Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

Pointernet	0.07 1	0.06 2	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 6	0.05 11	0.08 7	0.05 4	0.08 3	0.06 5	0.08 4	0.04 1	0.03 2	0.11 1	0.11 1	0.12 2	0.08 1	0.11 2	0.06 1	0.10 1	0.07 1	0.04 4	0.05 2	0.10 2	0.09 1	0.10 3	0.08 1

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 12	0.10 16	0.08 3	0.12 17	0.10 8	0.04 1	0.05 10	0.11 1	0.12 3	0.11 1	0.10 3	0.11 2	0.09 5	0.12 2	0.09 4	0.04 4	0.06 4	0.08 1	0.11 5	0.07 1	0.09 5

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 2	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.08 7	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 4	0.04 1	0.02 1	0.15 14	0.16 10	0.14 3	0.12 6	0.14 5	0.08 2	0.15 9	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 16	0.14 14	0.15 13	0.10 7
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_test3	0.09 4	0.07 5	0.06 5	0.06 6	0.05 6	0.05 1	0.04 5	0.07 2	0.12 22	0.11 16	0.06 5	0.08 4	0.04 1	0.04 7	0.11 1	0.11 1	0.17 13	0.11 4	0.14 5	0.08 2	0.12 2	0.12 12	0.05 10	0.06 4	0.10 2	0.09 1	0.11 6	0.10 7

MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 8	0.06 5	0.07 11	0.04 2	0.05 1	0.04 5	0.07 2	0.10 16	0.10 11	0.06 5	0.07 2	0.04 1	0.05 10	0.12 4	0.13 4	0.17 13	0.12 6	0.15 9	0.10 11	0.12 2	0.11 9	0.06 14	0.07 11	0.11 5	0.10 3	0.12 7	0.10 7

CoSv	0.09 4	0.09 11	0.05 2	0.06 6	0.05 6	0.13 29	0.06 20	0.09 12	0.07 8	0.10 11	0.05 3	0.07 2	0.05 8	0.03 2	0.13 5	0.15 6	0.14 3	0.09 2	0.16 12	0.08 2	0.14 7	0.08 2	0.05 10	0.05 2	0.16 18	0.11 5	0.14 9	0.08 1

AIO-test1	0.09 4	0.06 2	0.06 5	0.05 2	0.05 6	0.08 13	0.03 1	0.12 21	0.12 22	0.12 17	0.12 17	0.13 18	0.05 8	0.07 21	0.14 7	0.16 10	0.14 3	0.11 4	0.10 1	0.09 5	0.12 2	0.11 9	0.06 14	0.06 4	0.10 2	0.11 5	0.08 2	0.10 7

ProNet	0.09 4	0.09 11	0.09 16	0.07 11	0.05 6	0.09 16	0.08 30	0.08 7	0.04 2	0.06 1	0.17 33	0.06 1	0.04 1	0.05 10	0.14 7	0.14 5	0.15 8	0.13 10	0.13 4	0.09 5	0.14 7	0.08 2	0.08 29	0.07 11	0.11 5	0.10 3	0.10 3	0.08 1

MM-Stereo_test2	0.10 9	0.09 11	0.07 10	0.08 14	0.07 16	0.05 1	0.04 5	0.09 12	0.09 14	0.13 22	0.07 8	0.08 4	0.05 8	0.06 18	0.14 7	0.15 6	0.18 16	0.15 17	0.15 9	0.12 16	0.17 14	0.16 29	0.07 20	0.07 11	0.11 5	0.12 8	0.12 7	0.11 13

GREAT-IGEV	0.10 9	0.08 8	0.07 10	0.06 6	0.05 6	0.06 6	0.04 5	0.10 15	0.07 8	0.08 3	0.10 11	0.21 28	0.06 14	0.05 10	0.14 7	0.16 10	0.15 8	0.12 6	0.17 13	0.09 5	0.13 6	0.09 4	0.06 14	0.08 15	0.11 5	0.13 11	0.15 13	0.10 7

U	0.10 9	0.07 5	0.06 5	0.04 1	0.04 2	0.06 6	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 9	0.03 2	0.12 17	0.05 8	0.03 2	0.16 17	0.18 20	0.19 19	0.14 12	0.18 15	0.11 13	0.21 25	0.13 14	0.03 1	0.06 4	0.18 21	0.17 21	0.16 17	0.12 16

AIO-Stereo	0.10 9	0.11 17	0.09 16	0.10 19	0.08 19	0.10 19	0.05 11	0.08 7	0.06 6	0.08 3	0.10 11	0.10 8	0.06 14	0.06 18	0.14 7	0.16 10	0.14 3	0.14 12	0.15 9	0.12 16	0.17 14	0.14 18	0.05 10	0.08 15	0.11 5	0.12 8	0.14 9	0.09 5

MoCha-V2	0.10 9	0.10 14	0.07 10	0.08 14	0.06 13	0.08 13	0.06 20	0.10 15	0.07 8	0.09 9	0.12 17	0.10 8	0.04 1	0.05 10	0.13 5	0.16 10	0.14 3	0.13 10	0.19 20	0.10 11	0.15 9	0.10 7	0.07 20	0.06 4	0.13 11	0.12 8	0.10 3	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 9	0.07 5	0.06 5	0.06 6	0.06 13	0.06 6	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 25	0.05 3	0.11 12	0.05 8	0.03 2	0.14 7	0.17 15	0.16 12	0.14 12	0.19 20	0.09 5	0.18 17	0.10 7	0.03 1	0.06 4	0.16 18	0.18 25	0.15 13	0.11 13

IGEV-Stereo++	0.11 15	0.11 17	0.07 10	0.10 19	0.10 23	0.07 10	0.05 11	0.11 19	0.11 19	0.10 11	0.10 11	0.11 12	0.08 21	0.05 10	0.14 7	0.15 6	0.15 8	0.14 12	0.14 5	0.11 13	0.15 9	0.18 32	0.06 14	0.06 4	0.13 11	0.14 14	0.14 9	0.13 18

RSM	0.11 15	0.11 17	0.09 16	0.08 14	0.07 16	0.11 22	0.05 11	0.07 2	0.07 8	0.08 3	0.11 15	0.11 12	0.07 18	0.05 10	0.15 14	0.17 15	0.15 8	0.14 12	0.14 5	0.12 16	0.18 17	0.12 12	0.05 10	0.08 15	0.12 10	0.13 11	0.17 19	0.10 7

GIP-stereo	0.12 17	0.11 17	0.08 14	0.09 18	0.06 13	0.07 10	0.05 11	0.07 2	0.07 8	0.12 17	0.08 9	0.10 8	0.05 8	0.11 40	0.16 17	0.17 15	0.18 16	0.16 19	0.19 20	0.13 21	0.19 21	0.15 25	0.04 4	0.09 20	0.14 14	0.18 25	0.19 24	0.12 16

RSM++	0.12 17	0.12 21	0.10 23	0.10 19	0.08 19	0.10 19	0.05 11	0.10 15	0.11 19	0.10 11	0.10 11	0.14 21	0.08 21	0.05 10	0.17 19	0.19 22	0.18 16	0.15 17	0.17 13	0.12 16	0.18 17	0.14 18	0.06 14	0.09 20	0.14 14	0.15 16	0.18 21	0.11 13

RAStereo	0.13 19	0.10 14	0.08 14	0.06 6	0.05 6	0.07 10	0.05 11	0.11 19	0.07 8	0.28 39	0.08 9	0.17 24	0.07 18	0.04 7	0.17 19	0.17 15	0.21 23	0.18 25	0.22 24	0.11 13	0.22 27	0.11 9	0.04 4	0.07 11	0.19 23	0.17 21	0.16 17	0.16 23

Occ-G	0.13 19	0.14 24	0.10 23	0.11 23	0.08 19	0.10 19	0.05 11	0.08 7	0.09 14	0.08 3	0.18 37	0.14 21	0.06 14	0.07 21	0.18 25	0.19 22	0.19 19	0.17 22	0.21 23	0.14 22	0.17 14	0.13 14	0.07 20	0.11 26	0.13 11	0.13 11	0.17 19	0.13 18

AEACV	0.13 19	0.17 34	0.09 16	0.12 28	0.11 30	0.09 16	0.05 11	0.10 15	0.06 6	0.12 17	0.11 15	0.11 12	0.06 14	0.08 27	0.17 19	0.17 15	0.22 25	0.17 22	0.24 28	0.12 16	0.19 21	0.13 14	0.06 14	0.09 20	0.15 16	0.17 21	0.15 13	0.13 18

RAFT	0.13 19	0.08 8	0.09 16	0.11 23	0.05 6	0.15 40	0.04 5	0.18 28	0.10 16	0.10 11	0.13 22	0.13 18	0.08 21	0.03 2	0.15 14	0.15 6	0.17 13	0.12 6	0.18 15	0.09 5	0.15 9	0.14 18	0.04 4	0.08 15	0.22 31	0.21 31	0.23 34	0.20 31

StereoVision	0.14 23	0.10 14	0.09 16	0.07 11	0.10 23	0.11 22	0.07 26	0.13 22	0.17 42	0.13 22	0.12 17	0.11 12	0.08 21	0.04 7	0.20 33	0.21 31	0.20 21	0.16 19	0.18 15	0.14 22	0.16 13	0.14 18	0.04 4	0.10 23	0.23 34	0.22 37	0.25 37	0.25 42

DEFOM-Stereo	0.15 24	0.13 23	0.09 16	0.14 32	0.10 23	0.14 35	0.06 20	0.14 23	0.12 22	0.12 17	0.19 50	0.15 23	0.07 18	0.08 27	0.17 19	0.19 22	0.25 29	0.20 29	0.24 28	0.14 22	0.22 27	0.14 18	0.08 29	0.08 15	0.18 21	0.18 25	0.25 37	0.20 31

TDLM	0.16 25	0.19 41	0.14 37	0.15 36	0.17 52	0.15 40	0.11 56	0.16 25	0.14 30	0.12 17	0.22 63	0.17 24	0.14 46	0.10 35	0.17 19	0.18 20	0.21 23	0.20 29	0.18 15	0.14 22	0.19 21	0.13 14	0.11 45	0.15 43	0.17 20	0.16 18	0.18 21	0.18 27

delet	0.17 26	0.16 30	0.16 56	0.20 70	0.14 39	0.19 64	0.12 61	0.15 24	0.13 27	0.19 27	0.17 33	0.19 27	0.11 32	0.15 60	0.20 33	0.19 22	0.22 25	0.20 29	0.18 15	0.18 43	0.21 25	0.14 18	0.11 45	0.13 35	0.20 25	0.20 30	0.18 21	0.22 35

AIO_rvc	0.18 27	0.18 37	0.11 25	0.15 36	0.14 39	0.12 25	0.09 33	0.27 38	0.16 39	0.26 34	0.12 17	0.23 31	0.08 21	0.13 48	0.17 19	0.19 22	0.25 29	0.17 22	0.28 36	0.14 22	0.32 48	0.26 54	0.07 20	0.11 26	0.20 25	0.17 21	0.19 24	0.16 23

anonymousdsp	0.18 27	0.16 30	0.13 30	0.12 28	0.10 23	0.13 29	0.09 33	0.24 33	0.13 27	0.28 39	0.16 31	0.23 31	0.08 21	0.11 40	0.19 30	0.23 38	0.24 27	0.20 29	0.30 39	0.15 31	0.34 54	0.21 41	0.09 34	0.11 26	0.19 23	0.15 16	0.24 35	0.16 23

iRaftStereo_RVC	0.18 27	0.15 26	0.11 25	0.10 19	0.10 23	0.12 25	0.06 20	0.26 36	0.11 19	0.27 36	0.25 80	0.24 35	0.11 32	0.09 32	0.18 25	0.20 29	0.29 39	0.22 35	0.26 33	0.15 31	0.30 39	0.23 46	0.08 29	0.12 30	0.21 29	0.21 31	0.27 41	0.19 28

RAFT + AFF	0.18 27	0.18 37	0.11 25	0.16 43	0.10 23	0.14 35	0.09 33	0.25 34	0.15 34	0.33 45	0.16 31	0.31 54	0.11 32	0.07 21	0.18 25	0.19 22	0.33 47	0.16 19	0.31 42	0.16 37	0.31 43	0.14 18	0.07 20	0.11 26	0.21 29	0.16 18	0.14 9	0.13 18

RYNet	0.18 27	0.16 30	0.13 30	0.11 23	0.12 34	0.13 29	0.09 33	0.16 25	0.27 134	0.13 22	0.15 28	0.13 18	0.10 28	0.09 32	0.23 46	0.19 22	0.20 21	0.27 59	0.22 24	0.14 22	0.18 17	0.15 25	0.25 166	0.14 39	0.20 25	0.50 150	0.22 26	0.16 23

IGEV-Stereo+	0.19 32	0.12 21	0.11 25	0.11 23	0.11 30	0.09 16	0.06 20	0.28 41	0.17 42	0.47 116	0.18 37	0.25 38	0.10 28	0.12 42	0.18 25	0.23 38	0.30 42	0.24 41	0.32 46	0.18 43	0.31 43	0.33 102	0.08 29	0.10 23	0.22 31	0.16 18	0.22 26	0.19 28

MaDis-Stereo	0.19 32	0.14 24	0.13 30	0.08 14	0.07 16	0.08 13	0.07 26	0.17 27	0.12 22	0.26 34	0.13 22	0.28 45	0.09 27	0.06 18	0.20 33	0.24 41	0.31 45	0.26 50	0.32 46	0.15 31	0.31 43	0.19 33	0.07 20	0.12 30	0.28 63	0.31 78	0.31 45	0.37 76

AIO_test	0.20 34	0.19 41	0.13 30	0.21 74	0.17 52	0.12 25	0.10 49	0.28 41	0.20 66	0.27 36	0.15 28	0.27 40	0.11 32	0.14 53	0.18 25	0.21 31	0.25 29	0.18 25	0.29 37	0.14 22	0.35 60	0.32 96	0.09 34	0.12 30	0.25 46	0.22 37	0.22 26	0.15 22

test_5	0.20 34	0.18 37	0.14 37	0.17 45	0.10 23	0.15 40	0.11 56	0.25 34	0.15 34	0.29 42	0.13 22	0.29 47	0.30 157	0.07 21	0.20 33	0.24 41	0.26 33	0.22 35	0.23 27	0.14 22	0.26 34	0.23 46	0.07 20	0.17 64	0.25 46	0.26 48	0.31 45	0.26 44

AASNet	0.20 34	0.22 66	0.15 49	0.21 74	0.18 65	0.24 91	0.17 105	0.23 31	0.14 30	0.22 30	0.26 82	0.21 28	0.13 41	0.16 71	0.20 33	0.22 35	0.28 36	0.23 39	0.24 28	0.19 49	0.23 29	0.19 33	0.12 52	0.16 53	0.23 34	0.21 31	0.22 26	0.19 28

MMNet	0.20 34	0.20 48	0.17 64	0.21 74	0.17 52	0.20 68	0.14 80	0.23 31	0.16 39	0.19 27	0.20 54	0.27 40	0.11 32	0.22 133	0.21 41	0.21 31	0.27 34	0.24 41	0.29 37	0.18 43	0.23 29	0.15 25	0.12 52	0.15 43	0.23 34	0.23 39	0.22 26	0.25 42

AANet_RVC	0.20 34	0.19 41	0.18 74	0.14 32	0.17 52	0.12 25	0.12 61	0.18 28	0.19 53	0.15 26	0.21 59	0.18 26	0.15 58	0.13 48	0.26 67	0.23 38	0.24 27	0.26 50	0.22 24	0.22 67	0.20 24	0.19 33	0.16 107	0.16 53	0.26 50	0.26 48	0.26 39	0.34 69

HUF	0.21 39	0.21 60	0.14 37	0.17 45	0.18 65	0.15 40	0.09 33	0.35 59	0.15 34	0.36 52	0.15 28	0.23 31	0.15 58	0.14 53	0.19 30	0.21 31	0.28 36	0.19 27	0.34 52	0.17 39	0.36 68	0.28 67	0.11 45	0.14 39	0.22 31	0.18 25	0.27 41	0.20 31

plain	0.21 39	0.17 34	0.14 37	0.14 32	0.11 30	0.16 52	0.09 33	0.30 47	0.12 22	0.41 68	0.14 26	0.26 39	0.10 28	0.07 21	0.24 50	0.26 53	0.35 53	0.28 64	0.34 52	0.17 39	0.26 34	0.21 41	0.09 34	0.15 43	0.25 46	0.25 45	0.27 41	0.34 69

