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	0.07 1	0.06 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 2	0.05 5	0.08 4	0.05 4	0.08 3	0.06 4	0.08 2	0.04 1	0.03 2	0.11 1	0.11 1	0.12 1	0.08 1	0.11 1	0.06 1	0.10 1	0.07 1	0.04 4	0.05 2	0.10 1	0.09 1	0.10 1	0.08 1

ProNet	0.09 3	0.09 6	0.09 8	0.07 6	0.05 4	0.09 9	0.08 21	0.08 4	0.04 2	0.06 1	0.17 22	0.06 1	0.04 1	0.05 8	0.14 3	0.14 2	0.15 5	0.13 4	0.13 2	0.09 3	0.14 2	0.08 2	0.08 20	0.07 7	0.11 2	0.10 2	0.10 1	0.08 1

IGEV-Stereo++	0.11 8	0.11 10	0.07 5	0.10 11	0.10 15	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.11 6	0.08 12	0.05 8	0.14 3	0.15 3	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.11 7	0.15 3	0.18 23	0.06 10	0.06 3	0.13 5	0.14 7	0.14 4	0.13 10

RAFT	0.13 11	0.08 5	0.09 8	0.11 15	0.05 4	0.15 28	0.04 3	0.18 19	0.10 12	0.10 9	0.13 13	0.13 12	0.08 12	0.03 2	0.15 7	0.15 3	0.17 9	0.12 2	0.18 8	0.09 3	0.15 3	0.14 12	0.04 4	0.08 9	0.22 21	0.21 20	0.23 24	0.20 21

AIO-Stereo	0.10 4	0.11 10	0.09 8	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.06 6	0.08 3	0.10 6	0.10 4	0.06 7	0.06 13	0.14 3	0.16 5	0.14 2	0.14 6	0.15 6	0.12 10	0.17 8	0.14 12	0.05 8	0.08 9	0.11 2	0.12 3	0.14 4	0.09 4

MoCha-V2	0.10 4	0.10 7	0.07 5	0.08 8	0.06 7	0.08 7	0.06 13	0.10 9	0.07 8	0.09 7	0.12 11	0.10 4	0.04 1	0.05 8	0.13 2	0.16 5	0.14 2	0.13 4	0.19 13	0.10 6	0.15 3	0.10 4	0.07 13	0.06 3	0.13 5	0.12 3	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 1	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.08 4	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 7	0.16 5	0.14 2	0.12 2	0.14 3	0.08 2	0.15 3	0.09 3	0.03 1	0.04 1	0.15 9	0.14 7	0.15 7	0.10 5
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
RAStereo	0.13 11	0.10 7	0.08 7	0.06 4	0.05 4	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.07 8	0.28 28	0.08 5	0.17 16	0.07 10	0.04 6	0.17 11	0.17 8	0.21 15	0.18 16	0.22 16	0.11 7	0.22 19	0.11 6	0.04 4	0.07 7	0.19 14	0.17 14	0.16 10	0.16 14

RSM	0.11 8	0.11 10	0.09 8	0.08 8	0.07 9	0.11 15	0.05 5	0.07 2	0.07 8	0.08 3	0.11 9	0.11 6	0.07 10	0.05 8	0.15 7	0.17 8	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.12 10	0.18 10	0.12 7	0.05 8	0.08 9	0.12 4	0.13 5	0.17 12	0.10 5

AEACV	0.13 11	0.17 25	0.09 8	0.12 20	0.11 21	0.09 9	0.05 5	0.10 9	0.06 6	0.12 12	0.11 9	0.11 6	0.06 7	0.08 20	0.17 11	0.17 8	0.22 17	0.17 14	0.24 20	0.12 10	0.19 14	0.13 8	0.06 10	0.09 12	0.15 9	0.17 14	0.15 7	0.13 10

CroCo-Stereo Lap2	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.06 4	0.06 7	0.06 2	0.04 3	0.06 1	0.05 4	0.14 16	0.05 3	0.11 6	0.05 5	0.03 2	0.14 3	0.17 8	0.16 8	0.14 6	0.19 13	0.09 3	0.18 10	0.10 4	0.03 1	0.06 3	0.16 11	0.18 17	0.15 7	0.11 7

U	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.04 1	0.04 2	0.06 2	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 7	0.03 2	0.12 11	0.05 5	0.03 2	0.16 10	0.18 12	0.19 11	0.14 6	0.18 8	0.11 7	0.21 17	0.13 8	0.03 1	0.06 3	0.18 13	0.17 14	0.16 10	0.12 9

TDLM	0.16 16	0.19 31	0.14 25	0.15 27	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.16 16	0.14 21	0.12 12	0.22 50	0.17 16	0.14 34	0.10 27	0.17 11	0.18 12	0.21 15	0.20 18	0.18 8	0.14 14	0.19 14	0.13 8	0.11 33	0.15 30	0.17 12	0.16 11	0.18 14	0.18 17

Occ-G	0.13 11	0.14 15	0.10 14	0.11 15	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.09 11	0.08 3	0.18 26	0.14 14	0.06 7	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.19 11	0.17 14	0.21 15	0.14 14	0.17 8	0.13 8	0.07 13	0.11 17	0.13 5	0.13 5	0.17 12	0.13 10

RSM++	0.12 10	0.12 13	0.10 14	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.10 9	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.14 14	0.08 12	0.05 8	0.17 11	0.19 14	0.18 10	0.15 11	0.17 7	0.12 10	0.18 10	0.14 12	0.06 10	0.09 12	0.14 8	0.15 9	0.18 14	0.11 7

RAFT + AFF	0.18 18	0.18 28	0.11 16	0.16 32	0.10 15	0.14 24	0.09 23	0.25 25	0.15 25	0.33 34	0.16 20	0.31 41	0.11 22	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.33 35	0.16 12	0.31 31	0.16 26	0.31 34	0.14 12	0.07 13	0.11 17	0.21 19	0.16 11	0.14 4	0.13 10

delet	0.17 17	0.16 21	0.16 43	0.20 58	0.14 30	0.19 50	0.12 48	0.15 15	0.13 18	0.19 18	0.17 22	0.19 19	0.11 22	0.15 47	0.20 21	0.19 14	0.22 17	0.20 18	0.18 8	0.18 31	0.21 17	0.14 12	0.11 33	0.13 24	0.20 16	0.20 19	0.18 14	0.22 23

RYNet	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.11 15	0.12 25	0.13 20	0.09 23	0.16 16	0.27 117	0.13 14	0.15 19	0.13 12	0.10 18	0.09 24	0.23 34	0.19 14	0.20 13	0.27 46	0.22 16	0.14 14	0.18 10	0.15 18	0.25 149	0.14 27	0.20 16	0.50 133	0.22 17	0.16 14

iRaftStereo_RVC	0.18 18	0.15 17	0.11 16	0.10 11	0.10 15	0.12 18	0.06 13	0.26 27	0.11 13	0.27 26	0.25 66	0.24 24	0.11 22	0.09 24	0.18 15	0.20 19	0.29 27	0.22 23	0.26 24	0.15 20	0.30 30	0.23 37	0.08 20	0.12 20	0.21 19	0.21 20	0.27 30	0.19 18

HCRNet	0.24 39	0.30 105	0.15 36	0.34 127	0.15 32	0.25 85	0.15 75	0.30 36	0.14 21	0.69 229	0.32 82	0.39 65	0.14 34	0.17 64	0.20 21	0.20 19	0.30 30	0.22 23	0.33 39	0.15 20	0.24 22	0.15 18	0.16 92	0.12 20	0.20 16	0.24 29	0.24 25	0.22 23

StereoVision	0.14 15	0.10 7	0.09 8	0.07 6	0.10 15	0.11 15	0.07 17	0.13 14	0.17 31	0.13 14	0.12 11	0.11 6	0.08 12	0.04 6	0.20 21	0.21 21	0.20 13	0.16 12	0.18 8	0.14 14	0.16 7	0.14 12	0.04 4	0.10 14	0.23 23	0.22 26	0.25 27	0.25 30

MMNet	0.20 24	0.20 37	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.20 54	0.14 66	0.23 22	0.16 29	0.19 18	0.20 42	0.27 29	0.11 22	0.22 116	0.21 29	0.21 21	0.27 23	0.24 29	0.29 27	0.18 31	0.23 20	0.15 18	0.12 39	0.15 30	0.23 23	0.23 27	0.22 17	0.25 30

RAFT_CTSACE	0.21 28	0.15 17	0.13 20	0.11 15	0.11 21	0.19 50	0.13 57	0.27 29	0.15 25	0.48 110	0.13 13	0.33 49	0.25 112	0.12 33	0.21 29	0.22 23	0.29 27	0.20 18	0.27 25	0.14 14	0.30 30	0.31 73	0.07 13	0.13 24	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.21 22

AASNet	0.20 24	0.22 53	0.15 36	0.21 62	0.18 52	0.24 76	0.17 90	0.23 22	0.14 21	0.22 21	0.26 68	0.21 20	0.13 30	0.16 57	0.20 21	0.22 23	0.28 25	0.23 27	0.24 20	0.19 37	0.23 20	0.19 24	0.12 39	0.16 40	0.23 23	0.21 20	0.22 17	0.19 18

CVANet_RVC	0.22 32	0.29 101	0.21 80	0.29 104	0.22 81	0.25 85	0.15 75	0.27 29	0.16 29	0.24 23	0.34 89	0.23 22	0.19 69	0.14 42	0.20 21	0.22 23	0.25 21	0.24 29	0.24 20	0.17 28	0.24 22	0.17 21	0.13 54	0.18 62	0.23 23	0.19 18	0.22 17	0.23 26

IGEV-Stereo+	0.19 22	0.12 13	0.11 16	0.11 15	0.11 21	0.09 9	0.06 13	0.28 31	0.17 31	0.47 104	0.18 26	0.25 27	0.10 18	0.12 33	0.18 15	0.23 26	0.30 30	0.24 29	0.32 35	0.18 31	0.31 34	0.33 89	0.08 20	0.10 14	0.22 21	0.16 11	0.22 17	0.19 18

anonymousdsp	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.12 20	0.10 15	0.13 20	0.09 23	0.24 24	0.13 18	0.28 28	0.16 20	0.23 22	0.08 12	0.11 32	0.19 19	0.23 26	0.24 19	0.20 18	0.30 28	0.15 20	0.34 44	0.21 32	0.09 24	0.11 17	0.19 14	0.15 9	0.24 25	0.16 14

AANet_RVC	0.20 24	0.19 31	0.18 61	0.14 24	0.17 41	0.12 18	0.12 48	0.18 19	0.19 41	0.15 17	0.21 46	0.18 18	0.15 46	0.13 39	0.26 51	0.23 26	0.24 19	0.26 38	0.22 16	0.22 54	0.20 16	0.19 24	0.16 92	0.16 40	0.26 37	0.26 35	0.26 28	0.34 57

MaDis-Stereo	0.19 22	0.14 15	0.13 20	0.08 8	0.07 9	0.08 7	0.07 17	0.17 18	0.12 16	0.26 25	0.13 13	0.28 33	0.09 17	0.06 13	0.20 21	0.24 29	0.31 33	0.26 38	0.32 35	0.15 20	0.31 34	0.19 24	0.07 13	0.12 20	0.28 50	0.31 65	0.31 33	0.37 63

UniTT-Stereo	0.21 28	0.15 17	0.11 16	0.12 20	0.09 14	0.13 20	0.07 17	0.22 21	0.15 25	0.37 45	0.17 22	0.28 33	0.17 56	0.12 33	0.23 34	0.24 29	0.35 41	0.26 38	0.38 53	0.18 31	0.30 30	0.17 21	0.11 33	0.14 27	0.26 37	0.35 86	0.22 17	0.27 34

test_5	0.20 24	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.10 15	0.15 28	0.11 43	0.25 25	0.15 25	0.29 31	0.13 13	0.29 35	0.30 140	0.07 15	0.20 21	0.24 29	0.26 22	0.22 23	0.23 19	0.14 14	0.26 25	0.23 37	0.07 13	0.17 51	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.26 32

AFF-stereo	0.22 32	0.22 53	0.18 61	0.15 27	0.13 27	0.20 54	0.09 23	0.38 60	0.19 41	0.42 65	0.20 42	0.30 39	0.11 22	0.08 20	0.19 19	0.24 29	0.28 25	0.19 17	0.35 45	0.15 20	0.29 28	0.19 24	0.09 24	0.12 20	0.27 40	0.28 54	0.32 39	0.24 28

GANet	0.22 32	0.20 37	0.20 72	0.22 65	0.23 85	0.24 76	0.19 101	0.31 38	0.17 31	0.24 23	0.21 46	0.29 35	0.14 34	0.14 42	0.21 29	0.24 29	0.29 27	0.31 79	0.24 20	0.15 20	0.24 22	0.19 24	0.16 92	0.17 51	0.23 23	0.21 20	0.26 28	0.24 28

HITNet	0.28 51	0.27 85	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.22 66	0.15 75	0.41 68	0.22 76	0.50 122	0.35 94	0.44 81	0.21 80	0.17 64	0.26 51	0.24 29	0.33 35	0.31 79	0.31 31	0.19 37	0.32 39	0.28 56	0.16 92	0.18 62	0.31 60	0.28 54	0.44 94	0.42 88
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
CASnet	0.30 63	0.26 80	0.18 61	0.22 65	0.20 69	0.27 94	0.12 48	0.48 110	0.24 87	0.54 161	0.35 94	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.27 60	0.25 35	0.37 52	0.23 27	0.54 119	0.20 45	0.42 102	0.31 73	0.15 83	0.18 62	0.30 56	0.27 40	0.40 76	0.42 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TestStereo	0.35 95	0.33 134	0.28 122	0.33 119	0.23 85	0.34 125	0.22 111	0.54 158	0.24 87	0.64 217	0.28 74	0.53 124	0.21 80	0.18 73	0.30 74	0.25 35	0.44 102	0.27 46	0.58 133	0.27 89	0.52 163	0.32 84	0.18 116	0.26 132	0.41 100	0.33 73	0.50 122	0.43 91

