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	0.08 2	0.06 1	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.08 4	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.15 7	0.16 5	0.14 2	0.12 2	0.14 3	0.08 2	0.15 3	0.09 3	0.03 1	0.04 1	0.15 9	0.14 7	0.15 7	0.10 5
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
U	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.04 1	0.04 2	0.06 2	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 7	0.03 2	0.12 11	0.05 5	0.03 2	0.16 10	0.18 12	0.19 11	0.14 6	0.18 8	0.11 7	0.21 17	0.13 8	0.03 1	0.06 3	0.18 13	0.17 14	0.16 10	0.12 9

CroCo-Stereo Lap2	0.10 4	0.07 3	0.06 3	0.06 4	0.06 7	0.06 2	0.04 3	0.06 1	0.05 4	0.14 16	0.05 3	0.11 6	0.05 5	0.03 2	0.14 3	0.17 8	0.16 8	0.14 6	0.19 13	0.09 3	0.18 10	0.10 4	0.03 1	0.06 3	0.16 11	0.18 17	0.15 7	0.11 7

Pointernet	0.07 1	0.06 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 2	0.05 5	0.08 4	0.05 4	0.08 3	0.06 4	0.08 2	0.04 1	0.03 2	0.11 1	0.11 1	0.12 1	0.08 1	0.11 1	0.06 1	0.10 1	0.07 1	0.04 4	0.05 2	0.10 1	0.09 1	0.10 1	0.08 1

RAStereo	0.13 11	0.10 7	0.08 7	0.06 4	0.05 4	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.07 8	0.28 28	0.08 5	0.17 16	0.07 10	0.04 6	0.17 11	0.17 8	0.21 15	0.18 16	0.22 16	0.11 7	0.22 19	0.11 6	0.04 4	0.07 7	0.19 14	0.17 14	0.16 10	0.16 14

IGEV-Stereo++	0.11 8	0.11 10	0.07 5	0.10 11	0.10 15	0.07 5	0.05 5	0.11 12	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.11 6	0.08 12	0.05 8	0.14 3	0.15 3	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.11 7	0.15 3	0.18 23	0.06 10	0.06 3	0.13 5	0.14 7	0.14 4	0.13 10

AIO-Stereo	0.10 4	0.11 10	0.09 8	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.06 6	0.08 3	0.10 6	0.10 4	0.06 7	0.06 13	0.14 3	0.16 5	0.14 2	0.14 6	0.15 6	0.12 10	0.17 8	0.14 12	0.05 8	0.08 9	0.11 2	0.12 3	0.14 4	0.09 4

RSM++	0.12 10	0.12 13	0.10 14	0.10 11	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.10 9	0.11 13	0.10 9	0.10 6	0.14 14	0.08 12	0.05 8	0.17 11	0.19 14	0.18 10	0.15 11	0.17 7	0.12 10	0.18 10	0.14 12	0.06 10	0.09 12	0.14 8	0.15 9	0.18 14	0.11 7

RSM	0.11 8	0.11 10	0.09 8	0.08 8	0.07 9	0.11 15	0.05 5	0.07 2	0.07 8	0.08 3	0.11 9	0.11 6	0.07 10	0.05 8	0.15 7	0.17 8	0.15 5	0.14 6	0.14 3	0.12 10	0.18 10	0.12 7	0.05 8	0.08 9	0.12 4	0.13 5	0.17 12	0.10 5

AEACV	0.13 11	0.17 25	0.09 8	0.12 20	0.11 21	0.09 9	0.05 5	0.10 9	0.06 6	0.12 12	0.11 9	0.11 6	0.06 7	0.08 20	0.17 11	0.17 8	0.22 17	0.17 14	0.24 20	0.12 10	0.19 14	0.13 8	0.06 10	0.09 12	0.15 9	0.17 14	0.15 7	0.13 10

MoCha-V2	0.10 4	0.10 7	0.07 5	0.08 8	0.06 7	0.08 7	0.06 13	0.10 9	0.07 8	0.09 7	0.12 11	0.10 4	0.04 1	0.05 8	0.13 2	0.16 5	0.14 2	0.13 4	0.19 13	0.10 6	0.15 3	0.10 4	0.07 13	0.06 3	0.13 5	0.12 3	0.10 1	0.08 1

StereoVision	0.14 15	0.10 7	0.09 8	0.07 6	0.10 15	0.11 15	0.07 17	0.13 14	0.17 31	0.13 14	0.12 11	0.11 6	0.08 12	0.04 6	0.20 21	0.21 21	0.20 13	0.16 12	0.18 8	0.14 14	0.16 7	0.14 12	0.04 4	0.10 14	0.23 23	0.22 26	0.25 27	0.25 30

MaDis-Stereo	0.19 22	0.14 15	0.13 20	0.08 8	0.07 9	0.08 7	0.07 17	0.17 18	0.12 16	0.26 25	0.13 13	0.28 33	0.09 17	0.06 13	0.20 21	0.24 29	0.31 33	0.26 38	0.32 35	0.15 20	0.31 34	0.19 24	0.07 13	0.12 20	0.28 50	0.31 65	0.31 33	0.37 63

RAFT_CTSACE	0.21 28	0.15 17	0.13 20	0.11 15	0.11 21	0.19 50	0.13 57	0.27 29	0.15 25	0.48 110	0.13 13	0.33 49	0.25 112	0.12 33	0.21 29	0.22 23	0.29 27	0.20 18	0.27 25	0.14 14	0.30 30	0.31 73	0.07 13	0.13 24	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.21 22

test_5	0.20 24	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.10 15	0.15 28	0.11 43	0.25 25	0.15 25	0.29 31	0.13 13	0.29 35	0.30 140	0.07 15	0.20 21	0.24 29	0.26 22	0.22 23	0.23 19	0.14 14	0.26 25	0.23 37	0.07 13	0.17 51	0.25 34	0.26 35	0.31 33	0.26 32

RAFT	0.13 11	0.08 5	0.09 8	0.11 15	0.05 4	0.15 28	0.04 3	0.18 19	0.10 12	0.10 9	0.13 13	0.13 12	0.08 12	0.03 2	0.15 7	0.15 3	0.17 9	0.12 2	0.18 8	0.09 3	0.15 3	0.14 12	0.04 4	0.08 9	0.22 21	0.21 20	0.23 24	0.20 21

plain	0.21 28	0.17 25	0.14 25	0.14 24	0.11 21	0.16 39	0.09 23	0.30 36	0.12 16	0.41 56	0.14 17	0.26 28	0.10 18	0.07 15	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.28 51	0.34 41	0.17 28	0.26 25	0.21 32	0.09 24	0.15 30	0.25 34	0.25 32	0.27 30	0.34 57

RAFT+CT+SA	0.23 37	0.20 37	0.16 43	0.19 49	0.13 27	0.15 28	0.12 48	0.33 43	0.19 41	0.44 79	0.14 17	0.34 53	0.29 136	0.09 24	0.23 34	0.29 68	0.27 23	0.22 23	0.31 31	0.19 37	0.31 34	0.35 99	0.07 13	0.17 51	0.29 52	0.27 40	0.31 33	0.28 37

RYNet	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.11 15	0.12 25	0.13 20	0.09 23	0.16 16	0.27 117	0.13 14	0.15 19	0.13 12	0.10 18	0.09 24	0.23 34	0.19 14	0.20 13	0.27 46	0.22 16	0.14 14	0.18 10	0.15 18	0.25 149	0.14 27	0.20 16	0.50 133	0.22 17	0.16 14

anonymousdsp	0.18 18	0.16 21	0.13 20	0.12 20	0.10 15	0.13 20	0.09 23	0.24 24	0.13 18	0.28 28	0.16 20	0.23 22	0.08 12	0.11 32	0.19 19	0.23 26	0.24 19	0.20 18	0.30 28	0.15 20	0.34 44	0.21 32	0.09 24	0.11 17	0.19 14	0.15 9	0.24 25	0.16 14

RAFT + AFF	0.18 18	0.18 28	0.11 16	0.16 32	0.10 15	0.14 24	0.09 23	0.25 25	0.15 25	0.33 34	0.16 20	0.31 41	0.11 22	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.33 35	0.16 12	0.31 31	0.16 26	0.31 34	0.14 12	0.07 13	0.11 17	0.21 19	0.16 11	0.14 4	0.13 10

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 32	0.15 17	0.13 20	0.17 34	0.13 27	0.14 24	0.06 13	0.38 60	0.19 41	0.47 104	0.17 22	0.24 24	0.11 22	0.12 33	0.20 21	0.27 47	0.37 52	0.26 38	0.35 45	0.19 37	0.37 65	0.34 97	0.10 28	0.10 14	0.24 28	0.21 20	0.31 33	0.22 23

UniTT-Stereo	0.21 28	0.15 17	0.11 16	0.12 20	0.09 14	0.13 20	0.07 17	0.22 21	0.15 25	0.37 45	0.17 22	0.28 33	0.17 56	0.12 33	0.23 34	0.24 29	0.35 41	0.26 38	0.38 53	0.18 31	0.30 30	0.17 21	0.11 33	0.14 27	0.26 37	0.35 86	0.22 17	0.27 34

ProNet	0.09 3	0.09 6	0.09 8	0.07 6	0.05 4	0.09 9	0.08 21	0.08 4	0.04 2	0.06 1	0.17 22	0.06 1	0.04 1	0.05 8	0.14 3	0.14 2	0.15 5	0.13 4	0.13 2	0.09 3	0.14 2	0.08 2	0.08 20	0.07 7	0.11 2	0.10 2	0.10 1	0.08 1

delet	0.17 17	0.16 21	0.16 43	0.20 58	0.14 30	0.19 50	0.12 48	0.15 15	0.13 18	0.19 18	0.17 22	0.19 19	0.11 22	0.15 47	0.20 21	0.19 14	0.22 17	0.20 18	0.18 8	0.18 31	0.21 17	0.14 12	0.11 33	0.13 24	0.20 16	0.20 19	0.18 14	0.22 23

GCAP-BAT	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

Occ-G	0.13 11	0.14 15	0.10 14	0.11 15	0.08 11	0.10 12	0.05 5	0.08 4	0.09 11	0.08 3	0.18 26	0.14 14	0.06 7	0.07 15	0.18 15	0.19 14	0.19 11	0.17 14	0.21 15	0.14 14	0.17 8	0.13 8	0.07 13	0.11 17	0.13 5	0.13 5	0.17 12	0.13 10

IGEV-Stereo+	0.19 22	0.12 13	0.11 16	0.11 15	0.11 21	0.09 9	0.06 13	0.28 31	0.17 31	0.47 104	0.18 26	0.25 27	0.10 18	0.12 33	0.18 15	0.23 26	0.30 30	0.24 29	0.32 35	0.18 31	0.31 34	0.33 89	0.08 20	0.10 14	0.22 21	0.16 11	0.22 17	0.19 18

test_for_model	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala2	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

MIF-Stereo (partial)	0.21 28	0.16 21	0.15 36	0.13 23	0.12 25	0.16 39	0.08 21	0.28 31	0.19 41	0.30 32	0.18 26	0.21 20	0.12 29	0.10 27	0.24 38	0.26 40	0.35 41	0.27 46	0.30 28	0.17 28	0.30 30	0.20 29	0.10 28	0.16 40	0.27 40	0.23 27	0.27 30	0.27 34

testlalala	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

testlalala_base	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

SPstereo	0.52 170	0.20 37	0.14 25	0.17 34	0.19 60	0.15 28	0.09 23	0.42 70	0.21 62	0.50 122	0.18 26	0.51 111	0.14 34	0.15 47	0.26 51	0.28 51	6.97 283	0.29 59	0.45 88	0.26 78	0.44 120	0.35 99	0.14 64	0.15 30	0.27 40	0.27 40	0.35 50	0.37 63

LL-Strereo2	0.24 39	0.18 28	0.14 25	0.17 34	0.15 32	0.13 20	0.09 23	0.36 49	0.21 62	0.51 138	0.18 26	0.33 49	0.17 56	0.10 27	0.25 44	0.28 51	0.39 63	0.27 46	0.45 88	0.22 54	0.33 41	0.20 29	0.12 39	0.14 27	0.24 28	0.27 40	0.33 46	0.26 32

TestStereo1	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

SA-5K	0.26 47	0.24 62	0.15 36	0.17 34	0.17 41	0.17 41	0.13 57	0.32 39	0.24 87	0.43 73	0.18 26	0.27 29	0.33 151	0.08 20	0.25 44	0.30 80	0.35 41	0.24 29	0.32 35	0.19 37	0.36 57	0.40 126	0.12 39	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.39 73	0.31 46

test_4	0.25 43	0.19 31	0.17 51	0.14 24	0.15 32	0.11 15	0.07 17	0.38 60	0.20 54	0.53 153	0.18 26	0.34 53	0.16 49	0.15 47	0.24 38	0.27 47	0.35 41	0.25 35	0.31 31	0.21 49	0.38 75	0.31 73	0.10 28	0.17 51	0.31 60	0.33 73	0.34 47	0.36 61

MIM_Stereo	0.22 32	0.17 25	0.16 43	0.19 49	0.15 32	0.20 54	0.10 37	0.28 31	0.13 18	0.43 73	0.19 39	0.31 41	0.10 18	0.12 33	0.21 29	0.28 51	0.36 50	0.26 38	0.34 41	0.20 45	0.35 50	0.24 40	0.08 20	0.16 40	0.24 28	0.21 20	0.32 39	0.23 26

EGLCR-Stereo	0.32 77	0.28 90	0.18 61	0.24 77	0.25 97	0.33 115	0.11 43	0.48 110	0.20 54	0.49 117	0.19 39	0.49 103	0.15 46	0.17 64	0.24 38	0.28 51	0.45 109	0.31 79	0.45 88	0.25 70	0.49 148	0.41 131	0.14 64	0.18 62	0.34 68	0.31 65	0.74 195	0.57 139

TESTraft	0.25 43	0.21 49	0.15 36	0.15 27	0.16 37	0.14 24	0.13 57	0.28 31	0.26 109	0.41 56	0.19 39	0.27 29	0.30 140	0.07 15	0.24 38	0.31 95	0.34 38	0.24 29	0.30 28	0.18 31	0.35 50	0.39 120	0.09 24	0.17 51	0.34 68	0.33 73	0.35 50	0.31 46

MGS-Stereo	0.24 39	0.23 57	0.16 43	0.16 32	0.14 30	0.14 24	0.10 37	0.34 46	0.14 21	0.28 28	0.20 42	0.24 24	0.13 30	0.17 64	0.25 44	0.26 40	0.40 67	0.34 97	0.39 57	0.25 70	0.36 57	0.25 42	0.14 64	0.17 51	0.26 37	0.24 29	0.35 50	0.34 57

