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

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 2	0.12 16	0.23 4	0.15 9	0.18 7	0.19 12	0.42 24	0.14 5	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 1	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 6	0.11 2	0.15 9	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

Pointernet	0.24 2	0.21 4	0.14 2	0.14 7	0.12 3	0.19 11	0.16 25	0.28 8	0.10 1	0.17 6	0.14 8	0.23 3	0.14 5	0.12 3	0.47 4	0.42 2	0.37 5	0.23 1	0.35 2	0.19 2	0.35 4	0.25 3	0.14 4	0.14 8	0.23 2	0.21 4	0.67 21	0.22 5

AIO-test1	0.25 3	0.19 2	0.14 2	0.12 5	0.14 8	0.18 8	0.15 23	0.33 12	0.16 11	0.25 11	0.24 19	0.35 13	0.14 5	0.19 17	0.56 9	0.59 9	0.35 2	0.30 7	0.35 2	0.27 9	0.33 2	0.31 5	0.13 3	0.13 2	0.23 2	0.23 5	0.31 2	0.18 1

CoSv	0.26 4	0.38 16	0.20 11	0.18 11	0.14 8	0.35 40	0.09 7	0.38 18	0.16 11	0.20 8	0.08 3	0.28 6	0.14 5	0.09 1	0.47 4	0.59 9	0.42 11	0.23 1	0.39 8	0.19 2	0.40 8	0.23 2	0.10 1	0.13 2	0.40 20	0.25 8	0.36 4	0.24 8

MM-Stereo_test3	0.27 5	0.36 14	0.14 2	0.25 16	0.15 11	0.15 1	0.08 4	0.48 24	0.18 20	0.25 11	0.10 4	0.41 23	0.12 2	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 11	0.26 4	0.37 7	0.25 7	0.33 2	0.25 3	0.24 18	0.12 1	0.29 6	0.20 1	0.77 31	0.23 6

MM-Stereo_test1	0.29 6	0.69 46	0.15 5	0.23 15	0.14 8	0.16 2	0.07 3	0.37 17	0.14 4	0.27 15	0.11 6	0.43 25	0.11 1	0.12 3	0.45 3	0.48 5	0.45 18	0.32 8	0.42 10	0.27 9	0.35 4	0.35 8	0.23 17	0.13 2	0.31 8	0.23 5	0.63 20	0.24 8

RSM	0.30 7	0.30 10	0.22 15	0.32 31	0.15 11	0.21 14	0.10 10	0.17 1	0.16 11	0.14 1	0.26 22	0.22 2	0.19 18	0.14 6	0.64 11	0.60 11	0.39 7	0.37 14	0.35 2	0.33 17	0.46 12	0.54 19	0.19 12	0.16 11	0.30 7	0.26 11	0.58 14	0.24 8

MoCha-V2	0.30 7	0.31 11	0.23 18	0.21 12	0.17 16	0.17 7	0.14 21	0.23 4	0.11 2	0.26 14	0.28 26	0.32 10	0.16 11	0.19 17	0.62 10	0.61 13	0.39 7	0.38 16	0.35 2	0.42 31	0.61 24	0.51 17	0.15 5	0.16 11	0.35 12	0.26 11	0.34 3	0.19 2

ProNet	0.30 7	0.27 7	0.31 26	0.26 17	0.15 11	0.27 22	0.27 58	0.38 18	0.13 3	0.15 3	0.49 56	0.29 7	0.13 3	0.16 11	0.73 14	0.49 6	0.43 13	0.32 8	0.35 2	0.27 9	0.38 6	0.22 1	0.38 40	0.22 24	0.32 9	0.20 1	0.38 5	0.27 14

AIO-Stereo	0.31 10	0.33 12	0.22 15	0.35 35	0.16 14	0.20 13	0.10 10	0.17 1	0.14 4	0.14 1	0.20 15	0.21 1	0.16 11	0.14 6	0.55 8	0.55 7	0.41 9	0.39 19	1.18 62	0.36 20	0.39 7	0.43 13	0.17 8	0.16 11	0.32 9	0.24 7	0.61 17	0.19 2

GREAT-IGEV	0.32 11	0.37 15	0.21 13	0.15 8	0.12 3	0.16 2	0.09 7	0.30 10	0.16 11	0.33 19	0.18 10	0.44 26	0.19 18	0.20 22	0.74 15	0.61 13	0.45 18	0.29 6	0.42 10	0.28 13	0.43 10	0.52 18	0.21 14	0.17 16	0.27 4	0.25 8	0.88 34	0.23 6

RSM++	0.33 12	0.33 12	0.23 18	0.36 40	0.20 18	0.24 19	0.10 10	0.21 3	0.16 11	0.16 4	0.26 22	0.26 4	0.19 18	0.16 11	0.83 18	0.65 16	0.41 9	0.38 16	0.50 17	0.39 24	0.50 14	0.59 24	0.25 21	0.16 11	0.41 22	0.26 11	0.54 11	0.30 20

CroCo-Stereo Lap2	0.33 12	0.22 5	0.15 5	0.11 2	0.12 3	0.16 2	0.08 4	0.35 15	0.15 9	0.47 31	0.10 4	0.31 9	0.14 5	0.14 6	1.26 29	1.00 45	0.36 4	0.36 13	0.44 14	0.20 4	0.53 19	0.55 20	0.17 8	0.13 2	0.39 19	0.35 28	0.40 6	0.27 14

StereoVision	0.34 14	0.27 7	0.21 13	0.13 6	0.18 17	0.21 14	0.14 21	0.30 10	0.23 24	0.35 21	0.18 10	0.34 12	0.17 15	0.16 11	0.98 19	0.78 26	0.44 15	0.35 11	0.43 13	0.23 6	0.40 8	0.48 14	0.16 6	0.21 23	0.40 20	0.40 32	0.71 24	0.37 26

MM-Stereo_test2	0.35 15	0.78 87	0.22 15	0.30 26	0.21 21	0.18 8	0.11 13	0.33 12	0.16 11	0.36 22	0.15 9	0.39 19	0.15 10	0.17 15	0.69 12	0.66 17	0.43 13	0.39 19	0.41 9	0.37 21	0.50 14	0.85 44	0.24 18	0.16 11	0.35 12	0.25 8	0.54 11	0.25 12

CroCo-Stereo	0.35 15	0.20 3	0.15 5	0.11 2	0.10 1	0.18 8	0.06 1	0.33 12	0.14 4	0.31 18	0.05 1	0.36 15	0.13 3	0.15 9	1.64 42	1.05 52	0.35 2	0.37 14	0.45 15	0.20 4	0.62 26	0.79 38	0.16 6	0.13 2	0.38 16	0.31 19	0.45 7	0.26 13
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
RAFT	0.35 15	0.22 5	0.19 9	0.27 19	0.13 6	0.30 28	0.08 4	0.97 92	0.18 20	0.92 124	0.19 12	0.27 5	0.16 11	0.18 16	0.51 6	0.47 4	0.38 6	0.26 4	0.54 20	0.25 7	0.43 10	0.34 7	0.19 12	0.15 9	0.38 16	0.34 26	0.90 35	0.27 14

IGEV-Stereo++	0.36 18	0.40 19	0.20 11	0.22 14	0.25 24	0.21 14	0.09 7	0.25 7	0.17 17	0.20 8	0.34 35	0.29 7	0.20 23	0.19 17	0.78 16	0.60 11	0.44 15	0.33 10	0.75 34	0.34 19	0.53 19	0.64 29	0.22 15	0.13 2	0.28 5	0.27 15	1.09 52	0.28 17

GIP-stereo	0.37 19	0.56 26	0.32 28	0.29 23	0.23 23	0.21 14	0.11 13	0.24 6	0.17 17	0.30 16	0.19 12	0.38 17	0.18 16	0.21 25	1.05 21	0.64 15	0.46 21	0.39 19	0.42 10	0.41 28	0.52 18	0.82 41	0.17 8	0.17 16	0.35 12	0.31 19	0.76 28	0.24 8

U	0.41 20	0.28 9	0.16 8	0.11 2	0.13 6	0.16 2	0.06 1	0.45 23	0.14 4	0.49 32	0.07 2	0.36 15	0.16 11	0.20 22	1.71 48	1.14 70	0.44 15	0.41 24	0.59 25	0.32 15	0.66 30	0.92 51	0.17 8	0.17 16	0.50 39	0.36 29	0.49 8	0.35 24

Occ-G	0.43 21	0.59 30	0.29 22	0.34 33	0.31 33	0.26 21	0.12 16	0.38 18	0.18 20	0.16 4	0.32 30	0.33 11	0.24 27	0.16 11	1.16 23	0.84 29	0.45 18	0.39 19	0.71 31	0.32 15	0.87 50	0.78 37	0.22 15	0.19 21	0.36 15	0.26 11	0.94 40	0.31 21

AEACV	0.43 21	0.94 152	0.30 23	0.29 23	0.20 18	0.27 22	0.12 16	0.28 8	0.14 4	0.24 10	0.23 18	0.35 13	0.21 24	0.20 22	1.24 28	0.83 28	0.57 37	0.38 16	0.78 37	0.45 39	0.81 43	0.73 34	0.24 18	0.18 20	0.34 11	0.31 19	0.61 17	0.28 17

DEFOM-Stereo	0.45 23	0.55 25	0.28 21	0.26 17	0.30 32	0.32 31	0.13 19	0.35 15	0.17 17	0.25 11	0.32 30	0.38 17	0.19 18	0.22 27	1.10 22	0.73 23	0.59 40	0.52 36	0.51 19	0.44 37	0.73 35	0.69 31	0.42 55	0.28 30	0.44 26	0.32 24	1.28 65	0.46 32

RAStereo	0.46 24	0.38 16	0.19 9	0.15 8	0.16 14	0.19 11	0.11 13	0.44 21	0.18 20	0.99 134	0.12 7	0.45 27	0.18 16	0.15 9	1.85 67	1.10 63	0.52 25	0.47 29	0.68 30	0.27 9	0.77 38	0.80 40	0.27 22	0.17 16	0.47 32	0.34 26	0.51 9	0.41 29

TDLM	0.49 25	0.59 30	0.60 81	0.39 54	0.48 78	0.46 69	0.43 114	0.72 46	0.35 47	0.30 16	0.65 92	0.76 81	0.41 54	0.35 62	0.54 7	0.58 8	0.55 30	0.49 31	0.50 17	0.43 32	0.50 14	0.39 10	0.41 50	0.39 55	0.38 16	0.31 19	0.61 17	0.66 65

anonymousdsp	0.50 26	0.38 16	0.36 33	0.28 21	0.32 35	0.28 24	0.15 23	0.56 29	0.26 27	0.42 26	0.33 33	0.53 32	0.19 18	0.27 33	1.47 32	0.87 31	0.54 28	0.52 36	0.62 26	0.48 43	0.71 32	1.04 61	0.36 35	0.30 32	0.46 28	0.29 17	1.13 57	0.33 22

iRaftStereo_RVC	0.51 27	0.56 26	0.40 39	0.28 21	0.31 33	0.32 31	0.19 32	0.68 43	0.25 26	0.46 30	0.57 76	0.58 36	0.29 33	0.25 30	1.17 26	0.89 33	0.56 34	0.45 27	0.72 32	0.41 28	0.97 61	0.79 38	0.35 30	0.34 40	0.44 26	0.41 37	0.76 28	0.48 34

delet	0.51 27	0.58 28	0.47 55	0.35 35	0.50 90	0.50 85	0.30 63	0.49 25	0.29 34	0.56 37	0.44 48	0.45 27	0.34 39	0.48 130	1.16 23	0.68 19	0.55 30	0.46 28	0.47 16	0.41 28	0.58 22	0.39 10	0.39 42	0.41 62	0.48 35	0.36 29	1.09 52	0.50 36

AIO_rvc	0.53 29	0.71 54	0.38 35	0.34 33	0.22 22	0.34 36	0.16 25	0.57 30	0.28 33	0.38 23	0.22 16	0.56 33	0.24 27	0.27 33	1.96 81	1.04 49	0.48 23	0.40 23	1.28 67	0.47 42	0.79 42	0.95 57	0.39 42	0.22 24	0.46 28	0.28 16	0.72 25	0.33 22

AASNet	0.53 29	0.74 64	0.46 54	0.35 35	0.61 117	0.51 89	0.42 111	0.65 39	0.26 27	0.41 25	0.50 58	0.39 19	0.31 36	0.41 92	1.02 20	0.69 20	0.53 27	0.60 54	0.67 28	0.51 46	0.60 23	0.87 46	0.41 50	0.41 62	0.50 39	0.40 32	0.70 23	0.45 31

AANet_RVC	0.54 31	0.45 22	0.40 39	0.33 32	0.61 117	0.28 24	0.31 67	0.61 33	0.58 119	0.44 28	0.41 43	0.39 19	0.48 68	0.33 53	1.16 23	0.79 27	0.55 30	0.53 42	0.56 23	0.52 50	0.46 12	0.49 15	0.34 27	0.38 49	0.57 51	0.57 58	1.05 49	0.97 112

MaDis-Stereo	0.57 32	0.47 23	0.30 23	0.16 10	0.26 28	0.21 14	0.17 29	0.44 21	0.32 41	1.08 144	0.22 16	0.51 30	0.22 26	0.19 17	1.83 65	1.19 80	0.62 43	0.59 53	1.09 58	0.45 39	0.81 43	0.94 53	0.37 38	0.25 28	0.63 61	0.67 73	0.60 16	0.82 86

AIO_test	0.59 33	0.77 83	0.45 49	0.44 70	0.25 24	0.35 40	0.20 36	0.61 33	0.27 32	0.43 27	0.30 28	0.57 34	0.28 32	0.29 38	2.01 87	1.46 128	0.49 24	0.42 25	0.86 40	0.49 45	1.02 68	1.01 59	0.40 46	0.24 27	0.47 32	0.49 44	1.00 45	0.35 24

MMNet	0.59 33	0.58 28	0.44 47	0.38 43	0.55 104	0.42 60	0.29 62	0.60 32	0.40 60	0.38 23	0.55 73	0.63 47	0.32 37	0.51 142	1.51 36	0.75 25	0.72 68	0.58 52	0.76 35	0.55 58	0.62 26	0.41 12	0.40 46	0.52 105	0.51 42	0.49 44	1.49 84	0.50 36

IGEV-Stereo+	0.60 35	1.04 186	0.24 20	0.49 78	0.32 35	0.29 26	0.13 19	0.51 26	0.26 27	0.79 91	0.94 148	0.57 34	0.26 29	0.28 37	1.64 42	1.19 80	0.59 40	0.61 58	1.19 63	0.43 32	0.90 57	1.17 67	0.48 83	0.20 22	0.41 22	0.31 19	0.56 13	0.40 28

UniTT-Stereo	0.60 35	0.44 21	0.32 28	0.21 12	0.25 24	0.34 36	0.17 29	0.61 33	0.31 37	0.75 73	0.27 24	0.62 46	0.34 39	0.21 25	1.77 58	1.44 121	0.57 37	0.61 58	1.53 84	0.44 37	0.91 58	1.14 66	0.37 38	0.29 31	0.50 39	0.54 53	0.52 10	0.58 46

CVANet_RVC	0.60 35	0.67 41	0.81 117	0.81 158	0.53 100	0.66 136	0.55 137	1.15 111	0.39 53	0.44 28	0.79 127	0.80 90	0.44 64	0.43 106	0.69 12	0.67 18	0.55 30	0.53 42	0.55 22	0.57 63	0.63 28	0.57 22	0.40 46	0.41 62	0.46 28	0.40 32	0.72 25	0.55 40

DMCA	0.63 38	0.73 61	0.63 84	0.40 55	0.49 81	0.52 92	0.33 82	0.59 31	0.52 98	0.80 95	0.63 89	0.70 63	0.40 52	0.47 124	1.48 33	0.92 35	0.69 58	0.67 80	0.67 28	0.51 46	0.67 31	0.59 24	0.48 83	0.45 76	0.48 35	0.52 51	1.04 48	0.62 57

RAFT_CTSACE	0.64 39	0.94 152	0.31 26	0.37 41	0.34 44	0.33 33	0.23 42	1.23 122	0.26 27	0.64 54	0.29 27	0.71 66	0.57 95	0.34 58	1.57 40	1.07 56	0.52 25	0.43 26	0.72 32	0.33 17	0.85 48	1.72 85	0.42 55	0.30 32	0.46 28	0.41 37	1.58 96	0.39 27

