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

Pointernet	0.04 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 14	0.04 5	0.02 1	0.03 1	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 1	0.08 1	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.10 11	0.02 2	0.02 1	0.05 3	0.04 1	0.05 3	0.03 1

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 8	0.10 3	0.06 2	0.06 6	0.07 7	0.04 2	0.08 9	0.06 2	0.01 1	0.02 1	0.06 8	0.05 3	0.05 3	0.04 3
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	0.05 3	0.03 1	0.03 2	0.03 6	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 5	0.05 16	0.04 4	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.11 4	0.10 3	0.07 5	0.05 3	0.06 4	0.05 5	0.06 3	0.17 30	0.04 17	0.03 4	0.05 3	0.05 3	0.06 7	0.04 3

CoSv	0.05 3	0.04 8	0.03 2	0.03 6	0.03 9	0.05 20	0.03 14	0.05 15	0.04 12	0.04 4	0.02 3	0.03 1	0.03 10	0.02 2	0.09 2	0.09 2	0.07 5	0.04 1	0.08 11	0.04 2	0.07 7	0.04 1	0.02 2	0.02 1	0.08 16	0.05 3	0.07 11	0.04 3

AIO-test2	0.05 3	0.03 1	0.03 2	0.03 6	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.05 16	0.04 4	0.07 24	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.22 32	0.17 52	0.06 2	0.05 3	0.05 1	0.05 5	0.05 1	0.16 27	0.02 2	0.03 4	0.04 1	0.05 3	0.03 1	0.04 3

U	0.05 3	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 5	0.02 1	0.04 4	0.01 1	0.05 11	0.03 10	0.02 2	0.14 12	0.12 19	0.08 13	0.07 11	0.08 11	0.05 5	0.10 21	0.09 8	0.02 2	0.03 4	0.08 16	0.07 15	0.06 7	0.06 18

ProNet	0.05 3	0.04 8	0.04 11	0.03 6	0.02 1	0.04 11	0.08 80	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 19	0.03 1	0.02 1	0.03 16	0.12 5	0.10 3	0.07 5	0.06 6	0.06 4	0.04 2	0.06 3	0.08 4	0.03 11	0.04 13	0.05 3	0.04 1	0.05 3	0.04 3

CroCo-Stereo Lap2	0.05 3	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.03 5	0.06 19	0.03 4	0.04 4	0.03 10	0.02 2	0.12 5	0.11 9	0.07 5	0.07 11	0.07 7	0.05 5	0.09 14	0.08 4	0.02 2	0.03 4	0.08 16	0.08 20	0.07 11	0.05 12

MM-Stereo_test1	0.06 9	0.04 8	0.03 2	0.04 12	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.04 4	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.15 15	0.17 52	0.07 5	0.07 11	0.06 4	0.08 17	0.06 3	0.23 51	0.05 31	0.03 4	0.05 3	0.05 3	0.06 7	0.04 3

RAStereo	0.06 9	0.05 14	0.04 11	0.03 6	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 15	0.03 5	0.10 29	0.03 4	0.08 23	0.04 19	0.02 2	0.15 15	0.11 9	0.09 16	0.08 18	0.10 21	0.05 5	0.13 31	0.09 8	0.02 2	0.03 4	0.09 22	0.07 15	0.07 11	0.07 21

AIO-test1	0.07 11	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 20	0.06 21	0.06 19	0.06 19	0.06 15	0.02 1	0.03 16	0.24 45	0.15 32	0.06 2	0.05 3	0.05 1	0.08 17	0.06 3	0.33 99	0.02 2	0.03 4	0.04 1	0.05 3	0.04 2	0.04 3

DEFOM-Stereo	0.07 11	0.06 22	0.04 11	0.06 31	0.05 22	0.06 25	0.03 14	0.06 20	0.05 16	0.06 19	0.08 32	0.06 15	0.03 10	0.04 25	0.20 26	0.12 19	0.11 27	0.09 21	0.10 21	0.07 11	0.11 26	0.09 8	0.04 17	0.04 13	0.09 22	0.08 20	0.12 34	0.08 26

AIO-Stereo	0.07 11	0.05 14	0.04 11	0.04 12	0.04 17	0.04 11	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.05 11	0.04 4	0.03 10	0.03 16	0.21 29	0.11 9	0.10 24	0.06 6	0.09 19	0.14 82	0.08 9	0.47 147	0.03 11	0.04 13	0.06 8	0.05 3	0.07 11	0.04 3

RSM	0.07 11	0.05 14	0.04 11	0.04 12	0.04 17	0.05 20	0.03 14	0.04 5	0.03 5	0.04 4	0.05 11	0.06 15	0.03 10	0.02 2	0.12 5	0.10 3	0.07 5	0.06 6	0.07 7	0.08 17	0.09 14	0.60 180	0.03 11	0.04 13	0.06 8	0.06 11	0.07 11	0.05 12

MM-Stereo_test2	0.08 15	0.05 14	0.04 11	0.04 12	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 5	0.04 12	0.06 19	0.04 9	0.04 4	0.03 10	0.03 16	0.23 35	0.25 133	0.08 13	0.07 11	0.07 7	0.12 54	0.08 9	0.55 164	0.05 31	0.04 13	0.05 3	0.09 27	0.06 7	0.06 18

GIP-stereo	0.08 15	0.05 14	0.04 11	0.04 12	0.03 9	0.04 11	0.03 14	0.03 1	0.03 5	0.05 14	0.04 9	0.05 11	0.03 10	0.04 25	0.30 75	0.22 105	0.09 16	0.07 11	0.09 19	0.10 36	0.09 14	0.43 135	0.02 2	0.04 13	0.07 14	0.07 15	0.08 17	0.05 12

RSM++	0.08 15	0.05 14	0.05 20	0.05 20	0.05 22	0.04 11	0.03 14	0.06 20	0.06 21	0.05 14	0.05 11	0.07 22	0.04 19	0.02 2	0.13 8	0.11 9	0.09 16	0.07 11	0.08 11	0.10 36	0.10 21	0.64 188	0.04 17	0.05 21	0.08 16	0.07 15	0.08 17	0.05 12

MoCha-V2	0.08 15	0.04 8	0.03 2	0.04 12	0.03 9	0.04 11	0.02 3	0.04 5	0.03 5	0.04 4	0.05 11	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.37 105	0.12 19	0.07 5	0.08 18	0.08 11	0.15 110	0.08 9	0.56 173	0.03 11	0.03 4	0.06 8	0.05 3	0.05 3	0.03 1

StereoVision	0.08 15	0.05 14	0.05 20	0.04 12	0.04 17	0.05 20	0.03 14	0.07 23	0.11 80	0.05 14	0.06 19	0.06 15	0.06 32	0.02 2	0.14 12	0.13 25	0.09 16	0.07 11	0.10 21	0.08 17	0.09 14	0.08 4	0.03 11	0.05 21	0.12 41	0.10 29	0.13 40	0.13 43

RAFT	0.08 15	0.04 8	0.06 25	0.05 20	0.03 9	0.07 34	0.03 14	0.10 29	0.05 16	0.06 19	0.07 24	0.08 23	0.05 25	0.02 2	0.22 32	0.11 9	0.09 16	0.06 6	0.08 11	0.06 10	0.08 9	0.10 11	0.02 2	0.04 13	0.14 52	0.14 54	0.16 49	0.15 59

delet	0.08 15	0.08 30	0.07 34	0.09 61	0.07 38	0.08 52	0.06 50	0.07 23	0.06 21	0.09 28	0.08 32	0.11 32	0.06 32	0.07 52	0.15 15	0.10 3	0.10 24	0.09 21	0.08 11	0.09 28	0.10 21	0.08 4	0.05 31	0.07 34	0.10 27	0.09 27	0.10 26	0.08 26

TDLM	0.08 15	0.08 30	0.07 34	0.07 34	0.08 51	0.07 34	0.06 50	0.08 25	0.06 21	0.06 19	0.12 71	0.08 23	0.06 32	0.05 31	0.10 3	0.10 3	0.10 24	0.09 21	0.08 11	0.07 11	0.09 14	0.10 11	0.05 31	0.07 34	0.08 16	0.08 20	0.09 24	0.09 31

IGEV-Stereo++	0.09 23	0.05 14	0.04 11	0.05 20	0.05 22	0.04 11	0.02 3	0.05 15	0.05 16	0.05 14	0.05 11	0.05 11	0.04 19	0.03 16	0.32 86	0.19 75	0.07 5	0.09 21	0.10 21	0.14 82	0.09 14	0.55 164	0.10 117	0.03 4	0.06 8	0.06 11	0.08 17	0.05 12

Occ-G	0.09 23	0.07 23	0.05 20	0.05 20	0.04 17	0.05 20	0.03 14	0.05 15	0.04 12	0.04 4	0.08 32	0.06 15	0.04 19	0.03 16	0.28 70	0.15 32	0.09 16	0.09 21	0.14 35	0.10 36	0.10 21	0.41 129	0.08 81	0.05 21	0.07 14	0.06 11	0.08 17	0.06 18

iRaftStereo_RVC	0.09 23	0.07 23	0.06 25	0.05 20	0.05 22	0.06 25	0.03 14	0.10 29	0.06 21	0.10 29	0.09 40	0.10 29	0.05 25	0.04 25	0.13 8	0.11 9	0.14 38	0.10 28	0.12 29	0.08 17	0.15 37	0.22 48	0.04 17	0.06 28	0.10 27	0.08 20	0.11 29	0.08 26

MaDis-Stereo	0.10 26	0.07 23	0.06 25	0.04 12	0.04 17	0.04 11	0.04 27	0.09 27	0.07 31	0.11 33	0.08 32	0.13 40	0.06 32	0.03 16	0.17 19	0.14 27	0.15 41	0.12 39	0.17 45	0.07 11	0.17 41	0.15 23	0.03 11	0.06 28	0.15 68	0.20 112	0.16 49	0.19 90

AASNet	0.10 26	0.10 47	0.07 34	0.10 69	0.10 76	0.11 88	0.08 80	0.12 35	0.06 21	0.10 29	0.11 63	0.10 29	0.06 32	0.07 52	0.16 18	0.12 19	0.13 34	0.11 33	0.11 26	0.09 28	0.11 26	0.13 18	0.06 42	0.08 43	0.11 33	0.10 29	0.10 26	0.09 31

MMNet	0.10 26	0.09 36	0.07 34	0.10 69	0.09 59	0.09 66	0.07 64	0.10 29	0.08 35	0.08 26	0.09 40	0.13 40	0.06 32	0.08 60	0.26 59	0.11 9	0.13 34	0.11 33	0.12 29	0.09 28	0.11 26	0.10 11	0.06 42	0.08 43	0.10 27	0.11 34	0.13 40	0.12 40

AANet_RVC	0.10 26	0.08 30	0.08 52	0.07 34	0.09 59	0.06 25	0.07 64	0.09 27	0.09 46	0.08 26	0.09 40	0.08 23	0.07 44	0.06 43	0.19 22	0.12 19	0.11 27	0.12 39	0.11 26	0.10 36	0.10 21	0.10 11	0.07 56	0.08 43	0.11 33	0.12 40	0.12 34	0.14 51

plain	0.11 30	0.10 47	0.07 34	0.06 31	0.07 38	0.07 34	0.04 27	0.13 40	0.06 21	0.16 45	0.07 24	0.12 38	0.05 25	0.04 25	0.19 22	0.16 44	0.16 47	0.13 53	0.15 39	0.08 17	0.17 41	0.15 23	0.04 17	0.08 43	0.13 46	0.12 40	0.12 34	0.14 51

MIF-Stereo (partial)	0.11 30	0.09 36	0.08 52	0.07 34	0.06 31	0.07 34	0.04 27	0.12 35	0.09 46	0.12 39	0.07 24	0.10 29	0.07 44	0.05 31	0.21 29	0.16 44	0.16 47	0.13 53	0.14 35	0.08 17	0.18 49	0.15 23	0.05 31	0.08 43	0.13 46	0.11 34	0.16 49	0.13 43

UniTT-Stereo	0.11 30	0.07 23	0.06 25	0.05 20	0.05 22	0.06 25	0.04 27	0.10 29	0.07 31	0.13 41	0.07 24	0.13 40	0.12 112	0.08 60	0.21 29	0.15 32	0.16 47	0.12 39	0.20 63	0.09 28	0.18 49	0.14 21	0.07 56	0.07 34	0.13 46	0.18 91	0.10 26	0.13 43

RAFT_CTSACE	0.11 30	0.09 36	0.07 34	0.05 20	0.06 31	0.08 52	0.06 50	0.12 35	0.08 35	0.18 58	0.06 19	0.15 50	0.12 112	0.05 31	0.18 20	0.14 27	0.15 41	0.10 28	0.13 32	0.07 11	0.17 41	0.24 56	0.04 17	0.07 34	0.14 52	0.14 54	0.19 71	0.14 51

CVANet_RVC	0.11 30	0.12 81	0.11 89	0.13 107	0.10 76	0.11 88	0.08 80	0.13 40	0.09 46	0.10 29	0.16 99	0.11 32	0.08 59	0.08 60	0.13 8	0.12 19	0.12 31	0.12 39	0.12 29	0.09 28	0.12 29	0.17 30	0.06 42	0.08 43	0.11 33	0.10 29	0.11 29	0.14 51

GREAT-IGEV	0.12 35	0.04 8	0.04 11	0.03 6	0.02 1	0.04 11	0.02 3	0.04 5	0.20 177	0.04 4	0.05 11	0.08 23	0.02 1	0.02 2	0.40 118	0.42 222	0.08 13	0.09 21	0.08 11	0.12 54	0.07 7	0.76 223	0.08 81	0.14 148	0.06 8	0.06 11	0.08 17	0.04 3

test_5	0.12 35	0.10 47	0.08 52	0.07 34	0.05 22	0.07 34	0.05 35	0.16 55	0.07 31	0.11 33	0.15 90	0.16 62	0.16 156	0.03 16	0.18 20	0.15 32	0.11 27	0.10 28	0.13 32	0.08 17	0.13 31	0.20 41	0.04 17	0.09 65	0.13 46	0.15 69	0.20 81	0.18 72

DMCA	0.12 35	0.09 36	0.10 74	0.08 49	0.09 59	0.08 52	0.09 100	0.13 40	0.10 58	0.11 33	0.13 76	0.13 40	0.08 59	0.09 81	0.24 45	0.15 32	0.15 41	0.14 66	0.13 32	0.10 36	0.14 35	0.12 17	0.09 99	0.09 65	0.12 41	0.13 46	0.11 29	0.12 40

GANet	0.12 35	0.10 47	0.10 74	0.10 69	0.10 76	0.13 108	0.10 115	0.14 44	0.08 35	0.11 33	0.24 163	0.15 50	0.08 59	0.08 60	0.14 12	0.13 25	0.15 41	0.15 78	0.11 26	0.08 17	0.12 29	0.25 61	0.08 81	0.08 43	0.13 46	0.10 29	0.12 34	0.11 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.13 39	0.08 30	0.06 25	0.07 34	0.07 38	0.07 34	0.03 14	0.16 55	0.09 46	0.24 110	0.08 32	0.11 32	0.06 32	0.05 31	0.27 66	0.19 75	0.17 52	0.13 53	0.16 40	0.11 47	0.24 103	0.61 184	0.05 31	0.05 21	0.11 33	0.11 34	0.14 42	0.09 31

MIM_Stereo	0.13 39	0.09 36	0.08 52	0.08 49	0.07 38	0.09 66	0.05 35	0.13 40	0.06 21	0.19 65	0.10 54	0.11 32	0.05 25	0.05 31	0.25 52	0.34 193	0.17 52	0.12 39	0.20 63	0.12 54	0.19 59	0.43 135	0.04 17	0.07 34	0.11 33	0.10 29	0.15 45	0.09 31

AEACV	0.13 39	0.08 30	0.05 20	0.05 20	0.05 22	0.04 11	0.03 14	0.05 15	0.03 5	0.05 14	0.05 11	0.06 15	0.03 10	0.04 25	0.64 177	0.54 244	0.09 16	0.12 39	0.16 40	0.18 144	0.13 31	0.73 218	0.07 56	0.04 13	0.08 16	0.12 40	0.07 11	0.05 12

anonymousdsp	0.13 39	0.07 23	0.06 25	0.05 20	0.05 22	0.06 25	0.04 27	0.10 29	0.06 21	0.11 33	0.43 227	0.08 23	0.04 19	0.05 31	0.31 82	0.21 93	0.12 31	0.10 28	0.14 35	0.15 110	0.15 37	0.58 177	0.10 117	0.05 21	0.09 22	0.07 15	0.12 34	0.07 21

