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	0.09 1	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.03 1	0.07 6	0.31 156	0.06 3	0.04 1	0.05 2	0.06 5	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 1	0.33 32	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 35	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.07 1	0.06 1	0.13 7	0.08 7

ProNet	0.10 2	0.07 2	0.09 9	0.06 5	0.04 2	0.10 12	0.32 159	0.07 4	0.04 1	0.04 1	0.11 25	0.07 1	0.03 1	0.20 82	0.33 3	0.21 3	0.11 3	0.08 2	0.11 2	0.07 2	0.10 2	0.08 1	0.08 21	0.05 2	0.10 6	0.06 1	0.10 2	0.06 2

RAFT	0.14 10	0.07 2	0.10 17	0.08 13	0.04 2	0.24 124	0.28 151	0.19 30	0.07 12	0.13 18	0.08 11	0.13 11	0.06 5	0.11 19	0.44 8	0.17 1	0.12 8	0.08 2	0.14 7	0.21 64	0.16 7	0.18 15	0.04 3	0.05 2	0.15 25	0.15 26	0.21 27	0.16 27

CroCo-Stereo	0.12 5	0.07 2	0.04 1	0.05 2	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 8	0.06 6	0.06 6	0.02 1	0.10 3	0.06 5	0.07 7	0.85 88	0.38 52	0.11 3	0.09 4	0.16 11	0.06 1	0.22 19	0.18 15	0.04 3	0.05 2	0.10 6	0.09 4	0.11 3	0.07 4
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
xy-stereo	0.15 13	0.12 14	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.23 117	0.10 50	0.07 4	0.06 6	0.08 11	0.09 15	0.11 5	0.05 3	0.13 26	0.60 24	0.26 12	0.13 10	0.11 10	0.19 19	0.31 110	0.17 9	0.60 62	0.05 10	0.06 8	0.10 6	0.12 16	0.16 16	0.07 4

U	0.14 10	0.09 6	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.02 1	0.09 13	0.06 6	0.09 13	0.02 1	0.12 6	0.10 24	0.07 7	0.77 56	0.44 78	0.15 14	0.11 10	0.15 10	0.09 5	0.27 29	0.26 24	0.03 1	0.06 8	0.13 16	0.10 9	0.11 3	0.09 12

AIO-Stereo	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.08 13	0.06 5	0.12 34	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 5	0.12 6	0.05 3	0.05 4	0.46 9	0.34 38	0.22 33	0.10 6	0.21 24	0.12 17	0.13 3	0.12 4	0.04 3	0.05 2	0.08 2	0.10 9	0.13 7	0.06 2

RSM	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.14 47	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.07 7	0.13 11	0.06 5	0.04 1	0.51 13	0.26 12	0.10 2	0.10 6	0.14 7	0.11 13	0.17 9	0.13 6	0.04 3	0.06 8	0.09 4	0.11 12	0.13 7	0.07 4

CroCo-Stereo Lap2	0.12 5	0.07 2	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.03 3	0.08 8	0.06 6	0.11 17	0.03 3	0.12 6	0.06 5	0.08 10	0.59 22	0.36 46	0.11 3	0.10 6	0.12 3	0.07 2	0.25 24	0.17 13	0.04 3	0.07 12	0.11 11	0.11 12	0.11 3	0.08 7

IGEV-Stereo++	0.15 13	0.10 10	0.06 4	0.07 9	0.07 10	0.09 9	0.03 3	0.07 4	0.07 12	0.06 6	0.09 15	0.15 18	0.07 12	0.14 34	0.48 10	0.26 12	0.11 3	0.10 6	0.17 13	0.09 5	0.15 4	1.09 127	0.05 10	0.05 2	0.08 2	0.09 4	0.18 18	0.08 7

RSM++	0.12 5	0.10 10	0.09 9	0.08 13	0.07 10	0.10 12	0.04 7	0.08 8	0.07 12	0.06 6	0.07 7	0.13 11	0.07 12	0.04 1	0.50 12	0.26 12	0.12 8	0.11 10	0.14 7	0.11 13	0.20 16	0.14 7	0.06 13	0.10 23	0.11 11	0.09 4	0.13 7	0.08 7

MoCha-V2	0.15 13	0.09 6	0.09 9	0.06 5	0.07 10	0.16 65	0.04 7	0.07 4	0.04 1	0.06 6	0.08 11	0.12 6	0.16 52	0.05 4	0.79 59	0.24 8	0.11 3	0.09 4	0.13 4	0.21 64	0.16 7	0.76 84	0.04 3	0.05 2	0.09 4	0.09 4	0.08 1	0.05 1

StereoVision	0.13 8	0.10 10	0.07 6	0.06 5	0.07 10	0.07 6	0.07 25	0.10 14	0.13 35	0.09 13	0.07 7	0.16 20	0.07 12	0.11 19	0.56 17	0.29 20	0.14 12	0.13 14	0.17 13	0.09 5	0.18 13	0.15 9	0.04 3	0.08 17	0.15 25	0.13 20	0.19 21	0.15 24

AEACV	0.25 34	0.17 28	0.11 20	0.09 18	0.07 10	0.15 54	0.04 7	0.08 8	0.06 6	0.07 10	0.07 7	0.13 11	0.08 16	0.12 24	1.39 146	0.79 175	0.16 16	0.14 18	0.25 28	0.19 47	0.24 23	1.00 116	0.10 38	0.07 12	0.10 6	0.95 226	0.14 12	0.08 7

test_5	0.22 27	0.19 46	0.11 20	0.11 27	0.07 10	0.21 102	0.07 25	0.32 98	0.10 22	0.17 28	0.21 75	0.24 41	0.21 90	0.08 10	0.97 110	0.46 94	0.16 16	0.15 24	0.26 32	0.11 13	0.23 22	0.46 42	0.06 13	0.12 35	0.16 30	0.17 28	0.33 55	0.20 41

RAFT + AFF	0.42 112	0.12 14	0.09 9	0.13 38	0.07 10	0.11 20	0.06 17	0.17 25	0.10 22	0.19 31	0.10 18	0.28 63	0.08 16	0.11 19	7.47 263	0.33 32	0.20 30	0.11 10	0.33 50	0.10 10	0.39 54	0.16 11	0.07 16	0.09 19	0.16 30	0.11 12	0.13 7	0.09 12

DEFOM-Stereo	0.14 10	0.12 14	0.09 9	0.08 13	0.08 17	0.11 20	0.04 7	0.10 14	0.07 12	0.08 11	0.10 18	0.12 6	0.06 5	0.07 7	0.51 13	0.29 20	0.17 20	0.14 18	0.17 13	0.10 10	0.32 38	0.16 11	0.08 21	0.07 12	0.12 14	0.13 20	0.25 36	0.13 19

RAStereo	0.16 18	0.12 14	0.08 7	0.06 5	0.08 17	0.06 4	0.04 7	0.10 14	0.07 12	0.20 34	0.04 4	0.14 17	0.06 5	0.09 14	0.96 107	0.35 41	0.18 22	0.13 14	0.20 21	0.08 4	0.46 66	0.23 22	0.05 10	0.06 8	0.13 16	0.11 12	0.12 6	0.11 16

Occ-G	0.15 13	0.13 19	0.10 17	0.09 18	0.08 17	0.12 34	0.04 7	0.08 8	0.06 6	0.05 2	0.10 18	0.10 3	0.06 5	0.06 6	0.49 11	0.31 25	0.13 10	0.13 14	0.84 161	0.09 5	0.21 18	0.20 18	0.06 13	0.07 12	0.10 6	0.08 3	0.18 18	0.09 12

RAFT+CT+SA	0.25 34	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.09 20	0.10 12	0.08 31	0.32 98	0.13 35	0.24 44	0.10 18	0.26 54	0.21 90	0.09 14	0.98 111	0.58 130	0.18 22	0.16 27	0.40 67	0.14 28	0.33 41	0.72 79	0.07 16	0.12 35	0.19 49	0.17 28	0.32 50	0.20 41

RYNet	0.49 141	0.11 13	0.10 17	0.08 13	0.09 20	0.10 12	0.06 17	0.13 19	0.18 80	0.10 16	0.10 18	0.13 11	0.08 16	0.08 10	9.58 278	0.37 50	0.14 12	0.22 61	0.17 13	0.09 5	0.19 15	0.12 4	0.15 112	0.09 19	0.14 21	0.33 127	0.24 32	0.13 19

IGEV-Stereo+	0.31 60	0.72 238	0.08 7	0.12 30	0.10 22	0.34 168	0.04 7	0.20 31	0.12 31	0.30 72	0.59 180	0.21 31	0.38 174	0.13 26	0.64 30	0.51 113	0.19 28	0.19 41	0.30 40	0.34 120	0.51 84	0.56 49	0.13 84	0.07 12	0.13 16	1.20 236	0.14 12	0.12 17

MaDis-Stereo	0.19 22	0.16 26	0.11 20	0.07 9	0.10 22	0.06 4	0.06 17	0.12 17	0.10 22	0.19 31	0.08 11	0.19 25	0.08 16	0.14 34	0.52 15	0.39 56	0.24 42	0.18 37	0.30 40	0.12 17	0.46 66	0.36 32	0.07 16	0.10 23	0.19 49	0.23 60	0.20 24	0.25 69

anonymousdsp	0.23 29	0.12 14	0.11 20	0.12 30	0.10 22	0.12 34	0.06 17	0.16 22	0.09 17	0.15 22	0.79 202	0.15 18	0.07 12	0.10 17	0.84 79	0.30 24	0.18 22	0.14 18	0.22 25	0.24 82	0.25 24	1.12 135	0.17 125	0.09 19	0.12 14	0.09 4	0.23 31	0.10 15

RAFT_CTSACE	0.21 25	0.20 59	0.13 34	0.12 30	0.10 22	0.14 47	0.08 31	0.24 48	0.10 22	0.26 55	0.10 18	0.21 31	0.18 69	0.11 19	0.57 19	0.35 41	0.19 28	0.14 18	0.26 32	0.18 41	0.31 36	0.70 75	0.08 21	0.10 23	0.27 93	0.17 28	0.33 55	0.16 27

iRaftStereo_RVC	0.16 18	0.15 23	0.11 20	0.10 21	0.10 22	0.09 9	0.05 14	0.17 25	0.09 17	0.15 22	0.15 45	0.18 24	0.09 20	0.18 72	0.38 5	0.28 18	0.20 30	0.14 18	0.19 19	0.12 17	0.34 43	0.30 27	0.07 16	0.09 19	0.14 21	0.12 16	0.18 18	0.13 19

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 42	0.18 35	0.11 20	0.12 30	0.11 27	0.35 173	0.05 14	0.23 41	0.14 41	0.30 72	0.21 75	0.24 41	0.35 165	0.13 26	0.76 55	0.60 134	0.27 60	0.28 107	0.32 48	0.33 115	0.61 106	0.60 62	0.09 30	0.08 17	0.14 21	0.38 147	0.24 32	0.14 23

UniTT-Stereo	0.24 32	0.15 23	0.11 20	0.09 18	0.11 27	0.09 9	0.05 14	0.16 22	0.11 27	0.21 35	0.09 15	0.19 25	0.15 49	0.27 117	1.23 134	0.46 94	0.23 35	0.18 37	0.63 130	0.13 23	0.53 91	0.37 33	0.10 38	0.12 35	0.17 34	0.23 60	0.15 14	0.17 33

LL-Strereo2	0.28 46	0.17 28	0.14 50	0.12 30	0.11 27	0.10 12	0.06 17	0.29 69	0.16 55	0.30 72	0.14 42	0.22 36	0.11 29	0.34 160	0.56 17	0.42 66	0.23 35	0.17 32	0.39 62	0.17 38	0.70 119	1.53 191	0.10 38	0.11 30	0.24 71	0.17 28	0.25 36	0.17 33

TESTraft	0.26 38	0.21 69	0.13 34	0.11 27	0.11 27	0.10 12	0.09 40	0.24 48	0.15 48	0.24 44	0.12 28	0.28 63	0.23 101	0.15 44	1.11 128	0.42 66	0.23 35	0.17 32	0.49 91	0.18 41	0.34 43	0.50 45	0.09 30	0.12 35	0.22 61	0.25 89	0.48 132	0.23 59

AnonymousM	0.60 159	0.18 35	0.13 34	0.13 38	0.11 27	0.31 151	0.07 25	0.35 124	0.23 117	0.31 84	0.42 156	0.28 63	0.31 142	0.37 172	1.34 142	0.89 192	0.44 158	0.33 137	0.42 70	0.57 185	0.97 141	1.20 145	0.17 125	0.34 183	0.16 30	0.82 218	2.20 267	3.23 261

HCRNet	0.34 73	0.24 119	0.13 34	0.26 146	0.11 27	0.18 83	0.13 84	0.20 31	0.09 17	0.54 189	0.20 70	0.29 71	0.10 24	0.13 26	3.96 221	0.29 20	0.21 32	0.15 24	0.25 28	0.13 23	0.25 24	0.40 36	0.13 84	0.10 23	0.13 16	0.14 24	0.36 77	0.15 24

MIF-Stereo (partial)	0.23 29	0.20 59	0.12 27	0.10 21	0.12 33	0.10 12	0.07 25	0.17 25	0.14 41	0.18 29	0.10 18	0.20 28	0.11 29	0.17 55	1.11 128	0.44 78	0.25 48	0.21 54	0.26 32	0.13 23	0.49 75	0.32 28	0.08 21	0.14 64	0.17 34	0.17 28	0.38 86	0.20 41

TestStereo1	0.27 42	0.22 86	0.12 27	0.12 30	0.12 33	0.11 20	0.09 40	0.24 48	0.15 48	0.24 44	0.12 28	0.34 106	0.23 101	0.14 34	1.09 123	0.44 78	0.24 42	0.17 32	0.51 100	0.15 31	0.35 48	0.79 90	0.08 21	0.12 35	0.22 61	0.24 72	0.49 134	0.23 59

SA-5K	0.27 42	0.22 86	0.12 27	0.12 30	0.12 33	0.11 20	0.09 40	0.24 48	0.15 48	0.24 44	0.12 28	0.34 106	0.23 101	0.14 34	1.09 123	0.44 78	0.24 42	0.17 32	0.51 100	0.15 31	0.35 48	0.79 90	0.08 21	0.12 35	0.22 61	0.24 72	0.49 134	0.23 59

ARAFT	0.27 42	0.17 28	0.12 27	0.15 56	0.12 33	0.12 34	0.06 17	0.20 31	0.13 35	0.36 129	0.15 45	0.29 71	0.11 29	0.27 117	0.88 97	0.39 56	0.27 60	0.24 81	0.52 108	0.13 23	0.50 81	0.90 101	0.09 30	0.11 30	0.21 58	0.14 24	0.38 86	0.18 37

AFF-stereo	0.22 27	0.19 46	0.15 56	0.14 50	0.12 33	0.14 47	0.06 17	0.24 48	0.13 35	0.29 65	0.12 28	0.24 41	0.10 24	0.08 10	0.60 24	0.38 52	0.18 22	0.19 41	0.48 83	0.12 17	0.28 30	0.56 49	0.08 21	0.10 23	0.19 49	0.18 42	0.43 115	0.16 27

delet	0.15 13	0.14 21	0.12 27	0.12 30	0.12 33	0.13 39	0.09 40	0.12 17	0.09 17	0.15 22	0.11 25	0.16 20	0.09 20	0.11 19	0.57 19	0.23 7	0.16 16	0.13 14	0.13 4	0.12 17	0.17 9	0.29 26	0.09 30	0.10 23	0.13 16	0.12 16	0.20 24	0.13 19

