Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 6	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.05 17	0.04 5	0.06 19	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 4	0.03 1	0.05 4	0.03 1	0.04 3

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 15	0.04 6	0.02 1	0.03 1	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 3	0.03 1

AIO-test1	0.05 8	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 20	0.06 25	0.06 20	0.06 19	0.06 16	0.02 1	0.03 19	0.09 7	0.09 10	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.05 7	0.05 2	0.06 8	0.02 3	0.03 4	0.04 2	0.05 4	0.04 2	0.04 3

ProNet	0.04 2	0.04 8	0.04 13	0.03 6	0.02 1	0.04 12	0.04 29	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 19	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 14	0.03 4	0.05 5	0.04 1	0.05 3	0.04 3

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 25	0.10 18	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 11	0.05 4	0.05 3	0.04 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 6	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 6	0.05 17	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 6	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 4	0.04 2	0.04 1	0.06 8	0.04 3

MM-Stereo_test2	0.05 8	0.05 15	0.04 13	0.04 13	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 14	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.03 19	0.09 7	0.09 10	0.07 6	0.07 16	0.07 8	0.06 15	0.08 13	0.10 33	0.04 24	0.03 4	0.05 5	0.09 27	0.06 8	0.05 12

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.04 13	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.04 5	0.03 4	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.07 6	0.05 3	0.06 4	0.05 7	0.06 5	0.05 4	0.03 14	0.03 4	0.05 5	0.05 4	0.05 3	0.04 3

GREAT-IGEV	0.05 8	0.04 8	0.03 2	0.03 6	0.02 1	0.04 12	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 5	0.05 12	0.08 24	0.02 1	0.02 2	0.11 17	0.09 10	0.07 6	0.05 3	0.07 8	0.05 7	0.06 5	0.10 33	0.03 14	0.03 4	0.06 11	0.06 11	0.08 20	0.04 3

CoSv	0.04 2	0.04 8	0.03 2	0.03 6	0.03 9	0.05 21	0.03 15	0.05 15	0.04 13	0.04 5	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.07 6	0.04 2	0.08 13	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 17	0.05 4	0.07 11	0.04 3

IGEV-Stereo++	0.06 17	0.05 15	0.04 13	0.05 21	0.05 23	0.04 12	0.02 3	0.05 15	0.05 17	0.05 14	0.05 12	0.05 11	0.04 22	0.03 19	0.09 7	0.09 10	0.07 6	0.06 10	0.08 13	0.05 7	0.07 9	0.12 43	0.04 24	0.03 4	0.05 5	0.07 15	0.08 20	0.05 12

AIO-Stereo	0.05 8	0.05 15	0.04 13	0.04 13	0.04 17	0.04 12	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 10	0.04 4	0.03 13	0.02 2	0.09 7	0.09 10	0.07 6	0.06 10	0.09 21	0.06 15	0.07 9	0.06 8	0.03 14	0.03 4	0.05 5	0.05 4	0.07 11	0.04 3

RSM	0.05 8	0.05 15	0.04 13	0.04 13	0.04 17	0.05 21	0.03 15	0.04 6	0.03 5	0.04 5	0.05 12	0.06 16	0.03 13	0.02 2	0.10 12	0.09 10	0.07 6	0.06 10	0.07 8	0.06 15	0.08 13	0.06 8	0.02 3	0.04 18	0.06 11	0.06 11	0.07 11	0.05 12

MoCha-V2	0.05 8	0.04 8	0.03 2	0.04 13	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 5	0.05 12	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 12	0.08 6	0.07 6	0.06 10	0.08 13	0.06 15	0.07 9	0.07 14	0.03 14	0.03 4	0.05 5	0.05 4	0.05 3	0.03 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 8	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 20	0.03 4	0.04 4	0.03 13	0.02 2	0.10 12	0.10 18	0.07 6	0.07 16	0.07 8	0.05 7	0.08 13	0.06 8	0.02 3	0.03 4	0.07 17	0.08 23	0.07 11	0.05 12

LG-Stereo	0.05 8	0.04 8	0.03 2	0.03 6	0.04 17	0.04 12	0.02 3	0.06 20	0.05 17	0.06 20	0.06 19	0.08 24	0.03 13	0.02 2	0.10 12	0.08 6	0.08 16	0.06 10	0.07 8	0.05 7	0.09 21	0.06 8	0.02 3	0.03 4	0.06 11	0.06 11	0.07 11	0.05 12

GIP-stereo	0.06 17	0.05 15	0.04 13	0.04 13	0.03 9	0.04 12	0.03 15	0.03 1	0.03 5	0.05 14	0.04 10	0.05 11	0.02 1	0.04 29	0.11 17	0.09 10	0.08 16	0.07 16	0.09 21	0.07 25	0.08 13	0.09 29	0.02 3	0.04 18	0.06 11	0.07 15	0.08 20	0.05 12

Occ-G	0.06 17	0.07 24	0.05 22	0.05 21	0.04 17	0.05 21	0.03 15	0.05 15	0.04 13	0.04 5	0.08 38	0.06 16	0.03 13	0.03 19	0.11 17	0.11 23	0.08 16	0.08 23	0.13 37	0.06 15	0.09 21	0.07 14	0.04 24	0.05 25	0.06 11	0.06 11	0.08 20	0.06 20

U	0.05 8	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 6	0.02 1	0.04 5	0.01 1	0.05 11	0.03 13	0.02 2	0.12 25	0.11 23	0.08 16	0.07 16	0.08 13	0.05 7	0.10 25	0.07 14	0.01 1	0.03 4	0.07 17	0.07 15	0.06 8	0.06 20

RSM++	0.06 17	0.05 15	0.05 22	0.05 21	0.05 23	0.04 12	0.03 15	0.06 20	0.05 17	0.05 14	0.05 12	0.07 22	0.04 22	0.02 2	0.11 17	0.10 18	0.08 16	0.07 16	0.08 13	0.06 15	0.09 21	0.07 14	0.03 14	0.04 18	0.08 20	0.07 15	0.07 11	0.05 12

RAFT	0.07 22	0.04 8	0.06 29	0.05 21	0.03 9	0.06 28	0.03 15	0.10 31	0.05 17	0.06 20	0.07 29	0.08 24	0.05 28	0.02 2	0.10 12	0.08 6	0.08 16	0.06 10	0.08 13	0.06 15	0.08 13	0.09 29	0.02 3	0.04 18	0.13 53	0.14 63	0.16 54	0.15 64

RAStereo	0.06 17	0.05 15	0.04 13	0.03 6	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 15	0.03 5	0.10 32	0.03 4	0.07 22	0.03 13	0.02 2	0.14 32	0.11 23	0.09 22	0.08 23	0.09 21	0.05 7	0.12 35	0.07 14	0.02 3	0.03 4	0.09 25	0.07 15	0.07 11	0.07 22

StereoVision	0.07 22	0.05 15	0.05 22	0.04 13	0.04 17	0.05 21	0.03 15	0.07 24	0.11 86	0.05 14	0.06 19	0.05 11	0.06 37	0.02 2	0.13 28	0.13 37	0.09 22	0.07 16	0.10 24	0.08 37	0.08 13	0.07 14	0.03 14	0.05 25	0.11 39	0.10 35	0.13 42	0.13 47

AEACV	0.07 22	0.08 33	0.04 13	0.05 21	0.05 23	0.04 12	0.03 15	0.05 15	0.03 5	0.05 14	0.05 12	0.06 16	0.03 13	0.03 19	0.17 48	0.13 37	0.09 22	0.08 23	0.12 31	0.07 25	0.10 25	0.10 33	0.03 14	0.04 18	0.08 20	0.12 45	0.07 11	0.05 12

RYNet	0.15 71	0.07 24	0.06 29	0.05 21	0.06 33	0.06 28	0.04 29	0.07 24	0.13 131	0.06 20	0.06 19	0.06 16	0.05 28	0.04 29	1.96 291	0.11 23	0.09 22	0.13 63	0.10 24	0.07 25	0.08 13	0.07 14	0.13 176	0.06 33	0.09 25	0.22 151	0.11 31	0.08 27

TDLM	0.07 22	0.08 33	0.07 39	0.07 37	0.07 43	0.07 37	0.05 45	0.07 24	0.06 25	0.06 20	0.10 62	0.08 24	0.06 37	0.05 35	0.09 7	0.09 10	0.09 22	0.09 26	0.08 13	0.06 15	0.08 13	0.06 8	0.05 43	0.07 43	0.08 20	0.07 15	0.08 20	0.08 27

delet	0.08 27	0.08 33	0.07 39	0.09 65	0.07 43	0.08 56	0.06 63	0.07 24	0.06 25	0.09 29	0.07 29	0.11 36	0.06 37	0.06 50	0.12 25	0.10 18	0.10 27	0.09 26	0.08 13	0.09 46	0.09 21	0.07 14	0.05 43	0.06 33	0.09 25	0.09 27	0.10 27	0.08 27

AIO_rvc	0.09 30	0.09 39	0.06 29	0.07 37	0.06 33	0.07 37	0.04 29	0.12 41	0.08 39	0.12 43	0.05 12	0.11 36	0.04 22	0.05 35	0.22 102	0.17 76	0.11 28	0.09 26	0.14 41	0.07 25	0.16 45	0.22 105	0.04 24	0.05 25	0.09 25	0.08 23	0.09 26	0.07 22

AIO_test	0.12 49	0.10 52	0.06 29	0.10 74	0.07 43	0.07 37	0.06 63	0.14 50	0.10 67	0.13 46	0.07 29	0.13 46	0.05 28	0.05 35	0.29 155	0.29 206	0.11 28	0.09 26	0.13 37	0.07 25	0.18 64	0.24 117	0.05 43	0.06 33	0.12 49	0.18 115	0.10 27	0.07 22

DEFOM-Stereo	0.07 22	0.06 23	0.04 13	0.06 31	0.05 23	0.05 21	0.03 15	0.06 20	0.05 17	0.06 20	0.07 29	0.06 16	0.03 13	0.03 19	0.11 17	0.10 18	0.11 28	0.09 26	0.10 24	0.06 15	0.11 28	0.07 14	0.04 24	0.04 18	0.08 20	0.08 23	0.12 38	0.08 27

anonymousdsp	0.08 27	0.07 24	0.06 29	0.06 31	0.05 23	0.06 28	0.04 29	0.10 31	0.06 25	0.11 38	0.10 62	0.08 24	0.04 22	0.05 35	0.13 28	0.12 34	0.11 28	0.09 26	0.13 37	0.08 37	0.14 39	0.15 55	0.04 24	0.05 25	0.08 20	0.07 15	0.11 31	0.07 22

test_5	0.11 43	0.10 52	0.08 57	0.07 37	0.05 23	0.07 37	0.05 45	0.16 61	0.07 34	0.11 38	0.09 51	0.15 61	0.15 161	0.03 19	0.15 38	0.15 54	0.11 28	0.10 35	0.12 31	0.07 25	0.13 36	0.15 55	0.04 24	0.09 83	0.13 53	0.14 63	0.19 78	0.18 81

CVANet_RVC	0.10 34	0.12 88	0.11 109	0.13 114	0.09 70	0.11 92	0.08 98	0.12 41	0.08 39	0.09 29	0.14 99	0.10 31	0.07 51	0.07 59	0.11 17	0.11 23	0.11 28	0.11 43	0.11 27	0.08 37	0.11 28	0.08 23	0.06 59	0.08 60	0.11 39	0.09 27	0.11 31	0.12 43

AANet_RVC	0.09 30	0.08 33	0.08 57	0.07 37	0.09 70	0.06 28	0.06 63	0.09 29	0.09 53	0.08 27	0.09 51	0.08 24	0.07 51	0.06 50	0.14 32	0.11 23	0.11 28	0.12 49	0.11 27	0.10 55	0.10 25	0.09 29	0.07 75	0.08 60	0.11 39	0.12 45	0.12 38	0.14 58

YMNet	0.13 56	0.11 72	0.08 57	0.10 74	0.10 89	0.12 106	0.17 174	0.11 37	0.10 67	0.10 32	0.08 38	0.16 70	0.12 121	0.09 93	0.66 230	0.16 66	0.12 35	0.12 49	0.14 41	0.08 37	0.11 28	0.11 37	0.07 75	0.07 43	0.15 76	0.11 38	0.15 48	0.13 47

RAFT+CT+SA	0.12 49	0.10 52	0.09 74	0.08 53	0.06 33	0.07 37	0.06 63	0.19 85	0.09 53	0.16 50	0.08 38	0.18 82	0.16 168	0.05 35	0.17 48	0.17 76	0.12 35	0.10 35	0.17 56	0.09 46	0.17 53	0.23 109	0.04 24	0.08 60	0.15 76	0.14 63	0.18 72	0.17 74

AFF-stereo	0.10 34	0.10 52	0.08 57	0.07 37	0.06 33	0.08 56	0.04 29	0.17 67	0.08 39	0.21 79	0.08 38	0.13 46	0.05 28	0.03 19	0.14 32	0.14 43	0.12 35	0.09 26	0.20 75	0.07 25	0.14 39	0.11 37	0.04 24	0.06 33	0.13 53	0.12 45	0.18 72	0.11 39

MMNet	0.10 34	0.09 39	0.07 39	0.10 74	0.08 58	0.09 71	0.06 63	0.10 31	0.08 39	0.08 27	0.09 51	0.12 41	0.06 37	0.08 68	0.22 102	0.11 23	0.12 35	0.11 43	0.12 31	0.09 46	0.11 28	0.08 23	0.06 59	0.08 60	0.10 30	0.11 38	0.13 42	0.12 43

DFGA-Net	0.09 30	0.09 39	0.05 22	0.07 37	0.05 23	0.06 28	0.05 45	0.11 37	0.06 25	0.12 43	0.07 29	0.13 46	0.05 28	0.04 29	0.14 32	0.12 34	0.13 39	0.10 35	0.13 37	0.07 25	0.11 28	0.08 23	0.05 43	0.07 43	0.10 30	0.09 27	0.14 45	0.11 39

AASNet	0.10 34	0.10 52	0.07 39	0.10 74	0.10 89	0.11 92	0.08 98	0.11 37	0.06 25	0.10 32	0.11 76	0.10 31	0.06 37	0.07 59	0.14 32	0.11 23	0.13 39	0.11 43	0.11 27	0.09 46	0.11 28	0.12 43	0.06 59	0.08 60	0.11 39	0.10 35	0.10 27	0.08 27

iRaftStereo_RVC	0.08 27	0.07 24	0.06 29	0.05 21	0.05 23	0.05 21	0.03 15	0.10 31	0.05 17	0.10 32	0.09 51	0.10 31	0.05 28	0.04 29	0.11 17	0.11 23	0.13 39	0.10 35	0.12 31	0.07 25	0.15 43	0.11 37	0.04 24	0.05 25	0.10 30	0.09 27	0.11 31	0.08 27

IGEV-Stereo+	0.10 34	0.11 72	0.05 22	0.05 21	0.06 33	0.06 28	0.03 15	0.16 61	0.08 39	0.24 116	0.13 92	0.11 36	0.06 37	0.05 35	0.13 28	0.15 54	0.14 42	0.10 35	0.15 45	0.10 55	0.18 64	0.15 55	0.05 43	0.04 18	0.10 30	0.12 45	0.08 20	0.09 34

RAFT_CTSACE	0.11 43	0.09 39	0.07 39	0.05 21	0.06 33	0.08 56	0.06 63	0.12 41	0.07 34	0.18 64	0.06 19	0.14 53	0.12 121	0.05 35	0.13 28	0.13 37	0.14 42	0.09 26	0.12 31	0.07 25	0.16 45	0.18 77	0.04 24	0.07 43	0.14 68	0.14 63	0.19 78	0.14 58

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 49	0.11 72	0.09 74	0.08 53	0.07 43	0.08 56	0.05 45	0.21 103	0.09 53	0.23 96	0.09 51	0.18 82	0.06 37	0.05 35	0.16 43	0.14 43	0.14 42	0.09 26	0.21 88	0.08 37	0.17 53	0.13 48	0.05 43	0.08 60	0.17 93	0.13 55	0.20 90	0.14 58

RAFT + AFF	0.14 62	0.07 24	0.05 22	0.08 53	0.05 23	0.07 37	0.04 29	0.11 37	0.08 39	0.14 49	0.07 29	0.15 61	0.04 22	0.03 19	1.54 271	0.11 23	0.14 42	0.07 16	0.14 41	0.06 15	0.14 39	0.08 23	0.03 14	0.05 25	0.10 30	0.07 15	0.07 11	0.07 22

GANet	0.10 34	0.10 52	0.09 74	0.10 74	0.10 89	0.12 106	0.09 113	0.13 46	0.08 39	0.10 32	0.10 62	0.14 53	0.06 37	0.06 50	0.11 17	0.12 34	0.14 42	0.14 74	0.11 27	0.07 25	0.11 28	0.08 23	0.08 101	0.08 60	0.11 39	0.09 27	0.11 31	0.11 39

