Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

IGEV-Stereo++	0.18 10	0.03 1	0.05 9	0.02 5	0.02 5	0.10 99	0.00 1	0.01 4	0.03 10	0.00 1	0.07 72	0.18 16	0.03 15	0.01 14	0.89 11	0.54 13	0.04 9	0.08 24	0.50 23	0.02 7	0.15 8	0.67 31	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.01 11	1.27 40	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 15	0.01 2	0.00 1	0.12 111	0.27 145	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 69	0.43 3	0.28 2	0.02 2	0.00 1	0.09 7	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 39	0.00 1	0.05 3	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 3	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 90	0.18 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 72	0.10 6	0.01 3	0.00 1	0.31 2	0.33 4	0.02 2	0.00 1	0.04 2	0.06 19	0.10 2	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 2	0.18 57

AIO-Stereo	0.14 8	0.04 3	0.36 57	0.01 2	0.03 10	0.13 118	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.05 27	0.00 1	0.61 7	0.42 6	0.04 9	0.07 22	1.51 57	0.06 19	0.12 5	0.04 3	0.00 1	0.01 4	0.01 7	0.02 25	0.12 13	0.00 1

RAFT	0.18 10	0.04 3	0.33 46	0.02 5	0.00 1	0.12 111	0.12 126	0.94 78	0.01 2	0.70 103	0.00 1	0.17 12	0.00 1	0.01 14	0.57 5	0.46 7	0.03 6	0.00 1	0.06 5	0.21 62	0.14 7	0.50 21	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.27 19	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 30	0.04 3	0.01 2	0.22 55	0.02 5	0.04 80	0.00 1	0.03 14	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.28 40	0.02 10	0.01 14	4.88 181	0.92 31	0.35 66	0.02 8	2.33 81	0.03 10	0.65 35	0.50 21	0.01 36	0.12 72	0.15 70	0.10 43	0.24 17	0.01 14

RYNet	0.45 34	0.04 3	0.00 1	0.02 5	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 15	0.07 51	0.00 1	0.05 1	0.12 52	0.00 1	4.77 175	0.60 14	0.10 21	1.00 168	0.35 18	0.01 3	0.21 14	0.04 3	0.00 1	0.02 10	0.08 39	3.06 150	1.39 42	0.13 51

RSM++	0.10 4	0.05 8	0.36 57	0.02 5	0.01 4	0.11 102	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.08 36	0.00 1	0.77 9	0.52 12	0.02 2	0.04 12	0.10 9	0.03 10	0.20 11	0.16 11	0.00 1	0.03 16	0.01 7	0.00 1	0.11 11	0.00 1

RSM	0.10 4	0.05 8	0.36 57	0.02 5	0.02 5	0.11 102	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.17 12	0.05 27	0.00 1	0.60 6	0.49 11	0.01 1	0.04 12	0.15 11	0.03 10	0.20 11	0.03 2	0.00 1	0.02 10	0.02 12	0.19 57	0.05 3	0.00 1

AANet_RVC	0.25 20	0.05 8	0.29 36	0.06 23	0.19 68	0.00 1	0.23 143	0.03 14	0.17 72	0.35 82	0.01 56	0.07 4	0.04 21	0.01 14	1.37 22	0.48 10	0.10 21	0.06 16	0.43 21	0.17 47	0.10 2	0.25 14	0.03 72	0.05 26	0.02 12	0.06 32	1.15 35	0.89 103

MoCha-V2	0.13 7	0.06 11	0.31 38	0.01 2	0.05 19	0.09 96	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.17 12	0.18 72	0.00 1	0.84 10	0.47 9	0.07 17	0.00 1	0.09 7	0.15 42	0.26 16	0.49 20	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.08 39	0.02 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 55	0.06 11	0.35 53	0.17 46	0.16 49	0.01 36	0.01 35	1.78 105	0.20 83	0.14 61	0.16 87	0.41 66	0.17 71	0.02 30	2.91 87	1.69 105	0.26 52	0.38 88	1.18 48	0.12 37	1.54 88	2.66 113	0.01 36	0.06 32	0.16 71	2.28 142	0.22 16	0.33 71

CroCo-Stereo	0.18 10	0.07 13	0.02 4	0.05 15	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 10	0.00 1	1.54 28	1.07 40	0.04 9	0.03 10	0.65 28	0.04 14	0.32 20	0.73 34	0.00 1	0.02 10	0.03 20	0.01 11	0.08 8	0.00 1
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
delet	0.19 14	0.07 13	0.25 28	0.06 23	0.04 16	0.02 60	0.02 57	0.01 4	0.04 15	0.34 78	0.00 1	0.10 6	0.03 15	0.02 30	1.36 21	0.46 7	0.16 34	0.05 14	0.13 10	0.05 17	0.13 6	0.18 12	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.01 11	1.41 43	0.02 19

TDLM	0.09 3	0.08 15	0.12 18	0.02 5	0.02 5	0.00 1	0.01 35	0.19 39	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.48 73	0.01 3	0.01 14	0.26 1	0.22 1	0.08 18	0.06 16	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 9	0.01 36	0.01 4	0.00 1	0.01 11	0.30 21	0.39 76

anonymousdsp	0.27 22	0.09 16	0.36 57	0.24 65	0.05 19	0.09 96	0.00 1	0.03 14	0.05 23	0.00 1	0.28 97	0.19 22	0.15 59	0.00 1	1.24 17	0.84 24	0.12 25	0.10 28	0.29 16	0.18 49	0.42 23	1.05 49	0.02 55	0.05 26	0.01 7	0.01 11	1.54 47	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 8	0.09 16	0.03 7	0.05 15	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.03 14	0.05 23	0.24 70	0.00 1	0.08 5	0.02 10	0.01 14	1.28 18	1.00 36	0.03 6	0.02 8	0.05 3	0.04 14	0.31 19	0.34 17	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.00 1	0.05 3	0.00 1

Occ-G	0.22 17	0.10 18	0.23 27	0.04 12	0.10 35	0.16 125	0.00 1	0.04 20	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.13 9	0.01 3	0.00 1	1.13 14	0.76 21	0.05 12	0.15 41	0.80 34	0.01 3	0.71 37	0.74 36	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.01 11	0.71 28	0.01 14

StereoVision	0.11 6	0.10 18	0.02 4	0.04 12	0.03 10	0.00 1	0.02 57	0.04 20	0.03 10	0.03 46	0.00 1	0.17 12	0.02 10	0.03 47	0.99 12	0.75 20	0.05 12	0.01 5	0.29 16	0.03 10	0.15 8	0.07 7	0.00 1	0.05 26	0.03 20	0.00 1	0.06 6	0.00 1

test_4	0.60 49	0.10 18	0.53 96	0.29 90	0.13 42	0.07 90	0.22 141	0.09 31	0.07 32	0.03 46	0.00 1	0.68 99	0.15 59	0.08 97	2.06 41	1.55 87	0.12 25	0.39 90	1.82 64	0.18 49	1.12 60	2.11 85	0.01 36	0.07 38	0.20 76	0.30 70	3.49 110	0.24 61

U	0.20 15	0.12 21	0.02 4	0.06 23	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.01 3	0.00 1	1.57 29	1.16 53	0.03 6	0.07 22	0.45 22	0.07 22	0.45 25	0.85 39	0.00 1	0.02 10	0.07 34	0.00 1	0.06 6	0.02 19

MIM_Stereo	0.55 40	0.13 22	0.43 81	0.34 104	0.22 80	0.11 102	0.02 57	2.05 120	0.07 32	0.00 1	0.01 56	0.23 29	0.09 45	0.03 47	2.07 42	1.15 51	0.15 30	0.39 90	2.56 90	0.27 78	1.24 70	0.94 45	0.06 97	0.13 79	0.18 74	0.19 57	1.72 50	0.17 56

FINET	0.37 28	0.14 23	0.45 86	0.18 48	0.08 29	0.02 60	0.01 35	0.34 50	0.17 72	0.01 37	0.30 101	0.56 89	0.19 73	0.02 30	2.46 68	1.20 57	0.26 52	0.09 25	1.10 43	0.14 38	0.72 39	0.31 15	0.04 81	0.14 82	0.03 20	0.10 43	0.84 31	0.05 31

GMOStereo	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

error version	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

test-v	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

test-2	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

CVANet_RVC	0.21 16	0.15 24	0.61 107	0.42 129	0.06 24	0.06 89	0.01 35	1.53 98	0.05 23	0.08 54	0.04 65	0.62 94	0.04 21	0.03 47	0.46 4	0.32 3	0.14 28	0.09 25	0.05 3	0.01 3	0.19 10	0.07 7	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.01 11	0.55 24	0.08 38

HITNet	0.59 46	0.16 29	0.10 16	0.06 23	0.07 26	0.01 36	0.02 57	1.76 103	0.82 144	0.11 57	0.00 1	0.68 99	0.28 91	0.11 117	2.51 71	1.02 37	0.25 48	0.13 37	0.63 27	0.24 66	1.43 79	1.56 67	0.01 36	0.12 72	0.02 12	0.16 52	3.32 101	0.42 79
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
RAStereo	0.23 19	0.17 30	0.05 9	0.05 15	0.10 35	0.00 1	0.01 35	0.03 14	0.04 15	0.96 119	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.01 14	1.67 32	1.14 50	0.06 16	0.06 16	0.21 12	0.02 7	0.60 32	0.71 33	0.00 1	0.05 26	0.03 20	0.01 11	0.10 10	0.01 14

RASNet	0.63 53	0.18 31	0.57 97	0.41 128	0.28 99	0.10 99	0.05 88	0.94 78	0.14 62	1.07 126	0.09 77	0.48 73	0.34 100	0.02 30	1.28 18	1.47 80	0.35 66	0.21 50	0.99 38	0.02 7	1.15 62	1.53 63	0.10 108	0.34 148	0.22 79	0.30 70	3.55 112	0.73 96

CIPLG	0.87 77	0.19 32	0.67 120	0.27 79	0.21 75	0.00 1	0.20 137	0.19 39	0.50 118	0.07 51	0.12 79	1.16 123	0.08 36	0.21 153	4.78 176	1.50 83	0.68 109	0.22 51	1.92 65	0.18 49	2.28 106	2.98 123	0.04 81	0.27 123	0.66 112	0.09 41	3.80 127	0.12 49

iRaftStereo_RVC	0.22 17	0.19 32	0.35 53	0.22 55	0.11 38	0.01 36	0.00 1	0.04 20	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.22 28	0.10 50	0.03 47	1.13 14	0.87 25	0.16 34	0.06 16	0.37 20	0.11 34	0.95 51	0.62 28	0.00 1	0.02 10	0.08 39	0.00 1	0.11 11	0.03 22

ARAFT	0.70 59	0.19 32	0.28 33	0.31 95	0.08 29	0.00 1	0.01 35	0.16 36	0.08 38	1.30 140	0.00 1	0.38 61	0.03 15	0.10 114	3.41 120	1.87 116	0.29 57	0.27 66	2.54 89	0.05 17	1.83 98	1.60 68	0.01 36	0.10 66	0.42 95	0.02 25	3.41 104	0.12 49

IPLGR_C	0.86 72	0.20 35	0.61 107	0.28 83	0.21 75	0.00 1	0.22 141	0.18 37	0.47 113	0.07 51	0.12 79	1.18 124	0.08 36	0.20 148	4.59 165	1.50 83	0.65 102	0.26 59	2.00 68	0.19 55	2.34 111	2.95 120	0.05 90	0.27 123	0.60 108	0.07 36	3.82 129	0.11 46

AnonymousM	1.53 125	0.20 35	0.39 69	0.05 15	0.04 16	0.25 140	0.01 35	2.74 165	0.57 126	0.35 82	1.45 151	0.55 86	0.53 131	0.22 160	2.76 77	2.91 165	0.98 141	1.05 170	2.00 68	1.32 167	3.73 152	3.49 138	0.20 140	0.28 133	0.13 64	0.28 68	5.87 189	9.03 197

MaDis-Stereo	0.33 26	0.21 37	0.36 57	0.06 23	0.13 42	0.01 36	0.03 75	0.06 25	0.06 27	1.25 138	0.00 1	0.20 26	0.02 10	0.02 30	1.52 26	1.15 51	0.12 25	0.24 54	1.27 50	0.10 31	0.71 37	0.90 43	0.00 1	0.07 38	0.17 73	0.15 50	0.13 14	0.04 26

CAS	0.79 65	0.21 37	0.34 50	0.21 51	0.19 68	0.03 73	0.14 131	0.21 42	0.63 130	1.19 134	0.16 87	0.33 52	0.78 160	0.13 126	2.72 76	1.66 98	0.85 128	0.71 133	1.12 44	0.46 111	2.41 116	2.37 98	0.03 72	0.08 55	0.11 53	0.69 98	1.69 49	1.95 130

EGLCR-Stereo	1.26 107	0.21 37	1.76 186	0.07 32	0.25 88	0.08 93	0.02 57	0.49 62	0.55 122	0.11 57	0.45 116	0.58 93	0.67 147	0.03 47	2.32 59	2.67 158	0.93 134	1.20 183	4.21 135	0.19 55	4.10 162	4.78 173	0.05 90	0.13 79	0.64 111	0.67 96	6.56 199	0.32 69

ACRE	0.87 77	0.21 37	0.64 115	0.28 83	0.20 74	0.00 1	0.20 137	0.18 37	0.48 116	0.08 54	0.15 85	1.22 125	0.08 36	0.23 162	4.70 173	1.49 81	0.67 105	0.25 58	1.97 67	0.18 49	2.33 110	2.98 123	0.05 90	0.26 115	0.67 115	0.07 36	3.81 128	0.11 46

CREStereo++_RVC	0.99 89	0.21 37	1.16 155	0.28 83	0.36 123	0.01 36	0.05 88	2.06 123	0.27 97	0.62 98	0.08 75	0.46 71	0.14 57	0.05 69	2.55 73	2.70 159	0.74 117	0.50 107	2.59 91	0.24 66	2.97 132	2.20 90	0.09 104	0.10 66	0.96 121	0.43 85	4.10 150	0.79 99
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
MMNet	0.30 25	0.21 37	0.07 12	0.05 15	0.05 19	0.00 1	0.06 98	0.01 4	0.03 10	0.22 66	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.05 69	2.24 52	0.62 16	0.24 47	0.12 32	0.35 18	0.07 22	0.30 17	0.11 10	0.04 81	0.08 55	0.03 20	0.04 30	2.84 78	0.02 19

LL-Strereo2	0.61 50	0.22 43	0.36 57	0.09 37	0.10 35	0.17 127	0.01 35	2.25 128	0.18 77	0.00 1	0.00 1	0.21 27	0.04 21	0.21 153	1.68 33	1.32 65	0.05 12	0.12 32	2.34 82	0.39 93	1.51 85	2.98 123	0.00 1	0.08 55	0.43 96	0.01 11	1.44 45	0.31 67

