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

CroCo-Stereo	0.08 2	0.06 1	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.08 4	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 7	0.16 5	0.14 2	0.12 2	0.14 3	0.08 2	0.15 3	0.09 3	0.03 1	0.04 1	0.15 9	0.14 7	0.15 7	0.10 5
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
U	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.04 1	0.04 2	0.06 2	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 7	0.03 2	0.12 11	0.05 5	0.03 2	0.16 10	0.18 12	0.19 11	0.14 6	0.18 8	0.11 7	0.21 17	0.13 8	0.03 1	0.06 3	0.18 13	0.17 14	0.16 10	0.12 9

ProNet	0.09 3	0.09 6	0.09 8	0.07 6	0.05 4	0.09 9	0.08 21	0.08 4	0.04 2	0.06 1	0.17 22	0.06 1	0.04 1	0.05 8	0.14 3	0.14 2	0.15 5	0.13 4	0.13 2	0.09 3	0.14 2	0.08 2	0.08 20	0.07 7	0.11 2	0.10 2	0.10 1	0.08 1

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

CroCo-Stereo Lap2	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.06 4	0.06 7	0.06 2	0.04 3	0.06 1	0.05 4	0.14 16	0.05 3	0.11 6	0.05 5	0.03 2	0.14 3	0.17 8	0.16 8	0.14 6	0.19 13	0.09 3	0.18 10	0.10 4	0.03 1	0.06 3	0.16 11	0.18 17	0.15 7	0.11 7

AIO-Stereo	0.10 4	0.11 10	0.09 8	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.06 6	0.08 3	0.10 6	0.10 4	0.06 7	0.06 13	0.14 3	0.16 5	0.14 2	0.14 6	0.15 6	0.12 10	0.17 8	0.14 12	0.05 8	0.08 9	0.11 2	0.12 3	0.14 4	0.09 4

AEACV	0.13 11	0.17 25	0.09 8	0.12 20	0.11 21	0.09 9	0.05 5	0.10 9	0.06 6	0.12 12	0.11 9	0.11 6	0.06 7	0.08 20	0.17 11	0.17 8	0.22 17	0.17 14	0.24 20	0.12 10	0.19 14	0.13 8	0.06 10	0.09 12	0.15 9	0.17 14	0.15 7	0.13 10

RAStereo	0.13 11	0.10 7	0.08 7	0.06 4	0.05 4	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.07 8	0.28 28	0.08 5	0.17 16	0.07 10	0.04 6	0.17 11	0.17 8	0.21 15	0.18 16	0.22 16	0.11 7	0.22 19	0.11 6	0.04 4	0.07 7	0.19 14	0.17 14	0.16 10	0.16 14

RSM	0.11 8	0.11 10	0.09 8	0.08 8	0.07 9	0.11 15	0.05 5	0.07 2	0.07 8	0.08 3	0.11 9	0.11 6	0.07 10	0.05 8	0.15 7	0.17 8	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.12 10	0.18 10	0.12 7	0.05 8	0.08 9	0.12 4	0.13 5	0.17 12	0.10 5

MoCha-V2	0.10 4	0.10 7	0.07 5	0.08 8	0.06 7	0.08 7	0.06 13	0.10 9	0.07 8	0.09 7	0.12 11	0.10 4	0.04 1	0.05 8	0.13 2	0.16 5	0.14 2	0.13 4	0.19 13	0.10 6	0.15 3	0.10 4	0.07 13	0.06 3	0.13 5	0.12 3	0.10 1	0.08 1

Occ-G	0.13 11	0.14 15	0.10 14	0.11 15	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.09 11	0.08 3	0.18 26	0.14 14	0.06 7	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.19 11	0.17 14	0.21 15	0.14 14	0.17 8	0.13 8	0.07 13	0.11 17	0.13 5	0.13 5	0.17 12	0.13 10

RAFT	0.13 11	0.08 5	0.09 8	0.11 15	0.05 4	0.15 28	0.04 3	0.18 19	0.10 12	0.10 9	0.13 13	0.13 12	0.08 12	0.03 2	0.15 7	0.15 3	0.17 9	0.12 2	0.18 8	0.09 3	0.15 3	0.14 12	0.04 4	0.08 9	0.22 21	0.21 20	0.23 24	0.20 21

IGEV-Stereo++	0.11 8	0.11 10	0.07 5	0.10 11	0.10 15	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.11 6	0.08 12	0.05 8	0.14 3	0.15 3	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.11 7	0.15 3	0.18 23	0.06 10	0.06 3	0.13 5	0.14 7	0.14 4	0.13 10

RSM++	0.12 10	0.12 13	0.10 14	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.10 9	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.14 14	0.08 12	0.05 8	0.17 11	0.19 14	0.18 10	0.15 11	0.17 7	0.12 10	0.18 10	0.14 12	0.06 10	0.09 12	0.14 8	0.15 9	0.18 14	0.11 7

iRaftStereo_RVC	0.18 18	0.15 17	0.11 16	0.10 11	0.10 15	0.12 18	0.06 13	0.26 27	0.11 13	0.27 26	0.25 66	0.24 24	0.11 22	0.09 24	0.18 15	0.20 19	0.29 27	0.22 23	0.26 24	0.15 20	0.30 30	0.23 37	0.08 20	0.12 20	0.21 19	0.21 20	0.27 30	0.19 18

plain	0.21 28	0.17 25	0.14 25	0.14 24	0.11 21	0.16 39	0.09 23	0.30 36	0.12 16	0.41 56	0.14 17	0.26 28	0.10 18	0.07 15	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.28 51	0.34 41	0.17 28	0.26 25	0.21 32	0.09 24	0.15 30	0.25 34	0.25 32	0.27 30	0.34 57

MaDis-Stereo	0.19 22	0.14 15	0.13 20	0.08 8	0.07 9	0.08 7	0.07 17	0.17 18	0.12 16	0.26 25	0.13 13	0.28 33	0.09 17	0.06 13	0.20 21	0.24 29	0.31 33	0.26 38	0.32 35	0.15 20	0.31 34	0.19 24	0.07 13	0.12 20	0.28 50	0.31 65	0.31 33	0.37 63

MIM_Stereo	0.22 32	0.17 25	0.16 43	0.19 49	0.15 32	0.20 54	0.10 37	0.28 31	0.13 18	0.43 73	0.19 39	0.31 41	0.10 18	0.12 33	0.21 29	0.28 51	0.36 50	0.26 38	0.34 41	0.20 45	0.35 50	0.24 40	0.08 20	0.16 40	0.24 28	0.21 20	0.32 39	0.23 26

anonymousdsp	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.12 20	0.10 15	0.13 20	0.09 23	0.24 24	0.13 18	0.28 28	0.16 20	0.23 22	0.08 12	0.11 32	0.19 19	0.23 26	0.24 19	0.20 18	0.30 28	0.15 20	0.34 44	0.21 32	0.09 24	0.11 17	0.19 14	0.15 9	0.24 25	0.16 14

delet	0.17 17	0.16 21	0.16 43	0.20 58	0.14 30	0.19 50	0.12 48	0.15 15	0.13 18	0.19 18	0.17 22	0.19 19	0.11 22	0.15 47	0.20 21	0.19 14	0.22 17	0.20 18	0.18 8	0.18 31	0.21 17	0.14 12	0.11 33	0.13 24	0.20 16	0.20 19	0.18 14	0.22 23

MGS-Stereo	0.24 39	0.23 57	0.16 43	0.16 32	0.14 30	0.14 24	0.10 37	0.34 46	0.14 21	0.28 28	0.20 42	0.24 24	0.13 30	0.17 64	0.25 44	0.26 40	0.40 67	0.34 97	0.39 57	0.25 70	0.36 57	0.25 42	0.14 64	0.17 51	0.26 37	0.24 29	0.35 50	0.34 57

AASNet	0.20 24	0.22 53	0.15 36	0.21 62	0.18 52	0.24 76	0.17 90	0.23 22	0.14 21	0.22 21	0.26 68	0.21 20	0.13 30	0.16 57	0.20 21	0.22 23	0.28 25	0.23 27	0.24 20	0.19 37	0.23 20	0.19 24	0.12 39	0.16 40	0.23 23	0.21 20	0.22 17	0.19 18

HCRNet	0.24 39	0.30 105	0.15 36	0.34 127	0.15 32	0.25 85	0.15 75	0.30 36	0.14 21	0.69 229	0.32 82	0.39 65	0.14 34	0.17 64	0.20 21	0.20 19	0.30 30	0.22 23	0.33 39	0.15 20	0.24 22	0.15 18	0.16 92	0.12 20	0.20 16	0.24 29	0.24 25	0.22 23

TDLM	0.16 16	0.19 31	0.14 25	0.15 27	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.16 16	0.14 21	0.12 12	0.22 50	0.17 16	0.14 34	0.10 27	0.17 11	0.18 12	0.21 15	0.20 18	0.18 8	0.14 14	0.19 14	0.13 8	0.11 33	0.15 30	0.17 12	0.16 11	0.18 14	0.18 17

UniTT-Stereo	0.21 28	0.15 17	0.11 16	0.12 20	0.09 14	0.13 20	0.07 17	0.22 21	0.15 25	0.37 45	0.17 22	0.28 33	0.17 56	0.12 33	0.23 34	0.24 29	0.35 41	0.26 38	0.38 53	0.18 31	0.30 30	0.17 21	0.11 33	0.14 27	0.26 37	0.35 86	0.22 17	0.27 34

RAFT_CTSACE	0.21 28	0.15 17	0.13 20	0.11 15	0.11 21	0.19 50	0.13 57	0.27 29	0.15 25	0.48 110	0.13 13	0.33 49	0.25 112	0.12 33	0.21 29	0.22 23	0.29 27	0.20 18	0.27 25	0.14 14	0.30 30	0.31 73	0.07 13	0.13 24	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.21 22

test_5	0.20 24	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.10 15	0.15 28	0.11 43	0.25 25	0.15 25	0.29 31	0.13 13	0.29 35	0.30 140	0.07 15	0.20 21	0.24 29	0.26 22	0.22 23	0.23 19	0.14 14	0.26 25	0.23 37	0.07 13	0.17 51	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.26 32

RAFT + AFF	0.18 18	0.18 28	0.11 16	0.16 32	0.10 15	0.14 24	0.09 23	0.25 25	0.15 25	0.33 34	0.16 20	0.31 41	0.11 22	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.33 35	0.16 12	0.31 31	0.16 26	0.31 34	0.14 12	0.07 13	0.11 17	0.21 19	0.16 11	0.14 4	0.13 10

MMNet	0.20 24	0.20 37	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.20 54	0.14 66	0.23 22	0.16 29	0.19 18	0.20 42	0.27 29	0.11 22	0.22 116	0.21 29	0.21 21	0.27 23	0.24 29	0.29 27	0.18 31	0.23 20	0.15 18	0.12 39	0.15 30	0.23 23	0.23 27	0.22 17	0.25 30

CVANet_RVC	0.22 32	0.29 101	0.21 80	0.29 104	0.22 81	0.25 85	0.15 75	0.27 29	0.16 29	0.24 23	0.34 89	0.23 22	0.19 69	0.14 42	0.20 21	0.22 23	0.25 21	0.24 29	0.24 20	0.17 28	0.24 22	0.17 21	0.13 54	0.18 62	0.23 23	0.19 18	0.22 17	0.23 26

IGEV-Stereo+	0.19 22	0.12 13	0.11 16	0.11 15	0.11 21	0.09 9	0.06 13	0.28 31	0.17 31	0.47 104	0.18 26	0.25 27	0.10 18	0.12 33	0.18 15	0.23 26	0.30 30	0.24 29	0.32 35	0.18 31	0.31 34	0.33 89	0.08 20	0.10 14	0.22 21	0.16 11	0.22 17	0.19 18

StereoVision	0.14 15	0.10 7	0.09 8	0.07 6	0.10 15	0.11 15	0.07 17	0.13 14	0.17 31	0.13 14	0.12 11	0.11 6	0.08 12	0.04 6	0.20 21	0.21 21	0.20 13	0.16 12	0.18 8	0.14 14	0.16 7	0.14 12	0.04 4	0.10 14	0.23 23	0.22 26	0.25 27	0.25 30

CIPLG	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.22 92	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.32 39	0.29 38

IPLGR_C	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.24 103	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.30 75	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.17 51	0.31 60	0.26 35	0.32 39	0.30 43

ACRE	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.23 99	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.29 102	0.40 85	0.27 49	0.13 54	0.18 62	0.30 56	0.26 35	0.32 39	0.29 38

AnonymousM	0.28 51	0.19 31	0.14 25	0.18 46	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.42 70	0.17 31	0.47 104	0.28 74	0.35 58	0.11 22	0.15 47	0.27 60	0.31 95	0.45 109	0.28 51	0.39 57	0.19 37	0.44 120	0.26 45	0.14 64	0.16 40	0.24 28	0.30 61	0.48 104	0.67 161

GANet	0.22 32	0.20 37	0.20 72	0.22 65	0.23 85	0.24 76	0.19 101	0.31 38	0.17 31	0.24 23	0.21 46	0.29 35	0.14 34	0.14 42	0.21 29	0.24 29	0.29 27	0.31 79	0.24 20	0.15 20	0.24 22	0.19 24	0.16 92	0.17 51	0.23 23	0.21 20	0.26 28	0.24 28

CES	0.33 85	0.19 31	0.19 70	0.19 49	0.21 74	0.20 54	0.09 23	0.85 228	0.18 38	0.42 65	0.55 181	0.49 103	0.16 49	0.20 96	0.31 84	0.37 135	0.47 124	0.28 51	0.41 74	0.24 68	0.66 219	0.35 99	0.17 101	0.18 62	0.42 105	0.33 73	0.42 90	0.50 115

rafts_anoy	0.29 55	0.30 105	0.23 98	0.22 65	0.24 92	0.23 71	0.14 66	0.44 80	0.18 38	0.44 79	0.34 89	0.40 70	0.16 49	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.40 67	0.37 125	0.40 67	0.25 70	0.38 75	0.29 63	0.12 39	0.20 80	0.38 84	0.33 73	0.35 50	0.41 85

raftrobust	0.31 72	0.25 68	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.19 50	0.14 66	0.49 115	0.18 38	0.54 161	0.34 89	0.44 81	0.18 63	0.16 57	0.35 117	0.31 95	0.42 87	0.32 89	0.42 78	0.29 102	0.41 94	0.31 73	0.14 64	0.17 51	0.41 100	0.38 98	0.38 70	0.38 73