LGtest1	0.09 30	0.07 24	0.06 29	0.06 31	0.06 33	0.07 37	0.04 29	0.10 31	0.09 53	0.09 29	0.10 62	0.10 31	0.05 28	0.06 50	0.15 38	0.13 37	0.15 47	0.11 43	0.15 45	0.09 46	0.16 45	0.15 55	0.05 43	0.05 25	0.10 30	0.09 27	0.12 38	0.10 36

HUF	0.13 56	0.09 39	0.07 39	0.08 53	0.08 58	0.07 37	0.04 29	0.15 54	0.08 39	0.18 64	0.07 29	0.12 41	0.07 51	0.06 50	0.43 195	0.45 256	0.15 47	0.10 35	0.20 75	0.09 46	0.21 92	0.21 99	0.06 59	0.06 33	0.11 39	0.08 23	0.11 31	0.08 27

MaDis-Stereo	0.10 34	0.07 24	0.07 39	0.04 13	0.04 17	0.04 12	0.04 29	0.09 29	0.07 34	0.11 38	0.07 29	0.13 46	0.06 37	0.03 19	0.14 32	0.14 43	0.15 47	0.12 49	0.15 45	0.07 25	0.16 45	0.13 48	0.03 14	0.06 33	0.14 68	0.20 133	0.16 54	0.19 100

TESTraft	0.13 56	0.11 72	0.08 57	0.07 37	0.07 43	0.07 37	0.07 80	0.15 54	0.11 86	0.16 50	0.10 62	0.14 53	0.16 168	0.05 35	0.24 129	0.17 76	0.15 47	0.12 49	0.18 59	0.10 55	0.18 64	0.22 105	0.04 24	0.08 60	0.17 93	0.17 99	0.23 106	0.19 100

DMCA	0.11 43	0.09 39	0.10 85	0.08 53	0.09 70	0.08 56	0.09 113	0.13 46	0.10 67	0.11 38	0.13 92	0.12 41	0.08 67	0.09 93	0.20 77	0.14 43	0.15 47	0.14 74	0.12 31	0.10 55	0.14 39	0.09 29	0.08 101	0.08 60	0.11 39	0.13 55	0.11 31	0.12 43

plain	0.10 34	0.09 39	0.07 39	0.06 31	0.06 33	0.07 37	0.04 29	0.13 46	0.06 25	0.16 50	0.06 19	0.11 36	0.04 22	0.04 29	0.16 43	0.16 66	0.16 52	0.12 49	0.15 45	0.08 37	0.15 43	0.11 37	0.04 24	0.07 43	0.12 49	0.12 45	0.12 38	0.14 58

MIF-Stereo (partial)	0.10 34	0.09 39	0.08 57	0.07 37	0.06 33	0.07 37	0.04 29	0.12 41	0.09 53	0.12 43	0.07 29	0.09 30	0.07 51	0.05 35	0.18 59	0.15 54	0.16 52	0.13 63	0.14 41	0.08 37	0.16 45	0.10 33	0.04 24	0.08 60	0.13 53	0.11 38	0.16 54	0.13 47

UniTT-Stereo	0.11 43	0.07 24	0.06 29	0.05 21	0.05 23	0.06 28	0.04 29	0.10 31	0.07 34	0.13 46	0.06 19	0.12 41	0.12 121	0.08 68	0.18 59	0.14 43	0.16 52	0.12 49	0.19 68	0.09 46	0.17 53	0.12 43	0.07 75	0.06 33	0.12 49	0.19 123	0.10 27	0.13 47

TestStereo1	0.14 62	0.12 88	0.08 57	0.07 37	0.07 43	0.08 56	0.07 80	0.14 50	0.10 67	0.17 57	0.09 51	0.14 53	0.17 179	0.05 35	0.23 113	0.17 76	0.16 52	0.12 49	0.19 68	0.10 55	0.19 74	0.24 117	0.04 24	0.07 43	0.18 107	0.17 99	0.26 137	0.20 106

SA-5K	0.14 62	0.12 88	0.08 57	0.07 37	0.07 43	0.08 56	0.07 80	0.14 50	0.10 67	0.17 57	0.09 51	0.14 53	0.17 179	0.05 35	0.23 113	0.17 76	0.16 52	0.12 49	0.19 68	0.10 55	0.19 74	0.24 117	0.04 24	0.07 43	0.18 107	0.17 99	0.26 137	0.20 106

raft+_RVC	0.12 49	0.10 52	0.08 57	0.09 65	0.08 58	0.09 71	0.06 63	0.18 76	0.09 53	0.22 86	0.12 82	0.15 61	0.07 51	0.06 50	0.16 43	0.14 43	0.16 52	0.12 49	0.20 75	0.09 46	0.19 74	0.17 71	0.05 43	0.07 43	0.14 68	0.13 55	0.16 54	0.13 47

HCRNet	0.15 71	0.19 196	0.08 57	0.23 200	0.09 70	0.16 144	0.09 113	0.16 61	0.06 25	0.49 276	0.16 117	0.25 138	0.08 67	0.09 93	0.43 195	0.11 23	0.16 52	0.10 35	0.21 88	0.09 46	0.13 36	0.08 23	0.11 153	0.07 43	0.09 25	0.09 27	0.14 45	0.11 39

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 43	0.08 33	0.06 29	0.07 37	0.07 43	0.07 37	0.03 15	0.16 61	0.09 53	0.24 116	0.09 51	0.10 31	0.06 37	0.05 35	0.15 38	0.17 76	0.17 59	0.12 49	0.16 49	0.10 55	0.24 118	0.17 71	0.04 24	0.05 25	0.10 30	0.11 38	0.13 42	0.09 34

MIM_Stereo	0.11 43	0.09 39	0.07 39	0.08 53	0.07 43	0.09 71	0.04 29	0.13 46	0.06 25	0.19 71	0.08 38	0.11 36	0.05 28	0.05 35	0.16 43	0.15 54	0.17 59	0.12 49	0.20 75	0.10 55	0.18 64	0.15 55	0.04 24	0.07 43	0.11 39	0.10 35	0.15 48	0.10 36

LoS_RVC	0.16 86	0.13 107	0.10 85	0.07 37	0.09 70	0.08 56	0.06 63	0.17 67	0.11 86	0.23 96	0.16 117	0.17 75	0.11 108	0.09 93	0.21 89	0.22 157	0.17 59	0.16 118	0.24 111	0.12 75	0.33 153	0.31 156	0.08 101	0.09 83	0.20 125	0.15 78	0.16 54	0.20 106

tt_ll	0.16 86	0.13 107	0.10 85	0.07 37	0.09 70	0.08 56	0.06 63	0.17 67	0.11 86	0.23 96	0.16 117	0.17 75	0.11 108	0.09 93	0.21 89	0.22 157	0.17 59	0.16 118	0.24 111	0.12 75	0.33 153	0.31 156	0.08 101	0.09 83	0.20 125	0.15 78	0.16 54	0.20 106

CAS	0.14 62	0.11 72	0.08 57	0.09 65	0.08 58	0.08 56	0.05 45	0.17 67	0.10 67	0.17 57	0.16 117	0.15 61	0.10 84	0.10 111	0.20 77	0.18 98	0.17 59	0.14 74	0.19 68	0.11 67	0.22 102	0.23 109	0.07 75	0.08 60	0.17 93	0.16 91	0.17 68	0.23 132

anonymousdsp2	0.13 56	0.12 88	0.09 74	0.09 65	0.08 58	0.10 76	0.07 80	0.18 76	0.08 39	0.20 75	0.16 117	0.15 61	0.07 51	0.07 59	0.15 38	0.15 54	0.17 59	0.12 49	0.23 103	0.11 67	0.19 74	0.21 99	0.07 75	0.08 60	0.13 53	0.11 38	0.18 72	0.12 43

UPFNet	0.13 56	0.11 72	0.12 128	0.12 105	0.11 103	0.13 117	0.10 123	0.15 54	0.12 111	0.17 57	0.13 92	0.15 61	0.09 76	0.11 123	0.23 113	0.15 54	0.17 59	0.15 98	0.16 49	0.11 67	0.13 36	0.11 37	0.09 115	0.09 83	0.13 53	0.13 55	0.19 78	0.13 47

AF-Net	0.20 136	0.18 183	0.17 185	0.18 167	0.22 206	0.20 176	0.21 196	0.24 139	0.21 192	0.19 71	0.25 179	0.26 150	0.16 168	0.14 175	0.33 173	0.20 132	0.17 59	0.17 129	0.22 97	0.15 131	0.17 53	0.21 99	0.16 197	0.14 170	0.19 114	0.19 123	0.29 166	0.22 123

Nwc_Net	0.20 136	0.18 183	0.17 185	0.18 167	0.22 206	0.20 176	0.21 196	0.24 139	0.21 192	0.19 71	0.25 179	0.26 150	0.16 168	0.14 175	0.33 173	0.20 132	0.17 59	0.17 129	0.22 97	0.15 131	0.17 53	0.21 99	0.16 197	0.14 170	0.19 114	0.19 123	0.29 166	0.22 123

HITNet	0.14 62	0.11 72	0.10 85	0.11 92	0.10 89	0.10 76	0.07 80	0.18 76	0.11 86	0.24 116	0.13 92	0.18 82	0.10 84	0.09 93	0.20 77	0.14 43	0.17 59	0.14 74	0.16 49	0.10 55	0.20 83	0.22 105	0.08 101	0.09 83	0.15 76	0.14 63	0.24 117	0.18 81
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
PWCDC_ROB	0.23 162	0.10 52	0.13 140	0.10 74	0.17 175	0.11 92	0.15 167	0.12 41	0.38 246	0.11 38	0.25 179	0.14 53	0.77 262	0.28 240	0.88 244	0.21 143	0.17 59	0.18 159	0.17 56	0.17 154	0.20 83	0.39 188	0.20 214	0.17 199	0.11 39	0.20 133	0.15 48	0.24 146

SGD-Stereo	0.13 56	0.07 24	0.05 22	0.06 31	0.06 33	0.08 56	0.03 15	0.08 28	0.08 39	0.10 32	0.06 19	0.13 46	0.06 37	0.04 29	0.93 251	0.17 76	0.18 70	0.10 35	0.16 49	0.08 37	0.18 64	0.11 37	0.06 59	0.06 33	0.10 30	0.11 38	0.16 54	0.13 47

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 49	0.09 39	0.06 29	0.06 31	0.07 43	0.06 28	0.04 29	0.17 67	0.08 39	0.24 116	0.08 38	0.14 53	0.06 37	0.06 50	0.17 48	0.14 43	0.18 70	0.13 63	0.18 59	0.10 55	0.23 114	0.23 109	0.06 59	0.06 33	0.10 30	0.13 55	0.14 45	0.16 69

LL-Strereo2	0.12 49	0.08 33	0.07 39	0.07 37	0.07 43	0.06 28	0.04 29	0.15 54	0.10 67	0.22 86	0.10 62	0.13 46	0.07 51	0.07 59	0.15 38	0.15 54	0.18 70	0.11 43	0.20 75	0.10 55	0.20 83	0.28 143	0.05 43	0.07 43	0.12 49	0.13 55	0.15 48	0.10 36

IER	0.15 71	0.11 72	0.10 85	0.12 105	0.10 89	0.12 106	0.08 98	0.17 67	0.10 67	0.18 64	0.17 128	0.20 96	0.10 84	0.11 123	0.47 205	0.15 54	0.18 70	0.14 74	0.16 49	0.11 67	0.16 45	0.12 43	0.09 115	0.09 83	0.14 68	0.16 91	0.19 78	0.18 81

SA	0.15 71	0.13 107	0.09 74	0.09 65	0.08 58	0.11 92	0.06 63	0.21 103	0.10 67	0.23 96	0.09 51	0.23 123	0.07 51	0.07 59	0.19 63	0.18 98	0.18 70	0.15 98	0.24 111	0.12 75	0.20 83	0.26 129	0.05 43	0.09 83	0.20 125	0.20 133	0.27 152	0.23 132

test_4	0.14 62	0.09 39	0.10 85	0.07 37	0.07 43	0.05 21	0.05 45	0.17 67	0.11 86	0.24 116	0.08 38	0.15 61	0.08 67	0.07 59	0.19 63	0.18 98	0.18 70	0.12 49	0.17 56	0.11 67	0.23 114	0.27 135	0.04 24	0.09 83	0.14 68	0.20 133	0.26 137	0.23 132

RALAANet	0.14 62	0.13 107	0.11 109	0.10 74	0.10 89	0.11 92	0.07 80	0.17 67	0.10 67	0.16 50	0.15 107	0.15 61	0.09 76	0.06 50	0.19 63	0.16 66	0.18 70	0.17 129	0.26 125	0.14 116	0.24 118	0.23 109	0.07 75	0.09 83	0.16 81	0.15 78	0.20 90	0.16 69

ARAFT	0.12 49	0.09 39	0.07 39	0.09 65	0.07 43	0.08 56	0.04 29	0.14 50	0.08 39	0.21 79	0.10 62	0.17 75	0.05 28	0.05 35	0.18 59	0.14 43	0.18 70	0.15 98	0.20 75	0.08 37	0.20 83	0.18 77	0.05 43	0.06 33	0.14 68	0.11 38	0.18 72	0.13 47

DMCA-RVC	0.16 86	0.12 88	0.15 160	0.12 105	0.13 130	0.11 92	0.13 152	0.17 67	0.16 169	0.18 64	0.21 157	0.20 96	0.10 84	0.10 111	0.36 182	0.17 76	0.18 70	0.17 129	0.16 49	0.14 116	0.18 64	0.15 55	0.10 135	0.12 143	0.14 68	0.13 55	0.18 72	0.18 81

DeepPrunerF	0.29 196	0.16 156	0.14 148	0.23 200	0.44 261	0.17 155	0.21 196	0.20 87	0.26 219	0.16 50	0.22 165	0.15 61	0.12 121	0.12 146	0.97 254	0.21 143	0.18 70	0.17 129	0.26 125	0.16 146	0.21 92	0.17 71	0.12 169	0.12 143	1.97 307	0.25 174	0.22 102	0.20 106

PA-Net	0.25 177	0.28 235	0.29 245	0.18 167	0.26 229	0.21 186	0.25 216	0.26 170	0.25 213	0.22 86	0.19 138	0.22 119	0.24 216	0.28 240	0.40 190	0.24 175	0.18 70	0.22 199	0.20 75	0.22 189	0.19 74	0.32 160	0.17 201	0.20 211	0.24 171	0.38 236	0.23 106	0.55 227
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PS-NSSS	0.23 162	0.26 231	0.20 204	0.31 229	0.22 206	0.25 210	0.21 196	0.27 185	0.15 156	0.28 166	0.21 157	0.53 234	0.14 155	0.16 193	0.28 152	0.15 54	0.18 70	0.17 129	0.35 171	0.14 116	0.17 53	0.13 48	0.22 224	0.16 189	0.22 142	0.25 174	0.28 162	0.27 165

MGS-Stereo	0.15 71	0.12 88	0.08 57	0.07 37	0.07 43	0.07 37	0.05 45	0.16 61	0.07 34	0.13 46	0.10 62	0.13 46	0.06 37	0.08 68	0.98 256	0.13 37	0.19 82	0.15 98	0.18 59	0.12 75	0.19 74	0.16 64	0.07 75	0.08 60	0.13 53	0.12 45	0.17 68	0.15 64

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 71	0.11 72	0.10 85	0.11 92	0.08 58	0.09 71	0.05 45	0.18 76	0.17 178	0.23 96	0.18 131	0.18 82	0.10 84	0.09 93	0.19 63	0.17 76	0.19 82	0.15 98	0.18 59	0.12 75	0.19 74	0.26 129	0.07 75	0.09 83	0.16 81	0.22 151	0.16 54	0.21 114

FINET	0.16 86	0.15 147	0.15 160	0.16 151	0.12 117	0.13 117	0.14 159	0.18 76	0.15 156	0.17 57	0.15 107	0.18 82	0.12 121	0.11 123	0.23 113	0.18 98	0.19 82	0.14 74	0.23 103	0.12 75	0.18 64	0.14 52	0.12 169	0.12 143	0.16 81	0.16 91	0.18 72	0.16 69

DSFCA	0.16 86	0.18 183	0.14 148	0.14 126	0.13 130	0.16 144	0.15 167	0.16 61	0.13 131	0.16 50	0.19 138	0.18 82	0.10 84	0.08 68	0.22 102	0.18 98	0.19 82	0.17 129	0.21 88	0.14 116	0.19 74	0.19 91	0.11 153	0.12 143	0.17 93	0.18 115	0.19 78	0.19 100

STTStereo	0.19 127	0.19 196	0.21 213	0.18 167	0.20 193	0.17 155	0.25 216	0.18 76	0.19 186	0.20 75	0.19 138	0.24 130	0.14 155	0.17 202	0.32 169	0.17 76	0.19 82	0.19 170	0.19 68	0.14 116	0.18 64	0.17 71	0.11 153	0.12 143	0.19 114	0.20 133	0.20 90	0.26 162

