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 5	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

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 5	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 10	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
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 12	0.05 5	0.03 2	0.16 10	0.18 13	0.19 12	0.14 6	0.18 8	0.11 7	0.21 18	0.13 8	0.03 1	0.06 3	0.18 14	0.17 14	0.16 10	0.12 9

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 18	0.05 3	0.11 7	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 12	0.18 17	0.15 7	0.11 7

RAFT	0.13 12	0.08 5	0.09 9	0.11 16	0.05 4	0.15 30	0.04 3	0.18 21	0.10 13	0.10 9	0.13 14	0.13 13	0.08 14	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 23	0.21 22	0.23 25	0.20 22

ProNet	0.09 3	0.09 6	0.09 9	0.07 6	0.05 4	0.09 10	0.08 23	0.08 5	0.04 2	0.06 1	0.17 23	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 21	0.07 7	0.11 2	0.10 2	0.10 1	0.08 1

RAStereo	0.13 12	0.10 7	0.08 7	0.06 4	0.05 4	0.07 5	0.05 5	0.11 13	0.07 8	0.28 30	0.08 5	0.17 18	0.07 11	0.04 6	0.17 12	0.17 8	0.21 16	0.18 17	0.22 17	0.11 7	0.22 20	0.11 6	0.04 4	0.07 7	0.19 16	0.17 14	0.16 10	0.16 15

MoCha-V2	0.10 4	0.10 7	0.07 5	0.08 8	0.06 7	0.08 8	0.06 14	0.10 10	0.07 8	0.09 7	0.12 12	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 14	0.06 3	0.13 5	0.12 3	0.10 1	0.08 1

StereoVision	0.14 16	0.10 7	0.09 9	0.07 6	0.10 16	0.11 16	0.07 19	0.13 15	0.17 33	0.13 16	0.12 12	0.11 7	0.08 14	0.04 6	0.20 23	0.21 23	0.20 14	0.16 12	0.18 8	0.14 15	0.16 7	0.14 12	0.04 4	0.10 16	0.23 25	0.22 28	0.25 28	0.25 32

xy-stereo	0.12 10	0.11 10	0.08 7	0.09 11	0.06 7	0.07 5	0.05 5	0.07 2	0.07 8	0.12 12	0.08 5	0.10 4	0.05 5	0.11 33	0.16 10	0.17 8	0.18 10	0.16 12	0.19 13	0.13 14	0.19 14	0.15 19	0.04 4	0.09 13	0.14 8	0.18 17	0.19 17	0.12 9

IGEV-Stereo++	0.11 8	0.11 10	0.07 5	0.10 12	0.10 16	0.07 5	0.05 5	0.11 13	0.11 14	0.10 9	0.10 7	0.11 7	0.08 14	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 25	0.06 11	0.06 3	0.13 5	0.14 7	0.14 4	0.13 11

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

RSM	0.11 8	0.11 10	0.09 9	0.08 8	0.07 10	0.11 16	0.05 5	0.07 2	0.07 8	0.08 3	0.11 10	0.11 7	0.07 11	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 9	0.08 9	0.12 4	0.13 5	0.17 12	0.10 5

IGEV-Stereo+	0.19 24	0.12 14	0.11 18	0.11 16	0.11 23	0.09 10	0.06 14	0.28 33	0.17 33	0.47 106	0.18 27	0.25 29	0.10 20	0.12 35	0.18 17	0.23 28	0.30 32	0.24 31	0.32 37	0.18 33	0.31 36	0.33 91	0.08 21	0.10 16	0.22 23	0.16 11	0.22 18	0.19 19

RSM++	0.12 10	0.12 14	0.10 16	0.10 12	0.08 12	0.10 13	0.05 5	0.10 10	0.11 14	0.10 9	0.10 7	0.14 15	0.08 14	0.05 8	0.17 12	0.19 15	0.18 10	0.15 11	0.17 7	0.12 10	0.18 10	0.14 12	0.06 11	0.09 13	0.14 8	0.15 9	0.18 14	0.11 7

DEFOM-Stereo	0.15 17	0.13 16	0.09 9	0.14 25	0.10 16	0.14 25	0.06 14	0.14 16	0.12 17	0.12 12	0.19 40	0.15 17	0.07 11	0.08 20	0.17 12	0.19 15	0.25 22	0.20 19	0.24 21	0.14 15	0.22 20	0.14 12	0.08 21	0.08 9	0.18 14	0.18 17	0.25 28	0.20 22

Occ-G	0.13 12	0.14 17	0.10 16	0.11 16	0.08 12	0.10 13	0.05 5	0.08 5	0.09 12	0.08 3	0.18 27	0.14 15	0.06 8	0.07 15	0.18 17	0.19 15	0.19 12	0.17 15	0.21 16	0.14 15	0.17 8	0.13 8	0.07 14	0.11 19	0.13 5	0.13 5	0.17 12	0.13 11

MaDis-Stereo	0.19 24	0.14 17	0.13 22	0.08 8	0.07 10	0.08 8	0.07 19	0.17 20	0.12 17	0.26 27	0.13 14	0.28 35	0.09 19	0.06 13	0.20 23	0.24 31	0.31 35	0.26 40	0.32 37	0.15 22	0.31 36	0.19 26	0.07 14	0.12 22	0.28 52	0.31 67	0.31 35	0.37 65

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 34	0.15 19	0.13 22	0.17 36	0.13 29	0.14 25	0.06 14	0.38 62	0.19 43	0.47 106	0.17 23	0.24 26	0.11 24	0.12 35	0.20 23	0.27 49	0.37 54	0.26 40	0.35 47	0.19 39	0.37 67	0.34 99	0.10 30	0.10 16	0.24 30	0.21 22	0.31 35	0.22 25

UniTT-Stereo	0.21 30	0.15 19	0.11 18	0.12 21	0.09 15	0.13 21	0.07 19	0.22 23	0.15 27	0.37 47	0.17 23	0.28 35	0.17 59	0.12 35	0.23 36	0.24 31	0.35 43	0.26 40	0.38 55	0.18 33	0.30 32	0.17 23	0.11 35	0.14 29	0.26 39	0.35 88	0.22 18	0.27 36

RAFT_CTSACE	0.21 30	0.15 19	0.13 22	0.11 16	0.11 23	0.19 52	0.13 59	0.27 31	0.15 27	0.48 112	0.13 14	0.33 51	0.25 115	0.12 35	0.21 31	0.22 25	0.29 29	0.20 19	0.27 27	0.14 15	0.30 32	0.31 75	0.07 14	0.13 26	0.25 36	0.26 37	0.31 35	0.21 24

iRaftStereo_RVC	0.18 20	0.15 19	0.11 18	0.10 12	0.10 16	0.12 19	0.06 14	0.26 29	0.11 14	0.27 28	0.25 68	0.24 26	0.11 24	0.09 25	0.18 17	0.20 21	0.29 29	0.22 25	0.26 26	0.15 22	0.30 32	0.23 39	0.08 21	0.12 22	0.21 21	0.21 22	0.27 32	0.19 19

MIF-Stereo (partial)	0.21 30	0.16 23	0.15 38	0.13 24	0.12 27	0.16 41	0.08 23	0.28 33	0.19 43	0.30 34	0.18 27	0.21 22	0.12 31	0.10 28	0.24 40	0.26 42	0.35 43	0.27 48	0.30 30	0.17 30	0.30 32	0.20 31	0.10 30	0.16 42	0.27 42	0.23 29	0.27 32	0.27 36

anonymousdsp	0.18 20	0.16 23	0.13 22	0.12 21	0.10 16	0.13 21	0.09 25	0.24 26	0.13 20	0.28 30	0.16 21	0.23 24	0.08 14	0.11 33	0.19 21	0.23 28	0.24 20	0.20 19	0.30 30	0.15 22	0.34 46	0.21 34	0.09 26	0.11 19	0.19 16	0.15 9	0.24 26	0.16 15

delet	0.17 19	0.16 23	0.16 45	0.20 60	0.14 32	0.19 52	0.12 50	0.15 17	0.13 20	0.19 20	0.17 23	0.19 21	0.11 24	0.15 49	0.20 23	0.19 15	0.22 18	0.20 19	0.18 8	0.18 33	0.21 18	0.14 12	0.11 35	0.13 26	0.20 18	0.20 21	0.18 14	0.22 25

RYNet	0.18 20	0.16 23	0.13 22	0.11 16	0.12 27	0.13 21	0.09 25	0.16 18	0.27 120	0.13 16	0.15 20	0.13 13	0.10 20	0.09 25	0.23 36	0.19 15	0.20 14	0.27 48	0.22 17	0.14 15	0.18 10	0.15 19	0.25 152	0.14 29	0.20 18	0.50 136	0.22 18	0.16 15

plain	0.21 30	0.17 27	0.14 27	0.14 25	0.11 23	0.16 41	0.09 25	0.30 38	0.12 17	0.41 58	0.14 18	0.26 30	0.10 20	0.07 15	0.24 40	0.26 42	0.35 43	0.28 53	0.34 43	0.17 30	0.26 27	0.21 34	0.09 26	0.15 32	0.25 36	0.25 34	0.27 32	0.34 59

MIM_Stereo	0.22 34	0.17 27	0.16 45	0.19 51	0.15 34	0.20 56	0.10 39	0.28 33	0.13 20	0.43 75	0.19 40	0.31 43	0.10 20	0.12 35	0.21 31	0.28 53	0.36 52	0.26 40	0.34 43	0.20 47	0.35 52	0.24 42	0.08 21	0.16 42	0.24 30	0.21 22	0.32 41	0.23 28

AEACV	0.13 12	0.17 27	0.09 9	0.12 21	0.11 23	0.09 10	0.05 5	0.10 10	0.06 6	0.12 12	0.11 10	0.11 7	0.06 8	0.08 20	0.17 12	0.17 8	0.22 18	0.17 15	0.24 21	0.12 10	0.19 14	0.13 8	0.06 11	0.09 13	0.15 10	0.17 14	0.15 7	0.13 11

LL-Strereo2	0.24 41	0.18 30	0.14 27	0.17 36	0.15 34	0.13 21	0.09 25	0.36 51	0.21 64	0.51 140	0.18 27	0.33 51	0.17 59	0.10 28	0.25 46	0.28 53	0.39 65	0.27 48	0.45 90	0.22 56	0.33 43	0.20 31	0.12 41	0.14 29	0.24 30	0.27 42	0.33 48	0.26 34

test_5	0.20 26	0.18 30	0.14 27	0.17 36	0.10 16	0.15 30	0.11 45	0.25 27	0.15 27	0.29 33	0.13 14	0.29 37	0.30 143	0.07 15	0.20 23	0.24 31	0.26 24	0.22 25	0.23 20	0.14 15	0.26 27	0.23 39	0.07 14	0.17 53	0.25 36	0.26 37	0.31 35	0.26 34

RAFT + AFF	0.18 20	0.18 30	0.11 18	0.16 34	0.10 16	0.14 25	0.09 25	0.25 27	0.15 27	0.33 36	0.16 21	0.31 43	0.11 24	0.07 15	0.18 17	0.19 15	0.33 37	0.16 12	0.31 33	0.16 28	0.31 36	0.14 12	0.07 14	0.11 19	0.21 21	0.16 11	0.14 4	0.13 11

CES	0.33 87	0.19 33	0.19 73	0.19 51	0.21 76	0.20 56	0.09 25	0.85 231	0.18 40	0.42 67	0.55 184	0.49 106	0.16 52	0.20 99	0.31 87	0.37 138	0.47 126	0.28 53	0.41 76	0.24 70	0.66 222	0.35 101	0.17 104	0.18 65	0.42 107	0.33 75	0.42 93	0.50 117

test_4	0.25 45	0.19 33	0.17 53	0.14 25	0.15 34	0.11 16	0.07 19	0.38 62	0.20 56	0.53 156	0.18 27	0.34 55	0.16 52	0.15 49	0.24 40	0.27 49	0.35 43	0.25 37	0.31 33	0.21 51	0.38 77	0.31 75	0.10 30	0.17 53	0.31 62	0.33 75	0.34 49	0.36 63

AnonymousM	0.28 53	0.19 33	0.14 27	0.18 48	0.17 43	0.15 30	0.11 45	0.42 72	0.17 33	0.47 106	0.28 77	0.35 60	0.11 24	0.15 49	0.27 62	0.31 97	0.45 111	0.28 53	0.39 59	0.19 39	0.44 122	0.26 47	0.14 66	0.16 42	0.24 30	0.30 63	0.48 107	0.67 164

DMCA	0.23 39	0.19 33	0.21 83	0.18 48	0.19 62	0.17 43	0.18 100	0.29 37	0.23 83	0.23 24	0.28 77	0.29 37	0.17 59	0.19 88	0.25 46	0.25 37	0.30 32	0.29 61	0.27 27	0.20 47	0.31 36	0.20 31	0.19 126	0.18 65	0.24 30	0.27 42	0.22 18	0.27 36

TDLM	0.16 18	0.19 33	0.14 27	0.15 29	0.17 43	0.15 30	0.11 45	0.16 18	0.14 23	0.12 12	0.22 52	0.17 18	0.14 36	0.10 28	0.17 12	0.18 13	0.21 16	0.20 19	0.18 8	0.14 15	0.19 14	0.13 8	0.11 35	0.15 32	0.17 13	0.16 11	0.18 14	0.18 18

AANet_RVC	0.20 26	0.19 33	0.18 63	0.14 25	0.17 43	0.12 19	0.12 50	0.18 21	0.19 43	0.15 19	0.21 48	0.18 20	0.15 49	0.13 41	0.26 53	0.23 28	0.24 20	0.26 40	0.22 17	0.22 56	0.20 17	0.19 26	0.16 95	0.16 42	0.26 39	0.26 37	0.26 30	0.34 59

GCAP-BAT	0.52 173	0.20 39	0.14 27	0.17 36	0.19 62	0.15 30	0.09 25	0.42 72	0.21 64	0.50 124	0.18 27	0.51 114	0.14 36	0.15 49	0.26 53	0.28 53	6.97 286	0.29 61	0.45 90	0.26 80	0.44 122	0.35 101	0.14 66	0.15 32	0.27 42	0.27 42	0.35 52	0.37 65

test_for_model	0.52 173	0.20 39	0.14 27	0.17 36	0.19 62	0.15 30	0.09 25	0.42 72	0.21 64	0.50 124	0.18 27	0.51 114	0.14 36	0.15 49	0.26 53	0.28 53	6.97 286	0.29 61	0.45 90	0.26 80	0.44 122	0.35 101	0.14 66	0.15 32	0.27 42	0.27 42	0.35 52	0.37 65

testlalala2	0.52 173	0.20 39	0.14 27	0.17 36	0.19 62	0.15 30	0.09 25	0.42 72	0.21 64	0.50 124	0.18 27	0.51 114	0.14 36	0.15 49	0.26 53	0.28 53	6.97 286	0.29 61	0.45 90	0.26 80	0.44 122	0.35 101	0.14 66	0.15 32	0.27 42	0.27 42	0.35 52	0.37 65

testlalala	0.52 173	0.20 39	0.14 27	0.17 36	0.19 62	0.15 30	0.09 25	0.42 72	0.21 64	0.50 124	0.18 27	0.51 114	0.14 36	0.15 49	0.26 53	0.28 53	6.97 286	0.29 61	0.45 90	0.26 80	0.44 122	0.35 101	0.14 66	0.15 32	0.27 42	0.27 42	0.35 52	0.37 65

testlalala_base	0.52 173	0.20 39	0.14 27	0.17 36	0.19 62	0.15 30	0.09 25	0.42 72	0.21 64	0.50 124	0.18 27	0.51 114	0.14 36	0.15 49	0.26 53	0.28 53	6.97 286	0.29 61	0.45 90	0.26 80	0.44 122	0.35 101	0.14 66	0.15 32	0.27 42	0.27 42	0.35 52	0.37 65

