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 2	0.05 2	0.05 2	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.08 7	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 4	0.04 1	0.02 1	0.15 14	0.16 10	0.14 3	0.12 6	0.14 5	0.08 2	0.15 9	0.09 4	0.03 1	0.04 1	0.15 16	0.14 14	0.15 13	0.10 7
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test1	0.09 4	0.08 8	0.06 5	0.07 11	0.04 2	0.05 1	0.04 5	0.07 2	0.10 16	0.10 11	0.06 5	0.07 2	0.04 1	0.05 10	0.12 4	0.13 4	0.17 13	0.12 6	0.15 9	0.10 11	0.12 2	0.11 9	0.06 14	0.07 11	0.11 5	0.10 3	0.12 7	0.10 7

AIO-test2	0.08 2	0.05 1	0.05 2	0.05 2	0.04 2	0.05 1	0.03 1	0.09 12	0.10 16	0.08 3	0.12 17	0.10 8	0.04 1	0.05 10	0.11 1	0.12 3	0.11 1	0.10 3	0.11 2	0.09 5	0.12 2	0.09 4	0.04 4	0.06 4	0.08 1	0.11 5	0.07 1	0.09 5

Pointernet	0.07 1	0.06 2	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.06 6	0.05 11	0.08 7	0.05 4	0.08 3	0.06 5	0.08 4	0.04 1	0.03 2	0.11 1	0.11 1	0.12 2	0.08 1	0.11 2	0.06 1	0.10 1	0.07 1	0.04 4	0.05 2	0.10 2	0.09 1	0.10 3	0.08 1

U	0.10 9	0.07 5	0.06 5	0.04 1	0.04 2	0.06 6	0.03 1	0.07 2	0.04 2	0.09 9	0.03 2	0.12 17	0.05 8	0.03 2	0.16 17	0.18 20	0.19 19	0.14 12	0.18 15	0.11 13	0.21 25	0.13 14	0.03 1	0.06 4	0.18 21	0.17 21	0.16 17	0.12 16

MM-Stereo_test3	0.09 4	0.07 5	0.06 5	0.06 6	0.05 6	0.05 1	0.04 5	0.07 2	0.12 22	0.11 16	0.06 5	0.08 4	0.04 1	0.04 7	0.11 1	0.11 1	0.17 13	0.11 4	0.14 5	0.08 2	0.12 2	0.12 12	0.05 10	0.06 4	0.10 2	0.09 1	0.11 6	0.10 7

GREAT-IGEV	0.10 9	0.08 8	0.07 10	0.06 6	0.05 6	0.06 6	0.04 5	0.10 15	0.07 8	0.08 3	0.10 11	0.21 28	0.06 14	0.05 10	0.14 7	0.16 10	0.15 8	0.12 6	0.17 13	0.09 5	0.13 6	0.09 4	0.06 14	0.08 15	0.11 5	0.13 11	0.15 13	0.10 7

CoSv	0.09 4	0.09 11	0.05 2	0.06 6	0.05 6	0.13 29	0.06 20	0.09 12	0.07 8	0.10 11	0.05 3	0.07 2	0.05 8	0.03 2	0.13 5	0.15 6	0.14 3	0.09 2	0.16 12	0.08 2	0.14 7	0.08 2	0.05 10	0.05 2	0.16 18	0.11 5	0.14 9	0.08 1

AIO-test1	0.09 4	0.06 2	0.06 5	0.05 2	0.05 6	0.08 13	0.03 1	0.12 21	0.12 22	0.12 17	0.12 17	0.13 18	0.05 8	0.07 21	0.14 7	0.16 10	0.14 3	0.11 4	0.10 1	0.09 5	0.12 2	0.11 9	0.06 14	0.06 4	0.10 2	0.11 5	0.08 2	0.10 7

RAStereo	0.13 19	0.10 14	0.08 14	0.06 6	0.05 6	0.07 10	0.05 11	0.11 19	0.07 8	0.28 39	0.08 9	0.17 24	0.07 18	0.04 7	0.17 19	0.17 15	0.21 23	0.18 25	0.22 24	0.11 13	0.22 27	0.11 9	0.04 4	0.07 11	0.19 23	0.17 21	0.16 17	0.16 23

ProNet	0.09 4	0.09 11	0.09 16	0.07 11	0.05 6	0.09 16	0.08 30	0.08 7	0.04 2	0.06 1	0.17 33	0.06 1	0.04 1	0.05 10	0.14 7	0.14 5	0.15 8	0.13 10	0.13 4	0.09 5	0.14 7	0.08 2	0.08 29	0.07 11	0.11 5	0.10 3	0.10 3	0.08 1

RAFT	0.13 19	0.08 8	0.09 16	0.11 23	0.05 6	0.15 40	0.04 5	0.18 28	0.10 16	0.10 11	0.13 22	0.13 18	0.08 21	0.03 2	0.15 14	0.15 6	0.17 13	0.12 6	0.18 15	0.09 5	0.15 9	0.14 18	0.04 4	0.08 15	0.22 31	0.21 31	0.23 34	0.20 31

GIP-stereo	0.12 17	0.11 17	0.08 14	0.09 18	0.06 13	0.07 10	0.05 11	0.07 2	0.07 8	0.12 17	0.08 9	0.10 8	0.05 8	0.11 40	0.16 17	0.17 15	0.18 16	0.16 19	0.19 20	0.13 21	0.19 21	0.15 25	0.04 4	0.09 20	0.14 14	0.18 25	0.19 24	0.12 16

MoCha-V2	0.10 9	0.10 14	0.07 10	0.08 14	0.06 13	0.08 13	0.06 20	0.10 15	0.07 8	0.09 9	0.12 17	0.10 8	0.04 1	0.05 10	0.13 5	0.16 10	0.14 3	0.13 10	0.19 20	0.10 11	0.15 9	0.10 7	0.07 20	0.06 4	0.13 11	0.12 8	0.10 3	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.10 9	0.07 5	0.06 5	0.06 6	0.06 13	0.06 6	0.04 5	0.06 1	0.05 4	0.14 25	0.05 3	0.11 12	0.05 8	0.03 2	0.14 7	0.17 15	0.16 12	0.14 12	0.19 20	0.09 5	0.18 17	0.10 7	0.03 1	0.06 4	0.16 18	0.18 25	0.15 13	0.11 13

MM-Stereo_test2	0.10 9	0.09 11	0.07 10	0.08 14	0.07 16	0.05 1	0.04 5	0.09 12	0.09 14	0.13 22	0.07 8	0.08 4	0.05 8	0.06 18	0.14 7	0.15 6	0.18 16	0.15 17	0.15 9	0.12 16	0.17 14	0.16 29	0.07 20	0.07 11	0.11 5	0.12 8	0.12 7	0.11 13

RSM	0.11 15	0.11 17	0.09 16	0.08 14	0.07 16	0.11 22	0.05 11	0.07 2	0.07 8	0.08 3	0.11 15	0.11 12	0.07 18	0.05 10	0.15 14	0.17 15	0.15 8	0.14 12	0.14 5	0.12 16	0.18 17	0.12 12	0.05 10	0.08 15	0.12 10	0.13 11	0.17 19	0.10 7

MaDis-Stereo	0.19 32	0.14 24	0.13 30	0.08 14	0.07 16	0.08 13	0.07 26	0.17 27	0.12 22	0.26 34	0.13 22	0.28 45	0.09 27	0.06 18	0.20 33	0.24 41	0.31 45	0.26 50	0.32 46	0.15 31	0.31 43	0.19 33	0.07 20	0.12 30	0.28 63	0.31 78	0.31 45	0.37 76

Occ-G	0.13 19	0.14 24	0.10 23	0.11 23	0.08 19	0.10 19	0.05 11	0.08 7	0.09 14	0.08 3	0.18 37	0.14 21	0.06 14	0.07 21	0.18 25	0.19 22	0.19 19	0.17 22	0.21 23	0.14 22	0.17 14	0.13 14	0.07 20	0.11 26	0.13 11	0.13 11	0.17 19	0.13 18

AIO-Stereo	0.10 9	0.11 17	0.09 16	0.10 19	0.08 19	0.10 19	0.05 11	0.08 7	0.06 6	0.08 3	0.10 11	0.10 8	0.06 14	0.06 18	0.14 7	0.16 10	0.14 3	0.14 12	0.15 9	0.12 16	0.17 14	0.14 18	0.05 10	0.08 15	0.11 5	0.12 8	0.14 9	0.09 5

RSM++	0.12 17	0.12 21	0.10 23	0.10 19	0.08 19	0.10 19	0.05 11	0.10 15	0.11 19	0.10 11	0.10 11	0.14 21	0.08 21	0.05 10	0.17 19	0.19 22	0.18 16	0.15 17	0.17 13	0.12 16	0.18 17	0.14 18	0.06 14	0.09 20	0.14 14	0.15 16	0.18 21	0.11 13

UniTT-Stereo	0.21 39	0.15 26	0.11 25	0.12 28	0.09 22	0.13 29	0.07 26	0.22 30	0.15 34	0.37 57	0.17 33	0.28 45	0.17 71	0.12 42	0.23 46	0.24 41	0.35 53	0.26 50	0.38 66	0.18 43	0.30 39	0.17 30	0.11 45	0.14 39	0.26 50	0.35 99	0.22 26	0.27 46

DEFOM-Stereo	0.15 24	0.13 23	0.09 16	0.14 32	0.10 23	0.14 35	0.06 20	0.14 23	0.12 22	0.12 17	0.19 50	0.15 23	0.07 18	0.08 27	0.17 19	0.19 22	0.25 29	0.20 29	0.24 28	0.14 22	0.22 27	0.14 18	0.08 29	0.08 15	0.18 21	0.18 25	0.25 37	0.20 31

IGEV-Stereo++	0.11 15	0.11 17	0.07 10	0.10 19	0.10 23	0.07 10	0.05 11	0.11 19	0.11 19	0.10 11	0.10 11	0.11 12	0.08 21	0.05 10	0.14 7	0.15 6	0.15 8	0.14 12	0.14 5	0.11 13	0.15 9	0.18 32	0.06 14	0.06 4	0.13 11	0.14 14	0.14 9	0.13 18

StereoVision	0.14 23	0.10 14	0.09 16	0.07 11	0.10 23	0.11 22	0.07 26	0.13 22	0.17 42	0.13 22	0.12 17	0.11 12	0.08 21	0.04 7	0.20 33	0.21 31	0.20 21	0.16 19	0.18 15	0.14 22	0.16 13	0.14 18	0.04 4	0.10 23	0.23 34	0.22 37	0.25 37	0.25 42

anonymousdsp	0.18 27	0.16 30	0.13 30	0.12 28	0.10 23	0.13 29	0.09 33	0.24 33	0.13 27	0.28 39	0.16 31	0.23 31	0.08 21	0.11 40	0.19 30	0.23 38	0.24 27	0.20 29	0.30 39	0.15 31	0.34 54	0.21 41	0.09 34	0.11 26	0.19 23	0.15 16	0.24 35	0.16 23

test_5	0.20 34	0.18 37	0.14 37	0.17 45	0.10 23	0.15 40	0.11 56	0.25 34	0.15 34	0.29 42	0.13 22	0.29 47	0.30 157	0.07 21	0.20 33	0.24 41	0.26 33	0.22 35	0.23 27	0.14 22	0.26 34	0.23 46	0.07 20	0.17 64	0.25 46	0.26 48	0.31 45	0.26 44

iRaftStereo_RVC	0.18 27	0.15 26	0.11 25	0.10 19	0.10 23	0.12 25	0.06 20	0.26 36	0.11 19	0.27 36	0.25 80	0.24 35	0.11 32	0.09 32	0.18 25	0.20 29	0.29 39	0.22 35	0.26 33	0.15 31	0.30 39	0.23 46	0.08 29	0.12 30	0.21 29	0.21 31	0.27 41	0.19 28

RAFT + AFF	0.18 27	0.18 37	0.11 25	0.16 43	0.10 23	0.14 35	0.09 33	0.25 34	0.15 34	0.33 45	0.16 31	0.31 54	0.11 32	0.07 21	0.18 25	0.19 22	0.33 47	0.16 19	0.31 42	0.16 37	0.31 43	0.14 18	0.07 20	0.11 26	0.21 29	0.16 18	0.14 9	0.13 18

IGEV-Stereo+	0.19 32	0.12 21	0.11 25	0.11 23	0.11 30	0.09 16	0.06 20	0.28 41	0.17 42	0.47 116	0.18 37	0.25 38	0.10 28	0.12 42	0.18 25	0.23 38	0.30 42	0.24 41	0.32 46	0.18 43	0.31 43	0.33 102	0.08 29	0.10 23	0.22 31	0.16 18	0.22 26	0.19 28

plain	0.21 39	0.17 34	0.14 37	0.14 32	0.11 30	0.16 52	0.09 33	0.30 47	0.12 22	0.41 68	0.14 26	0.26 39	0.10 28	0.07 21	0.24 50	0.26 53	0.35 53	0.28 64	0.34 52	0.17 39	0.26 34	0.21 41	0.09 34	0.15 43	0.25 46	0.25 45	0.27 41	0.34 69

AEACV	0.13 19	0.17 34	0.09 16	0.12 28	0.11 30	0.09 16	0.05 11	0.10 15	0.06 6	0.12 17	0.11 15	0.11 12	0.06 14	0.08 27	0.17 19	0.17 15	0.22 25	0.17 22	0.24 28	0.12 16	0.19 21	0.13 14	0.06 14	0.09 20	0.15 16	0.17 21	0.15 13	0.13 18

RAFT_CTSACE	0.21 39	0.15 26	0.13 30	0.11 23	0.11 30	0.19 64	0.13 70	0.27 38	0.15 34	0.48 122	0.13 22	0.33 62	0.25 129	0.12 42	0.21 41	0.22 35	0.29 39	0.20 29	0.27 34	0.14 22	0.30 39	0.31 85	0.07 20	0.13 35	0.25 46	0.26 48	0.31 45	0.21 34

MIF-Stereo (partial)	0.21 39	0.16 30	0.15 49	0.13 31	0.12 34	0.16 52	0.08 30	0.28 41	0.19 53	0.30 43	0.18 37	0.21 28	0.12 40	0.10 35	0.24 50	0.26 53	0.35 53	0.27 59	0.30 39	0.17 39	0.30 39	0.20 38	0.10 39	0.16 53	0.27 53	0.23 39	0.27 41	0.27 46

RYNet	0.18 27	0.16 30	0.13 30	0.11 23	0.12 34	0.13 29	0.09 33	0.16 25	0.27 134	0.13 22	0.15 28	0.13 18	0.10 28	0.09 32	0.23 46	0.19 22	0.20 21	0.27 59	0.22 24	0.14 22	0.18 17	0.15 25	0.25 166	0.14 39	0.20 25	0.50 150	0.22 26	0.16 23

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 44	0.15 26	0.13 30	0.17 45	0.13 36	0.14 35	0.06 20	0.38 72	0.19 53	0.47 116	0.17 33	0.24 35	0.11 32	0.12 42	0.20 33	0.27 60	0.37 64	0.26 50	0.35 57	0.19 49	0.37 77	0.34 110	0.10 39	0.10 23	0.24 40	0.21 31	0.31 45	0.22 35

RAFT+CT+SA	0.23 49	0.20 48	0.16 56	0.19 61	0.13 36	0.15 40	0.12 61	0.33 54	0.19 53	0.44 91	0.14 26	0.34 66	0.29 153	0.09 32	0.23 46	0.29 81	0.27 34	0.22 35	0.31 42	0.19 49	0.31 43	0.35 112	0.07 20	0.17 64	0.29 65	0.27 53	0.31 45	0.28 49

AFF-stereo	0.22 44	0.22 66	0.18 74	0.15 36	0.13 36	0.20 68	0.09 33	0.38 72	0.19 53	0.42 77	0.20 54	0.30 52	0.11 32	0.08 27	0.19 30	0.24 41	0.28 36	0.19 27	0.35 57	0.15 31	0.29 37	0.19 33	0.09 34	0.12 30	0.27 53	0.28 67	0.32 51	0.24 40

DEFOM-Stereo_RVC	0.24 51	0.21 60	0.13 30	0.15 36	0.14 39	0.13 29	0.08 30	0.38 72	0.17 42	0.48 122	0.20 54	0.29 47	0.13 41	0.13 48	0.25 58	0.25 47	0.38 70	0.26 50	0.36 60	0.19 49	0.37 77	0.26 54	0.10 39	0.13 35	0.23 34	0.24 41	0.32 51	0.41 98

