Low-res two-view results

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

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

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

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

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

RAFT	0.51 13	0.10 1	0.40 10	0.09 13	0.01 2	0.21 23	0.15 62	2.74 34	0.06 6	1.09 29	0.00 1	0.21 8	0.05 5	0.02 12	1.05 3	0.90 3	0.35 8	0.05 2	1.39 18	0.30 16	0.74 8	0.58 8	0.00 1	0.09 16	0.14 4	0.05 7	2.94 26	0.01 3

Pointernet	0.27 3	0.12 2	0.41 12	0.12 19	0.01 2	0.14 13	0.19 66	0.05 5	0.04 4	0.00 1	0.15 27	0.19 2	0.06 6	0.03 16	0.88 2	0.69 1	0.42 9	0.02 1	0.25 1	0.08 2	0.23 2	0.45 6	0.00 1	0.01 1	0.03 1	0.00 1	2.40 19	0.21 20

AIO-test1	0.22 2	0.14 3	0.31 7	0.02 2	0.09 15	0.15 16	0.01 5	0.10 8	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.26 11	0.08 10	0.00 1	1.09 4	1.28 7	0.10 2	0.07 3	0.70 6	0.34 18	0.41 3	0.28 3	0.00 1	0.10 20	0.04 2	0.03 4	0.37 2	0.01 3

AIO-test2	0.17 1	0.17 4	0.03 1	0.01 1	0.10 16	0.04 4	0.07 36	0.02 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.56 20	0.06 6	0.00 1	0.64 1	0.80 2	0.08 1	0.12 5	0.25 1	0.25 11	0.19 1	0.36 4	0.01 7	0.37 41	0.16 5	0.01 2	0.17 1	0.00 1

ProNet	0.34 4	0.17 4	0.37 8	0.02 2	0.00 1	0.19 19	0.38 90	0.31 14	0.03 2	0.00 1	0.96 52	0.20 5	0.01 1	0.12 30	1.98 12	0.97 4	0.66 13	0.07 3	0.38 5	0.05 1	0.48 4	0.19 1	0.61 42	0.07 12	0.44 16	0.01 2	0.49 4	0.00 1

RSM	0.36 6	0.24 6	0.44 14	0.10 17	0.03 4	0.12 8	0.01 5	0.04 3	0.10 11	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 14	0.00 1	1.53 9	1.44 9	0.33 5	0.35 11	0.37 4	0.23 10	0.82 9	1.14 16	0.01 7	0.03 4	0.29 10	0.24 25	1.41 12	0.03 8

CroCo-Stereo Lap2	0.41 8	0.26 7	0.06 3	0.06 8	0.08 13	0.01 2	0.01 5	0.26 12	0.13 19	0.94 28	0.00 1	0.34 14	0.04 3	0.01 5	1.90 11	2.20 27	0.23 3	0.29 8	0.72 8	0.09 4	1.14 15	1.10 15	0.01 7	0.05 9	0.40 15	0.12 11	0.56 5	0.03 8

RSM++	0.45 9	0.28 8	0.49 19	0.18 23	0.03 4	0.22 25	0.01 5	0.05 5	0.10 11	0.01 12	0.00 1	0.19 2	0.14 18	0.01 5	2.22 17	1.56 12	0.34 6	0.36 12	0.99 13	0.29 14	1.01 11	1.42 24	0.31 24	0.04 8	0.51 18	0.22 20	1.22 10	0.04 12

CroCo-Stereo	0.46 10	0.29 9	0.05 2	0.07 10	0.11 17	0.03 3	0.00 1	0.20 11	0.14 22	0.11 14	0.00 1	0.44 16	0.03 2	0.01 5	2.56 28	2.20 27	0.34 6	0.29 8	0.88 11	0.09 4	1.53 18	1.58 25	0.01 7	0.06 11	0.36 13	0.20 16	0.68 6	0.03 8
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
U	0.60 14	0.37 10	0.06 3	0.07 10	0.08 13	0.00 1	0.00 1	0.53 19	0.16 25	0.87 27	0.00 1	0.63 21	0.08 10	0.01 5	2.33 21	2.47 33	0.89 18	0.42 14	1.36 17	0.13 7	1.62 20	1.80 32	0.00 1	0.08 14	1.01 34	0.16 13	0.96 7	0.19 18