RASNet	0.15 71	0.14 127	0.14 148	0.13 114	0.11 103	0.12 106	0.10 123	0.24 139	0.12 111	0.22 86	0.14 99	0.18 82	0.12 121	0.09 93	0.16 43	0.18 98	0.19 82	0.13 63	0.16 49	0.10 55	0.22 102	0.16 64	0.07 75	0.14 170	0.16 81	0.16 91	0.26 137	0.22 123

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 110	0.18 183	0.18 192	0.17 160	0.21 199	0.16 144	0.26 224	0.19 85	0.24 209	0.22 86	0.20 148	0.26 150	0.12 121	0.19 213	0.24 129	0.16 66	0.19 82	0.16 118	0.19 68	0.13 92	0.16 45	0.17 71	0.11 153	0.11 125	0.17 93	0.22 151	0.19 78	0.21 114
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.17 100	0.16 156	0.16 172	0.14 126	0.12 117	0.13 117	0.11 132	0.15 54	0.12 111	0.16 50	0.16 117	0.12 41	0.10 84	0.09 93	0.19 63	0.20 132	0.19 82	0.23 213	0.18 59	0.15 131	0.22 102	0.23 109	0.07 75	0.11 125	0.21 135	0.24 163	0.39 211	0.23 132

DN-CSS_ROB	0.18 110	0.14 127	0.16 172	0.14 126	0.14 146	0.11 92	0.09 113	0.25 156	0.13 131	0.27 151	0.26 188	0.25 138	0.17 179	0.09 93	0.19 63	0.16 66	0.19 82	0.15 98	0.41 182	0.13 92	0.24 118	0.18 77	0.10 135	0.14 170	0.17 93	0.15 78	0.22 102	0.18 81

coex_refinement	0.17 100	0.15 147	0.11 109	0.12 105	0.12 117	0.13 117	0.08 98	0.21 103	0.16 169	0.22 86	0.18 131	0.17 75	0.10 84	0.10 111	0.44 199	0.19 116	0.20 91	0.15 98	0.23 103	0.11 67	0.17 53	0.15 55	0.09 115	0.10 111	0.18 107	0.17 99	0.20 90	0.22 123

G2L-Stereo	0.16 86	0.14 127	0.11 109	0.12 105	0.13 130	0.12 106	0.09 113	0.20 87	0.11 86	0.24 116	0.16 117	0.19 90	0.16 168	0.11 123	0.29 155	0.16 66	0.20 91	0.15 98	0.18 59	0.12 75	0.20 83	0.16 64	0.11 153	0.10 111	0.18 107	0.19 123	0.23 106	0.17 74

CASnet	0.15 71	0.12 88	0.08 57	0.10 74	0.11 103	0.14 124	0.06 63	0.23 123	0.12 111	0.28 166	0.15 107	0.23 123	0.10 84	0.09 93	0.19 63	0.15 54	0.20 91	0.11 43	0.26 125	0.11 67	0.34 160	0.19 91	0.07 75	0.08 60	0.16 81	0.12 45	0.20 90	0.17 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.14 62	0.10 52	0.09 74	0.10 74	0.08 58	0.08 56	0.05 45	0.21 103	0.12 111	0.26 141	0.12 82	0.20 96	0.08 67	0.07 59	0.19 63	0.18 98	0.20 91	0.15 98	0.22 97	0.12 75	0.27 136	0.29 148	0.05 43	0.08 60	0.14 68	0.14 63	0.19 78	0.13 47

iinet-f	0.17 100	0.14 127	0.10 85	0.12 105	0.09 70	0.14 124	0.09 113	0.15 54	0.10 67	0.23 96	0.25 179	0.18 82	0.15 161	0.08 68	0.33 173	0.19 116	0.20 91	0.13 63	0.36 175	0.16 146	0.20 83	0.21 99	0.08 101	0.09 83	0.17 93	0.14 63	0.25 128	0.17 74

rafts_anoy	0.14 62	0.14 127	0.11 109	0.11 92	0.11 103	0.10 76	0.07 80	0.21 103	0.08 39	0.21 79	0.15 107	0.17 75	0.07 51	0.06 50	0.20 77	0.17 76	0.20 91	0.17 129	0.22 97	0.12 75	0.21 92	0.18 77	0.06 59	0.09 83	0.16 81	0.15 78	0.15 48	0.17 74

CFNet_pseudo	0.20 136	0.16 156	0.16 172	0.19 177	0.16 166	0.16 144	0.13 152	0.24 139	0.14 146	0.28 166	0.21 157	0.22 119	0.19 198	0.12 146	0.63 225	0.17 76	0.20 91	0.17 129	0.30 154	0.12 75	0.21 92	0.17 71	0.12 169	0.12 143	0.20 125	0.20 133	0.25 128	0.26 162

ADLNet	0.21 147	0.17 168	0.12 128	0.16 151	0.14 146	0.18 160	0.15 167	0.20 87	0.11 86	0.17 57	0.15 107	0.33 202	0.13 139	0.31 250	1.12 261	0.15 54	0.20 91	0.14 74	0.18 59	0.13 92	0.16 45	0.18 77	0.15 192	0.09 83	0.17 93	0.18 115	0.19 78	0.17 74

UNet	0.15 71	0.13 107	0.13 140	0.14 126	0.12 117	0.14 124	0.10 123	0.20 87	0.12 111	0.21 79	0.15 107	0.17 75	0.12 121	0.13 164	0.21 89	0.15 54	0.20 91	0.17 129	0.18 59	0.13 92	0.17 53	0.14 52	0.10 135	0.12 143	0.15 76	0.17 99	0.20 90	0.17 74

FADNet-RVC-Resample	0.20 136	0.16 156	0.18 192	0.17 160	0.16 166	0.16 144	0.14 159	0.24 139	0.17 178	0.26 141	0.19 138	0.26 150	0.16 168	0.16 193	0.30 165	0.17 76	0.20 91	0.22 199	0.26 125	0.24 204	0.22 102	0.29 148	0.13 176	0.20 211	0.22 142	0.21 143	0.19 78	0.22 123

RP	0.22 152	0.20 201	0.23 223	0.22 191	0.20 193	0.21 186	0.22 202	0.24 139	0.22 199	0.17 57	0.25 179	0.24 130	0.19 198	0.15 187	0.50 213	0.17 76	0.20 91	0.16 118	0.22 97	0.16 146	0.17 53	0.25 123	0.13 176	0.16 189	0.22 142	0.21 143	0.30 173	0.25 153

ADCP+	0.31 205	0.17 168	0.17 185	0.15 141	0.14 146	0.17 155	0.19 186	0.21 103	0.33 239	0.26 141	0.26 188	0.37 212	0.12 121	0.13 164	1.87 287	0.18 98	0.20 91	0.17 129	0.33 159	0.18 160	0.22 102	0.22 105	0.12 169	0.11 125	0.23 159	0.69 274	0.33 188	0.99 269

CFNet	0.16 86	0.15 147	0.12 128	0.18 167	0.15 161	0.14 124	0.11 132	0.23 123	0.12 111	0.21 79	0.16 117	0.29 177	0.14 155	0.11 123	0.21 89	0.13 37	0.20 91	0.16 118	0.18 59	0.12 75	0.17 53	0.13 48	0.08 101	0.12 143	0.20 125	0.17 99	0.22 102	0.21 114

iResNetv2_ROB	0.20 136	0.14 127	0.11 109	0.17 160	0.13 130	0.17 155	0.11 132	0.26 170	0.12 111	0.26 141	0.20 148	0.27 160	0.19 198	0.10 111	0.42 193	0.16 66	0.20 91	0.15 98	0.35 171	0.15 131	0.33 153	0.18 77	0.12 169	0.14 170	0.20 125	0.17 99	0.30 173	0.19 100

DISCO	0.16 86	0.15 147	0.11 109	0.14 126	0.13 130	0.16 144	0.14 159	0.15 54	0.13 131	0.21 79	0.17 128	0.16 70	0.10 84	0.10 111	0.25 141	0.16 66	0.20 91	0.15 98	0.23 103	0.14 116	0.17 53	0.18 77	0.09 115	0.11 125	0.17 93	0.16 91	0.21 96	0.16 69

NaN_ROB	0.30 202	0.25 228	0.25 236	0.25 212	0.30 237	0.21 186	0.20 190	0.34 227	0.39 248	0.30 185	0.28 201	0.65 245	0.22 211	0.17 202	0.70 231	0.20 132	0.20 91	0.20 182	0.28 140	0.26 220	0.22 102	0.23 109	0.14 186	0.26 238	0.34 234	0.41 241	0.39 211	0.55 227

raft_robust	0.18 110	0.13 107	0.10 85	0.14 126	0.09 70	0.11 92	0.08 98	0.25 156	0.12 111	0.30 185	0.10 62	0.24 130	0.14 155	0.10 111	0.24 129	0.21 143	0.21 107	0.17 129	0.34 164	0.14 116	0.27 136	0.31 156	0.06 59	0.10 111	0.22 142	0.21 143	0.24 117	0.21 114

Sa-1000	0.17 100	0.13 107	0.09 74	0.09 65	0.09 70	0.11 92	0.05 45	0.22 112	0.11 86	0.24 116	0.11 76	0.24 130	0.09 76	0.10 111	0.22 102	0.18 98	0.21 107	0.17 129	0.28 140	0.12 75	0.25 123	0.33 163	0.06 59	0.09 83	0.24 171	0.20 133	0.26 137	0.22 123

CIPLG	0.15 71	0.11 72	0.08 57	0.10 74	0.09 70	0.11 92	0.08 98	0.23 123	0.09 53	0.23 96	0.14 99	0.20 96	0.10 84	0.12 146	0.23 113	0.17 76	0.21 107	0.14 74	0.21 88	0.13 92	0.22 102	0.28 143	0.06 59	0.09 83	0.16 81	0.12 45	0.21 96	0.13 47

UDGNet	0.23 162	0.19 196	0.14 148	0.36 241	0.30 237	0.32 235	0.29 231	0.22 112	0.15 156	0.21 79	0.20 148	0.21 109	0.08 67	0.52 268	0.20 77	0.17 76	0.21 107	0.17 129	0.25 123	0.14 116	0.26 128	0.30 151	0.30 252	0.10 111	0.24 171	0.20 133	0.22 102	0.20 106

IPLG	0.22 152	0.12 88	0.11 109	0.10 74	0.10 89	0.10 76	0.07 80	0.22 112	0.09 53	0.24 116	0.15 107	0.21 109	0.09 76	0.11 123	1.93 289	0.18 98	0.21 107	0.16 118	0.24 111	0.14 116	0.20 83	0.32 160	0.06 59	0.10 111	0.18 107	0.18 115	0.24 117	0.14 58

IPLGR_C	0.15 71	0.11 72	0.08 57	0.10 74	0.09 70	0.11 92	0.08 98	0.23 123	0.09 53	0.23 96	0.14 99	0.20 96	0.10 84	0.12 146	0.21 89	0.17 76	0.21 107	0.14 74	0.21 88	0.13 92	0.22 102	0.28 143	0.06 59	0.09 83	0.16 81	0.12 45	0.21 96	0.14 58

GMOStereo	0.16 86	0.12 88	0.10 85	0.10 74	0.08 58	0.10 76	0.07 80	0.23 123	0.12 111	0.28 166	0.10 62	0.21 109	0.13 139	0.08 68	0.20 77	0.18 98	0.21 107	0.14 74	0.23 103	0.13 92	0.26 128	0.36 174	0.05 43	0.08 60	0.22 142	0.19 123	0.24 117	0.18 81

error version	0.16 86	0.12 88	0.10 85	0.10 74	0.08 58	0.10 76	0.07 80	0.23 123	0.12 111	0.28 166	0.10 62	0.21 109	0.13 139	0.08 68	0.20 77	0.18 98	0.21 107	0.14 74	0.23 103	0.13 92	0.26 128	0.36 174	0.05 43	0.08 60	0.22 142	0.19 123	0.24 117	0.18 81

test-v	0.16 86	0.12 88	0.10 85	0.10 74	0.08 58	0.10 76	0.07 80	0.23 123	0.12 111	0.28 166	0.10 62	0.21 109	0.13 139	0.08 68	0.20 77	0.18 98	0.21 107	0.14 74	0.23 103	0.13 92	0.26 128	0.36 174	0.05 43	0.08 60	0.22 142	0.19 123	0.24 117	0.18 81

ACRE	0.15 71	0.11 72	0.08 57	0.10 74	0.09 70	0.11 92	0.08 98	0.23 123	0.09 53	0.23 96	0.15 107	0.20 96	0.10 84	0.12 146	0.21 89	0.17 76	0.21 107	0.14 74	0.21 88	0.13 92	0.22 102	0.27 135	0.06 59	0.09 83	0.16 81	0.12 45	0.21 96	0.13 47

test-2	0.16 86	0.12 88	0.10 85	0.10 74	0.08 58	0.10 76	0.07 80	0.23 123	0.12 111	0.28 166	0.10 62	0.21 109	0.13 139	0.08 68	0.20 77	0.18 98	0.21 107	0.14 74	0.23 103	0.13 92	0.26 128	0.36 174	0.05 43	0.08 60	0.22 142	0.19 123	0.24 117	0.18 81

raftrobust	0.15 71	0.12 88	0.11 109	0.11 92	0.10 89	0.08 56	0.06 63	0.22 112	0.09 53	0.27 151	0.13 92	0.19 90	0.08 67	0.08 68	0.21 89	0.18 98	0.21 107	0.15 98	0.28 140	0.13 92	0.25 123	0.23 109	0.08 101	0.08 60	0.19 114	0.17 99	0.17 68	0.16 69

GMStereo	0.16 86	0.16 156	0.09 74	0.14 126	0.13 130	0.15 137	0.11 132	0.22 112	0.12 111	0.19 71	0.15 107	0.25 138	0.13 139	0.09 93	0.17 48	0.14 43	0.21 107	0.13 63	0.26 125	0.15 131	0.20 83	0.12 43	0.09 115	0.11 125	0.18 107	0.15 78	0.23 106	0.15 64
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.15 71	0.14 127	0.12 128	0.13 114	0.13 130	0.13 117	0.08 98	0.18 76	0.11 86	0.22 86	0.22 165	0.14 53	0.09 76	0.11 123	0.24 129	0.17 76	0.21 107	0.17 129	0.20 75	0.14 116	0.18 64	0.16 64	0.10 135	0.11 125	0.17 93	0.16 91	0.17 68	0.15 64

FADNet	0.23 162	0.19 196	0.14 148	0.23 200	0.15 161	0.21 186	0.22 202	0.27 185	0.17 178	0.27 151	0.27 195	0.26 150	0.18 192	0.15 187	0.34 179	0.21 143	0.21 107	0.20 182	0.41 182	0.25 211	0.26 128	0.27 135	0.14 186	0.15 183	0.27 196	0.27 194	0.24 117	0.27 165

UCFNet_RVC	0.21 147	0.25 228	0.16 172	0.21 187	0.19 188	0.20 176	0.14 159	0.23 123	0.16 169	0.26 141	0.19 138	0.34 205	0.17 179	0.13 164	0.23 113	0.19 116	0.21 107	0.18 159	0.31 155	0.16 146	0.26 128	0.19 91	0.17 201	0.14 170	0.26 183	0.21 143	0.23 106	0.29 175

DLCB_ROB	0.19 127	0.17 168	0.16 172	0.14 126	0.15 161	0.14 124	0.13 152	0.20 87	0.16 169	0.23 96	0.23 173	0.25 138	0.18 192	0.15 187	0.20 77	0.16 66	0.21 107	0.18 159	0.19 68	0.15 131	0.24 118	0.20 96	0.13 176	0.15 183	0.36 239	0.24 163	0.24 117	0.20 106

MyStereo04	0.22 152	0.18 183	0.17 185	0.14 126	0.14 146	0.13 117	0.10 123	0.28 195	0.21 192	0.31 192	0.20 148	0.29 177	0.13 139	0.08 68	0.27 150	0.22 157	0.22 124	0.18 159	0.54 222	0.21 181	0.34 160	0.26 129	0.11 153	0.16 189	0.27 196	0.23 158	0.30 173	0.22 123

IPLGR	0.26 184	0.16 156	0.13 140	0.15 141	0.15 161	0.12 106	0.09 113	0.24 139	0.13 131	0.28 166	0.25 179	0.23 123	0.12 121	0.11 123	1.91 288	0.20 132	0.22 124	0.18 159	0.34 164	0.20 170	0.25 123	0.33 163	0.07 75	0.12 143	0.23 159	0.23 158	0.28 162	0.21 114

