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

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.03 8	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 19	0.03 17	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.04 17	0.04 20	0.01 1	0.01 2	0.05 10	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.04 9	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.03 8

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.04 19	0.03 8	0.06 50	0.03 13	0.01 1	0.02 15	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 6	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.02 1	0.04 8	0.02 1	0.03 8

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

U	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.05 10	0.05 6	0.05 14	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 11	0.04 8	0.02 1	0.03 8

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 4	0.02 13	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.03 28	0.01 2	0.05 10	0.05 6	0.04 4	0.05 17	0.04 7	0.04 16	0.04 9	0.04 20	0.01 2	0.02 5	0.05 17	0.05 17	0.05 24	0.03 8

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 11	0.03 1	0.02 1	0.02 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
MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.03 12	0.01 1	0.01 1	0.02 15	0.05 10	0.05 6	0.04 4	0.05 17	0.04 7	0.03 5	0.04 9	0.04 20	0.03 38	0.03 17	0.03 2	0.04 8	0.03 10	0.04 18

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 6	0.02 8	0.03 18	0.02 13	0.03 12	0.03 12	0.03 8	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.05 14	0.03 2	0.06 22	0.02 1	0.04 9	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 17	0.03 1	0.04 18	0.03 8

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.05 26	0.05 31	0.04 20	0.04 17	0.04 20	0.02 10	0.03 31	0.05 10	0.06 20	0.04 4	0.04 6	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.04 8	0.02 1	0.03 8

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.02 13	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 10	0.02 15	0.05 10	0.05 6	0.06 21	0.04 6	0.06 22	0.03 5	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.03 17	0.04 11	0.05 17	0.03 10	0.03 8

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.02 3	0.04 20	0.03 28	0.02 15	0.05 10	0.05 6	0.05 14	0.05 17	0.04 7	0.03 5	0.06 21	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.06 22	0.05 17	0.04 18	0.04 18

Occ-G	0.04 20	0.04 28	0.03 20	0.04 29	0.02 8	0.03 18	0.02 13	0.04 18	0.03 12	0.03 8	0.05 31	0.03 13	0.02 10	0.02 15	0.05 10	0.06 20	0.06 21	0.06 25	0.07 26	0.04 16	0.05 15	0.03 7	0.04 60	0.03 17	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.05 24

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 8	0.03 12	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MaDis-Stereo	0.07 46	0.04 28	0.05 61	0.03 20	0.02 8	0.03 18	0.03 29	0.06 31	0.06 50	0.04 20	0.06 50	0.10 56	0.05 62	0.02 15	0.07 35	0.08 44	0.10 45	0.09 70	0.07 26	0.05 28	0.10 47	0.10 148	0.01 2	0.05 50	0.11 80	0.18 210	0.13 104	0.16 130

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 3	0.02 6	0.02 8	0.02 4	0.02 13	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 5	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

RAFT	0.06 30	0.03 17	0.05 61	0.03 20	0.02 8	0.03 18	0.02 13	0.07 41	0.04 19	0.04 20	0.06 50	0.07 40	0.05 62	0.01 2	0.06 24	0.06 20	0.07 25	0.05 17	0.05 15	0.04 16	0.06 21	0.07 63	0.01 2	0.04 30	0.13 99	0.14 136	0.13 104	0.15 116

DFGA-Net	0.05 25	0.05 41	0.03 20	0.04 29	0.03 19	0.04 30	0.03 29	0.05 26	0.04 19	0.06 33	0.05 31	0.10 56	0.04 43	0.03 31	0.06 24	0.07 31	0.08 31	0.07 37	0.07 26	0.05 28	0.07 28	0.04 20	0.03 38	0.04 30	0.07 30	0.06 27	0.06 34	0.09 50

LG-Stereo	0.03 6	0.03 17	0.02 3	0.02 6	0.03 19	0.02 4	0.01 1	0.04 18	0.05 31	0.04 20	0.02 3	0.05 27	0.02 10	0.01 2	0.04 2	0.05 6	0.05 14	0.04 6	0.05 15	0.04 16	0.07 28	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.05 17	0.04 8	0.04 18	0.04 18

DEFOM-Stereo	0.04 20	0.03 17	0.02 3	0.04 29	0.03 19	0.03 18	0.02 13	0.04 18	0.04 19	0.04 20	0.04 17	0.03 13	0.02 10	0.02 15	0.05 10	0.05 6	0.07 25	0.06 25	0.06 22	0.04 16	0.06 21	0.03 7	0.02 19	0.02 5	0.06 22	0.06 27	0.05 24	0.04 18

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 3	0.03 20	0.03 19	0.03 18	0.02 13	0.04 18	0.04 19	0.04 20	0.03 12	0.03 13	0.02 10	0.02 15	0.05 10	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.04 7	0.04 16	0.04 9	0.04 20	0.03 38	0.03 17	0.03 2	0.05 17	0.03 10	0.03 8

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.03 19	0.03 18	0.02 13	0.02 3	0.03 12	0.03 8	0.03 12	0.02 5	0.02 10	0.02 15	0.05 10	0.05 6	0.04 4	0.04 6	0.05 15	0.03 5	0.04 9	0.03 7	0.02 19	0.02 5	0.03 2	0.04 8	0.03 10	0.02 1

RSM	0.03 6	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.03 19	0.03 18	0.02 13	0.03 12	0.02 3	0.03 8	0.04 17	0.04 20	0.02 10	0.02 15	0.05 10	0.06 20	0.05 14	0.04 6	0.05 15	0.04 16	0.05 15	0.03 7	0.01 2	0.03 17	0.04 11	0.04 8	0.03 10	0.03 8

StereoVision	0.06 30	0.03 17	0.04 36	0.03 20	0.03 19	0.03 18	0.02 13	0.06 31	0.11 156	0.02 3	0.05 31	0.03 13	0.06 88	0.01 2	0.08 64	0.10 90	0.06 21	0.05 17	0.08 37	0.07 58	0.06 21	0.05 30	0.02 19	0.04 30	0.10 65	0.08 41	0.10 66	0.12 87

UniTT-Stereo	0.07 46	0.04 28	0.04 36	0.04 29	0.03 19	0.05 54	0.03 29	0.06 31	0.05 31	0.06 33	0.04 17	0.07 40	0.12 174	0.07 112	0.08 64	0.07 31	0.11 51	0.08 44	0.08 37	0.07 58	0.09 39	0.08 80	0.08 152	0.04 30	0.09 49	0.16 179	0.06 34	0.09 50

AEACV	0.04 20	0.03 17	0.02 3	0.04 29	0.03 19	0.02 4	0.02 13	0.03 12	0.03 12	0.03 8	0.03 12	0.03 13	0.02 10	0.01 2	0.05 10	0.06 20	0.05 14	0.05 17	0.07 26	0.04 16	0.06 21	0.03 7	0.01 2	0.02 5	0.06 22	0.06 27	0.04 18	0.03 8

iRaftStereo_RVC	0.05 25	0.03 17	0.03 20	0.03 20	0.03 19	0.03 18	0.02 13	0.05 26	0.04 19	0.06 33	0.05 31	0.05 27	0.03 28	0.02 15	0.06 24	0.06 20	0.10 45	0.07 37	0.07 26	0.05 28	0.09 39	0.04 20	0.02 19	0.03 17	0.07 30	0.06 27	0.05 24	0.05 24

LGtest1	0.06 30	0.04 28	0.03 20	0.04 29	0.04 29	0.04 30	0.03 29	0.08 47	0.08 88	0.07 41	0.04 17	0.06 36	0.03 28	0.05 67	0.07 35	0.07 31	0.12 60	0.07 37	0.10 61	0.07 58	0.12 65	0.06 46	0.04 60	0.03 17	0.07 30	0.06 27	0.08 47	0.06 36

SGD-Stereo	0.06 30	0.04 28	0.03 20	0.05 44	0.04 29	0.06 69	0.03 29	0.04 18	0.06 50	0.08 44	0.05 31	0.05 27	0.03 28	0.03 31	0.07 35	0.08 44	0.14 78	0.06 25	0.09 50	0.05 28	0.12 65	0.05 30	0.03 38	0.04 30	0.08 40	0.08 41	0.12 90	0.09 50

AIO_rvc	0.06 30	0.06 62	0.03 20	0.05 44	0.04 29	0.04 30	0.03 29	0.08 47	0.06 50	0.10 54	0.04 17	0.08 44	0.02 10	0.03 31	0.06 24	0.07 31	0.08 31	0.06 25	0.07 26	0.05 28	0.12 65	0.05 30	0.02 19	0.03 17	0.06 22	0.06 27	0.05 24	0.05 24

IGEV-Stereo+	0.06 30	0.03 17	0.03 20	0.03 20	0.04 29	0.03 18	0.03 29	0.16 111	0.06 50	0.20 121	0.06 50	0.06 36	0.03 28	0.04 51	0.07 35	0.08 44	0.10 45	0.06 25	0.09 50	0.06 42	0.12 65	0.06 46	0.03 38	0.03 17	0.07 30	0.06 27	0.03 10	0.07 39

RSM++	0.04 20	0.03 17	0.03 20	0.02 6	0.04 29	0.02 4	0.03 29	0.05 26	0.04 19	0.04 20	0.04 17	0.05 27	0.02 10	0.02 15	0.06 24	0.06 20	0.05 14	0.05 17	0.05 15	0.04 16	0.07 28	0.04 20	0.02 19	0.03 17	0.06 22	0.05 17	0.04 18	0.04 18

plain	0.06 30	0.04 28	0.04 36	0.04 29	0.04 29	0.05 54	0.03 29	0.08 47	0.04 19	0.09 46	0.05 31	0.06 36	0.02 10	0.02 15	0.07 35	0.08 44	0.12 60	0.08 44	0.08 37	0.06 42	0.08 36	0.04 20	0.02 19	0.05 50	0.09 49	0.09 48	0.08 47	0.09 50

MIF-Stereo (partial)	0.06 30	0.05 41	0.06 90	0.05 44	0.04 29	0.05 54	0.03 29	0.08 47	0.07 69	0.07 41	0.04 17	0.05 27	0.06 88	0.04 51	0.08 64	0.08 44	0.11 51	0.08 44	0.08 37	0.05 28	0.09 39	0.05 30	0.02 19	0.06 75	0.10 65	0.08 41	0.07 41	0.08 43

anonymousdsp	0.05 25	0.04 28	0.03 20	0.03 20	0.04 29	0.04 30	0.04 56	0.06 31	0.05 31	0.06 33	0.04 17	0.03 13	0.02 10	0.03 31	0.06 24	0.07 31	0.08 31	0.06 25	0.08 37	0.05 28	0.09 39	0.05 30	0.03 38	0.03 17	0.05 17	0.05 17	0.05 24	0.05 24

TESTraft	0.09 63	0.06 62	0.06 90	0.04 29	0.04 29	0.05 54	0.06 99	0.09 52	0.08 88	0.09 46	0.08 87	0.12 73	0.13 187	0.03 31	0.09 98	0.10 90	0.11 51	0.09 70	0.08 37	0.07 58	0.13 84	0.12 188	0.02 19	0.05 50	0.14 121	0.12 94	0.14 117	0.20 181

RAFT_CTSACE	0.07 46	0.04 28	0.06 90	0.03 20	0.04 29	0.05 54	0.05 66	0.06 31	0.06 50	0.09 46	0.04 17	0.10 56	0.09 143	0.03 31	0.07 35	0.08 44	0.11 51	0.07 37	0.07 26	0.05 28	0.12 65	0.08 80	0.03 38	0.06 75	0.12 88	0.13 111	0.12 90	0.15 116

test_5	0.08 57	0.05 41	0.07 119	0.04 29	0.04 29	0.04 30	0.04 56	0.09 52	0.05 31	0.05 28	0.07 64	0.12 73	0.12 174	0.02 15	0.07 35	0.09 61	0.07 25	0.07 37	0.08 37	0.06 42	0.10 47	0.09 115	0.02 19	0.07 111	0.10 65	0.13 111	0.13 104	0.18 158

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 57	0.06 62	0.05 61	0.05 44	0.04 29	0.04 30	0.04 56	0.14 97	0.07 69	0.21 131	0.04 17	0.12 73	0.04 43	0.03 31	0.07 35	0.09 61	0.09 41	0.06 25	0.10 61	0.05 28	0.11 51	0.05 30	0.03 38	0.05 50	0.12 88	0.09 48	0.09 60	0.09 50

AFF-stereo	0.06 30	0.05 41	0.05 61	0.05 44	0.04 29	0.04 30	0.03 29	0.11 63	0.06 50	0.16 78	0.04 17	0.08 44	0.03 28	0.02 15	0.06 24	0.08 44	0.08 31	0.05 17	0.09 50	0.04 16	0.09 39	0.05 30	0.02 19	0.04 30	0.10 65	0.08 41	0.07 41	0.07 39

RAFT + AFF	0.05 25	0.04 28	0.03 20	0.05 44	0.04 29	0.04 30	0.03 29	0.06 31	0.08 88	0.09 46	0.05 31	0.09 49	0.02 10	0.02 15	0.05 10	0.05 6	0.09 41	0.06 25	0.06 22	0.04 16	0.07 28	0.05 30	0.02 19	0.04 30	0.07 30	0.05 17	0.05 24	0.05 24

RYNet	0.06 30	0.04 28	0.04 36	0.04 29	0.04 29	0.04 30	0.03 29	0.04 18	0.11 156	0.05 28	0.04 17	0.04 20	0.03 28	0.03 31	0.07 35	0.06 20	0.07 25	0.08 44	0.07 26	0.05 28	0.05 15	0.04 20	0.11 195	0.04 30	0.06 22	0.13 111	0.06 34	0.05 24

TDLM	0.04 20	0.04 28	0.04 36	0.04 29	0.04 29	0.04 30	0.03 29	0.04 18	0.03 12	0.04 20	0.06 50	0.04 20	0.03 28	0.03 31	0.06 24	0.06 20	0.06 21	0.06 25	0.05 15	0.04 16	0.05 15	0.04 20	0.03 38	0.04 30	0.05 17	0.05 17	0.05 24	0.05 24

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 46	0.05 41	0.03 20	0.03 20	0.05 45	0.05 54	0.03 29	0.12 68	0.05 31	0.22 136	0.05 31	0.08 44	0.03 28	0.05 67	0.07 35	0.09 61	0.13 64	0.09 70	0.10 61	0.06 42	0.16 133	0.06 46	0.04 60	0.04 30	0.07 30	0.09 48	0.08 47	0.10 65

AIO_test	0.06 30	0.05 41	0.04 36	0.07 85	0.05 45	0.04 30	0.04 56	0.10 59	0.09 118	0.12 57	0.05 31	0.11 66	0.04 43	0.03 31	0.06 24	0.07 31	0.07 25	0.06 25	0.08 37	0.05 28	0.13 84	0.05 30	0.04 60	0.04 30	0.09 49	0.07 35	0.05 24	0.05 24

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 46	0.05 41	0.03 20	0.04 29	0.05 45	0.04 30	0.02 13	0.11 63	0.06 50	0.22 136	0.05 31	0.05 27	0.02 10	0.03 31	0.07 35	0.08 44	0.12 60	0.08 44	0.09 50	0.07 58	0.16 133	0.06 46	0.02 19	0.03 17	0.07 30	0.07 35	0.07 41	0.05 24

MGS-Stereo	0.08 57	0.06 62	0.04 36	0.05 44	0.05 45	0.04 30	0.03 29	0.12 68	0.05 31	0.09 46	0.07 64	0.10 56	0.04 43	0.05 67	0.07 35	0.08 44	0.15 85	0.11 106	0.12 80	0.09 106	0.12 65	0.07 63	0.05 87	0.05 50	0.10 65	0.09 48	0.11 80	0.10 65

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 88	0.07 85	0.06 90	0.08 95	0.05 45	0.07 85	0.03 29	0.11 63	0.15 198	0.20 121	0.15 186	0.11 66	0.07 113	0.08 134	0.08 64	0.09 61	0.16 99	0.11 106	0.12 80	0.08 80	0.12 65	0.11 169	0.06 106	0.07 111	0.12 88	0.14 136	0.12 90	0.16 130

MIM_Stereo	0.06 30	0.04 28	0.03 20	0.05 44	0.05 45	0.05 54	0.03 29	0.06 31	0.04 19	0.14 65	0.06 50	0.04 20	0.02 10	0.03 31	0.07 35	0.08 44	0.13 64	0.07 37	0.09 50	0.06 42	0.11 51	0.06 46	0.02 19	0.04 30	0.08 40	0.07 35	0.07 41	0.05 24

