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

Pointernet	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.07 2	0.06 3	0.09 3	0.08 14	0.13 6	0.06 2	0.11 5	0.09 4	0.10 2	0.07 3	0.06 5	0.16 1	0.16 1	0.19 1	0.11 1	0.18 1	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 8	0.07 2	0.14 1	0.12 1	0.24 8	0.12 2

CroCo-Stereo	0.13 2	0.09 1	0.08 2	0.07 2	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 10	0.05 1	0.10 3	0.03 1	0.13 4	0.06 1	0.04 1	0.24 10	0.26 10	0.20 2	0.18 3	0.20 4	0.11 2	0.24 7	0.15 3	0.05 1	0.06 1	0.22 11	0.20 9	0.23 5	0.15 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
CroCo-Stereo Lap2	0.14 3	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.08 7	0.08 2	0.05 3	0.12 3	0.06 2	0.22 19	0.07 3	0.16 6	0.07 3	0.04 1	0.20 3	0.26 10	0.22 6	0.19 6	0.26 13	0.11 2	0.28 15	0.16 4	0.06 2	0.08 3	0.22 11	0.23 17	0.20 3	0.16 7

U	0.15 6	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.05 2	0.09 3	0.04 1	0.16 13	0.06 2	0.15 11	0.04 2	0.17 11	0.07 3	0.05 3	0.22 7	0.28 15	0.26 13	0.23 15	0.27 14	0.17 10	0.28 15	0.19 10	0.06 2	0.08 3	0.26 14	0.23 17	0.23 5	0.20 14

StereoVision	0.18 13	0.13 5	0.11 8	0.09 6	0.14 19	0.16 17	0.08 14	0.17 14	0.17 19	0.15 11	0.15 9	0.16 6	0.10 11	0.06 5	0.25 12	0.26 10	0.27 14	0.22 13	0.22 7	0.16 8	0.23 5	0.17 5	0.06 2	0.13 16	0.28 21	0.29 27	0.38 24	0.28 24

ProNet	0.14 3	0.13 5	0.14 15	0.11 8	0.07 4	0.14 13	0.12 27	0.13 6	0.06 2	0.08 1	0.24 32	0.09 1	0.06 1	0.07 7	0.22 7	0.21 3	0.22 6	0.18 3	0.19 3	0.14 5	0.20 2	0.11 1	0.12 19	0.11 11	0.16 2	0.13 2	0.17 2	0.12 2

RAFT	0.17 10	0.13 5	0.10 6	0.16 17	0.07 4	0.21 29	0.05 3	0.25 19	0.12 13	0.14 10	0.15 9	0.16 6	0.10 11	0.05 3	0.21 5	0.20 2	0.23 9	0.15 2	0.28 15	0.13 4	0.21 3	0.17 5	0.07 5	0.10 7	0.26 14	0.24 20	0.33 18	0.23 16

MoCha-V2	0.14 3	0.15 8	0.11 8	0.12 9	0.09 8	0.11 9	0.09 19	0.13 6	0.08 7	0.13 9	0.18 16	0.17 11	0.07 3	0.07 7	0.17 2	0.23 6	0.20 2	0.20 7	0.25 11	0.14 5	0.29 18	0.17 5	0.08 8	0.08 3	0.17 4	0.16 3	0.15 1	0.11 1

RAStereo	0.19 15	0.16 9	0.10 6	0.08 4	0.07 4	0.09 3	0.06 6	0.21 16	0.09 10	0.45 46	0.09 4	0.26 19	0.08 7	0.07 7	0.25 12	0.26 10	0.28 16	0.25 17	0.33 22	0.15 7	0.35 26	0.18 8	0.08 8	0.10 7	0.28 21	0.23 17	0.25 9	0.24 19

RSM	0.15 6	0.16 9	0.12 10	0.14 12	0.09 8	0.14 13	0.06 6	0.10 1	0.08 7	0.09 2	0.15 9	0.14 5	0.10 11	0.07 7	0.22 7	0.25 7	0.21 5	0.20 7	0.18 1	0.17 10	0.25 8	0.18 8	0.08 8	0.10 7	0.16 2	0.16 3	0.27 12	0.15 5

AIO-Stereo	0.15 6	0.17 11	0.12 10	0.17 20	0.10 11	0.12 10	0.06 6	0.11 2	0.08 7	0.10 3	0.14 7	0.12 3	0.09 9	0.08 12	0.20 3	0.21 3	0.20 2	0.20 7	0.21 5	0.17 10	0.23 5	0.20 13	0.07 5	0.11 11	0.17 4	0.16 3	0.23 5	0.12 2

RSM++	0.17 10	0.18 12	0.13 13	0.17 20	0.10 11	0.14 13	0.07 9	0.13 6	0.13 14	0.12 7	0.14 7	0.17 11	0.11 15	0.08 12	0.25 12	0.27 14	0.25 10	0.21 11	0.23 8	0.18 13	0.26 9	0.21 16	0.08 8	0.10 7	0.20 8	0.18 6	0.29 14	0.18 11

DEFOM-Stereo	0.21 17	0.19 13	0.12 10	0.18 24	0.13 14	0.20 27	0.08 14	0.19 15	0.14 16	0.16 13	0.23 28	0.21 17	0.10 11	0.12 23	0.27 17	0.29 20	0.34 23	0.28 21	0.32 19	0.22 23	0.32 20	0.21 16	0.12 19	0.11 11	0.26 14	0.22 14	0.47 34	0.29 25

MaDis-Stereo	0.26 21	0.20 14	0.16 21	0.10 7	0.10 11	0.10 7	0.08 14	0.24 18	0.14 16	0.36 28	0.16 13	0.36 33	0.12 18	0.08 12	0.33 28	0.35 30	0.39 32	0.35 46	0.53 54	0.20 20	0.40 31	0.26 26	0.13 27	0.15 19	0.39 59	0.39 63	0.40 27	0.49 65

xy-stereo	0.17 10	0.21 15	0.13 13	0.15 13	0.09 8	0.09 3	0.07 9	0.12 3	0.09 10	0.16 13	0.13 6	0.16 6	0.08 7	0.15 32	0.27 17	0.25 7	0.25 10	0.21 11	0.24 9	0.19 16	0.27 11	0.20 13	0.07 5	0.11 11	0.20 8	0.22 14	0.35 22	0.17 8

anonymousdsp	0.25 20	0.23 16	0.19 28	0.16 17	0.14 19	0.18 22	0.10 22	0.37 28	0.19 27	0.32 26	0.22 26	0.32 24	0.12 18	0.14 29	0.29 21	0.32 27	0.32 18	0.28 21	0.39 29	0.22 23	0.46 51	0.31 34	0.12 19	0.15 19	0.26 14	0.20 9	0.52 50	0.20 14

RYNet	0.27 23	0.23 16	0.18 26	0.15 13	0.17 28	0.19 25	0.13 29	0.25 19	0.31 101	0.17 16	0.20 21	0.19 15	0.14 20	0.13 26	0.80 136	0.28 15	0.27 14	0.41 75	0.28 15	0.19 16	0.27 11	0.21 16	0.29 138	0.18 27	0.27 19	0.76 145	0.34 19	0.23 16

IGEV-Stereo++	0.16 9	0.24 18	0.09 5	0.13 10	0.13 14	0.10 7	0.05 3	0.15 11	0.13 14	0.12 7	0.16 13	0.16 6	0.11 15	0.07 7	0.21 5	0.22 5	0.22 6	0.18 3	0.21 5	0.16 8	0.22 4	0.27 27	0.09 13	0.08 3	0.17 4	0.18 6	0.25 9	0.18 11

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 31	0.24 18	0.17 24	0.23 45	0.19 33	0.18 22	0.08 14	0.49 51	0.25 49	0.54 88	0.21 22	0.32 24	0.17 29	0.17 40	0.29 21	0.39 43	0.45 43	0.36 50	0.50 42	0.26 40	0.56 99	0.49 91	0.13 27	0.13 16	0.31 32	0.26 23	0.45 32	0.30 26

IGEV-Stereo+	0.27 23	0.25 20	0.14 15	0.22 33	0.14 19	0.13 12	0.07 9	0.36 26	0.20 30	0.55 95	0.23 28	0.38 36	0.14 20	0.16 36	0.26 16	0.35 30	0.40 33	0.35 46	0.48 39	0.24 31	0.44 42	0.51 103	0.12 19	0.13 16	0.28 21	0.20 9	0.34 19	0.23 16

delet	0.24 18	0.25 20	0.22 50	0.24 46	0.20 37	0.28 61	0.16 55	0.21 16	0.18 22	0.23 20	0.26 36	0.26 19	0.15 23	0.25 104	0.32 27	0.28 15	0.31 17	0.27 19	0.24 9	0.24 31	0.31 19	0.20 13	0.16 37	0.19 28	0.28 21	0.25 21	0.32 17	0.31 28

Occ-G	0.18 13	0.26 22	0.15 18	0.17 20	0.14 19	0.15 16	0.07 9	0.12 3	0.11 12	0.11 5	0.22 26	0.20 16	0.09 9	0.10 16	0.28 20	0.28 15	0.25 10	0.22 13	0.29 17	0.19 16	0.26 9	0.19 10	0.10 16	0.15 19	0.19 7	0.18 6	0.29 14	0.17 8

RAFT + AFF	0.27 23	0.26 22	0.17 24	0.21 30	0.13 14	0.19 25	0.13 29	0.41 31	0.18 22	0.44 44	0.19 18	0.42 45	0.14 20	0.09 15	0.86 154	0.29 20	0.41 36	0.20 7	0.55 61	0.23 27	0.47 58	0.21 16	0.12 19	0.15 19	0.28 21	0.20 9	0.21 4	0.17 8

UniTT-Stereo	0.28 26	0.27 24	0.15 18	0.15 13	0.13 14	0.17 20	0.09 19	0.35 25	0.19 27	0.49 65	0.21 22	0.41 43	0.18 32	0.14 29	0.40 38	0.39 43	0.42 38	0.34 37	0.56 67	0.25 35	0.43 37	0.24 23	0.13 27	0.19 28	0.31 32	0.41 68	0.30 16	0.37 37

iRaftStereo_RVC	0.26 21	0.27 24	0.16 21	0.13 10	0.14 19	0.18 22	0.09 19	0.44 37	0.14 16	0.36 28	0.36 65	0.32 24	0.16 26	0.13 26	0.29 21	0.29 20	0.38 30	0.28 21	0.34 25	0.22 23	0.41 32	0.38 47	0.12 19	0.17 24	0.27 19	0.29 27	0.42 28	0.27 23

AANet_RVC	0.28 26	0.27 24	0.23 55	0.19 26	0.28 76	0.16 17	0.16 55	0.29 22	0.30 85	0.20 18	0.27 39	0.24 18	0.21 45	0.19 45	0.45 50	0.36 36	0.33 21	0.34 37	0.29 17	0.29 49	0.27 11	0.27 27	0.22 101	0.21 33	0.34 41	0.33 40	0.42 28	0.52 76

4D-IteraStereo	0.40 55	0.28 27	0.33 84	0.35 98	0.24 50	0.24 46	0.15 47	0.63 118	0.28 70	0.61 134	0.39 79	0.51 76	0.22 49	0.22 67	0.48 59	0.43 61	0.49 64	0.43 87	0.66 95	0.34 68	0.63 124	0.70 149	0.14 31	0.22 45	0.39 59	0.47 88	0.63 85	0.39 42

LL-Strereo2	0.34 42	0.29 28	0.21 41	0.24 46	0.19 33	0.17 20	0.13 29	0.63 118	0.26 59	0.58 119	0.23 28	0.44 52	0.22 49	0.14 29	0.41 44	0.41 50	0.47 57	0.35 46	0.73 111	0.31 58	0.47 58	0.36 42	0.21 90	0.20 31	0.32 36	0.34 44	0.51 40	0.35 35

MMNet	0.29 29	0.29 28	0.22 50	0.26 55	0.26 62	0.26 51	0.18 62	0.33 24	0.23 36	0.24 21	0.28 41	0.35 29	0.15 23	0.32 142	0.39 36	0.31 25	0.36 26	0.34 37	0.41 31	0.27 43	0.32 20	0.21 16	0.17 49	0.23 57	0.32 36	0.30 29	0.46 33	0.32 30

GANet	0.32 37	0.29 28	0.27 66	0.34 89	0.33 98	0.38 103	0.29 118	0.44 37	0.24 44	0.35 27	0.30 49	0.46 57	0.22 49	0.21 60	0.31 26	0.32 27	0.40 33	0.43 87	0.33 22	0.22 23	0.33 23	0.29 31	0.22 101	0.24 65	0.31 32	0.27 24	0.42 28	0.34 34

TDLM	0.24 18	0.29 28	0.22 50	0.22 33	0.27 71	0.23 42	0.18 62	0.26 21	0.19 27	0.18 17	0.38 73	0.29 22	0.21 45	0.15 32	0.24 10	0.28 15	0.32 18	0.28 21	0.25 11	0.21 22	0.28 15	0.19 10	0.16 37	0.21 33	0.24 13	0.20 9	0.28 13	0.25 20

AEACV	0.19 15	0.31 32	0.14 15	0.17 20	0.13 14	0.12 10	0.07 9	0.15 11	0.07 6	0.16 13	0.15 9	0.18 14	0.11 15	0.11 19	0.25 12	0.25 7	0.32 18	0.23 15	0.35 26	0.18 13	0.27 11	0.22 21	0.11 18	0.11 11	0.20 8	0.22 14	0.25 9	0.18 11

DMCA	0.32 37	0.31 32	0.30 74	0.24 46	0.25 52	0.27 54	0.22 86	0.36 26	0.33 114	0.31 24	0.40 82	0.40 39	0.23 52	0.25 104	0.41 44	0.37 38	0.40 33	0.39 60	0.36 27	0.28 45	0.41 32	0.27 27	0.25 122	0.25 73	0.31 32	0.35 45	0.39 25	0.37 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 58	0.33 34	0.29 70	0.29 66	0.24 50	0.26 51	0.16 55	0.55 68	0.40 144	0.55 95	0.49 103	0.49 66	0.27 69	0.23 77	0.58 76	0.45 76	0.51 78	0.40 71	0.50 42	0.36 85	0.46 51	0.50 96	0.16 37	0.23 57	0.49 87	0.75 142	0.44 31	0.56 90

test_4	0.34 42	0.33 34	0.27 66	0.21 30	0.18 31	0.16 17	0.11 24	0.59 85	0.26 59	0.58 119	0.25 34	0.50 72	0.20 38	0.19 45	0.33 28	0.40 46	0.45 43	0.34 37	0.41 31	0.29 49	0.45 46	0.41 56	0.16 37	0.24 65	0.38 56	0.40 67	0.59 75	0.42 53

raftrobust	0.43 75	0.33 34	0.36 96	0.28 61	0.28 76	0.27 54	0.18 62	0.64 125	0.25 49	0.63 147	0.53 121	0.51 76	0.25 60	0.22 67	0.63 95	0.48 99	0.51 78	0.41 75	0.96 143	0.38 93	0.53 90	0.46 80	0.20 82	0.24 65	0.57 109	0.54 109	0.54 55	0.52 76

HH	0.84 178	0.34 37	0.99 224	0.42 122	0.36 114	0.51 145	0.42 148	0.69 153	0.34 119	0.65 158	0.38 73	1.03 183	0.26 63	0.28 121	0.66 105	1.37 255	0.61 141	0.53 152	2.39 204	0.60 175	3.55 264	1.64 225	0.25 122	0.33 123	0.83 186	1.05 200	1.09 188	1.12 180

HanStereo	0.84 178	0.34 37	0.99 224	0.42 122	0.36 114	0.51 145	0.42 148	0.69 153	0.34 119	0.65 158	0.38 73	1.03 183	0.26 63	0.28 121	0.66 105	1.37 255	0.61 141	0.53 152	2.39 204	0.60 175	3.55 264	1.64 225	0.25 122	0.33 123	0.83 186	1.05 200	1.09 188	1.12 180