RAFT+CT+SA	0.13 39	0.11 67	0.09 63	0.08 49	0.06 31	0.07 34	0.06 50	0.19 79	0.09 46	0.16 45	0.08 32	0.19 80	0.16 156	0.05 31	0.19 22	0.20 84	0.13 34	0.11 33	0.17 45	0.09 28	0.18 49	0.30 83	0.04 17	0.09 65	0.16 73	0.14 54	0.18 66	0.17 66

ARAFT	0.13 39	0.09 36	0.07 34	0.09 61	0.07 38	0.08 52	0.04 27	0.14 44	0.08 35	0.21 74	0.10 54	0.17 70	0.06 32	0.06 43	0.19 22	0.15 32	0.18 63	0.15 78	0.21 74	0.08 17	0.20 64	0.34 103	0.05 31	0.07 34	0.15 68	0.11 34	0.18 66	0.13 43

IGEV-Stereo+	0.14 45	0.11 67	0.05 20	0.05 20	0.06 31	0.06 25	0.03 14	0.16 55	0.08 35	0.24 110	0.21 136	0.11 32	0.06 32	0.06 43	0.29 73	0.27 152	0.14 38	0.11 33	0.19 54	0.15 110	0.20 64	0.68 211	0.08 81	0.05 21	0.10 27	0.12 40	0.08 17	0.09 31

LL-Strereo2	0.14 45	0.08 30	0.07 34	0.07 34	0.07 38	0.06 25	0.05 35	0.15 49	0.10 58	0.22 81	0.09 40	0.13 40	0.07 44	0.07 52	0.24 45	0.26 143	0.17 52	0.11 33	0.20 63	0.10 36	0.21 75	0.68 211	0.06 42	0.07 34	0.12 41	0.14 54	0.15 45	0.10 36

TestStereo1	0.14 45	0.13 100	0.08 52	0.07 34	0.07 38	0.08 52	0.07 64	0.14 44	0.10 58	0.17 51	0.09 40	0.15 50	0.17 164	0.05 31	0.26 59	0.21 93	0.16 47	0.12 39	0.20 63	0.10 36	0.20 64	0.30 83	0.04 17	0.08 43	0.18 86	0.18 91	0.26 129	0.20 97

TESTraft	0.14 45	0.11 67	0.08 52	0.07 34	0.07 38	0.07 34	0.07 64	0.15 49	0.11 80	0.17 51	0.10 54	0.15 50	0.16 156	0.05 31	0.25 52	0.21 93	0.15 41	0.12 39	0.19 54	0.10 36	0.19 59	0.29 74	0.04 17	0.08 43	0.18 86	0.17 83	0.24 104	0.20 97

SA-5K	0.14 45	0.13 100	0.08 52	0.07 34	0.07 38	0.08 52	0.07 64	0.14 44	0.10 58	0.17 51	0.09 40	0.15 50	0.17 164	0.05 31	0.26 59	0.21 93	0.16 47	0.12 39	0.20 63	0.10 36	0.20 64	0.30 83	0.04 17	0.08 43	0.18 86	0.18 91	0.26 129	0.20 97

raft+_RVC	0.14 45	0.10 47	0.08 52	0.09 61	0.08 51	0.09 66	0.06 50	0.18 73	0.10 58	0.22 81	0.12 71	0.15 50	0.07 44	0.06 43	0.25 52	0.23 120	0.17 52	0.12 39	0.21 74	0.12 54	0.20 64	0.41 129	0.05 31	0.08 43	0.15 68	0.13 46	0.16 49	0.13 43

RAFT + AFF	0.14 45	0.07 23	0.06 25	0.08 49	0.05 22	0.07 34	0.05 35	0.11 34	0.08 35	0.14 44	0.07 24	0.15 50	0.05 25	0.03 16	1.47 242	0.11 9	0.14 38	0.08 18	0.14 35	0.07 11	0.15 37	0.10 11	0.04 17	0.06 28	0.10 27	0.08 20	0.08 17	0.07 21

UPFNet	0.14 45	0.11 67	0.12 111	0.12 99	0.11 95	0.13 108	0.10 115	0.16 55	0.12 97	0.17 51	0.14 83	0.16 62	0.09 68	0.11 115	0.25 52	0.15 32	0.17 52	0.15 78	0.16 40	0.11 47	0.14 35	0.13 18	0.09 99	0.10 81	0.13 46	0.15 69	0.19 71	0.14 51

DEFOM-Stereo_RVC	0.15 53	0.09 36	0.07 34	0.06 31	0.07 38	0.06 25	0.04 27	0.17 62	0.08 35	0.24 110	0.08 32	0.14 48	0.06 32	0.06 43	0.44 128	0.28 159	0.18 63	0.13 53	0.19 54	0.11 47	0.24 103	0.55 164	0.06 42	0.06 28	0.11 33	0.12 40	0.14 42	0.15 59

MGS-Stereo	0.15 53	0.12 81	0.08 52	0.07 34	0.07 38	0.07 34	0.05 35	0.16 55	0.07 31	0.13 41	0.10 54	0.13 40	0.06 32	0.08 60	0.94 210	0.14 27	0.19 72	0.15 78	0.19 54	0.13 65	0.20 64	0.19 39	0.07 56	0.08 43	0.14 52	0.12 40	0.17 61	0.15 59

CAS	0.15 53	0.11 67	0.08 52	0.10 69	0.09 59	0.08 52	0.07 64	0.17 62	0.10 58	0.17 51	0.17 108	0.15 50	0.10 78	0.10 97	0.27 66	0.19 75	0.18 63	0.15 78	0.20 63	0.11 47	0.23 89	0.26 65	0.08 81	0.08 43	0.18 86	0.16 77	0.17 61	0.22 115

IER	0.15 53	0.12 81	0.11 89	0.12 99	0.10 76	0.12 99	0.09 100	0.17 62	0.10 58	0.18 58	0.17 108	0.21 93	0.10 78	0.11 115	0.49 147	0.15 32	0.19 72	0.14 66	0.16 40	0.12 54	0.16 40	0.17 30	0.09 99	0.10 81	0.14 52	0.17 83	0.19 71	0.18 72

HCRNet	0.15 53	0.19 187	0.08 52	0.23 189	0.09 59	0.15 129	0.09 100	0.16 55	0.06 21	0.49 265	0.16 99	0.25 127	0.08 59	0.09 81	0.44 128	0.11 9	0.17 52	0.11 33	0.21 74	0.09 28	0.13 31	0.13 18	0.11 135	0.07 34	0.09 22	0.11 34	0.14 42	0.11 37

AFF-stereo	0.15 53	0.10 47	0.09 63	0.07 34	0.06 31	0.09 66	0.07 64	0.17 62	0.09 46	0.21 74	0.08 32	0.15 50	0.06 32	0.04 25	0.92 206	0.15 32	0.13 34	0.09 21	0.21 74	0.08 17	0.21 75	0.35 105	0.04 17	0.07 34	0.14 52	0.13 46	0.18 66	0.11 37

RYNet	0.15 53	0.07 23	0.06 25	0.05 20	0.06 31	0.06 25	0.04 27	0.08 25	0.14 132	0.06 19	0.06 19	0.06 15	0.05 25	0.05 31	1.87 263	0.11 9	0.09 16	0.13 53	0.10 21	0.07 11	0.09 14	0.07 3	0.13 164	0.06 28	0.09 22	0.28 176	0.12 34	0.08 26

HITNet	0.15 53	0.11 67	0.10 74	0.11 87	0.11 95	0.10 72	0.07 64	0.18 73	0.11 80	0.24 110	0.13 76	0.19 80	0.10 78	0.09 81	0.23 35	0.14 27	0.17 52	0.14 66	0.16 40	0.10 36	0.21 75	0.25 61	0.08 81	0.09 65	0.15 68	0.14 54	0.24 104	0.19 90
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
AIO_rvc	0.16 61	0.09 36	0.06 25	0.07 34	0.06 31	0.07 34	0.05 35	0.12 35	0.08 35	0.12 39	0.05 11	0.11 32	0.04 19	0.06 43	0.62 175	0.49 232	0.11 27	0.14 66	0.20 63	0.13 65	0.17 41	1.02 273	0.08 81	0.05 21	0.10 27	0.08 20	0.09 24	0.07 21

SA	0.16 61	0.13 100	0.09 63	0.09 61	0.08 51	0.11 88	0.06 50	0.21 95	0.10 58	0.24 110	0.09 40	0.23 112	0.07 44	0.07 52	0.23 35	0.22 105	0.19 72	0.15 78	0.25 108	0.12 54	0.22 82	0.28 71	0.05 31	0.10 81	0.20 108	0.21 124	0.27 141	0.23 122

test_4	0.16 61	0.09 36	0.10 74	0.07 34	0.08 51	0.05 20	0.06 50	0.17 62	0.11 80	0.23 91	0.11 63	0.16 62	0.09 68	0.07 52	0.41 120	0.40 216	0.18 63	0.12 39	0.18 49	0.11 47	0.23 89	0.33 99	0.05 31	0.09 65	0.15 68	0.20 112	0.26 129	0.23 122

CIPLG	0.16 61	0.11 67	0.09 63	0.10 69	0.09 59	0.11 88	0.08 80	0.23 115	0.10 58	0.23 91	0.15 90	0.20 83	0.10 78	0.13 144	0.25 52	0.18 60	0.22 106	0.15 78	0.22 82	0.13 65	0.22 82	0.38 120	0.07 56	0.10 81	0.17 75	0.13 46	0.21 86	0.13 43

IPLGR_C	0.16 61	0.11 67	0.09 63	0.10 69	0.09 59	0.11 88	0.08 80	0.23 115	0.10 58	0.23 91	0.15 90	0.20 83	0.11 95	0.13 144	0.23 35	0.18 60	0.22 106	0.15 78	0.22 82	0.13 65	0.22 82	0.36 108	0.07 56	0.10 81	0.17 75	0.13 46	0.21 86	0.14 51

ACRE	0.16 61	0.11 67	0.09 63	0.10 69	0.09 59	0.12 99	0.08 80	0.23 115	0.10 58	0.23 91	0.15 90	0.20 83	0.10 78	0.13 144	0.24 45	0.18 60	0.22 106	0.15 78	0.22 82	0.13 65	0.22 82	0.37 114	0.07 56	0.10 81	0.17 75	0.13 46	0.21 86	0.13 43

rafts_anoy	0.16 61	0.14 116	0.12 111	0.11 87	0.11 95	0.10 72	0.08 80	0.21 95	0.08 35	0.21 74	0.16 99	0.18 73	0.08 59	0.06 43	0.34 94	0.27 152	0.20 79	0.17 120	0.23 92	0.13 65	0.23 89	0.42 132	0.06 42	0.10 81	0.18 86	0.15 69	0.15 45	0.17 66

GMStereo	0.16 61	0.16 145	0.09 63	0.14 117	0.13 120	0.16 133	0.12 129	0.22 103	0.12 97	0.19 65	0.16 99	0.26 133	0.13 126	0.09 81	0.20 26	0.15 32	0.22 106	0.14 66	0.27 116	0.15 110	0.21 75	0.16 27	0.09 99	0.11 104	0.19 104	0.17 83	0.24 104	0.15 59
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 61	0.13 100	0.13 125	0.14 117	0.12 105	0.14 116	0.11 121	0.20 81	0.12 97	0.21 74	0.15 90	0.18 73	0.13 126	0.13 144	0.24 45	0.16 44	0.20 79	0.17 120	0.19 54	0.13 65	0.17 41	0.16 27	0.11 135	0.13 134	0.16 73	0.18 91	0.21 86	0.17 66

HGLStereo	0.16 61	0.15 135	0.12 111	0.13 107	0.14 133	0.13 108	0.09 100	0.18 73	0.11 80	0.22 81	0.23 158	0.14 48	0.09 68	0.11 115	0.26 59	0.18 60	0.22 106	0.17 120	0.20 63	0.14 82	0.19 59	0.20 41	0.10 117	0.12 114	0.18 86	0.18 91	0.18 66	0.15 59

RASNet	0.16 61	0.15 135	0.15 141	0.13 107	0.11 95	0.12 99	0.10 115	0.24 130	0.13 117	0.22 81	0.14 83	0.18 73	0.13 126	0.10 97	0.20 26	0.18 60	0.19 72	0.13 53	0.17 45	0.10 36	0.23 89	0.27 68	0.07 56	0.15 158	0.17 75	0.18 91	0.27 141	0.24 133

DISCO	0.16 61	0.15 135	0.11 89	0.14 117	0.13 120	0.16 133	0.15 150	0.15 49	0.13 117	0.21 74	0.17 108	0.16 62	0.10 78	0.10 97	0.30 75	0.17 52	0.20 79	0.15 78	0.24 100	0.14 82	0.18 49	0.23 51	0.09 99	0.12 114	0.18 86	0.16 77	0.22 94	0.17 66

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 73	0.11 67	0.10 74	0.11 87	0.08 51	0.09 66	0.05 35	0.18 73	0.17 163	0.23 91	0.19 119	0.18 73	0.10 78	0.09 81	0.54 161	0.17 52	0.20 79	0.15 78	0.20 63	0.12 54	0.20 64	0.37 114	0.07 56	0.09 65	0.17 75	0.25 154	0.16 49	0.21 110

CASnet	0.17 73	0.12 81	0.09 63	0.10 69	0.11 95	0.14 116	0.08 80	0.23 115	0.12 97	0.28 159	0.15 90	0.23 112	0.11 95	0.09 81	0.33 91	0.16 44	0.20 79	0.12 39	0.27 116	0.11 47	0.35 150	0.25 61	0.07 56	0.09 65	0.17 75	0.13 46	0.21 86	0.17 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.17 73	0.10 47	0.10 74	0.10 69	0.09 59	0.08 52	0.05 35	0.21 95	0.12 97	0.26 135	0.12 71	0.21 93	0.08 59	0.07 52	0.35 97	0.39 211	0.21 94	0.15 78	0.22 82	0.13 65	0.30 132	0.54 162	0.05 31	0.08 43	0.14 52	0.15 69	0.19 71	0.13 43

LoS_RVC	0.17 73	0.13 100	0.11 89	0.07 34	0.10 76	0.08 52	0.07 64	0.17 62	0.12 97	0.23 91	0.17 108	0.17 70	0.11 95	0.09 81	0.46 142	0.22 105	0.17 52	0.16 107	0.25 108	0.12 54	0.36 158	0.36 108	0.08 81	0.10 81	0.21 122	0.16 77	0.17 61	0.20 97

tt_ll	0.17 73	0.13 100	0.11 89	0.07 34	0.10 76	0.08 52	0.07 64	0.17 62	0.12 97	0.23 91	0.17 108	0.17 70	0.11 95	0.09 81	0.46 142	0.22 105	0.17 52	0.16 107	0.25 108	0.12 54	0.36 158	0.36 108	0.08 81	0.10 81	0.21 122	0.16 77	0.17 61	0.20 97

iinet-f	0.17 73	0.14 116	0.11 89	0.12 99	0.09 59	0.14 116	0.09 100	0.15 49	0.10 58	0.23 91	0.24 163	0.18 73	0.16 156	0.08 60	0.38 115	0.20 84	0.20 79	0.13 53	0.38 166	0.17 137	0.21 75	0.27 68	0.09 99	0.09 65	0.18 86	0.14 54	0.25 119	0.18 72

Sa-1000	0.17 73	0.13 100	0.09 63	0.09 61	0.09 59	0.11 88	0.05 35	0.22 103	0.11 80	0.24 110	0.11 63	0.24 119	0.09 68	0.10 97	0.27 66	0.21 93	0.22 106	0.17 120	0.29 134	0.13 65	0.26 111	0.38 120	0.06 42	0.10 81	0.24 150	0.21 124	0.26 129	0.22 115

raftrobust	0.17 73	0.12 81	0.11 89	0.11 87	0.10 76	0.08 52	0.07 64	0.22 103	0.09 46	0.27 144	0.13 76	0.20 83	0.08 59	0.08 60	0.35 97	0.29 173	0.21 94	0.15 78	0.29 134	0.14 82	0.26 111	0.44 140	0.08 81	0.09 65	0.19 104	0.17 83	0.17 61	0.17 66

RALCasStereoNet	0.17 73	0.14 116	0.11 89	0.13 107	0.11 95	0.10 72	0.08 80	0.20 81	0.08 35	0.23 91	0.13 76	0.19 80	0.08 59	0.07 52	0.30 75	0.37 206	0.22 106	0.17 120	0.21 74	0.14 82	0.24 103	0.52 155	0.07 56	0.10 81	0.18 86	0.15 69	0.16 49	0.15 59