TDLM	0.13 8	0.14 21	0.13 34	0.10 21	0.12 33	0.11 20	0.10 50	0.14 20	0.10 22	0.09 13	0.16 55	0.17 23	0.10 24	0.09 14	0.28 2	0.19 2	0.15 14	0.14 18	0.13 4	0.10 10	0.15 4	0.11 3	0.09 30	0.10 23	0.11 11	0.10 9	0.15 14	0.15 24

MGS-Stereo	0.36 89	0.22 86	0.14 50	0.13 38	0.13 40	0.11 20	0.10 50	0.21 35	0.12 31	0.18 29	0.13 34	0.21 31	0.16 52	0.13 26	4.38 227	0.33 32	0.26 55	0.22 61	0.31 46	0.18 41	0.38 52	0.70 75	0.11 55	0.13 53	0.19 49	0.17 28	0.26 41	0.21 50

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 50	0.16 26	0.16 64	0.15 56	0.13 40	0.14 47	0.08 31	0.29 69	0.23 117	0.28 59	0.29 121	0.26 54	0.17 61	0.17 55	0.79 59	0.54 121	0.27 60	0.24 81	0.32 48	0.20 53	0.42 60	1.19 144	0.10 38	0.13 53	0.23 64	0.33 127	0.21 27	0.28 83

anonymousdsp2	0.30 53	0.20 59	0.16 64	0.14 50	0.13 40	0.15 54	0.11 57	0.28 65	0.12 31	0.25 52	1.08 225	0.24 41	0.12 35	0.15 44	0.71 45	0.42 66	0.25 48	0.20 46	0.45 81	0.38 137	0.41 57	0.96 109	0.10 38	0.13 53	0.20 56	0.17 28	0.43 115	0.18 37

test_4	0.38 94	0.17 28	0.16 64	0.14 50	0.13 40	0.11 20	0.38 178	0.24 48	0.14 41	0.31 84	0.11 25	0.24 41	0.12 35	0.34 160	0.91 98	0.70 164	0.24 42	0.29 114	0.37 58	0.29 95	0.51 84	1.32 157	0.09 30	0.12 35	0.27 93	0.91 223	0.91 212	0.87 196

MMNet	0.24 32	0.15 23	0.12 27	0.13 38	0.13 40	0.13 39	0.10 50	0.16 22	0.12 31	0.13 18	0.14 42	0.19 25	0.09 20	0.18 72	2.14 177	0.25 10	0.18 22	0.16 27	0.20 21	0.14 28	0.20 16	0.37 33	0.10 38	0.12 35	0.15 25	0.15 26	0.28 46	0.16 27

GCAP-BAT	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

test_for_model	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

testlalala2	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

plain	0.21 25	0.20 59	0.12 27	0.11 27	0.14 45	0.10 12	0.06 17	0.22 37	0.11 27	0.23 37	0.08 11	0.22 36	0.11 29	0.17 55	0.66 34	0.45 87	0.25 48	0.20 46	0.26 32	0.12 17	0.46 66	0.42 37	0.07 16	0.14 64	0.17 34	0.17 28	0.19 21	0.21 50

MIM_Stereo	0.26 38	0.18 35	0.14 50	0.15 56	0.14 45	0.24 124	0.07 25	0.27 58	0.11 27	0.24 44	0.12 28	0.20 28	0.12 35	0.17 55	0.85 88	0.44 78	0.24 42	0.19 41	0.54 112	0.20 53	0.46 66	0.70 75	0.08 21	0.12 35	0.17 34	0.29 109	0.34 64	0.16 27

testlalala	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

testlalala_base	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

GCAP-Stereo	0.46 124	0.21 69	0.13 34	0.13 38	0.14 45	0.11 20	0.12 65	0.31 84	0.16 55	0.31 84	0.13 34	0.45 155	0.19 80	0.28 125	0.84 79	0.69 155	3.42 275	0.23 71	0.48 83	0.30 102	1.24 172	0.57 52	0.12 66	0.12 35	0.18 41	0.28 98	0.35 67	0.79 182

iinet-f	0.35 82	0.23 104	0.17 73	0.20 102	0.14 45	0.21 102	0.17 115	0.22 37	0.16 55	0.38 145	0.39 152	0.26 54	0.23 101	0.17 55	1.84 163	0.49 101	0.27 60	0.21 54	0.66 136	0.34 120	0.46 66	0.83 94	0.15 112	0.14 64	0.26 85	0.19 46	0.45 122	0.25 69

SA	0.30 53	0.21 69	0.14 50	0.14 50	0.14 45	0.15 54	0.07 25	0.35 124	0.16 55	0.31 84	0.12 28	0.41 139	0.14 43	0.20 82	0.74 47	0.56 127	0.27 60	0.30 120	0.58 123	0.21 64	0.49 75	0.88 99	0.08 21	0.15 72	0.27 93	0.28 98	0.56 155	0.26 75

DMCA	0.26 38	0.17 28	0.16 64	0.13 38	0.14 45	0.13 39	0.11 57	0.18 29	0.15 48	0.19 31	0.18 58	0.28 63	0.12 35	0.15 44	1.79 159	0.60 134	0.32 96	0.46 198	0.24 26	0.15 31	0.26 27	0.21 19	0.13 84	0.12 35	0.17 34	0.17 28	0.21 27	0.17 33

CAS	0.34 73	0.20 59	0.13 34	0.15 56	0.15 56	0.13 39	0.15 103	0.23 41	0.23 117	0.37 136	0.27 108	0.28 63	0.30 140	0.53 211	0.74 47	0.69 155	0.38 126	0.37 165	0.35 54	0.36 124	0.72 123	1.09 127	0.11 55	0.13 53	0.24 71	0.25 89	0.28 46	0.34 113

AASNet	0.20 24	0.17 28	0.13 34	0.14 50	0.15 56	0.15 54	0.13 84	0.17 25	0.09 17	0.15 22	0.15 45	0.16 20	0.09 20	0.14 34	1.03 115	0.22 5	0.18 22	0.16 27	0.17 13	0.14 28	0.17 9	0.76 84	0.10 38	0.11 30	0.15 25	0.13 20	0.17 17	0.12 17

TestStereo	0.28 46	0.25 131	0.20 102	0.21 110	0.15 56	0.21 102	0.13 84	0.35 124	0.18 80	0.38 145	0.18 58	0.33 101	0.16 52	0.13 26	1.02 114	0.27 16	0.34 108	0.18 37	0.42 70	0.18 41	0.46 66	0.35 30	0.13 84	0.17 95	0.27 93	0.22 53	0.34 64	0.26 75

raft+_RVC	0.26 38	0.19 46	0.15 56	0.15 56	0.15 56	0.13 39	0.14 93	0.30 74	0.14 41	0.28 59	0.18 58	0.22 36	0.11 29	0.19 75	0.62 27	0.43 74	0.23 35	0.17 32	0.41 68	0.28 91	0.45 65	0.95 107	0.09 30	0.11 30	0.20 56	0.18 42	0.25 36	0.20 41

CVANet_RVC	0.18 21	0.18 35	0.18 80	0.20 102	0.15 56	0.17 74	0.13 84	0.23 41	0.11 27	0.14 21	0.22 83	0.20 28	0.12 35	0.48 204	0.35 4	0.21 3	0.17 20	0.16 27	0.16 11	0.13 23	0.18 13	0.15 9	0.10 38	0.12 35	0.14 21	0.12 16	0.19 21	0.16 27

AANet_RVC	0.16 18	0.13 19	0.13 34	0.10 21	0.15 56	0.08 8	0.13 84	0.14 20	0.15 48	0.13 18	0.13 34	0.13 11	0.11 29	0.10 17	0.42 6	0.24 8	0.16 16	0.16 27	0.20 21	0.15 31	0.15 4	0.17 13	0.11 55	0.11 30	0.16 30	0.17 28	0.22 30	0.24 64

HITNet	0.31 60	0.18 35	0.15 56	0.17 78	0.15 56	0.14 47	0.10 50	0.29 69	0.19 88	0.30 72	0.20 70	0.28 63	0.18 69	0.29 134	1.30 137	0.42 66	0.27 60	0.20 46	0.37 58	0.17 38	0.64 111	0.99 114	0.12 66	0.15 72	0.19 49	0.19 46	0.39 90	0.26 75
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
castereo	0.40 108	0.20 59	0.17 73	0.17 78	0.16 63	0.17 74	0.08 31	0.30 74	0.20 97	0.32 97	0.16 55	0.38 119	0.33 157	0.12 24	0.70 43	0.82 185	0.45 160	0.35 153	0.71 144	0.52 177	1.45 193	1.43 175	0.13 84	0.14 64	0.32 127	0.35 133	0.28 46	0.35 122

4D-IteraStereo	0.33 67	0.18 35	0.21 117	0.16 66	0.16 63	0.11 20	0.08 31	0.33 107	0.17 71	0.33 106	0.18 58	0.27 59	0.13 41	0.33 156	0.80 62	0.66 150	0.26 55	0.30 120	0.49 91	0.36 124	0.82 130	1.41 171	0.10 38	0.15 72	0.19 49	0.21 52	0.41 98	0.19 40

IER	0.35 82	0.19 46	0.16 64	0.17 78	0.16 63	0.17 74	0.12 65	0.23 41	0.14 41	0.28 59	0.25 93	0.31 90	0.14 43	0.23 93	3.85 220	0.29 20	0.25 48	0.20 46	0.24 26	0.20 53	0.28 30	0.21 19	0.18 133	0.14 64	0.19 49	0.24 72	0.38 86	0.25 69

raft_robust	0.39 102	0.22 86	0.16 64	0.20 102	0.16 63	0.16 65	0.11 57	0.42 170	0.18 80	0.42 159	0.15 45	0.33 101	0.24 106	0.27 117	1.23 134	0.80 178	0.31 91	0.33 137	0.91 166	0.36 124	0.71 122	1.21 147	0.11 55	0.20 125	0.30 113	0.30 115	0.36 77	0.30 92

Sa-1000	0.33 67	0.21 69	0.14 50	0.15 56	0.16 63	0.15 54	0.08 31	0.36 141	0.17 71	0.31 84	0.15 45	0.41 139	0.18 69	0.25 107	0.82 76	0.48 100	0.32 96	0.33 137	0.65 133	0.19 47	0.65 112	1.11 133	0.09 30	0.17 95	0.33 130	0.29 109	0.51 142	0.27 81

CIPLG	0.34 73	0.19 46	0.19 89	0.16 66	0.16 63	0.16 65	0.24 135	0.32 98	0.26 138	0.30 72	0.31 127	0.31 90	0.16 52	0.38 178	0.86 91	0.40 61	0.34 108	0.20 46	0.50 97	0.20 53	0.49 75	1.39 167	0.11 55	0.15 72	0.53 197	0.17 28	0.57 159	0.20 41

dd	0.37 90	0.25 131	0.15 56	0.44 205	0.16 63	0.32 157	0.19 127	0.28 65	0.13 35	0.29 65	0.14 42	0.44 149	0.14 43	0.15 44	2.86 196	0.38 52	0.36 117	0.22 61	0.52 108	0.34 120	0.32 38	0.28 25	0.17 125	0.29 175	0.27 93	0.20 50	0.40 96	0.32 105

IPLGR_C	0.34 73	0.19 46	0.19 89	0.16 66	0.16 63	0.16 65	0.25 144	0.32 98	0.26 138	0.30 72	0.32 134	0.30 83	0.17 61	0.37 172	0.79 59	0.40 61	0.33 104	0.20 46	0.51 100	0.19 47	0.49 75	1.39 167	0.12 66	0.15 72	0.50 193	0.17 28	0.58 163	0.20 41

GMOStereo	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

error version	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

test-v	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

ACRE	0.35 82	0.19 46	0.18 80	0.16 66	0.16 63	0.16 65	0.24 135	0.32 98	0.25 130	0.30 72	0.43 157	0.31 90	0.17 61	0.38 178	0.81 64	0.40 61	0.34 108	0.20 46	0.51 100	0.20 53	0.50 81	1.39 167	0.12 66	0.15 72	0.51 195	0.17 28	0.57 159	0.20 41

test-2	0.34 73	0.19 46	0.15 56	0.16 66	0.16 63	0.32 157	0.12 65	0.35 124	0.17 71	0.35 115	0.15 45	0.29 71	0.22 95	0.17 55	0.81 64	0.49 101	0.29 78	0.33 137	0.51 100	0.37 130	0.56 96	1.49 182	0.10 38	0.13 53	0.30 113	0.24 72	0.41 98	0.22 53

sAnonymous2	0.38 94	0.21 69	0.17 73	0.16 66	0.16 63	0.21 102	0.15 103	0.38 150	0.26 138	0.28 59	0.26 104	0.30 83	0.32 151	0.16 49	0.67 37	0.61 138	0.40 136	0.36 159	0.81 154	0.39 142	1.05 149	1.29 155	0.14 96	0.19 115	0.29 106	0.35 133	0.33 55	0.35 122

CroCo_RVC	0.38 94	0.21 69	0.17 73	0.16 66	0.16 63	0.21 102	0.15 103	0.38 150	0.26 138	0.28 59	0.26 104	0.30 83	0.32 151	0.16 49	0.67 37	0.61 138	0.40 136	0.36 159	0.81 154	0.39 142	1.05 149	1.29 155	0.14 96	0.19 115	0.29 106	0.35 133	0.33 55	0.35 122

sCroCo_RVC	0.46 124	0.20 59	0.16 64	0.15 56	0.16 63	0.20 97	0.12 65	0.32 98	0.32 169	0.35 115	0.24 89	0.43 145	0.45 192	0.15 44	0.83 78	1.10 209	0.47 171	0.40 185	0.67 138	0.43 155	1.55 211	1.85 220	0.14 96	0.22 144	0.30 113	0.30 115	0.49 134	0.32 105

XX-Stereo	4.69 279	0.19 46	0.24 138	0.27 148	0.16 63	0.42 195	0.32 159	0.35 124	0.21 105	0.73 239	1.64 252	0.46 162	0.38 174	0.30 140	0.95 105	1.09 207	0.43 155	0.38 178	1.25 199	0.47 171	1.42 191	1.54 193	0.21 153	0.17 95	110.85 302	0.46 177	1.00 223	0.84 193

CREStereo	0.38 94	0.22 86	0.20 102	0.17 78	0.16 63	0.15 54	0.08 31	0.36 141	0.24 122	0.36 129	0.27 108	0.39 125	0.39 179	0.16 49	0.92 99	0.97 195	0.46 166	0.27 96	0.43 76	0.52 177	1.15 162	1.04 122	0.13 84	0.16 86	0.25 78	0.24 72	0.37 81	0.31 100
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
GANet	0.19 22	0.17 28	0.16 64	0.16 66	0.16 63	0.21 102	0.14 93	0.20 31	0.13 35	0.15 22	0.20 70	0.37 116	0.10 24	0.14 34	0.42 6	0.22 5	0.40 136	0.20 46	0.17 13	0.11 13	0.22 19	0.14 7	0.12 66	0.12 35	0.15 25	0.13 20	0.20 24	0.17 33

