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.

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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

AASNet	0.20 4	0.45 78	0.24 25	0.09 36	0.09 25	0.00 1	0.08 60	0.05 22	0.05 19	0.26 70	0.00 1	0.18 8	0.04 13	0.01 11	1.13 8	0.68 10	0.12 6	0.04 7	0.09 5	0.16 26	0.29 15	0.77 8	0.01 10	0.07 17	0.00 1	0.02 16	0.49 22	0.03 21

TDLM	0.20 4	0.10 15	0.21 21	0.08 32	0.23 65	0.02 36	0.04 32	0.19 36	0.04 14	0.02 37	0.10 71	0.67 85	0.05 18	0.10 85	0.43 1	0.28 1	0.35 39	0.20 36	0.02 1	0.01 1	0.12 2	1.22 14	0.05 53	0.01 1	0.00 1	0.02 16	0.41 20	0.41 73

Pointernet	0.13 1	0.04 3	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 83	0.18 103	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.07 67	0.10 5	0.01 3	0.01 11	0.89 5	0.57 4	0.12 6	0.02 3	0.09 5	0.06 8	0.11 1	0.83 9	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.00 1	0.04 2	0.18 53

AIO-Stereo	0.34 15	0.05 6	0.34 40	0.01 2	0.03 6	0.13 101	0.00 1	0.01 2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.19 12	0.05 18	0.00 1	1.68 17	1.06 25	0.49 60	0.08 16	1.56 50	0.76 122	0.22 8	2.17 35	0.11 91	0.01 1	0.01 3	0.02 16	0.20 10	0.00 1

MoCha-V2	0.36 18	0.06 9	0.31 33	0.01 2	0.05 12	0.09 87	0.01 4	0.02 7	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.19 12	0.18 66	0.00 1	2.33 33	1.63 68	0.18 16	0.19 35	0.15 10	0.99 139	0.28 14	3.01 50	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.07 30	0.03 1	0.00 1

delet	0.21 6	0.08 12	0.24 25	0.06 17	0.05 12	0.02 36	0.04 32	0.02 7	0.05 19	0.34 79	0.00 1	0.20 16	0.04 13	0.02 25	1.45 13	0.53 3	0.23 22	0.07 12	0.12 8	0.06 8	0.15 4	0.38 4	0.01 10	0.06 13	0.01 3	0.01 5	1.50 43	0.02 16

IGEV-Stereo++	0.40 21	0.03 1	0.10 13	0.03 10	0.03 6	0.10 91	0.01 4	0.01 2	0.03 10	0.00 1	0.15 82	0.18 8	0.03 9	0.01 11	1.95 23	1.30 44	0.05 1	0.29 52	0.81 28	0.51 79	0.25 12	3.15 61	0.27 134	0.03 7	0.02 7	0.01 5	1.39 38	0.00 1

RSM	0.22 8	0.06 9	0.35 43	0.02 5	0.03 6	0.12 96	0.01 4	0.01 2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.18 8	0.05 18	0.00 1	0.73 3	0.58 5	0.18 16	0.04 7	0.18 11	0.51 79	0.24 10	2.12 34	0.09 83	0.08 21	0.02 7	0.18 44	0.16 8	0.00 1

AEACV	0.55 28	0.71 123	0.34 40	0.04 11	0.05 12	0.10 91	0.02 14	0.02 7	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.20 16	0.13 49	0.05 56	2.71 41	2.52 121	0.12 6	0.64 110	1.33 46	0.95 137	0.81 34	3.06 56	0.32 147	0.09 23	0.02 7	0.20 48	0.41 20	0.00 1

anonymousdsp	0.56 29	0.10 15	0.36 49	0.24 61	0.07 21	0.09 87	0.01 4	0.04 18	0.05 19	0.00 1	2.27 156	0.22 20	0.20 69	0.00 1	2.28 31	1.41 53	0.28 29	0.17 33	0.52 21	0.67 114	0.56 25	3.56 70	0.31 145	0.07 17	0.02 7	0.01 5	1.65 46	0.01 13

HCRNet	0.49 26	0.39 68	0.36 49	0.29 82	0.12 32	0.01 10	0.06 50	0.03 11	0.01 1	1.48 151	0.00 1	0.20 16	0.05 18	0.01 11	2.61 38	0.78 13	0.42 51	0.07 12	0.32 15	0.12 19	0.37 18	2.22 37	0.02 34	0.02 4	0.02 7	0.02 16	3.33 96	0.03 21

AANet_RVC	0.29 13	0.05 6	0.28 31	0.06 17	0.21 61	0.00 1	0.24 116	0.03 11	0.17 69	0.34 79	0.01 54	0.08 3	0.04 13	0.01 11	2.17 27	0.58 5	0.16 13	0.07 12	0.44 19	0.20 31	0.13 3	0.33 3	0.03 43	0.07 17	0.02 7	0.06 28	1.15 33	0.86 96

IGEV-Stereo+	0.62 34	1.03 158	0.04 7	0.11 39	0.14 34	0.14 106	0.03 23	0.10 30	0.11 47	0.02 37	2.00 151	0.32 31	0.30 91	0.02 25	1.86 22	1.97 91	0.16 13	0.31 58	1.71 55	0.60 100	1.02 44	3.85 80	0.29 138	0.06 13	0.03 13	0.21 49	0.20 10	0.00 1

RSM++	0.23 10	0.06 9	0.35 43	0.02 5	0.02 4	0.11 93	0.00 1	0.01 2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.19 12	0.08 31	0.00 1	0.88 4	0.61 7	0.18 16	0.04 7	0.13 9	0.57 95	0.23 9	2.20 36	0.14 98	0.09 23	0.03 13	0.01 5	0.23 13	0.00 1

RAFT	0.28 12	0.04 3	0.31 33	0.02 5	0.00 1	0.12 96	0.12 84	0.93 77	0.01 1	0.69 102	0.00 1	0.18 8	0.00 1	0.01 11	2.07 25	1.23 35	0.23 22	0.00 1	0.06 2	0.21 35	0.15 4	0.60 5	0.00 1	0.06 13	0.03 13	0.01 5	0.34 18	0.00 1

MMNet	0.34 15	0.21 29	0.07 10	0.05 14	0.06 16	0.00 1	0.12 84	0.03 11	0.04 14	0.22 67	0.00 1	0.36 34	0.02 5	0.05 56	2.17 27	0.69 11	0.33 35	0.15 29	0.34 16	0.07 10	0.34 17	0.60 5	0.06 59	0.10 25	0.03 13	0.05 27	2.93 78	0.02 16

DMCA	0.36 18	0.36 66	0.19 20	0.17 44	0.09 25	0.02 36	0.05 42	0.02 7	0.05 19	0.58 97	0.00 1	0.39 43	0.05 18	0.01 11	2.07 25	0.98 19	0.54 66	0.12 21	0.23 12	0.10 16	0.46 22	1.38 19	0.01 10	0.22 58	0.03 13	0.08 31	1.30 34	0.15 51

Occ-G	0.48 24	0.11 17	0.24 25	0.04 11	0.11 29	0.16 116	0.04 32	0.04 18	0.02 6	0.00 1	0.25 94	0.15 6	0.02 5	0.00 1	3.08 48	1.56 63	0.11 5	0.34 62	1.04 35	0.48 72	0.85 38	3.04 55	0.23 121	0.07 17	0.04 18	0.02 16	0.83 28	0.01 13

StereoVision	0.13 1	0.11 17	0.03 4	0.04 11	0.04 10	0.00 1	0.03 23	0.04 18	0.03 10	0.03 40	0.00 1	0.19 12	0.02 5	0.02 25	1.02 7	0.79 14	0.13 11	0.02 3	0.30 13	0.04 4	0.21 7	0.19 2	0.00 1	0.06 13	0.04 18	0.00 1	0.12 7	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 3	0.11 17	0.04 7	0.05 14	0.06 16	0.00 1	0.01 4	0.03 11	0.05 19	0.24 69	0.00 1	0.16 7	0.06 26	0.01 11	1.29 9	1.05 24	0.06 3	0.04 7	0.06 2	0.05 6	0.40 19	0.86 11	0.00 1	0.04 9	0.04 18	0.01 5	0.05 3	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 6	0.09 14	0.03 4	0.05 14	0.07 21	0.00 1	0.00 1	0.04 18	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.09 4	0.07 27	0.00 1	1.51 14	1.11 26	0.17 15	0.08 16	0.76 26	0.05 6	0.40 19	0.85 10	0.00 1	0.04 9	0.04 18	0.01 5	0.08 6	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
HITNet	0.68 38	0.16 23	0.11 15	0.07 27	0.10 28	0.01 10	0.03 23	1.72 102	0.79 140	0.11 50	0.00 1	0.77 95	0.28 88	0.12 97	2.69 39	1.17 31	0.45 54	0.14 26	0.72 25	0.25 40	1.61 74	2.80 46	0.01 10	0.17 46	0.04 18	0.15 40	3.40 100	0.41 73
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
RAStereo	0.29 13	0.18 28	0.05 9	0.06 17	0.11 29	0.00 1	0.02 14	0.03 11	0.04 14	0.94 119	0.00 1	0.26 24	0.02 5	0.01 11	1.70 18	1.19 34	0.09 4	0.13 23	0.30 13	0.03 3	0.80 32	1.45 20	0.00 1	0.14 37	0.05 23	0.01 5	0.20 10	0.02 16

TANstereo	1.73 116	1.38 174	0.72 102	0.26 69	0.35 98	0.62 152	0.07 55	0.52 63	0.46 110	0.27 71	1.08 134	0.36 34	0.20 69	1.04 203	3.37 61	2.99 138	0.99 117	1.69 196	9.06 175	3.49 214	3.58 138	4.48 105	3.34 232	0.28 67	0.05 23	0.67 90	5.35 177	0.09 35

XX-TBD	1.73 116	1.38 174	0.72 102	0.26 69	0.35 98	0.62 152	0.07 55	0.52 63	0.46 110	0.27 71	1.08 134	0.36 34	0.20 69	1.04 203	3.37 61	2.99 138	0.99 117	1.69 196	9.06 175	3.49 214	3.58 138	4.48 105	3.34 232	0.28 67	0.05 23	0.67 90	5.35 177	0.09 35

UPFNet	0.52 27	0.31 51	0.76 109	0.22 51	0.28 78	0.02 36	0.05 42	0.09 29	0.08 32	0.38 85	0.00 1	0.38 40	0.03 9	0.24 126	3.16 51	1.04 23	0.34 37	0.14 26	0.59 23	0.34 53	0.44 21	1.09 13	0.01 10	0.30 74	0.05 23	0.01 5	3.54 105	0.05 30

CVANet_RVC	0.42 22	0.29 47	0.82 117	0.60 141	0.31 82	0.18 121	0.03 23	1.58 98	0.25 93	0.12 56	0.28 95	0.84 98	0.05 18	0.11 90	0.69 2	0.46 2	0.36 41	0.25 45	0.08 4	0.08 13	0.20 6	1.95 27	0.02 34	0.05 11	0.06 27	0.03 23	0.70 25	1.10 109

ProNet	0.22 8	0.03 1	0.09 12	0.01 2	0.00 1	0.12 96	0.75 153	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.22 124	1.31 10	1.03 22	0.22 20	0.01 2	0.09 5	0.12 19	0.24 10	1.33 17	0.03 43	0.01 1	0.07 28	0.00 1	0.05 3	0.00 1

UNet	0.67 37	0.32 52	0.47 80	0.27 77	0.23 65	0.03 54	0.15 94	0.55 66	0.14 57	1.13 129	0.00 1	0.61 76	0.17 64	0.15 104	2.26 29	1.51 60	0.50 61	0.22 39	1.51 49	0.25 40	0.75 30	1.79 24	0.18 109	0.60 130	0.07 28	0.32 68	3.43 102	0.61 88

U	0.23 10	0.13 21	0.03 4	0.06 17	0.07 21	0.00 1	0.01 4	0.05 22	0.04 14	0.00 1	0.00 1	0.25 22	0.07 27	0.00 1	1.58 15	1.23 35	0.05 1	0.13 23	0.52 21	0.08 13	0.50 24	1.03 12	0.01 10	0.10 25	0.08 30	0.02 16	0.06 5	0.03 21

RYNet	0.61 33	0.04 3	0.00 1	0.02 5	0.04 10	0.00 1	0.01 4	0.03 11	0.04 14	0.07 45	0.00 1	0.07 2	0.12 46	0.00 1	4.57 102	0.66 9	0.12 6	0.99 157	0.37 17	0.02 2	0.25 12	0.10 1	0.05 53	0.03 7	0.08 30	7.32 199	1.40 39	0.12 47

IER	0.69 40	0.46 80	0.29 32	0.30 86	0.18 41	0.01 10	0.09 68	0.42 53	0.11 47	1.07 126	0.07 67	1.62 132	0.05 18	0.20 117	3.15 50	1.25 37	0.40 46	0.16 31	0.82 29	0.44 65	0.57 26	2.22 37	0.21 113	0.34 77	0.09 32	1.03 105	2.96 79	0.28 61

test_5	0.76 45	0.61 103	0.21 21	0.02 5	0.02 4	0.11 93	0.01 4	2.75 168	0.05 19	0.00 1	4.29 190	0.49 56	0.44 111	0.00 1	1.73 19	1.27 42	0.22 20	0.14 26	1.14 38	0.09 15	0.46 22	3.08 58	0.01 10	0.19 50	0.09 32	0.00 1	2.97 80	0.02 16

GLC_STEREO	0.93 61	0.48 83	0.65 93	0.25 65	0.33 94	0.03 54	0.11 82	2.37 138	0.20 77	0.16 61	0.04 61	0.38 40	0.15 54	0.02 25	3.66 69	2.05 101	0.67 82	0.25 45	2.56 82	0.42 64	2.90 115	3.06 56	0.09 83	0.19 50	0.09 32	0.10 34	3.70 111	0.31 63

iRaftStereo_RVC	0.35 17	0.21 29	0.33 38	0.22 51	0.15 36	0.02 36	0.02 14	0.05 22	0.08 32	0.00 1	0.00 1	0.28 26	0.11 44	0.03 39	1.35 11	0.98 19	0.35 39	0.07 12	0.49 20	0.17 28	1.05 46	2.96 48	0.00 1	0.05 11	0.09 32	0.01 5	0.23 13	0.04 25

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 42	0.58 98	0.33 38	0.08 32	0.18 41	0.19 123	0.04 32	0.12 34	0.18 73	0.04 42	0.51 113	0.50 60	0.41 109	0.02 25	2.44 36	2.27 110	0.33 35	0.54 101	1.14 38	0.44 65	2.08 96	4.84 120	0.09 83	0.12 32	0.10 36	0.15 40	1.37 37	0.08 34

4D-IteraStereo	1.14 78	0.34 63	1.40 152	0.29 82	0.38 109	0.05 68	0.09 68	2.11 126	0.11 47	0.00 1	0.19 89	0.52 63	0.22 75	0.24 126	3.76 74	3.57 171	0.28 29	0.38 68	2.95 98	0.49 73	3.35 132	5.63 139	0.12 94	0.41 98	0.10 36	0.29 59	3.09 83	0.34 67

TestStereo1	0.93 61	0.98 154	0.22 23	0.07 27	0.18 41	0.01 10	0.04 32	1.07 81	0.08 32	0.11 50	0.00 1	0.39 43	0.56 131	0.12 97	4.92 119	2.03 96	0.28 29	0.22 39	2.98 99	0.20 31	1.56 68	3.94 82	0.01 10	0.15 41	0.10 36	1.19 111	3.74 113	0.05 30