GANet	0.64 39	0.67 41	0.63 84	0.57 101	0.58 108	0.95 180	0.55 137	0.78 57	0.46 76	0.57 39	0.61 83	1.83 191	0.36 45	0.41 92	0.81 17	0.69 20	0.76 79	0.73 99	0.58 24	0.40 26	0.53 19	0.49 15	0.47 80	0.48 92	0.56 50	0.41 37	0.83 32	0.69 67

HCRNet	0.66 41	0.78 87	0.41 43	0.54 94	0.27 30	0.41 58	0.39 95	0.63 37	0.31 37	1.62 178	0.59 81	0.67 58	0.29 33	0.41 92	1.99 85	0.73 23	0.60 42	0.47 29	0.65 27	0.43 32	0.78 41	0.62 26	0.36 35	0.34 40	0.42 25	0.43 42	2.14 129	0.50 36

plain	0.67 42	0.87 119	0.33 30	0.31 28	0.59 110	0.33 33	0.30 63	0.89 82	0.34 45	0.72 66	0.24 19	0.65 53	0.34 39	0.19 17	1.95 74	1.57 146	0.71 63	0.69 86	0.94 46	0.39 24	1.28 89	1.20 70	0.33 26	0.33 38	0.59 57	0.60 60	0.72 25	0.74 72

MIF-Stereo (partial)	0.69 43	0.76 78	0.33 30	0.27 19	0.37 51	0.35 40	0.31 67	0.53 27	0.40 60	0.62 50	0.32 30	0.50 29	0.39 48	0.23 28	2.08 96	1.51 136	0.68 53	0.71 91	0.77 36	0.43 32	1.10 74	0.94 53	0.39 42	0.32 35	0.57 51	0.71 76	2.25 148	0.87 99

test_5	0.69 43	0.91 136	0.30 23	0.38 43	0.26 28	0.35 40	0.19 32	1.79 197	0.31 37	0.58 42	1.20 171	0.75 77	0.73 139	0.32 50	1.36 30	1.10 63	0.54 28	0.54 46	1.01 51	0.37 21	0.61 24	1.37 77	0.29 23	0.34 40	0.41 22	0.40 32	1.72 103	0.44 30

FINET	0.69 43	0.65 36	0.67 92	0.65 121	0.49 81	0.48 80	0.45 120	0.75 51	0.59 121	0.61 47	0.48 53	0.82 96	0.57 95	0.43 106	1.71 48	1.08 59	0.77 81	0.57 49	1.07 56	0.56 60	0.88 51	0.65 30	0.43 60	0.50 98	0.62 60	0.56 57	0.96 42	0.64 61

raft+_RVC	0.71 46	0.73 61	0.70 97	0.41 59	0.34 44	0.49 82	0.30 63	1.48 161	0.43 70	0.62 50	0.62 85	0.65 53	0.39 48	0.26 31	1.74 53	1.16 73	0.69 58	0.53 42	1.57 90	0.51 46	0.85 48	1.06 63	0.44 63	0.38 49	0.68 72	0.62 62	0.85 33	0.69 67

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 47	0.86 117	0.36 33	0.43 67	0.32 35	0.30 28	0.19 32	0.71 45	0.32 41	0.70 61	0.33 33	0.63 47	0.57 95	0.41 92	2.03 93	1.91 168	0.63 45	0.68 84	1.00 48	0.45 39	1.86 124	1.87 88	0.40 46	0.23 26	0.49 37	0.37 31	1.09 52	0.55 40

GMStereo	0.73 47	0.99 171	0.39 36	0.49 78	0.47 72	0.55 101	0.41 105	0.77 53	0.43 70	0.55 35	0.48 53	0.81 95	0.38 46	0.34 58	1.60 41	0.95 39	0.74 76	0.52 36	1.88 98	0.57 63	1.07 69	0.73 34	0.42 55	0.51 100	0.72 81	0.47 43	1.87 114	0.57 45
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.73 47	0.69 46	0.79 112	0.54 94	0.65 127	0.58 116	0.54 133	0.72 46	0.54 107	0.59 44	0.57 76	0.61 43	0.47 65	0.62 171	1.80 61	0.96 40	0.72 68	0.68 84	0.91 44	0.72 116	0.64 29	0.55 20	0.53 114	0.52 105	0.58 54	0.51 49	2.19 138	0.59 52

AFF-stereo	0.76 50	0.69 46	0.59 78	0.30 26	0.32 35	0.52 92	0.18 31	0.86 75	0.41 62	1.37 163	0.43 46	0.60 42	0.34 39	0.24 29	1.76 57	1.13 68	0.57 37	0.62 62	2.81 142	0.43 32	0.77 38	0.63 27	0.41 50	0.32 35	0.70 75	0.67 73	2.38 163	0.56 42

TestStereo	0.77 51	0.93 149	0.79 112	0.56 98	0.46 68	0.66 136	0.33 82	1.22 120	0.42 69	0.90 120	0.52 66	0.84 100	0.54 84	0.39 82	1.50 35	0.92 35	0.73 73	0.51 35	1.38 74	0.56 60	1.25 86	0.82 41	0.44 63	0.44 74	0.77 91	0.79 87	1.34 69	0.79 81

MIM_Stereo	0.78 52	0.77 83	0.53 70	0.43 67	0.38 52	0.46 69	0.22 41	1.50 164	0.31 37	0.55 35	0.38 40	0.64 50	0.27 31	0.32 50	1.77 58	1.09 61	0.63 45	0.73 99	3.30 167	0.57 63	1.19 83	0.91 50	0.34 27	0.36 45	0.49 37	0.41 37	1.95 119	0.58 46

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 53	0.75 72	0.48 59	0.38 43	0.33 42	0.25 20	0.16 25	0.68 43	0.30 36	0.72 66	0.42 45	0.77 85	0.35 43	0.30 40	1.81 62	1.08 59	0.65 49	0.56 47	1.71 94	0.48 43	1.60 110	4.30 127	0.49 93	0.39 55	0.60 59	0.49 44	0.95 41	0.65 64

CFNet	0.80 53	0.84 110	0.79 112	0.76 143	0.70 139	0.60 122	0.46 124	0.84 72	0.48 84	0.66 58	0.71 111	0.92 118	0.61 108	0.43 106	1.75 55	0.84 29	0.70 60	0.64 73	0.90 43	0.78 130	0.89 55	0.72 33	0.45 69	0.51 100	0.87 113	0.83 95	1.67 102	1.15 139

HGLStereo	0.83 55	0.64 33	0.75 106	0.52 87	0.67 133	0.56 107	0.45 120	0.66 42	0.50 92	1.72 185	0.96 152	0.64 50	0.56 91	0.54 144	1.65 45	1.18 77	0.80 89	0.76 108	1.05 53	0.66 99	0.99 63	1.36 76	0.49 93	0.54 114	0.71 78	0.76 83	1.59 98	0.82 86

UNet	0.85 56	0.76 78	0.74 103	0.60 109	0.60 113	0.61 125	0.53 131	0.90 83	0.58 119	1.21 150	0.68 99	0.71 66	0.56 91	0.67 179	1.72 52	1.11 66	0.79 86	0.72 97	1.13 60	0.82 140	0.84 46	0.69 31	0.62 151	0.58 127	0.64 63	0.77 84	2.48 172	0.95 109

RASNet	0.85 56	0.72 57	0.89 138	0.61 111	0.62 123	0.66 136	0.41 105	0.98 94	0.61 125	1.21 150	0.64 90	0.74 70	0.67 123	0.40 86	1.23 27	1.31 96	0.72 68	0.66 77	1.00 48	0.70 112	1.09 72	1.43 78	0.43 60	0.75 171	0.68 72	0.79 87	2.17 134	0.93 108

anonymousdsp2	0.86 58	0.84 110	0.84 124	0.43 67	0.44 66	0.56 107	0.32 78	1.17 113	0.36 49	0.66 58	0.67 96	0.69 61	0.40 52	0.49 135	1.46 31	1.36 103	0.67 52	0.62 62	2.12 107	0.60 78	1.36 97	2.66 107	0.36 35	0.44 74	0.71 78	0.51 49	1.86 113	0.64 61

dd	0.86 58	0.80 92	0.51 61	1.05 186	0.44 66	0.85 166	0.44 118	0.85 73	0.39 53	0.83 100	0.40 41	1.23 157	0.39 48	0.47 124	2.21 113	0.98 42	0.97 147	0.71 91	2.00 105	0.61 81	0.84 46	0.77 36	0.49 93	0.64 152	0.70 75	0.53 52	1.73 105	1.47 166

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 58	0.72 57	0.84 124	0.41 59	0.39 53	0.54 98	0.21 39	0.99 95	0.52 98	1.54 173	0.57 76	0.73 69	0.39 48	0.26 31	2.15 101	1.17 75	0.64 48	0.50 32	2.66 136	0.57 63	0.88 51	0.90 48	0.47 80	0.39 55	0.86 109	0.72 78	2.54 184	0.66 65

DMCA-RVC	0.86 58	0.74 64	0.73 100	0.61 111	0.77 152	0.56 107	0.70 157	0.77 53	1.43 209	1.38 165	0.69 102	0.87 105	0.54 84	0.55 149	1.66 47	1.05 52	0.81 98	0.74 103	0.95 47	0.73 119	0.89 55	0.93 52	0.51 106	0.58 127	0.59 57	0.62 62	1.82 110	0.91 105

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 62	0.64 33	0.54 73	0.44 70	0.41 60	0.38 47	0.26 55	1.26 128	0.49 88	0.85 106	0.62 85	0.75 77	0.54 84	0.34 58	1.75 55	1.50 135	0.68 53	0.70 88	1.17 61	0.56 60	1.52 103	3.83 118	0.39 42	0.37 46	0.75 87	1.18 150	0.68 22	0.77 78

RAFT+CT+SA	0.87 62	0.97 165	0.40 39	0.45 73	0.29 31	0.38 47	0.20 36	1.64 187	0.33 43	0.72 66	0.30 28	0.88 110	0.65 118	0.40 86	1.56 39	1.21 84	0.56 34	0.57 49	2.08 106	0.40 26	0.83 45	5.00 139	0.32 24	0.37 46	0.47 32	0.42 41	1.56 89	0.49 35

DSFCA	0.87 62	0.84 110	0.73 100	0.65 121	0.77 152	0.61 125	0.78 162	0.75 51	0.78 151	0.77 81	0.83 136	0.75 77	0.48 68	0.43 106	1.89 71	1.14 70	0.85 106	0.87 141	1.00 48	0.74 121	1.00 67	1.05 62	0.72 183	0.63 149	0.83 101	0.95 116	1.88 115	0.85 95

IER	0.88 65	0.82 100	0.55 74	0.49 78	0.51 92	0.56 107	0.45 120	0.80 62	0.49 88	1.15 148	0.77 121	1.03 132	0.50 74	0.79 199	3.66 192	1.04 49	0.73 73	0.64 73	0.87 41	0.78 130	0.73 35	0.82 41	0.60 146	0.53 110	0.63 61	1.00 127	2.05 125	0.74 72

rafts_anoy	0.88 65	0.81 98	0.86 130	0.44 70	0.49 81	0.51 89	0.46 124	1.58 180	0.48 84	0.61 47	0.70 109	0.70 63	0.47 65	0.30 40	2.51 135	1.38 105	0.76 79	0.78 115	2.36 116	0.61 81	1.28 89	0.99 58	0.49 93	0.49 95	0.85 107	0.90 110	0.93 39	1.00 125

ARAFT	0.89 67	0.72 57	0.47 55	0.35 35	0.34 44	0.42 60	0.24 45	0.64 38	0.34 45	2.25 213	0.57 76	0.58 36	0.29 33	0.39 82	2.14 100	1.42 115	0.71 63	0.74 103	2.68 138	0.54 52	1.86 124	1.93 89	0.42 55	0.33 38	0.83 101	0.40 32	1.98 122	0.56 42

HITNet	0.90 68	0.65 36	0.62 83	0.68 128	0.50 90	0.39 50	0.32 78	1.26 128	0.89 162	0.70 61	0.70 109	0.91 116	0.49 71	0.39 82	1.96 81	1.02 46	0.66 51	0.64 73	0.79 38	0.61 81	1.53 104	3.85 119	0.46 71	0.52 105	0.58 54	0.64 65	1.81 108	0.81 84
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
TestStereo1	0.93 69	0.98 168	0.39 36	0.38 43	0.36 49	0.39 50	0.25 48	1.02 97	0.39 53	0.79 91	0.34 35	0.58 36	0.73 139	0.54 144	3.06 170	1.47 131	0.71 63	0.52 36	2.91 145	0.54 52	1.34 92	1.84 86	0.35 30	0.39 55	0.54 46	1.06 132	2.53 182	0.60 53

SA-5K	0.93 69	0.98 168	0.39 36	0.38 43	0.36 49	0.39 50	0.25 48	1.02 97	0.39 53	0.79 91	0.34 35	0.58 36	0.73 139	0.54 144	3.06 170	1.47 131	0.71 63	0.52 36	2.91 145	0.54 52	1.34 92	1.84 86	0.35 30	0.39 55	0.54 46	1.06 132	2.53 182	0.60 53

RALCasStereoNet	0.93 69	0.82 100	0.93 143	0.53 91	0.53 100	0.60 122	0.45 120	1.48 161	0.44 73	1.03 137	0.75 118	0.89 115	0.49 71	0.32 50	2.31 120	1.43 119	0.78 83	0.75 105	1.50 81	0.58 67	1.18 82	2.21 99	0.49 93	0.57 123	0.86 109	1.13 144	0.90 35	1.16 140

CFNet_RVC	0.94 72	0.84 110	0.89 138	0.76 143	0.80 160	0.71 146	0.49 126	0.74 50	0.63 132	0.88 115	0.94 148	0.87 105	0.57 95	0.50 136	1.96 81	1.12 67	0.79 86	0.79 118	1.27 65	0.73 119	1.26 87	1.52 81	0.48 83	0.64 152	0.98 134	1.11 138	1.92 118	1.23 148

DLCB_ROB	0.94 72	0.90 132	0.88 133	0.73 136	0.80 160	0.69 143	0.69 156	0.87 79	0.72 147	0.94 128	0.86 140	1.02 128	0.91 178	0.69 186	1.48 33	1.06 55	0.97 147	0.72 97	0.88 42	0.74 121	1.21 84	1.21 71	0.78 192	0.71 166	1.26 182	1.26 158	1.49 84	0.95 109

AACVNet	0.95 74	0.87 119	0.69 94	0.91 168	0.91 171	0.72 149	0.59 147	0.87 79	0.60 122	0.73 70	0.88 143	0.79 89	0.64 113	0.60 164	1.77 58	1.37 104	0.84 104	0.83 131	1.12 59	0.77 127	1.36 97	1.13 65	0.70 176	0.65 154	0.87 113	1.12 141	1.90 116	1.31 156

DISCO	0.96 75	0.98 168	0.56 76	0.57 101	0.61 117	0.81 162	0.79 165	0.77 53	0.81 152	2.06 204	0.86 140	0.66 55	0.70 128	0.42 102	1.87 69	1.27 91	0.99 151	0.80 123	1.80 96	0.80 134	0.92 59	1.33 73	0.57 132	0.51 100	0.72 81	0.84 100	2.02 123	0.80 83

GLC_STEREO	0.97 76	0.89 129	0.85 128	0.56 98	0.60 113	0.48 80	0.40 101	1.70 190	0.47 78	0.77 81	0.67 96	0.78 88	0.63 111	0.61 166	2.53 136	1.65 154	0.88 116	0.60 54	1.57 90	0.70 112	2.48 134	1.17 67	0.44 63	0.43 70	0.67 65	0.55 55	2.36 159	0.88 102

TESTraft	0.98 77	0.96 163	0.42 44	0.41 59	0.33 42	0.40 53	0.25 48	1.13 108	0.39 53	0.97 133	0.35 38	0.61 43	0.75 148	0.54 144	3.18 180	1.42 115	0.70 60	0.50 32	2.86 144	0.53 51	1.08 70	3.15 112	0.35 30	0.40 60	0.52 44	1.18 150	2.52 178	0.61 55

psm_up	0.99 78	0.86 117	0.99 157	0.78 150	0.89 169	0.75 153	0.58 144	1.33 146	1.03 180	0.88 115	0.69 102	0.99 127	0.72 134	0.76 195	1.89 71	1.10 63	0.91 127	0.81 126	1.93 101	0.81 137	1.08 70	0.90 48	0.49 93	0.85 191	1.01 139	1.06 132	1.62 99	1.10 133

