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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4																								6.32 288

Low-res two-view benchmark