SA-5K	0.93 61	0.98 154	0.22 23	0.07 27	0.18 41	0.01 10	0.04 32	1.07 81	0.08 32	0.11 50	0.00 1	0.39 43	0.56 131	0.12 97	4.92 119	2.03 96	0.28 29	0.22 39	2.98 99	0.20 31	1.56 68	3.94 82	0.01 10	0.15 41	0.10 36	1.19 111	3.74 113	0.05 30

STTStereo	1.36 101	0.86 139	0.78 114	0.40 119	0.33 94	0.08 84	1.20 165	0.43 55	1.52 173	1.38 149	0.24 92	2.01 137	0.27 86	0.38 154	9.23 200	1.30 44	0.40 46	0.33 60	1.27 43	0.20 31	1.56 68	1.97 29	0.16 104	0.15 41	0.10 36	1.81 130	3.62 109	4.69 157

TESTraft	1.00 66	0.95 148	0.32 37	0.06 17	0.17 39	0.01 10	0.03 23	1.49 96	0.07 29	0.78 108	0.00 1	0.46 52	0.64 140	0.19 112	4.75 113	2.06 102	0.26 28	0.20 36	2.78 93	0.36 58	1.26 54	4.60 111	0.07 74	0.17 46	0.11 41	1.53 121	3.70 111	0.04 25

MIF-Stereo (partial)	0.58 32	0.39 68	0.42 62	0.07 27	0.22 63	0.02 36	0.03 23	0.08 26	0.11 47	0.01 33	0.01 54	0.50 60	0.12 46	0.03 39	2.35 34	1.69 74	0.25 26	0.60 108	0.91 32	0.11 17	1.40 58	2.26 39	0.01 10	0.34 77	0.12 42	0.29 59	2.91 77	0.38 71

CAS	0.89 58	0.22 32	0.39 58	0.21 49	0.24 68	0.03 54	0.36 130	0.23 41	0.62 127	1.28 139	0.16 84	0.38 40	0.84 163	0.12 97	3.10 49	1.87 80	0.94 114	0.75 129	1.30 44	0.58 96	2.82 114	3.00 49	0.03 43	0.12 32	0.13 43	0.72 94	1.80 51	1.89 129

RAFT+CT+SA	0.77 46	0.83 137	0.24 25	0.15 43	0.05 12	0.01 10	0.02 14	2.46 147	0.09 39	0.11 50	0.00 1	0.89 106	0.40 106	0.01 11	1.42 12	1.63 68	0.18 16	0.21 38	2.39 73	0.27 43	0.93 40	4.66 114	0.01 10	0.20 53	0.13 43	0.02 16	3.33 96	0.05 30

DMCA-RVC	0.82 51	0.43 75	0.50 82	0.31 88	0.59 137	0.15 113	1.13 161	0.29 48	1.52 173	1.29 141	0.34 101	0.64 80	0.14 52	0.17 108	3.74 72	1.26 38	0.80 92	0.51 98	0.97 33	0.51 79	0.87 39	1.93 26	0.26 129	0.40 97	0.13 43	0.08 31	2.70 72	0.50 78

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 90	0.81 135	0.50 82	0.22 51	0.48 127	0.03 54	1.73 178	1.18 85	2.43 197	2.04 168	0.11 72	0.74 90	0.09 36	0.55 181	6.88 175	1.12 27	0.38 43	0.30 55	1.67 53	0.28 44	0.80 32	1.75 23	0.15 102	0.25 62	0.13 43	3.23 147	2.70 72	2.04 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.90 59	0.96 152	0.36 49	0.06 17	0.36 100	0.63 154	0.54 146	0.23 41	0.32 101	1.72 157	0.58 117	0.41 46	0.29 90	0.04 52	2.98 47	1.47 57	1.02 122	0.31 58	3.32 112	0.56 94	1.01 43	3.01 50	0.13 95	0.33 76	0.13 43	0.33 69	2.81 75	0.43 75

DN-CSS_ROB	1.68 114	0.57 96	1.42 153	0.83 153	0.73 144	0.05 68	0.22 115	2.83 171	0.40 106	1.50 152	3.57 183	1.02 110	0.43 110	0.09 80	4.11 91	1.61 66	1.34 149	0.84 137	8.83 172	0.39 60	4.42 159	3.67 72	0.09 83	1.02 171	0.13 43	0.55 85	3.24 91	1.52 119

sAnonymous2	1.64 110	0.27 44	0.18 18	0.11 39	0.20 56	0.49 145	0.05 42	1.85 108	0.98 151	0.21 63	0.39 103	1.21 114	0.85 164	0.08 76	4.74 110	3.93 186	1.35 150	1.22 178	7.85 161	0.83 128	4.15 151	5.99 146	0.03 43	0.42 101	0.15 49	2.19 135	2.36 65	2.37 140

CroCo_RVC	1.64 110	0.27 44	0.18 18	0.11 39	0.20 56	0.49 145	0.05 42	1.85 108	0.98 151	0.21 63	0.39 103	1.21 114	0.85 164	0.08 76	4.74 110	3.93 186	1.35 150	1.22 178	7.85 161	0.83 128	4.15 151	5.99 146	0.03 43	0.42 101	0.15 49	2.19 135	2.36 65	2.37 140

RAFT + AFF	0.48 24	0.05 6	0.01 2	0.22 51	0.03 6	0.04 60	0.14 91	0.03 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.32 31	0.03 9	0.07 68	4.66 106	0.97 18	0.56 72	0.09 18	2.34 71	0.04 4	0.69 29	1.96 28	0.02 34	0.22 58	0.15 49	0.12 37	0.24 15	0.01 13

UniTT-Stereo	0.45 23	0.30 50	0.37 54	0.08 32	0.19 47	0.01 10	0.02 14	0.10 30	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.49 56	0.09 36	0.05 56	2.28 31	1.53 61	0.28 29	0.43 89	1.84 61	0.14 24	1.17 50	1.99 31	0.01 10	0.23 61	0.16 52	0.10 34	0.26 16	0.03 21

HGLStereo	0.70 41	0.34 63	0.41 60	0.23 58	0.31 82	0.02 36	0.17 100	0.08 26	0.13 55	1.20 136	0.69 123	0.25 22	0.15 54	0.09 80	2.36 35	1.50 58	0.57 74	0.29 52	1.25 41	0.24 38	1.13 49	3.16 62	0.08 79	0.34 77	0.18 53	0.19 46	3.13 84	0.47 77

APVNet	1.38 102	1.06 160	0.27 30	0.33 95	0.37 105	0.28 138	0.50 144	0.39 50	0.42 108	0.93 117	0.42 108	0.85 100	0.19 68	0.15 104	4.81 116	3.10 146	1.87 172	0.94 150	4.74 139	0.89 131	2.23 99	5.90 144	0.05 53	1.23 180	0.19 54	0.48 78	3.80 117	0.91 100

MaDis-Stereo	0.39 20	0.23 34	0.35 43	0.07 27	0.15 36	0.02 36	0.04 32	0.08 26	0.07 29	1.22 137	0.00 1	0.23 21	0.03 9	0.02 25	1.62 16	1.29 43	0.14 12	0.29 52	1.62 51	0.12 19	0.84 37	1.37 18	0.01 10	0.18 49	0.20 55	0.16 43	0.17 9	0.04 25

MIM_Stereo	0.83 52	0.15 22	0.44 66	0.34 99	0.24 68	0.12 96	0.08 60	2.02 118	0.08 32	0.00 1	0.24 92	0.31 30	0.10 41	0.03 39	3.34 59	2.91 136	0.24 24	0.67 115	2.62 86	0.89 131	1.44 62	3.49 67	0.06 59	0.26 63	0.20 55	0.24 51	1.72 48	0.18 53

GMStereo	0.56 29	0.94 147	0.07 10	0.25 65	0.06 16	0.01 10	0.02 14	0.15 35	0.07 29	0.00 1	0.00 1	0.41 46	0.01 3	0.01 11	2.04 24	1.15 30	0.34 37	0.18 34	2.72 90	0.11 17	1.52 65	2.04 32	0.00 1	0.08 21	0.20 55	0.03 23	2.65 71	0.04 25
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GANet	0.63 35	0.72 125	0.73 105	0.46 129	0.40 115	1.37 177	0.41 134	0.45 57	0.06 26	0.21 63	2.81 177	2.16 139	0.28 88	0.47 171	0.89 5	0.62 8	0.74 88	0.38 68	0.38 18	0.07 10	0.30 16	1.98 30	0.14 98	0.13 35	0.20 55	0.03 23	0.52 23	0.22 56

plain	0.56 29	0.39 68	0.44 66	0.17 44	0.41 117	0.01 10	0.01 4	0.74 71	0.08 32	0.01 33	0.00 1	0.74 90	0.14 52	0.04 52	2.91 45	1.93 87	0.25 26	0.44 92	1.02 34	0.16 26	1.65 76	2.50 42	0.01 10	0.41 98	0.21 59	0.06 28	0.36 19	0.10 37

AnonymousM	1.93 136	0.21 29	0.42 62	0.06 17	0.06 16	0.26 135	0.01 4	2.70 161	0.56 122	0.36 84	2.56 170	0.59 66	0.53 127	0.50 177	2.91 45	3.30 153	1.21 137	1.06 163	2.18 67	1.68 167	3.82 146	5.56 136	0.40 154	0.50 116	0.21 59	1.57 123	6.55 195	12.23 209

TestStereo	0.64 36	0.64 112	0.54 88	0.22 51	0.11 29	0.01 10	0.03 23	1.87 112	0.23 89	0.30 74	0.00 1	0.37 38	0.08 31	0.01 11	1.75 20	0.93 17	0.45 54	0.23 44	2.92 97	0.12 19	1.51 64	1.70 21	0.05 53	0.11 30	0.21 59	0.46 76	2.24 63	0.13 49

CES	1.32 97	0.24 39	0.36 49	0.14 42	0.22 63	0.05 68	0.19 108	5.29 222	0.76 137	0.42 90	0.61 119	0.86 102	0.85 164	0.26 129	4.28 93	3.41 162	1.21 137	1.06 163	1.85 62	1.16 151	4.19 153	3.75 75	0.15 102	0.12 32	0.23 62	0.34 71	1.47 42	2.15 137

test_4	0.84 55	0.11 17	0.61 91	0.30 86	0.20 56	0.08 84	0.30 121	0.10 30	0.10 44	0.03 40	0.61 119	0.79 96	0.16 58	0.18 111	3.62 68	3.39 159	0.24 24	0.43 89	1.98 63	0.30 46	1.21 52	3.26 64	0.09 83	0.21 57	0.23 62	0.33 69	3.56 106	0.25 60

GCAP-BAT	1.76 120	0.61 103	0.44 66	0.26 69	0.19 47	0.02 36	0.09 68	2.40 140	0.20 77	0.00 1	0.00 1	4.42 164	0.22 75	0.40 156	3.21 53	3.62 172	13.36 245	0.40 73	3.28 106	0.53 83	5.75 181	4.47 99	0.29 138	0.35 84	0.25 64	0.31 62	1.84 52	0.53 80

test_for_model	1.76 120	0.61 103	0.44 66	0.26 69	0.19 47	0.02 36	0.09 68	2.40 140	0.20 77	0.00 1	0.00 1	4.42 164	0.22 75	0.40 156	3.21 53	3.62 172	13.36 245	0.40 73	3.28 106	0.53 83	5.75 181	4.47 99	0.29 138	0.35 84	0.25 64	0.31 62	1.84 52	0.53 80

testlalala2	1.76 120	0.61 103	0.44 66	0.26 69	0.19 47	0.02 36	0.09 68	2.40 140	0.20 77	0.00 1	0.00 1	4.42 164	0.22 75	0.40 156	3.21 53	3.62 172	13.36 245	0.40 73	3.28 106	0.53 83	5.75 181	4.47 99	0.29 138	0.35 84	0.25 64	0.31 62	1.84 52	0.53 80

testlalala	1.76 120	0.61 103	0.44 66	0.26 69	0.19 47	0.02 36	0.09 68	2.40 140	0.20 77	0.00 1	0.00 1	4.42 164	0.22 75	0.40 156	3.21 53	3.62 172	13.36 245	0.40 73	3.28 106	0.53 83	5.75 181	4.47 99	0.29 138	0.35 84	0.25 64	0.31 62	1.84 52	0.53 80

testlalala_base	1.76 120	0.61 103	0.44 66	0.26 69	0.19 47	0.02 36	0.09 68	2.40 140	0.20 77	0.00 1	0.00 1	4.42 164	0.22 75	0.40 156	3.21 53	3.62 172	13.36 245	0.40 73	3.28 106	0.53 83	5.75 181	4.47 99	0.29 138	0.35 84	0.25 64	0.31 62	1.84 52	0.53 80

SPstereo	1.76 120	0.61 103	0.44 66	0.26 69	0.19 47	0.02 36	0.09 68	2.40 140	0.20 77	0.00 1	0.00 1	4.42 164	0.22 75	0.40 156	3.21 53	3.62 172	13.36 245	0.40 73	3.28 106	0.53 83	5.75 181	4.47 99	0.29 138	0.35 84	0.25 64	0.31 62	1.84 52	0.53 80

RAFT_CTSACE	0.74 44	0.81 135	0.44 66	0.25 65	0.08 24	0.15 113	0.03 23	1.99 117	0.06 26	0.00 1	0.11 72	0.47 54	0.46 118	0.01 11	2.74 42	1.26 38	0.29 34	0.16 31	0.77 27	0.13 23	0.79 31	4.54 108	0.01 10	0.15 41	0.25 64	0.01 5	3.88 125	0.04 25

BEATNet_4x	1.65 112	0.58 98	0.35 43	0.20 47	0.38 109	0.15 113	0.46 141	1.78 107	1.70 184	0.40 88	0.50 111	1.13 113	0.62 139	0.65 185	6.09 159	3.02 140	2.14 179	1.81 200	1.48 48	0.79 124	5.22 171	7.76 195	0.08 79	1.07 175	0.32 71	0.48 78	3.92 128	1.49 118

iResNet_ROB	1.22 92	0.71 123	0.44 66	0.45 128	0.34 96	0.04 60	0.16 96	3.05 180	0.12 54	1.32 143	0.00 1	0.93 107	0.34 95	0.05 56	4.57 102	1.86 79	0.81 94	0.48 95	6.00 146	0.34 53	1.95 93	1.30 16	0.31 145	0.91 166	0.33 72	0.95 102	3.93 129	1.14 111

MGS-Stereo	0.68 38	0.97 153	0.65 93	0.25 65	0.18 41	0.01 10	0.05 42	0.07 25	0.14 57	0.00 1	0.00 1	0.30 27	0.15 54	0.03 39	5.25 128	1.01 21	0.41 49	0.26 47	1.09 36	0.44 65	1.38 57	2.76 44	0.03 43	0.27 65	0.34 73	0.25 52	1.72 48	0.24 58

raft+_RVC	0.80 48	0.41 73	0.45 77	0.34 99	0.24 68	0.03 54	0.08 60	2.24 128	0.09 39	0.07 45	0.00 1	0.42 48	0.08 31	0.02 25	3.49 64	3.16 147	0.48 57	0.12 21	2.60 85	0.82 125	0.94 41	3.69 73	0.03 43	0.20 53	0.35 74	0.14 39	0.69 24	0.35 69

LoS_RVC	1.27 94	1.54 178	0.85 119	0.06 17	0.55 131	0.01 10	0.13 87	0.23 41	0.73 135	1.70 155	0.22 90	0.64 80	0.69 146	0.11 90	3.79 76	3.07 141	0.75 89	1.99 209	3.69 121	0.64 106	4.98 166	4.94 125	0.22 119	0.10 25	0.37 75	0.50 80	0.82 26	0.93 103

tt_ll	1.27 94	1.54 178	0.85 119	0.06 17	0.55 131	0.01 10	0.13 87	0.23 41	0.73 135	1.70 155	0.22 90	0.64 80	0.69 146	0.11 90	3.79 76	3.07 141	0.75 89	1.99 209	3.69 121	0.64 106	4.98 166	4.94 125	0.22 119	0.10 25	0.37 75	0.50 80	0.82 26	0.93 103

