Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 2	0.03 8	0.04 5	0.02 1	0.03 1	0.03 3	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 1	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 1	0.04 1	0.05 1	0.03 1

ProNet	0.04 2	0.04 5	0.04 6	0.03 5	0.02 1	0.04 7	0.04 18	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 12	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 2	0.07 1	0.06 2	0.05 2	0.06 2	0.04 2	0.06 2	0.03 1	0.03 8	0.03 3	0.05 2	0.04 1	0.05 1	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 15	0.10 9	0.06 2	0.05 2	0.06 2	0.04 2	0.07 3	0.05 3	0.01 1	0.02 1	0.06 6	0.05 3	0.05 1	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
IGEV-Stereo++	0.06 9	0.05 8	0.04 6	0.05 12	0.05 14	0.04 7	0.02 3	0.05 9	0.05 12	0.05 9	0.05 7	0.05 7	0.04 12	0.03 13	0.09 3	0.09 5	0.07 4	0.06 4	0.08 6	0.05 4	0.07 3	0.12 30	0.04 16	0.03 3	0.05 2	0.07 8	0.08 13	0.05 6

RAStereo	0.06 9	0.05 8	0.04 6	0.03 5	0.03 6	0.03 2	0.02 3	0.05 9	0.03 5	0.10 21	0.03 3	0.07 14	0.03 5	0.02 2	0.14 22	0.11 13	0.09 13	0.08 14	0.09 13	0.05 4	0.12 23	0.07 8	0.02 3	0.03 3	0.09 15	0.07 8	0.07 6	0.07 13

U	0.05 4	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 2	0.01 1	0.04 5	0.02 1	0.04 5	0.01 1	0.05 7	0.03 5	0.02 2	0.12 15	0.11 13	0.08 9	0.07 9	0.08 6	0.05 4	0.10 16	0.07 8	0.01 1	0.03 3	0.07 9	0.07 8	0.06 5	0.06 11

CroCo-Stereo Lap2	0.05 4	0.03 1	0.03 2	0.02 1	0.02 1	0.03 2	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 13	0.03 3	0.04 3	0.03 5	0.02 2	0.10 6	0.10 9	0.07 4	0.07 9	0.07 4	0.05 4	0.08 7	0.06 4	0.02 3	0.03 3	0.07 9	0.08 15	0.07 6	0.05 6

Occ-G	0.06 9	0.07 14	0.05 12	0.05 12	0.04 9	0.05 13	0.03 8	0.05 9	0.04 11	0.04 5	0.08 23	0.06 10	0.03 5	0.03 13	0.11 10	0.11 13	0.08 9	0.08 14	0.13 27	0.06 8	0.09 13	0.07 8	0.04 16	0.05 15	0.06 6	0.06 6	0.08 13	0.06 11

AIO-Stereo	0.05 4	0.05 8	0.04 6	0.04 7	0.04 9	0.04 7	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 6	0.04 3	0.03 5	0.02 2	0.09 3	0.09 5	0.07 4	0.06 4	0.09 13	0.06 8	0.07 3	0.06 4	0.03 8	0.03 3	0.05 2	0.05 3	0.07 6	0.04 3

RSM++	0.06 9	0.05 8	0.05 12	0.05 12	0.05 14	0.04 7	0.03 8	0.06 13	0.05 12	0.05 9	0.05 7	0.07 14	0.04 12	0.02 2	0.11 10	0.10 9	0.08 9	0.07 9	0.08 6	0.06 8	0.09 13	0.07 8	0.03 8	0.04 10	0.08 11	0.07 8	0.07 6	0.05 6

RSM	0.05 4	0.05 8	0.04 6	0.04 7	0.04 9	0.05 13	0.03 8	0.04 5	0.03 5	0.04 5	0.05 7	0.06 10	0.03 5	0.02 2	0.10 6	0.09 5	0.07 4	0.06 4	0.07 4	0.06 8	0.08 7	0.06 4	0.02 3	0.04 10	0.06 6	0.06 6	0.07 6	0.05 6

MoCha-V2	0.05 4	0.04 5	0.03 2	0.04 7	0.03 6	0.03 2	0.02 3	0.04 5	0.03 5	0.04 5	0.05 7	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.10 6	0.08 3	0.07 4	0.06 4	0.08 6	0.06 8	0.07 3	0.07 8	0.03 8	0.03 3	0.05 2	0.05 3	0.05 1	0.03 1

RAFT	0.07 13	0.04 5	0.06 17	0.05 12	0.03 6	0.06 18	0.03 8	0.10 20	0.05 12	0.06 13	0.07 18	0.08 16	0.05 17	0.02 2	0.10 6	0.08 3	0.08 9	0.06 4	0.08 6	0.06 8	0.08 7	0.09 21	0.02 3	0.04 10	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.15 47

RAFT + AFF	0.14 44	0.07 14	0.05 12	0.08 38	0.05 14	0.07 25	0.04 18	0.11 25	0.08 28	0.14 33	0.07 18	0.15 44	0.04 12	0.03 13	1.54 245	0.11 13	0.14 28	0.07 9	0.14 29	0.06 8	0.14 27	0.08 16	0.03 8	0.05 15	0.10 19	0.07 8	0.07 6	0.07 13

TDLM	0.07 13	0.08 21	0.07 23	0.07 24	0.07 29	0.07 25	0.05 30	0.07 14	0.06 16	0.06 13	0.10 44	0.08 16	0.06 23	0.05 23	0.09 3	0.09 5	0.09 13	0.09 17	0.08 6	0.06 8	0.08 7	0.06 4	0.05 32	0.07 27	0.08 11	0.07 8	0.08 13	0.08 16

MaDis-Stereo	0.10 21	0.07 14	0.07 23	0.04 7	0.04 9	0.04 7	0.04 18	0.09 18	0.07 23	0.11 25	0.07 18	0.13 33	0.06 23	0.03 13	0.14 22	0.14 31	0.15 33	0.12 33	0.15 31	0.07 16	0.16 33	0.13 35	0.03 8	0.06 21	0.14 51	0.20 110	0.16 37	0.19 81

AEACV	0.07 13	0.08 21	0.04 6	0.05 12	0.05 14	0.04 7	0.03 8	0.05 9	0.03 5	0.05 9	0.05 7	0.06 10	0.03 5	0.03 13	0.17 36	0.13 26	0.09 13	0.08 14	0.12 21	0.07 16	0.10 16	0.10 24	0.03 8	0.04 10	0.08 11	0.12 29	0.07 6	0.05 6

RAFT_CTSACE	0.11 30	0.09 27	0.07 23	0.05 12	0.06 22	0.08 40	0.06 47	0.12 27	0.07 23	0.18 48	0.06 12	0.14 37	0.12 99	0.05 23	0.13 18	0.13 26	0.14 28	0.09 17	0.12 21	0.07 16	0.16 33	0.18 61	0.04 16	0.07 27	0.14 51	0.14 46	0.19 60	0.14 41

test_5	0.11 30	0.10 36	0.08 40	0.07 24	0.05 14	0.07 25	0.05 30	0.16 44	0.07 23	0.11 25	0.09 34	0.15 44	0.15 136	0.03 13	0.15 27	0.15 41	0.11 19	0.10 23	0.12 21	0.07 16	0.13 24	0.15 42	0.04 16	0.09 65	0.13 36	0.14 46	0.19 60	0.18 62

iRaftStereo_RVC	0.08 17	0.07 14	0.06 17	0.05 12	0.05 14	0.05 13	0.03 8	0.10 20	0.05 12	0.10 21	0.09 34	0.10 21	0.05 17	0.04 20	0.11 10	0.11 13	0.13 26	0.10 23	0.12 21	0.07 16	0.15 31	0.11 26	0.04 16	0.05 15	0.10 19	0.09 16	0.11 20	0.08 16

AFF-stereo	0.10 21	0.10 36	0.08 40	0.07 24	0.06 22	0.08 40	0.04 18	0.17 50	0.08 28	0.21 62	0.08 23	0.13 33	0.05 17	0.03 13	0.14 22	0.14 31	0.12 23	0.09 17	0.20 57	0.07 16	0.14 27	0.11 26	0.04 16	0.06 21	0.13 36	0.12 29	0.18 54	0.11 25

RYNet	0.15 53	0.07 14	0.06 17	0.05 12	0.06 22	0.06 18	0.04 18	0.07 14	0.13 109	0.06 13	0.06 12	0.06 10	0.05 17	0.04 20	1.96 265	0.11 13	0.09 13	0.13 46	0.10 15	0.07 16	0.08 7	0.07 8	0.13 151	0.06 21	0.09 15	0.22 127	0.11 20	0.08 16

GANet	0.10 21	0.10 36	0.09 55	0.10 58	0.10 71	0.12 87	0.09 93	0.13 31	0.08 28	0.10 21	0.10 44	0.14 37	0.06 23	0.06 36	0.11 10	0.12 24	0.14 28	0.14 56	0.11 17	0.07 16	0.11 19	0.08 16	0.08 81	0.08 42	0.11 24	0.09 16	0.11 20	0.11 25

plain	0.10 21	0.09 27	0.07 23	0.06 22	0.06 22	0.07 25	0.04 18	0.13 31	0.06 16	0.16 34	0.06 12	0.11 25	0.04 12	0.04 20	0.16 31	0.16 53	0.16 36	0.12 33	0.15 31	0.08 24	0.15 31	0.11 26	0.04 16	0.07 27	0.12 33	0.12 29	0.12 26	0.14 41

StereoVision	0.07 13	0.05 8	0.05 12	0.04 7	0.04 9	0.05 13	0.03 8	0.07 14	0.11 68	0.05 9	0.06 12	0.05 7	0.06 23	0.02 2	0.13 18	0.13 26	0.09 13	0.07 9	0.10 15	0.08 24	0.08 7	0.07 8	0.03 8	0.05 15	0.11 24	0.10 21	0.13 28	0.13 32

MIF-Stereo (partial)	0.10 21	0.09 27	0.08 40	0.07 24	0.06 22	0.07 25	0.04 18	0.12 27	0.09 38	0.12 30	0.07 18	0.09 20	0.07 34	0.05 23	0.18 45	0.15 41	0.16 36	0.13 46	0.14 29	0.08 24	0.16 33	0.10 24	0.04 16	0.08 42	0.13 36	0.11 24	0.16 37	0.13 32

anonymousdsp	0.08 17	0.07 14	0.06 17	0.06 22	0.05 14	0.06 18	0.04 18	0.10 20	0.06 16	0.11 25	0.10 44	0.08 16	0.04 12	0.05 23	0.13 18	0.12 24	0.11 19	0.09 17	0.13 27	0.08 24	0.14 27	0.15 42	0.04 16	0.05 15	0.08 11	0.07 8	0.11 20	0.07 13

ARAFT	0.12 36	0.09 27	0.07 23	0.09 49	0.07 29	0.08 40	0.04 18	0.14 35	0.08 28	0.21 62	0.10 44	0.17 57	0.05 17	0.05 23	0.18 45	0.14 31	0.18 54	0.15 78	0.20 57	0.08 24	0.20 66	0.18 61	0.05 32	0.06 21	0.14 51	0.11 24	0.18 54	0.13 32

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 36	0.11 55	0.09 55	0.08 38	0.07 29	0.08 40	0.05 30	0.21 84	0.09 38	0.23 78	0.09 34	0.18 63	0.06 23	0.05 23	0.16 31	0.14 31	0.14 28	0.09 17	0.21 68	0.08 24	0.17 39	0.13 35	0.05 32	0.08 42	0.17 74	0.13 39	0.20 71	0.14 41

CVANet_RVC	0.10 21	0.12 69	0.11 88	0.13 92	0.09 53	0.11 74	0.08 79	0.12 27	0.08 28	0.09 19	0.14 79	0.10 21	0.07 34	0.07 42	0.11 10	0.11 13	0.11 19	0.11 28	0.11 17	0.08 24	0.11 19	0.08 16	0.06 45	0.08 42	0.11 24	0.09 16	0.11 20	0.12 28

UniTT-Stereo	0.11 30	0.07 14	0.06 17	0.05 12	0.05 14	0.06 18	0.04 18	0.10 20	0.07 23	0.13 31	0.06 12	0.12 29	0.12 99	0.08 50	0.18 45	0.14 31	0.16 36	0.12 33	0.19 50	0.09 31	0.17 39	0.12 30	0.07 58	0.06 21	0.12 33	0.19 101	0.10 17	0.13 32

RAFT+CT+SA	0.12 36	0.10 36	0.09 55	0.08 38	0.06 22	0.07 25	0.06 47	0.19 67	0.09 38	0.16 34	0.08 23	0.18 63	0.16 143	0.05 23	0.17 36	0.17 61	0.12 23	0.10 23	0.17 40	0.09 31	0.17 39	0.23 91	0.04 16	0.08 42	0.15 59	0.14 46	0.18 54	0.17 56

AASNet	0.10 21	0.10 36	0.07 23	0.10 58	0.10 71	0.11 74	0.08 79	0.11 25	0.06 16	0.10 21	0.11 57	0.10 21	0.06 23	0.07 42	0.14 22	0.11 13	0.13 26	0.11 28	0.11 17	0.09 31	0.11 19	0.12 30	0.06 45	0.08 42	0.11 24	0.10 21	0.10 17	0.08 16

raft+_RVC	0.12 36	0.10 36	0.08 40	0.09 49	0.08 42	0.09 54	0.06 47	0.18 58	0.09 38	0.22 69	0.12 62	0.15 44	0.07 34	0.06 36	0.16 31	0.14 31	0.16 36	0.12 33	0.20 57	0.09 31	0.19 57	0.17 55	0.05 32	0.07 27	0.14 51	0.13 39	0.16 37	0.13 32

HCRNet	0.15 53	0.19 170	0.08 40	0.23 174	0.09 53	0.16 120	0.09 93	0.16 44	0.06 16	0.49 250	0.16 96	0.25 116	0.08 49	0.09 74	0.43 173	0.11 13	0.16 36	0.10 23	0.21 68	0.09 31	0.13 24	0.08 16	0.11 129	0.07 27	0.09 15	0.09 16	0.14 31	0.11 25

MMNet	0.10 21	0.09 27	0.07 23	0.10 58	0.08 42	0.09 54	0.06 47	0.10 20	0.08 28	0.08 17	0.09 34	0.12 29	0.06 23	0.08 50	0.22 84	0.11 13	0.12 23	0.11 28	0.12 21	0.09 31	0.11 19	0.08 16	0.06 45	0.08 42	0.10 19	0.11 24	0.13 28	0.12 28

delet	0.08 17	0.08 21	0.07 23	0.09 49	0.07 29	0.08 40	0.06 47	0.07 14	0.06 16	0.09 19	0.07 18	0.11 25	0.06 23	0.06 36	0.12 15	0.10 9	0.10 18	0.09 17	0.08 6	0.09 31	0.09 13	0.07 8	0.05 32	0.06 21	0.09 15	0.09 16	0.10 17	0.08 16

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 30	0.08 21	0.06 17	0.07 24	0.07 29	0.07 25	0.03 8	0.16 44	0.09 38	0.24 98	0.09 34	0.10 21	0.06 23	0.05 23	0.15 27	0.17 61	0.17 43	0.12 33	0.16 34	0.10 38	0.24 98	0.17 55	0.04 16	0.05 15	0.10 19	0.11 24	0.13 28	0.09 21

