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	0.13 1	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.03 1	0.07 4	0.31 123	0.06 2	0.04 1	0.05 2	0.06 5	0.08 2	0.04 1	0.06 5	0.60 1	0.38 37	0.11 1	0.06 1	0.10 1	0.16 22	0.10 1	0.72 44	0.04 1	0.05 1	0.07 1	0.06 1	0.13 6	0.08 6

ProNet	0.17 6	0.07 2	0.09 9	0.06 5	0.04 2	0.10 10	0.66 198	0.07 4	0.04 1	0.04 1	0.12 24	0.07 1	0.04 1	0.30 119	0.74 5	0.47 76	0.27 46	0.09 3	0.11 2	0.13 12	0.17 5	0.47 23	0.09 17	0.08 9	0.10 4	0.06 1	0.11 2	0.06 2

CroCo-Stereo	0.14 2	0.07 2	0.05 1	0.05 2	0.05 4	0.05 1	0.04 1	0.08 7	0.06 6	0.06 6	0.01 1	0.11 3	0.07 8	0.07 7	1.09 20	0.38 37	0.13 5	0.10 4	0.17 11	0.06 1	0.26 18	0.24 5	0.04 1	0.06 3	0.11 8	0.09 3	0.11 2	0.07 4
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
RAFT	0.18 8	0.07 2	0.10 14	0.08 12	0.04 2	0.24 114	0.27 116	0.19 28	0.07 11	0.13 16	0.08 9	0.13 7	0.06 3	0.11 15	1.18 36	0.29 13	0.17 11	0.08 2	0.14 6	0.21 41	0.16 3	0.33 10	0.04 1	0.07 6	0.16 24	0.15 21	0.21 23	0.16 23

CroCo-Stereo Lap2	0.14 2	0.08 5	0.05 1	0.05 2	0.06 5	0.05 1	0.04 1	0.08 7	0.06 6	0.11 15	0.03 3	0.14 11	0.07 8	0.08 9	0.94 13	0.36 29	0.12 3	0.10 4	0.13 3	0.07 2	0.30 22	0.23 4	0.04 1	0.07 6	0.12 10	0.11 10	0.11 2	0.08 6

U	0.16 5	0.09 6	0.05 1	0.05 2	0.06 5	0.06 3	0.04 1	0.09 12	0.06 6	0.09 11	0.02 2	0.16 15	0.11 22	0.07 7	1.00 14	0.45 61	0.15 8	0.12 9	0.16 10	0.09 4	0.30 22	0.37 14	0.04 1	0.09 12	0.14 13	0.11 10	0.12 5	0.09 11

AIO-Stereo	0.31 30	0.09 6	0.09 9	0.08 12	0.06 5	0.13 32	0.04 1	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 5	0.12 5	0.06 3	0.05 3	1.41 55	0.40 43	0.58 188	0.10 4	0.24 19	0.99 231	0.16 3	2.98 231	0.13 61	0.06 3	0.09 2	0.10 8	0.13 6	0.06 2

RSM	0.28 24	0.09 6	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.14 43	0.05 5	0.06 2	0.05 4	0.05 2	0.08 9	0.13 7	0.06 3	0.04 1	0.74 5	0.27 8	0.24 26	0.10 4	0.14 6	0.35 96	0.20 10	3.91 269	0.12 48	0.07 6	0.10 4	0.11 10	0.14 9	0.07 4

IGEV-Stereo++	0.47 98	0.10 9	0.07 5	0.07 9	0.07 9	0.09 9	0.05 5	0.07 4	0.07 11	0.06 6	0.10 14	0.15 14	0.07 8	0.14 27	2.21 122	1.32 198	0.11 1	0.66 236	0.57 106	1.24 252	0.57 80	3.18 239	1.20 249	0.06 3	0.09 2	0.09 3	0.19 18	0.08 6

RSM++	0.30 28	0.10 9	0.09 9	0.08 12	0.07 9	0.11 14	0.06 9	0.08 7	0.07 11	0.06 6	0.08 9	0.14 11	0.07 8	0.04 1	0.71 4	0.27 8	0.22 21	0.11 8	0.15 9	0.52 161	0.24 15	4.18 272	0.15 85	0.12 24	0.13 12	0.10 8	0.14 9	0.08 6

MoCha-V2	0.36 45	0.10 9	0.09 9	0.06 5	0.07 9	0.17 63	0.05 5	0.07 4	0.04 1	0.07 9	0.08 9	0.12 5	0.16 46	0.05 3	2.33 128	0.49 81	0.12 3	0.56 219	0.14 6	1.01 233	0.18 6	3.35 244	0.04 1	0.05 1	0.10 4	0.09 3	0.09 1	0.05 1

StereoVision	0.15 4	0.10 9	0.07 5	0.06 5	0.07 9	0.07 4	0.07 10	0.10 13	0.13 31	0.09 11	0.07 7	0.16 15	0.08 12	0.11 15	0.75 8	0.29 13	0.15 8	0.13 11	0.17 11	0.10 5	0.23 14	0.22 3	0.04 1	0.09 12	0.15 20	0.13 16	0.19 18	0.16 23

RYNet	0.49 105	0.11 13	0.10 14	0.08 12	0.09 17	0.10 10	0.07 10	0.13 16	0.18 77	0.10 14	0.10 14	0.14 11	0.08 12	0.08 9	9.32 266	0.37 32	0.14 7	0.22 48	0.17 11	0.10 5	0.20 10	0.13 1	0.16 98	0.10 15	0.14 13	0.45 158	0.24 30	0.13 17

RAStereo	0.18 8	0.12 14	0.08 7	0.06 5	0.08 14	0.07 4	0.05 5	0.10 13	0.07 11	0.20 32	0.04 4	0.16 15	0.06 3	0.09 12	1.13 30	0.35 26	0.18 14	0.13 11	0.24 19	0.08 3	0.52 64	0.30 7	0.05 8	0.09 12	0.14 13	0.11 10	0.13 6	0.11 15

anonymousdsp	0.52 114	0.12 14	0.12 22	0.12 28	0.10 19	0.13 32	0.07 10	0.16 20	0.09 15	0.15 19	2.52 262	0.16 15	0.09 15	0.10 14	1.84 93	1.32 198	0.23 24	0.15 16	0.41 54	1.16 247	0.31 25	3.07 238	1.01 247	0.10 15	0.14 13	0.09 3	0.24 30	0.10 14

RAFT + AFF	0.43 81	0.12 14	0.10 14	0.13 36	0.07 9	0.11 14	0.30 122	0.17 23	0.11 21	0.19 28	0.10 14	0.28 48	0.09 15	0.12 19	7.26 245	0.34 25	0.22 21	0.12 9	0.34 38	0.11 7	0.41 43	0.26 6	0.07 9	0.11 19	0.16 24	0.13 16	0.14 9	0.09 11

AANet_RVC	0.18 8	0.13 17	0.13 26	0.10 19	0.16 54	0.08 7	0.13 41	0.14 18	0.15 41	0.13 16	0.12 24	0.13 7	0.11 22	0.11 15	0.90 12	0.25 6	0.18 14	0.17 22	0.20 15	0.16 22	0.18 6	0.21 2	0.11 40	0.12 24	0.16 24	0.16 23	0.22 27	0.23 55

Occ-G	0.34 38	0.14 18	0.10 14	0.09 16	0.09 17	0.13 32	0.07 10	0.08 7	0.06 6	0.05 2	0.14 37	0.11 3	0.06 3	0.06 5	1.60 71	0.58 102	0.13 5	0.37 152	0.84 153	0.61 174	0.26 18	2.35 201	0.67 226	0.08 9	0.10 4	0.09 3	0.18 16	0.09 11

delet	0.18 8	0.14 18	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.13 32	0.10 27	0.12 15	0.10 19	0.15 19	0.12 24	0.18 20	0.10 20	0.12 19	1.14 31	0.24 4	0.17 11	0.14 13	0.13 3	0.12 9	0.18 6	0.33 10	0.09 17	0.11 19	0.14 13	0.12 14	0.21 23	0.14 20

TDLM	0.17 6	0.14 18	0.14 45	0.11 22	0.14 38	0.11 14	0.11 29	0.15 19	0.12 26	0.09 11	0.21 68	0.20 22	0.11 22	0.12 19	0.61 2	0.20 1	0.20 19	0.15 16	0.13 3	0.11 7	0.15 2	0.37 14	0.10 27	0.11 19	0.12 10	0.16 23	0.16 14	0.16 23

iRaftStereo_RVC	0.20 12	0.15 21	0.12 22	0.10 19	0.11 23	0.10 10	0.07 10	0.17 23	0.09 15	0.15 19	0.15 39	0.18 20	0.09 15	0.17 46	0.63 3	0.28 11	0.25 34	0.14 13	0.21 18	0.21 41	0.36 31	0.86 60	0.08 13	0.10 15	0.15 20	0.12 14	0.19 18	0.13 17

MMNet	0.25 17	0.15 21	0.12 22	0.14 40	0.14 38	0.13 32	0.14 53	0.16 20	0.12 26	0.13 16	0.15 39	0.22 26	0.09 15	0.18 59	2.41 129	0.26 7	0.19 17	0.17 22	0.20 15	0.15 17	0.21 13	0.40 16	0.10 27	0.14 30	0.15 20	0.16 23	0.28 41	0.16 23

UniTT-Stereo	0.27 22	0.16 23	0.11 18	0.09 16	0.11 23	0.11 14	0.07 10	0.16 20	0.11 21	0.21 33	0.10 14	0.29 52	0.16 46	0.26 98	1.56 63	0.47 76	0.25 34	0.19 32	0.64 124	0.15 17	0.59 86	0.44 20	0.10 27	0.16 45	0.18 31	0.22 49	0.16 14	0.17 29

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 67	0.17 24	0.16 56	0.15 54	0.15 42	0.14 43	0.11 29	0.29 64	0.22 103	0.28 57	0.29 109	0.26 40	0.18 60	0.17 46	3.57 158	0.54 95	0.29 57	0.24 64	0.41 54	0.21 41	0.47 54	1.45 124	0.10 27	0.14 30	0.24 60	0.36 129	0.22 27	0.28 81

MaDis-Stereo	0.23 14	0.17 24	0.11 18	0.07 9	0.11 23	0.08 7	0.07 10	0.13 16	0.10 19	0.19 28	0.10 14	0.20 22	0.09 15	0.14 27	1.08 18	0.40 43	0.24 26	0.18 29	0.54 101	0.12 9	0.51 61	0.45 21	0.07 9	0.13 26	0.20 40	0.23 53	0.21 23	0.24 60

AEACV	0.71 160	0.17 24	0.11 18	0.09 16	0.08 14	0.15 49	0.08 17	0.08 7	0.06 6	0.07 9	0.07 7	0.13 7	0.08 12	0.21 74	4.08 176	3.29 272	0.16 10	0.82 256	0.73 140	1.51 260	0.70 107	4.15 271	0.95 243	0.08 9	0.11 8	0.92 214	0.15 12	0.08 6

test_4	0.49 105	0.17 24	0.17 65	0.14 40	0.15 42	0.12 29	0.40 145	0.24 43	0.15 41	0.31 81	0.29 109	0.28 48	0.13 33	0.35 143	2.02 108	1.85 231	0.25 34	0.29 99	0.39 50	0.31 82	0.54 72	1.54 132	0.10 27	0.16 45	0.29 98	0.88 212	0.91 206	0.85 189

DMCA	0.28 24	0.17 24	0.16 56	0.13 36	0.14 38	0.13 32	0.16 67	0.18 27	0.15 41	0.19 28	0.18 52	0.28 48	0.12 30	0.15 32	2.01 106	0.60 108	0.33 86	0.45 185	0.24 19	0.15 17	0.29 21	0.30 7	0.13 61	0.14 30	0.18 31	0.17 28	0.21 23	0.17 29

IGEV-BASED-STEREO-	0.42 70	0.18 29	0.12 22	0.12 28	0.12 27	0.35 163	0.08 17	0.23 38	0.14 36	0.30 69	0.20 61	0.24 32	0.34 153	0.13 22	1.73 84	0.64 117	0.27 46	0.28 91	0.35 41	0.36 99	0.61 92	3.37 246	0.10 27	0.11 19	0.16 24	0.37 134	0.25 32	0.14 20

HH	0.77 172	0.18 29	0.36 186	0.23 117	0.23 118	0.30 139	0.24 104	0.41 159	0.26 132	0.73 236	0.77 193	0.50 161	0.36 161	0.48 171	1.99 104	2.39 256	0.41 125	0.37 152	1.21 186	0.97 228	2.12 241	2.61 211	0.28 161	0.73 242	0.60 203	0.50 172	0.83 198	0.62 167

HanStereo	0.77 172	0.18 29	0.36 186	0.23 117	0.23 118	0.30 139	0.24 104	0.41 159	0.26 132	0.73 236	0.77 193	0.50 161	0.36 161	0.48 171	1.99 104	2.39 256	0.41 125	0.37 152	1.21 186	0.97 228	2.12 241	2.61 211	0.28 161	0.73 242	0.60 203	0.50 172	0.83 198	0.62 167

LL-Strereo2	0.42 70	0.18 29	0.14 45	0.12 28	0.12 27	0.10 10	0.22 93	0.29 64	0.17 65	0.30 69	0.14 37	0.25 35	0.11 22	0.34 141	1.80 88	1.07 179	0.24 26	0.17 22	0.42 58	0.20 34	0.81 119	3.01 236	0.12 48	0.14 30	0.24 60	0.19 38	0.25 32	0.17 29

AASNet	0.22 13	0.18 29	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.16 54	0.14 53	0.17 23	0.09 15	0.15 19	0.16 50	0.16 15	0.10 20	0.15 32	1.23 39	0.23 2	0.18 14	0.16 21	0.17 11	0.14 14	0.20 10	0.80 52	0.10 27	0.13 26	0.15 20	0.14 19	0.18 16	0.13 17

test-1	1.01 191	0.18 29	0.25 132	0.19 91	0.20 91	0.57 213	0.57 183	0.44 180	0.29 144	0.72 233	5.27 273	0.56 172	0.41 176	0.57 202	4.45 186	1.93 235	0.46 151	0.49 197	1.14 181	0.95 226	1.89 221	3.39 247	0.15 85	0.24 132	0.40 157	0.46 163	0.61 166	0.62 167

ARAFT	0.31 30	0.18 29	0.13 26	0.15 54	0.13 34	0.13 32	0.09 24	0.20 29	0.13 31	0.36 126	0.15 39	0.33 79	0.12 30	0.26 98	1.09 20	0.40 43	0.29 57	0.24 64	0.57 106	0.15 17	0.53 68	1.71 148	0.09 17	0.14 30	0.23 57	0.15 21	0.38 79	0.18 33

UPFNet	0.27 22	0.18 29	0.20 80	0.18 81	0.19 79	0.19 76	0.15 64	0.22 35	0.17 65	0.23 35	0.19 57	0.23 29	0.14 39	0.26 98	1.70 83	0.29 13	0.24 26	0.21 39	0.25 23	0.18 26	0.24 15	0.40 16	0.14 76	0.17 62	0.19 36	0.20 43	0.39 85	0.19 36

GANet	0.34 38	0.18 29	0.21 96	0.18 81	0.18 71	0.27 128	0.17 71	0.30 70	0.13 31	0.19 28	0.92 209	0.45 139	0.43 183	0.19 65	0.84 10	0.24 4	0.46 151	0.25 71	0.20 15	0.18 26	0.32 27	1.60 138	0.13 61	0.14 30	0.62 206	0.14 19	0.20 21	0.18 33

