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	0.09 1	0.06 1	0.06 4	0.04 1	0.03 1	0.07 6	0.31 153	0.06 3	0.04 1	0.05 2	0.06 5	0.08 2	0.04 2	0.04 1	0.25 1	0.33 30	0.09 1	0.06 1	0.09 1	0.16 34	0.09 1	0.09 2	0.03 1	0.04 1	0.07 1	0.06 1	0.13 7	0.08 6

ProNet	0.10 2	0.07 2	0.09 9	0.06 5	0.04 2	0.10 12	0.32 156	0.07 4	0.04 1	0.04 1	0.11 23	0.07 1	0.03 1	0.20 79	0.33 3	0.21 3	0.11 3	0.08 2	0.11 2	0.07 2	0.10 2	0.08 1	0.08 20	0.05 2	0.10 6	0.06 1	0.10 2	0.06 2

AIO-Stereo	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.08 12	0.06 5	0.12 33	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.06 5	0.12 5	0.05 3	0.05 4	0.46 9	0.34 36	0.22 31	0.10 6	0.21 22	0.12 16	0.13 3	0.12 4	0.04 3	0.05 2	0.08 2	0.10 9	0.13 7	0.06 2

RSM	0.11 3	0.09 6	0.09 9	0.07 9	0.06 5	0.14 46	0.03 3	0.05 1	0.05 4	0.05 2	0.07 7	0.13 9	0.06 4	0.04 1	0.51 13	0.26 12	0.10 2	0.10 6	0.14 7	0.11 12	0.17 9	0.13 6	0.04 3	0.06 8	0.09 4	0.11 12	0.13 7	0.07 4

RSM++	0.12 5	0.10 10	0.09 9	0.08 12	0.07 9	0.10 12	0.04 7	0.08 7	0.07 11	0.06 6	0.07 7	0.13 9	0.07 10	0.04 1	0.50 12	0.26 12	0.12 8	0.11 10	0.14 7	0.11 12	0.20 15	0.14 7	0.06 12	0.10 21	0.11 10	0.09 4	0.13 7	0.08 6

CroCo-Stereo Lap2	0.12 5	0.07 2	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.03 3	0.08 7	0.06 6	0.11 15	0.03 3	0.12 5	0.06 4	0.08 9	0.59 21	0.36 44	0.11 3	0.10 6	0.12 3	0.07 2	0.25 23	0.17 12	0.04 3	0.07 11	0.11 10	0.11 12	0.11 3	0.08 6

CroCo-Stereo	0.12 5	0.07 2	0.04 1	0.05 2	0.05 4	0.04 1	0.02 1	0.08 7	0.06 6	0.06 6	0.02 1	0.10 3	0.06 4	0.07 7	0.85 85	0.38 50	0.11 3	0.09 4	0.16 11	0.06 1	0.22 18	0.18 14	0.04 3	0.05 2	0.10 6	0.09 4	0.11 3	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
StereoVision	0.13 8	0.10 10	0.07 6	0.06 5	0.07 9	0.07 6	0.07 24	0.10 13	0.13 33	0.09 11	0.07 7	0.16 18	0.07 10	0.11 18	0.56 16	0.29 19	0.14 11	0.13 13	0.17 13	0.09 5	0.18 12	0.15 9	0.04 3	0.08 15	0.15 23	0.13 19	0.19 20	0.15 22

TDLM	0.13 8	0.14 19	0.13 32	0.10 19	0.12 31	0.11 20	0.10 48	0.14 18	0.10 20	0.09 11	0.16 53	0.17 21	0.10 22	0.09 13	0.28 2	0.19 2	0.15 13	0.14 17	0.13 4	0.10 10	0.15 4	0.11 3	0.09 28	0.10 21	0.11 10	0.10 9	0.15 14	0.15 22

U	0.14 10	0.09 6	0.05 2	0.05 2	0.06 5	0.04 1	0.02 1	0.09 12	0.06 6	0.09 11	0.02 1	0.12 5	0.10 22	0.07 7	0.77 53	0.44 76	0.15 13	0.11 10	0.15 10	0.09 5	0.27 28	0.26 23	0.03 1	0.06 8	0.13 14	0.10 9	0.11 3	0.09 11

RAFT	0.14 10	0.07 2	0.10 15	0.08 12	0.04 2	0.24 121	0.28 148	0.19 28	0.07 11	0.13 16	0.08 11	0.13 9	0.06 4	0.11 18	0.44 8	0.17 1	0.12 8	0.08 2	0.14 7	0.21 63	0.16 7	0.18 14	0.04 3	0.05 2	0.15 23	0.15 24	0.21 26	0.16 25

IGEV-Stereo++	0.15 12	0.10 10	0.06 4	0.07 9	0.07 9	0.09 9	0.03 3	0.07 4	0.07 11	0.06 6	0.09 15	0.15 16	0.07 10	0.14 31	0.48 10	0.26 12	0.11 3	0.10 6	0.17 13	0.09 5	0.15 4	1.09 125	0.05 10	0.05 2	0.08 2	0.09 4	0.18 17	0.08 6

Occ-G	0.15 12	0.13 17	0.10 15	0.09 16	0.08 16	0.12 33	0.04 7	0.08 7	0.06 6	0.05 2	0.10 17	0.10 3	0.06 4	0.06 6	0.49 11	0.31 23	0.13 10	0.13 13	0.84 158	0.09 5	0.21 17	0.20 17	0.06 12	0.07 11	0.10 6	0.08 3	0.18 17	0.09 11

MoCha-V2	0.15 12	0.09 6	0.09 9	0.06 5	0.07 9	0.16 64	0.04 7	0.07 4	0.04 1	0.06 6	0.08 11	0.12 5	0.16 50	0.05 4	0.79 56	0.24 8	0.11 3	0.09 4	0.13 4	0.21 63	0.16 7	0.76 82	0.04 3	0.05 2	0.09 4	0.09 4	0.08 1	0.05 1

delet	0.15 12	0.14 19	0.12 25	0.12 28	0.12 31	0.13 38	0.09 38	0.12 15	0.09 15	0.15 20	0.11 23	0.16 18	0.09 18	0.11 18	0.57 18	0.23 7	0.16 15	0.13 13	0.13 4	0.12 16	0.17 9	0.29 25	0.09 28	0.10 21	0.13 14	0.12 16	0.20 23	0.13 18

RAStereo	0.16 16	0.12 14	0.08 7	0.06 5	0.08 16	0.06 4	0.04 7	0.10 13	0.07 11	0.20 32	0.04 4	0.14 15	0.06 4	0.09 13	0.96 104	0.35 39	0.18 20	0.13 13	0.20 19	0.08 4	0.46 64	0.23 21	0.05 10	0.06 8	0.13 14	0.11 12	0.12 6	0.11 15

iRaftStereo_RVC	0.16 16	0.15 21	0.11 18	0.10 19	0.10 20	0.09 9	0.05 13	0.17 23	0.09 15	0.15 20	0.15 43	0.18 22	0.09 18	0.18 69	0.38 5	0.28 17	0.20 28	0.14 17	0.19 18	0.12 16	0.34 41	0.30 26	0.07 15	0.09 17	0.14 19	0.12 16	0.18 17	0.13 18

AANet_RVC	0.16 16	0.13 17	0.13 32	0.10 19	0.15 54	0.08 8	0.13 81	0.14 18	0.15 46	0.13 16	0.13 32	0.13 9	0.11 27	0.10 16	0.42 6	0.24 8	0.16 15	0.16 25	0.20 19	0.15 30	0.15 4	0.17 12	0.11 53	0.11 28	0.16 28	0.17 26	0.22 29	0.24 62

CVANet_RVC	0.18 19	0.18 33	0.18 77	0.20 99	0.15 54	0.17 73	0.13 81	0.23 39	0.11 25	0.14 19	0.22 80	0.20 26	0.12 33	0.48 201	0.35 4	0.21 3	0.17 19	0.16 25	0.16 11	0.13 22	0.18 12	0.15 9	0.10 36	0.12 33	0.14 19	0.12 16	0.19 20	0.16 25

MaDis-Stereo	0.19 20	0.16 24	0.11 18	0.07 9	0.10 20	0.06 4	0.06 16	0.12 15	0.10 20	0.19 29	0.08 11	0.19 23	0.08 14	0.14 31	0.52 14	0.39 54	0.24 40	0.18 35	0.30 38	0.12 16	0.46 64	0.36 31	0.07 15	0.10 21	0.19 47	0.23 58	0.20 23	0.25 67

GANet	0.19 20	0.17 26	0.16 62	0.16 64	0.16 61	0.21 100	0.14 90	0.20 29	0.13 33	0.15 20	0.20 67	0.37 114	0.10 22	0.14 31	0.42 6	0.22 5	0.40 134	0.20 44	0.17 13	0.11 12	0.22 18	0.14 7	0.12 64	0.12 33	0.15 23	0.13 19	0.20 23	0.17 31

AASNet	0.20 22	0.17 26	0.13 32	0.14 48	0.15 54	0.15 53	0.13 81	0.17 23	0.09 15	0.15 20	0.15 43	0.16 18	0.09 18	0.14 31	1.03 112	0.22 5	0.18 20	0.16 25	0.17 13	0.14 27	0.17 9	0.76 82	0.10 36	0.11 28	0.15 23	0.13 19	0.17 16	0.12 16

plain	0.21 23	0.20 57	0.12 25	0.11 25	0.14 43	0.10 12	0.06 16	0.22 35	0.11 25	0.23 35	0.08 11	0.22 34	0.11 27	0.17 52	0.66 32	0.45 85	0.25 46	0.20 44	0.26 30	0.12 16	0.46 64	0.42 36	0.07 15	0.14 62	0.17 32	0.17 26	0.19 20	0.21 48

RAFT_CTSACE	0.21 23	0.20 57	0.13 32	0.12 28	0.10 20	0.14 46	0.08 30	0.24 46	0.10 20	0.26 53	0.10 17	0.21 29	0.18 67	0.11 18	0.57 18	0.35 39	0.19 26	0.14 17	0.26 30	0.18 40	0.31 35	0.70 73	0.08 20	0.10 21	0.27 91	0.17 26	0.33 52	0.16 25

test_5	0.22 25	0.19 44	0.11 18	0.11 25	0.07 9	0.21 100	0.07 24	0.32 95	0.10 20	0.17 26	0.21 72	0.24 39	0.21 88	0.08 9	0.97 107	0.46 92	0.16 15	0.15 22	0.26 30	0.11 12	0.23 21	0.46 41	0.06 12	0.12 33	0.16 28	0.17 26	0.33 52	0.20 39

AFF-stereo	0.22 25	0.19 44	0.15 54	0.14 48	0.12 31	0.14 46	0.06 16	0.24 46	0.13 33	0.29 63	0.12 26	0.24 39	0.10 22	0.08 9	0.60 23	0.38 50	0.18 20	0.19 39	0.48 81	0.12 16	0.28 29	0.56 48	0.08 20	0.10 21	0.19 47	0.18 40	0.43 112	0.16 25

MIF-Stereo (partial)	0.23 27	0.20 57	0.12 25	0.10 19	0.12 31	0.10 12	0.07 24	0.17 23	0.14 39	0.18 27	0.10 17	0.20 26	0.11 27	0.17 52	1.11 125	0.44 76	0.25 46	0.21 52	0.26 30	0.13 22	0.49 73	0.32 27	0.08 20	0.14 62	0.17 32	0.17 26	0.38 83	0.20 39

anonymousdsp	0.23 27	0.12 14	0.11 18	0.12 28	0.10 20	0.12 33	0.06 16	0.16 20	0.09 15	0.15 20	0.79 199	0.15 16	0.07 10	0.10 16	0.84 76	0.30 22	0.18 20	0.14 17	0.22 23	0.24 81	0.25 23	1.12 133	0.17 122	0.09 17	0.12 13	0.09 4	0.23 30	0.10 14

GMStereo	0.23 27	0.24 116	0.13 32	0.19 91	0.17 79	0.19 88	0.14 90	0.29 67	0.16 53	0.23 35	0.19 64	0.32 95	0.16 50	0.13 24	0.53 15	0.27 15	0.28 68	0.19 39	0.43 74	0.20 52	0.30 33	0.19 16	0.12 64	0.15 69	0.24 69	0.19 44	0.39 87	0.20 39
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UniTT-Stereo	0.24 30	0.15 21	0.11 18	0.09 16	0.11 25	0.09 9	0.05 13	0.16 20	0.11 25	0.21 33	0.09 15	0.19 23	0.15 47	0.27 114	1.23 131	0.46 92	0.23 33	0.18 35	0.63 128	0.13 22	0.53 89	0.37 32	0.10 36	0.12 33	0.17 32	0.23 58	0.15 14	0.17 31

MMNet	0.24 30	0.15 21	0.12 25	0.13 36	0.13 38	0.13 38	0.10 48	0.16 20	0.12 29	0.13 16	0.14 40	0.19 23	0.09 18	0.18 69	2.14 174	0.25 10	0.18 20	0.16 25	0.20 19	0.14 27	0.20 15	0.37 32	0.10 36	0.12 33	0.15 23	0.15 24	0.28 44	0.16 25

AEACV	0.25 32	0.17 26	0.11 18	0.09 16	0.07 9	0.15 53	0.04 7	0.08 7	0.06 6	0.07 10	0.07 7	0.13 9	0.08 14	0.12 23	1.39 143	0.79 173	0.16 15	0.14 17	0.25 26	0.19 46	0.24 22	1.00 114	0.10 36	0.07 11	0.10 6	0.95 223	0.14 12	0.08 6

RAFT+CT+SA	0.25 32	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.09 18	0.10 12	0.08 30	0.32 95	0.13 33	0.24 42	0.10 17	0.26 52	0.21 88	0.09 13	0.98 108	0.58 128	0.18 20	0.16 25	0.40 65	0.14 27	0.33 39	0.72 77	0.07 15	0.12 33	0.19 47	0.17 26	0.32 47	0.20 39

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 32	0.20 57	0.18 77	0.15 54	0.17 79	0.13 38	0.10 48	0.29 67	0.15 46	0.33 103	0.15 43	0.31 88	0.22 93	0.14 31	0.66 32	0.37 48	0.22 31	0.15 22	0.50 95	0.16 34	0.32 37	0.59 58	0.10 36	0.13 51	0.24 69	0.19 44	0.47 126	0.20 39

UPFNet	0.25 32	0.18 33	0.19 86	0.17 76	0.18 88	0.19 88	0.14 90	0.22 35	0.16 53	0.23 35	0.18 55	0.21 29	0.13 39	0.26 108	1.51 146	0.28 17	0.23 33	0.21 52	0.25 26	0.18 40	0.22 18	0.35 29	0.13 82	0.15 69	0.18 39	0.18 40	0.39 87	0.18 35

MIM_Stereo	0.26 36	0.18 33	0.14 48	0.15 54	0.14 43	0.24 121	0.07 24	0.27 56	0.11 25	0.24 42	0.12 26	0.20 26	0.12 33	0.17 52	0.85 85	0.44 76	0.24 40	0.19 39	0.54 110	0.20 52	0.46 64	0.70 73	0.08 20	0.12 33	0.17 32	0.29 107	0.34 61	0.16 25

