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

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 2	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 4	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 8	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
AIO-test2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 6	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.03 9	0.04 14	0.03 7	0.06 41	0.03 9	0.01 1	0.02 10	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 4	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.02 1	0.04 5	0.02 1	0.03 6

AIO-test1	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.02 6	0.02 3	0.01 1	0.05 19	0.05 25	0.04 15	0.04 12	0.04 16	0.02 6	0.03 25	0.05 6	0.06 14	0.04 4	0.04 4	0.03 1	0.03 4	0.03 2	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.03 2	0.04 5	0.02 1	0.03 6

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

IGEV-Stereo++	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.03 14	0.03 14	0.03 13	0.02 8	0.04 13	0.04 14	0.04 15	0.03 8	0.03 9	0.02 6	0.02 10	0.05 6	0.05 4	0.04 4	0.04 4	0.04 6	0.04 11	0.04 7	0.04 15	0.03 33	0.03 13	0.03 2	0.05 11	0.03 8	0.03 6

RAStereo	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.02 6	0.02 6	0.02 3	0.01 1	0.03 9	0.02 3	0.03 7	0.02 3	0.04 16	0.03 22	0.02 10	0.05 6	0.05 4	0.05 10	0.05 12	0.04 6	0.03 4	0.06 16	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 16	0.05 11	0.04 14	0.04 14

Pointernet	0.02 1	0.02 2	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 3	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 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 6	0.01 2	0.05 6	0.05 4	0.05 10	0.04 4	0.04 6	0.03 4	0.05 10	0.03 5	0.01 2	0.01 1	0.04 8	0.04 5	0.02 1	0.03 6

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

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 2	0.02 6	0.02 6	0.02 3	0.02 8	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 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 4	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 8	0.02 3	0.02 3	0.03 7	0.02 3	0.02 3	0.03 22	0.01 2	0.05 6	0.05 4	0.04 4	0.05 12	0.04 6	0.04 11	0.04 7	0.04 15	0.01 2	0.02 4	0.05 13	0.05 11	0.05 18	0.03 6

DEFOM-Stereo	0.04 14	0.03 12	0.02 2	0.04 22	0.03 14	0.03 13	0.02 8	0.04 13	0.04 14	0.04 15	0.04 12	0.03 9	0.02 6	0.02 10	0.05 6	0.05 4	0.07 19	0.06 19	0.06 17	0.04 11	0.06 16	0.03 5	0.02 15	0.02 4	0.06 16	0.06 21	0.05 18	0.04 14

IGEV-Stereo+	0.06 23	0.03 12	0.03 14	0.03 14	0.04 22	0.03 13	0.03 23	0.16 100	0.06 42	0.20 111	0.06 41	0.06 29	0.03 22	0.04 43	0.07 28	0.08 35	0.10 37	0.06 19	0.09 43	0.06 33	0.12 57	0.06 38	0.03 33	0.03 13	0.07 24	0.06 21	0.03 8	0.07 32

AIO-Stereo	0.03 4	0.03 12	0.03 14	0.02 6	0.03 14	0.03 13	0.02 8	0.02 3	0.03 10	0.03 7	0.03 8	0.02 3	0.02 6	0.02 10	0.05 6	0.05 4	0.04 4	0.04 4	0.05 11	0.03 4	0.04 7	0.03 5	0.02 15	0.02 4	0.03 2	0.04 5	0.03 8	0.02 1

RSM++	0.04 14	0.03 12	0.03 14	0.02 6	0.04 22	0.02 3	0.03 23	0.05 19	0.04 14	0.04 15	0.04 12	0.05 22	0.02 6	0.02 10	0.06 18	0.06 14	0.05 10	0.05 12	0.05 11	0.04 11	0.07 23	0.04 15	0.02 15	0.03 13	0.06 16	0.05 11	0.04 14	0.04 14

RSM	0.03 4	0.03 12	0.03 14	0.02 6	0.03 14	0.03 13	0.02 8	0.03 9	0.02 3	0.03 7	0.04 12	0.04 16	0.02 6	0.02 10	0.05 6	0.06 14	0.05 10	0.04 4	0.05 11	0.04 11	0.05 10	0.03 5	0.01 2	0.03 13	0.04 8	0.04 5	0.03 8	0.03 6

StereoVision	0.06 23	0.03 12	0.04 26	0.03 14	0.03 14	0.03 13	0.02 8	0.06 23	0.11 140	0.02 3	0.05 24	0.03 9	0.06 75	0.01 2	0.08 53	0.10 78	0.06 15	0.05 12	0.08 30	0.07 47	0.06 16	0.05 23	0.02 15	0.04 23	0.10 54	0.08 33	0.10 56	0.12 75

AEACV	0.04 14	0.03 12	0.02 2	0.04 22	0.03 14	0.02 3	0.02 8	0.03 9	0.03 10	0.03 7	0.03 8	0.03 9	0.02 6	0.01 2	0.05 6	0.06 14	0.05 10	0.05 12	0.07 20	0.04 11	0.06 16	0.03 5	0.01 2	0.02 4	0.06 16	0.06 21	0.04 14	0.03 6

LL-Strereo2	0.07 37	0.03 12	0.03 14	0.04 22	0.05 36	0.04 24	0.03 23	0.06 23	0.07 60	0.14 55	0.07 55	0.08 36	0.05 49	0.04 43	0.07 28	0.08 35	0.14 68	0.07 30	0.10 52	0.06 33	0.10 39	0.06 38	0.03 33	0.04 23	0.08 31	0.09 38	0.08 40	0.05 18

RAFT	0.06 23	0.03 12	0.05 50	0.03 14	0.02 6	0.03 13	0.02 8	0.07 33	0.04 14	0.04 15	0.06 41	0.07 32	0.05 49	0.01 2	0.06 18	0.06 14	0.07 19	0.05 12	0.05 11	0.04 11	0.06 16	0.07 52	0.01 2	0.04 23	0.13 87	0.14 120	0.13 91	0.15 102

iRaftStereo_RVC	0.05 19	0.03 12	0.03 14	0.03 14	0.03 14	0.03 13	0.02 8	0.05 19	0.04 14	0.06 26	0.05 24	0.05 22	0.03 22	0.02 10	0.06 18	0.06 14	0.10 37	0.07 30	0.07 20	0.05 22	0.09 31	0.04 15	0.02 15	0.03 13	0.07 24	0.06 21	0.05 18	0.05 18

Occ-G	0.04 14	0.04 22	0.03 14	0.04 22	0.02 6	0.03 13	0.02 8	0.04 13	0.03 10	0.03 7	0.05 24	0.03 9	0.02 6	0.02 10	0.05 6	0.06 14	0.06 15	0.06 19	0.07 20	0.04 11	0.05 10	0.03 5	0.04 52	0.03 13	0.04 8	0.04 5	0.03 8	0.05 18

plain	0.06 23	0.04 22	0.04 26	0.04 22	0.04 22	0.05 46	0.03 23	0.08 38	0.04 14	0.09 36	0.05 24	0.06 29	0.02 6	0.02 10	0.07 28	0.08 35	0.12 52	0.08 35	0.08 30	0.06 33	0.08 28	0.04 15	0.02 15	0.05 40	0.09 39	0.09 38	0.08 40	0.09 43

MaDis-Stereo	0.07 37	0.04 22	0.05 50	0.03 14	0.02 6	0.03 13	0.03 23	0.06 23	0.06 42	0.04 15	0.06 41	0.10 47	0.05 49	0.02 10	0.07 28	0.08 35	0.10 37	0.09 60	0.07 20	0.05 22	0.10 39	0.10 132	0.01 2	0.05 40	0.11 69	0.18 193	0.13 91	0.16 116

UniTT-Stereo	0.07 37	0.04 22	0.04 26	0.04 22	0.03 14	0.05 46	0.03 23	0.06 23	0.05 25	0.06 26	0.04 12	0.07 32	0.12 158	0.07 102	0.08 53	0.07 25	0.11 43	0.08 35	0.08 30	0.07 47	0.09 31	0.08 68	0.08 137	0.04 23	0.09 39	0.16 162	0.06 28	0.09 43

MIM_Stereo	0.06 23	0.04 22	0.03 14	0.05 35	0.05 36	0.05 46	0.03 23	0.06 23	0.04 14	0.14 55	0.06 41	0.04 16	0.02 6	0.03 25	0.07 28	0.08 35	0.13 55	0.07 30	0.09 43	0.06 33	0.11 43	0.06 38	0.02 15	0.04 23	0.08 31	0.07 27	0.07 34	0.05 18

anonymousdsp	0.05 19	0.04 22	0.03 14	0.03 14	0.04 22	0.04 24	0.04 46	0.06 23	0.05 25	0.06 26	0.04 12	0.03 9	0.02 6	0.03 25	0.06 18	0.07 25	0.08 25	0.06 19	0.08 30	0.05 22	0.09 31	0.05 23	0.03 33	0.03 13	0.05 13	0.05 11	0.05 18	0.05 18

RAFT_CTSACE	0.07 37	0.04 22	0.06 80	0.03 14	0.04 22	0.05 46	0.05 57	0.06 23	0.06 42	0.09 36	0.04 12	0.10 47	0.09 127	0.03 25	0.07 28	0.08 35	0.11 43	0.07 30	0.07 20	0.05 22	0.12 57	0.08 68	0.03 33	0.06 64	0.12 77	0.13 97	0.12 79	0.15 102

ARAFT	0.07 37	0.04 22	0.04 26	0.05 35	0.05 36	0.05 46	0.02 8	0.09 42	0.06 42	0.12 47	0.06 41	0.12 62	0.03 22	0.03 25	0.07 28	0.07 25	0.12 52	0.09 60	0.09 43	0.05 22	0.11 43	0.07 52	0.03 33	0.04 23	0.09 39	0.09 38	0.09 51	0.09 43

RAFT + AFF	0.05 19	0.04 22	0.03 14	0.05 35	0.04 22	0.04 24	0.03 23	0.06 23	0.08 78	0.09 36	0.05 24	0.09 40	0.02 6	0.02 10	0.05 6	0.05 4	0.09 33	0.06 19	0.06 17	0.04 11	0.07 23	0.05 23	0.02 15	0.04 23	0.07 24	0.05 11	0.05 18	0.05 18

RYNet	0.06 23	0.04 22	0.04 26	0.04 22	0.04 22	0.04 24	0.03 23	0.04 13	0.11 140	0.05 22	0.04 12	0.04 16	0.03 22	0.03 25	0.07 28	0.06 14	0.07 19	0.08 35	0.07 20	0.05 22	0.05 10	0.04 15	0.11 179	0.04 23	0.06 16	0.13 97	0.06 28	0.05 18

TDLM	0.04 14	0.04 22	0.04 26	0.04 22	0.04 22	0.04 24	0.03 23	0.04 13	0.03 10	0.04 15	0.06 41	0.04 16	0.03 22	0.03 25	0.06 18	0.06 14	0.06 15	0.06 19	0.05 11	0.04 11	0.05 10	0.04 15	0.03 33	0.04 23	0.05 13	0.05 11	0.05 18	0.05 18

HUF	0.07 37	0.05 33	0.04 26	0.07 74	0.06 57	0.04 24	0.03 23	0.09 42	0.07 60	0.16 68	0.05 24	0.09 40	0.04 33	0.03 25	0.06 18	0.07 25	0.08 25	0.06 19	0.09 43	0.06 33	0.14 88	0.06 38	0.03 33	0.04 23	0.08 31	0.05 11	0.06 28	0.05 18

AIO_test	0.06 23	0.05 33	0.04 26	0.07 74	0.05 36	0.04 24	0.04 46	0.10 49	0.09 105	0.12 47	0.05 24	0.11 56	0.04 33	0.03 25	0.06 18	0.07 25	0.07 19	0.06 19	0.08 30	0.05 22	0.13 73	0.05 23	0.04 52	0.04 23	0.09 39	0.07 27	0.05 18	0.05 18

GCAP-BAT	0.09 52	0.05 33	0.04 26	0.05 35	0.07 73	0.04 24	0.03 23	0.12 58	0.08 78	0.24 156	0.05 24	0.15 93	0.05 49	0.06 73	0.07 28	0.09 51	0.18 119	0.10 77	0.12 68	0.08 67	0.14 88	0.07 52	0.04 52	0.05 40	0.09 39	0.10 49	0.08 40	0.09 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 37	0.05 33	0.03 14	0.04 22	0.05 36	0.04 24	0.02 8	0.11 53	0.06 42	0.22 124	0.05 24	0.05 22	0.02 6	0.03 25	0.07 28	0.08 35	0.12 52	0.08 35	0.09 43	0.07 47	0.16 119	0.06 38	0.02 15	0.03 13	0.07 24	0.07 27	0.07 34	0.05 18

test_for_model	0.09 52	0.05 33	0.04 26	0.05 35	0.07 73	0.04 24	0.03 23	0.12 58	0.08 78	0.24 156	0.05 24	0.15 93	0.05 49	0.06 73	0.07 28	0.09 51	0.18 119	0.10 77	0.12 68	0.08 67	0.14 88	0.07 52	0.04 52	0.05 40	0.09 39	0.10 49	0.08 40	0.09 43

testlalala2	0.09 52	0.05 33	0.04 26	0.05 35	0.07 73	0.04 24	0.03 23	0.12 58	0.08 78	0.24 156	0.05 24	0.15 93	0.05 49	0.06 73	0.07 28	0.09 51	0.18 119	0.10 77	0.12 68	0.08 67	0.14 88	0.07 52	0.04 52	0.05 40	0.09 39	0.10 49	0.08 40	0.09 43

MIF-Stereo (partial)	0.06 23	0.05 33	0.06 80	0.05 35	0.04 22	0.05 46	0.03 23	0.08 38	0.07 60	0.07 33	0.04 12	0.05 22	0.06 75	0.04 43	0.08 53	0.08 35	0.11 43	0.08 35	0.08 30	0.05 22	0.09 31	0.05 23	0.02 15	0.06 64	0.10 54	0.08 33	0.07 34	0.08 36

testlalala	0.09 52	0.05 33	0.04 26	0.05 35	0.07 73	0.04 24	0.03 23	0.12 58	0.08 78	0.24 156	0.05 24	0.15 93	0.05 49	0.06 73	0.07 28	0.09 51	0.18 119	0.10 77	0.12 68	0.08 67	0.14 88	0.07 52	0.04 52	0.05 40	0.09 39	0.10 49	0.08 40	0.09 43

testlalala_base	0.09 52	0.05 33	0.04 26	0.05 35	0.07 73	0.04 24	0.03 23	0.12 58	0.08 78	0.24 156	0.05 24	0.15 93	0.05 49	0.06 73	0.07 28	0.09 51	0.18 119	0.10 77	0.12 68	0.08 67	0.14 88	0.07 52	0.04 52	0.05 40	0.09 39	0.10 49	0.08 40	0.09 43

GCAP-Stereo	0.09 52	0.05 33	0.04 26	0.05 35	0.07 73	0.04 24	0.03 23	0.12 58	0.08 78	0.24 156	0.05 24	0.15 93	0.05 49	0.06 73	0.07 28	0.09 51	0.18 119	0.10 77	0.12 68	0.08 67	0.14 88	0.07 52	0.04 52	0.05 40	0.09 39	0.10 49	0.08 40	0.09 43

RAFT+CT+SA	0.09 52	0.05 33	0.07 105	0.05 35	0.05 36	0.04 24	0.05 57	0.13 76	0.08 78	0.08 35	0.07 55	0.15 93	0.13 171	0.04 43	0.10 122	0.10 78	0.09 33	0.08 35	0.08 30	0.06 33	0.12 57	0.11 152	0.02 15	0.06 64	0.13 87	0.12 83	0.11 70	0.17 127

test_5	0.08 46	0.05 33	0.07 105	0.04 22	0.04 22	0.04 24	0.04 46	0.09 42	0.05 25	0.05 22	0.07 55	0.12 62	0.12 158	0.02 10	0.07 28	0.09 51	0.07 19	0.07 30	0.08 30	0.06 33	0.10 39	0.09 100	0.02 15	0.07 100	0.10 54	0.13 97	0.13 91	0.18 143

test_4	0.09 52	0.05 33	0.07 105	0.05 35	0.06 57	0.03 13	0.02 8	0.11 53	0.09 105	0.17 78	0.06 41	0.09 40	0.06 75	0.03 25	0.09 86	0.09 51	0.15 74	0.08 35	0.10 52	0.07 47	0.16 119	0.08 68	0.02 15	0.07 100	0.09 39	0.15 137	0.12 79	0.18 143