RYNet	1.33 27	0.39 11	0.40 10	0.17 22	0.24 28	0.47 53	0.05 29	1.74 24	1.23 102	0.44 20	0.14 26	0.32 13	0.20 20	0.01 5	5.64 76	1.64 13	0.82 16	3.63 102	1.17 15	0.08 2	1.02 12	0.26 2	0.26 21	0.23 30	1.45 46	10.04 145	2.88 25	0.99 31

AIO-Stereo	0.35 5	0.44 12	0.44 14	0.03 5	0.04 6	0.14 13	0.00 1	0.02 1	0.10 11	0.00 1	0.00 1	0.19 2	0.08 10	0.01 5	1.13 6	1.22 5	0.28 4	0.30 10	1.75 23	0.29 14	0.57 5	0.62 9	0.02 11	0.01 1	0.26 9	0.05 7	1.52 13	0.03 8

anonymousdsp	1.11 23	0.53 13	0.70 27	0.35 32	0.24 28	0.19 19	0.01 5	2.12 29	0.12 18	0.28 17	0.32 36	1.24 27	0.24 24	0.12 30	2.76 30	2.27 30	1.37 23	1.14 33	1.99 24	0.91 39	3.63 48	2.61 44	0.46 34	0.19 28	0.73 23	0.03 4	5.14 46	0.16 15

RAStereo	0.85 19	0.54 14	0.42 13	0.09 13	0.17 21	0.25 33	0.02 13	0.35 16	0.15 24	4.02 64	0.00 1	0.70 23	0.07 9	0.02 12	2.53 25	2.27 30	1.17 20	0.85 25	2.72 33	0.13 7	2.17 26	1.74 30	0.03 13	0.09 16	0.76 25	0.21 18	1.06 8	0.54 25

MoCha-V2	0.40 7	0.55 15	0.47 16	0.02 2	0.07 10	0.13 9	0.00 1	0.04 3	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.20 5	0.25 26	0.01 5	1.12 5	1.41 8	0.50 10	0.17 6	0.29 3	0.58 27	3.02 36	1.01 14	0.00 1	0.05 9	0.33 11	0.21 18	0.47 3	0.01 3

StereoVision	0.50 11	0.56 16	0.24 6	0.07 10	0.07 10	0.13 9	0.05 29	0.26 12	0.26 33	0.51 21	0.00 1	0.24 9	0.04 3	0.04 17	2.09 14	1.78 14	0.64 12	0.17 6	0.71 7	0.12 6	0.62 6	0.91 11	0.00 1	0.10 20	0.33 11	0.23 23	3.30 29	0.16 15

IGEV-Stereo++	0.50 11	0.61 17	0.18 5	0.09 13	0.05 8	0.14 13	0.02 13	0.05 5	0.08 8	0.00 1	0.46 40	0.20 5	0.08 10	0.02 12	1.36 8	1.27 6	0.59 11	0.45 15	2.00 25	0.37 20	1.13 14	1.21 17	0.02 11	0.03 4	0.08 3	0.04 6	2.79 22	0.06 13

AANet_RVC	1.37 28	0.66 18	0.62 25	0.25 27	1.74 108	0.10 6	0.67 114	1.93 26	1.51 116	0.84 26	0.26 34	0.38 15	0.91 64	0.19 36	4.34 56	2.69 35	1.41 25	1.28 38	1.30 16	1.13 44	0.73 7	0.94 12	0.25 20	0.51 52	1.68 50	1.46 49	3.94 36	5.33 82

UniTT-Stereo	1.58 32	0.76 19	0.60 24	0.11 18	0.32 38	0.19 19	0.03 18	2.21 30	0.34 39	4.40 69	0.00 1	2.37 43	0.32 30	0.05 20	3.96 49	3.80 64	2.25 36	1.61 46	6.17 72	0.64 30	3.66 49	2.14 35	0.45 33	0.39 43	1.01 34	1.65 54	1.17 9	2.06 46

MaDis-Stereo	1.47 30	0.79 20	0.48 17	0.15 20	0.38 40	0.08 5	0.06 31	0.40 18	0.41 45	1.99 37	0.00 1	1.07 25	0.13 17	0.02 12	3.18 33	2.92 38	2.53 39	1.79 51	5.43 53	0.76 37	2.42 29	2.23 37	0.31 24	0.26 32	2.60 66	2.33 67	2.20 17	4.80 78