ARAFT	0.24 39	0.20 37	0.15 36	0.20 58	0.16 37	0.20 54	0.10 37	0.32 39	0.19 41	0.45 83	0.24 54	0.34 53	0.13 30	0.10 27	0.24 38	0.25 35	0.41 79	0.34 97	0.34 41	0.16 26	0.35 50	0.21 32	0.11 33	0.13 24	0.29 52	0.24 29	0.32 39	0.29 38

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 43	0.24 62	0.21 80	0.17 34	0.15 32	0.18 45	0.10 37	0.47 104	0.19 41	0.43 73	0.22 50	0.39 65	0.13 30	0.10 27	0.23 34	0.25 35	0.32 34	0.21 22	0.39 57	0.18 31	0.34 44	0.23 37	0.12 39	0.17 51	0.35 74	0.27 40	0.34 47	0.33 54

DMCA	0.23 37	0.19 31	0.21 80	0.18 46	0.19 60	0.17 41	0.18 97	0.29 35	0.23 81	0.23 22	0.28 74	0.29 35	0.17 56	0.19 85	0.25 44	0.25 35	0.30 30	0.29 59	0.27 25	0.20 45	0.31 34	0.20 29	0.19 123	0.18 62	0.24 28	0.27 40	0.22 17	0.27 34

MGS-Stereo	0.24 39	0.23 57	0.16 43	0.16 32	0.14 30	0.14 24	0.10 37	0.34 46	0.14 21	0.28 28	0.20 42	0.24 24	0.13 30	0.17 64	0.25 44	0.26 40	0.40 67	0.34 97	0.39 57	0.25 70	0.36 57	0.25 42	0.14 64	0.17 51	0.26 37	0.24 29	0.35 50	0.34 57

plain	0.21 28	0.17 25	0.14 25	0.14 24	0.11 21	0.16 39	0.09 23	0.30 36	0.12 16	0.41 56	0.14 17	0.26 28	0.10 18	0.07 15	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.28 51	0.34 41	0.17 28	0.26 25	0.21 32	0.09 24	0.15 30	0.25 34	0.25 32	0.27 30	0.34 57

MIF-Stereo (partial)	0.21 28	0.16 21	0.15 36	0.13 23	0.12 25	0.16 39	0.08 21	0.28 31	0.19 41	0.30 32	0.18 26	0.21 20	0.12 29	0.10 27	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.27 46	0.30 28	0.17 28	0.30 30	0.20 29	0.10 28	0.16 40	0.27 40	0.23 27	0.27 30	0.27 34

CAS	0.27 50	0.21 49	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.18 45	0.09 23	0.33 43	0.20 54	0.33 34	0.38 110	0.29 35	0.19 69	0.17 64	0.28 68	0.26 40	0.37 52	0.26 38	0.38 53	0.20 45	0.29 28	0.27 49	0.16 92	0.18 62	0.36 77	0.36 91	0.40 76	0.55 131

anonymousdsp2	0.26 47	0.28 90	0.18 61	0.19 49	0.16 37	0.21 60	0.14 66	0.37 54	0.19 41	0.38 50	0.22 50	0.36 60	0.16 49	0.14 42	0.22 33	0.26 40	0.36 50	0.25 35	0.56 126	0.21 49	0.37 65	0.31 73	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.38 70	0.29 38

raft+_RVC	0.25 43	0.22 53	0.17 51	0.19 49	0.18 52	0.18 45	0.13 57	0.38 60	0.19 41	0.46 96	0.30 79	0.34 53	0.16 49	0.13 39	0.25 44	0.26 40	0.33 35	0.27 46	0.37 49	0.19 37	0.36 57	0.26 45	0.10 28	0.15 30	0.30 56	0.29 57	0.36 65	0.30 43

CFNet	0.34 90	0.31 113	0.25 112	0.38 142	0.32 141	0.30 102	0.23 119	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.36 100	0.58 150	0.30 140	0.24 139	0.28 68	0.26 40	0.39 63	0.34 97	0.37 49	0.26 78	0.35 50	0.22 36	0.17 101	0.24 112	0.47 120	0.39 107	0.46 96	0.51 117

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 32	0.15 17	0.13 20	0.17 34	0.13 27	0.14 24	0.06 13	0.38 60	0.19 41	0.47 104	0.17 22	0.24 24	0.11 22	0.12 33	0.20 21	0.27 47	0.37 52	0.26 38	0.35 45	0.19 37	0.37 65	0.34 97	0.10 28	0.10 14	0.24 28	0.21 20	0.31 33	0.22 23

LoS_RVC	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

tt_ll	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

test_4	0.25 43	0.19 31	0.17 51	0.14 24	0.15 32	0.11 15	0.07 17	0.38 60	0.20 54	0.53 153	0.18 26	0.34 53	0.16 49	0.15 47	0.24 38	0.27 47	0.35 41	0.25 35	0.31 31	0.21 49	0.38 75	0.31 73	0.10 28	0.17 51	0.31 60	0.33 73	0.34 47	0.36 61

GCAP-BAT	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

test_for_model	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala2	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

MIM_Stereo	0.22 32	0.17 25	0.16 43	0.19 49	0.15 32	0.20 54	0.10 37	0.28 31	0.13 18	0.43 73	0.19 39	0.31 41	0.10 18	0.12 33	0.21 29	0.28 51	0.36 50	0.26 38	0.34 41	0.20 45	0.35 50	0.24 40	0.08 20	0.16 40	0.24 28	0.21 20	0.32 39	0.23 26

testlalala	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala_base	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

SPstereo	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

LL-Strereo2	0.24 39	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.15 32	0.13 20	0.09 23	0.36 49	0.21 62	0.51 138	0.18 26	0.33 49	0.17 56	0.10 27	0.25 44	0.28 51	0.39 63	0.27 46	0.45 88	0.22 54	0.33 41	0.20 29	0.12 39	0.14 27	0.24 28	0.27 40	0.33 46	0.26 32

EGLCR-Stereo	0.32 77	0.28 90	0.18 61	0.24 77	0.25 97	0.33 115	0.11 43	0.48 110	0.20 54	0.49 117	0.19 39	0.49 103	0.15 46	0.17 64	0.24 38	0.28 51	0.45 109	0.31 79	0.45 88	0.25 70	0.49 148	0.41 131	0.14 64	0.18 62	0.34 68	0.31 65	0.74 195	0.57 139

GMOStereo	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

error version	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-v	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-2	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

s12784h	0.39 110	0.35 137	0.25 112	0.46 167	0.29 128	0.25 85	0.18 97	0.49 115	0.22 76	0.51 138	0.34 89	0.62 164	0.32 148	0.21 111	0.27 60	0.28 51	0.48 131	0.29 59	0.52 112	0.23 59	0.51 157	0.30 66	0.15 83	0.23 101	0.51 145	0.52 142	0.70 184	1.14 206

UPFNet	0.28 51	0.25 68	0.26 118	0.26 90	0.23 85	0.30 102	0.21 106	0.34 46	0.25 97	0.35 40	0.32 82	0.33 49	0.21 80	0.23 133	0.31 84	0.28 51	0.37 52	0.31 79	0.37 49	0.23 59	0.27 27	0.24 40	0.18 116	0.20 80	0.28 50	0.29 57	0.32 39	0.29 38

RASNet	0.31 72	0.32 124	0.30 128	0.27 94	0.24 92	0.26 91	0.20 105	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.33 85	0.40 70	0.25 112	0.20 96	0.25 44	0.28 51	0.38 58	0.30 75	0.34 41	0.21 49	0.40 85	0.29 63	0.14 64	0.30 147	0.33 67	0.34 81	0.49 115	0.47 105

DN-CSS_ROB	0.36 100	0.31 113	0.30 128	0.31 109	0.30 134	0.25 85	0.17 90	0.51 135	0.25 97	0.51 138	0.56 184	0.56 137	0.36 162	0.18 73	0.31 84	0.28 51	0.41 79	0.31 79	0.81 165	0.27 89	0.37 65	0.25 42	0.22 136	0.32 162	0.37 80	0.32 67	0.41 83	0.38 73

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 63	0.22 53	0.21 80	0.23 75	0.18 52	0.19 50	0.12 48	0.44 80	0.35 161	0.43 73	0.40 122	0.40 70	0.21 80	0.18 73	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.31 79	0.37 49	0.27 89	0.35 50	0.33 89	0.13 54	0.18 62	0.37 80	0.51 139	0.31 33	0.47 105

4D-IteraStereo	0.28 51	0.20 37	0.18 61	0.26 90	0.16 37	0.17 41	0.11 43	0.46 94	0.24 87	0.53 153	0.27 73	0.41 73	0.17 56	0.13 39	0.27 60	0.29 68	0.41 79	0.34 97	0.42 78	0.26 78	0.43 112	0.32 84	0.11 33	0.16 40	0.29 52	0.30 61	0.40 76	0.30 43

IER	0.29 55	0.24 62	0.24 104	0.24 77	0.21 74	0.25 85	0.17 90	0.35 48	0.21 62	0.36 41	0.45 147	0.51 111	0.20 74	0.24 139	0.32 95	0.29 68	0.38 58	0.31 79	0.33 39	0.23 59	0.33 41	0.27 49	0.20 133	0.19 76	0.30 56	0.32 67	0.35 50	0.39 81

RAFT+CT+SA	0.23 37	0.20 37	0.16 43	0.19 49	0.13 27	0.15 28	0.12 48	0.33 43	0.19 41	0.44 79	0.14 17	0.34 53	0.29 136	0.09 24	0.23 34	0.29 68	0.27 23	0.22 23	0.31 31	0.19 37	0.31 34	0.35 99	0.07 13	0.17 51	0.29 52	0.27 40	0.31 33	0.28 37

IPLG	0.30 63	0.28 90	0.24 104	0.22 65	0.20 69	0.25 85	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.45 83	0.28 74	0.45 86	0.18 63	0.23 133	0.33 100	0.29 68	0.43 93	0.35 109	0.40 67	0.28 95	0.35 50	0.44 144	0.12 39	0.20 80	0.35 74	0.36 91	0.37 67	0.37 63

test-3	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.63 168	0.24 103	0.17 64	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.84 169	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

test_1	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.64 170	0.24 103	0.16 57	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.85 171	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

RALAANet	0.29 55	0.31 113	0.23 98	0.22 65	0.21 74	0.23 71	0.16 85	0.38 60	0.19 41	0.33 34	0.38 110	0.35 58	0.18 63	0.15 47	0.33 100	0.29 68	0.38 58	0.37 125	0.48 104	0.27 89	0.36 57	0.29 63	0.15 83	0.20 80	0.34 68	0.30 61	0.35 50	0.35 60

iResNetv2_ROB	0.37 102	0.30 105	0.23 98	0.34 127	0.29 128	0.38 137	0.22 111	0.46 94	0.25 97	0.46 96	0.56 184	0.56 137	0.41 180	0.22 116	0.30 74	0.29 68	0.40 67	0.34 97	0.66 148	0.31 114	0.40 85	0.32 84	0.23 142	0.30 147	0.44 113	0.36 91	0.50 122	0.46 97

MLCV	0.46 148	0.38 154	0.34 152	0.54 186	0.39 163	0.49 172	0.33 150	0.59 188	0.31 145	0.49 117	0.59 192	0.72 184	0.57 199	0.22 116	0.39 128	0.29 68	0.49 138	0.38 132	1.01 193	0.33 124	0.42 102	0.43 140	0.28 163	0.36 173	0.51 145	0.56 153	0.54 143	0.54 129

DISCO	0.32 77	0.30 105	0.23 98	0.31 109	0.28 124	0.33 115	0.30 145	0.32 39	0.29 135	0.40 54	0.41 125	0.32 45	0.20 74	0.23 133	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.32 89	0.46 98	0.29 102	0.36 57	0.31 73	0.19 123	0.24 112	0.37 80	0.36 91	0.41 83	0.38 73

iResNet_ROB	0.35 95	0.30 105	0.27 119	0.32 116	0.21 74	0.33 115	0.22 111	0.45 86	0.27 117	0.45 83	0.42 134	0.38 63	0.48 187	0.19 85	0.28 68	0.29 68	0.45 109	0.36 114	0.55 121	0.24 68	0.37 65	0.27 49	0.19 123	0.25 122	0.44 113	0.39 107	0.47 100	0.47 105

TestStereo1	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

SA-5K	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

SA	0.30 63	0.27 85	0.17 51	0.18 46	0.17 41	0.24 76	0.10 37	0.47 104	0.26 109	0.54 161	0.20 42	0.46 93	0.14 34	0.12 33	0.30 74	0.30 80	0.41 79	0.30 75	0.40 67	0.23 59	0.37 65	0.37 113	0.10 28	0.20 80	0.41 100	0.38 98	0.49 115	0.37 63

CIPLG	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.22 92	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.32 39	0.29 38

UDGNet	0.49 159	0.45 177	0.30 128	1.05 233	0.79 227	0.91 226	0.70 220	0.47 104	0.30 140	0.45 83	0.46 152	0.45 86	0.16 49	1.01 252	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.39 143	0.50 107	0.32 118	0.49 148	0.36 111	0.57 226	0.23 101	0.54 154	0.42 112	0.43 92	0.47 105

IPLGR_C	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.24 103	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.30 75	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.17 51	0.31 60	0.26 35	0.32 39	0.30 43

ACRE	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.23 99	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.29 102	0.40 85	0.27 49	0.13 54	0.18 62	0.30 56	0.26 35	0.32 39	0.29 38

rafts_anoy	0.29 55	0.30 105	0.23 98	0.22 65	0.24 92	0.23 71	0.14 66	0.44 80	0.18 38	0.44 79	0.34 89	0.40 70	0.16 49	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.40 67	0.37 125	0.40 67	0.25 70	0.38 75	0.29 63	0.12 39	0.20 80	0.38 84	0.33 73	0.35 50	0.41 85

CREStereo++_RVC	0.32 77	0.25 68	0.18 61	0.23 75	0.25 97	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.26 109	0.48 110	0.28 74	0.48 99	0.44 183	0.18 73	0.26 51	0.30 80	0.47 124	0.25 35	0.38 53	0.23 59	0.41 94	0.30 66	0.13 54	0.24 112	0.40 95	0.32 67	0.51 128	0.52 121
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
RALCasStereoNet	0.30 63	0.31 113	0.21 80	0.28 100	0.23 85	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.48 110	0.30 79	0.44 81	0.19 69	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.44 102	0.38 132	0.39 57	0.25 70	0.41 94	0.26 45	0.13 54	0.21 89	0.40 95	0.33 73	0.35 50	0.38 73