RALCasStereoNet	0.15 71	0.14 127	0.10 85	0.13 114	0.11 103	0.10 76	0.07 80	0.20 87	0.08 39	0.23 96	0.13 92	0.19 90	0.08 67	0.07 59	0.20 77	0.18 98	0.22 124	0.17 129	0.20 75	0.12 75	0.22 102	0.21 99	0.07 75	0.09 83	0.18 107	0.15 78	0.15 48	0.15 64

BEATNet_4x	0.19 127	0.14 127	0.12 128	0.13 114	0.13 130	0.12 106	0.10 123	0.20 87	0.14 146	0.27 151	0.14 99	0.21 109	0.13 139	0.11 123	0.32 169	0.20 132	0.22 124	0.22 199	0.20 75	0.12 75	0.31 146	0.41 195	0.10 135	0.12 143	0.17 93	0.16 91	0.26 137	0.23 132

NCC-stereo	0.25 177	0.22 207	0.21 213	0.22 191	0.23 212	0.23 199	0.25 216	0.26 170	0.28 226	0.18 64	0.27 195	0.28 168	0.26 223	0.17 202	0.48 208	0.22 157	0.22 124	0.24 216	0.27 133	0.20 170	0.21 92	0.27 135	0.20 214	0.16 189	0.26 183	0.29 206	0.33 188	0.29 175

stereogan	0.24 169	0.22 207	0.21 213	0.23 200	0.25 223	0.25 210	0.22 202	0.26 170	0.23 204	0.20 75	0.22 165	0.30 189	0.23 212	0.17 202	0.31 166	0.20 132	0.22 124	0.19 170	0.28 140	0.19 163	0.21 92	0.39 188	0.17 201	0.17 199	0.21 135	0.22 151	0.36 197	0.27 165

Abc-Net	0.25 177	0.22 207	0.21 213	0.22 191	0.23 212	0.23 199	0.25 216	0.26 170	0.28 226	0.18 64	0.27 195	0.28 168	0.26 223	0.17 202	0.48 208	0.22 157	0.22 124	0.24 216	0.27 133	0.20 170	0.21 92	0.27 135	0.20 214	0.16 189	0.26 183	0.29 206	0.33 188	0.29 175
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iResNet_ROB	0.17 100	0.14 127	0.12 128	0.15 141	0.11 103	0.15 137	0.11 132	0.25 156	0.12 111	0.25 129	0.16 117	0.19 90	0.21 205	0.09 93	0.25 141	0.16 66	0.22 124	0.16 118	0.29 150	0.12 75	0.23 114	0.16 64	0.09 115	0.12 143	0.20 125	0.17 99	0.26 137	0.21 114

MIPNet	0.21 147	0.14 127	0.11 109	0.11 92	0.12 117	0.12 106	0.08 98	0.24 139	0.10 67	0.27 151	0.24 177	0.22 119	0.14 155	0.11 123	0.94 252	0.20 132	0.23 132	0.17 129	0.31 155	0.20 170	0.21 92	0.35 173	0.07 75	0.11 125	0.23 159	0.23 158	0.27 152	0.21 114

test-3	0.18 110	0.11 72	0.09 74	0.11 92	0.12 117	0.10 76	0.07 80	0.25 156	0.10 67	0.27 151	0.11 76	0.29 177	0.11 108	0.08 68	0.23 113	0.19 116	0.23 132	0.15 98	0.47 196	0.15 131	0.33 153	0.46 210	0.06 59	0.09 83	0.16 81	0.14 63	0.25 128	0.23 132

test_1	0.18 110	0.11 72	0.09 74	0.11 92	0.12 117	0.10 76	0.07 80	0.25 156	0.10 67	0.27 151	0.11 76	0.29 177	0.11 108	0.08 68	0.23 113	0.19 116	0.23 132	0.15 98	0.47 196	0.15 131	0.33 153	0.46 210	0.06 59	0.09 83	0.16 81	0.14 63	0.25 128	0.23 132

test_3	0.19 127	0.12 88	0.11 109	0.11 92	0.12 117	0.10 76	0.07 80	0.25 156	0.12 111	0.28 166	0.12 82	0.31 196	0.14 155	0.08 68	0.25 141	0.20 132	0.23 132	0.15 98	0.47 196	0.16 146	0.35 171	0.46 210	0.06 59	0.11 125	0.19 114	0.19 123	0.27 152	0.25 153

AnonymousM	0.19 127	0.09 39	0.07 39	0.09 65	0.07 43	0.08 56	0.05 45	0.20 87	0.09 53	0.23 96	0.14 99	0.16 70	0.07 51	0.09 93	0.23 113	0.23 168	0.23 132	0.14 74	0.20 75	0.15 131	0.32 149	0.26 129	0.07 75	0.08 60	0.11 39	0.17 99	0.54 245	0.97 267

TestStereo	0.17 100	0.17 168	0.14 148	0.15 141	0.11 103	0.15 137	0.11 132	0.25 156	0.13 131	0.30 185	0.15 107	0.25 138	0.11 108	0.08 68	0.19 63	0.14 43	0.23 132	0.13 63	0.27 133	0.13 92	0.27 136	0.15 55	0.09 115	0.14 170	0.21 135	0.15 78	0.21 96	0.19 100

FADNet-RVC	0.21 147	0.17 168	0.15 160	0.21 187	0.16 166	0.16 144	0.18 178	0.26 170	0.13 131	0.25 129	0.21 157	0.28 168	0.16 168	0.14 175	0.32 169	0.21 143	0.23 132	0.17 129	0.34 164	0.21 181	0.21 92	0.25 123	0.14 186	0.16 189	0.25 178	0.23 158	0.21 96	0.24 146

RGC	0.27 190	0.24 222	0.28 243	0.25 212	0.26 229	0.27 215	0.20 190	0.28 195	0.30 236	0.22 86	0.31 209	0.29 177	0.31 227	0.20 218	0.51 216	0.24 175	0.23 132	0.21 192	0.29 150	0.22 189	0.25 123	0.30 151	0.17 201	0.20 211	0.28 203	0.32 220	0.34 192	0.36 192

ADCRef	0.34 215	0.18 183	0.16 172	0.15 141	0.16 166	0.18 160	0.18 178	0.23 123	0.34 241	0.26 141	0.22 165	0.23 123	0.17 179	0.11 123	2.05 295	0.22 157	0.23 132	0.20 182	0.39 178	0.21 181	0.25 123	0.26 129	0.17 201	0.16 189	0.29 209	0.41 241	0.29 166	1.39 283

CC-Net-ROB	0.36 218	0.47 262	0.32 253	0.65 266	0.49 268	0.54 258	0.46 253	0.35 231	0.24 209	0.37 238	0.28 201	0.92 256	0.21 205	0.37 255	0.28 152	0.17 76	0.23 132	0.22 199	0.67 238	0.22 189	0.22 102	0.16 64	0.44 271	0.24 230	0.29 209	0.28 199	0.27 152	0.40 210

CFNet_RVC	0.18 110	0.18 183	0.15 160	0.18 167	0.16 166	0.18 160	0.12 148	0.21 103	0.13 131	0.23 96	0.20 148	0.24 130	0.12 121	0.12 146	0.22 102	0.19 116	0.23 132	0.17 129	0.26 125	0.15 131	0.24 118	0.19 91	0.09 115	0.13 160	0.22 142	0.20 133	0.25 128	0.23 132

castereo++	0.17 100	0.11 72	0.09 74	0.12 105	0.09 70	0.10 76	0.06 63	0.22 112	0.12 111	0.27 151	0.11 76	0.27 160	0.10 84	0.08 68	0.17 48	0.21 143	0.24 143	0.14 74	0.25 123	0.13 92	0.44 207	0.31 156	0.08 101	0.10 111	0.17 93	0.17 99	0.36 197	0.19 100

EGLCR-Stereo	0.20 136	0.12 88	0.10 85	0.11 92	0.11 103	0.13 117	0.06 63	0.23 123	0.11 86	0.27 151	0.09 51	0.24 130	0.09 76	0.09 93	0.18 59	0.21 143	0.24 143	0.16 118	0.29 150	0.12 75	0.36 175	0.46 210	0.07 75	0.09 83	0.15 76	0.25 174	0.93 280	0.25 153

AACVNet	0.19 127	0.17 168	0.14 148	0.19 177	0.19 188	0.19 170	0.13 152	0.23 123	0.15 156	0.25 129	0.23 173	0.20 96	0.13 139	0.13 164	0.21 89	0.18 98	0.24 143	0.18 159	0.24 111	0.17 154	0.22 102	0.20 96	0.14 186	0.15 183	0.22 142	0.21 143	0.25 128	0.25 153

CREStereo++_RVC	0.18 110	0.12 88	0.10 85	0.11 92	0.12 117	0.11 92	0.08 98	0.23 123	0.12 111	0.28 166	0.13 92	0.22 119	0.19 198	0.10 111	0.22 102	0.22 157	0.24 143	0.12 49	0.22 97	0.11 67	0.34 160	0.25 123	0.07 75	0.09 83	0.19 114	0.15 78	0.62 259	0.23 132
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
pcwnet_v2	0.26 184	0.17 168	0.18 192	0.22 191	0.19 188	0.22 195	0.18 178	0.25 156	0.18 184	0.31 192	0.23 173	0.30 189	0.28 225	0.18 211	0.88 244	0.21 143	0.24 143	0.19 170	0.36 175	0.15 131	0.27 136	0.24 117	0.17 201	0.15 183	0.26 183	0.26 188	0.30 173	0.38 202

psm_up	0.20 136	0.17 168	0.19 197	0.20 183	0.16 166	0.20 176	0.13 152	0.25 156	0.23 204	0.23 96	0.18 131	0.21 109	0.20 202	0.15 187	0.23 113	0.18 98	0.24 143	0.18 159	0.28 140	0.16 146	0.21 92	0.16 64	0.12 169	0.20 211	0.24 171	0.24 163	0.26 137	0.25 153

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 233	0.34 246	0.25 236	0.42 249	0.31 239	0.36 243	0.47 256	0.48 259	0.40 249	0.42 260	0.31 209	0.60 241	0.53 251	0.40 261	0.57 219	0.27 198	0.24 143	0.22 199	0.67 238	0.22 189	0.60 249	0.56 249	0.33 260	0.28 242	0.47 258	0.48 254	0.48 231	0.70 243

PMTNet	0.18 110	0.15 147	0.11 109	0.14 126	0.11 103	0.09 71	0.09 113	0.22 112	0.10 67	0.29 182	0.11 76	0.25 138	0.08 67	0.09 93	0.24 129	0.27 198	0.24 143	0.13 63	0.28 140	0.13 92	0.35 171	0.24 117	0.09 115	0.08 60	0.22 142	0.17 99	0.23 106	0.25 153

ADCL	0.37 222	0.23 218	0.19 197	0.20 183	0.18 184	0.23 199	0.23 209	0.26 170	0.53 269	0.32 199	0.29 204	0.29 177	0.17 179	0.15 187	1.60 276	0.21 143	0.24 143	0.22 199	0.34 164	0.22 189	0.32 149	0.28 143	0.17 201	0.17 199	0.52 266	0.53 258	0.47 229	1.56 288

NVstereo2D	0.26 184	0.16 156	0.15 160	0.22 191	0.18 184	0.26 213	0.28 229	0.20 87	0.14 146	0.22 86	0.21 157	0.17 75	0.11 108	0.38 256	1.98 293	0.20 132	0.24 143	0.19 170	0.21 88	0.14 116	0.18 64	0.15 55	0.25 229	0.13 160	0.22 142	0.17 99	0.19 78	0.18 81

DeepPruner_ROB	0.22 152	0.17 168	0.16 172	0.17 160	0.17 175	0.16 144	0.18 178	0.22 112	0.17 178	0.26 141	0.26 188	0.20 96	0.18 192	0.11 123	0.50 213	0.20 132	0.24 143	0.21 192	0.27 133	0.16 146	0.41 195	0.33 163	0.14 186	0.15 183	0.22 142	0.27 194	0.26 137	0.23 132

SGM-Forest	0.38 225	0.24 222	0.18 192	0.35 239	0.25 223	0.27 215	0.20 190	0.30 212	0.23 204	0.32 199	0.23 173	0.37 212	0.43 239	0.24 232	0.82 241	0.33 221	0.24 143	0.21 192	1.61 268	0.19 163	0.38 181	0.43 202	0.27 236	0.21 220	0.34 234	0.28 199	0.57 251	0.86 260
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_Zeroshot	0.23 162	0.17 168	0.08 57	0.22 191	0.21 199	0.29 227	0.17 174	0.25 156	0.11 86	0.42 260	0.19 138	0.43 225	0.09 76	0.11 123	0.19 63	0.25 183	0.25 155	0.16 118	0.28 140	0.14 116	0.41 195	0.39 188	0.07 75	0.09 83	0.20 125	0.18 115	0.27 152	0.49 223

S2M2	0.17 100	0.14 127	0.15 160	0.13 114	0.10 89	0.16 144	0.11 132	0.21 103	0.11 86	0.27 151	0.09 51	0.20 96	0.06 37	0.17 202	0.22 102	0.19 116	0.25 155	0.16 118	0.20 75	0.15 131	0.34 160	0.25 123	0.13 176	0.10 111	0.16 81	0.16 91	0.27 152	0.23 132

Reg-Stereo(zero)	0.24 169	0.13 107	0.14 148	0.13 114	0.11 103	0.14 124	0.11 132	0.32 225	0.15 156	0.34 212	0.56 261	0.30 189	0.12 121	0.16 193	0.19 63	0.31 213	0.25 155	0.15 98	0.42 185	0.17 154	0.34 160	0.49 224	0.10 135	0.11 125	0.20 125	0.24 163	0.38 207	0.37 197

HI	0.24 169	0.13 107	0.14 148	0.13 114	0.11 103	0.14 124	0.11 132	0.32 225	0.15 156	0.34 212	0.56 261	0.30 189	0.12 121	0.16 193	0.19 63	0.31 213	0.25 155	0.15 98	0.42 185	0.17 154	0.34 160	0.49 224	0.10 135	0.11 125	0.20 125	0.24 163	0.38 207	0.37 197

castereo	0.17 100	0.12 88	0.10 85	0.10 74	0.10 89	0.11 92	0.06 63	0.22 112	0.13 131	0.26 141	0.14 99	0.23 123	0.08 67	0.07 59	0.19 63	0.22 157	0.25 155	0.14 74	0.28 140	0.13 92	0.45 209	0.34 169	0.07 75	0.09 83	0.19 114	0.20 133	0.19 78	0.20 106

trnet	0.16 86	0.13 107	0.10 85	0.11 92	0.10 89	0.10 76	0.06 63	0.24 139	0.09 53	0.28 166	0.12 82	0.26 150	0.11 108	0.10 111	0.20 77	0.22 157	0.25 155	0.13 63	0.21 88	0.13 92	0.32 149	0.20 96	0.08 101	0.09 83	0.17 93	0.17 99	0.24 117	0.23 132

CES	0.18 110	0.10 52	0.10 85	0.09 65	0.11 103	0.10 76	0.05 45	0.42 248	0.10 67	0.20 75	0.27 195	0.23 123	0.10 84	0.12 146	0.26 145	0.23 168	0.25 155	0.15 98	0.20 75	0.13 92	0.45 209	0.26 129	0.09 115	0.08 60	0.19 114	0.15 78	0.19 78	0.24 146

SACVNet	0.22 152	0.20 201	0.18 192	0.21 187	0.19 188	0.19 170	0.19 186	0.25 156	0.22 199	0.25 129	0.21 157	0.20 96	0.12 121	0.17 202	0.23 113	0.21 143	0.25 155	0.21 192	0.32 157	0.19 163	0.27 136	0.34 169	0.15 192	0.17 199	0.28 203	0.25 174	0.29 166	0.26 162

TRStereo	0.34 215	0.16 156	0.21 213	0.16 151	0.12 117	0.34 240	0.17 174	0.27 185	0.11 86	0.35 225	0.18 131	0.34 205	0.09 76	0.12 146	0.26 145	0.36 236	0.25 155	0.17 129	0.44 189	0.25 211	0.42 200	0.47 216	0.09 115	0.09 83	0.26 183	2.80 309	0.49 235	0.33 186

ICVP	0.22 152	0.18 183	0.20 204	0.18 167	0.17 175	0.18 160	0.13 152	0.22 112	0.16 169	0.24 116	0.20 148	0.23 123	0.18 192	0.12 146	0.22 102	0.23 168	0.25 155	0.24 216	0.26 125	0.20 170	0.30 144	0.46 210	0.26 231	0.16 189	0.23 159	0.25 174	0.25 128	0.24 146
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 136	0.14 127	0.12 128	0.12 105	0.11 103	0.14 124	0.12 148	0.28 195	0.16 169	0.23 96	0.19 138	0.19 90	0.15 161	0.08 68	0.24 129	0.26 192	0.25 155	0.22 199	0.39 178	0.20 170	0.34 160	0.38 183	0.08 101	0.13 160	0.22 142	0.24 163	0.23 106	0.24 146