HITNet	0.32 35	0.18 29	0.15 50	0.17 71	0.17 62	0.14 43	0.11 29	0.29 64	0.19 84	0.30 69	0.20 61	0.30 59	0.19 71	0.29 113	1.46 59	0.42 48	0.31 74	0.20 36	0.38 46	0.18 26	0.67 100	1.02 77	0.12 48	0.16 45	0.20 40	0.19 38	0.39 85	0.27 75
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
MIM_Stereo	0.38 55	0.19 39	0.15 50	0.15 54	0.14 38	0.24 114	0.13 41	0.27 54	0.11 21	0.24 41	0.22 73	0.23 29	0.13 33	0.17 46	1.24 40	1.58 215	0.25 34	0.21 39	0.54 101	0.38 109	0.49 56	2.01 173	0.09 17	0.16 45	0.18 31	0.29 98	0.35 61	0.16 23

4D-IteraStereo	0.45 89	0.19 39	0.24 122	0.17 71	0.18 71	0.14 43	0.14 53	0.33 104	0.17 65	0.33 102	0.18 52	0.39 107	0.13 33	0.33 134	1.77 86	1.69 223	0.27 46	0.30 103	0.51 83	0.37 103	0.91 129	2.13 183	0.13 61	0.20 93	0.21 45	0.22 49	0.41 94	0.19 36

IER	0.37 49	0.19 39	0.17 65	0.17 71	0.16 54	0.18 69	0.18 78	0.23 38	0.15 41	0.27 55	0.25 85	0.33 79	0.14 39	0.23 84	3.88 171	0.31 17	0.27 46	0.20 36	0.24 19	0.20 34	0.32 27	0.42 18	0.19 120	0.16 45	0.20 40	0.26 84	0.38 79	0.25 64

test_5	0.25 17	0.19 39	0.11 18	0.11 22	0.08 14	0.21 89	0.08 17	0.32 92	0.11 21	0.17 25	0.37 140	0.24 32	0.21 84	0.08 9	1.17 34	0.49 81	0.17 11	0.15 16	0.29 29	0.12 9	0.25 17	0.73 45	0.07 9	0.15 39	0.17 29	0.17 28	0.33 47	0.20 38

AnonymousM	0.72 164	0.19 39	0.13 26	0.13 36	0.11 23	0.32 149	0.08 17	0.35 120	0.23 111	0.31 81	0.64 174	0.29 52	0.32 142	0.67 215	1.61 72	0.94 163	0.46 151	0.33 119	0.44 61	0.64 183	0.98 133	1.94 165	0.23 142	0.39 183	0.17 29	0.82 208	2.67 269	4.07 265

raft+_RVC	0.35 44	0.19 39	0.16 56	0.15 54	0.16 54	0.13 32	0.22 93	0.30 70	0.14 36	0.28 57	0.18 52	0.28 48	0.11 22	0.19 65	1.09 20	0.79 134	0.26 42	0.17 22	0.45 70	0.42 126	0.50 57	2.07 178	0.10 27	0.14 30	0.21 45	0.18 34	0.26 36	0.20 38

XX-Stereo	5.12 276	0.19 39	0.25 132	0.27 144	0.17 62	0.43 187	0.40 145	0.35 120	0.21 98	0.73 236	1.62 246	0.48 157	0.38 170	0.30 119	7.62 250	3.59 276	0.44 143	0.37 152	1.35 206	0.47 152	1.40 179	2.09 179	0.45 204	0.20 93	112.24 296	0.46 163	0.99 215	0.83 186

CVANet_RVC	0.26 19	0.19 39	0.19 77	0.20 99	0.16 54	0.18 69	0.14 53	0.25 52	0.16 51	0.15 19	0.26 89	0.23 29	0.13 33	0.54 188	0.74 5	0.23 2	0.24 26	0.17 22	0.54 101	0.14 14	0.19 9	0.91 64	0.10 27	0.13 26	0.16 24	0.13 16	0.22 27	0.24 60

PWCDC_ROB	0.57 134	0.19 39	0.20 80	0.17 71	0.27 144	0.22 98	0.25 112	0.22 35	0.54 209	0.16 24	0.43 149	0.32 71	1.19 224	0.47 170	5.41 207	0.50 85	0.34 94	0.28 91	0.38 46	0.27 73	0.68 101	1.28 110	0.25 148	0.31 164	0.19 36	0.29 98	0.26 36	0.36 120

MIF-Stereo (partial)	0.26 19	0.20 48	0.13 26	0.10 19	0.13 34	0.11 14	0.08 17	0.17 23	0.14 36	0.18 26	0.10 14	0.25 35	0.11 22	0.16 40	1.41 55	0.45 61	0.25 34	0.22 48	0.30 31	0.15 17	0.58 81	0.56 27	0.09 17	0.18 65	0.19 36	0.17 28	0.38 79	0.20 38

CAS	0.40 63	0.20 48	0.14 45	0.15 54	0.16 54	0.13 32	0.43 154	0.23 38	0.23 111	0.37 133	0.28 104	0.29 52	0.30 132	0.52 180	1.74 85	0.70 126	0.39 118	0.37 152	0.37 45	0.37 103	0.77 115	1.14 95	0.12 48	0.15 39	0.25 68	0.25 68	0.29 44	0.34 111

CES	0.44 83	0.20 48	0.17 65	0.14 40	0.19 79	0.16 54	0.22 93	0.54 210	0.25 122	0.30 69	0.35 137	0.41 117	0.38 170	0.56 193	1.66 76	0.80 139	0.53 177	0.47 191	0.35 41	0.42 126	1.04 138	1.23 105	0.15 85	0.15 39	0.27 81	0.21 46	0.29 44	0.33 103

RAFT_CTSACE	0.24 15	0.20 48	0.13 26	0.12 28	0.10 19	0.14 43	0.10 27	0.24 43	0.11 21	0.26 52	0.10 14	0.22 26	0.18 60	0.11 15	0.87 11	0.39 41	0.22 21	0.14 13	0.31 33	0.19 31	0.33 30	0.83 56	0.09 17	0.13 26	0.27 81	0.16 23	0.34 57	0.17 29

CIPLG	0.38 55	0.20 48	0.20 80	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.27 116	0.32 92	0.27 139	0.30 69	0.31 118	0.32 71	0.17 54	0.53 185	1.12 23	0.44 57	0.37 108	0.21 39	0.51 83	0.23 53	0.51 61	1.59 136	0.12 48	0.19 84	0.53 190	0.18 34	0.56 148	0.20 38

IPLGR_C	0.37 49	0.20 48	0.21 96	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.28 120	0.32 92	0.26 132	0.30 69	0.31 118	0.32 71	0.18 60	0.52 180	1.07 16	0.43 52	0.36 105	0.21 39	0.51 83	0.21 41	0.51 61	1.53 130	0.12 48	0.19 84	0.50 184	0.19 38	0.58 158	0.20 38

GMOStereo	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

error version	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

test-v	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

ACRE	0.38 55	0.20 48	0.20 80	0.17 71	0.21 100	0.17 63	0.27 116	0.32 92	0.25 122	0.30 69	0.42 147	0.32 71	0.17 54	0.52 180	1.08 18	0.44 57	0.37 108	0.21 39	0.52 88	0.23 53	0.52 64	1.57 133	0.12 48	0.19 84	0.52 188	0.19 38	0.57 155	0.20 38

test-2	0.44 83	0.20 48	0.16 56	0.16 63	0.18 71	0.32 149	0.43 154	0.35 120	0.17 65	0.35 111	0.15 39	0.31 63	0.22 89	0.17 46	1.68 78	0.92 157	0.29 57	0.33 119	0.53 92	0.38 109	0.58 81	2.66 213	0.10 27	0.18 65	0.31 109	0.25 68	0.41 94	0.22 50

AFF-stereo	0.54 119	0.20 48	0.16 56	0.14 40	0.16 54	0.23 107	0.53 173	0.24 43	0.14 36	0.29 62	0.13 29	0.42 125	0.11 22	0.15 32	5.96 220	0.42 48	0.26 42	0.20 36	0.50 82	0.25 65	0.83 122	1.97 168	0.09 17	0.16 45	0.21 45	0.20 43	0.43 109	0.16 23

GCAP-BAT	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

test_for_model	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

testlalala2	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

plain	0.24 15	0.21 60	0.13 26	0.11 22	0.15 42	0.11 14	0.08 17	0.21 32	0.12 26	0.23 35	0.09 13	0.30 59	0.12 30	0.17 46	1.07 16	0.46 69	0.25 34	0.23 58	0.29 29	0.14 14	0.55 74	0.57 29	0.08 13	0.19 84	0.19 36	0.17 28	0.20 21	0.21 47

testlalala	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

testlalala_base	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

SPstereo	0.54 119	0.21 60	0.13 26	0.14 40	0.15 42	0.11 14	0.13 41	0.31 80	0.16 51	0.31 81	0.13 29	0.47 149	0.19 71	0.56 193	1.12 23	1.06 172	3.67 272	0.34 132	0.49 74	0.43 131	1.40 179	1.02 77	0.17 105	0.16 45	0.21 45	0.28 88	0.36 63	0.77 176

anonymousdsp2	0.65 151	0.21 60	0.17 65	0.14 40	0.13 34	0.16 54	0.12 35	0.28 59	0.13 31	0.25 46	2.91 265	0.24 32	0.13 33	0.29 113	2.31 127	1.62 220	0.28 52	0.33 119	0.48 73	1.22 249	0.45 49	3.20 240	0.94 242	0.55 216	0.21 45	0.17 28	0.44 113	0.18 33

RAFT+CT+SA	0.28 24	0.21 60	0.13 26	0.13 36	0.10 19	0.11 14	0.09 24	0.32 92	0.13 31	0.24 41	0.10 14	0.29 52	0.21 84	0.09 12	1.16 32	0.87 154	0.19 17	0.17 22	0.43 59	0.16 22	0.37 33	1.04 87	0.07 9	0.15 39	0.20 40	0.18 34	0.33 47	0.20 38

Sa-1000	0.37 49	0.21 60	0.14 45	0.15 54	0.17 62	0.16 54	0.11 29	0.36 135	0.18 77	0.31 81	0.15 39	0.46 146	0.18 60	0.25 94	1.18 36	0.73 128	0.32 78	0.33 119	0.66 125	0.22 50	0.69 104	1.18 100	0.09 17	0.23 124	0.34 127	0.30 105	0.51 137	0.27 75

IPLG	0.73 165	0.21 60	0.19 77	0.16 63	0.19 79	0.16 54	0.17 71	0.35 120	0.22 103	0.35 111	1.15 220	0.32 71	0.24 101	0.60 207	8.93 262	0.54 95	0.37 108	0.29 99	0.57 106	0.37 103	0.63 94	1.44 123	0.12 48	0.58 222	0.35 129	0.39 140	0.67 172	0.21 47

raftrobust	0.41 67	0.21 60	0.22 110	0.18 81	0.20 91	0.14 43	0.17 71	0.35 120	0.15 41	0.34 104	0.21 68	0.35 89	0.14 39	0.38 151	1.56 63	0.94 163	0.30 69	0.21 39	0.78 145	0.24 57	0.65 96	1.82 157	0.20 128	0.18 65	0.28 87	0.24 62	0.28 41	0.24 60

sCroCo_RVC	0.49 105	0.21 60	0.17 65	0.15 54	0.16 54	0.21 89	0.15 64	0.32 92	0.32 159	0.36 126	0.24 78	0.44 133	0.46 187	0.15 32	1.40 54	1.09 183	0.46 151	0.40 171	0.67 126	0.43 131	1.53 197	2.17 188	0.15 85	0.24 132	0.30 102	0.30 105	0.49 129	0.32 97

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 119	0.21 60	0.20 80	0.16 63	0.21 100	0.26 122	0.56 181	0.29 64	0.16 51	0.33 102	0.15 39	0.45 139	0.22 89	0.18 59	5.69 215	0.38 37	0.26 42	0.15 16	0.53 92	0.31 82	0.73 110	1.77 154	0.11 40	0.19 84	0.26 74	0.21 46	0.47 124	0.20 38

UNet	0.32 35	0.21 60	0.20 80	0.19 91	0.20 91	0.21 89	0.16 67	0.27 54	0.17 65	0.29 62	0.21 68	0.26 40	0.18 60	0.57 202	1.91 96	0.32 19	0.28 52	0.23 58	0.31 33	0.21 41	0.37 33	0.32 9	0.16 98	0.21 101	0.22 55	0.25 68	0.44 113	0.26 72

DMCA-RVC	0.46 96	0.21 60	0.23 119	0.31 164	0.28 152	0.19 76	0.75 206	0.34 109	0.31 154	0.32 95	1.07 217	0.31 63	0.16 46	0.29 113	3.57 158	0.36 29	0.29 57	0.25 71	0.27 26	0.30 80	0.40 41	0.46 22	0.19 120	0.29 154	0.35 129	0.22 49	0.36 63	0.27 75

RASNet	0.34 38	0.21 60	0.22 110	0.19 91	0.19 79	0.18 69	0.15 64	0.31 80	0.19 84	0.32 95	0.20 61	0.26 40	0.19 71	0.25 94	1.16 32	0.66 120	0.28 52	0.19 32	0.28 27	0.16 22	0.68 101	1.10 90	0.12 48	0.24 132	0.24 60	0.25 68	0.46 118	0.44 137

MGS-Stereo	0.37 49	0.22 77	0.15 50	0.14 40	0.13 34	0.11 14	0.12 35	0.21 32	0.12 26	0.18 26	0.13 29	0.21 24	0.16 46	0.13 22	4.27 180	0.35 26	0.28 52	0.22 48	0.35 41	0.20 34	0.41 43	0.75 46	0.12 48	0.16 45	0.20 40	0.17 28	0.27 40	0.21 47

MSKI-zero shot	0.84 181	0.22 77	0.23 119	0.20 99	0.20 91	0.43 187	0.22 93	0.42 167	0.29 144	0.43 157	1.26 225	0.49 160	0.37 166	0.18 59	2.67 136	2.10 245	0.50 167	0.57 223	1.35 206	1.15 246	1.79 214	3.60 259	0.22 138	0.22 115	0.53 190	1.17 229	0.72 181	1.15 208

CASnet	0.38 55	0.22 77	0.15 50	0.15 54	0.18 71	0.19 76	0.36 135	0.30 70	0.18 77	0.34 104	0.21 68	0.44 133	0.28 122	0.13 22	1.97 102	0.46 69	0.35 99	0.26 78	0.44 61	0.34 92	1.13 152	0.87 61	0.11 40	0.18 65	0.25 68	0.18 34	0.33 47	0.25 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.61 147	0.22 77	0.33 176	0.24 124	0.22 111	0.20 86	0.18 78	0.41 159	0.25 122	0.40 150	1.13 219	0.51 164	0.32 142	0.36 146	1.24 40	0.85 150	0.65 205	0.37 152	1.31 203	0.42 126	2.23 248	1.86 161	0.18 113	0.21 101	0.44 168	0.54 185	0.44 113	0.83 186