ADLNet	0.34 90	0.39 161	0.25 112	0.33 119	0.29 128	0.36 131	0.32 148	0.42 70	0.25 97	0.37 45	0.38 110	0.60 162	0.28 131	0.50 217	0.31 84	0.30 80	0.40 67	0.31 79	0.38 53	0.28 95	0.34 44	0.28 56	0.28 163	0.19 76	0.36 77	0.40 110	0.35 50	0.36 61

GMStereo	0.32 77	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.25 97	0.31 107	0.24 124	0.48 110	0.25 97	0.37 45	0.30 79	0.54 127	0.27 129	0.19 85	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.29 59	0.56 126	0.32 118	0.39 81	0.25 42	0.18 116	0.22 93	0.39 91	0.30 61	0.47 100	0.33 54
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.32 77	0.28 90	0.27 119	0.29 104	0.27 113	0.31 107	0.21 106	0.41 68	0.26 109	0.41 56	0.37 103	0.39 65	0.28 131	0.25 147	0.31 84	0.30 80	0.43 93	0.35 109	0.39 57	0.26 78	0.33 41	0.32 84	0.19 123	0.26 132	0.34 68	0.37 96	0.37 67	0.41 85

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 104	0.38 154	0.38 161	0.34 127	0.47 182	0.32 111	0.52 196	0.40 66	0.44 181	0.41 56	0.41 125	0.56 137	0.26 116	0.41 202	0.43 151	0.30 80	0.39 63	0.33 92	0.40 67	0.27 89	0.34 44	0.27 49	0.22 136	0.24 112	0.37 80	0.47 125	0.40 76	0.44 93
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.45 143	0.52 195	0.38 161	0.68 202	0.40 166	0.56 191	0.44 176	0.57 176	0.31 145	0.58 199	0.35 94	1.11 209	0.31 145	0.28 160	0.40 133	0.30 80	0.40 67	0.36 114	0.71 152	0.32 118	0.32 39	0.21 32	0.26 153	0.29 143	0.47 120	0.47 125	0.47 100	0.62 147

TESTraft	0.25 43	0.21 49	0.15 36	0.15 27	0.16 37	0.14 24	0.13 57	0.28 31	0.26 109	0.41 56	0.19 39	0.27 29	0.30 140	0.07 15	0.24 38	0.31 95	0.34 38	0.24 29	0.30 28	0.18 31	0.35 50	0.39 120	0.09 24	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.35 50	0.31 46

Sa-1000	0.32 77	0.29 101	0.17 51	0.20 58	0.20 69	0.23 71	0.10 37	0.49 115	0.28 127	0.55 176	0.26 68	0.46 93	0.17 56	0.20 96	0.31 84	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.50 107	0.22 54	0.41 94	0.43 140	0.14 64	0.20 80	0.42 105	0.41 111	0.51 128	0.40 83

GLC_STEREO	0.36 100	0.31 113	0.29 125	0.31 109	0.27 113	0.30 102	0.23 119	0.49 115	0.22 76	0.54 161	0.43 143	0.48 99	0.21 80	0.22 116	0.29 72	0.31 95	0.54 176	0.33 92	0.47 102	0.30 107	0.60 202	0.46 156	0.18 116	0.24 112	0.39 91	0.28 54	0.57 151	0.42 88

IPLGR	0.38 104	0.41 166	0.25 112	0.35 133	0.32 141	0.28 98	0.18 97	0.50 123	0.27 117	0.48 110	0.48 157	0.52 120	0.25 112	0.22 116	0.37 123	0.31 95	0.42 87	0.39 143	0.63 142	0.38 144	0.40 85	0.48 169	0.14 64	0.22 93	0.48 130	0.47 125	0.48 104	0.46 97

test_3	0.35 95	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.23 71	0.15 75	0.51 135	0.23 81	0.54 161	0.24 54	0.67 175	0.28 131	0.17 64	0.34 110	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.86 173	0.32 118	0.44 120	0.50 181	0.11 33	0.22 93	0.38 84	0.38 98	0.41 83	0.37 63

AnonymousM	0.28 51	0.19 31	0.14 25	0.18 46	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.42 70	0.17 31	0.47 104	0.28 74	0.35 58	0.11 22	0.15 47	0.27 60	0.31 95	0.45 109	0.28 51	0.39 57	0.19 37	0.44 120	0.26 45	0.14 64	0.16 40	0.24 28	0.30 61	0.48 104	0.67 161

raftrobust	0.31 72	0.25 68	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.19 50	0.14 66	0.49 115	0.18 38	0.54 161	0.34 89	0.44 81	0.18 63	0.16 57	0.35 117	0.31 95	0.42 87	0.32 89	0.42 78	0.29 102	0.41 94	0.31 73	0.14 64	0.17 51	0.41 100	0.38 98	0.38 70	0.38 73

DSFCA	0.33 85	0.39 161	0.32 143	0.31 109	0.27 113	0.35 127	0.25 127	0.36 49	0.29 135	0.32 33	0.42 134	0.38 63	0.22 92	0.19 85	0.32 95	0.31 95	0.38 58	0.36 114	0.46 98	0.26 78	0.37 65	0.37 113	0.23 142	0.24 112	0.38 84	0.35 86	0.34 47	0.43 91

FADNet-RVC-Resample	0.40 112	0.31 113	0.32 143	0.36 134	0.29 128	0.33 115	0.27 132	0.53 155	0.32 148	0.57 196	0.37 103	0.53 124	0.34 153	0.30 166	0.41 141	0.31 95	0.41 79	0.42 165	0.55 121	0.43 168	0.39 81	0.46 156	0.25 149	0.43 196	0.44 113	0.42 112	0.37 67	0.53 125

trnet	0.31 72	0.28 90	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.21 60	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.52 146	0.24 54	0.55 133	0.22 92	0.20 96	0.28 68	0.32 104	0.48 131	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.45 131	0.30 66	0.14 64	0.21 89	0.38 84	0.35 86	0.49 115	0.53 125

STTStereo	0.39 110	0.42 169	0.43 176	0.37 138	0.43 170	0.34 125	0.49 190	0.37 54	0.33 155	0.38 50	0.43 143	0.51 111	0.30 140	0.38 194	0.47 167	0.32 104	0.41 79	0.40 151	0.40 67	0.29 102	0.36 57	0.28 56	0.22 136	0.28 139	0.40 95	0.45 121	0.40 76	0.62 147

ADCP+	0.49 159	0.35 137	0.36 159	0.33 119	0.26 106	0.39 142	0.38 161	0.48 110	0.98 239	0.42 65	0.61 198	0.85 194	0.26 116	0.30 166	0.33 100	0.32 104	0.41 79	0.35 109	0.62 138	0.27 89	0.41 94	0.37 113	0.24 146	0.22 93	0.41 100	1.72 260	0.43 92	1.18 209

UCFNet_RVC	0.42 129	0.52 195	0.34 152	0.47 170	0.42 168	0.42 153	0.30 145	0.49 115	0.32 148	0.51 138	0.48 157	0.68 179	0.36 162	0.26 154	0.40 133	0.32 104	0.41 79	0.38 132	0.48 104	0.30 107	0.45 131	0.31 73	0.28 163	0.30 147	0.61 182	0.49 130	0.48 104	0.61 145

LE_ROB	11.92 288	1.06 243	1.26 259	4.81 283	43.47 296	6.01 287	35.61 294	7.74 290	6.23 285	0.58 199	3.83 281	32.58 293	46.83 294	0.27 157	0.44 156	0.32 104	0.53 167	0.43 167	23.28 287	0.75 233	0.67 221	0.51 190	0.56 225	8.03 289	23.19 291	17.00 290	20.55 292	35.43 295

raft_robust	0.34 90	0.27 85	0.19 70	0.29 104	0.22 81	0.22 66	0.16 85	0.52 149	0.28 127	0.64 217	0.25 66	0.48 99	0.26 116	0.18 73	0.32 95	0.33 109	0.44 102	0.34 97	0.52 112	0.28 95	0.44 120	0.47 164	0.12 39	0.21 89	0.44 113	0.44 117	0.49 115	0.46 97

MIPNet	0.35 95	0.32 124	0.24 104	0.26 90	0.23 85	0.27 94	0.15 75	0.50 123	0.20 54	0.45 83	0.37 103	0.52 120	0.29 136	0.22 116	0.35 117	0.33 109	0.46 120	0.37 125	0.51 110	0.37 137	0.36 57	0.44 144	0.14 64	0.19 76	0.46 118	0.51 139	0.42 90	0.51 117

CFNet_pseudo	0.38 104	0.32 124	0.34 152	0.41 156	0.33 146	0.38 137	0.28 135	0.51 135	0.29 135	0.54 161	0.52 174	0.46 93	0.42 181	0.24 139	0.41 141	0.33 109	0.39 63	0.36 114	0.46 98	0.25 70	0.38 75	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.43 111	0.46 122	0.52 138	0.55 131

CREStereo	0.32 77	0.27 85	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.22 66	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.50 122	0.24 54	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.29 72	0.33 109	0.49 138	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.46 135	0.30 66	0.15 83	0.21 89	0.39 91	0.34 81	0.48 104	0.52 121
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	0.33 85	0.28 90	0.20 72	0.26 90	0.22 81	0.20 54	0.19 101	0.45 86	0.21 62	0.50 122	0.24 54	0.52 120	0.15 46	0.18 73	0.31 84	0.33 109	0.47 124	0.28 51	0.55 121	0.25 70	0.46 135	0.27 49	0.16 92	0.16 40	0.46 118	0.37 96	0.48 104	0.64 154

BEATNet_4x	0.35 95	0.29 101	0.24 104	0.27 94	0.26 106	0.26 91	0.22 111	0.45 86	0.28 127	0.57 196	0.33 85	0.49 103	0.28 131	0.19 85	0.35 117	0.33 109	0.40 67	0.40 151	0.39 57	0.25 70	0.46 135	0.47 164	0.21 135	0.25 122	0.36 77	0.34 81	0.51 128	0.48 111

CC-Net-ROB	0.71 203	0.91 236	0.59 213	1.38 242	0.85 232	1.25 241	0.86 231	0.69 208	0.45 184	0.71 230	0.47 155	1.95 229	0.34 153	0.62 236	0.49 173	0.33 109	0.52 162	0.48 187	1.06 200	0.43 168	0.40 85	0.27 49	0.85 245	0.41 189	0.65 189	0.64 173	0.56 149	0.93 198

CFNet_RVC	0.38 104	0.40 164	0.33 146	0.38 142	0.35 152	0.38 137	0.25 127	0.44 80	0.28 127	0.45 83	0.49 159	0.46 93	0.26 116	0.24 139	0.40 133	0.33 109	0.43 93	0.36 114	0.44 83	0.31 114	0.43 112	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.49 136	0.49 130	0.50 122	0.52 121

DLCB_ROB	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.32 116	0.32 141	0.31 107	0.27 132	0.42 70	0.34 159	0.46 96	0.49 159	0.54 127	0.37 169	0.30 166	0.37 123	0.33 109	0.44 102	0.38 132	0.40 67	0.32 118	0.44 120	0.34 97	0.27 157	0.31 156	0.81 223	0.57 157	0.55 146	0.46 97

iinet-f	0.34 90	0.26 80	0.24 104	0.24 77	0.18 52	0.35 127	0.16 85	0.33 43	0.21 62	0.42 65	0.73 213	0.44 81	0.35 158	0.18 73	0.30 74	0.34 118	0.43 93	0.28 51	0.86 173	0.33 124	0.40 85	0.26 45	0.17 101	0.18 62	0.39 91	0.29 57	0.46 96	0.39 81

dd	0.38 104	0.40 164	0.21 80	0.82 218	0.25 97	0.53 186	0.24 124	0.46 94	0.19 41	0.47 104	0.24 54	0.66 172	0.21 80	0.20 96	0.38 126	0.34 118	0.57 188	0.30 75	0.75 158	0.28 95	0.40 85	0.31 73	0.17 101	0.24 112	0.44 113	0.32 67	0.51 128	0.40 83

HGLStereo	0.32 77	0.32 124	0.25 112	0.27 94	0.27 113	0.28 98	0.17 90	0.39 65	0.23 81	0.40 54	0.56 184	0.33 49	0.19 69	0.24 139	0.30 74	0.34 118	0.44 102	0.39 143	0.41 74	0.28 95	0.39 81	0.32 84	0.18 116	0.25 122	0.40 95	0.38 98	0.35 50	0.33 54

HSM	0.40 112	0.37 145	0.30 128	0.39 147	0.36 153	0.33 115	0.28 135	0.56 169	0.29 135	0.50 122	0.51 168	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.39 128	0.34 118	0.52 162	0.36 114	0.50 107	0.35 131	0.49 148	0.35 99	0.19 123	0.29 143	0.48 130	0.54 147	0.54 143	0.55 131

AE-Stereo	0.38 104	0.32 124	0.23 98	0.34 127	0.25 97	0.29 100	0.16 85	0.49 115	0.24 87	0.55 176	0.22 50	0.67 175	0.23 99	0.19 85	0.33 100	0.35 122	0.52 162	0.41 159	0.59 136	0.37 137	0.50 155	0.50 181	0.14 64	0.30 147	0.51 145	0.46 122	0.55 146	0.48 111

LMCR-Stereo	0.37 102	0.31 113	0.23 98	0.25 81	0.25 97	0.33 115	0.19 101	0.44 80	0.27 117	0.45 83	0.35 94	0.51 111	0.34 153	0.21 111	0.35 117	0.35 122	0.50 150	0.38 132	0.74 156	0.41 156	0.46 135	0.44 144	0.20 133	0.23 101	0.40 95	0.38 98	0.51 128	0.51 117