MIF-Stereo (partial)	0.21 39	0.16 30	0.15 49	0.13 31	0.12 34	0.16 52	0.08 30	0.28 41	0.19 53	0.30 43	0.18 37	0.21 28	0.12 40	0.10 35	0.24 50	0.26 53	0.35 53	0.27 59	0.30 39	0.17 39	0.30 39	0.20 38	0.10 39	0.16 53	0.27 53	0.23 39	0.27 41	0.27 46

UniTT-Stereo	0.21 39	0.15 26	0.11 25	0.12 28	0.09 22	0.13 29	0.07 26	0.22 30	0.15 34	0.37 57	0.17 33	0.28 45	0.17 71	0.12 42	0.23 46	0.24 41	0.35 53	0.26 50	0.38 66	0.18 43	0.30 39	0.17 30	0.11 45	0.14 39	0.26 50	0.35 99	0.22 26	0.27 46

RAFT_CTSACE	0.21 39	0.15 26	0.13 30	0.11 23	0.11 30	0.19 64	0.13 70	0.27 38	0.15 34	0.48 122	0.13 22	0.33 62	0.25 129	0.12 42	0.21 41	0.22 35	0.29 39	0.20 29	0.27 34	0.14 22	0.30 39	0.31 85	0.07 20	0.13 35	0.25 46	0.26 48	0.31 45	0.21 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 44	0.15 26	0.13 30	0.17 45	0.13 36	0.14 35	0.06 20	0.38 72	0.19 53	0.47 116	0.17 33	0.24 35	0.11 32	0.12 42	0.20 33	0.27 60	0.37 64	0.26 50	0.35 57	0.19 49	0.37 77	0.34 110	0.10 39	0.10 23	0.24 40	0.21 31	0.31 45	0.22 35

MIM_Stereo	0.22 44	0.17 34	0.16 56	0.19 61	0.15 43	0.20 68	0.10 49	0.28 41	0.13 27	0.43 85	0.19 50	0.31 54	0.10 28	0.12 42	0.21 41	0.28 64	0.36 62	0.26 50	0.34 52	0.20 58	0.35 60	0.24 49	0.08 29	0.16 53	0.24 40	0.21 31	0.32 51	0.23 38

AFF-stereo	0.22 44	0.22 66	0.18 74	0.15 36	0.13 36	0.20 68	0.09 33	0.38 72	0.19 53	0.42 77	0.20 54	0.30 52	0.11 32	0.08 27	0.19 30	0.24 41	0.28 36	0.19 27	0.35 57	0.15 31	0.29 37	0.19 33	0.09 34	0.12 30	0.27 53	0.28 67	0.32 51	0.24 40

GANet	0.22 44	0.20 48	0.20 87	0.22 78	0.23 102	0.24 91	0.19 116	0.31 49	0.17 42	0.24 32	0.21 59	0.29 47	0.14 46	0.14 53	0.21 41	0.24 41	0.29 39	0.31 94	0.24 28	0.15 31	0.24 31	0.19 33	0.16 107	0.17 64	0.23 34	0.21 31	0.26 39	0.24 40

CVANet_RVC	0.22 44	0.29 116	0.21 95	0.29 118	0.22 98	0.25 100	0.15 90	0.27 38	0.16 39	0.24 32	0.34 104	0.23 31	0.19 84	0.14 53	0.20 33	0.22 35	0.25 29	0.24 41	0.24 28	0.17 39	0.24 31	0.17 30	0.13 67	0.18 75	0.23 34	0.19 29	0.22 26	0.23 38

RAFT+CT+SA	0.23 49	0.20 48	0.16 56	0.19 61	0.13 36	0.15 40	0.12 61	0.33 54	0.19 53	0.44 91	0.14 26	0.34 66	0.29 153	0.09 32	0.23 46	0.29 81	0.27 34	0.22 35	0.31 42	0.19 49	0.31 43	0.35 112	0.07 20	0.17 64	0.29 65	0.27 53	0.31 45	0.28 49

DMCA	0.23 49	0.19 41	0.21 95	0.18 58	0.19 74	0.17 55	0.18 112	0.29 46	0.23 94	0.23 31	0.28 88	0.29 47	0.17 71	0.19 100	0.25 58	0.25 47	0.30 42	0.29 72	0.27 34	0.20 58	0.31 43	0.20 38	0.19 140	0.18 75	0.24 40	0.27 53	0.22 26	0.27 46

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 51	0.21 60	0.13 30	0.15 36	0.14 39	0.13 29	0.08 30	0.38 72	0.17 42	0.48 122	0.20 54	0.29 47	0.13 41	0.13 48	0.25 58	0.25 47	0.38 70	0.26 50	0.36 60	0.19 49	0.37 77	0.26 54	0.10 39	0.13 35	0.23 34	0.24 41	0.32 51	0.41 98

MGS-Stereo	0.24 51	0.23 70	0.16 56	0.16 43	0.14 39	0.14 35	0.10 49	0.34 57	0.14 30	0.28 39	0.20 54	0.24 35	0.13 41	0.17 79	0.25 58	0.26 53	0.40 80	0.34 114	0.39 70	0.25 83	0.36 68	0.25 51	0.14 78	0.17 64	0.26 50	0.24 41	0.35 63	0.34 69

LL-Strereo2	0.24 51	0.18 37	0.14 37	0.17 45	0.15 43	0.13 29	0.09 33	0.36 61	0.21 75	0.51 151	0.18 37	0.33 62	0.17 71	0.10 35	0.25 58	0.28 64	0.39 76	0.27 59	0.45 101	0.22 67	0.33 51	0.20 38	0.12 52	0.14 39	0.24 40	0.27 53	0.33 59	0.26 44

HCRNet	0.24 51	0.30 122	0.15 49	0.34 144	0.15 43	0.25 100	0.15 90	0.30 47	0.14 30	0.69 246	0.32 97	0.39 78	0.14 46	0.17 79	0.20 33	0.20 29	0.30 42	0.22 35	0.33 50	0.15 31	0.24 31	0.15 25	0.16 107	0.12 30	0.20 25	0.24 41	0.24 35	0.22 35

ARAFT	0.24 51	0.20 48	0.15 49	0.20 70	0.16 48	0.20 68	0.10 49	0.32 50	0.19 53	0.45 95	0.24 67	0.34 66	0.13 41	0.10 35	0.24 50	0.25 47	0.41 92	0.34 114	0.34 52	0.16 37	0.35 60	0.21 41	0.11 45	0.13 35	0.29 65	0.24 41	0.32 51	0.29 50

TESTraft	0.25 56	0.21 60	0.15 49	0.15 36	0.16 48	0.14 35	0.13 70	0.28 41	0.26 124	0.41 68	0.19 50	0.27 40	0.30 157	0.07 21	0.24 50	0.31 109	0.34 50	0.24 41	0.30 39	0.18 43	0.35 60	0.39 133	0.09 34	0.17 64	0.34 81	0.33 86	0.35 63	0.31 58

test_4	0.25 56	0.19 41	0.17 64	0.14 32	0.15 43	0.11 22	0.07 26	0.38 72	0.20 66	0.53 166	0.18 37	0.34 66	0.16 62	0.15 60	0.24 50	0.27 60	0.35 53	0.25 47	0.31 42	0.21 62	0.38 88	0.31 85	0.10 39	0.17 64	0.31 73	0.33 86	0.34 60	0.36 73

raft+_RVC	0.25 56	0.22 66	0.17 64	0.19 61	0.18 65	0.18 59	0.13 70	0.38 72	0.19 53	0.46 108	0.30 93	0.34 66	0.16 62	0.13 48	0.25 58	0.26 53	0.33 47	0.27 59	0.37 62	0.19 49	0.36 68	0.26 54	0.10 39	0.15 43	0.30 69	0.29 70	0.36 78	0.30 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 56	0.24 77	0.21 95	0.17 45	0.15 43	0.18 59	0.10 49	0.47 117	0.19 53	0.43 85	0.22 63	0.39 78	0.13 41	0.10 35	0.23 46	0.25 47	0.32 46	0.21 34	0.39 70	0.18 43	0.34 54	0.23 46	0.12 52	0.17 64	0.35 87	0.27 53	0.34 60	0.33 66

anonymousdsp2	0.26 60	0.28 105	0.18 74	0.19 61	0.16 48	0.21 74	0.14 80	0.37 66	0.19 53	0.38 62	0.22 63	0.36 73	0.16 62	0.14 53	0.22 45	0.26 53	0.36 62	0.25 47	0.56 141	0.21 62	0.37 77	0.31 85	0.13 67	0.18 75	0.31 73	0.25 45	0.38 83	0.29 50

TestStereo1	0.26 60	0.24 77	0.15 49	0.17 45	0.17 52	0.17 55	0.13 70	0.32 50	0.24 100	0.43 85	0.18 37	0.27 40	0.33 168	0.08 27	0.25 58	0.30 94	0.35 53	0.24 41	0.32 46	0.19 49	0.36 68	0.40 140	0.12 52	0.17 64	0.34 81	0.33 86	0.39 87	0.31 58

SA-5K	0.26 60	0.24 77	0.15 49	0.17 45	0.17 52	0.17 55	0.13 70	0.32 50	0.24 100	0.43 85	0.18 37	0.27 40	0.33 168	0.08 27	0.25 58	0.30 94	0.35 53	0.24 41	0.32 46	0.19 49	0.36 68	0.40 140	0.12 52	0.17 64	0.34 81	0.33 86	0.39 87	0.31 58

CAS	0.27 63	0.21 60	0.17 64	0.21 74	0.17 52	0.18 59	0.09 33	0.33 54	0.20 66	0.33 45	0.38 125	0.29 47	0.19 84	0.17 79	0.28 85	0.26 53	0.37 64	0.26 50	0.38 66	0.20 58	0.29 37	0.27 60	0.16 107	0.18 75	0.36 91	0.36 104	0.40 90	0.55 146

4D-IteraStereo	0.28 64	0.20 48	0.18 74	0.26 103	0.16 48	0.17 55	0.11 56	0.46 107	0.24 100	0.53 166	0.27 87	0.41 86	0.17 71	0.13 48	0.27 76	0.29 81	0.41 92	0.34 114	0.42 91	0.26 94	0.43 127	0.32 96	0.11 45	0.16 53	0.29 65	0.30 74	0.40 90	0.30 55

AnonymousM	0.28 64	0.19 41	0.14 37	0.18 58	0.17 52	0.15 40	0.11 56	0.42 83	0.17 42	0.47 116	0.28 88	0.35 71	0.11 32	0.15 60	0.27 76	0.31 109	0.45 124	0.28 64	0.39 70	0.19 49	0.44 135	0.26 54	0.14 78	0.16 53	0.24 40	0.30 74	0.48 118	0.67 178

UPFNet	0.28 64	0.25 83	0.26 133	0.26 103	0.23 102	0.30 117	0.21 121	0.34 57	0.25 110	0.35 51	0.32 97	0.33 62	0.21 95	0.23 150	0.31 101	0.28 64	0.37 64	0.31 94	0.37 62	0.23 72	0.27 36	0.24 49	0.18 133	0.20 94	0.28 63	0.29 70	0.32 51	0.29 50

HITNet	0.28 64	0.27 100	0.21 95	0.22 78	0.21 89	0.22 80	0.15 90	0.41 81	0.22 89	0.50 135	0.35 109	0.44 94	0.21 95	0.17 79	0.26 67	0.24 41	0.33 47	0.31 94	0.31 42	0.19 49	0.32 48	0.28 67	0.16 107	0.18 75	0.31 73	0.28 67	0.44 108	0.42 102
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
LoS_RVC	0.29 68	0.25 83	0.22 107	0.15 36	0.19 74	0.18 59	0.12 61	0.37 66	0.21 75	0.42 77	0.38 125	0.32 58	0.20 89	0.18 88	0.31 101	0.27 60	0.34 50	0.28 64	0.43 93	0.21 62	0.42 115	0.33 102	0.15 98	0.23 116	0.48 147	0.34 94	0.41 97	0.46 112

tt_ll	0.29 68	0.25 83	0.22 107	0.15 36	0.19 74	0.18 59	0.12 61	0.37 66	0.21 75	0.42 77	0.38 125	0.32 58	0.20 89	0.18 88	0.31 101	0.27 60	0.34 50	0.28 64	0.43 93	0.21 62	0.42 115	0.33 102	0.15 98	0.23 116	0.48 147	0.34 94	0.41 97	0.46 112

IER	0.29 68	0.24 77	0.24 119	0.24 90	0.21 89	0.25 100	0.17 105	0.35 59	0.21 75	0.36 52	0.45 162	0.51 124	0.20 89	0.24 156	0.32 112	0.29 81	0.38 70	0.31 94	0.33 50	0.23 72	0.33 51	0.27 60	0.20 150	0.19 90	0.30 69	0.32 80	0.35 63	0.39 94

CIPLG	0.29 68	0.26 95	0.17 64	0.22 78	0.17 52	0.24 91	0.14 80	0.50 137	0.17 42	0.46 108	0.37 118	0.45 99	0.22 107	0.25 164	0.30 91	0.30 94	0.43 106	0.29 72	0.39 70	0.28 112	0.40 98	0.28 67	0.13 67	0.18 75	0.31 73	0.25 45	0.32 51	0.29 50

IPLGR_C	0.29 68	0.26 95	0.17 64	0.22 78	0.17 52	0.24 91	0.14 80	0.50 137	0.17 42	0.46 108	0.37 118	0.45 99	0.24 120	0.25 164	0.30 91	0.30 94	0.43 106	0.30 89	0.39 70	0.28 112	0.40 98	0.28 67	0.13 67	0.17 64	0.31 73	0.26 48	0.32 51	0.30 55

ACRE	0.29 68	0.26 95	0.17 64	0.22 78	0.17 52	0.24 91	0.14 80	0.50 137	0.17 42	0.46 108	0.37 118	0.45 99	0.23 114	0.25 164	0.30 91	0.30 94	0.43 106	0.29 72	0.39 70	0.29 119	0.40 98	0.27 60	0.13 67	0.18 75	0.30 69	0.26 48	0.32 51	0.29 50

rafts_anoy	0.29 68	0.30 122	0.23 113	0.22 78	0.24 109	0.23 86	0.14 80	0.44 93	0.18 50	0.44 91	0.34 104	0.40 83	0.16 62	0.14 53	0.33 117	0.30 94	0.40 80	0.37 142	0.40 80	0.25 83	0.38 88	0.29 75	0.12 52	0.20 94	0.38 98	0.33 86	0.35 63	0.41 98

RALAANet	0.29 68	0.31 130	0.23 113	0.22 78	0.21 89	0.23 86	0.16 100	0.38 72	0.19 53	0.33 45	0.38 125	0.35 71	0.18 78	0.15 60	0.33 117	0.29 81	0.38 70	0.37 142	0.48 118	0.27 106	0.36 68	0.29 75	0.15 98	0.20 94	0.34 81	0.30 74	0.35 63	0.35 72

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 76	0.22 66	0.21 95	0.23 88	0.18 65	0.19 64	0.12 61	0.44 93	0.35 178	0.43 85	0.40 137	0.40 83	0.21 95	0.18 88	0.32 112	0.29 81	0.42 100	0.31 94	0.37 62	0.27 106	0.35 60	0.33 102	0.13 67	0.18 75	0.37 94	0.51 156	0.31 45	0.47 120

CASnet	0.30 76	0.26 95	0.18 74	0.22 78	0.20 83	0.27 109	0.12 61	0.48 123	0.24 100	0.54 176	0.35 109	0.55 147	0.21 95	0.19 100	0.27 76	0.25 47	0.37 64	0.23 39	0.54 134	0.20 58	0.42 115	0.31 85	0.15 98	0.18 75	0.30 69	0.27 53	0.40 90	0.42 102
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SA	0.30 76	0.27 100	0.17 64	0.18 58	0.17 52	0.24 91	0.10 49	0.47 117	0.26 124	0.54 176	0.20 54	0.46 106	0.14 46	0.12 42	0.30 91	0.30 94	0.41 92	0.30 89	0.40 80	0.23 72	0.37 77	0.37 126	0.10 39	0.20 94	0.41 117	0.38 112	0.49 129	0.37 76