SA	0.30 63	0.27 85	0.17 51	0.18 46	0.17 41	0.24 76	0.10 37	0.47 104	0.26 109	0.54 161	0.20 42	0.46 93	0.14 34	0.12 33	0.30 74	0.30 80	0.41 79	0.30 75	0.40 67	0.23 59	0.37 65	0.37 113	0.10 28	0.20 80	0.41 100	0.38 98	0.49 115	0.37 63

AFF-stereo	0.22 32	0.22 53	0.18 61	0.15 27	0.13 27	0.20 54	0.09 23	0.38 60	0.19 41	0.42 65	0.20 42	0.30 39	0.11 22	0.08 20	0.19 19	0.24 29	0.28 25	0.19 17	0.35 45	0.15 20	0.29 28	0.19 24	0.09 24	0.12 20	0.27 40	0.28 54	0.32 39	0.24 28

MMNet	0.20 24	0.20 37	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.20 54	0.14 66	0.23 22	0.16 29	0.19 18	0.20 42	0.27 29	0.11 22	0.22 116	0.21 29	0.21 21	0.27 23	0.24 29	0.29 27	0.18 31	0.23 20	0.15 18	0.12 39	0.15 30	0.23 23	0.23 27	0.22 17	0.25 30

TANstereo	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 203	0.56 215	0.51 154	0.68 238	0.97 188	0.74 230	0.43 112	0.35 99	0.85 245	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

XX-TBD	0.40 112	0.25 68	0.18 61	0.29 104	0.27 113	0.33 115	0.17 90	0.37 54	0.20 54	0.45 83	0.21 46	0.31 41	0.26 116	0.22 116	0.61 203	0.56 215	0.51 154	0.68 238	0.97 188	0.74 230	0.43 112	0.35 99	0.85 245	0.22 93	0.27 40	0.32 67	0.49 115	0.38 73

GANet	0.22 32	0.20 37	0.20 72	0.22 65	0.23 85	0.24 76	0.19 101	0.31 38	0.17 31	0.24 23	0.21 46	0.29 35	0.14 34	0.14 42	0.21 29	0.24 29	0.29 27	0.31 79	0.24 20	0.15 20	0.24 22	0.19 24	0.16 92	0.17 51	0.23 23	0.21 20	0.26 28	0.24 28

AANet_RVC	0.20 24	0.19 31	0.18 61	0.14 24	0.17 41	0.12 18	0.12 48	0.18 19	0.19 41	0.15 17	0.21 46	0.18 18	0.15 46	0.13 39	0.26 51	0.23 26	0.24 19	0.26 38	0.22 16	0.22 54	0.20 16	0.19 24	0.16 92	0.16 40	0.26 37	0.26 35	0.26 28	0.34 57

AE-Stereo	0.38 104	0.32 124	0.23 98	0.34 127	0.25 97	0.29 100	0.16 85	0.49 115	0.24 87	0.55 176	0.22 50	0.67 175	0.23 99	0.19 85	0.33 100	0.35 122	0.52 162	0.41 159	0.59 136	0.37 137	0.50 155	0.50 181	0.14 64	0.30 147	0.51 145	0.46 122	0.55 146	0.48 111

anonymousdsp2	0.26 47	0.28 90	0.18 61	0.19 49	0.16 37	0.21 60	0.14 66	0.37 54	0.19 41	0.38 50	0.22 50	0.36 60	0.16 49	0.14 42	0.22 33	0.26 40	0.36 50	0.25 35	0.56 126	0.21 49	0.37 65	0.31 73	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.38 70	0.29 38

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 43	0.24 62	0.21 80	0.17 34	0.15 32	0.18 45	0.10 37	0.47 104	0.19 41	0.43 73	0.22 50	0.39 65	0.13 30	0.10 27	0.23 34	0.25 35	0.32 34	0.21 22	0.39 57	0.18 31	0.34 44	0.23 37	0.12 39	0.17 51	0.35 74	0.27 40	0.34 47	0.33 54

TDLM	0.16 16	0.19 31	0.14 25	0.15 27	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.16 16	0.14 21	0.12 12	0.22 50	0.17 16	0.14 34	0.10 27	0.17 11	0.18 12	0.21 15	0.20 18	0.18 8	0.14 14	0.19 14	0.13 8	0.11 33	0.15 30	0.17 12	0.16 11	0.18 14	0.18 17

trnet	0.31 72	0.28 90	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.21 60	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.52 146	0.24 54	0.55 133	0.22 92	0.20 96	0.28 68	0.32 104	0.48 131	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.45 131	0.30 66	0.14 64	0.21 89	0.38 84	0.35 86	0.49 115	0.53 125

dd	0.38 104	0.40 164	0.21 80	0.82 218	0.25 97	0.53 186	0.24 124	0.46 94	0.19 41	0.47 104	0.24 54	0.66 172	0.21 80	0.20 96	0.38 126	0.34 118	0.57 188	0.30 75	0.75 158	0.28 95	0.40 85	0.31 73	0.17 101	0.24 112	0.44 113	0.32 67	0.51 128	0.40 83

GMOStereo	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

error version	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-v	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

test-3	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.63 168	0.24 103	0.17 64	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.84 169	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

test_1	0.33 85	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.24 76	0.15 75	0.50 123	0.21 62	0.51 138	0.24 54	0.64 170	0.24 103	0.16 57	0.34 110	0.29 68	0.45 109	0.31 79	0.85 171	0.30 107	0.41 94	0.42 135	0.12 39	0.20 80	0.31 60	0.27 40	0.41 83	0.38 73

test_3	0.35 95	0.25 68	0.20 72	0.25 81	0.25 97	0.23 71	0.15 75	0.51 135	0.23 81	0.54 161	0.24 54	0.67 175	0.28 131	0.17 64	0.34 110	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.86 173	0.32 118	0.44 120	0.50 181	0.11 33	0.22 93	0.38 84	0.38 98	0.41 83	0.37 63

test-2	0.30 63	0.23 57	0.16 43	0.19 49	0.18 52	0.21 60	0.13 57	0.46 94	0.25 97	0.56 185	0.24 54	0.43 76	0.26 116	0.16 57	0.27 60	0.28 51	0.40 67	0.29 59	0.44 83	0.23 59	0.42 102	0.45 149	0.12 39	0.16 40	0.42 105	0.38 98	0.48 104	0.31 46

ARAFT	0.24 39	0.20 37	0.15 36	0.20 58	0.16 37	0.20 54	0.10 37	0.32 39	0.19 41	0.45 83	0.24 54	0.34 53	0.13 30	0.10 27	0.24 38	0.25 35	0.41 79	0.34 97	0.34 41	0.16 26	0.35 50	0.21 32	0.11 33	0.13 24	0.29 52	0.24 29	0.32 39	0.29 38

CREStereo	0.32 77	0.27 85	0.22 92	0.25 81	0.20 69	0.22 66	0.12 48	0.49 115	0.20 54	0.50 122	0.24 54	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.29 72	0.33 109	0.49 138	0.26 38	0.41 74	0.22 54	0.46 135	0.30 66	0.15 83	0.21 89	0.39 91	0.34 81	0.48 104	0.52 121
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
PMTNet	0.33 85	0.28 90	0.20 72	0.26 90	0.22 81	0.20 54	0.19 101	0.45 86	0.21 62	0.50 122	0.24 54	0.52 120	0.15 46	0.18 73	0.31 84	0.33 109	0.47 124	0.28 51	0.55 121	0.25 70	0.46 135	0.27 49	0.16 92	0.16 40	0.46 118	0.37 96	0.48 104	0.64 154

raft_robust	0.34 90	0.27 85	0.19 70	0.29 104	0.22 81	0.22 66	0.16 85	0.52 149	0.28 127	0.64 217	0.25 66	0.48 99	0.26 116	0.18 73	0.32 95	0.33 109	0.44 102	0.34 97	0.52 112	0.28 95	0.44 120	0.47 164	0.12 39	0.21 89	0.44 113	0.44 117	0.49 115	0.46 97

iRaftStereo_RVC	0.18 18	0.15 17	0.11 16	0.10 11	0.10 15	0.12 18	0.06 13	0.26 27	0.11 13	0.27 26	0.25 66	0.24 24	0.11 22	0.09 24	0.18 15	0.20 19	0.29 27	0.22 23	0.26 24	0.15 20	0.30 30	0.23 37	0.08 20	0.12 20	0.21 19	0.21 20	0.27 30	0.19 18

HH	0.43 134	0.21 49	0.55 205	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 180	0.42 162	0.63 208	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 165	0.64 169	0.82 186

HanStereo	0.43 134	0.21 49	0.55 205	0.33 119	0.26 106	0.40 143	0.29 140	0.52 149	0.27 117	0.54 161	0.26 68	0.57 145	0.17 56	0.22 116	0.33 100	0.46 178	0.49 138	0.40 151	0.92 180	0.42 162	0.63 208	0.49 175	0.17 101	0.25 122	0.47 120	0.60 165	0.64 169	0.82 186

Sa-1000	0.32 77	0.29 101	0.17 51	0.20 58	0.20 69	0.23 71	0.10 37	0.49 115	0.28 127	0.55 176	0.26 68	0.46 93	0.17 56	0.20 96	0.31 84	0.31 95	0.45 109	0.33 92	0.50 107	0.22 54	0.41 94	0.43 140	0.14 64	0.20 80	0.42 105	0.41 111	0.51 128	0.40 83

AASNet	0.20 24	0.22 53	0.15 36	0.21 62	0.18 52	0.24 76	0.17 90	0.23 22	0.14 21	0.22 21	0.26 68	0.21 20	0.13 30	0.16 57	0.20 21	0.22 23	0.28 25	0.23 27	0.24 20	0.19 37	0.23 20	0.19 24	0.12 39	0.16 40	0.23 23	0.21 20	0.22 17	0.19 18

FINET	0.31 72	0.30 105	0.31 138	0.34 127	0.24 92	0.27 94	0.29 140	0.36 49	0.28 127	0.39 52	0.26 68	0.37 61	0.23 99	0.22 116	0.43 151	0.35 122	0.37 52	0.28 51	0.46 98	0.25 70	0.35 50	0.28 56	0.24 146	0.24 112	0.35 74	0.27 40	0.39 73	0.32 53

4D-IteraStereo	0.28 51	0.20 37	0.18 61	0.26 90	0.16 37	0.17 41	0.11 43	0.46 94	0.24 87	0.53 153	0.27 73	0.41 73	0.17 56	0.13 39	0.27 60	0.29 68	0.41 79	0.34 97	0.42 78	0.26 78	0.43 112	0.32 84	0.11 33	0.16 40	0.29 52	0.30 61	0.40 76	0.30 43

IPLG	0.30 63	0.28 90	0.24 104	0.22 65	0.20 69	0.25 85	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.45 83	0.28 74	0.45 86	0.18 63	0.23 133	0.33 100	0.29 68	0.43 93	0.35 109	0.40 67	0.28 95	0.35 50	0.44 144	0.12 39	0.20 80	0.35 74	0.36 91	0.37 67	0.37 63

AnonymousM	0.28 51	0.19 31	0.14 25	0.18 46	0.17 41	0.15 28	0.11 43	0.42 70	0.17 31	0.47 104	0.28 74	0.35 58	0.11 22	0.15 47	0.27 60	0.31 95	0.45 109	0.28 51	0.39 57	0.19 37	0.44 120	0.26 45	0.14 64	0.16 40	0.24 28	0.30 61	0.48 104	0.67 161

CREStereo++_RVC	0.32 77	0.25 68	0.18 61	0.23 75	0.25 97	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.26 109	0.48 110	0.28 74	0.48 99	0.44 183	0.18 73	0.26 51	0.30 80	0.47 124	0.25 35	0.38 53	0.23 59	0.41 94	0.30 66	0.13 54	0.24 112	0.40 95	0.32 67	0.51 128	0.52 121
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	0.35 95	0.33 134	0.28 122	0.33 119	0.23 85	0.34 125	0.22 111	0.54 158	0.24 87	0.64 217	0.28 74	0.53 124	0.21 80	0.18 73	0.30 74	0.25 35	0.44 102	0.27 46	0.58 133	0.27 89	0.52 163	0.32 84	0.18 116	0.26 132	0.41 100	0.33 73	0.50 122	0.43 91

DMCA	0.23 37	0.19 31	0.21 80	0.18 46	0.19 60	0.17 41	0.18 97	0.29 35	0.23 81	0.23 22	0.28 74	0.29 35	0.17 56	0.19 85	0.25 44	0.25 35	0.30 30	0.29 59	0.27 25	0.20 45	0.31 34	0.20 29	0.19 123	0.18 62	0.24 28	0.27 40	0.22 17	0.27 34

raft+_RVC	0.25 43	0.22 53	0.17 51	0.19 49	0.18 52	0.18 45	0.13 57	0.38 60	0.19 41	0.46 96	0.30 79	0.34 53	0.16 49	0.13 39	0.25 44	0.26 40	0.33 35	0.27 46	0.37 49	0.19 37	0.36 57	0.26 45	0.10 28	0.15 30	0.30 56	0.29 57	0.36 65	0.30 43

RALCasStereoNet	0.30 63	0.31 113	0.21 80	0.28 100	0.23 85	0.22 66	0.15 75	0.45 86	0.19 41	0.48 110	0.30 79	0.44 81	0.19 69	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.44 102	0.38 132	0.39 57	0.25 70	0.41 94	0.26 45	0.13 54	0.21 89	0.40 95	0.33 73	0.35 50	0.38 73

GMStereo	0.32 77	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.25 97	0.31 107	0.24 124	0.48 110	0.25 97	0.37 45	0.30 79	0.54 127	0.27 129	0.19 85	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.29 59	0.56 126	0.32 118	0.39 81	0.25 42	0.18 116	0.22 93	0.39 91	0.30 61	0.47 100	0.33 54
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
dad	0.61 190	0.45 177	0.30 128	1.01 232	0.46 181	0.63 200	1.26 245	1.15 245	0.27 117	0.79 241	0.32 82	0.76 189	0.53 195	0.21 111	0.42 149	0.36 129	0.66 206	0.34 97	1.27 208	0.31 114	0.56 184	0.30 66	0.22 136	0.36 173	0.59 174	0.39 107	1.70 254	0.97 199

HCRNet	0.24 39	0.30 105	0.15 36	0.34 127	0.15 32	0.25 85	0.15 75	0.30 36	0.14 21	0.69 229	0.32 82	0.39 65	0.14 34	0.17 64	0.20 21	0.20 19	0.30 30	0.22 23	0.33 39	0.15 20	0.24 22	0.15 18	0.16 92	0.12 20	0.20 16	0.24 29	0.24 25	0.22 23

