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

CoSv	0.10 1	0.11 17	0.07 8	0.05 4	0.05 6	0.09 14	0.04 2	0.08 8	0.06 6	0.06 7	0.03 3	0.09 3	0.04 1	0.04 1	0.54 1	0.35 26	0.13 5	0.07 2	0.13 5	0.06 1	0.14 3	0.11 1	0.03 1	0.06 4	0.12 17	0.07 3	0.11 4	0.06 2

Pointernet	0.13 2	0.06 1	0.06 6	0.04 1	0.03 1	0.07 7	0.31 137	0.06 2	0.04 1	0.05 2	0.06 9	0.08 2	0.04 1	0.06 7	0.60 2	0.38 38	0.11 1	0.06 1	0.10 2	0.16 24	0.10 1	0.72 46	0.04 2	0.05 2	0.07 1	0.06 1	0.13 10	0.08 13

CroCo-Stereo Lap2	0.14 3	0.08 7	0.05 2	0.05 4	0.06 9	0.05 1	0.04 2	0.08 8	0.06 6	0.11 24	0.03 3	0.14 19	0.07 17	0.08 14	0.94 15	0.36 30	0.12 3	0.10 7	0.13 5	0.07 3	0.30 30	0.23 5	0.04 2	0.07 10	0.12 17	0.11 15	0.11 4	0.08 13

CroCo-Stereo	0.14 3	0.07 4	0.05 2	0.05 4	0.05 6	0.05 1	0.04 2	0.08 8	0.06 6	0.06 7	0.01 1	0.11 8	0.07 17	0.07 12	1.09 23	0.38 38	0.13 5	0.10 7	0.17 17	0.06 1	0.26 26	0.24 6	0.04 2	0.06 4	0.11 14	0.09 8	0.11 4	0.07 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
StereoVision	0.15 5	0.10 12	0.07 8	0.06 9	0.07 15	0.07 7	0.07 18	0.10 21	0.13 41	0.09 19	0.07 12	0.16 24	0.08 21	0.11 21	0.75 9	0.29 13	0.15 9	0.13 14	0.17 17	0.10 6	0.23 20	0.22 4	0.04 2	0.09 21	0.15 29	0.13 22	0.19 27	0.16 35

U	0.16 6	0.09 9	0.05 2	0.05 4	0.06 9	0.06 5	0.04 2	0.09 18	0.06 6	0.09 19	0.02 2	0.16 24	0.11 32	0.07 12	1.00 16	0.45 63	0.15 9	0.12 12	0.16 16	0.09 5	0.30 30	0.37 16	0.04 2	0.09 21	0.14 21	0.11 15	0.12 8	0.09 19

ProNet	0.17 7	0.07 4	0.09 14	0.06 9	0.04 2	0.10 16	0.66 215	0.07 5	0.04 1	0.04 1	0.12 36	0.07 1	0.04 1	0.30 133	0.74 6	0.47 78	0.27 55	0.09 6	0.11 3	0.13 14	0.17 9	0.47 25	0.09 22	0.08 15	0.10 9	0.06 1	0.11 4	0.06 2

TDLM	0.17 7	0.14 27	0.14 56	0.11 32	0.14 51	0.11 20	0.11 39	0.15 28	0.12 36	0.09 19	0.21 82	0.20 34	0.11 32	0.12 28	0.61 3	0.20 1	0.20 27	0.15 20	0.13 5	0.11 8	0.15 6	0.37 16	0.10 32	0.11 29	0.12 17	0.16 30	0.16 19	0.16 35

DEFOM-Stereo	0.18 9	0.12 20	0.09 14	0.09 24	0.08 21	0.11 20	0.05 11	0.10 21	0.08 21	0.08 16	0.11 33	0.13 14	0.06 9	0.08 14	1.28 50	0.38 38	0.17 15	0.14 16	0.21 25	0.12 10	0.32 36	0.35 13	0.08 17	0.07 10	0.14 21	0.13 22	0.26 48	0.13 27

RAStereo	0.18 9	0.12 20	0.08 12	0.06 9	0.08 21	0.07 7	0.05 11	0.10 21	0.07 15	0.20 43	0.04 5	0.16 24	0.06 9	0.09 18	1.13 33	0.35 26	0.18 22	0.13 14	0.24 28	0.08 4	0.52 75	0.30 8	0.05 10	0.09 21	0.14 21	0.11 15	0.13 10	0.11 25

RAFT	0.18 9	0.07 4	0.10 23	0.08 20	0.04 2	0.24 124	0.27 129	0.19 38	0.07 15	0.13 25	0.08 15	0.13 14	0.06 9	0.11 21	1.18 39	0.29 13	0.17 15	0.08 3	0.14 11	0.21 44	0.16 7	0.33 11	0.04 2	0.07 10	0.16 34	0.15 28	0.21 33	0.16 35

delet	0.18 9	0.14 27	0.13 37	0.12 40	0.12 38	0.13 40	0.10 36	0.12 24	0.10 27	0.15 28	0.12 36	0.18 30	0.10 29	0.12 28	1.14 34	0.24 4	0.17 15	0.14 16	0.13 5	0.12 10	0.18 11	0.33 11	0.09 22	0.11 29	0.14 21	0.12 19	0.21 33	0.14 32

AANet_RVC	0.18 9	0.13 25	0.13 37	0.10 28	0.16 68	0.08 10	0.13 51	0.14 27	0.15 53	0.13 25	0.12 36	0.13 14	0.11 32	0.11 21	0.90 14	0.25 6	0.18 22	0.17 27	0.20 21	0.16 24	0.18 11	0.21 3	0.11 45	0.12 34	0.16 34	0.16 30	0.22 38	0.23 68

MM-Stereo_test3	0.19 14	0.08 7	0.05 2	0.06 9	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 18	0.07 15	0.07 12	0.04 5	0.10 4	0.04 1	0.11 21	0.80 10	0.63 118	0.15 9	0.25 77	0.12 4	0.34 95	0.11 2	1.28 113	0.31 185	0.04 1	0.08 2	0.08 6	0.16 19	0.07 9

AIO-test2	0.20 15	0.06 1	0.04 1	0.04 1	0.08 21	0.08 10	0.06 16	0.06 2	0.07 15	0.05 2	0.08 15	0.10 4	0.05 5	0.04 1	1.46 66	1.01 172	0.15 9	0.08 3	0.09 1	0.20 36	0.14 3	1.03 87	0.05 10	0.08 15	0.09 3	0.07 3	0.07 1	0.06 2

iRaftStereo_RVC	0.20 15	0.15 30	0.12 31	0.10 28	0.11 34	0.10 16	0.07 18	0.17 32	0.09 23	0.15 28	0.15 52	0.18 30	0.09 24	0.17 58	0.63 4	0.28 11	0.25 43	0.14 16	0.21 25	0.21 44	0.36 42	0.86 62	0.08 17	0.10 25	0.15 29	0.12 19	0.19 27	0.13 27

AASNet	0.22 17	0.18 39	0.13 37	0.14 52	0.15 55	0.16 62	0.14 63	0.17 32	0.09 23	0.15 28	0.16 63	0.16 24	0.10 29	0.15 42	1.23 44	0.23 2	0.18 22	0.16 26	0.17 17	0.14 16	0.20 16	0.80 54	0.10 32	0.13 36	0.15 29	0.14 26	0.18 24	0.13 27

MaDis-Stereo	0.23 18	0.17 33	0.11 27	0.07 15	0.11 34	0.08 10	0.07 18	0.13 25	0.10 27	0.19 39	0.10 24	0.20 34	0.09 24	0.14 37	1.08 21	0.40 45	0.24 34	0.18 34	0.54 111	0.12 10	0.51 72	0.45 23	0.07 13	0.13 36	0.20 53	0.23 62	0.21 33	0.24 73

AIO-test1	0.24 19	0.06 1	0.06 6	0.04 1	0.07 15	0.08 10	0.04 2	0.09 18	0.08 21	0.08 16	0.08 15	0.10 4	0.05 5	0.06 7	1.44 65	0.63 118	0.17 15	0.08 3	0.14 11	0.55 174	0.17 9	1.99 175	0.04 2	0.06 4	0.09 3	0.07 3	0.08 2	0.06 2

plain	0.24 19	0.21 75	0.13 37	0.11 32	0.15 55	0.11 20	0.08 25	0.21 43	0.12 36	0.23 47	0.09 21	0.30 72	0.12 41	0.17 58	1.07 18	0.46 71	0.25 43	0.23 63	0.29 38	0.14 16	0.55 85	0.57 31	0.08 17	0.19 96	0.19 49	0.17 36	0.20 31	0.21 59

RAFT_CTSACE	0.24 19	0.20 61	0.13 37	0.12 40	0.10 29	0.14 51	0.10 36	0.24 56	0.11 29	0.26 64	0.10 24	0.22 38	0.18 72	0.11 21	0.87 13	0.39 43	0.22 29	0.14 16	0.31 42	0.19 33	0.33 40	0.83 58	0.09 22	0.13 36	0.27 94	0.16 30	0.34 70	0.17 41

test_5	0.25 22	0.19 51	0.11 27	0.11 32	0.08 21	0.21 97	0.08 25	0.32 107	0.11 29	0.17 35	0.37 155	0.24 44	0.21 97	0.08 14	1.17 37	0.49 83	0.17 15	0.15 20	0.29 38	0.12 10	0.25 24	0.73 47	0.07 13	0.15 50	0.17 41	0.17 36	0.33 60	0.20 50

MMNet	0.25 22	0.15 30	0.12 31	0.14 52	0.14 51	0.13 40	0.14 63	0.16 29	0.12 36	0.13 25	0.15 52	0.22 38	0.09 24	0.18 71	2.41 140	0.26 7	0.19 25	0.17 27	0.20 21	0.15 19	0.21 19	0.40 18	0.10 32	0.14 41	0.15 29	0.16 30	0.28 54	0.16 35

MIF-Stereo (partial)	0.26 24	0.20 61	0.13 37	0.10 28	0.13 46	0.11 20	0.08 25	0.17 32	0.14 47	0.18 37	0.10 24	0.25 47	0.11 32	0.16 51	1.41 61	0.45 63	0.25 43	0.22 53	0.30 40	0.15 19	0.58 93	0.56 29	0.09 22	0.18 76	0.19 49	0.17 36	0.38 92	0.20 50

GMStereo	0.26 24	0.24 125	0.13 37	0.19 105	0.17 77	0.20 94	0.16 78	0.29 77	0.16 63	0.23 47	0.19 71	0.33 92	0.17 65	0.14 37	0.80 10	0.30 16	0.29 67	0.19 37	0.44 71	0.20 36	0.36 42	0.35 13	0.12 53	0.16 56	0.25 81	0.22 58	0.39 98	0.20 50
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CVANet_RVC	0.26 24	0.19 51	0.19 91	0.20 114	0.16 68	0.18 77	0.14 63	0.25 65	0.16 63	0.15 28	0.26 104	0.23 41	0.13 44	0.54 203	0.74 6	0.23 2	0.24 34	0.17 27	0.54 111	0.14 16	0.19 15	0.91 66	0.10 32	0.13 36	0.16 34	0.13 22	0.22 38	0.24 73

MM-Stereo_test1	0.27 27	0.11 17	0.07 8	0.06 9	0.04 2	0.05 1	0.04 2	0.08 8	0.06 6	0.07 12	0.04 5	0.10 4	0.05 5	0.19 77	1.07 18	1.14 191	0.24 34	0.30 113	0.13 5	0.64 194	0.14 3	1.42 127	0.46 217	0.06 4	0.09 3	0.34 131	0.13 10	0.06 2

UniTT-Stereo	0.27 27	0.16 32	0.11 27	0.09 24	0.11 34	0.11 20	0.07 18	0.16 29	0.11 29	0.21 44	0.10 24	0.29 64	0.16 57	0.26 112	1.56 71	0.47 78	0.25 43	0.19 37	0.64 136	0.15 19	0.59 98	0.44 22	0.10 32	0.16 56	0.18 44	0.22 58	0.16 19	0.17 41

UPFNet	0.27 27	0.18 39	0.20 94	0.18 95	0.19 94	0.19 84	0.15 75	0.22 46	0.17 77	0.23 47	0.19 71	0.23 41	0.14 50	0.26 112	1.70 92	0.29 13	0.24 34	0.21 44	0.25 32	0.18 28	0.24 22	0.40 18	0.14 82	0.17 73	0.19 49	0.20 52	0.39 98	0.19 48

RSM	0.28 30	0.09 9	0.09 14	0.07 15	0.06 9	0.14 51	0.05 11	0.06 2	0.05 4	0.05 2	0.08 15	0.13 14	0.06 9	0.04 1	0.74 6	0.27 8	0.24 34	0.10 7	0.14 11	0.35 100	0.20 16	3.91 282	0.12 53	0.07 10	0.10 9	0.11 15	0.14 14	0.07 9

RAFT+CT+SA	0.28 30	0.21 75	0.13 37	0.13 48	0.10 29	0.11 20	0.09 33	0.32 107	0.13 41	0.24 53	0.10 24	0.29 64	0.21 97	0.09 18	1.16 35	0.87 158	0.19 25	0.17 27	0.43 69	0.16 24	0.37 44	1.04 90	0.07 13	0.15 50	0.20 53	0.18 42	0.33 60	0.20 50

DMCA	0.28 30	0.17 33	0.16 69	0.13 48	0.14 51	0.13 40	0.16 78	0.18 37	0.15 53	0.19 39	0.18 65	0.28 60	0.12 41	0.15 42	2.01 116	0.60 110	0.33 97	0.45 198	0.24 28	0.15 19	0.29 29	0.30 8	0.13 66	0.14 41	0.18 44	0.17 36	0.21 33	0.17 41

TestStereo	0.29 33	0.25 140	0.21 111	0.21 121	0.16 68	0.21 97	0.14 63	0.35 135	0.18 89	0.38 156	0.20 75	0.34 98	0.16 57	0.13 31	1.20 41	0.28 11	0.35 110	0.19 37	0.44 71	0.19 33	0.48 66	0.42 20	0.13 66	0.18 76	0.27 94	0.23 62	0.34 70	0.25 77

RSM++	0.30 34	0.10 12	0.09 14	0.08 20	0.07 15	0.11 20	0.06 16	0.08 8	0.07 15	0.06 7	0.08 15	0.14 19	0.07 17	0.04 1	0.71 5	0.27 8	0.22 29	0.11 11	0.15 15	0.52 168	0.24 22	4.18 285	0.15 91	0.12 34	0.13 20	0.10 13	0.14 14	0.08 13

TESTraft	0.30 34	0.22 92	0.15 62	0.11 32	0.12 38	0.11 20	0.11 39	0.24 56	0.15 53	0.25 58	0.12 36	0.29 64	0.23 109	0.16 51	1.32 55	0.80 143	0.23 32	0.17 27	0.52 98	0.20 36	0.39 51	0.76 50	0.09 22	0.15 50	0.22 68	0.25 77	0.48 140	0.23 68

AIO-Stereo	0.31 36	0.09 9	0.09 14	0.08 20	0.06 9	0.13 40	0.04 2	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 9	0.12 12	0.06 9	0.05 5	1.41 61	0.40 45	0.58 202	0.10 7	0.24 28	0.99 247	0.16 7	2.98 243	0.13 66	0.06 4	0.09 3	0.10 13	0.13 10	0.06 2

TestStereo1	0.31 36	0.22 92	0.13 37	0.12 40	0.12 38	0.12 37	0.12 45	0.24 56	0.15 53	0.25 58	0.11 33	0.35 102	0.23 109	0.15 42	1.30 52	0.83 150	0.24 34	0.18 34	0.53 102	0.18 28	0.41 54	0.96 73	0.08 17	0.14 41	0.23 70	0.24 71	0.49 142	0.23 68

SA-5K	0.31 36	0.22 92	0.13 37	0.12 40	0.12 38	0.12 37	0.12 45	0.24 56	0.15 53	0.25 58	0.11 33	0.35 102	0.23 109	0.15 42	1.30 52	0.83 150	0.24 34	0.18 34	0.53 102	0.18 28	0.41 54	0.96 73	0.08 17	0.14 41	0.23 70	0.24 71	0.49 142	0.23 68

ARAFT	0.31 36	0.18 39	0.13 37	0.15 67	0.13 46	0.13 40	0.09 33	0.20 40	0.13 41	0.36 141	0.15 52	0.33 92	0.12 41	0.26 112	1.09 23	0.40 45	0.29 67	0.24 69	0.57 116	0.15 19	0.53 79	1.71 153	0.09 22	0.14 41	0.23 70	0.15 28	0.38 92	0.18 45