CroCo_RVC	0.20 136	0.14 127	0.12 128	0.12 105	0.11 103	0.14 124	0.12 148	0.28 195	0.16 169	0.23 96	0.19 138	0.19 90	0.15 161	0.08 68	0.24 129	0.26 192	0.25 155	0.22 199	0.39 178	0.20 170	0.34 160	0.38 183	0.08 101	0.13 160	0.22 142	0.24 163	0.23 106	0.24 146

HSM-Net_RVC	0.30 202	0.17 168	0.17 185	0.26 215	0.20 193	0.20 176	0.14 159	0.28 195	0.19 186	0.34 212	0.41 236	1.59 282	0.25 219	0.14 175	0.26 145	0.21 143	0.25 155	0.19 170	0.28 140	0.20 170	0.38 181	0.33 163	0.13 176	0.20 211	0.29 209	0.30 213	0.35 195	0.33 186
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	0.24 169	0.16 156	0.15 160	0.24 207	0.18 184	0.21 186	0.15 167	0.30 212	0.16 169	0.31 192	0.31 209	0.32 199	0.25 219	0.11 123	0.24 129	0.24 175	0.25 155	0.17 129	0.53 221	0.15 131	0.33 153	0.33 163	0.14 186	0.17 199	0.23 159	0.23 158	0.27 152	0.25 153

NCCL2	0.26 184	0.23 218	0.22 220	0.19 177	0.20 193	0.18 160	0.16 171	0.26 170	0.22 199	0.29 182	0.22 165	0.27 160	0.17 179	0.15 187	0.60 223	0.24 175	0.25 155	0.22 199	0.27 133	0.22 189	0.31 146	0.34 169	0.18 211	0.21 220	0.33 227	0.33 222	0.36 197	0.35 190

IGEV_Zeroshot_test	0.29 196	0.13 107	0.22 220	0.29 221	0.17 175	0.21 186	0.22 202	0.28 195	0.14 146	0.35 225	0.43 241	0.33 202	0.11 108	0.14 175	0.23 113	0.37 241	0.26 170	0.17 129	0.48 204	0.24 204	0.52 233	0.61 261	0.11 153	0.11 125	0.33 227	0.27 194	0.62 259	0.45 219

HH	0.25 177	0.10 52	0.17 185	0.15 141	0.14 146	0.20 176	0.14 159	0.27 185	0.13 131	0.36 231	0.12 82	0.28 168	0.10 84	0.13 164	0.23 113	0.40 247	0.26 170	0.19 170	0.49 206	0.21 181	0.68 265	0.52 237	0.11 153	0.11 125	0.23 159	0.25 174	0.36 197	0.38 202

HanStereo	0.25 177	0.10 52	0.17 185	0.15 141	0.14 146	0.20 176	0.14 159	0.27 185	0.13 131	0.36 231	0.12 82	0.28 168	0.10 84	0.13 164	0.23 113	0.40 247	0.26 170	0.19 170	0.49 206	0.21 181	0.68 265	0.52 237	0.11 153	0.11 125	0.23 159	0.25 174	0.36 197	0.38 202

LoS	0.22 152	0.15 147	0.11 109	0.13 114	0.14 146	0.12 106	0.08 98	0.60 272	0.11 86	0.37 238	0.38 229	0.36 210	0.13 139	0.11 123	0.23 113	0.25 183	0.26 170	0.15 98	0.26 125	0.15 131	0.42 200	0.33 163	0.09 115	0.09 83	0.25 178	0.19 123	0.25 128	0.28 171
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LMCR-Stereo	0.18 110	0.14 127	0.11 109	0.13 114	0.12 117	0.15 137	0.10 123	0.22 112	0.13 131	0.23 96	0.18 131	0.24 130	0.17 179	0.12 146	0.21 89	0.19 116	0.26 170	0.18 159	0.33 159	0.19 163	0.26 128	0.25 123	0.10 135	0.12 143	0.19 114	0.18 115	0.24 117	0.23 132

s12784h	0.22 152	0.16 156	0.13 140	0.19 177	0.14 146	0.12 106	0.08 98	0.24 139	0.11 86	0.29 182	0.16 117	0.27 160	0.15 161	0.10 111	0.22 102	0.26 192	0.26 170	0.13 63	0.29 150	0.12 75	0.50 230	0.30 151	0.08 101	0.10 111	0.24 171	0.21 143	0.65 264	0.47 222

TANstereo	0.19 127	0.12 88	0.10 85	0.14 126	0.13 130	0.14 124	0.08 98	0.18 76	0.11 86	0.24 116	0.12 82	0.16 70	0.12 121	0.13 164	0.29 155	0.28 201	0.26 170	0.25 226	0.34 164	0.22 189	0.34 160	0.27 135	0.29 250	0.10 111	0.13 53	0.15 78	0.36 197	0.18 81

XX-TBD	0.19 127	0.12 88	0.10 85	0.14 126	0.13 130	0.14 124	0.08 98	0.18 76	0.11 86	0.24 116	0.12 82	0.16 70	0.12 121	0.13 164	0.29 155	0.28 201	0.26 170	0.25 226	0.34 164	0.22 189	0.34 160	0.27 135	0.29 250	0.10 111	0.13 53	0.15 78	0.36 197	0.18 81

EAI-Stereo	0.28 194	0.13 107	0.12 128	0.18 167	0.16 166	0.66 268	0.20 190	0.27 185	0.18 184	0.27 151	0.27 195	0.29 177	0.10 84	0.11 123	0.35 181	0.32 218	0.26 170	0.20 182	0.65 236	0.22 189	0.44 207	0.44 205	0.10 135	0.14 170	0.28 203	0.31 217	0.39 211	0.42 213

CREStereo	0.17 100	0.13 107	0.11 109	0.11 92	0.10 89	0.10 76	0.06 63	0.24 139	0.10 67	0.27 151	0.12 82	0.26 150	0.11 108	0.10 111	0.22 102	0.26 192	0.26 170	0.13 63	0.21 88	0.14 116	0.36 175	0.24 117	0.08 101	0.09 83	0.17 93	0.17 99	0.23 106	0.22 123
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
HSM	0.20 136	0.17 168	0.14 148	0.18 167	0.17 175	0.15 137	0.13 152	0.26 170	0.14 146	0.26 141	0.22 165	0.24 130	0.17 179	0.11 123	0.33 173	0.17 76	0.26 170	0.16 118	0.27 133	0.17 154	0.27 136	0.19 91	0.10 135	0.13 160	0.22 142	0.22 151	0.27 152	0.24 146

RAFT-Test	0.24 169	0.13 107	0.11 109	0.16 151	0.14 146	0.18 160	0.11 132	0.27 185	0.14 146	0.32 199	0.26 188	0.26 150	0.12 121	0.14 175	0.24 129	0.35 228	0.27 181	0.18 159	0.56 225	0.24 204	0.58 245	0.49 224	0.09 115	0.11 125	0.27 196	0.29 206	0.27 152	0.35 190

anonymity	0.53 246	0.11 72	0.19 197	0.16 151	0.14 146	0.16 144	0.10 123	0.29 208	0.13 131	0.34 212	7.32 313	0.30 189	0.13 139	0.12 146	0.21 89	0.37 241	0.27 181	0.17 129	0.44 189	0.23 201	0.43 202	0.54 244	0.11 153	0.12 143	0.34 234	0.43 247	0.71 270	0.44 218

iRaft-Stereo_20w	0.31 205	0.14 127	0.24 231	0.29 221	0.18 184	0.22 195	0.18 178	0.26 170	0.15 156	0.41 258	0.51 254	0.30 189	0.11 108	0.12 146	0.32 169	0.32 218	0.27 181	0.17 129	0.42 185	0.24 204	0.46 215	0.53 241	0.11 153	0.10 111	0.33 227	0.67 273	0.61 257	0.60 231

cross-raft	0.24 169	0.14 127	0.12 128	0.13 114	0.13 130	0.17 155	0.10 123	0.27 185	0.15 156	0.30 185	0.19 138	0.28 168	0.10 84	0.12 146	0.26 145	0.34 223	0.27 181	0.17 129	0.57 228	0.25 211	0.62 253	0.51 233	0.09 115	0.11 125	0.29 209	0.27 194	0.26 137	0.31 182

test-1	0.27 190	0.10 52	0.12 128	0.14 126	0.13 130	0.25 210	0.18 178	0.29 208	0.17 178	0.37 238	0.42 238	0.30 189	0.16 168	0.14 175	0.29 155	0.36 236	0.27 181	0.20 182	0.52 217	0.25 211	0.57 241	0.66 267	0.10 135	0.13 160	0.28 203	0.29 206	0.30 173	0.36 192

XX-Stereo	2.24 299	0.10 52	0.10 85	0.17 160	0.10 89	0.21 186	0.11 132	0.25 156	0.12 111	0.36 231	0.53 257	0.29 177	0.10 84	0.11 123	0.24 129	0.35 228	0.27 181	0.18 159	0.47 196	0.18 160	0.41 195	0.37 180	0.10 135	0.10 111	54.05 322	0.25 174	0.34 192	0.51 225

GES	0.22 152	0.16 156	0.12 128	0.14 126	0.15 161	0.19 170	0.12 148	0.25 156	0.14 146	0.26 141	0.18 131	0.21 109	0.13 139	0.17 202	0.36 182	0.21 143	0.27 181	0.19 170	0.52 217	0.20 170	0.33 153	0.29 148	0.13 176	0.14 170	0.19 114	0.17 99	0.27 152	0.42 213

APVNet	0.21 147	0.18 183	0.14 148	0.17 160	0.20 193	0.20 176	0.17 174	0.24 139	0.15 156	0.18 64	0.21 157	0.21 109	0.11 108	0.17 202	0.34 179	0.24 175	0.27 181	0.21 192	0.34 164	0.21 181	0.23 114	0.28 143	0.11 153	0.17 199	0.21 135	0.18 115	0.29 166	0.22 123

iResNet	0.29 196	0.17 168	0.16 172	0.23 200	0.22 206	0.28 222	0.18 178	0.31 216	0.20 190	0.32 199	0.29 204	0.49 233	0.50 248	0.11 123	0.44 199	0.35 228	0.27 181	0.20 182	0.73 240	0.24 204	0.43 202	0.27 135	0.15 192	0.24 230	0.25 178	0.25 174	0.33 188	0.28 171

MDST_ROB	0.81 267	1.11 283	0.24 231	1.30 279	0.42 257	0.81 274	0.32 239	0.45 253	0.25 213	0.36 231	0.32 212	0.47 229	3.62 303	0.14 175	1.77 284	0.22 157	0.27 181	0.17 129	0.84 250	0.19 163	0.57 241	0.51 233	0.20 214	0.21 220	1.56 301	0.86 286	2.88 309	1.74 293

CSAN	0.39 228	0.37 254	0.34 260	0.33 234	0.32 243	0.27 215	0.25 216	0.36 234	0.64 280	0.43 263	0.43 241	0.73 250	0.44 242	0.20 218	0.63 225	0.25 183	0.27 181	0.26 236	0.41 182	0.43 267	0.38 181	0.34 169	0.22 224	0.33 251	0.40 244	0.47 252	0.48 231	0.55 227

AE-Stereo	0.20 136	0.14 127	0.13 140	0.16 151	0.12 117	0.12 106	0.09 113	0.23 123	0.15 156	0.28 166	0.12 82	0.29 177	0.13 139	0.09 93	0.21 89	0.25 183	0.28 192	0.19 170	0.28 140	0.19 163	0.35 171	0.42 197	0.07 75	0.14 170	0.22 142	0.24 163	0.26 137	0.21 114

MSKI-zero shot	0.26 184	0.13 107	0.10 85	0.14 126	0.14 146	0.15 137	0.11 132	0.28 195	0.13 131	0.30 185	0.35 219	0.28 168	0.11 108	0.12 146	0.29 155	0.37 241	0.28 192	0.17 129	0.58 230	0.26 220	0.57 241	0.55 246	0.09 115	0.11 125	0.25 178	0.41 241	0.32 183	0.42 213

Any-RAFT	0.24 169	0.13 107	0.16 172	0.16 151	0.13 130	0.15 137	0.10 123	0.25 156	0.14 146	0.28 166	0.35 219	0.28 168	0.11 108	0.12 146	0.22 102	0.25 183	0.28 192	0.17 129	0.50 212	0.16 146	0.63 255	0.40 192	0.10 135	0.10 111	0.28 203	0.29 206	0.26 137	0.42 213

dd	0.19 127	0.17 168	0.10 85	0.34 237	0.12 117	0.24 205	0.11 132	0.21 103	0.10 67	0.22 86	0.10 62	0.37 212	0.10 84	0.09 93	0.37 184	0.17 76	0.28 192	0.14 74	0.35 171	0.14 116	0.19 74	0.14 52	0.09 115	0.13 160	0.21 135	0.15 78	0.26 137	0.21 114

GLC_STEREO	0.18 110	0.15 147	0.16 172	0.15 141	0.14 146	0.14 124	0.11 132	0.26 170	0.10 67	0.28 166	0.18 131	0.20 96	0.10 84	0.11 123	0.19 63	0.19 116	0.28 192	0.15 98	0.24 111	0.14 116	0.37 178	0.23 109	0.09 115	0.10 111	0.19 114	0.13 55	0.30 173	0.18 81

GEStereo_RVC	0.24 169	0.19 196	0.15 160	0.18 167	0.17 175	0.19 170	0.18 178	0.26 170	0.17 178	0.27 151	0.20 148	0.27 160	0.16 168	0.12 146	0.27 150	0.26 192	0.28 192	0.24 216	0.47 196	0.21 181	0.32 149	0.50 229	0.11 153	0.17 199	0.24 171	0.21 143	0.26 137	0.32 183

MSMDNet	0.25 177	0.14 127	0.11 109	0.13 114	0.14 146	0.16 144	0.11 132	0.26 170	0.14 146	0.31 192	0.17 128	0.26 150	0.29 226	0.14 175	0.24 129	0.35 228	0.28 192	0.18 159	0.54 222	0.28 230	0.58 245	0.60 257	0.10 135	0.11 125	0.26 183	0.25 174	0.26 137	0.30 179

EKT-Stereo	0.33 212	0.17 168	0.13 140	0.20 183	0.17 175	0.22 195	0.25 216	0.27 185	0.14 146	0.30 185	0.26 188	0.27 160	0.13 139	0.13 164	1.64 278	0.53 266	0.29 199	0.25 226	0.46 194	0.30 243	0.82 281	0.54 244	0.09 115	0.12 143	0.30 215	0.25 174	0.31 180	0.25 153

GwcNet-ADL	0.29 196	0.22 207	0.21 213	0.29 221	0.22 206	0.23 199	0.19 186	0.28 195	0.19 186	0.34 212	0.58 265	0.43 225	0.23 212	0.22 225	0.50 213	0.34 223	0.29 199	0.22 199	0.44 189	0.28 230	0.36 175	0.39 188	0.13 176	0.16 189	0.26 183	0.29 206	0.28 162	0.38 202

sCroCo_RVC	0.22 152	0.13 107	0.11 109	0.11 92	0.10 89	0.14 124	0.09 113	0.24 139	0.19 186	0.24 116	0.16 117	0.20 96	0.20 202	0.08 68	0.26 145	0.36 236	0.29 199	0.22 199	0.35 171	0.21 181	0.48 221	0.53 241	0.10 135	0.15 183	0.23 159	0.21 143	0.28 162	0.23 132

FADNet_RVC	0.33 212	0.22 207	0.22 220	0.29 221	0.25 223	0.19 170	0.22 202	0.31 216	0.22 199	0.31 192	0.29 204	0.41 222	0.33 229	0.22 225	0.72 233	0.25 183	0.29 199	0.32 259	0.73 240	0.27 225	0.43 202	0.47 216	0.16 197	0.23 227	0.27 196	0.30 213	0.51 240	0.36 192

XQC	0.42 233	0.37 254	0.31 251	0.41 248	0.35 246	0.41 248	0.42 248	0.45 253	0.38 246	0.40 253	0.33 215	0.48 231	0.44 242	0.34 253	1.54 271	0.29 206	0.29 199	0.27 239	0.52 217	0.30 243	0.37 178	0.44 205	0.26 231	0.30 246	0.41 247	0.41 241	0.53 243	0.38 202