UPFNet	0.28 51	0.25 68	0.26 118	0.26 90	0.23 85	0.30 102	0.21 106	0.34 46	0.25 97	0.35 40	0.32 82	0.33 49	0.21 80	0.23 133	0.31 84	0.28 51	0.37 52	0.31 79	0.37 49	0.23 59	0.27 27	0.24 40	0.18 116	0.20 80	0.28 50	0.29 57	0.32 39	0.29 38

TRStereo	0.46 148	0.42 169	0.77 234	0.38 142	0.24 92	0.79 215	0.37 158	0.50 123	0.23 81	0.51 138	0.33 85	0.67 175	0.14 34	0.19 85	0.34 110	0.41 161	0.48 131	0.35 109	0.55 121	0.36 133	0.51 157	0.46 156	0.13 54	0.19 76	0.57 166	0.62 169	1.22 239	0.79 175

sCroCo_RVC	0.40 112	0.30 105	0.24 104	0.24 77	0.22 81	0.29 100	0.18 97	0.50 123	0.32 148	0.44 79	0.33 85	0.37 61	0.37 169	0.17 64	0.45 158	0.60 226	0.55 179	0.47 186	0.64 147	0.39 149	0.68 224	0.62 218	0.22 136	0.31 156	0.48 130	0.44 117	0.58 153	0.48 111

BEATNet_4x	0.35 95	0.29 101	0.24 104	0.27 94	0.26 106	0.26 91	0.22 111	0.45 86	0.28 127	0.57 196	0.33 85	0.49 103	0.28 131	0.19 85	0.35 117	0.33 109	0.40 67	0.40 151	0.39 57	0.25 70	0.46 135	0.47 164	0.21 135	0.25 122	0.36 77	0.34 81	0.51 128	0.48 111

RASNet	0.31 72	0.32 124	0.30 128	0.27 94	0.24 92	0.26 91	0.20 105	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.33 85	0.40 70	0.25 112	0.20 96	0.25 44	0.28 51	0.38 58	0.30 75	0.34 41	0.21 49	0.40 85	0.29 63	0.14 64	0.30 147	0.33 67	0.34 81	0.49 115	0.47 105

rafts_anoy	0.29 55	0.30 105	0.23 98	0.22 65	0.24 92	0.23 71	0.14 66	0.44 80	0.18 38	0.44 79	0.34 89	0.40 70	0.16 49	0.14 42	0.33 100	0.30 80	0.40 67	0.37 125	0.40 67	0.25 70	0.38 75	0.29 63	0.12 39	0.20 80	0.38 84	0.33 73	0.35 50	0.41 85

s12784h	0.39 110	0.35 137	0.25 112	0.46 167	0.29 128	0.25 85	0.18 97	0.49 115	0.22 76	0.51 138	0.34 89	0.62 164	0.32 148	0.21 111	0.27 60	0.28 51	0.48 131	0.29 59	0.52 112	0.23 59	0.51 157	0.30 66	0.15 83	0.23 101	0.51 145	0.52 142	0.70 184	1.14 206

raftrobust	0.31 72	0.25 68	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.19 50	0.14 66	0.49 115	0.18 38	0.54 161	0.34 89	0.44 81	0.18 63	0.16 57	0.35 117	0.31 95	0.42 87	0.32 89	0.42 78	0.29 102	0.41 94	0.31 73	0.14 64	0.17 51	0.41 100	0.38 98	0.38 70	0.38 73

EAI-Stereo	0.43 134	0.30 105	0.21 80	0.36 134	0.30 134	0.44 160	0.39 166	0.57 176	0.28 127	0.51 138	0.34 89	0.58 150	0.18 63	0.19 85	0.48 172	0.47 185	0.49 138	0.36 114	0.97 188	0.46 183	0.47 141	0.46 156	0.14 64	0.23 101	0.55 161	0.44 117	0.65 172	0.71 167

CVANet_RVC	0.22 32	0.29 101	0.21 80	0.29 104	0.22 81	0.25 85	0.15 75	0.27 29	0.16 29	0.24 23	0.34 89	0.23 22	0.19 69	0.14 42	0.20 21	0.22 23	0.25 21	0.24 29	0.24 20	0.17 28	0.24 22	0.17 21	0.13 54	0.18 62	0.23 23	0.19 18	0.22 17	0.23 26

CASnet	0.30 63	0.26 80	0.18 61	0.22 65	0.20 69	0.27 94	0.12 48	0.48 110	0.24 87	0.54 161	0.35 94	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.27 60	0.25 35	0.37 52	0.23 27	0.54 119	0.20 45	0.42 102	0.31 73	0.15 83	0.18 62	0.30 56	0.27 40	0.40 76	0.42 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	0.37 102	0.31 113	0.23 98	0.25 81	0.25 97	0.33 115	0.19 101	0.44 80	0.27 117	0.45 83	0.35 94	0.51 111	0.34 153	0.21 111	0.35 117	0.35 122	0.50 150	0.38 132	0.74 156	0.41 156	0.46 135	0.44 144	0.20 133	0.23 101	0.40 95	0.38 98	0.51 128	0.51 117

HITNet	0.28 51	0.27 85	0.21 80	0.22 65	0.21 74	0.22 66	0.15 75	0.41 68	0.22 76	0.50 122	0.35 94	0.44 81	0.21 80	0.17 64	0.26 51	0.24 29	0.33 35	0.31 79	0.31 31	0.19 37	0.32 39	0.28 56	0.16 92	0.18 62	0.31 60	0.28 54	0.44 94	0.42 88
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
PS-NSSS	0.45 143	0.52 195	0.38 161	0.68 202	0.40 166	0.56 191	0.44 176	0.57 176	0.31 145	0.58 199	0.35 94	1.11 209	0.31 145	0.28 160	0.40 133	0.30 80	0.40 67	0.36 114	0.71 152	0.32 118	0.32 39	0.21 32	0.26 153	0.29 143	0.47 120	0.47 125	0.47 100	0.62 147

PDISCO_ROB	0.34 90	0.31 113	0.32 143	0.28 100	0.24 92	0.30 102	0.21 106	0.36 49	0.24 87	0.27 26	0.35 94	0.32 45	0.24 103	0.18 73	0.36 121	0.40 152	0.40 67	0.51 202	0.36 48	0.31 114	0.44 120	0.40 126	0.17 101	0.25 122	0.41 100	0.43 116	0.62 165	0.46 97

SGM-Forest	0.51 166	0.48 190	0.34 152	0.75 211	0.49 187	0.51 181	0.39 166	0.54 158	0.33 155	0.49 117	0.35 94	0.75 188	0.57 199	0.43 206	0.42 149	0.40 152	0.44 102	0.41 159	0.47 102	0.36 133	0.46 135	0.42 135	0.37 185	0.39 185	0.67 190	0.55 150	1.11 230	0.81 183
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DLNR_Zeroshot_test	15.27 288	56.75 297	0.73 232	77.82 297	0.28 124	0.40 143	71.42 297	0.57 176	0.22 76	0.55 176	0.36 100	0.58 150	0.18 63	4.39 288	79.54 297	81.74 297	15.51 290	11.63 287	5.39 256	0.34 127	0.61 206	0.49 175	0.15 83	0.29 143	0.59 174	0.50 133	0.69 179	0.64 154

FCDSN-DC	0.52 170	0.52 195	0.51 196	0.53 184	0.50 189	0.50 175	0.52 196	0.56 169	0.36 164	0.61 209	0.36 100	0.48 99	0.34 153	0.47 212	0.63 209	0.57 221	0.65 204	0.62 230	0.54 119	0.48 189	0.59 198	0.50 181	0.38 187	0.62 226	0.53 151	0.55 150	0.51 128	0.54 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet	0.34 90	0.31 113	0.25 112	0.38 142	0.32 141	0.30 102	0.23 119	0.46 94	0.26 109	0.41 56	0.36 100	0.58 150	0.30 140	0.24 139	0.28 68	0.26 40	0.39 63	0.34 97	0.37 49	0.26 78	0.35 50	0.22 36	0.17 101	0.24 112	0.47 120	0.39 107	0.46 96	0.51 117

MyStereo04	0.43 134	0.39 161	0.40 169	0.34 127	0.31 137	0.26 91	0.22 111	0.51 135	0.37 166	0.50 122	0.37 103	0.55 133	0.28 131	0.17 64	0.50 177	0.39 146	0.44 102	0.39 143	1.11 203	0.40 153	0.48 144	0.44 144	0.17 101	0.31 156	0.53 151	0.61 168	0.65 172	0.51 117

CIPLG	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.22 92	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.18 62	0.31 60	0.25 32	0.32 39	0.29 38

IPLGR_C	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.24 103	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.30 75	0.39 57	0.28 95	0.40 85	0.28 56	0.13 54	0.17 51	0.31 60	0.26 35	0.32 39	0.30 43

MIPNet	0.35 95	0.32 124	0.24 104	0.26 90	0.23 85	0.27 94	0.15 75	0.50 123	0.20 54	0.45 83	0.37 103	0.52 120	0.29 136	0.22 116	0.35 117	0.33 109	0.46 120	0.37 125	0.51 110	0.37 137	0.36 57	0.44 144	0.14 64	0.19 76	0.46 118	0.51 139	0.42 90	0.51 117

ACRE	0.29 55	0.26 80	0.17 51	0.22 65	0.17 41	0.24 76	0.14 66	0.50 123	0.17 31	0.46 96	0.37 103	0.45 86	0.23 99	0.25 147	0.30 74	0.30 80	0.43 93	0.29 59	0.39 57	0.29 102	0.40 85	0.27 49	0.13 54	0.18 62	0.30 56	0.26 35	0.32 39	0.29 38

UNet	0.32 77	0.28 90	0.27 119	0.29 104	0.27 113	0.31 107	0.21 106	0.41 68	0.26 109	0.41 56	0.37 103	0.39 65	0.28 131	0.25 147	0.31 84	0.30 80	0.43 93	0.35 109	0.39 57	0.26 78	0.33 41	0.32 84	0.19 123	0.26 132	0.34 68	0.37 96	0.37 67	0.41 85

FADNet-RVC-Resample	0.40 112	0.31 113	0.32 143	0.36 134	0.29 128	0.33 115	0.27 132	0.53 155	0.32 148	0.57 196	0.37 103	0.53 124	0.34 153	0.30 166	0.41 141	0.31 95	0.41 79	0.42 165	0.55 121	0.43 168	0.39 81	0.46 156	0.25 149	0.43 196	0.44 113	0.42 112	0.37 67	0.53 125

model_zeroshot	0.45 143	0.32 124	0.20 72	0.27 94	0.29 128	0.35 127	0.23 119	0.54 158	0.27 117	0.53 153	0.38 110	0.69 182	0.20 74	0.20 96	0.46 162	0.50 198	0.55 179	0.39 143	1.20 206	0.52 204	0.52 163	0.49 175	0.19 123	0.28 139	0.59 174	0.65 175	0.52 138	0.88 193

LoS_RVC	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

tt_ll	0.29 55	0.25 68	0.22 92	0.15 27	0.19 60	0.18 45	0.12 48	0.37 54	0.21 62	0.42 65	0.38 110	0.32 45	0.20 74	0.18 73	0.31 84	0.27 47	0.34 38	0.28 51	0.43 80	0.21 49	0.42 102	0.33 89	0.15 83	0.23 101	0.48 130	0.34 81	0.41 83	0.46 97

CAS	0.27 50	0.21 49	0.17 51	0.21 62	0.17 41	0.18 45	0.09 23	0.33 43	0.20 54	0.33 34	0.38 110	0.29 35	0.19 69	0.17 64	0.28 68	0.26 40	0.37 52	0.26 38	0.38 53	0.20 45	0.29 28	0.27 49	0.16 92	0.18 62	0.36 77	0.36 91	0.40 76	0.55 131

Anonymous3	0.56 181	0.45 177	0.31 138	0.31 109	0.33 146	0.46 163	0.37 158	0.57 176	0.51 193	0.56 185	0.38 110	1.04 206	0.36 162	0.26 154	0.76 227	0.69 241	0.66 206	0.58 225	1.04 195	0.51 200	0.81 237	0.97 250	0.26 153	0.29 143	0.59 174	0.62 169	0.76 197	0.56 135

sAnonymous2	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 162	0.50 198	0.53 167	0.49 192	0.80 163	0.42 162	0.53 169	0.56 203	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

CroCo_RVC	0.40 112	0.28 90	0.24 104	0.25 81	0.23 85	0.32 111	0.22 111	0.56 169	0.30 140	0.41 56	0.38 110	0.39 65	0.29 136	0.18 73	0.46 162	0.50 198	0.53 167	0.49 192	0.80 163	0.42 162	0.53 169	0.56 203	0.19 123	0.25 122	0.50 142	0.52 142	0.51 128	0.56 135

RALAANet	0.29 55	0.31 113	0.23 98	0.22 65	0.21 74	0.23 71	0.16 85	0.38 60	0.19 41	0.33 34	0.38 110	0.35 58	0.18 63	0.15 47	0.33 100	0.29 68	0.38 58	0.37 125	0.48 104	0.27 89	0.36 57	0.29 63	0.15 83	0.20 80	0.34 68	0.30 61	0.35 50	0.35 60

ADLNet	0.34 90	0.39 161	0.25 112	0.33 119	0.29 128	0.36 131	0.32 148	0.42 70	0.25 97	0.37 45	0.38 110	0.60 162	0.28 131	0.50 217	0.31 84	0.30 80	0.40 67	0.31 79	0.38 53	0.28 95	0.34 44	0.28 56	0.28 163	0.19 76	0.36 77	0.40 110	0.35 50	0.36 61

DMCA-RVC	0.31 72	0.25 68	0.28 122	0.25 81	0.27 113	0.24 76	0.25 127	0.36 49	0.31 145	0.33 34	0.38 110	0.54 127	0.24 103	0.20 96	0.40 133	0.35 122	0.35 41	0.34 97	0.35 45	0.29 102	0.37 65	0.33 89	0.22 136	0.24 112	0.29 52	0.29 57	0.36 65	0.41 85

cross-raft	0.42 129	0.32 124	0.22 92	0.32 116	0.26 106	0.32 111	0.19 101	0.54 158	0.27 117	0.55 176	0.39 120	0.58 150	0.20 74	0.20 96	0.36 121	0.48 190	0.51 154	0.37 125	1.06 200	0.44 175	0.56 184	0.59 210	0.14 64	0.25 122	0.57 166	0.54 147	0.59 156	0.59 142

CBMV	0.71 203	0.52 195	0.47 184	0.62 196	0.52 198	0.56 191	0.41 170	0.70 210	0.63 208	0.61 209	0.39 120	1.30 220	0.47 186	0.46 211	0.72 223	0.62 228	0.62 198	0.54 212	0.79 161	0.48 189	0.67 221	0.50 181	0.40 203	0.71 235	0.79 217	0.75 198	1.53 249	2.47 256
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 63	0.22 53	0.21 80	0.23 75	0.18 52	0.19 50	0.12 48	0.44 80	0.35 161	0.43 73	0.40 122	0.40 70	0.21 80	0.18 73	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.31 79	0.37 49	0.27 89	0.35 50	0.33 89	0.13 54	0.18 62	0.37 80	0.51 139	0.31 33	0.47 105