AASNet	0.28 26	0.34 37	0.22 50	0.25 51	0.26 62	0.34 89	0.25 101	0.32 23	0.17 19	0.29 23	0.36 65	0.26 19	0.18 32	0.24 88	0.36 32	0.31 25	0.34 23	0.32 29	0.32 19	0.28 45	0.35 26	0.28 30	0.17 49	0.22 45	0.30 28	0.28 26	0.35 22	0.25 20

AnonymousM	0.79 174	0.34 37	0.20 31	0.24 46	0.22 40	0.21 29	0.15 47	0.58 78	0.21 33	0.57 107	0.39 79	0.45 56	0.15 23	0.19 45	0.56 69	0.54 131	0.54 93	0.40 71	0.53 54	0.30 53	0.65 131	0.54 113	0.20 82	0.22 45	0.30 28	0.39 63	1.31 213	11.04 278

test-1	0.84 178	0.34 37	0.50 158	0.37 103	0.40 134	0.60 167	0.37 137	0.73 171	0.38 139	0.68 177	0.71 170	1.08 189	0.40 145	0.25 104	0.79 134	0.91 203	0.63 152	0.58 176	2.22 197	0.58 166	1.17 204	3.78 261	0.22 101	0.36 138	0.81 181	1.15 210	1.10 191	1.59 202

raft+_RVC	0.35 45	0.34 37	0.26 64	0.25 51	0.23 44	0.25 49	0.18 62	0.54 62	0.26 59	0.52 77	0.43 88	0.46 57	0.23 52	0.18 42	0.42 48	0.38 40	0.43 39	0.34 37	0.61 87	0.26 40	0.43 37	0.38 47	0.13 27	0.20 31	0.39 59	0.39 63	0.58 68	0.42 53

AFF-stereo	0.30 31	0.34 37	0.26 64	0.18 24	0.17 28	0.33 82	0.11 24	0.50 52	0.23 36	0.46 49	0.28 41	0.40 39	0.16 26	0.12 23	0.27 17	0.35 30	0.37 28	0.25 17	0.57 71	0.23 27	0.38 29	0.25 24	0.17 49	0.17 24	0.37 52	0.37 56	0.48 37	0.32 30

UPFNet	0.38 49	0.34 37	0.34 88	0.32 81	0.33 98	0.39 105	0.29 118	0.47 48	0.33 114	0.43 37	0.41 85	0.40 39	0.30 84	0.34 147	0.61 88	0.40 46	0.46 48	0.41 75	0.52 47	0.35 83	0.35 26	0.34 38	0.25 122	0.27 83	0.38 56	0.35 45	0.55 57	0.37 37

CES	0.46 86	0.35 45	0.30 74	0.27 59	0.27 71	0.29 65	0.12 27	1.05 226	0.27 63	0.54 88	0.66 158	0.53 80	0.25 60	0.23 77	0.62 92	0.65 163	0.58 119	0.37 54	0.54 59	0.34 68	0.84 166	0.53 111	0.23 111	0.23 57	0.56 108	0.44 74	0.57 61	0.69 125

PWCDC_ROB	0.67 142	0.35 45	0.39 111	0.29 66	0.43 145	0.34 89	0.36 135	0.43 35	1.25 236	0.27 22	0.72 175	0.44 52	2.38 243	0.57 214	1.11 200	0.76 184	0.56 106	0.56 166	0.64 89	0.55 154	0.63 124	2.08 237	0.46 182	0.40 150	0.36 51	0.63 120	0.51 40	0.67 118

IER	0.41 58	0.37 47	0.31 78	0.30 73	0.28 76	0.35 94	0.24 96	0.47 48	0.28 70	0.44 44	0.59 134	0.77 151	0.29 74	0.35 153	0.63 95	0.42 54	0.47 57	0.42 82	0.44 35	0.34 68	0.42 36	0.36 42	0.28 136	0.26 80	0.40 63	0.47 88	0.52 50	0.52 76

RAFT_CTSACE	0.30 31	0.37 47	0.15 18	0.15 13	0.15 24	0.25 49	0.18 62	0.53 58	0.20 30	0.55 95	0.18 16	0.44 52	0.29 74	0.16 36	0.29 21	0.30 23	0.37 28	0.27 19	0.37 28	0.18 13	0.38 29	0.45 75	0.10 16	0.17 24	0.30 28	0.31 33	0.60 76	0.26 22

test-3	0.55 113	0.37 47	0.37 100	0.34 89	0.33 98	0.33 82	0.22 86	0.65 132	0.27 63	0.61 134	0.34 61	0.90 169	0.31 96	0.21 60	0.60 83	0.44 66	0.55 101	0.42 82	2.59 212	0.38 93	0.56 99	1.37 209	0.16 37	0.29 91	0.48 80	0.38 60	0.69 103	0.54 86

test_1	0.55 113	0.37 47	0.37 100	0.34 89	0.33 98	0.33 82	0.22 86	0.66 136	0.27 63	0.62 143	0.34 61	0.90 169	0.31 96	0.21 60	0.61 88	0.44 66	0.55 101	0.42 82	2.58 211	0.38 93	0.56 99	1.38 211	0.16 37	0.29 91	0.48 80	0.38 60	0.69 103	0.54 86

DMCA-RVC	0.44 78	0.37 47	0.35 91	0.33 87	0.37 121	0.32 75	0.41 147	0.46 46	0.52 170	0.43 37	0.48 99	0.68 125	0.33 109	0.29 127	0.65 104	0.46 83	0.47 57	0.44 93	0.49 41	0.38 93	0.49 67	0.48 90	0.29 138	0.32 111	0.38 56	0.37 56	0.57 61	0.62 107

HITNet	0.38 49	0.37 47	0.28 68	0.34 89	0.29 81	0.26 51	0.19 73	0.58 78	0.32 109	0.57 107	0.45 94	0.55 87	0.30 84	0.22 67	0.51 62	0.35 30	0.44 40	0.39 60	0.41 31	0.29 49	0.41 32	0.38 47	0.20 82	0.25 73	0.39 59	0.37 56	0.70 107	0.52 76
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	0.56 120	0.38 53	0.36 96	0.34 89	0.33 98	0.33 82	0.21 81	0.68 146	0.29 78	0.65 158	0.33 59	0.92 171	0.35 128	0.21 60	0.60 83	0.44 66	0.56 106	0.45 102	2.68 214	0.39 105	0.55 95	1.35 207	0.15 33	0.32 111	0.51 93	0.47 88	0.67 99	0.50 73

XX-Stereo	9.49 284	0.38 53	0.36 96	0.63 175	0.28 76	0.54 155	0.28 111	0.69 153	0.28 70	0.69 185	6.24 278	1.00 178	0.29 74	0.23 77	0.70 120	1.08 231	0.60 136	0.52 148	1.58 174	0.53 143	0.76 155	0.65 135	0.18 61	0.26 80	233.61 300	0.88 166	1.01 180	1.90 215

HCRNet	0.32 37	0.38 53	0.20 31	0.39 109	0.17 28	0.29 65	0.18 62	0.40 30	0.18 22	0.80 215	0.40 82	0.49 66	0.18 32	0.22 67	0.38 35	0.30 23	0.38 30	0.29 26	0.40 30	0.19 16	0.33 23	0.23 22	0.19 69	0.16 23	0.26 14	0.31 33	0.51 40	0.31 28

ARAFT	0.34 42	0.38 53	0.23 55	0.26 55	0.21 39	0.27 54	0.14 42	0.44 37	0.24 44	0.50 66	0.30 49	0.41 43	0.16 26	0.15 32	0.67 110	0.42 54	0.50 69	0.47 116	0.51 45	0.23 27	0.53 90	0.32 35	0.16 37	0.19 28	0.43 67	0.30 29	0.52 50	0.37 37

FINET	0.40 55	0.38 53	0.39 111	0.43 127	0.30 88	0.34 89	0.35 133	0.44 37	0.36 128	0.47 52	0.32 53	0.47 60	0.30 84	0.28 121	0.66 105	0.50 108	0.48 61	0.36 50	0.60 83	0.33 64	0.46 51	0.37 46	0.30 141	0.30 99	0.43 67	0.35 45	0.56 59	0.42 53

test_5	0.29 29	0.39 58	0.16 21	0.22 33	0.15 24	0.21 29	0.13 29	0.54 62	0.20 30	0.38 33	0.19 18	0.44 52	0.34 121	0.10 16	0.43 49	0.38 40	0.33 21	0.32 29	0.33 22	0.20 20	0.32 20	0.35 40	0.09 13	0.21 33	0.28 21	0.30 29	0.51 40	0.32 30

GMOStereo	0.42 63	0.39 58	0.21 41	0.30 73	0.26 62	0.29 65	0.19 73	0.67 139	0.30 85	0.66 168	0.32 53	0.54 82	0.33 109	0.20 55	0.40 38	0.46 83	0.50 69	0.44 93	0.68 99	0.34 68	0.51 74	0.66 138	0.16 37	0.22 45	0.58 113	0.45 79	0.82 136	0.41 48

error version	0.42 63	0.39 58	0.21 41	0.30 73	0.26 62	0.29 65	0.19 73	0.67 139	0.30 85	0.66 168	0.32 53	0.54 82	0.33 109	0.20 55	0.40 38	0.46 83	0.50 69	0.44 93	0.68 99	0.34 68	0.51 74	0.66 138	0.16 37	0.22 45	0.58 113	0.45 79	0.82 136	0.41 48

test-v	0.42 63	0.39 58	0.21 41	0.30 73	0.26 62	0.29 65	0.19 73	0.67 139	0.30 85	0.66 168	0.32 53	0.54 82	0.33 109	0.20 55	0.40 38	0.46 83	0.50 69	0.44 93	0.68 99	0.34 68	0.51 74	0.66 138	0.16 37	0.22 45	0.58 113	0.45 79	0.82 136	0.41 48

test-2	0.42 63	0.39 58	0.21 41	0.30 73	0.26 62	0.29 65	0.19 73	0.67 139	0.30 85	0.66 168	0.32 53	0.54 82	0.33 109	0.20 55	0.40 38	0.46 83	0.50 69	0.44 93	0.68 99	0.34 68	0.51 74	0.66 138	0.16 37	0.22 45	0.58 113	0.45 79	0.82 136	0.41 48

MIM_Stereo	0.32 37	0.40 63	0.25 61	0.28 61	0.20 37	0.27 54	0.14 42	0.45 43	0.18 22	0.48 57	0.25 34	0.42 45	0.18 32	0.16 36	0.36 32	0.42 54	0.44 40	0.36 50	0.47 37	0.28 45	0.47 58	0.36 42	0.12 19	0.23 57	0.29 27	0.27 24	0.47 34	0.33 33

BEATNet_4x	0.53 106	0.40 63	0.34 88	0.39 109	0.36 114	0.32 75	0.27 106	0.64 125	0.41 148	0.66 168	0.45 94	0.62 115	0.39 142	0.24 88	0.83 144	0.63 153	0.58 119	0.58 176	0.57 71	0.36 85	0.90 173	1.52 221	0.25 122	0.36 138	0.46 75	0.44 74	0.77 123	0.60 101

CVANet_RVC	0.31 35	0.40 63	0.30 74	0.40 113	0.29 81	0.37 98	0.23 93	0.41 31	0.23 36	0.31 24	0.49 103	0.37 35	0.26 63	0.19 45	0.29 21	0.33 29	0.34 23	0.32 29	0.32 19	0.25 35	0.34 25	0.25 24	0.18 61	0.25 73	0.30 28	0.25 21	0.34 19	0.30 26

PDISCO_ROB	0.48 91	0.40 63	0.39 111	0.38 106	0.34 107	0.39 105	0.28 111	0.50 52	0.35 124	0.37 31	0.52 117	0.49 66	0.35 128	0.31 136	0.63 95	0.58 144	0.54 93	0.68 206	0.59 76	0.44 123	0.62 121	0.67 143	0.24 119	0.34 127	0.54 103	0.53 107	0.85 147	0.58 94

anonymity	3.27 258	0.41 67	1.09 236	0.58 162	0.41 139	0.47 134	0.30 125	0.79 190	0.33 114	0.61 134	69.49 298	0.85 162	0.30 84	0.24 88	0.59 79	1.02 225	0.60 136	0.43 87	1.35 166	0.60 175	0.73 151	1.82 234	0.24 119	0.29 91	1.00 215	1.24 217	1.08 186	1.47 198

TANstereo	0.55 113	0.41 67	0.35 91	0.40 113	0.39 129	0.45 127	0.21 81	0.52 54	0.30 85	0.54 88	0.37 71	0.38 36	0.38 140	0.41 167	0.84 148	0.73 181	0.66 162	0.78 227	1.10 151	0.89 224	0.62 121	0.54 113	0.93 239	0.32 111	0.34 41	0.45 79	0.99 174	0.53 80

XX-TBD	0.55 113	0.41 67	0.35 91	0.40 113	0.39 129	0.45 127	0.21 81	0.52 54	0.30 85	0.54 88	0.37 71	0.38 36	0.38 140	0.41 167	0.84 148	0.73 181	0.66 162	0.78 227	1.10 151	0.89 224	0.62 121	0.54 113	0.93 239	0.32 111	0.34 41	0.45 79	0.99 174	0.53 80

sAnonymous2	0.58 126	0.41 67	0.31 78	0.29 66	0.29 81	0.45 127	0.29 118	0.71 162	0.41 148	0.48 57	0.53 121	0.51 76	0.43 153	0.23 77	0.86 154	0.84 195	0.70 178	0.67 200	1.34 164	0.60 175	0.83 164	0.98 180	0.30 141	0.35 131	0.62 128	0.72 135	0.72 112	0.73 137

CroCo_RVC	0.58 126	0.41 67	0.31 78	0.29 66	0.29 81	0.45 127	0.29 118	0.71 162	0.41 148	0.48 57	0.53 121	0.51 76	0.43 153	0.23 77	0.86 154	0.84 195	0.70 178	0.67 200	1.34 164	0.60 175	0.83 164	0.98 180	0.30 141	0.35 131	0.62 128	0.72 135	0.72 112	0.73 137

RALAANet	0.41 58	0.41 67	0.37 100	0.28 61	0.28 76	0.33 82	0.24 96	0.54 62	0.27 63	0.48 57	0.48 99	0.43 50	0.25 60	0.20 55	0.57 72	0.41 50	0.49 64	0.50 134	0.71 107	0.40 110	0.52 84	0.46 80	0.21 90	0.29 91	0.46 75	0.45 79	0.70 107	0.47 62

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 45	0.41 67	0.32 81	0.24 46	0.19 33	0.28 61	0.13 29	0.58 78	0.24 44	0.46 49	0.35 64	0.49 66	0.19 36	0.15 32	0.34 31	0.35 30	0.41 36	0.28 21	0.65 93	0.28 45	0.44 42	0.33 36	0.19 69	0.22 45	0.51 93	0.37 56	0.58 68	0.44 57

castereo	0.50 95	0.42 74	0.34 88	0.35 98	0.27 71	0.28 61	0.16 55	0.59 85	0.28 70	0.58 119	0.40 82	0.55 87	0.21 45	0.21 60	0.55 66	0.65 163	0.62 146	0.43 87	1.20 160	0.43 121	0.96 185	0.71 150	0.21 90	0.25 73	0.71 148	0.83 158	0.54 55	0.68 122

CREStereo++_RVC	0.43 75	0.42 74	0.39 111	0.30 73	0.33 98	0.27 54	0.19 73	0.57 74	0.31 101	0.58 119	0.36 65	0.58 97	0.56 181	0.23 77	0.48 59	0.50 108	0.61 141	0.34 37	0.52 47	0.30 53	0.56 99	0.42 61	0.16 37	0.29 91	0.49 87	0.44 74	0.79 129	0.69 125
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	0.58 126	0.42 74	0.29 70	0.28 61	0.29 81	0.39 105	0.22 86	0.60 91	0.41 148	0.53 87	0.43 88	0.48 63	0.50 169	0.24 88	0.75 128	0.99 221	0.75 190	0.63 188	1.02 146	0.56 158	1.10 200	1.36 208	0.28 136	0.39 147	0.63 132	0.63 120	0.93 160	0.64 113

