Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.03 8	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.02 18	0.03 16	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.02 8	0.02 4	0.02 12	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 10	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.03 11	0.01 1	0.01 1	0.02 13	0.05 7	0.05 6	0.04 4	0.05 16	0.04 7	0.03 4	0.04 9	0.05 25	0.03 37	0.03 16	0.03 2	0.04 7	0.03 10	0.04 18

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.03 11	0.03 8	0.04 15	0.04 20	0.01 1	0.01 2	0.05 7	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 4	0.04 9	0.03 6	0.01 2	0.02 4	0.04 10	0.04 7	0.03 10	0.03 7

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 7	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.03 12	0.03 11	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.05 7	0.05 6	0.05 15	0.03 2	0.06 19	0.03 4	0.04 9	0.03 6	0.01 2	0.01 1	0.05 16	0.04 7	0.04 18	0.03 7

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.04 18	0.03 8	0.06 45	0.03 13	0.01 1	0.02 13	0.04 2	0.04 1	0.03 1	0.04 6	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.03 6	0.01 2	0.02 4	0.02 1	0.04 7	0.02 1	0.03 7

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.05 23	0.05 28	0.05 26	0.04 15	0.04 20	0.02 10	0.03 30	0.05 7	0.06 16	0.04 4	0.04 6	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.04 17	0.01 2	0.02 4	0.03 2	0.04 7	0.02 1	0.03 7

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.02 8	0.02 4	0.02 12	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.02 13	0.05 7	0.05 6	0.06 20	0.04 6	0.06 19	0.03 4	0.05 15	0.03 6	0.01 2	0.03 16	0.04 10	0.05 15	0.03 10	0.03 7

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.03 18	0.03 18	0.03 18	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.04 18	0.04 20	0.03 11	0.03 13	0.02 10	0.02 13	0.05 7	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.04 15	0.04 9	0.04 17	0.03 37	0.03 16	0.03 2	0.05 15	0.03 10	0.03 7

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.04 20	0.03 26	0.02 13	0.05 7	0.06 16	0.05 15	0.05 16	0.04 7	0.03 4	0.06 21	0.03 6	0.01 2	0.02 4	0.06 20	0.05 15	0.04 18	0.04 18

U	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.05 7	0.05 6	0.05 15	0.04 6	0.04 7	0.03 4	0.05 15	0.03 6	0.01 2	0.02 4	0.04 10	0.04 7	0.02 1	0.03 7

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 17	0.03 18	0.02 7	0.03 18	0.03 17	0.02 12	0.02 3	0.03 11	0.03 8	0.03 11	0.02 5	0.02 10	0.02 13	0.05 7	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.05 15	0.03 4	0.04 9	0.03 6	0.02 18	0.02 4	0.04 10	0.04 7	0.03 10	0.03 7

RSM	0.03 6	0.03 17	0.03 18	0.02 7	0.03 18	0.03 17	0.02 12	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.04 15	0.04 20	0.02 10	0.02 13	0.06 19	0.06 16	0.04 4	0.04 6	0.05 15	0.04 15	0.05 15	0.03 6	0.01 2	0.03 16	0.04 10	0.05 15	0.03 10	0.03 7

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 7	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 11	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.05 7	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.04 15	0.03 2	0.02 1	0.01 2	0.02 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 12	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.03 26	0.01 2	0.05 7	0.05 6	0.04 4	0.05 16	0.04 7	0.04 15	0.04 9	0.04 17	0.01 2	0.02 4	0.06 20	0.06 22	0.05 22	0.03 7

DEFOM-Stereo	0.04 19	0.03 17	0.02 3	0.04 29	0.03 18	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.04 18	0.04 20	0.05 27	0.03 13	0.02 10	0.02 13	0.06 19	0.06 16	0.07 25	0.06 24	0.06 19	0.04 15	0.06 21	0.03 6	0.02 18	0.02 4	0.06 20	0.06 22	0.05 22	0.04 18

Occ-G	0.04 19	0.04 27	0.03 18	0.04 29	0.03 18	0.03 17	0.02 12	0.04 18	0.03 11	0.03 8	0.05 27	0.03 13	0.02 10	0.02 13	0.06 19	0.06 16	0.06 20	0.06 24	0.07 25	0.04 15	0.05 15	0.03 6	0.04 55	0.03 16	0.05 16	0.04 7	0.03 10	0.05 23

RSM++	0.04 19	0.03 17	0.03 18	0.03 18	0.04 27	0.02 4	0.03 28	0.05 23	0.05 28	0.04 20	0.04 15	0.05 27	0.02 10	0.02 13	0.07 27	0.07 29	0.05 15	0.05 16	0.05 15	0.04 15	0.07 27	0.04 17	0.02 18	0.03 16	0.06 20	0.05 15	0.04 18	0.04 18

AEACV	0.04 19	0.03 17	0.02 3	0.04 29	0.03 18	0.02 4	0.02 12	0.03 12	0.03 11	0.03 8	0.04 15	0.03 13	0.02 10	0.02 13	0.06 19	0.06 16	0.05 15	0.05 16	0.07 25	0.04 15	0.06 21	0.04 17	0.01 2	0.02 4	0.06 20	0.07 30	0.04 18	0.03 7

anonymousdsp	0.05 23	0.04 27	0.04 30	0.03 18	0.04 27	0.04 28	0.04 52	0.06 28	0.05 28	0.06 31	0.04 15	0.03 13	0.02 10	0.03 30	0.07 27	0.08 38	0.08 30	0.06 24	0.08 35	0.05 27	0.09 36	0.05 25	0.03 37	0.03 16	0.05 16	0.05 15	0.05 22	0.05 23

iRaftStereo_RVC	0.05 23	0.03 17	0.03 18	0.03 18	0.03 18	0.03 17	0.02 12	0.05 23	0.04 18	0.06 31	0.05 27	0.05 27	0.03 26	0.02 13	0.06 19	0.06 16	0.10 42	0.07 35	0.07 25	0.05 27	0.09 36	0.05 25	0.02 18	0.03 16	0.07 28	0.06 22	0.05 22	0.05 23

RAFT + AFF	0.05 23	0.04 27	0.03 18	0.05 41	0.04 27	0.04 28	0.03 28	0.06 28	0.08 83	0.09 41	0.05 27	0.09 45	0.02 10	0.02 13	0.05 7	0.06 16	0.09 36	0.06 24	0.06 19	0.04 15	0.07 27	0.05 25	0.02 18	0.04 28	0.07 28	0.05 15	0.05 22	0.06 34

delet	0.05 23	0.05 38	0.04 30	0.06 60	0.05 41	0.05 51	0.05 62	0.04 18	0.04 18	0.06 31	0.05 27	0.10 52	0.05 55	0.03 30	0.07 27	0.06 16	0.07 25	0.06 24	0.06 19	0.06 38	0.06 21	0.04 17	0.03 37	0.05 43	0.07 28	0.07 30	0.05 22	0.04 18

TDLM	0.05 23	0.04 27	0.04 30	0.04 29	0.04 27	0.04 28	0.03 28	0.04 18	0.04 18	0.04 20	0.06 45	0.04 20	0.03 26	0.03 30	0.06 19	0.06 16	0.06 20	0.06 24	0.06 19	0.04 15	0.05 15	0.04 17	0.03 37	0.04 28	0.05 16	0.06 22	0.05 22	0.05 23

AIO_rvc	0.06 28	0.06 58	0.03 18	0.05 41	0.04 27	0.04 28	0.03 28	0.08 42	0.06 45	0.10 49	0.04 15	0.08 41	0.02 10	0.03 30	0.06 19	0.07 29	0.08 30	0.06 24	0.07 25	0.05 27	0.12 53	0.05 25	0.02 18	0.03 16	0.06 20	0.06 22	0.05 22	0.05 23

AIO_test	0.06 28	0.05 38	0.04 30	0.07 82	0.05 41	0.04 28	0.04 52	0.10 54	0.09 109	0.12 52	0.05 27	0.11 60	0.04 39	0.03 30	0.07 27	0.07 29	0.07 25	0.06 24	0.08 35	0.05 27	0.13 76	0.05 25	0.04 55	0.04 28	0.09 45	0.07 30	0.05 22	0.05 23

IGEV-Stereo+	0.06 28	0.03 17	0.03 18	0.03 18	0.04 27	0.04 28	0.03 28	0.16 105	0.06 45	0.20 116	0.06 45	0.06 33	0.03 26	0.04 48	0.07 27	0.08 38	0.10 42	0.06 24	0.09 48	0.07 51	0.12 53	0.06 38	0.03 37	0.03 16	0.07 28	0.06 22	0.03 10	0.06 34

plain	0.06 28	0.04 27	0.04 30	0.04 29	0.04 27	0.05 51	0.03 28	0.08 42	0.04 18	0.09 41	0.05 27	0.06 33	0.02 10	0.02 13	0.07 27	0.08 38	0.12 57	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.08 33	0.04 17	0.02 18	0.05 43	0.09 45	0.10 50	0.08 45	0.09 46

StereoVision	0.06 28	0.03 17	0.04 30	0.03 18	0.03 18	0.03 17	0.02 12	0.06 28	0.11 146	0.02 3	0.05 27	0.03 13	0.06 79	0.01 2	0.09 69	0.10 77	0.06 20	0.05 16	0.08 35	0.07 51	0.06 21	0.05 25	0.02 18	0.04 28	0.10 55	0.07 30	0.10 62	0.12 80

MIF-Stereo (partial)	0.06 28	0.05 38	0.06 81	0.05 41	0.04 27	0.05 51	0.03 28	0.08 42	0.07 64	0.07 38	0.04 15	0.05 27	0.06 79	0.04 48	0.08 45	0.08 38	0.11 48	0.08 40	0.08 35	0.05 27	0.09 36	0.05 25	0.02 18	0.06 67	0.10 55	0.08 37	0.07 38	0.08 40

MIM_Stereo	0.06 28	0.04 27	0.03 18	0.05 41	0.05 41	0.05 51	0.03 28	0.06 28	0.04 18	0.14 60	0.07 59	0.04 20	0.03 26	0.03 30	0.07 27	0.08 38	0.13 60	0.07 35	0.09 48	0.06 38	0.11 47	0.06 38	0.02 18	0.04 28	0.08 36	0.07 30	0.07 38	0.05 23

RAFT	0.06 28	0.03 17	0.05 54	0.03 18	0.02 8	0.03 17	0.02 12	0.07 38	0.04 18	0.04 20	0.06 45	0.07 37	0.05 55	0.01 2	0.06 19	0.06 16	0.06 20	0.05 16	0.05 15	0.04 15	0.06 21	0.07 54	0.01 2	0.04 28	0.13 90	0.14 114	0.13 98	0.15 108

AFF-stereo	0.06 28	0.05 38	0.05 54	0.05 41	0.04 27	0.04 28	0.03 28	0.11 58	0.06 45	0.16 73	0.05 27	0.08 41	0.03 26	0.02 13	0.07 27	0.08 38	0.08 30	0.05 16	0.09 48	0.04 15	0.09 36	0.05 25	0.02 18	0.04 28	0.10 55	0.08 37	0.07 38	0.07 38

MMNet	0.06 28	0.06 58	0.05 54	0.08 90	0.06 62	0.06 64	0.05 62	0.07 38	0.06 45	0.05 26	0.06 45	0.09 45	0.04 39	0.04 48	0.07 27	0.07 29	0.09 36	0.08 40	0.07 25	0.06 38	0.07 27	0.05 25	0.04 55	0.05 43	0.07 28	0.08 37	0.07 38	0.10 57

RYNet	0.06 28	0.04 27	0.04 30	0.04 29	0.04 27	0.04 28	0.03 28	0.05 23	0.11 146	0.05 26	0.04 15	0.04 20	0.03 26	0.03 30	0.07 27	0.06 16	0.07 25	0.08 40	0.07 25	0.05 27	0.05 15	0.05 25	0.11 187	0.04 28	0.06 20	0.15 135	0.06 32	0.05 23

AANet_RVC	0.06 28	0.05 38	0.06 81	0.05 41	0.06 62	0.04 28	0.05 62	0.05 23	0.06 45	0.05 26	0.06 45	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.08 45	0.07 29	0.08 30	0.08 40	0.07 25	0.07 51	0.07 27	0.07 54	0.05 81	0.05 43	0.07 28	0.08 37	0.06 32	0.08 40

HUF	0.07 40	0.05 38	0.04 30	0.07 82	0.06 62	0.04 28	0.03 28	0.09 47	0.07 64	0.16 73	0.05 27	0.09 45	0.04 39	0.03 30	0.07 27	0.07 29	0.08 30	0.06 24	0.09 48	0.06 38	0.15 103	0.06 38	0.03 37	0.04 28	0.08 36	0.06 22	0.06 32	0.05 23

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 40	0.05 38	0.03 18	0.04 29	0.05 41	0.04 28	0.02 12	0.11 58	0.06 45	0.22 131	0.05 27	0.05 27	0.02 10	0.03 30	0.07 27	0.09 53	0.12 57	0.08 40	0.09 48	0.07 51	0.16 121	0.07 54	0.02 18	0.03 16	0.07 28	0.08 37	0.07 38	0.05 23

MaDis-Stereo	0.07 40	0.04 27	0.05 54	0.03 18	0.02 8	0.03 17	0.03 28	0.06 28	0.06 45	0.04 20	0.06 45	0.10 52	0.05 55	0.02 13	0.07 27	0.08 38	0.10 42	0.09 66	0.07 25	0.05 27	0.10 42	0.10 122	0.01 2	0.05 43	0.12 78	0.18 188	0.13 98	0.16 118

UniTT-Stereo	0.07 40	0.04 27	0.04 30	0.03 18	0.03 18	0.05 51	0.03 28	0.06 28	0.05 28	0.06 31	0.04 15	0.07 37	0.12 163	0.07 107	0.08 45	0.07 29	0.11 48	0.08 40	0.08 35	0.07 51	0.09 36	0.08 68	0.07 120	0.04 28	0.10 55	0.16 153	0.06 32	0.10 57

LL-Strereo2	0.07 40	0.03 17	0.03 18	0.04 29	0.05 41	0.04 28	0.03 28	0.06 28	0.07 64	0.15 66	0.07 59	0.08 41	0.05 55	0.04 48	0.08 45	0.09 53	0.13 60	0.07 35	0.10 57	0.06 38	0.10 42	0.06 38	0.03 37	0.04 28	0.08 36	0.10 50	0.08 45	0.05 23

RAFT_CTSACE	0.07 40	0.04 27	0.06 81	0.03 18	0.04 27	0.05 51	0.05 62	0.06 28	0.06 45	0.09 41	0.04 15	0.10 52	0.09 133	0.03 30	0.08 45	0.08 38	0.11 48	0.07 35	0.07 25	0.05 27	0.12 53	0.08 68	0.03 37	0.06 67	0.12 78	0.12 84	0.12 85	0.16 118

AASNet	0.07 40	0.06 58	0.04 30	0.09 109	0.07 79	0.08 91	0.05 62	0.08 42	0.05 28	0.07 38	0.07 59	0.07 37	0.04 39	0.04 48	0.07 27	0.07 29	0.10 42	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.07 27	0.06 38	0.04 55	0.06 67	0.08 36	0.08 37	0.06 32	0.06 34

ARAFT	0.07 40	0.04 27	0.04 30	0.05 41	0.05 41	0.05 51	0.02 12	0.09 47	0.06 45	0.12 52	0.06 45	0.12 67	0.03 26	0.03 30	0.07 27	0.07 29	0.12 57	0.09 66	0.09 48	0.05 27	0.11 47	0.08 68	0.03 37	0.04 28	0.10 55	0.09 44	0.09 57	0.09 46

DMCA	0.07 40	0.05 38	0.07 111	0.06 60	0.06 62	0.05 51	0.07 111	0.09 47	0.07 64	0.06 31	0.09 98	0.07 37	0.06 79	0.06 79	0.08 45	0.08 38	0.11 48	0.10 82	0.08 35	0.07 51	0.09 36	0.06 38	0.06 100	0.06 67	0.08 36	0.10 50	0.06 32	0.08 40