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 52	0.08 12	0.36 49	0.18 46	0.21 61	0.01 10	0.06 50	1.75 104	0.21 87	0.14 58	0.15 82	0.45 51	0.16 58	0.03 39	4.05 90	1.87 80	0.36 41	0.42 85	1.67 53	0.17 28	1.76 86	4.52 107	0.02 34	0.11 30	0.38 77	2.70 142	0.33 17	0.33 65

anonymousdsp2	1.03 70	0.29 47	0.37 54	0.23 58	0.09 25	0.03 54	0.04 32	1.33 89	0.08 32	0.02 37	2.28 159	0.33 33	0.18 66	0.27 133	2.59 37	2.50 120	0.44 53	0.56 104	3.69 121	1.14 146	1.68 79	5.57 137	0.24 124	0.50 116	0.41 78	0.15 40	2.74 74	0.02 16

GES	1.73 116	0.33 59	0.48 81	0.58 139	0.43 122	0.28 138	0.51 145	2.03 122	0.90 148	1.18 134	0.55 115	0.49 56	0.23 82	0.02 25	8.51 193	2.72 129	1.06 125	0.76 130	9.71 185	1.71 168	3.36 133	4.34 94	0.23 121	0.83 162	0.42 79	0.35 72	2.56 70	2.21 138

LL-Strereo2	0.81 50	0.27 44	0.35 43	0.09 36	0.14 34	0.17 119	0.08 60	2.21 127	0.19 76	0.00 1	0.00 1	0.26 24	0.05 18	0.20 117	2.27 30	2.72 129	0.12 6	0.15 29	2.40 74	0.52 82	1.77 87	5.39 133	0.06 59	0.17 46	0.43 80	0.12 37	1.55 45	0.31 63

SA	1.07 75	0.91 145	0.46 79	0.21 49	0.25 74	0.01 10	0.02 14	2.68 159	0.14 57	0.14 58	0.00 1	0.59 66	0.38 104	0.34 146	3.59 67	2.03 96	0.45 54	0.51 98	3.47 117	0.32 48	1.40 58	3.72 74	0.01 10	0.38 94	0.44 81	1.60 124	4.79 164	0.10 37

RASNet	0.86 56	0.32 52	0.77 111	0.46 129	0.31 82	0.18 121	0.10 80	0.95 78	0.14 57	1.11 127	0.09 70	0.53 64	0.44 111	0.35 151	1.76 21	1.87 80	0.59 75	0.22 39	1.13 37	0.07 10	1.42 61	3.94 82	0.17 107	0.53 122	0.46 82	0.37 74	3.64 110	1.29 114

AFF-stereo	0.88 57	0.32 52	0.50 82	0.35 106	0.20 56	0.11 93	0.37 131	0.41 52	0.11 47	1.15 130	0.00 1	0.66 84	0.07 27	0.02 25	4.33 94	1.39 52	0.40 46	0.90 145	3.49 118	0.26 42	1.61 74	2.83 47	0.02 34	0.22 58	0.49 83	0.18 44	3.16 86	0.10 37

RP	1.55 108	1.14 166	2.48 196	0.89 154	1.23 165	0.43 143	2.08 186	1.86 111	1.63 179	0.29 73	2.10 152	2.43 143	0.13 49	0.49 176	5.11 123	1.26 38	0.83 99	0.05 11	1.74 58	0.49 73	1.04 45	4.92 122	0.16 104	0.76 152	0.49 83	1.14 108	4.64 162	1.98 132

AACVNet	1.07 75	0.61 103	0.44 66	0.65 143	0.80 148	0.12 96	0.17 100	0.37 49	0.20 77	0.17 62	0.14 80	0.60 70	0.24 83	0.26 129	4.81 116	2.04 100	0.61 77	0.40 73	1.72 57	0.41 61	1.80 88	3.08 58	0.40 154	0.20 53	0.52 85	1.51 120	4.20 147	2.32 139

LMCR-Stereo	1.14 78	0.56 92	0.72 102	0.31 88	0.31 82	0.14 106	0.06 50	1.38 91	0.28 96	0.33 78	0.12 76	0.86 102	0.20 69	0.26 129	3.99 87	2.00 94	1.20 135	0.37 65	6.02 147	1.76 171	2.41 105	3.82 77	0.07 74	0.55 126	0.52 85	0.51 82	1.50 43	0.67 91

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 66	0.33 59	0.75 108	0.38 115	0.42 120	0.14 106	0.43 138	0.97 79	0.13 55	1.32 143	0.00 1	0.65 83	0.09 36	0.03 39	4.73 109	1.46 56	0.50 61	0.13 23	3.58 119	0.49 73	1.60 72	4.02 86	0.02 34	0.42 101	0.52 85	0.38 75	3.38 99	0.17 52

DSFCA	0.83 52	0.44 76	0.51 86	0.29 82	0.59 137	0.05 68	0.61 150	0.23 41	0.55 121	0.49 93	0.58 117	0.48 55	0.11 44	0.04 52	2.83 44	1.42 54	0.78 91	0.72 125	1.15 40	0.65 112	1.24 53	3.01 50	0.21 113	0.53 122	0.55 88	0.83 98	3.19 88	0.46 76

PWCDC_ROB	3.09 164	0.52 88	0.24 25	0.38 115	0.92 158	0.25 133	0.37 131	1.16 84	8.67 236	0.14 58	2.36 164	0.85 100	32.24 256	0.72 191	6.25 162	3.40 161	2.00 174	0.94 150	2.65 87	1.03 142	3.63 141	9.35 233	0.27 134	0.68 143	0.55 88	0.69 92	1.44 40	1.79 127

FADNet-RVC-Resample	1.87 129	0.69 119	1.01 134	0.50 134	0.67 140	0.19 123	1.39 172	1.43 93	0.87 146	0.94 119	0.92 128	5.52 182	0.52 126	1.00 200	7.45 180	1.91 86	1.44 154	1.98 208	3.91 126	1.13 145	1.92 91	4.61 113	0.23 121	1.54 189	0.58 90	3.08 145	2.12 59	3.05 145

CFNet	0.72 43	0.50 87	0.71 101	0.48 132	0.45 124	0.06 81	0.27 120	0.58 67	0.09 39	0.65 101	0.04 61	0.84 98	0.10 41	0.05 56	2.80 43	0.75 12	0.60 76	0.09 18	0.84 31	0.41 61	1.10 48	1.22 14	0.03 43	0.13 35	0.58 90	1.14 108	3.44 103	1.47 117

sCroCo_RVC	1.89 131	0.25 43	0.34 40	0.06 17	0.20 56	0.16 116	0.04 32	0.81 74	1.73 185	1.94 165	0.44 110	1.12 112	0.88 169	0.12 97	4.48 98	5.29 210	2.26 180	1.77 199	5.32 144	2.13 187	5.92 189	7.47 185	0.10 88	0.37 92	0.60 92	1.61 125	4.41 155	1.14 111

CFNet_pseudo	1.04 71	0.55 91	0.68 95	0.46 129	0.53 129	0.05 68	0.02 14	0.61 69	0.10 44	0.91 116	0.11 72	0.88 104	0.56 131	0.52 180	5.81 148	1.84 78	0.55 71	0.37 65	2.85 95	0.41 61	1.09 47	3.10 60	0.59 182	0.29 70	0.61 93	0.63 88	2.23 62	1.75 125

stereogan	2.15 144	2.03 191	1.44 156	1.52 174	2.14 197	1.79 187	1.07 160	1.88 114	1.10 158	1.33 145	1.43 140	5.96 186	0.51 125	0.34 146	5.92 151	1.93 87	1.03 123	0.41 84	4.12 128	0.95 137	1.69 80	6.00 148	0.26 129	0.81 159	0.61 93	1.42 118	6.77 199	3.73 153

iResNetv2_ROB	1.40 104	0.83 137	0.41 60	1.30 170	0.37 105	0.05 68	0.14 91	3.17 186	0.20 77	1.97 166	0.28 95	2.49 145	0.40 106	0.06 64	3.78 75	1.57 64	1.08 127	0.22 39	6.10 149	0.67 114	3.61 140	2.04 32	0.26 129	0.83 162	0.62 95	0.54 84	4.07 136	0.71 92

dd	1.06 74	0.48 83	0.31 33	1.86 184	0.06 16	0.26 135	0.16 96	0.47 59	0.06 26	0.11 50	0.01 54	2.18 140	0.07 27	0.20 117	4.43 96	1.13 28	1.19 134	0.38 68	6.03 148	0.38 59	0.67 28	1.85 25	0.14 98	0.32 75	0.63 96	0.09 33	3.27 92	1.90 130

IPLG	1.33 98	0.40 71	0.76 109	0.29 82	0.28 78	0.01 10	0.09 68	2.25 129	0.31 99	0.40 88	0.28 95	0.37 38	0.74 152	0.31 144	5.67 143	1.89 83	1.26 143	0.95 152	2.86 96	0.47 69	1.18 51	6.06 152	0.06 59	0.66 140	0.63 96	3.73 157	3.86 124	0.11 44

DeepPruner_ROB	1.92 134	0.41 73	0.92 125	0.51 135	0.67 140	0.53 150	2.45 190	1.72 102	0.84 144	1.37 148	2.27 156	0.75 92	0.55 129	0.12 97	8.56 194	2.33 113	1.28 144	1.20 175	2.67 88	0.58 96	6.00 191	4.19 89	0.75 197	0.44 110	0.66 98	6.01 184	3.18 87	0.91 100

ICVP	1.55 108	0.24 39	1.65 166	0.43 124	0.45 124	0.50 147	0.38 133	1.26 88	0.64 129	1.77 159	1.20 138	0.88 104	1.63 185	0.25 128	4.46 97	2.81 134	1.49 158	1.01 158	2.50 80	1.15 150	2.70 108	5.75 141	0.14 98	0.63 133	0.72 99	2.31 137	3.35 98	1.59 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
test-3	1.89 131	1.05 159	1.54 160	0.41 120	0.38 109	0.14 106	0.19 108	2.73 163	0.17 69	0.35 83	0.42 108	4.22 160	0.35 97	0.03 39	5.92 151	3.44 165	0.64 79	0.66 112	9.08 178	0.54 93	3.27 128	8.02 204	0.08 79	0.82 160	0.74 100	1.01 103	3.94 131	0.87 97

test_1	1.89 131	1.07 162	1.54 160	0.41 120	0.38 109	0.14 106	0.19 108	2.73 163	0.17 69	0.31 76	0.40 106	4.23 162	0.35 97	0.03 39	5.96 154	3.44 165	0.64 79	0.65 111	9.10 179	0.53 83	3.29 129	8.03 205	0.08 79	0.82 160	0.74 100	1.01 103	3.94 131	0.89 98

RALAANet	1.21 90	0.40 71	0.56 90	0.37 111	0.31 82	0.20 126	0.15 94	1.87 112	0.20 77	0.51 95	0.01 54	0.49 56	0.26 85	0.07 68	3.97 85	2.32 112	0.48 57	0.73 127	3.41 113	1.09 143	3.06 122	5.24 131	0.02 34	0.50 116	0.74 100	1.14 108	4.11 144	0.54 86

HSM	1.20 87	0.35 65	1.10 141	0.59 140	0.56 135	0.05 68	0.09 68	2.87 173	0.31 99	0.13 57	0.53 114	0.76 93	0.13 49	0.05 56	5.24 127	1.26 38	0.85 102	0.30 55	3.45 116	0.50 77	2.38 103	3.35 65	0.10 88	0.55 126	0.74 100	0.86 101	4.16 145	1.08 108

RALCasStereoNet	1.00 66	0.37 67	1.07 138	0.37 111	0.32 92	0.06 81	0.20 111	2.08 124	0.15 63	1.01 122	0.04 61	0.61 76	0.16 58	0.03 39	3.74 72	3.43 163	0.41 49	0.26 47	1.40 47	0.75 120	1.44 62	4.55 109	0.03 43	0.26 63	0.78 104	1.36 117	0.91 30	1.22 113

ARAFT	0.80 48	0.22 32	0.31 33	0.31 88	0.12 32	0.01 10	0.02 14	0.24 46	0.09 39	1.28 139	0.00 1	0.53 64	0.04 13	0.09 80	3.18 52	1.99 92	0.51 63	0.34 62	2.69 89	0.14 24	1.96 95	2.75 43	0.02 34	0.20 53	0.80 105	0.03 23	3.53 104	0.13 49

GEStereo_RVC	2.49 152	0.90 143	1.02 135	1.03 164	0.74 145	1.57 182	1.21 166	2.68 159	0.58 124	0.77 105	0.39 103	2.62 149	0.36 99	0.11 90	4.94 121	4.65 194	2.05 175	2.17 215	9.07 177	2.10 186	3.74 144	9.71 236	0.55 174	1.49 185	0.81 106	0.84 100	4.45 156	6.73 180

ADLNet	0.79 47	0.95 148	0.12 16	0.22 51	0.28 78	0.09 87	0.05 42	1.25 87	0.10 44	0.32 77	0.06 64	2.48 144	0.08 31	0.20 117	3.48 63	1.14 29	0.48 57	0.11 20	0.60 24	0.23 37	0.60 27	3.03 53	0.01 10	0.10 25	0.91 107	0.83 98	3.15 85	0.34 67

AF-Net	1.33 98	0.56 92	1.00 132	0.36 109	0.81 150	1.01 166	2.56 192	2.36 132	1.15 160	0.48 91	0.65 121	3.84 155	0.16 58	0.30 141	3.50 65	1.17 31	0.52 64	0.02 3	1.74 58	0.53 83	0.81 34	4.34 94	0.06 59	0.14 37	0.93 108	0.61 86	3.84 120	2.40 142

Nwc_Net	1.33 98	0.56 92	1.00 132	0.36 109	0.81 150	1.01 166	2.56 192	2.36 132	1.15 160	0.48 91	0.65 121	3.84 155	0.16 58	0.30 141	3.50 65	1.17 31	0.52 64	0.02 3	1.74 58	0.53 83	0.81 34	4.34 94	0.06 59	0.14 37	0.93 108	0.61 86	3.84 120	2.40 142

test_3	1.92 134	1.16 168	1.42 153	0.44 126	0.39 114	0.14 106	0.20 111	2.79 169	0.17 69	0.38 85	0.41 107	4.32 163	0.36 99	0.03 39	6.25 162	3.34 155	0.68 83	0.67 115	9.18 180	0.53 83	3.20 125	7.85 199	0.06 59	0.80 158	0.95 110	1.27 114	3.85 123	0.94 105

CFNet_RVC	1.14 78	0.65 113	0.92 125	0.35 106	0.40 115	0.14 106	0.13 87	0.11 33	0.18 73	0.86 113	1.15 137	0.67 85	0.17 64	0.08 76	6.26 164	1.31 46	0.70 84	0.40 73	1.62 51	0.29 45	1.93 92	3.03 53	0.06 59	0.43 107	0.95 110	1.90 131	3.91 127	2.07 134

XPNet_ROB	3.41 171	2.62 203	1.58 164	0.80 151	1.56 178	1.24 175	0.96 156	0.89 76	1.54 175	1.17 132	3.26 179	26.85 234	0.38 104	0.40 156	6.47 168	2.54 123	3.57 199	0.89 143	3.41 113	1.26 153	3.53 136	7.67 192	0.87 201	0.64 136	0.96 112	2.39 138	9.98 221	4.70 158

rafts_anoy	0.92 60	0.33 59	0.86 121	0.37 111	0.24 68	0.05 68	0.07 55	2.48 149	0.14 57	0.01 33	0.00 1	0.20 16	0.04 13	0.02 25	3.97 85	3.08 143	0.56 72	0.40 73	2.20 69	0.34 53	1.65 76	3.86 81	0.02 34	0.27 65	0.99 113	0.73 95	0.87 29	0.98 107