CASnet	0.31 60	0.22 86	0.14 50	0.15 56	0.17 82	0.17 74	0.08 31	0.30 74	0.18 80	0.34 108	0.21 75	0.38 119	0.28 130	0.13 26	0.75 53	0.44 78	0.32 96	0.26 94	0.43 76	0.34 120	1.11 156	0.69 74	0.11 55	0.14 64	0.25 78	0.17 28	0.33 55	0.25 69
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.37 90	0.25 131	0.20 102	0.10 21	0.17 82	0.13 39	0.09 40	0.24 48	0.25 130	0.38 145	0.25 93	0.36 112	0.34 160	0.22 85	0.81 64	0.78 173	0.41 142	0.42 190	0.56 114	0.27 88	0.97 141	1.33 158	0.14 96	0.15 72	0.28 100	0.22 53	0.25 36	0.29 87

tt_ll	0.37 90	0.25 131	0.20 102	0.10 21	0.17 82	0.13 39	0.09 40	0.24 48	0.25 130	0.38 145	0.25 93	0.36 112	0.34 160	0.22 85	0.81 64	0.78 173	0.41 142	0.42 190	0.56 114	0.27 88	0.97 141	1.33 158	0.14 96	0.15 72	0.28 100	0.22 53	0.25 36	0.29 87

IPLG	0.72 178	0.20 59	0.18 80	0.16 66	0.17 82	0.15 54	0.13 84	0.35 124	0.22 109	0.35 115	1.18 231	0.29 71	0.24 106	0.54 214	9.17 274	0.54 121	0.35 115	0.29 114	0.56 114	0.37 130	0.54 95	1.38 165	0.11 55	0.57 233	0.35 140	0.29 109	0.67 181	0.22 53

RALAANet	0.30 53	0.22 86	0.19 89	0.17 78	0.17 82	0.16 65	0.11 57	0.28 65	0.16 55	0.24 44	0.21 75	0.24 41	0.18 69	0.30 140	0.63 29	0.39 56	0.28 70	0.25 88	0.56 114	0.29 95	0.76 124	1.03 121	0.11 55	0.17 95	0.23 64	0.24 72	0.41 98	0.23 59

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 34	0.20 59	0.18 80	0.15 56	0.17 82	0.13 39	0.10 50	0.29 69	0.15 48	0.33 106	0.15 45	0.31 90	0.22 95	0.14 34	0.66 34	0.37 50	0.22 33	0.15 24	0.50 97	0.16 35	0.32 38	0.59 59	0.10 38	0.13 53	0.24 71	0.19 46	0.47 129	0.20 41

GMStereo	0.23 29	0.24 119	0.13 34	0.19 94	0.17 82	0.19 90	0.14 93	0.29 69	0.16 55	0.23 37	0.19 67	0.32 97	0.16 52	0.13 26	0.53 16	0.27 16	0.28 70	0.19 41	0.43 76	0.20 53	0.30 34	0.19 17	0.12 66	0.15 72	0.24 71	0.19 46	0.39 90	0.20 41
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.28 46	0.21 69	0.21 117	0.21 110	0.17 82	0.17 74	0.18 120	0.23 41	0.19 88	0.23 37	0.48 168	0.28 63	0.17 61	0.17 55	0.57 19	0.33 32	0.25 48	0.18 37	0.38 61	0.17 38	0.30 34	0.22 21	0.15 112	0.17 95	0.42 171	0.96 227	0.27 43	0.21 50

PMTNet	0.42 112	0.24 119	0.21 117	0.18 88	0.17 82	0.14 47	0.32 159	0.31 84	0.24 122	0.37 136	0.25 93	0.38 119	0.38 174	0.17 55	1.19 133	1.08 205	0.45 160	0.27 96	0.56 114	0.43 155	1.15 162	1.08 126	0.13 84	0.14 64	0.40 167	0.26 93	0.32 50	0.37 128

CES	0.41 110	0.19 46	0.16 64	0.14 50	0.18 91	0.16 65	0.10 50	0.54 213	0.25 130	0.30 72	0.34 142	0.40 133	0.38 174	0.47 200	1.33 139	0.79 175	0.52 187	0.48 205	0.33 50	0.42 153	1.04 146	1.15 140	0.14 96	0.13 53	0.26 85	0.22 53	0.28 46	0.34 113

EGLCR-Stereo	0.60 159	0.22 86	0.22 126	0.15 56	0.18 91	0.23 117	0.09 40	0.32 98	0.22 109	0.32 97	0.19 67	0.38 119	0.27 123	0.14 34	0.81 64	0.74 169	0.39 131	0.37 165	0.72 146	0.28 91	1.20 169	2.19 253	0.12 66	0.68 249	0.23 64	1.54 248	3.67 282	0.34 113

TRStereo	1.21 220	0.32 179	0.47 218	0.25 136	0.18 91	0.64 227	0.26 146	0.44 182	0.20 97	0.70 232	0.57 177	0.80 211	0.29 132	0.23 93	1.08 122	1.85 254	0.37 121	0.35 153	1.05 180	0.88 240	1.36 189	1.89 222	0.17 125	0.16 86	0.67 217	16.20 295	0.88 208	0.49 159

LMCR-Stereo	0.33 67	0.23 104	0.19 89	0.19 94	0.18 91	0.20 97	0.13 84	0.30 74	0.19 88	0.29 65	0.23 86	0.33 101	0.29 132	0.40 188	0.67 37	0.45 87	0.39 131	0.28 107	0.53 111	0.38 137	0.51 84	0.96 109	0.14 96	0.19 115	0.25 78	0.24 72	0.33 55	0.31 100

raftrobust	0.31 60	0.20 59	0.20 102	0.18 88	0.18 91	0.12 34	0.09 40	0.35 124	0.15 48	0.34 108	0.21 75	0.27 59	0.14 43	0.39 184	0.70 43	0.54 121	0.27 60	0.21 54	0.75 149	0.19 47	0.59 102	1.07 125	0.19 141	0.14 64	0.26 85	0.24 72	0.27 43	0.24 64

UPFNet	0.25 34	0.18 35	0.19 89	0.17 78	0.18 91	0.19 90	0.14 93	0.22 37	0.16 55	0.23 37	0.18 58	0.21 31	0.13 41	0.26 111	1.51 149	0.28 18	0.23 35	0.21 54	0.25 28	0.18 41	0.22 19	0.35 30	0.13 84	0.15 72	0.18 41	0.18 42	0.39 90	0.18 37

R-Stereo Train	0.54 149	0.24 119	0.24 138	0.24 130	0.18 91	0.24 124	0.09 40	0.34 113	0.30 158	0.52 183	0.66 188	0.44 149	0.32 151	0.55 216	0.74 47	1.07 202	0.58 205	0.52 221	1.27 204	0.64 202	1.51 202	1.89 222	0.14 96	0.20 125	0.35 140	0.42 161	0.35 67	0.47 152

RAFT-Stereo	0.54 149	0.24 119	0.24 138	0.24 130	0.18 91	0.24 124	0.09 40	0.34 113	0.30 158	0.52 183	0.66 188	0.44 149	0.32 151	0.55 216	0.74 47	1.07 202	0.58 205	0.52 221	1.27 204	0.64 202	1.51 202	1.89 222	0.14 96	0.20 125	0.35 140	0.42 161	0.35 67	0.47 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.29 50	0.21 69	0.21 117	0.19 94	0.18 91	0.18 83	0.14 93	0.31 84	0.18 80	0.32 97	0.20 70	0.26 54	0.18 69	0.17 55	0.86 91	0.66 150	0.25 48	0.19 41	0.26 32	0.16 35	0.65 112	0.61 64	0.11 55	0.21 136	0.21 58	0.22 53	0.45 122	0.30 92

MSKI-zero shot	0.70 177	0.21 69	0.21 117	0.20 102	0.19 100	0.43 199	0.16 109	0.42 170	0.29 153	0.44 164	1.16 229	0.48 169	0.36 166	0.17 55	1.60 152	1.42 231	0.47 171	0.37 165	1.37 214	0.95 245	1.79 231	2.06 239	0.22 160	0.19 115	0.53 197	1.21 237	0.72 188	1.17 216

LoS	0.46 124	0.23 104	0.17 73	0.19 94	0.19 100	0.19 90	0.12 65	0.77 235	0.26 138	0.50 178	0.45 160	0.53 178	0.47 194	0.23 93	1.06 121	0.85 189	0.56 202	0.43 193	0.62 127	0.41 148	1.28 183	1.41 171	0.15 112	0.16 86	0.35 140	0.28 98	0.33 55	0.35 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.83 193	0.18 35	0.23 132	0.19 94	0.19 100	0.57 222	0.58 208	0.44 182	0.29 153	0.72 237	5.41 276	0.54 180	0.40 181	0.59 222	0.98 111	1.32 222	0.45 160	0.48 205	1.14 188	0.96 247	1.90 236	2.36 264	0.14 96	0.21 136	0.39 163	0.46 177	0.61 171	0.63 174

rafts_anoy	0.28 46	0.23 104	0.18 80	0.17 78	0.19 100	0.15 54	0.11 57	0.34 113	0.14 41	0.26 55	0.21 75	0.25 48	0.14 43	0.22 85	0.65 32	0.40 61	0.34 108	0.24 81	0.48 83	0.33 115	0.52 89	0.76 84	0.11 55	0.16 86	0.24 71	0.23 60	0.24 32	0.26 75

RALCasStereoNet	0.30 53	0.24 119	0.19 89	0.20 102	0.19 100	0.15 54	0.17 115	0.33 107	0.14 41	0.30 72	0.20 70	0.27 59	0.15 49	0.26 111	0.65 32	0.61 138	0.31 91	0.23 71	0.34 53	0.29 95	0.58 100	1.04 122	0.11 55	0.16 86	0.25 78	0.25 89	0.24 32	0.26 75

BEATNet_4x	0.40 108	0.23 104	0.19 89	0.20 102	0.19 100	0.16 65	0.14 93	0.31 84	0.27 147	0.35 115	0.22 83	0.32 97	0.23 101	0.29 134	1.51 149	0.58 130	0.52 187	0.51 217	0.49 91	0.22 72	0.91 137	1.44 176	0.14 96	0.23 149	0.23 64	0.23 60	0.42 107	0.31 100

iResNet_ROB	0.34 73	0.23 104	0.20 102	0.22 118	0.19 100	0.21 102	0.16 109	0.49 200	0.18 80	0.36 129	0.24 89	0.27 59	0.29 132	0.22 85	1.33 139	0.45 87	0.30 86	0.24 81	0.64 132	0.18 41	0.68 115	0.55 48	0.14 96	0.21 136	0.26 85	0.25 89	0.49 134	0.30 92

gcap-zeroshot	1.09 212	0.23 104	0.33 182	0.59 224	0.20 107	0.40 191	0.35 172	0.45 186	0.24 122	0.74 240	1.21 234	0.63 192	0.34 160	0.25 107	0.80 62	1.71 249	3.94 283	0.29 114	9.06 268	0.81 224	1.52 204	1.94 230	1.39 258	0.18 105	0.58 207	0.39 149	0.41 98	0.41 138

trnet	0.35 82	0.23 104	0.19 89	0.17 78	0.20 107	0.14 47	0.08 31	0.35 124	0.20 97	0.35 115	0.21 75	0.38 119	0.31 142	0.14 34	0.78 57	0.76 172	0.40 136	0.30 120	0.43 76	0.52 177	0.98 144	0.80 92	0.12 66	0.15 72	0.25 78	0.24 72	0.37 81	0.32 105

GLC_STEREO	0.31 60	0.23 104	0.24 138	0.20 102	0.20 107	0.18 83	0.14 93	0.38 150	0.16 55	0.34 108	0.25 93	0.29 71	0.16 52	0.17 55	0.68 41	0.52 118	0.37 121	0.27 96	0.42 70	0.37 130	0.90 135	0.42 37	0.13 84	0.15 72	0.24 71	0.18 42	0.48 132	0.25 69

cross-raft	0.56 155	0.25 131	0.22 126	0.21 110	0.20 107	0.39 188	0.15 103	0.44 182	0.26 138	0.48 175	0.35 147	0.43 145	0.31 142	0.24 100	0.86 91	1.35 226	0.41 142	0.34 149	1.31 212	0.78 220	1.98 243	1.89 222	0.16 119	0.18 105	0.47 186	0.46 177	0.42 107	0.68 179

CREStereo++_RVC	0.45 121	0.22 86	0.20 102	0.17 78	0.20 107	0.15 54	0.11 57	0.34 113	0.19 88	0.35 115	0.19 67	0.32 97	0.31 142	0.16 49	1.29 136	0.81 180	0.38 126	0.27 96	0.56 114	0.36 124	1.08 152	1.26 151	0.13 84	0.15 72	0.26 85	0.22 53	2.29 269	0.31 100
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
UNet	0.30 53	0.21 69	0.19 89	0.19 94	0.20 107	0.21 102	0.15 103	0.27 58	0.17 71	0.29 65	0.21 75	0.25 48	0.18 69	0.59 222	1.64 154	0.31 25	0.27 60	0.22 61	0.30 40	0.21 64	0.34 43	0.25 23	0.15 112	0.19 115	0.21 58	0.24 72	0.44 118	0.26 75

MSMDNet	0.63 168	0.24 119	0.22 126	0.19 94	0.20 107	0.38 183	0.17 115	0.43 177	0.24 122	0.60 203	0.33 139	0.40 133	1.53 240	0.50 208	0.85 88	1.50 237	0.42 150	0.35 153	1.26 201	0.67 210	1.90 236	2.18 251	0.17 125	0.18 105	0.58 207	0.53 190	0.39 90	0.58 168

PDISCO_ROB	0.30 53	0.23 104	0.20 102	0.22 118	0.20 107	0.17 74	0.18 120	0.24 48	0.19 88	0.29 65	0.27 108	0.23 39	0.18 69	0.17 55	0.71 45	0.45 87	0.27 60	0.33 137	0.39 62	0.25 84	0.47 73	0.62 66	0.13 84	0.18 105	0.31 122	0.29 109	0.54 149	0.29 87

model_zeroshot	0.81 190	0.22 86	0.23 132	0.34 180	0.21 115	0.45 204	0.16 109	0.43 177	0.23 117	0.59 199	1.10 227	0.50 174	0.31 142	0.26 111	2.66 193	1.04 201	0.42 150	0.35 153	1.40 216	0.52 177	1.90 236	1.60 198	0.15 112	0.20 125	2.65 272	1.52 247	0.79 201	1.54 233

DLNR_Zeroshot_test	11.48 290	37.23 301	0.46 216	54.89 302	0.21 115	0.37 179	49.84 301	0.47 195	0.22 109	0.80 249	0.59 180	0.62 188	0.36 166	3.08 271	63.85 302	73.41 302	9.38 291	5.61 289	2.77 234	0.65 208	1.83 234	1.41 171	0.13 84	0.22 144	0.37 155	0.38 147	0.43 115	0.48 154

Any-RAFT	0.58 157	0.22 86	0.32 180	0.23 121	0.21 115	0.20 97	0.14 93	0.42 170	0.25 130	0.40 153	1.16 229	0.49 171	0.32 151	0.37 172	0.87 95	0.85 189	0.67 214	0.38 178	1.20 193	0.41 148	2.25 261	1.67 204	0.18 133	0.17 95	0.43 176	0.49 184	0.44 118	0.84 193

RAFT-Test	0.64 171	0.24 119	0.22 126	0.25 136	0.21 115	0.45 204	0.17 115	0.45 186	0.26 138	0.66 220	0.80 204	0.40 133	0.39 179	0.36 168	1.01 113	1.49 236	0.41 142	0.34 149	1.29 210	0.61 193	1.90 236	1.84 219	0.17 125	0.18 105	0.54 200	0.93 225	0.41 98	1.26 220

HH	0.60 159	0.18 35	0.35 190	0.23 121	0.21 115	0.28 141	0.24 135	0.42 170	0.26 138	0.74 240	0.25 93	0.46 162	0.36 166	0.24 100	0.81 64	1.44 232	0.38 126	0.37 165	1.21 195	0.64 202	2.13 250	1.97 233	0.27 176	0.20 125	0.59 210	0.41 158	0.83 203	0.63 174