MSKI-zero shot	0.46 148	0.28 90	0.20 72	0.31 109	0.27 113	0.33 115	0.24 124	0.56 169	0.24 87	0.53 153	0.40 122	0.55 133	0.21 80	0.19 85	0.33 100	0.42 168	0.51 154	0.36 114	1.37 210	0.41 156	0.52 163	0.47 164	0.16 92	0.23 101	0.49 136	1.13 239	0.80 203	0.78 173

GES	0.40 112	0.37 145	0.25 112	0.31 109	0.30 134	0.41 151	0.26 130	0.46 94	0.28 127	0.49 117	0.40 122	0.43 76	0.26 116	0.30 166	0.45 158	0.40 152	0.53 167	0.43 167	0.97 188	0.42 162	0.50 155	0.41 131	0.23 142	0.30 147	0.38 84	0.35 86	0.47 100	0.49 114

EKT-Stereo	0.47 153	0.38 154	0.27 119	0.50 176	0.33 146	0.49 172	0.51 191	0.51 135	0.23 81	0.50 122	0.41 125	0.56 137	0.24 103	0.22 116	0.43 151	0.51 205	0.54 176	0.52 208	0.89 176	0.40 153	0.65 216	0.56 203	0.17 101	0.25 122	0.72 206	0.63 172	0.64 169	0.56 135

test-1	0.45 143	0.24 62	0.22 92	0.28 100	0.29 128	0.50 175	0.29 140	0.58 181	0.32 148	0.55 176	0.41 125	0.58 150	0.30 140	0.20 96	0.39 128	0.39 146	0.50 150	0.40 151	1.04 195	0.38 144	0.52 163	0.63 220	0.17 101	0.32 162	0.60 179	0.69 188	0.58 153	0.89 194

GEStereo_RVC	0.47 153	0.41 166	0.31 138	0.39 147	0.37 157	0.42 153	0.33 150	0.52 149	0.32 148	0.50 122	0.41 125	0.59 158	0.38 174	0.27 157	0.54 189	0.50 198	0.60 192	0.56 219	0.90 177	0.46 183	0.55 180	0.47 164	0.24 146	0.38 181	0.49 136	0.47 125	0.50 122	0.80 180

FADNet-RVC	0.41 125	0.37 145	0.28 122	0.41 156	0.33 146	0.33 115	0.32 148	0.53 155	0.30 140	0.52 146	0.41 125	0.59 158	0.35 158	0.25 147	0.51 182	0.37 135	0.43 93	0.34 97	0.75 158	0.40 153	0.38 75	0.39 120	0.28 163	0.36 173	0.47 120	0.52 142	0.40 76	0.53 125

PA-Net	0.50 163	0.59 209	0.54 202	0.40 152	0.53 201	0.42 153	0.53 201	0.56 169	0.52 196	0.46 96	0.41 125	0.49 103	0.48 187	0.49 214	0.54 189	0.42 168	0.37 52	0.44 173	0.43 80	0.45 178	0.37 65	0.48 169	0.27 157	0.39 185	0.52 148	0.87 213	0.45 95	0.99 201
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.38 104	0.38 154	0.38 161	0.34 127	0.47 182	0.32 111	0.52 196	0.40 66	0.44 181	0.41 56	0.41 125	0.56 137	0.26 116	0.41 202	0.43 151	0.30 80	0.39 63	0.33 92	0.40 67	0.27 89	0.34 44	0.27 49	0.22 136	0.24 112	0.37 80	0.47 125	0.40 76	0.44 93
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FC-DCNN	0.63 194	0.69 222	0.64 221	0.98 230	0.65 216	0.89 223	0.65 213	0.76 222	0.40 174	0.72 233	0.41 125	0.80 192	0.35 158	0.51 219	0.59 200	0.56 215	0.67 210	0.56 219	0.62 138	0.50 196	0.63 208	0.50 181	0.39 194	0.59 219	0.77 214	0.65 175	0.78 201	0.83 188

DISCO	0.32 77	0.30 105	0.23 98	0.31 109	0.28 124	0.33 115	0.30 145	0.32 39	0.29 135	0.40 54	0.41 125	0.32 45	0.20 74	0.23 133	0.32 95	0.29 68	0.42 87	0.32 89	0.46 98	0.29 102	0.36 57	0.31 73	0.19 123	0.24 112	0.37 80	0.36 91	0.41 83	0.38 73

NOSS_ROB	0.54 177	0.48 190	0.44 181	0.55 190	0.51 192	0.51 181	0.47 178	0.68 206	0.39 171	0.52 146	0.41 125	0.49 103	0.36 162	0.53 224	0.66 213	0.56 215	0.61 196	0.54 212	0.57 131	0.47 187	0.64 215	0.50 181	0.39 194	0.51 210	0.70 198	0.65 175	0.83 207	0.67 161

FC-DCNN v2	0.65 195	0.70 223	0.65 225	1.06 234	0.66 219	0.93 229	0.65 213	0.78 225	0.41 175	0.73 234	0.42 134	0.83 193	0.36 162	0.51 219	0.59 200	0.56 215	0.67 210	0.56 219	0.62 138	0.50 196	0.63 208	0.50 181	0.39 194	0.59 219	0.86 226	0.71 189	0.90 216	0.92 197

psm_up	0.42 129	0.38 154	0.41 170	0.45 164	0.33 146	0.46 163	0.27 132	0.50 123	0.51 193	0.43 73	0.42 134	0.45 86	0.40 178	0.30 166	0.40 133	0.35 122	0.47 124	0.38 132	0.56 126	0.34 127	0.39 81	0.33 89	0.25 149	0.39 185	0.54 154	0.59 161	0.56 149	0.52 121

DSFCA	0.33 85	0.39 161	0.32 143	0.31 109	0.27 113	0.35 127	0.25 127	0.36 49	0.29 135	0.32 33	0.42 134	0.38 63	0.22 92	0.19 85	0.32 95	0.31 95	0.38 58	0.36 114	0.46 98	0.26 78	0.37 65	0.37 113	0.23 142	0.24 112	0.38 84	0.35 86	0.34 47	0.43 91

R-Stereo Train	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 175	0.46 96	0.62 147

RAFT-Stereo	0.40 112	0.28 90	0.29 125	0.33 119	0.27 113	0.37 133	0.14 66	0.51 135	0.25 97	0.54 161	0.42 134	0.56 137	0.26 116	0.21 111	0.34 110	0.41 161	0.52 162	0.38 132	0.70 150	0.37 137	0.51 157	0.48 169	0.17 101	0.28 139	0.54 154	0.65 175	0.46 96	0.62 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.42 129	0.32 124	0.21 80	0.27 94	0.26 106	0.37 133	0.23 119	0.51 135	0.25 97	0.52 146	0.42 134	0.54 127	0.21 80	0.20 96	0.39 128	0.52 209	0.51 154	0.38 132	1.02 194	0.59 213	0.54 176	0.53 197	0.17 101	0.23 101	0.53 151	0.46 122	0.59 156	0.63 152

NVstereo2D	0.41 125	0.37 145	0.31 138	0.45 164	0.38 159	0.56 191	0.56 205	0.45 86	0.29 135	0.41 56	0.42 134	0.44 81	0.23 99	0.59 229	0.51 182	0.41 161	0.48 131	0.43 167	0.40 67	0.32 118	0.37 65	0.28 56	0.45 212	0.30 147	0.52 148	0.36 91	0.40 76	0.44 93

MDST_ROB	1.62 242	1.46 247	0.53 200	2.47 254	0.96 240	1.72 248	0.73 224	0.72 214	0.54 199	0.59 204	0.42 134	1.08 207	11.90 278	0.28 160	0.49 173	0.37 135	0.51 154	0.36 114	0.72 153	0.41 156	0.54 176	0.36 111	0.38 187	0.47 203	3.20 277	1.82 262	8.20 285	2.54 260

iResNet_ROB	0.35 95	0.30 105	0.27 119	0.32 116	0.21 74	0.33 115	0.22 111	0.45 86	0.27 117	0.45 83	0.42 134	0.38 63	0.48 187	0.19 85	0.28 68	0.29 68	0.45 109	0.36 114	0.55 121	0.24 68	0.37 65	0.27 49	0.19 123	0.25 122	0.44 113	0.39 107	0.47 100	0.47 105

gcap-zeroshot	0.68 200	0.31 113	0.49 191	0.39 147	0.27 113	0.40 143	0.23 119	0.57 176	0.24 87	0.56 185	0.43 143	0.68 179	0.21 80	0.22 116	0.41 141	0.50 198	0.49 138	0.37 125	7.45 268	0.57 211	0.53 169	0.52 194	0.18 116	0.23 101	0.43 111	0.54 147	0.54 143	0.60 143

GLC_STEREO	0.36 100	0.31 113	0.29 125	0.31 109	0.27 113	0.30 102	0.23 119	0.49 115	0.22 76	0.54 161	0.43 143	0.48 99	0.21 80	0.22 116	0.29 72	0.31 95	0.54 176	0.33 92	0.47 102	0.30 107	0.60 202	0.46 156	0.18 116	0.24 112	0.39 91	0.28 54	0.57 151	0.42 88

STTStereo	0.39 110	0.42 169	0.43 176	0.37 138	0.43 170	0.34 125	0.49 190	0.37 54	0.33 155	0.38 50	0.43 143	0.51 111	0.30 140	0.38 194	0.47 167	0.32 104	0.41 79	0.40 151	0.40 67	0.29 102	0.36 57	0.28 56	0.22 136	0.28 139	0.40 95	0.45 121	0.40 76	0.62 147

GANetREF_RVC	0.61 190	0.56 205	0.58 210	0.56 191	0.52 198	0.55 189	0.52 196	0.85 228	0.63 208	0.78 239	0.44 146	1.00 204	0.63 203	0.34 181	0.62 206	0.44 174	0.53 167	0.51 202	0.85 171	0.51 200	0.63 208	0.48 169	0.48 214	0.59 219	0.71 203	0.65 175	0.81 204	0.79 175
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
IER	0.29 55	0.24 62	0.24 104	0.24 77	0.21 74	0.25 85	0.17 90	0.35 48	0.21 62	0.36 41	0.45 147	0.51 111	0.20 74	0.24 139	0.32 95	0.29 68	0.38 58	0.31 79	0.33 39	0.23 59	0.33 41	0.27 49	0.20 133	0.19 76	0.30 56	0.32 67	0.35 50	0.39 81

SACVNet	0.46 148	0.42 169	0.38 161	0.44 163	0.41 167	0.40 143	0.43 173	0.52 149	0.47 188	0.52 146	0.45 147	0.45 86	0.25 112	0.32 177	0.44 156	0.40 152	0.50 150	0.45 180	0.63 142	0.48 189	0.51 157	0.43 140	0.29 169	0.34 167	0.64 188	0.58 158	0.62 165	0.61 145

ICVP	0.43 134	0.38 154	0.47 184	0.40 152	0.36 153	0.40 143	0.28 135	0.47 104	0.33 155	0.46 96	0.45 147	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.40 133	0.38 142	0.45 109	0.39 143	0.53 117	0.39 149	0.43 112	0.59 210	0.55 224	0.34 167	0.48 130	0.55 150	0.51 128	0.55 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	8.90 282	0.24 62	0.17 51	0.40 152	0.21 74	0.44 160	0.17 90	0.55 164	0.23 81	0.52 146	0.45 147	0.58 150	0.16 49	0.20 96	0.40 133	0.47 185	0.49 138	0.37 125	0.63 142	0.38 144	0.48 144	0.38 119	0.14 64	0.20 80	229.91 297	0.56 153	0.60 161	0.99 201

CBMV_ROB	0.94 220	0.44 175	0.50 194	0.88 222	0.71 221	0.65 204	0.52 196	0.70 210	0.38 167	0.55 176	0.45 147	6.22 274	2.33 251	0.51 219	0.50 177	0.43 170	0.61 196	0.46 184	1.38 212	0.94 246	0.56 184	0.46 156	0.41 204	0.48 204	0.81 223	1.01 233	1.28 240	1.19 210

RAFT-Test	0.43 134	0.31 113	0.21 80	0.37 138	0.26 106	0.35 127	0.22 111	0.53 155	0.24 87	0.53 153	0.46 152	0.54 127	0.22 92	0.20 96	0.37 123	0.51 205	0.51 154	0.37 125	1.04 195	0.48 189	0.55 180	0.50 181	0.16 92	0.23 101	0.56 164	0.51 139	0.62 165	0.65 158

iRaft-Stereo_20w	0.51 166	0.32 124	0.83 239	0.81 217	0.32 141	0.47 168	0.31 147	0.55 164	0.28 127	0.54 161	0.46 152	0.59 158	0.14 34	0.22 116	0.41 141	0.39 146	0.49 138	0.33 92	0.88 175	0.43 168	0.49 148	0.39 120	0.15 83	0.18 62	0.72 206	0.88 214	1.07 229	1.22 214

UDGNet	0.49 159	0.45 177	0.30 128	1.05 233	0.79 227	0.91 226	0.70 220	0.47 104	0.30 140	0.45 83	0.46 152	0.45 86	0.16 49	1.01 252	0.30 74	0.30 80	0.45 109	0.39 143	0.50 107	0.32 118	0.49 148	0.36 111	0.57 226	0.23 101	0.54 154	0.42 112	0.43 92	0.47 105

CC-Net-ROB	0.71 203	0.91 236	0.59 213	1.38 242	0.85 232	1.25 241	0.86 231	0.69 208	0.45 184	0.71 230	0.47 155	1.95 229	0.34 153	0.62 236	0.49 173	0.33 109	0.52 162	0.48 187	1.06 200	0.43 168	0.40 85	0.27 49	0.85 245	0.41 189	0.65 189	0.64 173	0.56 149	0.93 198

NCCL2	0.49 159	0.47 183	0.48 187	0.40 152	0.38 159	0.38 137	0.33 150	0.55 164	0.44 181	0.58 199	0.47 155	0.53 124	0.36 162	0.28 160	0.57 196	0.47 185	0.49 138	0.45 180	0.57 131	0.44 175	0.56 184	0.54 201	0.34 177	0.45 201	0.70 198	0.72 191	0.61 164	0.81 183

IPLGR	0.38 104	0.41 166	0.25 112	0.35 133	0.32 141	0.28 98	0.18 97	0.50 123	0.27 117	0.48 110	0.48 157	0.52 120	0.25 112	0.22 116	0.37 123	0.31 95	0.42 87	0.39 143	0.63 142	0.38 144	0.40 85	0.48 169	0.14 64	0.22 93	0.48 130	0.47 125	0.48 104	0.46 97