GCAP-Stereo	0.52 173	0.20 39	0.14 27	0.17 36	0.19 62	0.15 30	0.09 25	0.42 72	0.21 64	0.50 124	0.18 27	0.51 114	0.14 36	0.15 49	0.26 53	0.28 53	6.97 286	0.29 61	0.45 90	0.26 80	0.44 122	0.35 101	0.14 66	0.15 32	0.27 42	0.27 42	0.35 52	0.37 65

4D-IteraStereo	0.28 53	0.20 39	0.18 63	0.26 92	0.16 39	0.17 43	0.11 45	0.46 96	0.24 90	0.53 156	0.27 76	0.41 75	0.17 59	0.13 41	0.27 62	0.29 70	0.41 81	0.34 100	0.42 80	0.26 80	0.43 114	0.32 86	0.11 35	0.16 42	0.29 54	0.30 63	0.40 78	0.30 45

RAFT+CT+SA	0.23 39	0.20 39	0.16 45	0.19 51	0.13 29	0.15 30	0.12 50	0.33 45	0.19 43	0.44 81	0.14 18	0.34 55	0.29 139	0.09 25	0.23 36	0.29 70	0.27 25	0.22 25	0.31 33	0.19 39	0.31 36	0.35 101	0.07 14	0.17 53	0.29 54	0.27 42	0.31 35	0.28 39

ARAFT	0.24 41	0.20 39	0.15 38	0.20 60	0.16 39	0.20 56	0.10 39	0.32 41	0.19 43	0.45 85	0.24 56	0.34 55	0.13 32	0.10 28	0.24 40	0.25 37	0.41 81	0.34 100	0.34 43	0.16 28	0.35 52	0.21 34	0.11 35	0.13 26	0.29 54	0.24 31	0.32 41	0.29 40

MMNet	0.20 26	0.20 39	0.17 53	0.21 64	0.17 43	0.20 56	0.14 69	0.23 24	0.16 31	0.19 20	0.20 44	0.27 31	0.11 24	0.22 119	0.21 31	0.21 23	0.27 25	0.24 31	0.29 29	0.18 33	0.23 22	0.15 19	0.12 41	0.15 32	0.23 25	0.23 29	0.22 18	0.25 32

GANet	0.22 34	0.20 39	0.20 75	0.22 67	0.23 88	0.24 79	0.19 104	0.31 40	0.17 33	0.24 25	0.21 48	0.29 37	0.14 36	0.14 44	0.21 31	0.24 31	0.29 29	0.31 81	0.24 21	0.15 22	0.24 24	0.19 26	0.16 95	0.17 53	0.23 25	0.21 22	0.26 30	0.24 30

PWCDC_ROB	0.45 146	0.20 39	0.30 131	0.20 60	0.33 149	0.23 74	0.29 143	0.26 29	0.96 241	0.21 22	0.54 182	0.30 41	2.04 251	0.49 217	0.51 185	0.41 164	0.38 60	0.41 162	0.39 59	0.37 140	0.37 67	0.61 219	0.35 183	0.31 159	0.24 30	0.49 132	0.35 52	0.53 127

HH	0.43 137	0.21 51	0.55 208	0.33 122	0.26 109	0.40 146	0.29 143	0.52 152	0.27 120	0.54 164	0.26 71	0.57 148	0.17 59	0.22 119	0.33 103	0.46 181	0.49 140	0.40 154	0.92 183	0.42 165	0.63 211	0.49 178	0.17 104	0.25 125	0.47 122	0.60 168	0.64 172	0.82 189

HanStereo	0.43 137	0.21 51	0.55 208	0.33 122	0.26 109	0.40 146	0.29 143	0.52 152	0.27 120	0.54 164	0.26 71	0.57 148	0.17 59	0.22 119	0.33 103	0.46 181	0.49 140	0.40 154	0.92 183	0.42 165	0.63 211	0.49 178	0.17 104	0.25 125	0.47 122	0.60 168	0.64 172	0.82 189

CAS	0.27 52	0.21 51	0.17 53	0.21 64	0.17 43	0.18 47	0.09 25	0.33 45	0.20 56	0.33 36	0.38 113	0.29 37	0.19 72	0.17 67	0.28 70	0.26 42	0.37 54	0.26 40	0.38 55	0.20 47	0.29 30	0.27 51	0.16 95	0.18 65	0.36 79	0.36 93	0.40 78	0.55 134

TESTraft	0.25 45	0.21 51	0.15 38	0.15 29	0.16 39	0.14 25	0.13 59	0.28 33	0.26 112	0.41 58	0.19 40	0.27 31	0.30 143	0.07 15	0.24 40	0.31 97	0.34 40	0.24 31	0.30 30	0.18 33	0.35 52	0.39 122	0.09 26	0.17 53	0.34 70	0.33 75	0.35 52	0.31 48

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 65	0.22 55	0.21 83	0.23 77	0.18 54	0.19 52	0.12 50	0.44 82	0.35 164	0.43 75	0.40 125	0.40 72	0.21 83	0.18 76	0.32 98	0.29 70	0.42 89	0.31 81	0.37 51	0.27 91	0.35 52	0.33 91	0.13 56	0.18 65	0.37 82	0.51 142	0.31 35	0.47 107

AASNet	0.20 26	0.22 55	0.15 38	0.21 64	0.18 54	0.24 79	0.17 93	0.23 24	0.14 23	0.22 23	0.26 71	0.21 22	0.13 32	0.16 60	0.20 23	0.22 25	0.28 27	0.23 29	0.24 21	0.19 39	0.23 22	0.19 26	0.12 41	0.16 42	0.23 25	0.21 22	0.22 18	0.19 19

raft+_RVC	0.25 45	0.22 55	0.17 53	0.19 51	0.18 54	0.18 47	0.13 59	0.38 62	0.19 43	0.46 98	0.30 82	0.34 55	0.16 52	0.13 41	0.25 46	0.26 42	0.33 37	0.27 48	0.37 51	0.19 39	0.36 59	0.26 47	0.10 30	0.15 32	0.30 58	0.29 59	0.36 67	0.30 45

AFF-stereo	0.22 34	0.22 55	0.18 63	0.15 29	0.13 29	0.20 56	0.09 25	0.38 62	0.19 43	0.42 67	0.20 44	0.30 41	0.11 24	0.08 20	0.19 21	0.24 31	0.28 27	0.19 18	0.35 47	0.15 22	0.29 30	0.19 26	0.09 26	0.12 22	0.27 42	0.28 56	0.32 41	0.24 30

MGS-Stereo	0.24 41	0.23 59	0.16 45	0.16 34	0.14 32	0.14 25	0.10 39	0.34 48	0.14 23	0.28 30	0.20 44	0.24 26	0.13 32	0.17 67	0.25 46	0.26 42	0.40 69	0.34 100	0.39 59	0.25 72	0.36 59	0.25 44	0.14 66	0.17 53	0.26 39	0.24 31	0.35 52	0.34 59

GMOStereo	0.30 65	0.23 59	0.16 45	0.19 51	0.18 54	0.21 62	0.13 59	0.46 96	0.25 100	0.56 188	0.24 56	0.43 79	0.26 119	0.16 60	0.27 62	0.28 53	0.40 69	0.29 61	0.44 85	0.23 61	0.42 104	0.45 152	0.12 41	0.16 42	0.42 107	0.38 100	0.48 107	0.31 48

error version	0.30 65	0.23 59	0.16 45	0.19 51	0.18 54	0.21 62	0.13 59	0.46 96	0.25 100	0.56 188	0.24 56	0.43 79	0.26 119	0.16 60	0.27 62	0.28 53	0.40 69	0.29 61	0.44 85	0.23 61	0.42 104	0.45 152	0.12 41	0.16 42	0.42 107	0.38 100	0.48 107	0.31 48

test-v	0.30 65	0.23 59	0.16 45	0.19 51	0.18 54	0.21 62	0.13 59	0.46 96	0.25 100	0.56 188	0.24 56	0.43 79	0.26 119	0.16 60	0.27 62	0.28 53	0.40 69	0.29 61	0.44 85	0.23 61	0.42 104	0.45 152	0.12 41	0.16 42	0.42 107	0.38 100	0.48 107	0.31 48

test-2	0.30 65	0.23 59	0.16 45	0.19 51	0.18 54	0.21 62	0.13 59	0.46 96	0.25 100	0.56 188	0.24 56	0.43 79	0.26 119	0.16 60	0.27 62	0.28 53	0.40 69	0.29 61	0.44 85	0.23 61	0.42 104	0.45 152	0.12 41	0.16 42	0.42 107	0.38 100	0.48 107	0.31 48

TestStereo1	0.26 49	0.24 64	0.15 38	0.17 36	0.17 43	0.17 43	0.13 59	0.32 41	0.24 90	0.43 75	0.18 27	0.27 31	0.33 154	0.08 20	0.25 46	0.30 82	0.35 43	0.24 31	0.32 37	0.19 39	0.36 59	0.40 129	0.12 41	0.17 53	0.34 70	0.33 75	0.39 75	0.31 48

IER	0.29 57	0.24 64	0.24 107	0.24 79	0.21 76	0.25 88	0.17 93	0.35 50	0.21 64	0.36 43	0.45 150	0.51 114	0.20 77	0.24 142	0.32 98	0.29 70	0.38 60	0.31 81	0.33 41	0.23 61	0.33 43	0.27 51	0.20 136	0.19 79	0.30 58	0.32 69	0.35 52	0.39 83

SA-5K	0.26 49	0.24 64	0.15 38	0.17 36	0.17 43	0.17 43	0.13 59	0.32 41	0.24 90	0.43 75	0.18 27	0.27 31	0.33 154	0.08 20	0.25 46	0.30 82	0.35 43	0.24 31	0.32 37	0.19 39	0.36 59	0.40 129	0.12 41	0.17 53	0.34 70	0.33 75	0.39 75	0.31 48

test-1	0.45 146	0.24 64	0.22 95	0.28 103	0.29 131	0.50 178	0.29 143	0.58 184	0.32 151	0.55 179	0.41 128	0.58 153	0.30 143	0.20 99	0.39 131	0.39 149	0.50 153	0.40 154	1.04 198	0.38 147	0.52 166	0.63 223	0.17 104	0.32 165	0.60 182	0.69 191	0.58 156	0.89 197

XX-Stereo	8.90 286	0.24 64	0.17 53	0.40 155	0.21 76	0.44 163	0.17 93	0.55 167	0.23 83	0.52 149	0.45 150	0.58 153	0.16 52	0.20 99	0.40 136	0.47 188	0.49 140	0.37 128	0.63 145	0.38 147	0.48 147	0.38 121	0.14 66	0.20 83	229.91 301	0.56 156	0.60 164	0.99 204

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 45	0.24 64	0.21 83	0.17 36	0.15 34	0.18 47	0.10 39	0.47 106	0.19 43	0.43 75	0.22 52	0.39 67	0.13 32	0.10 28	0.23 36	0.25 37	0.32 36	0.21 24	0.39 59	0.18 33	0.34 46	0.23 39	0.12 41	0.17 53	0.35 76	0.27 42	0.34 49	0.33 56

LoS_RVC	0.29 57	0.25 70	0.22 95	0.15 29	0.19 62	0.18 47	0.12 50	0.37 56	0.21 64	0.42 67	0.38 113	0.32 47	0.20 77	0.18 76	0.31 87	0.27 49	0.34 40	0.28 53	0.43 82	0.21 51	0.42 104	0.33 91	0.15 86	0.23 104	0.48 132	0.34 83	0.41 85	0.46 99

tt_ll	0.29 57	0.25 70	0.22 95	0.15 29	0.19 62	0.18 47	0.12 50	0.37 56	0.21 64	0.42 67	0.38 113	0.32 47	0.20 77	0.18 76	0.31 87	0.27 49	0.34 40	0.28 53	0.43 82	0.21 51	0.42 104	0.33 91	0.15 86	0.23 104	0.48 132	0.34 83	0.41 85	0.46 99

anonymity	1.14 234	0.25 70	0.65 228	0.38 145	0.28 127	0.36 134	0.21 109	0.56 172	0.26 112	0.53 156	18.98 295	0.52 123	0.22 95	0.20 99	0.31 87	0.44 177	0.48 133	0.32 91	0.83 169	0.45 181	0.48 147	0.46 159	0.18 119	0.22 96	0.68 197	0.98 232	0.58 156	0.98 203

test-3	0.33 87	0.25 70	0.20 75	0.25 83	0.25 100	0.24 79	0.15 78	0.50 125	0.21 64	0.51 140	0.24 56	0.63 171	0.24 106	0.17 67	0.34 113	0.29 70	0.45 111	0.31 81	0.84 172	0.30 110	0.41 96	0.42 138	0.12 41	0.20 83	0.31 62	0.27 42	0.41 85	0.38 75

test_1	0.33 87	0.25 70	0.20 75	0.25 83	0.25 100	0.24 79	0.15 78	0.50 125	0.21 64	0.51 140	0.24 56	0.64 173	0.24 106	0.16 60	0.34 113	0.29 70	0.45 111	0.31 81	0.85 174	0.30 110	0.41 96	0.42 138	0.12 41	0.20 83	0.31 62	0.27 42	0.41 85	0.38 75

test_3	0.35 98	0.25 70	0.20 75	0.25 83	0.25 100	0.23 74	0.15 78	0.51 138	0.23 83	0.54 164	0.24 56	0.67 178	0.28 134	0.17 67	0.34 113	0.31 97	0.45 111	0.33 95	0.86 176	0.32 121	0.44 122	0.50 184	0.11 35	0.22 96	0.38 86	0.38 100	0.41 85	0.37 65

CREStereo++_RVC	0.32 79	0.25 70	0.18 63	0.23 77	0.25 100	0.22 69	0.15 78	0.45 88	0.26 112	0.48 112	0.28 77	0.48 102	0.44 186	0.18 76	0.26 53	0.30 82	0.47 126	0.25 37	0.38 55	0.23 61	0.41 96	0.30 68	0.13 56	0.24 115	0.40 97	0.32 69	0.51 131	0.52 123
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
TANstereo	0.40 115	0.25 70	0.18 63	0.29 107	0.27 116	0.33 118	0.17 93	0.37 56	0.20 56	0.45 85	0.21 48	0.31 43	0.26 119	0.22 119	0.61 206	0.56 218	0.51 157	0.68 241	0.97 191	0.74 233	0.43 114	0.35 101	0.85 248	0.22 96	0.27 42	0.32 69	0.49 118	0.38 75

XX-TBD	0.40 115	0.25 70	0.18 63	0.29 107	0.27 116	0.33 118	0.17 93	0.37 56	0.20 56	0.45 85	0.21 48	0.31 43	0.26 119	0.22 119	0.61 206	0.56 218	0.51 157	0.68 241	0.97 191	0.74 233	0.43 114	0.35 101	0.85 248	0.22 96	0.27 42	0.32 69	0.49 118	0.38 75

raftrobust	0.31 74	0.25 70	0.21 83	0.22 67	0.21 76	0.19 52	0.14 69	0.49 117	0.18 40	0.54 164	0.34 92	0.44 84	0.18 66	0.16 60	0.35 120	0.31 97	0.42 89	0.32 91	0.42 80	0.29 104	0.41 96	0.31 75	0.14 66	0.17 53	0.41 102	0.38 100	0.38 72	0.38 75

UPFNet	0.28 53	0.25 70	0.26 121	0.26 92	0.23 88	0.30 105	0.21 109	0.34 48	0.25 100	0.35 42	0.32 85	0.33 51	0.21 83	0.23 136	0.31 87	0.28 53	0.37 54	0.31 81	0.37 51	0.23 61	0.27 29	0.24 42	0.18 119	0.20 83	0.28 52	0.29 59	0.32 41	0.29 40

