Low-res two-view results

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.18 10	0.03 1	0.05 9	0.02 5	0.02 5	0.10 99	0.00 1	0.01 4	0.03 10	0.00 1	0.07 72	0.18 16	0.03 15	0.01 14	0.89 11	0.54 13	0.04 9	0.08 24	0.50 23	0.02 7	0.15 8	0.67 31	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.01 11	1.27 40	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 15	0.01 2	0.00 1	0.12 111	0.27 145	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 69	0.43 3	0.28 2	0.02 2	0.00 1	0.09 7	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 39	0.00 1	0.05 3	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 3	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 90	0.18 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 72	0.10 6	0.01 3	0.00 1	0.31 2	0.33 4	0.02 2	0.00 1	0.04 2	0.06 19	0.10 2	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 2	0.18 57

AIO-Stereo	0.14 8	0.04 3	0.36 57	0.01 2	0.03 10	0.13 118	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.05 27	0.00 1	0.61 7	0.42 6	0.04 9	0.07 22	1.51 57	0.06 19	0.12 5	0.04 3	0.00 1	0.01 4	0.01 7	0.02 25	0.12 13	0.00 1

RAFT	0.18 10	0.04 3	0.33 46	0.02 5	0.00 1	0.12 111	0.12 126	0.94 78	0.01 2	0.70 103	0.00 1	0.17 12	0.00 1	0.01 14	0.57 5	0.46 7	0.03 6	0.00 1	0.06 5	0.21 62	0.14 7	0.50 21	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.27 19	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 30	0.04 3	0.01 2	0.22 55	0.02 5	0.04 80	0.00 1	0.03 14	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.28 40	0.02 10	0.01 14	4.88 181	0.92 31	0.35 66	0.02 8	2.33 81	0.03 10	0.65 35	0.50 21	0.01 36	0.12 72	0.15 70	0.10 43	0.24 17	0.01 14

RYNet	0.45 34	0.04 3	0.00 1	0.02 5	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 15	0.07 51	0.00 1	0.05 1	0.12 52	0.00 1	4.77 175	0.60 14	0.10 21	1.00 168	0.35 18	0.01 3	0.21 14	0.04 3	0.00 1	0.02 10	0.08 39	3.06 150	1.39 42	0.13 51

RSM++	0.10 4	0.05 8	0.36 57	0.02 5	0.01 4	0.11 102	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.08 36	0.00 1	0.77 9	0.52 12	0.02 2	0.04 12	0.10 9	0.03 10	0.20 11	0.16 11	0.00 1	0.03 16	0.01 7	0.00 1	0.11 11	0.00 1

RSM	0.10 4	0.05 8	0.36 57	0.02 5	0.02 5	0.11 102	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.17 12	0.05 27	0.00 1	0.60 6	0.49 11	0.01 1	0.04 12	0.15 11	0.03 10	0.20 11	0.03 2	0.00 1	0.02 10	0.02 12	0.19 57	0.05 3	0.00 1

AANet_RVC	0.25 20	0.05 8	0.29 36	0.06 23	0.19 68	0.00 1	0.23 143	0.03 14	0.17 72	0.35 82	0.01 56	0.07 4	0.04 21	0.01 14	1.37 22	0.48 10	0.10 21	0.06 16	0.43 21	0.17 47	0.10 2	0.25 14	0.03 72	0.05 26	0.02 12	0.06 32	1.15 35	0.89 103

MoCha-V2	0.13 7	0.06 11	0.31 38	0.01 2	0.05 19	0.09 96	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.17 12	0.18 72	0.00 1	0.84 10	0.47 9	0.07 17	0.00 1	0.09 7	0.15 42	0.26 16	0.49 20	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.08 39	0.02 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 55	0.06 11	0.35 53	0.17 46	0.16 49	0.01 36	0.01 35	1.78 105	0.20 83	0.14 61	0.16 87	0.41 66	0.17 71	0.02 30	2.91 87	1.69 105	0.26 52	0.38 88	1.18 48	0.12 37	1.54 88	2.66 113	0.01 36	0.06 32	0.16 71	2.28 142	0.22 16	0.33 71

CroCo-Stereo	0.18 10	0.07 13	0.02 4	0.05 15	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 10	0.00 1	1.54 28	1.07 40	0.04 9	0.03 10	0.65 28	0.04 14	0.32 20	0.73 34	0.00 1	0.02 10	0.03 20	0.01 11	0.08 8	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
delet	0.19 14	0.07 13	0.25 28	0.06 23	0.04 16	0.02 60	0.02 57	0.01 4	0.04 15	0.34 78	0.00 1	0.10 6	0.03 15	0.02 30	1.36 21	0.46 7	0.16 34	0.05 14	0.13 10	0.05 17	0.13 6	0.18 12	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.01 11	1.41 43	0.02 19

TDLM	0.09 3	0.08 15	0.12 18	0.02 5	0.02 5	0.00 1	0.01 35	0.19 39	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.48 73	0.01 3	0.01 14	0.26 1	0.22 1	0.08 18	0.06 16	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 9	0.01 36	0.01 4	0.00 1	0.01 11	0.30 21	0.39 76

anonymousdsp	0.27 22	0.09 16	0.36 57	0.24 65	0.05 19	0.09 96	0.00 1	0.03 14	0.05 23	0.00 1	0.28 97	0.19 22	0.15 59	0.00 1	1.24 17	0.84 24	0.12 25	0.10 28	0.29 16	0.18 49	0.42 23	1.05 49	0.02 55	0.05 26	0.01 7	0.01 11	1.54 47	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 8	0.09 16	0.03 7	0.05 15	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.03 14	0.05 23	0.24 70	0.00 1	0.08 5	0.02 10	0.01 14	1.28 18	1.00 36	0.03 6	0.02 8	0.05 3	0.04 14	0.31 19	0.34 17	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.00 1	0.05 3	0.00 1

Occ-G	0.22 17	0.10 18	0.23 27	0.04 12	0.10 35	0.16 125	0.00 1	0.04 20	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.13 9	0.01 3	0.00 1	1.13 14	0.76 21	0.05 12	0.15 41	0.80 34	0.01 3	0.71 37	0.74 36	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.01 11	0.71 28	0.01 14

StereoVision	0.11 6	0.10 18	0.02 4	0.04 12	0.03 10	0.00 1	0.02 57	0.04 20	0.03 10	0.03 46	0.00 1	0.17 12	0.02 10	0.03 47	0.99 12	0.75 20	0.05 12	0.01 5	0.29 16	0.03 10	0.15 8	0.07 7	0.00 1	0.05 26	0.03 20	0.00 1	0.06 6	0.00 1

test_4	0.60 49	0.10 18	0.53 96	0.29 90	0.13 42	0.07 90	0.22 141	0.09 31	0.07 32	0.03 46	0.00 1	0.68 99	0.15 59	0.08 97	2.06 41	1.55 87	0.12 25	0.39 90	1.82 64	0.18 49	1.12 60	2.11 85	0.01 36	0.07 38	0.20 76	0.30 70	3.49 110	0.24 61

U	0.20 15	0.12 21	0.02 4	0.06 23	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.01 3	0.00 1	1.57 29	1.16 53	0.03 6	0.07 22	0.45 22	0.07 22	0.45 25	0.85 39	0.00 1	0.02 10	0.07 34	0.00 1	0.06 6	0.02 19

MIM_Stereo	0.55 40	0.13 22	0.43 81	0.34 104	0.22 80	0.11 102	0.02 57	2.05 120	0.07 32	0.00 1	0.01 56	0.23 29	0.09 45	0.03 47	2.07 42	1.15 51	0.15 30	0.39 90	2.56 90	0.27 78	1.24 70	0.94 45	0.06 97	0.13 79	0.18 74	0.19 57	1.72 50	0.17 56

FINET	0.37 28	0.14 23	0.45 86	0.18 48	0.08 29	0.02 60	0.01 35	0.34 50	0.17 72	0.01 37	0.30 101	0.56 89	0.19 73	0.02 30	2.46 68	1.20 57	0.26 52	0.09 25	1.10 43	0.14 38	0.72 39	0.31 15	0.04 81	0.14 82	0.03 20	0.10 43	0.84 31	0.05 31

GMOStereo	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

error version	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

test-v	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

test-2	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

CVANet_RVC	0.21 16	0.15 24	0.61 107	0.42 129	0.06 24	0.06 89	0.01 35	1.53 98	0.05 23	0.08 54	0.04 65	0.62 94	0.04 21	0.03 47	0.46 4	0.32 3	0.14 28	0.09 25	0.05 3	0.01 3	0.19 10	0.07 7	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.01 11	0.55 24	0.08 38

HITNet	0.59 46	0.16 29	0.10 16	0.06 23	0.07 26	0.01 36	0.02 57	1.76 103	0.82 144	0.11 57	0.00 1	0.68 99	0.28 91	0.11 117	2.51 71	1.02 37	0.25 48	0.13 37	0.63 27	0.24 66	1.43 79	1.56 67	0.01 36	0.12 72	0.02 12	0.16 52	3.32 101	0.42 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
RAStereo	0.23 19	0.17 30	0.05 9	0.05 15	0.10 35	0.00 1	0.01 35	0.03 14	0.04 15	0.96 119	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.01 14	1.67 32	1.14 50	0.06 16	0.06 16	0.21 12	0.02 7	0.60 32	0.71 33	0.00 1	0.05 26	0.03 20	0.01 11	0.10 10	0.01 14

RASNet	0.63 53	0.18 31	0.57 97	0.41 128	0.28 99	0.10 99	0.05 88	0.94 78	0.14 62	1.07 126	0.09 77	0.48 73	0.34 100	0.02 30	1.28 18	1.47 80	0.35 66	0.21 50	0.99 38	0.02 7	1.15 62	1.53 63	0.10 108	0.34 148	0.22 79	0.30 70	3.55 112	0.73 96

CIPLG	0.87 77	0.19 32	0.67 120	0.27 79	0.21 75	0.00 1	0.20 137	0.19 39	0.50 118	0.07 51	0.12 79	1.16 123	0.08 36	0.21 153	4.78 176	1.50 83	0.68 109	0.22 51	1.92 65	0.18 49	2.28 106	2.98 123	0.04 81	0.27 123	0.66 112	0.09 41	3.80 127	0.12 49

iRaftStereo_RVC	0.22 17	0.19 32	0.35 53	0.22 55	0.11 38	0.01 36	0.00 1	0.04 20	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.22 28	0.10 50	0.03 47	1.13 14	0.87 25	0.16 34	0.06 16	0.37 20	0.11 34	0.95 51	0.62 28	0.00 1	0.02 10	0.08 39	0.00 1	0.11 11	0.03 22

ARAFT	0.70 59	0.19 32	0.28 33	0.31 95	0.08 29	0.00 1	0.01 35	0.16 36	0.08 38	1.30 140	0.00 1	0.38 61	0.03 15	0.10 114	3.41 120	1.87 116	0.29 57	0.27 66	2.54 89	0.05 17	1.83 98	1.60 68	0.01 36	0.10 66	0.42 95	0.02 25	3.41 104	0.12 49

IPLGR_C	0.86 72	0.20 35	0.61 107	0.28 83	0.21 75	0.00 1	0.22 141	0.18 37	0.47 113	0.07 51	0.12 79	1.18 124	0.08 36	0.20 148	4.59 165	1.50 83	0.65 102	0.26 59	2.00 68	0.19 55	2.34 111	2.95 120	0.05 90	0.27 123	0.60 108	0.07 36	3.82 129	0.11 46

AnonymousM	1.53 125	0.20 35	0.39 69	0.05 15	0.04 16	0.25 140	0.01 35	2.74 165	0.57 126	0.35 82	1.45 151	0.55 86	0.53 131	0.22 160	2.76 77	2.91 165	0.98 141	1.05 170	2.00 68	1.32 167	3.73 152	3.49 138	0.20 140	0.28 133	0.13 64	0.28 68	5.87 189	9.03 197

MaDis-Stereo	0.33 26	0.21 37	0.36 57	0.06 23	0.13 42	0.01 36	0.03 75	0.06 25	0.06 27	1.25 138	0.00 1	0.20 26	0.02 10	0.02 30	1.52 26	1.15 51	0.12 25	0.24 54	1.27 50	0.10 31	0.71 37	0.90 43	0.00 1	0.07 38	0.17 73	0.15 50	0.13 14	0.04 26

CAS	0.79 65	0.21 37	0.34 50	0.21 51	0.19 68	0.03 73	0.14 131	0.21 42	0.63 130	1.19 134	0.16 87	0.33 52	0.78 160	0.13 126	2.72 76	1.66 98	0.85 128	0.71 133	1.12 44	0.46 111	2.41 116	2.37 98	0.03 72	0.08 55	0.11 53	0.69 98	1.69 49	1.95 130

EGLCR-Stereo	1.26 107	0.21 37	1.76 186	0.07 32	0.25 88	0.08 93	0.02 57	0.49 62	0.55 122	0.11 57	0.45 116	0.58 93	0.67 147	0.03 47	2.32 59	2.67 158	0.93 134	1.20 183	4.21 135	0.19 55	4.10 162	4.78 173	0.05 90	0.13 79	0.64 111	0.67 96	6.56 199	0.32 69

ACRE	0.87 77	0.21 37	0.64 115	0.28 83	0.20 74	0.00 1	0.20 137	0.18 37	0.48 116	0.08 54	0.15 85	1.22 125	0.08 36	0.23 162	4.70 173	1.49 81	0.67 105	0.25 58	1.97 67	0.18 49	2.33 110	2.98 123	0.05 90	0.26 115	0.67 115	0.07 36	3.81 128	0.11 46

CREStereo++_RVC	0.99 89	0.21 37	1.16 155	0.28 83	0.36 123	0.01 36	0.05 88	2.06 123	0.27 97	0.62 98	0.08 75	0.46 71	0.14 57	0.05 69	2.55 73	2.70 159	0.74 117	0.50 107	2.59 91	0.24 66	2.97 132	2.20 90	0.09 104	0.10 66	0.96 121	0.43 85	4.10 150	0.79 99
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
MMNet	0.30 25	0.21 37	0.07 12	0.05 15	0.05 19	0.00 1	0.06 98	0.01 4	0.03 10	0.22 66	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.05 69	2.24 52	0.62 16	0.24 47	0.12 32	0.35 18	0.07 22	0.30 17	0.11 10	0.04 81	0.08 55	0.03 20	0.04 30	2.84 78	0.02 19

LL-Strereo2	0.61 50	0.22 43	0.36 57	0.09 37	0.10 35	0.17 127	0.01 35	2.25 128	0.18 77	0.00 1	0.00 1	0.21 27	0.04 21	0.21 153	1.68 33	1.32 65	0.05 12	0.12 32	2.34 82	0.39 93	1.51 85	2.98 123	0.00 1	0.08 55	0.43 96	0.01 11	1.44 45	0.31 67