IGEV-Stereo+	0.10 21	0.11 55	0.05 12	0.05 12	0.06 22	0.06 18	0.03 8	0.16 44	0.08 28	0.24 98	0.13 72	0.11 25	0.06 23	0.05 23	0.13 18	0.15 41	0.14 28	0.10 23	0.15 31	0.10 38	0.18 49	0.15 42	0.05 32	0.04 10	0.10 19	0.12 29	0.08 13	0.09 21

MIM_Stereo	0.11 30	0.09 27	0.07 23	0.08 38	0.07 29	0.09 54	0.04 18	0.13 31	0.06 16	0.19 54	0.08 23	0.11 25	0.05 17	0.05 23	0.16 31	0.15 41	0.17 43	0.12 33	0.20 57	0.10 38	0.18 49	0.15 42	0.04 16	0.07 27	0.11 24	0.10 21	0.15 32	0.10 23

LL-Strereo2	0.12 36	0.08 21	0.07 23	0.07 24	0.07 29	0.06 18	0.04 18	0.15 38	0.10 51	0.22 69	0.10 44	0.13 33	0.07 34	0.07 42	0.15 27	0.15 41	0.18 54	0.11 28	0.20 57	0.10 38	0.20 66	0.28 122	0.05 32	0.07 27	0.12 33	0.13 39	0.15 32	0.10 23

TestStereo1	0.14 44	0.12 69	0.08 40	0.07 24	0.07 29	0.08 40	0.07 61	0.14 35	0.10 51	0.17 41	0.09 34	0.14 37	0.17 153	0.05 23	0.23 93	0.17 61	0.16 36	0.12 33	0.19 50	0.10 38	0.19 57	0.24 98	0.04 16	0.07 27	0.18 87	0.17 81	0.26 116	0.20 86

TESTraft	0.13 41	0.11 55	0.08 40	0.07 24	0.07 29	0.07 25	0.07 61	0.15 38	0.11 68	0.16 34	0.10 44	0.14 37	0.16 143	0.05 23	0.24 109	0.17 61	0.15 33	0.12 33	0.18 43	0.10 38	0.18 49	0.22 88	0.04 16	0.08 42	0.17 74	0.17 81	0.23 86	0.19 81

SA-5K	0.14 44	0.12 69	0.08 40	0.07 24	0.07 29	0.08 40	0.07 61	0.14 35	0.10 51	0.17 41	0.09 34	0.14 37	0.17 153	0.05 23	0.23 93	0.17 61	0.16 36	0.12 33	0.19 50	0.10 38	0.19 57	0.24 98	0.04 16	0.07 27	0.18 87	0.17 81	0.26 116	0.20 86

DMCA	0.11 30	0.09 27	0.10 65	0.08 38	0.09 53	0.08 40	0.09 93	0.13 31	0.10 51	0.11 25	0.13 72	0.12 29	0.08 49	0.09 74	0.20 59	0.14 31	0.15 33	0.14 56	0.12 21	0.10 38	0.14 27	0.09 21	0.08 81	0.08 42	0.11 24	0.13 39	0.11 20	0.12 28

RASNet	0.15 53	0.14 105	0.14 125	0.13 92	0.11 82	0.12 87	0.10 102	0.24 116	0.12 90	0.22 69	0.14 79	0.18 63	0.12 99	0.09 74	0.16 31	0.18 81	0.19 64	0.13 46	0.16 34	0.10 38	0.22 83	0.16 49	0.07 58	0.14 144	0.16 63	0.16 74	0.26 116	0.22 102

AANet_RVC	0.09 20	0.08 21	0.08 40	0.07 24	0.09 53	0.06 18	0.06 47	0.09 18	0.09 38	0.08 17	0.09 34	0.08 16	0.07 34	0.06 36	0.14 22	0.11 13	0.11 19	0.12 33	0.11 17	0.10 38	0.10 16	0.09 21	0.07 58	0.08 42	0.11 24	0.12 29	0.12 26	0.14 41

HITNet	0.14 44	0.11 55	0.10 65	0.11 73	0.10 71	0.10 59	0.07 61	0.18 58	0.11 68	0.24 98	0.13 72	0.18 63	0.10 64	0.09 74	0.20 59	0.14 31	0.17 43	0.14 56	0.16 34	0.10 38	0.20 66	0.22 88	0.08 81	0.09 65	0.15 59	0.14 46	0.24 96	0.18 62
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
CASnet	0.15 53	0.12 69	0.08 40	0.10 58	0.11 82	0.14 102	0.06 47	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.15 86	0.23 102	0.10 64	0.09 74	0.19 49	0.15 41	0.20 73	0.11 28	0.26 103	0.11 49	0.34 140	0.19 75	0.07 58	0.08 42	0.16 63	0.12 29	0.20 71	0.17 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.14 44	0.11 55	0.08 40	0.09 49	0.08 42	0.08 40	0.05 30	0.17 50	0.10 51	0.17 41	0.16 96	0.15 44	0.10 64	0.10 91	0.20 59	0.18 81	0.17 43	0.14 56	0.19 50	0.11 49	0.22 83	0.23 91	0.07 58	0.08 42	0.17 74	0.16 74	0.17 50	0.23 110

anonymousdsp2	0.13 41	0.12 69	0.09 55	0.09 49	0.08 42	0.10 59	0.07 61	0.18 58	0.08 28	0.20 58	0.16 96	0.15 44	0.07 34	0.07 42	0.15 27	0.15 41	0.17 43	0.12 33	0.23 83	0.11 49	0.19 57	0.21 83	0.07 58	0.08 42	0.13 36	0.11 24	0.18 54	0.12 28

IER	0.15 53	0.11 55	0.10 65	0.12 86	0.10 71	0.12 87	0.08 79	0.17 50	0.10 51	0.18 48	0.17 106	0.20 76	0.10 64	0.11 102	0.47 181	0.15 41	0.18 54	0.14 56	0.16 34	0.11 49	0.16 33	0.12 30	0.09 94	0.09 65	0.14 51	0.16 74	0.19 60	0.18 62

test_4	0.14 44	0.09 27	0.10 65	0.07 24	0.07 29	0.05 13	0.05 30	0.17 50	0.11 68	0.24 98	0.08 23	0.15 44	0.08 49	0.07 42	0.19 49	0.18 81	0.18 54	0.12 33	0.17 40	0.11 49	0.23 95	0.27 114	0.04 16	0.09 65	0.14 51	0.20 110	0.26 116	0.23 110

CREStereo++_RVC	0.18 87	0.12 69	0.10 65	0.11 73	0.12 94	0.11 74	0.08 79	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.13 72	0.22 98	0.19 172	0.10 91	0.22 84	0.22 137	0.24 123	0.12 33	0.22 77	0.11 49	0.34 140	0.25 103	0.07 58	0.09 65	0.19 92	0.15 61	0.62 233	0.23 110
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
UPFNet	0.13 41	0.11 55	0.12 105	0.12 86	0.11 82	0.13 96	0.10 102	0.15 38	0.12 90	0.17 41	0.13 72	0.15 44	0.09 57	0.11 102	0.23 93	0.15 41	0.17 43	0.15 78	0.16 34	0.11 49	0.13 24	0.11 26	0.09 94	0.09 65	0.13 36	0.13 39	0.19 60	0.13 32

MGS-Stereo	0.15 53	0.12 69	0.08 40	0.07 24	0.07 29	0.07 25	0.05 30	0.16 44	0.07 23	0.13 31	0.10 44	0.13 33	0.06 23	0.08 50	0.98 230	0.13 26	0.19 64	0.15 78	0.18 43	0.12 56	0.19 57	0.16 49	0.07 58	0.08 42	0.13 36	0.12 29	0.17 50	0.15 47

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 53	0.11 55	0.10 65	0.11 73	0.08 42	0.09 54	0.05 30	0.18 58	0.17 152	0.23 78	0.18 109	0.18 63	0.10 64	0.09 74	0.19 49	0.17 61	0.19 64	0.15 78	0.18 43	0.12 56	0.19 57	0.26 108	0.07 58	0.09 65	0.16 63	0.22 127	0.16 37	0.21 93

4D-IteraStereo	0.14 44	0.10 36	0.09 55	0.10 58	0.08 42	0.08 40	0.05 30	0.21 84	0.12 90	0.26 121	0.12 62	0.20 76	0.08 49	0.07 42	0.19 49	0.18 81	0.20 73	0.15 78	0.22 77	0.12 56	0.27 116	0.29 127	0.05 32	0.08 42	0.14 51	0.14 46	0.19 60	0.13 32

LoS_RVC	0.16 68	0.13 87	0.10 65	0.07 24	0.09 53	0.08 40	0.06 47	0.17 50	0.11 68	0.23 78	0.16 96	0.17 57	0.11 86	0.09 74	0.21 71	0.22 137	0.17 43	0.16 94	0.24 90	0.12 56	0.33 133	0.31 135	0.08 81	0.09 65	0.20 102	0.15 61	0.16 37	0.20 86

tt_ll	0.16 68	0.13 87	0.10 65	0.07 24	0.09 53	0.08 40	0.06 47	0.17 50	0.11 68	0.23 78	0.16 96	0.17 57	0.11 86	0.09 74	0.21 71	0.22 137	0.17 43	0.16 94	0.24 90	0.12 56	0.33 133	0.31 135	0.08 81	0.09 65	0.20 102	0.15 61	0.16 37	0.20 86

EGLCR-Stereo	0.20 113	0.12 69	0.10 65	0.11 73	0.11 82	0.13 96	0.06 47	0.23 100	0.11 68	0.27 130	0.09 34	0.24 108	0.09 57	0.09 74	0.18 45	0.21 124	0.24 123	0.16 94	0.29 126	0.12 56	0.36 152	0.46 186	0.07 58	0.09 65	0.15 59	0.25 148	0.93 254	0.25 130

Sa-1000	0.17 81	0.13 87	0.09 55	0.09 49	0.09 53	0.11 74	0.05 30	0.22 91	0.11 68	0.24 98	0.11 57	0.24 108	0.09 57	0.10 91	0.22 84	0.18 81	0.21 87	0.17 103	0.28 118	0.12 56	0.25 103	0.33 141	0.06 45	0.09 65	0.24 145	0.20 110	0.26 116	0.22 102

SA	0.15 53	0.13 87	0.09 55	0.09 49	0.08 42	0.11 74	0.06 47	0.21 84	0.10 51	0.23 78	0.09 34	0.23 102	0.07 34	0.07 42	0.19 49	0.18 81	0.18 54	0.15 78	0.24 90	0.12 56	0.20 66	0.26 108	0.05 32	0.09 65	0.20 102	0.20 110	0.27 131	0.23 110

rafts_anoy	0.14 44	0.14 105	0.11 88	0.11 73	0.11 82	0.10 59	0.07 61	0.21 84	0.08 28	0.21 62	0.15 86	0.17 57	0.07 34	0.06 36	0.20 59	0.17 61	0.20 73	0.17 103	0.22 77	0.12 56	0.21 74	0.18 61	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.15 61	0.15 32	0.17 56

s12784h	0.22 129	0.16 131	0.13 117	0.19 152	0.14 121	0.12 87	0.08 79	0.24 116	0.11 68	0.29 159	0.16 96	0.27 138	0.15 136	0.10 91	0.22 84	0.26 170	0.26 144	0.13 46	0.29 126	0.12 56	0.50 204	0.30 130	0.08 81	0.10 91	0.24 145	0.21 119	0.65 238	0.47 197

CFNet_pseudo	0.20 113	0.16 131	0.16 146	0.19 152	0.16 141	0.16 120	0.13 128	0.24 116	0.14 123	0.28 143	0.21 133	0.22 98	0.19 172	0.12 123	0.63 201	0.17 61	0.20 73	0.17 103	0.30 130	0.12 56	0.21 74	0.17 55	0.12 144	0.12 117	0.20 102	0.20 110	0.25 107	0.26 139

RALCasStereoNet	0.15 53	0.14 105	0.10 65	0.13 92	0.11 82	0.10 59	0.07 61	0.20 69	0.08 28	0.23 78	0.13 72	0.19 71	0.08 49	0.07 42	0.20 59	0.18 81	0.22 104	0.17 103	0.20 57	0.12 56	0.22 83	0.21 83	0.07 58	0.09 65	0.18 87	0.15 61	0.15 32	0.15 47

FINET	0.16 68	0.15 123	0.15 135	0.16 126	0.12 94	0.13 96	0.14 135	0.18 58	0.15 133	0.17 41	0.15 86	0.18 63	0.12 99	0.11 102	0.23 93	0.18 81	0.19 64	0.14 56	0.23 83	0.12 56	0.18 49	0.14 39	0.12 144	0.12 117	0.16 63	0.16 74	0.18 54	0.16 52

BEATNet_4x	0.19 104	0.14 105	0.12 105	0.13 92	0.13 106	0.12 87	0.10 102	0.20 69	0.14 123	0.27 130	0.14 79	0.21 88	0.13 114	0.11 102	0.32 147	0.20 113	0.22 104	0.22 173	0.20 57	0.12 56	0.31 126	0.41 171	0.10 113	0.12 117	0.17 74	0.16 74	0.26 116	0.23 110

CFNet	0.16 68	0.15 123	0.12 105	0.18 142	0.15 136	0.14 102	0.11 111	0.23 100	0.12 90	0.21 62	0.16 96	0.29 154	0.14 130	0.11 102	0.21 71	0.13 26	0.20 73	0.16 94	0.18 43	0.12 56	0.17 39	0.13 35	0.08 81	0.12 117	0.20 102	0.17 81	0.22 82	0.21 93

iResNet_ROB	0.17 81	0.14 105	0.12 105	0.15 116	0.11 82	0.15 113	0.11 111	0.25 133	0.12 90	0.25 109	0.16 96	0.19 71	0.21 179	0.09 74	0.25 121	0.16 53	0.22 104	0.16 94	0.29 126	0.12 56	0.23 95	0.16 49	0.09 94	0.12 117	0.20 102	0.17 81	0.26 116	0.21 93

GCAP-BAT	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 271	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

test_for_model	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 271	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

trnet	0.16 68	0.13 87	0.10 65	0.11 73	0.10 71	0.10 59	0.06 47	0.24 116	0.09 38	0.28 143	0.12 62	0.26 128	0.11 86	0.10 91	0.20 59	0.22 137	0.25 134	0.13 46	0.21 68	0.13 72	0.32 129	0.20 80	0.08 81	0.09 65	0.17 74	0.17 81	0.24 96	0.23 110

testlalala2	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 271	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

testlalala	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 271	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

testlalala_base	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 271	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

SPstereo	0.18 87	0.10 36	0.07 23	0.08 38	0.09 53	0.07 25	0.05 30	0.20 69	0.11 68	0.25 109	0.08 23	0.25 116	0.07 34	0.08 50	0.17 36	0.19 99	1.29 271	0.14 56	0.24 90	0.13 72	0.38 158	0.18 61	0.07 58	0.07 27	0.13 36	0.14 46	0.16 37	0.18 62

CES	0.18 87	0.10 36	0.10 65	0.09 49	0.11 82	0.10 59	0.05 30	0.42 222	0.10 51	0.20 58	0.27 171	0.23 102	0.10 64	0.12 123	0.26 125	0.23 147	0.25 134	0.15 78	0.20 57	0.13 72	0.45 184	0.26 108	0.09 94	0.08 42	0.19 92	0.15 61	0.19 60	0.24 123