STTStereo	0.99 78	0.95 158	0.82 120	0.77 148	0.77 152	0.69 143	0.87 175	0.86 75	1.53 218	1.27 156	0.79 127	1.13 148	0.69 126	0.93 216	2.19 107	1.03 48	0.72 68	0.70 88	1.05 53	0.63 92	1.15 80	0.86 45	0.58 140	0.56 122	0.73 84	1.21 154	1.74 107	1.41 164

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 80	0.93 149	0.80 116	0.72 133	0.79 158	0.65 134	1.02 189	1.07 103	2.31 248	2.00 198	0.74 116	0.97 123	0.56 91	0.94 218	1.82 63	0.96 40	0.68 53	0.67 80	1.31 68	0.65 94	0.88 51	0.94 53	0.57 132	0.57 123	0.73 84	1.60 198	1.43 77	1.27 154
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CAS	1.05 81	0.80 92	0.40 39	0.50 84	0.48 78	0.37 44	0.30 63	0.55 28	0.44 73	1.13 147	0.77 121	0.64 50	0.95 188	0.31 48	2.68 150	1.79 163	0.96 144	0.82 129	1.08 57	0.61 81	2.91 141	5.06 142	0.44 63	0.30 32	0.81 95	0.92 112	1.18 60	1.16 140

AF-Net	1.05 81	0.83 103	0.94 144	0.76 143	0.91 171	0.98 186	1.68 222	1.52 171	1.06 182	0.57 39	0.96 152	1.34 163	0.64 113	0.74 190	1.71 48	0.99 43	0.80 89	0.60 54	1.64 92	0.72 116	0.72 33	2.35 100	0.63 156	0.62 143	0.89 120	0.82 93	1.57 94	1.25 151

Nwc_Net	1.05 81	0.83 103	0.94 144	0.76 143	0.91 171	0.98 186	1.68 222	1.52 171	1.06 182	0.57 39	0.96 152	1.34 163	0.64 113	0.74 190	1.71 48	0.99 43	0.80 89	0.60 54	1.64 92	0.72 116	0.72 33	2.35 100	0.63 156	0.62 143	0.89 120	0.82 93	1.57 94	1.25 151

LMCR-Stereo	1.06 84	0.83 103	0.84 124	0.53 91	0.62 123	0.64 132	0.33 82	1.12 106	0.60 122	0.83 100	0.79 127	0.91 116	0.49 71	0.41 92	2.53 136	1.54 141	1.03 162	0.75 105	2.16 108	1.42 199	1.68 115	3.87 121	0.49 93	0.65 154	0.75 87	0.83 95	1.10 56	0.88 102

PDISCO_ROB	1.06 84	0.87 119	0.60 81	0.80 155	0.68 136	0.53 97	0.59 147	0.93 87	0.69 142	1.80 190	1.00 160	0.74 70	0.63 111	0.66 177	1.87 69	1.44 121	0.89 118	1.10 201	1.53 84	0.80 134	1.56 107	2.40 103	0.52 113	0.63 149	1.19 167	0.79 87	2.56 185	0.81 84

SA	1.07 86	0.90 132	0.42 44	0.55 96	0.53 100	0.49 82	0.24 45	1.60 181	0.46 76	0.71 65	0.41 43	0.69 61	0.58 99	0.62 171	1.74 53	1.41 112	0.78 83	0.79 118	3.17 156	0.65 94	1.24 85	4.73 131	0.34 27	0.51 100	0.75 87	1.12 141	2.64 192	0.72 71

PS-NSSS	1.07 86	1.44 232	0.69 94	1.20 206	0.91 171	1.16 204	0.93 182	0.80 62	0.55 109	0.74 72	0.49 56	1.98 199	1.03 195	0.91 213	1.54 38	0.92 35	0.83 102	0.73 99	1.45 79	0.62 87	0.94 60	0.63 27	1.68 251	0.50 98	1.00 137	0.95 116	3.21 216	1.11 136

HSM	1.07 86	0.75 72	0.97 152	0.78 150	0.77 152	0.54 98	0.54 133	1.87 206	0.60 122	0.76 77	0.85 139	0.87 105	0.67 123	0.56 150	2.24 114	1.05 52	0.92 133	0.71 91	2.57 124	0.71 114	1.80 122	2.08 97	0.56 129	0.72 169	0.90 124	0.97 120	2.08 127	1.03 126

LL-Strereo2	1.08 89	0.65 36	0.59 78	0.40 55	0.34 44	0.31 30	0.23 42	1.48 161	0.38 51	0.68 60	0.58 80	0.63 47	0.32 37	0.64 175	1.65 45	1.13 68	0.63 45	0.53 42	1.32 70	0.66 99	1.35 95	11.05 240	0.44 63	0.34 40	0.64 63	0.60 60	1.05 49	0.56 42

raftrobust	1.11 90	0.65 36	0.92 142	0.55 96	0.49 81	0.44 62	0.33 82	1.55 177	0.47 78	0.94 128	0.72 114	0.82 96	0.53 79	0.36 71	2.91 161	1.71 158	0.71 63	0.70 88	4.37 183	0.65 94	1.69 117	3.95 123	0.59 144	0.42 69	0.95 132	0.85 102	0.99 44	0.85 95

UCFNet_RVC	1.11 90	1.26 214	0.85 128	0.88 165	0.93 178	0.77 157	0.58 144	0.78 57	0.67 139	0.93 126	0.80 131	1.25 158	0.93 183	0.48 130	2.17 105	1.09 61	0.78 83	0.82 129	2.60 131	0.80 134	1.32 91	1.66 83	1.31 239	0.67 158	1.05 147	1.11 138	1.44 79	2.13 197

test_4	1.13 92	0.74 64	0.77 108	0.42 65	0.32 35	0.34 36	0.26 55	0.78 57	0.33 43	0.75 73	0.40 41	0.87 105	0.35 43	0.40 86	2.10 99	1.55 142	0.65 49	0.69 86	1.50 81	0.51 46	1.12 77	10.25 214	0.41 50	0.37 46	0.58 54	0.70 75	2.73 197	0.62 57

Sa-1000	1.14 93	0.75 72	0.47 55	0.49 78	0.61 117	0.50 85	0.27 58	1.70 190	0.52 98	0.73 70	0.48 53	0.66 55	0.67 123	0.79 199	2.17 105	1.43 119	0.92 133	0.93 162	3.23 157	0.58 67	1.55 106	4.86 134	0.35 30	0.59 134	1.14 163	1.24 155	2.35 157	0.76 77

RALAANet	1.14 93	0.70 49	0.84 124	0.53 91	0.53 100	0.60 122	0.41 105	1.30 135	0.50 92	0.94 128	0.65 92	0.72 68	0.59 100	0.33 53	1.97 84	1.32 98	0.75 78	0.89 151	1.96 102	0.85 143	3.07 143	5.37 150	0.53 114	0.62 143	0.82 98	1.03 130	2.08 127	0.78 80

CASnet	1.15 95	0.91 136	0.49 60	0.40 55	0.43 64	0.38 47	0.20 36	0.91 85	0.49 88	0.77 81	0.56 74	0.88 110	0.53 79	0.35 62	2.15 101	1.24 88	0.72 68	0.50 32	1.34 72	0.54 52	7.12 200	5.37 150	0.41 50	0.38 49	1.21 169	0.49 44	1.45 80	0.79 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iResNet_ROB	1.16 96	0.83 103	0.82 120	0.65 121	0.59 110	0.67 139	0.58 144	2.65 256	0.53 102	1.73 186	0.76 120	0.87 105	0.78 158	0.47 124	3.77 200	1.45 123	0.87 112	0.86 139	2.81 142	0.65 94	1.26 87	0.87 46	0.57 132	0.73 170	0.81 95	0.95 116	2.65 194	1.03 126

RP	1.18 97	1.02 182	1.24 206	0.94 172	1.08 190	0.84 163	1.17 201	1.25 126	1.31 201	0.61 47	1.16 168	1.21 155	0.75 148	0.68 180	3.34 184	1.04 49	0.89 118	0.67 80	1.20 64	0.79 132	0.88 51	2.85 109	0.59 144	0.71 166	0.86 109	0.98 124	2.51 177	1.21 146

trnet	1.20 98	0.91 136	0.94 144	0.52 87	0.42 62	0.47 75	0.25 48	1.41 156	0.61 125	0.88 115	0.75 118	0.97 123	0.72 134	0.37 73	2.66 147	3.31 213	0.86 109	0.61 58	2.41 118	0.60 78	3.93 153	3.14 111	0.50 104	0.47 80	1.03 143	0.86 105	1.72 103	0.99 120

APVNet	1.21 99	1.02 182	0.64 87	0.69 129	0.78 156	0.86 167	0.84 170	0.78 57	0.71 146	0.92 124	0.82 134	0.86 103	0.59 100	0.58 156	2.67 149	1.65 154	1.11 171	0.98 177	3.23 157	0.85 143	1.62 111	4.73 131	0.55 122	0.84 190	0.77 91	0.80 90	1.90 116	0.98 114

iinet-f	1.22 100	1.08 190	0.64 87	0.93 171	0.46 68	0.68 141	0.57 141	0.79 61	0.48 84	2.11 209	1.35 183	0.83 98	0.64 113	0.35 62	3.95 203	1.80 165	0.77 81	0.66 77	2.93 151	1.00 164	1.53 104	3.24 113	0.64 161	0.53 110	1.10 158	0.63 64	2.23 147	0.90 104

PA-Net	1.22 100	0.95 158	1.13 188	0.75 139	1.31 213	0.68 141	0.84 170	0.82 68	1.18 195	0.83 100	0.77 121	0.76 81	0.78 158	0.91 213	3.00 166	1.21 84	0.68 53	0.77 111	1.02 52	0.82 140	1.13 79	4.67 129	0.66 165	0.82 185	1.00 137	2.10 232	1.24 62	2.13 197
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	1.25 102	1.24 208	1.10 180	0.99 179	1.05 184	0.96 181	1.53 216	1.79 197	1.59 221	0.60 45	1.34 180	1.17 152	1.03 195	0.74 190	2.44 126	1.07 56	0.89 118	0.99 180	1.54 86	0.91 151	0.99 63	2.46 104	0.80 200	0.76 173	1.26 182	1.59 195	1.39 74	1.61 174

Abc-Net	1.25 102	1.24 208	1.10 180	0.99 179	1.05 184	0.96 181	1.53 216	1.79 197	1.59 221	0.60 45	1.34 180	1.17 152	1.03 195	0.74 190	2.44 126	1.07 56	0.89 118	0.99 180	1.54 86	0.91 151	0.99 63	2.46 104	0.80 200	0.76 173	1.26 182	1.59 195	1.39 74	1.61 174
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CES	1.27 104	0.77 83	0.56 76	0.45 73	0.56 105	0.51 89	0.21 39	1.50 164	0.70 144	0.78 84	0.80 131	0.84 100	0.90 177	0.33 53	3.45 188	2.96 203	1.14 175	1.04 193	1.32 70	1.08 173	4.63 160	4.87 135	0.63 156	0.38 49	0.85 107	0.83 95	1.02 46	1.16 140

GMOStereo	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

error version	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

test-v	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

test-2	1.28 105	0.74 64	0.45 49	0.62 114	0.52 94	0.46 69	0.39 95	1.54 173	0.47 78	0.87 109	0.47 49	0.74 70	0.59 100	0.35 62	2.01 87	1.45 123	0.80 89	0.87 141	2.92 147	0.69 105	1.78 118	10.98 236	0.46 71	0.41 62	1.09 153	0.72 78	1.56 89	0.58 46

GANetREF_RVC	1.28 105	1.18 201	0.95 149	1.18 205	1.04 182	1.00 191	0.79 165	1.25 126	1.10 187	1.29 157	0.77 121	2.28 215	0.91 178	0.63 173	2.00 86	1.14 70	1.01 156	0.98 177	2.44 120	0.82 140	1.98 128	1.33 73	0.78 192	1.05 206	1.28 187	1.27 159	2.63 191	1.49 167
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
AMNet	1.29 110	1.12 193	1.05 167	1.13 194	1.12 195	1.24 213	1.08 196	1.36 150	1.13 191	1.10 145	1.11 165	1.51 179	1.26 207	1.20 238	1.52 37	1.57 146	1.35 200	1.21 221	1.37 73	1.22 186	1.35 95	1.19 69	1.25 232	1.19 215	1.23 177	1.72 208	1.54 88	1.65 178

raft_robust	1.30 111	0.93 149	0.53 70	0.59 107	0.47 72	0.57 113	0.37 93	2.06 226	0.52 98	1.69 184	0.53 68	0.76 81	0.82 166	0.47 124	2.16 104	1.52 139	0.84 104	0.84 137	5.71 204	0.59 70	2.50 135	5.04 141	0.46 71	0.51 100	0.99 135	1.05 131	1.58 96	0.99 120

IPLGR_C	1.31 112	0.71 54	0.68 93	0.57 101	0.46 68	0.52 92	0.31 67	0.81 64	0.53 102	0.76 77	0.69 102	1.03 132	0.53 79	0.59 160	2.62 142	1.33 100	0.88 116	0.63 71	3.25 163	0.61 81	1.64 114	10.69 227	0.55 122	0.53 110	0.89 120	0.57 58	2.40 165	0.62 57

ACRE	1.31 112	0.70 49	0.66 91	0.58 106	0.47 72	0.52 92	0.32 78	0.81 64	0.53 102	0.76 77	0.69 102	1.04 136	0.52 78	0.59 160	2.66 147	1.32 98	0.89 118	0.63 71	3.25 163	0.61 81	1.62 111	10.69 227	0.55 122	0.52 105	0.92 127	0.55 55	2.40 165	0.62 57

SACVNet	1.31 112	0.94 152	0.95 149	0.90 166	1.10 192	0.87 169	0.92 181	1.50 164	0.81 152	1.23 155	0.71 111	0.94 119	0.69 126	0.68 180	1.83 65	1.40 109	1.12 174	0.83 131	2.20 110	0.94 157	2.13 129	5.87 160	0.65 162	0.82 185	1.04 144	1.06 132	2.02 123	1.30 155

4D-IteraStereo	1.32 115	0.61 32	1.07 173	0.49 78	0.43 64	0.40 53	0.25 48	1.44 159	0.37 50	0.75 73	0.56 74	0.75 77	0.43 56	0.43 106	2.29 119	1.38 105	0.68 53	0.66 77	2.70 139	0.59 70	3.21 145	10.86 235	0.46 71	0.40 60	0.69 74	0.83 95	2.34 155	0.64 61

CIPLG	1.32 115	0.70 49	0.69 94	0.57 101	0.46 68	0.52 92	0.33 82	0.81 64	0.55 109	0.76 77	0.69 102	1.03 132	0.53 79	0.59 160	2.91 161	1.33 100	0.89 118	0.62 62	3.23 157	0.62 87	1.62 111	10.69 227	0.55 122	0.53 110	0.90 124	0.54 53	2.37 162	0.61 55

DN-CSS_ROB	1.32 115	0.83 103	1.03 163	0.87 164	0.86 164	0.47 75	0.36 91	2.00 220	0.57 117	1.56 175	1.81 195	0.96 122	0.77 156	0.38 78	2.15 101	1.40 109	1.03 162	0.93 162	5.27 192	0.66 99	2.56 136	2.82 108	0.54 119	0.86 193	0.79 93	0.81 91	2.07 126	1.33 159

UDGNet	1.34 118	1.00 176	0.76 107	1.64 229	1.38 218	1.69 234	1.25 205	1.22 120	0.69 142	0.63 53	0.84 138	0.83 98	0.41 54	1.62 249	2.02 92	1.19 80	0.81 98	0.87 141	1.98 103	0.92 154	1.68 115	5.69 156	1.26 235	0.47 80	1.21 169	0.95 116	2.15 131	1.03 126

CREStereo	1.37 119	0.91 136	0.94 144	0.52 87	0.42 62	0.47 75	0.26 55	1.43 158	0.66 137	0.87 109	0.83 136	0.95 120	0.73 139	0.36 71	2.98 165	4.38 236	0.85 106	0.56 47	2.41 118	0.62 87	5.52 177	4.71 130	0.53 114	0.47 80	1.02 141	0.87 106	1.73 105	0.98 114
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
FADNet-RVC-Resample	1.37 119	0.87 119	0.99 157	0.72 133	0.81 162	0.63 129	1.02 189	1.06 102	0.91 165	0.99 134	0.99 158	1.69 187	0.73 139	1.02 224	4.06 205	1.41 112	1.02 159	1.62 245	1.55 88	1.04 168	1.37 99	5.03 140	0.57 132	1.14 212	0.88 116	1.99 225	1.45 80	1.54 170