LoS	1.87 144	0.22 43	0.38 66	0.22 55	0.14 46	0.02 60	0.06 98	15.85 251	0.90 151	3.42 205	0.71 136	0.95 114	0.83 168	0.21 153	3.22 108	3.63 190	1.18 153	0.90 156	2.95 105	0.64 130	5.08 189	3.80 142	0.22 150	0.17 93	2.26 161	0.82 106	1.23 37	0.52 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.32 111	0.22 43	1.47 172	0.40 123	0.35 122	0.44 146	0.10 119	1.27 89	0.65 132	1.74 158	1.26 149	0.66 97	1.37 187	0.24 163	2.88 85	2.65 156	1.33 162	0.99 167	2.36 85	0.91 147	2.59 121	4.11 157	0.10 108	0.36 151	0.57 105	2.21 141	2.92 80	1.59 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 141	0.23 46	0.32 41	0.06 23	0.17 62	0.15 122	0.01 35	0.81 76	1.74 187	1.93 163	0.47 117	1.08 116	0.82 163	0.09 105	3.32 117	4.94 218	2.31 188	1.73 202	5.18 144	2.00 196	5.82 202	5.83 204	0.10 108	0.26 115	0.59 107	1.60 126	4.43 156	1.17 116

CES	1.20 104	0.24 47	0.35 53	0.13 42	0.18 65	0.05 85	0.08 112	5.35 224	0.78 142	0.43 90	0.31 102	0.83 111	0.86 170	0.16 132	3.20 103	3.22 178	1.12 151	1.06 173	1.51 57	1.05 151	4.23 163	3.19 130	0.08 102	0.09 64	0.19 75	0.34 78	1.07 34	2.23 139

test-1	2.99 174	0.26 48	1.52 176	0.33 98	0.21 75	0.22 138	0.38 151	3.16 183	0.85 150	3.36 202	4.21 195	5.45 184	0.78 160	0.20 148	4.02 141	4.67 208	1.40 165	1.31 185	10.46 197	1.58 175	5.30 197	7.01 232	0.04 81	0.34 148	2.98 186	6.37 204	5.39 182	8.95 196

sAnonymous2	1.54 128	0.26 48	0.15 19	0.10 39	0.17 62	0.48 149	0.00 1	1.87 111	0.97 156	0.22 66	0.41 108	1.12 120	0.82 163	0.08 97	4.07 142	3.86 193	1.31 158	1.19 181	7.54 161	0.72 136	4.00 155	4.87 178	0.03 72	0.29 135	0.14 68	2.16 139	2.37 66	2.45 143

CroCo_RVC	1.54 128	0.26 48	0.15 19	0.10 39	0.17 62	0.48 149	0.00 1	1.87 111	0.97 156	0.22 66	0.41 108	1.12 120	0.82 163	0.08 97	4.07 142	3.86 193	1.31 158	1.19 181	7.54 161	0.72 136	4.00 155	4.87 178	0.03 72	0.29 135	0.14 68	2.16 139	2.37 66	2.45 143

anonymousdsp2	0.70 59	0.27 51	0.28 33	0.23 61	0.07 26	0.02 60	0.02 57	1.36 91	0.08 38	0.02 42	0.59 126	0.29 43	0.16 66	0.08 97	1.51 25	1.55 87	0.25 48	0.32 72	3.52 125	0.55 123	1.55 89	3.00 126	0.02 55	0.07 38	0.13 64	0.15 50	2.70 74	0.01 14

Sa-1000	1.25 106	0.27 51	0.51 94	0.28 83	0.23 82	0.00 1	0.00 1	2.78 167	0.10 47	0.01 37	0.01 56	0.34 56	0.50 128	0.59 192	4.62 168	1.70 107	0.69 110	0.83 149	4.47 137	0.43 105	1.38 77	4.54 170	0.01 36	0.24 106	2.01 157	1.81 133	5.02 176	0.39 76

UniTT-Stereo	0.35 27	0.28 53	0.38 66	0.07 32	0.18 65	0.00 1	0.01 35	0.07 28	0.08 38	0.00 1	0.00 1	0.29 43	0.03 15	0.05 69	1.88 39	1.42 75	0.15 30	0.33 80	1.70 63	0.07 22	0.88 49	1.21 53	0.00 1	0.12 72	0.06 32	0.03 29	0.14 15	0.03 22

rafts_anoy	0.62 52	0.28 53	0.70 122	0.37 117	0.21 75	0.04 80	0.00 1	2.53 151	0.14 62	0.01 37	0.00 1	0.10 6	0.04 21	0.02 30	2.50 70	1.45 78	0.32 62	0.36 85	1.92 65	0.17 47	1.38 77	0.99 48	0.00 1	0.18 95	0.53 101	0.73 102	0.73 29	1.01 112

GES	1.43 119	0.28 53	0.41 79	0.57 141	0.37 125	0.27 141	0.07 103	2.06 123	0.93 154	1.20 136	0.58 125	0.39 64	0.23 86	0.02 30	4.91 182	2.49 152	0.91 130	0.66 126	9.59 188	1.37 168	2.97 132	2.53 108	0.16 130	0.41 156	0.20 76	0.17 56	2.57 70	2.20 138

trnet	0.99 89	0.29 56	0.72 125	0.22 55	0.13 42	0.01 36	0.02 57	2.55 154	0.37 105	0.62 98	0.48 118	0.70 102	0.59 137	0.04 62	2.80 79	3.02 170	0.66 103	0.57 115	2.14 71	0.60 128	2.82 126	2.17 88	0.03 72	0.09 64	1.26 130	0.51 92	2.42 68	0.91 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 55	0.29 56	0.60 103	0.37 117	0.27 96	0.03 73	0.02 57	0.96 80	0.11 50	1.34 143	0.00 1	0.28 40	0.08 36	0.01 14	1.83 37	1.32 65	0.26 52	0.11 30	3.40 122	0.24 66	0.79 44	0.89 42	0.00 1	0.19 98	0.38 89	0.22 61	3.31 100	0.15 53

AFF-stereo	0.55 40	0.29 56	0.41 79	0.33 98	0.09 32	0.03 73	0.00 1	0.38 53	0.10 47	1.17 131	0.01 56	0.32 49	0.06 31	0.00 1	1.52 26	1.24 59	0.15 30	0.59 118	3.40 122	0.07 22	0.54 29	0.60 27	0.00 1	0.07 38	0.13 64	0.06 32	3.05 85	0.10 44

UPFNet	0.44 32	0.29 56	0.59 101	0.21 51	0.26 94	0.01 36	0.02 57	0.08 30	0.08 38	0.39 85	0.00 1	0.27 37	0.03 15	0.24 163	3.08 98	0.92 31	0.14 28	0.12 32	0.57 25	0.31 83	0.36 21	0.39 19	0.01 36	0.12 72	0.02 12	0.01 11	3.44 107	0.05 31

4D-IteraStereo	0.83 69	0.30 60	1.14 151	0.28 83	0.31 109	0.01 36	0.02 57	2.15 127	0.11 50	0.00 1	0.20 93	0.25 31	0.22 79	0.16 132	2.28 54	1.65 96	0.11 23	0.37 87	2.84 102	0.41 99	2.82 126	2.87 115	0.02 55	0.21 103	0.08 39	0.22 61	3.10 88	0.35 73

RALCasStereoNet	0.70 59	0.30 60	0.84 134	0.37 117	0.28 99	0.05 85	0.12 126	2.12 125	0.13 59	1.03 123	0.04 65	0.50 76	0.15 59	0.03 47	2.37 62	1.67 101	0.23 45	0.24 54	1.26 49	0.14 38	1.21 65	2.03 82	0.01 36	0.11 71	0.34 86	1.39 121	0.78 30	1.25 117

UNet	0.56 43	0.30 60	0.39 69	0.26 75	0.19 68	0.03 73	0.08 112	0.52 67	0.13 59	1.15 129	0.00 1	0.44 67	0.16 66	0.16 132	2.13 49	1.28 63	0.34 64	0.20 49	1.42 54	0.19 55	0.62 33	0.50 21	0.13 119	0.24 106	0.03 20	0.26 65	3.32 101	0.62 92

HSM	0.97 87	0.30 60	0.87 136	0.54 139	0.46 133	0.00 1	0.01 35	2.93 173	0.30 101	0.13 60	0.56 122	0.65 96	0.13 53	0.05 69	2.97 92	1.08 42	0.66 103	0.17 44	3.26 118	0.35 87	1.78 96	2.03 82	0.04 81	0.33 146	0.38 89	0.81 105	4.16 152	1.10 113

AE-Stereo	1.43 119	0.31 64	1.73 184	0.33 98	0.32 114	0.04 80	0.32 148	0.43 57	0.32 102	0.04 48	0.00 1	3.38 153	0.44 115	0.07 84	2.86 83	3.30 181	0.96 137	0.79 140	3.65 127	0.79 141	3.64 148	4.40 166	0.04 81	0.40 155	2.93 184	2.14 138	4.74 165	0.18 57

CREStereo	1.03 93	0.31 64	0.74 126	0.24 65	0.16 49	0.01 36	0.04 83	2.66 161	0.55 122	0.63 100	0.56 122	0.71 103	0.59 137	0.05 69	2.97 92	3.31 182	0.60 94	0.43 97	2.12 70	0.57 125	3.00 135	2.30 96	0.06 97	0.12 72	1.18 128	0.53 94	2.42 68	0.88 100
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	1.64 138	0.31 64	0.64 115	0.33 98	1.19 171	0.01 36	2.53 202	0.57 68	0.22 92	1.03 123	0.32 104	6.04 191	0.29 93	0.32 172	4.47 157	1.90 120	0.62 97	0.78 138	6.45 156	1.80 186	1.85 99	2.02 81	0.19 137	0.52 168	1.78 150	1.74 132	3.10 88	3.15 148

HGLStereo	0.58 45	0.32 67	0.38 66	0.23 61	0.26 94	0.01 36	0.06 98	0.06 25	0.12 56	1.22 137	0.70 135	0.14 10	0.15 59	0.09 105	2.33 61	1.33 68	0.37 73	0.24 54	1.13 45	0.15 42	0.97 53	1.51 62	0.06 97	0.07 38	0.08 39	0.08 39	3.08 87	0.47 80

RALAANet	0.92 83	0.35 68	0.48 89	0.36 115	0.24 86	0.18 128	0.02 57	1.89 113	0.19 80	0.51 94	0.01 56	0.26 34	0.25 89	0.06 79	2.32 59	1.73 108	0.35 66	0.69 127	3.14 107	0.55 123	2.51 120	2.39 99	0.01 36	0.26 115	0.37 88	1.12 116	4.01 144	0.53 84

MIF-Stereo (partial)	0.47 36	0.36 69	0.44 84	0.07 32	0.18 65	0.01 36	0.00 1	0.07 28	0.11 50	0.01 37	0.01 56	0.38 61	0.09 45	0.03 47	2.00 40	1.58 89	0.22 42	0.50 107	0.75 33	0.06 19	1.09 58	0.94 45	0.00 1	0.19 98	0.08 39	0.26 65	2.83 77	0.39 76

IPLG	1.12 101	0.36 69	0.65 119	0.29 90	0.23 82	0.00 1	0.05 88	2.30 130	0.29 100	0.39 85	0.29 99	0.27 37	0.72 154	0.24 163	5.68 201	1.79 113	1.05 144	0.84 150	2.78 99	0.41 99	0.98 54	4.31 165	0.02 55	0.25 111	0.46 98	1.49 124	3.86 133	0.11 46

HCRNet	0.41 30	0.36 69	0.34 50	0.30 93	0.12 40	0.00 1	0.05 88	0.02 11	0.02 8	1.46 151	0.00 1	0.18 16	0.05 27	0.00 1	2.70 75	0.67 18	0.22 42	0.06 16	0.22 13	0.11 34	0.30 17	0.59 26	0.02 55	0.01 4	0.01 7	0.01 11	3.21 97	0.03 22

plain	0.45 34	0.37 72	0.43 81	0.16 45	0.37 125	0.00 1	0.00 1	0.74 74	0.08 38	0.01 37	0.00 1	0.53 83	0.09 45	0.04 62	2.41 63	1.80 114	0.25 48	0.31 70	0.93 37	0.10 31	1.31 73	1.36 57	0.00 1	0.23 105	0.13 64	0.02 25	0.25 18	0.09 39

DMCA	0.27 22	0.37 72	0.20 22	0.17 46	0.09 32	0.02 60	0.01 35	0.02 11	0.04 15	0.59 97	0.00 1	0.34 56	0.05 27	0.01 14	1.81 36	0.88 27	0.31 60	0.12 32	0.22 13	0.10 31	0.38 22	0.23 13	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.06 32	1.19 36	0.15 53

DeepPruner_ROB	1.57 132	0.37 72	0.71 123	0.50 137	0.55 142	0.37 143	1.60 186	1.74 102	0.84 146	1.37 146	2.40 168	0.49 75	0.51 129	0.10 114	5.38 194	2.16 138	1.10 149	1.08 174	2.28 80	0.40 94	4.83 182	3.42 134	0.66 196	0.34 148	0.57 105	5.04 188	3.07 86	0.53 84

raft+_RVC	0.49 37	0.38 75	0.37 65	0.34 104	0.21 75	0.03 73	0.04 83	2.29 129	0.09 44	0.00 1	0.00 1	0.25 31	0.08 36	0.02 30	1.79 35	1.24 59	0.29 57	0.09 25	2.37 86	0.24 66	0.77 43	1.09 50	0.00 1	0.06 32	0.07 34	0.12 45	0.57 25	0.36 74

raftrobust	0.86 72	0.40 76	0.77 129	0.40 123	0.31 109	0.01 36	0.04 83	2.51 149	0.13 59	0.51 94	0.00 1	0.51 77	0.24 87	0.09 105	2.98 94	2.12 134	0.22 42	0.31 70	4.90 142	0.11 34	1.68 94	2.15 86	0.16 130	0.15 86	0.78 117	0.40 82	0.97 33	0.36 74

DMCA-RVC	0.65 55	0.42 77	0.43 81	0.31 95	0.58 144	0.15 122	0.44 153	0.29 49	1.57 181	1.31 141	0.35 105	0.55 86	0.13 53	0.11 117	2.54 72	1.10 45	0.51 86	0.46 100	0.84 35	0.36 89	0.76 42	0.83 37	0.19 137	0.14 82	0.11 53	0.06 32	2.59 73	0.52 82

DSFCA	0.70 59	0.43 78	0.51 94	0.29 90	0.58 144	0.04 80	0.59 158	0.22 43	0.54 120	0.49 93	0.56 122	0.33 52	0.08 36	0.04 62	2.86 83	1.28 63	0.67 105	0.73 135	1.00 39	0.44 108	1.01 57	1.14 52	0.21 142	0.24 106	0.54 102	0.82 106	2.81 76	0.47 80

NVstereo2D	0.83 69	0.43 78	0.07 12	0.23 61	0.36 123	0.41 145	0.08 112	1.61 100	0.59 128	0.84 111	1.11 147	0.36 59	0.21 77	0.07 84	5.88 206	2.16 138	0.62 97	0.45 99	1.50 56	0.19 55	1.20 64	0.94 45	0.02 55	0.32 142	1.30 133	0.24 64	0.95 32	0.24 61

