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.

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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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 2	0.04 1	0.13 6	0.12 13	0.11 5	0.14 7	0.16 6	0.07 3	0.06 5	0.15 1	0.17 2	0.15 1	0.13 2	0.16 2	0.11 2	0.17 1	0.13 3	0.06 2	0.08 4	0.11 1	0.14 3	0.10 1	0.11 1

AIO-test1	0.13 3	0.09 2	0.08 3	0.06 1	0.07 5	0.11 10	0.04 1	0.17 15	0.13 15	0.15 12	0.16 14	0.19 16	0.08 8	0.09 16	0.18 4	0.22 6	0.19 2	0.16 4	0.15 1	0.14 6	0.17 1	0.14 4	0.08 9	0.07 2	0.14 2	0.14 3	0.13 2	0.12 3

Pointernet	0.11 1	0.09 2	0.06 1	0.07 4	0.06 4	0.09 4	0.08 16	0.13 6	0.06 2	0.11 5	0.09 4	0.10 2	0.07 3	0.06 5	0.16 2	0.16 1	0.19 2	0.11 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 9	0.07 2	0.14 2	0.12 1	0.24 10	0.12 3

CroCo-Stereo	0.13 3	0.09 2	0.08 3	0.07 4	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 11	0.05 1	0.10 3	0.03 1	0.13 4	0.06 1	0.04 1	0.24 12	0.26 12	0.20 4	0.18 5	0.20 6	0.11 2	0.24 9	0.15 5	0.05 1	0.06 1	0.22 13	0.20 11	0.23 7	0.15 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
CroCo-Stereo Lap2	0.14 5	0.10 5	0.08 3	0.08 6	0.08 9	0.08 3	0.05 5	0.12 3	0.06 2	0.22 21	0.07 3	0.16 6	0.07 3	0.04 1	0.20 5	0.26 12	0.22 8	0.19 8	0.26 15	0.11 2	0.28 17	0.16 6	0.06 2	0.08 4	0.22 13	0.23 21	0.20 5	0.16 9

U	0.15 8	0.11 6	0.08 3	0.06 1	0.05 2	0.09 4	0.04 1	0.16 14	0.06 2	0.15 12	0.04 2	0.17 12	0.07 3	0.05 3	0.22 9	0.28 18	0.26 15	0.23 18	0.27 16	0.17 12	0.28 17	0.19 12	0.06 2	0.08 4	0.26 16	0.23 21	0.23 7	0.20 16

StereoVision	0.18 15	0.13 7	0.11 10	0.09 8	0.14 21	0.16 19	0.08 16	0.17 15	0.17 21	0.15 12	0.15 10	0.16 6	0.10 13	0.06 5	0.25 14	0.26 12	0.27 16	0.22 15	0.22 9	0.16 10	0.23 7	0.17 7	0.06 2	0.13 18	0.28 23	0.29 32	0.38 27	0.28 28

ProNet	0.14 5	0.13 7	0.14 17	0.11 10	0.07 5	0.14 15	0.12 31	0.13 6	0.06 2	0.08 1	0.24 37	0.09 1	0.06 1	0.07 8	0.22 9	0.21 4	0.22 8	0.18 5	0.19 5	0.14 6	0.20 4	0.11 1	0.12 21	0.11 13	0.16 4	0.13 2	0.17 4	0.12 3

RAFT	0.17 12	0.13 7	0.10 8	0.16 19	0.07 5	0.21 34	0.05 5	0.25 21	0.12 13	0.14 11	0.15 10	0.16 6	0.10 13	0.05 3	0.21 7	0.20 3	0.23 11	0.15 3	0.28 17	0.13 5	0.21 5	0.17 7	0.07 6	0.10 9	0.26 16	0.24 24	0.33 20	0.23 20

MoCha-V2	0.14 5	0.15 10	0.11 10	0.12 11	0.09 10	0.11 10	0.09 21	0.13 6	0.08 7	0.13 10	0.18 19	0.17 12	0.07 3	0.07 8	0.17 3	0.23 8	0.20 4	0.20 9	0.25 13	0.14 6	0.29 20	0.17 7	0.08 9	0.08 4	0.17 6	0.16 5	0.15 3	0.11 1

RAStereo	0.19 17	0.16 11	0.10 8	0.08 6	0.07 5	0.09 4	0.06 8	0.21 18	0.09 10	0.45 51	0.09 4	0.26 21	0.08 8	0.07 8	0.25 14	0.26 12	0.28 18	0.25 21	0.33 24	0.15 9	0.35 28	0.18 10	0.08 9	0.10 9	0.28 23	0.23 21	0.25 11	0.24 23

RSM	0.15 8	0.16 11	0.12 12	0.14 14	0.09 10	0.14 15	0.06 8	0.10 1	0.08 7	0.09 2	0.15 10	0.14 5	0.10 13	0.07 8	0.22 9	0.25 9	0.21 7	0.20 9	0.18 3	0.17 12	0.25 10	0.18 10	0.08 9	0.10 9	0.16 4	0.16 5	0.27 14	0.15 7

AIO-Stereo	0.15 8	0.17 13	0.12 12	0.17 22	0.10 13	0.12 12	0.06 8	0.11 2	0.08 7	0.10 3	0.14 7	0.12 3	0.09 11	0.08 13	0.20 5	0.21 4	0.20 4	0.20 9	0.21 7	0.17 12	0.23 7	0.20 15	0.07 6	0.11 13	0.17 6	0.16 5	0.23 7	0.12 3

RSM++	0.17 12	0.18 14	0.13 15	0.17 22	0.10 13	0.14 15	0.07 11	0.13 6	0.13 15	0.12 8	0.14 7	0.17 12	0.11 17	0.08 13	0.25 14	0.27 17	0.25 12	0.21 13	0.23 10	0.18 15	0.26 11	0.21 18	0.08 9	0.10 9	0.20 10	0.18 8	0.29 16	0.18 13

DEFOM-Stereo	0.21 19	0.19 15	0.12 12	0.18 26	0.13 16	0.20 32	0.08 16	0.19 17	0.14 18	0.16 15	0.23 33	0.21 19	0.10 13	0.12 25	0.27 20	0.29 23	0.34 26	0.28 26	0.32 21	0.22 27	0.32 22	0.21 18	0.12 21	0.11 13	0.26 16	0.22 16	0.47 39	0.29 29

MaDis-Stereo	0.26 24	0.20 16	0.16 23	0.10 9	0.10 13	0.10 8	0.08 16	0.24 20	0.14 18	0.36 32	0.16 14	0.36 37	0.12 20	0.08 13	0.33 33	0.35 35	0.39 37	0.35 51	0.53 59	0.20 22	0.40 33	0.26 28	0.13 29	0.15 22	0.39 64	0.39 68	0.40 31	0.49 71

GIP-stereo	0.17 12	0.21 17	0.13 15	0.15 15	0.09 10	0.09 4	0.07 11	0.12 3	0.09 10	0.16 15	0.13 6	0.16 6	0.08 8	0.15 34	0.27 20	0.25 9	0.25 12	0.21 13	0.24 11	0.19 18	0.27 13	0.20 15	0.07 6	0.11 13	0.20 10	0.22 16	0.35 25	0.17 10

anonymousdsp	0.25 22	0.23 18	0.19 31	0.16 19	0.14 21	0.18 24	0.10 24	0.37 30	0.19 29	0.32 29	0.22 31	0.32 26	0.12 20	0.14 31	0.29 25	0.32 31	0.32 20	0.28 26	0.39 32	0.22 27	0.46 54	0.31 36	0.12 21	0.15 22	0.26 16	0.20 11	0.52 55	0.20 16

RYNet	0.27 26	0.23 18	0.18 29	0.15 15	0.17 31	0.19 29	0.13 33	0.25 21	0.31 107	0.17 18	0.20 26	0.19 16	0.14 23	0.13 28	0.80 142	0.28 18	0.27 16	0.41 80	0.28 17	0.19 18	0.27 13	0.21 18	0.29 144	0.18 31	0.27 21	0.76 151	0.34 22	0.23 20

IGEV-Stereo++	0.16 11	0.24 20	0.09 7	0.13 12	0.13 16	0.10 8	0.05 5	0.15 12	0.13 15	0.12 8	0.16 14	0.16 6	0.11 17	0.07 8	0.21 7	0.22 6	0.22 8	0.18 5	0.21 7	0.16 10	0.22 6	0.27 29	0.09 15	0.08 4	0.17 6	0.18 8	0.25 11	0.18 13

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 36	0.24 20	0.17 27	0.23 49	0.19 36	0.18 24	0.08 16	0.49 55	0.25 54	0.54 93	0.21 27	0.32 26	0.17 32	0.17 42	0.29 25	0.39 48	0.45 48	0.36 55	0.50 46	0.26 45	0.56 104	0.49 96	0.13 29	0.13 18	0.31 37	0.26 27	0.45 37	0.30 31

IGEV-Stereo+	0.27 26	0.25 22	0.14 17	0.22 36	0.14 21	0.13 14	0.07 11	0.36 28	0.20 32	0.55 100	0.23 33	0.38 41	0.14 23	0.16 38	0.26 19	0.35 35	0.40 38	0.35 51	0.48 43	0.24 35	0.44 45	0.51 108	0.12 21	0.13 18	0.28 23	0.20 11	0.34 22	0.23 20

delet	0.24 20	0.25 22	0.22 55	0.24 50	0.20 41	0.28 67	0.16 60	0.21 18	0.18 24	0.23 22	0.26 41	0.26 21	0.15 26	0.25 110	0.32 32	0.28 18	0.31 19	0.27 24	0.24 11	0.24 35	0.31 21	0.20 15	0.16 41	0.19 33	0.28 23	0.25 25	0.32 19	0.31 33

Occ-G	0.18 15	0.26 24	0.15 20	0.17 22	0.14 21	0.15 18	0.07 11	0.12 3	0.11 12	0.11 5	0.22 31	0.20 18	0.09 11	0.10 18	0.28 24	0.28 18	0.25 12	0.22 15	0.29 19	0.19 18	0.26 11	0.19 12	0.10 18	0.15 22	0.19 9	0.18 8	0.29 16	0.17 10

RAFT + AFF	0.27 26	0.26 24	0.17 27	0.21 33	0.13 16	0.19 29	0.13 33	0.41 34	0.18 24	0.44 49	0.19 22	0.42 50	0.14 23	0.09 16	0.86 160	0.29 23	0.41 41	0.20 9	0.55 66	0.23 31	0.47 61	0.21 18	0.12 21	0.15 22	0.28 23	0.20 11	0.21 6	0.17 10

UniTT-Stereo	0.28 30	0.27 26	0.15 20	0.15 15	0.13 16	0.17 22	0.09 21	0.35 27	0.19 29	0.49 70	0.21 27	0.41 48	0.18 35	0.14 31	0.40 43	0.39 48	0.42 43	0.34 42	0.56 72	0.25 39	0.43 40	0.24 25	0.13 29	0.19 33	0.31 37	0.41 73	0.30 18	0.37 42

iRaftStereo_RVC	0.26 24	0.27 26	0.16 23	0.13 12	0.14 21	0.18 24	0.09 21	0.44 41	0.14 18	0.36 32	0.36 70	0.32 26	0.16 29	0.13 28	0.29 25	0.29 23	0.38 34	0.28 26	0.34 27	0.22 27	0.41 34	0.38 49	0.12 21	0.17 28	0.27 21	0.29 32	0.42 33	0.27 27

AANet_RVC	0.28 30	0.27 26	0.23 60	0.19 28	0.28 82	0.16 19	0.16 60	0.29 24	0.30 90	0.20 20	0.27 44	0.24 20	0.21 49	0.19 49	0.45 56	0.36 41	0.33 23	0.34 42	0.29 19	0.29 54	0.27 13	0.27 29	0.22 107	0.21 38	0.34 46	0.33 45	0.42 33	0.52 82

4D-IteraStereo	0.40 60	0.28 29	0.33 89	0.35 103	0.24 56	0.24 52	0.15 52	0.63 124	0.28 75	0.61 139	0.39 85	0.51 81	0.22 53	0.22 72	0.48 65	0.43 66	0.49 69	0.43 93	0.66 100	0.34 73	0.63 129	0.70 155	0.14 35	0.22 50	0.39 64	0.47 93	0.63 90	0.39 47

LL-Strereo2	0.34 47	0.29 30	0.21 46	0.24 50	0.19 36	0.17 22	0.13 33	0.63 124	0.26 64	0.58 124	0.23 33	0.44 57	0.22 53	0.14 31	0.41 49	0.41 55	0.47 62	0.35 51	0.73 117	0.31 63	0.47 61	0.36 44	0.21 96	0.20 36	0.32 41	0.34 49	0.51 45	0.35 40

MMNet	0.29 33	0.29 30	0.22 55	0.26 59	0.26 68	0.26 57	0.18 68	0.33 26	0.23 40	0.24 23	0.28 46	0.35 32	0.15 26	0.32 148	0.39 41	0.31 29	0.36 30	0.34 42	0.41 35	0.27 48	0.32 22	0.21 18	0.17 54	0.23 62	0.32 41	0.30 34	0.46 38	0.32 35

GANet	0.32 42	0.29 30	0.27 71	0.34 94	0.33 104	0.38 109	0.29 124	0.44 41	0.24 49	0.35 31	0.30 54	0.46 62	0.22 53	0.21 65	0.31 31	0.32 31	0.40 38	0.43 93	0.33 24	0.22 27	0.33 25	0.29 33	0.22 107	0.24 70	0.31 37	0.27 28	0.42 33	0.34 39

TDLM	0.24 20	0.29 30	0.22 55	0.22 36	0.27 77	0.23 48	0.18 68	0.26 23	0.19 29	0.18 19	0.38 79	0.29 24	0.21 49	0.15 34	0.24 12	0.28 18	0.32 20	0.28 26	0.25 13	0.21 25	0.28 17	0.19 12	0.16 41	0.21 38	0.24 15	0.20 11	0.28 15	0.25 24

AEACV	0.19 17	0.31 34	0.14 17	0.17 22	0.13 16	0.12 12	0.07 11	0.15 12	0.07 6	0.16 15	0.15 10	0.18 15	0.11 17	0.11 21	0.25 14	0.25 9	0.32 20	0.23 18	0.35 28	0.18 15	0.27 13	0.22 23	0.11 20	0.11 13	0.20 10	0.22 16	0.25 11	0.18 13

DMCA	0.32 42	0.31 34	0.30 79	0.24 50	0.25 58	0.27 60	0.22 92	0.36 28	0.33 120	0.31 27	0.40 88	0.40 44	0.23 58	0.25 110	0.41 49	0.37 43	0.40 38	0.39 65	0.36 29	0.28 50	0.41 34	0.27 29	0.25 128	0.25 78	0.31 37	0.35 50	0.39 29	0.37 42

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 63	0.33 36	0.29 75	0.29 70	0.24 56	0.26 57	0.16 60	0.55 73	0.40 150	0.55 100	0.49 109	0.49 71	0.27 75	0.23 83	0.58 82	0.45 81	0.51 83	0.40 76	0.50 46	0.36 91	0.46 54	0.50 101	0.16 41	0.23 62	0.49 93	0.75 148	0.44 36	0.56 96

test_4	0.34 47	0.33 36	0.27 71	0.21 33	0.18 34	0.16 19	0.11 26	0.59 90	0.26 64	0.58 124	0.25 39	0.50 77	0.20 42	0.19 49	0.33 33	0.40 51	0.45 48	0.34 42	0.41 35	0.29 54	0.45 49	0.41 58	0.16 41	0.24 70	0.38 61	0.40 72	0.59 80	0.42 58

raftrobust	0.43 80	0.33 36	0.36 102	0.28 65	0.28 82	0.27 60	0.18 68	0.64 131	0.25 54	0.63 152	0.53 127	0.51 81	0.25 66	0.22 72	0.63 101	0.48 104	0.51 83	0.41 80	0.96 149	0.38 99	0.53 95	0.46 84	0.20 87	0.24 70	0.57 115	0.54 114	0.54 60	0.52 82