CFNet	0.31 36	0.23 112	0.20 94	0.25 149	0.23 133	0.19 84	0.21 102	0.30 84	0.17 77	0.28 69	0.23 90	0.38 116	0.21 97	0.22 92	1.67 86	0.27 8	0.29 67	0.21 44	0.28 36	0.21 44	0.37 44	0.48 26	0.13 66	0.18 76	0.29 112	0.29 107	0.38 92	0.32 111

GIP-stereo	0.32 41	0.12 20	0.09 14	0.07 15	0.06 9	0.23 115	0.10 36	0.08 8	0.06 6	0.08 16	0.09 21	0.11 8	0.06 9	0.13 31	1.83 102	1.28 203	0.15 9	0.24 69	0.21 25	0.55 174	0.23 20	2.33 208	0.05 10	0.07 10	0.11 14	0.12 19	0.17 23	0.07 9

UNet	0.32 41	0.21 75	0.20 94	0.19 105	0.20 106	0.21 97	0.16 78	0.27 67	0.17 77	0.29 74	0.21 82	0.26 52	0.18 72	0.57 217	1.91 106	0.32 19	0.28 62	0.23 63	0.31 42	0.21 44	0.37 44	0.32 10	0.16 104	0.21 116	0.22 68	0.25 77	0.44 126	0.26 85

HITNet	0.32 41	0.18 39	0.15 62	0.17 85	0.17 77	0.14 51	0.11 39	0.29 77	0.19 96	0.30 82	0.20 75	0.30 72	0.19 83	0.29 127	1.46 66	0.42 50	0.31 85	0.20 41	0.38 56	0.18 28	0.67 113	1.02 79	0.12 53	0.16 56	0.20 53	0.19 47	0.39 98	0.27 88
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
HGLStereo	0.33 44	0.24 125	0.20 94	0.18 95	0.24 139	0.19 84	0.18 90	0.23 50	0.16 63	0.31 94	0.32 142	0.22 38	0.15 56	0.21 87	1.95 110	0.47 78	0.38 125	0.24 69	0.30 40	0.20 36	0.46 62	0.57 31	0.14 82	0.19 96	0.24 73	0.25 77	0.33 60	0.22 62

Occ-G	0.34 45	0.14 27	0.10 23	0.09 24	0.09 26	0.13 40	0.07 18	0.08 8	0.06 6	0.05 2	0.14 50	0.11 8	0.06 9	0.06 7	1.60 79	0.58 104	0.13 5	0.37 165	0.84 165	0.61 183	0.26 26	2.35 210	0.67 238	0.08 15	0.10 9	0.09 8	0.18 24	0.09 19

SA	0.34 45	0.22 92	0.14 56	0.14 52	0.15 55	0.16 62	0.09 33	0.34 124	0.16 63	0.31 94	0.12 36	0.44 147	0.14 50	0.21 87	1.06 17	0.92 161	0.27 55	0.30 113	0.61 132	0.24 60	0.53 79	0.90 65	0.09 22	0.18 76	0.27 94	0.29 107	0.56 162	0.27 88

RASNet	0.34 45	0.21 75	0.22 125	0.19 105	0.19 94	0.18 77	0.15 75	0.31 95	0.19 96	0.32 108	0.20 75	0.26 52	0.19 83	0.25 108	1.16 35	0.66 124	0.28 62	0.19 37	0.28 36	0.16 24	0.68 114	1.10 93	0.12 53	0.24 147	0.24 73	0.25 77	0.46 131	0.44 152

GANet	0.34 45	0.18 39	0.21 111	0.18 95	0.18 86	0.27 138	0.17 82	0.30 84	0.13 41	0.19 39	0.92 224	0.45 153	0.43 200	0.19 77	0.84 12	0.24 4	0.46 164	0.25 77	0.20 21	0.18 28	0.32 36	1.60 143	0.13 66	0.14 41	0.62 223	0.14 26	0.20 31	0.18 45

DISCO	0.34 45	0.24 125	0.17 78	0.19 105	0.21 115	0.24 124	0.33 142	0.21 43	0.21 111	0.35 126	0.26 104	0.25 47	0.17 65	0.19 77	2.16 126	0.37 33	0.30 80	0.22 53	0.44 71	0.23 56	0.31 34	0.71 44	0.15 91	0.18 76	0.24 73	0.23 62	0.40 104	0.25 77

PDISCO_ROB	0.34 45	0.24 125	0.21 111	0.22 130	0.20 106	0.19 84	0.42 167	0.24 56	0.19 96	0.29 74	0.27 113	0.25 47	0.18 72	0.18 71	1.28 50	0.45 63	0.32 89	0.33 131	0.41 64	0.26 72	0.55 85	0.70 42	0.14 82	0.21 116	0.32 133	0.30 114	0.55 160	0.31 106

raft+_RVC	0.35 51	0.19 51	0.16 69	0.15 67	0.16 68	0.13 40	0.22 105	0.30 84	0.14 47	0.28 69	0.18 65	0.28 60	0.11 32	0.19 77	1.09 23	0.79 138	0.26 51	0.17 27	0.45 80	0.42 131	0.50 68	2.07 184	0.10 32	0.14 41	0.21 58	0.18 42	0.26 48	0.20 50

MoCha-V2	0.36 52	0.10 12	0.09 14	0.06 9	0.07 15	0.17 71	0.05 11	0.07 5	0.04 1	0.07 12	0.08 15	0.12 12	0.16 57	0.05 5	2.33 139	0.49 83	0.12 3	0.56 232	0.14 11	1.01 250	0.18 11	3.35 257	0.04 2	0.05 2	0.10 9	0.09 8	0.09 3	0.05 1

HCRNet	0.36 52	0.24 125	0.13 37	0.26 159	0.12 38	0.18 77	0.13 51	0.20 40	0.09 23	0.54 200	0.20 75	0.29 64	0.11 32	0.14 37	3.99 190	0.31 17	0.24 34	0.15 20	0.26 33	0.13 14	0.27 28	0.58 33	0.13 66	0.11 29	0.14 21	0.16 30	0.37 88	0.15 34

DSFCA	0.36 52	0.25 140	0.21 111	0.21 121	0.26 151	0.23 115	0.27 129	0.23 50	0.21 111	0.22 45	0.27 113	0.26 52	0.16 57	0.15 42	1.69 91	0.64 121	0.29 67	0.27 90	0.32 46	0.24 60	0.46 62	0.81 57	0.18 120	0.21 116	0.28 101	0.29 107	0.57 169	0.45 156

DLCB_ROB	0.36 52	0.25 140	0.24 137	0.22 130	0.24 139	0.22 106	0.31 137	0.28 72	0.23 125	0.31 94	0.34 147	0.35 102	0.26 122	0.33 149	1.24 45	0.35 26	0.34 105	0.28 100	0.31 42	0.22 53	0.59 98	0.80 54	0.21 140	0.24 147	0.48 197	0.37 144	0.38 92	0.45 156

MGS-Stereo	0.37 56	0.22 92	0.15 62	0.14 52	0.13 46	0.11 20	0.12 45	0.21 43	0.12 36	0.18 37	0.13 41	0.21 36	0.16 57	0.13 31	4.27 195	0.35 26	0.28 62	0.22 53	0.35 50	0.20 36	0.41 54	0.75 48	0.12 53	0.16 56	0.20 53	0.17 36	0.27 53	0.21 59

iinet-f	0.37 56	0.24 125	0.18 87	0.20 114	0.15 55	0.22 106	0.19 94	0.22 46	0.16 63	0.38 156	0.39 159	0.27 56	0.23 109	0.17 58	1.98 113	0.49 83	0.31 85	0.21 44	0.69 146	0.36 103	0.50 68	0.92 67	0.15 91	0.18 76	0.27 94	0.20 52	0.46 131	0.26 85

IER	0.37 56	0.19 51	0.17 78	0.17 85	0.16 68	0.18 77	0.18 90	0.23 50	0.15 53	0.27 67	0.25 100	0.33 92	0.14 50	0.23 98	3.88 186	0.31 17	0.27 55	0.20 41	0.24 28	0.20 36	0.32 36	0.42 20	0.19 127	0.16 56	0.20 53	0.26 93	0.38 92	0.25 77

Sa-1000	0.37 56	0.21 75	0.14 56	0.15 67	0.17 77	0.16 62	0.11 39	0.36 150	0.18 89	0.31 94	0.15 52	0.46 160	0.18 72	0.25 108	1.18 39	0.73 132	0.32 89	0.33 131	0.66 137	0.22 53	0.69 117	1.18 103	0.09 22	0.23 139	0.34 142	0.30 114	0.51 150	0.27 88

IPLGR_C	0.37 56	0.20 61	0.21 111	0.17 85	0.21 115	0.17 71	0.28 133	0.32 107	0.26 146	0.30 82	0.31 133	0.32 84	0.18 72	0.52 195	1.07 18	0.43 54	0.36 116	0.21 44	0.51 93	0.21 44	0.51 72	1.53 135	0.12 53	0.19 96	0.50 199	0.19 47	0.58 172	0.20 50

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 56	0.26 156	0.25 147	0.23 134	0.30 174	0.21 97	0.44 175	0.28 72	0.51 221	0.37 148	0.25 100	0.36 112	0.18 72	0.29 127	2.01 116	0.33 20	0.28 62	0.22 53	0.35 50	0.24 60	0.32 36	0.64 37	0.16 104	0.19 96	0.24 73	0.42 159	0.32 59	0.32 111
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MM-Stereo_test2	0.38 62	0.13 25	0.09 14	0.07 15	0.06 9	0.06 5	0.04 2	0.08 8	0.06 6	0.09 19	0.05 8	0.11 8	0.05 5	0.06 7	1.60 79	1.68 234	0.17 15	0.15 20	0.13 5	0.94 240	0.18 11	2.98 243	0.29 175	0.09 21	0.10 9	0.81 220	0.12 8	0.08 13

MIM_Stereo	0.38 62	0.19 51	0.15 62	0.15 67	0.14 51	0.24 124	0.13 51	0.27 67	0.11 29	0.24 53	0.22 87	0.23 41	0.13 44	0.17 58	1.24 45	1.58 226	0.25 43	0.21 44	0.54 111	0.38 113	0.49 67	2.01 179	0.09 22	0.16 56	0.18 44	0.29 107	0.35 74	0.16 35

CASnet	0.38 62	0.22 92	0.15 62	0.15 67	0.18 86	0.19 84	0.36 149	0.30 84	0.18 89	0.34 118	0.21 82	0.44 147	0.28 135	0.13 31	1.97 112	0.46 71	0.35 110	0.26 85	0.44 71	0.34 95	1.13 165	0.87 63	0.11 45	0.18 76	0.25 81	0.18 42	0.33 60	0.25 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CIPLG	0.38 62	0.20 61	0.20 94	0.17 85	0.21 115	0.17 71	0.27 129	0.32 107	0.27 153	0.30 82	0.31 133	0.32 84	0.17 65	0.53 200	1.12 26	0.44 59	0.37 119	0.21 44	0.51 93	0.23 56	0.51 72	1.59 141	0.12 53	0.19 96	0.53 205	0.18 42	0.56 162	0.20 50

ACRE	0.38 62	0.20 61	0.20 94	0.17 85	0.21 115	0.17 71	0.27 129	0.32 107	0.25 136	0.30 82	0.42 162	0.32 84	0.17 65	0.52 195	1.08 21	0.44 59	0.37 119	0.21 44	0.52 98	0.23 56	0.52 75	1.57 138	0.12 53	0.19 96	0.52 203	0.19 47	0.57 169	0.20 50

LMCR-Stereo	0.38 62	0.23 112	0.20 94	0.19 105	0.20 106	0.23 115	0.14 63	0.30 84	0.20 103	0.29 74	0.24 93	0.34 98	0.29 140	0.60 222	1.59 74	0.46 71	0.39 129	0.28 100	0.55 114	0.38 113	0.55 85	1.08 91	0.15 91	0.22 130	0.26 87	0.26 93	0.33 60	0.32 111

trnet	0.39 68	0.23 112	0.21 111	0.17 85	0.21 115	0.15 57	0.13 51	0.35 135	0.20 103	0.35 126	0.24 93	0.39 120	0.32 155	0.15 42	1.59 74	0.76 134	0.41 136	0.30 113	0.44 71	0.53 172	0.98 146	0.99 77	0.13 66	0.18 76	0.26 87	0.28 97	0.38 92	0.33 117

dd	0.39 68	0.26 156	0.15 62	0.45 220	0.17 77	0.33 165	0.21 102	0.29 77	0.14 47	0.29 74	0.15 52	0.45 153	0.14 50	0.16 51	2.98 154	0.41 49	0.38 125	0.22 53	0.53 102	0.34 95	0.37 44	0.35 13	0.17 111	0.30 175	0.29 112	0.21 55	0.40 104	0.32 111

rafts_anoy	0.39 68	0.24 125	0.20 94	0.18 95	0.20 106	0.16 62	0.24 117	0.34 124	0.15 53	0.26 64	0.23 90	0.29 64	0.14 50	0.21 87	1.59 74	0.89 159	0.36 116	0.24 69	0.51 93	0.35 100	0.59 98	1.81 161	0.11 45	0.18 76	0.28 101	0.23 62	0.25 44	0.26 85

CAS	0.40 71	0.20 61	0.14 56	0.15 67	0.16 68	0.13 40	0.43 169	0.23 50	0.23 125	0.37 148	0.28 119	0.29 64	0.30 145	0.52 195	1.74 94	0.70 130	0.39 129	0.37 165	0.37 54	0.37 107	0.77 128	1.14 98	0.12 53	0.15 50	0.25 81	0.25 77	0.29 57	0.34 126

STTStereo	0.40 71	0.28 175	0.28 170	0.24 141	0.28 167	0.23 115	0.55 194	0.25 65	0.36 186	0.29 74	0.27 113	0.35 102	0.22 102	0.27 118	2.65 149	0.33 20	0.27 55	0.25 77	0.31 42	0.22 53	0.37 44	0.69 41	0.31 185	0.19 96	0.26 87	0.31 120	0.36 76	0.40 147

AF-Net	0.40 71	0.25 140	0.25 147	0.25 149	0.30 174	0.29 147	0.65 213	0.36 150	0.30 163	0.25 58	0.31 133	0.41 130	0.21 97	0.24 102	2.18 129	0.33 20	0.25 43	0.22 53	0.40 61	0.24 60	0.59 98	0.85 60	0.22 145	0.20 106	0.28 101	0.30 114	0.43 122	0.33 117

Nwc_Net	0.40 71	0.25 140	0.25 147	0.25 149	0.30 174	0.29 147	0.65 213	0.36 150	0.30 163	0.25 58	0.31 133	0.41 130	0.21 97	0.24 102	2.18 129	0.33 20	0.25 43	0.22 53	0.40 61	0.24 60	0.59 98	0.85 60	0.22 145	0.20 106	0.28 101	0.30 114	0.43 122	0.33 117

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 75	0.17 33	0.16 69	0.15 67	0.15 55	0.14 51	0.11 39	0.29 77	0.22 117	0.28 69	0.29 124	0.26 52	0.18 72	0.17 58	3.57 172	0.54 97	0.29 67	0.24 69	0.41 64	0.21 44	0.47 65	1.45 129	0.10 32	0.14 41	0.24 73	0.36 139	0.22 38	0.28 94

raftrobust	0.41 75	0.21 75	0.22 125	0.18 95	0.20 106	0.14 51	0.17 82	0.35 135	0.15 53	0.34 118	0.21 82	0.35 102	0.14 50	0.38 166	1.56 71	0.94 167	0.30 80	0.21 44	0.78 157	0.24 60	0.65 109	1.82 162	0.20 135	0.18 76	0.28 101	0.24 71	0.28 54	0.24 73

RALAANet	0.41 75	0.23 112	0.20 94	0.17 85	0.19 94	0.18 77	0.24 117	0.28 72	0.16 63	0.24 53	0.21 82	0.32 84	0.18 72	0.30 133	1.47 69	0.42 50	0.30 80	0.25 77	0.60 127	0.34 95	0.81 132	2.50 219	0.12 53	0.20 106	0.25 81	0.24 71	0.41 107	0.23 68

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 78	0.18 39	0.12 31	0.12 40	0.12 38	0.35 176	0.08 25	0.23 50	0.14 47	0.30 82	0.20 75	0.24 44	0.34 166	0.13 31	1.73 93	0.64 121	0.27 55	0.28 100	0.35 50	0.36 103	0.61 105	3.37 259	0.10 32	0.11 29	0.16 34	0.37 144	0.25 44	0.14 32