GLC_STEREO	0.76 64	0.44 80	0.48 89	0.22 55	0.24 86	0.00 1	0.00 1	2.40 134	0.19 80	0.15 63	0.04 65	0.27 37	0.14 57	0.02 30	2.55 73	1.82 115	0.46 79	0.24 54	2.26 78	0.30 82	2.66 123	1.47 59	0.05 90	0.08 55	0.05 31	0.07 36	3.59 113	0.32 69

AASNet	0.18 10	0.44 80	0.26 30	0.08 36	0.08 29	0.00 1	0.08 112	0.03 14	0.05 23	0.26 71	0.00 1	0.16 11	0.03 15	0.01 14	1.06 13	0.60 14	0.08 18	0.03 10	0.08 6	0.16 46	0.24 15	0.64 29	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.01 11	0.38 22	0.03 22

FADNet	1.92 146	0.44 80	0.60 103	0.54 139	1.05 164	0.00 1	2.95 207	0.78 75	0.38 106	0.81 109	0.61 130	2.40 146	0.47 124	0.65 194	5.57 198	1.73 108	0.69 110	1.08 174	8.93 181	1.61 177	2.36 112	2.52 107	0.09 104	0.36 151	2.54 172	3.77 166	3.43 106	5.46 170

HH	2.94 171	0.45 83	4.88 222	0.58 143	0.51 136	0.73 160	1.38 180	3.25 187	0.84 146	2.85 188	0.60 128	5.15 179	0.82 163	0.19 143	3.29 114	6.00 236	0.67 105	0.89 154	9.52 186	1.83 187	7.59 233	5.88 207	0.41 171	0.27 123	3.12 188	5.47 196	5.66 185	6.52 180

HanStereo	2.94 171	0.45 83	4.88 222	0.58 143	0.51 136	0.73 160	1.38 180	3.25 187	0.84 146	2.85 188	0.60 128	5.15 179	0.82 163	0.19 143	3.29 114	6.00 236	0.67 105	0.89 154	9.52 186	1.83 187	7.59 233	5.88 207	0.41 171	0.27 123	3.12 188	5.47 196	5.66 185	6.52 180

IER	0.59 46	0.45 83	0.27 31	0.30 93	0.16 49	0.00 1	0.01 35	0.42 55	0.11 50	1.09 127	0.07 72	1.35 129	0.04 21	0.20 148	3.17 102	1.08 42	0.20 41	0.13 37	0.73 30	0.40 94	0.51 28	0.64 29	0.21 142	0.07 38	0.08 39	1.01 115	2.92 80	0.28 64

model_zeroshot	3.10 178	0.46 86	1.69 183	1.87 188	0.56 143	0.23 139	0.00 1	3.03 176	0.44 111	2.48 174	3.95 191	4.58 172	0.55 134	0.15 130	5.31 191	4.57 203	1.45 166	0.88 153	14.88 210	1.15 159	5.62 201	5.52 196	0.03 72	0.19 98	3.71 194	6.21 201	5.26 180	8.89 195

dd	0.93 85	0.46 86	0.32 41	1.70 181	0.04 16	0.21 135	0.11 124	0.46 61	0.06 27	0.11 57	0.01 56	1.91 138	0.06 31	0.16 132	4.29 150	0.96 33	0.81 125	0.34 82	5.67 146	0.37 90	0.58 31	0.68 32	0.15 127	0.26 115	0.07 34	0.09 41	3.26 99	1.96 131

CFNet	0.57 44	0.46 86	0.64 115	0.43 130	0.34 121	0.04 80	0.00 1	0.58 69	0.09 44	0.66 101	0.05 68	0.64 95	0.07 33	0.05 69	2.25 53	0.65 17	0.35 66	0.06 16	0.73 30	0.34 85	0.85 48	0.73 34	0.00 1	0.08 55	0.45 97	0.16 52	3.22 98	1.51 123

PWCDC_ROB	2.82 169	0.49 89	0.17 21	0.38 121	0.79 159	0.03 73	0.10 119	1.16 85	8.93 238	0.14 61	2.49 174	0.55 86	31.02 256	0.57 186	5.58 199	3.32 183	1.73 174	0.91 158	2.53 88	0.88 145	2.92 129	7.18 233	0.15 127	0.53 169	0.55 103	0.69 98	1.43 44	0.88 100

XX-Stereo	3.48 185	0.50 90	1.80 187	1.21 169	0.27 96	0.34 142	0.44 153	1.47 95	0.41 109	2.51 175	6.92 222	4.97 175	1.06 179	0.12 120	3.21 106	5.22 225	0.96 137	0.80 145	6.95 158	0.80 142	4.33 166	4.04 155	0.21 142	0.27 123	26.57 259	3.75 164	5.08 177	9.77 201

gcap-zeroshot	3.09 177	0.51 91	3.99 215	1.67 180	0.29 102	1.36 182	1.37 179	3.29 190	0.65 132	2.77 182	4.48 200	6.22 192	0.69 149	0.09 105	3.93 138	4.80 211	0.92 132	0.78 138	16.30 214	2.38 204	5.15 193	5.77 203	1.31 212	0.26 115	2.97 185	4.91 186	4.58 163	2.00 132

CASnet	0.75 63	0.51 91	0.49 93	0.23 61	0.29 102	0.00 1	0.00 1	0.50 63	0.18 77	0.06 50	0.06 69	0.54 84	0.36 105	0.01 14	2.44 65	1.35 69	0.50 83	0.41 95	2.34 82	0.25 70	3.65 149	2.36 97	0.02 55	0.14 82	1.63 146	0.05 31	1.61 48	0.23 59
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 152	0.51 91	1.82 189	0.99 164	0.99 163	1.45 183	0.29 146	2.00 117	1.01 159	3.12 195	3.40 183	1.38 131	0.33 99	0.03 47	5.34 192	3.89 195	2.23 185	0.79 140	7.70 163	1.85 189	3.10 136	4.63 172	0.18 136	0.43 161	1.38 140	3.47 160	4.81 167	3.97 156

AF-Net	1.11 99	0.51 91	0.87 136	0.34 104	0.78 157	0.89 169	1.87 190	2.40 134	1.15 165	0.48 91	0.68 133	3.66 155	0.16 66	0.27 167	2.44 65	0.98 34	0.35 66	0.01 5	1.60 59	0.40 94	0.50 26	2.58 110	0.05 90	0.08 55	0.66 112	0.45 86	3.47 108	2.34 140

Nwc_Net	1.11 99	0.51 91	0.87 136	0.34 104	0.78 157	0.89 169	1.87 190	2.40 134	1.15 165	0.48 91	0.68 133	3.66 155	0.16 66	0.27 167	2.44 65	0.98 34	0.35 66	0.01 5	1.60 59	0.40 94	0.50 26	2.58 110	0.05 90	0.08 55	0.66 112	0.45 86	3.47 108	2.34 140

CFNet_pseudo	0.86 72	0.52 96	0.57 97	0.44 132	0.52 141	0.05 85	0.02 57	0.60 70	0.10 47	0.93 116	0.12 79	0.71 103	0.30 95	0.51 183	4.66 170	1.68 103	0.33 63	0.32 72	2.61 93	0.34 85	0.96 52	1.53 63	0.55 187	0.13 79	0.49 99	0.50 91	2.17 64	1.63 127

DN-CSS_ROB	1.45 122	0.52 96	1.11 149	0.81 152	0.69 151	0.00 1	0.03 75	2.86 172	0.35 104	1.50 152	3.76 189	0.73 106	0.36 105	0.07 84	2.89 86	1.44 76	1.08 148	0.79 140	8.61 172	0.23 63	3.25 143	1.97 74	0.02 55	0.66 176	0.10 49	0.52 93	3.12 92	1.56 124

LMCR-Stereo	0.97 87	0.53 98	0.59 101	0.28 83	0.25 88	0.07 90	0.02 57	1.39 92	0.28 98	0.34 78	0.12 79	0.74 107	0.15 59	0.12 120	3.20 103	1.88 119	1.07 147	0.36 85	5.87 151	1.71 180	2.10 105	2.39 99	0.02 55	0.33 146	0.35 87	0.38 80	1.44 45	0.34 72

BEATNet_4x	1.40 112	0.54 99	0.27 31	0.13 42	0.27 96	0.01 36	0.10 119	1.80 107	1.74 187	0.41 89	0.53 119	0.82 110	0.59 137	0.54 184	4.30 151	2.92 166	1.87 179	1.84 208	1.39 53	0.71 135	4.68 171	6.21 221	0.02 55	0.81 182	0.21 78	0.40 82	3.69 116	0.96 108

Anonymous3	3.16 180	0.55 100	0.79 131	0.09 37	1.10 165	0.50 151	0.03 75	3.52 197	1.26 171	1.12 128	0.84 139	10.62 206	1.31 185	0.36 175	7.37 222	6.90 244	3.59 204	3.15 229	10.88 201	2.20 200	6.83 222	9.50 252	0.31 160	0.37 153	1.43 142	3.45 159	5.32 181	1.91 129

PDISCO_ROB	1.03 93	0.55 100	0.06 11	0.67 147	0.28 99	0.00 1	0.21 139	0.71 72	0.49 117	1.28 139	0.99 144	0.25 31	0.32 97	0.19 143	3.02 97	2.03 131	0.69 110	1.42 191	2.26 78	0.58 126	2.32 108	3.22 132	0.14 126	0.27 123	1.36 139	0.37 79	3.84 132	0.23 59

Any-RAFT	2.56 162	0.56 102	3.45 210	0.34 104	0.51 136	0.01 36	0.04 83	2.96 175	0.64 131	0.51 94	3.99 192	3.76 157	0.35 101	0.16 132	2.92 89	3.82 192	0.81 125	0.80 145	8.30 170	0.51 120	5.45 199	3.87 144	0.44 178	0.16 92	4.84 209	7.87 215	3.19 95	8.70 192

AACVNet	0.85 71	0.56 102	0.35 53	0.58 143	0.67 149	0.09 96	0.01 35	0.35 52	0.19 80	0.17 64	0.15 85	0.45 70	0.24 87	0.19 143	2.81 80	1.91 121	0.48 82	0.38 88	1.44 55	0.23 63	1.44 81	1.22 54	0.33 163	0.08 55	0.50 100	1.57 125	4.09 148	2.39 142

GANet	0.29 24	0.56 102	0.39 69	0.27 79	0.11 38	0.88 167	0.14 131	0.27 47	0.06 27	0.02 42	0.28 97	1.85 137	0.04 21	0.03 47	0.62 8	0.39 5	0.37 73	0.14 40	0.24 15	0.01 3	0.20 11	0.05 5	0.06 97	0.02 10	0.06 32	0.01 11	0.48 23	0.16 55

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 38	0.58 105	0.31 38	0.07 32	0.14 46	0.16 125	0.00 1	0.11 33	0.18 77	0.04 48	0.54 121	0.47 72	0.42 113	0.02 30	1.77 34	1.93 123	0.27 56	0.46 100	1.01 40	0.27 78	2.04 104	2.17 88	0.09 104	0.07 38	0.02 12	0.16 52	1.26 39	0.07 37

PMTNet	1.28 109	0.58 105	0.96 142	0.28 83	0.22 80	0.01 36	0.16 133	0.50 63	0.57 126	0.72 105	0.35 105	0.54 84	0.48 125	0.09 105	3.27 112	3.32 183	0.72 116	0.39 90	6.17 152	0.35 87	3.67 151	2.41 103	0.09 104	0.12 72	3.12 188	1.00 114	1.23 37	3.32 152

MSKI-zero shot	3.19 181	0.59 107	1.39 168	0.19 50	0.37 125	0.18 128	0.03 75	3.19 184	0.96 155	0.82 110	4.84 203	3.83 158	0.60 141	0.03 47	3.33 118	5.29 227	1.15 152	0.81 147	11.77 205	1.76 184	6.55 215	5.98 215	0.22 150	0.32 142	4.41 203	12.05 237	7.79 214	7.75 188

CFNet_RVC	0.86 72	0.59 107	0.74 126	0.33 98	0.32 114	0.11 102	0.02 57	0.11 33	0.17 72	0.87 114	0.74 137	0.57 92	0.16 66	0.08 97	3.11 99	1.19 56	0.50 83	0.34 82	1.28 51	0.15 42	1.68 94	1.48 61	0.02 55	0.25 111	0.86 119	1.89 136	3.64 115	2.13 136

test_5	0.54 38	0.60 109	0.22 24	0.02 5	0.02 5	0.11 102	0.01 35	2.77 166	0.04 15	0.00 1	1.10 146	0.44 67	0.45 116	0.00 1	1.47 24	1.13 47	0.08 18	0.10 28	1.01 40	0.04 14	0.43 24	1.34 56	0.00 1	0.05 26	0.07 34	0.00 1	2.98 83	0.01 14

psm_up	1.01 92	0.60 109	0.96 142	0.38 121	0.75 155	0.01 36	0.03 75	2.33 132	1.18 167	0.78 106	0.00 1	0.94 112	0.09 45	0.45 181	2.41 63	1.18 54	0.62 97	0.44 98	3.67 129	0.32 84	1.14 61	0.85 39	0.00 1	0.58 173	1.06 125	1.42 123	3.75 123	1.44 121

GCAP-BAT	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

test_for_model	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala2	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala_base	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

SPstereo	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

MLCV	2.45 159	0.61 111	0.81 132	2.48 196	1.21 172	0.95 171	0.50 157	3.57 199	0.61 129	3.75 215	4.26 197	5.13 178	3.34 199	0.06 79	4.63 169	1.78 112	1.32 161	0.86 151	10.05 193	1.09 154	2.30 107	3.92 145	0.29 156	2.16 207	1.87 151	3.06 150	4.01 144	1.40 120

RAFT-Test	2.40 156	0.62 118	1.45 171	1.07 166	0.41 130	0.21 135	0.21 139	3.19 184	0.77 140	1.05 125	3.09 182	0.94 112	0.92 173	0.17 137	3.47 122	5.18 224	0.97 140	0.56 114	10.36 196	1.38 169	6.37 211	5.29 183	0.38 169	0.25 111	2.80 181	4.66 181	4.56 161	4.51 159

TestStereo	0.55 40	0.62 118	0.47 88	0.22 55	0.09 32	0.00 1	0.01 35	1.90 115	0.22 92	0.30 75	0.00 1	0.28 40	0.08 36	0.01 14	1.58 30	0.87 25	0.34 64	0.19 46	2.65 97	0.08 26	1.43 79	0.55 25	0.02 55	0.07 38	0.10 49	0.42 84	2.09 62	0.13 51

pcwnet_v2	1.73 139	0.62 118	0.78 130	0.73 150	1.15 167	0.59 157	0.23 143	1.77 104	0.68 135	3.36 202	1.85 164	1.23 126	1.01 176	1.61 225	5.43 196	2.08 132	0.92 132	0.62 122	4.07 133	0.37 90	1.82 97	2.39 99	1.01 206	0.41 156	1.32 134	2.11 137	3.98 142	4.53 161