PA-Net	2.07 141	0.95 148	1.62 165	0.31 88	2.13 196	0.17 119	0.70 152	0.21 38	1.90 188	0.84 111	1.44 141	0.30 27	0.21 73	0.84 194	7.47 181	1.66 72	0.38 43	0.37 65	1.25 41	0.74 118	1.66 78	4.96 127	0.64 186	0.51 119	1.03 114	11.53 226	2.31 64	9.73 200
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
IPLGR_C	1.02 69	0.24 39	0.77 111	0.31 88	0.36 100	0.04 60	0.35 129	0.20 37	0.47 113	0.07 45	0.12 76	1.26 120	0.09 36	0.41 164	4.52 100	1.63 68	0.81 94	0.45 93	2.10 66	0.32 48	2.41 105	4.67 115	0.07 74	0.75 150	1.04 115	0.28 57	3.80 117	0.11 44

EGLCR-Stereo	1.68 114	0.23 34	2.17 187	0.08 32	0.28 78	0.09 87	0.09 68	0.50 61	1.17 163	0.11 50	2.55 169	0.62 79	0.67 142	0.03 39	4.24 92	3.69 178	1.12 129	1.22 178	4.58 136	0.59 98	4.19 153	7.51 188	0.24 124	0.68 143	1.05 116	0.64 89	6.73 198	0.33 65

CIPLG	1.04 71	0.23 34	0.82 117	0.32 93	0.36 100	0.04 60	0.34 127	0.21 38	0.50 116	0.07 45	0.11 72	1.24 118	0.08 31	0.42 166	4.82 118	1.65 71	0.85 102	0.39 72	2.02 64	0.32 48	2.35 101	4.69 116	0.05 53	0.75 150	1.10 117	0.35 72	3.79 116	0.12 47

ACRE	1.04 71	0.24 39	0.80 115	0.33 95	0.36 100	0.04 60	0.34 127	0.21 38	0.48 114	0.08 49	0.14 80	1.30 122	0.09 36	0.45 169	4.77 115	1.62 67	0.82 97	0.43 89	2.08 65	0.33 51	2.40 104	4.72 117	0.06 59	0.74 149	1.10 117	0.28 57	3.80 117	0.11 44

CREStereo++_RVC	1.20 87	0.23 34	1.65 166	0.28 80	0.43 122	0.01 10	0.17 100	2.02 118	0.26 94	0.61 98	0.08 69	0.50 60	0.15 54	0.05 56	3.91 83	2.85 135	0.95 115	0.50 97	2.77 92	0.31 47	3.04 121	3.84 79	0.13 95	0.14 37	1.10 117	1.31 116	4.38 153	0.77 94
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
psm_up	1.28 96	0.67 117	1.09 140	0.41 120	0.89 154	0.04 60	0.31 122	2.38 139	1.16 162	0.77 105	0.00 1	1.36 124	0.10 41	0.44 167	4.59 105	1.35 48	0.83 99	0.45 93	4.14 129	0.47 69	1.60 72	2.76 44	0.01 10	0.73 147	1.16 120	1.54 122	3.84 120	1.40 115

raft_robust	1.38 102	0.73 128	0.63 92	0.27 77	0.23 65	0.01 10	0.05 42	3.04 179	0.24 91	1.16 131	0.02 59	0.61 76	0.67 142	0.07 68	3.67 71	2.22 108	0.80 92	0.66 112	5.14 141	0.33 51	3.43 135	6.40 162	0.01 10	0.37 92	1.19 121	1.48 119	2.86 76	0.96 106

CREStereo	1.20 87	0.33 59	0.95 130	0.24 61	0.19 47	0.01 10	0.06 50	2.65 157	0.54 117	0.64 100	1.05 132	0.72 88	0.59 135	0.07 68	3.92 84	3.45 167	0.86 107	0.42 85	2.19 68	0.72 116	3.10 123	3.56 70	0.10 88	0.29 70	1.20 122	1.09 107	2.54 68	0.90 99
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
raftrobust	1.17 81	0.44 76	0.99 131	0.41 120	0.37 105	0.04 60	0.12 84	2.45 146	0.14 57	0.51 95	0.00 1	0.72 88	0.24 83	0.09 80	4.74 110	4.01 189	0.39 45	0.35 64	5.19 142	0.34 53	1.89 90	4.58 110	0.21 113	0.28 67	1.21 123	0.47 77	1.09 32	0.35 69

trnet	1.17 81	0.32 52	0.93 128	0.22 51	0.19 47	0.01 10	0.08 60	2.54 150	0.38 103	0.63 99	0.99 131	0.76 93	0.58 134	0.06 64	3.83 78	3.16 147	0.91 110	0.55 103	2.21 70	0.76 122	2.97 118	3.47 66	0.06 59	0.29 70	1.28 124	1.05 106	2.55 69	0.92 102

NVstereo2D	0.93 61	0.48 83	0.17 17	0.24 61	0.42 120	0.41 142	0.08 60	1.64 99	0.59 125	0.87 114	1.05 132	0.42 48	0.21 73	0.08 76	5.64 138	2.38 117	0.82 97	0.59 106	1.71 55	0.24 38	1.26 54	2.48 41	0.06 59	0.47 112	1.31 125	0.29 59	1.04 31	0.24 58

SACVNet	1.77 127	0.88 141	1.11 142	0.67 145	1.41 176	0.84 159	0.94 155	2.65 157	0.54 117	1.31 142	0.02 59	0.95 108	0.40 106	0.39 155	6.01 157	2.36 115	1.71 166	0.42 85	4.84 140	0.82 125	3.03 120	6.05 151	0.11 91	0.73 147	1.33 126	1.66 127	4.02 134	2.55 144

UDG	13.28 240	21.47 253	5.08 220	37.13 255	29.51 256	32.00 253	40.03 258	2.62 156	1.78 186	2.40 173	5.74 204	12.64 210	4.23 204	74.90 264	7.47 181	2.61 127	9.44 237	3.24 230	19.57 224	5.01 227	8.74 232	7.28 177	12.84 253	1.84 195	1.35 127	2.91 144	4.53 158	2.12 136

RTSC	3.11 165	0.95 148	1.93 179	0.51 135	0.89 154	1.05 168	2.90 200	1.64 99	1.98 190	2.28 171	2.71 173	1.60 131	1.14 176	1.24 208	11.23 216	4.78 198	4.92 219	2.00 211	8.11 168	1.61 165	4.78 164	6.97 174	0.34 148	1.52 186	1.35 127	1.21 113	4.60 161	9.80 201

GMOStereo	1.19 83	0.17 24	0.68 95	0.34 99	0.31 82	0.13 101	0.31 122	2.36 132	0.15 63	0.00 1	0.17 85	0.60 70	0.45 114	0.02 25	3.83 78	3.83 180	0.54 66	0.70 119	2.41 75	0.64 106	1.71 82	6.50 163	0.01 10	0.34 77	1.38 129	0.25 52	4.07 136	0.10 37

error version	1.19 83	0.17 24	0.68 95	0.34 99	0.31 82	0.13 101	0.31 122	2.36 132	0.15 63	0.00 1	0.17 85	0.60 70	0.45 114	0.02 25	3.83 78	3.83 180	0.54 66	0.70 119	2.41 75	0.64 106	1.71 82	6.50 163	0.01 10	0.34 77	1.38 129	0.25 52	4.07 136	0.10 37

test-v	1.19 83	0.17 24	0.68 95	0.34 99	0.31 82	0.13 101	0.31 122	2.36 132	0.15 63	0.00 1	0.17 85	0.60 70	0.45 114	0.02 25	3.83 78	3.83 180	0.54 66	0.70 119	2.41 75	0.64 106	1.71 82	6.50 163	0.01 10	0.34 77	1.38 129	0.25 52	4.07 136	0.10 37

test-2	1.19 83	0.17 24	0.68 95	0.34 99	0.31 82	0.13 101	0.31 122	2.36 132	0.15 63	0.00 1	0.17 85	0.60 70	0.45 114	0.02 25	3.83 78	3.83 180	0.54 66	0.70 119	2.41 75	0.64 106	1.71 82	6.50 163	0.01 10	0.34 77	1.38 129	0.25 52	4.07 136	0.10 37

ccs_rob	4.98 199	1.51 176	2.53 197	2.16 190	0.89 154	3.24 202	1.79 181	4.91 215	1.34 169	4.26 226	15.64 257	28.82 235	10.34 221	0.50 177	6.81 172	5.55 213	2.39 184	1.57 191	6.45 153	2.16 188	6.28 198	6.95 173	0.40 154	2.33 202	1.38 129	2.46 139	4.37 151	7.31 184

iinet-f	1.66 113	1.28 171	0.38 56	0.81 152	0.15 36	0.24 132	0.13 87	0.42 53	0.21 87	1.91 163	3.98 186	0.30 27	0.27 86	0.07 68	6.30 166	2.65 128	0.43 52	0.30 55	8.10 167	1.14 146	2.10 98	6.32 158	0.26 129	0.52 121	1.42 134	0.21 49	4.26 149	0.60 87

pcwnet_v2	1.99 138	0.65 113	0.87 122	0.77 150	1.17 163	0.72 155	0.24 116	1.75 104	0.66 131	3.33 199	1.75 150	1.49 128	1.91 188	1.68 220	6.75 171	2.30 111	1.12 129	0.69 118	4.33 134	0.50 77	2.08 96	4.26 91	1.07 206	0.77 155	1.43 135	2.18 134	4.16 145	5.20 162

DDUNet	13.01 237	20.50 252	4.63 214	37.04 254	24.81 253	34.87 257	32.65 255	1.85 108	1.66 182	1.47 150	3.83 185	13.22 213	4.08 203	83.62 267	6.26 164	2.41 118	8.99 236	3.82 232	18.78 218	4.54 222	7.88 221	7.25 176	16.92 257	0.99 170	1.50 136	0.70 93	4.90 167	2.09 135

GANet-ADL	2.63 154	0.65 113	2.25 189	1.16 166	1.13 162	1.61 183	0.77 154	1.97 116	1.02 156	3.19 197	3.22 178	1.48 126	0.33 93	0.03 39	6.00 156	4.08 190	2.52 187	0.78 133	7.88 163	2.05 181	3.56 137	6.68 169	0.27 134	0.86 164	1.51 137	6.92 193	5.25 174	3.84 154

PDISCO_ROB	1.24 93	0.57 96	0.10 13	0.66 144	0.32 92	0.01 10	0.57 148	0.78 73	0.49 115	1.25 138	0.94 130	0.36 34	0.32 92	0.19 112	3.99 87	2.19 106	0.98 116	1.44 187	2.38 72	0.62 103	2.92 116	4.93 124	0.18 109	0.64 136	1.52 138	0.53 83	3.95 133	0.62 89

PS-NSSS	1.79 128	3.17 213	0.42 62	3.20 200	0.92 158	2.08 190	1.19 164	0.39 50	0.16 68	0.38 85	0.00 1	11.59 208	1.18 177	0.50 177	5.15 124	0.89 15	0.71 86	0.28 51	4.31 133	0.17 28	0.97 42	0.64 7	2.37 222	0.19 50	1.58 139	0.76 96	3.28 93	1.77 126

CASnet	0.96 65	0.54 90	0.54 88	0.24 61	0.36 100	0.05 68	0.26 119	0.52 63	0.18 73	0.06 44	0.06 64	0.70 87	0.36 99	0.01 11	4.36 95	1.50 58	0.66 81	0.40 73	2.56 82	0.34 53	3.82 146	4.34 94	0.03 43	0.35 84	1.67 140	0.11 36	1.72 48	0.23 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
UDGNet	2.73 157	1.17 169	0.42 62	10.90 233	5.53 222	8.65 229	3.60 209	1.70 101	0.27 95	0.22 67	0.12 76	0.80 97	0.12 46	9.72 250	4.00 89	1.35 48	0.73 87	0.54 101	3.02 103	0.60 100	2.78 110	6.16 155	3.41 234	0.29 70	1.70 141	1.69 128	3.06 82	1.10 109

Anonymous3	3.42 172	0.60 101	0.93 128	0.09 36	1.35 169	0.50 147	0.03 23	3.46 195	1.28 164	1.11 127	0.80 125	10.89 206	1.36 182	0.45 169	8.96 197	6.97 240	3.85 201	3.08 227	11.46 200	2.32 194	7.35 215	12.18 253	0.38 153	0.51 119	1.75 142	3.57 150	5.30 175	1.85 128

FADNet_RVC	4.48 193	2.12 197	1.42 153	3.57 206	3.69 210	1.20 171	2.37 189	2.30 131	1.42 171	1.77 159	4.48 191	9.79 202	6.84 210	1.84 224	12.73 226	3.36 156	3.55 198	4.20 236	17.52 216	3.76 218	5.93 190	8.26 210	0.72 194	1.64 190	1.78 143	3.63 154	5.12 169	5.99 174

UCFNet_RVC	1.41 105	2.75 206	0.68 95	0.60 141	0.80 148	0.26 135	0.16 96	0.28 47	0.23 89	0.93 117	0.37 102	2.60 146	1.05 175	0.07 68	6.13 160	1.33 47	0.70 84	0.52 100	2.48 79	0.62 103	1.87 89	3.20 63	1.04 204	0.35 84	1.83 144	1.96 132	2.11 58	3.29 150

DDVS	5.69 207	1.54 178	2.40 193	1.70 177	2.85 205	2.20 192	1.17 162	5.90 226	4.00 215	4.08 221	18.83 263	25.64 232	8.12 215	1.56 217	8.35 192	7.04 241	2.73 190	2.05 212	11.37 199	4.73 223	6.54 204	8.98 227	0.34 148	1.71 191	1.84 145	3.53 149	6.53 194	7.90 188

iResNet	4.46 192	0.88 141	0.92 125	2.61 195	2.85 205	4.95 211	1.38 169	4.97 216	1.33 167	3.66 212	3.45 181	12.37 209	16.29 234	0.06 64	9.09 199	3.33 154	2.53 188	1.85 203	16.79 215	2.68 204	4.65 163	4.29 92	0.25 128	4.69 227	1.88 146	4.19 163	5.32 176	3.22 149

FADNet-RVC	2.02 139	0.32 52	0.74 107	0.33 95	1.23 165	0.05 68	3.02 201	0.60 68	0.24 91	1.02 123	0.31 99	6.30 189	0.33 93	0.34 146	10.06 207	2.10 103	0.84 101	0.81 135	6.91 156	1.97 177	2.36 102	3.78 76	0.20 112	0.61 131	1.94 147	1.65 126	3.28 93	3.13 147

PSMNet-ADL	3.55 179	0.87 140	1.70 170	1.71 178	2.00 193	1.21 172	0.69 151	2.55 152	1.91 189	4.36 229	7.71 226	4.22 160	7.85 212	0.10 85	7.75 184	5.27 208	2.09 178	0.89 143	11.92 204	2.07 182	4.52 160	6.13 154	0.70 192	0.67 142	2.07 148	4.52 169	8.78 216	1.62 124

EAI-Stereo	3.47 175	1.08 163	3.31 205	1.01 163	2.20 199	0.86 160	2.15 187	3.02 178	2.01 191	0.21 63	6.99 217	3.36 152	0.71 149	0.17 108	8.65 195	6.60 233	1.21 137	1.15 171	10.39 194	1.82 173	4.60 161	8.03 205	0.69 190	1.76 193	2.14 149	5.97 183	7.35 206	6.22 176