AIO_rvc	0.25 22	0.34 39	0.16 23	0.19 28	0.15 26	0.18 24	0.11 26	0.39 32	0.22 36	0.30 26	0.16 14	0.32 26	0.12 20	0.18 44	0.27 20	0.26 12	0.33 23	0.22 15	0.38 31	0.20 22	0.42 38	0.44 75	0.13 29	0.14 21	0.28 23	0.22 16	0.33 20	0.21 18

HUF	0.29 33	0.34 39	0.20 35	0.22 36	0.21 43	0.19 29	0.11 26	0.51 58	0.22 36	0.42 40	0.18 19	0.35 32	0.22 53	0.19 49	0.30 30	0.32 31	0.38 34	0.26 23	0.52 51	0.25 39	0.52 88	0.43 69	0.16 41	0.18 31	0.30 31	0.22 16	0.38 27	0.29 29

HH	0.84 184	0.34 39	0.99 230	0.42 127	0.36 120	0.51 151	0.42 154	0.69 159	0.34 125	0.65 164	0.38 79	1.03 189	0.26 69	0.28 127	0.66 111	1.37 261	0.61 147	0.53 158	2.39 210	0.60 181	3.55 270	1.64 231	0.25 128	0.33 129	0.83 192	1.05 206	1.09 194	1.12 186

HanStereo	0.84 184	0.34 39	0.99 230	0.42 127	0.36 120	0.51 151	0.42 154	0.69 159	0.34 125	0.65 164	0.38 79	1.03 189	0.26 69	0.28 127	0.66 111	1.37 261	0.61 147	0.53 158	2.39 210	0.60 181	3.55 270	1.64 231	0.25 128	0.33 129	0.83 192	1.05 206	1.09 194	1.12 186

AASNet	0.28 30	0.34 39	0.22 55	0.25 55	0.26 68	0.34 95	0.25 107	0.32 25	0.17 21	0.29 25	0.36 70	0.26 21	0.18 35	0.24 94	0.36 37	0.31 29	0.34 26	0.32 34	0.32 21	0.28 50	0.35 28	0.28 32	0.17 54	0.22 50	0.30 31	0.28 30	0.35 25	0.25 24

AnonymousM	0.79 180	0.34 39	0.20 35	0.24 50	0.22 45	0.21 34	0.15 52	0.58 83	0.21 35	0.57 112	0.39 85	0.45 61	0.15 26	0.19 49	0.56 75	0.54 137	0.54 98	0.40 76	0.53 59	0.30 58	0.65 136	0.54 118	0.20 87	0.22 50	0.30 31	0.39 68	1.31 219	11.04 284

test-1	0.84 184	0.34 39	0.50 164	0.37 108	0.40 140	0.60 173	0.37 143	0.73 177	0.38 145	0.68 183	0.71 176	1.08 195	0.40 151	0.25 110	0.79 140	0.91 209	0.63 158	0.58 182	2.22 203	0.58 172	1.17 210	3.78 267	0.22 107	0.36 144	0.81 187	1.15 216	1.10 197	1.59 208

raft+_RVC	0.35 50	0.34 39	0.26 69	0.25 55	0.23 49	0.25 55	0.18 68	0.54 67	0.26 64	0.52 82	0.43 94	0.46 62	0.23 58	0.18 44	0.42 53	0.38 45	0.43 44	0.34 42	0.61 92	0.26 45	0.43 40	0.38 49	0.13 29	0.20 36	0.39 64	0.39 68	0.58 73	0.42 58

AFF-stereo	0.30 36	0.34 39	0.26 69	0.18 26	0.17 31	0.33 88	0.11 26	0.50 56	0.23 40	0.46 54	0.28 46	0.40 44	0.16 29	0.12 25	0.27 20	0.35 35	0.37 32	0.25 21	0.57 76	0.23 31	0.38 31	0.25 26	0.17 54	0.17 28	0.37 57	0.37 61	0.48 42	0.32 35

UPFNet	0.38 54	0.34 39	0.34 94	0.32 86	0.33 104	0.39 111	0.29 124	0.47 52	0.33 120	0.43 42	0.41 91	0.40 44	0.30 90	0.34 153	0.61 94	0.40 51	0.46 53	0.41 80	0.52 51	0.35 89	0.35 28	0.34 40	0.25 128	0.27 88	0.38 61	0.35 50	0.55 62	0.37 42

castereo++	0.44 83	0.35 49	0.33 89	0.43 132	0.23 49	0.21 34	0.17 67	0.59 90	0.30 90	0.63 152	0.37 76	0.73 142	0.22 53	0.22 72	0.44 55	0.53 130	0.58 124	0.41 80	0.66 100	0.34 73	0.81 167	0.69 153	0.20 87	0.28 92	0.48 85	0.56 120	0.76 127	0.48 69

CES	0.46 92	0.35 49	0.30 79	0.27 63	0.27 77	0.29 71	0.12 31	1.05 232	0.27 68	0.54 93	0.66 164	0.53 85	0.25 66	0.23 83	0.62 98	0.65 169	0.58 124	0.37 59	0.54 64	0.34 73	0.84 172	0.53 116	0.23 117	0.23 62	0.56 114	0.44 79	0.57 66	0.69 131

PWCDC_ROB	0.67 148	0.35 49	0.39 117	0.29 70	0.43 151	0.34 95	0.36 141	0.43 39	1.25 242	0.27 24	0.72 181	0.44 57	2.38 249	0.57 220	1.11 206	0.76 190	0.56 111	0.56 172	0.64 94	0.55 160	0.63 129	2.08 243	0.46 188	0.40 156	0.36 56	0.63 126	0.51 45	0.67 124

IER	0.41 63	0.37 52	0.31 83	0.30 78	0.28 82	0.35 100	0.24 102	0.47 52	0.28 75	0.44 49	0.59 140	0.77 157	0.29 80	0.35 159	0.63 101	0.42 59	0.47 62	0.42 88	0.44 39	0.34 73	0.42 38	0.36 44	0.28 142	0.26 85	0.40 68	0.47 93	0.52 55	0.52 82

RAFT_CTSACE	0.30 36	0.37 52	0.15 20	0.15 15	0.15 26	0.25 55	0.18 68	0.53 63	0.20 32	0.55 100	0.18 19	0.44 57	0.29 80	0.16 38	0.29 25	0.30 27	0.37 32	0.27 24	0.37 30	0.18 15	0.38 31	0.45 79	0.10 18	0.17 28	0.30 31	0.31 38	0.60 81	0.26 26

test-3	0.55 119	0.37 52	0.37 106	0.34 94	0.33 104	0.33 88	0.22 92	0.65 138	0.27 68	0.61 139	0.34 66	0.90 175	0.31 102	0.21 65	0.60 89	0.44 71	0.55 106	0.42 88	2.59 218	0.38 99	0.56 104	1.37 215	0.16 41	0.29 97	0.48 85	0.38 65	0.69 108	0.54 92

test_1	0.55 119	0.37 52	0.37 106	0.34 94	0.33 104	0.33 88	0.22 92	0.66 142	0.27 68	0.62 148	0.34 66	0.90 175	0.31 102	0.21 65	0.61 94	0.44 71	0.55 106	0.42 88	2.58 217	0.38 99	0.56 104	1.38 217	0.16 41	0.29 97	0.48 85	0.38 65	0.69 108	0.54 92

DMCA-RVC	0.44 83	0.37 52	0.35 97	0.33 92	0.37 127	0.32 81	0.41 153	0.46 50	0.52 176	0.43 42	0.48 105	0.68 130	0.33 115	0.29 133	0.65 110	0.46 88	0.47 62	0.44 99	0.49 45	0.38 99	0.49 70	0.48 95	0.29 144	0.32 117	0.38 61	0.37 61	0.57 66	0.62 113

HITNet	0.38 54	0.37 52	0.28 73	0.34 94	0.29 87	0.26 57	0.19 79	0.58 83	0.32 115	0.57 112	0.45 100	0.55 92	0.30 90	0.22 72	0.51 68	0.35 35	0.44 45	0.39 65	0.41 35	0.29 54	0.41 34	0.38 49	0.20 87	0.25 78	0.39 64	0.37 61	0.70 112	0.52 82
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.56 126	0.38 58	0.36 102	0.34 94	0.33 104	0.33 88	0.21 87	0.68 152	0.29 83	0.65 164	0.33 64	0.92 177	0.35 134	0.21 65	0.60 89	0.44 71	0.56 111	0.45 108	2.68 220	0.39 111	0.55 100	1.35 213	0.15 37	0.32 117	0.51 99	0.47 93	0.67 104	0.50 79

XX-Stereo	9.49 290	0.38 58	0.36 102	0.63 181	0.28 82	0.54 161	0.28 117	0.69 159	0.28 75	0.69 191	6.24 284	1.00 184	0.29 80	0.23 83	0.70 126	1.08 237	0.60 142	0.52 154	1.58 180	0.53 149	0.76 160	0.65 140	0.18 66	0.26 85	233.61 306	0.88 172	1.01 186	1.90 221

HCRNet	0.32 42	0.38 58	0.20 35	0.39 114	0.17 31	0.29 71	0.18 68	0.40 33	0.18 24	0.80 221	0.40 88	0.49 71	0.18 35	0.22 72	0.38 40	0.30 27	0.38 34	0.29 31	0.40 34	0.19 18	0.33 25	0.23 24	0.19 74	0.16 27	0.26 16	0.31 38	0.51 45	0.31 33

ARAFT	0.34 47	0.38 58	0.23 60	0.26 59	0.21 43	0.27 60	0.14 46	0.44 41	0.24 49	0.50 71	0.30 54	0.41 48	0.16 29	0.15 34	0.67 116	0.42 59	0.50 74	0.47 122	0.51 49	0.23 31	0.53 95	0.32 37	0.16 41	0.19 33	0.43 72	0.30 34	0.52 55	0.37 42

FINET	0.40 60	0.38 58	0.39 117	0.43 132	0.30 94	0.34 95	0.35 139	0.44 41	0.36 134	0.47 57	0.32 58	0.47 65	0.30 90	0.28 127	0.66 111	0.50 113	0.48 66	0.36 55	0.60 88	0.33 69	0.46 54	0.37 48	0.30 147	0.30 105	0.43 72	0.35 50	0.56 64	0.42 58

AIO_test	0.27 26	0.39 63	0.19 31	0.29 70	0.19 36	0.18 24	0.14 46	0.42 38	0.23 40	0.33 30	0.19 22	0.37 39	0.18 35	0.18 44	0.25 14	0.29 23	0.34 26	0.24 20	0.39 32	0.21 25	0.49 70	0.46 84	0.13 29	0.15 22	0.30 31	0.28 30	0.41 32	0.21 18

test_5	0.29 33	0.39 63	0.16 23	0.22 36	0.15 26	0.21 34	0.13 33	0.54 67	0.20 32	0.38 37	0.19 22	0.44 57	0.34 127	0.10 18	0.43 54	0.38 45	0.33 23	0.32 34	0.33 24	0.20 22	0.32 22	0.35 42	0.09 15	0.21 38	0.28 23	0.30 34	0.51 45	0.32 35

GMOStereo	0.42 68	0.39 63	0.21 46	0.30 78	0.26 68	0.29 71	0.19 79	0.67 145	0.30 90	0.66 174	0.32 58	0.54 87	0.33 115	0.20 60	0.40 43	0.46 88	0.50 74	0.44 99	0.68 105	0.34 73	0.51 78	0.66 143	0.16 41	0.22 50	0.58 119	0.45 84	0.82 142	0.41 53

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test-v	0.42 68	0.39 63	0.21 46	0.30 78	0.26 68	0.29 71	0.19 79	0.67 145	0.30 90	0.66 174	0.32 58	0.54 87	0.33 115	0.20 60	0.40 43	0.46 88	0.50 74	0.44 99	0.68 105	0.34 73	0.51 78	0.66 143	0.16 41	0.22 50	0.58 119	0.45 84	0.82 142	0.41 53

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MIM_Stereo	0.32 42	0.40 69	0.25 66	0.28 65	0.20 41	0.27 60	0.14 46	0.45 47	0.18 24	0.48 62	0.25 39	0.42 50	0.18 35	0.16 38	0.36 37	0.42 59	0.44 45	0.36 55	0.47 41	0.28 50	0.47 61	0.36 44	0.12 21	0.23 62	0.29 30	0.27 28	0.47 39	0.33 38

BEATNet_4x	0.53 112	0.40 69	0.34 94	0.39 114	0.36 120	0.32 81	0.27 112	0.64 131	0.41 154	0.66 174	0.45 100	0.62 120	0.39 148	0.24 94	0.83 150	0.63 159	0.58 124	0.58 182	0.57 76	0.36 91	0.90 179	1.52 227	0.25 128	0.36 144	0.46 80	0.44 79	0.77 129	0.60 107

CVANet_RVC	0.31 40	0.40 69	0.30 79	0.40 118	0.29 87	0.37 104	0.23 99	0.41 34	0.23 40	0.31 27	0.49 109	0.37 39	0.26 69	0.19 49	0.29 25	0.33 34	0.34 26	0.32 34	0.32 21	0.25 39	0.34 27	0.25 26	0.18 66	0.25 78	0.30 31	0.25 25	0.34 22	0.30 31

PDISCO_ROB	0.48 97	0.40 69	0.39 117	0.38 111	0.34 113	0.39 111	0.28 117	0.50 56	0.35 130	0.37 35	0.52 123	0.49 71	0.35 134	0.31 142	0.63 101	0.58 150	0.54 98	0.68 212	0.59 81	0.44 129	0.62 126	0.67 148	0.24 125	0.34 133	0.54 109	0.53 112	0.85 153	0.58 100

anonymity	3.27 264	0.41 73	1.09 242	0.58 168	0.41 145	0.47 140	0.30 131	0.79 196	0.33 120	0.61 139	69.49 304	0.85 168	0.30 90	0.24 94	0.59 85	1.02 231	0.60 142	0.43 93	1.35 172	0.60 181	0.73 156	1.82 240	0.24 125	0.29 97	1.00 221	1.24 223	1.08 192	1.47 204

TANstereo	0.55 119	0.41 73	0.35 97	0.40 118	0.39 135	0.45 133	0.21 87	0.52 59	0.30 90	0.54 93	0.37 76	0.38 41	0.38 146	0.41 173	0.84 154	0.73 187	0.66 168	0.78 233	1.10 157	0.89 230	0.62 126	0.54 118	0.93 245	0.32 117	0.34 46	0.45 84	0.99 180	0.53 86

XX-TBD	0.55 119	0.41 73	0.35 97	0.40 118	0.39 135	0.45 133	0.21 87	0.52 59	0.30 90	0.54 93	0.37 76	0.38 41	0.38 146	0.41 173	0.84 154	0.73 187	0.66 168	0.78 233	1.10 157	0.89 230	0.62 126	0.54 118	0.93 245	0.32 117	0.34 46	0.45 84	0.99 180	0.53 86

sAnonymous2	0.58 132	0.41 73	0.31 83	0.29 70	0.29 87	0.45 133	0.29 124	0.71 168	0.41 154	0.48 62	0.53 127	0.51 81	0.43 159	0.23 83	0.86 160	0.84 201	0.70 184	0.67 206	1.34 170	0.60 181	0.83 170	0.98 186	0.30 147	0.35 137	0.62 134	0.72 141	0.72 117	0.73 143

CroCo_RVC	0.58 132	0.41 73	0.31 83	0.29 70	0.29 87	0.45 133	0.29 124	0.71 168	0.41 154	0.48 62	0.53 127	0.51 81	0.43 159	0.23 83	0.86 160	0.84 201	0.70 184	0.67 206	1.34 170	0.60 181	0.83 170	0.98 186	0.30 147	0.35 137	0.62 134	0.72 141	0.72 117	0.73 143

RALAANet	0.41 63	0.41 73	0.37 106	0.28 65	0.28 82	0.33 88	0.24 102	0.54 67	0.27 68	0.48 62	0.48 105	0.43 55	0.25 66	0.20 60	0.57 78	0.41 55	0.49 69	0.50 140	0.71 113	0.40 116	0.52 88	0.46 84	0.21 96	0.29 97	0.46 80	0.45 84	0.70 112	0.47 67