LoS	1.87 144	0.22 43	0.38 66	0.22 55	0.14 46	0.02 60	0.06 98	15.85 251	0.90 151	3.42 205	0.71 136	0.95 114	0.83 168	0.21 153	3.22 108	3.63 190	1.18 153	0.90 156	2.95 105	0.64 130	5.08 189	3.80 142	0.22 150	0.17 93	2.26 161	0.82 106	1.23 37	0.52 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.32 111	0.22 43	1.47 172	0.40 123	0.35 122	0.44 146	0.10 119	1.27 89	0.65 132	1.74 158	1.26 149	0.66 97	1.37 187	0.24 163	2.88 85	2.65 156	1.33 162	0.99 167	2.36 85	0.91 147	2.59 121	4.11 157	0.10 108	0.36 151	0.57 105	2.21 141	2.92 80	1.59 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 141	0.23 46	0.32 41	0.06 23	0.17 62	0.15 122	0.01 35	0.81 76	1.74 187	1.93 163	0.47 117	1.08 116	0.82 163	0.09 105	3.32 117	4.94 218	2.31 188	1.73 202	5.18 144	2.00 196	5.82 202	5.83 204	0.10 108	0.26 115	0.59 107	1.60 126	4.43 156	1.17 116

CES	1.20 104	0.24 47	0.35 53	0.13 42	0.18 65	0.05 85	0.08 112	5.35 224	0.78 142	0.43 90	0.31 102	0.83 111	0.86 170	0.16 132	3.20 103	3.22 178	1.12 151	1.06 173	1.51 57	1.05 151	4.23 163	3.19 130	0.08 102	0.09 64	0.19 75	0.34 78	1.07 34	2.23 139

test-1	2.99 174	0.26 48	1.52 176	0.33 98	0.21 75	0.22 138	0.38 151	3.16 183	0.85 150	3.36 202	4.21 195	5.45 184	0.78 160	0.20 148	4.02 141	4.67 208	1.40 165	1.31 185	10.46 197	1.58 175	5.30 197	7.01 232	0.04 81	0.34 148	2.98 186	6.37 204	5.39 182	8.95 196

sAnonymous2	1.54 128	0.26 48	0.15 19	0.10 39	0.17 62	0.48 149	0.00 1	1.87 111	0.97 156	0.22 66	0.41 108	1.12 120	0.82 163	0.08 97	4.07 142	3.86 193	1.31 158	1.19 181	7.54 161	0.72 136	4.00 155	4.87 178	0.03 72	0.29 135	0.14 68	2.16 139	2.37 66	2.45 143

CroCo_RVC	1.54 128	0.26 48	0.15 19	0.10 39	0.17 62	0.48 149	0.00 1	1.87 111	0.97 156	0.22 66	0.41 108	1.12 120	0.82 163	0.08 97	4.07 142	3.86 193	1.31 158	1.19 181	7.54 161	0.72 136	4.00 155	4.87 178	0.03 72	0.29 135	0.14 68	2.16 139	2.37 66	2.45 143

anonymousdsp2	0.70 59	0.27 51	0.28 33	0.23 61	0.07 26	0.02 60	0.02 57	1.36 91	0.08 38	0.02 42	0.59 126	0.29 43	0.16 66	0.08 97	1.51 25	1.55 87	0.25 48	0.32 72	3.52 125	0.55 123	1.55 89	3.00 126	0.02 55	0.07 38	0.13 64	0.15 50	2.70 74	0.01 14

Sa-1000	1.25 106	0.27 51	0.51 94	0.28 83	0.23 82	0.00 1	0.00 1	2.78 167	0.10 47	0.01 37	0.01 56	0.34 56	0.50 128	0.59 192	4.62 168	1.70 107	0.69 110	0.83 149	4.47 137	0.43 105	1.38 77	4.54 170	0.01 36	0.24 106	2.01 157	1.81 133	5.02 176	0.39 76

UniTT-Stereo	0.35 27	0.28 53	0.38 66	0.07 32	0.18 65	0.00 1	0.01 35	0.07 28	0.08 38	0.00 1	0.00 1	0.29 43	0.03 15	0.05 69	1.88 39	1.42 75	0.15 30	0.33 80	1.70 63	0.07 22	0.88 49	1.21 53	0.00 1	0.12 72	0.06 32	0.03 29	0.14 15	0.03 22

rafts_anoy	0.62 52	0.28 53	0.70 122	0.37 117	0.21 75	0.04 80	0.00 1	2.53 151	0.14 62	0.01 37	0.00 1	0.10 6	0.04 21	0.02 30	2.50 70	1.45 78	0.32 62	0.36 85	1.92 65	0.17 47	1.38 77	0.99 48	0.00 1	0.18 95	0.53 101	0.73 102	0.73 29	1.01 112

GES	1.43 119	0.28 53	0.41 79	0.57 141	0.37 125	0.27 141	0.07 103	2.06 123	0.93 154	1.20 136	0.58 125	0.39 64	0.23 86	0.02 30	4.91 182	2.49 152	0.91 130	0.66 126	9.59 188	1.37 168	2.97 132	2.53 108	0.16 130	0.41 156	0.20 76	0.17 56	2.57 70	2.20 138

trnet	0.99 89	0.29 56	0.72 125	0.22 55	0.13 42	0.01 36	0.02 57	2.55 154	0.37 105	0.62 98	0.48 118	0.70 102	0.59 137	0.04 62	2.80 79	3.02 170	0.66 103	0.57 115	2.14 71	0.60 128	2.82 126	2.17 88	0.03 72	0.09 64	1.26 130	0.51 92	2.42 68	0.91 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 55	0.29 56	0.60 103	0.37 117	0.27 96	0.03 73	0.02 57	0.96 80	0.11 50	1.34 143	0.00 1	0.28 40	0.08 36	0.01 14	1.83 37	1.32 65	0.26 52	0.11 30	3.40 122	0.24 66	0.79 44	0.89 42	0.00 1	0.19 98	0.38 89	0.22 61	3.31 100	0.15 53

AFF-stereo	0.55 40	0.29 56	0.41 79	0.33 98	0.09 32	0.03 73	0.00 1	0.38 53	0.10 47	1.17 131	0.01 56	0.32 49	0.06 31	0.00 1	1.52 26	1.24 59	0.15 30	0.59 118	3.40 122	0.07 22	0.54 29	0.60 27	0.00 1	0.07 38	0.13 64	0.06 32	3.05 85	0.10 44

UPFNet	0.44 32	0.29 56	0.59 101	0.21 51	0.26 94	0.01 36	0.02 57	0.08 30	0.08 38	0.39 85	0.00 1	0.27 37	0.03 15	0.24 163	3.08 98	0.92 31	0.14 28	0.12 32	0.57 25	0.31 83	0.36 21	0.39 19	0.01 36	0.12 72	0.02 12	0.01 11	3.44 107	0.05 31

4D-IteraStereo	0.83 69	0.30 60	1.14 151	0.28 83	0.31 109	0.01 36	0.02 57	2.15 127	0.11 50	0.00 1	0.20 93	0.25 31	0.22 79	0.16 132	2.28 54	1.65 96	0.11 23	0.37 87	2.84 102	0.41 99	2.82 126	2.87 115	0.02 55	0.21 103	0.08 39	0.22 61	3.10 88	0.35 73

RALCasStereoNet	0.70 59	0.30 60	0.84 134	0.37 117	0.28 99	0.05 85	0.12 126	2.12 125	0.13 59	1.03 123	0.04 65	0.50 76	0.15 59	0.03 47	2.37 62	1.67 101	0.23 45	0.24 54	1.26 49	0.14 38	1.21 65	2.03 82	0.01 36	0.11 71	0.34 86	1.39 121	0.78 30	1.25 117

UNet	0.56 43	0.30 60	0.39 69	0.26 75	0.19 68	0.03 73	0.08 112	0.52 67	0.13 59	1.15 129	0.00 1	0.44 67	0.16 66	0.16 132	2.13 49	1.28 63	0.34 64	0.20 49	1.42 54	0.19 55	0.62 33	0.50 21	0.13 119	0.24 106	0.03 20	0.26 65	3.32 101	0.62 92

HSM	0.97 87	0.30 60	0.87 136	0.54 139	0.46 133	0.00 1	0.01 35	2.93 173	0.30 101	0.13 60	0.56 122	0.65 96	0.13 53	0.05 69	2.97 92	1.08 42	0.66 103	0.17 44	3.26 118	0.35 87	1.78 96	2.03 82	0.04 81	0.33 146	0.38 89	0.81 105	4.16 152	1.10 113

AE-Stereo	1.43 119	0.31 64	1.73 184	0.33 98	0.32 114	0.04 80	0.32 148	0.43 57	0.32 102	0.04 48	0.00 1	3.38 153	0.44 115	0.07 84	2.86 83	3.30 181	0.96 137	0.79 140	3.65 127	0.79 141	3.64 148	4.40 166	0.04 81	0.40 155	2.93 184	2.14 138	4.74 165	0.18 57

CREStereo	1.03 93	0.31 64	0.74 126	0.24 65	0.16 49	0.01 36	0.04 83	2.66 161	0.55 122	0.63 100	0.56 122	0.71 103	0.59 137	0.05 69	2.97 92	3.31 182	0.60 94	0.43 97	2.12 70	0.57 125	3.00 135	2.30 96	0.06 97	0.12 72	1.18 128	0.53 94	2.42 68	0.88 100
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	1.64 138	0.31 64	0.64 115	0.33 98	1.19 171	0.01 36	2.53 202	0.57 68	0.22 92	1.03 123	0.32 104	6.04 191	0.29 93	0.32 172	4.47 157	1.90 120	0.62 97	0.78 138	6.45 156	1.80 186	1.85 99	2.02 81	0.19 137	0.52 168	1.78 150	1.74 132	3.10 88	3.15 148

HGLStereo	0.58 45	0.32 67	0.38 66	0.23 61	0.26 94	0.01 36	0.06 98	0.06 25	0.12 56	1.22 137	0.70 135	0.14 10	0.15 59	0.09 105	2.33 61	1.33 68	0.37 73	0.24 54	1.13 45	0.15 42	0.97 53	1.51 62	0.06 97	0.07 38	0.08 39	0.08 39	3.08 87	0.47 80

RALAANet	0.92 83	0.35 68	0.48 89	0.36 115	0.24 86	0.18 128	0.02 57	1.89 113	0.19 80	0.51 94	0.01 56	0.26 34	0.25 89	0.06 79	2.32 59	1.73 108	0.35 66	0.69 127	3.14 107	0.55 123	2.51 120	2.39 99	0.01 36	0.26 115	0.37 88	1.12 116	4.01 144	0.53 84

MIF-Stereo (partial)	0.47 36	0.36 69	0.44 84	0.07 32	0.18 65	0.01 36	0.00 1	0.07 28	0.11 50	0.01 37	0.01 56	0.38 61	0.09 45	0.03 47	2.00 40	1.58 89	0.22 42	0.50 107	0.75 33	0.06 19	1.09 58	0.94 45	0.00 1	0.19 98	0.08 39	0.26 65	2.83 77	0.39 76

IPLG	1.12 101	0.36 69	0.65 119	0.29 90	0.23 82	0.00 1	0.05 88	2.30 130	0.29 100	0.39 85	0.29 99	0.27 37	0.72 154	0.24 163	5.68 201	1.79 113	1.05 144	0.84 150	2.78 99	0.41 99	0.98 54	4.31 165	0.02 55	0.25 111	0.46 98	1.49 124	3.86 133	0.11 46

HCRNet	0.41 30	0.36 69	0.34 50	0.30 93	0.12 40	0.00 1	0.05 88	0.02 11	0.02 8	1.46 151	0.00 1	0.18 16	0.05 27	0.00 1	2.70 75	0.67 18	0.22 42	0.06 16	0.22 13	0.11 34	0.30 17	0.59 26	0.02 55	0.01 4	0.01 7	0.01 11	3.21 97	0.03 22

plain	0.45 34	0.37 72	0.43 81	0.16 45	0.37 125	0.00 1	0.00 1	0.74 74	0.08 38	0.01 37	0.00 1	0.53 83	0.09 45	0.04 62	2.41 63	1.80 114	0.25 48	0.31 70	0.93 37	0.10 31	1.31 73	1.36 57	0.00 1	0.23 105	0.13 64	0.02 25	0.25 18	0.09 39

DMCA	0.27 22	0.37 72	0.20 22	0.17 46	0.09 32	0.02 60	0.01 35	0.02 11	0.04 15	0.59 97	0.00 1	0.34 56	0.05 27	0.01 14	1.81 36	0.88 27	0.31 60	0.12 32	0.22 13	0.10 31	0.38 22	0.23 13	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.06 32	1.19 36	0.15 53

DeepPruner_ROB	1.57 132	0.37 72	0.71 123	0.50 137	0.55 142	0.37 143	1.60 186	1.74 102	0.84 146	1.37 146	2.40 168	0.49 75	0.51 129	0.10 114	5.38 194	2.16 138	1.10 149	1.08 174	2.28 80	0.40 94	4.83 182	3.42 134	0.66 196	0.34 148	0.57 105	5.04 188	3.07 86	0.53 84

raft+_RVC	0.49 37	0.38 75	0.37 65	0.34 104	0.21 75	0.03 73	0.04 83	2.29 129	0.09 44	0.00 1	0.00 1	0.25 31	0.08 36	0.02 30	1.79 35	1.24 59	0.29 57	0.09 25	2.37 86	0.24 66	0.77 43	1.09 50	0.00 1	0.06 32	0.07 34	0.12 45	0.57 25	0.36 74

raftrobust	0.86 72	0.40 76	0.77 129	0.40 123	0.31 109	0.01 36	0.04 83	2.51 149	0.13 59	0.51 94	0.00 1	0.51 77	0.24 87	0.09 105	2.98 94	2.12 134	0.22 42	0.31 70	4.90 142	0.11 34	1.68 94	2.15 86	0.16 130	0.15 86	0.78 117	0.40 82	0.97 33	0.36 74

DMCA-RVC	0.65 55	0.42 77	0.43 81	0.31 95	0.58 144	0.15 122	0.44 153	0.29 49	1.57 181	1.31 141	0.35 105	0.55 86	0.13 53	0.11 117	2.54 72	1.10 45	0.51 86	0.46 100	0.84 35	0.36 89	0.76 42	0.83 37	0.19 137	0.14 82	0.11 53	0.06 32	2.59 73	0.52 82

DSFCA	0.70 59	0.43 78	0.51 94	0.29 90	0.58 144	0.04 80	0.59 158	0.22 43	0.54 120	0.49 93	0.56 122	0.33 52	0.08 36	0.04 62	2.86 83	1.28 63	0.67 105	0.73 135	1.00 39	0.44 108	1.01 57	1.14 52	0.21 142	0.24 106	0.54 102	0.82 106	2.81 76	0.47 80

NVstereo2D	0.83 69	0.43 78	0.07 12	0.23 61	0.36 123	0.41 145	0.08 112	1.61 100	0.59 128	0.84 111	1.11 147	0.36 59	0.21 77	0.07 84	5.88 206	2.16 138	0.62 97	0.45 99	1.50 56	0.19 55	1.20 64	0.94 45	0.02 55	0.32 142	1.30 133	0.24 64	0.95 32	0.24 61