AnonymousM	0.08 46	0.05 33	0.04 26	0.06 54	0.05 36	0.04 24	0.04 46	0.13 76	0.05 25	0.20 111	0.06 41	0.11 56	0.03 22	0.06 73	0.09 86	0.09 51	0.19 139	0.08 35	0.12 68	0.07 47	0.16 119	0.06 38	0.04 52	0.04 23	0.08 31	0.11 73	0.10 56	0.09 43

XX-Stereo	0.14 147	0.05 33	0.05 50	0.10 117	0.08 92	0.17 182	0.07 105	0.18 139	0.10 128	0.27 216	0.09 94	0.20 158	0.03 22	0.09 136	0.10 122	0.12 159	0.23 188	0.11 92	0.20 167	0.11 135	0.20 182	0.08 68	0.08 137	0.07 100	0.22 212	0.16 162	0.17 137	0.36 229

AFF-stereo	0.06 23	0.05 33	0.05 50	0.05 35	0.04 22	0.04 24	0.03 23	0.11 53	0.06 42	0.16 68	0.04 12	0.08 36	0.03 22	0.02 10	0.06 18	0.08 35	0.08 25	0.05 12	0.09 43	0.04 11	0.09 31	0.05 23	0.02 15	0.04 23	0.10 54	0.08 33	0.07 34	0.07 32

delet	0.05 19	0.05 33	0.04 26	0.06 54	0.05 36	0.05 46	0.05 57	0.04 13	0.04 14	0.06 26	0.05 24	0.10 47	0.05 49	0.03 25	0.07 28	0.06 14	0.07 19	0.06 19	0.05 11	0.06 33	0.06 16	0.04 15	0.03 33	0.04 23	0.06 16	0.06 21	0.04 14	0.04 14

DMCA	0.07 37	0.05 33	0.07 105	0.06 54	0.06 57	0.05 46	0.07 105	0.09 42	0.06 42	0.06 26	0.09 94	0.07 32	0.06 75	0.06 73	0.07 28	0.08 35	0.11 43	0.10 77	0.08 30	0.07 47	0.09 31	0.05 23	0.06 95	0.05 40	0.08 31	0.10 49	0.05 18	0.07 32

AANet_RVC	0.06 23	0.05 33	0.06 80	0.05 35	0.06 57	0.04 24	0.05 57	0.05 19	0.06 42	0.05 22	0.06 41	0.05 22	0.04 33	0.04 43	0.07 28	0.07 25	0.08 25	0.08 35	0.07 20	0.07 47	0.07 23	0.06 38	0.05 76	0.05 40	0.07 24	0.09 38	0.06 28	0.08 36

AIO_rvc	0.06 23	0.06 52	0.03 14	0.05 35	0.04 22	0.04 24	0.03 23	0.08 38	0.06 42	0.10 44	0.04 12	0.08 36	0.02 6	0.03 25	0.06 18	0.07 25	0.08 25	0.06 19	0.07 20	0.05 22	0.12 57	0.05 23	0.02 15	0.03 13	0.06 16	0.06 21	0.05 18	0.05 18

castereo	0.11 89	0.06 52	0.05 50	0.07 74	0.07 73	0.07 75	0.04 46	0.18 139	0.08 78	0.26 201	0.05 24	0.15 93	0.05 49	0.06 73	0.08 53	0.10 78	0.21 166	0.10 77	0.13 88	0.08 67	0.20 182	0.09 100	0.05 76	0.06 64	0.14 104	0.13 97	0.16 124	0.17 127

MGS-Stereo	0.08 46	0.06 52	0.04 26	0.05 35	0.05 36	0.04 24	0.03 23	0.12 58	0.05 25	0.09 36	0.07 55	0.10 47	0.04 33	0.05 59	0.07 28	0.08 35	0.15 74	0.11 92	0.12 68	0.09 94	0.12 57	0.07 52	0.05 76	0.05 40	0.10 54	0.09 38	0.11 70	0.10 55

CASnet	0.10 77	0.06 52	0.05 50	0.08 85	0.09 111	0.11 128	0.05 57	0.18 139	0.10 128	0.23 140	0.11 121	0.13 78	0.06 75	0.07 102	0.09 86	0.10 78	0.16 87	0.08 35	0.18 148	0.07 47	0.14 88	0.06 38	0.06 95	0.06 64	0.12 77	0.10 49	0.14 104	0.10 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 123	0.06 52	0.05 50	0.11 133	0.11 144	0.16 173	0.08 114	0.19 161	0.07 60	0.28 232	0.08 76	0.18 132	0.05 49	0.12 181	0.10 122	0.10 78	0.23 188	0.12 120	0.15 113	0.10 115	0.20 182	0.08 68	0.07 115	0.08 118	0.13 87	0.14 120	0.19 166	0.23 187

HanStereo	0.13 123	0.06 52	0.05 50	0.11 133	0.11 144	0.16 173	0.08 114	0.19 161	0.07 60	0.28 232	0.08 76	0.18 132	0.05 49	0.12 181	0.10 122	0.10 78	0.23 188	0.12 120	0.15 113	0.10 115	0.20 182	0.08 68	0.07 115	0.08 118	0.13 87	0.14 120	0.19 166	0.23 187

4D-IteraStereo	0.09 52	0.06 52	0.05 50	0.06 54	0.06 57	0.06 60	0.04 46	0.15 91	0.10 128	0.22 124	0.08 76	0.14 88	0.06 75	0.03 25	0.08 53	0.10 78	0.17 100	0.09 60	0.11 58	0.07 47	0.15 104	0.05 23	0.03 33	0.05 40	0.10 54	0.10 49	0.08 40	0.08 36

CES	0.11 89	0.06 52	0.06 80	0.06 54	0.08 92	0.07 75	0.05 57	0.35 246	0.05 25	0.15 62	0.23 234	0.13 78	0.04 33	0.08 119	0.08 53	0.10 78	0.19 139	0.08 35	0.14 102	0.08 67	0.28 255	0.08 68	0.07 115	0.04 23	0.14 104	0.11 73	0.13 91	0.16 116

EGLCR-Stereo	0.11 89	0.06 52	0.04 26	0.08 85	0.08 92	0.07 75	0.05 57	0.17 109	0.09 105	0.27 216	0.06 41	0.19 144	0.06 75	0.08 119	0.08 53	0.10 78	0.20 153	0.10 77	0.16 127	0.07 47	0.17 139	0.07 52	0.04 52	0.06 64	0.10 54	0.12 83	0.18 156	0.18 143

TESTraft	0.09 52	0.06 52	0.06 80	0.04 22	0.04 22	0.05 46	0.06 89	0.09 42	0.08 78	0.09 36	0.08 76	0.12 62	0.13 171	0.03 25	0.09 86	0.10 78	0.11 43	0.09 60	0.08 30	0.07 47	0.13 73	0.12 171	0.02 15	0.05 40	0.14 104	0.12 83	0.14 104	0.20 166

anonymity	0.13 123	0.06 52	0.05 50	0.09 101	0.10 127	0.09 98	0.07 105	0.18 139	0.08 78	0.28 232	0.12 131	0.19 144	0.06 75	0.09 136	0.09 86	0.13 180	0.23 188	0.12 120	0.17 135	0.15 198	0.19 163	0.10 132	0.09 156	0.07 100	0.19 177	0.18 193	0.19 166	0.19 158

CIPLG	0.09 52	0.06 52	0.05 50	0.06 54	0.06 57	0.09 98	0.06 89	0.18 139	0.06 42	0.20 111	0.08 76	0.12 62	0.06 75	0.06 73	0.08 53	0.10 78	0.17 100	0.11 92	0.11 58	0.09 94	0.13 73	0.06 38	0.04 52	0.06 64	0.10 54	0.09 38	0.10 56	0.10 55

IPLGR_C	0.09 52	0.06 52	0.05 50	0.06 54	0.06 57	0.09 98	0.06 89	0.18 139	0.06 42	0.20 111	0.08 76	0.12 62	0.07 98	0.06 73	0.08 53	0.10 78	0.17 100	0.11 92	0.11 58	0.09 94	0.13 73	0.06 38	0.04 52	0.06 64	0.10 54	0.09 38	0.10 56	0.10 55

AASNet	0.06 23	0.06 52	0.04 26	0.09 101	0.07 73	0.08 86	0.05 57	0.08 38	0.04 14	0.07 33	0.07 55	0.07 32	0.04 33	0.04 43	0.06 18	0.07 25	0.10 37	0.08 35	0.08 30	0.06 33	0.07 23	0.06 38	0.04 52	0.06 64	0.08 31	0.07 27	0.06 28	0.06 30

test-3	0.10 77	0.06 52	0.04 26	0.06 54	0.08 92	0.05 46	0.05 57	0.17 109	0.07 60	0.24 156	0.07 55	0.19 144	0.07 98	0.06 73	0.10 122	0.10 78	0.21 166	0.09 60	0.15 113	0.10 115	0.16 119	0.09 100	0.05 76	0.06 64	0.09 39	0.10 49	0.12 79	0.11 64

test_1	0.10 77	0.06 52	0.04 26	0.06 54	0.08 92	0.05 46	0.05 57	0.17 109	0.07 60	0.24 156	0.07 55	0.19 144	0.07 98	0.06 73	0.10 122	0.10 78	0.21 166	0.09 60	0.15 113	0.10 115	0.16 119	0.09 100	0.05 76	0.06 64	0.09 39	0.10 49	0.12 79	0.11 64

ACRE	0.09 52	0.06 52	0.05 50	0.06 54	0.06 57	0.09 98	0.06 89	0.18 139	0.06 42	0.20 111	0.08 76	0.12 62	0.07 98	0.06 73	0.08 53	0.10 78	0.17 100	0.11 92	0.11 58	0.09 94	0.13 73	0.06 38	0.04 52	0.06 64	0.10 54	0.10 49	0.10 56	0.10 55

test-1	0.14 147	0.06 52	0.07 105	0.11 133	0.10 127	0.18 190	0.14 179	0.19 161	0.13 164	0.28 232	0.10 111	0.19 144	0.11 150	0.12 181	0.12 173	0.13 180	0.22 179	0.12 120	0.22 185	0.10 115	0.24 236	0.08 68	0.09 156	0.08 118	0.21 202	0.18 193	0.15 115	0.17 127

raft+_RVC	0.08 46	0.06 52	0.04 26	0.06 54	0.06 57	0.07 75	0.04 46	0.10 49	0.08 78	0.17 78	0.08 76	0.09 40	0.04 33	0.04 43	0.08 53	0.07 25	0.13 55	0.09 60	0.11 58	0.06 33	0.13 73	0.05 23	0.03 33	0.05 40	0.10 54	0.09 38	0.09 51	0.08 36

TANstereo	0.11 89	0.06 52	0.06 80	0.10 117	0.09 111	0.09 98	0.06 89	0.12 58	0.08 78	0.22 124	0.08 76	0.13 78	0.07 98	0.08 119	0.10 122	0.13 180	0.20 153	0.13 146	0.18 148	0.08 67	0.18 152	0.09 100	0.06 95	0.06 64	0.10 54	0.10 49	0.15 115	0.14 91

XX-TBD	0.11 89	0.06 52	0.06 80	0.10 117	0.09 111	0.09 98	0.06 89	0.12 58	0.08 78	0.22 124	0.08 76	0.13 78	0.07 98	0.08 119	0.10 122	0.13 180	0.20 153	0.13 146	0.18 148	0.08 67	0.18 152	0.09 100	0.06 95	0.06 64	0.10 54	0.10 49	0.15 115	0.14 91

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 46	0.06 52	0.05 50	0.05 35	0.04 22	0.04 24	0.04 46	0.14 86	0.07 60	0.21 120	0.04 12	0.12 62	0.04 33	0.03 25	0.07 28	0.09 51	0.09 33	0.06 19	0.10 52	0.05 22	0.11 43	0.05 23	0.03 33	0.05 40	0.12 77	0.09 38	0.09 51	0.09 43

MMNet	0.06 23	0.06 52	0.04 26	0.08 85	0.06 57	0.06 60	0.05 57	0.07 33	0.05 25	0.05 22	0.05 24	0.09 40	0.04 33	0.04 43	0.07 28	0.07 25	0.08 25	0.08 35	0.07 20	0.06 33	0.06 16	0.05 23	0.04 52	0.05 40	0.07 24	0.08 33	0.07 34	0.10 55

PWCDC_ROB	0.13 123	0.06 52	0.09 136	0.07 74	0.13 170	0.08 86	0.13 173	0.06 23	0.24 231	0.09 36	0.15 169	0.09 40	0.43 257	0.26 237	0.10 122	0.10 78	0.09 33	0.12 120	0.08 30	0.11 135	0.08 28	0.11 152	0.19 220	0.13 194	0.07 24	0.13 97	0.08 40	0.18 143

castereo++	0.10 77	0.07 76	0.05 50	0.07 74	0.07 73	0.06 60	0.05 57	0.17 109	0.09 105	0.24 156	0.08 76	0.17 117	0.06 75	0.05 59	0.09 86	0.10 78	0.19 139	0.09 60	0.13 88	0.07 47	0.20 182	0.07 52	0.05 76	0.07 100	0.12 77	0.12 83	0.12 79	0.11 64

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 167	0.07 76	0.05 50	0.12 144	0.12 158	0.15 164	0.09 130	0.17 109	0.12 155	0.29 245	0.09 94	0.22 187	0.05 49	0.12 181	0.11 159	0.11 122	0.26 227	0.12 120	0.33 232	0.11 135	0.20 182	0.12 171	0.08 137	0.06 64	0.21 202	0.18 193	0.20 178	0.32 222

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 167	0.07 76	0.05 50	0.14 162	0.12 158	0.15 164	0.10 147	0.18 139	0.08 78	0.26 201	0.08 76	0.19 144	0.08 115	0.11 162	0.10 122	0.12 159	0.26 227	0.13 146	0.26 211	0.11 135	0.20 182	0.10 132	0.08 137	0.07 100	0.20 189	0.18 193	0.19 166	0.31 218

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 77	0.07 76	0.06 80	0.08 85	0.05 36	0.07 75	0.03 23	0.11 53	0.15 181	0.20 111	0.15 169	0.11 56	0.07 98	0.08 119	0.08 53	0.09 51	0.16 87	0.11 92	0.12 68	0.08 67	0.12 57	0.11 152	0.06 95	0.07 100	0.12 77	0.14 120	0.12 79	0.16 116

IGEV_Zeroshot_test	0.14 147	0.07 76	0.05 50	0.13 155	0.13 170	0.10 120	0.11 158	0.17 109	0.09 105	0.28 232	0.09 94	0.23 189	0.05 49	0.12 181	0.09 86	0.11 122	0.23 188	0.11 92	0.16 127	0.12 155	0.20 182	0.09 100	0.09 156	0.06 64	0.19 177	0.14 120	0.23 198	0.27 205

Any-RAFT	0.13 123	0.07 76	0.05 50	0.10 117	0.09 111	0.12 136	0.08 114	0.17 109	0.10 128	0.26 201	0.09 94	0.20 158	0.08 115	0.10 150	0.09 86	0.10 78	0.22 179	0.11 92	0.20 167	0.10 115	0.21 202	0.09 100	0.08 137	0.06 64	0.16 130	0.15 137	0.17 137	0.17 127