UNet	0.44 78	0.42 74	0.40 116	0.37 103	0.36 114	0.41 113	0.28 111	0.57 74	0.35 124	0.50 66	0.49 103	0.47 60	0.34 121	0.37 159	0.53 65	0.43 61	0.54 93	0.46 110	0.56 67	0.39 105	0.47 58	0.44 72	0.27 133	0.34 127	0.44 69	0.48 93	0.58 68	0.57 92

plain	0.31 35	0.43 78	0.20 31	0.20 29	0.16 26	0.20 27	0.10 22	0.41 31	0.18 22	0.48 57	0.19 18	0.34 28	0.17 29	0.10 16	0.41 44	0.44 66	0.45 43	0.40 71	0.55 61	0.24 31	0.41 32	0.34 38	0.14 31	0.21 33	0.32 36	0.33 40	0.39 25	0.48 64

iinet-f	0.52 103	0.43 78	0.36 96	0.34 89	0.25 52	0.47 134	0.25 101	0.43 35	0.27 63	0.52 77	0.94 202	0.61 107	0.44 158	0.25 104	1.06 194	0.57 139	0.52 82	0.39 60	1.51 171	0.50 137	0.58 113	0.75 157	0.26 129	0.25 73	0.52 97	0.38 60	0.76 122	0.53 80

HGLStereo	0.43 75	0.43 78	0.37 100	0.34 89	0.37 121	0.39 105	0.23 93	0.48 50	0.31 101	0.47 52	0.72 175	0.42 45	0.29 74	0.32 142	0.51 62	0.49 105	0.55 101	0.50 134	0.55 61	0.39 105	0.51 74	0.43 67	0.22 101	0.33 123	0.51 93	0.51 103	0.57 61	0.45 59

DN-CSS_ROB	0.52 103	0.43 78	0.46 145	0.41 118	0.40 134	0.34 89	0.22 86	0.69 153	0.34 119	0.59 125	0.79 185	0.66 121	0.47 164	0.24 88	0.63 95	0.40 46	0.58 119	0.43 87	1.74 180	0.38 93	0.63 124	0.38 47	0.31 146	0.47 175	0.53 99	0.43 71	0.66 98	0.54 86

gcap-zeroshot	1.75 229	0.44 82	0.89 217	0.59 165	0.36 114	0.55 157	0.29 118	0.74 176	0.29 78	0.74 198	0.76 182	1.18 198	0.33 109	0.24 88	0.78 130	0.97 214	0.61 141	0.53 152	29.80 283	0.80 214	1.04 193	1.45 214	0.23 111	0.34 127	0.75 164	0.99 189	0.96 167	0.75 140

MIF-Stereo (partial)	0.30 31	0.44 82	0.18 26	0.16 17	0.16 26	0.21 29	0.11 24	0.37 28	0.22 34	0.37 31	0.24 32	0.32 24	0.17 29	0.13 26	0.39 36	0.45 76	0.46 48	0.38 58	0.42 34	0.25 35	0.43 37	0.35 40	0.18 61	0.21 33	0.35 50	0.32 37	0.50 39	0.44 57

LoS	0.55 113	0.44 82	0.29 70	0.36 102	0.37 121	0.40 111	0.20 80	1.37 243	0.31 101	0.86 226	0.78 184	0.68 125	0.37 137	0.24 88	0.58 76	0.72 177	0.59 129	0.40 71	0.75 118	0.35 83	1.03 192	0.65 135	0.21 90	0.24 65	0.79 176	0.64 123	0.64 88	0.68 122
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 94	0.44 82	0.24 59	0.38 106	0.29 81	0.32 75	0.21 81	0.73 171	0.35 124	0.69 185	0.34 61	0.57 92	0.31 96	0.24 88	0.59 79	0.53 125	0.54 93	0.46 110	0.98 144	0.37 90	0.69 142	0.94 178	0.20 82	0.28 87	0.55 106	0.69 127	0.69 103	0.60 101

CFNet_pseudo	0.51 99	0.44 82	0.43 132	0.54 155	0.43 145	0.53 151	0.34 131	0.62 105	0.36 128	0.61 134	0.64 150	0.57 92	0.52 174	0.35 153	0.90 165	0.50 108	0.50 69	0.47 116	0.67 97	0.36 85	0.47 58	0.42 61	0.26 129	0.33 123	0.57 109	0.60 119	0.68 100	0.73 137

CFNet	0.45 82	0.44 82	0.33 84	0.48 137	0.40 134	0.39 105	0.30 125	0.53 58	0.32 109	0.48 57	0.50 108	0.68 125	0.40 145	0.30 129	0.56 69	0.37 38	0.48 61	0.43 87	0.52 47	0.33 64	0.46 51	0.30 33	0.23 111	0.31 107	0.61 123	0.52 105	0.69 103	0.71 132

DeepPruner_ROB	0.59 132	0.44 82	0.54 168	0.52 150	0.54 169	0.49 138	0.37 137	0.61 98	0.46 164	0.60 131	0.70 169	0.61 107	0.51 173	0.32 142	1.06 194	0.58 144	0.62 146	0.59 181	0.66 95	0.47 134	0.97 188	0.72 154	0.36 160	0.44 165	0.61 123	1.00 191	0.72 112	0.58 94

DISCO	0.45 82	0.44 82	0.29 70	0.40 113	0.38 127	0.49 138	0.43 150	0.45 43	0.43 159	0.50 66	0.57 131	0.40 39	0.29 74	0.30 129	0.61 88	0.43 61	0.55 101	0.46 110	0.69 104	0.41 113	0.48 63	0.43 67	0.26 129	0.32 111	0.47 77	0.50 101	0.62 82	0.50 73

GCAP-BAT	0.76 165	0.45 90	0.20 31	0.22 33	0.25 52	0.22 34	0.13 29	0.62 105	0.25 49	0.57 107	0.29 43	0.75 140	0.20 38	0.19 45	0.47 52	0.51 115	10.38 282	0.39 60	0.59 76	0.34 68	0.93 175	0.50 96	0.17 49	0.21 33	0.34 41	0.36 48	0.51 40	0.49 65

test_for_model	0.76 165	0.45 90	0.20 31	0.22 33	0.25 52	0.22 34	0.13 29	0.62 105	0.25 49	0.57 107	0.29 43	0.75 140	0.20 38	0.19 45	0.47 52	0.51 115	10.38 282	0.39 60	0.59 76	0.34 68	0.93 175	0.50 96	0.17 49	0.21 33	0.34 41	0.36 48	0.51 40	0.49 65

testlalala2	0.76 165	0.45 90	0.20 31	0.22 33	0.25 52	0.22 34	0.13 29	0.62 105	0.25 49	0.57 107	0.29 43	0.75 140	0.20 38	0.19 45	0.47 52	0.51 115	10.38 282	0.39 60	0.59 76	0.34 68	0.93 175	0.50 96	0.17 49	0.21 33	0.34 41	0.36 48	0.51 40	0.49 65

testlalala	0.76 165	0.45 90	0.20 31	0.22 33	0.25 52	0.22 34	0.13 29	0.62 105	0.25 49	0.57 107	0.29 43	0.75 140	0.20 38	0.19 45	0.47 52	0.51 115	10.38 282	0.39 60	0.59 76	0.34 68	0.93 175	0.50 96	0.17 49	0.21 33	0.34 41	0.36 48	0.51 40	0.49 65

testlalala_base	0.76 165	0.45 90	0.20 31	0.22 33	0.25 52	0.22 34	0.13 29	0.62 105	0.25 49	0.57 107	0.29 43	0.75 140	0.20 38	0.19 45	0.47 52	0.51 115	10.38 282	0.39 60	0.59 76	0.34 68	0.93 175	0.50 96	0.17 49	0.21 33	0.34 41	0.36 48	0.51 40	0.49 65

GCAP-Stereo	0.76 165	0.45 90	0.20 31	0.22 33	0.25 52	0.22 34	0.13 29	0.62 105	0.25 49	0.57 107	0.29 43	0.75 140	0.20 38	0.19 45	0.47 52	0.51 115	10.38 282	0.39 60	0.59 76	0.34 68	0.93 175	0.50 96	0.17 49	0.21 33	0.34 41	0.36 48	0.51 40	0.49 65

LoS_RVC	0.42 63	0.45 90	0.43 132	0.19 26	0.25 52	0.24 46	0.16 55	0.44 37	0.28 70	0.51 70	0.48 99	0.42 45	0.31 96	0.22 67	0.60 83	0.45 76	0.46 48	0.41 75	0.71 107	0.30 53	0.67 136	0.51 103	0.19 69	0.32 111	0.61 123	0.44 74	0.58 68	0.61 103

tt_ll	0.42 63	0.45 90	0.43 132	0.19 26	0.25 52	0.24 46	0.16 55	0.44 37	0.28 70	0.51 70	0.48 99	0.42 45	0.31 96	0.22 67	0.60 83	0.45 76	0.46 48	0.41 75	0.71 107	0.30 53	0.67 136	0.51 103	0.19 69	0.32 111	0.61 123	0.44 74	0.58 68	0.61 103

CAS	0.38 49	0.45 90	0.25 61	0.29 66	0.29 81	0.23 42	0.13 29	0.41 31	0.27 63	0.41 35	0.54 127	0.35 29	0.35 128	0.21 60	0.52 64	0.38 40	0.50 69	0.34 37	0.52 47	0.26 40	0.43 37	0.41 56	0.19 69	0.23 57	0.51 93	0.52 105	0.62 82	0.77 143

IPLG	0.47 88	0.45 90	0.32 81	0.28 61	0.27 71	0.32 75	0.21 81	0.63 118	0.22 34	0.51 70	0.38 73	0.56 90	0.29 74	0.31 136	1.64 230	0.44 66	0.56 106	0.48 121	0.56 67	0.41 113	0.45 46	0.75 157	0.18 61	0.28 87	0.45 73	0.59 116	0.65 92	0.51 75

RASNet	0.42 63	0.45 90	0.43 132	0.33 87	0.33 98	0.37 98	0.27 106	0.58 78	0.34 119	0.47 52	0.43 88	0.49 66	0.33 109	0.25 104	0.41 44	0.41 50	0.48 61	0.39 60	0.47 37	0.30 53	0.49 67	0.40 53	0.19 69	0.44 165	0.40 63	0.46 86	0.75 119	0.63 111

iResNetv2_ROB	0.52 103	0.45 90	0.32 81	0.48 137	0.39 129	0.48 136	0.28 111	0.64 125	0.34 119	0.52 77	0.66 158	0.70 130	0.55 179	0.28 121	0.67 110	0.47 94	0.50 69	0.46 110	1.12 154	0.45 125	0.57 109	0.47 84	0.29 138	0.40 150	0.55 106	0.51 103	0.81 133	0.58 94

model_zeroshot	0.80 177	0.46 102	0.42 127	0.42 122	0.39 129	0.43 120	0.27 106	0.72 169	0.36 128	0.64 153	0.66 158	0.97 176	0.29 74	0.24 88	1.05 192	0.92 204	0.69 176	0.54 158	3.03 223	0.73 209	1.21 206	1.20 200	0.22 101	0.38 145	0.84 190	1.14 209	1.08 186	2.21 223

MGS-Stereo	0.37 47	0.46 102	0.21 41	0.22 33	0.19 33	0.22 34	0.15 47	0.45 43	0.17 19	0.36 28	0.26 36	0.29 22	0.19 36	0.23 77	1.37 215	0.40 46	0.52 82	0.45 102	0.55 61	0.33 64	0.50 70	0.41 56	0.21 90	0.22 45	0.33 40	0.30 29	0.47 34	0.45 59

anonymousdsp2	0.38 49	0.46 102	0.30 74	0.25 51	0.23 44	0.32 75	0.18 62	0.58 78	0.23 36	0.47 52	0.38 73	0.48 63	0.23 52	0.18 42	0.40 38	0.39 43	0.44 40	0.33 35	0.88 134	0.31 58	0.48 63	0.52 108	0.17 49	0.23 57	0.41 65	0.33 40	0.61 79	0.42 53

TESTraft	0.37 47	0.46 102	0.21 41	0.21 30	0.23 44	0.21 29	0.16 55	0.54 62	0.31 101	0.51 70	0.23 28	0.36 33	0.36 133	0.11 19	0.85 152	0.48 99	0.45 43	0.32 29	0.48 39	0.24 31	0.46 51	0.65 135	0.12 19	0.23 57	0.37 52	0.43 71	0.57 61	0.39 42

RAFT+CT+SA	0.32 37	0.46 102	0.20 31	0.26 55	0.18 31	0.22 34	0.15 47	0.58 78	0.23 36	0.52 77	0.17 15	0.46 57	0.33 109	0.12 23	0.33 28	0.43 61	0.36 26	0.30 27	0.45 36	0.23 27	0.45 46	0.49 91	0.09 13	0.22 45	0.32 36	0.31 33	0.53 54	0.35 35

LMCR-Stereo	0.50 95	0.46 102	0.33 84	0.32 81	0.33 98	0.42 117	0.24 96	0.57 74	0.37 135	0.55 95	0.46 97	0.65 120	0.40 145	0.26 114	0.69 115	0.49 105	0.62 146	0.49 128	1.11 153	0.57 163	0.66 132	0.64 133	0.25 122	0.32 111	0.48 80	0.49 98	0.63 85	0.65 115

pcwnet_v2	0.62 135	0.46 102	0.50 158	0.62 173	0.49 160	0.61 170	0.46 154	0.66 136	0.45 160	0.65 158	0.79 185	0.64 117	0.86 205	0.53 204	1.15 204	0.55 133	0.59 129	0.51 141	0.83 128	0.41 113	0.55 95	0.47 84	0.34 155	0.43 159	0.75 164	0.76 145	0.85 147	0.95 161

IGEV_Zeroshot_test	0.95 191	0.47 109	1.24 244	1.15 224	0.46 151	0.60 167	0.65 196	0.81 197	0.36 128	0.66 168	1.86 245	0.94 172	0.30 84	0.26 114	0.66 105	1.14 238	0.60 136	0.48 121	2.56 209	0.63 192	2.23 238	2.36 242	0.21 90	0.37 143	1.00 215	1.03 199	1.17 199	1.48 200

Any-RAFT	0.69 148	0.47 109	0.85 213	0.53 153	0.40 134	0.38 103	0.27 106	0.64 125	0.32 109	0.57 107	0.76 182	0.86 166	0.24 59	0.22 67	0.57 72	0.76 184	0.60 136	0.45 102	2.19 195	0.45 125	1.20 205	0.71 150	0.22 101	0.31 107	0.99 212	1.24 217	0.73 115	1.65 207

Sa-1000	0.48 91	0.47 109	0.21 41	0.26 55	0.26 62	0.31 72	0.15 47	0.65 132	0.36 128	0.63 147	0.33 59	0.50 72	0.26 63	0.30 129	0.94 175	0.49 105	0.59 129	0.45 102	0.90 136	0.32 62	0.52 84	0.75 157	0.17 49	0.27 83	0.72 152	0.53 107	1.00 179	0.49 65

SA	0.42 63	0.47 109	0.21 41	0.25 51	0.23 44	0.31 72	0.13 29	0.64 125	0.32 109	0.61 134	0.26 36	0.54 82	0.21 45	0.16 36	0.63 95	0.47 94	0.52 82	0.41 75	0.60 83	0.29 49	0.46 51	0.61 128	0.15 33	0.27 83	0.45 73	0.58 115	0.96 167	0.47 62

CIPLG	0.42 63	0.47 109	0.24 59	0.32 81	0.22 40	0.32 75	0.19 73	0.63 118	0.24 44	0.55 95	0.50 108	0.60 106	0.30 84	0.41 167	0.93 171	0.44 66	0.52 82	0.37 54	0.56 67	0.38 93	0.56 99	0.45 75	0.19 69	0.24 65	0.44 69	0.31 33	0.57 61	0.38 41

