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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.03 8	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 18	0.03 16	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.02 12	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 11	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.03 11	0.01 1	0.01 1	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.05 16	0.04 7	0.03 5	0.04 9	0.04 19	0.03 37	0.03 16	0.03 2	0.04 8	0.03 10	0.04 18

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.04 16	0.04 20	0.01 1	0.01 2	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.04 9	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.03 8

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 6	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.03 12	0.03 12	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.05 14	0.03 2	0.06 21	0.02 1	0.04 9	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 17	0.03 1	0.04 18	0.03 8

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.04 19	0.03 8	0.06 46	0.03 13	0.01 1	0.02 14	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 6	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.02 1	0.04 8	0.02 1	0.03 8

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.05 24	0.05 30	0.04 20	0.04 16	0.04 20	0.02 10	0.03 30	0.05 9	0.06 19	0.04 4	0.04 6	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.04 8	0.02 1	0.03 8

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.02 12	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.06 20	0.04 6	0.06 21	0.03 5	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.03 16	0.04 11	0.05 16	0.03 10	0.03 8

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 19	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.04 19	0.04 20	0.03 11	0.03 13	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.04 16	0.04 9	0.04 19	0.03 37	0.03 16	0.03 2	0.05 16	0.03 10	0.03 8

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.04 20	0.03 27	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.05 14	0.05 16	0.04 7	0.03 5	0.06 21	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.06 21	0.05 16	0.04 18	0.04 18

U	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.05 9	0.05 6	0.05 14	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 11	0.04 8	0.02 1	0.03 8

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 17	0.03 19	0.02 6	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.02 3	0.03 12	0.03 8	0.03 11	0.02 5	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.05 15	0.03 5	0.04 9	0.03 7	0.02 18	0.02 5	0.03 2	0.04 8	0.03 10	0.02 1

RSM	0.03 6	0.03 17	0.03 19	0.02 6	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.04 16	0.04 20	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.06 19	0.05 14	0.04 6	0.05 15	0.04 16	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.03 16	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.03 8

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 11	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 12	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.03 27	0.01 2	0.05 9	0.05 6	0.04 4	0.05 16	0.04 7	0.04 16	0.04 9	0.04 19	0.01 2	0.02 5	0.05 17	0.05 16	0.05 23	0.03 8

DEFOM-Stereo	0.04 19	0.03 17	0.02 3	0.04 28	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.04 19	0.04 20	0.04 16	0.03 13	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.07 24	0.06 24	0.06 21	0.04 16	0.06 21	0.03 7	0.02 18	0.02 5	0.06 21	0.06 26	0.05 23	0.04 18

Occ-G	0.04 19	0.04 27	0.03 19	0.04 28	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.03 12	0.03 8	0.05 29	0.03 13	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.06 19	0.06 20	0.06 24	0.07 25	0.04 16	0.05 15	0.03 7	0.04 57	0.03 16	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.05 23

RSM++	0.04 19	0.03 17	0.03 19	0.02 6	0.04 27	0.02 4	0.03 28	0.05 24	0.04 19	0.04 20	0.04 16	0.05 27	0.02 10	0.02 14	0.06 23	0.06 19	0.05 14	0.05 16	0.05 15	0.04 16	0.07 28	0.04 19	0.02 18	0.03 16	0.06 21	0.05 16	0.04 18	0.04 18

AEACV	0.04 19	0.03 17	0.02 3	0.04 28	0.03 19	0.02 4	0.02 12	0.03 12	0.03 12	0.03 8	0.03 11	0.03 13	0.02 10	0.01 2	0.05 9	0.06 19	0.05 14	0.05 16	0.07 25	0.04 16	0.06 21	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.06 21	0.06 26	0.04 18	0.03 8

TDLM	0.04 19	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.04 18	0.03 12	0.04 20	0.06 46	0.04 20	0.03 27	0.03 30	0.06 23	0.06 19	0.06 20	0.06 24	0.05 15	0.04 16	0.05 15	0.04 19	0.03 37	0.04 28	0.05 17	0.05 16	0.05 23	0.05 23

anonymousdsp	0.05 24	0.04 27	0.03 19	0.03 19	0.04 27	0.04 29	0.04 52	0.06 28	0.05 30	0.06 31	0.04 16	0.03 13	0.02 10	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.08 30	0.06 24	0.08 35	0.05 27	0.09 36	0.05 28	0.03 37	0.03 16	0.05 17	0.05 16	0.05 23	0.05 23

iRaftStereo_RVC	0.05 24	0.03 17	0.03 19	0.03 19	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.05 24	0.04 19	0.06 31	0.05 29	0.05 27	0.03 27	0.02 14	0.06 23	0.06 19	0.10 42	0.07 35	0.07 25	0.05 27	0.09 36	0.04 19	0.02 18	0.03 16	0.07 29	0.06 26	0.05 23	0.05 23

RAFT + AFF	0.05 24	0.04 27	0.03 19	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.06 28	0.08 84	0.09 41	0.05 29	0.09 46	0.02 10	0.02 14	0.05 9	0.05 6	0.09 38	0.06 24	0.06 21	0.04 16	0.07 28	0.05 28	0.02 18	0.04 28	0.07 29	0.05 16	0.05 23	0.05 23

delet	0.05 24	0.05 38	0.04 32	0.06 60	0.05 41	0.05 51	0.05 62	0.04 18	0.04 19	0.06 31	0.05 29	0.10 53	0.05 56	0.03 30	0.07 33	0.06 19	0.07 24	0.06 24	0.05 15	0.06 38	0.06 21	0.04 19	0.03 37	0.04 28	0.06 21	0.06 26	0.04 18	0.04 18

AIO_rvc	0.06 28	0.06 58	0.03 19	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.08 43	0.06 48	0.10 49	0.04 16	0.08 41	0.02 10	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.08 30	0.06 24	0.07 25	0.05 27	0.12 62	0.05 28	0.02 18	0.03 16	0.06 21	0.06 26	0.05 23	0.05 23

AIO_test	0.06 28	0.05 38	0.04 32	0.07 81	0.05 41	0.04 29	0.04 52	0.10 54	0.09 110	0.12 52	0.05 29	0.11 62	0.04 39	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.07 24	0.06 24	0.08 35	0.05 27	0.13 78	0.05 28	0.04 57	0.04 28	0.09 45	0.07 32	0.05 23	0.05 23

IGEV-Stereo+	0.06 28	0.03 17	0.03 19	0.03 19	0.04 27	0.03 17	0.03 28	0.16 106	0.06 48	0.20 116	0.06 46	0.06 34	0.03 27	0.04 48	0.07 33	0.08 40	0.10 42	0.06 24	0.09 48	0.06 38	0.12 62	0.06 43	0.03 37	0.03 16	0.07 29	0.06 26	0.03 10	0.07 37

plain	0.06 28	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.04 27	0.05 51	0.03 28	0.08 43	0.04 19	0.09 41	0.05 29	0.06 34	0.02 10	0.02 14	0.07 33	0.08 40	0.12 57	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.08 33	0.04 19	0.02 18	0.05 46	0.09 45	0.09 43	0.08 45	0.09 48

StereoVision	0.06 28	0.03 17	0.04 32	0.03 19	0.03 19	0.03 17	0.02 12	0.06 28	0.11 147	0.02 3	0.05 29	0.03 13	0.06 81	0.01 2	0.08 59	0.10 84	0.06 20	0.05 16	0.08 35	0.07 53	0.06 21	0.05 28	0.02 18	0.04 28	0.10 60	0.08 38	0.10 62	0.12 81

MIF-Stereo (partial)	0.06 28	0.05 38	0.06 85	0.05 41	0.04 27	0.05 51	0.03 28	0.08 43	0.07 66	0.07 38	0.04 16	0.05 27	0.06 81	0.04 48	0.08 59	0.08 40	0.11 48	0.08 40	0.08 35	0.05 27	0.09 36	0.05 28	0.02 18	0.06 70	0.10 60	0.08 38	0.07 39	0.08 41

MIM_Stereo	0.06 28	0.04 27	0.03 19	0.05 41	0.05 41	0.05 51	0.03 28	0.06 28	0.04 19	0.14 60	0.06 46	0.04 20	0.02 10	0.03 30	0.07 33	0.08 40	0.13 60	0.07 35	0.09 48	0.06 38	0.11 48	0.06 43	0.02 18	0.04 28	0.08 37	0.07 32	0.07 39	0.05 23

AASNet	0.06 28	0.06 58	0.04 32	0.09 109	0.07 79	0.08 91	0.05 62	0.08 43	0.04 19	0.07 38	0.07 60	0.07 37	0.04 39	0.04 48	0.06 23	0.07 30	0.10 42	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.07 28	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.08 37	0.07 32	0.06 33	0.06 35

RAFT	0.06 28	0.03 17	0.05 56	0.03 19	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.07 38	0.04 19	0.04 20	0.06 46	0.07 37	0.05 56	0.01 2	0.06 23	0.06 19	0.07 24	0.05 16	0.05 15	0.04 16	0.06 21	0.07 58	0.01 2	0.04 28	0.13 93	0.14 128	0.13 98	0.15 109

AFF-stereo	0.06 28	0.05 38	0.05 56	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.11 58	0.06 48	0.16 73	0.04 16	0.08 41	0.03 27	0.02 14	0.06 23	0.08 40	0.08 30	0.05 16	0.09 48	0.04 16	0.09 36	0.05 28	0.02 18	0.04 28	0.10 60	0.08 38	0.07 39	0.07 37

MMNet	0.06 28	0.06 58	0.04 32	0.08 91	0.06 63	0.06 66	0.05 62	0.07 38	0.05 30	0.05 27	0.05 29	0.09 46	0.04 39	0.04 48	0.07 33	0.07 30	0.08 30	0.08 40	0.07 25	0.06 38	0.06 21	0.05 28	0.04 57	0.05 46	0.07 29	0.08 38	0.07 39	0.10 60

RYNet	0.06 28	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.03 28	0.04 18	0.11 147	0.05 27	0.04 16	0.04 20	0.03 27	0.03 30	0.07 33	0.06 19	0.07 24	0.08 40	0.07 25	0.05 27	0.05 15	0.04 19	0.11 187	0.04 28	0.06 21	0.13 104	0.06 33	0.05 23

GANet	0.06 28	0.07 81	0.06 85	0.06 60	0.06 63	0.07 81	0.06 95	0.07 38	0.05 30	0.06 31	0.07 60	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.07 33	0.08 40	0.08 30	0.10 84	0.07 25	0.05 27	0.07 28	0.05 28	0.05 83	0.05 46	0.08 37	0.07 32	0.06 33	0.06 35

AANet_RVC	0.06 28	0.05 38	0.06 85	0.05 41	0.06 63	0.04 29	0.05 62	0.05 24	0.06 48	0.05 27	0.06 46	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.07 33	0.07 30	0.08 30	0.08 40	0.07 25	0.07 53	0.07 28	0.06 43	0.05 83	0.05 46	0.07 29	0.09 43	0.06 33	0.08 41

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 42	0.05 38	0.03 19	0.03 19	0.05 41	0.05 51	0.03 28	0.12 63	0.05 30	0.22 129	0.05 29	0.08 41	0.03 27	0.05 64	0.07 33	0.09 56	0.13 60	0.09 65	0.10 57	0.06 38	0.16 126	0.06 43	0.04 57	0.04 28	0.07 29	0.09 43	0.08 45	0.10 60

HUF	0.07 42	0.05 38	0.04 32	0.07 81	0.06 63	0.04 29	0.03 28	0.09 47	0.07 66	0.16 73	0.05 29	0.09 46	0.04 39	0.03 30	0.06 23	0.07 30	0.08 30	0.06 24	0.09 48	0.06 38	0.14 93	0.06 43	0.03 37	0.04 28	0.08 37	0.05 16	0.06 33	0.05 23

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 42	0.05 38	0.03 19	0.04 28	0.05 41	0.04 29	0.02 12	0.11 58	0.06 48	0.22 129	0.05 29	0.05 27	0.02 10	0.03 30	0.07 33	0.08 40	0.12 57	0.08 40	0.09 48	0.07 53	0.16 126	0.06 43	0.02 18	0.03 16	0.07 29	0.07 32	0.07 39	0.05 23

MaDis-Stereo	0.07 42	0.04 27	0.05 56	0.03 19	0.02 8	0.03 17	0.03 28	0.06 28	0.06 48	0.04 20	0.06 46	0.10 53	0.05 56	0.02 14	0.07 33	0.08 40	0.10 42	0.09 65	0.07 25	0.05 27	0.10 44	0.10 140	0.01 2	0.05 46	0.11 75	0.18 201	0.13 98	0.16 123

UniTT-Stereo	0.07 42	0.04 27	0.04 32	0.04 28	0.03 19	0.05 51	0.03 28	0.06 28	0.05 30	0.06 31	0.04 16	0.07 37	0.12 166	0.07 108	0.08 59	0.07 30	0.11 48	0.08 40	0.08 35	0.07 53	0.09 36	0.08 75	0.08 145	0.04 28	0.09 45	0.16 170	0.06 33	0.09 48

LL-Strereo2	0.07 42	0.03 17	0.03 19	0.04 28	0.05 41	0.04 29	0.03 28	0.06 28	0.07 66	0.14 60	0.07 60	0.08 41	0.05 56	0.04 48	0.07 33	0.08 40	0.14 74	0.07 35	0.10 57	0.06 38	0.10 44	0.06 43	0.03 37	0.04 28	0.08 37	0.09 43	0.08 45	0.05 23

RAFT_CTSACE	0.07 42	0.04 27	0.06 85	0.03 19	0.04 27	0.05 51	0.05 62	0.06 28	0.06 48	0.09 41	0.04 16	0.10 53	0.09 135	0.03 30	0.07 33	0.08 40	0.11 48	0.07 35	0.07 25	0.05 27	0.12 62	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.12 83	0.13 104	0.12 85	0.15 109

ARAFT	0.07 42	0.04 27	0.04 32	0.05 41	0.05 41	0.05 51	0.02 12	0.09 47	0.06 48	0.12 52	0.06 46	0.12 68	0.03 27	0.03 30	0.07 33	0.07 30	0.12 57	0.09 65	0.09 48	0.05 27	0.11 48	0.07 58	0.03 37	0.04 28	0.09 45	0.09 43	0.09 57	0.09 48

DMCA	0.07 42	0.05 38	0.07 113	0.06 60	0.06 63	0.05 51	0.07 111	0.09 47	0.06 48	0.06 31	0.09 99	0.07 37	0.06 81	0.06 80	0.07 33	0.08 40	0.11 48	0.10 84	0.08 35	0.07 53	0.09 36	0.05 28	0.06 101	0.05 46	0.08 37	0.10 55	0.05 23	0.07 37

CVANet_RVC	0.07 42	0.07 81	0.07 113	0.08 91	0.06 63	0.07 81	0.05 62	0.06 28	0.05 30	0.06 31	0.09 99	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.08 59	0.08 40	0.08 30	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.08 33	0.05 28	0.04 57	0.05 46	0.08 37	0.07 32	0.07 39	0.09 48