FCDSN-DC	1.87 129	0.93 146	2.12 186	1.84 182	1.62 180	1.35 176	1.17 162	0.74 71	0.46 110	1.19 135	0.30 98	2.02 138	0.48 121	0.28 138	5.91 150	2.18 105	2.34 182	2.10 214	1.30 44	0.47 69	2.99 119	5.42 134	0.57 177	3.93 219	2.22 150	3.45 148	1.45 41	1.56 121
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Sa-1000	1.45 106	0.32 52	0.53 87	0.28 80	0.26 75	0.01 10	0.04 32	2.73 163	0.11 47	0.01 33	0.01 54	0.59 66	0.49 123	0.56 182	6.07 158	2.10 103	0.92 113	0.88 142	4.60 137	0.59 98	1.56 68	6.38 160	0.01 10	0.64 136	2.25 151	1.72 129	5.00 168	0.38 71

ACV-stereo	8.68 222	5.35 230	4.89 217	8.31 225	1.79 182	11.62 235	4.37 213	3.80 202	6.01 226	5.33 239	7.17 220	6.07 188	26.41 245	1.30 211	11.88 219	10.16 260	6.25 225	2.60 222	51.34 266	14.45 255	9.06 234	8.91 225	1.00 202	2.60 206	2.32 152	8.54 210	7.07 202	5.71 168

ETE_ROB	5.10 202	4.12 222	1.76 173	1.25 168	2.22 200	2.82 198	2.07 185	1.56 97	4.21 218	1.88 162	5.58 202	37.59 247	0.86 168	1.44 215	10.38 210	2.80 133	4.20 209	0.98 153	5.24 143	1.97 177	4.87 165	7.58 189	0.77 199	1.38 183	2.34 153	3.79 159	15.93 240	8.21 189

LALA_ROB	4.53 194	4.80 226	1.68 168	1.27 169	2.16 198	2.28 195	1.42 173	1.88 114	2.60 201	2.71 178	5.56 200	33.12 239	0.72 150	0.88 196	10.88 214	2.59 125	3.47 197	1.83 202	4.21 131	2.04 180	4.39 158	7.30 179	0.41 158	1.52 186	2.35 154	3.60 153	8.94 217	7.68 186

DLNR_Zeroshot_test	23.08 255	78.93 290	7.15 237	99.97 290	0.34 96	0.16 116	98.90 290	3.23 189	0.54 117	3.12 193	2.31 163	6.01 187	0.92 172	21.35 256	96.48 291	100.00 294	25.46 265	22.19 276	22.79 233	2.43 196	9.32 237	9.14 228	0.06 59	0.65 139	2.36 155	3.89 161	2.16 61	3.20 148

MSMDNet	2.61 153	0.70 122	1.72 172	0.38 115	0.62 139	0.23 128	0.18 103	3.09 182	0.67 132	1.02 123	2.22 155	1.22 117	2.43 193	0.35 151	5.26 130	6.79 237	1.36 152	0.58 105	10.46 195	3.11 210	6.34 199	7.92 200	0.41 158	0.76 152	2.48 156	3.98 162	3.04 81	3.06 146

RGC	2.76 159	2.10 196	5.00 219	1.68 176	1.94 189	1.93 188	1.23 167	2.03 122	1.49 172	0.88 115	4.67 194	2.77 150	2.63 194	0.70 189	5.76 147	1.89 83	1.20 135	0.48 95	4.42 135	1.33 158	2.66 107	6.08 153	0.21 113	1.11 176	2.55 157	5.20 175	5.35 177	7.17 183

NCC-stereo	2.13 142	1.68 184	1.46 157	1.00 159	1.37 170	0.89 162	2.88 198	2.59 154	2.86 203	0.34 79	2.72 174	2.40 141	1.41 183	0.27 133	5.18 125	1.38 50	0.85 102	0.98 153	2.99 101	1.01 140	1.54 66	4.72 117	0.43 162	0.53 122	2.61 158	4.44 167	4.09 141	4.93 160

Abc-Net	2.13 142	1.68 184	1.46 157	1.00 159	1.37 170	0.89 162	2.88 198	2.59 154	2.86 203	0.34 79	2.72 174	2.40 141	1.41 183	0.27 133	5.18 125	1.38 50	0.85 102	0.98 153	2.99 101	1.01 140	1.54 66	4.72 117	0.43 162	0.53 122	2.61 158	4.44 167	4.09 141	4.93 160
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	1.97 137	0.23 34	0.39 58	0.23 58	0.18 41	0.02 36	0.09 68	15.67 250	0.89 147	3.41 207	0.87 126	0.98 109	0.83 162	0.20 117	3.66 69	3.84 184	1.36 152	0.90 145	3.25 105	0.74 118	5.14 170	4.30 93	0.24 124	0.41 98	2.64 160	0.80 97	1.36 35	0.50 78
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	1.76 120	0.72 125	0.87 122	0.32 93	0.55 131	0.01 10	0.08 60	1.77 106	0.38 103	2.09 169	0.92 128	0.44 50	0.76 154	0.27 133	5.64 138	2.03 96	1.52 160	0.93 149	3.87 125	1.34 159	1.41 60	6.39 161	0.07 74	1.05 173	2.65 161	7.16 195	3.90 126	0.29 62

DCVSM-stereo	5.54 205	0.78 130	3.12 203	3.47 203	1.28 167	7.98 225	1.05 159	4.59 212	2.29 195	5.25 238	7.93 230	23.24 229	12.85 227	0.71 190	9.52 204	4.20 191	2.06 177	1.36 186	16.58 212	3.56 217	5.30 174	5.91 145	2.46 223	3.65 217	2.66 162	6.64 189	5.48 181	5.70 167

cross-raft	2.64 155	0.79 132	1.76 173	0.43 124	0.89 154	0.23 128	0.18 103	3.08 181	0.70 133	0.77 105	2.13 153	1.21 114	0.69 146	0.41 164	5.43 133	5.90 217	1.22 142	0.59 106	10.82 198	1.85 174	6.50 200	8.26 210	0.45 166	0.63 133	2.66 162	4.41 166	4.46 157	4.88 159

TRStereo	3.75 184	3.07 210	7.59 238	0.37 111	0.17 39	7.92 224	0.24 116	2.99 177	0.91 149	2.72 179	1.68 147	5.88 185	0.65 141	0.15 104	5.57 136	5.35 212	0.86 107	0.80 134	7.01 157	1.31 157	4.10 150	7.50 187	0.34 148	0.43 107	2.67 164	12.33 228	12.84 231	5.90 170

GwcNet-ADL	3.44 173	3.11 212	3.40 206	3.24 201	2.51 202	0.88 161	0.42 135	2.96 175	0.71 134	3.80 218	7.12 219	7.96 195	1.21 178	0.20 117	4.76 114	4.86 202	2.42 185	0.72 125	8.04 166	2.75 207	3.31 130	5.54 135	0.28 137	1.76 193	2.68 165	5.24 176	4.37 151	8.53 192

MLCV	2.73 157	0.66 116	0.90 124	2.64 196	1.41 176	1.10 170	1.01 158	3.58 199	0.61 126	3.69 213	4.23 189	5.51 181	3.78 200	0.11 90	5.65 140	2.01 95	1.68 164	0.87 140	10.28 192	1.26 153	3.32 131	5.13 130	0.34 148	2.60 206	2.68 165	3.08 145	4.10 143	1.55 120

RAFT-Test	3.05 163	0.69 119	1.82 176	1.09 165	0.81 150	0.25 133	0.43 138	3.13 184	0.76 137	1.06 125	6.42 212	1.03 111	0.91 171	0.35 151	5.61 137	6.66 235	1.32 148	0.61 109	10.76 197	1.74 170	6.54 204	7.48 186	0.56 175	0.59 129	2.76 167	10.02 217	4.56 159	4.35 156

R-Stereo Train	2.40 148	1.12 164	1.98 181	1.00 159	0.24 68	0.05 68	0.07 55	2.02 118	1.01 154	1.35 146	2.47 166	1.55 129	0.47 119	0.19 112	5.66 141	4.74 195	1.71 166	1.04 160	7.24 158	1.14 146	5.08 168	7.81 196	0.06 59	0.42 101	2.90 168	4.55 170	3.22 89	5.57 165

RAFT-Stereo	2.40 148	1.12 164	1.98 181	1.00 159	0.24 68	0.05 68	0.07 55	2.02 118	1.01 154	1.35 146	2.47 166	1.55 129	0.47 119	0.19 112	5.66 141	4.74 195	1.71 166	1.04 160	7.24 158	1.14 146	5.08 168	7.81 196	0.06 59	0.42 101	2.90 168	4.55 170	3.22 89	5.57 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
FADNet	2.26 146	0.45 78	0.77 111	0.54 138	1.08 161	0.02 36	3.28 204	0.88 75	0.38 103	0.80 109	0.57 116	2.60 146	0.50 124	0.67 187	9.91 206	1.94 89	0.91 110	1.08 165	9.92 188	1.76 171	2.78 110	4.21 90	0.11 91	0.47 112	2.92 170	3.57 150	3.57 107	5.35 164

ADCP+	3.65 183	2.02 190	2.68 199	1.32 171	1.94 189	1.22 173	4.40 214	1.11 83	9.44 239	1.76 158	5.45 199	9.05 199	0.37 103	0.98 199	6.99 177	2.36 115	0.61 77	0.92 147	6.14 152	0.94 136	2.80 112	5.58 138	0.36 152	0.63 133	3.00 171	12.42 229	3.57 107	10.51 203

MyStereo04	2.45 150	0.72 125	1.28 145	0.73 149	0.84 153	0.04 60	0.16 96	2.58 153	0.98 151	3.09 192	0.72 124	1.71 135	0.16 58	0.07 68	5.25 128	3.37 157	0.81 94	1.04 160	10.31 193	2.51 198	5.56 179	5.11 128	1.16 209	0.94 169	3.03 172	8.41 205	4.87 166	0.64 90

FINET	2.25 145	0.61 103	1.06 137	0.48 132	0.55 131	0.75 158	0.98 157	1.18 85	1.87 187	0.30 74	3.46 182	1.25 119	2.35 191	0.80 193	14.13 234	2.94 137	1.14 132	0.42 85	2.74 91	1.28 155	2.71 109	4.08 87	0.43 162	1.24 181	3.04 173	5.74 181	1.70 47	3.42 152

PMTNet	1.51 107	0.60 101	1.30 148	0.27 77	0.26 75	0.02 36	0.18 103	0.51 62	0.56 122	0.71 104	0.33 100	0.59 66	0.48 121	0.09 80	6.84 173	3.43 163	0.91 110	0.38 68	6.13 151	0.44 65	4.00 149	3.52 69	0.13 95	0.15 41	3.04 173	1.29 115	1.36 35	3.30 151

HBP-ISP	4.03 186	3.61 216	4.65 215	4.90 213	2.67 203	3.96 208	0.21 113	4.13 207	1.33 167	3.40 205	4.53 192	5.06 173	0.59 135	1.99 225	8.66 196	8.18 251	1.95 173	1.49 189	3.09 104	1.55 163	5.74 180	9.32 232	0.67 189	2.28 201	3.06 175	5.01 173	10.99 225	5.93 173

PWC_ROB	7.58 219	2.00 189	5.48 225	0.90 155	1.32 168	2.25 193	5.46 221	2.83 171	16.84 254	3.83 219	8.10 231	5.42 180	39.62 263	1.01 201	9.69 205	5.15 204	6.62 227	4.25 237	16.71 214	4.76 225	8.56 228	10.40 245	0.63 184	4.96 232	3.07 176	3.69 155	7.15 205	24.07 241

NOSS_ROB	3.47 175	3.88 221	0.50 82	2.22 193	1.85 186	2.58 196	0.05 42	2.70 161	1.59 176	3.61 210	1.69 148	2.61 148	3.90 202	1.01 201	9.33 201	5.76 215	3.02 194	1.87 205	2.83 94	1.09 143	5.42 176	6.93 172	0.46 168	3.37 215	3.09 177	10.15 220	8.01 213	4.05 155

ADCRef	3.22 168	2.76 207	1.07 138	0.70 148	2.26 201	2.09 191	2.76 195	1.00 80	5.91 225	1.91 163	1.10 136	1.28 121	0.78 156	1.43 214	8.09 189	3.52 168	1.51 159	1.18 173	8.68 170	2.26 190	3.23 126	6.00 148	1.89 218	1.20 179	3.12 178	7.80 202	3.41 101	10.10 202

CC-Net-ROB	5.62 206	8.62 238	1.87 177	23.08 244	6.72 231	15.74 240	8.55 234	0.45 57	0.82 141	1.55 153	0.00 1	24.53 230	3.35 196	3.39 234	5.49 134	0.89 15	2.73 190	1.76 198	12.04 205	0.82 125	1.32 56	1.73 22	9.22 247	0.42 101	3.22 179	2.53 141	2.45 67	8.44 191

gcap-zeroshot	3.56 181	0.56 92	4.08 211	1.72 179	0.53 129	1.55 181	1.78 180	3.23 189	0.64 129	2.75 180	6.71 214	6.50 191	0.68 145	0.48 173	6.48 169	6.49 230	1.21 137	1.11 168	16.59 213	2.54 199	5.24 172	8.27 212	1.30 212	0.79 157	3.27 180	5.01 173	4.56 159	1.94 131

AE-Stereo	1.73 116	0.32 52	2.11 185	0.34 99	0.37 105	0.05 68	0.43 138	0.44 56	0.32 101	0.04 42	0.00 1	3.48 153	0.44 111	0.07 68	4.68 108	3.77 179	1.11 128	0.92 147	4.18 130	1.16 151	3.77 145	7.03 175	0.18 109	1.06 174	3.29 181	2.09 133	4.84 165	0.18 53

test-1	3.29 170	0.29 47	1.96 180	0.33 95	0.26 75	0.23 128	0.42 135	3.11 183	0.84 144	3.35 203	3.99 187	5.66 184	0.78 156	0.19 112	6.33 167	6.00 219	1.70 165	1.62 193	10.71 196	1.73 169	5.37 175	9.64 235	0.07 74	0.76 152	3.30 182	6.12 186	5.48 181	8.68 194

s12784h	2.36 147	2.32 200	2.69 200	1.64 175	0.77 147	0.08 84	0.06 50	2.09 125	0.54 117	1.17 132	0.13 79	1.69 134	0.67 142	0.04 52	3.36 60	3.26 151	1.00 121	0.40 73	3.79 124	0.49 73	5.47 178	4.44 98	0.16 104	0.38 94	3.34 183	5.45 179	7.07 202	11.25 206

IPLGR	2.02 139	0.67 117	0.81 116	0.38 115	0.47 126	0.01 10	0.08 60	1.39 92	0.28 96	2.32 172	2.30 162	0.46 52	0.79 158	0.20 117	6.88 175	1.99 92	1.44 154	1.35 184	5.56 145	1.85 174	2.94 117	6.20 156	0.06 59	1.13 177	3.39 184	6.80 191	3.93 129	0.75 93

HH	3.49 177	0.47 81	5.11 222	0.68 146	0.69 142	0.93 164	1.38 169	3.19 187	0.82 141	2.81 181	2.29 160	5.39 178	0.81 159	0.34 146	5.69 144	7.67 249	0.99 117	1.08 165	9.91 186	2.70 205	7.76 218	8.27 212	0.57 177	0.93 167	3.44 185	8.42 207	5.63 185	6.30 177

HanStereo	3.49 177	0.47 81	5.11 222	0.68 146	0.69 142	0.93 164	1.38 169	3.19 187	0.82 141	2.81 181	2.29 160	5.39 178	0.81 159	0.34 146	5.69 144	7.67 249	0.99 117	1.08 165	9.91 186	2.70 205	7.76 218	8.27 212	0.57 177	0.93 167	3.44 185	8.42 207	5.63 185	6.30 177