DMCA-RVC	0.31 74	0.25 70	0.28 125	0.25 83	0.27 116	0.24 79	0.25 130	0.36 51	0.31 148	0.33 36	0.38 113	0.54 130	0.24 106	0.20 99	0.40 136	0.35 125	0.35 43	0.34 100	0.35 47	0.29 104	0.37 67	0.33 91	0.22 139	0.24 115	0.29 54	0.29 59	0.36 67	0.41 87

castereo	0.33 87	0.26 82	0.18 63	0.27 96	0.22 83	0.21 62	0.13 59	0.50 125	0.23 83	0.51 140	0.25 68	0.42 77	0.14 36	0.15 49	0.29 74	0.33 111	0.49 140	0.32 91	0.51 112	0.29 104	0.47 143	0.39 122	0.14 66	0.17 53	0.50 144	0.49 132	0.41 85	0.53 127

CASnet	0.30 65	0.26 82	0.18 63	0.22 67	0.20 71	0.27 97	0.12 50	0.48 112	0.24 90	0.54 164	0.35 97	0.55 136	0.21 83	0.19 88	0.27 62	0.25 37	0.37 54	0.23 29	0.54 122	0.20 47	0.42 104	0.31 75	0.15 86	0.18 65	0.30 58	0.27 42	0.40 78	0.42 90
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.34 93	0.26 82	0.24 107	0.24 79	0.18 54	0.35 130	0.16 88	0.33 45	0.21 64	0.42 67	0.73 216	0.44 84	0.35 161	0.18 76	0.30 77	0.34 121	0.43 95	0.28 53	0.86 176	0.33 127	0.40 87	0.26 47	0.17 104	0.18 65	0.39 93	0.29 59	0.46 99	0.39 83

CIPLG	0.29 57	0.26 82	0.17 53	0.22 67	0.17 43	0.24 79	0.14 69	0.50 125	0.17 33	0.46 98	0.37 106	0.45 89	0.22 95	0.25 150	0.30 77	0.30 82	0.43 95	0.29 61	0.39 59	0.28 97	0.40 87	0.28 58	0.13 56	0.18 65	0.31 62	0.25 34	0.32 41	0.29 40

IPLGR_C	0.29 57	0.26 82	0.17 53	0.22 67	0.17 43	0.24 79	0.14 69	0.50 125	0.17 33	0.46 98	0.37 106	0.45 89	0.24 106	0.25 150	0.30 77	0.30 82	0.43 95	0.30 77	0.39 59	0.28 97	0.40 87	0.28 58	0.13 56	0.17 53	0.31 62	0.26 37	0.32 41	0.30 45

ACRE	0.29 57	0.26 82	0.17 53	0.22 67	0.17 43	0.24 79	0.14 69	0.50 125	0.17 33	0.46 98	0.37 106	0.45 89	0.23 102	0.25 150	0.30 77	0.30 82	0.43 95	0.29 61	0.39 59	0.29 104	0.40 87	0.27 51	0.13 56	0.18 65	0.30 58	0.26 37	0.32 41	0.29 40

Any-RAFT	0.43 137	0.27 88	0.51 199	0.37 141	0.28 127	0.31 110	0.21 109	0.50 125	0.26 112	0.48 112	0.54 182	0.57 148	0.19 72	0.19 88	0.33 103	0.37 138	0.49 140	0.34 100	0.83 169	0.33 127	0.53 172	0.42 138	0.17 104	0.23 104	0.70 201	0.84 211	0.50 125	0.89 197

raft_robust	0.34 93	0.27 88	0.19 73	0.29 107	0.22 83	0.22 69	0.16 88	0.52 152	0.28 130	0.64 220	0.25 68	0.48 102	0.26 119	0.18 76	0.32 98	0.33 111	0.44 104	0.34 100	0.52 115	0.28 97	0.44 122	0.47 167	0.12 41	0.21 92	0.44 115	0.44 119	0.49 118	0.46 99

SA	0.30 65	0.27 88	0.17 53	0.18 48	0.17 43	0.24 79	0.10 39	0.47 106	0.26 112	0.54 164	0.20 44	0.46 96	0.14 36	0.12 35	0.30 77	0.30 82	0.41 81	0.30 77	0.40 69	0.23 61	0.37 67	0.37 115	0.10 30	0.20 83	0.41 102	0.38 100	0.49 118	0.37 65

CREStereo	0.32 79	0.27 88	0.22 95	0.25 83	0.20 71	0.22 69	0.12 50	0.49 117	0.20 56	0.50 124	0.24 56	0.54 130	0.22 95	0.20 99	0.29 74	0.33 111	0.49 140	0.26 40	0.41 76	0.22 56	0.46 137	0.30 68	0.15 86	0.21 92	0.39 93	0.34 83	0.48 107	0.52 123
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
HITNet	0.28 53	0.27 88	0.21 83	0.22 67	0.21 76	0.22 69	0.15 78	0.41 70	0.22 78	0.50 124	0.35 97	0.44 84	0.21 83	0.17 67	0.26 53	0.24 31	0.33 37	0.31 81	0.31 33	0.19 39	0.32 41	0.28 58	0.16 95	0.18 65	0.31 62	0.28 56	0.44 97	0.42 90
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
trnet	0.31 74	0.28 93	0.22 95	0.25 83	0.20 71	0.21 62	0.12 50	0.49 117	0.20 56	0.52 149	0.24 56	0.55 136	0.22 95	0.20 99	0.28 70	0.32 106	0.48 133	0.26 40	0.41 76	0.22 56	0.45 133	0.30 68	0.14 66	0.21 92	0.38 86	0.35 88	0.49 118	0.53 127

MSKI-zero shot	0.46 151	0.28 93	0.20 75	0.31 112	0.27 116	0.33 118	0.24 127	0.56 172	0.24 90	0.53 156	0.40 125	0.55 136	0.21 83	0.19 88	0.33 103	0.42 171	0.51 157	0.36 117	1.37 213	0.41 159	0.52 166	0.47 167	0.16 95	0.23 104	0.49 138	1.13 242	0.80 206	0.78 176

anonymousdsp2	0.26 49	0.28 93	0.18 63	0.19 51	0.16 39	0.21 62	0.14 69	0.37 56	0.19 43	0.38 52	0.22 52	0.36 62	0.16 52	0.14 44	0.22 35	0.26 42	0.36 52	0.25 37	0.56 129	0.21 51	0.37 67	0.31 75	0.13 56	0.18 65	0.31 62	0.25 34	0.38 72	0.29 40

EGLCR-Stereo	0.32 79	0.28 93	0.18 63	0.24 79	0.25 100	0.33 118	0.11 45	0.48 112	0.20 56	0.49 119	0.19 40	0.49 106	0.15 49	0.17 67	0.24 40	0.28 53	0.45 111	0.31 81	0.45 90	0.25 72	0.49 151	0.41 134	0.14 66	0.18 65	0.34 70	0.31 67	0.74 198	0.57 142

IPLG	0.30 65	0.28 93	0.24 107	0.22 67	0.20 71	0.25 88	0.15 78	0.45 88	0.19 43	0.45 85	0.28 77	0.45 89	0.18 66	0.23 136	0.33 103	0.29 70	0.43 95	0.35 112	0.40 69	0.28 97	0.35 52	0.44 147	0.12 41	0.20 83	0.35 76	0.36 93	0.37 69	0.37 65

sAnonymous2	0.40 115	0.28 93	0.24 107	0.25 83	0.23 88	0.32 114	0.22 114	0.56 172	0.30 143	0.41 58	0.38 113	0.39 67	0.29 139	0.18 76	0.46 165	0.50 201	0.53 170	0.49 195	0.80 166	0.42 165	0.53 172	0.56 206	0.19 126	0.25 125	0.50 144	0.52 145	0.51 131	0.56 138

CroCo_RVC	0.40 115	0.28 93	0.24 107	0.25 83	0.23 88	0.32 114	0.22 114	0.56 172	0.30 143	0.41 58	0.38 113	0.39 67	0.29 139	0.18 76	0.46 165	0.50 201	0.53 170	0.49 195	0.80 166	0.42 165	0.53 172	0.56 206	0.19 126	0.25 125	0.50 144	0.52 145	0.51 131	0.56 138

UNet	0.32 79	0.28 93	0.27 122	0.29 107	0.27 116	0.31 110	0.21 109	0.41 70	0.26 112	0.41 58	0.37 106	0.39 67	0.28 134	0.25 150	0.31 87	0.30 82	0.43 95	0.35 112	0.39 59	0.26 80	0.33 43	0.32 86	0.19 126	0.26 135	0.34 70	0.37 98	0.37 69	0.41 87

PMTNet	0.33 87	0.28 93	0.20 75	0.26 92	0.22 83	0.20 56	0.19 104	0.45 88	0.21 64	0.50 124	0.24 56	0.52 123	0.15 49	0.18 76	0.31 87	0.33 111	0.47 126	0.28 53	0.55 124	0.25 72	0.46 137	0.27 51	0.16 95	0.16 42	0.46 120	0.37 98	0.48 107	0.64 157

R-Stereo Train	0.40 115	0.28 93	0.29 128	0.33 122	0.27 116	0.37 136	0.14 69	0.51 138	0.25 100	0.54 164	0.42 137	0.56 140	0.26 119	0.21 114	0.34 113	0.41 164	0.52 165	0.38 135	0.70 153	0.37 140	0.51 160	0.48 172	0.17 104	0.28 142	0.54 157	0.65 178	0.46 99	0.62 150

RAFT-Stereo	0.40 115	0.28 93	0.29 128	0.33 122	0.27 116	0.37 136	0.14 69	0.51 138	0.25 100	0.54 164	0.42 137	0.56 140	0.26 119	0.21 114	0.34 113	0.41 164	0.52 165	0.38 135	0.70 153	0.37 140	0.51 160	0.48 172	0.17 104	0.28 142	0.54 157	0.65 178	0.46 99	0.62 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Sa-1000	0.32 79	0.29 104	0.17 53	0.20 60	0.20 71	0.23 74	0.10 39	0.49 117	0.28 130	0.55 179	0.26 71	0.46 96	0.17 59	0.20 99	0.31 87	0.31 97	0.45 111	0.33 95	0.50 109	0.22 56	0.41 96	0.43 143	0.14 66	0.20 83	0.42 107	0.41 113	0.51 131	0.40 85

BEATNet_4x	0.35 98	0.29 104	0.24 107	0.27 96	0.26 109	0.26 94	0.22 114	0.45 88	0.28 130	0.57 199	0.33 88	0.49 106	0.28 134	0.19 88	0.35 120	0.33 111	0.40 69	0.40 154	0.39 59	0.25 72	0.46 137	0.47 167	0.21 138	0.25 125	0.36 79	0.34 83	0.51 131	0.48 113

DeepPrunerF	0.55 182	0.29 104	0.30 131	0.37 141	0.86 236	0.30 105	0.37 161	0.42 72	0.34 162	0.34 40	0.53 179	0.34 55	0.22 95	0.31 175	0.38 129	0.40 155	0.42 89	0.34 100	0.56 129	0.36 136	0.41 96	0.33 91	0.27 160	0.26 135	4.90 286	0.50 136	0.38 72	0.46 99

CVANet_RVC	0.22 34	0.29 104	0.21 83	0.29 107	0.22 83	0.25 88	0.15 78	0.27 31	0.16 31	0.24 25	0.34 92	0.23 24	0.19 72	0.14 44	0.20 23	0.22 25	0.25 22	0.24 31	0.24 21	0.17 30	0.24 24	0.17 23	0.13 56	0.18 65	0.23 25	0.19 20	0.22 18	0.23 28

rafts_anoy	0.29 57	0.30 108	0.23 101	0.22 67	0.24 95	0.23 74	0.14 69	0.44 82	0.18 40	0.44 81	0.34 92	0.40 72	0.16 52	0.14 44	0.33 103	0.30 82	0.40 69	0.37 128	0.40 69	0.25 72	0.38 77	0.29 65	0.12 41	0.20 83	0.38 86	0.33 75	0.35 52	0.41 87

sCroCo_RVC	0.40 115	0.30 108	0.24 107	0.24 79	0.22 83	0.29 103	0.18 100	0.50 125	0.32 151	0.44 81	0.33 88	0.37 63	0.37 172	0.17 67	0.45 161	0.60 229	0.55 182	0.47 189	0.64 150	0.39 152	0.68 227	0.62 221	0.22 139	0.31 159	0.48 132	0.44 119	0.58 156	0.48 113

HCRNet	0.24 41	0.30 108	0.15 38	0.34 130	0.15 34	0.25 88	0.15 78	0.30 38	0.14 23	0.69 232	0.32 85	0.39 67	0.14 36	0.17 67	0.20 23	0.20 21	0.30 32	0.22 25	0.33 41	0.15 22	0.24 24	0.15 19	0.16 95	0.12 22	0.20 18	0.24 31	0.24 26	0.22 25

EAI-Stereo	0.43 137	0.30 108	0.21 83	0.36 137	0.30 137	0.44 163	0.39 169	0.57 179	0.28 130	0.51 140	0.34 92	0.58 153	0.18 66	0.19 88	0.48 175	0.47 188	0.49 140	0.36 117	0.97 191	0.46 186	0.47 143	0.46 159	0.14 66	0.23 104	0.55 164	0.44 119	0.65 175	0.71 170

FINET	0.31 74	0.30 108	0.31 141	0.34 130	0.24 95	0.27 97	0.29 143	0.36 51	0.28 130	0.39 54	0.26 71	0.37 63	0.23 102	0.22 119	0.43 154	0.35 125	0.37 54	0.28 53	0.46 100	0.25 72	0.35 52	0.28 58	0.24 149	0.24 115	0.35 76	0.27 42	0.39 75	0.32 55

iResNetv2_ROB	0.37 105	0.30 108	0.23 101	0.34 130	0.29 131	0.38 140	0.22 114	0.46 96	0.25 100	0.46 98	0.56 187	0.56 140	0.41 183	0.22 119	0.30 77	0.29 70	0.40 69	0.34 100	0.66 151	0.31 117	0.40 87	0.32 86	0.23 145	0.30 150	0.44 115	0.36 93	0.50 125	0.46 99

DISCO	0.32 79	0.30 108	0.23 101	0.31 112	0.28 127	0.33 118	0.30 148	0.32 41	0.29 138	0.40 56	0.41 128	0.32 47	0.20 77	0.23 136	0.32 98	0.29 70	0.42 89	0.32 91	0.46 100	0.29 104	0.36 59	0.31 75	0.19 126	0.24 115	0.37 82	0.36 93	0.41 85	0.38 75

iResNet_ROB	0.35 98	0.30 108	0.27 122	0.32 119	0.21 76	0.33 118	0.22 114	0.45 88	0.27 120	0.45 85	0.42 137	0.38 65	0.48 190	0.19 88	0.28 70	0.29 70	0.45 111	0.36 117	0.55 124	0.24 70	0.37 67	0.27 51	0.19 126	0.25 125	0.44 115	0.39 109	0.47 103	0.47 107

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 180	0.31 116	0.75 236	0.59 197	0.31 140	0.67 212	0.41 173	0.55 167	0.30 143	0.58 202	0.59 195	0.66 175	0.21 83	0.22 119	0.47 170	0.54 216	0.55 182	0.50 200	0.98 195	0.47 190	0.51 160	0.47 167	0.13 56	0.26 135	0.70 201	0.88 217	0.68 180	1.17 211

gcap-zeroshot	0.68 203	0.31 116	0.49 194	0.39 150	0.27 116	0.40 146	0.23 122	0.57 179	0.24 90	0.56 188	0.43 146	0.68 182	0.21 83	0.22 119	0.41 144	0.50 201	0.49 140	0.37 128	7.45 271	0.57 214	0.53 172	0.52 197	0.18 119	0.23 104	0.43 113	0.54 150	0.54 146	0.60 146