FADNet-RVC	1.38 121	0.71 54	0.88 133	0.77 148	1.09 191	0.58 116	2.16 239	0.92 86	0.57 117	1.03 137	0.72 114	1.48 174	0.64 113	0.61 166	5.02 212	1.56 144	0.85 106	0.90 154	2.24 112	1.52 215	2.20 130	4.08 125	0.51 106	0.77 175	1.48 211	1.14 146	1.43 77	1.35 160

PMTNet	1.39 122	0.94 152	0.99 157	0.48 77	0.49 81	0.47 75	0.32 78	0.83 69	0.66 137	0.83 100	0.62 85	0.88 110	0.50 74	0.35 62	2.72 153	4.30 233	0.91 127	0.57 49	2.40 117	0.54 52	6.12 183	5.45 153	0.57 132	0.38 49	1.99 244	1.00 127	1.09 52	1.19 145

GES	1.40 123	0.73 61	0.79 112	0.78 150	0.71 140	0.80 160	0.59 147	1.37 152	0.97 170	1.66 181	0.94 148	0.74 70	0.65 118	0.63 173	2.40 123	1.55 142	0.98 149	0.89 151	5.45 198	1.14 179	3.99 154	3.85 119	0.65 162	0.83 188	0.75 87	0.81 91	1.52 87	1.72 181

LoS_RVC	1.42 124	1.25 211	0.86 130	0.31 28	0.49 81	0.37 44	0.33 82	0.73 48	0.56 114	2.10 207	0.68 99	0.67 58	0.70 128	0.33 53	3.08 173	3.79 224	0.89 118	2.10 265	3.01 154	0.66 99	4.40 155	6.44 165	0.51 106	0.43 70	0.82 98	0.85 102	0.90 35	0.99 120

tt_ll	1.42 124	1.25 211	0.86 130	0.31 28	0.49 81	0.37 44	0.33 82	0.73 48	0.56 114	2.10 207	0.68 99	0.67 58	0.70 128	0.33 53	3.08 173	3.79 224	0.89 118	2.10 265	3.01 154	0.66 99	4.40 155	6.44 165	0.51 106	0.43 70	0.82 98	0.85 102	0.90 35	0.99 120

sAnonymous2	1.42 124	0.76 78	0.52 68	0.41 59	0.47 72	0.71 146	0.41 105	1.28 132	0.98 173	0.65 55	0.89 144	1.08 141	0.95 188	0.37 73	2.20 108	2.28 186	1.10 167	1.04 193	3.71 173	0.92 154	4.94 165	6.73 171	0.62 151	0.55 120	0.83 101	1.39 171	1.25 63	1.24 149

CroCo_RVC	1.42 124	0.76 78	0.52 68	0.41 59	0.47 72	0.71 146	0.41 105	1.28 132	0.98 173	0.65 55	0.89 144	1.08 141	0.95 188	0.37 73	2.20 108	2.28 186	1.10 167	1.04 193	3.71 173	0.92 154	4.94 165	6.73 171	0.62 151	0.55 120	0.83 101	1.39 171	1.25 63	1.24 149

RGC	1.43 128	1.30 220	1.99 248	1.14 199	1.18 203	1.16 204	1.01 186	1.20 118	1.08 185	0.91 121	1.70 194	1.18 154	1.24 206	0.87 207	3.10 177	1.18 77	0.98 149	0.86 139	1.81 97	1.02 166	1.39 100	3.87 121	0.76 185	0.90 197	1.14 163	1.53 190	2.17 134	1.85 185

castereo	1.44 129	0.88 127	0.96 151	0.46 76	0.47 72	0.33 33	0.27 58	0.77 53	0.50 92	0.80 95	0.64 90	1.04 136	0.48 68	0.38 78	2.25 115	2.81 198	1.03 162	0.76 108	2.67 137	0.62 87	7.90 212	7.11 178	0.57 132	0.52 105	1.04 144	1.25 157	1.03 47	1.21 146

FADNet	1.44 129	0.83 103	0.83 123	0.82 160	1.03 181	0.61 125	1.88 233	0.97 92	0.73 148	0.93 126	0.92 147	1.16 151	0.76 153	0.74 190	3.69 196	1.34 102	0.91 127	1.03 190	2.63 132	1.49 208	2.87 140	4.93 136	0.49 93	0.65 154	1.54 220	1.70 207	1.51 86	1.83 184

stereogan	1.44 129	1.33 223	1.05 167	1.11 190	1.28 211	1.11 198	0.97 183	1.26 128	1.05 181	1.22 154	1.10 163	1.62 185	0.89 175	0.66 177	2.34 121	1.31 96	0.94 138	0.81 126	1.72 95	0.95 159	1.10 74	8.04 185	0.71 178	0.77 175	0.83 101	1.06 132	2.36 159	1.38 162

MGS-Stereo	1.48 132	0.99 171	0.47 55	0.40 55	0.35 48	0.40 53	0.36 91	0.65 39	0.26 27	0.52 34	0.43 46	0.52 31	0.38 46	0.43 106	23.31 251	0.93 38	0.73 73	0.79 118	0.93 45	0.65 94	1.10 74	1.25 72	0.44 63	0.48 92	0.72 81	0.49 44	1.29 67	0.77 78

NCCL2	1.48 132	1.28 218	1.10 180	1.11 190	1.43 221	0.78 158	0.90 178	1.05 101	1.14 193	1.86 195	1.27 176	1.02 128	0.81 161	0.80 202	3.43 186	1.42 115	1.14 175	0.87 141	1.31 68	0.89 150	1.94 127	3.37 115	1.48 247	1.02 202	1.50 215	1.35 166	3.80 238	1.85 185

TANstereo	1.49 134	1.06 187	0.88 133	0.67 126	0.73 143	0.87 169	0.33 82	0.86 75	0.61 125	0.70 61	0.69 102	0.59 40	0.59 100	1.02 224	2.75 154	2.89 200	0.94 138	1.13 209	1.43 77	1.28 189	5.13 171	5.06 142	1.35 241	0.46 78	0.54 46	0.89 107	5.92 258	0.74 72

XX-TBD	1.49 134	1.06 187	0.88 133	0.67 126	0.73 143	0.87 169	0.33 82	0.86 75	0.61 125	0.70 61	0.69 102	0.59 40	0.59 100	1.02 224	2.75 154	2.89 200	0.94 138	1.13 209	1.43 77	1.28 189	5.13 171	5.06 142	1.35 241	0.46 78	0.54 46	0.89 107	5.92 258	0.74 72

LoS	1.51 136	0.79 91	0.59 78	0.52 87	0.56 105	0.65 134	0.38 94	2.56 252	0.88 160	1.21 150	0.94 148	0.97 123	0.88 174	0.35 62	3.04 169	3.41 215	1.24 187	0.93 162	2.19 109	0.68 104	5.96 179	7.00 176	0.62 151	0.47 80	1.14 163	0.98 124	1.06 51	0.87 99
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.51 136	0.74 64	1.07 173	0.75 139	0.75 147	0.84 163	0.54 133	1.10 104	0.86 157	1.37 163	1.15 167	0.88 110	1.08 201	0.53 143	1.90 73	1.91 168	1.22 184	0.99 180	1.56 89	0.96 161	3.89 152	10.50 221	0.68 172	0.77 175	0.91 126	1.19 152	1.42 76	1.14 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	1.53 138	0.77 83	0.77 108	0.75 139	0.67 133	0.47 75	0.40 101	1.23 122	1.32 202	0.83 100	0.77 121	0.95 120	0.74 144	0.59 160	5.02 212	2.40 193	1.64 213	1.43 239	1.27 65	0.85 143	4.54 157	8.28 187	0.48 83	0.91 198	0.70 75	0.77 84	1.85 111	0.99 120

iResNetv2_ROB	1.57 139	0.87 119	0.70 97	1.13 194	0.65 127	0.72 149	0.49 126	2.63 255	0.64 134	1.77 189	0.87 142	1.30 162	0.75 148	0.40 86	4.81 211	1.26 90	0.91 127	0.71 91	4.58 186	0.81 137	7.66 206	1.62 82	0.58 140	0.80 178	0.81 95	0.83 95	3.12 215	0.91 105

MyStereo04	1.58 140	0.90 132	0.97 152	0.78 150	0.89 169	0.57 113	0.40 101	1.57 179	0.97 170	2.23 212	0.89 144	1.34 163	0.54 84	0.41 92	2.94 164	2.47 194	0.86 109	0.92 158	5.37 194	1.50 211	4.62 159	3.51 116	0.92 218	0.81 182	1.21 169	1.61 200	2.58 187	0.95 109

AE-Stereo	1.61 141	0.85 114	1.23 205	0.81 158	0.51 92	0.57 113	0.75 161	0.83 69	0.49 88	0.79 91	0.54 70	1.29 159	0.72 134	0.47 124	2.05 95	2.96 203	0.99 151	0.92 158	2.63 132	0.86 146	4.61 158	11.92 258	0.50 104	0.80 178	1.26 182	1.34 165	1.95 119	0.86 97

castereo++	1.62 142	0.76 78	0.78 111	0.59 107	0.41 60	0.34 36	0.25 48	0.85 73	0.43 70	0.81 98	0.62 85	1.02 128	0.51 76	0.38 78	1.86 68	2.57 195	1.01 156	0.73 99	3.23 157	0.62 87	7.09 199	6.35 164	0.63 156	0.58 127	0.99 135	1.01 129	7.61 271	1.63 177

dad	1.63 143	0.97 165	0.65 89	2.18 246	1.19 205	1.01 192	3.99 259	1.66 188	0.55 109	1.21 150	0.50 58	1.12 147	2.01 220	0.58 156	3.09 175	1.16 73	1.11 171	0.76 108	2.70 139	0.77 127	1.34 92	1.48 79	0.71 178	0.88 195	2.48 253	0.71 76	5.52 257	3.80 233

CC-Net-ROB	1.63 143	1.81 245	1.19 200	1.85 235	1.77 238	2.27 247	1.56 218	0.93 87	0.96 169	1.29 157	0.67 96	5.48 259	2.51 229	1.43 247	1.64 42	0.87 31	1.34 197	1.17 213	2.46 121	0.88 148	1.09 72	1.35 75	3.34 267	0.63 149	1.22 174	1.15 147	1.47 82	1.57 172

XPNet_ROB	1.63 143	1.57 239	1.09 179	0.91 168	1.13 198	1.01 192	0.88 176	0.95 91	1.14 193	1.07 143	1.82 196	4.03 246	0.72 134	0.78 196	1.82 63	1.51 136	1.52 210	0.94 165	1.42 75	1.04 168	2.20 130	7.75 183	0.86 214	0.80 178	0.94 128	1.29 162	3.34 223	1.56 171

DeepPruner_ROB	1.64 146	0.75 72	0.91 140	0.85 162	0.88 167	0.75 153	1.75 226	1.26 128	0.91 165	1.49 171	1.65 192	0.85 102	0.81 161	0.56 150	3.12 179	1.49 134	1.02 159	1.02 187	2.33 115	0.75 124	7.42 203	6.70 169	0.81 204	0.69 161	0.88 116	1.45 178	2.17 134	0.87 99

CFNet_pseudo	1.65 147	0.78 87	0.82 120	0.82 160	0.79 158	0.69 143	0.42 111	0.93 87	0.53 102	0.95 131	0.81 133	0.88 110	0.81 161	0.81 203	15.70 239	1.39 107	0.74 76	0.71 91	7.24 239	0.77 127	0.97 61	1.50 80	0.69 175	0.57 123	0.88 116	0.89 107	1.47 82	1.12 137

GCAP-BAT	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

test_for_model	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

testlalala2	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

testlalala	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

testlalala_base	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

GCAP-Stereo	1.68 148	0.92 142	0.51 61	0.38 43	0.40 54	0.45 63	0.31 67	1.31 138	0.41 62	0.78 84	0.51 60	2.09 201	0.43 56	0.30 40	1.95 74	1.95 172	13.44 291	0.62 62	2.57 124	0.59 70	8.07 216	1.98 90	0.48 83	0.47 80	0.67 65	0.64 65	2.20 140	0.83 89

test-3	1.73 154	1.00 176	1.08 176	0.63 119	0.60 113	0.55 101	0.43 114	1.99 216	0.39 53	0.86 107	0.54 70	1.45 171	0.53 79	0.41 92	2.20 108	1.41 112	0.81 98	0.79 118	6.57 220	0.69 105	5.20 175	11.52 252	0.46 71	0.54 114	0.86 109	0.97 120	3.11 212	0.98 114

test_1	1.73 154	1.01 178	1.08 176	0.63 119	0.60 113	0.55 101	0.43 114	1.99 216	0.39 53	0.86 107	0.54 70	1.45 171	0.54 84	0.41 92	2.20 108	1.42 115	0.80 89	0.79 118	6.57 220	0.69 105	5.20 175	11.52 252	0.46 71	0.54 114	0.87 113	0.97 120	3.11 212	0.98 114

test_3	1.73 154	1.02 182	1.05 167	0.65 121	0.61 117	0.55 101	0.43 114	1.96 212	0.38 51	0.88 115	0.52 66	1.45 171	0.54 84	0.40 86	2.20 108	1.40 109	0.81 98	0.81 126	6.56 219	0.71 114	5.08 168	11.49 249	0.43 60	0.49 95	0.96 133	1.09 137	3.23 217	0.98 114

CREStereo++_RVC	1.73 154	0.91 136	1.03 163	0.51 85	0.56 105	0.40 53	0.28 61	1.37 152	0.51 96	0.83 100	0.61 83	0.76 81	0.85 171	0.34 58	2.78 156	3.07 206	0.92 133	0.61 58	2.72 141	0.55 58	5.01 167	5.69 156	0.53 114	0.38 49	0.94 128	0.84 100	12.80 287	0.98 114
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
GEStereo_RVC	1.80 158	0.96 163	0.99 157	1.02 182	0.87 165	1.12 199	1.03 192	1.66 188	0.82 154	0.91 121	0.79 127	1.34 163	0.75 148	0.61 166	2.25 115	2.14 183	1.14 175	1.23 225	4.06 180	1.22 186	4.66 161	11.41 248	0.71 178	0.95 200	0.88 116	0.97 120	2.49 175	1.65 178

NaN_ROB	1.84 159	1.11 192	1.04 166	0.95 173	1.77 238	0.86 167	0.91 180	1.32 145	10.70 295	1.00 136	1.38 186	2.45 220	0.89 175	1.12 233	4.34 208	1.29 93	0.92 133	0.88 150	1.49 80	1.14 179	1.42 102	2.02 96	0.76 185	1.03 203	1.30 188	2.01 226	2.38 163	3.27 226

sCroCo_RVC	1.85 160	0.67 41	0.55 74	0.37 41	0.49 81	0.75 153	0.41 105	0.94 90	1.56 220	1.51 172	0.78 126	1.04 136	0.94 186	0.48 130	2.49 130	5.07 244	1.26 190	1.22 222	2.53 123	1.37 194	7.95 214	11.14 241	0.45 69	0.60 136	0.94 128	1.12 141	2.34 155	1.05 129

ETE_ROB	1.85 160	1.93 250	1.18 197	1.04 184	1.33 215	1.26 215	1.12 199	1.11 105	2.30 247	1.36 162	3.26 223	3.18 234	0.94 186	1.14 235	2.62 142	1.51 136	2.14 237	0.99 180	2.50 122	1.15 181	3.67 149	5.74 159	0.86 214	1.03 203	1.21 169	1.36 168	2.30 149	1.68 180

LALA_ROB	1.85 160	2.17 254	1.13 188	1.05 186	1.26 207	1.16 204	1.01 186	1.17 113	1.46 212	2.06 204	2.82 215	3.47 236	0.92 181	0.93 216	3.90 202	1.46 128	1.36 201	1.18 216	2.20 110	1.31 192	2.84 139	5.10 145	0.77 190	1.01 201	1.24 178	1.41 174	3.89 242	1.77 183