FAT-Stereo	7.68 220	2.26 198	8.90 246	7.33 221	12.67 245	6.25 217	3.58 208	7.41 230	3.60 213	5.82 240	12.39 247	18.45 224	9.06 217	1.35 212	12.36 223	6.54 232	3.93 203	4.03 235	15.97 211	6.36 233	7.78 220	9.24 230	0.76 198	5.29 237	3.49 187	6.98 194	8.20 214	17.22 224

S-Stereo	9.64 226	2.07 193	4.59 213	8.70 227	8.72 235	12.93 238	19.52 247	5.25 221	6.14 228	6.12 243	20.39 266	29.19 236	7.43 211	0.64 184	14.26 237	7.63 248	4.01 206	5.81 246	18.32 217	6.45 235	7.46 217	9.84 238	12.36 252	7.40 246	3.61 188	6.74 190	7.10 204	17.56 225

CASS	2.93 161	1.06 160	2.39 192	2.21 192	1.17 163	0.52 149	2.81 196	2.79 169	1.05 157	1.80 161	3.40 180	1.68 133	0.59 135	0.05 56	4.51 99	3.20 150	5.58 221	1.31 183	9.56 183	1.64 166	7.26 213	7.98 202	0.05 53	0.66 140	3.62 189	2.70 142	4.35 150	5.22 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SGM-Forest	3.19 167	2.07 193	0.45 77	6.33 217	2.00 193	2.67 197	0.10 80	1.46 94	0.76 137	2.49 175	0.91 127	6.65 193	6.47 206	0.48 173	6.84 173	3.08 143	0.85 102	0.33 60	3.65 120	0.62 103	2.81 113	5.69 140	0.84 200	1.18 178	3.88 190	3.84 160	11.86 229	7.73 187
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NaN_ROB	3.44 173	1.18 170	1.20 144	0.92 156	3.15 208	0.73 156	1.61 176	3.36 191	2.57 200	0.98 121	1.25 139	21.11 226	0.77 155	1.26 210	5.06 122	1.79 77	1.06 125	0.76 130	2.52 81	1.44 161	1.95 93	3.82 77	0.52 173	1.30 182	4.05 191	10.09 219	4.78 163	13.66 215

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 214	1.86 187	7.76 239	2.86 199	2.71 204	7.05 220	3.15 202	3.93 205	4.88 224	4.54 230	11.42 243	5.15 176	2.03 189	0.06 64	10.49 212	8.30 252	2.05 175	1.28 182	37.56 251	2.22 189	6.07 193	9.22 229	0.40 154	0.89 165	4.29 192	12.82 232	6.10 188	12.31 210

GANetREF_RVC	2.72 156	1.88 188	1.03 136	2.10 189	1.40 174	1.09 169	0.21 113	4.74 213	1.62 178	3.74 214	0.06 64	10.56 205	0.82 161	0.10 85	4.53 101	1.59 65	1.29 145	0.98 153	6.76 154	0.75 120	3.12 124	2.45 40	0.21 113	1.71 191	4.31 193	3.74 158	7.02 201	5.71 168
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
iRaft-Stereo_20w	4.82 197	1.53 177	8.41 244	7.63 222	1.90 187	3.40 204	1.71 177	3.40 193	2.25 194	3.58 209	9.41 239	3.70 154	1.31 179	0.48 173	5.41 132	5.85 216	1.31 147	0.85 138	9.58 184	1.92 176	5.27 173	7.69 193	0.65 187	0.77 155	4.40 194	14.15 237	11.18 226	12.46 211

EKT-Stereo	3.12 166	0.79 132	2.25 189	0.51 135	0.38 109	0.57 151	1.87 182	3.36 191	1.32 166	2.03 167	5.99 206	1.48 126	0.75 153	0.44 167	7.79 185	6.14 222	1.47 157	3.22 229	8.95 174	2.82 208	6.93 212	8.34 217	0.17 107	0.49 114	4.41 195	4.95 172	5.40 180	1.57 122

SFCPSM	5.84 209	2.89 208	1.36 151	1.97 186	1.59 179	1.65 184	0.56 147	2.54 150	4.75 221	3.16 194	7.74 227	15.48 218	23.57 242	1.24 208	11.21 215	4.79 199	2.53 188	1.55 190	22.65 232	7.42 237	4.60 161	6.67 168	0.69 190	2.33 202	4.62 196	4.35 165	6.18 189	9.49 197

DAS	4.65 195	0.98 154	1.28 145	1.99 187	1.39 172	1.39 178	1.58 174	3.52 197	4.17 216	3.33 199	6.18 209	12.75 211	6.50 207	0.10 85	8.31 190	4.81 200	4.46 211	2.26 217	10.21 189	5.35 230	6.51 202	7.66 190	0.57 177	4.84 229	4.63 197	7.17 196	7.79 210	5.90 170

SepStereo	4.65 195	0.98 154	1.28 145	1.99 187	1.39 172	1.39 178	1.58 174	3.52 197	4.17 216	3.33 199	6.18 209	12.75 211	6.50 207	0.10 85	8.31 190	4.81 200	4.46 211	2.26 217	10.21 189	5.35 230	6.51 202	7.66 190	0.57 177	4.84 229	4.63 197	7.17 196	7.79 210	5.90 170

MSKI-zero shot	3.55 179	0.69 119	1.78 175	0.20 47	0.41 117	0.19 123	0.14 91	3.13 184	0.94 150	0.80 109	6.42 212	3.89 157	0.60 138	0.03 39	5.84 149	6.80 238	1.44 154	1.01 158	11.77 202	2.28 191	6.56 206	8.63 219	0.24 124	0.71 145	4.66 199	11.34 224	7.75 209	7.55 185

HSM-Net_RVC	3.23 169	1.35 173	1.70 170	2.82 198	2.07 195	0.73 156	0.46 141	3.48 196	1.14 159	3.44 208	5.99 206	8.07 196	3.38 197	0.27 133	5.71 146	2.35 114	1.54 161	0.27 49	3.44 115	1.35 160	4.35 157	6.00 148	0.70 192	3.05 211	4.68 200	6.45 187	6.23 190	6.18 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCCL2	2.48 151	2.35 201	1.52 159	1.33 172	1.96 192	0.23 128	1.25 168	1.33 89	1.30 165	1.63 154	2.57 171	1.38 125	0.55 129	0.40 156	7.49 183	2.59 125	1.77 171	0.67 115	2.58 84	0.83 128	3.36 133	6.56 167	1.66 216	1.53 188	4.71 201	4.33 164	4.24 148	6.90 181

DLCB_ROB	1.13 77	0.77 129	0.73 105	0.44 126	0.51 128	0.22 127	0.42 135	0.49 60	0.28 96	0.84 111	0.50 111	1.31 123	0.85 164	0.11 90	2.70 40	1.54 62	1.12 129	0.27 49	0.82 29	0.22 36	1.70 81	3.50 68	0.48 172	0.44 110	4.83 202	2.48 140	2.14 60	0.79 95

ITSA-stereo	5.42 204	2.29 199	1.89 178	8.97 228	3.88 213	1.23 174	2.54 191	4.47 209	3.35 211	4.35 228	7.59 223	10.18 203	12.92 228	3.00 229	7.80 186	5.16 205	3.85 201	1.88 206	8.77 171	2.09 185	6.00 191	7.39 180	1.42 214	3.60 216	4.84 203	7.18 198	5.13 170	14.47 218

anonymity	4.07 188	0.78 130	6.15 232	1.49 173	0.74 145	0.48 144	0.49 143	3.72 201	1.65 180	2.70 177	20.70 267	3.99 159	0.88 169	0.28 138	5.31 131	6.26 226	1.14 132	0.71 123	7.91 164	1.58 164	4.27 156	8.17 209	0.41 158	0.61 131	4.86 204	9.60 215	5.48 181	9.41 195

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 225	1.66 183	6.09 231	4.62 212	3.79 211	3.05 200	6.94 227	3.69 200	3.58 212	4.74 234	10.17 241	65.85 276	12.11 226	7.99 248	7.88 187	5.27 208	4.63 213	5.31 241	18.89 221	2.67 203	8.70 229	10.19 242	1.05 205	4.09 220	5.01 205	9.52 214	6.30 192	15.16 219

SHD	5.09 201	1.15 167	3.12 203	1.80 181	1.94 189	1.71 185	2.82 197	5.09 219	4.76 222	2.82 184	5.39 198	5.07 174	9.79 220	0.87 195	11.37 218	6.33 229	4.71 215	2.67 224	13.97 208	3.50 216	7.31 214	8.29 216	0.44 165	3.88 218	5.02 206	7.49 200	4.03 135	12.20 208

Any-RAFT	2.91 160	0.59 100	3.81 209	0.35 106	0.57 136	0.02 36	0.11 82	2.92 174	0.63 128	0.50 94	3.78 184	3.92 158	0.36 99	0.16 107	6.57 170	3.98 188	0.87 109	0.87 140	8.59 169	0.61 102	5.45 177	6.20 156	0.42 161	0.49 114	5.12 207	9.91 216	3.30 95	8.42 190

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 199	1.32 172	8.08 241	2.22 193	1.40 174	5.53 212	2.05 184	3.43 194	3.32 207	3.75 215	12.29 246	5.33 177	1.84 186	0.33 145	5.97 155	7.09 242	1.62 162	1.81 200	10.22 191	2.59 201	6.85 209	8.81 221	0.47 169	2.00 198	5.18 208	13.24 234	6.40 193	11.37 207

DGSMNet	12.26 236	4.87 228	8.31 243	6.01 216	6.04 226	7.30 222	6.59 225	7.90 231	4.51 220	11.38 256	32.66 276	17.48 222	8.74 216	4.36 239	14.01 233	14.50 269	17.26 255	9.25 258	41.69 257	11.54 252	21.38 273	24.41 276	4.74 239	7.56 247	5.44 209	11.45 225	8.55 215	13.11 212

SQANet	19.01 245	32.39 259	7.05 236	58.51 260	34.20 257	58.54 262	40.35 259	4.32 208	1.69 183	4.85 235	1.45 142	32.05 238	6.71 209	57.82 260	11.24 217	1.77 76	6.68 229	1.66 194	31.16 241	2.08 184	8.23 224	7.99 203	54.11 266	2.11 199	5.60 210	10.88 223	10.17 223	19.67 230

model_zeroshot	3.58 182	0.49 86	2.22 188	1.96 185	0.99 160	0.34 140	0.18 103	2.98 176	0.43 109	2.44 174	5.28 197	4.75 171	0.54 128	0.17 108	8.97 198	6.14 222	1.71 166	1.15 171	15.06 210	1.29 156	5.77 187	7.73 194	0.26 129	0.43 107	5.63 211	5.85 182	5.24 172	8.66 193

ADCMid	7.46 217	4.47 223	5.08 220	2.16 190	4.40 217	5.87 215	8.05 230	9.24 233	12.39 244	3.16 194	7.69 225	10.20 204	10.41 222	3.13 231	12.60 225	5.58 214	5.05 220	2.83 226	19.52 223	4.27 221	8.70 229	10.59 246	5.48 241	2.86 208	5.69 212	10.08 218	5.48 181	16.37 221

IGEV_Zeroshot_test	4.05 187	0.80 134	8.10 242	6.86 220	0.41 117	2.27 194	1.89 183	3.90 204	1.41 170	2.09 169	8.67 233	4.78 172	1.00 173	0.23 125	5.53 135	6.82 239	1.05 124	0.73 127	9.30 182	1.98 179	7.38 216	8.89 224	0.47 169	0.72 146	5.72 213	5.34 178	5.93 187	7.12 182

AMNet	6.93 215	3.82 220	2.53 197	4.00 208	5.78 224	6.99 219	3.24 203	2.46 147	2.51 199	3.39 204	6.36 211	9.40 201	2.06 190	7.30 245	5.92 151	9.99 258	13.66 251	7.81 255	8.03 165	7.76 241	11.45 245	8.81 221	2.81 225	4.73 228	5.75 214	7.80 202	13.20 232	19.55 229

FBW_ROB	8.77 224	9.60 239	5.96 230	20.47 243	9.29 237	12.71 236	9.20 235	4.97 216	1.59 176	3.30 198	6.98 216	15.27 216	3.59 199	7.76 247	10.34 209	1.71 75	3.43 196	0.86 139	34.07 246	2.29 192	6.89 210	6.34 159	9.32 248	8.81 252	5.75 214	8.41 205	5.24 172	22.62 236

dad	4.27 190	0.90 143	0.38 56	10.18 232	1.67 181	1.51 180	12.20 240	12.33 241	0.11 47	3.40 205	0.00 1	1.94 136	3.49 198	0.26 129	6.16 161	1.44 55	1.74 170	0.71 123	14.06 209	0.66 113	3.23 126	4.00 85	0.21 113	1.02 171	6.09 216	0.19 46	17.62 243	9.71 199

G-Net	11.11 231	4.89 229	9.62 248	4.05 209	4.71 218	7.69 223	2.56 192	10.07 236	15.27 250	5.01 237	15.52 256	47.57 262	9.25 218	0.66 186	11.93 220	8.70 254	5.83 222	4.33 238	24.55 236	15.55 257	8.38 226	9.97 240	3.01 228	5.25 236	6.16 217	13.40 235	22.59 248	23.59 240

CSAN	5.32 203	2.66 204	1.69 169	3.30 202	3.85 212	2.05 189	2.31 188	5.00 218	4.86 223	3.78 217	2.69 172	17.88 223	11.82 225	1.17 207	10.17 208	1.96 90	2.51 186	1.35 184	6.12 150	2.50 197	3.97 148	4.60 111	0.56 175	2.97 210	6.49 218	16.18 243	7.96 212	13.30 214

AnyNet_C32	6.34 213	2.03 191	2.98 202	1.85 183	2.88 207	3.58 205	6.75 226	4.57 211	12.25 243	3.05 191	7.04 218	4.71 170	1.88 187	2.57 228	14.38 240	6.24 225	6.31 226	4.36 239	12.98 207	3.18 211	11.94 248	11.62 250	1.98 219	4.21 221	6.60 219	10.55 221	6.27 191	14.36 217

ADCL	4.20 189	3.62 217	2.45 194	1.72 179	1.80 183	3.15 201	4.53 217	2.29 130	13.19 246	2.81 181	4.88 196	2.96 151	0.72 150	1.36 213	7.16 179	2.76 132	2.35 183	2.20 216	6.83 155	2.31 193	6.19 195	6.77 171	1.40 213	1.47 184	6.63 220	6.49 188	4.40 154	11.08 205

CBMV	6.33 212	3.75 218	1.57 163	3.96 207	3.58 209	2.97 199	1.75 179	3.89 203	2.67 202	4.14 222	2.72 174	14.42 215	3.85 201	0.73 192	10.81 213	6.26 226	4.67 214	2.29 219	9.29 181	1.51 162	8.03 222	7.42 183	0.63 184	6.58 243	6.79 221	7.57 201	20.00 246	28.98 250
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	8.69 223	3.07 210	2.45 194	6.53 219	5.75 223	7.18 221	4.96 218	4.79 214	2.03 192	4.24 225	12.14 245	19.36 225	21.49 240	0.91 197	9.48 202	6.75 236	6.67 228	4.39 240	22.61 231	5.09 229	10.91 244	7.84 198	4.51 238	5.07 234	6.90 222	5.26 177	17.73 244	26.48 247

RTS	6.13 210	1.54 178	1.31 149	0.94 157	1.83 184	4.15 209	5.45 219	2.74 166	3.33 208	2.85 185	1.61 145	8.52 197	1.31 179	1.13 205	14.79 243	6.12 220	7.56 231	2.52 220	18.82 219	3.48 212	6.23 196	8.15 207	1.11 207	1.90 196	8.24 223	21.58 256	6.64 196	21.79 234