FINET	0.31 72	0.30 105	0.31 138	0.34 127	0.24 92	0.27 94	0.29 140	0.36 49	0.28 127	0.39 52	0.26 68	0.37 61	0.23 99	0.22 116	0.43 151	0.35 122	0.37 52	0.28 51	0.46 98	0.25 70	0.35 50	0.28 56	0.24 146	0.24 112	0.35 74	0.27 40	0.39 73	0.32 53

psm_up	0.42 129	0.38 154	0.41 170	0.45 164	0.33 146	0.46 163	0.27 132	0.50 123	0.51 193	0.43 73	0.42 134	0.45 86	0.40 178	0.30 166	0.40 133	0.35 122	0.47 124	0.38 132	0.56 126	0.34 127	0.39 81	0.33 89	0.25 149	0.39 185	0.54 154	0.59 161	0.56 149	0.52 121

DMCA-RVC	0.31 72	0.25 68	0.28 122	0.25 81	0.27 113	0.24 76	0.25 127	0.36 49	0.31 145	0.33 34	0.38 110	0.54 127	0.24 103	0.20 96	0.40 133	0.35 122	0.35 41	0.34 97	0.35 45	0.29 102	0.37 65	0.33 89	0.22 136	0.24 112	0.29 52	0.29 57	0.36 65	0.41 85

RP	0.43 134	0.45 177	0.48 187	0.48 173	0.43 170	0.46 163	0.47 178	0.47 104	0.45 184	0.34 38	0.61 198	0.57 145	0.42 181	0.33 179	0.40 133	0.35 122	0.43 93	0.35 109	0.49 106	0.34 127	0.38 75	0.37 113	0.29 169	0.35 169	0.49 136	0.44 117	0.53 141	0.58 140

HSM-Net_RVC	0.50 163	0.37 145	0.39 166	0.56 191	0.44 172	0.46 163	0.28 135	0.55 164	0.39 171	0.57 196	0.63 204	0.89 198	0.56 198	0.31 172	0.39 128	0.35 122	0.49 138	0.41 159	0.56 126	0.34 127	0.47 141	0.46 156	0.28 163	0.41 189	0.67 190	0.79 206	0.77 199	0.72 168
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
dad	0.61 190	0.45 177	0.30 128	1.01 232	0.46 181	0.63 200	1.26 245	1.15 245	0.27 117	0.79 241	0.32 82	0.76 189	0.53 195	0.21 111	0.42 149	0.36 129	0.66 206	0.34 97	1.27 208	0.31 114	0.56 184	0.30 66	0.22 136	0.36 173	0.59 174	0.39 107	1.70 254	0.97 199

AACVNet	0.41 125	0.37 145	0.33 146	0.41 156	0.45 178	0.42 153	0.28 135	0.48 110	0.32 148	0.50 122	0.51 168	0.47 97	0.24 103	0.26 154	0.41 141	0.36 129	0.47 124	0.42 165	0.52 112	0.42 162	0.42 102	0.39 120	0.26 153	0.32 162	0.47 120	0.50 133	0.50 122	0.62 147

pcwnet_v2	0.45 143	0.36 139	0.38 161	0.47 170	0.37 157	0.46 163	0.38 161	0.51 135	0.35 161	0.54 161	0.61 198	0.50 110	0.75 207	0.35 184	0.46 162	0.36 129	0.47 124	0.38 132	0.53 117	0.30 107	0.42 102	0.31 73	0.25 149	0.32 162	0.58 173	0.58 158	0.59 156	0.68 165

AF-Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

Nwc_Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

NaN_ROB	0.56 181	0.47 183	0.48 187	0.51 179	0.59 210	0.42 153	0.39 166	0.72 214	0.48 190	0.64 217	0.49 159	1.54 224	0.48 187	0.32 177	0.47 167	0.36 129	0.42 87	0.40 151	0.55 121	0.46 183	0.38 75	0.33 89	0.27 157	0.49 205	0.68 194	0.75 198	0.72 189	1.21 212

Any-RAFT	0.43 134	0.27 85	0.51 196	0.37 138	0.28 124	0.31 107	0.21 106	0.50 123	0.26 109	0.48 110	0.54 179	0.57 145	0.19 69	0.19 85	0.33 100	0.37 135	0.49 138	0.34 97	0.83 166	0.33 124	0.53 169	0.42 135	0.17 101	0.23 101	0.70 198	0.84 208	0.50 122	0.89 194

CES	0.33 85	0.19 31	0.19 70	0.19 49	0.21 74	0.20 54	0.09 23	0.85 228	0.18 38	0.42 65	0.55 181	0.49 103	0.16 49	0.20 96	0.31 84	0.37 135	0.47 124	0.28 51	0.41 74	0.24 68	0.66 219	0.35 99	0.17 101	0.18 62	0.42 105	0.33 73	0.42 90	0.50 115

CASS	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.45 164	0.38 159	0.47 168	0.33 150	0.60 194	0.38 167	0.62 212	0.50 165	0.56 137	0.38 174	0.22 116	0.43 151	0.37 135	0.64 202	0.39 143	0.94 183	0.39 149	0.57 192	0.51 190	0.27 157	0.26 132	0.63 186	0.56 153	0.68 177	0.81 183
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC	0.41 125	0.37 145	0.28 122	0.41 156	0.33 146	0.33 115	0.32 148	0.53 155	0.30 140	0.52 146	0.41 125	0.59 158	0.35 158	0.25 147	0.51 182	0.37 135	0.43 93	0.34 97	0.75 158	0.40 153	0.38 75	0.39 120	0.28 163	0.36 173	0.47 120	0.52 142	0.40 76	0.53 125

SGM-ForestM	1.56 240	1.80 252	0.59 213	1.74 245	0.86 233	1.83 249	1.08 240	1.28 251	0.81 227	0.56 185	0.74 217	5.35 264	3.72 259	0.41 202	0.47 167	0.37 135	0.59 191	0.44 173	5.02 254	0.43 168	0.55 180	0.39 120	0.39 194	0.50 206	2.80 272	1.97 264	4.37 282	3.15 265

MDST_ROB	1.62 242	1.46 247	0.53 200	2.47 254	0.96 240	1.72 248	0.73 224	0.72 214	0.54 199	0.59 204	0.42 134	1.08 207	11.90 279	0.28 160	0.49 173	0.37 135	0.51 154	0.36 114	0.72 153	0.41 156	0.54 176	0.36 111	0.38 187	0.47 203	3.20 277	1.82 262	8.20 286	2.54 260

SGM_RVC	1.34 235	1.03 242	0.59 213	1.32 241	0.94 238	1.23 240	0.85 229	0.94 233	0.78 225	0.61 209	0.75 220	2.55 240	1.51 238	0.36 189	0.49 173	0.37 135	0.56 185	0.43 167	4.91 253	0.45 178	0.56 184	0.37 113	0.37 185	0.56 215	1.41 250	1.19 243	3.13 277	8.03 282
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ICVP	0.43 134	0.38 154	0.47 184	0.40 152	0.36 153	0.40 143	0.28 135	0.47 104	0.33 155	0.46 96	0.45 147	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.40 133	0.38 142	0.45 109	0.39 143	0.53 117	0.39 149	0.43 112	0.59 210	0.55 224	0.34 167	0.48 130	0.55 150	0.51 128	0.55 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet_RVC	0.59 187	0.48 190	0.39 166	0.65 200	0.45 178	0.40 143	0.35 154	0.61 195	0.42 176	0.62 212	0.60 196	0.94 201	0.78 210	0.38 194	0.79 230	0.38 142	0.60 192	0.55 217	1.68 218	0.51 200	0.58 195	0.72 235	0.28 163	0.42 193	0.50 142	0.68 184	0.51 128	0.69 166

FADNet	0.46 148	0.38 154	0.31 138	0.42 160	0.32 141	0.40 143	0.46 177	0.59 188	0.35 161	0.56 185	0.53 176	0.59 158	0.39 177	0.28 160	0.50 177	0.38 142	0.40 67	0.39 143	0.94 183	0.43 168	0.46 135	0.41 131	0.29 169	0.31 156	0.55 161	0.62 169	0.48 104	0.63 152

DeepPruner_ROB	0.43 134	0.36 139	0.37 160	0.38 142	0.39 163	0.37 133	0.26 130	0.45 86	0.36 164	0.50 122	0.53 176	0.47 97	0.40 178	0.23 133	0.56 195	0.38 142	0.48 131	0.44 173	0.51 110	0.35 131	0.57 192	0.45 149	0.27 157	0.32 162	0.47 120	0.68 184	0.52 138	0.45 95

MyStereo04	0.43 134	0.39 161	0.40 169	0.34 127	0.31 137	0.26 91	0.22 111	0.51 135	0.37 166	0.50 122	0.37 103	0.55 133	0.28 131	0.17 64	0.50 177	0.39 146	0.44 102	0.39 143	1.11 203	0.40 153	0.48 144	0.44 144	0.17 101	0.31 156	0.53 151	0.61 168	0.65 172	0.51 117

LoS	0.41 125	0.33 134	0.21 80	0.28 100	0.31 137	0.27 94	0.16 85	1.20 247	0.22 76	0.76 237	0.69 209	0.57 145	0.27 129	0.20 96	0.31 84	0.39 146	0.46 120	0.29 59	0.52 112	0.26 78	0.52 163	0.37 113	0.17 101	0.18 62	0.59 174	0.47 125	0.48 104	0.58 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iRaft-Stereo_20w	0.51 166	0.32 124	0.83 239	0.81 217	0.32 141	0.47 168	0.31 147	0.55 164	0.28 127	0.54 161	0.46 152	0.59 158	0.14 34	0.22 116	0.41 141	0.39 146	0.49 138	0.33 92	0.88 175	0.43 168	0.49 148	0.39 120	0.15 83	0.18 62	0.72 206	0.88 214	1.07 229	1.22 214

GANet-ADL	0.47 153	0.42 169	0.33 146	0.43 162	0.42 168	0.48 171	0.35 154	0.51 135	0.33 155	0.54 161	0.50 165	0.63 168	0.34 153	0.35 184	0.47 167	0.39 146	0.53 167	0.38 132	0.79 161	0.51 200	0.48 144	0.41 131	0.30 172	0.30 147	0.52 148	0.59 161	0.63 168	0.72 168

test-1	0.45 143	0.24 62	0.22 92	0.28 100	0.29 128	0.50 175	0.29 140	0.58 181	0.32 148	0.55 176	0.41 125	0.58 150	0.30 140	0.20 96	0.39 128	0.39 146	0.50 150	0.40 151	1.04 195	0.38 144	0.52 163	0.63 220	0.17 101	0.32 162	0.60 179	0.69 188	0.58 153	0.89 194

ADCL	0.56 181	0.50 193	0.39 166	0.42 160	0.36 153	0.51 181	0.55 204	0.58 181	1.58 260	0.56 185	0.64 205	0.62 164	0.37 169	0.33 179	0.41 141	0.39 146	0.48 131	0.40 151	0.73 155	0.38 144	0.59 198	0.52 194	0.34 177	0.35 169	0.63 186	0.68 184	0.57 151	1.34 220

SQANet	1.43 239	2.22 257	0.78 236	2.62 258	1.77 252	2.84 259	2.44 254	0.73 216	0.53 197	0.87 245	0.58 191	2.10 234	0.64 204	2.13 256	0.50 177	0.40 152	0.67 210	0.59 226	7.14 267	0.54 205	0.49 148	0.45 149	2.94 266	0.45 201	0.75 211	0.89 219	0.97 220	1.58 229

SACVNet	0.46 148	0.42 169	0.38 161	0.44 163	0.41 167	0.40 143	0.43 173	0.52 149	0.47 188	0.52 146	0.45 147	0.45 86	0.25 112	0.32 177	0.44 156	0.40 152	0.50 150	0.45 180	0.63 142	0.48 189	0.51 157	0.43 140	0.29 169	0.34 167	0.64 188	0.58 158	0.62 165	0.61 145

GES	0.40 112	0.37 145	0.25 112	0.31 109	0.30 134	0.41 151	0.26 130	0.46 94	0.28 127	0.49 117	0.40 122	0.43 76	0.26 116	0.30 166	0.45 158	0.40 152	0.53 167	0.43 167	0.97 188	0.42 162	0.50 155	0.41 131	0.23 142	0.30 147	0.38 84	0.35 86	0.47 100	0.49 114

stereogan	0.49 159	0.47 183	0.46 182	0.52 181	0.54 203	0.56 191	0.48 185	0.52 149	0.45 184	0.39 52	0.49 159	0.70 183	0.49 191	0.34 181	0.49 173	0.40 152	0.45 109	0.40 151	0.63 142	0.41 156	0.43 112	0.39 120	0.38 187	0.37 179	0.47 120	0.50 133	0.77 199	0.60 143

ADCRef	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.33 119	0.31 137	0.44 160	0.38 161	0.47 104	0.68 213	0.47 104	0.51 168	0.56 137	0.35 158	0.27 157	0.43 151	0.40 152	0.47 124	0.44 173	0.84 169	0.37 137	0.49 148	0.48 169	0.30 172	0.31 156	0.49 136	0.88 214	0.49 115	1.04 205

DeepPrunerF	0.55 179	0.29 101	0.30 128	0.37 138	0.86 233	0.30 102	0.37 158	0.42 70	0.34 159	0.34 38	0.53 176	0.34 53	0.22 92	0.31 172	0.38 126	0.40 152	0.42 87	0.34 97	0.56 126	0.36 133	0.41 94	0.33 89	0.27 157	0.26 132	4.90 283	0.50 133	0.38 70	0.46 97

iResNet	0.59 187	0.41 166	0.43 176	0.52 181	0.48 183	0.66 206	0.40 169	0.65 198	0.43 178	0.50 122	0.55 181	1.10 208	1.23 233	0.24 139	0.57 196	0.40 152	0.53 167	0.45 180	1.70 220	0.45 178	0.45 131	0.43 140	0.33 174	0.52 211	0.55 161	0.60 165	0.67 176	0.67 161

PDISCO_ROB	0.34 90	0.31 113	0.32 143	0.28 100	0.24 92	0.30 102	0.21 106	0.36 49	0.24 87	0.27 26	0.35 94	0.32 45	0.24 103	0.18 73	0.36 121	0.40 152	0.40 67	0.51 202	0.36 48	0.31 114	0.44 120	0.40 126	0.17 101	0.25 122	0.41 100	0.43 116	0.62 165	0.46 97