RAFT-Test	0.43 137	0.31 116	0.21 83	0.37 141	0.26 109	0.35 130	0.22 114	0.53 158	0.24 90	0.53 156	0.46 155	0.54 130	0.22 95	0.20 99	0.37 126	0.51 208	0.51 157	0.37 128	1.04 198	0.48 192	0.55 183	0.50 184	0.16 95	0.23 104	0.56 167	0.51 142	0.62 168	0.65 161

GLC_STEREO	0.36 103	0.31 116	0.29 128	0.31 112	0.27 116	0.30 105	0.23 122	0.49 117	0.22 78	0.54 164	0.43 146	0.48 102	0.21 83	0.22 119	0.29 74	0.31 97	0.54 179	0.33 95	0.47 104	0.30 110	0.60 205	0.46 159	0.18 119	0.24 115	0.39 93	0.28 56	0.57 154	0.42 90

LMCR-Stereo	0.37 105	0.31 116	0.23 101	0.25 83	0.25 100	0.33 118	0.19 104	0.44 82	0.27 120	0.45 85	0.35 97	0.51 114	0.34 156	0.21 114	0.35 120	0.35 125	0.50 153	0.38 135	0.74 159	0.41 159	0.46 137	0.44 147	0.20 136	0.23 104	0.40 97	0.38 100	0.51 131	0.51 119

RALCasStereoNet	0.30 65	0.31 116	0.21 83	0.28 103	0.23 88	0.22 69	0.15 78	0.45 88	0.19 43	0.48 112	0.30 82	0.44 84	0.19 72	0.14 44	0.33 103	0.30 82	0.44 104	0.38 135	0.39 59	0.25 72	0.41 96	0.26 47	0.13 56	0.21 92	0.40 97	0.33 75	0.35 52	0.38 75

RALAANet	0.29 57	0.31 116	0.23 101	0.22 67	0.21 76	0.23 74	0.16 88	0.38 62	0.19 43	0.33 36	0.38 113	0.35 60	0.18 66	0.15 49	0.33 103	0.29 70	0.38 60	0.37 128	0.48 106	0.27 91	0.36 59	0.29 65	0.15 86	0.20 83	0.34 70	0.30 63	0.35 52	0.35 62

FADNet-RVC-Resample	0.40 115	0.31 116	0.32 146	0.36 137	0.29 131	0.33 118	0.27 135	0.53 158	0.32 151	0.57 199	0.37 106	0.53 127	0.34 156	0.30 169	0.41 144	0.31 97	0.41 81	0.42 168	0.55 124	0.43 171	0.39 83	0.46 159	0.25 152	0.43 199	0.44 115	0.42 114	0.37 69	0.53 127

CFNet	0.34 93	0.31 116	0.25 115	0.38 145	0.32 144	0.30 105	0.23 122	0.46 96	0.26 112	0.41 58	0.36 103	0.58 153	0.30 143	0.24 142	0.28 70	0.26 42	0.39 65	0.34 100	0.37 51	0.26 80	0.35 52	0.22 38	0.17 104	0.24 115	0.47 122	0.39 109	0.46 99	0.51 119

PDISCO_ROB	0.34 93	0.31 116	0.32 146	0.28 103	0.24 95	0.30 105	0.21 109	0.36 51	0.24 90	0.27 28	0.35 97	0.32 47	0.24 106	0.18 76	0.36 124	0.40 155	0.40 69	0.51 205	0.36 50	0.31 117	0.44 122	0.40 129	0.17 104	0.25 125	0.41 102	0.43 118	0.62 168	0.46 99

DN-CSS_ROB	0.36 103	0.31 116	0.30 131	0.31 112	0.30 137	0.25 88	0.17 93	0.51 138	0.25 100	0.51 140	0.56 187	0.56 140	0.36 165	0.18 76	0.31 87	0.28 53	0.41 81	0.31 81	0.81 168	0.27 91	0.37 67	0.25 44	0.22 139	0.32 165	0.37 82	0.32 69	0.41 85	0.38 75

model_zeroshot	0.45 146	0.32 127	0.20 75	0.27 96	0.29 131	0.35 130	0.23 122	0.54 161	0.27 120	0.53 156	0.38 113	0.69 185	0.20 77	0.20 99	0.46 165	0.50 201	0.55 182	0.39 146	1.20 209	0.52 207	0.52 166	0.49 178	0.19 126	0.28 142	0.59 177	0.65 178	0.52 141	0.88 196

AE-Stereo	0.38 107	0.32 127	0.23 101	0.34 130	0.25 100	0.29 103	0.16 88	0.49 117	0.24 90	0.55 179	0.22 52	0.67 178	0.23 102	0.19 88	0.33 103	0.35 125	0.52 165	0.41 162	0.59 139	0.37 140	0.50 158	0.50 184	0.14 66	0.30 150	0.51 148	0.46 124	0.55 149	0.48 113

iRaft-Stereo_20w	0.51 169	0.32 127	0.83 242	0.81 220	0.32 144	0.47 171	0.31 150	0.55 167	0.28 130	0.54 164	0.46 155	0.59 161	0.14 36	0.22 119	0.41 144	0.39 149	0.49 140	0.33 95	0.88 178	0.43 171	0.49 151	0.39 122	0.15 86	0.18 65	0.72 209	0.88 217	1.07 232	1.22 217

MIPNet	0.35 98	0.32 127	0.24 107	0.26 92	0.23 88	0.27 97	0.15 78	0.50 125	0.20 56	0.45 85	0.37 106	0.52 123	0.29 139	0.22 119	0.35 120	0.33 111	0.46 122	0.37 128	0.51 112	0.37 140	0.36 59	0.44 147	0.14 66	0.19 79	0.46 120	0.51 142	0.42 93	0.51 119

cross-raft	0.42 132	0.32 127	0.22 95	0.32 119	0.26 109	0.32 114	0.19 104	0.54 161	0.27 120	0.55 179	0.39 123	0.58 153	0.20 77	0.20 99	0.36 124	0.48 193	0.51 157	0.37 128	1.06 203	0.44 178	0.56 187	0.59 213	0.14 66	0.25 125	0.57 169	0.54 150	0.59 159	0.59 145

CFNet_pseudo	0.38 107	0.32 127	0.34 155	0.41 159	0.33 149	0.38 140	0.28 138	0.51 138	0.29 138	0.54 164	0.52 177	0.46 96	0.42 184	0.24 142	0.41 144	0.33 111	0.39 65	0.36 117	0.46 100	0.25 72	0.38 77	0.31 75	0.19 126	0.26 135	0.43 113	0.46 124	0.52 141	0.55 134

GMStereo	0.32 79	0.32 127	0.20 75	0.27 96	0.25 100	0.31 110	0.24 127	0.48 112	0.25 100	0.37 47	0.30 82	0.54 130	0.27 132	0.19 88	0.30 77	0.30 82	0.45 111	0.29 61	0.56 129	0.32 121	0.39 83	0.25 44	0.18 119	0.22 96	0.39 93	0.30 63	0.47 103	0.33 56
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.32 79	0.32 127	0.25 115	0.27 96	0.27 116	0.28 101	0.17 93	0.39 67	0.23 83	0.40 56	0.56 187	0.33 51	0.19 72	0.24 142	0.30 77	0.34 121	0.44 104	0.39 146	0.41 76	0.28 97	0.39 83	0.32 86	0.18 119	0.25 125	0.40 97	0.38 100	0.35 52	0.33 56

RASNet	0.31 74	0.32 127	0.30 131	0.27 96	0.24 95	0.26 94	0.20 108	0.46 96	0.26 112	0.41 58	0.33 88	0.40 72	0.25 115	0.20 99	0.25 46	0.28 53	0.38 60	0.30 77	0.34 43	0.21 51	0.40 87	0.29 65	0.14 66	0.30 150	0.33 69	0.34 83	0.49 118	0.47 107

MSMDNet	0.42 132	0.32 127	0.21 83	0.27 96	0.26 109	0.37 136	0.23 122	0.51 138	0.25 100	0.52 149	0.42 137	0.54 130	0.21 83	0.20 99	0.39 131	0.52 212	0.51 157	0.38 135	1.02 197	0.59 216	0.54 179	0.53 200	0.17 104	0.23 104	0.53 154	0.46 124	0.59 159	0.63 155

IGEV_Zeroshot_test	0.50 166	0.33 137	0.81 241	0.76 215	0.36 156	0.38 140	0.47 181	0.58 184	0.27 120	0.53 156	0.55 184	0.60 165	0.18 66	0.22 119	0.34 113	0.47 188	0.50 153	0.34 100	0.92 183	0.43 171	0.56 187	0.50 184	0.15 86	0.24 115	0.80 223	0.68 187	0.69 182	0.77 174

LoS	0.41 128	0.33 137	0.21 83	0.28 103	0.31 140	0.27 97	0.16 88	1.20 250	0.22 78	0.76 240	0.69 212	0.57 148	0.27 132	0.20 99	0.31 87	0.39 149	0.46 122	0.29 61	0.52 115	0.26 80	0.52 166	0.37 115	0.17 104	0.18 65	0.59 177	0.47 127	0.48 107	0.58 143
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
TestStereo	0.35 98	0.33 137	0.28 125	0.33 122	0.23 88	0.34 128	0.22 114	0.54 161	0.24 90	0.64 220	0.28 77	0.53 127	0.21 83	0.18 76	0.30 77	0.25 37	0.44 104	0.27 48	0.58 136	0.27 91	0.52 166	0.32 86	0.18 119	0.26 135	0.41 102	0.33 75	0.50 125	0.43 93

s12784h	0.39 113	0.35 140	0.25 115	0.46 170	0.29 131	0.25 88	0.18 100	0.49 117	0.22 78	0.51 140	0.34 92	0.62 167	0.32 151	0.21 114	0.27 62	0.28 53	0.48 133	0.29 61	0.52 115	0.23 61	0.51 160	0.30 68	0.15 86	0.23 104	0.51 148	0.52 145	0.70 187	1.14 209

ADCP+	0.49 162	0.35 140	0.36 162	0.33 122	0.26 109	0.39 145	0.38 164	0.48 112	0.98 242	0.42 67	0.61 201	0.85 197	0.26 119	0.30 169	0.33 103	0.32 106	0.41 81	0.35 112	0.62 141	0.27 91	0.41 96	0.37 115	0.24 149	0.22 96	0.41 102	1.72 263	0.43 95	1.18 212

pcwnet_v2	0.45 146	0.36 142	0.38 164	0.47 173	0.37 160	0.46 166	0.38 164	0.51 138	0.35 164	0.54 164	0.61 201	0.50 113	0.75 210	0.35 187	0.46 165	0.36 132	0.47 126	0.38 135	0.53 120	0.30 110	0.42 104	0.31 75	0.25 152	0.32 165	0.58 176	0.58 161	0.59 159	0.68 168

AF-Net	0.40 115	0.36 142	0.35 159	0.39 150	0.44 175	0.43 161	0.38 164	0.44 82	0.43 181	0.37 47	0.49 162	0.58 153	0.32 151	0.31 175	0.41 144	0.36 132	0.35 43	0.36 117	0.45 90	0.30 110	0.34 46	0.30 68	0.33 177	0.30 150	0.38 86	0.42 114	0.59 159	0.47 107

Nwc_Net	0.40 115	0.36 142	0.35 159	0.39 150	0.44 175	0.43 161	0.38 164	0.44 82	0.43 181	0.37 47	0.49 162	0.58 153	0.32 151	0.31 175	0.41 144	0.36 132	0.35 43	0.36 117	0.45 90	0.30 110	0.34 46	0.30 68	0.33 177	0.30 150	0.38 86	0.42 114	0.59 159	0.47 107

RTSC	0.47 156	0.36 142	0.33 149	0.36 137	0.38 162	0.41 154	0.35 157	0.50 125	0.48 193	0.44 81	0.60 199	0.42 77	0.38 177	0.29 167	0.64 215	0.45 179	0.62 201	0.41 162	0.83 169	0.36 136	0.54 179	0.49 178	0.23 145	0.38 184	0.47 122	0.50 136	0.60 164	0.91 199

DeepPruner_ROB	0.43 137	0.36 142	0.37 163	0.38 145	0.39 166	0.37 136	0.26 133	0.45 88	0.36 167	0.50 124	0.53 179	0.47 100	0.40 181	0.23 136	0.56 198	0.38 145	0.48 133	0.44 176	0.51 112	0.35 134	0.57 195	0.45 152	0.27 160	0.32 165	0.47 122	0.68 187	0.52 141	0.45 97

DLCB_ROB	0.40 115	0.36 142	0.35 159	0.32 119	0.32 144	0.31 110	0.27 135	0.42 72	0.34 162	0.46 98	0.49 162	0.54 130	0.37 172	0.30 169	0.37 126	0.33 111	0.44 104	0.38 135	0.40 69	0.32 121	0.44 122	0.34 99	0.27 160	0.31 159	0.81 226	0.57 160	0.55 149	0.46 99

CASS	0.48 160	0.37 148	0.33 149	0.45 167	0.38 162	0.47 171	0.33 153	0.60 197	0.38 170	0.62 215	0.50 168	0.56 140	0.38 177	0.22 119	0.43 154	0.37 138	0.64 205	0.39 146	0.94 186	0.39 152	0.57 195	0.51 193	0.27 160	0.26 135	0.63 189	0.56 156	0.68 180	0.81 186
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.41 128	0.37 148	0.33 149	0.41 159	0.45 181	0.42 156	0.28 138	0.48 112	0.32 151	0.50 124	0.51 171	0.47 100	0.24 106	0.26 157	0.41 144	0.36 132	0.47 126	0.42 168	0.52 115	0.42 165	0.42 104	0.39 122	0.26 156	0.32 165	0.47 122	0.50 136	0.50 125	0.62 150

GES	0.40 115	0.37 148	0.25 115	0.31 112	0.30 137	0.41 154	0.26 133	0.46 96	0.28 130	0.49 119	0.40 125	0.43 79	0.26 119	0.30 169	0.45 161	0.40 155	0.53 170	0.43 170	0.97 191	0.42 165	0.50 158	0.41 134	0.23 145	0.30 150	0.38 86	0.35 88	0.47 103	0.49 116

APVNet	0.42 132	0.37 148	0.30 131	0.36 137	0.39 166	0.47 171	0.36 160	0.51 138	0.32 151	0.36 43	0.52 177	0.41 75	0.24 106	0.30 169	0.45 161	0.48 193	0.55 182	0.48 190	0.63 145	0.45 181	0.45 133	0.35 101	0.26 156	0.36 176	0.47 122	0.35 88	0.60 164	0.45 97

FADNet-RVC	0.41 128	0.37 148	0.28 125	0.41 159	0.33 149	0.33 118	0.32 151	0.53 158	0.30 143	0.52 149	0.41 128	0.59 161	0.35 161	0.25 150	0.51 185	0.37 138	0.43 95	0.34 100	0.75 161	0.40 156	0.38 77	0.39 122	0.28 166	0.36 176	0.47 122	0.52 145	0.40 78	0.53 127

ADCRef	0.48 160	0.37 148	0.33 149	0.33 122	0.31 140	0.44 163	0.38 164	0.47 106	0.68 216	0.47 106	0.51 171	0.56 140	0.35 161	0.27 160	0.43 154	0.40 155	0.47 126	0.44 176	0.84 172	0.37 140	0.49 151	0.48 172	0.30 175	0.31 159	0.49 138	0.88 217	0.49 118	1.04 208