GANet	0.07 40	0.07 81	0.06 81	0.06 60	0.06 62	0.07 81	0.06 95	0.08 42	0.05 28	0.06 31	0.07 59	0.06 33	0.04 39	0.04 48	0.07 27	0.08 38	0.09 36	0.10 82	0.07 25	0.05 27	0.07 27	0.05 25	0.05 81	0.05 43	0.08 36	0.07 30	0.07 38	0.06 34

CVANet_RVC	0.07 40	0.07 81	0.07 111	0.08 90	0.06 62	0.07 81	0.05 62	0.06 28	0.05 28	0.06 31	0.09 98	0.05 27	0.04 39	0.04 48	0.08 45	0.08 38	0.08 30	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.08 33	0.06 38	0.04 55	0.05 43	0.08 36	0.07 30	0.07 38	0.10 57

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 51	0.05 38	0.04 30	0.03 18	0.05 41	0.05 51	0.03 28	0.12 62	0.06 45	0.21 125	0.05 27	0.08 41	0.03 26	0.05 64	0.08 45	0.09 53	0.13 60	0.09 66	0.10 57	0.06 38	0.16 121	0.07 54	0.04 55	0.04 28	0.07 28	0.09 44	0.08 45	0.10 57

MGS-Stereo	0.08 51	0.06 58	0.04 30	0.05 41	0.05 41	0.04 28	0.03 28	0.12 62	0.05 28	0.09 41	0.07 59	0.10 52	0.04 39	0.05 64	0.07 27	0.08 38	0.15 82	0.11 101	0.12 73	0.09 99	0.13 76	0.07 54	0.05 81	0.05 43	0.10 55	0.09 44	0.11 76	0.10 57

anonymousdsp2	0.08 51	0.07 81	0.05 54	0.06 60	0.05 41	0.06 64	0.05 62	0.12 62	0.06 45	0.17 83	0.06 45	0.09 45	0.04 39	0.05 64	0.07 27	0.08 38	0.13 60	0.08 40	0.11 62	0.07 51	0.13 76	0.07 54	0.05 81	0.06 67	0.09 45	0.08 37	0.08 45	0.07 38

test_5	0.08 51	0.05 38	0.07 111	0.04 29	0.04 27	0.04 28	0.04 52	0.09 47	0.05 28	0.05 26	0.07 59	0.12 67	0.12 163	0.02 13	0.08 45	0.09 53	0.07 25	0.07 35	0.08 35	0.06 38	0.10 42	0.10 122	0.02 18	0.08 123	0.10 55	0.14 114	0.13 98	0.18 152

AnonymousM	0.08 51	0.05 38	0.04 30	0.06 60	0.05 41	0.04 28	0.04 52	0.13 82	0.05 28	0.20 116	0.06 45	0.11 60	0.03 26	0.06 79	0.10 100	0.10 77	0.19 146	0.09 66	0.12 73	0.07 51	0.16 121	0.06 38	0.04 55	0.04 28	0.08 36	0.11 69	0.10 62	0.10 57

raft+_RVC	0.08 51	0.06 58	0.05 54	0.06 60	0.06 62	0.07 81	0.04 52	0.10 54	0.08 83	0.17 83	0.08 77	0.09 45	0.04 39	0.04 48	0.08 45	0.08 38	0.13 60	0.09 66	0.11 62	0.06 38	0.13 76	0.06 38	0.04 55	0.05 43	0.11 72	0.09 44	0.09 57	0.09 46

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 51	0.06 58	0.05 54	0.05 41	0.04 27	0.04 28	0.04 52	0.14 91	0.07 64	0.21 125	0.04 15	0.12 67	0.04 39	0.03 30	0.08 45	0.09 53	0.09 36	0.06 24	0.11 62	0.05 27	0.11 47	0.06 38	0.03 37	0.05 43	0.13 90	0.09 44	0.09 57	0.09 46

GCAP-BAT	0.09 58	0.05 38	0.04 30	0.05 41	0.07 79	0.04 28	0.03 28	0.12 62	0.08 83	0.23 146	0.05 27	0.15 99	0.05 55	0.06 79	0.08 45	0.09 53	0.18 126	0.10 82	0.13 88	0.08 70	0.14 93	0.07 54	0.04 55	0.05 43	0.09 45	0.10 50	0.08 45	0.09 46

test_for_model	0.09 58	0.05 38	0.04 30	0.05 41	0.07 79	0.04 28	0.03 28	0.12 62	0.08 83	0.23 146	0.05 27	0.15 99	0.05 55	0.06 79	0.08 45	0.09 53	0.18 126	0.10 82	0.13 88	0.08 70	0.14 93	0.07 54	0.04 55	0.05 43	0.09 45	0.10 50	0.08 45	0.09 46

testlalala2	0.09 58	0.05 38	0.04 30	0.05 41	0.07 79	0.04 28	0.03 28	0.12 62	0.08 83	0.23 146	0.05 27	0.15 99	0.05 55	0.06 79	0.08 45	0.09 53	0.18 126	0.10 82	0.13 88	0.08 70	0.14 93	0.07 54	0.04 55	0.05 43	0.09 45	0.10 50	0.08 45	0.09 46

testlalala	0.09 58	0.05 38	0.04 30	0.05 41	0.07 79	0.04 28	0.03 28	0.12 62	0.08 83	0.23 146	0.05 27	0.15 99	0.05 55	0.06 79	0.08 45	0.09 53	0.18 126	0.10 82	0.13 88	0.08 70	0.14 93	0.07 54	0.04 55	0.05 43	0.09 45	0.10 50	0.08 45	0.09 46

testlalala_base	0.09 58	0.05 38	0.04 30	0.05 41	0.07 79	0.04 28	0.03 28	0.12 62	0.08 83	0.23 146	0.05 27	0.15 99	0.05 55	0.06 79	0.08 45	0.09 53	0.18 126	0.10 82	0.13 88	0.08 70	0.14 93	0.07 54	0.04 55	0.05 43	0.09 45	0.10 50	0.08 45	0.09 46

GCAP-Stereo	0.09 58	0.05 38	0.04 30	0.05 41	0.07 79	0.04 28	0.03 28	0.12 62	0.08 83	0.23 146	0.05 27	0.15 99	0.05 55	0.06 79	0.08 45	0.09 53	0.18 126	0.10 82	0.13 88	0.08 70	0.14 93	0.07 54	0.04 55	0.05 43	0.09 45	0.10 50	0.08 45	0.09 46

4D-IteraStereo	0.09 58	0.06 58	0.05 54	0.06 60	0.06 62	0.06 64	0.04 52	0.15 97	0.10 131	0.22 131	0.08 77	0.14 93	0.06 79	0.03 30	0.09 69	0.10 77	0.17 107	0.09 66	0.11 62	0.08 70	0.15 103	0.06 38	0.03 37	0.05 43	0.10 55	0.10 50	0.08 45	0.08 40

LoS_RVC	0.09 58	0.07 81	0.05 54	0.05 41	0.06 62	0.06 64	0.05 62	0.13 82	0.08 83	0.18 96	0.11 125	0.12 67	0.06 79	0.07 107	0.09 69	0.09 53	0.10 42	0.08 40	0.12 73	0.08 70	0.17 136	0.09 97	0.05 81	0.06 67	0.15 119	0.11 69	0.10 62	0.13 86

tt_ll	0.09 58	0.07 81	0.05 54	0.05 41	0.06 62	0.06 64	0.05 62	0.13 82	0.08 83	0.18 96	0.11 125	0.12 67	0.06 79	0.07 107	0.09 69	0.09 53	0.10 42	0.08 40	0.12 73	0.08 70	0.17 136	0.09 97	0.05 81	0.06 67	0.15 119	0.11 69	0.10 62	0.13 86

CAS	0.09 58	0.07 81	0.05 54	0.06 60	0.05 41	0.05 51	0.04 52	0.14 91	0.06 45	0.11 50	0.11 125	0.11 60	0.05 55	0.07 107	0.09 69	0.09 53	0.11 48	0.10 82	0.14 101	0.07 51	0.12 53	0.08 68	0.05 81	0.05 43	0.13 90	0.11 69	0.09 57	0.14 96

TestStereo1	0.09 58	0.07 81	0.06 81	0.04 29	0.05 41	0.06 64	0.06 95	0.07 38	0.07 64	0.09 41	0.07 59	0.11 60	0.14 192	0.04 48	0.10 100	0.10 77	0.11 48	0.09 66	0.09 48	0.08 70	0.13 76	0.12 170	0.02 18	0.05 43	0.15 119	0.14 114	0.16 130	0.20 171

TESTraft	0.09 58	0.06 58	0.06 81	0.04 29	0.04 27	0.05 51	0.06 95	0.09 47	0.08 83	0.09 41	0.08 77	0.12 67	0.13 178	0.03 30	0.09 69	0.10 77	0.11 48	0.09 66	0.08 35	0.07 51	0.13 76	0.12 170	0.02 18	0.05 43	0.14 111	0.13 94	0.14 109	0.20 171

IER	0.09 58	0.07 81	0.07 111	0.09 109	0.07 79	0.09 105	0.06 95	0.12 62	0.07 64	0.14 60	0.11 125	0.11 60	0.07 103	0.06 79	0.09 69	0.09 53	0.14 73	0.11 101	0.11 62	0.07 51	0.12 53	0.08 68	0.06 100	0.06 67	0.10 55	0.11 69	0.11 76	0.14 96

RAFT+CT+SA	0.09 58	0.05 38	0.07 111	0.05 41	0.05 41	0.04 28	0.05 62	0.13 82	0.07 64	0.08 40	0.07 59	0.15 99	0.13 178	0.04 48	0.11 133	0.10 77	0.09 36	0.08 40	0.08 35	0.06 38	0.12 53	0.11 150	0.02 18	0.06 67	0.13 90	0.13 94	0.11 76	0.17 131

SA-5K	0.09 58	0.07 81	0.06 81	0.04 29	0.05 41	0.06 64	0.06 95	0.07 38	0.07 64	0.09 41	0.07 59	0.11 60	0.14 192	0.04 48	0.10 100	0.10 77	0.11 48	0.09 66	0.09 48	0.08 70	0.13 76	0.12 170	0.02 18	0.05 43	0.15 119	0.14 114	0.16 130	0.20 171

test_4	0.09 58	0.05 38	0.07 111	0.05 41	0.06 62	0.03 17	0.02 12	0.12 62	0.09 109	0.17 83	0.06 45	0.09 45	0.06 79	0.03 30	0.09 69	0.10 77	0.15 82	0.08 40	0.10 57	0.07 51	0.17 136	0.09 97	0.02 18	0.07 99	0.10 55	0.14 114	0.12 85	0.19 162

CIPLG	0.09 58	0.06 58	0.05 54	0.06 60	0.06 62	0.09 105	0.06 95	0.18 146	0.06 45	0.20 116	0.08 77	0.13 79	0.07 103	0.06 79	0.08 45	0.10 77	0.17 107	0.11 101	0.11 62	0.09 99	0.13 76	0.06 38	0.04 55	0.06 67	0.10 55	0.10 50	0.10 62	0.10 57

IPLGR_C	0.09 58	0.06 58	0.05 54	0.06 60	0.06 62	0.09 105	0.06 95	0.18 146	0.06 45	0.20 116	0.08 77	0.13 79	0.07 103	0.06 79	0.08 45	0.11 115	0.17 107	0.11 101	0.11 62	0.09 99	0.13 76	0.06 38	0.04 55	0.06 67	0.10 55	0.09 44	0.10 62	0.10 57

ACRE	0.09 58	0.06 58	0.05 54	0.06 60	0.06 62	0.09 105	0.06 95	0.18 146	0.06 45	0.20 116	0.08 77	0.13 79	0.07 103	0.06 79	0.08 45	0.10 77	0.17 107	0.11 101	0.11 62	0.09 99	0.13 76	0.06 38	0.04 55	0.06 67	0.10 55	0.10 50	0.10 62	0.10 57

rafts_anoy	0.09 58	0.08 113	0.07 111	0.07 82	0.07 79	0.06 64	0.05 62	0.13 82	0.05 28	0.17 83	0.10 110	0.12 67	0.05 55	0.03 30	0.10 100	0.10 77	0.15 82	0.12 127	0.14 101	0.07 51	0.15 103	0.08 68	0.04 55	0.06 67	0.11 72	0.10 50	0.09 57	0.11 67

RALCasStereoNet	0.09 58	0.08 113	0.06 81	0.09 109	0.07 79	0.06 64	0.05 62	0.12 62	0.05 28	0.18 96	0.07 59	0.12 67	0.05 55	0.04 48	0.10 100	0.10 77	0.18 126	0.12 127	0.14 101	0.08 70	0.15 103	0.08 68	0.05 81	0.06 67	0.12 78	0.10 50	0.10 62	0.08 40

RALAANet	0.09 58	0.08 113	0.06 81	0.07 82	0.06 62	0.08 91	0.05 62	0.10 54	0.07 64	0.12 52	0.10 110	0.10 52	0.06 79	0.03 30	0.09 69	0.09 53	0.13 60	0.11 101	0.16 130	0.09 99	0.12 53	0.08 68	0.04 55	0.06 67	0.12 78	0.10 50	0.11 76	0.11 67

UPFNet	0.09 58	0.08 113	0.08 133	0.09 109	0.08 99	0.09 105	0.06 95	0.12 62	0.09 109	0.14 60	0.10 110	0.12 67	0.06 79	0.07 107	0.08 45	0.10 77	0.13 60	0.11 101	0.10 57	0.07 51	0.10 42	0.07 54	0.06 100	0.07 99	0.09 45	0.11 69	0.10 62	0.11 67

HITNet	0.09 58	0.07 81	0.06 81	0.08 90	0.08 99	0.08 91	0.05 62	0.11 58	0.07 64	0.19 108	0.08 77	0.12 67	0.07 103	0.07 107	0.09 69	0.08 38	0.13 60	0.10 82	0.10 57	0.07 51	0.11 47	0.09 97	0.06 100	0.06 67	0.12 78	0.11 69	0.16 130	0.14 96
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
castereo++	0.10 82	0.07 81	0.05 54	0.07 82	0.07 79	0.06 64	0.05 62	0.16 105	0.10 131	0.24 169	0.08 77	0.17 121	0.06 79	0.05 64	0.09 69	0.10 77	0.18 126	0.09 66	0.14 101	0.08 70	0.21 204	0.08 68	0.05 81	0.07 99	0.12 78	0.13 94	0.12 85	0.11 67

castereo	0.10 82	0.07 81	0.06 81	0.06 60	0.07 79	0.08 91	0.05 62	0.16 105	0.11 146	0.24 169	0.10 110	0.15 99	0.04 39	0.05 64	0.09 69	0.10 77	0.19 146	0.09 66	0.14 101	0.07 51	0.20 184	0.08 68	0.04 55	0.07 99	0.13 90	0.12 84	0.12 85	0.13 86

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 82	0.07 81	0.07 111	0.08 90	0.05 41	0.07 81	0.03 28	0.11 58	0.15 189	0.20 116	0.14 159	0.12 67	0.07 103	0.07 107	0.09 69	0.09 53	0.16 91	0.11 101	0.12 73	0.08 70	0.12 53	0.11 150	0.06 100	0.07 99	0.12 78	0.15 135	0.12 85	0.16 118

CASnet	0.10 82	0.06 58	0.05 54	0.08 90	0.09 118	0.11 133	0.05 62	0.18 146	0.10 131	0.23 146	0.11 125	0.13 79	0.06 79	0.08 126	0.10 100	0.10 77	0.16 91	0.08 40	0.19 162	0.08 70	0.14 93	0.06 38	0.06 100	0.06 67	0.12 78	0.10 50	0.14 109	0.10 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iinet-f	0.10 82	0.09 129	0.06 81	0.08 90	0.06 62	0.09 105	0.06 95	0.09 47	0.07 64	0.18 96	0.11 125	0.11 60	0.10 146	0.06 79	0.09 69	0.10 77	0.14 73	0.09 66	0.19 162	0.09 99	0.12 53	0.06 38	0.05 81	0.06 67	0.11 72	0.10 50	0.15 122	0.12 80