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 32	0.15 17	0.13 20	0.17 34	0.13 27	0.14 24	0.06 13	0.38 60	0.19 41	0.47 104	0.17 22	0.24 24	0.11 22	0.12 33	0.20 21	0.27 47	0.37 52	0.26 38	0.35 45	0.19 37	0.37 65	0.34 97	0.10 28	0.10 14	0.24 28	0.21 20	0.31 33	0.22 23

MIF-Stereo (partial)	0.21 28	0.16 21	0.15 36	0.13 23	0.12 25	0.16 39	0.08 21	0.28 31	0.19 41	0.30 32	0.18 26	0.21 20	0.12 29	0.10 27	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.27 46	0.30 28	0.17 28	0.30 30	0.20 29	0.10 28	0.16 40	0.27 40	0.23 27	0.27 30	0.27 34

anonymousdsp2	0.26 47	0.28 90	0.18 61	0.19 49	0.16 37	0.21 60	0.14 66	0.37 54	0.19 41	0.38 50	0.22 50	0.36 60	0.16 49	0.14 42	0.22 33	0.26 40	0.36 50	0.25 35	0.56 126	0.21 49	0.37 65	0.31 73	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.38 70	0.29 38

RAFT+CT+SA	0.23 37	0.20 37	0.16 43	0.19 49	0.13 27	0.15 28	0.12 48	0.33 43	0.19 41	0.44 79	0.14 17	0.34 53	0.29 136	0.09 24	0.23 34	0.29 68	0.27 23	0.22 23	0.31 31	0.19 37	0.31 34	0.35 99	0.07 13	0.17 51	0.29 52	0.27 40	0.31 33	0.28 37

dd	0.38 104	0.40 164	0.21 80	0.82 218	0.25 97	0.53 186	0.24 124	0.46 94	0.19 41	0.47 104	0.24 54	0.66 172	0.21 80	0.20 96	0.38 126	0.34 118	0.57 188	0.30 75	0.75 158	0.28 95	0.40 85	0.31 73	0.17 101	0.24 112	0.44 113	0.32 67	0.51 128	0.40 83

IPLG	0.30 63	0.28 90	0.24 104	0.22 65	0.20 69	0.25 85	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.45 83	0.28 74	0.45 86	0.18 63	0.23 133	0.33 100	0.29 68	0.43 93	0.35 109	0.40 67	0.28 95	0.35 50	0.44 144	0.12 39	0.20 80	0.35 74	0.36 91	0.37 67	0.37 63

raft+_RVC	0.25 43	0.22 53	0.17 51	0.19 49	0.18 52	0.18 45	0.13 57	0.38 60	0.19 41	0.46 96	0.30 79	0.34 53	0.16 49	0.13 39	0.25 44	0.26 40	0.33 35	0.27 46	0.37 49	0.19 37	0.36 57	0.26 45	0.10 28	0.15 30	0.30 56	0.29 57	0.36 65	0.30 43

RALCasStereoNet	0.30 63	0.31 113	0.21 80	0.28 100	0.23 85	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.48 110	0.30 79	0.44 81	0.19 69	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.44 102	0.38 132	0.39 57	0.25 70	0.41 94	0.26 45	0.13 54	0.21 89	0.40 95	0.33 73	0.35 50	0.38 73

RALAANet	0.29 55	0.31 113	0.23 98	0.22 65	0.21 74	0.23 71	0.16 85	0.38 60	0.19 41	0.33 34	0.38 110	0.35 58	0.18 63	0.15 47	0.33 100	0.29 68	0.38 58	0.37 125	0.48 104	0.27 89	0.36 57	0.29 63	0.15 83	0.20 80	0.34 68	0.30 61	0.35 50	0.35 60

ARAFT	0.24 39	0.20 37	0.15 36	0.20 58	0.16 37	0.20 54	0.10 37	0.32 39	0.19 41	0.45 83	0.24 54	0.34 53	0.13 30	0.10 27	0.24 38	0.25 35	0.41 79	0.34 97	0.34 41	0.16 26	0.35 50	0.21 32	0.11 33	0.13 24	0.29 52	0.24 29	0.32 39	0.29 38

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 43	0.24 62	0.21 80	0.17 34	0.15 32	0.18 45	0.10 37	0.47 104	0.19 41	0.43 73	0.22 50	0.39 65	0.13 30	0.10 27	0.23 34	0.25 35	0.32 34	0.21 22	0.39 57	0.18 31	0.34 44	0.23 37	0.12 39	0.17 51	0.35 74	0.27 40	0.34 47	0.33 54

AFF-stereo	0.22 32	0.22 53	0.18 61	0.15 27	0.13 27	0.20 54	0.09 23	0.38 60	0.19 41	0.42 65	0.20 42	0.30 39	0.11 22	0.08 20	0.19 19	0.24 29	0.28 25	0.19 17	0.35 45	0.15 20	0.29 28	0.19 24	0.09 24	0.12 20	0.27 40	0.28 54	0.32 39	0.24 28

AANet_RVC	0.20 24	0.19 31	0.18 61	0.14 24	0.17 41	0.12 18	0.12 48	0.18 19	0.19 41	0.15 17	0.21 46	0.18 18	0.15 46	0.13 39	0.26 51	0.23 26	0.24 19	0.26 38	0.22 16	0.22 54	0.20 16	0.19 24	0.16 92	0.16 40	0.26 37	0.26 35	0.26 28	0.34 57

trnet	0.31 72	0.28 90	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.21 60	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.52 146	0.24 54	0.55 133	0.22 92	0.20 96	0.28 68	0.32 104	0.48 131	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.45 131	0.30 66	0.14 64	0.21 89	0.38 84	0.35 86	0.49 115	0.53 125

CAS	0.27 50	0.21 49	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.18 45	0.09 23	0.33 43	0.20 54	0.33 34	0.38 110	0.29 35	0.19 69	0.17 64	0.28 68	0.26 40	0.37 52	0.26 38	0.38 53	0.20 45	0.29 28	0.27 49	0.16 92	0.18 62	0.36 77	0.36 91	0.40 76	0.55 131

EGLCR-Stereo	0.32 77	0.28 90	0.18 61	0.24 77	0.25 97	0.33 115	0.11 43	0.48 110	0.20 54	0.49 117	0.19 39	0.49 103	0.15 46	0.17 64	0.24 38	0.28 51	0.45 109	0.31 79	0.45 88	0.25 70	0.49 148	0.41 131	0.14 64	0.18 62	0.34 68	0.31 65	0.74 195	0.57 139

test_4	0.25 43	0.19 31	0.17 51	0.14 24	0.15 32	0.11 15	0.07 17	0.38 60	0.20 54	0.53 153	0.18 26	0.34 53	0.16 49	0.15 47	0.24 38	0.27 47	0.35 41	0.25 35	0.31 31	0.21 49	0.38 75	0.31 73	0.10 28	0.17 51	0.31 60	0.33 73	0.34 47	0.36 61

MIPNet	0.35 95	0.32 124	0.24 104	0.26 90	0.23 85	0.27 94	0.15 75	0.50 123	0.20 54	0.45 83	0.37 103	0.52 120	0.29 136	0.22 116	0.35 117	0.33 109	0.46 120	0.37 125	0.51 110	0.37 137	0.36 57	0.44 144	0.14 64	0.19 76	0.46 118	0.51 139	0.42 90	0.51 117

TANstereo	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 203	0.56 215	0.51 154	0.68 238	0.97 188	0.74 230	0.43 112	0.35 99	0.85 245	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

XX-TBD	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 203	0.56 215	0.51 154	0.68 238	0.97 188	0.74 230	0.43 112	0.35 99	0.85 245	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

CREStereo	0.32 77	0.27 85	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.22 66	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.50 122	0.24 54	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.29 72	0.33 109	0.49 138	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.46 135	0.30 66	0.15 83	0.21 89	0.39 91	0.34 81	0.48 104	0.52 121
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
GCAP-BAT	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 284	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

test_for_model	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 284	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala2	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 284	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 284	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala_base	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 284	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

GCAP-Stereo	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 284	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

LL-Strereo2	0.24 39	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.15 32	0.13 20	0.09 23	0.36 49	0.21 62	0.51 138	0.18 26	0.33 49	0.17 56	0.10 27	0.25 44	0.28 51	0.39 63	0.27 46	0.45 88	0.22 54	0.33 41	0.20 29	0.12 39	0.14 27	0.24 28	0.27 40	0.33 46	0.26 32

LoS_RVC	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

tt_ll	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

iinet-f	0.34 90	0.26 80	0.24 104	0.24 77	0.18 52	0.35 127	0.16 85	0.33 43	0.21 62	0.42 65	0.73 213	0.44 81	0.35 158	0.18 73	0.30 74	0.34 118	0.43 93	0.28 51	0.86 173	0.33 124	0.40 85	0.26 45	0.17 101	0.18 62	0.39 91	0.29 57	0.46 96	0.39 81

IER	0.29 55	0.24 62	0.24 104	0.24 77	0.21 74	0.25 85	0.17 90	0.35 48	0.21 62	0.36 41	0.45 147	0.51 111	0.20 74	0.24 139	0.32 95	0.29 68	0.38 58	0.31 79	0.33 39	0.23 59	0.33 41	0.27 49	0.20 133	0.19 76	0.30 56	0.32 67	0.35 50	0.39 81

test-3	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.63 168	0.24 103	0.17 64	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.84 169	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

test_1	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.64 170	0.24 103	0.16 57	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.85 171	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

PMTNet	0.33 85	0.28 90	0.20 72	0.26 90	0.22 81	0.20 54	0.19 101	0.45 86	0.21 62	0.50 122	0.24 54	0.52 120	0.15 46	0.18 73	0.31 84	0.33 109	0.47 124	0.28 51	0.55 121	0.25 70	0.46 135	0.27 49	0.16 92	0.16 40	0.46 118	0.37 96	0.48 104	0.64 154

DLNR_Zeroshot_test	15.27 290	56.75 299	0.73 232	77.82 299	0.28 124	0.40 143	71.42 299	0.57 176	0.22 76	0.55 176	0.36 100	0.58 150	0.18 63	4.39 289	79.54 299	81.74 299	15.51 292	11.63 288	5.39 256	0.34 127	0.61 206	0.49 175	0.15 83	0.29 143	0.59 174	0.50 133	0.69 179	0.64 154

LoS	0.41 125	0.33 134	0.21 80	0.28 100	0.31 137	0.27 94	0.16 85	1.20 247	0.22 76	0.76 237	0.69 209	0.57 145	0.27 129	0.20 96	0.31 84	0.39 146	0.46 120	0.29 59	0.52 112	0.26 78	0.52 163	0.37 113	0.17 101	0.18 62	0.59 174	0.47 125	0.48 104	0.58 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.36 100	0.31 113	0.29 125	0.31 109	0.27 113	0.30 102	0.23 119	0.49 115	0.22 76	0.54 161	0.43 143	0.48 99	0.21 80	0.22 116	0.29 72	0.31 95	0.54 176	0.33 92	0.47 102	0.30 107	0.60 202	0.46 156	0.18 116	0.24 112	0.39 91	0.28 54	0.57 151	0.42 88

s12784h	0.39 110	0.35 137	0.25 112	0.46 167	0.29 128	0.25 85	0.18 97	0.49 115	0.22 76	0.51 138	0.34 89	0.62 164	0.32 148	0.21 111	0.27 60	0.28 51	0.48 131	0.29 59	0.52 112	0.23 59	0.51 157	0.30 66	0.15 83	0.23 101	0.51 145	0.52 142	0.70 184	1.14 206

HITNet	0.28 51	0.27 85	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.22 66	0.15 75	0.41 68	0.22 76	0.50 122	0.35 94	0.44 81	0.21 80	0.17 64	0.26 51	0.24 29	0.33 35	0.31 79	0.31 31	0.19 37	0.32 39	0.28 56	0.16 92	0.18 62	0.31 60	0.28 54	0.44 94	0.42 88
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
EKT-Stereo	0.47 153	0.38 154	0.27 119	0.50 176	0.33 146	0.49 172	0.51 191	0.51 135	0.23 81	0.50 122	0.41 125	0.56 137	0.24 103	0.22 116	0.43 151	0.51 205	0.54 176	0.52 208	0.89 176	0.40 153	0.65 216	0.56 203	0.17 101	0.25 122	0.72 206	0.63 172	0.64 169	0.56 135

test_3	0.35 95	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.23 71	0.15 75	0.51 135	0.23 81	0.54 161	0.24 54	0.67 175	0.28 131	0.17 64	0.34 110	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.86 173	0.32 118	0.44 120	0.50 181	0.11 33	0.22 93	0.38 84	0.38 98	0.41 83	0.37 63

TRStereo	0.46 148	0.42 169	0.77 234	0.38 142	0.24 92	0.79 215	0.37 158	0.50 123	0.23 81	0.51 138	0.33 85	0.67 175	0.14 34	0.19 85	0.34 110	0.41 161	0.48 131	0.35 109	0.55 121	0.36 133	0.51 157	0.46 156	0.13 54	0.19 76	0.57 166	0.62 169	1.22 239	0.79 175

XX-Stereo	8.90 283	0.24 62	0.17 51	0.40 152	0.21 74	0.44 160	0.17 90	0.55 164	0.23 81	0.52 146	0.45 147	0.58 150	0.16 49	0.20 96	0.40 133	0.47 185	0.49 138	0.37 125	0.63 142	0.38 144	0.48 144	0.38 119	0.14 64	0.20 80	229.91 299	0.56 153	0.60 161	0.99 201

HGLStereo	0.32 77	0.32 124	0.25 112	0.27 94	0.27 113	0.28 98	0.17 90	0.39 65	0.23 81	0.40 54	0.56 184	0.33 49	0.19 69	0.24 139	0.30 74	0.34 118	0.44 102	0.39 143	0.41 74	0.28 95	0.39 81	0.32 84	0.18 116	0.25 122	0.40 95	0.38 98	0.35 50	0.33 54