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 50	0.41 73	0.32 86	0.24 50	0.19 36	0.28 67	0.13 33	0.58 83	0.24 49	0.46 54	0.35 69	0.49 71	0.19 40	0.15 34	0.34 36	0.35 35	0.41 41	0.28 26	0.65 98	0.28 50	0.44 45	0.33 38	0.19 74	0.22 50	0.51 99	0.37 61	0.58 73	0.44 62

castereo	0.50 101	0.42 80	0.34 94	0.35 103	0.27 77	0.28 67	0.16 60	0.59 90	0.28 75	0.58 124	0.40 88	0.55 92	0.21 49	0.21 65	0.55 72	0.65 169	0.62 152	0.43 93	1.20 166	0.43 127	0.96 191	0.71 156	0.21 96	0.25 78	0.71 154	0.83 164	0.54 60	0.68 128

CREStereo++_RVC	0.43 80	0.42 80	0.39 117	0.30 78	0.33 104	0.27 60	0.19 79	0.57 79	0.31 107	0.58 124	0.36 70	0.58 102	0.56 187	0.23 83	0.48 65	0.50 113	0.61 147	0.34 42	0.52 51	0.30 58	0.56 104	0.42 63	0.16 41	0.29 97	0.49 93	0.44 79	0.79 135	0.69 131
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
sCroCo_RVC	0.58 132	0.42 80	0.29 75	0.28 65	0.29 87	0.39 111	0.22 92	0.60 97	0.41 154	0.53 92	0.43 94	0.48 68	0.50 175	0.24 94	0.75 134	0.99 227	0.75 196	0.63 194	1.02 152	0.56 164	1.10 206	1.36 214	0.28 142	0.39 153	0.63 138	0.63 126	0.93 166	0.64 119

UNet	0.44 83	0.42 80	0.40 122	0.37 108	0.36 120	0.41 119	0.28 117	0.57 79	0.35 130	0.50 71	0.49 109	0.47 65	0.34 127	0.37 165	0.53 71	0.43 66	0.54 98	0.46 116	0.56 72	0.39 111	0.47 61	0.44 75	0.27 139	0.34 133	0.44 74	0.48 98	0.58 73	0.57 98

plain	0.31 40	0.43 84	0.20 35	0.20 32	0.16 29	0.20 32	0.10 24	0.41 34	0.18 24	0.48 62	0.19 22	0.34 31	0.17 32	0.10 18	0.41 49	0.44 71	0.45 48	0.40 76	0.55 66	0.24 35	0.41 34	0.34 40	0.14 35	0.21 38	0.32 41	0.33 45	0.39 29	0.48 69

iinet-f	0.52 109	0.43 84	0.36 102	0.34 94	0.25 58	0.47 140	0.25 107	0.43 39	0.27 68	0.52 82	0.94 208	0.61 112	0.44 164	0.25 110	1.06 200	0.57 145	0.52 87	0.39 65	1.51 177	0.50 143	0.58 118	0.75 163	0.26 135	0.25 78	0.52 103	0.38 65	0.76 127	0.53 86

HGLStereo	0.43 80	0.43 84	0.37 106	0.34 94	0.37 127	0.39 111	0.23 99	0.48 54	0.31 107	0.47 57	0.72 181	0.42 50	0.29 80	0.32 148	0.51 68	0.49 110	0.55 106	0.50 140	0.55 66	0.39 111	0.51 78	0.43 69	0.22 107	0.33 129	0.51 99	0.51 108	0.57 66	0.45 64

DN-CSS_ROB	0.52 109	0.43 84	0.46 151	0.41 123	0.40 140	0.34 95	0.22 92	0.69 159	0.34 125	0.59 130	0.79 191	0.66 126	0.47 170	0.24 94	0.63 101	0.40 51	0.58 124	0.43 93	1.74 186	0.38 99	0.63 129	0.38 49	0.31 152	0.47 181	0.53 105	0.43 76	0.66 103	0.54 92

gcap-zeroshot	1.75 235	0.44 88	0.89 223	0.59 171	0.36 120	0.55 163	0.29 124	0.74 182	0.29 83	0.74 204	0.76 188	1.18 204	0.33 115	0.24 94	0.78 136	0.97 220	0.61 147	0.53 158	29.80 289	0.80 220	1.04 199	1.45 220	0.23 117	0.34 133	0.75 170	0.99 195	0.96 173	0.75 146

MIF-Stereo (partial)	0.30 36	0.44 88	0.18 29	0.16 19	0.16 29	0.21 34	0.11 26	0.37 30	0.22 36	0.37 35	0.24 37	0.32 26	0.17 32	0.13 28	0.39 41	0.45 81	0.46 53	0.38 63	0.42 38	0.25 39	0.43 40	0.35 42	0.18 66	0.21 38	0.35 55	0.32 42	0.50 44	0.44 62

LoS	0.55 119	0.44 88	0.29 75	0.36 107	0.37 127	0.40 117	0.20 86	1.37 249	0.31 107	0.86 232	0.78 190	0.68 130	0.37 143	0.24 94	0.58 82	0.72 183	0.59 135	0.40 76	0.75 124	0.35 89	1.03 198	0.65 140	0.21 96	0.24 70	0.79 182	0.64 129	0.64 93	0.68 128
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 100	0.44 88	0.24 64	0.38 111	0.29 87	0.32 81	0.21 87	0.73 177	0.35 130	0.69 191	0.34 66	0.57 97	0.31 102	0.24 94	0.59 85	0.53 130	0.54 98	0.46 116	0.98 150	0.37 96	0.69 147	0.94 184	0.20 87	0.28 92	0.55 112	0.69 133	0.69 108	0.60 107

CFNet_pseudo	0.51 105	0.44 88	0.43 138	0.54 161	0.43 151	0.53 157	0.34 137	0.62 111	0.36 134	0.61 139	0.64 156	0.57 97	0.52 180	0.35 159	0.90 171	0.50 113	0.50 74	0.47 122	0.67 103	0.36 91	0.47 61	0.42 63	0.26 135	0.33 129	0.57 115	0.60 125	0.68 105	0.73 143

CFNet	0.45 88	0.44 88	0.33 89	0.48 143	0.40 140	0.39 111	0.30 131	0.53 63	0.32 115	0.48 62	0.50 114	0.68 130	0.40 151	0.30 135	0.56 75	0.37 43	0.48 66	0.43 93	0.52 51	0.33 69	0.46 54	0.30 35	0.23 117	0.31 113	0.61 129	0.52 110	0.69 108	0.71 138

DeepPruner_ROB	0.59 138	0.44 88	0.54 174	0.52 156	0.54 175	0.49 144	0.37 143	0.61 104	0.46 170	0.60 136	0.70 175	0.61 112	0.51 179	0.32 148	1.06 200	0.58 150	0.62 152	0.59 187	0.66 100	0.47 140	0.97 194	0.72 160	0.36 166	0.44 171	0.61 129	1.00 197	0.72 117	0.58 100

DISCO	0.45 88	0.44 88	0.29 75	0.40 118	0.38 133	0.49 144	0.43 156	0.45 47	0.43 165	0.50 71	0.57 137	0.40 44	0.29 80	0.30 135	0.61 94	0.43 66	0.55 106	0.46 116	0.69 110	0.41 119	0.48 66	0.43 69	0.26 135	0.32 117	0.47 82	0.50 106	0.62 87	0.50 79

GCAP-BAT	0.76 171	0.45 96	0.20 35	0.22 36	0.25 58	0.22 40	0.13 33	0.62 111	0.25 54	0.57 112	0.29 48	0.75 146	0.20 42	0.19 49	0.47 58	0.51 120	10.38 288	0.39 65	0.59 81	0.34 73	0.93 181	0.50 101	0.17 54	0.21 38	0.34 46	0.36 53	0.51 45	0.49 71

test_for_model	0.76 171	0.45 96	0.20 35	0.22 36	0.25 58	0.22 40	0.13 33	0.62 111	0.25 54	0.57 112	0.29 48	0.75 146	0.20 42	0.19 49	0.47 58	0.51 120	10.38 288	0.39 65	0.59 81	0.34 73	0.93 181	0.50 101	0.17 54	0.21 38	0.34 46	0.36 53	0.51 45	0.49 71

testlalala2	0.76 171	0.45 96	0.20 35	0.22 36	0.25 58	0.22 40	0.13 33	0.62 111	0.25 54	0.57 112	0.29 48	0.75 146	0.20 42	0.19 49	0.47 58	0.51 120	10.38 288	0.39 65	0.59 81	0.34 73	0.93 181	0.50 101	0.17 54	0.21 38	0.34 46	0.36 53	0.51 45	0.49 71

testlalala	0.76 171	0.45 96	0.20 35	0.22 36	0.25 58	0.22 40	0.13 33	0.62 111	0.25 54	0.57 112	0.29 48	0.75 146	0.20 42	0.19 49	0.47 58	0.51 120	10.38 288	0.39 65	0.59 81	0.34 73	0.93 181	0.50 101	0.17 54	0.21 38	0.34 46	0.36 53	0.51 45	0.49 71

testlalala_base	0.76 171	0.45 96	0.20 35	0.22 36	0.25 58	0.22 40	0.13 33	0.62 111	0.25 54	0.57 112	0.29 48	0.75 146	0.20 42	0.19 49	0.47 58	0.51 120	10.38 288	0.39 65	0.59 81	0.34 73	0.93 181	0.50 101	0.17 54	0.21 38	0.34 46	0.36 53	0.51 45	0.49 71

GCAP-Stereo	0.76 171	0.45 96	0.20 35	0.22 36	0.25 58	0.22 40	0.13 33	0.62 111	0.25 54	0.57 112	0.29 48	0.75 146	0.20 42	0.19 49	0.47 58	0.51 120	10.38 288	0.39 65	0.59 81	0.34 73	0.93 181	0.50 101	0.17 54	0.21 38	0.34 46	0.36 53	0.51 45	0.49 71

LoS_RVC	0.42 68	0.45 96	0.43 138	0.19 28	0.25 58	0.24 52	0.16 60	0.44 41	0.28 75	0.51 75	0.48 105	0.42 50	0.31 102	0.22 72	0.60 89	0.45 81	0.46 53	0.41 80	0.71 113	0.30 58	0.67 141	0.51 108	0.19 74	0.32 117	0.61 129	0.44 79	0.58 73	0.61 109

tt_ll	0.42 68	0.45 96	0.43 138	0.19 28	0.25 58	0.24 52	0.16 60	0.44 41	0.28 75	0.51 75	0.48 105	0.42 50	0.31 102	0.22 72	0.60 89	0.45 81	0.46 53	0.41 80	0.71 113	0.30 58	0.67 141	0.51 108	0.19 74	0.32 117	0.61 129	0.44 79	0.58 73	0.61 109

CAS	0.38 54	0.45 96	0.25 66	0.29 70	0.29 87	0.23 48	0.13 33	0.41 34	0.27 68	0.41 39	0.54 133	0.35 32	0.35 134	0.21 65	0.52 70	0.38 45	0.50 74	0.34 42	0.52 51	0.26 45	0.43 40	0.41 58	0.19 74	0.23 62	0.51 99	0.52 110	0.62 87	0.77 149

IPLG	0.47 94	0.45 96	0.32 86	0.28 65	0.27 77	0.32 81	0.21 87	0.63 124	0.22 36	0.51 75	0.38 79	0.56 95	0.29 80	0.31 142	1.64 236	0.44 71	0.56 111	0.48 127	0.56 72	0.41 119	0.45 49	0.75 163	0.18 66	0.28 92	0.45 78	0.59 122	0.65 97	0.51 81

RASNet	0.42 68	0.45 96	0.43 138	0.33 92	0.33 104	0.37 104	0.27 112	0.58 83	0.34 125	0.47 57	0.43 94	0.49 71	0.33 115	0.25 110	0.41 49	0.41 55	0.48 66	0.39 65	0.47 41	0.30 58	0.49 70	0.40 55	0.19 74	0.44 171	0.40 68	0.46 91	0.75 124	0.63 117

iResNetv2_ROB	0.52 109	0.45 96	0.32 86	0.48 143	0.39 135	0.48 142	0.28 117	0.64 131	0.34 125	0.52 82	0.66 164	0.70 135	0.55 185	0.28 127	0.67 116	0.47 99	0.50 74	0.46 116	1.12 160	0.45 131	0.57 114	0.47 89	0.29 144	0.40 156	0.55 112	0.51 108	0.81 139	0.58 100

model_zeroshot	0.80 183	0.46 108	0.42 133	0.42 127	0.39 135	0.43 126	0.27 112	0.72 175	0.36 134	0.64 159	0.66 164	0.97 182	0.29 80	0.24 94	1.05 198	0.92 210	0.69 182	0.54 164	3.03 229	0.73 215	1.21 212	1.20 206	0.22 107	0.38 151	0.84 196	1.14 215	1.08 192	2.21 229

MGS-Stereo	0.37 52	0.46 108	0.21 46	0.22 36	0.19 36	0.22 40	0.15 52	0.45 47	0.17 21	0.36 32	0.26 41	0.29 24	0.19 40	0.23 83	1.37 221	0.40 51	0.52 87	0.45 108	0.55 66	0.33 69	0.50 74	0.41 58	0.21 96	0.22 50	0.33 45	0.30 34	0.47 39	0.45 64

anonymousdsp2	0.38 54	0.46 108	0.30 79	0.25 55	0.23 49	0.32 81	0.18 68	0.58 83	0.23 40	0.47 57	0.38 79	0.48 68	0.23 58	0.18 44	0.40 43	0.39 48	0.44 45	0.33 40	0.88 140	0.31 63	0.48 66	0.52 113	0.17 54	0.23 62	0.41 70	0.33 45	0.61 84	0.42 58

TESTraft	0.37 52	0.46 108	0.21 46	0.21 33	0.23 49	0.21 34	0.16 60	0.54 67	0.31 107	0.51 75	0.23 33	0.36 37	0.36 139	0.11 21	0.85 158	0.48 104	0.45 48	0.32 34	0.48 43	0.24 35	0.46 54	0.65 140	0.12 21	0.23 62	0.37 57	0.43 76	0.57 66	0.39 47

RAFT+CT+SA	0.32 42	0.46 108	0.20 35	0.26 59	0.18 34	0.22 40	0.15 52	0.58 83	0.23 40	0.52 82	0.17 18	0.46 62	0.33 115	0.12 25	0.33 33	0.43 66	0.36 30	0.30 32	0.45 40	0.23 31	0.45 49	0.49 96	0.09 15	0.22 50	0.32 41	0.31 38	0.53 59	0.35 40

LMCR-Stereo	0.50 101	0.46 108	0.33 89	0.32 86	0.33 104	0.42 123	0.24 102	0.57 79	0.37 141	0.55 100	0.46 103	0.65 125	0.40 151	0.26 120	0.69 121	0.49 110	0.62 152	0.49 134	1.11 159	0.57 169	0.66 137	0.64 138	0.25 128	0.32 117	0.48 85	0.49 103	0.63 90	0.65 121

pcwnet_v2	0.62 141	0.46 108	0.50 164	0.62 179	0.49 166	0.61 176	0.46 160	0.66 142	0.45 166	0.65 164	0.79 191	0.64 122	0.86 211	0.53 210	1.15 210	0.55 139	0.59 135	0.51 147	0.83 134	0.41 119	0.55 100	0.47 89	0.34 161	0.43 165	0.75 170	0.76 151	0.85 153	0.95 167

IGEV_Zeroshot_test	0.95 197	0.47 115	1.24 250	1.15 230	0.46 157	0.60 173	0.65 202	0.81 203	0.36 134	0.66 174	1.86 251	0.94 178	0.30 90	0.26 120	0.66 111	1.14 244	0.60 142	0.48 127	2.56 215	0.63 198	2.23 244	2.36 248	0.21 96	0.37 149	1.00 221	1.03 205	1.17 205	1.48 206

Any-RAFT	0.69 154	0.47 115	0.85 219	0.53 159	0.40 140	0.38 109	0.27 112	0.64 131	0.32 115	0.57 112	0.76 188	0.86 172	0.24 65	0.22 72	0.57 78	0.76 190	0.60 142	0.45 108	2.19 201	0.45 131	1.20 211	0.71 156	0.22 107	0.31 113	0.99 218	1.24 223	0.73 120	1.65 213