MSMDNet	2.28 153	0.62 118	1.27 160	0.37 117	0.30 107	0.19 132	0.07 103	3.15 182	0.68 135	1.01 122	0.97 141	1.10 119	2.40 193	0.17 137	3.93 138	5.26 226	1.11 150	0.55 112	10.21 194	2.94 214	6.12 207	5.76 202	0.31 160	0.26 115	2.47 167	4.23 172	3.01 84	3.18 149

IPLGR	1.73 139	0.63 122	0.67 120	0.35 113	0.40 129	0.00 1	0.03 75	1.41 93	0.26 96	2.36 172	2.42 170	0.33 52	0.80 162	0.17 137	6.12 213	1.87 116	1.22 155	1.28 184	5.37 145	1.72 182	2.44 117	4.20 160	0.02 55	0.56 172	2.66 176	4.85 184	3.82 129	0.77 97

iResNet_ROB	1.07 96	0.65 123	0.30 37	0.45 134	0.30 107	0.01 36	0.02 57	3.10 180	0.12 56	1.34 143	0.00 1	0.66 97	0.35 101	0.04 62	4.37 154	1.65 96	0.54 91	0.49 105	5.83 150	0.29 80	1.30 72	0.87 41	0.20 140	0.26 115	0.16 71	0.84 108	3.74 120	1.12 114

MyStereo04	2.04 147	0.66 124	0.91 139	0.69 148	0.82 160	0.02 60	0.04 83	2.62 158	0.91 152	2.83 186	0.75 138	1.37 130	0.09 45	0.08 97	5.03 187	3.04 173	0.58 93	0.72 134	10.25 195	1.62 178	4.78 172	3.27 133	0.94 205	0.69 177	2.62 174	4.29 174	4.75 166	0.65 94

anonymity	3.65 187	0.66 124	5.99 234	1.34 173	0.51 136	0.44 146	0.11 124	3.79 203	0.79 143	2.66 179	18.15 264	3.83 158	0.89 171	0.26 166	3.21 106	5.09 222	0.93 134	0.53 109	7.76 167	1.11 157	4.31 165	5.87 206	0.28 155	0.42 159	4.98 212	9.60 230	5.40 183	9.75 200

FADNet-RVC-Resample	1.60 136	0.67 126	0.97 144	0.50 137	0.64 148	0.18 128	1.05 171	1.27 89	0.83 145	0.96 119	0.97 141	5.23 183	0.42 113	1.02 207	4.81 179	1.68 103	1.05 144	1.96 212	3.78 131	1.06 152	1.52 86	2.28 95	0.21 142	1.35 193	0.55 103	3.16 153	2.13 63	2.92 147

MIPNet	1.49 124	0.69 127	0.74 126	0.32 97	0.51 136	0.00 1	0.03 75	1.79 106	0.38 106	2.13 171	0.97 141	0.31 47	0.76 158	0.22 160	5.02 186	1.92 122	1.31 158	0.86 151	3.68 130	1.25 164	1.21 65	4.62 171	0.03 72	0.50 165	1.90 153	4.87 185	3.90 135	0.30 66

raft_robust	1.21 105	0.70 128	0.61 107	0.27 79	0.19 68	0.00 1	0.00 1	3.05 178	0.22 92	1.18 132	0.03 64	0.34 56	0.69 149	0.07 84	2.94 91	1.76 111	0.57 92	0.63 124	4.95 143	0.19 55	2.98 134	4.81 174	0.01 36	0.19 98	0.97 122	1.39 121	2.87 79	0.98 111

cross-raft	2.33 155	0.70 128	1.33 164	0.40 123	0.61 146	0.19 132	0.08 112	3.13 181	0.71 137	0.78 106	1.62 158	1.09 118	0.70 153	0.17 137	3.66 132	4.78 210	0.99 142	0.55 112	10.72 199	1.52 174	6.33 210	5.61 199	0.30 157	0.24 106	2.56 173	4.68 182	4.44 157	5.06 166

DCVSM-stereo	5.01 205	0.71 130	3.03 205	3.15 203	1.12 166	7.80 226	0.89 167	4.62 213	2.36 197	5.22 238	8.35 235	23.33 229	11.95 227	0.62 193	3.74 133	4.04 196	1.81 177	1.40 189	16.15 213	3.33 221	5.11 191	3.97 151	2.55 224	3.56 224	1.98 156	3.62 162	4.91 172	5.83 174

AEACV	0.25 20	0.71 130	0.36 57	0.04 12	0.03 10	0.10 99	0.00 1	0.02 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.13 53	0.02 30	1.22 16	0.79 22	0.05 12	0.26 59	0.73 30	0.29 80	0.63 34	0.50 21	0.12 116	0.04 23	0.01 7	0.21 60	0.29 20	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 161	0.72 132	1.73 184	0.49 136	0.32 114	0.51 152	1.72 187	3.38 192	1.00 158	1.96 166	2.80 177	1.33 128	0.76 158	0.10 114	4.55 163	5.93 234	1.26 156	3.18 230	8.70 174	2.73 209	6.75 219	5.86 205	0.10 108	0.26 115	3.99 196	1.81 133	5.40 183	1.62 126

DLCB_ROB	0.92 83	0.72 132	0.64 115	0.43 130	0.42 131	0.14 119	0.18 135	0.43 57	0.28 98	0.85 112	0.53 119	1.12 120	0.72 154	0.07 84	2.16 51	1.12 46	0.88 129	0.26 59	0.69 29	0.20 60	1.35 74	1.53 63	0.49 180	0.28 133	4.11 199	2.41 145	2.04 60	0.78 98

iResNetv2_ROB	1.26 107	0.75 134	0.32 41	1.29 171	0.33 118	0.02 60	0.02 57	3.19 184	0.20 83	2.00 167	0.29 99	2.24 143	0.41 112	0.06 79	3.64 130	1.45 78	0.75 118	0.13 37	5.77 148	0.43 105	2.86 128	1.71 70	0.16 130	0.37 153	0.38 89	0.47 88	4.08 147	0.72 95

IGEV_Zeroshot_test	3.61 186	0.78 135	7.78 243	6.84 220	0.33 118	2.04 194	1.78 188	3.97 205	0.92 153	2.12 169	6.05 215	4.60 173	1.01 176	0.08 97	3.44 121	5.73 231	0.76 119	0.61 120	9.25 184	1.49 172	7.12 228	6.47 225	0.31 160	0.27 123	5.02 213	5.44 195	5.95 190	7.38 185

RAFT_CTSACE	0.59 46	0.80 136	0.45 86	0.25 67	0.07 26	0.14 119	0.00 1	2.03 119	0.06 27	0.00 1	0.12 79	0.44 67	0.46 121	0.01 14	1.58 30	1.08 42	0.15 30	0.12 32	0.57 25	0.08 26	0.74 41	2.54 109	0.00 1	0.04 23	0.24 80	0.00 1	3.77 126	0.04 26

SACVNet	1.43 119	0.80 136	0.85 135	0.58 143	1.31 177	0.63 159	0.62 160	2.60 157	0.52 119	1.33 142	0.02 63	0.74 107	0.32 97	0.34 174	2.78 78	2.11 133	1.38 164	0.39 90	4.62 140	0.70 134	2.37 113	3.83 143	0.05 90	0.42 159	1.29 132	1.64 128	3.74 120	2.62 145

PSMNet-ADL	3.15 179	0.80 136	1.49 173	1.54 175	1.63 185	0.88 167	0.30 147	2.50 148	1.91 191	4.43 229	8.13 233	4.06 160	6.80 212	0.07 84	4.23 146	5.16 223	1.83 178	0.91 158	11.85 206	1.86 190	4.02 158	4.02 153	0.70 198	0.51 166	1.61 145	4.33 175	8.01 215	1.36 119

PA-Net	1.61 137	0.81 139	1.43 170	0.27 79	1.99 198	0.12 111	0.34 149	0.19 39	1.90 190	0.85 112	0.41 108	0.24 30	0.20 74	0.78 200	4.61 167	1.44 76	0.17 36	0.26 59	1.08 42	0.53 121	1.44 81	3.18 129	0.65 194	0.44 162	0.99 123	7.71 214	1.78 58	9.78 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 54	0.82 140	0.25 28	0.15 44	0.03 10	0.00 1	0.00 1	2.49 147	0.08 38	0.08 54	0.00 1	0.74 107	0.39 110	0.01 14	1.39 23	1.38 73	0.11 23	0.15 41	2.23 73	0.18 49	0.84 46	2.50 104	0.01 36	0.06 32	0.11 53	0.01 11	3.34 103	0.04 26

SA	0.95 86	0.82 140	0.44 84	0.21 51	0.23 82	0.01 36	0.00 1	2.73 164	0.12 56	0.02 42	0.00 1	0.39 64	0.39 110	0.36 175	2.49 69	1.61 91	0.31 60	0.47 103	3.23 115	0.20 60	1.23 68	3.19 130	0.01 36	0.18 95	0.41 93	1.70 129	4.81 167	0.10 44

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 89	0.82 140	0.34 50	0.18 48	0.43 132	0.03 73	1.10 175	1.20 86	2.50 200	2.06 168	0.11 78	0.69 101	0.07 33	0.54 184	3.65 131	0.91 30	0.19 40	0.22 51	1.65 62	0.15 42	0.73 40	0.92 44	0.08 102	0.18 95	0.11 53	3.29 156	2.58 72	2.09 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 166	0.83 143	2.70 203	0.89 159	1.47 183	0.83 165	1.46 182	3.07 179	1.18 167	0.21 65	3.82 190	3.19 152	0.72 154	0.09 105	5.24 190	4.82 213	0.83 127	0.91 158	9.83 192	1.25 164	4.49 168	5.29 183	0.39 170	0.80 181	1.87 151	3.19 154	7.10 208	6.43 178

FCDSN-DC	1.58 135	0.84 144	2.05 192	1.66 179	1.43 181	1.08 177	0.99 168	0.72 73	0.44 111	1.18 132	0.31 102	1.45 133	0.49 127	0.07 84	6.05 212	1.96 124	2.13 184	1.97 213	1.16 46	0.44 108	2.39 115	2.62 112	0.49 180	3.18 216	1.72 148	3.24 155	1.34 41	1.27 118
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 196	0.84 144	0.71 123	2.34 195	2.59 205	4.58 211	1.07 173	4.67 214	1.21 169	3.72 214	3.61 187	12.28 211	16.06 234	0.03 47	6.64 218	3.14 177	2.35 189	1.89 209	16.43 215	2.53 206	3.76 153	2.90 118	0.17 134	3.88 227	1.66 147	4.23 172	5.19 178	3.23 150

GEStereo_RVC	2.30 154	0.85 146	0.97 144	1.05 165	0.71 153	1.61 185	1.09 174	2.72 163	0.56 125	0.78 106	0.41 108	2.40 146	0.28 91	0.06 79	4.81 179	4.48 200	1.79 175	2.17 215	8.91 180	1.90 192	3.58 147	7.25 235	0.52 182	0.92 183	0.41 93	0.85 109	4.47 158	6.48 179

STTStereo	1.06 95	0.85 146	0.57 97	0.36 115	0.29 102	0.08 93	0.64 161	0.43 57	1.56 180	1.40 149	0.26 96	1.95 140	0.07 33	0.29 169	4.26 147	1.06 39	0.25 48	0.23 53	1.16 46	0.14 38	1.46 83	0.84 38	0.12 116	0.10 66	0.07 34	1.81 133	3.51 111	4.84 165

dad	4.05 193	0.87 148	0.28 33	10.24 232	1.70 187	1.03 175	12.23 241	12.58 246	0.11 50	3.46 208	0.00 1	1.93 139	3.59 201	0.19 143	4.92 183	1.26 62	1.60 170	0.53 109	14.05 209	0.63 129	2.73 125	1.88 73	0.16 130	0.71 178	5.78 218	0.19 57	17.00 243	9.60 199

TESTraft	0.86 72	0.88 149	0.32 41	0.05 15	0.16 49	0.00 1	0.00 1	1.51 97	0.06 27	0.69 102	0.00 1	0.33 52	0.64 144	0.20 148	4.51 160	1.67 101	0.18 37	0.16 43	2.63 95	0.25 70	1.10 59	2.24 94	0.07 101	0.08 55	0.10 49	1.62 127	3.71 119	0.04 26

RTSC	2.56 162	0.89 150	1.50 174	0.47 135	0.76 156	0.87 166	2.29 198	1.56 99	1.91 191	2.12 169	2.86 179	1.23 126	0.97 175	1.03 209	7.27 221	3.36 185	4.68 219	1.74 203	7.73 165	1.11 157	3.95 154	5.39 190	0.21 142	1.11 188	0.40 92	0.95 111	4.56 161	8.26 191

TestStereo1	0.81 67	0.91 151	0.22 24	0.06 23	0.16 49	0.00 1	0.01 35	1.08 83	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.26 34	0.57 135	0.12 120	4.26 147	1.66 98	0.18 37	0.19 46	2.84 102	0.09 29	1.37 75	2.51 105	0.01 36	0.06 32	0.09 47	1.26 118	3.75 123	0.05 31

SA-5K	0.81 67	0.91 151	0.22 24	0.06 23	0.16 49	0.00 1	0.01 35	1.08 83	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.26 34	0.57 135	0.12 120	4.26 147	1.66 98	0.18 37	0.19 46	2.84 102	0.09 29	1.37 75	2.51 105	0.01 36	0.06 32	0.09 47	1.26 118	3.75 123	0.05 31

GMStereo	0.44 32	0.93 153	0.07 12	0.25 67	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.14 35	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 3	0.01 14	1.87 38	0.90 29	0.26 52	0.17 44	2.60 92	0.08 26	1.17 63	0.33 16	0.00 1	0.05 26	0.08 39	0.02 25	2.57 70	0.04 26
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DAS	4.09 194	0.94 154	1.15 153	1.82 185	1.27 175	1.15 178	1.11 176	3.48 194	4.23 217	3.34 200	6.52 218	12.55 212	5.36 205	0.05 69	4.66 170	4.57 203	4.02 213	2.27 218	9.63 189	5.33 232	5.93 203	5.39 190	0.52 182	4.30 231	4.09 197	5.06 189	7.48 209	4.17 157

SepStereo	4.09 194	0.94 154	1.15 153	1.82 185	1.27 175	1.15 178	1.11 176	3.48 194	4.23 217	3.34 200	6.52 218	12.55 212	5.36 205	0.05 69	4.66 170	4.57 203	4.02 213	2.27 218	9.63 189	5.33 232	5.93 203	5.39 190	0.52 182	4.30 231	4.09 197	5.06 189	7.48 209	4.17 157

MGS-Stereo	0.61 50	0.95 156	0.61 107	0.26 75	0.16 49	0.01 36	0.02 57	0.06 25	0.15 64	0.00 1	0.00 1	0.29 43	0.15 59	0.01 14	5.46 197	0.88 27	0.30 59	0.27 66	0.86 36	0.38 92	1.25 71	1.76 72	0.03 72	0.14 82	0.29 81	0.26 65	1.72 50	0.25 63