LL-Strereo2	0.07 46	0.03 17	0.03 20	0.04 29	0.05 45	0.04 30	0.03 29	0.06 31	0.07 69	0.14 65	0.07 64	0.08 44	0.05 62	0.04 51	0.07 35	0.08 44	0.14 78	0.07 37	0.10 61	0.06 42	0.10 47	0.06 46	0.03 38	0.04 30	0.08 40	0.09 48	0.08 47	0.05 24

CAS	0.09 63	0.07 85	0.05 61	0.06 64	0.05 45	0.05 54	0.04 56	0.14 97	0.05 31	0.11 55	0.10 126	0.11 66	0.05 62	0.07 112	0.08 64	0.09 61	0.11 51	0.10 89	0.14 114	0.07 58	0.12 65	0.07 63	0.05 87	0.05 50	0.13 99	0.11 84	0.09 60	0.14 105

anonymousdsp2	0.08 57	0.07 85	0.05 61	0.06 64	0.05 45	0.06 69	0.05 66	0.12 68	0.06 50	0.17 88	0.06 50	0.08 44	0.04 43	0.05 67	0.07 35	0.08 44	0.13 64	0.08 44	0.10 61	0.07 58	0.12 65	0.06 46	0.05 87	0.06 75	0.09 49	0.08 41	0.08 47	0.07 39

TestStereo1	0.09 63	0.07 85	0.06 90	0.04 29	0.05 45	0.06 69	0.06 99	0.07 41	0.07 69	0.09 46	0.07 64	0.11 66	0.14 202	0.04 51	0.09 98	0.10 90	0.11 51	0.09 70	0.09 50	0.08 80	0.13 84	0.12 188	0.02 19	0.04 30	0.15 134	0.13 111	0.16 139	0.20 181

RAFT+CT+SA	0.09 63	0.05 41	0.07 119	0.05 44	0.05 45	0.04 30	0.05 66	0.13 87	0.08 88	0.08 44	0.07 64	0.15 105	0.13 187	0.04 51	0.10 137	0.10 90	0.09 41	0.08 44	0.08 37	0.06 42	0.12 65	0.11 169	0.02 19	0.06 75	0.13 99	0.12 94	0.11 80	0.17 141

SA-5K	0.09 63	0.07 85	0.06 90	0.04 29	0.05 45	0.06 69	0.06 99	0.07 41	0.07 69	0.09 46	0.07 64	0.11 66	0.14 202	0.04 51	0.09 98	0.10 90	0.11 51	0.09 70	0.09 50	0.08 80	0.13 84	0.12 188	0.02 19	0.04 30	0.15 134	0.13 111	0.16 139	0.20 181

Sa-1000	0.10 88	0.07 85	0.07 119	0.07 85	0.05 45	0.09 110	0.03 29	0.12 68	0.06 50	0.18 100	0.08 87	0.19 159	0.05 62	0.05 67	0.10 137	0.10 90	0.16 99	0.12 136	0.14 114	0.09 106	0.16 133	0.10 148	0.04 60	0.05 50	0.19 194	0.15 154	0.13 104	0.20 181

SA	0.10 88	0.07 85	0.06 90	0.06 64	0.05 45	0.08 95	0.04 56	0.12 68	0.05 31	0.16 78	0.07 64	0.16 125	0.03 28	0.04 51	0.09 98	0.09 61	0.13 64	0.11 106	0.12 80	0.09 106	0.14 99	0.10 148	0.03 38	0.06 75	0.16 147	0.14 136	0.13 104	0.20 181

GMOStereo	0.11 102	0.07 85	0.09 152	0.06 64	0.05 45	0.06 69	0.05 66	0.17 122	0.09 118	0.24 170	0.07 64	0.17 131	0.09 143	0.05 67	0.10 137	0.11 134	0.17 113	0.08 44	0.12 80	0.08 80	0.19 179	0.08 80	0.03 38	0.06 75	0.18 180	0.16 179	0.14 117	0.17 141

error version	0.11 102	0.07 85	0.09 152	0.06 64	0.05 45	0.06 69	0.05 66	0.17 122	0.09 118	0.24 170	0.07 64	0.17 131	0.09 143	0.05 67	0.10 137	0.11 134	0.17 113	0.08 44	0.12 80	0.08 80	0.19 179	0.08 80	0.03 38	0.06 75	0.18 180	0.16 179	0.14 117	0.17 141

test-v	0.11 102	0.07 85	0.09 152	0.06 64	0.05 45	0.06 69	0.05 66	0.17 122	0.09 118	0.24 170	0.07 64	0.17 131	0.09 143	0.05 67	0.10 137	0.11 134	0.17 113	0.08 44	0.12 80	0.08 80	0.19 179	0.08 80	0.03 38	0.06 75	0.18 180	0.16 179	0.14 117	0.17 141

AnonymousM	0.08 57	0.05 41	0.04 36	0.06 64	0.05 45	0.04 30	0.04 56	0.13 87	0.05 31	0.20 121	0.06 50	0.11 66	0.03 28	0.06 84	0.09 98	0.09 61	0.19 152	0.08 44	0.12 80	0.07 58	0.16 133	0.06 46	0.04 60	0.04 30	0.08 40	0.11 84	0.10 66	0.09 50

test-2	0.11 102	0.07 85	0.09 152	0.06 64	0.05 45	0.06 69	0.05 66	0.17 122	0.09 118	0.24 170	0.07 64	0.17 131	0.09 143	0.05 67	0.10 137	0.11 134	0.17 113	0.08 44	0.12 80	0.08 80	0.19 179	0.08 80	0.03 38	0.06 75	0.18 180	0.16 179	0.14 117	0.17 141

RALAANet	0.09 63	0.08 118	0.06 90	0.07 85	0.05 45	0.08 95	0.05 66	0.10 59	0.07 69	0.12 57	0.09 105	0.10 56	0.06 88	0.03 31	0.08 64	0.09 61	0.13 64	0.11 106	0.15 126	0.08 80	0.12 65	0.07 63	0.04 60	0.06 75	0.11 80	0.10 60	0.11 80	0.11 75

ARAFT	0.07 46	0.04 28	0.04 36	0.05 44	0.05 45	0.05 54	0.02 13	0.09 52	0.06 50	0.12 57	0.06 50	0.12 73	0.03 28	0.03 31	0.07 35	0.07 31	0.12 60	0.09 70	0.09 50	0.05 28	0.11 51	0.07 63	0.03 38	0.04 30	0.09 49	0.09 48	0.09 60	0.09 50

delet	0.05 25	0.05 41	0.04 36	0.06 64	0.05 45	0.05 54	0.05 66	0.04 18	0.04 19	0.06 33	0.05 31	0.10 56	0.05 62	0.03 31	0.07 35	0.06 20	0.07 25	0.06 25	0.05 15	0.06 42	0.06 21	0.04 20	0.03 38	0.04 30	0.06 22	0.06 27	0.04 18	0.04 18

HUF	0.07 46	0.05 41	0.04 36	0.07 85	0.06 67	0.04 30	0.03 29	0.09 52	0.07 69	0.16 78	0.05 31	0.09 49	0.04 43	0.03 31	0.06 24	0.07 31	0.08 31	0.06 25	0.09 50	0.06 42	0.14 99	0.06 46	0.03 38	0.04 30	0.08 40	0.05 17	0.06 34	0.05 24

4D-IteraStereo	0.09 63	0.06 62	0.05 61	0.06 64	0.06 67	0.06 69	0.04 56	0.15 102	0.10 141	0.22 136	0.08 87	0.14 100	0.06 88	0.03 31	0.08 64	0.10 90	0.17 113	0.09 70	0.11 69	0.07 58	0.15 116	0.05 30	0.03 38	0.05 50	0.10 65	0.10 60	0.08 47	0.08 43

LoS_RVC	0.09 63	0.07 85	0.05 61	0.05 44	0.06 67	0.06 69	0.05 66	0.13 87	0.08 88	0.18 100	0.11 137	0.12 73	0.06 88	0.07 112	0.08 64	0.09 61	0.10 45	0.08 44	0.12 80	0.08 80	0.16 133	0.09 115	0.05 87	0.06 75	0.14 121	0.10 60	0.10 66	0.13 95

tt_ll	0.09 63	0.07 85	0.05 61	0.05 44	0.06 67	0.06 69	0.05 66	0.13 87	0.08 88	0.18 100	0.11 137	0.12 73	0.06 88	0.07 112	0.08 64	0.09 61	0.10 45	0.08 44	0.12 80	0.08 80	0.16 133	0.09 115	0.05 87	0.06 75	0.14 121	0.10 60	0.10 66	0.13 95

iinet-f	0.10 88	0.09 135	0.06 90	0.08 95	0.06 67	0.09 110	0.06 99	0.09 52	0.07 69	0.18 100	0.11 137	0.10 56	0.10 156	0.06 84	0.08 64	0.09 61	0.14 78	0.09 70	0.18 165	0.09 106	0.11 51	0.06 46	0.05 87	0.06 75	0.11 80	0.10 60	0.15 129	0.12 87

raft_robust	0.12 128	0.09 135	0.09 152	0.11 149	0.06 67	0.09 110	0.06 99	0.15 102	0.08 88	0.23 154	0.07 64	0.20 173	0.11 166	0.09 151	0.11 174	0.12 175	0.16 99	0.12 136	0.13 101	0.10 131	0.15 116	0.11 169	0.03 38	0.07 111	0.18 180	0.16 179	0.15 129	0.14 105

test_4	0.09 63	0.05 41	0.07 119	0.05 44	0.06 67	0.03 18	0.02 13	0.11 63	0.09 118	0.17 88	0.06 50	0.09 49	0.06 88	0.03 31	0.09 98	0.09 61	0.15 85	0.08 44	0.10 61	0.07 58	0.16 133	0.08 80	0.02 19	0.07 111	0.09 49	0.15 154	0.12 90	0.18 158

CIPLG	0.09 63	0.06 62	0.05 61	0.06 64	0.06 67	0.09 110	0.06 99	0.18 156	0.06 50	0.20 121	0.08 87	0.12 73	0.06 88	0.06 84	0.08 64	0.10 90	0.17 113	0.11 106	0.11 69	0.09 106	0.13 84	0.06 46	0.04 60	0.06 75	0.10 65	0.09 48	0.10 66	0.10 65

IPLGR_C	0.09 63	0.06 62	0.05 61	0.06 64	0.06 67	0.09 110	0.06 99	0.18 156	0.06 50	0.20 121	0.08 87	0.12 73	0.07 113	0.06 84	0.08 64	0.10 90	0.17 113	0.11 106	0.11 69	0.09 106	0.13 84	0.06 46	0.04 60	0.06 75	0.10 65	0.09 48	0.10 66	0.10 65

ACRE	0.09 63	0.06 62	0.05 61	0.06 64	0.06 67	0.09 110	0.06 99	0.18 156	0.06 50	0.20 121	0.08 87	0.12 73	0.07 113	0.06 84	0.08 64	0.10 90	0.17 113	0.11 106	0.11 69	0.09 106	0.13 84	0.06 46	0.04 60	0.06 75	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.10 65

raft+_RVC	0.08 57	0.06 62	0.04 36	0.06 64	0.06 67	0.07 85	0.04 56	0.10 59	0.08 88	0.17 88	0.08 87	0.09 49	0.04 43	0.04 51	0.08 64	0.07 31	0.13 64	0.09 70	0.11 69	0.06 42	0.13 84	0.05 30	0.03 38	0.05 50	0.10 65	0.09 48	0.09 60	0.08 43

MMNet	0.06 30	0.06 62	0.04 36	0.08 95	0.06 67	0.06 69	0.05 66	0.07 41	0.05 31	0.05 28	0.05 31	0.09 49	0.04 43	0.04 51	0.07 35	0.07 31	0.08 31	0.08 44	0.07 26	0.06 42	0.06 21	0.05 30	0.04 60	0.05 50	0.07 30	0.08 41	0.07 41	0.10 65

DMCA	0.07 46	0.05 41	0.07 119	0.06 64	0.06 67	0.05 54	0.07 116	0.09 52	0.06 50	0.06 33	0.09 105	0.07 40	0.06 88	0.06 84	0.07 35	0.08 44	0.11 51	0.10 89	0.08 37	0.07 58	0.09 39	0.05 30	0.06 106	0.05 50	0.08 40	0.10 60	0.05 24	0.07 39

GANet	0.06 30	0.07 85	0.06 90	0.06 64	0.06 67	0.07 85	0.06 99	0.07 41	0.05 31	0.06 33	0.07 64	0.05 27	0.04 43	0.04 51	0.07 35	0.08 44	0.08 31	0.10 89	0.07 26	0.05 28	0.07 28	0.05 30	0.05 87	0.05 50	0.08 40	0.07 35	0.06 34	0.06 36

CVANet_RVC	0.07 46	0.07 85	0.07 119	0.08 95	0.06 67	0.07 85	0.05 66	0.06 31	0.05 31	0.06 33	0.09 105	0.05 27	0.04 43	0.04 51	0.08 64	0.08 44	0.08 31	0.08 44	0.08 37	0.06 42	0.08 36	0.05 30	0.04 60	0.05 50	0.08 40	0.07 35	0.07 41	0.09 50

AANet_RVC	0.06 30	0.05 41	0.06 90	0.05 44	0.06 67	0.04 30	0.05 66	0.05 26	0.06 50	0.05 28	0.06 50	0.05 27	0.04 43	0.04 51	0.07 35	0.07 31	0.08 31	0.08 44	0.07 26	0.07 58	0.07 28	0.06 46	0.05 87	0.05 50	0.07 30	0.09 48	0.06 34	0.08 43

Reg-Stereo(zero)	0.11 102	0.08 118	0.06 90	0.08 95	0.07 83	0.10 133	0.07 116	0.17 122	0.10 141	0.25 202	0.09 105	0.20 173	0.06 88	0.07 112	0.09 98	0.11 134	0.19 152	0.10 89	0.15 126	0.09 106	0.15 116	0.08 80	0.07 128	0.07 111	0.13 99	0.13 111	0.18 171	0.17 141

HI	0.11 102	0.08 118	0.06 90	0.08 95	0.07 83	0.10 133	0.07 116	0.17 122	0.10 141	0.25 202	0.09 105	0.20 173	0.06 88	0.07 112	0.09 98	0.11 134	0.19 152	0.10 89	0.15 126	0.09 106	0.15 116	0.08 80	0.07 128	0.07 111	0.13 99	0.13 111	0.18 171	0.17 141

castereo++	0.10 88	0.07 85	0.05 61	0.07 85	0.07 83	0.06 69	0.05 66	0.17 122	0.09 118	0.24 170	0.08 87	0.17 131	0.06 88	0.05 67	0.09 98	0.10 90	0.19 152	0.09 70	0.13 101	0.07 58	0.20 199	0.07 63	0.05 87	0.07 111	0.12 88	0.12 94	0.12 90	0.11 75

castereo	0.10 88	0.07 85	0.06 90	0.06 64	0.07 83	0.08 95	0.05 66	0.16 111	0.11 156	0.24 170	0.10 126	0.15 105	0.04 43	0.05 67	0.08 64	0.10 90	0.20 168	0.09 70	0.14 114	0.07 58	0.19 179	0.07 63	0.04 60	0.07 111	0.13 99	0.12 94	0.12 90	0.12 87

GCAP-BAT	0.09 63	0.05 41	0.04 36	0.05 44	0.07 83	0.04 30	0.03 29	0.12 68	0.08 88	0.24 170	0.05 31	0.15 105	0.05 62	0.06 84	0.07 35	0.09 61	0.18 132	0.10 89	0.12 80	0.08 80	0.14 99	0.07 63	0.04 60	0.05 50	0.09 49	0.10 60	0.08 47	0.09 50

test_for_model	0.09 63	0.05 41	0.04 36	0.05 44	0.07 83	0.04 30	0.03 29	0.12 68	0.08 88	0.24 170	0.05 31	0.15 105	0.05 62	0.06 84	0.07 35	0.09 61	0.18 132	0.10 89	0.12 80	0.08 80	0.14 99	0.07 63	0.04 60	0.05 50	0.09 49	0.10 60	0.08 47	0.09 50

trnet	0.11 102	0.08 118	0.05 61	0.07 85	0.07 83	0.07 85	0.05 66	0.18 156	0.05 31	0.27 233	0.07 64	0.18 147	0.06 88	0.08 134	0.08 64	0.10 90	0.22 195	0.08 44	0.12 80	0.07 58	0.20 199	0.08 80	0.06 106	0.05 50	0.11 80	0.13 111	0.17 152	0.16 130

testlalala2	0.09 63	0.05 41	0.04 36	0.05 44	0.07 83	0.04 30	0.03 29	0.12 68	0.08 88	0.24 170	0.05 31	0.15 105	0.05 62	0.06 84	0.07 35	0.09 61	0.18 132	0.10 89	0.12 80	0.08 80	0.14 99	0.07 63	0.04 60	0.05 50	0.09 49	0.10 60	0.08 47	0.09 50

testlalala	0.09 63	0.05 41	0.04 36	0.05 44	0.07 83	0.04 30	0.03 29	0.12 68	0.08 88	0.24 170	0.05 31	0.15 105	0.05 62	0.06 84	0.07 35	0.09 61	0.18 132	0.10 89	0.12 80	0.08 80	0.14 99	0.07 63	0.04 60	0.05 50	0.09 49	0.10 60	0.08 47	0.09 50

testlalala_base	0.09 63	0.05 41	0.04 36	0.05 44	0.07 83	0.04 30	0.03 29	0.12 68	0.08 88	0.24 170	0.05 31	0.15 105	0.05 62	0.06 84	0.07 35	0.09 61	0.18 132	0.10 89	0.12 80	0.08 80	0.14 99	0.07 63	0.04 60	0.05 50	0.09 49	0.10 60	0.08 47	0.09 50