Sa-1000	0.48 97	0.47 115	0.21 46	0.26 59	0.26 68	0.31 78	0.15 52	0.65 138	0.36 134	0.63 152	0.33 64	0.50 77	0.26 69	0.30 135	0.94 181	0.49 110	0.59 135	0.45 108	0.90 142	0.32 67	0.52 88	0.75 163	0.17 54	0.27 88	0.72 158	0.53 112	1.00 185	0.49 71

SA	0.42 68	0.47 115	0.21 46	0.25 55	0.23 49	0.31 78	0.13 33	0.64 131	0.32 115	0.61 139	0.26 41	0.54 87	0.21 49	0.16 38	0.63 101	0.47 99	0.52 87	0.41 80	0.60 88	0.29 54	0.46 54	0.61 133	0.15 37	0.27 88	0.45 78	0.58 121	0.96 173	0.47 67

CIPLG	0.42 68	0.47 115	0.24 64	0.32 86	0.22 45	0.32 81	0.19 79	0.63 124	0.24 49	0.55 100	0.50 114	0.60 111	0.30 90	0.41 173	0.93 177	0.44 71	0.52 87	0.37 59	0.56 72	0.38 99	0.56 104	0.45 79	0.19 74	0.24 70	0.44 74	0.31 38	0.57 66	0.38 46

IPLGR_C	0.42 68	0.47 115	0.23 60	0.31 84	0.22 45	0.32 81	0.18 68	0.63 124	0.23 40	0.55 100	0.50 114	0.61 112	0.31 102	0.41 173	0.87 166	0.45 81	0.52 87	0.37 59	0.55 66	0.38 99	0.56 104	0.46 84	0.19 74	0.24 70	0.44 74	0.33 45	0.58 73	0.40 52

ACRE	0.42 68	0.47 115	0.22 55	0.32 86	0.22 45	0.33 88	0.18 68	0.63 124	0.23 40	0.55 100	0.50 114	0.61 112	0.30 90	0.41 173	0.91 172	0.45 81	0.52 87	0.36 55	0.55 66	0.38 99	0.57 114	0.44 75	0.19 74	0.23 62	0.44 74	0.32 42	0.58 73	0.39 47

AACVNet	0.55 119	0.47 115	0.40 122	0.58 168	0.61 187	0.53 157	0.37 143	0.61 104	0.40 150	0.59 130	0.64 156	0.58 102	0.33 115	0.36 161	0.69 121	0.54 137	0.58 124	0.54 164	0.69 110	0.52 148	0.54 98	0.52 113	0.36 166	0.44 171	0.59 125	0.69 133	0.82 142	0.83 156

APVNet	0.56 126	0.47 115	0.38 115	0.46 140	0.50 167	0.57 167	0.53 170	0.60 97	0.42 161	0.46 54	0.65 161	0.50 77	0.30 90	0.36 161	0.74 133	0.71 182	0.71 190	0.64 198	0.95 147	0.53 149	0.57 114	0.77 167	0.34 161	0.46 178	0.59 125	0.46 91	0.82 142	0.58 100

NVstereo2D	0.55 119	0.47 115	0.40 122	0.52 156	0.48 163	0.66 189	0.64 197	0.60 97	0.38 145	0.48 62	0.61 148	0.53 85	0.30 90	0.63 228	1.53 230	0.61 157	0.58 124	0.55 170	0.53 59	0.41 119	0.50 74	0.38 49	0.54 215	0.43 165	0.64 141	0.48 98	0.56 64	0.53 86

AE-Stereo	0.54 117	0.48 125	0.44 146	0.50 148	0.35 117	0.36 102	0.28 117	0.55 73	0.29 83	0.64 159	0.31 57	0.89 174	0.31 102	0.24 94	0.55 72	0.65 169	0.68 176	0.52 154	0.87 139	0.53 149	0.72 153	0.81 172	0.21 96	0.47 181	0.79 182	0.69 133	0.94 168	0.62 113

GMStereo	0.41 63	0.48 125	0.25 66	0.32 86	0.32 103	0.37 104	0.28 117	0.59 90	0.30 90	0.45 51	0.36 70	0.61 112	0.31 102	0.24 94	0.45 56	0.41 55	0.54 98	0.35 51	0.73 117	0.39 111	0.51 78	0.33 38	0.23 117	0.28 92	0.48 85	0.36 53	0.68 105	0.41 53
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 97	0.48 125	0.43 138	0.31 84	0.30 94	0.27 60	0.22 92	0.54 67	0.29 83	0.57 112	0.39 85	0.59 107	0.23 58	0.23 83	0.64 107	0.59 152	0.57 120	0.37 59	1.17 163	0.33 69	0.67 141	0.40 55	0.20 87	0.21 38	0.79 182	0.59 122	0.65 97	0.92 166

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 214	0.49 128	1.28 254	0.75 199	0.41 145	1.04 225	0.67 204	0.77 192	0.52 176	0.78 217	5.67 281	1.03 189	0.35 134	0.26 120	0.86 160	1.39 265	0.68 176	0.70 216	2.61 219	0.64 199	2.89 256	2.21 245	0.19 74	0.43 165	1.03 226	1.15 216	1.35 223	2.41 234

MSKI-zero shot	0.84 184	0.49 128	0.43 138	0.41 123	0.35 117	0.46 139	0.32 133	0.76 187	0.30 90	0.65 164	0.92 207	0.83 165	0.32 111	0.22 72	0.62 98	1.08 237	0.64 161	0.47 122	3.14 232	0.61 190	2.23 244	1.58 229	0.20 87	0.38 151	0.96 213	1.47 241	1.24 214	1.60 209

EGLCR-Stereo	0.47 94	0.49 128	0.41 131	0.29 70	0.30 94	0.44 129	0.14 46	0.57 79	0.26 64	0.57 112	0.27 44	0.58 102	0.23 58	0.21 65	0.36 37	0.47 99	0.53 96	0.45 108	0.75 124	0.32 67	0.69 147	0.93 183	0.19 74	0.24 70	0.48 85	0.49 103	1.30 218	0.70 137

TestStereo1	0.38 54	0.49 128	0.19 31	0.22 36	0.23 49	0.23 48	0.15 52	0.55 73	0.30 90	0.52 82	0.21 27	0.35 32	0.39 148	0.11 21	0.80 142	0.50 113	0.46 53	0.32 34	0.53 59	0.25 39	0.52 88	0.67 148	0.15 37	0.22 50	0.37 57	0.42 74	0.60 81	0.39 47

SA-5K	0.38 54	0.49 128	0.19 31	0.22 36	0.23 49	0.23 48	0.15 52	0.55 73	0.30 90	0.52 82	0.21 27	0.35 32	0.39 148	0.11 21	0.80 142	0.50 113	0.46 53	0.32 34	0.53 59	0.25 39	0.52 88	0.67 148	0.15 37	0.22 50	0.37 57	0.42 74	0.60 81	0.39 47

iRaft-Stereo_20w	1.06 207	0.49 128	1.34 257	1.18 232	0.46 157	0.78 208	0.46 160	0.76 187	0.37 141	0.74 204	6.16 283	0.84 167	0.29 80	0.26 120	0.81 145	0.97 220	0.59 135	0.44 99	1.72 185	0.61 190	1.04 199	1.56 228	0.21 96	0.25 78	0.92 205	1.31 232	1.45 235	2.71 240

ICVP	0.58 132	0.49 128	0.67 202	0.50 148	0.48 163	0.52 154	0.36 141	0.60 97	0.45 166	0.61 139	0.58 139	0.61 112	0.56 187	0.30 135	0.67 116	0.64 163	0.58 124	0.51 147	0.72 116	0.51 146	0.58 118	0.74 162	0.59 222	0.47 181	0.60 128	0.75 148	0.74 122	0.72 140
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 167	0.49 128	0.50 164	0.51 154	0.46 157	0.56 166	0.60 186	0.73 177	0.32 115	0.63 152	0.72 181	0.82 161	0.26 69	0.24 94	1.05 198	0.96 218	0.60 142	0.49 134	3.00 228	0.62 194	0.82 168	1.13 199	0.19 74	0.31 113	0.78 179	0.70 137	1.55 239	1.17 191

AF-Net	0.53 112	0.49 128	0.44 146	0.50 148	0.53 172	0.61 176	0.54 173	0.61 104	0.55 184	0.43 42	0.66 164	0.85 168	0.42 155	0.40 170	0.64 107	0.46 88	0.46 53	0.44 99	0.60 88	0.40 116	0.45 49	0.45 79	0.41 180	0.39 153	0.50 96	0.55 116	0.81 139	0.69 131

Nwc_Net	0.53 112	0.49 128	0.44 146	0.50 148	0.53 172	0.61 176	0.54 173	0.61 104	0.55 184	0.43 42	0.66 164	0.85 168	0.42 155	0.40 170	0.64 107	0.46 88	0.46 53	0.44 99	0.60 88	0.40 116	0.45 49	0.45 79	0.41 180	0.39 153	0.50 96	0.55 116	0.81 139	0.69 131

RTSC	0.73 161	0.49 128	0.46 151	0.47 142	0.51 170	0.55 163	0.56 177	0.67 145	0.68 200	0.54 93	0.79 191	0.57 97	0.57 191	0.41 173	1.92 250	0.77 192	0.96 228	0.58 182	1.36 173	0.56 164	0.85 174	1.11 196	0.31 152	0.53 193	0.58 119	0.65 130	0.95 170	1.26 197

DeepPrunerF	1.22 215	0.49 128	0.39 117	0.58 168	2.86 275	0.49 144	0.55 175	0.52 59	0.58 190	0.43 42	0.67 171	0.43 55	0.32 111	0.42 183	1.64 236	0.75 189	0.58 124	0.46 116	0.93 144	0.46 136	0.61 124	0.53 116	0.40 178	0.35 137	15.32 296	0.82 163	0.65 97	0.62 113

MLCV	0.70 157	0.49 128	0.53 171	0.73 198	0.50 167	0.65 186	0.43 156	0.81 203	0.41 154	0.71 197	0.88 203	1.01 187	0.81 208	0.28 127	0.92 175	0.43 66	0.65 165	0.52 154	2.47 214	0.45 131	0.55 100	0.72 160	0.39 177	0.54 194	0.69 148	0.80 158	0.83 149	0.72 140

HSM	0.54 117	0.49 128	0.47 155	0.48 143	0.47 160	0.41 119	0.37 143	0.71 168	0.37 141	0.61 139	0.65 161	0.59 107	0.48 173	0.31 142	0.70 126	0.48 104	0.64 161	0.47 122	0.75 124	0.48 142	0.63 129	0.49 96	0.26 135	0.42 162	0.62 134	0.72 141	0.87 160	0.67 124

iResNet_ROB	0.50 101	0.49 128	0.42 133	0.42 127	0.30 94	0.42 123	0.32 133	0.60 97	0.33 120	0.52 82	0.59 140	0.47 65	0.56 187	0.25 110	0.81 145	0.46 88	0.57 120	0.49 134	1.19 164	0.36 91	0.48 66	0.36 44	0.25 128	0.37 149	0.57 115	0.54 114	0.75 124	0.61 109

RAFT-Test	0.72 160	0.50 143	0.46 151	0.52 156	0.34 113	0.41 119	0.29 124	0.73 177	0.30 90	0.62 148	0.72 181	0.68 130	0.31 102	0.22 72	0.71 130	1.03 232	0.62 152	0.50 140	2.89 226	0.66 202	1.72 232	1.14 201	0.23 117	0.29 97	0.80 186	0.96 187	0.95 170	0.91 165

RALCasStereoNet	0.42 68	0.50 143	0.35 97	0.35 103	0.30 94	0.31 78	0.24 102	0.60 97	0.25 54	0.56 108	0.49 109	0.58 102	0.26 69	0.18 44	0.57 78	0.46 88	0.54 98	0.49 134	0.51 49	0.34 73	0.51 78	0.41 58	0.21 96	0.31 113	0.53 105	0.49 103	0.48 42	0.58 100

DSFCA	0.45 88	0.50 143	0.40 122	0.40 118	0.37 127	0.44 129	0.34 137	0.46 50	0.39 148	0.40 38	0.57 137	0.49 71	0.29 80	0.24 94	0.61 94	0.44 71	0.49 69	0.49 134	0.64 94	0.39 111	0.50 74	0.51 108	0.33 159	0.35 137	0.49 93	0.50 106	0.57 66	0.58 100

FADNet-RVC	0.58 132	0.50 143	0.37 106	0.51 154	0.42 148	0.39 111	0.56 177	0.68 152	0.36 134	0.64 159	0.50 114	1.13 201	0.45 165	0.34 153	0.91 172	0.53 130	0.54 98	0.45 108	1.20 166	0.51 146	0.54 98	0.52 113	0.33 159	0.51 189	0.57 115	0.75 148	0.64 93	0.81 154

DLCB_ROB	0.53 112	0.50 143	0.48 158	0.41 123	0.45 154	0.43 126	0.39 149	0.55 73	0.45 166	0.57 112	0.61 148	0.70 135	0.52 180	0.41 173	0.60 89	0.47 99	0.57 120	0.48 127	0.52 51	0.43 127	0.55 100	0.47 89	0.38 173	0.42 162	0.96 213	0.79 157	0.70 112	0.62 113

trnet	0.44 83	0.51 148	0.40 122	0.34 94	0.26 68	0.27 60	0.14 46	0.62 111	0.30 90	0.60 136	0.36 70	0.73 142	0.33 115	0.24 94	0.56 75	0.57 145	0.58 124	0.34 42	0.52 51	0.31 63	0.57 114	0.42 63	0.17 54	0.30 105	0.54 109	0.48 98	0.65 97	0.69 131

dd	0.50 101	0.51 148	0.28 73	0.91 215	0.31 102	0.65 186	0.29 124	0.59 90	0.23 40	0.54 93	0.30 54	0.75 146	0.27 75	0.26 120	0.84 154	0.46 88	0.70 184	0.39 65	1.05 153	0.38 99	0.48 66	0.43 69	0.23 117	0.30 105	0.53 105	0.39 68	0.74 122	0.58 100

GLC_STEREO	0.47 94	0.51 148	0.40 122	0.38 111	0.37 127	0.37 104	0.28 117	0.64 131	0.29 83	0.62 148	0.53 127	0.55 92	0.28 78	0.30 135	0.49 67	0.48 104	0.66 168	0.41 80	0.65 98	0.41 119	0.70 150	0.60 128	0.23 117	0.30 105	0.47 82	0.36 53	0.84 151	0.53 86

MIPNet	0.51 105	0.51 148	0.33 89	0.32 86	0.30 94	0.37 104	0.25 107	0.62 111	0.24 49	0.50 71	0.52 123	0.61 112	0.41 154	0.30 135	1.01 196	0.51 120	0.59 135	0.50 140	0.76 127	0.47 140	0.44 45	0.85 175	0.20 87	0.26 85	0.66 144	0.98 193	0.71 116	0.61 109

rafts_anoy	0.41 63	0.51 148	0.35 97	0.29 70	0.30 94	0.33 88	0.22 92	0.59 90	0.25 54	0.51 75	0.50 114	0.48 68	0.23 58	0.17 42	0.57 78	0.46 88	0.51 83	0.50 140	0.58 80	0.34 73	0.50 74	0.43 69	0.19 74	0.28 92	0.50 96	0.47 93	0.52 55	0.53 86

TestStereo	0.45 88	0.51 148	0.38 115	0.42 127	0.30 94	0.44 129	0.26 110	0.71 168	0.28 75	0.76 211	0.32 58	0.64 122	0.32 111	0.24 94	0.47 58	0.35 35	0.54 98	0.33 40	0.78 129	0.38 99	0.63 129	0.42 63	0.24 125	0.30 105	0.53 105	0.43 76	0.75 124	0.55 95

psm_up	0.56 126	0.51 148	0.53 171	0.56 165	0.45 154	0.58 170	0.35 139	0.71 168	0.66 199	0.55 100	0.53 127	0.59 107	0.50 175	0.40 170	0.63 101	0.50 113	0.59 135	0.49 134	0.84 137	0.46 136	0.51 78	0.45 79	0.31 152	0.51 189	0.70 151	0.78 155	0.80 136	0.67 124