DMCA	0.23 37	0.19 31	0.21 80	0.18 46	0.19 60	0.17 41	0.18 97	0.29 35	0.23 81	0.23 22	0.28 74	0.29 35	0.17 56	0.19 85	0.25 44	0.25 35	0.30 30	0.29 59	0.27 25	0.20 45	0.31 34	0.20 29	0.19 123	0.18 62	0.24 28	0.27 40	0.22 17	0.27 34

gcap-zeroshot	0.68 200	0.31 113	0.49 191	0.39 147	0.27 113	0.40 143	0.23 119	0.57 176	0.24 87	0.56 185	0.43 143	0.68 179	0.21 80	0.22 116	0.41 141	0.50 198	0.49 138	0.37 125	7.45 268	0.57 211	0.53 169	0.52 194	0.18 116	0.23 101	0.43 111	0.54 147	0.54 143	0.60 143

AE-Stereo	0.38 104	0.32 124	0.23 98	0.34 127	0.25 97	0.29 100	0.16 85	0.49 115	0.24 87	0.55 176	0.22 50	0.67 175	0.23 99	0.19 85	0.33 100	0.35 122	0.52 162	0.41 159	0.59 136	0.37 137	0.50 155	0.50 181	0.14 64	0.30 147	0.51 145	0.46 122	0.55 146	0.48 111

MSKI-zero shot	0.46 148	0.28 90	0.20 72	0.31 109	0.27 113	0.33 115	0.24 124	0.56 169	0.24 87	0.53 153	0.40 122	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.33 100	0.42 168	0.51 154	0.36 114	1.37 210	0.41 156	0.52 163	0.47 164	0.16 92	0.23 101	0.49 136	1.13 239	0.80 203	0.78 173

CASnet	0.30 63	0.26 80	0.18 61	0.22 65	0.20 69	0.27 94	0.12 48	0.48 110	0.24 87	0.54 161	0.35 94	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.27 60	0.25 35	0.37 52	0.23 27	0.54 119	0.20 45	0.42 102	0.31 73	0.15 83	0.18 62	0.30 56	0.27 40	0.40 76	0.42 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.43 134	0.31 113	0.21 80	0.37 138	0.26 106	0.35 127	0.22 111	0.53 155	0.24 87	0.53 153	0.46 152	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.37 123	0.51 205	0.51 154	0.37 125	1.04 195	0.48 189	0.55 180	0.50 181	0.16 92	0.23 101	0.56 164	0.51 139	0.62 165	0.65 158

4D-IteraStereo	0.28 51	0.20 37	0.18 61	0.26 90	0.16 37	0.17 41	0.11 43	0.46 94	0.24 87	0.53 153	0.27 73	0.41 73	0.17 56	0.13 39	0.27 60	0.29 68	0.41 79	0.34 97	0.42 78	0.26 78	0.43 112	0.32 84	0.11 33	0.16 40	0.29 52	0.30 61	0.40 76	0.30 43

TestStereo1	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

SA-5K	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

TestStereo	0.35 95	0.33 134	0.28 122	0.33 119	0.23 85	0.34 125	0.22 111	0.54 158	0.24 87	0.64 217	0.28 74	0.53 124	0.21 80	0.18 73	0.30 74	0.25 35	0.44 102	0.27 46	0.58 133	0.27 89	0.52 163	0.32 84	0.18 116	0.26 132	0.41 100	0.33 73	0.50 122	0.43 91

PDISCO_ROB	0.34 90	0.31 113	0.32 143	0.28 100	0.24 92	0.30 102	0.21 106	0.36 49	0.24 87	0.27 26	0.35 94	0.32 45	0.24 103	0.18 73	0.36 121	0.40 152	0.40 67	0.51 202	0.36 48	0.31 114	0.44 120	0.40 126	0.17 101	0.25 122	0.41 100	0.43 116	0.62 165	0.46 97

GMOStereo	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

error version	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-v	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-2	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

ADLNet	0.34 90	0.39 161	0.25 112	0.33 119	0.29 128	0.36 131	0.32 148	0.42 70	0.25 97	0.37 45	0.38 110	0.60 162	0.28 131	0.50 217	0.31 84	0.30 80	0.40 67	0.31 79	0.38 53	0.28 95	0.34 44	0.28 56	0.28 163	0.19 76	0.36 77	0.40 110	0.35 50	0.36 61

GMStereo	0.32 77	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.25 97	0.31 107	0.24 124	0.48 110	0.25 97	0.37 45	0.30 79	0.54 127	0.27 129	0.19 85	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.29 59	0.56 126	0.32 118	0.39 81	0.25 42	0.18 116	0.22 93	0.39 91	0.30 61	0.47 100	0.33 54
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.28 51	0.25 68	0.26 118	0.26 90	0.23 85	0.30 102	0.21 106	0.34 46	0.25 97	0.35 40	0.32 82	0.33 49	0.21 80	0.23 133	0.31 84	0.28 51	0.37 52	0.31 79	0.37 49	0.23 59	0.27 27	0.24 40	0.18 116	0.20 80	0.28 50	0.29 57	0.32 39	0.29 38

R-Stereo Train	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 175	0.46 96	0.62 147

RAFT-Stereo	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 175	0.46 96	0.62 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 129	0.32 124	0.21 80	0.27 94	0.26 106	0.37 133	0.23 119	0.51 135	0.25 97	0.52 146	0.42 134	0.54 127	0.21 80	0.20 96	0.39 128	0.52 209	0.51 154	0.38 132	1.02 194	0.59 213	0.54 176	0.53 197	0.17 101	0.23 101	0.53 151	0.46 122	0.59 156	0.63 152

iResNetv2_ROB	0.37 102	0.30 105	0.23 98	0.34 127	0.29 128	0.38 137	0.22 111	0.46 94	0.25 97	0.46 96	0.56 184	0.56 137	0.41 180	0.22 116	0.30 74	0.29 68	0.40 67	0.34 97	0.66 148	0.31 114	0.40 85	0.32 84	0.23 142	0.30 147	0.44 113	0.36 91	0.50 122	0.46 97

DN-CSS_ROB	0.36 100	0.31 113	0.30 128	0.31 109	0.30 134	0.25 85	0.17 90	0.51 135	0.25 97	0.51 138	0.56 184	0.56 137	0.36 162	0.18 73	0.31 84	0.28 51	0.41 79	0.31 79	0.81 165	0.27 89	0.37 65	0.25 42	0.22 136	0.32 162	0.37 80	0.32 67	0.41 83	0.38 73

Any-RAFT	0.43 134	0.27 85	0.51 196	0.37 138	0.28 124	0.31 107	0.21 106	0.50 123	0.26 109	0.48 110	0.54 179	0.57 145	0.19 69	0.19 85	0.33 100	0.37 135	0.49 138	0.34 97	0.83 166	0.33 124	0.53 169	0.42 135	0.17 101	0.23 101	0.70 198	0.84 208	0.50 122	0.89 194

TESTraft	0.25 43	0.21 49	0.15 36	0.15 27	0.16 37	0.14 24	0.13 57	0.28 31	0.26 109	0.41 56	0.19 39	0.27 29	0.30 140	0.07 15	0.24 38	0.31 95	0.34 38	0.24 29	0.30 28	0.18 31	0.35 50	0.39 120	0.09 24	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.35 50	0.31 46

anonymity	1.14 231	0.25 68	0.65 225	0.38 142	0.28 124	0.36 131	0.21 106	0.56 169	0.26 109	0.53 153	18.98 293	0.52 120	0.22 92	0.20 96	0.31 84	0.44 174	0.48 131	0.32 89	0.83 166	0.45 178	0.48 144	0.46 156	0.18 116	0.22 93	0.68 194	0.98 229	0.58 153	0.98 200

SA	0.30 63	0.27 85	0.17 51	0.18 46	0.17 41	0.24 76	0.10 37	0.47 104	0.26 109	0.54 161	0.20 42	0.46 93	0.14 34	0.12 33	0.30 74	0.30 80	0.41 79	0.30 75	0.40 67	0.23 59	0.37 65	0.37 113	0.10 28	0.20 80	0.41 100	0.38 98	0.49 115	0.37 63

CREStereo++_RVC	0.32 77	0.25 68	0.18 61	0.23 75	0.25 97	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.26 109	0.48 110	0.28 74	0.48 99	0.44 183	0.18 73	0.26 51	0.30 80	0.47 124	0.25 35	0.38 53	0.23 59	0.41 94	0.30 66	0.13 54	0.24 112	0.40 95	0.32 67	0.51 128	0.52 121
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
UNet	0.32 77	0.28 90	0.27 119	0.29 104	0.27 113	0.31 107	0.21 106	0.41 68	0.26 109	0.41 56	0.37 103	0.39 65	0.28 131	0.25 147	0.31 84	0.30 80	0.43 93	0.35 109	0.39 57	0.26 78	0.33 41	0.32 84	0.19 123	0.26 132	0.34 68	0.37 96	0.37 67	0.41 85

RASNet	0.31 72	0.32 124	0.30 128	0.27 94	0.24 92	0.26 91	0.20 105	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.33 85	0.40 70	0.25 112	0.20 96	0.25 44	0.28 51	0.38 58	0.30 75	0.34 41	0.21 49	0.40 85	0.29 63	0.14 64	0.30 147	0.33 67	0.34 81	0.49 115	0.47 105

CFNet	0.34 90	0.31 113	0.25 112	0.38 142	0.32 141	0.30 102	0.23 119	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.36 100	0.58 150	0.30 140	0.24 139	0.28 68	0.26 40	0.39 63	0.34 97	0.37 49	0.26 78	0.35 50	0.22 36	0.17 101	0.24 112	0.47 120	0.39 107	0.46 96	0.51 117

model_zeroshot	0.45 143	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.29 128	0.35 127	0.23 119	0.54 158	0.27 117	0.53 153	0.38 110	0.69 182	0.20 74	0.20 96	0.46 162	0.50 198	0.55 179	0.39 143	1.20 206	0.52 204	0.52 163	0.49 175	0.19 123	0.28 139	0.59 174	0.65 175	0.52 138	0.88 193

IGEV_Zeroshot_test	0.50 163	0.33 134	0.81 238	0.76 212	0.36 153	0.38 137	0.47 178	0.58 181	0.27 117	0.53 153	0.55 181	0.60 162	0.18 63	0.22 116	0.34 110	0.47 185	0.50 150	0.34 97	0.92 180	0.43 168	0.56 184	0.50 181	0.15 83	0.24 112	0.80 220	0.68 184	0.69 179	0.77 171

HH	0.43 134	0.21 49	0.55 205	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 180	0.42 162	0.63 208	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 165	0.64 169	0.82 186

HanStereo	0.43 134	0.21 49	0.55 205	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 180	0.42 162	0.63 208	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 165	0.64 169	0.82 186

dad	0.61 190	0.45 177	0.30 128	1.01 232	0.46 181	0.63 200	1.26 245	1.15 245	0.27 117	0.79 241	0.32 82	0.76 189	0.53 195	0.21 111	0.42 149	0.36 129	0.66 206	0.34 97	1.27 208	0.31 114	0.56 184	0.30 66	0.22 136	0.36 173	0.59 174	0.39 107	1.70 254	0.97 199

IPLGR	0.38 104	0.41 166	0.25 112	0.35 133	0.32 141	0.28 98	0.18 97	0.50 123	0.27 117	0.48 110	0.48 157	0.52 120	0.25 112	0.22 116	0.37 123	0.31 95	0.42 87	0.39 143	0.63 142	0.38 144	0.40 85	0.48 169	0.14 64	0.22 93	0.48 130	0.47 125	0.48 104	0.46 97

cross-raft	0.42 129	0.32 124	0.22 92	0.32 116	0.26 106	0.32 111	0.19 101	0.54 158	0.27 117	0.55 176	0.39 120	0.58 150	0.20 74	0.20 96	0.36 121	0.48 190	0.51 154	0.37 125	1.06 200	0.44 175	0.56 184	0.59 210	0.14 64	0.25 122	0.57 166	0.54 147	0.59 156	0.59 142

LMCR-Stereo	0.37 102	0.31 113	0.23 98	0.25 81	0.25 97	0.33 115	0.19 101	0.44 80	0.27 117	0.45 83	0.35 94	0.51 111	0.34 153	0.21 111	0.35 117	0.35 122	0.50 150	0.38 132	0.74 156	0.41 156	0.46 135	0.44 144	0.20 133	0.23 101	0.40 95	0.38 98	0.51 128	0.51 117

RYNet	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.11 15	0.12 25	0.13 20	0.09 23	0.16 16	0.27 117	0.13 14	0.15 19	0.13 12	0.10 18	0.09 24	0.23 34	0.19 14	0.20 13	0.27 46	0.22 16	0.14 14	0.18 10	0.15 18	0.25 149	0.14 27	0.20 16	0.50 133	0.22 17	0.16 14

iResNet_ROB	0.35 95	0.30 105	0.27 119	0.32 116	0.21 74	0.33 115	0.22 111	0.45 86	0.27 117	0.45 83	0.42 134	0.38 63	0.48 187	0.19 85	0.28 68	0.29 68	0.45 109	0.36 114	0.55 121	0.24 68	0.37 65	0.27 49	0.19 123	0.25 122	0.44 113	0.39 107	0.47 100	0.47 105

raft_robust	0.34 90	0.27 85	0.19 70	0.29 104	0.22 81	0.22 66	0.16 85	0.52 149	0.28 127	0.64 217	0.25 66	0.48 99	0.26 116	0.18 73	0.32 95	0.33 109	0.44 102	0.34 97	0.52 112	0.28 95	0.44 120	0.47 164	0.12 39	0.21 89	0.44 113	0.44 117	0.49 115	0.46 97