RAFT + AFF	1.46 29	0.92 21	0.53 20	0.40 36	0.04 6	0.51 59	0.02 13	3.71 43	0.11 14	2.77 46	0.00 1	3.68 59	0.34 34	0.12 30	5.69 78	2.03 22	2.88 42	0.36 12	5.48 54	0.27 13	4.19 62	1.25 18	0.21 19	0.18 27	1.91 60	0.31 28	1.40 11	0.12 14

DEFOM-Stereo	0.82 18	1.14 22	0.48 17	0.05 6	0.21 26	0.25 33	0.01 5	0.32 15	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.26 11	0.12 16	0.09 28	2.06 13	2.00 20	1.62 30	1.08 30	1.08 14	0.39 21	2.18 27	1.58 25	0.63 45	0.09 16	0.58 21	0.23 23	4.78 42	0.80 27

GIP-stereo	0.62 15	1.36 23	0.68 26	0.05 6	0.07 10	0.27 37	0.04 25	0.11 10	0.11 14	0.28 17	0.36 37	0.55 19	0.11 15	0.06 23	2.36 22	1.50 11	0.68 14	0.53 17	0.78 9	0.55 26	1.09 13	1.58 25	0.13 16	0.08 14	0.38 14	0.16 13	2.79 22	0.02 6

iRaftStereo_RVC	1.19 24	1.36 23	0.77 31	0.41 37	0.28 36	0.28 40	0.01 5	3.64 42	0.21 29	0.42 19	1.74 73	1.58 30	0.30 29	0.16 35	2.24 18	2.10 25	1.62 30	0.70 22	2.00 25	0.42 22	2.95 34	2.78 45	0.39 30	0.26 32	0.74 24	0.22 20	3.64 31	0.86 28

delet	1.00 20	1.38 25	0.86 42	0.34 31	0.99 81	1.00 81	0.38 90	0.91 20	0.18 27	1.23 30	0.46 40	0.68 22	0.37 36	0.79 120	3.35 36	1.81 15	1.37 23	0.77 23	0.86 10	0.53 25	1.57 19	0.48 7	0.46 34	0.62 65	0.84 29	0.22 20	3.65 32	1.02 32

4D-IteraStereo	3.57 66	1.40 26	3.26 119	0.93 73	0.64 60	0.21 23	0.15 62	8.38 107	0.58 60	13.21 179	1.95 76	5.52 84	0.78 59	0.70 111	4.77 65	4.00 75	4.72 71	3.05 88	7.65 92	1.59 56	7.94 135	6.96 136	0.86 72	0.56 56	2.75 70	4.52 99	7.16 91	2.15 49

MMNet	1.47 30	1.42 27	0.77 31	0.38 35	1.31 99	0.40 48	0.41 92	2.03 27	0.60 63	0.59 23	1.41 66	1.71 34	0.29 28	1.11 136	4.13 51	2.32 32	2.38 38	1.85 52	2.96 36	1.59 56	1.76 22	0.67 10	0.69 54	1.09 99	1.07 37	0.92 41	4.71 41	1.02 32

Occ-G	0.67 16	1.52 28	0.56 23	0.22 25	0.22 27	0.26 36	0.01 5	0.39 17	0.07 7	0.00 1	0.00 1	0.24 9	0.06 6	0.00 1	2.12 15	2.02 21	0.70 15	0.57 21	1.46 19	0.15 9	1.89 23	1.80 32	0.10 15	0.07 12	0.25 8	0.08 9	3.27 28	0.16 15

GANet	1.82 40	1.64 29	1.45 79	1.64 97	1.59 105	3.29 133	1.37 128	3.97 48	0.80 71	1.49 33	1.65 71	4.25 66	0.33 32	0.55 90	2.45 24	2.07 24	3.11 45	3.41 97	1.60 21	0.45 23	1.32 16	0.94 12	0.87 75	0.89 86	1.39 45	0.46 36	3.70 33	2.40 54

TDLM	1.02 21	1.64 29	1.38 77	0.37 34	0.90 72	0.67 69	0.76 117	2.31 31	0.18 27	0.25 16	2.96 93	2.21 41	0.64 51	0.31 54	1.15 7	1.45 10	1.52 29	0.93 26	0.98 12	0.67 32	0.98 10	0.42 5	0.64 48	0.39 43	0.23 7	0.19 15	1.76 16	1.68 41