CREStereo	0.44 83	0.51 148	0.40 122	0.34 94	0.26 68	0.28 67	0.15 52	0.61 104	0.30 90	0.58 124	0.36 70	0.72 139	0.33 115	0.24 94	0.59 85	0.59 152	0.59 135	0.34 42	0.52 51	0.31 63	0.59 122	0.42 63	0.18 66	0.30 105	0.54 109	0.48 98	0.64 93	0.69 131
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
CFNet_RVC	0.51 105	0.51 148	0.47 155	0.50 148	0.48 163	0.48 142	0.32 133	0.53 63	0.37 141	0.51 75	0.65 161	0.57 97	0.34 127	0.30 135	0.69 121	0.44 71	0.52 87	0.47 122	0.57 76	0.42 125	0.56 104	0.49 96	0.27 139	0.35 137	0.65 143	0.74 144	0.80 136	0.75 146

MyStereo04	0.68 153	0.52 157	0.57 178	0.44 137	0.37 127	0.35 100	0.26 110	0.68 152	0.45 166	0.62 148	0.45 100	0.68 130	0.34 127	0.25 110	1.00 193	0.68 176	0.56 111	0.53 158	3.39 234	0.56 164	0.92 180	0.64 138	0.27 139	0.41 159	0.77 177	0.92 179	0.96 173	0.66 122

CASnet	0.40 60	0.52 157	0.23 60	0.27 63	0.27 77	0.30 77	0.14 46	0.62 111	0.29 83	0.61 139	0.44 97	0.64 122	0.28 78	0.23 83	0.55 72	0.36 41	0.45 48	0.31 33	0.73 117	0.27 48	0.63 129	0.39 54	0.21 96	0.24 70	0.42 71	0.32 42	0.61 84	0.56 96
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 138	0.52 157	0.37 106	0.39 114	0.40 140	0.53 157	0.37 143	0.59 90	0.40 150	0.56 108	0.60 142	0.50 77	0.30 90	0.41 173	0.98 189	0.63 159	0.67 174	0.55 170	2.28 204	0.56 164	0.70 150	0.56 123	0.31 152	0.42 162	0.48 85	0.48 98	0.65 97	0.68 128

FADNet-RVC-Resample	0.57 130	0.52 157	0.42 133	0.46 140	0.39 135	0.41 119	0.40 151	0.72 175	0.42 161	0.68 183	0.51 120	1.04 193	0.43 159	0.43 186	0.96 186	0.48 104	0.56 111	0.61 192	0.85 138	0.55 160	0.52 88	0.63 134	0.34 161	0.60 204	0.58 119	0.71 138	0.55 62	0.77 149

MSMDNet	0.73 161	0.52 157	0.48 158	0.35 103	0.34 113	0.45 133	0.33 136	0.69 159	0.30 90	0.63 152	0.60 142	0.71 137	0.35 134	0.23 83	0.78 136	1.05 234	0.63 158	0.50 140	2.88 225	0.81 224	1.59 227	1.80 239	0.23 117	0.29 97	0.74 165	0.89 174	0.85 153	0.76 148

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 105	0.52 157	0.48 158	0.43 132	0.57 181	0.42 123	0.62 194	0.56 78	0.62 194	0.52 82	0.51 120	0.67 128	0.34 127	0.58 223	0.78 136	0.42 59	0.47 62	0.42 88	0.57 76	0.38 99	0.46 54	0.42 63	0.30 147	0.32 117	0.48 85	0.76 151	0.62 87	0.64 119
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SACVNet	0.62 141	0.53 163	0.51 168	0.55 164	0.57 181	0.52 154	0.60 186	0.69 159	0.56 186	0.67 181	0.54 133	0.59 107	0.37 143	0.41 173	0.71 130	0.60 154	0.64 161	0.57 177	0.95 147	0.64 199	0.67 141	0.78 169	0.36 166	0.47 181	0.75 170	0.77 154	0.84 151	0.84 157

ADLNet	0.46 92	0.53 163	0.37 106	0.41 123	0.41 145	0.44 129	0.40 151	0.54 67	0.35 130	0.45 51	0.53 127	0.76 154	0.36 139	0.62 226	0.58 82	0.42 59	0.49 69	0.42 88	0.50 46	0.37 96	0.43 40	0.44 75	0.34 161	0.25 78	0.47 82	0.55 116	0.57 66	0.45 64

HSM-Net_RVC	0.75 167	0.53 163	0.60 186	0.77 203	0.62 193	0.61 176	0.37 143	0.76 187	0.49 173	0.74 204	1.71 247	1.32 210	0.80 207	0.36 161	0.72 132	0.55 139	0.64 161	0.53 158	0.78 129	0.53 149	0.67 141	0.89 181	0.43 184	0.64 210	0.94 209	1.09 209	1.07 191	1.04 178
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.79 180	0.55 166	0.53 171	0.65 186	0.54 175	0.59 171	0.53 170	0.78 195	0.52 176	0.71 197	0.75 187	0.67 128	0.47 170	0.28 127	0.83 150	0.67 173	0.98 229	0.56 172	1.60 182	0.58 172	2.74 252	1.44 218	0.38 173	0.35 137	0.84 196	0.81 160	0.90 162	1.02 176
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 130	0.55 166	0.37 106	0.43 132	0.38 133	0.36 102	0.23 99	0.62 111	0.30 90	0.56 108	0.68 174	0.61 112	0.32 111	0.29 133	1.73 242	0.47 99	0.56 111	0.56 172	1.09 155	0.54 155	0.53 95	0.81 172	0.20 87	0.32 117	0.71 154	0.97 192	0.73 120	0.57 98

FADNet	0.65 145	0.55 166	0.41 131	0.53 159	0.42 148	0.49 144	0.65 202	0.74 182	0.42 161	0.66 174	0.64 156	0.81 159	0.50 175	0.36 161	1.17 212	0.51 120	0.51 83	0.53 158	1.61 183	0.53 149	0.69 147	0.59 124	0.35 165	0.41 159	0.72 158	0.88 172	0.78 134	1.06 179

R-Stereo Train	0.66 146	0.55 166	0.43 138	0.48 143	0.36 120	0.50 148	0.18 68	0.62 111	0.31 107	0.68 183	0.62 152	0.72 139	0.34 127	0.25 110	0.69 121	0.89 206	0.66 168	0.51 147	2.12 199	0.46 136	0.94 187	1.49 224	0.22 107	0.36 144	0.71 154	0.96 187	0.77 129	1.10 183

RAFT-Stereo	0.66 146	0.55 166	0.43 138	0.48 143	0.36 120	0.50 148	0.18 68	0.62 111	0.31 107	0.68 183	0.62 152	0.72 139	0.34 127	0.25 110	0.69 121	0.89 206	0.66 168	0.51 147	2.12 199	0.46 136	0.94 187	1.49 224	0.22 107	0.36 144	0.71 154	0.96 187	0.77 129	1.10 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 277	0.56 171	1.25 251	0.75 199	0.69 203	1.17 233	0.81 214	0.82 205	0.80 211	0.81 223	4.78 272	1.00 184	0.37 143	0.27 126	1.13 208	1.54 270	0.70 184	0.60 190	124.50 304	0.54 155	1.43 222	2.64 252	0.22 107	0.36 144	0.91 203	1.13 214	1.13 199	2.18 227

cross-raft	0.73 161	0.56 171	0.46 151	0.43 132	0.33 104	0.40 117	0.27 112	0.73 177	0.33 120	0.65 164	0.60 142	0.74 145	0.30 90	0.23 83	0.76 135	0.96 218	0.63 158	0.48 127	2.91 227	0.59 176	1.81 238	1.31 212	0.22 107	0.32 117	0.82 190	0.94 183	0.93 166	1.01 175

STTStereo	0.53 112	0.56 171	0.54 174	0.44 137	0.52 171	0.43 126	0.59 182	0.52 59	0.46 170	0.47 57	0.55 135	0.71 137	0.42 155	0.56 215	0.87 166	0.44 71	0.49 69	0.51 147	0.54 64	0.37 96	0.51 78	0.40 55	0.32 157	0.35 137	0.52 103	0.66 131	0.68 105	0.99 173

SHD	0.97 202	0.56 171	0.73 208	0.75 199	0.69 203	0.66 189	0.61 191	0.99 225	0.94 229	0.77 213	1.00 214	0.94 178	1.29 228	0.54 211	2.21 263	0.98 223	0.95 226	0.70 216	2.01 196	0.80 220	1.12 207	1.71 235	0.47 189	0.77 228	0.91 203	1.01 200	0.91 163	1.22 196

iResNet	0.92 192	0.56 171	0.62 189	0.72 196	0.68 201	0.96 218	0.55 175	0.95 218	0.57 187	0.67 181	0.82 201	1.41 214	1.51 233	0.31 142	1.49 229	0.66 172	0.75 196	0.67 206	4.08 240	0.68 208	0.72 153	0.63 134	0.41 180	0.83 232	0.72 158	0.91 178	1.02 187	0.87 162

dad	0.89 191	0.57 176	0.37 106	1.42 243	0.65 195	0.75 204	2.23 256	1.43 251	0.36 134	0.93 237	0.38 79	0.85 168	0.76 206	0.32 148	0.97 188	0.52 128	0.78 199	0.45 108	1.87 193	0.41 119	0.74 158	0.41 58	0.30 147	0.47 181	1.15 235	0.47 93	2.64 270	1.96 222

RP	0.58 132	0.57 176	0.72 207	0.62 179	0.56 179	0.57 167	0.64 197	0.63 124	0.61 192	0.42 40	0.81 196	0.78 158	0.53 182	0.43 186	0.68 119	0.48 104	0.53 96	0.44 99	0.64 94	0.45 131	0.51 78	0.54 118	0.37 171	0.44 171	0.62 134	0.59 122	0.83 149	0.77 149

GANet-ADL	0.70 157	0.59 178	0.52 169	0.60 174	0.57 181	0.61 176	0.46 160	0.68 152	0.52 176	0.65 164	0.67 171	0.76 154	0.43 159	0.39 167	1.08 203	0.79 198	0.68 176	0.52 154	1.84 191	0.64 199	0.66 137	0.86 177	0.42 183	0.43 165	0.70 151	0.87 170	0.97 176	0.89 164

GEStereo_RVC	0.71 159	0.59 178	0.40 122	0.54 161	0.50 167	0.61 176	0.51 167	0.71 168	0.41 154	0.59 130	0.51 120	0.76 154	0.46 168	0.39 167	0.96 186	0.92 210	0.78 199	0.75 226	1.94 194	0.62 194	0.80 165	1.37 215	0.31 152	0.52 191	0.61 129	0.63 126	0.86 158	1.12 186

Anonymous3	0.79 180	0.59 178	0.42 133	0.37 108	0.42 148	0.57 167	0.50 166	0.80 198	0.64 196	0.68 183	0.49 109	1.48 215	0.54 183	0.31 142	1.53 230	1.42 267	0.88 217	0.82 238	1.45 175	0.69 211	1.31 218	1.30 211	0.40 178	0.40 156	0.74 165	0.86 167	1.03 189	0.71 138

RTS	1.09 208	0.59 178	0.59 181	0.60 174	0.58 184	0.96 218	0.90 222	0.80 198	0.88 219	0.59 130	0.71 176	1.28 208	0.62 195	0.51 203	2.04 253	0.98 223	1.19 239	0.77 231	2.33 207	0.85 227	0.96 191	1.16 202	0.49 196	0.65 212	1.23 237	4.43 284	1.15 200	1.45 202

RTSA	1.09 208	0.59 178	0.59 181	0.60 174	0.58 184	0.96 218	0.90 222	0.80 198	0.88 219	0.59 130	0.71 176	1.28 208	0.62 195	0.51 203	2.04 253	0.98 223	1.19 239	0.77 231	2.33 207	0.85 227	0.96 191	1.16 202	0.49 196	0.65 212	1.23 237	4.43 284	1.15 200	1.45 202

ADCP+	0.92 192	0.59 178	0.62 189	0.44 137	0.45 154	0.55 163	0.85 218	0.65 138	1.81 259	0.48 62	1.10 222	1.62 223	0.33 115	0.42 183	1.03 197	0.52 128	0.52 87	0.48 127	1.19 164	0.38 99	0.58 118	0.60 128	0.32 157	0.30 105	0.66 144	3.45 281	0.77 129	4.14 261

NaN_ROB	0.73 161	0.59 178	0.61 188	0.64 183	0.78 219	0.53 157	0.48 163	0.87 211	0.63 195	0.73 203	0.61 148	1.96 229	0.62 195	0.45 191	0.84 154	0.55 139	0.56 111	0.54 164	0.73 117	0.55 160	0.52 88	0.51 108	0.38 173	0.64 210	0.83 192	1.11 212	0.94 168	1.64 212

DAS	0.95 197	0.61 185	0.48 158	0.78 205	0.61 187	0.68 192	0.59 182	0.84 208	0.93 226	0.65 164	1.58 242	1.66 224	1.06 215	0.34 153	0.95 183	0.92 210	0.92 223	0.73 222	1.77 187	1.03 241	1.73 233	1.11 196	0.47 189	0.92 238	0.93 206	1.00 197	1.39 227	0.96 168

SepStereo	0.95 197	0.61 185	0.48 158	0.78 205	0.61 187	0.68 192	0.59 182	0.84 208	0.93 226	0.65 164	1.58 242	1.66 224	1.06 215	0.34 153	0.95 183	0.92 210	0.92 223	0.73 222	1.77 187	1.03 241	1.73 233	1.11 196	0.47 189	0.92 238	0.93 206	1.00 197	1.39 227	0.96 168

FCDSN-DC	0.69 154	0.61 185	0.62 189	0.66 188	0.61 187	0.59 171	0.60 186	0.68 152	0.42 161	0.75 208	0.42 93	0.57 97	0.36 139	0.50 201	2.43 275	0.67 173	0.80 204	0.76 229	0.64 94	0.56 164	0.70 150	0.60 128	0.47 189	0.83 232	0.66 144	0.74 144	0.61 84	0.67 124
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 200	0.62 188	0.66 199	0.67 189	0.70 209	0.66 189	0.58 181	0.74 182	0.60 191	0.85 231	5.03 275	0.95 181	1.26 226	0.45 191	0.89 169	1.03 232	0.68 176	0.54 164	2.03 197	0.68 208	0.84 172	0.79 171	0.54 215	0.47 181	0.73 163	0.95 184	1.32 220	0.63 117

NCC-stereo	0.67 148	0.63 189	0.59 181	0.64 183	0.65 195	0.63 182	0.69 207	0.67 145	0.74 206	0.43 42	0.81 196	0.82 161	0.70 202	0.47 194	0.82 148	0.53 130	0.58 124	0.64 198	0.80 131	0.54 155	0.56 104	0.60 128	0.53 211	0.45 176	0.75 170	0.96 187	0.92 164	0.98 171

Abc-Net	0.67 148	0.63 189	0.59 181	0.64 183	0.65 195	0.63 182	0.69 207	0.67 145	0.74 206	0.43 42	0.81 196	0.82 161	0.70 202	0.47 194	0.82 148	0.53 130	0.58 124	0.64 198	0.80 131	0.54 155	0.56 104	0.60 128	0.53 211	0.45 176	0.75 170	0.96 187	0.92 164	0.98 171
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	0.75 167	0.64 191	0.54 174	0.59 171	0.47 160	0.60 173	0.73 209	0.71 168	0.29 83	0.63 152	0.66 164	0.73 142	0.30 90	0.26 120	0.86 160	1.22 253	0.68 176	0.76 229	1.46 176	0.60 181	1.75 235	1.74 237	0.21 96	0.32 117	0.93 206	0.81 160	1.06 190	0.72 140

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 286	0.65 192	1.07 240	0.94 220	0.83 221	0.81 209	1.27 241	0.85 210	0.73 203	0.93 237	6.13 282	180.62 306	2.17 243	1.33 260	1.22 214	1.01 229	0.93 225	1.06 256	6.32 255	0.79 219	3.32 268	3.77 266	0.55 217	0.76 225	0.95 211	1.34 237	1.19 207	2.42 235