HSM-Net_RVC	0.50 166	0.37 148	0.39 169	0.56 194	0.44 175	0.46 166	0.28 138	0.55 167	0.39 174	0.57 199	0.63 207	0.89 201	0.56 201	0.31 175	0.39 131	0.35 125	0.49 140	0.41 162	0.56 129	0.34 130	0.47 143	0.46 159	0.28 166	0.41 192	0.67 193	0.79 209	0.77 202	0.72 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.41 128	0.37 148	0.31 141	0.45 167	0.38 162	0.56 194	0.56 208	0.45 88	0.29 138	0.41 58	0.42 137	0.44 84	0.23 102	0.59 232	0.51 185	0.41 164	0.48 133	0.43 170	0.40 69	0.32 121	0.37 67	0.28 58	0.45 215	0.30 150	0.52 151	0.36 93	0.40 78	0.44 95

HSM	0.40 115	0.37 148	0.30 131	0.39 150	0.36 156	0.33 118	0.28 138	0.56 172	0.29 138	0.50 124	0.51 171	0.49 106	0.37 172	0.24 142	0.39 131	0.34 121	0.52 165	0.36 117	0.50 109	0.35 134	0.49 151	0.35 101	0.19 126	0.29 146	0.48 132	0.54 150	0.54 146	0.55 134

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 275	0.38 157	0.80 240	0.54 189	0.45 181	0.81 221	0.59 211	0.59 191	0.42 179	0.58 202	0.56 187	0.66 175	0.21 83	0.23 136	0.50 180	0.67 242	0.55 182	0.44 176	94.83 300	0.38 147	0.53 172	0.44 147	0.16 95	0.22 96	0.72 209	0.85 213	0.71 189	1.22 217

EKT-Stereo	0.47 156	0.38 157	0.27 122	0.50 179	0.33 149	0.49 175	0.51 194	0.51 138	0.23 83	0.50 124	0.41 128	0.56 140	0.24 106	0.22 119	0.43 154	0.51 208	0.54 179	0.52 211	0.89 179	0.40 156	0.65 219	0.56 206	0.17 104	0.25 125	0.72 209	0.63 175	0.64 172	0.56 138

ICVP	0.43 137	0.38 157	0.47 187	0.40 155	0.36 156	0.40 146	0.28 138	0.47 106	0.33 158	0.46 98	0.45 150	0.49 106	0.37 172	0.24 142	0.40 136	0.38 145	0.45 111	0.39 146	0.53 120	0.39 152	0.43 114	0.59 213	0.55 227	0.34 170	0.48 132	0.55 153	0.51 131	0.55 134
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.42 132	0.38 157	0.41 173	0.45 167	0.33 149	0.46 166	0.27 135	0.50 125	0.51 196	0.43 75	0.42 137	0.45 89	0.40 181	0.30 169	0.40 136	0.35 125	0.47 126	0.38 135	0.56 129	0.34 130	0.39 83	0.33 91	0.25 152	0.39 188	0.54 157	0.59 164	0.56 152	0.52 123

FADNet	0.46 151	0.38 157	0.31 141	0.42 163	0.32 144	0.40 146	0.46 180	0.59 191	0.35 164	0.56 188	0.53 179	0.59 161	0.39 180	0.28 163	0.50 180	0.38 145	0.40 69	0.39 146	0.94 186	0.43 171	0.46 137	0.41 134	0.29 172	0.31 159	0.55 164	0.62 172	0.48 107	0.63 155

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 107	0.38 157	0.38 164	0.34 130	0.47 185	0.32 114	0.52 199	0.40 68	0.44 184	0.41 58	0.41 128	0.56 140	0.26 119	0.41 205	0.43 154	0.30 82	0.39 65	0.33 95	0.40 69	0.27 91	0.34 46	0.27 51	0.22 139	0.24 115	0.37 82	0.47 127	0.40 78	0.44 95
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.46 151	0.38 157	0.34 155	0.54 189	0.39 166	0.49 175	0.33 153	0.59 191	0.31 148	0.49 119	0.59 195	0.72 187	0.57 202	0.22 119	0.39 131	0.29 70	0.49 140	0.38 135	1.01 196	0.33 127	0.42 104	0.43 143	0.28 166	0.36 176	0.51 148	0.56 156	0.54 146	0.54 132

MyStereo04	0.43 137	0.39 164	0.40 172	0.34 130	0.31 140	0.26 94	0.22 114	0.51 138	0.37 169	0.50 124	0.37 106	0.55 136	0.28 134	0.17 67	0.50 180	0.39 149	0.44 104	0.39 146	1.11 206	0.40 156	0.48 147	0.44 147	0.17 104	0.31 159	0.53 154	0.61 171	0.65 175	0.51 119

ADLNet	0.34 93	0.39 164	0.25 115	0.33 122	0.29 131	0.36 134	0.32 151	0.42 72	0.25 100	0.37 47	0.38 113	0.60 165	0.28 134	0.50 220	0.31 87	0.30 82	0.40 69	0.31 81	0.38 55	0.28 97	0.34 46	0.28 58	0.28 166	0.19 79	0.36 79	0.40 112	0.35 52	0.36 63

DSFCA	0.33 87	0.39 164	0.32 146	0.31 112	0.27 116	0.35 130	0.25 130	0.36 51	0.29 138	0.32 35	0.42 137	0.38 65	0.22 95	0.19 88	0.32 98	0.31 97	0.38 60	0.36 117	0.46 100	0.26 80	0.37 67	0.37 115	0.23 145	0.24 115	0.38 86	0.35 88	0.34 49	0.43 93

dd	0.38 107	0.40 167	0.21 83	0.82 221	0.25 100	0.53 189	0.24 127	0.46 96	0.19 43	0.47 106	0.24 56	0.66 175	0.21 83	0.20 99	0.38 129	0.34 121	0.57 191	0.30 77	0.75 161	0.28 97	0.40 87	0.31 75	0.17 104	0.24 115	0.44 115	0.32 69	0.51 131	0.40 85

CFNet_RVC	0.38 107	0.40 167	0.33 149	0.38 145	0.35 155	0.38 140	0.25 130	0.44 82	0.28 130	0.45 85	0.49 162	0.46 96	0.26 119	0.24 142	0.40 136	0.33 111	0.43 95	0.36 117	0.44 85	0.31 117	0.43 114	0.31 75	0.19 126	0.26 135	0.49 138	0.49 132	0.50 125	0.52 123

IPLGR	0.38 107	0.41 169	0.25 115	0.35 136	0.32 144	0.28 101	0.18 100	0.50 125	0.27 120	0.48 112	0.48 160	0.52 123	0.25 115	0.22 119	0.37 126	0.31 97	0.42 89	0.39 146	0.63 145	0.38 147	0.40 87	0.48 172	0.14 66	0.22 96	0.48 132	0.47 127	0.48 107	0.46 99

GEStereo_RVC	0.47 156	0.41 169	0.31 141	0.39 150	0.37 160	0.42 156	0.33 153	0.52 152	0.32 151	0.50 124	0.41 128	0.59 161	0.38 177	0.27 160	0.54 192	0.50 201	0.60 195	0.56 222	0.90 180	0.46 186	0.55 183	0.47 167	0.24 149	0.38 184	0.49 138	0.47 127	0.50 125	0.80 183

iResNet	0.59 190	0.41 169	0.43 179	0.52 184	0.48 186	0.66 209	0.40 172	0.65 201	0.43 181	0.50 124	0.55 184	1.10 211	1.23 236	0.24 142	0.57 199	0.40 155	0.53 170	0.45 183	1.70 223	0.45 181	0.45 133	0.43 143	0.33 177	0.52 214	0.55 164	0.60 168	0.67 179	0.67 164

DAS	0.61 193	0.42 172	0.30 131	0.62 199	0.48 186	0.54 190	0.48 188	0.59 191	0.67 214	0.45 85	0.73 216	1.19 215	0.62 204	0.25 150	0.54 192	0.46 181	0.71 221	0.51 205	0.96 188	0.66 226	0.56 187	0.63 223	0.41 207	0.62 229	0.71 206	0.72 194	0.82 208	0.79 178

SepStereo	0.61 193	0.42 172	0.30 131	0.62 199	0.48 186	0.54 190	0.48 188	0.59 191	0.67 214	0.45 85	0.73 216	1.19 215	0.62 204	0.25 150	0.54 192	0.46 181	0.71 221	0.51 205	0.96 188	0.66 226	0.56 187	0.63 223	0.41 207	0.62 229	0.71 206	0.72 194	0.82 208	0.79 178

SACVNet	0.46 151	0.42 172	0.38 164	0.44 166	0.41 170	0.40 146	0.43 176	0.52 152	0.47 191	0.52 149	0.45 150	0.45 89	0.25 115	0.32 180	0.44 159	0.40 155	0.50 153	0.45 183	0.63 145	0.48 192	0.51 160	0.43 143	0.29 172	0.34 170	0.64 191	0.58 161	0.62 168	0.61 148

GANet-ADL	0.47 156	0.42 172	0.33 149	0.43 165	0.42 171	0.48 174	0.35 157	0.51 138	0.33 158	0.54 164	0.50 168	0.63 171	0.34 156	0.35 187	0.47 170	0.39 149	0.53 170	0.38 135	0.79 164	0.51 203	0.48 147	0.41 134	0.30 175	0.30 150	0.52 151	0.59 164	0.63 171	0.72 171

TRStereo	0.46 151	0.42 172	0.77 237	0.38 145	0.24 95	0.79 218	0.37 161	0.50 125	0.23 83	0.51 140	0.33 88	0.67 178	0.14 36	0.19 88	0.34 113	0.41 164	0.48 133	0.35 112	0.55 124	0.36 136	0.51 160	0.46 159	0.13 56	0.19 79	0.57 169	0.62 172	1.22 242	0.79 178

STTStereo	0.39 113	0.42 172	0.43 179	0.37 141	0.43 173	0.34 128	0.49 193	0.37 56	0.33 158	0.38 52	0.43 146	0.51 114	0.30 143	0.38 197	0.47 170	0.32 106	0.41 81	0.40 154	0.40 69	0.29 104	0.36 59	0.28 58	0.22 139	0.28 142	0.40 97	0.45 123	0.40 78	0.62 150

SHD	0.65 198	0.44 178	0.55 208	0.57 196	0.55 208	0.50 178	0.48 188	0.74 220	0.69 218	0.63 219	0.65 209	0.68 182	0.97 224	0.42 207	0.81 237	0.57 224	0.69 218	0.50 200	1.20 209	0.56 213	0.66 222	0.68 230	0.39 197	0.52 214	0.68 197	0.78 208	0.70 187	1.03 207

CBMV_ROB	0.94 223	0.44 178	0.50 197	0.88 225	0.71 224	0.65 207	0.52 199	0.70 213	0.38 170	0.55 179	0.45 150	6.22 277	2.33 254	0.51 222	0.50 180	0.43 173	0.61 199	0.46 187	1.38 215	0.94 249	0.56 187	0.46 159	0.41 207	0.48 207	0.81 226	1.01 236	1.28 243	1.19 213

UDGNet	0.49 162	0.45 180	0.30 131	1.05 236	0.79 230	0.91 229	0.70 223	0.47 106	0.30 143	0.45 85	0.46 155	0.45 89	0.16 52	1.01 255	0.30 77	0.30 82	0.45 111	0.39 146	0.50 109	0.32 121	0.49 151	0.36 113	0.57 229	0.23 104	0.54 157	0.42 114	0.43 95	0.47 107

dad	0.61 193	0.45 180	0.30 131	1.01 235	0.46 184	0.63 203	1.26 248	1.15 248	0.27 120	0.79 244	0.32 85	0.76 192	0.53 198	0.21 114	0.42 152	0.36 132	0.66 209	0.34 100	1.27 211	0.31 117	0.56 187	0.30 68	0.22 139	0.36 176	0.59 177	0.39 109	1.70 257	0.97 202

Anonymous3	0.56 184	0.45 180	0.31 141	0.31 112	0.33 149	0.46 166	0.37 161	0.57 179	0.51 196	0.56 188	0.38 113	1.04 209	0.36 165	0.26 157	0.76 230	0.69 244	0.66 209	0.58 228	1.04 198	0.51 203	0.81 240	0.97 253	0.26 156	0.29 146	0.59 177	0.62 172	0.76 200	0.56 138

RP	0.43 137	0.45 180	0.48 190	0.48 176	0.43 173	0.46 166	0.47 181	0.47 106	0.45 187	0.34 40	0.61 201	0.57 148	0.42 184	0.33 182	0.40 136	0.35 125	0.43 95	0.35 112	0.49 108	0.34 130	0.38 77	0.37 115	0.29 172	0.35 172	0.49 138	0.44 119	0.53 144	0.58 143

RTS	0.77 210	0.45 180	0.41 173	0.46 170	0.44 175	0.77 216	0.53 204	0.66 203	0.73 221	0.42 67	0.51 171	0.86 198	0.50 195	0.35 187	0.68 220	0.57 224	0.82 234	0.51 205	1.59 218	0.64 224	0.63 211	0.60 216	0.36 186	0.50 209	0.80 223	3.82 283	0.83 210	1.23 219

RTSA	0.77 210	0.45 180	0.41 173	0.46 170	0.44 175	0.77 216	0.53 204	0.66 203	0.73 221	0.42 67	0.51 171	0.86 198	0.50 195	0.35 187	0.68 220	0.57 224	0.82 234	0.51 205	1.59 218	0.64 224	0.63 211	0.60 216	0.36 186	0.50 209	0.80 223	3.82 283	0.83 210	1.23 219

PSMNet-ADL	0.56 184	0.47 186	0.47 187	0.52 184	0.48 186	0.51 184	0.47 181	0.58 184	0.46 190	0.64 220	0.68 211	0.77 193	0.81 214	0.39 200	0.51 185	0.46 181	0.53 170	0.41 162	1.18 207	0.50 199	0.54 179	0.45 152	0.39 197	0.35 172	0.56 167	0.67 186	0.85 215	0.50 117

NCC-stereo	0.51 169	0.47 186	0.43 179	0.49 177	0.51 195	0.50 178	0.51 194	0.51 138	0.57 204	0.36 43	0.59 195	0.62 167	0.55 199	0.36 192	0.53 190	0.41 164	0.46 122	0.50 200	0.58 136	0.41 159	0.43 114	0.40 129	0.43 212	0.36 176	0.57 169	0.72 194	0.73 196	0.65 161

stereogan	0.49 162	0.47 186	0.46 185	0.52 184	0.54 206	0.56 194	0.48 188	0.52 152	0.45 187	0.39 54	0.49 162	0.70 186	0.49 194	0.34 184	0.49 176	0.40 155	0.45 111	0.40 154	0.63 145	0.41 159	0.43 114	0.39 122	0.38 190	0.37 182	0.47 122	0.50 136	0.77 202	0.60 146

Abc-Net	0.51 169	0.47 186	0.43 179	0.49 177	0.51 195	0.50 178	0.51 194	0.51 138	0.57 204	0.36 43	0.59 195	0.62 167	0.55 199	0.36 192	0.53 190	0.41 164	0.46 122	0.50 200	0.58 136	0.41 159	0.43 114	0.40 129	0.43 212	0.36 176	0.57 169	0.72 194	0.73 196	0.65 161
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.85 217	0.47 186	0.49 194	0.50 179	0.51 195	0.63 203	0.58 209	0.74 220	1.45 258	0.60 209	0.80 232	0.74 189	0.50 195	0.49 217	0.82 238	0.68 243	0.75 227	0.68 241	1.18 207	0.54 208	0.98 249	0.88 249	0.48 217	0.61 226	0.74 212	0.98 232	0.71 189	4.30 276

NCCL2	0.49 162	0.47 186	0.48 190	0.40 155	0.38 162	0.38 140	0.33 153	0.55 167	0.44 184	0.58 202	0.47 158	0.53 127	0.36 165	0.28 163	0.57 199	0.47 188	0.49 140	0.45 183	0.57 134	0.44 178	0.56 187	0.54 204	0.34 180	0.45 204	0.70 201	0.72 194	0.61 167	0.81 186