Sa-1000	0.32 77	0.29 101	0.17 51	0.20 58	0.20 69	0.23 71	0.10 37	0.49 115	0.28 127	0.55 176	0.26 68	0.46 93	0.17 56	0.20 96	0.31 84	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.50 107	0.22 54	0.41 94	0.43 140	0.14 64	0.20 80	0.42 105	0.41 111	0.51 128	0.40 83

iRaft-Stereo_20w	0.51 166	0.32 124	0.83 239	0.81 217	0.32 141	0.47 168	0.31 147	0.55 164	0.28 127	0.54 161	0.46 152	0.59 158	0.14 34	0.22 116	0.41 141	0.39 146	0.49 138	0.33 92	0.88 175	0.43 168	0.49 148	0.39 120	0.15 83	0.18 62	0.72 206	0.88 214	1.07 229	1.22 214

GES	0.40 112	0.37 145	0.25 112	0.31 109	0.30 134	0.41 151	0.26 130	0.46 94	0.28 127	0.49 117	0.40 122	0.43 76	0.26 116	0.30 166	0.45 158	0.40 152	0.53 167	0.43 167	0.97 188	0.42 162	0.50 155	0.41 131	0.23 142	0.30 147	0.38 84	0.35 86	0.47 100	0.49 114

EAI-Stereo	0.43 134	0.30 105	0.21 80	0.36 134	0.30 134	0.44 160	0.39 166	0.57 176	0.28 127	0.51 138	0.34 89	0.58 150	0.18 63	0.19 85	0.48 172	0.47 185	0.49 138	0.36 114	0.97 188	0.46 183	0.47 141	0.46 156	0.14 64	0.23 101	0.55 161	0.44 117	0.65 172	0.71 167

FINET	0.31 72	0.30 105	0.31 138	0.34 127	0.24 92	0.27 94	0.29 140	0.36 49	0.28 127	0.39 52	0.26 68	0.37 61	0.23 99	0.22 116	0.43 151	0.35 122	0.37 52	0.28 51	0.46 98	0.25 70	0.35 50	0.28 56	0.24 146	0.24 112	0.35 74	0.27 40	0.39 73	0.32 53

BEATNet_4x	0.35 95	0.29 101	0.24 104	0.27 94	0.26 106	0.26 91	0.22 111	0.45 86	0.28 127	0.57 196	0.33 85	0.49 103	0.28 131	0.19 85	0.35 117	0.33 109	0.40 67	0.40 151	0.39 57	0.25 70	0.46 135	0.47 164	0.21 135	0.25 122	0.36 77	0.34 81	0.51 128	0.48 111

CFNet_RVC	0.38 104	0.40 164	0.33 146	0.38 142	0.35 152	0.38 137	0.25 127	0.44 80	0.28 127	0.45 83	0.49 159	0.46 93	0.26 116	0.24 139	0.40 133	0.33 109	0.43 93	0.36 114	0.44 83	0.31 114	0.43 112	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.49 136	0.49 130	0.50 122	0.52 121

CFNet_pseudo	0.38 104	0.32 124	0.34 152	0.41 156	0.33 146	0.38 137	0.28 135	0.51 135	0.29 135	0.54 161	0.52 174	0.46 93	0.42 181	0.24 139	0.41 141	0.33 109	0.39 63	0.36 114	0.46 98	0.25 70	0.38 75	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.43 111	0.46 122	0.52 138	0.55 131

DSFCA	0.33 85	0.39 161	0.32 143	0.31 109	0.27 113	0.35 127	0.25 127	0.36 49	0.29 135	0.32 33	0.42 134	0.38 63	0.22 92	0.19 85	0.32 95	0.31 95	0.38 58	0.36 114	0.46 98	0.26 78	0.37 65	0.37 113	0.23 142	0.24 112	0.38 84	0.35 86	0.34 47	0.43 91

NVstereo2D	0.41 125	0.37 145	0.31 138	0.45 164	0.38 159	0.56 191	0.56 205	0.45 86	0.29 135	0.41 56	0.42 134	0.44 81	0.23 99	0.59 229	0.51 182	0.41 161	0.48 131	0.43 167	0.40 67	0.32 118	0.37 65	0.28 56	0.45 212	0.30 147	0.52 148	0.36 91	0.40 76	0.44 93

HSM	0.40 112	0.37 145	0.30 128	0.39 147	0.36 153	0.33 115	0.28 135	0.56 169	0.29 135	0.50 122	0.51 168	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.39 128	0.34 118	0.52 162	0.36 114	0.50 107	0.35 131	0.49 148	0.35 99	0.19 123	0.29 143	0.48 130	0.54 147	0.54 143	0.55 131

DISCO	0.32 77	0.30 105	0.23 98	0.31 109	0.28 124	0.33 115	0.30 145	0.32 39	0.29 135	0.40 54	0.41 125	0.32 45	0.20 74	0.23 133	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.32 89	0.46 98	0.29 102	0.36 57	0.31 73	0.19 123	0.24 112	0.37 80	0.36 91	0.41 83	0.38 73

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 177	0.31 113	0.75 233	0.59 194	0.31 137	0.67 209	0.41 170	0.55 164	0.30 140	0.58 199	0.59 192	0.66 172	0.21 80	0.22 116	0.47 167	0.54 213	0.55 179	0.50 197	0.98 192	0.47 187	0.51 157	0.47 164	0.13 54	0.26 132	0.70 198	0.88 214	0.68 177	1.17 208

UDGNet	0.49 159	0.45 177	0.30 128	1.05 233	0.79 227	0.91 226	0.70 220	0.47 104	0.30 140	0.45 83	0.46 152	0.45 86	0.16 49	1.01 252	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.39 143	0.50 107	0.32 118	0.49 148	0.36 111	0.57 226	0.23 101	0.54 154	0.42 112	0.43 92	0.47 105

sAnonymous2	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 162	0.50 198	0.53 167	0.49 192	0.80 163	0.42 162	0.53 169	0.56 203	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

CroCo_RVC	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 162	0.50 198	0.53 167	0.49 192	0.80 163	0.42 162	0.53 169	0.56 203	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

FADNet-RVC	0.41 125	0.37 145	0.28 122	0.41 156	0.33 146	0.33 115	0.32 148	0.53 155	0.30 140	0.52 146	0.41 125	0.59 158	0.35 158	0.25 147	0.51 182	0.37 135	0.43 93	0.34 97	0.75 158	0.40 153	0.38 75	0.39 120	0.28 163	0.36 173	0.47 120	0.52 142	0.40 76	0.53 125

DMCA-RVC	0.31 72	0.25 68	0.28 122	0.25 81	0.27 113	0.24 76	0.25 127	0.36 49	0.31 145	0.33 34	0.38 110	0.54 127	0.24 103	0.20 96	0.40 133	0.35 122	0.35 41	0.34 97	0.35 45	0.29 102	0.37 65	0.33 89	0.22 136	0.24 112	0.29 52	0.29 57	0.36 65	0.41 85

PS-NSSS	0.45 143	0.52 195	0.38 161	0.68 202	0.40 166	0.56 191	0.44 176	0.57 176	0.31 145	0.58 199	0.35 94	1.11 209	0.31 145	0.28 160	0.40 133	0.30 80	0.40 67	0.36 114	0.71 152	0.32 118	0.32 39	0.21 32	0.26 153	0.29 143	0.47 120	0.47 125	0.47 100	0.62 147

MLCV	0.46 148	0.38 154	0.34 152	0.54 186	0.39 163	0.49 172	0.33 150	0.59 188	0.31 145	0.49 117	0.59 192	0.72 184	0.57 199	0.22 116	0.39 128	0.29 68	0.49 138	0.38 132	1.01 193	0.33 124	0.42 102	0.43 140	0.28 163	0.36 173	0.51 145	0.56 153	0.54 143	0.54 129

AACVNet	0.41 125	0.37 145	0.33 146	0.41 156	0.45 178	0.42 153	0.28 135	0.48 110	0.32 148	0.50 122	0.51 168	0.47 97	0.24 103	0.26 154	0.41 141	0.36 129	0.47 124	0.42 165	0.52 112	0.42 162	0.42 102	0.39 120	0.26 153	0.32 162	0.47 120	0.50 133	0.50 122	0.62 147

test-1	0.45 143	0.24 62	0.22 92	0.28 100	0.29 128	0.50 175	0.29 140	0.58 181	0.32 148	0.55 176	0.41 125	0.58 150	0.30 140	0.20 96	0.39 128	0.39 146	0.50 150	0.40 151	1.04 195	0.38 144	0.52 163	0.63 220	0.17 101	0.32 162	0.60 179	0.69 188	0.58 153	0.89 194

GEStereo_RVC	0.47 153	0.41 166	0.31 138	0.39 147	0.37 157	0.42 153	0.33 150	0.52 149	0.32 148	0.50 122	0.41 125	0.59 158	0.38 174	0.27 157	0.54 189	0.50 198	0.60 192	0.56 219	0.90 177	0.46 183	0.55 180	0.47 164	0.24 146	0.38 181	0.49 136	0.47 125	0.50 122	0.80 180

sCroCo_RVC	0.40 112	0.30 105	0.24 104	0.24 77	0.22 81	0.29 100	0.18 97	0.50 123	0.32 148	0.44 79	0.33 85	0.37 61	0.37 169	0.17 64	0.45 158	0.60 226	0.55 179	0.47 186	0.64 147	0.39 149	0.68 224	0.62 218	0.22 136	0.31 156	0.48 130	0.44 117	0.58 153	0.48 111

APVNet	0.42 129	0.37 145	0.30 128	0.36 134	0.39 163	0.47 168	0.36 157	0.51 135	0.32 148	0.36 41	0.52 174	0.41 73	0.24 103	0.30 166	0.45 158	0.48 190	0.55 179	0.48 187	0.63 142	0.45 178	0.45 131	0.35 99	0.26 153	0.36 173	0.47 120	0.35 86	0.60 161	0.45 95

FADNet-RVC-Resample	0.40 112	0.31 113	0.32 143	0.36 134	0.29 128	0.33 115	0.27 132	0.53 155	0.32 148	0.57 196	0.37 103	0.53 124	0.34 153	0.30 166	0.41 141	0.31 95	0.41 79	0.42 165	0.55 121	0.43 168	0.39 81	0.46 156	0.25 149	0.43 196	0.44 113	0.42 112	0.37 67	0.53 125

UCFNet_RVC	0.42 129	0.52 195	0.34 152	0.47 170	0.42 168	0.42 153	0.30 145	0.49 115	0.32 148	0.51 138	0.48 157	0.68 179	0.36 162	0.26 154	0.40 133	0.32 104	0.41 79	0.38 132	0.48 104	0.30 107	0.45 131	0.31 73	0.28 163	0.30 147	0.61 182	0.49 130	0.48 104	0.61 145

GANet-ADL	0.47 153	0.42 169	0.33 146	0.43 162	0.42 168	0.48 171	0.35 154	0.51 135	0.33 155	0.54 161	0.50 165	0.63 168	0.34 153	0.35 184	0.47 167	0.39 146	0.53 167	0.38 132	0.79 161	0.51 200	0.48 144	0.41 131	0.30 172	0.30 147	0.52 148	0.59 161	0.63 168	0.72 168

ICVP	0.43 134	0.38 154	0.47 184	0.40 152	0.36 153	0.40 143	0.28 135	0.47 104	0.33 155	0.46 96	0.45 147	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.40 133	0.38 142	0.45 109	0.39 143	0.53 117	0.39 149	0.43 112	0.59 210	0.55 224	0.34 167	0.48 130	0.55 150	0.51 128	0.55 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
STTStereo	0.39 110	0.42 169	0.43 176	0.37 138	0.43 170	0.34 125	0.49 190	0.37 54	0.33 155	0.38 50	0.43 143	0.51 111	0.30 140	0.38 194	0.47 167	0.32 104	0.41 79	0.40 151	0.40 67	0.29 102	0.36 57	0.28 56	0.22 136	0.28 139	0.40 95	0.45 121	0.40 76	0.62 147

SGM-Forest	0.51 166	0.48 190	0.34 152	0.75 211	0.49 187	0.51 181	0.39 166	0.54 158	0.33 155	0.49 117	0.35 94	0.75 188	0.57 199	0.43 206	0.42 149	0.40 152	0.44 102	0.41 159	0.47 102	0.36 133	0.46 135	0.42 135	0.37 185	0.39 185	0.67 190	0.55 150	1.11 230	0.81 183
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DeepPrunerF	0.55 179	0.29 101	0.30 128	0.37 138	0.86 233	0.30 102	0.37 158	0.42 70	0.34 159	0.34 38	0.53 176	0.34 53	0.22 92	0.31 172	0.38 126	0.40 152	0.42 87	0.34 97	0.56 126	0.36 133	0.41 94	0.33 89	0.27 157	0.26 132	4.90 284	0.50 133	0.38 70	0.46 97

DLCB_ROB	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.32 116	0.32 141	0.31 107	0.27 132	0.42 70	0.34 159	0.46 96	0.49 159	0.54 127	0.37 169	0.30 166	0.37 123	0.33 109	0.44 102	0.38 132	0.40 67	0.32 118	0.44 120	0.34 97	0.27 157	0.31 156	0.81 223	0.57 157	0.55 146	0.46 97

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 63	0.22 53	0.21 80	0.23 75	0.18 52	0.19 50	0.12 48	0.44 80	0.35 161	0.43 73	0.40 122	0.40 70	0.21 80	0.18 73	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.31 79	0.37 49	0.27 89	0.35 50	0.33 89	0.13 54	0.18 62	0.37 80	0.51 139	0.31 33	0.47 105

pcwnet_v2	0.45 143	0.36 139	0.38 161	0.47 170	0.37 157	0.46 163	0.38 161	0.51 135	0.35 161	0.54 161	0.61 198	0.50 110	0.75 207	0.35 184	0.46 162	0.36 129	0.47 124	0.38 132	0.53 117	0.30 107	0.42 102	0.31 73	0.25 149	0.32 162	0.58 173	0.58 158	0.59 156	0.68 165

FADNet	0.46 148	0.38 154	0.31 138	0.42 160	0.32 141	0.40 143	0.46 177	0.59 188	0.35 161	0.56 185	0.53 176	0.59 158	0.39 177	0.28 160	0.50 177	0.38 142	0.40 67	0.39 143	0.94 183	0.43 168	0.46 135	0.41 131	0.29 169	0.31 156	0.55 161	0.62 169	0.48 104	0.63 152