IPLGR_C	0.42 63	0.47 109	0.23 55	0.31 79	0.22 40	0.32 75	0.18 62	0.63 118	0.23 36	0.55 95	0.50 108	0.61 107	0.31 96	0.41 167	0.87 160	0.45 76	0.52 82	0.37 54	0.55 61	0.38 93	0.56 99	0.46 80	0.19 69	0.24 65	0.44 69	0.33 40	0.58 68	0.40 47

ACRE	0.42 63	0.47 109	0.22 50	0.32 81	0.22 40	0.33 82	0.18 62	0.63 118	0.23 36	0.55 95	0.50 108	0.61 107	0.30 84	0.41 167	0.91 166	0.45 76	0.52 82	0.36 50	0.55 61	0.38 93	0.57 109	0.44 72	0.19 69	0.23 57	0.44 69	0.32 37	0.58 68	0.39 42

AACVNet	0.55 113	0.47 109	0.40 116	0.58 162	0.61 181	0.53 151	0.37 137	0.61 98	0.40 144	0.59 125	0.64 150	0.58 97	0.33 109	0.36 155	0.69 115	0.54 131	0.58 119	0.54 158	0.69 104	0.52 142	0.54 93	0.52 108	0.36 160	0.44 165	0.59 119	0.69 127	0.82 136	0.83 150

APVNet	0.56 120	0.47 109	0.38 109	0.46 134	0.50 161	0.57 161	0.53 164	0.60 91	0.42 155	0.46 49	0.65 155	0.50 72	0.30 84	0.36 155	0.74 127	0.71 176	0.71 184	0.64 192	0.95 141	0.53 143	0.57 109	0.77 161	0.34 155	0.46 172	0.59 119	0.46 86	0.82 136	0.58 94

NVstereo2D	0.55 113	0.47 109	0.40 116	0.52 150	0.48 157	0.66 183	0.64 191	0.60 91	0.38 139	0.48 57	0.61 142	0.53 80	0.30 84	0.63 222	1.53 224	0.61 151	0.58 119	0.55 164	0.53 54	0.41 113	0.50 70	0.38 47	0.54 209	0.43 159	0.64 135	0.48 93	0.56 59	0.53 80

AE-Stereo	0.54 111	0.48 119	0.44 140	0.50 142	0.35 111	0.36 96	0.28 111	0.55 68	0.29 78	0.64 153	0.31 52	0.89 168	0.31 96	0.24 88	0.55 66	0.65 163	0.68 170	0.52 148	0.87 133	0.53 143	0.72 148	0.81 166	0.21 90	0.47 175	0.79 176	0.69 127	0.94 162	0.62 107

GMStereo	0.41 58	0.48 119	0.25 61	0.32 81	0.32 97	0.37 98	0.28 111	0.59 85	0.30 85	0.45 46	0.36 65	0.61 107	0.31 96	0.24 88	0.45 50	0.41 50	0.54 93	0.35 46	0.73 111	0.39 105	0.51 74	0.33 36	0.23 111	0.28 87	0.48 80	0.36 48	0.68 100	0.41 48
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 91	0.48 119	0.43 132	0.31 79	0.30 88	0.27 54	0.22 86	0.54 62	0.29 78	0.57 107	0.39 79	0.59 102	0.23 52	0.23 77	0.64 101	0.59 146	0.57 115	0.37 54	1.17 157	0.33 64	0.67 136	0.40 53	0.20 82	0.21 33	0.79 176	0.59 116	0.65 92	0.92 160

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 208	0.49 122	1.28 248	0.75 193	0.41 139	1.04 219	0.67 198	0.77 186	0.52 170	0.78 211	5.67 275	1.03 183	0.35 128	0.26 114	0.86 154	1.39 259	0.68 170	0.70 210	2.61 213	0.64 193	2.89 250	2.21 239	0.19 69	0.43 159	1.03 220	1.15 210	1.35 217	2.41 228

MSKI-zero shot	0.84 178	0.49 122	0.43 132	0.41 118	0.35 111	0.46 133	0.32 127	0.76 181	0.30 85	0.65 158	0.92 201	0.83 159	0.32 105	0.22 67	0.62 92	1.08 231	0.64 155	0.47 116	3.14 226	0.61 184	2.23 238	1.58 223	0.20 82	0.38 145	0.96 207	1.47 235	1.24 208	1.60 203

EGLCR-Stereo	0.47 88	0.49 122	0.41 125	0.29 66	0.30 88	0.44 123	0.14 42	0.57 74	0.26 59	0.57 107	0.27 39	0.58 97	0.23 52	0.21 60	0.36 32	0.47 94	0.53 91	0.45 102	0.75 118	0.32 62	0.69 142	0.93 177	0.19 69	0.24 65	0.48 80	0.49 98	1.30 212	0.70 131

TestStereo1	0.38 49	0.49 122	0.19 28	0.22 33	0.23 44	0.23 42	0.15 47	0.55 68	0.30 85	0.52 77	0.21 22	0.35 29	0.39 142	0.11 19	0.80 136	0.50 108	0.46 48	0.32 29	0.53 54	0.25 35	0.52 84	0.67 143	0.15 33	0.22 45	0.37 52	0.42 69	0.60 76	0.39 42

SA-5K	0.38 49	0.49 122	0.19 28	0.22 33	0.23 44	0.23 42	0.15 47	0.55 68	0.30 85	0.52 77	0.21 22	0.35 29	0.39 142	0.11 19	0.80 136	0.50 108	0.46 48	0.32 29	0.53 54	0.25 35	0.52 84	0.67 143	0.15 33	0.22 45	0.37 52	0.42 69	0.60 76	0.39 42

iRaft-Stereo_20w	1.06 201	0.49 122	1.34 251	1.18 226	0.46 151	0.78 202	0.46 154	0.76 181	0.37 135	0.74 198	6.16 277	0.84 161	0.29 74	0.26 114	0.81 139	0.97 214	0.59 129	0.44 93	1.72 179	0.61 184	1.04 193	1.56 222	0.21 90	0.25 73	0.92 199	1.31 226	1.45 229	2.71 234

ICVP	0.58 126	0.49 122	0.67 196	0.50 142	0.48 157	0.52 148	0.36 135	0.60 91	0.45 160	0.61 134	0.58 133	0.61 107	0.56 181	0.30 129	0.67 110	0.64 157	0.58 119	0.51 141	0.72 110	0.51 140	0.58 113	0.74 156	0.59 216	0.47 175	0.60 122	0.75 142	0.74 117	0.72 134
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 161	0.49 122	0.50 158	0.51 148	0.46 151	0.56 160	0.60 180	0.73 171	0.32 109	0.63 147	0.72 175	0.82 155	0.26 63	0.24 88	1.05 192	0.96 212	0.60 136	0.49 128	3.00 222	0.62 188	0.82 162	1.13 193	0.19 69	0.31 107	0.78 173	0.70 131	1.55 233	1.17 185

AF-Net	0.53 106	0.49 122	0.44 140	0.50 142	0.53 166	0.61 170	0.54 167	0.61 98	0.55 178	0.43 37	0.66 158	0.85 162	0.42 149	0.40 164	0.64 101	0.46 83	0.46 48	0.44 93	0.60 83	0.40 110	0.45 46	0.45 75	0.41 174	0.39 147	0.50 90	0.55 111	0.81 133	0.69 125

Nwc_Net	0.53 106	0.49 122	0.44 140	0.50 142	0.53 166	0.61 170	0.54 167	0.61 98	0.55 178	0.43 37	0.66 158	0.85 162	0.42 149	0.40 164	0.64 101	0.46 83	0.46 48	0.44 93	0.60 83	0.40 110	0.45 46	0.45 75	0.41 174	0.39 147	0.50 90	0.55 111	0.81 133	0.69 125

RTSC	0.73 155	0.49 122	0.46 145	0.47 136	0.51 164	0.55 157	0.56 171	0.67 139	0.68 194	0.54 88	0.79 185	0.57 92	0.57 185	0.41 167	1.92 244	0.77 186	0.96 222	0.58 176	1.36 167	0.56 158	0.85 168	1.11 190	0.31 146	0.53 187	0.58 113	0.65 124	0.95 164	1.26 191

DeepPrunerF	1.22 209	0.49 122	0.39 111	0.58 162	2.86 269	0.49 138	0.55 169	0.52 54	0.58 184	0.43 37	0.67 165	0.43 50	0.32 105	0.42 177	1.64 230	0.75 183	0.58 119	0.46 110	0.93 138	0.46 130	0.61 119	0.53 111	0.40 172	0.35 131	15.32 290	0.82 157	0.65 92	0.62 107

MLCV	0.70 151	0.49 122	0.53 165	0.73 192	0.50 161	0.65 180	0.43 150	0.81 197	0.41 148	0.71 191	0.88 197	1.01 181	0.81 202	0.28 121	0.92 169	0.43 61	0.65 159	0.52 148	2.47 208	0.45 125	0.55 95	0.72 154	0.39 171	0.54 188	0.69 142	0.80 152	0.83 143	0.72 134

HSM	0.54 111	0.49 122	0.47 149	0.48 137	0.47 154	0.41 113	0.37 137	0.71 162	0.37 135	0.61 134	0.65 155	0.59 102	0.48 167	0.31 136	0.70 120	0.48 99	0.64 155	0.47 116	0.75 118	0.48 136	0.63 124	0.49 91	0.26 129	0.42 156	0.62 128	0.72 135	0.87 154	0.67 118

iResNet_ROB	0.50 95	0.49 122	0.42 127	0.42 122	0.30 88	0.42 117	0.32 127	0.60 91	0.33 114	0.52 77	0.59 134	0.47 60	0.56 181	0.25 104	0.81 139	0.46 83	0.57 115	0.49 128	1.19 158	0.36 85	0.48 63	0.36 42	0.25 122	0.37 143	0.57 109	0.54 109	0.75 119	0.61 103

RAFT-Test	0.72 154	0.50 137	0.46 145	0.52 150	0.34 107	0.41 113	0.29 118	0.73 171	0.30 85	0.62 143	0.72 175	0.68 125	0.31 96	0.22 67	0.71 124	1.03 226	0.62 146	0.50 134	2.89 220	0.66 196	1.72 226	1.14 195	0.23 111	0.29 91	0.80 180	0.96 181	0.95 164	0.91 159

RALCasStereoNet	0.42 63	0.50 137	0.35 91	0.35 98	0.30 88	0.31 72	0.24 96	0.60 91	0.25 49	0.56 103	0.49 103	0.58 97	0.26 63	0.18 42	0.57 72	0.46 83	0.54 93	0.49 128	0.51 45	0.34 68	0.51 74	0.41 56	0.21 90	0.31 107	0.53 99	0.49 98	0.48 37	0.58 94

DSFCA	0.45 82	0.50 137	0.40 116	0.40 113	0.37 121	0.44 123	0.34 131	0.46 46	0.39 142	0.40 34	0.57 131	0.49 66	0.29 74	0.24 88	0.61 88	0.44 66	0.49 64	0.49 128	0.64 89	0.39 105	0.50 70	0.51 103	0.33 153	0.35 131	0.49 87	0.50 101	0.57 61	0.58 94

FADNet-RVC	0.58 126	0.50 137	0.37 100	0.51 148	0.42 142	0.39 105	0.56 171	0.68 146	0.36 128	0.64 153	0.50 108	1.13 195	0.45 159	0.34 147	0.91 166	0.53 125	0.54 93	0.45 102	1.20 160	0.51 140	0.54 93	0.52 108	0.33 153	0.51 183	0.57 109	0.75 142	0.64 88	0.81 148

DLCB_ROB	0.53 106	0.50 137	0.48 152	0.41 118	0.45 148	0.43 120	0.39 143	0.55 68	0.45 160	0.57 107	0.61 142	0.70 130	0.52 174	0.41 167	0.60 83	0.47 94	0.57 115	0.48 121	0.52 47	0.43 121	0.55 95	0.47 84	0.38 167	0.42 156	0.96 207	0.79 151	0.70 107	0.62 107

trnet	0.44 78	0.51 142	0.40 116	0.34 89	0.26 62	0.27 54	0.14 42	0.62 105	0.30 85	0.60 131	0.36 65	0.73 137	0.33 109	0.24 88	0.56 69	0.57 139	0.58 119	0.34 37	0.52 47	0.31 58	0.57 109	0.42 61	0.17 49	0.30 99	0.54 103	0.48 93	0.65 92	0.69 125

dd	0.50 95	0.51 142	0.28 68	0.91 209	0.31 96	0.65 180	0.29 118	0.59 85	0.23 36	0.54 88	0.30 49	0.75 140	0.27 69	0.26 114	0.84 148	0.46 83	0.70 178	0.39 60	1.05 147	0.38 93	0.48 63	0.43 67	0.23 111	0.30 99	0.53 99	0.39 63	0.74 117	0.58 94

GLC_STEREO	0.47 88	0.51 142	0.40 116	0.38 106	0.37 121	0.37 98	0.28 111	0.64 125	0.29 78	0.62 143	0.53 121	0.55 87	0.28 72	0.30 129	0.49 61	0.48 99	0.66 162	0.41 75	0.65 93	0.41 113	0.70 145	0.60 123	0.23 111	0.30 99	0.47 77	0.36 48	0.84 145	0.53 80

MIPNet	0.51 99	0.51 142	0.33 84	0.32 81	0.30 88	0.37 98	0.25 101	0.62 105	0.24 44	0.50 66	0.52 117	0.61 107	0.41 148	0.30 129	1.01 190	0.51 115	0.59 129	0.50 134	0.76 121	0.47 134	0.44 42	0.85 169	0.20 82	0.26 80	0.66 138	0.98 187	0.71 111	0.61 103

rafts_anoy	0.41 58	0.51 142	0.35 91	0.29 66	0.30 88	0.33 82	0.22 86	0.59 85	0.25 49	0.51 70	0.50 108	0.48 63	0.23 52	0.17 40	0.57 72	0.46 83	0.51 78	0.50 134	0.58 75	0.34 68	0.50 70	0.43 67	0.19 69	0.28 87	0.50 90	0.47 88	0.52 50	0.53 80

TestStereo	0.45 82	0.51 142	0.38 109	0.42 122	0.30 88	0.44 123	0.26 104	0.71 162	0.28 70	0.76 205	0.32 53	0.64 117	0.32 105	0.24 88	0.47 52	0.35 30	0.54 93	0.33 35	0.78 123	0.38 93	0.63 124	0.42 61	0.24 119	0.30 99	0.53 99	0.43 71	0.75 119	0.55 89

psm_up	0.56 120	0.51 142	0.53 165	0.56 159	0.45 148	0.58 164	0.35 133	0.71 162	0.66 193	0.55 95	0.53 121	0.59 102	0.50 169	0.40 164	0.63 95	0.50 108	0.59 129	0.49 128	0.84 131	0.46 130	0.51 74	0.45 75	0.31 146	0.51 183	0.70 145	0.78 149	0.80 130	0.67 118

CREStereo	0.44 78	0.51 142	0.40 116	0.34 89	0.26 62	0.28 61	0.15 47	0.61 98	0.30 85	0.58 119	0.36 65	0.72 134	0.33 109	0.24 88	0.59 79	0.59 146	0.59 129	0.34 37	0.52 47	0.31 58	0.59 117	0.42 61	0.18 61	0.30 99	0.54 103	0.48 93	0.64 88	0.69 125
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 99	0.51 142	0.47 149	0.50 142	0.48 157	0.48 136	0.32 127	0.53 58	0.37 135	0.51 70	0.65 155	0.57 92	0.34 121	0.30 129	0.69 115	0.44 66	0.52 82	0.47 116	0.57 71	0.42 119	0.56 99	0.49 91	0.27 133	0.35 131	0.65 137	0.74 138	0.80 130	0.75 140