RALAANet	0.17 73	0.13 100	0.11 89	0.10 69	0.10 76	0.11 88	0.08 80	0.17 62	0.10 58	0.16 45	0.15 90	0.16 62	0.09 68	0.07 52	0.34 94	0.17 52	0.18 63	0.17 120	0.28 124	0.15 110	0.26 111	0.60 180	0.07 56	0.10 81	0.17 75	0.15 69	0.21 86	0.16 65

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 73	0.11 67	0.10 74	0.08 49	0.08 51	0.08 52	0.08 80	0.21 95	0.09 46	0.23 91	0.09 40	0.20 83	0.07 44	0.05 31	0.89 201	0.15 32	0.15 41	0.10 28	0.22 82	0.09 28	0.23 89	0.36 108	0.06 42	0.09 65	0.18 86	0.13 46	0.20 81	0.14 51

DSFCA	0.17 73	0.18 171	0.14 134	0.14 117	0.13 120	0.16 133	0.15 150	0.16 55	0.13 117	0.16 45	0.19 119	0.18 73	0.11 95	0.08 60	0.26 59	0.19 75	0.20 79	0.17 120	0.22 82	0.14 82	0.20 64	0.24 56	0.11 135	0.13 134	0.18 86	0.19 106	0.20 81	0.20 97

DMCA-RVC	0.17 73	0.12 81	0.15 141	0.12 99	0.13 120	0.11 88	0.18 162	0.17 62	0.16 156	0.18 58	0.21 136	0.21 93	0.10 78	0.10 97	0.50 151	0.18 60	0.18 63	0.17 120	0.17 45	0.15 110	0.18 49	0.18 35	0.10 117	0.13 134	0.14 52	0.15 69	0.19 71	0.18 72

CFNet	0.17 73	0.15 135	0.13 125	0.18 159	0.16 156	0.14 116	0.12 129	0.24 130	0.12 97	0.21 74	0.16 99	0.29 162	0.14 140	0.11 115	0.26 59	0.14 27	0.20 79	0.16 107	0.18 49	0.13 65	0.18 49	0.15 23	0.08 81	0.12 114	0.21 122	0.20 112	0.22 94	0.21 110

trnet	0.18 87	0.13 100	0.11 89	0.11 87	0.10 76	0.10 72	0.06 50	0.24 130	0.09 46	0.28 159	0.13 76	0.26 133	0.11 95	0.10 97	0.32 86	0.23 120	0.25 144	0.13 53	0.21 74	0.14 82	0.33 139	0.25 61	0.08 81	0.10 81	0.18 86	0.19 106	0.24 104	0.24 133

anonymousdsp2	0.18 87	0.12 81	0.09 63	0.09 61	0.08 51	0.10 72	0.07 64	0.18 73	0.09 46	0.20 70	0.50 239	0.15 50	0.07 44	0.08 60	0.37 105	0.28 159	0.17 52	0.13 53	0.23 92	0.19 149	0.20 64	0.67 205	0.11 135	0.12 114	0.14 52	0.11 34	0.18 66	0.12 40

TestStereo	0.18 87	0.17 154	0.14 134	0.15 133	0.11 95	0.16 133	0.11 121	0.25 147	0.13 117	0.30 178	0.16 99	0.26 133	0.11 95	0.08 60	0.22 32	0.15 32	0.24 131	0.13 53	0.28 124	0.13 65	0.28 124	0.18 35	0.09 99	0.14 148	0.22 125	0.16 77	0.21 86	0.19 90

CREStereo	0.18 87	0.13 100	0.11 89	0.12 99	0.10 76	0.10 72	0.06 50	0.24 130	0.10 58	0.27 144	0.14 83	0.26 133	0.12 112	0.10 97	0.32 86	0.26 143	0.26 155	0.13 53	0.22 82	0.14 82	0.36 158	0.27 68	0.08 81	0.10 81	0.18 86	0.19 106	0.24 104	0.23 122
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
PDISCO_ROB	0.18 87	0.16 145	0.16 159	0.14 117	0.12 105	0.13 108	0.13 141	0.15 49	0.12 97	0.16 45	0.16 99	0.13 40	0.10 78	0.09 81	0.25 52	0.20 84	0.20 79	0.23 200	0.18 49	0.15 110	0.24 103	0.28 71	0.08 81	0.12 114	0.22 125	0.24 144	0.39 198	0.24 133

AIO_test	0.19 92	0.10 47	0.07 34	0.10 69	0.07 38	0.07 34	0.06 50	0.14 44	0.10 58	0.13 41	0.07 24	0.13 40	0.05 25	0.06 43	0.78 192	0.77 277	0.12 31	0.12 39	0.19 54	0.11 47	0.19 59	1.16 281	0.09 99	0.06 28	0.12 41	0.18 91	0.11 29	0.07 21

CES	0.19 92	0.10 47	0.10 74	0.09 61	0.11 95	0.10 72	0.06 50	0.42 237	0.10 58	0.20 70	0.28 186	0.23 112	0.10 78	0.13 144	0.35 97	0.24 125	0.25 144	0.15 78	0.21 74	0.14 82	0.45 193	0.29 74	0.09 99	0.08 43	0.19 104	0.15 69	0.20 81	0.23 122

raft_robust	0.19 92	0.14 116	0.11 89	0.14 117	0.09 59	0.11 88	0.08 80	0.25 147	0.12 97	0.30 178	0.10 54	0.25 127	0.14 140	0.10 97	0.29 73	0.26 143	0.22 106	0.17 120	0.35 158	0.14 82	0.28 124	0.35 105	0.06 42	0.11 104	0.22 125	0.24 144	0.24 104	0.21 110

GMOStereo	0.19 92	0.12 81	0.10 74	0.10 69	0.09 59	0.10 72	0.09 100	0.23 115	0.12 97	0.28 159	0.10 54	0.21 93	0.13 126	0.08 60	0.37 105	0.28 159	0.21 94	0.14 66	0.23 92	0.14 82	0.26 111	0.67 205	0.06 42	0.09 65	0.23 135	0.20 112	0.24 104	0.18 72

error version	0.19 92	0.12 81	0.10 74	0.10 69	0.09 59	0.10 72	0.09 100	0.23 115	0.12 97	0.28 159	0.10 54	0.21 93	0.13 126	0.08 60	0.37 105	0.28 159	0.21 94	0.14 66	0.23 92	0.14 82	0.26 111	0.67 205	0.06 42	0.09 65	0.23 135	0.20 112	0.24 104	0.18 72

test-v	0.19 92	0.12 81	0.10 74	0.10 69	0.09 59	0.10 72	0.09 100	0.23 115	0.12 97	0.28 159	0.10 54	0.21 93	0.13 126	0.08 60	0.37 105	0.28 159	0.21 94	0.14 66	0.23 92	0.14 82	0.26 111	0.67 205	0.06 42	0.09 65	0.23 135	0.20 112	0.24 104	0.18 72

test-2	0.19 92	0.12 81	0.10 74	0.10 69	0.09 59	0.10 72	0.09 100	0.23 115	0.12 97	0.28 159	0.10 54	0.21 93	0.13 126	0.08 60	0.37 105	0.28 159	0.21 94	0.14 66	0.23 92	0.14 82	0.26 111	0.67 205	0.06 42	0.09 65	0.23 135	0.20 112	0.24 104	0.18 72

LMCR-Stereo	0.19 92	0.14 116	0.12 111	0.13 107	0.12 105	0.15 129	0.10 115	0.22 103	0.13 117	0.23 91	0.18 114	0.24 119	0.17 164	0.14 159	0.30 75	0.19 75	0.26 155	0.18 145	0.33 147	0.19 149	0.27 120	0.30 83	0.10 117	0.12 114	0.20 108	0.18 91	0.24 104	0.24 133

CREStereo++_RVC	0.19 92	0.12 81	0.11 89	0.11 87	0.12 105	0.11 88	0.09 100	0.23 115	0.12 97	0.28 159	0.14 83	0.22 107	0.19 186	0.10 97	0.26 59	0.22 105	0.24 131	0.12 39	0.22 82	0.12 54	0.34 142	0.32 93	0.07 56	0.10 81	0.20 108	0.18 91	0.62 245	0.23 122
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
PMTNet	0.19 92	0.15 135	0.12 111	0.14 117	0.12 105	0.09 66	0.09 100	0.22 103	0.10 58	0.29 174	0.11 63	0.25 127	0.09 68	0.09 81	0.41 120	0.27 152	0.24 131	0.13 53	0.28 124	0.14 82	0.36 158	0.30 83	0.09 99	0.08 43	0.23 135	0.20 112	0.23 99	0.26 148

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 92	0.18 171	0.18 176	0.17 149	0.21 188	0.16 133	0.27 209	0.19 79	0.24 195	0.22 81	0.20 125	0.27 145	0.13 126	0.19 202	0.35 97	0.17 52	0.20 79	0.16 107	0.19 54	0.13 65	0.17 41	0.19 39	0.11 135	0.12 114	0.18 86	0.23 137	0.19 71	0.22 115
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	0.19 92	0.14 116	0.12 111	0.15 133	0.11 95	0.16 133	0.12 129	0.25 147	0.12 97	0.25 122	0.17 108	0.20 83	0.22 198	0.09 81	0.42 123	0.17 52	0.22 106	0.16 107	0.30 138	0.13 65	0.26 111	0.17 30	0.10 117	0.13 134	0.20 108	0.18 91	0.26 129	0.21 110

DN-CSS_ROB	0.19 92	0.14 116	0.16 159	0.14 117	0.14 133	0.12 99	0.10 115	0.25 147	0.13 117	0.27 144	0.26 177	0.26 133	0.18 178	0.09 81	0.33 91	0.16 44	0.20 79	0.15 78	0.41 173	0.14 82	0.30 132	0.23 51	0.10 117	0.15 158	0.17 75	0.16 77	0.22 94	0.18 72

HUF	0.20 105	0.09 36	0.07 34	0.08 49	0.08 51	0.08 52	0.06 50	0.15 49	0.08 35	0.18 58	0.07 24	0.12 38	0.07 44	0.06 43	0.96 212	0.80 281	0.19 72	0.15 78	0.28 124	0.14 82	0.22 82	0.82 237	0.10 117	0.26 221	0.11 33	0.08 20	0.11 29	0.08 26

castereo++	0.20 105	0.11 67	0.09 63	0.12 99	0.09 59	0.10 72	0.07 64	0.22 103	0.13 117	0.27 144	0.11 63	0.27 145	0.10 78	0.08 60	0.43 126	0.35 195	0.24 131	0.15 78	0.26 112	0.13 65	0.44 184	0.55 164	0.08 81	0.11 104	0.18 86	0.20 112	0.36 186	0.19 90

castereo	0.20 105	0.12 81	0.11 89	0.10 69	0.10 76	0.11 88	0.07 64	0.22 103	0.13 117	0.26 135	0.14 83	0.24 119	0.09 68	0.08 60	0.52 156	0.29 173	0.25 144	0.14 66	0.28 124	0.13 65	0.46 199	0.59 179	0.07 56	0.10 81	0.20 108	0.20 112	0.19 71	0.20 97

GCAP-BAT	0.20 105	0.10 47	0.07 34	0.08 49	0.10 76	0.07 34	0.05 35	0.20 81	0.11 80	0.25 122	0.09 40	0.26 133	0.07 44	0.10 97	0.23 35	0.28 159	1.43 287	0.15 78	0.24 100	0.14 82	0.44 184	0.29 74	0.07 56	0.08 43	0.14 52	0.14 54	0.16 49	0.18 72

test_for_model	0.20 105	0.10 47	0.07 34	0.08 49	0.10 76	0.07 34	0.05 35	0.20 81	0.11 80	0.25 122	0.09 40	0.26 133	0.07 44	0.10 97	0.23 35	0.28 159	1.43 287	0.15 78	0.24 100	0.14 82	0.44 184	0.29 74	0.07 56	0.08 43	0.14 52	0.14 54	0.16 49	0.18 72

testlalala2	0.20 105	0.10 47	0.07 34	0.08 49	0.10 76	0.07 34	0.05 35	0.20 81	0.11 80	0.25 122	0.09 40	0.26 133	0.07 44	0.10 97	0.23 35	0.28 159	1.43 287	0.15 78	0.24 100	0.14 82	0.44 184	0.29 74	0.07 56	0.08 43	0.14 52	0.14 54	0.16 49	0.18 72

testlalala	0.20 105	0.10 47	0.07 34	0.08 49	0.10 76	0.07 34	0.05 35	0.20 81	0.11 80	0.25 122	0.09 40	0.26 133	0.07 44	0.10 97	0.23 35	0.28 159	1.43 287	0.15 78	0.24 100	0.14 82	0.44 184	0.29 74	0.07 56	0.08 43	0.14 52	0.14 54	0.16 49	0.18 72

testlalala_base	0.20 105	0.10 47	0.07 34	0.08 49	0.10 76	0.07 34	0.05 35	0.20 81	0.11 80	0.25 122	0.09 40	0.26 133	0.07 44	0.10 97	0.23 35	0.28 159	1.43 287	0.15 78	0.24 100	0.14 82	0.44 184	0.29 74	0.07 56	0.08 43	0.14 52	0.14 54	0.16 49	0.18 72

GCAP-Stereo	0.20 105	0.10 47	0.07 34	0.08 49	0.10 76	0.07 34	0.05 35	0.20 81	0.11 80	0.25 122	0.09 40	0.26 133	0.07 44	0.10 97	0.23 35	0.28 159	1.43 287	0.15 78	0.24 100	0.14 82	0.44 184	0.29 74	0.07 56	0.08 43	0.14 52	0.14 54	0.16 49	0.18 72

dd	0.20 105	0.17 154	0.10 74	0.35 229	0.13 120	0.25 198	0.12 129	0.22 103	0.10 58	0.22 81	0.11 63	0.38 206	0.10 78	0.09 81	0.40 118	0.18 60	0.29 187	0.15 78	0.36 162	0.14 82	0.20 64	0.17 30	0.09 99	0.13 134	0.22 125	0.17 83	0.26 129	0.20 97

GLC_STEREO	0.20 105	0.15 135	0.16 159	0.15 133	0.14 133	0.14 116	0.12 129	0.26 159	0.10 58	0.28 159	0.19 119	0.20 83	0.10 78	0.11 115	0.51 155	0.20 84	0.28 177	0.15 78	0.26 112	0.15 110	0.38 169	0.30 83	0.09 99	0.11 104	0.20 108	0.14 54	0.30 161	0.18 72

TANstereo	0.20 105	0.12 81	0.11 89	0.14 117	0.13 120	0.14 116	0.08 80	0.17 62	0.11 80	0.24 110	0.13 76	0.16 62	0.12 112	0.13 144	0.30 75	0.29 173	0.26 155	0.25 213	0.34 150	0.23 179	0.34 142	0.32 93	0.29 239	0.10 81	0.14 52	0.17 83	0.36 186	0.19 90

XX-TBD	0.20 105	0.12 81	0.11 89	0.14 117	0.13 120	0.14 116	0.08 80	0.17 62	0.11 80	0.24 110	0.13 76	0.16 62	0.12 112	0.13 144	0.30 75	0.29 173	0.26 155	0.25 213	0.34 150	0.23 179	0.34 142	0.32 93	0.29 239	0.10 81	0.14 52	0.17 83	0.36 186	0.19 90

STTStereo	0.20 105	0.19 187	0.21 198	0.18 159	0.20 184	0.17 143	0.27 209	0.18 73	0.19 173	0.20 70	0.19 119	0.24 119	0.15 149	0.17 187	0.44 128	0.18 60	0.20 79	0.19 161	0.19 54	0.14 82	0.18 49	0.20 41	0.11 135	0.13 134	0.19 104	0.21 124	0.20 81	0.26 148

BEATNet_4x	0.20 105	0.14 116	0.12 111	0.13 107	0.13 120	0.12 99	0.12 129	0.20 81	0.14 132	0.27 144	0.14 83	0.22 107	0.14 140	0.11 115	0.45 135	0.21 93	0.23 120	0.21 179	0.20 63	0.13 65	0.33 139	0.48 151	0.10 117	0.13 134	0.18 86	0.18 91	0.27 141	0.24 133

iResNetv2_ROB	0.20 105	0.14 116	0.11 89	0.17 149	0.13 120	0.17 143	0.11 121	0.26 159	0.12 97	0.26 135	0.20 125	0.28 154	0.20 190	0.10 97	0.49 147	0.16 44	0.21 94	0.15 78	0.36 162	0.15 110	0.36 158	0.20 41	0.12 153	0.16 169	0.20 108	0.18 91	0.30 161	0.19 90