GLC_STEREO	0.76 64	0.44 80	0.48 89	0.22 55	0.24 86	0.00 1	0.00 1	2.40 134	0.19 80	0.15 63	0.04 65	0.27 37	0.14 57	0.02 30	2.55 73	1.82 115	0.46 79	0.24 54	2.26 78	0.30 82	2.66 123	1.47 59	0.05 90	0.08 55	0.05 31	0.07 36	3.59 113	0.32 69

AASNet	0.18 10	0.44 80	0.26 30	0.08 36	0.08 29	0.00 1	0.08 112	0.03 14	0.05 23	0.26 71	0.00 1	0.16 11	0.03 15	0.01 14	1.06 13	0.60 14	0.08 18	0.03 10	0.08 6	0.16 46	0.24 15	0.64 29	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.01 11	0.38 22	0.03 22

FADNet	1.92 146	0.44 80	0.60 103	0.54 139	1.05 164	0.00 1	2.95 207	0.78 75	0.38 106	0.81 109	0.61 130	2.40 146	0.47 124	0.65 194	5.57 198	1.73 108	0.69 110	1.08 174	8.93 181	1.61 177	2.36 112	2.52 107	0.09 104	0.36 151	2.54 172	3.77 166	3.43 106	5.46 170

HH	2.94 171	0.45 83	4.88 222	0.58 143	0.51 136	0.73 160	1.38 180	3.25 187	0.84 146	2.85 188	0.60 128	5.15 179	0.82 163	0.19 143	3.29 114	6.00 236	0.67 105	0.89 154	9.52 186	1.83 187	7.59 233	5.88 207	0.41 171	0.27 123	3.12 188	5.47 196	5.66 185	6.52 180

HanStereo	2.94 171	0.45 83	4.88 222	0.58 143	0.51 136	0.73 160	1.38 180	3.25 187	0.84 146	2.85 188	0.60 128	5.15 179	0.82 163	0.19 143	3.29 114	6.00 236	0.67 105	0.89 154	9.52 186	1.83 187	7.59 233	5.88 207	0.41 171	0.27 123	3.12 188	5.47 196	5.66 185	6.52 180

IER	0.59 46	0.45 83	0.27 31	0.30 93	0.16 49	0.00 1	0.01 35	0.42 55	0.11 50	1.09 127	0.07 72	1.35 129	0.04 21	0.20 148	3.17 102	1.08 42	0.20 41	0.13 37	0.73 30	0.40 94	0.51 28	0.64 29	0.21 142	0.07 38	0.08 39	1.01 115	2.92 80	0.28 64

model_zeroshot	3.10 178	0.46 86	1.69 183	1.87 188	0.56 143	0.23 139	0.00 1	3.03 176	0.44 111	2.48 174	3.95 191	4.58 172	0.55 134	0.15 130	5.31 191	4.57 203	1.45 166	0.88 153	14.88 210	1.15 159	5.62 201	5.52 196	0.03 72	0.19 98	3.71 194	6.21 201	5.26 180	8.89 195

dd	0.93 85	0.46 86	0.32 41	1.70 181	0.04 16	0.21 135	0.11 124	0.46 61	0.06 27	0.11 57	0.01 56	1.91 138	0.06 31	0.16 132	4.29 150	0.96 33	0.81 125	0.34 82	5.67 146	0.37 90	0.58 31	0.68 32	0.15 127	0.26 115	0.07 34	0.09 41	3.26 99	1.96 131

CFNet	0.57 44	0.46 86	0.64 115	0.43 130	0.34 121	0.04 80	0.00 1	0.58 69	0.09 44	0.66 101	0.05 68	0.64 95	0.07 33	0.05 69	2.25 53	0.65 17	0.35 66	0.06 16	0.73 30	0.34 85	0.85 48	0.73 34	0.00 1	0.08 55	0.45 97	0.16 52	3.22 98	1.51 123

PWCDC_ROB	2.82 169	0.49 89	0.17 21	0.38 121	0.79 159	0.03 73	0.10 119	1.16 85	8.93 238	0.14 61	2.49 174	0.55 86	31.02 256	0.57 186	5.58 199	3.32 183	1.73 174	0.91 158	2.53 88	0.88 145	2.92 129	7.18 233	0.15 127	0.53 169	0.55 103	0.69 98	1.43 44	0.88 100

XX-Stereo	3.48 185	0.50 90	1.80 187	1.21 169	0.27 96	0.34 142	0.44 153	1.47 95	0.41 109	2.51 175	6.92 222	4.97 175	1.06 179	0.12 120	3.21 106	5.22 225	0.96 137	0.80 145	6.95 158	0.80 142	4.33 166	4.04 155	0.21 142	0.27 123	26.57 258	3.75 164	5.08 177	9.77 201

gcap-zeroshot	3.09 177	0.51 91	3.99 215	1.67 180	0.29 102	1.36 182	1.37 179	3.29 190	0.65 132	2.77 182	4.48 200	6.22 192	0.69 149	0.09 105	3.93 138	4.80 211	0.92 132	0.78 138	16.30 214	2.38 204	5.15 193	5.77 203	1.31 212	0.26 115	2.97 185	4.91 186	4.58 163	2.00 132

CASnet	0.75 63	0.51 91	0.49 93	0.23 61	0.29 102	0.00 1	0.00 1	0.50 63	0.18 77	0.06 50	0.06 69	0.54 84	0.36 105	0.01 14	2.44 65	1.35 69	0.50 83	0.41 95	2.34 82	0.25 70	3.65 149	2.36 97	0.02 55	0.14 82	1.63 146	0.05 31	1.61 48	0.23 59
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 152	0.51 91	1.82 189	0.99 164	0.99 163	1.45 183	0.29 146	2.00 117	1.01 159	3.12 195	3.40 183	1.38 131	0.33 99	0.03 47	5.34 192	3.89 195	2.23 185	0.79 140	7.70 163	1.85 189	3.10 136	4.63 172	0.18 136	0.43 161	1.38 140	3.47 160	4.81 167	3.97 156

AF-Net	1.11 99	0.51 91	0.87 136	0.34 104	0.78 157	0.89 169	1.87 190	2.40 134	1.15 165	0.48 91	0.68 133	3.66 155	0.16 66	0.27 167	2.44 65	0.98 34	0.35 66	0.01 5	1.60 59	0.40 94	0.50 26	2.58 110	0.05 90	0.08 55	0.66 112	0.45 86	3.47 108	2.34 140

Nwc_Net	1.11 99	0.51 91	0.87 136	0.34 104	0.78 157	0.89 169	1.87 190	2.40 134	1.15 165	0.48 91	0.68 133	3.66 155	0.16 66	0.27 167	2.44 65	0.98 34	0.35 66	0.01 5	1.60 59	0.40 94	0.50 26	2.58 110	0.05 90	0.08 55	0.66 112	0.45 86	3.47 108	2.34 140

CFNet_pseudo	0.86 72	0.52 96	0.57 97	0.44 132	0.52 141	0.05 85	0.02 57	0.60 70	0.10 47	0.93 116	0.12 79	0.71 103	0.30 95	0.51 183	4.66 170	1.68 103	0.33 63	0.32 72	2.61 93	0.34 85	0.96 52	1.53 63	0.55 187	0.13 79	0.49 99	0.50 91	2.17 64	1.63 127

DN-CSS_ROB	1.45 122	0.52 96	1.11 149	0.81 152	0.69 151	0.00 1	0.03 75	2.86 172	0.35 104	1.50 152	3.76 189	0.73 106	0.36 105	0.07 84	2.89 86	1.44 76	1.08 148	0.79 140	8.61 172	0.23 63	3.25 143	1.97 74	0.02 55	0.66 176	0.10 49	0.52 93	3.12 92	1.56 124

LMCR-Stereo	0.97 87	0.53 98	0.59 101	0.28 83	0.25 88	0.07 90	0.02 57	1.39 92	0.28 98	0.34 78	0.12 79	0.74 107	0.15 59	0.12 120	3.20 103	1.88 119	1.07 147	0.36 85	5.87 151	1.71 180	2.10 105	2.39 99	0.02 55	0.33 146	0.35 87	0.38 80	1.44 45	0.34 72

BEATNet_4x	1.40 112	0.54 99	0.27 31	0.13 42	0.27 96	0.01 36	0.10 119	1.80 107	1.74 187	0.41 89	0.53 119	0.82 110	0.59 137	0.54 184	4.30 151	2.92 166	1.87 179	1.84 208	1.39 53	0.71 135	4.68 171	6.21 221	0.02 55	0.81 182	0.21 78	0.40 82	3.69 116	0.96 108

Anonymous3	3.16 180	0.55 100	0.79 131	0.09 37	1.10 165	0.50 151	0.03 75	3.52 197	1.26 171	1.12 128	0.84 139	10.62 206	1.31 185	0.36 175	7.37 222	6.90 244	3.59 204	3.15 229	10.88 201	2.20 200	6.83 222	9.50 252	0.31 160	0.37 153	1.43 142	3.45 159	5.32 181	1.91 129

PDISCO_ROB	1.03 93	0.55 100	0.06 11	0.67 147	0.28 99	0.00 1	0.21 139	0.71 72	0.49 117	1.28 139	0.99 144	0.25 31	0.32 97	0.19 143	3.02 97	2.03 131	0.69 110	1.42 191	2.26 78	0.58 126	2.32 108	3.22 132	0.14 126	0.27 123	1.36 139	0.37 79	3.84 132	0.23 59

Any-RAFT	2.56 162	0.56 102	3.45 210	0.34 104	0.51 136	0.01 36	0.04 83	2.96 175	0.64 131	0.51 94	3.99 192	3.76 157	0.35 101	0.16 132	2.92 89	3.82 192	0.81 125	0.80 145	8.30 170	0.51 120	5.45 199	3.87 144	0.44 178	0.16 92	4.84 209	7.87 215	3.19 95	8.70 192

AACVNet	0.85 71	0.56 102	0.35 53	0.58 143	0.67 149	0.09 96	0.01 35	0.35 52	0.19 80	0.17 64	0.15 85	0.45 70	0.24 87	0.19 143	2.81 80	1.91 121	0.48 82	0.38 88	1.44 55	0.23 63	1.44 81	1.22 54	0.33 163	0.08 55	0.50 100	1.57 125	4.09 148	2.39 142

GANet	0.29 24	0.56 102	0.39 69	0.27 79	0.11 38	0.88 167	0.14 131	0.27 47	0.06 27	0.02 42	0.28 97	1.85 137	0.04 21	0.03 47	0.62 8	0.39 5	0.37 73	0.14 40	0.24 15	0.01 3	0.20 11	0.05 5	0.06 97	0.02 10	0.06 32	0.01 11	0.48 23	0.16 55

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 38	0.58 105	0.31 38	0.07 32	0.14 46	0.16 125	0.00 1	0.11 33	0.18 77	0.04 48	0.54 121	0.47 72	0.42 113	0.02 30	1.77 34	1.93 123	0.27 56	0.46 100	1.01 40	0.27 78	2.04 104	2.17 88	0.09 104	0.07 38	0.02 12	0.16 52	1.26 39	0.07 37

PMTNet	1.28 109	0.58 105	0.96 142	0.28 83	0.22 80	0.01 36	0.16 133	0.50 63	0.57 126	0.72 105	0.35 105	0.54 84	0.48 125	0.09 105	3.27 112	3.32 183	0.72 116	0.39 90	6.17 152	0.35 87	3.67 151	2.41 103	0.09 104	0.12 72	3.12 188	1.00 114	1.23 37	3.32 152

MSKI-zero shot	3.19 181	0.59 107	1.39 168	0.19 50	0.37 125	0.18 128	0.03 75	3.19 184	0.96 155	0.82 110	4.84 203	3.83 158	0.60 141	0.03 47	3.33 118	5.29 227	1.15 152	0.81 147	11.77 205	1.76 184	6.55 215	5.98 215	0.22 150	0.32 142	4.41 203	12.05 237	7.79 214	7.75 188

CFNet_RVC	0.86 72	0.59 107	0.74 126	0.33 98	0.32 114	0.11 102	0.02 57	0.11 33	0.17 72	0.87 114	0.74 137	0.57 92	0.16 66	0.08 97	3.11 99	1.19 56	0.50 83	0.34 82	1.28 51	0.15 42	1.68 94	1.48 61	0.02 55	0.25 111	0.86 119	1.89 136	3.64 115	2.13 136

test_5	0.54 38	0.60 109	0.22 24	0.02 5	0.02 5	0.11 102	0.01 35	2.77 166	0.04 15	0.00 1	1.10 146	0.44 67	0.45 116	0.00 1	1.47 24	1.13 47	0.08 18	0.10 28	1.01 40	0.04 14	0.43 24	1.34 56	0.00 1	0.05 26	0.07 34	0.00 1	2.98 83	0.01 14

psm_up	1.01 92	0.60 109	0.96 142	0.38 121	0.75 155	0.01 36	0.03 75	2.33 132	1.18 167	0.78 106	0.00 1	0.94 112	0.09 45	0.45 181	2.41 63	1.18 54	0.62 97	0.44 98	3.67 129	0.32 84	1.14 61	0.85 39	0.00 1	0.58 173	1.06 125	1.42 123	3.75 123	1.44 121

GCAP-BAT	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

test_for_model	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala2	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala_base	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

SPstereo	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 245	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

MLCV	2.45 159	0.61 111	0.81 132	2.48 196	1.21 172	0.95 171	0.50 157	3.57 199	0.61 129	3.75 215	4.26 197	5.13 178	3.34 199	0.06 79	4.63 169	1.78 112	1.32 161	0.86 151	10.05 193	1.09 154	2.30 107	3.92 145	0.29 156	2.16 207	1.87 151	3.06 150	4.01 144	1.40 120

RAFT-Test	2.40 156	0.62 118	1.45 171	1.07 166	0.41 130	0.21 135	0.21 139	3.19 184	0.77 140	1.05 125	3.09 182	0.94 112	0.92 173	0.17 137	3.47 122	5.18 224	0.97 140	0.56 114	10.36 196	1.38 169	6.37 211	5.29 183	0.38 169	0.25 111	2.80 181	4.66 181	4.56 161	4.51 159

TestStereo	0.55 40	0.62 118	0.47 88	0.22 55	0.09 32	0.00 1	0.01 35	1.90 115	0.22 92	0.30 75	0.00 1	0.28 40	0.08 36	0.01 14	1.58 30	0.87 25	0.34 64	0.19 46	2.65 97	0.08 26	1.43 79	0.55 25	0.02 55	0.07 38	0.10 49	0.42 84	2.09 62	0.13 51

pcwnet_v2	1.73 139	0.62 118	0.78 130	0.73 150	1.15 167	0.59 157	0.23 143	1.77 104	0.68 135	3.36 202	1.85 164	1.23 126	1.01 176	1.61 225	5.43 196	2.08 132	0.92 132	0.62 122	4.07 133	0.37 90	1.82 97	2.39 99	1.01 206	0.41 156	1.32 134	2.11 137	3.98 142	4.53 161