TESTraft	0.26 36	0.21 66	0.13 32	0.11 25	0.11 25	0.10 12	0.09 38	0.24 46	0.15 46	0.24 42	0.12 26	0.28 61	0.23 99	0.15 41	1.11 125	0.42 64	0.23 33	0.17 30	0.49 89	0.18 40	0.34 41	0.50 44	0.09 28	0.12 33	0.22 59	0.25 87	0.48 129	0.23 57

raft+_RVC	0.26 36	0.19 44	0.15 54	0.15 54	0.15 54	0.13 38	0.14 90	0.30 72	0.14 39	0.28 57	0.18 55	0.22 34	0.11 27	0.19 72	0.62 25	0.43 72	0.23 33	0.17 30	0.41 66	0.28 90	0.45 63	0.95 105	0.09 28	0.11 28	0.20 54	0.18 40	0.25 35	0.20 39

DMCA	0.26 36	0.17 26	0.16 62	0.13 36	0.14 43	0.13 38	0.11 54	0.18 27	0.15 46	0.19 29	0.18 55	0.28 61	0.12 33	0.15 41	1.79 156	0.60 132	0.32 94	0.46 195	0.24 24	0.15 30	0.26 26	0.21 18	0.13 82	0.12 33	0.17 32	0.17 26	0.21 26	0.17 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.27 40	0.18 33	0.11 18	0.12 28	0.11 25	0.35 170	0.05 13	0.23 39	0.14 39	0.30 70	0.21 72	0.24 39	0.35 162	0.13 24	0.76 52	0.60 132	0.27 58	0.28 105	0.32 46	0.33 113	0.61 104	0.60 61	0.09 28	0.08 15	0.14 19	0.38 144	0.24 31	0.14 21

TestStereo1	0.27 40	0.22 83	0.12 25	0.12 28	0.12 31	0.11 20	0.09 38	0.24 46	0.15 46	0.24 42	0.12 26	0.34 104	0.23 99	0.14 31	1.09 120	0.44 76	0.24 40	0.17 30	0.51 98	0.15 30	0.35 46	0.79 88	0.08 20	0.12 33	0.22 59	0.24 70	0.49 131	0.23 57

SA-5K	0.27 40	0.22 83	0.12 25	0.12 28	0.12 31	0.11 20	0.09 38	0.24 46	0.15 46	0.24 42	0.12 26	0.34 104	0.23 99	0.14 31	1.09 120	0.44 76	0.24 40	0.17 30	0.51 98	0.15 30	0.35 46	0.79 88	0.08 20	0.12 33	0.22 59	0.24 70	0.49 131	0.23 57

ARAFT	0.27 40	0.17 26	0.12 25	0.15 54	0.12 31	0.12 33	0.06 16	0.20 29	0.13 33	0.36 126	0.15 43	0.29 69	0.11 27	0.27 114	0.88 94	0.39 54	0.27 58	0.24 79	0.52 106	0.13 22	0.50 79	0.90 99	0.09 28	0.11 28	0.21 56	0.14 22	0.38 83	0.18 35

LL-Strereo2	0.28 44	0.17 26	0.14 48	0.12 28	0.11 25	0.10 12	0.06 16	0.29 67	0.16 53	0.30 70	0.14 40	0.22 34	0.11 27	0.34 157	0.56 16	0.42 64	0.23 33	0.17 30	0.39 60	0.17 37	0.70 117	1.53 188	0.10 36	0.11 28	0.24 69	0.17 26	0.25 35	0.17 31

rafts_anoy	0.28 44	0.23 101	0.18 77	0.17 76	0.19 97	0.15 53	0.11 54	0.34 110	0.14 39	0.26 53	0.21 72	0.25 46	0.14 41	0.22 82	0.65 30	0.40 59	0.34 106	0.24 79	0.48 81	0.33 113	0.52 87	0.76 82	0.11 53	0.16 83	0.24 69	0.23 58	0.24 31	0.26 73

TestStereo	0.28 44	0.25 128	0.20 99	0.21 107	0.15 54	0.21 100	0.13 81	0.35 121	0.18 78	0.38 142	0.18 55	0.33 99	0.16 50	0.13 24	1.02 111	0.27 15	0.34 106	0.18 35	0.42 68	0.18 40	0.46 64	0.35 29	0.13 82	0.17 92	0.27 91	0.22 51	0.34 61	0.26 73

FINET	0.28 44	0.21 66	0.21 114	0.21 107	0.17 79	0.17 73	0.18 117	0.23 39	0.19 86	0.23 35	0.48 165	0.28 61	0.17 59	0.17 52	0.57 18	0.33 30	0.25 46	0.18 35	0.38 59	0.17 37	0.30 33	0.22 20	0.15 109	0.17 92	0.42 168	0.96 224	0.27 41	0.21 48

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 48	0.16 24	0.16 62	0.15 54	0.13 38	0.14 46	0.08 30	0.29 67	0.23 114	0.28 57	0.29 118	0.26 52	0.17 59	0.17 52	0.79 56	0.54 119	0.27 58	0.24 79	0.32 46	0.20 52	0.42 58	1.19 142	0.10 36	0.13 51	0.23 62	0.33 125	0.21 26	0.28 81

RASNet	0.29 48	0.21 66	0.21 114	0.19 91	0.18 88	0.18 81	0.14 90	0.31 81	0.18 78	0.32 95	0.20 67	0.26 52	0.18 67	0.17 52	0.86 88	0.66 148	0.25 46	0.19 39	0.26 30	0.16 34	0.65 110	0.61 62	0.11 53	0.21 133	0.21 56	0.22 51	0.45 119	0.30 90

CFNet	0.29 48	0.23 101	0.19 86	0.25 133	0.22 126	0.19 88	0.15 100	0.30 72	0.17 69	0.28 57	0.23 83	0.37 114	0.19 78	0.22 82	1.38 142	0.25 10	0.26 53	0.21 52	0.27 36	0.19 46	0.31 35	0.45 39	0.12 64	0.17 92	0.28 98	0.24 70	0.37 78	0.31 98

anonymousdsp2	0.30 51	0.20 57	0.16 62	0.14 48	0.13 38	0.15 53	0.11 54	0.28 63	0.12 29	0.25 50	1.08 222	0.24 39	0.12 33	0.15 41	0.71 42	0.42 64	0.25 46	0.20 44	0.45 79	0.38 135	0.41 55	0.96 107	0.10 36	0.13 51	0.20 54	0.17 26	0.43 112	0.18 35

SA	0.30 51	0.21 66	0.14 48	0.14 48	0.14 43	0.15 53	0.07 24	0.35 121	0.16 53	0.31 82	0.12 26	0.41 136	0.14 41	0.20 79	0.74 44	0.56 125	0.27 58	0.30 118	0.58 121	0.21 63	0.49 73	0.88 97	0.08 20	0.15 69	0.27 91	0.28 96	0.56 152	0.26 73

RALCasStereoNet	0.30 51	0.24 116	0.19 86	0.20 99	0.19 97	0.15 53	0.17 112	0.33 104	0.14 39	0.30 70	0.20 67	0.27 57	0.15 47	0.26 108	0.65 30	0.61 136	0.31 89	0.23 69	0.34 51	0.29 94	0.58 98	1.04 120	0.11 53	0.16 83	0.25 76	0.25 87	0.24 31	0.26 73

RALAANet	0.30 51	0.22 83	0.19 86	0.17 76	0.17 79	0.16 64	0.11 54	0.28 63	0.16 53	0.24 42	0.21 72	0.24 39	0.18 67	0.30 137	0.63 27	0.39 54	0.28 68	0.25 86	0.56 112	0.29 94	0.76 122	1.03 119	0.11 53	0.17 92	0.23 62	0.24 70	0.41 95	0.23 57

UNet	0.30 51	0.21 66	0.19 86	0.19 91	0.20 104	0.21 100	0.15 100	0.27 56	0.17 69	0.29 63	0.21 72	0.25 46	0.18 67	0.59 219	1.64 151	0.31 23	0.27 58	0.22 59	0.30 38	0.21 63	0.34 41	0.25 22	0.15 109	0.19 112	0.21 56	0.24 70	0.44 115	0.26 73

HGLStereo	0.30 51	0.23 101	0.19 86	0.18 85	0.23 129	0.18 81	0.13 81	0.23 39	0.16 53	0.31 82	0.31 124	0.21 29	0.14 41	0.22 82	1.81 158	0.35 39	0.37 119	0.24 79	0.29 37	0.20 52	0.41 55	0.39 34	0.14 93	0.16 83	0.23 62	0.23 58	0.32 47	0.22 51

PDISCO_ROB	0.30 51	0.23 101	0.20 99	0.22 115	0.20 104	0.17 73	0.18 117	0.24 46	0.19 86	0.29 63	0.27 105	0.23 37	0.18 67	0.17 52	0.71 42	0.45 85	0.27 58	0.33 135	0.39 60	0.25 83	0.47 71	0.62 64	0.13 82	0.18 102	0.31 120	0.29 107	0.54 146	0.29 85

IGEV-Stereo+	0.31 58	0.72 235	0.08 7	0.12 28	0.10 20	0.34 165	0.04 7	0.20 29	0.12 29	0.30 70	0.59 177	0.21 29	0.38 171	0.13 24	0.64 28	0.51 111	0.19 26	0.19 39	0.30 38	0.34 118	0.51 82	0.56 48	0.13 82	0.07 11	0.13 14	1.20 233	0.14 12	0.12 16

CASnet	0.31 58	0.22 83	0.14 48	0.15 54	0.17 79	0.17 73	0.08 30	0.30 72	0.18 78	0.34 105	0.21 72	0.38 117	0.28 128	0.13 24	0.75 50	0.44 76	0.32 94	0.26 92	0.43 74	0.34 118	1.11 154	0.69 72	0.11 53	0.14 62	0.25 76	0.17 26	0.33 52	0.25 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.31 58	0.23 101	0.24 135	0.20 99	0.20 104	0.18 81	0.14 90	0.38 147	0.16 53	0.34 105	0.25 90	0.29 69	0.16 50	0.17 52	0.68 39	0.52 116	0.37 119	0.27 94	0.42 68	0.37 128	0.90 133	0.42 36	0.13 82	0.15 69	0.24 69	0.18 40	0.48 129	0.25 67

AACVNet	0.31 58	0.26 144	0.21 114	0.27 145	0.28 156	0.25 126	0.18 117	0.30 72	0.20 95	0.31 82	0.30 122	0.29 69	0.18 67	0.36 165	0.62 25	0.43 72	0.31 89	0.26 92	0.37 56	0.25 83	0.42 58	0.62 64	0.20 146	0.20 122	0.29 104	0.31 116	0.42 104	0.37 125

raftrobust	0.31 58	0.20 57	0.20 99	0.18 85	0.18 88	0.12 33	0.09 38	0.35 121	0.15 46	0.34 105	0.21 72	0.27 57	0.14 41	0.39 181	0.70 41	0.54 119	0.27 58	0.21 52	0.75 146	0.19 46	0.59 100	1.07 123	0.19 138	0.14 62	0.26 83	0.24 70	0.27 41	0.24 62

HITNet	0.31 58	0.18 33	0.15 54	0.17 76	0.15 54	0.14 46	0.10 48	0.29 67	0.19 86	0.30 70	0.20 67	0.28 61	0.18 67	0.29 131	1.30 134	0.42 64	0.27 58	0.20 44	0.37 56	0.17 37	0.64 109	0.99 112	0.12 64	0.15 69	0.19 47	0.19 44	0.39 87	0.26 73
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
DISCO	0.32 64	0.24 116	0.17 71	0.19 91	0.21 112	0.23 115	0.27 144	0.21 33	0.21 102	0.36 126	0.25 90	0.24 39	0.16 50	0.19 72	1.86 161	0.35 39	0.29 76	0.22 59	0.42 68	0.22 71	0.28 29	0.56 48	0.14 93	0.16 83	0.23 62	0.23 58	0.40 93	0.24 62

4D-IteraStereo	0.33 65	0.18 33	0.21 114	0.16 64	0.16 61	0.11 20	0.08 30	0.33 104	0.17 69	0.33 103	0.18 55	0.27 57	0.13 39	0.33 153	0.80 59	0.66 148	0.26 53	0.30 118	0.49 89	0.36 122	0.82 128	1.41 169	0.10 36	0.15 69	0.19 47	0.21 50	0.41 95	0.19 38

Sa-1000	0.33 65	0.21 66	0.14 48	0.15 54	0.16 61	0.15 53	0.08 30	0.36 138	0.17 69	0.31 82	0.15 43	0.41 136	0.18 67	0.25 104	0.82 73	0.48 98	0.32 94	0.33 135	0.65 131	0.19 46	0.65 110	1.11 131	0.09 28	0.17 92	0.33 127	0.29 107	0.51 139	0.27 79

LMCR-Stereo	0.33 65	0.23 101	0.19 86	0.19 91	0.18 88	0.20 95	0.13 81	0.30 72	0.19 86	0.29 63	0.23 83	0.33 99	0.29 130	0.40 185	0.67 35	0.45 85	0.39 129	0.28 105	0.53 109	0.38 135	0.51 82	0.96 107	0.14 93	0.19 112	0.25 76	0.24 70	0.33 52	0.31 98

DSFCA	0.33 65	0.25 128	0.21 114	0.20 99	0.26 145	0.22 111	0.27 144	0.23 39	0.21 102	0.22 34	0.27 105	0.25 46	0.15 47	0.14 31	1.43 145	0.64 144	0.28 68	0.27 94	0.31 44	0.21 63	0.39 52	0.52 46	0.18 130	0.19 112	0.28 98	0.28 96	0.54 146	0.45 144

NLCA_NET_v2_RVC	0.33 65	0.26 144	0.24 135	0.23 118	0.29 158	0.21 100	0.35 169	0.28 63	0.52 210	0.37 133	0.25 90	0.35 108	0.17 59	0.29 131	1.32 135	0.32 29	0.25 46	0.21 52	0.35 52	0.23 75	0.29 32	0.62 64	0.16 116	0.18 102	0.23 62	0.42 158	0.32 47	0.32 103
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.33 65	0.25 128	0.24 135	0.22 115	0.23 129	0.20 95	0.19 124	0.27 56	0.22 106	0.31 82	0.34 139	0.34 104	0.25 111	0.33 153	0.84 76	0.33 30	0.30 84	0.28 105	0.30 38	0.21 63	0.52 87	0.72 77	0.20 146	0.21 133	0.47 183	0.36 138	0.38 83	0.46 146

CAS	0.34 71	0.20 57	0.13 32	0.15 54	0.15 54	0.13 38	0.15 100	0.23 39	0.23 114	0.37 133	0.27 105	0.28 61	0.30 138	0.53 208	0.74 44	0.69 153	0.38 124	0.37 162	0.35 52	0.36 122	0.72 121	1.09 125	0.11 53	0.13 51	0.24 69	0.25 87	0.28 44	0.34 111

CIPLG	0.34 71	0.19 44	0.19 86	0.16 64	0.16 61	0.16 64	0.24 132	0.32 95	0.26 135	0.30 70	0.31 124	0.31 88	0.16 50	0.38 175	0.86 88	0.40 59	0.34 106	0.20 44	0.50 95	0.20 52	0.49 73	1.39 165	0.11 53	0.15 69	0.53 194	0.17 26	0.57 156	0.20 39

IPLGR_C	0.34 71	0.19 44	0.19 86	0.16 64	0.16 61	0.16 64	0.25 141	0.32 95	0.26 135	0.30 70	0.32 131	0.30 81	0.17 59	0.37 169	0.79 56	0.40 59	0.33 102	0.20 44	0.51 98	0.19 46	0.49 73	1.39 165	0.12 64	0.15 69	0.50 190	0.17 26	0.58 160	0.20 39