DLCB_ROB	0.20 105	0.17 154	0.17 166	0.14 117	0.15 147	0.14 116	0.14 143	0.21 95	0.16 156	0.23 91	0.23 158	0.25 127	0.18 178	0.15 170	0.24 45	0.18 60	0.22 106	0.18 145	0.19 54	0.15 110	0.26 111	0.24 56	0.13 164	0.16 169	0.37 228	0.25 154	0.25 119	0.20 97

test-3	0.21 122	0.11 67	0.10 74	0.11 87	0.12 105	0.10 72	0.08 80	0.25 147	0.10 58	0.27 144	0.11 63	0.30 173	0.11 95	0.09 81	0.50 151	0.39 211	0.23 120	0.15 78	0.47 184	0.15 110	0.34 142	0.65 192	0.07 56	0.10 81	0.17 75	0.14 54	0.25 119	0.23 122

test_1	0.21 122	0.11 67	0.10 74	0.11 87	0.12 105	0.10 72	0.08 80	0.25 147	0.10 58	0.27 144	0.11 63	0.30 173	0.11 95	0.08 60	0.50 151	0.39 211	0.23 120	0.15 78	0.47 184	0.15 110	0.34 142	0.65 192	0.07 56	0.10 81	0.17 75	0.14 54	0.25 119	0.23 122

AACVNet	0.21 122	0.18 171	0.15 141	0.19 168	0.19 177	0.19 160	0.14 143	0.23 115	0.15 142	0.25 122	0.23 158	0.21 93	0.13 126	0.13 144	0.57 168	0.19 75	0.25 144	0.18 145	0.25 108	0.18 144	0.23 89	0.24 56	0.14 173	0.15 158	0.23 135	0.21 124	0.25 119	0.25 143

sAnonymous2	0.21 122	0.14 116	0.13 125	0.12 99	0.12 105	0.14 116	0.12 129	0.28 187	0.16 156	0.23 91	0.20 125	0.20 83	0.15 149	0.08 60	0.31 82	0.27 152	0.25 144	0.22 189	0.40 169	0.21 162	0.35 150	0.42 132	0.09 99	0.13 134	0.23 135	0.24 144	0.23 99	0.24 133

CroCo_RVC	0.21 122	0.14 116	0.13 125	0.12 99	0.12 105	0.14 116	0.12 129	0.28 187	0.16 156	0.23 91	0.20 125	0.20 83	0.15 149	0.08 60	0.31 82	0.27 152	0.25 144	0.22 189	0.40 169	0.21 162	0.35 150	0.42 132	0.09 99	0.13 134	0.23 135	0.24 144	0.23 99	0.24 133

CFNet_pseudo	0.21 122	0.16 145	0.16 159	0.19 168	0.16 156	0.17 143	0.13 141	0.24 130	0.15 142	0.28 159	0.22 148	0.23 112	0.20 190	0.12 130	0.65 180	0.18 60	0.20 79	0.17 120	0.31 143	0.13 65	0.21 75	0.21 45	0.12 153	0.13 134	0.20 108	0.20 112	0.25 119	0.26 148

ADLNet	0.21 122	0.18 171	0.12 111	0.16 141	0.14 133	0.19 160	0.15 150	0.20 81	0.11 80	0.17 51	0.15 90	0.34 192	0.14 140	0.32 238	1.10 221	0.16 44	0.20 79	0.14 66	0.18 49	0.14 82	0.17 41	0.22 48	0.15 183	0.09 65	0.18 86	0.19 106	0.19 71	0.18 72

psm_up	0.21 122	0.17 154	0.19 185	0.20 173	0.17 162	0.20 167	0.15 150	0.26 159	0.23 191	0.22 81	0.18 114	0.23 112	0.20 190	0.16 177	0.36 104	0.19 75	0.24 131	0.18 145	0.30 138	0.17 137	0.23 89	0.21 45	0.12 153	0.21 201	0.24 150	0.27 170	0.26 129	0.25 143

AF-Net	0.21 122	0.18 171	0.18 176	0.18 159	0.22 193	0.20 167	0.24 190	0.24 130	0.21 179	0.19 65	0.25 169	0.27 145	0.16 156	0.14 159	0.37 105	0.20 84	0.18 63	0.17 120	0.23 92	0.15 110	0.18 49	0.26 65	0.17 190	0.14 148	0.20 108	0.22 131	0.29 153	0.22 115

Nwc_Net	0.21 122	0.18 171	0.18 176	0.18 159	0.22 193	0.20 167	0.24 190	0.24 130	0.21 179	0.19 65	0.25 169	0.27 145	0.16 156	0.14 159	0.37 105	0.20 84	0.18 63	0.17 120	0.23 92	0.15 110	0.18 49	0.26 65	0.17 190	0.14 148	0.20 108	0.22 131	0.29 153	0.22 115

AE-Stereo	0.22 132	0.14 116	0.14 134	0.16 141	0.13 120	0.12 99	0.09 100	0.23 115	0.15 142	0.27 144	0.12 71	0.29 162	0.13 126	0.09 81	0.30 75	0.29 173	0.28 177	0.19 161	0.30 138	0.22 172	0.35 150	0.77 227	0.08 81	0.15 158	0.23 135	0.24 144	0.26 129	0.20 97

MIPNet	0.22 132	0.15 135	0.11 89	0.11 87	0.12 105	0.12 99	0.08 80	0.24 130	0.10 58	0.27 144	0.24 163	0.23 112	0.14 140	0.11 115	0.93 208	0.21 93	0.23 120	0.17 120	0.31 143	0.20 154	0.22 82	0.44 140	0.07 56	0.12 114	0.24 150	0.29 182	0.27 141	0.20 97

test_3	0.22 132	0.12 81	0.12 111	0.11 87	0.12 105	0.10 72	0.08 80	0.25 147	0.12 97	0.28 159	0.12 71	0.31 183	0.15 149	0.08 60	0.53 157	0.40 216	0.23 120	0.15 78	0.47 184	0.16 127	0.36 158	0.65 192	0.06 42	0.12 114	0.20 108	0.19 106	0.27 141	0.25 143

APVNet	0.22 132	0.18 171	0.15 141	0.17 149	0.20 184	0.20 167	0.18 162	0.24 130	0.15 142	0.18 58	0.21 136	0.21 93	0.12 112	0.17 187	0.45 135	0.25 133	0.28 177	0.21 179	0.34 150	0.21 162	0.24 103	0.33 99	0.11 135	0.18 187	0.22 125	0.18 91	0.30 161	0.23 122

CFNet_RVC	0.22 132	0.18 171	0.15 141	0.18 159	0.17 162	0.19 160	0.12 129	0.21 95	0.13 117	0.23 91	0.21 136	0.25 127	0.13 126	0.13 144	0.93 208	0.20 84	0.23 120	0.17 120	0.27 116	0.16 127	0.25 110	0.22 48	0.10 117	0.14 148	0.23 135	0.21 124	0.25 119	0.23 122

HSM	0.22 132	0.17 154	0.15 141	0.18 159	0.18 170	0.16 133	0.14 143	0.26 159	0.14 132	0.25 122	0.22 148	0.24 119	0.18 178	0.11 115	0.67 183	0.18 60	0.26 155	0.16 107	0.27 116	0.17 137	0.30 132	0.23 51	0.10 117	0.14 148	0.23 135	0.23 137	0.27 141	0.25 143

MyStereo04	0.23 138	0.18 171	0.18 176	0.14 117	0.14 133	0.13 108	0.11 121	0.28 187	0.22 184	0.32 190	0.20 125	0.30 173	0.14 140	0.08 60	0.31 82	0.24 125	0.22 106	0.18 145	0.55 214	0.23 179	0.38 169	0.37 114	0.12 153	0.17 177	0.28 188	0.30 189	0.31 167	0.22 115

LoS	0.23 138	0.15 135	0.11 89	0.13 107	0.14 133	0.13 108	0.08 80	0.60 262	0.11 80	0.37 228	0.38 212	0.36 201	0.14 140	0.11 115	0.32 86	0.26 143	0.26 155	0.16 107	0.27 116	0.16 127	0.43 179	0.37 114	0.10 117	0.10 81	0.26 168	0.19 106	0.25 119	0.28 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.23 138	0.12 81	0.12 111	0.10 69	0.10 76	0.10 72	0.08 80	0.22 103	0.09 46	0.24 110	0.15 90	0.21 93	0.09 68	0.11 115	1.84 258	0.19 75	0.21 94	0.16 107	0.24 100	0.15 110	0.21 75	0.37 114	0.07 56	0.12 114	0.18 86	0.22 131	0.24 104	0.14 51

AnonymousM	0.23 138	0.09 36	0.07 34	0.09 61	0.07 38	0.08 52	0.06 50	0.20 81	0.09 46	0.23 91	0.19 119	0.16 62	0.07 44	0.11 115	0.27 66	0.24 125	0.24 131	0.14 66	0.21 74	0.16 127	0.32 137	0.45 144	0.08 81	0.09 65	0.11 33	0.20 112	0.66 251	1.40 272

ICVP	0.23 138	0.18 171	0.21 198	0.18 159	0.17 162	0.18 151	0.15 150	0.22 103	0.17 163	0.24 110	0.21 136	0.24 119	0.18 178	0.12 130	0.43 126	0.24 125	0.25 144	0.24 205	0.26 112	0.21 162	0.31 136	0.52 155	0.26 222	0.17 177	0.24 150	0.26 163	0.25 119	0.24 133
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
s12784h	0.23 138	0.16 145	0.13 125	0.19 168	0.14 133	0.12 99	0.09 100	0.24 130	0.12 97	0.29 174	0.16 99	0.27 145	0.16 156	0.10 97	0.24 45	0.26 143	0.26 155	0.13 53	0.30 138	0.12 54	0.50 209	0.38 120	0.08 81	0.11 104	0.26 168	0.28 176	0.66 251	0.46 211

sCroCo_RVC	0.23 138	0.13 100	0.12 111	0.11 87	0.10 76	0.14 116	0.09 100	0.24 130	0.19 173	0.24 110	0.16 99	0.20 83	0.20 190	0.09 81	0.33 91	0.36 202	0.28 177	0.22 189	0.35 158	0.21 162	0.48 205	0.66 199	0.10 117	0.16 169	0.23 135	0.21 124	0.29 153	0.23 122

GES	0.23 138	0.16 145	0.12 111	0.14 117	0.15 147	0.19 160	0.15 150	0.25 147	0.14 132	0.26 135	0.18 114	0.22 107	0.14 140	0.17 187	0.56 164	0.22 105	0.27 166	0.19 161	0.53 206	0.20 154	0.35 150	0.37 114	0.13 164	0.15 158	0.20 108	0.17 83	0.27 141	0.43 206

FADNet-RVC-Resample	0.23 138	0.16 145	0.18 176	0.17 149	0.16 156	0.16 133	0.16 158	0.24 130	0.18 171	0.26 135	0.18 114	0.27 145	0.17 164	0.16 177	0.81 196	0.18 60	0.21 94	0.23 200	0.26 112	0.25 193	0.23 89	0.39 126	0.13 164	0.21 201	0.22 125	0.22 131	0.19 71	0.22 115

RP	0.23 138	0.20 191	0.23 211	0.22 183	0.21 188	0.22 182	0.25 198	0.24 130	0.23 191	0.17 51	0.24 163	0.25 127	0.19 186	0.16 177	0.55 162	0.18 60	0.21 94	0.16 107	0.22 82	0.16 127	0.18 49	0.33 99	0.14 173	0.17 177	0.23 135	0.23 137	0.31 167	0.26 148

UDGNet	0.24 148	0.20 191	0.15 141	0.36 231	0.31 228	0.32 223	0.29 218	0.22 103	0.15 142	0.21 74	0.21 136	0.21 93	0.08 59	0.51 258	0.25 52	0.17 52	0.22 106	0.17 120	0.27 116	0.15 110	0.28 124	0.38 120	0.31 247	0.11 104	0.24 150	0.23 137	0.22 94	0.20 97

SACVNet	0.24 148	0.20 191	0.19 185	0.21 179	0.19 177	0.19 160	0.20 171	0.26 159	0.22 184	0.25 122	0.22 148	0.21 93	0.12 112	0.17 187	0.48 146	0.22 105	0.26 155	0.21 179	0.32 146	0.20 154	0.29 130	0.41 129	0.15 183	0.18 187	0.28 188	0.26 163	0.30 161	0.26 148

FADNet-RVC	0.24 148	0.17 154	0.15 141	0.21 179	0.17 162	0.17 143	0.21 175	0.26 159	0.14 132	0.25 122	0.21 136	0.28 154	0.17 164	0.14 159	0.98 215	0.22 105	0.23 120	0.17 120	0.36 162	0.22 172	0.24 103	0.30 83	0.14 173	0.17 177	0.25 163	0.23 137	0.21 86	0.24 133

UCFNet_RVC	0.24 148	0.25 216	0.17 166	0.21 179	0.20 184	0.20 167	0.15 150	0.23 115	0.16 156	0.26 135	0.20 125	0.35 199	0.17 164	0.13 144	0.87 200	0.19 75	0.22 106	0.18 145	0.33 147	0.17 137	0.27 120	0.24 56	0.17 190	0.15 158	0.27 176	0.23 137	0.24 104	0.29 165

DeepPruner_ROB	0.24 148	0.17 154	0.17 166	0.17 149	0.17 162	0.16 133	0.24 190	0.22 103	0.17 163	0.26 135	0.26 177	0.21 93	0.18 178	0.12 130	0.64 177	0.21 93	0.24 131	0.21 179	0.29 134	0.16 127	0.44 184	0.36 108	0.14 173	0.16 169	0.22 125	0.30 189	0.27 141	0.23 122

PS-NSSS	0.24 148	0.26 222	0.21 198	0.31 219	0.22 193	0.26 204	0.23 185	0.27 176	0.15 142	0.28 159	0.21 136	0.55 227	0.15 149	0.16 177	0.35 97	0.16 44	0.19 72	0.17 120	0.36 162	0.15 110	0.17 41	0.14 21	0.22 215	0.16 169	0.24 150	0.24 144	0.28 152	0.27 157

PWCDC_ROB	0.24 148	0.10 47	0.13 125	0.10 69	0.18 170	0.12 99	0.16 158	0.12 35	0.38 236	0.11 33	0.25 169	0.15 50	0.82 253	0.28 228	0.92 206	0.21 93	0.17 52	0.18 145	0.18 49	0.17 137	0.23 89	0.46 145	0.20 204	0.17 177	0.12 41	0.21 124	0.15 45	0.26 148

Any-RAFT	0.25 155	0.13 100	0.17 166	0.16 141	0.14 133	0.15 129	0.11 121	0.25 147	0.14 132	0.28 159	0.34 199	0.29 162	0.11 95	0.12 130	0.35 97	0.26 143	0.28 177	0.17 120	0.52 203	0.16 127	0.63 238	0.49 153	0.10 117	0.11 104	0.28 188	0.33 206	0.26 129	0.41 202

GEStereo_RVC	0.25 155	0.19 187	0.15 141	0.18 159	0.17 162	0.19 160	0.18 162	0.26 159	0.17 163	0.27 144	0.20 125	0.28 154	0.17 164	0.12 130	0.34 94	0.27 152	0.28 177	0.24 205	0.47 184	0.22 172	0.34 142	0.66 199	0.11 135	0.18 187	0.25 163	0.22 131	0.26 129	0.32 174

stereogan	0.25 155	0.22 197	0.22 206	0.23 189	0.26 215	0.25 198	0.23 185	0.26 159	0.24 195	0.20 70	0.23 158	0.31 183	0.23 199	0.17 187	0.38 115	0.21 93	0.22 106	0.19 161	0.28 124	0.20 154	0.23 89	0.46 145	0.17 190	0.18 187	0.22 125	0.24 144	0.37 193	0.27 157

R-Stereo Train	0.25 155	0.14 116	0.14 134	0.15 133	0.13 120	0.18 151	0.07 64	0.24 130	0.15 142	0.32 190	0.25 169	0.28 154	0.13 126	0.14 159	0.71 185	0.32 183	0.29 187	0.20 170	0.47 184	0.20 154	0.48 205	0.65 192	0.10 117	0.12 114	0.24 150	0.25 154	0.23 99	0.28 161

