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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 1	0.04 1	0.13 5	0.12 16	0.11 4	0.15 12	0.16 10	0.07 4	0.06 6	0.17 2	0.20 3	0.15 1	0.14 3	0.16 2	0.12 2	0.17 1	0.20 6	0.06 1	0.08 3	0.11 1	0.15 6	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.12 2	0.09 2	0.06 1	0.07 3	0.06 3	0.09 8	0.08 20	0.13 5	0.06 1	0.12 7	0.09 7	0.10 1	0.07 4	0.06 6	0.21 5	0.18 2	0.19 2	0.12 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.16 3	0.08 8	0.07 1	0.16 3	0.12 1	0.25 12	0.12 4

CoSv	0.13 3	0.17 15	0.08 3	0.08 6	0.07 7	0.17 25	0.07 15	0.15 13	0.10 12	0.13 11	0.06 3	0.11 3	0.07 4	0.04 1	0.18 3	0.22 5	0.21 4	0.13 2	0.22 10	0.12 2	0.21 7	0.13 1	0.06 1	0.08 3	0.23 18	0.15 6	0.19 5	0.11 1

CroCo-Stereo	0.13 3	0.09 2	0.08 3	0.07 3	0.04 1	0.07 1	0.04 1	0.14 11	0.06 1	0.11 4	0.03 1	0.13 4	0.06 1	0.04 1	0.25 11	0.29 16	0.21 4	0.19 9	0.20 6	0.12 2	0.26 14	0.21 8	0.06 1	0.07 1	0.22 14	0.19 15	0.23 9	0.15 9
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test3	0.14 5	0.13 7	0.09 7	0.10 11	0.07 7	0.07 1	0.05 5	0.19 21	0.14 21	0.15 14	0.07 4	0.13 4	0.06 1	0.07 9	0.16 1	0.17 1	0.24 13	0.16 4	0.21 8	0.13 6	0.19 4	0.22 10	0.08 8	0.08 3	0.16 3	0.13 2	0.29 18	0.15 9

MM-Stereo_test1	0.14 5	0.14 11	0.09 7	0.11 13	0.06 3	0.08 4	0.05 5	0.15 13	0.11 13	0.16 18	0.08 6	0.15 9	0.07 4	0.07 9	0.19 4	0.21 4	0.23 12	0.18 8	0.22 10	0.16 10	0.20 5	0.18 4	0.09 14	0.09 9	0.18 9	0.14 4	0.25 12	0.15 9

AIO-test1	0.14 5	0.09 2	0.08 3	0.07 3	0.07 7	0.11 13	0.04 1	0.17 19	0.14 21	0.15 14	0.17 18	0.19 20	0.08 11	0.09 18	0.22 6	0.26 9	0.20 3	0.16 4	0.15 1	0.16 10	0.18 3	0.21 8	0.08 8	0.08 3	0.14 2	0.14 4	0.13 2	0.12 4

AIO-Stereo	0.15 8	0.17 15	0.12 17	0.17 27	0.10 17	0.12 16	0.06 12	0.11 2	0.08 7	0.10 2	0.15 12	0.13 4	0.09 14	0.08 15	0.24 10	0.25 7	0.21 4	0.21 16	0.21 8	0.19 17	0.23 11	0.28 19	0.08 8	0.12 19	0.17 5	0.15 6	0.24 11	0.12 4

ProNet	0.15 8	0.13 7	0.15 22	0.12 14	0.07 7	0.15 20	0.13 38	0.13 5	0.06 1	0.08 1	0.26 42	0.10 1	0.06 1	0.08 15	0.28 18	0.25 7	0.22 8	0.19 9	0.19 5	0.15 8	0.21 7	0.15 2	0.13 30	0.12 19	0.17 5	0.13 2	0.17 4	0.12 4

CroCo-Stereo Lap2	0.15 8	0.10 5	0.08 3	0.08 6	0.08 12	0.08 4	0.05 5	0.12 3	0.06 1	0.22 26	0.07 4	0.16 10	0.07 4	0.05 3	0.22 6	0.29 16	0.22 8	0.20 12	0.26 19	0.12 2	0.29 22	0.22 10	0.06 1	0.09 9	0.24 19	0.23 24	0.20 6	0.16 13

MM-Stereo_test2	0.16 11	0.20 20	0.11 13	0.15 19	0.11 20	0.08 4	0.05 5	0.14 11	0.11 13	0.20 24	0.09 7	0.13 4	0.09 14	0.09 18	0.23 9	0.27 12	0.25 15	0.20 12	0.20 6	0.20 22	0.26 14	0.29 20	0.11 22	0.10 12	0.17 5	0.15 6	0.21 7	0.16 13

GREAT-IGEV	0.16 11	0.15 12	0.11 13	0.08 6	0.06 3	0.08 4	0.05 5	0.16 17	0.12 16	0.12 7	0.13 10	0.25 24	0.09 14	0.09 18	0.29 19	0.30 20	0.25 15	0.16 4	0.23 14	0.15 8	0.20 5	0.29 20	0.09 14	0.11 14	0.17 5	0.17 11	0.32 23	0.12 4

U	0.16 11	0.12 6	0.09 7	0.06 1	0.06 3	0.09 8	0.04 1	0.16 17	0.06 1	0.15 14	0.04 2	0.18 18	0.07 4	0.05 3	0.25 11	0.31 22	0.26 19	0.24 23	0.27 21	0.18 15	0.29 22	0.26 14	0.06 1	0.08 3	0.29 23	0.23 24	0.23 9	0.20 21

RSM	0.16 11	0.16 14	0.12 17	0.14 17	0.09 14	0.15 20	0.06 12	0.10 1	0.08 7	0.10 2	0.17 18	0.14 8	0.10 17	0.07 9	0.25 11	0.26 9	0.22 8	0.20 12	0.18 3	0.19 17	0.25 13	0.31 25	0.09 14	0.11 14	0.18 9	0.16 10	0.28 17	0.15 9

MoCha-V2	0.16 11	0.15 12	0.11 13	0.12 14	0.09 14	0.11 13	0.09 25	0.13 5	0.08 7	0.13 11	0.19 23	0.17 15	0.07 4	0.07 9	0.22 6	0.28 13	0.21 4	0.20 12	0.25 17	0.17 14	0.30 25	0.27 17	0.08 8	0.09 9	0.20 12	0.17 11	0.15 3	0.11 1

IGEV-Stereo++	0.17 16	0.24 25	0.10 10	0.13 16	0.13 21	0.10 12	0.05 5	0.15 13	0.13 19	0.12 7	0.18 21	0.16 10	0.12 23	0.07 9	0.27 15	0.26 9	0.22 8	0.19 9	0.22 10	0.18 15	0.22 10	0.34 28	0.10 19	0.08 3	0.18 9	0.17 11	0.25 12	0.17 15

RAFT	0.17 16	0.13 7	0.10 10	0.16 24	0.07 7	0.21 38	0.05 5	0.25 26	0.12 16	0.14 13	0.15 12	0.16 10	0.10 17	0.05 3	0.26 14	0.22 5	0.24 13	0.16 4	0.28 22	0.14 7	0.21 7	0.19 5	0.07 7	0.11 14	0.29 23	0.24 27	0.33 24	0.24 28

RSM++	0.18 18	0.19 18	0.13 20	0.17 27	0.10 17	0.14 19	0.07 15	0.13 5	0.13 19	0.12 7	0.17 18	0.17 15	0.12 23	0.08 15	0.34 22	0.29 16	0.26 19	0.21 16	0.23 14	0.19 17	0.27 16	0.32 26	0.09 14	0.10 12	0.22 14	0.19 15	0.29 18	0.18 20

StereoVision	0.18 18	0.13 7	0.11 13	0.09 10	0.13 21	0.16 23	0.08 20	0.18 20	0.17 26	0.15 14	0.15 12	0.16 10	0.10 17	0.06 6	0.27 15	0.28 13	0.28 22	0.23 20	0.22 10	0.16 10	0.24 12	0.20 6	0.06 1	0.14 24	0.29 23	0.29 36	0.38 32	0.29 33

GIP-stereo	0.19 20	0.22 22	0.13 20	0.15 19	0.09 14	0.09 8	0.07 15	0.12 3	0.09 10	0.16 18	0.13 10	0.17 15	0.08 11	0.15 36	0.45 39	0.31 22	0.25 15	0.21 16	0.25 17	0.20 22	0.27 16	0.32 26	0.08 8	0.13 22	0.22 14	0.22 19	0.35 27	0.17 15

RAStereo	0.20 21	0.17 15	0.10 10	0.08 6	0.08 12	0.09 8	0.06 12	0.21 23	0.09 10	0.45 56	0.09 7	0.26 26	0.08 11	0.07 9	0.30 20	0.28 13	0.29 23	0.26 26	0.34 29	0.16 10	0.37 35	0.27 17	0.09 14	0.11 14	0.30 31	0.23 24	0.25 12	0.23 25

Occ-G	0.20 21	0.26 29	0.16 25	0.17 27	0.14 27	0.15 20	0.07 15	0.13 5	0.11 13	0.11 4	0.25 39	0.20 22	0.10 17	0.10 23	0.44 38	0.33 27	0.25 15	0.23 20	0.30 24	0.21 25	0.27 16	0.37 34	0.11 22	0.15 26	0.20 12	0.18 14	0.30 21	0.17 15

AEACV	0.21 23	0.31 38	0.15 22	0.17 27	0.13 21	0.12 16	0.07 15	0.15 13	0.07 6	0.16 18	0.16 17	0.18 18	0.11 22	0.12 29	0.35 24	0.34 30	0.33 25	0.24 23	0.38 34	0.21 25	0.28 20	0.41 39	0.12 25	0.11 14	0.22 14	0.22 19	0.26 16	0.17 15

DEFOM-Stereo	0.23 24	0.19 18	0.12 17	0.18 31	0.13 21	0.21 38	0.08 20	0.19 21	0.14 21	0.16 18	0.24 36	0.22 23	0.10 17	0.12 29	0.36 27	0.35 34	0.35 31	0.29 31	0.33 26	0.24 33	0.33 27	0.29 20	0.13 30	0.12 19	0.29 23	0.22 19	0.49 47	0.29 33

delet	0.25 25	0.25 27	0.23 55	0.25 60	0.20 45	0.29 74	0.16 62	0.22 24	0.18 28	0.23 27	0.26 42	0.27 28	0.16 31	0.26 120	0.35 24	0.31 22	0.32 24	0.27 28	0.24 16	0.24 33	0.32 26	0.25 13	0.17 53	0.21 41	0.30 31	0.26 30	0.33 24	0.31 38

AIO_rvc	0.26 26	0.34 42	0.16 25	0.19 33	0.15 31	0.19 32	0.11 31	0.39 37	0.22 40	0.30 31	0.15 12	0.32 31	0.13 26	0.19 53	0.37 30	0.34 30	0.34 29	0.23 20	0.40 36	0.22 28	0.44 42	0.61 77	0.14 36	0.15 26	0.30 31	0.22 19	0.33 24	0.21 23

TDLM	0.26 26	0.31 38	0.23 55	0.23 52	0.28 86	0.24 55	0.20 91	0.26 27	0.22 40	0.18 23	0.55 136	0.31 30	0.23 59	0.17 47	0.27 15	0.32 26	0.33 25	0.29 31	0.26 19	0.23 30	0.29 22	0.26 14	0.16 46	0.22 43	0.25 20	0.22 19	0.29 18	0.30 35

MaDis-Stereo	0.27 28	0.21 21	0.16 25	0.10 11	0.10 17	0.11 13	0.08 20	0.24 25	0.14 21	0.36 36	0.19 23	0.36 38	0.13 26	0.09 18	0.39 33	0.38 38	0.39 40	0.35 51	0.56 71	0.21 25	0.41 37	0.36 33	0.13 30	0.16 28	0.41 67	0.39 70	0.40 34	0.49 76

anonymousdsp	0.27 28	0.23 23	0.20 36	0.16 24	0.14 27	0.18 28	0.10 28	0.37 34	0.19 30	0.32 34	0.27 45	0.33 34	0.12 23	0.15 36	0.46 41	0.36 36	0.33 25	0.29 31	0.40 36	0.25 39	0.47 57	0.52 52	0.13 30	0.16 28	0.29 23	0.19 15	0.54 61	0.20 21

iRaftStereo_RVC	0.27 28	0.27 31	0.17 30	0.14 17	0.14 27	0.19 32	0.10 28	0.44 45	0.14 21	0.36 36	0.36 69	0.32 31	0.16 31	0.13 31	0.32 21	0.30 20	0.38 37	0.29 31	0.35 31	0.23 30	0.42 38	0.52 52	0.12 25	0.19 35	0.29 23	0.28 35	0.42 37	0.27 31

RAFT + AFF	0.28 31	0.26 29	0.19 35	0.22 40	0.13 21	0.20 36	0.13 38	0.41 38	0.19 30	0.44 54	0.19 23	0.42 55	0.14 28	0.09 18	0.71 86	0.31 22	0.42 45	0.21 16	0.55 65	0.24 33	0.48 59	0.35 31	0.13 30	0.17 31	0.29 23	0.24 27	0.21 7	0.17 15

RYNet	0.28 31	0.23 23	0.18 32	0.15 19	0.17 36	0.19 32	0.13 38	0.26 27	0.32 113	0.17 22	0.20 29	0.19 20	0.14 28	0.14 34	0.66 76	0.29 16	0.27 21	0.42 89	0.29 23	0.19 17	0.28 20	0.23 12	0.29 151	0.19 35	0.28 21	1.19 211	0.35 27	0.23 25

AIO_test	0.29 33	0.40 71	0.21 42	0.29 74	0.19 39	0.19 32	0.14 49	0.42 42	0.23 44	0.33 35	0.20 29	0.37 44	0.18 40	0.19 53	0.36 27	0.38 38	0.35 31	0.24 23	0.41 38	0.23 30	0.51 73	0.57 64	0.14 36	0.16 28	0.31 35	0.27 31	0.42 37	0.21 23

IGEV-Stereo+	0.29 33	0.25 27	0.15 22	0.22 40	0.14 27	0.13 18	0.08 20	0.35 32	0.20 36	0.55 104	0.25 39	0.38 45	0.14 28	0.16 40	0.36 27	0.39 45	0.40 43	0.36 60	0.50 48	0.26 42	0.45 46	0.65 84	0.12 25	0.13 22	0.30 31	0.20 18	0.35 27	0.23 25

AASNet	0.29 33	0.34 42	0.23 55	0.25 60	0.26 74	0.34 94	0.26 113	0.33 30	0.17 26	0.29 30	0.39 77	0.26 26	0.18 40	0.25 107	0.40 34	0.34 30	0.35 31	0.32 39	0.33 26	0.28 48	0.36 32	0.34 28	0.17 53	0.24 55	0.31 35	0.29 36	0.36 31	0.25 29

AANet_RVC	0.29 33	0.27 31	0.24 65	0.19 33	0.28 86	0.16 23	0.17 70	0.29 29	0.29 87	0.20 24	0.26 42	0.25 24	0.22 55	0.19 53	0.66 76	0.38 38	0.33 25	0.35 51	0.30 24	0.30 60	0.27 16	0.29 20	0.22 105	0.22 43	0.35 50	0.33 48	0.42 37	0.51 85

UniTT-Stereo	0.30 37	0.27 31	0.16 25	0.15 19	0.13 21	0.18 28	0.09 25	0.35 32	0.19 30	0.49 75	0.24 36	0.41 50	0.18 40	0.15 36	0.51 46	0.42 50	0.43 47	0.35 51	0.58 78	0.26 42	0.46 50	0.37 34	0.14 36	0.20 38	0.34 47	0.41 73	0.31 22	0.37 46

MMNet	0.30 37	0.29 35	0.23 55	0.27 68	0.26 74	0.26 62	0.19 77	0.34 31	0.24 49	0.25 28	0.30 50	0.35 36	0.16 31	0.32 153	0.41 36	0.34 30	0.37 35	0.35 51	0.41 38	0.28 48	0.33 27	0.26 14	0.18 63	0.25 72	0.33 43	0.31 43	0.47 43	0.32 40

test_5	0.31 39	0.39 67	0.17 30	0.23 52	0.15 31	0.21 38	0.14 49	0.54 72	0.20 36	0.39 42	0.41 80	0.44 61	0.35 132	0.10 23	0.53 49	0.39 45	0.34 29	0.32 39	0.34 29	0.22 28	0.33 27	0.47 45	0.10 19	0.23 48	0.29 23	0.30 38	0.52 51	0.31 38