GMOStereo	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 179	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

error version	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 179	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

test-v	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 179	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

test-2	0.34 71	0.19 44	0.15 54	0.16 64	0.16 61	0.32 154	0.12 62	0.35 121	0.17 69	0.35 112	0.15 43	0.29 69	0.22 93	0.17 52	0.81 61	0.49 99	0.29 76	0.33 135	0.51 98	0.37 128	0.56 94	1.49 179	0.10 36	0.13 51	0.30 111	0.24 70	0.41 95	0.22 51

HCRNet	0.34 71	0.24 116	0.13 32	0.26 143	0.11 25	0.18 81	0.13 81	0.20 29	0.09 15	0.54 186	0.20 67	0.29 69	0.10 22	0.13 24	3.96 217	0.29 19	0.21 30	0.15 22	0.25 26	0.13 22	0.25 23	0.40 35	0.13 82	0.10 21	0.13 14	0.14 22	0.36 74	0.15 22

iResNet_ROB	0.34 71	0.23 101	0.20 99	0.22 115	0.19 97	0.21 100	0.16 106	0.49 197	0.18 78	0.36 126	0.24 86	0.27 57	0.29 130	0.22 82	1.33 136	0.45 85	0.30 84	0.24 79	0.64 130	0.18 40	0.68 113	0.55 47	0.14 93	0.21 133	0.26 83	0.25 87	0.49 131	0.30 90

trnet	0.35 80	0.23 101	0.19 86	0.17 76	0.20 104	0.14 46	0.08 30	0.35 121	0.20 95	0.35 112	0.21 72	0.38 117	0.31 140	0.14 31	0.78 54	0.76 170	0.40 134	0.30 118	0.43 74	0.52 175	0.98 142	0.80 90	0.12 64	0.15 69	0.25 76	0.24 70	0.37 78	0.32 103

iinet-f	0.35 80	0.23 101	0.17 71	0.20 99	0.14 43	0.21 100	0.17 112	0.22 35	0.16 53	0.38 142	0.39 149	0.26 52	0.23 99	0.17 52	1.84 160	0.49 99	0.27 58	0.21 52	0.66 134	0.34 118	0.46 64	0.83 92	0.15 109	0.14 62	0.26 83	0.19 44	0.45 119	0.25 67

IER	0.35 80	0.19 44	0.16 62	0.17 76	0.16 61	0.17 73	0.12 62	0.23 39	0.14 39	0.28 57	0.25 90	0.31 88	0.14 41	0.23 90	3.85 216	0.29 19	0.25 46	0.20 44	0.24 24	0.20 52	0.28 29	0.21 18	0.18 130	0.14 62	0.19 47	0.24 70	0.38 83	0.25 67

ACRE	0.35 80	0.19 44	0.18 77	0.16 64	0.16 61	0.16 64	0.24 132	0.32 95	0.25 127	0.30 70	0.43 154	0.31 88	0.17 59	0.38 175	0.81 61	0.40 59	0.34 106	0.20 44	0.51 98	0.20 52	0.50 79	1.39 165	0.12 64	0.15 69	0.51 192	0.17 26	0.57 156	0.20 39

psm_up	0.35 80	0.26 144	0.27 159	0.28 153	0.25 138	0.27 134	0.18 117	0.35 121	0.32 166	0.29 63	0.24 86	0.30 81	0.25 111	0.50 205	0.93 97	0.34 36	0.34 106	0.31 127	0.62 125	0.36 122	0.43 60	0.50 44	0.16 116	0.27 162	0.33 127	0.34 128	0.39 87	0.34 111

CFNet_RVC	0.35 80	0.26 144	0.23 129	0.25 133	0.24 135	0.24 121	0.16 106	0.27 56	0.19 86	0.30 70	0.29 118	0.31 88	0.17 59	0.33 153	0.75 50	0.46 92	0.51 179	0.24 79	0.81 151	0.21 63	0.58 98	0.70 73	0.18 130	0.34 180	0.30 111	0.31 116	0.42 104	0.34 111

DN-CSS_ROB	0.35 80	0.22 83	0.24 135	0.23 118	0.26 145	0.15 53	0.12 62	0.42 167	0.19 86	0.39 147	0.41 152	0.34 104	0.26 119	0.32 150	0.67 35	0.42 64	0.30 84	0.23 69	0.92 166	0.21 63	0.80 126	0.68 71	0.15 109	0.27 162	0.24 69	0.22 51	0.41 95	0.30 90

MGS-Stereo	0.36 87	0.22 83	0.14 48	0.13 36	0.13 38	0.11 20	0.10 48	0.21 33	0.12 29	0.18 27	0.13 32	0.21 29	0.16 50	0.13 24	4.38 223	0.33 30	0.26 53	0.22 59	0.31 44	0.18 40	0.38 50	0.70 73	0.11 53	0.13 51	0.19 47	0.17 26	0.26 39	0.21 48

LoS_RVC	0.37 88	0.25 128	0.20 99	0.10 19	0.17 79	0.13 38	0.09 38	0.24 46	0.25 127	0.38 142	0.25 90	0.36 110	0.34 157	0.22 82	0.81 61	0.78 171	0.41 140	0.42 187	0.56 112	0.27 87	0.97 139	1.33 156	0.14 93	0.15 69	0.28 98	0.22 51	0.25 35	0.29 85

tt_ll	0.37 88	0.25 128	0.20 99	0.10 19	0.17 79	0.13 38	0.09 38	0.24 46	0.25 127	0.38 142	0.25 90	0.36 110	0.34 157	0.22 82	0.81 61	0.78 171	0.41 140	0.42 187	0.56 112	0.27 87	0.97 139	1.33 156	0.14 93	0.15 69	0.28 98	0.22 51	0.25 35	0.29 85

dd	0.37 88	0.25 128	0.15 54	0.44 202	0.16 61	0.32 154	0.19 124	0.28 63	0.13 33	0.29 63	0.14 40	0.44 146	0.14 41	0.15 41	2.86 192	0.38 50	0.36 115	0.22 59	0.52 106	0.34 118	0.32 37	0.28 24	0.17 122	0.29 172	0.27 91	0.20 48	0.40 93	0.32 103

STTStereo	0.37 88	0.28 162	0.28 164	0.24 127	0.27 155	0.22 111	0.33 163	0.25 55	0.36 179	0.29 63	0.27 105	0.33 99	0.20 87	0.27 114	2.32 181	0.31 23	0.26 53	0.25 86	0.30 38	0.20 52	0.34 41	0.66 70	0.31 191	0.18 102	0.25 76	0.31 116	0.35 64	0.41 135

test_4	0.38 92	0.17 26	0.16 62	0.14 48	0.13 38	0.11 20	0.38 175	0.24 46	0.14 39	0.31 82	0.11 23	0.24 39	0.12 33	0.34 157	0.91 95	0.70 162	0.24 40	0.29 112	0.37 56	0.29 94	0.51 82	1.32 155	0.09 28	0.12 33	0.27 91	0.91 220	0.91 209	0.87 193

SACVNet	0.38 92	0.30 170	0.26 152	0.28 153	0.29 158	0.26 129	0.34 168	0.37 145	0.29 150	0.35 112	0.27 105	0.29 69	0.25 111	0.38 175	0.59 21	0.43 72	0.36 115	0.29 112	0.56 112	0.29 94	0.68 113	1.21 145	0.19 138	0.25 156	0.37 152	0.35 131	0.45 119	0.38 130

sAnonymous2	0.38 92	0.21 66	0.17 71	0.16 64	0.16 61	0.21 100	0.15 100	0.38 147	0.26 135	0.28 57	0.26 101	0.30 81	0.32 149	0.16 46	0.67 35	0.61 136	0.40 134	0.36 156	0.81 151	0.39 140	1.05 147	1.29 153	0.14 93	0.19 112	0.29 104	0.35 131	0.33 52	0.35 120

CroCo_RVC	0.38 92	0.21 66	0.17 71	0.16 64	0.16 61	0.21 100	0.15 100	0.38 147	0.26 135	0.28 57	0.26 101	0.30 81	0.32 149	0.16 46	0.67 35	0.61 136	0.40 134	0.36 156	0.81 151	0.39 140	1.05 147	1.29 153	0.14 93	0.19 112	0.29 104	0.35 131	0.33 52	0.35 120

CREStereo	0.38 92	0.22 83	0.20 99	0.17 76	0.16 61	0.15 53	0.08 30	0.36 138	0.24 119	0.36 126	0.27 105	0.39 122	0.39 176	0.16 46	0.92 96	0.97 192	0.46 163	0.27 94	0.43 74	0.52 175	1.15 160	1.04 120	0.13 82	0.16 83	0.25 76	0.24 70	0.37 78	0.31 98
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
FADNet-RVC	0.38 92	0.25 128	0.26 152	0.27 145	0.26 145	0.21 100	0.42 184	0.33 104	0.24 119	0.34 105	0.26 101	0.42 139	0.28 128	0.27 114	0.95 102	0.42 64	0.39 129	0.27 94	0.73 144	0.41 146	0.63 108	0.86 96	0.21 150	0.27 162	0.34 130	0.33 125	0.33 52	0.42 138

AF-Net	0.38 92	0.25 128	0.25 147	0.25 133	0.30 163	0.28 138	0.41 182	0.36 138	0.30 155	0.25 50	0.32 131	0.39 122	0.21 88	0.23 90	2.08 172	0.31 23	0.23 33	0.22 59	0.39 60	0.22 71	0.53 89	0.78 86	0.21 150	0.19 112	0.26 83	0.27 93	0.42 104	0.33 108

Nwc_Net	0.38 92	0.25 128	0.25 147	0.25 133	0.30 163	0.28 138	0.41 182	0.36 138	0.30 155	0.25 50	0.32 131	0.39 122	0.21 88	0.23 90	2.08 172	0.31 23	0.23 33	0.22 59	0.39 60	0.22 71	0.53 89	0.78 86	0.21 150	0.19 112	0.26 83	0.27 93	0.42 104	0.33 108

raft_robust	0.39 100	0.22 83	0.16 62	0.20 99	0.16 61	0.16 64	0.11 54	0.42 167	0.18 78	0.42 156	0.15 43	0.33 99	0.24 104	0.27 114	1.23 131	0.80 176	0.31 89	0.33 135	0.91 163	0.36 122	0.71 120	1.21 145	0.11 53	0.20 122	0.30 111	0.30 113	0.36 74	0.30 90

UDGNet	0.39 100	0.29 165	0.21 114	0.55 214	0.44 209	0.50 205	0.42 184	0.31 81	0.20 95	0.27 56	0.28 115	0.28 61	0.12 33	0.70 228	0.66 32	0.44 76	0.29 76	0.25 86	0.60 123	0.24 81	0.61 104	0.98 110	0.39 204	0.15 69	0.34 130	0.27 93	0.42 104	0.29 85

APVNet	0.39 100	0.27 152	0.20 99	0.24 127	0.26 145	0.27 134	0.24 132	0.31 81	0.22 106	0.26 53	0.31 124	0.29 69	0.17 59	0.27 114	1.75 155	0.50 105	0.45 158	0.35 151	0.66 134	0.32 110	0.51 82	0.97 109	0.16 116	0.25 156	0.28 98	0.24 70	0.44 115	0.30 90

FADNet	0.39 100	0.27 152	0.23 129	0.29 159	0.26 145	0.25 126	0.39 180	0.36 138	0.24 119	0.35 112	0.34 139	0.36 110	0.27 121	0.27 114	0.93 97	0.39 54	0.31 89	0.34 147	0.68 139	0.43 153	0.60 101	0.90 99	0.19 138	0.22 141	0.38 156	0.42 158	0.37 78	0.44 140

UCFNet_RVC	0.39 100	0.36 189	0.26 152	0.29 159	0.31 167	0.26 129	0.19 124	0.30 72	0.23 114	0.35 112	0.27 105	0.45 152	0.25 111	0.34 157	0.82 73	0.45 85	0.30 84	0.25 86	0.96 171	0.23 75	0.69 115	0.75 81	0.45 214	0.21 133	0.35 137	0.31 116	0.35 64	0.45 144

HSM	0.39 100	0.24 116	0.23 129	0.26 143	0.25 138	0.20 95	0.18 117	0.41 158	0.20 95	0.32 95	0.30 122	0.39 122	0.24 104	0.22 82	2.57 188	0.39 54	0.33 102	0.22 59	0.49 89	0.30 101	0.70 117	0.47 42	0.14 93	0.20 122	0.29 104	0.31 116	0.44 115	0.33 108

BEATNet_4x	0.40 106	0.23 101	0.19 86	0.20 99	0.19 97	0.16 64	0.14 90	0.31 81	0.27 144	0.35 112	0.22 80	0.32 95	0.23 99	0.29 131	1.51 146	0.58 128	0.52 184	0.51 214	0.49 89	0.22 71	0.91 135	1.44 173	0.14 93	0.23 146	0.23 62	0.23 58	0.42 104	0.31 98

CES	0.41 107	0.19 44	0.16 62	0.14 48	0.18 88	0.16 64	0.10 48	0.54 210	0.25 127	0.30 70	0.34 139	0.40 130	0.38 171	0.47 197	1.33 136	0.79 173	0.52 184	0.48 202	0.33 48	0.42 151	1.04 144	1.15 138	0.14 93	0.13 51	0.26 83	0.22 51	0.28 44	0.34 111

DMCA-RVC	0.41 107	0.21 66	0.22 123	0.32 170	0.28 156	0.18 81	0.45 189	0.34 110	0.30 155	0.32 95	1.09 223	0.31 88	0.16 50	0.30 137	2.90 195	0.35 39	0.26 53	0.25 86	0.26 30	0.30 101	0.38 50	0.34 28	0.16 116	0.28 166	0.35 137	0.20 48	0.36 74	0.27 79

RAFT + AFF	0.42 109	0.12 14	0.09 9	0.13 36	0.07 9	0.11 20	0.06 16	0.17 23	0.10 20	0.19 29	0.10 17	0.28 61	0.08 14	0.11 18	7.47 259	0.33 30	0.20 28	0.11 10	0.33 48	0.10 10	0.39 52	0.16 11	0.07 15	0.09 17	0.16 28	0.11 12	0.13 7	0.09 11

PMTNet	0.42 109	0.24 116	0.21 114	0.18 85	0.17 79	0.14 46	0.32 156	0.31 81	0.24 119	0.37 133	0.25 90	0.38 117	0.38 171	0.17 52	1.19 130	1.08 202	0.45 158	0.27 94	0.56 112	0.43 153	1.15 160	1.08 124	0.13 82	0.14 62	0.40 164	0.26 91	0.32 47	0.37 125

MyStereo04	0.43 111	0.28 162	0.26 152	0.23 118	0.24 135	0.18 81	0.14 90	0.38 147	0.28 148	0.59 196	0.28 115	0.39 122	0.18 67	0.36 165	1.03 112	0.61 136	0.35 113	0.27 94	1.20 190	0.43 153	1.04 144	0.77 85	0.38 201	0.26 158	0.37 152	0.39 146	0.55 150	0.30 90

TANstereo	0.43 111	0.22 83	0.18 77	0.21 107	0.21 112	0.22 111	0.11 54	0.27 56	0.22 106	0.32 95	0.25 90	0.25 46	0.25 111	0.24 97	1.37 140	0.81 178	0.43 153	0.41 184	0.67 136	0.39 140	1.08 150	1.16 139	0.48 221	0.16 83	0.17 32	0.23 58	0.99 217	0.24 62