GCAP-Stereo	0.09 63	0.05 41	0.04 36	0.05 44	0.07 83	0.04 30	0.03 29	0.12 68	0.08 88	0.24 170	0.05 31	0.15 105	0.05 62	0.06 84	0.07 35	0.09 61	0.18 132	0.10 89	0.12 80	0.08 80	0.14 99	0.07 63	0.04 60	0.05 50	0.09 49	0.10 60	0.08 47	0.09 50

IER	0.09 63	0.07 85	0.07 119	0.09 114	0.07 83	0.08 95	0.06 99	0.12 68	0.07 69	0.14 65	0.11 137	0.10 56	0.07 113	0.06 84	0.08 64	0.09 61	0.15 85	0.11 106	0.11 69	0.07 58	0.11 51	0.07 63	0.06 106	0.06 75	0.10 65	0.10 60	0.11 80	0.14 105

IPLG	0.09 63	0.07 85	0.07 119	0.07 85	0.07 83	0.06 69	0.05 66	0.15 102	0.06 50	0.22 136	0.06 50	0.15 105	0.05 62	0.04 51	0.08 64	0.10 90	0.16 99	0.10 89	0.14 114	0.09 106	0.13 84	0.08 80	0.04 60	0.07 111	0.13 99	0.11 84	0.11 80	0.08 43

AASNet	0.06 30	0.06 62	0.04 36	0.09 114	0.07 83	0.08 95	0.05 66	0.08 47	0.04 19	0.07 41	0.07 64	0.07 40	0.04 43	0.04 51	0.06 24	0.07 31	0.10 45	0.08 44	0.08 37	0.06 42	0.07 28	0.06 46	0.04 60	0.06 75	0.08 40	0.07 35	0.06 34	0.06 36

rafts_anoy	0.09 63	0.08 118	0.07 119	0.07 85	0.07 83	0.06 69	0.05 66	0.13 87	0.05 31	0.17 88	0.09 105	0.12 73	0.05 62	0.03 31	0.09 98	0.10 90	0.15 85	0.12 136	0.13 101	0.07 58	0.14 99	0.08 80	0.03 38	0.06 75	0.11 80	0.10 60	0.09 60	0.11 75

raftrobust	0.10 88	0.08 118	0.06 90	0.08 95	0.07 83	0.05 54	0.04 56	0.14 97	0.06 50	0.25 202	0.07 64	0.12 73	0.05 62	0.05 67	0.08 64	0.09 61	0.18 132	0.11 106	0.11 69	0.09 106	0.17 154	0.08 80	0.05 87	0.05 50	0.13 99	0.12 94	0.10 66	0.10 65

RALCasStereoNet	0.09 63	0.08 118	0.06 90	0.09 114	0.07 83	0.06 69	0.05 66	0.12 68	0.05 31	0.18 100	0.07 64	0.12 73	0.05 62	0.04 51	0.09 98	0.10 90	0.18 132	0.12 136	0.13 101	0.08 80	0.15 116	0.08 80	0.05 87	0.06 75	0.12 88	0.09 48	0.10 66	0.08 43

sCroCo_RVC	0.14 164	0.09 135	0.09 152	0.08 95	0.07 83	0.10 133	0.07 116	0.19 178	0.14 190	0.18 100	0.12 148	0.13 89	0.14 202	0.06 84	0.13 210	0.15 234	0.22 195	0.15 202	0.22 202	0.13 190	0.21 219	0.16 232	0.06 106	0.12 201	0.17 159	0.16 179	0.17 152	0.17 141

UPFNet	0.09 63	0.08 118	0.08 141	0.09 114	0.07 83	0.09 110	0.06 99	0.12 68	0.09 118	0.14 65	0.09 105	0.12 73	0.06 88	0.07 112	0.08 64	0.10 90	0.13 64	0.11 106	0.10 61	0.07 58	0.09 39	0.07 63	0.06 106	0.06 75	0.09 49	0.10 60	0.10 66	0.10 65

ADCP+	0.11 102	0.10 148	0.08 141	0.09 114	0.07 83	0.09 110	0.08 129	0.13 87	0.11 156	0.16 78	0.12 148	0.18 147	0.08 131	0.07 112	0.10 137	0.09 61	0.16 99	0.11 106	0.14 114	0.09 106	0.12 65	0.09 115	0.08 152	0.08 134	0.11 80	0.15 154	0.11 80	0.11 75

RASNet	0.11 102	0.10 148	0.09 152	0.10 133	0.07 83	0.08 95	0.08 129	0.19 178	0.09 118	0.17 88	0.10 126	0.13 89	0.08 131	0.06 84	0.08 64	0.10 90	0.15 85	0.09 70	0.12 80	0.06 42	0.15 116	0.09 115	0.05 87	0.10 173	0.13 99	0.11 84	0.17 152	0.17 141

coex_refinement	0.10 88	0.10 148	0.07 119	0.09 114	0.08 104	0.09 110	0.06 99	0.17 122	0.10 141	0.20 121	0.11 137	0.11 66	0.07 113	0.07 112	0.11 174	0.14 217	0.15 85	0.11 106	0.12 80	0.06 42	0.12 65	0.08 80	0.06 106	0.07 111	0.12 88	0.12 94	0.11 80	0.13 95

S2M2	0.13 139	0.10 148	0.09 152	0.12 160	0.08 104	0.13 161	0.10 162	0.16 111	0.08 88	0.21 131	0.07 64	0.17 131	0.03 28	0.17 229	0.11 174	0.09 61	0.22 195	0.12 136	0.16 142	0.11 151	0.18 167	0.09 115	0.12 206	0.08 134	0.13 99	0.12 94	0.15 129	0.20 181

YMNet	0.07 46	0.08 118	0.06 90	0.08 95	0.08 104	0.08 95	0.07 116	0.07 41	0.07 69	0.05 28	0.07 64	0.13 89	0.05 62	0.07 112	0.07 35	0.07 31	0.08 31	0.08 44	0.09 50	0.05 28	0.07 28	0.06 46	0.06 106	0.05 50	0.09 49	0.08 41	0.09 60	0.09 50

CES	0.11 102	0.06 62	0.06 90	0.06 64	0.08 104	0.07 85	0.05 66	0.35 263	0.05 31	0.15 72	0.23 251	0.13 89	0.04 43	0.08 134	0.08 64	0.10 90	0.19 152	0.08 44	0.14 114	0.08 80	0.28 272	0.08 80	0.07 128	0.04 30	0.14 121	0.11 84	0.13 104	0.16 130

EGLCR-Stereo	0.11 102	0.06 62	0.04 36	0.08 95	0.08 104	0.07 85	0.05 66	0.17 122	0.09 118	0.27 233	0.06 50	0.19 159	0.06 88	0.08 134	0.08 64	0.10 90	0.20 168	0.10 89	0.16 142	0.07 58	0.17 154	0.07 63	0.04 60	0.06 75	0.10 65	0.12 94	0.18 171	0.18 158

MIPNet	0.11 102	0.09 135	0.06 90	0.07 85	0.08 104	0.07 85	0.05 66	0.17 122	0.06 50	0.23 154	0.07 64	0.15 105	0.08 131	0.05 67	0.09 98	0.10 90	0.17 113	0.11 106	0.20 184	0.12 172	0.13 84	0.10 148	0.05 87	0.07 111	0.15 134	0.13 111	0.11 80	0.13 95

test-3	0.10 88	0.06 62	0.04 36	0.06 64	0.08 104	0.05 54	0.05 66	0.17 122	0.07 69	0.24 170	0.07 64	0.19 159	0.07 113	0.06 84	0.10 137	0.10 90	0.21 182	0.09 70	0.15 126	0.10 131	0.16 133	0.09 115	0.05 87	0.06 75	0.09 49	0.10 60	0.12 90	0.11 75

test_1	0.10 88	0.06 62	0.04 36	0.06 64	0.08 104	0.05 54	0.05 66	0.17 122	0.07 69	0.24 170	0.07 64	0.19 159	0.07 113	0.06 84	0.10 137	0.10 90	0.21 182	0.09 70	0.15 126	0.10 131	0.16 133	0.09 115	0.05 87	0.06 75	0.09 49	0.10 60	0.12 90	0.11 75

test_3	0.11 102	0.07 85	0.07 119	0.06 64	0.08 104	0.05 54	0.05 66	0.17 122	0.09 118	0.24 170	0.09 105	0.21 191	0.11 166	0.06 84	0.13 210	0.13 196	0.20 168	0.09 70	0.14 114	0.10 131	0.18 167	0.08 80	0.04 60	0.08 134	0.13 99	0.15 154	0.13 104	0.14 105

TRStereo	0.13 139	0.07 85	0.05 61	0.09 114	0.08 104	0.17 199	0.13 190	0.18 156	0.07 69	0.25 202	0.09 105	0.20 173	0.04 43	0.10 166	0.09 98	0.10 90	0.22 195	0.11 106	0.22 202	0.13 190	0.19 179	0.09 115	0.09 171	0.07 111	0.16 147	0.15 154	0.24 223	0.20 181

LMCR-Stereo	0.13 139	0.09 135	0.07 119	0.11 149	0.08 104	0.11 143	0.09 145	0.18 156	0.09 118	0.19 113	0.14 173	0.19 159	0.14 202	0.10 166	0.09 98	0.11 134	0.20 168	0.13 163	0.19 178	0.10 131	0.18 167	0.10 148	0.08 152	0.08 134	0.15 134	0.13 111	0.18 171	0.17 141

CREStereo++_RVC	0.11 102	0.07 85	0.05 61	0.08 95	0.08 104	0.08 95	0.07 116	0.16 111	0.09 118	0.26 219	0.09 105	0.17 131	0.13 187	0.08 134	0.08 64	0.10 90	0.20 168	0.08 44	0.13 101	0.07 58	0.19 179	0.08 80	0.06 106	0.06 75	0.14 121	0.11 84	0.16 139	0.15 116
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
TestStereo	0.13 139	0.12 175	0.10 171	0.11 149	0.08 104	0.11 143	0.10 162	0.18 156	0.11 156	0.24 170	0.13 160	0.20 173	0.08 131	0.06 84	0.11 174	0.10 90	0.20 168	0.11 106	0.20 184	0.10 131	0.21 219	0.10 148	0.06 106	0.12 201	0.19 194	0.11 84	0.12 90	0.13 95

XX-Stereo	0.14 164	0.05 41	0.05 61	0.10 133	0.08 104	0.17 199	0.07 116	0.18 156	0.10 141	0.27 233	0.09 105	0.20 173	0.03 28	0.09 151	0.10 137	0.12 175	0.23 205	0.11 106	0.20 184	0.11 151	0.20 199	0.08 80	0.08 152	0.07 111	0.22 229	0.16 179	0.17 152	0.36 246

HCRNet	0.11 102	0.17 225	0.06 90	0.22 225	0.08 104	0.15 181	0.08 129	0.13 87	0.04 19	0.46 288	0.12 148	0.24 214	0.07 113	0.07 112	0.08 64	0.06 20	0.14 78	0.08 44	0.20 184	0.08 80	0.09 39	0.05 30	0.11 195	0.06 75	0.06 22	0.05 17	0.05 24	0.08 43

UNet	0.10 88	0.09 135	0.08 141	0.10 133	0.08 104	0.09 110	0.08 129	0.15 102	0.08 88	0.17 88	0.09 105	0.13 89	0.09 143	0.07 112	0.09 98	0.10 90	0.16 99	0.13 163	0.12 80	0.08 80	0.11 51	0.09 115	0.08 152	0.09 157	0.11 80	0.13 111	0.10 66	0.11 75

CREStereo	0.11 102	0.08 118	0.06 90	0.08 95	0.08 104	0.07 85	0.05 66	0.18 156	0.05 31	0.26 219	0.08 87	0.18 147	0.06 88	0.08 134	0.08 64	0.10 90	0.22 195	0.09 70	0.13 101	0.08 80	0.20 199	0.09 115	0.06 106	0.05 50	0.11 80	0.13 111	0.17 152	0.15 116
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
DSFCA	0.11 102	0.13 188	0.09 152	0.10 133	0.08 104	0.11 143	0.11 175	0.12 68	0.09 118	0.12 57	0.13 160	0.14 100	0.07 113	0.05 67	0.09 98	0.11 134	0.15 85	0.13 163	0.16 142	0.10 131	0.13 84	0.12 188	0.07 128	0.09 157	0.12 88	0.13 111	0.10 66	0.13 95

ADCRef	0.13 139	0.10 148	0.09 152	0.10 133	0.08 104	0.09 110	0.08 129	0.17 122	0.14 190	0.21 131	0.15 186	0.15 105	0.13 187	0.05 67	0.10 137	0.11 134	0.16 99	0.14 188	0.19 178	0.12 172	0.15 116	0.12 188	0.09 171	0.11 185	0.13 99	0.18 210	0.13 104	0.18 158

HITNet	0.09 63	0.07 85	0.06 90	0.08 95	0.08 104	0.08 95	0.05 66	0.11 63	0.07 69	0.19 113	0.08 87	0.12 73	0.06 88	0.07 112	0.08 64	0.08 44	0.13 64	0.11 106	0.10 61	0.06 42	0.10 47	0.09 115	0.06 106	0.06 75	0.12 88	0.11 84	0.16 139	0.13 95
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
iResNet_ROB	0.11 102	0.08 118	0.07 119	0.11 149	0.08 104	0.12 152	0.07 116	0.15 102	0.08 88	0.23 154	0.10 126	0.15 105	0.15 210	0.06 84	0.07 35	0.09 61	0.17 113	0.12 136	0.13 101	0.09 106	0.14 99	0.09 115	0.07 128	0.08 134	0.14 121	0.12 94	0.15 129	0.15 116

PDISCO_ROB	0.12 128	0.13 188	0.13 208	0.10 133	0.08 104	0.09 110	0.09 145	0.09 52	0.08 88	0.11 55	0.10 126	0.06 36	0.05 62	0.05 67	0.09 98	0.11 134	0.14 78	0.16 213	0.09 50	0.10 131	0.14 99	0.12 188	0.04 60	0.08 134	0.16 147	0.21 232	0.32 248	0.19 173

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 128	0.07 85	0.04 36	0.09 114	0.09 126	0.11 143	0.10 162	0.18 156	0.08 88	0.24 170	0.09 105	0.16 125	0.04 43	0.09 151	0.09 98	0.11 134	0.21 182	0.10 89	0.17 151	0.09 106	0.20 199	0.10 148	0.05 87	0.06 75	0.15 134	0.13 111	0.16 139	0.27 221

G2L-Stereo	0.11 102	0.10 148	0.08 141	0.09 114	0.09 126	0.08 95	0.07 116	0.17 122	0.08 88	0.22 136	0.09 105	0.16 125	0.13 187	0.07 112	0.08 64	0.11 134	0.16 99	0.11 106	0.11 69	0.09 106	0.14 99	0.09 115	0.09 171	0.07 111	0.13 99	0.14 136	0.14 117	0.11 75

MyStereo04	0.14 164	0.12 175	0.10 171	0.08 95	0.09 126	0.10 133	0.08 129	0.22 216	0.19 227	0.24 170	0.16 197	0.23 206	0.11 166	0.04 51	0.10 137	0.11 134	0.17 113	0.12 136	0.21 195	0.12 172	0.16 133	0.11 169	0.06 106	0.11 185	0.21 219	0.12 94	0.16 139	0.15 116