LL-Strereo2	0.42 78	0.18 39	0.14 56	0.12 40	0.12 38	0.10 16	0.22 105	0.29 77	0.17 77	0.30 82	0.14 50	0.25 47	0.11 32	0.34 156	1.80 97	1.07 184	0.24 34	0.17 27	0.42 68	0.20 36	0.81 132	3.01 249	0.12 53	0.14 41	0.24 73	0.19 47	0.25 44	0.17 41

raft_robust	0.42 78	0.23 112	0.16 69	0.20 114	0.17 77	0.16 62	0.14 63	0.42 182	0.18 89	0.41 169	0.15 52	0.38 116	0.24 114	0.27 118	1.56 71	1.16 195	0.32 89	0.33 131	0.92 177	0.37 107	0.75 125	1.25 110	0.11 45	0.25 152	0.31 124	0.34 131	0.37 88	0.29 96

sAnonymous2	0.42 78	0.22 92	0.17 78	0.16 76	0.17 77	0.22 106	0.17 82	0.38 161	0.26 146	0.28 69	0.26 104	0.33 92	0.32 155	0.16 51	1.63 83	0.61 111	0.40 133	0.36 160	0.81 161	0.39 124	1.05 152	1.36 119	0.15 91	0.22 130	0.30 116	0.35 135	0.33 60	0.35 130

CroCo_RVC	0.42 78	0.22 92	0.17 78	0.16 76	0.17 77	0.22 106	0.17 82	0.38 161	0.26 146	0.28 69	0.26 104	0.33 92	0.32 155	0.16 51	1.63 83	0.61 111	0.40 133	0.36 160	0.81 161	0.39 124	1.05 152	1.36 119	0.15 91	0.22 130	0.30 116	0.35 135	0.33 60	0.35 130

RALCasStereoNet	0.42 78	0.24 125	0.21 111	0.20 114	0.20 106	0.16 62	0.26 126	0.32 107	0.15 53	0.30 82	0.20 75	0.31 76	0.16 57	0.27 118	1.17 37	1.54 223	0.33 97	0.23 63	0.38 56	0.43 136	0.62 106	2.34 209	0.12 53	0.18 76	0.26 87	0.25 77	0.25 44	0.27 88

APVNet	0.42 78	0.27 166	0.20 94	0.24 141	0.27 159	0.28 144	0.26 126	0.32 107	0.22 117	0.26 64	0.31 133	0.30 72	0.17 65	0.27 118	2.45 143	0.51 88	0.45 161	0.34 144	0.67 138	0.33 93	0.56 88	1.03 87	0.16 104	0.29 169	0.29 112	0.25 77	0.45 130	0.31 106

psm_up	0.42 78	0.26 156	0.28 170	0.28 168	0.27 159	0.27 138	0.41 165	0.36 150	0.32 173	0.29 74	0.24 93	0.41 130	0.26 122	0.50 193	1.90 105	0.36 30	0.35 110	0.31 124	0.70 147	0.37 107	0.52 75	0.75 48	0.16 104	0.29 169	0.33 137	0.37 144	0.40 104	0.33 117

CREStereo	0.42 78	0.23 112	0.21 111	0.18 95	0.17 77	0.15 57	0.11 39	0.36 150	0.24 130	0.36 141	0.28 119	0.40 124	0.40 192	0.17 58	1.46 66	0.96 169	0.47 171	0.26 85	0.44 71	0.52 168	1.14 166	1.16 101	0.13 66	0.19 96	0.26 87	0.28 97	0.37 88	0.32 111
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
iResNet_ROB	0.42 78	0.23 112	0.21 111	0.22 130	0.19 94	0.22 106	0.24 117	0.48 208	0.18 89	0.36 141	0.24 93	0.34 98	0.30 145	0.23 98	2.91 152	0.46 71	0.32 89	0.24 69	0.67 138	0.19 33	0.81 132	0.58 33	0.15 91	0.25 152	0.27 94	0.26 93	0.50 147	0.30 102

DN-CSS_ROB	0.42 78	0.22 92	0.25 147	0.23 134	0.26 151	0.17 71	0.23 112	0.42 182	0.20 103	0.39 161	0.41 161	0.40 124	0.27 131	0.32 146	2.02 118	0.43 54	0.32 89	0.23 63	0.93 179	0.25 68	0.98 146	0.79 53	0.15 91	0.32 182	0.24 73	0.23 62	0.42 115	0.30 102

DEFOM-Stereo_RVC	0.43 89	0.18 39	0.12 31	0.11 32	0.13 46	0.11 20	0.08 25	0.23 50	0.14 47	0.29 74	0.13 41	0.29 64	0.17 65	0.11 21	2.54 145	1.32 206	0.29 67	0.29 108	0.37 54	0.38 113	0.59 98	2.43 216	0.17 111	0.13 36	0.16 34	0.47 178	0.24 41	0.22 62

UDGNet	0.43 89	0.30 184	0.23 134	0.55 228	0.45 225	0.50 218	0.44 175	0.31 95	0.22 117	0.27 67	0.29 124	0.31 76	0.13 44	0.68 232	1.27 49	0.45 63	0.34 105	0.25 77	0.67 138	0.25 68	0.66 110	1.15 99	0.41 206	0.17 73	0.34 142	0.32 125	0.42 115	0.29 96

RAFT + AFF	0.43 89	0.12 20	0.10 23	0.13 48	0.07 15	0.11 20	0.30 135	0.17 32	0.11 29	0.19 39	0.10 24	0.28 60	0.09 24	0.12 28	7.26 262	0.34 25	0.22 29	0.12 12	0.34 47	0.11 8	0.41 54	0.26 7	0.07 13	0.11 29	0.16 34	0.13 22	0.14 14	0.09 19

CES	0.44 92	0.20 61	0.17 78	0.14 52	0.19 94	0.16 62	0.22 105	0.54 225	0.25 136	0.30 82	0.35 152	0.41 130	0.38 187	0.56 208	1.66 85	0.80 143	0.53 191	0.47 204	0.35 50	0.42 131	1.04 151	1.23 108	0.15 91	0.15 50	0.27 94	0.21 55	0.29 57	0.33 117

GLC_STEREO	0.44 92	0.23 112	0.25 147	0.20 114	0.21 115	0.19 84	0.19 94	0.38 161	0.16 63	0.34 118	0.25 100	0.31 76	0.17 65	0.16 51	3.59 175	0.53 92	0.41 136	0.27 90	0.46 82	0.38 113	0.90 140	0.78 52	0.13 66	0.18 76	0.25 81	0.19 47	0.49 142	0.25 77

GMOStereo	0.44 92	0.20 61	0.16 69	0.16 76	0.18 86	0.32 160	0.43 169	0.35 135	0.17 77	0.35 126	0.15 52	0.31 76	0.22 102	0.17 58	1.68 87	0.92 161	0.29 67	0.33 131	0.53 102	0.38 113	0.58 93	2.66 223	0.10 32	0.18 76	0.31 124	0.25 77	0.41 107	0.22 62

error version	0.44 92	0.20 61	0.16 69	0.16 76	0.18 86	0.32 160	0.43 169	0.35 135	0.17 77	0.35 126	0.15 52	0.31 76	0.22 102	0.17 58	1.68 87	0.92 161	0.29 67	0.33 131	0.53 102	0.38 113	0.58 93	2.66 223	0.10 32	0.18 76	0.31 124	0.25 77	0.41 107	0.22 62

test-v	0.44 92	0.20 61	0.16 69	0.16 76	0.18 86	0.32 160	0.43 169	0.35 135	0.17 77	0.35 126	0.15 52	0.31 76	0.22 102	0.17 58	1.68 87	0.92 161	0.29 67	0.33 131	0.53 102	0.38 113	0.58 93	2.66 223	0.10 32	0.18 76	0.31 124	0.25 77	0.41 107	0.22 62

test-2	0.44 92	0.20 61	0.16 69	0.16 76	0.18 86	0.32 160	0.43 169	0.35 135	0.17 77	0.35 126	0.15 52	0.31 76	0.22 102	0.17 58	1.68 87	0.92 161	0.29 67	0.33 131	0.53 102	0.38 113	0.58 93	2.66 223	0.10 32	0.18 76	0.31 124	0.25 77	0.41 107	0.22 62

4D-IteraStereo	0.45 98	0.19 51	0.24 137	0.17 85	0.18 86	0.14 51	0.14 63	0.33 119	0.17 77	0.33 115	0.18 65	0.39 120	0.13 44	0.33 149	1.77 95	1.69 235	0.27 55	0.30 113	0.51 93	0.37 107	0.91 142	2.13 189	0.13 66	0.20 106	0.21 58	0.22 58	0.41 107	0.19 48

AACVNet	0.45 98	0.26 156	0.21 111	0.27 161	0.29 173	0.26 132	0.32 140	0.30 84	0.21 111	0.31 94	0.30 129	0.33 92	0.19 83	0.36 161	3.76 181	0.44 59	0.33 97	0.26 85	0.41 64	0.27 76	0.46 62	0.71 44	0.20 135	0.22 130	0.30 116	0.31 120	0.42 115	0.37 138

TANstereo	0.45 98	0.22 92	0.20 94	0.21 121	0.22 126	0.22 106	0.12 45	0.27 67	0.22 117	0.32 108	0.26 104	0.27 56	0.26 122	0.24 102	1.59 74	0.80 143	0.44 155	0.41 187	0.67 138	0.40 127	1.07 159	1.35 117	0.48 222	0.18 76	0.18 44	0.25 77	1.00 230	0.25 77

XX-TBD	0.45 98	0.22 92	0.20 94	0.21 121	0.22 126	0.22 106	0.12 45	0.27 67	0.22 117	0.32 108	0.26 104	0.27 56	0.26 122	0.24 102	1.59 74	0.80 143	0.44 155	0.41 187	0.67 138	0.40 127	1.07 159	1.35 117	0.48 222	0.18 76	0.18 44	0.25 77	1.00 230	0.25 77

PMTNet	0.45 98	0.24 125	0.22 125	0.18 95	0.18 86	0.15 57	0.33 142	0.31 95	0.24 130	0.37 148	0.25 100	0.39 120	0.38 187	0.18 71	1.77 95	1.07 184	0.46 164	0.27 90	0.57 116	0.44 147	1.15 168	1.31 115	0.14 82	0.16 56	0.40 172	0.30 114	0.33 60	0.37 138

BEATNet_4x	0.45 98	0.24 125	0.19 91	0.20 114	0.21 115	0.20 94	0.31 137	0.31 95	0.27 153	0.35 126	0.22 87	0.37 113	0.24 114	0.33 149	2.17 128	0.58 104	0.55 199	0.50 216	0.49 84	0.23 56	0.96 144	1.57 138	0.14 82	0.26 158	0.24 73	0.25 77	0.42 115	0.33 117

stereogan	0.45 98	0.34 195	0.32 189	0.33 187	0.38 208	0.36 179	0.35 146	0.36 150	0.33 178	0.30 82	0.31 133	0.47 164	0.31 150	0.27 118	1.84 103	0.43 54	0.32 89	0.25 77	0.45 80	0.31 85	0.45 60	1.68 150	0.24 154	0.26 158	0.30 116	0.33 128	0.58 172	0.39 146

DMCA-RVC	0.46 105	0.21 75	0.23 134	0.31 181	0.28 167	0.19 84	0.75 223	0.34 124	0.31 168	0.32 108	1.07 232	0.31 76	0.16 57	0.29 127	3.57 172	0.36 30	0.29 67	0.25 77	0.27 35	0.30 83	0.40 52	0.46 24	0.19 127	0.29 169	0.35 144	0.22 58	0.36 76	0.27 88

PS-NSSS	0.46 105	0.38 213	0.26 159	0.42 211	0.31 180	0.38 186	0.47 179	0.34 124	0.20 103	0.36 141	0.24 93	0.84 223	0.26 122	0.41 172	2.16 126	0.37 33	0.35 110	0.23 63	0.57 116	0.21 44	0.43 58	0.59 35	0.52 226	0.21 116	0.33 137	0.31 120	0.87 216	0.36 135

IGEV-Stereo++	0.47 107	0.10 12	0.07 8	0.07 15	0.07 15	0.09 14	0.05 11	0.07 5	0.07 15	0.06 7	0.10 24	0.15 22	0.07 17	0.14 37	2.21 132	1.32 206	0.11 1	0.66 249	0.57 116	1.24 269	0.57 91	3.18 252	1.20 266	0.06 4	0.09 3	0.09 8	0.19 27	0.08 13

RP	0.47 107	0.29 180	0.34 192	0.31 181	0.31 180	0.29 147	0.52 186	0.34 124	0.33 178	0.23 47	0.35 152	0.38 116	0.26 122	0.25 108	3.84 183	0.33 20	0.30 80	0.22 53	0.34 47	0.24 60	0.30 30	1.02 79	0.19 127	0.25 152	0.30 116	0.32 125	0.53 155	0.37 138

LoS_RVC	0.48 109	0.25 140	0.21 111	0.11 32	0.19 94	0.13 40	0.13 51	0.24 56	0.25 136	0.38 156	0.26 104	0.37 113	0.34 166	0.22 92	3.48 167	0.79 138	0.41 136	0.43 190	0.60 127	0.29 79	1.05 152	1.41 124	0.14 82	0.16 56	0.28 101	0.23 62	0.26 48	0.29 96

tt_ll	0.48 109	0.25 140	0.21 111	0.11 32	0.19 94	0.13 40	0.13 51	0.24 56	0.25 136	0.38 156	0.26 104	0.37 113	0.34 166	0.22 92	3.48 167	0.79 138	0.41 136	0.43 190	0.60 127	0.29 79	1.05 152	1.41 124	0.14 82	0.16 56	0.28 101	0.23 62	0.26 48	0.29 96

CREStereo++_RVC	0.48 109	0.22 92	0.22 125	0.17 85	0.21 115	0.15 57	0.24 117	0.34 124	0.20 103	0.35 126	0.20 75	0.32 84	0.32 155	0.17 58	1.41 61	0.81 147	0.39 129	0.26 85	0.56 115	0.36 103	1.07 159	1.45 129	0.13 66	0.17 73	0.28 101	0.27 96	2.29 278	0.31 106
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
iResNetv2_ROB	0.48 109	0.24 125	0.18 87	0.27 161	0.21 115	0.24 124	0.20 96	0.49 212	0.19 96	0.36 141	0.29 124	0.43 143	0.27 131	0.26 112	3.54 170	0.43 54	0.33 97	0.22 53	0.85 167	0.27 76	1.29 184	0.62 36	0.17 111	0.31 179	0.28 101	0.25 77	0.57 169	0.27 88

HSM	0.48 109	0.24 125	0.24 137	0.26 159	0.26 151	0.21 97	0.24 117	0.41 174	0.20 103	0.31 94	0.30 129	0.41 130	0.25 117	0.22 92	4.49 202	0.40 45	0.35 110	0.23 63	0.52 98	0.32 90	0.77 128	0.65 39	0.15 91	0.23 139	0.31 124	0.32 125	0.44 126	0.34 126

test_4	0.49 114	0.17 33	0.17 78	0.14 52	0.15 55	0.12 37	0.40 160	0.24 56	0.15 53	0.31 94	0.29 124	0.28 60	0.13 44	0.35 158	2.02 118	1.85 244	0.25 43	0.29 108	0.39 60	0.31 85	0.54 83	1.54 137	0.10 32	0.16 56	0.29 112	0.88 226	0.91 220	0.85 204

SACVNet	0.49 114	0.30 184	0.27 166	0.28 168	0.30 174	0.27 138	0.36 149	0.37 159	0.29 158	0.35 126	0.28 119	0.35 102	0.26 122	0.38 166	2.96 153	0.45 63	0.39 129	0.29 108	0.58 123	0.30 83	0.75 125	1.37 121	0.20 135	0.27 164	0.37 155	0.35 135	0.46 131	0.37 138

CFNet_pseudo	0.49 114	0.24 125	0.24 137	0.27 161	0.25 146	0.23 115	0.17 82	0.31 95	0.19 96	0.37 148	0.30 129	0.43 143	0.28 135	0.23 98	4.31 196	0.45 63	0.32 89	0.24 69	1.02 184	0.20 36	0.52 75	0.70 42	0.40 202	0.21 116	0.28 101	0.29 107	0.36 76	0.35 130

sCroCo_RVC	0.49 114	0.21 75	0.17 78	0.15 67	0.16 68	0.21 97	0.15 75	0.32 107	0.32 173	0.36 141	0.24 93	0.44 147	0.46 204	0.15 42	1.40 60	1.09 188	0.46 164	0.40 184	0.67 138	0.43 136	1.53 214	2.17 195	0.15 91	0.24 147	0.30 116	0.30 114	0.49 142	0.32 111

RYNet	0.49 114	0.11 17	0.10 23	0.08 20	0.09 26	0.10 16	0.07 18	0.13 25	0.18 89	0.10 23	0.10 24	0.14 19	0.08 21	0.08 14	9.32 283	0.37 33	0.14 8	0.22 53	0.17 17	0.10 6	0.20 16	0.13 2	0.16 104	0.10 25	0.14 21	0.45 169	0.24 41	0.13 27