RAFT-Stereo	0.25 155	0.14 116	0.14 134	0.15 133	0.13 120	0.18 151	0.07 64	0.24 130	0.15 142	0.32 190	0.25 169	0.28 154	0.13 126	0.14 159	0.71 185	0.32 183	0.29 187	0.20 170	0.47 184	0.20 154	0.48 205	0.65 192	0.10 117	0.12 114	0.24 150	0.25 154	0.23 99	0.28 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.25 155	0.16 145	0.16 159	0.25 201	0.19 177	0.21 177	0.18 162	0.30 203	0.16 156	0.31 185	0.31 193	0.34 192	0.25 207	0.11 115	0.32 86	0.25 133	0.26 155	0.17 120	0.54 210	0.16 127	0.37 165	0.38 120	0.14 173	0.19 195	0.25 163	0.23 137	0.27 141	0.26 148

Reg-Stereo(zero)	0.26 161	0.13 100	0.15 141	0.13 107	0.12 105	0.14 116	0.14 143	0.32 214	0.15 142	0.33 200	0.56 249	0.30 173	0.12 112	0.18 197	0.28 70	0.32 183	0.30 193	0.16 107	0.42 174	0.18 144	0.35 150	0.76 223	0.13 164	0.11 104	0.20 108	0.25 154	0.40 202	0.37 186

HI	0.26 161	0.13 100	0.15 141	0.13 107	0.12 105	0.14 116	0.14 143	0.32 214	0.15 142	0.33 200	0.56 249	0.30 173	0.12 112	0.18 197	0.28 70	0.32 183	0.30 193	0.16 107	0.42 174	0.18 144	0.35 150	0.76 223	0.13 164	0.11 104	0.20 108	0.25 154	0.40 202	0.37 186

CASS	0.26 161	0.18 171	0.17 166	0.21 179	0.18 170	0.22 182	0.26 205	0.28 187	0.20 177	0.33 200	0.24 163	0.28 154	0.18 178	0.12 130	0.37 105	0.24 125	0.39 232	0.20 170	0.44 178	0.17 137	0.58 227	0.48 151	0.11 135	0.14 148	0.32 209	0.22 131	0.32 173	0.33 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.26 161	0.19 187	0.15 141	0.23 189	0.16 156	0.21 177	0.23 185	0.28 187	0.17 163	0.27 144	0.28 186	0.26 133	0.19 186	0.15 170	0.98 215	0.22 105	0.21 94	0.20 170	0.43 177	0.26 202	0.28 124	0.31 91	0.14 173	0.15 158	0.28 188	0.27 170	0.24 104	0.27 157

NCC-stereo	0.26 161	0.22 197	0.22 206	0.22 183	0.24 203	0.23 189	0.28 214	0.26 159	0.28 215	0.18 58	0.26 177	0.29 162	0.27 211	0.17 187	0.56 164	0.23 120	0.23 120	0.24 205	0.28 124	0.21 162	0.23 89	0.32 93	0.20 204	0.17 177	0.27 176	0.29 182	0.33 176	0.30 169

Abc-Net	0.26 161	0.22 197	0.22 206	0.22 183	0.24 203	0.23 189	0.28 214	0.26 159	0.28 215	0.18 58	0.26 177	0.29 162	0.27 211	0.17 187	0.56 164	0.23 120	0.23 120	0.24 205	0.28 124	0.21 162	0.23 89	0.32 93	0.20 204	0.17 177	0.27 176	0.29 182	0.33 176	0.30 169
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EGLCR-Stereo	0.27 167	0.12 81	0.11 89	0.11 87	0.12 105	0.13 108	0.06 50	0.23 115	0.14 132	0.27 144	0.18 114	0.24 119	0.09 68	0.10 97	0.35 97	0.38 208	0.24 131	0.16 107	0.31 143	0.21 162	0.37 165	1.30 287	0.11 135	0.30 233	0.17 75	0.26 163	0.93 271	0.25 143

IPLGR	0.27 167	0.16 145	0.14 134	0.15 133	0.15 147	0.13 108	0.09 100	0.24 130	0.13 117	0.28 159	0.25 169	0.24 119	0.12 112	0.11 115	1.85 260	0.20 84	0.23 120	0.18 145	0.35 158	0.21 162	0.28 124	0.56 173	0.07 56	0.13 134	0.25 163	0.27 170	0.29 153	0.21 110

cross-raft	0.27 167	0.15 135	0.13 125	0.14 117	0.14 133	0.17 143	0.10 115	0.27 176	0.15 142	0.30 178	0.22 148	0.28 154	0.10 78	0.14 159	0.42 123	0.42 222	0.27 166	0.17 120	0.57 216	0.26 202	0.62 237	0.94 260	0.09 99	0.12 114	0.29 196	0.27 170	0.26 129	0.31 173

pcwnet_v2	0.27 167	0.17 154	0.18 176	0.22 183	0.19 177	0.22 182	0.18 162	0.25 147	0.18 171	0.30 178	0.24 163	0.33 189	0.29 215	0.18 197	0.90 202	0.22 105	0.24 131	0.19 161	0.38 166	0.16 127	0.28 124	0.31 91	0.17 190	0.16 169	0.26 168	0.26 163	0.30 161	0.39 192

MSMDNet	0.27 167	0.14 116	0.12 111	0.13 107	0.15 147	0.16 133	0.12 129	0.26 159	0.14 132	0.31 185	0.21 136	0.27 145	0.29 215	0.15 170	0.44 128	0.51 236	0.28 177	0.18 145	0.54 210	0.28 212	0.58 227	0.84 242	0.10 117	0.12 114	0.26 168	0.25 154	0.26 129	0.29 165

PA-Net	0.27 167	0.27 224	0.29 233	0.18 159	0.26 215	0.21 177	0.27 209	0.26 159	0.25 202	0.22 81	0.21 136	0.22 107	0.24 205	0.29 229	0.62 175	0.25 133	0.18 63	0.23 200	0.20 63	0.22 172	0.20 64	0.36 108	0.17 190	0.20 197	0.24 150	0.44 230	0.24 104	0.55 217
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.27 167	0.17 154	0.15 141	0.23 189	0.19 177	0.26 204	0.28 214	0.20 81	0.15 142	0.22 81	0.20 125	0.18 73	0.11 95	0.39 248	1.91 269	0.21 93	0.24 131	0.20 170	0.22 82	0.14 82	0.19 59	0.18 35	0.26 222	0.14 148	0.22 125	0.18 91	0.19 71	0.18 72

NCCL2	0.27 167	0.24 211	0.23 211	0.19 168	0.20 184	0.18 151	0.19 170	0.26 159	0.23 191	0.29 174	0.22 148	0.28 154	0.17 164	0.15 170	0.68 184	0.25 133	0.25 144	0.22 189	0.27 116	0.22 172	0.34 142	0.44 140	0.19 202	0.22 208	0.34 216	0.34 208	0.36 186	0.36 182

GANet-ADL	0.28 175	0.18 171	0.16 159	0.20 173	0.19 177	0.23 189	0.20 171	0.26 159	0.16 156	0.34 205	0.35 201	0.30 173	0.17 164	0.21 211	0.45 135	0.29 173	0.31 201	0.19 161	0.49 194	0.28 212	0.41 173	0.77 227	0.13 164	0.15 158	0.24 150	0.30 189	0.34 180	0.30 169

RGC	0.28 175	0.25 216	0.29 233	0.25 201	0.27 221	0.28 210	0.21 175	0.28 187	0.31 227	0.22 81	0.31 193	0.29 162	0.32 217	0.21 211	0.59 171	0.25 133	0.24 131	0.21 179	0.30 138	0.22 172	0.27 120	0.40 127	0.18 201	0.21 201	0.29 196	0.32 201	0.35 184	0.36 182

XPNet_ROB	0.28 175	0.28 227	0.20 190	0.20 173	0.22 193	0.22 182	0.22 182	0.20 81	0.21 179	0.24 110	0.27 181	0.79 243	0.17 164	0.16 177	0.50 151	0.23 120	0.35 217	0.21 179	0.28 124	0.20 154	0.30 132	0.53 159	0.17 190	0.18 187	0.23 135	0.24 144	0.49 221	0.36 182

RAFT-Test	0.29 178	0.14 116	0.12 111	0.16 141	0.15 147	0.18 151	0.12 129	0.27 176	0.14 132	0.32 190	0.50 239	0.27 145	0.12 112	0.14 159	0.44 128	0.52 238	0.27 166	0.18 145	0.59 220	0.25 193	0.59 230	0.72 216	0.10 117	0.12 114	0.27 176	0.50 239	0.27 141	0.34 178

HH	0.29 178	0.10 47	0.18 176	0.16 141	0.15 147	0.20 167	0.14 143	0.27 176	0.13 117	0.36 223	0.21 136	0.29 162	0.11 95	0.15 170	0.46 142	0.64 262	0.27 166	0.19 161	0.50 195	0.27 208	0.68 247	0.75 220	0.11 135	0.16 169	0.24 150	0.30 189	0.36 186	0.37 186

HanStereo	0.29 178	0.10 47	0.18 176	0.16 141	0.15 147	0.20 167	0.14 143	0.27 176	0.13 117	0.36 223	0.21 136	0.29 162	0.11 95	0.15 170	0.46 142	0.64 262	0.27 166	0.19 161	0.50 195	0.27 208	0.68 247	0.75 220	0.11 135	0.16 169	0.24 150	0.30 189	0.36 186	0.37 186

RTSC	0.29 178	0.17 154	0.17 166	0.17 149	0.17 162	0.18 151	0.21 175	0.23 115	0.22 184	0.26 135	0.25 169	0.21 93	0.19 186	0.14 159	1.67 251	0.28 159	0.31 201	0.21 179	0.40 169	0.19 149	0.33 139	0.38 120	0.11 135	0.18 187	0.23 135	0.24 144	0.31 167	0.45 208

DeepPrunerF	0.29 178	0.17 154	0.15 141	0.23 189	0.44 248	0.17 143	0.23 185	0.20 81	0.26 207	0.16 45	0.22 148	0.15 50	0.12 112	0.13 144	0.98 215	0.22 105	0.19 72	0.17 120	0.27 116	0.17 137	0.22 82	0.21 45	0.12 153	0.13 134	1.95 297	0.26 163	0.22 94	0.20 97

MSKI-zero shot	0.30 183	0.13 100	0.11 89	0.14 117	0.14 133	0.15 129	0.11 121	0.27 176	0.13 117	0.29 174	0.41 220	0.29 162	0.11 95	0.12 130	0.60 174	0.55 246	0.28 177	0.18 145	0.58 217	0.30 224	0.57 223	0.97 265	0.09 99	0.12 114	0.26 168	0.39 221	0.32 173	0.41 202

dad	0.30 183	0.21 195	0.15 141	0.47 243	0.22 193	0.30 218	0.49 243	0.40 232	0.13 117	0.32 190	0.14 83	0.41 212	0.24 205	0.11 115	0.59 171	0.20 84	0.32 206	0.17 120	0.51 200	0.16 127	0.29 130	0.23 51	0.11 135	0.19 195	0.32 209	0.18 91	0.68 255	0.46 211

GwcNet-ADL	0.30 183	0.22 197	0.21 198	0.29 212	0.23 201	0.24 194	0.22 182	0.28 187	0.19 173	0.34 205	0.57 252	0.44 217	0.23 199	0.22 214	0.53 157	0.35 195	0.30 193	0.22 189	0.45 181	0.28 212	0.37 165	0.47 147	0.14 173	0.17 177	0.27 176	0.30 189	0.29 153	0.38 191

Anonymous3	0.30 183	0.21 195	0.16 159	0.17 149	0.16 156	0.20 167	0.16 158	0.31 207	0.25 202	0.30 178	0.20 125	0.45 218	0.20 190	0.17 187	0.55 162	0.52 238	0.32 206	0.27 228	0.51 200	0.27 208	0.50 209	0.67 205	0.13 164	0.15 158	0.28 188	0.30 189	0.34 180	0.26 148

iResNet	0.30 183	0.17 154	0.17 166	0.24 197	0.23 201	0.28 210	0.20 171	0.31 207	0.21 179	0.32 190	0.29 189	0.50 223	0.51 239	0.11 115	0.53 157	0.35 195	0.27 166	0.20 170	0.74 231	0.25 193	0.47 203	0.32 93	0.15 183	0.26 221	0.26 168	0.25 154	0.34 180	0.29 165

test-1	0.32 188	0.10 47	0.13 125	0.14 117	0.14 133	0.25 198	0.18 162	0.29 199	0.17 163	0.37 228	0.41 220	0.31 183	0.17 164	0.14 159	0.91 204	0.51 236	0.27 166	0.21 179	0.53 206	0.25 193	0.57 223	0.99 270	0.11 135	0.14 148	0.28 188	0.29 182	0.31 167	0.36 182

ADCP+	0.32 188	0.17 154	0.17 166	0.15 133	0.14 133	0.17 143	0.21 175	0.21 95	0.32 228	0.25 122	0.25 169	0.37 204	0.12 112	0.13 144	1.80 257	0.18 60	0.20 79	0.17 120	0.34 150	0.18 144	0.24 103	0.30 83	0.12 153	0.12 114	0.24 150	0.68 258	0.33 176	0.96 254

HSM-Net_RVC	0.32 188	0.17 154	0.18 176	0.27 208	0.21 188	0.21 177	0.15 150	0.28 187	0.19 173	0.34 205	0.40 218	1.56 272	0.27 211	0.15 170	0.45 135	0.22 105	0.26 155	0.19 161	0.28 124	0.20 154	0.41 173	0.57 175	0.14 173	0.21 201	0.30 200	0.31 197	0.36 186	0.35 180
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.32 188	0.25 216	0.25 220	0.25 201	0.30 225	0.22 182	0.27 209	0.35 219	0.38 236	0.30 178	0.27 181	0.67 236	0.23 199	0.17 187	0.80 195	0.21 93	0.21 94	0.21 179	0.29 134	0.26 202	0.23 89	0.29 74	0.14 173	0.27 226	0.36 227	0.45 232	0.39 198	0.56 219

IGEV_Zeroshot_test	0.33 192	0.13 100	0.24 218	0.30 214	0.18 170	0.23 189	0.24 190	0.28 187	0.17 163	0.35 217	0.53 243	0.34 192	0.11 95	0.14 159	0.41 120	0.61 261	0.27 166	0.17 120	0.48 192	0.31 231	0.52 214	1.06 276	0.12 153	0.12 114	0.35 222	0.28 176	0.62 245	0.45 208

GANetREF_RVC	0.33 192	0.30 232	0.33 246	0.28 210	0.27 221	0.27 206	0.26 205	0.42 237	0.35 234	0.38 237	0.22 148	0.57 228	0.39 224	0.16 177	0.37 105	0.24 125	0.30 193	0.25 213	0.45 181	0.26 202	0.37 165	0.28 71	0.25 220	0.33 238	0.35 222	0.29 182	0.46 214	0.40 199
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
model_zeroshot	0.34 194	0.14 116	0.13 125	0.17 149	0.15 147	0.18 151	0.12 129	0.28 187	0.15 142	0.33 200	0.38 212	0.32 188	0.11 95	0.13 144	0.78 192	0.64 262	0.30 193	0.23 200	0.66 227	0.23 179	0.56 222	0.81 235	0.13 164	0.14 148	1.04 271	0.36 212	0.31 167	0.53 215

EKT-Stereo	0.34 194	0.17 154	0.14 134	0.20 173	0.17 162	0.22 182	0.25 198	0.27 176	0.15 142	0.30 178	0.35 201	0.27 145	0.14 140	0.16 177	1.56 245	0.54 244	0.29 187	0.25 213	0.47 184	0.30 224	0.81 264	0.86 245	0.09 99	0.13 134	0.31 203	0.30 189	0.31 167	0.24 133

DAS	0.34 194	0.18 171	0.15 141	0.30 214	0.25 210	0.25 198	0.26 205	0.32 214	0.29 221	0.32 190	0.38 212	0.54 225	0.37 220	0.12 130	0.45 135	0.40 216	0.37 224	0.25 213	0.54 210	0.29 219	0.66 244	0.65 192	0.21 213	0.26 221	0.31 203	0.32 201	0.38 196	0.39 192

SepStereo	0.34 194	0.18 171	0.15 141	0.30 214	0.25 210	0.25 198	0.26 205	0.32 214	0.29 221	0.32 190	0.38 212	0.54 225	0.37 220	0.12 130	0.45 135	0.40 216	0.37 224	0.25 213	0.54 210	0.29 219	0.66 244	0.65 192	0.21 213	0.26 221	0.31 203	0.32 201	0.38 196	0.39 192