CIPLG	0.15 53	0.11 55	0.08 40	0.10 58	0.09 53	0.11 74	0.08 79	0.23 100	0.09 38	0.23 78	0.14 79	0.20 76	0.10 64	0.12 123	0.23 93	0.17 61	0.21 87	0.14 56	0.21 68	0.13 72	0.22 83	0.28 122	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.12 29	0.21 76	0.13 32

IPLGR_C	0.15 53	0.11 55	0.08 40	0.10 58	0.09 53	0.11 74	0.08 79	0.23 100	0.09 38	0.23 78	0.14 79	0.20 76	0.10 64	0.12 123	0.21 71	0.17 61	0.21 87	0.14 56	0.21 68	0.13 72	0.22 83	0.28 122	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.12 29	0.21 76	0.14 41

GMOStereo	0.16 68	0.12 69	0.10 65	0.10 58	0.08 42	0.10 59	0.07 61	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.10 44	0.21 88	0.13 114	0.08 50	0.20 59	0.18 81	0.21 87	0.14 56	0.23 83	0.13 72	0.26 108	0.36 151	0.05 32	0.08 42	0.22 116	0.19 101	0.24 96	0.18 62

error version	0.16 68	0.12 69	0.10 65	0.10 58	0.08 42	0.10 59	0.07 61	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.10 44	0.21 88	0.13 114	0.08 50	0.20 59	0.18 81	0.21 87	0.14 56	0.23 83	0.13 72	0.26 108	0.36 151	0.05 32	0.08 42	0.22 116	0.19 101	0.24 96	0.18 62

test-v	0.16 68	0.12 69	0.10 65	0.10 58	0.08 42	0.10 59	0.07 61	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.10 44	0.21 88	0.13 114	0.08 50	0.20 59	0.18 81	0.21 87	0.14 56	0.23 83	0.13 72	0.26 108	0.36 151	0.05 32	0.08 42	0.22 116	0.19 101	0.24 96	0.18 62

ACRE	0.15 53	0.11 55	0.08 40	0.10 58	0.09 53	0.11 74	0.08 79	0.23 100	0.09 38	0.23 78	0.15 86	0.20 76	0.10 64	0.12 123	0.21 71	0.17 61	0.21 87	0.14 56	0.21 68	0.13 72	0.22 83	0.27 114	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.12 29	0.21 76	0.13 32

test-2	0.16 68	0.12 69	0.10 65	0.10 58	0.08 42	0.10 59	0.07 61	0.23 100	0.12 90	0.28 143	0.10 44	0.21 88	0.13 114	0.08 50	0.20 59	0.18 81	0.21 87	0.14 56	0.23 83	0.13 72	0.26 108	0.36 151	0.05 32	0.08 42	0.22 116	0.19 101	0.24 96	0.18 62

TestStereo	0.17 81	0.17 143	0.14 125	0.15 116	0.11 82	0.15 113	0.11 111	0.25 133	0.13 109	0.30 162	0.15 86	0.25 116	0.11 86	0.08 50	0.19 49	0.14 31	0.23 112	0.13 46	0.27 111	0.13 72	0.27 116	0.15 42	0.09 94	0.14 144	0.21 109	0.15 61	0.21 76	0.19 81

raftrobust	0.15 53	0.12 69	0.11 88	0.11 73	0.10 71	0.08 40	0.06 47	0.22 91	0.09 38	0.27 130	0.13 72	0.19 71	0.08 49	0.08 50	0.21 71	0.18 81	0.21 87	0.15 78	0.28 118	0.13 72	0.25 103	0.23 91	0.08 81	0.08 42	0.19 92	0.17 81	0.17 50	0.16 52

ADLNet	0.21 124	0.17 143	0.12 105	0.16 126	0.14 121	0.18 135	0.15 143	0.20 69	0.11 68	0.17 41	0.15 86	0.33 177	0.13 114	0.31 224	1.12 235	0.15 41	0.20 73	0.14 56	0.18 43	0.13 72	0.16 33	0.18 61	0.15 166	0.09 65	0.17 74	0.18 95	0.19 60	0.17 56

UNet	0.15 53	0.13 87	0.13 117	0.14 101	0.12 94	0.14 102	0.10 102	0.20 69	0.12 90	0.21 62	0.15 86	0.17 57	0.12 99	0.13 141	0.21 71	0.15 41	0.20 73	0.17 103	0.18 43	0.13 72	0.17 39	0.14 39	0.10 113	0.12 117	0.15 59	0.17 81	0.20 71	0.17 56

PMTNet	0.18 87	0.15 123	0.11 88	0.14 101	0.11 82	0.09 54	0.09 93	0.22 91	0.10 51	0.29 159	0.11 57	0.25 116	0.08 49	0.09 74	0.24 109	0.27 176	0.24 123	0.13 46	0.28 118	0.13 72	0.35 148	0.24 98	0.09 94	0.08 42	0.22 116	0.17 81	0.23 86	0.25 130

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 87	0.18 157	0.18 166	0.17 135	0.21 174	0.16 120	0.26 198	0.19 67	0.24 183	0.22 69	0.20 124	0.26 128	0.12 99	0.19 187	0.24 109	0.16 53	0.19 64	0.16 94	0.19 50	0.13 72	0.16 33	0.17 55	0.11 129	0.11 101	0.17 74	0.22 127	0.19 60	0.21 93
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DN-CSS_ROB	0.18 87	0.14 105	0.16 146	0.14 101	0.14 121	0.11 74	0.09 93	0.25 133	0.13 109	0.27 130	0.26 164	0.25 116	0.17 153	0.09 74	0.19 49	0.16 53	0.19 64	0.15 78	0.41 158	0.13 72	0.24 98	0.18 61	0.10 113	0.14 144	0.17 74	0.15 61	0.22 82	0.18 62

raft_robust	0.18 87	0.13 87	0.10 65	0.14 101	0.09 53	0.11 74	0.08 79	0.25 133	0.12 90	0.30 162	0.10 44	0.24 108	0.14 130	0.10 91	0.24 109	0.21 124	0.21 87	0.17 103	0.34 140	0.14 94	0.27 116	0.31 135	0.06 45	0.10 91	0.22 116	0.21 119	0.24 96	0.21 93

UDGNet	0.23 139	0.19 170	0.14 125	0.36 215	0.30 211	0.32 209	0.29 205	0.22 91	0.15 133	0.21 62	0.20 124	0.21 88	0.08 49	0.52 242	0.20 59	0.17 61	0.21 87	0.17 103	0.25 102	0.14 94	0.26 108	0.30 130	0.30 226	0.10 91	0.24 145	0.20 110	0.22 82	0.20 86

dd	0.19 104	0.17 143	0.10 65	0.34 211	0.12 94	0.24 180	0.11 111	0.21 84	0.10 51	0.22 69	0.10 44	0.37 187	0.10 64	0.09 74	0.37 162	0.17 61	0.28 166	0.14 56	0.35 147	0.14 94	0.19 57	0.14 39	0.09 94	0.13 134	0.21 109	0.15 61	0.26 116	0.21 93

GLC_STEREO	0.18 87	0.15 123	0.16 146	0.15 116	0.14 121	0.14 102	0.11 111	0.26 146	0.10 51	0.28 143	0.18 109	0.20 76	0.10 64	0.11 102	0.19 49	0.19 99	0.28 166	0.15 78	0.24 90	0.14 94	0.37 155	0.23 91	0.09 94	0.10 91	0.19 92	0.13 39	0.30 150	0.18 62

IPLG	0.22 129	0.12 69	0.11 88	0.10 58	0.10 71	0.10 59	0.07 61	0.22 91	0.09 38	0.24 98	0.15 86	0.21 88	0.09 57	0.11 102	1.93 263	0.18 81	0.21 87	0.16 94	0.24 90	0.14 94	0.20 66	0.32 138	0.06 45	0.10 91	0.18 87	0.18 95	0.24 96	0.14 41

RALAANet	0.14 44	0.13 87	0.11 88	0.10 58	0.10 71	0.11 74	0.07 61	0.17 50	0.10 51	0.16 34	0.15 86	0.15 44	0.09 57	0.06 36	0.19 49	0.16 53	0.18 54	0.17 103	0.26 103	0.14 94	0.24 98	0.23 91	0.07 58	0.09 65	0.16 63	0.15 61	0.20 71	0.16 52

CREStereo	0.17 81	0.13 87	0.11 88	0.11 73	0.10 71	0.10 59	0.06 47	0.24 116	0.10 51	0.27 130	0.12 62	0.26 128	0.11 86	0.10 91	0.22 84	0.26 170	0.26 144	0.13 46	0.21 68	0.14 94	0.36 152	0.24 98	0.08 81	0.09 65	0.17 74	0.17 81	0.23 86	0.22 102
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
HGLStereo	0.15 53	0.14 105	0.12 105	0.13 92	0.13 106	0.13 96	0.08 79	0.18 58	0.11 68	0.22 69	0.22 141	0.14 37	0.09 57	0.11 102	0.24 109	0.17 61	0.21 87	0.17 103	0.20 57	0.14 94	0.18 49	0.16 49	0.10 113	0.11 101	0.17 74	0.16 74	0.17 50	0.15 47

DSFCA	0.16 68	0.18 157	0.14 125	0.14 101	0.13 106	0.16 120	0.15 143	0.16 44	0.13 109	0.16 34	0.19 115	0.18 63	0.10 64	0.08 50	0.22 84	0.18 81	0.19 64	0.17 103	0.21 68	0.14 94	0.19 57	0.19 75	0.11 129	0.12 117	0.17 74	0.18 95	0.19 60	0.19 81

DMCA-RVC	0.16 68	0.12 69	0.15 135	0.12 86	0.13 106	0.11 74	0.13 128	0.17 50	0.16 144	0.18 48	0.21 133	0.20 76	0.10 64	0.10 91	0.36 160	0.17 61	0.18 54	0.17 103	0.16 34	0.14 94	0.18 49	0.15 42	0.10 113	0.12 117	0.14 51	0.13 39	0.18 54	0.18 62

STTStereo	0.19 104	0.19 170	0.21 187	0.18 142	0.20 168	0.17 130	0.25 190	0.18 58	0.19 160	0.20 58	0.19 115	0.24 108	0.14 130	0.17 177	0.32 147	0.17 61	0.19 64	0.19 144	0.19 50	0.14 94	0.18 49	0.17 55	0.11 129	0.12 117	0.19 92	0.20 110	0.20 71	0.26 139

NVstereo2D	0.26 158	0.16 131	0.15 135	0.22 166	0.18 159	0.26 188	0.28 203	0.20 69	0.14 123	0.22 69	0.21 133	0.17 57	0.11 86	0.38 230	1.98 267	0.20 113	0.24 123	0.19 144	0.21 68	0.14 94	0.18 49	0.15 42	0.25 203	0.13 134	0.22 116	0.17 81	0.19 60	0.18 62

PS-NSSS	0.23 139	0.26 205	0.20 178	0.31 203	0.22 180	0.25 185	0.21 170	0.27 161	0.15 133	0.28 143	0.21 133	0.53 208	0.14 130	0.16 170	0.28 132	0.15 41	0.18 54	0.17 103	0.35 147	0.14 94	0.17 39	0.13 35	0.22 198	0.16 163	0.22 116	0.25 148	0.28 139	0.27 142

DISCO	0.16 68	0.15 123	0.11 88	0.14 101	0.13 106	0.16 120	0.14 135	0.15 38	0.13 109	0.21 62	0.17 106	0.16 53	0.10 64	0.10 91	0.25 121	0.16 53	0.20 73	0.15 78	0.23 83	0.14 94	0.17 39	0.18 61	0.09 94	0.11 101	0.17 74	0.16 74	0.21 76	0.16 52

LoS	0.22 129	0.15 123	0.11 88	0.13 92	0.14 121	0.12 87	0.08 79	0.60 246	0.11 68	0.37 213	0.38 205	0.36 185	0.13 114	0.11 102	0.23 93	0.25 162	0.26 144	0.15 78	0.26 103	0.15 108	0.42 176	0.33 141	0.09 94	0.09 65	0.25 152	0.19 101	0.25 107	0.28 148
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
dad	0.29 170	0.21 178	0.14 125	0.47 226	0.22 180	0.29 202	0.48 232	0.40 216	0.12 90	0.32 176	0.14 79	0.41 197	0.23 186	0.10 91	0.53 193	0.19 99	0.32 192	0.17 103	0.51 187	0.15 108	0.27 116	0.18 61	0.11 129	0.18 181	0.31 195	0.18 95	0.67 240	0.45 194

test-3	0.18 87	0.11 55	0.09 55	0.11 73	0.12 94	0.10 59	0.07 61	0.25 133	0.10 51	0.27 130	0.11 57	0.29 154	0.11 86	0.08 50	0.23 93	0.19 99	0.23 112	0.15 78	0.47 170	0.15 108	0.33 133	0.46 186	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.14 46	0.25 107	0.23 110

test_1	0.18 87	0.11 55	0.09 55	0.11 73	0.12 94	0.10 59	0.07 61	0.25 133	0.10 51	0.27 130	0.11 57	0.29 154	0.11 86	0.08 50	0.23 93	0.19 99	0.23 112	0.15 78	0.47 170	0.15 108	0.33 133	0.46 186	0.06 45	0.09 65	0.16 63	0.14 46	0.25 107	0.23 110

AnonymousM	0.19 104	0.09 27	0.07 23	0.09 49	0.07 29	0.08 40	0.05 30	0.20 69	0.09 38	0.23 78	0.14 79	0.16 53	0.07 34	0.09 74	0.23 93	0.23 147	0.23 112	0.14 56	0.20 57	0.15 108	0.32 129	0.26 108	0.07 58	0.08 42	0.11 24	0.17 81	0.54 219	0.97 241

pcwnet_v2	0.26 158	0.17 143	0.18 166	0.22 166	0.19 163	0.22 170	0.18 152	0.25 133	0.18 158	0.31 169	0.23 149	0.30 166	0.28 199	0.18 185	0.88 219	0.21 124	0.24 123	0.19 144	0.36 151	0.15 108	0.27 116	0.24 98	0.17 175	0.15 157	0.26 157	0.26 162	0.30 150	0.38 177

GMStereo	0.16 68	0.16 131	0.09 55	0.14 101	0.13 106	0.15 113	0.11 111	0.22 91	0.12 90	0.19 54	0.15 86	0.25 116	0.13 114	0.09 74	0.17 36	0.14 31	0.21 87	0.13 46	0.26 103	0.15 108	0.20 66	0.12 30	0.09 94	0.11 101	0.18 87	0.15 61	0.23 86	0.15 47
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AF-Net	0.20 113	0.18 157	0.17 159	0.18 142	0.22 180	0.20 151	0.21 170	0.24 116	0.21 166	0.19 54	0.25 155	0.26 128	0.16 143	0.14 152	0.33 151	0.20 113	0.17 43	0.17 103	0.22 77	0.15 108	0.17 39	0.21 83	0.16 171	0.14 144	0.19 92	0.19 101	0.29 143	0.22 102

Nwc_Net	0.20 113	0.18 157	0.17 159	0.18 142	0.22 180	0.20 151	0.21 170	0.24 116	0.21 166	0.19 54	0.25 155	0.26 128	0.16 143	0.14 152	0.33 151	0.20 113	0.17 43	0.17 103	0.22 77	0.15 108	0.17 39	0.21 83	0.16 171	0.14 144	0.19 92	0.19 101	0.29 143	0.22 102