GANetREF_RVC	0.32 207	0.30 241	0.32 253	0.28 219	0.27 232	0.27 215	0.26 224	0.42 248	0.35 244	0.38 244	0.21 157	0.56 237	0.39 233	0.16 193	0.33 173	0.23 168	0.29 199	0.25 226	0.44 189	0.25 211	0.35 171	0.25 123	0.25 229	0.32 249	0.34 234	0.29 206	0.45 224	0.38 202
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
ccs_rob	0.41 231	0.24 222	0.19 197	0.33 234	0.21 199	0.33 237	0.28 229	0.34 227	0.21 192	0.47 271	1.62 301	1.59 282	0.39 233	0.22 225	0.31 166	0.36 236	0.29 199	0.22 199	0.47 196	0.27 225	0.55 237	0.57 251	0.17 201	0.20 211	0.26 183	0.25 174	0.29 166	0.36 192

model_zeroshot	0.28 194	0.14 127	0.11 109	0.16 151	0.14 146	0.18 160	0.11 132	0.28 195	0.15 156	0.33 208	0.32 212	0.31 196	0.10 84	0.13 164	0.43 195	0.31 213	0.30 206	0.19 170	0.66 237	0.22 189	0.55 237	0.44 205	0.12 169	0.13 160	0.49 261	0.36 232	0.31 180	0.53 226

DCVSM-stereo	0.39 228	0.21 204	0.21 213	0.32 233	0.24 215	0.38 245	0.26 224	0.37 237	0.25 213	0.37 238	0.58 265	0.92 256	0.47 246	0.18 211	0.24 129	0.29 206	0.30 206	0.22 199	1.72 270	0.34 252	0.45 209	0.37 180	0.30 252	0.23 227	0.26 183	0.27 194	0.37 205	0.40 210

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 284	0.15 147	0.23 223	0.22 191	0.20 193	0.33 237	0.24 211	0.28 195	0.33 239	0.38 244	0.52 255	0.35 208	0.15 161	0.13 164	0.29 155	0.49 263	0.30 206	0.21 192	25.47 319	0.27 225	0.49 223	0.60 257	0.10 135	0.12 143	0.32 223	0.45 250	0.37 205	0.60 231

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 212	0.15 147	0.23 223	0.24 207	0.16 166	0.28 222	0.20 190	0.28 195	0.21 192	0.35 225	0.60 269	0.32 199	0.17 179	0.12 146	0.28 152	0.44 253	0.30 206	0.22 199	0.58 230	0.28 230	0.54 234	0.59 255	0.09 115	0.14 170	0.33 227	0.32 220	0.79 273	0.60 231

R-Stereo Train	0.23 162	0.13 107	0.13 140	0.15 141	0.13 130	0.18 160	0.07 80	0.24 139	0.15 156	0.32 199	0.25 179	0.27 160	0.13 139	0.14 175	0.21 89	0.28 201	0.30 206	0.20 182	0.47 196	0.20 170	0.47 217	0.50 229	0.10 135	0.12 143	0.23 159	0.26 188	0.23 106	0.28 171

SHD	0.36 218	0.22 207	0.28 243	0.25 212	0.24 215	0.24 205	0.27 228	0.35 231	0.28 226	0.35 225	0.33 215	0.32 199	0.45 244	0.21 222	1.38 265	0.26 192	0.30 206	0.24 216	0.56 225	0.27 225	0.38 181	0.43 202	0.20 214	0.25 234	0.33 227	0.36 232	0.35 195	0.50 224

RTSC	0.27 190	0.16 156	0.16 172	0.16 151	0.17 175	0.18 160	0.19 186	0.23 123	0.21 192	0.25 129	0.25 179	0.20 96	0.18 192	0.14 175	1.57 275	0.23 168	0.30 206	0.19 170	0.39 178	0.18 160	0.30 144	0.32 160	0.11 153	0.17 199	0.21 135	0.22 151	0.31 180	0.43 217

RAFT-Stereo	0.23 162	0.13 107	0.13 140	0.15 141	0.13 130	0.18 160	0.07 80	0.24 139	0.15 156	0.32 199	0.25 179	0.27 160	0.13 139	0.14 175	0.21 89	0.28 201	0.30 206	0.20 182	0.47 196	0.20 170	0.47 217	0.50 229	0.10 135	0.12 143	0.23 159	0.26 188	0.23 106	0.28 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ITSA-stereo	0.37 222	0.23 218	0.19 197	0.39 246	0.26 229	0.24 205	0.26 224	0.35 231	0.26 219	0.39 250	0.55 259	0.46 228	0.41 238	0.23 230	0.53 217	0.38 244	0.31 214	0.25 226	0.49 206	0.24 204	0.43 202	0.49 224	0.23 226	0.22 224	0.33 227	0.40 239	0.72 271	0.75 250

PSMNet-ADL	0.30 202	0.20 201	0.20 204	0.23 200	0.21 199	0.23 199	0.22 202	0.30 212	0.26 219	0.40 253	0.58 265	0.38 219	0.43 239	0.24 232	0.31 166	0.44 253	0.31 214	0.20 182	0.52 217	0.23 201	0.39 194	0.36 174	0.17 201	0.16 189	0.26 183	0.26 188	0.39 211	0.25 153

GANet-ADL	0.26 184	0.18 183	0.15 160	0.20 183	0.19 188	0.22 195	0.16 171	0.26 170	0.16 169	0.34 212	0.36 225	0.29 177	0.16 168	0.21 222	0.42 193	0.29 206	0.31 214	0.19 170	0.48 204	0.28 230	0.38 181	0.48 219	0.13 176	0.14 170	0.23 159	0.24 163	0.32 183	0.30 179

SFCPSM	0.64 257	0.24 222	0.19 197	0.28 219	0.23 212	0.27 215	0.24 211	0.30 212	0.30 236	0.34 212	0.50 252	0.63 243	1.06 273	0.19 213	0.37 184	0.34 223	0.31 214	0.24 216	8.10 308	0.39 256	0.45 209	0.43 202	0.20 214	0.19 209	0.30 215	0.31 217	0.36 197	0.45 219

HBP-ISP	0.45 237	0.24 222	0.26 239	0.35 239	0.29 234	0.30 231	0.24 211	0.38 239	0.23 204	0.38 244	0.44 245	0.31 196	0.17 179	0.55 270	2.33 302	0.99 302	0.32 218	0.27 239	0.33 159	0.28 230	0.64 258	0.89 289	0.27 236	0.29 245	0.33 227	0.35 228	0.47 229	0.38 202

dad	0.29 196	0.21 204	0.14 148	0.47 252	0.22 206	0.29 227	0.48 258	0.40 242	0.12 111	0.32 199	0.14 99	0.41 222	0.23 212	0.10 111	0.53 217	0.19 116	0.32 218	0.17 129	0.51 213	0.15 131	0.27 136	0.18 77	0.11 153	0.18 207	0.31 221	0.18 115	0.67 266	0.45 219

Anonymous3	0.29 196	0.21 204	0.15 160	0.17 160	0.16 166	0.20 176	0.16 171	0.31 216	0.25 213	0.30 185	0.20 148	0.45 227	0.20 202	0.16 193	0.45 202	0.53 266	0.32 218	0.27 239	0.49 206	0.26 220	0.49 223	0.55 246	0.13 176	0.14 170	0.27 196	0.28 199	0.34 192	0.27 165

MFN_U_SF_RVC	0.60 255	0.55 267	0.41 267	0.56 262	0.46 264	0.57 264	0.63 267	0.56 266	0.43 260	0.86 296	0.93 285	0.72 249	0.52 249	0.53 269	0.97 254	0.49 263	0.32 218	0.34 263	1.73 271	0.44 268	0.62 253	0.58 252	0.30 252	0.56 281	0.45 253	0.44 249	0.49 235	0.68 241

DDVS	0.53 246	0.22 207	0.24 231	0.24 207	0.25 223	0.27 215	0.24 211	0.39 241	0.26 219	0.35 225	4.72 311	1.02 264	0.40 235	0.20 218	0.40 190	0.39 246	0.33 222	0.26 236	0.75 242	0.34 252	0.58 245	0.63 263	0.16 197	0.20 211	0.25 178	0.25 174	0.55 249	0.40 210

NOSS_ROB	0.34 215	0.22 207	0.20 204	0.27 218	0.25 223	0.26 213	0.24 211	0.41 244	0.24 209	0.36 231	0.30 207	0.36 210	0.23 212	0.39 259	0.47 205	0.57 272	0.33 222	0.29 248	0.32 157	0.23 201	0.64 258	0.67 269	0.28 240	0.30 246	0.32 223	0.30 213	0.42 221	0.32 183

LALA_ROB	0.32 207	0.34 246	0.23 223	0.24 207	0.24 215	0.29 227	0.22 202	0.24 139	0.28 226	0.31 192	0.35 219	0.94 259	0.21 205	0.19 213	0.64 228	0.24 175	0.33 222	0.28 247	0.33 159	0.25 211	0.34 160	0.40 192	0.18 211	0.21 220	0.26 183	0.31 217	0.50 238	0.36 192

FCDSN-DC	0.36 218	0.28 235	0.33 257	0.31 229	0.29 234	0.28 222	0.39 246	0.31 216	0.22 199	0.28 166	0.20 148	0.26 150	0.16 168	0.29 243	1.96 291	0.35 228	0.34 225	0.32 259	0.33 159	0.25 211	0.41 195	0.48 219	0.27 236	0.37 264	0.29 209	0.30 213	0.30 173	0.30 179
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCMid	0.46 239	0.29 239	0.29 245	0.26 215	0.31 239	0.33 237	0.35 244	0.41 244	0.46 264	0.31 192	0.38 229	0.48 231	0.40 235	0.21 222	1.82 285	0.35 228	0.34 225	0.27 239	0.78 245	0.28 230	0.45 209	0.46 210	0.30 252	0.24 230	0.36 239	0.53 258	0.45 224	1.42 284

ADCPNet	0.56 249	0.26 231	0.30 249	0.29 221	0.36 249	0.29 227	0.50 260	0.41 244	0.40 249	0.38 244	0.55 259	0.38 219	1.12 276	0.26 238	2.02 294	0.42 252	0.34 225	0.24 216	1.25 257	0.39 256	0.47 217	0.45 208	0.33 260	0.28 242	0.48 259	0.56 262	0.46 228	1.88 298

XPNet_ROB	0.27 190	0.28 235	0.20 204	0.19 177	0.21 199	0.21 186	0.20 190	0.20 87	0.21 192	0.24 116	0.28 201	0.78 252	0.17 179	0.16 193	0.29 155	0.22 157	0.34 225	0.21 192	0.27 133	0.19 163	0.28 143	0.42 197	0.17 201	0.18 207	0.23 159	0.24 163	0.48 231	0.34 189

CBMV	0.43 235	0.25 228	0.23 223	0.30 228	0.28 233	0.27 215	0.21 196	0.40 242	0.28 226	0.37 238	0.27 195	0.67 247	0.35 232	0.32 251	0.49 211	0.53 266	0.34 225	0.27 239	0.56 225	0.27 225	0.55 237	0.62 262	0.26 231	0.33 251	0.35 238	0.33 222	0.64 262	1.79 295
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DAS	0.32 207	0.18 183	0.15 160	0.29 221	0.24 215	0.24 205	0.25 216	0.31 216	0.29 231	0.32 199	0.39 232	0.53 234	0.34 230	0.11 123	0.29 155	0.40 247	0.35 230	0.25 226	0.49 206	0.29 238	0.63 255	0.48 219	0.21 222	0.25 234	0.30 215	0.28 199	0.38 207	0.37 197

SepStereo	0.32 207	0.18 183	0.15 160	0.29 221	0.24 215	0.24 205	0.25 216	0.31 216	0.29 231	0.32 199	0.39 232	0.53 234	0.34 230	0.11 123	0.29 155	0.40 247	0.35 230	0.25 226	0.49 206	0.29 238	0.63 255	0.48 219	0.21 222	0.25 234	0.30 215	0.28 199	0.38 207	0.37 197

FAT-Stereo	0.47 242	0.27 233	0.34 260	0.45 251	0.48 267	0.39 246	0.32 239	0.42 248	0.27 224	0.41 258	0.90 284	0.77 251	0.58 252	0.30 246	0.57 219	0.56 270	0.35 230	0.34 263	0.64 235	0.42 263	0.67 264	0.66 267	0.28 240	0.34 255	0.29 209	0.36 232	0.45 224	0.74 247

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 251	0.64 270	0.47 274	0.65 266	0.41 256	0.44 249	0.57 264	0.61 273	0.68 281	0.58 282	0.39 232	0.59 239	0.58 252	0.65 278	0.76 236	0.44 253	0.35 230	0.40 272	1.53 265	0.50 271	0.54 234	0.63 263	0.46 274	0.47 275	0.51 265	0.40 239	0.41 219	0.75 250

S-Stereo	0.53 246	0.29 239	0.27 242	0.48 253	0.46 264	0.50 256	0.60 266	0.38 239	0.37 245	0.39 250	1.16 291	1.01 263	0.45 244	0.29 243	0.91 248	0.67 283	0.35 230	0.39 271	0.84 250	0.70 286	0.46 215	0.71 271	0.61 281	0.37 264	0.30 215	0.33 222	0.40 216	0.63 234

FBW_ROB	0.46 239	0.42 257	0.36 263	0.60 264	0.44 261	0.47 255	0.44 252	0.31 216	0.25 213	0.34 212	0.34 218	0.64 244	0.48 247	0.56 272	1.05 260	0.25 183	0.35 230	0.23 213	1.39 261	0.22 189	0.49 223	0.36 174	0.43 269	0.40 269	0.31 221	0.33 222	0.42 221	0.65 238

SAMSARA	0.65 259	0.30 241	0.44 270	0.31 229	0.31 239	0.31 232	0.34 242	0.56 266	0.48 266	0.40 253	0.37 228	0.42 224	0.90 269	0.27 239	1.62 277	0.45 256	0.36 236	0.38 268	0.76 243	0.39 256	0.70 269	0.80 285	0.20 214	0.40 269	1.50 298	1.62 303	1.49 301	1.46 286

RTS	0.38 225	0.22 207	0.20 204	0.22 191	0.21 199	0.31 232	0.29 231	0.31 216	0.34 241	0.23 96	0.22 165	0.29 177	0.25 219	0.16 193	1.65 279	0.29 206	0.36 236	0.24 216	0.63 233	0.31 246	0.38 181	0.38 183	0.15 192	0.22 224	0.39 242	0.95 291	0.40 216	0.63 234

RTSA	0.38 225	0.22 207	0.20 204	0.22 191	0.21 199	0.31 232	0.29 231	0.31 216	0.34 241	0.23 96	0.22 165	0.29 177	0.25 219	0.16 193	1.65 279	0.29 206	0.36 236	0.24 216	0.63 233	0.31 246	0.38 181	0.38 183	0.15 192	0.22 224	0.39 242	0.95 291	0.40 216	0.63 234

CASS	0.25 177	0.18 183	0.16 172	0.21 187	0.17 175	0.21 186	0.21 196	0.28 195	0.20 190	0.33 208	0.24 177	0.28 168	0.18 192	0.11 123	0.25 141	0.23 168	0.37 239	0.20 182	0.43 188	0.17 154	0.57 241	0.42 197	0.11 153	0.13 160	0.30 215	0.22 151	0.32 183	0.32 183
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
G-Net	0.59 253	0.35 249	0.35 262	0.31 229	0.31 239	0.44 249	0.30 235	0.50 261	0.63 279	0.43 263	0.64 272	2.00 287	0.52 249	0.23 230	0.76 236	0.52 265	0.37 239	0.35 266	0.80 246	0.67 283	0.60 249	0.59 255	0.26 231	0.33 251	0.40 244	0.82 283	0.81 275	1.59 289

CBMV_ROB	0.48 243	0.22 207	0.24 231	0.39 246	0.32 243	0.32 235	0.29 231	0.44 252	0.23 204	0.38 244	0.45 246	1.42 279	0.88 267	0.28 240	0.91 248	0.34 223	0.37 239	0.25 226	0.81 247	0.36 254	0.54 234	0.51 233	0.28 240	0.26 238	0.44 251	0.62 267	0.62 259	0.91 263

AnyNet_C32	0.49 244	0.23 218	0.23 223	0.24 207	0.25 223	0.28 222	0.30 235	0.34 227	0.58 271	0.34 212	0.45 246	0.35 208	0.24 216	0.22 225	2.28 299	0.38 244	0.38 242	0.33 262	0.51 213	0.29 238	0.55 237	0.55 246	0.23 226	0.28 242	0.43 250	0.73 278	0.45 224	1.65 291

STStereo	1.28 286	0.74 275	0.83 294	2.32 295	0.84 282	2.27 303	0.98 280	1.04 299	0.96 292	0.51 279	1.19 294	3.30 302	2.84 299	0.25 236	2.59 308	0.45 256	0.38 242	0.26 236	4.54 298	0.33 249	0.51 232	0.47 216	0.28 240	0.56 281	1.24 293	0.96 293	1.38 298	2.45 303

FC-DCNN v2	0.41 231	0.36 253	0.45 273	0.51 256	0.36 249	0.46 254	0.46 253	0.45 253	0.29 231	0.34 212	0.26 188	0.38 219	0.24 216	0.30 246	0.60 223	0.35 228	0.39 244	0.30 254	0.46 194	0.26 220	0.49 223	0.42 197	0.28 240	0.35 258	0.50 262	0.43 247	0.59 253	0.79 254