AE-Stereo	0.12 128	0.09 135	0.08 141	0.11 149	0.09 126	0.08 95	0.05 66	0.17 122	0.14 190	0.24 170	0.09 105	0.19 159	0.10 156	0.07 112	0.10 137	0.12 175	0.24 220	0.13 163	0.16 142	0.11 151	0.18 167	0.09 115	0.05 87	0.09 157	0.13 99	0.14 136	0.15 129	0.15 116

DLNR_Zeroshot_test	10.12 316	32.06 323	0.05 61	54.44 323	0.09 126	0.18 207	50.47 323	0.19 178	0.08 88	0.27 233	0.07 64	0.20 173	0.04 43	0.14 216	62.26 323	70.60 323	0.33 271	0.18 237	0.25 223	0.11 151	0.20 199	0.08 80	0.07 128	0.09 157	0.18 180	0.15 154	0.20 195	0.26 217

CASnet	0.10 88	0.06 62	0.05 61	0.08 95	0.09 126	0.11 143	0.05 66	0.18 156	0.10 141	0.23 154	0.11 137	0.13 89	0.06 88	0.07 112	0.09 98	0.10 90	0.16 99	0.08 44	0.18 165	0.07 58	0.14 99	0.06 46	0.06 106	0.06 75	0.12 88	0.10 60	0.14 117	0.10 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 139	0.07 85	0.05 61	0.10 133	0.09 126	0.12 152	0.08 129	0.17 122	0.10 141	0.26 219	0.09 105	0.20 173	0.08 131	0.10 166	0.09 98	0.10 90	0.22 195	0.11 106	0.20 184	0.10 131	0.21 219	0.09 115	0.08 152	0.06 75	0.16 147	0.15 154	0.17 152	0.17 141

s12784h	0.12 128	0.09 135	0.06 90	0.11 149	0.09 126	0.08 95	0.06 99	0.18 156	0.07 69	0.27 233	0.11 137	0.19 159	0.08 131	0.07 112	0.08 64	0.09 61	0.21 182	0.08 44	0.15 126	0.07 58	0.20 199	0.08 80	0.05 87	0.07 111	0.16 147	0.14 136	0.18 171	0.21 196

TANstereo	0.11 102	0.06 62	0.06 90	0.10 133	0.09 126	0.09 110	0.06 99	0.12 68	0.08 88	0.22 136	0.08 87	0.13 89	0.07 113	0.08 134	0.10 137	0.13 196	0.20 168	0.13 163	0.18 165	0.08 80	0.18 167	0.09 115	0.06 106	0.06 75	0.10 65	0.10 60	0.15 129	0.14 105

XX-TBD	0.11 102	0.06 62	0.06 90	0.10 133	0.09 126	0.09 110	0.06 99	0.12 68	0.08 88	0.22 136	0.08 87	0.13 89	0.07 113	0.08 134	0.10 137	0.13 196	0.20 168	0.13 163	0.18 165	0.08 80	0.18 167	0.09 115	0.06 106	0.06 75	0.10 65	0.10 60	0.15 129	0.14 105

sAnonymous2	0.14 164	0.09 135	0.10 171	0.10 133	0.09 126	0.09 110	0.11 175	0.22 216	0.11 156	0.23 154	0.16 197	0.15 105	0.10 156	0.06 84	0.12 190	0.13 196	0.18 132	0.15 202	0.21 195	0.14 201	0.16 133	0.14 212	0.04 60	0.10 173	0.17 159	0.17 197	0.17 152	0.16 130

CroCo_RVC	0.14 164	0.09 135	0.10 171	0.10 133	0.09 126	0.09 110	0.11 175	0.22 216	0.11 156	0.23 154	0.16 197	0.15 105	0.10 156	0.06 84	0.12 190	0.13 196	0.18 132	0.15 202	0.21 195	0.14 201	0.16 133	0.14 212	0.04 60	0.10 173	0.17 159	0.17 197	0.17 152	0.16 130

DMCA-RVC	0.10 88	0.08 118	0.11 184	0.08 95	0.09 126	0.08 95	0.08 129	0.12 68	0.09 118	0.13 62	0.13 160	0.13 89	0.07 113	0.06 84	0.13 210	0.12 175	0.14 78	0.13 163	0.11 69	0.10 131	0.12 65	0.09 115	0.07 128	0.09 157	0.10 65	0.10 60	0.10 66	0.11 75

PMTNet	0.11 102	0.10 148	0.06 90	0.12 160	0.09 126	0.07 85	0.06 99	0.18 156	0.06 50	0.28 249	0.06 50	0.18 147	0.04 43	0.07 112	0.09 98	0.11 134	0.19 152	0.09 70	0.14 114	0.08 80	0.17 154	0.09 115	0.07 128	0.05 50	0.13 99	0.12 94	0.17 152	0.15 116

BEATNet_4x	0.11 102	0.10 148	0.08 141	0.09 114	0.09 126	0.09 110	0.08 129	0.12 68	0.08 88	0.21 131	0.09 105	0.15 105	0.09 143	0.07 112	0.10 137	0.09 61	0.13 64	0.13 163	0.11 69	0.08 80	0.13 84	0.11 169	0.08 152	0.07 111	0.13 99	0.13 111	0.18 171	0.18 158

iResNetv2_ROB	0.12 128	0.08 118	0.07 119	0.12 160	0.09 126	0.12 152	0.08 129	0.17 122	0.08 88	0.22 136	0.12 148	0.20 173	0.15 210	0.06 84	0.08 64	0.08 44	0.16 99	0.11 106	0.17 151	0.10 131	0.14 99	0.09 115	0.09 171	0.10 173	0.14 121	0.12 94	0.19 183	0.12 87

DISCO	0.10 88	0.10 148	0.08 141	0.10 133	0.09 126	0.11 143	0.09 145	0.10 59	0.08 88	0.15 72	0.10 126	0.12 73	0.07 113	0.06 84	0.09 98	0.11 134	0.15 85	0.10 89	0.14 114	0.10 131	0.12 65	0.10 148	0.06 106	0.09 157	0.14 121	0.11 84	0.13 104	0.11 75

DN-CSS_ROB	0.11 102	0.09 135	0.11 184	0.08 95	0.09 126	0.08 95	0.08 129	0.16 111	0.10 141	0.23 154	0.17 206	0.18 147	0.14 202	0.05 67	0.08 64	0.09 61	0.13 64	0.10 89	0.18 165	0.09 106	0.11 51	0.08 80	0.07 128	0.08 134	0.13 99	0.10 60	0.12 90	0.10 65

model_zeroshot	0.14 164	0.09 135	0.06 90	0.10 133	0.10 144	0.14 169	0.08 129	0.20 196	0.12 172	0.28 249	0.08 87	0.21 191	0.06 88	0.11 178	0.09 98	0.12 175	0.26 244	0.13 163	0.27 233	0.11 151	0.20 199	0.13 205	0.11 195	0.09 157	0.17 159	0.17 197	0.18 171	0.18 158

gcap-zeroshot	0.13 139	0.08 118	0.05 61	0.08 95	0.10 144	0.11 143	0.09 145	0.18 156	0.09 118	0.28 249	0.08 87	0.20 173	0.06 88	0.10 166	0.09 98	0.12 175	0.23 205	0.11 106	0.27 233	0.12 172	0.20 199	0.11 169	0.07 128	0.08 134	0.12 88	0.17 197	0.17 152	0.18 158

anonymity	0.13 139	0.06 62	0.05 61	0.09 114	0.10 144	0.09 110	0.07 116	0.18 156	0.08 88	0.28 249	0.12 148	0.19 159	0.06 88	0.09 151	0.09 98	0.13 196	0.23 205	0.12 136	0.17 151	0.15 215	0.19 179	0.10 148	0.09 171	0.07 111	0.19 194	0.18 210	0.19 183	0.19 173

dd	0.14 164	0.12 175	0.07 119	0.25 238	0.10 144	0.19 218	0.09 145	0.17 122	0.08 88	0.17 88	0.08 87	0.33 230	0.08 131	0.06 84	0.10 137	0.11 134	0.24 220	0.11 106	0.25 223	0.09 106	0.15 116	0.09 115	0.06 106	0.09 157	0.17 159	0.13 111	0.18 171	0.15 116

IPLGR	0.12 128	0.09 135	0.09 152	0.09 114	0.10 144	0.09 110	0.07 116	0.18 156	0.09 118	0.22 136	0.10 126	0.15 105	0.07 113	0.06 84	0.09 98	0.11 134	0.17 113	0.11 106	0.20 184	0.12 172	0.15 116	0.08 80	0.04 60	0.08 134	0.16 147	0.13 111	0.14 117	0.16 130

cross-raft	0.14 164	0.08 118	0.07 119	0.08 95	0.10 144	0.12 152	0.08 129	0.17 122	0.13 181	0.27 233	0.11 137	0.21 191	0.05 62	0.11 178	0.13 210	0.14 217	0.22 195	0.11 106	0.23 212	0.13 190	0.23 246	0.09 115	0.06 106	0.08 134	0.22 229	0.17 197	0.14 117	0.15 116

test-1	0.14 164	0.06 62	0.07 119	0.11 149	0.10 144	0.18 207	0.14 196	0.19 178	0.13 181	0.28 249	0.10 126	0.19 159	0.11 166	0.12 197	0.12 190	0.13 196	0.22 195	0.12 136	0.22 202	0.10 131	0.24 253	0.08 80	0.09 171	0.08 134	0.21 219	0.18 210	0.15 129	0.17 141

Anonymous3	0.18 209	0.15 209	0.11 184	0.15 191	0.10 144	0.14 169	0.11 175	0.22 216	0.19 227	0.27 233	0.15 186	0.27 218	0.12 174	0.13 210	0.25 265	0.17 249	0.23 205	0.18 237	0.26 228	0.17 232	0.24 253	0.20 257	0.09 171	0.10 173	0.21 219	0.20 227	0.22 213	0.20 181

ADLNet	0.12 128	0.11 162	0.08 141	0.12 160	0.10 144	0.16 190	0.12 185	0.14 97	0.07 69	0.13 62	0.10 126	0.25 215	0.10 156	0.28 260	0.09 98	0.10 90	0.17 113	0.09 70	0.13 101	0.09 106	0.11 51	0.08 80	0.13 213	0.06 75	0.13 99	0.12 94	0.12 90	0.14 105

EAI-Stereo	0.13 139	0.07 85	0.04 36	0.10 133	0.10 144	0.10 133	0.09 145	0.17 122	0.10 141	0.26 219	0.11 137	0.20 173	0.05 62	0.10 166	0.10 137	0.11 134	0.23 205	0.12 136	0.18 165	0.12 172	0.19 179	0.08 80	0.08 152	0.08 134	0.16 147	0.14 136	0.15 129	0.20 181

FINET	0.12 128	0.11 162	0.12 199	0.12 160	0.10 144	0.11 143	0.13 190	0.15 102	0.12 172	0.13 62	0.12 148	0.13 89	0.09 143	0.09 151	0.15 235	0.13 196	0.15 85	0.11 106	0.16 142	0.09 106	0.13 84	0.10 148	0.10 185	0.10 173	0.12 88	0.10 60	0.13 104	0.12 87

HGLStereo	0.11 102	0.10 148	0.08 141	0.09 114	0.10 144	0.09 110	0.06 99	0.14 97	0.08 88	0.18 100	0.15 186	0.09 49	0.06 88	0.08 134	0.09 98	0.10 90	0.17 113	0.13 163	0.14 114	0.10 131	0.11 51	0.09 115	0.08 152	0.08 134	0.13 99	0.12 94	0.10 66	0.11 75

FADNet-RVC-Resample	0.13 139	0.10 148	0.12 199	0.12 160	0.10 144	0.13 161	0.10 162	0.16 111	0.13 181	0.18 100	0.13 160	0.17 131	0.11 166	0.10 166	0.10 137	0.09 61	0.13 64	0.15 202	0.15 126	0.17 232	0.15 116	0.12 188	0.10 185	0.13 211	0.17 159	0.13 111	0.12 90	0.11 75

FADNet	0.16 201	0.15 209	0.10 171	0.20 219	0.10 144	0.19 218	0.13 190	0.20 196	0.13 181	0.22 136	0.24 254	0.17 131	0.14 202	0.12 197	0.17 246	0.16 242	0.16 99	0.14 188	0.23 212	0.20 247	0.16 133	0.12 188	0.11 195	0.11 185	0.21 219	0.18 210	0.16 139	0.15 116

R-Stereo Train	0.13 139	0.07 85	0.07 119	0.09 114	0.10 144	0.15 181	0.05 66	0.16 111	0.12 172	0.28 249	0.12 148	0.20 173	0.08 131	0.11 178	0.09 98	0.11 134	0.24 220	0.12 136	0.16 142	0.11 151	0.21 219	0.11 169	0.08 152	0.07 111	0.15 134	0.15 154	0.16 139	0.15 116

RAFT-Stereo	0.13 139	0.07 85	0.07 119	0.09 114	0.10 144	0.15 181	0.05 66	0.16 111	0.12 172	0.28 249	0.12 148	0.20 173	0.08 131	0.11 178	0.09 98	0.11 134	0.24 220	0.12 136	0.16 142	0.11 151	0.21 219	0.11 169	0.08 152	0.07 111	0.15 134	0.15 154	0.16 139	0.15 116
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLCB_ROB	0.13 139	0.12 175	0.11 184	0.10 133	0.10 144	0.10 133	0.09 145	0.16 111	0.11 156	0.18 100	0.17 206	0.19 159	0.13 187	0.11 178	0.11 174	0.10 90	0.17 113	0.13 163	0.13 101	0.10 131	0.17 154	0.10 148	0.09 171	0.12 201	0.27 248	0.16 179	0.16 139	0.13 95

MSKI-zero shot	0.13 139	0.08 118	0.05 61	0.09 114	0.11 161	0.09 110	0.07 116	0.19 178	0.09 118	0.28 249	0.10 126	0.19 159	0.06 88	0.11 178	0.10 137	0.11 134	0.24 220	0.11 106	0.17 151	0.11 151	0.21 219	0.10 148	0.07 128	0.08 134	0.14 121	0.17 197	0.18 171	0.18 158

RAFT-Test	0.13 139	0.07 85	0.06 90	0.09 114	0.11 161	0.13 161	0.09 145	0.17 122	0.11 156	0.27 233	0.10 126	0.20 173	0.05 62	0.12 197	0.10 137	0.11 134	0.23 205	0.12 136	0.21 195	0.14 201	0.21 219	0.11 169	0.06 106	0.08 134	0.17 159	0.15 154	0.17 152	0.17 141

HH	0.13 139	0.06 62	0.05 61	0.11 149	0.11 161	0.16 190	0.08 129	0.19 178	0.07 69	0.28 249	0.08 87	0.18 147	0.05 62	0.12 197	0.10 137	0.10 90	0.23 205	0.12 136	0.15 126	0.10 131	0.20 199	0.08 80	0.07 128	0.08 134	0.13 99	0.14 136	0.19 183	0.23 203

HanStereo	0.13 139	0.06 62	0.05 61	0.11 149	0.11 161	0.16 190	0.08 129	0.19 178	0.07 69	0.28 249	0.08 87	0.18 147	0.05 62	0.12 197	0.10 137	0.10 90	0.23 205	0.12 136	0.15 126	0.10 131	0.20 199	0.08 80	0.07 128	0.08 134	0.13 99	0.14 136	0.19 183	0.23 203

LoS	0.15 184	0.10 148	0.08 141	0.10 133	0.11 161	0.09 110	0.07 116	0.50 284	0.05 31	0.32 267	0.36 279	0.36 236	0.06 88	0.09 151	0.09 98	0.10 90	0.20 168	0.09 70	0.14 114	0.11 151	0.21 219	0.09 115	0.07 128	0.07 111	0.17 159	0.11 84	0.20 195	0.21 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GLC_STEREO	0.13 139	0.11 162	0.12 199	0.12 160	0.11 161	0.10 133	0.10 162	0.19 178	0.07 69	0.25 202	0.13 160	0.12 73	0.07 113	0.07 112	0.08 64	0.12 175	0.24 220	0.11 106	0.17 151	0.09 106	0.27 267	0.15 224	0.07 128	0.07 111	0.15 134	0.09 48	0.20 195	0.12 87

CFNet_pseudo	0.13 139	0.11 162	0.11 184	0.14 179	0.11 161	0.12 152	0.11 175	0.19 178	0.12 172	0.24 170	0.14 173	0.16 125	0.15 210	0.08 134	0.09 98	0.10 90	0.16 99	0.13 163	0.13 101	0.08 80	0.15 116	0.08 80	0.08 152	0.09 157	0.15 134	0.14 136	0.19 183	0.20 181