AIO_rvc	0.18 27	0.18 37	0.11 25	0.15 36	0.14 39	0.12 25	0.09 33	0.27 38	0.16 39	0.26 34	0.12 17	0.23 31	0.08 21	0.13 48	0.17 19	0.19 22	0.25 29	0.17 22	0.28 36	0.14 22	0.32 48	0.26 54	0.07 20	0.11 26	0.20 25	0.17 21	0.19 24	0.16 23

MGS-Stereo	0.24 51	0.23 70	0.16 56	0.16 43	0.14 39	0.14 35	0.10 49	0.34 57	0.14 30	0.28 39	0.20 54	0.24 35	0.13 41	0.17 79	0.25 58	0.26 53	0.40 80	0.34 114	0.39 70	0.25 83	0.36 68	0.25 51	0.14 78	0.17 64	0.26 50	0.24 41	0.35 63	0.34 69

delet	0.17 26	0.16 30	0.16 56	0.20 70	0.14 39	0.19 64	0.12 61	0.15 24	0.13 27	0.19 27	0.17 33	0.19 27	0.11 32	0.15 60	0.20 33	0.19 22	0.22 25	0.20 29	0.18 15	0.18 43	0.21 25	0.14 18	0.11 45	0.13 35	0.20 25	0.20 30	0.18 21	0.22 35

MIM_Stereo	0.22 44	0.17 34	0.16 56	0.19 61	0.15 43	0.20 68	0.10 49	0.28 41	0.13 27	0.43 85	0.19 50	0.31 54	0.10 28	0.12 42	0.21 41	0.28 64	0.36 62	0.26 50	0.34 52	0.20 58	0.35 60	0.24 49	0.08 29	0.16 53	0.24 40	0.21 31	0.32 51	0.23 38

LL-Strereo2	0.24 51	0.18 37	0.14 37	0.17 45	0.15 43	0.13 29	0.09 33	0.36 61	0.21 75	0.51 151	0.18 37	0.33 62	0.17 71	0.10 35	0.25 58	0.28 64	0.39 76	0.27 59	0.45 101	0.22 67	0.33 51	0.20 38	0.12 52	0.14 39	0.24 40	0.27 53	0.33 59	0.26 44

test_4	0.25 56	0.19 41	0.17 64	0.14 32	0.15 43	0.11 22	0.07 26	0.38 72	0.20 66	0.53 166	0.18 37	0.34 66	0.16 62	0.15 60	0.24 50	0.27 60	0.35 53	0.25 47	0.31 42	0.21 62	0.38 88	0.31 85	0.10 39	0.17 64	0.31 73	0.33 86	0.34 60	0.36 73

HCRNet	0.24 51	0.30 122	0.15 49	0.34 144	0.15 43	0.25 100	0.15 90	0.30 47	0.14 30	0.69 246	0.32 97	0.39 78	0.14 46	0.17 79	0.20 33	0.20 29	0.30 42	0.22 35	0.33 50	0.15 31	0.24 31	0.15 25	0.16 107	0.12 30	0.20 25	0.24 41	0.24 35	0.22 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.25 56	0.24 77	0.21 95	0.17 45	0.15 43	0.18 59	0.10 49	0.47 117	0.19 53	0.43 85	0.22 63	0.39 78	0.13 41	0.10 35	0.23 46	0.25 47	0.32 46	0.21 34	0.39 70	0.18 43	0.34 54	0.23 46	0.12 52	0.17 64	0.35 87	0.27 53	0.34 60	0.33 66

4D-IteraStereo	0.28 64	0.20 48	0.18 74	0.26 103	0.16 48	0.17 55	0.11 56	0.46 107	0.24 100	0.53 166	0.27 87	0.41 86	0.17 71	0.13 48	0.27 76	0.29 81	0.41 92	0.34 114	0.42 91	0.26 94	0.43 127	0.32 96	0.11 45	0.16 53	0.29 65	0.30 74	0.40 90	0.30 55

anonymousdsp2	0.26 60	0.28 105	0.18 74	0.19 61	0.16 48	0.21 74	0.14 80	0.37 66	0.19 53	0.38 62	0.22 63	0.36 73	0.16 62	0.14 53	0.22 45	0.26 53	0.36 62	0.25 47	0.56 141	0.21 62	0.37 77	0.31 85	0.13 67	0.18 75	0.31 73	0.25 45	0.38 83	0.29 50

TESTraft	0.25 56	0.21 60	0.15 49	0.15 36	0.16 48	0.14 35	0.13 70	0.28 41	0.26 124	0.41 68	0.19 50	0.27 40	0.30 157	0.07 21	0.24 50	0.31 109	0.34 50	0.24 41	0.30 39	0.18 43	0.35 60	0.39 133	0.09 34	0.17 64	0.34 81	0.33 86	0.35 63	0.31 58

ARAFT	0.24 51	0.20 48	0.15 49	0.20 70	0.16 48	0.20 68	0.10 49	0.32 50	0.19 53	0.45 95	0.24 67	0.34 66	0.13 41	0.10 35	0.24 50	0.25 47	0.41 92	0.34 114	0.34 52	0.16 37	0.35 60	0.21 41	0.11 45	0.13 35	0.29 65	0.24 41	0.32 51	0.29 50

AIO_test	0.20 34	0.19 41	0.13 30	0.21 74	0.17 52	0.12 25	0.10 49	0.28 41	0.20 66	0.27 36	0.15 28	0.27 40	0.11 32	0.14 53	0.18 25	0.21 31	0.25 29	0.18 25	0.29 37	0.14 22	0.35 60	0.32 96	0.09 34	0.12 30	0.25 46	0.22 37	0.22 26	0.15 22

castereo++	0.31 85	0.23 70	0.18 74	0.32 132	0.17 52	0.16 52	0.13 70	0.50 137	0.25 110	0.55 192	0.24 67	0.59 174	0.16 62	0.16 71	0.25 58	0.29 81	0.46 135	0.30 89	0.45 101	0.25 83	0.47 156	0.41 145	0.13 67	0.22 107	0.35 87	0.37 109	0.49 129	0.36 73

CAS	0.27 63	0.21 60	0.17 64	0.21 74	0.17 52	0.18 59	0.09 33	0.33 54	0.20 66	0.33 45	0.38 125	0.29 47	0.19 84	0.17 79	0.28 85	0.26 53	0.37 64	0.26 50	0.38 66	0.20 58	0.29 37	0.27 60	0.16 107	0.18 75	0.36 91	0.36 104	0.40 90	0.55 146

TestStereo1	0.26 60	0.24 77	0.15 49	0.17 45	0.17 52	0.17 55	0.13 70	0.32 50	0.24 100	0.43 85	0.18 37	0.27 40	0.33 168	0.08 27	0.25 58	0.30 94	0.35 53	0.24 41	0.32 46	0.19 49	0.36 68	0.40 140	0.12 52	0.17 64	0.34 81	0.33 86	0.39 87	0.31 58

SA-5K	0.26 60	0.24 77	0.15 49	0.17 45	0.17 52	0.17 55	0.13 70	0.32 50	0.24 100	0.43 85	0.18 37	0.27 40	0.33 168	0.08 27	0.25 58	0.30 94	0.35 53	0.24 41	0.32 46	0.19 49	0.36 68	0.40 140	0.12 52	0.17 64	0.34 81	0.33 86	0.39 87	0.31 58

SA	0.30 76	0.27 100	0.17 64	0.18 58	0.17 52	0.24 91	0.10 49	0.47 117	0.26 124	0.54 176	0.20 54	0.46 106	0.14 46	0.12 42	0.30 91	0.30 94	0.41 92	0.30 89	0.40 80	0.23 72	0.37 77	0.37 126	0.10 39	0.20 94	0.41 117	0.38 112	0.49 129	0.37 76

CIPLG	0.29 68	0.26 95	0.17 64	0.22 78	0.17 52	0.24 91	0.14 80	0.50 137	0.17 42	0.46 108	0.37 118	0.45 99	0.22 107	0.25 164	0.30 91	0.30 94	0.43 106	0.29 72	0.39 70	0.28 112	0.40 98	0.28 67	0.13 67	0.18 75	0.31 73	0.25 45	0.32 51	0.29 50

IPLGR_C	0.29 68	0.26 95	0.17 64	0.22 78	0.17 52	0.24 91	0.14 80	0.50 137	0.17 42	0.46 108	0.37 118	0.45 99	0.24 120	0.25 164	0.30 91	0.30 94	0.43 106	0.30 89	0.39 70	0.28 112	0.40 98	0.28 67	0.13 67	0.17 64	0.31 73	0.26 48	0.32 51	0.30 55

ACRE	0.29 68	0.26 95	0.17 64	0.22 78	0.17 52	0.24 91	0.14 80	0.50 137	0.17 42	0.46 108	0.37 118	0.45 99	0.23 114	0.25 164	0.30 91	0.30 94	0.43 106	0.29 72	0.39 70	0.29 119	0.40 98	0.27 60	0.13 67	0.18 75	0.30 69	0.26 48	0.32 51	0.29 50

AnonymousM	0.28 64	0.19 41	0.14 37	0.18 58	0.17 52	0.15 40	0.11 56	0.42 83	0.17 42	0.47 116	0.28 88	0.35 71	0.11 32	0.15 60	0.27 76	0.31 109	0.45 124	0.28 64	0.39 70	0.19 49	0.44 135	0.26 54	0.14 78	0.16 53	0.24 40	0.30 74	0.48 118	0.67 178

MMNet	0.20 34	0.20 48	0.17 64	0.21 74	0.17 52	0.20 68	0.14 80	0.23 31	0.16 39	0.19 27	0.20 54	0.27 40	0.11 32	0.22 133	0.21 41	0.21 31	0.27 34	0.24 41	0.29 37	0.18 43	0.23 29	0.15 25	0.12 52	0.15 43	0.23 34	0.23 39	0.22 26	0.25 42

TDLM	0.16 25	0.19 41	0.14 37	0.15 36	0.17 52	0.15 40	0.11 56	0.16 25	0.14 30	0.12 17	0.22 63	0.17 24	0.14 46	0.10 35	0.17 19	0.18 20	0.21 23	0.20 29	0.18 15	0.14 22	0.19 21	0.13 14	0.11 45	0.15 43	0.17 20	0.16 18	0.18 21	0.18 27

AANet_RVC	0.20 34	0.19 41	0.18 74	0.14 32	0.17 52	0.12 25	0.12 61	0.18 28	0.19 53	0.15 26	0.21 59	0.18 26	0.15 58	0.13 48	0.26 67	0.23 38	0.24 27	0.26 50	0.22 24	0.22 67	0.20 24	0.19 33	0.16 107	0.16 53	0.26 50	0.26 48	0.26 39	0.34 69

HUF	0.21 39	0.21 60	0.14 37	0.17 45	0.18 65	0.15 40	0.09 33	0.35 59	0.15 34	0.36 52	0.15 28	0.23 31	0.15 58	0.14 53	0.19 30	0.21 31	0.28 36	0.19 27	0.34 52	0.17 39	0.36 68	0.28 67	0.11 45	0.14 39	0.22 31	0.18 25	0.27 41	0.20 31

Former-RAFT_DAM_RVC	0.30 76	0.22 66	0.21 95	0.23 88	0.18 65	0.19 64	0.12 61	0.44 93	0.35 178	0.43 85	0.40 137	0.40 83	0.21 95	0.18 88	0.32 112	0.29 81	0.42 100	0.31 94	0.37 62	0.27 106	0.35 60	0.33 102	0.13 67	0.18 75	0.37 94	0.51 156	0.31 45	0.47 120

iinet-f	0.34 105	0.26 95	0.24 119	0.24 90	0.18 65	0.35 144	0.16 100	0.33 54	0.21 75	0.42 77	0.73 230	0.44 94	0.35 175	0.18 88	0.30 91	0.34 133	0.43 106	0.28 64	0.86 190	0.33 141	0.40 98	0.26 54	0.17 118	0.18 75	0.39 105	0.29 70	0.46 110	0.39 94

AASNet	0.20 34	0.22 66	0.15 49	0.21 74	0.18 65	0.24 91	0.17 105	0.23 31	0.14 30	0.22 30	0.26 82	0.21 28	0.13 41	0.16 71	0.20 33	0.22 35	0.28 36	0.23 39	0.24 28	0.19 49	0.23 29	0.19 33	0.12 52	0.16 53	0.23 34	0.21 31	0.22 26	0.19 28

GMOStereo	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

error version	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

test-v	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

test-2	0.30 76	0.23 70	0.16 56	0.19 61	0.18 65	0.21 74	0.13 70	0.46 107	0.25 110	0.56 202	0.24 67	0.43 89	0.26 133	0.16 71	0.27 76	0.28 64	0.40 80	0.29 72	0.44 96	0.23 72	0.42 115	0.45 166	0.12 52	0.16 53	0.42 122	0.38 112	0.48 118	0.31 58

raft+_RVC	0.25 56	0.22 66	0.17 64	0.19 61	0.18 65	0.18 59	0.13 70	0.38 72	0.19 53	0.46 108	0.30 93	0.34 66	0.16 62	0.13 48	0.25 58	0.26 53	0.33 47	0.27 59	0.37 62	0.19 49	0.36 68	0.26 54	0.10 39	0.15 43	0.30 69	0.29 70	0.36 78	0.30 55

GCAP-BAT	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 300	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

test_for_model	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 300	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

testlalala2	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 300	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

testlalala	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 300	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

testlalala_base	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 300	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

GCAP-Stereo	0.52 187	0.20 48	0.14 37	0.17 45	0.19 74	0.15 40	0.09 33	0.42 83	0.21 75	0.50 135	0.18 37	0.51 124	0.14 46	0.15 60	0.26 67	0.28 64	6.97 300	0.29 72	0.45 101	0.26 94	0.44 135	0.35 112	0.14 78	0.15 43	0.27 53	0.27 53	0.35 63	0.37 76

LoS_RVC	0.29 68	0.25 83	0.22 107	0.15 36	0.19 74	0.18 59	0.12 61	0.37 66	0.21 75	0.42 77	0.38 125	0.32 58	0.20 89	0.18 88	0.31 101	0.27 60	0.34 50	0.28 64	0.43 93	0.21 62	0.42 115	0.33 102	0.15 98	0.23 116	0.48 147	0.34 94	0.41 97	0.46 112

tt_ll	0.29 68	0.25 83	0.22 107	0.15 36	0.19 74	0.18 59	0.12 61	0.37 66	0.21 75	0.42 77	0.38 125	0.32 58	0.20 89	0.18 88	0.31 101	0.27 60	0.34 50	0.28 64	0.43 93	0.21 62	0.42 115	0.33 102	0.15 98	0.23 116	0.48 147	0.34 94	0.41 97	0.46 112

DMCA	0.23 49	0.19 41	0.21 95	0.18 58	0.19 74	0.17 55	0.18 112	0.29 46	0.23 94	0.23 31	0.28 88	0.29 47	0.17 71	0.19 100	0.25 58	0.25 47	0.30 42	0.29 72	0.27 34	0.20 58	0.31 43	0.20 38	0.19 140	0.18 75	0.24 40	0.27 53	0.22 26	0.27 46

castereo	0.32 91	0.23 70	0.18 74	0.26 103	0.20 83	0.22 80	0.14 80	0.48 123	0.25 110	0.54 176	0.30 93	0.52 133	0.16 62	0.15 60	0.27 76	0.31 109	0.48 147	0.29 72	0.52 126	0.26 94	0.48 160	0.39 133	0.14 78	0.18 75	0.40 111	0.39 121	0.38 83	0.44 107

trnet	0.31 85	0.28 105	0.22 107	0.25 94	0.20 83	0.21 74	0.12 61	0.49 129	0.20 66	0.52 159	0.24 67	0.55 147	0.22 107	0.20 111	0.28 85	0.32 119	0.48 147	0.26 50	0.41 87	0.22 67	0.45 146	0.30 78	0.14 78	0.21 103	0.38 98	0.35 99	0.49 129	0.53 140