RAFT-Test	0.13 123	0.07 76	0.06 80	0.09 101	0.11 144	0.13 145	0.09 130	0.17 109	0.11 140	0.27 216	0.10 111	0.20 158	0.05 49	0.12 181	0.10 122	0.11 122	0.23 188	0.12 120	0.21 178	0.14 184	0.21 202	0.11 152	0.06 95	0.08 118	0.17 142	0.15 137	0.17 137	0.17 127

LoS_RVC	0.09 52	0.07 76	0.05 50	0.05 35	0.06 57	0.06 60	0.05 57	0.13 76	0.08 78	0.18 90	0.11 121	0.12 62	0.06 75	0.07 102	0.08 53	0.09 51	0.10 37	0.08 35	0.12 68	0.08 67	0.16 119	0.09 100	0.05 76	0.06 64	0.14 104	0.10 49	0.10 56	0.13 82

tt_ll	0.09 52	0.07 76	0.05 50	0.05 35	0.06 57	0.06 60	0.05 57	0.13 76	0.08 78	0.18 90	0.11 121	0.12 62	0.06 75	0.07 102	0.08 53	0.09 51	0.10 37	0.08 35	0.12 68	0.08 67	0.16 119	0.09 100	0.05 76	0.06 64	0.14 104	0.10 49	0.10 56	0.13 82

CAS	0.09 52	0.07 76	0.05 50	0.06 54	0.05 36	0.05 46	0.04 46	0.14 86	0.05 25	0.11 45	0.10 111	0.11 56	0.05 49	0.07 102	0.08 53	0.09 51	0.11 43	0.10 77	0.14 102	0.07 47	0.12 57	0.07 52	0.05 76	0.05 40	0.13 87	0.11 73	0.09 51	0.14 91

anonymousdsp2	0.08 46	0.07 76	0.05 50	0.06 54	0.05 36	0.06 60	0.05 57	0.12 58	0.06 42	0.17 78	0.06 41	0.08 36	0.04 33	0.05 59	0.07 28	0.08 35	0.13 55	0.08 35	0.10 52	0.07 47	0.12 57	0.06 38	0.05 76	0.06 64	0.09 39	0.08 33	0.08 40	0.07 32

TestStereo1	0.09 52	0.07 76	0.06 80	0.04 22	0.05 36	0.06 60	0.06 89	0.07 33	0.07 60	0.09 36	0.07 55	0.11 56	0.14 185	0.04 43	0.09 86	0.10 78	0.11 43	0.09 60	0.09 43	0.08 67	0.13 73	0.12 171	0.02 15	0.04 23	0.15 118	0.13 97	0.16 124	0.20 166

IER	0.09 52	0.07 76	0.07 105	0.09 101	0.07 73	0.08 86	0.06 89	0.12 58	0.07 60	0.14 55	0.11 121	0.10 47	0.07 98	0.06 73	0.08 53	0.09 51	0.15 74	0.11 92	0.11 58	0.07 47	0.11 43	0.07 52	0.06 95	0.06 64	0.10 54	0.10 49	0.11 70	0.14 91

SA-5K	0.09 52	0.07 76	0.06 80	0.04 22	0.05 36	0.06 60	0.06 89	0.07 33	0.07 60	0.09 36	0.07 55	0.11 56	0.14 185	0.04 43	0.09 86	0.10 78	0.11 43	0.09 60	0.09 43	0.08 67	0.13 73	0.12 171	0.02 15	0.04 23	0.15 118	0.13 97	0.16 124	0.20 166

Sa-1000	0.10 77	0.07 76	0.07 105	0.07 74	0.05 36	0.09 98	0.03 23	0.12 58	0.06 42	0.18 90	0.08 76	0.19 144	0.05 49	0.05 59	0.10 122	0.10 78	0.16 87	0.12 120	0.14 102	0.09 94	0.16 119	0.10 132	0.04 52	0.05 40	0.19 177	0.15 137	0.13 91	0.20 166

SA	0.10 77	0.07 76	0.06 80	0.06 54	0.05 36	0.08 86	0.04 46	0.12 58	0.05 25	0.16 68	0.07 55	0.16 113	0.03 22	0.04 43	0.09 86	0.09 51	0.13 55	0.11 92	0.12 68	0.09 94	0.14 88	0.10 132	0.03 33	0.06 64	0.16 130	0.14 120	0.13 91	0.20 166

iRaft-Stereo_20w	0.13 123	0.07 76	0.05 50	0.12 144	0.12 158	0.12 136	0.09 130	0.16 100	0.10 128	0.28 232	0.09 94	0.19 144	0.04 33	0.10 150	0.09 86	0.11 122	0.24 203	0.11 92	0.15 113	0.13 173	0.20 182	0.08 68	0.09 156	0.06 64	0.17 142	0.13 97	0.20 178	0.25 197

IPLG	0.09 52	0.07 76	0.07 105	0.07 74	0.07 73	0.06 60	0.05 57	0.15 91	0.06 42	0.22 124	0.06 41	0.15 93	0.05 49	0.04 43	0.08 53	0.10 78	0.16 87	0.10 77	0.14 102	0.09 94	0.13 73	0.08 68	0.04 52	0.07 100	0.13 87	0.11 73	0.11 70	0.08 36

GMOStereo	0.11 89	0.07 76	0.09 136	0.06 54	0.05 36	0.06 60	0.05 57	0.17 109	0.09 105	0.24 156	0.07 55	0.17 117	0.09 127	0.05 59	0.10 122	0.11 122	0.17 100	0.08 35	0.12 68	0.08 67	0.19 163	0.08 68	0.03 33	0.06 64	0.18 163	0.16 162	0.14 104	0.17 127

error version	0.11 89	0.07 76	0.09 136	0.06 54	0.05 36	0.06 60	0.05 57	0.17 109	0.09 105	0.24 156	0.07 55	0.17 117	0.09 127	0.05 59	0.10 122	0.11 122	0.17 100	0.08 35	0.12 68	0.08 67	0.19 163	0.08 68	0.03 33	0.06 64	0.18 163	0.16 162	0.14 104	0.17 127

test-v	0.11 89	0.07 76	0.09 136	0.06 54	0.05 36	0.06 60	0.05 57	0.17 109	0.09 105	0.24 156	0.07 55	0.17 117	0.09 127	0.05 59	0.10 122	0.11 122	0.17 100	0.08 35	0.12 68	0.08 67	0.19 163	0.08 68	0.03 33	0.06 64	0.18 163	0.16 162	0.14 104	0.17 127

test_3	0.11 89	0.07 76	0.07 105	0.06 54	0.08 92	0.05 46	0.05 57	0.17 109	0.09 105	0.24 156	0.09 94	0.21 174	0.11 150	0.06 73	0.13 193	0.13 180	0.20 153	0.09 60	0.14 102	0.10 115	0.18 152	0.08 68	0.04 52	0.08 118	0.13 87	0.15 137	0.13 91	0.14 91

TRStereo	0.13 123	0.07 76	0.05 50	0.09 101	0.08 92	0.17 182	0.13 173	0.18 139	0.07 60	0.25 186	0.09 94	0.20 158	0.04 33	0.10 150	0.09 86	0.10 78	0.22 179	0.11 92	0.22 185	0.13 173	0.19 163	0.09 100	0.09 156	0.07 100	0.16 130	0.15 137	0.24 206	0.20 166

test-2	0.11 89	0.07 76	0.09 136	0.06 54	0.05 36	0.06 60	0.05 57	0.17 109	0.09 105	0.24 156	0.07 55	0.17 117	0.09 127	0.05 59	0.10 122	0.11 122	0.17 100	0.08 35	0.12 68	0.08 67	0.19 163	0.08 68	0.03 33	0.06 64	0.18 163	0.16 162	0.14 104	0.17 127

CREStereo++_RVC	0.11 89	0.07 76	0.05 50	0.08 85	0.08 92	0.08 86	0.07 105	0.16 100	0.09 105	0.26 201	0.09 94	0.17 117	0.13 171	0.08 119	0.08 53	0.10 78	0.20 153	0.08 35	0.13 88	0.07 47	0.19 163	0.08 68	0.06 95	0.06 64	0.14 104	0.11 73	0.16 124	0.15 102
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
EAI-Stereo	0.13 123	0.07 76	0.04 26	0.10 117	0.10 127	0.10 120	0.09 130	0.17 109	0.10 128	0.26 201	0.11 121	0.20 158	0.05 49	0.10 150	0.10 122	0.11 122	0.23 188	0.12 120	0.18 148	0.12 155	0.19 163	0.08 68	0.08 137	0.08 118	0.16 130	0.14 120	0.15 115	0.20 166

R-Stereo Train	0.13 123	0.07 76	0.07 105	0.09 101	0.10 127	0.15 164	0.05 57	0.16 100	0.12 155	0.28 232	0.12 131	0.20 158	0.08 115	0.11 162	0.09 86	0.11 122	0.24 203	0.12 120	0.16 127	0.11 135	0.21 202	0.11 152	0.08 137	0.07 100	0.15 118	0.15 137	0.16 124	0.15 102

RAFT-Stereo	0.13 123	0.07 76	0.07 105	0.09 101	0.10 127	0.15 164	0.05 57	0.16 100	0.12 155	0.28 232	0.12 131	0.20 158	0.08 115	0.11 162	0.09 86	0.11 122	0.24 203	0.12 120	0.16 127	0.11 135	0.21 202	0.11 152	0.08 137	0.07 100	0.15 118	0.15 137	0.16 124	0.15 102
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.06 23	0.07 76	0.06 80	0.06 54	0.06 57	0.07 75	0.06 89	0.07 33	0.05 25	0.06 26	0.07 55	0.05 22	0.04 33	0.04 43	0.07 28	0.08 35	0.08 25	0.10 77	0.07 20	0.05 22	0.07 23	0.05 23	0.05 76	0.05 40	0.08 31	0.07 27	0.06 28	0.06 30

CVANet_RVC	0.07 37	0.07 76	0.07 105	0.08 85	0.06 57	0.07 75	0.05 57	0.06 23	0.05 25	0.06 26	0.09 94	0.05 22	0.04 33	0.04 43	0.08 53	0.08 35	0.08 25	0.08 35	0.08 30	0.06 33	0.08 28	0.05 23	0.04 52	0.05 40	0.08 31	0.07 27	0.07 34	0.09 43

HITNet	0.09 52	0.07 76	0.06 80	0.08 85	0.08 92	0.08 86	0.05 57	0.11 53	0.07 60	0.19 103	0.08 76	0.12 62	0.06 75	0.07 102	0.08 53	0.08 35	0.13 55	0.11 92	0.10 52	0.06 33	0.10 39	0.09 100	0.06 95	0.06 64	0.12 77	0.11 73	0.16 124	0.13 82
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
gcap-zeroshot	0.13 123	0.08 107	0.05 50	0.08 85	0.10 127	0.11 128	0.09 130	0.18 139	0.09 105	0.28 232	0.08 76	0.20 158	0.06 75	0.10 150	0.09 86	0.12 159	0.23 188	0.11 92	0.27 216	0.12 155	0.20 182	0.11 152	0.07 115	0.08 118	0.12 77	0.17 180	0.17 137	0.18 143

trnet	0.11 89	0.08 107	0.05 50	0.07 74	0.07 73	0.07 75	0.05 57	0.18 139	0.05 25	0.27 216	0.07 55	0.18 132	0.06 75	0.08 119	0.08 53	0.10 78	0.22 179	0.08 35	0.12 68	0.07 47	0.20 182	0.08 68	0.06 95	0.05 40	0.11 69	0.13 97	0.17 137	0.16 116

MSKI-zero shot	0.13 123	0.08 107	0.05 50	0.09 101	0.11 144	0.09 98	0.07 105	0.19 161	0.09 105	0.28 232	0.10 111	0.19 144	0.06 75	0.11 162	0.10 122	0.11 122	0.24 203	0.11 92	0.17 135	0.11 135	0.21 202	0.10 132	0.07 115	0.08 118	0.14 104	0.17 180	0.18 156	0.18 143

cross-raft	0.14 147	0.08 107	0.07 105	0.08 85	0.10 127	0.12 136	0.08 114	0.17 109	0.13 164	0.27 216	0.11 121	0.21 174	0.05 49	0.11 162	0.13 193	0.14 201	0.22 179	0.11 92	0.23 195	0.13 173	0.23 229	0.09 100	0.06 95	0.08 118	0.22 212	0.17 180	0.14 104	0.15 102

rafts_anoy	0.09 52	0.08 107	0.07 105	0.07 74	0.07 73	0.06 60	0.05 57	0.13 76	0.05 25	0.17 78	0.09 94	0.12 62	0.05 49	0.03 25	0.09 86	0.10 78	0.15 74	0.12 120	0.13 88	0.07 47	0.14 88	0.08 68	0.03 33	0.06 64	0.11 69	0.10 49	0.09 51	0.11 64

raftrobust	0.10 77	0.08 107	0.06 80	0.08 85	0.07 73	0.05 46	0.04 46	0.14 86	0.06 42	0.25 186	0.07 55	0.12 62	0.05 49	0.05 59	0.08 53	0.09 51	0.18 119	0.11 92	0.11 58	0.09 94	0.17 139	0.08 68	0.05 76	0.05 40	0.13 87	0.12 83	0.10 56	0.10 55

RALCasStereoNet	0.09 52	0.08 107	0.06 80	0.09 101	0.07 73	0.06 60	0.05 57	0.12 58	0.05 25	0.18 90	0.07 55	0.12 62	0.05 49	0.04 43	0.09 86	0.10 78	0.18 119	0.12 120	0.13 88	0.08 67	0.15 104	0.08 68	0.05 76	0.06 64	0.12 77	0.09 38	0.10 56	0.08 36

RALAANet	0.09 52	0.08 107	0.06 80	0.07 74	0.05 36	0.08 86	0.05 57	0.10 49	0.07 60	0.12 47	0.09 94	0.10 47	0.06 75	0.03 25	0.08 53	0.09 51	0.13 55	0.11 92	0.15 113	0.08 67	0.12 57	0.07 52	0.04 52	0.06 64	0.11 69	0.10 49	0.11 70	0.11 64

UPFNet	0.09 52	0.08 107	0.08 126	0.09 101	0.07 73	0.09 98	0.06 89	0.12 58	0.09 105	0.14 55	0.09 94	0.12 62	0.06 75	0.07 102	0.08 53	0.10 78	0.13 55	0.11 92	0.10 52	0.07 47	0.09 31	0.07 52	0.06 95	0.06 64	0.09 39	0.10 49	0.10 56	0.10 55

CREStereo	0.11 89	0.08 107	0.06 80	0.08 85	0.08 92	0.07 75	0.05 57	0.18 139	0.05 25	0.26 201	0.08 76	0.18 132	0.06 75	0.08 119	0.08 53	0.10 78	0.22 179	0.09 60	0.13 88	0.08 67	0.20 182	0.09 100	0.06 95	0.05 40	0.11 69	0.13 97	0.17 137	0.15 102
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
DMCA-RVC	0.10 77	0.08 107	0.11 167	0.08 85	0.09 111	0.08 86	0.08 114	0.12 58	0.09 105	0.13 52	0.13 143	0.13 78	0.07 98	0.06 73	0.13 193	0.12 159	0.14 68	0.13 146	0.11 58	0.10 115	0.12 57	0.09 100	0.07 115	0.09 140	0.10 54	0.10 49	0.10 56	0.11 64