GES	0.14 164	0.11 162	0.07 119	0.09 114	0.11 161	0.15 181	0.09 145	0.20 196	0.09 118	0.23 154	0.12 148	0.17 131	0.11 166	0.14 216	0.10 137	0.10 90	0.23 205	0.14 188	0.24 218	0.14 201	0.17 154	0.17 236	0.11 195	0.09 157	0.15 134	0.14 136	0.21 209	0.20 181

GMStereo	0.12 128	0.12 175	0.07 119	0.11 149	0.11 161	0.13 161	0.09 145	0.17 122	0.10 141	0.17 88	0.13 160	0.21 191	0.11 166	0.07 112	0.10 137	0.09 61	0.17 113	0.10 89	0.17 151	0.12 172	0.14 99	0.09 115	0.07 128	0.09 157	0.14 121	0.13 111	0.15 129	0.12 87
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC	0.14 164	0.13 188	0.10 171	0.18 208	0.11 161	0.14 169	0.09 145	0.21 207	0.09 118	0.19 113	0.17 206	0.17 131	0.12 174	0.11 178	0.14 225	0.15 234	0.18 132	0.13 163	0.18 165	0.15 215	0.12 65	0.12 188	0.12 206	0.11 185	0.20 206	0.16 179	0.14 117	0.14 105

RTSC	0.14 164	0.11 162	0.10 171	0.12 160	0.11 161	0.12 152	0.10 162	0.16 111	0.13 181	0.18 100	0.13 160	0.15 105	0.13 187	0.08 134	0.11 174	0.13 196	0.20 168	0.13 163	0.21 195	0.12 172	0.16 133	0.12 188	0.07 128	0.10 173	0.16 147	0.16 179	0.21 209	0.32 239

ADCL	0.14 164	0.12 175	0.11 184	0.13 172	0.11 161	0.14 169	0.10 162	0.17 122	0.15 198	0.22 136	0.16 197	0.21 191	0.12 174	0.09 151	0.10 137	0.11 134	0.16 99	0.13 163	0.17 151	0.12 172	0.18 167	0.13 205	0.11 195	0.11 185	0.16 147	0.15 154	0.16 139	0.16 130

CFNet_RVC	0.13 139	0.12 175	0.10 171	0.14 179	0.11 161	0.14 169	0.09 145	0.17 122	0.09 118	0.19 113	0.13 160	0.21 191	0.09 143	0.09 151	0.10 137	0.13 196	0.18 132	0.13 163	0.15 126	0.11 151	0.16 133	0.08 80	0.06 106	0.09 157	0.15 134	0.12 94	0.16 139	0.17 141

DeepPruner_ROB	0.14 164	0.13 188	0.11 184	0.12 160	0.11 161	0.10 133	0.09 145	0.17 122	0.12 172	0.21 131	0.18 220	0.15 105	0.13 187	0.08 134	0.12 190	0.11 134	0.19 152	0.15 202	0.19 178	0.11 151	0.17 154	0.14 212	0.10 185	0.11 185	0.17 159	0.16 179	0.17 152	0.19 173

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 184	0.07 85	0.05 61	0.12 160	0.12 175	0.15 181	0.09 145	0.17 122	0.12 172	0.29 262	0.09 105	0.22 204	0.05 62	0.12 197	0.11 174	0.11 134	0.26 244	0.12 136	0.33 249	0.11 151	0.20 199	0.12 188	0.08 152	0.06 75	0.21 219	0.18 210	0.20 195	0.32 239

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 184	0.07 85	0.05 61	0.14 179	0.12 175	0.15 181	0.10 162	0.18 156	0.08 88	0.26 219	0.08 87	0.19 159	0.08 131	0.11 178	0.10 137	0.12 175	0.26 244	0.13 163	0.26 228	0.11 151	0.20 199	0.10 148	0.08 152	0.07 111	0.20 206	0.18 210	0.19 183	0.31 235

EKT-Stereo	0.15 184	0.10 148	0.07 119	0.13 172	0.12 175	0.16 190	0.17 215	0.18 156	0.11 156	0.26 219	0.17 206	0.17 131	0.07 113	0.11 178	0.09 98	0.11 134	0.24 220	0.15 202	0.23 212	0.12 172	0.24 253	0.10 148	0.07 128	0.08 134	0.20 206	0.15 154	0.17 152	0.18 158

CASS	0.15 184	0.12 175	0.10 171	0.14 179	0.12 175	0.16 190	0.10 162	0.19 178	0.15 198	0.26 219	0.12 148	0.20 173	0.12 174	0.09 151	0.11 174	0.12 175	0.23 205	0.12 136	0.23 212	0.09 106	0.19 179	0.10 148	0.07 128	0.09 157	0.23 236	0.14 136	0.19 183	0.22 199
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iRaft-Stereo_20w	0.13 139	0.07 85	0.05 61	0.12 160	0.12 175	0.12 152	0.09 145	0.16 111	0.10 141	0.28 249	0.09 105	0.19 159	0.04 43	0.10 166	0.09 98	0.11 134	0.24 220	0.11 106	0.15 126	0.13 190	0.20 199	0.08 80	0.09 171	0.06 75	0.17 159	0.13 111	0.20 195	0.25 213

GANet-ADL	0.15 184	0.12 175	0.09 152	0.14 179	0.12 175	0.16 190	0.12 185	0.20 196	0.10 141	0.25 202	0.15 186	0.22 204	0.12 174	0.21 246	0.09 98	0.11 134	0.25 236	0.14 188	0.20 184	0.14 201	0.19 179	0.09 115	0.08 152	0.10 173	0.17 159	0.15 154	0.20 195	0.17 141

ICVP	0.15 184	0.13 188	0.14 219	0.12 160	0.12 175	0.13 161	0.10 162	0.17 122	0.12 172	0.17 88	0.13 160	0.18 147	0.12 174	0.09 151	0.12 190	0.13 196	0.18 132	0.15 202	0.15 126	0.14 201	0.17 154	0.13 205	0.20 240	0.11 185	0.19 194	0.19 223	0.17 152	0.16 130
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 164	0.13 188	0.10 171	0.11 149	0.12 175	0.12 152	0.11 175	0.18 156	0.13 181	0.24 170	0.16 197	0.18 147	0.10 156	0.06 84	0.12 190	0.11 134	0.20 168	0.17 226	0.23 212	0.13 190	0.15 116	0.13 205	0.07 128	0.11 185	0.20 206	0.14 136	0.13 104	0.19 173

psm_up	0.14 164	0.11 162	0.13 208	0.15 191	0.12 175	0.14 169	0.11 175	0.20 196	0.16 203	0.19 113	0.12 148	0.15 105	0.17 219	0.10 166	0.12 190	0.12 175	0.19 152	0.13 163	0.17 151	0.11 151	0.15 116	0.09 115	0.10 185	0.16 232	0.18 180	0.16 179	0.17 152	0.20 181

MSMDNet	0.13 139	0.08 118	0.06 90	0.09 114	0.12 175	0.10 133	0.08 129	0.17 122	0.11 156	0.27 233	0.09 105	0.20 173	0.06 88	0.12 197	0.10 137	0.11 134	0.24 220	0.12 136	0.19 178	0.16 227	0.21 219	0.11 169	0.07 128	0.08 134	0.17 159	0.14 136	0.17 152	0.18 158

CFNet	0.12 128	0.11 162	0.08 141	0.14 179	0.12 175	0.11 143	0.09 145	0.19 178	0.10 141	0.18 100	0.12 148	0.25 215	0.10 156	0.08 134	0.08 64	0.09 61	0.17 113	0.12 136	0.12 80	0.09 106	0.11 51	0.08 80	0.06 106	0.09 157	0.15 134	0.12 94	0.13 104	0.13 95

MLCV	0.14 164	0.11 162	0.09 152	0.16 195	0.12 175	0.14 169	0.11 175	0.21 207	0.10 141	0.24 170	0.13 160	0.21 191	0.14 202	0.08 134	0.09 98	0.10 90	0.19 152	0.11 106	0.19 178	0.09 106	0.17 154	0.08 80	0.10 185	0.09 157	0.16 147	0.13 111	0.16 139	0.19 173

IGEV_Zeroshot_test	0.14 164	0.07 85	0.05 61	0.13 172	0.13 187	0.10 133	0.11 175	0.17 122	0.09 118	0.28 249	0.09 105	0.23 206	0.05 62	0.12 197	0.09 98	0.11 134	0.23 205	0.11 106	0.16 142	0.12 172	0.20 199	0.09 115	0.09 171	0.06 75	0.19 194	0.14 136	0.23 215	0.27 221

SACVNet	0.15 184	0.14 201	0.13 208	0.16 195	0.13 187	0.14 169	0.12 185	0.19 178	0.17 213	0.19 113	0.17 206	0.14 100	0.07 113	0.14 216	0.13 210	0.13 196	0.19 152	0.16 213	0.20 184	0.13 190	0.16 133	0.14 212	0.12 206	0.13 211	0.20 206	0.18 210	0.19 183	0.17 141

AACVNet	0.14 164	0.13 188	0.10 171	0.13 172	0.13 187	0.14 169	0.10 162	0.19 178	0.11 156	0.22 136	0.17 206	0.13 89	0.10 156	0.09 151	0.11 174	0.11 134	0.21 182	0.13 163	0.17 151	0.12 172	0.16 133	0.11 169	0.11 195	0.11 185	0.17 159	0.13 111	0.14 117	0.16 130

DeepPrunerF	0.11 102	0.10 148	0.10 171	0.13 172	0.13 187	0.09 110	0.09 145	0.15 102	0.11 156	0.12 57	0.14 173	0.10 56	0.09 143	0.07 112	0.12 190	0.11 134	0.11 51	0.13 163	0.13 101	0.11 151	0.13 84	0.08 80	0.08 152	0.08 134	0.17 159	0.14 136	0.11 80	0.14 105

HSM-Net_RVC	0.15 184	0.12 175	0.10 171	0.17 203	0.13 187	0.14 169	0.10 162	0.18 156	0.14 190	0.25 202	0.18 220	0.28 220	0.16 215	0.11 178	0.11 174	0.11 134	0.19 152	0.13 163	0.16 142	0.11 151	0.17 154	0.11 169	0.08 152	0.11 185	0.19 194	0.16 179	0.23 215	0.24 207
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.14 164	0.12 175	0.09 152	0.14 179	0.13 187	0.12 152	0.10 162	0.18 156	0.10 141	0.23 154	0.15 186	0.18 147	0.14 202	0.08 134	0.10 137	0.10 90	0.21 182	0.12 136	0.17 151	0.12 172	0.18 167	0.10 148	0.07 128	0.08 134	0.17 159	0.15 154	0.17 152	0.18 158

iResNet	0.16 201	0.11 162	0.09 152	0.15 191	0.13 187	0.17 199	0.12 185	0.21 207	0.14 190	0.25 202	0.13 160	0.35 234	0.32 259	0.08 134	0.10 137	0.11 134	0.20 168	0.12 136	0.25 223	0.14 201	0.18 167	0.11 169	0.12 206	0.13 211	0.18 180	0.14 136	0.20 195	0.18 158

NCCL2	0.17 204	0.17 225	0.16 232	0.13 172	0.13 187	0.13 161	0.12 185	0.21 207	0.17 213	0.22 136	0.15 186	0.23 206	0.13 187	0.09 151	0.15 235	0.16 242	0.18 132	0.17 226	0.19 178	0.17 232	0.21 219	0.17 236	0.11 195	0.16 232	0.25 242	0.26 265	0.20 195	0.24 207

PWCDC_ROB	0.13 139	0.06 62	0.09 152	0.07 85	0.13 187	0.08 95	0.13 190	0.06 31	0.24 248	0.09 46	0.15 186	0.09 49	0.43 274	0.26 254	0.10 137	0.10 90	0.09 41	0.12 136	0.08 37	0.11 151	0.08 36	0.11 169	0.19 237	0.13 211	0.07 30	0.13 111	0.08 47	0.18 158

pmcnn	0.19 215	0.14 201	0.11 184	0.18 208	0.13 187	0.19 218	0.16 206	0.20 196	0.18 219	0.26 219	0.14 173	0.35 234	0.25 239	0.09 151	0.09 98	0.11 134	0.25 236	0.14 188	0.24 218	0.14 201	0.22 235	0.14 212	0.11 195	0.11 185	0.21 219	0.18 210	0.39 264	0.45 265

GwcNet-ADL	0.17 204	0.12 175	0.11 184	0.19 215	0.14 197	0.17 199	0.14 196	0.21 207	0.14 190	0.24 170	0.17 206	0.32 229	0.16 215	0.19 239	0.11 174	0.14 217	0.22 195	0.15 202	0.23 212	0.13 190	0.18 167	0.11 169	0.05 87	0.10 173	0.18 180	0.15 154	0.19 183	0.21 196

PSMNet-ADL	0.18 209	0.13 188	0.13 208	0.16 195	0.14 197	0.17 199	0.16 206	0.20 196	0.21 244	0.27 233	0.19 229	0.29 226	0.25 239	0.18 234	0.14 225	0.14 217	0.23 205	0.14 188	0.22 202	0.14 201	0.19 179	0.11 169	0.10 185	0.11 185	0.20 206	0.15 154	0.23 215	0.19 173

pcwnet_v2	0.15 184	0.12 175	0.12 199	0.16 195	0.14 197	0.17 199	0.14 196	0.20 196	0.13 181	0.22 136	0.14 173	0.19 159	0.18 221	0.12 197	0.10 137	0.12 175	0.18 132	0.13 163	0.17 151	0.12 172	0.16 133	0.11 169	0.09 171	0.10 173	0.19 194	0.20 227	0.19 183	0.27 221

RP	0.15 184	0.14 201	0.15 226	0.17 203	0.14 197	0.17 199	0.16 206	0.19 178	0.17 213	0.14 65	0.16 197	0.16 125	0.15 210	0.11 178	0.13 210	0.12 175	0.15 85	0.12 136	0.15 126	0.12 172	0.12 65	0.12 188	0.10 185	0.12 201	0.17 159	0.15 154	0.20 195	0.18 158

RTS	0.20 223	0.16 217	0.14 219	0.17 203	0.14 197	0.20 224	0.15 201	0.23 224	0.26 258	0.15 72	0.14 173	0.14 100	0.20 226	0.11 178	0.13 210	0.15 234	0.24 220	0.17 226	0.34 252	0.24 260	0.22 235	0.15 224	0.09 171	0.15 224	0.28 254	0.27 269	0.28 239	0.55 275

RTSA	0.20 223	0.16 217	0.14 219	0.17 203	0.14 197	0.20 224	0.15 201	0.23 224	0.26 258	0.15 72	0.14 173	0.14 100	0.20 226	0.11 178	0.13 210	0.15 234	0.24 220	0.17 226	0.34 252	0.24 260	0.22 235	0.15 224	0.09 171	0.15 224	0.28 254	0.27 269	0.28 239	0.55 275

UCFNet_RVC	0.15 184	0.17 225	0.12 199	0.16 195	0.14 197	0.17 199	0.11 175	0.17 122	0.12 172	0.20 121	0.13 160	0.28 220	0.12 174	0.10 166	0.11 174	0.13 196	0.18 132	0.13 163	0.17 151	0.12 172	0.16 133	0.09 115	0.10 185	0.11 185	0.18 180	0.15 154	0.17 152	0.19 173

NVstereo2D	0.15 184	0.11 162	0.11 184	0.19 215	0.14 197	0.21 233	0.24 247	0.13 87	0.11 156	0.16 78	0.14 173	0.10 56	0.07 113	0.39 273	0.11 174	0.11 134	0.21 182	0.14 188	0.15 126	0.10 131	0.12 65	0.08 80	0.24 253	0.08 134	0.14 121	0.12 94	0.14 117	0.12 87

FADNet_RVC	0.18 209	0.14 201	0.13 208	0.20 219	0.15 205	0.14 169	0.13 190	0.24 230	0.14 190	0.24 170	0.17 206	0.27 218	0.21 228	0.14 216	0.14 225	0.12 175	0.19 152	0.17 226	0.31 244	0.15 215	0.19 179	0.14 212	0.11 195	0.14 220	0.20 206	0.21 232	0.18 171	0.22 199

STTStereo	0.13 139	0.14 201	0.17 240	0.13 172	0.15 205	0.13 161	0.20 227	0.13 87	0.13 181	0.15 72	0.15 186	0.17 131	0.10 156	0.11 178	0.12 190	0.12 175	0.15 85	0.14 188	0.13 101	0.11 151	0.12 65	0.10 148	0.07 128	0.09 157	0.15 134	0.13 111	0.12 90	0.16 130