CFNet_RVC	0.18 87	0.18 157	0.15 135	0.18 142	0.16 141	0.18 135	0.12 124	0.21 84	0.13 109	0.23 78	0.20 124	0.24 108	0.12 99	0.12 123	0.22 84	0.19 99	0.23 112	0.17 103	0.26 103	0.15 108	0.24 98	0.19 75	0.09 94	0.13 134	0.22 116	0.20 110	0.25 107	0.23 110

iResNetv2_ROB	0.20 113	0.14 105	0.11 88	0.17 135	0.13 106	0.17 130	0.11 111	0.26 146	0.12 90	0.26 121	0.20 124	0.27 138	0.19 172	0.10 91	0.42 171	0.16 53	0.20 73	0.15 78	0.35 147	0.15 108	0.33 133	0.18 61	0.12 144	0.14 144	0.20 102	0.17 81	0.30 150	0.19 81

MLCV	0.24 145	0.16 131	0.15 135	0.24 181	0.18 159	0.21 161	0.15 143	0.30 188	0.16 144	0.31 169	0.31 185	0.32 174	0.25 193	0.11 102	0.24 109	0.24 154	0.25 134	0.17 103	0.53 195	0.15 108	0.33 133	0.33 141	0.14 160	0.17 173	0.23 133	0.23 134	0.27 131	0.25 130

DLCB_ROB	0.19 104	0.17 143	0.16 146	0.14 101	0.15 136	0.14 102	0.13 128	0.20 69	0.16 144	0.23 78	0.23 149	0.25 116	0.18 166	0.15 164	0.20 59	0.16 53	0.21 87	0.18 133	0.19 50	0.15 108	0.24 98	0.20 80	0.13 151	0.15 157	0.36 213	0.24 139	0.24 96	0.20 86

PDISCO_ROB	0.17 81	0.16 131	0.16 146	0.14 101	0.12 94	0.13 96	0.11 111	0.15 38	0.12 90	0.16 34	0.16 96	0.12 29	0.10 64	0.09 74	0.19 49	0.20 113	0.19 64	0.23 187	0.18 43	0.15 108	0.22 83	0.23 91	0.07 58	0.11 101	0.21 109	0.24 139	0.39 185	0.23 110

Any-RAFT	0.24 145	0.13 87	0.16 146	0.16 126	0.13 106	0.15 113	0.10 102	0.25 133	0.14 123	0.28 143	0.35 195	0.28 145	0.11 86	0.12 123	0.22 84	0.25 162	0.28 166	0.17 103	0.50 186	0.16 122	0.63 229	0.40 168	0.10 113	0.10 91	0.28 177	0.29 180	0.26 116	0.42 188

iinet-f	0.17 81	0.14 105	0.10 65	0.12 86	0.09 53	0.14 102	0.09 93	0.15 38	0.10 51	0.23 78	0.25 155	0.18 63	0.15 136	0.08 50	0.33 151	0.19 99	0.20 73	0.13 46	0.36 151	0.16 122	0.20 66	0.21 83	0.08 81	0.09 65	0.17 74	0.14 46	0.25 107	0.17 56

test_3	0.19 104	0.12 69	0.11 88	0.11 73	0.12 94	0.10 59	0.07 61	0.25 133	0.12 90	0.28 143	0.12 62	0.31 171	0.14 130	0.08 50	0.25 121	0.20 113	0.23 112	0.15 78	0.47 170	0.16 122	0.35 148	0.46 186	0.06 45	0.11 101	0.19 92	0.19 101	0.27 131	0.25 130

psm_up	0.20 113	0.17 143	0.19 171	0.20 158	0.16 141	0.20 151	0.13 128	0.25 133	0.23 178	0.23 78	0.18 109	0.21 88	0.20 176	0.15 164	0.23 93	0.18 81	0.24 123	0.18 133	0.28 118	0.16 122	0.21 74	0.16 49	0.12 144	0.20 185	0.24 145	0.24 139	0.26 116	0.25 130

RP	0.22 129	0.20 175	0.23 197	0.22 166	0.20 168	0.21 161	0.22 176	0.24 116	0.22 173	0.17 41	0.25 155	0.24 108	0.19 172	0.15 164	0.50 189	0.17 61	0.20 73	0.16 94	0.22 77	0.16 122	0.17 39	0.25 103	0.13 151	0.16 163	0.22 116	0.21 119	0.30 150	0.25 130

DeepPrunerF	0.29 170	0.16 131	0.14 125	0.23 174	0.44 235	0.17 130	0.21 170	0.20 69	0.26 193	0.16 34	0.22 141	0.15 44	0.12 99	0.12 123	0.97 228	0.21 124	0.18 54	0.17 103	0.26 103	0.16 122	0.21 74	0.17 55	0.12 144	0.12 117	1.97 281	0.25 148	0.22 82	0.20 86

UCFNet_RVC	0.21 124	0.25 202	0.16 146	0.21 162	0.19 163	0.20 151	0.14 135	0.23 100	0.16 144	0.26 121	0.19 115	0.34 180	0.17 153	0.13 141	0.23 93	0.19 99	0.21 87	0.18 133	0.31 131	0.16 122	0.26 108	0.19 75	0.17 175	0.14 144	0.26 157	0.21 119	0.23 86	0.29 152

DeepPruner_ROB	0.22 129	0.17 143	0.16 146	0.17 135	0.17 150	0.16 120	0.18 152	0.22 91	0.17 152	0.26 121	0.26 164	0.20 76	0.18 166	0.11 102	0.50 189	0.20 113	0.24 123	0.21 166	0.27 111	0.16 122	0.41 172	0.33 141	0.14 160	0.15 157	0.22 116	0.27 168	0.26 116	0.23 110

CASS	0.25 151	0.18 157	0.16 146	0.21 162	0.17 150	0.21 161	0.21 170	0.28 171	0.20 164	0.33 185	0.24 153	0.28 145	0.18 166	0.11 102	0.25 121	0.23 147	0.37 213	0.20 156	0.43 162	0.17 130	0.57 215	0.42 173	0.11 129	0.13 134	0.30 189	0.22 127	0.32 160	0.32 160
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.19 104	0.17 143	0.14 125	0.19 152	0.19 163	0.19 145	0.13 128	0.23 100	0.15 133	0.25 109	0.23 149	0.20 76	0.13 114	0.13 141	0.21 71	0.18 81	0.24 123	0.18 133	0.24 90	0.17 130	0.22 83	0.20 80	0.14 160	0.15 157	0.22 116	0.21 119	0.25 107	0.25 130

HSM	0.20 113	0.17 143	0.14 125	0.18 142	0.17 150	0.15 113	0.13 128	0.26 146	0.14 123	0.26 121	0.22 141	0.24 108	0.17 153	0.11 102	0.33 151	0.17 61	0.26 144	0.16 94	0.27 111	0.17 130	0.27 116	0.19 75	0.10 113	0.13 134	0.22 116	0.22 127	0.27 131	0.24 123

PWCDC_ROB	0.23 139	0.10 36	0.13 117	0.10 58	0.17 150	0.11 74	0.15 143	0.12 27	0.38 220	0.11 25	0.25 155	0.14 37	0.77 236	0.28 214	0.88 219	0.21 124	0.17 43	0.18 133	0.17 40	0.17 130	0.20 66	0.39 165	0.20 188	0.17 173	0.11 24	0.20 110	0.15 32	0.24 123

XX-Stereo	2.24 273	0.10 36	0.10 65	0.17 135	0.10 71	0.21 161	0.11 111	0.25 133	0.12 90	0.36 206	0.53 233	0.29 154	0.10 64	0.11 102	0.24 109	0.35 203	0.27 155	0.18 133	0.47 170	0.18 134	0.41 172	0.37 157	0.10 113	0.10 91	54.05 296	0.25 148	0.34 169	0.51 199

RTSC	0.27 164	0.16 131	0.16 146	0.16 126	0.17 150	0.18 135	0.19 160	0.23 100	0.21 166	0.25 109	0.25 155	0.20 76	0.18 166	0.14 152	1.57 249	0.23 147	0.30 180	0.19 144	0.39 154	0.18 134	0.30 124	0.32 138	0.11 129	0.17 173	0.21 109	0.22 127	0.31 157	0.43 192

ADCP+	0.31 179	0.17 143	0.17 159	0.15 116	0.14 121	0.17 130	0.19 160	0.21 84	0.33 213	0.26 121	0.26 164	0.37 187	0.12 99	0.13 141	1.87 261	0.18 81	0.20 73	0.17 103	0.33 135	0.18 134	0.22 83	0.22 88	0.12 144	0.11 101	0.23 133	0.69 248	0.33 165	0.99 243

AE-Stereo	0.20 113	0.14 105	0.13 117	0.16 126	0.12 94	0.12 87	0.09 93	0.23 100	0.15 133	0.28 143	0.12 62	0.29 154	0.13 114	0.09 74	0.21 71	0.25 162	0.28 166	0.19 144	0.28 118	0.19 137	0.35 148	0.42 173	0.07 58	0.14 144	0.22 116	0.24 139	0.26 116	0.21 93

SACVNet	0.22 129	0.20 175	0.18 166	0.21 162	0.19 163	0.19 145	0.19 160	0.25 133	0.22 173	0.25 109	0.21 133	0.20 76	0.12 99	0.17 177	0.23 93	0.21 124	0.25 134	0.21 166	0.32 133	0.19 137	0.27 116	0.34 147	0.15 166	0.17 173	0.28 177	0.25 148	0.29 143	0.26 139

LMCR-Stereo	0.18 87	0.14 105	0.11 88	0.13 92	0.12 94	0.15 113	0.10 102	0.22 91	0.13 109	0.23 78	0.18 109	0.24 108	0.17 153	0.12 123	0.21 71	0.19 99	0.26 144	0.18 133	0.33 135	0.19 137	0.26 108	0.25 103	0.10 113	0.12 117	0.19 92	0.18 95	0.24 96	0.23 110

stereogan	0.24 145	0.22 181	0.21 187	0.23 174	0.25 197	0.25 185	0.22 176	0.26 146	0.23 178	0.20 58	0.22 141	0.30 166	0.23 186	0.17 177	0.31 144	0.20 113	0.22 104	0.19 144	0.28 118	0.19 137	0.21 74	0.39 165	0.17 175	0.17 173	0.21 109	0.22 127	0.36 174	0.27 142

MDST_ROB	0.81 241	1.11 257	0.24 205	1.30 253	0.42 231	0.81 248	0.32 213	0.45 227	0.25 187	0.36 206	0.32 188	0.47 203	3.62 277	0.14 152	1.77 258	0.22 137	0.27 155	0.17 103	0.84 224	0.19 137	0.57 215	0.51 207	0.20 188	0.21 194	1.56 275	0.86 260	2.88 283	1.74 267

XPNet_ROB	0.27 164	0.28 209	0.20 178	0.19 152	0.21 174	0.21 161	0.20 164	0.20 69	0.21 166	0.24 98	0.28 177	0.78 226	0.17 153	0.16 170	0.29 135	0.22 137	0.34 199	0.21 166	0.27 111	0.19 137	0.28 123	0.42 173	0.17 175	0.18 181	0.23 133	0.24 139	0.48 205	0.34 166

SGM-Forest	0.38 199	0.24 196	0.18 166	0.35 213	0.25 197	0.27 190	0.20 164	0.30 188	0.23 178	0.32 176	0.23 149	0.37 187	0.43 213	0.24 206	0.82 216	0.33 196	0.24 123	0.21 166	1.61 242	0.19 137	0.38 158	0.43 178	0.27 210	0.21 194	0.34 208	0.28 173	0.57 225	0.86 234
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIPNet	0.21 124	0.14 105	0.11 88	0.11 73	0.12 94	0.12 87	0.08 79	0.24 116	0.10 51	0.27 130	0.24 153	0.22 98	0.14 130	0.11 102	0.94 226	0.20 113	0.23 112	0.17 103	0.31 131	0.20 144	0.21 74	0.35 150	0.07 58	0.11 101	0.23 133	0.23 134	0.27 131	0.21 93

IPLGR	0.26 158	0.16 131	0.13 117	0.15 116	0.15 136	0.12 87	0.09 93	0.24 116	0.13 109	0.28 143	0.25 155	0.23 102	0.12 99	0.11 102	1.91 262	0.20 113	0.22 104	0.18 133	0.34 140	0.20 144	0.25 103	0.33 141	0.07 58	0.12 117	0.23 133	0.23 134	0.28 139	0.21 93

ICVP	0.22 129	0.18 157	0.20 178	0.18 142	0.17 150	0.18 135	0.13 128	0.22 91	0.16 144	0.24 98	0.20 124	0.23 102	0.18 166	0.12 123	0.22 84	0.23 147	0.25 134	0.24 190	0.26 103	0.20 144	0.30 124	0.46 186	0.26 205	0.16 163	0.23 133	0.25 148	0.25 107	0.24 123
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.20 113	0.14 105	0.12 105	0.12 86	0.11 82	0.14 102	0.12 124	0.28 171	0.16 144	0.23 78	0.19 115	0.19 71	0.15 136	0.08 50	0.24 109	0.26 170	0.25 134	0.22 173	0.39 154	0.20 144	0.34 140	0.38 160	0.08 81	0.13 134	0.22 116	0.24 139	0.23 86	0.24 123

CroCo_RVC	0.20 113	0.14 105	0.12 105	0.12 86	0.11 82	0.14 102	0.12 124	0.28 171	0.16 144	0.23 78	0.19 115	0.19 71	0.15 136	0.08 50	0.24 109	0.26 170	0.25 134	0.22 173	0.39 154	0.20 144	0.34 140	0.38 160	0.08 81	0.13 134	0.22 116	0.24 139	0.23 86	0.24 123

GES	0.22 129	0.16 131	0.12 105	0.14 101	0.15 136	0.19 145	0.12 124	0.25 133	0.14 123	0.26 121	0.18 109	0.21 88	0.13 114	0.17 177	0.36 160	0.21 124	0.27 155	0.19 144	0.52 191	0.20 144	0.33 133	0.29 127	0.13 151	0.14 144	0.19 92	0.17 81	0.27 131	0.42 188

NCC-stereo	0.25 151	0.22 181	0.21 187	0.22 166	0.23 186	0.23 174	0.25 190	0.26 146	0.28 200	0.18 48	0.27 171	0.28 145	0.26 197	0.17 177	0.48 184	0.22 137	0.22 104	0.24 190	0.27 111	0.20 144	0.21 74	0.27 114	0.20 188	0.16 163	0.26 157	0.29 180	0.33 165	0.29 152

Abc-Net	0.25 151	0.22 181	0.21 187	0.22 166	0.23 186	0.23 174	0.25 190	0.26 146	0.28 200	0.18 48	0.27 171	0.28 145	0.26 197	0.17 177	0.48 184	0.22 137	0.22 104	0.24 190	0.27 111	0.20 144	0.21 74	0.27 114	0.20 188	0.16 163	0.26 157	0.29 180	0.33 165	0.29 152
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.23 139	0.13 87	0.13 117	0.15 116	0.13 106	0.18 135	0.07 61	0.24 116	0.15 133	0.32 176	0.25 155	0.27 138	0.13 114	0.14 152	0.21 71	0.28 179	0.30 180	0.20 156	0.47 170	0.20 144	0.47 191	0.50 203	0.10 113	0.12 117	0.23 133	0.26 162	0.23 86	0.28 148