HUF	0.32 40	0.34 42	0.22 43	0.22 40	0.21 49	0.20 36	0.11 31	0.51 63	0.22 40	0.42 45	0.19 23	0.35 36	0.23 59	0.19 53	0.50 43	0.50 81	0.39 40	0.27 28	0.58 78	0.29 54	0.54 92	0.63 80	0.17 53	0.19 35	0.32 37	0.24 27	0.40 34	0.28 32

MIF-Stereo (partial)	0.32 40	0.44 91	0.18 32	0.16 24	0.16 34	0.21 38	0.12 35	0.37 34	0.23 44	0.37 40	0.24 36	0.33 34	0.17 35	0.14 34	0.50 43	0.48 74	0.47 61	0.38 68	0.43 43	0.26 42	0.46 50	0.47 45	0.18 63	0.22 43	0.40 64	0.32 45	0.51 50	0.43 65

RAFT_CTSACE	0.32 40	0.38 61	0.16 25	0.15 19	0.15 31	0.25 60	0.18 73	0.53 69	0.20 36	0.55 104	0.19 23	0.44 61	0.28 80	0.16 40	0.37 30	0.33 27	0.38 37	0.28 30	0.38 34	0.19 17	0.39 36	0.85 121	0.11 22	0.18 32	0.32 37	0.30 38	0.62 88	0.26 30

IGEV-BASED-STEREO-	0.33 43	0.24 25	0.18 32	0.23 52	0.19 39	0.18 28	0.09 25	0.49 61	0.25 54	0.54 98	0.21 31	0.32 31	0.17 35	0.17 47	0.35 24	0.43 53	0.45 51	0.36 60	0.51 50	0.29 54	0.57 100	0.95 135	0.13 30	0.14 24	0.33 43	0.27 31	0.46 42	0.30 35

plain	0.33 43	0.44 91	0.20 36	0.20 37	0.16 34	0.21 38	0.11 31	0.41 38	0.19 30	0.48 68	0.19 23	0.36 38	0.17 35	0.10 23	0.54 50	0.48 74	0.46 55	0.40 74	0.55 65	0.25 39	0.45 46	0.52 52	0.14 36	0.22 43	0.36 52	0.33 48	0.39 33	0.47 70

HCRNet	0.33 43	0.39 67	0.20 36	0.39 118	0.17 36	0.29 74	0.19 77	0.41 38	0.19 30	0.80 227	0.41 80	0.49 75	0.18 40	0.22 76	0.42 37	0.33 27	0.38 37	0.30 36	0.41 38	0.20 22	0.34 30	0.30 24	0.19 73	0.18 32	0.28 21	0.36 62	0.53 59	0.30 35

AFF-stereo	0.33 43	0.35 51	0.28 75	0.18 31	0.17 36	0.34 94	0.12 35	0.50 62	0.24 49	0.46 59	0.29 47	0.42 55	0.17 35	0.13 31	0.61 70	0.38 38	0.39 40	0.26 26	0.59 83	0.24 33	0.44 42	0.43 42	0.17 53	0.18 32	0.41 67	0.37 63	0.50 48	0.32 40

MIM_Stereo	0.34 47	0.41 78	0.27 74	0.28 69	0.20 45	0.28 69	0.15 56	0.45 50	0.18 28	0.48 68	0.29 47	0.42 55	0.19 44	0.16 40	0.50 43	0.54 109	0.45 51	0.37 62	0.48 46	0.31 63	0.48 59	0.57 64	0.12 25	0.24 55	0.32 37	0.27 31	0.48 44	0.33 42

DMCA	0.34 47	0.31 38	0.31 84	0.24 56	0.25 63	0.28 69	0.22 94	0.37 34	0.33 121	0.31 32	0.41 80	0.41 50	0.24 64	0.25 107	0.51 46	0.41 48	0.41 44	0.39 70	0.37 33	0.29 54	0.42 38	0.37 34	0.27 142	0.27 85	0.32 37	0.35 54	0.41 36	0.38 48

CVANet_RVC	0.34 47	0.41 78	0.32 86	0.41 130	0.31 105	0.38 111	0.25 108	0.44 45	0.27 69	0.31 32	0.71 178	0.38 45	0.30 87	0.21 71	0.34 22	0.38 38	0.36 34	0.33 42	0.33 26	0.28 48	0.36 32	0.34 28	0.19 73	0.26 75	0.33 43	0.27 31	0.35 27	0.37 46

RAFT+CT+SA	0.35 50	0.47 117	0.20 36	0.26 65	0.19 39	0.22 45	0.15 56	0.58 92	0.23 44	0.52 87	0.18 21	0.48 69	0.34 122	0.13 31	0.40 34	0.46 64	0.37 35	0.31 37	0.46 45	0.24 33	0.47 57	0.79 102	0.10 19	0.23 48	0.33 43	0.32 45	0.54 61	0.35 44

GANet	0.35 50	0.30 36	0.28 75	0.35 107	0.35 119	0.40 116	0.31 136	0.46 52	0.25 54	0.36 36	0.51 123	0.48 69	0.25 71	0.23 84	0.38 32	0.35 34	0.42 45	0.45 110	0.35 31	0.24 33	0.34 30	0.39 37	0.24 125	0.26 75	0.34 47	0.30 38	0.43 40	0.36 45

DEFOM-Stereo_RVC	0.36 52	0.36 56	0.22 43	0.23 52	0.20 45	0.17 25	0.10 28	0.48 58	0.23 44	0.55 104	0.32 52	0.40 49	0.19 44	0.16 40	0.59 65	0.45 57	0.48 67	0.33 42	0.51 50	0.29 54	0.51 73	0.85 121	0.17 53	0.20 38	0.32 37	0.31 43	0.48 44	0.52 87

test_4	0.36 52	0.34 42	0.29 78	0.21 38	0.19 39	0.17 25	0.11 31	0.59 96	0.26 65	0.58 130	0.30 50	0.51 83	0.20 47	0.19 53	0.45 39	0.58 120	0.46 55	0.34 46	0.42 41	0.30 60	0.46 50	0.58 67	0.17 53	0.26 75	0.41 67	0.40 72	0.60 80	0.42 63

ARAFT	0.36 52	0.38 61	0.24 65	0.26 65	0.21 49	0.28 69	0.14 49	0.44 45	0.24 49	0.50 76	0.29 47	0.41 50	0.17 35	0.16 40	0.60 69	0.45 57	0.51 80	0.47 125	0.53 54	0.25 39	0.55 93	0.59 71	0.16 46	0.20 38	0.47 79	0.30 38	0.54 61	0.38 48

MGS-Stereo	0.37 55	0.46 104	0.22 43	0.22 40	0.19 39	0.23 47	0.16 62	0.45 50	0.19 30	0.36 36	0.27 45	0.30 29	0.20 47	0.23 84	1.20 165	0.45 57	0.53 93	0.45 110	0.56 71	0.34 70	0.51 73	0.54 59	0.22 105	0.24 55	0.35 50	0.30 38	0.48 44	0.44 67

LL-Strereo2	0.38 56	0.30 36	0.23 55	0.24 56	0.20 45	0.18 28	0.13 38	0.63 131	0.27 69	0.58 130	0.23 35	0.44 61	0.22 55	0.15 36	0.47 42	0.51 87	0.48 67	0.35 51	0.73 117	0.32 64	0.49 65	1.24 152	0.22 105	0.21 41	0.34 47	0.35 54	0.53 59	0.34 43

TESTraft	0.38 56	0.46 104	0.22 43	0.21 38	0.23 54	0.22 45	0.17 70	0.54 72	0.31 105	0.51 80	0.22 34	0.36 38	0.37 147	0.11 26	0.94 125	0.51 87	0.45 51	0.32 39	0.48 46	0.26 42	0.46 50	0.90 127	0.12 25	0.24 55	0.38 61	0.42 75	0.58 69	0.38 48

raft+_RVC	0.38 56	0.35 51	0.28 75	0.25 60	0.23 54	0.26 62	0.18 73	0.54 72	0.27 69	0.52 87	0.43 90	0.47 68	0.23 59	0.18 49	0.59 65	0.53 101	0.44 49	0.35 51	0.63 96	0.28 48	0.44 42	0.53 57	0.14 36	0.22 43	0.43 73	0.38 65	0.59 71	0.42 63

RAFT-Stereo + iAFF	0.39 59	0.41 78	0.36 98	0.24 56	0.19 39	0.30 81	0.14 49	0.58 92	0.25 54	0.46 59	0.36 69	0.50 80	0.19 44	0.16 40	0.93 119	0.38 38	0.43 47	0.29 31	0.66 101	0.30 60	0.50 69	0.59 71	0.20 82	0.23 48	0.54 100	0.37 63	0.60 80	0.43 65

CAS	0.40 60	0.45 98	0.26 72	0.29 74	0.29 93	0.23 47	0.14 49	0.41 38	0.27 69	0.41 44	0.57 139	0.36 38	0.36 138	0.21 71	0.59 65	0.42 50	0.50 74	0.34 46	0.54 59	0.28 48	0.46 50	0.58 67	0.19 73	0.23 48	0.55 104	0.51 101	0.63 92	0.76 155

TestStereo1	0.40 60	0.51 149	0.20 36	0.22 40	0.23 54	0.24 55	0.16 62	0.55 79	0.30 93	0.52 87	0.21 31	0.36 38	0.41 156	0.11 26	0.98 136	0.52 93	0.46 55	0.33 42	0.54 59	0.26 42	0.53 88	0.82 109	0.15 41	0.23 48	0.38 61	0.43 77	0.61 85	0.39 54

SA-5K	0.40 60	0.51 149	0.20 36	0.22 40	0.23 54	0.24 55	0.16 62	0.55 79	0.30 93	0.52 87	0.21 31	0.36 38	0.41 156	0.11 26	0.98 136	0.52 93	0.46 55	0.33 42	0.54 59	0.26 42	0.53 88	0.82 109	0.15 41	0.23 48	0.38 61	0.43 77	0.61 85	0.39 54

UPFNet	0.40 60	0.34 42	0.36 98	0.33 95	0.33 112	0.40 116	0.30 129	0.48 58	0.34 127	0.43 47	0.42 86	0.41 50	0.31 97	0.34 160	0.66 76	0.42 50	0.47 61	0.41 85	0.53 54	0.37 94	0.36 32	0.39 37	0.26 135	0.29 92	0.41 67	0.41 73	0.56 67	0.38 48

HITNet	0.40 60	0.37 58	0.29 78	0.34 99	0.28 86	0.27 66	0.19 77	0.57 87	0.32 113	0.57 117	0.44 96	0.55 98	0.32 105	0.22 76	0.61 70	0.36 36	0.44 49	0.39 70	0.42 41	0.29 54	0.43 40	0.52 52	0.20 82	0.27 85	0.41 67	0.39 70	0.72 120	0.55 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
IER	0.42 65	0.38 61	0.32 86	0.30 82	0.28 86	0.36 104	0.25 108	0.47 56	0.28 76	0.44 54	0.60 148	0.79 157	0.30 87	0.35 163	0.65 75	0.46 64	0.48 67	0.42 89	0.45 44	0.36 79	0.43 40	0.46 44	0.28 147	0.28 89	0.41 67	0.56 116	0.55 65	0.51 85

anonymousdsp2	0.43 66	0.47 117	0.33 91	0.25 60	0.24 59	0.33 87	0.19 77	0.57 87	0.23 44	0.47 62	0.48 105	0.48 69	0.24 64	0.18 49	0.58 54	0.46 64	0.45 51	0.34 46	0.89 143	0.34 70	0.50 69	1.27 154	0.17 53	0.25 72	0.44 75	0.33 48	0.62 88	0.44 67

SA	0.43 66	0.48 128	0.22 43	0.25 60	0.24 59	0.31 84	0.13 38	0.64 138	0.33 121	0.62 152	0.25 39	0.54 92	0.22 55	0.16 40	0.78 95	0.50 81	0.53 93	0.41 85	0.63 96	0.29 54	0.48 59	0.80 104	0.15 41	0.29 92	0.46 78	0.56 116	0.96 175	0.47 70

GMStereo	0.43 66	0.48 128	0.26 72	0.32 92	0.32 110	0.38 111	0.30 129	0.59 96	0.31 105	0.45 56	0.37 73	0.62 118	0.33 113	0.24 98	0.54 50	0.45 57	0.55 104	0.35 51	0.75 121	0.39 105	0.55 93	0.43 42	0.23 116	0.29 92	0.51 90	0.47 91	0.71 115	0.41 58
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.44 69	0.33 41	0.31 84	0.29 74	0.25 63	0.26 62	0.16 62	0.55 79	0.40 153	0.55 104	0.50 117	0.49 75	0.27 78	0.23 84	0.80 98	0.47 69	0.52 89	0.41 85	0.54 59	0.38 98	0.48 59	0.85 121	0.17 53	0.24 55	0.52 94	0.85 168	0.44 41	0.56 98

CASnet	0.44 69	0.53 165	0.25 69	0.28 69	0.28 86	0.30 81	0.14 49	0.62 126	0.30 93	0.61 145	0.43 90	0.64 126	0.29 84	0.24 98	0.91 116	0.39 45	0.47 61	0.31 37	0.76 125	0.28 48	0.68 134	0.74 98	0.21 98	0.26 75	0.44 75	0.34 52	0.62 88	0.56 98
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.45 71	0.28 34	0.36 98	0.34 99	0.24 59	0.25 60	0.15 56	0.63 131	0.28 76	0.61 145	0.38 75	0.52 86	0.23 59	0.23 84	0.66 76	0.62 135	0.50 74	0.43 96	0.66 101	0.35 76	0.71 141	1.31 156	0.15 41	0.24 55	0.44 75	0.49 97	0.65 98	0.38 48

CIPLG	0.45 71	0.47 117	0.25 69	0.32 92	0.22 51	0.33 87	0.19 77	0.63 131	0.26 65	0.55 104	0.50 117	0.61 115	0.32 105	0.42 183	0.94 125	0.50 81	0.53 93	0.37 62	0.58 78	0.40 112	0.58 105	0.91 128	0.20 82	0.26 75	0.49 83	0.32 45	0.59 71	0.38 48

IPLGR_C	0.45 71	0.47 117	0.24 65	0.31 89	0.22 51	0.33 87	0.19 77	0.63 131	0.25 54	0.55 104	0.50 117	0.62 118	0.33 113	0.42 183	0.85 109	0.51 87	0.53 93	0.37 62	0.57 75	0.40 112	0.58 105	0.89 125	0.20 82	0.26 75	0.48 80	0.34 52	0.60 80	0.39 54

ACRE	0.45 71	0.47 117	0.24 65	0.33 95	0.22 51	0.34 94	0.19 77	0.63 131	0.25 54	0.55 104	0.50 117	0.61 115	0.32 105	0.42 183	0.94 125	0.51 87	0.53 93	0.37 62	0.57 75	0.41 120	0.59 110	0.91 128	0.20 82	0.26 75	0.48 80	0.33 48	0.59 71	0.39 54

rafts_anoy	0.45 71	0.52 157	0.39 108	0.29 74	0.30 98	0.34 94	0.23 99	0.59 96	0.28 76	0.51 80	0.54 131	0.49 75	0.24 64	0.18 49	0.78 95	0.60 128	0.52 89	0.50 146	0.61 93	0.36 79	0.52 78	0.71 93	0.20 82	0.30 97	0.56 109	0.46 89	0.54 61	0.52 87

UNet	0.45 71	0.43 88	0.41 126	0.38 115	0.37 128	0.41 123	0.29 125	0.58 92	0.36 135	0.50 76	0.49 110	0.48 69	0.34 122	0.38 173	0.56 52	0.49 78	0.54 102	0.46 119	0.58 78	0.41 120	0.49 65	0.50 48	0.28 147	0.36 139	0.48 80	0.49 97	0.59 71	0.56 98

HGLStereo	0.45 71	0.43 88	0.39 108	0.35 107	0.37 128	0.40 116	0.24 106	0.48 58	0.32 113	0.47 62	0.74 187	0.43 58	0.30 87	0.32 153	0.56 52	0.53 101	0.57 116	0.51 153	0.56 71	0.40 112	0.52 78	0.60 74	0.23 116	0.35 133	0.53 97	0.54 108	0.60 80	0.45 69

RASNet	0.45 71	0.45 98	0.45 139	0.33 95	0.34 115	0.38 111	0.28 118	0.58 92	0.38 145	0.47 62	0.43 90	0.49 75	0.35 132	0.26 120	0.52 48	0.45 57	0.49 72	0.40 74	0.50 48	0.32 64	0.51 73	0.68 89	0.20 82	0.47 176	0.43 73	0.55 114	0.77 130	0.70 137