UCFNet_RVC	0.42 129	0.52 195	0.34 152	0.47 170	0.42 168	0.42 153	0.30 145	0.49 115	0.32 148	0.51 138	0.48 157	0.68 179	0.36 162	0.26 154	0.40 133	0.32 104	0.41 79	0.38 132	0.48 104	0.30 107	0.45 131	0.31 73	0.28 163	0.30 147	0.61 182	0.49 130	0.48 104	0.61 145

AF-Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

stereogan	0.49 159	0.47 183	0.46 182	0.52 181	0.54 203	0.56 191	0.48 185	0.52 149	0.45 184	0.39 52	0.49 159	0.70 183	0.49 191	0.34 181	0.49 173	0.40 152	0.45 109	0.40 151	0.63 142	0.41 156	0.43 112	0.39 120	0.38 187	0.37 179	0.47 120	0.50 133	0.77 199	0.60 143

Nwc_Net	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.39 147	0.44 172	0.43 158	0.38 161	0.44 80	0.43 178	0.37 45	0.49 159	0.58 150	0.32 148	0.31 172	0.41 141	0.36 129	0.35 41	0.36 114	0.45 88	0.30 107	0.34 44	0.30 66	0.33 174	0.30 147	0.38 84	0.42 112	0.59 156	0.47 105

CFNet_RVC	0.38 104	0.40 164	0.33 146	0.38 142	0.35 152	0.38 137	0.25 127	0.44 80	0.28 127	0.45 83	0.49 159	0.46 93	0.26 116	0.24 139	0.40 133	0.33 109	0.43 93	0.36 114	0.44 83	0.31 114	0.43 112	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.49 136	0.49 130	0.50 122	0.52 121

NaN_ROB	0.56 181	0.47 183	0.48 187	0.51 179	0.59 210	0.42 153	0.39 166	0.72 214	0.48 190	0.64 217	0.49 159	1.54 224	0.48 187	0.32 177	0.47 167	0.36 129	0.42 87	0.40 151	0.55 121	0.46 183	0.38 75	0.33 89	0.27 157	0.49 205	0.68 194	0.75 198	0.72 189	1.21 212

DLCB_ROB	0.40 112	0.36 139	0.35 156	0.32 116	0.32 141	0.31 107	0.27 132	0.42 70	0.34 159	0.46 96	0.49 159	0.54 127	0.37 169	0.30 166	0.37 123	0.33 109	0.44 102	0.38 132	0.40 67	0.32 118	0.44 120	0.34 97	0.27 157	0.31 156	0.81 223	0.57 157	0.55 146	0.46 97

CASS	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.45 164	0.38 159	0.47 168	0.33 150	0.60 194	0.38 167	0.62 212	0.50 165	0.56 137	0.38 174	0.22 116	0.43 151	0.37 135	0.64 202	0.39 143	0.94 183	0.39 149	0.57 192	0.51 190	0.27 157	0.26 132	0.63 186	0.56 153	0.68 177	0.81 183
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.47 153	0.42 169	0.33 146	0.43 162	0.42 168	0.48 171	0.35 154	0.51 135	0.33 155	0.54 161	0.50 165	0.63 168	0.34 153	0.35 184	0.47 167	0.39 146	0.53 167	0.38 132	0.79 161	0.51 200	0.48 144	0.41 131	0.30 172	0.30 147	0.52 148	0.59 161	0.63 168	0.72 168

DPSNet	1.63 243	0.63 216	0.62 219	0.87 221	0.82 230	1.02 234	0.59 208	0.68 206	0.90 234	0.45 83	0.50 165	5.87 271	2.58 254	0.29 164	1.06 253	1.04 264	1.03 240	0.91 255	13.68 280	0.88 243	1.24 259	0.89 247	1.13 252	1.02 257	1.25 248	1.42 252	1.17 233	1.35 221

HBP-ISP	0.60 189	0.53 200	0.58 210	0.79 216	0.57 208	0.61 199	0.52 196	0.70 210	0.38 167	0.62 212	0.51 168	0.67 175	0.31 145	0.60 232	0.68 217	0.66 236	0.57 188	0.48 187	0.52 112	0.48 189	0.65 216	0.65 224	0.38 187	0.52 211	0.68 194	0.77 202	1.06 227	0.73 170

AACVNet	0.41 125	0.37 145	0.33 146	0.41 156	0.45 178	0.42 153	0.28 135	0.48 110	0.32 148	0.50 122	0.51 168	0.47 97	0.24 103	0.26 154	0.41 141	0.36 129	0.47 124	0.42 165	0.52 112	0.42 162	0.42 102	0.39 120	0.26 153	0.32 162	0.47 120	0.50 133	0.50 122	0.62 147

RTS	0.77 207	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 213	0.53 201	0.66 200	0.73 218	0.42 65	0.51 168	0.86 195	0.50 192	0.35 184	0.68 217	0.57 221	0.82 231	0.51 202	1.59 215	0.64 221	0.63 208	0.60 213	0.36 183	0.50 206	0.80 220	3.82 280	0.83 207	1.23 216

RTSA	0.77 207	0.45 177	0.41 170	0.46 167	0.44 172	0.77 213	0.53 201	0.66 200	0.73 218	0.42 65	0.51 168	0.86 195	0.50 192	0.35 184	0.68 217	0.57 221	0.82 231	0.51 202	1.59 215	0.64 221	0.63 208	0.60 213	0.36 183	0.50 206	0.80 220	3.82 280	0.83 207	1.23 216

ADCRef	0.48 157	0.37 145	0.33 146	0.33 119	0.31 137	0.44 160	0.38 161	0.47 104	0.68 213	0.47 104	0.51 168	0.56 137	0.35 158	0.27 157	0.43 151	0.40 152	0.47 124	0.44 173	0.84 169	0.37 137	0.49 148	0.48 169	0.30 172	0.31 156	0.49 136	0.88 214	0.49 115	1.04 205

HSM	0.40 112	0.37 145	0.30 128	0.39 147	0.36 153	0.33 115	0.28 135	0.56 169	0.29 135	0.50 122	0.51 168	0.49 103	0.37 169	0.24 139	0.39 128	0.34 118	0.52 162	0.36 114	0.50 107	0.35 131	0.49 148	0.35 99	0.19 123	0.29 143	0.48 130	0.54 147	0.54 143	0.55 131

CFNet_pseudo	0.38 104	0.32 124	0.34 152	0.41 156	0.33 146	0.38 137	0.28 135	0.51 135	0.29 135	0.54 161	0.52 174	0.46 93	0.42 181	0.24 139	0.41 141	0.33 109	0.39 63	0.36 114	0.46 98	0.25 70	0.38 75	0.31 73	0.19 123	0.26 132	0.43 111	0.46 122	0.52 138	0.55 131

APVNet	0.42 129	0.37 145	0.30 128	0.36 134	0.39 163	0.47 168	0.36 157	0.51 135	0.32 148	0.36 41	0.52 174	0.41 73	0.24 103	0.30 166	0.45 158	0.48 190	0.55 179	0.48 187	0.63 142	0.45 178	0.45 131	0.35 99	0.26 153	0.36 173	0.47 120	0.35 86	0.60 161	0.45 95

FADNet	0.46 148	0.38 154	0.31 138	0.42 160	0.32 141	0.40 143	0.46 177	0.59 188	0.35 161	0.56 185	0.53 176	0.59 158	0.39 177	0.28 160	0.50 177	0.38 142	0.40 67	0.39 143	0.94 183	0.43 168	0.46 135	0.41 131	0.29 169	0.31 156	0.55 161	0.62 169	0.48 104	0.63 152

DeepPrunerF	0.55 179	0.29 101	0.30 128	0.37 138	0.86 233	0.30 102	0.37 158	0.42 70	0.34 159	0.34 38	0.53 176	0.34 53	0.22 92	0.31 172	0.38 126	0.40 152	0.42 87	0.34 97	0.56 126	0.36 133	0.41 94	0.33 89	0.27 157	0.26 132	4.90 283	0.50 133	0.38 70	0.46 97

DeepPruner_ROB	0.43 134	0.36 139	0.37 160	0.38 142	0.39 163	0.37 133	0.26 130	0.45 86	0.36 164	0.50 122	0.53 176	0.47 97	0.40 178	0.23 133	0.56 195	0.38 142	0.48 131	0.44 173	0.51 110	0.35 131	0.57 192	0.45 149	0.27 157	0.32 162	0.47 120	0.68 184	0.52 138	0.45 95

Any-RAFT	0.43 134	0.27 85	0.51 196	0.37 138	0.28 124	0.31 107	0.21 106	0.50 123	0.26 109	0.48 110	0.54 179	0.57 145	0.19 69	0.19 85	0.33 100	0.37 135	0.49 138	0.34 97	0.83 166	0.33 124	0.53 169	0.42 135	0.17 101	0.23 101	0.70 198	0.84 208	0.50 122	0.89 194

PWCDC_ROB	0.45 143	0.20 37	0.30 128	0.20 58	0.33 146	0.23 71	0.29 140	0.26 27	0.96 238	0.21 20	0.54 179	0.30 39	2.04 248	0.49 214	0.51 182	0.41 161	0.38 58	0.41 159	0.39 57	0.37 137	0.37 65	0.61 216	0.35 180	0.31 156	0.24 28	0.49 130	0.35 50	0.53 125

IGEV_Zeroshot_test	0.50 163	0.33 134	0.81 238	0.76 212	0.36 153	0.38 137	0.47 178	0.58 181	0.27 117	0.53 153	0.55 181	0.60 162	0.18 63	0.22 116	0.34 110	0.47 185	0.50 150	0.34 97	0.92 180	0.43 168	0.56 184	0.50 181	0.15 83	0.24 112	0.80 220	0.68 184	0.69 179	0.77 171

CES	0.33 85	0.19 31	0.19 70	0.19 49	0.21 74	0.20 54	0.09 23	0.85 228	0.18 38	0.42 65	0.55 181	0.49 103	0.16 49	0.20 96	0.31 84	0.37 135	0.47 124	0.28 51	0.41 74	0.24 68	0.66 219	0.35 99	0.17 101	0.18 62	0.42 105	0.33 73	0.42 90	0.50 115

iResNet	0.59 187	0.41 166	0.43 176	0.52 181	0.48 183	0.66 206	0.40 169	0.65 198	0.43 178	0.50 122	0.55 181	1.10 208	1.23 233	0.24 139	0.57 196	0.40 152	0.53 167	0.45 180	1.70 220	0.45 178	0.45 131	0.43 140	0.33 174	0.52 211	0.55 161	0.60 165	0.67 176	0.67 161

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 271	0.38 154	0.80 237	0.54 186	0.45 178	0.81 218	0.59 208	0.59 188	0.42 176	0.58 199	0.56 184	0.66 172	0.21 80	0.23 133	0.50 177	0.67 239	0.55 179	0.44 173	94.83 295	0.38 144	0.53 169	0.44 144	0.16 92	0.22 93	0.72 206	0.85 210	0.71 186	1.22 214

HGLStereo	0.32 77	0.32 124	0.25 112	0.27 94	0.27 113	0.28 98	0.17 90	0.39 65	0.23 81	0.40 54	0.56 184	0.33 49	0.19 69	0.24 139	0.30 74	0.34 118	0.44 102	0.39 143	0.41 74	0.28 95	0.39 81	0.32 84	0.18 116	0.25 122	0.40 95	0.38 98	0.35 50	0.33 54

iResNetv2_ROB	0.37 102	0.30 105	0.23 98	0.34 127	0.29 128	0.38 137	0.22 111	0.46 94	0.25 97	0.46 96	0.56 184	0.56 137	0.41 180	0.22 116	0.30 74	0.29 68	0.40 67	0.34 97	0.66 148	0.31 114	0.40 85	0.32 84	0.23 142	0.30 147	0.44 113	0.36 91	0.50 122	0.46 97

DN-CSS_ROB	0.36 100	0.31 113	0.30 128	0.31 109	0.30 134	0.25 85	0.17 90	0.51 135	0.25 97	0.51 138	0.56 184	0.56 137	0.36 162	0.18 73	0.31 84	0.28 51	0.41 79	0.31 79	0.81 165	0.27 89	0.37 65	0.25 42	0.22 136	0.32 162	0.37 80	0.32 67	0.41 83	0.38 73

XQC	0.74 205	0.75 227	0.58 210	0.77 214	0.74 223	0.79 215	0.72 223	0.86 230	0.77 222	0.73 234	0.57 188	0.86 195	0.81 211	0.60 232	0.79 230	0.58 225	0.63 200	0.53 210	1.04 195	0.59 213	0.68 224	0.70 231	0.52 219	0.57 218	0.90 228	1.03 235	1.04 225	0.77 171

CSAN	0.70 201	0.70 223	0.60 218	0.68 202	0.61 214	0.58 195	0.48 185	0.77 224	0.73 218	0.79 241	0.57 188	1.34 222	1.03 225	0.35 184	0.58 199	0.45 176	0.57 188	0.53 210	0.74 156	0.60 216	0.58 195	0.51 190	0.44 211	0.61 223	0.77 214	1.10 237	0.88 215	1.19 210

XPNet_ROB	0.55 179	0.57 207	0.42 173	0.41 156	0.44 172	0.49 172	0.43 173	0.40 66	0.47 188	0.48 110	0.57 188	1.88 228	0.36 162	0.31 172	0.52 186	0.43 170	0.65 204	0.43 167	0.60 137	0.39 149	0.53 169	0.66 225	0.34 177	0.38 181	0.49 136	0.53 146	0.96 219	0.64 154

SQANet	1.43 239	2.22 257	0.78 236	2.62 258	1.77 252	2.84 259	2.44 254	0.73 216	0.53 197	0.87 245	0.58 191	2.10 234	0.64 204	2.13 256	0.50 177	0.40 152	0.67 210	0.59 226	7.14 267	0.54 205	0.49 148	0.45 149	2.94 265	0.45 201	0.75 211	0.89 219	0.97 220	1.58 229

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 177	0.31 113	0.75 233	0.59 194	0.31 137	0.67 209	0.41 170	0.55 164	0.30 140	0.58 199	0.59 192	0.66 172	0.21 80	0.22 116	0.47 167	0.54 213	0.55 179	0.50 197	0.98 192	0.47 187	0.51 157	0.47 164	0.13 54	0.26 132	0.70 198	0.88 214	0.68 177	1.17 208

NCC-stereo	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 192	0.50 175	0.51 191	0.51 135	0.57 201	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 189	0.53 187	0.41 161	0.46 120	0.50 197	0.58 133	0.41 156	0.43 112	0.40 126	0.43 209	0.36 173	0.57 166	0.72 191	0.73 193	0.65 158