RAFT-Stereo	0.23 139	0.13 87	0.13 117	0.15 116	0.13 106	0.18 135	0.07 61	0.24 116	0.15 133	0.32 176	0.25 155	0.27 138	0.13 114	0.14 152	0.21 71	0.28 179	0.30 180	0.20 156	0.47 170	0.20 144	0.47 191	0.50 203	0.10 113	0.12 117	0.23 133	0.26 162	0.23 86	0.28 148
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.30 176	0.17 143	0.17 159	0.26 189	0.20 168	0.20 151	0.14 135	0.28 171	0.19 160	0.34 189	0.41 212	1.59 256	0.25 193	0.14 152	0.26 125	0.21 124	0.25 134	0.19 144	0.28 118	0.20 144	0.38 158	0.33 141	0.13 151	0.20 185	0.29 183	0.30 187	0.35 172	0.33 163
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MyStereo04	0.22 129	0.18 157	0.17 159	0.14 101	0.14 121	0.13 96	0.10 102	0.28 171	0.21 166	0.31 169	0.20 124	0.29 154	0.13 114	0.08 50	0.27 130	0.22 137	0.22 104	0.18 133	0.54 196	0.21 155	0.34 140	0.26 108	0.11 129	0.16 163	0.27 170	0.23 134	0.30 150	0.22 102

HH	0.25 151	0.10 36	0.17 159	0.15 116	0.14 121	0.20 151	0.14 135	0.27 161	0.13 109	0.36 206	0.12 62	0.28 145	0.10 64	0.13 141	0.23 93	0.40 222	0.26 144	0.19 144	0.49 180	0.21 155	0.68 239	0.52 211	0.11 129	0.11 101	0.23 133	0.25 148	0.36 174	0.38 177

HanStereo	0.25 151	0.10 36	0.17 159	0.15 116	0.14 121	0.20 151	0.14 135	0.27 161	0.13 109	0.36 206	0.12 62	0.28 145	0.10 64	0.13 141	0.23 93	0.40 222	0.26 144	0.19 144	0.49 180	0.21 155	0.68 239	0.52 211	0.11 129	0.11 101	0.23 133	0.25 148	0.36 174	0.38 177

GEStereo_RVC	0.24 145	0.19 170	0.15 135	0.18 142	0.17 150	0.19 145	0.18 152	0.26 146	0.17 152	0.27 130	0.20 124	0.27 138	0.16 143	0.12 123	0.27 130	0.26 170	0.28 166	0.24 190	0.47 170	0.21 155	0.32 129	0.50 203	0.11 129	0.17 173	0.24 145	0.21 119	0.26 116	0.32 160

sCroCo_RVC	0.22 129	0.13 87	0.11 88	0.11 73	0.10 71	0.14 102	0.09 93	0.24 116	0.19 160	0.24 98	0.16 96	0.20 76	0.20 176	0.08 50	0.26 125	0.36 211	0.29 173	0.22 173	0.35 147	0.21 155	0.48 195	0.53 215	0.10 113	0.15 157	0.23 133	0.21 119	0.28 139	0.23 110

APVNet	0.21 124	0.18 157	0.14 125	0.17 135	0.20 168	0.20 151	0.17 150	0.24 116	0.15 133	0.18 48	0.21 133	0.21 88	0.11 86	0.17 177	0.34 157	0.24 154	0.27 155	0.21 166	0.34 140	0.21 155	0.23 95	0.28 122	0.11 129	0.17 173	0.21 109	0.18 95	0.29 143	0.22 102

FADNet-RVC	0.21 124	0.17 143	0.15 135	0.21 162	0.16 141	0.16 120	0.18 152	0.26 146	0.13 109	0.25 109	0.21 133	0.28 145	0.16 143	0.14 152	0.32 147	0.21 124	0.23 112	0.17 103	0.34 140	0.21 155	0.21 74	0.25 103	0.14 160	0.16 163	0.25 152	0.23 134	0.21 76	0.24 123

ADCRef	0.34 189	0.18 157	0.16 146	0.15 116	0.16 141	0.18 135	0.18 152	0.23 100	0.34 215	0.26 121	0.22 141	0.23 102	0.17 153	0.11 102	2.05 269	0.22 137	0.23 112	0.20 156	0.39 154	0.21 155	0.25 103	0.26 108	0.17 175	0.16 163	0.29 183	0.41 215	0.29 143	1.39 257

model_zeroshot	0.28 168	0.14 105	0.11 88	0.16 126	0.14 121	0.18 135	0.11 111	0.28 171	0.15 133	0.33 185	0.32 188	0.31 171	0.10 64	0.13 141	0.43 173	0.31 190	0.30 180	0.19 144	0.66 211	0.22 163	0.55 211	0.44 181	0.12 144	0.13 134	0.49 235	0.36 206	0.31 157	0.53 200

DLNR_Zeroshot_test	9.91 288	28.72 296	0.20 178	46.90 297	0.13 106	0.20 151	45.01 297	0.29 184	0.11 68	0.38 219	0.19 115	0.33 177	0.10 64	1.29 258	61.34 297	71.85 297	3.99 285	2.49 285	1.36 234	0.22 163	0.65 234	0.41 171	0.09 94	0.13 134	0.26 157	0.24 139	0.29 143	0.33 163

TANstereo	0.19 104	0.12 69	0.10 65	0.14 101	0.13 106	0.14 102	0.08 79	0.18 58	0.11 68	0.24 98	0.12 62	0.16 53	0.12 99	0.13 141	0.29 135	0.28 179	0.26 144	0.25 200	0.34 140	0.22 163	0.34 140	0.27 114	0.29 224	0.10 91	0.13 36	0.15 61	0.36 174	0.18 62

XX-TBD	0.19 104	0.12 69	0.10 65	0.14 101	0.13 106	0.14 102	0.08 79	0.18 58	0.11 68	0.24 98	0.12 62	0.16 53	0.12 99	0.13 141	0.29 135	0.28 179	0.26 144	0.25 200	0.34 140	0.22 163	0.34 140	0.27 114	0.29 224	0.10 91	0.13 36	0.15 61	0.36 174	0.18 62

EAI-Stereo	0.28 168	0.13 87	0.12 105	0.18 142	0.16 141	0.66 242	0.20 164	0.27 161	0.18 158	0.27 130	0.27 171	0.29 154	0.10 64	0.11 102	0.35 159	0.32 193	0.26 144	0.20 156	0.65 210	0.22 163	0.44 183	0.44 181	0.10 113	0.14 144	0.28 177	0.31 191	0.39 185	0.42 188

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 207	0.34 220	0.25 210	0.42 223	0.31 213	0.36 217	0.47 230	0.48 233	0.40 223	0.42 235	0.31 185	0.60 215	0.53 225	0.40 235	0.57 195	0.27 176	0.24 123	0.22 173	0.67 212	0.22 163	0.60 223	0.56 223	0.33 234	0.28 216	0.47 232	0.48 228	0.48 205	0.70 217

RGC	0.27 164	0.24 196	0.28 217	0.25 186	0.26 203	0.27 190	0.20 164	0.28 171	0.30 210	0.22 69	0.31 185	0.29 154	0.31 201	0.20 192	0.51 192	0.24 154	0.23 112	0.21 166	0.29 126	0.22 163	0.25 103	0.30 130	0.17 175	0.20 185	0.28 177	0.32 194	0.34 169	0.36 169

ADCL	0.37 196	0.23 192	0.19 171	0.20 158	0.18 159	0.23 174	0.23 183	0.26 146	0.53 243	0.32 176	0.29 180	0.29 154	0.17 153	0.15 164	1.60 250	0.21 124	0.24 123	0.22 173	0.34 140	0.22 163	0.32 129	0.28 122	0.17 175	0.17 173	0.52 240	0.53 232	0.47 203	1.56 262

PA-Net	0.25 151	0.28 209	0.29 219	0.18 142	0.26 203	0.21 161	0.25 190	0.26 146	0.25 187	0.22 69	0.19 115	0.22 98	0.24 190	0.28 214	0.40 168	0.24 154	0.18 54	0.22 173	0.20 57	0.22 163	0.19 57	0.32 138	0.17 175	0.20 185	0.24 145	0.38 210	0.23 86	0.55 201
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 192	0.47 236	0.32 227	0.65 240	0.49 242	0.54 232	0.46 227	0.35 205	0.24 183	0.37 213	0.28 177	0.92 230	0.21 179	0.37 229	0.28 132	0.17 61	0.23 112	0.22 173	0.67 212	0.22 163	0.22 83	0.16 49	0.44 245	0.24 204	0.29 183	0.28 173	0.27 131	0.40 185

NCCL2	0.26 158	0.23 192	0.22 194	0.19 152	0.20 168	0.18 135	0.16 147	0.26 146	0.22 173	0.29 159	0.22 141	0.27 138	0.17 153	0.15 164	0.60 199	0.24 154	0.25 134	0.22 173	0.27 111	0.22 163	0.31 126	0.34 147	0.18 185	0.21 194	0.33 201	0.33 196	0.36 174	0.35 167

FBW_ROB	0.46 213	0.42 231	0.36 237	0.60 238	0.44 235	0.47 229	0.44 226	0.31 192	0.25 187	0.34 189	0.34 194	0.64 218	0.48 221	0.56 246	1.05 234	0.25 162	0.35 204	0.23 187	1.39 235	0.22 163	0.49 197	0.36 151	0.43 243	0.40 243	0.31 195	0.33 196	0.42 195	0.65 212

anonymity	0.53 220	0.11 55	0.19 171	0.16 126	0.14 121	0.16 120	0.10 102	0.29 184	0.13 109	0.34 189	7.32 287	0.30 166	0.13 114	0.12 123	0.21 71	0.37 216	0.27 155	0.17 103	0.44 163	0.23 175	0.43 178	0.54 218	0.11 129	0.12 117	0.34 208	0.43 221	0.71 244	0.44 193

PSMNet-ADL	0.30 176	0.20 175	0.20 178	0.23 174	0.21 174	0.23 174	0.22 176	0.30 188	0.26 193	0.40 228	0.58 239	0.38 194	0.43 213	0.24 206	0.31 144	0.44 228	0.31 188	0.20 156	0.52 191	0.23 175	0.39 171	0.36 151	0.17 175	0.16 163	0.26 157	0.26 162	0.39 185	0.25 130

NOSS_ROB	0.34 189	0.22 181	0.20 178	0.27 192	0.25 197	0.26 188	0.24 185	0.41 218	0.24 183	0.36 206	0.30 183	0.36 185	0.23 186	0.39 233	0.47 181	0.57 246	0.33 196	0.29 222	0.32 133	0.23 175	0.64 232	0.67 243	0.28 214	0.30 220	0.32 197	0.30 187	0.42 195	0.32 160

ITSA-stereo	0.37 196	0.23 192	0.19 171	0.39 220	0.26 203	0.24 180	0.26 198	0.35 205	0.26 193	0.39 225	0.55 235	0.46 202	0.41 212	0.23 204	0.53 193	0.38 219	0.31 188	0.25 200	0.49 180	0.24 178	0.43 178	0.49 200	0.23 200	0.22 198	0.33 201	0.40 213	0.72 245	0.75 224

IGEV_Zeroshot_test	0.29 170	0.13 87	0.22 194	0.29 195	0.17 150	0.21 161	0.22 176	0.28 171	0.14 123	0.35 200	0.43 217	0.33 177	0.11 86	0.14 152	0.23 93	0.37 216	0.26 144	0.17 103	0.48 178	0.24 178	0.52 207	0.61 235	0.11 129	0.11 101	0.33 201	0.27 168	0.62 233	0.45 194

RAFT-Test	0.24 145	0.13 87	0.11 88	0.16 126	0.14 121	0.18 135	0.11 111	0.27 161	0.14 123	0.32 176	0.26 164	0.26 128	0.12 99	0.14 152	0.24 109	0.35 203	0.27 155	0.18 133	0.56 199	0.24 178	0.58 219	0.49 200	0.09 94	0.11 101	0.27 170	0.29 180	0.27 131	0.35 167

iRaft-Stereo_20w	0.31 179	0.14 105	0.24 205	0.29 195	0.18 159	0.22 170	0.18 152	0.26 146	0.15 133	0.41 233	0.51 230	0.30 166	0.11 86	0.12 123	0.32 147	0.32 193	0.27 155	0.17 103	0.42 161	0.24 178	0.46 189	0.53 215	0.11 129	0.10 91	0.33 201	0.67 247	0.61 231	0.60 205

FADNet-RVC-Resample	0.20 113	0.16 131	0.18 166	0.17 135	0.16 141	0.16 120	0.14 135	0.24 116	0.17 152	0.26 121	0.19 115	0.26 128	0.16 143	0.16 170	0.30 143	0.17 61	0.20 73	0.22 173	0.26 103	0.24 178	0.22 83	0.29 127	0.13 151	0.20 185	0.22 116	0.21 119	0.19 60	0.22 102

SGM-ForestM	0.64 231	0.80 251	0.39 239	0.70 243	0.40 229	0.77 246	0.67 244	0.62 248	0.41 227	0.35 200	0.42 214	1.68 259	1.08 248	0.24 206	0.33 151	0.21 124	0.44 226	0.23 187	1.27 232	0.24 178	0.43 178	0.30 130	0.28 214	0.26 212	1.04 257	0.90 264	1.53 276	1.35 255

iResNet	0.29 170	0.17 143	0.16 146	0.23 174	0.22 180	0.28 197	0.18 152	0.31 192	0.20 164	0.32 176	0.29 180	0.49 207	0.50 222	0.11 102	0.44 176	0.35 203	0.27 155	0.20 156	0.73 214	0.24 178	0.43 178	0.27 114	0.15 166	0.24 204	0.25 152	0.25 148	0.33 165	0.28 148

gcap-zeroshot	0.36 192	0.13 87	0.16 146	0.19 152	0.14 121	0.19 145	0.14 135	0.28 171	0.13 109	0.37 213	0.35 195	0.34 180	0.12 99	0.12 123	0.23 93	0.36 211	0.50 236	0.17 103	3.18 266	0.25 185	0.45 184	0.51 207	0.23 200	0.11 101	0.21 109	0.26 162	0.25 107	0.27 142

TRStereo	0.34 189	0.16 131	0.21 187	0.16 126	0.12 94	0.34 214	0.17 150	0.27 161	0.11 68	0.35 200	0.18 109	0.34 180	0.09 57	0.12 123	0.26 125	0.36 211	0.25 134	0.17 103	0.44 163	0.25 185	0.42 176	0.47 192	0.09 94	0.09 65	0.26 157	2.80 283	0.49 209	0.33 163

cross-raft	0.24 145	0.14 105	0.12 105	0.13 92	0.13 106	0.17 130	0.10 102	0.27 161	0.15 133	0.30 162	0.19 115	0.28 145	0.10 64	0.12 123	0.26 125	0.34 198	0.27 155	0.17 103	0.57 202	0.25 185	0.62 227	0.51 207	0.09 94	0.11 101	0.29 183	0.27 168	0.26 116	0.31 159

test-1	0.27 164	0.10 36	0.12 105	0.14 101	0.13 106	0.25 185	0.18 152	0.29 184	0.17 152	0.37 213	0.42 214	0.30 166	0.16 143	0.14 152	0.29 135	0.36 211	0.27 155	0.20 156	0.52 191	0.25 185	0.57 215	0.66 241	0.10 113	0.13 134	0.28 177	0.29 180	0.30 150	0.36 169