LoS_RVC	0.46 79	0.46 104	0.47 146	0.19 33	0.25 63	0.24 55	0.16 62	0.44 45	0.28 76	0.51 80	0.49 110	0.43 58	0.33 113	0.22 76	0.71 86	0.52 93	0.46 55	0.42 89	0.75 121	0.33 67	0.99 182	0.97 137	0.20 82	0.33 118	0.63 136	0.45 82	0.59 71	0.61 114

tt_ll	0.46 79	0.46 104	0.47 146	0.19 33	0.25 63	0.24 55	0.16 62	0.44 45	0.28 76	0.51 80	0.49 110	0.43 58	0.33 113	0.22 76	0.71 86	0.52 93	0.46 55	0.42 89	0.75 121	0.33 67	0.99 182	0.97 137	0.20 82	0.33 118	0.63 136	0.45 82	0.59 71	0.61 114

RALCasStereoNet	0.46 79	0.51 149	0.39 108	0.36 112	0.30 98	0.32 85	0.25 108	0.60 102	0.26 65	0.56 115	0.48 105	0.59 107	0.26 73	0.18 49	0.73 90	0.63 140	0.55 104	0.49 138	0.53 54	0.37 94	0.52 78	0.78 101	0.22 105	0.34 123	0.55 104	0.48 94	0.50 48	0.58 107

DMCA-RVC	0.46 79	0.37 58	0.36 98	0.34 99	0.38 135	0.33 87	0.45 163	0.47 56	0.55 187	0.43 47	0.48 105	0.69 136	0.34 122	0.29 138	0.84 108	0.49 78	0.48 67	0.45 110	0.51 50	0.40 112	0.51 73	0.56 62	0.30 153	0.33 118	0.40 64	0.42 75	0.59 71	0.61 114

trnet	0.47 83	0.52 157	0.43 134	0.35 107	0.26 74	0.28 69	0.15 56	0.61 108	0.31 105	0.60 138	0.43 90	0.74 148	0.36 138	0.25 107	0.71 86	0.63 140	0.59 130	0.35 51	0.53 54	0.34 70	0.60 113	0.60 74	0.18 63	0.31 102	0.57 115	0.62 120	0.66 101	0.70 137

CES	0.47 83	0.35 51	0.32 86	0.28 69	0.27 83	0.30 81	0.12 35	1.04 239	0.28 76	0.54 98	0.69 175	0.53 91	0.25 71	0.23 84	0.80 98	0.67 154	0.59 130	0.38 68	0.57 75	0.36 79	0.85 170	0.63 80	0.23 116	0.25 72	0.59 119	0.43 77	0.60 80	0.67 127

CREStereo++_RVC	0.47 83	0.43 88	0.47 146	0.31 89	0.34 115	0.27 66	0.19 77	0.56 83	0.32 113	0.58 130	0.40 79	0.58 103	0.58 194	0.23 84	0.81 102	0.53 101	0.62 154	0.34 46	0.55 65	0.32 64	0.58 105	0.56 62	0.16 46	0.29 92	0.53 97	0.64 125	0.85 153	0.68 131
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
TestStereo	0.47 83	0.52 157	0.41 126	0.43 136	0.31 105	0.45 136	0.26 113	0.70 171	0.28 76	0.76 220	0.34 66	0.65 128	0.32 105	0.24 98	0.59 65	0.38 38	0.55 104	0.34 46	0.81 134	0.38 98	0.64 127	0.50 48	0.25 133	0.32 108	0.54 100	0.45 82	0.76 129	0.55 96

RALAANet	0.47 83	0.42 81	0.40 115	0.29 74	0.29 93	0.34 94	0.25 108	0.54 72	0.28 76	0.48 68	0.49 110	0.44 61	0.26 73	0.20 65	0.77 94	0.48 74	0.50 74	0.50 146	0.77 128	0.46 134	0.61 118	1.20 147	0.22 105	0.33 118	0.50 86	0.44 81	0.71 115	0.47 70

CREStereo	0.47 83	0.52 157	0.44 137	0.35 107	0.26 74	0.29 74	0.15 56	0.61 108	0.31 105	0.58 130	0.43 90	0.72 142	0.36 138	0.25 107	0.74 93	0.65 151	0.60 138	0.35 51	0.53 54	0.34 70	0.61 118	0.60 74	0.19 73	0.31 102	0.57 115	0.62 120	0.65 98	0.70 137
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
DSFCA	0.47 83	0.50 141	0.40 115	0.40 124	0.37 128	0.45 136	0.34 141	0.46 52	0.40 153	0.40 43	0.58 142	0.50 80	0.30 87	0.25 107	0.66 76	0.50 81	0.50 74	0.49 138	0.65 99	0.40 112	0.52 78	0.65 84	0.33 165	0.39 153	0.51 90	0.51 101	0.63 92	0.58 107

CFNet	0.47 83	0.45 98	0.35 94	0.49 152	0.40 144	0.40 116	0.33 138	0.53 69	0.33 121	0.48 68	0.49 110	0.69 136	0.43 162	0.31 146	0.68 82	0.41 48	0.49 72	0.43 96	0.54 59	0.35 76	0.49 65	0.41 39	0.24 125	0.32 108	0.64 141	0.64 125	0.73 124	0.70 137

DISCO	0.47 83	0.44 91	0.30 82	0.40 124	0.38 135	0.50 152	0.45 163	0.46 52	0.43 167	0.50 76	0.59 145	0.41 50	0.30 87	0.30 142	0.70 85	0.45 57	0.55 104	0.47 125	0.71 115	0.42 127	0.50 69	0.58 67	0.27 142	0.34 123	0.49 83	0.49 97	0.63 92	0.53 90

GMOStereo	0.48 92	0.40 71	0.23 55	0.30 82	0.26 74	0.29 74	0.19 77	0.67 150	0.30 93	0.66 182	0.33 61	0.54 92	0.34 122	0.20 65	0.58 54	0.69 170	0.51 80	0.44 103	0.69 106	0.36 79	0.52 78	1.87 180	0.16 46	0.24 55	0.62 130	0.45 82	0.83 145	0.41 58

error version	0.48 92	0.40 71	0.23 55	0.30 82	0.26 74	0.29 74	0.19 77	0.67 150	0.30 93	0.66 182	0.33 61	0.54 92	0.34 122	0.20 65	0.58 54	0.69 170	0.51 80	0.44 103	0.69 106	0.36 79	0.52 78	1.87 180	0.16 46	0.24 55	0.62 130	0.45 82	0.83 145	0.41 58

test-v	0.48 92	0.40 71	0.23 55	0.30 82	0.26 74	0.29 74	0.19 77	0.67 150	0.30 93	0.66 182	0.33 61	0.54 92	0.34 122	0.20 65	0.58 54	0.69 170	0.51 80	0.44 103	0.69 106	0.36 79	0.52 78	1.87 180	0.16 46	0.24 55	0.62 130	0.45 82	0.83 145	0.41 58

test-2	0.48 92	0.40 71	0.23 55	0.30 82	0.26 74	0.29 74	0.19 77	0.67 150	0.30 93	0.66 182	0.33 61	0.54 92	0.34 122	0.20 65	0.58 54	0.69 170	0.51 80	0.44 103	0.69 106	0.36 79	0.52 78	1.87 180	0.16 46	0.24 55	0.62 130	0.45 82	0.83 145	0.41 58

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ADLNet	0.48 92	0.53 165	0.38 104	0.41 130	0.41 149	0.45 136	0.40 155	0.54 72	0.36 135	0.45 56	0.54 131	0.77 154	0.37 147	0.62 233	0.73 90	0.44 55	0.50 74	0.43 96	0.51 50	0.38 98	0.44 42	0.59 71	0.35 169	0.28 89	0.51 90	0.59 118	0.58 69	0.48 73

GLC_STEREO	0.49 98	0.52 157	0.43 134	0.39 118	0.38 135	0.37 107	0.29 125	0.64 138	0.29 87	0.62 152	0.54 131	0.56 99	0.29 84	0.30 142	0.63 73	0.51 87	0.67 175	0.42 89	0.69 106	0.42 127	0.72 144	0.72 96	0.23 116	0.32 108	0.49 83	0.38 65	0.84 149	0.53 90

dd	0.51 99	0.51 149	0.29 78	0.91 221	0.32 110	0.66 193	0.30 129	0.60 102	0.24 49	0.54 98	0.32 52	0.77 154	0.28 80	0.27 128	0.88 112	0.50 81	0.75 199	0.40 74	1.07 160	0.38 98	0.50 69	0.49 47	0.24 125	0.32 108	0.56 109	0.43 77	0.75 127	0.57 104

IPLG	0.51 99	0.46 104	0.33 91	0.28 69	0.27 83	0.33 87	0.22 94	0.62 126	0.22 40	0.51 80	0.41 80	0.57 100	0.31 97	0.32 153	1.55 201	0.48 74	0.57 116	0.49 138	0.56 71	0.41 120	0.45 46	1.52 169	0.19 73	0.31 102	0.50 86	0.83 162	0.66 101	0.50 84

PDISCO_ROB	0.51 99	0.40 71	0.40 115	0.39 118	0.35 119	0.40 116	0.30 129	0.51 63	0.35 129	0.37 40	0.51 123	0.51 83	0.35 132	0.31 146	0.82 107	0.60 128	0.56 112	0.69 218	0.60 85	0.48 145	0.69 136	0.98 139	0.26 135	0.37 143	0.59 119	0.55 114	0.86 157	0.61 114

castereo++	0.52 102	0.36 56	0.37 102	0.43 136	0.24 59	0.21 38	0.17 70	0.59 96	0.30 93	0.63 160	0.38 75	0.74 148	0.23 59	0.22 76	0.78 95	0.68 164	0.58 121	0.42 89	0.67 105	0.36 79	0.84 168	1.89 186	0.21 98	0.31 102	0.55 104	0.70 137	0.77 130	0.48 73

LMCR-Stereo	0.52 102	0.46 104	0.35 94	0.32 92	0.33 112	0.44 134	0.24 106	0.57 87	0.38 145	0.55 104	0.47 103	0.66 130	0.40 152	0.27 128	0.85 109	0.53 101	0.63 162	0.49 138	1.13 164	0.57 167	0.71 141	0.75 99	0.26 135	0.35 133	0.51 90	0.52 103	0.64 96	0.68 131

iResNet_ROB	0.52 102	0.49 133	0.44 137	0.42 135	0.31 105	0.43 132	0.35 143	0.60 102	0.34 127	0.52 87	0.60 148	0.48 69	0.58 194	0.25 107	0.87 111	0.53 101	0.58 121	0.50 146	1.23 171	0.39 105	0.52 78	0.42 41	0.26 135	0.44 167	0.59 119	0.54 108	0.80 138	0.64 123

raft_robust	0.53 105	0.44 91	0.25 69	0.38 115	0.30 98	0.33 87	0.22 94	0.73 185	0.36 135	0.69 198	0.34 66	0.57 100	0.31 97	0.24 98	0.69 83	0.58 120	0.55 104	0.47 125	1.05 158	0.39 105	0.77 160	1.44 163	0.24 125	0.30 97	0.59 119	0.71 140	0.70 112	0.59 110

CFNet_pseudo	0.54 106	0.44 91	0.46 144	0.54 169	0.43 153	0.54 163	0.35 143	0.62 126	0.36 135	0.61 145	0.64 159	0.58 103	0.55 191	0.36 166	1.26 177	0.56 115	0.51 80	0.47 125	0.69 106	0.37 94	0.49 65	0.54 59	0.27 142	0.35 133	0.58 117	0.60 119	0.69 111	0.75 152

PMTNet	0.54 106	0.49 133	0.48 150	0.31 89	0.30 98	0.27 66	0.23 99	0.54 72	0.30 93	0.57 117	0.42 86	0.60 111	0.24 64	0.23 84	1.51 198	0.62 135	0.58 121	0.37 62	1.17 168	0.34 70	0.76 157	0.62 78	0.20 82	0.23 48	0.81 186	0.70 137	0.67 105	0.92 170

NLCA_NET_v2_RVC	0.54 106	0.53 165	0.50 158	0.44 140	0.58 189	0.42 127	0.65 198	0.56 83	0.62 201	0.52 87	0.51 123	0.67 131	0.38 150	0.58 229	1.16 160	0.44 55	0.48 67	0.43 96	0.58 78	0.40 112	0.46 50	0.51 50	0.31 158	0.34 123	0.50 86	0.77 153	0.63 92	0.64 123
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.54 106	0.46 104	0.34 93	0.48 150	0.39 141	0.50 152	0.30 129	0.65 143	0.35 129	0.52 87	0.66 167	0.72 142	0.56 193	0.28 133	0.73 90	0.52 93	0.51 80	0.47 125	1.17 168	0.48 145	0.69 136	0.54 59	0.30 153	0.45 170	0.58 117	0.54 108	0.81 140	0.57 104

Sa-1000	0.55 110	0.48 128	0.23 55	0.26 65	0.27 83	0.32 85	0.16 62	0.65 143	0.37 139	0.63 160	0.33 61	0.51 83	0.28 80	0.30 142	1.16 160	0.53 101	0.60 138	0.45 110	0.92 147	0.33 67	0.56 98	2.21 194	0.18 63	0.30 97	0.74 162	0.52 103	1.00 183	0.48 73

CFNet_RVC	0.55 110	0.52 157	0.49 151	0.50 156	0.49 169	0.49 149	0.33 138	0.52 65	0.38 145	0.51 80	0.68 172	0.58 103	0.35 132	0.31 146	1.18 164	0.49 78	0.52 89	0.48 132	0.60 85	0.44 130	0.60 113	0.62 78	0.28 147	0.39 153	0.68 152	0.74 145	0.84 149	0.74 148

castereo	0.56 112	0.37 58	0.40 115	0.34 99	0.26 74	0.26 62	0.18 73	0.56 83	0.29 87	0.60 138	0.46 102	0.69 136	0.22 55	0.20 65	0.95 129	0.71 179	0.61 148	0.39 70	0.94 150	0.37 94	1.06 187	2.50 202	0.20 82	0.27 85	0.63 136	0.62 120	0.59 71	0.57 104

AF-Net	0.56 112	0.50 141	0.45 139	0.50 156	0.54 181	0.62 184	0.60 185	0.61 108	0.56 189	0.43 47	0.65 161	0.87 177	0.42 159	0.41 178	0.81 102	0.47 69	0.47 61	0.44 103	0.61 93	0.41 120	0.48 59	0.70 91	0.42 188	0.41 158	0.56 109	0.64 125	0.85 153	0.72 144

Nwc_Net	0.56 112	0.50 141	0.45 139	0.50 156	0.54 181	0.62 184	0.60 185	0.61 108	0.56 189	0.43 47	0.65 161	0.87 177	0.42 159	0.41 178	0.81 102	0.47 69	0.47 61	0.44 103	0.61 93	0.41 120	0.48 59	0.70 91	0.42 188	0.41 158	0.56 109	0.64 125	0.85 153	0.72 144

NVstereo2D	0.56 112	0.48 128	0.43 134	0.52 163	0.49 169	0.66 193	0.65 198	0.61 108	0.40 153	0.48 68	0.59 145	0.54 92	0.31 97	0.64 235	1.34 182	0.63 140	0.59 130	0.56 178	0.55 65	0.42 127	0.53 88	0.52 52	0.55 222	0.47 176	0.65 145	0.52 103	0.59 71	0.53 90

DLCB_ROB	0.56 112	0.51 149	0.49 151	0.41 130	0.46 162	0.45 136	0.43 161	0.56 83	0.46 174	0.57 117	0.62 152	0.71 141	0.54 187	0.41 178	0.80 98	0.53 101	0.58 121	0.49 138	0.54 59	0.45 133	0.59 110	0.71 93	0.39 182	0.44 167	0.99 219	0.79 157	0.72 120	0.62 119

DN-CSS_ROB	0.56 112	0.44 91	0.49 151	0.41 130	0.40 144	0.35 102	0.22 94	0.69 164	0.35 129	0.59 135	0.77 190	0.67 131	0.49 178	0.24 98	0.90 115	0.43 53	0.60 138	0.43 96	1.77 192	0.40 112	0.85 170	0.58 67	0.32 160	0.51 189	0.55 104	0.46 89	0.67 105	0.54 95

LoS	0.57 118	0.45 98	0.30 82	0.37 113	0.37 128	0.41 123	0.22 94	1.37 256	0.32 113	0.86 240	0.79 193	0.68 133	0.40 152	0.24 98	0.66 76	0.75 191	0.60 138	0.41 85	0.79 132	0.38 98	1.05 186	0.83 119	0.22 105	0.26 75	0.82 191	0.64 125	0.66 101	0.68 131
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MIPNet	0.57 118	0.51 149	0.35 94	0.33 95	0.30 98	0.38 111	0.26 113	0.62 126	0.24 49	0.50 76	0.50 117	0.62 118	0.44 164	0.31 146	1.22 170	0.56 115	0.60 138	0.50 146	0.79 132	0.47 138	0.45 46	1.65 173	0.20 82	0.30 97	0.73 161	1.29 223	0.71 115	0.60 112