HITNet	3.05 59	1.95 31	1.39 78	2.31 115	0.99 81	0.27 37	0.10 44	6.94 81	1.94 131	9.64 129	3.77 101	6.82 91	0.95 66	0.42 71	5.11 68	2.84 37	3.36 48	2.24 63	3.02 37	1.84 69	3.48 42	3.17 53	0.83 71	1.10 100	1.87 52	2.18 64	7.99 101	5.68 85
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
UPFNet	2.49 48	1.99 32	2.37 99	1.34 91	2.02 124	2.42 117	1.28 126	4.05 50	1.40 107	2.80 47	2.31 78	1.94 36	0.62 48	1.73 159	6.03 91	3.15 45	3.86 58	3.15 93	5.50 58	3.22 121	1.74 21	1.29 19	1.15 112	1.10 100	2.08 62	1.13 44	5.67 62	1.81 42

AASNet	1.22 25	2.00 33	0.89 43	0.43 40	1.99 121	1.14 83	0.48 98	2.04 28	0.14 22	0.51 21	0.89 50	0.50 17	0.20 20	0.40 70	3.90 42	1.95 19	1.29 21	1.75 50	1.62 22	1.12 43	1.97 24	1.71 28	0.72 58	0.51 52	1.03 36	0.32 29	2.81 24	0.65 26

raftrobust	4.09 93	2.00 33	3.23 118	1.32 89	0.96 78	0.44 51	0.15 62	9.53 126	0.71 67	13.29 180	5.73 127	5.50 83	1.07 72	0.39 68	6.70 121	4.77 110	5.29 84	2.88 84	7.88 94	2.18 88	5.75 94	4.31 81	1.37 133	0.57 61	6.87 117	6.05 113	5.91 72	5.47 84

LL-Strereo2	2.73 53	2.07 35	1.31 74	0.41 37	0.33 39	0.40 48	0.04 25	7.25 87	0.46 49	11.56 159	1.61 70	3.45 56	0.40 38	1.65 155	3.89 41	3.61 56	3.85 57	1.35 42	8.89 110	1.66 61	4.46 68	3.90 71	0.74 60	0.28 36	1.80 51	1.56 51	5.15 48	1.47 38

AnonymousM	3.65 71	2.19 36	0.90 46	1.07 78	0.18 22	0.94 77	0.04 25	6.87 80	0.97 85	7.98 114	2.55 81	3.83 61	0.95 66	0.57 92	5.52 73	5.43 132	6.84 110	3.37 96	5.62 60	2.07 81	7.93 134	5.27 111	1.21 119	0.87 84	1.22 40	2.60 70	9.70 124	11.77 137

FINET	2.77 54	2.20 37	2.22 93	3.13 130	0.96 78	0.85 75	0.44 94	2.83 35	1.89 129	3.86 61	0.87 49	4.06 64	1.56 99	0.53 87	7.78 149	4.97 116	4.37 68	1.53 45	8.10 99	1.44 51	3.94 54	2.47 41	0.43 31	1.02 93	2.68 67	1.59 52	6.19 77	2.93 59

castereo++	4.78 102	2.21 38	3.04 113	2.43 119	0.59 52	0.28 40	0.07 36	10.36 144	0.79 70	14.07 188	2.48 80	17.49 189	1.03 70	0.43 72	4.18 52	5.31 129	7.70 126	3.04 87	8.41 101	1.71 62	8.44 145	7.29 140	1.42 136	1.47 121	4.60 91	6.12 117	9.51 122	4.66 71

test-1	8.48 163	2.23 39	4.98 164	2.04 112	2.03 125	10.12 186	1.99 141	15.82 202	2.06 133	13.18 175	7.18 146	12.57 145	2.54 147	0.64 101	7.64 144	7.87 175	9.96 160	7.03 181	24.35 206	7.18 183	11.13 179	12.94 223	1.20 118	1.91 138	13.93 186	14.53 186	12.14 158	19.78 186

DMCA	1.74 37	2.24 40	1.84 84	0.49 43	0.92 74	1.14 83	0.13 57	1.67 23	1.22 101	1.86 36	2.71 87	2.80 50	0.32 30	0.80 121	3.91 43	3.06 43	2.68 40	2.46 73	2.04 27	1.09 41	2.71 31	1.41 23	0.88 77	0.76 72	0.83 28	1.23 46	3.78 34	2.08 47