MSMDNet	0.13 123	0.08 107	0.06 80	0.09 101	0.12 158	0.10 120	0.08 114	0.17 109	0.11 140	0.27 216	0.09 94	0.20 158	0.06 75	0.12 181	0.10 122	0.11 122	0.24 203	0.12 120	0.19 161	0.16 210	0.21 202	0.11 152	0.07 115	0.08 118	0.17 142	0.14 120	0.17 137	0.18 143

iResNetv2_ROB	0.12 113	0.08 107	0.07 105	0.12 144	0.09 111	0.12 136	0.08 114	0.17 109	0.08 78	0.22 124	0.12 131	0.20 158	0.15 193	0.06 73	0.08 53	0.08 35	0.16 87	0.11 92	0.17 135	0.10 115	0.14 88	0.09 100	0.09 156	0.10 156	0.14 104	0.12 83	0.19 166	0.12 75

iResNet_ROB	0.11 89	0.08 107	0.07 105	0.11 133	0.08 92	0.12 136	0.07 105	0.15 91	0.08 78	0.23 140	0.10 111	0.15 93	0.15 193	0.06 73	0.07 28	0.09 51	0.17 100	0.12 120	0.13 88	0.09 94	0.14 88	0.09 100	0.07 115	0.08 118	0.14 104	0.12 83	0.15 115	0.15 102

model_zeroshot	0.14 147	0.09 121	0.06 80	0.10 117	0.10 127	0.14 152	0.08 114	0.20 179	0.12 155	0.28 232	0.08 76	0.21 174	0.06 75	0.11 162	0.09 86	0.12 159	0.26 227	0.13 146	0.27 216	0.11 135	0.20 182	0.13 188	0.11 179	0.09 140	0.17 142	0.17 180	0.18 156	0.18 143

AE-Stereo	0.12 113	0.09 121	0.08 126	0.11 133	0.09 111	0.08 86	0.05 57	0.17 109	0.14 173	0.24 156	0.09 94	0.19 144	0.10 140	0.07 102	0.10 122	0.12 159	0.24 203	0.13 146	0.16 127	0.11 135	0.18 152	0.09 100	0.05 76	0.09 140	0.13 87	0.14 120	0.15 115	0.15 102

iinet-f	0.10 77	0.09 121	0.06 80	0.08 85	0.06 57	0.09 98	0.06 89	0.09 42	0.07 60	0.18 90	0.11 121	0.10 47	0.10 140	0.06 73	0.08 53	0.09 51	0.14 68	0.09 60	0.18 148	0.09 94	0.11 43	0.06 38	0.05 76	0.06 64	0.11 69	0.10 49	0.15 115	0.12 75

raft_robust	0.12 113	0.09 121	0.09 136	0.11 133	0.06 57	0.09 98	0.06 89	0.15 91	0.08 78	0.23 140	0.07 55	0.20 158	0.11 150	0.09 136	0.11 159	0.12 159	0.16 87	0.12 120	0.13 88	0.10 115	0.15 104	0.11 152	0.03 33	0.07 100	0.18 163	0.16 162	0.15 115	0.14 91

MIPNet	0.11 89	0.09 121	0.06 80	0.07 74	0.08 92	0.07 75	0.05 57	0.17 109	0.06 42	0.23 140	0.07 55	0.15 93	0.08 115	0.05 59	0.09 86	0.10 78	0.17 100	0.11 92	0.20 167	0.12 155	0.13 73	0.10 132	0.05 76	0.07 100	0.15 118	0.13 97	0.11 70	0.13 82

IPLGR	0.12 113	0.09 121	0.09 136	0.09 101	0.10 127	0.09 98	0.07 105	0.18 139	0.09 105	0.22 124	0.10 111	0.15 93	0.07 98	0.06 73	0.09 86	0.11 122	0.17 100	0.11 92	0.20 167	0.12 155	0.15 104	0.08 68	0.04 52	0.08 118	0.16 130	0.13 97	0.14 104	0.16 116

LMCR-Stereo	0.13 123	0.09 121	0.07 105	0.11 133	0.08 92	0.11 128	0.09 130	0.18 139	0.09 105	0.19 103	0.14 156	0.19 144	0.14 185	0.10 150	0.09 86	0.11 122	0.20 153	0.13 146	0.19 161	0.10 115	0.18 152	0.10 132	0.08 137	0.08 118	0.15 118	0.13 97	0.18 156	0.17 127

s12784h	0.12 113	0.09 121	0.06 80	0.11 133	0.09 111	0.08 86	0.06 89	0.18 139	0.07 60	0.27 216	0.11 121	0.19 144	0.08 115	0.07 102	0.08 53	0.09 51	0.21 166	0.08 35	0.15 113	0.07 47	0.20 182	0.08 68	0.05 76	0.07 100	0.16 130	0.14 120	0.18 156	0.21 180

sAnonymous2	0.14 147	0.09 121	0.10 154	0.10 117	0.09 111	0.09 98	0.11 158	0.22 199	0.11 140	0.23 140	0.16 180	0.15 93	0.10 140	0.06 73	0.12 173	0.13 180	0.18 119	0.15 185	0.21 178	0.14 184	0.16 119	0.14 195	0.04 52	0.10 156	0.17 142	0.17 180	0.17 137	0.16 116

CroCo_RVC	0.14 147	0.09 121	0.10 154	0.10 117	0.09 111	0.09 98	0.11 158	0.22 199	0.11 140	0.23 140	0.16 180	0.15 93	0.10 140	0.06 73	0.12 173	0.13 180	0.18 119	0.15 185	0.21 178	0.14 184	0.16 119	0.14 195	0.04 52	0.10 156	0.17 142	0.17 180	0.17 137	0.16 116

sCroCo_RVC	0.14 147	0.09 121	0.09 136	0.08 85	0.07 73	0.10 120	0.07 105	0.19 161	0.14 173	0.18 90	0.12 131	0.13 78	0.14 185	0.06 73	0.13 193	0.15 217	0.22 179	0.15 185	0.22 185	0.13 173	0.21 202	0.16 215	0.06 95	0.12 184	0.17 142	0.16 162	0.17 137	0.17 127

UNet	0.10 77	0.09 121	0.08 126	0.10 117	0.08 92	0.09 98	0.08 114	0.15 91	0.08 78	0.17 78	0.09 94	0.13 78	0.09 127	0.07 102	0.09 86	0.10 78	0.16 87	0.13 146	0.12 68	0.08 67	0.11 43	0.09 100	0.08 137	0.09 140	0.11 69	0.13 97	0.10 56	0.11 64

DN-CSS_ROB	0.11 89	0.09 121	0.11 167	0.08 85	0.09 111	0.08 86	0.08 114	0.16 100	0.10 128	0.23 140	0.17 189	0.18 132	0.14 185	0.05 59	0.08 53	0.09 51	0.13 55	0.10 77	0.18 148	0.09 94	0.11 43	0.08 68	0.07 115	0.08 118	0.13 87	0.10 49	0.12 79	0.10 55

EKT-Stereo	0.15 167	0.10 134	0.07 105	0.13 155	0.12 158	0.16 173	0.17 198	0.18 139	0.11 140	0.26 201	0.17 189	0.17 117	0.07 98	0.11 162	0.09 86	0.11 122	0.24 203	0.15 185	0.23 195	0.12 155	0.24 236	0.10 132	0.07 115	0.08 118	0.20 189	0.15 137	0.17 137	0.18 143

LoS	0.15 167	0.10 134	0.08 126	0.10 117	0.11 144	0.09 98	0.07 105	0.50 267	0.05 25	0.32 250	0.36 262	0.36 219	0.06 75	0.09 136	0.09 86	0.10 78	0.20 153	0.09 60	0.14 102	0.11 135	0.21 202	0.09 100	0.07 115	0.07 100	0.17 142	0.11 73	0.20 178	0.21 180
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HGLStereo	0.11 89	0.10 134	0.08 126	0.09 101	0.10 127	0.09 98	0.06 89	0.14 86	0.08 78	0.18 90	0.15 169	0.09 40	0.06 75	0.08 119	0.09 86	0.10 78	0.17 100	0.13 146	0.14 102	0.10 115	0.11 43	0.09 100	0.08 137	0.08 118	0.13 87	0.12 83	0.10 56	0.11 64

PMTNet	0.11 89	0.10 134	0.06 80	0.12 144	0.09 111	0.07 75	0.06 89	0.18 139	0.06 42	0.28 232	0.06 41	0.18 132	0.04 33	0.07 102	0.09 86	0.11 122	0.19 139	0.09 60	0.14 102	0.08 67	0.17 139	0.09 100	0.07 115	0.05 40	0.13 87	0.12 83	0.17 137	0.15 102

FADNet-RVC-Resample	0.13 123	0.10 134	0.12 182	0.12 144	0.10 127	0.13 145	0.10 147	0.16 100	0.13 164	0.18 90	0.13 143	0.17 117	0.11 150	0.10 150	0.10 122	0.09 51	0.13 55	0.15 185	0.15 113	0.17 215	0.15 104	0.12 171	0.10 169	0.13 194	0.17 142	0.13 97	0.12 79	0.11 64

BEATNet_4x	0.11 89	0.10 134	0.08 126	0.09 101	0.09 111	0.09 98	0.08 114	0.12 58	0.08 78	0.21 120	0.09 94	0.15 93	0.09 127	0.07 102	0.10 122	0.09 51	0.13 55	0.13 146	0.11 58	0.08 67	0.13 73	0.11 152	0.08 137	0.07 100	0.13 87	0.13 97	0.18 156	0.18 143

ADCRef	0.13 123	0.10 134	0.09 136	0.10 117	0.08 92	0.09 98	0.08 114	0.17 109	0.14 173	0.21 120	0.15 169	0.15 93	0.13 171	0.05 59	0.10 122	0.11 122	0.16 87	0.14 171	0.19 161	0.12 155	0.15 104	0.12 171	0.09 156	0.11 168	0.13 87	0.18 193	0.13 91	0.18 143

DeepPrunerF	0.11 89	0.10 134	0.10 154	0.13 155	0.13 170	0.09 98	0.09 130	0.15 91	0.11 140	0.12 47	0.14 156	0.10 47	0.09 127	0.07 102	0.12 173	0.11 122	0.11 43	0.13 146	0.13 88	0.11 135	0.13 73	0.08 68	0.08 137	0.08 118	0.17 142	0.14 120	0.11 70	0.14 91

ADCP+	0.11 89	0.10 134	0.08 126	0.09 101	0.07 73	0.09 98	0.08 114	0.13 76	0.11 140	0.16 68	0.12 131	0.18 132	0.08 115	0.07 102	0.10 122	0.09 51	0.16 87	0.11 92	0.14 102	0.09 94	0.12 57	0.09 100	0.08 137	0.08 118	0.11 69	0.15 137	0.11 70	0.11 64

RASNet	0.11 89	0.10 134	0.09 136	0.10 117	0.07 73	0.08 86	0.08 114	0.19 161	0.09 105	0.17 78	0.10 111	0.13 78	0.08 115	0.06 73	0.08 53	0.10 78	0.15 74	0.09 60	0.12 68	0.06 33	0.15 104	0.09 100	0.05 76	0.10 156	0.13 87	0.11 73	0.17 137	0.17 127

DISCO	0.10 77	0.10 134	0.08 126	0.10 117	0.09 111	0.11 128	0.09 130	0.10 49	0.08 78	0.15 62	0.10 111	0.12 62	0.07 98	0.06 73	0.09 86	0.11 122	0.15 74	0.10 77	0.14 102	0.10 115	0.12 57	0.10 132	0.06 95	0.09 140	0.14 104	0.11 73	0.13 91	0.11 64

GLC_STEREO	0.13 123	0.11 145	0.12 182	0.12 144	0.11 144	0.10 120	0.10 147	0.19 161	0.07 60	0.25 186	0.13 143	0.12 62	0.07 98	0.07 102	0.08 53	0.12 159	0.24 203	0.11 92	0.17 135	0.09 94	0.27 250	0.15 207	0.07 115	0.07 100	0.15 118	0.09 38	0.20 178	0.12 75

DAS	0.19 198	0.11 145	0.09 136	0.24 218	0.19 213	0.18 190	0.20 210	0.23 207	0.18 202	0.24 156	0.14 156	0.38 222	0.21 211	0.09 136	0.12 173	0.11 122	0.25 219	0.16 196	0.22 185	0.15 198	0.20 182	0.14 195	0.18 215	0.13 194	0.19 177	0.17 180	0.23 198	0.29 210

SepStereo	0.19 198	0.11 145	0.09 136	0.24 218	0.19 213	0.18 190	0.20 210	0.23 207	0.18 202	0.24 156	0.14 156	0.38 222	0.21 211	0.09 136	0.12 173	0.11 122	0.25 219	0.16 196	0.22 185	0.15 198	0.20 182	0.14 195	0.18 215	0.13 194	0.19 177	0.17 180	0.23 198	0.29 210

CFNet_pseudo	0.13 123	0.11 145	0.11 167	0.14 162	0.11 144	0.12 136	0.11 158	0.19 161	0.12 155	0.24 156	0.14 156	0.16 113	0.15 193	0.08 119	0.09 86	0.10 78	0.16 87	0.13 146	0.13 88	0.08 67	0.15 104	0.08 68	0.08 137	0.09 140	0.15 118	0.14 120	0.19 166	0.20 166

ADLNet	0.12 113	0.11 145	0.08 126	0.12 144	0.10 127	0.16 173	0.12 168	0.14 86	0.07 60	0.13 52	0.10 111	0.25 198	0.10 140	0.28 243	0.09 86	0.10 78	0.17 100	0.09 60	0.13 88	0.09 94	0.11 43	0.08 68	0.13 196	0.06 64	0.13 87	0.12 83	0.12 79	0.14 91

GES	0.14 147	0.11 145	0.07 105	0.09 101	0.11 144	0.15 164	0.09 130	0.20 179	0.09 105	0.23 140	0.12 131	0.17 117	0.11 150	0.14 200	0.10 122	0.10 78	0.23 188	0.14 171	0.24 201	0.14 184	0.17 139	0.17 219	0.11 179	0.09 140	0.15 118	0.14 120	0.21 192	0.20 166

FINET	0.12 113	0.11 145	0.12 182	0.12 144	0.10 127	0.11 128	0.13 173	0.15 91	0.12 155	0.13 52	0.12 131	0.13 78	0.09 127	0.09 136	0.15 218	0.13 180	0.15 74	0.11 92	0.16 127	0.09 94	0.13 73	0.10 132	0.10 169	0.10 156	0.12 77	0.10 49	0.13 91	0.12 75

psm_up	0.14 147	0.11 145	0.13 191	0.15 174	0.12 158	0.14 152	0.11 158	0.20 179	0.16 186	0.19 103	0.12 131	0.15 93	0.17 202	0.10 150	0.12 173	0.12 159	0.19 139	0.13 146	0.17 135	0.11 135	0.15 104	0.09 100	0.10 169	0.16 215	0.18 163	0.16 162	0.17 137	0.20 166

RTSC	0.14 147	0.11 145	0.10 154	0.12 144	0.11 144	0.12 136	0.10 147	0.16 100	0.13 164	0.18 90	0.13 143	0.15 93	0.13 171	0.08 119	0.11 159	0.13 180	0.20 153	0.13 146	0.21 178	0.12 155	0.16 119	0.12 171	0.07 115	0.10 156	0.16 130	0.16 162	0.21 192	0.32 222

CFNet	0.12 113	0.11 145	0.08 126	0.14 162	0.12 158	0.11 128	0.09 130	0.19 161	0.10 128	0.18 90	0.12 131	0.25 198	0.10 140	0.08 119	0.08 53	0.09 51	0.17 100	0.12 120	0.12 68	0.09 94	0.11 43	0.08 68	0.06 95	0.09 140	0.15 118	0.12 83	0.13 91	0.13 82

NVstereo2D	0.15 167	0.11 145	0.11 167	0.19 198	0.14 180	0.21 216	0.24 230	0.13 76	0.11 140	0.16 68	0.14 156	0.10 47	0.07 98	0.39 256	0.11 159	0.11 122	0.21 166	0.14 171	0.15 113	0.10 115	0.12 57	0.08 68	0.24 236	0.08 118	0.14 104	0.12 83	0.14 104	0.12 75