EGLCR-Stereo	1.05 199	0.22 77	0.25 132	0.15 54	0.19 79	0.23 107	0.16 67	0.32 92	0.39 176	0.32 95	0.65 175	0.39 107	0.27 118	0.14 27	2.06 112	2.01 241	0.41 125	0.37 152	0.78 145	1.73 264	1.19 160	5.99 284	0.95 243	3.44 284	0.26 74	1.49 241	3.66 277	0.33 103

TestStereo1	0.31 30	0.22 77	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.12 29	0.12 35	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.11 22	0.35 89	0.23 96	0.15 32	1.30 46	0.83 146	0.24 26	0.18 29	0.53 92	0.18 26	0.41 43	0.96 71	0.08 13	0.14 30	0.23 57	0.24 62	0.49 129	0.23 55

TESTraft	0.30 28	0.22 77	0.15 50	0.11 22	0.12 27	0.11 14	0.11 29	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.12 24	0.29 52	0.23 96	0.16 40	1.32 49	0.80 139	0.23 24	0.17 22	0.52 88	0.20 34	0.39 40	0.76 48	0.09 17	0.15 39	0.22 55	0.25 68	0.48 127	0.23 55

SA-5K	0.31 30	0.22 77	0.13 26	0.12 28	0.12 27	0.12 29	0.12 35	0.24 43	0.15 41	0.25 46	0.11 22	0.35 89	0.23 96	0.15 32	1.30 46	0.83 146	0.24 26	0.18 29	0.53 92	0.18 26	0.41 43	0.96 71	0.08 13	0.14 30	0.23 57	0.24 62	0.49 129	0.23 55

SA	0.34 38	0.22 77	0.14 45	0.14 40	0.15 42	0.16 54	0.09 24	0.34 109	0.16 51	0.31 81	0.12 24	0.44 133	0.14 39	0.21 74	1.06 15	0.92 157	0.27 46	0.30 103	0.61 120	0.24 57	0.53 68	0.90 63	0.09 17	0.18 65	0.27 81	0.29 98	0.56 148	0.27 75

test-3	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.40 154	0.17 65	0.35 111	0.18 52	0.44 133	0.20 82	0.19 65	2.28 124	1.72 226	0.33 86	0.30 103	1.28 197	0.44 141	1.16 157	2.16 186	0.11 40	0.21 101	0.45 171	0.23 53	0.56 148	1.19 212

test_1	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.40 154	0.17 65	0.34 104	0.18 52	0.44 133	0.20 82	0.19 65	2.28 124	1.73 228	0.33 86	0.30 103	1.27 195	0.44 141	1.16 157	2.16 186	0.11 40	0.21 101	0.45 171	0.23 53	0.56 148	1.19 212

test_3	0.58 138	0.22 77	0.22 110	0.18 81	0.22 111	0.21 89	0.20 84	0.41 159	0.18 77	0.36 126	0.19 57	0.45 139	0.22 89	0.19 65	2.28 124	1.72 226	0.33 86	0.31 113	1.27 195	0.44 141	1.15 155	2.15 184	0.11 40	0.22 115	0.47 179	0.28 88	0.59 163	1.20 214

CREStereo++_RVC	0.48 100	0.22 77	0.22 110	0.17 71	0.21 100	0.15 49	0.24 104	0.34 109	0.20 91	0.35 111	0.20 61	0.32 71	0.32 142	0.17 46	1.41 55	0.81 143	0.39 118	0.26 78	0.56 105	0.36 99	1.07 146	1.45 124	0.13 61	0.17 62	0.28 87	0.27 87	2.29 261	0.31 93
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.45 89	0.22 77	0.20 80	0.21 106	0.22 111	0.22 98	0.12 35	0.27 54	0.22 103	0.32 95	0.26 89	0.27 44	0.26 109	0.24 88	1.59 66	0.80 139	0.44 143	0.41 174	0.67 126	0.40 122	1.07 146	1.35 113	0.48 211	0.18 65	0.18 31	0.25 68	1.00 216	0.25 64

XX-TBD	0.45 89	0.22 77	0.20 80	0.21 106	0.22 111	0.22 98	0.12 35	0.27 54	0.22 103	0.32 95	0.26 89	0.27 44	0.26 109	0.24 88	1.59 66	0.80 139	0.44 143	0.41 174	0.67 126	0.40 122	1.07 146	1.35 113	0.48 211	0.18 65	0.18 31	0.25 68	1.00 216	0.25 64

sAnonymous2	0.42 70	0.22 77	0.17 65	0.16 63	0.17 62	0.22 98	0.17 71	0.38 146	0.26 132	0.28 57	0.26 89	0.33 79	0.32 142	0.16 40	1.63 74	0.61 109	0.40 122	0.36 147	0.81 149	0.39 119	1.05 139	1.36 115	0.15 85	0.22 115	0.30 102	0.35 125	0.33 47	0.35 115

CroCo_RVC	0.42 70	0.22 77	0.17 65	0.16 63	0.17 62	0.22 98	0.17 71	0.38 146	0.26 132	0.28 57	0.26 89	0.33 79	0.32 142	0.16 40	1.63 74	0.61 109	0.40 122	0.36 147	0.81 149	0.39 119	1.05 139	1.36 115	0.15 85	0.22 115	0.30 102	0.35 125	0.33 47	0.35 115

DN-CSS_ROB	0.42 70	0.22 77	0.25 132	0.23 117	0.26 136	0.17 63	0.23 100	0.42 167	0.20 91	0.39 146	0.41 146	0.40 111	0.27 118	0.32 131	2.02 108	0.43 52	0.32 78	0.23 58	0.93 165	0.25 65	0.98 133	0.79 51	0.15 85	0.32 167	0.24 60	0.23 53	0.42 102	0.30 89

model_zeroshot	1.14 205	0.23 95	0.28 155	0.35 176	0.26 136	0.45 193	0.23 100	0.42 167	0.23 111	0.59 194	1.26 225	0.51 164	0.31 137	0.30 119	3.38 149	3.22 270	0.44 143	0.88 258	1.41 211	0.52 161	1.90 226	3.42 250	0.30 170	0.23 124	5.98 280	1.47 239	0.78 195	1.52 227

gcap-zeroshot	1.23 210	0.23 95	0.34 177	0.63 224	0.23 118	0.43 187	0.50 167	0.45 183	0.24 116	0.74 239	1.51 237	0.65 187	0.34 153	0.75 222	2.08 114	2.88 268	3.84 278	0.34 132	8.89 265	0.89 220	1.52 196	2.27 196	1.37 254	0.22 115	0.59 201	0.42 148	0.41 94	0.41 133

trnet	0.39 60	0.23 95	0.21 96	0.17 71	0.21 100	0.15 49	0.13 41	0.35 120	0.20 91	0.35 111	0.24 78	0.39 107	0.32 142	0.15 32	1.59 66	0.76 130	0.41 125	0.30 103	0.44 61	0.53 165	0.98 133	0.99 75	0.13 61	0.18 65	0.26 74	0.28 88	0.38 79	0.33 103

AE-Stereo	0.53 116	0.23 95	0.26 144	0.24 124	0.24 124	0.19 76	0.20 84	0.30 70	0.21 98	0.34 104	0.16 50	0.45 139	0.28 122	0.22 78	1.34 51	1.14 186	0.42 134	0.35 146	0.60 115	0.76 201	1.06 145	2.89 226	0.16 98	0.27 149	0.35 129	0.86 210	0.46 118	0.28 81

LoS	0.51 113	0.23 95	0.17 65	0.19 91	0.20 91	0.19 76	0.14 53	0.77 232	0.27 139	0.50 175	0.45 150	0.54 169	0.47 189	0.23 84	2.11 115	0.86 153	0.57 187	0.42 176	0.62 121	0.41 124	1.28 166	1.52 128	0.16 98	0.18 65	0.36 135	0.29 98	0.33 47	0.35 115
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.42 70	0.23 95	0.16 56	0.20 99	0.17 62	0.16 54	0.14 53	0.42 167	0.18 77	0.41 154	0.15 39	0.38 103	0.24 101	0.27 104	1.56 63	1.16 188	0.32 78	0.33 119	0.92 163	0.37 103	0.75 112	1.25 107	0.11 40	0.25 137	0.31 109	0.34 122	0.37 75	0.29 83

GLC_STEREO	0.44 83	0.23 95	0.25 132	0.20 99	0.21 100	0.19 76	0.19 82	0.38 146	0.16 51	0.34 104	0.25 85	0.31 63	0.17 54	0.16 40	3.59 161	0.53 90	0.41 125	0.27 83	0.46 72	0.38 109	0.90 127	0.78 50	0.13 61	0.18 65	0.25 68	0.19 38	0.49 129	0.25 64

MIPNet	0.79 175	0.23 95	0.20 80	0.24 124	0.24 124	0.17 63	0.18 78	0.34 109	0.69 225	0.39 146	2.18 257	0.35 89	0.30 132	0.62 211	5.55 212	1.14 186	0.47 157	0.33 119	0.82 151	0.56 167	0.68 101	1.70 146	0.13 61	0.92 255	0.90 229	0.49 170	1.11 222	0.29 83

LMCR-Stereo	0.38 55	0.23 95	0.20 80	0.19 91	0.20 91	0.23 107	0.14 53	0.30 70	0.20 91	0.29 62	0.24 78	0.34 85	0.29 127	0.60 207	1.59 66	0.46 69	0.39 118	0.28 91	0.55 104	0.38 109	0.55 74	1.08 88	0.15 85	0.22 115	0.26 74	0.26 84	0.33 47	0.32 97

RALAANet	0.41 67	0.23 95	0.20 80	0.17 71	0.19 79	0.18 69	0.24 104	0.28 59	0.16 51	0.24 41	0.21 68	0.32 71	0.18 60	0.30 119	1.47 61	0.42 48	0.30 69	0.25 71	0.60 115	0.34 92	0.81 119	2.50 209	0.12 48	0.20 93	0.25 68	0.24 62	0.41 94	0.23 55

CREStereo	0.42 70	0.23 95	0.21 96	0.18 81	0.17 62	0.15 49	0.11 29	0.36 135	0.24 116	0.36 126	0.28 104	0.40 111	0.40 175	0.17 46	1.46 59	0.96 165	0.47 157	0.26 78	0.44 61	0.52 161	1.14 153	1.16 98	0.13 61	0.19 84	0.26 74	0.28 88	0.37 75	0.32 97
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
CFNet	0.31 30	0.23 95	0.20 80	0.25 132	0.23 118	0.19 76	0.21 90	0.30 70	0.17 65	0.28 57	0.23 75	0.38 103	0.21 84	0.22 78	1.67 77	0.27 8	0.29 57	0.21 39	0.28 27	0.21 41	0.37 33	0.48 24	0.13 61	0.18 65	0.29 98	0.29 98	0.38 79	0.32 97

iResNet_ROB	0.42 70	0.23 95	0.21 96	0.22 113	0.19 79	0.22 98	0.24 104	0.48 193	0.18 77	0.36 126	0.24 78	0.34 85	0.30 132	0.23 84	2.91 138	0.46 69	0.32 78	0.24 64	0.67 126	0.19 31	0.81 119	0.58 31	0.15 85	0.25 137	0.27 81	0.26 84	0.50 134	0.30 89

RAFT-Test	0.82 178	0.24 108	0.24 122	0.25 132	0.27 144	0.46 197	0.24 104	0.45 183	0.26 132	0.66 216	1.53 238	0.42 125	0.39 173	0.44 165	2.04 111	2.35 253	0.43 140	0.34 132	1.41 211	0.62 178	1.89 221	2.68 217	0.21 133	0.21 101	0.54 192	1.85 251	0.41 94	1.24 215

iinet-f	0.37 49	0.24 108	0.18 74	0.20 99	0.15 42	0.22 98	0.19 82	0.22 35	0.16 51	0.38 141	0.39 144	0.27 44	0.23 96	0.17 46	1.98 103	0.49 81	0.31 74	0.21 39	0.69 134	0.36 99	0.50 57	0.92 65	0.15 85	0.18 65	0.27 81	0.20 43	0.46 118	0.26 72

rafts_anoy	0.39 60	0.24 108	0.20 80	0.18 81	0.20 91	0.16 54	0.24 104	0.34 109	0.15 41	0.26 52	0.23 75	0.29 52	0.14 39	0.21 74	1.59 66	0.89 155	0.36 105	0.24 64	0.51 83	0.35 96	0.59 86	1.81 156	0.11 40	0.18 65	0.28 87	0.23 53	0.25 32	0.26 72

CFNet_pseudo	0.49 105	0.24 108	0.24 122	0.27 144	0.25 131	0.23 107	0.17 71	0.31 80	0.19 84	0.37 133	0.30 114	0.43 129	0.28 122	0.23 84	4.31 181	0.45 61	0.32 78	0.24 64	1.02 170	0.20 34	0.52 64	0.70 40	0.40 192	0.21 101	0.28 87	0.29 98	0.36 63	0.35 115

RALCasStereoNet	0.42 70	0.24 108	0.21 96	0.20 99	0.20 91	0.16 54	0.26 113	0.32 92	0.15 41	0.30 69	0.20 61	0.31 63	0.16 46	0.27 104	1.17 34	1.54 212	0.33 86	0.23 58	0.38 46	0.43 131	0.62 93	2.34 200	0.12 48	0.18 65	0.26 74	0.25 68	0.25 32	0.27 75

GES	0.59 142	0.24 108	0.20 80	0.21 106	0.23 118	0.27 128	0.51 170	0.34 109	0.31 154	0.35 111	0.29 109	0.32 71	0.23 96	0.22 78	3.28 147	0.59 105	0.38 114	0.28 91	1.15 182	0.33 90	1.12 150	1.17 99	0.18 113	0.26 143	0.28 87	0.24 62	0.58 158	2.30 238

HCRNet	0.36 45	0.24 108	0.13 26	0.26 142	0.12 27	0.18 69	0.13 41	0.20 29	0.09 15	0.54 185	0.20 61	0.29 52	0.11 22	0.14 27	3.99 175	0.31 17	0.24 26	0.15 16	0.26 24	0.13 12	0.27 20	0.58 31	0.13 61	0.11 19	0.14 13	0.16 23	0.37 75	0.15 22

GMStereo	0.26 19	0.24 108	0.13 26	0.19 91	0.17 62	0.20 86	0.16 67	0.29 64	0.16 51	0.23 35	0.19 57	0.33 79	0.17 54	0.14 27	0.80 9	0.30 16	0.29 57	0.19 32	0.44 61	0.20 34	0.36 31	0.35 12	0.12 48	0.16 45	0.25 68	0.22 49	0.39 85	0.20 38
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.33 37	0.24 108	0.20 80	0.18 81	0.24 124	0.19 76	0.18 78	0.23 38	0.16 51	0.31 81	0.32 127	0.22 26	0.15 45	0.21 74	1.95 100	0.47 76	0.38 114	0.24 64	0.30 31	0.20 34	0.46 51	0.57 29	0.14 76	0.19 84	0.24 60	0.25 68	0.33 47	0.22 50

PMTNet	0.45 89	0.24 108	0.22 110	0.18 81	0.18 71	0.15 49	0.33 128	0.31 80	0.24 116	0.37 133	0.25 85	0.39 107	0.38 170	0.18 59	1.77 86	1.07 179	0.46 151	0.27 83	0.57 106	0.44 141	1.15 155	1.31 111	0.14 76	0.16 45	0.40 157	0.30 105	0.33 47	0.37 123