HanStereo	0.60 159	0.18 35	0.35 190	0.23 121	0.21 115	0.28 141	0.24 135	0.42 170	0.26 138	0.74 240	0.25 93	0.46 162	0.36 166	0.24 100	0.81 64	1.44 232	0.38 126	0.37 165	1.21 195	0.64 202	2.13 250	1.97 233	0.27 176	0.20 125	0.59 210	0.41 158	0.83 203	0.63 174

test-3	0.47 133	0.22 86	0.20 102	0.18 88	0.21 115	0.19 90	0.12 65	0.41 161	0.16 55	0.35 115	0.18 58	0.42 142	0.19 80	0.19 75	1.04 118	0.66 150	0.32 96	0.30 120	1.28 207	0.44 163	1.13 159	1.75 215	0.10 38	0.17 95	0.45 182	0.23 60	0.56 155	1.21 217

test_1	0.47 133	0.22 86	0.20 102	0.18 88	0.21 115	0.19 90	0.12 65	0.41 161	0.16 55	0.34 108	0.18 58	0.42 142	0.19 80	0.19 75	1.04 118	0.66 150	0.32 96	0.30 120	1.28 207	0.44 163	1.13 159	1.75 215	0.10 38	0.17 95	0.45 182	0.23 60	0.56 155	1.22 218

test_3	0.47 133	0.22 86	0.20 102	0.18 88	0.21 115	0.19 90	0.12 65	0.41 161	0.18 80	0.36 129	0.18 58	0.44 149	0.21 90	0.19 75	1.03 115	0.64 146	0.32 96	0.31 129	1.28 207	0.44 163	1.12 157	1.74 212	0.10 38	0.18 105	0.47 186	0.28 98	0.59 168	1.22 218

TANstereo	0.43 114	0.22 86	0.18 80	0.21 110	0.21 115	0.22 113	0.11 57	0.27 58	0.22 109	0.32 97	0.25 93	0.25 48	0.25 113	0.24 100	1.37 143	0.81 180	0.43 155	0.41 187	0.67 138	0.39 142	1.08 152	1.16 141	0.48 224	0.16 86	0.17 34	0.23 60	0.99 220	0.24 64

XX-TBD	0.43 114	0.22 86	0.18 80	0.21 110	0.21 115	0.22 113	0.11 57	0.27 58	0.22 109	0.32 97	0.25 93	0.25 48	0.25 113	0.24 100	1.37 143	0.81 180	0.43 155	0.41 187	0.67 138	0.39 142	1.08 152	1.16 141	0.48 224	0.16 86	0.17 34	0.23 60	0.99 220	0.24 64

ADLNet	0.53 147	0.26 147	0.18 80	0.21 110	0.21 115	0.23 117	0.19 127	0.30 74	0.17 71	0.23 37	0.22 83	0.62 188	0.18 69	0.48 204	6.87 255	0.38 52	0.28 70	0.21 54	0.25 28	0.20 53	0.33 41	0.90 101	0.18 133	0.13 53	0.25 78	0.26 93	0.34 64	0.23 59

iResNetv2_ROB	0.46 124	0.24 119	0.17 73	0.27 148	0.21 115	0.23 117	0.14 93	0.49 200	0.19 88	0.37 136	0.29 121	0.37 116	0.27 123	0.26 111	3.28 212	0.42 66	0.28 70	0.22 61	0.85 163	0.23 76	1.22 170	0.59 59	0.16 119	0.26 161	0.27 93	0.24 72	0.57 159	0.28 83

DISCO	0.32 66	0.24 119	0.17 73	0.19 94	0.21 115	0.23 117	0.27 147	0.21 35	0.21 105	0.36 129	0.25 93	0.24 41	0.16 52	0.19 75	1.86 164	0.35 41	0.29 78	0.22 61	0.42 70	0.22 72	0.28 30	0.56 49	0.14 96	0.16 86	0.23 64	0.23 60	0.40 96	0.24 64

MIPNet	0.77 183	0.23 104	0.18 80	0.24 130	0.22 129	0.17 74	0.13 84	0.34 113	0.70 231	0.40 153	2.24 265	0.31 90	0.29 132	0.57 220	5.70 242	1.03 198	0.45 160	0.33 137	0.82 158	0.56 183	0.62 109	1.53 191	0.12 66	0.92 264	0.91 234	0.39 149	1.12 229	0.30 92

GES	0.54 149	0.23 104	0.19 89	0.21 110	0.22 129	0.26 132	0.18 120	0.34 113	0.31 164	0.36 129	0.28 118	0.30 83	0.22 95	0.22 85	2.69 194	0.58 130	0.37 121	0.28 107	1.14 188	0.32 112	1.08 152	0.88 99	0.18 133	0.24 154	0.26 85	0.23 60	0.58 163	2.34 244

CFNet	0.29 50	0.23 104	0.19 89	0.25 136	0.22 129	0.19 90	0.15 103	0.30 74	0.17 71	0.28 59	0.23 86	0.37 116	0.19 80	0.22 85	1.38 145	0.25 10	0.26 55	0.21 54	0.27 38	0.19 47	0.31 36	0.45 40	0.12 66	0.17 95	0.28 100	0.24 72	0.37 81	0.31 100

anonymity	1.60 240	0.25 131	0.41 207	0.27 148	0.23 132	0.51 211	0.16 109	0.49 200	0.27 147	0.63 214	23.10 295	0.57 184	0.59 200	0.37 172	0.78 57	1.33 223	0.46 166	0.35 153	1.10 183	0.48 173	1.47 195	2.07 243	0.21 153	0.33 182	1.11 249	1.60 251	3.07 278	1.08 208

IPLGR	0.76 182	0.26 147	0.21 117	0.23 121	0.23 132	0.17 74	0.12 65	0.33 107	0.20 97	0.41 157	1.59 249	0.32 97	0.31 142	0.53 211	9.00 272	0.62 143	0.41 142	0.38 178	0.65 133	0.47 171	0.76 124	1.41 171	0.12 66	0.24 154	0.35 140	0.39 149	0.63 175	0.28 83

ICVP	0.44 119	0.24 119	0.30 172	0.25 136	0.23 132	0.26 132	0.18 120	0.31 84	0.25 130	0.37 136	0.31 127	0.33 101	0.29 132	0.25 107	0.64 30	0.61 138	0.50 180	0.78 256	0.59 124	0.44 163	0.99 145	1.82 218	0.33 200	0.24 154	0.30 113	0.35 133	0.37 81	0.34 113
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.54 149	0.28 165	0.26 155	0.30 164	0.23 132	0.17 74	0.12 65	0.36 141	0.24 122	0.38 145	0.23 86	0.40 133	0.38 174	0.16 49	1.09 123	1.11 210	0.47 171	0.27 96	0.71 144	0.37 130	1.49 199	1.46 178	0.12 66	0.17 95	0.39 163	0.32 126	2.18 265	0.88 198

HGLStereo	0.30 53	0.23 104	0.19 89	0.18 88	0.23 132	0.18 83	0.13 84	0.23 41	0.16 55	0.31 84	0.31 127	0.21 31	0.14 43	0.22 85	1.81 161	0.35 41	0.37 121	0.24 81	0.29 39	0.20 53	0.41 57	0.39 35	0.14 96	0.16 86	0.23 64	0.23 60	0.32 50	0.22 53

DLCB_ROB	0.33 67	0.25 131	0.24 138	0.22 118	0.23 132	0.20 97	0.19 127	0.27 58	0.22 109	0.31 84	0.34 142	0.34 106	0.25 113	0.33 156	0.84 79	0.33 32	0.30 86	0.28 107	0.30 40	0.21 64	0.52 89	0.72 79	0.20 149	0.21 136	0.47 186	0.36 141	0.38 86	0.46 149

MyStereo04	0.43 114	0.28 165	0.26 155	0.23 121	0.24 138	0.18 83	0.14 93	0.38 150	0.28 151	0.59 199	0.28 118	0.39 125	0.18 69	0.36 168	1.03 115	0.61 138	0.35 115	0.27 96	1.20 193	0.43 155	1.04 146	0.77 87	0.38 204	0.26 161	0.37 155	0.39 149	0.55 153	0.30 92

AE-Stereo	0.44 119	0.22 86	0.24 138	0.23 121	0.24 138	0.18 83	0.16 109	0.30 74	0.21 105	0.34 108	0.16 55	0.44 149	0.27 123	0.21 84	0.94 103	0.81 180	0.41 142	0.32 132	0.52 108	0.55 181	1.07 151	1.71 210	0.12 66	0.21 136	0.34 133	0.89 222	0.46 127	0.28 83

CFNet_RVC	0.35 82	0.26 147	0.23 132	0.25 136	0.24 138	0.24 124	0.16 109	0.27 58	0.19 88	0.30 72	0.29 121	0.31 90	0.17 61	0.33 156	0.75 53	0.46 94	0.51 182	0.24 81	0.81 154	0.21 64	0.58 100	0.70 75	0.18 133	0.34 183	0.30 113	0.31 118	0.42 107	0.34 113

IGEV_Zeroshot_test	0.78 185	0.25 131	0.47 218	0.58 223	0.25 141	0.61 224	0.63 216	0.48 197	0.28 151	0.67 223	1.32 239	0.66 196	0.41 185	0.31 149	0.87 95	1.36 227	0.39 131	0.36 159	1.13 187	0.76 219	1.57 212	2.29 260	0.20 149	0.20 125	0.84 232	0.84 220	2.28 268	1.09 209

EKT-Stereo	1.22 221	0.27 155	0.24 138	0.28 156	0.25 141	0.31 151	0.54 204	0.43 177	0.29 153	0.44 164	0.57 177	0.49 171	0.44 189	0.31 149	13.29 292	2.18 266	0.54 193	0.53 224	1.26 201	1.02 251	5.16 286	2.03 237	0.14 96	0.19 115	0.42 171	0.35 133	0.56 155	0.34 113

Anonymous3	0.57 156	0.29 168	0.22 126	0.21 110	0.25 141	0.27 137	0.22 132	0.51 206	0.35 178	0.37 136	0.27 108	0.76 206	0.54 197	0.47 200	1.18 130	1.93 257	0.51 182	0.47 200	0.94 171	0.58 189	1.27 181	1.69 206	0.19 141	0.21 136	0.36 149	0.39 149	0.54 149	0.37 128

CFNet_pseudo	0.47 133	0.23 104	0.23 132	0.27 148	0.25 141	0.23 117	0.17 115	0.31 84	0.19 88	0.37 136	0.29 121	0.38 119	0.27 123	0.23 93	4.35 226	0.44 78	0.28 70	0.23 71	1.00 175	0.19 47	0.46 66	0.59 59	0.40 210	0.18 105	0.27 93	0.28 98	0.36 77	0.35 122

psm_up	0.35 82	0.26 147	0.27 162	0.28 156	0.25 141	0.27 137	0.18 120	0.35 124	0.32 169	0.29 65	0.24 89	0.30 83	0.25 113	0.50 208	0.93 100	0.34 38	0.34 108	0.31 129	0.62 127	0.36 124	0.43 62	0.50 45	0.16 119	0.27 165	0.33 130	0.34 130	0.39 90	0.34 113

NVstereo2D	0.63 168	0.25 131	0.20 102	0.28 156	0.25 141	0.34 168	0.35 172	0.30 74	0.22 109	0.39 150	0.33 139	0.26 54	0.16 52	0.42 193	9.29 276	0.43 74	0.32 96	0.27 96	0.35 54	0.20 53	0.35 48	0.44 39	0.30 188	0.21 136	0.31 122	0.23 60	0.27 43	0.25 69

HSM	0.39 102	0.24 119	0.23 132	0.26 146	0.25 141	0.20 97	0.18 120	0.41 161	0.20 97	0.32 97	0.30 125	0.39 125	0.24 106	0.22 85	2.57 192	0.39 56	0.33 104	0.22 61	0.49 91	0.30 102	0.70 119	0.47 43	0.14 96	0.20 125	0.29 106	0.31 118	0.44 118	0.33 110

CASS	0.51 143	0.27 155	0.27 162	0.32 173	0.26 148	0.29 148	0.67 223	0.40 159	0.30 158	0.47 172	0.52 173	0.47 167	0.36 166	0.16 49	0.74 47	0.67 154	0.71 218	0.46 198	0.78 152	0.28 91	1.67 218	1.48 181	0.17 125	0.20 125	0.42 171	0.34 130	0.53 147	0.46 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GEStereo_RVC	0.47 133	0.27 155	0.34 186	0.27 148	0.26 148	0.31 151	0.53 203	0.41 161	0.24 122	0.35 115	0.27 108	0.40 133	0.24 106	0.30 140	0.81 64	0.74 169	0.49 179	0.37 165	0.91 166	0.38 137	0.90 135	1.80 217	0.21 153	0.34 183	0.31 122	0.30 115	0.51 142	0.48 154

APVNet	0.39 102	0.27 155	0.20 102	0.24 130	0.26 148	0.27 137	0.24 135	0.31 84	0.22 109	0.26 55	0.31 127	0.29 71	0.17 61	0.27 117	1.75 158	0.50 107	0.45 160	0.35 153	0.66 136	0.32 112	0.51 84	0.97 111	0.16 119	0.25 159	0.28 100	0.24 72	0.44 118	0.30 92

DSFCA	0.33 67	0.25 131	0.21 117	0.20 102	0.26 148	0.22 113	0.27 147	0.23 41	0.21 105	0.22 36	0.27 108	0.25 48	0.15 49	0.14 34	1.43 148	0.64 146	0.28 70	0.27 96	0.31 46	0.21 64	0.39 54	0.52 47	0.18 133	0.19 115	0.28 100	0.28 98	0.54 149	0.45 147

FADNet-RVC	0.38 94	0.25 131	0.26 155	0.27 148	0.26 148	0.21 102	0.42 187	0.33 107	0.24 122	0.34 108	0.26 104	0.42 142	0.28 130	0.27 117	0.95 105	0.42 66	0.39 131	0.27 96	0.73 147	0.41 148	0.63 110	0.86 98	0.21 153	0.27 165	0.34 133	0.33 127	0.33 55	0.42 141

FADNet	0.39 102	0.27 155	0.23 132	0.29 162	0.26 148	0.25 129	0.39 183	0.36 141	0.24 122	0.35 115	0.34 142	0.36 112	0.27 123	0.27 117	0.93 100	0.39 56	0.31 91	0.34 149	0.68 141	0.43 155	0.60 103	0.90 101	0.19 141	0.22 144	0.38 159	0.42 161	0.37 81	0.44 143

RTSC	0.65 172	0.25 131	0.27 162	0.24 130	0.26 148	0.28 141	0.42 187	0.35 124	0.33 175	0.43 160	0.47 165	0.30 83	0.27 123	0.29 134	7.17 259	0.50 107	0.48 177	0.30 120	0.75 149	0.33 115	0.78 127	0.93 106	0.17 125	0.30 177	0.28 100	0.31 118	0.49 134	0.59 170

DeepPruner_ROB	0.52 145	0.25 131	0.25 150	0.25 136	0.26 148	0.23 117	0.65 221	0.32 98	0.25 130	0.37 136	0.39 152	0.29 71	0.25 113	0.31 149	3.43 213	0.72 167	0.34 108	0.29 114	0.49 91	0.23 76	1.30 185	1.20 145	0.23 161	0.23 149	0.29 106	0.42 161	0.46 127	0.29 87