MLCV	1.91 163	0.87 119	0.97 152	1.33 215	1.13 198	0.99 188	0.74 160	2.14 229	0.77 150	2.02 199	4.44 233	1.60 182	1.56 214	0.45 116	2.63 144	1.79 163	1.11 171	0.96 173	6.71 226	1.05 170	4.69 163	5.60 154	0.66 165	1.60 227	1.14 163	1.35 166	2.31 151	1.06 131

RAFT + AFF	1.96 164	0.49 24	0.42 44	0.41 59	0.20 18	0.41 58	0.19 32	0.65 39	0.23 24	0.56 37	0.27 24	0.77 85	0.21 24	0.29 38	39.69 257	0.90 34	0.62 43	0.35 11	1.92 100	0.38 23	0.77 38	0.57 22	0.32 24	0.27 29	0.71 78	0.33 25	0.58 14	0.29 19

DDUNet	2.05 165	2.73 261	2.03 249	2.92 259	2.66 262	3.04 260	2.76 246	1.17 113	1.11 189	1.60 176	1.21 174	2.23 212	1.69 217	2.81 262	2.04 94	1.25 89	2.78 244	2.42 278	2.63 132	2.90 257	1.92 126	2.11 98	2.77 265	0.92 199	1.01 139	0.93 113	2.50 176	1.10 133

CASS	2.08 166	1.02 182	1.16 195	1.28 210	0.99 179	0.88 173	3.39 254	1.42 157	1.02 179	1.30 159	2.46 214	1.14 149	0.81 161	0.46 120	2.70 151	2.38 192	3.41 250	1.10 201	3.40 169	1.18 183	8.01 215	8.63 191	0.66 165	0.69 161	1.49 213	1.27 159	2.52 178	1.41 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HUF	2.12 167	0.70 49	0.53 70	0.35 35	0.25 24	0.29 26	0.16 25	0.81 64	0.29 34	0.49 32	0.24 19	0.61 43	0.43 56	0.27 33	21.42 246	21.17 304	0.56 34	0.52 36	2.25 113	0.54 52	1.58 109	1.03 60	0.42 55	0.34 40	0.51 42	0.30 18	0.76 28	0.47 33

s12784h	2.23 168	1.12 193	1.32 211	1.12 192	0.91 171	0.59 119	0.39 95	1.37 152	0.65 135	1.05 141	0.82 134	1.08 141	0.95 188	0.37 73	2.80 158	4.82 240	0.93 137	0.71 91	3.28 166	0.58 67	7.80 208	8.40 190	0.51 106	0.54 114	1.50 215	1.13 144	11.58 281	3.94 234

R-Stereo Train	2.23 168	1.01 178	1.14 190	0.96 174	0.63 125	0.73 151	0.31 67	1.30 135	1.01 177	1.68 182	4.49 234	1.29 159	0.70 128	0.42 102	2.49 130	3.99 228	1.66 214	1.02 187	6.77 228	1.11 174	7.83 209	12.24 263	0.49 93	0.54 114	1.42 203	1.66 203	1.34 69	1.93 190

RAFT-Stereo	2.23 168	1.01 178	1.14 190	0.96 174	0.63 125	0.73 151	0.31 67	1.30 135	1.01 177	1.68 182	4.49 234	1.29 159	0.70 128	0.42 102	2.49 130	3.99 228	1.66 214	1.02 187	6.77 228	1.11 174	7.83 209	12.24 263	0.49 93	0.54 114	1.42 203	1.66 203	1.34 69	1.93 190
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
EGLCR-Stereo	2.26 171	0.87 119	1.17 196	0.45 73	0.48 78	0.61 125	0.23 42	0.83 69	0.55 109	0.72 66	0.53 68	0.80 90	0.66 120	0.41 92	2.36 122	2.92 202	0.90 126	1.10 201	3.35 168	0.60 78	5.09 169	12.56 276	0.47 80	0.45 76	0.89 120	0.91 111	20.21 296	0.86 97

cross-raft	2.26 171	0.88 127	1.08 176	0.73 136	0.68 136	0.64 132	0.44 118	2.04 224	0.61 125	0.95 131	1.30 177	1.03 132	0.76 153	0.43 106	2.58 139	5.15 245	0.99 151	0.78 115	7.00 235	1.80 228	12.15 256	10.30 218	0.65 162	0.60 136	1.60 225	1.92 219	1.66 101	2.36 207

AnonymousM	2.27 173	0.64 33	0.44 47	0.51 85	0.32 35	0.49 82	0.24 45	1.70 190	0.48 84	0.75 73	2.06 207	0.70 63	0.47 65	0.39 82	2.47 129	3.26 211	0.99 151	1.03 190	1.88 98	2.37 248	4.85 164	6.68 168	0.57 132	0.47 80	0.53 45	0.65 72	11.71 283	14.52 275

Anonymous3	2.32 174	0.85 114	0.88 133	0.56 98	1.10 192	0.89 176	0.70 157	2.45 247	1.12 190	1.05 141	0.98 157	2.57 225	1.14 204	0.56 150	4.14 207	9.30 272	1.50 208	1.47 240	5.33 193	1.49 208	6.83 193	10.10 208	0.71 178	0.67 158	1.08 149	1.38 169	2.32 152	1.35 160

RAFT-Test	2.37 175	0.85 114	1.14 190	1.02 182	0.65 127	0.58 116	0.51 129	2.18 234	0.70 144	1.12 146	5.37 244	0.97 123	0.92 181	0.45 116	2.50 133	5.29 250	0.99 151	0.80 123	6.96 234	1.11 174	10.85 253	10.83 234	0.67 168	0.58 127	1.51 217	1.82 214	1.38 73	2.18 201

RYNet	2.42 176	0.40 19	0.35 32	0.29 23	0.32 35	0.40 53	0.25 48	0.61 33	0.55 109	0.33 19	0.36 39	0.40 22	0.26 29	0.27 33	52.29 297	0.69 20	0.47 22	1.00 185	0.54 20	0.29 14	0.50 14	0.37 9	0.38 40	0.32 35	0.57 51	1.24 155	1.31 68	0.50 36

CSAN	2.48 177	1.26 214	1.12 186	1.46 224	1.78 241	1.13 200	0.90 178	1.50 164	10.52 294	2.40 220	3.81 229	4.12 247	2.51 229	0.96 220	3.83 201	1.27 91	1.29 193	1.05 197	3.24 162	1.70 224	3.71 150	4.45 128	0.79 195	1.38 222	1.39 198	3.93 258	2.43 167	2.96 218

ADLNet	2.50 178	0.99 171	0.73 100	0.62 114	0.75 147	0.63 129	0.53 131	1.12 106	0.61 125	0.58 42	0.71 111	1.61 184	0.61 108	0.87 207	46.09 274	1.02 46	0.70 60	0.67 80	0.85 39	0.74 121	0.75 37	1.07 64	0.51 106	0.47 80	0.94 128	0.93 113	1.63 100	0.70 69

Any-RAFT	2.54 179	0.94 152	1.27 209	0.75 139	0.75 147	0.50 85	0.40 101	1.99 216	0.56 114	0.87 109	6.98 275	1.50 176	0.51 76	0.40 86	2.50 133	3.41 215	0.91 127	0.90 154	6.78 230	0.75 124	14.26 289	10.61 225	0.67 168	0.59 134	1.63 226	1.83 215	2.17 134	4.22 236

GwcNet-ADL	2.54 179	1.23 207	1.55 224	1.22 207	1.26 207	0.97 184	0.78 162	1.50 164	0.84 156	3.20 244	6.67 261	1.86 192	1.05 198	0.79 199	4.58 209	4.90 242	1.47 207	0.90 154	5.20 191	1.95 236	6.39 188	10.33 219	0.91 217	1.12 211	1.22 174	1.93 220	2.15 131	2.70 212

Reg-Stereo(zero)	2.60 181	0.80 92	1.38 212	0.70 131	0.75 147	0.56 107	0.62 151	3.07 264	0.68 140	3.56 252	6.85 271	1.50 176	0.84 168	1.38 245	2.08 96	5.28 248	1.28 191	0.83 131	6.55 217	1.51 213	5.18 173	13.34 288	0.60 146	0.60 136	1.08 149	1.44 175	4.02 245	3.66 230

HI	2.60 181	0.80 92	1.38 212	0.70 131	0.75 147	0.56 107	0.62 151	3.07 264	0.68 140	3.56 252	6.85 271	1.50 176	0.84 168	1.38 245	2.08 96	5.28 248	1.28 191	0.83 131	6.55 217	1.51 213	5.18 173	13.34 288	0.60 146	0.60 136	1.08 149	1.44 175	4.02 245	3.66 230

EAI-Stereo	2.60 181	0.90 132	1.57 225	0.90 166	1.31 213	0.84 163	1.31 208	2.22 237	1.34 204	0.81 98	5.69 247	1.37 167	0.83 167	0.50 136	4.76 210	5.32 251	0.91 127	0.94 165	7.45 241	1.11 174	9.07 233	10.78 233	0.62 151	0.85 191	1.45 210	2.06 227	3.36 224	1.90 188

PSMNet-ADL	2.61 184	0.95 158	1.12 186	1.14 199	1.18 203	0.97 184	0.85 173	1.78 196	1.26 197	3.49 251	6.09 253	1.43 170	2.78 236	0.56 150	2.93 163	10.59 275	1.31 194	0.96 173	5.96 208	1.20 185	6.66 190	9.11 200	0.86 214	0.82 185	1.10 158	1.44 175	2.85 202	1.10 133

PWC_ROB	2.61 184	1.20 205	1.48 219	0.96 174	1.05 184	1.21 211	1.79 229	1.24 125	1.94 238	1.81 191	3.61 228	2.12 207	2.96 239	0.91 213	9.88 224	4.30 233	1.97 232	1.95 258	3.72 175	1.62 219	5.58 178	7.59 181	0.81 204	1.98 246	1.35 193	1.27 159	3.11 212	3.07 221

MSMDNet	2.69 186	0.87 119	1.07 173	0.57 101	0.65 127	0.59 119	0.49 126	2.03 222	0.62 131	1.03 137	0.97 156	1.05 139	12.04 275	0.50 136	2.60 140	5.56 253	1.05 165	0.80 123	6.93 233	1.42 199	11.49 255	12.49 273	0.67 168	0.58 127	1.48 211	1.83 215	1.28 65	1.97 193

HH	2.75 187	0.67 41	1.42 215	0.80 155	0.71 140	0.88 173	1.09 197	1.86 204	0.87 158	5.19 290	0.66 94	1.91 194	0.86 172	0.57 154	2.65 145	8.48 270	0.87 112	0.94 165	6.36 212	1.39 197	13.52 276	12.32 265	0.79 195	0.58 127	1.38 195	1.63 201	3.81 239	2.06 195

HanStereo	2.75 187	0.67 41	1.42 215	0.80 155	0.71 140	0.88 173	1.09 197	1.86 204	0.87 158	5.19 290	0.66 94	1.91 194	0.86 172	0.57 154	2.65 145	8.48 270	0.87 112	0.94 165	6.36 212	1.39 197	13.52 276	12.32 265	0.79 195	0.58 127	1.38 195	1.63 201	3.81 239	2.06 195

MSKI-zero shot	2.77 189	0.80 92	1.10 180	0.74 138	0.59 110	0.67 139	0.54 133	1.87 206	0.97 170	0.88 115	6.73 263	1.60 182	0.72 134	0.43 106	3.38 185	7.92 268	1.20 183	0.87 141	6.85 232	4.65 270	10.45 250	12.15 260	0.55 122	0.71 166	1.49 213	1.96 224	1.85 111	3.12 223

PWCDC_ROB	2.78 190	0.70 49	0.65 89	0.61 111	0.87 165	0.63 129	0.57 141	1.04 100	1.59 221	0.65 55	1.88 197	0.80 90	3.28 244	0.73 188	41.04 261	2.18 184	1.23 186	0.98 177	1.52 83	0.97 162	2.56 136	5.26 149	0.68 172	0.81 182	0.74 86	0.94 115	1.13 57	0.97 112

GANet-ADL	2.79 191	0.89 129	1.20 203	1.00 181	1.00 180	1.20 210	0.80 168	1.20 118	1.00 175	3.59 254	6.59 260	1.06 140	0.76 153	0.48 130	12.27 229	4.90 242	1.57 211	0.92 158	6.59 222	1.66 222	6.93 197	11.51 251	0.68 172	0.80 178	1.09 153	1.40 173	2.47 171	1.85 185

iResNet	2.79 191	0.95 158	0.91 140	1.35 217	1.69 233	1.41 221	1.02 189	1.81 201	1.09 186	2.62 225	5.14 241	1.80 190	2.38 225	0.46 120	10.35 225	7.64 266	1.36 201	1.23 225	6.83 231	1.78 227	10.05 243	4.09 126	0.61 149	2.02 247	1.10 158	1.50 186	2.80 200	1.39 163

NVstereo2D	2.81 193	0.82 100	0.74 103	0.69 129	0.78 156	0.92 178	0.81 169	1.18 117	0.76 149	0.91 121	1.06 161	0.80 90	0.55 90	0.71 187	52.63 299	1.47 131	0.86 109	0.83 131	1.42 75	0.69 105	1.12 77	0.94 53	0.76 185	0.83 188	1.08 149	0.78 86	0.98 43	0.74 72

DCVSM-stereo	2.89 194	0.92 142	1.57 225	1.31 214	1.04 182	1.53 227	0.99 184	2.96 262	1.33 203	3.46 249	6.20 254	6.77 267	2.59 231	0.87 207	2.25 115	4.01 230	1.37 203	1.11 205	7.05 237	4.27 265	6.91 194	6.70 169	1.25 232	2.64 271	1.30 188	1.73 209	3.46 228	2.47 208

MIPNet	2.89 194	0.91 136	0.77 108	0.49 78	0.65 127	0.55 101	0.57 141	1.34 149	0.53 102	2.05 202	0.99 158	0.80 90	0.77 156	0.48 130	40.89 260	1.61 150	1.15 179	0.94 165	3.25 163	1.19 184	1.15 80	9.31 201	0.57 132	0.62 143	1.24 178	1.51 187	2.90 206	0.82 86

DAS	2.93 196	0.99 171	1.06 171	1.13 194	1.05 184	1.03 194	1.04 193	1.74 194	1.81 233	3.32 246	5.70 248	2.61 226	3.08 241	0.50 136	3.19 181	7.47 263	1.83 221	1.23 225	5.90 205	1.83 229	12.92 266	10.26 215	0.76 185	1.94 242	1.32 190	1.51 187	2.60 188	1.31 156

SepStereo	2.93 196	0.99 171	1.06 171	1.13 194	1.05 184	1.03 194	1.04 193	1.74 194	1.81 233	3.32 246	5.70 248	2.61 226	3.08 241	0.50 136	3.19 181	7.47 263	1.83 221	1.23 225	5.90 205	1.83 229	12.92 266	10.26 215	0.76 185	1.94 242	1.32 190	1.51 187	2.60 188	1.31 156

model_zeroshot	2.99 198	0.75 72	1.18 197	1.86 236	0.74 145	0.59 119	0.56 139	1.94 210	0.63 132	3.88 262	6.88 273	1.41 169	0.66 120	0.68 180	5.34 215	4.82 240	1.18 181	0.96 173	7.09 238	1.03 167	12.99 269	9.02 198	0.54 119	0.65 154	5.42 271	1.66 203	2.16 133	6.22 254

IPLG	3.01 199	0.75 72	0.63 84	0.42 65	0.52 94	0.54 98	0.51 129	1.63 185	0.35 47	0.62 50	0.59 81	0.77 85	0.66 120	0.46 120	51.49 291	1.67 157	1.02 159	0.92 158	3.51 171	0.63 92	0.99 63	5.97 161	0.49 93	0.48 92	0.80 94	1.16 148	2.86 203	0.71 70

MFMNet_re	3.01 199	1.41 227	1.48 219	1.53 227	1.87 246	1.96 242	2.01 236	2.67 258	2.16 244	1.60 176	1.98 201	3.57 238	2.65 233	1.02 224	6.96 221	4.19 232	2.67 242	1.96 259	6.48 216	2.40 250	14.04 283	4.97 137	1.86 255	1.97 244	1.38 195	1.33 164	3.31 222	1.94 192

test-1	3.02 201	0.66 40	1.14 190	0.60 109	0.58 108	0.75 153	0.63 153	1.96 212	0.82 154	4.00 264	5.48 245	2.18 210	0.80 160	0.41 92	4.00 204	7.32 262	1.18 181	1.19 218	6.72 227	7.57 284	10.78 251	12.94 285	0.54 119	0.60 136	1.40 201	1.78 211	2.89 205	2.52 209