BEATNet_4x	0.45 89	0.24 108	0.19 77	0.20 99	0.21 100	0.20 86	0.31 123	0.31 80	0.27 139	0.35 111	0.22 73	0.37 100	0.24 101	0.33 134	2.17 118	0.58 102	0.55 185	0.50 203	0.49 74	0.23 53	0.96 131	1.57 133	0.14 76	0.26 143	0.24 60	0.25 68	0.42 102	0.33 103

iResNetv2_ROB	0.48 100	0.24 108	0.18 74	0.27 144	0.21 100	0.24 114	0.20 84	0.49 197	0.19 84	0.36 126	0.29 109	0.43 129	0.27 118	0.26 98	3.54 156	0.43 52	0.33 86	0.22 48	0.85 155	0.27 73	1.29 169	0.62 34	0.17 105	0.31 164	0.28 87	0.25 68	0.57 155	0.27 75

HSM	0.48 100	0.24 108	0.24 122	0.26 142	0.26 136	0.21 89	0.24 104	0.41 159	0.20 91	0.31 81	0.30 114	0.41 117	0.25 104	0.22 78	4.49 187	0.40 43	0.35 99	0.23 58	0.52 88	0.32 87	0.77 115	0.65 37	0.15 85	0.23 124	0.31 109	0.32 116	0.44 113	0.34 111

DISCO	0.34 38	0.24 108	0.17 65	0.19 91	0.21 100	0.24 114	0.33 128	0.21 32	0.21 98	0.35 111	0.26 89	0.25 35	0.17 54	0.19 65	2.16 116	0.37 32	0.30 69	0.22 48	0.44 61	0.23 53	0.31 25	0.71 42	0.15 85	0.18 65	0.24 60	0.23 53	0.40 91	0.25 64

PDISCO_ROB	0.34 38	0.24 108	0.21 96	0.22 113	0.20 91	0.19 76	0.42 152	0.24 43	0.19 84	0.29 62	0.27 98	0.25 35	0.18 60	0.18 59	1.28 45	0.45 61	0.32 78	0.33 119	0.41 54	0.26 69	0.55 74	0.70 40	0.14 76	0.21 101	0.32 118	0.30 105	0.55 146	0.31 93

IGEV_Zeroshot_test	1.02 192	0.25 123	0.53 218	0.67 228	0.26 136	0.78 229	0.87 214	0.48 193	0.47 198	0.66 216	1.53 238	0.67 188	0.42 180	0.36 146	1.61 72	3.56 275	0.42 134	0.36 147	1.13 180	1.47 259	1.56 200	3.88 268	0.32 181	0.23 124	0.84 226	0.82 208	2.28 260	1.07 202

LoS_RVC	0.48 100	0.25 123	0.21 96	0.11 22	0.19 79	0.13 32	0.13 41	0.24 43	0.25 122	0.38 141	0.26 89	0.37 100	0.34 153	0.22 78	3.48 153	0.79 134	0.41 125	0.43 177	0.60 115	0.29 76	1.05 139	1.41 120	0.14 76	0.16 45	0.28 87	0.23 53	0.26 36	0.29 83

tt_ll	0.48 100	0.25 123	0.21 96	0.11 22	0.19 79	0.13 32	0.13 41	0.24 43	0.25 122	0.38 141	0.26 89	0.37 100	0.34 153	0.22 78	3.48 153	0.79 134	0.41 125	0.43 177	0.60 115	0.29 76	1.05 139	1.41 120	0.14 76	0.16 45	0.28 87	0.23 53	0.26 36	0.29 83

ICVP	0.54 119	0.25 123	0.31 168	0.25 132	0.25 131	0.26 122	0.37 139	0.31 80	0.25 122	0.37 133	0.31 118	0.41 117	0.30 132	0.25 94	2.81 137	0.62 114	0.50 167	0.77 250	0.59 113	0.45 151	0.98 133	1.93 163	0.33 184	0.26 143	0.31 109	0.36 129	0.39 85	0.34 111
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo	0.29 27	0.25 123	0.21 96	0.21 106	0.16 54	0.21 89	0.14 53	0.35 120	0.18 77	0.38 141	0.20 61	0.34 85	0.16 46	0.13 22	1.20 38	0.28 11	0.35 99	0.19 32	0.44 61	0.19 31	0.48 55	0.42 18	0.13 61	0.18 65	0.27 81	0.23 53	0.34 57	0.25 64

DSFCA	0.36 45	0.25 123	0.21 96	0.21 106	0.26 136	0.23 107	0.27 116	0.23 38	0.21 98	0.22 34	0.27 98	0.26 40	0.16 46	0.15 32	1.69 82	0.64 117	0.29 57	0.27 83	0.32 37	0.24 57	0.46 51	0.81 55	0.18 113	0.21 101	0.28 87	0.29 98	0.57 155	0.45 141

FADNet-RVC	0.55 130	0.25 123	0.26 144	0.27 144	0.27 144	0.23 107	0.59 189	0.33 104	0.24 116	0.34 104	0.26 89	0.43 129	0.29 127	0.30 119	5.05 197	0.44 57	0.41 125	0.27 83	0.74 141	0.43 131	0.69 104	0.94 67	0.21 133	0.28 153	0.35 129	0.33 119	0.34 57	0.42 136

AF-Net	0.40 63	0.25 123	0.25 132	0.25 132	0.30 157	0.29 136	0.65 196	0.36 135	0.30 149	0.25 46	0.31 118	0.41 117	0.21 84	0.24 88	2.18 119	0.33 20	0.25 34	0.22 48	0.40 51	0.24 57	0.59 86	0.85 58	0.22 138	0.20 93	0.28 87	0.30 105	0.43 109	0.33 103

Nwc_Net	0.40 63	0.25 123	0.25 132	0.25 132	0.30 157	0.29 136	0.65 196	0.36 135	0.30 149	0.25 46	0.31 118	0.41 117	0.21 84	0.24 88	2.18 119	0.33 20	0.25 34	0.22 48	0.40 51	0.24 57	0.59 86	0.85 58	0.22 138	0.20 93	0.28 87	0.30 105	0.43 109	0.33 103

R-Stereo Train	0.71 160	0.25 123	0.26 144	0.24 124	0.19 79	0.25 119	0.14 53	0.34 109	0.30 149	0.52 178	0.65 175	0.45 139	0.32 142	0.53 185	4.42 183	1.58 215	0.58 188	0.51 206	1.26 192	0.64 183	1.51 193	2.41 203	0.14 76	0.21 101	0.37 140	0.42 148	0.36 63	0.46 146

RAFT-Stereo	0.71 160	0.25 123	0.26 144	0.24 124	0.19 79	0.25 119	0.14 53	0.34 109	0.30 149	0.52 178	0.65 175	0.45 139	0.32 142	0.53 185	4.42 183	1.58 215	0.58 188	0.51 206	1.26 192	0.64 183	1.51 193	2.41 203	0.14 76	0.21 101	0.37 140	0.42 148	0.36 63	0.46 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.74 166	0.25 123	0.24 122	0.19 91	0.24 124	0.38 173	0.23 100	0.42 167	0.24 116	0.60 200	0.48 160	0.42 125	1.54 235	0.54 188	2.07 113	2.22 250	0.43 140	0.34 132	1.25 189	0.67 190	1.89 221	2.97 230	0.18 113	0.21 101	0.57 195	0.52 179	0.39 85	0.57 162

NVstereo2D	0.63 150	0.25 123	0.22 110	0.29 156	0.26 136	0.34 157	0.35 132	0.30 70	0.22 103	0.39 146	0.32 127	0.27 44	0.16 46	0.43 161	9.07 264	0.45 61	0.34 94	0.28 91	0.38 46	0.21 41	0.37 33	0.51 25	0.30 170	0.22 115	0.32 118	0.25 68	0.28 41	0.25 64

DeepPruner_ROB	0.56 131	0.25 123	0.26 144	0.25 132	0.28 152	0.26 122	1.00 225	0.32 92	0.25 122	0.37 133	0.38 143	0.35 89	0.25 104	0.31 127	3.86 169	0.71 127	0.35 99	0.30 103	0.53 92	0.25 65	1.34 172	1.26 108	0.23 142	0.24 132	0.30 102	0.44 155	0.47 124	0.31 93

MLCV	0.58 138	0.25 123	0.25 132	0.37 182	0.34 171	0.35 163	0.55 179	0.46 187	0.46 195	0.53 182	0.79 196	0.64 185	0.41 176	0.29 113	1.32 49	1.41 204	0.49 164	0.30 103	1.29 201	0.29 76	1.28 166	1.37 117	0.23 142	0.41 186	0.36 135	0.36 129	0.49 129	0.35 115

DLCB_ROB	0.36 45	0.25 123	0.24 122	0.22 113	0.24 124	0.22 98	0.31 123	0.28 59	0.23 111	0.31 81	0.34 132	0.35 89	0.26 109	0.33 134	1.24 40	0.35 26	0.34 94	0.28 91	0.31 33	0.22 50	0.59 86	0.80 52	0.21 133	0.24 132	0.48 182	0.37 134	0.38 79	0.45 141

anonymity	1.70 232	0.26 139	0.41 199	0.28 151	0.25 131	0.51 203	0.23 100	0.49 197	0.56 210	0.63 209	22.54 292	0.58 175	0.59 195	0.37 149	1.81 89	1.46 206	0.47 157	0.36 147	1.10 176	0.52 161	1.45 189	3.41 248	0.23 142	0.35 170	1.09 239	1.56 244	3.23 275	1.06 201

dd	0.39 60	0.26 139	0.15 50	0.45 203	0.17 62	0.33 154	0.21 90	0.29 64	0.14 36	0.29 62	0.15 39	0.45 139	0.14 39	0.16 40	2.98 140	0.41 47	0.38 114	0.22 48	0.53 92	0.34 92	0.37 33	0.35 12	0.17 105	0.30 160	0.29 98	0.21 46	0.40 91	0.32 97

IPLGR	0.80 176	0.26 139	0.22 110	0.23 117	0.25 131	0.18 69	0.17 71	0.33 104	0.20 91	0.41 154	1.55 242	0.35 89	0.31 137	0.57 202	8.76 258	0.61 109	0.43 140	0.38 164	0.67 126	0.48 154	0.87 124	2.30 198	0.13 61	0.29 154	0.38 148	0.47 167	0.63 168	0.29 83

AACVNet	0.45 89	0.26 139	0.21 96	0.27 144	0.29 156	0.26 122	0.32 126	0.30 70	0.21 98	0.31 81	0.30 114	0.33 79	0.19 71	0.36 146	3.76 166	0.44 57	0.33 86	0.26 78	0.41 54	0.27 73	0.46 51	0.71 42	0.20 128	0.22 115	0.30 102	0.31 111	0.42 102	0.37 123

cross-raft	0.70 158	0.26 139	0.24 122	0.22 113	0.23 118	0.40 178	0.21 90	0.43 175	0.26 132	0.48 172	0.45 150	0.44 133	0.31 137	0.44 165	1.82 92	1.88 232	0.42 134	0.34 132	1.30 202	0.78 203	1.97 233	3.53 255	0.18 113	0.21 101	0.47 179	0.45 158	0.42 102	0.67 173

ADLNet	0.53 116	0.26 139	0.18 74	0.21 106	0.21 100	0.24 114	0.20 84	0.30 70	0.17 65	0.23 35	0.23 75	0.63 182	0.19 71	0.48 171	6.74 232	0.39 41	0.29 57	0.21 39	0.26 24	0.21 41	0.37 33	0.93 66	0.19 120	0.15 39	0.25 68	0.28 88	0.34 57	0.24 60

psm_up	0.42 70	0.26 139	0.28 155	0.28 151	0.27 144	0.27 128	0.41 150	0.36 135	0.32 159	0.29 62	0.24 78	0.41 117	0.26 109	0.50 178	1.90 95	0.36 29	0.35 99	0.31 113	0.70 135	0.37 103	0.52 64	0.75 46	0.16 98	0.29 154	0.33 122	0.37 134	0.40 91	0.33 103

RTSC	0.69 157	0.26 139	0.30 163	0.24 124	0.27 144	0.30 139	0.50 167	0.35 120	0.34 167	0.44 161	0.46 152	0.35 89	0.28 122	0.31 127	7.03 238	0.69 123	0.52 172	0.47 191	0.76 142	0.38 109	0.84 123	1.10 90	0.18 113	0.37 178	0.33 122	0.34 122	0.50 134	0.63 170

NLCA_NET_v2_RVC	0.37 49	0.26 139	0.25 132	0.23 117	0.30 157	0.21 89	0.44 160	0.28 59	0.51 205	0.37 133	0.25 85	0.36 99	0.18 60	0.29 113	2.01 106	0.33 20	0.28 52	0.22 48	0.35 41	0.24 57	0.32 27	0.64 35	0.16 98	0.19 84	0.24 60	0.42 148	0.32 46	0.32 97
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	0.65 151	0.26 139	0.27 151	0.37 182	0.40 197	0.43 187	0.41 150	0.47 190	0.31 154	0.56 187	0.72 187	0.74 195	0.74 209	0.19 65	1.94 99	1.69 223	0.41 125	0.37 152	1.54 215	0.58 170	1.64 206	1.15 96	0.21 133	0.51 205	0.35 129	0.40 142	0.59 163	0.41 133

EKT-Stereo	1.24 211	0.27 149	0.26 144	0.28 151	0.26 136	0.31 144	0.54 175	0.43 175	0.33 164	0.45 165	0.84 198	0.51 164	0.44 185	0.68 217	12.27 281	2.16 247	0.54 181	0.52 210	1.28 197	1.01 233	5.05 283	3.02 237	0.15 85	0.22 115	0.43 163	0.47 167	0.56 148	0.33 103

CASS	0.57 134	0.27 149	0.28 155	0.33 170	0.28 152	0.30 139	0.88 216	0.40 154	0.30 149	0.47 168	0.51 162	0.48 157	0.37 166	0.17 46	1.95 100	0.67 122	0.77 217	0.46 187	0.80 148	0.29 76	1.68 212	1.65 142	0.18 113	0.23 124	0.46 178	0.34 122	0.53 141	0.46 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.67 156	0.27 149	0.28 155	0.29 156	0.30 157	0.34 157	0.61 191	0.35 120	0.27 139	0.62 205	1.02 216	0.43 129	0.30 132	0.30 119	1.92 97	1.08 181	0.54 181	0.37 152	1.16 183	0.85 213	1.37 176	2.98 231	0.20 128	0.26 143	0.33 122	0.50 172	0.69 177	0.45 141

GEStereo_RVC	0.53 116	0.27 149	0.34 177	0.27 144	0.27 144	0.31 144	0.53 173	0.41 159	0.25 122	0.35 111	0.28 104	0.41 117	0.25 104	0.30 119	1.92 97	0.74 129	0.50 167	0.37 152	0.92 163	0.38 109	0.93 130	2.15 184	0.21 133	0.37 178	0.32 118	0.31 111	0.51 137	0.48 150

pcwnet_v2	0.70 158	0.27 149	0.31 168	0.31 164	0.34 171	0.30 139	0.26 113	0.34 109	0.25 122	0.50 175	0.40 145	1.84 243	0.41 176	0.32 131	5.63 214	0.61 109	0.38 114	0.30 103	1.11 178	0.26 69	0.88 125	1.09 89	0.57 217	0.25 137	0.36 135	0.36 129	0.51 137	0.87 191