MGS-Stereo	0.08 52	0.06 58	0.04 32	0.05 41	0.05 41	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.05 30	0.09 41	0.07 60	0.10 53	0.04 39	0.05 64	0.07 33	0.08 40	0.15 80	0.11 100	0.12 74	0.09 100	0.12 62	0.07 58	0.05 83	0.05 46	0.10 60	0.09 43	0.11 76	0.10 60

anonymousdsp2	0.08 52	0.07 81	0.05 56	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.12 63	0.06 48	0.17 83	0.06 46	0.08 41	0.04 39	0.05 64	0.07 33	0.08 40	0.13 60	0.08 40	0.10 57	0.07 53	0.12 62	0.06 43	0.05 83	0.06 70	0.09 45	0.08 38	0.08 45	0.07 37

test_5	0.08 52	0.05 38	0.07 113	0.04 28	0.04 27	0.04 29	0.04 52	0.09 47	0.05 30	0.05 27	0.07 60	0.12 68	0.12 166	0.02 14	0.07 33	0.09 56	0.07 24	0.07 35	0.08 35	0.06 38	0.10 44	0.09 109	0.02 18	0.07 105	0.10 60	0.13 104	0.13 98	0.18 151

AnonymousM	0.08 52	0.05 38	0.04 32	0.06 60	0.05 41	0.04 29	0.04 52	0.13 82	0.05 30	0.20 116	0.06 46	0.11 62	0.03 27	0.06 80	0.09 92	0.09 56	0.19 145	0.08 40	0.12 74	0.07 53	0.16 126	0.06 43	0.04 57	0.04 28	0.08 37	0.11 79	0.10 62	0.09 48

raft+_RVC	0.08 52	0.06 58	0.04 32	0.06 60	0.06 63	0.07 81	0.04 52	0.10 54	0.08 84	0.17 83	0.08 81	0.09 46	0.04 39	0.04 48	0.08 59	0.07 30	0.13 60	0.09 65	0.11 64	0.06 38	0.13 78	0.05 28	0.03 37	0.05 46	0.10 60	0.09 43	0.09 57	0.08 41

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 52	0.06 58	0.05 56	0.05 41	0.04 27	0.04 29	0.04 52	0.14 92	0.07 66	0.21 125	0.04 16	0.12 68	0.04 39	0.03 30	0.07 33	0.09 56	0.09 38	0.06 24	0.10 57	0.05 27	0.11 48	0.05 28	0.03 37	0.05 46	0.12 83	0.09 43	0.09 57	0.09 48

GCAP-BAT	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

test_for_model	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

testlalala2	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

testlalala	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

testlalala_base	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

GCAP-Stereo	0.09 58	0.05 38	0.04 32	0.05 41	0.07 79	0.04 29	0.03 28	0.12 63	0.08 84	0.24 162	0.05 29	0.15 99	0.05 56	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.18 125	0.10 84	0.12 74	0.08 74	0.14 93	0.07 58	0.04 57	0.05 46	0.09 45	0.10 55	0.08 45	0.09 48

4D-IteraStereo	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.06 66	0.04 52	0.15 97	0.10 133	0.22 129	0.08 81	0.14 94	0.06 81	0.03 30	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.09 65	0.11 64	0.07 53	0.15 109	0.05 28	0.03 37	0.05 46	0.10 60	0.10 55	0.08 45	0.08 41

LoS_RVC	0.09 58	0.07 81	0.05 56	0.05 41	0.06 63	0.06 66	0.05 62	0.13 82	0.08 84	0.18 95	0.11 129	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.10 42	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.14 113	0.10 55	0.10 62	0.13 89

tt_ll	0.09 58	0.07 81	0.05 56	0.05 41	0.06 63	0.06 66	0.05 62	0.13 82	0.08 84	0.18 95	0.11 129	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.10 42	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.14 113	0.10 55	0.10 62	0.13 89

CAS	0.09 58	0.07 81	0.05 56	0.06 60	0.05 41	0.05 51	0.04 52	0.14 92	0.05 30	0.11 50	0.10 118	0.11 62	0.05 56	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.11 48	0.10 84	0.14 107	0.07 53	0.12 62	0.07 58	0.05 83	0.05 46	0.13 93	0.11 79	0.09 57	0.14 98

TestStereo1	0.09 58	0.07 81	0.06 85	0.04 28	0.05 41	0.06 66	0.06 95	0.07 38	0.07 66	0.09 41	0.07 60	0.11 62	0.14 193	0.04 48	0.09 92	0.10 84	0.11 48	0.09 65	0.09 48	0.08 74	0.13 78	0.12 179	0.02 18	0.04 28	0.15 126	0.13 104	0.16 131	0.20 174

TESTraft	0.09 58	0.06 58	0.06 85	0.04 28	0.04 27	0.05 51	0.06 95	0.09 47	0.08 84	0.09 41	0.08 81	0.12 68	0.13 179	0.03 30	0.09 92	0.10 84	0.11 48	0.09 65	0.08 35	0.07 53	0.13 78	0.12 179	0.02 18	0.05 46	0.14 113	0.12 89	0.14 111	0.20 174

IER	0.09 58	0.07 81	0.07 113	0.09 109	0.07 79	0.08 91	0.06 95	0.12 63	0.07 66	0.14 60	0.11 129	0.10 53	0.07 106	0.06 80	0.08 59	0.09 56	0.15 80	0.11 100	0.11 64	0.07 53	0.11 48	0.07 58	0.06 101	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.11 76	0.14 98

RAFT+CT+SA	0.09 58	0.05 38	0.07 113	0.05 41	0.05 41	0.04 29	0.05 62	0.13 82	0.08 84	0.08 40	0.07 60	0.15 99	0.13 179	0.04 48	0.10 130	0.10 84	0.09 38	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.12 62	0.11 160	0.02 18	0.06 70	0.13 93	0.12 89	0.11 76	0.17 134

SA-5K	0.09 58	0.07 81	0.06 85	0.04 28	0.05 41	0.06 66	0.06 95	0.07 38	0.07 66	0.09 41	0.07 60	0.11 62	0.14 193	0.04 48	0.09 92	0.10 84	0.11 48	0.09 65	0.09 48	0.08 74	0.13 78	0.12 179	0.02 18	0.04 28	0.15 126	0.13 104	0.16 131	0.20 174

test_4	0.09 58	0.05 38	0.07 113	0.05 41	0.06 63	0.03 17	0.02 12	0.11 58	0.09 110	0.17 83	0.06 46	0.09 46	0.06 81	0.03 30	0.09 92	0.09 56	0.15 80	0.08 40	0.10 57	0.07 53	0.16 126	0.08 75	0.02 18	0.07 105	0.09 45	0.15 145	0.12 85	0.18 151

CIPLG	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.20 116	0.08 81	0.12 68	0.06 81	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.13 78	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.09 43	0.10 62	0.10 60

IPLG	0.09 58	0.07 81	0.07 113	0.07 81	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.15 97	0.06 48	0.22 129	0.06 46	0.15 99	0.05 56	0.04 48	0.08 59	0.10 84	0.16 93	0.10 84	0.14 107	0.09 100	0.13 78	0.08 75	0.04 57	0.07 105	0.13 93	0.11 79	0.11 76	0.08 41

IPLGR_C	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.20 116	0.08 81	0.12 68	0.07 106	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.13 78	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.09 43	0.10 62	0.10 60

ACRE	0.09 58	0.06 58	0.05 56	0.06 60	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.20 116	0.08 81	0.12 68	0.07 106	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.13 78	0.06 43	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.10 62	0.10 60

rafts_anoy	0.09 58	0.08 113	0.07 113	0.07 81	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.13 82	0.05 30	0.17 83	0.09 99	0.12 68	0.05 56	0.03 30	0.09 92	0.10 84	0.15 80	0.12 128	0.13 94	0.07 53	0.14 93	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.11 75	0.10 55	0.09 57	0.11 70

RALCasStereoNet	0.09 58	0.08 113	0.06 85	0.09 109	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.12 63	0.05 30	0.18 95	0.07 60	0.12 68	0.05 56	0.04 48	0.09 92	0.10 84	0.18 125	0.12 128	0.13 94	0.08 74	0.15 109	0.08 75	0.05 83	0.06 70	0.12 83	0.09 43	0.10 62	0.08 41

RALAANet	0.09 58	0.08 113	0.06 85	0.07 81	0.05 41	0.08 91	0.05 62	0.10 54	0.07 66	0.12 52	0.09 99	0.10 53	0.06 81	0.03 30	0.08 59	0.09 56	0.13 60	0.11 100	0.15 119	0.08 74	0.12 62	0.07 58	0.04 57	0.06 70	0.11 75	0.10 55	0.11 76	0.11 70

UPFNet	0.09 58	0.08 113	0.08 134	0.09 109	0.07 79	0.09 104	0.06 95	0.12 63	0.09 110	0.14 60	0.09 99	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.10 84	0.13 60	0.11 100	0.10 57	0.07 53	0.09 36	0.07 58	0.06 101	0.06 70	0.09 45	0.10 55	0.10 62	0.10 60

HITNet	0.09 58	0.07 81	0.06 85	0.08 91	0.08 100	0.08 91	0.05 62	0.11 58	0.07 66	0.19 108	0.08 81	0.12 68	0.06 81	0.07 108	0.08 59	0.08 40	0.13 60	0.11 100	0.10 57	0.06 38	0.10 44	0.09 109	0.06 101	0.06 70	0.12 83	0.11 79	0.16 131	0.13 89
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++	0.10 83	0.07 81	0.05 56	0.07 81	0.07 79	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.08 81	0.17 123	0.06 81	0.05 64	0.09 92	0.10 84	0.19 145	0.09 65	0.13 94	0.07 53	0.20 191	0.07 58	0.05 83	0.07 105	0.12 83	0.12 89	0.12 85	0.11 70

castereo	0.10 83	0.07 81	0.06 85	0.06 60	0.07 79	0.08 91	0.05 62	0.16 106	0.11 147	0.24 162	0.10 118	0.15 99	0.04 39	0.05 64	0.08 59	0.10 84	0.20 161	0.09 65	0.14 107	0.07 53	0.19 171	0.07 58	0.04 57	0.07 105	0.13 93	0.12 89	0.12 85	0.12 81

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 83	0.07 81	0.06 85	0.08 91	0.05 41	0.07 81	0.03 28	0.11 58	0.15 189	0.20 116	0.15 177	0.11 62	0.07 106	0.08 127	0.08 59	0.09 56	0.16 93	0.11 100	0.12 74	0.08 74	0.12 62	0.11 160	0.06 101	0.07 105	0.12 83	0.14 128	0.12 85	0.16 123

CASnet	0.10 83	0.06 58	0.05 56	0.08 91	0.09 119	0.11 136	0.05 62	0.18 148	0.10 133	0.23 146	0.11 129	0.13 84	0.06 81	0.07 108	0.09 92	0.10 84	0.16 93	0.08 40	0.18 156	0.07 53	0.14 93	0.06 43	0.06 101	0.06 70	0.12 83	0.10 55	0.14 111	0.10 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 83	0.09 129	0.06 85	0.08 91	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.09 47	0.07 66	0.18 95	0.11 129	0.10 53	0.10 148	0.06 80	0.08 59	0.09 56	0.14 74	0.09 65	0.18 156	0.09 100	0.11 48	0.06 43	0.05 83	0.06 70	0.11 75	0.10 55	0.15 122	0.12 81

Sa-1000	0.10 83	0.07 81	0.07 113	0.07 81	0.05 41	0.09 104	0.03 28	0.12 63	0.06 48	0.18 95	0.08 81	0.19 150	0.05 56	0.05 64	0.10 130	0.10 84	0.16 93	0.12 128	0.14 107	0.09 100	0.16 126	0.10 140	0.04 57	0.05 46	0.19 185	0.15 145	0.13 98	0.20 174

SA	0.10 83	0.07 81	0.06 85	0.06 60	0.05 41	0.08 91	0.04 52	0.12 63	0.05 30	0.16 73	0.07 60	0.16 119	0.03 27	0.04 48	0.09 92	0.09 56	0.13 60	0.11 100	0.12 74	0.09 100	0.14 93	0.10 140	0.03 37	0.06 70	0.16 138	0.14 128	0.13 98	0.20 174

test-3	0.10 83	0.06 58	0.04 32	0.06 60	0.08 100	0.05 51	0.05 62	0.17 116	0.07 66	0.24 162	0.07 60	0.19 150	0.07 106	0.06 80	0.10 130	0.10 84	0.21 175	0.09 65	0.15 119	0.10 123	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.09 45	0.10 55	0.12 85	0.11 70

test_1	0.10 83	0.06 58	0.04 32	0.06 60	0.08 100	0.05 51	0.05 62	0.17 116	0.07 66	0.24 162	0.07 60	0.19 150	0.07 106	0.06 80	0.10 130	0.10 84	0.21 175	0.09 65	0.15 119	0.10 123	0.16 126	0.09 109	0.05 83	0.06 70	0.09 45	0.10 55	0.12 85	0.11 70

raftrobust	0.10 83	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.07 79	0.05 51	0.04 52	0.14 92	0.06 48	0.25 193	0.07 60	0.12 68	0.05 56	0.05 64	0.08 59	0.09 56	0.18 125	0.11 100	0.11 64	0.09 100	0.17 147	0.08 75	0.05 83	0.05 46	0.13 93	0.12 89	0.10 62	0.10 60

UNet	0.10 83	0.09 129	0.08 134	0.10 125	0.08 100	0.09 104	0.08 122	0.15 97	0.08 84	0.17 83	0.09 99	0.13 84	0.09 135	0.07 108	0.09 92	0.10 84	0.16 93	0.13 154	0.12 74	0.08 74	0.11 48	0.09 109	0.08 145	0.09 148	0.11 75	0.13 104	0.10 62	0.11 70

DMCA-RVC	0.10 83	0.08 113	0.11 175	0.08 91	0.09 119	0.08 91	0.08 122	0.12 63	0.09 110	0.13 57	0.13 151	0.13 84	0.07 106	0.06 80	0.13 201	0.12 167	0.14 74	0.13 154	0.11 64	0.10 123	0.12 62	0.09 109	0.07 121	0.09 148	0.10 60	0.10 55	0.10 62	0.11 70

DISCO	0.10 83	0.10 142	0.08 134	0.10 125	0.09 119	0.11 136	0.09 138	0.10 54	0.08 84	0.15 67	0.10 118	0.12 68	0.07 106	0.06 80	0.09 92	0.11 128	0.15 80	0.10 84	0.14 107	0.10 123	0.12 62	0.10 140	0.06 101	0.09 148	0.14 113	0.11 79	0.13 98	0.11 70

Reg-Stereo(zero)	0.11 96	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.07 79	0.10 126	0.07 111	0.17 116	0.10 133	0.25 193	0.09 99	0.20 164	0.06 81	0.07 108	0.09 92	0.11 128	0.19 145	0.10 84	0.15 119	0.09 100	0.15 109	0.08 75	0.07 121	0.07 105	0.13 93	0.13 104	0.18 162	0.17 134