SA	0.10 82	0.07 81	0.07 111	0.06 60	0.05 41	0.08 91	0.04 52	0.12 62	0.05 28	0.16 73	0.07 59	0.16 116	0.03 26	0.04 48	0.10 100	0.10 77	0.13 60	0.11 101	0.12 73	0.09 99	0.14 93	0.10 122	0.03 37	0.06 67	0.16 135	0.15 135	0.13 98	0.21 186

IPLG	0.10 82	0.07 81	0.07 111	0.07 82	0.07 79	0.06 64	0.05 62	0.15 97	0.06 45	0.22 131	0.06 45	0.15 99	0.05 55	0.04 48	0.09 69	0.10 77	0.16 91	0.10 82	0.14 101	0.09 99	0.13 76	0.08 68	0.04 55	0.07 99	0.13 90	0.12 84	0.11 76	0.09 46

test-3	0.10 82	0.06 58	0.04 30	0.06 60	0.08 99	0.06 64	0.05 62	0.17 117	0.07 64	0.24 169	0.08 77	0.19 149	0.08 117	0.06 79	0.11 133	0.11 115	0.20 164	0.10 82	0.15 118	0.10 121	0.16 121	0.10 122	0.05 81	0.06 67	0.10 55	0.11 69	0.12 85	0.11 67

test_1	0.10 82	0.06 58	0.04 30	0.06 60	0.08 99	0.06 64	0.05 62	0.17 117	0.07 64	0.24 169	0.08 77	0.19 149	0.08 117	0.06 79	0.11 133	0.11 115	0.20 164	0.10 82	0.15 118	0.10 121	0.16 121	0.10 122	0.05 81	0.06 67	0.10 55	0.11 69	0.12 85	0.11 67

raftrobust	0.10 82	0.08 113	0.06 81	0.08 90	0.07 79	0.05 51	0.04 52	0.14 91	0.06 45	0.25 193	0.08 77	0.13 79	0.05 55	0.05 64	0.09 69	0.09 53	0.17 107	0.12 127	0.12 73	0.09 99	0.17 136	0.08 68	0.05 81	0.06 67	0.13 90	0.12 84	0.10 62	0.11 67

DMCA-RVC	0.10 82	0.08 113	0.11 171	0.08 90	0.09 118	0.08 91	0.08 121	0.12 62	0.09 109	0.13 57	0.13 147	0.13 79	0.07 103	0.06 79	0.14 194	0.12 153	0.14 73	0.13 154	0.11 62	0.10 121	0.12 53	0.10 122	0.07 120	0.09 146	0.10 55	0.10 50	0.10 62	0.11 67

trnet	0.11 93	0.08 113	0.05 54	0.08 90	0.08 99	0.07 81	0.05 62	0.18 146	0.05 28	0.27 225	0.08 77	0.18 137	0.06 79	0.08 126	0.09 69	0.10 77	0.21 176	0.08 40	0.12 73	0.08 70	0.20 184	0.09 97	0.06 100	0.05 43	0.12 78	0.14 114	0.18 161	0.17 131

EGLCR-Stereo	0.11 93	0.06 58	0.04 30	0.08 90	0.08 99	0.07 81	0.05 62	0.17 117	0.09 109	0.27 225	0.06 45	0.19 149	0.06 79	0.08 126	0.08 45	0.10 77	0.20 164	0.10 82	0.16 130	0.07 51	0.17 136	0.08 68	0.04 55	0.06 67	0.10 55	0.13 94	0.18 161	0.17 131

Sa-1000	0.11 93	0.07 81	0.07 111	0.06 60	0.05 41	0.09 105	0.03 28	0.12 62	0.07 64	0.18 96	0.08 77	0.19 149	0.05 55	0.06 79	0.10 100	0.10 77	0.16 91	0.12 127	0.14 101	0.09 99	0.17 136	0.10 122	0.04 55	0.05 43	0.19 178	0.16 153	0.13 98	0.20 171

MIPNet	0.11 93	0.09 129	0.06 81	0.07 82	0.08 99	0.07 81	0.05 62	0.17 117	0.06 45	0.23 146	0.07 59	0.16 116	0.08 117	0.05 64	0.10 100	0.11 115	0.17 107	0.11 101	0.20 175	0.12 161	0.13 76	0.11 150	0.05 81	0.07 99	0.16 135	0.15 135	0.11 76	0.13 86

GMOStereo	0.11 93	0.07 81	0.09 143	0.06 60	0.05 41	0.06 64	0.05 62	0.17 117	0.09 109	0.24 169	0.07 59	0.17 121	0.09 133	0.05 64	0.11 133	0.12 153	0.17 107	0.08 40	0.12 73	0.08 70	0.19 168	0.08 68	0.03 37	0.07 99	0.18 164	0.18 188	0.14 109	0.17 131

error version	0.11 93	0.07 81	0.09 143	0.06 60	0.05 41	0.06 64	0.05 62	0.17 117	0.09 109	0.24 169	0.07 59	0.17 121	0.09 133	0.05 64	0.11 133	0.12 153	0.17 107	0.08 40	0.12 73	0.08 70	0.19 168	0.08 68	0.03 37	0.07 99	0.18 164	0.18 188	0.14 109	0.17 131

test-v	0.11 93	0.07 81	0.09 143	0.06 60	0.05 41	0.06 64	0.05 62	0.17 117	0.09 109	0.24 169	0.07 59	0.17 121	0.09 133	0.05 64	0.11 133	0.12 153	0.17 107	0.08 40	0.12 73	0.08 70	0.19 168	0.08 68	0.03 37	0.07 99	0.18 164	0.18 188	0.14 109	0.17 131

test_3	0.11 93	0.07 81	0.07 111	0.06 60	0.08 99	0.05 51	0.05 62	0.17 117	0.10 131	0.24 169	0.09 98	0.22 191	0.12 163	0.06 79	0.13 175	0.13 184	0.20 164	0.09 66	0.14 101	0.10 121	0.18 153	0.09 97	0.04 55	0.08 123	0.13 90	0.14 114	0.13 98	0.14 96

test-2	0.11 93	0.07 81	0.09 143	0.06 60	0.05 41	0.06 64	0.05 62	0.17 117	0.09 109	0.24 169	0.07 59	0.17 121	0.09 133	0.05 64	0.11 133	0.12 153	0.17 107	0.08 40	0.12 73	0.08 70	0.19 168	0.08 68	0.03 37	0.07 99	0.18 164	0.18 188	0.14 109	0.17 131

CREStereo++_RVC	0.11 93	0.07 81	0.05 54	0.08 90	0.09 118	0.08 91	0.07 111	0.16 105	0.09 109	0.26 210	0.09 98	0.17 121	0.13 178	0.08 126	0.09 69	0.10 77	0.19 146	0.08 40	0.13 88	0.07 51	0.20 184	0.08 68	0.06 100	0.06 67	0.14 111	0.12 84	0.16 130	0.15 108
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.11 93	0.06 58	0.06 81	0.10 126	0.09 118	0.08 91	0.06 95	0.12 62	0.08 83	0.22 131	0.08 77	0.13 79	0.08 117	0.08 126	0.10 100	0.13 184	0.19 146	0.13 154	0.18 153	0.08 70	0.18 153	0.10 122	0.06 100	0.06 67	0.11 72	0.11 69	0.15 122	0.14 96

XX-TBD	0.11 93	0.06 58	0.06 81	0.10 126	0.09 118	0.08 91	0.06 95	0.12 62	0.08 83	0.22 131	0.08 77	0.13 79	0.08 117	0.08 126	0.10 100	0.13 184	0.19 146	0.13 154	0.18 153	0.08 70	0.18 153	0.10 122	0.06 100	0.06 67	0.11 72	0.11 69	0.15 122	0.14 96

UNet	0.11 93	0.09 129	0.09 143	0.10 126	0.08 99	0.10 125	0.08 121	0.15 97	0.08 83	0.17 83	0.10 110	0.13 79	0.09 133	0.07 107	0.09 69	0.10 77	0.16 91	0.13 154	0.12 73	0.08 70	0.12 53	0.09 97	0.08 146	0.09 146	0.12 78	0.14 114	0.10 62	0.11 67

CREStereo	0.11 93	0.08 113	0.06 81	0.08 90	0.08 99	0.07 81	0.05 62	0.18 146	0.05 28	0.26 210	0.08 77	0.18 137	0.06 79	0.08 126	0.09 69	0.10 77	0.22 187	0.08 40	0.13 88	0.08 70	0.20 184	0.09 97	0.06 100	0.06 67	0.12 78	0.13 94	0.17 143	0.16 118
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.11 93	0.10 142	0.08 133	0.09 109	0.10 134	0.09 105	0.06 95	0.14 91	0.08 83	0.18 96	0.15 175	0.09 45	0.06 79	0.08 126	0.10 100	0.10 77	0.17 107	0.13 154	0.14 101	0.10 121	0.12 53	0.10 122	0.08 146	0.09 146	0.13 90	0.13 94	0.10 62	0.11 67

DSFCA	0.11 93	0.12 165	0.09 143	0.10 126	0.08 99	0.11 133	0.11 164	0.12 62	0.09 109	0.12 52	0.14 159	0.14 93	0.08 117	0.05 64	0.10 100	0.11 115	0.15 82	0.12 127	0.16 130	0.10 121	0.13 76	0.12 170	0.07 120	0.09 146	0.13 90	0.14 114	0.10 62	0.13 86

PMTNet	0.11 93	0.10 142	0.06 81	0.12 152	0.09 118	0.07 81	0.06 95	0.18 146	0.06 45	0.28 238	0.06 45	0.18 137	0.04 39	0.07 107	0.10 100	0.11 115	0.18 126	0.08 40	0.14 101	0.08 70	0.18 153	0.10 122	0.07 120	0.05 43	0.13 90	0.12 84	0.17 143	0.16 118

BEATNet_4x	0.11 93	0.10 142	0.08 133	0.09 109	0.09 118	0.09 105	0.08 121	0.12 62	0.08 83	0.21 125	0.09 98	0.15 99	0.09 133	0.08 126	0.11 133	0.10 77	0.13 60	0.13 154	0.11 62	0.08 70	0.13 76	0.12 170	0.08 146	0.08 123	0.13 90	0.13 94	0.18 161	0.18 152

ADCP+	0.11 93	0.10 142	0.08 133	0.09 109	0.07 79	0.09 105	0.08 121	0.14 91	0.11 146	0.16 73	0.12 137	0.18 137	0.08 117	0.07 107	0.11 133	0.10 77	0.16 91	0.11 101	0.14 101	0.09 99	0.12 53	0.09 97	0.08 146	0.08 123	0.11 72	0.16 153	0.11 76	0.11 67

RASNet	0.11 93	0.10 142	0.10 156	0.09 109	0.07 79	0.08 91	0.08 121	0.19 168	0.09 109	0.17 83	0.10 110	0.13 79	0.09 133	0.06 79	0.09 69	0.10 77	0.14 73	0.09 66	0.12 73	0.06 38	0.15 103	0.09 97	0.05 81	0.10 163	0.13 90	0.12 84	0.17 143	0.17 131

DISCO	0.11 93	0.10 142	0.08 133	0.10 126	0.09 118	0.11 133	0.09 138	0.10 54	0.08 83	0.15 66	0.11 125	0.12 67	0.07 103	0.06 79	0.09 69	0.11 115	0.15 82	0.10 82	0.14 101	0.10 121	0.12 53	0.10 122	0.06 100	0.09 146	0.14 111	0.12 84	0.13 98	0.11 67

iResNet_ROB	0.11 93	0.08 113	0.07 111	0.11 140	0.08 99	0.12 144	0.08 121	0.15 97	0.08 83	0.23 146	0.11 125	0.15 99	0.15 200	0.06 79	0.08 45	0.09 53	0.16 91	0.12 127	0.14 101	0.09 99	0.15 103	0.10 122	0.07 120	0.08 123	0.15 119	0.12 84	0.15 122	0.15 108

DN-CSS_ROB	0.11 93	0.09 129	0.12 184	0.08 90	0.09 118	0.08 91	0.08 121	0.16 105	0.10 131	0.23 146	0.17 195	0.19 149	0.14 192	0.05 64	0.09 69	0.09 53	0.13 60	0.10 82	0.18 153	0.09 99	0.12 53	0.08 68	0.07 120	0.08 123	0.13 90	0.11 69	0.12 85	0.11 67

Reg-Stereo(zero)	0.12 116	0.08 113	0.06 81	0.08 90	0.07 79	0.10 125	0.07 111	0.17 117	0.10 131	0.25 193	0.09 98	0.20 164	0.06 79	0.07 107	0.09 69	0.11 115	0.19 146	0.10 82	0.15 118	0.09 99	0.15 103	0.08 68	0.07 120	0.07 99	0.13 90	0.13 94	0.18 161	0.17 131

HI	0.12 116	0.08 113	0.06 81	0.08 90	0.07 79	0.10 125	0.07 111	0.17 117	0.10 131	0.25 193	0.09 98	0.20 164	0.06 79	0.07 107	0.09 69	0.11 115	0.19 146	0.10 82	0.15 118	0.09 99	0.15 103	0.08 68	0.07 120	0.07 99	0.13 90	0.13 94	0.18 161	0.17 131

CES	0.12 116	0.06 58	0.06 81	0.06 60	0.08 99	0.07 81	0.05 62	0.35 253	0.05 28	0.15 66	0.23 238	0.13 79	0.04 39	0.08 126	0.09 69	0.11 115	0.19 146	0.08 40	0.14 101	0.08 70	0.28 259	0.08 68	0.07 120	0.04 28	0.14 111	0.11 69	0.14 109	0.16 118

raft_robust	0.12 116	0.09 129	0.09 143	0.11 140	0.06 62	0.09 105	0.06 95	0.15 97	0.08 83	0.23 146	0.07 59	0.20 164	0.11 157	0.09 143	0.11 133	0.12 153	0.16 91	0.12 127	0.14 101	0.10 121	0.15 103	0.11 150	0.03 37	0.08 123	0.18 164	0.17 173	0.15 122	0.14 96

IPLGR	0.12 116	0.09 129	0.09 143	0.09 109	0.10 134	0.09 105	0.07 111	0.18 146	0.09 109	0.22 131	0.10 110	0.16 116	0.07 103	0.06 79	0.10 100	0.11 115	0.17 107	0.11 101	0.21 181	0.12 161	0.16 121	0.09 97	0.04 55	0.08 123	0.16 135	0.14 114	0.14 109	0.16 118

s12784h	0.12 116	0.09 129	0.06 81	0.11 140	0.09 118	0.08 91	0.06 95	0.18 146	0.07 64	0.26 210	0.12 137	0.19 149	0.09 133	0.07 107	0.09 69	0.10 77	0.20 164	0.08 40	0.15 118	0.07 51	0.20 184	0.08 68	0.05 81	0.07 99	0.16 135	0.15 135	0.18 161	0.21 186

HCRNet	0.12 116	0.17 216	0.06 81	0.22 217	0.08 99	0.15 171	0.08 121	0.13 82	0.04 18	0.46 279	0.12 137	0.24 202	0.07 103	0.07 107	0.08 45	0.06 16	0.14 73	0.08 40	0.20 175	0.08 70	0.10 42	0.05 25	0.11 187	0.06 67	0.06 20	0.06 22	0.05 22	0.08 40

GMStereo	0.12 116	0.12 165	0.07 111	0.11 140	0.11 150	0.13 153	0.09 138	0.17 117	0.10 131	0.17 83	0.14 159	0.22 191	0.11 157	0.07 107	0.10 100	0.09 53	0.17 107	0.10 82	0.17 139	0.12 161	0.15 103	0.09 97	0.07 120	0.09 146	0.14 111	0.13 94	0.15 122	0.12 80
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 116	0.12 165	0.12 184	0.12 152	0.10 134	0.11 133	0.13 181	0.15 97	0.12 162	0.13 57	0.12 137	0.13 79	0.10 146	0.09 143	0.18 230	0.13 184	0.16 91	0.11 101	0.17 139	0.10 121	0.13 76	0.10 122	0.10 177	0.10 163	0.13 90	0.11 69	0.13 98	0.13 86