MyStereo04	0.50 119	0.28 175	0.27 166	0.23 134	0.24 139	0.19 84	0.22 105	0.38 161	0.29 158	0.64 227	0.28 119	0.48 172	0.19 83	0.35 158	1.48 70	0.65 123	0.37 119	0.27 90	1.22 205	0.50 166	1.12 163	1.26 111	0.44 212	0.30 175	0.39 168	0.50 184	0.55 160	0.30 102

NCC-stereo	0.50 119	0.33 192	0.31 183	0.31 181	0.33 184	0.31 155	0.58 199	0.41 174	0.40 194	0.24 53	0.37 155	0.40 124	0.36 175	0.28 124	3.38 163	0.37 33	0.31 85	0.32 126	0.44 71	0.44 147	0.50 68	0.94 69	0.28 169	0.25 152	0.38 163	0.44 166	0.46 131	0.44 152

Abc-Net	0.50 119	0.33 192	0.31 183	0.31 181	0.33 184	0.31 155	0.58 199	0.41 174	0.40 194	0.24 53	0.37 155	0.40 124	0.36 175	0.28 124	3.38 163	0.37 33	0.31 85	0.32 126	0.44 71	0.44 147	0.50 68	0.94 69	0.28 169	0.25 152	0.38 163	0.44 166	0.46 131	0.44 152
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS	0.51 122	0.23 112	0.17 78	0.19 105	0.20 106	0.19 84	0.14 63	0.77 247	0.27 153	0.50 190	0.45 165	0.54 184	0.47 206	0.23 98	2.11 125	0.86 157	0.57 201	0.42 189	0.62 133	0.41 129	1.28 181	1.52 133	0.16 104	0.18 76	0.36 150	0.29 107	0.33 60	0.35 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousdsp	0.52 123	0.12 20	0.12 31	0.12 40	0.10 29	0.13 40	0.07 18	0.16 29	0.09 23	0.15 28	2.52 279	0.16 24	0.09 24	0.10 20	1.84 103	1.32 206	0.23 32	0.15 20	0.41 64	1.16 264	0.31 34	3.07 251	1.01 263	0.10 25	0.14 21	0.09 8	0.24 41	0.10 22

GANetREF_RVC	0.52 123	0.40 220	0.39 211	0.38 202	0.36 202	0.36 179	0.34 144	0.51 218	0.43 201	0.48 187	0.27 113	0.75 214	0.44 202	0.29 127	1.30 52	0.46 71	1.06 243	0.34 144	0.63 134	0.39 124	0.90 140	0.80 54	0.31 185	0.41 201	0.45 186	0.40 153	0.65 185	0.52 169
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
castereo	0.53 125	0.20 61	0.20 94	0.16 76	0.16 68	0.27 138	0.14 63	0.29 77	0.21 111	0.33 115	0.22 87	0.41 130	0.37 182	0.21 87	2.44 142	1.14 191	0.45 161	0.34 144	0.58 123	0.44 147	1.51 209	2.24 200	0.13 66	0.18 76	0.30 116	0.58 202	0.52 154	0.31 106

AE-Stereo	0.53 125	0.23 112	0.26 159	0.24 141	0.24 139	0.19 84	0.20 96	0.30 84	0.21 111	0.34 118	0.16 63	0.45 153	0.28 135	0.22 92	1.34 57	1.14 191	0.42 145	0.35 159	0.60 127	0.76 214	1.06 158	2.89 238	0.16 104	0.27 164	0.35 144	0.86 224	0.46 131	0.28 94

GEStereo_RVC	0.53 125	0.27 166	0.34 192	0.27 161	0.27 159	0.31 155	0.53 188	0.41 174	0.25 136	0.35 126	0.28 119	0.41 130	0.25 117	0.30 133	1.92 107	0.74 133	0.50 181	0.37 165	0.92 177	0.38 113	0.93 143	2.15 190	0.21 140	0.37 193	0.32 133	0.31 120	0.51 150	0.48 165

ADLNet	0.53 125	0.26 156	0.18 87	0.21 121	0.21 115	0.24 124	0.20 96	0.30 84	0.17 77	0.23 47	0.23 90	0.63 199	0.19 83	0.48 186	6.74 249	0.39 43	0.29 67	0.21 44	0.26 33	0.21 44	0.37 44	0.93 68	0.19 127	0.15 50	0.25 81	0.28 97	0.34 70	0.24 73

GCAP-BAT	0.54 129	0.21 75	0.13 37	0.14 52	0.15 55	0.11 20	0.13 51	0.31 95	0.16 63	0.31 94	0.13 41	0.47 164	0.19 83	0.56 208	1.12 26	1.06 177	3.67 289	0.34 144	0.49 84	0.43 136	1.40 194	1.02 79	0.17 111	0.16 56	0.21 58	0.28 97	0.36 76	0.77 191

test_for_model	0.54 129	0.21 75	0.13 37	0.14 52	0.15 55	0.11 20	0.13 51	0.31 95	0.16 63	0.31 94	0.13 41	0.47 164	0.19 83	0.56 208	1.12 26	1.06 177	3.67 289	0.34 144	0.49 84	0.43 136	1.40 194	1.02 79	0.17 111	0.16 56	0.21 58	0.28 97	0.36 76	0.77 191

testlalala2	0.54 129	0.21 75	0.13 37	0.14 52	0.15 55	0.11 20	0.13 51	0.31 95	0.16 63	0.31 94	0.13 41	0.47 164	0.19 83	0.56 208	1.12 26	1.06 177	3.67 289	0.34 144	0.49 84	0.43 136	1.40 194	1.02 79	0.17 111	0.16 56	0.21 58	0.28 97	0.36 76	0.77 191

testlalala	0.54 129	0.21 75	0.13 37	0.14 52	0.15 55	0.11 20	0.13 51	0.31 95	0.16 63	0.31 94	0.13 41	0.47 164	0.19 83	0.56 208	1.12 26	1.06 177	3.67 289	0.34 144	0.49 84	0.43 136	1.40 194	1.02 79	0.17 111	0.16 56	0.21 58	0.28 97	0.36 76	0.77 191

testlalala_base	0.54 129	0.21 75	0.13 37	0.14 52	0.15 55	0.11 20	0.13 51	0.31 95	0.16 63	0.31 94	0.13 41	0.47 164	0.19 83	0.56 208	1.12 26	1.06 177	3.67 289	0.34 144	0.49 84	0.43 136	1.40 194	1.02 79	0.17 111	0.16 56	0.21 58	0.28 97	0.36 76	0.77 191

GCAP-Stereo	0.54 129	0.21 75	0.13 37	0.14 52	0.15 55	0.11 20	0.13 51	0.31 95	0.16 63	0.31 94	0.13 41	0.47 164	0.19 83	0.56 208	1.12 26	1.06 177	3.67 289	0.34 144	0.49 84	0.43 136	1.40 194	1.02 79	0.17 111	0.16 56	0.21 58	0.28 97	0.36 76	0.77 191

ICVP	0.54 129	0.25 140	0.31 183	0.25 149	0.25 146	0.26 132	0.37 153	0.31 95	0.25 136	0.37 148	0.31 133	0.41 130	0.30 145	0.25 108	2.81 151	0.62 116	0.50 181	0.77 263	0.59 125	0.45 158	0.98 146	1.93 168	0.33 194	0.26 158	0.31 124	0.36 139	0.39 98	0.34 126
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT-Stereo + iAFF	0.54 129	0.21 75	0.20 94	0.16 76	0.21 115	0.26 132	0.56 196	0.29 77	0.16 63	0.33 115	0.15 52	0.45 153	0.22 102	0.18 71	5.69 232	0.38 38	0.26 51	0.15 20	0.53 102	0.31 85	0.73 123	1.77 159	0.11 45	0.19 96	0.26 87	0.21 55	0.47 137	0.20 50

AFF-stereo	0.54 129	0.20 61	0.16 69	0.14 52	0.16 68	0.23 115	0.53 188	0.24 56	0.14 47	0.29 74	0.13 41	0.42 139	0.11 32	0.15 42	5.96 237	0.42 50	0.26 51	0.20 41	0.50 92	0.25 68	0.83 135	1.97 173	0.09 22	0.16 56	0.21 58	0.20 52	0.43 122	0.16 35

RGC	0.54 129	0.37 206	0.47 224	0.35 193	0.38 208	0.41 199	0.36 149	0.37 159	0.39 190	0.32 108	0.46 167	0.42 139	0.42 197	0.35 158	3.29 162	0.38 38	0.36 116	0.28 100	0.49 84	0.35 100	0.72 121	1.21 106	0.25 156	0.30 175	0.39 168	0.46 174	0.53 155	0.53 172

CFNet_RVC	0.54 129	0.27 166	0.24 137	0.25 149	0.25 146	0.25 129	0.22 105	0.27 67	0.19 96	0.30 82	0.31 133	0.34 98	0.18 72	0.33 149	5.54 228	0.48 82	0.53 191	0.24 69	0.86 171	0.24 60	0.63 107	0.76 50	0.19 127	0.35 185	0.31 124	0.31 120	0.42 115	0.34 126

FADNet-RVC	0.55 140	0.25 140	0.26 159	0.27 161	0.27 159	0.23 115	0.59 204	0.33 119	0.24 130	0.34 118	0.26 104	0.43 143	0.29 140	0.30 133	5.05 213	0.44 59	0.41 136	0.27 90	0.74 153	0.43 136	0.69 117	0.94 69	0.21 140	0.28 168	0.35 144	0.33 128	0.34 70	0.42 151

castereo++	0.56 141	0.19 51	0.18 87	0.19 105	0.15 55	0.44 208	0.23 112	0.30 84	0.20 103	0.34 118	0.18 65	0.46 160	0.35 171	0.15 42	2.22 133	1.69 235	0.43 151	0.32 126	0.57 116	0.43 136	1.41 201	2.16 192	0.22 145	0.19 96	0.27 94	0.37 144	1.15 238	0.33 117

FADNet	0.56 141	0.27 166	0.24 137	0.29 173	0.26 151	0.27 138	0.47 179	0.36 150	0.24 130	0.35 126	0.34 147	0.38 116	0.28 135	0.28 124	5.03 211	0.43 54	0.33 97	0.34 144	0.70 147	0.44 147	0.66 110	0.98 76	0.19 127	0.23 139	0.40 172	0.41 156	0.37 88	0.44 152

DeepPruner_ROB	0.56 141	0.25 140	0.26 159	0.25 149	0.28 167	0.26 132	1.00 242	0.32 107	0.25 136	0.37 148	0.38 158	0.35 102	0.25 117	0.31 142	3.86 184	0.71 131	0.35 110	0.30 113	0.53 102	0.25 68	1.34 187	1.26 111	0.23 150	0.24 147	0.30 116	0.44 166	0.47 137	0.31 106

XPNet_ROB	0.56 141	0.41 222	0.30 178	0.27 161	0.33 184	0.33 165	0.38 154	0.28 72	0.32 173	0.32 108	0.42 162	1.18 235	0.25 117	0.32 146	3.03 156	0.53 92	0.66 220	0.30 113	0.43 69	0.34 95	0.75 125	1.60 143	0.26 159	0.27 164	0.32 133	0.35 135	0.76 207	0.48 165

CASS	0.57 145	0.27 166	0.28 170	0.33 187	0.28 167	0.30 150	0.88 233	0.40 169	0.30 163	0.47 183	0.51 177	0.48 172	0.37 182	0.17 58	1.95 110	0.67 126	0.77 231	0.46 200	0.80 160	0.29 79	1.68 229	1.65 147	0.18 120	0.23 139	0.46 193	0.34 131	0.53 155	0.46 161
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.57 145	0.28 175	0.28 170	0.30 176	0.24 139	0.18 77	0.14 63	0.36 150	0.25 136	0.38 156	0.24 93	0.40 124	0.39 190	0.17 58	1.26 48	1.10 189	0.48 174	0.27 90	0.72 151	0.37 107	1.49 207	1.74 155	0.13 66	0.20 106	0.44 183	0.47 178	2.18 274	0.86 205

UCFNet_RVC	0.57 145	0.37 206	0.27 166	0.30 176	0.32 182	0.28 144	0.32 140	0.30 84	0.23 125	0.35 126	0.27 113	0.52 182	0.26 122	0.34 156	5.19 216	0.46 71	0.32 89	0.25 77	1.03 185	0.26 72	0.73 123	0.84 59	0.45 214	0.23 139	0.37 155	0.33 128	0.36 76	0.45 156

PWCDC_ROB	0.57 145	0.19 51	0.20 94	0.17 85	0.27 159	0.22 106	0.25 125	0.22 46	0.54 225	0.16 34	0.43 164	0.32 84	1.19 241	0.47 185	5.41 224	0.50 87	0.34 105	0.28 100	0.38 56	0.27 76	0.68 114	1.28 113	0.25 156	0.31 179	0.19 49	0.29 107	0.26 48	0.36 135

test-3	0.58 149	0.22 92	0.22 125	0.18 95	0.22 126	0.21 97	0.20 96	0.40 169	0.17 77	0.35 126	0.18 65	0.44 147	0.20 95	0.19 77	2.28 135	1.72 239	0.33 97	0.30 113	1.28 214	0.44 147	1.16 170	2.16 192	0.11 45	0.21 116	0.45 186	0.23 62	0.56 162	1.19 229

test_1	0.58 149	0.22 92	0.22 125	0.18 95	0.22 126	0.21 97	0.20 96	0.40 169	0.17 77	0.34 118	0.18 65	0.44 147	0.20 95	0.19 77	2.28 135	1.73 241	0.33 97	0.30 113	1.27 212	0.44 147	1.16 170	2.16 192	0.11 45	0.21 116	0.45 186	0.23 62	0.56 162	1.19 229

test_3	0.58 149	0.22 92	0.22 125	0.18 95	0.22 126	0.21 97	0.20 96	0.41 174	0.18 89	0.36 141	0.19 71	0.45 153	0.22 102	0.19 77	2.28 135	1.72 239	0.33 97	0.31 124	1.27 212	0.44 147	1.15 168	2.15 190	0.11 45	0.22 130	0.47 194	0.28 97	0.59 177	1.20 231

MLCV	0.58 149	0.25 140	0.25 147	0.37 199	0.34 188	0.35 176	0.55 194	0.46 202	0.46 211	0.53 197	0.79 211	0.64 202	0.41 193	0.29 127	1.32 55	1.41 215	0.49 178	0.30 113	1.29 218	0.29 79	1.28 181	1.37 121	0.23 150	0.41 201	0.36 150	0.36 139	0.49 142	0.35 130

GES	0.59 153	0.24 125	0.20 94	0.21 121	0.23 133	0.27 138	0.51 185	0.34 124	0.31 168	0.35 126	0.29 124	0.32 84	0.23 109	0.22 92	3.28 161	0.59 107	0.38 125	0.28 100	1.15 198	0.33 93	1.12 163	1.17 102	0.18 120	0.26 158	0.28 101	0.24 71	0.58 172	2.30 255

PA-Net	0.59 153	0.36 201	0.38 209	0.25 149	0.38 208	0.26 132	0.46 178	0.33 119	0.36 186	0.30 82	0.36 154	0.30 72	0.32 155	0.49 191	3.68 177	0.51 88	0.26 51	0.29 108	0.34 47	0.31 85	0.40 52	0.95 72	0.59 229	0.27 164	0.33 137	0.77 216	0.35 74	2.26 254
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dad	0.60 155	0.29 180	0.21 111	0.64 244	0.32 182	0.42 202	0.96 241	0.58 230	0.19 96	0.44 176	0.19 71	0.50 176	0.43 200	0.18 71	3.95 188	0.53 92	0.42 145	0.27 90	0.77 155	0.32 90	0.56 88	0.56 29	0.19 127	0.35 185	0.57 212	0.24 71	1.25 242	0.83 201

FADNet-RVC-Resample	0.60 155	0.31 188	0.59 244	0.28 168	0.45 225	0.22 106	0.43 169	0.39 166	0.32 173	0.44 176	0.30 129	0.46 160	0.46 204	0.44 180	4.75 207	0.52 90	0.42 145	0.43 190	0.59 125	0.64 194	0.54 83	1.24 109	0.30 179	0.38 196	0.31 124	0.39 151	0.33 60	0.41 148

NCCL2	0.60 155	0.36 201	0.32 189	0.30 176	0.40 214	0.26 132	0.52 186	0.35 135	0.32 173	0.41 169	0.33 145	0.41 130	0.25 117	0.54 203	4.15 193	0.59 107	0.42 145	0.32 126	0.40 61	0.32 90	0.79 130	1.41 124	0.41 206	0.35 185	0.45 186	0.45 169	0.75 203	0.53 172