CASnet	0.30 76	0.26 95	0.18 74	0.22 78	0.20 83	0.27 109	0.12 61	0.48 123	0.24 100	0.54 176	0.35 109	0.55 147	0.21 95	0.19 100	0.27 76	0.25 47	0.37 64	0.23 39	0.54 134	0.20 58	0.42 115	0.31 85	0.15 98	0.18 75	0.30 69	0.27 53	0.40 90	0.42 102
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	0.32 91	0.29 116	0.17 64	0.20 70	0.20 83	0.23 86	0.10 49	0.49 129	0.28 144	0.55 192	0.26 82	0.46 106	0.17 71	0.20 111	0.31 101	0.31 109	0.45 124	0.33 107	0.50 121	0.22 67	0.41 107	0.43 157	0.14 78	0.20 94	0.42 122	0.41 126	0.51 143	0.40 96

IPLG	0.30 76	0.28 105	0.24 119	0.22 78	0.20 83	0.25 100	0.15 90	0.45 99	0.19 53	0.45 95	0.28 88	0.45 99	0.18 78	0.23 150	0.33 117	0.29 81	0.43 106	0.35 126	0.40 80	0.28 112	0.35 60	0.44 161	0.12 52	0.20 94	0.35 87	0.36 104	0.37 80	0.37 76

CREStereo	0.32 91	0.27 100	0.22 107	0.25 94	0.20 83	0.22 80	0.12 61	0.49 129	0.20 66	0.50 135	0.24 67	0.54 141	0.22 107	0.20 111	0.29 89	0.33 124	0.49 155	0.26 50	0.41 87	0.22 67	0.46 150	0.30 78	0.15 98	0.21 103	0.39 105	0.34 94	0.48 118	0.52 136
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
Reg-Stereo(zero)	0.38 119	0.29 116	0.31 153	0.30 123	0.21 89	0.31 122	0.22 126	0.54 173	0.26 124	0.53 166	0.61 213	0.55 147	0.23 114	0.21 126	0.24 50	0.34 133	0.43 106	0.33 107	0.79 176	0.25 83	0.42 115	0.42 150	0.16 107	0.24 127	0.39 105	0.43 131	0.53 156	0.63 167

HI	0.38 119	0.29 116	0.31 153	0.30 123	0.21 89	0.31 122	0.22 126	0.54 173	0.26 124	0.53 166	0.61 213	0.55 147	0.23 114	0.21 126	0.24 50	0.34 133	0.43 106	0.33 107	0.79 176	0.25 83	0.42 115	0.42 150	0.16 107	0.24 127	0.39 105	0.43 131	0.53 156	0.63 167

CES	0.33 100	0.19 41	0.19 85	0.19 61	0.21 89	0.20 68	0.09 33	0.85 245	0.18 50	0.42 77	0.55 196	0.49 116	0.16 62	0.20 111	0.31 101	0.37 152	0.47 140	0.28 64	0.41 87	0.24 81	0.66 236	0.35 112	0.17 118	0.18 75	0.42 122	0.33 86	0.42 104	0.50 130

IER	0.29 68	0.24 77	0.24 119	0.24 90	0.21 89	0.25 100	0.17 105	0.35 59	0.21 75	0.36 52	0.45 162	0.51 124	0.20 89	0.24 156	0.32 112	0.29 81	0.38 70	0.31 94	0.33 50	0.23 72	0.33 51	0.27 60	0.20 150	0.19 90	0.30 69	0.32 80	0.35 63	0.39 94

raftrobust	0.31 85	0.25 83	0.21 95	0.22 78	0.21 89	0.19 64	0.14 80	0.49 129	0.18 50	0.54 176	0.34 104	0.44 94	0.18 78	0.16 71	0.35 134	0.31 109	0.42 100	0.32 104	0.42 91	0.29 119	0.41 107	0.31 85	0.14 78	0.17 64	0.41 117	0.38 112	0.38 83	0.38 86

RALAANet	0.29 68	0.31 130	0.23 113	0.22 78	0.21 89	0.23 86	0.16 100	0.38 72	0.19 53	0.33 45	0.38 125	0.35 71	0.18 78	0.15 60	0.33 117	0.29 81	0.38 70	0.37 142	0.48 118	0.27 106	0.36 68	0.29 75	0.15 98	0.20 94	0.34 81	0.30 74	0.35 63	0.35 72

XX-Stereo	8.90 299	0.24 77	0.17 64	0.40 169	0.21 89	0.44 177	0.17 105	0.55 181	0.23 94	0.52 159	0.45 162	0.58 166	0.16 62	0.20 111	0.40 150	0.47 202	0.49 155	0.37 142	0.63 157	0.38 161	0.48 160	0.38 132	0.14 78	0.20 94	229.91 314	0.56 170	0.60 178	0.99 218

HITNet	0.28 64	0.27 100	0.21 95	0.22 78	0.21 89	0.22 80	0.15 90	0.41 81	0.22 89	0.50 135	0.35 109	0.44 94	0.21 95	0.17 79	0.26 67	0.24 41	0.33 47	0.31 94	0.31 42	0.19 49	0.32 48	0.28 67	0.16 107	0.18 75	0.31 73	0.28 67	0.44 108	0.42 102
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.35 110	0.30 122	0.27 134	0.32 132	0.21 89	0.33 132	0.22 126	0.45 99	0.27 134	0.45 95	0.42 149	0.38 76	0.48 204	0.19 100	0.28 85	0.29 81	0.45 124	0.36 131	0.55 136	0.24 81	0.37 77	0.27 60	0.19 140	0.25 139	0.44 130	0.39 121	0.47 114	0.47 120

raft_robust	0.34 105	0.27 100	0.19 85	0.29 118	0.22 98	0.22 80	0.16 100	0.52 164	0.28 144	0.64 234	0.25 80	0.48 112	0.26 133	0.18 88	0.32 112	0.33 124	0.44 117	0.34 114	0.52 126	0.28 112	0.44 135	0.47 181	0.12 52	0.21 103	0.44 130	0.44 134	0.49 129	0.46 112

sCroCo_RVC	0.40 129	0.30 122	0.24 119	0.24 90	0.22 98	0.29 115	0.18 112	0.50 137	0.32 165	0.44 91	0.33 100	0.37 74	0.37 186	0.17 79	0.45 175	0.60 243	0.55 196	0.47 203	0.64 162	0.39 166	0.68 241	0.62 235	0.22 153	0.31 173	0.48 147	0.44 134	0.58 170	0.48 126

PMTNet	0.33 100	0.28 105	0.20 87	0.26 103	0.22 98	0.20 68	0.19 116	0.45 99	0.21 75	0.50 135	0.24 67	0.52 133	0.15 58	0.18 88	0.31 101	0.33 124	0.47 140	0.28 64	0.55 136	0.25 83	0.46 150	0.27 60	0.16 107	0.16 53	0.46 135	0.37 109	0.48 118	0.64 171

CVANet_RVC	0.22 44	0.29 116	0.21 95	0.29 118	0.22 98	0.25 100	0.15 90	0.27 38	0.16 39	0.24 32	0.34 104	0.23 31	0.19 84	0.14 53	0.20 33	0.22 35	0.25 29	0.24 41	0.24 28	0.17 39	0.24 31	0.17 30	0.13 67	0.18 75	0.23 34	0.19 29	0.22 26	0.23 38

MIPNet	0.35 110	0.32 141	0.24 119	0.26 103	0.23 102	0.27 109	0.15 90	0.50 137	0.20 66	0.45 95	0.37 118	0.52 133	0.29 153	0.22 133	0.35 134	0.33 124	0.46 135	0.37 142	0.51 124	0.37 154	0.36 68	0.44 161	0.14 78	0.19 90	0.46 135	0.51 156	0.42 104	0.51 132

TestStereo	0.35 110	0.33 151	0.28 137	0.33 136	0.23 102	0.34 142	0.22 126	0.54 173	0.24 100	0.64 234	0.28 88	0.53 138	0.21 95	0.18 88	0.30 91	0.25 47	0.44 117	0.27 59	0.58 148	0.27 106	0.52 180	0.32 96	0.18 133	0.26 149	0.41 117	0.33 86	0.50 137	0.43 105

sAnonymous2	0.40 129	0.28 105	0.24 119	0.25 94	0.23 102	0.32 128	0.22 126	0.56 186	0.30 157	0.41 68	0.38 125	0.39 78	0.29 153	0.18 88	0.46 179	0.50 215	0.53 184	0.49 209	0.80 180	0.42 179	0.53 186	0.56 220	0.19 140	0.25 139	0.50 159	0.52 159	0.51 143	0.56 150

CroCo_RVC	0.40 129	0.28 105	0.24 119	0.25 94	0.23 102	0.32 128	0.22 126	0.56 186	0.30 157	0.41 68	0.38 125	0.39 78	0.29 153	0.18 88	0.46 179	0.50 215	0.53 184	0.49 209	0.80 180	0.42 179	0.53 186	0.56 220	0.19 140	0.25 139	0.50 159	0.52 159	0.51 143	0.56 150

RALCasStereoNet	0.30 76	0.31 130	0.21 95	0.28 114	0.23 102	0.22 80	0.15 90	0.45 99	0.19 53	0.48 122	0.30 93	0.44 94	0.19 84	0.14 53	0.33 117	0.30 94	0.44 117	0.38 149	0.39 70	0.25 83	0.41 107	0.26 54	0.13 67	0.21 103	0.40 111	0.33 86	0.35 63	0.38 86

UPFNet	0.28 64	0.25 83	0.26 133	0.26 103	0.23 102	0.30 117	0.21 121	0.34 57	0.25 110	0.35 51	0.32 97	0.33 62	0.21 95	0.23 150	0.31 101	0.28 64	0.37 64	0.31 94	0.37 62	0.23 72	0.27 36	0.24 49	0.18 133	0.20 94	0.28 63	0.29 70	0.32 51	0.29 50

GANet	0.22 44	0.20 48	0.20 87	0.22 78	0.23 102	0.24 91	0.19 116	0.31 49	0.17 42	0.24 32	0.21 59	0.29 47	0.14 46	0.14 53	0.21 41	0.24 41	0.29 39	0.31 94	0.24 28	0.15 31	0.24 31	0.19 33	0.16 107	0.17 64	0.23 34	0.21 31	0.26 39	0.24 40

TRStereo	0.46 165	0.42 186	0.77 251	0.38 159	0.24 109	0.79 232	0.37 175	0.50 137	0.23 94	0.51 151	0.33 100	0.67 192	0.14 46	0.19 100	0.34 127	0.41 178	0.48 147	0.35 126	0.55 136	0.36 150	0.51 174	0.46 173	0.13 67	0.19 90	0.57 183	0.62 186	1.22 256	0.79 192

rafts_anoy	0.29 68	0.30 122	0.23 113	0.22 78	0.24 109	0.23 86	0.14 80	0.44 93	0.18 50	0.44 91	0.34 104	0.40 83	0.16 62	0.14 53	0.33 117	0.30 94	0.40 80	0.37 142	0.40 80	0.25 83	0.38 88	0.29 75	0.12 52	0.20 94	0.38 98	0.33 86	0.35 63	0.41 98

FINET	0.31 85	0.30 122	0.31 153	0.34 144	0.24 109	0.27 109	0.29 157	0.36 61	0.28 144	0.39 64	0.26 82	0.37 74	0.23 114	0.22 133	0.43 168	0.35 139	0.37 64	0.28 64	0.46 112	0.25 83	0.35 60	0.28 67	0.24 163	0.24 127	0.35 87	0.27 53	0.39 87	0.32 65

RASNet	0.31 85	0.32 141	0.30 143	0.27 108	0.24 109	0.26 106	0.20 120	0.46 107	0.26 124	0.41 68	0.33 100	0.40 83	0.25 129	0.20 111	0.25 58	0.28 64	0.38 70	0.30 89	0.34 52	0.21 62	0.40 98	0.29 75	0.14 78	0.30 164	0.33 80	0.34 94	0.49 129	0.47 120

PDISCO_ROB	0.34 105	0.31 130	0.32 160	0.28 114	0.24 109	0.30 117	0.21 121	0.36 61	0.24 100	0.27 36	0.35 109	0.32 58	0.24 120	0.18 88	0.36 138	0.40 169	0.40 80	0.51 219	0.36 60	0.31 131	0.44 135	0.40 140	0.17 118	0.25 139	0.41 117	0.43 131	0.62 182	0.46 112

AE-Stereo	0.38 119	0.32 141	0.23 113	0.34 144	0.25 114	0.29 115	0.16 100	0.49 129	0.24 100	0.55 192	0.22 63	0.67 192	0.23 114	0.19 100	0.33 117	0.35 139	0.52 179	0.41 176	0.59 151	0.37 154	0.50 172	0.50 198	0.14 78	0.30 164	0.51 162	0.46 139	0.55 163	0.48 126

EGLCR-Stereo	0.32 91	0.28 105	0.18 74	0.24 90	0.25 114	0.33 132	0.11 56	0.48 123	0.20 66	0.49 130	0.19 50	0.49 116	0.15 58	0.17 79	0.24 50	0.28 64	0.45 124	0.31 94	0.45 101	0.25 83	0.49 165	0.41 145	0.14 78	0.18 75	0.34 81	0.31 78	0.74 212	0.57 154

dd	0.38 119	0.40 181	0.21 95	0.82 235	0.25 114	0.53 203	0.24 141	0.46 107	0.19 53	0.47 116	0.24 67	0.66 189	0.21 95	0.20 111	0.38 143	0.34 133	0.57 205	0.30 89	0.75 173	0.28 112	0.40 98	0.31 85	0.17 118	0.24 127	0.44 130	0.32 80	0.51 143	0.40 96

test-3	0.33 100	0.25 83	0.20 87	0.25 94	0.25 114	0.24 91	0.15 90	0.50 137	0.21 75	0.51 151	0.24 67	0.63 185	0.24 120	0.17 79	0.34 127	0.29 81	0.45 124	0.31 94	0.84 186	0.30 124	0.41 107	0.42 150	0.12 52	0.20 94	0.31 73	0.27 53	0.41 97	0.38 86

test_1	0.33 100	0.25 83	0.20 87	0.25 94	0.25 114	0.24 91	0.15 90	0.50 137	0.21 75	0.51 151	0.24 67	0.64 187	0.24 120	0.16 71	0.34 127	0.29 81	0.45 124	0.31 94	0.85 188	0.30 124	0.41 107	0.42 150	0.12 52	0.20 94	0.31 73	0.27 53	0.41 97	0.38 86

test_3	0.35 110	0.25 83	0.20 87	0.25 94	0.25 114	0.23 86	0.15 90	0.51 150	0.23 94	0.54 176	0.24 67	0.67 192	0.28 148	0.17 79	0.34 127	0.31 109	0.45 124	0.33 107	0.86 190	0.32 135	0.44 135	0.50 198	0.11 45	0.22 107	0.38 98	0.38 112	0.41 97	0.37 76

LMCR-Stereo	0.37 117	0.31 130	0.23 113	0.25 94	0.25 114	0.33 132	0.19 116	0.44 93	0.27 134	0.45 95	0.35 109	0.51 124	0.34 170	0.21 126	0.35 134	0.35 139	0.50 167	0.38 149	0.74 171	0.41 173	0.46 150	0.44 161	0.20 150	0.23 116	0.40 111	0.38 112	0.51 143	0.51 132

CREStereo++_RVC	0.32 91	0.25 83	0.18 74	0.23 88	0.25 114	0.22 80	0.15 90	0.45 99	0.26 124	0.48 122	0.28 88	0.48 112	0.44 200	0.18 88	0.26 67	0.30 94	0.47 140	0.25 47	0.38 66	0.23 72	0.41 107	0.30 78	0.13 67	0.24 127	0.40 111	0.32 80	0.51 143	0.52 136
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
GMStereo	0.32 91	0.32 141	0.20 87	0.27 108	0.25 114	0.31 122	0.24 141	0.48 123	0.25 110	0.37 57	0.30 93	0.54 141	0.27 146	0.19 100	0.30 91	0.30 94	0.45 124	0.29 72	0.56 141	0.32 135	0.39 94	0.25 51	0.18 133	0.22 107	0.39 105	0.30 74	0.47 114	0.33 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT-Test	0.43 151	0.31 130	0.21 95	0.37 155	0.26 123	0.35 144	0.22 126	0.53 170	0.24 100	0.53 166	0.46 167	0.54 141	0.22 107	0.20 111	0.37 140	0.51 222	0.51 171	0.37 142	1.04 212	0.48 206	0.55 197	0.50 198	0.16 107	0.23 116	0.56 181	0.51 156	0.62 182	0.65 175

