254	0.70 260

UNDER WATER	1.40 280	1.42 282	0.86 283	2.83 285	1.92 286	2.74 286	2.57 285	1.28 284	1.01 281	0.88 280	0.97 280	1.88 280	1.26 282	3.09 290	0.83 278	0.62 275	0.66 274	0.56 275	1.20 275	0.60 266	0.42 263	0.47 274	4.04 288	0.98 285	1.08 282	0.99 282	0.87 274	1.67 288

HanzoNet	1.74 283	1.62 285	0.80 282	2.26 281	1.70 284	2.72 285	2.54 284	1.25 283	1.85 287	0.92 283	1.28 286	4.37 289	3.81 288	3.36 291	0.88 280	0.78 282	1.06 284	0.94 285	2.54 285	1.03 284	0.89 285	0.88 285	3.79 286	0.73 275	1.12 285	1.00 283	1.29 283	1.57 285

notaker	1.27 278	1.41 281	0.58 268	2.37 284	1.48 280	2.34 284	2.27 283	0.94 279	1.62 284	0.79 274	1.07 283	1.66 275	1.08 279	3.06 289	0.94 281	0.69 279	0.68 275	0.49 268	1.62 282	0.84 282	0.53 274	0.45 273	3.70 285	0.80 280	0.61 266	0.52 268	0.80 270	0.92 273

ktn	1.24 277	1.39 280	0.55 265	1.62 270	1.59 282	1.68 274	2.12 280	0.86 275	1.75 286	0.90 282	1.11 284	1.11 266	0.95 273	2.57 277	0.97 282	0.73 281	0.80 281	0.59 279	1.41 279	0.76 279	0.68 280	0.67 284	3.69 284	0.73 275	0.92 278	0.75 280	1.19 282	1.28 281

KSHMR	1.33 279	1.42 282	1.04 285	2.27 282	1.44 279	2.23 283	2.12 280	1.21 282	1.06 282	1.13 285	1.06 282	1.27 271	0.94 270	2.89 286	1.08 283	0.95 284	0.85 283	0.83 284	1.32 278	0.97 283	0.72 283	0.58 279	3.52 282	1.07 286	0.99 280	0.77 281	1.00 278	1.07 276

DPSimNet_ROB	1.21 276	1.20 277	1.29 286	1.47 262	1.59 282	1.30 264	1.35 264	0.68 268	1.69 285	1.67 286	1.03 281	1.45 273	0.66 263	2.04 270	1.20 284	0.89 283	1.16 285	0.79 283	1.61 281	1.38 286	1.04 286	1.24 286	0.79 262	0.84 282	0.87 277	1.20 285	1.17 281	1.12 278

MADNet++	1.86 284	1.58 284	1.74 288	1.27 259	1.74 285	1.26 263	1.53 270	1.62 288	2.07 288	1.84 287	2.22 287	2.60 283	2.72 286	0.75 258	1.39 285	1.54 285	2.01 287	1.47 287	2.12 284	2.13 287	3.35 288	3.26 288	1.23 264	2.21 288	1.21 287	2.25 288	1.76 287	1.32 282

JetRed	1.62 282	1.82 286	1.71 287	1.58 264	1.50 281	1.97 280	2.21 282	1.51 287	1.47 283	0.82 279	0.74 273	2.63 284	0.43 248	1.73 266	1.48 286	1.54 285	1.67 286	2.94 289	1.42 280	1.08 285	2.30 287	2.07 287	1.99 267	0.97 284	1.16 286	1.70 287	1.57 286	1.60 286

PML	8.20 286	7.62 291	3.39 289	9.64 292	5.14 288	9.56 293	5.20 291	6.48 291	18.29 294	6.44 290	3.30 288	16.82 292	29.20 297	5.41 292	6.10 287	3.93 287	7.39 290	2.64 288	20.47 293	4.70 289	3.50 289	3.87 289	3.98 287	4.21 290	6.16 290	4.40 289	16.76 294	6.85 289

DPSMNet_ROB	8.63 287	3.69 288	8.74 291	2.98 287	5.70 289	3.37 288	4.41 289	3.70 289	9.03 289	3.00 288	6.88 290	3.53 286	10.11 290	2.70 281	10.47 288	10.76 288	3.81 288	12.92 292	4.77 288	10.22 290	5.99 291	13.86 292	4.50 292	8.50 291	10.06 293	27.81 293	11.04 292	30.59 293