NaN_ROB	0.56 184	0.47 186	0.48 190	0.51 182	0.59 213	0.42 156	0.39 169	0.72 217	0.48 193	0.64 220	0.49 162	1.54 227	0.48 190	0.32 180	0.47 170	0.36 132	0.42 89	0.40 154	0.55 124	0.46 186	0.38 77	0.33 91	0.27 160	0.49 208	0.68 197	0.75 201	0.72 192	1.21 215

FADNet_RVC	0.59 190	0.48 193	0.39 169	0.65 203	0.45 181	0.40 146	0.35 157	0.61 198	0.42 179	0.62 215	0.60 199	0.94 204	0.78 213	0.38 197	0.79 233	0.38 145	0.60 195	0.55 220	1.68 221	0.51 203	0.58 198	0.72 238	0.28 166	0.42 196	0.50 144	0.68 187	0.51 131	0.69 169

NOSS_ROB	0.54 180	0.48 193	0.44 184	0.55 193	0.51 195	0.51 184	0.47 181	0.68 209	0.39 174	0.52 149	0.41 128	0.49 106	0.36 165	0.53 227	0.66 216	0.56 218	0.61 199	0.54 215	0.57 134	0.47 190	0.64 218	0.50 184	0.39 197	0.51 213	0.70 201	0.65 178	0.83 210	0.67 164

SGM-Forest	0.51 169	0.48 193	0.34 155	0.75 214	0.49 190	0.51 184	0.39 169	0.54 161	0.33 158	0.49 119	0.35 97	0.75 191	0.57 202	0.43 209	0.42 152	0.40 155	0.44 104	0.41 162	0.47 104	0.36 136	0.46 137	0.42 138	0.37 188	0.39 188	0.67 193	0.55 153	1.11 233	0.81 186
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.56 184	0.50 196	0.39 169	0.42 163	0.36 156	0.51 184	0.55 207	0.58 184	1.58 263	0.56 188	0.64 208	0.62 167	0.37 172	0.33 182	0.41 144	0.39 149	0.48 133	0.40 154	0.73 158	0.38 147	0.59 201	0.52 197	0.34 180	0.35 172	0.63 189	0.68 187	0.57 154	1.34 223

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 279	0.51 197	0.68 232	0.72 210	0.57 211	0.64 206	0.77 231	0.61 198	0.48 193	0.53 156	1.02 248	115.67 301	1.14 231	0.84 248	0.57 199	0.49 198	0.71 221	0.66 237	2.72 238	0.55 211	0.72 231	0.68 230	0.41 207	0.42 196	0.75 214	0.81 210	0.72 192	1.51 229

DCVSM-stereo	0.70 204	0.52 198	0.49 194	0.70 207	0.52 201	0.91 229	0.58 209	0.66 203	0.60 208	0.65 226	0.77 229	2.08 236	1.09 230	0.37 195	0.45 161	0.49 198	0.54 179	0.44 176	1.42 216	0.68 229	0.53 172	0.52 197	0.68 239	0.44 202	0.57 169	0.66 184	0.65 175	0.83 191

FCDSN-DC	0.52 173	0.52 198	0.51 199	0.53 187	0.50 192	0.50 178	0.52 199	0.56 172	0.36 167	0.61 212	0.36 103	0.48 102	0.34 156	0.47 215	0.63 212	0.57 224	0.65 207	0.62 233	0.54 122	0.48 192	0.59 201	0.50 184	0.38 190	0.62 229	0.53 154	0.55 153	0.51 131	0.54 132
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UCFNet_RVC	0.42 132	0.52 198	0.34 155	0.47 173	0.42 171	0.42 156	0.30 148	0.49 117	0.32 151	0.51 140	0.48 160	0.68 182	0.36 165	0.26 157	0.40 136	0.32 106	0.41 81	0.38 135	0.48 106	0.30 110	0.45 133	0.31 75	0.28 166	0.30 150	0.61 185	0.49 132	0.48 107	0.61 148

PS-NSSS	0.45 146	0.52 198	0.38 164	0.68 205	0.40 169	0.56 194	0.44 179	0.57 179	0.31 148	0.58 202	0.35 97	1.11 212	0.31 148	0.28 163	0.40 136	0.30 82	0.40 69	0.36 117	0.71 155	0.32 121	0.32 41	0.21 34	0.26 156	0.29 146	0.47 122	0.47 127	0.47 103	0.62 150

CBMV	0.71 206	0.52 198	0.47 187	0.62 199	0.52 201	0.56 194	0.41 173	0.70 213	0.63 211	0.61 212	0.39 123	1.30 223	0.47 189	0.46 214	0.72 226	0.62 231	0.62 201	0.54 215	0.79 164	0.48 192	0.67 224	0.50 184	0.40 206	0.71 238	0.79 220	0.75 201	1.53 252	2.47 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDVS	0.88 219	0.53 203	0.62 222	0.51 182	0.50 192	0.58 198	0.47 181	0.74 220	0.56 203	0.55 179	6.30 288	2.69 247	0.86 217	0.34 184	0.63 212	0.63 233	0.56 188	0.49 195	1.04 198	0.67 228	0.55 183	0.56 206	0.35 183	0.41 192	0.54 157	0.56 156	0.74 198	0.86 195

HBP-ISP	0.60 192	0.53 203	0.58 213	0.79 219	0.57 211	0.61 202	0.52 199	0.70 213	0.38 170	0.62 215	0.51 171	0.67 178	0.31 148	0.60 235	0.68 220	0.66 239	0.57 191	0.48 190	0.52 115	0.48 192	0.65 219	0.65 227	0.38 190	0.52 214	0.68 197	0.77 205	1.06 230	0.73 173

RGC	0.56 184	0.53 203	0.64 224	0.54 189	0.54 206	0.59 200	0.43 176	0.58 184	0.60 208	0.45 85	0.70 213	0.65 174	0.69 209	0.44 211	0.60 205	0.46 181	0.49 140	0.44 176	0.62 141	0.44 178	0.47 143	0.42 138	0.39 197	0.42 196	0.62 188	0.77 205	0.72 192	0.79 178

PWC_ROB	0.76 209	0.54 206	0.66 231	0.47 173	0.56 210	0.52 188	0.70 223	0.65 201	1.26 253	0.47 106	0.75 223	0.74 189	2.10 253	0.40 202	0.79 233	0.51 208	0.83 237	0.60 230	1.37 213	0.68 229	0.78 236	0.68 230	0.35 183	0.65 233	0.60 182	0.59 164	0.76 200	1.59 235

ITSA-stereo	0.66 201	0.55 207	0.43 179	0.95 231	0.60 215	0.50 178	0.47 181	0.69 211	0.51 196	0.64 220	0.79 230	1.00 207	1.08 229	0.47 215	0.62 209	0.48 193	0.60 195	0.49 195	0.91 182	0.37 140	0.52 166	0.53 200	0.38 190	0.41 192	0.74 212	0.86 215	0.66 178	1.65 236

GANetREF_RVC	0.61 193	0.56 208	0.58 213	0.56 194	0.52 201	0.55 192	0.52 199	0.85 231	0.63 211	0.78 242	0.44 149	1.00 207	0.63 206	0.34 184	0.62 209	0.44 177	0.53 170	0.51 205	0.85 174	0.51 203	0.63 211	0.48 172	0.48 217	0.59 222	0.71 206	0.65 178	0.81 207	0.79 178
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
pmcnn	0.86 218	0.56 208	0.38 164	0.70 207	0.60 215	0.81 221	0.62 214	0.63 200	0.44 184	0.49 119	0.81 235	1.86 230	2.35 255	0.23 136	0.54 192	0.64 236	0.74 225	0.54 215	2.20 234	0.60 219	0.94 247	0.57 210	0.51 221	0.53 217	0.78 219	0.75 201	1.48 249	2.01 247

GwcNet-ADL	0.56 184	0.57 210	0.48 190	0.72 210	0.51 195	0.55 192	0.42 175	0.58 184	0.38 170	0.54 164	0.73 216	0.89 201	0.48 190	0.39 200	0.46 165	0.46 181	0.56 188	0.43 170	0.90 180	0.48 192	0.49 151	0.51 193	0.38 190	0.35 172	0.61 185	0.75 201	0.53 144	0.85 193

XPNet_ROB	0.55 182	0.57 210	0.42 176	0.41 159	0.44 175	0.49 175	0.43 176	0.40 68	0.47 191	0.48 112	0.57 191	1.88 231	0.36 165	0.31 175	0.52 189	0.43 173	0.65 207	0.43 170	0.60 140	0.39 152	0.53 172	0.66 228	0.34 180	0.38 184	0.49 138	0.53 149	0.96 222	0.64 157

SFCPSM	0.82 213	0.59 212	0.46 185	0.60 198	0.53 204	0.60 201	0.51 194	0.66 203	0.62 210	0.55 179	0.81 235	1.44 226	2.03 250	0.37 195	0.55 197	0.48 193	0.55 182	0.48 190	4.41 251	0.83 241	0.59 201	0.58 212	0.45 215	0.38 184	0.70 201	0.74 200	0.69 182	0.99 204

FAT-Stereo	0.88 219	0.59 212	0.88 246	0.89 226	1.07 248	0.84 224	0.66 218	0.82 229	0.58 206	0.67 230	1.67 271	2.16 238	0.93 221	0.54 228	0.86 243	0.62 231	0.66 209	0.71 244	1.29 212	0.80 239	0.68 227	0.57 210	0.57 229	0.68 236	0.67 193	0.84 211	0.83 210	1.54 230

ADCMid	0.80 212	0.59 212	0.57 212	0.53 187	0.59 213	0.75 214	0.76 229	0.93 235	1.21 250	0.54 164	0.80 232	0.99 205	0.98 225	0.44 211	0.84 241	0.60 229	0.74 225	0.55 220	1.72 224	0.55 211	0.79 238	0.81 246	0.60 232	0.50 209	0.79 220	0.90 223	0.71 189	1.76 241

ADCPNet	0.84 215	0.59 212	0.55 208	0.63 202	0.73 225	0.63 203	0.74 228	0.75 224	0.84 234	0.64 220	0.79 230	0.73 188	1.44 239	0.50 220	0.74 228	0.65 237	0.71 221	0.54 215	1.84 228	0.71 232	0.79 238	0.78 243	0.53 224	0.60 225	0.93 234	1.31 251	0.83 210	2.11 250

PA-Net	0.50 166	0.59 212	0.54 205	0.40 155	0.53 204	0.42 156	0.53 204	0.56 172	0.52 199	0.46 98	0.41 128	0.49 106	0.48 190	0.49 217	0.54 192	0.42 171	0.37 54	0.44 176	0.43 82	0.45 181	0.37 67	0.48 172	0.27 160	0.39 188	0.52 151	0.87 216	0.45 98	0.99 204
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.82 213	0.59 212	0.42 176	0.73 212	0.49 190	0.73 213	0.68 220	0.58 184	0.39 174	0.56 188	4.12 285	3.54 261	0.96 223	0.43 209	0.62 209	0.51 208	0.53 170	0.48 190	0.78 163	0.54 208	0.58 198	0.53 200	0.39 197	0.37 182	0.54 157	0.58 161	0.55 149	0.78 176

SAMSARA	1.12 231	0.61 218	0.85 244	0.70 207	0.65 219	0.66 209	0.66 218	1.25 253	0.98 242	0.77 241	0.70 213	0.93 203	2.06 252	0.59 232	1.05 255	0.80 252	0.77 229	0.75 247	1.62 220	0.77 238	1.27 264	1.40 277	0.42 211	0.78 244	2.33 268	2.27 275	2.28 268	2.31 253

DPSNet	1.63 246	0.63 219	0.62 222	0.87 224	0.82 233	1.02 237	0.59 211	0.68 209	0.90 237	0.45 85	0.50 168	5.87 274	2.58 257	0.29 167	1.06 256	1.04 267	1.03 243	0.91 258	13.68 284	0.88 246	1.24 262	0.89 250	1.13 256	1.02 260	1.25 251	1.42 255	1.17 236	1.35 224

LALA_ROB	0.65 198	0.64 220	0.51 199	0.50 179	0.50 192	0.65 207	0.51 194	0.54 161	0.65 213	0.55 179	0.75 223	2.33 239	0.45 188	0.38 197	0.71 225	0.47 188	0.67 213	0.57 226	0.66 151	0.49 198	0.60 205	0.62 221	0.38 190	0.43 199	0.54 157	0.71 192	0.95 221	0.80 183

S-Stereo	0.99 224	0.65 221	0.59 216	0.94 229	0.92 240	1.08 239	1.25 247	0.74 220	0.82 231	0.66 228	2.61 279	2.64 245	0.91 219	0.56 230	0.94 249	0.72 246	0.68 217	0.83 256	1.50 217	0.83 241	0.65 219	0.69 233	1.07 255	0.81 247	0.67 193	0.77 205	0.78 204	1.55 231

ETE_ROB	0.66 201	0.65 221	0.42 176	0.54 189	0.51 195	0.66 209	0.47 181	0.51 138	0.58 206	0.52 149	0.75 223	2.41 241	0.44 186	0.40 202	0.61 206	0.48 193	0.70 219	0.50 200	0.72 156	0.50 199	0.62 210	0.61 219	0.39 197	0.44 202	0.60 182	0.72 194	1.17 236	0.85 193

STTRV1_RVC	1.72 250	0.66 223	0.50 197	0.82 221	0.61 217	0.81 221	0.69 222	0.76 225	0.76 224	0.71 233	0.74 220	1.29 222	1.60 242	0.78 245	0.99 252	0.50 201	1.15 249	0.57 226	22.76 289	1.10 257	1.18 259	0.79 244	0.86 251	0.87 250	0.83 228	0.95 227	1.11 233	2.15 251

SANet	1.13 233	0.67 224	0.77 237	0.78 218	0.74 226	0.93 232	0.62 214	1.30 255	1.22 251	0.60 209	0.96 244	5.83 273	2.57 256	0.63 240	0.77 231	0.49 198	0.79 230	0.67 240	1.08 205	0.60 219	0.68 227	0.74 241	0.78 243	0.79 246	1.05 241	1.23 247	1.17 236	2.15 251

FC-DCNN	0.63 197	0.69 225	0.64 224	0.98 233	0.65 219	0.89 226	0.65 216	0.76 225	0.40 177	0.72 236	0.41 128	0.80 195	0.35 161	0.51 222	0.59 203	0.56 218	0.67 213	0.56 222	0.62 141	0.50 199	0.63 211	0.50 184	0.39 197	0.59 222	0.77 217	0.65 178	0.78 204	0.83 191

FC-DCNN v2	0.65 198	0.70 226	0.65 228	1.06 237	0.66 222	0.93 232	0.65 216	0.78 228	0.41 178	0.73 237	0.42 137	0.83 196	0.36 165	0.51 222	0.59 203	0.56 218	0.67 213	0.56 222	0.62 141	0.50 199	0.63 211	0.50 184	0.39 197	0.59 222	0.86 229	0.71 192	0.90 219	0.92 200

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 215	0.70 226	0.52 202	0.96 232	0.67 223	0.87 225	0.76 229	1.02 241	0.93 239	0.78 242	0.62 206	1.32 224	0.98 225	0.64 241	0.78 232	0.52 212	0.51 157	0.45 183	1.73 225	0.46 186	0.67 224	0.70 234	0.61 233	0.56 218	1.11 245	1.24 249	0.99 227	1.46 227