DeepPrunerF	0.12 116	0.10 142	0.11 171	0.13 162	0.14 187	0.09 105	0.09 138	0.15 97	0.11 146	0.12 52	0.14 159	0.10 52	0.09 133	0.07 107	0.13 175	0.11 115	0.11 48	0.13 154	0.13 88	0.11 139	0.13 76	0.09 97	0.08 146	0.08 123	0.17 145	0.15 135	0.11 76	0.14 96

CFNet	0.12 116	0.11 153	0.08 133	0.14 171	0.12 163	0.11 133	0.09 138	0.20 184	0.10 131	0.18 96	0.12 137	0.25 206	0.10 146	0.08 126	0.09 69	0.09 53	0.17 107	0.12 127	0.12 73	0.09 99	0.12 53	0.08 68	0.06 100	0.10 163	0.15 119	0.13 94	0.13 98	0.13 86

iResNetv2_ROB	0.12 116	0.08 113	0.08 133	0.12 152	0.09 118	0.12 144	0.08 121	0.17 117	0.08 83	0.22 131	0.12 137	0.20 164	0.16 205	0.07 107	0.09 69	0.09 53	0.16 91	0.11 101	0.17 139	0.10 121	0.15 103	0.10 122	0.09 163	0.10 163	0.15 119	0.13 94	0.19 173	0.12 80

PDISCO_ROB	0.12 116	0.13 180	0.13 197	0.10 126	0.08 99	0.09 105	0.09 138	0.09 47	0.08 83	0.11 50	0.10 110	0.06 33	0.05 55	0.05 64	0.10 100	0.12 153	0.14 73	0.16 204	0.09 48	0.10 121	0.14 93	0.13 187	0.04 55	0.08 123	0.17 145	0.21 219	0.32 238	0.20 171

gcap-zeroshot	0.13 129	0.08 113	0.06 81	0.08 90	0.11 150	0.11 133	0.09 138	0.18 146	0.09 109	0.28 238	0.08 77	0.20 164	0.07 103	0.10 155	0.10 100	0.12 153	0.23 197	0.11 101	0.28 224	0.13 178	0.20 184	0.11 150	0.07 120	0.08 123	0.12 78	0.18 188	0.17 143	0.19 162

AE-Stereo	0.13 129	0.09 129	0.08 133	0.11 140	0.09 118	0.08 91	0.05 62	0.17 117	0.14 179	0.24 169	0.10 110	0.19 149	0.10 146	0.07 107	0.11 133	0.12 153	0.24 216	0.13 154	0.17 139	0.11 139	0.19 168	0.10 122	0.05 81	0.09 146	0.14 111	0.14 114	0.15 122	0.14 96

MSKI-zero shot	0.13 129	0.08 113	0.05 54	0.09 109	0.11 150	0.09 105	0.07 111	0.19 168	0.09 109	0.28 238	0.10 110	0.19 149	0.06 79	0.11 169	0.11 133	0.12 153	0.23 197	0.11 101	0.17 139	0.11 139	0.22 219	0.10 122	0.07 120	0.08 123	0.14 111	0.17 173	0.18 161	0.18 152

Any-RAFT	0.13 129	0.07 81	0.06 81	0.11 140	0.09 118	0.12 144	0.08 121	0.17 117	0.10 131	0.26 210	0.09 98	0.20 164	0.08 117	0.11 169	0.11 133	0.11 115	0.22 187	0.11 101	0.21 181	0.10 121	0.22 219	0.10 122	0.08 146	0.06 67	0.16 135	0.16 153	0.17 143	0.17 131

RAFT-Test	0.13 129	0.07 81	0.06 81	0.09 109	0.11 150	0.13 153	0.08 121	0.17 117	0.11 146	0.27 225	0.11 125	0.20 164	0.05 55	0.12 189	0.10 100	0.11 115	0.23 197	0.12 127	0.21 181	0.14 188	0.21 204	0.11 150	0.07 120	0.08 123	0.17 145	0.16 153	0.17 143	0.17 131

HH	0.13 129	0.06 58	0.05 54	0.11 140	0.12 163	0.16 181	0.08 121	0.19 168	0.08 83	0.28 238	0.08 77	0.18 137	0.06 79	0.12 189	0.11 133	0.11 115	0.23 197	0.12 127	0.16 130	0.11 139	0.20 184	0.08 68	0.07 120	0.08 123	0.13 90	0.15 135	0.19 173	0.24 196

HanStereo	0.13 129	0.06 58	0.05 54	0.11 140	0.12 163	0.16 181	0.08 121	0.19 168	0.08 83	0.28 238	0.08 77	0.18 137	0.06 79	0.12 189	0.11 133	0.11 115	0.23 197	0.12 127	0.16 130	0.11 139	0.20 184	0.08 68	0.07 120	0.08 123	0.13 90	0.15 135	0.19 173	0.24 196

anonymity	0.13 129	0.06 58	0.05 54	0.09 109	0.10 134	0.09 105	0.07 111	0.18 146	0.08 83	0.28 238	0.13 147	0.19 149	0.06 79	0.09 143	0.10 100	0.13 184	0.23 197	0.12 127	0.17 139	0.15 204	0.20 184	0.10 122	0.09 163	0.07 99	0.20 191	0.19 207	0.19 173	0.19 162

iRaft-Stereo_20w	0.13 129	0.07 81	0.05 54	0.12 152	0.12 163	0.12 144	0.09 138	0.15 97	0.10 131	0.28 238	0.10 110	0.19 149	0.04 39	0.10 155	0.10 100	0.11 115	0.23 197	0.11 101	0.15 118	0.13 178	0.20 184	0.08 68	0.09 163	0.06 67	0.18 164	0.15 135	0.20 185	0.26 208

GLC_STEREO	0.13 129	0.11 153	0.12 184	0.12 152	0.11 150	0.11 133	0.10 154	0.19 168	0.07 64	0.25 193	0.13 147	0.13 79	0.07 103	0.07 107	0.09 69	0.12 153	0.24 216	0.11 101	0.17 139	0.09 99	0.27 257	0.16 218	0.07 120	0.07 99	0.16 135	0.10 50	0.20 185	0.12 80

TRStereo	0.13 129	0.07 81	0.05 54	0.09 109	0.08 99	0.17 190	0.12 176	0.18 146	0.07 64	0.25 193	0.09 98	0.20 164	0.05 55	0.10 155	0.10 100	0.11 115	0.21 176	0.11 101	0.22 193	0.14 188	0.19 168	0.09 97	0.09 163	0.07 99	0.17 145	0.17 173	0.24 213	0.19 162

LMCR-Stereo	0.13 129	0.09 129	0.07 111	0.11 140	0.08 99	0.11 133	0.09 138	0.18 146	0.09 109	0.19 108	0.14 159	0.19 149	0.14 192	0.10 155	0.10 100	0.11 115	0.20 164	0.13 154	0.19 162	0.11 139	0.18 153	0.10 122	0.08 146	0.08 123	0.15 119	0.13 94	0.19 173	0.17 131

TestStereo	0.13 129	0.12 165	0.10 156	0.11 140	0.08 99	0.11 133	0.10 154	0.19 168	0.11 146	0.24 169	0.14 159	0.20 164	0.08 117	0.06 79	0.12 160	0.10 77	0.20 164	0.11 101	0.20 175	0.10 121	0.21 204	0.11 150	0.06 100	0.12 191	0.19 178	0.11 69	0.12 85	0.13 86

CFNet_pseudo	0.13 129	0.11 153	0.11 171	0.14 171	0.11 150	0.12 144	0.11 164	0.19 168	0.12 162	0.24 169	0.14 159	0.17 121	0.15 200	0.09 143	0.10 100	0.10 77	0.16 91	0.13 154	0.13 88	0.08 70	0.15 103	0.08 68	0.08 146	0.09 146	0.15 119	0.14 114	0.19 173	0.21 186

ADLNet	0.13 129	0.11 153	0.08 133	0.13 162	0.10 134	0.16 181	0.13 181	0.14 91	0.07 64	0.13 57	0.10 110	0.25 206	0.11 157	0.29 252	0.10 100	0.10 77	0.17 107	0.09 66	0.13 88	0.09 99	0.11 47	0.09 97	0.13 203	0.06 67	0.13 90	0.13 94	0.12 85	0.14 96

EAI-Stereo	0.13 129	0.07 81	0.04 30	0.10 126	0.10 134	0.10 125	0.09 138	0.18 146	0.10 131	0.26 210	0.11 125	0.20 164	0.05 55	0.10 155	0.10 100	0.12 153	0.22 187	0.12 127	0.19 162	0.12 161	0.19 168	0.09 97	0.08 146	0.08 123	0.16 135	0.15 135	0.16 130	0.20 171

FADNet-RVC-Resample	0.13 129	0.10 142	0.12 184	0.12 152	0.10 134	0.13 153	0.10 154	0.16 105	0.13 171	0.18 96	0.13 147	0.17 121	0.12 163	0.10 155	0.11 133	0.09 53	0.13 60	0.15 191	0.15 118	0.18 227	0.15 103	0.13 187	0.10 177	0.14 209	0.17 145	0.13 94	0.12 85	0.12 80

STTStereo	0.13 129	0.14 192	0.17 230	0.13 162	0.15 196	0.13 153	0.21 224	0.13 82	0.14 179	0.15 66	0.15 175	0.17 121	0.10 146	0.11 169	0.14 194	0.12 153	0.15 82	0.15 191	0.13 88	0.11 139	0.12 53	0.10 122	0.07 120	0.09 146	0.15 119	0.14 114	0.12 85	0.16 118

R-Stereo Train	0.13 129	0.07 81	0.07 111	0.09 109	0.10 134	0.15 171	0.05 62	0.16 105	0.12 162	0.28 238	0.13 147	0.21 178	0.08 117	0.11 169	0.10 100	0.11 115	0.23 197	0.12 127	0.16 130	0.11 139	0.21 204	0.11 150	0.08 146	0.07 99	0.15 119	0.14 114	0.16 130	0.15 108

ADCRef	0.13 129	0.10 142	0.10 156	0.10 126	0.08 99	0.09 105	0.09 138	0.17 117	0.14 179	0.20 116	0.15 175	0.15 99	0.13 178	0.05 64	0.11 133	0.11 115	0.16 91	0.14 178	0.19 162	0.12 161	0.16 121	0.12 170	0.09 163	0.11 175	0.14 111	0.18 188	0.13 98	0.19 162

RAFT-Stereo	0.13 129	0.07 81	0.07 111	0.09 109	0.10 134	0.15 171	0.05 62	0.16 105	0.12 162	0.28 238	0.13 147	0.21 178	0.08 117	0.11 169	0.10 100	0.11 115	0.23 197	0.12 127	0.16 130	0.11 139	0.21 204	0.11 150	0.08 146	0.07 99	0.15 119	0.14 114	0.16 130	0.15 108
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.13 129	0.08 113	0.06 81	0.09 109	0.12 163	0.10 125	0.08 121	0.17 117	0.11 146	0.27 225	0.10 110	0.20 164	0.06 79	0.12 189	0.10 100	0.11 115	0.23 197	0.12 127	0.19 162	0.16 216	0.21 204	0.12 170	0.07 120	0.08 123	0.17 145	0.15 135	0.17 143	0.18 152

CFNet_RVC	0.13 129	0.12 165	0.10 156	0.14 171	0.11 150	0.14 161	0.09 138	0.17 117	0.09 109	0.19 108	0.13 147	0.21 178	0.09 133	0.10 155	0.12 160	0.13 184	0.18 126	0.13 154	0.15 118	0.11 139	0.16 121	0.09 97	0.06 100	0.09 146	0.16 135	0.13 94	0.16 130	0.17 131

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 129	0.13 180	0.14 209	0.14 171	0.16 198	0.13 153	0.21 224	0.13 82	0.15 189	0.16 73	0.16 186	0.21 178	0.10 146	0.15 216	0.12 160	0.12 153	0.16 91	0.12 127	0.11 62	0.09 99	0.12 53	0.10 122	0.08 146	0.09 146	0.13 90	0.13 94	0.11 76	0.16 118
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.13 129	0.06 58	0.09 143	0.07 82	0.13 176	0.08 91	0.13 181	0.06 28	0.24 240	0.09 41	0.15 175	0.10 52	0.45 267	0.26 243	0.12 160	0.10 77	0.09 36	0.12 127	0.08 35	0.11 139	0.08 33	0.12 170	0.19 228	0.13 202	0.08 36	0.14 114	0.08 45	0.18 152

model_zeroshot	0.14 154	0.09 129	0.06 81	0.10 126	0.10 134	0.13 153	0.08 121	0.20 184	0.12 162	0.28 238	0.09 98	0.22 191	0.06 79	0.11 169	0.10 100	0.12 153	0.26 235	0.13 154	0.28 224	0.12 161	0.21 204	0.13 187	0.11 187	0.09 146	0.18 164	0.18 188	0.18 161	0.18 152

MyStereo04	0.14 154	0.12 165	0.11 171	0.08 90	0.09 118	0.11 133	0.08 121	0.23 214	0.19 216	0.24 169	0.16 186	0.23 196	0.11 157	0.04 48	0.11 133	0.11 115	0.17 107	0.12 127	0.21 181	0.12 161	0.17 136	0.12 170	0.06 100	0.12 191	0.21 204	0.14 114	0.16 130	0.15 108

IGEV_Zeroshot_test	0.14 154	0.07 81	0.06 81	0.13 162	0.13 176	0.10 125	0.11 164	0.17 117	0.09 109	0.28 238	0.10 110	0.23 196	0.05 55	0.12 189	0.10 100	0.11 115	0.23 197	0.11 101	0.17 139	0.12 161	0.20 184	0.10 122	0.09 163	0.06 67	0.20 191	0.15 135	0.23 206	0.27 211

dd	0.14 154	0.12 165	0.07 111	0.25 228	0.11 150	0.19 208	0.09 138	0.17 117	0.08 83	0.17 83	0.08 77	0.33 221	0.08 117	0.06 79	0.11 133	0.11 115	0.24 216	0.11 101	0.25 211	0.09 99	0.15 103	0.09 97	0.06 100	0.09 146	0.17 145	0.13 94	0.18 161	0.14 96

AACVNet	0.14 154	0.13 180	0.10 156	0.13 162	0.13 176	0.14 161	0.10 154	0.19 168	0.11 146	0.22 131	0.18 205	0.14 93	0.10 146	0.09 143	0.12 160	0.11 115	0.21 176	0.13 154	0.17 139	0.12 161	0.16 121	0.11 150	0.11 187	0.11 175	0.18 164	0.14 114	0.14 109	0.16 118

cross-raft	0.14 154	0.08 113	0.07 111	0.08 90	0.10 134	0.12 144	0.08 121	0.17 117	0.13 171	0.27 225	0.12 137	0.21 178	0.05 55	0.11 169	0.13 175	0.14 204	0.22 187	0.11 101	0.23 200	0.13 178	0.23 230	0.10 122	0.06 100	0.08 123	0.22 215	0.18 188	0.14 109	0.16 118

GEStereo_RVC	0.14 154	0.13 180	0.10 156	0.11 140	0.12 163	0.12 144	0.11 164	0.18 146	0.13 171	0.24 169	0.16 186	0.18 137	0.10 146	0.06 79	0.13 175	0.12 153	0.20 164	0.16 204	0.23 200	0.13 178	0.16 121	0.14 198	0.07 120	0.11 175	0.21 204	0.15 135	0.13 98	0.20 171

sAnonymous2	0.14 154	0.09 129	0.10 156	0.10 126	0.09 118	0.09 105	0.11 164	0.22 206	0.11 146	0.23 146	0.17 195	0.15 99	0.10 146	0.06 79	0.13 175	0.14 204	0.18 126	0.15 191	0.21 181	0.14 188	0.17 136	0.15 208	0.05 81	0.10 163	0.17 145	0.17 173	0.17 143	0.16 118

CroCo_RVC	0.14 154	0.09 129	0.10 156	0.10 126	0.09 118	0.09 105	0.11 164	0.22 206	0.11 146	0.23 146	0.17 195	0.15 99	0.10 146	0.06 79	0.13 175	0.14 204	0.18 126	0.15 191	0.21 181	0.14 188	0.17 136	0.15 208	0.05 81	0.10 163	0.17 145	0.17 173	0.17 143	0.16 118

sCroCo_RVC	0.14 154	0.09 129	0.09 143	0.08 90	0.07 79	0.10 125	0.07 111	0.20 184	0.14 179	0.18 96	0.12 137	0.13 79	0.14 192	0.06 79	0.14 194	0.16 227	0.22 187	0.15 191	0.22 193	0.13 178	0.21 204	0.16 218	0.06 100	0.12 191	0.18 164	0.15 135	0.17 143	0.17 131