IPLG	0.30 76	0.28 105	0.24 119	0.22 78	0.20 83	0.25 100	0.15 90	0.45 99	0.19 53	0.45 95	0.28 88	0.45 99	0.18 78	0.23 150	0.33 117	0.29 81	0.43 106	0.35 126	0.40 80	0.28 112	0.35 60	0.44 161	0.12 52	0.20 94	0.35 87	0.36 104	0.37 80	0.37 76

GMOStereo	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

error version	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

test-v	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

test-2	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

RALCasStereoNet	0.30 76	0.31 130	0.21 95	0.28 114	0.23 102	0.22 80	0.15 90	0.45 99	0.19 53	0.48 122	0.30 93	0.44 94	0.19 84	0.14 53	0.33 117	0.30 94	0.44 117	0.38 149	0.39 70	0.25 83	0.41 107	0.26 54	0.13 67	0.21 103	0.40 111	0.33 86	0.35 63	0.38 86

castereo++	0.31 85	0.23 70	0.18 74	0.32 132	0.17 52	0.16 52	0.13 70	0.50 137	0.25 110	0.55 192	0.24 67	0.59 174	0.16 62	0.16 71	0.25 58	0.29 81	0.46 135	0.30 89	0.45 101	0.25 83	0.47 156	0.41 145	0.13 67	0.22 107	0.35 87	0.37 109	0.49 129	0.36 73

trnet	0.31 85	0.28 105	0.22 107	0.25 94	0.20 83	0.21 74	0.12 61	0.49 129	0.20 66	0.52 159	0.24 67	0.55 147	0.22 107	0.20 111	0.28 85	0.32 119	0.48 147	0.26 50	0.41 87	0.22 67	0.45 146	0.30 78	0.14 78	0.21 103	0.38 98	0.35 99	0.49 129	0.53 140

raftrobust	0.31 85	0.25 83	0.21 95	0.22 78	0.21 89	0.19 64	0.14 80	0.49 129	0.18 50	0.54 176	0.34 104	0.44 94	0.18 78	0.16 71	0.35 134	0.31 109	0.42 100	0.32 104	0.42 91	0.29 119	0.41 107	0.31 85	0.14 78	0.17 64	0.41 117	0.38 112	0.38 83	0.38 86

FINET	0.31 85	0.30 122	0.31 153	0.34 144	0.24 109	0.27 109	0.29 157	0.36 61	0.28 144	0.39 64	0.26 82	0.37 74	0.23 114	0.22 133	0.43 168	0.35 139	0.37 64	0.28 64	0.46 112	0.25 83	0.35 60	0.28 67	0.24 163	0.24 127	0.35 87	0.27 53	0.39 87	0.32 65

DMCA-RVC	0.31 85	0.25 83	0.28 137	0.25 94	0.27 130	0.24 91	0.25 144	0.36 61	0.31 162	0.33 45	0.38 125	0.54 141	0.24 120	0.20 111	0.40 150	0.35 139	0.35 53	0.34 114	0.35 57	0.29 119	0.37 77	0.33 102	0.22 153	0.24 127	0.29 65	0.29 70	0.36 78	0.41 98

RASNet	0.31 85	0.32 141	0.30 143	0.27 108	0.24 109	0.26 106	0.20 120	0.46 107	0.26 124	0.41 68	0.33 100	0.40 83	0.25 129	0.20 111	0.25 58	0.28 64	0.38 70	0.30 89	0.34 52	0.21 62	0.40 98	0.29 75	0.14 78	0.30 164	0.33 80	0.34 94	0.49 129	0.47 120

castereo	0.32 91	0.23 70	0.18 74	0.26 103	0.20 83	0.22 80	0.14 80	0.48 123	0.25 110	0.54 176	0.30 93	0.52 133	0.16 62	0.15 60	0.27 76	0.31 109	0.48 147	0.29 72	0.52 126	0.26 94	0.48 160	0.39 133	0.14 78	0.18 75	0.40 111	0.39 121	0.38 83	0.44 107

EGLCR-Stereo	0.32 91	0.28 105	0.18 74	0.24 90	0.25 114	0.33 132	0.11 56	0.48 123	0.20 66	0.49 130	0.19 50	0.49 116	0.15 58	0.17 79	0.24 50	0.28 64	0.45 124	0.31 94	0.45 101	0.25 83	0.49 165	0.41 145	0.14 78	0.18 75	0.34 81	0.31 78	0.74 212	0.57 154

Sa-1000	0.32 91	0.29 116	0.17 64	0.20 70	0.20 83	0.23 86	0.10 49	0.49 129	0.28 144	0.55 192	0.26 82	0.46 106	0.17 71	0.20 111	0.31 101	0.31 109	0.45 124	0.33 107	0.50 121	0.22 67	0.41 107	0.43 157	0.14 78	0.20 94	0.42 122	0.41 126	0.51 143	0.40 96

CREStereo++_RVC	0.32 91	0.25 83	0.18 74	0.23 88	0.25 114	0.22 80	0.15 90	0.45 99	0.26 124	0.48 122	0.28 88	0.48 112	0.44 200	0.18 88	0.26 67	0.30 94	0.47 140	0.25 47	0.38 66	0.23 72	0.41 107	0.30 78	0.13 67	0.24 127	0.40 111	0.32 80	0.51 143	0.52 136
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
GMStereo	0.32 91	0.32 141	0.20 87	0.27 108	0.25 114	0.31 122	0.24 141	0.48 123	0.25 110	0.37 57	0.30 93	0.54 141	0.27 146	0.19 100	0.30 91	0.30 94	0.45 124	0.29 72	0.56 141	0.32 135	0.39 94	0.25 51	0.18 133	0.22 107	0.39 105	0.30 74	0.47 114	0.33 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.32 91	0.28 105	0.27 134	0.29 118	0.27 130	0.31 122	0.21 121	0.41 81	0.26 124	0.41 68	0.37 118	0.39 78	0.28 148	0.25 164	0.31 101	0.30 94	0.43 106	0.35 126	0.39 70	0.26 94	0.33 51	0.32 96	0.19 140	0.26 149	0.34 81	0.37 109	0.37 80	0.41 98

CREStereo	0.32 91	0.27 100	0.22 107	0.25 94	0.20 83	0.22 80	0.12 61	0.49 129	0.20 66	0.50 135	0.24 67	0.54 141	0.22 107	0.20 111	0.29 89	0.33 124	0.49 155	0.26 50	0.41 87	0.22 67	0.46 150	0.30 78	0.15 98	0.21 103	0.39 105	0.34 94	0.48 118	0.52 136
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	0.32 91	0.32 141	0.25 127	0.27 108	0.27 130	0.28 113	0.17 105	0.39 78	0.23 94	0.40 66	0.56 199	0.33 62	0.19 84	0.24 156	0.30 91	0.34 133	0.44 117	0.39 160	0.41 87	0.28 112	0.39 94	0.32 96	0.18 133	0.25 139	0.40 111	0.38 112	0.35 63	0.33 66

DISCO	0.32 91	0.30 122	0.23 113	0.31 125	0.28 141	0.33 132	0.30 162	0.32 50	0.29 152	0.40 66	0.41 140	0.32 58	0.20 89	0.23 150	0.32 112	0.29 81	0.42 100	0.32 104	0.46 112	0.29 119	0.36 68	0.31 85	0.19 140	0.24 127	0.37 94	0.36 104	0.41 97	0.38 86

CES	0.33 100	0.19 41	0.19 85	0.19 61	0.21 89	0.20 68	0.09 33	0.85 245	0.18 50	0.42 77	0.55 196	0.49 116	0.16 62	0.20 111	0.31 101	0.37 152	0.47 140	0.28 64	0.41 87	0.24 81	0.66 236	0.35 112	0.17 118	0.18 75	0.42 122	0.33 86	0.42 104	0.50 130

test-3	0.33 100	0.25 83	0.20 87	0.25 94	0.25 114	0.24 91	0.15 90	0.50 137	0.21 75	0.51 151	0.24 67	0.63 185	0.24 120	0.17 79	0.34 127	0.29 81	0.45 124	0.31 94	0.84 186	0.30 124	0.41 107	0.42 150	0.12 52	0.20 94	0.31 73	0.27 53	0.41 97	0.38 86

test_1	0.33 100	0.25 83	0.20 87	0.25 94	0.25 114	0.24 91	0.15 90	0.50 137	0.21 75	0.51 151	0.24 67	0.64 187	0.24 120	0.16 71	0.34 127	0.29 81	0.45 124	0.31 94	0.85 188	0.30 124	0.41 107	0.42 150	0.12 52	0.20 94	0.31 73	0.27 53	0.41 97	0.38 86

DSFCA	0.33 100	0.39 178	0.32 160	0.31 125	0.27 130	0.35 144	0.25 144	0.36 61	0.29 152	0.32 44	0.42 149	0.38 76	0.22 107	0.19 100	0.32 112	0.31 109	0.38 70	0.36 131	0.46 112	0.26 94	0.37 77	0.37 126	0.23 159	0.24 127	0.38 98	0.35 99	0.34 60	0.43 105

PMTNet	0.33 100	0.28 105	0.20 87	0.26 103	0.22 98	0.20 68	0.19 116	0.45 99	0.21 75	0.50 135	0.24 67	0.52 133	0.15 58	0.18 88	0.31 101	0.33 124	0.47 140	0.28 64	0.55 136	0.25 83	0.46 150	0.27 60	0.16 107	0.16 53	0.46 135	0.37 109	0.48 118	0.64 171

iinet-f	0.34 105	0.26 95	0.24 119	0.24 90	0.18 65	0.35 144	0.16 100	0.33 54	0.21 75	0.42 77	0.73 230	0.44 94	0.35 175	0.18 88	0.30 91	0.34 133	0.43 106	0.28 64	0.86 190	0.33 141	0.40 98	0.26 54	0.17 118	0.18 75	0.39 105	0.29 70	0.46 110	0.39 94

raft_robust	0.34 105	0.27 100	0.19 85	0.29 118	0.22 98	0.22 80	0.16 100	0.52 164	0.28 144	0.64 234	0.25 80	0.48 112	0.26 133	0.18 88	0.32 112	0.33 124	0.44 117	0.34 114	0.52 126	0.28 112	0.44 135	0.47 181	0.12 52	0.21 103	0.44 130	0.44 134	0.49 129	0.46 112

ADLNet	0.34 105	0.39 178	0.25 127	0.33 136	0.29 145	0.36 148	0.32 165	0.42 83	0.25 110	0.37 57	0.38 125	0.60 179	0.28 148	0.50 234	0.31 101	0.30 94	0.40 80	0.31 94	0.38 66	0.28 112	0.34 54	0.28 67	0.28 180	0.19 90	0.36 91	0.40 125	0.35 63	0.36 73

CFNet	0.34 105	0.31 130	0.25 127	0.38 159	0.32 158	0.30 117	0.23 136	0.46 107	0.26 124	0.41 68	0.36 115	0.58 166	0.30 157	0.24 156	0.28 85	0.26 53	0.39 76	0.34 114	0.37 62	0.26 94	0.35 60	0.22 45	0.17 118	0.24 127	0.47 137	0.39 121	0.46 110	0.51 132

PDISCO_ROB	0.34 105	0.31 130	0.32 160	0.28 114	0.24 109	0.30 117	0.21 121	0.36 61	0.24 100	0.27 36	0.35 109	0.32 58	0.24 120	0.18 88	0.36 138	0.40 169	0.40 80	0.51 219	0.36 60	0.31 131	0.44 135	0.40 140	0.17 118	0.25 139	0.41 117	0.43 131	0.62 182	0.46 112

MIPNet	0.35 110	0.32 141	0.24 119	0.26 103	0.23 102	0.27 109	0.15 90	0.50 137	0.20 66	0.45 95	0.37 118	0.52 133	0.29 153	0.22 133	0.35 134	0.33 124	0.46 135	0.37 142	0.51 124	0.37 154	0.36 68	0.44 161	0.14 78	0.19 90	0.46 135	0.51 156	0.42 104	0.51 132

test_3	0.35 110	0.25 83	0.20 87	0.25 94	0.25 114	0.23 86	0.15 90	0.51 150	0.23 94	0.54 176	0.24 67	0.67 192	0.28 148	0.17 79	0.34 127	0.31 109	0.45 124	0.33 107	0.86 190	0.32 135	0.44 135	0.50 198	0.11 45	0.22 107	0.38 98	0.38 112	0.41 97	0.37 76

TestStereo	0.35 110	0.33 151	0.28 137	0.33 136	0.23 102	0.34 142	0.22 126	0.54 173	0.24 100	0.64 234	0.28 88	0.53 138	0.21 95	0.18 88	0.30 91	0.25 47	0.44 117	0.27 59	0.58 148	0.27 106	0.52 180	0.32 96	0.18 133	0.26 149	0.41 117	0.33 86	0.50 137	0.43 105

BEATNet_4x	0.35 110	0.29 116	0.24 119	0.27 108	0.26 123	0.26 106	0.22 126	0.45 99	0.28 144	0.57 213	0.33 100	0.49 116	0.28 148	0.19 100	0.35 134	0.33 124	0.40 80	0.40 168	0.39 70	0.25 83	0.46 150	0.47 181	0.21 152	0.25 139	0.36 91	0.34 94	0.51 143	0.48 126

iResNet_ROB	0.35 110	0.30 122	0.27 134	0.32 132	0.21 89	0.33 132	0.22 126	0.45 99	0.27 134	0.45 95	0.42 149	0.38 76	0.48 204	0.19 100	0.28 85	0.29 81	0.45 124	0.36 131	0.55 136	0.24 81	0.37 77	0.27 60	0.19 140	0.25 139	0.44 130	0.39 121	0.47 114	0.47 120

GLC_STEREO	0.36 115	0.31 130	0.29 140	0.31 125	0.27 130	0.30 117	0.23 136	0.49 129	0.22 89	0.54 176	0.43 158	0.48 112	0.21 95	0.22 133	0.29 89	0.31 109	0.54 193	0.33 107	0.47 116	0.30 124	0.60 219	0.46 173	0.18 133	0.24 127	0.39 105	0.28 67	0.57 168	0.42 102

DN-CSS_ROB	0.36 115	0.31 130	0.30 143	0.31 125	0.30 151	0.25 100	0.17 105	0.51 150	0.25 110	0.51 151	0.56 199	0.56 153	0.36 179	0.18 88	0.31 101	0.28 64	0.41 92	0.31 94	0.81 182	0.27 106	0.37 77	0.25 51	0.22 153	0.32 179	0.37 94	0.32 80	0.41 97	0.38 86

LMCR-Stereo	0.37 117	0.31 130	0.23 113	0.25 94	0.25 114	0.33 132	0.19 116	0.44 93	0.27 134	0.45 95	0.35 109	0.51 124	0.34 170	0.21 126	0.35 134	0.35 139	0.50 167	0.38 149	0.74 171	0.41 173	0.46 150	0.44 161	0.20 150	0.23 116	0.40 111	0.38 112	0.51 143	0.51 132

iResNetv2_ROB	0.37 117	0.30 122	0.23 113	0.34 144	0.29 145	0.38 154	0.22 126	0.46 107	0.25 110	0.46 108	0.56 199	0.56 153	0.41 197	0.22 133	0.30 91	0.29 81	0.40 80	0.34 114	0.66 163	0.31 131	0.40 98	0.32 96	0.23 159	0.30 164	0.44 130	0.36 104	0.50 137	0.46 112

Reg-Stereo(zero)	0.38 119	0.29 116	0.31 153	0.30 123	0.21 89	0.31 122	0.22 126	0.54 173	0.26 124	0.53 166	0.61 213	0.55 147	0.23 114	0.21 126	0.24 50	0.34 133	0.43 106	0.33 107	0.79 176	0.25 83	0.42 115	0.42 150	0.16 107	0.24 127	0.39 105	0.43 131	0.53 156	0.63 167

HI	0.38 119	0.29 116	0.31 153	0.30 123	0.21 89	0.31 122	0.22 126	0.54 173	0.26 124	0.53 166	0.61 213	0.55 147	0.23 114	0.21 126	0.24 50	0.34 133	0.43 106	0.33 107	0.79 176	0.25 83	0.42 115	0.42 150	0.16 107	0.24 127	0.39 105	0.43 131	0.53 156	0.63 167