CSAN	0.70 204	0.70 226	0.60 221	0.68 205	0.61 217	0.58 198	0.48 188	0.77 227	0.73 221	0.79 244	0.57 191	1.34 225	1.03 228	0.35 187	0.58 202	0.45 179	0.57 191	0.53 213	0.74 159	0.60 219	0.58 198	0.51 193	0.44 214	0.61 226	0.77 217	1.10 240	0.88 218	1.19 213

ACV-stereo	7.10 285	0.73 229	0.54 205	0.90 227	0.55 208	1.06 238	0.71 225	0.67 208	0.77 225	0.68 231	0.72 215	0.77 193	5.44 271	0.42 207	0.90 248	1.02 266	0.85 240	0.56 222	167.64 301	1.28 265	0.85 242	0.71 237	0.63 235	0.56 218	0.57 169	0.66 184	0.72 192	0.80 183

G-Net	1.20 237	0.75 230	0.97 251	0.67 204	0.65 219	0.92 231	0.60 213	1.00 239	1.35 256	0.74 239	1.47 265	5.51 270	0.92 220	0.44 211	0.83 239	0.84 253	0.76 228	0.66 237	1.97 231	1.52 273	0.85 242	0.87 248	0.54 226	0.70 237	0.86 229	1.24 249	1.82 260	2.89 266

XQC	0.74 208	0.75 230	0.58 213	0.77 217	0.74 226	0.79 218	0.72 226	0.86 233	0.77 225	0.73 237	0.57 191	0.86 198	0.81 214	0.60 235	0.79 233	0.58 228	0.63 203	0.53 213	1.04 198	0.59 216	0.68 227	0.70 234	0.52 222	0.57 221	0.90 231	1.03 238	1.04 228	0.77 174

ADCS	1.05 225	0.75 230	0.64 224	0.73 212	0.75 228	0.80 220	0.68 220	0.98 238	1.58 263	0.62 215	0.89 239	1.13 213	1.68 244	0.59 232	1.06 256	1.18 272	1.01 242	0.82 255	1.89 229	0.93 248	1.30 265	1.26 273	0.59 231	0.77 241	0.99 239	2.08 270	1.04 228	1.74 238

DGSMNet	1.34 238	0.76 233	0.84 243	0.84 223	0.77 229	0.89 226	0.87 236	0.82 229	0.69 218	1.13 267	5.02 286	1.26 221	0.85 216	0.72 244	1.06 256	1.62 283	1.63 262	0.95 262	3.26 241	1.05 255	2.68 284	2.86 286	0.72 240	0.88 251	0.79 220	0.96 228	0.90 219	1.21 215

AnyNet_C01	1.16 235	0.79 234	0.64 224	0.76 215	0.81 232	0.76 215	0.90 239	1.12 245	1.53 260	0.71 233	0.94 243	2.04 234	1.68 244	0.64 241	1.10 261	1.41 279	1.40 258	1.43 278	2.29 235	1.03 254	1.70 277	1.29 276	0.80 245	0.82 248	1.08 243	0.97 231	0.98 225	1.74 238

LSM0	6.82 284	0.81 235	0.59 216	1.23 241	1.02 245	1.29 246	1.18 246	1.65 270	1.45 258	1.18 268	1.52 268	2.65 246	4.03 264	0.51 222	59.80 300	70.35 301	1.18 250	0.77 250	10.00 277	1.47 271	2.50 283	3.56 288	0.65 236	0.90 253	1.33 252	1.41 254	2.40 270	8.70 286

edge stereo	1.12 231	0.82 236	1.07 255	1.15 238	1.06 247	1.25 244	1.10 244	1.12 245	0.83 232	0.65 226	1.43 262	3.44 259	1.41 238	0.68 243	0.74 228	0.69 244	0.81 233	0.62 233	2.86 239	0.74 233	0.73 232	0.75 242	0.74 241	0.66 234	0.95 235	0.88 217	1.16 235	2.01 247

MFN_U_SF_RVC	1.10 230	0.86 237	0.65 228	0.98 233	0.79 230	1.12 241	1.03 241	1.10 244	0.83 232	1.09 262	1.61 270	1.55 228	1.22 235	0.86 250	1.16 266	0.66 239	0.60 195	0.60 230	4.87 255	0.76 237	0.88 246	0.90 251	0.53 224	0.82 248	0.98 237	0.92 224	0.98 225	1.32 222

PVD	1.07 227	0.87 238	0.87 245	0.94 229	0.87 238	1.00 236	0.85 232	1.55 267	1.56 261	0.60 209	0.93 242	1.21 220	1.66 243	0.79 246	0.88 244	0.77 249	1.06 244	0.78 251	1.74 226	0.84 243	1.05 253	1.08 266	0.65 236	0.76 240	1.19 247	1.45 257	1.30 245	1.77 242

CC-Net-ROB	0.71 206	0.91 239	0.59 216	1.38 245	0.85 235	1.25 244	0.86 234	0.69 211	0.45 187	0.71 233	0.47 158	1.95 232	0.34 156	0.62 239	0.49 176	0.33 111	0.52 165	0.48 190	1.06 203	0.43 171	0.40 87	0.27 51	0.85 248	0.41 192	0.65 192	0.64 176	0.56 152	0.93 201

AMNet	0.92 222	0.91 239	0.88 246	0.91 228	0.95 242	0.96 234	0.87 236	0.71 216	0.88 236	0.90 250	0.98 247	0.99 205	0.64 207	0.95 252	0.89 246	1.00 264	1.06 244	0.97 263	0.96 188	0.97 250	1.02 252	0.97 253	0.52 222	0.91 254	0.91 232	0.98 232	1.06 230	1.14 209

MADNet+	1.35 241	0.92 241	1.11 257	1.21 240	1.04 246	0.96 234	1.37 250	1.50 266	1.20 249	1.08 261	1.06 249	1.64 229	1.82 247	0.98 253	1.52 278	1.31 278	1.87 270	1.00 265	1.93 230	1.21 262	1.55 273	1.17 268	0.98 254	1.56 279	1.52 257	1.17 244	1.29 244	2.50 261

FBW_ROB	0.91 221	0.96 242	0.70 233	1.45 247	0.89 239	1.09 240	0.86 234	0.66 203	0.53 200	0.56 188	0.61 201	1.19 215	0.77 212	0.79 246	0.63 212	0.43 173	0.70 219	0.52 211	4.11 250	0.43 171	0.60 205	0.46 159	0.95 252	0.94 256	0.75 214	0.85 213	0.85 215	1.31 221

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 229	1.02 243	0.89 248	1.25 242	0.83 234	0.90 228	1.07 242	1.23 252	1.56 261	1.03 257	0.76 227	1.19 215	0.86 217	0.98 253	0.98 251	0.74 247	0.64 205	0.72 245	3.50 243	0.86 245	0.85 242	0.98 256	0.82 247	0.89 252	1.20 248	0.93 226	0.86 217	1.68 237

MeshStereo	1.81 253	1.02 243	0.72 234	1.89 249	1.26 251	1.43 248	0.87 236	1.14 247	0.79 229	0.66 228	0.89 239	8.39 286	5.02 270	0.40 202	0.89 246	0.65 237	0.66 209	0.54 215	4.56 253	0.61 222	3.32 287	0.80 245	0.65 236	0.75 239	1.97 261	1.46 258	3.34 282	4.12 275
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
SGM_RVC	1.34 238	1.03 245	0.59 216	1.32 244	0.94 241	1.23 243	0.85 232	0.94 236	0.78 228	0.61 212	0.75 223	2.55 243	1.51 241	0.36 192	0.49 176	0.37 138	0.56 188	0.43 170	4.91 256	0.45 181	0.56 187	0.37 115	0.37 188	0.56 218	1.41 253	1.19 246	3.13 280	8.03 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	1.17 236	1.06 246	0.95 250	1.17 239	0.98 244	1.44 249	1.14 245	1.07 243	1.32 255	1.00 253	1.12 254	2.07 235	1.16 232	0.84 248	1.04 254	1.01 265	1.30 254	1.05 266	2.06 232	1.00 252	1.19 260	0.98 256	0.96 253	0.97 257	0.98 237	0.92 224	1.30 245	1.42 226

LE_ROB	11.92 291	1.06 246	1.26 262	4.81 286	43.47 299	6.01 290	35.61 297	7.74 293	6.23 288	0.58 202	3.83 284	32.58 296	46.83 297	0.27 160	0.44 159	0.32 106	0.53 170	0.43 170	23.28 290	0.75 236	0.67 224	0.51 193	0.56 228	8.03 292	23.19 294	17.00 293	20.55 295	35.43 298

SPS-STEREO	1.34 238	1.09 248	1.04 253	1.28 243	1.18 249	1.20 242	0.98 240	1.33 258	1.23 252	1.12 266	1.29 260	2.02 233	1.20 233	0.94 251	1.12 262	1.23 274	1.30 254	1.13 272	3.84 247	1.20 261	1.66 274	1.24 272	1.22 258	1.09 265	1.17 246	1.11 241	1.58 254	1.46 227
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 244	1.14 249	1.05 254	1.38 245	1.25 250	1.44 249	1.32 249	1.30 255	1.12 247	1.11 264	1.28 259	2.72 249	2.00 249	1.04 256	1.09 260	1.13 269	1.27 253	1.05 266	7.90 273	1.19 259	1.40 272	1.27 275	1.25 259	1.08 264	1.24 250	1.08 239	1.86 262	1.77 242

MDST_ROB	1.62 245	1.46 250	0.53 203	2.47 257	0.96 243	1.72 251	0.73 227	0.72 217	0.54 202	0.59 207	0.42 137	1.08 210	11.90 282	0.28 163	0.49 176	0.37 138	0.51 157	0.36 117	0.72 156	0.41 159	0.54 179	0.36 113	0.38 190	0.47 206	3.20 280	1.82 265	8.20 289	2.54 263

ELAS_RVC	1.92 255	1.47 251	1.24 259	2.08 250	1.53 253	3.37 275	1.51 253	1.46 265	1.11 245	0.91 251	2.26 277	6.93 279	6.00 272	0.61 237	0.85 242	0.63 233	1.07 247	0.81 253	2.14 233	0.85 244	1.19 260	1.19 269	0.81 246	1.04 261	3.02 277	2.05 269	2.69 276	2.88 265
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.75 252	1.50 252	1.58 268	2.10 251	1.51 252	1.41 247	1.46 251	1.80 274	2.17 274	1.51 278	3.52 282	3.39 258	4.26 265	1.05 257	1.44 276	1.11 268	1.19 251	0.94 259	3.26 241	1.24 264	0.99 251	1.06 263	0.61 233	1.41 275	1.44 254	1.56 259	1.47 248	2.35 255

MANE	4.47 277	1.62 253	3.30 287	2.34 254	1.90 257	2.28 255	1.66 254	2.83 282	3.11 281	0.83 247	1.12 254	7.77 284	8.15 277	0.56 230	0.79 233	0.87 254	0.82 234	13.62 292	5.80 260	0.59 216	0.94 247	0.60 216	0.48 217	0.91 254	7.29 287	9.34 289	14.90 293	26.25 294

ELAS	1.96 256	1.69 254	1.23 258	2.25 252	1.75 254	2.41 256	1.49 252	1.55 267	1.80 267	0.89 249	2.14 276	7.05 281	6.02 273	0.61 237	0.88 244	0.63 233	1.06 244	0.78 251	2.32 236	0.80 239	1.15 258	1.19 269	0.79 244	0.98 258	3.21 281	2.53 279	2.67 275	3.05 267
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-ForestM	1.56 243	1.80 255	0.59 216	1.74 248	0.86 236	1.83 252	1.08 243	1.28 254	0.81 230	0.56 188	0.74 220	5.35 267	3.72 262	0.41 205	0.47 170	0.37 138	0.59 194	0.44 176	5.02 257	0.43 171	0.55 183	0.39 122	0.39 197	0.50 209	2.80 275	1.97 267	4.37 285	3.15 268

STStereo	2.66 266	1.83 256	1.92 274	2.87 264	2.02 258	2.68 259	1.85 255	3.30 285	1.63 265	0.82 246	5.71 287	8.58 287	10.17 280	0.52 226	0.67 218	0.43 173	0.63 203	0.46 187	11.73 279	0.68 229	0.73 232	0.66 228	0.49 220	0.98 258	2.33 268	1.79 264	2.66 273	3.63 272

DDUNet	1.05 225	1.89 257	0.53 203	2.36 255	2.10 263	2.19 254	2.32 256	0.54 161	0.68 216	0.48 112	0.80 232	1.20 219	0.24 106	2.51 263	0.69 224	0.55 217	0.83 237	0.49 195	1.68 221	0.57 214	0.75 235	0.64 226	1.31 261	0.39 188	0.57 169	0.59 164	0.69 182	0.67 164

UDG	1.07 227	1.95 258	0.54 205	2.29 253	2.24 265	2.00 253	2.51 258	0.59 191	0.72 220	0.59 207	0.83 237	1.14 214	0.31 148	2.36 260	0.66 216	0.50 201	0.89 241	0.61 232	1.81 227	0.61 222	0.78 236	0.70 234	1.26 260	0.43 199	0.61 185	0.64 176	0.69 182	0.64 157

WAO-6	1.99 258	2.09 259	1.24 259	2.53 259	2.08 261	2.68 259	2.63 260	1.44 263	1.93 271	1.37 275	1.15 256	3.11 255	4.32 266	2.51 263	1.45 277	1.18 272	1.76 266	1.09 269	2.63 237	1.34 268	1.34 266	1.26 273	2.43 265	1.33 271	2.19 266	1.97 267	1.94 264	2.72 264

SQANet	1.43 242	2.22 260	0.78 239	2.62 261	1.77 255	2.84 262	2.44 257	0.73 219	0.53 200	0.87 248	0.58 194	2.10 237	0.64 207	2.13 259	0.50 180	0.40 155	0.67 213	0.59 229	7.14 270	0.54 208	0.49 151	0.45 152	2.94 269	0.45 204	0.75 214	0.89 222	0.97 223	1.58 232

ACVNet-4b	1.66 247	2.40 261	1.10 256	2.76 263	2.09 262	3.09 265	3.08 270	1.03 242	0.99 244	1.10 263	0.61 201	2.97 253	1.00 227	2.77 269	0.73 227	0.66 239	1.26 252	0.73 246	4.74 254	1.07 256	0.57 195	0.49 178	3.77 272	0.67 235	1.06 242	0.96 228	1.18 240	1.85 245

RainbowNet	1.68 249	2.49 262	1.41 264	2.98 266	2.30 266	3.12 266	2.99 267	1.00 239	0.77 225	1.29 271	0.74 220	2.63 244	1.68 244	2.76 268	1.03 253	0.77 249	1.07 247	0.76 248	2.86 239	1.15 258	0.74 234	0.59 213	3.90 273	0.77 241	1.10 244	1.16 243	1.31 247	2.07 249

IMH-64-1	2.14 259	2.52 263	1.62 269	3.01 268	2.45 268	3.32 271	3.49 274	1.41 261	1.89 268	1.00 253	1.09 251	3.32 256	4.52 267	3.28 276	1.18 268	0.90 258	1.59 260	0.94 259	3.67 244	1.33 266	1.12 256	1.00 258	4.55 279	1.06 262	2.07 263	1.40 252	1.68 255	2.36 256

IMH-64	2.14 259	2.52 263	1.62 269	3.01 268	2.45 268	3.32 271	3.49 274	1.41 261	1.89 268	1.00 253	1.09 251	3.32 256	4.52 267	3.28 276	1.18 268	0.90 258	1.59 260	0.94 259	3.67 244	1.33 266	1.12 256	1.00 258	4.55 279	1.06 262	2.07 263	1.40 252	1.68 255	2.36 256