MSMDNet	2.28 153	0.62 118	1.27 160	0.37 117	0.30 107	0.19 132	0.07 103	3.15 182	0.68 135	1.01 122	0.97 141	1.10 119	2.40 193	0.17 137	3.93 138	5.26 226	1.11 150	0.55 112	10.21 194	2.94 214	6.12 207	5.76 202	0.31 160	0.26 115	2.47 167	4.23 172	3.01 84	3.18 149

IPLGR	1.73 139	0.63 122	0.67 120	0.35 113	0.40 129	0.00 1	0.03 75	1.41 93	0.26 96	2.36 172	2.42 170	0.33 52	0.80 162	0.17 137	6.12 213	1.87 116	1.22 155	1.28 184	5.37 145	1.72 182	2.44 117	4.20 160	0.02 55	0.56 172	2.66 176	4.85 184	3.82 129	0.77 97

iResNet_ROB	1.07 96	0.65 123	0.30 37	0.45 134	0.30 107	0.01 36	0.02 57	3.10 180	0.12 56	1.34 143	0.00 1	0.66 97	0.35 101	0.04 62	4.37 154	1.65 96	0.54 91	0.49 105	5.83 150	0.29 80	1.30 72	0.87 41	0.20 140	0.26 115	0.16 71	0.84 108	3.74 120	1.12 114

MyStereo04	2.04 147	0.66 124	0.91 139	0.69 148	0.82 160	0.02 60	0.04 83	2.62 158	0.91 152	2.83 186	0.75 138	1.37 130	0.09 45	0.08 97	5.03 187	3.04 173	0.58 93	0.72 134	10.25 195	1.62 178	4.78 172	3.27 133	0.94 205	0.69 177	2.62 174	4.29 174	4.75 166	0.65 94

anonymity	3.65 187	0.66 124	5.99 234	1.34 173	0.51 136	0.44 146	0.11 124	3.79 203	0.79 143	2.66 179	18.15 264	3.83 158	0.89 171	0.26 166	3.21 106	5.09 222	0.93 134	0.53 109	7.76 167	1.11 157	4.31 165	5.87 206	0.28 155	0.42 159	4.98 212	9.60 230	5.40 183	9.75 200

FADNet-RVC-Resample	1.60 136	0.67 126	0.97 144	0.50 137	0.64 148	0.18 128	1.05 171	1.27 89	0.83 145	0.96 119	0.97 141	5.23 183	0.42 113	1.02 207	4.81 179	1.68 103	1.05 144	1.96 212	3.78 131	1.06 152	1.52 86	2.28 95	0.21 142	1.35 193	0.55 103	3.16 153	2.13 63	2.92 147

MIPNet	1.49 124	0.69 127	0.74 126	0.32 97	0.51 136	0.00 1	0.03 75	1.79 106	0.38 106	2.13 171	0.97 141	0.31 47	0.76 158	0.22 160	5.02 186	1.92 122	1.31 158	0.86 151	3.68 130	1.25 164	1.21 65	4.62 171	0.03 72	0.50 165	1.90 153	4.87 185	3.90 135	0.30 66

raft_robust	1.21 105	0.70 128	0.61 107	0.27 79	0.19 68	0.00 1	0.00 1	3.05 178	0.22 92	1.18 132	0.03 64	0.34 56	0.69 149	0.07 84	2.94 91	1.76 111	0.57 92	0.63 124	4.95 143	0.19 55	2.98 134	4.81 174	0.01 36	0.19 98	0.97 122	1.39 121	2.87 79	0.98 111

cross-raft	2.33 155	0.70 128	1.33 164	0.40 123	0.61 146	0.19 132	0.08 112	3.13 181	0.71 137	0.78 106	1.62 158	1.09 118	0.70 153	0.17 137	3.66 132	4.78 210	0.99 142	0.55 112	10.72 199	1.52 174	6.33 210	5.61 199	0.30 157	0.24 106	2.56 173	4.68 182	4.44 157	5.06 166

DCVSM-stereo	5.01 205	0.71 130	3.03 205	3.15 203	1.12 166	7.80 226	0.89 167	4.62 213	2.36 197	5.22 238	8.35 235	23.33 229	11.95 227	0.62 193	3.74 133	4.04 196	1.81 177	1.40 189	16.15 213	3.33 221	5.11 191	3.97 151	2.55 224	3.56 224	1.98 156	3.62 162	4.91 172	5.83 174

AEACV	0.25 20	0.71 130	0.36 57	0.04 12	0.03 10	0.10 99	0.00 1	0.02 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.13 53	0.02 30	1.22 16	0.79 22	0.05 12	0.26 59	0.73 30	0.29 80	0.63 34	0.50 21	0.12 116	0.04 23	0.01 7	0.21 60	0.29 20	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 161	0.72 132	1.73 184	0.49 136	0.32 114	0.51 152	1.72 187	3.38 192	1.00 158	1.96 166	2.80 177	1.33 128	0.76 158	0.10 114	4.55 163	5.93 234	1.26 156	3.18 230	8.70 174	2.73 209	6.75 219	5.86 205	0.10 108	0.26 115	3.99 196	1.81 133	5.40 183	1.62 126

DLCB_ROB	0.92 83	0.72 132	0.64 115	0.43 130	0.42 131	0.14 119	0.18 135	0.43 57	0.28 98	0.85 112	0.53 119	1.12 120	0.72 154	0.07 84	2.16 51	1.12 46	0.88 129	0.26 59	0.69 29	0.20 60	1.35 74	1.53 63	0.49 180	0.28 133	4.11 199	2.41 145	2.04 60	0.78 98

iResNetv2_ROB	1.26 107	0.75 134	0.32 41	1.29 171	0.33 118	0.02 60	0.02 57	3.19 184	0.20 83	2.00 167	0.29 99	2.24 143	0.41 112	0.06 79	3.64 130	1.45 78	0.75 118	0.13 37	5.77 148	0.43 105	2.86 128	1.71 70	0.16 130	0.37 153	0.38 89	0.47 88	4.08 147	0.72 95

IGEV_Zeroshot_test	3.61 186	0.78 135	7.78 243	6.84 220	0.33 118	2.04 194	1.78 188	3.97 205	0.92 153	2.12 169	6.05 215	4.60 173	1.01 176	0.08 97	3.44 121	5.73 231	0.76 119	0.61 120	9.25 184	1.49 172	7.12 228	6.47 225	0.31 160	0.27 123	5.02 213	5.44 195	5.95 190	7.38 185

RAFT_CTSACE	0.59 46	0.80 136	0.45 86	0.25 67	0.07 26	0.14 119	0.00 1	2.03 119	0.06 27	0.00 1	0.12 79	0.44 67	0.46 121	0.01 14	1.58 30	1.08 42	0.15 30	0.12 32	0.57 25	0.08 26	0.74 41	2.54 109	0.00 1	0.04 23	0.24 80	0.00 1	3.77 126	0.04 26

SACVNet	1.43 119	0.80 136	0.85 135	0.58 143	1.31 177	0.63 159	0.62 160	2.60 157	0.52 119	1.33 142	0.02 63	0.74 107	0.32 97	0.34 174	2.78 78	2.11 133	1.38 164	0.39 90	4.62 140	0.70 134	2.37 113	3.83 143	0.05 90	0.42 159	1.29 132	1.64 128	3.74 120	2.62 145

PSMNet-ADL	3.15 179	0.80 136	1.49 173	1.54 175	1.63 185	0.88 167	0.30 147	2.50 148	1.91 191	4.43 229	8.13 233	4.06 160	6.80 212	0.07 84	4.23 146	5.16 223	1.83 178	0.91 158	11.85 206	1.86 190	4.02 158	4.02 153	0.70 198	0.51 166	1.61 145	4.33 175	8.01 215	1.36 119

PA-Net	1.61 137	0.81 139	1.43 170	0.27 79	1.99 198	0.12 111	0.34 149	0.19 39	1.90 190	0.85 112	0.41 108	0.24 30	0.20 74	0.78 200	4.61 167	1.44 76	0.17 36	0.26 59	1.08 42	0.53 121	1.44 81	3.18 129	0.65 194	0.44 162	0.99 123	7.71 214	1.78 58	9.78 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 54	0.82 140	0.25 28	0.15 44	0.03 10	0.00 1	0.00 1	2.49 147	0.08 38	0.08 54	0.00 1	0.74 107	0.39 110	0.01 14	1.39 23	1.38 73	0.11 23	0.15 41	2.23 73	0.18 49	0.84 46	2.50 104	0.01 36	0.06 32	0.11 53	0.01 11	3.34 103	0.04 26

SA	0.95 86	0.82 140	0.44 84	0.21 51	0.23 82	0.01 36	0.00 1	2.73 164	0.12 56	0.02 42	0.00 1	0.39 64	0.39 110	0.36 175	2.49 69	1.61 91	0.31 60	0.47 103	3.23 115	0.20 60	1.23 68	3.19 130	0.01 36	0.18 95	0.41 93	1.70 129	4.81 167	0.10 44

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 89	0.82 140	0.34 50	0.18 48	0.43 132	0.03 73	1.10 175	1.20 86	2.50 200	2.06 168	0.11 78	0.69 101	0.07 33	0.54 184	3.65 131	0.91 30	0.19 40	0.22 51	1.65 62	0.15 42	0.73 40	0.92 44	0.08 102	0.18 95	0.11 53	3.29 156	2.58 72	2.09 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 166	0.83 143	2.70 203	0.89 159	1.47 183	0.83 165	1.46 182	3.07 179	1.18 167	0.21 65	3.82 190	3.19 152	0.72 154	0.09 105	5.24 190	4.82 213	0.83 127	0.91 158	9.83 192	1.25 164	4.49 168	5.29 183	0.39 170	0.80 181	1.87 151	3.19 154	7.10 208	6.43 178

FCDSN-DC	1.58 135	0.84 144	2.05 192	1.66 179	1.43 181	1.08 177	0.99 168	0.72 73	0.44 111	1.18 132	0.31 102	1.45 133	0.49 127	0.07 84	6.05 212	1.96 124	2.13 184	1.97 213	1.16 46	0.44 108	2.39 115	2.62 112	0.49 180	3.18 216	1.72 148	3.24 155	1.34 41	1.27 118
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 196	0.84 144	0.71 123	2.34 195	2.59 205	4.58 211	1.07 173	4.67 214	1.21 169	3.72 214	3.61 187	12.28 211	16.06 234	0.03 47	6.64 218	3.14 177	2.35 189	1.89 209	16.43 215	2.53 206	3.76 153	2.90 118	0.17 134	3.88 227	1.66 147	4.23 172	5.19 178	3.23 150

GEStereo_RVC	2.30 154	0.85 146	0.97 144	1.05 165	0.71 153	1.61 185	1.09 174	2.72 163	0.56 125	0.78 106	0.41 108	2.40 146	0.28 91	0.06 79	4.81 179	4.48 200	1.79 175	2.17 215	8.91 180	1.90 192	3.58 147	7.25 235	0.52 182	0.92 183	0.41 93	0.85 109	4.47 158	6.48 179

STTStereo	1.06 95	0.85 146	0.57 97	0.36 115	0.29 102	0.08 93	0.64 161	0.43 57	1.56 180	1.40 149	0.26 96	1.95 140	0.07 33	0.29 169	4.26 147	1.06 39	0.25 48	0.23 53	1.16 46	0.14 38	1.46 83	0.84 38	0.12 116	0.10 66	0.07 34	1.81 133	3.51 111	4.84 165

dad	4.05 193	0.87 148	0.28 33	10.24 232	1.70 187	1.03 175	12.23 241	12.58 246	0.11 50	3.46 208	0.00 1	1.93 139	3.59 201	0.19 143	4.92 183	1.26 62	1.60 170	0.53 109	14.05 209	0.63 129	2.73 125	1.88 73	0.16 130	0.71 178	5.78 218	0.19 57	17.00 243	9.60 199

TESTraft	0.86 72	0.88 149	0.32 41	0.05 15	0.16 49	0.00 1	0.00 1	1.51 97	0.06 27	0.69 102	0.00 1	0.33 52	0.64 144	0.20 148	4.51 160	1.67 101	0.18 37	0.16 43	2.63 95	0.25 70	1.10 59	2.24 94	0.07 101	0.08 55	0.10 49	1.62 127	3.71 119	0.04 26

RTSC	2.56 162	0.89 150	1.50 174	0.47 135	0.76 156	0.87 166	2.29 198	1.56 99	1.91 191	2.12 169	2.86 179	1.23 126	0.97 175	1.03 209	7.27 221	3.36 185	4.68 219	1.74 203	7.73 165	1.11 157	3.95 154	5.39 190	0.21 142	1.11 188	0.40 92	0.95 111	4.56 161	8.26 191

TestStereo1	0.81 67	0.91 151	0.22 24	0.06 23	0.16 49	0.00 1	0.01 35	1.08 83	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.26 34	0.57 135	0.12 120	4.26 147	1.66 98	0.18 37	0.19 46	2.84 102	0.09 29	1.37 75	2.51 105	0.01 36	0.06 32	0.09 47	1.26 118	3.75 123	0.05 31

SA-5K	0.81 67	0.91 151	0.22 24	0.06 23	0.16 49	0.00 1	0.01 35	1.08 83	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.26 34	0.57 135	0.12 120	4.26 147	1.66 98	0.18 37	0.19 46	2.84 102	0.09 29	1.37 75	2.51 105	0.01 36	0.06 32	0.09 47	1.26 118	3.75 123	0.05 31

GMStereo	0.44 32	0.93 153	0.07 12	0.25 67	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.14 35	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 3	0.01 14	1.87 38	0.90 29	0.26 52	0.17 44	2.60 92	0.08 26	1.17 63	0.33 16	0.00 1	0.05 26	0.08 39	0.02 25	2.57 70	0.04 26
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DAS	4.09 194	0.94 154	1.15 153	1.82 185	1.27 175	1.15 178	1.11 176	3.48 194	4.23 217	3.34 200	6.52 218	12.55 212	5.36 205	0.05 69	4.66 170	4.57 203	4.02 213	2.27 218	9.63 189	5.33 232	5.93 203	5.39 190	0.52 182	4.30 231	4.09 197	5.06 189	7.48 209	4.17 157

SepStereo	4.09 194	0.94 154	1.15 153	1.82 185	1.27 175	1.15 178	1.11 176	3.48 194	4.23 217	3.34 200	6.52 218	12.55 212	5.36 205	0.05 69	4.66 170	4.57 203	4.02 213	2.27 218	9.63 189	5.33 232	5.93 203	5.39 190	0.52 182	4.30 231	4.09 197	5.06 189	7.48 209	4.17 157

MGS-Stereo	0.61 50	0.95 156	0.61 107	0.26 75	0.16 49	0.01 36	0.02 57	0.06 25	0.15 64	0.00 1	0.00 1	0.29 43	0.15 59	0.01 14	5.46 197	0.88 27	0.30 59	0.27 66	0.86 36	0.38 92	1.25 71	1.76 72	0.03 72	0.14 82	0.29 81	0.26 65	1.72 50	0.25 63