AE-Stereo	0.38 119	0.32 141	0.23 113	0.34 144	0.25 114	0.29 115	0.16 100	0.49 129	0.24 100	0.55 192	0.22 63	0.67 192	0.23 114	0.19 100	0.33 117	0.35 139	0.52 179	0.41 176	0.59 151	0.37 154	0.50 172	0.50 198	0.14 78	0.30 164	0.51 162	0.46 139	0.55 163	0.48 126

dd	0.38 119	0.40 181	0.21 95	0.82 235	0.25 114	0.53 203	0.24 141	0.46 107	0.19 53	0.47 116	0.24 67	0.66 189	0.21 95	0.20 111	0.38 143	0.34 133	0.57 205	0.30 89	0.75 173	0.28 112	0.40 98	0.31 85	0.17 118	0.24 127	0.44 130	0.32 80	0.51 143	0.40 96

IPLGR	0.38 119	0.41 183	0.25 127	0.35 150	0.32 158	0.28 113	0.18 112	0.50 137	0.27 134	0.48 122	0.48 172	0.52 133	0.25 129	0.22 133	0.37 140	0.31 109	0.42 100	0.39 160	0.63 157	0.38 161	0.40 98	0.48 186	0.14 78	0.22 107	0.48 147	0.47 142	0.48 118	0.46 112

CFNet_pseudo	0.38 119	0.32 141	0.34 169	0.41 173	0.33 163	0.38 154	0.28 152	0.51 150	0.29 152	0.54 176	0.52 189	0.46 106	0.42 198	0.24 156	0.41 158	0.33 124	0.39 76	0.36 131	0.46 112	0.25 83	0.38 88	0.31 85	0.19 140	0.26 149	0.43 128	0.46 139	0.52 153	0.55 146

CFNet_RVC	0.38 119	0.40 181	0.33 163	0.38 159	0.35 169	0.38 154	0.25 144	0.44 93	0.28 144	0.45 95	0.49 174	0.46 106	0.26 133	0.24 156	0.40 150	0.33 124	0.43 106	0.36 131	0.44 96	0.31 131	0.43 127	0.31 85	0.19 140	0.26 149	0.49 153	0.49 147	0.50 137	0.52 136

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 119	0.38 171	0.38 178	0.34 144	0.47 199	0.32 128	0.52 213	0.40 79	0.44 198	0.41 68	0.41 140	0.56 153	0.26 133	0.41 219	0.43 168	0.30 94	0.39 76	0.33 107	0.40 80	0.27 106	0.34 54	0.27 60	0.22 153	0.24 127	0.37 94	0.47 142	0.40 90	0.44 107
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
s12784h	0.39 127	0.35 154	0.25 127	0.46 184	0.29 145	0.25 100	0.18 112	0.49 129	0.22 89	0.51 151	0.34 104	0.62 181	0.32 165	0.21 126	0.27 76	0.28 64	0.48 147	0.29 72	0.52 126	0.23 72	0.51 174	0.30 78	0.15 98	0.23 116	0.51 162	0.52 159	0.70 201	1.14 223

STTStereo	0.39 127	0.42 186	0.43 193	0.37 155	0.43 187	0.34 142	0.49 207	0.37 66	0.33 172	0.38 62	0.43 158	0.51 124	0.30 157	0.38 211	0.47 184	0.32 119	0.41 92	0.40 168	0.40 80	0.29 119	0.36 68	0.28 67	0.22 153	0.28 156	0.40 111	0.45 138	0.40 90	0.62 162

TANstereo	0.40 129	0.25 83	0.18 74	0.29 118	0.27 130	0.33 132	0.17 105	0.37 66	0.20 66	0.45 95	0.21 59	0.31 54	0.26 133	0.22 133	0.61 220	0.56 232	0.51 171	0.68 255	0.97 205	0.74 247	0.43 127	0.35 112	0.85 262	0.22 107	0.27 53	0.32 80	0.49 129	0.38 86

XX-TBD	0.40 129	0.25 83	0.18 74	0.29 118	0.27 130	0.33 132	0.17 105	0.37 66	0.20 66	0.45 95	0.21 59	0.31 54	0.26 133	0.22 133	0.61 220	0.56 232	0.51 171	0.68 255	0.97 205	0.74 247	0.43 127	0.35 112	0.85 262	0.22 107	0.27 53	0.32 80	0.49 129	0.38 86

sAnonymous2	0.40 129	0.28 105	0.24 119	0.25 94	0.23 102	0.32 128	0.22 126	0.56 186	0.30 157	0.41 68	0.38 125	0.39 78	0.29 153	0.18 88	0.46 179	0.50 215	0.53 184	0.49 209	0.80 180	0.42 179	0.53 186	0.56 220	0.19 140	0.25 139	0.50 159	0.52 159	0.51 143	0.56 150

CroCo_RVC	0.40 129	0.28 105	0.24 119	0.25 94	0.23 102	0.32 128	0.22 126	0.56 186	0.30 157	0.41 68	0.38 125	0.39 78	0.29 153	0.18 88	0.46 179	0.50 215	0.53 184	0.49 209	0.80 180	0.42 179	0.53 186	0.56 220	0.19 140	0.25 139	0.50 159	0.52 159	0.51 143	0.56 150

sCroCo_RVC	0.40 129	0.30 122	0.24 119	0.24 90	0.22 98	0.29 115	0.18 112	0.50 137	0.32 165	0.44 91	0.33 100	0.37 74	0.37 186	0.17 79	0.45 175	0.60 243	0.55 196	0.47 203	0.64 162	0.39 166	0.68 241	0.62 235	0.22 153	0.31 173	0.48 147	0.44 134	0.58 170	0.48 126

GES	0.40 129	0.37 162	0.25 127	0.31 125	0.30 151	0.41 168	0.26 147	0.46 107	0.28 144	0.49 130	0.40 137	0.43 89	0.26 133	0.30 183	0.45 175	0.40 169	0.53 184	0.43 184	0.97 205	0.42 179	0.50 172	0.41 145	0.23 159	0.30 164	0.38 98	0.35 99	0.47 114	0.49 129

FADNet-RVC-Resample	0.40 129	0.31 130	0.32 160	0.36 151	0.29 145	0.33 132	0.27 149	0.53 170	0.32 165	0.57 213	0.37 118	0.53 138	0.34 170	0.30 183	0.41 158	0.31 109	0.41 92	0.42 182	0.55 136	0.43 185	0.39 94	0.46 173	0.25 166	0.43 213	0.44 130	0.42 127	0.37 80	0.53 140

AF-Net	0.40 129	0.36 156	0.35 173	0.39 164	0.44 189	0.43 175	0.38 178	0.44 93	0.43 195	0.37 57	0.49 174	0.58 166	0.32 165	0.31 189	0.41 158	0.36 146	0.35 53	0.36 131	0.45 101	0.30 124	0.34 54	0.30 78	0.33 191	0.30 164	0.38 98	0.42 127	0.59 173	0.47 120

Nwc_Net	0.40 129	0.36 156	0.35 173	0.39 164	0.44 189	0.43 175	0.38 178	0.44 93	0.43 195	0.37 57	0.49 174	0.58 166	0.32 165	0.31 189	0.41 158	0.36 146	0.35 53	0.36 131	0.45 101	0.30 124	0.34 54	0.30 78	0.33 191	0.30 164	0.38 98	0.42 127	0.59 173	0.47 120

R-Stereo Train	0.40 129	0.28 105	0.29 140	0.33 136	0.27 130	0.37 150	0.14 80	0.51 150	0.25 110	0.54 176	0.42 149	0.56 153	0.26 133	0.21 126	0.34 127	0.41 178	0.52 179	0.38 149	0.70 165	0.37 154	0.51 174	0.48 186	0.17 118	0.28 156	0.54 171	0.65 192	0.46 110	0.62 162

RAFT-Stereo	0.40 129	0.28 105	0.29 140	0.33 136	0.27 130	0.37 150	0.14 80	0.51 150	0.25 110	0.54 176	0.42 149	0.56 153	0.26 133	0.21 126	0.34 127	0.41 178	0.52 179	0.38 149	0.70 165	0.37 154	0.51 174	0.48 186	0.17 118	0.28 156	0.54 171	0.65 192	0.46 110	0.62 162
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM	0.40 129	0.37 162	0.30 143	0.39 164	0.36 170	0.33 132	0.28 152	0.56 186	0.29 152	0.50 135	0.51 183	0.49 116	0.37 186	0.24 156	0.39 145	0.34 133	0.52 179	0.36 131	0.50 121	0.35 148	0.49 165	0.35 112	0.19 140	0.29 160	0.48 147	0.54 164	0.54 160	0.55 146

DLCB_ROB	0.40 129	0.36 156	0.35 173	0.32 132	0.32 158	0.31 122	0.27 149	0.42 83	0.34 176	0.46 108	0.49 174	0.54 141	0.37 186	0.30 183	0.37 140	0.33 124	0.44 117	0.38 149	0.40 80	0.32 135	0.44 135	0.34 110	0.27 174	0.31 173	0.81 240	0.57 174	0.55 163	0.46 112

LoS	0.41 142	0.33 151	0.21 95	0.28 114	0.31 154	0.27 109	0.16 100	1.20 264	0.22 89	0.76 254	0.69 226	0.57 161	0.27 146	0.20 111	0.31 101	0.39 163	0.46 135	0.29 72	0.52 126	0.26 94	0.52 180	0.37 126	0.17 118	0.18 75	0.59 191	0.47 142	0.48 118	0.58 155
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AACVNet	0.41 142	0.37 162	0.33 163	0.41 173	0.45 195	0.42 170	0.28 152	0.48 123	0.32 165	0.50 135	0.51 183	0.47 110	0.24 120	0.26 171	0.41 158	0.36 146	0.47 140	0.42 182	0.52 126	0.42 179	0.42 115	0.39 133	0.26 170	0.32 179	0.47 137	0.50 150	0.50 137	0.62 162

FADNet-RVC	0.41 142	0.37 162	0.28 137	0.41 173	0.33 163	0.33 132	0.32 165	0.53 170	0.30 157	0.52 159	0.41 140	0.59 174	0.35 175	0.25 164	0.51 199	0.37 152	0.43 106	0.34 114	0.75 173	0.40 170	0.38 88	0.39 133	0.28 180	0.36 190	0.47 137	0.52 159	0.40 90	0.53 140

NVstereo2D	0.41 142	0.37 162	0.31 153	0.45 181	0.38 176	0.56 208	0.56 222	0.45 99	0.29 152	0.41 68	0.42 149	0.44 94	0.23 114	0.59 246	0.51 199	0.41 178	0.48 147	0.43 184	0.40 80	0.32 135	0.37 77	0.28 67	0.45 229	0.30 164	0.52 165	0.36 104	0.40 90	0.44 107

cross-raft	0.42 146	0.32 141	0.22 107	0.32 132	0.26 123	0.32 128	0.19 116	0.54 173	0.27 134	0.55 192	0.39 135	0.58 166	0.20 89	0.20 111	0.36 138	0.48 207	0.51 171	0.37 142	1.06 217	0.44 192	0.56 201	0.59 227	0.14 78	0.25 139	0.57 183	0.54 164	0.59 173	0.59 157

APVNet	0.42 146	0.37 162	0.30 143	0.36 151	0.39 180	0.47 185	0.36 174	0.51 150	0.32 165	0.36 52	0.52 189	0.41 86	0.24 120	0.30 183	0.45 175	0.48 207	0.55 196	0.48 204	0.63 157	0.45 195	0.45 146	0.35 112	0.26 170	0.36 190	0.47 137	0.35 99	0.60 178	0.45 110

psm_up	0.42 146	0.38 171	0.41 187	0.45 181	0.33 163	0.46 180	0.27 149	0.50 137	0.51 210	0.43 85	0.42 149	0.45 99	0.40 195	0.30 183	0.40 150	0.35 139	0.47 140	0.38 149	0.56 141	0.34 144	0.39 94	0.33 102	0.25 166	0.39 202	0.54 171	0.59 178	0.56 166	0.52 136

MSMDNet	0.42 146	0.32 141	0.21 95	0.27 108	0.26 123	0.37 150	0.23 136	0.51 150	0.25 110	0.52 159	0.42 149	0.54 141	0.21 95	0.20 111	0.39 145	0.52 226	0.51 171	0.38 149	1.02 211	0.59 230	0.54 193	0.53 214	0.17 118	0.23 116	0.53 168	0.46 139	0.59 173	0.63 167

UCFNet_RVC	0.42 146	0.52 212	0.34 169	0.47 187	0.42 185	0.42 170	0.30 162	0.49 129	0.32 165	0.51 151	0.48 172	0.68 196	0.36 179	0.26 171	0.40 150	0.32 119	0.41 92	0.38 149	0.48 118	0.30 124	0.45 146	0.31 85	0.28 180	0.30 164	0.61 199	0.49 147	0.48 118	0.61 160

MyStereo04	0.43 151	0.39 178	0.40 186	0.34 144	0.31 154	0.26 106	0.22 126	0.51 150	0.37 183	0.50 135	0.37 118	0.55 147	0.28 148	0.17 79	0.50 194	0.39 163	0.44 117	0.39 160	1.11 220	0.40 170	0.48 160	0.44 161	0.17 118	0.31 173	0.53 168	0.61 185	0.65 189	0.51 132

Any-RAFT	0.43 151	0.27 100	0.51 213	0.37 155	0.28 141	0.31 122	0.21 121	0.50 137	0.26 124	0.48 122	0.54 194	0.57 161	0.19 84	0.19 100	0.33 117	0.37 152	0.49 155	0.34 114	0.83 183	0.33 141	0.53 186	0.42 150	0.17 118	0.23 116	0.70 215	0.84 225	0.50 137	0.89 211

RAFT-Test	0.43 151	0.31 130	0.21 95	0.37 155	0.26 123	0.35 144	0.22 126	0.53 170	0.24 100	0.53 166	0.46 167	0.54 141	0.22 107	0.20 111	0.37 140	0.51 222	0.51 171	0.37 142	1.04 212	0.48 206	0.55 197	0.50 198	0.16 107	0.23 116	0.56 181	0.51 156	0.62 182	0.65 175

HH	0.43 151	0.21 60	0.55 222	0.33 136	0.26 123	0.40 160	0.29 157	0.52 164	0.27 134	0.54 176	0.26 82	0.57 161	0.17 71	0.22 133	0.33 117	0.46 195	0.49 155	0.40 168	0.92 197	0.42 179	0.63 225	0.49 192	0.17 118	0.25 139	0.47 137	0.60 182	0.64 186	0.82 203

HanStereo	0.43 151	0.21 60	0.55 222	0.33 136	0.26 123	0.40 160	0.29 157	0.52 164	0.27 134	0.54 176	0.26 82	0.57 161	0.17 71	0.22 133	0.33 117	0.46 195	0.49 155	0.40 168	0.92 197	0.42 179	0.63 225	0.49 192	0.17 118	0.25 139	0.47 137	0.60 182	0.64 186	0.82 203

ICVP	0.43 151	0.38 171	0.47 201	0.40 169	0.36 170	0.40 160	0.28 152	0.47 117	0.33 172	0.46 108	0.45 162	0.49 116	0.37 186	0.24 156	0.40 150	0.38 159	0.45 124	0.39 160	0.53 132	0.39 166	0.43 127	0.59 227	0.55 241	0.34 184	0.48 147	0.55 167	0.51 143	0.55 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.43 151	0.30 122	0.21 95	0.36 151	0.30 151	0.44 177	0.39 183	0.57 193	0.28 144	0.51 151	0.34 104	0.58 166	0.18 78	0.19 100	0.48 189	0.47 202	0.49 155	0.36 131	0.97 205	0.46 200	0.47 156	0.46 173	0.14 78	0.23 116	0.55 178	0.44 134	0.65 189	0.71 184

RP	0.43 151	0.45 194	0.48 204	0.48 190	0.43 187	0.46 180	0.47 195	0.47 117	0.45 201	0.34 49	0.61 213	0.57 161	0.42 198	0.33 196	0.40 150	0.35 139	0.43 106	0.35 126	0.49 120	0.34 144	0.38 88	0.37 126	0.29 186	0.35 186	0.49 153	0.44 134	0.53 156	0.58 155