DISCO	0.79 65	0.95 156	0.31 38	0.06 23	0.33 118	0.51 152	0.44 153	0.23 46	0.32 102	1.75 159	0.59 126	0.38 61	0.29 93	0.04 62	2.98 94	1.36 70	0.96 137	0.29 68	3.24 116	0.53 121	0.79 44	1.45 58	0.10 108	0.07 38	0.12 57	0.29 69	2.76 75	0.31 67

ADLNet	0.67 58	0.96 158	0.10 16	0.21 51	0.23 82	0.08 93	0.01 35	1.26 88	0.09 44	0.32 76	0.06 69	2.28 145	0.08 36	0.18 141	3.28 113	1.03 38	0.35 66	0.11 30	0.54 24	0.18 49	0.54 29	1.10 51	0.00 1	0.03 16	0.88 120	0.68 97	3.16 93	0.28 64

UDGNet	2.51 160	1.01 159	0.33 46	10.93 233	5.26 224	8.50 230	3.54 213	1.72 101	0.15 64	0.23 69	0.08 75	0.52 82	0.10 50	10.25 252	3.55 124	1.25 61	0.46 79	0.46 100	2.73 98	0.59 127	2.44 117	4.14 159	2.94 227	0.15 86	1.72 148	0.77 104	2.94 82	1.13 115

SHD	4.34 200	1.02 160	2.50 200	1.71 182	1.33 178	1.46 184	2.01 193	4.90 217	4.30 220	2.63 177	4.99 205	4.39 171	9.41 222	0.58 189	8.20 234	4.81 212	4.43 217	2.44 223	13.01 208	2.95 215	5.61 200	6.88 230	0.30 157	3.26 217	4.11 199	5.16 192	3.88 134	10.98 206

IGEV-Stereo+	0.37 28	1.03 161	0.03 7	0.11 41	0.12 40	0.11 102	0.00 1	0.09 31	0.11 50	0.02 42	0.99 144	0.31 47	0.30 95	0.02 30	1.32 20	1.22 58	0.02 2	0.26 59	1.29 52	0.23 63	0.84 46	1.24 55	0.10 108	0.01 4	0.02 12	0.22 61	0.08 8	0.00 1

test-3	1.53 125	1.03 161	1.25 159	0.40 123	0.31 109	0.11 102	0.06 98	2.79 169	0.17 72	0.35 82	0.44 114	4.06 160	0.35 101	0.03 47	2.84 81	1.63 94	0.37 73	0.57 115	8.86 178	0.46 111	3.20 140	5.38 188	0.02 55	0.27 123	0.61 110	0.95 111	3.95 136	0.88 100

APVNet	1.14 103	1.04 163	0.20 22	0.33 98	0.37 125	0.21 135	0.36 150	0.34 50	0.39 108	0.95 117	0.44 114	0.71 103	0.15 59	0.15 130	3.51 123	2.84 162	1.63 173	0.93 161	4.54 139	0.69 133	1.89 100	4.06 156	0.02 55	0.53 169	0.10 49	0.38 80	3.20 96	0.95 106

CASS	2.68 165	1.05 164	1.93 191	2.07 193	0.98 162	0.45 148	2.15 196	2.82 170	1.03 162	1.83 161	3.58 186	1.38 131	0.53 131	0.02 30	4.01 140	3.03 172	4.89 221	1.34 186	9.14 183	1.47 171	7.05 226	6.20 219	0.03 72	0.27 123	2.76 179	2.80 149	4.30 154	5.36 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 125	1.05 164	1.24 158	0.40 123	0.31 109	0.11 102	0.06 98	2.78 167	0.17 72	0.32 76	0.42 112	4.06 160	0.36 105	0.03 47	2.84 81	1.62 93	0.37 73	0.57 115	8.88 179	0.46 111	3.22 142	5.38 188	0.02 55	0.27 123	0.60 108	0.95 111	3.95 136	0.90 104

RP	1.29 110	1.06 166	2.32 198	0.84 154	1.16 168	0.39 144	1.53 183	1.89 113	1.68 184	0.29 74	2.21 166	2.25 144	0.13 53	0.40 178	3.31 116	1.07 40	0.61 95	0.05 14	1.61 61	0.40 94	0.65 35	3.05 127	0.11 114	0.29 135	0.29 81	0.92 110	4.24 153	2.04 133

R-Stereo Train	2.16 150	1.08 167	1.57 178	0.84 154	0.19 68	0.01 36	0.01 35	2.05 120	1.01 159	1.37 146	2.45 172	1.50 134	0.46 121	0.21 153	3.23 109	4.53 201	1.62 171	1.05 170	7.07 159	1.09 154	4.86 183	5.93 211	0.04 81	0.31 139	2.48 168	4.63 179	3.10 88	5.74 172

RAFT-Stereo	2.16 150	1.08 167	1.57 178	0.84 154	0.19 68	0.01 36	0.01 35	2.05 120	1.01 159	1.37 146	2.45 172	1.50 134	0.46 121	0.21 153	3.23 109	4.53 201	1.62 171	1.05 170	7.07 159	1.09 154	4.86 183	5.93 211	0.04 81	0.31 139	2.48 168	4.63 179	3.10 88	5.74 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iRaft-Stereo_20w	4.18 197	1.14 169	8.05 245	7.32 222	1.81 194	3.33 206	1.55 184	3.45 193	1.28 173	3.63 211	7.12 223	3.54 154	1.33 186	0.11 117	4.16 145	4.85 214	0.93 134	0.61 120	9.28 185	1.22 162	5.08 189	5.56 198	0.43 175	0.53 169	3.85 195	8.64 223	11.20 228	12.91 212

test_3	1.56 131	1.14 169	1.14 151	0.44 132	0.32 114	0.11 102	0.07 103	2.84 171	0.16 71	0.39 85	0.43 113	4.16 169	0.36 105	0.03 47	2.91 87	1.52 86	0.41 77	0.59 118	8.96 182	0.46 111	3.12 139	5.36 187	0.02 55	0.25 111	0.85 118	1.20 117	3.83 131	0.95 106

NaN_ROB	3.01 175	1.16 171	1.13 150	0.86 158	3.03 209	0.59 157	0.75 163	3.25 187	2.58 201	0.98 121	1.32 150	21.10 226	0.59 137	1.15 215	4.15 144	1.58 89	0.80 123	0.70 128	2.38 87	1.30 166	1.52 86	2.15 86	0.46 179	1.07 187	2.50 170	6.25 202	4.54 160	13.27 213

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 199	1.17 172	7.69 241	1.88 189	0.63 147	5.37 214	1.86 189	3.49 196	2.61 202	3.69 213	9.28 243	5.22 182	1.87 189	0.04 62	4.47 157	6.37 241	1.46 167	1.46 192	9.75 191	2.23 202	6.73 218	6.20 219	0.25 153	1.56 199	5.23 216	7.70 213	6.43 197	11.78 209

iinet-f	1.47 123	1.20 173	0.32 41	0.82 153	0.13 42	0.14 119	0.10 119	0.42 55	0.21 91	1.93 163	4.19 193	0.19 22	0.21 77	0.08 97	5.12 189	2.54 154	0.23 45	0.30 69	7.71 164	1.00 149	1.95 102	4.30 164	0.21 142	0.17 93	1.25 129	0.16 52	4.11 151	0.62 92

HSM-Net_RVC	2.86 170	1.24 174	1.50 174	2.55 197	1.72 188	0.57 156	0.17 134	3.55 198	1.14 164	3.50 209	6.32 217	7.94 196	2.93 196	0.05 69	3.38 119	2.12 134	1.28 157	0.26 59	3.24 116	1.24 163	3.66 150	3.76 141	0.61 190	2.64 213	4.43 204	6.27 203	5.76 188	5.47 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 213	1.25 175	7.40 238	2.57 198	2.03 200	6.90 220	2.76 204	4.00 206	4.04 215	4.58 232	8.36 236	4.99 177	2.06 191	0.03 47	5.72 202	7.36 250	1.90 180	0.95 163	38.08 253	1.75 183	5.95 205	6.44 223	0.19 137	0.58 173	3.59 192	7.26 209	6.15 192	12.75 211

TANstereo	1.57 132	1.38 176	0.48 89	0.26 75	0.29 102	0.52 154	0.05 88	0.51 65	0.47 113	0.27 72	0.62 131	0.32 49	0.20 74	1.08 212	3.59 125	2.81 160	0.79 121	1.63 200	8.83 176	3.01 216	3.50 145	2.89 116	3.03 230	0.10 66	0.04 29	0.69 98	4.96 174	0.05 31

XX-TBD	1.57 132	1.38 176	0.48 89	0.26 75	0.29 102	0.52 154	0.05 88	0.51 65	0.47 113	0.27 72	0.62 131	0.32 49	0.20 74	1.08 212	3.59 125	2.81 160	0.79 121	1.63 200	8.83 176	3.01 216	3.50 145	2.89 116	3.03 230	0.10 66	0.04 29	0.69 98	4.96 174	0.05 31

RTS	5.53 211	1.46 178	0.94 140	0.90 160	1.73 189	4.08 209	4.63 220	2.53 151	3.41 210	2.79 183	1.70 159	8.18 197	1.27 183	0.72 196	7.83 225	4.87 215	7.37 234	2.34 220	18.33 219	2.92 211	4.78 172	5.88 207	1.04 207	1.31 191	6.74 225	22.88 265	6.66 201	22.00 238

RTSA	5.53 211	1.46 178	0.94 140	0.90 160	1.73 189	4.08 209	4.63 220	2.53 151	3.41 210	2.79 183	1.70 159	8.18 197	1.27 183	0.72 196	7.83 225	4.87 215	7.37 234	2.34 220	18.33 219	2.92 211	4.78 172	5.88 207	1.04 207	1.31 191	6.74 225	22.88 265	6.66 201	22.00 238

ccs_rob	4.75 203	1.46 178	2.39 199	1.96 190	0.68 150	3.13 203	1.58 185	4.94 219	1.36 174	4.31 227	15.82 259	28.46 235	8.43 217	0.38 177	5.65 200	5.42 228	2.23 185	1.60 199	6.31 153	1.98 194	6.14 208	5.97 214	0.35 166	2.33 208	1.28 131	2.40 144	4.09 148	7.49 187

DDVS	5.40 208	1.51 181	2.25 194	1.64 178	2.80 207	1.96 192	1.03 169	5.91 227	4.10 216	3.96 221	19.83 267	26.29 233	6.82 213	1.57 224	5.77 203	6.90 244	2.58 193	1.92 210	10.46 197	4.59 226	6.02 206	7.39 236	0.30 157	1.40 196	1.41 141	3.29 156	6.10 191	8.11 190

LoS_RVC	1.09 97	1.51 181	0.60 103	0.05 15	0.49 134	0.01 36	0.08 112	0.22 43	0.74 138	1.72 155	0.23 94	0.56 89	0.63 142	0.12 120	3.15 100	2.90 163	0.69 110	1.79 204	3.27 119	0.50 118	4.03 159	3.48 136	0.21 142	0.07 38	0.33 84	0.47 88	0.70 26	0.96 108

tt_ll	1.09 97	1.51 181	0.60 103	0.05 15	0.49 134	0.01 36	0.08 112	0.22 43	0.74 138	1.72 155	0.23 94	0.56 89	0.63 142	0.12 120	3.15 100	2.90 163	0.69 110	1.79 204	3.27 119	0.50 118	4.03 159	3.48 136	0.21 142	0.07 38	0.33 84	0.47 88	0.70 26	0.96 108

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 225	1.51 181	5.87 232	4.30 212	3.26 210	2.82 200	6.81 228	3.68 201	3.59 213	4.81 234	10.18 245	66.20 276	11.63 226	7.70 248	5.97 208	5.06 221	4.49 218	5.33 245	18.36 221	2.64 208	7.91 235	8.42 246	0.92 204	3.39 222	4.34 202	8.02 218	6.20 193	15.61 222

NCC-stereo	1.86 142	1.63 185	1.33 164	0.95 162	1.22 173	0.80 162	2.29 198	2.62 158	2.93 204	0.34 78	2.87 180	2.16 141	1.17 180	0.21 153	3.63 127	1.13 47	0.63 100	0.96 165	2.79 100	0.75 138	0.98 54	2.96 121	0.36 167	0.32 142	2.31 164	4.50 177	3.69 116	4.78 162

Abc-Net	1.86 142	1.63 185	1.33 164	0.95 162	1.22 173	0.80 162	2.29 198	2.62 158	2.93 204	0.34 78	2.87 180	2.16 141	1.17 180	0.21 153	3.63 127	1.13 47	0.63 100	0.96 165	2.79 100	0.75 138	0.98 54	2.96 121	0.36 167	0.32 142	2.31 164	4.50 177	3.69 116	4.78 162
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 164	1.67 187	0.33 46	3.58 207	9.30 239	1.76 190	3.48 212	0.68 71	3.29 207	0.71 104	1.59 156	0.37 60	0.27 90	0.13 126	5.94 207	3.42 188	1.03 143	0.54 111	4.47 137	0.65 131	2.02 103	2.06 84	0.56 188	0.31 139	15.21 244	3.30 158	3.74 120	1.47 122

GANetREF_RVC	2.43 157	1.69 188	0.81 132	2.04 192	1.16 168	1.02 174	0.10 119	4.72 216	1.44 177	3.62 210	0.06 69	10.03 205	0.69 149	0.09 105	3.63 127	1.36 70	1.06 146	0.94 162	6.44 155	0.46 111	2.32 108	1.74 71	0.17 134	1.35 193	3.41 191	3.75 164	6.55 198	4.82 164
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
PWC_ROB	7.15 219	1.85 189	5.57 229	0.85 157	1.17 170	1.95 191	4.77 222	2.56 155	17.27 258	3.83 219	7.66 227	4.97 175	39.20 263	0.81 202	8.35 237	4.96 219	6.51 229	4.27 236	15.99 212	4.39 224	7.48 232	7.59 240	0.53 185	4.79 236	2.74 178	2.63 148	7.01 206	23.26 242

S-Stereo	9.11 226	1.88 190	3.41 209	7.93 225	7.92 235	12.47 237	19.24 248	5.20 222	6.26 228	6.18 244	20.72 269	29.27 236	7.13 214	0.65 194	9.55 247	7.50 252	3.80 209	5.87 249	17.77 217	6.30 236	6.21 209	7.52 239	12.23 253	6.88 246	2.77 180	6.68 206	6.74 203	18.03 228

AnyNet_C32	5.68 214	1.96 191	2.91 204	1.78 184	2.71 206	3.17 204	5.76 225	4.31 209	12.56 243	3.07 193	7.17 224	4.22 170	1.70 188	2.19 228	8.22 235	5.98 235	5.69 225	4.43 239	12.45 207	2.93 213	9.72 247	8.57 247	1.84 218	3.46 223	6.24 222	9.82 232	6.26 194	14.21 216

ADCPNet	6.67 216	1.97 192	3.86 214	2.75 199	6.19 231	3.07 201	7.60 233	5.21 223	8.03 234	3.82 218	7.92 228	5.17 181	13.78 233	2.98 232	8.10 231	6.12 238	4.35 216	2.04 214	18.50 222	4.74 229	7.04 225	7.43 237	2.98 229	1.91 202	8.96 233	14.04 246	7.02 207	14.47 218