ADCRef	1.01 204	0.65 192	0.48 158	0.39 114	0.47 160	0.65 186	0.68 206	0.61 104	1.08 235	0.52 82	0.64 156	0.75 146	0.43 159	0.38 166	1.56 232	0.72 183	0.61 147	0.59 187	1.53 178	0.58 172	0.66 137	0.71 156	0.50 200	0.43 165	0.75 170	1.25 226	0.82 142	8.96 282

AnyNet_C32	1.64 230	0.65 192	0.74 209	0.67 189	0.73 212	0.86 214	1.14 235	0.95 218	3.12 281	0.75 208	1.53 241	0.94 178	0.64 199	0.67 233	1.83 247	1.11 242	1.06 236	0.95 249	1.78 189	0.76 216	1.76 236	1.71 235	0.66 227	0.85 235	1.13 233	2.68 270	1.17 205	13.55 287

DCVSM-stereo	1.13 211	0.66 195	0.79 213	0.89 212	0.65 195	1.15 232	0.73 209	0.95 218	0.82 215	1.04 247	4.18 269	3.75 256	1.45 231	0.49 197	0.83 150	0.86 204	0.69 182	0.60 190	2.08 198	0.87 229	1.06 203	0.77 167	0.84 239	0.72 219	0.74 165	0.89 174	0.98 179	1.09 181

UDGNet	0.67 148	0.66 195	0.42 133	1.35 240	1.02 234	1.21 236	0.91 224	0.60 97	0.41 154	0.52 82	0.60 142	0.56 95	0.23 58	1.19 256	0.66 111	0.45 81	0.56 111	0.51 147	0.73 117	0.53 149	0.64 135	0.67 148	0.79 234	0.29 97	0.72 158	0.55 116	0.63 90	0.66 122

stereogan	0.67 148	0.67 197	0.62 189	0.68 192	0.73 212	0.75 204	0.64 197	0.70 165	0.57 187	0.51 75	0.64 156	1.08 195	0.62 195	0.44 189	0.83 150	0.55 139	0.56 111	0.51 147	0.91 143	0.59 176	0.59 122	0.69 153	0.47 189	0.46 178	0.59 125	0.67 132	1.16 203	0.87 162

PA-Net	0.64 144	0.67 197	0.66 199	0.50 148	0.66 200	0.50 148	0.64 197	0.65 138	0.73 203	0.54 93	0.52 123	0.58 102	0.58 193	0.59 225	0.93 177	0.57 145	0.46 53	0.54 164	0.61 92	0.54 155	0.49 70	0.66 143	0.36 166	0.52 191	0.64 141	1.24 223	0.64 93	1.32 199
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 141	0.68 199	0.47 155	0.65 186	0.44 153	0.34 95	0.24 102	0.61 104	0.31 107	0.60 136	0.44 97	0.81 159	0.55 185	0.25 110	0.62 98	0.50 113	0.62 152	0.38 63	0.74 123	0.36 91	1.26 215	0.47 89	0.18 66	0.30 105	0.70 151	0.74 144	1.39 227	2.07 223

FADNet_RVC	0.92 192	0.69 200	0.55 177	0.88 211	0.75 217	0.54 161	0.51 167	0.77 192	0.54 180	0.70 194	0.96 211	1.36 212	1.06 215	0.54 211	1.85 248	0.64 163	0.80 204	0.90 242	3.34 233	0.76 216	1.00 196	1.13 199	0.37 171	0.60 204	0.66 144	0.87 170	0.97 176	1.14 189

DDVS	2.32 244	0.70 201	0.82 217	0.70 193	0.74 216	0.73 199	0.59 182	1.09 237	0.88 219	0.80 221	34.26 300	3.93 258	1.16 222	0.52 207	1.09 205	1.35 258	0.73 193	0.65 202	1.95 195	0.95 233	1.67 231	2.27 247	0.48 194	0.56 197	0.69 148	0.84 166	1.21 209	1.35 200

PWC_ROB	1.18 213	0.70 201	1.06 238	0.60 174	0.71 210	0.70 195	0.98 231	0.83 206	1.55 255	0.76 211	1.40 237	1.00 184	2.46 251	0.57 220	2.17 261	0.99 227	1.15 237	0.90 242	2.37 209	0.95 233	1.63 229	2.05 242	0.44 185	0.98 243	0.81 187	0.80 158	1.24 214	2.15 226

SGM-Forest	0.73 161	0.71 203	0.40 122	1.13 228	0.64 194	0.74 203	0.45 158	0.68 152	0.39 148	0.61 139	0.44 97	1.16 202	1.06 215	0.49 197	0.86 160	0.61 157	0.55 106	0.46 116	0.68 105	0.44 129	0.61 124	0.49 96	0.45 186	0.44 171	0.90 202	0.86 167	1.95 253	1.47 204
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	1.12 210	0.72 204	0.59 181	1.20 234	0.84 222	0.64 185	0.64 197	0.95 218	0.78 209	0.84 229	2.54 258	1.39 213	1.23 224	0.81 243	1.20 213	1.01 229	0.83 209	0.67 206	1.56 179	0.62 194	1.08 205	1.46 221	0.56 219	0.71 216	0.95 211	1.27 228	0.99 180	4.08 260

RGC	0.76 171	0.72 204	0.99 230	0.70 193	0.71 210	0.76 207	0.57 180	0.74 182	0.74 206	0.56 108	0.96 211	0.83 165	0.85 210	0.56 215	0.93 177	0.60 154	0.62 152	0.56 172	0.93 144	0.61 190	0.66 137	0.71 156	0.51 208	0.56 197	0.81 187	1.01 200	0.99 180	1.19 193

NCCL2	0.69 154	0.73 206	0.66 199	0.57 167	0.56 179	0.51 151	0.45 158	0.70 165	0.57 187	0.68 183	0.71 176	0.66 126	0.48 173	0.39 167	0.93 177	0.72 183	0.65 165	0.57 177	0.76 127	0.57 169	0.74 158	0.88 179	0.49 196	0.60 204	0.98 215	0.95 184	0.85 153	1.16 190

GANetREF_RVC	0.77 179	0.74 207	0.68 204	0.76 202	0.65 195	0.69 194	0.60 186	0.99 225	0.73 203	0.93 237	0.52 123	1.33 211	0.72 204	0.44 189	0.85 158	0.57 145	0.67 174	0.63 194	1.13 161	0.61 190	0.77 161	0.63 134	0.59 222	0.71 216	0.89 201	0.90 176	1.15 200	0.99 173
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
ADCPNet	2.08 243	0.77 208	0.87 221	0.83 207	1.21 244	0.85 211	1.59 246	1.02 230	1.35 247	0.83 228	1.97 252	1.01 187	7.76 275	0.75 240	2.35 272	1.16 247	0.95 226	0.71 218	4.05 239	0.97 236	1.30 217	1.61 230	0.72 229	0.76 225	1.52 253	1.96 259	1.21 209	16.04 290

XPNet_ROB	0.74 166	0.77 208	0.57 178	0.54 161	0.61 187	0.63 182	0.61 191	0.53 63	0.65 197	0.58 124	0.81 196	2.35 234	0.46 168	0.43 186	0.79 140	0.63 159	0.85 211	0.57 177	0.83 134	0.55 160	0.72 153	1.09 195	0.45 186	0.49 188	0.63 138	0.74 144	1.39 227	0.86 160

FAT-Stereo	1.57 227	0.78 210	1.44 259	1.10 226	1.32 249	1.05 226	0.87 221	1.28 242	0.86 217	1.21 257	5.46 278	3.07 245	1.28 227	0.66 231	1.73 242	1.34 255	0.89 219	0.94 248	1.83 190	1.08 244	2.02 240	3.90 268	0.71 228	0.98 243	0.86 199	1.21 221	1.42 233	3.03 247

UCFNet_RVC	0.56 126	0.78 210	0.45 150	0.59 171	0.55 178	0.52 154	0.39 149	0.58 83	0.40 150	0.59 130	0.60 142	0.82 161	0.45 165	0.32 148	0.70 126	0.42 59	0.50 74	0.50 140	0.67 103	0.45 131	0.56 104	0.47 89	0.38 173	0.41 159	0.77 177	0.71 138	0.65 97	0.86 160

SAMSARA	1.50 223	0.79 212	1.00 234	0.93 218	0.88 224	0.86 214	0.93 226	1.57 257	1.25 242	0.96 242	1.09 220	1.27 206	2.59 252	0.83 244	2.58 277	1.19 251	1.04 232	0.91 245	2.56 215	0.99 239	1.77 237	2.23 246	0.56 219	0.98 243	2.63 266	2.81 271	2.62 269	2.56 238

ccs_rob	1.25 216	0.79 212	0.64 195	0.86 209	0.60 186	0.89 216	0.83 217	0.99 225	0.51 175	0.77 213	6.27 285	5.90 268	1.10 219	0.51 203	1.08 203	1.10 240	0.68 176	0.66 204	1.15 162	0.70 212	1.56 225	1.66 233	0.50 200	0.54 194	0.69 148	0.78 155	0.86 158	1.20 194

CBMV_ROB	1.71 234	0.79 212	0.65 198	1.35 240	1.07 237	1.01 221	0.74 211	1.01 229	0.54 180	0.72 200	0.81 196	9.80 287	5.90 269	0.57 220	1.42 223	0.69 177	0.80 204	0.58 182	5.38 246	1.22 254	0.95 190	0.55 122	0.53 211	0.62 207	1.22 236	1.45 240	2.72 272	2.94 244

pmcnn	1.66 231	0.80 215	0.52 169	1.19 233	1.01 231	1.21 236	0.93 226	0.96 223	0.54 180	0.74 204	2.66 260	3.98 260	5.06 263	0.31 142	1.65 238	1.40 266	1.20 241	0.91 245	3.99 238	0.95 233	4.45 280	1.02 191	0.90 242	0.90 237	1.07 228	1.01 200	2.43 264	3.03 247

S-Stereo	1.54 225	0.81 216	0.83 218	1.15 230	1.16 242	1.29 241	1.56 245	1.02 230	1.09 236	1.25 260	4.20 270	4.10 261	1.10 219	0.66 231	2.16 260	1.63 272	0.90 220	1.05 255	2.20 202	1.10 246	1.26 215	3.12 259	1.31 259	1.17 258	0.84 196	1.18 218	1.21 209	2.18 227

STTRV1_RVC		0.81 216	0.64 195	1.04 224	0.73 212	1.03 223	0.85 218	0.91 216	0.92 224	0.93 237	0.95 210	1.72 227	2.23 244	0.86 247	1.46 227	0.78 195	1.37 245	0.72 219		1.97 276	1.59 227	1.23 207		0.97 241	1.07 228	1.11 212	1.75 248	3.40 253

PS-NSSS	0.60 140	0.81 216	0.44 146	0.89 212	0.54 175	0.71 197	0.63 195	0.64 131	0.38 145	0.64 159	0.41 91	1.52 219	0.47 170	0.41 173	0.59 85	0.42 59	0.52 87	0.45 108	0.94 146	0.42 125	0.44 45	0.29 33	0.36 166	0.34 133	0.63 138	0.69 133	0.70 112	0.80 152

SFCPSM	3.03 260	0.82 219	0.63 193	0.77 203	0.69 203	0.72 198	0.63 195	0.83 206	0.98 232	0.71 197	2.00 253	2.57 235	3.49 257	0.56 215	1.16 211	0.93 214	0.74 194	0.64 198	54.48 301	1.19 253	0.88 175	0.91 182	0.55 217	0.55 196	0.94 209	0.93 182	1.11 198	1.39 201

ADCL	1.27 217	0.82 219	0.64 195	0.60 174	0.53 172	0.73 199	0.91 224	0.75 186	2.78 278	0.68 183	1.01 215	0.86 172	0.50 175	0.50 201	1.27 216	0.64 163	0.66 168	0.57 177	1.20 166	0.60 181	0.98 195	0.88 179	0.50 200	0.47 181	1.60 255	1.50 246	0.88 161	11.30 285

GwcNet-ADL	0.97 202	0.83 221	0.81 215	0.91 215	0.68 201	0.70 195	0.53 170	0.77 192	0.50 174	0.72 200	5.46 278	1.20 205	0.65 200	0.46 193	0.81 145	0.95 215	0.72 192	0.56 172	1.26 169	0.71 213	0.67 141	0.78 169	0.59 222	0.56 197	0.79 182	0.98 193	0.85 153	1.75 217

TRStereo	0.75 167	0.83 221	1.19 245	0.56 165	0.34 113	1.42 245	0.48 163	0.68 152	0.28 75	0.65 164	0.46 103	1.10 198	0.27 75	0.22 72	0.70 126	0.85 203	0.57 120	0.48 127	1.85 192	0.50 143	0.73 156	0.87 178	0.18 66	0.27 88	0.78 179	1.22 222	1.78 249	1.09 181

DPSNet	2.61 250	0.83 221	0.77 212	1.21 235	1.24 245	1.34 243	0.93 226	1.08 236	1.49 253	0.78 217	0.86 202	6.91 274	3.85 258	0.58 223	4.58 285	2.54 282	1.43 249	1.24 266	14.95 281	1.34 259	4.83 284	8.01 289	1.75 263	1.40 266	1.47 250	1.95 258	1.60 243	1.66 214

CSAN	0.93 195	0.83 221	0.75 210	0.86 209	0.82 220	0.73 199	0.61 191	0.97 224	0.94 229	0.94 241	0.73 186	1.96 229	1.56 234	0.49 197	0.98 189	0.63 159	0.74 194	0.66 204	1.09 155	0.71 213	0.78 162	0.63 134	0.53 211	0.76 225	0.98 215	1.49 245	1.21 209	1.63 211

NOSS_ROB	0.76 171	0.84 225	0.50 164	0.72 196	0.61 187	0.75 204	0.52 169	0.80 198	0.54 180	0.70 194	0.62 152	0.62 120	0.86 211	0.62 226	1.14 209	1.10 240	0.78 199	0.69 215	0.73 117	0.60 181	0.88 175	0.67 148	0.50 200	0.71 216	0.86 199	0.95 184	1.38 226	0.85 158

CBMV	1.15 212	0.84 225	0.60 186	0.85 208	0.76 218	0.73 199	0.48 163	0.87 211	0.80 211	0.81 223	0.61 148	2.86 240	0.81 208	0.52 207	1.31 219	1.17 248	0.91 221	0.74 224	2.40 212	0.66 202	1.57 226	0.76 166	0.48 194	1.06 248	0.99 218	1.09 209	2.25 257	4.25 262
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 228	0.86 227	0.90 224	0.98 221	0.69 203	0.85 211	0.56 177	0.89 215	0.48 172	0.82 226	0.79 191	0.97 182	0.36 139	0.69 235	11.97 294	5.83 290	0.70 184	0.67 206	0.70 112	0.62 194	1.05 201	5.90 283	0.50 200	0.62 207	0.82 190	1.01 200	2.01 255	1.06 179

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 218	0.90 228	0.63 193	1.27 237	0.90 225	1.21 236	2.21 254	1.27 240	1.18 240	1.00 245	0.91 206	1.80 228	1.16 222	1.07 255	1.48 228	0.77 192	0.70 184	0.58 182	2.75 223	0.67 206	1.39 221	2.93 256	0.85 241	0.73 220	1.47 250	1.68 251	1.33 221	2.96 245

XQC	1.03 206	0.90 228	0.71 206	0.91 215	0.92 226	0.92 217	0.86 220	1.06 235	0.90 223	0.84 229	1.11 225	1.03 189	1.30 230	0.71 237	2.04 253	0.95 215	0.87 213	0.67 206	1.64 184	0.78 218	1.00 196	1.67 234	0.62 225	0.73 220	1.09 230	1.47 241	1.26 216	0.97 170

ETE_ROB	0.87 189	0.90 228	0.58 180	0.67 189	0.69 203	0.85 211	0.60 186	0.66 142	0.89 222	0.64 159	1.09 220	2.63 237	0.54 183	0.54 211	1.00 193	0.72 183	0.91 221	0.63 194	0.99 151	0.66 202	0.88 175	1.08 194	0.50 200	0.59 202	0.78 179	0.92 179	1.48 237	1.17 191