Any-RAFT	0.61 158	0.22 92	0.33 191	0.24 141	0.22 126	0.20 94	0.18 90	0.41 174	0.25 136	0.40 165	1.13 234	0.51 179	0.32 155	0.36 161	1.24 45	0.85 154	0.65 219	0.37 165	1.31 220	0.42 131	2.23 265	1.86 166	0.18 120	0.21 116	0.44 183	0.54 197	0.44 126	0.83 201

Anonymous3	0.61 158	0.30 184	0.24 137	0.21 121	0.27 159	0.28 144	0.22 105	0.50 215	0.35 182	0.37 148	0.27 113	0.76 215	0.54 210	0.52 195	2.02 118	1.89 246	0.52 186	0.46 200	0.96 181	0.58 179	1.27 179	1.94 170	0.20 135	0.23 139	0.37 155	0.41 156	0.54 159	0.37 138

IGEV-Stereo+	0.62 160	0.72 252	0.08 12	0.12 40	0.10 29	0.34 168	0.08 25	0.20 40	0.12 36	0.30 82	0.96 229	0.21 36	0.37 182	0.13 31	2.18 129	1.69 235	0.21 28	0.28 100	0.77 155	1.07 256	0.69 117	3.68 274	0.80 250	0.10 25	0.14 21	1.16 243	0.15 17	0.12 26

NVstereo2D	0.63 161	0.25 140	0.22 125	0.29 173	0.26 151	0.34 168	0.35 146	0.30 84	0.22 117	0.39 161	0.32 142	0.27 56	0.16 57	0.43 176	9.07 281	0.45 63	0.34 105	0.28 100	0.38 56	0.21 44	0.37 44	0.51 27	0.30 179	0.22 130	0.32 133	0.25 77	0.28 54	0.25 77

anonymousdsp2	0.65 162	0.21 75	0.17 78	0.14 52	0.13 46	0.16 62	0.12 45	0.28 72	0.13 41	0.25 58	2.91 282	0.24 44	0.13 44	0.29 127	2.31 138	1.62 231	0.28 62	0.33 131	0.48 83	1.22 266	0.45 60	3.20 253	0.94 258	0.55 231	0.21 58	0.17 36	0.44 126	0.18 45

iResNet	0.65 162	0.26 156	0.27 166	0.37 199	0.40 214	0.43 203	0.41 165	0.47 205	0.31 168	0.56 202	0.72 202	0.74 212	0.74 226	0.19 77	1.94 109	1.69 235	0.41 136	0.37 165	1.54 232	0.58 179	1.64 223	1.15 99	0.21 140	0.51 220	0.35 144	0.40 153	0.59 177	0.41 148

GREAT-IGEV	0.66 164	0.10 12	0.09 14	0.05 4	0.05 6	0.23 115	0.04 2	0.08 8	1.53 280	0.06 7	0.06 9	0.15 22	0.06 9	0.06 7	2.53 144	2.79 280	0.27 55	0.82 270	0.20 21	1.00 249	0.25 24	4.40 289	1.18 265	1.32 288	0.09 3	0.08 6	0.18 24	0.06 2

AMNet	0.66 164	0.59 247	0.56 239	0.59 236	0.59 240	0.66 240	0.58 199	0.45 198	0.53 223	0.52 193	0.68 198	0.76 215	0.41 193	0.90 243	1.37 59	0.85 154	0.71 224	0.66 249	0.63 134	0.62 187	0.79 130	0.66 40	0.39 200	0.60 240	0.57 212	0.68 210	0.70 193	0.77 191

ETE_ROB	0.66 164	0.48 232	0.31 183	0.36 195	0.38 208	0.40 193	0.49 181	0.33 119	0.49 218	0.40 165	0.60 183	1.36 242	0.29 140	0.41 172	3.00 155	0.53 92	1.01 240	0.34 144	0.71 150	0.42 131	1.03 150	1.59 141	0.28 169	0.32 182	0.40 172	0.45 169	0.75 203	0.56 175

LALA_ROB	0.66 164	0.52 237	0.34 192	0.33 187	0.36 202	0.41 199	0.44 175	0.35 135	0.40 194	0.46 181	0.60 183	1.31 239	0.29 140	0.40 171	3.95 188	0.47 78	0.53 191	0.38 177	0.60 127	0.41 129	0.89 139	1.73 154	0.25 156	0.33 184	0.38 163	0.43 164	0.81 211	0.57 177

GANet-ADL	0.67 168	0.27 166	0.28 170	0.29 173	0.30 174	0.34 168	0.61 206	0.35 135	0.27 153	0.62 220	1.02 231	0.43 143	0.30 145	0.30 133	1.92 107	1.08 186	0.54 195	0.37 165	1.16 200	0.85 227	1.37 191	2.98 243	0.20 135	0.26 158	0.33 137	0.50 184	0.69 191	0.45 156

AIO_rvc	0.69 169	0.18 39	0.12 31	0.10 28	0.09 26	0.38 186	0.17 82	0.17 32	0.11 29	0.15 28	0.07 12	0.17 29	0.11 32	0.30 133	3.74 180	2.72 278	0.17 15	0.94 275	0.85 167	0.90 237	0.30 30	5.62 298	0.66 234	0.08 15	0.15 29	0.16 30	0.16 19	0.10 22

RTSC	0.69 169	0.26 156	0.30 178	0.24 141	0.27 159	0.30 150	0.50 182	0.35 135	0.34 181	0.44 176	0.46 167	0.35 102	0.28 135	0.31 142	7.03 255	0.69 127	0.52 186	0.47 204	0.76 154	0.38 113	0.84 136	1.10 93	0.18 120	0.37 193	0.33 137	0.34 131	0.50 147	0.63 185

cross-raft	0.70 171	0.26 156	0.24 137	0.22 130	0.23 133	0.40 193	0.21 102	0.43 190	0.26 146	0.48 187	0.45 165	0.44 147	0.31 150	0.44 180	1.82 101	1.88 245	0.42 145	0.34 144	1.30 219	0.78 217	1.97 250	3.53 268	0.18 120	0.21 116	0.47 194	0.45 169	0.42 115	0.67 188

pcwnet_v2	0.70 171	0.27 166	0.31 183	0.31 181	0.34 188	0.30 150	0.26 126	0.34 124	0.25 136	0.50 190	0.40 160	1.84 260	0.41 193	0.32 146	5.63 231	0.61 111	0.38 125	0.30 113	1.11 194	0.26 72	0.88 138	1.09 92	0.57 228	0.25 152	0.36 150	0.36 139	0.51 150	0.87 206

AEACV	0.71 173	0.17 33	0.11 27	0.09 24	0.08 21	0.15 57	0.08 25	0.08 8	0.06 6	0.07 12	0.07 12	0.13 14	0.08 21	0.21 87	4.08 191	3.29 287	0.16 14	0.82 270	0.73 152	1.51 277	0.70 120	4.15 284	0.95 259	0.08 15	0.11 14	0.92 228	0.15 17	0.08 13

R-Stereo Train	0.71 173	0.25 140	0.26 159	0.24 141	0.19 94	0.25 129	0.14 63	0.34 124	0.30 163	0.52 193	0.65 190	0.45 153	0.32 155	0.53 200	4.42 198	1.58 226	0.58 202	0.51 219	1.26 209	0.64 194	1.51 209	2.41 212	0.14 82	0.21 116	0.37 155	0.42 159	0.36 76	0.46 161

RAFT-Stereo	0.71 173	0.25 140	0.26 159	0.24 141	0.19 94	0.25 129	0.14 63	0.34 124	0.30 163	0.52 193	0.65 190	0.45 153	0.32 155	0.53 200	4.42 198	1.58 226	0.58 202	0.51 219	1.26 209	0.64 194	1.51 209	2.41 212	0.14 82	0.21 116	0.37 155	0.42 159	0.36 76	0.46 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CC-Net-ROB	0.71 173	0.61 249	0.40 212	0.82 251	0.61 243	0.84 248	0.72 221	0.43 190	0.31 168	0.47 183	0.33 145	1.47 247	0.76 228	0.64 229	2.54 145	0.42 50	0.45 161	0.33 131	2.71 245	0.31 85	0.53 79	0.64 37	0.96 261	0.29 169	0.42 177	0.37 144	0.39 98	0.53 172

AnonymousM	0.72 177	0.19 51	0.13 37	0.13 48	0.11 34	0.32 160	0.08 25	0.35 135	0.23 125	0.31 94	0.64 189	0.29 64	0.32 155	0.67 230	1.61 81	0.94 167	0.46 164	0.33 131	0.44 71	0.64 194	0.98 146	1.94 170	0.23 150	0.39 198	0.17 41	0.82 222	2.67 286	4.07 282

IPLG	0.73 178	0.21 75	0.19 91	0.16 76	0.19 94	0.16 62	0.17 82	0.35 135	0.22 117	0.35 126	1.15 235	0.32 84	0.24 114	0.60 222	8.93 279	0.54 97	0.37 119	0.29 108	0.57 116	0.37 107	0.63 107	1.44 128	0.12 53	0.58 237	0.35 144	0.39 151	0.67 186	0.21 59

GwcNet-ADL	0.74 179	0.35 198	0.37 206	0.42 211	0.37 205	0.34 168	0.54 190	0.40 169	0.27 153	0.61 216	1.49 251	0.67 205	0.42 197	0.33 149	3.62 176	1.33 209	0.52 186	0.56 232	0.91 176	0.87 230	1.20 176	1.83 164	0.24 154	0.29 169	0.38 163	0.49 182	0.48 140	0.65 187

MSMDNet	0.74 179	0.25 140	0.24 137	0.19 105	0.24 139	0.38 186	0.23 112	0.42 182	0.24 130	0.60 215	0.48 175	0.42 139	1.54 252	0.54 203	2.07 123	2.22 263	0.43 151	0.34 144	1.25 206	0.67 203	1.89 238	2.97 242	0.18 120	0.21 116	0.57 212	0.52 191	0.39 98	0.57 177

DAS	0.75 181	0.28 175	0.25 147	0.39 207	0.34 188	0.37 182	0.38 154	0.51 218	0.45 204	0.61 216	0.92 224	0.81 219	0.72 223	0.20 85	1.81 98	1.80 242	0.76 229	0.46 200	1.39 226	0.61 183	2.15 263	2.12 187	0.27 165	0.46 213	0.45 186	0.50 184	0.63 182	0.52 169

SepStereo	0.75 181	0.28 175	0.25 147	0.39 207	0.34 188	0.37 182	0.38 154	0.51 218	0.45 204	0.61 216	0.92 224	0.81 219	0.72 223	0.20 85	1.81 98	1.80 242	0.76 229	0.46 200	1.39 226	0.61 183	2.15 263	2.12 187	0.27 165	0.46 213	0.45 186	0.50 184	0.63 182	0.52 169

PWC_ROB	0.75 181	0.38 213	0.40 212	0.31 181	0.36 202	0.38 186	0.58 199	0.40 169	0.68 240	0.44 176	0.79 211	0.58 192	1.23 244	0.33 149	3.24 159	1.21 199	0.64 217	0.52 223	1.04 186	0.48 161	1.20 176	1.67 149	0.27 165	0.51 220	0.39 168	0.41 156	0.68 188	1.17 226

SHD	0.76 184	0.30 184	0.51 231	0.36 195	0.38 208	0.37 182	0.54 190	0.50 215	0.45 204	0.54 200	0.63 186	0.52 182	0.66 219	0.38 166	6.13 240	0.69 127	0.50 181	0.44 194	0.96 181	0.48 161	1.09 162	1.20 105	0.26 159	0.53 224	0.50 199	0.53 193	0.50 147	0.67 188

HH	0.77 185	0.18 39	0.36 203	0.23 134	0.23 133	0.30 150	0.24 117	0.41 174	0.26 146	0.73 253	0.77 208	0.50 176	0.36 175	0.48 186	1.99 114	2.39 269	0.41 136	0.37 165	1.21 203	0.97 244	2.12 258	2.61 221	0.28 169	0.73 257	0.60 220	0.50 184	0.83 212	0.62 182

HanStereo	0.77 185	0.18 39	0.36 203	0.23 134	0.23 133	0.30 150	0.24 117	0.41 174	0.26 146	0.73 253	0.77 208	0.50 176	0.36 175	0.48 186	1.99 114	2.39 269	0.41 136	0.37 165	1.21 203	0.97 244	2.12 258	2.61 221	0.28 169	0.73 257	0.60 220	0.50 184	0.83 212	0.62 182

DDUNet	0.78 187	0.93 256	0.47 224	1.24 260	1.04 264	1.20 260	1.21 247	0.35 135	0.36 186	0.37 148	0.46 167	0.68 209	0.33 165	1.75 265	3.05 157	0.45 63	0.74 227	0.51 219	0.90 173	0.61 183	0.59 98	1.03 87	0.87 255	0.31 179	0.36 150	0.36 139	0.61 180	0.38 143

MIPNet	0.79 188	0.23 112	0.20 94	0.24 141	0.24 139	0.17 71	0.18 90	0.34 124	0.69 241	0.39 161	2.18 274	0.35 102	0.30 145	0.62 226	5.55 229	1.14 191	0.47 171	0.33 131	0.82 163	0.56 176	0.68 114	1.70 151	0.13 66	0.92 270	0.90 246	0.49 182	1.11 236	0.29 96

Reg-Stereo(zero)	0.80 189	0.22 92	0.34 192	0.21 121	0.28 167	0.34 168	0.61 206	0.78 248	0.43 201	0.65 229	1.63 262	0.55 185	0.36 175	1.11 249	1.21 42	1.40 213	0.88 234	0.27 90	1.07 190	0.62 187	1.17 172	2.82 233	0.81 251	0.20 106	0.55 209	0.92 228	1.15 238	1.13 220

HI	0.80 189	0.22 92	0.34 192	0.21 121	0.28 167	0.34 168	0.61 206	0.78 248	0.43 201	0.65 229	1.63 262	0.55 185	0.36 175	1.11 249	1.21 42	1.40 213	0.88 234	0.27 90	1.07 190	0.62 187	1.17 172	2.82 233	0.81 251	0.20 106	0.55 209	0.92 228	1.15 238	1.13 220

IPLGR	0.80 189	0.26 156	0.22 125	0.23 134	0.25 146	0.18 77	0.17 82	0.33 119	0.20 103	0.41 169	1.55 257	0.35 102	0.31 150	0.57 217	8.76 275	0.61 111	0.43 151	0.38 177	0.67 138	0.48 161	0.87 137	2.30 206	0.13 66	0.29 169	0.38 163	0.47 178	0.63 182	0.29 96

DeepPrunerF	0.80 189	0.37 206	0.21 111	0.52 225	1.05 265	0.38 186	0.58 199	0.32 107	0.90 254	0.23 47	0.32 142	0.25 47	0.18 72	0.26 112	5.52 227	0.52 90	0.30 80	0.26 85	0.52 98	0.26 72	0.44 59	0.55 28	0.22 145	0.21 116	5.87 296	0.51 190	0.47 137	0.30 102

RAFT-Test	0.82 193	0.24 125	0.24 137	0.25 149	0.27 159	0.46 214	0.24 117	0.45 198	0.26 146	0.66 233	1.53 253	0.42 139	0.39 190	0.44 180	2.04 121	2.35 266	0.43 151	0.34 144	1.41 228	0.62 187	1.89 238	2.68 227	0.21 140	0.21 116	0.54 207	1.85 268	0.41 107	1.24 232

RTS	0.83 194	0.32 190	0.30 178	0.30 176	0.34 188	0.45 210	0.77 228	0.42 182	0.45 204	0.43 172	0.34 147	0.55 185	0.35 171	0.43 176	7.23 260	0.76 134	0.58 202	0.44 194	1.04 186	0.48 161	1.05 152	1.10 93	0.26 159	0.41 201	0.58 215	1.67 264	0.58 172	0.79 198

RTSA	0.83 194	0.32 190	0.30 178	0.30 176	0.34 188	0.45 210	0.77 228	0.42 182	0.45 204	0.43 172	0.34 147	0.55 185	0.35 171	0.43 176	7.23 260	0.76 134	0.58 202	0.44 194	1.04 186	0.48 161	1.05 152	1.10 93	0.26 159	0.41 201	0.58 215	1.67 264	0.58 172	0.79 198

MSKI-zero shot	0.84 196	0.22 92	0.23 134	0.20 114	0.20 106	0.43 203	0.22 105	0.42 182	0.29 158	0.43 172	1.26 240	0.49 175	0.37 182	0.18 71	2.67 150	2.10 258	0.50 181	0.57 236	1.35 223	1.15 263	1.79 231	3.60 272	0.22 145	0.22 130	0.53 205	1.17 245	0.72 195	1.15 225