AFF-stereo	1.82 40	2.26 41	1.46 80	0.48 42	0.25 31	1.34 90	0.06 31	5.02 57	0.67 66	2.94 49	0.38 38	2.43 47	0.54 44	0.04 17	2.36 22	2.98 39	1.50 28	1.28 38	6.14 71	0.46 24	2.84 33	1.37 20	0.59 40	0.24 31	2.68 67	2.72 71	4.81 43	1.35 37

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 44	2.28 42	0.76 29	0.77 69	0.53 47	0.23 28	0.03 18	4.83 55	0.37 41	7.42 108	0.72 46	2.00 37	1.13 73	0.21 37	2.69 29	3.58 54	3.17 46	2.15 59	4.98 46	0.70 34	6.31 106	4.63 95	0.68 53	0.12 22	0.90 32	0.35 32	4.06 37	1.23 35

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 63	2.37 43	1.28 72	0.68 60	0.58 51	0.24 31	0.06 31	6.44 76	0.82 72	6.37 92	4.72 110	4.67 74	1.17 76	0.24 43	5.91 88	4.37 89	5.47 86	2.70 75	5.05 47	1.77 66	4.30 64	5.04 101	0.50 38	0.35 39	4.79 95	10.48 150	3.57 30	8.71 114

AEACV	0.75 17	2.37 43	0.78 38	0.15 20	0.13 18	0.15 16	0.06 31	0.10 8	0.09 10	0.00 1	0.00 1	0.54 18	0.28 27	0.05 20	2.24 18	1.86 17	1.67 33	0.48 16	2.18 29	0.72 35	2.19 28	1.85 34	0.15 17	0.09 16	0.20 6	0.27 26	1.73 15	0.02 6

HH	7.89 155	2.46 45	10.75 208	3.19 131	2.51 135	5.20 152	4.37 161	11.24 163	2.24 139	12.85 170	2.59 83	11.89 137	2.11 127	1.29 145	6.59 117	9.43 196	9.29 147	5.91 162	16.06 165	6.96 174	14.02 210	9.66 185	2.23 162	1.34 114	9.53 144	11.90 163	13.93 174	23.53 196

HanStereo	7.89 155	2.46 45	10.75 208	3.19 131	2.51 135	5.20 152	4.37 161	11.24 163	2.24 139	12.85 170	2.59 83	11.89 137	2.11 127	1.29 145	6.59 117	9.43 196	9.29 147	5.91 162	16.06 165	6.96 174	14.02 210	9.66 185	2.23 162	1.34 114	9.53 144	11.90 163	13.93 174	23.53 196

raft+_RVC	2.50 49	2.50 47	1.82 83	0.62 51	0.39 41	0.94 77	0.12 55	6.00 68	0.51 50	6.37 92	2.93 92	3.97 63	0.61 47	0.13 33	3.95 44	3.26 47	3.23 47	1.33 41	6.64 82	1.09 41	3.07 37	2.53 42	0.72 58	0.37 41	2.72 69	2.42 68	6.25 78	3.14 61

HUF	1.64 34	2.58 48	1.08 63	0.06 8	0.15 20	0.38 47	0.02 13	5.18 58	0.13 19	0.81 25	0.01 21	2.39 46	0.78 59	0.08 26	3.21 34	3.05 42	1.62 30	1.13 32	5.33 51	1.59 56	5.53 91	3.45 56	0.67 51	0.16 26	1.09 38	0.10 10	2.95 27	0.86 28

PWCDC_ROB	7.98 159	2.58 48	2.16 90	1.57 96	3.59 151	2.05 110	1.50 136	4.07 51	26.78 244	1.69 35	12.22 193	3.64 58	46.61 259	9.30 223	10.12 191	8.17 179	6.16 98	6.56 173	7.10 84	5.79 153	6.75 119	12.25 218	3.12 182	3.16 162	2.54 65	9.33 137	5.21 49	11.52 136

test_4	2.66 51	2.69 50	2.24 94	0.64 53	0.43 43	0.45 52	0.29 86	7.08 83	0.21 29	13.81 185	0.17 28	5.08 78	0.55 45	0.25 44	3.14 32	3.74 61	3.62 52	2.05 57	3.70 39	1.04 40	3.58 46	3.56 61	0.67 51	0.36 40	1.58 47	2.25 66	5.99 74	2.50 56