DISCO	0.79 65	0.95 156	0.31 38	0.06 23	0.33 118	0.51 152	0.44 153	0.23 46	0.32 102	1.75 159	0.59 126	0.38 61	0.29 93	0.04 62	2.98 94	1.36 70	0.96 137	0.29 68	3.24 116	0.53 121	0.79 44	1.45 58	0.10 108	0.07 38	0.12 57	0.29 69	2.76 75	0.31 67

ADLNet	0.67 58	0.96 158	0.10 16	0.21 51	0.23 82	0.08 93	0.01 35	1.26 88	0.09 44	0.32 76	0.06 69	2.28 145	0.08 36	0.18 141	3.28 113	1.03 38	0.35 66	0.11 30	0.54 24	0.18 49	0.54 29	1.10 51	0.00 1	0.03 16	0.88 120	0.68 97	3.16 93	0.28 64

UDGNet	2.51 160	1.01 159	0.33 46	10.93 233	5.26 224	8.50 230	3.54 213	1.72 101	0.15 64	0.23 69	0.08 75	0.52 82	0.10 50	10.25 252	3.55 124	1.25 61	0.46 79	0.46 100	2.73 98	0.59 127	2.44 117	4.14 159	2.94 227	0.15 86	1.72 148	0.77 104	2.94 82	1.13 115

SHD	4.34 200	1.02 160	2.50 200	1.71 182	1.33 178	1.46 184	2.01 193	4.90 217	4.30 220	2.63 177	4.99 205	4.39 171	9.41 222	0.58 189	8.20 234	4.81 212	4.43 217	2.44 223	13.01 208	2.95 215	5.61 200	6.88 230	0.30 157	3.26 217	4.11 199	5.16 192	3.88 134	10.98 206

IGEV-Stereo+	0.37 28	1.03 161	0.03 7	0.11 41	0.12 40	0.11 102	0.00 1	0.09 31	0.11 50	0.02 42	0.99 144	0.31 47	0.30 95	0.02 30	1.32 20	1.22 58	0.02 2	0.26 59	1.29 52	0.23 63	0.84 46	1.24 55	0.10 108	0.01 4	0.02 12	0.22 61	0.08 8	0.00 1

test-3	1.53 125	1.03 161	1.25 159	0.40 123	0.31 109	0.11 102	0.06 98	2.79 169	0.17 72	0.35 82	0.44 114	4.06 160	0.35 101	0.03 47	2.84 81	1.63 94	0.37 73	0.57 115	8.86 178	0.46 111	3.20 140	5.38 188	0.02 55	0.27 123	0.61 110	0.95 111	3.95 136	0.88 100

APVNet	1.14 103	1.04 163	0.20 22	0.33 98	0.37 125	0.21 135	0.36 150	0.34 50	0.39 108	0.95 117	0.44 114	0.71 103	0.15 59	0.15 130	3.51 123	2.84 162	1.63 173	0.93 161	4.54 139	0.69 133	1.89 100	4.06 156	0.02 55	0.53 169	0.10 49	0.38 80	3.20 96	0.95 106

CASS	2.68 165	1.05 164	1.93 191	2.07 193	0.98 162	0.45 148	2.15 196	2.82 170	1.03 162	1.83 161	3.58 186	1.38 131	0.53 131	0.02 30	4.01 140	3.03 172	4.89 221	1.34 186	9.14 183	1.47 171	7.05 226	6.20 219	0.03 72	0.27 123	2.76 179	2.80 149	4.30 154	5.36 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 125	1.05 164	1.24 158	0.40 123	0.31 109	0.11 102	0.06 98	2.78 167	0.17 72	0.32 76	0.42 112	4.06 160	0.36 105	0.03 47	2.84 81	1.62 93	0.37 73	0.57 115	8.88 179	0.46 111	3.22 142	5.38 188	0.02 55	0.27 123	0.60 108	0.95 111	3.95 136	0.90 104

RP	1.29 110	1.06 166	2.32 198	0.84 154	1.16 168	0.39 144	1.53 183	1.89 113	1.68 184	0.29 74	2.21 166	2.25 144	0.13 53	0.40 178	3.31 116	1.07 40	0.61 95	0.05 14	1.61 61	0.40 94	0.65 35	3.05 127	0.11 114	0.29 135	0.29 81	0.92 110	4.24 153	2.04 133

R-Stereo Train	2.16 150	1.08 167	1.57 178	0.84 154	0.19 68	0.01 36	0.01 35	2.05 120	1.01 159	1.37 146	2.45 172	1.50 134	0.46 121	0.21 153	3.23 109	4.53 201	1.62 171	1.05 170	7.07 159	1.09 154	4.86 183	5.93 211	0.04 81	0.31 139	2.48 168	4.63 179	3.10 88	5.74 172

RAFT-Stereo	2.16 150	1.08 167	1.57 178	0.84 154	0.19 68	0.01 36	0.01 35	2.05 120	1.01 159	1.37 146	2.45 172	1.50 134	0.46 121	0.21 153	3.23 109	4.53 201	1.62 171	1.05 170	7.07 159	1.09 154	4.86 183	5.93 211	0.04 81	0.31 139	2.48 168	4.63 179	3.10 88	5.74 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iRaft-Stereo_20w	4.18 197	1.14 169	8.05 245	7.32 222	1.81 194	3.33 206	1.55 184	3.45 193	1.28 173	3.63 211	7.12 223	3.54 154	1.33 186	0.11 117	4.16 145	4.85 214	0.93 134	0.61 120	9.28 185	1.22 162	5.08 189	5.56 198	0.43 175	0.53 169	3.85 195	8.64 223	11.20 228	12.91 212

test_3	1.56 131	1.14 169	1.14 151	0.44 132	0.32 114	0.11 102	0.07 103	2.84 171	0.16 71	0.39 85	0.43 113	4.16 169	0.36 105	0.03 47	2.91 87	1.52 86	0.41 77	0.59 118	8.96 182	0.46 111	3.12 139	5.36 187	0.02 55	0.25 111	0.85 118	1.20 117	3.83 131	0.95 106

NaN_ROB	3.01 175	1.16 171	1.13 150	0.86 158	3.03 209	0.59 157	0.75 163	3.25 187	2.58 201	0.98 121	1.32 150	21.10 226	0.59 137	1.15 215	4.15 144	1.58 89	0.80 123	0.70 128	2.38 87	1.30 166	1.52 86	2.15 86	0.46 179	1.07 187	2.50 170	6.25 202	4.54 160	13.27 213

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 199	1.17 172	7.69 241	1.88 189	0.63 147	5.37 214	1.86 189	3.49 196	2.61 202	3.69 213	9.28 243	5.22 182	1.87 189	0.04 62	4.47 157	6.37 241	1.46 167	1.46 192	9.75 191	2.23 202	6.73 218	6.20 219	0.25 153	1.56 199	5.23 216	7.70 213	6.43 197	11.78 209

iinet-f	1.47 123	1.20 173	0.32 41	0.82 153	0.13 42	0.14 119	0.10 119	0.42 55	0.21 91	1.93 163	4.19 193	0.19 22	0.21 77	0.08 97	5.12 189	2.54 154	0.23 45	0.30 69	7.71 164	1.00 149	1.95 102	4.30 164	0.21 142	0.17 93	1.25 129	0.16 52	4.11 151	0.62 92

HSM-Net_RVC	2.86 170	1.24 174	1.50 174	2.55 197	1.72 188	0.57 156	0.17 134	3.55 198	1.14 164	3.50 209	6.32 217	7.94 196	2.93 196	0.05 69	3.38 119	2.12 134	1.28 157	0.26 59	3.24 116	1.24 163	3.66 150	3.76 141	0.61 190	2.64 213	4.43 204	6.27 203	5.76 188	5.47 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 213	1.25 175	7.40 238	2.57 198	2.03 200	6.90 220	2.76 204	4.00 206	4.04 215	4.58 232	8.36 236	4.99 177	2.06 191	0.03 47	5.72 202	7.36 250	1.90 180	0.95 163	38.08 253	1.75 183	5.95 205	6.44 223	0.19 137	0.58 173	3.59 192	7.26 209	6.15 192	12.75 211

TANstereo	1.57 132	1.38 176	0.48 89	0.26 75	0.29 102	0.52 154	0.05 88	0.51 65	0.47 113	0.27 72	0.62 131	0.32 49	0.20 74	1.08 212	3.59 125	2.81 160	0.79 121	1.63 200	8.83 176	3.01 216	3.50 145	2.89 116	3.03 230	0.10 66	0.04 29	0.69 98	4.96 174	0.05 31

XX-TBD	1.57 132	1.38 176	0.48 89	0.26 75	0.29 102	0.52 154	0.05 88	0.51 65	0.47 113	0.27 72	0.62 131	0.32 49	0.20 74	1.08 212	3.59 125	2.81 160	0.79 121	1.63 200	8.83 176	3.01 216	3.50 145	2.89 116	3.03 230	0.10 66	0.04 29	0.69 98	4.96 174	0.05 31

RTS	5.53 211	1.46 178	0.94 140	0.90 160	1.73 189	4.08 209	4.63 220	2.53 151	3.41 210	2.79 183	1.70 159	8.18 197	1.27 183	0.72 196	7.83 225	4.87 215	7.37 234	2.34 220	18.33 219	2.92 211	4.78 172	5.88 207	1.04 207	1.31 191	6.74 225	22.88 264	6.66 201	22.00 238

RTSA	5.53 211	1.46 178	0.94 140	0.90 160	1.73 189	4.08 209	4.63 220	2.53 151	3.41 210	2.79 183	1.70 159	8.18 197	1.27 183	0.72 196	7.83 225	4.87 215	7.37 234	2.34 220	18.33 219	2.92 211	4.78 172	5.88 207	1.04 207	1.31 191	6.74 225	22.88 264	6.66 201	22.00 238

ccs_rob	4.75 203	1.46 178	2.39 199	1.96 190	0.68 150	3.13 203	1.58 185	4.94 219	1.36 174	4.31 227	15.82 259	28.46 235	8.43 217	0.38 177	5.65 200	5.42 228	2.23 185	1.60 199	6.31 153	1.98 194	6.14 208	5.97 214	0.35 166	2.33 208	1.28 131	2.40 144	4.09 148	7.49 187

DDVS	5.40 208	1.51 181	2.25 194	1.64 178	2.80 207	1.96 192	1.03 169	5.91 227	4.10 216	3.96 221	19.83 267	26.29 233	6.82 213	1.57 224	5.77 203	6.90 244	2.58 193	1.92 210	10.46 197	4.59 226	6.02 206	7.39 236	0.30 157	1.40 196	1.41 141	3.29 156	6.10 191	8.11 190

LoS_RVC	1.09 97	1.51 181	0.60 103	0.05 15	0.49 134	0.01 36	0.08 112	0.22 43	0.74 138	1.72 155	0.23 94	0.56 89	0.63 142	0.12 120	3.15 100	2.90 163	0.69 110	1.79 204	3.27 119	0.50 118	4.03 159	3.48 136	0.21 142	0.07 38	0.33 84	0.47 88	0.70 26	0.96 108

tt_ll	1.09 97	1.51 181	0.60 103	0.05 15	0.49 134	0.01 36	0.08 112	0.22 43	0.74 138	1.72 155	0.23 94	0.56 89	0.63 142	0.12 120	3.15 100	2.90 163	0.69 110	1.79 204	3.27 119	0.50 118	4.03 159	3.48 136	0.21 142	0.07 38	0.33 84	0.47 88	0.70 26	0.96 108

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 225	1.51 181	5.87 232	4.30 212	3.26 210	2.82 200	6.81 228	3.68 201	3.59 213	4.81 234	10.18 245	66.20 275	11.63 226	7.70 248	5.97 208	5.06 221	4.49 218	5.33 245	18.36 221	2.64 208	7.91 235	8.42 246	0.92 204	3.39 222	4.34 202	8.02 218	6.20 193	15.61 222

NCC-stereo	1.86 142	1.63 185	1.33 164	0.95 162	1.22 173	0.80 162	2.29 198	2.62 158	2.93 204	0.34 78	2.87 180	2.16 141	1.17 180	0.21 153	3.63 127	1.13 47	0.63 100	0.96 165	2.79 100	0.75 138	0.98 54	2.96 121	0.36 167	0.32 142	2.31 164	4.50 177	3.69 116	4.78 162

Abc-Net	1.86 142	1.63 185	1.33 164	0.95 162	1.22 173	0.80 162	2.29 198	2.62 158	2.93 204	0.34 78	2.87 180	2.16 141	1.17 180	0.21 153	3.63 127	1.13 47	0.63 100	0.96 165	2.79 100	0.75 138	0.98 54	2.96 121	0.36 167	0.32 142	2.31 164	4.50 177	3.69 116	4.78 162
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 164	1.67 187	0.33 46	3.58 207	9.30 239	1.76 190	3.48 212	0.68 71	3.29 207	0.71 104	1.59 156	0.37 60	0.27 90	0.13 126	5.94 207	3.42 188	1.03 143	0.54 111	4.47 137	0.65 131	2.02 103	2.06 84	0.56 188	0.31 139	15.21 244	3.30 158	3.74 120	1.47 122

GANetREF_RVC	2.43 157	1.69 188	0.81 132	2.04 192	1.16 168	1.02 174	0.10 119	4.72 216	1.44 177	3.62 210	0.06 69	10.03 205	0.69 149	0.09 105	3.63 127	1.36 70	1.06 146	0.94 162	6.44 155	0.46 111	2.32 108	1.74 71	0.17 134	1.35 193	3.41 191	3.75 164	6.55 198	4.82 164
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
PWC_ROB	7.15 219	1.85 189	5.57 229	0.85 157	1.17 170	1.95 191	4.77 222	2.56 155	17.27 258	3.83 219	7.66 227	4.97 175	39.20 263	0.81 202	8.35 237	4.96 219	6.51 229	4.27 236	15.99 212	4.39 224	7.48 232	7.59 240	0.53 185	4.79 236	2.74 178	2.63 148	7.01 206	23.26 242

S-Stereo	9.11 226	1.88 190	3.41 209	7.93 225	7.92 235	12.47 237	19.24 248	5.20 222	6.26 228	6.18 244	20.72 269	29.27 236	7.13 214	0.65 194	9.55 247	7.50 252	3.80 209	5.87 249	17.77 217	6.30 236	6.21 209	7.52 239	12.23 252	6.88 246	2.77 180	6.68 206	6.74 203	18.03 228

AnyNet_C32	5.68 214	1.96 191	2.91 204	1.78 184	2.71 206	3.17 204	5.76 225	4.31 209	12.56 243	3.07 193	7.17 224	4.22 170	1.70 188	2.19 228	8.22 235	5.98 235	5.69 225	4.43 239	12.45 207	2.93 213	9.72 247	8.57 247	1.84 218	3.46 223	6.24 222	9.82 232	6.26 194	14.21 216