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 139	0.13 188	0.13 208	0.14 179	0.15 205	0.13 161	0.20 227	0.13 87	0.15 198	0.16 78	0.16 197	0.21 191	0.09 143	0.15 224	0.10 137	0.12 175	0.15 85	0.12 136	0.11 69	0.09 106	0.11 51	0.09 115	0.08 152	0.08 134	0.13 99	0.13 111	0.11 80	0.15 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ITSA-stereo	0.18 209	0.14 201	0.11 184	0.26 240	0.16 208	0.18 207	0.16 206	0.25 234	0.17 213	0.25 202	0.17 206	0.33 230	0.24 236	0.16 227	0.11 174	0.11 134	0.21 182	0.15 202	0.22 202	0.10 131	0.19 179	0.11 169	0.15 220	0.11 185	0.22 229	0.15 154	0.20 195	0.23 203

dad	0.18 209	0.16 217	0.11 184	0.36 252	0.16 208	0.24 242	0.21 238	0.24 230	0.09 118	0.22 136	0.11 137	0.38 239	0.11 166	0.08 134	0.12 190	0.10 90	0.27 255	0.12 136	0.29 239	0.10 131	0.19 179	0.12 188	0.08 152	0.13 211	0.18 180	0.14 136	0.31 246	0.22 199

APVNet	0.15 184	0.13 188	0.11 184	0.14 179	0.16 208	0.14 169	0.13 190	0.19 178	0.11 156	0.14 65	0.13 160	0.17 131	0.09 143	0.16 227	0.15 235	0.15 234	0.21 182	0.14 188	0.22 202	0.15 215	0.15 116	0.12 188	0.07 128	0.12 201	0.16 147	0.15 154	0.19 183	0.17 141

SFCPSM	0.20 223	0.15 209	0.12 199	0.22 225	0.16 208	0.20 224	0.18 218	0.22 216	0.20 238	0.26 219	0.24 254	0.34 233	0.33 262	0.14 216	0.12 190	0.12 175	0.24 220	0.16 213	0.32 246	0.19 243	0.19 179	0.13 205	0.14 218	0.12 201	0.21 219	0.17 197	0.20 195	0.25 213

SHD	0.21 229	0.17 225	0.20 253	0.18 208	0.16 208	0.18 207	0.20 227	0.26 237	0.16 203	0.27 233	0.18 220	0.23 206	0.31 256	0.17 229	0.14 225	0.14 217	0.19 152	0.17 226	0.32 246	0.17 232	0.20 199	0.17 236	0.16 224	0.16 232	0.23 236	0.28 271	0.25 229	0.43 261

ccs_rob	0.20 223	0.15 209	0.11 184	0.26 240	0.16 208	0.26 245	0.20 227	0.22 216	0.16 203	0.25 202	0.24 254	0.57 261	0.24 236	0.17 229	0.12 190	0.13 196	0.23 205	0.15 202	0.21 195	0.15 215	0.21 219	0.11 169	0.12 206	0.11 185	0.20 206	0.16 179	0.18 171	0.24 207

XPNet_ROB	0.18 209	0.21 242	0.14 219	0.15 191	0.16 208	0.15 181	0.15 201	0.15 102	0.14 190	0.19 113	0.18 220	0.49 252	0.13 187	0.11 178	0.13 210	0.14 217	0.25 236	0.16 213	0.18 165	0.14 201	0.17 154	0.18 245	0.13 213	0.13 211	0.17 159	0.17 197	0.31 246	0.29 227

ETE_ROB	0.22 234	0.23 249	0.15 226	0.20 219	0.16 208	0.19 218	0.17 215	0.18 156	0.19 227	0.22 136	0.22 246	0.65 265	0.16 215	0.14 216	0.14 225	0.14 217	0.30 266	0.19 242	0.24 218	0.19 243	0.21 219	0.18 245	0.16 224	0.15 224	0.22 229	0.28 271	0.41 269	0.26 217

ACV-stereo	0.25 241	0.15 209	0.13 208	0.22 225	0.17 216	0.28 248	0.24 247	0.21 207	0.20 238	0.24 170	0.21 239	0.28 220	0.36 266	0.18 234	0.13 210	0.12 175	0.34 273	0.20 248	1.12 297	0.25 262	0.26 265	0.17 236	0.29 278	0.18 240	0.19 194	0.16 179	0.25 229	0.29 227

UDGNet	0.15 184	0.13 188	0.09 152	0.18 208	0.17 216	0.16 190	0.19 225	0.15 102	0.11 156	0.16 78	0.14 173	0.15 105	0.05 62	0.45 274	0.09 98	0.10 90	0.17 113	0.12 136	0.14 114	0.09 106	0.17 154	0.09 115	0.28 275	0.07 111	0.17 159	0.15 154	0.12 90	0.13 95

NCC-stereo	0.17 204	0.16 217	0.16 232	0.16 195	0.17 216	0.18 207	0.18 218	0.19 178	0.20 238	0.16 78	0.19 229	0.21 191	0.21 228	0.12 197	0.20 258	0.18 256	0.18 132	0.19 242	0.18 165	0.15 215	0.15 116	0.15 224	0.15 220	0.12 201	0.18 180	0.17 197	0.24 223	0.20 181

Abc-Net	0.17 204	0.16 217	0.16 232	0.16 195	0.17 216	0.18 207	0.18 218	0.19 178	0.20 238	0.16 78	0.19 229	0.21 191	0.21 228	0.12 197	0.20 258	0.18 256	0.18 132	0.19 242	0.18 165	0.15 215	0.15 116	0.15 224	0.15 220	0.12 201	0.18 180	0.17 197	0.24 223	0.20 181
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.20 223	0.16 217	0.15 226	0.17 203	0.17 216	0.19 218	0.16 206	0.25 234	0.22 245	0.25 202	0.23 251	0.23 206	0.18 221	0.14 216	0.19 255	0.18 256	0.28 262	0.22 258	0.29 239	0.18 239	0.27 267	0.21 262	0.16 224	0.17 237	0.22 229	0.20 227	0.21 209	0.23 203

LALA_ROB	0.22 234	0.25 254	0.16 232	0.19 215	0.17 216	0.22 236	0.16 206	0.17 122	0.19 227	0.24 170	0.21 239	0.64 263	0.15 210	0.13 210	0.23 262	0.17 249	0.27 255	0.22 258	0.22 202	0.18 239	0.20 199	0.20 257	0.14 218	0.15 224	0.20 206	0.22 240	0.35 255	0.25 213

PWC_ROB	0.22 234	0.20 237	0.14 219	0.18 208	0.17 216	0.16 190	0.20 227	0.21 207	0.26 258	0.15 72	0.20 234	0.28 220	0.62 286	0.13 210	0.12 190	0.13 196	0.27 255	0.18 237	0.36 256	0.18 239	0.22 235	0.17 236	0.16 224	0.24 258	0.19 194	0.18 210	0.24 223	0.43 261

DDVS	0.19 215	0.15 209	0.13 208	0.18 208	0.18 223	0.19 218	0.20 227	0.20 196	0.16 203	0.25 202	0.21 239	0.39 242	0.27 247	0.13 210	0.12 190	0.14 217	0.26 244	0.19 242	0.28 237	0.15 215	0.18 167	0.16 232	0.10 185	0.14 220	0.19 194	0.15 154	0.22 213	0.25 213

DCVSM-stereo	0.20 223	0.15 209	0.11 184	0.24 235	0.18 223	0.26 245	0.21 238	0.23 224	0.16 203	0.24 170	0.19 229	0.49 252	0.27 247	0.13 210	0.10 137	0.12 175	0.24 220	0.16 213	0.24 218	0.15 215	0.19 179	0.14 212	0.22 244	0.11 185	0.18 180	0.15 154	0.24 223	0.28 225

AF-Net	0.15 184	0.13 188	0.13 208	0.14 179	0.18 223	0.15 181	0.14 196	0.17 122	0.16 203	0.17 88	0.21 239	0.18 147	0.12 174	0.10 166	0.17 246	0.16 242	0.13 64	0.14 188	0.15 126	0.11 151	0.11 51	0.10 148	0.13 213	0.10 173	0.14 121	0.15 154	0.20 195	0.14 105

stereogan	0.16 201	0.15 209	0.15 226	0.16 195	0.18 223	0.18 207	0.16 206	0.20 196	0.19 227	0.14 65	0.16 197	0.20 173	0.18 221	0.13 210	0.14 225	0.13 196	0.16 99	0.14 188	0.17 151	0.14 201	0.14 99	0.12 188	0.13 213	0.13 211	0.16 147	0.16 179	0.23 215	0.18 158

Nwc_Net	0.15 184	0.13 188	0.13 208	0.14 179	0.18 223	0.15 181	0.14 196	0.17 122	0.16 203	0.17 88	0.21 239	0.18 147	0.12 174	0.10 166	0.17 246	0.16 242	0.13 64	0.14 188	0.15 126	0.11 151	0.11 51	0.10 148	0.13 213	0.10 173	0.14 121	0.15 154	0.20 195	0.14 105

PS-NSSS	0.17 204	0.19 234	0.17 240	0.23 229	0.18 223	0.18 207	0.16 206	0.22 216	0.13 181	0.23 154	0.20 234	0.44 245	0.08 131	0.11 178	0.12 190	0.10 90	0.13 64	0.13 163	0.26 228	0.11 151	0.11 51	0.07 63	0.18 232	0.15 224	0.17 159	0.21 232	0.13 104	0.20 181

SGM-Forest	0.19 215	0.18 231	0.16 232	0.23 229	0.18 223	0.20 224	0.18 218	0.23 224	0.17 213	0.20 121	0.15 186	0.23 206	0.18 221	0.22 247	0.17 246	0.18 256	0.19 152	0.17 226	0.18 165	0.15 215	0.17 154	0.18 245	0.25 255	0.18 240	0.22 229	0.18 210	0.25 229	0.24 207
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DAS	0.19 215	0.11 162	0.09 152	0.24 235	0.19 230	0.18 207	0.20 227	0.23 224	0.18 219	0.24 170	0.14 173	0.38 239	0.21 228	0.09 151	0.12 190	0.11 134	0.25 236	0.16 213	0.22 202	0.15 215	0.20 199	0.14 212	0.18 232	0.13 211	0.19 194	0.17 197	0.23 215	0.29 227

SepStereo	0.19 215	0.11 162	0.09 152	0.24 235	0.19 230	0.18 207	0.20 227	0.23 224	0.18 219	0.24 170	0.14 173	0.38 239	0.21 228	0.09 151	0.12 190	0.11 134	0.25 236	0.16 213	0.22 202	0.15 215	0.20 199	0.14 212	0.18 232	0.13 211	0.19 194	0.17 197	0.23 215	0.29 227

ADCMid	0.21 229	0.18 231	0.17 240	0.18 208	0.19 230	0.20 224	0.16 206	0.29 249	0.25 253	0.24 170	0.19 229	0.36 236	0.21 228	0.12 197	0.16 240	0.16 242	0.25 236	0.18 237	0.37 257	0.19 243	0.24 253	0.18 245	0.17 230	0.15 224	0.24 238	0.20 227	0.25 229	0.29 227

ADCPNet	0.22 234	0.17 225	0.16 232	0.20 219	0.19 230	0.20 224	0.18 218	0.27 240	0.23 247	0.26 219	0.22 246	0.26 217	0.28 249	0.15 224	0.16 240	0.17 249	0.24 220	0.17 226	0.32 246	0.23 257	0.24 253	0.19 253	0.17 230	0.21 246	0.25 242	0.22 240	0.27 237	0.33 242

NOSS_ROB	0.21 229	0.14 201	0.15 226	0.20 219	0.19 230	0.20 224	0.22 240	0.29 249	0.18 219	0.25 202	0.15 186	0.21 191	0.13 187	0.27 259	0.13 210	0.14 217	0.26 244	0.21 252	0.22 202	0.17 232	0.23 246	0.22 265	0.26 260	0.24 258	0.26 245	0.22 240	0.24 223	0.26 217

RGC	0.19 215	0.17 225	0.17 240	0.19 215	0.20 235	0.20 224	0.15 201	0.22 216	0.26 258	0.17 88	0.20 234	0.21 191	0.24 236	0.15 224	0.23 262	0.18 256	0.18 132	0.16 213	0.18 165	0.16 227	0.17 154	0.13 205	0.12 206	0.15 224	0.20 206	0.21 232	0.23 215	0.24 207

PA-Net	0.19 215	0.21 242	0.25 264	0.14 179	0.20 235	0.18 207	0.20 227	0.21 207	0.19 227	0.18 100	0.14 173	0.17 131	0.21 228	0.26 254	0.16 240	0.18 256	0.15 85	0.19 242	0.13 101	0.17 232	0.14 99	0.15 224	0.10 185	0.16 232	0.17 159	0.25 258	0.17 152	0.35 244
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NaN_ROB	0.19 215	0.20 237	0.19 250	0.20 219	0.20 235	0.16 190	0.15 201	0.27 240	0.19 227	0.23 154	0.18 220	0.47 251	0.16 215	0.11 178	0.13 210	0.12 175	0.15 85	0.14 188	0.21 195	0.19 243	0.13 84	0.10 148	0.09 171	0.20 243	0.24 238	0.21 232	0.26 234	0.28 225

G-Net	0.29 256	0.24 252	0.19 250	0.23 229	0.21 238	0.36 262	0.23 244	0.30 252	0.27 263	0.33 271	0.32 277	0.93 288	0.25 239	0.18 234	0.18 253	0.18 256	0.26 244	0.21 252	0.43 263	0.31 275	0.26 265	0.17 236	0.18 232	0.18 240	0.27 248	0.23 247	0.40 268	0.42 258

SANet	0.30 257	0.21 242	0.21 259	0.25 238	0.21 238	0.31 252	0.22 240	0.30 252	0.31 273	0.27 233	0.26 262	1.39 298	0.38 270	0.22 247	0.14 225	0.14 217	0.26 244	0.21 252	0.30 243	0.21 249	0.24 253	0.20 257	0.31 280	0.23 250	0.33 267	0.24 252	0.35 255	0.48 267

CBMV	0.22 234	0.18 231	0.17 240	0.23 229	0.21 238	0.20 224	0.18 218	0.27 240	0.19 227	0.28 249	0.11 137	0.29 226	0.13 187	0.24 249	0.13 210	0.14 217	0.24 220	0.18 237	0.20 184	0.16 227	0.21 219	0.18 245	0.24 253	0.23 250	0.26 245	0.22 240	0.35 255	0.40 255
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.21 229	0.16 217	0.12 199	0.26 240	0.22 241	0.22 236	0.17 215	0.29 249	0.18 219	0.27 233	0.18 220	0.21 191	0.12 174	0.28 260	0.10 137	0.14 217	0.26 244	0.19 242	0.20 184	0.12 172	0.22 235	0.23 268	0.26 260	0.23 250	0.24 238	0.24 252	0.23 215	0.26 217

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 241	0.25 254	0.20 253	0.29 249	0.22 241	0.22 236	0.23 244	0.36 266	0.27 263	0.36 279	0.22 246	0.45 246	0.32 259	0.19 239	0.17 246	0.17 249	0.17 113	0.16 213	0.29 239	0.14 201	0.20 199	0.18 245	0.27 273	0.23 250	0.29 256	0.25 258	0.33 251	0.31 235

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 265	0.16 217	0.12 199	0.26 240	0.22 241	0.22 236	0.27 255	0.24 230	0.15 198	0.24 170	0.16 197	4.24 314	0.22 235	0.19 239	0.13 210	0.13 196	0.34 273	0.22 258	0.31 244	0.20 247	0.23 246	0.18 245	0.22 244	0.14 220	0.20 206	0.19 223	0.21 209	0.24 207

CBMV_ROB	0.21 229	0.14 201	0.15 226	0.26 240	0.22 241	0.21 233	0.22 240	0.28 243	0.17 213	0.26 219	0.17 206	0.28 220	0.17 219	0.26 254	0.11 174	0.12 175	0.26 244	0.17 226	0.18 165	0.16 227	0.21 219	0.19 253	0.26 260	0.20 243	0.24 238	0.25 258	0.25 229	0.33 242

SAMSARA	0.48 274	0.23 249	0.39 281	0.23 229	0.23 245	0.22 236	0.22 240	0.44 282	0.38 283	0.31 266	0.21 239	0.30 228	0.47 277	0.17 229	0.32 275	0.34 281	0.25 236	0.32 279	0.46 266	0.32 278	0.47 296	0.52 304	0.15 220	0.33 277	1.39 314	1.54 312	1.41 311	1.46 310