AACVNet	0.57 118	0.48 128	0.41 126	0.59 178	0.62 195	0.54 163	0.38 151	0.61 108	0.41 157	0.59 135	0.63 153	0.59 107	0.34 122	0.36 166	0.97 131	0.56 115	0.59 130	0.54 167	0.72 116	0.53 153	0.57 100	0.65 84	0.38 177	0.46 171	0.60 126	0.69 134	0.84 149	0.82 162

STTStereo	0.57 118	0.56 175	0.54 171	0.45 146	0.52 178	0.44 134	0.62 190	0.52 65	0.47 178	0.47 62	0.55 136	0.73 145	0.46 170	0.57 222	1.46 194	0.46 64	0.50 74	0.52 157	0.55 65	0.39 105	0.53 88	0.51 50	0.33 165	0.36 139	0.55 104	0.66 131	0.71 115	0.98 173

HSM	0.57 118	0.50 141	0.51 163	0.49 152	0.48 165	0.42 127	0.38 151	0.71 173	0.37 139	0.61 145	0.65 161	0.60 111	0.48 174	0.31 146	1.03 144	0.52 93	0.65 169	0.48 132	0.78 129	0.49 149	0.69 136	0.64 83	0.27 142	0.47 176	0.64 141	0.72 141	0.88 161	0.68 131

iinet-f	0.58 123	0.44 91	0.37 102	0.34 99	0.25 63	0.49 149	0.27 117	0.43 43	0.28 76	0.52 87	0.92 205	0.61 115	0.45 168	0.26 120	1.34 182	0.61 132	0.53 93	0.40 74	1.60 187	0.52 152	0.62 122	1.51 167	0.27 142	0.27 85	0.56 109	0.38 65	0.79 133	0.56 98

TANstereo	0.58 123	0.42 81	0.38 104	0.40 124	0.40 144	0.46 145	0.21 92	0.52 65	0.31 105	0.54 98	0.41 80	0.38 45	0.40 152	0.43 187	0.81 102	0.74 186	0.67 175	0.78 236	1.11 162	0.91 237	0.65 129	0.80 104	0.94 253	0.34 123	0.36 52	0.54 108	1.09 195	0.56 98

XX-TBD	0.58 123	0.42 81	0.38 104	0.40 124	0.40 144	0.46 145	0.21 92	0.52 65	0.31 105	0.54 98	0.41 80	0.38 45	0.40 152	0.43 187	0.81 102	0.74 186	0.67 175	0.78 236	1.11 162	0.91 237	0.65 129	0.80 104	0.94 253	0.34 123	0.36 52	0.54 108	1.09 195	0.56 98

psm_up	0.59 126	0.51 149	0.55 175	0.56 172	0.46 162	0.59 177	0.36 145	0.72 180	0.66 206	0.55 104	0.53 129	0.62 118	0.53 185	0.40 176	0.93 119	0.55 111	0.60 138	0.49 138	0.89 143	0.48 145	0.55 93	0.57 64	0.32 160	0.55 199	0.71 155	0.80 158	0.81 140	0.67 127

BEATNet_4x	0.59 126	0.40 71	0.35 94	0.40 124	0.36 123	0.33 87	0.28 118	0.64 138	0.41 157	0.66 182	0.45 100	0.63 124	0.42 159	0.25 107	1.20 165	0.64 146	0.60 138	0.58 186	0.59 83	0.38 98	1.07 188	2.22 195	0.26 135	0.40 155	0.50 86	0.52 103	0.82 143	0.67 127

EGLCR-Stereo	0.60 128	0.49 133	0.47 146	0.30 82	0.31 105	0.45 136	0.14 49	0.57 87	0.27 69	0.57 117	0.37 73	0.59 107	0.24 64	0.22 76	0.62 72	0.59 124	0.53 93	0.45 110	0.86 138	0.34 70	0.74 148	3.50 222	0.20 82	0.26 75	0.56 109	0.49 97	1.34 222	0.69 135

sAnonymous2	0.60 128	0.42 81	0.32 86	0.29 74	0.30 98	0.45 136	0.29 125	0.71 173	0.41 157	0.47 62	0.54 131	0.52 86	0.44 164	0.23 84	0.97 131	0.85 204	0.70 189	0.68 214	1.36 176	0.61 183	0.86 172	1.20 147	0.30 153	0.37 143	0.65 145	0.72 141	0.72 120	0.72 144

CroCo_RVC	0.60 128	0.42 81	0.32 86	0.29 74	0.30 98	0.45 136	0.29 125	0.71 173	0.41 157	0.47 62	0.54 131	0.52 86	0.44 164	0.23 84	0.97 131	0.85 204	0.70 189	0.68 214	1.36 176	0.61 183	0.86 172	1.20 147	0.30 153	0.37 143	0.65 145	0.72 141	0.72 120	0.72 144

APVNet	0.60 128	0.47 117	0.39 108	0.46 148	0.50 172	0.59 177	0.56 178	0.61 108	0.42 164	0.46 59	0.65 161	0.52 86	0.31 97	0.36 166	0.97 131	0.76 194	0.73 196	0.64 203	0.97 154	0.55 159	0.62 122	1.21 150	0.35 169	0.50 188	0.60 126	0.48 94	0.87 159	0.60 112

UCFNet_RVC	0.60 128	0.79 218	0.46 144	0.60 181	0.56 184	0.53 160	0.40 155	0.59 96	0.40 153	0.59 135	0.61 150	0.83 169	0.47 172	0.33 159	1.17 163	0.47 69	0.51 80	0.50 146	0.70 113	0.47 138	0.61 118	0.63 80	0.39 182	0.44 167	0.81 186	0.75 147	0.67 105	0.85 165

IPLGR	0.62 133	0.56 175	0.41 126	0.44 140	0.38 135	0.36 104	0.23 99	0.61 108	0.30 93	0.55 104	0.67 171	0.64 126	0.33 113	0.29 138	1.69 206	0.52 93	0.58 121	0.56 178	1.14 165	0.55 159	0.58 105	1.55 171	0.21 98	0.37 143	0.78 176	1.24 218	0.75 127	0.58 107

ICVP	0.62 133	0.49 133	0.68 206	0.51 161	0.50 172	0.54 163	0.37 148	0.60 102	0.46 174	0.61 145	0.58 142	0.62 118	0.60 199	0.32 153	0.92 117	0.66 153	0.59 130	0.52 157	0.74 118	0.53 153	0.61 118	1.31 156	0.60 230	0.52 194	0.63 136	0.75 147	0.78 132	0.74 148
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.63 135	0.53 165	0.40 115	0.40 124	0.41 149	0.54 163	0.39 154	0.59 96	0.41 157	0.56 115	0.63 153	0.50 80	0.31 97	0.43 187	1.52 199	0.69 170	0.67 175	0.56 178	2.30 211	0.59 174	0.75 153	0.80 104	0.32 160	0.46 171	0.53 97	0.48 94	0.65 98	0.70 137

FADNet-RVC-Resample	0.63 135	0.52 157	0.42 131	0.46 148	0.40 144	0.41 123	0.44 162	0.73 185	0.42 164	0.68 193	0.50 117	1.09 201	0.45 168	0.43 187	1.67 205	0.52 93	0.59 130	0.61 199	0.87 140	0.57 167	0.56 98	0.91 128	0.35 169	0.61 208	0.59 119	0.77 153	0.55 65	0.79 157

RP	0.63 135	0.58 183	0.74 215	0.62 187	0.57 186	0.58 176	0.67 206	0.63 131	0.60 197	0.42 45	0.79 193	0.79 157	0.53 185	0.44 194	1.02 141	0.51 87	0.55 104	0.45 110	0.66 101	0.47 138	0.55 93	0.96 136	0.38 177	0.47 176	0.64 141	0.69 134	0.92 168	0.77 156

PS-NSSS	0.63 135	0.82 223	0.45 139	0.90 219	0.56 184	0.73 205	0.66 204	0.64 138	0.39 150	0.64 167	0.43 90	1.56 225	0.51 180	0.44 194	1.01 139	0.45 57	0.53 93	0.45 110	0.95 152	0.44 130	0.46 50	0.35 31	0.38 177	0.36 139	0.68 152	0.68 133	0.71 115	0.80 158

FADNet-RVC	0.64 139	0.50 141	0.39 108	0.51 161	0.43 153	0.40 116	0.64 195	0.69 164	0.38 145	0.64 167	0.51 123	1.15 208	0.46 170	0.34 160	2.01 224	0.56 115	0.55 104	0.45 110	1.26 173	0.53 153	0.59 110	0.66 88	0.33 165	0.52 194	0.60 126	0.75 147	0.67 105	0.80 158

DeepPruner_ROB	0.64 139	0.45 98	0.56 177	0.52 163	0.54 181	0.50 152	0.42 158	0.62 126	0.47 178	0.60 138	0.68 172	0.62 118	0.51 180	0.32 153	1.40 192	0.62 135	0.63 162	0.59 192	0.70 113	0.49 149	1.24 199	0.83 119	0.36 174	0.46 171	0.62 130	1.07 199	0.73 124	0.62 119

sCroCo_RVC	0.65 141	0.42 81	0.29 78	0.29 74	0.29 93	0.40 116	0.23 99	0.60 102	0.41 157	0.53 97	0.44 96	0.48 69	0.51 180	0.24 98	0.92 117	1.03 222	0.75 199	0.63 201	1.04 157	0.59 174	1.12 191	2.73 208	0.29 151	0.40 155	0.64 141	0.62 120	0.93 170	0.63 122

s12784h	0.66 142	0.69 207	0.55 175	0.65 192	0.47 164	0.35 102	0.25 108	0.61 108	0.32 113	0.60 138	0.48 105	0.81 161	0.60 199	0.26 120	0.69 83	0.55 111	0.62 154	0.39 70	0.78 129	0.36 79	1.30 212	0.73 97	0.19 73	0.31 102	0.77 172	1.05 197	1.56 244	2.02 229

pcwnet_v2	0.66 142	0.47 117	0.53 170	0.62 187	0.50 172	0.63 187	0.46 166	0.66 147	0.46 174	0.65 173	0.78 191	0.65 128	0.89 218	0.56 221	1.39 190	0.64 146	0.60 138	0.51 153	0.88 142	0.44 130	0.58 105	0.77 100	0.35 169	0.46 171	0.76 168	0.76 151	0.88 161	1.02 178

AE-Stereo	0.67 144	0.49 133	0.50 158	0.50 156	0.36 123	0.37 107	0.28 118	0.55 79	0.29 87	0.64 167	0.32 52	0.90 182	0.31 97	0.24 98	0.93 119	0.73 184	0.69 182	0.53 163	0.91 146	0.55 159	0.75 153	3.32 218	0.23 116	0.52 194	0.83 194	0.67 132	0.96 175	0.62 119

SACVNet	0.67 144	0.54 173	0.52 167	0.56 172	0.57 186	0.54 163	0.63 193	0.69 164	0.57 192	0.67 189	0.57 139	0.60 111	0.38 150	0.41 178	1.15 158	0.63 140	0.66 171	0.58 186	0.98 155	0.65 198	0.75 153	1.46 164	0.37 175	0.51 189	0.77 172	0.76 151	0.87 159	0.83 163

FADNet	0.69 146	0.55 174	0.42 131	0.53 166	0.44 157	0.49 149	0.70 212	0.76 193	0.43 167	0.66 182	0.63 153	0.82 168	0.51 180	0.37 171	1.80 212	0.53 101	0.53 93	0.54 167	1.67 190	0.54 156	0.74 148	0.81 108	0.35 169	0.42 163	0.76 168	0.86 169	0.80 138	1.04 181

PA-Net	0.69 146	0.68 205	0.66 202	0.50 156	0.68 208	0.51 156	0.65 198	0.66 147	0.73 210	0.54 98	0.55 136	0.58 103	0.59 198	0.59 232	1.36 185	0.59 124	0.47 61	0.55 171	0.63 96	0.55 159	0.52 78	0.99 140	0.37 175	0.54 198	0.66 149	1.45 232	0.67 105	1.32 206
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	0.71 148	0.64 197	0.61 184	0.65 192	0.67 205	0.64 190	0.74 215	0.67 150	0.75 213	0.43 47	0.79 193	0.83 169	0.72 209	0.48 202	1.02 141	0.55 111	0.59 130	0.65 207	0.82 136	0.57 167	0.62 122	0.92 131	0.55 222	0.48 183	0.80 182	0.95 184	0.94 171	0.99 175

Abc-Net	0.71 148	0.64 197	0.61 184	0.65 192	0.67 205	0.64 190	0.74 215	0.67 150	0.75 213	0.43 47	0.79 193	0.83 169	0.72 209	0.48 202	1.02 141	0.55 111	0.59 130	0.65 207	0.82 136	0.57 167	0.62 122	0.92 131	0.55 222	0.48 183	0.80 182	0.95 184	0.94 171	0.99 175
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test-3	0.72 150	0.38 61	0.40 115	0.34 99	0.34 115	0.34 94	0.23 99	0.65 143	0.27 69	0.61 145	0.36 69	0.91 183	0.32 105	0.21 71	1.24 172	0.61 132	0.56 112	0.43 96	2.65 224	0.39 105	0.60 113	5.03 248	0.17 53	0.32 108	0.52 94	0.38 65	0.70 112	0.53 90

test_1	0.72 150	0.38 61	0.40 115	0.34 99	0.34 115	0.34 94	0.23 99	0.65 143	0.27 69	0.62 152	0.36 69	0.91 183	0.32 105	0.21 71	1.24 172	0.61 132	0.55 104	0.43 96	2.65 224	0.39 105	0.60 113	5.03 248	0.17 53	0.32 108	0.52 94	0.38 65	0.70 112	0.53 90

R-Stereo Train	0.72 150	0.56 175	0.50 158	0.49 152	0.37 128	0.51 156	0.19 77	0.61 108	0.33 121	0.67 189	0.66 167	0.73 145	0.36 138	0.25 107	1.13 152	0.95 210	0.66 171	0.52 157	2.17 207	0.46 134	1.03 184	2.24 196	0.22 105	0.38 149	0.75 164	0.94 182	0.79 133	1.08 188

RAFT-Stereo	0.72 150	0.56 175	0.50 158	0.49 152	0.37 128	0.51 156	0.19 77	0.61 108	0.33 121	0.67 189	0.66 167	0.73 145	0.36 138	0.25 107	1.13 152	0.95 210	0.66 171	0.52 157	2.17 207	0.46 134	1.03 184	2.24 196	0.22 105	0.38 149	0.75 164	0.94 182	0.79 133	1.08 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.72 150	0.35 51	0.39 108	0.30 82	0.45 159	0.37 107	0.38 151	0.43 43	1.24 250	0.27 29	0.71 178	0.45 66	2.48 252	0.57 222	1.31 180	0.78 197	0.58 121	0.56 178	0.66 101	0.56 164	0.73 145	2.56 205	0.46 195	0.42 163	0.40 64	0.63 124	0.52 51	0.74 148

MyStereo04	0.73 155	0.53 165	0.61 184	0.44 140	0.38 135	0.37 107	0.26 113	0.68 159	0.45 172	0.63 160	0.44 96	0.69 136	0.35 132	0.26 120	1.05 147	0.73 184	0.57 116	0.55 171	3.42 242	0.65 198	1.20 196	1.04 141	0.28 147	0.43 166	0.81 186	1.31 226	0.98 181	0.65 125

NCCL2	0.73 155	0.74 214	0.68 206	0.58 176	0.58 189	0.52 159	0.49 169	0.70 171	0.58 195	0.68 193	0.68 172	0.68 133	0.48 174	0.41 178	1.22 170	0.75 191	0.67 175	0.58 186	0.78 129	0.59 174	0.80 162	1.30 155	0.51 212	0.64 212	0.98 217	0.96 186	0.88 161	1.20 201

UDGNet	0.74 157	0.67 202	0.49 151	1.35 248	1.04 240	1.22 243	0.92 230	0.60 102	0.45 172	0.52 87	0.64 159	0.57 100	0.24 64	1.17 263	0.80 98	0.47 69	0.58 121	0.53 163	0.76 125	0.54 156	0.69 136	1.99 190	0.84 245	0.31 102	0.72 159	0.70 137	0.64 96	0.66 126

test_3	0.74 157	0.39 67	0.39 108	0.34 99	0.33 112	0.34 94	0.23 99	0.67 150	0.29 87	0.64 167	0.34 66	0.93 185	0.36 138	0.21 71	1.39 190	0.58 120	0.57 116	0.46 119	2.73 228	0.40 112	0.57 100	5.06 250	0.15 41	0.35 133	0.54 100	0.47 91	0.68 110	0.49 76

stereogan	0.75 159	0.68 205	0.66 202	0.69 200	0.74 219	0.75 208	0.65 198	0.71 173	0.61 200	0.51 80	0.63 153	1.09 201	0.64 204	0.45 197	1.13 152	0.60 128	0.57 116	0.51 153	0.92 147	0.61 183	0.63 126	2.04 191	0.47 197	0.49 186	0.62 130	0.69 134	1.20 210	0.87 166