DeepPruner_ROB	0.43 151	0.36 156	0.37 177	0.38 159	0.39 180	0.37 150	0.26 147	0.45 99	0.36 181	0.50 135	0.53 191	0.47 110	0.40 195	0.23 150	0.56 212	0.38 159	0.48 147	0.44 190	0.51 124	0.35 148	0.57 209	0.45 166	0.27 174	0.32 179	0.47 137	0.68 201	0.52 153	0.45 110

model_zeroshot	0.45 160	0.32 141	0.20 87	0.27 108	0.29 145	0.35 144	0.23 136	0.54 173	0.27 134	0.53 166	0.38 125	0.69 199	0.20 89	0.20 111	0.46 179	0.50 215	0.55 196	0.39 160	1.20 223	0.52 221	0.52 180	0.49 192	0.19 140	0.28 156	0.59 191	0.65 192	0.52 153	0.88 210

test-1	0.45 160	0.24 77	0.22 107	0.28 114	0.29 145	0.50 192	0.29 157	0.58 198	0.32 165	0.55 192	0.41 140	0.58 166	0.30 157	0.20 111	0.39 145	0.39 163	0.50 167	0.40 168	1.04 212	0.38 161	0.52 180	0.63 237	0.17 118	0.32 179	0.60 196	0.69 205	0.58 170	0.89 211

pcwnet_v2	0.45 160	0.36 156	0.38 178	0.47 187	0.37 174	0.46 180	0.38 178	0.51 150	0.35 178	0.54 176	0.61 213	0.50 123	0.75 224	0.35 201	0.46 179	0.36 146	0.47 140	0.38 149	0.53 132	0.30 124	0.42 115	0.31 85	0.25 166	0.32 179	0.58 190	0.58 175	0.59 173	0.68 182

PS-NSSS	0.45 160	0.52 212	0.38 178	0.68 219	0.40 183	0.56 208	0.44 193	0.57 193	0.31 162	0.58 216	0.35 109	1.11 226	0.31 162	0.28 177	0.40 150	0.30 94	0.40 80	0.36 131	0.71 167	0.32 135	0.32 48	0.21 41	0.26 170	0.29 160	0.47 137	0.47 142	0.47 114	0.62 162

PWCDC_ROB	0.45 160	0.20 48	0.30 143	0.20 70	0.33 163	0.23 86	0.29 157	0.26 36	0.96 255	0.21 29	0.54 194	0.30 52	2.04 265	0.49 231	0.51 199	0.41 178	0.38 70	0.41 176	0.39 70	0.37 154	0.37 77	0.61 233	0.35 197	0.31 173	0.24 40	0.49 147	0.35 63	0.53 140

MSKI-zero shot	0.46 165	0.28 105	0.20 87	0.31 125	0.27 130	0.33 132	0.24 141	0.56 186	0.24 100	0.53 166	0.40 137	0.55 147	0.21 95	0.19 100	0.33 117	0.42 185	0.51 171	0.36 131	1.37 227	0.41 173	0.52 180	0.47 181	0.16 107	0.23 116	0.49 153	1.13 256	0.80 220	0.78 190

SACVNet	0.46 165	0.42 186	0.38 178	0.44 180	0.41 184	0.40 160	0.43 190	0.52 164	0.47 205	0.52 159	0.45 162	0.45 99	0.25 129	0.32 194	0.44 173	0.40 169	0.50 167	0.45 197	0.63 157	0.48 206	0.51 174	0.43 157	0.29 186	0.34 184	0.64 205	0.58 175	0.62 182	0.61 160

TRStereo	0.46 165	0.42 186	0.77 251	0.38 159	0.24 109	0.79 232	0.37 175	0.50 137	0.23 94	0.51 151	0.33 100	0.67 192	0.14 46	0.19 100	0.34 127	0.41 178	0.48 147	0.35 126	0.55 136	0.36 150	0.51 174	0.46 173	0.13 67	0.19 90	0.57 183	0.62 186	1.22 256	0.79 192

FADNet	0.46 165	0.38 171	0.31 153	0.42 177	0.32 158	0.40 160	0.46 194	0.59 205	0.35 178	0.56 202	0.53 191	0.59 174	0.39 194	0.28 177	0.50 194	0.38 159	0.40 80	0.39 160	0.94 200	0.43 185	0.46 150	0.41 145	0.29 186	0.31 173	0.55 178	0.62 186	0.48 118	0.63 167

MLCV	0.46 165	0.38 171	0.34 169	0.54 203	0.39 180	0.49 189	0.33 167	0.59 205	0.31 162	0.49 130	0.59 207	0.72 201	0.57 216	0.22 133	0.39 145	0.29 81	0.49 155	0.38 149	1.01 210	0.33 141	0.42 115	0.43 157	0.28 180	0.36 190	0.51 162	0.56 170	0.54 160	0.54 144

EKT-Stereo	0.47 170	0.38 171	0.27 134	0.50 193	0.33 163	0.49 189	0.51 208	0.51 150	0.23 94	0.50 135	0.41 140	0.56 153	0.24 120	0.22 133	0.43 168	0.51 222	0.54 193	0.52 225	0.89 193	0.40 170	0.65 233	0.56 220	0.17 118	0.25 139	0.72 223	0.63 189	0.64 186	0.56 150

GANet-ADL	0.47 170	0.42 186	0.33 163	0.43 179	0.42 185	0.48 188	0.35 171	0.51 150	0.33 172	0.54 176	0.50 180	0.63 185	0.34 170	0.35 201	0.47 184	0.39 163	0.53 184	0.38 149	0.79 176	0.51 217	0.48 160	0.41 145	0.30 189	0.30 164	0.52 165	0.59 178	0.63 185	0.72 185

GEStereo_RVC	0.47 170	0.41 183	0.31 153	0.39 164	0.37 174	0.42 170	0.33 167	0.52 164	0.32 165	0.50 135	0.41 140	0.59 174	0.38 191	0.27 174	0.54 206	0.50 215	0.60 209	0.56 236	0.90 194	0.46 200	0.55 197	0.47 181	0.24 163	0.38 198	0.49 153	0.47 142	0.50 137	0.80 197

RTSC	0.47 170	0.36 156	0.33 163	0.36 151	0.38 176	0.41 168	0.35 171	0.50 137	0.48 207	0.44 91	0.60 211	0.42 88	0.38 191	0.29 181	0.64 229	0.45 193	0.62 215	0.41 176	0.83 183	0.36 150	0.54 193	0.49 192	0.23 159	0.38 198	0.47 137	0.50 150	0.60 178	0.91 213

CASS	0.48 174	0.37 162	0.33 163	0.45 181	0.38 176	0.47 185	0.33 167	0.60 211	0.38 184	0.62 229	0.50 180	0.56 153	0.38 191	0.22 133	0.43 168	0.37 152	0.64 219	0.39 160	0.94 200	0.39 166	0.57 209	0.51 207	0.27 174	0.26 149	0.63 203	0.56 170	0.68 194	0.81 200
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADCRef	0.48 174	0.37 162	0.33 163	0.33 136	0.31 154	0.44 177	0.38 178	0.47 117	0.68 230	0.47 116	0.51 183	0.56 153	0.35 175	0.27 174	0.43 168	0.40 169	0.47 140	0.44 190	0.84 186	0.37 154	0.49 165	0.48 186	0.30 189	0.31 173	0.49 153	0.88 231	0.49 129	1.04 222

UDGNet	0.49 176	0.45 194	0.30 143	1.05 250	0.79 244	0.91 243	0.70 237	0.47 117	0.30 157	0.45 95	0.46 167	0.45 99	0.16 62	1.01 269	0.30 91	0.30 94	0.45 124	0.39 160	0.50 121	0.32 135	0.49 165	0.36 124	0.57 243	0.23 116	0.54 171	0.42 127	0.43 106	0.47 120

stereogan	0.49 176	0.47 200	0.46 199	0.52 198	0.54 220	0.56 208	0.48 202	0.52 164	0.45 201	0.39 64	0.49 174	0.70 200	0.49 208	0.34 198	0.49 190	0.40 169	0.45 124	0.40 168	0.63 157	0.41 173	0.43 127	0.39 133	0.38 204	0.37 196	0.47 137	0.50 150	0.77 216	0.60 158

ADCP+	0.49 176	0.35 154	0.36 176	0.33 136	0.26 123	0.39 159	0.38 178	0.48 123	0.98 256	0.42 77	0.61 213	0.85 211	0.26 133	0.30 183	0.33 117	0.32 119	0.41 92	0.35 126	0.62 153	0.27 106	0.41 107	0.37 126	0.24 163	0.22 107	0.41 117	1.72 278	0.43 106	1.18 226

NCCL2	0.49 176	0.47 200	0.48 204	0.40 169	0.38 176	0.38 154	0.33 167	0.55 181	0.44 198	0.58 216	0.47 170	0.53 138	0.36 179	0.28 177	0.57 213	0.47 202	0.49 155	0.45 197	0.57 146	0.44 192	0.56 201	0.54 218	0.34 194	0.45 218	0.70 215	0.72 208	0.61 181	0.81 200

IGEV_Zeroshot_test	0.50 180	0.33 151	0.81 255	0.76 229	0.36 170	0.38 154	0.47 195	0.58 198	0.27 134	0.53 166	0.55 196	0.60 179	0.18 78	0.22 133	0.34 127	0.47 202	0.50 167	0.34 114	0.92 197	0.43 185	0.56 201	0.50 198	0.15 98	0.24 127	0.80 237	0.68 201	0.69 196	0.77 188

HSM-Net_RVC	0.50 180	0.37 162	0.39 183	0.56 208	0.44 189	0.46 180	0.28 152	0.55 181	0.39 188	0.57 213	0.63 221	0.89 215	0.56 215	0.31 189	0.39 145	0.35 139	0.49 155	0.41 176	0.56 141	0.34 144	0.47 156	0.46 173	0.28 180	0.41 206	0.67 207	0.79 223	0.77 216	0.72 185
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PA-Net	0.50 180	0.59 226	0.54 219	0.40 169	0.53 218	0.42 170	0.53 218	0.56 186	0.52 213	0.46 108	0.41 140	0.49 116	0.48 204	0.49 231	0.54 206	0.42 185	0.37 64	0.44 190	0.43 93	0.45 195	0.37 77	0.48 186	0.27 174	0.39 202	0.52 165	0.87 230	0.45 109	0.99 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iRaft-Stereo_20w	0.51 183	0.32 141	0.83 256	0.81 234	0.32 158	0.47 185	0.31 164	0.55 181	0.28 144	0.54 176	0.46 167	0.59 174	0.14 46	0.22 133	0.41 158	0.39 163	0.49 155	0.33 107	0.88 192	0.43 185	0.49 165	0.39 133	0.15 98	0.18 75	0.72 223	0.88 231	1.07 246	1.22 231

NCC-stereo	0.51 183	0.47 200	0.43 193	0.49 191	0.51 209	0.50 192	0.51 208	0.51 150	0.57 218	0.36 52	0.59 207	0.62 181	0.55 213	0.36 206	0.53 204	0.41 178	0.46 135	0.50 214	0.58 148	0.41 173	0.43 127	0.40 140	0.43 226	0.36 190	0.57 183	0.72 208	0.73 210	0.65 175

Abc-Net	0.51 183	0.47 200	0.43 193	0.49 191	0.51 209	0.50 192	0.51 208	0.51 150	0.57 218	0.36 52	0.59 207	0.62 181	0.55 213	0.36 206	0.53 204	0.41 178	0.46 135	0.50 214	0.58 148	0.41 173	0.43 127	0.40 140	0.43 226	0.36 190	0.57 183	0.72 208	0.73 210	0.65 175
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	0.51 183	0.48 207	0.34 169	0.75 228	0.49 204	0.51 198	0.39 183	0.54 173	0.33 172	0.49 130	0.35 109	0.75 205	0.57 216	0.43 223	0.42 166	0.40 169	0.44 117	0.41 176	0.47 116	0.36 150	0.46 150	0.42 150	0.37 202	0.39 202	0.67 207	0.55 167	1.11 247	0.81 200
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-BAT	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 301	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

test_for_model	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 301	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

testlalala2	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 301	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

testlalala	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 301	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

testlalala_base	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 301	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

GCAP-Stereo	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 301	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

FCDSN-DC	0.52 187	0.52 212	0.51 213	0.53 201	0.50 206	0.50 192	0.52 213	0.56 186	0.36 181	0.61 226	0.36 115	0.48 112	0.34 170	0.47 229	0.63 226	0.57 238	0.65 221	0.62 247	0.54 134	0.48 206	0.59 215	0.50 198	0.38 204	0.62 243	0.53 168	0.55 167	0.51 143	0.54 144
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AIO-Stereo-zeroshot	0.54 194	0.31 130	0.75 250	0.59 211	0.31 154	0.67 226	0.41 187	0.55 181	0.30 157	0.58 216	0.59 207	0.66 189	0.21 95	0.22 133	0.47 184	0.54 230	0.55 196	0.50 214	0.98 209	0.47 204	0.51 174	0.47 181	0.13 67	0.26 149	0.70 215	0.88 231	0.68 194	1.17 225

NOSS_ROB	0.54 194	0.48 207	0.44 198	0.55 207	0.51 209	0.51 198	0.47 195	0.68 223	0.39 188	0.52 159	0.41 140	0.49 116	0.36 179	0.53 241	0.66 230	0.56 232	0.61 213	0.54 229	0.57 146	0.47 204	0.64 232	0.50 198	0.39 211	0.51 227	0.70 215	0.65 192	0.83 224	0.67 178

DeepPrunerF	0.55 196	0.29 116	0.30 143	0.37 155	0.86 250	0.30 117	0.37 175	0.42 83	0.34 176	0.34 49	0.53 191	0.34 66	0.22 107	0.31 189	0.38 143	0.40 169	0.42 100	0.34 114	0.56 141	0.36 150	0.41 107	0.33 102	0.27 174	0.26 149	4.90 301	0.50 150	0.38 83	0.46 112

XPNet_ROB	0.55 196	0.57 224	0.42 190	0.41 173	0.44 189	0.49 189	0.43 190	0.40 79	0.47 205	0.48 122	0.57 203	1.88 245	0.36 179	0.31 189	0.52 203	0.43 187	0.65 221	0.43 184	0.60 152	0.39 166	0.53 186	0.66 242	0.34 194	0.38 198	0.49 153	0.53 163	0.96 236	0.64 171

GwcNet-ADL	0.56 198	0.57 224	0.48 204	0.72 224	0.51 209	0.55 206	0.42 189	0.58 198	0.38 184	0.54 176	0.73 230	0.89 215	0.48 204	0.39 214	0.46 179	0.46 195	0.56 202	0.43 184	0.90 194	0.48 206	0.49 165	0.51 207	0.38 204	0.35 186	0.61 199	0.75 215	0.53 156	0.85 207

PSMNet-ADL	0.56 198	0.47 200	0.47 201	0.52 198	0.48 200	0.51 198	0.47 195	0.58 198	0.46 204	0.64 234	0.68 225	0.77 207	0.81 228	0.39 214	0.51 199	0.46 195	0.53 184	0.41 176	1.18 221	0.50 213	0.54 193	0.45 166	0.39 211	0.35 186	0.56 181	0.67 200	0.85 229	0.50 130

Anonymous3	0.56 198	0.45 194	0.31 153	0.31 125	0.33 163	0.46 180	0.37 175	0.57 193	0.51 210	0.56 202	0.38 125	1.04 223	0.36 179	0.26 171	0.76 244	0.69 258	0.66 223	0.58 242	1.04 212	0.51 217	0.81 254	0.97 267	0.26 170	0.29 160	0.59 191	0.62 186	0.76 214	0.56 150

RGC	0.56 198	0.53 217	0.64 238	0.54 203	0.54 220	0.59 214	0.43 190	0.58 198	0.60 222	0.45 95	0.70 227	0.65 188	0.69 223	0.44 225	0.60 219	0.46 195	0.49 155	0.44 190	0.62 153	0.44 192	0.47 156	0.42 150	0.39 211	0.42 210	0.62 202	0.77 219	0.72 206	0.79 192