RGC	2.44 158	1.98 193	4.87 221	1.54 175	1.65 186	1.74 189	1.05 171	2.02 118	1.43 176	0.88 115	4.42 199	2.52 150	2.42 194	0.58 189	4.33 152	1.63 94	0.91 130	0.48 104	4.28 136	1.08 153	1.94 101	4.01 152	0.15 127	0.72 180	2.19 160	5.22 193	4.90 171	6.96 183

stereogan	1.89 145	2.00 194	1.17 156	1.47 174	2.05 201	1.72 187	0.87 166	1.84 109	1.11 163	1.36 145	1.51 153	5.81 188	0.48 125	0.32 172	3.87 137	1.69 105	0.80 123	0.39 90	3.96 132	0.78 140	1.23 68	4.02 153	0.26 154	0.51 166	0.30 83	1.30 120	6.30 195	3.84 155

SGM-Forest	2.81 168	2.03 195	0.36 57	6.32 219	1.79 193	2.66 198	0.02 57	1.42 94	0.77 140	2.52 176	0.96 140	6.57 194	5.74 208	0.31 170	4.36 153	2.94 168	0.61 95	0.33 80	3.08 106	0.47 116	2.46 119	2.73 114	0.84 202	0.45 163	3.66 193	3.74 163	11.30 229	7.44 186
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 184	2.05 196	2.64 202	1.31 172	1.93 196	1.19 180	3.99 214	1.07 82	9.83 241	1.78 160	5.75 211	8.79 200	0.37 109	0.90 204	5.04 188	2.20 140	0.44 78	0.90 156	5.82 149	0.88 145	2.38 114	3.43 135	0.33 163	0.41 156	3.03 187	12.72 240	3.59 113	10.90 205

FADNet_RVC	3.95 191	2.06 197	1.30 162	3.33 205	3.36 212	0.99 173	2.06 195	2.30 130	1.39 175	1.72 155	4.72 202	9.29 201	5.82 210	1.76 226	8.23 236	3.12 176	2.98 197	4.27 236	16.83 216	3.30 220	4.99 188	5.51 194	0.63 192	1.39 195	1.45 144	3.14 152	4.86 169	5.92 175

FAT-Stereo	7.20 220	2.13 198	8.68 247	7.00 221	11.87 244	5.95 217	3.19 208	7.26 230	3.52 212	5.84 240	13.06 248	18.26 224	8.49 218	1.41 220	8.81 242	6.34 240	3.65 207	4.07 235	15.49 211	6.21 235	6.75 219	6.94 231	0.74 199	4.80 237	2.92 183	7.26 209	7.50 211	16.30 223

ITSA-stereo	5.15 206	2.22 199	1.65 182	8.76 228	3.63 214	0.95 171	1.93 192	4.42 211	3.38 209	4.33 228	7.98 229	9.94 204	12.44 229	3.01 233	6.17 214	5.02 220	3.28 201	1.93 211	8.63 173	1.99 195	5.29 196	5.96 213	1.38 214	3.33 220	4.43 204	7.25 208	4.95 173	14.86 219

NCCL2	2.12 149	2.27 200	1.29 161	1.28 170	1.85 195	0.18 128	0.77 165	1.24 87	1.25 170	1.62 154	2.71 176	1.06 115	0.51 129	0.31 170	4.40 155	2.33 149	1.57 169	0.62 122	2.35 84	0.68 132	2.68 124	4.29 163	1.52 217	1.06 185	4.65 207	4.17 171	4.04 146	6.58 182

s12784h	2.07 148	2.29 201	2.24 193	1.60 177	0.69 151	0.05 85	0.03 75	2.13 126	0.55 122	1.19 134	0.13 84	1.61 136	0.68 148	0.04 62	3.20 103	3.09 174	0.78 120	0.41 95	3.50 124	0.43 105	5.42 198	2.92 119	0.11 114	0.12 72	2.64 175	1.70 129	6.64 200	11.65 208

STTRV1_RVC	9.47 227	2.31 202	1.06 147	5.61 216	1.39 179	5.42 215	2.59 203	3.68 201	3.77 214	4.47 231	4.40 198	16.44 220	20.14 240	1.02 207	9.83 249	3.26 179	18.06 259	0.81 147	51.87 271	11.45 253	18.05 271	6.27 222	4.52 239	4.23 229	6.12 220	7.90 216	11.99 230	28.90 253

CSAN	4.46 201	2.36 203	1.57 178	3.12 202	3.32 211	1.64 186	0.76 164	4.59 212	4.37 221	3.80 217	2.84 178	17.58 223	10.47 225	0.96 206	4.80 178	1.75 110	2.06 182	1.16 179	5.69 147	2.34 203	2.93 130	2.40 102	0.43 175	2.56 211	4.64 206	11.45 236	7.53 212	13.44 215

XPNet_ROB	3.02 176	2.54 204	1.33 164	0.73 150	1.45 182	1.04 176	0.61 159	0.83 77	1.45 178	1.16 130	3.44 185	26.85 234	0.35 101	0.40 178	3.24 111	2.22 141	3.28 201	0.79 140	3.20 108	1.19 160	2.94 131	5.51 194	0.76 200	0.46 164	0.72 116	2.37 143	9.22 219	3.37 153

SAMSARA	19.29 248	2.55 205	5.07 225	4.09 211	3.44 213	3.26 205	4.38 219	15.32 249	9.58 239	4.44 230	5.63 209	8.73 199	24.82 244	3.30 238	10.45 252	6.81 243	5.49 223	3.46 233	21.26 230	4.77 230	17.96 270	24.74 283	0.82 201	4.77 235	80.12 289	91.25 289	77.91 289	76.45 289

UCFNet_RVC	1.13 102	2.65 206	0.57 97	0.57 141	0.74 154	0.19 132	0.01 35	0.28 48	0.22 92	0.95 117	0.39 107	2.41 148	0.89 171	0.06 79	2.99 96	1.18 54	0.50 83	0.49 105	2.19 72	0.44 108	1.50 84	1.54 66	1.06 209	0.19 98	1.43 142	1.73 131	1.86 59	3.39 154

CBMV_ROB	6.09 215	2.65 206	2.29 197	8.35 227	5.74 226	5.08 212	2.76 204	5.03 220	2.35 196	3.78 216	4.70 201	21.22 227	13.56 232	0.09 105	6.04 211	3.70 191	2.84 195	1.39 188	11.35 202	8.80 247	4.92 186	3.11 128	0.43 175	2.10 206	7.06 227	10.12 233	12.96 232	11.93 210

TRStereo	3.24 183	2.66 208	7.45 239	0.35 113	0.14 46	7.79 225	0.13 130	3.04 177	0.42 110	2.75 181	1.46 152	5.69 186	0.65 145	0.09 105	3.75 134	4.23 199	0.70 115	0.63 124	6.77 157	1.21 161	4.05 161	4.81 174	0.12 116	0.24 106	2.72 177	6.73 207	12.83 231	6.09 176

ADCRef	2.96 173	2.78 209	1.02 146	0.70 149	2.21 203	1.96 192	2.42 201	0.96 80	6.10 225	1.94 165	1.15 148	1.08 116	0.74 157	1.32 218	6.01 209	3.38 186	1.34 163	1.15 178	8.41 171	2.09 198	2.59 121	3.60 139	1.88 219	0.71 178	2.81 182	8.00 217	3.42 105	10.24 204

SFCPSM	5.40 208	2.86 210	1.19 157	1.84 187	1.39 179	1.34 181	0.49 156	2.34 133	4.85 224	3.12 195	8.16 234	15.40 218	22.08 242	1.04 210	5.77 203	4.60 206	2.35 189	1.58 198	22.71 234	7.33 240	4.45 167	4.53 168	0.62 191	1.97 205	4.29 201	4.05 170	5.75 187	9.77 201

pmcnn	8.05 223	2.96 211	2.25 194	6.23 217	5.03 222	6.98 221	4.33 218	4.70 215	2.02 194	4.19 224	9.20 242	19.11 225	20.39 241	0.73 198	7.05 219	6.73 242	6.29 228	4.51 240	22.54 233	4.66 228	9.62 245	5.08 182	4.46 238	4.23 229	5.99 219	5.22 193	17.26 244	25.55 248

GwcNet-ADL	3.21 182	2.99 212	3.34 208	3.11 201	2.07 202	0.82 164	0.12 126	2.95 174	0.67 134	3.84 220	7.51 226	7.80 195	1.22 182	0.20 148	3.79 136	4.73 209	2.11 183	0.73 135	7.81 168	2.53 206	3.21 141	3.69 140	0.22 150	1.53 197	2.17 159	4.84 183	4.00 143	8.77 194

PS-NSSS	1.54 128	3.12 213	0.33 46	3.03 200	0.83 161	1.73 188	0.70 162	0.39 54	0.15 64	0.39 85	0.00 1	11.06 207	1.04 178	0.41 180	2.13 49	0.79 22	0.47 81	0.26 59	4.17 134	0.14 38	0.90 50	0.37 18	2.44 222	0.06 32	0.99 123	0.74 103	3.17 94	1.82 128

XQC	4.76 204	3.14 214	1.63 181	3.31 204	3.69 215	3.46 207	2.94 206	6.02 228	3.05 206	2.64 178	5.51 208	5.67 185	7.46 215	1.41 220	8.02 228	4.65 207	3.59 204	1.49 195	10.75 200	2.91 210	4.96 187	6.67 226	0.41 171	1.91 202	7.13 228	10.47 235	11.17 227	4.51 159

DPSNet	14.25 243	3.23 215	1.83 190	7.63 223	7.22 234	10.44 234	4.19 216	5.68 225	8.64 237	4.20 226	3.75 188	72.37 281	26.68 248	4.43 242	10.42 250	10.25 264	10.56 240	8.02 256	58.50 278	8.44 245	11.36 251	8.93 249	16.95 258	10.34 257	18.62 250	15.80 250	14.33 238	21.91 237

HBP-ISP	3.70 188	3.49 216	4.13 216	4.77 213	2.41 204	3.60 208	0.12 126	4.11 207	1.26 171	3.39 204	4.22 196	4.64 174	0.54 133	1.76 226	8.63 239	8.11 254	1.56 168	1.34 186	2.61 93	1.51 173	5.14 192	6.84 229	0.56 188	1.55 198	2.53 171	5.06 189	10.57 225	5.37 168

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 221	3.59 217	1.09 148	9.20 229	3.71 216	7.69 224	7.51 232	10.81 239	8.52 236	4.93 236	4.20 194	16.73 221	9.30 220	5.45 244	8.09 230	3.29 180	1.80 176	1.13 177	18.77 223	2.10 199	6.48 214	7.49 238	3.17 234	1.74 200	12.06 240	14.29 247	9.71 223	14.36 217

ADCL	3.91 190	3.61 218	2.28 196	1.76 183	1.76 192	3.09 202	4.16 215	1.98 116	13.71 248	2.81 185	5.14 206	2.47 149	0.65 145	1.10 214	5.38 194	2.55 155	2.02 181	2.20 216	6.41 154	2.08 197	4.87 185	4.20 160	1.40 215	1.06 185	6.69 224	6.60 205	4.33 155	11.16 207

CBMV	5.52 210	3.65 219	1.32 163	3.46 206	2.86 208	2.04 194	0.41 152	3.64 200	2.63 203	4.09 223	2.36 167	14.13 216	3.70 203	0.57 186	7.16 220	6.19 239	4.26 215	2.36 222	8.76 175	1.44 170	6.43 212	4.53 168	0.54 186	5.62 239	4.85 210	6.08 200	19.41 246	26.62 249
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 167	3.78 220	0.39 69	2.02 191	1.58 184	2.36 197	0.00 1	2.66 161	1.54 179	3.63 211	1.79 162	2.55 151	3.51 200	0.83 203	5.82 205	5.57 230	2.69 194	1.83 207	2.63 95	0.91 147	4.62 169	4.13 158	0.42 174	2.58 212	2.29 162	4.46 176	7.67 213	2.88 146

AMNet	6.77 217	3.87 221	2.62 201	4.00 210	5.86 227	6.75 219	3.31 211	2.51 149	2.47 198	3.44 206	6.68 220	9.34 202	2.05 190	7.44 246	4.79 177	9.81 261	13.48 252	7.65 255	7.95 169	7.83 242	11.47 253	7.62 241	2.74 226	4.18 228	5.52 217	8.25 220	13.24 233	17.97 227

ETE_ROB	4.62 202	4.04 222	1.52 176	1.14 167	2.02 199	2.70 199	1.28 178	1.50 96	4.25 219	1.89 162	5.88 213	37.95 248	0.84 169	1.42 222	4.94 184	2.66 157	3.81 210	0.95 163	4.84 141	1.63 179	4.01 157	5.32 186	0.67 197	1.14 189	2.03 158	3.84 167	15.25 240	7.23 184

SANet	10.32 231	4.15 223	6.27 235	5.51 214	5.49 225	8.58 231	2.27 197	15.41 250	13.03 247	2.83 186	9.09 240	60.35 272	25.50 247	2.93 231	8.06 229	3.02 170	7.05 230	3.86 234	11.43 203	3.25 219	5.27 195	5.02 181	2.60 225	7.27 250	11.08 238	12.57 239	13.36 234	23.31 243

FC-DCNN	3.82 189	4.38 224	5.67 231	9.61 231	4.14 217	8.01 228	3.26 210	4.21 208	1.69 185	2.95 191	1.54 155	5.87 190	2.09 192	0.13 126	4.40 155	2.15 136	2.54 192	1.11 176	3.38 121	0.82 144	3.11 137	2.20 90	0.65 194	3.29 219	6.33 223	4.91 186	6.98 205	7.80 189

ADCMid	6.83 218	4.46 225	4.95 224	2.16 194	4.31 219	5.71 216	7.29 230	8.83 233	12.78 245	3.11 194	8.10 232	9.83 203	9.65 223	2.84 229	8.51 238	5.42 228	4.68 219	2.83 226	18.87 226	3.22 218	7.09 227	7.70 242	5.37 241	2.33 208	5.12 214	8.71 224	5.21 179	15.24 221

DGSMNet	11.51 236	4.52 226	7.92 244	5.60 215	4.80 221	7.02 222	6.11 226	7.51 231	4.47 222	11.25 257	31.10 276	17.12 222	7.95 216	4.11 241	10.43 251	14.27 269	16.27 256	9.03 260	40.42 257	11.09 252	20.12 275	22.06 277	4.60 240	6.88 246	5.15 215	9.40 227	8.22 216	13.42 214

FC-DCNN v2	4.24 198	4.65 227	5.90 233	11.00 234	4.41 220	8.70 232	3.19 208	5.19 221	2.19 195	2.86 190	1.78 161	6.28 193	2.81 195	0.13 126	4.51 160	2.15 136	2.50 191	1.01 169	3.64 126	0.81 143	3.11 137	2.22 92	0.64 193	3.28 218	7.94 229	5.77 199	8.62 218	9.05 198