DMCA-RVC	3.69 72	2.69 50	2.18 91	1.93 109	2.43 132	1.44 95	2.89 150	3.94 47	5.33 177	3.34 55	4.21 106	11.38 130	1.29 82	1.28 144	7.23 131	4.15 82	4.25 65	3.53 101	4.86 45	2.77 110	4.84 73	4.43 86	1.06 105	1.47 121	1.95 61	1.99 63	5.75 67	7.13 100

HGLStereo	3.76 76	2.76 52	2.94 109	1.14 81	2.09 126	2.07 112	0.84 119	4.17 52	0.94 84	3.87 62	12.55 195	2.53 48	1.36 90	1.33 149	5.16 69	4.75 109	6.97 115	5.00 144	6.08 70	3.00 115	5.28 87	3.98 72	0.94 83	1.33 113	5.42 102	5.41 109	5.83 70	3.80 65

XX-Stereo	8.40 162	2.85 53	3.92 140	7.47 174	1.11 89	6.30 163	2.23 147	12.78 179	1.03 89	11.47 155	9.17 165	13.26 155	2.17 132	0.59 94	7.84 150	9.52 199	9.36 150	5.44 154	14.15 146	5.72 152	8.92 150	6.58 129	1.26 125	0.63 66	32.29 245	11.47 158	12.55 162	26.75 210

AIO_rvc	1.10 22	2.88 54	0.85 41	0.09 13	0.18 22	0.35 45	0.11 50	2.60 32	0.11 14	0.10 13	0.00 1	1.64 32	0.16 19	0.04 17	2.55 26	1.82 16	0.83 17	0.56 20	2.94 35	0.73 36	3.29 40	3.65 64	0.61 42	0.03 4	0.78 26	0.12 11	2.61 21	0.19 18

CVANet_RVC	1.68 35	2.90 55	2.47 102	2.89 128	1.15 96	2.50 119	1.35 127	3.81 45	0.39 44	0.59 23	4.79 111	2.85 51	0.62 48	0.52 86	1.71 10	2.12 26	1.49 27	1.21 34	1.54 20	1.42 50	1.98 25	1.37 20	0.60 41	0.46 49	0.61 22	0.35 32	2.29 18	1.34 36

CES	5.95 125	2.93 56	1.36 76	0.66 54	1.36 100	1.18 86	0.21 71	31.02 242	1.50 114	6.36 91	12.72 198	8.42 107	1.98 117	0.32 56	6.05 92	6.73 156	8.14 131	2.77 78	6.00 67	2.30 93	23.59 251	5.42 116	1.63 149	0.32 38	6.88 118	3.82 86	6.83 86	10.13 124

IER	3.28 61	3.00 57	1.18 68	0.96 75	1.10 87	1.73 105	0.69 115	4.33 54	0.93 81	2.94 49	8.22 159	10.19 119	0.95 66	2.88 174	6.34 104	3.77 63	4.10 62	2.77 78	3.58 38	3.17 119	2.98 35	2.43 40	1.42 136	1.15 109	2.40 63	4.50 98	5.36 58	5.45 83

BEATNet_4x	5.29 113	3.00 57	2.25 95	3.27 133	2.19 129	0.79 73	0.43 93	8.36 106	3.67 164	16.72 219	3.62 99	9.42 115	2.83 150	1.19 141	7.64 144	6.41 153	6.68 108	6.54 172	6.26 76	2.71 109	8.94 151	9.57 181	0.86 72	2.72 153	3.78 75	3.50 85	10.49 144	8.93 116

IGEV-Stereo+	1.69 36	3.01 59	0.37 8	0.91 71	0.26 32	0.29 43	0.06 31	1.05 21	0.21 29	7.82 110	1.19 62	2.36 42	0.46 41	0.10 29	2.28 20	2.68 34	2.30 37	2.13 58	4.56 42	0.61 28	3.77 52	5.28 112	0.95 86	0.03 4	0.45 17	0.36 34	1.65 14	0.39 23

sAnonymous2	6.75 136	3.01 59	1.09 64	0.56 47	0.86 66	3.69 135	0.20 68	13.79 189	3.54 161	3.81 59	5.80 128	5.21 80	3.97 167	0.45 75	9.32 176	9.91 207	11.13 175	9.66 203	19.38 182	7.15 178	10.98 177	11.72 215	1.80 153	1.62 129	9.87 150	10.73 153	10.41 141	12.62 144