HI	0.11 96	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.07 79	0.10 126	0.07 111	0.17 116	0.10 133	0.25 193	0.09 99	0.20 164	0.06 81	0.07 108	0.09 92	0.11 128	0.19 145	0.10 84	0.15 119	0.09 100	0.15 109	0.08 75	0.07 121	0.07 105	0.13 93	0.13 104	0.18 162	0.17 134

trnet	0.11 96	0.08 113	0.05 56	0.07 81	0.07 79	0.07 81	0.05 62	0.18 148	0.05 30	0.27 224	0.07 60	0.18 138	0.06 81	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.22 187	0.08 40	0.12 74	0.07 53	0.20 191	0.08 75	0.06 101	0.05 46	0.11 75	0.13 104	0.17 143	0.16 123

CES	0.11 96	0.06 58	0.06 85	0.06 60	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.35 254	0.05 30	0.15 67	0.23 242	0.13 84	0.04 39	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.19 145	0.08 40	0.14 107	0.08 74	0.28 263	0.08 75	0.07 121	0.04 28	0.14 113	0.11 79	0.13 98	0.16 123

EGLCR-Stereo	0.11 96	0.06 58	0.04 32	0.08 91	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.27 224	0.06 46	0.19 150	0.06 81	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.20 161	0.10 84	0.16 135	0.07 53	0.17 147	0.07 58	0.04 57	0.06 70	0.10 60	0.12 89	0.18 162	0.18 151

MIPNet	0.11 96	0.09 129	0.06 85	0.07 81	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.17 116	0.06 48	0.23 146	0.07 60	0.15 99	0.08 123	0.05 64	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.11 100	0.20 175	0.12 163	0.13 78	0.10 140	0.05 83	0.07 105	0.15 126	0.13 104	0.11 76	0.13 89

GMOStereo	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

error version	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

test-v	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

test_3	0.11 96	0.07 81	0.07 113	0.06 60	0.08 100	0.05 51	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.09 99	0.21 182	0.11 158	0.06 80	0.13 201	0.13 188	0.20 161	0.09 65	0.14 107	0.10 123	0.18 160	0.08 75	0.04 57	0.08 126	0.13 93	0.15 145	0.13 98	0.14 98

test-2	0.11 96	0.07 81	0.09 144	0.06 60	0.05 41	0.06 66	0.05 62	0.17 116	0.09 110	0.24 162	0.07 60	0.17 123	0.09 135	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.08 40	0.12 74	0.08 74	0.19 171	0.08 75	0.03 37	0.06 70	0.18 171	0.16 170	0.14 111	0.17 134

CREStereo++_RVC	0.11 96	0.07 81	0.05 56	0.08 91	0.08 100	0.08 91	0.07 111	0.16 106	0.09 110	0.26 210	0.09 99	0.17 123	0.13 179	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.20 161	0.08 40	0.13 94	0.07 53	0.19 171	0.08 75	0.06 101	0.06 70	0.14 113	0.11 79	0.16 131	0.15 109
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 96	0.06 58	0.06 85	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.06 95	0.12 63	0.08 84	0.22 129	0.08 81	0.13 84	0.07 106	0.08 127	0.10 130	0.13 188	0.20 161	0.13 154	0.18 156	0.08 74	0.18 160	0.09 109	0.06 101	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.15 122	0.14 98

XX-TBD	0.11 96	0.06 58	0.06 85	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.06 95	0.12 63	0.08 84	0.22 129	0.08 81	0.13 84	0.07 106	0.08 127	0.10 130	0.13 188	0.20 161	0.13 154	0.18 156	0.08 74	0.18 160	0.09 109	0.06 101	0.06 70	0.10 60	0.10 55	0.15 122	0.14 98

HCRNet	0.11 96	0.17 216	0.06 85	0.22 216	0.08 100	0.15 172	0.08 122	0.13 82	0.04 19	0.46 280	0.12 139	0.24 205	0.07 106	0.07 108	0.08 59	0.06 19	0.14 74	0.08 40	0.20 175	0.08 74	0.09 36	0.05 28	0.11 187	0.06 70	0.06 21	0.05 16	0.05 23	0.08 41

CREStereo	0.11 96	0.08 113	0.06 85	0.08 91	0.08 100	0.07 81	0.05 62	0.18 148	0.05 30	0.26 210	0.08 81	0.18 138	0.06 81	0.08 127	0.08 59	0.10 84	0.22 187	0.09 65	0.13 94	0.08 74	0.20 191	0.09 109	0.06 101	0.05 46	0.11 75	0.13 104	0.17 143	0.15 109
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
HGLStereo	0.11 96	0.10 142	0.08 134	0.09 109	0.10 135	0.09 104	0.06 95	0.14 92	0.08 84	0.18 95	0.15 177	0.09 46	0.06 81	0.08 127	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.13 154	0.14 107	0.10 123	0.11 48	0.09 109	0.08 145	0.08 126	0.13 93	0.12 89	0.10 62	0.11 70

DSFCA	0.11 96	0.13 179	0.09 144	0.10 125	0.08 100	0.11 136	0.11 166	0.12 63	0.09 110	0.12 52	0.13 151	0.14 94	0.07 106	0.05 64	0.09 92	0.11 128	0.15 80	0.13 154	0.16 135	0.10 123	0.13 78	0.12 179	0.07 121	0.09 148	0.12 83	0.13 104	0.10 62	0.13 89

PMTNet	0.11 96	0.10 142	0.06 85	0.12 152	0.09 119	0.07 81	0.06 95	0.18 148	0.06 48	0.28 240	0.06 46	0.18 138	0.04 39	0.07 108	0.09 92	0.11 128	0.19 145	0.09 65	0.14 107	0.08 74	0.17 147	0.09 109	0.07 121	0.05 46	0.13 93	0.12 89	0.17 143	0.15 109

BEATNet_4x	0.11 96	0.10 142	0.08 134	0.09 109	0.09 119	0.09 104	0.08 122	0.12 63	0.08 84	0.21 125	0.09 99	0.15 99	0.09 135	0.07 108	0.10 130	0.09 56	0.13 60	0.13 154	0.11 64	0.08 74	0.13 78	0.11 160	0.08 145	0.07 105	0.13 93	0.13 104	0.18 162	0.18 151

DeepPrunerF	0.11 96	0.10 142	0.10 162	0.13 163	0.13 178	0.09 104	0.09 138	0.15 97	0.11 147	0.12 52	0.14 164	0.10 53	0.09 135	0.07 108	0.12 181	0.11 128	0.11 48	0.13 154	0.13 94	0.11 143	0.13 78	0.08 75	0.08 145	0.08 126	0.17 150	0.14 128	0.11 76	0.14 98

ADCP+	0.11 96	0.10 142	0.08 134	0.09 109	0.07 79	0.09 104	0.08 122	0.13 82	0.11 147	0.16 73	0.12 139	0.18 138	0.08 123	0.07 108	0.10 130	0.09 56	0.16 93	0.11 100	0.14 107	0.09 100	0.12 62	0.09 109	0.08 145	0.08 126	0.11 75	0.15 145	0.11 76	0.11 70

RASNet	0.11 96	0.10 142	0.09 144	0.10 125	0.07 79	0.08 91	0.08 122	0.19 169	0.09 110	0.17 83	0.10 118	0.13 84	0.08 123	0.06 80	0.08 59	0.10 84	0.15 80	0.09 65	0.12 74	0.06 38	0.15 109	0.09 109	0.05 83	0.10 164	0.13 93	0.11 79	0.17 143	0.17 134

iResNet_ROB	0.11 96	0.08 113	0.07 113	0.11 141	0.08 100	0.12 144	0.07 111	0.15 97	0.08 84	0.23 146	0.10 118	0.15 99	0.15 201	0.06 80	0.07 33	0.09 56	0.17 106	0.12 128	0.13 94	0.09 100	0.14 93	0.09 109	0.07 121	0.08 126	0.14 113	0.12 89	0.15 122	0.15 109

DN-CSS_ROB	0.11 96	0.09 129	0.11 175	0.08 91	0.09 119	0.08 91	0.08 122	0.16 106	0.10 133	0.23 146	0.17 197	0.18 138	0.14 193	0.05 64	0.08 59	0.09 56	0.13 60	0.10 84	0.18 156	0.09 100	0.11 48	0.08 75	0.07 121	0.08 126	0.13 93	0.10 55	0.12 85	0.10 60

AE-Stereo	0.12 121	0.09 129	0.08 134	0.11 141	0.09 119	0.08 91	0.05 62	0.17 116	0.14 181	0.24 162	0.09 99	0.19 150	0.10 148	0.07 108	0.10 130	0.12 167	0.24 211	0.13 154	0.16 135	0.11 143	0.18 160	0.09 109	0.05 83	0.09 148	0.13 93	0.14 128	0.15 122	0.15 109

raft_robust	0.12 121	0.09 129	0.09 144	0.11 141	0.06 63	0.09 104	0.06 95	0.15 97	0.08 84	0.23 146	0.07 60	0.20 164	0.11 158	0.09 144	0.11 167	0.12 167	0.16 93	0.12 128	0.13 94	0.10 123	0.15 109	0.11 160	0.03 37	0.07 105	0.18 171	0.16 170	0.15 122	0.14 98

IPLGR	0.12 121	0.09 129	0.09 144	0.09 109	0.10 135	0.09 104	0.07 111	0.18 148	0.09 110	0.22 129	0.10 118	0.15 99	0.07 106	0.06 80	0.09 92	0.11 128	0.17 106	0.11 100	0.20 175	0.12 163	0.15 109	0.08 75	0.04 57	0.08 126	0.16 138	0.13 104	0.14 111	0.16 123

s12784h	0.12 121	0.09 129	0.06 85	0.11 141	0.09 119	0.08 91	0.06 95	0.18 148	0.07 66	0.27 224	0.11 129	0.19 150	0.08 123	0.07 108	0.08 59	0.09 56	0.21 175	0.08 40	0.15 119	0.07 53	0.20 191	0.08 75	0.05 83	0.07 105	0.16 138	0.14 128	0.18 162	0.21 188

ADLNet	0.12 121	0.11 153	0.08 134	0.12 152	0.10 135	0.16 181	0.12 176	0.14 92	0.07 66	0.13 57	0.10 118	0.25 206	0.10 148	0.28 251	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.09 65	0.13 94	0.09 100	0.11 48	0.08 75	0.13 204	0.06 70	0.13 93	0.12 89	0.12 85	0.14 98

GMStereo	0.12 121	0.12 166	0.07 113	0.11 141	0.11 152	0.13 153	0.09 138	0.17 116	0.10 133	0.17 83	0.13 151	0.21 182	0.11 158	0.07 108	0.10 130	0.09 56	0.17 106	0.10 84	0.17 143	0.12 163	0.14 93	0.09 109	0.07 121	0.09 148	0.14 113	0.13 104	0.15 122	0.12 81
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 121	0.11 153	0.12 190	0.12 152	0.10 135	0.11 136	0.13 181	0.15 97	0.12 163	0.13 57	0.12 139	0.13 84	0.09 135	0.09 144	0.15 226	0.13 188	0.15 80	0.11 100	0.16 135	0.09 100	0.13 78	0.10 140	0.10 177	0.10 164	0.12 83	0.10 55	0.13 98	0.12 81

CFNet	0.12 121	0.11 153	0.08 134	0.14 170	0.12 166	0.11 136	0.09 138	0.19 169	0.10 133	0.18 95	0.12 139	0.25 206	0.10 148	0.08 127	0.08 59	0.09 56	0.17 106	0.12 128	0.12 74	0.09 100	0.11 48	0.08 75	0.06 101	0.09 148	0.15 126	0.12 89	0.13 98	0.13 89

iResNetv2_ROB	0.12 121	0.08 113	0.07 113	0.12 152	0.09 119	0.12 144	0.08 122	0.17 116	0.08 84	0.22 129	0.12 139	0.20 164	0.15 201	0.06 80	0.08 59	0.08 40	0.16 93	0.11 100	0.17 143	0.10 123	0.14 93	0.09 109	0.09 164	0.10 164	0.14 113	0.12 89	0.19 174	0.12 81

PDISCO_ROB	0.12 121	0.13 179	0.13 199	0.10 125	0.08 100	0.09 104	0.09 138	0.09 47	0.08 84	0.11 50	0.10 118	0.06 34	0.05 56	0.05 64	0.09 92	0.11 128	0.14 74	0.16 204	0.09 48	0.10 123	0.14 93	0.12 179	0.04 57	0.08 126	0.16 138	0.21 223	0.32 239	0.19 166

gcap-zeroshot	0.13 131	0.08 113	0.05 56	0.08 91	0.10 135	0.11 136	0.09 138	0.18 148	0.09 110	0.28 240	0.08 81	0.20 164	0.06 81	0.10 158	0.09 92	0.12 167	0.23 196	0.11 100	0.27 224	0.12 163	0.20 191	0.11 160	0.07 121	0.08 126	0.12 83	0.17 188	0.17 143	0.18 151

MSKI-zero shot	0.13 131	0.08 113	0.05 56	0.09 109	0.11 152	0.09 104	0.07 111	0.19 169	0.09 110	0.28 240	0.10 118	0.19 150	0.06 81	0.11 170	0.10 130	0.11 128	0.24 211	0.11 100	0.17 143	0.11 143	0.21 210	0.10 140	0.07 121	0.08 126	0.14 113	0.17 188	0.18 162	0.18 151

Any-RAFT	0.13 131	0.07 81	0.05 56	0.10 125	0.09 119	0.12 144	0.08 122	0.17 116	0.10 133	0.26 210	0.09 99	0.20 164	0.08 123	0.10 158	0.09 92	0.10 84	0.22 187	0.11 100	0.20 175	0.10 123	0.21 210	0.09 109	0.08 145	0.06 70	0.16 138	0.15 145	0.17 143	0.17 134

RAFT-Test	0.13 131	0.07 81	0.06 85	0.09 109	0.11 152	0.13 153	0.09 138	0.17 116	0.11 147	0.27 224	0.10 118	0.20 164	0.05 56	0.12 189	0.10 130	0.11 128	0.23 196	0.12 128	0.21 186	0.14 192	0.21 210	0.11 160	0.06 101	0.08 126	0.17 150	0.15 145	0.17 143	0.17 134

HH	0.13 131	0.06 58	0.05 56	0.11 141	0.11 152	0.16 181	0.08 122	0.19 169	0.07 66	0.28 240	0.08 81	0.18 138	0.05 56	0.12 189	0.10 130	0.10 84	0.23 196	0.12 128	0.15 119	0.10 123	0.20 191	0.08 75	0.07 121	0.08 126	0.13 93	0.14 128	0.19 174	0.23 195

HanStereo	0.13 131	0.06 58	0.05 56	0.11 141	0.11 152	0.16 181	0.08 122	0.19 169	0.07 66	0.28 240	0.08 81	0.18 138	0.05 56	0.12 189	0.10 130	0.10 84	0.23 196	0.12 128	0.15 119	0.10 123	0.20 191	0.08 75	0.07 121	0.08 126	0.13 93	0.14 128	0.19 174	0.23 195

anonymity	0.13 131	0.06 58	0.05 56	0.09 109	0.10 135	0.09 104	0.07 111	0.18 148	0.08 84	0.28 240	0.12 139	0.19 150	0.06 81	0.09 144	0.09 92	0.13 188	0.23 196	0.12 128	0.17 143	0.15 206	0.19 171	0.10 140	0.09 164	0.07 105	0.19 185	0.18 201	0.19 174	0.19 166

iRaft-Stereo_20w	0.13 131	0.07 81	0.05 56	0.12 152	0.12 166	0.12 144	0.09 138	0.16 106	0.10 133	0.28 240	0.09 99	0.19 150	0.04 39	0.10 158	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.11 100	0.15 119	0.13 181	0.20 191	0.08 75	0.09 164	0.06 70	0.17 150	0.13 104	0.20 186	0.25 205