APVNet	0.42 70	0.27 149	0.20 80	0.24 124	0.27 144	0.28 133	0.26 113	0.32 92	0.22 103	0.26 52	0.31 118	0.30 59	0.17 54	0.27 104	2.45 131	0.51 86	0.45 149	0.34 132	0.67 126	0.33 90	0.56 77	1.03 85	0.16 98	0.29 154	0.29 98	0.25 68	0.45 117	0.31 93

FADNet	0.56 131	0.27 149	0.24 122	0.29 156	0.26 136	0.27 128	0.47 164	0.36 135	0.24 116	0.35 111	0.34 132	0.38 103	0.28 122	0.28 110	5.03 195	0.43 52	0.33 86	0.34 132	0.70 135	0.44 141	0.66 97	0.98 74	0.19 120	0.23 124	0.40 157	0.41 145	0.37 75	0.44 137

HSM-Net_RVC	1.02 192	0.27 149	0.28 155	0.44 197	0.33 167	0.31 144	0.40 145	0.47 190	0.29 144	0.58 191	0.95 212	11.21 282	0.48 190	0.31 127	2.42 130	0.66 120	0.48 160	0.30 103	0.57 106	0.57 168	1.35 175	2.26 193	0.27 157	0.45 197	0.44 168	0.46 163	0.56 148	0.50 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.54 119	0.27 149	0.24 122	0.25 132	0.25 131	0.25 119	0.22 93	0.27 54	0.19 84	0.30 69	0.31 118	0.34 85	0.18 60	0.33 134	5.54 211	0.48 80	0.53 177	0.24 64	0.86 158	0.24 57	0.63 94	0.76 48	0.19 120	0.35 170	0.31 109	0.31 111	0.42 102	0.34 111

MyStereo04	0.50 110	0.28 158	0.27 151	0.23 117	0.24 124	0.19 76	0.22 93	0.38 146	0.29 144	0.64 212	0.28 104	0.48 157	0.19 71	0.35 143	1.48 62	0.65 119	0.37 108	0.27 83	1.22 188	0.50 159	1.12 150	1.26 108	0.44 202	0.30 160	0.39 153	0.50 172	0.55 146	0.30 89

DAS	0.75 168	0.28 158	0.25 132	0.39 190	0.34 171	0.37 169	0.38 140	0.51 203	0.45 188	0.61 201	0.92 209	0.81 202	0.72 206	0.20 72	1.81 89	1.80 229	0.76 215	0.46 187	1.39 209	0.61 174	2.15 246	2.12 181	0.27 157	0.46 198	0.45 171	0.50 172	0.63 168	0.52 154

SepStereo	0.75 168	0.28 158	0.25 132	0.39 190	0.34 171	0.37 169	0.38 140	0.51 203	0.45 188	0.61 201	0.92 209	0.81 202	0.72 206	0.20 72	1.81 89	1.80 229	0.76 215	0.46 187	1.39 209	0.61 174	2.15 246	2.12 181	0.27 157	0.46 198	0.45 171	0.50 172	0.63 168	0.52 154

s12784h	0.57 134	0.28 158	0.28 155	0.30 159	0.24 124	0.18 69	0.14 53	0.36 135	0.25 122	0.38 141	0.24 78	0.40 111	0.39 173	0.17 46	1.26 43	1.10 184	0.48 160	0.27 83	0.72 139	0.37 103	1.49 191	1.74 150	0.13 61	0.20 93	0.44 168	0.47 167	2.18 257	0.86 190

STTStereo	0.40 63	0.28 158	0.28 155	0.24 124	0.28 152	0.23 107	0.55 179	0.25 52	0.36 172	0.29 62	0.27 98	0.35 89	0.22 89	0.27 104	2.65 135	0.33 20	0.27 46	0.25 71	0.31 33	0.22 50	0.37 33	0.69 39	0.31 176	0.19 84	0.26 74	0.31 111	0.36 63	0.40 132

dad	0.60 144	0.29 163	0.21 96	0.64 227	0.32 165	0.42 186	0.96 224	0.58 215	0.19 84	0.44 161	0.19 57	0.50 161	0.43 183	0.18 59	3.95 173	0.53 90	0.42 134	0.27 83	0.77 143	0.32 87	0.56 77	0.56 27	0.19 120	0.35 170	0.57 195	0.24 62	1.25 225	0.83 186

PSMNet-ADL	1.03 195	0.29 163	0.31 168	0.34 175	0.35 182	0.35 163	0.64 194	0.55 211	0.35 168	0.71 230	1.40 233	0.60 178	1.07 219	2.44 261	6.98 237	1.98 238	1.55 245	0.40 171	1.25 189	0.51 160	1.28 166	2.00 170	0.35 188	0.26 143	0.37 140	0.42 148	0.68 174	0.36 120

EAI-Stereo	1.49 222	0.29 163	0.52 217	0.57 214	0.37 188	8.27 287	0.81 213	0.45 183	0.83 231	0.34 104	1.41 234	0.47 149	0.34 153	0.26 98	3.70 164	6.04 284	0.44 143	0.65 232	2.71 228	0.74 199	1.46 190	1.97 168	0.29 167	0.76 245	1.07 237	2.21 258	1.45 236	1.76 231

RP	0.47 98	0.29 163	0.34 177	0.31 164	0.31 163	0.29 136	0.52 171	0.34 109	0.33 164	0.23 35	0.35 137	0.38 103	0.26 109	0.25 94	3.84 168	0.33 20	0.30 69	0.22 48	0.34 38	0.24 57	0.30 22	1.02 77	0.19 120	0.25 137	0.30 102	0.32 116	0.53 141	0.37 123

UDGNet	0.43 81	0.30 167	0.23 119	0.55 211	0.45 208	0.50 201	0.44 160	0.31 80	0.22 103	0.27 55	0.29 109	0.31 63	0.13 33	0.68 217	1.27 44	0.45 61	0.34 94	0.25 71	0.67 126	0.25 65	0.66 97	1.15 96	0.41 196	0.17 62	0.34 127	0.32 116	0.42 102	0.29 83

SACVNet	0.49 105	0.30 167	0.27 151	0.28 151	0.30 157	0.27 128	0.36 135	0.37 144	0.29 144	0.35 111	0.28 104	0.35 89	0.26 109	0.38 151	2.96 139	0.45 61	0.39 118	0.29 99	0.58 112	0.30 80	0.75 112	1.37 117	0.20 128	0.27 149	0.37 140	0.35 125	0.46 118	0.37 123

Anonymous3	0.61 147	0.30 167	0.24 122	0.21 106	0.27 144	0.28 133	0.22 93	0.50 200	0.35 168	0.37 133	0.27 98	0.76 198	0.54 193	0.52 180	2.02 108	1.89 233	0.52 172	0.46 187	0.96 167	0.58 170	1.27 164	1.94 165	0.20 128	0.23 124	0.37 140	0.41 145	0.54 145	0.37 123

SHD	0.76 171	0.30 167	0.51 214	0.36 178	0.38 191	0.37 169	0.54 175	0.50 200	0.45 188	0.54 185	0.63 171	0.52 167	0.66 202	0.38 151	6.13 223	0.69 123	0.50 167	0.44 181	0.96 167	0.48 154	1.09 149	1.20 102	0.26 151	0.53 209	0.50 184	0.53 181	0.50 134	0.67 173

DCVSM-stereo	1.16 207	0.31 171	0.36 186	0.44 197	0.34 171	0.53 208	0.38 140	0.68 224	0.39 176	0.66 216	1.38 232	1.59 235	0.84 213	0.44 165	1.43 58	1.01 168	0.49 164	0.37 152	12.42 276	0.92 224	1.53 197	1.57 133	0.41 196	0.50 203	0.43 163	0.60 192	0.72 181	0.60 166

FADNet-RVC-Resample	0.60 144	0.31 171	0.59 227	0.28 151	0.45 208	0.22 98	0.43 154	0.39 151	0.32 159	0.44 161	0.30 114	0.46 146	0.46 187	0.44 165	4.75 192	0.52 88	0.42 134	0.43 177	0.59 113	0.64 183	0.54 72	1.24 106	0.30 170	0.38 181	0.31 109	0.39 140	0.33 47	0.41 133

RTS	0.83 179	0.32 173	0.30 163	0.30 159	0.34 171	0.45 193	0.77 211	0.42 167	0.45 188	0.43 157	0.34 132	0.55 170	0.35 158	0.43 161	7.23 243	0.76 130	0.58 188	0.44 181	1.04 172	0.48 154	1.05 139	1.10 90	0.26 151	0.41 186	0.58 198	1.67 247	0.58 158	0.79 183

RTSA	0.83 179	0.32 173	0.30 163	0.30 159	0.34 171	0.45 193	0.77 211	0.42 167	0.45 188	0.43 157	0.34 132	0.55 170	0.35 158	0.43 161	7.23 243	0.76 130	0.58 188	0.44 181	1.04 172	0.48 154	1.05 139	1.10 90	0.26 151	0.41 186	0.58 198	1.67 247	0.58 158	0.79 183

NCC-stereo	0.50 110	0.33 175	0.31 168	0.31 164	0.33 167	0.31 144	0.58 184	0.41 159	0.40 180	0.24 41	0.37 140	0.40 111	0.36 161	0.28 110	3.38 149	0.37 32	0.31 74	0.32 115	0.44 61	0.44 141	0.50 57	0.94 67	0.28 161	0.25 137	0.38 148	0.44 155	0.46 118	0.44 137

Abc-Net	0.50 110	0.33 175	0.31 168	0.31 164	0.33 167	0.31 144	0.58 184	0.41 159	0.40 180	0.24 41	0.37 140	0.40 111	0.36 161	0.28 110	3.38 149	0.37 32	0.31 74	0.32 115	0.44 61	0.44 141	0.50 57	0.94 67	0.28 161	0.25 137	0.38 148	0.44 155	0.46 118	0.44 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.98 188	0.33 175	0.34 177	0.25 132	0.34 171	0.36 166	0.54 175	0.32 92	0.65 221	0.59 194	0.47 157	0.76 198	0.18 60	0.30 119	8.84 261	0.49 81	0.29 57	0.27 83	0.82 151	0.79 206	0.56 77	0.89 62	0.19 120	0.20 93	0.68 212	1.95 254	1.43 234	3.74 261

TRStereo	1.98 238	0.34 178	0.47 207	0.25 132	0.19 79	0.65 219	0.29 121	0.44 180	0.56 210	0.70 228	0.63 171	0.80 201	0.29 127	0.24 88	3.25 146	4.38 281	0.37 108	0.36 147	1.05 175	0.87 216	1.34 172	2.98 231	0.60 220	0.20 93	0.66 210	30.16 293	0.88 203	0.48 150

stereogan	0.45 89	0.34 178	0.32 174	0.33 170	0.38 191	0.36 166	0.35 132	0.36 135	0.33 164	0.30 69	0.31 118	0.47 149	0.31 137	0.27 104	1.84 93	0.43 52	0.32 78	0.25 71	0.45 70	0.31 82	0.45 49	1.68 145	0.24 146	0.26 143	0.30 102	0.33 119	0.58 158	0.39 131

ADCRef	1.02 192	0.34 178	0.38 192	0.23 117	0.35 182	0.34 157	0.42 152	0.36 135	0.85 233	0.39 146	0.31 118	0.40 111	0.26 109	0.31 127	9.43 267	0.63 116	0.34 94	0.32 115	0.84 153	0.57 168	0.53 68	0.99 75	0.47 208	0.36 174	0.99 231	1.08 224	0.98 211	5.01 271

DDVS	1.83 235	0.35 181	0.40 195	0.33 170	0.38 191	0.38 173	0.35 132	2.47 278	0.46 195	0.70 228	16.59 289	2.41 253	0.69 204	0.79 225	3.72 165	1.30 197	0.60 198	0.49 197	6.26 250	0.84 210	2.85 270	2.44 207	0.26 151	0.36 174	0.36 135	0.61 193	2.19 258	0.71 175

GwcNet-ADL	0.74 166	0.35 181	0.37 189	0.42 194	0.37 188	0.34 157	0.54 175	0.40 154	0.27 139	0.61 201	1.49 236	0.67 188	0.42 180	0.33 134	3.62 162	1.33 200	0.52 172	0.56 219	0.91 162	0.87 216	1.20 161	1.83 159	0.24 146	0.29 154	0.38 148	0.49 170	0.48 127	0.65 172

FADNet_RVC	0.88 184	0.35 181	1.04 254	0.44 197	0.64 229	0.34 157	0.70 201	0.43 175	0.46 195	0.48 172	0.49 161	0.70 194	0.57 194	0.62 211	3.92 172	0.81 143	0.59 195	1.01 264	1.70 218	0.72 196	1.63 204	1.60 138	0.45 204	0.60 225	0.56 194	0.45 158	1.88 249	0.63 170

ITSA-stereo	1.00 190	0.36 184	0.35 184	0.55 211	0.43 203	0.33 154	0.94 221	0.52 207	0.48 199	0.71 230	1.44 235	0.69 193	0.63 200	0.37 149	3.55 157	1.64 222	0.61 200	0.55 217	1.10 176	0.86 214	1.37 176	2.00 170	0.52 215	0.53 209	0.51 186	1.03 221	3.14 273	1.77 232

PA-Net	0.59 142	0.36 184	0.38 192	0.25 132	0.38 191	0.26 122	0.46 163	0.33 104	0.36 172	0.30 69	0.36 139	0.30 59	0.32 142	0.49 176	3.68 163	0.51 86	0.26 42	0.29 99	0.34 38	0.31 82	0.40 41	0.95 70	0.59 218	0.27 149	0.33 122	0.77 203	0.35 61	2.26 237
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	1.24 211	0.36 184	0.34 177	0.44 197	0.30 157	0.45 193	0.40 145	0.59 216	0.35 168	1.95 274	5.83 274	5.52 275	0.61 198	0.55 191	4.50 188	1.27 194	0.52 172	0.39 169	1.72 219	0.86 214	1.74 213	2.26 193	0.26 151	0.44 194	0.35 129	0.37 134	0.51 137	0.56 160

NCCL2	0.60 144	0.36 184	0.32 174	0.30 159	0.40 197	0.26 122	0.52 171	0.35 120	0.32 159	0.41 154	0.33 130	0.41 117	0.25 104	0.54 188	4.15 178	0.59 105	0.42 134	0.32 115	0.40 51	0.32 87	0.79 117	1.41 120	0.41 196	0.35 170	0.45 171	0.45 158	0.75 189	0.53 157

NOSS_ROB	0.99 189	0.36 184	0.28 155	0.38 185	0.37 188	0.40 178	0.34 130	0.89 239	0.39 176	0.71 230	0.90 207	1.00 214	0.60 196	1.35 242	5.04 196	2.39 256	0.66 206	0.58 226	0.68 133	0.44 141	2.24 249	3.36 245	0.32 181	0.51 205	0.45 171	1.00 219	0.73 184	0.45 141

AIO-Stereo-zeroshot	1.03 195	0.37 189	0.69 236	0.38 185	0.41 199	0.55 210	0.68 199	0.44 180	1.05 242	0.65 214	2.14 256	0.60 178	0.64 201	0.27 104	1.35 52	1.95 236	0.46 151	0.44 181	1.28 197	1.06 237	1.61 203	3.55 256	0.48 211	0.41 186	0.82 224	1.47 239	2.97 272	1.08 203