CroCo_RVC	6.75 136	3.01 59	1.09 64	0.56 47	0.86 66	3.69 135	0.20 68	13.79 189	3.54 161	3.81 59	5.80 128	5.21 80	3.97 167	0.45 75	9.32 176	9.91 207	11.13 175	9.66 203	19.38 182	7.15 178	10.98 177	11.72 215	1.80 153	1.62 129	9.87 150	10.73 153	10.41 141	12.62 144

RALAANet	3.52 64	3.11 62	2.97 112	1.15 82	1.20 97	1.71 103	0.23 79	6.04 69	1.02 88	4.47 70	4.42 108	3.09 55	1.43 93	0.26 47	6.06 93	3.85 65	4.78 73	5.01 145	8.94 111	3.58 124	5.33 88	4.51 90	1.10 107	1.59 127	3.98 81	4.39 95	6.63 82	4.21 68

sCroCo_RVC	6.73 135	3.16 63	1.16 67	0.36 33	0.96 78	3.01 127	0.48 98	9.86 133	3.55 163	5.96 84	3.53 97	4.46 69	4.94 176	0.90 127	8.47 162	12.80 236	12.41 186	8.74 195	18.16 175	6.11 159	16.64 225	13.91 227	0.77 62	2.27 145	9.25 140	7.62 126	13.29 169	9.02 120

test-3	4.72 99	3.18 64	3.66 134	1.86 107	1.74 108	1.44 95	0.59 106	9.78 131	0.51 50	10.97 152	1.51 68	16.42 178	1.15 74	0.64 101	6.55 113	4.09 80	6.92 113	3.09 91	14.37 151	1.92 74	6.27 104	8.30 162	0.89 78	1.11 103	4.71 93	2.88 73	7.22 92	5.72 90

test_1	4.72 99	3.18 64	3.66 134	1.86 107	1.75 112	1.44 95	0.59 106	9.79 132	0.51 50	11.07 153	1.49 67	16.42 178	1.16 75	0.64 101	6.53 112	4.08 78	6.87 111	3.07 89	14.39 152	1.91 73	6.26 103	8.28 161	0.87 75	1.11 103	4.69 92	2.89 74	7.26 95	5.71 89

HCRNet	2.91 57	3.19 66	0.80 40	1.42 93	0.27 33	0.41 50	0.63 108	2.61 33	0.08 8	37.79 262	2.40 79	4.61 73	0.20 20	0.27 50	4.32 54	1.94 18	1.87 35	0.78 24	2.43 31	0.63 29	2.71 31	1.37 20	0.49 36	0.26 32	0.56 20	0.41 35	5.09 45	1.03 34

PDISCO_ROB	4.91 104	3.21 67	2.14 89	2.74 122	2.11 127	1.51 98	1.48 135	4.94 56	2.29 142	2.49 43	5.41 124	4.86 76	2.09 125	1.83 160	6.55 113	6.61 155	6.04 96	10.49 215	6.22 74	4.15 139	7.50 131	7.17 139	1.15 112	1.81 137	6.10 110	6.17 119	17.36 193	8.08 108

test_3	5.18 110	3.24 68	3.52 129	1.97 111	1.82 113	1.38 91	0.57 104	10.49 152	0.58 60	15.72 212	1.14 61	20.47 199	1.21 78	0.59 94	6.11 98	3.99 74	7.17 119	3.73 106	14.43 153	2.01 80	6.36 109	10.05 197	0.79 64	0.97 91	5.22 100	4.31 93	7.31 96	4.84 79

UNet	3.74 75	3.26 69	3.07 115	1.82 106	1.90 117	2.72 122	1.23 125	6.67 78	1.74 125	5.15 73	4.59 109	3.93 62	1.34 88	2.73 172	5.38 71	3.97 72	6.35 99	4.01 117	6.20 73	3.83 129	4.23 63	3.13 51	1.49 141	1.68 134	3.36 73	4.36 94	6.04 75	6.85 99

anonymity	9.08 176	3.30 70	11.90 216	6.36 166	3.32 148	4.38 141	2.11 144	13.09 181	2.14 135	12.78 168	24.99 245	10.78 129	2.01 118	0.77 116	5.90 87	8.78 187	8.79 142	3.64 103	16.50 168	8.09 190	9.18 156	8.86 170	1.82 157	1.45 119	15.23 194	21.82 228	12.38 159	24.87 205

castereo	5.07 109	3.35 71	3.39 127	1.23 85	0.99 81	0.61 61	0.10 44	9.66 129	1.43 109	10.39 146	3.03 94	6.58 90	0.77 52	0.43 72	5.52 73	6.34 150	9.57 156	3.12 92	10.29 119	3.73 126	9.02 154	7.10 138	1.22 123	1.03 94	9.98 152	9.80 140	5.98 73	12.10 138