MLCV	0.14 147	0.11 145	0.09 136	0.16 178	0.12 158	0.14 152	0.11 158	0.21 190	0.10 128	0.24 156	0.13 143	0.21 174	0.14 185	0.08 119	0.09 86	0.10 78	0.19 139	0.11 92	0.19 161	0.09 94	0.17 139	0.08 68	0.10 169	0.09 140	0.16 130	0.13 97	0.16 124	0.19 158

iResNet	0.16 184	0.11 145	0.09 136	0.15 174	0.13 170	0.17 182	0.12 168	0.21 190	0.14 173	0.25 186	0.13 143	0.35 217	0.32 242	0.08 119	0.10 122	0.11 122	0.20 153	0.12 120	0.25 206	0.14 184	0.18 152	0.11 152	0.12 190	0.13 194	0.18 163	0.14 120	0.20 178	0.18 143

MyStereo04	0.14 147	0.12 158	0.10 154	0.08 85	0.09 111	0.10 120	0.08 114	0.22 199	0.19 210	0.24 156	0.16 180	0.23 189	0.11 150	0.04 43	0.10 122	0.11 122	0.17 100	0.12 120	0.21 178	0.12 155	0.16 119	0.11 152	0.06 95	0.11 168	0.21 202	0.12 83	0.16 124	0.15 102

CASS	0.15 167	0.12 158	0.10 154	0.14 162	0.12 158	0.16 173	0.10 147	0.19 161	0.15 181	0.26 201	0.12 131	0.20 158	0.12 158	0.09 136	0.11 159	0.12 159	0.23 188	0.12 120	0.23 195	0.09 94	0.19 163	0.10 132	0.07 115	0.09 140	0.23 219	0.14 120	0.19 166	0.22 183
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 147	0.12 158	0.07 105	0.25 221	0.10 127	0.19 201	0.09 130	0.17 109	0.08 78	0.17 78	0.08 76	0.33 213	0.08 115	0.06 73	0.10 122	0.11 122	0.24 203	0.11 92	0.25 206	0.09 94	0.15 104	0.09 100	0.06 95	0.09 140	0.17 142	0.13 97	0.18 156	0.15 102

GwcNet-ADL	0.17 187	0.12 158	0.11 167	0.19 198	0.14 180	0.17 182	0.14 179	0.21 190	0.14 173	0.24 156	0.17 189	0.32 212	0.16 198	0.19 222	0.11 159	0.14 201	0.22 179	0.15 185	0.23 195	0.13 173	0.18 152	0.11 152	0.05 76	0.10 156	0.18 163	0.15 137	0.19 166	0.21 180

GANet-ADL	0.15 167	0.12 158	0.09 136	0.14 162	0.12 158	0.16 173	0.12 168	0.20 179	0.10 128	0.25 186	0.15 169	0.22 187	0.12 158	0.21 229	0.09 86	0.11 122	0.25 219	0.14 171	0.20 167	0.14 184	0.19 163	0.09 100	0.08 137	0.10 156	0.17 142	0.15 137	0.20 178	0.17 127

TestStereo	0.13 123	0.12 158	0.10 154	0.11 133	0.08 92	0.11 128	0.10 147	0.18 139	0.11 140	0.24 156	0.13 143	0.20 158	0.08 115	0.06 73	0.11 159	0.10 78	0.20 153	0.11 92	0.20 167	0.10 115	0.21 202	0.10 132	0.06 95	0.12 184	0.19 177	0.11 73	0.12 79	0.13 82

pcwnet_v2	0.15 167	0.12 158	0.12 182	0.16 178	0.14 180	0.17 182	0.14 179	0.20 179	0.13 164	0.22 124	0.14 156	0.19 144	0.18 204	0.12 181	0.10 122	0.12 159	0.18 119	0.13 146	0.17 135	0.12 155	0.16 119	0.11 152	0.09 156	0.10 156	0.19 177	0.20 210	0.19 166	0.27 205

GMStereo	0.12 113	0.12 158	0.07 105	0.11 133	0.11 144	0.13 145	0.09 130	0.17 109	0.10 128	0.17 78	0.13 143	0.21 174	0.11 150	0.07 102	0.10 122	0.09 51	0.17 100	0.10 77	0.17 135	0.12 155	0.14 88	0.09 100	0.07 115	0.09 140	0.14 104	0.13 97	0.15 115	0.12 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.14 147	0.12 158	0.11 167	0.13 155	0.11 144	0.14 152	0.10 147	0.17 109	0.15 181	0.22 124	0.16 180	0.21 174	0.12 158	0.09 136	0.10 122	0.11 122	0.16 87	0.13 146	0.17 135	0.12 155	0.18 152	0.13 188	0.11 179	0.11 168	0.16 130	0.15 137	0.16 124	0.16 116

HSM-Net_RVC	0.15 167	0.12 158	0.10 154	0.17 186	0.13 170	0.14 152	0.10 147	0.18 139	0.14 173	0.25 186	0.18 203	0.28 203	0.16 198	0.11 162	0.11 159	0.11 122	0.19 139	0.13 146	0.16 127	0.11 135	0.17 139	0.11 152	0.08 137	0.11 168	0.19 177	0.16 162	0.23 198	0.24 191
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 123	0.12 158	0.10 154	0.14 162	0.11 144	0.14 152	0.09 130	0.17 109	0.09 105	0.19 103	0.13 143	0.21 174	0.09 127	0.09 136	0.10 122	0.13 180	0.18 119	0.13 146	0.15 113	0.11 135	0.16 119	0.08 68	0.06 95	0.09 140	0.15 118	0.12 83	0.16 124	0.17 127

HSM	0.14 147	0.12 158	0.09 136	0.14 162	0.13 170	0.12 136	0.10 147	0.18 139	0.10 128	0.23 140	0.15 169	0.18 132	0.14 185	0.08 119	0.10 122	0.10 78	0.21 166	0.12 120	0.17 135	0.12 155	0.18 152	0.10 132	0.07 115	0.08 118	0.17 142	0.15 137	0.17 137	0.18 143

DLCB_ROB	0.13 123	0.12 158	0.11 167	0.10 117	0.10 127	0.10 120	0.09 130	0.16 100	0.11 140	0.18 90	0.17 189	0.19 144	0.13 171	0.11 162	0.11 159	0.10 78	0.17 100	0.13 146	0.13 88	0.10 115	0.17 139	0.10 132	0.09 156	0.12 184	0.27 231	0.16 162	0.16 124	0.13 82

UDGNet	0.15 167	0.13 171	0.09 136	0.18 191	0.17 199	0.16 173	0.19 208	0.15 91	0.11 140	0.16 68	0.14 156	0.15 93	0.05 49	0.45 257	0.09 86	0.10 78	0.17 100	0.12 120	0.14 102	0.09 94	0.17 139	0.09 100	0.28 258	0.07 100	0.17 142	0.15 137	0.12 79	0.13 82

AACVNet	0.14 147	0.13 171	0.10 154	0.13 155	0.13 170	0.14 152	0.10 147	0.19 161	0.11 140	0.22 124	0.17 189	0.13 78	0.10 140	0.09 136	0.11 159	0.11 122	0.21 166	0.13 146	0.17 135	0.12 155	0.16 119	0.11 152	0.11 179	0.11 168	0.17 142	0.13 97	0.14 104	0.16 116

PSMNet-ADL	0.18 192	0.13 171	0.13 191	0.16 178	0.14 180	0.17 182	0.16 189	0.20 179	0.21 227	0.27 216	0.19 212	0.29 209	0.25 222	0.18 217	0.14 208	0.14 201	0.23 188	0.14 171	0.22 185	0.14 184	0.19 163	0.11 152	0.10 169	0.11 168	0.20 189	0.15 137	0.23 198	0.19 158

ICVP	0.15 167	0.13 171	0.14 202	0.12 144	0.12 158	0.13 145	0.10 147	0.17 109	0.12 155	0.17 78	0.13 143	0.18 132	0.12 158	0.09 136	0.12 173	0.13 180	0.18 119	0.15 185	0.15 113	0.14 184	0.17 139	0.13 188	0.20 223	0.11 168	0.19 177	0.19 206	0.17 137	0.16 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 147	0.13 171	0.10 154	0.11 133	0.12 158	0.12 136	0.11 158	0.18 139	0.13 164	0.24 156	0.16 180	0.18 132	0.10 140	0.06 73	0.12 173	0.11 122	0.20 153	0.17 209	0.23 195	0.13 173	0.15 104	0.13 188	0.07 115	0.11 168	0.20 189	0.14 120	0.13 91	0.19 158

APVNet	0.15 167	0.13 171	0.11 167	0.14 162	0.16 191	0.14 152	0.13 173	0.19 161	0.11 140	0.14 55	0.13 143	0.17 117	0.09 127	0.16 211	0.15 218	0.15 217	0.21 166	0.14 171	0.22 185	0.15 198	0.15 104	0.12 171	0.07 115	0.12 184	0.16 130	0.15 137	0.19 166	0.17 127

DSFCA	0.11 89	0.13 171	0.09 136	0.10 117	0.08 92	0.11 128	0.11 158	0.12 58	0.09 105	0.12 47	0.13 143	0.14 88	0.07 98	0.05 59	0.09 86	0.11 122	0.15 74	0.13 146	0.16 127	0.10 115	0.13 73	0.12 171	0.07 115	0.09 140	0.12 77	0.13 97	0.10 56	0.13 82

FADNet-RVC	0.14 147	0.13 171	0.10 154	0.18 191	0.11 144	0.14 152	0.09 130	0.21 190	0.09 105	0.19 103	0.17 189	0.17 117	0.12 158	0.11 162	0.14 208	0.15 217	0.18 119	0.13 146	0.18 148	0.15 198	0.12 57	0.12 171	0.12 190	0.11 168	0.20 189	0.16 162	0.14 104	0.14 91

AF-Net	0.15 167	0.13 171	0.13 191	0.14 162	0.18 206	0.15 164	0.14 179	0.17 109	0.16 186	0.17 78	0.21 222	0.18 132	0.12 158	0.10 150	0.17 229	0.16 225	0.13 55	0.14 171	0.15 113	0.11 135	0.11 43	0.10 132	0.13 196	0.10 156	0.14 104	0.15 137	0.20 178	0.14 91

Nwc_Net	0.15 167	0.13 171	0.13 191	0.14 162	0.18 206	0.15 164	0.14 179	0.17 109	0.16 186	0.17 78	0.21 222	0.18 132	0.12 158	0.10 150	0.17 229	0.16 225	0.13 55	0.14 171	0.15 113	0.11 135	0.11 43	0.10 132	0.13 196	0.10 156	0.14 104	0.15 137	0.20 178	0.14 91

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 123	0.13 171	0.13 191	0.14 162	0.15 188	0.13 145	0.20 210	0.13 76	0.15 181	0.16 68	0.16 180	0.21 174	0.09 127	0.15 208	0.10 122	0.12 159	0.15 74	0.12 120	0.11 58	0.09 94	0.11 43	0.09 100	0.08 137	0.08 118	0.13 87	0.13 97	0.11 70	0.15 102
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 147	0.13 171	0.11 167	0.12 144	0.11 144	0.10 120	0.09 130	0.17 109	0.12 155	0.21 120	0.18 203	0.15 93	0.13 171	0.08 119	0.12 173	0.11 122	0.19 139	0.15 185	0.19 161	0.11 135	0.17 139	0.14 195	0.10 169	0.11 168	0.17 142	0.16 162	0.17 137	0.19 158

PDISCO_ROB	0.12 113	0.13 171	0.13 191	0.10 117	0.08 92	0.09 98	0.09 130	0.09 42	0.08 78	0.11 45	0.10 111	0.06 29	0.05 49	0.05 59	0.09 86	0.11 122	0.14 68	0.16 196	0.09 43	0.10 115	0.14 88	0.12 171	0.04 52	0.08 118	0.16 130	0.21 215	0.32 231	0.19 158

ITSA-stereo	0.18 192	0.14 184	0.11 167	0.26 223	0.16 191	0.18 190	0.16 189	0.25 217	0.17 196	0.25 186	0.17 189	0.33 213	0.24 219	0.16 211	0.11 159	0.11 122	0.21 166	0.15 185	0.22 185	0.10 115	0.19 163	0.11 152	0.15 203	0.11 168	0.22 212	0.15 137	0.20 178	0.23 187

SACVNet	0.15 167	0.14 184	0.13 191	0.16 178	0.13 170	0.14 152	0.12 168	0.19 161	0.17 196	0.19 103	0.17 189	0.14 88	0.07 98	0.14 200	0.13 193	0.13 180	0.19 139	0.16 196	0.20 167	0.13 173	0.16 119	0.14 195	0.12 190	0.13 194	0.20 189	0.18 193	0.19 166	0.17 127

FADNet_RVC	0.18 192	0.14 184	0.13 191	0.20 202	0.15 188	0.14 152	0.13 173	0.24 213	0.14 173	0.24 156	0.17 189	0.27 201	0.21 211	0.14 200	0.14 208	0.12 159	0.19 139	0.17 209	0.31 227	0.15 198	0.19 163	0.14 195	0.11 179	0.14 203	0.20 189	0.21 215	0.18 156	0.22 183

STTStereo	0.13 123	0.14 184	0.17 223	0.13 155	0.15 188	0.13 145	0.20 210	0.13 76	0.13 164	0.15 62	0.15 169	0.17 117	0.10 140	0.11 162	0.12 173	0.12 159	0.15 74	0.14 171	0.13 88	0.11 135	0.12 57	0.10 132	0.07 115	0.09 140	0.15 118	0.13 97	0.12 79	0.16 116

RP	0.15 167	0.14 184	0.15 209	0.17 186	0.14 180	0.17 182	0.16 189	0.19 161	0.17 196	0.14 55	0.16 180	0.16 113	0.15 193	0.11 162	0.13 193	0.12 159	0.15 74	0.12 120	0.15 113	0.12 155	0.12 57	0.12 171	0.10 169	0.12 184	0.17 142	0.15 137	0.20 178	0.18 143

CBMV_ROB	0.21 212	0.14 184	0.15 209	0.26 223	0.22 224	0.21 216	0.22 223	0.28 226	0.17 196	0.26 201	0.17 189	0.28 203	0.17 202	0.26 237	0.11 159	0.12 159	0.26 227	0.17 209	0.18 148	0.16 210	0.21 202	0.19 236	0.26 243	0.20 226	0.24 221	0.25 241	0.25 212	0.33 225

NOSS_ROB	0.21 212	0.14 184	0.15 209	0.20 202	0.19 213	0.20 207	0.22 223	0.29 232	0.18 202	0.25 186	0.15 169	0.21 174	0.13 171	0.27 242	0.13 193	0.14 201	0.26 227	0.21 235	0.22 185	0.17 215	0.23 229	0.22 248	0.26 243	0.24 241	0.26 228	0.22 223	0.24 206	0.26 201

pmcnn	0.19 198	0.14 184	0.11 167	0.18 191	0.13 170	0.19 201	0.16 189	0.20 179	0.18 202	0.26 201	0.14 156	0.35 217	0.25 222	0.09 136	0.09 86	0.11 122	0.25 219	0.14 171	0.24 201	0.14 184	0.22 218	0.14 195	0.11 179	0.11 168	0.21 202	0.18 193	0.39 247	0.45 248

DDVS	0.19 198	0.15 192	0.13 191	0.18 191	0.18 206	0.19 201	0.20 210	0.20 179	0.16 186	0.25 186	0.21 222	0.39 225	0.27 230	0.13 194	0.12 173	0.14 201	0.26 227	0.19 225	0.28 220	0.15 198	0.18 152	0.16 215	0.10 169	0.14 203	0.19 177	0.15 137	0.22 196	0.25 197

DCVSM-stereo	0.20 206	0.15 192	0.11 167	0.24 218	0.18 206	0.26 228	0.21 221	0.23 207	0.16 186	0.24 156	0.19 212	0.49 235	0.27 230	0.13 194	0.10 122	0.12 159	0.24 203	0.16 196	0.24 201	0.15 198	0.19 163	0.14 195	0.22 227	0.11 168	0.18 163	0.15 137	0.24 206	0.28 208

ACV-stereo	0.25 224	0.15 192	0.13 191	0.22 208	0.17 199	0.28 231	0.24 230	0.21 190	0.20 221	0.24 156	0.21 222	0.28 203	0.36 249	0.18 217	0.13 193	0.12 159	0.34 256	0.20 231	1.12 280	0.25 245	0.26 248	0.17 219	0.29 261	0.18 223	0.19 177	0.16 162	0.25 212	0.29 210