LALA_ROB	4.04 192	4.73 228	1.42 169	1.16 168	1.93 196	2.17 196	1.04 170	1.80 107	2.48 199	2.74 180	5.87 212	33.34 241	0.69 149	0.78 200	6.02 210	2.33 149	3.21 200	1.82 206	3.66 128	1.88 191	3.40 144	4.99 180	0.34 165	1.03 184	1.91 154	3.61 161	8.50 217	6.20 177

G-Net	10.87 233	4.96 229	9.71 248	3.77 208	4.24 218	7.37 223	2.01 193	10.08 237	15.80 252	4.95 237	15.59 257	48.52 262	9.05 219	0.58 189	8.11 233	8.67 256	5.49 223	4.42 238	23.80 236	15.66 258	8.01 237	8.23 245	3.06 233	5.14 238	6.15 221	13.92 245	22.56 248	23.75 244

ACV-stereo	8.15 224	5.09 230	4.79 219	8.14 226	1.73 189	11.44 235	4.25 217	3.84 204	6.16 226	5.36 239	6.72 221	5.73 187	25.08 245	1.31 217	9.40 245	10.22 263	5.83 227	2.67 225	51.43 267	14.43 255	8.48 242	6.72 228	0.88 203	2.46 210	1.95 155	3.85 168	6.75 204	5.39 169

ADCS	9.93 228	5.64 231	4.82 220	3.95 209	6.05 229	6.17 218	5.70 224	9.47 235	15.68 250	4.19 224	7.98 229	12.91 214	17.41 235	3.94 240	10.52 254	11.68 265	10.14 239	7.14 254	24.46 238	8.67 246	13.95 263	13.00 268	2.94 227	6.15 243	9.75 236	17.65 255	10.70 226	17.41 224

PVD	12.14 239	5.88 232	8.51 246	7.70 224	6.65 233	10.05 233	6.16 227	21.11 262	19.74 261	3.44 206	8.69 238	16.07 219	27.50 249	2.86 230	8.93 243	7.52 253	11.20 243	6.11 251	24.24 237	6.83 238	11.08 249	11.21 263	1.11 210	5.71 240	15.30 245	21.90 263	17.71 245	34.49 259

LSM0	22.48 256	6.09 233	4.65 218	14.89 237	10.39 242	16.43 241	13.29 243	23.38 264	15.69 251	14.75 263	18.69 265	35.79 245	33.70 259	0.93 205	73.52 287	85.94 287	13.36 251	5.62 247	55.67 276	16.83 261	21.95 276	18.82 274	4.28 237	8.01 251	16.44 246	16.43 252	28.65 254	32.66 258

AnyNet_C01	12.12 238	6.13 234	5.39 226	6.24 218	6.03 228	5.20 213	9.20 236	12.30 243	16.87 255	5.85 241	9.03 239	26.16 232	18.91 238	4.53 243	11.14 258	12.98 267	16.27 256	15.82 272	34.24 247	10.36 250	16.44 267	13.34 270	7.06 243	6.93 248	11.61 239	9.46 228	9.77 224	19.91 233

MFN_U_SF_RVC	10.34 232	6.17 235	3.69 213	9.55 230	5.13 223	12.52 238	10.34 238	12.25 242	7.05 230	12.23 259	14.31 253	22.82 228	13.03 230	8.82 249	11.37 259	4.87 215	3.83 212	3.31 231	39.34 255	5.97 234	8.56 243	8.81 248	1.45 216	6.40 245	9.49 235	8.57 222	9.56 222	19.71 232

edge stereo	11.35 235	6.83 236	10.52 250	14.06 235	12.00 245	16.55 242	12.81 242	12.42 244	7.44 232	6.06 242	15.12 256	38.81 250	17.75 236	1.25 216	7.59 224	7.29 249	5.73 226	3.11 228	25.18 239	4.53 225	6.71 217	8.01 244	4.16 236	3.71 226	8.94 232	7.65 211	13.41 235	28.72 252

MADNet+	19.30 249	7.92 237	15.32 259	17.51 240	11.42 243	8.09 229	18.41 246	28.03 271	17.21 257	12.46 260	12.08 246	33.63 243	30.37 254	9.62 250	18.64 271	14.89 270	25.78 269	10.10 262	40.05 256	16.50 260	17.34 269	12.76 267	9.48 251	18.60 268	35.02 270	20.22 259	21.19 247	38.41 263

CC-Net-ROB	5.26 207	8.36 238	1.81 188	22.68 244	6.07 230	15.19 240	7.74 234	0.45 60	0.84 146	1.53 153	0.00 1	23.78 230	3.00 197	3.15 234	2.92 89	0.74 19	2.29 187	1.51 196	11.50 204	0.48 117	1.21 65	1.47 59	9.41 248	0.22 104	2.30 163	2.51 147	2.25 65	8.72 193

FBW_ROB	7.98 222	9.24 239	5.57 229	20.21 243	8.25 237	12.08 236	8.09 235	4.92 218	1.58 182	3.30 199	5.15 207	13.88 215	3.03 198	7.45 247	6.23 215	1.49 81	2.89 196	0.79 140	33.18 246	1.93 193	5.24 194	4.40 166	9.43 249	8.29 252	4.88 211	7.69 212	4.88 170	21.40 236

MeshStereo	13.21 242	10.28 240	5.53 228	24.29 247	14.71 246	17.26 243	7.30 231	12.03 240	7.47 233	4.66 233	9.13 241	38.56 249	29.80 252	0.45 181	9.43 246	7.37 251	3.76 208	2.44 223	18.85 225	2.41 205	12.93 260	7.18 233	1.21 211	5.79 241	22.04 254	16.38 251	33.15 259	32.34 257
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_RVC	10.08 229	10.50 241	3.60 212	16.68 238	8.80 238	14.87 239	7.11 229	9.19 234	6.25 227	4.06 222	7.33 225	24.89 231	18.29 237	0.57 186	4.57 164	1.98 129	3.30 203	1.17 180	20.75 229	2.20 200	4.80 175	2.23 93	2.29 221	3.65 225	17.68 249	13.31 243	33.30 261	28.67 251
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 234	10.59 242	6.33 236	17.49 239	6.29 232	7.85 227	10.69 239	18.03 256	23.43 265	11.13 254	4.86 204	14.66 217	5.81 209	9.65 251	9.78 248	5.91 233	3.18 199	5.17 243	39.06 254	7.03 239	7.92 236	9.81 254	7.04 242	7.22 249	14.77 243	8.85 225	6.40 196	17.43 225

LE_ROB	22.46 255	10.87 243	12.67 254	32.44 249	37.93 260	31.36 251	33.43 256	23.22 263	21.14 264	6.73 245	17.81 263	52.15 267	50.94 279	1.56 223	6.43 217	2.92 166	3.14 198	1.46 192	30.14 241	8.43 244	7.23 229	4.28 162	7.08 244	25.69 274	34.50 269	36.15 281	53.30 282	53.30 277

MFMNet_re	16.26 244	13.95 244	7.70 242	24.27 246	9.34 240	33.99 256	17.43 244	12.42 244	19.62 260	10.23 253	13.58 251	39.02 251	13.47 231	1.40 219	10.73 255	10.12 262	29.43 275	12.22 263	31.31 242	10.07 249	17.19 268	9.15 250	8.44 246	9.02 254	8.97 234	5.68 198	24.08 250	36.04 261

FADE	29.20 265	14.85 245	17.79 264	14.74 236	16.62 247	29.68 250	27.01 253	21.03 261	43.04 273	17.86 267	27.87 275	79.15 286	47.30 273	12.65 255	10.46 253	11.90 266	33.51 278	23.60 277	58.58 279	34.75 279	35.81 285	34.34 284	13.33 254	24.52 272	20.36 253	13.78 244	47.51 275	56.40 282

SPS-STEREO	20.13 252	14.92 246	11.88 252	19.84 242	20.39 248	18.24 244	9.27 237	16.06 253	19.74 261	19.91 269	20.06 268	33.66 244	37.68 262	7.23 245	13.17 264	16.66 273	26.75 271	16.01 273	32.30 244	23.65 269	30.25 282	22.84 280	13.67 255	13.47 265	16.56 247	15.26 249	29.55 257	24.45 245
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 237	15.35 247	4.54 217	19.02 241	8.08 236	18.74 245	10.83 240	12.03 240	7.24 231	3.01 192	6.09 216	36.06 246	23.95 243	0.75 199	4.47 157	1.51 85	3.60 206	0.75 137	20.06 228	1.60 176	4.23 163	1.65 69	1.36 213	3.34 221	25.09 256	20.48 260	34.27 264	25.03 246

SGM+DAISY	20.91 253	16.10 248	12.43 253	22.81 245	21.80 249	24.45 248	18.63 247	17.89 255	12.77 244	18.42 268	19.55 266	30.39 238	40.48 264	11.67 253	12.56 262	15.10 271	25.73 268	12.69 266	34.93 249	21.56 267	26.12 279	22.15 278	21.16 259	12.73 262	17.44 248	13.30 242	33.35 262	28.26 250

MDST_ROB	10.13 230	16.70 249	3.04 206	29.06 248	9.34 240	20.66 246	5.02 223	5.90 226	1.98 193	3.16 197	2.70 175	11.22 208	28.15 250	0.18 141	6.30 216	1.37 72	1.21 154	0.34 82	7.74 166	1.01 150	4.67 170	3.95 150	1.92 220	1.94 204	26.55 258	19.78 258	37.02 266	22.50 241

MANE	19.83 251	17.14 250	15.43 260	34.46 252	23.74 252	25.27 249	17.85 245	19.50 260	17.04 256	6.13 243	12.40 247	41.03 252	35.23 260	3.36 239	7.87 227	8.98 257	7.09 231	29.77 282	21.81 232	3.71 222	9.51 244	5.54 197	2.50 223	8.83 253	34.12 267	27.95 273	51.25 280	47.85 273

DDUNet	12.41 240	19.68 251	3.23 207	36.37 254	24.08 253	34.35 257	31.95 255	1.86 110	1.63 183	1.44 150	3.43 184	12.02 210	3.65 202	83.75 267	4.54 162	2.28 142	8.10 237	3.39 232	18.01 218	4.26 223	6.60 216	4.81 174	16.44 257	0.64 175	1.08 126	0.61 95	4.68 164	2.12 135

ELAS_RVC	19.26 247	19.85 252	14.31 256	33.92 251	22.40 250	33.39 255	19.24 248	15.07 248	10.89 242	8.20 248	17.30 260	54.84 269	32.79 258	3.23 236	8.72 240	3.46 189	11.25 244	6.19 253	19.97 227	7.86 243	12.63 258	12.02 266	9.45 250	10.70 258	30.22 262	22.17 264	41.23 272	38.75 265
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 241	20.60 253	3.50 211	36.40 255	28.77 256	31.44 252	39.49 259	2.59 156	1.77 189	2.37 173	6.03 214	11.55 209	3.79 204	74.28 264	5.35 193	2.47 151	8.42 238	2.92 227	18.81 224	4.63 227	7.35 231	4.85 177	12.22 252	1.18 190	1.15 127	2.47 146	4.49 159	2.18 137

ELAS	19.48 250	22.90 254	14.50 257	35.26 253	24.25 254	31.48 253	19.80 250	16.72 254	15.91 253	7.71 246	15.62 258	48.88 263	30.47 255	3.20 235	9.19 244	3.39 187	10.97 241	5.79 248	21.49 231	6.53 237	11.69 254	11.90 265	9.30 247	9.63 255	32.86 264	24.17 268	41.19 271	41.31 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 246	25.20 255	16.96 263	40.13 257	26.93 255	32.21 254	21.77 251	19.35 259	16.49 254	7.75 247	17.60 261	46.83 260	36.96 261	1.06 211	8.10 231	2.99 169	3.81 210	1.57 197	31.85 243	5.18 231	6.77 221	5.31 185	3.04 232	9.71 256	29.57 260	23.01 267	40.22 268	35.81 260

BEATNet-Init1	23.62 259	27.86 256	13.22 255	44.78 258	23.54 251	38.58 258	23.96 252	18.57 257	18.15 259	9.17 249	13.26 249	47.63 261	48.00 274	3.29 237	12.31 260	9.22 258	7.35 233	5.48 246	48.70 265	19.34 263	12.33 257	11.24 264	7.11 245	11.28 259	33.76 266	21.63 261	60.52 286	47.50 272

JetBlue	32.19 268	30.24 257	35.83 281	39.74 256	34.14 258	43.67 259	35.54 257	29.41 275	45.70 277	14.86 264	8.65 237	79.62 287	19.51 239	25.38 257	15.92 270	16.55 272	38.70 282	25.92 281	35.72 250	25.05 272	29.56 281	23.18 281	32.21 260	26.78 275	30.47 263	28.96 274	48.44 278	49.33 274

WAO-7	27.19 263	31.49 258	25.61 273	33.41 250	34.55 259	21.90 247	27.96 254	47.14 281	47.22 279	29.27 274	38.50 279	41.69 254	40.59 267	12.37 254	31.37 278	17.44 274	15.34 254	8.53 257	46.18 261	20.63 266	9.79 248	10.78 259	3.30 235	33.50 279	22.38 255	21.79 262	23.87 249	37.39 262

SQANet	17.87 245	31.68 259	5.41 227	57.78 260	33.35 257	57.44 261	39.25 258	4.37 210	1.73 186	4.89 235	1.53 154	30.38 237	5.54 207	56.25 260	3.78 135	1.32 65	5.20 222	1.48 194	29.72 240	1.71 180	6.45 213	5.45 193	54.26 266	1.90 201	4.80 208	8.48 221	9.52 221	18.82 231

DispFullNet	26.27 260	39.81 260	17.89 265	52.75 259	38.74 261	45.03 260	55.21 262	13.74 247	12.89 246	13.75 261	9.88 244	43.75 256	32.46 257	86.51 268	11.01 256	13.68 268	29.48 276	16.23 274	51.78 270	14.64 256	13.87 262	10.46 257	14.59 256	6.22 244	8.62 231	8.03 219	16.08 241	32.10 256

Ntro	22.77 257	41.10 261	9.75 249	63.11 268	42.85 264	62.03 269	56.57 263	8.43 232	6.55 229	12.02 258	2.06 165	33.43 242	6.53 211	75.01 265	4.99 185	1.38 73	7.98 236	2.25 217	37.75 252	9.51 248	6.94 223	6.04 217	55.49 268	3.02 215	10.71 237	14.77 248	13.49 237	21.09 235

ACVNet-4b	26.61 261	42.01 262	11.61 251	69.47 277	47.43 267	69.50 279	76.65 278	10.80 238	9.82 240	15.00 265	1.59 156	58.27 270	9.88 224	93.43 275	4.75 174	1.87 116	13.94 253	5.15 242	32.30 244	13.54 254	7.25 230	5.67 201	58.95 272	4.34 233	12.13 241	9.30 226	15.06 239	18.72 230