RTSC	3.08 202	0.95 158	1.25 208	0.76 143	0.91 171	0.96 181	1.84 231	1.15 111	1.34 204	2.37 217	2.12 208	1.11 145	0.99 192	1.02 224	41.50 263	1.94 171	1.88 225	1.22 222	4.09 181	1.06 171	2.76 138	4.02 124	0.63 156	1.03 203	0.83 101	0.99 126	2.44 168	1.98 194

pcwnet_v2	3.22 203	0.81 98	0.94 144	0.92 170	1.12 195	0.94 179	0.70 157	1.17 113	0.88 160	2.04 201	1.10 163	1.09 144	1.00 193	1.27 241	47.63 277	1.56 144	0.96 144	0.87 141	6.63 223	0.81 137	2.45 133	3.52 117	1.01 223	0.75 171	1.04 144	1.16 148	2.44 168	2.23 204

IPLGR	3.25 204	0.89 129	0.81 117	0.65 121	0.66 132	0.50 85	0.42 111	1.14 110	0.44 73	2.02 199	1.30 177	0.86 103	0.74 144	0.47 124	50.44 286	1.86 166	1.15 179	1.11 205	3.23 157	1.37 194	1.41 101	7.71 182	0.56 129	0.70 165	1.39 198	1.55 192	3.46 228	0.92 107

IGEV_Zeroshot_test	3.38 205	0.83 103	1.84 239	2.82 256	0.69 138	2.37 251	1.26 207	2.23 238	0.94 168	4.40 269	6.76 264	2.28 215	1.01 194	0.45 116	2.83 159	7.72 267	0.87 112	0.77 111	5.93 207	1.87 231	8.49 229	12.88 284	0.58 140	0.69 161	1.40 201	1.57 193	14.84 293	2.99 219

SHD	3.38 205	1.01 178	1.68 231	1.14 199	1.07 189	1.14 201	1.78 228	1.61 184	1.66 224	2.40 220	3.05 219	1.63 186	2.43 227	0.84 205	40.11 258	2.04 179	1.74 216	1.40 237	4.17 182	1.88 232	3.81 151	5.43 152	0.70 176	1.67 230	1.86 240	1.46 179	1.97 121	1.59 173

FADNet_RVC	3.44 207	1.21 206	1.19 200	1.40 218	1.78 241	0.99 188	1.75 226	1.50 164	1.19 196	1.35 161	2.01 205	1.96 197	1.63 215	1.66 251	22.11 247	3.36 214	1.83 221	2.82 287	5.63 202	1.76 226	6.35 187	9.50 202	0.77 190	1.39 224	1.21 169	1.48 180	12.05 284	2.87 216

FC-DCNN	3.48 208	1.59 240	4.19 283	2.76 255	2.30 250	3.10 262	1.73 225	2.57 253	1.72 226	2.88 234	1.36 184	2.15 208	1.21 205	0.68 180	6.32 217	1.61 150	1.31 194	1.03 190	7.90 245	0.95 159	8.85 231	8.73 194	0.82 208	1.69 234	3.19 261	2.50 243	4.67 250	16.15 279

HSM-Net_RVC	3.49 209	1.07 189	1.10 180	1.70 231	1.17 202	0.90 177	0.61 150	2.29 244	1.07 184	2.77 230	5.82 250	41.08 301	1.35 212	0.50 136	2.40 123	1.74 160	1.10 167	0.77 111	1.99 104	1.13 178	6.78 192	6.90 174	0.80 200	2.23 256	1.64 228	1.49 183	2.14 129	1.75 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RTS	3.53 210	1.15 196	0.98 155	0.97 177	1.26 207	1.33 217	3.31 251	1.33 146	1.50 216	2.37 217	1.20 171	1.75 188	1.12 202	0.88 210	42.78 266	2.37 190	1.94 229	1.33 234	3.94 176	1.62 219	3.62 147	5.21 147	1.02 224	1.09 209	1.83 238	5.05 264	2.33 153	2.13 197

RTSA	3.53 210	1.15 196	0.98 155	0.97 177	1.26 207	1.33 217	3.31 251	1.33 146	1.50 216	2.37 217	1.20 171	1.75 188	1.12 202	0.88 210	42.78 266	2.37 190	1.94 229	1.33 234	3.94 176	1.62 219	3.62 147	5.21 147	1.02 224	1.09 209	1.83 238	5.05 264	2.33 153	2.13 197

XQC	3.58 212	1.29 219	1.21 204	1.28 210	1.43 221	1.29 216	1.93 234	1.60 181	1.45 210	2.47 222	3.06 220	1.48 174	4.17 247	1.23 240	44.68 272	2.35 188	1.60 212	1.18 216	3.95 179	1.43 201	3.22 146	4.97 137	0.84 211	1.24 217	1.43 206	2.09 231	2.30 149	1.52 168

FCDSN-DC	3.63 213	0.94 152	2.84 269	1.29 212	1.30 212	1.03 194	1.00 185	0.90 83	0.91 165	1.04 140	0.74 116	1.21 155	0.74 144	0.58 156	52.59 298	2.04 179	1.24 187	1.13 209	1.05 53	0.79 132	6.62 189	10.01 206	0.78 192	2.18 251	1.20 168	1.67 206	1.20 61	1.05 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 214	1.48 234	1.03 163	1.98 241	1.75 237	2.09 245	5.14 266	2.15 230	2.23 245	1.73 186	1.57 190	2.49 222	4.83 250	5.73 281	12.78 230	1.73 159	1.22 184	1.06 198	5.43 196	1.54 216	12.24 259	9.06 199	1.52 248	1.16 213	2.29 246	3.46 254	3.05 211	7.63 259

NOSS_ROB	3.67 215	1.38 226	0.81 117	1.15 203	1.16 201	1.15 202	0.65 154	2.25 240	1.41 208	4.85 277	6.68 262	6.78 268	1.06 199	0.82 204	11.52 228	14.58 288	1.34 197	1.17 213	2.93 151	0.98 163	14.13 284	12.82 280	0.79 195	1.48 225	1.13 162	1.48 180	3.41 225	1.25 151

FC-DCNN v2	3.76 216	1.64 241	4.17 282	2.93 261	2.32 252	3.38 263	1.67 221	2.65 256	2.92 257	2.86 233	1.36 184	2.62 228	1.33 210	0.68 180	6.35 218	1.65 154	1.31 194	1.00 185	8.25 246	0.94 157	8.74 230	8.73 194	0.82 208	1.68 231	4.68 268	3.34 253	7.40 269	15.96 278

gcap-zeroshot	3.80 217	0.78 87	1.44 217	1.88 237	0.67 133	1.15 202	1.31 208	2.09 228	0.65 135	5.43 296	7.00 276	2.87 231	0.70 128	0.31 48	2.44 126	5.25 247	0.94 138	0.91 157	36.08 284	1.25 188	8.46 228	10.60 224	4.00 272	0.62 143	1.44 207	1.49 183	1.34 69	1.53 169

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 218	1.16 200	2.03 249	1.15 203	0.83 163	1.77 237	1.13 200	2.03 222	3.32 265	2.90 235	7.02 277	2.32 217	2.01 220	0.38 78	3.61 190	9.96 273	1.34 197	1.07 199	6.67 224	6.11 279	8.45 227	12.70 277	0.56 129	1.27 219	1.76 235	1.48 180	16.62 295	5.17 244

UDG	3.91 219	2.76 262	2.09 251	2.92 259	2.64 260	2.99 259	2.71 244	1.31 138	1.13 191	1.65 180	1.96 199	2.20 211	1.68 216	2.77 261	48.81 281	1.57 146	3.02 248	2.26 268	2.65 135	2.91 258	3.00 142	3.09 110	2.64 260	1.05 206	1.02 141	1.19 152	2.36 159	1.16 140

PVD	4.10 220	1.44 232	2.12 253	1.41 219	1.58 228	1.68 233	2.10 238	3.06 263	2.66 253	2.85 232	4.32 231	2.46 221	3.63 246	1.27 241	40.43 259	2.72 197	2.19 238	2.11 267	4.71 187	2.46 252	6.18 184	6.10 163	1.02 224	1.74 235	2.32 249	2.44 241	2.90 206	2.66 211

SAMSARA	4.13 221	1.32 221	1.53 222	1.48 225	1.35 216	1.47 225	2.74 245	2.23 238	1.83 235	2.26 214	3.47 227	2.01 200	8.60 260	1.76 255	38.24 255	2.88 199	1.82 220	1.41 238	4.99 189	1.91 233	5.10 170	5.71 158	0.94 219	1.80 237	3.33 263	3.84 256	4.16 247	3.30 228

iRaft-Stereo_20w	4.16 222	1.13 195	2.10 252	2.66 252	1.55 227	1.55 228	1.17 201	1.96 212	1.27 198	5.53 297	6.77 265	1.52 180	1.34 211	0.43 106	3.03 167	5.32 251	0.95 142	0.77 111	5.49 199	1.46 206	8.20 223	12.75 279	0.61 149	0.60 136	1.63 226	25.36 300	11.64 282	5.58 250

SGM-Forest	4.18 223	1.24 208	0.74 103	2.12 244	1.35 216	1.42 222	0.56 139	1.36 150	0.90 163	4.89 279	0.96 152	2.51 224	12.92 278	0.61 166	16.38 240	3.12 208	0.79 86	0.65 76	7.04 236	0.76 126	6.77 191	10.03 207	0.84 211	0.81 182	1.66 230	1.78 211	4.79 255	25.96 294
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ccs_rob	4.23 224	1.10 191	1.53 222	1.14 199	0.92 177	1.19 209	1.05 195	2.86 261	1.27 198	4.20 266	35.77 302	8.95 278	1.29 208	0.73 188	3.10 177	6.47 256	1.50 208	1.17 213	5.98 209	1.44 203	10.44 249	11.78 255	0.74 184	2.24 257	1.07 148	1.30 163	2.65 194	2.20 202

DeepPrunerF	4.30 225	1.53 235	0.72 99	2.93 261	5.08 291	2.43 254	3.38 253	0.87 79	4.11 273	0.80 95	1.17 169	0.66 55	0.56 91	0.61 166	45.12 273	2.02 178	1.01 156	0.78 115	2.32 114	0.88 148	1.56 107	1.70 84	0.84 211	0.67 158	29.00 303	1.78 211	2.48 172	1.17 144

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 226	2.25 258	1.45 218	2.41 249	1.94 248	1.93 240	4.82 265	1.96 212	2.59 251	2.96 238	1.96 199	2.49 222	8.10 258	9.76 290	14.02 234	3.47 218	2.04 236	1.98 260	14.27 263	3.33 262	7.23 202	7.20 179	2.89 266	1.85 240	2.43 252	2.85 248	2.19 138	6.62 256

FAT-Stereo	4.35 227	1.18 201	2.25 255	1.48 225	1.81 244	1.42 222	1.49 215	3.57 272	1.84 236	3.66 257	6.22 255	6.70 266	2.76 235	1.07 232	6.82 220	15.24 294	2.03 235	2.49 279	5.43 196	8.81 293	13.23 272	12.34 269	0.95 220	2.79 279	1.26 182	2.25 236	2.96 209	5.48 247

ITSA-stereo	4.40 228	1.26 214	1.18 197	1.64 229	1.64 230	0.99 188	1.38 212	1.99 216	1.47 214	3.68 259	6.79 266	2.16 209	1.42 213	1.36 244	8.32 222	6.93 259	2.19 238	1.94 257	6.40 214	5.42 274	7.43 204	10.74 232	1.29 236	2.39 263	1.53 219	5.02 263	23.63 299	8.74 261

MFN_U_SF_RVC	4.44 229	1.91 249	1.83 238	2.19 247	1.82 245	2.38 253	4.61 263	2.39 246	1.94 238	4.48 271	11.47 293	3.74 244	2.50 228	4.72 276	20.32 245	3.66 221	1.91 227	1.83 253	11.50 258	3.25 261	7.86 211	6.73 171	1.25 232	3.20 288	1.86 240	3.84 256	2.83 201	3.94 234

STTRV1_RVC	4.49 230	1.26 214	1.01 161	1.62 228	1.11 194	1.76 236	1.25 205	1.50 164	1.40 207	1.75 188	1.60 191	2.72 229	3.31 245	1.00 222	2.61 141	1.77 162	11.19 280	0.96 173	41.25 289	9.01 295	9.10 234	8.68 193	1.19 228	1.66 229	1.68 231	1.59 195	3.90 243	5.32 246

RainbowNet	4.65 231	3.75 277	2.70 267	4.56 272	2.98 272	4.16 269	8.75 278	2.05 225	2.01 241	1.90 196	1.12 166	3.61 242	3.00 240	3.60 273	2.70 151	1.89 167	2.97 247	1.54 243	15.27 266	8.73 292	11.07 254	11.30 247	10.70 299	2.22 253	1.73 232	2.30 237	2.76 198	6.13 253

S-Stereo	4.68 232	1.15 196	1.74 235	1.75 232	1.63 229	1.65 231	2.24 241	2.75 260	2.15 243	3.32 246	11.59 294	5.97 260	1.74 218	0.88 210	19.04 243	16.28 296	1.81 219	2.39 276	5.64 203	9.35 298	7.13 201	12.52 274	1.61 250	2.64 271	1.24 178	2.08 230	2.88 204	3.26 225

MADNet+	4.78 233	2.02 253	1.87 242	2.01 242	2.36 254	1.47 225	4.28 261	2.47 249	1.99 240	2.66 226	2.13 209	3.56 237	2.85 238	2.34 258	41.14 262	5.66 254	3.48 252	1.53 242	4.54 185	3.38 263	13.07 271	7.34 180	1.72 252	3.48 290	2.93 257	2.17 234	3.24 219	3.29 227

ADCRef	4.84 234	1.42 230	1.01 161	0.78 150	1.77 238	1.21 211	1.62 220	0.99 95	5.58 282	1.85 194	1.08 162	1.02 128	0.91 178	1.17 237	54.35 303	1.92 170	1.10 167	1.04 193	3.49 170	1.32 193	1.80 122	3.27 114	2.13 258	0.87 194	2.30 247	4.60 260	2.48 172	29.71 299

SQANet	4.87 235	4.55 283	2.13 254	19.76 292	2.63 258	4.99 278	3.29 250	1.63 185	1.45 210	1.20 149	1.40 187	3.22 235	2.40 226	2.76 260	3.09 175	1.20 83	5.19 261	1.07 199	19.89 271	1.28 189	12.48 260	10.73 230	11.37 302	1.49 226	1.57 223	2.32 239	2.66 196	5.86 251

FBW_ROB	4.93 236	2.40 259	2.44 261	2.67 253	2.86 266	2.30 250	4.71 264	1.79 197	1.10 187	2.54 223	2.92 216	4.12 247	5.31 251	6.61 282	50.17 283	1.18 77	1.44 205	0.95 171	8.76 249	1.43 201	8.26 224	5.68 155	4.20 273	1.75 236	1.42 203	1.95 222	1.81 108	2.20 202

ADCP+	5.07 237	1.54 236	1.72 232	1.08 188	1.54 225	1.18 207	2.02 237	1.02 97	2.72 256	4.05 265	2.23 212	2.24 213	0.61 108	0.94 218	54.46 304	1.52 139	0.83 102	0.95 171	3.94 176	0.87 147	2.22 132	2.57 106	0.71 178	0.62 143	2.48 253	11.25 283	7.85 272	23.66 290

CBMV	5.08 238	1.41 227	1.15 194	1.44 223	1.42 220	1.24 213	0.78 162	2.27 242	1.47 214	3.04 240	6.44 258	7.74 271	9.07 263	0.60 164	12.81 231	13.79 284	1.99 233	1.29 231	9.56 251	1.15 181	9.82 238	12.54 275	0.82 208	1.84 239	1.44 207	1.83 215	4.39 249	25.76 293
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
otaku	5.09 239	5.20 284	2.27 256	18.45 290	2.89 267	5.73 280	3.63 256	1.44 159	1.46 212	1.31 160	1.42 188	3.59 240	2.63 232	3.22 267	3.07 172	1.30 94	5.55 263	1.14 212	20.28 272	1.49 208	13.81 280	11.25 246	11.85 304	1.91 241	1.56 222	2.06 227	2.52 178	6.49 255