GLC_STEREO	0.13 131	0.11 153	0.12 190	0.12 152	0.11 152	0.10 126	0.10 155	0.19 169	0.07 66	0.25 193	0.13 151	0.12 68	0.07 106	0.07 108	0.08 59	0.12 167	0.24 211	0.11 100	0.17 143	0.09 100	0.27 258	0.15 215	0.07 121	0.07 105	0.15 126	0.09 43	0.20 186	0.12 81

TRStereo	0.13 131	0.07 81	0.05 56	0.09 109	0.08 100	0.17 190	0.13 181	0.18 148	0.07 66	0.25 193	0.09 99	0.20 164	0.04 39	0.10 158	0.09 92	0.10 84	0.22 187	0.11 100	0.22 193	0.13 181	0.19 171	0.09 109	0.09 164	0.07 105	0.16 138	0.15 145	0.24 214	0.20 174

LMCR-Stereo	0.13 131	0.09 129	0.07 113	0.11 141	0.08 100	0.11 136	0.09 138	0.18 148	0.09 110	0.19 108	0.14 164	0.19 150	0.14 193	0.10 158	0.09 92	0.11 128	0.20 161	0.13 154	0.19 169	0.10 123	0.18 160	0.10 140	0.08 145	0.08 126	0.15 126	0.13 104	0.18 162	0.17 134

TestStereo	0.13 131	0.12 166	0.10 162	0.11 141	0.08 100	0.11 136	0.10 155	0.18 148	0.11 147	0.24 162	0.13 151	0.20 164	0.08 123	0.06 80	0.11 167	0.10 84	0.20 161	0.11 100	0.20 175	0.10 123	0.21 210	0.10 140	0.06 101	0.12 192	0.19 185	0.11 79	0.12 85	0.13 89

CFNet_pseudo	0.13 131	0.11 153	0.11 175	0.14 170	0.11 152	0.12 144	0.11 166	0.19 169	0.12 163	0.24 162	0.14 164	0.16 119	0.15 201	0.08 127	0.09 92	0.10 84	0.16 93	0.13 154	0.13 94	0.08 74	0.15 109	0.08 75	0.08 145	0.09 148	0.15 126	0.14 128	0.19 174	0.20 174

EAI-Stereo	0.13 131	0.07 81	0.04 32	0.10 125	0.10 135	0.10 126	0.09 138	0.17 116	0.10 133	0.26 210	0.11 129	0.20 164	0.05 56	0.10 158	0.10 130	0.11 128	0.23 196	0.12 128	0.18 156	0.12 163	0.19 171	0.08 75	0.08 145	0.08 126	0.16 138	0.14 128	0.15 122	0.20 174

FADNet-RVC-Resample	0.13 131	0.10 142	0.12 190	0.12 152	0.10 135	0.13 153	0.10 155	0.16 106	0.13 172	0.18 95	0.13 151	0.17 123	0.11 158	0.10 158	0.10 130	0.09 56	0.13 60	0.15 193	0.15 119	0.17 223	0.15 109	0.12 179	0.10 177	0.13 202	0.17 150	0.13 104	0.12 85	0.11 70

STTStereo	0.13 131	0.14 192	0.17 231	0.13 163	0.15 196	0.13 153	0.20 218	0.13 82	0.13 172	0.15 67	0.15 177	0.17 123	0.10 148	0.11 170	0.12 181	0.12 167	0.15 80	0.14 179	0.13 94	0.11 143	0.12 62	0.10 140	0.07 121	0.09 148	0.15 126	0.13 104	0.12 85	0.16 123

R-Stereo Train	0.13 131	0.07 81	0.07 113	0.09 109	0.10 135	0.15 172	0.05 62	0.16 106	0.12 163	0.28 240	0.12 139	0.20 164	0.08 123	0.11 170	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.12 128	0.16 135	0.11 143	0.21 210	0.11 160	0.08 145	0.07 105	0.15 126	0.15 145	0.16 131	0.15 109

ADCRef	0.13 131	0.10 142	0.09 144	0.10 125	0.08 100	0.09 104	0.08 122	0.17 116	0.14 181	0.21 125	0.15 177	0.15 99	0.13 179	0.05 64	0.10 130	0.11 128	0.16 93	0.14 179	0.19 169	0.12 163	0.15 109	0.12 179	0.09 164	0.11 176	0.13 93	0.18 201	0.13 98	0.18 151

RAFT-Stereo	0.13 131	0.07 81	0.07 113	0.09 109	0.10 135	0.15 172	0.05 62	0.16 106	0.12 163	0.28 240	0.12 139	0.20 164	0.08 123	0.11 170	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.12 128	0.16 135	0.11 143	0.21 210	0.11 160	0.08 145	0.07 105	0.15 126	0.15 145	0.16 131	0.15 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 131	0.08 113	0.06 85	0.09 109	0.12 166	0.10 126	0.08 122	0.17 116	0.11 147	0.27 224	0.09 99	0.20 164	0.06 81	0.12 189	0.10 130	0.11 128	0.24 211	0.12 128	0.19 169	0.16 218	0.21 210	0.11 160	0.07 121	0.08 126	0.17 150	0.14 128	0.17 143	0.18 151

CFNet_RVC	0.13 131	0.12 166	0.10 162	0.14 170	0.11 152	0.14 160	0.09 138	0.17 116	0.09 110	0.19 108	0.13 151	0.21 182	0.09 135	0.09 144	0.10 130	0.13 188	0.18 125	0.13 154	0.15 119	0.11 143	0.16 126	0.08 75	0.06 101	0.09 148	0.15 126	0.12 89	0.16 131	0.17 134

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 131	0.13 179	0.13 199	0.14 170	0.15 196	0.13 153	0.20 218	0.13 82	0.15 189	0.16 73	0.16 188	0.21 182	0.09 135	0.15 216	0.10 130	0.12 167	0.15 80	0.12 128	0.11 64	0.09 100	0.11 48	0.09 109	0.08 145	0.08 126	0.13 93	0.13 104	0.11 76	0.15 109
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.13 131	0.12 166	0.11 175	0.10 125	0.10 135	0.10 126	0.09 138	0.16 106	0.11 147	0.18 95	0.17 197	0.19 150	0.13 179	0.11 170	0.11 167	0.10 84	0.17 106	0.13 154	0.13 94	0.10 123	0.17 147	0.10 140	0.09 164	0.12 192	0.27 239	0.16 170	0.16 131	0.13 89

PWCDC_ROB	0.13 131	0.06 58	0.09 144	0.07 81	0.13 178	0.08 91	0.13 181	0.06 28	0.24 239	0.09 41	0.15 177	0.09 46	0.43 265	0.26 245	0.10 130	0.10 84	0.09 38	0.12 128	0.08 35	0.11 143	0.08 33	0.11 160	0.19 228	0.13 202	0.07 29	0.13 104	0.08 45	0.18 151

model_zeroshot	0.14 155	0.09 129	0.06 85	0.10 125	0.10 135	0.14 160	0.08 122	0.20 187	0.12 163	0.28 240	0.08 81	0.21 182	0.06 81	0.11 170	0.09 92	0.12 167	0.26 235	0.13 154	0.27 224	0.11 143	0.20 191	0.13 196	0.11 187	0.09 148	0.17 150	0.17 188	0.18 162	0.18 151

MyStereo04	0.14 155	0.12 166	0.10 162	0.08 91	0.09 119	0.10 126	0.08 122	0.22 207	0.19 218	0.24 162	0.16 188	0.23 197	0.11 158	0.04 48	0.10 130	0.11 128	0.17 106	0.12 128	0.21 186	0.12 163	0.16 126	0.11 160	0.06 101	0.11 176	0.21 210	0.12 89	0.16 131	0.15 109

IGEV_Zeroshot_test	0.14 155	0.07 81	0.05 56	0.13 163	0.13 178	0.10 126	0.11 166	0.17 116	0.09 110	0.28 240	0.09 99	0.23 197	0.05 56	0.12 189	0.09 92	0.11 128	0.23 196	0.11 100	0.16 135	0.12 163	0.20 191	0.09 109	0.09 164	0.06 70	0.19 185	0.14 128	0.23 206	0.27 213

dd	0.14 155	0.12 166	0.07 113	0.25 229	0.10 135	0.19 209	0.09 138	0.17 116	0.08 84	0.17 83	0.08 81	0.33 221	0.08 123	0.06 80	0.10 130	0.11 128	0.24 211	0.11 100	0.25 214	0.09 100	0.15 109	0.09 109	0.06 101	0.09 148	0.17 150	0.13 104	0.18 162	0.15 109

AACVNet	0.14 155	0.13 179	0.10 162	0.13 163	0.13 178	0.14 160	0.10 155	0.19 169	0.11 147	0.22 129	0.17 197	0.13 84	0.10 148	0.09 144	0.11 167	0.11 128	0.21 175	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.16 126	0.11 160	0.11 187	0.11 176	0.17 150	0.13 104	0.14 111	0.16 123

cross-raft	0.14 155	0.08 113	0.07 113	0.08 91	0.10 135	0.12 144	0.08 122	0.17 116	0.13 172	0.27 224	0.11 129	0.21 182	0.05 56	0.11 170	0.13 201	0.14 209	0.22 187	0.11 100	0.23 203	0.13 181	0.23 237	0.09 109	0.06 101	0.08 126	0.22 220	0.17 188	0.14 111	0.15 109

test-1	0.14 155	0.06 58	0.07 113	0.11 141	0.10 135	0.18 198	0.14 187	0.19 169	0.13 172	0.28 240	0.10 118	0.19 150	0.11 158	0.12 189	0.12 181	0.13 188	0.22 187	0.12 128	0.22 193	0.10 123	0.24 244	0.08 75	0.09 164	0.08 126	0.21 210	0.18 201	0.15 122	0.17 134

GEStereo_RVC	0.14 155	0.13 179	0.10 162	0.11 141	0.12 166	0.12 144	0.11 166	0.18 148	0.13 172	0.24 162	0.16 188	0.18 138	0.10 148	0.06 80	0.12 181	0.11 128	0.20 161	0.17 217	0.23 203	0.13 181	0.15 109	0.13 196	0.07 121	0.11 176	0.20 197	0.14 128	0.13 98	0.19 166

sAnonymous2	0.14 155	0.09 129	0.10 162	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.11 166	0.22 207	0.11 147	0.23 146	0.16 188	0.15 99	0.10 148	0.06 80	0.12 181	0.13 188	0.18 125	0.15 193	0.21 186	0.14 192	0.16 126	0.14 203	0.04 57	0.10 164	0.17 150	0.17 188	0.17 143	0.16 123

CroCo_RVC	0.14 155	0.09 129	0.10 162	0.10 125	0.09 119	0.09 104	0.11 166	0.22 207	0.11 147	0.23 146	0.16 188	0.15 99	0.10 148	0.06 80	0.12 181	0.13 188	0.18 125	0.15 193	0.21 186	0.14 192	0.16 126	0.14 203	0.04 57	0.10 164	0.17 150	0.17 188	0.17 143	0.16 123

sCroCo_RVC	0.14 155	0.09 129	0.09 144	0.08 91	0.07 79	0.10 126	0.07 111	0.19 169	0.14 181	0.18 95	0.12 139	0.13 84	0.14 193	0.06 80	0.13 201	0.15 225	0.22 187	0.15 193	0.22 193	0.13 181	0.21 210	0.16 223	0.06 101	0.12 192	0.17 150	0.16 170	0.17 143	0.17 134

XX-Stereo	0.14 155	0.05 38	0.05 56	0.10 125	0.08 100	0.17 190	0.07 111	0.18 148	0.10 133	0.27 224	0.09 99	0.20 164	0.03 27	0.09 144	0.10 130	0.12 167	0.23 196	0.11 100	0.20 175	0.11 143	0.20 191	0.08 75	0.08 145	0.07 105	0.22 220	0.16 170	0.17 143	0.36 237

GES	0.14 155	0.11 153	0.07 113	0.09 109	0.11 152	0.15 172	0.09 138	0.20 187	0.09 110	0.23 146	0.12 139	0.17 123	0.11 158	0.14 208	0.10 130	0.10 84	0.23 196	0.14 179	0.24 209	0.14 192	0.17 147	0.17 227	0.11 187	0.09 148	0.15 126	0.14 128	0.21 200	0.20 174

psm_up	0.14 155	0.11 153	0.13 199	0.15 182	0.12 166	0.14 160	0.11 166	0.20 187	0.16 194	0.19 108	0.12 139	0.15 99	0.17 210	0.10 158	0.12 181	0.12 167	0.19 145	0.13 154	0.17 143	0.11 143	0.15 109	0.09 109	0.10 177	0.16 223	0.18 171	0.16 170	0.17 143	0.20 174

FADNet-RVC	0.14 155	0.13 179	0.10 162	0.18 199	0.11 152	0.14 160	0.09 138	0.21 198	0.09 110	0.19 108	0.17 197	0.17 123	0.12 166	0.11 170	0.14 216	0.15 225	0.18 125	0.13 154	0.18 156	0.15 206	0.12 62	0.12 179	0.12 198	0.11 176	0.20 197	0.16 170	0.14 111	0.14 98

RTSC	0.14 155	0.11 153	0.10 162	0.12 152	0.11 152	0.12 144	0.10 155	0.16 106	0.13 172	0.18 95	0.13 151	0.15 99	0.13 179	0.08 127	0.11 167	0.13 188	0.20 161	0.13 154	0.21 186	0.12 163	0.16 126	0.12 179	0.07 121	0.10 164	0.16 138	0.16 170	0.21 200	0.32 230

ADCL	0.14 155	0.12 166	0.11 175	0.13 163	0.11 152	0.14 160	0.10 155	0.17 116	0.15 189	0.22 129	0.16 188	0.21 182	0.12 166	0.09 144	0.10 130	0.11 128	0.16 93	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.18 160	0.13 196	0.11 187	0.11 176	0.16 138	0.15 145	0.16 131	0.16 123

DeepPruner_ROB	0.14 155	0.13 179	0.11 175	0.12 152	0.11 152	0.10 126	0.09 138	0.17 116	0.12 163	0.21 125	0.18 211	0.15 99	0.13 179	0.08 127	0.12 181	0.11 128	0.19 145	0.15 193	0.19 169	0.11 143	0.17 147	0.14 203	0.10 177	0.11 176	0.17 150	0.16 170	0.17 143	0.19 166

MLCV	0.14 155	0.11 153	0.09 144	0.16 186	0.12 166	0.14 160	0.11 166	0.21 198	0.10 133	0.24 162	0.13 151	0.21 182	0.14 193	0.08 127	0.09 92	0.10 84	0.19 145	0.11 100	0.19 169	0.09 100	0.17 147	0.08 75	0.10 177	0.09 148	0.16 138	0.13 104	0.16 131	0.19 166