FCDSN-DC	0.52 170	0.52 195	0.51 196	0.53 184	0.50 189	0.50 175	0.52 196	0.56 169	0.36 164	0.61 209	0.36 100	0.48 99	0.34 153	0.47 212	0.63 209	0.57 221	0.65 204	0.62 230	0.54 119	0.48 189	0.59 198	0.50 181	0.38 187	0.62 226	0.53 151	0.55 150	0.51 128	0.54 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPruner_ROB	0.43 134	0.36 139	0.37 160	0.38 142	0.39 163	0.37 133	0.26 130	0.45 86	0.36 164	0.50 122	0.53 176	0.47 97	0.40 178	0.23 133	0.56 195	0.38 142	0.48 131	0.44 173	0.51 110	0.35 131	0.57 192	0.45 149	0.27 157	0.32 162	0.47 120	0.68 184	0.52 138	0.45 95

MyStereo04	0.43 134	0.39 161	0.40 169	0.34 127	0.31 137	0.26 91	0.22 111	0.51 135	0.37 166	0.50 122	0.37 103	0.55 133	0.28 131	0.17 64	0.50 177	0.39 146	0.44 102	0.39 143	1.11 203	0.40 153	0.48 144	0.44 144	0.17 101	0.31 156	0.53 151	0.61 168	0.65 172	0.51 117

CASS	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.45 164	0.38 159	0.47 168	0.33 150	0.60 194	0.38 167	0.62 212	0.50 165	0.56 137	0.38 174	0.22 116	0.43 151	0.37 135	0.64 202	0.39 143	0.94 183	0.39 149	0.57 192	0.51 190	0.27 157	0.26 132	0.63 186	0.56 153	0.68 177	0.81 183
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HBP-ISP	0.60 189	0.53 200	0.58 210	0.79 216	0.57 208	0.61 199	0.52 196	0.70 210	0.38 167	0.62 212	0.51 168	0.67 175	0.31 145	0.60 232	0.68 217	0.66 236	0.57 188	0.48 187	0.52 112	0.48 189	0.65 216	0.65 224	0.38 187	0.52 211	0.68 194	0.77 202	1.06 227	0.73 170

GwcNet-ADL	0.56 181	0.57 207	0.48 187	0.72 207	0.51 192	0.55 189	0.42 172	0.58 181	0.38 167	0.54 161	0.73 213	0.89 198	0.48 187	0.39 197	0.46 162	0.46 178	0.56 185	0.43 167	0.90 177	0.48 189	0.49 148	0.51 190	0.38 187	0.35 169	0.61 182	0.75 198	0.53 141	0.85 190

CBMV_ROB	0.94 220	0.44 175	0.50 194	0.88 222	0.71 221	0.65 204	0.52 196	0.70 210	0.38 167	0.55 176	0.45 147	6.22 274	2.33 251	0.51 219	0.50 177	0.43 170	0.61 196	0.46 184	1.38 212	0.94 246	0.56 184	0.46 156	0.41 204	0.48 204	0.81 223	1.01 233	1.28 240	1.19 210

HSM-Net_RVC	0.50 163	0.37 145	0.39 166	0.56 191	0.44 172	0.46 163	0.28 135	0.55 164	0.39 171	0.57 196	0.63 204	0.89 198	0.56 198	0.31 172	0.39 128	0.35 122	0.49 138	0.41 159	0.56 126	0.34 127	0.47 141	0.46 156	0.28 163	0.41 189	0.67 190	0.79 206	0.77 199	0.72 168
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.82 210	0.59 209	0.42 173	0.73 209	0.49 187	0.73 210	0.68 217	0.58 181	0.39 171	0.56 185	4.12 282	3.54 258	0.96 220	0.43 206	0.62 206	0.51 205	0.53 167	0.48 187	0.78 160	0.54 205	0.58 195	0.53 197	0.39 194	0.37 179	0.54 154	0.58 158	0.55 146	0.78 173

NOSS_ROB	0.54 177	0.48 190	0.44 181	0.55 190	0.51 192	0.51 181	0.47 178	0.68 206	0.39 171	0.52 146	0.41 125	0.49 103	0.36 162	0.53 224	0.66 213	0.56 215	0.61 196	0.54 212	0.57 131	0.47 187	0.64 215	0.50 181	0.39 194	0.51 210	0.70 198	0.65 175	0.83 207	0.67 161

FC-DCNN	0.63 194	0.69 222	0.64 221	0.98 230	0.65 216	0.89 223	0.65 213	0.76 222	0.40 174	0.72 233	0.41 125	0.80 192	0.35 158	0.51 219	0.59 200	0.56 215	0.67 210	0.56 219	0.62 138	0.50 196	0.63 208	0.50 181	0.39 194	0.59 219	0.77 214	0.65 175	0.78 201	0.83 188

FC-DCNN v2	0.65 195	0.70 223	0.65 225	1.06 234	0.66 219	0.93 229	0.65 213	0.78 225	0.41 175	0.73 234	0.42 134	0.83 193	0.36 162	0.51 219	0.59 200	0.56 215	0.67 210	0.56 219	0.62 138	0.50 196	0.63 208	0.50 181	0.39 194	0.59 219	0.86 226	0.71 189	0.90 216	0.92 197

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 272	0.38 154	0.80 237	0.54 186	0.45 178	0.81 218	0.59 208	0.59 188	0.42 176	0.58 199	0.56 184	0.66 172	0.21 80	0.23 133	0.50 177	0.67 239	0.55 179	0.44 173	94.83 298	0.38 144	0.53 169	0.44 144	0.16 92	0.22 93	0.72 206	0.85 210	0.71 186	1.22 214

FADNet_RVC	0.59 187	0.48 190	0.39 166	0.65 200	0.45 178	0.40 143	0.35 154	0.61 195	0.42 176	0.62 212	0.60 196	0.94 201	0.78 210	0.38 194	0.79 230	0.38 142	0.60 192	0.55 217	1.68 218	0.51 200	0.58 195	0.72 235	0.28 163	0.42 193	0.50 142	0.68 184	0.51 128	0.69 166

AF-Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

Nwc_Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

iResNet	0.59 187	0.41 166	0.43 176	0.52 181	0.48 183	0.66 206	0.40 169	0.65 198	0.43 178	0.50 122	0.55 181	1.10 208	1.23 233	0.24 139	0.57 196	0.40 152	0.53 167	0.45 180	1.70 220	0.45 178	0.45 131	0.43 140	0.33 174	0.52 211	0.55 161	0.60 165	0.67 176	0.67 161

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 104	0.38 154	0.38 161	0.34 127	0.47 182	0.32 111	0.52 196	0.40 66	0.44 181	0.41 56	0.41 125	0.56 137	0.26 116	0.41 202	0.43 151	0.30 80	0.39 63	0.33 92	0.40 67	0.27 89	0.34 44	0.27 49	0.22 136	0.24 112	0.37 80	0.47 125	0.40 76	0.44 93
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NCCL2	0.49 159	0.47 183	0.48 187	0.40 152	0.38 159	0.38 137	0.33 150	0.55 164	0.44 181	0.58 199	0.47 155	0.53 124	0.36 162	0.28 160	0.57 196	0.47 185	0.49 138	0.45 180	0.57 131	0.44 175	0.56 184	0.54 201	0.34 177	0.45 201	0.70 198	0.72 191	0.61 164	0.81 183

pmcnn	0.86 215	0.56 205	0.38 161	0.70 204	0.60 212	0.81 218	0.62 211	0.63 197	0.44 181	0.49 117	0.81 232	1.86 227	2.35 252	0.23 133	0.54 189	0.64 233	0.74 222	0.54 212	2.20 231	0.60 216	0.94 244	0.57 207	0.51 218	0.53 214	0.78 216	0.75 198	1.48 246	2.01 244

RP	0.43 134	0.45 177	0.48 187	0.48 173	0.43 170	0.46 163	0.47 178	0.47 104	0.45 184	0.34 38	0.61 198	0.57 145	0.42 181	0.33 179	0.40 133	0.35 122	0.43 93	0.35 109	0.49 106	0.34 127	0.38 75	0.37 113	0.29 169	0.35 169	0.49 136	0.44 117	0.53 141	0.58 140

stereogan	0.49 159	0.47 183	0.46 182	0.52 181	0.54 203	0.56 191	0.48 185	0.52 149	0.45 184	0.39 52	0.49 159	0.70 183	0.49 191	0.34 181	0.49 173	0.40 152	0.45 109	0.40 151	0.63 142	0.41 156	0.43 112	0.39 120	0.38 187	0.37 179	0.47 120	0.50 133	0.77 199	0.60 143

CC-Net-ROB	0.71 203	0.91 236	0.59 213	1.38 243	0.85 232	1.25 241	0.86 231	0.69 208	0.45 184	0.71 230	0.47 155	1.95 229	0.34 153	0.62 236	0.49 173	0.33 109	0.52 162	0.48 187	1.06 200	0.43 168	0.40 85	0.27 49	0.85 245	0.41 189	0.65 189	0.64 173	0.56 149	0.93 198

PSMNet-ADL	0.56 181	0.47 183	0.47 184	0.52 181	0.48 183	0.51 181	0.47 178	0.58 181	0.46 187	0.64 217	0.68 208	0.77 190	0.81 211	0.39 197	0.51 182	0.46 178	0.53 167	0.41 159	1.18 204	0.50 196	0.54 176	0.45 149	0.39 194	0.35 169	0.56 164	0.67 183	0.85 212	0.50 115

SACVNet	0.46 148	0.42 169	0.38 161	0.44 163	0.41 167	0.40 143	0.43 173	0.52 149	0.47 188	0.52 146	0.45 147	0.45 86	0.25 112	0.32 177	0.44 156	0.40 152	0.50 150	0.45 180	0.63 142	0.48 189	0.51 157	0.43 140	0.29 169	0.34 167	0.64 188	0.58 158	0.62 165	0.61 145

XPNet_ROB	0.55 179	0.57 207	0.42 173	0.41 156	0.44 172	0.49 172	0.43 173	0.40 66	0.47 188	0.48 110	0.57 188	1.88 228	0.36 162	0.31 172	0.52 186	0.43 170	0.65 204	0.43 167	0.60 137	0.39 149	0.53 169	0.66 225	0.34 177	0.38 181	0.49 136	0.53 146	0.96 219	0.64 154

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 276	0.51 194	0.68 229	0.72 207	0.57 208	0.64 203	0.77 228	0.61 195	0.48 190	0.53 153	1.02 245	115.67 298	1.14 228	0.84 245	0.57 196	0.49 195	0.71 218	0.66 234	2.72 235	0.55 208	0.72 228	0.68 227	0.41 204	0.42 193	0.75 211	0.81 207	0.72 189	1.51 226

RTSC	0.47 153	0.36 139	0.33 146	0.36 134	0.38 159	0.41 151	0.35 154	0.50 123	0.48 190	0.44 79	0.60 196	0.42 75	0.38 174	0.29 164	0.64 212	0.45 176	0.62 198	0.41 159	0.83 166	0.36 133	0.54 176	0.49 175	0.23 142	0.38 181	0.47 120	0.50 133	0.60 161	0.91 196

NaN_ROB	0.56 181	0.47 183	0.48 187	0.51 179	0.59 210	0.42 153	0.39 166	0.72 214	0.48 190	0.64 217	0.49 159	1.54 224	0.48 187	0.32 177	0.47 167	0.36 129	0.42 87	0.40 151	0.55 121	0.46 183	0.38 75	0.33 89	0.27 157	0.49 205	0.68 194	0.75 198	0.72 189	1.21 212

ITSA-stereo	0.66 198	0.55 204	0.43 176	0.95 228	0.60 212	0.50 175	0.47 178	0.69 208	0.51 193	0.64 217	0.79 227	1.00 204	1.08 226	0.47 212	0.62 206	0.48 190	0.60 192	0.49 192	0.91 179	0.37 137	0.52 163	0.53 197	0.38 187	0.41 189	0.74 209	0.86 212	0.66 175	1.65 233

Anonymous3	0.56 181	0.45 177	0.31 138	0.31 109	0.33 146	0.46 163	0.37 158	0.57 176	0.51 193	0.56 185	0.38 110	1.04 206	0.36 162	0.26 154	0.76 227	0.69 241	0.66 206	0.58 225	1.04 195	0.51 200	0.81 237	0.97 250	0.26 153	0.29 143	0.59 174	0.62 169	0.76 197	0.56 135

psm_up	0.42 129	0.38 154	0.41 170	0.45 164	0.33 146	0.46 163	0.27 132	0.50 123	0.51 193	0.43 73	0.42 134	0.45 86	0.40 178	0.30 166	0.40 133	0.35 122	0.47 124	0.38 132	0.56 126	0.34 127	0.39 81	0.33 89	0.25 149	0.39 185	0.54 154	0.59 161	0.56 149	0.52 121

PA-Net	0.50 163	0.59 209	0.54 202	0.40 152	0.53 201	0.42 153	0.53 201	0.56 169	0.52 196	0.46 96	0.41 125	0.49 103	0.48 187	0.49 214	0.54 189	0.42 168	0.37 52	0.44 173	0.43 80	0.45 178	0.37 65	0.48 169	0.27 157	0.39 185	0.52 148	0.87 213	0.45 95	0.99 201
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SQANet	1.43 239	2.22 258	0.78 236	2.62 259	1.77 253	2.84 260	2.44 254	0.73 216	0.53 197	0.87 245	0.58 191	2.10 234	0.64 204	2.13 257	0.50 177	0.40 152	0.67 210	0.59 226	7.14 267	0.54 205	0.49 148	0.45 149	2.94 267	0.45 201	0.75 211	0.89 219	0.97 220	1.58 229

FBW_ROB	0.91 218	0.96 239	0.70 230	1.45 245	0.89 236	1.09 237	0.86 231	0.66 200	0.53 197	0.56 185	0.61 198	1.19 212	0.77 209	0.79 243	0.63 209	0.43 170	0.70 216	0.52 208	4.11 247	0.43 168	0.60 202	0.46 156	0.95 249	0.94 253	0.75 211	0.85 210	0.85 212	1.31 218