ACVNet_1	5.24 240	3.87 279	3.60 280	13.80 286	3.48 281	6.00 285	10.57 283	1.60 181	1.79 230	1.55 174	1.30 177	4.40 252	2.80 237	5.43 279	2.42 125	1.39 107	11.59 281	1.72 250	20.91 276	1.50 211	14.41 294	8.16 186	7.22 285	2.84 281	1.73 232	2.19 235	2.61 190	2.72 213

Ntro	5.35 241	6.19 289	2.38 260	8.06 281	2.91 269	4.88 276	6.70 272	1.40 155	1.53 218	1.44 170	1.19 170	3.58 239	2.73 234	3.12 266	3.66 192	1.17 75	6.56 271	1.19 218	32.62 281	1.60 218	14.27 291	11.82 256	11.41 303	2.54 268	1.64 228	2.30 237	2.45 170	5.00 241

EKT-Stereo	5.41 242	0.97 165	1.10 180	0.72 133	0.74 145	0.87 169	1.17 201	2.02 221	1.00 175	1.41 168	2.92 216	1.11 145	0.81 161	0.46 120	72.33 313	14.74 289	1.14 175	1.37 236	5.61 201	7.76 285	9.80 237	10.61 225	0.53 114	0.61 142	1.39 198	1.11 138	2.56 185	1.08 132

pmcnn	5.52 243	1.54 236	1.51 221	2.64 251	3.13 274	2.07 243	10.40 282	2.61 254	2.65 252	2.55 224	6.41 257	6.23 264	15.93 287	0.58 156	6.75 219	14.92 291	3.87 255	3.34 289	7.45 241	7.76 285	13.60 279	10.19 211	6.30 283	2.29 260	1.57 223	3.30 252	4.69 251	4.80 238

DPSNet	5.60 244	1.54 236	1.19 200	1.76 233	2.44 257	2.08 244	1.81 230	1.95 211	2.93 258	2.09 206	5.15 242	9.82 281	6.09 253	8.98 286	14.30 235	12.14 281	4.12 259	3.60 290	17.82 268	8.28 289	12.18 257	14.58 292	3.71 270	3.09 285	2.30 247	2.42 240	2.52 178	2.24 205

ADCMid	5.63 245	2.23 256	2.63 264	1.42 221	2.89 267	2.37 251	3.73 257	1.92 208	2.97 259	1.91 197	3.16 221	2.33 218	2.31 224	1.48 248	50.97 290	3.74 222	1.84 224	1.86 255	7.38 240	1.99 240	4.66 161	5.18 146	2.70 262	1.38 222	2.33 250	8.75 279	6.81 268	21.02 286

ADCL	5.69 246	1.88 246	1.63 228	1.29 212	1.40 219	1.59 230	2.22 240	1.23 122	5.20 280	3.04 240	2.01 205	1.14 149	0.84 168	1.04 230	50.40 285	1.63 153	1.45 206	1.79 251	2.94 153	1.38 196	3.19 144	2.35 100	1.23 231	1.07 208	9.47 287	11.74 285	11.34 280	29.10 298

SANet	5.69 246	2.22 255	1.77 236	1.84 234	2.37 255	2.28 248	1.43 213	4.49 282	7.61 289	2.05 202	4.86 239	8.34 277	11.81 274	1.70 252	43.86 270	1.62 152	5.96 265	1.51 241	4.43 184	1.70 224	8.97 232	8.28 187	1.20 229	2.60 269	1.94 243	6.02 272	3.42 227	9.29 264

SPS-STEREO	5.78 248	1.73 244	1.86 240	2.48 250	1.67 232	2.19 246	1.60 219	2.72 259	1.76 228	3.63 256	6.80 268	4.12 247	2.19 223	1.21 239	13.01 232	12.86 282	2.91 246	2.01 261	47.66 298	2.04 242	14.17 286	13.06 287	1.43 244	2.27 259	2.40 251	1.94 221	3.66 235	2.80 214
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_2	5.79 249	3.52 272	2.90 270	21.94 295	3.38 279	4.55 271	8.18 276	1.84 202	1.76 228	1.84 192	1.98 201	3.88 245	3.20 243	3.03 264	2.85 160	1.46 128	12.77 287	1.56 244	33.59 282	1.68 223	10.81 252	7.91 184	6.79 284	2.68 277	3.13 260	2.65 245	3.23 217	3.11 222

edge stereo	5.88 250	1.88 246	3.14 274	2.14 245	1.80 243	2.47 256	2.43 242	4.51 283	3.45 267	3.97 263	4.84 238	6.45 265	17.40 288	1.04 230	5.09 214	14.91 290	1.80 217	1.66 247	37.39 286	6.28 281	5.99 181	12.74 278	1.44 245	2.02 247	2.12 245	2.11 233	3.75 236	5.99 252

Dean	5.89 251	3.71 276	2.59 262	34.77 300	3.99 286	4.60 274	10.86 285	2.26 241	2.39 249	2.16 210	1.55 189	4.68 255	4.76 249	3.30 269	3.03 167	1.76 161	12.09 284	1.65 246	9.86 254	2.04 242	14.16 285	9.89 205	7.35 286	2.66 276	3.36 264	2.91 249	3.53 232	3.13 224

AnyNet_C32	6.05 252	1.43 231	1.39 214	1.26 209	1.64 230	1.36 219	2.92 247	1.55 177	5.28 281	2.67 228	4.61 236	1.90 193	1.29 208	1.29 243	55.18 305	3.43 217	1.96 231	2.08 264	3.65 172	1.91 233	6.94 198	8.77 196	1.20 229	1.68 231	6.02 274	14.92 291	6.12 261	20.86 285

DDVS	6.06 253	1.18 201	1.31 210	1.12 192	1.54 225	1.18 207	1.01 186	2.45 247	1.75 227	3.31 245	80.70 310	6.22 263	1.76 219	1.15 236	3.67 195	6.50 257	2.01 234	1.29 231	5.56 200	4.99 273	10.09 245	12.94 285	0.81 204	1.16 213	1.11 161	1.53 190	4.71 252	2.62 210

G-Net	6.29 254	1.69 242	1.86 240	1.42 221	1.70 235	1.45 224	1.19 204	4.71 284	8.56 290	3.16 242	4.70 237	7.94 272	6.89 255	0.85 206	15.45 238	8.15 269	1.92 228	2.75 283	5.41 195	6.49 282	9.16 235	11.23 245	1.46 246	2.81 280	1.81 236	19.84 296	6.51 266	30.80 300

TRStereo	6.31 255	1.25 211	1.93 243	0.85 162	0.61 117	2.29 249	0.86 174	2.21 236	0.54 107	4.40 269	1.34 180	2.24 213	0.75 148	0.45 116	4.08 206	6.55 258	0.80 89	0.85 138	6.04 210	1.45 205	7.60 205	12.13 259	0.55 122	0.49 95	1.44 207	103.74 316	3.24 219	1.61 174

HBP-ISP	6.40 256	1.33 223	2.30 258	1.91 240	1.51 223	1.65 231	0.79 165	2.50 251	1.29 200	4.91 280	6.80 268	1.37 167	0.74 144	14.59 297	52.98 300	19.59 300	1.24 187	1.10 201	6.08 211	8.03 288	12.73 262	16.75 298	0.79 195	1.19 215	1.81 236	2.06 227	3.90 243	2.87 216

SGM-ForestM	6.44 257	10.17 299	6.98 298	4.69 273	2.91 269	6.90 288	9.70 281	7.26 293	4.59 278	4.81 276	6.31 256	9.50 280	9.35 265	0.78 196	3.65 191	1.30 94	6.50 269	0.89 151	11.21 257	1.44 203	6.08 182	6.02 162	1.58 249	1.68 231	9.47 287	11.34 284	12.07 285	16.58 280

CBMV_ROB	6.60 258	1.41 227	1.59 227	2.38 248	1.74 236	1.90 239	1.86 232	6.44 289	1.69 225	5.02 284	7.03 278	9.95 287	11.26 271	0.65 176	38.55 256	7.04 260	2.78 244	1.12 208	9.67 253	2.45 251	9.46 236	11.60 254	0.80 200	1.37 221	4.92 269	12.01 286	4.73 253	18.79 283

ADCS	6.69 259	1.97 251	1.94 244	1.41 219	2.24 249	1.84 238	3.00 248	2.08 227	3.97 270	2.66 226	3.26 223	3.01 233	11.48 272	2.01 257	53.18 301	11.65 279	2.72 243	2.59 280	5.10 190	2.24 246	10.43 248	8.65 192	1.76 253	1.97 244	2.57 255	10.58 281	7.51 270	18.68 282

anonymity	6.71 260	0.80 92	1.73 234	1.09 189	0.88 167	0.79 159	0.68 155	2.17 232	0.90 163	3.78 261	97.20 311	1.95 196	0.93 183	0.44 115	2.57 138	7.16 261	0.95 142	0.83 131	6.70 225	1.07 172	7.93 213	12.47 272	0.67 168	0.57 123	1.51 217	1.60 198	20.99 298	2.80 214

ADCPNet	7.09 261	1.18 201	3.04 273	1.33 215	3.12 273	1.36 219	8.88 279	2.15 230	3.24 263	4.23 267	7.84 285	1.96 197	15.92 286	1.71 253	49.61 282	3.53 220	1.89 226	1.25 229	19.14 270	3.03 260	5.96 179	4.75 133	4.72 274	1.29 220	3.95 266	5.33 266	3.87 241	27.01 295

IMH-64-1	7.17 262	3.27 267	3.53 277	4.69 273	3.29 276	4.58 272	5.71 268	3.51 269	3.09 260	1.39 166	1.98 201	4.90 256	10.92 267	4.82 277	52.00 292	4.78 238	3.66 253	2.27 269	12.32 259	1.96 237	6.91 194	10.55 222	7.77 292	2.22 253	6.05 275	4.73 261	13.45 289	9.13 262

IMH-64	7.17 262	3.27 267	3.53 277	4.69 273	3.29 276	4.58 272	5.71 268	3.51 269	3.09 260	1.39 166	1.98 201	4.90 256	10.92 267	4.82 277	52.00 292	4.78 238	3.66 253	2.27 269	12.32 259	1.96 237	6.91 194	10.55 222	7.77 292	2.22 253	6.05 275	4.73 261	13.45 289	9.13 262

AnyNet_C01	7.20 264	2.24 257	2.27 256	2.95 263	1.92 247	1.58 229	5.39 267	3.73 277	5.63 283	3.17 243	4.41 232	4.59 254	6.09 253	1.88 256	58.66 307	14.24 285	5.46 262	3.69 291	4.79 188	3.02 259	8.40 226	10.33 219	2.45 259	2.24 257	5.77 272	2.65 245	8.81 276	17.99 281

WAO-6	7.36 265	2.83 264	2.64 265	8.38 283	2.78 264	3.59 266	8.61 277	3.51 269	3.36 266	1.84 192	2.45 213	5.99 261	8.70 262	3.06 265	50.70 287	2.35 188	13.44 291	1.82 252	8.79 250	2.15 245	14.26 289	12.40 271	3.35 268	2.64 271	7.87 281	5.84 269	4.30 248	11.17 271

WAO-7	8.11 266	2.98 265	5.46 292	29.83 298	2.32 252	3.09 261	9.23 280	2.48 250	4.20 274	4.67 275	7.60 281	7.98 273	11.78 273	1.64 250	22.32 248	2.11 182	12.00 283	2.79 286	44.95 295	2.13 244	10.06 244	10.12 209	1.37 243	2.49 267	2.97 259	4.35 259	2.94 208	5.06 243

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 267	1.15 196	1.98 246	1.25 208	1.24 206	1.74 235	1.31 208	2.17 232	7.44 288	3.47 250	7.09 279	2.38 219	2.08 222	0.37 73	3.49 189	11.36 278	1.39 204	0.99 180	136.53 312	6.21 280	8.35 225	12.33 267	0.55 122	0.88 195	1.22 174	1.95 222	2.35 157	4.96 240

SGM_RVC	8.49 268	2.77 263	1.77 236	2.88 258	2.31 251	3.42 264	2.70 243	7.78 298	3.92 269	5.57 298	8.42 286	9.89 283	12.92 278	0.68 180	3.72 197	2.10 181	6.63 272	1.11 205	40.78 287	5.93 278	9.99 241	10.27 217	1.97 256	2.17 250	8.79 286	2.97 250	27.36 301	40.51 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SFCPSM	8.92 269	1.34 225	1.05 167	1.13 194	1.12 195	1.10 197	0.89 177	1.28 132	1.79 230	2.71 229	5.63 246	4.32 251	7.90 257	1.01 223	5.47 216	5.23 246	1.80 217	1.19 218	162.18 314	4.49 267	7.79 207	9.52 203	0.81 204	1.64 228	1.33 192	1.76 210	3.30 221	3.06 220

ELAS_RVC	9.07 270	3.30 269	5.65 293	4.08 267	3.41 280	7.21 290	4.01 260	7.69 295	3.75 268	4.97 282	7.74 282	9.89 283	11.00 269	3.00 263	47.69 278	4.33 235	6.53 270	9.70 299	9.64 252	2.89 256	13.54 278	15.79 295	2.75 263	4.07 293	18.38 296	23.86 298	4.94 256	5.18 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 271	3.31 270	3.55 279	4.46 270	3.30 278	4.60 274	6.29 271	3.48 267	3.12 262	1.42 169	1.88 197	5.38 258	15.63 285	51.61 310	52.03 294	3.06 205	3.92 256	2.32 272	20.77 274	2.01 241	6.25 185	9.58 204	8.07 296	2.21 252	7.69 280	5.96 271	3.77 237	10.35 269

PWCK	9.19 272	3.84 278	2.76 268	4.81 277	3.48 281	7.14 289	7.79 274	3.92 278	4.66 279	4.66 274	5.84 251	24.68 297	8.47 259	3.24 268	10.95 227	3.27 212	9.48 278	2.36 274	72.75 305	4.94 272	14.76 297	6.95 175	3.68 269	2.40 264	8.01 282	7.55 275	6.35 262	9.51 266

MADNet++	9.22 273	4.13 282	6.16 295	4.32 269	5.78 295	3.96 267	8.14 275	7.09 292	6.83 287	5.28 293	7.83 284	7.65 270	8.62 261	12.90 292	19.42 244	21.00 303	7.04 274	6.27 294	10.40 255	7.97 287	14.29 292	18.67 301	3.96 271	5.12 297	5.80 273	22.29 297	9.32 277	8.69 260

MeshStereo	9.30 274	2.68 260	2.31 259	4.19 268	2.81 265	4.05 268	1.96 235	8.24 300	9.28 291	5.13 287	8.64 287	11.19 290	12.84 277	0.78 196	52.26 296	15.80 295	4.59 260	1.92 256	22.33 277	1.58 217	15.40 301	19.41 302	1.06 227	2.12 249	8.69 285	5.55 267	10.68 278	15.59 277
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
ELAS	10.16 275	3.54 273	5.12 291	4.49 271	4.32 290	5.01 279	4.33 262	6.88 291	4.09 272	4.97 282	7.74 282	9.90 285	11.01 270	3.51 272	52.19 295	4.52 237	7.15 275	9.65 298	8.69 248	2.38 249	13.33 274	14.95 294	2.75 263	3.64 292	17.76 295	27.24 303	13.13 288	21.93 287
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	10.31 276	13.11 300	4.84 286	18.55 291	6.95 299	7.98 293	14.39 294	3.69 276	3.28 264	2.90 235	2.15 210	30.28 299	43.63 298	4.40 275	9.01 223	2.66 196	12.71 285	2.73 282	42.35 291	2.87 255	14.87 298	10.21 212	7.77 292	3.03 283	2.66 256	2.98 251	3.46 228	4.84 239

JetBlue	10.90 277	9.40 297	6.23 296	8.34 282	6.82 298	10.07 298	10.58 284	5.04 287	3.97 270	2.95 237	4.09 230	9.83 282	9.32 264	8.12 284	48.65 280	14.50 286	6.76 273	5.08 293	7.66 243	3.76 264	13.23 272	17.58 300	8.19 297	3.58 291	11.41 290	18.49 294	12.08 286	28.49 297

LVE	10.96 278	3.63 275	2.68 266	55.15 309	4.03 289	7.50 291	88.91 313	1.93 209	2.44 250	2.26 214	1.69 193	4.48 253	4.75 248	3.42 271	3.44 187	2.21 185	6.03 267	1.84 254	50.68 301	1.97 239	10.14 246	12.19 262	5.54 275	3.12 286	3.75 265	2.46 242	2.99 210	6.76 258