ADCL	0.56 198	0.50 210	0.39 183	0.42 177	0.36 170	0.51 198	0.55 221	0.58 198	1.58 277	0.56 202	0.64 222	0.62 181	0.37 186	0.33 196	0.41 158	0.39 163	0.48 147	0.40 168	0.73 170	0.38 161	0.59 215	0.52 211	0.34 194	0.35 186	0.63 203	0.68 201	0.57 168	1.34 237

NaN_ROB	0.56 198	0.47 200	0.48 204	0.51 196	0.59 227	0.42 170	0.39 183	0.72 231	0.48 207	0.64 234	0.49 174	1.54 241	0.48 204	0.32 194	0.47 184	0.36 146	0.42 100	0.40 168	0.55 136	0.46 200	0.38 88	0.33 102	0.27 174	0.49 222	0.68 211	0.75 215	0.72 206	1.21 229

FADNet_RVC	0.59 204	0.48 207	0.39 183	0.65 217	0.45 195	0.40 160	0.35 171	0.61 212	0.42 193	0.62 229	0.60 211	0.94 218	0.78 227	0.38 211	0.79 247	0.38 159	0.60 209	0.55 234	1.68 235	0.51 217	0.58 212	0.72 252	0.28 180	0.42 210	0.50 159	0.68 201	0.51 143	0.69 183

iResNet	0.59 204	0.41 183	0.43 193	0.52 198	0.48 200	0.66 223	0.40 186	0.65 215	0.43 195	0.50 135	0.55 196	1.10 225	1.23 250	0.24 156	0.57 213	0.40 169	0.53 184	0.45 197	1.70 237	0.45 195	0.45 146	0.43 157	0.33 191	0.52 228	0.55 178	0.60 182	0.67 193	0.67 178

HBP-ISP	0.60 206	0.53 217	0.58 227	0.79 233	0.57 225	0.61 216	0.52 213	0.70 227	0.38 184	0.62 229	0.51 183	0.67 192	0.31 162	0.60 249	0.68 234	0.66 253	0.57 205	0.48 204	0.52 126	0.48 206	0.65 233	0.65 241	0.38 204	0.52 228	0.68 211	0.77 219	1.06 244	0.73 187

dad	0.61 207	0.45 194	0.30 143	1.01 249	0.46 198	0.63 217	1.26 262	1.15 262	0.27 134	0.79 258	0.32 97	0.76 206	0.53 212	0.21 126	0.42 166	0.36 146	0.66 223	0.34 114	1.27 225	0.31 131	0.56 201	0.30 78	0.22 153	0.36 190	0.59 191	0.39 121	1.70 271	0.97 216

DAS	0.61 207	0.42 186	0.30 143	0.62 213	0.48 200	0.54 204	0.48 202	0.59 205	0.67 228	0.45 95	0.73 230	1.19 229	0.62 218	0.25 164	0.54 206	0.46 195	0.71 235	0.51 219	0.96 202	0.66 240	0.56 201	0.63 237	0.41 221	0.62 243	0.71 220	0.72 208	0.82 222	0.79 192

SepStereo	0.61 207	0.42 186	0.30 143	0.62 213	0.48 200	0.54 204	0.48 202	0.59 205	0.67 228	0.45 95	0.73 230	1.19 229	0.62 218	0.25 164	0.54 206	0.46 195	0.71 235	0.51 219	0.96 202	0.66 240	0.56 201	0.63 237	0.41 221	0.62 243	0.71 220	0.72 208	0.82 222	0.79 192

GANetREF_RVC	0.61 207	0.56 222	0.58 227	0.56 208	0.52 215	0.55 206	0.52 213	0.85 245	0.63 225	0.78 256	0.44 161	1.00 221	0.63 220	0.34 198	0.62 223	0.44 191	0.53 184	0.51 219	0.85 188	0.51 217	0.63 225	0.48 186	0.48 231	0.59 236	0.71 220	0.65 192	0.81 221	0.79 192
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
FC-DCNN	0.63 211	0.69 239	0.64 238	0.98 247	0.65 233	0.89 240	0.65 230	0.76 239	0.40 191	0.72 250	0.41 140	0.80 209	0.35 175	0.51 236	0.59 217	0.56 232	0.67 227	0.56 236	0.62 153	0.50 213	0.63 225	0.50 198	0.39 211	0.59 236	0.77 231	0.65 192	0.78 218	0.83 205

FC-DCNN v2	0.65 212	0.70 240	0.65 242	1.06 251	0.66 236	0.93 246	0.65 230	0.78 242	0.41 192	0.73 251	0.42 149	0.83 210	0.36 179	0.51 236	0.59 217	0.56 232	0.67 227	0.56 236	0.62 153	0.50 213	0.63 225	0.50 198	0.39 211	0.59 236	0.86 243	0.71 206	0.90 233	0.92 214

SHD	0.65 212	0.44 192	0.55 222	0.57 210	0.55 222	0.50 192	0.48 202	0.74 234	0.69 232	0.63 233	0.65 223	0.68 196	0.97 238	0.42 221	0.81 251	0.57 238	0.69 232	0.50 214	1.20 223	0.56 227	0.66 236	0.68 244	0.39 211	0.52 228	0.68 211	0.78 222	0.70 201	1.03 221

LALA_ROB	0.65 212	0.64 234	0.51 213	0.50 193	0.50 206	0.65 221	0.51 208	0.54 173	0.65 227	0.55 192	0.75 237	2.33 253	0.45 202	0.38 211	0.71 239	0.47 202	0.67 227	0.57 240	0.66 163	0.49 212	0.60 219	0.62 235	0.38 204	0.43 213	0.54 171	0.71 206	0.95 235	0.80 197

ITSA-stereo	0.66 215	0.55 221	0.43 193	0.95 245	0.60 229	0.50 192	0.47 195	0.69 225	0.51 210	0.64 234	0.79 244	1.00 221	1.08 243	0.47 229	0.62 223	0.48 207	0.60 209	0.49 209	0.91 196	0.37 154	0.52 180	0.53 214	0.38 204	0.41 206	0.74 226	0.86 229	0.66 192	1.65 250

ETE_ROB	0.66 215	0.65 235	0.42 190	0.54 203	0.51 209	0.66 223	0.47 195	0.51 150	0.58 220	0.52 159	0.75 237	2.41 255	0.44 200	0.40 216	0.61 220	0.48 207	0.70 233	0.50 214	0.72 168	0.50 213	0.62 224	0.61 233	0.39 211	0.44 216	0.60 196	0.72 208	1.17 250	0.85 207

gcap-zeroshot	0.68 217	0.31 130	0.49 208	0.39 164	0.27 130	0.40 160	0.23 136	0.57 193	0.24 100	0.56 202	0.43 158	0.68 196	0.21 95	0.22 133	0.41 158	0.50 215	0.49 155	0.37 142	7.45 285	0.57 228	0.53 186	0.52 211	0.18 133	0.23 116	0.43 128	0.54 164	0.54 160	0.60 158

DCVSM-stereo	0.70 218	0.52 212	0.49 208	0.70 221	0.52 215	0.91 243	0.58 223	0.66 217	0.60 222	0.65 240	0.77 243	2.08 250	1.09 244	0.37 209	0.45 175	0.49 212	0.54 193	0.44 190	1.42 230	0.68 243	0.53 186	0.52 211	0.68 253	0.44 216	0.57 183	0.66 198	0.65 189	0.83 205

CSAN	0.70 218	0.70 240	0.60 235	0.68 219	0.61 231	0.58 212	0.48 202	0.77 241	0.73 235	0.79 258	0.57 203	1.34 239	1.03 242	0.35 201	0.58 216	0.45 193	0.57 205	0.53 227	0.74 171	0.60 233	0.58 212	0.51 207	0.44 228	0.61 240	0.77 231	1.10 254	0.88 232	1.19 227

CC-Net-ROB	0.71 220	0.91 253	0.59 230	1.38 260	0.85 249	1.25 258	0.86 248	0.69 225	0.45 201	0.71 247	0.47 170	1.95 246	0.34 170	0.62 253	0.49 190	0.33 124	0.52 179	0.48 204	1.06 217	0.43 185	0.40 98	0.27 60	0.85 262	0.41 206	0.65 206	0.64 190	0.56 166	0.93 215

CBMV	0.71 220	0.52 212	0.47 201	0.62 213	0.52 215	0.56 208	0.41 187	0.70 227	0.63 225	0.61 226	0.39 135	1.30 237	0.47 203	0.46 228	0.72 240	0.62 245	0.62 215	0.54 229	0.79 176	0.48 206	0.67 238	0.50 198	0.40 220	0.71 252	0.79 234	0.75 215	1.53 266	2.47 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
XQC	0.74 222	0.75 244	0.58 227	0.77 231	0.74 240	0.79 232	0.72 240	0.86 247	0.77 239	0.73 251	0.57 203	0.86 212	0.81 228	0.60 249	0.79 247	0.58 242	0.63 217	0.53 227	1.04 212	0.59 230	0.68 241	0.70 248	0.52 236	0.57 235	0.90 245	1.03 252	1.04 242	0.77 188

PWC_ROB	0.76 223	0.54 220	0.66 245	0.47 187	0.56 224	0.52 202	0.70 237	0.65 215	1.26 267	0.47 116	0.75 237	0.74 203	2.10 267	0.40 216	0.79 247	0.51 222	0.83 251	0.60 244	1.37 227	0.68 243	0.78 250	0.68 244	0.35 197	0.65 247	0.60 196	0.59 178	0.76 214	1.59 249

RTS	0.77 224	0.45 194	0.41 187	0.46 184	0.44 189	0.77 230	0.53 218	0.66 217	0.73 235	0.42 77	0.51 183	0.86 212	0.50 209	0.35 201	0.68 234	0.57 238	0.82 248	0.51 219	1.59 232	0.64 238	0.63 225	0.60 230	0.36 200	0.50 223	0.80 237	3.82 298	0.83 224	1.23 233

RTSA	0.77 224	0.45 194	0.41 187	0.46 184	0.44 189	0.77 230	0.53 218	0.66 217	0.73 235	0.42 77	0.51 183	0.86 212	0.50 209	0.35 201	0.68 234	0.57 238	0.82 248	0.51 219	1.59 232	0.64 238	0.63 225	0.60 230	0.36 200	0.50 223	0.80 237	3.82 298	0.83 224	1.23 233

ADCMid	0.80 226	0.59 226	0.57 226	0.53 201	0.59 227	0.75 228	0.76 243	0.93 249	1.21 264	0.54 176	0.80 246	0.99 219	0.98 239	0.44 225	0.84 255	0.60 243	0.74 239	0.55 234	1.72 238	0.55 225	0.79 252	0.81 260	0.60 246	0.50 223	0.79 234	0.90 237	0.71 203	1.76 255

SFCPSM	0.82 227	0.59 226	0.46 199	0.60 212	0.53 218	0.60 215	0.51 208	0.66 217	0.62 224	0.55 192	0.81 249	1.44 240	2.03 264	0.37 209	0.55 211	0.48 207	0.55 196	0.48 204	4.41 265	0.83 255	0.59 215	0.58 226	0.45 229	0.38 198	0.70 215	0.74 214	0.69 196	0.99 218

ccs_rob	0.82 227	0.59 226	0.42 190	0.73 226	0.49 204	0.73 227	0.68 234	0.58 198	0.39 188	0.56 202	4.12 299	3.54 275	0.96 237	0.43 223	0.62 223	0.51 222	0.53 184	0.48 204	0.78 175	0.54 222	0.58 212	0.53 214	0.39 211	0.37 196	0.54 171	0.58 175	0.55 163	0.78 190

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 229	0.70 240	0.52 216	0.96 246	0.67 237	0.87 239	0.76 243	1.02 255	0.93 253	0.78 256	0.62 220	1.32 238	0.98 239	0.64 255	0.78 246	0.52 226	0.51 171	0.45 197	1.73 239	0.46 200	0.67 238	0.70 248	0.61 247	0.56 232	1.11 259	1.24 263	0.99 241	1.46 241

ADCPNet	0.84 229	0.59 226	0.55 222	0.63 216	0.73 239	0.63 217	0.74 242	0.75 238	0.84 248	0.64 234	0.79 244	0.73 202	1.44 253	0.50 234	0.74 242	0.65 251	0.71 235	0.54 229	1.84 242	0.71 246	0.79 252	0.78 257	0.53 238	0.60 239	0.93 248	1.31 266	0.83 224	2.11 264

AnyNet_C32	0.85 231	0.47 200	0.49 208	0.50 193	0.51 209	0.63 217	0.58 223	0.74 234	1.45 272	0.60 223	0.80 246	0.74 203	0.50 209	0.49 231	0.82 252	0.68 257	0.75 241	0.68 255	1.18 221	0.54 222	0.98 263	0.88 263	0.48 231	0.61 240	0.74 226	0.98 246	0.71 203	4.30 290

pmcnn	0.86 232	0.56 222	0.38 178	0.70 221	0.60 229	0.81 235	0.62 228	0.63 214	0.44 198	0.49 130	0.81 249	1.86 244	2.35 269	0.23 150	0.54 206	0.64 250	0.74 239	0.54 229	2.20 248	0.60 233	0.94 261	0.57 224	0.51 235	0.53 231	0.78 233	0.75 215	1.48 263	2.01 261

DDVS	0.88 233	0.53 217	0.62 236	0.51 196	0.50 206	0.58 212	0.47 195	0.74 234	0.56 217	0.55 192	6.30 302	2.69 261	0.86 231	0.34 198	0.63 226	0.63 247	0.56 202	0.49 209	1.04 212	0.67 242	0.55 197	0.56 220	0.35 197	0.41 206	0.54 171	0.56 170	0.74 212	0.86 209

FAT-Stereo	0.88 233	0.59 226	0.88 260	0.89 240	1.07 262	0.84 238	0.66 232	0.82 243	0.58 220	0.67 244	1.67 285	2.16 252	0.93 235	0.54 242	0.86 257	0.62 245	0.66 223	0.71 258	1.29 226	0.80 253	0.68 241	0.57 224	0.57 243	0.68 250	0.67 207	0.84 225	0.83 224	1.54 244

FBW_ROB	0.91 235	0.96 256	0.70 247	1.45 262	0.89 253	1.09 254	0.86 248	0.66 217	0.53 214	0.56 202	0.61 213	1.19 229	0.77 226	0.79 260	0.63 226	0.43 187	0.70 233	0.52 225	4.11 264	0.43 185	0.60 219	0.46 173	0.95 266	0.94 270	0.75 228	0.85 227	0.85 229	1.31 235

AMNet	0.92 236	0.91 253	0.88 260	0.91 242	0.95 256	0.96 248	0.87 250	0.71 230	0.88 250	0.90 264	0.98 261	0.99 219	0.64 221	0.95 266	0.89 260	1.00 278	1.06 258	0.97 277	0.96 202	0.97 264	1.02 266	0.97 267	0.52 236	0.91 268	0.91 246	0.98 246	1.06 244	1.14 223

CBMV_ROB	0.94 237	0.44 192	0.50 211	0.88 239	0.71 238	0.65 221	0.52 213	0.70 227	0.38 184	0.55 192	0.45 162	6.22 291	2.33 268	0.51 236	0.50 194	0.43 187	0.61 213	0.46 201	1.38 229	0.94 263	0.56 201	0.46 173	0.41 221	0.48 221	0.81 240	1.01 250	1.28 257	1.19 227

S-Stereo	0.99 238	0.65 235	0.59 230	0.94 243	0.92 254	1.08 253	1.25 261	0.74 234	0.82 245	0.66 242	2.61 293	2.64 259	0.91 233	0.56 244	0.94 263	0.72 260	0.68 231	0.83 270	1.50 231	0.83 255	0.65 233	0.69 247	1.07 269	0.81 261	0.67 207	0.77 219	0.78 218	1.55 245

DDUNet	1.05 239	1.89 272	0.53 217	2.36 270	2.10 278	2.19 268	2.32 270	0.54 173	0.68 230	0.48 122	0.80 246	1.20 233	0.24 120	2.51 278	0.69 238	0.55 231	0.83 251	0.49 209	1.68 235	0.57 228	0.75 249	0.64 240	1.31 276	0.39 202	0.57 183	0.59 178	0.69 196	0.67 178

ADCS	1.05 239	0.75 244	0.64 238	0.73 226	0.75 242	0.80 234	0.68 234	0.98 252	1.58 277	0.62 229	0.89 253	1.13 227	1.68 258	0.59 246	1.06 271	1.18 286	1.01 256	0.82 269	1.89 243	0.93 262	1.30 279	1.26 287	0.59 245	0.77 255	0.99 253	2.08 285	1.04 242	1.74 252