SFCPSM	2.47 251	0.37 189	0.30 163	0.38 185	0.34 171	0.40 178	0.40 145	0.42 167	0.48 199	0.62 205	1.07 217	1.09 216	5.75 267	0.39 155	13.40 284	1.37 202	0.60 198	0.49 197	31.30 291	0.84 210	1.49 191	1.92 162	0.30 170	0.38 181	0.43 163	0.53 181	0.72 181	1.00 197

FCDSN-DC	0.91 185	0.37 189	0.66 233	0.41 193	0.42 202	0.50 201	0.94 221	0.39 151	0.31 154	0.46 166	0.34 132	0.67 188	0.31 137	0.56 193	8.70 257	0.85 150	0.50 167	0.48 195	0.79 147	0.38 109	1.31 171	2.78 221	0.30 170	0.60 225	0.39 153	0.43 153	0.42 102	0.38 128
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.54 119	0.37 189	0.47 207	0.35 176	0.38 191	0.41 183	0.36 135	0.37 144	0.39 176	0.32 95	0.46 152	0.42 125	0.42 180	0.35 143	3.29 148	0.38 37	0.36 105	0.28 91	0.49 74	0.35 96	0.72 108	1.21 103	0.25 148	0.30 160	0.39 153	0.46 163	0.53 141	0.53 157

DeepPrunerF	0.80 176	0.37 189	0.21 96	0.52 208	1.05 248	0.38 173	0.58 184	0.32 92	0.90 238	0.23 35	0.32 127	0.25 35	0.18 60	0.26 98	5.52 210	0.52 88	0.30 69	0.26 78	0.52 88	0.26 69	0.44 48	0.55 26	0.22 138	0.21 101	5.87 279	0.51 178	0.47 124	0.30 89

UCFNet_RVC	0.57 134	0.37 189	0.27 151	0.30 159	0.32 165	0.28 133	0.32 126	0.30 70	0.23 111	0.35 111	0.27 98	0.52 167	0.26 109	0.34 141	5.19 199	0.46 69	0.32 78	0.25 71	1.03 171	0.26 69	0.73 110	0.84 57	0.45 204	0.23 124	0.37 140	0.33 119	0.36 63	0.45 141

SGM-Forest	2.22 248	0.37 189	0.25 132	0.54 210	0.45 208	0.41 183	0.36 135	0.61 218	0.74 227	0.72 233	0.65 175	1.01 215	2.24 243	0.43 161	7.35 246	2.53 261	0.52 172	0.38 164	25.12 287	0.36 99	2.24 249	3.52 254	0.40 192	0.47 202	1.03 234	0.59 190	1.83 248	4.94 270
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	1.15 206	0.38 196	0.58 224	0.57 214	0.65 231	0.52 206	0.61 191	0.75 228	0.45 188	0.78 243	2.74 263	1.46 228	1.93 241	0.49 176	3.14 144	2.47 260	0.59 195	0.60 227	2.42 224	1.16 247	2.14 244	2.40 202	0.73 232	0.58 222	0.43 163	0.55 187	0.74 188	1.26 216

ADCPNet	1.61 229	0.38 196	0.74 240	0.43 196	0.76 237	0.44 192	1.54 245	0.89 239	0.69 225	0.76 241	1.64 247	0.81 202	3.20 257	0.76 223	8.80 260	1.90 234	0.59 195	0.37 152	4.80 246	1.06 237	1.27 164	1.49 126	0.93 241	0.43 192	1.05 236	1.37 236	0.96 209	5.45 275

PS-NSSS	0.46 96	0.38 196	0.26 144	0.42 194	0.31 163	0.38 173	0.47 164	0.34 109	0.20 91	0.36 126	0.24 78	0.84 206	0.26 109	0.41 157	2.16 116	0.37 32	0.35 99	0.23 58	0.57 106	0.21 41	0.43 47	0.59 33	0.52 215	0.21 101	0.33 122	0.31 111	0.87 202	0.36 120

CBMV_ROB	1.50 225	0.38 196	0.44 204	0.61 222	0.53 217	0.72 227	0.87 214	0.97 248	0.41 185	0.82 246	1.34 230	3.03 258	2.77 248	0.67 215	5.27 203	1.29 196	0.91 221	0.49 197	2.40 223	0.73 197	1.83 215	2.91 227	0.44 202	0.46 198	1.38 246	2.48 260	2.25 259	3.99 264

PWC_ROB	0.75 168	0.38 196	0.40 195	0.31 164	0.36 185	0.38 173	0.58 184	0.40 154	0.68 224	0.44 161	0.79 196	0.58 175	1.23 227	0.33 134	3.24 145	1.21 192	0.64 203	0.52 210	1.04 172	0.48 154	1.20 161	1.67 144	0.27 157	0.51 205	0.39 153	0.41 145	0.68 174	1.17 209

CBMV	1.24 211	0.38 196	0.34 177	0.44 197	0.43 203	0.63 217	0.93 220	0.88 237	0.41 185	0.66 216	0.85 202	1.52 232	1.27 229	1.05 232	4.34 182	2.35 253	0.72 211	0.50 203	1.69 217	0.78 203	1.85 217	3.21 242	0.31 176	0.57 219	0.51 186	0.53 181	1.09 220	5.35 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.35 217	0.39 202	0.51 214	0.53 209	0.44 205	0.51 203	0.38 140	0.55 211	0.40 180	0.76 241	1.27 227	0.56 172	0.53 192	1.94 252	9.60 273	3.60 277	0.62 202	0.65 232	0.85 155	0.94 225	2.13 243	3.87 266	0.30 170	0.53 209	0.54 192	0.52 179	0.97 210	2.49 243

S-Stereo	1.49 222	0.40 203	0.47 207	0.62 223	0.61 226	0.65 219	1.16 228	0.61 218	0.57 215	0.69 224	4.22 271	1.62 237	0.66 202	0.46 169	5.38 206	2.80 266	0.56 186	0.65 232	4.93 247	4.83 282	1.34 172	2.95 229	0.99 246	0.63 233	0.43 163	0.53 181	0.67 172	0.96 195

GANetREF_RVC	0.52 114	0.40 203	0.39 194	0.38 185	0.36 185	0.36 166	0.34 130	0.51 203	0.43 187	0.48 172	0.27 98	0.75 197	0.44 185	0.29 113	1.30 46	0.46 69	1.06 227	0.34 132	0.63 122	0.39 119	0.90 127	0.80 52	0.31 176	0.41 186	0.45 171	0.40 142	0.65 171	0.52 154
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
SAMSARA	1.13 203	0.41 205	0.61 228	0.45 203	0.47 211	0.46 197	0.75 206	0.75 228	0.63 219	0.63 209	0.71 185	0.64 185	1.75 236	0.50 178	6.46 230	1.05 171	0.58 188	0.64 231	1.26 192	0.65 188	1.44 188	1.53 130	0.29 167	0.63 233	1.73 257	2.11 256	1.68 244	1.81 233

AnyNet_C32	1.29 216	0.41 205	0.37 189	0.37 182	0.41 199	0.49 200	0.72 204	0.48 193	1.21 250	0.56 187	0.87 205	0.58 175	0.37 166	0.42 159	9.98 275	1.25 193	0.58 188	0.54 215	0.90 160	0.63 180	1.41 186	2.06 177	0.34 185	0.54 212	1.08 238	2.33 259	1.33 229	4.59 268

NaN_ROB	0.86 183	0.41 205	0.41 199	0.36 178	0.49 213	0.43 187	0.90 219	0.46 187	1.31 254	0.40 150	0.65 175	0.96 213	0.32 142	0.48 171	5.44 208	0.59 105	0.37 108	0.53 213	0.51 83	0.63 180	0.66 97	1.13 94	0.28 161	0.50 203	0.79 222	1.54 243	0.98 211	1.69 230

XPNet_ROB	0.56 131	0.41 205	0.30 163	0.27 144	0.33 167	0.33 154	0.38 140	0.28 59	0.32 159	0.32 95	0.42 147	1.18 218	0.25 104	0.32 131	3.03 142	0.53 90	0.66 206	0.30 103	0.43 59	0.34 92	0.75 112	1.60 138	0.26 151	0.27 149	0.32 118	0.35 125	0.76 193	0.48 150

pmcnn	1.28 215	0.43 209	0.41 199	0.58 218	0.64 229	0.56 212	1.59 246	0.73 226	0.48 199	0.61 201	1.31 228	1.55 233	3.12 255	1.04 231	3.82 167	2.27 251	0.89 220	0.95 260	1.85 221	1.09 240	2.50 262	3.33 243	0.81 238	0.54 212	0.52 188	0.68 197	1.09 220	1.31 218

ADCL	1.10 201	0.44 210	0.37 189	0.33 170	0.34 171	0.40 178	0.50 167	0.39 151	1.21 250	0.59 194	0.47 157	0.46 146	0.27 118	0.33 134	7.64 251	0.57 101	0.40 122	0.56 219	0.70 135	0.69 194	0.72 108	0.97 73	0.29 167	0.37 178	1.70 255	1.79 250	1.76 247	5.37 274

AIO-Stereo-zeroshot1	2.91 258	0.45 211	0.61 228	0.38 185	0.44 205	0.64 218	0.70 201	0.48 193	1.33 256	0.69 224	2.00 253	0.63 182	0.61 198	0.24 88	2.56 133	3.16 269	0.44 143	0.60 227	48.67 295	1.11 243	1.51 193	3.87 266	0.67 226	0.30 160	0.72 214	3.59 269	0.98 211	1.05 200

iRaft-Stereo_20w	1.46 221	0.46 212	0.73 239	0.60 220	0.34 171	0.52 206	0.76 210	0.43 175	0.86 234	0.90 253	1.85 250	0.57 174	0.48 190	0.85 227	2.22 123	3.23 271	0.48 160	0.55 217	1.17 184	3.69 279	1.53 197	4.23 273	0.34 185	0.39 183	1.04 235	7.81 281	2.03 254	1.43 222

DPSNet	1.55 227	0.46 212	0.51 214	0.56 213	0.67 233	0.68 226	0.60 190	0.52 207	0.67 222	0.47 168	0.91 208	3.61 264	1.80 239	1.42 244	3.87 170	2.08 243	1.53 243	1.18 270	7.27 258	1.86 268	2.26 251	3.71 262	1.01 247	0.79 248	0.78 221	1.06 223	0.78 195	0.90 193

XQC	0.85 182	0.47 214	0.43 203	0.50 207	0.48 212	0.51 203	0.64 194	0.57 214	0.49 202	0.59 194	0.63 171	0.62 181	0.90 215	0.48 171	6.85 234	0.79 134	0.48 160	0.48 195	0.86 158	0.47 152	0.96 131	1.19 101	0.34 185	0.46 198	0.62 206	0.78 204	0.69 177	0.58 164

STTRV1_RVC		0.48 215	0.41 199	0.57 214	0.44 205	0.65 219	0.69 200	0.53 209	0.56 210	0.53 182	0.74 188	0.95 212	1.23 227	0.93 229		1.20 191	1.96 254	0.51 206		1.98 271	1.89 221			0.71 240	1.17 243	1.15 226	1.35 231	2.70 246

ETE_ROB	0.66 153	0.48 215	0.31 168	0.36 178	0.38 191	0.40 178	0.49 166	0.33 104	0.49 202	0.40 150	0.60 168	1.36 225	0.29 127	0.41 157	3.00 141	0.53 90	1.01 224	0.34 132	0.71 138	0.42 126	1.03 137	1.59 136	0.28 161	0.32 167	0.40 157	0.45 158	0.75 189	0.56 160

ADCMid	1.19 209	0.50 217	0.55 221	0.39 190	0.60 225	0.57 213	0.88 216	0.60 217	0.75 228	0.47 168	0.69 184	0.74 195	1.17 223	0.42 159	8.06 255	1.08 181	0.54 181	0.45 185	1.76 220	0.58 170	1.14 153	1.63 141	0.59 218	0.44 194	0.59 201	1.44 237	1.26 227	4.11 266

ADCS	1.43 220	0.51 218	0.48 211	0.46 205	0.57 220	0.54 209	0.75 206	0.70 225	1.04 241	0.57 189	0.71 185	0.90 209	2.71 246	0.58 206	9.65 274	2.08 243	0.85 218	0.61 229	1.33 204	0.66 189	1.99 235	2.10 180	0.43 200	0.60 225	0.76 216	2.08 255	1.59 240	3.43 257

FC-DCNN	1.13 203	0.51 218	0.91 246	0.81 233	0.56 219	0.91 233	1.45 243	0.80 233	0.52 206	0.62 205	0.65 175	0.88 207	0.77 212	0.56 193	3.53 155	0.84 149	0.95 222	0.49 197	1.28 197	0.44 141	1.59 201	2.59 210	0.31 176	0.56 217	1.66 253	0.91 213	2.36 263	3.06 255

edge stereo	2.12 247	0.52 220	1.03 252	0.73 230	0.65 231	0.83 230	0.94 221	0.93 245	1.42 259	3.68 281	1.19 221	2.07 249	5.51 266	1.12 236	4.51 189	2.46 259	0.66 206	0.54 215	7.21 256	7.73 285	1.91 227	5.54 282	2.01 259	0.54 212	0.64 209	0.56 188	0.88 203	1.47 224

LSM0	4.85 275	0.52 220	0.57 223	0.79 232	0.68 234	0.93 234	1.64 247	1.10 254	1.07 243	0.88 252	1.61 244	1.82 242	2.76 247	0.57 202	36.27 295	52.79 296	1.17 231	0.61 229	5.39 249	1.09 240	2.69 265	4.05 270	0.43 200	0.71 240	0.96 230	2.62 261	1.66 243	5.53 276

CSAN	1.10 201	0.52 220	0.48 211	0.48 206	0.52 215	0.47 199	1.16 228	0.50 200	2.45 273	0.68 222	1.96 252	1.51 231	0.72 206	0.63 213	4.44 185	0.58 102	0.54 181	0.49 197	0.85 155	2.17 275	1.29 169	2.22 191	0.32 181	0.54 212	1.68 254	1.05 222	0.73 184	0.81 185

LALA_ROB	0.66 153	0.52 220	0.34 177	0.33 170	0.36 185	0.41 183	0.44 160	0.35 120	0.40 180	0.46 166	0.60 168	1.31 222	0.29 127	0.40 156	3.95 173	0.47 76	0.53 177	0.38 164	0.60 115	0.41 124	0.89 126	1.73 149	0.25 148	0.33 169	0.38 148	0.43 153	0.81 197	0.57 162

FC-DCNN v2	1.18 208	0.53 224	1.00 248	0.86 236	0.57 220	0.93 234	1.41 241	0.85 236	0.64 220	0.63 209	0.65 175	0.88 207	0.96 216	0.55 191	3.58 160	0.82 145	0.96 223	0.47 191	1.33 204	0.42 126	1.59 201	2.76 219	0.31 176	0.56 217	1.75 258	1.30 235	2.65 268	2.85 252

MFN_U_SF_DS_RVC	0.97 187	0.54 225	0.35 184	0.63 224	0.50 214	0.62 216	1.25 232	0.66 223	0.60 218	0.57 189	0.46 152	0.92 211	1.28 230	1.16 238	4.96 193	0.61 109	0.53 177	0.33 119	1.25 189	0.44 141	2.01 237	1.75 152	0.47 208	0.41 186	0.76 216	0.81 207	0.76 193	1.47 224