HSM	0.14 155	0.12 166	0.09 144	0.14 170	0.13 178	0.12 144	0.10 155	0.18 148	0.10 133	0.23 146	0.15 177	0.18 138	0.14 193	0.08 127	0.10 130	0.10 84	0.21 175	0.12 128	0.17 143	0.12 163	0.18 160	0.10 140	0.07 121	0.08 126	0.17 150	0.15 145	0.17 143	0.18 151

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 175	0.07 81	0.05 56	0.12 152	0.12 166	0.15 172	0.09 138	0.17 116	0.12 163	0.29 253	0.09 99	0.22 195	0.05 56	0.12 189	0.11 167	0.11 128	0.26 235	0.12 128	0.33 240	0.11 143	0.20 191	0.12 179	0.08 145	0.06 70	0.21 210	0.18 201	0.20 186	0.32 230

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 175	0.07 81	0.05 56	0.14 170	0.12 166	0.15 172	0.10 155	0.18 148	0.08 84	0.26 210	0.08 81	0.19 150	0.08 123	0.11 170	0.10 130	0.12 167	0.26 235	0.13 154	0.26 219	0.11 143	0.20 191	0.10 140	0.08 145	0.07 105	0.20 197	0.18 201	0.19 174	0.31 226

EKT-Stereo	0.15 175	0.10 142	0.07 113	0.13 163	0.12 166	0.16 181	0.17 206	0.18 148	0.11 147	0.26 210	0.17 197	0.17 123	0.07 106	0.11 170	0.09 92	0.11 128	0.24 211	0.15 193	0.23 203	0.12 163	0.24 244	0.10 140	0.07 121	0.08 126	0.20 197	0.15 145	0.17 143	0.18 151

LoS	0.15 175	0.10 142	0.08 134	0.10 125	0.11 152	0.09 104	0.07 111	0.50 276	0.05 30	0.32 259	0.36 271	0.36 227	0.06 81	0.09 144	0.09 92	0.10 84	0.20 161	0.09 65	0.14 107	0.11 143	0.21 210	0.09 109	0.07 121	0.07 105	0.17 150	0.11 79	0.20 186	0.21 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CASS	0.15 175	0.12 166	0.10 162	0.14 170	0.12 166	0.16 181	0.10 155	0.19 169	0.15 189	0.26 210	0.12 139	0.20 164	0.12 166	0.09 144	0.11 167	0.12 167	0.23 196	0.12 128	0.23 203	0.09 100	0.19 171	0.10 140	0.07 121	0.09 148	0.23 227	0.14 128	0.19 174	0.22 191
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 175	0.13 179	0.09 144	0.18 199	0.17 207	0.16 181	0.19 216	0.15 97	0.11 147	0.16 73	0.14 164	0.15 99	0.05 56	0.45 266	0.09 92	0.10 84	0.17 106	0.12 128	0.14 107	0.09 100	0.17 147	0.09 109	0.28 267	0.07 105	0.17 150	0.15 145	0.12 85	0.13 89

SACVNet	0.15 175	0.14 192	0.13 199	0.16 186	0.13 178	0.14 160	0.12 176	0.19 169	0.17 204	0.19 108	0.17 197	0.14 94	0.07 106	0.14 208	0.13 201	0.13 188	0.19 145	0.16 204	0.20 175	0.13 181	0.16 126	0.14 203	0.12 198	0.13 202	0.20 197	0.18 201	0.19 174	0.17 134

GANet-ADL	0.15 175	0.12 166	0.09 144	0.14 170	0.12 166	0.16 181	0.12 176	0.20 187	0.10 133	0.25 193	0.15 177	0.22 195	0.12 166	0.21 237	0.09 92	0.11 128	0.25 227	0.14 179	0.20 175	0.14 192	0.19 171	0.09 109	0.08 145	0.10 164	0.17 150	0.15 145	0.20 186	0.17 134

ICVP	0.15 175	0.13 179	0.14 210	0.12 152	0.12 166	0.13 153	0.10 155	0.17 116	0.12 163	0.17 83	0.13 151	0.18 138	0.12 166	0.09 144	0.12 181	0.13 188	0.18 125	0.15 193	0.15 119	0.14 192	0.17 147	0.13 196	0.20 231	0.11 176	0.19 185	0.19 214	0.17 143	0.16 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.15 175	0.12 166	0.12 190	0.16 186	0.14 188	0.17 190	0.14 187	0.20 187	0.13 172	0.22 129	0.14 164	0.19 150	0.18 212	0.12 189	0.10 130	0.12 167	0.18 125	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.16 126	0.11 160	0.09 164	0.10 164	0.19 185	0.20 218	0.19 174	0.27 213

APVNet	0.15 175	0.13 179	0.11 175	0.14 170	0.16 199	0.14 160	0.13 181	0.19 169	0.11 147	0.14 60	0.13 151	0.17 123	0.09 135	0.16 219	0.15 226	0.15 225	0.21 175	0.14 179	0.22 193	0.15 206	0.15 109	0.12 179	0.07 121	0.12 192	0.16 138	0.15 145	0.19 174	0.17 134

AF-Net	0.15 175	0.13 179	0.13 199	0.14 170	0.18 214	0.15 172	0.14 187	0.17 116	0.16 194	0.17 83	0.21 230	0.18 138	0.12 166	0.10 158	0.17 237	0.16 233	0.13 60	0.14 179	0.15 119	0.11 143	0.11 48	0.10 140	0.13 204	0.10 164	0.14 113	0.15 145	0.20 186	0.14 98

RP	0.15 175	0.14 192	0.15 217	0.17 194	0.14 188	0.17 190	0.16 197	0.19 169	0.17 204	0.14 60	0.16 188	0.16 119	0.15 201	0.11 170	0.13 201	0.12 167	0.15 80	0.12 128	0.15 119	0.12 163	0.12 62	0.12 179	0.10 177	0.12 192	0.17 150	0.15 145	0.20 186	0.18 151

Nwc_Net	0.15 175	0.13 179	0.13 199	0.14 170	0.18 214	0.15 172	0.14 187	0.17 116	0.16 194	0.17 83	0.21 230	0.18 138	0.12 166	0.10 158	0.17 237	0.16 233	0.13 60	0.14 179	0.15 119	0.11 143	0.11 48	0.10 140	0.13 204	0.10 164	0.14 113	0.15 145	0.20 186	0.14 98

HSM-Net_RVC	0.15 175	0.12 166	0.10 162	0.17 194	0.13 178	0.14 160	0.10 155	0.18 148	0.14 181	0.25 193	0.18 211	0.28 211	0.16 206	0.11 170	0.11 167	0.11 128	0.19 145	0.13 154	0.16 135	0.11 143	0.17 147	0.11 160	0.08 145	0.11 176	0.19 185	0.16 170	0.23 206	0.24 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.15 175	0.17 216	0.12 190	0.16 186	0.14 188	0.17 190	0.11 166	0.17 116	0.12 163	0.20 116	0.13 151	0.28 211	0.12 166	0.10 158	0.11 167	0.13 188	0.18 125	0.13 154	0.17 143	0.12 163	0.16 126	0.09 109	0.10 177	0.11 176	0.18 171	0.15 145	0.17 143	0.19 166

NVstereo2D	0.15 175	0.11 153	0.11 175	0.19 206	0.14 188	0.21 224	0.24 238	0.13 82	0.11 147	0.16 73	0.14 164	0.10 53	0.07 106	0.39 265	0.11 167	0.11 128	0.21 175	0.14 179	0.15 119	0.10 123	0.12 62	0.08 75	0.24 244	0.08 126	0.14 113	0.12 89	0.14 111	0.12 81

FADNet	0.16 192	0.15 200	0.10 162	0.20 210	0.10 135	0.19 209	0.13 181	0.20 187	0.13 172	0.22 129	0.24 245	0.17 123	0.14 193	0.12 189	0.17 237	0.16 233	0.16 93	0.14 179	0.23 203	0.20 238	0.16 126	0.12 179	0.11 187	0.11 176	0.21 210	0.18 201	0.16 131	0.15 109

stereogan	0.16 192	0.15 200	0.15 217	0.16 186	0.18 214	0.18 198	0.16 197	0.20 187	0.19 218	0.14 60	0.16 188	0.20 164	0.18 212	0.13 202	0.14 216	0.13 188	0.16 93	0.14 179	0.17 143	0.14 192	0.14 93	0.12 179	0.13 204	0.13 202	0.16 138	0.16 170	0.23 206	0.18 151

iResNet	0.16 192	0.11 153	0.09 144	0.15 182	0.13 178	0.17 190	0.12 176	0.21 198	0.14 181	0.25 193	0.13 151	0.35 225	0.32 250	0.08 127	0.10 130	0.11 128	0.20 161	0.12 128	0.25 214	0.14 192	0.18 160	0.11 160	0.12 198	0.13 202	0.18 171	0.14 128	0.20 186	0.18 151

GwcNet-ADL	0.17 195	0.12 166	0.11 175	0.19 206	0.14 188	0.17 190	0.14 187	0.21 198	0.14 181	0.24 162	0.17 197	0.32 220	0.16 206	0.19 230	0.11 167	0.14 209	0.22 187	0.15 193	0.23 203	0.13 181	0.18 160	0.11 160	0.05 83	0.10 164	0.18 171	0.15 145	0.19 174	0.21 188

NCC-stereo	0.17 195	0.16 208	0.16 223	0.16 186	0.17 207	0.18 198	0.18 209	0.19 169	0.20 229	0.16 73	0.19 220	0.21 182	0.21 219	0.12 189	0.20 249	0.18 247	0.18 125	0.19 233	0.18 156	0.15 206	0.15 109	0.15 215	0.15 211	0.12 192	0.18 171	0.17 188	0.24 214	0.20 174

Abc-Net	0.17 195	0.16 208	0.16 223	0.16 186	0.17 207	0.18 198	0.18 209	0.19 169	0.20 229	0.16 73	0.19 220	0.21 182	0.21 219	0.12 189	0.20 249	0.18 247	0.18 125	0.19 233	0.18 156	0.15 206	0.15 109	0.15 215	0.15 211	0.12 192	0.18 171	0.17 188	0.24 214	0.20 174
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.17 195	0.19 225	0.17 231	0.23 220	0.18 214	0.18 198	0.16 197	0.22 207	0.13 172	0.23 146	0.20 225	0.44 236	0.08 123	0.11 170	0.12 181	0.10 84	0.13 60	0.13 154	0.26 219	0.11 143	0.11 48	0.07 58	0.18 223	0.15 215	0.17 150	0.21 223	0.13 98	0.20 174

NCCL2	0.17 195	0.17 216	0.16 223	0.13 163	0.13 178	0.13 153	0.12 176	0.21 198	0.17 204	0.22 129	0.15 177	0.23 197	0.13 179	0.09 144	0.15 226	0.16 233	0.18 125	0.17 217	0.19 169	0.17 223	0.21 210	0.17 227	0.11 187	0.16 223	0.25 233	0.26 256	0.20 186	0.24 199

ITSA-stereo	0.18 200	0.14 192	0.11 175	0.26 231	0.16 199	0.18 198	0.16 197	0.25 225	0.17 204	0.25 193	0.17 197	0.33 221	0.24 227	0.16 219	0.11 167	0.11 128	0.21 175	0.15 193	0.22 193	0.10 123	0.19 171	0.11 160	0.15 211	0.11 176	0.22 220	0.15 145	0.20 186	0.23 195

dad	0.18 200	0.16 208	0.11 175	0.36 243	0.16 199	0.24 233	0.21 229	0.24 221	0.09 110	0.22 129	0.11 129	0.38 230	0.11 158	0.08 127	0.12 181	0.10 84	0.27 246	0.12 128	0.29 230	0.10 123	0.19 171	0.12 179	0.08 145	0.13 202	0.18 171	0.14 128	0.31 237	0.22 191

PSMNet-ADL	0.18 200	0.13 179	0.13 199	0.16 186	0.14 188	0.17 190	0.16 197	0.20 187	0.21 235	0.27 224	0.19 220	0.29 217	0.25 230	0.18 225	0.14 216	0.14 209	0.23 196	0.14 179	0.22 193	0.14 192	0.19 171	0.11 160	0.10 177	0.11 176	0.20 197	0.15 145	0.23 206	0.19 166

Anonymous3	0.18 200	0.15 200	0.11 175	0.15 182	0.10 135	0.14 160	0.11 166	0.22 207	0.19 218	0.27 224	0.15 177	0.27 209	0.12 166	0.13 202	0.25 256	0.17 240	0.23 196	0.18 228	0.26 219	0.17 223	0.24 244	0.20 248	0.09 164	0.10 164	0.21 210	0.20 218	0.22 204	0.20 174

FADNet_RVC	0.18 200	0.14 192	0.13 199	0.20 210	0.15 196	0.14 160	0.13 181	0.24 221	0.14 181	0.24 162	0.17 197	0.27 209	0.21 219	0.14 208	0.14 216	0.12 167	0.19 145	0.17 217	0.31 235	0.15 206	0.19 171	0.14 203	0.11 187	0.14 211	0.20 197	0.21 223	0.18 162	0.22 191

XPNet_ROB	0.18 200	0.21 233	0.14 210	0.15 182	0.16 199	0.15 172	0.15 192	0.15 97	0.14 181	0.19 108	0.18 211	0.49 243	0.13 179	0.11 170	0.13 201	0.14 209	0.25 227	0.16 204	0.18 156	0.14 192	0.17 147	0.18 236	0.13 204	0.13 202	0.17 150	0.17 188	0.31 237	0.29 218

DDVS	0.19 206	0.15 200	0.13 199	0.18 199	0.18 214	0.19 209	0.20 218	0.20 187	0.16 194	0.25 193	0.21 230	0.39 233	0.27 238	0.13 202	0.12 181	0.14 209	0.26 235	0.19 233	0.28 228	0.15 206	0.18 160	0.16 223	0.10 177	0.14 211	0.19 185	0.15 145	0.22 204	0.25 205

DAS	0.19 206	0.11 153	0.09 144	0.24 226	0.19 221	0.18 198	0.20 218	0.23 215	0.18 210	0.24 162	0.14 164	0.38 230	0.21 219	0.09 144	0.12 181	0.11 128	0.25 227	0.16 204	0.22 193	0.15 206	0.20 191	0.14 203	0.18 223	0.13 202	0.19 185	0.17 188	0.23 206	0.29 218

SepStereo	0.19 206	0.11 153	0.09 144	0.24 226	0.19 221	0.18 198	0.20 218	0.23 215	0.18 210	0.24 162	0.14 164	0.38 230	0.21 219	0.09 144	0.12 181	0.11 128	0.25 227	0.16 204	0.22 193	0.15 206	0.20 191	0.14 203	0.18 223	0.13 202	0.19 185	0.17 188	0.23 206	0.29 218

RGC	0.19 206	0.17 216	0.17 231	0.19 206	0.20 226	0.20 215	0.15 192	0.22 207	0.26 249	0.17 83	0.20 225	0.21 182	0.24 227	0.15 216	0.23 253	0.18 247	0.18 125	0.16 204	0.18 156	0.16 218	0.17 147	0.13 196	0.12 198	0.15 215	0.20 197	0.21 223	0.23 206	0.24 199