XX-TBD	0.43 111	0.22 83	0.18 77	0.21 107	0.21 112	0.22 111	0.11 54	0.27 56	0.22 106	0.32 95	0.25 90	0.25 46	0.25 111	0.24 97	1.37 140	0.81 178	0.43 153	0.41 184	0.67 136	0.39 140	1.08 150	1.16 139	0.48 221	0.16 83	0.17 32	0.23 58	0.99 217	0.24 62

stereogan	0.43 111	0.33 179	0.30 169	0.33 172	0.37 196	0.35 170	0.30 151	0.35 121	0.32 166	0.30 70	0.31 124	0.46 159	0.30 138	0.27 114	1.62 150	0.41 63	0.30 84	0.25 86	0.44 78	0.29 94	0.37 49	1.61 197	0.23 158	0.24 151	0.29 104	0.31 116	0.57 156	0.39 132

PS-NSSS	0.43 111	0.38 203	0.25 147	0.42 195	0.30 163	0.35 170	0.32 156	0.34 110	0.20 95	0.36 126	0.24 86	0.74 200	0.24 104	0.40 185	1.98 166	0.34 36	0.33 102	0.23 69	0.55 111	0.20 52	0.41 55	0.57 51	0.52 224	0.20 122	0.31 120	0.31 116	0.87 203	0.37 125

AE-Stereo	0.44 116	0.22 83	0.24 135	0.23 118	0.24 135	0.18 81	0.16 106	0.30 72	0.21 102	0.34 105	0.16 53	0.44 146	0.27 121	0.21 81	0.94 100	0.81 178	0.41 140	0.32 130	0.52 106	0.55 178	1.07 149	1.71 207	0.12 64	0.21 133	0.34 130	0.89 219	0.46 124	0.28 81

ICVP	0.44 116	0.24 116	0.30 169	0.25 133	0.23 129	0.26 129	0.18 117	0.31 81	0.25 127	0.37 133	0.31 124	0.33 99	0.29 130	0.25 104	0.64 28	0.61 136	0.50 177	0.78 253	0.59 122	0.44 161	0.99 143	1.82 215	0.33 197	0.24 151	0.30 111	0.35 131	0.37 78	0.34 111
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CREStereo++_RVC	0.45 118	0.22 83	0.20 99	0.17 76	0.20 104	0.15 53	0.11 54	0.34 110	0.19 86	0.35 112	0.19 64	0.32 95	0.31 140	0.16 46	1.29 133	0.81 178	0.38 124	0.27 94	0.56 112	0.36 122	1.08 150	1.26 149	0.13 82	0.15 69	0.26 83	0.22 51	2.29 266	0.31 98
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
FADNet-RVC-Resample	0.45 118	0.30 170	0.59 232	0.28 153	0.45 211	0.21 100	0.24 132	0.39 153	0.32 166	0.44 161	0.31 124	0.43 142	0.44 186	0.43 191	1.18 127	0.51 111	0.37 119	0.43 190	0.60 123	0.64 199	0.49 73	1.02 118	0.30 185	0.37 189	0.31 120	0.39 146	0.33 52	0.41 135

RP	0.45 118	0.29 165	0.33 179	0.30 161	0.31 167	0.28 138	0.35 169	0.34 110	0.33 172	0.23 35	0.36 146	0.36 110	0.26 119	0.24 97	3.81 214	0.31 23	0.28 68	0.22 59	0.33 48	0.23 75	0.26 26	0.85 95	0.19 138	0.22 141	0.29 104	0.29 107	0.52 142	0.36 124

GCAP-BAT	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 76	0.69 153	3.42 272	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 179

test_for_model	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 76	0.69 153	3.42 272	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 179

testlalala2	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 76	0.69 153	3.42 272	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 179

testlalala	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 76	0.69 153	3.42 272	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 179

testlalala_base	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 76	0.69 153	3.42 272	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 179

SPstereo	0.46 121	0.21 66	0.13 32	0.13 36	0.14 43	0.11 20	0.12 62	0.31 81	0.16 53	0.31 82	0.13 32	0.45 152	0.19 78	0.28 122	0.84 76	0.69 153	3.42 272	0.23 69	0.48 81	0.30 101	1.24 170	0.57 51	0.12 64	0.12 33	0.18 39	0.28 96	0.35 64	0.79 179

LoS	0.46 121	0.23 101	0.17 71	0.19 91	0.19 97	0.19 88	0.12 62	0.77 232	0.26 135	0.50 175	0.45 157	0.53 175	0.47 191	0.23 90	1.06 118	0.85 186	0.56 199	0.43 190	0.62 125	0.41 146	1.28 181	1.41 169	0.15 109	0.16 83	0.35 137	0.28 96	0.33 52	0.35 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.46 121	0.20 57	0.16 62	0.15 54	0.16 61	0.20 95	0.12 62	0.32 95	0.32 166	0.35 112	0.24 86	0.43 142	0.45 189	0.15 41	0.83 75	1.10 206	0.47 168	0.40 182	0.67 136	0.43 153	1.55 208	1.85 217	0.14 93	0.22 141	0.30 111	0.30 113	0.49 131	0.32 103

iResNetv2_ROB	0.46 121	0.24 116	0.17 71	0.27 145	0.21 112	0.23 115	0.14 90	0.49 197	0.19 86	0.37 133	0.29 118	0.37 114	0.27 121	0.26 108	3.28 208	0.42 64	0.28 68	0.22 59	0.85 160	0.23 75	1.22 168	0.59 58	0.16 116	0.26 158	0.27 91	0.24 70	0.57 156	0.28 81

test-3	0.47 130	0.22 83	0.20 99	0.18 85	0.21 112	0.19 88	0.12 62	0.41 158	0.16 53	0.35 112	0.18 55	0.42 139	0.19 78	0.19 72	1.04 115	0.66 148	0.32 94	0.30 118	1.28 204	0.44 161	1.13 157	1.75 212	0.10 36	0.17 92	0.45 179	0.23 58	0.56 152	1.21 214

test_1	0.47 130	0.22 83	0.20 99	0.18 85	0.21 112	0.19 88	0.12 62	0.41 158	0.16 53	0.34 105	0.18 55	0.42 139	0.19 78	0.19 72	1.04 115	0.66 148	0.32 94	0.30 118	1.28 204	0.44 161	1.13 157	1.75 212	0.10 36	0.17 92	0.45 179	0.23 58	0.56 152	1.22 215

test_3	0.47 130	0.22 83	0.20 99	0.18 85	0.21 112	0.19 88	0.12 62	0.41 158	0.18 78	0.36 126	0.18 55	0.44 146	0.21 88	0.19 72	1.03 112	0.64 144	0.32 94	0.31 127	1.28 204	0.44 161	1.12 155	1.74 209	0.10 36	0.18 102	0.47 183	0.28 96	0.59 165	1.22 215

GEStereo_RVC	0.47 130	0.27 152	0.34 183	0.27 145	0.26 145	0.31 148	0.53 200	0.41 158	0.24 119	0.35 112	0.27 105	0.40 130	0.24 104	0.30 137	0.81 61	0.74 167	0.49 176	0.37 162	0.91 163	0.38 135	0.90 133	1.80 214	0.21 150	0.34 180	0.31 120	0.30 113	0.51 139	0.48 151

CFNet_pseudo	0.47 130	0.23 101	0.23 129	0.27 145	0.25 138	0.23 115	0.17 112	0.31 81	0.19 86	0.37 133	0.29 118	0.38 117	0.27 121	0.23 90	4.35 222	0.44 76	0.28 68	0.23 69	1.00 172	0.19 46	0.46 64	0.59 58	0.40 207	0.18 102	0.27 91	0.28 96	0.36 74	0.35 120

NCC-stereo	0.47 130	0.33 179	0.30 169	0.31 167	0.33 174	0.31 148	0.38 175	0.41 158	0.40 185	0.24 42	0.38 147	0.39 122	0.36 163	0.28 122	3.13 202	0.36 44	0.29 76	0.32 130	0.42 68	0.43 153	0.44 61	0.84 93	0.28 179	0.23 146	0.36 146	0.44 169	0.45 119	0.44 140

Abc-Net	0.47 130	0.33 179	0.30 169	0.31 167	0.33 174	0.31 148	0.38 175	0.41 158	0.40 185	0.24 42	0.38 147	0.39 122	0.36 163	0.28 122	3.13 202	0.36 44	0.29 76	0.32 130	0.42 68	0.43 153	0.44 61	0.84 93	0.28 179	0.23 146	0.36 146	0.44 169	0.45 119	0.44 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.48 137	0.40 206	0.29 167	0.27 145	0.32 170	0.31 148	0.28 148	0.27 56	0.32 166	0.32 95	0.43 154	1.12 218	0.24 104	0.32 150	1.68 152	0.51 111	0.66 210	0.29 112	0.41 66	0.33 113	0.69 115	1.26 149	0.26 169	0.26 158	0.30 111	0.35 131	0.75 193	0.44 140

RYNet	0.49 138	0.11 13	0.10 15	0.08 12	0.09 18	0.10 12	0.06 16	0.13 17	0.18 78	0.10 14	0.10 17	0.13 9	0.08 14	0.08 9	9.58 274	0.37 48	0.14 11	0.22 59	0.17 13	0.09 5	0.19 14	0.12 4	0.15 109	0.09 17	0.14 19	0.33 125	0.24 31	0.13 18

GANetREF_RVC	0.50 139	0.40 206	0.38 196	0.38 188	0.35 189	0.35 170	0.32 156	0.51 203	0.42 192	0.48 172	0.27 105	0.71 197	0.44 186	0.29 131	1.10 124	0.45 85	1.07 232	0.33 135	0.62 125	0.36 122	0.86 131	0.64 68	0.30 185	0.39 196	0.44 177	0.40 154	0.64 173	0.50 157
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
CASS	0.51 140	0.27 152	0.27 159	0.32 170	0.26 145	0.29 145	0.67 220	0.40 156	0.30 155	0.47 169	0.52 170	0.47 164	0.36 163	0.16 46	0.74 44	0.67 152	0.71 215	0.46 195	0.78 149	0.28 90	1.67 215	1.48 178	0.17 122	0.20 122	0.42 168	0.34 128	0.53 144	0.46 146
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RGC	0.51 140	0.36 189	0.46 213	0.35 180	0.36 194	0.40 188	0.30 151	0.37 145	0.39 182	0.32 95	0.45 157	0.40 130	0.42 184	0.35 162	2.99 198	0.36 44	0.32 94	0.28 105	0.47 80	0.33 113	0.61 104	1.00 114	0.24 162	0.28 166	0.38 156	0.46 174	0.52 142	0.53 162

PA-Net	0.52 142	0.36 189	0.36 190	0.25 133	0.37 196	0.26 129	0.32 156	0.33 104	0.36 179	0.30 70	0.26 101	0.30 81	0.31 140	0.47 197	2.30 179	0.51 111	0.24 40	0.28 105	0.30 38	0.29 94	0.34 41	0.90 99	0.60 230	0.26 158	0.32 125	0.72 208	0.32 47	2.29 240
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DeepPruner_ROB	0.52 142	0.25 128	0.25 147	0.25 133	0.26 145	0.23 115	0.65 218	0.32 95	0.25 127	0.37 133	0.39 149	0.29 69	0.25 111	0.31 146	3.43 209	0.72 165	0.34 106	0.29 112	0.49 89	0.23 75	1.30 183	1.20 143	0.23 158	0.23 146	0.29 104	0.42 158	0.46 124	0.29 85

ADLNet	0.53 144	0.26 144	0.18 77	0.21 107	0.21 112	0.23 115	0.19 124	0.30 72	0.17 69	0.23 35	0.22 80	0.62 185	0.18 67	0.48 201	6.87 251	0.38 50	0.28 68	0.21 52	0.25 26	0.20 52	0.33 39	0.90 99	0.18 130	0.13 51	0.25 76	0.26 91	0.34 61	0.23 57

MLCV	0.53 144	0.25 128	0.24 135	0.36 182	0.32 170	0.30 147	0.22 129	0.46 190	0.47 202	0.53 183	0.80 201	0.51 172	0.40 178	0.26 108	0.94 100	1.44 229	0.41 140	0.30 118	1.26 198	0.27 87	1.16 163	1.23 148	0.23 158	0.35 186	0.33 127	0.35 131	0.49 131	0.34 111

s12784h	0.54 146	0.28 162	0.26 152	0.30 161	0.23 129	0.17 73	0.12 62	0.36 138	0.24 119	0.38 142	0.23 83	0.40 130	0.38 171	0.16 46	1.09 120	1.11 207	0.47 168	0.27 94	0.71 142	0.37 128	1.49 196	1.46 175	0.12 64	0.17 92	0.39 160	0.32 124	2.18 262	0.88 195

GES	0.54 146	0.23 101	0.19 86	0.21 107	0.22 126	0.26 129	0.18 117	0.34 110	0.31 161	0.36 126	0.28 115	0.30 81	0.22 93	0.22 82	2.69 190	0.58 128	0.37 119	0.28 105	1.14 185	0.32 110	1.08 150	0.88 97	0.18 130	0.24 151	0.26 83	0.23 58	0.58 160	2.34 241

R-Stereo Train	0.54 146	0.24 116	0.24 135	0.24 127	0.18 88	0.24 121	0.09 38	0.34 110	0.30 155	0.52 180	0.66 185	0.44 146	0.32 149	0.55 213	0.74 44	1.07 199	0.58 202	0.52 218	1.27 201	0.64 199	1.51 199	1.89 219	0.14 93	0.20 122	0.35 137	0.42 158	0.35 64	0.47 149

RAFT-Stereo	0.54 146	0.24 116	0.24 135	0.24 127	0.18 88	0.24 121	0.09 38	0.34 110	0.30 155	0.52 180	0.66 185	0.44 146	0.32 149	0.55 213	0.74 44	1.07 199	0.58 202	0.52 218	1.27 201	0.64 199	1.51 199	1.89 219	0.14 93	0.20 122	0.35 137	0.42 158	0.35 64	0.47 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NCCL2	0.55 150	0.35 184	0.31 175	0.30 161	0.40 202	0.25 126	0.24 132	0.35 121	0.31 161	0.41 154	0.33 136	0.35 108	0.24 104	0.53 208	4.10 218	0.47 95	0.40 134	0.31 127	0.39 60	0.31 109	0.70 117	0.99 112	0.41 209	0.32 177	0.45 179	0.45 171	0.75 193	0.51 159

PWCDC_ROB	0.55 150	0.18 33	0.19 86	0.17 76	0.26 145	0.16 64	0.19 124	0.22 35	0.54 214	0.16 25	0.43 154	0.25 46	1.12 226	0.45 192	5.47 234	0.50 105	0.31 89	0.28 105	0.36 55	0.26 86	0.60 101	1.14 137	0.25 165	0.28 166	0.18 39	0.29 107	0.26 39	0.32 103

cross-raft	0.56 152	0.25 128	0.22 123	0.21 107	0.20 104	0.39 185	0.15 100	0.44 179	0.26 135	0.48 172	0.35 144	0.43 142	0.31 140	0.24 97	0.86 88	1.35 223	0.41 140	0.34 147	1.31 209	0.78 217	1.98 240	1.89 219	0.16 116	0.18 102	0.47 183	0.46 174	0.42 104	0.68 176

Anonymous3	0.57 153	0.29 165	0.22 123	0.21 107	0.25 138	0.27 134	0.22 129	0.51 203	0.35 175	0.37 133	0.27 105	0.76 203	0.54 194	0.47 197	1.18 127	1.93 254	0.51 179	0.47 197	0.94 168	0.58 186	1.27 179	1.69 203	0.19 138	0.21 133	0.36 146	0.39 146	0.54 146	0.37 125