UDG	1.07 241	1.95 273	0.54 219	2.29 268	2.24 280	2.00 267	2.51 272	0.59 205	0.72 234	0.59 221	0.83 251	1.14 228	0.31 162	2.36 275	0.66 230	0.50 215	0.89 255	0.61 246	1.81 241	0.61 236	0.78 250	0.70 248	1.26 275	0.43 213	0.61 199	0.64 190	0.69 196	0.64 171

PVD	1.07 241	0.87 252	0.87 259	0.94 243	0.87 252	1.00 250	0.85 246	1.55 281	1.56 275	0.60 223	0.93 256	1.21 234	1.66 257	0.79 260	0.88 258	0.77 263	1.06 258	0.78 265	1.74 240	0.84 257	1.05 267	1.08 280	0.65 250	0.76 254	1.19 261	1.45 272	1.30 259	1.77 256

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 243	1.02 257	0.89 262	1.25 256	0.83 248	0.90 242	1.07 256	1.23 266	1.56 275	1.03 271	0.76 241	1.19 229	0.86 231	0.98 267	0.98 265	0.74 261	0.64 219	0.72 259	3.50 257	0.86 259	0.85 256	0.98 270	0.82 261	0.89 266	1.20 262	0.93 240	0.86 231	1.68 251

MFN_U_SF_RVC	1.10 244	0.86 251	0.65 242	0.98 247	0.79 244	1.12 255	1.03 255	1.10 258	0.83 246	1.09 276	1.61 284	1.55 242	1.22 249	0.86 264	1.16 281	0.66 253	0.60 209	0.60 244	4.87 269	0.76 251	0.88 260	0.90 265	0.53 238	0.82 262	0.98 251	0.92 238	0.98 239	1.32 236

edge stereo	1.12 245	0.82 250	1.07 269	1.15 252	1.06 261	1.25 258	1.10 258	1.12 259	0.83 246	0.65 240	1.43 276	3.44 273	1.41 252	0.68 257	0.74 242	0.69 258	0.81 247	0.62 247	2.86 253	0.74 247	0.73 246	0.75 256	0.74 255	0.66 248	0.95 249	0.88 231	1.16 249	2.01 261

SAMSARA	1.12 245	0.61 232	0.85 258	0.70 221	0.65 233	0.66 223	0.66 232	1.25 267	0.98 256	0.77 255	0.70 227	0.93 217	2.06 266	0.59 246	1.05 269	0.80 266	0.77 243	0.75 261	1.62 234	0.77 252	1.27 278	1.40 291	0.42 225	0.78 258	2.33 283	2.27 290	2.28 282	2.31 267

SANet	1.13 247	0.67 238	0.77 251	0.78 232	0.74 240	0.93 246	0.62 228	1.30 269	1.22 265	0.60 223	0.96 258	5.83 287	2.57 270	0.63 254	0.77 245	0.49 212	0.79 244	0.67 254	1.08 219	0.60 233	0.68 241	0.74 255	0.78 257	0.79 260	1.05 255	1.23 261	1.17 250	2.15 265

anonymity	1.14 248	0.25 83	0.65 242	0.38 159	0.28 141	0.36 148	0.21 121	0.56 186	0.26 124	0.53 166	18.98 310	0.52 133	0.22 107	0.20 111	0.31 101	0.44 191	0.48 147	0.32 104	0.83 183	0.45 195	0.48 160	0.46 173	0.18 133	0.22 107	0.68 211	0.98 246	0.58 170	0.98 217

AnyNet_C01	1.16 249	0.79 248	0.64 238	0.76 229	0.81 246	0.76 229	0.90 253	1.12 259	1.53 274	0.71 247	0.94 257	2.04 248	1.68 258	0.64 255	1.10 276	1.41 293	1.40 272	1.43 292	2.29 249	1.03 268	1.70 291	1.29 290	0.80 259	0.82 262	1.08 257	0.97 245	0.98 239	1.74 252

MFMNet_re	1.17 250	1.06 260	0.95 264	1.17 253	0.98 258	1.44 263	1.14 259	1.07 257	1.32 269	1.00 267	1.12 268	2.07 249	1.16 246	0.84 262	1.04 268	1.01 279	1.30 268	1.05 280	2.06 246	1.00 266	1.19 274	0.98 270	0.96 267	0.97 271	0.98 251	0.92 238	1.30 259	1.42 240

G-Net	1.20 251	0.75 244	0.97 265	0.67 218	0.65 233	0.92 245	0.60 227	1.00 253	1.35 270	0.74 253	1.47 279	5.51 284	0.92 234	0.44 225	0.83 253	0.84 267	0.76 242	0.66 251	1.97 245	1.52 287	0.85 256	0.87 262	0.54 240	0.70 251	0.86 243	1.24 263	1.82 274	2.89 280

DGSMNet	1.34 252	0.76 247	0.84 257	0.84 237	0.77 243	0.89 240	0.87 250	0.82 243	0.69 232	1.13 281	5.02 300	1.26 235	0.85 230	0.72 258	1.06 271	1.62 297	1.63 276	0.95 276	3.26 255	1.05 269	2.68 298	2.86 300	0.72 254	0.88 265	0.79 234	0.96 242	0.90 233	1.21 229

SGM_RVC	1.34 252	1.03 259	0.59 230	1.32 259	0.94 255	1.23 257	0.85 246	0.94 250	0.78 242	0.61 226	0.75 237	2.55 257	1.51 255	0.36 206	0.49 190	0.37 152	0.56 202	0.43 184	4.91 270	0.45 195	0.56 201	0.37 126	0.37 202	0.56 232	1.41 267	1.19 260	3.13 294	8.03 299
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	1.34 252	1.09 262	1.04 267	1.28 258	1.18 263	1.20 256	0.98 254	1.33 272	1.23 266	1.12 280	1.29 274	2.02 247	1.20 247	0.94 265	1.12 277	1.23 288	1.30 268	1.13 286	3.84 261	1.20 275	1.66 288	1.24 286	1.22 273	1.09 279	1.17 260	1.11 255	1.58 268	1.46 241
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.35 255	0.92 255	1.11 271	1.21 254	1.04 260	0.96 248	1.37 264	1.50 280	1.20 263	1.08 275	1.06 263	1.64 243	1.82 261	0.98 267	1.52 293	1.31 292	1.87 284	1.00 279	1.93 244	1.21 276	1.55 287	1.17 282	0.98 268	1.56 293	1.52 271	1.17 258	1.29 258	2.50 275

SQANet	1.43 256	2.22 275	0.78 253	2.62 276	1.77 270	2.84 277	2.44 271	0.73 233	0.53 214	0.87 262	0.58 206	2.10 251	0.64 221	2.13 274	0.50 194	0.40 169	0.67 227	0.59 243	7.14 284	0.54 222	0.49 165	0.45 166	2.94 284	0.45 218	0.75 228	0.89 236	0.97 237	1.58 246

SGM-ForestM	1.56 257	1.80 270	0.59 230	1.74 263	0.86 250	1.83 266	1.08 257	1.28 268	0.81 244	0.56 202	0.74 234	5.35 281	3.72 276	0.41 219	0.47 184	0.37 152	0.59 208	0.44 190	5.02 271	0.43 185	0.55 197	0.39 133	0.39 211	0.50 223	2.80 290	1.97 282	4.37 299	3.15 282

SGM+DAISY	1.58 258	1.14 263	1.05 268	1.38 260	1.25 264	1.44 263	1.32 263	1.30 269	1.12 261	1.11 278	1.28 273	2.72 263	2.00 263	1.04 270	1.09 275	1.13 283	1.27 267	1.05 280	7.90 287	1.19 273	1.40 286	1.27 289	1.25 274	1.08 278	1.24 264	1.08 253	1.86 276	1.77 256

MDST_ROB	1.62 259	1.46 265	0.53 217	2.47 272	0.96 257	1.72 265	0.73 241	0.72 231	0.54 216	0.59 221	0.42 149	1.08 224	11.90 297	0.28 177	0.49 190	0.37 152	0.51 171	0.36 131	0.72 168	0.41 173	0.54 193	0.36 124	0.38 204	0.47 220	3.20 295	1.82 280	8.20 303	2.54 277

DPSNet	1.63 260	0.63 233	0.62 236	0.87 238	0.82 247	1.02 251	0.59 225	0.68 223	0.90 251	0.45 95	0.50 180	5.87 288	2.58 271	0.29 181	1.06 271	1.04 281	1.03 257	0.91 272	13.68 298	0.88 260	1.24 276	0.89 264	1.13 270	1.02 274	1.25 265	1.42 270	1.17 250	1.35 238

ACVNet-4b	1.66 261	2.40 276	1.10 270	2.76 278	2.09 277	3.09 280	3.08 284	1.03 256	0.99 258	1.10 277	0.61 213	2.97 267	1.00 241	2.77 284	0.73 241	0.66 253	1.26 266	0.73 260	4.74 268	1.07 270	0.57 209	0.49 192	3.77 287	0.67 249	1.06 256	0.96 242	1.18 254	1.85 259

otaku	1.67 262	2.58 282	0.90 263	2.93 280	2.07 274	3.14 282	2.73 275	0.88 248	0.84 248	1.00 267	0.66 224	2.38 254	0.95 236	2.39 276	0.67 232	0.52 226	0.79 244	0.62 247	8.04 289	0.90 261	0.59 215	0.53 214	3.56 285	0.62 243	0.95 249	0.96 242	1.19 255	1.74 252

RainbowNet	1.68 263	2.49 277	1.41 278	2.98 281	2.30 281	3.12 281	2.99 281	1.00 253	0.77 239	1.29 285	0.74 234	2.63 258	1.68 258	2.76 283	1.03 267	0.77 263	1.07 261	0.76 262	2.86 253	1.15 272	0.74 248	0.59 227	3.90 288	0.77 255	1.10 258	1.16 257	1.31 261	2.07 263

Ntro	1.72 264	2.71 285	0.98 266	3.00 282	2.17 279	3.23 283	2.98 279	0.96 251	0.92 252	1.04 274	0.76 241	2.47 256	0.76 225	2.51 278	0.68 234	0.53 229	0.83 251	0.65 250	8.03 288	0.98 265	0.60 219	0.54 218	3.62 286	0.61 240	1.02 254	1.23 261	1.17 250	1.58 246

STTRV1_RVC	1.72 264	0.66 237	0.50 211	0.82 235	0.61 231	0.81 235	0.69 236	0.76 239	0.76 238	0.71 247	0.74 234	1.29 236	1.60 256	0.78 259	0.99 266	0.50 215	1.15 263	0.57 240	22.76 303	1.10 271	1.18 273	0.79 258	0.86 265	0.87 264	0.83 242	0.95 241	1.11 247	2.15 265

WAO-7	1.75 266	1.50 267	1.58 282	2.10 266	1.51 267	1.41 261	1.46 265	1.80 288	2.17 288	1.51 292	3.52 296	3.39 272	4.26 279	1.05 271	1.44 291	1.11 282	1.19 265	0.94 273	3.26 255	1.24 278	0.99 265	1.06 277	0.61 247	1.41 289	1.44 268	1.56 274	1.47 262	2.35 269

MeshStereo	1.81 267	1.02 257	0.72 248	1.89 264	1.26 265	1.43 262	0.87 250	1.14 261	0.79 243	0.66 242	0.89 253	8.39 300	5.02 284	0.40 216	0.89 260	0.65 251	0.66 223	0.54 229	4.56 267	0.61 236	3.32 301	0.80 259	0.65 250	0.75 253	1.97 276	1.46 273	3.34 296	4.12 289
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_1	1.85 268	2.91 290	1.43 280	3.48 289	2.62 290	3.35 288	3.34 286	1.17 263	0.93 253	1.03 271	0.87 252	2.83 265	1.40 251	2.82 287	0.83 253	0.56 232	1.32 271	0.81 267	6.24 277	1.02 267	0.83 255	0.72 252	4.04 291	0.78 258	1.22 263	0.99 249	0.97 237	1.37 239

ELAS_RVC	1.92 269	1.47 266	1.24 273	2.08 265	1.53 268	3.37 290	1.51 267	1.46 279	1.11 259	0.91 265	2.26 291	6.93 293	6.00 286	0.61 251	0.85 256	0.63 247	1.07 261	0.81 267	2.14 247	0.85 258	1.19 274	1.19 283	0.81 260	1.04 275	3.02 292	2.05 284	2.69 290	2.88 279
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet_ROB	1.96 270	2.74 287	1.24 273	2.52 273	1.79 271	3.39 291	2.92 278	1.22 265	1.19 262	1.32 287	1.42 275	2.74 264	3.87 277	2.53 281	1.17 282	0.79 265	1.30 268	0.85 271	5.35 272	1.19 273	1.06 268	0.97 267	4.07 292	1.12 282	1.56 272	1.42 270	1.57 267	1.58 246

ELAS	1.96 270	1.69 269	1.23 272	2.25 267	1.75 269	2.41 270	1.49 266	1.55 281	1.80 281	0.89 263	2.14 290	7.05 295	6.02 287	0.61 251	0.88 258	0.63 247	1.06 258	0.78 265	2.32 250	0.80 253	1.15 272	1.19 283	0.79 258	0.98 272	3.21 296	2.53 294	2.67 289	3.05 281
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.99 272	2.09 274	1.24 273	2.53 274	2.08 276	2.68 273	2.63 274	1.44 277	1.93 285	1.37 289	1.15 270	3.11 269	4.32 280	2.51 278	1.45 292	1.18 286	1.76 280	1.09 283	2.63 251	1.34 282	1.34 280	1.26 287	2.43 280	1.33 285	2.19 281	1.97 282	1.94 278	2.72 278

IMH-64-1	2.14 273	2.52 278	1.62 283	3.01 283	2.45 283	3.32 286	3.49 288	1.41 275	1.89 282	1.00 267	1.09 265	3.32 270	4.52 281	3.28 291	1.18 283	0.90 272	1.59 274	0.94 273	3.67 258	1.33 280	1.12 270	1.00 272	4.55 294	1.06 276	2.07 278	1.40 267	1.68 269	2.36 270

IMH-64	2.14 273	2.52 278	1.62 283	3.01 283	2.45 283	3.32 286	3.49 288	1.41 275	1.89 282	1.00 267	1.09 265	3.32 270	4.52 281	3.28 291	1.18 283	0.90 272	1.59 274	0.94 273	3.67 258	1.33 280	1.12 270	1.00 272	4.55 294	1.06 276	2.07 278	1.40 267	1.68 269	2.36 270

Dean	2.18 275	3.00 295	1.41 278	3.65 290	3.00 295	3.31 285	3.34 286	1.62 283	1.76 280	1.34 288	1.15 270	3.10 268	3.59 274	2.78 285	1.12 277	0.88 269	1.64 278	1.06 282	3.90 263	1.55 289	0.98 263	0.82 261	4.20 293	1.27 284	2.36 286	1.90 281	2.17 281	1.95 260

DispFullNet	2.28 276	2.67 283	3.43 303	2.54 275	2.31 282	2.65 272	2.56 273	1.35 273	1.31 268	2.15 299	0.96 258	8.62 302	2.71 272	2.49 277	1.12 277	1.67 298	2.75 291	1.39 291	6.61 280	2.05 295	1.38 285	1.06 277	1.21 271	0.77 255	0.92 247	0.88 231	1.50 264	2.53 276

LVE	2.29 277	2.69 284	1.56 281	4.79 300	2.63 291	3.26 284	3.58 291	1.30 269	1.38 271	1.61 293	1.27 272	2.94 266	3.52 273	2.79 286	1.07 274	0.88 269	1.50 273	1.09 283	6.15 276	1.42 284	1.24 276	1.14 281	3.90 288	1.43 291	2.52 289	1.66 276	2.05 279	2.34 268

ACVNet_2	2.32 278	2.71 285	1.69 286	3.41 288	2.53 288	3.05 279	3.01 282	1.38 274	1.11 259	1.11 278	0.96 258	2.71 262	1.91 262	2.55 282	0.95 264	0.76 262	1.77 281	0.76 262	16.37 300	1.21 276	0.87 259	0.72 252	3.93 290	1.11 280	1.70 274	1.17 258	1.50 264	1.83 258