MDST_ROB	1.62 242	1.46 248	0.53 200	2.47 255	0.96 240	1.72 248	0.73 224	0.72 214	0.54 199	0.59 204	0.42 134	1.08 207	11.90 280	0.28 160	0.49 173	0.37 135	0.51 154	0.36 114	0.72 153	0.41 156	0.54 176	0.36 111	0.38 187	0.47 203	3.20 278	1.82 263	8.20 286	2.54 260

DDVS	0.88 216	0.53 200	0.62 219	0.51 179	0.50 189	0.58 195	0.47 178	0.74 217	0.56 200	0.55 176	6.30 285	2.69 244	0.86 214	0.34 181	0.63 209	0.63 230	0.56 185	0.49 192	1.04 195	0.67 225	0.55 180	0.56 203	0.35 180	0.41 189	0.54 154	0.56 153	0.74 195	0.86 192

NCC-stereo	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 192	0.50 175	0.51 191	0.51 135	0.57 201	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 189	0.53 187	0.41 161	0.46 120	0.50 197	0.58 133	0.41 156	0.43 112	0.40 126	0.43 209	0.36 173	0.57 166	0.72 191	0.73 193	0.65 158

Abc-Net	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 192	0.50 175	0.51 191	0.51 135	0.57 201	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 189	0.53 187	0.41 161	0.46 120	0.50 197	0.58 133	0.41 156	0.43 112	0.40 126	0.43 209	0.36 173	0.57 166	0.72 191	0.73 193	0.65 158
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FAT-Stereo	0.88 216	0.59 209	0.88 243	0.89 223	1.07 245	0.84 221	0.66 215	0.82 226	0.58 203	0.67 227	1.67 268	2.16 235	0.93 218	0.54 225	0.86 240	0.62 228	0.66 206	0.71 241	1.29 209	0.80 236	0.68 224	0.57 207	0.57 226	0.68 233	0.67 190	0.84 208	0.83 207	1.54 227

ETE_ROB	0.66 198	0.65 218	0.42 173	0.54 186	0.51 192	0.66 206	0.47 178	0.51 135	0.58 203	0.52 146	0.75 220	2.41 238	0.44 183	0.40 199	0.61 203	0.48 190	0.70 216	0.50 197	0.72 153	0.50 196	0.62 207	0.61 216	0.39 194	0.44 199	0.60 179	0.72 191	1.17 233	0.85 190

DCVSM-stereo	0.70 201	0.52 195	0.49 191	0.70 204	0.52 198	0.91 226	0.58 206	0.66 200	0.60 205	0.65 223	0.77 226	2.08 233	1.09 227	0.37 192	0.45 158	0.49 195	0.54 176	0.44 173	1.42 213	0.68 226	0.53 169	0.52 194	0.68 236	0.44 199	0.57 166	0.66 181	0.65 172	0.83 188

RGC	0.56 181	0.53 200	0.64 221	0.54 186	0.54 203	0.59 197	0.43 173	0.58 181	0.60 205	0.45 83	0.70 210	0.65 171	0.69 206	0.44 208	0.60 202	0.46 178	0.49 138	0.44 173	0.62 138	0.44 175	0.47 141	0.42 135	0.39 194	0.42 193	0.62 185	0.77 202	0.72 189	0.79 175

SFCPSM	0.82 210	0.59 209	0.46 182	0.60 195	0.53 201	0.60 198	0.51 191	0.66 200	0.62 207	0.55 176	0.81 232	1.44 223	2.03 247	0.37 192	0.55 194	0.48 190	0.55 179	0.48 187	4.41 248	0.83 238	0.59 198	0.58 209	0.45 212	0.38 181	0.70 198	0.74 197	0.69 179	0.99 201

GANetREF_RVC	0.61 190	0.56 205	0.58 210	0.56 191	0.52 198	0.55 189	0.52 196	0.85 228	0.63 208	0.78 239	0.44 146	1.00 204	0.63 203	0.34 181	0.62 206	0.44 174	0.53 167	0.51 202	0.85 171	0.51 200	0.63 208	0.48 169	0.48 214	0.59 219	0.71 203	0.65 175	0.81 204	0.79 175
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
CBMV	0.71 203	0.52 195	0.47 184	0.62 196	0.52 198	0.56 191	0.41 170	0.70 210	0.63 208	0.61 209	0.39 120	1.30 220	0.47 186	0.46 211	0.72 223	0.62 228	0.62 198	0.54 212	0.79 161	0.48 189	0.67 221	0.50 181	0.40 203	0.71 235	0.79 217	0.75 198	1.53 249	2.47 256
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.65 195	0.64 217	0.51 196	0.50 176	0.50 189	0.65 204	0.51 191	0.54 158	0.65 210	0.55 176	0.75 220	2.33 236	0.45 185	0.38 194	0.71 222	0.47 185	0.67 210	0.57 223	0.66 148	0.49 195	0.60 202	0.62 218	0.38 187	0.43 196	0.54 154	0.71 189	0.95 218	0.80 180

DAS	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 196	0.48 183	0.54 187	0.48 185	0.59 188	0.67 211	0.45 83	0.73 213	1.19 212	0.62 201	0.25 147	0.54 189	0.46 178	0.71 218	0.51 202	0.96 185	0.66 223	0.56 184	0.63 220	0.41 204	0.62 226	0.71 203	0.72 191	0.82 205	0.79 175

SepStereo	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 196	0.48 183	0.54 187	0.48 185	0.59 188	0.67 211	0.45 83	0.73 213	1.19 212	0.62 201	0.25 147	0.54 189	0.46 178	0.71 218	0.51 202	0.96 185	0.66 223	0.56 184	0.63 220	0.41 204	0.62 226	0.71 203	0.72 191	0.82 205	0.79 175

DDUNet	1.05 222	1.89 255	0.53 200	2.36 253	2.10 261	2.19 251	2.32 253	0.54 158	0.68 213	0.48 110	0.80 229	1.20 216	0.24 103	2.51 261	0.69 221	0.55 214	0.83 234	0.49 192	1.68 218	0.57 211	0.75 232	0.64 223	1.31 259	0.39 185	0.57 166	0.59 161	0.69 179	0.67 161

ADCRef	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.33 119	0.31 137	0.44 160	0.38 161	0.47 104	0.68 213	0.47 104	0.51 168	0.56 137	0.35 158	0.27 157	0.43 151	0.40 152	0.47 124	0.44 173	0.84 169	0.37 137	0.49 148	0.48 169	0.30 172	0.31 156	0.49 136	0.88 214	0.49 115	1.04 205

DGSMNet	1.34 235	0.76 230	0.84 240	0.84 220	0.77 226	0.89 223	0.87 233	0.82 226	0.69 215	1.13 264	5.02 283	1.26 218	0.85 213	0.72 241	1.06 254	1.62 280	1.63 259	0.95 259	3.26 238	1.05 252	2.68 281	2.86 283	0.72 237	0.88 248	0.79 217	0.96 225	0.90 216	1.21 212

SHD	0.65 195	0.44 175	0.55 205	0.57 193	0.55 205	0.50 175	0.48 185	0.74 217	0.69 215	0.63 216	0.65 206	0.68 179	0.97 221	0.42 204	0.81 234	0.57 221	0.69 215	0.50 197	1.20 206	0.56 210	0.66 219	0.68 227	0.39 194	0.52 211	0.68 194	0.78 205	0.70 184	1.03 204

UDG	1.07 224	1.95 256	0.54 202	2.29 251	2.24 263	2.00 250	2.51 255	0.59 188	0.72 217	0.59 204	0.83 234	1.14 211	0.31 145	2.36 258	0.66 213	0.50 198	0.89 238	0.61 229	1.81 224	0.61 219	0.78 233	0.70 231	1.26 258	0.43 196	0.61 182	0.64 173	0.69 179	0.64 154

RTS	0.77 207	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 213	0.53 201	0.66 200	0.73 218	0.42 65	0.51 168	0.86 195	0.50 192	0.35 184	0.68 217	0.57 221	0.82 231	0.51 202	1.59 215	0.64 221	0.63 208	0.60 213	0.36 183	0.50 206	0.80 220	3.82 281	0.83 207	1.23 216

RTSA	0.77 207	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 213	0.53 201	0.66 200	0.73 218	0.42 65	0.51 168	0.86 195	0.50 192	0.35 184	0.68 217	0.57 221	0.82 231	0.51 202	1.59 215	0.64 221	0.63 208	0.60 213	0.36 183	0.50 206	0.80 220	3.82 281	0.83 207	1.23 216

CSAN	0.70 201	0.70 223	0.60 218	0.68 202	0.61 214	0.58 195	0.48 185	0.77 224	0.73 218	0.79 241	0.57 188	1.34 222	1.03 225	0.35 184	0.58 199	0.45 176	0.57 188	0.53 210	0.74 156	0.60 216	0.58 195	0.51 190	0.44 211	0.61 223	0.77 214	1.10 237	0.88 215	1.19 210

STTRV1_RVC	1.72 247	0.66 220	0.50 194	0.82 218	0.61 214	0.81 218	0.69 219	0.76 222	0.76 221	0.71 230	0.74 217	1.29 219	1.60 239	0.78 242	0.99 249	0.50 198	1.15 246	0.57 223	22.76 286	1.10 254	1.18 256	0.79 241	0.86 248	0.87 247	0.83 225	0.95 224	1.11 230	2.15 248

ACV-stereo	7.10 282	0.73 226	0.54 202	0.90 224	0.55 205	1.06 235	0.71 222	0.67 205	0.77 222	0.68 228	0.72 212	0.77 190	5.44 268	0.42 204	0.90 245	1.02 263	0.85 237	0.56 219	167.64 299	1.28 262	0.85 239	0.71 234	0.63 232	0.56 215	0.57 166	0.66 181	0.72 189	0.80 180

RainbowNet	1.68 246	2.49 260	1.41 261	2.98 264	2.30 264	3.12 264	2.99 264	1.00 236	0.77 222	1.29 268	0.74 217	2.63 241	1.68 241	2.76 266	1.03 250	0.77 246	1.07 244	0.76 245	2.86 236	1.15 255	0.74 231	0.59 210	3.90 271	0.77 238	1.10 241	1.16 240	1.31 244	2.07 246

XQC	0.74 205	0.75 227	0.58 210	0.77 214	0.74 223	0.79 215	0.72 223	0.86 230	0.77 222	0.73 234	0.57 188	0.86 195	0.81 211	0.60 232	0.79 230	0.58 225	0.63 200	0.53 210	1.04 195	0.59 213	0.68 224	0.70 231	0.52 219	0.57 218	0.90 228	1.03 235	1.04 225	0.77 171

SGM_RVC	1.34 235	1.03 242	0.59 213	1.32 242	0.94 238	1.23 240	0.85 229	0.94 233	0.78 225	0.61 209	0.75 220	2.55 240	1.51 238	0.36 189	0.49 173	0.37 135	0.56 185	0.43 167	4.91 253	0.45 178	0.56 184	0.37 113	0.37 185	0.56 215	1.41 250	1.19 243	3.13 277	8.03 282
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	1.81 250	1.02 240	0.72 231	1.89 247	1.26 248	1.43 245	0.87 233	1.14 244	0.79 226	0.66 225	0.89 236	8.39 283	5.02 267	0.40 199	0.89 243	0.65 234	0.66 206	0.54 212	4.56 250	0.61 219	3.32 284	0.80 242	0.65 233	0.75 236	1.97 259	1.46 256	3.34 279	4.12 272
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM-ForestM	1.56 240	1.80 253	0.59 213	1.74 246	0.86 233	1.83 249	1.08 240	1.28 251	0.81 227	0.56 185	0.74 217	5.35 264	3.72 259	0.41 202	0.47 167	0.37 135	0.59 191	0.44 173	5.02 254	0.43 168	0.55 180	0.39 120	0.39 194	0.50 206	2.80 273	1.97 265	4.37 282	3.15 265

S-Stereo	0.99 221	0.65 218	0.59 213	0.94 226	0.92 237	1.08 236	1.25 244	0.74 217	0.82 228	0.66 225	2.61 276	2.64 242	0.91 216	0.56 227	0.94 246	0.72 243	0.68 214	0.83 253	1.50 214	0.83 238	0.65 216	0.69 230	1.07 252	0.81 244	0.67 190	0.77 202	0.78 201	1.55 228

MFN_U_SF_RVC	1.10 227	0.86 234	0.65 225	0.98 230	0.79 227	1.12 238	1.03 238	1.10 241	0.83 229	1.09 259	1.61 267	1.55 225	1.22 232	0.86 247	1.16 264	0.66 236	0.60 192	0.60 227	4.87 252	0.76 234	0.88 243	0.90 248	0.53 221	0.82 245	0.98 234	0.92 221	0.98 222	1.32 219

edge stereo	1.12 228	0.82 233	1.07 252	1.15 235	1.06 244	1.25 241	1.10 241	1.12 242	0.83 229	0.65 223	1.43 259	3.44 256	1.41 235	0.68 240	0.74 225	0.69 241	0.81 230	0.62 230	2.86 236	0.74 230	0.73 229	0.75 239	0.74 238	0.66 231	0.95 232	0.88 214	1.16 232	2.01 244

otaku	1.67 245	2.58 265	0.90 246	2.93 263	2.07 257	3.14 265	2.73 258	0.88 231	0.84 231	1.00 250	0.66 207	2.38 237	0.95 219	2.39 259	0.67 215	0.52 209	0.79 227	0.62 230	8.04 272	0.90 244	0.59 198	0.53 197	3.56 268	0.62 226	0.95 232	0.96 225	1.19 238	1.74 235

ADCPNet	0.84 212	0.59 209	0.55 205	0.63 199	0.73 222	0.63 200	0.74 225	0.75 221	0.84 231	0.64 217	0.79 227	0.73 185	1.44 236	0.50 217	0.74 225	0.65 234	0.71 218	0.54 212	1.84 225	0.71 229	0.79 235	0.78 240	0.53 221	0.60 222	0.93 231	1.31 249	0.83 207	2.11 247

AMNet	0.92 219	0.91 236	0.88 243	0.91 225	0.95 239	0.96 231	0.87 233	0.71 213	0.88 233	0.90 247	0.98 244	0.99 202	0.64 204	0.95 249	0.89 243	1.00 261	1.06 241	0.97 260	0.96 185	0.97 247	1.02 249	0.97 250	0.52 219	0.91 251	0.91 229	0.98 229	1.06 227	1.14 206