FCDSN-DC	0.36 192	0.28 209	0.33 231	0.31 203	0.29 208	0.28 197	0.39 220	0.31 192	0.22 173	0.28 143	0.20 124	0.26 128	0.16 143	0.29 217	1.96 265	0.35 203	0.34 199	0.32 233	0.33 135	0.25 185	0.41 172	0.48 195	0.27 210	0.37 238	0.29 183	0.30 187	0.30 150	0.30 156
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet	0.23 139	0.19 170	0.14 125	0.23 174	0.15 136	0.21 161	0.22 176	0.27 161	0.17 152	0.27 130	0.27 171	0.26 128	0.18 166	0.15 164	0.34 157	0.21 124	0.21 87	0.20 156	0.41 158	0.25 185	0.26 108	0.27 114	0.14 160	0.15 157	0.27 170	0.27 168	0.24 96	0.27 142

GANetREF_RVC	0.32 181	0.30 215	0.32 227	0.28 193	0.27 206	0.27 190	0.26 198	0.42 222	0.35 218	0.38 219	0.21 133	0.56 211	0.39 207	0.16 170	0.33 151	0.23 147	0.29 173	0.25 200	0.44 163	0.25 185	0.35 148	0.25 103	0.25 203	0.32 223	0.34 208	0.29 180	0.45 198	0.38 177
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
ETE_ROB	0.32 181	0.32 217	0.20 178	0.26 189	0.24 189	0.28 197	0.23 183	0.24 116	0.29 205	0.27 130	0.35 195	0.99 236	0.21 179	0.20 192	0.41 170	0.23 147	0.41 224	0.24 190	0.37 153	0.25 185	0.37 155	0.40 168	0.20 188	0.20 185	0.28 177	0.35 202	0.54 219	0.37 174

LALA_ROB	0.32 181	0.34 220	0.23 197	0.24 181	0.24 189	0.29 202	0.22 176	0.24 116	0.28 200	0.31 169	0.35 195	0.94 233	0.21 179	0.19 187	0.64 204	0.24 154	0.33 196	0.28 221	0.33 135	0.25 185	0.34 140	0.40 168	0.18 185	0.21 194	0.26 157	0.31 191	0.50 212	0.36 169

FC-DCNN v2	0.41 205	0.36 227	0.45 247	0.51 230	0.36 223	0.46 228	0.46 227	0.45 227	0.29 205	0.34 189	0.26 164	0.38 194	0.24 190	0.30 220	0.60 199	0.35 203	0.39 218	0.30 228	0.46 168	0.26 194	0.49 197	0.42 173	0.28 214	0.35 232	0.50 236	0.43 221	0.59 227	0.79 228

MSKI-zero shot	0.26 158	0.13 87	0.10 65	0.14 101	0.14 121	0.15 113	0.11 111	0.28 171	0.13 109	0.30 162	0.35 195	0.28 145	0.11 86	0.12 123	0.29 135	0.37 216	0.28 166	0.17 103	0.58 204	0.26 194	0.57 215	0.55 220	0.09 94	0.11 101	0.25 152	0.41 215	0.32 160	0.42 188

Anonymous3	0.29 170	0.21 178	0.15 135	0.17 135	0.16 141	0.20 151	0.16 147	0.31 192	0.25 187	0.30 162	0.20 124	0.45 201	0.20 176	0.16 170	0.45 178	0.53 240	0.32 192	0.27 213	0.49 180	0.26 194	0.49 197	0.55 220	0.13 151	0.14 144	0.27 170	0.28 173	0.34 169	0.27 142

FC-DCNN	0.40 204	0.35 223	0.43 243	0.49 229	0.35 220	0.44 223	0.46 227	0.43 225	0.27 198	0.34 189	0.26 164	0.37 187	0.21 179	0.30 220	0.58 197	0.35 203	0.39 218	0.31 231	0.45 167	0.26 194	0.49 197	0.42 173	0.28 214	0.35 232	0.44 225	0.38 210	0.51 214	0.77 227

NaN_ROB	0.30 176	0.25 202	0.25 210	0.25 186	0.30 211	0.21 161	0.20 164	0.34 201	0.39 222	0.30 162	0.28 177	0.65 219	0.22 185	0.17 177	0.70 206	0.20 113	0.20 73	0.20 156	0.28 118	0.26 194	0.22 83	0.23 91	0.14 160	0.26 212	0.34 208	0.41 215	0.39 185	0.55 201

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 258	0.15 123	0.23 197	0.22 166	0.20 168	0.33 211	0.24 185	0.28 171	0.33 213	0.38 219	0.52 231	0.35 183	0.15 136	0.13 141	0.29 135	0.49 237	0.30 180	0.21 166	25.47 293	0.27 199	0.49 197	0.60 231	0.10 113	0.12 117	0.32 197	0.45 224	0.37 181	0.60 205

FADNet_RVC	0.33 186	0.22 181	0.22 194	0.29 195	0.25 197	0.19 145	0.22 176	0.31 192	0.22 173	0.31 169	0.29 180	0.41 197	0.33 203	0.22 199	0.72 208	0.25 162	0.29 173	0.32 233	0.73 214	0.27 199	0.43 178	0.47 192	0.16 171	0.23 201	0.27 170	0.30 187	0.51 214	0.36 169

SHD	0.36 192	0.22 181	0.28 217	0.25 186	0.24 189	0.24 180	0.27 202	0.35 205	0.28 200	0.35 200	0.33 191	0.32 174	0.45 218	0.21 196	1.38 239	0.26 170	0.30 180	0.24 190	0.56 199	0.27 199	0.38 158	0.43 178	0.20 188	0.25 208	0.33 201	0.36 206	0.35 172	0.50 198

ccs_rob	0.41 205	0.24 196	0.19 171	0.33 208	0.21 174	0.33 211	0.28 203	0.34 201	0.21 166	0.47 245	1.62 275	1.59 256	0.39 207	0.22 199	0.31 144	0.36 211	0.29 173	0.22 173	0.47 170	0.27 199	0.55 211	0.57 225	0.17 175	0.20 185	0.26 157	0.25 148	0.29 143	0.36 169

CBMV	0.43 209	0.25 202	0.23 197	0.30 202	0.28 207	0.27 190	0.21 170	0.40 216	0.28 200	0.37 213	0.27 171	0.67 221	0.35 206	0.32 225	0.49 187	0.53 240	0.34 199	0.27 213	0.56 199	0.27 199	0.55 211	0.62 236	0.26 205	0.33 225	0.35 212	0.33 196	0.64 236	1.79 269
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	0.33 186	0.15 123	0.23 197	0.24 181	0.16 141	0.28 197	0.20 164	0.28 171	0.21 166	0.35 200	0.60 243	0.32 174	0.17 153	0.12 123	0.28 132	0.44 228	0.30 180	0.22 173	0.58 204	0.28 204	0.54 208	0.59 229	0.09 94	0.14 144	0.33 201	0.32 194	0.79 247	0.60 205

SQANet	0.68 235	0.89 253	0.29 219	1.65 260	0.77 252	1.39 257	1.15 255	0.37 211	0.29 205	0.40 228	0.30 183	0.88 229	0.32 202	1.26 257	0.39 167	0.21 124	0.44 226	0.27 213	2.24 252	0.28 204	0.49 197	0.50 203	1.59 263	0.23 201	0.32 197	0.34 200	0.42 195	0.71 219

HBP-ISP	0.45 211	0.24 196	0.26 213	0.35 213	0.29 208	0.30 205	0.24 185	0.38 213	0.23 178	0.38 219	0.44 221	0.31 171	0.17 153	0.55 244	2.33 276	0.99 276	0.32 192	0.27 213	0.33 135	0.28 204	0.64 232	0.89 263	0.27 210	0.29 219	0.33 201	0.35 202	0.47 203	0.38 177

DDUNet	0.43 209	0.54 240	0.23 197	0.86 248	0.68 249	0.83 250	0.82 249	0.26 146	0.24 183	0.23 78	0.33 191	0.37 187	0.15 136	1.63 263	0.43 173	0.24 154	0.39 218	0.25 200	0.54 196	0.28 204	0.31 126	0.30 130	0.49 249	0.20 185	0.24 145	0.25 148	0.32 160	0.29 152

GwcNet-ADL	0.29 170	0.22 181	0.21 187	0.29 195	0.22 180	0.23 174	0.19 160	0.28 171	0.19 160	0.34 189	0.58 239	0.43 200	0.23 186	0.22 199	0.50 189	0.34 198	0.29 173	0.22 173	0.44 163	0.28 204	0.36 152	0.39 165	0.13 151	0.16 163	0.26 157	0.29 180	0.28 139	0.38 177

GANet-ADL	0.26 158	0.18 157	0.15 135	0.20 158	0.19 163	0.22 170	0.16 147	0.26 146	0.16 144	0.34 189	0.36 201	0.29 154	0.16 143	0.21 196	0.42 171	0.29 184	0.31 188	0.19 144	0.48 178	0.28 204	0.38 158	0.48 195	0.13 151	0.14 144	0.23 133	0.24 139	0.32 160	0.30 156

ADCMid	0.46 213	0.29 213	0.29 219	0.26 189	0.31 213	0.33 211	0.35 218	0.41 218	0.46 238	0.31 169	0.38 205	0.48 205	0.40 209	0.21 196	1.82 259	0.35 203	0.34 199	0.27 213	0.78 219	0.28 204	0.45 184	0.46 186	0.30 226	0.24 204	0.36 213	0.53 232	0.45 198	1.42 258

MSMDNet	0.25 151	0.14 105	0.11 88	0.13 92	0.14 121	0.16 120	0.11 111	0.26 146	0.14 123	0.31 169	0.17 106	0.26 128	0.29 200	0.14 152	0.24 109	0.35 203	0.28 166	0.18 133	0.54 196	0.28 204	0.58 219	0.60 231	0.10 113	0.11 101	0.26 157	0.25 148	0.26 116	0.30 156

UDG	0.46 213	0.56 242	0.24 205	0.85 247	0.78 253	0.79 247	0.97 253	0.27 161	0.25 187	0.28 143	0.36 201	0.37 187	0.17 153	1.43 259	0.92 225	0.25 162	0.44 226	0.27 213	0.57 202	0.29 212	0.41 172	0.37 157	0.39 239	0.19 183	0.27 170	0.28 173	0.32 160	0.27 142

DAS	0.32 181	0.18 157	0.15 135	0.29 195	0.24 189	0.24 180	0.25 190	0.31 192	0.29 205	0.32 176	0.39 208	0.53 208	0.34 204	0.11 102	0.29 135	0.40 222	0.35 204	0.25 200	0.49 180	0.29 212	0.63 229	0.48 195	0.21 196	0.25 208	0.30 189	0.28 173	0.38 183	0.37 174

SepStereo	0.32 181	0.18 157	0.15 135	0.29 195	0.24 189	0.24 180	0.25 190	0.31 192	0.29 205	0.32 176	0.39 208	0.53 208	0.34 204	0.11 102	0.29 135	0.40 222	0.35 204	0.25 200	0.49 180	0.29 212	0.63 229	0.48 195	0.21 196	0.25 208	0.30 189	0.28 173	0.38 183	0.37 174

AnyNet_C32	0.49 218	0.23 192	0.23 197	0.24 181	0.25 197	0.28 197	0.30 209	0.34 201	0.58 245	0.34 189	0.45 222	0.35 183	0.24 190	0.22 199	2.28 273	0.38 219	0.38 216	0.33 236	0.51 187	0.29 212	0.55 211	0.55 220	0.23 200	0.28 216	0.43 224	0.73 252	0.45 198	1.65 265

PWC_ROB	0.37 196	0.27 207	0.25 210	0.23 174	0.24 189	0.23 174	0.31 212	0.29 184	0.47 239	0.25 109	0.39 208	0.37 187	0.89 242	0.19 187	0.58 197	0.32 193	0.39 218	0.29 222	0.62 206	0.29 212	0.48 195	0.48 195	0.19 187	0.33 225	0.27 170	0.26 162	0.39 185	0.67 214

EKT-Stereo	0.33 186	0.17 143	0.13 117	0.20 158	0.17 150	0.22 170	0.25 190	0.27 161	0.14 123	0.30 162	0.26 164	0.27 138	0.13 114	0.13 141	1.64 252	0.53 240	0.29 173	0.25 200	0.46 168	0.30 217	0.82 255	0.54 218	0.09 94	0.12 117	0.30 189	0.25 148	0.31 157	0.25 130

XQC	0.42 207	0.37 228	0.31 225	0.41 222	0.35 220	0.41 222	0.42 222	0.45 227	0.38 220	0.40 228	0.33 191	0.48 205	0.44 216	0.34 227	1.54 245	0.29 184	0.29 173	0.27 213	0.52 191	0.30 217	0.37 155	0.44 181	0.26 205	0.30 220	0.41 221	0.41 215	0.53 217	0.38 177

MeshStereo	0.83 243	0.44 232	0.33 231	0.78 246	0.54 244	0.61 240	0.40 221	0.68 253	0.54 244	0.45 243	0.80 253	2.32 265	1.56 259	0.24 206	2.31 275	0.71 260	0.42 225	0.29 222	1.58 240	0.30 217	1.23 277	1.10 276	0.32 232	0.34 229	0.87 255	0.60 238	1.29 269	1.36 256
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RTS	0.38 199	0.22 181	0.20 178	0.22 166	0.21 174	0.31 206	0.29 205	0.31 192	0.34 215	0.23 78	0.22 141	0.29 154	0.25 193	0.16 170	1.65 253	0.29 184	0.36 210	0.24 190	0.63 207	0.31 220	0.38 158	0.38 160	0.15 166	0.22 198	0.39 216	0.95 265	0.40 190	0.63 208

RTSA	0.38 199	0.22 181	0.20 178	0.22 166	0.21 174	0.31 206	0.29 205	0.31 192	0.34 215	0.23 78	0.22 141	0.29 154	0.25 193	0.16 170	1.65 253	0.29 184	0.36 210	0.24 190	0.63 207	0.31 220	0.38 158	0.38 160	0.15 166	0.22 198	0.39 216	0.95 265	0.40 190	0.63 208

SANet	0.57 225	0.32 217	0.33 231	0.36 215	0.35 220	0.44 223	0.33 215	0.55 238	0.85 262	0.33 185	0.57 237	2.42 266	1.17 251	0.32 225	0.88 219	0.24 154	0.47 233	0.31 231	0.51 187	0.31 220	0.50 204	0.45 184	0.37 238	0.37 238	0.46 230	0.54 234	0.55 223	0.98 242

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 280	0.48 238	0.29 219	0.48 227	0.42 231	0.63 241	0.86 250	0.69 254	0.74 259	0.42 235	1.69 276	46.80 297	1.87 266	0.64 251	0.38 165	0.33 196	0.97 259	0.98 281	1.59 241	0.33 223	0.81 253	0.79 255	0.28 214	0.25 208	0.52 240	0.78 255	3.35 284	0.83 231

STStereo	1.28 260	0.74 249	0.83 268	2.32 269	0.84 256	2.27 277	0.98 254	1.04 273	0.96 266	0.51 253	1.19 268	3.30 276	2.84 273	0.25 210	2.59 282	0.45 231	0.38 216	0.26 210	4.54 272	0.33 223	0.51 206	0.47 192	0.28 214	0.56 255	1.24 267	0.96 267	1.38 272	2.45 277