HH	0.43 151	0.21 60	0.55 222	0.33 136	0.26 123	0.40 160	0.29 157	0.52 164	0.27 134	0.54 176	0.26 82	0.57 161	0.17 71	0.22 133	0.33 117	0.46 195	0.49 155	0.40 168	0.92 197	0.42 179	0.63 225	0.49 192	0.17 118	0.25 139	0.47 137	0.60 182	0.64 186	0.82 203

HanStereo	0.43 151	0.21 60	0.55 222	0.33 136	0.26 123	0.40 160	0.29 157	0.52 164	0.27 134	0.54 176	0.26 82	0.57 161	0.17 71	0.22 133	0.33 117	0.46 195	0.49 155	0.40 168	0.92 197	0.42 179	0.63 225	0.49 192	0.17 118	0.25 139	0.47 137	0.60 182	0.64 186	0.82 203

cross-raft	0.42 146	0.32 141	0.22 107	0.32 132	0.26 123	0.32 128	0.19 116	0.54 173	0.27 134	0.55 192	0.39 135	0.58 166	0.20 89	0.20 111	0.36 138	0.48 207	0.51 171	0.37 142	1.06 217	0.44 192	0.56 201	0.59 227	0.14 78	0.25 139	0.57 183	0.54 164	0.59 173	0.59 157

BEATNet_4x	0.35 110	0.29 116	0.24 119	0.27 108	0.26 123	0.26 106	0.22 126	0.45 99	0.28 144	0.57 213	0.33 100	0.49 116	0.28 148	0.19 100	0.35 134	0.33 124	0.40 80	0.40 168	0.39 70	0.25 83	0.46 150	0.47 181	0.21 152	0.25 139	0.36 91	0.34 94	0.51 143	0.48 126

ADCP+	0.49 176	0.35 154	0.36 176	0.33 136	0.26 123	0.39 159	0.38 178	0.48 123	0.98 256	0.42 77	0.61 213	0.85 211	0.26 133	0.30 183	0.33 117	0.32 119	0.41 92	0.35 126	0.62 153	0.27 106	0.41 107	0.37 126	0.24 163	0.22 107	0.41 117	1.72 277	0.43 106	1.18 226

MSMDNet	0.42 146	0.32 141	0.21 95	0.27 108	0.26 123	0.37 150	0.23 136	0.51 150	0.25 110	0.52 159	0.42 149	0.54 141	0.21 95	0.20 111	0.39 145	0.52 226	0.51 171	0.38 149	1.02 211	0.59 230	0.54 193	0.53 214	0.17 118	0.23 116	0.53 168	0.46 139	0.59 173	0.63 167

gcap-zeroshot	0.68 217	0.31 130	0.49 208	0.39 164	0.27 130	0.40 160	0.23 136	0.57 193	0.24 100	0.56 202	0.43 158	0.68 196	0.21 95	0.22 133	0.41 158	0.50 215	0.49 155	0.37 142	7.45 285	0.57 228	0.53 186	0.52 211	0.18 133	0.23 116	0.43 128	0.54 164	0.54 160	0.60 158

MSKI-zero shot	0.46 165	0.28 105	0.20 87	0.31 125	0.27 130	0.33 132	0.24 141	0.56 186	0.24 100	0.53 166	0.40 137	0.55 147	0.21 95	0.19 100	0.33 117	0.42 185	0.51 171	0.36 131	1.37 227	0.41 173	0.52 180	0.47 181	0.16 107	0.23 116	0.49 153	1.13 256	0.80 220	0.78 190

GLC_STEREO	0.36 115	0.31 130	0.29 140	0.31 125	0.27 130	0.30 117	0.23 136	0.49 129	0.22 89	0.54 176	0.43 158	0.48 112	0.21 95	0.22 133	0.29 89	0.31 109	0.54 193	0.33 107	0.47 116	0.30 124	0.60 219	0.46 173	0.18 133	0.24 127	0.39 105	0.28 67	0.57 168	0.42 102

TANstereo	0.40 129	0.25 83	0.18 74	0.29 118	0.27 130	0.33 132	0.17 105	0.37 66	0.20 66	0.45 95	0.21 59	0.31 54	0.26 133	0.22 133	0.61 220	0.56 232	0.51 171	0.68 255	0.97 205	0.74 247	0.43 127	0.35 112	0.85 262	0.22 107	0.27 53	0.32 80	0.49 129	0.38 86

XX-TBD	0.40 129	0.25 83	0.18 74	0.29 118	0.27 130	0.33 132	0.17 105	0.37 66	0.20 66	0.45 95	0.21 59	0.31 54	0.26 133	0.22 133	0.61 220	0.56 232	0.51 171	0.68 255	0.97 205	0.74 247	0.43 127	0.35 112	0.85 262	0.22 107	0.27 53	0.32 80	0.49 129	0.38 86

UNet	0.32 91	0.28 105	0.27 134	0.29 118	0.27 130	0.31 122	0.21 121	0.41 81	0.26 124	0.41 68	0.37 118	0.39 78	0.28 148	0.25 164	0.31 101	0.30 94	0.43 106	0.35 126	0.39 70	0.26 94	0.33 51	0.32 96	0.19 140	0.26 149	0.34 81	0.37 109	0.37 80	0.41 98

HGLStereo	0.32 91	0.32 141	0.25 127	0.27 108	0.27 130	0.28 113	0.17 105	0.39 78	0.23 94	0.40 66	0.56 199	0.33 62	0.19 84	0.24 156	0.30 91	0.34 133	0.44 117	0.39 160	0.41 87	0.28 112	0.39 94	0.32 96	0.18 133	0.25 139	0.40 111	0.38 112	0.35 63	0.33 66

DSFCA	0.33 100	0.39 178	0.32 160	0.31 125	0.27 130	0.35 144	0.25 144	0.36 61	0.29 152	0.32 44	0.42 149	0.38 76	0.22 107	0.19 100	0.32 112	0.31 109	0.38 70	0.36 131	0.46 112	0.26 94	0.37 77	0.37 126	0.23 159	0.24 127	0.38 98	0.35 99	0.34 60	0.43 105

DMCA-RVC	0.31 85	0.25 83	0.28 137	0.25 94	0.27 130	0.24 91	0.25 144	0.36 61	0.31 162	0.33 45	0.38 125	0.54 141	0.24 120	0.20 111	0.40 150	0.35 139	0.35 53	0.34 114	0.35 57	0.29 119	0.37 77	0.33 102	0.22 153	0.24 127	0.29 65	0.29 70	0.36 78	0.41 98

R-Stereo Train	0.40 129	0.28 105	0.29 140	0.33 136	0.27 130	0.37 150	0.14 80	0.51 150	0.25 110	0.54 176	0.42 149	0.56 153	0.26 133	0.21 126	0.34 127	0.41 178	0.52 179	0.38 149	0.70 165	0.37 154	0.51 174	0.48 186	0.17 118	0.28 156	0.54 171	0.65 192	0.46 110	0.62 162

RAFT-Stereo	0.40 129	0.28 105	0.29 140	0.33 136	0.27 130	0.37 150	0.14 80	0.51 150	0.25 110	0.54 176	0.42 149	0.56 153	0.26 133	0.21 126	0.34 127	0.41 178	0.52 179	0.38 149	0.70 165	0.37 154	0.51 174	0.48 186	0.17 118	0.28 156	0.54 171	0.65 192	0.46 110	0.62 162
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DLNR_Zeroshot_test	15.27 305	56.75 314	0.73 249	77.82 314	0.28 141	0.40 160	71.42 314	0.57 193	0.22 89	0.55 192	0.36 115	0.58 166	0.18 78	4.39 305	79.54 314	81.74 314	15.51 307	11.63 304	5.39 273	0.34 144	0.61 223	0.49 192	0.15 98	0.29 160	0.59 191	0.50 150	0.69 196	0.64 171

Any-RAFT	0.43 151	0.27 100	0.51 213	0.37 155	0.28 141	0.31 122	0.21 121	0.50 137	0.26 124	0.48 122	0.54 194	0.57 161	0.19 84	0.19 100	0.33 117	0.37 152	0.49 155	0.34 114	0.83 183	0.33 141	0.53 186	0.42 150	0.17 118	0.23 116	0.70 215	0.84 225	0.50 137	0.89 211

anonymity	1.14 248	0.25 83	0.65 242	0.38 159	0.28 141	0.36 148	0.21 121	0.56 186	0.26 124	0.53 166	18.98 308	0.52 133	0.22 107	0.20 111	0.31 101	0.44 191	0.48 147	0.32 104	0.83 183	0.45 195	0.48 160	0.46 173	0.18 133	0.22 107	0.68 211	0.98 246	0.58 170	0.98 217

DISCO	0.32 91	0.30 122	0.23 113	0.31 125	0.28 141	0.33 132	0.30 162	0.32 50	0.29 152	0.40 66	0.41 140	0.32 58	0.20 89	0.23 150	0.32 112	0.29 81	0.42 100	0.32 104	0.46 112	0.29 119	0.36 68	0.31 85	0.19 140	0.24 127	0.37 94	0.36 104	0.41 97	0.38 86

model_zeroshot	0.45 160	0.32 141	0.20 87	0.27 108	0.29 145	0.35 144	0.23 136	0.54 173	0.27 134	0.53 166	0.38 125	0.69 199	0.20 89	0.20 111	0.46 179	0.50 215	0.55 196	0.39 160	1.20 223	0.52 221	0.52 180	0.49 192	0.19 140	0.28 156	0.59 191	0.65 192	0.52 153	0.88 210

test-1	0.45 160	0.24 77	0.22 107	0.28 114	0.29 145	0.50 192	0.29 157	0.58 198	0.32 165	0.55 192	0.41 140	0.58 166	0.30 157	0.20 111	0.39 145	0.39 163	0.50 167	0.40 168	1.04 212	0.38 161	0.52 180	0.63 237	0.17 118	0.32 179	0.60 196	0.69 205	0.58 170	0.89 211

s12784h	0.39 127	0.35 154	0.25 127	0.46 184	0.29 145	0.25 100	0.18 112	0.49 129	0.22 89	0.51 151	0.34 104	0.62 181	0.32 165	0.21 126	0.27 76	0.28 64	0.48 147	0.29 72	0.52 126	0.23 72	0.51 174	0.30 78	0.15 98	0.23 116	0.51 162	0.52 159	0.70 201	1.14 223

ADLNet	0.34 105	0.39 178	0.25 127	0.33 136	0.29 145	0.36 148	0.32 165	0.42 83	0.25 110	0.37 57	0.38 125	0.60 179	0.28 148	0.50 234	0.31 101	0.30 94	0.40 80	0.31 94	0.38 66	0.28 112	0.34 54	0.28 67	0.28 180	0.19 90	0.36 91	0.40 125	0.35 63	0.36 73

FADNet-RVC-Resample	0.40 129	0.31 130	0.32 160	0.36 151	0.29 145	0.33 132	0.27 149	0.53 170	0.32 165	0.57 213	0.37 118	0.53 138	0.34 170	0.30 183	0.41 158	0.31 109	0.41 92	0.42 182	0.55 136	0.43 185	0.39 94	0.46 173	0.25 166	0.43 213	0.44 130	0.42 127	0.37 80	0.53 140

iResNetv2_ROB	0.37 117	0.30 122	0.23 113	0.34 144	0.29 145	0.38 154	0.22 126	0.46 107	0.25 110	0.46 108	0.56 199	0.56 153	0.41 197	0.22 133	0.30 91	0.29 81	0.40 80	0.34 114	0.66 163	0.31 131	0.40 98	0.32 96	0.23 159	0.30 164	0.44 130	0.36 104	0.50 137	0.46 112

GES	0.40 129	0.37 162	0.25 127	0.31 125	0.30 151	0.41 168	0.26 147	0.46 107	0.28 144	0.49 130	0.40 137	0.43 89	0.26 133	0.30 183	0.45 175	0.40 169	0.53 184	0.43 184	0.97 205	0.42 179	0.50 172	0.41 145	0.23 159	0.30 164	0.38 98	0.35 99	0.47 114	0.49 129

EAI-Stereo	0.43 151	0.30 122	0.21 95	0.36 151	0.30 151	0.44 177	0.39 183	0.57 193	0.28 144	0.51 151	0.34 104	0.58 166	0.18 78	0.19 100	0.48 189	0.47 202	0.49 155	0.36 131	0.97 205	0.46 200	0.47 156	0.46 173	0.14 78	0.23 116	0.55 178	0.44 134	0.65 189	0.71 184

DN-CSS_ROB	0.36 115	0.31 130	0.30 143	0.31 125	0.30 151	0.25 100	0.17 105	0.51 150	0.25 110	0.51 151	0.56 199	0.56 153	0.36 179	0.18 88	0.31 101	0.28 64	0.41 92	0.31 94	0.81 182	0.27 106	0.37 77	0.25 51	0.22 153	0.32 179	0.37 94	0.32 80	0.41 97	0.38 86

AIO-Stereo-zeroshot	0.54 194	0.31 130	0.75 250	0.59 211	0.31 154	0.67 226	0.41 187	0.55 181	0.30 157	0.58 216	0.59 207	0.66 189	0.21 95	0.22 133	0.47 184	0.54 230	0.55 196	0.50 214	0.98 209	0.47 204	0.51 174	0.47 181	0.13 67	0.26 149	0.70 215	0.88 231	0.68 194	1.17 225

MyStereo04	0.43 151	0.39 178	0.40 186	0.34 144	0.31 154	0.26 106	0.22 126	0.51 150	0.37 183	0.50 135	0.37 118	0.55 147	0.28 148	0.17 79	0.50 194	0.39 163	0.44 117	0.39 160	1.11 220	0.40 170	0.48 160	0.44 161	0.17 118	0.31 173	0.53 168	0.61 185	0.65 189	0.51 132

LoS	0.41 142	0.33 151	0.21 95	0.28 114	0.31 154	0.27 109	0.16 100	1.20 264	0.22 89	0.76 254	0.69 226	0.57 161	0.27 146	0.20 111	0.31 101	0.39 163	0.46 135	0.29 72	0.52 126	0.26 94	0.52 180	0.37 126	0.17 118	0.18 75	0.59 191	0.47 142	0.48 118	0.58 155
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADCRef	0.48 174	0.37 162	0.33 163	0.33 136	0.31 154	0.44 177	0.38 178	0.47 117	0.68 230	0.47 116	0.51 183	0.56 153	0.35 175	0.27 174	0.43 168	0.40 169	0.47 140	0.44 190	0.84 186	0.37 154	0.49 165	0.48 186	0.30 189	0.31 173	0.49 153	0.88 231	0.49 129	1.04 222

iRaft-Stereo_20w	0.51 183	0.32 141	0.83 256	0.81 234	0.32 158	0.47 185	0.31 164	0.55 181	0.28 144	0.54 176	0.46 167	0.59 174	0.14 46	0.22 133	0.41 158	0.39 163	0.49 155	0.33 107	0.88 192	0.43 185	0.49 165	0.39 133	0.15 98	0.18 75	0.72 223	0.88 231	1.07 246	1.22 231

IPLGR	0.38 119	0.41 183	0.25 127	0.35 150	0.32 158	0.28 113	0.18 112	0.50 137	0.27 134	0.48 122	0.48 172	0.52 133	0.25 129	0.22 133	0.37 140	0.31 109	0.42 100	0.39 160	0.63 157	0.38 161	0.40 98	0.48 186	0.14 78	0.22 107	0.48 147	0.47 142	0.48 118	0.46 112

FADNet	0.46 165	0.38 171	0.31 153	0.42 177	0.32 158	0.40 160	0.46 194	0.59 205	0.35 178	0.56 202	0.53 191	0.59 174	0.39 194	0.28 177	0.50 194	0.38 159	0.40 80	0.39 160	0.94 200	0.43 185	0.46 150	0.41 145	0.29 186	0.31 173	0.55 178	0.62 186	0.48 118	0.63 167

CFNet	0.34 105	0.31 130	0.25 127	0.38 159	0.32 158	0.30 117	0.23 136	0.46 107	0.26 124	0.41 68	0.36 115	0.58 166	0.30 157	0.24 156	0.28 85	0.26 53	0.39 76	0.34 114	0.37 62	0.26 94	0.35 60	0.22 45	0.17 118	0.24 127	0.47 137	0.39 121	0.46 110	0.51 132