Abc-Net	0.51 166	0.47 183	0.43 176	0.49 174	0.51 192	0.50 175	0.51 191	0.51 135	0.57 201	0.36 41	0.59 192	0.62 164	0.55 196	0.36 189	0.53 187	0.41 161	0.46 120	0.50 197	0.58 133	0.41 156	0.43 112	0.40 126	0.43 209	0.36 173	0.57 166	0.72 191	0.73 193	0.65 158
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MLCV	0.46 148	0.38 154	0.34 152	0.54 186	0.39 163	0.49 172	0.33 150	0.59 188	0.31 145	0.49 117	0.59 192	0.72 184	0.57 199	0.22 116	0.39 128	0.29 68	0.49 138	0.38 132	1.01 193	0.33 124	0.42 102	0.43 140	0.28 163	0.36 173	0.51 145	0.56 153	0.54 143	0.54 129

FADNet_RVC	0.59 187	0.48 190	0.39 166	0.65 200	0.45 178	0.40 143	0.35 154	0.61 195	0.42 176	0.62 212	0.60 196	0.94 201	0.78 210	0.38 194	0.79 230	0.38 142	0.60 192	0.55 217	1.68 218	0.51 200	0.58 195	0.72 235	0.28 163	0.42 193	0.50 142	0.68 184	0.51 128	0.69 166

RTSC	0.47 153	0.36 139	0.33 146	0.36 134	0.38 159	0.41 151	0.35 154	0.50 123	0.48 190	0.44 79	0.60 196	0.42 75	0.38 174	0.29 164	0.64 212	0.45 176	0.62 198	0.41 159	0.83 166	0.36 133	0.54 176	0.49 175	0.23 142	0.38 181	0.47 120	0.50 133	0.60 161	0.91 196

ACVNet-4b	1.66 244	2.40 258	1.10 253	2.76 260	2.09 259	3.09 262	3.08 267	1.03 239	0.99 241	1.10 260	0.61 198	2.97 250	1.00 224	2.77 266	0.73 224	0.66 236	1.26 249	0.73 243	4.74 251	1.07 253	0.57 192	0.49 175	3.77 268	0.67 232	1.06 239	0.96 225	1.18 237	1.85 242

pcwnet_v2	0.45 143	0.36 139	0.38 161	0.47 170	0.37 157	0.46 163	0.38 161	0.51 135	0.35 161	0.54 161	0.61 198	0.50 110	0.75 207	0.35 184	0.46 162	0.36 129	0.47 124	0.38 132	0.53 117	0.30 107	0.42 102	0.31 73	0.25 149	0.32 162	0.58 173	0.58 158	0.59 156	0.68 165

RP	0.43 134	0.45 177	0.48 187	0.48 173	0.43 170	0.46 163	0.47 178	0.47 104	0.45 184	0.34 38	0.61 198	0.57 145	0.42 181	0.33 179	0.40 133	0.35 122	0.43 93	0.35 109	0.49 106	0.34 127	0.38 75	0.37 113	0.29 169	0.35 169	0.49 136	0.44 117	0.53 141	0.58 140

ADCP+	0.49 159	0.35 137	0.36 159	0.33 119	0.26 106	0.39 142	0.38 161	0.48 110	0.98 239	0.42 65	0.61 198	0.85 194	0.26 116	0.30 166	0.33 100	0.32 104	0.41 79	0.35 109	0.62 138	0.27 89	0.41 94	0.37 113	0.24 146	0.22 93	0.41 100	1.72 260	0.43 92	1.18 209

FBW_ROB	0.91 218	0.96 239	0.70 230	1.45 244	0.89 236	1.09 237	0.86 231	0.66 200	0.53 197	0.56 185	0.61 198	1.19 212	0.77 209	0.79 243	0.63 209	0.43 170	0.70 216	0.52 208	4.11 247	0.43 168	0.60 202	0.46 156	0.95 248	0.94 253	0.75 211	0.85 210	0.85 212	1.31 218

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 212	0.70 223	0.52 199	0.96 229	0.67 220	0.87 222	0.76 226	1.02 238	0.93 236	0.78 239	0.62 203	1.32 221	0.98 222	0.64 238	0.78 229	0.52 209	0.51 154	0.45 180	1.73 222	0.46 183	0.67 221	0.70 231	0.61 230	0.56 215	1.11 242	1.24 246	0.99 224	1.46 224

HSM-Net_RVC	0.50 163	0.37 145	0.39 166	0.56 191	0.44 172	0.46 163	0.28 135	0.55 164	0.39 171	0.57 196	0.63 204	0.89 198	0.56 198	0.31 172	0.39 128	0.35 122	0.49 138	0.41 159	0.56 126	0.34 127	0.47 141	0.46 156	0.28 163	0.41 189	0.67 190	0.79 206	0.77 199	0.72 168
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	0.56 181	0.50 193	0.39 166	0.42 160	0.36 153	0.51 181	0.55 204	0.58 181	1.58 260	0.56 185	0.64 205	0.62 164	0.37 169	0.33 179	0.41 141	0.39 146	0.48 131	0.40 151	0.73 155	0.38 144	0.59 198	0.52 194	0.34 177	0.35 169	0.63 186	0.68 184	0.57 151	1.34 220

SHD	0.65 195	0.44 175	0.55 205	0.57 193	0.55 205	0.50 175	0.48 185	0.74 217	0.69 215	0.63 216	0.65 206	0.68 179	0.97 221	0.42 204	0.81 234	0.57 221	0.69 215	0.50 197	1.20 206	0.56 210	0.66 219	0.68 227	0.39 194	0.52 211	0.68 194	0.78 205	0.70 184	1.03 204

otaku	1.67 245	2.58 264	0.90 246	2.93 262	2.07 256	3.14 264	2.73 258	0.88 231	0.84 231	1.00 250	0.66 207	2.38 237	0.95 219	2.39 258	0.67 215	0.52 209	0.79 227	0.62 230	8.04 272	0.90 244	0.59 198	0.53 197	3.56 266	0.62 226	0.95 232	0.96 225	1.19 238	1.74 235

PSMNet-ADL	0.56 181	0.47 183	0.47 184	0.52 181	0.48 183	0.51 181	0.47 178	0.58 181	0.46 187	0.64 217	0.68 208	0.77 190	0.81 211	0.39 197	0.51 182	0.46 178	0.53 167	0.41 159	1.18 204	0.50 196	0.54 176	0.45 149	0.39 194	0.35 169	0.56 164	0.67 183	0.85 212	0.50 115

LoS	0.41 125	0.33 134	0.21 80	0.28 100	0.31 137	0.27 94	0.16 85	1.20 247	0.22 76	0.76 237	0.69 209	0.57 145	0.27 129	0.20 96	0.31 84	0.39 146	0.46 120	0.29 59	0.52 112	0.26 78	0.52 163	0.37 113	0.17 101	0.18 62	0.59 174	0.47 125	0.48 104	0.58 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RGC	0.56 181	0.53 200	0.64 221	0.54 186	0.54 203	0.59 197	0.43 173	0.58 181	0.60 205	0.45 83	0.70 210	0.65 171	0.69 206	0.44 208	0.60 202	0.46 178	0.49 138	0.44 173	0.62 138	0.44 175	0.47 141	0.42 135	0.39 194	0.42 193	0.62 185	0.77 202	0.72 189	0.79 175

SAMSARA	1.12 228	0.61 215	0.85 241	0.70 204	0.65 216	0.66 206	0.66 215	1.25 250	0.98 239	0.77 238	0.70 210	0.93 200	2.06 249	0.59 229	1.05 252	0.80 249	0.77 226	0.75 244	1.62 217	0.77 235	1.27 261	1.40 274	0.42 208	0.78 241	2.33 265	2.27 272	2.28 265	2.31 250

ACV-stereo	7.10 281	0.73 226	0.54 202	0.90 224	0.55 205	1.06 235	0.71 222	0.67 205	0.77 222	0.68 228	0.72 212	0.77 190	5.44 268	0.42 204	0.90 245	1.02 263	0.85 237	0.56 219	167.64 296	1.28 262	0.85 239	0.71 234	0.63 232	0.56 215	0.57 166	0.66 181	0.72 189	0.80 180

iinet-f	0.34 90	0.26 80	0.24 104	0.24 77	0.18 52	0.35 127	0.16 85	0.33 43	0.21 62	0.42 65	0.73 213	0.44 81	0.35 158	0.18 73	0.30 74	0.34 118	0.43 93	0.28 51	0.86 173	0.33 124	0.40 85	0.26 45	0.17 101	0.18 62	0.39 91	0.29 57	0.46 96	0.39 81

DAS	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 196	0.48 183	0.54 187	0.48 185	0.59 188	0.67 211	0.45 83	0.73 213	1.19 212	0.62 201	0.25 147	0.54 189	0.46 178	0.71 218	0.51 202	0.96 185	0.66 223	0.56 184	0.63 220	0.41 204	0.62 226	0.71 203	0.72 191	0.82 205	0.79 175

SepStereo	0.61 190	0.42 169	0.30 128	0.62 196	0.48 183	0.54 187	0.48 185	0.59 188	0.67 211	0.45 83	0.73 213	1.19 212	0.62 201	0.25 147	0.54 189	0.46 178	0.71 218	0.51 202	0.96 185	0.66 223	0.56 184	0.63 220	0.41 204	0.62 226	0.71 203	0.72 191	0.82 205	0.79 175

GwcNet-ADL	0.56 181	0.57 207	0.48 187	0.72 207	0.51 192	0.55 189	0.42 172	0.58 181	0.38 167	0.54 161	0.73 213	0.89 198	0.48 187	0.39 197	0.46 162	0.46 178	0.56 185	0.43 167	0.90 177	0.48 189	0.49 148	0.51 190	0.38 187	0.35 169	0.61 182	0.75 198	0.53 141	0.85 190

RainbowNet	1.68 246	2.49 259	1.41 261	2.98 263	2.30 263	3.12 263	2.99 264	1.00 236	0.77 222	1.29 268	0.74 217	2.63 241	1.68 241	2.76 265	1.03 250	0.77 246	1.07 244	0.76 245	2.86 236	1.15 255	0.74 231	0.59 210	3.90 269	0.77 238	1.10 241	1.16 240	1.31 244	2.07 246

STTRV1_RVC		0.66 220	0.50 194	0.82 218	0.61 214	0.81 218	0.69 219	0.76 222	0.76 221	0.71 230	0.74 217	1.29 219	1.60 239	0.78 242	0.99 249	0.50 198	1.15 246	0.57 223		1.10 254	1.18 256	0.79 241		0.87 247	0.83 225	0.95 224	1.11 230	2.15 248

SGM-ForestM	1.56 240	1.80 252	0.59 213	1.74 245	0.86 233	1.83 249	1.08 240	1.28 251	0.81 227	0.56 185	0.74 217	5.35 264	3.72 259	0.41 202	0.47 167	0.37 135	0.59 191	0.44 173	5.02 254	0.43 168	0.55 180	0.39 120	0.39 194	0.50 206	2.80 272	1.97 264	4.37 282	3.15 265

ETE_ROB	0.66 198	0.65 218	0.42 173	0.54 186	0.51 192	0.66 206	0.47 178	0.51 135	0.58 203	0.52 146	0.75 220	2.41 238	0.44 183	0.40 199	0.61 203	0.48 190	0.70 216	0.50 197	0.72 153	0.50 196	0.62 207	0.61 216	0.39 194	0.44 199	0.60 179	0.72 191	1.17 233	0.85 190

LALA_ROB	0.65 195	0.64 217	0.51 196	0.50 176	0.50 189	0.65 204	0.51 191	0.54 158	0.65 210	0.55 176	0.75 220	2.33 236	0.45 185	0.38 194	0.71 222	0.47 185	0.67 210	0.57 223	0.66 148	0.49 195	0.60 202	0.62 218	0.38 187	0.43 196	0.54 154	0.71 189	0.95 218	0.80 180

PWC_ROB	0.76 206	0.54 203	0.66 228	0.47 170	0.56 207	0.52 185	0.70 220	0.65 198	1.26 250	0.47 104	0.75 220	0.74 186	2.10 250	0.40 199	0.79 230	0.51 205	0.83 234	0.60 227	1.37 210	0.68 226	0.78 233	0.68 227	0.35 180	0.65 230	0.60 179	0.59 161	0.76 197	1.59 232

SGM_RVC	1.34 235	1.03 242	0.59 213	1.32 241	0.94 238	1.23 240	0.85 229	0.94 233	0.78 225	0.61 209	0.75 220	2.55 240	1.51 238	0.36 189	0.49 173	0.37 135	0.56 185	0.43 167	4.91 253	0.45 178	0.56 184	0.37 113	0.37 185	0.56 215	1.41 250	1.19 243	3.13 277	8.03 282
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	1.72 247	2.71 267	0.98 249	3.00 264	2.17 261	3.23 265	2.98 262	0.96 234	0.92 235	1.04 257	0.76 224	2.47 239	0.76 208	2.51 260	0.68 217	0.53 212	0.83 234	0.65 233	8.03 271	0.98 248	0.60 202	0.54 201	3.62 267	0.61 223	1.02 237	1.23 244	1.17 233	1.58 229

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 226	1.02 240	0.89 245	1.25 239	0.83 231	0.90 225	1.07 239	1.23 249	1.56 258	1.03 254	0.76 224	1.19 212	0.86 214	0.98 250	0.98 248	0.74 244	0.64 202	0.72 242	3.50 240	0.86 242	0.85 239	0.98 253	0.82 244	0.89 249	1.20 245	0.93 223	0.86 214	1.68 234

DCVSM-stereo	0.70 201	0.52 195	0.49 191	0.70 204	0.52 198	0.91 226	0.58 206	0.66 200	0.60 205	0.65 223	0.77 226	2.08 233	1.09 227	0.37 192	0.45 158	0.49 195	0.54 176	0.44 173	1.42 213	0.68 226	0.53 169	0.52 194	0.68 236	0.44 199	0.57 166	0.66 181	0.65 172	0.83 188

ITSA-stereo	0.66 198	0.55 204	0.43 176	0.95 228	0.60 212	0.50 175	0.47 178	0.69 208	0.51 193	0.64 217	0.79 227	1.00 204	1.08 226	0.47 212	0.62 206	0.48 190	0.60 192	0.49 192	0.91 179	0.37 137	0.52 163	0.53 197	0.38 187	0.41 189	0.74 209	0.86 212	0.66 175	1.65 233

ADCPNet	0.84 212	0.59 209	0.55 205	0.63 199	0.73 222	0.63 200	0.74 225	0.75 221	0.84 231	0.64 217	0.79 227	0.73 185	1.44 236	0.50 217	0.74 225	0.65 234	0.71 218	0.54 212	1.84 225	0.71 229	0.79 235	0.78 240	0.53 221	0.60 222	0.93 231	1.31 248	0.83 207	2.11 247