XQC	0.85 197	0.47 231	0.43 220	0.50 224	0.48 229	0.51 220	0.64 211	0.57 229	0.49 218	0.59 209	0.63 186	0.62 198	0.90 232	0.48 186	6.85 251	0.79 138	0.48 174	0.48 208	0.86 171	0.47 159	0.96 144	1.19 104	0.34 195	0.46 213	0.62 223	0.78 217	0.69 191	0.58 179

NaN_ROB	0.86 198	0.41 222	0.41 216	0.36 195	0.49 230	0.43 203	0.90 236	0.46 202	1.31 270	0.40 165	0.65 190	0.96 230	0.32 155	0.48 186	5.44 225	0.59 107	0.37 119	0.53 226	0.51 93	0.63 191	0.66 110	1.13 97	0.28 169	0.50 218	0.79 239	1.54 260	0.98 225	1.69 247

AIO_test	0.88 199	0.20 61	0.14 56	0.14 52	0.10 29	0.38 186	0.30 135	0.19 38	0.13 41	0.17 35	0.10 24	0.19 32	0.10 29	0.16 51	4.79 208	4.38 297	0.46 164	0.80 266	0.90 173	0.66 201	0.33 40	6.49 302	0.69 242	0.08 15	0.17 41	1.37 252	0.21 33	0.10 22

FADNet_RVC	0.88 199	0.35 198	1.04 271	0.44 214	0.64 246	0.34 168	0.70 218	0.43 190	0.46 211	0.48 187	0.49 176	0.70 211	0.57 211	0.62 226	3.92 187	0.81 147	0.59 209	1.01 281	1.70 235	0.72 209	1.63 221	1.60 143	0.45 214	0.60 240	0.56 211	0.45 169	1.88 266	0.63 185

HUF	0.90 201	0.17 33	0.15 62	0.11 32	0.12 38	0.40 193	0.39 159	0.22 46	0.11 29	0.22 45	0.09 21	0.19 32	0.19 83	0.11 21	5.16 215	3.90 295	1.10 245	1.00 279	1.15 198	0.76 214	0.57 91	4.45 291	0.90 256	2.19 298	0.16 34	0.18 42	0.19 27	0.13 27

FCDSN-DC	0.91 202	0.37 206	0.66 250	0.41 210	0.42 219	0.50 218	0.94 238	0.39 166	0.31 168	0.46 181	0.34 147	0.67 205	0.31 150	0.56 208	8.70 274	0.85 154	0.50 181	0.48 208	0.79 159	0.38 113	1.31 186	2.78 231	0.30 179	0.60 240	0.39 168	0.43 164	0.42 115	0.38 143
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	0.94 203	0.96 258	0.50 230	1.23 259	1.17 268	1.15 259	1.45 260	0.38 161	0.36 186	0.43 172	0.53 179	0.67 205	0.35 171	1.60 264	5.73 233	0.79 138	0.86 233	0.47 204	0.98 183	0.67 203	1.18 174	1.31 115	0.66 234	0.36 189	0.37 155	0.40 153	0.53 155	0.38 143

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 204	0.54 242	0.35 201	0.63 241	0.50 231	0.62 233	1.25 249	0.66 238	0.60 234	0.57 204	0.46 167	0.92 228	1.28 247	1.16 255	4.96 209	0.61 111	0.53 191	0.33 131	1.25 206	0.44 147	2.01 254	1.75 157	0.47 219	0.41 201	0.76 233	0.81 220	0.76 207	1.47 241

ADCP+	0.98 205	0.33 192	0.34 192	0.25 149	0.34 188	0.36 179	0.54 190	0.32 107	0.65 237	0.59 209	0.47 172	0.76 215	0.18 72	0.30 133	8.84 278	0.49 83	0.29 67	0.27 90	0.82 163	0.79 220	0.56 88	0.89 64	0.19 127	0.20 106	0.68 229	1.95 271	1.43 251	3.74 278

NOSS_ROB	0.99 206	0.36 201	0.28 170	0.38 202	0.37 205	0.40 193	0.34 144	0.89 256	0.39 190	0.71 247	0.90 222	1.00 231	0.60 213	1.35 259	5.04 212	2.39 269	0.66 220	0.58 239	0.68 145	0.44 147	2.24 266	3.36 258	0.32 191	0.51 220	0.45 186	1.00 235	0.73 198	0.45 156

ITSA-stereo	1.00 207	0.36 201	0.35 201	0.55 228	0.43 220	0.33 165	0.94 238	0.52 222	0.48 215	0.71 247	1.44 250	0.69 210	0.63 217	0.37 164	3.55 171	1.64 233	0.61 214	0.55 230	1.10 192	0.86 228	1.37 191	2.00 176	0.52 226	0.53 224	0.51 201	1.03 237	3.14 290	1.77 249

test-1	1.01 208	0.18 39	0.25 147	0.19 105	0.20 106	0.57 230	0.57 198	0.44 195	0.29 158	0.72 250	5.27 290	0.56 189	0.41 193	0.57 217	4.45 201	1.93 248	0.46 164	0.49 210	1.14 197	0.95 242	1.89 238	3.39 260	0.15 91	0.24 147	0.40 172	0.46 174	0.61 180	0.62 182

IGEV_Zeroshot_test	1.02 209	0.25 140	0.53 235	0.67 245	0.26 151	0.78 246	0.87 231	0.48 208	0.47 214	0.66 233	1.53 253	0.67 205	0.42 197	0.36 161	1.61 81	3.56 290	0.42 145	0.36 160	1.13 196	1.47 276	1.56 217	3.88 281	0.32 191	0.23 139	0.84 243	0.82 222	2.28 277	1.07 217

ADCRef	1.02 209	0.34 195	0.38 209	0.23 134	0.35 199	0.34 168	0.42 167	0.36 150	0.85 249	0.39 161	0.31 133	0.40 124	0.26 122	0.31 142	9.43 284	0.63 118	0.34 105	0.32 126	0.84 165	0.57 177	0.53 79	0.99 77	0.47 219	0.36 189	0.99 248	1.08 240	0.98 225	5.01 288

HSM-Net_RVC	1.02 209	0.27 166	0.28 170	0.44 214	0.33 184	0.31 155	0.40 160	0.47 205	0.29 158	0.58 206	0.95 227	11.21 299	0.48 207	0.31 142	2.42 141	0.66 124	0.48 174	0.30 113	0.57 116	0.57 177	1.35 190	2.26 201	0.27 165	0.45 212	0.44 183	0.46 174	0.56 162	0.50 168
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot	1.03 212	0.37 206	0.69 253	0.38 202	0.41 216	0.55 227	0.68 216	0.44 195	1.05 258	0.65 229	2.14 273	0.60 195	0.64 218	0.27 118	1.35 58	1.95 249	0.46 164	0.44 194	1.28 214	1.06 254	1.61 220	3.55 269	0.48 222	0.41 201	0.82 241	1.47 256	2.97 289	1.08 218

PSMNet-ADL	1.03 212	0.29 180	0.31 183	0.34 192	0.35 199	0.35 176	0.64 211	0.55 226	0.35 182	0.71 247	1.40 248	0.60 195	1.07 236	2.44 278	6.98 254	1.98 251	1.55 262	0.40 184	1.25 206	0.51 167	1.28 181	2.00 176	0.35 198	0.26 158	0.37 155	0.42 159	0.68 188	0.36 135

PVD	1.03 212	0.54 242	0.66 250	0.60 237	0.59 240	0.67 241	0.71 220	0.91 259	0.87 251	0.59 209	0.84 213	0.81 219	1.06 235	0.61 225	6.62 248	0.78 137	0.72 225	0.66 249	1.18 202	0.68 206	1.39 193	1.52 133	0.40 202	0.62 245	0.85 244	0.97 233	0.86 215	1.12 219

MFMNet_re	1.04 215	0.78 255	0.71 255	0.83 252	0.72 252	0.99 254	1.00 242	0.75 243	0.84 248	0.69 241	0.77 208	1.34 241	0.88 231	0.73 236	3.39 166	1.16 195	1.02 241	0.80 266	1.68 233	0.87 230	2.31 271	1.22 107	0.66 234	0.73 257	0.67 228	0.65 209	0.98 225	1.02 214

EGLCR-Stereo	1.05 216	0.22 92	0.25 147	0.15 67	0.19 94	0.23 115	0.16 78	0.32 107	0.39 190	0.32 108	0.65 190	0.39 120	0.27 131	0.14 37	2.06 122	2.01 254	0.41 136	0.37 165	0.78 157	1.73 281	1.19 175	5.99 300	0.95 259	3.44 301	0.26 87	1.49 258	3.66 294	0.33 117

FBW_ROB	1.09 217	0.65 251	0.58 241	0.89 254	0.89 261	0.75 245	1.26 250	0.46 202	0.35 182	0.53 197	0.76 207	1.15 234	1.35 249	1.88 268	6.04 239	0.46 71	0.64 217	0.33 131	2.64 243	0.54 173	1.66 224	1.39 123	1.22 268	0.57 234	0.47 194	0.54 197	0.56 162	0.87 206

ADCL	1.10 218	0.44 227	0.37 206	0.33 187	0.34 188	0.40 193	0.50 182	0.39 166	1.21 266	0.59 209	0.47 172	0.46 160	0.27 131	0.33 149	7.64 268	0.57 103	0.40 133	0.56 232	0.70 147	0.69 207	0.72 121	0.97 75	0.29 175	0.37 193	1.70 272	1.79 267	1.76 264	5.37 291

CSAN	1.10 218	0.52 237	0.48 228	0.48 223	0.52 232	0.47 216	1.16 245	0.50 215	2.45 290	0.68 239	1.96 269	1.51 248	0.72 223	0.63 228	4.44 200	0.58 104	0.54 195	0.49 210	0.85 167	2.17 292	1.29 184	2.22 198	0.32 191	0.54 227	1.68 271	1.05 238	0.73 198	0.81 200

SAMSARA	1.13 220	0.41 222	0.61 245	0.45 220	0.47 228	0.46 214	0.75 223	0.75 243	0.63 235	0.63 224	0.71 200	0.64 202	1.75 253	0.50 193	6.46 247	1.05 176	0.58 202	0.64 244	1.26 209	0.65 200	1.44 204	1.53 135	0.29 175	0.63 248	1.73 274	2.11 273	1.68 261	1.81 250

FC-DCNN	1.13 220	0.51 235	0.91 263	0.81 250	0.56 236	0.91 250	1.45 260	0.80 250	0.52 222	0.62 220	0.65 190	0.88 224	0.77 229	0.56 208	3.53 169	0.84 153	0.95 238	0.49 210	1.28 214	0.44 147	1.59 218	2.59 220	0.31 185	0.56 232	1.66 270	0.91 227	2.36 280	3.06 272

model_zeroshot	1.14 222	0.23 112	0.28 170	0.35 193	0.26 151	0.45 210	0.23 112	0.42 182	0.23 125	0.59 209	1.26 240	0.51 179	0.31 150	0.30 133	3.38 163	3.22 285	0.44 155	0.88 273	1.41 228	0.52 168	1.90 243	3.42 263	0.30 179	0.23 139	5.98 297	1.47 256	0.78 209	1.52 244

FAT-Stereo	1.15 223	0.38 213	0.58 241	0.57 231	0.65 248	0.52 223	0.61 206	0.75 243	0.45 204	0.78 260	2.74 280	1.46 245	1.93 258	0.49 191	3.14 158	2.47 273	0.59 209	0.60 240	2.42 241	1.16 264	2.14 261	2.40 211	0.73 245	0.58 237	0.43 178	0.55 199	0.74 202	1.26 233

DCVSM-stereo	1.16 224	0.31 188	0.36 203	0.44 214	0.34 188	0.53 225	0.38 154	0.68 239	0.39 190	0.66 233	1.38 247	1.59 252	0.84 230	0.44 180	1.43 64	1.01 172	0.49 178	0.37 165	12.42 293	0.92 239	1.53 214	1.57 138	0.41 206	0.50 218	0.43 178	0.60 205	0.72 195	0.60 181

FC-DCNN v2	1.18 225	0.53 241	1.00 265	0.86 253	0.57 237	0.93 251	1.41 258	0.85 253	0.64 236	0.63 224	0.65 190	0.88 224	0.96 233	0.55 206	3.58 174	0.82 149	0.96 239	0.47 204	1.33 221	0.42 131	1.59 218	2.76 229	0.31 185	0.56 232	1.75 275	1.30 251	2.65 285	2.85 269

ADCMid	1.19 226	0.50 234	0.55 238	0.39 207	0.60 242	0.57 230	0.88 233	0.60 232	0.75 244	0.47 183	0.69 199	0.74 212	1.17 240	0.42 174	8.06 272	1.08 186	0.54 195	0.45 198	1.76 237	0.58 179	1.14 166	1.63 146	0.59 229	0.44 209	0.59 218	1.44 254	1.26 244	4.11 283

gcap-zeroshot	1.23 227	0.23 112	0.34 192	0.63 241	0.23 133	0.43 203	0.50 182	0.45 198	0.24 130	0.74 256	1.51 252	0.65 204	0.34 166	0.75 237	2.08 124	2.88 283	3.84 295	0.34 144	8.89 282	0.89 234	1.52 213	2.27 204	1.37 271	0.22 130	0.59 218	0.42 159	0.41 107	0.41 148

EKT-Stereo	1.24 228	0.27 166	0.26 159	0.28 168	0.26 151	0.31 155	0.54 190	0.43 190	0.33 178	0.45 180	0.84 213	0.51 179	0.44 202	0.68 232	12.27 298	2.16 260	0.54 195	0.52 223	1.28 214	1.01 250	5.05 300	3.02 250	0.15 91	0.22 130	0.43 178	0.47 178	0.56 162	0.33 117

ccs_rob	1.24 228	0.36 201	0.34 192	0.44 214	0.30 174	0.45 210	0.40 160	0.59 231	0.35 182	1.95 291	5.83 291	5.52 292	0.61 215	0.55 206	4.50 203	1.27 201	0.52 186	0.39 182	1.72 236	0.86 228	1.74 230	2.26 201	0.26 159	0.44 209	0.35 144	0.37 144	0.51 150	0.56 175

CBMV	1.24 228	0.38 213	0.34 192	0.44 214	0.43 220	0.63 234	0.93 237	0.88 254	0.41 199	0.66 233	0.85 217	1.52 249	1.27 246	1.05 247	4.34 197	2.35 266	0.72 225	0.50 216	1.69 234	0.78 217	1.85 234	3.21 255	0.31 185	0.57 234	0.51 201	0.53 193	1.09 234	5.35 290
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.26 231	0.61 249	0.76 259	0.78 248	0.75 253	0.67 241	1.28 251	0.96 264	0.76 245	0.78 260	0.67 197	1.26 236	1.09 237	0.71 235	7.44 264	1.41 215	1.21 249	0.68 252	1.36 225	0.96 243	2.27 269	1.65 147	0.67 238	1.01 275	1.09 256	0.86 224	0.92 221	1.37 237

pmcnn	1.28 232	0.43 226	0.41 216	0.58 235	0.64 246	0.56 229	1.59 263	0.73 241	0.48 215	0.61 216	1.31 243	1.55 250	3.12 272	1.04 246	3.82 182	2.27 264	0.89 236	0.95 276	1.85 238	1.09 257	2.50 279	3.33 256	0.81 251	0.54 227	0.52 203	0.68 210	1.09 234	1.31 235

AnyNet_C32	1.29 233	0.41 222	0.37 206	0.37 199	0.41 216	0.49 217	0.72 221	0.48 208	1.21 266	0.56 202	0.87 220	0.58 192	0.37 182	0.42 174	9.98 292	1.25 200	0.58 202	0.54 228	0.90 173	0.63 191	1.41 201	2.06 183	0.34 195	0.54 227	1.08 255	2.33 276	1.33 246	4.59 285

HBP-ISP	1.35 234	0.39 219	0.51 231	0.53 226	0.44 222	0.51 220	0.38 154	0.55 226	0.40 194	0.76 258	1.27 242	0.56 189	0.53 209	1.94 269	9.60 290	3.60 292	0.62 216	0.65 245	0.85 167	0.94 240	2.13 260	3.87 279	0.30 179	0.53 224	0.54 207	0.52 191	0.97 224	2.49 260

G-Net	1.35 234	0.54 242	0.64 249	0.44 214	0.52 232	0.58 232	0.56 196	0.90 258	1.32 271	0.66 233	1.20 237	2.96 274	1.21 243	0.38 166	4.22 194	1.62 231	0.61 214	0.76 259	1.47 231	1.34 271	1.63 221	1.95 172	0.39 200	0.62 245	0.79 239	2.98 284	1.56 255	4.61 286