DLCB_ROB	0.40 129	0.36 156	0.35 173	0.32 132	0.32 158	0.31 122	0.27 149	0.42 83	0.34 176	0.46 108	0.49 174	0.54 141	0.37 186	0.30 183	0.37 140	0.33 124	0.44 117	0.38 149	0.40 80	0.32 135	0.44 135	0.34 110	0.27 174	0.31 173	0.81 240	0.57 174	0.55 163	0.46 112

EKT-Stereo	0.47 170	0.38 171	0.27 134	0.50 193	0.33 163	0.49 189	0.51 208	0.51 150	0.23 94	0.50 135	0.41 140	0.56 153	0.24 120	0.22 133	0.43 168	0.51 222	0.54 193	0.52 225	0.89 193	0.40 170	0.65 233	0.56 220	0.17 118	0.25 139	0.72 223	0.63 189	0.64 186	0.56 150

Anonymous3	0.56 198	0.45 194	0.31 153	0.31 125	0.33 163	0.46 180	0.37 175	0.57 193	0.51 210	0.56 202	0.38 125	1.04 223	0.36 179	0.26 171	0.76 244	0.69 258	0.66 223	0.58 242	1.04 212	0.51 217	0.81 254	0.97 267	0.26 170	0.29 160	0.59 191	0.62 186	0.76 214	0.56 150

CFNet_pseudo	0.38 119	0.32 141	0.34 169	0.41 173	0.33 163	0.38 154	0.28 152	0.51 150	0.29 152	0.54 176	0.52 189	0.46 106	0.42 198	0.24 156	0.41 158	0.33 124	0.39 76	0.36 131	0.46 112	0.25 83	0.38 88	0.31 85	0.19 140	0.26 149	0.43 128	0.46 139	0.52 153	0.55 146

psm_up	0.42 146	0.38 171	0.41 187	0.45 181	0.33 163	0.46 180	0.27 149	0.50 137	0.51 210	0.43 85	0.42 149	0.45 99	0.40 195	0.30 183	0.40 150	0.35 139	0.47 140	0.38 149	0.56 141	0.34 144	0.39 94	0.33 102	0.25 166	0.39 202	0.54 171	0.59 178	0.56 166	0.52 136

FADNet-RVC	0.41 142	0.37 162	0.28 137	0.41 173	0.33 163	0.33 132	0.32 165	0.53 170	0.30 157	0.52 159	0.41 140	0.59 174	0.35 175	0.25 164	0.51 199	0.37 152	0.43 106	0.34 114	0.75 173	0.40 170	0.38 88	0.39 133	0.28 180	0.36 190	0.47 137	0.52 159	0.40 90	0.53 140

PWCDC_ROB	0.45 160	0.20 48	0.30 143	0.20 70	0.33 163	0.23 86	0.29 157	0.26 36	0.96 255	0.21 29	0.54 194	0.30 52	2.04 265	0.49 231	0.51 199	0.41 178	0.38 70	0.41 176	0.39 70	0.37 154	0.37 77	0.61 233	0.35 197	0.31 173	0.24 40	0.49 147	0.35 63	0.53 140

CFNet_RVC	0.38 119	0.40 181	0.33 163	0.38 159	0.35 169	0.38 154	0.25 144	0.44 93	0.28 144	0.45 95	0.49 174	0.46 106	0.26 133	0.24 156	0.40 150	0.33 124	0.43 106	0.36 131	0.44 96	0.31 131	0.43 127	0.31 85	0.19 140	0.26 149	0.49 153	0.49 147	0.50 137	0.52 136

IGEV_Zeroshot_test	0.50 180	0.33 151	0.81 255	0.76 229	0.36 170	0.38 154	0.47 195	0.58 198	0.27 134	0.53 166	0.55 196	0.60 179	0.18 78	0.22 133	0.34 127	0.47 202	0.50 167	0.34 114	0.92 197	0.43 185	0.56 201	0.50 198	0.15 98	0.24 127	0.80 237	0.68 201	0.69 196	0.77 188

ICVP	0.43 151	0.38 171	0.47 201	0.40 169	0.36 170	0.40 160	0.28 152	0.47 117	0.33 172	0.46 108	0.45 162	0.49 116	0.37 186	0.24 156	0.40 150	0.38 159	0.45 124	0.39 160	0.53 132	0.39 166	0.43 127	0.59 227	0.55 241	0.34 184	0.48 147	0.55 167	0.51 143	0.55 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCL	0.56 198	0.50 210	0.39 183	0.42 177	0.36 170	0.51 198	0.55 221	0.58 198	1.58 277	0.56 202	0.64 222	0.62 181	0.37 186	0.33 196	0.41 158	0.39 163	0.48 147	0.40 168	0.73 170	0.38 161	0.59 215	0.52 211	0.34 194	0.35 186	0.63 203	0.68 201	0.57 168	1.34 237

HSM	0.40 129	0.37 162	0.30 143	0.39 164	0.36 170	0.33 132	0.28 152	0.56 186	0.29 152	0.50 135	0.51 183	0.49 116	0.37 186	0.24 156	0.39 145	0.34 133	0.52 179	0.36 131	0.50 121	0.35 148	0.49 165	0.35 112	0.19 140	0.29 160	0.48 147	0.54 164	0.54 160	0.55 146

GEStereo_RVC	0.47 170	0.41 183	0.31 153	0.39 164	0.37 174	0.42 170	0.33 167	0.52 164	0.32 165	0.50 135	0.41 140	0.59 174	0.38 191	0.27 174	0.54 206	0.50 215	0.60 209	0.56 236	0.90 194	0.46 200	0.55 197	0.47 181	0.24 163	0.38 198	0.49 153	0.47 142	0.50 137	0.80 197

pcwnet_v2	0.45 160	0.36 156	0.38 178	0.47 187	0.37 174	0.46 180	0.38 178	0.51 150	0.35 178	0.54 176	0.61 213	0.50 123	0.75 224	0.35 201	0.46 179	0.36 146	0.47 140	0.38 149	0.53 132	0.30 124	0.42 115	0.31 85	0.25 166	0.32 179	0.58 190	0.58 175	0.59 173	0.68 182

CASS	0.48 174	0.37 162	0.33 163	0.45 181	0.38 176	0.47 185	0.33 167	0.60 211	0.38 184	0.62 229	0.50 180	0.56 153	0.38 191	0.22 133	0.43 168	0.37 152	0.64 219	0.39 160	0.94 200	0.39 166	0.57 209	0.51 207	0.27 174	0.26 149	0.63 203	0.56 170	0.68 194	0.81 200
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RTSC	0.47 170	0.36 156	0.33 163	0.36 151	0.38 176	0.41 168	0.35 171	0.50 137	0.48 207	0.44 91	0.60 211	0.42 88	0.38 191	0.29 181	0.64 229	0.45 193	0.62 215	0.41 176	0.83 183	0.36 150	0.54 193	0.49 192	0.23 159	0.38 198	0.47 137	0.50 150	0.60 178	0.91 213

NVstereo2D	0.41 142	0.37 162	0.31 153	0.45 181	0.38 176	0.56 208	0.56 222	0.45 99	0.29 152	0.41 68	0.42 149	0.44 94	0.23 114	0.59 246	0.51 199	0.41 178	0.48 147	0.43 184	0.40 80	0.32 135	0.37 77	0.28 67	0.45 229	0.30 164	0.52 165	0.36 104	0.40 90	0.44 107

NCCL2	0.49 176	0.47 200	0.48 204	0.40 169	0.38 176	0.38 154	0.33 167	0.55 181	0.44 198	0.58 216	0.47 170	0.53 138	0.36 179	0.28 177	0.57 213	0.47 202	0.49 155	0.45 197	0.57 146	0.44 192	0.56 201	0.54 218	0.34 194	0.45 218	0.70 215	0.72 208	0.61 181	0.81 200

APVNet	0.42 146	0.37 162	0.30 143	0.36 151	0.39 180	0.47 185	0.36 174	0.51 150	0.32 165	0.36 52	0.52 189	0.41 86	0.24 120	0.30 183	0.45 175	0.48 207	0.55 196	0.48 204	0.63 157	0.45 195	0.45 146	0.35 112	0.26 170	0.36 190	0.47 137	0.35 99	0.60 178	0.45 110

DeepPruner_ROB	0.43 151	0.36 156	0.37 177	0.38 159	0.39 180	0.37 150	0.26 147	0.45 99	0.36 181	0.50 135	0.53 191	0.47 110	0.40 195	0.23 150	0.56 212	0.38 159	0.48 147	0.44 190	0.51 124	0.35 148	0.57 209	0.45 166	0.27 174	0.32 179	0.47 137	0.68 201	0.52 153	0.45 110

MLCV	0.46 165	0.38 171	0.34 169	0.54 203	0.39 180	0.49 189	0.33 167	0.59 205	0.31 162	0.49 130	0.59 207	0.72 201	0.57 216	0.22 133	0.39 145	0.29 81	0.49 155	0.38 149	1.01 210	0.33 141	0.42 115	0.43 157	0.28 180	0.36 190	0.51 162	0.56 170	0.54 160	0.54 144

PS-NSSS	0.45 160	0.52 212	0.38 178	0.68 219	0.40 183	0.56 208	0.44 193	0.57 193	0.31 162	0.58 216	0.35 109	1.11 226	0.31 162	0.28 177	0.40 150	0.30 94	0.40 80	0.36 131	0.71 167	0.32 135	0.32 48	0.21 41	0.26 170	0.29 160	0.47 137	0.47 142	0.47 114	0.62 162

SACVNet	0.46 165	0.42 186	0.38 178	0.44 180	0.41 184	0.40 160	0.43 190	0.52 164	0.47 205	0.52 159	0.45 162	0.45 99	0.25 129	0.32 194	0.44 173	0.40 169	0.50 167	0.45 197	0.63 157	0.48 206	0.51 174	0.43 157	0.29 186	0.34 184	0.64 205	0.58 175	0.62 182	0.61 160

GANet-ADL	0.47 170	0.42 186	0.33 163	0.43 179	0.42 185	0.48 188	0.35 171	0.51 150	0.33 172	0.54 176	0.50 180	0.63 185	0.34 170	0.35 201	0.47 184	0.39 163	0.53 184	0.38 149	0.79 176	0.51 217	0.48 160	0.41 145	0.30 189	0.30 164	0.52 165	0.59 178	0.63 185	0.72 185

UCFNet_RVC	0.42 146	0.52 212	0.34 169	0.47 187	0.42 185	0.42 170	0.30 162	0.49 129	0.32 165	0.51 151	0.48 172	0.68 196	0.36 179	0.26 171	0.40 150	0.32 119	0.41 92	0.38 149	0.48 118	0.30 124	0.45 146	0.31 85	0.28 180	0.30 164	0.61 199	0.49 147	0.48 118	0.61 160

STTStereo	0.39 127	0.42 186	0.43 193	0.37 155	0.43 187	0.34 142	0.49 207	0.37 66	0.33 172	0.38 62	0.43 158	0.51 124	0.30 157	0.38 211	0.47 184	0.32 119	0.41 92	0.40 168	0.40 80	0.29 119	0.36 68	0.28 67	0.22 153	0.28 156	0.40 111	0.45 138	0.40 90	0.62 162

RP	0.43 151	0.45 194	0.48 204	0.48 190	0.43 187	0.46 180	0.47 195	0.47 117	0.45 201	0.34 49	0.61 213	0.57 161	0.42 198	0.33 196	0.40 150	0.35 139	0.43 106	0.35 126	0.49 120	0.34 144	0.38 88	0.37 126	0.29 186	0.35 186	0.49 153	0.44 134	0.53 156	0.58 155

AF-Net	0.40 129	0.36 156	0.35 173	0.39 164	0.44 189	0.43 175	0.38 178	0.44 93	0.43 195	0.37 57	0.49 174	0.58 166	0.32 165	0.31 189	0.41 158	0.36 146	0.35 53	0.36 131	0.45 101	0.30 124	0.34 54	0.30 78	0.33 191	0.30 164	0.38 98	0.42 127	0.59 173	0.47 120

Nwc_Net	0.40 129	0.36 156	0.35 173	0.39 164	0.44 189	0.43 175	0.38 178	0.44 93	0.43 195	0.37 57	0.49 174	0.58 166	0.32 165	0.31 189	0.41 158	0.36 146	0.35 53	0.36 131	0.45 101	0.30 124	0.34 54	0.30 78	0.33 191	0.30 164	0.38 98	0.42 127	0.59 173	0.47 120

RTS	0.77 224	0.45 194	0.41 187	0.46 184	0.44 189	0.77 230	0.53 218	0.66 217	0.73 235	0.42 77	0.51 183	0.86 212	0.50 209	0.35 201	0.68 234	0.57 238	0.82 248	0.51 219	1.59 232	0.64 238	0.63 225	0.60 230	0.36 200	0.50 223	0.80 237	3.82 297	0.83 224	1.23 233

RTSA	0.77 224	0.45 194	0.41 187	0.46 184	0.44 189	0.77 230	0.53 218	0.66 217	0.73 235	0.42 77	0.51 183	0.86 212	0.50 209	0.35 201	0.68 234	0.57 238	0.82 248	0.51 219	1.59 232	0.64 238	0.63 225	0.60 230	0.36 200	0.50 223	0.80 237	3.82 297	0.83 224	1.23 233

HSM-Net_RVC	0.50 180	0.37 162	0.39 183	0.56 208	0.44 189	0.46 180	0.28 152	0.55 181	0.39 188	0.57 213	0.63 221	0.89 215	0.56 215	0.31 189	0.39 145	0.35 139	0.49 155	0.41 176	0.56 141	0.34 144	0.47 156	0.46 173	0.28 180	0.41 206	0.67 207	0.79 223	0.77 216	0.72 185
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.55 196	0.57 224	0.42 190	0.41 173	0.44 189	0.49 189	0.43 190	0.40 79	0.47 205	0.48 122	0.57 203	1.88 245	0.36 179	0.31 189	0.52 203	0.43 187	0.65 221	0.43 184	0.60 152	0.39 166	0.53 186	0.66 242	0.34 194	0.38 198	0.49 153	0.53 163	0.96 236	0.64 171

AIO-Stereo-zeroshot1	4.04 288	0.38 171	0.80 254	0.54 203	0.45 195	0.81 235	0.59 225	0.59 205	0.42 193	0.58 216	0.56 199	0.66 189	0.21 95	0.23 150	0.50 194	0.67 256	0.55 196	0.44 190	94.83 312	0.38 161	0.53 186	0.44 161	0.16 107	0.22 107	0.72 223	0.85 227	0.71 203	1.22 231

AACVNet	0.41 142	0.37 162	0.33 163	0.41 173	0.45 195	0.42 170	0.28 152	0.48 123	0.32 165	0.50 135	0.51 183	0.47 110	0.24 120	0.26 171	0.41 158	0.36 146	0.47 140	0.42 182	0.52 126	0.42 179	0.42 115	0.39 133	0.26 170	0.32 179	0.47 137	0.50 150	0.50 137	0.62 162

FADNet_RVC	0.59 204	0.48 207	0.39 183	0.65 217	0.45 195	0.40 160	0.35 171	0.61 212	0.42 193	0.62 229	0.60 211	0.94 218	0.78 227	0.38 211	0.79 247	0.38 159	0.60 209	0.55 234	1.68 235	0.51 217	0.58 212	0.72 252	0.28 180	0.42 210	0.50 159	0.68 201	0.51 143	0.69 183

dad	0.61 207	0.45 194	0.30 143	1.01 249	0.46 198	0.63 217	1.26 262	1.15 262	0.27 134	0.79 258	0.32 97	0.76 206	0.53 212	0.21 126	0.42 166	0.36 146	0.66 223	0.34 114	1.27 225	0.31 131	0.56 201	0.30 78	0.22 153	0.36 190	0.59 191	0.39 121	1.70 271	0.97 216

NLCA_NET_v2_RVC	0.38 119	0.38 171	0.38 178	0.34 144	0.47 199	0.32 128	0.52 213	0.40 79	0.44 198	0.41 68	0.41 140	0.56 153	0.26 133	0.41 219	0.43 168	0.30 94	0.39 76	0.33 107	0.40 80	0.27 106	0.34 54	0.27 60	0.22 153	0.24 127	0.37 94	0.47 142	0.40 90	0.44 107
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DAS	0.61 207	0.42 186	0.30 143	0.62 213	0.48 200	0.54 204	0.48 202	0.59 205	0.67 228	0.45 95	0.73 230	1.19 229	0.62 218	0.25 164	0.54 206	0.46 195	0.71 235	0.51 219	0.96 202	0.66 240	0.56 201	0.63 237	0.41 221	0.62 243	0.71 220	0.72 208	0.82 222	0.79 192