SGM-Forest	0.51 166	0.48 190	0.34 152	0.75 211	0.49 187	0.51 181	0.39 166	0.54 158	0.33 155	0.49 117	0.35 94	0.75 188	0.57 199	0.43 206	0.42 149	0.40 152	0.44 102	0.41 159	0.47 102	0.36 133	0.46 135	0.42 135	0.37 185	0.39 185	0.67 190	0.55 150	1.11 230	0.81 183
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TRStereo	0.46 148	0.42 169	0.77 234	0.38 142	0.24 92	0.79 215	0.37 158	0.50 123	0.23 81	0.51 138	0.33 85	0.67 175	0.14 34	0.19 85	0.34 110	0.41 161	0.48 131	0.35 109	0.55 121	0.36 133	0.51 157	0.46 156	0.13 54	0.19 76	0.57 166	0.62 169	1.22 239	0.79 175

NCC-stereo	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 192	0.50 175	0.51 191	0.51 135	0.57 201	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 189	0.53 187	0.41 161	0.46 120	0.50 197	0.58 133	0.41 156	0.43 112	0.40 126	0.43 209	0.36 173	0.57 166	0.72 191	0.73 193	0.65 158

Abc-Net	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 192	0.50 175	0.51 191	0.51 135	0.57 201	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 189	0.53 187	0.41 161	0.46 120	0.50 197	0.58 133	0.41 156	0.43 112	0.40 126	0.43 209	0.36 173	0.57 166	0.72 191	0.73 193	0.65 158
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 175	0.46 96	0.62 147

RAFT-Stereo	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 175	0.46 96	0.62 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	0.41 125	0.37 145	0.31 138	0.45 164	0.38 159	0.56 191	0.56 205	0.45 86	0.29 135	0.41 56	0.42 134	0.44 81	0.23 99	0.59 229	0.51 182	0.41 161	0.48 131	0.43 167	0.40 67	0.32 118	0.37 65	0.28 56	0.45 212	0.30 147	0.52 148	0.36 91	0.40 76	0.44 93

PWCDC_ROB	0.45 143	0.20 37	0.30 128	0.20 58	0.33 146	0.23 71	0.29 140	0.26 27	0.96 238	0.21 20	0.54 179	0.30 39	2.04 248	0.49 214	0.51 182	0.41 161	0.38 58	0.41 159	0.39 57	0.37 137	0.37 65	0.61 216	0.35 180	0.31 156	0.24 28	0.49 130	0.35 50	0.53 125

MSKI-zero shot	0.46 148	0.28 90	0.20 72	0.31 109	0.27 113	0.33 115	0.24 124	0.56 169	0.24 87	0.53 153	0.40 122	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.33 100	0.42 168	0.51 154	0.36 114	1.37 210	0.41 156	0.52 163	0.47 164	0.16 92	0.23 101	0.49 136	1.13 239	0.80 203	0.78 173

PA-Net	0.50 163	0.59 209	0.54 202	0.40 152	0.53 201	0.42 153	0.53 201	0.56 169	0.52 196	0.46 96	0.41 125	0.49 103	0.48 187	0.49 214	0.54 189	0.42 168	0.37 52	0.44 173	0.43 80	0.45 178	0.37 65	0.48 169	0.27 157	0.39 185	0.52 148	0.87 213	0.45 95	0.99 201
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
STStereo	2.66 263	1.83 253	1.92 271	2.87 261	2.02 255	2.68 256	1.85 252	3.30 282	1.63 262	0.82 243	5.71 284	8.58 284	10.17 277	0.52 223	0.67 215	0.43 170	0.63 200	0.46 184	11.73 276	0.68 226	0.73 229	0.66 225	0.49 217	0.98 255	2.33 265	1.79 261	2.66 270	3.63 269

CBMV_ROB	0.94 220	0.44 175	0.50 194	0.88 222	0.71 221	0.65 204	0.52 196	0.70 210	0.38 167	0.55 176	0.45 147	6.22 274	2.33 251	0.51 219	0.50 177	0.43 170	0.61 196	0.46 184	1.38 212	0.94 246	0.56 184	0.46 156	0.41 204	0.48 204	0.81 223	1.01 233	1.28 240	1.19 210

FBW_ROB	0.91 218	0.96 239	0.70 230	1.45 244	0.89 236	1.09 237	0.86 231	0.66 200	0.53 197	0.56 185	0.61 198	1.19 212	0.77 209	0.79 243	0.63 209	0.43 170	0.70 216	0.52 208	4.11 247	0.43 168	0.60 202	0.46 156	0.95 249	0.94 253	0.75 211	0.85 210	0.85 212	1.31 218

XPNet_ROB	0.55 179	0.57 207	0.42 173	0.41 156	0.44 172	0.49 172	0.43 173	0.40 66	0.47 188	0.48 110	0.57 188	1.88 228	0.36 162	0.31 172	0.52 186	0.43 170	0.65 204	0.43 167	0.60 137	0.39 149	0.53 169	0.66 225	0.34 177	0.38 181	0.49 136	0.53 146	0.96 219	0.64 154

anonymity	1.14 231	0.25 68	0.65 225	0.38 142	0.28 124	0.36 131	0.21 106	0.56 169	0.26 109	0.53 153	18.98 292	0.52 120	0.22 92	0.20 96	0.31 84	0.44 174	0.48 131	0.32 89	0.83 166	0.45 178	0.48 144	0.46 156	0.18 116	0.22 93	0.68 194	0.98 229	0.58 153	0.98 200

GANetREF_RVC	0.61 190	0.56 205	0.58 210	0.56 191	0.52 198	0.55 189	0.52 196	0.85 228	0.63 208	0.78 239	0.44 146	1.00 204	0.63 203	0.34 181	0.62 206	0.44 174	0.53 167	0.51 202	0.85 171	0.51 200	0.63 208	0.48 169	0.48 214	0.59 219	0.71 203	0.65 175	0.81 204	0.79 175
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
RTSC	0.47 153	0.36 139	0.33 146	0.36 134	0.38 159	0.41 151	0.35 154	0.50 123	0.48 190	0.44 79	0.60 196	0.42 75	0.38 174	0.29 164	0.64 212	0.45 176	0.62 198	0.41 159	0.83 166	0.36 133	0.54 176	0.49 175	0.23 142	0.38 181	0.47 120	0.50 133	0.60 161	0.91 196

CSAN	0.70 201	0.70 223	0.60 218	0.68 202	0.61 214	0.58 195	0.48 185	0.77 224	0.73 218	0.79 241	0.57 188	1.34 222	1.03 225	0.35 184	0.58 199	0.45 176	0.57 188	0.53 210	0.74 156	0.60 216	0.58 195	0.51 190	0.44 211	0.61 223	0.77 214	1.10 237	0.88 215	1.19 210

HH	0.43 134	0.21 49	0.55 205	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 180	0.42 162	0.63 208	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 165	0.64 169	0.82 186

HanStereo	0.43 134	0.21 49	0.55 205	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 180	0.42 162	0.63 208	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 165	0.64 169	0.82 186

DAS	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 196	0.48 183	0.54 187	0.48 185	0.59 188	0.67 211	0.45 83	0.73 213	1.19 212	0.62 201	0.25 147	0.54 189	0.46 178	0.71 218	0.51 202	0.96 185	0.66 223	0.56 184	0.63 220	0.41 204	0.62 226	0.71 203	0.72 191	0.82 205	0.79 175

SepStereo	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 196	0.48 183	0.54 187	0.48 185	0.59 188	0.67 211	0.45 83	0.73 213	1.19 212	0.62 201	0.25 147	0.54 189	0.46 178	0.71 218	0.51 202	0.96 185	0.66 223	0.56 184	0.63 220	0.41 204	0.62 226	0.71 203	0.72 191	0.82 205	0.79 175

GwcNet-ADL	0.56 181	0.57 207	0.48 187	0.72 207	0.51 192	0.55 189	0.42 172	0.58 181	0.38 167	0.54 161	0.73 213	0.89 198	0.48 187	0.39 197	0.46 162	0.46 178	0.56 185	0.43 167	0.90 177	0.48 189	0.49 148	0.51 190	0.38 187	0.35 169	0.61 182	0.75 198	0.53 141	0.85 190

PSMNet-ADL	0.56 181	0.47 183	0.47 184	0.52 181	0.48 183	0.51 181	0.47 178	0.58 181	0.46 187	0.64 217	0.68 208	0.77 190	0.81 211	0.39 197	0.51 182	0.46 178	0.53 167	0.41 159	1.18 204	0.50 196	0.54 176	0.45 149	0.39 194	0.35 169	0.56 164	0.67 183	0.85 212	0.50 115

RGC	0.56 181	0.53 200	0.64 221	0.54 186	0.54 203	0.59 197	0.43 173	0.58 181	0.60 205	0.45 83	0.70 210	0.65 171	0.69 206	0.44 208	0.60 202	0.46 178	0.49 138	0.44 173	0.62 138	0.44 175	0.47 141	0.42 135	0.39 194	0.42 193	0.62 185	0.77 202	0.72 189	0.79 175

IGEV_Zeroshot_test	0.50 163	0.33 134	0.81 238	0.76 212	0.36 153	0.38 137	0.47 178	0.58 181	0.27 117	0.53 153	0.55 181	0.60 162	0.18 63	0.22 116	0.34 110	0.47 185	0.50 150	0.34 97	0.92 180	0.43 168	0.56 184	0.50 181	0.15 83	0.24 112	0.80 220	0.68 184	0.69 179	0.77 171

XX-Stereo	8.90 283	0.24 62	0.17 51	0.40 152	0.21 74	0.44 160	0.17 90	0.55 164	0.23 81	0.52 146	0.45 147	0.58 150	0.16 49	0.20 96	0.40 133	0.47 185	0.49 138	0.37 125	0.63 142	0.38 144	0.48 144	0.38 119	0.14 64	0.20 80	229.91 298	0.56 153	0.60 161	0.99 201

EAI-Stereo	0.43 134	0.30 105	0.21 80	0.36 134	0.30 134	0.44 160	0.39 166	0.57 176	0.28 127	0.51 138	0.34 89	0.58 150	0.18 63	0.19 85	0.48 172	0.47 185	0.49 138	0.36 114	0.97 188	0.46 183	0.47 141	0.46 156	0.14 64	0.23 101	0.55 161	0.44 117	0.65 172	0.71 167

NCCL2	0.49 159	0.47 183	0.48 187	0.40 152	0.38 159	0.38 137	0.33 150	0.55 164	0.44 181	0.58 199	0.47 155	0.53 124	0.36 162	0.28 160	0.57 196	0.47 185	0.49 138	0.45 180	0.57 131	0.44 175	0.56 184	0.54 201	0.34 177	0.45 201	0.70 198	0.72 191	0.61 164	0.81 183

LALA_ROB	0.65 195	0.64 217	0.51 196	0.50 176	0.50 189	0.65 204	0.51 191	0.54 158	0.65 210	0.55 176	0.75 220	2.33 236	0.45 185	0.38 194	0.71 222	0.47 185	0.67 210	0.57 223	0.66 148	0.49 195	0.60 202	0.62 218	0.38 187	0.43 196	0.54 154	0.71 189	0.95 218	0.80 180

ITSA-stereo	0.66 198	0.55 204	0.43 176	0.95 228	0.60 212	0.50 175	0.47 178	0.69 208	0.51 193	0.64 217	0.79 227	1.00 204	1.08 226	0.47 212	0.62 206	0.48 190	0.60 192	0.49 192	0.91 179	0.37 137	0.52 163	0.53 197	0.38 187	0.41 189	0.74 209	0.86 212	0.66 175	1.65 233

cross-raft	0.42 129	0.32 124	0.22 92	0.32 116	0.26 106	0.32 111	0.19 101	0.54 158	0.27 117	0.55 176	0.39 120	0.58 150	0.20 74	0.20 96	0.36 121	0.48 190	0.51 154	0.37 125	1.06 200	0.44 175	0.56 184	0.59 210	0.14 64	0.25 122	0.57 166	0.54 147	0.59 156	0.59 142

APVNet	0.42 129	0.37 145	0.30 128	0.36 134	0.39 163	0.47 168	0.36 157	0.51 135	0.32 148	0.36 41	0.52 174	0.41 73	0.24 103	0.30 166	0.45 158	0.48 190	0.55 179	0.48 187	0.63 142	0.45 178	0.45 131	0.35 99	0.26 153	0.36 173	0.47 120	0.35 86	0.60 161	0.45 95

SFCPSM	0.82 210	0.59 209	0.46 182	0.60 195	0.53 201	0.60 198	0.51 191	0.66 200	0.62 207	0.55 176	0.81 232	1.44 223	2.03 247	0.37 192	0.55 194	0.48 190	0.55 179	0.48 187	4.41 248	0.83 238	0.59 198	0.58 209	0.45 212	0.38 181	0.70 198	0.74 197	0.69 179	0.99 201

ETE_ROB	0.66 198	0.65 218	0.42 173	0.54 186	0.51 192	0.66 206	0.47 178	0.51 135	0.58 203	0.52 146	0.75 220	2.41 238	0.44 183	0.40 199	0.61 203	0.48 190	0.70 216	0.50 197	0.72 153	0.50 196	0.62 207	0.61 216	0.39 194	0.44 199	0.60 179	0.72 191	1.17 233	0.85 190

DCVSM-stereo	0.70 201	0.52 195	0.49 191	0.70 204	0.52 198	0.91 226	0.58 206	0.66 200	0.60 205	0.65 223	0.77 226	2.08 233	1.09 227	0.37 192	0.45 158	0.49 195	0.54 176	0.44 173	1.42 213	0.68 226	0.53 169	0.52 194	0.68 236	0.44 199	0.57 166	0.66 181	0.65 172	0.83 188

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 276	0.51 194	0.68 229	0.72 207	0.57 208	0.64 203	0.77 228	0.61 195	0.48 190	0.53 153	1.02 245	115.67 298	1.14 228	0.84 245	0.57 196	0.49 195	0.71 218	0.66 234	2.72 235	0.55 208	0.72 228	0.68 227	0.41 204	0.42 193	0.75 211	0.81 207	0.72 189	1.51 226