DPSNet	1.63 243	0.63 216	0.62 219	0.87 221	0.82 230	1.02 234	0.59 208	0.68 206	0.90 234	0.45 83	0.50 165	5.87 271	2.58 254	0.29 164	1.06 254	1.04 264	1.03 240	0.91 255	13.68 281	0.88 243	1.24 259	0.89 247	1.13 253	1.02 257	1.25 248	1.42 253	1.17 233	1.35 221

Ntro	1.72 247	2.71 268	0.98 249	3.00 265	2.17 262	3.23 266	2.98 262	0.96 234	0.92 235	1.04 257	0.76 224	2.47 239	0.76 208	2.51 261	0.68 217	0.53 212	0.83 234	0.65 233	8.03 271	0.98 248	0.60 202	0.54 201	3.62 269	0.61 223	1.02 237	1.23 244	1.17 233	1.58 229

ACVNet_1	1.85 251	2.91 273	1.43 263	3.48 272	2.62 273	3.35 271	3.34 269	1.17 246	0.93 236	1.03 254	0.87 235	2.83 248	1.40 234	2.82 270	0.83 236	0.56 215	1.32 254	0.81 250	6.24 260	1.02 250	0.83 238	0.72 235	4.04 274	0.78 241	1.22 246	0.99 232	0.97 220	1.37 222

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 212	0.70 223	0.52 199	0.96 229	0.67 220	0.87 222	0.76 226	1.02 238	0.93 236	0.78 239	0.62 203	1.32 221	0.98 222	0.64 238	0.78 229	0.52 209	0.51 154	0.45 180	1.73 222	0.46 183	0.67 221	0.70 231	0.61 230	0.56 215	1.11 242	1.24 246	0.99 224	1.46 224

PWCDC_ROB	0.45 143	0.20 37	0.30 128	0.20 58	0.33 146	0.23 71	0.29 140	0.26 27	0.96 238	0.21 20	0.54 179	0.30 39	2.04 248	0.49 214	0.51 182	0.41 161	0.38 58	0.41 159	0.39 57	0.37 137	0.37 65	0.61 216	0.35 180	0.31 156	0.24 28	0.49 130	0.35 50	0.53 125

SAMSARA	1.12 228	0.61 215	0.85 241	0.70 204	0.65 216	0.66 206	0.66 215	1.25 250	0.98 239	0.77 238	0.70 210	0.93 200	2.06 249	0.59 229	1.05 252	0.80 249	0.77 226	0.75 244	1.62 217	0.77 235	1.27 261	1.40 274	0.42 208	0.78 241	2.33 266	2.27 273	2.28 265	2.31 250

ADCP+	0.49 159	0.35 137	0.36 159	0.33 119	0.26 106	0.39 142	0.38 161	0.48 110	0.98 239	0.42 65	0.61 198	0.85 194	0.26 116	0.30 166	0.33 100	0.32 104	0.41 79	0.35 109	0.62 138	0.27 89	0.41 94	0.37 113	0.24 146	0.22 93	0.41 100	1.72 261	0.43 92	1.18 209

ACVNet-4b	1.66 244	2.40 259	1.10 253	2.76 261	2.09 260	3.09 263	3.08 267	1.03 239	0.99 241	1.10 260	0.61 198	2.97 250	1.00 224	2.77 267	0.73 224	0.66 236	1.26 249	0.73 243	4.74 251	1.07 253	0.57 192	0.49 175	3.77 270	0.67 232	1.06 239	0.96 225	1.18 237	1.85 242

ACVNet_2	2.32 261	2.71 268	1.69 269	3.41 271	2.53 271	3.05 262	3.01 265	1.38 257	1.11 242	1.11 261	0.96 241	2.71 245	1.91 245	2.55 265	0.95 247	0.76 245	1.77 264	0.76 245	16.37 283	1.21 259	0.87 242	0.72 235	3.93 273	1.11 263	1.70 257	1.17 241	1.50 247	1.83 241

ELAS_RVC	1.92 252	1.47 249	1.24 256	2.08 248	1.53 251	3.37 273	1.51 250	1.46 262	1.11 242	0.91 248	2.26 274	6.93 276	6.00 269	0.61 234	0.85 239	0.63 230	1.07 244	0.81 250	2.14 230	0.85 241	1.19 257	1.19 266	0.81 243	1.04 258	3.02 275	2.05 267	2.69 273	2.88 262
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.58 241	1.14 246	1.05 251	1.38 243	1.25 247	1.44 246	1.32 246	1.30 252	1.12 244	1.11 261	1.28 256	2.72 246	2.00 246	1.04 253	1.09 258	1.13 266	1.27 250	1.05 263	7.90 270	1.19 256	1.40 269	1.27 272	1.25 257	1.08 261	1.24 247	1.08 236	1.86 259	1.77 239

PSMNet_ROB	1.96 253	2.74 270	1.24 256	2.52 256	1.79 254	3.39 274	2.92 261	1.22 248	1.19 245	1.32 270	1.42 258	2.74 247	3.87 260	2.53 264	1.17 265	0.79 248	1.30 251	0.85 254	5.35 255	1.19 256	1.06 251	0.97 250	4.07 275	1.12 265	1.56 255	1.42 253	1.57 250	1.58 229

MADNet+	1.35 238	0.92 238	1.11 254	1.21 237	1.04 243	0.96 231	1.37 247	1.50 263	1.20 246	1.08 258	1.06 246	1.64 226	1.82 244	0.98 250	1.52 276	1.31 275	1.87 267	1.00 262	1.93 227	1.21 259	1.55 270	1.17 265	0.98 251	1.56 276	1.52 254	1.17 241	1.29 241	2.50 258

ADCMid	0.80 209	0.59 209	0.57 209	0.53 184	0.59 210	0.75 211	0.76 226	0.93 232	1.21 247	0.54 161	0.80 229	0.99 202	0.98 222	0.44 208	0.84 238	0.60 226	0.74 222	0.55 217	1.72 221	0.55 208	0.79 235	0.81 243	0.60 229	0.50 206	0.79 217	0.90 220	0.71 186	1.76 238

SANet	1.13 230	0.67 221	0.77 234	0.78 215	0.74 223	0.93 229	0.62 211	1.30 252	1.22 248	0.60 206	0.96 241	5.83 270	2.57 253	0.63 237	0.77 228	0.49 195	0.79 227	0.67 237	1.08 202	0.60 216	0.68 224	0.74 238	0.78 240	0.79 243	1.05 238	1.23 244	1.17 233	2.15 248

SPS-STEREO	1.34 235	1.09 245	1.04 250	1.28 241	1.18 246	1.20 239	0.98 237	1.33 255	1.23 249	1.12 263	1.29 257	2.02 230	1.20 230	0.94 248	1.12 260	1.23 271	1.30 251	1.13 269	3.84 244	1.20 258	1.66 271	1.24 269	1.22 256	1.09 262	1.17 243	1.11 238	1.58 251	1.46 224
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.76 206	0.54 203	0.66 228	0.47 170	0.56 207	0.52 185	0.70 220	0.65 198	1.26 250	0.47 104	0.75 220	0.74 186	2.10 250	0.40 199	0.79 230	0.51 205	0.83 234	0.60 227	1.37 210	0.68 226	0.78 233	0.68 227	0.35 180	0.65 230	0.60 179	0.59 161	0.76 197	1.59 232

DispFullNet	2.28 259	2.67 266	3.43 286	2.54 258	2.31 265	2.65 255	2.56 256	1.35 256	1.31 251	2.15 282	0.96 241	8.62 285	2.71 255	2.49 260	1.12 260	1.67 281	2.75 274	1.39 274	6.61 263	2.05 278	1.38 268	1.06 260	1.21 254	0.77 238	0.92 230	0.88 214	1.50 247	2.53 259

MFMNet_re	1.17 233	1.06 243	0.95 247	1.17 236	0.98 241	1.44 246	1.14 242	1.07 240	1.32 252	1.00 250	1.12 251	2.07 232	1.16 229	0.84 245	1.04 251	1.01 262	1.30 251	1.05 263	2.06 229	1.00 249	1.19 257	0.98 253	0.96 250	0.97 254	0.98 234	0.92 221	1.30 242	1.42 223

G-Net	1.20 234	0.75 227	0.97 248	0.67 201	0.65 216	0.92 228	0.60 210	1.00 236	1.35 253	0.74 236	1.47 262	5.51 267	0.92 217	0.44 208	0.83 236	0.84 250	0.76 225	0.66 234	1.97 228	1.52 270	0.85 239	0.87 245	0.54 223	0.70 234	0.86 226	1.24 246	1.82 257	2.89 263

LVE	2.29 260	2.69 267	1.56 264	4.79 283	2.63 274	3.26 267	3.58 274	1.30 252	1.38 254	1.61 276	1.27 255	2.94 249	3.52 256	2.79 269	1.07 257	0.88 252	1.50 256	1.09 266	6.15 259	1.42 267	1.24 259	1.14 264	3.90 271	1.43 274	2.52 272	1.66 259	2.05 262	2.34 251

AnyNet_C32	0.85 214	0.47 183	0.49 191	0.50 176	0.51 192	0.63 200	0.58 206	0.74 217	1.45 255	0.60 206	0.80 229	0.74 186	0.50 192	0.49 214	0.82 235	0.68 240	0.75 224	0.68 238	1.18 204	0.54 205	0.98 246	0.88 246	0.48 214	0.61 223	0.74 209	0.98 229	0.71 186	4.30 273

LSM0	6.82 281	0.81 232	0.59 213	1.23 238	1.02 242	1.29 243	1.18 243	1.65 267	1.45 255	1.18 265	1.52 265	2.65 243	4.03 261	0.51 219	59.80 298	70.35 298	1.18 247	0.77 247	10.00 274	1.47 268	2.50 280	3.56 285	0.65 233	0.90 250	1.33 249	1.41 252	2.40 267	8.70 283

AnyNet_C01	1.16 232	0.79 231	0.64 221	0.76 212	0.81 229	0.76 212	0.90 236	1.12 242	1.53 257	0.71 230	0.94 240	2.04 231	1.68 241	0.64 238	1.10 259	1.41 276	1.40 255	1.43 275	2.29 232	1.03 251	1.70 274	1.29 273	0.80 242	0.82 245	1.08 240	0.97 228	0.98 222	1.74 235

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 226	1.02 240	0.89 245	1.25 239	0.83 231	0.90 225	1.07 239	1.23 249	1.56 258	1.03 254	0.76 224	1.19 212	0.86 214	0.98 250	0.98 248	0.74 244	0.64 202	0.72 242	3.50 240	0.86 242	0.85 239	0.98 253	0.82 244	0.89 249	1.20 245	0.93 223	0.86 214	1.68 234

PVD	1.07 224	0.87 235	0.87 242	0.94 226	0.87 235	1.00 233	0.85 229	1.55 264	1.56 258	0.60 206	0.93 239	1.21 217	1.66 240	0.79 243	0.88 241	0.77 246	1.06 241	0.78 248	1.74 223	0.84 240	1.05 250	1.08 263	0.65 233	0.76 237	1.19 244	1.45 255	1.30 242	1.77 239

ADCL	0.56 181	0.50 193	0.39 166	0.42 160	0.36 153	0.51 181	0.55 204	0.58 181	1.58 260	0.56 185	0.64 205	0.62 164	0.37 169	0.33 179	0.41 141	0.39 146	0.48 131	0.40 151	0.73 155	0.38 144	0.59 198	0.52 194	0.34 177	0.35 169	0.63 186	0.68 184	0.57 151	1.34 220

ADCS	1.05 222	0.75 227	0.64 221	0.73 209	0.75 225	0.80 217	0.68 217	0.98 235	1.58 260	0.62 212	0.89 236	1.13 210	1.68 241	0.59 229	1.06 254	1.18 269	1.01 239	0.82 252	1.89 226	0.93 245	1.30 262	1.26 270	0.59 228	0.77 238	0.99 236	2.08 268	1.04 225	1.74 235

STStereo	2.66 263	1.83 254	1.92 271	2.87 262	2.02 256	2.68 256	1.85 252	3.30 283	1.63 262	0.82 243	5.71 284	8.58 284	10.17 278	0.52 223	0.67 215	0.43 170	0.63 200	0.46 184	11.73 276	0.68 226	0.73 229	0.66 225	0.49 217	0.98 255	2.33 266	1.79 262	2.66 270	3.63 269

Dean	2.18 258	3.00 278	1.41 261	3.65 273	3.00 278	3.31 268	3.34 269	1.62 266	1.76 263	1.34 271	1.15 253	3.10 251	3.59 257	2.78 268	1.12 260	0.88 252	1.64 261	1.06 265	3.90 246	1.55 272	0.98 246	0.82 244	4.20 276	1.27 267	2.36 269	1.90 264	2.17 264	1.95 243

ELAS	1.96 253	1.69 252	1.23 255	2.25 250	1.75 252	2.41 253	1.49 249	1.55 264	1.80 264	0.89 246	2.14 273	7.05 278	6.02 270	0.61 234	0.88 241	0.63 230	1.06 241	0.78 248	2.32 233	0.80 236	1.15 255	1.19 266	0.79 241	0.98 255	3.21 279	2.53 277	2.67 272	3.05 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	2.14 256	2.52 261	1.62 266	3.01 266	2.45 266	3.32 269	3.49 271	1.41 258	1.89 265	1.00 250	1.09 248	3.32 253	4.52 264	3.28 274	1.18 266	0.90 255	1.59 257	0.94 256	3.67 241	1.33 263	1.12 253	1.00 255	4.55 277	1.06 259	2.07 261	1.40 250	1.68 252	2.36 253

IMH-64	2.14 256	2.52 261	1.62 266	3.01 266	2.45 266	3.32 269	3.49 271	1.41 258	1.89 265	1.00 250	1.09 248	3.32 253	4.52 264	3.28 274	1.18 266	0.90 255	1.59 257	0.94 256	3.67 241	1.33 263	1.12 253	1.00 255	4.55 277	1.06 259	2.07 261	1.40 250	1.68 252	2.36 253