RTSA	6.13 210	1.54 178	1.31 149	0.94 157	1.83 184	4.15 209	5.45 219	2.74 166	3.33 208	2.85 185	1.61 145	8.52 197	1.31 179	1.13 205	14.79 243	6.12 220	7.56 231	2.52 220	18.82 219	3.48 212	6.23 196	8.15 207	1.11 207	1.90 196	8.24 223	21.58 256	6.64 196	21.79 234

FC-DCNN	4.43 191	4.58 224	5.93 229	9.82 231	4.79 219	8.76 230	4.48 216	4.47 209	1.65 180	2.91 189	2.13 153	6.53 192	2.41 192	0.30 141	4.57 102	2.52 121	2.76 193	1.21 176	3.98 127	0.89 131	3.66 142	4.91 121	0.73 196	4.23 223	8.24 223	6.03 185	7.69 207	9.53 198

DispFullNet	27.09 260	40.76 260	20.37 265	53.27 259	39.67 261	45.72 260	56.25 262	14.00 247	12.78 245	14.18 261	10.07 240	43.95 256	34.00 258	86.26 268	13.33 229	13.62 267	31.37 276	16.57 274	52.58 268	15.02 256	15.98 261	12.66 257	15.43 256	6.52 242	8.73 226	8.65 211	16.24 241	33.48 256

otaku	22.42 253	43.20 263	9.38 247	63.06 266	42.07 263	64.13 271	51.05 260	6.07 228	4.42 219	10.13 252	1.74 149	33.95 241	10.96 223	66.92 262	12.03 221	1.89 83	8.57 234	1.66 194	38.00 252	7.96 242	8.85 233	8.28 215	54.71 267	2.95 209	9.04 227	9.25 212	14.25 237	20.70 232

STTRV1_RVC	10.96 228	2.66 204	1.55 162	5.84 214	1.90 187	6.01 216	3.60 209	4.11 206	3.93 214	4.64 232	6.71 214	16.96 220	21.63 241	1.68 220	20.69 264	5.04 203	18.60 258	1.18 173	52.69 269	12.74 253	19.16 268	9.31 231	4.76 240	5.05 233	9.07 228	12.15 227	12.79 230	31.40 253

CBMV_ROB	7.04 216	2.92 209	2.91 201	8.40 226	6.54 230	5.80 214	3.57 207	5.09 219	2.49 198	3.84 220	4.70 195	21.33 227	14.76 232	0.47 171	10.48 211	3.84 184	3.13 195	1.58 192	12.20 206	8.81 243	6.17 194	5.80 142	0.47 169	3.14 213	9.16 229	15.50 242	13.69 234	13.29 213

XQC	5.77 208	3.33 214	2.00 183	3.49 204	4.00 214	3.75 207	3.56 206	6.60 229	3.33 208	2.89 187	5.57 201	6.45 190	8.10 214	1.78 222	12.28 222	5.97 218	4.03 207	1.85 203	11.48 201	3.98 220	6.63 207	9.37 234	0.62 183	2.51 204	9.28 230	15.19 240	11.40 228	6.32 179

MFMNet_re	16.81 244	13.74 244	7.85 240	23.81 246	9.51 239	34.14 256	18.04 244	12.31 240	19.02 259	10.33 253	12.96 248	38.69 250	15.16 233	1.61 219	18.46 255	10.89 263	28.67 272	12.10 263	31.52 242	10.43 249	18.75 267	11.05 247	8.52 246	9.85 253	9.47 231	5.57 180	24.17 249	37.24 261

ADCPNet	7.46 217	2.07 193	4.11 212	2.81 197	6.39 227	3.36 203	8.24 231	5.53 224	7.83 233	3.76 216	7.86 228	5.53 183	14.04 230	3.15 232	13.54 231	6.64 234	4.80 216	2.06 213	18.97 222	5.05 228	8.54 227	10.30 244	2.99 227	2.59 205	9.61 232	17.77 245	7.74 208	16.22 220

FC-DCNN v2	4.85 198	4.85 227	6.16 233	11.18 234	5.04 220	9.41 231	4.33 212	5.45 223	2.13 193	2.92 190	2.41 165	6.96 194	3.28 195	0.29 140	4.66 106	2.49 119	2.73 190	1.13 170	4.30 132	0.89 131	3.66 142	4.92 122	0.72 194	4.22 222	9.66 233	6.86 192	9.29 218	10.92 204

MFN_U_SF_RVC	11.03 229	6.12 234	3.70 208	9.72 230	5.50 221	12.91 237	11.38 238	12.61 243	7.46 232	12.18 259	14.75 253	23.19 228	14.11 231	9.33 249	18.32 254	5.16 205	4.41 210	3.43 231	39.06 254	6.67 236	10.28 240	11.18 248	1.45 215	6.88 244	9.80 234	8.50 209	9.76 219	19.96 231

edge stereo	11.93 235	6.96 236	11.28 249	14.49 235	12.53 244	16.91 241	13.06 242	12.62 244	7.43 231	6.06 242	15.07 254	38.54 249	18.86 236	1.55 216	12.90 227	7.43 245	6.14 223	3.10 228	25.46 238	4.74 224	8.16 223	10.22 243	4.20 236	4.35 224	9.83 235	8.13 204	13.68 233	28.51 249

ADCS	10.79 227	5.73 231	4.98 218	4.16 210	6.39 227	6.60 218	6.53 224	10.15 237	15.87 252	4.18 224	7.59 223	13.56 214	18.31 235	4.53 240	14.24 236	11.99 265	10.80 239	7.09 254	25.37 237	9.28 246	16.45 264	16.31 269	2.97 226	7.03 245	10.05 236	20.56 252	11.21 227	19.51 228

Ntro	23.84 258	41.67 261	11.59 250	63.69 268	43.73 264	62.95 269	57.60 263	8.47 232	6.35 229	11.89 258	2.51 168	35.10 244	7.96 213	75.67 265	12.59 224	1.67 73	9.55 238	2.68 225	39.05 253	9.79 248	8.70 229	8.40 218	55.40 268	3.24 214	11.18 237	15.16 239	14.07 236	23.09 239

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 221	3.78 219	1.17 143	9.35 229	4.27 216	8.06 226	8.52 233	11.24 239	8.55 235	4.88 236	4.04 188	17.24 221	9.50 219	6.06 244	14.53 242	3.53 169	2.28 181	1.12 169	19.59 225	2.56 200	8.24 225	9.72 237	3.14 230	2.11 199	11.98 238	14.76 238	10.14 222	14.15 216

SANet	11.19 232	4.59 225	6.27 235	5.98 215	6.03 225	9.51 232	3.52 205	15.63 248	13.49 247	2.90 188	8.65 232	59.91 271	26.52 246	3.01 230	14.30 238	3.26 151	7.32 230	3.86 234	11.91 203	3.94 219	6.50 200	7.39 180	2.61 224	7.75 249	12.68 239	17.80 246	13.93 235	22.99 237

ACVNet-4b	27.62 261	43.15 262	14.04 255	69.86 277	48.10 267	70.20 279	77.34 278	10.63 238	9.55 240	15.00 264	1.55 144	59.33 270	11.37 224	93.44 275	12.94 228	2.57 124	15.66 253	5.69 245	33.68 245	14.13 254	9.17 236	7.28 177	59.49 272	4.60 225	12.85 240	9.43 213	15.52 239	19.12 227

AnyNet_C01	13.13 239	6.35 235	5.48 225	6.38 218	6.46 229	5.73 213	10.15 236	12.79 246	16.56 253	5.83 241	9.31 237	26.51 233	19.60 237	5.31 243	17.84 252	13.62 267	17.55 256	15.56 271	35.24 247	11.09 250	19.28 269	17.31 271	7.05 244	7.85 250	13.46 241	10.79 222	9.89 220	21.58 233

RainbowNet	28.72 264	46.67 265	19.30 264	69.82 276	47.14 265	68.90 278	70.63 273	10.00 235	3.26 206	17.63 266	2.27 156	46.57 258	29.74 251	91.67 272	17.86 253	3.37 157	12.50 244	5.59 243	44.74 260	17.11 260	10.33 241	8.87 223	58.90 271	5.15 235	14.30 242	12.58 230	17.44 242	23.01 238

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 234	10.45 241	6.25 234	17.50 239	6.77 232	8.15 227	11.44 239	18.23 255	23.22 265	11.11 254	4.62 193	15.32 217	6.08 205	10.68 252	16.27 250	6.19 224	3.94 204	5.52 242	39.73 255	7.74 240	9.53 239	12.33 254	7.02 243	7.63 248	14.72 243	12.91 233	6.89 200	16.97 223

DeepPrunerF	2.93 161	1.75 186	0.35 43	3.49 204	9.49 238	1.73 186	4.02 211	0.70 70	3.19 205	0.69 102	1.51 143	0.60 70	0.34 95	0.14 103	7.97 188	3.53 169	1.21 137	0.76 130	4.64 138	0.73 117	2.31 100	4.11 88	0.65 187	0.58 128	15.77 244	3.70 156	3.75 115	1.43 116

PVD	13.07 238	5.77 232	8.84 245	7.67 223	7.35 233	10.40 233	7.28 228	21.12 261	19.70 261	3.65 211	8.76 234	16.32 219	27.90 248	3.25 233	14.97 246	8.92 256	11.32 240	6.23 250	25.56 239	7.56 238	12.68 251	14.11 263	1.29 211	6.16 240	16.97 245	25.32 263	18.21 245	35.51 259

LSM0	23.31 256	6.07 233	4.80 216	15.07 237	10.87 242	17.08 242	14.50 243	23.84 264	15.74 251	14.73 263	18.40 262	35.77 245	35.06 259	1.58 218	76.98 287	85.81 287	14.68 252	5.68 244	56.53 276	17.15 261	23.95 276	21.89 274	4.26 237	8.21 251	17.36 246	20.39 251	29.27 254	33.71 257

SPS-STEREO	20.98 251	14.87 246	11.99 251	19.90 242	20.87 248	18.85 244	10.39 237	16.04 252	19.39 260	19.65 269	21.64 269	33.32 240	37.38 261	7.51 246	19.34 260	17.18 273	26.65 268	16.12 273	32.93 243	23.87 269	31.45 281	25.37 280	13.83 255	14.33 265	17.76 247	19.97 250	29.60 255	26.21 245
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	11.04 230	10.51 242	3.94 210	16.88 238	9.65 240	15.55 239	8.47 232	9.54 234	6.09 227	4.15 223	7.87 229	25.06 231	19.78 239	0.97 198	9.49 203	2.25 109	3.81 200	1.26 181	21.86 228	2.34 195	6.63 207	5.12 129	2.33 221	4.85 231	18.97 248	16.47 244	33.79 261	30.47 251
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LRCNet_RVC	60.98 285	74.62 289	47.06 285	94.31 289	95.29 290	91.20 290	85.70 287	54.57 283	35.63 267	98.62 290	74.21 288	91.97 291	68.08 288	96.82 290	39.31 279	18.45 275	70.27 288	52.85 287	94.58 290	64.63 288	32.99 283	24.53 278	94.81 290	53.78 287	19.71 249	12.68 231	33.49 260	26.36 246

SGM+DAISY	22.46 254	16.23 248	12.74 252	23.16 245	22.67 249	25.12 248	20.00 248	18.50 256	14.48 249	18.58 268	22.04 270	30.49 237	41.59 264	13.05 254	22.51 268	16.54 270	26.00 267	12.93 265	35.92 248	22.37 267	28.02 279	25.12 279	21.26 259	13.77 263	20.04 250	18.46 248	33.94 262	30.81 252

DPSNet	15.27 243	3.38 215	2.28 191	7.89 224	8.28 234	10.58 234	4.44 215	5.86 225	8.70 237	4.26 226	6.00 208	72.12 281	28.20 249	4.69 241	15.14 247	10.42 261	11.48 242	8.27 256	58.42 278	9.38 247	12.12 250	11.31 249	17.29 258	11.11 257	20.16 251	20.85 255	14.99 238	24.68 244

ACVNet_1	28.17 263	43.81 264	17.24 260	67.32 272	49.50 269	66.04 276	82.98 283	16.42 253	8.08 234	11.43 257	7.19 221	34.00 242	27.09 247	93.81 276	14.92 245	2.21 107	17.82 257	6.77 253	36.07 249	11.39 251	10.56 243	7.42 183	59.65 273	6.11 239	20.40 252	15.24 241	10.18 224	16.93 222

FADE		14.85 245	17.50 262	14.80 236	17.47 247	30.08 250	27.73 253	21.58 262	43.85 274	17.74 267	27.42 275		47.38 271	13.14 255	21.07 265	12.04 266	34.32 278	23.23 277	59.34 279	35.12 279	37.77 285	35.26 284	13.16 254	25.00 272	20.45 253	13.86 236	47.51 275	56.53 280

MeshStereo	13.92 242	10.29 240	5.80 228	24.32 247	15.33 246	17.65 243	7.76 229	12.34 242	7.38 230	4.65 233	9.09 235	38.22 248	30.61 253	0.62 183	14.44 241	7.42 244	4.05 208	2.65 223	19.82 226	2.63 202	14.32 258	9.90 239	1.27 210	6.42 241	22.75 254	19.43 249	33.41 259	33.14 255
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
WAO-7	28.15 262	31.17 258	25.54 269	33.41 250	34.99 258	22.62 247	28.62 254	47.75 281	47.89 279	29.08 274	39.82 280	41.47 253	41.79 265	12.75 253	36.14 278	18.16 274	17.03 254	8.88 257	47.38 261	21.69 266	11.73 246	12.95 260	3.79 235	33.81 279	23.20 255	26.44 266	24.41 250	37.61 262

notaker	50.99 279	64.58 282	35.58 278	71.22 280	67.03 281	71.52 281	79.74 281	46.10 280	64.92 284	43.57 282	60.04 284	61.27 272	52.88 280	94.30 280	52.11 283	32.30 281	36.01 280	25.62 279	66.68 284	41.75 283	26.51 278	26.69 282	69.04 283	40.16 282	27.04 256	32.57 274	39.45 267	47.99 271

XX-Stereo	3.82 185	0.53 89	2.00 183	1.20 167	0.31 82	0.38 141	0.57 148	1.46 94	0.40 106	2.50 176	7.33 222	5.11 175	1.04 174	0.11 90	7.05 178	6.53 231	1.29 145	0.81 135	7.44 160	0.89 131	4.26 155	5.80 142	0.45 166	0.39 96	27.22 257	3.57 150	5.16 171	9.43 196

SGM-ForestM	13.51 241	15.62 247	5.25 224	19.43 241	9.27 236	19.59 245	12.46 241	12.78 245	8.97 238	3.34 202	9.27 236	36.07 246	25.37 244	2.03 226	16.48 251	3.39 159	4.90 218	1.21 176	22.28 229	2.96 209	6.90 211	5.25 132	1.83 217	4.68 226	27.51 258	25.27 262	34.85 264	27.72 248

MDST_ROB	11.38 233	16.72 249	3.53 207	29.03 248	10.09 241	21.13 246	6.30 223	6.03 227	2.39 196	3.16 194	5.82 205	11.55 207	29.02 250	0.67 187	15.26 248	3.18 149	1.65 163	0.66 112	8.85 173	2.07 182	5.87 188	6.71 170	2.26 220	3.08 212	28.29 259	22.14 258	37.48 266	24.36 242

JetBlue	33.16 266	30.03 257	36.86 281	39.95 257	35.04 259	44.19 259	36.23 257	30.47 275	47.01 278	15.01 265	10.48 242	79.96 287	19.64 238	25.82 257	18.89 259	17.14 272	40.11 282	25.93 280	36.94 250	25.94 272	32.23 282	26.39 281	31.84 260	27.47 275	31.63 260	33.13 275	48.81 278	48.30 272