SANet	1.61 229	0.91 231	1.10 243	1.04 224	1.05 235	1.25 239	0.77 212	1.76 266	1.81 259	0.77 213	1.24 226	6.63 272	5.08 264	0.83 244	1.56 232	0.77 192	1.24 243	0.90 242	1.58 180	0.82 225	1.05 201	1.00 189	0.90 242	1.27 261	1.32 244	1.93 256	1.88 251	3.10 249

ADCMid	1.56 226	0.92 232	0.99 230	0.70 193	0.86 223	1.05 226	1.37 243	1.29 243	1.77 258	0.75 208	1.75 248	1.27 206	1.48 232	0.69 235	2.18 262	1.07 236	0.98 229	0.79 235	2.74 222	0.80 220	1.31 218	1.74 237	1.06 249	0.70 215	1.01 223	1.53 247	1.02 187	10.33 283

DGSMNet	2.66 252	0.96 233	1.36 258	1.03 223	0.99 230	1.12 231	1.05 233	1.36 248	0.94 229	2.15 286	13.54 297	1.71 226	1.85 239	0.93 251	2.50 276	3.85 287	5.34 280	1.61 280	5.07 244	1.68 273	7.04 289	8.02 290	0.96 248	1.19 259	1.01 223	1.33 235	1.40 231	1.88 218

FC-DCNN	0.88 190	0.96 233	1.23 249	1.36 242	0.93 227	1.26 240	0.82 215	0.91 216	0.78 209	0.87 233	0.63 155	1.08 195	0.42 155	0.56 215	0.88 168	0.69 177	0.81 207	0.68 212	0.81 133	0.59 176	0.78 162	0.59 124	0.50 200	0.77 228	1.11 231	0.99 195	1.21 209	1.57 207

LALA_ROB	0.86 188	0.97 235	0.67 202	0.63 181	0.69 203	0.83 210	0.67 204	0.70 165	0.80 211	0.68 183	1.10 222	2.61 236	0.58 193	0.51 203	1.11 206	0.67 173	0.86 212	0.72 219	0.89 141	0.67 206	0.80 165	1.00 189	0.49 196	0.59 202	0.73 163	0.92 179	1.16 203	1.10 183

FC-DCNN v2	0.94 196	0.98 236	1.28 254	1.47 246	0.95 229	1.33 242	0.82 215	1.05 232	0.80 211	0.87 233	0.66 164	1.11 200	0.67 201	0.56 215	0.91 172	0.69 177	0.81 207	0.68 212	0.83 134	0.59 176	0.78 162	0.59 124	0.50 200	0.78 230	1.25 242	1.09 209	1.35 223	1.89 219

AMNet	1.02 205	0.98 236	0.95 226	0.98 221	1.01 231	1.03 223	0.96 230	0.87 211	0.93 226	0.97 243	1.02 216	1.10 198	0.74 205	1.06 254	0.99 192	1.09 239	1.17 238	1.04 254	1.08 154	1.05 243	1.13 208	1.04 192	0.82 238	0.98 243	1.01 223	1.07 208	1.20 208	1.27 198

G-Net	1.86 237	1.00 238	1.28 254	0.89 212	0.93 227	1.10 229	0.77 212	1.63 259	2.07 265	0.99 244	2.89 261	7.30 278	1.67 238	0.55 214	1.45 224	1.75 275	1.04 232	0.93 247	2.87 224	2.72 286	1.89 239	1.47 222	0.80 236	1.02 247	1.06 227	1.71 252	2.82 273	5.60 269

ACV-stereo	8.39 288	1.01 239	0.97 228	1.29 238	0.73 212	1.48 247	0.95 229	0.88 214	1.10 237	1.07 248	1.33 234	1.06 194	23.12 289	0.52 207	4.00 283	3.78 285	1.05 234	0.79 235	168.94 305	1.91 275	3.64 272	1.44 218	0.72 229	0.74 223	0.74 165	0.90 176	1.43 234	1.03 177

PVD	1.47 222	1.04 240	1.44 259	1.10 226	1.09 240	1.19 234	1.07 234	1.91 270	2.05 264	0.79 220	1.49 240	1.54 220	1.91 241	0.89 249	2.26 267	1.35 258	1.39 246	1.09 259	2.41 213	1.14 249	1.51 224	1.98 241	0.79 234	1.08 251	1.49 252	1.82 254	1.67 244	2.10 224

MFN_U_SF_RVC	1.68 233	1.06 241	0.88 222	1.25 236	1.01 231	1.53 248	2.07 252	1.38 250	1.17 239	1.51 272	2.95 262	2.00 231	1.57 235	2.05 264	2.38 273	0.98 223	0.87 213	0.82 238	6.78 256	1.11 248	2.21 243	2.38 249	0.65 226	1.11 253	1.23 237	1.33 235	1.28 217	1.69 216

ADCS	1.88 238	1.06 241	0.98 229	0.93 218	1.10 241	1.09 228	1.14 235	1.27 240	2.49 272	0.89 235	1.36 235	1.51 217	2.92 256	0.86 247	3.30 280	2.26 281	1.46 250	1.26 268	3.10 231	1.29 258	2.48 248	2.88 254	0.80 236	1.10 252	1.33 246	4.48 286	1.41 232	6.08 272

AnyNet_C01	2.06 242	1.08 243	1.06 238	1.14 229	1.08 238	1.01 221	2.69 259	1.69 264	2.66 275	1.21 257	1.67 245	2.90 242	2.60 253	0.95 252	3.65 281	4.02 288	2.09 263	2.21 289	3.08 230	1.56 268	3.30 267	2.89 255	1.26 252	1.15 256	1.80 258	1.43 239	1.51 238	3.90 258

LSM0	8.30 287	1.08 243	0.95 226	1.66 250	1.42 252	1.59 250	1.96 250	2.27 274	2.36 268	1.66 278	3.94 268	4.10 261	6.30 273	0.63 228	62.38 305	74.74 305	1.69 255	1.06 256	12.18 275	2.23 279	4.96 285	9.29 293	0.92 244	1.29 262	1.95 262	2.97 274	3.66 282	14.83 289

edge stereo	1.82 236	1.16 245	2.22 271	1.46 245	1.28 246	1.58 249	1.38 244	1.67 263	1.30 244	1.20 256	3.42 266	4.33 263	2.26 247	0.80 242	1.41 222	1.46 268	1.05 234	0.83 241	5.42 247	0.97 236	1.34 220	3.76 265	0.95 247	0.88 236	1.26 243	1.20 219	1.70 246	2.91 243

MADNet+	1.96 241	1.18 246	1.26 252	1.45 244	1.28 246	1.10 229	2.21 254	1.88 268	1.41 250	1.33 265	1.32 232	2.29 233	2.23 244	1.25 259	4.58 285	1.87 278	2.55 271	1.13 263	2.73 221	1.63 271	3.69 273	3.33 262	1.26 252	2.09 285	1.93 260	1.47 241	1.59 241	2.77 241

CC-Net-ROB	0.96 200	1.18 246	0.70 205	1.56 247	1.06 236	1.63 251	1.20 240	0.79 196	0.61 192	0.81 223	0.56 136	3.07 245	0.57 191	0.85 246	0.68 119	0.44 71	0.71 190	0.63 194	1.40 174	0.57 169	0.58 118	0.43 69	1.91 264	0.46 178	0.83 192	0.83 164	0.77 129	1.20 194

MFMNet_re	1.51 224	1.18 246	1.12 244	1.29 238	1.16 242	1.63 251	1.32 242	1.30 245	1.63 256	1.14 253	1.38 236	2.64 238	1.63 237	0.90 250	2.27 268	1.35 258	1.58 251	1.32 273	3.69 235	1.24 256	2.10 241	1.26 210	1.16 250	1.24 260	1.11 231	1.02 204	1.59 241	1.60 209

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 232	1.25 249	1.05 236	1.56 247	1.08 238	1.20 235	3.18 266	1.50 254	2.10 266	1.30 264	0.98 213	1.50 216	1.04 214	1.66 262	1.71 239	1.18 249	0.84 210	1.01 251	6.24 253	1.15 252	1.43 222	3.23 261	1.19 251	1.14 255	1.52 253	1.29 230	1.09 194	2.78 242

SPS-STEREO	1.93 240	1.27 250	1.21 247	1.60 249	1.34 250	1.44 246	1.17 238	1.66 260	1.36 249	1.38 267	3.67 267	3.02 244	1.29 228	1.05 253	1.85 248	1.83 277	1.58 251	1.37 275	8.86 265	1.34 259	3.07 261	1.47 222	1.27 256	1.37 263	1.42 249	1.28 229	2.02 256	1.89 219
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 268	1.38 251	1.26 252	1.80 252	1.47 254	1.93 255	1.71 248	1.47 253	1.33 245	1.34 266	6.67 288	9.59 286	12.99 283	1.20 257	1.73 242	1.47 269	1.42 248	1.24 266	11.11 273	1.37 261	3.07 261	2.13 244	1.27 256	1.42 269	1.69 256	1.26 227	2.90 274	26.50 296

FBW_ROB	1.34 219	1.42 252	1.08 241	2.01 253	1.42 252	1.37 244	1.63 247	0.99 225	0.70 201	0.72 200	1.02 216	2.05 232	0.91 213	1.47 261	1.24 215	0.60 154	0.88 217	0.65 202	6.08 252	0.59 176	1.06 203	0.81 172	1.48 261	1.12 254	0.99 218	1.20 219	0.99 180	1.66 214

SGM_RVC	2.81 256	1.46 253	0.85 219	1.76 251	1.28 246	1.68 253	1.19 239	1.56 256	1.14 238	0.82 226	1.70 246	7.09 275	2.67 255	0.42 183	0.92 175	0.57 145	0.75 196	0.57 177	11.20 274	0.66 202	0.94 187	0.46 84	0.51 208	0.84 234	1.97 263	1.64 250	5.04 287	26.13 295
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 267	1.54 254	1.05 236	2.64 255	1.72 256	2.05 256	1.15 237	2.40 276	1.41 250	0.90 236	6.48 286	9.56 285	7.42 274	0.49 197	11.75 292	1.94 279	0.87 213	0.74 224	8.79 263	0.80 220	8.36 290	8.07 291	0.73 231	1.07 249	3.39 276	2.15 264	5.22 288	4.99 265
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
LE_ROB	17.44 293	1.82 255	6.12 295	9.40 285	53.85 306	8.01 296	46.26 302	11.27 299	28.12 300	1.80 282	7.03 289	38.62 299	49.53 300	0.34 153	1.76 245	0.55 139	0.78 199	0.59 187	36.68 294	6.72 293	2.92 257	0.85 175	29.06 301	12.10 300	26.35 297	25.49 300	27.84 301	37.03 302

WAO-7	2.72 255	1.83 256	2.89 282	7.39 284	1.73 257	1.76 254	1.82 249	2.07 271	2.65 274	2.21 287	5.39 277	4.58 265	5.72 268	1.23 258	2.07 257	1.27 254	1.69 255	1.22 265	7.70 259	1.51 263	1.64 230	3.07 258	0.84 239	1.65 276	1.83 259	2.48 268	1.97 254	3.27 251

ELAS_RVC	3.22 262	2.01 257	1.85 266	2.66 256	2.07 259	5.08 286	2.06 251	2.41 277	1.89 261	1.74 281	4.78 272	8.00 279	8.02 276	0.74 239	2.38 273	0.81 199	1.75 257	1.14 264	3.97 237	1.27 257	4.64 283	7.61 287	1.26 252	1.74 279	6.58 288	3.21 277	3.39 277	3.80 257
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 221	2.18 258	0.79 213	2.67 257	2.43 265	2.57 258	2.52 257	0.80 198	0.84 216	0.63 152	0.94 208	1.57 222	0.45 165	2.65 270	0.94 181	0.78 195	1.99 262	0.75 226	2.31 205	0.91 232	1.16 209	0.97 185	2.71 268	0.56 197	0.72 158	0.71 138	0.97 176	0.85 158

ELAS	3.38 266	2.19 259	1.79 264	2.99 262	2.37 263	3.32 264	2.09 253	2.60 280	2.85 279	1.28 262	4.85 274	8.61 281	8.02 276	0.76 241	2.90 278	0.81 199	1.80 258	1.10 260	4.19 241	1.10 246	4.53 281	7.86 288	1.26 252	1.63 274	7.08 289	4.79 287	3.66 282	4.87 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 220	2.24 260	0.81 215	2.58 254	2.45 266	2.48 257	2.57 258	0.76 187	0.86 217	0.77 213	1.08 219	1.51 217	0.56 187	2.59 266	1.06 200	0.69 177	1.89 260	0.80 237	2.31 205	0.97 236	1.24 214	0.98 186	1.43 260	0.62 207	0.74 165	0.81 160	0.95 170	0.81 154

WAO-6	2.71 253	2.26 261	1.57 262	3.00 263	2.25 261	3.01 261	3.02 264	1.77 267	2.35 267	1.52 274	1.62 244	3.94 259	5.12 265	2.64 269	2.22 264	1.38 263	2.65 272	1.36 274	4.86 243	1.54 267	2.76 254	4.79 274	2.70 267	1.73 278	2.71 268	2.59 269	2.68 271	5.02 266

MDST_ROB	3.33 265	2.32 262	0.75 210	3.90 275	1.47 254	2.61 259	1.00 232	1.12 239	0.72 202	0.78 217	0.67 171	1.54 220	25.37 291	0.34 153	2.11 259	0.53 130	0.65 165	0.48 127	3.69 235	0.58 172	0.88 175	0.59 124	0.58 221	0.68 214	7.85 291	3.03 275	17.15 296	8.63 281

STStereo	5.29 274	2.47 263	5.20 292	5.20 280	2.80 274	4.72 283	3.42 268	6.23 294	6.52 288	1.51 272	7.61 290	9.53 284	14.86 286	0.63 228	4.09 284	0.64 163	0.87 213	0.62 193	36.67 293	1.02 240	1.23 213	1.05 193	0.78 233	1.63 274	3.46 277	2.43 267	3.53 278	14.15 288

MANE	7.31 281	2.64 264	4.48 291	3.30 269	3.10 281	3.94 277	2.83 262	5.37 293	6.88 289	1.11 249	5.64 280	8.81 282	11.02 279	0.67 233	3.83 282	3.83 286	1.32 244	18.03 299	8.61 261	0.84 226	4.22 276	1.16 202	0.74 232	1.79 283	13.65 295	18.61 296	22.89 298	38.18 303

IMH-64-1	2.92 258	2.70 265	2.36 274	3.23 266	2.71 271	3.70 271	4.05 276	1.66 260	2.48 270	1.13 250	1.26 228	3.60 253	6.29 271	3.59 278	2.28 269	1.15 245	2.20 265	1.31 271	6.02 250	1.52 265	3.03 259	5.48 277	4.83 282	1.40 266	2.83 270	2.02 260	2.34 260	3.64 254

IMH-64	2.92 258	2.70 265	2.36 274	3.23 266	2.71 271	3.70 271	4.05 276	1.66 260	2.48 270	1.13 250	1.26 228	3.60 253	6.29 271	3.59 278	2.28 269	1.15 245	2.20 265	1.31 271	6.02 250	1.52 265	3.03 259	5.48 277	4.83 282	1.40 266	2.83 270	2.02 260	2.34 260	3.64 254

SQANet	1.90 239	2.70 265	1.03 235	3.09 264	2.17 260	3.29 263	2.70 260	0.95 218	0.65 197	1.00 245	0.71 176	2.69 239	1.10 219	2.30 265	0.78 136	0.55 139	1.02 231	0.72 219	9.92 269	0.68 208	2.11 242	1.25 208	3.28 269	0.58 201	0.98 215	1.31 232	1.33 221	2.34 231

ACVNet-4b	2.35 248	2.75 268	1.60 263	3.13 265	2.29 262	3.52 267	3.67 273	1.35 247	1.35 247	1.27 261	0.72 181	3.26 249	2.62 254	3.04 275	0.98 189	0.78 195	2.13 264	1.02 252	9.04 266	1.23 255	2.74 252	3.39 264	4.08 272	0.92 238	1.24 240	1.29 230	1.46 236	2.48 236