DDUNet	0.43 235	0.54 266	0.23 223	0.86 274	0.68 275	0.83 276	0.82 275	0.26 170	0.24 209	0.23 96	0.33 215	0.37 212	0.15 161	1.63 289	0.43 195	0.24 175	0.39 244	0.25 226	0.54 222	0.28 230	0.31 146	0.30 151	0.49 275	0.20 211	0.24 171	0.25 174	0.32 183	0.29 175

FC-DCNN	0.40 230	0.35 249	0.43 269	0.49 255	0.35 246	0.44 249	0.46 253	0.43 251	0.27 224	0.34 212	0.26 188	0.37 212	0.21 205	0.30 246	0.58 221	0.35 228	0.39 244	0.31 257	0.45 193	0.26 220	0.49 223	0.42 197	0.28 240	0.35 258	0.44 251	0.38 236	0.51 240	0.77 253

PWC_ROB	0.37 222	0.27 233	0.25 236	0.23 200	0.24 215	0.23 199	0.31 238	0.29 208	0.47 265	0.25 129	0.39 232	0.37 212	0.89 268	0.19 213	0.58 221	0.32 218	0.39 244	0.29 248	0.62 232	0.29 238	0.48 221	0.48 219	0.19 213	0.33 251	0.27 196	0.26 188	0.39 211	0.67 240

edge stereo	0.61 256	0.35 249	0.44 270	0.53 260	0.47 266	0.57 264	0.54 262	0.57 268	0.41 253	0.52 281	0.69 274	1.31 274	1.03 272	0.38 256	0.44 199	0.60 277	0.40 248	0.30 254	1.76 274	0.81 295	0.47 217	0.86 288	0.41 267	0.32 249	0.41 247	0.37 235	0.57 251	0.91 263

pmcnn	0.45 237	0.24 222	0.19 197	0.33 234	0.29 234	0.34 240	0.42 248	0.34 227	0.26 219	0.34 212	0.50 252	0.80 253	1.10 275	0.19 213	0.38 187	0.57 272	0.40 248	0.32 259	0.83 249	0.37 255	0.80 277	0.49 224	0.28 240	0.24 230	0.32 223	0.34 226	0.66 265	0.82 255

ETE_ROB	0.32 207	0.32 243	0.20 204	0.26 215	0.24 215	0.28 222	0.23 209	0.24 139	0.29 231	0.27 151	0.35 219	0.99 262	0.21 205	0.20 218	0.41 192	0.23 168	0.41 250	0.24 216	0.37 177	0.25 211	0.37 178	0.40 192	0.20 214	0.20 211	0.28 203	0.35 228	0.54 245	0.37 197

MeshStereo	0.83 269	0.44 258	0.33 257	0.78 272	0.54 270	0.61 266	0.40 247	0.68 279	0.54 270	0.45 269	0.80 279	2.32 291	1.56 285	0.24 232	2.31 301	0.71 286	0.42 251	0.29 248	1.58 266	0.30 243	1.23 303	1.10 302	0.32 258	0.34 255	0.87 281	0.60 264	1.29 295	1.36 282
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
ACV-stereo	2.24 299	1.03 281	0.23 223	0.38 244	0.24 215	0.70 270	0.48 258	0.45 253	0.32 238	0.36 231	0.41 236	0.47 229	2.93 301	0.35 254	1.93 289	0.86 295	0.44 252	0.29 248	44.47 322	0.55 275	0.82 281	0.90 291	0.33 260	0.26 238	0.26 183	0.28 199	0.41 219	0.39 209

SQANet	0.68 261	0.89 279	0.29 245	1.65 286	0.77 278	1.39 283	1.15 281	0.37 237	0.29 231	0.40 253	0.30 207	0.88 255	0.32 228	1.26 283	0.39 189	0.21 143	0.44 252	0.27 239	2.24 278	0.28 230	0.49 223	0.50 229	1.59 289	0.23 227	0.32 223	0.34 226	0.42 221	0.71 245

otaku	0.82 268	1.17 287	0.41 267	1.90 293	0.99 284	1.68 288	1.39 283	0.46 257	0.41 253	0.46 270	0.36 225	0.93 258	0.43 239	1.51 286	0.45 202	0.30 212	0.44 252	0.29 248	2.65 285	0.40 260	0.60 249	0.58 252	2.09 291	0.34 255	0.42 249	0.35 228	0.49 235	0.74 247

UDG	0.46 239	0.56 268	0.24 231	0.85 273	0.78 279	0.79 273	0.97 279	0.27 185	0.25 213	0.28 166	0.36 225	0.37 212	0.17 179	1.43 285	0.92 250	0.25 183	0.44 252	0.27 239	0.57 228	0.29 238	0.41 195	0.37 180	0.39 265	0.19 209	0.27 196	0.28 199	0.32 183	0.27 165

SGM-ForestM	0.64 257	0.80 277	0.39 265	0.70 269	0.40 255	0.77 272	0.67 270	0.62 274	0.41 253	0.35 225	0.42 238	1.68 285	1.08 274	0.24 232	0.33 173	0.21 143	0.44 252	0.23 213	1.27 258	0.24 204	0.43 202	0.30 151	0.28 240	0.26 238	1.04 283	0.90 290	1.53 302	1.35 281

LE_ROB	3.57 308	0.92 280	1.49 308	2.33 296	9.96 318	1.83 297	7.73 316	2.31 311	3.13 311	0.47 271	1.49 300	9.10 315	13.79 318	0.47 265	0.63 225	0.25 183	0.44 252	0.29 248	6.00 304	1.38 308	0.66 262	0.52 237	2.47 298	2.28 311	5.36 313	4.46 313	6.14 313	10.46 316

SGM_RVC	0.72 262	0.45 260	0.32 253	0.59 263	0.43 259	0.56 260	0.43 250	0.70 282	0.41 253	0.43 263	0.57 263	1.16 269	1.20 278	0.22 225	0.37 184	0.28 201	0.44 252	0.25 226	2.26 280	0.33 249	0.49 223	0.38 183	0.27 236	0.31 248	0.80 278	0.62 267	1.69 304	3.41 308
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	0.59 253	0.34 246	0.31 251	0.34 237	0.36 249	0.36 243	0.37 245	0.48 259	0.60 275	0.34 212	0.43 241	0.58 238	0.87 266	0.29 243	2.30 300	0.66 281	0.47 259	0.38 268	0.82 248	0.42 263	0.76 274	0.69 270	0.28 240	0.35 258	0.46 256	0.88 287	0.59 253	1.26 277

SANet	0.57 251	0.32 243	0.33 257	0.36 241	0.35 246	0.44 249	0.33 241	0.55 264	0.85 288	0.33 208	0.57 263	2.42 292	1.17 277	0.32 251	0.88 244	0.24 175	0.47 259	0.31 257	0.51 213	0.31 246	0.50 230	0.45 208	0.37 264	0.37 264	0.46 256	0.54 260	0.55 249	0.98 268

Ntro	0.87 271	1.36 294	0.44 270	1.82 291	1.04 287	1.67 287	1.60 288	0.52 263	0.44 261	0.48 275	0.42 238	0.98 261	0.40 235	1.61 288	0.64 228	0.31 213	0.49 261	0.30 254	2.69 287	0.44 268	0.68 265	0.60 257	2.13 292	0.36 263	0.45 253	0.45 250	0.52 242	0.71 245

gcap-zeroshot	0.36 218	0.13 107	0.16 172	0.19 177	0.14 146	0.19 170	0.14 159	0.28 195	0.13 131	0.37 238	0.35 219	0.34 205	0.12 121	0.12 146	0.23 113	0.36 236	0.50 262	0.17 129	3.18 292	0.25 211	0.45 209	0.51 233	0.23 226	0.11 125	0.21 135	0.26 188	0.25 128	0.27 165

PVD	0.56 249	0.44 258	0.36 263	0.51 256	0.43 259	0.55 259	0.47 256	0.62 274	0.59 273	0.33 208	0.48 249	0.61 242	0.74 261	0.50 267	1.52 270	0.34 223	0.51 263	0.37 267	0.76 243	0.41 262	0.61 252	0.64 265	0.30 252	0.37 264	0.56 269	0.71 276	0.61 257	0.86 260

DPSNet	0.76 265	0.28 235	0.26 239	0.38 244	0.38 252	0.44 249	0.30 235	0.36 234	0.41 253	0.27 151	0.32 212	2.73 296	0.95 271	0.38 256	0.80 238	0.66 281	0.53 264	0.46 276	4.94 300	0.56 276	0.83 285	0.97 293	0.57 279	0.44 273	0.56 269	0.48 254	0.54 245	0.63 234

RainbowNet	0.93 273	1.16 286	0.62 279	1.83 292	1.16 291	1.69 289	1.70 289	0.51 262	0.44 261	0.59 285	0.38 229	1.19 271	0.79 263	2.02 293	0.74 235	0.57 272	0.54 265	0.40 272	1.50 264	0.76 292	0.66 262	0.65 266	2.28 295	0.46 274	0.50 262	0.49 256	0.60 255	0.84 258

LSM0	3.53 307	0.37 254	0.30 249	0.55 261	0.45 263	0.56 260	0.63 267	0.74 284	0.61 276	0.60 288	0.87 283	1.16 269	1.39 279	0.25 236	28.52 322	45.56 322	0.55 266	0.38 268	3.16 291	0.62 277	1.14 298	1.40 308	0.31 257	0.42 271	0.59 271	0.81 282	0.98 284	2.52 305

AMNet	0.51 245	0.50 265	0.48 275	0.51 256	0.50 269	0.56 260	0.52 261	0.36 234	0.42 259	0.39 250	0.59 268	0.65 245	0.21 205	0.58 273	0.49 211	0.59 275	0.60 267	0.58 287	0.51 213	0.51 273	0.59 248	0.53 241	0.32 258	0.51 277	0.48 259	0.54 260	0.60 255	0.65 238

ELAS_RVC	0.92 272	0.65 271	0.62 279	0.92 275	0.67 274	1.21 281	0.71 271	0.72 283	0.50 267	0.49 276	1.20 296	2.45 294	1.89 293	0.44 262	1.31 263	0.46 260	0.62 268	0.55 284	1.02 255	0.42 263	0.91 291	1.06 299	0.44 271	0.54 279	1.50 298	1.22 301	1.15 289	1.19 275
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.94 274	0.70 273	0.59 278	0.97 276	0.73 277	0.96 278	0.72 272	0.74 284	0.62 278	0.47 271	1.17 292	2.44 293	1.62 286	0.44 262	1.40 266	0.45 256	0.63 269	0.54 283	0.99 253	0.39 256	0.88 289	1.07 300	0.43 269	0.52 278	1.56 301	1.47 302	1.33 297	1.60 290
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AnyNet_C01	0.66 260	0.35 249	0.32 253	0.37 243	0.38 252	0.35 242	0.54 262	0.55 264	0.70 283	0.40 253	0.49 250	0.83 254	0.70 258	0.30 246	2.63 309	0.87 296	0.65 270	0.59 289	0.98 252	0.48 270	0.80 277	0.78 280	0.39 265	0.38 268	0.60 273	0.49 256	0.64 262	1.16 273

MANE	1.47 291	0.77 276	0.87 296	1.01 277	0.81 280	0.96 278	0.93 278	1.00 297	1.05 296	0.43 263	0.69 274	2.28 290	2.16 295	0.39 259	1.68 282	1.01 304	0.65 270	2.72 312	1.45 263	0.40 260	0.77 276	0.73 273	0.34 263	0.67 290	2.42 309	2.81 310	4.52 311	6.28 311

PSMNet_ROB	1.30 287	1.36 294	0.71 286	1.48 282	1.00 285	1.69 289	1.56 287	0.64 277	0.74 285	1.47 310	3.99 309	2.77 298	1.51 282	2.54 301	0.73 234	0.47 261	0.70 272	0.49 280	2.51 284	0.71 288	0.81 279	0.58 252	3.05 307	0.58 283	0.80 278	0.64 271	0.88 277	0.69 242

IMH-64-1	1.18 281	1.19 288	0.74 287	1.63 284	1.26 292	1.69 289	1.85 291	0.84 289	0.90 289	0.44 267	0.62 270	1.36 276	1.74 289	2.49 299	2.46 305	0.60 277	0.72 273	0.47 277	1.73 271	0.64 279	0.70 269	0.79 281	2.49 299	0.58 283	1.08 285	0.63 269	0.97 282	1.31 279

IMH-64	1.18 281	1.19 288	0.74 287	1.63 284	1.26 292	1.69 289	1.85 291	0.84 289	0.90 289	0.44 267	0.62 270	1.36 276	1.74 289	2.49 299	2.46 305	0.60 277	0.72 273	0.47 277	1.73 271	0.64 279	0.70 269	0.79 281	2.49 299	0.58 283	1.08 285	0.63 269	0.97 282	1.31 279

WAO-7	0.99 276	0.85 278	0.88 297	1.81 290	0.83 281	0.71 271	0.92 277	1.01 298	1.13 297	0.96 301	1.28 299	1.37 278	1.65 287	0.63 276	1.55 274	0.76 290	0.73 275	0.47 277	2.44 283	0.73 290	0.72 273	0.76 278	0.26 231	0.88 302	0.71 275	0.85 284	0.74 272	1.09 272

IMH	1.30 287	1.22 291	0.76 290	1.65 286	1.27 294	1.73 293	1.88 294	0.86 291	0.93 291	0.47 271	0.65 273	1.48 280	2.97 302	3.97 315	1.50 268	0.59 275	0.76 276	0.49 280	2.25 279	0.70 286	0.69 268	0.79 281	2.64 301	0.61 287	1.16 291	0.76 279	0.89 279	1.49 287

SGM+DAISY	1.04 277	0.66 272	0.62 279	0.75 270	0.68 275	0.82 275	0.74 273	0.69 280	0.75 287	0.64 290	1.09 289	1.35 275	1.44 280	0.60 275	1.43 267	1.04 305	0.77 277	0.68 297	2.40 282	0.80 294	1.22 301	1.15 305	0.51 276	0.67 290	1.12 287	1.05 295	1.65 303	2.69 307

SPS-STEREO	0.80 266	0.60 269	0.56 277	0.67 268	0.62 272	0.67 269	0.58 265	0.57 268	0.61 276	0.59 285	0.96 287	1.03 266	0.67 255	0.55 270	0.83 242	0.87 296	0.78 278	0.69 298	2.74 288	0.74 291	1.23 303	1.05 297	0.45 273	0.62 289	0.61 274	0.61 266	0.83 276	0.75 250
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	0.75 264	0.45 260	0.65 283	0.63 265	0.58 271	0.50 256	0.64 269	0.75 286	0.59 273	0.62 289	0.52 255	0.94 259	0.85 264	0.46 264	2.17 297	0.74 288	0.79 279	0.53 282	1.00 254	0.65 281	0.93 292	0.75 275	0.57 279	0.67 290	0.88 282	0.72 277	0.70 268	1.05 271

ACVNet_1	0.97 275	1.21 290	0.62 279	2.28 294	1.27 294	1.81 295	2.12 298	0.63 276	0.41 253	0.50 278	0.49 250	1.06 267	0.73 260	2.46 298	0.47 205	0.31 213	0.80 280	0.40 272	2.04 277	0.42 263	0.76 274	0.56 249	2.26 294	0.43 272	0.54 268	0.42 245	0.48 231	0.58 230

ACVNet-4b	1.08 278	1.48 298	0.48 275	2.91 301	1.12 288	1.82 296	2.71 300	0.46 257	0.44 261	0.51 279	0.43 241	1.66 284	1.85 291	2.08 295	0.46 204	0.40 247	0.82 281	0.34 263	2.68 286	0.50 271	0.65 260	0.71 271	2.24 293	0.35 258	0.45 253	0.42 245	0.53 243	0.70 243

LVE	1.38 289	1.30 293	0.82 293	4.62 309	1.50 300	1.89 298	3.66 307	0.82 288	0.73 284	0.88 297	0.82 280	1.12 268	1.52 283	2.14 296	0.81 240	0.56 270	0.84 282	0.59 289	3.33 293	0.72 289	0.84 286	0.89 289	2.40 297	0.80 298	1.12 287	0.70 275	1.00 286	0.90 262

STTRV1_RVC		0.32 243	0.26 239	0.42 249	0.32 243	0.40 247	0.34 242	0.41 244	0.40 249	0.36 231	0.35 219	0.59 239	0.67 255	0.48 266	0.48 208	0.27 198	0.85 283	0.27 239		0.66 282	0.88 289	0.52 237		0.48 276	0.37 241	0.56 262	0.54 245	0.96 266

MFMNet_re	0.74 263	0.73 274	0.66 284	0.76 271	0.64 273	0.88 277	0.74 273	0.59 270	0.68 281	0.58 282	0.69 274	1.02 264	0.61 254	0.58 273	0.96 253	0.78 291	0.87 284	0.72 300	1.08 256	0.68 284	1.07 296	0.74 274	0.54 278	0.60 286	0.59 271	0.60 264	0.80 274	0.91 263