MyStereo04	0.68 147	0.52 151	0.57 172	0.44 131	0.37 121	0.35 94	0.26 104	0.68 146	0.45 160	0.62 143	0.45 94	0.68 125	0.34 121	0.25 104	1.00 187	0.68 170	0.56 106	0.53 152	3.39 228	0.56 158	0.92 174	0.64 133	0.27 133	0.41 153	0.77 171	0.92 173	0.96 167	0.66 116

CASnet	0.40 55	0.52 151	0.23 55	0.27 59	0.27 71	0.30 71	0.14 42	0.62 105	0.29 78	0.61 134	0.44 91	0.64 117	0.28 72	0.23 77	0.55 66	0.36 36	0.45 43	0.31 28	0.73 111	0.27 43	0.63 124	0.39 52	0.21 90	0.24 65	0.42 66	0.32 37	0.61 79	0.56 90
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 132	0.52 151	0.37 100	0.39 109	0.40 134	0.53 151	0.37 137	0.59 85	0.40 144	0.56 103	0.60 136	0.50 72	0.30 84	0.41 167	0.98 183	0.63 153	0.67 168	0.55 164	2.28 198	0.56 158	0.70 145	0.56 118	0.31 146	0.42 156	0.48 80	0.48 93	0.65 92	0.68 122

FADNet-RVC-Resample	0.57 124	0.52 151	0.42 127	0.46 134	0.39 129	0.41 113	0.40 145	0.72 169	0.42 155	0.68 177	0.51 114	1.04 187	0.43 153	0.43 180	0.96 180	0.48 99	0.56 106	0.61 186	0.85 132	0.55 154	0.52 84	0.63 129	0.34 155	0.60 198	0.58 113	0.71 132	0.55 57	0.77 143

MSMDNet	0.73 155	0.52 151	0.48 152	0.35 98	0.34 107	0.45 127	0.33 130	0.69 153	0.30 85	0.63 147	0.60 136	0.71 132	0.35 128	0.23 77	0.78 130	1.05 228	0.63 152	0.50 134	2.88 219	0.81 218	1.59 221	1.80 233	0.23 111	0.29 91	0.74 159	0.89 168	0.85 147	0.76 142

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 99	0.52 151	0.48 152	0.43 127	0.57 175	0.42 117	0.62 188	0.56 73	0.62 188	0.52 77	0.51 114	0.67 123	0.34 121	0.58 217	0.78 130	0.42 54	0.47 57	0.42 82	0.57 71	0.38 93	0.46 51	0.42 61	0.30 141	0.32 111	0.48 80	0.76 145	0.62 82	0.64 113
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	0.62 135	0.53 157	0.51 162	0.55 158	0.57 175	0.52 148	0.60 180	0.69 153	0.56 180	0.67 175	0.54 127	0.59 102	0.37 137	0.41 167	0.71 124	0.60 148	0.64 155	0.57 171	0.95 141	0.64 193	0.67 136	0.78 163	0.36 160	0.47 175	0.75 164	0.77 148	0.84 145	0.84 151

ADLNet	0.46 86	0.53 157	0.37 100	0.41 118	0.41 139	0.44 123	0.40 145	0.54 62	0.35 124	0.45 46	0.53 121	0.76 148	0.36 133	0.62 220	0.58 76	0.42 54	0.49 64	0.42 82	0.50 42	0.37 90	0.43 37	0.44 72	0.34 155	0.25 73	0.47 77	0.55 111	0.57 61	0.45 59

HSM-Net_RVC	0.75 161	0.53 157	0.60 180	0.77 197	0.62 187	0.61 170	0.37 137	0.76 181	0.49 167	0.74 198	1.71 241	1.32 204	0.80 201	0.36 155	0.72 126	0.55 133	0.64 155	0.53 152	0.78 123	0.53 143	0.67 136	0.89 175	0.43 178	0.64 204	0.94 203	1.09 203	1.07 185	1.04 172
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.79 174	0.55 160	0.53 165	0.65 180	0.54 169	0.59 165	0.53 164	0.78 189	0.52 170	0.71 191	0.75 181	0.67 123	0.47 164	0.28 121	0.83 144	0.67 167	0.98 223	0.56 166	1.60 176	0.58 166	2.74 246	1.44 212	0.38 167	0.35 131	0.84 190	0.81 154	0.90 156	1.02 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 124	0.55 160	0.37 100	0.43 127	0.38 127	0.36 96	0.23 93	0.62 105	0.30 85	0.56 103	0.68 168	0.61 107	0.32 105	0.29 127	1.73 236	0.47 94	0.56 106	0.56 166	1.09 149	0.54 149	0.53 90	0.81 166	0.20 82	0.32 111	0.71 148	0.97 186	0.73 115	0.57 92

FADNet	0.65 139	0.55 160	0.41 125	0.53 153	0.42 142	0.49 138	0.65 196	0.74 176	0.42 155	0.66 168	0.64 150	0.81 153	0.50 169	0.36 155	1.17 206	0.51 115	0.51 78	0.53 152	1.61 177	0.53 143	0.69 142	0.59 119	0.35 159	0.41 153	0.72 152	0.88 166	0.78 128	1.06 173

R-Stereo Train	0.66 140	0.55 160	0.43 132	0.48 137	0.36 114	0.50 142	0.18 62	0.62 105	0.31 101	0.68 177	0.62 146	0.72 134	0.34 121	0.25 104	0.69 115	0.89 200	0.66 162	0.51 141	2.12 193	0.46 130	0.94 181	1.49 218	0.22 101	0.36 138	0.71 148	0.96 181	0.77 123	1.10 177

RAFT-Stereo	0.66 140	0.55 160	0.43 132	0.48 137	0.36 114	0.50 142	0.18 62	0.62 105	0.31 101	0.68 177	0.62 146	0.72 134	0.34 121	0.25 104	0.69 115	0.89 200	0.66 162	0.51 141	2.12 193	0.46 130	0.94 181	1.49 218	0.22 101	0.36 138	0.71 148	0.96 181	0.77 123	1.10 177
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 271	0.56 165	1.25 245	0.75 193	0.69 197	1.17 227	0.81 208	0.82 199	0.80 205	0.81 217	4.78 266	1.00 178	0.37 137	0.27 120	1.13 202	1.54 264	0.70 178	0.60 184	124.50 298	0.54 149	1.43 216	2.64 246	0.22 101	0.36 138	0.91 197	1.13 208	1.13 193	2.18 221

cross-raft	0.73 155	0.56 165	0.46 145	0.43 127	0.33 98	0.40 111	0.27 106	0.73 171	0.33 114	0.65 158	0.60 136	0.74 139	0.30 84	0.23 77	0.76 129	0.96 212	0.63 152	0.48 121	2.91 221	0.59 170	1.81 232	1.31 206	0.22 101	0.32 111	0.82 184	0.94 177	0.93 160	1.01 169

STTStereo	0.53 106	0.56 165	0.54 168	0.44 131	0.52 165	0.43 120	0.59 176	0.52 54	0.46 164	0.47 52	0.55 129	0.71 132	0.42 149	0.56 209	0.87 160	0.44 66	0.49 64	0.51 141	0.54 59	0.37 90	0.51 74	0.40 53	0.32 151	0.35 131	0.52 97	0.66 125	0.68 100	0.99 167

SHD	0.97 196	0.56 165	0.73 202	0.75 193	0.69 197	0.66 183	0.61 185	0.99 219	0.94 223	0.77 207	1.00 208	0.94 172	1.29 222	0.54 205	2.21 257	0.98 217	0.95 220	0.70 210	2.01 190	0.80 214	1.12 201	1.71 229	0.47 183	0.77 222	0.91 197	1.01 194	0.91 157	1.22 190

iResNet	0.92 186	0.56 165	0.62 183	0.72 190	0.68 195	0.96 212	0.55 169	0.95 212	0.57 181	0.67 175	0.82 195	1.41 208	1.51 227	0.31 136	1.49 223	0.66 166	0.75 190	0.67 200	4.08 234	0.68 202	0.72 148	0.63 129	0.41 174	0.83 226	0.72 152	0.91 172	1.02 181	0.87 156

dad	0.89 185	0.57 170	0.37 100	1.42 237	0.65 189	0.75 198	2.23 250	1.43 245	0.36 128	0.93 231	0.38 73	0.85 162	0.76 200	0.32 142	0.97 182	0.52 123	0.78 193	0.45 102	1.87 187	0.41 113	0.74 153	0.41 56	0.30 141	0.47 175	1.15 229	0.47 88	2.64 264	1.96 216

RP	0.58 126	0.57 170	0.72 201	0.62 173	0.56 173	0.57 161	0.64 191	0.63 118	0.61 186	0.42 36	0.81 190	0.78 152	0.53 176	0.43 180	0.68 113	0.48 99	0.53 91	0.44 93	0.64 89	0.45 125	0.51 74	0.54 113	0.37 165	0.44 165	0.62 128	0.59 116	0.83 143	0.77 143

GANet-ADL	0.70 151	0.59 172	0.52 163	0.60 168	0.57 175	0.61 170	0.46 154	0.68 146	0.52 170	0.65 158	0.67 165	0.76 148	0.43 153	0.39 161	1.08 197	0.79 192	0.68 170	0.52 148	1.84 185	0.64 193	0.66 132	0.86 171	0.42 177	0.43 159	0.70 145	0.87 164	0.97 170	0.89 158

GEStereo_RVC	0.71 153	0.59 172	0.40 116	0.54 155	0.50 161	0.61 170	0.51 161	0.71 162	0.41 148	0.59 125	0.51 114	0.76 148	0.46 162	0.39 161	0.96 180	0.92 204	0.78 193	0.75 220	1.94 188	0.62 188	0.80 160	1.37 209	0.31 146	0.52 185	0.61 123	0.63 120	0.86 152	1.12 180

Anonymous3	0.79 174	0.59 172	0.42 127	0.37 103	0.42 142	0.57 161	0.50 160	0.80 192	0.64 190	0.68 177	0.49 103	1.48 209	0.54 177	0.31 136	1.53 224	1.42 261	0.88 211	0.82 232	1.45 169	0.69 205	1.31 212	1.30 205	0.40 172	0.40 150	0.74 159	0.86 161	1.03 183	0.71 132

RTS	1.09 202	0.59 172	0.59 175	0.60 168	0.58 178	0.96 212	0.90 216	0.80 192	0.88 213	0.59 125	0.71 170	1.28 202	0.62 189	0.51 197	2.04 247	0.98 217	1.19 233	0.77 225	2.33 201	0.85 221	0.96 185	1.16 196	0.49 190	0.65 206	1.23 231	4.43 278	1.15 194	1.45 196

RTSA	1.09 202	0.59 172	0.59 175	0.60 168	0.58 178	0.96 212	0.90 216	0.80 192	0.88 213	0.59 125	0.71 170	1.28 202	0.62 189	0.51 197	2.04 247	0.98 217	1.19 233	0.77 225	2.33 201	0.85 221	0.96 185	1.16 196	0.49 190	0.65 206	1.23 231	4.43 278	1.15 194	1.45 196

ADCP+	0.92 186	0.59 172	0.62 183	0.44 131	0.45 148	0.55 157	0.85 212	0.65 132	1.81 253	0.48 57	1.10 216	1.62 217	0.33 109	0.42 177	1.03 191	0.52 123	0.52 82	0.48 121	1.19 158	0.38 93	0.58 113	0.60 123	0.32 151	0.30 99	0.66 138	3.45 275	0.77 123	4.14 255

NaN_ROB	0.73 155	0.59 172	0.61 182	0.64 177	0.78 213	0.53 151	0.48 157	0.87 205	0.63 189	0.73 197	0.61 142	1.96 223	0.62 189	0.45 185	0.84 148	0.55 133	0.56 106	0.54 158	0.73 111	0.55 154	0.52 84	0.51 103	0.38 167	0.64 204	0.83 186	1.11 206	0.94 162	1.64 206

DAS	0.95 191	0.61 179	0.48 152	0.78 199	0.61 181	0.68 186	0.59 176	0.84 202	0.93 220	0.65 158	1.58 236	1.66 218	1.06 209	0.34 147	0.95 177	0.92 204	0.92 217	0.73 216	1.77 181	1.03 235	1.73 227	1.11 190	0.47 183	0.92 232	0.93 200	1.00 191	1.39 221	0.96 162

SepStereo	0.95 191	0.61 179	0.48 152	0.78 199	0.61 181	0.68 186	0.59 176	0.84 202	0.93 220	0.65 158	1.58 236	1.66 218	1.06 209	0.34 147	0.95 177	0.92 204	0.92 217	0.73 216	1.77 181	1.03 235	1.73 227	1.11 190	0.47 183	0.92 232	0.93 200	1.00 191	1.39 221	0.96 162

FCDSN-DC	0.69 148	0.61 179	0.62 183	0.66 182	0.61 181	0.59 165	0.60 180	0.68 146	0.42 155	0.75 202	0.42 87	0.57 92	0.36 133	0.50 195	2.43 269	0.67 167	0.80 198	0.76 223	0.64 89	0.56 158	0.70 145	0.60 123	0.47 183	0.83 226	0.66 138	0.74 138	0.61 79	0.67 118
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 194	0.62 182	0.66 193	0.67 183	0.70 203	0.66 183	0.58 175	0.74 176	0.60 185	0.85 225	5.03 269	0.95 175	1.26 220	0.45 185	0.89 163	1.03 226	0.68 170	0.54 158	2.03 191	0.68 202	0.84 166	0.79 165	0.54 209	0.47 175	0.73 157	0.95 178	1.32 214	0.63 111

NCC-stereo	0.67 142	0.63 183	0.59 175	0.64 177	0.65 189	0.63 176	0.69 201	0.67 139	0.74 200	0.43 37	0.81 190	0.82 155	0.70 196	0.47 188	0.82 142	0.53 125	0.58 119	0.64 192	0.80 125	0.54 149	0.56 99	0.60 123	0.53 205	0.45 170	0.75 164	0.96 181	0.92 158	0.98 165

Abc-Net	0.67 142	0.63 183	0.59 175	0.64 177	0.65 189	0.63 176	0.69 201	0.67 139	0.74 200	0.43 37	0.81 190	0.82 155	0.70 196	0.47 188	0.82 142	0.53 125	0.58 119	0.64 192	0.80 125	0.54 149	0.56 99	0.60 123	0.53 205	0.45 170	0.75 164	0.96 181	0.92 158	0.98 165
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	0.75 161	0.64 185	0.54 168	0.59 165	0.47 154	0.60 167	0.73 203	0.71 162	0.29 78	0.63 147	0.66 158	0.73 137	0.30 84	0.26 114	0.86 154	1.22 247	0.68 170	0.76 223	1.46 170	0.60 175	1.75 229	1.74 231	0.21 90	0.32 111	0.93 200	0.81 154	1.06 184	0.72 134

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 280	0.65 186	1.07 234	0.94 214	0.83 215	0.81 203	1.27 235	0.85 204	0.73 197	0.93 231	6.13 276	180.62 300	2.17 237	1.33 254	1.22 208	1.01 223	0.93 219	1.06 250	6.32 249	0.79 213	3.32 262	3.77 260	0.55 211	0.76 219	0.95 205	1.34 231	1.19 201	2.42 229

ADCRef	1.01 198	0.65 186	0.48 152	0.39 109	0.47 154	0.65 180	0.68 200	0.61 98	1.08 229	0.52 77	0.64 150	0.75 140	0.43 153	0.38 160	1.56 226	0.72 177	0.61 141	0.59 181	1.53 172	0.58 166	0.66 132	0.71 150	0.50 194	0.43 159	0.75 164	1.25 220	0.82 136	8.96 276

AnyNet_C32	1.64 224	0.65 186	0.74 203	0.67 183	0.73 206	0.86 208	1.14 229	0.95 212	3.12 275	0.75 202	1.53 235	0.94 172	0.64 193	0.67 227	1.83 241	1.11 236	1.06 230	0.95 243	1.78 183	0.76 210	1.76 230	1.71 229	0.66 221	0.85 229	1.13 227	2.68 264	1.17 199	13.55 281