DN-CSS_ROB	0.35 82	0.22 86	0.24 138	0.23 121	0.26 148	0.15 54	0.12 65	0.42 170	0.19 88	0.39 150	0.41 155	0.34 106	0.26 121	0.32 153	0.67 37	0.42 66	0.30 86	0.23 71	0.92 169	0.21 64	0.80 128	0.68 73	0.15 112	0.27 165	0.24 71	0.22 53	0.41 98	0.30 92

PWCDC_ROB	0.55 153	0.18 35	0.19 89	0.17 78	0.26 148	0.16 65	0.19 127	0.22 37	0.54 217	0.16 27	0.43 157	0.25 48	1.12 229	0.45 195	5.47 238	0.50 107	0.31 91	0.28 107	0.36 57	0.26 87	0.60 103	1.14 139	0.25 168	0.28 169	0.18 41	0.29 109	0.26 41	0.32 105

STTStereo	0.37 90	0.28 165	0.28 167	0.24 130	0.27 158	0.22 113	0.33 166	0.25 57	0.36 182	0.29 65	0.27 108	0.33 101	0.20 89	0.27 117	2.32 184	0.31 25	0.26 55	0.25 88	0.30 40	0.20 53	0.34 43	0.66 72	0.31 194	0.18 105	0.25 78	0.31 118	0.35 67	0.41 138

AACVNet	0.31 60	0.26 147	0.21 117	0.27 148	0.28 159	0.25 129	0.18 120	0.30 74	0.20 97	0.31 84	0.30 125	0.29 71	0.18 69	0.36 168	0.62 27	0.43 74	0.31 91	0.26 94	0.37 58	0.25 84	0.42 60	0.62 66	0.20 149	0.20 125	0.29 106	0.31 118	0.42 107	0.37 128

DMCA-RVC	0.41 110	0.21 69	0.22 126	0.32 173	0.28 159	0.18 83	0.45 192	0.34 113	0.30 158	0.32 97	1.09 226	0.31 90	0.16 52	0.30 140	2.90 199	0.35 41	0.26 55	0.25 88	0.26 32	0.30 102	0.38 52	0.34 29	0.16 119	0.28 169	0.35 140	0.20 50	0.36 77	0.27 81

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 197	0.37 198	0.57 229	0.34 180	0.29 161	0.54 216	0.69 225	0.45 186	0.72 233	0.64 217	1.75 257	0.59 186	0.64 206	0.23 93	0.93 100	1.53 241	0.44 158	0.40 185	1.27 204	1.04 253	1.62 216	2.22 256	0.18 133	0.38 197	0.83 231	0.48 182	2.98 276	1.10 210

SACVNet	0.38 94	0.30 173	0.26 155	0.28 156	0.29 161	0.26 132	0.34 171	0.37 148	0.29 153	0.35 115	0.27 108	0.29 71	0.25 113	0.38 178	0.59 22	0.43 74	0.36 117	0.29 114	0.56 114	0.29 95	0.68 115	1.21 147	0.19 141	0.25 159	0.37 155	0.35 133	0.45 122	0.38 133

GANet-ADL	0.60 159	0.27 155	0.26 155	0.28 156	0.29 161	0.32 157	0.25 144	0.35 124	0.27 147	0.61 206	1.04 224	0.41 139	0.29 132	0.30 140	1.87 165	1.08 205	0.51 182	0.37 165	1.17 191	0.85 231	1.27 181	1.88 221	0.19 141	0.23 149	0.32 127	0.37 144	0.58 163	0.46 149

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 67	0.26 147	0.24 138	0.23 121	0.29 161	0.21 102	0.35 172	0.28 65	0.52 213	0.37 136	0.25 93	0.35 110	0.17 61	0.29 134	1.32 138	0.32 31	0.25 48	0.21 54	0.35 54	0.23 76	0.29 33	0.62 66	0.16 119	0.18 105	0.23 64	0.42 161	0.32 50	0.32 105
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	1.11 214	0.35 187	0.33 182	0.43 200	0.29 161	0.44 201	0.38 178	0.59 218	0.35 178	1.97 278	5.99 277	5.59 278	0.59 200	0.45 195	1.05 120	1.28 218	0.52 187	0.39 182	1.76 224	0.87 234	1.76 227	2.05 238	0.26 172	0.43 207	0.34 133	0.36 141	0.50 140	0.56 167

EAI-Stereo	1.15 219	0.27 155	0.37 197	0.54 213	0.30 166	8.38 290	0.76 227	0.45 186	0.63 225	0.34 108	0.88 214	0.46 162	0.33 157	0.25 107	1.83 162	1.17 213	0.40 136	0.65 240	2.53 231	0.73 215	1.47 195	1.71 210	0.23 161	0.46 211	1.08 246	1.64 253	1.45 242	1.79 238

AF-Net	0.38 94	0.25 131	0.25 150	0.25 136	0.30 166	0.28 141	0.41 185	0.36 141	0.30 158	0.25 52	0.32 134	0.39 125	0.21 90	0.23 93	2.08 175	0.31 25	0.23 35	0.22 61	0.39 62	0.22 72	0.53 91	0.78 88	0.21 153	0.19 115	0.26 85	0.27 95	0.42 107	0.33 110

Nwc_Net	0.38 94	0.25 131	0.25 150	0.25 136	0.30 166	0.28 141	0.41 185	0.36 141	0.30 158	0.25 52	0.32 134	0.39 125	0.21 90	0.23 93	2.08 175	0.31 25	0.23 35	0.22 61	0.39 62	0.22 72	0.53 91	0.78 88	0.21 153	0.19 115	0.26 85	0.27 95	0.42 107	0.33 110

PS-NSSS	0.43 114	0.38 206	0.25 150	0.42 198	0.30 166	0.35 173	0.32 159	0.34 113	0.20 97	0.36 129	0.24 89	0.74 203	0.24 106	0.40 188	1.98 169	0.34 38	0.33 104	0.23 71	0.55 113	0.20 53	0.41 57	0.57 52	0.52 227	0.20 125	0.31 122	0.31 118	0.87 206	0.37 128

RP	0.45 121	0.29 168	0.33 182	0.30 164	0.31 170	0.28 141	0.35 172	0.34 113	0.33 175	0.23 37	0.36 149	0.36 112	0.26 121	0.24 100	3.81 218	0.31 25	0.28 70	0.22 61	0.33 50	0.23 76	0.26 27	0.85 97	0.19 141	0.22 144	0.29 106	0.29 109	0.52 145	0.36 127

HSM-Net_RVC	0.94 199	0.26 147	0.27 162	0.43 200	0.31 170	0.28 141	0.23 134	0.48 197	0.29 153	0.58 195	0.98 222	11.38 286	0.46 193	0.24 100	1.33 139	0.65 149	0.47 171	0.30 120	0.57 121	0.57 185	1.31 186	1.26 151	0.27 176	0.44 208	0.43 176	0.45 174	0.54 149	0.48 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.39 102	0.36 192	0.26 155	0.29 162	0.31 170	0.26 132	0.19 127	0.30 74	0.23 117	0.35 115	0.27 108	0.45 155	0.25 113	0.34 160	0.82 76	0.45 87	0.30 86	0.25 88	0.96 174	0.23 76	0.69 117	0.75 83	0.45 217	0.21 136	0.35 140	0.31 118	0.35 67	0.45 147

dad	0.58 157	0.29 168	0.20 102	0.65 232	0.32 173	0.37 179	0.94 234	0.59 218	0.18 80	0.44 164	0.18 58	0.49 171	0.42 187	0.17 55	3.83 219	0.50 107	0.41 142	0.27 96	0.77 151	0.32 112	0.49 75	0.45 40	0.19 141	0.34 183	0.57 205	0.24 72	1.23 231	0.84 193

PSMNet-ADL	0.77 183	0.29 168	0.30 172	0.33 175	0.32 173	0.32 157	0.37 177	0.55 214	0.35 178	0.71 233	1.43 244	0.56 182	1.01 223	2.47 266	1.18 130	2.02 261	1.58 252	0.41 187	1.06 181	0.50 175	1.25 179	1.44 176	0.35 203	0.24 154	0.35 140	0.41 158	0.65 177	0.34 113

MLCV	0.53 147	0.25 131	0.24 138	0.36 185	0.32 173	0.30 150	0.22 132	0.46 193	0.47 205	0.53 186	0.80 204	0.51 175	0.40 181	0.26 111	0.94 103	1.44 232	0.41 142	0.30 120	1.26 201	0.27 88	1.16 165	1.23 150	0.23 161	0.35 189	0.33 130	0.35 133	0.49 134	0.34 113

XPNet_ROB	0.48 140	0.40 209	0.29 170	0.27 148	0.32 173	0.31 151	0.28 151	0.27 58	0.32 169	0.32 97	0.43 157	1.12 221	0.24 106	0.32 153	1.68 155	0.51 113	0.66 213	0.29 114	0.41 68	0.33 115	0.69 117	1.26 151	0.26 172	0.26 161	0.30 113	0.35 133	0.75 196	0.44 143

DCVSM-stereo	1.12 216	0.31 177	0.36 193	0.43 200	0.33 177	0.52 215	0.35 172	0.68 227	0.39 185	0.66 220	1.41 243	1.60 239	0.79 218	0.39 184	0.81 64	1.02 197	0.48 177	0.37 165	12.56 279	0.92 244	1.54 209	1.37 163	0.41 212	0.49 216	0.41 168	0.51 187	0.65 177	0.61 172

DAS	0.67 173	0.27 155	0.24 138	0.38 191	0.33 177	0.34 168	0.33 166	0.51 206	0.46 199	0.61 206	0.94 219	0.78 208	0.67 211	0.19 75	0.96 107	1.83 252	0.55 195	0.47 200	1.12 185	0.61 193	2.11 246	1.69 206	0.27 176	0.44 208	0.43 176	0.43 167	0.62 173	0.48 154

SepStereo	0.67 173	0.27 155	0.24 138	0.38 191	0.33 177	0.34 168	0.33 166	0.51 206	0.46 199	0.61 206	0.94 219	0.78 208	0.67 211	0.19 75	0.96 107	1.83 252	0.55 195	0.47 200	1.12 185	0.61 193	2.11 246	1.69 206	0.27 176	0.44 208	0.43 176	0.43 167	0.62 173	0.48 154

pcwnet_v2	0.69 175	0.27 155	0.31 178	0.31 170	0.33 177	0.29 148	0.24 135	0.34 113	0.25 130	0.50 178	0.40 154	1.66 244	0.40 181	0.31 149	5.73 244	0.60 134	0.36 117	0.30 120	1.08 182	0.23 76	0.82 130	0.90 101	0.57 231	0.22 144	0.35 140	0.36 141	0.51 142	0.87 196

SFCPSM	2.02 253	0.37 198	0.29 170	0.38 191	0.33 177	0.38 183	0.38 178	0.42 170	0.48 207	0.63 214	1.10 227	1.09 220	4.92 270	0.35 165	1.80 160	1.39 228	0.59 207	0.50 213	31.93 297	0.84 229	1.50 201	1.59 197	0.30 188	0.37 192	0.42 171	0.52 188	0.69 183	1.01 205

NCC-stereo	0.47 133	0.33 182	0.30 172	0.31 170	0.33 177	0.31 151	0.38 178	0.41 161	0.40 188	0.24 44	0.38 150	0.39 125	0.36 166	0.28 125	3.13 206	0.36 46	0.29 78	0.32 132	0.42 70	0.43 155	0.44 63	0.84 95	0.28 182	0.23 149	0.36 149	0.44 172	0.45 122	0.44 143

Abc-Net	0.47 133	0.33 182	0.30 172	0.31 170	0.33 177	0.31 151	0.38 178	0.41 161	0.40 188	0.24 44	0.38 150	0.39 125	0.36 166	0.28 125	3.13 206	0.36 46	0.29 78	0.32 132	0.42 70	0.43 155	0.44 63	0.84 95	0.28 182	0.23 149	0.36 149	0.44 172	0.45 122	0.44 143
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.80 187	0.32 179	0.28 167	0.30 164	0.33 177	0.44 201	0.59 211	0.41 161	0.46 199	0.43 160	0.34 142	0.51 175	0.34 160	0.30 140	7.29 260	0.70 164	0.55 195	0.36 159	1.02 177	0.45 167	0.93 138	1.01 118	0.25 168	0.37 192	0.54 200	1.72 254	0.58 163	0.79 182

RTSA	0.80 187	0.32 179	0.28 167	0.30 164	0.33 177	0.44 201	0.59 211	0.41 161	0.46 199	0.43 160	0.34 142	0.51 175	0.34 160	0.30 140	7.29 260	0.70 164	0.55 195	0.36 159	1.02 177	0.45 167	0.93 138	1.01 118	0.25 168	0.37 192	0.54 200	1.72 254	0.58 163	0.79 182

ADCL	1.10 213	0.44 218	0.36 193	0.33 175	0.33 177	0.38 183	0.47 194	0.38 150	1.23 256	0.60 203	0.47 165	0.43 145	0.27 123	0.32 153	7.84 266	0.57 129	0.38 126	0.55 228	0.68 141	0.69 211	0.65 112	0.81 93	0.29 187	0.36 190	1.73 262	1.85 259	1.77 253	5.47 279

ACV-stereo	5.83 283	11.12 290	0.40 203	0.64 231	0.34 187	6.32 286	4.79 278	4.59 286	0.50 211	0.65 218	0.85 209	1.68 245	8.74 277	4.63 283	8.94 270	3.51 284	0.67 214	0.58 235	83.85 301	1.15 260	3.70 282	6.30 289	0.42 214	0.42 204	0.38 159	0.78 214	0.76 200	0.58 168

iRaft-Stereo_20w	0.96 200	0.31 177	0.58 234	0.57 221	0.34 187	0.51 211	0.58 208	0.44 182	0.32 169	0.90 257	1.59 249	0.56 182	0.49 196	0.37 172	2.05 173	1.22 215	0.42 150	0.52 221	1.04 179	0.82 227	1.52 204	2.14 247	0.27 176	0.38 197	1.04 241	3.39 276	2.04 261	1.45 229

GwcNet-ADL	0.72 178	0.35 187	0.37 197	0.41 197	0.34 187	0.32 157	0.27 147	0.40 159	0.27 147	0.61 206	1.53 247	0.63 192	0.41 185	0.33 156	3.69 216	1.34 225	0.50 180	0.56 232	0.91 166	0.87 234	1.18 167	1.60 198	0.24 165	0.27 165	0.36 149	0.48 182	0.47 129	0.66 178

SHD	0.72 178	0.30 173	0.42 211	0.35 183	0.34 187	0.33 167	0.45 192	0.49 200	0.44 196	0.53 186	0.63 184	0.47 167	0.64 206	0.34 160	6.15 248	0.52 118	0.47 171	0.37 165	0.94 171	0.45 167	0.88 134	1.12 135	0.25 168	0.42 204	0.47 186	0.47 181	0.50 140	0.63 174

ADCP+	0.99 205	0.33 182	0.34 186	0.25 136	0.34 187	0.35 173	0.49 198	0.31 84	0.66 227	0.59 199	0.48 168	0.75 204	0.18 69	0.30 140	9.27 275	0.47 97	0.27 60	0.27 96	0.78 152	0.80 223	0.51 84	0.72 79	0.18 133	0.18 105	0.69 218	2.01 261	1.44 240	3.81 269

ADCRef	1.02 208	0.34 186	0.38 199	0.23 121	0.35 192	0.32 157	0.40 184	0.36 141	0.86 238	0.39 150	0.31 127	0.39 125	0.25 113	0.28 125	9.75 280	0.63 145	0.33 104	0.32 132	0.81 154	0.56 183	0.47 73	0.72 79	0.47 221	0.34 183	1.00 238	1.09 232	0.99 220	5.10 277