ADCPNet	6.67 216	1.97 192	3.86 214	2.75 199	6.19 231	3.07 201	7.60 233	5.21 223	8.03 234	3.82 218	7.92 228	5.17 181	13.78 233	2.98 232	8.10 231	6.12 238	4.35 216	2.04 214	18.50 222	4.74 229	7.04 225	7.43 237	2.98 229	1.91 202	8.96 233	14.04 245	7.02 207	14.47 218

RGC	2.44 158	1.98 193	4.87 221	1.54 175	1.65 186	1.74 189	1.05 171	2.02 118	1.43 176	0.88 115	4.42 199	2.52 150	2.42 194	0.58 189	4.33 152	1.63 94	0.91 130	0.48 104	4.28 136	1.08 153	1.94 101	4.01 152	0.15 127	0.72 180	2.19 160	5.22 193	4.90 171	6.96 183

stereogan	1.89 145	2.00 194	1.17 156	1.47 174	2.05 201	1.72 187	0.87 166	1.84 109	1.11 163	1.36 145	1.51 153	5.81 188	0.48 125	0.32 172	3.87 137	1.69 105	0.80 123	0.39 90	3.96 132	0.78 140	1.23 68	4.02 153	0.26 154	0.51 166	0.30 83	1.30 120	6.30 195	3.84 155

SGM-Forest	2.81 168	2.03 195	0.36 57	6.32 219	1.79 193	2.66 198	0.02 57	1.42 94	0.77 140	2.52 176	0.96 140	6.57 194	5.74 208	0.31 170	4.36 153	2.94 168	0.61 95	0.33 80	3.08 106	0.47 116	2.46 119	2.73 114	0.84 202	0.45 163	3.66 193	3.74 163	11.30 229	7.44 186
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 184	2.05 196	2.64 202	1.31 172	1.93 196	1.19 180	3.99 214	1.07 82	9.83 241	1.78 160	5.75 211	8.79 200	0.37 109	0.90 204	5.04 188	2.20 140	0.44 78	0.90 156	5.82 149	0.88 145	2.38 114	3.43 135	0.33 163	0.41 156	3.03 187	12.72 240	3.59 113	10.90 205

FADNet_RVC	3.95 191	2.06 197	1.30 162	3.33 205	3.36 212	0.99 173	2.06 195	2.30 130	1.39 175	1.72 155	4.72 202	9.29 201	5.82 210	1.76 226	8.23 236	3.12 176	2.98 197	4.27 236	16.83 216	3.30 220	4.99 188	5.51 194	0.63 192	1.39 195	1.45 144	3.14 152	4.86 169	5.92 175

FAT-Stereo	7.20 220	2.13 198	8.68 247	7.00 221	11.87 244	5.95 217	3.19 208	7.26 230	3.52 212	5.84 240	13.06 248	18.26 224	8.49 218	1.41 220	8.81 242	6.34 240	3.65 207	4.07 235	15.49 211	6.21 235	6.75 219	6.94 231	0.74 199	4.80 237	2.92 183	7.26 209	7.50 211	16.30 223

ITSA-stereo	5.15 206	2.22 199	1.65 182	8.76 228	3.63 214	0.95 171	1.93 192	4.42 211	3.38 209	4.33 228	7.98 229	9.94 204	12.44 229	3.01 233	6.17 214	5.02 220	3.28 201	1.93 211	8.63 173	1.99 195	5.29 196	5.96 213	1.38 214	3.33 220	4.43 204	7.25 208	4.95 173	14.86 219

NCCL2	2.12 149	2.27 200	1.29 161	1.28 170	1.85 195	0.18 128	0.77 165	1.24 87	1.25 170	1.62 154	2.71 176	1.06 115	0.51 129	0.31 170	4.40 155	2.33 149	1.57 169	0.62 122	2.35 84	0.68 132	2.68 124	4.29 163	1.52 217	1.06 185	4.65 207	4.17 171	4.04 146	6.58 182

s12784h	2.07 148	2.29 201	2.24 193	1.60 177	0.69 151	0.05 85	0.03 75	2.13 126	0.55 122	1.19 134	0.13 84	1.61 136	0.68 148	0.04 62	3.20 103	3.09 174	0.78 120	0.41 95	3.50 124	0.43 105	5.42 198	2.92 119	0.11 114	0.12 72	2.64 175	1.70 129	6.64 200	11.65 208

STTRV1_RVC		2.31 202	1.06 147	5.61 216	1.39 179	5.42 215	2.59 203	3.68 201	3.77 214	4.47 231	4.40 198	16.44 220	20.14 240	1.02 207	9.83 249	3.26 179	18.06 259	0.81 147		11.45 253	18.05 271	6.27 222		4.23 229	6.12 220	7.90 216	11.99 230	28.90 253

CSAN	4.46 201	2.36 203	1.57 178	3.12 202	3.32 211	1.64 186	0.76 164	4.59 212	4.37 221	3.80 217	2.84 178	17.58 223	10.47 225	0.96 206	4.80 178	1.75 110	2.06 182	1.16 179	5.69 147	2.34 203	2.93 130	2.40 102	0.43 175	2.56 211	4.64 206	11.45 236	7.53 212	13.44 215

XPNet_ROB	3.02 176	2.54 204	1.33 164	0.73 150	1.45 182	1.04 176	0.61 159	0.83 77	1.45 178	1.16 130	3.44 185	26.85 234	0.35 101	0.40 178	3.24 111	2.22 141	3.28 201	0.79 140	3.20 108	1.19 160	2.94 131	5.51 194	0.76 200	0.46 164	0.72 116	2.37 143	9.22 219	3.37 153

SAMSARA	19.29 247	2.55 205	5.07 225	4.09 211	3.44 213	3.26 205	4.38 219	15.32 249	9.58 239	4.44 230	5.63 209	8.73 199	24.82 244	3.30 238	10.45 252	6.81 243	5.49 223	3.46 233	21.26 230	4.77 230	17.96 270	24.74 283	0.82 201	4.77 235	80.12 288	91.25 288	77.91 288	76.45 288

UCFNet_RVC	1.13 102	2.65 206	0.57 97	0.57 141	0.74 154	0.19 132	0.01 35	0.28 48	0.22 92	0.95 117	0.39 107	2.41 148	0.89 171	0.06 79	2.99 96	1.18 54	0.50 83	0.49 105	2.19 72	0.44 108	1.50 84	1.54 66	1.06 209	0.19 98	1.43 142	1.73 131	1.86 59	3.39 154

CBMV_ROB	6.09 215	2.65 206	2.29 197	8.35 227	5.74 226	5.08 212	2.76 204	5.03 220	2.35 196	3.78 216	4.70 201	21.22 227	13.56 232	0.09 105	6.04 211	3.70 191	2.84 195	1.39 188	11.35 202	8.80 247	4.92 186	3.11 128	0.43 175	2.10 206	7.06 227	10.12 233	12.96 232	11.93 210

TRStereo	3.24 183	2.66 208	7.45 239	0.35 113	0.14 46	7.79 225	0.13 130	3.04 177	0.42 110	2.75 181	1.46 152	5.69 186	0.65 145	0.09 105	3.75 134	4.23 199	0.70 115	0.63 124	6.77 157	1.21 161	4.05 161	4.81 174	0.12 116	0.24 106	2.72 177	6.73 207	12.83 231	6.09 176

ADCRef	2.96 173	2.78 209	1.02 146	0.70 149	2.21 203	1.96 192	2.42 201	0.96 80	6.10 225	1.94 165	1.15 148	1.08 116	0.74 157	1.32 218	6.01 209	3.38 186	1.34 163	1.15 178	8.41 171	2.09 198	2.59 121	3.60 139	1.88 219	0.71 178	2.81 182	8.00 217	3.42 105	10.24 204

SFCPSM	5.40 208	2.86 210	1.19 157	1.84 187	1.39 179	1.34 181	0.49 156	2.34 133	4.85 224	3.12 195	8.16 234	15.40 218	22.08 242	1.04 210	5.77 203	4.60 206	2.35 189	1.58 198	22.71 234	7.33 240	4.45 167	4.53 168	0.62 191	1.97 205	4.29 201	4.05 170	5.75 187	9.77 201

pmcnn	8.05 223	2.96 211	2.25 194	6.23 217	5.03 222	6.98 221	4.33 218	4.70 215	2.02 194	4.19 224	9.20 242	19.11 225	20.39 241	0.73 198	7.05 219	6.73 242	6.29 228	4.51 240	22.54 233	4.66 228	9.62 245	5.08 182	4.46 238	4.23 229	5.99 219	5.22 193	17.26 244	25.55 248

GwcNet-ADL	3.21 182	2.99 212	3.34 208	3.11 201	2.07 202	0.82 164	0.12 126	2.95 174	0.67 134	3.84 220	7.51 226	7.80 195	1.22 182	0.20 148	3.79 136	4.73 209	2.11 183	0.73 135	7.81 168	2.53 206	3.21 141	3.69 140	0.22 150	1.53 197	2.17 159	4.84 183	4.00 143	8.77 194

PS-NSSS	1.54 128	3.12 213	0.33 46	3.03 200	0.83 161	1.73 188	0.70 162	0.39 54	0.15 64	0.39 85	0.00 1	11.06 207	1.04 178	0.41 180	2.13 49	0.79 22	0.47 81	0.26 59	4.17 134	0.14 38	0.90 50	0.37 18	2.44 222	0.06 32	0.99 123	0.74 103	3.17 94	1.82 128

XQC	4.76 204	3.14 214	1.63 181	3.31 204	3.69 215	3.46 207	2.94 206	6.02 228	3.05 206	2.64 178	5.51 208	5.67 185	7.46 215	1.41 220	8.02 228	4.65 207	3.59 204	1.49 195	10.75 200	2.91 210	4.96 187	6.67 226	0.41 171	1.91 202	7.13 228	10.47 235	11.17 227	4.51 159

DPSNet	14.25 242	3.23 215	1.83 190	7.63 223	7.22 234	10.44 234	4.19 216	5.68 225	8.64 237	4.20 226	3.75 188	72.37 280	26.68 248	4.43 242	10.42 250	10.25 264	10.56 240	8.02 256	58.50 277	8.44 245	11.36 251	8.93 249	16.95 256	10.34 257	18.62 250	15.80 249	14.33 238	21.91 237

HBP-ISP	3.70 188	3.49 216	4.13 216	4.77 213	2.41 204	3.60 208	0.12 126	4.11 207	1.26 171	3.39 204	4.22 196	4.64 174	0.54 133	1.76 226	8.63 239	8.11 254	1.56 168	1.34 186	2.61 93	1.51 173	5.14 192	6.84 229	0.56 188	1.55 198	2.53 171	5.06 189	10.57 225	5.37 168

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 221	3.59 217	1.09 148	9.20 229	3.71 216	7.69 224	7.51 232	10.81 239	8.52 236	4.93 236	4.20 194	16.73 221	9.30 220	5.45 244	8.09 230	3.29 180	1.80 176	1.13 177	18.77 223	2.10 199	6.48 214	7.49 238	3.17 234	1.74 200	12.06 240	14.29 246	9.71 223	14.36 217

ADCL	3.91 190	3.61 218	2.28 196	1.76 183	1.76 192	3.09 202	4.16 215	1.98 116	13.71 248	2.81 185	5.14 206	2.47 149	0.65 145	1.10 214	5.38 194	2.55 155	2.02 181	2.20 216	6.41 154	2.08 197	4.87 185	4.20 160	1.40 215	1.06 185	6.69 224	6.60 205	4.33 155	11.16 207

CBMV	5.52 210	3.65 219	1.32 163	3.46 206	2.86 208	2.04 194	0.41 152	3.64 200	2.63 203	4.09 223	2.36 167	14.13 216	3.70 203	0.57 186	7.16 220	6.19 239	4.26 215	2.36 222	8.76 175	1.44 170	6.43 212	4.53 168	0.54 186	5.62 239	4.85 210	6.08 200	19.41 246	26.62 249
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 167	3.78 220	0.39 69	2.02 191	1.58 184	2.36 197	0.00 1	2.66 161	1.54 179	3.63 211	1.79 162	2.55 151	3.51 200	0.83 203	5.82 205	5.57 230	2.69 194	1.83 207	2.63 95	0.91 147	4.62 169	4.13 158	0.42 174	2.58 212	2.29 162	4.46 176	7.67 213	2.88 146

AMNet	6.77 217	3.87 221	2.62 201	4.00 210	5.86 227	6.75 219	3.31 211	2.51 149	2.47 198	3.44 206	6.68 220	9.34 202	2.05 190	7.44 246	4.79 177	9.81 261	13.48 252	7.65 255	7.95 169	7.83 242	11.47 253	7.62 241	2.74 226	4.18 228	5.52 217	8.25 220	13.24 233	17.97 227

ETE_ROB	4.62 202	4.04 222	1.52 176	1.14 167	2.02 199	2.70 199	1.28 178	1.50 96	4.25 219	1.89 162	5.88 213	37.95 248	0.84 169	1.42 222	4.94 184	2.66 157	3.81 210	0.95 163	4.84 141	1.63 179	4.01 157	5.32 186	0.67 197	1.14 189	2.03 158	3.84 167	15.25 240	7.23 184

SANet	10.32 230	4.15 223	6.27 235	5.51 214	5.49 225	8.58 231	2.27 197	15.41 250	13.03 247	2.83 186	9.09 240	60.35 271	25.50 247	2.93 231	8.06 229	3.02 170	7.05 230	3.86 234	11.43 203	3.25 219	5.27 195	5.02 181	2.60 225	7.27 250	11.08 238	12.57 239	13.36 234	23.31 243

FC-DCNN	3.82 189	4.38 224	5.67 231	9.61 231	4.14 217	8.01 228	3.26 210	4.21 208	1.69 185	2.95 191	1.54 155	5.87 190	2.09 192	0.13 126	4.40 155	2.15 136	2.54 192	1.11 176	3.38 121	0.82 144	3.11 137	2.20 90	0.65 194	3.29 219	6.33 223	4.91 186	6.98 205	7.80 189

ADCMid	6.83 218	4.46 225	4.95 224	2.16 194	4.31 219	5.71 216	7.29 230	8.83 233	12.78 245	3.11 194	8.10 232	9.83 203	9.65 223	2.84 229	8.51 238	5.42 228	4.68 219	2.83 226	18.87 226	3.22 218	7.09 227	7.70 242	5.37 240	2.33 208	5.12 214	8.71 224	5.21 179	15.24 221

DGSMNet	11.51 235	4.52 226	7.92 244	5.60 215	4.80 221	7.02 222	6.11 226	7.51 231	4.47 222	11.25 257	31.10 275	17.12 222	7.95 216	4.11 241	10.43 251	14.27 268	16.27 256	9.03 260	40.42 257	11.09 252	20.12 275	22.06 277	4.60 239	6.88 246	5.15 215	9.40 227	8.22 216	13.42 214