FADNet_RVC	0.34 194	0.22 197	0.23 211	0.30 214	0.26 215	0.20 167	0.23 185	0.31 207	0.22 184	0.31 185	0.29 189	0.42 214	0.35 219	0.22 214	0.90 202	0.26 143	0.31 201	0.32 250	0.75 232	0.28 212	0.46 199	0.55 164	0.16 186	0.24 213	0.27 176	0.31 197	0.51 231	0.37 186

ADCRef	0.34 194	0.18 171	0.17 166	0.15 133	0.16 156	0.18 151	0.18 162	0.23 115	0.33 231	0.26 135	0.22 148	0.23 112	0.18 178	0.12 130	2.01 271	0.22 105	0.23 120	0.20 170	0.40 169	0.22 172	0.27 120	0.34 103	0.17 190	0.17 177	0.30 200	0.41 224	0.29 153	1.36 270

ETE_ROB	0.34 194	0.32 234	0.21 198	0.26 205	0.24 203	0.28 210	0.25 198	0.24 130	0.29 221	0.27 144	0.35 201	1.00 252	0.21 195	0.20 206	0.59 171	0.24 125	0.42 240	0.24 205	0.38 166	0.25 193	0.40 171	0.52 155	0.20 204	0.21 201	0.29 196	0.34 208	0.55 235	0.39 192

LALA_ROB	0.34 194	0.34 237	0.23 211	0.24 197	0.24 203	0.30 218	0.24 190	0.25 147	0.28 215	0.31 185	0.35 201	0.95 248	0.21 195	0.19 202	0.77 190	0.25 133	0.34 213	0.28 234	0.34 150	0.25 193	0.36 158	0.55 164	0.19 202	0.22 208	0.27 176	0.31 197	0.50 226	0.39 192

PSMNet-ADL	0.35 202	0.20 191	0.21 198	0.23 189	0.22 193	0.24 194	0.25 198	0.30 203	0.26 207	0.39 241	0.57 252	0.38 206	0.46 230	0.24 222	1.26 234	0.44 227	0.32 206	0.20 170	0.52 203	0.24 187	0.40 171	0.51 154	0.17 190	0.17 177	0.27 176	0.27 170	0.40 202	0.26 148

EAI-Stereo	0.35 202	0.14 116	0.15 141	0.19 168	0.18 170	0.65 259	0.22 182	0.27 176	0.22 184	0.27 144	0.46 233	0.29 162	0.10 78	0.12 130	0.81 196	1.04 294	0.27 166	0.20 170	0.71 230	0.23 179	0.45 193	0.55 164	0.11 135	0.18 187	0.29 196	0.43 226	0.40 202	0.42 204

AIO-Stereo-zeroshot	0.37 204	0.15 135	0.26 225	0.25 201	0.19 177	0.28 210	0.21 175	0.27 176	0.27 213	0.35 217	0.82 270	0.33 189	0.17 164	0.13 144	0.38 115	0.53 241	0.30 193	0.22 189	0.59 220	0.30 224	0.54 218	0.98 269	0.11 135	0.15 158	0.33 212	0.62 250	0.79 264	0.58 220

ITSA-stereo	0.38 205	0.23 206	0.20 190	0.39 236	0.27 221	0.24 194	0.31 221	0.35 219	0.26 207	0.39 241	0.54 245	0.47 219	0.42 226	0.23 218	0.71 185	0.38 208	0.33 210	0.25 213	0.50 195	0.24 187	0.45 193	0.55 164	0.23 218	0.23 210	0.34 216	0.41 224	0.72 258	0.74 238

FCDSN-DC	0.38 205	0.28 227	0.33 246	0.31 219	0.30 225	0.30 218	0.40 234	0.31 207	0.22 184	0.28 159	0.20 125	0.29 162	0.16 156	0.30 232	1.88 264	0.36 202	0.34 213	0.33 252	0.34 150	0.25 193	0.46 199	0.82 237	0.28 230	0.38 254	0.30 200	0.31 197	0.30 161	0.30 169
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.38 205	0.22 197	0.30 236	0.26 205	0.25 210	0.25 198	0.29 218	0.36 224	0.29 221	0.35 217	0.33 197	0.34 192	0.46 230	0.22 214	1.53 243	0.32 183	0.31 201	0.26 224	0.58 217	0.28 212	0.45 193	0.47 147	0.20 204	0.28 229	0.34 216	0.39 221	0.35 184	0.52 214

ADCL	0.38 205	0.23 206	0.20 190	0.20 173	0.18 170	0.23 189	0.24 190	0.26 159	0.52 257	0.32 190	0.28 186	0.30 173	0.18 178	0.16 177	1.59 247	0.22 105	0.25 144	0.22 189	0.35 158	0.23 179	0.35 150	0.35 105	0.17 190	0.18 187	0.51 249	0.52 241	0.47 217	1.53 276

CC-Net-ROB	0.38 205	0.47 253	0.33 246	0.66 258	0.49 258	0.57 250	0.49 243	0.35 219	0.24 195	0.37 228	0.29 189	0.96 249	0.23 199	0.38 246	0.45 135	0.18 60	0.24 131	0.22 189	0.68 228	0.23 179	0.23 89	0.18 35	0.44 261	0.24 213	0.31 203	0.28 176	0.27 141	0.39 192

NOSS_ROB	0.38 205	0.23 206	0.21 198	0.27 208	0.26 215	0.27 206	0.25 198	0.41 234	0.24 195	0.36 223	0.29 189	0.36 201	0.23 199	0.41 250	0.97 214	0.57 252	0.34 213	0.29 238	0.33 147	0.24 187	0.68 247	1.00 271	0.28 230	0.31 235	0.34 216	0.49 236	0.42 209	0.34 178

gcap-zeroshot	0.39 211	0.14 116	0.17 166	0.20 173	0.14 133	0.19 160	0.16 158	0.28 187	0.13 117	0.37 228	0.47 234	0.34 192	0.12 112	0.16 177	0.49 147	0.59 255	0.49 247	0.18 145	3.11 281	0.26 202	0.45 193	0.66 199	0.22 215	0.12 114	0.22 125	0.29 182	0.25 119	0.28 161

PWC_ROB	0.39 211	0.27 224	0.25 220	0.23 189	0.25 210	0.24 194	0.33 224	0.29 199	0.47 255	0.25 122	0.40 218	0.38 206	0.90 257	0.20 206	0.77 190	0.33 192	0.39 232	0.29 238	0.64 223	0.30 224	0.51 213	0.61 184	0.20 204	0.33 238	0.28 188	0.28 176	0.39 198	0.72 234

DCVSM-stereo	0.40 213	0.22 197	0.22 206	0.33 224	0.24 203	0.38 235	0.27 209	0.37 227	0.25 202	0.37 228	0.56 249	0.91 246	0.49 236	0.19 202	0.44 128	0.30 179	0.30 193	0.22 189	1.71 261	0.34 238	0.46 199	0.43 135	0.30 242	0.24 213	0.27 176	0.32 201	0.39 198	0.39 192

RTS	0.40 213	0.22 197	0.20 190	0.22 183	0.21 188	0.32 223	0.33 224	0.31 207	0.33 231	0.23 91	0.22 148	0.31 183	0.25 207	0.18 197	1.88 264	0.32 183	0.37 224	0.25 213	0.64 223	0.33 236	0.43 179	0.43 135	0.16 186	0.24 213	0.41 232	0.91 271	0.40 202	0.63 225

RTSA	0.40 213	0.22 197	0.20 190	0.22 183	0.21 188	0.32 223	0.33 224	0.31 207	0.33 231	0.23 91	0.22 148	0.31 183	0.25 207	0.18 197	1.88 264	0.32 183	0.37 224	0.25 213	0.64 223	0.33 236	0.43 179	0.43 135	0.16 186	0.24 213	0.41 232	0.91 271	0.40 202	0.63 225

iRaft-Stereo_20w	0.42 216	0.16 145	0.27 228	0.30 214	0.18 170	0.22 182	0.20 171	0.26 159	0.22 184	0.41 249	0.65 260	0.30 173	0.11 95	0.17 187	0.44 128	0.55 246	0.28 177	0.18 145	0.45 181	0.46 259	0.47 203	0.97 265	0.12 153	0.11 104	0.35 222	2.32 296	0.61 243	0.59 221

CSAN	0.42 216	0.37 245	0.34 251	0.33 224	0.33 233	0.29 215	0.36 230	0.37 227	0.64 270	0.43 254	0.43 227	0.75 241	0.46 230	0.21 211	0.78 192	0.25 133	0.29 187	0.27 228	0.42 174	0.43 252	0.43 179	0.53 159	0.22 215	0.34 241	0.44 237	0.52 241	0.49 221	0.54 216

ccs_rob	0.43 218	0.24 211	0.20 190	0.33 224	0.22 193	0.33 227	0.28 214	0.34 218	0.21 179	0.46 261	1.56 292	1.58 274	0.41 225	0.23 218	0.82 198	0.37 206	0.29 187	0.22 189	0.47 184	0.28 212	0.55 220	0.64 188	0.17 190	0.20 197	0.26 168	0.25 154	0.29 153	0.35 180

FC-DCNN	0.43 218	0.35 241	0.43 258	0.49 244	0.37 240	0.48 243	0.56 252	0.44 242	0.27 213	0.34 205	0.27 181	0.41 212	0.23 199	0.31 235	0.64 177	0.36 202	0.39 232	0.31 246	0.48 192	0.27 208	0.52 214	0.75 220	0.28 230	0.37 250	0.53 252	0.39 221	0.63 248	0.82 244

SGM-Forest	0.43 218	0.24 211	0.19 185	0.35 229	0.26 215	0.27 206	0.21 175	0.30 203	0.23 191	0.32 190	0.23 158	0.37 204	0.50 237	0.25 224	1.02 219	0.35 195	0.25 144	0.21 179	1.80 263	0.19 149	0.41 173	0.85 244	0.27 225	0.23 210	0.35 222	0.28 176	0.59 240	1.05 258
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.44 221	0.37 245	0.32 242	0.41 239	0.35 237	0.42 238	0.44 237	0.46 247	0.38 236	0.40 246	0.34 199	0.50 223	0.47 235	0.35 244	1.63 248	0.32 183	0.31 201	0.28 234	0.53 206	0.32 234	0.42 177	0.52 155	0.27 225	0.31 235	0.45 239	0.50 239	0.53 232	0.42 204

FC-DCNN v2	0.45 222	0.36 244	0.45 261	0.52 249	0.37 240	0.50 246	0.55 251	0.46 247	0.29 221	0.35 217	0.27 181	0.42 214	0.28 214	0.31 235	0.65 180	0.36 202	0.39 232	0.31 246	0.50 195	0.26 202	0.52 214	0.77 227	0.28 230	0.37 250	0.59 258	0.45 232	0.72 258	0.83 245

DDUNet	0.45 222	0.56 258	0.26 225	0.87 265	0.69 266	0.84 265	0.84 265	0.26 159	0.24 195	0.23 91	0.33 197	0.39 209	0.15 149	1.61 279	0.49 147	0.24 125	0.41 237	0.26 224	0.55 214	0.29 219	0.34 142	0.40 127	0.50 266	0.21 201	0.25 163	0.27 170	0.32 173	0.29 165

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 224	0.34 237	0.26 225	0.43 240	0.33 233	0.38 235	0.53 249	0.49 250	0.40 240	0.42 252	0.31 193	0.63 233	0.54 241	0.42 251	1.29 236	0.28 159	0.26 155	0.22 189	0.68 228	0.23 179	0.65 241	0.64 188	0.33 251	0.29 231	0.47 243	0.49 236	0.49 221	0.69 230

CBMV	0.47 225	0.25 216	0.23 211	0.31 219	0.29 224	0.31 221	0.30 220	0.41 234	0.28 215	0.37 228	0.27 181	0.70 239	0.37 220	0.33 241	0.91 204	0.53 241	0.36 220	0.27 228	0.58 217	0.28 212	0.63 238	0.97 265	0.26 222	0.35 245	0.37 228	0.36 212	0.66 251	1.86 283
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.48 226	0.25 216	0.27 228	0.36 231	0.30 225	0.31 221	0.25 198	0.38 230	0.24 195	0.38 237	0.44 230	0.33 189	0.17 164	0.56 261	2.23 279	0.98 292	0.33 210	0.28 234	0.34 150	0.29 219	0.66 244	1.25 285	0.27 225	0.31 235	0.35 222	0.36 212	0.48 220	0.55 217

UDG	0.48 226	0.58 259	0.27 228	0.86 264	0.79 269	0.80 263	1.00 269	0.27 176	0.25 202	0.28 159	0.35 201	0.39 209	0.17 164	1.43 276	1.00 218	0.26 143	0.47 244	0.27 228	0.59 220	0.30 224	0.44 184	0.47 147	0.40 257	0.20 197	0.28 188	0.29 182	0.33 176	0.27 157

FINET	0.48 226	0.18 171	0.19 185	0.17 149	0.14 133	0.18 151	0.21 175	0.21 95	0.32 228	0.19 65	0.41 220	0.22 107	0.38 223	0.20 206	1.70 252	0.43 224	0.24 131	0.16 107	0.34 150	0.25 193	0.32 137	0.71 214	0.14 173	0.24 213	1.14 277	2.17 293	0.50 226	1.64 280

FAT-Stereo	0.48 226	0.27 224	0.35 252	0.45 242	0.49 258	0.39 237	0.34 228	0.43 241	0.28 215	0.41 249	0.87 274	0.77 242	0.58 243	0.30 232	0.71 185	0.56 248	0.36 220	0.34 254	0.65 226	0.42 250	0.69 253	0.77 227	0.28 230	0.34 241	0.31 203	0.36 212	0.47 217	0.74 238

ADCMid	0.48 226	0.29 229	0.30 236	0.26 205	0.32 230	0.34 229	0.38 231	0.42 237	0.45 254	0.31 185	0.37 209	0.49 221	0.45 229	0.22 214	1.85 260	0.35 195	0.36 220	0.27 228	0.80 236	0.31 231	0.50 209	0.60 180	0.30 242	0.25 220	0.37 228	0.55 246	0.46 214	1.40 272

FBW_ROB	0.49 231	0.42 248	0.37 254	0.61 255	0.46 253	0.49 245	0.51 246	0.31 207	0.25 202	0.34 205	0.36 207	0.69 237	0.50 237	0.57 262	1.13 222	0.26 143	0.36 220	0.24 205	1.46 251	0.24 187	0.57 223	0.44 140	0.43 259	0.40 260	0.33 212	0.35 210	0.42 209	0.68 228

pmcnn	0.49 231	0.25 216	0.20 190	0.33 224	0.31 228	0.34 229	0.48 242	0.35 219	0.26 207	0.34 205	0.54 245	0.81 244	1.19 264	0.19 202	0.75 189	0.56 248	0.41 237	0.32 250	0.86 240	0.38 244	0.86 268	0.90 254	0.28 230	0.26 221	0.34 216	0.35 210	0.67 254	0.84 246

AnyNet_C32	0.50 233	0.24 211	0.23 211	0.24 197	0.26 215	0.29 215	0.33 224	0.35 219	0.57 261	0.34 205	0.44 230	0.36 201	0.25 207	0.23 218	2.35 284	0.39 211	0.39 232	0.33 252	0.53 206	0.30 224	0.61 235	0.74 219	0.23 218	0.29 231	0.44 237	0.73 261	0.46 214	1.61 279

AMNet	0.51 234	0.50 256	0.48 266	0.51 247	0.50 260	0.57 250	0.52 247	0.36 224	0.41 244	0.39 241	0.58 256	0.66 235	0.21 195	0.58 263	0.53 157	0.59 255	0.60 255	0.58 277	0.51 200	0.51 261	0.60 233	0.55 164	0.33 251	0.52 268	0.48 245	0.54 245	0.60 241	0.66 227

DDVS	0.54 235	0.23 206	0.24 218	0.24 197	0.25 210	0.27 206	0.24 190	0.40 232	0.26 207	0.35 217	4.50 302	1.00 252	0.42 226	0.20 206	0.65 180	0.40 216	0.33 210	0.26 224	0.78 233	0.35 241	0.59 230	0.71 214	0.16 186	0.21 201	0.26 168	0.26 163	0.57 237	0.40 199

anonymity	0.55 236	0.12 81	0.19 185	0.16 141	0.15 147	0.17 143	0.11 121	0.29 199	0.17 163	0.34 205	7.17 304	0.30 173	0.13 126	0.12 130	0.42 123	0.43 224	0.27 166	0.17 120	0.44 178	0.24 187	0.43 179	0.94 260	0.12 153	0.13 134	0.34 216	0.43 226	0.74 262	0.43 206