SANet	1.13 230	0.67 221	0.77 234	0.78 215	0.74 223	0.93 229	0.62 211	1.30 252	1.22 248	0.60 206	0.96 241	5.83 270	2.57 253	0.63 237	0.77 228	0.49 195	0.79 227	0.67 237	1.08 202	0.60 216	0.68 224	0.74 238	0.78 240	0.79 243	1.05 238	1.23 244	1.17 233	2.15 248

model_zeroshot	0.45 143	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.29 128	0.35 127	0.23 119	0.54 158	0.27 117	0.53 153	0.38 110	0.69 182	0.20 74	0.20 96	0.46 162	0.50 198	0.55 179	0.39 143	1.20 206	0.52 204	0.52 163	0.49 175	0.19 123	0.28 139	0.59 174	0.65 175	0.52 138	0.88 193

gcap-zeroshot	0.68 200	0.31 113	0.49 191	0.39 147	0.27 113	0.40 143	0.23 119	0.57 176	0.24 87	0.56 185	0.43 143	0.68 179	0.21 80	0.22 116	0.41 141	0.50 198	0.49 138	0.37 125	7.45 268	0.57 211	0.53 169	0.52 194	0.18 116	0.23 101	0.43 111	0.54 147	0.54 143	0.60 143

UDG	1.07 224	1.95 255	0.54 202	2.29 250	2.24 262	2.00 250	2.51 255	0.59 188	0.72 217	0.59 204	0.83 234	1.14 211	0.31 145	2.36 257	0.66 213	0.50 198	0.89 238	0.61 229	1.81 224	0.61 219	0.78 233	0.70 231	1.26 257	0.43 196	0.61 182	0.64 173	0.69 179	0.64 154

GEStereo_RVC	0.47 153	0.41 166	0.31 138	0.39 147	0.37 157	0.42 153	0.33 150	0.52 149	0.32 148	0.50 122	0.41 125	0.59 158	0.38 174	0.27 157	0.54 189	0.50 198	0.60 192	0.56 219	0.90 177	0.46 183	0.55 180	0.47 164	0.24 146	0.38 181	0.49 136	0.47 125	0.50 122	0.80 180

sAnonymous2	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 162	0.50 198	0.53 167	0.49 192	0.80 163	0.42 162	0.53 169	0.56 203	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

CroCo_RVC	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 162	0.50 198	0.53 167	0.49 192	0.80 163	0.42 162	0.53 169	0.56 203	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

STTRV1_RVC	1.72 247	0.66 220	0.50 194	0.82 218	0.61 214	0.81 218	0.69 219	0.76 222	0.76 221	0.71 230	0.74 217	1.29 219	1.60 239	0.78 242	0.99 249	0.50 198	1.15 246	0.57 223	22.76 286	1.10 254	1.18 256	0.79 241	0.86 248	0.87 247	0.83 225	0.95 224	1.11 230	2.15 248

EKT-Stereo	0.47 153	0.38 154	0.27 119	0.50 176	0.33 146	0.49 172	0.51 191	0.51 135	0.23 81	0.50 122	0.41 125	0.56 137	0.24 103	0.22 116	0.43 151	0.51 205	0.54 176	0.52 208	0.89 176	0.40 153	0.65 216	0.56 203	0.17 101	0.25 122	0.72 206	0.63 172	0.64 169	0.56 135

RAFT-Test	0.43 134	0.31 113	0.21 80	0.37 138	0.26 106	0.35 127	0.22 111	0.53 155	0.24 87	0.53 153	0.46 152	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.37 123	0.51 205	0.51 154	0.37 125	1.04 195	0.48 189	0.55 180	0.50 181	0.16 92	0.23 101	0.56 164	0.51 139	0.62 165	0.65 158

ccs_rob	0.82 210	0.59 209	0.42 173	0.73 209	0.49 187	0.73 210	0.68 217	0.58 181	0.39 171	0.56 185	4.12 282	3.54 258	0.96 220	0.43 206	0.62 206	0.51 205	0.53 167	0.48 187	0.78 160	0.54 205	0.58 195	0.53 197	0.39 194	0.37 179	0.54 154	0.58 158	0.55 146	0.78 173

PWC_ROB	0.76 206	0.54 203	0.66 228	0.47 170	0.56 207	0.52 185	0.70 220	0.65 198	1.26 250	0.47 104	0.75 220	0.74 186	2.10 250	0.40 199	0.79 230	0.51 205	0.83 234	0.60 227	1.37 210	0.68 226	0.78 233	0.68 227	0.35 180	0.65 230	0.60 179	0.59 161	0.76 197	1.59 232

otaku	1.67 245	2.58 264	0.90 246	2.93 262	2.07 256	3.14 264	2.73 258	0.88 231	0.84 231	1.00 250	0.66 207	2.38 237	0.95 219	2.39 258	0.67 215	0.52 209	0.79 227	0.62 230	8.04 272	0.90 244	0.59 198	0.53 197	3.56 267	0.62 226	0.95 232	0.96 225	1.19 238	1.74 235

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 212	0.70 223	0.52 199	0.96 229	0.67 220	0.87 222	0.76 226	1.02 238	0.93 236	0.78 239	0.62 203	1.32 221	0.98 222	0.64 238	0.78 229	0.52 209	0.51 154	0.45 180	1.73 222	0.46 183	0.67 221	0.70 231	0.61 230	0.56 215	1.11 242	1.24 246	0.99 224	1.46 224

MSMDNet	0.42 129	0.32 124	0.21 80	0.27 94	0.26 106	0.37 133	0.23 119	0.51 135	0.25 97	0.52 146	0.42 134	0.54 127	0.21 80	0.20 96	0.39 128	0.52 209	0.51 154	0.38 132	1.02 194	0.59 213	0.54 176	0.53 197	0.17 101	0.23 101	0.53 151	0.46 122	0.59 156	0.63 152

Ntro	1.72 247	2.71 267	0.98 249	3.00 264	2.17 261	3.23 265	2.98 262	0.96 234	0.92 235	1.04 257	0.76 224	2.47 239	0.76 208	2.51 260	0.68 217	0.53 212	0.83 234	0.65 233	8.03 271	0.98 248	0.60 202	0.54 201	3.62 268	0.61 223	1.02 237	1.23 244	1.17 233	1.58 229

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 177	0.31 113	0.75 233	0.59 194	0.31 137	0.67 209	0.41 170	0.55 164	0.30 140	0.58 199	0.59 192	0.66 172	0.21 80	0.22 116	0.47 167	0.54 213	0.55 179	0.50 197	0.98 192	0.47 187	0.51 157	0.47 164	0.13 54	0.26 132	0.70 198	0.88 214	0.68 177	1.17 208

DDUNet	1.05 222	1.89 254	0.53 200	2.36 252	2.10 260	2.19 251	2.32 253	0.54 158	0.68 213	0.48 110	0.80 229	1.20 216	0.24 103	2.51 260	0.69 221	0.55 214	0.83 234	0.49 192	1.68 218	0.57 211	0.75 232	0.64 223	1.31 258	0.39 185	0.57 166	0.59 161	0.69 179	0.67 161

FC-DCNN v2	0.65 195	0.70 223	0.65 225	1.06 234	0.66 219	0.93 229	0.65 213	0.78 225	0.41 175	0.73 234	0.42 134	0.83 193	0.36 162	0.51 219	0.59 200	0.56 215	0.67 210	0.56 219	0.62 138	0.50 196	0.63 208	0.50 181	0.39 194	0.59 219	0.86 226	0.71 189	0.90 216	0.92 197

ACVNet_1	1.85 251	2.91 272	1.43 263	3.48 271	2.62 272	3.35 270	3.34 269	1.17 246	0.93 236	1.03 254	0.87 235	2.83 248	1.40 234	2.82 269	0.83 236	0.56 215	1.32 254	0.81 250	6.24 260	1.02 250	0.83 238	0.72 235	4.04 273	0.78 241	1.22 246	0.99 232	0.97 220	1.37 222

TANstereo	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 203	0.56 215	0.51 154	0.68 238	0.97 188	0.74 230	0.43 112	0.35 99	0.85 245	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

XX-TBD	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 203	0.56 215	0.51 154	0.68 238	0.97 188	0.74 230	0.43 112	0.35 99	0.85 245	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

FC-DCNN	0.63 194	0.69 222	0.64 221	0.98 230	0.65 216	0.89 223	0.65 213	0.76 222	0.40 174	0.72 233	0.41 125	0.80 192	0.35 158	0.51 219	0.59 200	0.56 215	0.67 210	0.56 219	0.62 138	0.50 196	0.63 208	0.50 181	0.39 194	0.59 219	0.77 214	0.65 175	0.78 201	0.83 188

NOSS_ROB	0.54 177	0.48 190	0.44 181	0.55 190	0.51 192	0.51 181	0.47 178	0.68 206	0.39 171	0.52 146	0.41 125	0.49 103	0.36 162	0.53 224	0.66 213	0.56 215	0.61 196	0.54 212	0.57 131	0.47 187	0.64 215	0.50 181	0.39 194	0.51 210	0.70 198	0.65 175	0.83 207	0.67 161

FCDSN-DC	0.52 170	0.52 195	0.51 196	0.53 184	0.50 189	0.50 175	0.52 196	0.56 169	0.36 164	0.61 209	0.36 100	0.48 99	0.34 153	0.47 212	0.63 209	0.57 221	0.65 204	0.62 230	0.54 119	0.48 189	0.59 198	0.50 181	0.38 187	0.62 226	0.53 151	0.55 150	0.51 128	0.54 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.65 195	0.44 175	0.55 205	0.57 193	0.55 205	0.50 175	0.48 185	0.74 217	0.69 215	0.63 216	0.65 206	0.68 179	0.97 221	0.42 204	0.81 234	0.57 221	0.69 215	0.50 197	1.20 206	0.56 210	0.66 219	0.68 227	0.39 194	0.52 211	0.68 194	0.78 205	0.70 184	1.03 204

RTS	0.77 207	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 213	0.53 201	0.66 200	0.73 218	0.42 65	0.51 168	0.86 195	0.50 192	0.35 184	0.68 217	0.57 221	0.82 231	0.51 202	1.59 215	0.64 221	0.63 208	0.60 213	0.36 183	0.50 206	0.80 220	3.82 280	0.83 207	1.23 216

RTSA	0.77 207	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 213	0.53 201	0.66 200	0.73 218	0.42 65	0.51 168	0.86 195	0.50 192	0.35 184	0.68 217	0.57 221	0.82 231	0.51 202	1.59 215	0.64 221	0.63 208	0.60 213	0.36 183	0.50 206	0.80 220	3.82 280	0.83 207	1.23 216

XQC	0.74 205	0.75 227	0.58 210	0.77 214	0.74 223	0.79 215	0.72 223	0.86 230	0.77 222	0.73 234	0.57 188	0.86 195	0.81 211	0.60 232	0.79 230	0.58 225	0.63 200	0.53 210	1.04 195	0.59 213	0.68 224	0.70 231	0.52 219	0.57 218	0.90 228	1.03 235	1.04 225	0.77 171

sCroCo_RVC	0.40 112	0.30 105	0.24 104	0.24 77	0.22 81	0.29 100	0.18 97	0.50 123	0.32 148	0.44 79	0.33 85	0.37 61	0.37 169	0.17 64	0.45 158	0.60 226	0.55 179	0.47 186	0.64 147	0.39 149	0.68 224	0.62 218	0.22 136	0.31 156	0.48 130	0.44 117	0.58 153	0.48 111

ADCMid	0.80 209	0.59 209	0.57 209	0.53 184	0.59 210	0.75 211	0.76 226	0.93 232	1.21 247	0.54 161	0.80 229	0.99 202	0.98 222	0.44 208	0.84 238	0.60 226	0.74 222	0.55 217	1.72 221	0.55 208	0.79 235	0.81 243	0.60 229	0.50 206	0.79 217	0.90 220	0.71 186	1.76 238

FAT-Stereo	0.88 216	0.59 209	0.88 243	0.89 223	1.07 245	0.84 221	0.66 215	0.82 226	0.58 203	0.67 227	1.67 268	2.16 235	0.93 218	0.54 225	0.86 240	0.62 228	0.66 206	0.71 241	1.29 209	0.80 236	0.68 224	0.57 207	0.57 226	0.68 233	0.67 190	0.84 208	0.83 207	1.54 227

CBMV	0.71 203	0.52 195	0.47 184	0.62 196	0.52 198	0.56 191	0.41 170	0.70 210	0.63 208	0.61 209	0.39 120	1.30 220	0.47 186	0.46 211	0.72 223	0.62 228	0.62 198	0.54 212	0.79 161	0.48 189	0.67 221	0.50 181	0.40 203	0.71 235	0.79 217	0.75 198	1.53 249	2.47 256
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 216	0.53 200	0.62 219	0.51 179	0.50 189	0.58 195	0.47 178	0.74 217	0.56 200	0.55 176	6.30 285	2.69 244	0.86 214	0.34 181	0.63 209	0.63 230	0.56 185	0.49 192	1.04 195	0.67 225	0.55 180	0.56 203	0.35 180	0.41 189	0.54 154	0.56 153	0.74 195	0.86 192

ELAS_RVC	1.92 252	1.47 248	1.24 256	2.08 247	1.53 250	3.37 272	1.51 250	1.46 262	1.11 242	0.91 248	2.26 274	6.93 276	6.00 269	0.61 234	0.85 239	0.63 230	1.07 244	0.81 250	2.14 230	0.85 241	1.19 257	1.19 266	0.81 243	1.04 258	3.02 274	2.05 266	2.69 273	2.88 262
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.96 253	1.69 251	1.23 255	2.25 249	1.75 251	2.41 253	1.49 249	1.55 264	1.80 264	0.89 246	2.14 273	7.05 278	6.02 270	0.61 234	0.88 241	0.63 230	1.06 241	0.78 248	2.32 233	0.80 236	1.15 255	1.19 266	0.79 241	0.98 255	3.21 278	2.53 276	2.67 272	3.05 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	0.86 215	0.56 205	0.38 161	0.70 204	0.60 212	0.81 218	0.62 211	0.63 197	0.44 181	0.49 117	0.81 232	1.86 227	2.35 252	0.23 133	0.54 189	0.64 233	0.74 222	0.54 212	2.20 231	0.60 216	0.94 244	0.57 207	0.51 218	0.53 214	0.78 216	0.75 198	1.48 246	2.01 244