IMH	2.38 262	2.57 264	1.64 268	3.03 268	2.50 270	3.36 272	3.51 273	1.45 261	1.91 267	1.03 254	1.08 247	3.49 257	8.04 273	3.63 276	1.13 263	0.90 255	1.63 259	0.99 261	4.48 249	1.36 266	1.08 252	0.96 249	4.57 279	1.11 263	2.03 260	1.61 258	1.79 255	3.48 268

WAO-6	1.99 255	2.09 257	1.24 256	2.53 257	2.08 259	2.68 256	2.63 257	1.44 260	1.93 268	1.37 272	1.15 253	3.11 252	4.32 263	2.51 261	1.45 275	1.18 269	1.76 263	1.09 266	2.63 234	1.34 265	1.34 263	1.26 270	2.43 263	1.33 268	2.19 264	1.97 265	1.94 261	2.72 261

KSHMR	5.04 277	3.41 279	2.38 279	4.77 282	3.49 282	4.30 279	4.29 277	2.24 277	1.95 269	1.89 278	1.87 270	3.78 259	56.60 297	4.26 287	1.69 279	1.43 277	2.22 268	1.60 277	9.78 273	1.73 274	1.68 272	1.48 276	6.29 289	1.57 277	2.43 270	2.17 272	2.30 266	4.47 274

PWCK	3.72 268	2.52 261	1.72 270	3.06 269	2.07 257	3.03 261	2.98 262	1.97 275	2.05 270	2.27 283	3.31 278	5.51 267	3.67 258	1.40 256	1.32 271	0.97 259	1.74 262	1.10 268	42.82 295	1.70 273	1.90 277	1.23 268	2.24 262	1.51 275	1.84 258	2.15 271	1.79 255	2.46 255

WAO-7	1.75 249	1.50 250	1.58 265	2.10 249	1.51 250	1.41 244	1.46 248	1.80 271	2.17 271	1.51 275	3.52 279	3.39 255	4.26 262	1.05 254	1.44 274	1.11 265	1.19 248	0.94 256	3.26 238	1.24 261	0.99 248	1.06 260	0.61 230	1.41 272	1.44 251	1.56 257	1.47 245	2.35 252

notaker	3.58 267	3.59 281	2.75 282	6.07 286	3.32 281	4.63 282	4.56 280	2.01 276	2.21 272	1.90 279	1.51 264	7.09 279	15.50 286	3.77 282	1.72 281	1.50 278	2.35 270	1.70 279	10.97 275	2.01 277	1.69 273	1.56 277	4.87 282	1.70 279	1.51 253	1.68 260	1.89 260	2.48 257

JetBlue	3.47 266	2.94 275	2.19 278	4.01 278	3.28 280	4.39 281	3.86 275	2.36 278	2.38 273	1.19 266	0.90 238	7.02 277	1.50 237	3.19 273	1.37 273	1.50 278	2.33 269	2.09 281	3.87 245	1.73 274	2.93 282	2.27 281	1.98 260	1.67 278	2.33 266	4.93 285	2.98 276	22.60 289

BEATNet-Init1	11.87 287	15.78 292	1.38 260	34.17 295	2.55 272	31.72 296	9.59 290	2.52 279	2.49 274	0.96 249	2.28 275	18.81 289	32.29 290	0.54 225	1.70 280	0.88 252	0.80 229	0.66 234	61.61 297	16.09 294	1.78 275	1.44 275	0.75 239	1.12 265	14.82 289	2.79 278	37.47 298	23.61 290

JetRed	5.83 280	4.38 285	5.23 288	3.30 270	4.12 285	5.85 287	9.23 289	4.20 286	2.78 275	2.31 284	2.00 272	5.46 266	1.20 230	5.68 291	3.38 286	3.88 285	6.46 282	6.52 286	3.80 243	2.98 283	6.60 286	4.97 287	5.41 285	2.73 285	9.22 286	21.91 292	5.29 284	18.57 287

UNDER WATER-64	3.96 270	4.37 284	2.51 281	7.01 288	4.82 287	5.45 286	5.56 284	3.42 285	2.88 276	1.94 280	1.97 271	7.85 282	8.75 277	4.47 290	1.68 278	1.29 274	3.73 277	1.68 278	6.02 258	2.22 281	1.91 278	1.82 280	7.96 293	1.98 281	2.95 274	4.40 284	2.80 275	5.47 278

ktn	4.83 275	2.95 276	2.02 276	3.73 274	2.99 277	3.77 277	4.53 278	1.75 269	2.92 277	2.10 281	1.52 265	11.18 288	36.94 292	3.71 279	2.06 282	1.82 282	2.47 271	1.99 280	18.72 284	1.98 276	1.88 276	1.74 279	4.75 280	1.91 280	2.11 263	2.29 274	2.70 274	3.98 270

UNDER WATER	3.87 269	4.07 283	2.45 280	6.40 287	4.68 286	5.32 285	5.36 283	3.27 281	3.11 278	1.70 277	1.81 269	7.54 280	10.28 279	4.28 288	1.61 277	1.24 272	3.62 276	1.58 276	6.48 262	2.35 282	1.91 278	1.64 278	7.43 292	2.14 282	3.08 276	3.53 280	2.66 270	4.95 277

MANE	4.47 274	1.62 251	3.30 285	2.34 252	1.90 255	2.28 252	1.66 251	2.83 280	3.11 278	0.83 244	1.12 251	7.77 281	8.15 274	0.56 227	0.79 230	0.87 251	0.82 231	13.62 290	5.80 257	0.59 213	0.94 244	0.60 213	0.48 214	0.91 251	7.29 285	9.34 287	14.90 290	26.25 292

WAO-8	2.81 264	2.84 271	1.93 272	4.63 280	2.49 268	3.42 275	2.87 259	1.88 273	3.27 280	1.37 272	1.46 260	4.92 262	7.73 271	3.64 277	1.31 269	1.16 267	1.83 265	1.15 270	6.68 264	2.14 279	1.34 263	1.05 258	2.87 265	1.34 269	3.29 280	2.12 269	2.43 268	4.61 275

Venus	2.81 264	2.84 271	1.93 272	4.63 280	2.49 268	3.42 275	2.87 259	1.88 273	3.27 280	1.37 272	1.46 260	4.92 262	7.73 271	3.64 277	1.31 269	1.16 267	1.83 265	1.15 270	6.68 264	2.14 279	1.34 263	1.05 258	2.87 265	1.34 269	3.29 280	2.12 269	2.43 268	4.61 275

DPSimNet_ROB	5.25 278	2.91 273	3.05 283	2.71 260	2.70 275	2.74 258	3.01 265	3.28 282	3.44 282	2.70 286	24.36 294	5.90 272	13.71 284	2.93 271	2.87 285	4.00 286	3.18 275	2.34 282	22.47 285	3.37 284	4.40 285	3.75 286	2.59 264	2.84 286	3.39 282	3.00 279	3.30 278	6.87 281

MADNet++	4.30 273	2.97 277	3.19 284	2.44 254	3.80 283	2.62 254	3.22 268	3.36 284	4.11 283	3.55 287	3.66 280	5.40 265	4.86 266	3.12 272	2.43 284	4.06 287	3.95 278	3.22 284	6.34 261	4.44 285	7.73 289	13.41 290	2.00 261	3.91 287	3.19 277	7.99 286	3.68 280	3.33 267

TorneroNet	5.35 279	3.54 280	2.08 277	3.85 275	3.06 279	4.35 280	4.55 279	1.78 270	5.81 284	1.30 269	1.48 263	6.10 273	59.26 298	3.90 285	1.29 268	0.98 260	2.50 272	1.23 272	15.91 282	1.53 271	1.34 263	1.07 262	5.16 284	1.38 271	2.49 271	2.34 275	2.12 263	4.10 271

LE_ROB	11.92 288	1.06 243	1.26 259	4.81 284	43.47 297	6.01 288	35.61 295	7.74 291	6.23 285	0.58 199	3.83 281	32.58 293	46.83 295	0.27 157	0.44 156	0.32 104	0.53 167	0.43 167	23.28 288	0.75 233	0.67 221	0.51 190	0.56 225	8.03 290	23.19 292	17.00 291	20.55 292	35.43 296

TorneroNet-64	4.00 271	3.59 281	1.93 272	4.36 279	2.95 276	4.26 278	4.58 281	1.71 268	6.44 286	1.23 267	1.09 248	5.61 269	25.81 288	3.97 286	1.34 272	0.95 258	2.58 273	1.26 273	11.84 277	1.51 269	1.36 267	1.04 257	4.94 283	1.42 273	2.25 265	2.47 276	1.83 258	5.55 280

ASD4	12.52 289	6.67 289	12.84 291	5.48 285	3.87 284	6.84 289	5.02 282	5.91 289	7.15 287	6.66 291	16.95 291	6.35 275	8.66 276	6.71 292	11.33 289	10.11 289	10.26 290	13.13 289	11.97 278	7.84 288	30.87 295	17.58 291	4.78 281	6.32 289	21.54 291	31.43 296	26.84 294	35.02 295

FADE		1.41 247	2.00 275	1.25 239	1.43 249	2.81 259	4.08 276	1.86 272	7.46 288	3.68 288	14.46 290		8.31 275	1.28 255	1.05 252	1.28 273	6.68 283	3.60 285	22.95 287	9.97 289	7.36 288	7.22 288	1.21 254	2.26 283	1.66 256	1.24 246	4.68 283	16.99 285

LRCNet_RVC	19.16 293	27.96 294	9.75 290	30.25 294	27.88 295	31.68 295	26.10 294	20.49 296	8.68 289	28.66 296	28.73 295	30.64 292	23.65 287	32.48 296	8.43 288	1.88 283	23.05 295	16.90 293	40.24 292	17.44 295	6.93 287	3.35 284	35.23 296	25.28 295	1.49 252	1.01 233	5.96 285	3.25 266

HanzoNet	10.34 284	6.49 288	3.95 287	14.30 291	6.07 288	19.42 292	21.47 293	6.96 290	10.04 290	2.64 285	2.68 277	30.46 291	52.16 296	23.13 295	2.36 283	2.79 284	5.38 279	2.60 283	25.05 289	5.07 286	3.22 283	2.85 282	8.74 294	2.65 284	4.75 283	4.05 283	4.27 281	5.54 279

DGTPSM_ROB	10.91 285	5.63 286	16.64 292	3.95 276	7.34 289	4.92 283	7.44 285	4.30 287	11.23 291	4.12 289	8.40 286	4.53 260	13.14 281	3.85 283	12.94 290	13.80 290	6.33 280	15.35 291	7.08 266	11.58 290	8.21 290	20.96 292	5.52 286	10.97 291	11.26 287	29.88 295	12.66 287	32.49 293

DPSMNet_ROB	11.00 286	5.63 286	16.64 292	3.96 277	7.34 289	4.92 283	7.44 285	4.30 287	11.25 292	4.13 290	8.58 287	4.57 261	14.55 285	3.88 284	12.94 290	13.80 290	6.34 281	15.40 292	7.85 269	11.58 290	8.22 291	20.97 293	5.52 286	10.97 291	11.28 288	29.87 294	12.66 287	32.49 293

DPSM_ROB	17.13 291	15.19 290	21.09 294	8.59 289	8.29 291	12.91 290	8.41 287	9.74 293	14.29 293	8.00 292	8.92 288	10.02 286	13.15 282	3.71 279	17.12 292	17.90 292	17.95 293	19.75 294	13.14 279	14.59 292	24.07 293	27.10 294	6.34 290	14.03 293	30.70 296	38.45 297	35.86 296	43.05 297

DPSM	17.13 291	15.19 290	21.09 294	8.59 289	8.29 291	12.91 290	8.41 287	9.74 293	14.29 293	8.00 292	8.92 288	10.02 286	13.15 282	3.71 279	17.12 292	17.90 292	17.95 293	19.75 294	13.14 279	14.59 292	24.07 293	27.10 294	6.34 290	14.03 293	30.70 296	38.45 297	35.86 296	43.05 297

CasAABBNet	34.41 295	30.51 295	42.45 299	17.22 292	16.57 294	25.84 294	16.81 292	19.09 295	28.74 295	16.65 294	18.06 292	20.17 290	26.39 289	7.50 293	34.38 294	35.87 294	36.10 296	39.70 296	26.18 290	29.35 296	48.14 299	54.75 299	12.73 295	28.31 296	61.71 298	77.35 299	71.94 299	86.51 299

HaxPig	36.95 296	39.38 296	36.02 296	37.94 296	42.14 296	37.82 297	41.49 296	37.89 297	39.02 296	47.01 297	48.90 297	44.27 294	35.80 291	36.82 297	38.89 296	36.75 296	45.48 297	48.70 297	40.83 293	39.66 297	36.10 296	30.92 296	47.77 298	39.68 297	18.58 290	16.85 290	13.59 289	19.32 288

AVERAGE_ROB	39.07 297	42.10 297	39.04 297	43.37 297	44.15 298	43.08 298	43.88 297	43.21 298	40.00 297	47.62 298	48.04 296	44.84 295	39.97 293	43.46 299	38.33 295	36.44 295	46.53 298	49.04 298	41.84 294	40.32 298	39.63 297	34.70 297	46.76 297	39.74 298	24.66 293	16.71 289	19.73 291	17.80 286

MEDIAN_ROB	40.90 298	43.34 298	39.72 298	44.06 298	45.29 299	43.61 299	44.70 298	43.97 299	40.60 298	50.37 299	51.53 298	46.75 296	40.36 294	41.80 298	40.48 297	38.16 297	48.55 299	51.45 299	44.21 296	42.99 299	40.94 298	34.86 298	48.85 299	41.17 299	25.23 295	24.02 293	21.83 293	25.36 291

PML	26.01 294	16.47 293	5.54 289	20.38 293	13.16 293	20.84 293	9.63 291	9.23 292	69.83 299	17.73 295	139.43 299	91.26 297	98.96 299	9.19 294	8.28 287	7.65 288	13.69 291	6.52 286	31.86 291	6.30 287	10.00 292	7.86 289	5.54 288	5.57 288	24.82 294	10.77 288	31.09 295	10.74 284

Low-res two-view benchmark