XX-Stereo	11.10 279	0.72 57	1.24 206	1.04 184	0.52 94	0.80 160	0.84 170	1.13 108	0.51 96	4.53 273	6.79 266	1.54 181	1.06 199	0.42 102	2.78 156	5.82 255	0.96 144	0.94 165	6.43 215	0.91 151	6.26 186	8.36 189	0.58 140	0.43 70	237.38 316	1.38 169	2.64 192	3.61 229

DGSMNet	11.16 280	1.98 252	1.98 246	1.90 239	1.52 224	2.46 255	1.47 214	3.07 264	2.11 242	12.67 304	102.10 312	3.59 240	18.94 291	18.97 302	16.50 241	15.09 292	12.73 286	10.36 301	13.79 262	4.57 268	12.99 269	14.32 291	7.77 292	3.43 289	1.75 234	6.25 273	3.48 231	5.53 248

ACVNet-4b	11.58 281	3.99 280	2.60 263	44.40 305	2.71 263	4.98 277	62.31 309	1.85 203	1.79 230	1.63 179	1.25 175	4.22 250	58.75 306	3.34 270	2.27 118	1.21 84	13.33 290	1.70 249	49.50 299	1.93 235	14.47 296	13.72 290	7.40 287	3.13 287	1.55 221	1.89 218	2.20 140	4.61 237

LSM0	11.61 282	1.70 243	2.94 271	2.71 254	2.41 256	2.76 257	6.88 273	4.22 280	4.26 275	3.67 258	7.57 280	7.41 269	9.43 266	0.98 221	64.90 312	78.60 314	3.43 251	2.37 275	20.39 273	4.80 271	14.29 292	16.21 297	1.30 238	3.06 284	3.29 262	12.44 287	6.06 260	25.31 292

UNDER WATER-64	11.75 283	7.29 295	4.90 287	17.03 289	7.40 300	8.44 294	16.49 297	8.25 301	4.32 276	4.51 272	3.21 222	17.72 293	15.23 283	8.81 285	46.52 276	10.69 276	13.57 298	3.01 288	12.74 261	8.66 291	14.20 287	12.82 280	11.01 300	4.40 294	6.45 278	18.67 295	8.71 275	22.29 288

SGM+DAISY	11.81 284	3.22 266	3.47 275	3.83 266	3.15 275	4.25 270	3.52 255	7.70 296	10.88 297	5.57 298	9.00 291	9.94 286	13.12 280	1.74 254	22.71 250	18.99 299	3.23 249	2.28 271	15.35 267	8.91 294	15.05 299	17.02 299	1.32 240	4.58 295	24.50 301	31.01 306	32.60 307	41.83 310

MDST_ROB	12.03 285	32.81 306	1.72 232	20.74 294	2.64 260	5.90 284	1.72 224	4.06 279	1.35 206	3.76 260	6.53 259	2.75 230	42.83 297	0.54 144	50.83 289	1.22 87	1.08 166	0.75 105	18.95 269	1.00 164	12.75 265	11.49 249	1.29 236	1.26 218	22.72 300	11.17 282	31.24 304	31.81 302

WAO-8	12.07 286	5.33 285	4.83 284	26.48 296	4.01 287	6.22 286	11.73 291	3.65 274	6.39 285	28.97 309	41.01 304	8.08 274	18.91 289	20.68 305	3.75 198	3.24 209	9.46 276	2.01 261	53.81 302	5.76 276	9.83 239	11.16 242	6.04 281	2.43 265	8.05 283	7.74 276	6.36 263	9.95 267

Venus	12.07 286	5.33 285	4.83 284	26.48 296	4.01 287	6.22 286	11.73 291	3.65 274	6.39 285	28.97 309	41.01 304	8.08 274	18.91 289	20.68 305	3.75 198	3.24 209	9.46 276	2.01 261	53.81 302	5.76 276	9.83 239	11.16 242	6.04 281	2.43 265	8.05 283	7.74 276	6.36 263	9.95 267

JetRed	12.50 288	6.96 294	7.76 299	4.77 276	6.78 297	9.35 296	10.92 286	5.31 288	4.54 277	5.85 300	3.28 225	8.17 276	7.48 256	9.74 289	50.80 288	15.21 293	10.30 279	7.93 295	7.83 244	5.44 275	18.10 304	24.48 305	11.12 301	4.60 296	11.97 291	25.85 301	24.78 300	28.17 296

TorneroNet-64	13.24 289	6.25 290	5.07 290	34.05 299	3.72 284	9.38 297	16.75 298	3.49 268	12.26 300	2.27 216	5.98 252	17.67 292	34.24 295	14.37 295	47.92 279	3.76 223	13.18 289	2.40 277	36.34 285	9.15 297	13.85 282	12.35 270	5.65 276	2.64 271	14.28 294	14.51 290	3.41 225	12.48 272

ACV-stereo	13.36 290	1.90 248	1.63 228	2.10 243	1.15 200	2.97 258	1.36 211	1.72 193	1.86 237	2.96 238	4.89 240	3.67 243	43.88 299	1.13 234	54.14 302	17.43 297	2.38 240	1.31 233	170.74 315	4.64 269	12.73 262	14.68 293	0.97 221	1.83 238	1.25 181	1.49 183	3.53 232	2.32 206

MANE	14.22 291	9.62 298	6.93 297	4.94 279	5.72 294	7.88 292	11.48 288	7.38 294	9.90 293	4.92 281	6.89 274	8.98 279	12.13 276	3.67 274	50.37 284	17.85 298	11.82 282	20.17 306	10.46 256	6.55 283	12.22 258	12.86 282	1.77 254	11.33 302	24.83 302	30.99 305	31.42 305	40.73 308

DispFullNet	15.85 292	3.61 274	5.00 289	3.30 264	2.93 271	3.51 265	3.20 249	6.49 290	2.71 255	5.17 288	6.80 268	90.79 309	15.55 284	2.73 259	28.89 253	23.38 305	4.02 257	3.86 292	138.92 313	28.91 306	12.60 261	11.86 257	2.69 261	2.31 261	4.30 267	2.71 247	6.80 267	5.05 242

UNDER WATER	16.39 293	7.86 296	4.99 288	15.68 288	10.73 305	8.76 295	38.30 304	8.07 299	6.02 284	4.25 268	2.98 218	18.63 294	96.18 311	14.44 296	32.70 254	10.29 274	13.91 299	2.75 283	43.73 293	8.62 290	16.83 303	12.33 267	17.08 306	5.55 298	6.06 277	14.49 289	6.37 265	15.05 276

STStereo	16.49 294	3.48 271	5.91 294	44.25 304	5.60 293	39.03 308	13.11 293	7.74 297	10.72 296	5.19 290	8.92 288	24.73 298	30.22 294	1.03 229	59.92 310	11.74 280	2.59 241	1.26 230	40.79 288	2.25 247	10.02 242	8.79 197	2.06 257	11.31 301	22.61 299	16.05 292	20.57 297	35.39 304

PSMNet_ROB	16.63 295	5.59 287	2.97 272	3.47 265	2.63 258	5.86 283	6.18 270	2.20 235	2.29 246	5.39 295	141.45 314	97.59 310	6.02 252	33.78 307	3.23 183	1.58 149	4.09 258	1.69 248	20.81 275	2.75 253	12.93 268	7.08 177	63.80 314	2.60 269	2.95 258	3.67 255	2.77 199	3.66 230

DGTPSM_ROB	17.21 296	6.49 291	18.05 302	4.91 278	8.87 301	5.73 280	11.48 288	5.02 285	12.05 298	5.03 286	9.34 292	12.62 291	56.51 305	15.29 298	43.82 269	20.47 301	19.26 302	16.28 303	24.70 278	20.05 302	13.50 275	22.25 303	6.00 279	12.55 303	12.71 292	32.01 308	14.20 291	35.61 306

KSHMR	20.05 297	6.71 293	4.01 281	99.31 313	5.91 296	17.09 301	71.12 311	3.62 273	9.75 292	3.59 254	3.39 226	6.07 262	84.38 310	17.14 300	22.70 249	3.97 227	6.29 268	2.76 285	90.60 308	2.83 254	12.73 262	10.14 210	9.05 298	2.74 278	21.08 298	5.85 270	8.10 273	10.46 270

DPSM_ROB	21.05 298	17.19 301	22.69 304	10.13 284	9.29 303	13.96 299	14.50 295	11.66 302	15.25 302	9.00 301	8.97 289	10.35 288	13.24 281	19.90 303	59.73 308	26.35 306	18.76 300	21.26 307	14.74 264	15.50 300	28.56 307	27.85 307	7.42 288	16.13 306	34.05 306	39.30 311	37.97 309	44.48 311

DPSM	21.05 298	17.19 301	22.69 304	10.13 284	9.29 303	13.96 299	14.50 295	11.66 302	15.25 302	9.00 301	8.97 289	10.35 288	13.24 281	19.90 303	59.73 308	26.35 306	18.76 300	21.26 307	14.74 264	15.50 300	28.56 307	27.85 307	7.42 288	16.13 306	34.05 306	39.30 311	37.97 309	44.48 311

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 300	1.32 221	1.63 228	1.89 238	1.69 233	1.93 240	3.75 258	2.27 242	2.66 253	5.02 284	29.10 299	216.12 315	51.87 304	5.44 280	3.66 192	4.09 231	5.59 264	13.75 302	28.77 279	1.47 207	14.44 295	12.86 282	0.98 222	2.33 262	1.88 242	7.40 274	145.78 316	5.57 249

DPSMNet_ROB	22.61 301	6.50 292	18.06 303	4.95 280	8.88 302	5.76 282	11.54 290	5.02 285	12.08 299	5.17 288	28.67 298	19.69 295	163.24 316	15.38 299	43.87 271	20.66 302	19.56 303	16.59 304	35.50 283	20.17 303	13.82 281	22.26 304	6.02 280	12.56 304	12.82 293	32.01 308	14.23 292	35.60 305

DLNR_Zeroshot_test	23.11 302	81.98 314	1.97 245	102.16 314	0.49 81	0.55 101	81.36 312	2.30 245	0.50 92	4.87 278	2.22 211	2.99 232	0.93 183	12.17 291	96.90 314	144.02 316	34.28 307	19.61 305	8.60 247	4.35 266	8.08 222	6.53 167	0.51 106	0.69 161	1.37 194	1.57 193	1.16 59	1.90 188

TorneroNet	24.73 303	6.18 288	3.52 276	95.34 312	3.93 285	27.05 304	29.02 301	4.44 281	18.13 304	2.20 211	37.99 303	77.85 308	72.31 307	18.15 301	41.78 265	3.07 206	13.11 288	2.35 273	87.85 306	9.06 296	15.44 302	12.17 261	5.94 278	2.64 271	52.32 310	8.18 278	3.59 234	14.11 274

LRCNet_RVC	25.94 304	30.78 305	14.74 301	35.18 302	31.16 308	36.52 307	29.93 303	23.08 307	12.70 301	36.15 311	33.37 300	37.24 300	28.56 293	37.11 308	17.47 242	7.61 265	31.06 305	26.75 310	67.49 304	29.07 307	23.47 306	10.73 230	39.23 309	30.61 310	7.37 279	2.53 244	11.22 279	9.31 265

ktn	26.84 305	3.99 280	95.18 316	14.39 287	5.44 292	18.02 302	17.50 299	19.69 306	67.27 313	2.84 231	5.30 243	171.03 314	80.75 309	7.72 283	10.93 226	3.48 219	20.95 304	2.71 281	90.26 307	29.10 308	15.05 299	10.23 213	7.60 291	2.93 282	5.12 270	5.83 268	4.73 253	6.62 256

LE_ROB	28.97 306	25.29 304	36.16 308	34.90 301	56.86 314	18.61 303	58.99 308	32.08 309	41.72 308	5.37 294	27.57 297	46.00 302	49.67 302	13.72 294	14.83 236	3.84 226	5.96 265	1.22 222	46.43 296	36.35 310	10.19 247	11.19 244	48.45 310	22.49 308	30.18 304	31.59 307	31.60 306	40.87 309

PML	39.07 307	38.06 308	12.06 300	39.32 303	29.04 307	40.62 309	11.06 287	14.14 304	100.08 314	27.87 308	166.26 316	107.74 311	159.39 315	13.53 293	15.41 237	10.75 277	35.75 308	8.64 296	42.84 292	10.61 299	14.22 288	16.14 296	5.89 277	7.21 300	53.08 311	13.95 288	42.26 311	19.02 284

CasAABBNet	42.72 308	34.60 307	45.66 309	20.17 293	18.55 306	28.05 305	29.13 302	23.25 308	30.69 305	18.73 306	18.11 295	20.72 296	37.90 296	39.93 309	120.54 316	52.80 313	37.72 309	42.56 312	29.30 280	30.56 309	57.58 314	56.66 315	14.58 305	32.34 311	68.46 313	79.09 315	76.31 312	89.48 315

HaxPig	44.53 309	46.75 310	47.32 310	47.72 306	48.79 310	47.60 310	48.40 305	49.50 310	47.10 309	49.76 312	50.31 306	49.00 303	45.26 300	54.49 311	41.50 263	40.24 309	50.15 311	52.05 313	44.74 294	43.04 311	46.61 311	44.38 313	51.78 311	45.43 312	33.92 305	25.30 299	28.66 302	22.43 289

AVERAGE_ROB	46.12 310	48.49 311	48.31 311	49.34 307	50.25 311	48.63 311	49.80 306	50.74 312	48.67 310	51.68 313	52.55 307	50.28 304	47.20 301	55.70 312	43.00 268	40.99 310	52.42 312	54.59 314	47.27 297	45.45 312	48.77 312	44.06 312	52.90 312	46.98 313	35.80 308	26.72 302	30.77 303	23.81 291

HanzoNet	47.37 311	45.54 309	75.64 314	62.53 310	47.97 309	62.03 313	90.57 315	55.02 314	58.34 312	15.60 305	22.00 296	75.72 307	107.47 312	172.14 316	23.65 252	13.02 283	62.42 314	9.26 297	134.39 311	22.45 304	19.74 305	25.78 306	31.84 308	5.57 299	9.72 289	9.49 280	8.54 274	12.61 273

MEDIAN_ROB	49.56 312	51.66 312	50.91 312	52.80 308	53.76 312	52.08 312	53.35 307	54.28 313	52.25 311	54.89 314	55.89 308	53.59 305	50.09 303	58.85 313	46.45 275	44.55 311	55.81 313	57.90 315	50.55 300	48.85 313	52.07 313	46.79 314	56.69 313	50.01 314	39.10 309	30.23 304	33.56 308	31.26 301

BEATNet-Init1	52.60 313	76.96 313	24.06 306	87.02 311	56.48 313	86.86 314	68.77 310	49.65 311	34.71 307	11.93 303	56.24 309	64.63 306	78.72 308	9.65 288	58.40 306	51.35 312	32.72 306	23.00 309	101.24 309	71.98 315	46.49 310	39.72 311	28.67 307	24.23 309	59.12 312	38.23 310	77.99 313	61.49 313

DPSimNet_ROB	111.84 314	179.62 316	74.81 313	195.40 316	165.93 316	136.63 316	98.05 316	126.48 316	138.79 316	82.31 315	148.57 315	159.77 312	157.57 314	78.29 314	64.65 311	40.10 308	142.61 316	34.98 311	195.20 316	69.76 314	154.10 315	32.63 310	82.12 315	98.24 315	71.10 314	51.68 313	117.83 315	122.56 316

ASD4	121.33 315	129.06 315	88.33 315	102.62 315	80.04 315	113.84 315	90.39 314	120.07 315	107.64 315	132.47 316	137.43 313	163.16 313	128.65 313	95.21 315	111.50 315	121.28 315	132.67 315	105.33 316	131.08 310	144.81 316	247.71 316	229.55 316	96.05 316	105.89 316	113.24 315	67.78 314	92.86 314	87.27 314

FADE		18.09 303	30.60 307	2.84 257	3.65 283	28.71 306	17.79 300	15.65 305	31.19 306	23.58 307	34.50 301		24.85 292	9.63 287	13.75 233	14.56 287	43.43 310	10.05 300	41.89 290	25.16 305	36.12 309	31.14 309	7.48 290	15.57 305	20.22 297	17.05 293	15.03 294	33.84 303

Low-res two-view benchmark