XX-Stereo	0.14 154	0.05 38	0.05 54	0.10 126	0.07 79	0.17 190	0.07 111	0.18 146	0.10 131	0.27 225	0.09 98	0.21 178	0.03 26	0.10 155	0.11 133	0.12 153	0.22 187	0.11 101	0.21 181	0.11 139	0.20 184	0.09 97	0.08 146	0.07 99	0.23 224	0.17 173	0.17 143	0.35 235

GES	0.14 154	0.11 153	0.07 111	0.09 109	0.11 150	0.15 171	0.09 138	0.20 184	0.09 109	0.23 146	0.12 137	0.17 121	0.11 157	0.14 207	0.12 160	0.11 115	0.23 197	0.14 178	0.24 207	0.14 188	0.18 153	0.18 228	0.11 187	0.09 146	0.15 119	0.13 94	0.21 199	0.20 171

RTSC	0.14 154	0.11 153	0.11 171	0.12 152	0.11 150	0.12 144	0.10 154	0.16 105	0.14 179	0.18 96	0.13 147	0.15 99	0.14 192	0.08 126	0.13 175	0.13 184	0.20 164	0.13 154	0.21 181	0.12 161	0.16 121	0.12 170	0.07 120	0.10 163	0.16 135	0.17 173	0.21 199	0.33 228

ADCL	0.14 154	0.12 165	0.11 171	0.13 162	0.11 150	0.14 161	0.11 164	0.18 146	0.16 193	0.22 131	0.16 186	0.21 178	0.13 178	0.09 143	0.12 160	0.12 153	0.17 107	0.13 154	0.18 153	0.13 178	0.19 168	0.14 198	0.11 187	0.11 175	0.17 145	0.16 153	0.16 130	0.17 131

DeepPruner_ROB	0.14 154	0.13 180	0.11 171	0.12 152	0.11 150	0.11 133	0.09 138	0.17 117	0.12 162	0.21 125	0.18 205	0.15 99	0.13 178	0.08 126	0.14 194	0.11 115	0.18 126	0.15 191	0.19 162	0.11 139	0.18 153	0.14 198	0.10 177	0.11 175	0.17 145	0.17 173	0.17 143	0.19 162

MLCV	0.14 154	0.11 153	0.09 143	0.16 186	0.12 163	0.14 161	0.11 164	0.21 197	0.10 131	0.24 169	0.13 147	0.21 178	0.15 200	0.08 126	0.10 100	0.10 77	0.19 146	0.11 101	0.19 162	0.09 99	0.18 153	0.09 97	0.10 177	0.09 146	0.17 145	0.14 114	0.16 130	0.20 171

HSM	0.14 154	0.12 165	0.09 143	0.14 171	0.13 176	0.12 144	0.11 164	0.18 146	0.11 146	0.23 146	0.15 175	0.18 137	0.14 192	0.08 126	0.12 160	0.11 115	0.21 176	0.12 127	0.17 139	0.12 161	0.18 153	0.11 150	0.07 120	0.08 123	0.17 145	0.16 153	0.17 143	0.18 152

DLCB_ROB	0.14 154	0.12 165	0.12 184	0.10 126	0.10 134	0.10 125	0.09 138	0.16 105	0.12 162	0.18 96	0.17 195	0.19 149	0.13 178	0.11 169	0.12 160	0.11 115	0.16 91	0.13 154	0.14 101	0.10 121	0.18 153	0.11 150	0.09 163	0.12 191	0.27 237	0.16 153	0.16 130	0.14 96

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 172	0.07 81	0.05 54	0.12 152	0.13 176	0.15 171	0.09 138	0.17 117	0.13 171	0.28 238	0.09 98	0.23 196	0.05 55	0.12 189	0.12 160	0.12 153	0.26 235	0.12 127	0.33 239	0.11 139	0.20 184	0.13 187	0.08 146	0.07 99	0.22 215	0.20 217	0.20 185	0.33 228

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 172	0.07 81	0.06 81	0.15 181	0.12 163	0.15 171	0.10 154	0.18 146	0.09 109	0.26 210	0.08 77	0.19 149	0.08 117	0.11 169	0.11 133	0.12 153	0.25 225	0.13 154	0.26 216	0.12 161	0.20 184	0.11 150	0.08 146	0.07 99	0.20 191	0.19 207	0.20 185	0.31 225

EKT-Stereo	0.15 172	0.10 142	0.07 111	0.13 162	0.13 176	0.16 181	0.17 206	0.17 117	0.11 146	0.26 210	0.17 195	0.17 121	0.07 103	0.11 169	0.11 133	0.11 115	0.24 216	0.15 191	0.24 207	0.12 161	0.25 246	0.10 122	0.07 120	0.08 123	0.20 191	0.16 153	0.17 143	0.17 131

CASS	0.15 172	0.12 165	0.10 156	0.14 171	0.12 163	0.16 181	0.10 154	0.19 168	0.15 189	0.26 210	0.12 137	0.20 164	0.12 163	0.09 143	0.13 175	0.12 153	0.23 197	0.12 127	0.24 207	0.10 121	0.20 184	0.11 150	0.07 120	0.09 146	0.23 224	0.14 114	0.19 173	0.22 190
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.15 172	0.13 180	0.10 156	0.18 199	0.17 204	0.16 181	0.20 217	0.16 105	0.11 146	0.16 73	0.14 159	0.16 116	0.05 55	0.44 265	0.10 100	0.10 77	0.17 107	0.12 127	0.14 101	0.09 99	0.17 136	0.10 122	0.29 269	0.07 99	0.17 145	0.16 153	0.12 85	0.13 86

GANet-ADL	0.15 172	0.12 165	0.09 143	0.14 171	0.12 163	0.16 181	0.12 176	0.20 184	0.10 131	0.25 193	0.15 175	0.22 191	0.12 163	0.21 237	0.11 133	0.11 115	0.25 225	0.14 178	0.21 181	0.14 188	0.19 168	0.10 122	0.08 146	0.10 163	0.17 145	0.16 153	0.20 185	0.17 131

test-1	0.15 172	0.06 58	0.07 111	0.11 140	0.10 134	0.18 198	0.14 187	0.19 168	0.13 171	0.28 238	0.10 110	0.19 149	0.11 157	0.12 189	0.13 175	0.14 204	0.22 187	0.12 127	0.23 200	0.10 121	0.24 240	0.09 97	0.09 163	0.08 123	0.21 204	0.18 188	0.15 122	0.18 152

ICVP	0.15 172	0.13 180	0.14 209	0.12 152	0.12 163	0.13 153	0.10 154	0.17 117	0.12 162	0.17 83	0.14 159	0.18 137	0.12 163	0.09 143	0.13 175	0.14 204	0.18 126	0.15 191	0.16 130	0.14 188	0.17 136	0.14 198	0.20 230	0.11 175	0.19 178	0.19 207	0.17 143	0.17 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.15 172	0.13 180	0.11 171	0.13 162	0.17 204	0.15 171	0.13 181	0.19 168	0.11 146	0.14 60	0.13 147	0.17 121	0.09 133	0.16 219	0.17 222	0.16 227	0.21 176	0.14 178	0.22 193	0.15 204	0.15 103	0.12 170	0.07 120	0.12 191	0.17 145	0.15 135	0.19 173	0.17 131

psm_up	0.15 172	0.11 153	0.13 197	0.15 181	0.12 163	0.14 161	0.11 164	0.20 184	0.17 202	0.19 108	0.13 147	0.15 99	0.17 208	0.10 155	0.14 194	0.12 153	0.19 146	0.13 154	0.17 139	0.11 139	0.15 103	0.10 122	0.10 177	0.16 221	0.18 164	0.17 173	0.17 143	0.19 162

FADNet-RVC	0.15 172	0.13 180	0.11 171	0.18 199	0.12 163	0.14 161	0.10 154	0.21 197	0.09 109	0.19 108	0.17 195	0.18 137	0.12 163	0.11 169	0.17 222	0.15 223	0.18 126	0.13 154	0.18 153	0.15 204	0.12 53	0.13 187	0.12 199	0.11 175	0.21 204	0.16 153	0.14 109	0.15 108

AF-Net	0.15 172	0.13 180	0.13 197	0.14 171	0.18 212	0.15 171	0.14 187	0.17 117	0.16 193	0.17 83	0.21 226	0.18 137	0.12 163	0.10 155	0.18 230	0.16 227	0.14 73	0.14 178	0.15 118	0.11 139	0.12 53	0.11 150	0.13 203	0.10 163	0.15 119	0.16 153	0.20 185	0.15 108

RP	0.15 172	0.14 192	0.16 220	0.17 194	0.14 187	0.17 190	0.16 197	0.19 168	0.17 202	0.14 60	0.16 186	0.16 116	0.15 200	0.11 169	0.14 194	0.12 153	0.15 82	0.12 127	0.15 118	0.12 161	0.12 53	0.13 187	0.10 177	0.12 191	0.17 145	0.17 173	0.20 185	0.18 152

Nwc_Net	0.15 172	0.13 180	0.13 197	0.14 171	0.18 212	0.15 171	0.14 187	0.17 117	0.16 193	0.17 83	0.21 226	0.18 137	0.12 163	0.10 155	0.18 230	0.16 227	0.14 73	0.14 178	0.15 118	0.11 139	0.12 53	0.11 150	0.13 203	0.10 163	0.15 119	0.16 153	0.20 185	0.15 108

UCFNet_RVC	0.15 172	0.17 216	0.12 184	0.16 186	0.14 187	0.17 190	0.11 164	0.17 117	0.13 171	0.21 125	0.13 147	0.28 210	0.12 163	0.10 155	0.12 160	0.13 184	0.18 126	0.13 154	0.17 139	0.12 161	0.17 136	0.09 97	0.10 177	0.11 175	0.19 178	0.16 153	0.17 143	0.20 171

NVstereo2D	0.15 172	0.11 153	0.11 171	0.19 206	0.14 187	0.21 223	0.24 238	0.13 82	0.11 146	0.16 73	0.14 159	0.10 52	0.08 117	0.40 264	0.12 160	0.12 153	0.21 176	0.14 178	0.16 130	0.10 121	0.12 53	0.09 97	0.25 245	0.08 123	0.15 119	0.13 94	0.14 109	0.13 86

LoS	0.16 188	0.10 142	0.08 133	0.10 126	0.11 150	0.09 105	0.07 111	0.50 275	0.05 28	0.32 258	0.36 270	0.36 227	0.06 79	0.09 143	0.09 69	0.10 77	0.19 146	0.09 66	0.15 118	0.11 139	0.21 204	0.09 97	0.07 120	0.07 99	0.18 164	0.12 84	0.20 185	0.21 186
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SACVNet	0.16 188	0.14 192	0.13 197	0.16 186	0.13 176	0.14 161	0.12 176	0.19 168	0.17 202	0.19 108	0.17 195	0.14 93	0.07 103	0.14 207	0.15 206	0.14 204	0.19 146	0.16 204	0.20 175	0.13 178	0.17 136	0.14 198	0.12 199	0.13 202	0.21 204	0.19 207	0.19 173	0.17 131

pcwnet_v2	0.16 188	0.12 165	0.12 184	0.16 186	0.14 187	0.17 190	0.14 187	0.20 184	0.13 171	0.22 131	0.14 159	0.19 149	0.18 211	0.12 189	0.11 133	0.12 153	0.18 126	0.14 178	0.17 139	0.12 161	0.16 121	0.11 150	0.09 163	0.11 175	0.20 191	0.19 207	0.19 173	0.28 216

FADNet	0.16 188	0.15 201	0.10 156	0.20 211	0.10 134	0.19 208	0.13 181	0.21 197	0.13 171	0.22 131	0.26 252	0.17 121	0.14 192	0.12 189	0.20 242	0.16 227	0.16 91	0.14 178	0.23 200	0.20 238	0.16 121	0.13 187	0.11 187	0.11 175	0.21 204	0.17 173	0.16 130	0.15 108

stereogan	0.16 188	0.15 201	0.15 216	0.16 186	0.18 212	0.18 198	0.16 197	0.20 184	0.19 216	0.14 60	0.16 186	0.20 164	0.18 211	0.13 203	0.16 215	0.13 184	0.16 91	0.14 178	0.18 153	0.14 188	0.15 103	0.13 187	0.13 203	0.13 202	0.16 135	0.17 173	0.23 206	0.18 152

HSM-Net_RVC	0.16 188	0.12 165	0.10 156	0.17 194	0.13 176	0.14 161	0.10 154	0.18 146	0.14 179	0.25 193	0.18 205	0.28 210	0.17 208	0.11 169	0.12 160	0.11 115	0.19 146	0.13 154	0.17 139	0.11 139	0.18 153	0.12 170	0.08 146	0.11 175	0.19 178	0.17 173	0.23 206	0.24 196
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GwcNet-ADL	0.17 194	0.12 165	0.11 171	0.19 206	0.14 187	0.17 190	0.14 187	0.21 197	0.14 179	0.24 169	0.17 195	0.32 220	0.16 205	0.20 232	0.13 175	0.14 204	0.23 197	0.15 191	0.23 200	0.13 178	0.18 153	0.12 170	0.06 100	0.10 163	0.19 178	0.16 153	0.19 173	0.22 190

PS-NSSS	0.17 194	0.19 225	0.18 235	0.23 220	0.18 212	0.18 198	0.16 197	0.22 206	0.12 162	0.23 146	0.21 226	0.44 236	0.08 117	0.11 169	0.14 194	0.10 77	0.13 60	0.13 154	0.26 216	0.11 139	0.11 47	0.07 54	0.18 226	0.15 213	0.17 145	0.21 219	0.14 109	0.20 171

iResNet	0.17 194	0.11 153	0.10 156	0.15 181	0.13 176	0.17 190	0.12 176	0.21 197	0.14 179	0.25 193	0.14 159	0.35 225	0.32 246	0.08 126	0.12 160	0.11 115	0.20 164	0.12 127	0.26 216	0.15 204	0.18 153	0.12 170	0.11 187	0.13 202	0.18 164	0.15 135	0.20 185	0.19 162

ITSA-stereo	0.18 197	0.14 192	0.12 184	0.26 231	0.17 204	0.18 198	0.16 197	0.25 225	0.17 202	0.26 210	0.18 205	0.33 221	0.25 228	0.16 219	0.13 175	0.12 153	0.22 187	0.15 191	0.23 200	0.10 121	0.19 168	0.12 170	0.15 211	0.11 175	0.23 224	0.16 153	0.20 185	0.23 193

dad	0.18 197	0.16 208	0.12 184	0.36 243	0.16 198	0.24 233	0.21 224	0.24 219	0.09 109	0.22 131	0.11 125	0.38 230	0.12 163	0.08 126	0.13 175	0.11 115	0.27 245	0.13 154	0.30 231	0.11 139	0.19 168	0.12 170	0.09 163	0.13 202	0.19 178	0.14 114	0.31 235	0.24 196

PSMNet-ADL	0.18 197	0.13 180	0.13 197	0.16 186	0.14 187	0.17 190	0.16 197	0.20 184	0.22 235	0.27 225	0.20 224	0.29 217	0.26 231	0.18 222	0.16 215	0.14 204	0.23 197	0.14 178	0.22 193	0.14 188	0.19 168	0.11 150	0.10 177	0.11 175	0.20 191	0.16 153	0.23 206	0.20 171

Anonymous3	0.18 197	0.15 201	0.11 171	0.15 181	0.10 134	0.14 161	0.11 164	0.22 206	0.19 216	0.27 225	0.15 175	0.27 209	0.12 163	0.12 189	0.27 259	0.18 245	0.22 187	0.18 228	0.26 216	0.17 221	0.25 246	0.21 249	0.09 163	0.10 163	0.21 204	0.21 219	0.22 204	0.20 171