ADCPNet	0.84 212	0.59 209	0.55 205	0.63 199	0.73 222	0.63 200	0.74 225	0.75 221	0.84 231	0.64 217	0.79 227	0.73 185	1.44 236	0.50 217	0.74 225	0.65 234	0.71 218	0.54 212	1.84 225	0.71 229	0.79 235	0.78 240	0.53 221	0.60 222	0.93 231	1.31 248	0.83 207	2.11 247

MeshStereo	1.81 250	1.02 240	0.72 231	1.89 246	1.26 248	1.43 245	0.87 233	1.14 244	0.79 226	0.66 225	0.89 236	8.39 283	5.02 267	0.40 199	0.89 243	0.65 234	0.66 206	0.54 212	4.56 250	0.61 219	3.32 284	0.80 242	0.65 233	0.75 236	1.97 258	1.46 255	3.34 279	4.12 272
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
ACVNet-4b	1.66 244	2.40 258	1.10 253	2.76 260	2.09 259	3.09 262	3.08 267	1.03 239	0.99 241	1.10 260	0.61 198	2.97 250	1.00 224	2.77 266	0.73 224	0.66 236	1.26 249	0.73 243	4.74 251	1.07 253	0.57 192	0.49 175	3.77 269	0.67 232	1.06 239	0.96 225	1.18 237	1.85 242

HBP-ISP	0.60 189	0.53 200	0.58 210	0.79 216	0.57 208	0.61 199	0.52 196	0.70 210	0.38 167	0.62 212	0.51 168	0.67 175	0.31 145	0.60 232	0.68 217	0.66 236	0.57 188	0.48 187	0.52 112	0.48 189	0.65 216	0.65 224	0.38 187	0.52 211	0.68 194	0.77 202	1.06 227	0.73 170

MFN_U_SF_RVC	1.10 227	0.86 234	0.65 225	0.98 230	0.79 227	1.12 238	1.03 238	1.10 241	0.83 229	1.09 259	1.61 267	1.55 225	1.22 232	0.86 247	1.16 263	0.66 236	0.60 192	0.60 227	4.87 252	0.76 234	0.88 243	0.90 248	0.53 221	0.82 245	0.98 234	0.92 221	0.98 222	1.32 219

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 272	0.38 154	0.80 237	0.54 186	0.45 178	0.81 218	0.59 208	0.59 188	0.42 176	0.58 199	0.56 184	0.66 172	0.21 80	0.23 133	0.50 177	0.67 239	0.55 179	0.44 173	94.83 297	0.38 144	0.53 169	0.44 144	0.16 92	0.22 93	0.72 206	0.85 210	0.71 186	1.22 214

AnyNet_C32	0.85 214	0.47 183	0.49 191	0.50 176	0.51 192	0.63 200	0.58 206	0.74 217	1.45 255	0.60 206	0.80 229	0.74 186	0.50 192	0.49 214	0.82 235	0.68 240	0.75 224	0.68 238	1.18 204	0.54 205	0.98 246	0.88 246	0.48 214	0.61 223	0.74 209	0.98 229	0.71 186	4.30 273

Anonymous3	0.56 181	0.45 177	0.31 138	0.31 109	0.33 146	0.46 163	0.37 158	0.57 176	0.51 193	0.56 185	0.38 110	1.04 206	0.36 162	0.26 154	0.76 227	0.69 241	0.66 206	0.58 225	1.04 195	0.51 200	0.81 237	0.97 250	0.26 153	0.29 143	0.59 174	0.62 169	0.76 197	0.56 135

edge stereo	1.12 228	0.82 233	1.07 252	1.15 235	1.06 244	1.25 241	1.10 241	1.12 242	0.83 229	0.65 223	1.43 259	3.44 256	1.41 235	0.68 240	0.74 225	0.69 241	0.81 230	0.62 230	2.86 236	0.74 230	0.73 229	0.75 239	0.74 238	0.66 231	0.95 232	0.88 214	1.16 232	2.01 244

S-Stereo	0.99 221	0.65 218	0.59 213	0.94 226	0.92 237	1.08 236	1.25 244	0.74 217	0.82 228	0.66 225	2.61 276	2.64 242	0.91 216	0.56 227	0.94 246	0.72 243	0.68 214	0.83 253	1.50 214	0.83 238	0.65 216	0.69 230	1.07 252	0.81 244	0.67 190	0.77 202	0.78 201	1.55 228

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 226	1.02 240	0.89 245	1.25 239	0.83 231	0.90 225	1.07 239	1.23 249	1.56 258	1.03 254	0.76 224	1.19 212	0.86 214	0.98 250	0.98 248	0.74 244	0.64 202	0.72 242	3.50 240	0.86 242	0.85 239	0.98 253	0.82 244	0.89 249	1.20 245	0.93 223	0.86 214	1.68 234

ACVNet_2	2.32 261	2.71 267	1.69 269	3.41 270	2.53 270	3.05 261	3.01 265	1.38 257	1.11 242	1.11 261	0.96 241	2.71 245	1.91 245	2.55 264	0.95 247	0.76 245	1.77 264	0.76 245	16.37 283	1.21 259	0.87 242	0.72 235	3.93 272	1.11 263	1.70 256	1.17 241	1.50 247	1.83 241

RainbowNet	1.68 246	2.49 259	1.41 261	2.98 263	2.30 263	3.12 263	2.99 264	1.00 236	0.77 222	1.29 268	0.74 217	2.63 241	1.68 241	2.76 265	1.03 250	0.77 246	1.07 244	0.76 245	2.86 236	1.15 255	0.74 231	0.59 210	3.90 270	0.77 238	1.10 241	1.16 240	1.31 244	2.07 246

PVD	1.07 224	0.87 235	0.87 242	0.94 226	0.87 235	1.00 233	0.85 229	1.55 264	1.56 258	0.60 206	0.93 239	1.21 217	1.66 240	0.79 243	0.88 241	0.77 246	1.06 241	0.78 248	1.74 223	0.84 240	1.05 250	1.08 263	0.65 233	0.76 237	1.19 244	1.45 254	1.30 242	1.77 239

PSMNet_ROB	1.96 253	2.74 269	1.24 256	2.52 255	1.79 253	3.39 273	2.92 261	1.22 248	1.19 245	1.32 270	1.42 258	2.74 247	3.87 260	2.53 263	1.17 264	0.79 248	1.30 251	0.85 254	5.35 255	1.19 256	1.06 251	0.97 250	4.07 274	1.12 265	1.56 255	1.42 252	1.57 250	1.58 229

SAMSARA	1.12 228	0.61 215	0.85 241	0.70 204	0.65 216	0.66 206	0.66 215	1.25 250	0.98 239	0.77 238	0.70 210	0.93 200	2.06 249	0.59 229	1.05 252	0.80 249	0.77 226	0.75 244	1.62 217	0.77 235	1.27 261	1.40 274	0.42 208	0.78 241	2.33 265	2.27 272	2.28 265	2.31 250

G-Net	1.20 234	0.75 227	0.97 248	0.67 201	0.65 216	0.92 228	0.60 210	1.00 236	1.35 253	0.74 236	1.47 262	5.51 267	0.92 217	0.44 208	0.83 236	0.84 250	0.76 225	0.66 234	1.97 228	1.52 270	0.85 239	0.87 245	0.54 223	0.70 234	0.86 226	1.24 246	1.82 257	2.89 263

MANE	4.47 274	1.62 250	3.30 284	2.34 251	1.90 254	2.28 252	1.66 251	2.83 279	3.11 278	0.83 244	1.12 251	7.77 281	8.15 274	0.56 227	0.79 230	0.87 251	0.82 231	13.62 289	5.80 257	0.59 213	0.94 244	0.60 213	0.48 214	0.91 251	7.29 284	9.34 286	14.90 290	26.25 291

LVE	2.29 260	2.69 266	1.56 264	4.79 282	2.63 273	3.26 266	3.58 274	1.30 252	1.38 254	1.61 276	1.27 255	2.94 249	3.52 256	2.79 268	1.07 256	0.88 252	1.50 256	1.09 266	6.15 259	1.42 267	1.24 259	1.14 264	3.90 270	1.43 274	2.52 271	1.66 258	2.05 262	2.34 251

Dean	2.18 258	3.00 277	1.41 261	3.65 272	3.00 277	3.31 267	3.34 269	1.62 266	1.76 263	1.34 271	1.15 253	3.10 251	3.59 257	2.78 267	1.12 259	0.88 252	1.64 261	1.06 265	3.90 246	1.55 272	0.98 246	0.82 244	4.20 275	1.27 267	2.36 268	1.90 263	2.17 264	1.95 243

BEATNet-Init1	11.87 287	15.78 291	1.38 260	34.17 294	2.55 271	31.72 295	9.59 289	2.52 278	2.49 274	0.96 249	2.28 275	18.81 289	32.29 289	0.54 225	1.70 279	0.88 252	0.80 229	0.66 234	61.61 296	16.09 293	1.78 275	1.44 275	0.75 239	1.12 265	14.82 288	2.79 277	37.47 298	23.61 289

IMH-64-1	2.14 256	2.52 260	1.62 266	3.01 265	2.45 265	3.32 268	3.49 271	1.41 258	1.89 265	1.00 250	1.09 248	3.32 253	4.52 264	3.28 273	1.18 265	0.90 255	1.59 257	0.94 256	3.67 241	1.33 263	1.12 253	1.00 255	4.55 276	1.06 259	2.07 260	1.40 249	1.68 252	2.36 253

IMH-64	2.14 256	2.52 260	1.62 266	3.01 265	2.45 265	3.32 268	3.49 271	1.41 258	1.89 265	1.00 250	1.09 248	3.32 253	4.52 264	3.28 273	1.18 265	0.90 255	1.59 257	0.94 256	3.67 241	1.33 263	1.12 253	1.00 255	4.55 276	1.06 259	2.07 260	1.40 249	1.68 252	2.36 253

IMH	2.38 262	2.57 263	1.64 268	3.03 267	2.50 269	3.36 271	3.51 273	1.45 261	1.91 267	1.03 254	1.08 247	3.49 257	8.04 273	3.63 275	1.13 262	0.90 255	1.63 259	0.99 261	4.48 249	1.36 266	1.08 252	0.96 249	4.57 278	1.11 263	2.03 259	1.61 257	1.79 255	3.48 268

TorneroNet-64	4.00 271	3.59 280	1.93 272	4.36 278	2.95 275	4.26 277	4.58 280	1.71 268	6.44 286	1.23 267	1.09 248	5.61 269	25.81 287	3.97 285	1.34 271	0.95 258	2.58 273	1.26 273	11.84 277	1.51 269	1.36 267	1.04 257	4.94 282	1.42 273	2.25 264	2.47 275	1.83 258	5.55 280

PWCK	3.72 268	2.52 260	1.72 270	3.06 268	2.07 256	3.03 260	2.98 262	1.97 274	2.05 270	2.27 283	3.31 278	5.51 267	3.67 258	1.40 255	1.32 270	0.97 259	1.74 262	1.10 268	42.82 294	1.70 273	1.90 277	1.23 268	2.24 261	1.51 275	1.84 257	2.15 270	1.79 255	2.46 255

TorneroNet	5.35 279	3.54 279	2.08 276	3.85 274	3.06 278	4.35 279	4.55 278	1.78 270	5.81 284	1.30 269	1.48 263	6.10 273	59.26 297	3.90 284	1.29 267	0.98 260	2.50 272	1.23 272	15.91 282	1.53 271	1.34 263	1.07 262	5.16 283	1.38 271	2.49 270	2.34 274	2.12 263	4.10 271

AMNet	0.92 219	0.91 236	0.88 243	0.91 225	0.95 239	0.96 231	0.87 233	0.71 213	0.88 233	0.90 247	0.98 244	0.99 202	0.64 204	0.95 249	0.89 243	1.00 261	1.06 241	0.97 260	0.96 185	0.97 247	1.02 249	0.97 250	0.52 219	0.91 251	0.91 229	0.98 229	1.06 227	1.14 206

MFMNet_re	1.17 233	1.06 243	0.95 247	1.17 236	0.98 241	1.44 246	1.14 242	1.07 240	1.32 252	1.00 250	1.12 251	2.07 232	1.16 229	0.84 245	1.04 251	1.01 262	1.30 251	1.05 263	2.06 229	1.00 249	1.19 257	0.98 253	0.96 250	0.97 254	0.98 234	0.92 221	1.30 242	1.42 223

ACV-stereo	7.10 282	0.73 226	0.54 202	0.90 224	0.55 205	1.06 235	0.71 222	0.67 205	0.77 222	0.68 228	0.72 212	0.77 190	5.44 268	0.42 204	0.90 245	1.02 263	0.85 237	0.56 219	167.64 298	1.28 262	0.85 239	0.71 234	0.63 232	0.56 215	0.57 166	0.66 181	0.72 189	0.80 180

DPSNet	1.63 243	0.63 216	0.62 219	0.87 221	0.82 230	1.02 234	0.59 208	0.68 206	0.90 234	0.45 83	0.50 165	5.87 271	2.58 254	0.29 164	1.06 253	1.04 264	1.03 240	0.91 255	13.68 281	0.88 243	1.24 259	0.89 247	1.13 253	1.02 257	1.25 248	1.42 252	1.17 233	1.35 221

WAO-7	1.75 249	1.50 249	1.58 265	2.10 248	1.51 249	1.41 244	1.46 248	1.80 271	2.17 271	1.51 275	3.52 279	3.39 255	4.26 262	1.05 254	1.44 273	1.11 265	1.19 248	0.94 256	3.26 238	1.24 261	0.99 248	1.06 260	0.61 230	1.41 272	1.44 251	1.56 256	1.47 245	2.35 252