PA-Net	0.19 206	0.21 233	0.25 255	0.14 170	0.20 226	0.18 198	0.20 218	0.21 198	0.19 218	0.18 95	0.14 164	0.17 123	0.21 219	0.26 245	0.16 231	0.18 247	0.15 80	0.19 233	0.13 94	0.17 223	0.14 93	0.15 215	0.10 177	0.16 223	0.17 150	0.25 249	0.17 143	0.35 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 206	0.20 228	0.19 241	0.20 210	0.20 226	0.16 181	0.15 192	0.27 231	0.19 218	0.23 146	0.18 211	0.47 242	0.16 206	0.11 170	0.13 201	0.12 167	0.15 80	0.14 179	0.21 186	0.19 234	0.13 78	0.10 140	0.09 164	0.20 234	0.24 229	0.21 223	0.26 225	0.28 216

SGM-Forest	0.19 206	0.18 222	0.16 223	0.23 220	0.18 214	0.20 215	0.18 209	0.23 215	0.17 204	0.20 116	0.15 177	0.23 197	0.18 212	0.22 238	0.17 237	0.18 247	0.19 145	0.17 217	0.18 156	0.15 206	0.17 147	0.18 236	0.25 246	0.18 231	0.22 220	0.18 201	0.25 220	0.24 199
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	0.19 206	0.14 192	0.11 175	0.18 199	0.13 178	0.19 209	0.16 197	0.20 187	0.18 210	0.26 210	0.14 164	0.35 225	0.25 230	0.09 144	0.09 92	0.11 128	0.25 227	0.14 179	0.24 209	0.14 192	0.22 226	0.14 203	0.11 187	0.11 176	0.21 210	0.18 201	0.39 255	0.45 256

DCVSM-stereo	0.20 214	0.15 200	0.11 175	0.24 226	0.18 214	0.26 236	0.21 229	0.23 215	0.16 194	0.24 162	0.19 220	0.49 243	0.27 238	0.13 202	0.10 130	0.12 167	0.24 211	0.16 204	0.24 209	0.15 206	0.19 171	0.14 203	0.22 235	0.11 176	0.18 171	0.15 145	0.24 214	0.28 216

SFCPSM	0.20 214	0.15 200	0.12 190	0.22 216	0.16 199	0.20 215	0.18 209	0.22 207	0.20 229	0.26 210	0.24 245	0.34 224	0.33 253	0.14 208	0.12 181	0.12 167	0.24 211	0.16 204	0.32 237	0.19 234	0.19 171	0.13 196	0.14 209	0.12 192	0.21 210	0.17 188	0.20 186	0.25 205

RTS	0.20 214	0.16 208	0.14 210	0.17 194	0.14 188	0.20 215	0.15 192	0.23 215	0.26 249	0.15 67	0.14 164	0.14 94	0.20 217	0.11 170	0.13 201	0.15 225	0.24 211	0.17 217	0.34 243	0.24 251	0.22 226	0.15 215	0.09 164	0.15 215	0.28 245	0.27 260	0.28 230	0.55 266

RTSA	0.20 214	0.16 208	0.14 210	0.17 194	0.14 188	0.20 215	0.15 192	0.23 215	0.26 249	0.15 67	0.14 164	0.14 94	0.20 217	0.11 170	0.13 201	0.15 225	0.24 211	0.17 217	0.34 243	0.24 251	0.22 226	0.15 215	0.09 164	0.15 215	0.28 245	0.27 260	0.28 230	0.55 266

AnyNet_C32	0.20 214	0.16 208	0.15 217	0.17 194	0.17 207	0.19 209	0.16 197	0.25 225	0.22 236	0.25 193	0.23 242	0.23 197	0.18 212	0.14 208	0.19 246	0.18 247	0.28 253	0.22 249	0.29 230	0.18 230	0.27 258	0.21 253	0.16 215	0.17 228	0.22 220	0.20 218	0.21 200	0.23 195

ccs_rob	0.20 214	0.15 200	0.11 175	0.26 231	0.16 199	0.26 236	0.20 218	0.22 207	0.16 194	0.25 193	0.24 245	0.57 252	0.24 227	0.17 221	0.12 181	0.13 188	0.23 196	0.15 193	0.21 186	0.15 206	0.21 210	0.11 160	0.12 198	0.11 176	0.20 197	0.16 170	0.18 162	0.24 199

HBP-ISP	0.21 220	0.16 208	0.12 190	0.26 231	0.22 232	0.22 227	0.17 206	0.29 240	0.18 210	0.27 224	0.18 211	0.21 182	0.12 166	0.28 251	0.10 130	0.14 209	0.26 235	0.19 233	0.20 175	0.12 163	0.22 226	0.23 259	0.26 251	0.23 241	0.24 229	0.24 243	0.23 206	0.26 209

SHD	0.21 220	0.17 216	0.20 244	0.18 199	0.16 199	0.18 198	0.20 218	0.26 228	0.16 194	0.27 224	0.18 211	0.23 197	0.31 247	0.17 221	0.14 216	0.14 209	0.19 145	0.17 217	0.32 237	0.17 223	0.20 191	0.17 227	0.16 215	0.16 223	0.23 227	0.28 262	0.25 220	0.43 252

ADCMid	0.21 220	0.18 222	0.17 231	0.18 199	0.19 221	0.20 215	0.16 197	0.29 240	0.25 244	0.24 162	0.19 220	0.36 227	0.21 219	0.12 189	0.16 231	0.16 233	0.25 227	0.18 228	0.37 248	0.19 234	0.24 244	0.18 236	0.17 221	0.15 215	0.24 229	0.20 218	0.25 220	0.29 218

CBMV_ROB	0.21 220	0.14 192	0.15 217	0.26 231	0.22 232	0.21 224	0.22 231	0.28 234	0.17 204	0.26 210	0.17 197	0.28 211	0.17 210	0.26 245	0.11 167	0.12 167	0.26 235	0.17 217	0.18 156	0.16 218	0.21 210	0.19 244	0.26 251	0.20 234	0.24 229	0.25 249	0.25 220	0.33 233

NOSS_ROB	0.21 220	0.14 192	0.15 217	0.20 210	0.19 221	0.20 215	0.22 231	0.29 240	0.18 210	0.25 193	0.15 177	0.21 182	0.13 179	0.27 250	0.13 201	0.14 209	0.26 235	0.21 243	0.22 193	0.17 223	0.23 237	0.22 256	0.26 251	0.24 249	0.26 236	0.22 231	0.24 214	0.26 209

ADCPNet	0.22 225	0.17 216	0.16 223	0.20 210	0.19 221	0.20 215	0.18 209	0.27 231	0.23 238	0.26 210	0.22 237	0.26 208	0.28 240	0.15 216	0.16 231	0.17 240	0.24 211	0.17 217	0.32 237	0.23 248	0.24 244	0.19 244	0.17 221	0.21 237	0.25 233	0.22 231	0.27 228	0.33 233

MDST_ROB	0.22 225	0.27 252	0.14 210	0.47 260	0.24 239	0.36 253	0.20 218	0.24 221	0.16 194	0.26 210	0.14 164	0.28 211	0.25 230	0.11 170	0.11 167	0.12 167	0.21 175	0.12 128	0.17 143	0.12 163	0.19 171	0.10 140	0.11 187	0.12 192	0.34 261	0.23 238	0.56 270	0.31 226

ETE_ROB	0.22 225	0.23 240	0.15 217	0.20 210	0.16 199	0.19 209	0.17 206	0.18 148	0.19 218	0.22 129	0.22 237	0.65 256	0.16 206	0.14 208	0.14 216	0.14 209	0.30 257	0.19 233	0.24 209	0.19 234	0.21 210	0.18 236	0.16 215	0.15 215	0.22 220	0.28 262	0.41 260	0.26 209

LALA_ROB	0.22 225	0.25 245	0.16 223	0.19 206	0.17 207	0.22 227	0.16 197	0.17 116	0.19 218	0.24 162	0.21 230	0.64 254	0.15 201	0.13 202	0.23 253	0.17 240	0.27 246	0.22 249	0.22 193	0.18 230	0.20 191	0.20 248	0.14 209	0.15 215	0.20 197	0.22 231	0.35 246	0.25 205

PWC_ROB	0.22 225	0.20 228	0.14 210	0.18 199	0.17 207	0.16 181	0.20 218	0.21 198	0.26 249	0.15 67	0.20 225	0.28 211	0.62 277	0.13 202	0.12 181	0.13 188	0.27 246	0.18 228	0.36 247	0.18 230	0.22 226	0.17 227	0.16 215	0.24 249	0.19 185	0.18 201	0.24 214	0.43 252

CBMV	0.22 225	0.18 222	0.17 231	0.23 220	0.21 229	0.20 215	0.18 209	0.27 231	0.19 218	0.28 240	0.11 129	0.29 217	0.13 179	0.24 240	0.13 201	0.14 209	0.24 211	0.18 228	0.20 175	0.16 218	0.21 210	0.18 236	0.24 244	0.23 241	0.26 236	0.22 231	0.35 246	0.40 246
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SGM-ForestM	0.24 231	0.22 236	0.16 223	0.37 245	0.24 239	0.32 245	0.24 238	0.28 234	0.20 229	0.23 146	0.17 197	0.51 248	0.25 230	0.20 235	0.12 181	0.13 188	0.23 196	0.16 204	0.24 209	0.14 192	0.19 171	0.16 223	0.21 234	0.16 223	0.35 262	0.24 243	0.51 265	0.35 235

ACV-stereo	0.25 232	0.15 200	0.13 199	0.22 216	0.17 207	0.28 239	0.24 238	0.21 198	0.20 229	0.24 162	0.21 230	0.28 211	0.36 257	0.18 225	0.13 201	0.12 167	0.34 264	0.20 239	1.12 288	0.25 253	0.26 256	0.17 227	0.29 270	0.18 231	0.19 185	0.16 170	0.25 220	0.29 218

FCDSN-DC	0.25 232	0.25 245	0.25 255	0.28 239	0.26 244	0.26 236	0.34 250	0.28 234	0.18 210	0.20 116	0.17 197	0.20 164	0.12 166	0.29 253	0.26 257	0.26 262	0.29 254	0.28 265	0.27 224	0.21 240	0.25 252	0.25 262	0.26 251	0.32 266	0.26 236	0.24 243	0.26 225	0.27 213
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 232	0.25 245	0.20 244	0.29 240	0.22 232	0.22 227	0.23 235	0.36 257	0.27 254	0.36 271	0.22 237	0.45 237	0.32 250	0.19 230	0.17 237	0.17 240	0.17 106	0.16 204	0.29 230	0.14 192	0.20 191	0.18 236	0.27 264	0.23 241	0.29 247	0.25 249	0.33 242	0.31 226

SGM_RVC	0.25 232	0.24 243	0.17 231	0.39 253	0.27 246	0.34 251	0.26 244	0.28 234	0.19 218	0.25 193	0.18 211	0.42 234	0.30 244	0.17 221	0.12 181	0.13 188	0.23 196	0.15 193	0.25 214	0.13 181	0.19 171	0.15 215	0.19 228	0.17 228	0.33 258	0.22 231	0.55 269	0.43 252
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 236	0.20 228	0.12 190	0.37 245	0.30 254	0.40 259	0.47 266	0.20 187	0.16 194	0.16 73	0.25 251	0.16 119	0.08 123	1.63 283	0.13 201	0.14 209	0.21 175	0.14 179	0.25 214	0.13 181	0.18 160	0.12 179	0.25 246	0.15 215	0.17 150	0.18 201	0.18 162	0.22 191

UDG	0.26 236	0.20 228	0.13 199	0.38 250	0.31 255	0.38 257	0.51 269	0.19 169	0.16 194	0.19 108	0.23 242	0.17 123	0.09 135	1.45 279	0.14 216	0.13 188	0.27 246	0.16 204	0.26 219	0.13 181	0.21 210	0.13 196	0.25 246	0.12 192	0.20 197	0.20 218	0.20 186	0.19 166

FAT-Stereo	0.26 236	0.19 225	0.17 231	0.38 250	0.36 260	0.30 241	0.25 243	0.26 228	0.18 210	0.27 224	0.25 251	0.33 221	0.36 257	0.26 245	0.16 231	0.15 225	0.26 235	0.23 252	0.33 240	0.21 240	0.22 226	0.19 244	0.22 235	0.22 239	0.21 210	0.22 231	0.32 239	0.42 249

GANetREF_RVC	0.26 236	0.26 248	0.30 264	0.23 220	0.23 236	0.23 232	0.24 238	0.35 254	0.33 267	0.32 259	0.17 197	0.50 246	0.38 261	0.12 189	0.20 249	0.17 240	0.19 145	0.21 243	0.35 246	0.21 240	0.23 237	0.15 215	0.22 235	0.29 261	0.27 239	0.21 223	0.36 250	0.31 226
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.26 236	0.26 248	0.25 255	0.37 245	0.25 242	0.32 245	0.20 218	0.21 198	0.18 210	0.27 224	0.20 225	0.45 237	0.31 247	0.26 245	0.20 249	0.20 257	0.27 246	0.17 217	0.51 261	0.14 192	0.21 210	0.14 203	0.16 215	0.28 259	0.21 210	0.19 214	0.33 242	0.55 266

CSAN	0.26 236	0.31 259	0.30 264	0.26 231	0.23 236	0.21 224	0.18 209	0.28 234	0.36 271	0.35 270	0.24 245	0.51 248	0.26 235	0.14 208	0.18 244	0.17 240	0.19 145	0.20 239	0.26 219	0.25 253	0.22 226	0.20 248	0.18 223	0.27 255	0.30 250	0.23 238	0.38 254	0.38 239

FC-DCNN v2	0.27 242	0.28 254	0.27 260	0.37 245	0.28 247	0.32 245	0.38 256	0.33 251	0.19 218	0.22 129	0.18 211	0.23 197	0.13 179	0.29 253	0.26 257	0.26 262	0.29 254	0.27 261	0.29 230	0.21 240	0.25 252	0.25 262	0.26 251	0.31 263	0.31 252	0.26 256	0.30 234	0.30 224

FC-DCNN	0.27 242	0.28 254	0.26 258	0.36 243	0.28 247	0.32 245	0.37 252	0.32 247	0.19 218	0.22 129	0.18 211	0.23 197	0.13 179	0.29 253	0.26 257	0.26 262	0.29 254	0.27 261	0.28 228	0.21 240	0.25 252	0.25 262	0.26 251	0.31 263	0.30 250	0.25 249	0.29 232	0.30 224

XQC	0.28 244	0.30 258	0.26 258	0.37 245	0.28 247	0.37 255	0.37 252	0.40 266	0.30 261	0.32 259	0.20 225	0.45 237	0.28 240	0.31 259	0.14 216	0.14 209	0.20 161	0.21 243	0.33 240	0.23 248	0.22 226	0.20 248	0.23 240	0.24 249	0.32 256	0.25 249	0.44 262	0.32 230

ADCS	0.28 244	0.22 236	0.21 250	0.26 231	0.24 239	0.25 234	0.23 235	0.36 257	0.30 261	0.23 146	0.27 256	0.46 241	0.35 256	0.20 235	0.19 246	0.18 247	0.32 259	0.24 255	0.48 258	0.28 259	0.36 271	0.28 268	0.19 228	0.23 241	0.31 252	0.25 249	0.30 234	0.41 248