DGTPSM_ROB	8.63 287	3.68 287	8.73 290	2.98 287	5.70 289	3.37 288	4.41 289	3.70 289	9.03 289	3.00 288	6.85 289	3.53 286	10.07 289	2.70 281	10.47 288	10.76 288	3.81 288	12.91 291	4.74 287	10.22 290	5.98 290	13.86 292	4.49 291	8.50 291	10.06 293	27.81 293	11.04 292	30.59 293

DPSM_ROB	13.01 291	6.29 289	9.52 292	4.44 289	6.37 291	4.34 290	3.59 287	8.20 292	10.79 291	6.64 291	7.87 291	9.69 290	12.99 292	2.80 283	12.81 290	13.68 290	9.16 292	16.58 294	9.87 289	12.33 292	16.73 294	17.95 295	2.26 269	10.56 293	28.34 295	36.91 295	31.06 295	39.57 295

DPSM	13.01 291	6.29 289	9.52 292	4.44 289	6.37 291	4.34 290	3.59 287	8.20 292	10.79 291	6.64 291	7.87 291	9.69 290	12.99 292	2.80 283	12.81 290	13.68 290	9.16 292	16.58 294	9.87 289	12.33 292	16.73 294	17.95 295	2.26 269	10.56 293	28.34 295	36.91 295	31.06 295	39.57 295

HaxPig	16.02 293	19.59 294	18.75 294	21.25 293	20.52 294	21.33 294	22.30 294	17.00 295	14.71 293	19.29 294	17.19 295	17.46 293	12.16 291	22.51 294	17.80 292	14.90 292	17.75 294	9.40 290	18.97 291	15.48 294	9.47 292	7.16 290	23.74 293	15.28 295	4.31 289	12.19 292	6.81 289	15.11 292

LSM0	3.45 285	0.27 235	0.18 223	0.38 233	0.29 236	0.39 241	0.36 234	0.51 260	0.31 247	0.45 261	0.47 258	0.71 244	0.57 257	0.19 213	23.17 293	59.79 296	0.36 251	0.26 242	1.29 277	0.33 254	0.44 266	0.32 259	0.23 223	0.27 238	0.36 247	0.29 248	0.53 250	0.51 245

MEDIAN_ROB	20.47 294	25.88 295	24.03 296	26.51 295	25.55 296	25.88 296	26.99 295	21.23 296	19.72 295	28.73 296	22.19 296	24.61 296	16.74 294	26.47 295	23.75 294	18.44 293	22.03 296	14.75 293	26.69 295	23.31 295	15.11 293	11.56 291	27.65 295	18.39 296	7.22 291	9.33 291	8.28 291	11.75 291

CasAABBNet	26.14 296	12.60 292	19.00 295	8.89 291	12.76 293	8.55 292	7.26 292	16.43 294	21.86 296	13.67 293	15.79 294	19.63 294	26.13 296	5.53 293	25.80 295	27.48 295	18.01 295	33.35 297	20.00 292	24.70 296	33.62 297	35.57 297	4.48 290	21.32 297	57.07 297	74.41 297	62.39 297	79.48 297

AVERAGE_ROB	24.43 295	29.85 296	27.27 297	31.30 296	29.70 297	30.00 297	31.47 296	26.59 297	24.68 297	34.31 297	27.39 297	31.23 297	21.35 295	30.69 297	28.19 296	24.02 294	26.74 297	21.17 296	30.34 296	27.38 297	20.48 296	16.18 294	32.28 296	24.32 298	8.51 292	7.76 290	7.92 290	8.46 290

DLNR_Zeroshot_test	10.12 290	32.06 297	0.05 43	54.44 297	0.09 102	0.18 181	50.47 297	0.19 152	0.08 72	0.27 207	0.07 47	0.20 149	0.04 28	0.14 191	62.26 297	70.60 297	0.33 245	0.18 211	0.25 197	0.11 126	0.20 175	0.08 60	0.07 106	0.09 131	0.18 154	0.15 128	0.20 169	0.26 192

ASD4																								2.43 289

Low-res two-view benchmark