FADNet_RVC	0.18 197	0.14 192	0.13 197	0.20 211	0.15 196	0.14 161	0.13 181	0.24 219	0.14 179	0.24 169	0.18 205	0.28 210	0.22 225	0.14 207	0.15 206	0.12 153	0.20 164	0.17 218	0.32 235	0.15 204	0.20 184	0.15 208	0.11 187	0.15 213	0.20 191	0.21 219	0.18 161	0.23 193

NCC-stereo	0.18 197	0.16 208	0.16 220	0.16 186	0.18 212	0.18 198	0.18 208	0.19 168	0.20 230	0.16 73	0.19 216	0.21 178	0.21 219	0.12 189	0.22 246	0.18 245	0.18 126	0.19 233	0.19 162	0.15 204	0.16 121	0.15 208	0.15 211	0.12 191	0.19 178	0.18 188	0.24 213	0.20 171

Abc-Net	0.18 197	0.16 208	0.16 220	0.16 186	0.18 212	0.18 198	0.18 208	0.19 168	0.20 230	0.16 73	0.19 216	0.21 178	0.21 219	0.12 189	0.22 246	0.18 245	0.18 126	0.19 233	0.19 162	0.15 204	0.16 121	0.15 208	0.15 211	0.12 191	0.19 178	0.18 188	0.24 213	0.20 171
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.18 197	0.17 216	0.16 220	0.13 162	0.13 176	0.13 153	0.12 176	0.21 197	0.18 209	0.22 131	0.15 175	0.23 196	0.13 178	0.10 155	0.17 222	0.16 227	0.19 146	0.17 218	0.19 162	0.17 221	0.22 219	0.18 228	0.11 187	0.16 221	0.26 234	0.26 244	0.20 185	0.24 196

XPNet_ROB	0.18 197	0.21 231	0.14 209	0.15 181	0.16 198	0.15 171	0.15 192	0.16 105	0.14 179	0.19 108	0.19 216	0.49 243	0.13 178	0.11 169	0.16 215	0.14 204	0.25 225	0.16 204	0.18 153	0.14 188	0.17 136	0.19 237	0.13 203	0.14 209	0.18 164	0.17 173	0.32 238	0.29 219

DDVS	0.19 206	0.15 201	0.13 197	0.18 199	0.18 212	0.20 214	0.20 217	0.20 184	0.16 193	0.25 193	0.21 226	0.39 233	0.28 239	0.13 203	0.14 194	0.14 204	0.26 235	0.19 233	0.28 224	0.15 204	0.19 168	0.17 224	0.10 177	0.14 209	0.19 178	0.15 135	0.22 204	0.25 204

DAS	0.19 206	0.11 153	0.10 156	0.24 225	0.19 220	0.18 198	0.21 224	0.23 214	0.18 209	0.24 169	0.14 159	0.38 230	0.21 219	0.09 143	0.13 175	0.12 153	0.25 225	0.16 204	0.22 193	0.15 204	0.21 204	0.14 198	0.17 220	0.13 202	0.20 191	0.18 188	0.23 206	0.30 221

SepStereo	0.19 206	0.11 153	0.10 156	0.24 225	0.19 220	0.18 198	0.21 224	0.23 214	0.18 209	0.24 169	0.14 159	0.38 230	0.21 219	0.09 143	0.13 175	0.12 153	0.25 225	0.16 204	0.22 193	0.15 204	0.21 204	0.14 198	0.17 220	0.13 202	0.20 191	0.18 188	0.23 206	0.30 221

RGC	0.19 206	0.17 216	0.17 230	0.19 206	0.20 225	0.20 214	0.15 192	0.22 206	0.26 249	0.17 83	0.21 226	0.21 178	0.24 227	0.15 216	0.24 253	0.19 253	0.18 126	0.16 204	0.19 162	0.16 216	0.17 136	0.14 198	0.13 203	0.16 221	0.21 204	0.21 219	0.24 213	0.25 204

PA-Net	0.19 206	0.21 231	0.25 255	0.14 171	0.20 225	0.18 198	0.21 224	0.21 197	0.19 216	0.17 83	0.15 175	0.17 121	0.21 219	0.26 243	0.17 222	0.18 245	0.15 82	0.19 233	0.13 88	0.17 221	0.14 93	0.16 218	0.10 177	0.16 221	0.18 164	0.27 255	0.17 143	0.35 235
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 206	0.20 229	0.19 241	0.19 206	0.20 225	0.16 181	0.15 192	0.28 232	0.19 216	0.23 146	0.18 205	0.46 240	0.17 208	0.11 169	0.14 194	0.13 184	0.15 82	0.14 178	0.21 181	0.19 231	0.13 76	0.11 150	0.09 163	0.21 234	0.25 230	0.23 232	0.26 224	0.28 216

pmcnn	0.19 206	0.14 192	0.11 171	0.18 199	0.13 176	0.19 208	0.16 197	0.20 184	0.19 216	0.26 210	0.15 175	0.35 225	0.26 231	0.09 143	0.11 133	0.11 115	0.25 225	0.14 178	0.24 207	0.14 188	0.23 230	0.15 208	0.11 187	0.11 175	0.21 204	0.19 207	0.40 258	0.46 256

DCVSM-stereo	0.20 213	0.15 201	0.12 184	0.25 228	0.19 220	0.26 236	0.21 224	0.23 214	0.16 193	0.24 169	0.18 205	0.49 243	0.27 235	0.14 207	0.12 160	0.12 153	0.24 216	0.16 204	0.25 211	0.16 216	0.19 168	0.15 208	0.22 236	0.11 175	0.19 178	0.16 153	0.24 213	0.27 211

SFCPSM	0.20 213	0.14 192	0.12 184	0.21 215	0.16 198	0.20 214	0.18 208	0.22 206	0.20 230	0.25 193	0.24 242	0.34 224	0.34 253	0.14 207	0.13 175	0.13 184	0.24 216	0.16 204	0.32 235	0.19 231	0.19 168	0.13 187	0.14 209	0.12 191	0.22 215	0.18 188	0.20 185	0.25 204

RTS	0.20 213	0.16 208	0.14 209	0.17 194	0.14 187	0.20 214	0.15 192	0.24 219	0.25 245	0.15 66	0.14 159	0.14 93	0.20 217	0.11 169	0.15 206	0.16 227	0.24 216	0.17 218	0.35 243	0.24 249	0.23 230	0.16 218	0.09 163	0.15 213	0.29 245	0.26 244	0.28 230	0.55 265

RTSA	0.20 213	0.16 208	0.14 209	0.17 194	0.14 187	0.20 214	0.15 192	0.24 219	0.25 245	0.15 66	0.14 159	0.14 93	0.20 217	0.11 169	0.15 206	0.16 227	0.24 216	0.17 218	0.35 243	0.24 249	0.23 230	0.16 218	0.09 163	0.15 213	0.29 245	0.26 244	0.28 230	0.55 265

ccs_rob	0.20 213	0.15 201	0.12 184	0.26 231	0.16 198	0.26 236	0.20 217	0.22 206	0.16 193	0.25 193	0.24 242	0.58 252	0.25 228	0.18 222	0.13 175	0.13 184	0.23 197	0.15 191	0.21 181	0.16 216	0.21 204	0.12 170	0.12 199	0.11 175	0.20 191	0.16 153	0.18 161	0.23 193

SGM-Forest	0.20 213	0.18 222	0.16 220	0.23 220	0.18 212	0.21 223	0.18 208	0.23 214	0.17 202	0.20 116	0.16 186	0.23 196	0.18 211	0.22 238	0.18 230	0.18 245	0.19 146	0.17 218	0.18 153	0.15 204	0.18 153	0.19 237	0.25 245	0.19 233	0.22 215	0.18 188	0.26 224	0.24 196
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 219	0.16 208	0.13 197	0.26 231	0.23 234	0.22 227	0.18 208	0.29 239	0.18 209	0.28 238	0.19 216	0.22 191	0.12 163	0.28 251	0.11 133	0.14 204	0.26 235	0.19 233	0.20 175	0.13 178	0.23 230	0.23 256	0.26 251	0.24 248	0.25 230	0.24 234	0.23 206	0.26 208

AnyNet_C32	0.21 219	0.16 208	0.15 216	0.17 194	0.17 204	0.19 208	0.16 197	0.26 227	0.22 235	0.25 193	0.24 242	0.24 202	0.18 211	0.14 207	0.22 246	0.18 245	0.28 252	0.22 247	0.30 231	0.19 231	0.28 259	0.23 256	0.16 215	0.18 230	0.22 215	0.22 227	0.21 199	0.24 196

NOSS_ROB	0.21 219	0.14 192	0.16 220	0.21 215	0.19 220	0.20 214	0.22 231	0.30 241	0.18 209	0.25 193	0.16 186	0.21 178	0.13 178	0.27 250	0.15 206	0.14 204	0.26 235	0.21 243	0.22 193	0.17 221	0.23 230	0.22 253	0.26 251	0.24 248	0.26 234	0.23 232	0.24 213	0.27 211

SHD	0.22 222	0.17 216	0.21 249	0.18 199	0.17 204	0.19 208	0.20 217	0.27 230	0.17 202	0.27 225	0.19 216	0.24 202	0.32 246	0.17 221	0.16 215	0.15 223	0.19 146	0.17 218	0.33 239	0.18 227	0.21 204	0.18 228	0.16 215	0.17 226	0.24 228	0.28 259	0.25 220	0.43 249

ADCMid	0.22 222	0.18 222	0.17 230	0.18 199	0.19 220	0.20 214	0.16 197	0.30 241	0.25 245	0.24 169	0.19 216	0.36 227	0.21 219	0.12 189	0.18 230	0.16 227	0.25 225	0.18 228	0.37 247	0.19 231	0.24 240	0.20 246	0.17 220	0.15 213	0.24 228	0.22 227	0.25 220	0.30 221

ADCPNet	0.22 222	0.17 216	0.16 220	0.20 211	0.20 225	0.20 214	0.18 208	0.28 232	0.23 237	0.26 210	0.23 238	0.26 208	0.29 241	0.15 216	0.19 238	0.17 239	0.24 216	0.17 218	0.32 235	0.23 248	0.25 246	0.20 246	0.17 220	0.22 237	0.25 230	0.24 234	0.27 227	0.34 233

CBMV_ROB	0.22 222	0.14 192	0.16 220	0.26 231	0.23 234	0.21 223	0.22 231	0.28 232	0.17 202	0.26 210	0.17 195	0.28 210	0.18 211	0.26 243	0.13 175	0.12 153	0.26 235	0.17 218	0.19 162	0.17 221	0.21 204	0.19 237	0.26 251	0.21 234	0.25 230	0.27 255	0.25 220	0.34 233

ETE_ROB	0.22 222	0.23 241	0.15 216	0.20 211	0.16 198	0.19 208	0.17 206	0.18 146	0.19 216	0.21 125	0.22 236	0.64 255	0.16 205	0.14 207	0.17 222	0.14 204	0.30 257	0.19 233	0.25 211	0.19 231	0.22 219	0.18 228	0.16 215	0.15 213	0.22 215	0.28 259	0.41 260	0.27 211

LALA_ROB	0.22 222	0.25 245	0.16 220	0.19 206	0.17 204	0.22 227	0.16 197	0.18 146	0.19 216	0.24 169	0.21 226	0.63 254	0.15 200	0.13 203	0.26 256	0.17 239	0.27 245	0.22 247	0.23 200	0.19 231	0.20 184	0.21 249	0.14 209	0.15 213	0.20 191	0.22 227	0.35 246	0.26 208

CBMV	0.22 222	0.18 222	0.18 235	0.23 220	0.22 230	0.20 214	0.18 208	0.27 230	0.19 216	0.28 238	0.11 125	0.30 218	0.13 178	0.24 240	0.16 215	0.14 204	0.25 225	0.18 228	0.20 175	0.16 216	0.22 219	0.19 237	0.24 244	0.23 240	0.27 237	0.24 234	0.36 249	0.42 246
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	0.23 229	0.26 248	0.15 216	0.46 258	0.24 239	0.36 252	0.20 217	0.24 219	0.16 193	0.26 210	0.15 175	0.28 210	0.27 235	0.11 169	0.13 175	0.13 184	0.21 176	0.12 127	0.18 153	0.12 161	0.20 184	0.11 150	0.11 187	0.12 191	0.36 262	0.25 243	0.57 270	0.33 228

PWC_ROB	0.23 229	0.20 229	0.14 209	0.18 199	0.17 204	0.16 181	0.20 217	0.21 197	0.27 252	0.15 66	0.21 226	0.28 210	0.63 276	0.13 203	0.14 194	0.13 184	0.27 245	0.18 228	0.37 247	0.19 231	0.22 219	0.18 228	0.16 215	0.24 248	0.20 191	0.19 207	0.24 213	0.44 252

ACV-stereo	0.25 231	0.15 201	0.13 197	0.22 217	0.17 204	0.28 239	0.24 238	0.22 206	0.20 230	0.23 146	0.23 238	0.28 210	0.37 260	0.18 222	0.15 206	0.13 184	0.34 262	0.20 239	1.10 286	0.26 254	0.26 254	0.17 224	0.28 266	0.18 230	0.19 178	0.18 188	0.25 220	0.29 219

FCDSN-DC	0.25 231	0.25 245	0.26 257	0.28 239	0.26 242	0.26 236	0.35 250	0.28 232	0.18 209	0.20 116	0.18 205	0.21 178	0.12 163	0.29 252	0.25 254	0.26 262	0.29 254	0.28 265	0.28 224	0.21 240	0.25 246	0.25 260	0.26 251	0.32 266	0.27 237	0.24 234	0.26 224	0.27 211
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 231	0.25 245	0.20 243	0.29 240	0.22 230	0.22 227	0.23 234	0.37 258	0.28 255	0.35 269	0.22 236	0.46 240	0.32 246	0.20 232	0.19 238	0.17 239	0.17 107	0.16 204	0.30 231	0.14 188	0.21 204	0.19 237	0.27 264	0.23 240	0.29 245	0.26 244	0.33 240	0.31 225

SGM-ForestM	0.25 231	0.22 236	0.16 220	0.37 245	0.24 239	0.32 245	0.24 238	0.29 239	0.21 234	0.23 146	0.18 205	0.50 246	0.26 231	0.20 232	0.15 206	0.13 184	0.23 197	0.16 204	0.25 211	0.15 204	0.20 184	0.17 224	0.21 234	0.17 226	0.37 263	0.26 244	0.52 265	0.37 237

SGM_RVC	0.25 231	0.24 243	0.18 235	0.39 252	0.27 245	0.34 251	0.26 244	0.28 232	0.19 216	0.25 193	0.18 205	0.42 234	0.31 244	0.18 222	0.14 194	0.13 184	0.23 197	0.15 191	0.26 216	0.14 188	0.19 168	0.15 208	0.19 228	0.17 226	0.34 258	0.24 234	0.56 269	0.45 254
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.26 236	0.21 231	0.12 184	0.38 248	0.31 254	0.41 259	0.48 265	0.20 184	0.16 193	0.16 73	0.25 247	0.17 121	0.08 117	1.61 282	0.15 206	0.14 204	0.21 176	0.15 191	0.25 211	0.14 188	0.18 153	0.13 187	0.25 245	0.16 221	0.17 145	0.19 207	0.18 161	0.22 190

UDG	0.26 236	0.21 231	0.13 197	0.39 252	0.32 255	0.39 257	0.53 270	0.20 184	0.16 193	0.19 108	0.23 238	0.17 121	0.09 133	1.45 278	0.16 215	0.13 184	0.27 245	0.16 204	0.27 223	0.14 188	0.22 219	0.14 198	0.25 245	0.12 191	0.21 204	0.21 219	0.21 199	0.19 162

FAT-Stereo	0.26 236	0.19 225	0.17 230	0.38 248	0.37 259	0.31 241	0.25 243	0.26 227	0.18 209	0.28 238	0.25 247	0.33 221	0.36 256	0.26 243	0.18 230	0.16 227	0.27 245	0.23 252	0.33 239	0.21 240	0.22 219	0.19 237	0.22 236	0.22 237	0.22 215	0.22 227	0.33 240	0.43 249