SGM+DAISY	1.58 241	1.14 246	1.05 251	1.38 242	1.25 247	1.44 246	1.32 246	1.30 252	1.12 244	1.11 261	1.28 256	2.72 246	2.00 246	1.04 253	1.09 257	1.13 266	1.27 250	1.05 263	7.90 270	1.19 256	1.40 269	1.27 272	1.25 256	1.08 261	1.24 247	1.08 236	1.86 259	1.77 239

WAO-8	2.81 264	2.84 270	1.93 272	4.63 279	2.49 267	3.42 274	2.87 259	1.88 272	3.27 280	1.37 272	1.46 260	4.92 262	7.73 271	3.64 276	1.31 268	1.16 267	1.83 265	1.15 270	6.68 264	2.14 279	1.34 263	1.05 258	2.87 264	1.34 269	3.29 279	2.12 268	2.43 268	4.61 275

Venus	2.81 264	2.84 270	1.93 272	4.63 279	2.49 267	3.42 274	2.87 259	1.88 272	3.27 280	1.37 272	1.46 260	4.92 262	7.73 271	3.64 276	1.31 268	1.16 267	1.83 265	1.15 270	6.68 264	2.14 279	1.34 263	1.05 258	2.87 264	1.34 269	3.29 279	2.12 268	2.43 268	4.61 275

WAO-6	1.99 255	2.09 256	1.24 256	2.53 256	2.08 258	2.68 256	2.63 257	1.44 260	1.93 268	1.37 272	1.15 253	3.11 252	4.32 263	2.51 260	1.45 274	1.18 269	1.76 263	1.09 266	2.63 234	1.34 265	1.34 263	1.26 270	2.43 262	1.33 268	2.19 263	1.97 264	1.94 261	2.72 261

ADCS	1.05 222	0.75 227	0.64 221	0.73 209	0.75 225	0.80 217	0.68 217	0.98 235	1.58 260	0.62 212	0.89 236	1.13 210	1.68 241	0.59 229	1.06 253	1.18 269	1.01 239	0.82 252	1.89 226	0.93 245	1.30 262	1.26 270	0.59 228	0.77 238	0.99 236	2.08 267	1.04 225	1.74 235

SPS-STEREO	1.34 235	1.09 245	1.04 250	1.28 240	1.18 246	1.20 239	0.98 237	1.33 255	1.23 249	1.12 263	1.29 257	2.02 230	1.20 230	0.94 248	1.12 259	1.23 271	1.30 251	1.13 269	3.84 244	1.20 258	1.66 271	1.24 269	1.22 255	1.09 262	1.17 243	1.11 238	1.58 251	1.46 224
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER	3.87 269	4.07 282	2.45 279	6.40 286	4.68 285	5.32 284	5.36 282	3.27 280	3.11 278	1.70 277	1.81 269	7.54 280	10.28 278	4.28 287	1.61 276	1.24 272	3.62 276	1.58 276	6.48 262	2.35 282	1.91 278	1.64 278	7.43 291	2.14 282	3.08 275	3.53 279	2.66 270	4.95 277

FADE																1.28 273					7.36 288	7.22 288					4.68 283

UNDER WATER-64	3.96 270	4.37 283	2.51 280	7.01 287	4.82 286	5.45 285	5.56 283	3.42 284	2.88 276	1.94 280	1.97 271	7.85 282	8.75 276	4.47 289	1.68 277	1.29 274	3.73 277	1.68 278	6.02 258	2.22 281	1.91 278	1.82 280	7.96 292	1.98 281	2.95 273	4.40 283	2.80 275	5.47 278

MADNet+	1.35 238	0.92 238	1.11 254	1.21 237	1.04 243	0.96 231	1.37 247	1.50 263	1.20 246	1.08 258	1.06 246	1.64 226	1.82 244	0.98 250	1.52 275	1.31 275	1.87 267	1.00 262	1.93 227	1.21 259	1.55 270	1.17 265	0.98 251	1.56 276	1.52 254	1.17 241	1.29 241	2.50 258

AnyNet_C01	1.16 232	0.79 231	0.64 221	0.76 212	0.81 229	0.76 212	0.90 236	1.12 242	1.53 257	0.71 230	0.94 240	2.04 231	1.68 241	0.64 238	1.10 258	1.41 276	1.40 255	1.43 275	2.29 232	1.03 251	1.70 274	1.29 273	0.80 242	0.82 245	1.08 240	0.97 228	0.98 222	1.74 235

KSHMR	5.04 277	3.41 278	2.38 278	4.77 281	3.49 281	4.30 278	4.29 276	2.24 276	1.95 269	1.89 278	1.87 270	3.78 259	56.60 296	4.26 286	1.69 278	1.43 277	2.22 268	1.60 277	9.78 273	1.73 274	1.68 272	1.48 276	6.29 288	1.57 277	2.43 269	2.17 271	2.30 266	4.47 274

JetBlue	3.47 266	2.94 274	2.19 277	4.01 277	3.28 279	4.39 280	3.86 275	2.36 277	2.38 273	1.19 266	0.90 238	7.02 277	1.50 237	3.19 272	1.37 272	1.50 278	2.33 269	2.09 281	3.87 245	1.73 274	2.93 282	2.27 281	1.98 259	1.67 278	2.33 265	4.93 284	2.98 276	22.60 288

notaker	3.58 267	3.59 280	2.75 281	6.07 285	3.32 280	4.63 281	4.56 279	2.01 275	2.21 272	1.90 279	1.51 264	7.09 279	15.50 285	3.77 281	1.72 280	1.50 278	2.35 270	1.70 279	10.97 275	2.01 277	1.69 273	1.56 277	4.87 281	1.70 279	1.51 253	1.68 259	1.89 260	2.48 257

DGSMNet	1.34 235	0.76 230	0.84 240	0.84 220	0.77 226	0.89 223	0.87 233	0.82 226	0.69 215	1.13 264	5.02 283	1.26 218	0.85 213	0.72 241	1.06 253	1.62 280	1.63 259	0.95 259	3.26 238	1.05 252	2.68 281	2.86 283	0.72 237	0.88 248	0.79 217	0.96 225	0.90 216	1.21 212

DispFullNet	2.28 259	2.67 265	3.43 285	2.54 257	2.31 264	2.65 255	2.56 256	1.35 256	1.31 251	2.15 282	0.96 241	8.62 285	2.71 255	2.49 259	1.12 259	1.67 281	2.75 274	1.39 274	6.61 263	2.05 278	1.38 268	1.06 260	1.21 254	0.77 238	0.92 230	0.88 214	1.50 247	2.53 259

ktn	4.83 275	2.95 275	2.02 275	3.73 273	2.99 276	3.77 276	4.53 277	1.75 269	2.92 277	2.10 281	1.52 265	11.18 288	36.94 291	3.71 278	2.06 281	1.82 282	2.47 271	1.99 280	18.72 284	1.98 276	1.88 276	1.74 279	4.75 279	1.91 280	2.11 262	2.29 273	2.70 274	3.98 270

LRCNet_RVC	19.16 293	27.96 293	9.75 289	30.25 293	27.88 294	31.68 294	26.10 293	20.49 295	8.68 288	28.66 295	28.73 294	30.64 292	23.65 286	32.48 295	8.43 287	1.88 283	23.05 294	16.90 292	40.24 291	17.44 294	6.93 287	3.35 284	35.23 295	25.28 294	1.49 252	1.01 233	5.96 285	3.25 266

HanzoNet	10.34 284	6.49 287	3.95 286	14.30 290	6.07 287	19.42 291	21.47 292	6.96 289	10.04 289	2.64 285	2.68 277	30.46 291	52.16 295	23.13 294	2.36 282	2.79 284	5.38 279	2.60 283	25.05 288	5.07 286	3.22 283	2.85 282	8.74 293	2.65 283	4.75 282	4.05 282	4.27 281	5.54 279

JetRed	5.83 280	4.38 284	5.23 287	3.30 269	4.12 284	5.85 286	9.23 288	4.20 285	2.78 275	2.31 284	2.00 272	5.46 266	1.20 230	5.68 290	3.38 285	3.88 285	6.46 282	6.52 285	3.80 243	2.98 283	6.60 286	4.97 287	5.41 284	2.73 284	9.22 285	21.91 291	5.29 284	18.57 286

DPSimNet_ROB	5.25 278	2.91 272	3.05 282	2.71 259	2.70 274	2.74 258	3.01 265	3.28 281	3.44 282	2.70 286	24.36 293	5.90 272	13.71 283	2.93 270	2.87 284	4.00 286	3.18 275	2.34 282	22.47 285	3.37 284	4.40 285	3.75 286	2.59 263	2.84 285	3.39 281	3.00 278	3.30 278	6.87 281

MADNet++	4.30 273	2.97 276	3.19 283	2.44 253	3.80 282	2.62 254	3.22 268	3.36 283	4.11 283	3.55 287	3.66 280	5.40 265	4.86 266	3.12 271	2.43 283	4.06 287	3.95 278	3.22 284	6.34 261	4.44 285	7.73 289	13.41 290	2.00 260	3.91 286	3.19 276	7.99 285	3.68 280	3.33 267

PML	26.01 294	16.47 292	5.54 288	20.38 292	13.16 292	20.84 292	9.63 290	9.23 291	69.83 298	17.73 294	139.43 298	91.26 297	98.96 298	9.19 293	8.28 286	7.65 288	13.69 290	6.52 285	31.86 290	6.30 287	10.00 292	7.86 289	5.54 287	5.57 287	24.82 293	10.77 287	31.09 295	10.74 284

ASD4	12.52 289	6.67 288	12.84 290	5.48 284	3.87 283	6.84 288	5.02 281	5.91 288	7.15 287	6.66 290	16.95 290	6.35 275	8.66 275	6.71 291	11.33 288	10.11 289	10.26 289	13.13 288	11.97 278	7.84 288	30.87 295	17.58 291	4.78 280	6.32 288	21.54 290	31.43 295	26.84 294	35.02 294

DPSMNet_ROB	11.00 286	5.63 285	16.64 291	3.96 276	7.34 288	4.92 282	7.44 284	4.30 286	11.25 291	4.13 289	8.58 287	4.57 261	14.55 284	3.88 283	12.94 289	13.80 290	6.34 281	15.40 291	7.85 269	11.58 289	8.22 291	20.97 293	5.52 285	10.97 290	11.28 287	29.87 293	12.66 287	32.49 292

DGTPSM_ROB	10.91 285	5.63 285	16.64 291	3.95 275	7.34 288	4.92 282	7.44 284	4.30 286	11.23 290	4.12 288	8.40 286	4.53 260	13.14 280	3.85 282	12.94 289	13.80 290	6.33 280	15.35 290	7.08 266	11.58 289	8.21 290	20.96 292	5.52 285	10.97 290	11.26 286	29.88 294	12.66 287	32.49 292

DPSM_ROB	17.13 291	15.19 289	21.09 293	8.59 288	8.29 290	12.91 289	8.41 286	9.74 292	14.29 292	8.00 291	8.92 288	10.02 286	13.15 281	3.71 278	17.12 291	17.90 292	17.95 292	19.75 293	13.14 279	14.59 291	24.07 293	27.10 294	6.34 289	14.03 292	30.70 295	38.45 296	35.86 296	43.05 296

DPSM	17.13 291	15.19 289	21.09 293	8.59 288	8.29 290	12.91 289	8.41 286	9.74 292	14.29 292	8.00 291	8.92 288	10.02 286	13.15 281	3.71 278	17.12 291	17.90 292	17.95 292	19.75 293	13.14 279	14.59 291	24.07 293	27.10 294	6.34 289	14.03 292	30.70 295	38.45 296	35.86 296	43.05 296

CasAABBNet	34.41 295	30.51 294	42.45 298	17.22 291	16.57 293	25.84 293	16.81 291	19.09 294	28.74 294	16.65 293	18.06 291	20.17 290	26.39 288	7.50 292	34.38 293	35.87 294	36.10 295	39.70 295	26.18 289	29.35 295	48.14 299	54.75 299	12.73 294	28.31 295	61.71 297	77.35 298	71.94 299	86.51 298

AVERAGE_ROB	39.07 297	42.10 296	39.04 296	43.37 296	44.15 297	43.08 297	43.88 296	43.21 297	40.00 296	47.62 297	48.04 295	44.84 295	39.97 292	43.46 298	38.33 294	36.44 295	46.53 297	49.04 297	41.84 293	40.32 297	39.63 297	34.70 297	46.76 296	39.74 297	24.66 292	16.71 288	19.73 291	17.80 285

HaxPig	36.95 296	39.38 295	36.02 295	37.94 295	42.14 295	37.82 296	41.49 295	37.89 296	39.02 295	47.01 296	48.90 296	44.27 294	35.80 290	36.82 296	38.89 295	36.75 296	45.48 296	48.70 296	40.83 292	39.66 296	36.10 296	30.92 296	47.77 297	39.68 296	18.58 289	16.85 289	13.59 289	19.32 287

MEDIAN_ROB	40.90 298	43.34 297	39.72 297	44.06 297	45.29 298	43.61 298	44.70 297	43.97 298	40.60 297	50.37 298	51.53 297	46.75 296	40.36 293	41.80 297	40.48 296	38.16 297	48.55 298	51.45 298	44.21 295	42.99 298	40.94 298	34.86 298	48.85 298	41.17 298	25.23 294	24.02 292	21.83 293	25.36 290

LSM0	6.82 281	0.81 232	0.59 213	1.23 238	1.02 242	1.29 243	1.18 243	1.65 267	1.45 255	1.18 265	1.52 265	2.65 243	4.03 261	0.51 219	59.80 297	70.35 298	1.18 247	0.77 247	10.00 274	1.47 268	2.50 280	3.56 285	0.65 233	0.90 250	1.33 249	1.41 251	2.40 267	8.70 283

DLNR_Zeroshot_test	15.27 290	56.75 298	0.73 232	77.82 298	0.28 124	0.40 143	71.42 298	0.57 176	0.22 76	0.55 176	0.36 100	0.58 150	0.18 63	4.39 288	79.54 298	81.74 299	15.51 291	11.63 287	5.39 256	0.34 127	0.61 206	0.49 175	0.15 83	0.29 143	0.59 174	0.50 133	0.69 179	0.64 154

Low-res two-view benchmark