DDUNet	1.05 222	1.89 254	0.53 200	2.36 252	2.10 260	2.19 251	2.32 253	0.54 158	0.68 213	0.48 110	0.80 229	1.20 216	0.24 103	2.51 260	0.69 221	0.55 214	0.83 234	0.49 192	1.68 218	0.57 211	0.75 232	0.64 223	1.31 257	0.39 185	0.57 166	0.59 161	0.69 179	0.67 161

ADCMid	0.80 209	0.59 209	0.57 209	0.53 184	0.59 210	0.75 211	0.76 226	0.93 232	1.21 247	0.54 161	0.80 229	0.99 202	0.98 222	0.44 208	0.84 238	0.60 226	0.74 222	0.55 217	1.72 221	0.55 208	0.79 235	0.81 243	0.60 229	0.50 206	0.79 217	0.90 220	0.71 186	1.76 238

AnyNet_C32	0.85 214	0.47 183	0.49 191	0.50 176	0.51 192	0.63 200	0.58 206	0.74 217	1.45 255	0.60 206	0.80 229	0.74 186	0.50 192	0.49 214	0.82 235	0.68 240	0.75 224	0.68 238	1.18 204	0.54 205	0.98 246	0.88 246	0.48 214	0.61 223	0.74 209	0.98 229	0.71 186	4.30 273

SFCPSM	0.82 210	0.59 209	0.46 182	0.60 195	0.53 201	0.60 198	0.51 191	0.66 200	0.62 207	0.55 176	0.81 232	1.44 223	2.03 247	0.37 192	0.55 194	0.48 190	0.55 179	0.48 187	4.41 248	0.83 238	0.59 198	0.58 209	0.45 212	0.38 181	0.70 198	0.74 197	0.69 179	0.99 201

pmcnn	0.86 215	0.56 205	0.38 161	0.70 204	0.60 212	0.81 218	0.62 211	0.63 197	0.44 181	0.49 117	0.81 232	1.86 227	2.35 252	0.23 133	0.54 189	0.64 233	0.74 222	0.54 212	2.20 231	0.60 216	0.94 244	0.57 207	0.51 218	0.53 214	0.78 216	0.75 198	1.48 246	2.01 244

UDG	1.07 224	1.95 255	0.54 202	2.29 250	2.24 262	2.00 250	2.51 255	0.59 188	0.72 217	0.59 204	0.83 234	1.14 211	0.31 145	2.36 257	0.66 213	0.50 198	0.89 238	0.61 229	1.81 224	0.61 219	0.78 233	0.70 231	1.26 256	0.43 196	0.61 182	0.64 173	0.69 179	0.64 154

ACVNet_1	1.85 250	2.91 272	1.43 263	3.48 271	2.62 272	3.35 270	3.34 269	1.17 246	0.93 236	1.03 254	0.87 235	2.83 248	1.40 234	2.82 269	0.83 236	0.56 215	1.32 254	0.81 250	6.24 260	1.02 250	0.83 238	0.72 235	4.04 272	0.78 241	1.22 246	0.99 232	0.97 220	1.37 222

ADCS	1.05 222	0.75 227	0.64 221	0.73 209	0.75 225	0.80 217	0.68 217	0.98 235	1.58 260	0.62 212	0.89 236	1.13 210	1.68 241	0.59 229	1.06 253	1.18 269	1.01 239	0.82 252	1.89 226	0.93 245	1.30 262	1.26 270	0.59 228	0.77 238	0.99 236	2.08 267	1.04 225	1.74 235

MeshStereo	1.81 249	1.02 240	0.72 231	1.89 246	1.26 248	1.43 245	0.87 233	1.14 244	0.79 226	0.66 225	0.89 236	8.39 282	5.02 267	0.40 199	0.89 243	0.65 234	0.66 206	0.54 212	4.56 250	0.61 219	3.32 284	0.80 242	0.65 233	0.75 236	1.97 258	1.46 255	3.34 279	4.12 272
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
JetBlue	3.47 265	2.94 274	2.19 277	4.01 277	3.28 279	4.39 280	3.86 275	2.36 277	2.38 273	1.19 266	0.90 238	7.02 276	1.50 237	3.19 272	1.37 272	1.50 277	2.33 269	2.09 281	3.87 245	1.73 274	2.93 282	2.27 281	1.98 258	1.67 278	2.33 265	4.93 284	2.98 276	22.60 288

PVD	1.07 224	0.87 235	0.87 242	0.94 226	0.87 235	1.00 233	0.85 229	1.55 264	1.56 258	0.60 206	0.93 239	1.21 217	1.66 240	0.79 243	0.88 241	0.77 246	1.06 241	0.78 248	1.74 223	0.84 240	1.05 250	1.08 263	0.65 233	0.76 237	1.19 244	1.45 254	1.30 242	1.77 239

AnyNet_C01	1.16 232	0.79 231	0.64 221	0.76 212	0.81 229	0.76 212	0.90 236	1.12 242	1.53 257	0.71 230	0.94 240	2.04 231	1.68 241	0.64 238	1.10 258	1.41 275	1.40 255	1.43 275	2.29 232	1.03 251	1.70 274	1.29 273	0.80 242	0.82 245	1.08 240	0.97 228	0.98 222	1.74 235

ACVNet_2	2.32 260	2.71 267	1.69 269	3.41 270	2.53 270	3.05 261	3.01 265	1.38 257	1.11 242	1.11 261	0.96 241	2.71 245	1.91 245	2.55 264	0.95 247	0.76 245	1.77 264	0.76 245	16.37 282	1.21 259	0.87 242	0.72 235	3.93 271	1.11 263	1.70 256	1.17 241	1.50 247	1.83 241

SANet	1.13 230	0.67 221	0.77 234	0.78 215	0.74 223	0.93 229	0.62 211	1.30 252	1.22 248	0.60 206	0.96 241	5.83 270	2.57 253	0.63 237	0.77 228	0.49 195	0.79 227	0.67 237	1.08 202	0.60 216	0.68 224	0.74 238	0.78 240	0.79 243	1.05 238	1.23 244	1.17 233	2.15 248

DispFullNet	2.28 258	2.67 265	3.43 285	2.54 257	2.31 264	2.65 255	2.56 256	1.35 256	1.31 251	2.15 282	0.96 241	8.62 284	2.71 255	2.49 259	1.12 259	1.67 280	2.75 274	1.39 274	6.61 263	2.05 278	1.38 268	1.06 260	1.21 253	0.77 238	0.92 230	0.88 214	1.50 247	2.53 259

AMNet	0.92 219	0.91 236	0.88 243	0.91 225	0.95 239	0.96 231	0.87 233	0.71 213	0.88 233	0.90 247	0.98 244	0.99 202	0.64 204	0.95 249	0.89 243	1.00 261	1.06 241	0.97 260	0.96 185	0.97 247	1.02 249	0.97 250	0.52 219	0.91 251	0.91 229	0.98 229	1.06 227	1.14 206

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 275	0.51 194	0.68 229	0.72 207	0.57 208	0.64 203	0.77 228	0.61 195	0.48 190	0.53 153	1.02 245	115.67 297	1.14 228	0.84 245	0.57 196	0.49 195	0.71 218	0.66 234	2.72 235	0.55 208	0.72 228	0.68 227	0.41 204	0.42 193	0.75 211	0.81 207	0.72 189	1.51 226

MADNet+	1.35 238	0.92 238	1.11 254	1.21 237	1.04 243	0.96 231	1.37 247	1.50 263	1.20 246	1.08 258	1.06 246	1.64 226	1.82 244	0.98 250	1.52 275	1.31 274	1.87 267	1.00 262	1.93 227	1.21 259	1.55 270	1.17 265	0.98 250	1.56 276	1.52 254	1.17 241	1.29 241	2.50 258

IMH	2.38 261	2.57 263	1.64 268	3.03 267	2.50 269	3.36 271	3.51 273	1.45 261	1.91 267	1.03 254	1.08 247	3.49 257	8.04 273	3.63 275	1.13 262	0.90 255	1.63 259	0.99 261	4.48 249	1.36 266	1.08 252	0.96 249	4.57 277	1.11 263	2.03 259	1.61 257	1.79 255	3.48 268

IMH-64-1	2.14 255	2.52 260	1.62 266	3.01 265	2.45 265	3.32 268	3.49 271	1.41 258	1.89 265	1.00 250	1.09 248	3.32 253	4.52 264	3.28 273	1.18 265	0.90 255	1.59 257	0.94 256	3.67 241	1.33 263	1.12 253	1.00 255	4.55 275	1.06 259	2.07 260	1.40 249	1.68 252	2.36 253

IMH-64	2.14 255	2.52 260	1.62 266	3.01 265	2.45 265	3.32 268	3.49 271	1.41 258	1.89 265	1.00 250	1.09 248	3.32 253	4.52 264	3.28 273	1.18 265	0.90 255	1.59 257	0.94 256	3.67 241	1.33 263	1.12 253	1.00 255	4.55 275	1.06 259	2.07 260	1.40 249	1.68 252	2.36 253

TorneroNet-64	4.00 270	3.59 280	1.93 272	4.36 278	2.95 275	4.26 277	4.58 280	1.71 268	6.44 286	1.23 267	1.09 248	5.61 269	25.81 286	3.97 285	1.34 271	0.95 258	2.58 273	1.26 273	11.84 277	1.51 269	1.36 267	1.04 257	4.94 280	1.42 273	2.25 264	2.47 275	1.83 258	5.55 280

MANE	4.47 273	1.62 250	3.30 284	2.34 251	1.90 254	2.28 252	1.66 251	2.83 279	3.11 278	0.83 244	1.12 251	7.77 280	8.15 274	0.56 227	0.79 230	0.87 251	0.82 231	13.62 288	5.80 257	0.59 213	0.94 244	0.60 213	0.48 214	0.91 251	7.29 284	9.34 286	14.90 289	26.25 291

MFMNet_re	1.17 233	1.06 243	0.95 247	1.17 236	0.98 241	1.44 246	1.14 242	1.07 240	1.32 252	1.00 250	1.12 251	2.07 232	1.16 229	0.84 245	1.04 251	1.01 262	1.30 251	1.05 263	2.06 229	1.00 249	1.19 257	0.98 253	0.96 249	0.97 254	0.98 234	0.92 221	1.30 242	1.42 223

WAO-6	1.99 254	2.09 256	1.24 256	2.53 256	2.08 258	2.68 256	2.63 257	1.44 260	1.93 268	1.37 272	1.15 253	3.11 252	4.32 263	2.51 260	1.45 274	1.18 269	1.76 263	1.09 266	2.63 234	1.34 265	1.34 263	1.26 270	2.43 261	1.33 268	2.19 263	1.97 264	1.94 261	2.72 261

Dean	2.18 257	3.00 277	1.41 261	3.65 272	3.00 277	3.31 267	3.34 269	1.62 266	1.76 263	1.34 271	1.15 253	3.10 251	3.59 257	2.78 267	1.12 259	0.88 252	1.64 261	1.06 265	3.90 246	1.55 272	0.98 246	0.82 244	4.20 274	1.27 267	2.36 268	1.90 263	2.17 264	1.95 243

LVE	2.29 259	2.69 266	1.56 264	4.79 282	2.63 273	3.26 266	3.58 274	1.30 252	1.38 254	1.61 276	1.27 255	2.94 249	3.52 256	2.79 268	1.07 256	0.88 252	1.50 256	1.09 266	6.15 259	1.42 267	1.24 259	1.14 264	3.90 269	1.43 274	2.52 271	1.66 258	2.05 262	2.34 251

SGM+DAISY	1.58 241	1.14 246	1.05 251	1.38 242	1.25 247	1.44 246	1.32 246	1.30 252	1.12 244	1.11 261	1.28 256	2.72 246	2.00 246	1.04 253	1.09 257	1.13 266	1.27 250	1.05 263	7.90 270	1.19 256	1.40 269	1.27 272	1.25 255	1.08 261	1.24 247	1.08 236	1.86 259	1.77 239

SPS-STEREO	1.34 235	1.09 245	1.04 250	1.28 240	1.18 246	1.20 239	0.98 237	1.33 255	1.23 249	1.12 263	1.29 257	2.02 230	1.20 230	0.94 248	1.12 259	1.23 271	1.30 251	1.13 269	3.84 244	1.20 258	1.66 271	1.24 269	1.22 254	1.09 262	1.17 243	1.11 238	1.58 251	1.46 224
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet_ROB	1.96 252	2.74 269	1.24 256	2.52 255	1.79 253	3.39 273	2.92 261	1.22 248	1.19 245	1.32 270	1.42 258	2.74 247	3.87 260	2.53 263	1.17 264	0.79 248	1.30 251	0.85 254	5.35 255	1.19 256	1.06 251	0.97 250	4.07 273	1.12 265	1.56 255	1.42 252	1.57 250	1.58 229

edge stereo	1.12 228	0.82 233	1.07 252	1.15 235	1.06 244	1.25 241	1.10 241	1.12 242	0.83 229	0.65 223	1.43 259	3.44 256	1.41 235	0.68 240	0.74 225	0.69 241	0.81 230	0.62 230	2.86 236	0.74 230	0.73 229	0.75 239	0.74 238	0.66 231	0.95 232	0.88 214	1.16 232	2.01 244

WAO-8	2.81 263	2.84 270	1.93 272	4.63 279	2.49 267	3.42 274	2.87 259	1.88 272	3.27 280	1.37 272	1.46 260	4.92 262	7.73 271	3.64 276	1.31 268	1.16 267	1.83 265	1.15 270	6.68 264	2.14 279	1.34 263	1.05 258	2.87 263	1.34 269	3.29 279	2.12 268	2.43 268	4.61 275

Venus	2.81 263	2.84 270	1.93 272	4.63 279	2.49 267	3.42 274	2.87 259	1.88 272	3.27 280	1.37 272	1.46 260	4.92 262	7.73 271	3.64 276	1.31 268	1.16 267	1.83 265	1.15 270	6.68 264	2.14 279	1.34 263	1.05 258	2.87 263	1.34 269	3.29 279	2.12 268	2.43 268	4.61 275

G-Net	1.20 234	0.75 227	0.97 248	0.67 201	0.65 216	0.92 228	0.60 210	1.00 236	1.35 253	0.74 236	1.47 262	5.51 267	0.92 217	0.44 208	0.83 236	0.84 250	0.76 225	0.66 234	1.97 228	1.52 270	0.85 239	0.87 245	0.54 223	0.70 234	0.86 226	1.24 246	1.82 257	2.89 263