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 236	2.30 283	0.83 261	1.46 265	0.80 257	1.02 255	1.34 255	0.76 246	0.95 256	1.32 282	0.53 179	1.58 251	1.79 255	2.11 274	4.63 206	0.98 170	1.12 246	1.04 283	3.00 250	1.09 257	1.43 203	1.93 168	1.20 266	0.68 254	0.76 233	0.72 215	0.60 179	1.37 237

ADCS	1.43 237	0.51 235	0.48 228	0.46 222	0.57 237	0.54 226	0.75 223	0.70 240	1.04 257	0.57 204	0.71 200	0.90 226	2.71 263	0.58 221	9.65 291	2.08 256	0.85 232	0.61 242	1.33 221	0.66 201	1.99 252	2.10 186	0.43 210	0.60 240	0.76 233	2.08 272	1.59 257	3.43 274

iRaft-Stereo_20w	1.46 238	0.46 229	0.73 256	0.60 237	0.34 188	0.52 223	0.76 227	0.43 190	0.86 250	0.90 270	1.85 267	0.57 191	0.48 207	0.85 242	2.22 133	3.23 286	0.48 174	0.55 230	1.17 201	3.69 296	1.53 214	4.23 286	0.34 195	0.39 198	1.04 252	7.81 298	2.03 271	1.43 239

SQANet	1.49 239	1.36 264	0.58 241	3.10 281	1.06 266	1.94 269	1.64 264	0.49 212	0.40 194	0.51 192	0.46 167	1.28 238	0.60 213	1.59 263	5.32 222	0.62 116	1.54 261	0.38 177	7.12 272	0.64 194	1.87 236	1.85 165	2.50 279	0.40 200	0.48 197	0.62 207	0.68 188	1.26 233

EAI-Stereo	1.49 239	0.29 180	0.52 234	0.57 231	0.37 205	8.27 304	0.81 230	0.45 198	0.83 247	0.34 118	1.41 249	0.47 164	0.34 166	0.26 112	3.70 178	6.04 301	0.44 155	0.65 245	2.71 245	0.74 212	1.46 206	1.97 173	0.29 175	0.76 260	1.07 254	2.21 275	1.45 253	1.76 248

S-Stereo	1.49 239	0.40 220	0.47 224	0.62 240	0.61 243	0.65 236	1.16 245	0.61 233	0.57 231	0.69 241	4.22 288	1.62 254	0.66 219	0.46 184	5.38 223	2.80 281	0.56 200	0.65 245	4.93 264	4.83 299	1.34 187	2.95 241	0.99 262	0.63 248	0.43 178	0.53 193	0.67 186	0.96 210

CBMV_ROB	1.50 242	0.38 213	0.44 221	0.61 239	0.53 234	0.72 244	0.87 231	0.97 265	0.41 199	0.82 263	1.34 245	3.03 275	2.77 265	0.67 230	5.27 220	1.29 204	0.91 237	0.49 210	2.40 240	0.73 210	1.83 232	2.91 239	0.44 212	0.46 213	1.38 263	2.48 277	2.25 276	3.99 281

SANet	1.53 243	0.57 245	0.54 236	0.57 231	0.63 245	0.84 248	1.33 254	0.94 263	5.40 298	0.52 193	2.18 274	4.12 285	2.90 270	0.69 234	5.97 238	0.54 97	1.22 250	0.57 236	0.94 180	0.84 224	1.67 226	1.76 158	0.47 219	0.65 251	0.76 233	1.29 250	0.92 221	2.37 256

DPSNet	1.55 244	0.46 229	0.51 231	0.56 230	0.67 250	0.68 243	0.60 205	0.52 222	0.67 238	0.47 183	0.91 223	3.61 281	1.80 256	1.42 261	3.87 185	2.08 256	1.53 260	1.18 287	7.27 275	1.86 285	2.26 268	3.71 275	1.01 263	0.79 263	0.78 238	1.06 239	0.78 209	0.90 208

AnyNet_C01	1.58 245	0.60 248	0.54 236	0.63 241	0.57 237	0.55 227	1.30 253	0.91 259	1.28 269	0.68 239	0.87 220	1.32 240	1.38 250	0.60 222	10.94 295	2.59 277	1.36 252	1.01 281	1.45 230	0.78 217	1.92 247	2.80 232	0.60 231	0.65 251	1.35 262	1.00 235	1.63 259	3.28 273

ADCPNet	1.61 246	0.38 213	0.74 257	0.43 213	0.76 254	0.44 208	1.54 262	0.89 256	0.69 241	0.76 258	1.64 264	0.81 219	3.20 274	0.76 238	8.80 277	1.90 247	0.59 209	0.37 165	4.80 263	1.06 254	1.27 179	1.49 131	0.93 257	0.43 207	1.05 253	1.37 252	0.96 223	5.45 292

otaku	1.62 247	2.18 281	0.66 250	3.34 283	1.26 271	2.28 281	1.88 268	0.56 228	0.53 223	0.59 209	0.53 179	1.38 243	0.75 227	2.08 272	5.12 214	0.53 92	1.55 262	0.40 184	6.52 269	0.63 191	2.05 256	2.02 181	3.13 286	0.51 220	0.58 215	0.57 201	0.75 203	1.36 236

RainbowNet	1.64 248	1.52 268	0.91 263	2.42 278	1.44 276	2.01 271	2.33 273	0.65 237	0.56 226	0.74 256	0.47 172	1.68 256	1.11 238	2.89 282	5.46 226	1.27 201	1.49 258	0.53 226	3.78 259	1.77 282	1.89 238	2.02 181	3.05 284	0.64 250	0.71 230	0.69 212	0.90 219	1.43 239

anonymity	1.70 249	0.26 156	0.41 216	0.28 168	0.25 146	0.51 220	0.23 112	0.49 212	0.56 226	0.63 224	22.54 309	0.58 192	0.59 212	0.37 164	1.81 98	1.46 217	0.47 171	0.36 160	1.10 192	0.52 168	1.45 205	3.41 261	0.23 150	0.35 185	1.09 256	1.56 261	3.23 292	1.06 216

Ntro	1.75 250	3.82 294	0.74 257	2.63 279	1.32 273	2.29 283	2.93 283	0.61 233	0.56 226	0.62 220	0.51 177	1.41 244	0.70 222	2.04 271	5.26 218	0.55 100	1.64 266	0.43 190	7.27 275	0.67 203	2.31 271	2.26 201	3.03 283	0.57 234	0.61 222	0.70 213	0.75 203	1.17 226

SPS-STEREO	1.77 251	0.72 252	0.70 254	0.90 255	0.76 254	0.94 253	1.22 248	0.83 252	0.77 246	0.85 268	1.60 258	1.46 245	1.15 239	1.13 254	6.34 244	2.28 265	1.13 247	0.97 278	10.82 289	1.01 250	2.76 283	3.50 266	0.65 233	1.04 278	0.83 242	0.94 231	1.61 258	1.00 212
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DDVS	1.83 252	0.35 198	0.40 212	0.33 187	0.38 208	0.38 186	0.35 146	2.47 295	0.46 211	0.70 245	16.59 306	2.41 270	0.69 221	0.79 240	3.72 179	1.30 205	0.60 212	0.49 210	6.26 267	0.84 224	2.85 287	2.44 217	0.26 159	0.36 189	0.36 150	0.61 206	2.19 275	0.71 190

ACVNet_1	1.88 253	1.65 272	1.00 265	4.35 286	1.63 283	2.25 280	3.73 287	0.74 242	0.57 231	0.64 227	0.60 183	1.59 252	1.04 234	4.94 297	5.58 230	0.55 100	2.45 279	0.56 232	4.96 265	0.59 182	2.36 274	1.77 159	3.27 289	0.67 253	0.73 232	0.80 218	0.73 198	0.91 209

MFN_U_SF_RVC	1.88 253	2.37 286	1.83 294	2.12 276	1.74 285	1.92 267	2.41 277	1.55 284	1.47 277	3.65 297	3.67 286	1.26 236	1.29 248	1.80 267	5.26 218	2.13 259	1.02 241	0.92 274	3.41 257	1.01 250	1.83 232	1.70 151	0.76 248	2.29 299	0.76 233	0.80 218	0.71 194	0.97 211

TRStereo	1.98 255	0.34 195	0.47 224	0.25 149	0.19 94	0.65 236	0.29 134	0.44 195	0.56 226	0.70 245	0.63 186	0.80 218	0.29 140	0.24 102	3.25 160	4.38 297	0.37 119	0.36 160	1.05 189	0.87 230	1.34 187	2.98 243	0.60 231	0.20 106	0.66 227	30.16 310	0.88 217	0.48 165

Dean	1.99 256	1.78 273	1.04 271	5.97 297	1.91 291	2.28 281	2.73 281	1.08 270	1.13 261	0.99 275	0.85 217	1.93 262	2.20 259	2.22 275	6.37 245	1.06 177	2.29 277	0.71 256	2.89 249	0.99 247	2.27 269	2.01 179	2.90 281	0.95 273	1.45 265	1.16 243	1.40 250	1.17 226

WAO-6	2.00 257	1.30 263	0.90 262	2.06 274	1.36 275	1.76 266	2.23 270	1.05 269	1.25 268	0.90 270	0.86 219	1.93 262	2.98 271	2.31 277	9.04 280	1.13 190	3.03 284	0.71 256	3.26 254	0.87 230	2.31 271	2.29 205	1.30 270	0.89 268	1.64 269	2.20 274	1.75 263	2.69 262

FINET	2.02 258	0.57 245	0.61 245	0.36 195	0.41 216	0.65 236	0.75 223	0.51 218	1.37 274	0.40 165	1.53 253	0.60 195	1.81 257	1.11 249	5.80 235	2.01 254	0.74 227	0.39 182	1.12 195	1.26 270	1.24 178	3.49 265	0.36 199	1.29 287	5.70 295	8.60 299	3.56 293	8.18 297

IMH-64-1	2.03 259	1.51 266	1.09 275	2.00 271	1.58 279	2.11 273	2.42 278	1.03 266	1.16 262	0.58 206	0.74 203	1.98 264	2.84 266	2.80 280	9.51 287	1.48 219	1.46 255	0.68 252	3.40 255	0.83 221	1.67 226	2.17 195	3.24 287	0.77 261	1.58 267	1.25 248	2.08 272	2.79 267

IMH-64	2.03 259	1.51 266	1.09 275	2.00 271	1.58 279	2.11 273	2.42 278	1.03 266	1.16 262	0.58 206	0.74 203	1.98 264	2.84 266	2.80 280	9.51 287	1.48 219	1.46 255	0.68 252	3.40 255	0.83 221	1.67 226	2.17 195	3.24 287	0.77 261	1.58 267	1.25 248	2.08 272	2.79 267

WAO-7	2.06 261	1.09 261	1.31 284	5.01 289	1.02 263	1.12 258	1.77 267	1.17 272	1.46 276	2.60 295	2.11 272	2.14 268	3.29 277	1.20 257	6.91 253	1.03 175	1.88 269	0.71 256	7.92 277	0.89 234	1.85 234	2.00 176	0.40 202	1.06 279	1.00 249	1.64 263	1.11 236	1.83 251

MeshStereo	2.06 261	0.72 252	0.62 248	1.20 258	0.81 259	1.07 256	0.88 233	1.56 285	1.33 272	0.92 272	2.05 271	3.97 284	3.27 276	0.79 240	9.44 285	2.77 279	1.06 243	0.76 259	4.72 262	0.77 216	3.43 293	4.36 288	0.48 222	0.61 244	1.79 276	1.20 246	2.41 281	2.75 264
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
ACVNet_2	2.10 263	1.63 270	1.05 273	5.55 294	1.60 281	2.11 273	2.38 276	0.88 254	0.67 238	0.72 250	0.75 206	1.69 257	1.20 242	2.03 270	6.14 241	0.69 127	2.98 283	0.52 223	12.09 292	0.73 210	1.97 250	1.74 155	2.64 280	0.82 266	1.11 258	0.97 233	1.00 230	1.14 223

edge stereo	2.12 264	0.52 237	1.03 269	0.73 247	0.65 248	0.83 247	0.94 238	0.93 262	1.42 275	3.68 298	1.19 236	2.07 266	5.51 283	1.12 253	4.51 204	2.46 272	0.66 220	0.54 228	7.21 273	7.73 302	1.91 244	5.54 297	2.01 276	0.54 227	0.64 226	0.56 200	0.88 217	1.47 241

SGM-Forest	2.22 265	0.37 206	0.25 147	0.54 227	0.45 225	0.41 199	0.36 149	0.61 233	0.74 243	0.72 250	0.65 190	1.01 232	2.24 260	0.43 176	7.35 263	2.53 274	0.52 186	0.38 177	25.12 304	0.36 103	2.24 266	3.52 267	0.40 202	0.47 217	1.03 251	0.59 203	1.83 265	4.94 287
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ELAS	2.40 266	1.03 260	1.09 275	1.42 264	1.18 269	1.56 263	1.37 256	1.45 279	1.11 260	0.98 274	7.50 293	3.70 282	3.24 275	1.17 256	6.79 250	1.57 225	1.51 259	1.42 292	2.70 244	0.74 212	2.41 277	3.64 273	0.70 243	0.87 267	3.48 287	4.29 290	2.53 282	5.26 289
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.44 267	0.96 258	1.22 281	1.27 262	1.00 262	2.07 272	1.39 257	1.49 281	0.90 254	1.02 276	7.69 295	3.59 280	8.45 289	1.08 248	6.38 246	1.59 229	1.48 257	1.44 293	2.76 248	0.83 221	2.49 278	3.71 275	0.71 244	0.92 270	4.00 288	3.72 288	1.70 262	2.12 252
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SFCPSM	2.47 268	0.37 206	0.30 178	0.38 202	0.34 188	0.40 193	0.40 160	0.42 182	0.48 215	0.62 220	1.07 232	1.09 233	5.75 284	0.39 170	13.40 301	1.37 211	0.60 212	0.49 210	31.30 308	0.84 224	1.49 207	1.92 167	0.30 179	0.38 196	0.43 178	0.53 193	0.72 195	1.00 212

MDST_ROB	2.52 269	4.60 299	0.46 222	3.44 284	0.80 257	2.17 278	1.06 244	1.43 278	0.45 204	0.69 241	0.97 230	0.90 226	9.59 291	0.52 195	8.48 273	0.83 150	0.49 178	0.38 177	3.22 252	0.43 136	2.06 257	3.48 264	0.46 217	0.44 209	4.66 293	2.82 283	7.09 300	6.04 294

IMH	2.56 270	1.54 269	1.10 278	2.02 273	1.61 282	2.14 277	2.47 280	1.04 268	1.19 265	0.84 267	1.32 244	2.11 267	8.34 288	8.58 307	7.20 259	1.38 212	1.63 265	0.69 255	6.28 268	1.13 261	1.66 224	2.45 218	4.33 299	0.80 265	1.85 277	1.44 254	1.58 256	2.43 258

PWCK	2.66 271	1.64 271	1.02 267	1.99 270	1.31 272	2.12 276	2.24 271	1.38 277	1.49 279	1.40 285	1.75 266	5.02 288	2.57 262	1.11 249	5.82 236	0.92 161	1.88 269	0.77 263	22.26 301	1.36 272	2.55 281	1.82 162	1.41 272	1.00 274	1.70 272	1.73 266	1.43 251	2.15 253

JetBlue	2.79 272	1.91 277	1.57 290	2.35 277	1.87 289	2.74 286	2.98 284	1.48 280	1.47 277	0.82 263	0.84 213	4.15 287	1.76 254	2.10 273	9.12 282	2.54 275	1.83 268	1.32 290	2.23 239	1.23 268	3.58 295	4.43 290	1.88 275	1.10 282	2.74 285	4.93 291	2.54 283	9.94 300

LVE	2.80 273	2.00 279	1.06 274	11.92 302	1.89 290	3.94 292	11.90 305	0.92 261	0.89 253	1.05 278	0.95 227	1.73 258	2.85 268	2.48 279	4.97 210	1.02 174	1.98 272	0.83 272	8.57 280	0.89 234	2.03 255	2.22 198	3.09 285	1.01 275	1.45 265	1.12 241	1.25 242	1.57 245

SGM-ForestM	2.82 274	2.06 280	1.39 285	1.24 260	0.84 260	1.68 264	2.06 269	1.51 283	1.72 283	0.83 266	1.72 265	2.92 273	2.86 269	1.47 262	13.04 300	2.00 253	1.60 264	0.65 245	3.15 251	1.36 272	2.00 253	3.73 277	0.68 241	1.41 289	5.16 294	7.43 297	4.20 296	7.44 295

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 275	0.45 228	0.61 245	0.38 202	0.44 222	0.64 235	0.70 218	0.48 208	1.33 272	0.69 241	2.00 270	0.63 199	0.61 215	0.24 102	2.56 147	3.16 284	0.44 155	0.60 240	48.67 312	1.11 260	1.51 209	3.87 279	0.67 238	0.30 175	0.72 231	3.59 286	0.98 225	1.05 215