Any-RAFT	0.58 154	0.22 83	0.32 177	0.23 118	0.21 112	0.20 95	0.14 90	0.42 167	0.25 127	0.40 150	1.16 226	0.49 168	0.32 149	0.37 169	0.87 92	0.85 186	0.67 211	0.38 175	1.20 190	0.41 146	2.25 258	1.67 201	0.18 130	0.17 92	0.43 173	0.49 181	0.44 115	0.84 190

dad	0.58 154	0.29 165	0.20 99	0.65 229	0.32 170	0.37 176	0.94 231	0.59 215	0.18 78	0.44 161	0.18 55	0.49 168	0.42 184	0.17 52	3.83 215	0.50 105	0.41 140	0.27 94	0.77 148	0.32 110	0.49 73	0.45 39	0.19 138	0.34 180	0.57 202	0.24 70	1.23 228	0.84 190

HH	0.60 156	0.18 33	0.35 187	0.23 118	0.21 112	0.28 138	0.24 132	0.42 167	0.26 135	0.74 237	0.25 90	0.46 159	0.36 163	0.24 97	0.81 61	1.44 229	0.38 124	0.37 162	1.21 192	0.64 199	2.13 247	1.97 230	0.27 173	0.20 122	0.59 207	0.41 155	0.83 200	0.63 171

HanStereo	0.60 156	0.18 33	0.35 187	0.23 118	0.21 112	0.28 138	0.24 132	0.42 167	0.26 135	0.74 237	0.25 90	0.46 159	0.36 163	0.24 97	0.81 61	1.44 229	0.38 124	0.37 162	1.21 192	0.64 199	2.13 247	1.97 230	0.27 173	0.20 122	0.59 207	0.41 155	0.83 200	0.63 171

EGLCR-Stereo	0.60 156	0.22 83	0.22 123	0.15 54	0.18 88	0.23 115	0.09 38	0.32 95	0.22 106	0.32 95	0.19 64	0.38 117	0.27 121	0.14 31	0.81 61	0.74 167	0.39 129	0.37 162	0.72 143	0.28 90	1.20 167	2.19 250	0.12 64	0.68 246	0.23 62	1.54 245	3.67 279	0.34 111

GANet-ADL	0.60 156	0.27 152	0.26 152	0.28 153	0.29 158	0.32 154	0.25 141	0.35 121	0.27 144	0.61 203	1.04 221	0.41 136	0.29 130	0.30 137	1.87 162	1.08 202	0.51 179	0.37 162	1.17 188	0.85 228	1.27 179	1.88 218	0.19 138	0.23 146	0.32 125	0.37 141	0.58 160	0.46 146

AnonymousM	0.60 156	0.18 33	0.13 32	0.13 36	0.11 25	0.31 148	0.07 24	0.35 121	0.23 114	0.31 82	0.42 153	0.28 61	0.31 140	0.37 169	1.34 139	0.89 189	0.44 156	0.33 135	0.42 68	0.57 182	0.97 139	1.20 143	0.17 122	0.34 180	0.16 28	0.82 215	2.20 264	3.23 258

ETE_ROB	0.60 156	0.48 217	0.30 169	0.36 182	0.36 194	0.39 185	0.32 156	0.33 104	0.49 207	0.40 150	0.61 179	1.32 226	0.29 130	0.40 185	2.38 183	0.50 105	0.95 225	0.34 147	0.65 131	0.41 146	0.96 138	1.18 141	0.28 179	0.31 175	0.39 160	0.45 171	0.73 190	0.52 161

CC-Net-ROB	0.62 162	0.60 231	0.40 200	0.81 234	0.59 225	0.75 232	0.57 202	0.43 174	0.31 161	0.47 169	0.32 131	1.38 228	0.73 213	0.62 223	0.60 23	0.33 30	0.42 148	0.32 130	2.70 230	0.28 90	0.50 79	0.61 62	0.98 248	0.28 166	0.39 160	0.37 141	0.39 87	0.54 163

iResNet	0.62 162	0.26 144	0.26 152	0.36 182	0.38 199	0.42 192	0.27 144	0.46 190	0.31 161	0.56 187	0.73 194	0.68 195	0.73 213	0.17 52	1.73 154	1.72 247	0.39 129	0.37 162	1.52 215	0.57 182	1.58 210	0.98 110	0.20 146	0.46 208	0.34 130	0.39 146	0.59 165	0.40 134

LALA_ROB	0.62 162	0.52 221	0.32 177	0.33 172	0.35 189	0.40 188	0.31 153	0.34 110	0.40 185	0.46 166	0.61 179	1.27 222	0.29 130	0.39 181	3.75 213	0.45 85	0.51 179	0.38 175	0.57 119	0.40 144	0.82 128	1.11 131	0.24 162	0.31 175	0.36 146	0.43 164	0.81 199	0.51 159

MSMDNet	0.63 165	0.24 116	0.22 123	0.19 91	0.20 104	0.38 180	0.17 112	0.43 174	0.24 119	0.60 200	0.33 136	0.40 130	1.53 237	0.50 205	0.85 85	1.50 234	0.42 148	0.35 151	1.26 198	0.67 207	1.90 233	2.18 248	0.17 122	0.18 102	0.58 204	0.53 187	0.39 87	0.58 165

NVstereo2D	0.63 165	0.25 128	0.20 99	0.28 153	0.25 138	0.34 165	0.35 169	0.30 72	0.22 106	0.39 147	0.33 136	0.26 52	0.16 50	0.42 190	9.29 272	0.43 72	0.32 94	0.27 94	0.35 52	0.20 52	0.35 46	0.44 38	0.30 185	0.21 133	0.31 120	0.23 58	0.27 41	0.25 67

AMNet	0.63 165	0.59 230	0.56 225	0.59 221	0.59 225	0.64 224	0.58 205	0.45 183	0.53 212	0.51 177	0.69 190	0.75 201	0.40 178	0.87 234	0.68 39	0.86 188	0.71 215	0.66 240	0.63 128	0.62 194	0.76 122	0.62 64	0.38 201	0.59 235	0.57 202	0.69 204	0.70 183	0.75 178

RAFT-Test	0.64 168	0.24 116	0.22 123	0.25 133	0.21 112	0.45 201	0.17 112	0.45 183	0.26 135	0.66 217	0.80 201	0.40 130	0.39 176	0.36 165	1.01 110	1.49 233	0.41 140	0.34 147	1.29 207	0.61 190	1.90 233	1.84 216	0.17 122	0.18 102	0.54 197	0.93 222	0.41 95	1.26 217

RTSC	0.65 169	0.25 128	0.27 159	0.24 127	0.26 145	0.28 138	0.42 184	0.35 121	0.33 172	0.43 157	0.47 162	0.30 81	0.27 121	0.29 131	7.17 255	0.50 105	0.48 174	0.30 118	0.75 146	0.33 113	0.78 125	0.93 104	0.17 122	0.30 174	0.28 98	0.31 116	0.49 131	0.59 167

DAS	0.67 170	0.27 152	0.24 135	0.38 188	0.33 174	0.34 165	0.33 163	0.51 203	0.46 196	0.61 203	0.94 216	0.78 205	0.67 208	0.19 72	0.96 104	1.83 249	0.55 192	0.47 197	1.12 182	0.61 190	2.11 243	1.69 203	0.27 173	0.44 205	0.43 173	0.43 164	0.62 170	0.48 151

SepStereo	0.67 170	0.27 152	0.24 135	0.38 188	0.33 174	0.34 165	0.33 163	0.51 203	0.46 196	0.61 203	0.94 216	0.78 205	0.67 208	0.19 72	0.96 104	1.83 249	0.55 192	0.47 197	1.12 182	0.61 190	2.11 243	1.69 203	0.27 173	0.44 205	0.43 173	0.43 164	0.62 170	0.48 151

pcwnet_v2	0.69 172	0.27 152	0.31 175	0.31 167	0.33 174	0.29 145	0.24 132	0.34 110	0.25 127	0.50 175	0.40 151	1.66 241	0.40 178	0.31 146	5.73 240	0.60 132	0.36 115	0.30 118	1.08 179	0.23 75	0.82 128	0.90 99	0.57 227	0.22 141	0.35 137	0.36 138	0.51 139	0.87 193

PWC_ROB	0.69 172	0.37 195	0.41 204	0.30 161	0.35 189	0.34 165	0.50 196	0.39 153	0.69 227	0.45 165	0.80 201	0.54 177	1.20 228	0.29 131	2.36 182	1.23 213	0.63 208	0.53 221	1.01 173	0.46 168	1.15 160	1.40 168	0.26 169	0.49 213	0.38 156	0.37 141	0.68 179	0.97 198

MSKI-zero shot	0.70 174	0.21 66	0.21 114	0.20 99	0.19 97	0.43 196	0.16 106	0.42 167	0.29 150	0.44 161	1.16 226	0.48 166	0.36 163	0.17 52	1.60 149	1.42 228	0.47 168	0.37 162	1.37 211	0.95 242	1.79 228	2.06 236	0.22 157	0.19 112	0.53 194	1.21 234	0.72 185	1.17 213

IPLG	0.72 175	0.20 57	0.18 77	0.16 64	0.17 79	0.15 53	0.13 81	0.35 121	0.22 106	0.35 112	1.18 228	0.29 69	0.24 104	0.54 211	9.17 270	0.54 119	0.35 113	0.29 112	0.56 112	0.37 128	0.54 93	1.38 163	0.11 53	0.57 230	0.35 137	0.29 107	0.67 178	0.22 51

GwcNet-ADL	0.72 175	0.35 184	0.37 194	0.41 194	0.34 184	0.32 154	0.27 144	0.40 156	0.27 144	0.61 203	1.53 244	0.63 189	0.41 182	0.33 153	3.69 212	1.34 222	0.50 177	0.56 229	0.91 163	0.87 231	1.18 165	1.60 195	0.24 162	0.27 162	0.36 146	0.48 179	0.47 126	0.66 175

SHD	0.72 175	0.30 170	0.42 208	0.35 180	0.34 184	0.33 164	0.45 189	0.49 197	0.44 193	0.53 183	0.63 181	0.47 164	0.64 203	0.34 157	6.15 244	0.52 116	0.47 168	0.37 162	0.94 168	0.45 165	0.88 132	1.12 133	0.25 165	0.42 201	0.47 183	0.47 178	0.50 137	0.63 171

DDUNet	0.75 178	0.91 239	0.42 208	1.24 244	1.03 248	1.19 243	1.16 242	0.35 121	0.35 175	0.37 133	0.45 157	0.64 191	0.32 149	1.77 249	2.89 193	0.44 76	0.71 215	0.48 202	0.87 161	0.59 188	0.53 89	0.64 68	0.85 245	0.28 166	0.34 130	0.34 128	0.61 168	0.39 132

IPLGR	0.76 179	0.26 144	0.21 114	0.23 118	0.23 129	0.17 73	0.12 62	0.33 104	0.20 95	0.41 154	1.59 246	0.32 95	0.31 140	0.53 208	9.00 268	0.62 141	0.41 140	0.38 175	0.65 131	0.47 169	0.76 122	1.41 169	0.12 64	0.24 151	0.35 137	0.39 146	0.63 172	0.28 81

MIPNet	0.77 180	0.23 101	0.18 77	0.24 127	0.22 126	0.17 73	0.13 81	0.34 110	0.70 228	0.40 150	2.24 262	0.31 88	0.29 130	0.57 217	5.70 238	1.03 195	0.45 158	0.33 135	0.82 155	0.56 180	0.62 107	1.53 188	0.12 64	0.92 261	0.91 231	0.39 146	1.12 226	0.30 90

PSMNet-ADL	0.77 180	0.29 165	0.30 169	0.33 172	0.32 170	0.32 154	0.37 174	0.55 211	0.35 175	0.71 230	1.43 241	0.56 179	1.01 220	2.47 262	1.18 127	2.02 258	1.58 249	0.41 184	1.06 178	0.50 173	1.25 177	1.44 173	0.35 200	0.24 151	0.35 137	0.41 155	0.65 174	0.34 111

IGEV_Zeroshot_test	0.78 182	0.25 128	0.47 215	0.58 220	0.25 138	0.61 221	0.63 213	0.48 194	0.28 148	0.67 220	1.32 236	0.66 193	0.41 182	0.31 146	0.87 92	1.36 224	0.39 129	0.36 156	1.13 184	0.76 216	1.57 209	2.29 257	0.20 146	0.20 122	0.84 229	0.84 217	2.28 265	1.09 206

DeepPrunerF	0.79 183	0.36 189	0.20 99	0.53 209	1.05 250	0.38 180	0.52 197	0.32 95	0.92 241	0.23 35	0.32 131	0.23 37	0.17 59	0.26 108	5.65 237	0.50 105	0.28 68	0.24 79	0.50 95	0.25 83	0.40 54	0.47 42	0.21 150	0.19 112	5.96 282	0.50 183	0.47 126	0.30 90

XQC	0.80 184	0.47 216	0.40 200	0.50 207	0.46 212	0.50 205	0.57 202	0.56 213	0.48 204	0.58 192	0.63 181	0.58 182	0.81 217	0.45 192	6.95 253	0.73 166	0.45 158	0.36 156	0.84 158	0.42 151	0.81 127	1.06 122	0.33 197	0.42 201	0.53 194	0.61 197	0.69 180	0.50 157

RTS	0.80 184	0.32 176	0.28 164	0.30 161	0.33 174	0.44 198	0.59 208	0.41 158	0.46 196	0.43 157	0.34 139	0.51 172	0.34 157	0.30 137	7.29 256	0.70 162	0.55 192	0.36 156	1.02 174	0.45 165	0.93 136	1.01 116	0.25 165	0.37 189	0.54 197	1.72 251	0.58 160	0.79 179

RTSA	0.80 184	0.32 176	0.28 164	0.30 161	0.33 174	0.44 198	0.59 208	0.41 158	0.46 196	0.43 157	0.34 139	0.51 172	0.34 157	0.30 137	7.29 256	0.70 162	0.55 192	0.36 156	1.02 174	0.45 165	0.93 136	1.01 116	0.25 165	0.37 189	0.54 197	1.72 251	0.58 160	0.79 179

model_zeroshot	0.81 187	0.22 83	0.23 129	0.34 177	0.21 112	0.45 201	0.16 106	0.43 174	0.23 114	0.59 196	1.10 224	0.50 171	0.31 140	0.26 108	2.66 189	1.04 198	0.42 148	0.35 151	1.40 213	0.52 175	1.90 233	1.60 195	0.15 109	0.20 122	2.65 269	1.52 244	0.79 198	1.54 230

NOSS_ROB	0.81 187	0.36 189	0.27 159	0.37 186	0.35 189	0.37 176	0.29 150	0.87 237	0.39 182	0.71 230	0.93 215	0.99 214	0.60 200	1.26 244	2.02 167	2.44 268	0.57 200	0.58 232	0.68 139	0.43 153	2.16 251	2.47 265	0.32 196	0.47 211	0.42 168	0.43 164	0.72 185	0.42 138