MLCV	0.75 159	0.49 133	0.54 171	0.74 204	0.51 177	0.66 193	0.45 163	0.82 213	0.43 167	0.70 202	0.88 201	1.05 196	0.85 216	0.29 138	1.11 150	0.50 81	0.67 175	0.53 163	2.58 222	0.47 138	0.67 133	1.04 141	0.40 184	0.61 208	0.75 164	0.80 158	0.84 149	0.74 148

NaN_ROB	0.77 161	0.59 185	0.61 184	0.64 190	0.79 225	0.55 169	0.51 173	0.88 220	0.64 203	0.73 210	0.59 145	1.98 237	0.65 205	0.46 200	1.01 139	0.58 120	0.58 121	0.55 171	0.74 118	0.56 164	0.57 100	0.79 102	0.40 184	0.66 215	0.92 207	1.30 225	0.97 180	1.66 219

Any-RAFT	0.78 162	0.49 133	0.88 224	0.53 166	0.43 153	0.39 115	0.28 118	0.64 138	0.32 113	0.57 117	0.76 189	0.88 180	0.24 64	0.23 84	1.38 189	0.79 198	0.60 138	0.46 119	2.52 220	0.47 138	1.19 195	1.79 176	0.24 125	0.34 123	1.01 224	1.36 229	0.74 126	1.59 216

HSM-Net_RVC	0.79 163	0.53 165	0.63 194	0.79 212	0.64 201	0.63 187	0.40 155	0.76 193	0.49 180	0.73 210	1.54 242	1.35 218	0.84 215	0.37 171	1.15 158	0.62 135	0.66 171	0.53 163	0.81 134	0.55 159	0.81 164	1.08 144	0.44 192	0.71 220	0.97 213	1.10 201	1.11 201	1.09 190
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.80 164	0.75 215	0.69 211	0.76 207	0.66 203	0.70 202	0.60 185	0.99 231	0.74 212	0.94 247	0.52 127	1.36 219	0.72 209	0.45 197	0.95 129	0.59 124	0.69 182	0.63 201	1.16 167	0.63 190	0.84 168	0.71 93	0.60 230	0.73 221	0.95 209	0.90 177	1.21 212	1.05 182
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
RGC	0.81 165	0.73 212	1.00 235	0.71 202	0.74 219	0.77 212	0.58 181	0.74 189	0.76 215	0.57 117	0.98 210	0.85 174	0.86 217	0.57 222	1.09 149	0.64 146	0.64 166	0.56 178	0.94 150	0.64 196	0.73 145	1.62 172	0.53 217	0.59 203	0.84 196	1.01 192	1.03 186	1.19 198

XPNet_ROB	0.81 165	0.77 216	0.59 182	0.54 169	0.62 195	0.64 190	0.64 195	0.54 72	0.67 207	0.58 130	0.78 191	2.38 240	0.48 174	0.44 194	1.16 160	0.71 179	0.87 216	0.57 185	0.86 138	0.58 172	0.80 162	1.79 176	0.46 195	0.52 194	0.66 149	0.74 145	1.47 238	0.97 172

GCAP-BAT	0.82 167	0.46 104	0.22 43	0.22 40	0.25 63	0.23 47	0.13 38	0.61 108	0.25 54	0.57 117	0.32 52	0.81 161	0.20 47	0.19 53	0.58 54	0.67 154	10.84 294	0.40 74	0.60 85	0.36 79	1.27 204	0.82 109	0.18 63	0.24 55	0.37 55	0.35 54	0.52 51	0.49 76

test_for_model	0.82 167	0.46 104	0.22 43	0.22 40	0.25 63	0.23 47	0.13 38	0.61 108	0.25 54	0.57 117	0.32 52	0.81 161	0.20 47	0.19 53	0.58 54	0.67 154	10.84 294	0.40 74	0.60 85	0.36 79	1.27 204	0.82 109	0.18 63	0.24 55	0.37 55	0.35 54	0.52 51	0.49 76

testlalala2	0.82 167	0.46 104	0.22 43	0.22 40	0.25 63	0.23 47	0.13 38	0.61 108	0.25 54	0.57 117	0.32 52	0.81 161	0.20 47	0.19 53	0.58 54	0.67 154	10.84 294	0.40 74	0.60 85	0.36 79	1.27 204	0.82 109	0.18 63	0.24 55	0.37 55	0.35 54	0.52 51	0.49 76

testlalala	0.82 167	0.46 104	0.22 43	0.22 40	0.25 63	0.23 47	0.13 38	0.61 108	0.25 54	0.57 117	0.32 52	0.81 161	0.20 47	0.19 53	0.58 54	0.67 154	10.84 294	0.40 74	0.60 85	0.36 79	1.27 204	0.82 109	0.18 63	0.24 55	0.37 55	0.35 54	0.52 51	0.49 76

testlalala_base	0.82 167	0.46 104	0.22 43	0.22 40	0.25 63	0.23 47	0.13 38	0.61 108	0.25 54	0.57 117	0.32 52	0.81 161	0.20 47	0.19 53	0.58 54	0.67 154	10.84 294	0.40 74	0.60 85	0.36 79	1.27 204	0.82 109	0.18 63	0.24 55	0.37 55	0.35 54	0.52 51	0.49 76

GCAP-Stereo	0.82 167	0.46 104	0.22 43	0.22 40	0.25 63	0.23 47	0.13 38	0.61 108	0.25 54	0.57 117	0.32 52	0.81 161	0.20 47	0.19 53	0.58 54	0.67 154	10.84 294	0.40 74	0.60 85	0.36 79	1.27 204	0.82 109	0.18 63	0.24 55	0.37 55	0.35 54	0.52 51	0.49 76

GEStereo_RVC	0.83 173	0.59 185	0.42 131	0.54 169	0.50 172	0.61 181	0.51 173	0.71 173	0.43 167	0.60 138	0.52 127	0.78 156	0.49 178	0.40 176	0.99 138	0.96 212	0.79 206	0.75 233	1.96 200	0.65 198	0.82 167	4.23 232	0.32 160	0.56 200	0.65 145	0.64 125	0.85 153	1.13 194

FCDSN-DC	0.83 173	0.62 195	0.63 194	0.67 196	0.63 198	0.60 179	0.61 189	0.68 159	0.42 164	0.75 215	0.42 86	0.60 111	0.36 138	0.50 206	1.90 216	0.70 175	0.81 210	0.78 236	0.65 99	0.57 167	0.73 145	4.71 242	0.48 200	0.89 239	0.70 154	0.78 155	0.62 88	0.69 135
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CASS	0.84 175	0.56 175	0.58 180	0.66 195	0.57 186	0.60 179	0.59 183	0.78 201	0.53 183	0.71 205	0.75 188	0.69 136	0.48 174	0.29 138	0.93 119	0.70 175	1.12 243	0.55 171	1.66 189	0.59 174	2.89 254	1.98 189	0.38 177	0.38 149	0.91 205	0.80 158	0.91 166	1.01 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.85 176	0.60 188	0.45 139	0.38 115	0.44 157	0.57 173	0.50 171	0.79 205	0.64 203	0.68 193	0.48 105	1.49 223	0.54 187	0.31 146	1.53 200	1.39 259	0.90 219	0.82 245	1.53 182	0.70 214	1.35 216	2.55 204	0.41 186	0.42 163	0.78 176	0.88 172	1.03 186	0.70 137

GANet-ADL	0.87 177	0.60 188	0.57 179	0.61 183	0.59 191	0.63 187	0.48 168	0.67 150	0.53 183	0.65 173	0.65 161	0.76 152	0.47 172	0.39 174	1.27 178	0.82 202	0.69 182	0.52 157	1.94 199	0.66 203	0.71 141	4.56 240	0.43 191	0.49 186	0.71 155	1.19 211	1.05 191	0.88 168

RTSC	0.89 178	0.49 133	0.49 151	0.48 150	0.53 179	0.57 173	0.66 204	0.68 159	0.71 208	0.55 104	0.79 193	0.59 107	0.60 199	0.43 187	4.83 275	0.96 212	0.99 235	0.60 196	1.40 179	0.60 180	0.97 180	1.51 167	0.32 160	0.57 202	0.63 136	0.73 144	0.96 175	1.39 209

MSMDNet	0.92 179	0.53 165	0.54 171	0.35 107	0.36 123	0.45 136	0.34 141	0.69 164	0.30 93	0.63 160	0.72 182	0.72 142	0.36 138	0.23 84	1.05 147	1.51 271	0.64 166	0.51 153	2.89 232	0.82 227	1.60 221	5.72 262	0.24 125	0.32 108	0.76 168	0.84 164	0.86 157	0.75 152

LALA_ROB	0.92 179	0.98 242	0.69 211	0.64 190	0.71 210	0.84 218	0.69 210	0.71 173	0.82 221	0.68 193	1.06 213	2.63 244	0.58 194	0.51 209	1.59 203	0.70 175	0.87 216	0.73 227	0.93 149	0.69 213	0.91 176	1.74 175	0.50 204	0.64 212	0.78 176	0.92 180	1.19 209	1.25 202

model_zeroshot	0.93 181	0.47 117	0.49 151	0.44 140	0.41 149	0.43 132	0.28 118	0.72 180	0.37 139	0.63 160	1.22 226	0.98 188	0.30 87	0.25 107	2.00 223	1.37 256	0.69 182	0.55 171	3.10 236	0.75 223	1.25 201	2.31 199	0.23 116	0.41 158	1.11 235	1.11 202	1.07 194	2.16 234

dad	0.93 181	0.58 183	0.38 104	1.42 251	0.64 201	0.78 213	2.27 257	1.43 259	0.38 145	0.93 246	0.39 77	0.85 174	0.79 212	0.34 160	1.20 165	0.57 119	0.79 206	0.46 119	1.86 196	0.41 120	0.79 161	0.69 90	0.30 153	0.51 189	1.17 239	0.47 91	2.78 278	1.90 227

cross-raft	0.93 181	0.57 181	0.52 167	0.44 140	0.35 119	0.42 127	0.28 118	0.73 185	0.33 121	0.65 173	0.72 182	0.74 148	0.30 87	0.23 84	1.13 152	1.20 243	0.63 162	0.48 132	2.91 233	0.61 183	1.80 231	5.83 267	0.23 116	0.34 123	0.84 196	0.89 175	0.94 171	0.98 173

SGM-Forest	0.93 181	0.71 210	0.40 115	1.13 236	0.66 203	0.75 208	0.46 166	0.68 159	0.39 150	0.61 145	0.45 100	1.17 209	1.11 223	0.49 204	1.46 194	0.64 146	0.56 112	0.47 125	0.75 121	0.46 134	0.64 127	4.86 243	0.45 193	0.47 176	0.92 207	0.89 175	2.04 263	1.59 216
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AnonymousM	0.94 185	0.35 51	0.22 43	0.24 56	0.23 54	0.21 38	0.15 56	0.57 87	0.21 39	0.57 117	0.44 96	0.46 67	0.16 31	0.19 53	0.64 74	0.60 128	0.56 112	0.40 74	0.55 65	0.35 76	0.68 134	1.23 151	0.21 98	0.24 55	0.32 37	0.54 108	1.89 256	13.18 294

EAI-Stereo	0.94 185	0.52 157	0.62 190	0.52 163	0.50 172	0.57 173	0.64 195	0.72 180	0.37 139	0.62 152	2.08 255	0.84 172	0.26 73	0.26 120	1.99 222	1.49 268	0.61 148	0.50 146	3.11 237	0.65 198	0.88 175	2.39 201	0.20 82	0.36 139	0.81 186	1.09 200	1.59 246	1.15 196

FC-DCNN	0.95 187	0.97 241	1.28 259	1.39 250	0.98 236	1.34 248	0.91 228	0.94 224	0.80 218	0.87 241	0.66 167	1.14 207	0.54 187	0.57 222	0.93 119	0.74 186	0.82 211	0.69 218	0.87 140	0.60 180	0.81 164	0.93 133	0.50 204	0.88 237	1.28 244	1.14 204	1.29 220	1.92 228

ETE_ROB	0.95 187	0.91 236	0.60 183	0.68 197	0.71 210	0.85 219	0.65 198	0.67 150	0.90 229	0.64 167	1.06 213	2.65 245	0.55 191	0.55 218	1.45 193	0.75 191	0.94 227	0.64 203	1.02 156	0.70 214	0.98 181	2.12 193	0.51 212	0.61 208	0.81 186	0.92 180	1.53 242	1.25 202

RAFT-Test	0.97 189	0.51 149	0.52 167	0.53 166	0.35 119	0.41 123	0.30 129	0.72 180	0.31 105	0.62 152	3.46 271	0.68 133	0.32 105	0.23 84	1.20 165	1.42 263	0.63 162	0.50 146	3.05 235	0.68 209	1.73 227	2.86 212	0.24 125	0.32 108	0.82 191	1.87 251	0.95 174	0.89 169

GwcNet-ADL	0.97 189	0.85 231	0.82 222	0.91 221	0.72 214	0.71 203	0.55 176	0.78 201	0.51 181	0.72 207	4.46 276	1.21 211	0.67 208	0.47 201	0.97 131	0.97 216	0.75 199	0.56 178	1.30 175	0.74 222	0.70 140	1.12 146	0.59 229	0.60 204	0.82 191	1.02 193	0.91 166	1.71 222

iResNet	0.97 189	0.57 181	0.64 199	0.75 206	0.71 210	1.00 228	0.58 181	1.00 233	0.58 195	0.66 182	0.82 199	1.42 222	1.53 239	0.31 146	1.82 213	0.71 179	0.76 204	0.68 214	4.15 244	0.72 219	0.91 176	0.82 109	0.42 188	0.96 243	0.75 164	0.90 177	1.03 186	0.87 166

ADCP+	0.98 192	0.59 185	0.63 194	0.44 140	0.45 159	0.56 170	0.91 228	0.66 147	1.76 265	0.48 68	1.07 216	1.65 231	0.34 122	0.43 187	1.95 220	0.54 109	0.54 102	0.48 132	1.25 172	0.41 120	0.65 129	1.35 159	0.33 165	0.32 108	0.67 151	3.29 275	0.79 133	3.83 264

EKT-Stereo	1.00 193	0.65 199	0.61 184	0.59 178	0.49 169	0.62 184	0.74 215	0.71 173	0.32 113	0.64 167	1.67 249	0.74 148	0.32 105	0.27 128	1.35 184	1.29 250	0.70 189	0.78 236	1.50 181	0.61 183	1.73 227	6.50 276	0.22 105	0.34 123	0.96 210	1.00 189	1.06 193	0.71 143

CC-Net-ROB	1.00 193	1.19 255	0.70 213	1.57 255	1.10 242	1.68 260	1.26 244	0.79 205	0.60 197	0.81 230	0.58 142	3.27 255	0.58 194	0.88 253	1.04 146	0.46 64	0.75 199	0.66 209	1.43 180	0.59 174	0.60 113	0.53 57	1.88 272	0.47 176	0.88 202	0.82 161	0.79 133	1.19 198

CSAN	1.00 193	0.84 229	0.75 216	0.87 217	0.87 229	0.75 208	0.67 206	1.00 233	0.99 241	0.94 247	0.72 182	2.06 239	1.74 244	0.51 209	1.50 197	0.65 151	0.78 205	0.68 214	1.15 166	0.72 219	0.86 172	0.89 125	0.54 219	0.79 232	1.09 233	1.65 245	1.28 219	1.63 218

Reg-Stereo(zero)	1.01 196	0.47 117	0.62 190	0.39 118	0.29 93	0.42 127	0.36 145	0.75 190	0.37 139	0.62 152	6.07 286	0.80 159	0.33 113	0.28 133	0.88 112	0.68 164	0.62 154	0.46 119	1.53 182	0.47 138	0.74 148	5.82 265	0.21 98	0.34 123	0.59 119	0.84 164	1.42 228	1.03 179

HI	1.01 196	0.47 117	0.62 190	0.39 118	0.29 93	0.42 127	0.36 145	0.75 190	0.37 139	0.62 152	6.07 286	0.80 159	0.33 113	0.28 133	0.88 112	0.68 164	0.62 154	0.46 119	1.53 182	0.47 138	0.74 148	5.82 265	0.21 98	0.34 123	0.59 119	0.84 164	1.42 228	1.03 179