DCVSM-stereo	1.13 205	0.66 189	0.79 207	0.89 206	0.65 189	1.15 226	0.73 203	0.95 212	0.82 209	1.04 241	4.18 263	3.75 250	1.45 225	0.49 191	0.83 144	0.86 198	0.69 176	0.60 184	2.08 192	0.87 223	1.06 197	0.77 161	0.84 233	0.72 213	0.74 159	0.89 168	0.98 173	1.09 175

UDGNet	0.67 142	0.66 189	0.42 127	1.35 234	1.02 228	1.21 230	0.91 218	0.60 91	0.41 148	0.52 77	0.60 136	0.56 90	0.23 52	1.19 250	0.66 105	0.45 76	0.56 106	0.51 141	0.73 111	0.53 143	0.64 130	0.67 143	0.79 228	0.29 91	0.72 152	0.55 111	0.63 85	0.66 116

stereogan	0.67 142	0.67 191	0.62 183	0.68 186	0.73 206	0.75 198	0.64 191	0.70 159	0.57 181	0.51 70	0.64 150	1.08 189	0.62 189	0.44 183	0.83 144	0.55 133	0.56 106	0.51 141	0.91 137	0.59 170	0.59 117	0.69 148	0.47 183	0.46 172	0.59 119	0.67 126	1.16 197	0.87 156

PA-Net	0.64 138	0.67 191	0.66 193	0.50 142	0.66 194	0.50 142	0.64 191	0.65 132	0.73 197	0.54 88	0.52 117	0.58 97	0.58 187	0.59 219	0.93 171	0.57 139	0.46 48	0.54 158	0.61 87	0.54 149	0.49 67	0.66 138	0.36 160	0.52 185	0.64 135	1.24 217	0.64 88	1.32 193
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 135	0.68 193	0.47 149	0.65 180	0.44 147	0.34 89	0.24 96	0.61 98	0.31 101	0.60 131	0.44 91	0.81 153	0.55 179	0.25 104	0.62 92	0.50 108	0.62 146	0.38 58	0.74 117	0.36 85	1.26 209	0.47 84	0.18 61	0.30 99	0.70 145	0.74 138	1.39 221	2.07 217

FADNet_RVC	0.92 186	0.69 194	0.55 171	0.88 205	0.75 211	0.54 155	0.51 161	0.77 186	0.54 174	0.70 188	0.96 205	1.36 206	1.06 209	0.54 205	1.85 242	0.64 157	0.80 198	0.90 236	3.34 227	0.76 210	1.00 190	1.13 193	0.37 165	0.60 198	0.66 138	0.87 164	0.97 170	1.14 183

DDVS	2.32 238	0.70 195	0.82 211	0.70 187	0.74 210	0.73 193	0.59 176	1.09 231	0.88 213	0.80 215	34.26 294	3.93 252	1.16 216	0.52 201	1.09 199	1.35 252	0.73 187	0.65 196	1.95 189	0.95 227	1.67 225	2.27 241	0.48 188	0.56 191	0.69 142	0.84 160	1.21 203	1.35 194

PWC_ROB	1.18 207	0.70 195	1.06 232	0.60 168	0.71 204	0.70 189	0.98 225	0.83 200	1.55 249	0.76 205	1.40 231	1.00 178	2.46 245	0.57 214	2.17 255	0.99 221	1.15 231	0.90 236	2.37 203	0.95 227	1.63 223	2.05 236	0.44 179	0.98 237	0.81 181	0.80 152	1.24 208	2.15 220

SGM-Forest	0.73 155	0.71 197	0.40 116	1.13 222	0.64 188	0.74 197	0.45 152	0.68 146	0.39 142	0.61 134	0.44 91	1.16 196	1.06 209	0.49 191	0.86 154	0.61 151	0.55 101	0.46 110	0.68 99	0.44 123	0.61 119	0.49 91	0.45 180	0.44 165	0.90 196	0.86 161	1.95 247	1.47 198
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	1.12 204	0.72 198	0.59 175	1.20 228	0.84 216	0.64 179	0.64 191	0.95 212	0.78 203	0.84 223	2.54 252	1.39 207	1.23 218	0.81 237	1.20 207	1.01 223	0.83 203	0.67 200	1.56 173	0.62 188	1.08 199	1.46 215	0.56 213	0.71 210	0.95 205	1.27 222	0.99 174	4.08 254

RGC	0.76 165	0.72 198	0.99 224	0.70 187	0.71 204	0.76 201	0.57 174	0.74 176	0.74 200	0.56 103	0.96 205	0.83 159	0.85 204	0.56 209	0.93 171	0.60 148	0.62 146	0.56 166	0.93 138	0.61 184	0.66 132	0.71 150	0.51 202	0.56 191	0.81 181	1.01 194	0.99 174	1.19 187

NCCL2	0.69 148	0.73 200	0.66 193	0.57 161	0.56 173	0.51 145	0.45 152	0.70 159	0.57 181	0.68 177	0.71 170	0.66 121	0.48 167	0.39 161	0.93 171	0.72 177	0.65 159	0.57 171	0.76 121	0.57 163	0.74 153	0.88 173	0.49 190	0.60 198	0.98 209	0.95 178	0.85 147	1.16 184

GANetREF_RVC	0.77 173	0.74 201	0.68 198	0.76 196	0.65 189	0.69 188	0.60 180	0.99 219	0.73 197	0.93 231	0.52 117	1.33 205	0.72 198	0.44 183	0.85 152	0.57 139	0.67 168	0.63 188	1.13 155	0.61 184	0.77 156	0.63 129	0.59 216	0.71 210	0.89 195	0.90 170	1.15 194	0.99 167
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	2.08 237	0.77 202	0.87 215	0.83 201	1.21 238	0.85 205	1.59 240	1.02 224	1.35 241	0.83 222	1.97 246	1.01 181	7.76 269	0.75 234	2.35 266	1.16 241	0.95 220	0.71 212	4.05 233	0.97 230	1.30 211	1.61 224	0.72 223	0.76 219	1.52 247	1.96 253	1.21 203	16.04 284

XPNet_ROB	0.74 160	0.77 202	0.57 172	0.54 155	0.61 181	0.63 176	0.61 185	0.53 58	0.65 191	0.58 119	0.81 190	2.35 228	0.46 162	0.43 180	0.79 134	0.63 153	0.85 205	0.57 171	0.83 128	0.55 154	0.72 148	1.09 189	0.45 180	0.49 182	0.63 132	0.74 138	1.39 221	0.86 154

FAT-Stereo	1.57 221	0.78 204	1.44 253	1.10 220	1.32 243	1.05 220	0.87 215	1.28 236	0.86 211	1.21 251	5.46 272	3.07 239	1.28 221	0.66 225	1.73 236	1.34 249	0.89 213	0.94 242	1.83 184	1.08 238	2.02 234	3.90 262	0.71 222	0.98 237	0.86 193	1.21 215	1.42 227	3.03 241

UCFNet_RVC	0.56 120	0.78 204	0.45 144	0.59 165	0.55 172	0.52 148	0.39 143	0.58 78	0.40 144	0.59 125	0.60 136	0.82 155	0.45 159	0.32 142	0.70 120	0.42 54	0.50 69	0.50 134	0.67 97	0.45 125	0.56 99	0.47 84	0.38 167	0.41 153	0.77 171	0.71 132	0.65 92	0.86 154

SAMSARA	1.50 217	0.79 206	1.00 228	0.93 212	0.88 218	0.86 208	0.93 220	1.57 251	1.25 236	0.96 236	1.09 214	1.27 200	2.59 246	0.83 238	2.58 271	1.19 245	1.04 226	0.91 239	2.56 209	0.99 233	1.77 231	2.23 240	0.56 213	0.98 237	2.63 260	2.81 265	2.62 263	2.56 232

ccs_rob	1.25 210	0.79 206	0.64 189	0.86 203	0.60 180	0.89 210	0.83 211	0.99 219	0.51 169	0.77 207	6.27 279	5.90 262	1.10 213	0.51 197	1.08 197	1.10 234	0.68 170	0.66 198	1.15 156	0.70 206	1.56 219	1.66 227	0.50 194	0.54 188	0.69 142	0.78 149	0.86 152	1.20 188

CBMV_ROB	1.71 228	0.79 206	0.65 192	1.35 234	1.07 231	1.01 215	0.74 205	1.01 223	0.54 174	0.72 194	0.81 190	9.80 281	5.90 263	0.57 214	1.42 217	0.69 171	0.80 198	0.58 176	5.38 240	1.22 248	0.95 184	0.55 117	0.53 205	0.62 201	1.22 230	1.45 234	2.72 266	2.94 238

pmcnn	1.66 225	0.80 209	0.52 163	1.19 227	1.01 225	1.21 230	0.93 220	0.96 217	0.54 174	0.74 198	2.66 254	3.98 254	5.06 257	0.31 136	1.65 232	1.40 260	1.20 235	0.91 239	3.99 232	0.95 227	4.45 274	1.02 185	0.90 236	0.90 231	1.07 222	1.01 194	2.43 258	3.03 241

S-Stereo	1.54 219	0.81 210	0.83 212	1.15 224	1.16 236	1.29 235	1.56 239	1.02 224	1.09 230	1.25 254	4.20 264	4.10 255	1.10 213	0.66 225	2.16 254	1.63 266	0.90 214	1.05 249	2.20 196	1.10 240	1.26 209	3.12 253	1.31 253	1.17 252	0.84 190	1.18 212	1.21 203	2.18 221

STTRV1_RVC		0.81 210	0.64 189	1.04 218	0.73 206	1.03 217	0.85 212	0.91 210	0.92 218	0.93 231	0.95 204	1.72 221	2.23 238	0.86 241	1.46 221	0.78 189	1.37 239	0.72 213		1.97 270	1.59 221	1.23 201		0.97 235	1.07 222	1.11 206	1.75 242	3.40 247

PS-NSSS	0.60 134	0.81 210	0.44 140	0.89 206	0.54 169	0.71 191	0.63 189	0.64 125	0.38 139	0.64 153	0.41 85	1.52 213	0.47 164	0.41 167	0.59 79	0.42 54	0.52 82	0.45 102	0.94 140	0.42 119	0.44 42	0.29 31	0.36 160	0.34 127	0.63 132	0.69 127	0.70 107	0.80 146

SFCPSM	3.03 254	0.82 213	0.63 187	0.77 197	0.69 197	0.72 192	0.63 189	0.83 200	0.98 226	0.71 191	2.00 247	2.57 229	3.49 251	0.56 209	1.16 205	0.93 208	0.74 188	0.64 192	54.48 295	1.19 247	0.88 169	0.91 176	0.55 211	0.55 190	0.94 203	0.93 176	1.11 192	1.39 195

ADCL	1.27 211	0.82 213	0.64 189	0.60 168	0.53 166	0.73 193	0.91 218	0.75 180	2.78 272	0.68 177	1.01 209	0.86 166	0.50 169	0.50 195	1.27 210	0.64 157	0.66 162	0.57 171	1.20 160	0.60 175	0.98 189	0.88 173	0.50 194	0.47 175	1.60 249	1.50 240	0.88 155	11.30 279

GwcNet-ADL	0.97 196	0.83 215	0.81 209	0.91 209	0.68 195	0.70 189	0.53 164	0.77 186	0.50 168	0.72 194	5.46 272	1.20 199	0.65 194	0.46 187	0.81 139	0.95 209	0.72 186	0.56 166	1.26 163	0.71 207	0.67 136	0.78 163	0.59 216	0.56 191	0.79 176	0.98 187	0.85 147	1.75 211

TRStereo	0.75 161	0.83 215	1.19 239	0.56 159	0.34 107	1.42 239	0.48 157	0.68 146	0.28 70	0.65 158	0.46 97	1.10 192	0.27 69	0.22 67	0.70 120	0.85 197	0.57 115	0.48 121	1.85 186	0.50 137	0.73 151	0.87 172	0.18 61	0.27 83	0.78 173	1.22 216	1.78 243	1.09 175

DPSNet	2.61 244	0.83 215	0.77 206	1.21 229	1.24 239	1.34 237	0.93 220	1.08 230	1.49 247	0.78 211	0.86 196	6.91 268	3.85 252	0.58 217	4.58 279	2.54 276	1.43 243	1.24 260	14.95 275	1.34 253	4.83 278	8.01 283	1.75 257	1.40 260	1.47 244	1.95 252	1.60 237	1.66 208

CSAN	0.93 189	0.83 215	0.75 204	0.86 203	0.82 214	0.73 193	0.61 185	0.97 218	0.94 223	0.94 235	0.73 180	1.96 223	1.56 228	0.49 191	0.98 183	0.63 153	0.74 188	0.66 198	1.09 149	0.71 207	0.78 157	0.63 129	0.53 205	0.76 219	0.98 209	1.49 239	1.21 203	1.63 205

NOSS_ROB	0.76 165	0.84 219	0.50 158	0.72 190	0.61 181	0.75 198	0.52 163	0.80 192	0.54 174	0.70 188	0.62 146	0.62 115	0.86 205	0.62 220	1.14 203	1.10 234	0.78 193	0.69 209	0.73 111	0.60 175	0.88 169	0.67 143	0.50 194	0.71 210	0.86 193	0.95 178	1.38 220	0.85 152

CBMV	1.15 206	0.84 219	0.60 180	0.85 202	0.76 212	0.73 193	0.48 157	0.87 205	0.80 205	0.81 217	0.61 142	2.86 234	0.81 202	0.52 201	1.31 213	1.17 242	0.91 215	0.74 218	2.40 206	0.66 196	1.57 220	0.76 160	0.48 188	1.06 242	0.99 212	1.09 203	2.25 251	4.25 256
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 222	0.86 221	0.90 218	0.98 215	0.69 197	0.85 205	0.56 171	0.89 209	0.48 166	0.82 220	0.79 185	0.97 176	0.36 133	0.69 229	11.97 288	5.83 284	0.70 178	0.67 200	0.70 106	0.62 188	1.05 195	5.90 277	0.50 194	0.62 201	0.82 184	1.01 194	2.01 249	1.06 173

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 212	0.90 222	0.63 187	1.27 231	0.90 219	1.21 230	2.21 248	1.27 234	1.18 234	1.00 239	0.91 200	1.80 222	1.16 216	1.07 249	1.48 222	0.77 186	0.70 178	0.58 176	2.75 217	0.67 200	1.39 215	2.93 250	0.85 235	0.73 214	1.47 244	1.68 245	1.33 215	2.96 239

XQC	1.03 200	0.90 222	0.71 200	0.91 209	0.92 220	0.92 211	0.86 214	1.06 229	0.90 217	0.84 223	1.11 219	1.03 183	1.30 224	0.71 231	2.04 247	0.95 209	0.87 207	0.67 200	1.64 178	0.78 212	1.00 190	1.67 228	0.62 219	0.73 214	1.09 224	1.47 235	1.26 210	0.97 164

ETE_ROB	0.87 183	0.90 222	0.58 174	0.67 183	0.69 197	0.85 205	0.60 180	0.66 136	0.89 216	0.64 153	1.09 214	2.63 231	0.54 177	0.54 205	1.00 187	0.72 177	0.91 215	0.63 188	0.99 145	0.66 196	0.88 169	1.08 188	0.50 194	0.59 196	0.78 173	0.92 173	1.48 231	1.17 185

SANet	1.61 223	0.91 225	1.10 237	1.04 218	1.05 229	1.25 233	0.77 206	1.76 260	1.81 253	0.77 207	1.24 220	6.63 266	5.08 258	0.83 238	1.56 226	0.77 186	1.24 237	0.90 236	1.58 174	0.82 219	1.05 195	1.00 183	0.90 236	1.27 255	1.32 238	1.93 250	1.88 245	3.10 243