CC-Net-ROB	0.28 244	0.40 265	0.28 261	0.56 265	0.44 266	0.41 260	0.38 256	0.32 247	0.20 229	0.33 263	0.28 259	0.68 259	0.10 148	0.32 263	0.19 246	0.13 188	0.14 74	0.16 204	0.39 250	0.18 230	0.15 109	0.09 109	0.23 240	0.24 249	0.21 210	0.21 223	0.19 174	0.29 218

G-Net	0.29 247	0.24 243	0.19 241	0.23 220	0.21 229	0.36 253	0.23 235	0.30 243	0.27 254	0.33 263	0.32 268	0.93 279	0.25 230	0.18 225	0.18 244	0.18 247	0.26 235	0.21 243	0.43 254	0.31 266	0.26 256	0.17 227	0.18 223	0.18 231	0.27 239	0.23 238	0.40 259	0.42 249

S-Stereo	0.30 248	0.22 236	0.17 231	0.41 256	0.39 262	0.41 260	0.37 252	0.25 225	0.25 244	0.26 210	0.44 275	0.54 251	0.36 257	0.24 240	0.16 231	0.14 209	0.27 246	0.27 261	0.34 243	0.28 259	0.23 237	0.22 256	0.53 277	0.23 241	0.22 220	0.19 214	0.27 228	0.38 239

SANet	0.30 248	0.21 233	0.21 250	0.25 229	0.21 229	0.31 243	0.22 231	0.30 243	0.31 264	0.27 224	0.26 253	1.39 290	0.38 261	0.22 238	0.14 216	0.14 209	0.26 235	0.21 243	0.30 234	0.21 240	0.24 244	0.20 248	0.31 272	0.23 241	0.33 258	0.24 243	0.35 246	0.48 258

MeshStereo	0.30 248	0.26 248	0.20 244	0.49 262	0.36 260	0.35 252	0.26 244	0.32 247	0.28 257	0.30 255	0.27 256	0.61 253	0.47 268	0.18 225	0.12 181	0.14 209	0.26 235	0.17 217	0.27 224	0.17 223	0.27 258	0.21 253	0.25 246	0.20 234	0.36 264	0.28 262	0.54 268	0.49 260
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 251	0.29 257	0.21 250	0.33 241	0.28 247	0.31 243	0.29 248	0.37 260	0.24 239	0.46 280	0.30 264	0.50 246	0.32 250	0.25 242	0.27 261	0.24 259	0.18 125	0.23 252	0.58 263	0.28 259	0.24 244	0.27 267	0.22 235	0.27 255	0.31 252	0.25 249	0.37 251	0.50 261

edge stereo	0.31 251	0.23 240	0.20 244	0.41 256	0.35 258	0.42 262	0.39 259	0.38 262	0.22 236	0.23 146	0.38 272	0.69 260	0.33 253	0.30 257	0.15 226	0.16 233	0.31 258	0.21 243	0.42 252	0.21 240	0.23 237	0.17 227	0.25 246	0.22 239	0.27 239	0.23 238	0.39 255	0.55 266

AnyNet_C01	0.31 251	0.22 236	0.20 244	0.22 216	0.26 244	0.25 234	0.24 238	0.37 260	0.37 272	0.26 210	0.28 259	0.49 243	0.33 253	0.18 225	0.28 263	0.21 258	0.38 271	0.32 270	0.64 265	0.32 269	0.39 273	0.31 275	0.26 251	0.25 253	0.33 258	0.32 267	0.34 244	0.44 255

DGSMNet	0.34 254	0.28 254	0.23 254	0.40 254	0.33 256	0.37 255	0.37 252	0.28 234	0.25 244	0.25 193	0.50 280	0.45 237	0.31 247	0.25 242	0.23 253	0.19 256	0.51 281	0.32 270	0.72 271	0.35 272	0.37 272	0.38 284	0.28 267	0.31 263	0.27 239	0.23 238	0.32 239	0.38 239

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 255	0.36 261	0.39 273	0.46 259	0.28 247	0.30 241	0.28 247	0.50 276	0.46 278	0.39 277	0.30 264	0.37 229	0.36 257	0.31 259	0.35 271	0.26 262	0.21 175	0.27 261	0.71 269	0.37 273	0.27 258	0.29 269	0.30 271	0.38 273	0.32 256	0.24 243	0.29 232	0.39 243

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 256	0.16 208	0.12 190	0.26 231	0.22 232	0.22 227	0.27 246	0.24 221	0.15 189	0.24 162	0.16 188	4.24 306	0.22 226	0.19 230	0.13 201	0.13 188	0.34 264	0.22 249	0.31 235	0.20 238	0.23 237	0.18 236	0.22 235	0.14 211	0.20 197	0.19 214	0.21 200	0.24 199

STStereo	0.37 257	0.44 269	0.31 268	0.75 273	0.49 271	0.57 267	0.43 262	0.35 254	0.30 261	0.34 267	0.24 245	0.85 276	0.53 273	0.19 230	0.14 216	0.16 233	0.25 227	0.16 204	0.45 256	0.16 218	0.23 237	0.19 244	0.20 231	0.23 241	0.49 273	0.37 276	0.75 282	0.54 265

PVD	0.38 258	0.38 264	0.20 244	0.47 260	0.35 258	0.50 266	0.40 260	0.38 262	0.34 269	0.23 146	0.28 259	0.52 250	0.51 271	0.50 268	0.16 231	0.17 240	0.41 273	0.26 259	0.49 260	0.28 259	0.39 273	0.40 286	0.23 240	0.27 255	0.44 271	0.57 292	0.46 264	0.72 279

STTRV1_RVC	0.38 258	0.26 248	0.22 253	0.35 242	0.28 247	0.32 245	0.29 248	0.36 257	0.33 267	0.27 224	0.26 253	0.42 234	0.41 264	0.47 267	0.32 267	0.18 247	0.59 288	0.20 239	1.14 291	0.30 264	0.59 296	0.22 256	0.43 273	0.43 275	0.25 233	0.54 289	0.34 244	0.64 274

DPSNet	0.39 260	0.19 225	0.17 231	0.27 238	0.25 242	0.29 240	0.19 216	0.26 228	0.24 239	0.18 95	0.17 197	2.16 300	0.43 265	0.10 158	0.17 237	0.15 225	0.35 267	0.28 265	2.04 302	0.27 258	0.25 252	0.16 223	0.28 267	0.25 253	0.38 267	0.24 243	0.39 255	0.51 262

LE_ROB	0.40 261	0.20 228	0.16 223	0.41 256	0.43 265	0.33 250	0.44 263	0.34 253	0.29 259	0.32 259	0.21 230	1.25 288	1.40 302	0.11 170	0.10 130	0.11 128	0.21 175	0.13 154	0.20 175	0.13 181	0.22 226	0.12 179	0.12 198	0.14 211	0.36 264	0.31 266	1.39 302	1.32 300

MANE	0.41 262	0.36 261	0.33 269	0.61 268	0.44 266	0.44 263	0.46 265	0.42 271	0.25 244	0.23 146	0.22 237	0.65 256	0.28 240	0.30 257	0.28 263	0.29 272	0.32 259	0.42 282	0.37 248	0.23 248	0.30 265	0.26 265	0.26 251	0.34 270	0.54 278	0.40 278	1.07 298	0.87 287

ELAS	0.42 263	0.43 267	0.36 271	0.64 269	0.44 266	0.58 269	0.50 267	0.40 266	0.26 249	0.25 193	0.28 259	0.94 280	0.30 244	0.31 259	0.28 263	0.27 267	0.36 268	0.30 267	0.43 254	0.26 255	0.33 266	0.32 276	0.26 251	0.37 271	0.54 278	0.40 278	0.77 285	0.74 282
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.43 264	0.43 267	0.36 271	0.64 269	0.44 266	0.62 272	0.50 267	0.39 264	0.25 244	0.25 193	0.30 264	1.23 287	0.30 244	0.31 259	0.28 263	0.27 267	0.37 270	0.30 267	0.42 252	0.26 255	0.34 268	0.32 276	0.26 251	0.37 271	0.50 275	0.38 277	0.78 286	0.70 277
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.45 265	0.54 272	0.14 210	1.41 279	0.51 272	1.23 279	0.83 276	0.30 243	0.24 239	0.34 267	0.24 245	0.64 254	0.19 216	1.12 277	0.17 237	0.14 209	0.24 211	0.20 239	0.40 251	0.22 247	0.16 126	0.14 203	1.58 284	0.17 228	0.20 197	0.16 170	0.26 225	0.39 243

SAMSARA	0.48 266	0.23 240	0.39 273	0.23 220	0.23 236	0.22 227	0.22 231	0.44 274	0.38 274	0.31 257	0.21 230	0.30 219	0.47 268	0.17 221	0.32 267	0.34 273	0.25 227	0.32 270	0.46 257	0.32 269	0.47 287	0.52 296	0.15 211	0.33 268	1.39 306	1.54 304	1.41 303	1.46 302

DispFullNet	0.48 266	0.50 270	0.19 241	1.14 276	0.40 263	0.77 275	1.22 281	0.32 247	0.24 239	0.24 162	0.27 256	0.84 274	0.48 270	1.62 282	0.15 226	0.15 225	0.49 279	0.34 275	1.08 286	0.26 255	0.24 244	0.18 236	0.20 231	0.21 237	0.27 239	0.17 188	0.35 246	0.59 271

BEATNet-Init1	0.49 268	0.42 266	0.28 261	0.79 275	0.40 263	0.60 270	0.45 264	0.41 270	0.27 254	0.30 255	0.22 237	0.89 277	0.84 285	0.25 242	0.27 261	0.26 262	0.27 246	0.25 258	0.84 276	0.28 259	0.27 258	0.26 265	0.26 251	0.32 266	0.49 273	0.35 274	2.05 306	0.88 289

AMNet	0.49 268	0.50 270	0.47 277	0.50 263	0.47 270	0.61 271	0.52 270	0.31 246	0.29 259	0.29 253	0.69 289	0.72 263	0.13 179	0.53 270	0.44 276	0.55 287	0.57 286	0.58 296	0.48 258	0.48 276	0.59 296	0.48 292	0.26 251	0.48 278	0.44 271	0.52 286	0.58 272	0.63 273

MADNet+	0.55 270	0.36 261	0.63 291	0.56 265	0.52 273	0.45 264	0.38 256	0.63 283	0.52 280	0.53 284	0.41 274	0.81 271	0.67 281	0.33 264	0.57 286	0.49 284	0.56 285	0.50 287	0.82 275	0.52 278	0.47 287	0.43 287	0.51 276	0.47 277	0.82 291	0.70 295	0.58 272	0.72 279

otaku	0.58 271	0.71 276	0.29 263	1.70 290	0.84 279	1.49 284	1.00 277	0.40 266	0.34 269	0.38 274	0.31 267	0.65 256	0.26 235	1.35 278	0.33 270	0.25 260	0.20 161	0.23 252	0.69 267	0.30 264	0.22 226	0.17 227	2.24 287	0.28 259	0.29 247	0.18 201	0.30 234	0.39 243

SGM+DAISY	0.58 271	0.57 274	0.54 282	0.59 267	0.55 275	0.68 274	0.56 272	0.42 271	0.38 274	0.37 272	0.77 293	0.75 267	0.65 279	0.54 272	0.55 284	0.56 288	0.68 293	0.61 298	0.71 269	0.64 290	0.69 299	0.62 299	0.27 264	0.50 280	0.52 276	0.53 288	0.74 280	0.68 276

SPS-STEREO	0.59 273	0.57 274	0.52 280	0.55 264	0.54 274	0.65 273	0.52 270	0.39 264	0.66 283	0.37 272	0.78 294	0.78 268	0.64 278	0.53 270	0.55 284	0.57 290	0.68 293	0.64 299	0.74 272	0.72 295	0.77 302	0.66 301	0.26 251	0.53 283	0.53 277	0.56 291	0.70 279	0.65 275
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.63 274	0.72 277	0.30 264	1.78 292	0.84 279	1.55 285	1.09 279	0.48 275	0.37 272	0.38 274	0.38 272	0.72 263	0.26 235	1.51 281	0.35 271	0.27 267	0.22 187	0.24 255	0.69 267	0.31 266	0.22 226	0.17 227	2.49 290	0.30 262	0.31 252	0.22 231	0.37 251	0.42 249

WAO-7	0.66 275	0.75 279	0.65 292	0.72 271	0.78 278	0.57 267	0.66 273	0.97 298	0.96 296	0.63 288	0.78 294	0.79 269	0.83 284	0.55 273	0.83 296	0.71 298	0.42 274	0.35 276	0.94 281	0.66 293	0.43 281	0.34 279	0.16 215	0.83 299	0.56 281	0.64 294	0.57 271	0.70 277

MFMNet_re	0.66 275	0.73 278	0.65 292	0.77 274	0.62 277	0.82 277	0.70 275	0.52 279	0.54 281	0.54 286	0.65 286	0.80 270	0.51 271	0.59 274	0.66 291	0.67 294	0.82 300	0.69 300	0.74 272	0.62 288	0.70 300	0.64 300	0.45 274	0.56 286	0.59 282	0.63 293	0.74 280	0.87 287

ACVNet-4b	0.69 277	0.75 279	0.33 269	1.72 291	0.94 285	1.61 290	1.42 284	0.33 251	0.32 266	0.38 274	0.26 253	1.20 286	0.29 243	2.16 293	0.39 274	0.37 274	0.33 262	0.24 255	0.57 262	0.38 274	0.16 126	0.14 203	2.71 293	0.23 241	0.29 247	0.32 267	0.39 255	0.40 246

JetBlue	0.70 278	0.56 273	0.69 295	0.73 272	0.61 276	0.78 276	0.68 274	0.52 279	0.91 292	0.46 280	0.29 263	3.18 303	0.38 261	0.52 269	0.44 276	0.43 279	0.70 297	0.53 291	0.66 266	0.51 277	0.54 292	0.58 297	0.75 278	0.56 286	0.55 280	0.42 280	0.96 295	0.99 291

ACVNet_1	0.74 279	0.79 281	0.40 275	2.04 299	0.96 286	1.88 296	1.51 286	0.59 282	0.28 257	0.43 278	0.49 278	0.71 261	0.61 276	2.21 295	0.32 267	0.25 260	0.32 259	0.31 269	0.60 264	0.31 266	0.29 264	0.21 253	2.72 294	0.33 268	0.40 268	0.26 256	0.37 251	0.38 239

RainbowNet	0.77 280	0.87 282	0.46 276	1.83 293	0.91 284	1.59 288	1.47 285	0.42 271	0.38 274	0.47 283	0.34 270	0.90 278	0.60 275	1.97 288	0.62 287	0.48 282	0.34 264	0.33 273	0.90 278	0.58 282	0.33 266	0.23 259	2.82 297	0.39 274	0.40 268	0.34 271	0.44 262	0.48 258

PSMNet_ROB	0.78 281	0.97 287	0.60 289	1.62 288	0.90 283	1.47 283	1.19 280	0.56 281	0.73 285	0.74 291	0.62 285	0.84 274	0.82 283	1.49 280	0.53 281	0.42 276	0.52 283	0.40 281	0.84 276	0.62 288	0.40 279	0.30 270	1.85 285	0.48 278	0.67 286	0.32 267	0.76 283	0.46 257