IMH	3.24 263	2.76 269	2.37 276	3.26 268	2.74 273	3.73 274	4.10 278	1.72 265	2.58 273	1.17 255	1.24 226	3.92 257	10.58 278	6.80 293	1.57 234	1.11 242	2.25 267	1.30 270	6.28 254	1.56 268	2.97 258	4.14 269	4.90 284	1.45 270	3.01 274	2.36 266	2.47 266	5.19 268

RainbowNet	2.32 244	2.93 270	1.87 267	3.34 270	2.57 269	3.50 265	3.49 270	1.29 243	0.92 224	1.53 275	0.89 204	3.18 247	2.31 248	2.94 273	1.30 218	0.90 208	1.61 254	1.00 250	5.61 248	1.51 263	2.82 255	4.18 270	4.25 274	0.97 241	1.32 244	1.58 248	1.71 247	3.00 246

ACVNet_2	3.17 261	2.98 271	2.25 272	4.72 279	2.88 276	3.50 265	3.48 269	1.58 258	1.33 245	1.29 263	1.10 222	3.22 248	2.45 250	2.67 271	1.29 217	0.86 204	7.26 284	1.02 252	22.14 285	1.37 261	3.22 264	1.25 208	4.24 273	1.37 263	1.93 260	1.92 255	1.83 250	2.36 232

LVE	4.33 272	3.03 272	2.00 269	27.23 297	3.06 280	3.83 276	12.07 296	1.53 255	1.64 257	1.85 283	1.48 239	3.30 250	3.91 259	3.06 276	1.45 224	1.05 234	1.95 261	1.38 276	15.68 282	1.62 270	3.25 266	5.86 280	4.42 277	1.76 280	2.87 272	2.06 262	2.34 260	3.25 250

PWCK	5.04 273	3.03 272	2.21 270	3.61 273	2.60 270	4.41 282	5.09 279	2.45 278	2.76 277	3.31 292	4.34 271	10.15 290	5.13 266	1.74 263	1.99 251	1.38 263	2.41 269	1.45 277	51.59 300	2.35 281	3.70 274	2.69 253	2.65 266	1.78 282	2.97 273	3.21 277	2.43 264	4.77 263

otaku	2.33 247	3.05 274	1.19 245	3.36 271	2.37 263	3.56 268	3.08 265	1.05 232	0.98 232	1.13 250	0.80 195	2.88 241	1.62 236	2.59 266	0.95 183	0.64 163	1.23 242	0.75 226	13.16 277	1.09 245	2.47 247	2.63 251	4.75 279	0.75 224	1.13 233	1.38 238	1.69 245	2.52 237

ktn	8.45 289	3.18 275	2.84 281	6.37 283	3.26 282	4.31 281	10.28 294	2.15 272	10.13 293	2.27 289	1.83 250	42.17 301	55.84 301	3.93 280	2.34 271	2.09 280	9.85 287	2.17 287	33.98 291	2.24 280	3.24 265	3.03 257	4.78 280	2.25 288	2.59 265	2.81 271	3.18 276	5.04 267

DispFullNet	4.17 269	3.20 276	4.34 290	2.72 258	2.46 267	2.92 260	2.70 260	2.79 285	1.90 262	4.51 296	6.62 287	8.91 283	4.83 261	2.59 266	2.00 252	8.18 293	3.24 276	1.98 283	24.96 287	2.93 288	3.99 275	3.36 263	1.71 262	1.15 256	1.36 247	1.32 234	2.36 263	3.65 256

Dean	2.84 257	3.23 277	1.81 265	6.04 282	3.38 285	3.63 270	3.67 273	1.88 268	1.97 263	1.47 269	1.30 230	3.69 255	4.10 260	2.97 274	1.45 224	0.97 220	2.41 269	1.29 269	5.94 249	1.74 274	3.20 263	4.23 271	4.79 281	1.55 271	2.65 267	2.27 265	2.56 267	2.64 239

ACVNet_1	2.47 249	3.23 277	2.35 273	4.40 278	2.93 279	3.77 275	3.96 275	1.34 246	1.18 240	1.21 257	1.02 216	3.31 251	2.07 242	3.09 277	1.31 219	0.70 181	2.26 268	1.10 260	9.52 267	1.14 249	3.45 269	1.18 205	4.50 278	1.07 249	1.39 248	1.75 253	1.36 225	2.10 224

WAO-8	4.25 270	3.34 279	2.80 279	10.32 288	2.92 277	4.17 279	5.89 281	2.66 283	4.45 285	1.69 279	3.41 264	5.94 269	11.31 280	5.29 288	1.71 239	1.34 255	2.69 273	1.51 278	10.78 270	2.48 283	2.63 249	4.50 272	3.44 270	1.58 272	5.12 284	3.31 279	3.60 279	5.76 270

Venus	4.25 270	3.34 279	2.80 279	10.32 288	2.92 277	4.17 279	5.89 281	2.66 283	4.45 285	1.69 279	3.41 264	5.94 269	11.31 280	5.29 288	1.71 239	1.34 255	2.69 273	1.51 278	10.78 270	2.48 283	2.63 249	4.50 272	3.44 270	1.58 272	5.12 284	3.31 279	3.60 279	5.76 270

PSMNet_ROB	2.71 253	3.39 281	1.92 268	2.87 261	2.04 258	4.01 278	3.50 271	1.46 252	1.41 250	1.59 277	3.34 263	3.52 252	4.97 262	4.50 284	1.61 235	0.95 215	1.87 259	1.06 256	8.62 262	1.63 271	2.32 246	1.51 226	5.43 288	1.37 263	1.98 264	1.94 257	1.91 252	2.39 233

Ntro	2.32 244	3.40 282	1.53 261	3.55 272	2.52 268	3.71 273	3.36 267	1.11 238	1.05 234	1.16 254	0.90 205	2.93 243	1.24 225	2.72 272	1.00 193	0.64 163	1.40 247	0.82 238	10.96 272	1.14 249	2.72 251	3.19 260	4.26 275	0.73 220	1.24 240	1.59 249	1.56 240	2.31 230

MADNet++	5.64 276	3.51 283	3.77 289	2.84 260	4.62 288	3.02 262	3.65 272	4.36 288	5.03 287	4.18 295	5.07 276	6.45 271	5.92 270	6.18 292	7.04 288	6.82 291	4.71 279	4.00 293	8.03 260	5.83 292	9.92 294	16.38 298	2.32 265	4.34 294	3.95 282	11.38 293	4.93 286	4.01 259

JetBlue	6.09 279	3.85 284	3.31 287	5.99 281	4.13 287	6.22 292	7.94 286	3.42 286	2.89 280	1.47 269	1.46 238	8.10 280	1.90 240	5.39 290	11.86 293	3.22 284	3.30 277	2.99 290	5.32 245	2.40 282	9.74 293	10.03 296	4.93 285	2.18 287	7.39 290	17.16 295	3.72 284	24.15 293

KSHMR	8.16 285	4.16 285	2.96 283	25.39 296	3.92 286	5.08 286	5.53 280	2.62 281	2.40 269	2.23 288	2.26 255	4.37 264	77.17 305	5.23 287	2.24 265	1.71 273	2.79 275	1.98 283	31.04 290	2.02 277	4.59 282	5.35 275	7.54 295	1.89 284	3.30 275	2.91 273	3.01 275	6.51 275

SGM-ForestM	2.61 250	4.20 286	0.93 225	2.78 259	1.37 251	3.57 269	2.93 263	2.59 279	1.51 254	0.70 194	1.32 232	7.25 276	5.36 267	0.47 194	0.89 169	0.53 130	0.79 203	0.54 164	7.58 258	0.60 181	0.82 168	0.47 89	0.51 208	0.80 231	4.97 283	3.66 282	7.05 291	6.30 273

TorneroNet	8.11 284	4.28 287	2.58 278	27.50 298	3.31 284	5.00 285	6.00 283	2.62 281	10.13 293	1.49 271	2.57 259	11.07 292	68.61 304	4.25 282	1.77 246	1.18 249	5.78 281	1.62 281	23.67 286	2.83 287	4.30 277	5.47 276	5.37 287	1.65 276	3.72 279	3.14 276	2.59 268	6.36 274

TorneroNet-64	6.02 278	4.60 288	2.53 277	15.58 294	3.29 283	4.87 284	7.75 285	2.23 273	10.02 291	1.42 268	1.31 231	7.26 277	29.23 294	4.36 283	2.09 258	1.21 252	8.22 285	1.70 282	17.35 284	2.62 285	4.31 278	5.68 279	5.20 286	1.76 280	3.58 278	3.76 283	2.29 258	8.34 280

UNDER WATER	7.55 282	4.74 289	3.06 284	10.46 290	5.92 292	6.35 293	8.05 287	4.32 287	3.69 284	1.97 284	2.14 254	10.53 291	62.60 303	4.83 285	2.25 266	1.59 271	12.22 295	2.08 285	9.67 268	3.97 289	5.27 286	6.65 284	8.86 298	2.65 291	3.82 280	5.62 288	3.62 281	7.03 277

UNDER WATER-64	6.11 280	5.20 290	3.13 285	12.20 291	5.77 291	6.55 294	8.53 290	4.74 292	3.45 283	2.30 290	2.36 256	12.04 293	12.47 282	5.08 286	3.02 279	1.81 276	12.11 294	2.17 287	8.81 264	4.17 291	5.75 287	7.27 286	8.74 297	2.61 290	3.86 281	8.63 290	4.32 285	7.86 279

JetRed	7.85 283	5.29 291	6.07 294	3.75 274	5.00 289	6.95 295	10.20 293	4.64 291	3.42 282	2.92 291	2.39 257	6.71 273	2.25 246	7.15 294	10.26 290	7.34 292	8.59 286	7.11 294	4.82 242	4.08 290	10.76 297	9.27 292	7.85 296	3.34 292	10.96 292	24.25 299	11.90 293	24.57 294

notaker	5.52 275	5.55 292	3.76 288	13.97 293	5.34 290	5.44 290	7.16 284	2.36 275	2.68 276	2.06 285	1.80 249	12.90 294	23.86 290	3.98 281	2.04 253	1.73 274	3.45 278	2.12 286	17.08 283	2.15 278	6.10 288	5.87 281	6.15 292	2.12 286	1.79 257	2.08 263	2.31 259	3.29 252

DGTPSM_ROB	12.12 291	5.96 293	17.45 299	4.20 276	7.86 293	5.15 288	8.18 288	4.56 289	11.64 295	4.52 297	8.72 292	5.01 266	17.08 287	12.98 297	14.91 296	14.58 297	6.85 282	15.76 297	12.78 276	12.05 297	9.07 291	21.74 299	5.67 289	11.54 298	11.84 293	31.02 302	12.98 294	33.06 299

DPSMNet_ROB	12.40 292	5.97 294	17.46 300	4.21 277	7.87 294	5.15 288	8.18 288	4.56 289	11.65 296	4.54 298	8.87 293	5.17 267	22.69 288	13.00 298	14.98 297	14.62 298	6.90 283	15.82 298	14.07 280	12.05 297	9.09 292	21.75 300	5.68 290	11.54 298	11.87 294	31.03 303	12.99 295	33.06 299

HanzoNet	19.12 298	15.23 295	6.99 296	35.06 301	14.35 299	40.77 302	42.46 301	17.81 301	22.51 299	3.55 293	8.29 291	41.30 300	56.30 302	43.04 304	5.72 287	4.37 289	37.83 303	3.30 291	49.59 299	8.93 296	10.30 296	6.85 285	14.15 300	3.46 293	5.94 287	5.80 289	5.29 289	7.13 278

DPSM_ROB	18.32 295	16.26 296	21.94 301	9.42 286	8.75 295	13.61 297	9.11 291	10.90 297	15.09 297	8.45 299	8.95 294	10.12 288	13.19 284	16.42 299	19.79 299	19.11 299	18.35 298	20.45 300	13.82 278	14.88 299	26.56 301	27.45 301	6.49 293	14.39 301	31.57 302	38.83 304	36.85 303	43.86 304

DPSM	18.32 295	16.26 296	21.94 301	9.42 286	8.75 295	13.61 297	9.11 291	10.90 297	15.09 297	8.45 299	8.95 294	10.12 288	13.19 284	16.42 299	19.79 299	19.11 299	18.35 298	20.45 300	13.82 278	14.88 299	26.56 301	27.45 301	6.49 293	14.39 301	31.57 302	38.83 304	36.85 303	43.86 304

PML	30.82 301	20.91 298	7.15 297	29.65 299	20.81 301	29.11 300	10.50 295	10.87 296	88.32 306	20.03 302	154.19 306	98.60 305	119.55 306	10.53 296	9.19 289	8.69 294	16.72 297	7.27 295	34.57 292	7.35 295	12.77 298	10.86 297	5.72 291	6.17 295	33.11 304	12.83 294	34.30 302	12.33 286

LRCNet_RVC	21.34 299	28.92 299	11.37 298	31.78 300	29.09 302	34.25 301	27.43 298	21.71 303	10.07 292	29.63 303	30.60 299	32.06 297	25.81 292	33.87 302	11.15 291	2.97 283	25.27 301	21.35 302	44.05 297	20.83 301	14.27 299	5.87 281	36.69 302	27.43 303	2.76 269	1.47 241	8.68 292	6.79 276

DPSimNet_ROB	18.93 297	32.01 300	5.97 293	12.40 292	11.35 298	6.13 291	28.07 299	15.03 300	35.64 302	3.96 294	78.33 305	18.15 295	35.00 295	5.44 291	12.19 295	10.36 295	13.57 296	3.64 292	87.52 303	6.87 294	14.36 300	9.97 294	4.40 276	7.14 296	5.17 286	9.85 291	5.93 290	32.56 298

CasAABBNet	36.73 302	32.73 301	44.18 306	18.81 295	17.45 300	27.29 299	18.12 297	21.69 302	30.40 301	17.52 301	18.08 298	20.27 296	26.53 293	32.96 301	38.28 301	37.42 301	36.82 302	41.12 303	27.47 288	29.86 302	53.56 306	55.70 306	12.93 299	28.91 304	63.44 305	78.07 306	73.93 306	88.05 306

BEATNet-Init1	22.01 300	36.32 302	3.23 286	54.74 305	11.23 297	52.95 306	28.72 300	9.47 295	8.51 290	1.57 276	10.45 296	33.05 298	48.98 299	0.71 237	16.97 298	11.50 296	1.60 253	1.11 262	77.80 302	35.27 303	9.94 295	9.98 295	1.27 256	2.30 289	27.41 298	11.09 292	52.85 305	35.36 301

HaxPig	41.43 303	43.85 303	40.81 303	44.90 302	47.49 304	44.66 303	46.30 303	46.31 304	45.63 304	49.00 304	49.30 301	47.24 302	43.73 297	42.64 303	40.44 303	39.13 303	48.37 304	51.07 304	43.33 295	42.25 304	42.88 303	36.52 303	50.75 304	43.02 306	27.54 299	19.97 297	20.68 297	20.75 292

AVERAGE_ROB	41.98 304	44.82 304	42.27 304	45.98 303	46.88 303	45.60 304	46.56 304	47.04 305	43.89 303	49.19 305	49.91 302	47.25 303	43.00 296	49.19 305	40.14 302	38.38 302	49.01 305	51.31 305	43.98 296	42.43 305	43.31 304	38.64 304	49.42 303	42.83 305	28.65 300	20.44 298	23.41 299	19.88 291

MEDIAN_ROB	44.95 305	47.36 305	44.12 305	48.52 304	49.78 305	48.21 305	49.25 305	49.72 306	46.35 305	52.53 306	53.59 303	50.59 304	45.49 298	49.36 306	43.27 304	41.36 304	51.85 306	54.40 306	47.03 298	45.93 306	45.78 305	40.06 305	52.67 305	45.67 307	31.00 301	26.54 301	25.33 300	27.95 297

DLNR_Zeroshot_test	17.86 294	67.45 306	1.21 247	81.91 306	0.35 117	0.45 133	74.74 306	0.76 187	0.27 68	0.69 191	0.60 142	1.16 202	0.29 80	8.20 295	84.48 306	102.07 306	23.88 300	15.14 296	7.31 257	0.50 143	4.38 279	2.51 250	0.18 66	0.43 165	0.76 176	0.86 167	0.80 136	0.80 152

ASD4																								8.34 297

Low-res two-view benchmark