FC-DCNN v2	4.24 198	4.65 227	5.90 233	11.00 234	4.41 220	8.70 232	3.19 208	5.19 221	2.19 195	2.86 190	1.78 161	6.28 193	2.81 195	0.13 126	4.51 160	2.15 136	2.50 191	1.01 169	3.64 126	0.81 143	3.11 137	2.22 92	0.64 193	3.28 218	7.94 229	5.77 199	8.62 218	9.05 198

LALA_ROB	4.04 192	4.73 228	1.42 169	1.16 168	1.93 196	2.17 196	1.04 170	1.80 107	2.48 199	2.74 180	5.87 212	33.34 241	0.69 149	0.78 200	6.02 210	2.33 149	3.21 200	1.82 206	3.66 128	1.88 191	3.40 144	4.99 180	0.34 165	1.03 184	1.91 154	3.61 161	8.50 217	6.20 177

G-Net	10.87 232	4.96 229	9.71 248	3.77 208	4.24 218	7.37 223	2.01 193	10.08 237	15.80 252	4.95 237	15.59 257	48.52 262	9.05 219	0.58 189	8.11 233	8.67 256	5.49 223	4.42 238	23.80 236	15.66 258	8.01 237	8.23 245	3.06 233	5.14 238	6.15 221	13.92 244	22.56 248	23.75 244

ACV-stereo	8.15 224	5.09 230	4.79 219	8.14 226	1.73 189	11.44 235	4.25 217	3.84 204	6.16 226	5.36 239	6.72 221	5.73 187	25.08 245	1.31 217	9.40 245	10.22 263	5.83 227	2.67 225	51.43 267	14.43 255	8.48 242	6.72 228	0.88 203	2.46 210	1.95 155	3.85 168	6.75 204	5.39 169

ADCS	9.93 227	5.64 231	4.82 220	3.95 209	6.05 229	6.17 218	5.70 224	9.47 235	15.68 250	4.19 224	7.98 229	12.91 214	17.41 235	3.94 240	10.52 253	11.68 265	10.14 239	7.14 254	24.46 238	8.67 246	13.95 263	13.00 268	2.94 227	6.15 243	9.75 236	17.65 254	10.70 226	17.41 224

PVD	12.14 238	5.88 232	8.51 246	7.70 224	6.65 233	10.05 233	6.16 227	21.11 261	19.74 261	3.44 206	8.69 238	16.07 219	27.50 249	2.86 230	8.93 243	7.52 253	11.20 243	6.11 251	24.24 237	6.83 238	11.08 249	11.21 263	1.11 210	5.71 240	15.30 245	21.90 262	17.71 245	34.49 259

LSM0	22.48 255	6.09 233	4.65 218	14.89 236	10.39 242	16.43 241	13.29 243	23.38 263	15.69 251	14.75 263	18.69 265	35.79 245	33.70 259	0.93 205	73.52 286	85.94 286	13.36 251	5.62 247	55.67 275	16.83 261	21.95 276	18.82 274	4.28 237	8.01 251	16.44 246	16.43 251	28.65 254	32.66 258

AnyNet_C01	12.12 237	6.13 234	5.39 226	6.24 218	6.03 228	5.20 213	9.20 236	12.30 243	16.87 255	5.85 241	9.03 239	26.16 232	18.91 238	4.53 243	11.14 257	12.98 266	16.27 256	15.82 272	34.24 247	10.36 250	16.44 267	13.34 270	7.06 242	6.93 248	11.61 239	9.46 228	9.77 224	19.91 233

MFN_U_SF_RVC	10.34 231	6.17 235	3.69 213	9.55 230	5.13 223	12.52 238	10.34 238	12.25 242	7.05 230	12.23 259	14.31 253	22.82 228	13.03 230	8.82 249	11.37 258	4.87 215	3.83 212	3.31 231	39.34 255	5.97 234	8.56 243	8.81 248	1.45 216	6.40 245	9.49 235	8.57 222	9.56 222	19.71 232

edge stereo	11.35 234	6.83 236	10.52 250	14.06 235	12.00 245	16.55 242	12.81 242	12.42 244	7.44 232	6.06 242	15.12 256	38.81 250	17.75 236	1.25 216	7.59 224	7.29 249	5.73 226	3.11 228	25.18 239	4.53 225	6.71 217	8.01 244	4.16 236	3.71 226	8.94 232	7.65 211	13.41 235	28.72 252

MADNet+	19.30 248	7.92 237	15.32 259	17.51 239	11.42 243	8.09 229	18.41 246	28.03 270	17.21 257	12.46 260	12.08 246	33.63 243	30.37 254	9.62 250	18.64 270	14.89 269	25.78 269	10.10 262	40.05 256	16.50 260	17.34 269	12.76 267	9.48 250	18.60 268	35.02 269	20.22 258	21.19 247	38.41 263

CC-Net-ROB	5.26 207	8.36 238	1.81 188	22.68 243	6.07 230	15.19 240	7.74 234	0.45 60	0.84 146	1.53 153	0.00 1	23.78 230	3.00 197	3.15 234	2.92 89	0.74 19	2.29 187	1.51 196	11.50 204	0.48 117	1.21 65	1.47 59	9.41 247	0.22 104	2.30 163	2.51 147	2.25 65	8.72 193

FBW_ROB	7.98 222	9.24 239	5.57 229	20.21 242	8.25 237	12.08 236	8.09 235	4.92 218	1.58 182	3.30 199	5.15 207	13.88 215	3.03 198	7.45 247	6.23 215	1.49 81	2.89 196	0.79 140	33.18 246	1.93 193	5.24 194	4.40 166	9.43 248	8.29 252	4.88 211	7.69 212	4.88 170	21.40 236

MeshStereo	13.21 241	10.28 240	5.53 228	24.29 246	14.71 246	17.26 243	7.30 231	12.03 240	7.47 233	4.66 233	9.13 241	38.56 249	29.80 252	0.45 181	9.43 246	7.37 251	3.76 208	2.44 223	18.85 225	2.41 205	12.93 260	7.18 233	1.21 211	5.79 241	22.04 253	16.38 250	33.15 259	32.34 257
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
SGM_RVC	10.08 228	10.50 241	3.60 212	16.68 237	8.80 238	14.87 239	7.11 229	9.19 234	6.25 227	4.06 222	7.33 225	24.89 231	18.29 237	0.57 186	4.57 164	1.98 129	3.30 203	1.17 180	20.75 229	2.20 200	4.80 175	2.23 93	2.29 221	3.65 225	17.68 249	13.31 243	33.30 261	28.67 251
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 233	10.59 242	6.33 236	17.49 238	6.29 232	7.85 227	10.69 239	18.03 256	23.43 265	11.13 254	4.86 204	14.66 217	5.81 209	9.65 251	9.78 248	5.91 233	3.18 199	5.17 243	39.06 254	7.03 239	7.92 236	9.81 254	7.04 241	7.22 249	14.77 243	8.85 225	6.40 196	17.43 225

LE_ROB	22.46 254	10.87 243	12.67 254	32.44 248	37.93 259	31.36 250	33.43 255	23.22 262	21.14 264	6.73 245	17.81 263	52.15 266	50.94 278	1.56 223	6.43 217	2.92 166	3.14 198	1.46 192	30.14 241	8.43 244	7.23 229	4.28 162	7.08 243	25.69 273	34.50 268	36.15 280	53.30 281	53.30 277

MFMNet_re	16.26 243	13.95 244	7.70 242	24.27 245	9.34 240	33.99 255	17.43 244	12.42 244	19.62 260	10.23 253	13.58 251	39.02 251	13.47 231	1.40 219	10.73 254	10.12 262	29.43 275	12.22 263	31.31 242	10.07 249	17.19 268	9.15 250	8.44 245	9.02 254	8.97 234	5.68 198	24.08 250	36.04 261

SPS-STEREO	20.13 251	14.92 245	11.88 252	19.84 241	20.39 247	18.24 244	9.27 237	16.06 253	19.74 261	19.91 268	20.06 268	33.66 244	37.68 262	7.23 245	13.17 263	16.66 272	26.75 271	16.01 273	32.30 244	23.65 269	30.25 282	22.84 280	13.67 253	13.47 265	16.56 247	15.26 248	29.55 257	24.45 245
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 236	15.35 246	4.54 217	19.02 240	8.08 236	18.74 245	10.83 240	12.03 240	7.24 231	3.01 192	6.09 216	36.06 246	23.95 243	0.75 199	4.47 157	1.51 85	3.60 206	0.75 137	20.06 228	1.60 176	4.23 163	1.65 69	1.36 213	3.34 221	25.09 255	20.48 259	34.27 264	25.03 246

SGM+DAISY	20.91 252	16.10 247	12.43 253	22.81 244	21.80 248	24.45 248	18.63 247	17.89 255	12.77 244	18.42 267	19.55 266	30.39 238	40.48 264	11.67 253	12.56 261	15.10 270	25.73 268	12.69 266	34.93 249	21.56 267	26.12 279	22.15 278	21.16 257	12.73 262	17.44 248	13.30 242	33.35 262	28.26 250

MDST_ROB	10.13 229	16.70 248	3.04 206	29.06 247	9.34 240	20.66 246	5.02 223	5.90 226	1.98 193	3.16 197	2.70 175	11.22 208	28.15 250	0.18 141	6.30 216	1.37 72	1.21 154	0.34 82	7.74 166	1.01 150	4.67 170	3.95 150	1.92 220	1.94 204	26.55 257	19.78 257	37.02 266	22.50 241

MANE	19.83 250	17.14 249	15.43 260	34.46 251	23.74 251	25.27 249	17.85 245	19.50 260	17.04 256	6.13 243	12.40 247	41.03 252	35.23 260	3.36 239	7.87 227	8.98 257	7.09 231	29.77 281	21.81 232	3.71 222	9.51 244	5.54 197	2.50 223	8.83 253	34.12 266	27.95 272	51.25 279	47.85 273

DDUNet	12.41 239	19.68 250	3.23 207	36.37 253	24.08 252	34.35 256	31.95 254	1.86 110	1.63 183	1.44 150	3.43 184	12.02 210	3.65 202	83.75 265	4.54 162	2.28 142	8.10 237	3.39 232	18.01 218	4.26 223	6.60 216	4.81 174	16.44 255	0.64 175	1.08 126	0.61 95	4.68 164	2.12 135

ELAS_RVC	19.26 246	19.85 251	14.31 256	33.92 250	22.40 249	33.39 254	19.24 248	15.07 248	10.89 242	8.20 248	17.30 260	54.84 268	32.79 258	3.23 236	8.72 240	3.46 189	11.25 244	6.19 253	19.97 227	7.86 243	12.63 258	12.02 266	9.45 249	10.70 258	30.22 261	22.17 263	41.23 272	38.75 265
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 240	20.60 252	3.50 211	36.40 254	28.77 255	31.44 251	39.49 258	2.59 156	1.77 189	2.37 173	6.03 214	11.55 209	3.79 204	74.28 262	5.35 193	2.47 151	8.42 238	2.92 227	18.81 224	4.63 227	7.35 231	4.85 177	12.22 251	1.18 190	1.15 127	2.47 146	4.49 159	2.18 137

ELAS	19.48 249	22.90 253	14.50 257	35.26 252	24.25 253	31.48 252	19.80 250	16.72 254	15.91 253	7.71 246	15.62 258	48.88 263	30.47 255	3.20 235	9.19 244	3.39 187	10.97 241	5.79 248	21.49 231	6.53 237	11.69 254	11.90 265	9.30 246	9.63 255	32.86 263	24.17 267	41.19 271	41.31 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 245	25.20 254	16.96 263	40.13 256	26.93 254	32.21 253	21.77 251	19.35 259	16.49 254	7.75 247	17.60 261	46.83 260	36.96 261	1.06 211	8.10 231	2.99 169	3.81 210	1.57 197	31.85 243	5.18 231	6.77 221	5.31 185	3.04 232	9.71 256	29.57 259	23.01 266	40.22 268	35.81 260

BEATNet-Init1	23.62 258	27.86 255	13.22 255	44.78 257	23.54 250	38.58 257	23.96 252	18.57 257	18.15 259	9.17 249	13.26 249	47.63 261	48.00 273	3.29 237	12.31 259	9.22 258	7.35 233	5.48 246	48.70 265	19.34 263	12.33 257	11.24 264	7.11 244	11.28 259	33.76 265	21.63 260	60.52 285	47.50 272

JetBlue	32.19 266	30.24 256	35.83 280	39.74 255	34.14 257	43.67 258	35.54 256	29.41 274	45.70 276	14.86 264	8.65 237	79.62 285	19.51 239	25.38 256	15.92 269	16.55 271	38.70 281	25.92 280	35.72 250	25.05 272	29.56 281	23.18 281	32.21 258	26.78 274	30.47 262	28.96 273	48.44 277	49.33 274

WAO-7	27.19 262	31.49 257	25.61 272	33.41 249	34.55 258	21.90 247	27.96 253	47.14 280	47.22 278	29.27 273	38.50 278	41.69 254	40.59 267	12.37 254	31.37 277	17.44 273	15.34 254	8.53 257	46.18 261	20.63 266	9.79 248	10.78 259	3.30 235	33.50 278	22.38 254	21.79 261	23.87 249	37.39 262

SQANet	17.87 244	31.68 258	5.41 227	57.78 259	33.35 256	57.44 260	39.25 257	4.37 210	1.73 186	4.89 235	1.53 154	30.38 237	5.54 207	56.25 259	3.78 135	1.32 65	5.20 222	1.48 194	29.72 240	1.71 180	6.45 213	5.45 193	54.26 264	1.90 201	4.80 208	8.48 221	9.52 221	18.82 231

DispFullNet	26.27 259	39.81 259	17.89 264	52.75 258	38.74 260	45.03 259	55.21 261	13.74 247	12.89 246	13.75 261	9.88 244	43.75 256	32.46 257	86.51 266	11.01 255	13.68 267	29.48 276	16.23 274	51.78 270	14.64 256	13.87 262	10.46 257	14.59 254	6.22 244	8.62 231	8.03 219	16.08 241	32.10 256

Ntro	22.77 256	41.10 260	9.75 249	63.11 267	42.85 263	62.03 268	56.57 262	8.43 232	6.55 229	12.02 258	2.06 165	33.43 242	6.53 211	75.01 263	4.99 185	1.38 73	7.98 236	2.25 217	37.75 252	9.51 248	6.94 223	6.04 217	55.49 266	3.02 215	10.71 237	14.77 247	13.49 237	21.09 235

ACVNet-4b	26.61 260	42.01 261	11.61 251	69.47 276	47.43 266	69.50 278	76.65 276	10.80 238	9.82 240	15.00 265	1.59 156	58.27 269	9.88 224	93.43 273	4.75 174	1.87 116	13.94 253	5.15 242	32.30 244	13.54 254	7.25 230	5.67 201	58.95 270	4.34 233	12.13 241	9.30 226	15.06 239	18.72 230