GANetREF_RVC	0.26 245	0.26 257	0.30 273	0.23 229	0.23 245	0.23 241	0.24 247	0.35 263	0.33 276	0.32 267	0.17 206	0.50 255	0.38 270	0.12 197	0.20 258	0.17 249	0.19 152	0.21 252	0.35 255	0.21 249	0.23 246	0.15 224	0.22 244	0.29 270	0.27 248	0.21 232	0.36 259	0.31 235
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
CSAN	0.26 245	0.31 268	0.30 273	0.26 240	0.23 245	0.21 233	0.18 218	0.28 243	0.36 280	0.35 278	0.24 254	0.51 257	0.26 244	0.14 216	0.18 253	0.17 249	0.19 152	0.20 248	0.26 228	0.25 262	0.22 235	0.20 257	0.18 232	0.27 264	0.30 259	0.23 247	0.38 263	0.38 248

ADCS	0.28 253	0.22 245	0.21 259	0.26 240	0.24 248	0.25 243	0.23 244	0.36 266	0.30 270	0.23 154	0.27 265	0.46 250	0.35 265	0.20 244	0.19 255	0.18 256	0.32 268	0.24 264	0.48 267	0.28 268	0.36 280	0.28 277	0.19 237	0.23 250	0.31 261	0.25 258	0.30 243	0.41 257

SGM-ForestM	0.24 240	0.22 245	0.16 232	0.37 254	0.24 248	0.32 254	0.24 247	0.28 243	0.20 238	0.23 154	0.17 206	0.51 257	0.25 239	0.20 244	0.12 190	0.13 196	0.23 205	0.16 213	0.24 218	0.14 201	0.19 179	0.16 232	0.21 243	0.16 232	0.35 271	0.24 252	0.51 274	0.35 244

MDST_ROB	0.22 234	0.27 261	0.14 219	0.47 268	0.24 248	0.36 262	0.20 227	0.24 230	0.16 203	0.26 219	0.14 173	0.28 220	0.25 239	0.11 178	0.11 174	0.12 175	0.21 182	0.12 136	0.17 151	0.12 172	0.19 179	0.10 148	0.11 195	0.12 201	0.34 270	0.23 247	0.56 279	0.31 235

DPSNet	0.39 268	0.19 234	0.17 240	0.27 247	0.25 251	0.29 249	0.19 225	0.26 237	0.24 248	0.18 100	0.17 206	2.16 308	0.43 274	0.10 166	0.17 246	0.15 234	0.35 276	0.28 274	2.04 309	0.27 267	0.25 261	0.16 232	0.28 275	0.25 262	0.38 276	0.24 252	0.39 264	0.51 271

FBW_ROB	0.26 245	0.26 257	0.25 264	0.37 254	0.25 251	0.32 254	0.20 227	0.21 207	0.18 219	0.27 233	0.20 234	0.45 246	0.31 256	0.26 254	0.20 258	0.20 266	0.27 255	0.17 226	0.51 270	0.14 201	0.21 219	0.14 212	0.16 224	0.28 268	0.21 219	0.19 223	0.33 251	0.55 275

FCDSN-DC	0.25 241	0.25 254	0.25 264	0.28 248	0.26 253	0.26 245	0.34 259	0.28 243	0.18 219	0.20 121	0.17 206	0.20 173	0.12 174	0.29 262	0.26 266	0.26 271	0.29 263	0.28 274	0.27 233	0.21 249	0.25 261	0.25 271	0.26 260	0.32 275	0.26 245	0.24 252	0.26 234	0.27 221
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C01	0.31 260	0.22 245	0.20 253	0.22 225	0.26 253	0.25 243	0.24 247	0.37 269	0.37 281	0.26 219	0.28 268	0.49 252	0.33 262	0.18 234	0.28 271	0.21 267	0.38 280	0.32 279	0.64 274	0.32 278	0.39 282	0.31 284	0.26 260	0.25 262	0.33 267	0.32 276	0.34 253	0.44 264

SGM_RVC	0.25 241	0.24 252	0.17 240	0.39 262	0.27 255	0.34 260	0.26 253	0.28 243	0.19 227	0.25 202	0.18 220	0.42 243	0.30 253	0.17 229	0.12 190	0.13 196	0.23 205	0.15 202	0.25 223	0.13 190	0.19 179	0.15 224	0.19 237	0.17 237	0.33 267	0.22 240	0.55 278	0.43 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN v2	0.27 251	0.28 263	0.27 269	0.37 254	0.28 256	0.32 254	0.38 265	0.33 260	0.19 227	0.22 136	0.18 220	0.23 206	0.13 187	0.29 262	0.26 266	0.26 271	0.29 263	0.27 270	0.29 239	0.21 249	0.25 261	0.25 271	0.26 260	0.31 272	0.31 261	0.26 265	0.30 243	0.30 233

MFN_U_SF_RVC	0.31 260	0.29 266	0.21 259	0.33 250	0.28 256	0.31 252	0.29 257	0.37 269	0.24 248	0.46 288	0.30 273	0.50 255	0.32 259	0.25 251	0.27 269	0.24 268	0.18 132	0.23 261	0.58 272	0.28 268	0.24 253	0.27 276	0.22 244	0.27 264	0.31 261	0.25 258	0.37 260	0.50 270

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 264	0.36 269	0.39 281	0.46 267	0.28 256	0.30 250	0.28 256	0.50 284	0.46 287	0.39 285	0.30 273	0.37 238	0.36 266	0.31 267	0.35 279	0.26 271	0.21 182	0.27 270	0.71 278	0.37 282	0.27 267	0.29 278	0.30 279	0.38 282	0.32 265	0.24 252	0.29 241	0.39 252

XQC	0.28 253	0.30 267	0.26 267	0.37 254	0.28 256	0.37 264	0.37 261	0.40 275	0.30 270	0.32 267	0.20 234	0.45 246	0.28 249	0.31 267	0.14 225	0.14 217	0.20 168	0.21 252	0.33 249	0.23 257	0.22 235	0.20 257	0.23 249	0.24 258	0.32 265	0.25 258	0.44 271	0.32 239

STTRV1_RVC		0.26 257	0.22 262	0.35 251	0.28 256	0.32 254	0.29 257	0.36 266	0.33 276	0.27 233	0.26 262	0.42 243	0.41 273	0.47 275	0.32 275	0.18 256	0.59 296	0.20 248		0.30 273	0.59 304	0.22 265		0.43 284	0.25 242	0.54 297	0.34 253	0.64 283

FC-DCNN	0.27 251	0.28 263	0.26 267	0.36 252	0.28 256	0.32 254	0.37 261	0.32 256	0.19 227	0.22 136	0.18 220	0.23 206	0.13 187	0.29 262	0.26 266	0.26 271	0.29 263	0.27 270	0.28 237	0.21 249	0.25 261	0.25 271	0.26 260	0.31 272	0.30 259	0.25 258	0.29 241	0.30 233

LSM0	3.45 311	0.27 261	0.18 249	0.38 259	0.29 262	0.39 267	0.36 260	0.51 286	0.31 273	0.45 287	0.47 284	0.71 270	0.57 283	0.19 239	23.17 319	59.79 322	0.36 277	0.26 268	1.29 303	0.33 280	0.44 292	0.32 285	0.23 249	0.27 264	0.36 273	0.29 274	0.53 276	0.51 271

DDUNet	0.26 245	0.20 237	0.12 199	0.37 254	0.30 263	0.40 268	0.47 274	0.20 196	0.16 203	0.16 78	0.25 260	0.16 125	0.08 131	1.63 291	0.13 210	0.14 217	0.21 182	0.14 188	0.25 223	0.13 190	0.18 167	0.12 188	0.25 255	0.15 224	0.17 159	0.18 210	0.18 171	0.22 199

UDG	0.26 245	0.20 237	0.13 208	0.38 259	0.31 264	0.38 266	0.51 277	0.19 178	0.16 203	0.19 113	0.23 251	0.17 131	0.09 143	1.45 287	0.14 225	0.13 196	0.27 255	0.16 213	0.26 228	0.13 190	0.21 219	0.13 205	0.25 255	0.12 201	0.20 206	0.20 227	0.20 195	0.19 173

DGSMNet	0.34 263	0.28 263	0.23 263	0.40 263	0.33 265	0.37 264	0.37 261	0.28 243	0.25 253	0.25 202	0.50 288	0.45 246	0.31 256	0.25 251	0.23 262	0.19 265	0.51 290	0.32 279	0.72 280	0.35 281	0.37 281	0.38 293	0.28 275	0.31 272	0.27 248	0.23 247	0.32 248	0.38 248

edge stereo	0.31 260	0.23 249	0.20 253	0.41 264	0.35 266	0.42 271	0.39 268	0.38 271	0.22 245	0.23 154	0.38 280	0.69 269	0.33 262	0.30 265	0.15 235	0.16 242	0.31 267	0.21 252	0.42 261	0.21 249	0.23 246	0.17 236	0.25 255	0.22 248	0.27 248	0.23 247	0.39 264	0.55 275

PVD	0.38 267	0.38 272	0.20 253	0.47 268	0.35 266	0.50 274	0.40 269	0.38 271	0.34 278	0.23 154	0.28 268	0.52 259	0.51 280	0.50 276	0.16 240	0.17 249	0.41 282	0.26 268	0.49 269	0.28 268	0.39 282	0.40 295	0.23 249	0.27 264	0.44 279	0.57 300	0.46 273	0.72 288

FAT-Stereo	0.26 245	0.19 234	0.17 240	0.38 259	0.36 268	0.30 250	0.25 252	0.26 237	0.18 219	0.27 233	0.25 260	0.33 230	0.36 266	0.26 254	0.16 240	0.15 234	0.26 244	0.23 261	0.33 249	0.21 249	0.22 235	0.19 253	0.22 244	0.22 248	0.21 219	0.22 240	0.32 248	0.42 258

MeshStereo	0.30 257	0.26 257	0.20 253	0.49 270	0.36 268	0.35 261	0.26 253	0.32 256	0.28 266	0.30 264	0.27 265	0.61 262	0.47 277	0.18 234	0.12 190	0.14 217	0.26 244	0.17 226	0.27 233	0.17 232	0.27 267	0.21 262	0.25 255	0.20 243	0.36 273	0.28 271	0.54 277	0.49 269
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
S-Stereo	0.30 257	0.22 245	0.17 240	0.41 264	0.39 270	0.41 269	0.37 261	0.25 234	0.25 253	0.26 219	0.44 283	0.54 260	0.36 266	0.24 249	0.16 240	0.14 217	0.27 255	0.27 270	0.34 252	0.28 268	0.23 246	0.22 265	0.53 284	0.23 250	0.22 229	0.19 223	0.27 237	0.38 248

BEATNet-Init1	0.49 276	0.42 274	0.28 270	0.79 283	0.40 271	0.60 278	0.45 272	0.41 278	0.27 263	0.30 264	0.22 246	0.89 286	0.84 294	0.25 251	0.27 269	0.26 271	0.27 255	0.25 267	0.84 285	0.28 268	0.27 267	0.26 274	0.26 260	0.32 275	0.49 281	0.35 282	2.05 314	0.88 298

DispFullNet	0.48 274	0.50 278	0.19 250	1.14 284	0.40 271	0.77 283	1.22 289	0.32 256	0.24 248	0.24 170	0.27 265	0.84 283	0.48 279	1.62 290	0.15 235	0.15 234	0.49 288	0.34 284	1.08 295	0.26 264	0.24 253	0.18 245	0.20 240	0.21 246	0.27 248	0.17 197	0.35 255	0.59 280

LE_ROB	0.40 269	0.20 237	0.16 232	0.41 264	0.43 273	0.33 259	0.44 271	0.34 262	0.29 268	0.32 267	0.21 239	1.25 296	1.40 310	0.11 178	0.10 137	0.11 134	0.21 182	0.13 163	0.20 184	0.13 190	0.22 235	0.12 188	0.12 206	0.14 220	0.36 273	0.31 275	1.39 310	1.32 308

MANE	0.41 270	0.36 269	0.33 277	0.61 276	0.44 274	0.44 272	0.46 273	0.42 279	0.25 253	0.23 154	0.22 246	0.65 265	0.28 249	0.30 265	0.28 271	0.29 280	0.32 268	0.42 290	0.37 257	0.23 257	0.30 274	0.26 274	0.26 260	0.34 279	0.54 286	0.40 286	1.07 306	0.87 296

CC-Net-ROB	0.28 253	0.40 273	0.28 270	0.56 273	0.44 274	0.41 269	0.38 265	0.32 256	0.20 238	0.33 271	0.28 268	0.68 268	0.10 156	0.32 271	0.19 255	0.13 196	0.14 78	0.16 213	0.39 259	0.18 239	0.15 116	0.09 115	0.23 249	0.24 258	0.21 219	0.21 232	0.19 183	0.29 227

ELAS_RVC	0.43 272	0.43 275	0.36 279	0.64 277	0.44 274	0.62 280	0.50 275	0.39 273	0.25 253	0.25 202	0.30 273	1.23 295	0.30 253	0.31 267	0.28 271	0.27 276	0.37 279	0.30 276	0.42 261	0.26 264	0.34 277	0.32 285	0.26 260	0.37 280	0.50 283	0.38 285	0.78 295	0.70 286
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 271	0.43 275	0.36 279	0.64 277	0.44 274	0.58 277	0.50 275	0.40 275	0.26 258	0.25 202	0.28 268	0.94 289	0.30 253	0.31 267	0.28 271	0.27 276	0.36 277	0.30 276	0.43 263	0.26 264	0.33 275	0.32 285	0.26 260	0.37 280	0.54 286	0.40 286	0.77 294	0.74 291
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.49 276	0.50 278	0.47 285	0.50 271	0.47 278	0.61 279	0.52 278	0.31 255	0.29 268	0.29 262	0.69 297	0.72 272	0.13 187	0.53 278	0.44 284	0.55 295	0.57 294	0.58 304	0.48 267	0.48 285	0.59 304	0.48 301	0.26 260	0.48 286	0.44 279	0.52 294	0.58 281	0.63 282

STStereo	0.37 266	0.44 277	0.31 276	0.75 281	0.49 279	0.57 275	0.43 270	0.35 263	0.30 270	0.34 275	0.24 254	0.85 285	0.53 282	0.19 239	0.14 225	0.16 242	0.25 236	0.16 213	0.45 265	0.16 227	0.23 246	0.19 253	0.20 240	0.23 250	0.49 281	0.37 284	0.75 291	0.54 274

SQANet	0.45 273	0.54 280	0.14 219	1.41 287	0.51 280	1.23 287	0.83 284	0.30 252	0.24 248	0.34 275	0.24 254	0.64 263	0.19 225	1.12 285	0.17 246	0.14 217	0.24 220	0.20 248	0.40 260	0.22 256	0.16 133	0.14 212	1.58 291	0.17 237	0.20 206	0.16 179	0.26 234	0.39 252

MADNet+	0.55 278	0.36 269	0.63 299	0.56 273	0.52 281	0.45 273	0.38 265	0.63 291	0.52 289	0.53 292	0.41 282	0.81 280	0.67 290	0.33 272	0.57 294	0.49 292	0.56 293	0.50 295	0.82 284	0.52 287	0.47 296	0.43 296	0.51 283	0.47 285	0.82 299	0.70 303	0.58 281	0.72 288

SPS-STEREO	0.59 281	0.57 282	0.52 288	0.55 272	0.54 282	0.65 281	0.52 278	0.39 273	0.66 292	0.37 280	0.78 302	0.78 277	0.64 287	0.53 278	0.55 292	0.57 298	0.68 301	0.64 307	0.74 281	0.72 303	0.77 310	0.66 309	0.26 260	0.53 291	0.53 285	0.56 299	0.70 288	0.65 284
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 279	0.57 282	0.54 290	0.59 275	0.55 283	0.68 282	0.56 280	0.42 279	0.38 283	0.37 280	0.77 301	0.75 276	0.65 288	0.54 280	0.55 292	0.56 296	0.68 301	0.61 306	0.71 278	0.64 298	0.69 307	0.62 307	0.27 273	0.50 288	0.52 284	0.53 296	0.74 289	0.68 285

JetBlue	0.70 286	0.56 281	0.69 303	0.73 280	0.61 284	0.78 284	0.68 282	0.52 287	0.91 300	0.46 288	0.29 272	3.18 311	0.38 270	0.52 277	0.44 284	0.43 287	0.70 305	0.53 299	0.66 275	0.51 286	0.54 301	0.58 305	0.75 285	0.56 294	0.55 288	0.42 288	0.96 303	0.99 300