Anonymous3	0.18 192	0.15 192	0.11 167	0.15 174	0.10 127	0.14 152	0.11 158	0.22 199	0.19 210	0.27 216	0.15 169	0.27 201	0.12 158	0.13 194	0.25 248	0.17 232	0.23 188	0.18 220	0.26 211	0.17 215	0.24 236	0.20 240	0.09 156	0.10 156	0.21 202	0.20 210	0.22 196	0.20 166

SFCPSM	0.20 206	0.15 192	0.12 182	0.22 208	0.16 191	0.20 207	0.18 201	0.22 199	0.20 221	0.26 201	0.24 237	0.34 216	0.33 245	0.14 200	0.12 173	0.12 159	0.24 203	0.16 196	0.32 229	0.19 226	0.19 163	0.13 188	0.14 201	0.12 184	0.21 202	0.17 180	0.20 178	0.25 197

FADNet	0.16 184	0.15 192	0.10 154	0.20 202	0.10 127	0.19 201	0.13 173	0.20 179	0.13 164	0.22 124	0.24 237	0.17 117	0.14 185	0.12 181	0.17 229	0.16 225	0.16 87	0.14 171	0.23 195	0.20 230	0.16 119	0.12 171	0.11 179	0.11 168	0.21 202	0.18 193	0.16 124	0.15 102

stereogan	0.16 184	0.15 192	0.15 209	0.16 178	0.18 206	0.18 190	0.16 189	0.20 179	0.19 210	0.14 55	0.16 180	0.20 158	0.18 204	0.13 194	0.14 208	0.13 180	0.16 87	0.14 171	0.17 135	0.14 184	0.14 88	0.12 171	0.13 196	0.13 194	0.16 130	0.16 162	0.23 198	0.18 143

ccs_rob	0.20 206	0.15 192	0.11 167	0.26 223	0.16 191	0.26 228	0.20 210	0.22 199	0.16 186	0.25 186	0.24 237	0.57 244	0.24 219	0.17 213	0.12 173	0.13 180	0.23 188	0.15 185	0.21 178	0.15 198	0.21 202	0.11 152	0.12 190	0.11 168	0.20 189	0.16 162	0.18 156	0.24 191

HBP-ISP	0.21 212	0.16 200	0.12 182	0.26 223	0.22 224	0.22 219	0.17 198	0.29 232	0.18 202	0.27 216	0.18 203	0.21 174	0.12 158	0.28 243	0.10 122	0.14 201	0.26 227	0.19 225	0.20 167	0.12 155	0.22 218	0.23 251	0.26 243	0.23 233	0.24 221	0.24 235	0.23 198	0.26 201

dad	0.18 192	0.16 200	0.11 167	0.36 235	0.16 191	0.24 225	0.21 221	0.24 213	0.09 105	0.22 124	0.11 121	0.38 222	0.11 150	0.08 119	0.12 173	0.10 78	0.27 238	0.12 120	0.29 222	0.10 115	0.19 163	0.12 171	0.08 137	0.13 194	0.18 163	0.14 120	0.31 229	0.22 183

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 248	0.16 200	0.12 182	0.26 223	0.22 224	0.22 219	0.27 238	0.24 213	0.15 181	0.24 156	0.16 180	4.24 297	0.22 218	0.19 222	0.13 193	0.13 180	0.34 256	0.22 241	0.31 227	0.20 230	0.23 229	0.18 228	0.22 227	0.14 203	0.20 189	0.19 206	0.21 192	0.24 191

NCC-stereo	0.17 187	0.16 200	0.16 215	0.16 178	0.17 199	0.18 190	0.18 201	0.19 161	0.20 221	0.16 68	0.19 212	0.21 174	0.21 211	0.12 181	0.20 241	0.18 239	0.18 119	0.19 225	0.18 148	0.15 198	0.15 104	0.15 207	0.15 203	0.12 184	0.18 163	0.17 180	0.24 206	0.20 166

Abc-Net	0.17 187	0.16 200	0.16 215	0.16 178	0.17 199	0.18 190	0.18 201	0.19 161	0.20 221	0.16 68	0.19 212	0.21 174	0.21 211	0.12 181	0.20 241	0.18 239	0.18 119	0.19 225	0.18 148	0.15 198	0.15 104	0.15 207	0.15 203	0.12 184	0.18 163	0.17 180	0.24 206	0.20 166
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 206	0.16 200	0.14 202	0.17 186	0.14 180	0.20 207	0.15 184	0.23 207	0.26 241	0.15 62	0.14 156	0.14 88	0.20 209	0.11 162	0.13 193	0.15 217	0.24 203	0.17 209	0.34 235	0.24 243	0.22 218	0.15 207	0.09 156	0.15 207	0.28 237	0.27 252	0.28 222	0.55 258

RTSA	0.20 206	0.16 200	0.14 202	0.17 186	0.14 180	0.20 207	0.15 184	0.23 207	0.26 241	0.15 62	0.14 156	0.14 88	0.20 209	0.11 162	0.13 193	0.15 217	0.24 203	0.17 209	0.34 235	0.24 243	0.22 218	0.15 207	0.09 156	0.15 207	0.28 237	0.27 252	0.28 222	0.55 258

AnyNet_C32	0.20 206	0.16 200	0.15 209	0.17 186	0.17 199	0.19 201	0.16 189	0.25 217	0.22 228	0.25 186	0.23 234	0.23 189	0.18 204	0.14 200	0.19 238	0.18 239	0.28 245	0.22 241	0.29 222	0.18 222	0.27 250	0.21 245	0.16 207	0.17 220	0.22 212	0.20 210	0.21 192	0.23 187

HCRNet	0.11 89	0.17 208	0.06 80	0.22 208	0.08 92	0.15 164	0.08 114	0.13 76	0.04 14	0.46 271	0.12 131	0.24 197	0.07 98	0.07 102	0.08 53	0.06 14	0.14 68	0.08 35	0.20 167	0.08 67	0.09 31	0.05 23	0.11 179	0.06 64	0.06 16	0.05 11	0.05 18	0.08 36

RGC	0.19 198	0.17 208	0.17 223	0.19 198	0.20 218	0.20 207	0.15 184	0.22 199	0.26 241	0.17 78	0.20 217	0.21 174	0.24 219	0.15 208	0.23 245	0.18 239	0.18 119	0.16 196	0.18 148	0.16 210	0.17 139	0.13 188	0.12 190	0.15 207	0.20 189	0.21 215	0.23 198	0.24 191

SHD	0.21 212	0.17 208	0.20 236	0.18 191	0.16 191	0.18 190	0.20 210	0.26 220	0.16 186	0.27 216	0.18 203	0.23 189	0.31 239	0.17 213	0.14 208	0.14 201	0.19 139	0.17 209	0.32 229	0.17 215	0.20 182	0.17 219	0.16 207	0.16 215	0.23 219	0.28 254	0.25 212	0.43 244

ADCPNet	0.22 217	0.17 208	0.16 215	0.20 202	0.19 213	0.20 207	0.18 201	0.27 223	0.23 230	0.26 201	0.22 229	0.26 200	0.28 232	0.15 208	0.16 223	0.17 232	0.24 203	0.17 209	0.32 229	0.23 240	0.24 236	0.19 236	0.17 213	0.21 229	0.25 225	0.22 223	0.27 220	0.33 225

UCFNet_RVC	0.15 167	0.17 208	0.12 182	0.16 178	0.14 180	0.17 182	0.11 158	0.17 109	0.12 155	0.20 111	0.13 143	0.28 203	0.12 158	0.10 150	0.11 159	0.13 180	0.18 119	0.13 146	0.17 135	0.12 155	0.16 119	0.09 100	0.10 169	0.11 168	0.18 163	0.15 137	0.17 137	0.19 158

NCCL2	0.17 187	0.17 208	0.16 215	0.13 155	0.13 170	0.13 145	0.12 168	0.21 190	0.17 196	0.22 124	0.15 169	0.23 189	0.13 171	0.09 136	0.15 218	0.16 225	0.18 119	0.17 209	0.19 161	0.17 215	0.21 202	0.17 219	0.11 179	0.16 215	0.25 225	0.26 248	0.20 178	0.24 191

ADCMid	0.21 212	0.18 214	0.17 223	0.18 191	0.19 213	0.20 207	0.16 189	0.29 232	0.25 236	0.24 156	0.19 212	0.36 219	0.21 211	0.12 181	0.16 223	0.16 225	0.25 219	0.18 220	0.37 240	0.19 226	0.24 236	0.18 228	0.17 213	0.15 207	0.24 221	0.20 210	0.25 212	0.29 210

SGM-Forest	0.19 198	0.18 214	0.16 215	0.23 212	0.18 206	0.20 207	0.18 201	0.23 207	0.17 196	0.20 111	0.15 169	0.23 189	0.18 204	0.22 230	0.17 229	0.18 239	0.19 139	0.17 209	0.18 148	0.15 198	0.17 139	0.18 228	0.25 238	0.18 223	0.22 212	0.18 193	0.25 212	0.24 191
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 217	0.18 214	0.17 223	0.23 212	0.21 221	0.20 207	0.18 201	0.27 223	0.19 210	0.28 232	0.11 121	0.29 209	0.13 171	0.24 232	0.13 193	0.14 201	0.24 203	0.18 220	0.20 167	0.16 210	0.21 202	0.18 228	0.24 236	0.23 233	0.26 228	0.22 223	0.35 238	0.40 238
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 228	0.19 217	0.17 223	0.38 242	0.36 251	0.30 233	0.25 235	0.26 220	0.18 202	0.27 216	0.25 243	0.33 213	0.36 249	0.26 237	0.16 223	0.15 217	0.26 227	0.23 244	0.33 232	0.21 232	0.22 218	0.19 236	0.22 227	0.22 231	0.21 202	0.22 223	0.32 231	0.42 241

PS-NSSS	0.17 187	0.19 217	0.17 223	0.23 212	0.18 206	0.18 190	0.16 189	0.22 199	0.13 164	0.23 140	0.20 217	0.44 228	0.08 115	0.11 162	0.12 173	0.10 78	0.13 55	0.13 146	0.26 211	0.11 135	0.11 43	0.07 52	0.18 215	0.15 207	0.17 142	0.21 215	0.13 91	0.20 166

DPSNet	0.39 251	0.19 217	0.17 223	0.27 230	0.25 234	0.29 232	0.19 208	0.26 220	0.24 231	0.18 90	0.17 189	2.16 291	0.43 257	0.10 150	0.17 229	0.15 217	0.35 259	0.28 257	2.04 292	0.27 250	0.25 244	0.16 215	0.28 258	0.25 245	0.38 259	0.24 235	0.39 247	0.51 254

DDUNet	0.26 228	0.20 220	0.12 182	0.37 237	0.30 246	0.40 251	0.47 257	0.20 179	0.16 186	0.16 68	0.25 243	0.16 113	0.08 115	1.63 274	0.13 193	0.14 201	0.21 166	0.14 171	0.25 206	0.13 173	0.18 152	0.12 171	0.25 238	0.15 207	0.17 142	0.18 193	0.18 156	0.22 183

UDG	0.26 228	0.20 220	0.13 191	0.38 242	0.31 247	0.38 249	0.51 260	0.19 161	0.16 186	0.19 103	0.23 234	0.17 117	0.09 127	1.45 270	0.14 208	0.13 180	0.27 238	0.16 196	0.26 211	0.13 173	0.21 202	0.13 188	0.25 238	0.12 184	0.20 189	0.20 210	0.20 178	0.19 158

NaN_ROB	0.19 198	0.20 220	0.19 233	0.20 202	0.20 218	0.16 173	0.15 184	0.27 223	0.19 210	0.23 140	0.18 203	0.47 234	0.16 198	0.11 162	0.13 193	0.12 159	0.15 74	0.14 171	0.21 178	0.19 226	0.13 73	0.10 132	0.09 156	0.20 226	0.24 221	0.21 215	0.26 217	0.28 208

LE_ROB	0.40 252	0.20 220	0.16 215	0.41 247	0.43 256	0.33 242	0.44 254	0.34 245	0.29 251	0.32 250	0.21 222	1.25 279	1.40 293	0.11 162	0.10 122	0.11 122	0.21 166	0.13 146	0.20 167	0.13 173	0.22 218	0.12 171	0.12 190	0.14 203	0.36 256	0.31 258	1.39 293	1.32 291

PWC_ROB	0.22 217	0.20 220	0.14 202	0.18 191	0.17 199	0.16 173	0.20 210	0.21 190	0.26 241	0.15 62	0.20 217	0.28 203	0.62 269	0.13 194	0.12 173	0.13 180	0.27 238	0.18 220	0.36 239	0.18 222	0.22 218	0.17 219	0.16 207	0.24 241	0.19 177	0.18 193	0.24 206	0.43 244

PA-Net	0.19 198	0.21 225	0.25 247	0.14 162	0.20 218	0.18 190	0.20 210	0.21 190	0.19 210	0.18 90	0.14 156	0.17 117	0.21 211	0.26 237	0.16 223	0.18 239	0.15 74	0.19 225	0.13 88	0.17 215	0.14 88	0.15 207	0.10 169	0.16 215	0.17 142	0.25 241	0.17 137	0.35 227
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.30 240	0.21 225	0.21 242	0.25 221	0.21 221	0.31 235	0.22 223	0.30 235	0.31 256	0.27 216	0.26 245	1.39 281	0.38 253	0.22 230	0.14 208	0.14 201	0.26 227	0.21 235	0.30 226	0.21 232	0.24 236	0.20 240	0.31 263	0.23 233	0.33 250	0.24 235	0.35 238	0.48 250

XPNet_ROB	0.18 192	0.21 225	0.14 202	0.15 174	0.16 191	0.15 164	0.15 184	0.15 91	0.14 173	0.19 103	0.18 203	0.49 235	0.13 171	0.11 162	0.13 193	0.14 201	0.25 219	0.16 196	0.18 148	0.14 184	0.17 139	0.18 228	0.13 196	0.13 194	0.17 142	0.17 180	0.31 229	0.29 210

S-Stereo	0.30 240	0.22 228	0.17 223	0.41 247	0.39 253	0.41 252	0.37 244	0.25 217	0.25 236	0.26 201	0.44 266	0.54 243	0.36 249	0.24 232	0.16 223	0.14 201	0.27 238	0.27 253	0.34 235	0.28 251	0.23 229	0.22 248	0.53 267	0.23 233	0.22 212	0.19 206	0.27 220	0.38 231

ADCS	0.28 236	0.22 228	0.21 242	0.26 223	0.24 231	0.25 226	0.23 227	0.36 249	0.30 253	0.23 140	0.27 248	0.46 233	0.35 248	0.20 227	0.19 238	0.18 239	0.32 251	0.24 247	0.48 250	0.28 251	0.36 263	0.28 260	0.19 220	0.23 233	0.31 244	0.25 241	0.30 226	0.41 240

AnyNet_C01	0.31 243	0.22 228	0.20 236	0.22 208	0.26 236	0.25 226	0.24 230	0.37 252	0.37 264	0.26 201	0.28 251	0.49 235	0.33 245	0.18 217	0.28 254	0.21 250	0.38 263	0.32 262	0.64 257	0.32 261	0.39 265	0.31 267	0.26 243	0.25 245	0.33 250	0.32 259	0.34 236	0.44 247

SGM-ForestM	0.24 223	0.22 228	0.16 215	0.37 237	0.24 231	0.32 237	0.24 230	0.28 226	0.20 221	0.23 140	0.17 189	0.51 240	0.25 222	0.20 227	0.12 173	0.13 180	0.23 188	0.16 196	0.24 201	0.14 184	0.19 163	0.16 215	0.21 226	0.16 215	0.35 254	0.24 235	0.51 257	0.35 227

edge stereo	0.31 243	0.23 232	0.20 236	0.41 247	0.35 249	0.42 254	0.39 251	0.38 254	0.22 228	0.23 140	0.38 263	0.69 252	0.33 245	0.30 248	0.15 218	0.16 225	0.31 250	0.21 235	0.42 244	0.21 232	0.23 229	0.17 219	0.25 238	0.22 231	0.27 231	0.23 230	0.39 247	0.55 258