PSMNet_ROB	32.72 265	49.56 271	17.71 263	65.01 270	47.98 266	61.81 266	62.32 264	19.85 259	21.78 264	27.64 273	25.28 271	42.80 254	43.52 268	83.58 266	21.88 267	4.36 192	19.43 259	6.46 251	43.95 259	16.36 258	13.14 252	11.66 251	58.31 270	14.57 266	31.67 261	24.32 261	29.94 257	18.64 226

STStereo	20.61 249	24.96 255	17.24 260	39.82 256	27.48 255	32.58 254	22.87 251	19.77 258	17.77 256	8.05 247	19.67 264	46.38 257	37.96 262	2.15 227	18.66 257	4.75 197	4.82 217	1.95 207	33.25 244	6.38 234	9.07 235	8.67 220	3.28 231	10.68 255	31.80 262	27.62 268	40.75 268	38.09 263

ELAS_RVC	20.43 248	19.80 251	14.61 257	33.93 251	22.90 250	33.71 255	20.10 249	15.64 249	12.18 242	8.45 248	19.69 265	54.25 269	33.97 257	4.07 236	13.47 230	5.30 211	11.89 243	6.49 252	21.52 227	8.87 244	14.06 255	14.69 265	9.63 250	11.88 258	32.34 263	25.79 264	41.56 272	40.71 267
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	40.02 273	51.18 273	25.58 270	64.09 269	48.50 268	64.50 272	69.74 270	27.58 266	44.28 275	21.06 270	14.38 250	70.42 280	57.53 283	94.84 281	27.09 272	8.83 255	28.00 271	16.10 272	54.90 274	26.42 273	15.26 260	13.34 261	61.86 278	22.65 269	33.51 264	30.60 271	34.09 263	54.24 278

ELAS	20.62 250	22.76 254	14.59 256	35.29 253	24.88 254	31.90 252	20.66 250	17.34 254	17.05 255	7.97 246	18.32 261	48.39 263	31.67 254	4.13 237	14.30 238	5.24 207	11.47 241	6.10 249	23.02 234	7.62 239	13.14 252	14.53 264	9.46 249	10.75 256	34.52 265	27.84 269	41.52 271	42.31 270
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	23.34 257	10.93 243	12.86 253	32.65 249	38.35 260	31.72 251	33.97 256	23.50 263	21.06 263	7.08 245	17.87 260	51.83 266	51.55 279	1.81 223	14.20 235	3.08 143	3.94 204	1.47 188	30.65 240	8.98 245	9.43 238	7.39 180	6.89 242	25.95 273	35.31 266	39.95 281	53.69 282	54.00 277

MADNet+	20.34 247	8.33 237	14.90 258	18.17 240	11.98 243	8.55 228	19.20 245	28.96 272	17.96 257	12.55 260	11.63 244	34.32 243	30.36 252	10.57 251	26.85 271	16.66 271	27.39 270	10.40 262	40.88 256	18.27 262	19.91 271	15.53 267	9.97 251	19.40 268	35.72 267	22.38 259	21.31 247	37.09 260

BEATNet-Init1	25.27 259	27.76 256	13.76 254	44.57 258	24.32 251	38.91 258	25.10 252	19.51 257	20.03 262	9.35 249	16.15 258	47.35 261	48.89 274	4.71 242	23.55 269	11.00 264	8.78 235	5.84 247	49.88 265	20.70 263	15.01 259	14.94 266	7.37 245	12.57 261	35.78 268	26.22 265	60.85 286	49.36 273

PWCK	39.46 272	63.60 280	25.26 268	73.87 283	41.94 262	61.54 265	51.88 261	54.42 282	37.36 270	26.43 272	38.00 277	62.72 275	47.31 270	27.64 258	24.07 270	10.09 259	32.07 277	12.97 266	84.14 289	29.01 276	25.42 277	16.79 270	48.17 265	30.69 278	35.86 269	32.01 272	32.05 258	40.21 266

MANE	21.44 252	17.36 250	16.07 259	34.52 252	24.54 252	25.94 249	19.26 246	20.13 260	18.43 258	6.42 244	15.25 255	40.88 252	36.30 260	4.35 238	18.72 258	10.55 262	8.23 233	29.63 282	23.68 235	4.94 226	11.81 247	8.91 225	3.02 229	10.18 254	36.19 270	32.24 273	51.66 280	49.72 274

TorneroNet	40.95 275	54.80 275	28.35 274	67.47 274	50.00 270	66.00 275	71.75 274	26.53 265	45.69 276	24.20 271	21.34 268	68.12 277	53.25 281	94.92 283	27.93 273	9.57 257	26.82 269	16.87 275	54.27 272	24.50 270	16.26 262	13.93 262	62.31 279	23.32 271	36.59 271	27.14 267	43.07 273	50.69 275

ACVNet_2	33.32 267	48.24 267	22.45 267	67.72 275	50.69 274	65.88 274	85.41 286	28.48 270	14.03 248	14.63 262	9.36 238	52.16 267	31.94 255	91.62 271	13.62 232	2.72 129	21.29 260	5.84 247	51.78 267	16.52 259	10.41 242	7.93 201	58.06 269	13.93 264	36.96 272	18.42 247	25.58 251	33.95 258

IMH-64-1	35.05 268	48.99 268	25.77 271	61.80 262	50.28 272	62.71 267	68.79 267	27.80 267	35.88 268	10.10 250	14.48 251	46.82 259	41.96 266	94.04 277	19.93 261	7.49 246	22.67 261	9.35 259	48.46 262	21.14 264	14.12 256	12.56 255	59.91 275	12.21 259	41.64 273	20.57 253	27.79 252	39.03 264

IMH-64	35.05 268	48.99 268	25.77 271	61.80 262	50.28 272	62.71 267	68.79 267	27.80 267	35.88 268	10.10 250	14.48 251	46.82 259	41.96 266	94.04 277	19.93 261	7.49 246	22.67 261	9.35 259	48.46 262	21.14 264	14.12 256	12.56 255	59.91 275	12.21 259	41.64 273	20.57 253	27.79 252	39.03 264

IMH	36.38 270	50.15 272	26.16 273	62.16 265	50.12 271	63.98 270	68.96 269	28.54 271	38.29 271	11.29 255	14.14 249	50.26 264	54.45 282	94.09 279	20.59 263	7.40 243	23.63 263	10.28 261	49.17 264	22.78 268	13.74 254	11.88 252	59.95 277	13.42 262	41.71 275	23.99 260	29.69 256	41.45 268

WAO-6	37.66 271	47.81 266	21.43 266	60.52 261	52.73 275	58.92 263	64.84 265	27.98 269	43.38 272	33.02 277	17.53 259	43.36 255	50.95 276	89.65 269	33.50 274	18.63 277	24.84 264	13.57 267	42.17 258	25.77 271	21.16 272	19.52 272	35.00 261	18.52 267	43.20 276	29.62 270	37.17 265	41.96 269

LVE	40.69 274	49.32 270	32.19 276	74.37 284	65.31 280	65.52 273	78.53 279	29.09 273	24.11 266	37.95 279	38.44 278	39.09 251	50.88 275	95.16 287	18.50 256	6.31 228	25.93 266	13.65 268	54.80 273	26.51 274	16.26 262	15.81 268	69.49 284	26.57 274	44.82 277	33.95 277	41.51 270	24.49 243

ktn	53.49 281	64.55 281	32.09 275	67.37 273	73.02 287	67.18 277	79.08 280	39.47 276	71.03 286	45.61 284	66.57 286	53.73 268	46.66 269	95.58 288	51.51 282	35.27 282	42.24 284	32.53 283	61.67 280	36.66 280	34.35 284	37.51 285	63.57 280	39.21 280	45.92 278	42.82 282	58.10 284	61.01 283

DPSimNet_ROB	59.87 284	56.83 276	60.12 287	63.44 267	74.40 288	61.08 264	66.03 266	29.26 274	91.88 290	80.83 288	53.70 282	74.56 283	48.76 273	90.67 270	61.12 284	47.44 285	55.65 286	43.29 285	68.79 285	60.06 287	52.83 287	61.42 287	45.69 264	46.03 284	46.40 279	63.34 286	56.49 283	56.41 279

KSHMR	57.18 283	74.32 288	54.88 286	81.85 288	71.02 284	78.52 287	83.49 284	67.32 288	55.52 283	57.05 286	55.43 283	62.46 274	47.47 272	94.95 284	62.89 285	43.86 284	41.02 283	36.71 284	65.14 283	47.71 284	30.88 280	22.80 275	66.24 282	55.80 288	49.31 280	33.72 276	50.52 279	52.93 276

Dean	44.25 276	52.28 274	33.23 277	77.10 285	64.97 279	79.61 288	83.94 285	43.21 277	43.41 273	35.28 278	25.28 271	61.70 273	57.88 284	95.07 286	21.16 266	4.55 193	29.50 273	12.92 264	64.62 282	29.22 277	11.94 248	10.07 241	59.70 274	23.01 270	50.00 281	39.42 280	53.45 281	32.13 254

UNDER WATER-64	54.23 282	63.34 279	46.02 284	79.36 287	71.42 285	76.64 286	88.13 289	66.12 286	46.96 277	52.07 285	60.69 285	73.21 282	59.22 286	94.98 285	35.82 277	18.58 276	36.56 281	27.05 281	54.96 275	27.40 275	22.29 274	24.45 277	75.67 288	44.51 283	51.17 282	56.84 285	41.43 269	69.34 288

UNDER WATER	53.46 280	66.50 283	44.48 282	77.89 286	68.28 282	75.27 285	86.28 288	62.01 285	51.94 282	41.57 280	48.61 281	74.76 284	58.64 285	94.91 282	40.27 280	19.59 280	35.94 279	25.36 278	57.83 277	30.24 278	22.42 275	21.82 273	69.76 285	49.60 286	53.54 283	52.17 283	44.57 274	69.15 287

WAO-8	45.52 277	56.99 277	36.84 279	70.78 279	61.58 276	72.65 282	72.88 275	44.15 278	50.34 280	32.51 275	26.24 273	68.22 278	50.98 277	91.91 273	34.40 275	19.25 278	31.26 274	14.25 269	53.00 270	37.84 281	18.64 265	12.91 258	45.23 262	27.94 276	54.23 284	39.08 278	48.02 276	56.81 281

Venus	45.52 277	56.99 277	36.84 279	70.77 278	61.58 276	72.65 282	72.88 275	44.15 278	50.34 280	32.51 275	26.24 273	68.22 278	50.98 277	91.91 273	34.40 275	19.25 278	31.26 274	14.25 269	53.00 270	37.84 281	18.64 265	12.91 258	45.23 262	27.94 276	54.23 284	39.08 278	48.02 276	56.81 281

HanzoNet	61.45 286	69.33 284	44.96 283	71.45 281	72.16 286	72.71 284	79.94 282	60.19 284	75.71 287	45.02 283	73.92 287	75.04 285	64.67 287	96.72 289	48.25 281	40.02 283	53.74 285	47.73 286	76.16 286	51.62 285	46.98 286	46.48 286	73.13 286	39.85 281	55.14 286	52.31 284	60.69 285	65.16 286

JetRed	63.04 287	70.59 285	68.87 288	66.96 271	63.46 278	70.43 280	74.93 277	66.45 287	66.78 285	41.63 281	39.08 279	81.30 288	13.47 229	63.11 261	65.97 286	66.70 286	65.90 287	75.66 290	63.14 281	54.09 286	78.41 288	73.67 288	73.25 287	49.49 285	56.43 287	64.32 287	66.29 287	61.81 284

MADNet++	76.55 288	72.12 286	82.72 290	61.81 264	81.28 289	58.20 261	69.82 271	68.60 289	78.83 288	85.65 289	92.58 290	79.76 286	85.27 289	36.74 259	81.31 289	89.87 289	87.51 290	69.64 288	82.22 288	90.64 290	91.37 290	93.20 291	65.06 281	90.12 290	59.87 288	75.77 288	74.46 288	62.48 285

SAMSARA	20.09 246	2.60 202	5.52 227	4.28 211	4.10 215	3.59 206	5.57 222	15.80 251	10.05 241	4.59 231	5.59 203	9.22 200	24.85 243	3.88 235	16.25 249	8.47 253	6.17 224	3.82 232	22.29 230	5.87 232	19.35 270	26.82 283	1.02 203	5.45 238	80.31 289	91.77 289	78.09 289	77.23 289

MEDIAN_ROB	97.62 291	99.11 291	98.47 292	100.00 291	99.99 291	100.00 294	100.00 294	99.48 293	98.33 291	100.00 293	99.95 294	98.03 292	96.13 291	99.95 292	99.43 292	98.46 291	98.58 292	98.67 292	99.88 293	97.97 291	93.64 292	96.55 293	100.00 293	97.27 291	87.22 290	92.69 290	89.89 290	95.94 291

HaxPig	99.00 293	100.00 294	98.99 293	100.00 291	100.00 292	99.99 293	100.00 294	99.99 294	99.89 293	100.00 293	99.98 295	100.00 296	99.94 294	100.00 293	99.61 293	99.46 292	99.97 295	99.58 293	99.99 294	99.99 293	97.37 293	96.43 292	99.99 292	99.98 293	89.52 291	99.53 292	94.23 291	98.48 292

AVERAGE_ROB	98.96 292	100.00 294	99.80 294	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	100.00 296	100.00 295	100.00 293	99.80 294	99.85 293	100.00 296	100.00 296	100.00 295	100.00 296	98.20 294	99.54 294	100.00 293	100.00 294	93.40 292	93.83 291	94.40 292	93.22 290

PML	96.12 290	100.00 294	83.16 291	100.00 291	100.00 292	100.00 294	99.20 293	100.00 295	99.01 292	100.00 293	96.16 291	99.92 295	100.00 295	98.52 291	94.60 290	91.70 290	91.21 291	74.14 289	100.00 295	98.06 292	92.87 291	86.59 289	97.59 291	98.11 292	94.46 293	99.98 294	100.00 294	99.92 294

ASD4	81.93 289	73.21 287	76.95 289	73.65 282	68.72 283	82.82 289	70.01 272	72.46 290	81.37 289	64.41 287	77.66 289	50.65 265	95.44 290	68.75 263	77.39 288	87.32 288	86.80 289	89.75 291	81.77 287	89.98 289	88.86 289	88.63 290	80.66 289	86.12 289	99.17 294	99.85 293	99.79 293	99.90 293

CasAABBNet	100.00 298	100.00 294	100.00 295	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	100.00 296	100.00 295	100.00 293	100.00 297	100.00 294	100.00 296	100.00 296	100.00 295	100.00 296	100.00 297	100.00 297	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

DPSMNet_ROB	99.54 295	99.78 293	100.00 295	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	99.19 291	100.00 294	99.32 291	99.65 292	91.68 290	99.16 293	100.00 293	99.94 295	100.00 294	99.83 294	99.99 294	99.59 292	99.99 293	99.77 295	99.66 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

DGTPSM_ROB	99.53 294	99.77 292	100.00 295	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	99.19 291	100.00 294	99.32 291	99.66 293	91.63 289	99.15 292	100.00 293	99.94 295	100.00 294	99.82 293	99.99 294	99.51 291	99.99 293	99.77 295	99.66 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

DPSM_ROB	99.91 296	100.00 294	100.00 295	100.00 291	100.00 292	98.90 291	98.96 291	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	99.76 293	100.00 295	100.00 293	100.00 297	100.00 294	100.00 296	100.00 296	100.00 295	100.00 296	100.00 297	100.00 297	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

DPSM	99.91 296	100.00 294	100.00 295	100.00 291	100.00 292	98.90 291	98.96 291	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	99.76 293	100.00 295	100.00 293	100.00 297	100.00 294	100.00 296	100.00 296	100.00 295	100.00 296	100.00 297	100.00 297	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

Low-res two-view benchmark