SepStereo	0.61 207	0.42 186	0.30 143	0.62 213	0.48 200	0.54 204	0.48 202	0.59 205	0.67 228	0.45 95	0.73 230	1.19 229	0.62 218	0.25 164	0.54 206	0.46 195	0.71 235	0.51 219	0.96 202	0.66 240	0.56 201	0.63 237	0.41 221	0.62 243	0.71 220	0.72 208	0.82 222	0.79 192

PSMNet-ADL	0.56 198	0.47 200	0.47 201	0.52 198	0.48 200	0.51 198	0.47 195	0.58 198	0.46 204	0.64 234	0.68 225	0.77 207	0.81 228	0.39 214	0.51 199	0.46 195	0.53 184	0.41 176	1.18 221	0.50 213	0.54 193	0.45 166	0.39 211	0.35 186	0.56 181	0.67 200	0.85 229	0.50 130

iResNet	0.59 204	0.41 183	0.43 193	0.52 198	0.48 200	0.66 223	0.40 186	0.65 215	0.43 195	0.50 135	0.55 196	1.10 225	1.23 250	0.24 156	0.57 213	0.40 169	0.53 184	0.45 197	1.70 237	0.45 195	0.45 146	0.43 157	0.33 191	0.52 228	0.55 178	0.60 182	0.67 193	0.67 178

ccs_rob	0.82 227	0.59 226	0.42 190	0.73 226	0.49 204	0.73 227	0.68 234	0.58 198	0.39 188	0.56 202	4.12 299	3.54 275	0.96 237	0.43 223	0.62 223	0.51 222	0.53 184	0.48 204	0.78 175	0.54 222	0.58 212	0.53 214	0.39 211	0.37 196	0.54 171	0.58 175	0.55 163	0.78 190

SGM-Forest	0.51 183	0.48 207	0.34 169	0.75 228	0.49 204	0.51 198	0.39 183	0.54 173	0.33 172	0.49 130	0.35 109	0.75 205	0.57 216	0.43 223	0.42 166	0.40 169	0.44 117	0.41 176	0.47 116	0.36 150	0.46 150	0.42 150	0.37 202	0.39 202	0.67 207	0.55 167	1.11 247	0.81 200
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.88 233	0.53 217	0.62 236	0.51 196	0.50 206	0.58 212	0.47 195	0.74 234	0.56 217	0.55 192	6.30 302	2.69 261	0.86 231	0.34 198	0.63 226	0.63 247	0.56 202	0.49 209	1.04 212	0.67 242	0.55 197	0.56 220	0.35 197	0.41 206	0.54 171	0.56 170	0.74 212	0.86 209

FCDSN-DC	0.52 187	0.52 212	0.51 213	0.53 201	0.50 206	0.50 192	0.52 213	0.56 186	0.36 181	0.61 226	0.36 115	0.48 112	0.34 170	0.47 229	0.63 226	0.57 238	0.65 221	0.62 247	0.54 134	0.48 206	0.59 215	0.50 198	0.38 204	0.62 243	0.53 168	0.55 167	0.51 143	0.54 144
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LALA_ROB	0.65 212	0.64 234	0.51 213	0.50 193	0.50 206	0.65 221	0.51 208	0.54 173	0.65 227	0.55 192	0.75 237	2.33 253	0.45 202	0.38 211	0.71 239	0.47 202	0.67 227	0.57 240	0.66 163	0.49 212	0.60 219	0.62 235	0.38 204	0.43 213	0.54 171	0.71 206	0.95 235	0.80 197

GwcNet-ADL	0.56 198	0.57 224	0.48 204	0.72 224	0.51 209	0.55 206	0.42 189	0.58 198	0.38 184	0.54 176	0.73 230	0.89 215	0.48 204	0.39 214	0.46 179	0.46 195	0.56 202	0.43 184	0.90 194	0.48 206	0.49 165	0.51 207	0.38 204	0.35 186	0.61 199	0.75 215	0.53 156	0.85 207

NCC-stereo	0.51 183	0.47 200	0.43 193	0.49 191	0.51 209	0.50 192	0.51 208	0.51 150	0.57 218	0.36 52	0.59 207	0.62 181	0.55 213	0.36 206	0.53 204	0.41 178	0.46 135	0.50 214	0.58 148	0.41 173	0.43 127	0.40 140	0.43 226	0.36 190	0.57 183	0.72 208	0.73 210	0.65 175

Abc-Net	0.51 183	0.47 200	0.43 193	0.49 191	0.51 209	0.50 192	0.51 208	0.51 150	0.57 218	0.36 52	0.59 207	0.62 181	0.55 213	0.36 206	0.53 204	0.41 178	0.46 135	0.50 214	0.58 148	0.41 173	0.43 127	0.40 140	0.43 226	0.36 190	0.57 183	0.72 208	0.73 210	0.65 175
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AnyNet_C32	0.85 231	0.47 200	0.49 208	0.50 193	0.51 209	0.63 217	0.58 223	0.74 234	1.45 272	0.60 223	0.80 246	0.74 203	0.50 209	0.49 231	0.82 252	0.68 257	0.75 241	0.68 255	1.18 221	0.54 222	0.98 263	0.88 263	0.48 231	0.61 240	0.74 226	0.98 246	0.71 203	4.30 290

NOSS_ROB	0.54 194	0.48 207	0.44 198	0.55 207	0.51 209	0.51 198	0.47 195	0.68 223	0.39 188	0.52 159	0.41 140	0.49 116	0.36 179	0.53 241	0.66 230	0.56 232	0.61 213	0.54 229	0.57 146	0.47 204	0.64 232	0.50 198	0.39 211	0.51 227	0.70 215	0.65 192	0.83 224	0.67 178

ETE_ROB	0.66 215	0.65 235	0.42 190	0.54 203	0.51 209	0.66 223	0.47 195	0.51 150	0.58 220	0.52 159	0.75 237	2.41 255	0.44 200	0.40 216	0.61 220	0.48 207	0.70 233	0.50 214	0.72 168	0.50 213	0.62 224	0.61 233	0.39 211	0.44 216	0.60 196	0.72 208	1.17 250	0.85 207

DCVSM-stereo	0.70 218	0.52 212	0.49 208	0.70 221	0.52 215	0.91 243	0.58 223	0.66 217	0.60 222	0.65 240	0.77 243	2.08 250	1.09 244	0.37 209	0.45 175	0.49 212	0.54 193	0.44 190	1.42 230	0.68 243	0.53 186	0.52 211	0.68 253	0.44 216	0.57 183	0.66 198	0.65 189	0.83 205

GANetREF_RVC	0.61 207	0.56 222	0.58 227	0.56 208	0.52 215	0.55 206	0.52 213	0.85 245	0.63 225	0.78 256	0.44 161	1.00 221	0.63 220	0.34 198	0.62 223	0.44 191	0.53 184	0.51 219	0.85 188	0.51 217	0.63 225	0.48 186	0.48 231	0.59 236	0.71 220	0.65 192	0.81 221	0.79 192
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
CBMV	0.71 220	0.52 212	0.47 201	0.62 213	0.52 215	0.56 208	0.41 187	0.70 227	0.63 225	0.61 226	0.39 135	1.30 237	0.47 203	0.46 228	0.72 240	0.62 245	0.62 215	0.54 229	0.79 176	0.48 206	0.67 238	0.50 198	0.40 220	0.71 252	0.79 234	0.75 215	1.53 266	2.47 273
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SFCPSM	0.82 227	0.59 226	0.46 199	0.60 212	0.53 218	0.60 215	0.51 208	0.66 217	0.62 224	0.55 192	0.81 249	1.44 240	2.03 264	0.37 209	0.55 211	0.48 207	0.55 196	0.48 204	4.41 265	0.83 255	0.59 215	0.58 226	0.45 229	0.38 198	0.70 215	0.74 214	0.69 196	0.99 218

PA-Net	0.50 180	0.59 226	0.54 219	0.40 169	0.53 218	0.42 170	0.53 218	0.56 186	0.52 213	0.46 108	0.41 140	0.49 116	0.48 204	0.49 231	0.54 206	0.42 185	0.37 64	0.44 190	0.43 93	0.45 195	0.37 77	0.48 186	0.27 174	0.39 202	0.52 165	0.87 230	0.45 109	0.99 218
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	0.56 198	0.53 217	0.64 238	0.54 203	0.54 220	0.59 214	0.43 190	0.58 198	0.60 222	0.45 95	0.70 227	0.65 188	0.69 223	0.44 225	0.60 219	0.46 195	0.49 155	0.44 190	0.62 153	0.44 192	0.47 156	0.42 150	0.39 211	0.42 210	0.62 202	0.77 219	0.72 206	0.79 192

stereogan	0.49 176	0.47 200	0.46 199	0.52 198	0.54 220	0.56 208	0.48 202	0.52 164	0.45 201	0.39 64	0.49 174	0.70 200	0.49 208	0.34 198	0.49 190	0.40 169	0.45 124	0.40 168	0.63 157	0.41 173	0.43 127	0.39 133	0.38 204	0.37 196	0.47 137	0.50 150	0.77 216	0.60 158

ACV-stereo	7.10 298	0.73 243	0.54 219	0.90 241	0.55 222	1.06 252	0.71 239	0.67 222	0.77 239	0.68 245	0.72 229	0.77 207	5.44 285	0.42 221	0.90 262	1.02 280	0.85 254	0.56 236	167.64 313	1.28 279	0.85 256	0.71 251	0.63 249	0.56 232	0.57 183	0.66 198	0.72 206	0.80 197

SHD	0.65 212	0.44 192	0.55 222	0.57 210	0.55 222	0.50 192	0.48 202	0.74 234	0.69 232	0.63 233	0.65 223	0.68 196	0.97 238	0.42 221	0.81 251	0.57 238	0.69 232	0.50 214	1.20 223	0.56 227	0.66 236	0.68 244	0.39 211	0.52 228	0.68 211	0.78 222	0.70 201	1.03 221

PWC_ROB	0.76 223	0.54 220	0.66 245	0.47 187	0.56 224	0.52 202	0.70 237	0.65 215	1.26 267	0.47 116	0.75 237	0.74 203	2.10 267	0.40 216	0.79 247	0.51 222	0.83 251	0.60 244	1.37 227	0.68 243	0.78 250	0.68 244	0.35 197	0.65 247	0.60 196	0.59 178	0.76 214	1.59 249

HBP-ISP	0.60 206	0.53 217	0.58 227	0.79 233	0.57 225	0.61 216	0.52 213	0.70 227	0.38 184	0.62 229	0.51 183	0.67 192	0.31 162	0.60 249	0.68 234	0.66 253	0.57 205	0.48 204	0.52 126	0.48 206	0.65 233	0.65 241	0.38 204	0.52 228	0.68 211	0.77 219	1.06 244	0.73 187

MaskLacGwcNet_RVC	5.03 292	0.51 211	0.68 246	0.72 224	0.57 225	0.64 220	0.77 245	0.61 212	0.48 207	0.53 166	1.02 262	115.67 314	1.14 245	0.84 262	0.57 213	0.49 212	0.71 235	0.66 251	2.72 252	0.55 225	0.72 245	0.68 244	0.41 221	0.42 210	0.75 228	0.81 224	0.72 206	1.51 243

ADCMid	0.80 226	0.59 226	0.57 226	0.53 201	0.59 227	0.75 228	0.76 243	0.93 249	1.21 264	0.54 176	0.80 246	0.99 219	0.98 239	0.44 225	0.84 255	0.60 243	0.74 239	0.55 234	1.72 238	0.55 225	0.79 252	0.81 260	0.60 246	0.50 223	0.79 234	0.90 237	0.71 203	1.76 255

NaN_ROB	0.56 198	0.47 200	0.48 204	0.51 196	0.59 227	0.42 170	0.39 183	0.72 231	0.48 207	0.64 234	0.49 174	1.54 241	0.48 204	0.32 194	0.47 184	0.36 146	0.42 100	0.40 168	0.55 136	0.46 200	0.38 88	0.33 102	0.27 174	0.49 222	0.68 211	0.75 215	0.72 206	1.21 229

ITSA-stereo	0.66 215	0.55 221	0.43 193	0.95 245	0.60 229	0.50 192	0.47 195	0.69 225	0.51 210	0.64 234	0.79 244	1.00 221	1.08 243	0.47 229	0.62 223	0.48 207	0.60 209	0.49 209	0.91 196	0.37 154	0.52 180	0.53 214	0.38 204	0.41 206	0.74 226	0.86 229	0.66 192	1.65 250

pmcnn	0.86 232	0.56 222	0.38 178	0.70 221	0.60 229	0.81 235	0.62 228	0.63 214	0.44 198	0.49 130	0.81 249	1.86 244	2.35 269	0.23 150	0.54 206	0.64 250	0.74 239	0.54 229	2.20 248	0.60 233	0.94 261	0.57 224	0.51 235	0.53 231	0.78 233	0.75 215	1.48 263	2.01 261

STTRV1_RVC		0.66 237	0.50 211	0.82 235	0.61 231	0.81 235	0.69 236	0.76 239	0.76 238	0.71 247	0.74 234	1.29 236	1.60 256	0.78 259	0.99 266	0.50 215	1.15 263	0.57 240		1.10 271	1.18 273	0.79 258		0.87 264	0.83 242	0.95 241	1.11 247	2.15 265

CSAN	0.70 218	0.70 240	0.60 235	0.68 219	0.61 231	0.58 212	0.48 202	0.77 241	0.73 235	0.79 258	0.57 203	1.34 239	1.03 242	0.35 201	0.58 216	0.45 193	0.57 205	0.53 227	0.74 171	0.60 233	0.58 212	0.51 207	0.44 228	0.61 240	0.77 231	1.10 254	0.88 232	1.19 227

G-Net	1.20 251	0.75 244	0.97 265	0.67 218	0.65 233	0.92 245	0.60 227	1.00 253	1.35 270	0.74 253	1.47 279	5.51 284	0.92 234	0.44 225	0.83 253	0.84 267	0.76 242	0.66 251	1.97 245	1.52 287	0.85 256	0.87 262	0.54 240	0.70 251	0.86 243	1.24 263	1.82 274	2.89 280

SAMSARA	1.12 245	0.61 232	0.85 258	0.70 221	0.65 233	0.66 223	0.66 232	1.25 267	0.98 256	0.77 255	0.70 227	0.93 217	2.06 266	0.59 246	1.05 269	0.80 266	0.77 243	0.75 261	1.62 234	0.77 252	1.27 278	1.40 291	0.42 225	0.78 258	2.33 282	2.27 289	2.28 282	2.31 267

FC-DCNN	0.63 211	0.69 239	0.64 238	0.98 247	0.65 233	0.89 240	0.65 230	0.76 239	0.40 191	0.72 250	0.41 140	0.80 209	0.35 175	0.51 236	0.59 217	0.56 232	0.67 227	0.56 236	0.62 153	0.50 213	0.63 225	0.50 198	0.39 211	0.59 236	0.77 231	0.65 192	0.78 218	0.83 205

FC-DCNN v2	0.65 212	0.70 240	0.65 242	1.06 251	0.66 236	0.93 246	0.65 230	0.78 242	0.41 192	0.73 251	0.42 149	0.83 210	0.36 179	0.51 236	0.59 217	0.56 232	0.67 227	0.56 236	0.62 153	0.50 213	0.63 225	0.50 198	0.39 211	0.59 236	0.86 243	0.71 206	0.90 233	0.92 214

MFN_U_SF_DS_RVC	0.84 229	0.70 240	0.52 216	0.96 246	0.67 237	0.87 239	0.76 243	1.02 255	0.93 253	0.78 256	0.62 220	1.32 238	0.98 239	0.64 255	0.78 246	0.52 226	0.51 171	0.45 197	1.73 239	0.46 200	0.67 238	0.70 248	0.61 247	0.56 232	1.11 259	1.24 263	0.99 241	1.46 241

CBMV_ROB	0.94 237	0.44 192	0.50 211	0.88 239	0.71 238	0.65 221	0.52 213	0.70 227	0.38 184	0.55 192	0.45 162	6.22 291	2.33 268	0.51 236	0.50 194	0.43 187	0.61 213	0.46 201	1.38 229	0.94 263	0.56 201	0.46 173	0.41 221	0.48 221	0.81 240	1.01 250	1.28 257	1.19 227