PWCK	3.72 271	2.52 263	1.72 273	3.06 271	2.07 259	3.03 263	2.98 265	1.97 277	2.05 273	2.27 286	3.31 281	5.51 270	3.67 261	1.40 258	1.32 273	0.97 262	1.74 265	1.10 271	42.82 297	1.70 276	1.90 280	1.23 271	2.24 264	1.51 278	1.84 260	2.15 273	1.79 258	2.46 258

IMH	2.38 265	2.57 266	1.64 271	3.03 270	2.50 272	3.36 274	3.51 276	1.45 264	1.91 270	1.03 257	1.08 250	3.49 260	8.04 276	3.63 278	1.13 265	0.90 258	1.63 262	0.99 264	4.48 252	1.36 269	1.08 255	0.96 252	4.57 281	1.11 266	2.03 262	1.61 260	1.79 258	3.48 271

otaku	1.67 248	2.58 267	0.90 249	2.93 265	2.07 259	3.14 267	2.73 261	0.88 234	0.84 234	1.00 253	0.66 210	2.38 240	0.95 222	2.39 261	0.67 218	0.52 212	0.79 230	0.62 233	8.04 275	0.90 247	0.59 201	0.53 200	3.56 270	0.62 229	0.95 235	0.96 228	1.19 241	1.74 238

DispFullNet	2.28 262	2.67 268	3.43 288	2.54 260	2.31 267	2.65 258	2.56 259	1.35 259	1.31 254	2.15 285	0.96 244	8.62 288	2.71 258	2.49 262	1.12 262	1.67 284	2.75 277	1.39 277	6.61 266	2.05 281	1.38 271	1.06 263	1.21 257	0.77 241	0.92 233	0.88 217	1.50 250	2.53 262

LVE	2.29 263	2.69 269	1.56 267	4.79 285	2.63 276	3.26 269	3.58 277	1.30 255	1.38 257	1.61 279	1.27 258	2.94 252	3.52 259	2.79 271	1.07 259	0.88 255	1.50 259	1.09 269	6.15 262	1.42 270	1.24 262	1.14 267	3.90 273	1.43 277	2.52 274	1.66 261	2.05 265	2.34 254

Ntro	1.72 250	2.71 270	0.98 252	3.00 267	2.17 264	3.23 268	2.98 265	0.96 237	0.92 238	1.04 260	0.76 227	2.47 242	0.76 211	2.51 263	0.68 220	0.53 215	0.83 237	0.65 236	8.03 274	0.98 251	0.60 205	0.54 204	3.62 271	0.61 226	1.02 240	1.23 247	1.17 236	1.58 232

ACVNet_2	2.32 264	2.71 270	1.69 272	3.41 273	2.53 273	3.05 264	3.01 268	1.38 260	1.11 245	1.11 264	0.96 244	2.71 248	1.91 248	2.55 267	0.95 250	0.76 248	1.77 267	0.76 248	16.37 286	1.21 262	0.87 245	0.72 238	3.93 275	1.11 266	1.70 259	1.17 244	1.50 250	1.83 244

PSMNet_ROB	1.96 256	2.74 272	1.24 259	2.52 258	1.79 256	3.39 276	2.92 264	1.22 251	1.19 248	1.32 273	1.42 261	2.74 250	3.87 263	2.53 266	1.17 267	0.79 251	1.30 254	0.85 257	5.35 258	1.19 259	1.06 254	0.97 253	4.07 277	1.12 268	1.56 258	1.42 255	1.57 253	1.58 232

WAO-8	2.81 267	2.84 273	1.93 275	4.63 282	2.49 270	3.42 277	2.87 262	1.88 275	3.27 283	1.37 275	1.46 263	4.92 265	7.73 274	3.64 279	1.31 271	1.16 270	1.83 268	1.15 273	6.68 267	2.14 282	1.34 266	1.05 261	2.87 267	1.34 272	3.29 282	2.12 271	2.43 271	4.61 278

Venus	2.81 267	2.84 273	1.93 275	4.63 282	2.49 270	3.42 277	2.87 262	1.88 275	3.27 283	1.37 275	1.46 263	4.92 265	7.73 274	3.64 279	1.31 271	1.16 270	1.83 268	1.15 273	6.68 267	2.14 282	1.34 266	1.05 261	2.87 267	1.34 272	3.29 282	2.12 271	2.43 271	4.61 278

ACVNet_1	1.85 254	2.91 275	1.43 266	3.48 274	2.62 275	3.35 273	3.34 272	1.17 249	0.93 239	1.03 257	0.87 238	2.83 251	1.40 237	2.82 272	0.83 239	0.56 218	1.32 257	0.81 253	6.24 263	1.02 253	0.83 241	0.72 238	4.04 276	0.78 244	1.22 249	0.99 235	0.97 223	1.37 225

DPSimNet_ROB	5.25 281	2.91 275	3.05 285	2.71 262	2.70 277	2.74 261	3.01 268	3.28 284	3.44 285	2.70 289	24.36 296	5.90 275	13.71 286	2.93 273	2.87 287	4.00 289	3.18 278	2.34 285	22.47 288	3.37 287	4.40 288	3.75 289	2.59 266	2.84 288	3.39 284	3.00 281	3.30 281	6.87 284

JetBlue	3.47 269	2.94 277	2.19 280	4.01 280	3.28 282	4.39 283	3.86 278	2.36 280	2.38 276	1.19 269	0.90 241	7.02 280	1.50 240	3.19 275	1.37 275	1.50 281	2.33 272	2.09 284	3.87 248	1.73 277	2.93 285	2.27 284	1.98 262	1.67 281	2.33 268	4.93 287	2.98 279	22.60 291

ktn	4.83 278	2.95 278	2.02 278	3.73 276	2.99 279	3.77 279	4.53 280	1.75 272	2.92 280	2.10 284	1.52 268	11.18 291	36.94 294	3.71 281	2.06 284	1.82 285	2.47 274	1.99 283	18.72 287	1.98 279	1.88 279	1.74 282	4.75 282	1.91 283	2.11 265	2.29 276	2.70 277	3.98 273

MADNet++	4.30 276	2.97 279	3.19 286	2.44 256	3.80 285	2.62 257	3.22 271	3.36 286	4.11 286	3.55 290	3.66 283	5.40 268	4.86 269	3.12 274	2.43 286	4.06 290	3.95 281	3.22 287	6.34 264	4.44 288	7.73 292	13.41 293	2.00 263	3.91 289	3.19 279	7.99 288	3.68 283	3.33 270

Dean	2.18 261	3.00 280	1.41 264	3.65 275	3.00 280	3.31 270	3.34 272	1.62 269	1.76 266	1.34 274	1.15 256	3.10 254	3.59 260	2.78 270	1.12 262	0.88 255	1.64 264	1.06 268	3.90 249	1.55 275	0.98 249	0.82 247	4.20 278	1.27 270	2.36 271	1.90 266	2.17 267	1.95 246

KSHMR	5.04 280	3.41 281	2.38 281	4.77 284	3.49 284	4.30 281	4.29 279	2.24 279	1.95 272	1.89 281	1.87 273	3.78 262	56.60 299	4.26 289	1.69 281	1.43 280	2.22 271	1.60 280	9.78 276	1.73 277	1.68 275	1.48 279	6.29 291	1.57 280	2.43 272	2.17 274	2.30 269	4.47 277

TorneroNet	5.35 282	3.54 282	2.08 279	3.85 277	3.06 281	4.35 282	4.55 281	1.78 273	5.81 287	1.30 272	1.48 266	6.10 276	59.26 300	3.90 287	1.29 270	0.98 263	2.50 275	1.23 275	15.91 285	1.53 274	1.34 266	1.07 265	5.16 286	1.38 274	2.49 273	2.34 277	2.12 266	4.10 274

TorneroNet-64	4.00 274	3.59 283	1.93 275	4.36 281	2.95 278	4.26 280	4.58 283	1.71 271	6.44 289	1.23 270	1.09 251	5.61 272	25.81 290	3.97 288	1.34 274	0.95 261	2.58 276	1.26 276	11.84 280	1.51 272	1.36 270	1.04 260	4.94 285	1.42 276	2.25 267	2.47 278	1.83 261	5.55 283

notaker	3.58 270	3.59 283	2.75 284	6.07 288	3.32 283	4.63 284	4.56 282	2.01 278	2.21 275	1.90 282	1.51 267	7.09 282	15.50 288	3.77 284	1.72 283	1.50 281	2.35 273	1.70 282	10.97 278	2.01 280	1.69 276	1.56 280	4.87 284	1.70 282	1.51 256	1.68 262	1.89 263	2.48 260

UNDER WATER	3.87 272	4.07 285	2.45 282	6.40 289	4.68 288	5.32 287	5.36 285	3.27 283	3.11 281	1.70 280	1.81 272	7.54 283	10.28 281	4.28 290	1.61 279	1.24 275	3.62 279	1.58 279	6.48 265	2.35 285	1.91 281	1.64 281	7.43 294	2.14 285	3.08 278	3.53 282	2.66 273	4.95 280

UNDER WATER-64	3.96 273	4.37 286	2.51 283	7.01 290	4.82 289	5.45 288	5.56 286	3.42 287	2.88 279	1.94 283	1.97 274	7.85 285	8.75 279	4.47 292	1.68 280	1.29 277	3.73 280	1.68 281	6.02 261	2.22 284	1.91 281	1.82 283	7.96 295	1.98 284	2.95 276	4.40 286	2.80 278	5.47 281

JetRed	5.83 283	4.38 287	5.23 290	3.30 272	4.12 287	5.85 289	9.23 291	4.20 288	2.78 278	2.31 287	2.00 275	5.46 269	1.20 233	5.68 293	3.38 288	3.88 288	6.46 285	6.52 288	3.80 246	2.98 286	6.60 289	4.97 290	5.41 287	2.73 287	9.22 288	21.91 294	5.29 287	18.57 289

DPSMNet_ROB	11.00 289	5.63 288	16.64 294	3.96 279	7.34 291	4.92 285	7.44 287	4.30 289	11.25 294	4.13 292	8.58 290	4.57 264	14.55 287	3.88 286	12.94 292	13.80 293	6.34 284	15.40 294	7.85 272	11.58 292	8.22 294	20.97 296	5.52 288	10.97 293	11.28 290	29.87 296	12.66 290	32.49 295

DGTPSM_ROB	10.91 288	5.63 288	16.64 294	3.95 278	7.34 291	4.92 285	7.44 287	4.30 289	11.23 293	4.12 291	8.40 289	4.53 263	13.14 283	3.85 285	12.94 292	13.80 293	6.33 283	15.35 293	7.08 269	11.58 292	8.21 293	20.96 295	5.52 288	10.97 293	11.26 289	29.88 297	12.66 290	32.49 295

HanzoNet	10.34 287	6.49 290	3.95 289	14.30 293	6.07 290	19.42 294	21.47 295	6.96 292	10.04 292	2.64 288	2.68 280	30.46 294	52.16 298	23.13 297	2.36 285	2.79 287	5.38 282	2.60 286	25.05 291	5.07 289	3.22 286	2.85 285	8.74 296	2.65 286	4.75 285	4.05 285	4.27 284	5.54 282

ASD4	12.52 292	6.67 291	12.84 293	5.48 287	3.87 286	6.84 291	5.02 284	5.91 291	7.15 290	6.66 293	16.95 293	6.35 278	8.66 278	6.71 294	11.33 291	10.11 292	10.26 292	13.13 291	11.97 281	7.84 291	30.87 298	17.58 294	4.78 283	6.32 291	21.54 293	31.43 298	26.84 297	35.02 297

DPSM_ROB	17.13 294	15.19 292	21.09 296	8.59 291	8.29 293	12.91 292	8.41 289	9.74 295	14.29 295	8.00 294	8.92 291	10.02 289	13.15 284	3.71 281	17.12 294	17.90 295	17.95 295	19.75 296	13.14 282	14.59 294	24.07 296	27.10 297	6.34 292	14.03 295	30.70 298	38.45 299	35.86 299	43.05 299

DPSM	17.13 294	15.19 292	21.09 296	8.59 291	8.29 293	12.91 292	8.41 289	9.74 295	14.29 295	8.00 294	8.92 291	10.02 289	13.15 284	3.71 281	17.12 294	17.90 295	17.95 295	19.75 296	13.14 282	14.59 294	24.07 296	27.10 297	6.34 292	14.03 295	30.70 298	38.45 299	35.86 299	43.05 299

BEATNet-Init1	11.87 290	15.78 294	1.38 263	34.17 297	2.55 274	31.72 298	9.59 292	2.52 281	2.49 277	0.96 252	2.28 278	18.81 292	32.29 292	0.54 228	1.70 282	0.88 255	0.80 232	0.66 237	61.61 299	16.09 296	1.78 278	1.44 278	0.75 242	1.12 268	14.82 291	2.79 280	37.47 301	23.61 292

PML	26.01 297	16.47 295	5.54 291	20.38 295	13.16 295	20.84 295	9.63 293	9.23 294	69.83 301	17.73 297	139.43 301	91.26 300	98.96 301	9.19 296	8.28 289	7.65 291	13.69 293	6.52 288	31.86 293	6.30 290	10.00 295	7.86 292	5.54 290	5.57 290	24.82 296	10.77 290	31.09 298	10.74 287

LRCNet_RVC	19.16 296	27.96 296	9.75 292	30.25 296	27.88 297	31.68 297	26.10 296	20.49 298	8.68 291	28.66 298	28.73 297	30.64 295	23.65 289	32.48 298	8.43 290	1.88 286	23.05 297	16.90 295	40.24 294	17.44 297	6.93 290	3.35 287	35.23 298	25.28 297	1.49 255	1.01 236	5.96 288	3.25 269

CasAABBNet	34.41 298	30.51 297	42.45 301	17.22 294	16.57 296	25.84 296	16.81 294	19.09 297	28.74 297	16.65 296	18.06 294	20.17 293	26.39 291	7.50 295	34.38 296	35.87 297	36.10 298	39.70 298	26.18 292	29.35 298	48.14 302	54.75 302	12.73 297	28.31 298	61.71 300	77.35 301	71.94 302	86.51 301

HaxPig	36.95 299	39.38 298	36.02 298	37.94 298	42.14 298	37.82 299	41.49 298	37.89 299	39.02 298	47.01 299	48.90 299	44.27 297	35.80 293	36.82 299	38.89 298	36.75 299	45.48 299	48.70 299	40.83 295	39.66 299	36.10 299	30.92 299	47.77 300	39.68 299	18.58 292	16.85 292	13.59 292	19.32 290

AVERAGE_ROB	39.07 300	42.10 299	39.04 299	43.37 299	44.15 300	43.08 300	43.88 299	43.21 300	40.00 299	47.62 300	48.04 298	44.84 298	39.97 295	43.46 301	38.33 297	36.44 298	46.53 300	49.04 300	41.84 296	40.32 300	39.63 300	34.70 300	46.76 299	39.74 300	24.66 295	16.71 291	19.73 294	17.80 288

MEDIAN_ROB	40.90 301	43.34 300	39.72 300	44.06 300	45.29 301	43.61 301	44.70 300	43.97 301	40.60 300	50.37 301	51.53 300	46.75 299	40.36 296	41.80 300	40.48 299	38.16 300	48.55 301	51.45 301	44.21 298	42.99 301	40.94 301	34.86 301	48.85 301	41.17 301	25.23 297	24.02 295	21.83 296	25.36 293

DLNR_Zeroshot_test	15.27 293	56.75 301	0.73 235	77.82 301	0.28 127	0.40 146	71.42 301	0.57 179	0.22 78	0.55 179	0.36 103	0.58 153	0.18 66	4.39 291	79.54 301	81.74 302	15.51 294	11.63 290	5.39 259	0.34 130	0.61 209	0.49 178	0.15 86	0.29 146	0.59 177	0.50 136	0.69 182	0.64 157

FADE																1.28 276					7.36 291	7.22 291					4.68 286

Low-res two-view benchmark