SGM_RVC	0.72 236	0.45 234	0.32 227	0.59 237	0.43 233	0.56 234	0.43 224	0.70 256	0.41 227	0.43 237	0.57 237	1.16 243	1.20 252	0.22 199	0.37 162	0.28 179	0.44 226	0.25 200	2.26 254	0.33 223	0.49 197	0.38 160	0.27 210	0.31 222	0.80 252	0.62 241	1.69 278	3.41 282
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 220	0.22 181	0.24 205	0.24 181	0.25 197	0.27 190	0.24 185	0.39 215	0.26 193	0.35 200	4.72 285	1.02 238	0.40 209	0.20 192	0.40 168	0.39 221	0.33 196	0.26 210	0.75 216	0.34 226	0.58 219	0.63 237	0.16 171	0.20 185	0.25 152	0.25 148	0.55 223	0.40 185

DCVSM-stereo	0.39 202	0.21 178	0.21 187	0.32 207	0.24 189	0.38 219	0.26 198	0.37 211	0.25 187	0.37 213	0.58 239	0.92 230	0.47 220	0.18 185	0.24 109	0.29 184	0.30 180	0.22 173	1.72 244	0.34 226	0.45 184	0.37 157	0.30 226	0.23 201	0.26 157	0.27 168	0.37 181	0.40 185

CBMV_ROB	0.48 217	0.22 181	0.24 205	0.39 220	0.32 217	0.32 209	0.29 205	0.44 226	0.23 178	0.38 219	0.45 222	1.42 253	0.88 241	0.28 214	0.91 223	0.34 198	0.37 213	0.25 200	0.81 221	0.36 228	0.54 208	0.51 207	0.28 214	0.26 212	0.44 225	0.62 241	0.62 233	0.91 237

pmcnn	0.45 211	0.24 196	0.19 171	0.33 208	0.29 208	0.34 214	0.42 222	0.34 201	0.26 193	0.34 189	0.50 228	0.80 227	1.10 249	0.19 187	0.38 165	0.57 246	0.40 222	0.32 233	0.83 223	0.37 229	0.80 251	0.49 200	0.28 214	0.24 204	0.32 197	0.34 200	0.66 239	0.82 229

SFCPSM	0.64 231	0.24 196	0.19 171	0.28 193	0.23 186	0.27 190	0.24 185	0.30 188	0.30 210	0.34 189	0.50 228	0.63 217	1.06 247	0.19 187	0.37 162	0.34 198	0.31 188	0.24 190	8.10 282	0.39 230	0.45 184	0.43 178	0.20 188	0.19 183	0.30 189	0.31 191	0.36 174	0.45 194

SAMSARA	0.65 233	0.30 215	0.44 244	0.31 203	0.31 213	0.31 206	0.34 216	0.56 240	0.48 240	0.40 228	0.37 204	0.42 199	0.90 243	0.27 213	1.62 251	0.45 231	0.36 210	0.38 242	0.76 217	0.39 230	0.70 243	0.80 259	0.20 188	0.40 243	1.50 272	1.62 277	1.49 275	1.46 260

ADCPNet	0.56 223	0.26 205	0.30 223	0.29 195	0.36 223	0.29 202	0.50 234	0.41 218	0.40 223	0.38 219	0.55 235	0.38 194	1.12 250	0.26 212	2.02 268	0.42 227	0.34 199	0.24 190	1.25 231	0.39 230	0.47 191	0.45 184	0.33 234	0.28 216	0.48 233	0.56 236	0.46 202	1.88 272

ELAS	0.94 248	0.70 247	0.59 252	0.97 250	0.73 251	0.96 252	0.72 246	0.74 258	0.62 252	0.47 245	1.17 266	2.44 267	1.62 260	0.44 236	1.40 240	0.45 231	0.63 243	0.54 257	0.99 227	0.39 230	0.88 263	1.07 274	0.43 243	0.52 252	1.56 275	1.47 276	1.33 271	1.60 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.82 242	1.17 261	0.41 241	1.90 267	0.99 258	1.68 262	1.39 257	0.46 231	0.41 227	0.46 244	0.36 201	0.93 232	0.43 213	1.51 260	0.45 178	0.30 189	0.44 226	0.29 222	2.65 259	0.40 234	0.60 223	0.58 226	2.09 265	0.34 229	0.42 223	0.35 202	0.49 209	0.74 221

MANE	1.47 265	0.77 250	0.87 270	1.01 251	0.81 254	0.96 252	0.93 252	1.00 271	1.05 270	0.43 237	0.69 248	2.28 264	2.16 269	0.39 233	1.68 256	1.01 278	0.65 244	2.72 286	1.45 237	0.40 234	0.77 250	0.73 247	0.34 237	0.67 264	2.42 283	2.81 284	4.52 285	6.28 285

PVD	0.56 223	0.44 232	0.36 237	0.51 230	0.43 233	0.55 233	0.47 230	0.62 248	0.59 247	0.33 185	0.48 225	0.61 216	0.74 235	0.50 241	1.52 244	0.34 198	0.51 237	0.37 241	0.76 217	0.41 236	0.61 226	0.64 239	0.30 226	0.37 238	0.56 243	0.71 250	0.61 231	0.86 234

ACVNet_1	0.97 249	1.21 264	0.62 253	2.28 268	1.27 268	1.81 269	2.12 272	0.63 250	0.41 227	0.50 252	0.49 226	1.06 241	0.73 234	2.46 272	0.47 181	0.31 190	0.80 254	0.40 246	2.04 251	0.42 237	0.76 248	0.56 223	2.26 268	0.43 246	0.54 242	0.42 219	0.48 205	0.58 204

FAT-Stereo	0.47 216	0.27 207	0.34 234	0.45 225	0.48 241	0.39 220	0.32 213	0.42 222	0.27 198	0.41 233	0.90 258	0.77 225	0.58 226	0.30 220	0.57 195	0.56 244	0.35 204	0.34 237	0.64 209	0.42 237	0.67 238	0.66 241	0.28 214	0.34 229	0.29 183	0.36 206	0.45 198	0.74 221

ADCS	0.59 227	0.34 220	0.31 225	0.34 211	0.36 223	0.36 217	0.37 219	0.48 233	0.60 249	0.34 189	0.43 217	0.58 212	0.87 240	0.29 217	2.30 274	0.66 255	0.47 233	0.38 242	0.82 222	0.42 237	0.76 248	0.69 244	0.28 214	0.35 232	0.46 230	0.88 261	0.59 227	1.26 251

ELAS_RVC	0.92 246	0.65 245	0.62 253	0.92 249	0.67 248	1.21 255	0.71 245	0.72 257	0.50 241	0.49 250	1.20 270	2.45 268	1.89 267	0.44 236	1.31 237	0.46 234	0.62 242	0.55 258	1.02 229	0.42 237	0.91 265	1.06 273	0.44 245	0.54 253	1.50 272	1.22 275	1.15 263	1.19 249
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CSAN	0.39 202	0.37 228	0.34 234	0.33 208	0.32 217	0.27 190	0.25 190	0.36 208	0.64 254	0.43 237	0.43 217	0.73 224	0.44 216	0.20 192	0.63 201	0.25 162	0.27 155	0.26 210	0.41 158	0.43 241	0.38 158	0.34 147	0.22 198	0.33 225	0.40 218	0.47 226	0.48 205	0.55 201

Ntro	0.87 245	1.36 268	0.44 244	1.82 265	1.04 261	1.67 261	1.60 262	0.52 237	0.44 235	0.48 249	0.42 214	0.98 235	0.40 209	1.61 262	0.64 204	0.31 190	0.49 235	0.30 228	2.69 261	0.44 242	0.68 239	0.60 231	2.13 266	0.36 237	0.45 227	0.45 224	0.52 216	0.71 219

MFN_U_SF_RVC	0.60 229	0.55 241	0.41 241	0.56 236	0.46 238	0.57 238	0.63 241	0.56 240	0.43 234	0.86 270	0.93 259	0.72 223	0.52 223	0.53 243	0.97 228	0.49 237	0.32 192	0.34 237	1.73 245	0.44 242	0.62 227	0.58 226	0.30 226	0.56 255	0.45 227	0.44 223	0.49 209	0.68 215

AnyNet_C01	0.66 234	0.35 223	0.32 227	0.37 217	0.38 226	0.35 216	0.54 236	0.55 238	0.70 257	0.40 228	0.49 226	0.83 228	0.70 232	0.30 220	2.63 283	0.87 270	0.65 244	0.59 263	0.98 226	0.48 244	0.80 251	0.78 254	0.39 239	0.38 242	0.60 247	0.49 230	0.64 236	1.16 247

ACVNet-4b	1.08 252	1.48 272	0.48 249	2.91 275	1.12 262	1.82 270	2.71 274	0.46 231	0.44 235	0.51 253	0.43 217	1.66 258	1.85 265	2.08 269	0.46 180	0.40 222	0.82 255	0.34 237	2.68 260	0.50 245	0.65 234	0.71 245	2.24 267	0.35 232	0.45 227	0.42 219	0.53 217	0.70 217

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 225	0.64 244	0.47 248	0.65 240	0.41 230	0.44 223	0.57 238	0.61 247	0.68 255	0.58 256	0.39 208	0.59 213	0.58 226	0.65 252	0.76 211	0.44 228	0.35 204	0.40 246	1.53 239	0.50 245	0.54 208	0.63 237	0.46 248	0.47 249	0.51 239	0.40 213	0.41 193	0.75 224

AMNet	0.51 219	0.50 239	0.48 249	0.51 230	0.50 243	0.56 234	0.52 235	0.36 208	0.42 233	0.39 225	0.59 242	0.65 219	0.21 179	0.58 247	0.49 187	0.59 249	0.60 241	0.58 261	0.51 187	0.51 247	0.59 222	0.53 215	0.32 232	0.51 251	0.48 233	0.54 234	0.60 229	0.65 212

ACVNet_2	1.13 253	1.26 266	0.75 263	2.58 272	1.30 270	1.73 267	1.87 267	0.75 260	0.52 242	0.59 259	0.53 233	1.29 247	0.90 243	1.85 265	0.70 206	0.48 236	1.14 267	0.40 246	4.70 273	0.54 248	0.71 246	0.60 231	2.05 264	0.61 261	0.81 254	0.47 226	0.70 242	0.82 229

ACV-stereo	2.24 273	1.03 255	0.23 197	0.38 218	0.24 189	0.70 244	0.48 232	0.45 227	0.32 212	0.36 206	0.41 212	0.47 203	2.93 275	0.35 228	1.93 263	0.86 269	0.44 226	0.29 222	44.47 296	0.55 249	0.82 255	0.90 265	0.33 234	0.26 212	0.26 157	0.28 173	0.41 193	0.39 184

DPSNet	0.76 239	0.28 209	0.26 213	0.38 218	0.38 226	0.44 223	0.30 209	0.36 208	0.41 227	0.27 130	0.32 188	2.73 270	0.95 245	0.38 230	0.80 213	0.66 255	0.53 238	0.46 250	4.94 274	0.56 250	0.83 259	0.97 267	0.57 253	0.44 247	0.56 243	0.48 228	0.54 219	0.63 208

DGSMNet	0.85 244	0.47 236	0.39 239	0.51 230	0.39 228	0.56 234	0.43 224	0.59 244	0.40 223	0.84 269	4.01 284	0.67 221	0.85 238	0.85 255	0.85 218	0.90 272	1.17 268	0.66 270	1.64 243	0.62 251	1.35 281	1.36 281	0.51 250	0.54 253	0.40 218	0.66 246	0.50 212	0.74 221

LSM0	3.53 281	0.37 228	0.30 223	0.55 235	0.45 237	0.56 234	0.63 241	0.74 258	0.61 250	0.60 262	0.87 257	1.16 243	1.39 253	0.25 210	28.52 296	45.56 296	0.55 240	0.38 242	3.16 265	0.62 251	1.14 272	1.40 282	0.31 231	0.42 245	0.59 245	0.81 256	0.98 258	2.52 279

IMH-64-1	1.18 255	1.19 262	0.74 261	1.63 258	1.26 266	1.69 263	1.85 265	0.84 263	0.90 263	0.44 241	0.62 244	1.36 250	1.74 263	2.49 273	2.46 279	0.60 251	0.72 247	0.47 251	1.73 245	0.64 253	0.70 243	0.79 255	2.49 273	0.58 257	1.08 259	0.63 243	0.97 256	1.31 253

IMH-64	1.18 255	1.19 262	0.74 261	1.63 258	1.26 266	1.69 263	1.85 265	0.84 263	0.90 263	0.44 241	0.62 244	1.36 250	1.74 263	2.49 273	2.46 279	0.60 251	0.72 247	0.47 251	1.73 245	0.64 253	0.70 243	0.79 255	2.49 273	0.58 257	1.08 259	0.63 243	0.97 256	1.31 253

MADNet+	0.75 238	0.45 234	0.65 257	0.63 239	0.58 245	0.50 230	0.64 243	0.75 260	0.59 247	0.62 263	0.52 231	0.94 233	0.85 238	0.46 238	2.17 271	0.74 262	0.79 253	0.53 256	1.00 228	0.65 255	0.93 266	0.75 249	0.57 253	0.67 264	0.88 256	0.72 251	0.70 242	1.05 245

STTRV1_RVC		0.32 217	0.26 213	0.42 223	0.32 217	0.40 221	0.34 216	0.41 218	0.40 223	0.36 206	0.35 195	0.59 213	0.67 229	0.48 240	0.48 184	0.27 176	0.85 257	0.27 213		0.66 256	0.88 263	0.52 211		0.48 250	0.37 215	0.56 236	0.54 219	0.96 240

G-Net	0.59 227	0.35 223	0.35 236	0.31 203	0.31 213	0.44 223	0.30 209	0.50 235	0.63 253	0.43 237	0.64 246	2.00 261	0.52 223	0.23 204	0.76 211	0.52 239	0.37 213	0.35 240	0.80 220	0.67 257	0.60 223	0.59 229	0.26 205	0.33 225	0.40 218	0.82 257	0.81 249	1.59 263

MFMNet_re	0.74 237	0.73 248	0.66 258	0.76 245	0.64 247	0.88 251	0.74 247	0.59 244	0.68 255	0.58 256	0.69 248	1.02 238	0.61 228	0.58 247	0.96 227	0.78 265	0.87 258	0.72 274	1.08 230	0.68 258	1.07 270	0.74 248	0.54 252	0.60 260	0.59 245	0.60 238	0.80 248	0.91 237

WAO-6	1.14 254	1.08 256	0.68 259	1.50 257	1.15 263	1.39 257	1.55 260	0.88 266	0.96 266	0.77 267	0.72 251	1.28 246	1.96 268	1.91 266	2.45 278	0.71 260	1.18 269	0.55 258	1.42 236	0.69 259	0.97 267	0.99 269	0.91 256	0.67 264	1.13 263	0.88 261	1.02 261	1.43 259

IMH	1.30 261	1.22 265	0.76 264	1.65 260	1.27 268	1.73 267	1.88 268	0.86 265	0.93 265	0.47 245	0.65 247	1.48 254	2.97 276	3.97 289	1.50 242	0.59 249	0.76 250	0.49 254	2.25 253	0.70 260	0.69 242	0.79 255	2.64 275	0.61 261	1.16 265	0.76 253	0.89 253	1.49 261

S-Stereo	0.53 220	0.29 213	0.27 216	0.48 227	0.46 238	0.50 230	0.60 240	0.38 213	0.37 219	0.39 225	1.16 265	1.01 237	0.45 218	0.29 217	0.91 223	0.67 257	0.35 204	0.39 245	0.84 224	0.70 260	0.46 189	0.71 245	0.61 255	0.37 238	0.30 189	0.33 196	0.40 190	0.63 208