SAMSARA	0.48 257	0.23 232	0.39 264	0.23 212	0.23 228	0.22 219	0.22 223	0.44 265	0.38 266	0.31 249	0.21 222	0.30 211	0.47 260	0.17 213	0.32 258	0.34 264	0.25 219	0.32 262	0.46 249	0.32 261	0.47 279	0.52 287	0.15 203	0.33 260	1.39 297	1.54 295	1.41 294	1.46 293

ETE_ROB	0.22 217	0.23 232	0.15 209	0.20 202	0.16 191	0.19 201	0.17 198	0.18 139	0.19 210	0.22 124	0.22 229	0.65 248	0.16 198	0.14 200	0.14 208	0.14 201	0.30 249	0.19 225	0.24 201	0.19 226	0.21 202	0.18 228	0.16 207	0.15 207	0.22 212	0.28 254	0.41 252	0.26 201

G-Net	0.29 239	0.24 235	0.19 233	0.23 212	0.21 221	0.36 245	0.23 227	0.30 235	0.27 246	0.33 254	0.32 260	0.93 271	0.25 222	0.18 217	0.18 236	0.18 239	0.26 227	0.21 235	0.43 246	0.31 258	0.26 248	0.17 219	0.18 215	0.18 223	0.27 231	0.23 230	0.40 251	0.42 241

SGM_RVC	0.25 224	0.24 235	0.17 223	0.39 245	0.27 238	0.34 243	0.26 236	0.28 226	0.19 210	0.25 186	0.18 203	0.42 226	0.30 236	0.17 213	0.12 173	0.13 180	0.23 188	0.15 185	0.25 206	0.13 173	0.19 163	0.15 207	0.19 220	0.17 220	0.33 250	0.22 223	0.55 261	0.43 244
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 224	0.25 237	0.25 247	0.28 231	0.26 236	0.26 228	0.34 242	0.28 226	0.18 202	0.20 111	0.17 189	0.20 158	0.12 158	0.29 245	0.26 249	0.26 254	0.29 246	0.28 257	0.27 216	0.21 232	0.25 244	0.25 254	0.26 243	0.32 258	0.26 228	0.24 235	0.26 217	0.27 205
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 224	0.25 237	0.20 236	0.29 232	0.22 224	0.22 219	0.23 227	0.36 249	0.27 246	0.36 262	0.22 229	0.45 229	0.32 242	0.19 222	0.17 229	0.17 232	0.17 100	0.16 196	0.29 222	0.14 184	0.20 182	0.18 228	0.27 256	0.23 233	0.29 239	0.25 241	0.33 234	0.31 218

LALA_ROB	0.22 217	0.25 237	0.16 215	0.19 198	0.17 199	0.22 219	0.16 189	0.17 109	0.19 210	0.24 156	0.21 222	0.64 246	0.15 193	0.13 194	0.23 245	0.17 232	0.27 238	0.22 241	0.22 185	0.18 222	0.20 182	0.20 240	0.14 201	0.15 207	0.20 189	0.22 223	0.35 238	0.25 197

STTRV1_RVC		0.26 240	0.22 245	0.35 234	0.28 239	0.32 237	0.29 240	0.36 249	0.33 259	0.27 216	0.26 245	0.42 226	0.41 256	0.47 258	0.32 258	0.18 239	0.59 279	0.20 231		0.30 256	0.59 287	0.22 248		0.43 267	0.25 225	0.54 280	0.34 236	0.64 266

GANetREF_RVC	0.26 228	0.26 240	0.30 256	0.23 212	0.23 228	0.23 224	0.24 230	0.35 246	0.33 259	0.32 250	0.17 189	0.50 238	0.38 253	0.12 181	0.20 241	0.17 232	0.19 139	0.21 235	0.35 238	0.21 232	0.23 229	0.15 207	0.22 227	0.29 253	0.27 231	0.21 215	0.36 242	0.31 218
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
FBW_ROB	0.26 228	0.26 240	0.25 247	0.37 237	0.25 234	0.32 237	0.20 210	0.21 190	0.18 202	0.27 216	0.20 217	0.45 229	0.31 239	0.26 237	0.20 241	0.20 249	0.27 238	0.17 209	0.51 253	0.14 184	0.21 202	0.14 195	0.16 207	0.28 251	0.21 202	0.19 206	0.33 234	0.55 258

MeshStereo	0.30 240	0.26 240	0.20 236	0.49 253	0.36 251	0.35 244	0.26 236	0.32 239	0.28 249	0.30 247	0.27 248	0.61 245	0.47 260	0.18 217	0.12 173	0.14 201	0.26 227	0.17 209	0.27 216	0.17 215	0.27 250	0.21 245	0.25 238	0.20 226	0.36 256	0.28 254	0.54 260	0.49 252
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
LSM0	3.45 294	0.27 244	0.18 232	0.38 242	0.29 245	0.39 250	0.36 243	0.51 269	0.31 256	0.45 270	0.47 267	0.71 253	0.57 266	0.19 222	23.17 302	59.79 305	0.36 260	0.26 251	1.29 286	0.33 263	0.44 275	0.32 268	0.23 232	0.27 247	0.36 256	0.29 257	0.53 259	0.51 254

MDST_ROB	0.22 217	0.27 244	0.14 202	0.47 251	0.24 231	0.36 245	0.20 210	0.24 213	0.16 186	0.26 201	0.14 156	0.28 203	0.25 222	0.11 162	0.11 159	0.12 159	0.21 166	0.12 120	0.17 135	0.12 155	0.19 163	0.10 132	0.11 179	0.12 184	0.34 253	0.23 230	0.56 262	0.31 218

FC-DCNN v2	0.27 234	0.28 246	0.27 252	0.37 237	0.28 239	0.32 237	0.38 248	0.33 243	0.19 210	0.22 124	0.18 203	0.23 189	0.13 171	0.29 245	0.26 249	0.26 254	0.29 246	0.27 253	0.29 222	0.21 232	0.25 244	0.25 254	0.26 243	0.31 255	0.31 244	0.26 248	0.30 226	0.30 216

DGSMNet	0.34 246	0.28 246	0.23 246	0.40 246	0.33 248	0.37 247	0.37 244	0.28 226	0.25 236	0.25 186	0.50 271	0.45 229	0.31 239	0.25 234	0.23 245	0.19 248	0.51 273	0.32 262	0.72 263	0.35 264	0.37 264	0.38 276	0.28 258	0.31 255	0.27 231	0.23 230	0.32 231	0.38 231

FC-DCNN	0.27 234	0.28 246	0.26 250	0.36 235	0.28 239	0.32 237	0.37 244	0.32 239	0.19 210	0.22 124	0.18 203	0.23 189	0.13 171	0.29 245	0.26 249	0.26 254	0.29 246	0.27 253	0.28 220	0.21 232	0.25 244	0.25 254	0.26 243	0.31 255	0.30 242	0.25 241	0.29 224	0.30 216

MFN_U_SF_RVC	0.31 243	0.29 249	0.21 242	0.33 233	0.28 239	0.31 235	0.29 240	0.37 252	0.24 231	0.46 271	0.30 256	0.50 238	0.32 242	0.25 234	0.27 252	0.24 251	0.18 119	0.23 244	0.58 255	0.28 251	0.24 236	0.27 259	0.22 227	0.27 247	0.31 244	0.25 241	0.37 243	0.50 253

XQC	0.28 236	0.30 250	0.26 250	0.37 237	0.28 239	0.37 247	0.37 244	0.40 258	0.30 253	0.32 250	0.20 217	0.45 229	0.28 232	0.31 250	0.14 208	0.14 201	0.20 153	0.21 235	0.33 232	0.23 240	0.22 218	0.20 240	0.23 232	0.24 241	0.32 248	0.25 241	0.44 254	0.32 222

CSAN	0.26 228	0.31 251	0.30 256	0.26 223	0.23 228	0.21 216	0.18 201	0.28 226	0.36 263	0.35 261	0.24 237	0.51 240	0.26 227	0.14 200	0.18 236	0.17 232	0.19 139	0.20 231	0.26 211	0.25 245	0.22 218	0.20 240	0.18 215	0.27 247	0.30 242	0.23 230	0.38 246	0.38 231

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 247	0.36 252	0.39 264	0.46 250	0.28 239	0.30 233	0.28 239	0.50 267	0.46 270	0.39 268	0.30 256	0.37 221	0.36 249	0.31 250	0.35 262	0.26 254	0.21 166	0.27 253	0.71 261	0.37 265	0.27 250	0.29 261	0.30 262	0.38 265	0.32 248	0.24 235	0.29 224	0.39 235

MADNet+	0.55 261	0.36 252	0.63 282	0.56 256	0.52 264	0.45 256	0.38 248	0.63 274	0.52 272	0.53 275	0.41 265	0.81 263	0.67 273	0.33 255	0.57 277	0.49 275	0.56 276	0.50 278	0.82 267	0.52 270	0.47 279	0.43 279	0.51 266	0.47 268	0.82 282	0.70 286	0.58 264	0.72 271

MANE	0.41 253	0.36 252	0.33 260	0.61 259	0.44 257	0.44 255	0.46 256	0.42 262	0.25 236	0.23 140	0.22 229	0.65 248	0.28 232	0.30 248	0.28 254	0.29 263	0.32 251	0.42 273	0.37 240	0.23 240	0.30 257	0.26 257	0.26 243	0.34 262	0.54 269	0.40 269	1.07 289	0.87 279

PVD	0.38 250	0.38 255	0.20 236	0.47 251	0.35 249	0.50 257	0.40 252	0.38 254	0.34 261	0.23 140	0.28 251	0.52 242	0.51 263	0.50 259	0.16 223	0.17 232	0.41 265	0.26 251	0.49 252	0.28 251	0.39 265	0.40 278	0.23 232	0.27 247	0.44 262	0.57 283	0.46 256	0.72 271

CC-Net-ROB	0.28 236	0.40 256	0.28 253	0.56 256	0.44 257	0.41 252	0.38 248	0.32 239	0.20 221	0.33 254	0.28 251	0.68 251	0.10 140	0.32 254	0.19 238	0.13 180	0.14 68	0.16 196	0.39 242	0.18 222	0.15 104	0.09 100	0.23 232	0.24 241	0.21 202	0.21 215	0.19 166	0.29 210

BEATNet-Init1	0.49 259	0.42 257	0.28 253	0.79 266	0.40 254	0.60 261	0.45 255	0.41 261	0.27 246	0.30 247	0.22 229	0.89 269	0.84 277	0.25 234	0.27 252	0.26 254	0.27 238	0.25 250	0.84 268	0.28 251	0.27 250	0.26 257	0.26 243	0.32 258	0.49 264	0.35 265	2.05 297	0.88 281

ELAS_RVC	0.43 255	0.43 258	0.36 262	0.64 260	0.44 257	0.62 263	0.50 258	0.39 256	0.25 236	0.25 186	0.30 256	1.23 278	0.30 236	0.31 250	0.28 254	0.27 259	0.37 262	0.30 259	0.42 244	0.26 247	0.34 260	0.32 268	0.26 243	0.37 263	0.50 266	0.38 268	0.78 278	0.70 269
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 254	0.43 258	0.36 262	0.64 260	0.44 257	0.58 260	0.50 258	0.40 258	0.26 241	0.25 186	0.28 251	0.94 272	0.30 236	0.31 250	0.28 254	0.27 259	0.36 260	0.30 259	0.43 246	0.26 247	0.33 258	0.32 268	0.26 243	0.37 263	0.54 269	0.40 269	0.77 277	0.74 274
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	0.37 249	0.44 260	0.31 259	0.75 264	0.49 262	0.57 258	0.43 253	0.35 246	0.30 253	0.34 258	0.24 237	0.85 268	0.53 265	0.19 222	0.14 208	0.16 225	0.25 219	0.16 196	0.45 248	0.16 210	0.23 229	0.19 236	0.20 223	0.23 233	0.49 264	0.37 267	0.75 274	0.54 257

AMNet	0.49 259	0.50 261	0.47 268	0.50 254	0.47 261	0.61 262	0.52 261	0.31 238	0.29 251	0.29 245	0.69 280	0.72 255	0.13 171	0.53 261	0.44 267	0.55 278	0.57 277	0.58 287	0.48 250	0.48 268	0.59 287	0.48 284	0.26 243	0.48 269	0.44 262	0.52 277	0.58 264	0.63 265

DispFullNet	0.48 257	0.50 261	0.19 233	1.14 267	0.40 254	0.77 266	1.22 272	0.32 239	0.24 231	0.24 156	0.27 248	0.84 266	0.48 262	1.62 273	0.15 218	0.15 217	0.49 271	0.34 267	1.08 278	0.26 247	0.24 236	0.18 228	0.20 223	0.21 229	0.27 231	0.17 180	0.35 238	0.59 263

SQANet	0.45 256	0.54 263	0.14 202	1.41 270	0.51 263	1.23 270	0.83 267	0.30 235	0.24 231	0.34 258	0.24 237	0.64 246	0.19 208	1.12 268	0.17 229	0.14 201	0.24 203	0.20 231	0.40 243	0.22 239	0.16 119	0.14 195	1.58 274	0.17 220	0.20 189	0.16 162	0.26 217	0.39 235

JetBlue	0.70 269	0.56 264	0.69 286	0.73 263	0.61 267	0.78 267	0.68 265	0.52 270	0.91 283	0.46 271	0.29 255	3.18 294	0.38 253	0.52 260	0.44 267	0.43 270	0.70 288	0.53 282	0.66 258	0.51 269	0.54 284	0.58 288	0.75 268	0.56 277	0.55 271	0.42 271	0.96 286	0.99 283

SPS-STEREO	0.59 264	0.57 265	0.52 271	0.55 255	0.54 265	0.65 264	0.52 261	0.39 256	0.66 275	0.37 263	0.78 285	0.78 260	0.64 270	0.53 261	0.55 275	0.57 281	0.68 284	0.64 290	0.74 264	0.72 286	0.77 293	0.66 292	0.26 243	0.53 274	0.53 268	0.56 282	0.70 271	0.65 267
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.58 262	0.57 265	0.54 273	0.59 258	0.55 266	0.68 265	0.56 263	0.42 262	0.38 266	0.37 263	0.77 284	0.75 259	0.65 271	0.54 263	0.55 275	0.56 279	0.68 284	0.61 289	0.71 261	0.64 281	0.69 290	0.62 290	0.27 256	0.50 271	0.52 267	0.53 279	0.74 272	0.68 268

otaku	0.58 262	0.71 267	0.29 255	1.70 281	0.84 270	1.49 275	1.00 268	0.40 258	0.34 261	0.38 265	0.31 259	0.65 248	0.26 227	1.35 269	0.33 261	0.25 252	0.20 153	0.23 244	0.69 259	0.30 256	0.22 218	0.17 219	2.24 277	0.28 251	0.29 239	0.18 193	0.30 226	0.39 235

Ntro	0.63 265	0.72 268	0.30 256	1.78 283	0.84 270	1.55 276	1.09 270	0.48 266	0.37 264	0.38 265	0.38 263	0.72 255	0.26 227	1.51 272	0.35 262	0.27 259	0.22 179	0.24 247	0.69 259	0.31 258	0.22 218	0.17 219	2.49 280	0.30 254	0.31 244	0.22 223	0.37 243	0.42 241

MFMNet_re	0.66 266	0.73 269	0.65 283	0.77 265	0.62 268	0.82 268	0.70 266	0.52 270	0.54 273	0.54 277	0.65 277	0.80 262	0.51 263	0.59 265	0.66 282	0.67 285	0.82 291	0.69 291	0.74 264	0.62 279	0.70 291	0.64 291	0.45 264	0.56 277	0.59 273	0.63 284	0.74 272	0.87 279