TorneroNet	5.35 278	3.54 279	2.08 276	3.85 274	3.06 278	4.35 279	4.55 278	1.78 270	5.81 284	1.30 269	1.48 263	6.10 273	59.26 296	3.90 284	1.29 267	0.98 260	2.50 272	1.23 272	15.91 281	1.53 271	1.34 263	1.07 262	5.16 281	1.38 271	2.49 270	2.34 274	2.12 263	4.10 271

notaker	3.58 266	3.59 280	2.75 281	6.07 284	3.32 280	4.63 281	4.56 279	2.01 275	2.21 272	1.90 279	1.51 264	7.09 278	15.50 284	3.77 281	1.72 280	1.50 277	2.35 270	1.70 279	10.97 275	2.01 277	1.69 273	1.56 277	4.87 279	1.70 279	1.51 253	1.68 259	1.89 260	2.48 257

ktn	4.83 274	2.95 275	2.02 275	3.73 273	2.99 276	3.77 276	4.53 277	1.75 269	2.92 277	2.10 281	1.52 265	11.18 287	36.94 290	3.71 278	2.06 281	1.82 281	2.47 271	1.99 280	18.72 283	1.98 276	1.88 276	1.74 279	4.75 278	1.91 280	2.11 262	2.29 273	2.70 274	3.98 270

LSM0	6.82 280	0.81 232	0.59 213	1.23 238	1.02 242	1.29 243	1.18 243	1.65 267	1.45 255	1.18 265	1.52 265	2.65 243	4.03 261	0.51 219	59.80 296	70.35 296	1.18 247	0.77 247	10.00 274	1.47 268	2.50 280	3.56 285	0.65 233	0.90 250	1.33 249	1.41 251	2.40 267	8.70 283

MFN_U_SF_RVC	1.10 227	0.86 234	0.65 225	0.98 230	0.79 227	1.12 238	1.03 238	1.10 241	0.83 229	1.09 259	1.61 267	1.55 225	1.22 232	0.86 247	1.16 263	0.66 236	0.60 192	0.60 227	4.87 252	0.76 234	0.88 243	0.90 248	0.53 221	0.82 245	0.98 234	0.92 221	0.98 222	1.32 219

FAT-Stereo	0.88 216	0.59 209	0.88 243	0.89 223	1.07 245	0.84 221	0.66 215	0.82 226	0.58 203	0.67 227	1.67 268	2.16 235	0.93 218	0.54 225	0.86 240	0.62 228	0.66 206	0.71 241	1.29 209	0.80 236	0.68 224	0.57 207	0.57 226	0.68 233	0.67 190	0.84 208	0.83 207	1.54 227

UNDER WATER	3.87 268	4.07 282	2.45 279	6.40 285	4.68 284	5.32 284	5.36 281	3.27 280	3.11 278	1.70 277	1.81 269	7.54 279	10.28 277	4.28 287	1.61 276	1.24 272	3.62 276	1.58 276	6.48 262	2.35 282	1.91 278	1.64 278	7.43 289	2.14 282	3.08 275	3.53 279	2.66 270	4.95 277

KSHMR	5.04 276	3.41 278	2.38 278	4.77 281	3.49 281	4.30 278	4.29 276	2.24 276	1.95 269	1.89 278	1.87 270	3.78 259	56.60 295	4.26 286	1.69 278	1.43 276	2.22 268	1.60 277	9.78 273	1.73 274	1.68 272	1.48 276	6.29 286	1.57 277	2.43 269	2.17 271	2.30 266	4.47 274

UNDER WATER-64	3.96 269	4.37 283	2.51 280	7.01 286	4.82 285	5.45 285	5.56 282	3.42 284	2.88 276	1.94 280	1.97 271	7.85 281	8.75 275	4.47 289	1.68 277	1.29 273	3.73 277	1.68 278	6.02 258	2.22 281	1.91 278	1.82 280	7.96 290	1.98 281	2.95 273	4.40 283	2.80 275	5.47 278

JetRed	5.83 279	4.38 284	5.23 287	3.30 269	4.12 283	5.85 286	9.23 287	4.20 285	2.78 275	2.31 284	2.00 272	5.46 266	1.20 230	5.68 290	3.38 285	3.88 284	6.46 282	6.52 285	3.80 243	2.98 283	6.60 286	4.97 287	5.41 282	2.73 284	9.22 285	21.91 291	5.29 283	18.57 286

ELAS	1.96 252	1.69 251	1.23 255	2.25 249	1.75 251	2.41 253	1.49 249	1.55 264	1.80 264	0.89 246	2.14 273	7.05 277	6.02 270	0.61 234	0.88 241	0.63 230	1.06 241	0.78 248	2.32 233	0.80 236	1.15 255	1.19 266	0.79 241	0.98 255	3.21 278	2.53 276	2.67 272	3.05 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.92 251	1.47 248	1.24 256	2.08 247	1.53 250	3.37 272	1.51 250	1.46 262	1.11 242	0.91 248	2.26 274	6.93 275	6.00 269	0.61 234	0.85 239	0.63 230	1.07 244	0.81 250	2.14 230	0.85 241	1.19 257	1.19 266	0.81 243	1.04 258	3.02 274	2.05 266	2.69 273	2.88 262
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	11.87 286	15.78 290	1.38 260	34.17 293	2.55 271	31.72 294	9.59 288	2.52 278	2.49 274	0.96 249	2.28 275	18.81 288	32.29 288	0.54 225	1.70 279	0.88 252	0.80 229	0.66 234	61.61 294	16.09 292	1.78 275	1.44 275	0.75 239	1.12 265	14.82 288	2.79 277	37.47 296	23.61 289

S-Stereo	0.99 221	0.65 218	0.59 213	0.94 226	0.92 237	1.08 236	1.25 244	0.74 217	0.82 228	0.66 225	2.61 276	2.64 242	0.91 216	0.56 227	0.94 246	0.72 243	0.68 214	0.83 253	1.50 214	0.83 238	0.65 216	0.69 230	1.07 251	0.81 244	0.67 190	0.77 202	0.78 201	1.55 228

HanzoNet	10.34 283	6.49 287	3.95 286	14.30 289	6.07 286	19.42 290	21.47 291	6.96 288	10.04 288	2.64 285	2.68 277	30.46 290	52.16 294	23.13 293	2.36 282	2.79 283	5.38 279	2.60 283	25.05 286	5.07 286	3.22 283	2.85 282	8.74 291	2.65 283	4.75 282	4.05 282	4.27 281	5.54 279

PWCK	3.72 267	2.52 260	1.72 270	3.06 268	2.07 256	3.03 260	2.98 262	1.97 274	2.05 270	2.27 283	3.31 278	5.51 267	3.67 258	1.40 255	1.32 270	0.97 259	1.74 262	1.10 268	42.82 292	1.70 273	1.90 277	1.23 268	2.24 260	1.51 275	1.84 257	2.15 270	1.79 255	2.46 255

WAO-7	1.75 248	1.50 249	1.58 265	2.10 248	1.51 249	1.41 244	1.46 248	1.80 271	2.17 271	1.51 275	3.52 279	3.39 255	4.26 262	1.05 254	1.44 273	1.11 265	1.19 248	0.94 256	3.26 238	1.24 261	0.99 248	1.06 260	0.61 230	1.41 272	1.44 251	1.56 256	1.47 245	2.35 252

MADNet++	4.30 272	2.97 276	3.19 283	2.44 253	3.80 282	2.62 254	3.22 268	3.36 283	4.11 283	3.55 287	3.66 280	5.40 265	4.86 266	3.12 271	2.43 283	4.06 286	3.95 278	3.22 284	6.34 261	4.44 285	7.73 288	13.41 289	2.00 259	3.91 286	3.19 276	7.99 285	3.68 280	3.33 267

LE_ROB	11.92 287	1.06 243	1.26 259	4.81 283	43.47 295	6.01 287	35.61 293	7.74 289	6.23 285	0.58 199	3.83 281	32.58 292	46.83 293	0.27 157	0.44 156	0.32 104	0.53 167	0.43 167	23.28 285	0.75 233	0.67 221	0.51 190	0.56 225	8.03 289	23.19 290	17.00 290	20.55 291	35.43 294

ccs_rob	0.82 210	0.59 209	0.42 173	0.73 209	0.49 187	0.73 210	0.68 217	0.58 181	0.39 171	0.56 185	4.12 282	3.54 258	0.96 220	0.43 206	0.62 206	0.51 205	0.53 167	0.48 187	0.78 160	0.54 205	0.58 195	0.53 197	0.39 194	0.37 179	0.54 154	0.58 158	0.55 146	0.78 173

DGSMNet	1.34 235	0.76 230	0.84 240	0.84 220	0.77 226	0.89 223	0.87 233	0.82 226	0.69 215	1.13 264	5.02 283	1.26 218	0.85 213	0.72 241	1.06 253	1.62 279	1.63 259	0.95 259	3.26 238	1.05 252	2.68 281	2.86 283	0.72 237	0.88 248	0.79 217	0.96 225	0.90 216	1.21 212

STStereo	2.66 262	1.83 253	1.92 271	2.87 261	2.02 255	2.68 256	1.85 252	3.30 282	1.63 262	0.82 243	5.71 284	8.58 283	10.17 276	0.52 223	0.67 215	0.43 170	0.63 200	0.46 184	11.73 276	0.68 226	0.73 229	0.66 225	0.49 217	0.98 255	2.33 265	1.79 261	2.66 270	3.63 269

DDVS	0.88 216	0.53 200	0.62 219	0.51 179	0.50 189	0.58 195	0.47 178	0.74 217	0.56 200	0.55 176	6.30 285	2.69 244	0.86 214	0.34 181	0.63 209	0.63 230	0.56 185	0.49 192	1.04 195	0.67 225	0.55 180	0.56 203	0.35 180	0.41 189	0.54 154	0.56 153	0.74 195	0.86 192

DGTPSM_ROB	10.91 284	5.63 285	16.64 290	3.95 275	7.34 287	4.92 282	7.44 283	4.30 286	11.23 289	4.12 288	8.40 286	4.53 260	13.14 279	3.85 282	12.94 288	13.80 288	6.33 280	15.35 289	7.08 266	11.58 288	8.21 289	20.96 290	5.52 283	10.97 290	11.26 286	29.88 294	12.66 286	32.49 292

DPSMNet_ROB	11.00 285	5.63 285	16.64 290	3.96 276	7.34 287	4.92 282	7.44 283	4.30 286	11.25 290	4.13 289	8.58 287	4.57 261	14.55 283	3.88 283	12.94 288	13.80 288	6.34 281	15.40 290	7.85 269	11.58 288	8.22 290	20.97 291	5.52 283	10.97 290	11.28 287	29.87 293	12.66 286	32.49 292

DPSM_ROB	17.13 289	15.19 288	21.09 292	8.59 287	8.29 289	12.91 288	8.41 285	9.74 291	14.29 291	8.00 290	8.92 288	10.02 285	13.15 280	3.71 278	17.12 290	17.90 290	17.95 291	19.75 292	13.14 278	14.59 290	24.07 292	27.10 292	6.34 287	14.03 292	30.70 294	38.45 295	35.86 294	43.05 295

DPSM	17.13 289	15.19 288	21.09 292	8.59 287	8.29 289	12.91 288	8.41 285	9.74 291	14.29 291	8.00 290	8.92 288	10.02 285	13.15 280	3.71 278	17.12 290	17.90 290	17.95 291	19.75 292	13.14 278	14.59 290	24.07 292	27.10 292	6.34 287	14.03 292	30.70 294	38.45 295	35.86 294	43.05 295

CasAABBNet	34.41 293	30.51 293	42.45 297	17.22 290	16.57 292	25.84 292	16.81 290	19.09 293	28.74 293	16.65 292	18.06 290	20.17 289	26.39 287	7.50 291	34.38 292	35.87 292	36.10 294	39.70 294	26.18 287	29.35 294	48.14 297	54.75 297	12.73 292	28.31 295	61.71 296	77.35 297	71.94 297	86.51 297

anonymity	1.14 231	0.25 68	0.65 225	0.38 142	0.28 124	0.36 131	0.21 106	0.56 169	0.26 109	0.53 153	18.98 291	0.52 120	0.22 92	0.20 96	0.31 84	0.44 174	0.48 131	0.32 89	0.83 166	0.45 178	0.48 144	0.46 156	0.18 116	0.22 93	0.68 194	0.98 229	0.58 153	0.98 200

DPSimNet_ROB	5.25 277	2.91 272	3.05 282	2.71 259	2.70 274	2.74 258	3.01 265	3.28 281	3.44 282	2.70 286	24.36 292	5.90 272	13.71 282	2.93 270	2.87 284	4.00 285	3.18 275	2.34 282	22.47 284	3.37 284	4.40 285	3.75 286	2.59 262	2.84 285	3.39 281	3.00 278	3.30 278	6.87 281

LRCNet_RVC	19.16 291	27.96 292	9.75 289	30.25 292	27.88 293	31.68 293	26.10 292	20.49 294	8.68 287	28.66 294	28.73 293	30.64 291	23.65 285	32.48 294	8.43 287	1.88 282	23.05 293	16.90 291	40.24 289	17.44 293	6.93 287	3.35 284	35.23 293	25.28 294	1.49 252	1.01 233	5.96 284	3.25 266

AVERAGE_ROB	39.07 295	42.10 295	39.04 295	43.37 295	44.15 296	43.08 296	43.88 295	43.21 296	40.00 295	47.62 296	48.04 294	44.84 294	39.97 291	43.46 297	38.33 293	36.44 293	46.53 296	49.04 296	41.84 291	40.32 296	39.63 295	34.70 295	46.76 294	39.74 297	24.66 291	16.71 288	19.73 290	17.80 285

HaxPig	36.95 294	39.38 294	36.02 294	37.94 294	42.14 294	37.82 295	41.49 294	37.89 295	39.02 294	47.01 295	48.90 295	44.27 293	35.80 289	36.82 295	38.89 294	36.75 294	45.48 295	48.70 295	40.83 290	39.66 295	36.10 294	30.92 294	47.77 295	39.68 296	18.58 289	16.85 289	13.59 288	19.32 287

MEDIAN_ROB	40.90 296	43.34 296	39.72 296	44.06 296	45.29 297	43.61 297	44.70 296	43.97 297	40.60 296	50.37 297	51.53 296	46.75 295	40.36 292	41.80 296	40.48 295	38.16 295	48.55 297	51.45 297	44.21 293	42.99 297	40.94 296	34.86 296	48.85 296	41.17 298	25.23 293	24.02 292	21.83 292	25.36 290

PML	26.01 292	16.47 291	5.54 288	20.38 291	13.16 291	20.84 291	9.63 289	9.23 290	69.83 297	17.73 293	139.43 297	91.26 296	98.96 297	9.19 292	8.28 286	7.65 287	13.69 289	6.52 285	31.86 288	6.30 287	10.00 291	7.86 288	5.54 285	5.57 287	24.82 292	10.77 287	31.09 293	10.74 284

ASD4																								6.32 288

Low-res two-view benchmark