SGM_RVC	2.96 276	0.93 256	1.03 269	0.98 256	0.79 256	1.11 257	1.28 251	7.29 303	1.16 262	1.02 276	1.61 259	2.40 269	10.04 292	0.77 239	2.62 148	1.34 210	1.69 267	0.79 265	8.10 279	1.44 275	1.88 237	3.56 271	0.66 234	1.03 277	4.05 289	5.78 293	5.56 297	11.12 302
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	3.06 277	1.96 278	2.25 297	1.74 269	2.38 292	1.69 265	2.37 275	2.32 290	2.81 292	2.35 294	2.83 281	3.27 278	3.49 278	2.95 283	4.59 205	4.15 296	2.68 280	2.16 297	3.67 258	2.98 295	4.90 299	6.99 303	1.45 273	2.67 300	1.97 278	6.54 296	2.85 287	2.75 264

DGSMNet	3.07 278	1.84 275	1.18 280	1.34 263	0.55 235	1.94 269	0.63 210	2.86 296	1.57 281	3.95 299	15.19 304	1.85 261	3.15 273	4.98 298	7.18 258	2.82 282	3.15 285	1.89 295	4.63 261	2.18 293	4.69 298	3.75 278	1.61 274	2.10 295	0.87 245	3.36 285	1.05 233	2.58 261

UNDER WATER-64	3.21 279	2.63 289	1.65 293	4.96 288	2.97 295	3.54 289	4.45 290	2.43 294	1.65 282	1.37 283	1.35 246	5.10 289	4.97 282	3.52 287	7.47 265	1.98 251	3.95 296	1.13 285	4.05 260	1.98 288	3.01 289	3.41 261	4.98 302	1.42 290	1.98 279	3.96 289	2.32 279	4.39 284

WAO-8	3.35 280	2.60 287	1.45 286	5.81 295	1.76 287	2.58 284	3.35 285	1.29 274	1.93 286	5.80 302	8.48 299	3.23 276	7.05 286	4.33 290	7.65 269	2.21 261	2.00 273	0.76 259	9.76 286	1.55 278	1.91 244	2.41 212	2.43 277	1.09 280	2.27 281	1.91 269	1.91 267	2.85 269

Venus	3.35 280	2.60 287	1.45 286	5.81 295	1.76 287	2.58 284	3.35 285	1.29 274	1.93 286	5.80 302	8.48 299	3.23 276	7.05 286	4.33 290	7.65 269	2.21 261	2.00 273	0.76 259	9.76 286	1.55 278	1.91 244	2.41 212	2.43 277	1.09 280	2.27 281	1.91 269	1.91 267	2.85 269

SGM+DAISY	3.35 280	1.11 262	1.12 279	1.13 257	1.09 267	1.41 261	1.43 259	1.50 282	2.30 289	1.18 281	2.49 278	2.61 272	3.81 279	1.38 260	7.14 257	3.78 293	1.35 251	1.18 287	6.95 271	2.03 291	3.17 292	4.72 292	0.78 249	1.87 293	7.00 300	9.62 301	6.26 299	12.14 303

TorneroNet-64	3.48 283	2.22 282	2.33 298	6.99 299	1.75 286	3.12 287	4.23 289	1.93 287	3.68 295	0.82 263	3.07 283	4.13 286	12.86 298	3.79 288	7.09 256	1.59 229	3.32 287	0.80 266	8.09 278	1.97 287	2.83 286	2.91 239	3.35 290	0.92 270	2.63 284	2.71 282	1.23 241	3.63 277

DispFullNet	3.48 283	2.86 293	1.56 288	1.52 266	1.71 284	1.50 262	1.67 266	1.27 273	2.23 288	2.08 292	1.90 268	15.31 303	4.18 280	1.76 266	6.30 243	5.14 300	2.33 278	0.96 277	23.76 302	4.54 297	2.39 276	2.88 237	0.75 247	0.59 239	1.21 261	0.63 208	1.38 249	1.51 243

ACVNet-4b	3.64 285	6.86 301	0.79 260	12.11 303	1.35 274	4.38 295	9.73 303	0.61 233	0.59 233	0.66 233	3.81 287	5.41 291	14.98 300	2.27 276	6.26 242	0.56 102	2.90 282	0.50 216	11.57 291	0.90 237	2.37 275	2.99 247	2.90 281	0.62 245	0.62 223	0.59 203	0.73 198	1.14 223

PSMNet_ROB	3.65 286	1.89 276	1.02 267	1.73 268	1.22 270	2.20 279	2.32 272	0.81 251	0.87 251	8.35 307	19.23 308	13.09 301	2.39 261	7.48 306	4.12 192	0.90 160	1.45 254	1.36 291	9.04 283	0.98 246	2.14 261	1.49 131	8.68 306	0.79 263	1.14 259	1.51 259	1.33 246	1.13 220

notaker	3.82 287	2.85 292	1.60 292	5.07 290	6.65 304	4.01 293	4.08 288	1.35 276	3.29 294	1.17 280	3.27 284	7.19 294	11.25 294	5.52 302	10.91 294	1.19 197	3.40 288	1.00 279	10.57 288	2.74 294	3.02 290	2.76 229	3.68 293	1.17 284	1.01 250	1.23 247	1.48 254	1.67 246

STStereo	3.84 288	1.40 265	1.92 295	7.03 300	1.55 278	7.23 303	2.86 282	2.33 291	2.89 293	1.13 279	3.35 285	5.94 293	6.30 285	1.02 245	11.44 296	2.57 276	1.41 253	1.21 289	11.20 290	1.43 274	1.93 249	2.85 236	0.84 254	2.03 294	4.48 292	5.55 292	3.68 295	8.18 297

JetRed	3.89 289	2.69 291	2.99 299	2.09 275	2.47 293	3.46 288	4.71 292	2.36 292	1.86 284	1.89 290	1.24 239	3.40 279	1.50 251	3.36 285	9.54 289	3.47 289	4.17 298	3.86 300	2.43 242	1.85 284	5.57 301	5.36 296	3.66 292	1.68 292	4.31 291	10.87 305	5.62 298	8.71 299

MANE	4.00 290	1.80 274	2.02 296	1.54 267	1.45 277	1.92 267	2.33 273	2.03 288	2.79 291	0.95 273	2.26 276	3.71 283	4.42 281	1.34 258	11.76 297	3.86 294	2.04 276	6.06 303	3.24 253	1.67 280	2.53 280	4.35 287	0.73 245	2.18 297	7.35 301	10.20 303	9.04 301	14.41 304

UNDER WATER	4.18 291	2.68 290	1.59 291	4.92 287	5.21 298	3.56 290	7.19 300	2.38 293	1.87 285	1.64 289	1.20 237	5.13 290	20.86 303	5.22 299	5.27 220	2.38 268	4.12 297	1.12 284	8.60 281	1.99 290	4.00 297	3.20 253	5.02 303	2.11 296	2.01 280	3.64 287	1.96 269	3.95 279

LSM0	4.85 292	0.52 237	0.57 240	0.79 249	0.68 251	0.93 251	1.64 264	1.10 271	1.07 259	0.88 269	1.61 259	1.82 259	2.76 264	0.57 217	36.27 312	52.79 313	1.17 248	0.61 242	5.39 266	1.09 257	2.69 282	4.05 283	0.43 210	0.71 255	0.96 247	2.62 278	1.66 260	5.53 293

XX-Stereo	5.12 293	0.19 51	0.25 147	0.27 161	0.17 77	0.43 203	0.40 160	0.35 135	0.21 111	0.73 253	1.62 261	0.48 172	0.38 187	0.30 133	7.62 267	3.59 291	0.44 155	0.37 165	1.35 223	0.47 159	1.40 194	2.09 185	0.45 214	0.20 106	112.24 313	0.46 174	0.99 229	0.83 201

KSHMR	5.27 294	2.31 284	1.56 288	19.82 307	3.72 296	5.58 299	9.25 302	1.59 286	6.74 299	1.39 284	1.54 256	2.55 271	27.41 311	4.49 295	5.23 217	1.95 249	2.01 275	1.16 286	15.51 297	1.22 266	3.03 291	4.81 294	4.06 296	1.24 286	6.88 299	2.65 279	1.96 269	2.78 266

TorneroNet	5.57 295	2.31 284	1.28 282	17.72 306	6.26 303	5.20 298	6.38 297	2.10 289	4.58 297	1.58 287	6.93 292	12.01 300	25.68 308	4.11 289	7.72 271	1.52 222	3.26 286	0.81 269	14.83 295	1.87 286	2.97 288	2.83 235	3.45 291	0.91 269	6.76 298	2.68 280	1.31 245	3.44 275

ACV-stereo	5.76 296	10.97 304	0.40 212	0.69 246	0.35 199	6.27 300	4.69 291	4.53 299	0.50 220	0.65 229	0.84 213	1.67 255	8.94 290	4.46 293	8.78 276	3.43 288	0.70 223	0.57 236	82.32 313	1.14 262	3.72 296	6.25 301	0.42 209	0.43 207	0.40 172	0.94 231	0.83 212	0.59 180

ktn	6.75 297	5.13 300	14.43 308	5.28 291	4.73 297	9.87 305	6.61 299	7.39 304	12.71 308	2.14 293	2.31 277	26.89 309	22.25 304	4.47 294	10.48 293	1.49 221	4.37 299	1.82 294	15.76 298	4.55 298	2.80 285	2.30 206	3.97 294	1.19 285	2.37 283	1.57 262	2.89 288	2.47 259

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 298	4.44 298	1.28 282	2.72 280	2.67 294	5.12 297	7.72 301	5.86 300	8.09 301	1.63 288	10.53 302	75.81 314	10.21 293	4.39 292	5.74 234	1.46 217	7.09 303	8.20 304	6.83 270	1.82 283	3.57 294	3.00 248	1.27 269	1.13 283	4.24 290	5.98 295	20.77 309	3.98 280

LE_ROB	8.27 299	3.90 295	5.83 303	6.29 298	20.01 309	4.37 294	16.99 307	6.27 301	9.37 303	1.52 286	4.75 289	16.09 304	22.44 305	3.44 286	7.51 266	1.00 171	2.71 281	2.01 296	13.15 294	6.14 301	2.79 284	3.55 269	9.48 308	5.16 303	10.68 304	9.87 302	10.85 303	17.08 308

DGTPSM_ROB	9.70 300	3.99 296	10.89 304	3.15 282	5.68 299	3.68 291	5.70 295	3.68 297	9.10 302	3.26 296	7.88 296	9.73 297	14.04 299	4.74 296	15.68 302	11.36 304	5.40 300	11.36 306	7.25 274	10.26 304	6.46 305	15.15 305	4.53 300	9.09 305	10.18 302	27.78 308	11.12 304	30.76 311

DPSMNet_ROB	11.21 301	4.32 297	10.98 305	3.81 285	5.72 300	4.73 296	5.77 296	3.68 297	9.72 304	4.34 300	13.32 303	11.20 298	26.44 310	5.79 304	18.24 305	12.77 305	6.74 301	12.28 307	14.97 296	10.29 305	7.12 306	15.93 306	4.55 301	9.11 306	11.15 305	27.78 308	11.17 305	30.75 310

DLNR_Zeroshot_test	11.56 302	37.00 314	0.46 222	54.84 314	0.22 126	0.37 182	49.73 314	0.47 205	0.22 117	0.79 262	0.58 182	0.63 199	0.36 175	3.05 284	62.78 313	73.23 314	9.32 304	5.55 302	2.75 247	0.71 208	1.92 247	4.90 295	0.13 66	0.36 189	0.37 155	0.38 150	0.43 122	0.47 164

HanzoNet	11.76 303	14.15 306	16.54 310	13.84 305	9.27 306	15.98 308	21.04 309	11.44 309	12.53 307	6.20 304	7.51 294	20.70 306	27.83 312	29.09 312	12.87 299	9.53 303	15.26 309	2.84 298	25.21 305	12.71 308	5.74 302	4.74 293	9.10 307	1.66 291	2.75 286	2.69 281	2.55 284	3.62 276

BEATNet-Init1	12.35 304	15.22 307	5.32 301	20.87 308	10.13 307	20.29 309	13.89 306	8.81 307	6.91 300	4.38 301	9.79 301	14.10 302	19.20 301	5.76 303	21.46 306	9.40 302	7.04 302	4.94 301	32.32 310	14.93 309	9.82 307	9.29 304	5.60 304	5.30 304	12.73 306	8.77 300	21.38 310	15.70 307

LRCNet_RVC	13.01 305	18.58 309	5.37 302	23.16 309	20.12 310	22.89 310	18.83 308	10.15 308	4.22 296	21.39 311	16.92 307	22.03 307	12.77 297	27.61 311	9.50 286	1.55 224	14.16 308	9.39 305	27.19 306	10.19 303	6.02 303	2.70 228	25.48 310	13.25 309	1.43 264	0.70 213	3.22 291	2.37 256

DPSM_ROB	13.78 306	8.86 302	13.29 306	5.41 292	6.06 301	7.11 301	5.22 293	8.44 305	11.03 305	6.77 305	8.06 297	8.50 295	12.48 295	5.32 300	16.50 303	14.15 306	11.34 306	14.53 308	9.66 284	11.98 306	16.98 308	19.77 309	4.23 297	11.17 307	28.01 310	35.97 312	31.31 312	39.81 312

DPSM	13.78 306	8.86 302	13.29 306	5.41 292	6.06 301	7.11 301	5.22 293	8.44 305	11.03 305	6.77 305	8.06 297	8.50 295	12.48 295	5.32 300	16.50 303	14.15 306	11.34 306	14.53 308	9.66 284	11.98 306	16.98 308	19.77 309	4.23 297	11.17 307	28.01 310	35.97 312	31.31 312	39.81 312

PML	14.62 308	11.18 305	4.16 300	13.60 304	8.80 305	13.67 306	6.43 298	7.27 302	35.40 314	10.29 308	58.08 314	45.45 313	52.15 314	6.70 305	6.87 252	4.96 299	10.24 305	3.79 299	21.45 300	4.89 300	6.05 304	5.92 299	3.98 295	4.24 302	14.76 309	5.96 294	20.73 308	7.74 296

HaxPig	22.04 309	23.70 310	21.75 311	25.21 310	25.39 311	24.72 312	26.63 311	22.90 311	21.18 309	28.97 312	26.14 310	24.63 308	19.57 302	25.91 310	23.99 307	21.35 309	24.94 311	26.23 311	24.50 303	23.01 311	18.91 310	16.86 308	28.89 311	21.36 310	10.50 303	12.89 306	9.72 302	15.23 305

MEDIAN_ROB	25.67 310	28.72 311	26.17 312	29.76 311	29.32 312	28.92 313	30.23 312	26.96 313	24.57 311	34.05 313	29.96 311	29.36 311	23.45 306	29.57 313	26.51 309	23.43 310	29.83 312	29.43 313	29.59 307	27.23 313	23.78 311	20.07 311	31.85 312	24.07 313	14.01 308	13.68 307	13.10 307	15.52 306

AVERAGE_ROB	27.45 311	31.34 312	28.53 314	32.94 313	32.07 314	32.12 314	33.33 313	29.89 314	27.53 312	35.87 314	31.94 312	32.32 312	25.95 309	33.08 314	28.98 310	25.93 311	31.35 313	30.24 314	31.55 309	29.19 314	25.74 312	22.05 312	34.79 313	27.26 314	13.89 307	10.58 304	11.65 306	11.11 301

CasAABBNet	27.70 312	17.80 308	26.74 313	10.82 301	12.13 308	14.20 307	10.44 304	16.94 310	22.25 310	13.76 309	16.13 305	17.20 305	25.33 307	10.59 308	33.32 311	28.51 312	22.73 310	29.20 312	19.29 299	24.02 312	33.97 314	39.71 313	8.44 305	22.49 312	56.39 312	72.48 314	62.92 314	80.05 314

STTRV1_RVC		0.48 232	0.41 216	0.57 231	0.44 222	0.65 236	0.69 217	0.53 224	0.56 226	0.53 197	0.74 203	0.95 229	1.23 244	0.93 244		1.20 198	1.96 271	0.51 219		1.98 288	1.89 238			0.71 255	1.17 260	1.15 242	1.35 248	2.70 263

DPSimNet_ROB		32.83 313	15.86 309	30.90 312	29.54 313	24.40 311	21.28 310	25.65 312	31.75 313	16.97 310	45.56 313	27.37 310	37.12 313	16.35 309	24.86 308	14.34 308		14.84 310	40.36 311	17.54 310	26.29 313	15.99 307	16.67 309	21.85 311		32.67 311	22.06 311	29.89 309

Low-res two-view benchmark