FC-DCNN v2	1.02 198	0.99 244	1.34 264	1.51 254	1.00 237	1.44 253	0.89 224	1.09 243	0.86 223	0.87 241	0.70 176	1.18 210	0.89 218	0.57 222	0.94 125	0.74 186	0.82 211	0.69 218	0.90 145	0.60 180	0.81 164	0.94 134	0.50 204	0.88 237	1.39 249	1.22 214	1.45 232	2.29 237

FADNet_RVC	1.02 198	0.69 207	0.58 180	0.90 219	0.80 226	0.56 170	0.56 178	0.78 201	0.56 189	0.70 202	0.92 205	1.40 220	1.11 223	0.55 218	2.54 239	0.68 164	0.85 214	0.90 251	3.38 241	0.82 227	1.24 199	2.31 199	0.38 177	0.64 212	0.71 155	0.90 177	1.03 186	1.14 195

ADCRef	1.02 198	0.65 199	0.50 158	0.39 118	0.48 165	0.67 197	0.71 214	0.61 108	1.07 243	0.52 87	0.63 153	0.76 152	0.43 162	0.39 174	2.08 229	0.74 186	0.62 154	0.59 192	1.57 185	0.61 183	0.74 148	1.42 161	0.50 204	0.47 176	0.80 182	1.24 218	0.82 143	7.57 286

PSMNet-ADL	1.03 201	0.63 196	0.68 206	0.68 197	0.73 216	0.68 198	0.59 183	0.76 193	0.60 197	0.84 237	4.85 280	0.96 186	1.50 238	0.45 197	1.70 209	1.06 228	0.70 189	0.55 171	2.03 203	0.71 217	0.92 178	1.40 160	0.54 219	0.51 189	0.77 172	0.97 188	1.42 228	0.67 127

AMNet	1.03 201	0.98 242	0.95 229	0.98 229	1.01 238	1.04 229	0.96 233	0.86 219	0.93 232	0.97 250	1.01 212	1.12 204	0.82 213	1.05 261	1.03 144	1.10 232	1.17 245	1.05 258	1.08 161	1.05 249	1.14 192	1.06 143	0.84 245	0.99 248	1.02 225	1.06 198	1.20 210	1.30 205

test-1	1.04 203	0.34 42	0.56 177	0.37 113	0.41 149	0.61 181	0.37 148	0.72 180	0.39 150	0.69 198	0.70 176	1.12 204	0.44 164	0.25 107	1.56 202	1.36 254	0.64 166	0.60 196	2.29 210	0.59 174	1.20 196	7.59 283	0.23 116	0.37 143	0.83 194	1.13 203	1.12 202	1.55 214

HH	1.05 204	0.34 42	1.01 237	0.43 136	0.39 141	0.53 160	0.42 158	0.69 164	0.35 129	0.65 173	0.49 110	1.07 198	0.26 73	0.28 133	1.24 172	2.30 288	0.62 154	0.54 167	2.45 217	0.67 205	3.56 266	5.13 251	0.26 135	0.35 133	0.87 200	1.27 221	1.09 195	1.11 192

HanStereo	1.05 204	0.34 42	1.01 237	0.43 136	0.39 141	0.53 160	0.42 158	0.69 164	0.35 129	0.65 173	0.49 110	1.07 198	0.26 73	0.28 133	1.24 172	2.30 288	0.62 154	0.54 167	2.45 217	0.67 205	3.56 266	5.13 251	0.26 135	0.35 133	0.87 200	1.27 221	1.09 195	1.11 192

DAS	1.08 206	0.61 192	0.51 163	0.79 212	0.63 198	0.69 200	0.62 190	0.84 214	0.93 232	0.65 173	1.46 240	1.69 232	1.27 229	0.35 163	1.69 206	0.97 216	0.95 228	0.73 227	1.91 197	1.03 247	2.01 236	2.78 209	0.47 197	0.98 245	0.97 213	1.17 206	1.45 232	1.06 184

SepStereo	1.08 206	0.61 192	0.51 163	0.79 212	0.63 198	0.69 200	0.62 190	0.84 214	0.93 232	0.65 173	1.46 240	1.69 232	1.27 229	0.35 163	1.69 206	0.97 216	0.95 228	0.73 227	1.91 197	1.03 247	2.01 236	2.78 209	0.47 197	0.98 245	0.97 213	1.17 206	1.45 232	1.06 184

NOSS_ROB	1.12 208	0.85 231	0.51 163	0.74 204	0.62 195	0.78 213	0.53 175	0.80 207	0.54 185	0.70 202	0.61 150	0.63 124	0.93 220	0.63 234	2.30 234	1.12 233	0.80 208	0.70 222	0.76 125	0.61 183	1.17 194	7.46 281	0.51 212	0.80 233	0.91 205	1.78 250	1.49 240	0.93 171

MSKI-zero shot	1.13 209	0.50 141	0.49 151	0.41 130	0.37 128	0.47 147	0.33 138	0.76 193	0.31 105	0.65 173	1.67 249	0.84 172	0.33 113	0.22 76	1.36 185	1.50 270	0.65 169	0.48 132	3.12 238	0.63 190	2.22 241	7.37 280	0.20 82	0.41 158	0.98 217	1.45 232	1.24 215	1.57 215

ITSA-stereo	1.17 210	0.73 212	0.62 190	1.22 241	0.86 228	0.66 193	0.70 212	0.95 226	0.78 216	0.84 237	2.26 257	1.41 221	1.24 228	0.82 248	1.61 204	1.03 222	0.88 218	0.67 213	1.59 186	0.63 190	1.32 213	2.11 192	0.56 225	0.77 227	0.99 219	1.26 220	1.02 184	3.94 265

DCVSM-stereo	1.22 211	0.67 202	0.81 221	0.91 221	0.67 205	1.16 240	0.74 215	0.95 226	0.81 219	1.04 255	3.89 273	3.69 262	1.60 241	0.50 206	2.30 234	0.88 207	0.71 193	0.59 192	2.11 205	0.89 234	1.16 193	1.24 152	0.84 245	0.77 227	0.80 182	1.18 209	1.09 195	1.07 186

SHD	1.22 211	0.56 175	0.77 218	0.76 207	0.73 216	0.68 198	0.67 206	1.01 236	0.98 240	0.77 222	1.06 213	1.01 190	1.32 233	0.57 222	6.75 281	1.21 245	0.97 232	0.72 224	2.06 204	0.85 230	1.52 220	2.27 198	0.48 200	0.86 235	1.00 222	1.16 205	0.92 168	1.29 204

XQC	1.22 211	0.91 236	0.73 214	0.92 224	0.94 233	0.94 225	0.89 224	1.10 244	0.91 230	0.85 239	1.10 220	1.07 198	1.40 236	0.73 242	4.40 268	1.15 236	0.91 223	0.69 218	1.69 191	0.89 234	1.26 202	2.63 206	0.63 233	0.77 227	1.21 241	1.88 252	1.27 218	1.10 191

DeepPrunerF	1.23 214	0.50 141	0.40 115	0.57 175	2.81 281	0.50 152	0.67 206	0.53 69	0.57 192	0.43 47	0.65 161	0.44 61	0.33 113	0.42 183	1.72 210	0.77 195	0.60 138	0.47 125	0.95 152	0.48 145	0.66 132	0.82 109	0.41 186	0.38 149	14.97 301	0.87 171	0.66 101	0.61 114

ADCL	1.30 215	0.83 228	0.67 204	0.60 181	0.53 179	0.74 206	0.95 231	0.77 199	2.74 285	0.68 193	0.99 211	0.89 181	0.52 184	0.52 212	1.90 216	0.67 154	0.69 182	0.58 186	1.26 173	0.67 205	1.22 198	1.42 161	0.51 212	0.51 189	1.51 260	1.42 231	0.89 164	10.57 290

ccs_rob	1.30 215	0.79 218	0.68 206	0.86 216	0.61 194	0.90 224	0.84 222	0.99 231	0.52 182	0.75 215	6.22 288	5.88 276	1.15 226	0.51 209	1.29 179	1.13 235	0.69 182	0.66 209	1.17 168	0.73 221	1.60 221	2.54 203	0.50 204	0.56 200	0.71 155	0.78 155	0.90 165	1.19 198

PWC_ROB	1.31 217	0.71 210	1.05 242	0.61 183	0.72 214	0.72 204	1.06 236	0.85 217	1.54 261	0.76 220	1.39 236	1.03 194	2.52 254	0.58 229	2.91 243	1.03 222	1.16 244	0.90 251	2.44 216	0.98 241	1.99 235	3.73 226	0.45 193	1.00 249	0.85 198	0.88 172	1.26 217	2.28 236

IGEV_Zeroshot_test	1.32 218	0.47 117	1.27 257	1.16 237	0.48 165	0.61 181	0.65 198	0.80 207	0.41 157	0.67 189	4.86 281	0.97 187	0.31 97	0.26 120	1.20 165	1.48 267	0.61 148	0.49 138	2.56 221	0.66 203	2.26 242	8.15 289	0.22 105	0.41 158	1.05 228	1.03 196	1.16 207	1.43 210

RTS	1.35 219	0.60 188	0.63 194	0.61 183	0.59 191	0.96 226	1.15 240	0.81 210	0.87 225	0.60 138	0.71 178	1.31 215	0.62 202	0.54 216	7.39 285	1.17 240	1.20 246	0.78 236	2.36 214	0.88 231	1.29 210	1.87 180	0.50 204	0.69 218	1.39 249	4.38 284	1.15 205	1.45 212

RTSA	1.35 219	0.60 188	0.63 194	0.61 183	0.59 191	0.96 226	1.15 240	0.81 210	0.87 225	0.60 138	0.71 178	1.31 215	0.62 202	0.54 216	7.39 285	1.17 240	1.20 246	0.78 236	2.36 214	0.88 231	1.29 210	1.87 180	0.50 204	0.69 218	1.39 249	4.38 284	1.15 205	1.45 212

UDG	1.44 221	2.27 268	1.02 240	2.58 262	2.46 273	2.49 265	2.57 263	0.76 193	0.86 223	0.77 222	1.07 216	1.54 224	0.66 207	2.59 274	1.37 187	0.72 182	2.12 266	0.82 245	2.32 212	1.00 244	1.33 215	1.93 187	1.63 269	0.67 216	0.76 168	0.83 162	0.96 175	0.80 158

DDUNet	1.45 222	2.20 266	0.95 229	2.67 264	2.44 272	2.57 266	2.52 261	0.80 207	0.84 222	0.63 160	0.95 208	1.61 230	0.54 187	2.64 277	1.14 156	0.79 198	2.07 265	0.79 242	2.32 212	0.94 239	1.26 202	1.85 178	2.70 275	0.61 208	0.74 162	0.75 147	0.99 182	0.84 164

FBW_ROB	1.50 223	1.46 260	1.13 251	2.05 261	1.56 260	1.42 251	2.03 256	1.00 233	0.71 208	0.73 210	1.21 225	2.38 240	0.93 220	1.53 269	2.03 225	0.63 140	0.90 219	0.66 209	6.51 262	0.63 190	1.69 224	1.54 170	1.47 268	1.14 259	1.05 228	1.23 215	1.02 184	1.77 223

MFN_U_SF_DS_RVC	1.53 224	0.91 236	0.64 199	1.28 245	0.94 233	1.25 246	2.61 266	1.29 248	1.18 247	0.99 252	0.89 203	1.87 236	1.18 227	1.17 263	4.72 273	0.81 200	0.74 197	0.58 186	2.74 229	0.71 217	2.13 239	3.81 228	0.85 248	0.76 225	1.45 256	1.65 245	1.36 225	2.88 251

AIO-Stereo-zeroshot	1.54 225	0.50 141	1.32 261	0.77 209	0.45 159	1.06 231	0.69 210	0.77 199	0.62 201	0.79 226	6.69 294	1.04 195	0.35 132	0.26 120	1.31 180	1.71 276	0.69 182	0.72 224	2.66 227	0.67 205	2.89 254	7.46 281	0.20 82	0.48 183	1.02 225	2.82 270	1.34 222	2.33 240

HBP-ISP	1.57 226	0.87 234	0.96 232	0.99 230	0.71 210	0.88 221	0.56 178	0.89 222	0.54 185	0.82 232	0.88 201	1.01 190	0.36 138	0.70 240	7.21 283	5.74 297	0.71 193	0.70 222	0.74 118	0.64 196	1.32 213	8.85 290	0.50 204	0.67 216	0.85 198	1.00 189	2.10 264	1.16 197

CBMV	1.58 227	0.86 233	0.61 184	0.89 218	0.84 227	0.78 213	0.55 176	0.90 223	0.81 219	0.82 232	0.63 153	3.20 253	0.83 214	0.52 212	2.06 228	1.17 240	0.96 231	0.74 232	2.62 223	0.68 209	2.85 252	7.74 285	0.49 202	1.14 259	1.10 234	1.23 215	2.42 271	5.18 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFMNet_re	1.60 228	1.18 254	1.12 250	1.28 245	1.17 249	1.64 258	1.39 249	1.30 250	1.62 262	1.14 260	1.36 235	2.69 246	1.82 245	0.90 255	2.94 245	1.37 256	1.57 256	1.32 277	3.84 243	1.26 263	2.71 250	1.71 174	1.17 258	1.29 268	1.13 236	1.02 193	1.59 246	1.69 221

FAT-Stereo	1.62 229	0.79 218	1.44 267	1.12 235	1.36 256	1.06 231	0.89 224	1.30 250	0.87 225	1.21 266	5.38 284	3.07 252	1.32 233	0.66 236	2.20 232	1.36 254	0.91 223	0.94 256	1.85 195	1.09 251	2.32 243	4.27 234	0.71 236	1.03 253	0.90 203	1.18 209	1.54 243	2.97 253

ADCMid	1.65 230	0.92 239	1.01 237	0.71 202	0.87 229	1.07 233	1.52 252	1.33 252	1.73 264	0.75 215	1.66 246	1.30 214	1.53 239	0.73 242	2.87 242	1.09 230	1.00 237	0.79 242	2.81 230	0.90 236	1.70 225	2.92 213	1.08 257	0.76 225	1.05 228	1.59 244	1.05 191	9.78 289

S-Stereo	1.70 231	0.82 223	0.95 229	1.19 239	1.22 250	1.32 247	1.59 253	1.03 237	1.08 244	1.24 268	4.20 274	4.08 268	1.12 225	0.67 238	3.06 248	1.65 275	0.91 223	1.05 258	2.24 209	1.12 253	1.50 219	5.83 267	1.32 267	1.21 265	0.90 203	1.17 206	1.25 216	2.15 233

AnyNet_C32	1.81 232	0.66 201	0.75 216	0.68 197	0.75 222	0.89 223	1.33 247	0.97 229	3.04 289	0.75 215	1.43 239	0.98 188	0.65 205	0.71 241	4.23 266	1.15 236	1.11 242	0.95 257	1.83 193	0.79 224	2.38 247	3.19 216	0.67 235	0.92 240	1.14 237	2.45 265	1.17 208	13.30 295

PVD	1.82 233	1.04 248	1.50 268	1.10 234	1.14 246	1.21 242	1.17 242	1.91 277	2.04 272	0.81 230	1.42 238	1.57 227	1.93 248	0.91 256	8.84 289	1.56 272	1.42 251	1.10 265	2.49 219	1.20 258	1.98 234	3.12 215	0.79 241	1.13 258	1.65 263	2.06 258	1.72 251	2.19 235

SANet	1.82 233	0.95 240	1.10 248	1.07 233	1.10 242	1.35 249	0.84 222	1.76 274	1.79 266	0.77 222	1.22 226	6.64 280	7.62 281	0.84 249	2.04 226	0.81 200	1.29 248	0.90 251	1.61 188	0.88 231	1.38 217	1.86 179	0.89 249	1.33 270	1.39 249	2.61 268	2.03 261	3.05 255

MSC_U_SF_DS_RVC	1.83 235	1.25 257	1.05 242	1.57 255	1.11 244	1.22 243	3.48 273	1.50 260	2.11 273	1.30 270	0.96 209	1.56 225	1.05 222	1.92 271	4.01 260	1.25 248	0.90 219	1.05 258	6.24 260	1.22 261	1.75 229	3.71 225	1.18 259	1.17 262	1.51 260	1.50 238	1.12 202	2.71 248

MFN_U_SF_RVC	1.86 236	1.06 249	0.88 224	1.27 244	1.03 239	1.56 256	2.57 263	1.40 257	1.19 249	1.50 280	2.86 265	2.04 238	1.60 241	2.16 272	4.89 276	1.02 221	0.93 226	0.83 248	6.71 263	1.21 260	3.28 260	2.85 211	0.65 234	1.16 261	1.25 242	1.33 227	1.29 220	1.66 219