ADCMid	1.56 220	0.92 226	0.99 224	0.70 187	0.86 217	1.05 220	1.37 237	1.29 237	1.77 252	0.75 202	1.75 242	1.27 200	1.48 226	0.69 229	2.18 256	1.07 230	0.98 223	0.79 229	2.74 216	0.80 214	1.31 212	1.74 231	1.06 243	0.70 209	1.01 217	1.53 241	1.02 181	10.33 277

DGSMNet	2.66 246	0.96 227	1.36 252	1.03 217	0.99 224	1.12 225	1.05 227	1.36 242	0.94 223	2.15 280	13.54 291	1.71 220	1.85 233	0.93 245	2.50 270	3.85 281	5.34 274	1.61 274	5.07 238	1.68 267	7.04 283	8.02 284	0.96 242	1.19 253	1.01 217	1.33 229	1.40 225	1.88 212

FC-DCNN	0.88 184	0.96 227	1.23 243	1.36 236	0.93 221	1.26 234	0.82 209	0.91 210	0.78 203	0.87 227	0.63 149	1.08 189	0.42 149	0.56 209	0.88 162	0.69 171	0.81 201	0.68 206	0.81 127	0.59 170	0.78 157	0.59 119	0.50 194	0.77 222	1.11 225	0.99 189	1.21 203	1.57 201

LALA_ROB	0.86 182	0.97 229	0.67 196	0.63 175	0.69 197	0.83 204	0.67 198	0.70 159	0.80 205	0.68 177	1.10 216	2.61 230	0.58 187	0.51 197	1.11 200	0.67 167	0.86 206	0.72 213	0.89 135	0.67 200	0.80 160	1.00 183	0.49 190	0.59 196	0.73 157	0.92 173	1.16 197	1.10 177

FC-DCNN v2	0.94 190	0.98 230	1.28 248	1.47 240	0.95 223	1.33 236	0.82 209	1.05 226	0.80 205	0.87 227	0.66 158	1.11 194	0.67 195	0.56 209	0.91 166	0.69 171	0.81 201	0.68 206	0.83 128	0.59 170	0.78 157	0.59 119	0.50 194	0.78 224	1.25 236	1.09 203	1.35 217	1.89 213

AMNet	1.02 199	0.98 230	0.95 220	0.98 215	1.01 225	1.03 217	0.96 224	0.87 205	0.93 220	0.97 237	1.02 210	1.10 192	0.74 199	1.06 248	0.99 186	1.09 233	1.17 232	1.04 248	1.08 148	1.05 237	1.13 202	1.04 186	0.82 232	0.98 237	1.01 217	1.07 202	1.20 202	1.27 192

G-Net	1.86 231	1.00 232	1.28 248	0.89 206	0.93 221	1.10 223	0.77 206	1.63 253	2.07 259	0.99 238	2.89 255	7.30 272	1.67 232	0.55 208	1.45 218	1.75 269	1.04 226	0.93 241	2.87 218	2.72 280	1.89 233	1.47 216	0.80 230	1.02 241	1.06 221	1.71 246	2.82 267	5.60 263

ACV-stereo	8.39 282	1.01 233	0.97 222	1.29 232	0.73 206	1.48 241	0.95 223	0.88 208	1.10 231	1.07 242	1.33 228	1.06 188	23.12 283	0.52 201	4.00 277	3.78 279	1.05 228	0.79 229	168.94 299	1.91 269	3.64 266	1.44 212	0.72 223	0.74 217	0.74 159	0.90 170	1.43 228	1.03 171

PVD	1.47 216	1.04 234	1.44 253	1.10 220	1.09 234	1.19 228	1.07 228	1.91 264	2.05 258	0.79 214	1.49 234	1.54 214	1.91 235	0.89 243	2.26 261	1.35 252	1.39 240	1.09 253	2.41 207	1.14 243	1.51 218	1.98 235	0.79 228	1.08 245	1.49 246	1.82 248	1.67 238	2.10 218

MFN_U_SF_RVC	1.68 227	1.06 235	0.88 216	1.25 230	1.01 225	1.53 242	2.07 246	1.38 244	1.17 233	1.51 266	2.95 256	2.00 225	1.57 229	2.05 258	2.38 267	0.98 217	0.87 207	0.82 232	6.78 250	1.11 242	2.21 237	2.38 243	0.65 220	1.11 247	1.23 231	1.33 229	1.28 211	1.69 210

ADCS	1.88 232	1.06 235	0.98 223	0.93 212	1.10 235	1.09 222	1.14 229	1.27 234	2.49 266	0.89 229	1.36 229	1.51 211	2.92 250	0.86 241	3.30 274	2.26 275	1.46 244	1.26 262	3.10 225	1.29 252	2.48 242	2.88 248	0.80 230	1.10 246	1.33 240	4.48 280	1.41 226	6.08 266

AnyNet_C01	2.06 236	1.08 237	1.06 232	1.14 223	1.08 232	1.01 215	2.69 253	1.69 258	2.66 269	1.21 251	1.67 239	2.90 236	2.60 247	0.95 246	3.65 275	4.02 282	2.09 257	2.21 283	3.08 224	1.56 262	3.30 261	2.89 249	1.26 246	1.15 250	1.80 252	1.43 233	1.51 232	3.90 252

LSM0	8.30 281	1.08 237	0.95 220	1.66 244	1.42 246	1.59 244	1.96 244	2.27 268	2.36 262	1.66 272	3.94 262	4.10 255	6.30 267	0.63 222	62.38 299	74.74 299	1.69 249	1.06 250	12.18 269	2.23 273	4.96 279	9.29 287	0.92 238	1.29 256	1.95 256	2.97 268	3.66 276	14.83 283

edge stereo	1.82 230	1.16 239	2.22 265	1.46 239	1.28 240	1.58 243	1.38 238	1.67 257	1.30 238	1.20 250	3.42 260	4.33 257	2.26 241	0.80 236	1.41 216	1.46 262	1.05 228	0.83 235	5.42 241	0.97 230	1.34 214	3.76 259	0.95 241	0.88 230	1.26 237	1.20 213	1.70 240	2.91 237

MADNet+	1.96 235	1.18 240	1.26 246	1.45 238	1.28 240	1.10 223	2.21 248	1.88 262	1.41 244	1.33 259	1.32 226	2.29 227	2.23 238	1.25 253	4.58 279	1.87 272	2.55 265	1.13 257	2.73 215	1.63 265	3.69 267	3.33 256	1.26 246	2.09 279	1.93 254	1.47 235	1.59 235	2.77 235

CC-Net-ROB	0.96 194	1.18 240	0.70 199	1.56 241	1.06 230	1.63 245	1.20 234	0.79 190	0.61 186	0.81 217	0.56 130	3.07 239	0.57 185	0.85 240	0.68 113	0.44 66	0.71 184	0.63 188	1.40 168	0.57 163	0.58 113	0.43 67	1.91 258	0.46 172	0.83 186	0.83 158	0.77 123	1.20 188

MFMNet_re	1.51 218	1.18 240	1.12 238	1.29 232	1.16 236	1.63 245	1.32 236	1.30 239	1.63 250	1.14 247	1.38 230	2.64 232	1.63 231	0.90 244	2.27 262	1.35 252	1.58 245	1.32 267	3.69 229	1.24 250	2.10 235	1.26 204	1.16 244	1.24 254	1.11 225	1.02 198	1.59 235	1.60 203

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 226	1.25 243	1.05 230	1.56 241	1.08 232	1.20 229	3.18 260	1.50 248	2.10 260	1.30 258	0.98 207	1.50 210	1.04 208	1.66 256	1.71 233	1.18 243	0.84 204	1.01 245	6.24 247	1.15 246	1.43 216	3.23 255	1.19 245	1.14 249	1.52 247	1.29 224	1.09 188	2.78 236

SPS-STEREO	1.93 234	1.27 244	1.21 241	1.60 243	1.34 244	1.44 240	1.17 232	1.66 254	1.36 243	1.38 261	3.67 261	3.02 238	1.29 222	1.05 247	1.85 242	1.83 271	1.58 245	1.37 269	8.86 259	1.34 253	3.07 255	1.47 216	1.27 250	1.37 257	1.42 243	1.28 223	2.02 250	1.89 213
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 262	1.38 245	1.26 246	1.80 246	1.47 248	1.93 249	1.71 242	1.47 247	1.33 239	1.34 260	6.67 282	9.59 280	12.99 277	1.20 251	1.73 236	1.47 263	1.42 242	1.24 260	11.11 267	1.37 255	3.07 255	2.13 238	1.27 250	1.42 263	1.69 250	1.26 221	2.90 268	26.50 290

FBW_ROB	1.34 213	1.42 246	1.08 235	2.01 247	1.42 246	1.37 238	1.63 241	0.99 219	0.70 195	0.72 194	1.02 210	2.05 226	0.91 207	1.47 255	1.24 209	0.60 148	0.88 211	0.65 196	6.08 246	0.59 170	1.06 197	0.81 166	1.48 255	1.12 248	0.99 212	1.20 213	0.99 174	1.66 208

SGM_RVC	2.81 250	1.46 247	0.85 213	1.76 245	1.28 240	1.68 247	1.19 233	1.56 250	1.14 232	0.82 220	1.70 240	7.09 269	2.67 249	0.42 177	0.92 169	0.57 139	0.75 190	0.57 171	11.20 268	0.66 196	0.94 181	0.46 80	0.51 202	0.84 228	1.97 257	1.64 244	5.04 281	26.13 289
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 261	1.54 248	1.05 230	2.64 249	1.72 250	2.05 250	1.15 231	2.40 270	1.41 244	0.90 230	6.48 280	9.56 279	7.42 268	0.49 191	11.75 286	1.94 273	0.87 207	0.74 218	8.79 257	0.80 214	8.36 284	8.07 285	0.73 225	1.07 243	3.39 270	2.15 258	5.22 282	4.99 259
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	17.44 287	1.82 249	6.12 289	9.40 279	53.85 300	8.01 290	46.26 296	11.27 293	28.12 294	1.80 276	7.03 283	38.62 293	49.53 294	0.34 147	1.76 239	0.55 133	0.78 193	0.59 181	36.68 288	6.72 287	2.92 251	0.85 169	29.06 295	12.10 294	26.35 291	25.49 294	27.84 295	37.03 296

WAO-7	2.72 249	1.83 250	2.89 276	7.39 278	1.73 251	1.76 248	1.82 243	2.07 265	2.65 268	2.21 281	5.39 271	4.58 259	5.72 262	1.23 252	2.07 251	1.27 248	1.69 249	1.22 259	7.70 253	1.51 257	1.64 224	3.07 252	0.84 233	1.65 270	1.83 253	2.48 262	1.97 248	3.27 245

ELAS_RVC	3.22 256	2.01 251	1.85 260	2.66 250	2.07 253	5.08 280	2.06 245	2.41 271	1.89 255	1.74 275	4.78 266	8.00 273	8.02 270	0.74 233	2.38 267	0.81 193	1.75 251	1.14 258	3.97 231	1.27 251	4.64 277	7.61 281	1.26 246	1.74 273	6.58 282	3.21 271	3.39 271	3.80 251
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 215	2.18 252	0.79 207	2.67 251	2.43 259	2.57 252	2.52 251	0.80 192	0.84 210	0.63 147	0.94 202	1.57 216	0.45 159	2.65 264	0.94 175	0.78 189	1.99 256	0.75 220	2.31 199	0.91 226	1.16 203	0.97 179	2.71 262	0.56 191	0.72 152	0.71 132	0.97 170	0.85 152

ELAS	3.38 260	2.19 253	1.79 258	2.99 256	2.37 257	3.32 258	2.09 247	2.60 274	2.85 273	1.28 256	4.85 268	8.61 275	8.02 270	0.76 235	2.90 272	0.81 193	1.80 252	1.10 254	4.19 235	1.10 240	4.53 275	7.86 282	1.26 246	1.63 268	7.08 283	4.79 281	3.66 276	4.87 258
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 214	2.24 254	0.81 209	2.58 248	2.45 260	2.48 251	2.57 252	0.76 181	0.86 211	0.77 207	1.08 213	1.51 211	0.56 181	2.59 260	1.06 194	0.69 171	1.89 254	0.80 231	2.31 199	0.97 230	1.24 208	0.98 180	1.43 254	0.62 201	0.74 159	0.81 154	0.95 164	0.81 148

WAO-6	2.71 247	2.26 255	1.57 256	3.00 257	2.25 255	3.01 255	3.02 258	1.77 261	2.35 261	1.52 268	1.62 238	3.94 253	5.12 259	2.64 263	2.22 258	1.38 257	2.65 266	1.36 268	4.86 237	1.54 261	2.76 248	4.79 268	2.70 261	1.73 272	2.71 262	2.59 263	2.68 265	5.02 260

MDST_ROB	3.33 259	2.32 256	0.75 204	3.90 269	1.47 248	2.61 253	1.00 226	1.12 233	0.72 196	0.78 211	0.67 165	1.54 214	25.37 285	0.34 147	2.11 253	0.53 125	0.65 159	0.48 121	3.69 229	0.58 166	0.88 169	0.59 119	0.58 215	0.68 208	7.85 285	3.03 269	17.15 290	8.63 275

STStereo	5.29 268	2.47 257	5.20 286	5.20 274	2.80 268	4.72 277	3.42 262	6.23 288	6.52 282	1.51 266	7.61 284	9.53 278	14.86 280	0.63 222	4.09 278	0.64 157	0.87 207	0.62 187	36.67 287	1.02 234	1.23 207	1.05 187	0.78 227	1.63 268	3.46 271	2.43 261	3.53 272	14.15 282

MANE	7.31 275	2.64 258	4.48 285	3.30 263	3.10 275	3.94 271	2.83 256	5.37 287	6.88 283	1.11 243	5.64 274	8.81 276	11.02 273	0.67 227	3.83 276	3.83 280	1.32 238	18.03 293	8.61 255	0.84 220	4.22 270	1.16 196	0.74 226	1.79 277	13.65 289	18.61 290	22.89 292	38.18 297

IMH-64-1	2.92 252	2.70 259	2.36 268	3.23 260	2.71 265	3.70 265	4.05 270	1.66 254	2.48 264	1.13 244	1.26 222	3.60 247	6.29 265	3.59 272	2.28 263	1.15 239	2.20 259	1.31 265	6.02 244	1.52 259	3.03 253	5.48 271	4.83 276	1.40 260	2.83 264	2.02 254	2.34 254	3.64 248

IMH-64	2.92 252	2.70 259	2.36 268	3.23 260	2.71 265	3.70 265	4.05 270	1.66 254	2.48 264	1.13 244	1.26 222	3.60 247	6.29 265	3.59 272	2.28 263	1.15 239	2.20 259	1.31 265	6.02 244	1.52 259	3.03 253	5.48 271	4.83 276	1.40 260	2.83 264	2.02 254	2.34 254	3.64 248

SQANet	1.90 233	2.70 259	1.03 229	3.09 258	2.17 254	3.29 257	2.70 254	0.95 212	0.65 191	1.00 239	0.71 170	2.69 233	1.10 213	2.30 259	0.78 130	0.55 133	1.02 225	0.72 213	9.92 263	0.68 202	2.11 236	1.25 202	3.28 263	0.58 195	0.98 209	1.31 226	1.33 215	2.34 225

ACVNet-4b	2.35 242	2.75 262	1.60 257	3.13 259	2.29 256	3.52 261	3.67 267	1.35 241	1.35 241	1.27 255	0.72 175	3.26 243	2.62 248	3.04 269	0.98 183	0.78 189	2.13 258	1.02 246	9.04 260	1.23 249	2.74 246	3.39 258	4.08 266	0.92 232	1.24 234	1.29 224	1.46 230	2.48 230

IMH	3.24 257	2.76 263	2.37 270	3.26 262	2.74 267	3.73 268	4.10 272	1.72 259	2.58 267	1.17 249	1.24 220	3.92 251	10.58 272	6.80 287	1.57 228	1.11 236	2.25 261	1.30 264	6.28 248	1.56 262	2.97 252	4.14 263	4.90 278	1.45 264	3.01 268	2.36 260	2.47 260	5.19 262