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 306	0.48 264	0.29 245	0.48 253	0.42 257	0.63 267	0.86 276	0.69 280	0.74 285	0.42 260	1.69 302	46.80 323	1.87 292	0.64 277	0.38 187	0.33 221	0.97 285	0.98 307	1.59 267	0.33 249	0.81 279	0.79 281	0.28 240	0.25 234	0.52 266	0.78 281	3.35 310	0.83 257

WAO-8	1.55 292	1.53 299	1.00 300	2.82 299	1.43 298	1.91 299	2.01 295	1.05 300	1.38 301	1.44 308	1.87 303	2.25 288	2.76 296	2.68 302	1.01 257	0.83 293	0.99 286	0.59 289	3.35 294	1.08 302	0.82 281	0.85 286	1.36 287	0.82 299	1.60 303	1.12 297	1.27 292	1.93 299

Venus	1.55 292	1.53 299	1.00 300	2.82 299	1.43 298	1.91 299	2.01 295	1.05 300	1.38 301	1.44 308	1.87 303	2.25 288	2.76 296	2.68 302	1.01 257	0.83 293	0.99 286	0.59 289	3.35 294	1.08 302	0.82 281	0.85 286	1.36 287	0.82 299	1.60 303	1.12 297	1.27 292	1.93 299

PWCK	1.58 294	1.40 296	0.79 292	1.70 288	1.03 286	1.55 285	1.42 284	1.11 302	0.98 294	1.00 302	1.23 298	2.78 300	1.53 284	0.82 280	0.88 244	0.55 269	0.99 286	0.57 286	13.43 313	0.90 297	1.12 297	0.75 275	1.15 284	0.82 299	1.04 283	0.88 287	0.93 280	1.27 278

DispFullNet	1.20 283	1.15 285	0.77 291	1.20 278	0.97 283	1.12 280	1.34 282	0.66 278	0.58 271	0.74 292	0.82 280	3.72 306	1.48 281	1.65 290	1.03 259	1.32 307	1.00 289	0.58 287	6.30 306	1.09 306	0.84 286	0.76 278	0.42 268	0.35 258	0.50 262	0.35 228	0.68 267	1.00 270

Dean	1.27 285	1.44 297	0.85 295	2.93 302	1.62 301	1.95 301	2.03 297	0.96 295	1.00 295	0.91 299	0.75 278	1.51 281	1.65 287	2.05 294	0.80 238	0.64 280	1.01 290	0.60 294	1.86 276	0.85 296	0.85 288	0.75 275	2.35 296	0.79 297	1.15 290	0.85 284	1.19 290	0.85 259

JetBlue	1.43 290	1.11 283	1.03 303	1.46 281	1.15 289	1.66 286	1.51 285	0.92 294	1.14 298	0.58 282	0.47 248	3.28 301	0.71 259	1.15 282	2.51 307	1.00 303	1.09 291	0.86 303	1.32 259	0.78 293	1.48 308	1.53 309	1.15 284	0.78 296	1.31 295	2.14 308	1.44 299	5.15 310

KSHMR	2.37 303	1.84 305	1.23 307	6.67 314	1.97 305	2.73 308	3.45 306	1.31 304	1.69 305	1.18 307	1.18 293	1.71 286	11.63 312	3.21 309	1.67 281	1.07 306	1.11 292	0.92 305	5.58 302	1.04 300	1.23 303	1.05 297	3.26 308	1.06 305	1.99 308	1.18 300	1.28 294	1.85 296

ACVNet_2	1.13 279	1.26 292	0.75 289	2.58 298	1.30 296	1.73 293	1.87 293	0.75 286	0.52 268	0.59 285	0.53 257	1.29 273	0.90 269	1.85 291	0.70 231	0.48 262	1.14 293	0.40 272	4.70 299	0.54 274	0.71 272	0.60 257	2.05 290	0.61 287	0.81 280	0.47 252	0.70 268	0.82 255

DGSMNet	0.85 270	0.47 262	0.39 265	0.51 256	0.39 254	0.56 260	0.43 250	0.59 270	0.40 249	0.84 295	4.01 310	0.67 247	0.85 264	0.85 281	0.85 243	0.90 298	1.17 294	0.66 296	1.64 269	0.62 277	1.35 307	1.36 307	0.51 276	0.54 279	0.40 244	0.66 272	0.50 238	0.74 247

WAO-6	1.14 280	1.08 282	0.68 285	1.50 283	1.15 289	1.39 283	1.55 286	0.88 292	0.96 292	0.77 293	0.72 277	1.28 272	1.96 294	1.91 292	2.45 304	0.71 286	1.18 295	0.55 284	1.42 262	0.69 285	0.97 293	0.99 295	0.91 282	0.67 290	1.13 289	0.88 287	1.02 287	1.43 285

BEATNet-Init1	4.26 309	5.23 313	1.17 306	9.10 316	2.61 310	8.41 317	4.21 309	2.29 310	1.73 306	0.88 297	2.38 306	6.02 310	9.23 309	0.65 278	2.70 310	2.20 310	1.24 296	0.94 306	17.87 314	4.86 314	2.04 309	1.87 311	1.10 283	1.14 307	4.62 312	2.07 306	11.53 319	6.94 313

GCAP-BAT	0.18 110	0.10 52	0.07 39	0.08 53	0.09 70	0.07 37	0.05 45	0.20 87	0.11 86	0.25 129	0.08 38	0.25 138	0.07 51	0.08 68	0.17 48	0.19 116	1.29 297	0.14 74	0.24 111	0.13 92	0.38 181	0.18 77	0.07 75	0.07 43	0.13 53	0.14 63	0.16 54	0.18 81

test_for_model	0.18 110	0.10 52	0.07 39	0.08 53	0.09 70	0.07 37	0.05 45	0.20 87	0.11 86	0.25 129	0.08 38	0.25 138	0.07 51	0.08 68	0.17 48	0.19 116	1.29 297	0.14 74	0.24 111	0.13 92	0.38 181	0.18 77	0.07 75	0.07 43	0.13 53	0.14 63	0.16 54	0.18 81

testlalala2	0.18 110	0.10 52	0.07 39	0.08 53	0.09 70	0.07 37	0.05 45	0.20 87	0.11 86	0.25 129	0.08 38	0.25 138	0.07 51	0.08 68	0.17 48	0.19 116	1.29 297	0.14 74	0.24 111	0.13 92	0.38 181	0.18 77	0.07 75	0.07 43	0.13 53	0.14 63	0.16 54	0.18 81

testlalala	0.18 110	0.10 52	0.07 39	0.08 53	0.09 70	0.07 37	0.05 45	0.20 87	0.11 86	0.25 129	0.08 38	0.25 138	0.07 51	0.08 68	0.17 48	0.19 116	1.29 297	0.14 74	0.24 111	0.13 92	0.38 181	0.18 77	0.07 75	0.07 43	0.13 53	0.14 63	0.16 54	0.18 81

testlalala_base	0.18 110	0.10 52	0.07 39	0.08 53	0.09 70	0.07 37	0.05 45	0.20 87	0.11 86	0.25 129	0.08 38	0.25 138	0.07 51	0.08 68	0.17 48	0.19 116	1.29 297	0.14 74	0.24 111	0.13 92	0.38 181	0.18 77	0.07 75	0.07 43	0.13 53	0.14 63	0.16 54	0.18 81

GCAP-Stereo	0.18 110	0.10 52	0.07 39	0.08 53	0.09 70	0.07 37	0.05 45	0.20 87	0.11 86	0.25 129	0.08 38	0.25 138	0.07 51	0.08 68	0.17 48	0.19 116	1.29 297	0.14 74	0.24 111	0.13 92	0.38 181	0.18 77	0.07 75	0.07 43	0.13 53	0.14 63	0.16 54	0.18 81

TorneroNet	2.33 302	1.60 302	0.88 297	5.64 312	1.76 302	2.56 305	2.94 302	0.97 296	2.29 309	0.79 294	1.98 305	4.07 308	12.24 313	3.12 307	1.29 262	0.67 283	1.30 303	0.61 295	5.93 303	1.00 298	1.04 295	0.98 294	2.79 305	0.70 295	1.86 306	1.04 294	1.02 287	1.87 297

notaker	1.84 295	1.90 306	1.02 302	3.19 305	2.19 307	2.44 304	2.77 301	1.11 302	1.57 304	0.91 299	1.09 289	3.37 304	5.56 304	3.13 308	1.35 264	0.81 292	1.34 304	0.71 299	4.26 297	1.08 302	1.22 301	0.99 295	2.96 306	0.93 303	0.74 277	0.77 280	0.98 284	1.18 274

TorneroNet-64	1.85 296	1.56 301	0.93 299	3.34 306	1.31 297	2.18 302	2.65 299	0.91 293	2.21 307	0.66 291	0.83 282	2.72 295	7.56 306	3.04 305	1.76 283	0.67 283	1.35 305	0.59 289	4.05 296	1.02 299	0.98 294	0.96 292	2.67 302	0.69 294	1.24 293	1.15 299	0.88 277	2.15 301

ktn	2.52 305	1.71 304	3.02 311	2.41 297	1.88 303	2.62 307	3.04 303	1.69 306	4.13 312	1.01 303	1.21 297	8.17 314	10.18 310	2.80 304	1.51 269	0.93 301	1.72 306	0.87 304	6.22 305	1.56 309	1.20 300	1.09 301	2.75 304	0.93 303	1.19 292	1.07 296	1.46 300	1.74 293

UNDER WATER-64	1.98 297	1.91 307	1.15 305	3.52 308	2.32 308	2.83 310	3.30 304	1.72 307	1.25 299	1.12 305	1.19 294	3.41 305	2.89 300	3.11 306	2.13 296	0.90 298	1.77 307	0.77 302	2.32 281	1.05 301	1.17 299	1.23 306	3.96 314	1.06 305	1.41 296	2.13 307	1.31 296	2.65 306

UNDER WATER	2.15 298	1.92 308	1.13 304	3.36 307	2.59 309	2.77 309	3.73 308	1.63 305	1.36 300	1.02 304	1.02 288	3.30 302	7.25 305	3.39 310	1.54 271	0.91 300	1.80 308	0.75 301	3.15 290	1.08 302	1.27 306	1.14 304	3.84 313	1.20 309	1.46 297	1.78 305	1.26 291	2.46 304

MADNet++	2.28 301	1.66 303	1.91 309	1.39 280	2.03 306	1.38 282	1.73 290	1.80 308	2.24 308	2.07 312	2.44 308	2.76 297	2.81 298	1.52 287	2.18 298	2.45 311	2.29 309	1.71 309	2.86 289	2.56 310	4.03 313	5.19 315	1.23 286	2.35 312	1.50 298	3.83 312	2.07 307	1.70 292

JetRed	2.50 304	2.16 309	2.32 310	1.72 289	1.88 303	2.59 306	3.38 305	1.86 309	1.53 303	1.15 306	0.93 285	2.77 298	0.67 255	2.39 297	3.50 312	2.17 309	2.74 310	3.15 314	1.82 275	1.37 307	3.39 312	2.94 313	2.72 303	1.27 310	2.55 310	6.99 315	2.85 308	4.69 309

DLNR_Zeroshot_test	9.91 314	28.72 322	0.20 204	46.90 323	0.13 130	0.20 176	45.01 323	0.29 208	0.11 86	0.38 244	0.19 138	0.33 202	0.10 84	1.29 284	61.34 323	71.85 323	3.99 311	2.49 311	1.36 260	0.22 189	0.65 260	0.41 195	0.09 115	0.13 160	0.26 183	0.24 163	0.29 166	0.33 186

DGTPSM_ROB	8.76 312	3.83 310	10.08 316	3.08 303	5.50 312	3.48 311	5.02 312	3.60 312	8.96 315	3.18 313	7.06 312	3.95 307	10.56 311	3.59 311	11.06 314	10.70 314	4.35 312	10.50 316	5.45 301	9.91 316	5.93 315	14.37 317	4.39 315	8.90 317	9.99 315	27.43 319	11.00 317	30.59 319

DPSMNet_ROB	8.99 313	3.86 311	10.11 317	3.11 304	5.51 313	3.54 312	5.03 313	3.60 312	9.04 316	3.27 314	7.95 314	4.19 309	13.43 317	3.66 312	11.12 315	10.86 315	4.47 313	10.71 317	6.43 307	9.92 317	5.99 317	14.50 318	4.39 315	8.90 317	10.15 316	27.43 319	11.02 318	30.59 319

HanzoNet	4.54 310	4.29 312	3.74 315	6.10 313	3.77 311	7.50 316	8.23 317	3.94 314	4.82 313	1.56 311	2.42 307	11.35 316	12.90 316	10.81 319	1.84 286	1.89 308	4.65 314	1.35 308	10.71 311	3.05 311	2.04 309	1.81 310	5.00 317	1.14 307	1.80 305	1.67 304	1.81 306	2.33 302

DPSimNet_ROB	5.23 311	7.46 314	3.48 314	6.82 315	6.53 316	4.88 313	5.29 314	5.03 315	6.96 314	3.68 315	10.30 317	6.62 311	7.58 307	4.15 316	3.41 311	2.75 312	5.59 315	2.26 310	12.16 312	3.45 312	5.93 315	2.70 312	3.37 309	3.75 313	3.16 311	3.16 311	4.52 311	6.28 311

PML	11.09 316	9.28 317	3.40 313	11.88 318	6.99 317	11.60 318	5.97 315	7.04 317	24.50 322	8.92 318	28.99 322	32.63 322	39.39 323	6.18 317	5.69 313	4.14 313	8.31 316	2.99 313	18.83 316	4.50 313	4.70 314	4.40 314	3.75 312	3.98 314	10.54 318	5.17 314	18.60 320	7.08 314

LRCNet_RVC	10.22 315	14.24 318	3.26 312	20.74 319	17.71 320	19.88 320	15.89 319	6.49 316	2.47 310	19.87 320	12.97 318	19.40 318	8.44 308	26.62 321	2.33 302	0.74 288	10.08 317	5.54 315	23.31 318	6.95 315	2.43 311	1.11 303	22.86 319	8.58 316	0.73 276	0.39 238	1.72 305	1.19 275

DPSM_ROB	13.12 317	7.70 315	11.86 318	4.97 310	5.71 314	6.03 314	4.61 310	8.36 318	10.82 317	6.72 316	8.03 315	8.12 312	12.29 314	3.81 313	13.89 316	13.57 316	10.28 318	13.36 318	9.07 309	11.67 318	16.11 319	18.73 321	3.51 310	10.91 319	27.70 320	35.86 321	31.04 321	39.53 321

DPSM	13.12 317	7.70 315	11.86 318	4.97 310	5.71 314	6.03 314	4.61 310	8.36 318	10.82 317	6.72 316	8.03 315	8.12 312	12.29 314	3.81 313	13.89 316	13.57 316	10.28 318	13.36 318	9.07 309	11.67 318	16.11 319	18.73 321	3.51 310	10.91 319	27.70 320	35.86 321	31.04 321	39.53 321

CasAABBNet	26.35 322	15.49 319	23.85 322	9.95 317	11.46 319	12.03 319	9.23 318	16.79 320	21.84 321	13.64 319	16.11 319	16.45 317	24.90 322	7.58 318	27.95 321	27.14 321	20.53 320	26.83 323	18.10 315	23.37 321	32.22 323	37.28 323	6.99 318	21.98 323	55.78 323	72.24 323	62.39 323	79.48 323

HaxPig	19.43 319	21.64 320	18.72 320	23.90 320	23.72 321	22.99 321	25.27 320	20.59 321	18.36 319	26.33 321	23.18 320	22.04 319	16.59 319	24.59 320	21.93 318	18.51 318	20.93 321	19.75 320	22.56 317	20.41 320	14.06 318	11.69 316	27.14 320	18.65 321	6.94 314	12.03 318	7.78 314	14.26 318

MEDIAN_ROB	22.61 320	26.37 321	23.42 321	27.86 321	27.01 322	26.90 322	28.47 321	24.00 322	21.42 320	31.43 322	26.90 321	25.65 320	19.56 320	27.54 322	23.81 319	20.10 319	25.89 322	23.65 321	27.64 320	24.33 322	18.71 321	15.27 319	29.65 321	20.16 322	10.22 317	11.12 317	10.11 316	13.24 317

AVERAGE_ROB	25.62 321	30.03 323	26.88 323	31.96 322	30.85 323	31.13 323	32.49 322	28.35 323	25.87 323	34.56 323	30.30 323	30.39 321	23.71 321	31.94 323	27.62 320	24.45 320	28.60 323	25.76 322	30.73 321	27.87 323	22.22 322	18.68 320	33.77 322	25.40 324	10.86 319	8.77 316	9.34 315	9.16 315

ASD4																								5.70 315

Low-res two-view benchmark