NaN_ROB	0.82 189	0.41 210	0.41 204	0.36 182	0.49 214	0.42 192	0.44 188	0.45 183	1.33 257	0.40 150	0.67 188	0.89 213	0.31 140	0.47 197	5.25 232	0.55 123	0.34 106	0.53 221	0.49 89	0.63 196	0.60 101	0.95 105	0.28 179	0.49 213	0.78 225	1.57 246	0.98 214	1.71 234

test-1	0.83 190	0.18 33	0.23 129	0.19 91	0.19 97	0.57 219	0.58 205	0.44 179	0.29 150	0.72 234	5.41 273	0.54 177	0.40 178	0.59 219	0.98 108	1.32 219	0.45 158	0.48 202	1.14 185	0.96 244	1.90 233	2.36 261	0.14 93	0.21 133	0.39 160	0.46 174	0.61 168	0.63 171

MFN_U_SF_DS_RVC	0.83 190	0.54 226	0.35 187	0.63 226	0.46 212	0.56 216	1.02 234	0.65 222	0.60 219	0.57 189	0.47 162	0.82 211	1.21 229	1.11 241	2.25 177	0.60 132	0.36 115	0.33 135	1.25 196	0.40 144	1.94 238	1.62 198	0.47 218	0.39 196	0.76 220	0.81 213	0.75 193	1.49 228

FCDSN-DC	0.84 192	0.37 195	0.67 237	0.40 193	0.40 202	0.35 170	0.89 229	0.39 153	0.31 161	0.46 166	0.35 144	0.44 146	0.31 140	0.38 175	8.90 265	0.84 185	0.47 168	0.48 202	0.73 144	0.38 135	1.12 155	1.58 192	0.30 185	0.57 230	0.37 152	0.42 158	0.42 104	0.37 125
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.85 193	0.35 184	1.01 253	0.44 202	0.63 231	0.27 134	0.63 213	0.43 174	0.46 196	0.48 172	0.50 167	0.65 192	0.54 194	0.58 218	3.52 210	0.82 183	0.52 184	1.02 267	1.68 218	0.71 210	1.59 212	1.50 183	0.45 214	0.59 235	0.56 200	0.43 164	1.89 255	0.62 170

AIO-Stereo-zeroshot	0.86 194	0.37 195	0.57 226	0.34 177	0.29 158	0.54 213	0.69 222	0.45 183	0.72 230	0.64 214	1.75 254	0.59 183	0.64 203	0.23 90	0.93 97	1.53 238	0.44 156	0.40 182	1.27 201	1.04 250	1.62 213	2.22 253	0.18 130	0.38 194	0.83 228	0.48 179	2.98 273	1.10 207

UDG	0.91 195	0.94 241	0.44 211	1.22 243	1.16 252	1.14 242	1.35 245	0.38 147	0.36 179	0.43 157	0.55 173	0.62 185	0.33 155	1.60 247	5.73 240	0.80 176	0.75 218	0.45 192	0.94 168	0.65 205	1.13 157	1.10 128	0.64 233	0.32 177	0.36 146	0.39 146	0.53 144	0.38 130

HSM-Net_RVC	0.94 196	0.26 144	0.27 159	0.43 197	0.31 167	0.28 138	0.23 131	0.48 194	0.29 150	0.58 192	0.98 219	11.38 283	0.46 190	0.24 97	1.33 136	0.65 147	0.47 168	0.30 118	0.57 119	0.57 182	1.31 184	1.26 149	0.27 173	0.44 205	0.43 173	0.45 171	0.54 146	0.48 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ITSA-stereo	0.96 197	0.36 189	0.34 183	0.55 214	0.41 205	0.32 154	0.64 216	0.52 209	0.47 202	0.71 230	1.48 242	0.67 194	0.62 201	0.35 162	3.07 201	1.67 245	0.52 184	0.56 229	1.10 180	0.87 231	1.33 185	1.89 219	0.52 224	0.51 218	0.50 190	1.05 228	3.15 277	1.80 236

iRaft-Stereo_20w	0.96 197	0.31 174	0.58 231	0.57 218	0.34 184	0.51 208	0.58 205	0.44 179	0.32 166	0.90 254	1.59 246	0.56 179	0.49 193	0.37 169	2.05 170	1.22 212	0.42 148	0.52 218	1.04 176	0.82 224	1.52 201	2.14 244	0.27 173	0.38 194	1.04 238	3.39 273	2.04 258	1.45 226

FC-DCNN	0.96 197	0.50 218	0.92 247	0.79 233	0.52 219	0.73 231	1.10 237	0.77 232	0.52 210	0.62 209	0.65 183	0.72 198	0.62 201	0.38 175	3.13 202	0.83 184	0.94 224	0.50 210	1.19 189	0.43 153	1.52 201	1.33 156	0.31 191	0.52 220	1.01 237	0.92 221	1.51 240	2.93 257

PVD	0.98 200	0.54 226	0.59 232	0.60 223	0.56 222	0.66 229	0.63 213	0.91 243	0.87 239	0.57 189	0.85 206	0.80 208	1.03 221	0.59 219	6.60 248	0.64 144	0.69 214	0.55 225	1.16 187	0.63 196	1.22 168	1.27 152	0.39 204	0.53 222	0.75 219	0.88 218	0.85 202	1.07 203

MFMNet_re	0.98 200	0.78 238	0.71 240	0.83 235	0.72 236	0.97 237	0.83 227	0.75 229	0.86 235	0.69 224	0.79 199	1.30 225	0.83 218	0.68 226	2.27 178	1.16 209	1.03 229	0.80 256	1.61 216	0.85 228	2.25 258	1.12 133	0.65 235	0.71 248	0.66 213	0.66 202	0.98 214	0.99 201

ADCP+	0.99 202	0.33 179	0.34 183	0.25 133	0.34 184	0.35 170	0.49 195	0.31 81	0.66 224	0.59 196	0.48 165	0.75 201	0.18 67	0.30 137	9.27 271	0.47 95	0.27 58	0.27 94	0.78 149	0.80 220	0.51 82	0.72 77	0.18 130	0.18 102	0.69 215	2.01 258	1.44 237	3.81 266

FC-DCNN v2	1.01 203	0.52 221	1.01 253	0.85 236	0.53 220	0.77 233	1.07 236	0.83 235	0.65 223	0.61 203	0.65 183	0.72 198	0.79 215	0.37 169	3.26 206	0.81 178	0.95 225	0.47 197	1.22 194	0.41 146	1.52 201	1.34 159	0.31 191	0.51 218	1.30 248	1.29 238	1.86 254	2.78 249

CSAN	1.01 203	0.52 221	0.48 218	0.47 206	0.49 214	0.38 180	0.48 193	0.49 197	2.50 275	0.69 224	2.01 257	1.44 230	0.69 210	0.60 222	4.20 220	0.56 125	0.46 163	0.47 197	0.82 155	2.20 277	1.16 163	1.10 128	0.31 191	0.53 222	1.68 257	1.02 227	0.72 185	0.81 187

ADCRef	1.02 205	0.34 183	0.38 196	0.23 118	0.35 189	0.32 154	0.40 181	0.36 138	0.86 235	0.39 147	0.31 124	0.39 122	0.25 111	0.28 122	9.75 276	0.63 143	0.33 102	0.32 130	0.81 151	0.56 180	0.47 71	0.72 77	0.47 218	0.34 180	1.00 235	1.09 229	0.99 217	5.10 274

FBW_ROB	1.04 206	0.64 234	0.57 226	0.87 237	0.87 244	0.68 230	0.98 232	0.45 183	0.34 174	0.53 183	0.75 196	1.03 216	1.27 232	1.90 251	6.09 243	0.42 64	0.60 205	0.33 135	2.46 226	0.49 172	1.49 196	1.10 128	1.23 251	0.56 226	0.44 177	0.53 187	0.55 150	0.82 188

SAMSARA	1.05 207	0.40 206	0.57 226	0.44 202	0.43 208	0.43 196	0.62 211	0.74 228	0.61 221	0.60 200	0.72 192	0.59 183	1.65 239	0.46 195	6.43 247	0.74 167	0.53 189	0.50 210	1.24 195	0.55 178	1.24 170	1.37 161	0.28 179	0.56 226	1.63 255	1.74 253	1.65 247	1.61 233

CBMV	1.06 208	0.38 203	0.33 179	0.42 195	0.39 201	0.39 185	0.31 153	0.87 237	0.40 185	0.65 215	0.86 208	1.47 232	1.22 231	1.02 236	1.89 163	2.41 267	0.67 211	0.51 214	1.66 217	0.78 217	1.69 218	2.20 251	0.31 191	0.52 220	0.47 183	0.49 181	1.04 221	5.23 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
gcap-zeroshot	1.09 209	0.23 101	0.33 179	0.59 221	0.20 104	0.40 188	0.35 169	0.45 183	0.24 119	0.74 237	1.21 231	0.63 189	0.34 157	0.25 104	0.80 59	1.71 246	3.94 280	0.29 112	9.06 265	0.81 221	1.52 201	1.94 227	1.39 254	0.18 102	0.58 204	0.39 146	0.41 95	0.41 135

ADCL	1.10 210	0.44 215	0.36 190	0.33 172	0.33 174	0.38 180	0.47 191	0.38 147	1.23 253	0.60 200	0.47 162	0.43 142	0.27 121	0.32 150	7.84 262	0.57 127	0.38 124	0.55 225	0.68 139	0.69 208	0.65 110	0.81 91	0.29 184	0.36 187	1.73 259	1.85 256	1.77 250	5.47 276

ccs_rob	1.11 211	0.35 184	0.33 179	0.43 197	0.29 158	0.44 198	0.38 175	0.59 215	0.35 175	1.97 275	5.99 274	5.59 275	0.59 197	0.45 192	1.05 117	1.28 215	0.52 184	0.39 179	1.76 221	0.87 231	1.76 224	2.05 235	0.26 169	0.43 204	0.34 130	0.36 138	0.50 137	0.56 164

pmcnn	1.11 211	0.42 213	0.41 204	0.57 218	0.59 225	0.54 213	1.41 246	0.71 226	0.48 204	0.61 203	1.28 234	1.51 234	2.96 256	1.04 237	1.42 144	2.33 266	0.81 220	0.96 261	1.74 220	1.09 254	2.41 263	1.74 209	0.82 244	0.50 216	0.48 189	0.69 204	1.09 223	1.28 220

DCVSM-stereo	1.12 213	0.31 174	0.36 190	0.43 197	0.33 174	0.52 212	0.35 169	0.68 224	0.39 182	0.66 217	1.41 240	1.60 236	0.79 215	0.39 181	0.81 61	1.02 194	0.48 174	0.37 162	12.56 276	0.92 241	1.54 206	1.37 161	0.41 209	0.49 213	0.41 165	0.51 184	0.65 174	0.61 169

FAT-Stereo	1.13 214	0.37 195	0.57 226	0.56 217	0.63 231	0.50 205	0.52 197	0.75 229	0.44 193	0.79 245	2.82 265	1.45 231	1.95 241	0.49 204	2.78 191	2.52 271	0.57 200	0.60 234	2.42 225	1.17 258	2.12 246	2.13 243	0.74 242	0.58 233	0.41 165	0.56 191	0.72 185	1.27 219

ADCMid	1.14 215	0.50 218	0.55 224	0.39 192	0.59 225	0.56 216	0.77 226	0.59 215	0.76 233	0.47 169	0.71 191	0.70 196	0.71 212	0.39 181	8.21 263	1.09 204	0.51 179	0.45 192	1.73 219	0.51 174	1.04 144	1.21 145	0.59 229	0.40 198	0.58 204	1.47 243	1.24 230	4.18 270

EAI-Stereo	1.15 216	0.27 152	0.37 194	0.54 210	0.30 163	8.38 287	0.76 224	0.45 183	0.63 222	0.34 105	0.88 211	0.46 159	0.33 155	0.25 104	1.83 159	1.17 210	0.40 134	0.65 237	2.53 228	0.73 212	1.47 192	1.71 207	0.23 158	0.46 208	1.08 243	1.64 250	1.45 239	1.79 235

TRStereo	1.21 217	0.32 176	0.47 215	0.25 133	0.18 88	0.64 224	0.26 143	0.44 179	0.20 95	0.70 229	0.57 174	0.80 208	0.29 130	0.23 90	1.08 119	1.85 251	0.37 119	0.35 151	1.05 177	0.88 237	1.36 187	1.89 219	0.17 122	0.16 83	0.67 214	16.20 292	0.88 205	0.49 156

EKT-Stereo	1.22 218	0.27 152	0.24 135	0.28 153	0.25 138	0.31 148	0.54 201	0.43 174	0.29 150	0.44 161	0.57 174	0.49 168	0.44 186	0.31 146	13.29 288	2.18 263	0.54 190	0.53 221	1.26 198	1.02 248	5.16 283	2.03 234	0.14 93	0.19 112	0.42 168	0.35 131	0.56 152	0.34 111

MADNet+	1.22 218	0.60 231	0.77 243	0.77 231	0.74 237	0.61 221	1.01 233	0.94 246	0.74 231	0.78 244	0.68 189	1.18 219	1.07 224	0.68 226	7.48 260	1.39 225	1.12 234	0.65 237	1.33 210	0.91 239	2.13 247	1.51 185	0.66 236	0.97 264	1.05 240	0.83 216	0.92 210	1.39 222

HBP-ISP	1.24 220	0.38 203	0.50 219	0.52 208	0.41 205	0.45 201	0.33 163	0.55 211	0.40 185	0.76 242	1.30 235	0.48 166	0.48 192	1.92 252	9.87 280	3.68 281	0.55 192	0.66 240	0.82 155	0.95 242	2.11 243	2.96 274	0.30 185	0.46 208	0.47 183	0.52 185	0.94 212	0.60 168

MSC_U_SF_DS_RVC	1.26 221	2.34 268	0.85 244	1.48 248	0.80 243	1.00 238	1.15 241	0.76 231	0.94 242	1.33 266	0.54 172	1.54 235	1.67 240	2.00 253	2.30 179	0.97 192	1.08 233	1.05 268	3.01 235	1.06 253	1.37 188	1.51 185	1.22 250	0.67 245	0.76 220	0.65 200	0.59 165	1.40 223

AnyNet_C32	1.27 222	0.41 210	0.36 190	0.37 186	0.40 202	0.48 204	0.62 211	0.47 192	1.23 253	0.56 187	0.89 213	0.53 175	0.36 163	0.40 185	10.27 282	1.27 214	0.55 192	0.54 224	0.88 162	0.63 196	1.28 181	1.52 187	0.34 199	0.50 216	1.09 244	2.40 263	1.34 233	4.67 272

SQANet	1.31 223	1.35 248	0.53 220	3.10 264	1.03 248	1.89 251	1.49 248	0.50 202	0.40 185	0.51 177	0.46 160	1.19 220	0.55 196	1.57 246	2.53 187	0.49 99	1.24 241	0.37 162	6.38 253	0.61 190	1.71 219	1.74 209	2.52 262	0.37 189	0.46 182	0.57 192	0.66 176	1.26 217

CBMV_ROB	1.31 223	0.37 195	0.39 199	0.60 223	0.49 214	0.57 219	0.47 191	0.95 248	0.40 185	0.81 247	1.38 239	3.04 258	2.55 250	0.48 201	5.00 230	1.30 216	0.89 222	0.49 206	2.24 223	0.73 212	1.72 221	1.95 228	0.45 214	0.40 198	0.97 233	2.27 262	1.56 241	2.91 256

G-Net	1.35 225	0.55 228	0.65 236	0.43 197	0.49 214	0.56 216	0.48 193	0.89 240	1.35 258	0.67 220	1.22 232	3.00 257	1.21 229	0.36 165	4.11 219	1.64 244	0.61 206	0.76 250	1.37 211	1.35 262	1.63 214	1.89 219	0.39 204	0.61 238	0.80 226	3.07 271	1.57 242	4.68 273