WAO-6	0.82 282	0.95 284	0.59 287	1.30 278	1.05 292	1.25 280	1.39 283	0.77 291	0.84 290	0.79 292	0.69 289	0.74 266	1.00 292	1.94 287	0.78 295	0.61 292	0.53 284	0.48 285	0.78 274	0.60 284	0.55 293	0.51 294	0.49 275	0.57 289	0.83 293	0.42 280	0.76 283	0.85 286

ACVNet_2	0.83 283	0.92 283	0.56 284	1.99 297	0.99 291	1.84 295	1.55 289	0.68 286	0.40 277	0.53 284	0.47 276	1.02 283	0.67 281	1.93 286	0.51 280	0.45 280	0.38 271	0.33 273	1.01 283	0.42 275	0.34 268	0.24 261	2.58 291	0.53 283	0.60 283	0.26 256	0.52 266	0.55 266

PWCK	0.88 284	1.24 296	0.61 290	1.53 281	0.85 281	1.21 278	1.03 278	1.08 299	0.72 284	0.70 290	0.83 296	1.48 292	0.87 286	0.69 275	0.40 275	0.41 275	0.73 298	0.47 284	3.04 306	0.67 294	0.56 294	0.43 287	0.94 282	0.74 295	0.72 288	0.36 275	0.69 278	0.73 281

IMH-64-1	0.90 285	0.95 284	0.51 278	1.59 283	0.98 289	1.58 286	1.73 293	0.75 288	0.74 286	0.33 263	0.61 282	0.83 272	0.94 288	2.59 297	0.50 278	0.42 276	0.48 276	0.36 277	0.92 279	0.55 280	0.39 273	0.30 270	3.14 298	0.50 280	0.81 289	0.34 271	0.60 274	0.80 284

IMH-64	0.90 285	0.95 284	0.51 278	1.59 283	0.98 289	1.58 286	1.73 293	0.75 288	0.74 286	0.33 263	0.61 282	0.83 272	0.94 288	2.59 297	0.50 278	0.42 276	0.48 276	0.36 277	0.92 279	0.55 280	0.39 273	0.30 270	3.14 298	0.50 280	0.81 289	0.34 271	0.60 274	0.80 284

IMH	0.93 287	0.98 289	0.53 281	1.61 285	0.97 288	1.64 291	1.76 295	0.75 288	0.77 288	0.34 267	0.61 282	0.96 281	1.05 296	2.67 299	0.54 283	0.46 281	0.49 279	0.38 279	0.94 281	0.60 284	0.39 273	0.30 270	3.14 298	0.53 283	0.82 291	0.45 283	0.65 276	0.79 283

LVE	0.95 288	0.97 287	0.71 296	1.84 294	1.35 296	1.59 288	1.52 287	0.78 292	0.64 282	0.81 294	0.91 297	0.72 263	1.00 292	2.18 294	0.53 281	0.48 282	0.57 286	0.53 291	1.09 287	0.64 290	0.45 284	0.38 284	2.74 296	0.69 291	0.83 293	0.44 282	0.84 289	0.52 264

WAO-8	1.00 289	1.11 293	0.76 297	1.61 285	1.24 293	1.74 293	1.55 289	0.93 295	0.98 297	0.81 294	0.67 287	1.66 293	1.00 292	2.08 290	0.77 293	0.68 295	0.63 290	0.52 289	1.05 284	0.81 298	0.47 287	0.37 281	0.78 279	0.75 296	1.10 301	0.73 296	0.95 293	1.16 296

Venus	1.00 289	1.11 293	0.76 297	1.61 285	1.24 293	1.74 293	1.55 289	0.93 295	0.98 297	0.81 294	0.67 287	1.66 293	1.00 292	2.08 290	0.77 293	0.68 295	0.63 290	0.52 289	1.05 284	0.81 298	0.47 287	0.37 281	0.78 279	0.75 296	1.10 301	0.73 296	0.95 293	1.16 296

Dean	1.06 291	1.03 291	0.79 299	2.27 301	1.31 295	1.96 297	1.56 292	0.92 294	0.94 295	0.88 298	0.76 292	1.19 285	1.17 299	2.09 292	0.64 289	0.60 291	0.60 289	0.56 293	1.23 294	0.73 296	0.45 284	0.36 280	2.73 295	0.71 292	0.95 297	0.55 290	1.05 297	0.62 272

TorneroNet-64	1.07 292	1.00 290	0.57 285	1.94 295	0.88 282	1.98 299	2.01 297	0.63 283	0.88 291	0.58 287	0.49 278	1.83 297	1.71 303	2.88 304	0.62 287	0.51 285	0.46 275	0.46 283	1.17 292	0.61 287	0.34 268	0.37 281	3.40 301	0.56 286	0.64 285	0.48 284	0.68 277	1.11 294

TorneroNet	1.08 293	1.09 292	0.66 294	1.94 295	0.96 286	2.16 300	2.02 298	0.65 285	0.91 292	0.67 289	0.56 281	1.67 296	1.15 298	2.94 306	0.65 290	0.52 286	0.48 276	0.51 288	1.12 288	0.65 292	0.39 273	0.43 287	3.52 302	0.57 289	0.68 287	0.48 284	0.84 289	1.01 292

DPSimNet_ROB	1.21 294	1.20 295	1.29 304	1.47 280	1.59 301	1.30 282	1.35 282	0.68 286	1.69 303	1.67 305	1.03 299	1.45 291	0.66 280	2.04 289	1.20 302	0.89 301	1.16 303	0.79 301	1.61 299	1.38 304	1.04 304	1.24 304	0.79 281	0.84 300	0.87 295	1.20 303	1.17 299	1.12 295

ktn	1.24 295	1.39 298	0.55 283	1.62 288	1.59 301	1.68 292	2.12 299	0.86 293	1.75 304	0.90 300	1.11 302	1.11 284	0.95 291	2.57 296	0.97 300	0.73 299	0.80 299	0.59 297	1.41 297	0.76 297	0.68 298	0.67 302	3.69 304	0.73 293	0.92 296	0.75 298	1.19 300	1.28 298

notaker	1.27 296	1.41 299	0.58 286	2.37 303	1.48 298	2.34 302	2.27 302	0.94 297	1.62 302	0.79 292	1.07 301	1.66 293	1.08 297	3.06 308	0.94 299	0.69 297	0.68 293	0.49 286	1.62 300	0.84 300	0.53 291	0.45 290	3.70 305	0.80 298	0.61 284	0.52 286	0.80 287	0.92 290

KSHMR	1.33 297	1.42 300	1.04 303	2.27 301	1.44 297	2.23 301	2.12 299	1.21 300	1.06 300	1.13 303	1.06 300	1.27 289	0.94 288	2.89 305	1.08 301	0.95 302	0.85 301	0.83 302	1.32 296	0.97 301	0.72 301	0.58 297	3.52 302	1.07 304	0.99 298	0.77 299	1.00 296	1.07 293

UNDER WATER-64	1.40 298	1.36 297	0.88 302	2.85 305	1.93 306	2.78 305	2.66 305	1.36 303	0.92 294	1.04 302	1.17 303	1.88 298	1.30 301	3.03 307	0.75 292	0.56 288	0.68 293	0.57 295	1.13 290	0.54 279	0.43 281	0.51 294	4.08 309	0.91 301	1.02 299	1.10 302	0.80 287	1.60 304

UNDER WATER	1.40 298	1.42 300	0.86 301	2.83 304	1.92 305	2.74 304	2.57 304	1.28 302	1.01 299	0.88 298	0.97 298	1.88 298	1.26 300	3.09 309	0.83 296	0.62 293	0.66 292	0.56 293	1.20 293	0.60 284	0.42 280	0.47 291	4.04 308	0.98 303	1.08 300	0.99 300	0.87 291	1.67 306

JetRed	1.62 300	1.82 304	1.71 305	1.58 282	1.50 299	1.97 298	2.21 301	1.51 305	1.47 301	0.82 297	0.74 291	2.63 302	0.43 265	1.73 284	1.48 304	1.54 303	1.67 304	2.94 307	1.42 298	1.08 303	2.30 305	2.07 305	1.99 286	0.97 302	1.16 304	1.70 305	1.57 304	1.60 304

HanzoNet	1.74 301	1.62 303	0.80 300	2.26 300	1.70 303	2.72 303	2.54 303	1.25 301	1.85 305	0.92 301	1.28 304	4.37 307	3.81 306	3.36 310	0.88 298	0.78 300	1.06 302	0.94 303	2.54 304	1.03 302	0.89 303	0.88 303	3.79 306	0.73 293	1.12 303	1.00 301	1.29 301	1.57 303

MADNet++	1.86 302	1.58 302	1.74 306	1.27 277	1.74 304	1.26 281	1.53 288	1.62 306	2.07 306	1.84 306	2.22 305	2.60 301	2.72 304	0.75 276	1.39 303	1.54 303	2.01 305	1.47 305	2.12 303	2.13 305	3.35 306	3.26 306	1.23 283	2.21 306	1.21 305	2.25 306	1.76 305	1.32 300

LSM0	3.45 303	0.27 252	0.18 240	0.38 250	0.29 253	0.39 258	0.36 251	0.51 278	0.31 264	0.45 279	0.47 276	0.71 261	0.57 274	0.19 230	23.17 312	59.79 315	0.36 268	0.26 259	1.29 295	0.33 271	0.44 283	0.32 276	0.23 240	0.27 255	0.36 264	0.29 265	0.53 267	0.51 262

ASD4	6.34 304	2.35 305	2.75 307	1.99 297	1.58 300	3.01 306	1.85 296	1.79 307	3.29 307	1.60 304	2.34 306	0.98 282	6.55 307	1.73 284	2.95 305	3.66 305	3.63 306	7.56 308	2.70 305	4.74 308	5.26 308	6.41 308	2.64 292	2.43 307	17.21 313	28.48 313	19.85 313	31.77 313

PML	8.20 305	7.62 310	3.39 308	9.64 311	5.14 307	9.56 312	5.20 310	6.48 310	18.29 313	6.44 309	3.30 307	16.82 310	29.20 316	5.41 311	6.10 306	3.93 306	7.39 309	2.64 306	20.47 313	4.70 307	3.50 307	3.87 307	3.98 307	4.21 308	6.16 308	4.40 307	16.76 312	6.85 307

DPSMNet_ROB	8.63 306	3.69 307	8.74 310	2.98 306	5.70 308	3.37 307	4.41 308	3.70 308	9.03 308	3.00 307	6.88 309	3.53 304	10.11 309	2.70 300	10.47 307	10.76 307	3.81 307	12.92 311	4.77 308	10.22 309	5.99 310	13.86 311	4.50 312	8.50 309	10.06 311	27.81 311	11.04 310	30.59 311

DGTPSM_ROB	8.63 306	3.68 306	8.73 309	2.98 306	5.70 308	3.37 307	4.41 308	3.70 308	9.03 308	3.00 307	6.85 308	3.53 304	10.07 308	2.70 300	10.47 307	10.76 307	3.81 307	12.91 310	4.74 307	10.22 309	5.98 309	13.86 311	4.49 311	8.50 309	10.06 311	27.81 311	11.04 310	30.59 311

LRCNet_RVC	9.85 308	16.31 312	0.59 287	24.99 313	21.12 314	23.54 314	20.75 312	1.45 304	0.48 279	21.31 314	13.10 312	22.63 313	3.34 305	28.36 315	0.38 273	0.27 267	7.74 310	1.15 304	23.52 314	3.99 306	0.46 286	0.30 270	27.02 314	1.72 305	0.35 262	0.21 223	0.42 261	0.37 238

DLNR_Zeroshot_test	10.12 309	32.06 316	0.05 56	54.44 316	0.09 119	0.18 198	50.47 316	0.19 169	0.08 84	0.27 224	0.07 60	0.20 164	0.04 39	0.14 208	62.26 316	70.60 316	0.33 262	0.18 228	0.25 214	0.11 143	0.20 191	0.08 75	0.07 121	0.09 148	0.18 171	0.15 145	0.20 186	0.26 209

DPSM_ROB	13.01 310	6.29 308	9.52 311	4.44 308	6.37 310	4.34 309	3.59 306	8.20 311	10.79 310	6.64 310	7.87 310	9.69 308	12.99 311	2.80 302	12.81 309	13.68 309	9.16 311	16.58 313	9.87 309	12.33 311	16.73 313	17.95 314	2.26 288	10.56 311	28.34 314	36.91 314	31.06 314	39.57 314

DPSM	13.01 310	6.29 308	9.52 311	4.44 308	6.37 310	4.34 309	3.59 306	8.20 311	10.79 310	6.64 310	7.87 310	9.69 308	12.99 311	2.80 302	12.81 309	13.68 309	9.16 311	16.58 313	9.87 309	12.33 311	16.73 313	17.95 314	2.26 288	10.56 311	28.34 314	36.91 314	31.06 314	39.57 314

HaxPig	16.02 312	19.59 313	18.75 313	21.25 312	20.52 313	21.33 313	22.30 313	17.00 314	14.71 312	19.29 313	17.19 314	17.46 311	12.16 310	22.51 313	17.80 311	14.90 311	17.75 313	9.40 309	18.97 311	15.48 313	9.47 311	7.16 309	23.74 313	15.28 313	4.31 307	12.19 310	6.81 307	15.11 310

MEDIAN_ROB	20.47 313	25.88 314	24.03 315	26.51 314	25.55 315	25.88 315	26.99 314	21.23 315	19.72 314	28.73 315	22.19 315	24.61 314	16.74 313	26.47 314	23.75 313	18.44 312	22.03 315	14.75 312	26.69 315	23.31 314	15.11 312	11.56 310	27.65 315	18.39 314	7.22 309	9.33 309	8.28 309	11.75 309

AVERAGE_ROB	24.43 314	29.85 315	27.27 316	31.30 315	29.70 316	30.00 316	31.47 315	26.59 316	24.68 316	34.31 316	27.39 316	31.23 315	21.35 314	30.69 316	28.19 315	24.02 313	26.74 316	21.17 315	30.34 316	27.38 316	20.48 315	16.18 313	32.28 316	24.32 316	8.51 310	7.76 308	7.92 308	8.46 308

CasAABBNet	26.14 315	12.60 311	19.00 314	8.89 310	12.76 312	8.55 311	7.26 311	16.43 313	21.86 315	13.67 312	15.79 313	19.63 312	26.13 315	5.53 312	25.80 314	27.48 314	18.01 314	33.35 316	20.00 312	24.70 315	33.62 316	35.57 316	4.48 310	21.32 315	57.07 316	74.41 316	62.39 316	79.48 316

FADE		0.34 260	0.30 264	0.40 254	0.33 256	0.47 265	0.42 261	0.40 266	0.79 289	0.31 257	0.33 269		0.88 287	0.29 253	0.26 257	0.28 271	0.51 281	0.38 279	1.98 301	0.59 283	0.58 295	0.48 292	0.27 264	0.45 276	0.41 270	0.32 267	0.91 292	1.30 299

Low-res two-view benchmark