G-Net	1.35 217	0.54 225	0.64 232	0.44 197	0.52 215	0.58 215	0.56 181	0.90 241	1.32 255	0.66 216	1.20 222	2.96 257	1.21 226	0.38 151	4.22 179	1.62 220	0.61 200	0.76 246	1.47 214	1.34 254	1.63 204	1.95 167	0.39 190	0.62 230	0.79 222	2.98 267	1.56 238	4.61 269

PVD	1.03 195	0.54 225	0.66 233	0.60 220	0.59 223	0.67 224	0.71 203	0.91 242	0.87 235	0.59 194	0.84 198	0.81 202	1.06 218	0.61 210	6.62 231	0.78 133	0.72 211	0.66 236	1.18 185	0.68 193	1.39 178	1.52 128	0.40 192	0.62 230	0.85 227	0.97 217	0.86 201	1.12 204

FINET	2.02 241	0.57 228	0.61 228	0.36 178	0.41 199	0.65 219	0.75 206	0.51 203	1.37 258	0.40 150	1.53 238	0.60 178	1.81 240	1.11 234	5.80 218	2.01 241	0.74 213	0.39 169	1.12 179	1.26 253	1.24 163	3.49 252	0.36 189	1.29 272	5.70 278	8.60 282	3.56 276	8.18 280

SANet	1.53 226	0.57 228	0.54 219	0.57 214	0.63 228	0.84 231	1.33 237	0.94 246	5.40 281	0.52 178	2.18 257	4.12 268	2.90 253	0.69 219	5.97 221	0.54 95	1.22 233	0.57 223	0.94 166	0.84 210	1.67 209	1.76 153	0.47 208	0.65 236	0.76 216	1.29 234	0.92 207	2.37 239

AMNet	0.66 153	0.59 230	0.56 222	0.59 219	0.59 223	0.66 223	0.58 184	0.45 183	0.53 207	0.52 178	0.68 183	0.76 198	0.41 176	0.90 228	1.37 53	0.85 150	0.71 210	0.66 236	0.63 122	0.62 178	0.79 117	0.66 38	0.39 190	0.60 225	0.57 195	0.68 197	0.70 179	0.77 176

AnyNet_C01	1.58 228	0.60 231	0.54 219	0.63 224	0.57 220	0.55 210	1.30 236	0.91 242	1.28 253	0.68 222	0.87 205	1.32 223	1.38 233	0.60 207	10.94 278	2.59 264	1.36 235	1.01 264	1.45 213	0.78 203	1.92 230	2.80 222	0.60 220	0.65 236	1.35 245	1.00 219	1.63 242	3.28 256

MADNet+	1.26 214	0.61 232	0.76 242	0.78 231	0.75 236	0.67 224	1.28 234	0.96 247	0.76 229	0.78 243	0.67 182	1.26 219	1.09 220	0.71 220	7.44 247	1.41 204	1.21 232	0.68 239	1.36 208	0.96 227	2.27 252	1.65 142	0.67 226	1.01 260	1.09 239	0.86 210	0.92 207	1.37 220

CC-Net-ROB	0.71 160	0.61 232	0.40 195	0.82 234	0.61 226	0.84 231	0.72 204	0.43 175	0.31 154	0.47 168	0.33 130	1.47 230	0.76 211	0.64 214	2.54 132	0.42 48	0.45 149	0.33 119	2.71 228	0.31 82	0.53 68	0.64 35	0.96 245	0.29 154	0.42 162	0.37 134	0.39 85	0.53 157

FBW_ROB	1.09 200	0.65 234	0.58 224	0.89 237	0.89 244	0.75 228	1.26 233	0.46 187	0.35 168	0.53 182	0.76 192	1.15 217	1.35 232	1.88 251	6.04 222	0.46 69	0.64 203	0.33 119	2.64 226	0.54 166	1.66 207	1.39 119	1.22 251	0.57 219	0.47 179	0.54 185	0.56 148	0.87 191

IGEV-Stereo+	0.62 149	0.72 235	0.08 7	0.12 28	0.10 19	0.34 157	0.08 17	0.20 29	0.12 26	0.30 69	0.96 214	0.21 24	0.37 166	0.13 22	2.18 119	1.69 223	0.21 20	0.28 91	0.77 143	1.07 239	0.69 104	3.68 261	0.80 237	0.10 15	0.14 13	1.16 227	0.15 12	0.12 16

SPS-STEREO	1.77 234	0.72 235	0.70 237	0.90 238	0.76 237	0.94 236	1.22 231	0.83 235	0.77 230	0.85 251	1.60 243	1.46 228	1.15 222	1.13 237	6.34 227	2.28 252	1.13 230	0.97 262	10.82 272	1.01 233	2.76 266	3.50 253	0.65 222	1.04 263	0.83 225	0.94 215	1.61 241	1.00 197
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	2.06 244	0.72 235	0.62 231	1.20 241	0.81 242	1.07 239	0.88 216	1.56 268	1.33 256	0.92 255	2.05 254	3.97 267	3.27 259	0.79 225	9.44 268	2.77 265	1.06 227	0.76 246	4.72 245	0.77 202	3.43 276	4.36 275	0.48 211	0.61 229	1.79 259	1.20 230	2.41 264	2.75 247
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
MFMNet_re	1.04 198	0.78 238	0.71 238	0.83 235	0.72 235	0.99 237	1.00 225	0.75 228	0.84 232	0.69 224	0.77 193	1.34 224	0.88 214	0.73 221	3.39 152	1.16 188	1.02 225	0.80 253	1.68 216	0.87 216	2.31 254	1.22 104	0.66 223	0.73 242	0.67 211	0.65 196	0.98 211	1.02 199

DDUNet	0.78 174	0.93 239	0.47 207	1.24 243	1.04 247	1.20 243	1.21 230	0.35 120	0.36 172	0.37 133	0.46 152	0.68 192	0.33 152	1.75 248	3.05 143	0.45 61	0.74 213	0.51 206	0.90 160	0.61 174	0.59 86	1.03 85	0.87 240	0.31 164	0.36 135	0.36 129	0.61 166	0.38 128

SGM_RVC	2.96 259	0.93 239	1.03 252	0.98 239	0.79 239	1.11 240	1.28 234	7.29 286	1.16 246	1.02 259	1.61 244	2.40 252	10.04 275	0.77 224	2.62 134	1.34 201	1.69 250	0.79 252	8.10 262	1.44 258	1.88 220	3.56 258	0.66 223	1.03 262	4.05 272	5.78 276	5.56 280	11.12 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UDG	0.94 186	0.96 241	0.50 213	1.23 242	1.17 251	1.15 242	1.45 243	0.38 146	0.36 172	0.43 157	0.53 164	0.67 188	0.35 158	1.60 247	5.73 216	0.79 134	0.86 219	0.47 191	0.98 169	0.67 190	1.18 159	1.31 111	0.66 223	0.36 174	0.37 140	0.40 142	0.53 141	0.38 128

ELAS_RVC	2.44 250	0.96 241	1.22 264	1.27 245	1.00 245	2.07 255	1.39 240	1.49 264	0.90 238	1.02 259	7.69 278	3.59 263	8.45 272	1.08 233	6.38 229	1.59 218	1.48 240	1.44 276	2.76 231	0.83 207	2.49 261	3.71 262	0.71 231	0.92 255	4.00 271	3.72 271	1.70 245	2.12 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.40 249	1.03 243	1.09 258	1.42 247	1.18 252	1.56 246	1.37 239	1.45 262	1.11 244	0.98 257	7.50 276	3.70 265	3.24 258	1.17 239	6.79 233	1.57 214	1.51 242	1.42 275	2.70 227	0.74 199	2.41 260	3.64 260	0.70 230	0.87 252	3.48 270	4.29 273	2.53 265	5.26 272
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	2.06 244	1.09 244	1.31 267	5.01 272	1.02 246	1.12 241	1.77 250	1.17 255	1.46 260	2.60 278	2.11 255	2.14 251	3.29 260	1.20 240	6.91 236	1.03 170	1.88 252	0.71 243	7.92 260	0.89 220	1.85 217	2.00 170	0.40 192	1.06 264	1.00 232	1.64 246	1.11 222	1.83 234

SGM+DAISY	3.35 263	1.11 245	1.12 262	1.13 240	1.09 250	1.41 244	1.43 242	1.50 265	2.30 272	1.18 264	2.49 261	2.61 255	3.81 262	1.38 243	7.14 240	3.78 278	1.35 234	1.18 270	6.95 254	2.03 274	3.17 275	4.72 277	0.78 236	1.87 277	7.00 283	9.62 284	6.26 282	12.14 286

WAO-6	2.00 240	1.30 246	0.90 245	2.06 257	1.36 258	1.76 249	2.23 253	1.05 252	1.25 252	0.90 253	0.86 204	1.93 245	2.98 254	2.31 260	9.04 263	1.13 185	3.03 267	0.71 243	3.26 237	0.87 216	2.31 254	2.29 197	1.30 253	0.89 253	1.64 252	2.20 257	1.75 246	2.69 245

SQANet	1.49 222	1.36 247	0.58 224	3.10 264	1.06 249	1.94 252	1.64 247	0.49 197	0.40 180	0.51 177	0.46 152	1.28 221	0.60 196	1.59 246	5.32 205	0.62 114	1.54 244	0.38 164	7.12 255	0.64 183	1.87 219	1.85 160	2.50 262	0.40 185	0.48 182	0.62 194	0.68 174	1.26 216

STStereo	3.84 271	1.40 248	1.92 278	7.03 283	1.55 261	7.23 286	2.86 265	2.33 274	2.89 276	1.13 262	3.35 268	5.94 276	6.30 268	1.02 230	11.44 279	2.57 263	1.41 236	1.21 272	11.20 273	1.43 257	1.93 232	2.85 224	0.84 239	2.03 278	4.48 275	5.55 275	3.68 278	8.18 280

IMH-64-1	2.03 242	1.51 249	1.09 258	2.00 254	1.58 262	2.11 256	2.42 261	1.03 249	1.16 246	0.58 191	0.74 188	1.98 247	2.84 249	2.80 263	9.51 270	1.48 208	1.46 238	0.68 239	3.40 238	0.83 207	1.67 209	2.17 188	3.24 270	0.77 246	1.58 250	1.25 232	2.08 255	2.79 250

IMH-64	2.03 242	1.51 249	1.09 258	2.00 254	1.58 262	2.11 256	2.42 261	1.03 249	1.16 246	0.58 191	0.74 188	1.98 247	2.84 249	2.80 263	9.51 270	1.48 208	1.46 238	0.68 239	3.40 238	0.83 207	1.67 209	2.17 188	3.24 270	0.77 246	1.58 250	1.25 232	2.08 255	2.79 250

RainbowNet	1.64 231	1.52 251	0.91 246	2.42 261	1.44 259	2.01 254	2.33 256	0.65 222	0.56 210	0.74 239	0.47 157	1.68 239	1.11 221	2.89 265	5.46 209	1.27 194	1.49 241	0.53 213	3.78 242	1.77 265	1.89 221	2.02 175	3.05 267	0.64 235	0.71 213	0.69 199	0.90 205	1.43 222

IMH	2.56 253	1.54 252	1.10 261	2.02 256	1.61 265	2.14 260	2.47 263	1.04 251	1.19 249	0.84 250	1.32 229	2.11 250	8.34 271	8.58 290	7.20 242	1.38 203	1.63 248	0.69 242	6.28 251	1.13 244	1.66 207	2.45 208	4.33 282	0.80 250	1.85 260	1.44 237	1.58 239	2.43 241

ACVNet_2	2.10 246	1.63 253	1.05 256	5.55 277	1.60 264	2.11 256	2.38 259	0.88 237	0.67 222	0.72 233	0.75 191	1.69 240	1.20 225	2.03 253	6.14 224	0.69 123	2.98 266	0.52 210	12.09 275	0.73 197	1.97 233	1.74 150	2.64 263	0.82 251	1.11 241	0.97 217	1.00 216	1.14 206

PWCK	2.66 254	1.64 254	1.02 250	1.99 253	1.31 255	2.12 259	2.24 254	1.38 260	1.49 263	1.40 268	1.75 249	5.02 271	2.57 245	1.11 234	5.82 219	0.92 157	1.88 252	0.77 250	22.26 284	1.36 255	2.55 264	1.82 157	1.41 255	1.00 259	1.70 255	1.73 249	1.43 234	2.15 236

ACVNet_1	1.88 236	1.65 255	1.00 248	4.35 269	1.63 266	2.25 263	3.73 270	0.74 227	0.57 215	0.64 212	0.60 168	1.59 235	1.04 217	4.94 280	5.58 213	0.55 98	2.45 262	0.56 219	4.96 248	0.59 173	2.36 257	1.77 154	3.27 272	0.67 238	0.73 215	0.80 205	0.73 184	0.91 194

Dean	1.99 239	1.78 256	1.04 254	5.97 280	1.91 274	2.28 264	2.73 264	1.08 253	1.13 245	0.99 258	0.85 202	1.93 245	2.20 242	2.22 258	6.37 228	1.06 172	2.29 260	0.71 243	2.89 232	0.99 231	2.27 252	2.01 173	2.90 264	0.95 258	1.45 248	1.16 227	1.40 233	1.17 209

MANE	4.00 273	1.80 257	2.02 279	1.54 250	1.45 260	1.92 250	2.33 256	2.03 271	2.79 274	0.95 256	2.26 259	3.71 266	4.42 264	1.34 241	11.76 280	3.86 279	2.04 259	6.06 286	3.24 236	1.67 263	2.53 263	4.35 274	0.73 232	2.18 281	7.35 284	10.20 286	9.04 284	14.41 287

DGSMNet	3.07 261	1.84 258	1.18 263	1.34 246	0.55 218	1.94 252	0.63 193	2.86 279	1.57 264	3.95 282	15.19 287	1.85 244	3.15 256	4.98 281	7.18 241	2.82 267	3.15 268	1.89 278	4.63 244	2.18 276	4.69 281	3.75 265	1.61 257	2.10 279	0.87 228	3.36 268	1.05 219	2.58 244

PSMNet_ROB	3.65 269	1.89 259	1.02 250	1.73 251	1.22 253	2.20 262	2.32 255	0.81 234	0.87 235	8.35 290	19.23 291	13.09 284	2.39 244	7.48 289	4.12 177	0.90 156	1.45 237	1.36 274	9.04 266	0.98 230	2.14 244	1.49 126	8.68 289	0.79 248	1.14 242	1.51 242	1.33 229	1.13 205

JetBlue	2.79 255	1.91 260	1.57 273	2.35 260	1.87 272	2.74 269	2.98 267	1.48 263	1.47 261	0.82 246	0.84 198	4.15 270	1.76 237	2.10 256	9.12 265	2.54 262	1.83 251	1.32 273	2.23 222	1.23 251	3.58 278	4.43 276	1.88 258	1.10 267	2.74 268	4.93 274	2.54 266	9.94 283

MADNet++	3.06 260	1.96 261	2.25 280	1.74 252	2.38 275	1.69 248	2.37 258	2.32 273	2.81 275	2.35 277	2.83 264	3.27 261	3.49 261	2.95 266	4.59 190	4.15 280	2.68 263	2.16 280	3.67 241	2.98 278	4.90 282	6.99 286	1.45 256	2.67 283	1.97 261	6.54 279	2.85 270	2.75 247