ACVNet_1	26.74 262	42.56 263	14.81 258	66.86 273	48.56 269	65.11 276	82.56 283	15.95 252	8.17 235	11.16 255	5.65 210	32.31 240	25.19 246	93.82 276	7.38 223	2.02 130	15.91 255	6.16 252	34.50 248	10.98 251	8.17 239	6.10 218	59.12 273	5.79 241	19.06 251	9.75 231	9.37 220	15.02 220

otaku	21.36 254	42.67 264	7.67 240	62.47 266	41.26 263	63.18 271	49.95 260	6.15 229	4.57 223	10.22 252	1.83 163	32.26 239	9.33 221	65.85 262	4.60 166	1.61 91	7.10 232	1.41 190	36.88 251	7.74 241	7.03 224	5.98 215	54.87 267	2.69 214	8.31 230	9.47 229	13.48 236	18.26 229

RainbowNet	27.62 264	45.59 265	16.83 262	69.42 276	46.28 265	68.08 278	69.73 272	9.87 236	3.31 208	17.67 266	2.40 168	45.29 257	28.15 250	91.67 271	11.05 257	3.10 175	10.99 242	5.02 241	43.52 260	16.90 262	8.37 240	6.69 227	58.54 271	4.55 234	13.10 242	12.31 238	16.72 242	20.53 234

WAO-6	36.54 272	46.81 266	19.38 266	60.03 261	52.14 275	58.04 262	63.77 265	27.20 268	42.09 272	33.11 277	17.67 262	42.19 255	50.09 278	89.85 269	29.06 276	18.00 276	22.89 264	12.66 265	41.03 258	25.00 271	19.25 272	17.73 272	34.12 261	17.43 267	42.37 276	25.35 269	36.73 265	42.55 270

ACVNet_2	32.06 267	47.10 267	20.06 267	67.26 275	49.84 274	64.97 274	85.15 286	28.04 272	14.34 249	14.44 262	8.02 231	51.06 266	30.19 253	92.01 274	8.75 241	2.50 153	19.20 260	5.27 244	50.34 266	16.10 259	8.16 238	5.63 200	57.79 269	13.22 264	36.40 271	13.10 241	24.92 251	31.82 255

IMH-64-1	33.95 269	47.85 268	23.39 269	61.17 262	49.33 272	61.76 267	67.81 267	27.05 266	35.73 267	10.03 250	14.78 254	45.47 258	40.48 264	93.88 277	14.40 266	7.26 247	20.70 261	8.75 258	47.06 262	20.52 264	11.86 255	10.05 255	59.37 275	11.73 260	41.46 274	17.26 253	27.54 252	39.89 266

IMH-64	33.95 269	47.85 268	23.39 269	61.17 262	49.33 272	61.76 267	67.81 267	27.05 266	35.73 267	10.03 250	14.78 254	45.47 258	40.48 264	93.88 277	14.40 266	7.26 247	20.70 261	8.75 258	47.06 262	20.52 264	11.86 255	10.05 255	59.37 275	11.73 260	41.46 274	17.26 253	27.54 252	39.89 266

LVE	39.30 275	48.25 270	30.12 276	73.97 284	64.66 280	64.57 273	77.85 279	28.17 273	23.72 266	37.91 279	35.79 277	37.41 247	49.58 275	95.15 287	12.46 261	5.89 232	24.18 265	12.87 268	53.55 273	26.04 274	13.99 264	13.05 269	69.20 284	25.62 273	43.97 277	29.71 276	40.99 270	22.41 240

PSMNet_ROB	31.36 266	48.75 271	16.32 261	64.48 270	46.97 266	60.77 265	61.30 264	19.02 258	20.70 263	27.57 273	24.90 272	41.43 253	42.18 268	83.15 266	13.95 265	4.06 197	17.90 258	5.94 250	42.51 259	15.37 257	11.21 250	9.54 253	57.95 270	14.27 266	29.64 261	19.74 257	29.38 256	17.81 226

IMH	35.14 271	49.00 272	23.80 271	61.52 264	49.14 271	63.04 270	67.99 269	27.86 270	38.05 271	11.18 256	14.22 252	49.01 264	53.30 282	93.93 279	14.60 269	7.08 246	21.66 263	9.65 261	47.64 264	22.22 268	11.39 252	9.32 251	59.41 277	12.98 263	40.95 273	19.12 256	29.12 255	41.73 269

TorneroNet-64	38.80 274	50.14 273	23.16 268	63.45 269	47.59 268	63.57 272	68.85 270	27.44 269	44.99 275	21.03 270	13.47 250	69.75 280	56.51 283	94.74 281	18.85 273	8.54 255	26.03 270	15.59 271	53.93 275	25.94 273	12.81 259	10.53 258	61.35 278	21.98 269	33.37 265	26.73 271	33.93 263	53.30 277

Dean	42.92 277	51.28 274	31.30 277	76.75 285	64.32 279	79.06 288	83.43 285	42.61 277	43.67 274	35.18 278	22.58 271	60.75 273	56.83 284	94.89 284	13.15 263	4.20 198	27.88 272	12.35 264	63.72 282	28.96 277	9.62 245	7.74 243	59.21 274	22.07 270	48.58 280	35.91 280	53.04 281	29.88 254

TorneroNet	39.82 276	53.94 275	26.20 274	66.81 272	49.07 270	65.07 275	70.90 274	26.31 265	46.32 278	24.07 271	20.96 270	67.36 279	52.11 281	94.83 283	18.77 272	9.35 259	24.89 267	16.30 275	53.07 272	24.04 270	13.64 261	11.04 262	61.85 279	22.68 271	36.84 272	25.85 270	42.63 273	50.33 275

DPSimNet_ROB	58.77 285	55.98 276	59.21 287	62.88 267	73.92 288	60.20 264	64.84 266	28.34 274	91.63 290	80.59 288	52.65 282	74.49 284	47.24 272	90.64 270	55.91 284	45.99 285	54.62 286	42.30 285	68.03 285	59.25 287	51.18 287	59.54 287	44.54 262	45.19 284	44.85 278	61.56 286	56.15 283	55.05 279

WAO-8	44.25 278	56.07 277	34.81 279	70.40 279	61.11 276	71.92 282	71.92 275	43.60 278	48.93 280	32.20 275	26.30 273	67.35 277	49.97 276	91.99 272	26.69 274	19.01 279	29.42 273	13.46 269	51.63 268	37.17 281	16.32 265	10.83 260	44.60 263	27.68 276	53.45 284	35.23 278	47.57 276	55.24 280

Venus	44.25 278	56.07 277	34.81 279	70.38 278	61.11 276	71.92 282	71.92 275	43.60 278	48.93 280	32.20 275	26.30 273	67.35 277	49.97 276	91.99 272	26.69 274	19.01 279	29.42 273	13.46 269	51.63 268	37.17 281	16.32 265	10.83 260	44.60 263	27.68 276	53.45 284	35.23 278	47.57 276	55.24 280

UNDER WATER-64	53.24 283	62.47 279	43.72 284	79.20 287	70.94 285	76.00 286	87.61 289	65.70 286	45.62 276	52.26 285	61.76 285	72.47 282	58.44 286	94.91 286	30.75 277	17.95 275	34.62 281	25.80 280	53.84 274	26.41 275	19.77 274	21.35 276	75.52 288	44.10 283	50.84 282	55.27 285	40.93 269	69.21 287

PWCK	38.25 273	63.47 280	23.98 272	73.60 283	41.23 262	60.98 266	51.31 261	54.00 282	35.86 269	26.51 272	39.23 280	62.00 275	46.09 270	26.43 258	14.46 268	9.53 260	30.80 277	12.71 267	83.96 289	28.46 276	23.42 277	13.60 271	47.98 265	30.51 278	34.48 268	27.91 272	31.53 258	38.61 264

notaker	49.83 280	63.78 281	33.18 278	70.81 280	66.40 281	70.73 281	78.98 281	45.33 280	64.15 284	43.75 282	59.49 284	60.26 271	51.62 280	93.99 280	46.45 282	31.86 281	34.38 280	24.64 279	65.77 284	41.22 283	24.40 278	24.26 282	68.58 283	39.92 282	26.43 257	29.62 275	38.96 267	46.51 271

ktn	52.79 282	63.82 282	30.11 275	66.93 274	72.48 287	66.28 277	78.41 280	39.02 276	71.70 286	45.89 284	67.47 286	52.57 268	45.22 269	95.33 288	48.59 283	35.19 282	41.05 284	31.49 283	60.62 280	36.06 280	32.70 284	35.82 285	63.06 280	38.69 280	45.38 279	41.08 282	57.93 284	62.41 284

UNDER WATER	52.38 281	65.77 283	42.25 282	77.68 286	67.77 282	74.59 285	85.69 288	61.52 285	50.72 282	41.81 281	48.33 281	74.09 283	57.87 285	94.82 282	34.80 280	18.86 278	33.89 279	24.15 278	57.03 277	29.54 278	19.73 273	18.75 273	69.48 285	49.19 286	52.93 283	49.45 283	44.09 274	69.45 288

HanzoNet	60.55 287	68.65 284	42.85 283	71.08 281	71.43 286	71.96 284	79.15 282	59.75 284	75.19 287	45.14 283	74.83 288	74.50 285	63.75 287	96.51 289	43.02 281	39.58 283	52.48 285	47.20 286	75.57 286	51.40 285	44.83 286	44.21 286	72.81 286	39.33 281	54.31 286	50.20 284	60.45 285	64.70 286

JetRed	62.68 288	71.30 285	68.71 288	66.70 271	63.10 278	69.94 280	74.63 277	66.20 287	66.87 285	41.55 280	36.99 278	80.77 289	12.41 228	62.44 261	66.90 286	66.45 286	65.00 287	75.57 290	62.84 281	53.56 286	77.95 288	72.78 288	73.29 287	48.99 285	55.75 287	62.99 287	66.04 287	62.58 285

MADNet++	76.54 289	72.15 286	83.11 291	61.53 265	81.21 289	58.42 263	69.47 271	68.24 289	78.58 288	85.63 289	92.37 290	80.60 288	85.04 289	36.71 259	81.19 289	89.82 289	88.15 290	69.64 288	82.54 288	91.39 290	92.32 290	93.48 291	65.75 281	90.26 290	59.09 288	74.29 288	74.25 288	61.32 283

KSHMR	56.45 284	73.76 287	53.18 286	81.77 288	70.47 284	77.94 287	83.01 284	67.07 288	54.37 283	56.94 286	54.51 283	61.36 274	46.54 271	94.90 285	59.43 285	44.62 284	39.11 283	36.00 284	64.69 283	47.55 284	28.73 280	19.90 275	65.78 282	55.97 288	49.71 281	33.30 277	50.13 279	53.27 276

ASD4	81.96 290	73.83 288	78.52 289	73.50 282	68.47 283	82.76 289	70.15 273	72.27 290	81.46 289	64.14 287	76.80 289	49.38 265	95.53 290	68.81 263	77.80 288	87.45 288	86.82 289	89.90 291	81.43 287	90.17 289	88.82 289	88.65 290	81.37 289	86.17 289	99.17 294	99.86 293	99.79 293	99.90 293

LRCNet_RVC	60.25 286	73.90 289	44.96 285	94.13 289	95.20 290	91.02 290	85.32 287	54.56 283	36.51 270	98.66 290	73.01 287	91.80 292	67.46 288	96.60 290	33.95 279	18.60 277	69.32 288	51.86 287	94.53 290	64.28 288	31.29 283	22.24 279	94.67 290	54.29 287	19.85 252	10.16 234	33.16 260	25.34 247

DLNR_Zeroshot_test	22.90 258	78.82 290	7.01 237	99.97 290	0.31 109	0.15 122	98.85 290	3.30 191	0.54 120	3.17 198	2.43 171	5.81 188	0.93 174	21.74 256	96.26 291	100.00 294	24.75 266	22.56 276	22.80 235	1.79 185	8.42 241	6.44 223	0.04 81	0.30 138	2.39 166	4.03 169	2.05 61	3.31 151

MEDIAN_ROB	97.56 292	99.08 291	98.39 292	100.00 291	99.99 291	100.00 294	100.00 294	99.49 293	98.31 291	100.00 293	99.95 294	97.97 293	96.05 291	99.97 292	99.41 292	98.43 291	98.53 292	98.66 292	99.88 293	97.95 291	93.38 292	96.45 293	100.00 293	97.23 291	86.96 290	92.33 290	89.80 290	95.90 291

DGTPSM_ROB	99.52 295	99.77 292	100.00 295	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	99.17 291	100.00 294	99.31 291	99.64 293	91.36 290	99.13 292	100.00 293	99.94 295	100.00 294	99.82 293	99.99 294	99.53 291	99.99 293	99.80 296	99.66 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

DPSMNet_ROB	99.53 296	99.78 293	100.00 295	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	99.17 291	100.00 294	99.31 291	99.63 292	91.42 291	99.14 293	100.00 293	99.94 295	100.00 294	99.82 293	99.99 294	99.62 292	99.99 293	99.79 295	99.66 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

HaxPig	98.97 294	100.00 294	98.94 293	100.00 291	100.00 292	99.99 293	100.00 294	99.99 294	99.97 293	100.00 293	99.99 295	100.00 297	99.95 294	100.00 293	99.56 293	99.43 292	99.97 295	99.57 293	100.00 294	100.00 295	97.25 293	96.32 292	99.99 292	99.98 293	89.17 291	99.51 292	94.19 291	98.51 292

PML	96.14 291	100.00 294	82.26 290	100.00 291	100.00 292	100.00 294	99.16 293	100.00 295	98.98 292	100.00 293	95.95 291	99.91 296	100.00 295	98.52 291	94.87 290	92.63 290	90.73 291	73.63 289	100.00 294	98.25 292	92.56 291	85.93 289	97.80 291	98.67 292	96.15 293	99.98 294	100.00 294	99.92 294

CasAABBNet	100.00 299	100.00 294	100.00 295	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	100.00 297	100.00 295	100.00 293	100.00 297	100.00 294	100.00 296	100.00 296	100.00 294	100.00 295	100.00 297	100.00 297	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

DPSM_ROB	99.92 297	100.00 294	100.00 295	100.00 291	100.00 292	98.97 291	98.99 291	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	99.90 294	100.00 295	100.00 293	100.00 297	100.00 294	100.00 296	100.00 296	100.00 294	100.00 295	100.00 297	100.00 297	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

DPSM	99.92 297	100.00 294	100.00 295	100.00 291	100.00 292	98.97 291	98.99 291	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	99.90 294	100.00 295	100.00 293	100.00 297	100.00 294	100.00 296	100.00 296	100.00 294	100.00 295	100.00 297	100.00 297	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	100.00 294	100.00 295

AVERAGE_ROB	98.95 293	100.00 294	99.79 294	100.00 291	100.00 292	100.00 294	100.00 294	100.00 295	100.00 294	100.00 293	100.00 296	100.00 297	100.00 295	100.00 293	99.77 294	99.85 293	100.00 296	100.00 296	100.00 294	100.00 295	98.12 294	99.51 294	100.00 293	100.00 294	93.43 292	93.75 291	94.35 292	93.16 290

Low-res two-view benchmark