ADCS	1.39 226	0.51 220	0.47 215	0.45 205	0.55 221	0.51 208	0.64 216	0.68 224	1.05 244	0.57 189	0.72 192	0.80 208	2.34 247	0.51 207	9.94 281	2.13 261	0.76 219	0.62 236	1.30 208	0.62 194	1.80 229	1.62 198	0.43 212	0.56 226	0.76 220	2.09 260	1.59 244	3.47 261

DPSNet	1.40 227	0.43 214	0.38 196	0.54 210	0.61 230	0.65 227	0.57 202	0.51 203	0.67 225	0.46 166	0.87 210	3.54 263	1.62 238	1.43 245	2.52 186	2.12 260	0.99 227	0.99 265	7.37 259	1.69 268	2.21 255	2.98 275	0.95 247	0.74 249	0.76 220	0.76 210	0.75 193	0.82 188

otaku	1.43 228	2.19 264	0.62 235	3.33 266	1.22 254	2.22 264	1.77 252	0.56 213	0.53 212	0.59 196	0.53 171	1.29 224	0.69 210	2.06 256	1.09 120	0.51 111	1.25 242	0.39 179	6.35 252	0.59 188	1.91 237	1.95 228	3.16 269	0.48 212	0.56 200	0.57 192	0.74 192	1.36 221

S-Stereo	1.43 228	0.40 206	0.43 210	0.60 223	0.58 224	0.64 224	1.10 237	0.61 219	0.57 216	0.69 224	4.10 271	1.62 239	0.65 205	0.46 195	4.54 224	2.87 275	0.55 192	0.65 237	4.87 248	4.90 283	1.26 178	2.26 255	0.99 249	0.61 238	0.41 165	0.53 187	0.66 176	0.97 198

RainbowNet	1.44 230	1.50 251	0.85 244	2.41 261	1.41 261	1.97 254	2.14 257	0.65 222	0.57 216	0.74 237	0.46 160	1.61 237	1.05 222	2.78 265	1.90 164	1.30 216	1.21 239	0.51 214	3.15 238	1.74 269	1.75 223	1.97 230	3.07 267	0.61 238	0.65 212	0.69 204	0.88 205	1.43 224

SANet	1.44 230	0.57 229	0.54 221	0.55 214	0.60 229	0.65 227	0.76 224	0.94 246	5.50 281	0.52 180	2.23 261	4.15 270	2.61 251	0.65 225	5.29 233	0.52 116	1.21 239	0.56 229	0.93 167	0.83 225	1.54 206	1.38 163	0.47 218	0.62 242	0.74 218	1.16 231	0.88 205	2.41 244

SGM-ForestM	1.49 232	1.99 262	1.26 266	1.18 241	0.67 235	1.50 247	1.71 251	1.32 260	0.94 242	0.74 237	1.03 220	2.90 256	2.23 244	0.55 213	1.68 152	0.62 141	1.34 244	0.49 206	2.81 233	0.58 186	1.33 185	1.12 133	0.57 227	0.56 226	2.12 265	2.46 264	3.00 274	3.53 263

SPS-STEREO	1.49 232	0.72 235	0.69 238	0.90 238	0.75 238	0.82 236	0.74 223	0.83 235	0.76 233	0.85 251	1.62 248	1.42 229	1.09 225	0.70 228	1.97 165	2.32 265	1.04 230	0.97 263	10.95 273	1.01 247	2.60 267	2.45 264	0.64 233	0.76 252	0.81 227	0.79 212	1.11 225	0.96 197
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	1.52 234	0.60 231	0.54 221	0.63 226	0.56 222	0.51 208	1.16 242	0.89 240	1.30 256	0.68 222	0.88 211	1.27 222	1.30 235	0.54 211	11.26 284	2.64 273	1.16 235	1.01 266	1.42 214	0.75 214	1.67 215	1.92 226	0.60 230	0.62 242	1.33 249	0.97 226	1.63 246	3.28 259

ADCPNet	1.59 235	0.37 195	0.74 242	0.43 197	0.76 239	0.42 192	1.45 247	0.90 242	0.70 228	0.76 242	1.68 252	0.76 203	3.19 259	0.76 231	8.96 267	1.92 253	0.54 190	0.37 162	4.76 246	1.03 249	1.19 166	1.09 125	0.94 246	0.40 198	1.06 241	1.36 239	0.93 211	5.53 278

anonymity	1.60 236	0.25 128	0.41 204	0.27 145	0.23 129	0.51 208	0.16 106	0.49 197	0.27 144	0.63 211	23.10 292	0.57 181	0.59 197	0.37 169	0.78 54	1.33 220	0.46 163	0.35 151	1.10 180	0.48 171	1.47 192	2.07 240	0.21 150	0.33 179	1.11 246	1.60 248	3.07 275	1.08 205

Ntro	1.62 237	3.84 277	0.69 238	2.63 262	1.29 255	2.25 266	2.87 267	0.61 219	0.56 215	0.62 209	0.50 167	1.32 226	0.66 207	2.02 255	3.24 205	0.47 95	1.35 246	0.42 187	6.77 254	0.64 199	2.20 253	2.08 241	3.05 266	0.55 225	0.60 209	0.69 204	0.73 190	1.16 212

ACVNet_1	1.67 238	1.63 254	0.96 249	4.28 269	1.59 266	2.19 263	3.55 270	0.73 227	0.57 216	0.63 211	0.58 176	1.49 233	0.97 219	5.05 282	1.52 148	0.54 119	2.24 262	0.55 225	4.77 247	0.57 182	2.20 253	1.58 192	3.26 272	0.65 244	0.70 216	0.64 199	0.69 180	0.89 196

DDVS	1.78 239	0.35 184	0.40 200	0.33 172	0.38 199	0.37 176	0.33 163	2.41 278	0.46 196	0.68 222	17.02 289	2.44 254	0.65 205	0.81 233	2.50 185	1.31 218	0.61 206	0.49 206	6.21 251	0.84 226	2.90 273	2.24 254	0.26 169	0.34 180	0.34 130	0.60 196	2.18 262	0.71 177

Dean	1.78 239	1.76 257	1.00 251	5.98 280	1.87 274	2.22 264	2.59 264	1.07 253	1.14 248	0.98 259	0.82 204	1.85 245	2.08 243	2.18 258	2.05 170	1.07 199	2.05 260	0.70 246	2.78 232	0.97 245	2.14 250	1.89 219	2.92 264	0.93 262	1.41 250	1.11 230	1.39 235	1.14 210

MFN_U_SF_RVC	1.81 241	2.41 269	1.86 278	2.14 259	1.76 272	1.92 252	2.34 263	1.56 268	1.47 264	3.68 280	3.76 269	1.21 221	1.27 232	1.71 248	3.52 210	2.14 262	1.01 228	0.92 260	3.46 241	0.99 246	1.73 222	1.56 191	0.77 243	2.30 283	0.76 220	0.81 213	0.70 183	0.98 200

ACVNet_2	1.92 242	1.61 253	1.00 251	5.61 277	1.57 264	2.05 256	2.23 258	0.87 237	0.68 226	0.71 230	0.74 195	1.61 237	1.15 227	2.00 253	2.43 184	0.69 153	2.79 266	0.51 214	12.02 275	0.71 210	1.81 230	1.68 202	2.66 263	0.79 255	1.09 244	0.74 209	0.95 213	1.11 208

WAO-6	1.95 243	1.28 247	0.85 244	2.04 257	1.34 258	1.69 249	2.05 255	1.04 251	1.24 255	0.91 255	0.86 208	1.85 245	2.71 252	2.30 260	9.05 269	1.14 208	2.89 267	0.69 245	3.16 239	0.85 228	2.21 255	2.27 256	1.29 252	0.87 257	1.64 256	2.07 259	1.72 249	2.69 248

SGM-Forest	1.95 243	0.37 195	0.25 147	0.54 210	0.44 209	0.40 188	0.24 132	0.59 215	0.75 232	0.72 234	0.66 185	0.99 214	2.05 242	0.34 157	5.58 236	1.88 252	0.46 163	0.39 179	23.75 286	0.29 94	2.17 252	1.62 198	0.40 207	0.29 172	1.04 238	0.59 195	1.80 251	4.01 268
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WAO-7	1.96 245	1.09 245	1.32 268	5.02 272	0.99 247	1.02 241	1.64 249	1.16 255	1.46 263	2.58 278	2.14 260	2.11 251	2.83 255	1.20 243	6.00 242	1.03 195	1.68 252	0.70 246	7.59 260	0.87 231	1.71 219	1.97 230	0.38 201	1.05 267	0.98 234	1.45 241	1.10 224	1.84 237

IMH-64-1	1.98 246	1.48 249	1.04 258	1.97 253	1.55 262	2.06 257	2.27 260	1.02 249	1.16 249	0.58 192	0.75 196	1.89 247	2.78 253	2.77 263	9.78 277	1.51 236	1.19 237	0.66 240	3.01 235	0.81 221	1.48 194	2.06 236	3.25 270	0.74 249	1.59 253	1.25 236	2.09 259	2.83 252

IMH-64	1.98 246	1.48 249	1.04 258	1.97 253	1.55 262	2.06 257	2.27 260	1.02 249	1.16 249	0.58 192	0.75 196	1.89 247	2.78 253	2.77 263	9.78 277	1.51 236	1.19 237	0.66 240	3.01 235	0.81 221	1.48 194	2.06 236	3.25 270	0.74 249	1.59 253	1.25 236	2.09 259	2.83 252

edge stereo	1.98 246	0.52 221	1.03 257	0.72 230	0.63 231	0.79 234	0.83 227	0.93 245	1.45 261	3.71 281	1.22 232	2.08 250	4.38 265	1.06 238	2.14 174	2.51 270	0.64 209	0.55 225	7.27 258	7.84 285	1.43 190	5.56 285	2.02 259	0.53 222	0.61 210	0.55 190	0.87 203	1.48 227

SFCPSM	2.02 249	0.37 195	0.29 167	0.38 188	0.33 174	0.38 180	0.38 175	0.42 167	0.48 204	0.63 211	1.10 224	1.09 217	4.92 267	0.35 162	1.80 157	1.39 225	0.59 204	0.50 210	31.93 292	0.84 226	1.50 198	1.59 194	0.30 185	0.37 189	0.42 168	0.52 185	0.69 180	1.01 202

MeshStereo	2.03 250	0.72 235	0.61 234	1.20 242	0.79 242	1.01 240	0.66 219	1.54 267	1.35 258	0.92 256	2.10 259	4.00 267	3.06 257	0.71 230	9.66 275	2.82 274	1.05 231	0.76 250	4.73 245	0.75 214	3.34 277	3.73 281	0.48 221	0.58 233	1.79 260	1.18 232	2.41 268	2.78 249
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
ELAS	2.27 251	1.03 244	1.10 263	1.38 247	1.13 251	1.45 245	1.10 237	1.38 263	1.09 247	0.94 257	7.66 277	3.71 265	3.10 258	1.11 241	6.64 249	1.56 239	1.42 248	1.43 275	2.52 227	0.69 208	2.33 261	3.03 276	0.69 239	0.82 256	3.50 275	4.32 279	2.52 269	3.70 265
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	2.36 252	4.67 282	0.44 211	3.47 267	0.77 241	2.09 260	0.52 197	1.45 265	0.44 193	0.69 224	0.96 218	0.78 205	9.65 275	0.30 137	8.31 264	0.79 173	0.46 163	0.37 162	3.22 240	0.38 135	1.95 239	2.12 242	0.46 217	0.36 187	4.26 279	2.58 265	6.75 283	5.48 277

ELAS_RVC	2.37 253	0.95 243	1.21 265	1.26 245	0.98 246	1.99 255	1.12 240	1.45 265	0.86 235	0.99 260	7.87 278	3.60 264	8.50 272	1.07 239	6.31 246	1.59 242	1.34 244	1.44 276	2.57 229	0.79 219	2.43 264	3.03 276	0.71 240	0.88 258	3.51 276	3.72 276	1.69 248	2.07 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.50 254	1.51 252	1.05 261	1.99 256	1.58 265	2.09 260	2.32 262	1.04 251	1.19 252	0.84 250	1.34 237	2.02 249	8.04 271	8.79 290	6.91 252	1.41 227	1.37 247	0.67 244	5.94 250	1.10 256	1.45 191	2.32 260	4.37 282	0.77 253	1.86 261	1.41 240	1.57 242	2.46 245

PWCK	2.53 255	1.63 254	1.01 253	1.98 255	1.29 255	2.08 259	2.10 256	1.37 262	1.44 260	1.41 269	1.79 255	5.07 272	2.34 247	1.08 240	3.26 206	0.91 190	1.71 254	0.77 252	22.70 284	1.31 261	2.44 265	1.46 175	1.41 255	0.98 265	1.69 258	1.61 249	1.40 236	2.14 239

SGM_RVC	2.55 256	0.93 240	1.05 261	0.97 239	0.76 239	1.00 238	0.93 230	7.37 286	1.18 251	1.01 262	1.64 249	2.39 253	9.36 274	0.62 223	2.02 167	1.33 220	1.60 250	0.80 256	7.94 261	1.42 263	1.67 215	1.69 203	0.67 237	0.94 263	2.66 270	2.65 268	4.83 280	9.43 284
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM+DAISY	2.56 257	0.94 241	0.92 247	1.06 240	0.97 245	1.24 244	1.04 235	1.31 259	1.76 267	1.12 264	2.01 257	2.59 255	3.35 262	0.87 234	6.30 245	3.19 277	1.16 235	1.11 270	6.92 256	1.55 266	2.89 272	2.90 271	0.67 237	1.23 275	3.89 277	4.14 278	5.13 281	8.82 283

AIO-Stereo-zeroshot1	2.63 258	0.30 170	0.54 221	0.34 177	0.37 196	0.63 223	0.68 221	0.48 194	1.07 245	0.69 224	1.55 245	0.62 185	0.59 197	0.18 69	0.86 88	1.75 248	0.42 148	0.50 210	49.64 295	1.04 250	1.53 205	2.14 244	0.19 138	0.28 166	0.72 217	1.86 257	0.98 214	1.07 203

LVE	2.66 259	1.99 262	1.02 256	12.01 285	1.75 271	3.85 275	11.87 288	0.91 243	0.89 240	1.03 263	0.91 214	1.62 239	2.23 244	2.46 261	2.96 196	1.03 195	1.74 255	0.82 258	8.43 264	0.87 231	1.84 232	2.20 251	3.10 268	0.99 266	1.45 251	0.96 224	1.23 228	1.54 230

JetBlue	2.73 260	1.92 260	1.56 275	2.34 260	1.82 273	2.66 269	2.78 266	1.44 264	1.45 261	0.81 247	0.82 204	4.05 268	1.44 236	2.08 257	9.39 273	2.60 272	1.69 253	1.33 273	2.15 222	1.21 260	3.25 276	3.66 280	1.90 258	1.08 270	2.76 273	5.03 280	2.31 267	10.12 285

DGSMNet	2.89 261	1.85 258	1.04 258	1.35 246	0.50 218	1.94 253	0.59 208	2.82 279	1.53 265	3.95 282	15.60 287	1.84 244	3.19 259	4.88 281	2.89 193	2.87 275	3.06 269	1.91 278	4.57 244	2.02 276	4.46 281	3.48 278	1.64 257	2.11 281	0.88 230	3.46 274	1.04 221	2.62 247