GANetREF_RVC	0.26 236	0.26 248	0.30 263	0.23 220	0.23 234	0.23 231	0.24 238	0.35 253	0.33 267	0.32 258	0.18 205	0.50 246	0.38 261	0.12 189	0.22 246	0.18 245	0.20 164	0.21 243	0.35 243	0.21 240	0.24 240	0.16 218	0.22 236	0.29 261	0.28 241	0.21 219	0.36 249	0.33 228
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
CSAN	0.26 236	0.30 258	0.30 263	0.26 231	0.23 234	0.21 223	0.19 215	0.28 232	0.37 272	0.35 269	0.24 242	0.51 249	0.27 235	0.14 207	0.22 246	0.17 239	0.19 146	0.20 239	0.26 216	0.25 253	0.22 219	0.20 246	0.17 220	0.27 255	0.31 250	0.26 244	0.39 254	0.38 239

FC-DCNN v2	0.27 241	0.28 254	0.27 258	0.37 245	0.29 251	0.32 245	0.38 255	0.33 249	0.19 216	0.22 131	0.19 216	0.24 202	0.13 178	0.29 252	0.26 256	0.27 265	0.29 254	0.27 261	0.29 229	0.22 245	0.26 254	0.25 260	0.26 251	0.31 263	0.32 255	0.26 244	0.31 235	0.31 225

FC-DCNN	0.27 241	0.28 254	0.27 258	0.36 243	0.28 247	0.32 245	0.38 255	0.33 249	0.19 216	0.22 131	0.19 216	0.23 196	0.13 178	0.29 252	0.26 256	0.27 265	0.29 254	0.27 261	0.29 229	0.22 245	0.26 254	0.25 260	0.26 251	0.31 263	0.31 250	0.26 244	0.30 232	0.30 221

FBW_ROB	0.27 241	0.26 248	0.25 255	0.38 248	0.26 242	0.32 245	0.20 217	0.21 197	0.19 216	0.27 225	0.21 226	0.45 237	0.32 246	0.26 243	0.22 246	0.20 256	0.27 245	0.17 218	0.52 261	0.14 188	0.22 219	0.15 208	0.17 220	0.28 258	0.22 215	0.19 207	0.33 240	0.57 268

CC-Net-ROB	0.28 244	0.40 264	0.29 261	0.57 265	0.44 264	0.42 261	0.38 255	0.32 246	0.19 216	0.33 262	0.28 258	0.69 260	0.10 146	0.32 260	0.21 244	0.13 184	0.14 73	0.16 204	0.40 250	0.18 227	0.15 103	0.09 97	0.23 240	0.24 248	0.22 215	0.21 219	0.19 173	0.28 216

G-Net	0.29 245	0.24 243	0.19 241	0.24 225	0.21 229	0.36 252	0.23 234	0.30 241	0.27 252	0.33 262	0.33 268	0.89 278	0.25 228	0.19 229	0.21 244	0.18 245	0.26 235	0.22 247	0.44 253	0.31 266	0.27 257	0.18 228	0.18 226	0.18 230	0.28 241	0.24 234	0.40 258	0.41 244

XQC	0.29 245	0.30 258	0.27 258	0.37 245	0.28 247	0.37 255	0.37 251	0.40 264	0.30 261	0.32 258	0.20 224	0.45 237	0.28 239	0.31 257	0.16 215	0.15 223	0.21 176	0.22 247	0.34 242	0.24 249	0.22 219	0.21 249	0.23 240	0.25 252	0.33 256	0.27 255	0.44 262	0.33 228

ADCS	0.29 245	0.22 236	0.21 249	0.26 231	0.25 241	0.25 234	0.23 234	0.37 258	0.30 261	0.23 146	0.27 254	0.47 242	0.36 256	0.20 232	0.22 246	0.19 253	0.32 259	0.24 255	0.49 259	0.28 259	0.37 271	0.30 267	0.20 230	0.23 240	0.31 250	0.28 259	0.30 232	0.43 249

S-Stereo	0.30 248	0.22 236	0.18 235	0.42 256	0.39 261	0.41 259	0.37 251	0.25 225	0.24 240	0.26 210	0.44 274	0.55 251	0.36 256	0.24 240	0.18 230	0.14 204	0.27 245	0.27 261	0.35 243	0.28 259	0.23 230	0.23 256	0.53 275	0.23 240	0.23 224	0.19 207	0.27 227	0.38 239

MeshStereo	0.30 248	0.26 248	0.20 243	0.49 261	0.37 259	0.36 252	0.26 244	0.32 246	0.28 255	0.30 254	0.28 258	0.60 253	0.48 269	0.18 222	0.15 206	0.14 204	0.26 235	0.17 218	0.28 224	0.18 227	0.28 259	0.22 253	0.25 245	0.21 234	0.37 263	0.30 264	0.55 268	0.51 260
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_RVC	0.31 250	0.28 254	0.21 249	0.33 241	0.29 251	0.31 241	0.29 248	0.38 261	0.24 240	0.46 279	0.31 265	0.50 246	0.34 253	0.25 242	0.30 260	0.25 259	0.19 146	0.23 252	0.58 262	0.29 261	0.25 246	0.28 266	0.21 234	0.27 255	0.31 250	0.26 244	0.37 251	0.51 260

edge stereo	0.31 250	0.22 236	0.20 243	0.42 256	0.36 257	0.42 261	0.39 258	0.39 263	0.23 237	0.23 146	0.39 271	0.68 258	0.34 253	0.30 256	0.17 222	0.17 239	0.31 258	0.21 243	0.42 251	0.21 240	0.24 240	0.18 228	0.25 245	0.23 240	0.28 241	0.24 234	0.39 254	0.55 265

SANet	0.31 250	0.21 231	0.21 249	0.25 228	0.22 230	0.31 241	0.22 231	0.31 245	0.32 265	0.27 225	0.27 254	1.36 289	0.39 263	0.22 238	0.17 222	0.14 204	0.26 235	0.21 243	0.30 231	0.21 240	0.25 246	0.21 249	0.30 270	0.23 240	0.34 258	0.26 244	0.35 246	0.49 258

AnyNet_C01	0.32 253	0.22 236	0.20 243	0.22 217	0.27 245	0.25 234	0.24 238	0.37 258	0.37 272	0.26 210	0.29 260	0.49 243	0.33 252	0.18 222	0.32 263	0.22 258	0.39 271	0.32 269	0.65 265	0.33 270	0.41 277	0.33 273	0.26 251	0.26 254	0.34 258	0.34 267	0.34 244	0.45 254

DGSMNet	0.34 254	0.27 253	0.24 254	0.41 255	0.33 256	0.37 255	0.37 251	0.28 232	0.25 245	0.25 193	0.52 279	0.45 237	0.32 246	0.26 243	0.25 254	0.20 256	0.52 281	0.32 269	0.75 272	0.35 272	0.38 272	0.39 283	0.28 266	0.31 263	0.27 237	0.24 234	0.33 240	0.37 237

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 255	0.36 260	0.38 272	0.46 258	0.28 247	0.31 241	0.28 247	0.51 276	0.46 278	0.39 276	0.29 260	0.37 229	0.36 256	0.31 257	0.38 270	0.26 262	0.22 187	0.27 261	0.72 269	0.37 273	0.28 259	0.31 268	0.30 270	0.38 272	0.33 256	0.26 244	0.30 232	0.38 239

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 256	0.16 208	0.13 197	0.26 231	0.22 230	0.23 231	0.27 246	0.24 219	0.15 189	0.24 169	0.16 186	4.16 305	0.22 225	0.19 229	0.14 194	0.13 184	0.33 260	0.22 247	0.32 235	0.20 238	0.24 240	0.19 237	0.22 236	0.14 209	0.20 191	0.20 217	0.21 199	0.24 196

STStereo	0.38 257	0.43 266	0.31 266	0.74 271	0.50 270	0.58 266	0.43 261	0.35 253	0.31 263	0.34 266	0.25 247	0.83 272	0.55 273	0.20 232	0.17 222	0.16 227	0.25 225	0.16 204	0.46 256	0.17 221	0.24 240	0.19 237	0.20 230	0.23 240	0.52 273	0.41 274	0.76 282	0.59 270

PVD	0.39 258	0.38 263	0.20 243	0.47 260	0.36 257	0.50 265	0.40 260	0.38 261	0.34 270	0.23 146	0.29 260	0.52 250	0.51 271	0.50 267	0.19 238	0.17 239	0.40 272	0.26 259	0.50 260	0.29 261	0.40 273	0.41 285	0.23 240	0.27 255	0.45 270	0.59 289	0.46 264	0.73 279

DPSNet	0.40 259	0.19 225	0.18 235	0.27 238	0.26 242	0.29 240	0.19 215	0.26 227	0.24 240	0.18 96	0.17 195	2.15 299	0.44 266	0.10 155	0.20 242	0.16 227	0.35 266	0.28 265	2.00 300	0.27 257	0.25 246	0.17 224	0.28 266	0.25 252	0.40 267	0.27 255	0.39 254	0.53 262

MANE	0.42 260	0.36 260	0.33 268	0.61 267	0.45 267	0.44 263	0.47 264	0.43 271	0.26 249	0.23 146	0.24 242	0.64 255	0.29 241	0.31 257	0.32 263	0.30 271	0.33 260	0.42 281	0.38 249	0.24 249	0.31 265	0.27 264	0.26 251	0.35 270	0.57 278	0.44 278	1.10 297	0.98 291

LE_ROB	0.42 260	0.19 225	0.17 230	0.40 254	0.44 264	0.33 250	0.44 262	0.35 253	0.29 260	0.32 258	0.21 226	1.22 286	1.73 301	0.11 169	0.11 133	0.11 115	0.21 176	0.13 154	0.21 181	0.13 178	0.23 230	0.13 187	0.12 199	0.15 213	0.39 266	0.36 269	1.46 302	1.45 300

ELAS	0.43 262	0.43 266	0.36 270	0.64 269	0.45 267	0.58 266	0.50 266	0.40 264	0.27 252	0.25 193	0.30 263	0.92 279	0.32 246	0.32 260	0.31 261	0.28 268	0.36 268	0.30 267	0.45 255	0.26 254	0.34 267	0.33 273	0.26 251	0.37 271	0.56 277	0.43 277	0.78 285	0.76 281
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	0.44 263	0.43 266	0.36 270	0.63 268	0.44 264	0.62 271	0.50 266	0.40 264	0.26 249	0.25 193	0.31 265	1.20 284	0.31 244	0.32 260	0.31 261	0.28 268	0.37 269	0.30 267	0.44 253	0.27 257	0.35 268	0.33 273	0.26 251	0.38 272	0.52 273	0.41 274	0.78 285	0.74 280
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	0.46 264	0.56 271	0.14 209	1.44 278	0.52 271	1.25 278	0.85 275	0.30 241	0.23 237	0.34 266	0.25 247	0.66 257	0.19 216	1.15 276	0.19 238	0.14 204	0.25 225	0.20 239	0.42 251	0.22 245	0.17 136	0.14 198	1.56 282	0.17 226	0.21 204	0.17 173	0.27 227	0.41 244

SAMSARA	0.49 265	0.23 241	0.39 273	0.23 220	0.23 234	0.22 227	0.23 234	0.44 273	0.39 275	0.31 257	0.21 226	0.30 218	0.47 268	0.18 222	0.35 266	0.34 272	0.26 235	0.32 269	0.47 257	0.32 269	0.48 287	0.54 293	0.15 211	0.33 268	1.40 304	1.58 303	1.42 301	1.48 301

AMNet	0.49 265	0.50 269	0.48 276	0.49 261	0.47 269	0.61 270	0.51 268	0.32 246	0.28 255	0.30 254	0.68 286	0.72 262	0.13 178	0.53 269	0.44 272	0.55 286	0.57 284	0.58 293	0.48 258	0.48 276	0.58 294	0.50 290	0.26 251	0.48 277	0.45 270	0.52 284	0.58 271	0.65 273

DispFullNet	0.49 265	0.53 270	0.20 243	1.14 275	0.43 263	0.79 274	1.26 280	0.33 249	0.24 240	0.24 169	0.27 254	0.85 273	0.50 270	1.59 281	0.18 230	0.15 223	0.51 279	0.34 275	1.12 287	0.26 254	0.25 246	0.19 237	0.20 230	0.22 237	0.28 241	0.18 188	0.35 246	0.61 271

BEATNet-Init1	0.51 268	0.41 265	0.29 261	0.78 274	0.41 262	0.60 269	0.46 263	0.41 269	0.28 255	0.30 254	0.25 247	0.87 275	0.91 285	0.26 243	0.33 265	0.26 262	0.28 252	0.25 258	0.98 281	0.29 261	0.29 263	0.27 264	0.26 251	0.32 266	0.51 272	0.38 273	2.12 305	0.96 289

MADNet+	0.56 269	0.37 262	0.63 288	0.56 264	0.53 272	0.45 264	0.39 258	0.64 283	0.51 280	0.53 283	0.40 273	0.81 271	0.67 280	0.34 263	0.61 283	0.50 283	0.58 285	0.50 285	0.84 275	0.53 278	0.49 290	0.44 286	0.51 274	0.47 276	0.82 288	0.71 294	0.58 271	0.70 276

otaku	0.59 270	0.73 276	0.30 263	1.73 289	0.85 278	1.52 283	1.01 276	0.40 264	0.33 267	0.38 272	0.32 267	0.68 258	0.26 231	1.38 277	0.35 266	0.25 259	0.21 176	0.23 252	0.71 267	0.30 264	0.23 230	0.18 228	2.19 285	0.28 258	0.29 245	0.18 188	0.31 235	0.42 246

SGM+DAISY	0.59 270	0.58 274	0.54 280	0.58 266	0.55 274	0.69 273	0.57 271	0.43 271	0.39 275	0.38 272	0.78 290	0.75 266	0.65 279	0.54 271	0.62 284	0.56 287	0.67 291	0.61 296	0.72 269	0.64 289	0.71 298	0.65 298	0.27 264	0.51 279	0.54 275	0.57 287	0.75 281	0.71 278

SPS-STEREO	0.60 272	0.57 273	0.53 277	0.55 263	0.54 273	0.65 272	0.52 269	0.40 264	0.68 283	0.37 271	0.78 290	0.78 268	0.64 278	0.53 269	0.59 282	0.57 289	0.67 291	0.63 298	0.75 272	0.72 294	0.77 301	0.68 299	0.26 251	0.54 284	0.54 275	0.60 290	0.70 278	0.66 274
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Ntro	0.64 273	0.74 277	0.31 266	1.81 291	0.85 278	1.57 284	1.10 278	0.48 274	0.36 271	0.38 272	0.39 271	0.74 264	0.27 235	1.54 280	0.37 269	0.28 268	0.23 197	0.24 255	0.71 267	0.31 266	0.23 230	0.18 228	2.45 288	0.30 262	0.31 250	0.24 234	0.38 253	0.44 252

MFMNet_re	0.66 274	0.72 275	0.65 291	0.77 273	0.62 275	0.82 276	0.70 274	0.52 278	0.53 281	0.54 285	0.65 285	0.79 269	0.51 271	0.59 273	0.68 288	0.67 293	0.81 298	0.69 299	0.74 271	0.62 287	0.71 298	0.64 297	0.45 272	0.57 285	0.59 281	0.62 292	0.74 280	0.88 287

WAO-7	0.67 275	0.75 278	0.64 290	0.72 270	0.78 277	0.58 266	0.66 272	0.97 297	0.97 295	0.62 287	0.81 294	0.79 269	0.84 283	0.55 272	0.86 294	0.71 297	0.44 274	0.36 276	0.96 278	0.67 292	0.44 280	0.35 278	0.16 215	0.83 298	0.57 278	0.67 293	0.58 271	0.70 276

ACVNet-4b	0.70 276	0.78 279	0.34 269	1.74 290	0.95 284	1.64 288	1.43 283	0.33 249	0.31 263	0.38 272	0.26 252	1.23 287	0.29 241	2.19 291	0.42 271	0.37 273	0.34 262	0.24 255	0.59 263	0.38 274	0.17 136	0.15 208	2.71 290	0.23 240	0.30 249	0.32 266	0.39 254	0.42 246