CBMV_ROB	0.55 236	0.23 206	0.25 220	0.40 238	0.34 236	0.35 232	0.35 229	0.44 242	0.24 195	0.39 241	0.44 230	1.41 268	1.00 261	0.30 232	1.17 223	0.35 195	0.38 230	0.25 213	0.87 241	0.36 242	0.60 233	0.83 239	0.28 230	0.28 229	0.55 255	0.85 269	0.72 258	1.13 260

S-Stereo	0.56 238	0.29 229	0.29 233	0.49 244	0.47 256	0.51 247	0.61 255	0.38 230	0.37 235	0.39 241	1.18 281	1.00 252	0.46 230	0.29 229	1.17 223	0.66 266	0.35 217	0.39 260	0.85 239	0.70 275	0.50 209	0.96 264	0.61 272	0.38 254	0.32 209	0.33 206	0.41 208	0.62 224

ADCPNet	0.58 239	0.26 222	0.30 236	0.29 212	0.36 238	0.29 215	0.53 249	0.42 237	0.39 239	0.38 237	0.55 247	0.39 209	1.14 263	0.26 226	2.11 274	0.43 224	0.35 217	0.24 205	1.27 248	0.40 246	0.52 214	0.60 180	0.32 249	0.30 233	0.48 245	0.61 249	0.47 217	1.88 286

G-Net	0.59 240	0.34 237	0.35 252	0.32 222	0.32 230	0.45 241	0.31 221	0.50 252	0.61 266	0.43 254	0.64 259	1.96 278	0.52 240	0.23 218	0.86 199	0.52 238	0.37 224	0.35 257	0.83 237	0.67 272	0.61 235	0.63 186	0.25 220	0.33 238	0.40 231	0.80 265	0.81 266	1.55 277

PVD	0.59 240	0.44 249	0.38 255	0.51 247	0.44 248	0.56 249	0.49 243	0.62 265	0.59 263	0.34 205	0.48 235	0.61 229	0.75 250	0.50 257	1.78 255	0.38 208	0.51 249	0.39 260	0.79 235	0.43 252	0.68 247	0.76 223	0.30 242	0.39 257	0.61 260	0.77 263	0.62 245	0.89 249

SANet	0.60 242	0.33 235	0.33 246	0.37 233	0.36 238	0.48 243	0.44 237	0.56 255	0.85 278	0.34 205	0.57 252	2.41 283	1.30 266	0.33 241	1.18 226	0.25 133	0.48 246	0.31 246	0.52 203	0.32 234	0.55 220	0.57 175	0.37 254	0.38 254	0.48 245	0.66 253	0.57 237	0.96 254

TRStereo	0.61 243	0.17 154	0.22 206	0.16 141	0.12 105	0.34 229	0.18 162	0.27 176	0.14 132	0.34 205	0.20 125	0.34 192	0.09 68	0.12 130	0.58 170	0.73 275	0.25 144	0.18 145	0.44 178	0.25 193	0.42 177	0.81 235	0.12 153	0.10 81	0.27 176	8.94 306	0.49 221	0.32 174

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 243	0.63 261	0.47 264	0.65 257	0.41 244	0.45 241	0.63 256	0.61 263	0.68 273	0.58 273	0.38 212	0.62 231	0.60 244	0.69 268	1.33 237	0.45 228	0.37 224	0.40 262	1.53 254	0.51 261	0.58 227	0.78 231	0.46 265	0.47 265	0.51 249	0.45 232	0.42 209	0.73 236

ADCS	0.62 245	0.34 237	0.31 241	0.34 228	0.37 240	0.37 234	0.40 234	0.49 250	0.60 264	0.34 205	0.42 224	0.61 229	0.98 260	0.31 235	2.29 282	0.66 266	0.50 248	0.38 258	0.84 238	0.43 252	0.87 270	0.89 251	0.28 230	0.37 250	0.47 243	0.91 271	0.60 241	1.29 265

MFN_U_SF_RVC	0.63 246	0.54 257	0.41 256	0.56 253	0.46 253	0.58 253	0.69 258	0.57 257	0.44 253	0.86 287	0.91 275	0.74 240	0.54 241	0.55 260	1.54 244	0.49 232	0.34 213	0.34 254	1.70 260	0.45 258	0.68 247	0.66 199	0.29 239	0.57 271	0.45 239	0.44 230	0.49 221	0.68 228

edge stereo	0.65 247	0.35 241	0.45 261	0.54 251	0.48 257	0.59 254	0.56 252	0.58 259	0.41 244	0.52 271	0.69 264	1.30 263	1.29 265	0.39 248	0.94 210	0.60 260	0.41 237	0.30 244	1.74 262	0.81 285	0.54 218	0.97 265	0.41 258	0.34 241	0.43 235	0.38 218	0.57 237	0.90 251

SAMSARA	0.69 248	0.30 232	0.45 261	0.32 222	0.32 230	0.32 223	0.38 231	0.57 257	0.48 256	0.41 249	0.37 209	0.43 216	0.93 258	0.29 229	1.85 260	0.53 241	0.38 230	0.40 262	0.78 233	0.42 250	0.77 258	0.89 251	0.20 204	0.42 261	1.55 287	1.83 290	1.51 291	1.56 278

AnyNet_C01	0.69 248	0.35 241	0.32 242	0.37 233	0.39 243	0.36 233	0.59 254	0.56 255	0.70 274	0.40 246	0.49 236	0.85 245	0.73 247	0.32 238	2.65 292	0.86 286	0.72 261	0.58 277	1.00 243	0.50 260	0.94 276	1.12 279	0.38 256	0.39 257	0.63 262	0.53 244	0.64 250	1.20 262

SFCPSM	0.71 250	0.24 211	0.20 190	0.28 210	0.24 203	0.28 210	0.24 190	0.30 203	0.30 226	0.33 200	0.49 236	0.63 233	1.30 266	0.20 206	2.10 273	0.35 195	0.32 206	0.24 205	7.82 299	0.39 245	0.45 193	0.54 162	0.20 204	0.20 197	0.31 203	0.32 201	0.37 193	0.45 208

SQANet	0.74 251	0.90 270	0.32 242	1.66 275	0.79 269	1.43 274	1.20 272	0.37 227	0.28 215	0.40 246	0.31 193	0.92 247	0.34 218	1.28 275	1.08 220	0.22 105	0.52 250	0.27 228	2.47 272	0.29 219	0.57 223	0.58 177	1.58 280	0.24 213	0.33 212	0.38 218	0.43 212	0.72 234

MFMNet_re	0.76 252	0.73 265	0.66 272	0.75 261	0.64 264	0.88 267	0.78 261	0.59 261	0.67 272	0.58 273	0.68 263	1.03 255	0.64 245	0.59 264	1.22 228	0.78 280	0.86 271	0.72 290	1.10 246	0.69 274	1.11 286	0.78 231	0.54 269	0.61 276	0.59 258	0.58 247	0.80 265	0.93 252

MADNet+	0.78 253	0.46 252	0.65 271	0.64 256	0.59 262	0.52 248	0.72 259	0.77 277	0.60 264	0.62 280	0.51 241	0.97 250	0.85 255	0.48 254	2.44 287	0.77 277	0.84 269	0.54 273	1.02 244	0.68 273	1.03 283	0.83 239	0.57 270	0.69 281	0.90 270	0.74 262	0.70 257	1.03 257

DPSNet	0.80 254	0.29 229	0.28 231	0.39 236	0.41 244	0.44 240	0.31 221	0.36 224	0.41 244	0.27 144	0.36 207	2.76 287	1.04 262	0.38 246	1.22 228	0.66 266	0.61 256	0.49 270	4.85 291	0.61 267	0.86 268	1.22 284	0.58 271	0.45 264	0.58 257	0.63 251	0.55 235	0.69 230

SGM_RVC	0.85 255	0.45 251	0.32 242	0.60 254	0.44 248	0.60 256	0.52 247	0.72 272	0.41 244	0.43 254	0.57 252	1.17 260	1.43 269	0.24 222	0.56 164	0.30 179	0.47 244	0.26 224	2.37 269	0.34 238	0.59 230	0.86 245	0.27 225	0.34 241	1.13 275	1.39 287	1.91 296	4.23 299
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPS-STEREO	0.86 256	0.60 260	0.57 268	0.67 259	0.63 263	0.71 260	0.68 257	0.58 259	0.61 266	0.59 275	0.96 277	1.04 257	0.68 246	0.60 265	1.72 254	0.87 287	0.79 264	0.69 288	2.78 276	0.74 280	1.33 294	1.43 293	0.45 264	0.66 280	0.63 262	0.69 259	0.87 267	0.78 242
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.86 256	0.44 249	0.33 246	0.78 263	0.56 261	0.63 257	0.44 237	0.69 269	0.53 259	0.45 259	0.78 267	2.29 280	1.65 275	0.25 224	2.39 286	0.70 271	0.42 240	0.29 238	1.62 257	0.31 231	1.32 293	1.43 293	0.32 249	0.35 245	0.88 269	0.64 252	1.30 283	1.37 271
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
otaku	0.88 258	1.18 277	0.44 259	1.92 284	1.01 275	1.72 279	1.44 274	0.46 247	0.40 240	0.46 261	0.37 209	0.98 251	0.46 230	1.54 277	1.23 230	0.31 181	0.53 251	0.29 238	2.79 277	0.41 247	0.68 247	0.64 188	2.08 282	0.35 245	0.43 235	0.36 212	0.50 226	0.76 241

MDST_ROB	0.88 258	1.09 273	0.25 220	1.29 270	0.44 248	0.85 266	0.40 234	0.45 245	0.26 207	0.36 223	0.35 201	0.49 221	3.65 294	0.16 177	2.26 280	0.25 133	0.28 177	0.18 145	0.87 241	0.21 162	0.63 238	0.90 254	0.20 204	0.23 210	1.72 293	0.94 274	3.03 300	1.95 287

DGSMNet	0.89 260	0.48 254	0.41 256	0.52 249	0.41 244	0.57 250	0.44 237	0.61 263	0.40 240	0.84 286	3.86 301	0.69 237	0.85 255	0.87 271	1.84 258	0.89 288	1.22 283	0.66 287	1.68 258	0.63 268	1.40 297	1.53 296	0.50 266	0.55 270	0.41 232	0.67 254	0.50 226	0.73 236

Ntro	0.92 261	1.37 285	0.47 264	1.84 282	1.06 278	1.70 277	1.65 278	0.52 254	0.43 250	0.48 264	0.42 224	1.03 255	0.42 226	1.64 280	1.24 231	0.32 183	0.59 254	0.31 246	2.88 279	0.44 256	0.76 257	0.69 213	2.12 283	0.37 250	0.45 239	0.46 235	0.53 232	0.74 238

ELAS_RVC	0.97 262	0.66 262	0.63 270	0.92 266	0.68 265	1.24 272	0.79 262	0.74 273	0.53 259	0.50 267	1.26 286	2.43 284	1.99 283	0.45 252	1.45 240	0.49 232	0.65 259	0.55 275	1.11 247	0.44 256	0.97 282	1.36 290	0.44 261	0.57 271	1.69 292	1.29 286	1.16 280	1.24 263
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.99 263	1.18 277	0.66 272	1.85 283	1.18 281	1.72 279	1.78 280	0.51 253	0.43 250	0.59 275	0.39 217	1.24 262	0.83 254	2.04 284	1.46 241	0.57 252	0.62 257	0.41 264	1.68 258	0.77 283	0.75 256	0.72 216	2.27 286	0.47 265	0.53 252	0.49 236	0.61 243	0.87 248

ELAS	1.00 264	0.70 264	0.60 269	0.99 267	0.76 268	1.00 269	0.79 262	0.77 277	0.64 270	0.49 265	1.26 286	2.43 284	1.71 277	0.47 253	1.56 245	0.49 232	0.66 260	0.54 273	1.08 245	0.41 247	0.94 276	1.34 289	0.44 261	0.54 269	1.59 288	1.52 288	1.35 287	1.96 288
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 265	0.85 269	0.88 286	1.80 281	0.84 271	0.74 262	0.97 268	1.02 288	1.13 287	0.96 292	1.27 288	1.38 267	1.83 281	0.64 266	1.90 268	0.77 277	0.81 265	0.48 267	2.60 274	0.74 280	0.79 259	0.80 234	0.27 225	0.89 293	0.73 264	1.00 275	0.75 263	1.09 259

ACVNet_1	1.03 265	1.24 281	0.66 272	2.31 286	1.30 285	1.85 286	2.21 289	0.63 266	0.41 244	0.51 269	0.51 241	1.12 258	0.77 252	2.46 289	1.17 223	0.31 181	0.91 272	0.41 264	2.17 268	0.43 252	0.87 270	0.63 186	2.26 285	0.44 263	0.56 256	0.52 241	0.50 226	0.60 222

SGM-ForestM	1.05 267	0.83 268	0.44 259	0.72 260	0.44 248	0.83 264	0.81 264	0.69 269	0.61 266	0.37 228	0.66 262	1.69 275	1.32 268	0.37 245	4.57 300	0.46 229	0.53 251	0.25 213	1.47 252	0.37 243	0.65 241	0.90 254	0.30 242	0.39 257	1.81 294	2.49 297	1.79 294	2.50 295

WAO-6	1.18 268	1.10 274	0.72 276	1.51 274	1.16 280	1.43 274	1.63 277	0.88 283	0.98 283	0.77 284	0.73 265	1.32 264	2.08 284	1.91 283	2.58 291	0.71 274	1.27 286	0.57 276	1.47 252	0.70 275	1.05 284	1.03 274	0.92 273	0.69 281	1.14 277	1.01 278	1.04 279	1.43 274

ACVNet-4b	1.18 268	1.48 289	0.52 267	2.93 292	1.13 279	1.85 286	2.77 291	0.45 245	0.43 250	0.51 269	0.43 227	1.70 276	2.66 286	2.10 286	1.39 238	0.41 221	0.98 276	0.34 254	2.98 280	0.52 263	0.74 255	0.78 231	2.24 284	0.36 248	0.46 242	0.43 226	0.54 234	0.71 233

ACVNet_2	1.20 270	1.28 283	0.78 278	2.58 289	1.32 287	1.77 284	1.93 284	0.75 274	0.52 257	0.60 278	0.55 247	1.33 265	0.94 259	1.87 282	1.44 239	0.48 230	1.26 285	0.41 264	4.83 290	0.55 265	0.80 261	0.66 199	2.04 281	0.62 277	0.83 267	0.60 248	0.72 258	0.85 247

IMH-64-1	1.21 271	1.22 279	0.78 278	1.66 275	1.28 283	1.72 279	1.92 282	0.85 280	0.90 279	0.44 257	0.62 257	1.42 269	1.79 279	2.52 290	2.44 287	0.59 255	0.81 265	0.48 267	1.90 265	0.65 270	0.80 261	0.88 248	2.48 290	0.59 273	1.08 273	0.67 254	0.97 273	1.29 265

IMH-64	1.21 271	1.22 279	0.78 278	1.66 275	1.28 283	1.72 279	1.92 282	0.85 280	0.90 279	0.44 257	0.62 257	1.42 269	1.79 279	2.52 290	2.44 287	0.59 255	0.81 265	0.48 267	1.90 265	0.65 270	0.80 261	0.88 248	2.48 290	0.59 273	1.08 273	0.67 254	0.97 273	1.29 265

DispFullNet	1.23 273	1.16 276	0.81 283	1.20 269	0.99 274	1.13 271	1.36 273	0.66 268	0.57 261	0.75 283	0.80 269	3.64 297	1.53 270	1.64 280	1.27 235	1.36 298	1.04 277	0.58 277	6.55 298	1.10 296	0.89 273	0.91 257	0.43 259	0.36 248	0.50 248	0.37 217	0.69 256	1.02 256

AIO-Stereo-zeroshot1	1.28 274	0.17 154	0.25 220	0.23 189	0.22 193	0.33 227	0.25 198	0.28 187	0.40 240	0.38 237	0.74 266	0.35 199	0.15 149	0.13 144	0.57 168	0.70 271	0.30 193	0.23 200	24.58 310	0.30 224	0.49 208	1.05 275	0.12 153	0.12 114	0.33 212	1.02 279	0.37 193	0.60 222

Dean	1.33 275	1.46 288	0.88 286	2.95 293	1.65 292	1.99 292	2.10 288	0.97 286	1.00 284	0.91 290	0.78 267	1.56 272	1.73 278	2.08 285	1.65 250	0.64 262	1.12 281	0.61 285	1.92 267	0.86 286	0.94 276	0.83 239	2.34 287	0.80 285	1.18 280	0.90 270	1.20 281	0.89 249