WAO-7	0.66 266	0.75 270	0.65 283	0.72 262	0.78 269	0.57 258	0.66 264	0.97 289	0.96 287	0.63 279	0.78 285	0.79 261	0.83 276	0.55 264	0.83 287	0.71 289	0.42 266	0.35 268	0.94 273	0.66 284	0.43 273	0.34 271	0.16 207	0.83 290	0.56 272	0.64 285	0.57 263	0.70 269

ACVNet-4b	0.69 268	0.75 270	0.33 260	1.72 282	0.94 276	1.61 281	1.42 275	0.33 243	0.32 258	0.38 265	0.26 245	1.20 277	0.29 235	2.16 283	0.39 265	0.37 265	0.33 254	0.24 247	0.57 254	0.38 266	0.16 119	0.14 195	2.71 282	0.23 233	0.29 239	0.32 259	0.39 247	0.40 238

ACVNet_1	0.74 270	0.79 272	0.40 266	2.04 289	0.96 277	1.88 287	1.51 277	0.59 273	0.28 249	0.43 269	0.49 269	0.71 253	0.61 268	2.21 285	0.32 258	0.25 252	0.32 251	0.31 261	0.60 256	0.31 258	0.29 256	0.21 245	2.72 283	0.33 260	0.40 260	0.26 248	0.37 243	0.38 231

RainbowNet	0.77 271	0.87 273	0.46 267	1.83 284	0.91 275	1.59 279	1.47 276	0.42 262	0.38 266	0.47 274	0.34 261	0.90 270	0.60 267	1.97 278	0.62 278	0.48 273	0.34 256	0.33 265	0.90 270	0.58 274	0.33 258	0.23 251	2.82 286	0.39 266	0.40 260	0.34 262	0.44 254	0.48 250

ACVNet_2	0.83 274	0.92 274	0.56 275	1.99 288	0.99 282	1.84 286	1.55 280	0.68 277	0.40 269	0.53 275	0.47 267	1.02 274	0.67 273	1.93 276	0.51 271	0.45 271	0.38 263	0.33 265	1.01 275	0.42 267	0.34 260	0.24 253	2.58 281	0.53 274	0.60 274	0.26 248	0.52 258	0.55 258

WAO-6	0.82 273	0.95 275	0.59 278	1.30 269	1.05 283	1.25 271	1.39 274	0.77 282	0.84 281	0.79 283	0.69 280	0.74 258	1.00 283	1.94 277	0.78 286	0.61 283	0.53 275	0.48 276	0.78 266	0.60 275	0.55 285	0.51 285	0.49 265	0.57 280	0.83 284	0.42 271	0.76 275	0.85 278

IMH-64-1	0.90 276	0.95 275	0.51 269	1.59 274	0.98 280	1.58 277	1.73 284	0.75 279	0.74 278	0.33 254	0.61 273	0.83 264	0.94 279	2.59 287	0.50 269	0.42 267	0.48 268	0.36 269	0.92 271	0.55 272	0.39 265	0.30 262	3.14 287	0.50 271	0.81 280	0.34 262	0.60 266	0.80 276

IMH-64	0.90 276	0.95 275	0.51 269	1.59 274	0.98 280	1.58 277	1.73 284	0.75 279	0.74 278	0.33 254	0.61 273	0.83 264	0.94 279	2.59 287	0.50 269	0.42 267	0.48 268	0.36 269	0.92 271	0.55 272	0.39 265	0.30 262	3.14 287	0.50 271	0.81 280	0.34 262	0.60 266	0.80 276

LVE	0.95 279	0.97 278	0.71 287	1.84 285	1.35 287	1.59 279	1.52 278	0.78 283	0.64 274	0.81 285	0.91 288	0.72 255	1.00 283	2.18 284	0.53 272	0.48 273	0.57 277	0.53 282	1.09 279	0.64 281	0.45 276	0.38 276	2.74 285	0.69 282	0.83 284	0.44 273	0.84 281	0.52 256

PSMNet_ROB	0.78 272	0.97 278	0.60 280	1.62 279	0.90 274	1.47 274	1.19 271	0.56 272	0.73 277	0.74 282	0.62 276	0.84 266	0.82 275	1.49 271	0.53 272	0.42 267	0.52 274	0.40 272	0.84 268	0.62 279	0.40 271	0.30 262	1.85 275	0.48 269	0.67 277	0.32 259	0.76 275	0.46 249

IMH	0.93 278	0.98 280	0.53 272	1.61 276	0.97 279	1.64 282	1.76 286	0.75 279	0.77 280	0.34 258	0.61 273	0.96 273	1.05 287	2.67 289	0.54 274	0.46 272	0.49 271	0.38 271	0.94 273	0.60 275	0.39 265	0.30 262	3.14 287	0.53 274	0.82 282	0.45 274	0.65 268	0.79 275

TorneroNet-64	1.07 283	1.00 281	0.57 276	1.94 286	0.88 273	1.98 290	2.01 287	0.63 274	0.88 282	0.58 278	0.49 269	1.83 288	1.71 294	2.88 294	0.62 278	0.51 276	0.46 267	0.46 274	1.17 283	0.61 278	0.34 260	0.37 273	3.40 290	0.56 277	0.64 276	0.48 275	0.68 269	1.11 286

Dean	1.06 282	1.03 282	0.79 290	2.27 291	1.31 286	1.96 288	1.56 283	0.92 285	0.94 286	0.88 289	0.76 283	1.19 276	1.17 290	2.09 282	0.64 280	0.60 282	0.60 280	0.56 284	1.23 285	0.73 287	0.45 276	0.36 272	2.73 284	0.71 283	0.95 288	0.55 281	1.05 288	0.62 264

TorneroNet	1.08 284	1.09 283	0.66 285	1.94 286	0.96 277	2.16 291	2.02 288	0.65 276	0.91 283	0.67 280	0.56 272	1.67 287	1.15 289	2.94 296	0.65 281	0.52 277	0.48 268	0.51 279	1.12 280	0.65 283	0.39 265	0.43 279	3.52 291	0.57 280	0.68 278	0.48 275	0.84 281	1.01 284

WAO-8	1.00 280	1.11 284	0.76 288	1.61 276	1.24 284	1.74 284	1.55 280	0.93 286	0.98 288	0.81 285	0.67 278	1.66 284	1.00 283	2.08 280	0.77 284	0.68 286	0.63 281	0.52 280	1.05 276	0.81 289	0.47 279	0.37 273	0.78 269	0.75 287	1.10 292	0.73 287	0.95 284	1.16 288

Venus	1.00 280	1.11 284	0.76 288	1.61 276	1.24 284	1.74 284	1.55 280	0.93 286	0.98 288	0.81 285	0.67 278	1.66 284	1.00 283	2.08 280	0.77 284	0.68 286	0.63 281	0.52 280	1.05 276	0.81 289	0.47 279	0.37 273	0.78 269	0.75 287	1.10 292	0.73 287	0.95 284	1.16 288

DPSimNet_ROB	1.21 285	1.20 286	1.29 295	1.47 271	1.59 291	1.30 273	1.35 273	0.68 277	1.69 294	1.67 295	1.03 290	1.45 282	0.66 272	2.04 279	1.20 293	0.89 292	1.16 294	0.79 292	1.61 290	1.38 295	1.04 295	1.24 295	0.79 271	0.84 291	0.87 286	1.20 294	1.17 290	1.12 287

PWCK	0.88 275	1.24 287	0.61 281	1.53 272	0.85 272	1.21 269	1.03 269	1.08 290	0.72 276	0.70 281	0.83 287	1.48 283	0.87 278	0.69 266	0.40 266	0.41 266	0.73 289	0.47 275	3.04 295	0.67 285	0.56 286	0.43 279	0.94 272	0.74 286	0.72 279	0.36 266	0.69 270	0.73 273

UNDER WATER-64	1.40 289	1.36 288	0.88 293	2.85 295	1.93 296	2.78 296	2.66 295	1.36 294	0.92 285	1.04 293	1.17 294	1.88 289	1.30 292	3.03 297	0.75 283	0.56 279	0.68 284	0.57 286	1.13 282	0.54 271	0.43 273	0.51 285	4.08 298	0.91 292	1.02 290	1.10 293	0.80 279	1.60 295

ktn	1.24 286	1.39 289	0.55 274	1.62 279	1.59 291	1.68 283	2.12 289	0.86 284	1.75 295	0.90 291	1.11 293	1.11 275	0.95 282	2.57 286	0.97 291	0.73 290	0.80 290	0.59 288	1.41 288	0.76 288	0.68 289	0.67 293	3.69 293	0.73 284	0.92 287	0.75 289	1.19 291	1.28 290

notaker	1.27 287	1.41 290	0.58 277	2.37 293	1.48 289	2.34 293	2.27 292	0.94 288	1.62 293	0.79 283	1.07 292	1.66 284	1.08 288	3.06 298	0.94 290	0.69 288	0.68 284	0.49 277	1.62 291	0.84 291	0.53 283	0.45 282	3.70 294	0.80 289	0.61 275	0.52 277	0.80 279	0.92 282

KSHMR	1.33 288	1.42 291	1.04 294	2.27 291	1.44 288	2.23 292	2.12 289	1.21 291	1.06 291	1.13 294	1.06 291	1.27 280	0.94 279	2.89 295	1.08 292	0.95 293	0.85 292	0.83 293	1.32 287	0.97 292	0.72 292	0.58 288	3.52 291	1.07 295	0.99 289	0.77 290	1.00 287	1.07 285

UNDER WATER	1.40 289	1.42 291	0.86 292	2.83 294	1.92 295	2.74 295	2.57 294	1.28 293	1.01 290	0.88 289	0.97 289	1.88 289	1.26 291	3.09 299	0.83 287	0.62 284	0.66 283	0.56 284	1.20 284	0.60 275	0.42 272	0.47 283	4.04 297	0.98 294	1.08 291	0.99 291	0.87 283	1.67 297

MADNet++	1.86 293	1.58 293	1.74 297	1.27 268	1.74 294	1.26 272	1.53 279	1.62 297	2.07 297	1.84 296	2.22 296	2.60 292	2.72 295	0.75 267	1.39 294	1.54 294	2.01 296	1.47 296	2.12 293	2.13 296	3.35 297	3.26 297	1.23 273	2.21 297	1.21 296	2.25 297	1.76 296	1.32 291

HanzoNet	1.74 292	1.62 294	0.80 291	2.26 290	1.70 293	2.72 294	2.54 293	1.25 292	1.85 296	0.92 292	1.28 295	4.37 298	3.81 297	3.36 300	0.88 289	0.78 291	1.06 293	0.94 294	2.54 294	1.03 293	0.89 294	0.88 294	3.79 295	0.73 284	1.12 294	1.00 292	1.29 292	1.57 294

JetRed	1.62 291	1.82 295	1.71 296	1.58 273	1.50 290	1.97 289	2.21 291	1.51 296	1.47 292	0.82 288	0.74 282	2.63 293	0.43 257	1.73 275	1.48 295	1.54 294	1.67 295	2.94 298	1.42 289	1.08 294	2.30 296	2.07 296	1.99 276	0.97 293	1.16 295	1.70 296	1.57 295	1.60 295

DGTPSM_ROB	8.63 296	3.68 296	8.73 299	2.98 296	5.70 298	3.37 297	4.41 298	3.70 298	9.03 298	3.00 297	6.85 298	3.53 295	10.07 298	2.70 290	10.47 297	10.76 297	3.81 297	12.91 300	4.74 296	10.22 299	5.98 299	13.86 301	4.49 300	8.50 300	10.06 302	27.81 302	11.04 301	30.59 302

DPSMNet_ROB	8.63 296	3.69 297	8.74 300	2.98 296	5.70 298	3.37 297	4.41 298	3.70 298	9.03 298	3.00 297	6.88 299	3.53 295	10.11 299	2.70 290	10.47 297	10.76 297	3.81 297	12.92 301	4.77 297	10.22 299	5.99 300	13.86 301	4.50 301	8.50 300	10.06 302	27.81 302	11.04 301	30.59 302

DPSM_ROB	13.01 300	6.29 298	9.52 301	4.44 298	6.37 300	4.34 299	3.59 296	8.20 301	10.79 300	6.64 300	7.87 300	9.69 299	12.99 301	2.80 292	12.81 299	13.68 299	9.16 301	16.58 303	9.87 298	12.33 301	16.73 303	17.95 304	2.26 278	10.56 302	28.34 304	36.91 304	31.06 304	39.57 304

DPSM	13.01 300	6.29 298	9.52 301	4.44 298	6.37 300	4.34 299	3.59 296	8.20 301	10.79 300	6.64 300	7.87 300	9.69 299	12.99 301	2.80 292	12.81 299	13.68 299	9.16 301	16.58 303	9.87 298	12.33 301	16.73 303	17.95 304	2.26 278	10.56 302	28.34 304	36.91 304	31.06 304	39.57 304

PML	8.20 295	7.62 300	3.39 298	9.64 301	5.14 297	9.56 302	5.20 300	6.48 300	18.29 303	6.44 299	3.30 297	16.82 301	29.20 306	5.41 301	6.10 296	3.93 296	7.39 299	2.64 297	20.47 302	4.70 298	3.50 298	3.87 298	3.98 296	4.21 299	6.16 299	4.40 298	16.76 303	6.85 298

CasAABBNet	26.14 305	12.60 301	19.00 304	8.89 300	12.76 302	8.55 301	7.26 301	16.43 303	21.86 305	13.67 302	15.79 303	19.63 303	26.13 305	5.53 302	25.80 304	27.48 304	18.01 304	33.35 306	20.00 301	24.70 305	33.62 306	35.57 306	4.48 299	21.32 306	57.07 306	74.41 306	62.39 306	79.48 306

LRCNet_RVC	9.85 298	16.31 302	0.59 278	24.99 303	21.12 304	23.54 304	20.75 302	1.45 295	0.48 271	21.31 304	13.10 302	22.63 304	3.34 296	28.36 305	0.38 264	0.27 259	7.74 300	1.15 295	23.52 303	3.99 297	0.46 278	0.30 262	27.02 303	1.72 296	0.35 254	0.21 215	0.42 253	0.37 230

HaxPig	16.02 302	19.59 303	18.75 303	21.25 302	20.52 303	21.33 303	22.30 303	17.00 304	14.71 302	19.29 303	17.19 304	17.46 302	12.16 300	22.51 303	17.80 301	14.90 301	17.75 303	9.40 299	18.97 300	15.48 303	9.47 301	7.16 299	23.74 302	15.28 304	4.31 298	12.19 301	6.81 298	15.11 301

MEDIAN_ROB	20.47 303	25.88 304	24.03 305	26.51 304	25.55 305	25.88 305	26.99 304	21.23 305	19.72 304	28.73 305	22.19 305	24.61 305	16.74 303	26.47 304	23.75 303	18.44 302	22.03 305	14.75 302	26.69 304	23.31 304	15.11 302	11.56 300	27.65 304	18.39 305	7.22 300	9.33 300	8.28 300	11.75 300

AVERAGE_ROB	24.43 304	29.85 305	27.27 306	31.30 305	29.70 306	30.00 306	31.47 305	26.59 306	24.68 306	34.31 306	27.39 306	31.23 306	21.35 304	30.69 306	28.19 305	24.02 303	26.74 306	21.17 305	30.34 305	27.38 306	20.48 305	16.18 303	32.28 305	24.32 307	8.51 301	7.76 299	7.92 299	8.46 299

DLNR_Zeroshot_test	10.12 299	32.06 306	0.05 50	54.44 306	0.09 111	0.18 190	50.47 306	0.19 161	0.08 78	0.27 216	0.07 55	0.20 158	0.04 33	0.14 200	62.26 306	70.60 306	0.33 254	0.18 220	0.25 206	0.11 135	0.20 182	0.08 68	0.07 115	0.09 140	0.18 163	0.15 137	0.20 178	0.26 201

ASD4																								2.43 298

Low-res two-view benchmark