ACVNet_1	26.74 261	42.56 262	14.81 258	66.86 272	48.56 268	65.11 275	82.56 281	15.95 252	8.17 235	11.16 255	5.65 210	32.31 240	25.19 246	93.82 274	7.38 223	2.02 130	15.91 255	6.16 252	34.50 248	10.98 251	8.17 239	6.10 218	59.12 271	5.79 241	19.06 251	9.75 231	9.37 220	15.02 220

otaku	21.36 253	42.67 263	7.67 240	62.47 265	41.26 262	63.18 270	49.95 259	6.15 229	4.57 223	10.22 252	1.83 163	32.26 239	9.33 221	65.85 261	4.60 166	1.61 91	7.10 232	1.41 190	36.88 251	7.74 241	7.03 224	5.98 215	54.87 265	2.69 214	8.31 230	9.47 229	13.48 236	18.26 229

RainbowNet	27.62 263	45.59 264	16.83 262	69.42 275	46.28 264	68.08 277	69.73 271	9.87 236	3.31 208	17.67 266	2.40 168	45.29 257	28.15 250	91.67 269	11.05 256	3.10 175	10.99 242	5.02 241	43.52 260	16.90 262	8.37 240	6.69 227	58.54 269	4.55 234	13.10 242	12.31 238	16.72 242	20.53 234

WAO-6	36.54 270	46.81 265	19.38 265	60.03 260	52.14 274	58.04 261	63.77 264	27.20 267	42.09 272	33.11 276	17.67 262	42.19 255	50.09 277	89.85 267	29.06 275	18.00 275	22.89 264	12.66 265	41.03 258	25.00 271	19.25 272	17.73 272	34.12 259	17.43 267	42.37 275	25.35 268	36.73 265	42.55 270

ACVNet_2	32.06 265	47.10 266	20.06 266	67.26 274	49.84 273	64.97 273	85.15 284	28.04 271	14.34 249	14.44 262	8.02 231	51.06 265	30.19 253	92.01 272	8.75 241	2.50 153	19.20 260	5.27 244	50.34 266	16.10 259	8.16 238	5.63 200	57.79 267	13.22 264	36.40 270	13.10 241	24.92 251	31.82 255

IMH-64-1	33.95 267	47.85 267	23.39 268	61.17 261	49.33 271	61.76 266	67.81 266	27.05 265	35.73 267	10.03 250	14.78 254	45.47 258	40.48 264	93.88 275	14.40 265	7.26 247	20.70 261	8.75 258	47.06 262	20.52 264	11.86 255	10.05 255	59.37 273	11.73 260	41.46 273	17.26 252	27.54 252	39.89 266

IMH-64	33.95 267	47.85 267	23.39 268	61.17 261	49.33 271	61.76 266	67.81 266	27.05 265	35.73 267	10.03 250	14.78 254	45.47 258	40.48 264	93.88 275	14.40 265	7.26 247	20.70 261	8.75 258	47.06 262	20.52 264	11.86 255	10.05 255	59.37 273	11.73 260	41.46 273	17.26 252	27.54 252	39.89 266

LVE	39.30 273	48.25 269	30.12 275	73.97 282	64.66 279	64.57 272	77.85 277	28.17 272	23.72 266	37.91 278	35.79 276	37.41 247	49.58 274	95.15 285	12.46 260	5.89 232	24.18 265	12.87 268	53.55 272	26.04 274	13.99 264	13.05 269	69.20 282	25.62 272	43.97 276	29.71 275	40.99 270	22.41 240

PSMNet_ROB	31.36 264	48.75 270	16.32 261	64.48 269	46.97 265	60.77 264	61.30 263	19.02 258	20.70 263	27.57 272	24.90 272	41.43 253	42.18 268	83.15 264	13.95 264	4.06 197	17.90 258	5.94 250	42.51 259	15.37 257	11.21 250	9.54 253	57.95 268	14.27 266	29.64 260	19.74 256	29.38 256	17.81 226

IMH	35.14 269	49.00 271	23.80 270	61.52 263	49.14 270	63.04 269	67.99 268	27.86 269	38.05 271	11.18 256	14.22 252	49.01 264	53.30 281	93.93 277	14.60 268	7.08 246	21.66 263	9.65 261	47.64 264	22.22 268	11.39 252	9.32 251	59.41 275	12.98 263	40.95 272	19.12 255	29.12 255	41.73 269

TorneroNet-64	38.80 272	50.14 272	23.16 267	63.45 268	47.59 267	63.57 271	68.85 269	27.44 268	44.99 274	21.03 269	13.47 250	69.75 279	56.51 282	94.74 279	18.85 272	8.54 255	26.03 270	15.59 271	53.93 274	25.94 273	12.81 259	10.53 258	61.35 276	21.98 269	33.37 264	26.73 270	33.93 263	53.30 277

Dean	42.92 275	51.28 273	31.30 276	76.75 283	64.32 278	79.06 287	83.43 283	42.61 276	43.67 273	35.18 277	22.58 271	60.75 272	56.83 283	94.89 282	13.15 262	4.20 198	27.88 272	12.35 264	63.72 280	28.96 277	9.62 245	7.74 243	59.21 272	22.07 270	48.58 279	35.91 279	53.04 280	29.88 254

TorneroNet	39.82 274	53.94 274	26.20 273	66.81 271	49.07 269	65.07 274	70.90 272	26.31 264	46.32 277	24.07 270	20.96 270	67.36 278	52.11 280	94.83 281	18.77 271	9.35 259	24.89 267	16.30 275	53.07 271	24.04 270	13.64 261	11.04 262	61.85 277	22.68 271	36.84 271	25.85 269	42.63 273	50.33 275

DPSimNet_ROB	58.77 283	55.98 275	59.21 286	62.88 266	73.92 286	60.20 263	64.84 265	28.34 273	91.63 288	80.59 286	52.65 281	74.49 283	47.24 272	90.64 268	55.91 283	45.99 284	54.62 285	42.30 284	68.03 283	59.25 286	51.18 286	59.54 286	44.54 260	45.19 283	44.85 277	61.56 285	56.15 282	55.05 279

WAO-8	44.25 276	56.07 276	34.81 278	70.40 278	61.11 275	71.92 281	71.92 273	43.60 277	48.93 279	32.20 274	26.30 273	67.35 276	49.97 275	91.99 270	26.69 273	19.01 278	29.42 273	13.46 269	51.63 268	37.17 280	16.32 265	10.83 260	44.60 261	27.68 275	53.45 283	35.23 277	47.57 275	55.24 280

Venus	44.25 276	56.07 276	34.81 278	70.38 277	61.11 275	71.92 281	71.92 273	43.60 277	48.93 279	32.20 274	26.30 273	67.35 276	49.97 275	91.99 270	26.69 273	19.01 278	29.42 273	13.46 269	51.63 268	37.17 280	16.32 265	10.83 260	44.60 261	27.68 275	53.45 283	35.23 277	47.57 275	55.24 280

UNDER WATER-64	53.24 281	62.47 278	43.72 283	79.20 285	70.94 283	76.00 285	87.61 287	65.70 285	45.62 275	52.26 284	61.76 284	72.47 281	58.44 285	94.91 284	30.75 276	17.95 274	34.62 280	25.80 279	53.84 273	26.41 275	19.77 274	21.35 276	75.52 286	44.10 282	50.84 281	55.27 284	40.93 269	69.21 286

PWCK	38.25 271	63.47 279	23.98 271	73.60 281	41.23 261	60.98 265	51.31 260	54.00 281	35.86 269	26.51 271	39.23 279	62.00 274	46.09 270	26.43 257	14.46 267	9.53 260	30.80 277	12.71 267	83.96 286	28.46 276	23.42 277	13.60 271	47.98 263	30.51 277	34.48 267	27.91 271	31.53 258	38.61 264

notaker	49.83 278	63.78 280	33.18 277	70.81 279	66.40 280	70.73 280	78.98 279	45.33 279	64.15 283	43.75 281	59.49 283	60.26 270	51.62 279	93.99 278	46.45 281	31.86 280	34.38 279	24.64 278	65.77 282	41.22 282	24.40 278	24.26 282	68.58 281	39.92 281	26.43 256	29.62 274	38.96 267	46.51 271

ktn	52.79 280	63.82 281	30.11 274	66.93 273	72.48 285	66.28 276	78.41 278	39.02 275	71.70 285	45.89 283	67.47 285	52.57 267	45.22 269	95.33 286	48.59 282	35.19 281	41.05 283	31.49 282	60.62 278	36.06 279	32.70 284	35.82 284	63.06 278	38.69 279	45.38 278	41.08 281	57.93 283	62.41 283

UNDER WATER	52.38 279	65.77 282	42.25 281	77.68 284	67.77 281	74.59 284	85.69 286	61.52 284	50.72 281	41.81 280	48.33 280	74.09 282	57.87 284	94.82 280	34.80 279	18.86 277	33.89 278	24.15 277	57.03 276	29.54 278	19.73 273	18.75 273	69.48 283	49.19 285	52.93 282	49.45 282	44.09 274	69.45 287

HanzoNet	60.55 285	68.65 283	42.85 282	71.08 280	71.43 284	71.96 283	79.15 280	59.75 283	75.19 286	45.14 282	74.83 287	74.50 284	63.75 286	96.51 287	43.02 280	39.58 282	52.48 284	47.20 285	75.57 284	51.40 284	44.83 285	44.21 285	72.81 284	39.33 280	54.31 285	50.20 283	60.45 284	64.70 285

JetRed	62.68 286	71.30 284	68.71 287	66.70 270	63.10 277	69.94 279	74.63 275	66.20 286	66.87 284	41.55 279	36.99 277	80.77 287	12.41 228	62.44 260	66.90 285	66.45 285	65.00 286	75.57 289	62.84 279	53.56 285	77.95 287	72.78 287	73.29 285	48.99 284	55.75 286	62.99 286	66.04 286	62.58 284

MADNet++	76.54 287	72.15 285	83.11 289	61.53 264	81.21 287	58.42 262	69.47 270	68.24 288	78.58 287	85.63 287	92.37 288	80.60 286	85.04 288	36.71 258	81.19 287	89.82 287	88.15 288	69.64 287	82.54 285	91.39 288	92.32 288	93.48 289	65.75 279	90.26 289	59.09 287	74.29 287	74.25 287	61.32 282

KSHMR	56.45 282	73.76 286	53.18 285	81.77 286	70.47 282	77.94 286	83.01 282	67.07 287	54.37 282	56.94 285	54.51 282	61.36 273	46.54 271	94.90 283	59.43 284	44.62 283	39.11 282	36.00 283	64.69 281	47.55 283	28.73 280	19.90 275	65.78 280	55.97 287	49.71 280	33.30 276	50.13 278	53.27 276

LRCNet_RVC	60.25 284	73.90 287	44.96 284	94.13 287	95.20 288	91.02 288	85.32 285	54.56 282	36.51 270	98.66 288	73.01 286	91.80 290	67.46 287	96.60 288	33.95 278	18.60 276	69.32 287	51.86 286	94.53 287	64.28 287	31.29 283	22.24 279	94.67 287	54.29 286	19.85 252	10.16 234	33.16 260	25.34 247

DLNR_Zeroshot_test	22.90 257	78.82 288	7.01 237	99.97 288	0.31 109	0.15 122	98.85 288	3.30 191	0.54 120	3.17 198	2.43 171	5.81 188	0.93 174	21.74 255	96.26 289	100.00 292	24.75 266	22.56 276	22.80 235	1.79 185	8.42 241	6.44 223	0.04 81	0.30 138	2.39 166	4.03 169	2.05 61	3.31 151

MEDIAN_ROB	97.56 289	99.08 289	98.39 290	100.00 289	99.99 289	100.00 292	100.00 292	99.49 291	98.31 289	100.00 291	99.95 292	97.97 291	96.05 289	99.97 290	99.41 290	98.43 289	98.53 290	98.66 290	99.88 290	97.95 289	93.38 290	96.45 291	100.00 290	97.23 290	86.96 289	92.33 289	89.80 289	95.90 290

DGTPSM_ROB	99.52 292	99.77 290	100.00 293	100.00 289	100.00 290	100.00 292	100.00 292	99.17 289	100.00 292	99.31 289	99.64 291	91.36 288	99.13 290	100.00 291	99.94 293	100.00 292	99.82 291	99.99 292	99.53 288	99.99 291	99.80 294	99.66 293	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 293	100.00 292	100.00 293

DPSMNet_ROB	99.53 293	99.78 291	100.00 293	100.00 289	100.00 290	100.00 292	100.00 292	99.17 289	100.00 292	99.31 289	99.63 290	91.42 289	99.14 291	100.00 291	99.94 293	100.00 292	99.82 291	99.99 292	99.62 289	99.99 291	99.79 293	99.66 293	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 293	100.00 292	100.00 293

HaxPig	98.97 291	100.00 292	98.94 291	100.00 289	100.00 290	99.99 291	100.00 292	99.99 292	99.97 291	100.00 291	99.99 293	100.00 295	99.95 292	100.00 291	99.56 291	99.43 290	99.97 293	99.57 291	100.00 291	100.00 293	97.25 291	96.32 290	99.99 289	99.98 292	89.17 290	99.51 291	94.19 290	98.51 291

PML	96.14 288	100.00 292	82.26 288	100.00 289	100.00 290	100.00 292	99.16 291	100.00 293	98.98 290	100.00 291	95.95 289	99.91 294	100.00 293	98.52 289	94.87 288	92.63 288	90.73 289	73.63 288	100.00 291	98.25 290	92.56 289	85.93 288	97.80 288	98.67 291	96.15 292	99.98 292	100.00 292	99.92 292

CasAABBNet	100.00 296	100.00 292	100.00 293	100.00 289	100.00 290	100.00 292	100.00 292	100.00 293	100.00 292	100.00 291	100.00 294	100.00 295	100.00 293	100.00 291	100.00 295	100.00 292	100.00 294	100.00 294	100.00 291	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 293	100.00 292	100.00 293

DPSM_ROB	99.92 294	100.00 292	100.00 293	100.00 289	100.00 290	98.97 289	98.99 289	100.00 293	100.00 292	100.00 291	100.00 294	99.90 292	100.00 293	100.00 291	100.00 295	100.00 292	100.00 294	100.00 294	100.00 291	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 293	100.00 292	100.00 293

DPSM	99.92 294	100.00 292	100.00 293	100.00 289	100.00 290	98.97 289	98.99 289	100.00 293	100.00 292	100.00 291	100.00 294	99.90 292	100.00 293	100.00 291	100.00 295	100.00 292	100.00 294	100.00 294	100.00 291	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 293	100.00 292	100.00 293

AVERAGE_ROB	98.95 290	100.00 292	99.79 292	100.00 289	100.00 290	100.00 292	100.00 292	100.00 293	100.00 292	100.00 291	100.00 294	100.00 295	100.00 293	100.00 291	99.77 292	99.85 291	100.00 294	100.00 294	100.00 291	100.00 293	98.12 292	99.51 292	100.00 290	100.00 293	93.43 291	93.75 290	94.35 291	93.16 289

ASD4																								86.17 288

Low-res two-view benchmark