MFMNet_re	0.66 283	0.73 286	0.65 300	0.77 282	0.62 285	0.82 285	0.70 283	0.52 287	0.54 290	0.54 294	0.65 294	0.80 279	0.51 280	0.59 282	0.66 299	0.67 302	0.82 308	0.69 308	0.74 281	0.62 296	0.70 308	0.64 308	0.45 281	0.56 294	0.59 290	0.63 301	0.74 289	0.87 296

WAO-7	0.66 283	0.75 287	0.65 300	0.72 279	0.78 286	0.57 275	0.66 281	0.97 306	0.96 304	0.63 296	0.78 302	0.79 278	0.83 293	0.55 281	0.83 304	0.71 306	0.42 283	0.35 285	0.94 290	0.66 301	0.43 290	0.34 288	0.16 224	0.83 307	0.56 289	0.64 302	0.57 280	0.70 286

otaku	0.58 279	0.71 284	0.29 272	1.70 298	0.84 287	1.49 292	1.00 285	0.40 275	0.34 278	0.38 282	0.31 276	0.65 265	0.26 244	1.35 286	0.33 278	0.25 269	0.20 168	0.23 261	0.69 276	0.30 273	0.22 235	0.17 236	2.24 294	0.28 268	0.29 256	0.18 210	0.30 243	0.39 252

Ntro	0.63 282	0.72 285	0.30 273	1.78 300	0.84 287	1.55 293	1.09 287	0.48 283	0.37 281	0.38 282	0.38 280	0.72 272	0.26 244	1.51 289	0.35 279	0.27 276	0.22 195	0.24 264	0.69 276	0.31 275	0.22 235	0.17 236	2.49 297	0.30 271	0.31 261	0.22 240	0.37 260	0.42 258

PWCK	0.88 292	1.24 304	0.61 298	1.53 289	0.85 289	1.21 286	1.03 286	1.08 307	0.72 293	0.70 298	0.83 304	1.48 300	0.87 295	0.69 283	0.40 283	0.41 283	0.73 306	0.47 292	3.04 312	0.67 302	0.56 303	0.43 296	0.94 289	0.74 303	0.72 296	0.36 283	0.69 287	0.73 290

TorneroNet-64	1.07 300	1.00 298	0.57 293	1.94 303	0.88 290	1.98 307	2.01 304	0.63 291	0.88 299	0.58 295	0.49 286	1.83 305	1.71 311	2.88 311	0.62 295	0.51 293	0.46 284	0.46 291	1.17 300	0.61 295	0.34 277	0.37 290	3.40 307	0.56 294	0.64 293	0.48 292	0.68 286	1.11 303

PSMNet_ROB	0.78 289	0.97 295	0.60 297	1.62 296	0.90 291	1.47 291	1.19 288	0.56 289	0.73 294	0.74 299	0.62 293	0.84 283	0.82 292	1.49 288	0.53 289	0.42 284	0.52 291	0.40 289	0.84 285	0.62 296	0.40 288	0.30 279	1.85 292	0.48 286	0.67 294	0.32 276	0.76 292	0.46 266

RainbowNet	0.77 288	0.87 290	0.46 284	1.83 301	0.91 292	1.59 296	1.47 293	0.42 279	0.38 283	0.47 291	0.34 278	0.90 287	0.60 284	1.97 295	0.62 295	0.48 290	0.34 273	0.33 282	0.90 287	0.58 291	0.33 275	0.23 268	2.82 303	0.39 283	0.40 277	0.34 279	0.44 271	0.48 267

ACVNet-4b	0.69 285	0.75 287	0.33 277	1.72 299	0.94 293	1.61 298	1.42 292	0.33 260	0.32 275	0.38 282	0.26 262	1.20 294	0.29 252	2.16 300	0.39 282	0.37 282	0.33 271	0.24 264	0.57 271	0.38 283	0.16 133	0.14 212	2.71 299	0.23 250	0.29 256	0.32 276	0.39 264	0.40 255

TorneroNet	1.08 301	1.09 300	0.66 302	1.94 303	0.96 294	2.16 308	2.02 305	0.65 293	0.91 300	0.67 297	0.56 289	1.67 304	1.15 306	2.94 313	0.65 298	0.52 294	0.48 285	0.51 296	1.12 297	0.65 300	0.39 282	0.43 296	3.52 308	0.57 297	0.68 295	0.48 292	0.84 298	1.01 301

ACVNet_1	0.74 287	0.79 289	0.40 283	2.04 306	0.96 294	1.88 304	1.51 294	0.59 290	0.28 266	0.43 286	0.49 286	0.71 270	0.61 285	2.21 302	0.32 275	0.25 269	0.32 268	0.31 278	0.60 273	0.31 275	0.29 273	0.21 262	2.72 300	0.33 277	0.40 277	0.26 265	0.37 260	0.38 248

IMH	0.93 295	0.98 297	0.53 289	1.61 293	0.97 296	1.64 299	1.76 303	0.75 296	0.77 297	0.34 275	0.61 290	0.96 290	1.05 304	2.67 306	0.54 291	0.46 289	0.49 288	0.38 288	0.94 290	0.60 292	0.39 282	0.30 279	3.14 304	0.53 291	0.82 299	0.45 291	0.65 285	0.79 292

IMH-64-1	0.90 293	0.95 292	0.51 286	1.59 291	0.98 297	1.58 294	1.73 301	0.75 296	0.74 295	0.33 271	0.61 290	0.83 281	0.94 296	2.59 304	0.50 286	0.42 284	0.48 285	0.36 286	0.92 288	0.55 289	0.39 282	0.30 279	3.14 304	0.50 288	0.81 297	0.34 279	0.60 283	0.80 293

IMH-64	0.90 293	0.95 292	0.51 286	1.59 291	0.98 297	1.58 294	1.73 301	0.75 296	0.74 295	0.33 271	0.61 290	0.83 281	0.94 296	2.59 304	0.50 286	0.42 284	0.48 285	0.36 286	0.92 288	0.55 289	0.39 282	0.30 279	3.14 304	0.50 288	0.81 297	0.34 279	0.60 283	0.80 293

ACVNet_2	0.83 291	0.92 291	0.56 292	1.99 305	0.99 299	1.84 303	1.55 297	0.68 294	0.40 286	0.53 292	0.47 284	1.02 291	0.67 290	1.93 293	0.51 288	0.45 288	0.38 280	0.33 282	1.01 292	0.42 284	0.34 277	0.24 270	2.58 298	0.53 291	0.60 291	0.26 265	0.52 275	0.55 275

WAO-6	0.82 290	0.95 292	0.59 295	1.30 286	1.05 300	1.25 288	1.39 291	0.77 299	0.84 298	0.79 300	0.69 297	0.74 275	1.00 300	1.94 294	0.78 303	0.61 300	0.53 292	0.48 293	0.78 283	0.60 292	0.55 302	0.51 302	0.49 282	0.57 297	0.83 301	0.42 288	0.76 292	0.85 295

WAO-8	1.00 297	1.11 301	0.76 305	1.61 293	1.24 301	1.74 301	1.55 297	0.93 303	0.98 305	0.81 302	0.67 295	1.66 301	1.00 300	2.08 297	0.77 301	0.68 303	0.63 298	0.52 297	1.05 293	0.81 306	0.47 296	0.37 290	0.78 286	0.75 304	1.10 309	0.73 304	0.95 301	1.16 305

Venus	1.00 297	1.11 301	0.76 305	1.61 293	1.24 301	1.74 301	1.55 297	0.93 303	0.98 305	0.81 302	0.67 295	1.66 301	1.00 300	2.08 297	0.77 301	0.68 303	0.63 298	0.52 297	1.05 293	0.81 306	0.47 296	0.37 290	0.78 286	0.75 304	1.10 309	0.73 304	0.95 301	1.16 305

Dean	1.06 299	1.03 299	0.79 307	2.27 308	1.31 303	1.96 305	1.56 300	0.92 302	0.94 303	0.88 306	0.76 300	1.19 293	1.17 307	2.09 299	0.64 297	0.60 299	0.60 297	0.56 301	1.23 302	0.73 304	0.45 293	0.36 289	2.73 301	0.71 300	0.95 305	0.55 298	1.05 305	0.62 281

LVE	0.95 296	0.97 295	0.71 304	1.84 302	1.35 304	1.59 296	1.52 295	0.78 300	0.64 291	0.81 302	0.91 305	0.72 272	1.00 300	2.18 301	0.53 289	0.48 290	0.57 294	0.53 299	1.09 296	0.64 298	0.45 293	0.38 293	2.74 302	0.69 299	0.83 301	0.44 290	0.84 298	0.52 273

KSHMR	1.33 305	1.42 308	1.04 311	2.27 308	1.44 305	2.23 309	2.12 306	1.21 308	1.06 308	1.13 311	1.06 308	1.27 297	0.94 296	2.89 312	1.08 309	0.95 310	0.85 309	0.83 310	1.32 304	0.97 309	0.72 309	0.58 305	3.52 308	1.07 312	0.99 306	0.77 307	1.00 304	1.07 302

notaker	1.27 304	1.41 307	0.58 294	2.37 310	1.48 306	2.34 310	2.27 309	0.94 305	1.62 310	0.79 300	1.07 309	1.66 301	1.08 305	3.06 315	0.94 307	0.69 305	0.68 301	0.49 294	1.62 308	0.84 308	0.53 300	0.45 299	3.70 311	0.80 306	0.61 292	0.52 294	0.80 296	0.92 299

JetRed	1.62 308	1.82 312	1.71 313	1.58 290	1.50 307	1.97 306	2.21 308	1.51 313	1.47 309	0.82 305	0.74 299	2.63 310	0.43 274	1.73 292	1.48 312	1.54 311	1.67 312	2.94 315	1.42 306	1.08 311	2.30 313	2.07 313	1.99 293	0.97 310	1.16 312	1.70 313	1.57 312	1.60 312

ktn	1.24 303	1.39 306	0.55 291	1.62 296	1.59 308	1.68 300	2.12 306	0.86 301	1.75 312	0.90 308	1.11 310	1.11 292	0.95 299	2.57 303	0.97 308	0.73 307	0.80 307	0.59 305	1.41 305	0.76 305	0.68 306	0.67 310	3.69 310	0.73 301	0.92 304	0.75 306	1.19 308	1.28 307

DPSimNet_ROB	1.21 302	1.20 303	1.29 312	1.47 288	1.59 308	1.30 290	1.35 290	0.68 294	1.69 311	1.67 312	1.03 307	1.45 299	0.66 289	2.04 296	1.20 310	0.89 309	1.16 311	0.79 309	1.61 307	1.38 312	1.04 312	1.24 312	0.79 288	0.84 308	0.87 303	1.20 311	1.17 307	1.12 304

HanzoNet	1.74 309	1.62 311	0.80 308	2.26 307	1.70 310	2.72 311	2.54 310	1.25 309	1.85 313	0.92 309	1.28 312	4.37 315	3.81 314	3.36 317	0.88 306	0.78 308	1.06 310	0.94 311	2.54 311	1.03 310	0.89 311	0.88 311	3.79 312	0.73 301	1.12 311	1.00 309	1.29 309	1.57 311

MADNet++	1.86 310	1.58 310	1.74 314	1.27 285	1.74 311	1.26 289	1.53 296	1.62 314	2.07 314	1.84 313	2.22 313	2.60 309	2.72 312	0.75 284	1.39 311	1.54 311	2.01 313	1.47 313	2.12 310	2.13 313	3.35 314	3.26 314	1.23 290	2.21 314	1.21 313	2.25 314	1.76 313	1.32 308

UNDER WATER	1.40 306	1.42 308	0.86 309	2.83 311	1.92 312	2.74 312	2.57 311	1.28 310	1.01 307	0.88 306	0.97 306	1.88 306	1.26 308	3.09 316	0.83 304	0.62 301	0.66 300	0.56 301	1.20 301	0.60 292	0.42 289	0.47 300	4.04 314	0.98 311	1.08 308	0.99 308	0.87 300	1.67 314

UNDER WATER-64	1.40 306	1.36 305	0.88 310	2.85 312	1.93 313	2.78 313	2.66 312	1.36 311	0.92 302	1.04 310	1.17 311	1.88 306	1.30 309	3.03 314	0.75 300	0.56 296	0.68 301	0.57 303	1.13 299	0.54 288	0.43 290	0.51 302	4.08 315	0.91 309	1.02 307	1.10 310	0.80 296	1.60 312

PML	8.20 312	7.62 317	3.39 315	9.64 318	5.14 314	9.56 319	5.20 317	6.48 317	18.29 320	6.44 316	3.30 314	16.82 318	29.20 323	5.41 318	6.10 313	3.93 313	7.39 316	2.64 314	20.47 319	4.70 315	3.50 315	3.87 315	3.98 313	4.21 316	6.16 316	4.40 315	16.76 320	6.85 315

DPSMNet_ROB	8.63 313	3.69 314	8.74 317	2.98 313	5.70 315	3.37 314	4.41 315	3.70 315	9.03 315	3.00 314	6.88 316	3.53 312	10.11 316	2.70 307	10.47 314	10.76 314	3.81 314	12.92 318	4.77 314	10.22 316	5.99 317	13.86 318	4.50 318	8.50 317	10.06 319	27.81 319	11.04 318	30.59 319

DGTPSM_ROB	8.63 313	3.68 313	8.73 316	2.98 313	5.70 315	3.37 314	4.41 315	3.70 315	9.03 315	3.00 314	6.85 315	3.53 312	10.07 315	2.70 307	10.47 314	10.76 314	3.81 314	12.91 317	4.74 313	10.22 316	5.98 316	13.86 318	4.49 317	8.50 317	10.06 319	27.81 319	11.04 318	30.59 319

DPSM_ROB	13.01 317	6.29 315	9.52 318	4.44 315	6.37 317	4.34 316	3.59 313	8.20 318	10.79 317	6.64 317	7.87 317	9.69 316	12.99 318	2.80 309	12.81 316	13.68 316	9.16 318	16.58 320	9.87 315	12.33 318	16.73 320	17.95 321	2.26 295	10.56 319	28.34 321	36.91 321	31.06 321	39.57 321

DPSM	13.01 317	6.29 315	9.52 318	4.44 315	6.37 317	4.34 316	3.59 313	8.20 318	10.79 317	6.64 317	7.87 317	9.69 316	12.99 318	2.80 309	12.81 316	13.68 316	9.16 318	16.58 320	9.87 315	12.33 318	16.73 320	17.95 321	2.26 295	10.56 319	28.34 321	36.91 321	31.06 321	39.57 321

CasAABBNet	26.14 322	12.60 318	19.00 321	8.89 317	12.76 319	8.55 318	7.26 318	16.43 320	21.86 322	13.67 319	15.79 320	19.63 320	26.13 322	5.53 319	25.80 321	27.48 321	18.01 321	33.35 323	20.00 318	24.70 322	33.62 323	35.57 323	4.48 316	21.32 323	57.07 323	74.41 323	62.39 323	79.48 323

HaxPig	16.02 319	19.59 320	18.75 320	21.25 319	20.52 320	21.33 320	22.30 320	17.00 321	14.71 319	19.29 320	17.19 321	17.46 319	12.16 317	22.51 320	17.80 318	14.90 318	17.75 320	9.40 316	18.97 317	15.48 320	9.47 318	7.16 316	23.74 319	15.28 321	4.31 315	12.19 318	6.81 315	15.11 318

LRCNet_RVC	9.85 315	16.31 319	0.59 295	24.99 320	21.12 321	23.54 321	20.75 319	1.45 312	0.48 288	21.31 321	13.10 319	22.63 321	3.34 313	28.36 322	0.38 281	0.27 276	7.74 317	1.15 312	23.52 320	3.99 314	0.46 295	0.30 279	27.02 320	1.72 313	0.35 271	0.21 232	0.42 270	0.37 247

MEDIAN_ROB	20.47 320	25.88 321	24.03 322	26.51 321	25.55 322	25.88 322	26.99 321	21.23 322	19.72 321	28.73 322	22.19 322	24.61 322	16.74 320	26.47 321	23.75 320	18.44 319	22.03 322	14.75 319	26.69 321	23.31 321	15.11 319	11.56 317	27.65 321	18.39 322	7.22 317	9.33 317	8.28 317	11.75 317

AVERAGE_ROB	24.43 321	29.85 322	27.27 323	31.30 322	29.70 323	30.00 323	31.47 322	26.59 323	24.68 323	34.31 323	27.39 323	31.23 323	21.35 321	30.69 323	28.19 322	24.02 320	26.74 323	21.17 322	30.34 322	27.38 323	20.48 322	16.18 320	32.28 322	24.32 324	8.51 318	7.76 316	7.92 316	8.46 316

ASD4																								2.43 315

Low-res two-view benchmark