IMH	2.38 279	2.57 281	1.64 285	3.03 285	2.50 287	3.36 289	3.51 290	1.45 278	1.91 284	1.03 271	1.08 264	3.49 274	8.04 290	3.63 293	1.13 280	0.90 272	1.63 276	0.99 278	4.48 266	1.36 283	1.08 269	0.96 266	4.57 296	1.11 280	2.03 277	1.61 275	1.79 272	3.48 285

STStereo	2.66 280	1.83 271	1.92 288	2.87 279	2.02 273	2.68 273	1.85 269	3.30 300	1.63 279	0.82 260	5.71 301	8.58 301	10.17 295	0.52 240	0.67 232	0.43 187	0.63 217	0.46 201	11.73 293	0.68 243	0.73 246	0.66 242	0.49 234	0.98 272	2.33 283	1.79 279	2.66 287	3.63 286

WAO-8	2.81 281	2.84 288	1.93 289	4.63 297	2.49 285	3.42 292	2.87 276	1.88 290	3.27 297	1.37 289	1.46 277	4.92 279	7.73 288	3.64 294	1.31 286	1.16 284	1.83 282	1.15 287	6.68 281	2.14 296	1.34 280	1.05 275	2.87 282	1.34 286	3.29 297	2.12 286	2.43 285	4.61 292

Venus	2.81 281	2.84 288	1.93 289	4.63 297	2.49 285	3.42 292	2.87 276	1.88 290	3.27 297	1.37 289	1.46 277	4.92 279	7.73 288	3.64 294	1.31 286	1.16 284	1.83 282	1.15 287	6.68 281	2.14 296	1.34 280	1.05 275	2.87 282	1.34 286	3.29 297	2.12 286	2.43 285	4.61 292

JetBlue	3.47 283	2.94 292	2.19 295	4.01 295	3.28 297	4.39 298	3.86 292	2.36 295	2.38 290	1.19 283	0.90 255	7.02 294	1.50 254	3.19 290	1.37 290	1.50 295	2.33 286	2.09 298	3.87 262	1.73 291	2.93 299	2.27 298	1.98 277	1.67 295	2.33 283	4.93 302	2.98 293	22.60 306

notaker	3.58 284	3.59 298	2.75 299	6.07 303	3.32 298	4.63 299	4.56 297	2.01 293	2.21 289	1.90 296	1.51 281	7.09 296	15.50 303	3.77 299	1.72 298	1.50 295	2.35 287	1.70 296	10.97 292	2.01 294	1.69 290	1.56 294	4.87 299	1.70 296	1.51 270	1.68 277	1.89 277	2.48 274

PWCK	3.72 285	2.52 278	1.72 287	3.06 286	2.07 274	3.03 278	2.98 279	1.97 292	2.05 287	2.27 300	3.31 295	5.51 284	3.67 275	1.40 273	1.32 288	0.97 276	1.74 279	1.10 285	42.82 312	1.70 290	1.90 294	1.23 285	2.24 279	1.51 292	1.84 275	2.15 288	1.79 272	2.46 272

UNDER WATER	3.87 286	4.07 300	2.45 297	6.40 304	4.68 303	5.32 302	5.36 300	3.27 298	3.11 295	1.70 294	1.81 286	7.54 297	10.28 296	4.28 305	1.61 294	1.24 289	3.62 293	1.58 293	6.48 279	2.35 299	1.91 295	1.64 295	7.43 309	2.14 299	3.08 293	3.53 297	2.66 287	4.95 294

UNDER WATER-64	3.96 287	4.37 301	2.51 298	7.01 305	4.82 304	5.45 303	5.56 301	3.42 302	2.88 293	1.94 297	1.97 288	7.85 299	8.75 294	4.47 307	1.68 295	1.29 291	3.73 294	1.68 295	6.02 275	2.22 298	1.91 295	1.82 297	7.96 310	1.98 298	2.95 291	4.40 301	2.80 292	5.47 295

TorneroNet-64	4.00 288	3.59 298	1.93 289	4.36 296	2.95 293	4.26 295	4.58 298	1.71 285	6.44 303	1.23 284	1.09 265	5.61 286	25.81 305	3.97 303	1.34 289	0.95 275	2.58 290	1.26 290	11.84 294	1.51 286	1.36 284	1.04 274	4.94 300	1.42 290	2.25 282	2.47 293	1.83 275	5.55 297

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 289	0.38 171	0.80 254	0.54 203	0.45 195	0.81 235	0.59 225	0.59 205	0.42 193	0.58 216	0.56 199	0.66 189	0.21 95	0.23 150	0.50 194	0.67 256	0.55 196	0.44 190	94.83 315	0.38 161	0.53 186	0.44 161	0.16 107	0.22 107	0.72 223	0.85 227	0.71 203	1.22 231

MADNet++	4.30 290	2.97 294	3.19 301	2.44 271	3.80 300	2.62 271	3.22 285	3.36 301	4.11 300	3.55 304	3.66 297	5.40 282	4.86 283	3.12 289	2.43 301	4.06 304	3.95 295	3.22 301	6.34 278	4.44 302	7.73 306	13.41 307	2.00 278	3.91 304	3.19 294	7.99 303	3.68 297	3.33 284

MANE	4.47 291	1.62 268	3.30 302	2.34 269	1.90 272	2.28 269	1.66 268	2.83 297	3.11 295	0.83 261	1.12 268	7.77 298	8.15 291	0.56 244	0.79 247	0.87 268	0.82 248	13.62 307	5.80 274	0.59 230	0.94 261	0.60 230	0.48 231	0.91 268	7.29 302	9.34 304	14.90 307	26.25 309

ktn	4.83 292	2.95 293	2.02 293	3.73 291	2.99 294	3.77 294	4.53 295	1.75 286	2.92 294	2.10 298	1.52 282	11.18 305	36.94 309	3.71 296	2.06 299	1.82 299	2.47 288	1.99 297	18.72 301	1.98 293	1.88 293	1.74 296	4.75 297	1.91 297	2.11 280	2.29 291	2.70 291	3.98 287

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 293	0.51 211	0.68 246	0.72 224	0.57 225	0.64 220	0.77 245	0.61 212	0.48 207	0.53 166	1.02 262	115.67 315	1.14 245	0.84 262	0.57 213	0.49 212	0.71 235	0.66 251	2.72 252	0.55 225	0.72 245	0.68 244	0.41 221	0.42 210	0.75 228	0.81 224	0.72 206	1.51 243

KSHMR	5.04 294	3.41 296	2.38 296	4.77 299	3.49 299	4.30 296	4.29 294	2.24 294	1.95 286	1.89 295	1.87 287	3.78 276	56.60 314	4.26 304	1.69 296	1.43 294	2.22 285	1.60 294	9.78 290	1.73 291	1.68 289	1.48 293	6.29 306	1.57 294	2.43 287	2.17 289	2.30 283	4.47 291

DPSimNet_ROB	5.25 295	2.91 290	3.05 300	2.71 277	2.70 292	2.74 275	3.01 282	3.28 299	3.44 299	2.70 303	24.36 311	5.90 289	13.71 301	2.93 288	2.87 302	4.00 303	3.18 292	2.34 299	22.47 302	3.37 301	4.40 302	3.75 303	2.59 281	2.84 303	3.39 299	3.00 296	3.30 295	6.87 298

TorneroNet	5.35 296	3.54 297	2.08 294	3.85 292	3.06 296	4.35 297	4.55 296	1.78 287	5.81 301	1.30 286	1.48 280	6.10 290	59.26 315	3.90 302	1.29 285	0.98 277	2.50 289	1.23 289	15.91 299	1.53 288	1.34 280	1.07 279	5.16 301	1.38 288	2.49 288	2.34 292	2.12 280	4.10 288

JetRed	5.83 297	4.38 302	5.23 305	3.30 287	4.12 302	5.85 304	9.23 306	4.20 303	2.78 292	2.31 301	2.00 289	5.46 283	1.20 247	5.68 308	3.38 303	3.88 302	6.46 299	6.52 303	3.80 260	2.98 300	6.60 303	4.97 304	5.41 302	2.73 302	9.22 303	21.91 309	5.29 301	18.57 304

LSM0	6.82 298	0.81 249	0.59 230	1.23 255	1.02 259	1.29 260	1.18 260	1.65 284	1.45 272	1.18 282	1.52 282	2.65 260	4.03 278	0.51 236	59.80 315	70.35 315	1.18 264	0.77 264	10.00 291	1.47 285	2.50 297	3.56 302	0.65 250	0.90 267	1.33 266	1.41 269	2.40 284	8.70 300

ACV-stereo	7.10 299	0.73 243	0.54 219	0.90 241	0.55 222	1.06 252	0.71 239	0.67 222	0.77 239	0.68 245	0.72 229	0.77 207	5.44 285	0.42 221	0.90 262	1.02 280	0.85 254	0.56 236	167.64 316	1.28 279	0.85 256	0.71 251	0.63 249	0.56 232	0.57 183	0.66 198	0.72 206	0.80 197

XX-Stereo	8.90 300	0.24 77	0.17 64	0.40 169	0.21 89	0.44 177	0.17 105	0.55 181	0.23 94	0.52 159	0.45 162	0.58 166	0.16 62	0.20 111	0.40 150	0.47 202	0.49 155	0.37 142	0.63 157	0.38 161	0.48 160	0.38 132	0.14 78	0.20 94	229.91 316	0.56 170	0.60 178	0.99 218

HanzoNet	10.34 301	6.49 305	3.95 304	14.30 308	6.07 305	19.42 309	21.47 310	6.96 307	10.04 307	2.64 302	2.68 294	30.46 308	52.16 313	23.13 312	2.36 300	2.79 301	5.38 296	2.60 300	25.05 306	5.07 303	3.22 300	2.85 299	8.74 311	2.65 301	4.75 300	4.05 300	4.27 298	5.54 296

DGTPSM_ROB	10.91 302	5.63 303	16.64 309	3.95 293	7.34 306	4.92 300	7.44 302	4.30 304	11.23 308	4.12 306	8.40 303	4.53 277	13.14 298	3.85 300	12.94 307	13.80 307	6.33 297	15.35 308	7.08 283	11.58 307	8.21 307	20.96 309	5.52 303	10.97 308	11.26 304	29.88 312	12.66 304	32.49 310

DPSMNet_ROB	11.00 303	5.63 303	16.64 309	3.96 294	7.34 306	4.92 300	7.44 302	4.30 304	11.25 309	4.13 307	8.58 304	4.57 278	14.55 302	3.88 301	12.94 307	13.80 307	6.34 298	15.40 309	7.85 286	11.58 307	8.22 308	20.97 310	5.52 303	10.97 308	11.28 305	29.87 311	12.66 304	32.49 310

BEATNet-Init1	11.87 304	15.78 309	1.38 277	34.17 312	2.55 289	31.72 313	9.59 307	2.52 296	2.49 291	0.96 266	2.28 292	18.81 306	32.29 307	0.54 242	1.70 297	0.88 269	0.80 246	0.66 251	61.61 314	16.09 311	1.78 292	1.44 292	0.75 256	1.12 282	14.82 306	2.79 295	37.47 315	23.61 307

LE_ROB	11.92 305	1.06 260	1.26 276	4.81 301	43.47 314	6.01 305	35.61 312	7.74 308	6.23 302	0.58 216	3.83 298	32.58 310	46.83 312	0.27 174	0.44 173	0.32 119	0.53 184	0.43 184	23.28 305	0.75 250	0.67 238	0.51 207	0.56 242	8.03 307	23.19 309	17.00 308	20.55 309	35.43 313

ASD4	12.52 306	6.67 306	12.84 308	5.48 302	3.87 301	6.84 306	5.02 299	5.91 306	7.15 304	6.66 308	16.95 308	6.35 292	8.66 293	6.71 309	11.33 306	10.11 306	10.26 307	13.13 306	11.97 295	7.84 305	30.87 312	17.58 308	4.78 298	6.32 306	21.54 308	31.43 313	26.84 311	35.02 312

DLNR_Zeroshot_test	15.27 307	56.75 316	0.73 249	77.82 316	0.28 141	0.40 160	71.42 316	0.57 193	0.22 89	0.55 192	0.36 115	0.58 166	0.18 78	4.39 306	79.54 316	81.74 316	15.51 309	11.63 305	5.39 273	0.34 144	0.61 223	0.49 192	0.15 98	0.29 160	0.59 191	0.50 150	0.69 196	0.64 171

DPSM_ROB	17.13 308	15.19 307	21.09 311	8.59 306	8.29 308	12.91 307	8.41 304	9.74 310	14.29 310	8.00 309	8.92 305	10.02 303	13.15 299	3.71 296	17.12 309	17.90 309	17.95 310	19.75 311	13.14 296	14.59 309	24.07 310	27.10 311	6.34 307	14.03 310	30.70 313	38.45 314	35.86 313	43.05 314

DPSM	17.13 308	15.19 307	21.09 311	8.59 306	8.29 308	12.91 307	8.41 304	9.74 310	14.29 310	8.00 309	8.92 305	10.02 303	13.15 299	3.71 296	17.12 309	17.90 309	17.95 310	19.75 311	13.14 296	14.59 309	24.07 310	27.10 311	6.34 307	14.03 310	30.70 313	38.45 314	35.86 313	43.05 314

LRCNet_RVC	19.16 310	27.96 311	9.75 307	30.25 311	27.88 312	31.68 312	26.10 311	20.49 313	8.68 306	28.66 313	28.73 312	30.64 309	23.65 304	32.48 313	8.43 305	1.88 300	23.05 312	16.90 310	40.24 309	17.44 312	6.93 304	3.35 301	35.23 313	25.28 312	1.49 269	1.01 250	5.96 302	3.25 283

PML	26.01 311	16.47 310	5.54 306	20.38 310	13.16 310	20.84 310	9.63 308	9.23 309	69.83 316	17.73 312	139.43 316	91.26 314	98.96 316	9.19 311	8.28 304	7.65 305	13.69 308	6.52 303	31.86 308	6.30 304	10.00 309	7.86 306	5.54 305	5.57 305	24.82 311	10.77 305	31.09 312	10.74 301

CasAABBNet	34.41 312	30.51 312	42.45 316	17.22 309	16.57 311	25.84 311	16.81 309	19.09 312	28.74 312	16.65 311	18.06 309	20.17 307	26.39 306	7.50 310	34.38 311	35.87 311	36.10 313	39.70 313	26.18 307	29.35 313	48.14 316	54.75 316	12.73 312	28.31 313	61.71 315	77.35 316	71.94 316	86.51 316

HaxPig	36.95 313	39.38 313	36.02 313	37.94 313	42.14 313	37.82 314	41.49 313	37.89 314	39.02 313	47.01 314	48.90 314	44.27 311	35.80 308	36.82 314	38.89 313	36.75 313	45.48 314	48.70 314	40.83 310	39.66 314	36.10 313	30.92 313	47.77 315	39.68 314	18.58 307	16.85 307	13.59 306	19.32 305

AVERAGE_ROB	39.07 314	42.10 314	39.04 314	43.37 314	44.15 315	43.08 315	43.88 314	43.21 315	40.00 314	47.62 315	48.04 313	44.84 312	39.97 310	43.46 316	38.33 312	36.44 312	46.53 315	49.04 315	41.84 311	40.32 315	39.63 314	34.70 314	46.76 314	39.74 315	24.66 310	16.71 306	19.73 308	17.80 303

MEDIAN_ROB	40.90 315	43.34 315	39.72 315	44.06 315	45.29 316	43.61 316	44.70 315	43.97 316	40.60 315	50.37 316	51.53 315	46.75 313	40.36 311	41.80 315	40.48 314	38.16 314	48.55 316	51.45 316	44.21 313	42.99 316	40.94 315	34.86 315	48.85 316	41.17 316	25.23 312	24.02 310	21.83 310	25.36 308

FADE		1.41 264	2.00 292	1.25 256	1.43 266	2.81 276	4.08 293	1.86 289	7.46 305	3.68 305	14.46 307		8.31 292	1.28 272	1.05 269	1.28 290	6.68 300	3.60 302	22.95 304	9.97 306	7.36 305	7.22 305	1.21 271	2.26 300	1.66 273	1.24 263	4.68 300	16.99 302

Low-res two-view benchmark