GANetREF_RVC	0.50 142	0.40 209	0.38 199	0.38 191	0.35 192	0.35 173	0.32 159	0.51 206	0.42 195	0.48 175	0.27 108	0.71 200	0.44 189	0.29 134	1.10 127	0.45 87	1.07 235	0.33 137	0.62 127	0.36 124	0.86 133	0.64 70	0.30 188	0.39 199	0.44 180	0.40 157	0.64 176	0.50 160
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
NOSS_ROB	0.81 190	0.36 192	0.27 162	0.37 189	0.35 192	0.37 179	0.29 153	0.87 240	0.39 185	0.71 233	0.93 218	0.99 217	0.60 203	1.26 247	2.02 170	2.44 271	0.57 203	0.58 235	0.68 141	0.43 155	2.16 254	2.47 268	0.32 199	0.47 214	0.42 171	0.43 167	0.72 188	0.42 141

LALA_ROB	0.62 165	0.52 224	0.32 180	0.33 175	0.35 192	0.40 191	0.31 156	0.34 113	0.40 188	0.46 169	0.61 182	1.27 225	0.29 132	0.39 184	3.75 217	0.45 87	0.51 182	0.38 178	0.57 121	0.40 146	0.82 130	1.11 133	0.24 165	0.31 178	0.36 149	0.43 167	0.81 202	0.51 162

PWC_ROB	0.69 175	0.37 198	0.41 207	0.30 164	0.35 192	0.34 168	0.50 199	0.39 156	0.69 230	0.45 168	0.80 204	0.54 180	1.20 231	0.29 134	2.36 185	1.23 216	0.63 211	0.53 224	1.01 176	0.46 170	1.15 162	1.40 170	0.26 172	0.49 216	0.38 159	0.37 144	0.68 182	0.97 201

RGC	0.51 143	0.36 192	0.46 216	0.35 183	0.36 197	0.40 191	0.30 154	0.37 148	0.39 185	0.32 97	0.45 160	0.40 133	0.42 187	0.35 165	2.99 202	0.36 46	0.32 96	0.28 107	0.47 82	0.33 115	0.61 106	1.00 116	0.24 165	0.28 169	0.38 159	0.46 177	0.52 145	0.53 165

ETE_ROB	0.60 159	0.48 220	0.30 172	0.36 185	0.36 197	0.39 188	0.32 159	0.33 107	0.49 210	0.40 153	0.61 182	1.32 229	0.29 132	0.40 188	2.38 186	0.50 107	0.95 228	0.34 149	0.65 133	0.41 148	0.96 140	1.18 143	0.28 182	0.31 178	0.39 163	0.45 174	0.73 193	0.52 164

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 262	0.30 173	0.54 224	0.34 180	0.37 199	0.63 226	0.68 224	0.48 197	1.07 248	0.69 227	1.55 248	0.62 188	0.59 200	0.18 72	0.86 91	1.75 251	0.42 150	0.50 213	49.64 300	1.04 253	1.53 208	2.14 247	0.19 141	0.28 169	0.72 220	1.86 260	0.98 217	1.07 206

stereogan	0.43 114	0.33 182	0.30 172	0.33 175	0.37 199	0.35 173	0.30 154	0.35 124	0.32 169	0.30 72	0.31 127	0.46 162	0.30 140	0.27 117	1.62 153	0.41 65	0.30 86	0.25 88	0.44 80	0.29 95	0.37 51	1.61 200	0.23 161	0.24 154	0.29 106	0.31 118	0.57 159	0.39 135

PA-Net	0.52 145	0.36 192	0.36 193	0.25 136	0.37 199	0.26 132	0.32 159	0.33 107	0.36 182	0.30 72	0.26 104	0.30 83	0.31 142	0.47 200	2.30 182	0.51 113	0.24 42	0.28 107	0.30 40	0.29 95	0.34 43	0.90 101	0.60 234	0.26 161	0.32 127	0.72 211	0.32 50	2.29 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DDVS	1.78 243	0.35 187	0.40 203	0.33 175	0.38 202	0.37 179	0.33 166	2.41 281	0.46 199	0.68 225	17.02 292	2.44 257	0.65 208	0.81 236	2.50 189	1.31 221	0.61 209	0.49 209	6.21 254	0.84 229	2.90 276	2.24 257	0.26 172	0.34 183	0.34 133	0.60 199	2.18 265	0.71 180

iResNet	0.62 165	0.26 147	0.26 155	0.36 185	0.38 202	0.42 195	0.27 147	0.46 193	0.31 164	0.56 190	0.73 197	0.68 198	0.73 216	0.17 55	1.73 157	1.72 250	0.39 131	0.37 165	1.52 218	0.57 185	1.58 213	0.98 112	0.20 149	0.46 211	0.34 133	0.39 149	0.59 168	0.40 137

CBMV	1.06 211	0.38 206	0.33 182	0.42 198	0.39 204	0.39 188	0.31 156	0.87 240	0.40 188	0.65 218	0.86 211	1.47 235	1.22 234	1.02 239	1.89 166	2.41 270	0.67 214	0.51 217	1.66 220	0.78 220	1.69 221	2.20 254	0.31 194	0.52 223	0.47 186	0.49 184	1.04 224	5.23 278
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FCDSN-DC	0.84 195	0.37 198	0.67 240	0.40 196	0.40 205	0.35 173	0.89 232	0.39 156	0.31 164	0.46 169	0.35 147	0.44 149	0.31 142	0.38 178	8.90 269	0.84 188	0.47 171	0.48 205	0.73 147	0.38 137	1.12 157	1.58 195	0.30 188	0.57 233	0.37 155	0.42 161	0.42 107	0.37 128
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C32	1.27 226	0.41 213	0.36 193	0.37 189	0.40 205	0.48 207	0.62 214	0.47 195	1.23 256	0.56 190	0.89 216	0.53 178	0.36 166	0.40 188	10.27 286	1.27 217	0.55 195	0.54 227	0.88 165	0.63 199	1.28 183	1.52 190	0.34 202	0.50 219	1.09 247	2.40 266	1.34 236	4.67 275

NCCL2	0.55 153	0.35 187	0.31 178	0.30 164	0.40 205	0.25 129	0.24 135	0.35 124	0.31 164	0.41 157	0.33 139	0.35 110	0.24 106	0.53 211	4.10 222	0.47 97	0.40 136	0.31 129	0.39 62	0.31 110	0.70 119	0.99 114	0.41 212	0.32 180	0.45 182	0.45 174	0.75 196	0.51 162

ITSA-stereo	0.96 200	0.36 192	0.34 186	0.55 217	0.41 208	0.32 157	0.64 219	0.52 212	0.47 205	0.71 233	1.48 245	0.67 197	0.62 204	0.35 165	3.07 205	1.67 248	0.52 187	0.56 232	1.10 183	0.87 234	1.33 187	1.89 222	0.52 227	0.51 221	0.50 193	1.05 231	3.15 280	1.80 239

HBP-ISP	1.24 224	0.38 206	0.50 222	0.52 211	0.41 208	0.45 204	0.33 166	0.55 214	0.40 188	0.76 245	1.30 238	0.48 169	0.48 195	1.92 255	9.87 284	3.68 285	0.55 195	0.66 243	0.82 158	0.95 245	2.11 246	2.96 277	0.30 188	0.46 211	0.47 186	0.52 188	0.94 215	0.60 171

STTRV1_RVC	1.23 223	0.41 213	0.34 186	0.54 213	0.41 208	0.55 218	0.43 190	0.51 206	0.50 211	0.51 180	0.50 170	0.85 215	1.05 225	0.55 216	0.84 79	0.58 130	1.80 261	0.45 195	12.60 280	1.77 273	1.77 230	1.50 186	0.55 229	0.59 238	0.52 196	0.67 206	0.89 211	1.44 228

SAMSARA	1.05 210	0.40 209	0.57 229	0.44 205	0.43 211	0.43 199	0.62 214	0.74 231	0.61 224	0.60 203	0.72 195	0.59 186	1.65 242	0.46 198	6.43 251	0.74 169	0.53 192	0.50 213	1.24 198	0.55 181	1.24 172	1.37 163	0.28 182	0.56 229	1.63 258	1.74 256	1.65 250	1.61 236

UDGNet	0.39 102	0.29 168	0.21 117	0.55 217	0.44 212	0.50 208	0.42 187	0.31 84	0.20 97	0.27 58	0.28 118	0.28 63	0.12 35	0.70 231	0.66 34	0.44 78	0.29 78	0.25 88	0.60 125	0.24 82	0.61 106	0.98 112	0.39 207	0.15 72	0.34 133	0.27 95	0.42 107	0.29 87

SGM-Forest	1.95 247	0.37 198	0.25 150	0.54 213	0.44 212	0.40 191	0.24 135	0.59 218	0.75 235	0.72 237	0.66 188	0.99 217	2.05 245	0.34 160	5.58 240	1.88 255	0.46 166	0.39 182	23.75 290	0.29 95	2.17 255	1.62 201	0.40 210	0.29 175	1.04 241	0.59 198	1.80 254	4.01 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet-RVC-Resample	0.45 121	0.30 173	0.59 235	0.28 156	0.45 214	0.21 102	0.24 135	0.39 156	0.32 169	0.44 164	0.31 127	0.43 145	0.44 189	0.43 194	1.18 130	0.51 113	0.37 121	0.43 193	0.60 125	0.64 202	0.49 75	1.02 120	0.30 188	0.37 192	0.31 122	0.39 149	0.33 55	0.41 138

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 193	0.54 229	0.35 190	0.63 229	0.46 215	0.56 219	1.02 237	0.65 225	0.60 222	0.57 192	0.47 165	0.82 214	1.21 232	1.11 244	2.25 180	0.60 134	0.36 117	0.33 137	1.25 199	0.40 146	1.94 241	1.62 201	0.47 221	0.39 199	0.76 223	0.81 216	0.75 196	1.49 231

XQC	0.80 187	0.47 219	0.40 203	0.50 210	0.46 215	0.50 208	0.57 205	0.56 216	0.48 207	0.58 195	0.63 184	0.58 185	0.81 220	0.45 195	6.95 257	0.73 168	0.45 160	0.36 159	0.84 161	0.42 153	0.81 129	1.06 124	0.33 200	0.42 204	0.53 197	0.61 200	0.69 183	0.50 160

G-Net	1.35 229	0.55 231	0.65 239	0.43 200	0.49 217	0.56 219	0.48 196	0.89 243	1.35 261	0.67 223	1.22 235	3.00 260	1.21 232	0.36 168	4.11 223	1.64 247	0.61 209	0.76 253	1.37 214	1.35 265	1.63 217	1.89 222	0.39 207	0.61 241	0.80 229	3.07 274	1.57 245	4.68 276

NaN_ROB	0.82 192	0.41 213	0.41 207	0.36 185	0.49 217	0.42 195	0.44 191	0.45 186	1.33 260	0.40 153	0.67 191	0.89 216	0.31 142	0.47 200	5.25 236	0.55 125	0.34 108	0.53 224	0.49 91	0.63 199	0.60 103	0.95 107	0.28 182	0.49 216	0.78 228	1.57 249	0.98 217	1.71 237

CBMV_ROB	1.31 227	0.37 198	0.39 202	0.60 226	0.49 217	0.57 222	0.47 194	0.95 251	0.40 188	0.81 250	1.38 242	3.04 261	2.55 253	0.48 204	5.00 234	1.30 219	0.89 225	0.49 209	2.24 226	0.73 215	1.72 224	1.95 231	0.45 217	0.40 201	0.97 236	2.27 265	1.56 244	2.91 259

CSAN	1.01 206	0.52 224	0.48 221	0.47 209	0.49 217	0.38 183	0.48 196	0.49 200	2.50 278	0.69 227	2.01 260	1.44 233	0.69 213	0.60 225	4.20 224	0.56 127	0.46 166	0.47 200	0.82 158	2.20 280	1.16 165	1.10 130	0.31 194	0.53 225	1.68 260	1.02 230	0.72 188	0.81 190

DGSMNet	2.89 265	1.85 261	1.04 261	1.35 250	0.50 221	1.94 256	0.59 211	2.82 282	1.53 268	3.95 285	15.60 290	1.84 247	3.19 262	4.88 285	2.89 197	2.87 279	3.06 272	1.91 281	4.57 247	2.02 279	4.46 284	3.48 281	1.64 261	2.11 284	0.88 233	3.46 277	1.04 224	2.62 250

FC-DCNN	0.96 200	0.50 221	0.92 250	0.79 236	0.52 222	0.73 234	1.10 240	0.77 235	0.52 213	0.62 212	0.65 186	0.72 201	0.62 204	0.38 178	3.13 206	0.83 187	0.94 227	0.50 213	1.19 192	0.43 155	1.52 204	1.33 158	0.31 194	0.52 223	1.01 240	0.92 224	1.51 243	2.93 260

FC-DCNN v2	1.01 206	0.52 224	1.01 256	0.85 239	0.53 223	0.77 236	1.07 239	0.83 238	0.65 226	0.61 206	0.65 186	0.72 201	0.79 218	0.37 172	3.26 210	0.81 180	0.95 228	0.47 200	1.22 197	0.41 148	1.52 204	1.34 161	0.31 194	0.51 221	1.30 251	1.29 241	1.86 257	2.78 252

ADCS	1.39 230	0.51 223	0.47 218	0.45 208	0.55 224	0.51 211	0.64 219	0.68 227	1.05 247	0.57 192	0.72 195	0.80 211	2.34 250	0.51 210	9.94 285	2.13 264	0.76 222	0.62 239	1.30 211	0.62 197	1.80 232	1.62 201	0.43 215	0.56 229	0.76 223	2.09 263	1.59 247	3.47 264

PVD	0.98 203	0.54 229	0.59 235	0.60 226	0.56 225	0.66 232	0.63 216	0.91 246	0.87 242	0.57 192	0.85 209	0.80 211	1.03 224	0.59 222	6.60 252	0.64 146	0.69 217	0.55 228	1.16 190	0.63 199	1.22 170	1.27 154	0.39 207	0.53 225	0.75 222	0.88 221	0.85 205	1.07 206

AnyNet_C01	1.52 238	0.60 234	0.54 224	0.63 229	0.56 225	0.51 211	1.16 245	0.89 243	1.30 259	0.68 225	0.88 214	1.27 225	1.30 238	0.54 214	11.26 288	2.64 276	1.16 238	1.01 269	1.42 217	0.75 217	1.67 218	1.92 229	0.60 234	0.62 245	1.33 252	0.97 229	1.63 249	3.28 262

S-Stereo	1.43 232	0.40 209	0.43 213	0.60 226	0.58 227	0.64 227	1.10 240	0.61 222	0.57 219	0.69 227	4.10 274	1.62 242	0.65 208	0.46 198	4.54 228	2.87 279	0.55 195	0.65 240	4.87 251	4.90 286	1.26 180	2.26 258	0.99 253	0.61 241	0.41 168	0.53 190	0.66 179	0.97 201

ADCMid	1.14 218	0.50 221	0.55 227	0.39 195	0.59 228	0.56 219	0.77 229	0.59 218	0.76 236	0.47 172	0.71 194	0.70 199	0.71 215	0.39 184	8.21 267	1.09 207	0.51 182	0.45 195	1.73 222	0.51 176	1.04 146	1.21 147	0.59 233	0.40 201	0.58 207	1.47 246	1.24 233	4.18 273

CC-Net-ROB	0.62 165	0.60 234	0.40 203	0.81 237	0.59 228	0.75 235	0.57 205	0.43 177	0.31 164	0.47 172	0.32 134	1.38 231	0.73 216	0.62 226	0.60 24	0.33 32	0.42 150	0.32 132	2.70 233	0.28 91	0.50 81	0.61 64	0.98 252	0.28 169	0.39 163	0.37 144	0.39 90	0.54 166