IMH	1.35 276	1.24 281	0.80 281	1.68 278	1.30 285	1.77 284	1.95 285	0.86 282	0.94 281	0.47 263	0.65 260	1.54 271	3.12 293	3.92 306	1.70 252	0.59 255	0.85 270	0.50 271	2.45 271	0.71 277	0.79 259	0.88 248	2.63 292	0.62 277	1.17 279	0.82 268	0.90 269	1.47 275

SGM+DAISY	1.35 276	0.69 263	0.66 272	0.77 262	0.72 267	0.88 267	0.85 266	0.75 274	0.95 282	0.67 282	1.33 289	1.37 266	1.68 276	0.69 268	2.33 283	1.29 297	0.83 268	0.70 289	2.51 273	0.92 287	1.38 296	1.75 298	0.53 268	0.81 288	2.12 299	3.10 298	1.97 297	4.19 298

PSMNet_ROB	1.36 278	1.38 286	0.74 277	1.49 273	1.02 276	1.74 283	1.67 279	0.65 267	0.75 277	1.46 299	3.82 300	3.01 291	1.57 272	2.64 292	1.24 231	0.48 230	0.77 263	0.50 271	2.60 274	0.73 278	0.87 270	0.66 199	3.06 298	0.59 273	0.84 268	0.72 260	0.90 269	0.70 232

STStereo	1.43 279	0.76 266	0.86 285	2.30 285	0.87 273	2.27 294	1.08 271	1.07 292	1.08 286	0.53 272	1.33 289	3.27 292	2.89 287	0.32 238	3.08 295	0.57 252	0.45 242	0.29 238	4.63 289	0.41 247	0.65 241	0.84 242	0.30 242	0.64 279	1.68 291	1.90 292	1.54 292	3.12 297

LVE	1.44 280	1.32 284	0.85 284	4.60 300	1.54 291	1.95 289	3.79 298	0.83 279	0.74 276	0.89 289	0.85 272	1.18 261	1.64 274	2.17 287	1.24 231	0.56 248	0.94 274	0.60 281	3.47 284	0.73 278	0.95 280	0.94 260	2.39 289	0.82 289	1.13 275	0.81 266	1.02 277	0.94 253

JetBlue	1.47 281	1.10 274	1.05 293	1.46 272	1.19 282	1.70 277	1.61 276	0.95 285	1.16 288	0.59 275	0.49 236	3.36 293	0.76 251	1.16 273	2.45 290	1.00 293	1.15 282	0.86 294	1.38 250	0.80 284	1.70 299	1.94 299	1.14 275	0.80 285	1.33 283	2.20 295	1.50 290	5.00 301

PWCK	1.62 282	1.41 287	0.80 281	1.72 279	1.05 277	1.57 276	1.48 275	1.12 293	1.02 285	0.99 293	1.19 283	2.77 289	1.63 273	0.84 270	1.64 249	0.56 248	1.06 278	0.58 277	13.10 303	0.92 287	1.20 288	0.89 251	1.16 276	0.83 292	1.07 272	1.00 275	0.95 272	1.30 268

WAO-8	1.64 283	1.56 290	1.03 291	2.86 290	1.45 289	1.96 290	2.08 286	1.06 289	1.40 292	1.49 300	1.81 294	2.33 281	3.10 291	2.66 293	2.13 277	0.85 284	1.09 279	0.60 281	3.55 285	1.09 293	0.91 274	0.93 258	1.36 278	0.82 289	1.60 289	1.24 283	1.31 285	1.98 289

Venus	1.64 283	1.56 290	1.03 291	2.86 290	1.45 289	1.96 290	2.08 286	1.06 289	1.40 292	1.49 300	1.81 294	2.33 281	3.10 291	2.66 293	2.13 277	0.85 284	1.09 279	0.60 281	3.55 285	1.09 293	0.91 274	0.93 258	1.36 278	0.82 289	1.60 289	1.24 283	1.31 285	1.98 289

MANE	1.81 285	0.80 267	0.92 288	1.03 268	0.85 272	1.02 270	1.07 270	1.06 289	1.22 289	0.45 259	0.95 276	2.28 279	2.37 285	0.48 254	4.27 299	1.23 296	0.75 262	2.70 302	1.60 255	0.54 264	0.96 281	1.32 288	0.37 254	0.80 285	3.20 301	4.45 301	4.76 302	7.33 303

TorneroNet-64	1.91 286	1.58 292	0.98 290	3.36 297	1.34 288	2.24 293	2.68 290	0.91 284	2.15 298	0.66 281	0.83 271	2.76 287	7.80 297	3.08 296	2.07 272	0.66 266	1.49 296	0.60 281	4.18 287	1.02 290	1.10 285	1.11 278	2.66 293	0.70 283	1.24 282	1.26 285	0.88 268	2.16 291

notaker	1.94 287	1.92 297	1.07 294	3.21 296	2.22 298	2.51 295	2.83 292	1.12 293	1.58 295	0.91 290	1.10 280	3.51 296	5.78 295	3.17 299	2.80 294	0.81 282	1.45 295	0.73 291	4.39 288	1.09 293	1.31 292	1.18 282	2.96 297	0.93 294	0.74 266	0.81 266	1.00 275	1.24 263

UNDER WATER-64	2.04 288	1.94 298	1.22 297	3.55 299	2.36 299	2.89 301	3.38 295	1.76 298	1.27 290	1.12 296	1.18 281	3.46 295	3.00 289	3.14 297	2.28 281	0.90 289	1.95 298	0.79 293	2.39 270	1.08 292	1.29 290	1.48 295	3.94 304	1.07 296	1.41 284	2.17 293	1.36 288	2.64 296

ACV-stereo	2.20 289	1.02 272	0.23 211	0.38 235	0.24 203	0.71 260	0.47 241	0.44 242	0.32 228	0.36 223	0.41 220	0.48 220	3.07 290	0.34 243	1.96 270	0.84 283	0.45 242	0.29 238	43.04 313	0.56 266	0.84 266	1.00 271	0.33 251	0.27 226	0.27 176	0.38 218	0.43 212	0.40 199

UNDER WATER	2.21 290	1.95 299	1.19 296	3.39 298	2.61 300	2.83 299	3.80 299	1.66 296	1.38 291	1.01 294	1.02 279	3.36 293	7.21 296	3.44 301	1.79 256	0.91 290	1.98 299	0.77 292	3.26 283	1.10 296	1.40 297	1.38 291	3.82 303	1.21 299	1.49 285	1.89 291	1.28 282	2.48 294

MADNet++	2.33 291	1.67 294	1.92 300	1.39 271	2.03 297	1.38 273	1.80 281	1.84 299	2.31 300	2.07 303	2.50 299	2.72 286	2.90 288	1.56 278	2.35 284	2.46 302	2.29 300	1.72 300	2.84 278	2.53 301	3.96 304	5.14 305	1.23 277	2.38 303	1.53 286	4.38 300	2.11 298	1.86 283

XX-Stereo	2.35 292	0.10 47	0.11 89	0.17 149	0.11 95	0.21 177	0.11 121	0.25 147	0.12 97	0.35 217	0.53 243	0.30 173	0.10 78	0.12 130	1.21 227	0.70 271	0.27 166	0.18 145	0.50 195	0.19 149	0.41 173	0.53 159	0.11 135	0.10 81	55.57 312	0.26 163	0.34 180	0.51 213

TorneroNet	2.42 293	1.62 293	0.93 289	5.70 303	1.82 293	2.68 297	2.96 293	0.97 286	2.23 299	0.79 285	1.95 296	4.29 300	12.85 306	3.16 298	2.11 274	0.66 266	1.44 293	0.63 286	6.06 294	1.01 289	1.17 287	1.13 280	2.78 296	0.71 284	1.82 295	1.05 280	1.03 278	1.86 283

KSHMR	2.43 294	1.86 296	1.28 298	6.59 305	2.02 296	2.85 300	3.47 297	1.32 295	1.70 296	1.19 298	1.20 284	1.80 277	12.02 303	3.24 300	1.89 267	1.07 295	1.22 283	0.94 296	5.62 293	1.05 291	1.34 295	1.41 292	3.25 299	1.07 296	1.95 297	1.16 282	1.30 283	1.83 282

JetRed	2.52 295	2.14 300	2.30 301	1.73 280	1.90 294	2.63 296	3.45 296	1.87 300	1.54 294	1.16 297	0.96 277	2.82 290	0.74 248	2.45 288	3.36 296	2.18 300	2.83 301	3.14 305	1.84 264	1.39 298	3.50 303	3.28 302	2.75 294	1.29 301	2.61 300	6.72 304	2.97 299	4.62 300

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 296	0.48 254	0.30 236	0.49 244	0.43 247	0.63 257	0.88 267	0.69 269	0.73 275	0.42 252	1.62 293	46.67 314	1.91 282	0.66 267	0.96 212	0.34 193	0.96 275	0.97 298	1.60 255	0.34 238	0.83 265	0.87 247	0.28 230	0.27 226	0.53 252	0.79 264	3.33 301	0.81 243

ktn	2.60 297	1.73 295	2.98 302	2.43 288	1.91 295	2.71 298	3.07 294	1.67 297	4.02 303	1.03 295	1.21 285	8.05 305	10.67 301	2.85 295	2.71 293	0.93 291	1.87 297	0.89 295	6.30 296	1.56 300	1.29 290	1.20 283	2.75 294	0.94 295	1.19 281	1.09 281	1.47 289	1.71 281

LSM0	3.50 298	0.37 245	0.30 236	0.55 252	0.46 253	0.59 254	0.74 260	0.75 274	0.61 266	0.60 278	0.85 272	1.16 259	1.54 271	0.27 227	26.81 310	45.36 313	0.62 257	0.38 258	3.22 282	0.63 268	1.24 289	1.69 297	0.31 247	0.43 262	0.61 260	1.00 275	1.01 276	2.47 293

LE_ROB	3.68 299	0.90 270	1.47 299	2.33 287	9.95 309	1.86 288	7.75 307	2.29 301	3.18 302	0.50 267	1.44 291	9.08 306	13.64 309	0.49 256	2.12 276	0.27 152	0.56 253	0.30 244	6.07 295	1.47 299	0.85 267	0.95 263	2.37 288	2.28 302	5.44 303	5.09 302	6.28 304	10.56 307

BEATNet-Init1	4.65 300	5.11 304	1.18 295	8.96 307	2.62 301	8.39 308	4.42 300	2.33 302	1.90 297	0.88 288	2.44 297	5.93 301	9.25 299	0.95 272	8.01 303	2.37 301	1.44 293	0.94 296	18.08 306	5.04 305	2.66 301	2.68 301	1.09 274	1.21 299	5.15 302	3.11 299	11.68 310	7.82 304

HanzoNet	4.74 301	4.36 303	3.81 305	6.11 304	3.89 302	7.79 307	8.32 308	4.11 305	4.85 304	1.57 302	2.49 298	11.43 307	13.37 308	11.17 310	3.70 297	1.86 299	5.08 305	1.37 299	11.06 302	3.04 302	2.28 300	2.12 300	5.14 308	1.16 298	1.84 296	1.75 289	1.82 295	2.43 292

DGTPSM_ROB	8.79 302	3.80 301	9.84 307	3.08 294	5.49 303	3.51 302	5.14 303	3.61 303	8.95 305	3.18 304	7.10 303	3.97 298	10.45 300	3.59 302	11.90 304	10.73 305	4.41 303	10.40 307	5.50 292	9.89 307	5.93 306	14.14 307	4.37 306	8.94 307	10.11 305	27.69 310	11.03 308	30.71 310

DPSMNet_ROB	9.04 303	3.83 302	9.86 308	3.11 295	5.50 304	3.56 303	5.15 304	3.61 303	9.03 306	3.27 305	7.94 305	4.20 299	13.24 307	3.69 303	12.40 305	10.89 306	4.53 304	10.61 308	6.52 297	9.90 308	5.99 307	14.29 308	4.38 307	8.94 307	10.26 308	27.69 310	11.05 309	30.71 310

DLNR_Zeroshot_test	9.87 304	28.41 313	0.21 198	46.94 314	0.13 120	0.20 167	44.81 314	0.29 199	0.11 80	0.37 228	0.19 119	0.34 192	0.10 78	1.27 274	60.18 313	71.71 314	4.00 302	2.44 301	1.35 249	0.24 187	0.70 254	1.10 277	0.09 99	0.15 158	0.27 176	0.24 144	0.29 153	0.32 174

LRCNet_RVC	10.35 305	14.59 309	3.37 303	20.91 310	17.84 311	20.02 311	16.02 310	6.47 307	2.41 301	19.86 311	12.93 308	19.51 309	8.57 298	26.59 312	3.97 298	0.73 275	10.36 309	5.77 306	23.32 309	6.94 306	2.69 302	1.25 285	22.85 310	8.44 306	0.73 264	0.43 226	1.72 293	1.19 261

PML	11.01 306	9.32 308	3.48 304	11.78 309	6.95 307	11.56 309	6.01 305	7.06 308	23.86 313	8.88 309	28.30 313	32.00 313	39.13 314	6.23 308	5.80 301	4.22 304	8.30 306	3.01 304	18.80 307	4.50 303	4.89 305	4.68 304	3.75 302	3.97 304	10.22 307	5.10 303	18.48 311	6.93 302

DPSM_ROB	13.05 307	7.58 305	11.51 309	4.93 301	5.66 305	5.96 305	4.58 301	8.35 309	10.81 308	6.72 307	8.04 306	7.98 303	12.24 304	3.78 304	13.45 306	13.54 307	10.09 307	13.22 309	8.97 300	11.59 309	15.77 310	18.47 310	3.50 300	10.95 309	27.87 310	35.88 312	31.10 312	39.72 312

DPSM	13.05 307	7.58 305	11.51 309	4.93 301	5.66 305	5.96 305	4.58 301	8.35 309	10.81 308	6.72 307	8.04 306	7.98 303	12.24 304	3.78 304	13.45 306	13.54 307	10.09 307	13.22 309	8.97 300	11.59 309	15.77 310	18.47 310	3.50 300	10.95 309	27.87 310	35.88 312	31.10 312	39.72 312

HaxPig	19.46 309	21.63 311	18.84 311	23.83 311	23.65 312	22.97 312	25.18 311	20.58 312	18.35 310	26.27 312	22.91 311	22.10 310	16.59 310	24.62 311	21.69 308	18.63 309	20.94 311	19.88 311	22.44 308	20.43 311	14.32 309	12.36 306	27.03 311	18.77 311	7.07 304	12.11 309	7.84 305	14.43 309

MEDIAN_ROB	22.62 310	26.33 312	23.49 313	27.73 312	26.93 313	26.84 313	28.37 312	23.96 313	21.35 311	31.36 313	26.67 312	25.78 311	19.59 311	27.60 313	23.84 309	20.19 310	25.79 312	23.70 312	27.36 311	24.30 313	19.01 312	15.78 309	29.59 312	20.33 312	10.21 306	11.16 308	10.14 307	13.33 308

AVERAGE_ROB	25.64 311	30.03 314	26.89 314	31.93 313	30.82 314	31.11 314	32.43 313	28.32 314	25.80 314	34.51 314	30.14 314	30.53 312	23.76 312	32.01 314	27.78 312	24.52 311	28.55 313	25.88 313	30.51 312	27.85 314	22.51 313	19.15 312	33.73 313	25.51 314	10.76 309	8.70 305	9.35 306	9.21 306

CasAABBNet	26.22 312	15.24 310	23.15 312	9.86 308	11.36 310	11.89 310	9.16 309	16.77 311	21.82 312	13.63 310	16.10 309	16.17 308	24.79 313	7.51 309	27.26 311	27.24 312	20.16 310	26.55 314	17.89 305	23.22 312	31.56 314	36.88 313	6.98 309	22.05 313	56.10 313	72.29 314	62.52 314	79.87 314

STTRV1_RVC		0.33 235	0.28 231	0.43 240	0.33 233	0.42 238	0.38 231	0.41 234	0.41 244	0.37 228	0.42 224	0.62 231	0.74 248	0.52 259		0.39 211	0.91 272	0.28 234		0.75 282	0.94 276			0.51 267	0.51 249	0.67 254	0.63 248	1.33 269

DPSimNet_ROB		8.37 307	4.26 306	7.17 306	7.54 308	5.72 304	6.51 306	5.76 306	9.67 307	4.19 306	16.17 310	7.25 302	11.41 302	5.00 307	7.97 302	4.08 303		2.95 303	13.34 304	4.83 304	6.37 308	4.66 303	4.16 305	5.12 305		9.01 307	5.12 303	8.92 305

Low-res two-view benchmark