G-Net	1.89 237	0.99 244	1.27 257	0.92 224	0.97 235	1.11 236	0.80 219	1.62 266	2.02 271	1.00 253	2.80 264	7.25 284	1.67 243	0.55 218	1.85 215	1.77 279	1.07 238	0.92 254	3.00 234	2.69 292	1.95 233	1.95 188	0.80 242	1.04 254	1.06 232	1.69 248	2.80 280	5.50 277

SAMSARA	1.90 238	0.80 221	1.02 240	0.94 226	0.93 232	0.88 221	1.07 237	1.60 265	1.28 251	0.97 250	1.07 216	1.33 217	2.67 259	0.88 253	8.67 288	1.44 266	1.09 241	0.93 255	2.65 224	1.06 250	2.36 245	3.27 217	0.58 228	1.04 254	2.85 278	4.21 283	2.73 277	2.88 251

edge stereo	1.94 239	1.17 253	2.17 278	1.48 252	1.31 254	1.61 257	1.43 251	1.68 269	1.28 251	1.19 264	3.32 270	4.32 271	2.92 262	0.81 247	2.94 245	1.49 268	1.08 240	0.82 245	5.33 253	0.98 241	1.70 225	4.30 236	0.95 255	0.94 241	1.34 246	1.21 213	1.72 251	2.87 250

pmcnn	1.94 239	0.81 222	0.54 171	1.21 240	1.23 251	1.23 245	0.99 235	0.97 229	0.55 187	0.75 215	2.87 266	4.26 270	5.53 272	0.32 153	2.16 230	1.42 263	1.30 249	0.89 250	4.30 247	1.01 245	4.96 285	5.40 257	0.92 251	1.01 251	1.14 237	1.02 193	2.43 272	3.12 256

gcap-zeroshot	1.97 241	0.45 98	0.90 227	0.59 178	0.38 135	0.56 170	0.30 129	0.73 185	0.29 87	0.74 214	2.87 266	1.22 213	0.34 122	0.25 107	1.47 196	1.39 259	0.62 154	0.55 171	29.53 297	0.81 226	1.07 188	3.94 229	0.24 125	0.37 143	0.79 180	1.00 189	0.96 175	0.75 152

ADCS	2.04 242	1.07 250	1.00 235	0.94 226	1.14 246	1.12 237	1.36 248	1.33 252	2.44 277	0.89 243	1.32 233	1.60 228	3.55 263	0.93 258	3.79 258	2.20 287	1.53 254	1.25 274	3.17 239	1.36 265	3.65 271	4.50 239	0.80 242	1.17 262	1.34 246	4.40 287	1.46 236	5.67 278

FINET	2.14 243	0.39 67	0.40 115	0.45 146	0.31 105	0.36 104	0.37 148	0.46 52	0.46 174	0.48 68	0.42 86	0.49 75	0.41 156	0.30 142	10.18 293	0.64 146	0.52 89	0.37 62	0.69 106	0.38 98	0.57 100	0.65 84	0.31 158	0.33 118	0.54 100	36.06 308	0.61 85	0.59 110

iRaft-Stereo_20w	2.15 244	0.53 165	1.39 265	1.22 241	0.48 165	0.79 216	0.50 171	0.75 190	0.43 167	0.73 210	6.67 293	0.86 176	0.29 84	0.27 128	1.12 151	1.28 249	0.61 148	0.45 110	1.83 193	0.63 190	1.11 190	5.64 260	0.22 105	0.28 89	0.96 210	25.03 302	1.45 232	2.62 246

SQANet	2.17 245	2.74 272	1.21 252	3.10 272	2.22 268	3.35 271	2.73 268	0.95 226	0.65 205	1.00 253	0.73 186	2.76 247	1.34 235	2.32 273	3.29 253	0.63 140	1.34 250	0.73 227	10.90 277	0.70 214	2.37 246	3.46 221	3.27 277	0.60 204	1.05 228	1.52 239	1.39 227	2.31 239

MADNet+	2.24 246	1.21 256	1.26 256	1.48 252	1.30 253	1.12 237	2.54 262	1.95 278	1.46 259	1.34 272	1.29 232	2.44 242	2.24 250	1.30 267	8.99 290	2.12 285	2.64 276	1.14 268	2.82 231	1.90 282	4.19 275	4.31 237	1.30 265	2.17 293	2.03 268	1.57 240	1.59 246	2.76 249

ADCPNet	2.25 247	0.78 217	0.91 228	0.83 215	1.24 252	0.87 220	1.74 254	1.04 239	1.32 253	0.83 235	1.84 253	1.05 196	8.05 283	0.76 246	4.11 261	1.21 245	0.99 235	0.72 224	4.28 246	1.01 245	1.66 223	3.55 224	0.73 237	0.80 233	1.57 262	2.02 256	1.35 224	15.39 297

CBMV_ROB	2.30 248	0.82 223	0.68 206	1.36 249	1.15 248	1.09 235	0.82 220	1.03 237	0.57 192	0.72 207	0.82 199	9.72 295	6.90 279	0.58 229	4.50 270	0.77 195	0.82 211	0.59 192	5.75 255	1.23 262	4.26 276	5.15 253	0.53 217	0.73 221	1.47 257	3.61 280	2.91 281	3.40 259

DDVS	2.34 249	0.70 209	0.83 223	0.70 201	0.75 222	0.75 208	0.60 185	1.08 242	0.87 225	0.82 232	32.66 308	3.89 265	1.27 229	0.53 215	1.37 187	1.39 259	0.74 197	0.66 209	2.14 206	0.96 240	1.75 229	3.32 218	0.49 202	0.60 204	0.72 159	0.88 172	1.37 226	1.33 207

SPS-STEREO	2.34 249	1.27 258	1.24 255	1.58 257	1.36 256	1.49 254	1.27 245	1.67 268	1.36 256	1.38 274	2.76 263	3.04 251	1.30 232	1.06 262	4.12 263	1.82 281	1.66 258	1.39 279	9.69 274	1.36 265	4.41 278	7.92 287	1.28 263	1.43 272	1.48 258	1.76 249	2.03 261	2.03 230
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.37 251	1.10 252	1.07 245	1.16 237	1.12 245	1.05 230	3.27 271	1.75 272	2.58 282	1.20 265	1.66 246	3.03 250	2.81 261	1.03 260	4.41 269	3.73 294	2.42 270	2.18 295	3.18 240	1.64 277	4.45 280	7.10 278	1.26 260	1.22 266	2.09 269	1.57 240	1.52 241	4.30 267

RainbowNet	2.44 252	2.98 278	1.98 275	3.35 277	2.61 277	3.55 273	3.57 276	1.29 248	0.91 230	1.53 282	0.89 203	3.23 254	2.50 253	2.96 281	2.91 243	0.91 208	1.93 260	1.05 258	5.80 256	1.56 273	3.09 257	4.31 237	4.23 282	1.01 251	1.40 254	1.57 240	1.81 255	2.97 253

otaku	2.54 253	3.10 282	1.32 261	3.38 278	2.41 271	3.63 276	3.11 269	1.05 241	0.97 238	1.13 257	0.81 198	2.95 248	1.88 247	2.63 276	3.57 256	0.67 154	1.56 255	0.77 235	13.58 285	1.10 252	2.70 249	4.14 231	4.46 285	0.78 230	1.18 240	1.37 230	1.72 251	2.50 245

Ntro	2.56 254	3.44 290	1.64 269	3.56 280	2.56 276	3.77 280	3.41 272	1.11 246	1.04 242	1.16 262	0.92 205	2.98 249	1.40 236	2.75 280	3.10 250	0.68 164	1.91 259	0.84 249	11.74 280	1.16 254	2.88 253	5.44 258	4.15 281	0.75 223	1.27 243	1.58 243	1.61 249	2.30 238

ACVNet-4b	2.61 255	2.78 275	1.77 271	3.15 273	2.34 270	3.59 275	3.82 278	1.34 254	1.35 255	1.27 269	0.72 182	3.29 257	2.76 260	3.05 283	3.12 251	0.82 202	2.46 271	1.10 265	10.23 276	1.26 263	3.40 262	5.28 255	4.07 280	0.95 242	1.28 244	1.29 223	1.47 238	2.47 244

ACVNet_1	2.64 256	3.24 285	2.43 281	4.43 286	3.01 285	3.83 282	4.20 283	1.35 255	1.18 247	1.22 267	1.08 219	3.35 258	2.52 254	3.12 285	1.93 219	0.72 182	2.67 277	1.17 270	9.65 273	1.16 254	3.59 269	2.70 207	4.47 286	1.11 256	1.43 255	2.04 257	1.46 236	2.10 231

SFCPSM	2.77 257	0.82 223	0.65 201	0.77 209	0.70 209	0.74 206	0.63 193	0.84 214	0.97 238	0.71 205	1.85 254	2.58 243	4.16 266	0.57 222	2.35 236	0.96 212	0.75 199	0.64 203	44.80 306	1.20 258	0.92 178	1.50 165	0.56 225	0.60 204	0.97 213	0.96 186	1.22 214	1.37 208

DGSMNet	2.86 258	0.99 244	1.40 266	1.06 231	1.09 241	1.14 239	1.07 237	1.42 258	0.94 236	2.17 294	11.83 305	1.77 234	1.86 246	0.95 259	7.21 283	3.88 295	6.07 288	1.70 288	5.05 251	1.75 280	7.07 297	8.89 291	0.97 256	1.24 267	1.03 227	1.46 234	1.44 231	1.85 224

DPSNet	2.86 258	0.84 229	0.79 219	1.23 243	1.35 255	1.35 249	0.95 231	1.10 244	1.48 260	0.80 227	1.17 222	7.04 282	4.28 268	0.75 245	6.78 282	2.57 290	1.59 257	1.27 276	14.87 289	1.61 276	5.07 286	9.58 292	1.81 271	1.44 274	1.49 259	2.52 266	1.66 250	1.87 226

PSMNet_ROB	2.93 260	3.42 289	2.10 276	2.90 268	2.09 266	4.14 285	3.88 279	1.50 260	1.44 258	1.61 284	2.63 262	3.83 264	5.07 269	5.05 293	3.50 254	0.96 212	2.14 267	1.10 265	8.78 269	1.70 279	2.75 251	2.96 214	5.52 295	1.38 271	2.15 270	2.21 261	1.95 258	2.38 242

WAO-7	2.94 261	1.85 264	2.82 287	7.24 292	1.77 264	1.84 262	2.02 255	2.09 279	2.63 283	2.22 295	5.33 283	4.72 273	6.89 278	1.25 265	3.06 248	1.30 251	1.96 262	1.23 273	8.68 268	1.55 270	2.35 244	3.54 223	0.89 249	1.69 282	1.89 265	3.34 276	2.02 260	3.26 257

WAO-6	2.96 262	2.29 269	1.76 270	3.04 270	2.29 269	3.05 269	3.14 270	1.77 275	2.34 276	1.52 281	1.58 243	4.04 267	5.83 273	2.65 278	3.52 255	1.40 262	5.11 287	1.42 283	5.06 252	1.57 274	3.08 256	5.20 254	2.70 275	1.78 284	2.74 275	3.12 274	2.78 278	5.24 276

Dean	2.99 263	3.25 286	1.92 273	5.91 289	3.47 292	3.67 277	3.78 277	1.88 276	1.96 270	1.49 279	1.39 236	3.77 263	4.25 267	2.99 282	2.38 237	0.98 219	2.82 278	1.33 278	6.23 259	1.76 281	3.56 266	5.37 256	4.77 287	1.59 279	2.73 274	2.30 262	2.62 276	2.67 247

IMH-64-1	3.00 264	2.74 272	2.51 282	3.26 274	2.79 279	3.76 278	4.17 281	1.68 269	2.47 279	1.13 257	1.25 229	3.66 260	6.37 274	3.61 286	2.63 240	1.16 238	2.53 272	1.41 281	6.20 257	1.55 270	3.46 263	5.75 263	4.82 289	1.44 274	2.82 276	1.99 254	2.35 266	3.59 260

IMH-64	3.00 264	2.74 272	2.51 282	3.26 274	2.79 279	3.76 278	4.17 281	1.68 269	2.47 279	1.13 257	1.25 229	3.66 260	6.37 274	3.61 286	2.63 240	1.16 238	2.53 272	1.41 281	6.20 257	1.55 270	3.46 263	5.75 263	4.82 289	1.44 274	2.82 276	1.99 254	2.35 266	3.59 260

IMH	3.37 266	2.80 276	2.52 284	3.30 276	2.81 281	3.78 281	4.24 284	1.75 272	2.57 281	1.17 263	1.23 228	3.99 266	10.97 286	5.78 299	2.21 233	1.12 233	2.58 274	1.39 279	6.86 264	1.60 275	3.49 265	5.44 258	4.89 292	1.50 277	3.02 280	2.37 264	2.52 273	5.01 272

anonymity	3.37 266	0.42 81	1.10 248	0.58 176	0.43 153	0.48 148	0.31 136	0.78 201	0.35 129	0.62 152	65.69 312	0.87 177	0.30 87	0.25 107	1.14 156	1.37 256	0.61 148	0.44 103	1.39 178	0.63 190	0.75 153	7.27 279	0.25 133	0.32 108	0.99 219	1.23 215	1.10 200	1.44 211

SGM_RVC	3.37 266	1.46 260	0.88 224	1.79 259	1.36 256	1.81 261	1.40 250	1.65 267	1.12 246	0.83 235	1.60 244	7.12 283	3.65 264	0.43 187	2.16 230	0.62 135	0.80 208	0.58 186	11.35 279	0.68 209	2.17 240	1.08 144	0.52 216	0.98 245	2.24 271	1.97 253	6.00 297	34.83 306
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	3.45 269	3.01 279	2.34 280	4.63 287	2.95 284	3.55 273	3.53 274	1.59 264	1.33 254	1.30 270	1.13 221	3.27 255	2.54 256	2.69 279	1.95 220	0.87 206	9.85 292	1.08 264	21.96 293	1.38 267	3.39 261	4.29 235	4.23 282	1.43 272	2.01 266	2.58 267	1.90 257	2.34 241

ELAS_RVC	3.56 270	2.05 265	1.92 273	2.68 265	2.14 267	5.31 296	2.31 258	2.50 286	1.91 268	1.84 289	4.76 278	7.99 287	8.55 285	0.84 249	3.62 257	1.05 227	1.96 262	1.22 272	4.63 249	1.51 269	4.77 284	9.74 293	1.27 262	1.99 291	8.57 296	3.59 279	3.42 285	3.96 266
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	3.61 271	2.21 267	1.84 272	3.04 270	2.46 273	3.47 272	2.38 260	2.81 291	2.86 286	1.46 276	4.82 279	8.36 289	8.06 284	0.87 251	4.11 261	1.04 225	1.99 264	1.15 269	4.54 248	1.19 257	4.74 283	10.44 298	1.26 260	1.86 289	6.96 294	4.71 288	3.75 287	5.16 274
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.67 272	1.54 262	1.08 246	2.64 263	1.78 265	2.12 264	1.19 243	2.47 284	1.38 257	0.91 245	6.33 290	9.51 293	7.65 282	0.50 206	9.98 292	1.96 282	0.90 219	0.75 233	8.92 270	0.82 227	8.67 298	10.38 297	0.73 237	1.12 257	3.41 283	2.18 260	5.22 294	4.91 271
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
MDST_ROB	4.20 273	2.33 270	0.80 220	3.91 283	1.60 263	2.83 267	1.12 239	1.14 247	0.79 217	0.78 225	1.19 223	1.60 228	25.00 299	0.36 166	11.29 295	0.67 154	0.68 181	0.49 138	4.16 245	0.65 198	1.82 232	6.21 275	0.61 232	0.78 230	8.88 297	3.05 272	18.20 304	12.37 292

DispFullNet	4.35 274	3.21 283	4.31 298	2.72 266	2.48 275	2.93 268	2.71 267	2.81 291	1.89 267	4.52 304	6.61 291	8.91 292	5.38 270	2.59 274	2.40 238	7.94 300	3.27 281	2.03 291	27.02 295	2.94 296	4.26 276	4.88 244	1.79 270	1.18 264	1.35 248	1.33 227	2.38 269	3.59 260

LVE	4.48 275	3.05 280	2.13 277	26.62 305	3.20 288	3.95 283	12.38 304	1.56 262	1.65 263	1.86 290	1.66 246	3.36 259	4.03 265	3.08 284	2.05 227	1.07 229	2.36 269	1.44 284	17.31 291	1.64 277	3.69 272	5.87 269	4.40 284	1.82 287	2.86 279	2.32 263	2.39 270	3.29 258