AMNet	0.63 168	0.59 233	0.56 228	0.59 224	0.59 228	0.64 227	0.58 208	0.45 186	0.53 215	0.51 180	0.69 193	0.75 204	0.40 181	0.87 237	0.68 41	0.86 191	0.71 218	0.66 243	0.63 130	0.62 197	0.76 124	0.62 66	0.38 204	0.59 238	0.57 205	0.69 207	0.70 186	0.75 181

pmcnn	1.11 214	0.42 216	0.41 207	0.57 221	0.59 228	0.54 216	1.41 249	0.71 229	0.48 207	0.61 206	1.28 237	1.51 237	2.96 259	1.04 240	1.42 147	2.33 269	0.81 223	0.96 264	1.74 223	1.09 257	2.41 266	1.74 212	0.82 248	0.50 219	0.48 192	0.69 207	1.09 226	1.28 223

SANet	1.44 234	0.57 232	0.54 224	0.55 217	0.60 232	0.65 230	0.76 227	0.94 249	5.50 284	0.52 183	2.23 264	4.15 273	2.61 254	0.65 228	5.29 237	0.52 118	1.21 242	0.56 232	0.93 170	0.83 228	1.54 209	1.38 165	0.47 221	0.62 245	0.74 221	1.16 234	0.88 208	2.41 247

DPSNet	1.40 231	0.43 217	0.38 199	0.54 213	0.61 233	0.65 230	0.57 205	0.51 206	0.67 228	0.46 169	0.87 213	3.54 266	1.62 241	1.43 248	2.52 190	2.12 263	0.99 230	0.99 268	7.37 262	1.69 271	2.21 258	2.98 278	0.95 251	0.74 252	0.76 223	0.76 213	0.75 196	0.82 191

FAT-Stereo	1.13 217	0.37 198	0.57 229	0.56 220	0.63 234	0.50 208	0.52 200	0.75 232	0.44 196	0.79 248	2.82 268	1.45 234	1.95 244	0.49 207	2.78 195	2.52 274	0.57 203	0.60 237	2.42 228	1.17 261	2.12 249	2.13 246	0.74 246	0.58 236	0.41 168	0.56 194	0.72 188	1.27 222

FADNet_RVC	0.85 196	0.35 187	1.01 256	0.44 205	0.63 234	0.27 137	0.63 216	0.43 177	0.46 199	0.48 175	0.50 170	0.65 195	0.54 197	0.58 221	3.52 214	0.82 185	0.52 187	1.02 270	1.68 221	0.71 213	1.59 215	1.50 186	0.45 217	0.59 238	0.56 203	0.43 167	1.89 258	0.62 173

edge stereo	1.98 250	0.52 224	1.03 260	0.72 233	0.63 234	0.79 237	0.83 230	0.93 248	1.45 264	3.71 284	1.22 235	2.08 253	4.38 268	1.06 241	2.14 177	2.51 273	0.64 212	0.55 228	7.27 261	7.84 289	1.43 192	5.56 288	2.02 264	0.53 225	0.61 213	0.55 193	0.87 206	1.48 230

LSM0	4.83 280	0.52 224	0.57 229	0.78 235	0.66 237	0.81 238	1.26 247	1.10 257	1.08 249	0.88 256	1.65 254	1.82 246	2.45 252	0.40 188	38.07 301	52.94 301	0.87 224	0.61 238	5.33 252	1.09 257	2.57 269	3.54 282	0.43 215	0.69 250	0.94 235	2.15 264	1.61 248	5.62 282

SGM-ForestM	1.49 236	1.99 265	1.26 269	1.18 245	0.67 238	1.50 250	1.71 254	1.32 263	0.94 245	0.74 240	1.03 223	2.90 259	2.23 247	0.55 216	1.68 155	0.62 143	1.34 247	0.49 209	2.81 236	0.58 189	1.33 187	1.12 135	0.57 231	0.56 229	2.12 268	2.46 267	3.00 277	3.53 266

MFMNet_re	0.98 203	0.78 241	0.71 243	0.83 238	0.72 239	0.97 240	0.83 230	0.75 232	0.86 238	0.69 227	0.79 202	1.30 228	0.83 221	0.68 229	2.27 181	1.16 212	1.03 232	0.80 259	1.61 219	0.85 231	2.25 261	1.12 135	0.65 239	0.71 251	0.66 216	0.66 205	0.98 217	0.99 204

MADNet+	1.22 221	0.60 234	0.77 246	0.77 234	0.74 240	0.61 224	1.01 236	0.94 249	0.74 234	0.78 247	0.68 192	1.18 222	1.07 227	0.68 229	7.48 264	1.39 228	1.12 237	0.65 240	1.33 213	0.91 242	2.13 250	1.51 188	0.66 240	0.97 267	1.05 243	0.83 219	0.92 213	1.39 225

SPS-STEREO	1.49 236	0.72 238	0.69 241	0.90 241	0.75 241	0.82 239	0.74 226	0.83 238	0.76 236	0.85 254	1.62 251	1.42 232	1.09 228	0.70 231	1.97 168	2.32 268	1.04 233	0.97 266	10.95 276	1.01 250	2.60 270	2.45 267	0.64 237	0.76 255	0.81 230	0.79 215	1.11 228	0.96 200
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	1.59 239	0.37 198	0.74 245	0.43 200	0.76 242	0.42 195	1.45 250	0.90 245	0.70 231	0.76 245	1.68 255	0.76 206	3.19 262	0.76 234	8.96 271	1.92 256	0.54 193	0.37 165	4.76 249	1.03 252	1.19 168	1.09 127	0.94 250	0.40 201	1.06 244	1.36 242	0.93 214	5.53 281

SGM_RVC	2.55 260	0.93 243	1.05 264	0.97 242	0.76 242	1.00 241	0.93 233	7.37 290	1.18 254	1.01 265	1.64 252	2.39 256	9.36 278	0.62 226	2.02 170	1.33 223	1.60 253	0.80 259	7.94 264	1.42 266	1.67 218	1.69 206	0.67 241	0.94 266	2.66 273	2.65 271	4.83 284	9.43 287
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	2.36 256	4.67 285	0.44 214	3.47 271	0.77 244	2.09 263	0.52 200	1.45 268	0.44 196	0.69 227	0.96 221	0.78 208	9.65 279	0.30 140	8.31 268	0.79 175	0.46 166	0.37 165	3.22 243	0.38 137	1.95 242	2.12 245	0.46 220	0.36 190	4.26 283	2.58 268	6.75 287	5.48 280

MeshStereo	2.03 254	0.72 238	0.61 237	1.20 246	0.79 245	1.01 243	0.66 222	1.54 270	1.35 261	0.92 259	2.10 262	4.00 270	3.06 260	0.71 233	9.66 279	2.82 278	1.05 234	0.76 253	4.73 248	0.75 217	3.34 280	3.73 284	0.48 224	0.58 236	1.79 263	1.18 235	2.41 271	2.78 252
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
MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 225	2.34 271	0.85 247	1.48 252	0.80 246	1.00 241	1.15 244	0.76 234	0.94 245	1.33 269	0.54 175	1.54 238	1.67 243	2.00 256	2.30 182	0.97 195	1.08 236	1.05 271	3.01 238	1.06 256	1.37 190	1.51 188	1.22 254	0.67 248	0.76 223	0.65 203	0.59 168	1.40 226

FBW_ROB	1.04 209	0.64 237	0.57 229	0.87 240	0.87 247	0.68 233	0.98 235	0.45 186	0.34 177	0.53 186	0.75 199	1.03 219	1.27 235	1.90 254	6.09 247	0.42 66	0.60 208	0.33 137	2.46 229	0.49 174	1.49 199	1.10 130	1.23 255	0.56 229	0.44 180	0.53 190	0.55 153	0.82 191

SGM+DAISY	2.56 261	0.94 244	0.92 250	1.06 243	0.97 248	1.24 247	1.04 238	1.31 262	1.76 270	1.12 267	2.01 260	2.59 258	3.35 265	0.87 237	6.30 249	3.19 281	1.16 238	1.11 273	6.92 259	1.55 269	2.89 275	2.90 274	0.67 241	1.23 278	3.89 280	4.14 281	5.13 285	8.82 286

ELAS_RVC	2.37 257	0.95 246	1.21 268	1.26 249	0.98 249	1.99 258	1.12 243	1.45 268	0.86 238	0.99 263	7.87 281	3.60 267	8.50 276	1.07 242	6.31 250	1.59 245	1.34 247	1.44 279	2.57 232	0.79 222	2.43 267	3.03 279	0.71 244	0.88 261	3.51 279	3.72 279	1.69 251	2.07 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 249	1.09 248	1.32 271	5.02 276	0.99 250	1.02 244	1.64 252	1.16 258	1.46 266	2.58 281	2.14 263	2.11 254	2.83 258	1.20 246	6.00 246	1.03 198	1.68 255	0.70 249	7.59 263	0.87 234	1.71 222	1.97 233	0.38 204	1.05 270	0.98 237	1.45 244	1.10 227	1.84 240

SQANet	1.31 227	1.35 251	0.53 223	3.10 268	1.03 251	1.89 254	1.49 251	0.50 205	0.40 188	0.51 180	0.46 163	1.19 223	0.55 199	1.57 249	2.53 191	0.49 101	1.24 244	0.37 165	6.38 256	0.61 193	1.71 222	1.74 212	2.52 267	0.37 192	0.46 185	0.57 195	0.66 179	1.26 220

DDUNet	0.75 181	0.91 242	0.42 211	1.24 248	1.03 251	1.19 246	1.16 245	0.35 124	0.35 178	0.37 136	0.45 160	0.64 194	0.32 151	1.77 252	2.89 197	0.44 78	0.71 218	0.48 205	0.87 164	0.59 191	0.53 91	0.64 70	0.85 249	0.28 169	0.34 133	0.34 130	0.61 171	0.39 135

DeepPrunerF	0.79 186	0.36 192	0.20 102	0.53 212	1.05 253	0.38 183	0.52 200	0.32 98	0.92 244	0.23 37	0.32 134	0.23 39	0.17 61	0.26 111	5.65 241	0.50 107	0.28 70	0.24 81	0.50 97	0.25 84	0.40 56	0.47 43	0.21 153	0.19 115	5.96 286	0.50 186	0.47 129	0.30 92

ELAS	2.27 255	1.03 247	1.10 266	1.38 251	1.13 254	1.45 248	1.10 240	1.38 266	1.09 250	0.94 260	7.66 280	3.71 268	3.10 261	1.11 244	6.64 253	1.56 242	1.42 251	1.43 278	2.52 230	0.69 211	2.33 264	3.03 279	0.69 243	0.82 259	3.50 278	4.32 282	2.52 272	3.70 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.91 198	0.94 244	0.44 214	1.22 247	1.16 255	1.14 245	1.35 248	0.38 150	0.36 182	0.43 160	0.55 176	0.62 188	0.33 157	1.60 250	5.73 244	0.80 178	0.75 221	0.45 195	0.94 171	0.65 208	1.13 159	1.10 130	0.64 237	0.32 180	0.36 149	0.39 149	0.53 147	0.38 133

PSMNet_ROB	3.52 275	1.88 262	0.99 253	1.71 255	1.19 256	2.12 265	2.02 256	0.79 237	0.86 238	8.42 294	19.75 294	12.43 287	2.32 249	7.26 293	2.04 172	0.69 155	1.30 246	1.37 277	9.12 269	0.91 242	2.05 244	1.34 161	8.71 295	0.77 256	1.06 244	1.46 245	1.32 235	1.13 212

otaku	1.43 232	2.19 267	0.62 238	3.33 270	1.22 257	2.22 267	1.77 255	0.56 216	0.53 215	0.59 199	0.53 174	1.29 227	0.69 213	2.06 259	1.09 123	0.51 113	1.25 245	0.39 182	6.35 255	0.59 191	1.91 240	1.95 231	3.16 274	0.48 215	0.56 203	0.57 195	0.74 195	1.36 224

Ntro	1.62 241	3.84 280	0.69 241	2.63 266	1.29 258	2.25 269	2.87 270	0.61 222	0.56 218	0.62 212	0.50 170	1.32 229	0.66 210	2.02 258	3.24 209	0.47 97	1.35 249	0.42 190	6.77 257	0.64 202	2.20 256	2.08 244	3.05 271	0.55 228	0.60 212	0.69 207	0.73 193	1.16 215

PWCK	2.53 259	1.63 257	1.01 256	1.98 259	1.29 258	2.08 262	2.10 259	1.37 265	1.44 263	1.41 272	1.79 258	5.07 275	2.34 250	1.08 243	3.26 210	0.91 193	1.71 257	0.77 255	22.70 288	1.31 264	2.44 268	1.46 178	1.41 259	0.98 268	1.69 261	1.61 252	1.40 239	2.14 242

ACVNet-4b	3.25 270	6.98 287	0.72 244	12.08 290	1.33 260	4.39 281	9.77 289	0.61 222	0.60 222	0.66 220	3.91 273	5.47 277	11.63 282	2.24 262	0.74 47	0.55 125	2.39 267	0.49 209	10.57 275	0.87 234	2.24 260	2.88 273	2.92 269	0.61 241	0.61 213	0.58 197	0.72 188	1.15 214

WAO-6	1.95 247	1.28 250	0.85 247	2.04 261	1.34 261	1.69 252	2.05 258	1.04 254	1.24 258	0.91 258	0.86 211	1.85 248	2.71 255	2.30 263	9.05 273	1.14 211	2.89 270	0.69 248	3.16 242	0.85 231	2.21 258	2.27 259	1.29 256	0.87 260	1.64 259	2.07 262	1.72 252	2.69 251

STStereo	3.38 272	1.14 249	1.69 280	7.09 287	1.35 262	7.29 289	2.62 268	2.11 275	2.34 276	0.95 261	2.86 269	5.97 279	6.28 274	0.38 178	11.54 289	2.20 267	0.93 226	0.89 262	11.21 277	0.90 241	1.58 213	1.46 178	0.55 229	1.58 280	3.31 277	3.09 275	3.08 279	6.91 283

MANE	3.30 271	1.71 259	1.93 282	1.49 253	1.37 263	1.77 253	2.02 256	1.90 273	2.39 277	0.87 255	1.68 255	3.71 268	4.07 266	0.78 235	7.43 262	3.40 282	1.81 262	6.10 290	2.99 237	1.05 255	2.09 245	2.38 265	0.61 236	1.76 283	5.46 285	6.93 287	8.52 288	12.82 291

RainbowNet	1.44 234	1.50 254	0.85 247	2.41 265	1.41 264	1.97 257	2.14 260	0.65 225	0.57 219	0.74 240	0.46 163	1.61 240	1.05 225	2.78 269	1.90 167	1.30 219	1.21 242	0.51 217	3.15 241	1.74 272	1.75 226	1.97 233	3.07 272	0.61 241	0.65 215	0.69 207	0.88 208	1.43 227

IMH-64-1	1.98 250	1.48 252	1.04 261	1.97 257	1.55 265	2.06 260	2.27 263	1.02 252	1.16 252	0.58 195	0.75 199	1.89 250	2.78 256	2.77 267	9.78 281	1.51 239	1.19 240	0.66 243	3.01 238	0.81 224	1.48 197	2.06 239	3.25 275	0.74 252	1.59 256	1.25 239	2.09 262	2.83 255