LVE	2.80 256	2.00 262	1.06 257	11.92 285	1.89 273	3.94 275	11.90 288	0.92 244	0.89 237	1.05 261	0.95 212	1.73 241	2.85 251	2.48 262	4.97 194	1.02 169	1.98 255	0.83 257	8.57 263	0.89 220	2.03 238	2.22 191	3.09 268	1.01 260	1.45 248	1.12 225	1.25 225	1.57 228

SGM-ForestM	2.82 257	2.06 263	1.39 268	1.24 243	0.84 243	1.68 247	2.06 252	1.51 266	1.72 266	0.83 249	1.72 248	2.92 256	2.86 252	1.47 245	13.04 283	2.00 240	1.60 247	0.65 232	3.15 234	1.36 255	2.00 236	3.73 264	0.68 229	1.41 273	5.16 277	7.43 280	4.20 279	7.44 278

otaku	1.62 230	2.18 264	0.66 233	3.34 266	1.26 254	2.28 264	1.88 251	0.56 213	0.53 207	0.59 194	0.53 164	1.38 226	0.75 210	2.08 255	5.12 198	0.53 90	1.55 245	0.40 171	6.52 252	0.63 180	2.05 239	2.02 175	3.13 269	0.51 205	0.58 198	0.57 189	0.75 189	1.36 219

TorneroNet-64	3.48 266	2.22 265	2.33 281	6.99 282	1.75 269	3.12 270	4.23 272	1.93 270	3.68 278	0.82 246	3.07 266	4.13 269	12.86 281	3.79 271	7.09 239	1.59 218	3.32 270	0.80 253	8.09 261	1.97 270	2.83 269	2.91 227	3.35 273	0.92 255	2.63 267	2.71 265	1.23 224	3.63 260

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 219	2.30 266	0.83 244	1.46 248	0.80 240	1.02 238	1.34 238	0.76 231	0.95 240	1.32 265	0.53 164	1.58 234	1.79 238	2.11 257	4.63 191	0.98 166	1.12 229	1.04 266	3.00 233	1.09 240	1.43 187	1.93 163	1.20 249	0.68 239	0.76 216	0.72 202	0.60 165	1.37 220

KSHMR	5.27 277	2.31 267	1.56 271	19.82 290	3.72 279	5.58 282	9.25 285	1.59 269	6.74 282	1.39 267	1.54 241	2.55 254	27.41 294	4.49 278	5.23 200	1.95 236	2.01 258	1.16 269	15.51 280	1.22 249	3.03 274	4.81 279	4.06 279	1.24 271	6.88 282	2.65 262	1.96 252	2.78 249

TorneroNet	5.57 278	2.31 267	1.28 265	17.72 289	6.26 286	5.20 281	6.38 280	2.10 272	4.58 280	1.58 270	6.93 275	12.01 283	25.68 291	4.11 272	7.72 254	1.52 211	3.26 269	0.81 255	14.83 278	1.87 269	2.97 271	2.83 223	3.45 274	0.91 254	6.76 281	2.68 263	1.31 228	3.44 258

MFN_U_SF_RVC	1.88 236	2.37 269	1.83 277	2.12 259	1.74 268	1.92 250	2.41 260	1.55 267	1.47 261	3.65 280	3.67 269	1.26 219	1.29 231	1.80 250	5.26 201	2.13 246	1.02 225	0.92 259	3.41 240	1.01 233	1.83 215	1.70 146	0.76 235	2.29 282	0.76 216	0.80 205	0.71 180	0.97 196

WAO-8	3.35 263	2.60 270	1.45 269	5.81 278	1.76 270	2.58 267	3.35 268	1.29 257	1.93 269	5.80 285	8.48 282	3.23 259	7.05 269	4.33 273	7.65 252	2.21 248	2.00 256	0.76 246	9.76 269	1.55 261	1.91 227	2.41 203	2.43 260	1.09 265	2.27 264	1.91 252	1.91 250	2.85 252

Venus	3.35 263	2.60 270	1.45 269	5.81 278	1.76 270	2.58 267	3.35 268	1.29 257	1.93 269	5.80 285	8.48 282	3.23 259	7.05 269	4.33 273	7.65 252	2.21 248	2.00 256	0.76 246	9.76 269	1.55 261	1.91 227	2.41 203	2.43 260	1.09 265	2.27 264	1.91 252	1.91 250	2.85 252

UNDER WATER-64	3.21 262	2.63 272	1.65 276	4.96 271	2.97 278	3.54 272	4.45 273	2.43 277	1.65 265	1.37 266	1.35 231	5.10 272	4.97 265	3.52 270	7.47 248	1.98 238	3.95 279	1.13 268	4.05 243	1.98 271	3.01 272	3.41 248	4.98 285	1.42 274	1.98 262	3.96 272	2.32 262	4.39 267

UNDER WATER	4.18 274	2.68 273	1.59 274	4.92 270	5.21 281	3.56 273	7.19 283	2.38 276	1.87 268	1.64 272	1.20 222	5.13 273	20.86 286	5.22 282	5.27 203	2.38 255	4.12 280	1.12 267	8.60 264	1.99 273	4.00 280	3.20 240	5.02 286	2.11 280	2.01 263	3.64 270	1.96 252	3.95 262

JetRed	3.89 272	2.69 274	2.99 282	2.09 258	2.47 276	3.46 271	4.71 275	2.36 275	1.86 267	1.89 273	1.24 224	3.40 262	1.50 234	3.36 268	9.54 272	3.47 274	4.17 281	3.86 283	2.43 225	1.85 267	5.57 284	5.36 281	3.66 275	1.68 276	4.31 274	10.87 288	5.62 281	8.71 282

notaker	3.82 270	2.85 275	1.60 275	5.07 273	6.65 287	4.01 276	4.08 271	1.35 259	3.29 277	1.17 263	3.27 267	7.19 277	11.25 277	5.52 285	10.91 277	1.19 190	3.40 271	1.00 263	10.57 271	2.74 277	3.02 273	2.76 219	3.68 276	1.17 269	1.01 233	1.23 231	1.48 237	1.67 229

DispFullNet	3.48 266	2.86 276	1.56 271	1.52 249	1.71 267	1.50 245	1.67 249	1.27 256	2.23 271	2.08 275	1.90 251	15.31 286	4.18 263	1.76 249	6.30 226	5.14 283	2.33 261	0.96 261	23.76 285	4.54 280	2.39 259	2.88 225	0.75 234	0.59 224	1.21 244	0.63 195	1.38 232	1.51 226

Ntro	1.75 233	3.82 277	0.74 240	2.63 262	1.32 256	2.29 266	2.93 266	0.61 218	0.56 210	0.62 205	0.51 162	1.41 227	0.70 205	2.04 254	5.26 201	0.55 98	1.64 249	0.43 177	7.27 258	0.67 190	2.31 254	2.26 193	3.03 266	0.57 219	0.61 205	0.70 200	0.75 189	1.17 209

LE_ROB	8.27 282	3.90 278	5.83 286	6.29 281	20.01 292	4.37 277	16.99 290	6.27 284	9.37 286	1.52 269	4.75 272	16.09 287	22.44 288	3.44 269	7.51 249	1.00 167	2.71 264	2.01 279	13.15 277	6.14 284	2.79 267	3.55 256	9.48 291	5.16 286	10.68 287	9.87 285	10.85 286	17.08 291

DGTPSM_ROB	9.70 283	3.99 279	10.89 287	3.15 265	5.68 282	3.68 274	5.70 278	3.68 280	9.10 285	3.26 279	7.88 279	9.73 280	14.04 282	4.74 279	15.68 285	11.36 287	5.40 283	11.36 289	7.25 257	10.26 287	6.46 288	15.15 288	4.53 283	9.09 288	10.18 285	27.78 291	11.12 287	30.76 294

DPSMNet_ROB	11.21 284	4.32 280	10.98 288	3.81 268	5.72 283	4.73 279	5.77 279	3.68 280	9.72 287	4.34 283	13.32 286	11.20 281	26.44 293	5.79 287	18.24 288	12.77 288	6.74 284	12.28 290	14.97 279	10.29 288	7.12 289	15.93 289	4.55 284	9.11 289	11.15 288	27.78 291	11.17 288	30.75 293

MaskLacGwcNet_RVC	7.98 281	4.44 281	1.28 265	2.72 263	2.67 277	5.12 280	7.72 284	5.86 283	8.09 284	1.63 271	10.53 285	75.81 297	10.21 276	4.39 275	5.74 217	1.46 206	7.09 286	8.20 287	6.83 253	1.82 266	3.57 277	3.00 235	1.27 252	1.13 268	4.24 273	5.98 278	20.77 292	3.98 263

MDST_ROB	2.52 252	4.60 282	0.46 205	3.44 267	0.80 240	2.17 261	1.06 227	1.43 261	0.45 188	0.69 224	0.97 215	0.90 209	9.59 274	0.52 180	8.48 256	0.83 146	0.49 164	0.38 164	3.22 235	0.43 131	2.06 240	3.48 251	0.46 207	0.44 194	4.66 276	2.82 266	7.09 283	6.04 277

ktn	6.75 280	5.13 283	14.43 291	5.28 274	4.73 280	9.87 288	6.61 282	7.39 287	12.71 291	2.14 276	2.31 260	26.89 292	22.25 287	4.47 277	10.48 276	1.49 210	4.37 282	1.82 277	15.76 281	4.55 281	2.80 268	2.30 198	3.97 277	1.19 270	2.37 266	1.57 245	2.89 271	2.47 242

ACVNet-4b	3.64 268	6.86 284	0.79 243	12.11 286	1.35 257	4.38 278	9.73 286	0.61 218	0.59 217	0.66 216	3.81 270	5.41 274	14.98 283	2.27 259	6.26 225	0.56 100	2.90 265	0.50 203	11.57 274	0.90 223	2.37 258	2.99 234	2.90 264	0.62 230	0.62 206	0.59 190	0.73 184	1.14 206

DPSM_ROB	13.78 289	8.86 285	13.29 289	5.41 275	6.06 284	7.11 284	5.22 276	8.44 288	11.03 288	6.77 288	8.06 280	8.50 278	12.48 278	5.32 283	16.50 286	14.15 289	11.34 289	14.53 291	9.66 267	11.98 289	16.98 291	19.77 292	4.23 280	11.17 290	28.01 293	35.97 295	31.31 295	39.81 295

DPSM	13.78 289	8.86 285	13.29 289	5.41 275	6.06 284	7.11 284	5.22 276	8.44 288	11.03 288	6.77 288	8.06 280	8.50 278	12.48 278	5.32 283	16.50 286	14.15 289	11.34 289	14.53 291	9.66 267	11.98 289	16.98 291	19.77 292	4.23 280	11.17 290	28.01 293	35.97 295	31.31 295	39.81 295

ACV-stereo	5.76 279	10.97 287	0.40 195	0.69 229	0.35 182	6.27 283	4.69 274	4.53 282	0.50 204	0.65 214	0.84 198	1.67 238	8.94 273	4.46 276	8.78 259	3.43 273	0.70 209	0.57 223	82.32 296	1.14 245	3.72 279	6.25 285	0.42 199	0.43 192	0.40 157	0.94 215	0.83 198	0.59 165

PML	14.62 291	11.18 288	4.16 283	13.60 287	8.80 288	13.67 289	6.43 281	7.27 285	35.40 297	10.29 291	58.08 297	45.45 296	52.15 297	6.70 288	6.87 235	4.96 282	10.24 288	3.79 282	21.45 283	4.89 283	6.05 287	5.92 283	3.98 278	4.24 285	14.76 292	5.96 277	20.73 291	7.74 279

HanzoNet	11.76 286	14.15 289	16.54 293	13.84 288	9.27 289	15.98 291	21.04 292	11.44 292	12.53 290	6.20 287	7.51 277	20.70 289	27.83 295	29.09 295	12.87 282	9.53 286	15.26 292	2.84 281	25.21 288	12.71 291	5.74 285	4.74 278	9.10 290	1.66 275	2.75 269	2.69 264	2.55 267	3.62 259

BEATNet-Init1	12.35 287	15.22 290	5.32 284	20.87 291	10.13 290	20.29 292	13.89 289	8.81 290	6.91 283	4.38 284	9.79 284	14.10 285	19.20 284	5.76 286	21.46 289	9.40 285	7.04 285	4.94 284	32.32 293	14.93 292	9.82 290	9.29 287	5.60 287	5.30 287	12.73 289	8.77 283	21.38 293	15.70 290

CasAABBNet	27.70 295	17.80 291	26.74 296	10.82 284	12.13 291	14.20 290	10.44 287	16.94 293	22.25 293	13.76 292	16.13 288	17.20 288	25.33 290	10.59 291	33.32 294	28.51 295	22.73 293	29.20 295	19.29 282	24.02 295	33.97 297	39.71 296	8.44 288	22.49 295	56.39 295	72.48 297	62.92 297	80.05 297

LRCNet_RVC	13.01 288	18.58 292	5.37 285	23.16 292	20.12 293	22.89 293	18.83 291	10.15 291	4.22 279	21.39 294	16.92 290	22.03 290	12.77 280	27.61 294	9.50 269	1.55 213	14.16 291	9.39 288	27.19 289	10.19 286	6.02 286	2.70 218	25.48 293	13.25 292	1.43 247	0.70 200	3.22 274	2.37 239

HaxPig	22.04 292	23.70 293	21.75 294	25.21 293	25.39 294	24.72 295	26.63 294	22.90 294	21.18 292	28.97 295	26.14 293	24.63 291	19.57 285	25.91 293	23.99 290	21.35 292	24.94 294	26.23 294	24.50 286	23.01 294	18.91 293	16.86 291	28.89 294	21.36 293	10.50 286	12.89 289	9.72 285	15.23 288

MEDIAN_ROB	25.67 293	28.72 294	26.17 295	29.76 294	29.32 295	28.92 296	30.23 295	26.96 296	24.57 294	34.05 296	29.96 294	29.36 294	23.45 289	29.57 296	26.51 292	23.43 293	29.83 295	29.43 296	29.59 290	27.23 296	23.78 294	20.07 294	31.85 295	24.07 296	14.01 291	13.68 290	13.10 290	15.52 289

AVERAGE_ROB	27.45 294	31.34 295	28.53 297	32.94 296	32.07 297	32.12 297	33.33 296	29.89 297	27.53 295	35.87 297	31.94 295	32.32 295	25.95 292	33.08 297	28.98 293	25.93 294	31.35 296	30.24 297	31.55 292	29.19 297	25.74 295	22.05 295	34.79 296	27.26 297	13.89 290	10.58 287	11.65 289	11.11 284

DPSimNet_ROB		32.83 296	15.86 292	30.90 295	29.54 296	24.40 294	21.28 293	25.65 295	31.75 296	16.97 293	45.56 296	27.37 293	37.12 296	16.35 292	24.86 291	14.34 291		14.84 293	40.36 294	17.54 293	26.29 296	15.99 290	16.67 292	21.85 294		32.67 294	22.06 294	29.89 292

DLNR_Zeroshot_test	11.56 285	37.00 297	0.46 205	54.84 297	0.22 111	0.37 169	49.73 297	0.47 190	0.22 103	0.79 245	0.58 167	0.63 182	0.36 161	3.05 267	62.78 296	73.23 297	9.32 287	5.55 285	2.75 230	0.71 195	1.92 230	4.90 280	0.13 61	0.36 174	0.37 140	0.38 139	0.43 109	0.47 149

Low-res two-view benchmark