WAO-8	4.61 276	3.39 287	2.82 287	10.45 297	3.06 286	4.31 286	7.22 290	2.68 289	4.40 293	1.75 287	3.16 268	6.16 277	13.19 290	5.21 295	4.20 264	1.35 252	3.33 282	1.55 286	12.12 281	2.51 290	3.15 258	4.91 245	3.42 278	1.62 280	5.04 289	4.04 281	3.84 291	5.71 279

Venus	4.61 276	3.39 287	2.82 287	10.45 297	3.06 286	4.31 286	7.22 290	2.68 289	4.40 293	1.75 287	3.16 268	6.16 277	13.19 290	5.21 295	4.20 264	1.35 252	3.33 282	1.55 286	12.12 281	2.51 290	3.15 258	4.91 245	3.42 278	1.62 280	5.04 289	4.04 281	3.84 291	5.71 279

TRStereo	4.80 278	0.88 235	1.21 252	0.56 172	0.36 123	1.43 252	0.49 169	0.68 159	0.30 93	0.65 173	0.47 103	1.13 206	0.28 80	0.23 84	1.25 176	1.09 230	0.58 121	0.48 132	2.00 202	0.51 151	0.76 157	5.69 261	0.19 73	0.30 97	0.79 180	104.35 314	1.77 254	1.07 186

PWCK	5.22 279	3.06 281	2.20 279	3.63 281	2.67 278	4.53 290	5.48 287	2.47 284	2.98 288	3.29 300	4.30 275	9.76 296	5.51 271	1.79 270	3.20 252	1.42 263	2.58 274	1.45 285	51.06 309	2.39 288	4.63 281	4.24 233	2.66 274	1.80 285	3.05 281	3.57 278	2.56 274	4.64 269

SGM-ForestM	5.65 280	4.50 295	1.05 242	2.91 269	1.57 261	4.11 284	4.85 285	2.98 293	2.33 274	0.72 207	4.70 277	7.33 285	6.60 277	0.49 204	39.89 305	0.68 164	0.97 232	0.56 178	8.53 267	0.68 209	4.43 279	1.50 165	0.54 219	0.96 243	7.49 295	21.53 299	7.62 298	13.00 293

notaker	5.86 281	5.54 300	3.78 296	13.93 300	5.35 298	5.67 298	9.28 300	2.38 283	2.66 284	2.06 293	1.78 251	13.93 302	24.00 297	4.00 289	4.62 271	1.76 278	5.10 286	2.17 294	17.07 290	2.17 285	6.58 296	6.08 272	6.15 299	2.16 292	1.79 264	2.08 259	2.35 266	3.69 263

MADNet++	5.91 282	3.53 291	3.85 297	2.86 267	4.61 296	3.06 270	4.05 280	4.68 299	5.50 295	4.18 303	5.19 282	6.42 279	6.59 276	6.60 300	7.82 287	6.76 298	4.79 285	4.06 300	7.98 266	5.77 300	9.82 301	16.30 303	2.35 273	4.40 302	4.10 288	14.38 295	5.24 295	4.57 268

JetBlue	6.09 283	3.86 292	3.31 294	6.02 290	4.23 295	6.50 299	9.13 298	3.53 294	2.89 287	1.48 277	1.60 244	8.25 288	1.97 249	5.45 298	6.44 280	3.14 292	3.63 284	2.97 298	5.48 254	2.48 289	10.91 302	12.33 300	4.85 291	2.26 294	6.93 293	17.02 296	3.81 290	24.06 301

AIO-Stereo-zeroshot1	6.10 284	0.61 192	1.30 260	0.77 209	0.74 219	1.19 241	0.83 221	0.81 210	0.96 237	0.80 227	6.66 292	1.02 192	0.37 147	0.27 128	1.82 213	1.97 283	0.71 193	0.62 200	123.79 312	0.58 172	1.43 218	7.73 284	0.23 116	0.40 155	0.96 210	4.91 289	1.12 202	2.12 232

UNDER WATER-64	6.32 285	5.21 298	3.26 293	12.14 299	5.88 299	6.71 301	9.26 299	4.87 300	3.46 290	2.30 298	2.35 259	11.93 301	12.73 288	5.12 294	5.34 278	1.80 280	12.41 301	2.22 297	8.98 272	4.33 299	6.38 294	7.95 288	8.71 305	2.66 297	3.83 286	8.23 292	4.61 293	7.84 287

TorneroNet-64	6.40 286	4.65 296	2.74 286	15.54 302	3.31 289	4.94 291	8.03 292	2.22 281	9.83 300	1.42 275	1.34 234	7.37 286	29.26 302	4.42 291	5.17 277	1.23 247	11.76 300	1.76 290	17.82 292	2.71 293	5.61 291	6.19 273	5.20 293	1.81 286	3.54 284	4.38 284	2.30 265	8.17 288

STStereo	6.54 287	2.50 271	5.20 300	5.17 288	2.86 283	5.44 297	3.55 275	6.26 302	6.79 296	1.56 283	7.62 297	9.51 293	14.78 294	0.67 238	10.87 294	0.93 209	0.98 234	0.64 203	36.61 302	1.16 254	2.12 238	4.60 241	0.80 242	1.84 288	5.84 291	11.36 293	3.79 288	23.26 300

SGM+DAISY	7.37 288	1.43 259	1.33 263	1.85 260	1.57 261	2.10 263	2.58 265	1.57 263	1.92 269	1.37 273	7.84 298	8.83 291	13.00 289	1.27 266	12.20 296	2.02 284	1.50 253	1.26 275	11.20 278	1.43 268	6.12 293	10.35 296	1.28 263	1.58 278	22.91 303	36.14 309	3.33 284	41.05 310

UNDER WATER	7.65 289	4.75 297	3.20 292	10.38 296	5.97 300	6.52 300	8.90 295	4.43 295	3.71 292	1.97 292	2.13 256	10.58 299	57.67 309	4.90 292	4.62 271	1.61 274	12.55 302	2.15 293	9.80 275	4.02 297	6.55 295	7.81 286	8.85 306	2.70 298	3.94 287	5.71 290	3.74 286	7.34 284

JetRed	7.88 290	5.28 299	6.04 302	3.77 282	5.01 297	7.11 302	10.17 301	4.64 298	3.46 290	3.00 299	2.43 260	6.74 281	2.58 257	7.32 301	6.13 279	7.14 299	8.68 291	7.10 302	4.85 250	4.17 298	11.09 303	12.68 301	8.09 304	3.36 300	11.02 298	24.14 301	12.36 301	24.50 302

KSHMR	8.09 291	4.19 293	3.02 291	20.01 304	3.97 294	5.23 295	5.85 288	2.62 288	2.46 278	2.23 296	2.33 258	4.57 272	77.01 313	5.26 297	3.82 259	1.74 277	3.01 280	2.05 292	30.62 298	2.04 284	5.15 287	6.07 271	7.51 303	1.94 290	3.25 282	2.86 271	3.03 282	6.46 282

MaskLacGwcNet_RVC	8.44 292	0.67 202	1.08 246	0.97 228	0.87 229	0.82 217	1.29 246	0.85 217	0.73 210	0.90 244	5.88 285	182.08 314	2.36 251	1.37 268	1.72 210	1.04 225	0.95 228	1.05 258	6.37 261	0.80 225	3.60 270	4.99 247	0.56 225	0.86 235	1.00 222	1.48 237	1.21 212	2.39 243

LSM0	8.46 293	1.08 251	0.97 233	1.68 258	1.46 259	1.66 259	2.34 259	2.26 282	2.33 274	1.64 285	3.73 272	4.12 269	7.50 280	0.66 236	61.95 312	74.50 313	1.94 261	1.07 263	12.24 283	2.24 286	5.75 292	11.09 299	0.92 251	1.32 269	2.02 267	3.44 277	3.80 289	14.65 296

ACV-stereo	8.54 294	1.03 247	0.99 234	1.31 247	0.73 216	1.51 255	0.96 233	0.88 220	1.09 245	1.07 256	1.26 231	1.09 201	24.12 298	0.52 212	4.26 267	3.65 293	1.07 238	0.79 242	168.90 313	1.90 282	3.75 273	3.35 220	0.73 237	0.75 223	0.78 176	1.47 235	1.57 245	1.05 182

ktn	8.56 295	3.21 283	2.95 290	6.28 291	3.33 290	4.46 289	10.27 302	2.14 280	9.87 301	2.28 297	1.79 252	40.24 308	55.84 308	3.95 288	2.98 247	2.12 285	12.68 303	2.18 295	33.93 299	2.29 287	3.76 274	3.97 230	4.78 288	2.28 295	2.60 272	2.77 269	3.18 283	5.01 272

TorneroNet	8.57 296	4.31 294	2.73 285	29.82 307	3.34 291	5.12 292	6.26 289	2.59 287	9.76 298	1.48 277	2.49 261	11.42 300	68.87 312	4.30 290	4.82 274	1.20 243	10.34 293	1.71 289	23.71 294	2.90 295	5.60 290	5.95 270	5.37 294	1.69 282	3.61 285	3.06 273	2.60 275	6.24 281

XX-Stereo	9.59 297	0.38 61	0.41 126	0.62 187	0.28 86	0.54 163	0.28 118	0.69 164	0.28 76	0.69 198	6.22 288	1.02 192	0.30 87	0.24 98	1.91 218	1.60 273	0.61 148	0.52 157	1.97 201	0.54 156	0.76 157	1.31 156	0.19 73	0.29 92	233.45 313	0.86 169	1.03 186	1.85 224

MANE	10.17 298	2.87 277	4.55 299	3.48 279	3.67 293	4.33 288	5.37 286	5.85 301	8.41 297	1.15 261	6.84 296	8.81 290	11.91 287	0.74 244	34.96 303	9.77 302	2.33 268	17.98 307	8.97 271	0.99 243	5.17 288	10.08 294	0.75 240	2.44 296	19.90 302	30.18 305	24.05 307	39.03 309

DGTPSM_ROB	12.60 299	5.94 301	17.42 307	4.21 284	7.87 301	5.18 293	8.36 293	4.59 296	11.62 303	4.53 305	8.72 299	5.12 274	17.04 295	12.93 305	25.30 302	14.55 304	6.98 289	15.75 305	13.36 284	12.08 304	9.26 299	21.71 306	5.68 296	11.58 304	12.26 299	31.67 306	13.08 302	33.34 304

DPSMNet_ROB	13.44 300	5.95 302	17.43 308	4.22 285	7.88 302	5.18 293	8.37 294	4.59 296	11.63 304	4.55 306	8.85 300	5.31 275	22.17 296	12.96 306	41.18 308	14.59 305	7.06 290	15.81 306	14.45 288	12.09 305	9.28 300	21.72 307	5.68 296	11.58 304	12.30 300	31.67 306	13.08 302	33.34 304

DLNR_Zeroshot_test	17.85 301	67.20 314	1.21 252	81.88 314	0.36 123	0.45 136	74.74 314	0.76 193	0.28 76	0.69 198	0.57 139	1.21 211	0.30 87	8.16 302	84.46 313	99.85 314	23.71 307	15.03 304	7.28 265	0.56 164	5.49 289	3.79 227	0.19 73	0.46 171	0.77 172	0.84 164	0.81 140	0.80 158

LE_ROB	18.13 302	1.84 263	5.86 301	9.46 295	53.77 314	8.04 303	45.58 309	11.04 307	28.98 308	1.91 291	6.75 295	38.77 307	49.52 307	0.36 166	14.59 297	0.59 124	0.86 215	0.60 196	36.50 301	7.48 302	4.68 282	6.20 274	25.95 309	12.06 306	26.61 304	25.97 303	28.65 309	36.99 307

DPSM_ROB	18.33 303	16.23 304	21.89 309	9.40 293	8.73 303	13.60 305	9.09 296	10.89 304	15.09 305	8.44 307	8.95 301	10.11 297	13.19 290	16.30 307	18.97 298	18.97 307	18.34 305	20.44 308	13.82 286	14.87 307	26.45 309	27.55 308	6.48 300	14.45 308	32.48 309	38.81 310	37.03 311	44.38 311

DPSM	18.33 303	16.23 304	21.89 309	9.40 293	8.73 303	13.60 305	9.09 296	10.89 304	15.09 305	8.44 307	8.95 301	10.11 297	13.19 290	16.30 307	18.97 298	18.97 307	18.34 305	20.44 308	13.82 286	14.87 307	26.45 309	27.55 308	6.48 300	14.45 308	32.48 309	38.81 310	37.03 311	44.38 311

HanzoNet	20.46 305	15.45 303	7.17 304	35.04 309	15.40 306	42.60 310	42.25 308	19.41 308	22.53 307	3.57 301	8.95 301	41.20 309	59.36 311	45.57 312	19.76 300	4.23 296	41.32 310	3.33 299	50.89 308	8.87 303	11.85 304	10.25 295	15.36 308	3.51 301	5.98 292	5.84 291	5.30 296	7.56 285

LRCNet_RVC	21.82 306	29.16 307	11.33 306	31.73 308	29.10 310	34.20 309	27.48 306	21.70 311	10.00 302	29.64 311	30.45 307	32.28 305	25.87 300	34.03 310	20.67 301	2.95 291	25.60 308	21.94 310	44.10 305	20.69 309	15.98 307	6.68 277	36.66 310	27.37 310	2.65 273	1.65 245	8.66 300	6.68 283

BEATNet-Init1	24.80 307	35.34 309	3.40 295	54.39 313	11.05 305	52.62 314	30.07 307	9.50 303	9.78 299	1.71 286	9.05 304	32.52 306	48.55 306	0.91 256	59.64 311	13.60 303	2.94 279	1.21 271	78.28 310	35.97 311	14.53 306	17.14 305	1.30 265	2.98 299	29.70 307	22.69 300	52.62 313	38.22 308

PML	30.79 308	20.86 306	7.14 303	29.36 306	20.49 309	28.87 308	10.60 303	10.92 306	87.59 314	20.00 310	153.26 314	98.26 313	119.13 314	10.64 304	9.27 291	9.16 301	16.55 304	7.27 303	34.78 300	7.44 301	12.95 305	13.29 302	5.71 298	6.19 303	32.49 311	12.75 294	34.25 310	12.19 291

CasAABBNet	36.82 309	32.66 308	44.09 314	18.77 303	17.41 307	27.26 307	18.09 305	21.65 310	30.38 309	17.51 309	18.08 306	20.27 303	26.53 301	32.72 309	37.32 304	38.13 309	36.79 309	41.08 311	27.46 296	29.84 310	53.33 314	55.90 313	12.92 307	28.97 311	65.31 312	78.04 313	74.31 314	89.23 314

HaxPig	41.43 310	43.78 311	40.67 311	44.87 310	47.40 312	44.66 311	45.90 310	46.29 312	45.65 311	48.99 312	49.28 309	47.25 311	43.73 304	43.21 311	40.38 307	39.12 311	48.32 311	51.04 312	43.25 303	42.26 312	42.89 311	36.79 310	50.70 312	43.01 313	27.27 305	19.90 297	20.68 305	21.39 299

AVERAGE_ROB	41.95 311	44.71 312	42.09 312	45.93 311	46.78 311	45.54 312	46.49 311	47.00 313	43.80 310	49.16 313	49.81 310	47.19 310	43.01 303	49.34 313	40.06 306	38.39 310	48.88 312	51.23 313	43.85 304	42.36 313	43.28 312	39.80 311	49.36 311	42.83 312	28.47 306	20.13 298	23.38 306	19.90 298

MEDIAN_ROB	44.92 312	47.22 313	43.96 313	48.39 312	49.65 313	48.09 313	49.12 312	49.68 314	46.28 312	52.49 314	53.49 311	50.50 312	45.47 305	49.67 314	43.04 309	41.33 312	51.67 313	54.31 314	46.89 307	45.84 314	45.76 313	41.31 312	52.59 313	45.67 314	30.78 308	26.35 304	25.34 308	27.98 303

STTRV1_RVC		0.82 223	0.67 204	1.06 231	0.75 222	1.07 233	0.90 227	0.94 224	0.93 232	0.95 249	1.19 223	1.84 235	2.61 258	0.87 251		1.01 220	1.49 252	0.73 227		2.75 294	2.45 248			1.00 249	1.39 249	1.47 235	1.98 259	4.80 270

DPSimNet_ROB		42.01 310	9.19 305	15.49 301	19.18 308	8.81 304	51.60 313	21.45 309	69.48 313	4.09 302	130.66 313	21.85 304	59.34 310	9.82 303	51.06 310	15.06 306		4.22 301	102.54 311	14.43 306	17.28 308	16.43 304	6.62 302	13.29 307		45.88 312	8.52 299	55.57 313

Low-res two-view benchmark