IMH-64	1.98 250	1.48 252	1.04 261	1.97 257	1.55 265	2.06 260	2.27 263	1.02 252	1.16 252	0.58 195	0.75 199	1.89 250	2.78 256	2.77 267	9.78 281	1.51 239	1.19 240	0.66 243	3.01 238	0.81 224	1.48 197	2.06 239	3.25 275	0.74 252	1.59 256	1.25 239	2.09 262	2.83 255

ACVNet_2	1.92 246	1.61 256	1.00 254	5.61 281	1.57 267	2.05 259	2.23 261	0.87 240	0.68 229	0.71 233	0.74 198	1.61 240	1.15 230	2.00 256	2.43 188	0.69 155	2.79 269	0.51 217	12.02 278	0.71 213	1.81 233	1.68 205	2.66 268	0.79 258	1.09 247	0.74 212	0.95 216	1.11 211

IMH	2.50 258	1.51 255	1.05 264	1.99 260	1.58 268	2.09 263	2.32 265	1.04 254	1.19 255	0.84 253	1.34 240	2.02 252	8.04 275	8.79 294	6.91 256	1.41 230	1.37 250	0.67 247	5.94 253	1.10 259	1.45 193	2.32 263	4.37 287	0.77 256	1.86 264	1.41 243	1.57 245	2.46 248

ACVNet_1	1.67 242	1.63 257	0.96 252	4.28 273	1.59 269	2.19 266	3.55 273	0.73 230	0.57 219	0.63 214	0.58 179	1.49 236	0.97 222	5.05 286	1.52 151	0.54 121	2.24 265	0.55 228	4.77 250	0.57 185	2.20 256	1.58 195	3.26 277	0.65 247	0.70 219	0.64 202	0.69 183	0.89 199

DispFullNet	3.41 273	2.89 279	1.54 276	1.52 254	1.71 270	1.49 249	1.66 253	1.26 259	2.27 275	2.07 279	1.94 259	15.55 289	4.16 267	1.77 252	5.50 239	4.82 288	2.33 266	0.96 264	23.18 289	4.57 283	2.36 265	2.47 268	0.73 245	0.57 233	1.23 250	0.62 201	1.37 237	1.51 232

WAO-8	3.09 267	2.55 273	1.41 272	5.78 282	1.73 271	2.51 270	3.26 271	1.28 260	1.93 273	5.67 289	8.70 285	3.06 262	6.18 272	4.38 280	3.04 203	1.97 259	1.78 259	0.75 251	9.44 270	1.54 267	1.76 227	2.31 261	2.46 265	1.07 271	2.29 269	1.80 257	1.83 255	2.83 255

TorneroNet-64	3.44 274	2.19 267	2.33 284	7.00 286	1.73 271	3.02 273	4.22 275	1.95 274	3.75 281	0.82 252	3.10 270	4.11 272	12.63 285	3.76 275	6.96 258	1.63 246	3.11 273	0.79 257	7.96 265	1.98 278	2.65 271	2.69 271	3.37 278	0.90 263	2.67 274	2.65 271	1.21 230	3.65 267

Venus	3.09 267	2.55 273	1.41 272	5.78 282	1.73 271	2.51 270	3.26 271	1.28 260	1.93 273	5.67 289	8.70 285	3.06 262	6.18 272	4.38 280	3.04 203	1.97 259	1.78 259	0.75 251	9.44 270	1.54 267	1.76 227	2.31 261	2.46 265	1.07 271	2.29 269	1.80 257	1.83 255	2.83 255

LVE	2.66 263	1.99 265	1.02 259	12.01 289	1.75 274	3.85 278	11.87 291	0.91 246	0.89 243	1.03 266	0.91 217	1.62 242	2.23 247	2.46 265	2.96 200	1.03 198	1.74 258	0.82 261	8.43 267	0.87 234	1.84 235	2.20 254	3.10 273	0.99 269	1.45 254	0.96 227	1.23 231	1.54 233

MFN_U_SF_RVC	1.81 245	2.41 272	1.86 281	2.14 263	1.76 275	1.92 255	2.34 266	1.56 271	1.47 267	3.68 283	3.76 272	1.21 224	1.27 235	1.71 251	3.52 214	2.14 265	1.01 231	0.92 263	3.46 244	0.99 249	1.73 225	1.56 194	0.77 247	2.30 286	0.76 223	0.81 216	0.70 186	0.98 203

JetBlue	2.73 264	1.92 263	1.56 278	2.34 264	1.82 276	2.66 272	2.78 269	1.44 267	1.45 264	0.81 250	0.82 207	4.05 271	1.44 239	2.08 260	9.39 277	2.60 275	1.69 256	1.33 276	2.15 225	1.21 263	3.25 279	3.66 283	1.90 263	1.08 273	2.76 276	5.03 283	2.31 270	10.12 289

Dean	1.78 243	1.76 260	1.00 254	5.98 284	1.87 277	2.22 267	2.59 267	1.07 256	1.14 251	0.98 262	0.82 207	1.85 248	2.08 246	2.18 261	2.05 173	1.07 202	2.05 263	0.70 249	2.78 235	0.97 248	2.14 253	1.89 222	2.92 269	0.93 265	1.41 253	1.11 233	1.39 238	1.14 213

MADNet++	2.98 266	1.95 264	2.23 283	1.73 256	2.39 278	1.68 251	2.24 262	2.26 277	2.69 279	2.34 280	2.78 267	3.30 264	3.34 264	2.86 270	4.22 225	4.20 286	2.65 268	2.14 283	3.69 245	3.00 282	4.95 285	7.04 291	1.44 260	2.60 287	1.93 265	5.78 284	2.76 274	2.35 245

JetRed	3.85 277	2.71 277	3.02 285	2.08 262	2.45 279	3.41 274	4.64 277	2.34 280	1.83 271	1.88 276	1.20 232	3.35 265	1.28 237	3.27 272	9.82 283	3.50 283	4.08 285	3.88 287	2.41 227	1.82 274	5.48 288	4.79 286	3.60 280	1.67 282	4.20 282	11.19 292	5.32 286	8.78 285

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 285	4.50 284	1.31 270	2.75 267	2.71 280	5.17 284	7.48 287	5.91 287	8.23 287	1.63 274	10.81 288	75.58 301	10.28 280	4.33 279	2.18 179	1.44 232	7.17 289	8.31 291	6.88 258	1.67 270	3.57 281	2.90 274	1.30 257	1.13 274	4.31 284	6.17 286	20.85 297	4.05 272

UNDER WATER-64	3.14 269	2.61 275	1.56 278	4.95 275	2.92 281	3.47 275	4.38 276	2.32 278	1.63 269	1.37 270	1.36 241	5.08 276	4.79 269	3.47 274	7.48 264	2.02 261	3.68 281	1.11 273	3.99 246	1.95 276	2.87 274	2.92 276	5.01 290	1.40 279	1.99 267	3.99 280	2.15 264	4.42 274

KSHMR	5.12 281	2.29 269	1.47 274	20.10 294	3.65 282	5.24 285	9.39 288	1.58 272	6.86 286	1.38 271	1.49 246	2.35 255	27.00 299	4.39 282	4.91 232	1.96 258	1.66 254	1.12 275	15.45 284	1.19 262	2.92 278	2.14 247	4.07 284	1.21 277	7.00 288	2.72 273	1.95 260	2.80 254

ktn	6.56 284	5.17 286	14.71 296	5.30 278	4.74 283	9.67 291	6.68 285	7.48 291	12.97 294	1.88 276	2.35 266	27.30 296	21.86 291	4.31 278	5.72 243	1.50 237	4.02 284	1.83 280	15.82 285	4.59 284	2.65 271	2.06 239	3.99 283	1.18 276	2.40 271	1.57 249	2.89 275	2.50 249

UNDER WATER	4.11 278	2.66 276	1.51 275	4.92 274	5.25 284	3.49 276	7.24 286	2.33 279	1.84 272	1.65 275	1.20 232	5.04 274	21.14 290	5.09 287	4.93 233	2.44 271	3.86 282	1.09 272	8.36 266	1.97 277	3.80 283	2.73 272	5.04 291	2.11 284	1.96 266	3.54 278	1.91 259	3.93 270

DGTPSM_ROB	9.57 287	4.02 282	11.10 291	3.15 269	5.69 285	3.62 277	5.37 281	3.67 284	9.11 288	3.26 282	7.88 282	9.79 283	14.19 287	4.73 284	13.10 291	11.13 292	5.27 286	11.44 294	7.09 260	10.27 291	6.42 291	15.33 294	4.54 288	9.05 292	10.05 289	27.51 296	11.07 291	30.63 297

DPSMNet_ROB	11.01 288	4.36 283	11.20 292	3.81 272	5.73 286	4.71 282	5.45 282	3.67 284	9.75 290	4.35 286	13.56 289	11.30 285	26.82 298	5.44 291	13.51 293	12.50 293	6.62 288	12.38 295	14.62 282	10.30 292	7.11 292	16.01 295	4.56 289	9.06 293	11.07 292	27.51 296	11.13 292	30.63 297

DPSM_ROB	13.84 293	8.97 288	13.58 294	5.45 279	6.10 287	7.18 287	5.27 279	8.45 292	11.05 291	6.78 292	8.04 283	8.60 281	12.52 283	5.36 289	16.95 294	14.18 294	11.50 293	14.64 296	9.74 272	12.04 293	17.24 295	19.94 298	4.24 285	11.13 294	27.83 298	35.96 299	31.24 300	39.61 300

DPSM	13.84 293	8.97 288	13.58 294	5.45 279	6.10 287	7.18 287	5.27 279	8.45 292	11.05 291	6.78 292	8.04 283	8.60 281	12.52 283	5.36 289	16.95 294	14.18 294	11.50 293	14.64 296	9.74 272	12.04 293	17.24 295	19.94 298	4.24 285	11.13 294	27.83 298	35.96 299	31.24 300	39.61 300

TorneroNet	5.38 282	2.29 269	1.20 267	17.70 293	6.11 289	4.86 283	6.44 284	2.12 276	4.67 283	1.56 273	7.04 278	11.27 284	24.96 294	4.04 276	5.06 235	1.56 242	3.02 271	0.79 257	14.79 283	1.88 275	2.79 273	2.59 270	3.47 279	0.89 262	6.89 287	2.63 270	1.30 234	3.48 265

notaker	3.52 275	2.84 278	1.55 277	5.08 277	6.69 290	3.97 279	4.03 274	1.33 264	3.34 280	1.17 268	3.34 271	6.77 280	11.07 281	5.35 288	4.78 230	1.20 214	3.25 274	0.97 266	10.40 274	2.75 281	2.90 276	2.14 247	3.69 281	1.16 275	1.00 238	1.21 237	1.44 240	1.57 235

PML	14.72 295	11.16 291	4.09 286	13.72 291	8.87 291	13.75 292	6.38 283	7.25 289	36.05 301	10.34 295	59.29 301	46.05 300	52.59 302	6.65 292	6.70 254	4.81 287	10.30 292	3.77 286	21.46 287	4.87 285	5.83 290	5.51 287	3.98 282	4.24 289	15.02 297	6.06 285	20.81 296	7.86 284

HanzoNet	11.30 289	14.06 292	16.74 297	13.89 292	9.10 292	15.60 294	21.20 297	11.16 296	12.45 293	6.15 291	7.25 279	20.77 292	27.41 301	28.53 300	4.84 231	9.79 291	14.66 296	2.80 284	24.65 291	12.81 296	5.39 287	4.27 285	8.60 294	1.63 281	2.70 275	2.61 269	2.55 273	3.43 263

BEATNet-Init1	11.60 291	15.45 293	5.36 289	21.04 295	10.14 293	20.37 295	13.59 292	8.80 294	6.63 285	4.42 287	10.00 287	14.23 288	19.35 288	4.04 276	10.43 287	9.21 290	6.50 287	5.00 288	32.12 298	14.67 297	8.25 294	7.49 292	5.66 292	5.23 291	12.24 293	7.07 288	21.30 298	14.66 292

CasAABBNet	27.80 300	18.03 294	27.32 301	10.90 288	12.21 294	14.33 293	10.52 290	16.96 297	22.28 297	13.77 296	16.14 291	17.40 291	25.40 296	10.69 295	34.10 300	28.35 300	23.05 297	29.43 301	19.46 286	24.14 299	34.48 301	39.80 301	8.47 293	22.42 300	56.04 301	72.44 301	62.78 302	79.64 302

ASD4	27.98 301	34.14 300	19.11 298	22.11 296	15.76 295	34.49 301	19.22 296	25.24 300	22.16 296	27.84 299	27.98 297	36.03 299	27.38 300	22.78 297	22.42 296	22.41 297	30.38 301	24.27 298	27.15 293	30.34 302	51.62 302	47.40 302	17.59 298	18.37 298	29.34 300	34.36 298	26.84 299	38.61 299

LRCNet_RVC	12.77 292	18.28 295	5.31 288	23.03 297	20.03 296	22.79 297	18.73 295	10.19 295	4.29 282	21.40 298	17.07 293	21.90 293	12.67 286	27.64 299	4.72 229	1.57 244	13.91 295	9.09 292	27.19 294	10.23 290	5.66 289	2.42 266	25.54 299	13.38 296	1.45 254	0.65 203	3.23 281	2.39 246

LE_ROB	7.96 286	3.98 281	5.96 290	6.32 285	20.03 296	4.31 280	17.09 293	6.33 288	9.23 289	1.00 264	4.87 275	16.05 290	22.60 292	3.45 273	2.97 201	0.95 194	2.14 264	1.91 281	13.13 281	5.86 287	2.32 263	2.18 251	9.68 296	5.18 290	10.55 291	9.20 289	10.65 290	17.10 295

HaxPig	22.03 297	23.76 296	21.73 299	25.29 298	25.48 298	24.76 298	26.73 298	22.91 298	21.16 295	29.02 300	26.42 296	24.60 294	19.57 289	25.83 298	24.34 297	21.24 296	25.03 299	26.17 299	24.65 291	23.00 298	18.72 297	16.12 296	29.01 300	21.22 299	10.44 290	12.85 293	9.65 289	15.02 293

DPSimNet_ROB	19.60 296	30.02 298	12.51 293	29.96 300	26.66 299	21.35 296	18.10 294	23.34 299	23.91 298	14.59 297	30.41 299	25.17 295	25.12 295	12.92 296	12.40 290	9.18 289	23.72 298	11.03 293	37.61 299	12.43 295	24.99 299	8.77 293	13.55 297	15.98 297	13.56 294	10.45 290	19.73 295	21.73 296

MEDIAN_ROB	25.69 298	28.81 297	26.20 300	29.88 299	29.43 300	29.00 299	30.34 299	27.00 301	24.64 299	34.12 301	30.21 298	29.31 297	23.43 293	29.48 301	26.63 298	23.36 298	29.99 300	29.41 300	29.88 295	27.28 300	23.55 298	19.50 297	31.94 301	23.91 301	14.08 296	13.72 294	13.09 294	15.43 294

AVERAGE_ROB	27.45 299	31.37 299	28.57 302	32.97 301	32.12 301	32.15 300	33.40 300	29.93 302	27.60 300	35.93 302	32.13 300	32.22 298	25.90 297	32.99 302	28.90 299	25.88 299	31.46 302	30.17 302	31.78 296	29.24 301	25.48 300	21.56 300	34.85 302	27.16 302	14.02 295	10.69 291	11.65 293	11.07 290

FADE			5.27 287	1.16 244				3.21 283		4.80 288			5.81 271	2.31 264	2.42 187	2.64 276	7.84 290	2.86 285		6.33 288	7.32 293	6.35 290	1.84 262	3.02 288	3.89 280		4.35 283	9.54 288

Low-res two-view benchmark