PSMNet_ROB	1.30 261	1.36 268	0.71 260	1.48 256	1.00 259	1.69 263	1.56 261	0.64 251	0.74 259	1.47 284	3.99 283	2.77 272	1.51 256	2.54 275	0.73 209	0.47 235	0.70 246	0.49 254	2.51 258	0.71 262	0.81 253	0.58 226	3.05 281	0.58 257	0.80 252	0.64 245	0.88 251	0.69 216

LVE	1.38 263	1.30 267	0.82 267	4.62 283	1.50 274	1.89 272	3.66 281	0.82 262	0.73 258	0.88 271	0.82 254	1.12 242	1.52 257	2.14 270	0.81 215	0.56 244	0.84 256	0.59 263	3.33 267	0.72 263	0.84 260	0.89 263	2.40 271	0.80 272	1.12 261	0.70 249	1.00 260	0.90 236

WAO-7	0.99 250	0.85 252	0.88 271	1.81 264	0.83 255	0.71 245	0.92 251	1.01 272	1.13 271	0.96 275	1.28 273	1.37 252	1.65 261	0.63 250	1.55 248	0.76 264	0.73 249	0.47 251	2.44 257	0.73 264	0.72 247	0.76 252	0.26 205	0.88 276	0.71 249	0.85 258	0.74 246	1.09 246

SPS-STEREO	0.80 240	0.60 243	0.56 251	0.67 242	0.62 246	0.67 243	0.58 239	0.57 242	0.61 250	0.59 259	0.96 261	1.03 240	0.67 229	0.55 244	0.83 217	0.87 270	0.78 252	0.69 272	2.74 262	0.74 265	1.23 277	1.05 271	0.45 247	0.62 263	0.61 248	0.61 240	0.83 250	0.75 224
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.93 247	1.16 260	0.62 253	1.83 266	1.16 265	1.69 263	1.70 263	0.51 236	0.44 235	0.59 259	0.38 205	1.19 245	0.79 237	2.02 267	0.74 210	0.57 246	0.54 239	0.40 246	1.50 238	0.76 266	0.66 236	0.65 240	2.28 269	0.46 248	0.50 236	0.49 230	0.60 229	0.84 232

JetBlue	1.43 264	1.11 257	1.03 277	1.46 255	1.15 263	1.66 260	1.51 259	0.92 268	1.14 272	0.58 256	0.47 224	3.28 275	0.71 233	1.15 256	2.51 281	1.00 277	1.09 265	0.86 277	1.32 233	0.78 267	1.48 282	1.53 283	1.15 258	0.78 270	1.31 269	2.14 282	1.44 273	5.15 284

SGM+DAISY	1.04 251	0.66 246	0.62 253	0.75 244	0.68 249	0.82 249	0.74 247	0.69 254	0.75 261	0.64 264	1.09 263	1.35 249	1.44 254	0.60 249	1.43 241	1.04 279	0.77 251	0.68 271	2.40 256	0.80 268	1.22 275	1.15 279	0.51 250	0.67 264	1.12 261	1.05 269	1.65 277	2.69 281

edge stereo	0.61 230	0.35 223	0.44 244	0.53 234	0.47 240	0.57 238	0.54 236	0.57 242	0.41 227	0.52 255	0.69 248	1.31 248	1.03 246	0.38 230	0.44 176	0.60 251	0.40 222	0.30 228	1.76 248	0.81 269	0.47 191	0.86 262	0.41 241	0.32 223	0.41 221	0.37 209	0.57 225	0.91 237

Dean	1.27 259	1.44 271	0.85 269	2.93 276	1.62 275	1.95 275	2.03 271	0.96 269	1.00 269	0.91 273	0.75 252	1.51 255	1.65 261	2.05 268	0.80 213	0.64 254	1.01 264	0.60 268	1.86 250	0.85 270	0.85 262	0.75 249	2.35 270	0.79 271	1.15 264	0.85 258	1.19 264	0.85 233

PWCK	1.58 268	1.40 270	0.79 266	1.70 262	1.03 260	1.55 259	1.42 258	1.11 276	0.98 268	1.00 276	1.23 272	2.78 274	1.53 258	0.82 254	0.88 219	0.55 243	0.99 260	0.57 260	13.43 287	0.90 271	1.12 271	0.75 249	1.15 258	0.82 273	1.04 257	0.88 261	0.93 254	1.27 252

TorneroNet	2.33 276	1.60 276	0.88 271	5.64 286	1.76 276	2.56 279	2.94 276	0.97 270	2.29 283	0.79 268	1.98 279	4.07 282	12.24 287	3.12 281	1.29 236	0.67 257	1.30 277	0.61 269	5.93 277	1.00 272	1.04 269	0.98 268	2.79 279	0.70 269	1.86 280	1.04 268	1.02 261	1.87 271

TorneroNet-64	1.85 270	1.56 275	0.93 273	3.34 280	1.31 271	2.18 276	2.65 273	0.91 267	2.21 281	0.66 265	0.83 256	2.72 269	7.56 280	3.04 279	1.76 257	0.67 257	1.35 279	0.59 263	4.05 270	1.02 273	0.98 268	0.96 266	2.67 276	0.69 268	1.24 267	1.15 273	0.88 251	2.15 275

KSHMR	2.37 277	1.84 279	1.23 281	6.67 288	1.97 279	2.73 282	3.45 280	1.31 278	1.69 279	1.18 281	1.18 267	1.71 260	11.63 286	3.21 283	1.67 255	1.07 280	1.11 266	0.92 279	5.58 276	1.04 274	1.23 277	1.05 271	3.26 282	1.06 279	1.99 282	1.18 274	1.28 268	1.85 270

UNDER WATER-64	1.98 271	1.91 281	1.15 279	3.52 282	2.32 282	2.83 284	3.30 278	1.72 281	1.25 273	1.12 279	1.19 268	3.41 279	2.89 274	3.11 280	2.13 270	0.90 272	1.77 281	0.77 276	2.32 255	1.05 275	1.17 273	1.23 280	3.96 288	1.06 279	1.41 270	2.13 281	1.31 270	2.65 280

WAO-8	1.55 266	1.53 273	1.00 274	2.82 273	1.43 272	1.91 273	2.01 269	1.05 274	1.38 275	1.44 282	1.87 277	2.25 262	2.76 270	2.68 276	1.01 231	0.83 267	0.99 260	0.59 263	3.35 268	1.08 276	0.82 255	0.85 260	1.36 261	0.82 273	1.60 277	1.12 271	1.27 266	1.93 273

Venus	1.55 266	1.53 273	1.00 274	2.82 273	1.43 272	1.91 273	2.01 269	1.05 274	1.38 275	1.44 282	1.87 277	2.25 262	2.76 270	2.68 276	1.01 231	0.83 267	0.99 260	0.59 263	3.35 268	1.08 276	0.82 255	0.85 260	1.36 261	0.82 273	1.60 277	1.12 271	1.27 266	1.93 273

UNDER WATER	2.15 272	1.92 282	1.13 278	3.36 281	2.59 283	2.77 283	3.73 282	1.63 279	1.36 274	1.02 278	1.02 262	3.30 276	7.25 279	3.39 284	1.54 245	0.91 274	1.80 282	0.75 275	3.15 264	1.08 276	1.27 280	1.14 278	3.84 287	1.20 283	1.46 271	1.78 279	1.26 265	2.46 278

notaker	1.84 269	1.90 280	1.02 276	3.19 279	2.19 281	2.44 278	2.77 275	1.11 276	1.57 278	0.91 273	1.09 263	3.37 278	5.56 278	3.13 282	1.35 238	0.81 266	1.34 278	0.71 273	4.26 271	1.08 276	1.22 275	0.99 269	2.96 280	0.93 277	0.74 251	0.77 254	0.98 258	1.18 248

DispFullNet	1.20 257	1.15 259	0.77 265	1.20 252	0.97 257	1.12 254	1.34 256	0.66 252	0.58 245	0.74 266	0.82 254	3.72 280	1.48 255	1.65 264	1.03 233	1.32 281	1.00 263	0.58 261	6.30 280	1.09 280	0.84 260	0.76 252	0.42 242	0.35 232	0.50 236	0.35 202	0.68 241	1.00 244

JetRed	2.50 278	2.16 283	2.32 284	1.72 263	1.88 277	2.59 280	3.38 279	1.86 283	1.53 277	1.15 280	0.93 259	2.77 272	0.67 229	2.39 271	3.50 286	2.17 283	2.74 284	3.15 288	1.82 249	1.37 281	3.39 286	2.94 287	2.72 277	1.27 284	2.55 284	6.99 289	2.85 282	4.69 283

LE_ROB	3.57 282	0.92 254	1.49 282	2.33 270	9.96 292	1.83 271	7.73 290	2.31 285	3.13 285	0.47 245	1.49 274	9.10 289	13.79 292	0.47 239	0.63 201	0.25 162	0.44 226	0.29 222	6.00 278	1.38 282	0.66 236	0.52 211	2.47 272	2.28 285	5.36 287	4.46 287	6.14 287	10.46 290

ktn	2.52 279	1.71 278	3.02 285	2.41 271	1.88 277	2.62 281	3.04 277	1.69 280	4.13 286	1.01 277	1.21 271	8.17 288	10.18 284	2.80 278	1.51 243	0.93 275	1.72 280	0.87 278	6.22 279	1.56 283	1.20 274	1.09 275	2.75 278	0.93 277	1.19 266	1.07 270	1.46 274	1.74 267

MADNet++	2.28 275	1.66 277	1.91 283	1.39 254	2.03 280	1.38 256	1.73 264	1.80 282	2.24 282	2.07 286	2.44 282	2.76 271	2.81 272	1.52 261	2.18 272	2.45 285	2.29 283	1.71 283	2.86 263	2.56 284	4.03 287	5.19 289	1.23 260	2.35 286	1.50 272	3.83 286	2.07 281	1.70 266

HanzoNet	4.54 284	4.29 286	3.74 289	6.10 287	3.77 285	7.50 290	8.23 291	3.94 288	4.82 287	1.56 285	2.42 281	11.35 290	12.90 290	10.81 293	1.84 260	1.89 282	4.65 288	1.35 282	10.71 285	3.05 285	2.04 283	1.81 284	5.00 291	1.14 281	1.80 279	1.67 278	1.81 280	2.33 276

DPSimNet_ROB	5.23 285	7.46 288	3.48 288	6.82 289	6.53 290	4.88 287	5.29 288	5.03 289	6.96 288	3.68 289	10.30 291	6.62 285	7.58 281	4.15 290	3.41 285	2.75 286	5.59 289	2.26 284	12.16 286	3.45 286	5.93 289	2.70 286	3.37 283	3.75 287	3.16 285	3.16 285	4.52 285	6.28 285

PML	11.09 290	9.28 291	3.40 287	11.88 292	6.99 291	11.60 292	5.97 289	7.04 291	24.50 296	8.92 292	28.99 296	32.63 296	39.39 297	6.18 291	5.69 287	4.14 287	8.31 290	2.99 287	18.83 290	4.50 287	4.70 288	4.40 288	3.75 286	3.98 288	10.54 292	5.17 288	18.60 294	7.08 288

BEATNet-Init1	4.26 283	5.23 287	1.17 280	9.10 290	2.61 284	8.41 291	4.21 283	2.29 284	1.73 280	0.88 271	2.38 280	6.02 284	9.23 283	0.65 252	2.70 284	2.20 284	1.24 270	0.94 280	17.87 288	4.86 288	2.04 283	1.87 285	1.10 257	1.14 281	4.62 286	2.07 280	11.53 293	6.94 287

LRCNet_RVC	10.22 289	14.24 292	3.26 286	20.74 293	17.71 294	19.88 294	15.89 293	6.49 290	2.47 284	19.87 294	12.97 292	19.40 292	8.44 282	26.62 295	2.33 276	0.74 262	10.08 291	5.54 289	23.31 292	6.95 289	2.43 285	1.11 277	22.86 293	8.58 290	0.73 250	0.39 212	1.72 279	1.19 249

DGTPSM_ROB	8.76 286	3.83 284	10.08 290	3.08 277	5.50 286	3.48 285	5.02 286	3.60 286	8.96 289	3.18 287	7.06 286	3.95 281	10.56 285	3.59 285	11.06 288	10.70 288	4.35 286	10.50 290	5.45 275	9.91 290	5.93 289	14.37 291	4.39 289	8.90 291	9.99 289	27.43 293	11.00 291	30.59 293

DPSMNet_ROB	8.99 287	3.86 285	10.11 291	3.11 278	5.51 287	3.54 286	5.03 287	3.60 286	9.04 290	3.27 288	7.95 288	4.19 283	13.43 291	3.66 286	11.12 289	10.86 289	4.47 287	10.71 291	6.43 281	9.92 291	5.99 291	14.50 292	4.39 289	8.90 291	10.15 290	27.43 293	11.02 292	30.59 293

DPSM_ROB	13.12 291	7.70 289	11.86 292	4.97 284	5.71 288	6.03 288	4.61 284	8.36 292	10.82 291	6.72 290	8.03 289	8.12 286	12.29 288	3.81 287	13.89 290	13.57 290	10.28 292	13.36 292	9.07 283	11.67 292	16.11 293	18.73 295	3.51 284	10.91 293	27.70 294	35.86 295	31.04 295	39.53 295

DPSM	13.12 291	7.70 289	11.86 292	4.97 284	5.71 288	6.03 288	4.61 284	8.36 292	10.82 291	6.72 290	8.03 289	8.12 286	12.29 288	3.81 287	13.89 290	13.57 290	10.28 292	13.36 292	9.07 283	11.67 292	16.11 293	18.73 295	3.51 284	10.91 293	27.70 294	35.86 295	31.04 295	39.53 295

HaxPig	19.43 293	21.64 294	18.72 294	23.90 294	23.72 295	22.99 295	25.27 294	20.59 295	18.36 293	26.33 295	23.18 294	22.04 293	16.59 293	24.59 294	21.93 292	18.51 292	20.93 295	19.75 294	22.56 291	20.41 294	14.06 292	11.69 290	27.14 294	18.65 295	6.94 288	12.03 292	7.78 288	14.26 292

CasAABBNet	26.35 296	15.49 293	23.85 296	9.95 291	11.46 293	12.03 293	9.23 292	16.79 294	21.84 295	13.64 293	16.11 293	16.45 291	24.90 296	7.58 292	27.95 295	27.14 295	20.53 294	26.83 297	18.10 289	23.37 295	32.22 297	37.28 297	6.99 292	21.98 297	55.78 297	72.24 297	62.39 297	79.48 297

MEDIAN_ROB	22.61 294	26.37 295	23.42 295	27.86 295	27.01 296	26.90 296	28.47 295	24.00 296	21.42 294	31.43 296	26.90 295	25.65 294	19.56 294	27.54 296	23.81 293	20.10 293	25.89 296	23.65 295	27.64 294	24.33 296	18.71 295	15.27 293	29.65 295	20.16 296	10.22 291	11.12 291	10.11 290	13.24 291

AVERAGE_ROB	25.62 295	30.03 297	26.88 297	31.96 296	30.85 297	31.13 297	32.49 296	28.35 297	25.87 297	34.56 297	30.30 297	30.39 295	23.71 295	31.94 297	27.62 294	24.45 294	28.60 297	25.76 296	30.73 295	27.87 297	22.22 296	18.68 294	33.77 296	25.40 298	10.86 293	8.77 290	9.34 289	9.16 289

ASD4																								5.70 289

Low-res two-view benchmark