JetBlue	0.71 277	0.56 271	0.71 293	0.74 271	0.62 275	0.79 274	0.69 273	0.53 279	0.93 292	0.46 279	0.30 263	3.22 302	0.38 261	0.52 268	0.46 273	0.44 278	0.73 296	0.53 288	0.68 266	0.52 277	0.57 292	0.60 295	0.74 276	0.57 285	0.57 278	0.46 279	0.97 294	0.96 289

ACVNet_1	0.75 278	0.82 280	0.41 274	2.07 297	0.98 285	1.94 295	1.52 285	0.59 281	0.28 255	0.43 277	0.50 278	0.73 263	0.63 276	2.24 293	0.36 268	0.25 259	0.34 262	0.32 269	0.62 264	0.31 266	0.30 264	0.22 253	2.71 290	0.33 268	0.41 269	0.28 259	0.37 251	0.39 243

RainbowNet	0.78 279	0.90 281	0.47 275	1.86 292	0.92 281	1.63 287	1.48 284	0.42 270	0.37 272	0.47 282	0.34 269	0.92 279	0.62 275	2.02 286	0.65 285	0.48 281	0.35 266	0.33 273	0.92 277	0.58 282	0.33 266	0.24 259	2.80 294	0.39 274	0.40 267	0.35 268	0.44 262	0.50 259

PSMNet_ROB	0.80 280	0.99 286	0.62 287	1.64 282	0.93 283	1.51 282	1.20 279	0.57 280	0.73 284	0.74 290	0.63 284	0.86 274	0.84 283	1.52 279	0.58 279	0.42 275	0.54 282	0.41 280	0.87 276	0.62 287	0.42 279	0.31 268	1.83 283	0.48 277	0.69 286	0.37 270	0.76 282	0.47 257

WAO-6	0.83 281	0.96 283	0.61 285	1.33 277	1.06 291	1.28 280	1.42 282	0.78 290	0.87 289	0.78 291	0.70 289	0.77 267	1.02 292	1.95 284	0.81 291	0.62 291	0.55 283	0.49 284	0.80 274	0.60 283	0.57 292	0.53 292	0.50 273	0.58 288	0.85 292	0.46 279	0.77 284	0.83 286

ACVNet_2	0.84 282	0.95 282	0.58 283	2.04 295	1.03 290	1.88 294	1.56 288	0.68 285	0.39 275	0.53 283	0.49 276	1.05 282	0.68 281	1.97 285	0.53 276	0.44 278	0.40 272	0.33 273	1.06 283	0.42 275	0.35 268	0.25 260	2.54 289	0.53 282	0.61 282	0.28 259	0.53 266	0.58 269

PWCK	0.90 283	1.24 295	0.63 288	1.55 280	0.86 280	1.23 277	1.04 277	1.09 298	0.75 287	0.70 289	0.81 294	1.52 291	0.91 285	0.71 274	0.46 273	0.41 274	0.74 297	0.47 282	3.07 303	0.67 292	0.58 294	0.45 288	0.95 280	0.74 294	0.74 287	0.41 274	0.70 278	0.76 281

IMH-64-1	0.91 284	0.98 284	0.53 277	1.64 282	1.01 288	1.62 285	1.75 292	0.76 287	0.74 285	0.33 262	0.61 281	0.87 275	0.95 287	2.61 295	0.53 276	0.42 275	0.49 276	0.36 276	0.96 278	0.55 279	0.40 273	0.31 268	3.11 295	0.51 279	0.82 288	0.37 270	0.60 274	0.78 283

IMH-64	0.91 284	0.98 284	0.53 277	1.64 282	1.01 288	1.62 285	1.75 292	0.76 287	0.74 285	0.33 262	0.61 281	0.87 275	0.95 287	2.61 295	0.53 276	0.42 275	0.49 276	0.36 276	0.96 278	0.55 279	0.40 273	0.31 268	3.11 295	0.51 279	0.82 288	0.37 270	0.60 274	0.78 283

IMH	0.95 286	1.00 288	0.55 281	1.66 288	1.00 286	1.69 290	1.78 294	0.76 287	0.77 288	0.34 266	0.61 281	1.01 281	1.07 295	2.69 297	0.58 279	0.46 280	0.51 279	0.38 279	0.98 281	0.60 283	0.40 273	0.32 272	3.11 295	0.53 282	0.83 291	0.48 281	0.65 276	0.79 285

LVE	0.97 287	0.99 286	0.73 295	1.89 293	1.39 295	1.65 289	1.53 286	0.79 291	0.65 282	0.81 293	0.92 296	0.74 264	1.01 291	2.21 292	0.58 279	0.48 281	0.59 286	0.54 291	1.13 288	0.64 289	0.46 284	0.40 284	2.73 293	0.69 290	0.85 292	0.50 283	0.85 289	0.54 264

WAO-8	1.02 288	1.14 292	0.79 296	1.64 282	1.25 292	1.78 292	1.57 289	0.93 293	1.01 296	0.81 293	0.68 286	1.72 292	1.03 293	2.08 287	0.82 292	0.68 294	0.65 289	0.53 288	1.09 284	0.82 297	0.48 287	0.38 280	0.81 278	0.75 295	1.12 299	0.77 295	0.96 292	1.21 296

Venus	1.02 288	1.14 292	0.79 296	1.64 282	1.25 292	1.78 292	1.57 289	0.93 293	1.01 296	0.81 293	0.68 286	1.72 292	1.03 293	2.08 287	0.82 292	0.68 294	0.65 289	0.53 288	1.09 284	0.82 297	0.48 287	0.38 280	0.81 278	0.75 295	1.12 299	0.77 295	0.96 292	1.21 296

Dean	1.08 290	1.06 290	0.80 298	2.30 298	1.35 294	1.99 296	1.58 291	0.93 293	0.93 292	0.88 298	0.78 290	1.21 285	1.22 297	2.13 290	0.67 286	0.60 290	0.62 288	0.57 292	1.25 293	0.74 295	0.46 284	0.37 279	2.72 292	0.71 291	1.00 296	0.60 290	1.05 296	0.64 272

TorneroNet-64	1.09 291	1.03 289	0.60 284	1.99 294	0.92 281	2.06 298	2.05 295	0.63 282	0.87 289	0.58 286	0.49 276	1.90 296	1.89 302	2.91 302	0.67 286	0.51 284	0.48 275	0.47 282	1.23 291	0.61 285	0.35 268	0.38 280	3.33 298	0.57 285	0.64 284	0.52 284	0.69 277	1.15 294

TorneroNet	1.11 292	1.11 291	0.67 292	2.05 296	1.00 286	2.29 299	2.05 295	0.65 284	0.89 291	0.68 288	0.57 280	1.74 295	1.26 298	2.97 304	0.71 289	0.52 285	0.50 278	0.51 287	1.18 290	0.65 291	0.41 277	0.44 286	3.48 299	0.58 288	0.67 285	0.49 282	0.85 289	1.02 292

ktn	1.26 293	1.42 297	0.57 282	1.65 287	1.61 300	1.75 291	2.16 298	0.86 292	1.75 303	0.89 299	1.11 301	1.18 283	0.96 289	2.60 294	1.03 297	0.73 298	0.82 299	0.61 296	1.47 297	0.76 296	0.70 297	0.69 300	3.64 301	0.73 292	0.93 294	0.81 298	1.20 299	1.25 298

notaker	1.30 294	1.44 298	0.61 285	2.42 301	1.51 297	2.40 301	2.31 300	0.95 296	1.64 301	0.79 292	1.07 299	1.73 294	1.18 296	3.10 306	1.04 298	0.69 296	0.70 294	0.50 285	1.66 299	0.85 299	0.56 291	0.47 289	3.67 302	0.80 297	0.62 283	0.58 288	0.81 287	0.95 288

KSHMR	1.34 295	1.44 298	1.07 302	2.31 299	1.48 296	2.31 300	2.15 297	1.22 299	1.07 299	1.13 302	1.07 299	1.30 288	0.96 289	2.92 303	1.12 299	0.95 301	0.87 300	0.84 301	1.34 294	0.97 300	0.74 300	0.60 295	3.48 299	1.07 303	0.99 295	0.77 295	1.01 295	1.06 293

UNDER WATER-64	1.42 296	1.40 296	0.92 301	2.88 303	1.97 303	2.82 303	2.72 303	1.37 302	0.94 294	1.04 301	1.15 302	1.96 298	1.33 300	3.07 305	0.80 290	0.56 287	0.70 294	0.58 293	1.17 289	0.55 279	0.45 282	0.54 293	3.98 305	0.92 300	1.03 297	1.13 301	0.81 287	1.60 303

UNDER WATER	1.42 296	1.45 300	0.89 300	2.87 302	1.98 304	2.78 302	2.64 302	1.29 300	1.04 298	0.87 297	0.98 297	1.95 297	1.30 299	3.12 307	0.87 295	0.63 292	0.68 293	0.58 293	1.23 291	0.61 285	0.44 280	0.50 290	3.95 304	0.99 302	1.09 298	1.04 299	0.88 291	1.67 305

JetRed	1.64 298	1.79 303	1.70 304	1.59 281	1.52 298	2.02 297	2.26 299	1.52 304	1.47 300	0.82 296	0.78 290	2.67 301	0.43 265	1.78 283	1.47 302	1.56 303	1.74 302	2.93 306	1.44 296	1.10 302	2.36 304	2.20 303	1.98 284	0.98 301	1.19 302	1.77 304	1.58 303	1.56 302

HanzoNet	1.79 299	1.65 302	0.85 299	2.31 299	1.74 301	2.83 304	2.55 301	1.29 300	1.86 304	0.92 300	1.28 303	4.71 306	3.85 305	3.43 308	0.96 296	0.79 299	1.10 301	0.95 302	2.68 302	1.04 301	0.93 302	0.92 301	3.78 303	0.73 292	1.15 301	1.07 300	1.29 300	1.61 304

MADNet++	1.87 300	1.58 301	1.74 305	1.28 276	1.74 301	1.25 278	1.55 287	1.63 305	2.10 305	1.84 304	2.24 304	2.56 300	2.74 303	0.75 275	1.43 300	1.55 302	2.00 303	1.47 304	2.11 301	2.11 304	3.28 305	3.23 304	1.22 281	2.22 305	1.23 303	2.58 305	1.77 304	1.36 299

LSM0	3.23 301	0.28 254	0.18 235	0.38 248	0.30 253	0.39 257	0.37 251	0.51 276	0.32 265	0.45 278	0.47 275	0.71 261	0.59 274	0.19 229	16.94 308	59.67 313	0.37 269	0.26 259	1.34 294	0.34 271	0.45 282	0.34 277	0.23 240	0.28 258	0.38 265	0.31 265	0.53 266	0.53 262

PML	8.17 302	7.65 308	3.51 306	9.56 309	5.16 305	9.57 310	5.23 308	6.49 308	17.89 311	6.44 307	3.24 305	16.63 309	29.28 314	5.47 309	6.12 303	3.95 304	7.38 306	2.69 305	20.47 310	4.69 306	3.59 306	3.96 305	3.98 305	4.20 306	5.71 306	4.30 306	16.67 311	6.70 306

DGTPSM_ROB	8.61 303	3.65 304	8.39 307	2.97 304	5.68 306	3.37 305	4.40 306	3.70 306	9.03 306	3.00 305	6.91 306	3.52 303	10.03 306	2.69 297	10.46 304	10.76 305	3.81 304	12.88 308	4.73 304	10.21 307	5.93 307	13.78 308	4.46 307	8.55 307	10.09 309	27.91 310	11.05 309	30.64 310

DPSMNet_ROB	8.62 304	3.66 305	8.40 308	2.97 304	5.69 307	3.37 305	4.40 306	3.70 306	9.03 306	3.00 305	6.93 307	3.52 303	10.07 307	2.69 297	10.46 304	10.76 305	3.81 304	12.88 308	4.76 305	10.21 307	5.93 307	13.78 308	4.47 308	8.55 307	10.10 310	27.91 310	11.06 310	30.64 310

LRCNet_RVC	9.94 305	17.32 310	0.72 294	25.08 311	21.25 312	23.72 312	20.86 310	1.45 303	0.48 279	21.28 312	13.07 310	22.69 312	3.57 304	28.32 313	0.47 275	0.27 265	8.45 307	1.25 303	23.54 311	4.04 305	0.47 286	0.33 273	26.91 311	1.58 304	0.35 261	0.22 227	0.43 261	0.38 239

DLNR_Zeroshot_test	10.02 306	31.66 314	0.05 54	54.25 314	0.10 134	0.18 198	50.40 314	0.19 168	0.08 83	0.27 225	0.07 59	0.20 164	0.04 39	0.14 207	60.23 313	70.55 314	0.34 262	0.18 228	0.26 216	0.11 139	0.20 184	0.08 68	0.07 120	0.09 146	0.19 178	0.15 135	0.20 185	0.25 204

DPSM_ROB	12.93 307	6.06 306	9.07 309	4.34 306	6.33 308	4.24 307	3.55 304	8.20 309	10.79 308	6.62 308	7.89 308	9.68 307	12.99 309	2.78 300	12.36 306	13.66 307	8.95 308	16.55 311	9.69 306	12.30 309	16.52 311	17.76 311	2.26 286	10.59 309	28.41 311	36.73 312	31.10 312	39.69 312

DPSM	12.93 307	6.06 306	9.07 309	4.34 306	6.33 308	4.24 307	3.55 304	8.20 309	10.79 308	6.62 308	7.89 308	9.68 307	12.99 309	2.78 300	12.36 306	13.66 307	8.95 308	16.55 311	9.69 306	12.30 309	16.52 311	17.76 311	2.26 286	10.59 309	28.41 311	36.73 312	31.10 312	39.69 312

HaxPig	16.12 309	19.70 311	18.82 312	21.25 310	20.53 311	21.35 311	22.27 311	17.00 312	14.68 310	19.29 311	17.18 312	18.07 310	12.18 308	22.52 311	17.87 309	14.95 309	17.87 311	9.54 307	18.95 308	15.62 311	9.98 309	7.75 306	23.74 310	15.32 311	4.46 305	12.22 309	6.85 306	15.21 309

MEDIAN_ROB	20.51 310	25.88 312	24.09 313	26.47 312	25.52 313	25.87 313	26.98 312	21.19 313	19.61 312	28.55 313	22.12 313	24.85 313	16.74 311	26.52 312	23.53 310	18.59 310	22.10 312	14.86 310	26.41 312	23.30 312	15.47 310	11.96 307	27.64 312	18.47 312	7.32 307	9.55 308	8.34 308	11.88 308

AVERAGE_ROB	24.46 311	29.85 313	27.17 314	31.26 313	29.68 314	30.01 314	31.43 313	26.55 314	24.57 314	34.19 314	27.26 314	31.45 314	21.40 312	30.75 314	28.23 312	24.11 311	26.75 313	21.47 313	30.01 313	27.38 314	20.81 313	16.76 310	32.29 313	24.48 314	8.40 308	7.77 307	7.95 307	8.54 307

CasAABBNet	25.99 312	12.23 309	18.16 311	8.64 308	12.70 310	8.22 309	7.18 309	16.43 311	21.85 313	13.64 310	15.80 311	19.61 311	26.12 313	5.47 309	25.18 311	27.55 312	17.67 310	33.30 314	19.65 309	24.62 313	33.10 314	35.23 313	4.49 309	21.39 313	57.22 313	74.08 314	62.47 314	79.73 314

STTRV1_RVC		0.26 248	0.22 253	0.35 242	0.28 247	0.32 245	0.29 248	0.36 257	0.33 267	0.27 225	0.27 254	0.42 234	0.41 264	0.48 266		0.19 253	0.59 286	0.20 239		0.30 264	0.59 296			0.43 275	0.26 234	0.56 286	0.34 244	0.67 275

DPSimNet_ROB		1.23 294	1.31 303	1.49 279	1.60 299	1.34 281	1.37 281	0.68 285	1.70 302	1.68 303	1.03 298	1.48 290	0.82 282	2.08 287	1.45 301	0.92 300		0.81 300	1.64 298	1.41 303	1.08 303	1.28 302	0.79 277	0.87 299		1.26 302	1.18 298	1.16 295

Low-res two-view benchmark