MADNet++	2.98 262	1.95 261	2.23 280	1.73 252	2.39 275	1.68 248	2.24 259	2.26 274	2.69 276	2.34 277	2.78 264	3.30 261	3.34 261	2.86 266	4.22 221	4.20 282	2.65 265	2.14 280	3.69 242	3.00 279	4.95 282	7.04 287	1.44 256	2.60 284	1.93 262	5.78 281	2.76 271	2.35 242

WAO-8	3.09 263	2.55 270	1.41 269	5.78 278	1.73 268	2.51 267	3.26 268	1.28 257	1.93 270	5.67 285	8.70 282	3.06 259	6.18 268	4.38 276	3.04 199	1.97 256	1.78 256	0.75 248	9.44 267	1.54 264	1.76 224	2.31 258	2.46 260	1.07 268	2.29 266	1.80 254	1.83 252	2.83 252

Venus	3.09 263	2.55 270	1.41 269	5.78 278	1.73 268	2.51 267	3.26 268	1.28 257	1.93 270	5.67 285	8.70 282	3.06 259	6.18 268	4.38 276	3.04 199	1.97 256	1.78 256	0.75 248	9.44 267	1.54 264	1.76 224	2.31 258	2.46 260	1.07 268	2.29 266	1.80 254	1.83 252	2.83 252

UNDER WATER-64	3.14 265	2.61 272	1.56 275	4.95 271	2.92 278	3.47 272	4.38 273	2.32 275	1.63 266	1.37 267	1.36 238	5.08 273	4.79 266	3.47 270	7.48 260	2.02 258	3.68 278	1.11 270	3.99 243	1.95 273	2.87 271	2.92 273	5.01 285	1.40 276	1.99 264	3.99 277	2.15 261	4.42 271

ACVNet-4b	3.25 266	6.98 284	0.72 241	12.08 286	1.33 257	4.39 278	9.77 286	0.61 219	0.60 219	0.66 217	3.91 270	5.47 274	11.63 278	2.24 259	0.74 44	0.55 123	2.39 264	0.49 206	10.57 272	0.87 231	2.24 257	2.88 270	2.92 264	0.61 238	0.61 210	0.58 194	0.72 185	1.15 211

MANE	3.30 267	1.71 256	1.93 279	1.49 249	1.37 260	1.77 250	2.02 253	1.90 270	2.39 274	0.87 252	1.68 252	3.71 265	4.07 263	0.78 232	7.43 258	3.40 278	1.81 259	6.10 286	2.99 234	1.05 252	2.09 242	2.38 262	0.61 232	1.76 280	5.46 281	6.93 284	8.52 284	12.82 287

STStereo	3.38 268	1.14 246	1.69 277	7.09 283	1.35 259	7.29 286	2.62 265	2.11 272	2.34 273	0.95 258	2.86 266	5.97 276	6.28 270	0.38 175	11.54 285	2.20 264	0.93 223	0.89 259	11.21 274	0.90 238	1.58 210	1.46 175	0.55 226	1.58 277	3.31 274	3.09 272	3.08 276	6.91 280

DispFullNet	3.41 269	2.89 276	1.54 273	1.52 250	1.71 267	1.49 246	1.66 250	1.26 256	2.27 272	2.07 276	1.94 256	15.55 286	4.16 264	1.77 249	5.50 235	4.82 284	2.33 263	0.96 261	23.18 285	4.57 280	2.36 262	2.47 265	0.73 241	0.57 230	1.23 247	0.62 198	1.37 234	1.51 229

TorneroNet-64	3.44 270	2.19 264	2.33 281	7.00 282	1.73 268	3.02 270	4.22 272	1.95 271	3.75 278	0.82 249	3.10 267	4.11 269	12.63 281	3.76 271	6.96 254	1.63 243	3.11 270	0.79 254	7.96 262	1.98 275	2.65 268	2.69 268	3.37 273	0.90 260	2.67 271	2.65 268	1.21 227	3.65 264

notaker	3.52 271	2.84 275	1.55 274	5.08 273	6.69 287	3.97 276	4.03 271	1.33 261	3.34 277	1.17 265	3.34 268	6.77 277	11.07 277	5.35 284	4.78 226	1.20 211	3.25 271	0.97 263	10.40 271	2.75 278	2.90 273	2.14 244	3.69 276	1.16 272	1.00 235	1.21 234	1.44 237	1.57 232

PSMNet_ROB	3.52 271	1.88 259	0.99 250	1.71 251	1.19 253	2.12 262	2.02 253	0.79 234	0.86 235	8.42 290	19.75 291	12.43 284	2.32 246	7.26 289	2.04 169	0.69 153	1.30 243	1.37 274	9.12 266	0.91 239	2.05 241	1.34 159	8.71 290	0.77 253	1.06 241	1.46 242	1.32 232	1.13 209

JetRed	3.85 273	2.71 274	3.02 282	2.08 258	2.45 276	3.41 271	4.64 274	2.34 277	1.83 268	1.88 273	1.20 229	3.35 262	1.28 234	3.27 268	9.82 279	3.50 279	4.08 282	3.88 283	2.41 224	1.82 271	5.48 285	4.79 283	3.60 275	1.67 279	4.20 278	11.19 289	5.32 282	8.78 282

UNDER WATER	4.11 274	2.66 273	1.51 272	4.92 270	5.25 281	3.49 273	7.24 283	2.33 276	1.84 269	1.65 272	1.20 229	5.04 271	21.14 286	5.09 283	4.93 229	2.44 268	3.86 279	1.09 269	8.36 263	1.97 274	3.80 280	2.73 269	5.04 286	2.11 281	1.96 263	3.54 275	1.91 256	3.93 267

XX-Stereo	4.69 275	0.19 44	0.24 135	0.27 145	0.16 61	0.42 192	0.32 156	0.35 121	0.21 102	0.73 236	1.64 249	0.46 159	0.38 171	0.30 137	0.95 102	1.09 204	0.43 153	0.38 175	1.25 196	0.47 169	1.42 189	1.54 190	0.21 150	0.17 92	110.85 297	0.46 174	1.00 220	0.84 190

LSM0	4.83 276	0.52 221	0.57 226	0.78 232	0.66 234	0.81 235	1.26 244	1.10 254	1.08 246	0.88 253	1.65 251	1.82 243	2.45 249	0.40 185	38.07 296	52.94 296	0.87 221	0.61 235	5.33 249	1.09 254	2.57 266	3.54 279	0.43 212	0.69 247	0.94 232	2.15 261	1.61 245	5.62 279

KSHMR	5.12 277	2.29 266	1.47 271	20.10 290	3.65 279	5.24 282	9.39 285	1.58 269	6.86 283	1.38 268	1.49 243	2.35 252	27.00 295	4.39 278	4.91 228	1.96 255	1.66 251	1.12 272	15.45 280	1.19 259	2.92 275	2.14 244	4.07 279	1.21 274	7.00 284	2.72 270	1.95 257	2.80 251

TorneroNet	5.38 278	2.29 266	1.20 264	17.70 289	6.11 286	4.86 280	6.44 281	2.12 273	4.67 280	1.56 270	7.04 275	11.27 281	24.96 290	4.04 272	5.06 231	1.56 239	3.02 268	0.79 254	14.79 279	1.88 272	2.79 270	2.59 267	3.47 274	0.89 259	6.89 283	2.63 267	1.30 231	3.48 262

ACV-stereo	5.83 279	11.12 287	0.40 200	0.64 228	0.34 184	6.32 283	4.79 275	4.59 282	0.50 208	0.65 215	0.85 206	1.68 242	8.74 273	4.63 279	8.94 266	3.51 280	0.67 211	0.58 232	83.85 296	1.15 257	3.70 279	6.30 286	0.42 211	0.42 201	0.38 156	0.78 211	0.76 197	0.58 165

ktn	6.56 280	5.17 283	14.71 292	5.30 274	4.74 280	9.67 288	6.68 282	7.48 287	12.97 291	1.88 273	2.35 263	27.30 293	21.86 287	4.31 274	5.72 239	1.50 234	4.02 281	1.83 277	15.82 281	4.59 281	2.65 268	2.06 236	3.99 278	1.18 273	2.40 268	1.57 246	2.89 272	2.50 246

MaskLacGwcNet_RVC	7.88 281	4.50 281	1.31 267	2.75 263	2.71 277	5.17 281	7.48 284	5.91 283	8.23 284	1.63 271	10.81 285	75.58 297	10.28 276	4.33 275	2.18 176	1.44 229	7.17 286	8.31 287	6.88 255	1.67 267	3.57 278	2.90 271	1.30 253	1.13 271	4.31 280	6.17 283	20.85 293	4.05 269

LE_ROB	7.96 282	3.98 278	5.96 286	6.32 281	20.03 292	4.31 277	17.09 290	6.33 284	9.23 286	1.00 261	4.87 272	16.05 287	22.60 288	3.45 269	2.97 197	0.95 191	2.14 261	1.91 278	13.13 277	5.86 284	2.32 260	2.18 248	9.68 291	5.18 286	10.55 287	9.20 286	10.65 286	17.10 291

DGTPSM_ROB	9.57 283	4.02 279	11.10 287	3.15 265	5.69 282	3.62 274	5.37 278	3.67 280	9.11 285	3.26 279	7.88 279	9.79 280	14.19 283	4.73 280	13.10 287	11.13 288	5.27 283	11.44 290	7.09 257	10.27 287	6.42 288	15.33 290	4.54 283	9.05 288	10.05 285	27.51 293	11.07 287	30.63 293

DPSMNet_ROB	11.01 284	4.36 280	11.20 288	3.81 268	5.73 283	4.71 279	5.45 279	3.67 280	9.75 287	4.35 283	13.56 286	11.30 282	26.82 294	5.44 287	13.51 289	12.50 289	6.62 285	12.38 291	14.62 278	10.30 288	7.11 289	16.01 291	4.56 284	9.06 289	11.07 288	27.51 293	11.13 288	30.63 293

HanzoNet	11.30 285	14.06 289	16.74 293	13.89 288	9.10 289	15.60 291	21.20 293	11.16 292	12.45 290	6.15 287	7.25 276	20.77 289	27.41 296	28.53 295	4.84 227	9.79 287	14.66 292	2.80 281	24.65 287	12.81 292	5.39 284	4.27 282	8.60 289	1.63 278	2.70 272	2.61 266	2.55 270	3.43 260

DLNR_Zeroshot_test	11.48 286	37.23 297	0.46 213	54.89 297	0.21 112	0.37 176	49.84 297	0.47 192	0.22 106	0.80 246	0.59 177	0.62 185	0.36 163	3.08 267	63.85 297	73.41 297	9.38 287	5.61 285	2.77 231	0.65 205	1.83 231	1.41 169	0.13 82	0.22 141	0.37 152	0.38 144	0.43 112	0.48 151

BEATNet-Init1	11.60 287	15.45 290	5.36 285	21.04 291	10.14 290	20.37 292	13.59 289	8.80 290	6.63 282	4.42 284	10.00 284	14.23 285	19.35 284	4.04 272	10.43 283	9.21 286	6.50 284	5.00 284	32.12 293	14.67 293	8.25 290	7.49 288	5.66 287	5.23 287	12.24 289	7.07 285	21.30 294	14.66 288

LRCNet_RVC	12.77 288	18.28 292	5.31 284	23.03 292	20.03 292	22.79 294	18.73 292	10.19 291	4.29 279	21.40 294	17.07 290	21.90 290	12.67 282	27.64 294	4.72 225	1.57 241	13.91 291	9.09 288	27.19 289	10.23 286	5.66 286	2.42 263	25.54 293	13.38 292	1.45 251	0.65 200	3.23 278	2.39 243

DPSM_ROB	13.84 289	8.97 285	13.58 290	5.45 275	6.10 284	7.18 284	5.27 276	8.45 288	11.05 288	6.78 288	8.04 280	8.60 278	12.52 279	5.36 285	16.95 290	14.18 290	11.50 289	14.64 292	9.74 269	12.04 289	17.24 291	19.94 294	4.24 280	11.13 290	27.83 294	35.96 295	31.24 295	39.61 295

DPSM	13.84 289	8.97 285	13.58 290	5.45 275	6.10 284	7.18 284	5.27 276	8.45 288	11.05 288	6.78 288	8.04 280	8.60 278	12.52 279	5.36 285	16.95 290	14.18 290	11.50 289	14.64 292	9.74 269	12.04 289	17.24 291	19.94 294	4.24 280	11.13 290	27.83 294	35.96 295	31.24 295	39.61 295

PML	14.72 291	11.16 288	4.09 283	13.72 287	8.87 288	13.75 289	6.38 280	7.25 285	36.05 297	10.34 291	59.29 297	46.05 296	52.59 297	6.65 288	6.70 250	4.81 283	10.30 288	3.77 282	21.46 283	4.87 282	5.83 287	5.51 284	3.98 277	4.24 285	15.02 293	6.06 282	20.81 292	7.86 281

DPSimNet_ROB	19.60 292	30.02 295	12.51 289	29.96 295	26.66 295	21.35 293	18.10 291	23.34 295	23.91 294	14.59 293	30.41 295	25.17 292	25.12 291	12.92 292	12.40 286	9.18 285	23.72 294	11.03 289	37.61 294	12.43 291	24.99 295	8.77 289	13.55 292	15.98 293	13.56 290	10.45 287	19.73 291	21.73 292

HaxPig	22.03 293	23.76 293	21.73 294	25.29 293	25.48 294	24.76 295	26.73 294	22.91 294	21.16 292	29.02 295	26.42 293	24.60 291	19.57 285	25.83 293	24.34 292	21.24 292	25.03 295	26.17 294	24.65 287	23.00 294	18.72 293	16.12 292	29.01 294	21.22 295	10.44 286	12.85 290	9.65 285	15.02 289

MEDIAN_ROB	25.69 294	28.81 294	26.20 295	29.88 294	29.43 296	29.00 296	30.34 295	27.00 296	24.64 295	34.12 296	30.21 294	29.31 294	23.43 289	29.48 296	26.63 293	23.36 293	29.99 296	29.41 295	29.88 290	27.28 296	23.55 294	19.50 293	31.94 295	23.91 297	14.08 292	13.72 291	13.09 290	15.43 290

AVERAGE_ROB	27.45 295	31.37 296	28.57 297	32.97 296	32.12 297	32.15 297	33.40 296	29.93 297	27.60 296	35.93 297	32.13 296	32.22 295	25.90 293	32.99 297	28.90 294	25.88 294	31.46 297	30.17 297	31.78 291	29.24 297	25.48 296	21.56 296	34.85 296	27.16 298	14.02 291	10.69 288	11.65 289	11.07 286

CasAABBNet	27.80 296	18.03 291	27.32 296	10.90 284	12.21 291	14.33 290	10.52 287	16.96 293	22.28 293	13.77 292	16.14 288	17.40 288	25.40 292	10.69 291	34.10 295	28.35 295	23.05 293	29.43 296	19.46 282	24.14 295	34.48 297	39.80 297	8.47 288	22.42 296	56.04 296	72.44 297	62.78 297	79.64 297

ASD4																								18.37 294

STTRV1_RVC		0.41 210	0.34 183	0.54 210	0.41 205	0.55 215	0.43 187	0.51 203	0.50 208	0.51 177	0.50 167	0.85 212	1.05 222	0.55 213	0.84 76	0.58 128	1.80 258	0.45 192		1.77 270	1.77 227	1.50 183		0.59 235	0.52 193	0.67 203	0.89 208	1.44 225

Low-res two-view benchmark