RainbowNet	2.32 238	2.93 264	1.87 261	3.34 264	2.57 263	3.50 259	3.49 264	1.29 237	0.92 218	1.53 269	0.89 198	3.18 241	2.31 242	2.94 267	1.30 212	0.90 202	1.61 248	1.00 244	5.61 242	1.51 257	2.82 249	4.18 264	4.25 268	0.97 235	1.32 238	1.58 242	1.71 241	3.00 240

ACVNet_2	3.17 255	2.98 265	2.25 266	4.72 273	2.88 270	3.50 259	3.48 263	1.58 252	1.33 239	1.29 257	1.10 216	3.22 242	2.45 244	2.67 265	1.29 211	0.86 198	7.26 278	1.02 246	22.14 279	1.37 255	3.22 258	1.25 202	4.24 267	1.37 257	1.93 254	1.92 249	1.83 244	2.36 226

LVE	4.33 266	3.03 266	2.00 263	27.23 291	3.06 274	3.83 270	12.07 290	1.53 249	1.64 251	1.85 277	1.48 233	3.30 244	3.91 253	3.06 270	1.45 218	1.05 228	1.95 255	1.38 270	15.68 276	1.62 264	3.25 260	5.86 274	4.42 271	1.76 274	2.87 266	2.06 256	2.34 254	3.25 244

PWCK	5.04 267	3.03 266	2.21 264	3.61 267	2.60 264	4.41 276	5.09 273	2.45 272	2.76 271	3.31 286	4.34 265	10.15 284	5.13 260	1.74 257	1.99 245	1.38 257	2.41 263	1.45 271	51.59 294	2.35 275	3.70 268	2.69 247	2.65 260	1.78 276	2.97 267	3.21 271	2.43 258	4.77 257

otaku	2.33 241	3.05 268	1.19 239	3.36 265	2.37 257	3.56 262	3.08 259	1.05 226	0.98 226	1.13 244	0.80 189	2.88 235	1.62 230	2.59 260	0.95 177	0.64 157	1.23 236	0.75 220	13.16 271	1.09 239	2.47 241	2.63 245	4.75 273	0.75 218	1.13 227	1.38 232	1.69 239	2.52 231

ktn	8.45 283	3.18 269	2.84 275	6.37 277	3.26 276	4.31 275	10.28 288	2.15 266	10.13 287	2.27 283	1.83 244	42.17 295	55.84 295	3.93 274	2.34 265	2.09 274	9.85 281	2.17 281	33.98 285	2.24 274	3.24 259	3.03 251	4.78 274	2.25 282	2.59 259	2.81 265	3.18 270	5.04 261

DispFullNet	4.17 263	3.20 270	4.34 284	2.72 252	2.46 261	2.92 254	2.70 254	2.79 279	1.90 256	4.51 290	6.62 281	8.91 277	4.83 255	2.59 260	2.00 246	8.18 287	3.24 270	1.98 277	24.96 281	2.93 282	3.99 269	3.36 257	1.71 256	1.15 250	1.36 241	1.32 228	2.36 257	3.65 250

Dean	2.84 251	3.23 271	1.81 259	6.04 276	3.38 279	3.63 264	3.67 267	1.88 262	1.97 257	1.47 263	1.30 224	3.69 249	4.10 254	2.97 268	1.45 218	0.97 214	2.41 263	1.29 263	5.94 243	1.74 268	3.20 257	4.23 265	4.79 275	1.55 265	2.65 261	2.27 259	2.56 261	2.64 233

ACVNet_1	2.47 243	3.23 271	2.35 267	4.40 272	2.93 273	3.77 269	3.96 269	1.34 240	1.18 234	1.21 251	1.02 210	3.31 245	2.07 236	3.09 271	1.31 213	0.70 175	2.26 262	1.10 254	9.52 261	1.14 243	3.45 263	1.18 199	4.50 272	1.07 243	1.39 242	1.75 247	1.36 219	2.10 218

WAO-8	4.25 264	3.34 273	2.80 273	10.32 282	2.92 271	4.17 273	5.89 275	2.66 277	4.45 279	1.69 273	3.41 258	5.94 263	11.31 274	5.29 282	1.71 233	1.34 249	2.69 267	1.51 272	10.78 264	2.48 277	2.63 243	4.50 266	3.44 264	1.58 266	5.12 278	3.31 273	3.60 273	5.76 264

Venus	4.25 264	3.34 273	2.80 273	10.32 282	2.92 271	4.17 273	5.89 275	2.66 277	4.45 279	1.69 273	3.41 258	5.94 263	11.31 274	5.29 282	1.71 233	1.34 249	2.69 267	1.51 272	10.78 264	2.48 277	2.63 243	4.50 266	3.44 264	1.58 266	5.12 278	3.31 273	3.60 273	5.76 264

PSMNet_ROB	2.71 247	3.39 275	1.92 262	2.87 255	2.04 252	4.01 272	3.50 265	1.46 246	1.41 244	1.59 271	3.34 257	3.52 246	4.97 256	4.50 278	1.61 229	0.95 209	1.87 253	1.06 250	8.62 256	1.63 265	2.32 240	1.51 220	5.43 282	1.37 257	1.98 258	1.94 251	1.91 246	2.39 227

Ntro	2.32 238	3.40 276	1.53 255	3.55 266	2.52 262	3.71 267	3.36 261	1.11 232	1.05 228	1.16 248	0.90 199	2.93 237	1.24 219	2.72 266	1.00 187	0.64 157	1.40 241	0.82 232	10.96 266	1.14 243	2.72 245	3.19 254	4.26 269	0.73 214	1.24 234	1.59 243	1.56 234	2.31 224

MADNet++	5.64 270	3.51 277	3.77 283	2.84 254	4.62 282	3.02 256	3.65 266	4.36 282	5.03 281	4.18 289	5.07 270	6.45 265	5.92 264	6.18 286	7.04 282	6.82 285	4.71 273	4.00 287	8.03 254	5.83 286	9.92 288	16.38 292	2.32 259	4.34 288	3.95 276	11.38 287	4.93 280	4.01 253

JetBlue	6.09 273	3.85 278	3.31 281	5.99 275	4.13 281	6.22 286	7.94 280	3.42 280	2.89 274	1.47 263	1.46 232	8.10 274	1.90 234	5.39 284	11.86 287	3.22 278	3.30 271	2.99 284	5.32 239	2.40 276	9.74 287	10.03 290	4.93 279	2.18 281	7.39 284	17.16 289	3.72 278	24.15 287

KSHMR	8.16 279	4.16 279	2.96 277	25.39 290	3.92 280	5.08 280	5.53 274	2.62 275	2.40 263	2.23 282	2.26 249	4.37 258	77.17 299	5.23 281	2.24 259	1.71 267	2.79 269	1.98 277	31.04 284	2.02 271	4.59 276	5.35 269	7.54 289	1.89 278	3.30 269	2.91 267	3.01 269	6.51 269

SGM-ForestM	2.61 244	4.20 280	0.93 219	2.78 253	1.37 245	3.57 263	2.93 257	2.59 273	1.51 248	0.70 188	1.32 226	7.25 270	5.36 261	0.47 188	0.89 163	0.53 125	0.79 197	0.54 158	7.58 252	0.60 175	0.82 162	0.47 84	0.51 202	0.80 225	4.97 277	3.66 276	7.05 285	6.30 267

TorneroNet	8.11 278	4.28 281	2.58 272	27.50 292	3.31 278	5.00 279	6.00 277	2.62 275	10.13 287	1.49 265	2.57 253	11.07 286	68.61 298	4.25 276	1.77 240	1.18 243	5.78 275	1.62 275	23.67 280	2.83 281	4.30 271	5.47 270	5.37 281	1.65 270	3.72 273	3.14 270	2.59 262	6.36 268

TorneroNet-64	6.02 272	4.60 282	2.53 271	15.58 288	3.29 277	4.87 278	7.75 279	2.23 267	10.02 285	1.42 262	1.31 225	7.26 271	29.23 288	4.36 277	2.09 252	1.21 246	8.22 279	1.70 276	17.35 278	2.62 279	4.31 272	5.68 273	5.20 280	1.76 274	3.58 272	3.76 277	2.29 252	8.34 274

UNDER WATER	7.55 276	4.74 283	3.06 278	10.46 284	5.92 286	6.35 287	8.05 281	4.32 281	3.69 278	1.97 278	2.14 248	10.53 285	62.60 297	4.83 279	2.25 260	1.59 265	12.22 289	2.08 279	9.67 262	3.97 283	5.27 280	6.65 278	8.86 292	2.65 285	3.82 274	5.62 282	3.62 275	7.03 271

UNDER WATER-64	6.11 274	5.20 284	3.13 279	12.20 285	5.77 285	6.55 288	8.53 284	4.74 286	3.45 277	2.30 284	2.36 250	12.04 287	12.47 276	5.08 280	3.02 273	1.81 270	12.11 288	2.17 281	8.81 258	4.17 285	5.75 281	7.27 280	8.74 291	2.61 284	3.86 275	8.63 284	4.32 279	7.86 273

JetRed	7.85 277	5.29 285	6.07 288	3.75 268	5.00 283	6.95 289	10.20 287	4.64 285	3.42 276	2.92 285	2.39 251	6.71 267	2.25 240	7.15 288	10.26 284	7.34 286	8.59 280	7.11 288	4.82 236	4.08 284	10.76 291	9.27 286	7.85 290	3.34 286	10.96 286	24.25 293	11.90 287	24.57 288

notaker	5.52 269	5.55 286	3.76 282	13.97 287	5.34 284	5.44 284	7.16 278	2.36 269	2.68 270	2.06 279	1.80 243	12.90 288	23.86 284	3.98 275	2.04 247	1.73 268	3.45 272	2.12 280	17.08 277	2.15 272	6.10 282	5.87 275	6.15 286	2.12 280	1.79 251	2.08 257	2.31 253	3.29 246

DGTPSM_ROB	12.12 285	5.96 287	17.45 293	4.20 270	7.86 287	5.15 282	8.18 282	4.56 283	11.64 289	4.52 291	8.72 286	5.01 260	17.08 281	12.98 291	14.91 290	14.58 291	6.85 276	15.76 291	12.78 270	12.05 291	9.07 285	21.74 293	5.67 283	11.54 292	11.84 287	31.02 296	12.98 288	33.06 293

DPSMNet_ROB	12.40 286	5.97 288	17.46 294	4.21 271	7.87 288	5.15 282	8.18 282	4.56 283	11.65 290	4.54 292	8.87 287	5.17 261	22.69 282	13.00 292	14.98 291	14.62 292	6.90 277	15.82 292	14.07 274	12.05 291	9.09 286	21.75 294	5.68 284	11.54 292	11.87 288	31.03 297	12.99 289	33.06 293

HanzoNet	19.12 292	15.23 289	6.99 290	35.06 295	14.35 293	40.77 296	42.46 295	17.81 295	22.51 293	3.55 287	8.29 285	41.30 294	56.30 296	43.04 298	5.72 281	4.37 283	37.83 297	3.30 285	49.59 293	8.93 290	10.30 290	6.85 279	14.15 294	3.46 287	5.94 281	5.80 283	5.29 283	7.13 272

DPSM_ROB	18.32 289	16.26 290	21.94 295	9.42 280	8.75 289	13.61 291	9.11 285	10.90 291	15.09 291	8.45 293	8.95 288	10.12 282	13.19 278	16.42 293	19.79 293	19.11 293	18.35 292	20.45 294	13.82 272	14.88 293	26.56 295	27.45 295	6.49 287	14.39 295	31.57 296	38.83 298	36.85 297	43.86 298

DPSM	18.32 289	16.26 290	21.94 295	9.42 280	8.75 289	13.61 291	9.11 285	10.90 291	15.09 291	8.45 293	8.95 288	10.12 282	13.19 278	16.42 293	19.79 293	19.11 293	18.35 292	20.45 294	13.82 272	14.88 293	26.56 295	27.45 295	6.49 287	14.39 295	31.57 296	38.83 298	36.85 297	43.86 298

PML	30.82 295	20.91 292	7.15 291	29.65 293	20.81 295	29.11 294	10.50 289	10.87 290	88.32 300	20.03 296	154.19 300	98.60 299	119.55 300	10.53 290	9.19 283	8.69 288	16.72 291	7.27 289	34.57 286	7.35 289	12.77 292	10.86 291	5.72 285	6.17 289	33.11 298	12.83 288	34.30 296	12.33 280

LRCNet_RVC	21.34 293	28.92 293	11.37 292	31.78 294	29.09 296	34.25 295	27.43 292	21.71 297	10.07 286	29.63 297	30.60 293	32.06 291	25.81 286	33.87 296	11.15 285	2.97 277	25.27 295	21.35 296	44.05 291	20.83 295	14.27 293	5.87 275	36.69 296	27.43 297	2.76 263	1.47 235	8.68 286	6.79 270

DPSimNet_ROB	18.93 291	32.01 294	5.97 287	12.40 286	11.35 292	6.13 285	28.07 293	15.03 294	35.64 296	3.96 288	78.33 299	18.15 289	35.00 289	5.44 285	12.19 289	10.36 289	13.57 290	3.64 286	87.52 297	6.87 288	14.36 294	9.97 288	4.40 270	7.14 290	5.17 280	9.85 285	5.93 284	32.56 292

CasAABBNet	36.73 296	32.73 295	44.18 300	18.81 289	17.45 294	27.29 293	18.12 291	21.69 296	30.40 295	17.52 295	18.08 292	20.27 290	26.53 287	32.96 295	38.28 295	37.42 295	36.82 296	41.12 297	27.47 282	29.86 296	53.56 300	55.70 300	12.93 293	28.91 298	63.44 299	78.07 300	73.93 300	88.05 300

BEATNet-Init1	22.01 294	36.32 296	3.23 280	54.74 299	11.23 291	52.95 300	28.72 294	9.47 289	8.51 284	1.57 270	10.45 290	33.05 292	48.98 293	0.71 231	16.97 292	11.50 290	1.60 247	1.11 256	77.80 296	35.27 297	9.94 289	9.98 289	1.27 250	2.30 283	27.41 292	11.09 286	52.85 299	35.36 295

HaxPig	41.43 297	43.85 297	40.81 297	44.90 296	47.49 298	44.66 297	46.30 297	46.31 298	45.63 298	49.00 298	49.30 295	47.24 296	43.73 291	42.64 297	40.44 297	39.13 297	48.37 298	51.07 298	43.33 289	42.25 298	42.88 297	36.52 297	50.75 298	43.02 300	27.54 293	19.97 291	20.68 291	20.75 286

AVERAGE_ROB	41.98 298	44.82 298	42.27 298	45.98 297	46.88 297	45.60 298	46.56 298	47.04 299	43.89 297	49.19 299	49.91 296	47.25 297	43.00 290	49.19 299	40.14 296	38.38 296	49.01 299	51.31 299	43.98 290	42.43 299	43.31 298	38.64 298	49.42 297	42.83 299	28.65 294	20.44 292	23.41 293	19.88 285

MEDIAN_ROB	44.95 299	47.36 299	44.12 299	48.52 298	49.78 299	48.21 299	49.25 299	49.72 300	46.35 299	52.53 300	53.59 297	50.59 298	45.49 292	49.36 300	43.27 298	41.36 298	51.85 300	54.40 300	47.03 292	45.93 300	45.78 299	40.06 299	52.67 299	45.67 301	31.00 295	26.54 295	25.33 294	27.95 291

DLNR_Zeroshot_test	17.86 288	67.45 300	1.21 241	81.91 300	0.35 111	0.45 127	74.74 300	0.76 181	0.27 63	0.69 185	0.60 136	1.16 196	0.29 74	8.20 289	84.48 300	102.07 300	23.88 294	15.14 290	7.31 251	0.50 137	4.38 273	2.51 244	0.18 61	0.43 159	0.76 170	0.86 161	0.80 130	0.80 146

ASD4																								8.34 291

Low-res two-view benchmark