ADCPNet	0.84 229	0.59 226	0.55 222	0.63 216	0.73 239	0.63 217	0.74 242	0.75 238	0.84 248	0.64 234	0.79 244	0.73 202	1.44 253	0.50 234	0.74 242	0.65 251	0.71 235	0.54 229	1.84 242	0.71 246	0.79 252	0.78 257	0.53 238	0.60 239	0.93 248	1.31 265	0.83 224	2.11 264

XQC	0.74 222	0.75 244	0.58 227	0.77 231	0.74 240	0.79 232	0.72 240	0.86 247	0.77 239	0.73 251	0.57 203	0.86 212	0.81 228	0.60 249	0.79 247	0.58 242	0.63 217	0.53 227	1.04 212	0.59 230	0.68 241	0.70 248	0.52 236	0.57 235	0.90 245	1.03 252	1.04 242	0.77 188

SANet	1.13 247	0.67 238	0.77 251	0.78 232	0.74 240	0.93 246	0.62 228	1.30 269	1.22 265	0.60 223	0.96 258	5.83 287	2.57 270	0.63 254	0.77 245	0.49 212	0.79 244	0.67 254	1.08 219	0.60 233	0.68 241	0.74 255	0.78 257	0.79 260	1.05 255	1.23 261	1.17 250	2.15 265

ADCS	1.05 239	0.75 244	0.64 238	0.73 226	0.75 242	0.80 234	0.68 234	0.98 252	1.58 277	0.62 229	0.89 253	1.13 227	1.68 258	0.59 246	1.06 270	1.18 286	1.01 256	0.82 269	1.89 243	0.93 262	1.30 279	1.26 287	0.59 245	0.77 255	0.99 253	2.08 284	1.04 242	1.74 252

DGSMNet	1.34 252	0.76 247	0.84 257	0.84 237	0.77 243	0.89 240	0.87 250	0.82 243	0.69 232	1.13 281	5.02 300	1.26 235	0.85 230	0.72 258	1.06 270	1.62 296	1.63 276	0.95 276	3.26 255	1.05 269	2.68 298	2.86 300	0.72 254	0.88 265	0.79 234	0.96 242	0.90 233	1.21 229

UDGNet	0.49 176	0.45 194	0.30 143	1.05 250	0.79 244	0.91 243	0.70 237	0.47 117	0.30 157	0.45 95	0.46 167	0.45 99	0.16 62	1.01 269	0.30 91	0.30 94	0.45 124	0.39 160	0.50 121	0.32 135	0.49 165	0.36 124	0.57 243	0.23 116	0.54 171	0.42 127	0.43 106	0.47 120

MFN_U_SF_RVC	1.10 244	0.86 251	0.65 242	0.98 247	0.79 244	1.12 255	1.03 255	1.10 258	0.83 246	1.09 276	1.61 284	1.55 242	1.22 249	0.86 264	1.16 280	0.66 253	0.60 209	0.60 244	4.87 269	0.76 251	0.88 260	0.90 265	0.53 238	0.82 262	0.98 251	0.92 238	0.98 239	1.32 236

AnyNet_C01	1.16 249	0.79 248	0.64 238	0.76 229	0.81 246	0.76 229	0.90 253	1.12 259	1.53 274	0.71 247	0.94 257	2.04 248	1.68 258	0.64 255	1.10 275	1.41 292	1.40 272	1.43 292	2.29 249	1.03 268	1.70 291	1.29 290	0.80 259	0.82 262	1.08 257	0.97 245	0.98 239	1.74 252

DPSNet	1.63 260	0.63 233	0.62 236	0.87 238	0.82 247	1.02 251	0.59 225	0.68 223	0.90 251	0.45 95	0.50 180	5.87 288	2.58 271	0.29 181	1.06 270	1.04 281	1.03 257	0.91 272	13.68 297	0.88 260	1.24 276	0.89 264	1.13 269	1.02 274	1.25 265	1.42 269	1.17 250	1.35 238

MSC_U_SF_DS_RVC	1.08 243	1.02 257	0.89 262	1.25 256	0.83 248	0.90 242	1.07 256	1.23 266	1.56 275	1.03 271	0.76 241	1.19 229	0.86 231	0.98 267	0.98 265	0.74 261	0.64 219	0.72 259	3.50 257	0.86 259	0.85 256	0.98 270	0.82 261	0.89 266	1.20 262	0.93 240	0.86 231	1.68 251

CC-Net-ROB	0.71 220	0.91 253	0.59 230	1.38 259	0.85 249	1.25 258	0.86 248	0.69 225	0.45 201	0.71 247	0.47 170	1.95 246	0.34 170	0.62 253	0.49 190	0.33 124	0.52 179	0.48 204	1.06 217	0.43 185	0.40 98	0.27 60	0.85 262	0.41 206	0.65 206	0.64 190	0.56 166	0.93 215

DeepPrunerF	0.55 196	0.29 116	0.30 143	0.37 155	0.86 250	0.30 117	0.37 175	0.42 83	0.34 176	0.34 49	0.53 191	0.34 66	0.22 107	0.31 189	0.38 143	0.40 169	0.42 100	0.34 114	0.56 141	0.36 150	0.41 107	0.33 102	0.27 174	0.26 149	4.90 300	0.50 150	0.38 83	0.46 112

SGM-ForestM	1.56 257	1.80 269	0.59 230	1.74 262	0.86 250	1.83 266	1.08 257	1.28 268	0.81 244	0.56 202	0.74 234	5.35 281	3.72 276	0.41 219	0.47 184	0.37 152	0.59 208	0.44 190	5.02 271	0.43 185	0.55 197	0.39 133	0.39 211	0.50 223	2.80 289	1.97 281	4.37 299	3.15 282

PVD	1.07 241	0.87 252	0.87 259	0.94 243	0.87 252	1.00 250	0.85 246	1.55 281	1.56 275	0.60 223	0.93 256	1.21 234	1.66 257	0.79 260	0.88 258	0.77 263	1.06 258	0.78 265	1.74 240	0.84 257	1.05 267	1.08 280	0.65 250	0.76 254	1.19 261	1.45 271	1.30 259	1.77 256

FBW_ROB	0.91 235	0.96 256	0.70 247	1.45 261	0.89 253	1.09 254	0.86 248	0.66 217	0.53 214	0.56 202	0.61 213	1.19 229	0.77 226	0.79 260	0.63 226	0.43 187	0.70 233	0.52 225	4.11 264	0.43 185	0.60 219	0.46 173	0.95 265	0.94 270	0.75 228	0.85 227	0.85 229	1.31 235

S-Stereo	0.99 238	0.65 235	0.59 230	0.94 243	0.92 254	1.08 253	1.25 261	0.74 234	0.82 245	0.66 242	2.61 293	2.64 259	0.91 233	0.56 244	0.94 263	0.72 260	0.68 231	0.83 270	1.50 231	0.83 255	0.65 233	0.69 247	1.07 268	0.81 261	0.67 207	0.77 219	0.78 218	1.55 245

SGM_RVC	1.34 252	1.03 259	0.59 230	1.32 258	0.94 255	1.23 257	0.85 246	0.94 250	0.78 242	0.61 226	0.75 237	2.55 257	1.51 255	0.36 206	0.49 190	0.37 152	0.56 202	0.43 184	4.91 270	0.45 195	0.56 201	0.37 126	0.37 202	0.56 232	1.41 267	1.19 260	3.13 294	8.03 299
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AMNet	0.92 236	0.91 253	0.88 260	0.91 242	0.95 256	0.96 248	0.87 250	0.71 230	0.88 250	0.90 264	0.98 261	0.99 219	0.64 221	0.95 266	0.89 260	1.00 278	1.06 258	0.97 277	0.96 202	0.97 264	1.02 266	0.97 267	0.52 236	0.91 268	0.91 246	0.98 246	1.06 244	1.14 223

MDST_ROB	1.62 259	1.46 264	0.53 217	2.47 271	0.96 257	1.72 265	0.73 241	0.72 231	0.54 216	0.59 221	0.42 149	1.08 224	11.90 295	0.28 177	0.49 190	0.37 152	0.51 171	0.36 131	0.72 168	0.41 173	0.54 193	0.36 124	0.38 204	0.47 220	3.20 294	1.82 279	8.20 302	2.54 277

MFMNet_re	1.17 250	1.06 260	0.95 264	1.17 253	0.98 258	1.44 263	1.14 259	1.07 257	1.32 269	1.00 267	1.12 268	2.07 249	1.16 246	0.84 262	1.04 268	1.01 279	1.30 268	1.05 280	2.06 246	1.00 266	1.19 274	0.98 270	0.96 266	0.97 271	0.98 251	0.92 238	1.30 259	1.42 240

LSM0	6.82 297	0.81 249	0.59 230	1.23 255	1.02 259	1.29 260	1.18 260	1.65 284	1.45 272	1.18 282	1.52 282	2.65 260	4.03 278	0.51 236	59.80 313	70.35 313	1.18 264	0.77 264	10.00 291	1.47 285	2.50 297	3.56 302	0.65 250	0.90 267	1.33 266	1.41 268	2.40 284	8.70 300

MADNet+	1.35 255	0.92 255	1.11 271	1.21 254	1.04 260	0.96 248	1.37 264	1.50 280	1.20 263	1.08 275	1.06 263	1.64 243	1.82 261	0.98 267	1.52 292	1.31 291	1.87 284	1.00 279	1.93 244	1.21 276	1.55 287	1.17 282	0.98 267	1.56 293	1.52 271	1.17 258	1.29 258	2.50 275

edge stereo	1.12 245	0.82 250	1.07 269	1.15 252	1.06 261	1.25 258	1.10 258	1.12 259	0.83 246	0.65 240	1.43 276	3.44 273	1.41 252	0.68 257	0.74 242	0.69 258	0.81 247	0.62 247	2.86 253	0.74 247	0.73 246	0.75 256	0.74 255	0.66 248	0.95 249	0.88 231	1.16 249	2.01 261

FAT-Stereo	0.88 233	0.59 226	0.88 260	0.89 240	1.07 262	0.84 238	0.66 232	0.82 243	0.58 220	0.67 244	1.67 285	2.16 252	0.93 235	0.54 242	0.86 257	0.62 245	0.66 223	0.71 258	1.29 226	0.80 253	0.68 241	0.57 224	0.57 243	0.68 250	0.67 207	0.84 225	0.83 224	1.54 244

SPS-STEREO	1.34 252	1.09 262	1.04 267	1.28 257	1.18 263	1.20 256	0.98 254	1.33 272	1.23 266	1.12 280	1.29 274	2.02 247	1.20 247	0.94 265	1.12 276	1.23 288	1.30 268	1.13 286	3.84 261	1.20 275	1.66 288	1.24 286	1.22 271	1.09 279	1.17 260	1.11 255	1.58 268	1.46 241
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.58 258	1.14 263	1.05 268	1.38 259	1.25 264	1.44 263	1.32 263	1.30 269	1.12 261	1.11 278	1.28 273	2.72 263	2.00 263	1.04 270	1.09 274	1.13 283	1.27 267	1.05 280	7.90 287	1.19 273	1.40 286	1.27 289	1.25 272	1.08 278	1.24 264	1.08 253	1.86 276	1.77 256

MeshStereo	1.81 266	1.02 257	0.72 248	1.89 263	1.26 265	1.43 262	0.87 250	1.14 261	0.79 243	0.66 242	0.89 253	8.39 299	5.02 284	0.40 216	0.89 260	0.65 251	0.66 223	0.54 229	4.56 267	0.61 236	3.32 301	0.80 259	0.65 250	0.75 253	1.97 275	1.46 272	3.34 296	4.12 289
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
WAO-7	1.75 265	1.50 266	1.58 282	2.10 265	1.51 266	1.41 261	1.46 265	1.80 288	2.17 288	1.51 292	3.52 296	3.39 272	4.26 279	1.05 271	1.44 290	1.11 282	1.19 265	0.94 273	3.26 255	1.24 278	0.99 265	1.06 277	0.61 247	1.41 289	1.44 268	1.56 273	1.47 262	2.35 269

ELAS_RVC	1.92 268	1.47 265	1.24 273	2.08 264	1.53 267	3.37 289	1.51 267	1.46 279	1.11 259	0.91 265	2.26 291	6.93 292	6.00 286	0.61 251	0.85 256	0.63 247	1.07 261	0.81 267	2.14 247	0.85 258	1.19 274	1.19 283	0.81 260	1.04 275	3.02 291	2.05 283	2.69 290	2.88 279
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.96 269	1.69 268	1.23 272	2.25 266	1.75 268	2.41 270	1.49 266	1.55 281	1.80 281	0.89 263	2.14 290	7.05 294	6.02 287	0.61 251	0.88 258	0.63 247	1.06 258	0.78 265	2.32 250	0.80 253	1.15 272	1.19 283	0.79 258	0.98 272	3.21 295	2.53 293	2.67 289	3.05 281
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.43 256	2.22 274	0.78 253	2.62 275	1.77 269	2.84 276	2.44 271	0.73 233	0.53 214	0.87 262	0.58 206	2.10 251	0.64 221	2.13 273	0.50 194	0.40 169	0.67 227	0.59 243	7.14 284	0.54 222	0.49 165	0.45 166	2.94 282	0.45 218	0.75 228	0.89 236	0.97 237	1.58 246

PSMNet_ROB	1.96 269	2.74 286	1.24 273	2.52 272	1.79 270	3.39 290	2.92 278	1.22 265	1.19 262	1.32 287	1.42 275	2.74 264	3.87 277	2.53 280	1.17 281	0.79 265	1.30 268	0.85 271	5.35 272	1.19 273	1.06 268	0.97 267	4.07 290	1.12 282	1.56 272	1.42 269	1.57 267	1.58 246

MANE	4.47 290	1.62 267	3.30 301	2.34 268	1.90 271	2.28 269	1.66 268	2.83 296	3.11 295	0.83 261	1.12 268	7.77 297	8.15 291	0.56 244	0.79 247	0.87 268	0.82 248	13.62 305	5.80 274	0.59 230	0.94 261	0.60 230	0.48 231	0.91 268	7.29 301	9.34 303	14.90 306	26.25 308

STStereo	2.66 279	1.83 270	1.92 288	2.87 278	2.02 272	2.68 273	1.85 269	3.30 299	1.63 279	0.82 260	5.71 301	8.58 300	10.17 293	0.52 240	0.67 232	0.43 187	0.63 217	0.46 201	11.73 293	0.68 243	0.73 246	0.66 242	0.49 234	0.98 272	2.33 282	1.79 278	2.66 287	3.63 286

otaku	1.67 262	2.58 281	0.90 263	2.93 279	2.07 273	3.14 281	2.73 275	0.88 248	0.84 248	1.00 267	0.66 224	2.38 254	0.95 236	2.39 275	0.67 232	0.52 226	0.79 244	0.62 247	8.04 289	0.90 261	0.59 215	0.53 214	3.56 283	0.62 243	0.95 249	0.96 242	1.19 255	1.74 252

PWCK	3.72 284	2.52 277	1.72 287	3.06 285	2.07 273	3.03 277	2.98 279	1.97 291	2.05 287	2.27 300	3.31 295	5.51 284	3.67 275	1.40 272	1.32 287	0.97 276	1.74 279	1.10 285	42.82 309	1.70 290	1.90 294	1.23 285	2.24 277	1.51 292	1.84 274	2.15 287	1.79 272	2.46 272

WAO-6	1.99 271	2.09 273	1.24 273	2.53 273	2.08 275	2.68 273	2.63 274	1.44 277	1.93 285	1.37 289	1.15 270	3.11 269	4.32 280	2.51 277	1.45 291	1.18 286	1.76 280	1.09 283	2.63 251	1.34 282	1.34 280	1.26 287	2.43 278	1.33 285	2.19 280	1.97 281	1.94 278	2.72 278

ACVNet-4b	1.66 261	2.40 275	1.10 270	2.76 277	2.09 276	3.09 279	3.08 284	1.03 256	0.99 258	1.10 277	0.61 213	2.97 267	1.00 241	2.77 283	0.73 241	0.66 253	1.26 266	0.73 260	4.74 268	1.07 270	0.57 209	0.49 192	3.77 285	0.67 249	1.06 256	0.96 242	1.18 254	1.85 259

DDUNet	1.05 239	1.89 271	0.53 217	2.36 269	2.10 277	2.19 268	2.32 270	0.54 173	0.68 230	0.48 122	0.80 246	1.20 233	0.24 120	2.51 277	0.69 238	0.55 231	0.83 251	0.49 209	1.68 235	0.57 228	0.75 249	0.64 240	1.31 274	0.39 202	0.57 183	0.59 178	0.69 196	0.67 178

Ntro	1.72 264	2.71 284	0.98 266	3.00 281	2.17 278	3.23 282	2.98 279	0.96 251	0.92 252	1.04 274	0.76 241	2.47 256	0.76 225	2.51 277	0.68 234	0.53 229	0.83 251	0.65 250	8.03 288	0.98 265	0.60 219	0.54 218	3.62 284	0.61 240	1.02 254	1.23 261	1.17 250	1.58 246

UDG	1.07 241	1.95 272	0.54 219	2.29 267	2.24 279	2.00 267	2.51 272	0.59 205	0.72 234	0.59 221	0.83 251	1.14 228	0.31 162	2.36 274	0.66 230	0.50 215	0.89 255	0.61 246	1.81 241	0.61 236	0.78 250	0.70 248	1.26 273	0.43 213	0.61 199	0.64 190	0.69 196	0.64 171

RainbowNet	1.68 263	2.49 276	1.41 278	2.98 280	2.30 280	3.12 280	2.99 281	1.00 253	0.77 239	1.29 285	0.74 234	2.63 258	1.68 258	2.76 282	1.03 267	0.77 263	1.07 261	0.76 262	2.86 253	1.15 272	0.74 248	0.59 227	3.90 286	0.77 255	1.10 258	1.16 257	1.31 261	2.07 263

DispFullNet	2.28 275	2.67 282	3.43 302	2.54 274	2.31 281	2.65 272	2.56 273	1.35 273	1.31 268	2.15 299	0.96 258	8.62 301	2.71 272	2.49 276	1.12 276	1.67 297	2.75 291	1.39 291	6.61 280	2.05 295	1.38 285	1.06 277	1.21 270	0.77 255	0.92 247	0.88 231	1.50 264	2.53 276

IMH-64-1	2.14 272	2.52 277	1.62 283	3.01 282	2.45 282	3.32 285	3.49 288	1.41 275	1.89 282	1.00 267	1.09 265	3.32 270	4.52 281	3.28 290	1.18 282	0.90 272	1.59 274	0.94 273	3.67 258	1.33 280	1.12 270	1.00 272	4.55 292	1.06 276	2.07 277	1.40 266	1.68 269	2.36 270

IMH-64	2.14 272	2.52 277	1.62 283	3.01 282	2.45 282	3.32 285	3.49 288	1.41 275	1.89 282	1.00 267	1.09 265	3.32 270	4.52 281	3.28 290	1.18 282	0.90 272	1.59 274	0.94 273	3.67 258	1.33 280	1.12 270	1.00 272	4.55 292	1.06 276	2.07 277	1.40 266	1.68 269	2.36 270

WAO-8	2.81 280	2.84 287	1.93 289	4.63 296	2.49 284	3.42 291	2.87 276	1.88 289	3.27 297	1.37 289	1.46 277	4.92 279	7.73 288	3.64 293	1.31 285	1.16 284	1.83 282	1.15 287	6.68 281	2.14 296	1.34 280	1.05 275	2.87 280	1.34 286	3.29 296	2.12 285	2.43 285	4.61 292

Venus	2.81 280	2.84 287	1.93 289	4.63 296	2.49 284	3.42 291	2.87 276	1.88 289	3.27 297	1.37 289	1.46 277	4.92 279	7.73 288	3.64 293	1.31 285	1.16 284	1.83 282	1.15 287	6.68 281	2.14 296	1.34 280	1.05 275	2.87 280	1.34 286	3.29 296	2.12 285	2.43 285	4.61 292

IMH	2.38 278	2.57 280	1.64 285	3.03 284	2.50 286	3.36 288	3.51 290	1.45 278	1.91 284	1.03 271	1.08 264	3.49 274	8.04 290	3.63 292	1.13 279	0.90 272	1.63 276	0.99 278	4.48 266	1.36 283	1.08 269	0.96 266	4.57 294	1.11 280	2.03 276	1.61 274	1.79 272	3.48 285

ACVNet_2	2.32 277	2.71 284	1.69 286	3.41 287	2.53 287	3.05 278	3.01 282	1.38 274	1.11 259	1.11 278	0.96 258	2.71 262	1.91 262	2.55 281	0.95 264	0.76 262	1.77 281	0.76 262	16.37 299	1.21 276	0.87 259	0.72 252	3.93 288	1.11 280	1.70 273	1.17 258	1.50 264	1.83 258

BEATNet-Init1	11.87 303	15.78 307	1.38 277	34.17 310	2.55 288	31.72 311	9.59 305	2.52 295	2.49 291	0.96 266	2.28 292	18.81 305	32.29 305	0.54 242	1.70 296	0.88 269	0.80 246	0.66 251	61.61 311	16.09 309	1.78 292	1.44 292	0.75 256	1.12 282	14.82 305	2.79 294	37.47 313	23.61 306

ACVNet_1	1.85 267	2.91 289	1.43 280	3.48 288	2.62 289	3.35 287	3.34 286	1.17 263	0.93 253	1.03 271	0.87 252	2.83 265	1.40 251	2.82 286	0.83 253	0.56 232	1.32 271	0.81 267	6.24 277	1.02 267	0.83 255	0.72 252	4.04 289	0.78 258	1.22 263	0.99 249	0.97 237	1.37 239

LVE	2.29 276	2.69 283	1.56 281	4.79 299	2.63 290	3.26 283	3.58 291	1.30 269	1.38 271	1.61 293	1.27 272	2.94 266	3.52 273	2.79 285	1.07 273	0.88 269	1.50 273	1.09 283	6.15 276	1.42 284	1.24 276	1.14 281	3.90 286	1.43 291	2.52 288	1.66 275	2.05 279	2.34 268

DPSimNet_ROB	5.25 294	2.91 289	3.05 299	2.71 276	2.70 291	2.74 275	3.01 282	3.28 298	3.44 299	2.70 303	24.36 309	5.90 289	13.71 299	2.93 287	2.87 301	4.00 302	3.18 292	2.34 299	22.47 301	3.37 301	4.40 302	3.75 303	2.59 279	2.84 302	3.39 298	3.00 295	3.30 295	6.87 298

TorneroNet-64	4.00 287	3.59 297	1.93 289	4.36 295	2.95 292	4.26 294	4.58 297	1.71 285	6.44 303	1.23 284	1.09 265	5.61 286	25.81 303	3.97 302	1.34 288	0.95 275	2.58 290	1.26 290	11.84 294	1.51 286	1.36 284	1.04 274	4.94 297	1.42 290	2.25 281	2.47 292	1.83 275	5.55 297

ktn	4.83 291	2.95 292	2.02 292	3.73 290	2.99 293	3.77 293	4.53 294	1.75 286	2.92 294	2.10 298	1.52 282	11.18 304	36.94 307	3.71 295	2.06 298	1.82 298	2.47 288	1.99 297	18.72 300	1.98 293	1.88 293	1.74 296	4.75 295	1.91 297	2.11 279	2.29 290	2.70 291	3.98 287

Dean	2.18 274	3.00 294	1.41 278	3.65 289	3.00 294	3.31 284	3.34 286	1.62 283	1.76 280	1.34 288	1.15 270	3.10 268	3.59 274	2.78 284	1.12 276	0.88 269	1.64 278	1.06 282	3.90 263	1.55 289	0.98 263	0.82 261	4.20 291	1.27 284	2.36 285	1.90 280	2.17 281	1.95 260

TorneroNet	5.35 295	3.54 296	2.08 293	3.85 291	3.06 295	4.35 296	4.55 295	1.78 287	5.81 301	1.30 286	1.48 280	6.10 290	59.26 313	3.90 301	1.29 284	0.98 277	2.50 289	1.23 289	15.91 298	1.53 288	1.34 280	1.07 279	5.16 298	1.38 288	2.49 287	2.34 291	2.12 280	4.10 288

JetBlue	3.47 282	2.94 291	2.19 294	4.01 294	3.28 296	4.39 297	3.86 292	2.36 294	2.38 290	1.19 283	0.90 255	7.02 293	1.50 254	3.19 289	1.37 289	1.50 294	2.33 286	2.09 298	3.87 262	1.73 291	2.93 299	2.27 298	1.98 275	1.67 295	2.33 282	4.93 301	2.98 293	22.60 305

notaker	3.58 283	3.59 297	2.75 298	6.07 301	3.32 297	4.63 298	4.56 296	2.01 292	2.21 289	1.90 296	1.51 281	7.09 295	15.50 301	3.77 298	1.72 297	1.50 294	2.35 287	1.70 296	10.97 292	2.01 294	1.69 290	1.56 294	4.87 296	1.70 296	1.51 270	1.68 276	1.89 277	2.48 274

KSHMR	5.04 293	3.41 295	2.38 295	4.77 298	3.49 298	4.30 295	4.29 293	2.24 293	1.95 286	1.89 295	1.87 287	3.78 276	56.60 312	4.26 303	1.69 295	1.43 293	2.22 285	1.60 294	9.78 290	1.73 291	1.68 289	1.48 293	6.29 303	1.57 294	2.43 286	2.17 288	2.30 283	4.47 291

MADNet++	4.30 289	2.97 293	3.19 300	2.44 270	3.80 299	2.62 271	3.22 285	3.36 300	4.11 300	3.55 304	3.66 297	5.40 282	4.86 283	3.12 288	2.43 300	4.06 303	3.95 295	3.22 301	6.34 278	4.44 302	7.73 305	13.41 306	2.00 276	3.91 303	3.19 293	7.99 302	3.68 297	3.33 284

JetRed	5.83 296	4.38 301	5.23 304	3.30 286	4.12 300	5.85 303	9.23 304	4.20 302	2.78 292	2.31 301	2.00 289	5.46 283	1.20 247	5.68 307	3.38 302	3.88 301	6.46 299	6.52 302	3.80 260	2.98 300	6.60 303	4.97 304	5.41 299	2.73 301	9.22 302	21.91 308	5.29 300	18.57 303

UNDER WATER	3.87 285	4.07 299	2.45 296	6.40 302	4.68 301	5.32 301	5.36 298	3.27 297	3.11 295	1.70 294	1.81 286	7.54 296	10.28 294	4.28 304	1.61 293	1.24 289	3.62 293	1.58 293	6.48 279	2.35 299	1.91 295	1.64 295	7.43 306	2.14 299	3.08 292	3.53 296	2.66 287	4.95 294

UNDER WATER-64	3.96 286	4.37 300	2.51 297	7.01 303	4.82 302	5.45 302	5.56 299	3.42 301	2.88 293	1.94 297	1.97 288	7.85 298	8.75 292	4.47 306	1.68 294	1.29 290	3.73 294	1.68 295	6.02 275	2.22 298	1.91 295	1.82 297	7.96 307	1.98 298	2.95 290	4.40 300	2.80 292	5.47 295

HanzoNet	10.34 300	6.49 304	3.95 303	14.30 306	6.07 303	19.42 307	21.47 308	6.96 305	10.04 305	2.64 302	2.68 294	30.46 307	52.16 311	23.13 310	2.36 299	2.79 300	5.38 296	2.60 300	25.05 303	5.07 303	3.22 300	2.85 299	8.74 308	2.65 300	4.75 299	4.05 299	4.27 298	5.54 296

DPSMNet_ROB	11.00 302	5.63 302	16.64 307	3.96 293	7.34 304	4.92 299	7.44 300	4.30 303	11.25 307	4.13 306	8.58 304	4.57 278	14.55 300	3.88 300	12.94 305	13.80 305	6.34 298	15.40 307	7.85 286	11.58 305	8.22 307	20.97 308	5.52 300	10.97 307	11.28 304	29.87 310	12.66 303	32.49 309

DGTPSM_ROB	10.91 301	5.63 302	16.64 307	3.95 292	7.34 304	4.92 299	7.44 300	4.30 303	11.23 306	4.12 305	8.40 303	4.53 277	13.14 296	3.85 299	12.94 305	13.80 305	6.33 297	15.35 306	7.08 283	11.58 305	8.21 306	20.96 307	5.52 300	10.97 307	11.26 303	29.88 311	12.66 303	32.49 309

DPSM_ROB	17.13 306	15.19 305	21.09 309	8.59 304	8.29 306	12.91 305	8.41 302	9.74 308	14.29 308	8.00 307	8.92 305	10.02 302	13.15 297	3.71 295	17.12 307	17.90 307	17.95 308	19.75 309	13.14 295	14.59 307	24.07 309	27.10 309	6.34 304	14.03 309	30.70 311	38.45 312	35.86 311	43.05 312

DPSM	17.13 306	15.19 305	21.09 309	8.59 304	8.29 306	12.91 305	8.41 302	9.74 308	14.29 308	8.00 307	8.92 305	10.02 302	13.15 297	3.71 295	17.12 307	17.90 307	17.95 308	19.75 309	13.14 295	14.59 307	24.07 309	27.10 309	6.34 304	14.03 309	30.70 311	38.45 312	35.86 311	43.05 312

PML	26.01 309	16.47 308	5.54 305	20.38 308	13.16 308	20.84 308	9.63 306	9.23 307	69.83 314	17.73 310	139.43 314	91.26 313	98.96 314	9.19 309	8.28 303	7.65 304	13.69 306	6.52 302	31.86 305	6.30 304	10.00 308	7.86 305	5.54 302	5.57 304	24.82 309	10.77 304	31.09 310	10.74 301

CasAABBNet	34.41 310	30.51 310	42.45 314	17.22 307	16.57 309	25.84 309	16.81 307	19.09 310	28.74 310	16.65 309	18.06 307	20.17 306	26.39 304	7.50 308	34.38 309	35.87 309	36.10 311	39.70 311	26.18 304	29.35 311	48.14 314	54.75 314	12.73 309	28.31 312	61.71 313	77.35 314	71.94 314	86.51 314

LRCNet_RVC	19.16 308	27.96 309	9.75 306	30.25 309	27.88 310	31.68 310	26.10 309	20.49 311	8.68 304	28.66 311	28.73 310	30.64 308	23.65 302	32.48 311	8.43 304	1.88 299	23.05 310	16.90 308	40.24 306	17.44 310	6.93 304	3.35 301	35.23 310	25.28 311	1.49 269	1.01 250	5.96 301	3.25 283

HaxPig	36.95 311	39.38 311	36.02 311	37.94 311	42.14 311	37.82 312	41.49 311	37.89 312	39.02 311	47.01 312	48.90 312	44.27 310	35.80 306	36.82 312	38.89 311	36.75 311	45.48 312	48.70 312	40.83 307	39.66 312	36.10 311	30.92 311	47.77 312	39.68 313	18.58 306	16.85 306	13.59 305	19.32 304

LE_ROB	11.92 304	1.06 260	1.26 276	4.81 300	43.47 312	6.01 304	35.61 310	7.74 306	6.23 302	0.58 216	3.83 298	32.58 309	46.83 310	0.27 174	0.44 173	0.32 119	0.53 184	0.43 184	23.28 302	0.75 250	0.67 238	0.51 207	0.56 242	8.03 306	23.19 307	17.00 307	20.55 308	35.43 311

AVERAGE_ROB	39.07 312	42.10 312	39.04 312	43.37 312	44.15 313	43.08 313	43.88 312	43.21 313	40.00 312	47.62 313	48.04 311	44.84 311	39.97 308	43.46 314	38.33 310	36.44 310	46.53 313	49.04 313	41.84 308	40.32 313	39.63 312	34.70 312	46.76 311	39.74 314	24.66 308	16.71 305	19.73 307	17.80 302

MEDIAN_ROB	40.90 313	43.34 313	39.72 313	44.06 313	45.29 314	43.61 314	44.70 313	43.97 314	40.60 313	50.37 314	51.53 313	46.75 312	40.36 309	41.80 313	40.48 312	38.16 312	48.55 314	51.45 314	44.21 310	42.99 314	40.94 313	34.86 313	48.85 313	41.17 315	25.23 310	24.02 309	21.83 309	25.36 307

ASD4																								6.32 305

Low-res two-view benchmark