RASNet	3.53 65	3.37 72	3.79 137	1.55 95	1.82 113	2.49 118	0.49 100	8.15 102	2.25 141	3.47 56	3.22 96	4.35 67	2.16 131	0.31 54	3.74 39	3.52 53	4.32 66	2.23 62	4.31 41	2.32 94	4.60 70	3.57 62	0.74 60	3.60 171	2.49 64	3.92 88	9.56 123	8.84 115

DeepPruner_ROB	7.23 145	3.43 73	5.83 175	5.40 156	5.92 174	4.54 144	3.14 153	7.68 96	3.99 168	10.10 143	11.71 191	8.69 108	5.30 179	1.52 152	11.36 205	6.40 152	8.96 143	7.60 189	10.41 120	4.28 141	12.74 201	8.68 169	2.39 170	3.23 164	8.74 133	14.91 189	10.83 147	7.52 101

test_5	1.60 33	3.48 74	0.54 21	0.18 23	0.06 9	0.23 28	0.03 18	5.33 59	0.27 34	1.64 34	1.35 64	3.71 60	1.93 110	0.23 38	4.32 54	3.32 48	1.42 26	1.29 40	2.63 32	0.35 19	1.40 17	2.80 46	0.08 14	0.39 43	0.54 19	0.20 16	5.14 46	0.43 24

CFNet_pseudo	5.91 123	3.52 75	3.34 125	6.20 164	3.32 148	5.95 159	0.34 89	10.37 145	1.25 105	14.57 198	11.14 187	7.98 105	5.93 185	2.55 168	8.18 155	5.00 117	5.14 82	3.96 115	8.63 108	3.16 118	4.10 58	3.53 59	1.45 138	1.42 118	7.02 120	8.12 127	11.12 149	12.25 140

AIO_test	1.31 26	3.68 76	0.89 43	0.24 26	0.14 19	0.23 28	0.27 83	3.10 36	0.11 14	0.16 15	0.00 1	1.91 35	0.21 23	0.07 24	2.55 26	2.05 23	0.89 18	0.54 18	2.23 30	0.90 38	4.72 71	3.76 67	0.63 45	0.02 3	0.85 30	0.91 40	3.92 35	0.24 21

GMOStereo	3.91 85	3.72 77	0.92 49	1.64 97	1.12 90	0.50 54	0.63 108	8.76 113	0.91 77	15.01 202	0.71 42	6.30 85	1.33 84	0.23 38	3.95 44	4.42 92	5.04 77	3.85 110	8.60 103	1.98 75	5.17 78	7.78 149	0.82 67	0.56 56	6.49 112	3.33 80	9.48 118	2.37 50

error version	3.91 85	3.72 77	0.92 49	1.64 97	1.12 90	0.50 54	0.63 108	8.76 113	0.91 77	15.01 202	0.71 42	6.30 85	1.33 84	0.23 38	3.95 44	4.42 92	5.04 77	3.85 110	8.60 103	1.98 75	5.17 78	7.78 149	0.82 67	0.56 56	6.49 112	3.33 80	9.48 118	2.37 50

test-v	3.91 85	3.72 77	0.92 49	1.64 97	1.12 90	0.50 54	0.63 108	8.76 113	0.91 77	15.01 202	0.71 42	6.30 85	1.33 84	0.23 38	3.95 44	4.42 92	5.04 77	3.85 110	8.60 103	1.98 75	5.17 78	7.78 149	0.82 67	0.56 56	6.49 112	3.33 80	9.48 118	2.37 50

test-2	3.91 85	3.72 77	0.92 49	1.64 97	1.12 90	0.50 54	0.63 108	8.76 113	0.91 77	15.01 202	0.71 42	6.30 85	1.33 84	0.23 38	3.95 44	4.42 92	5.04 77	3.85 110	8.60 103	1.98 75	5.17 78	7.78 149	0.82 67	0.56 56	6.49 112	3.33 80	9.48 118	2.37 50

gcap-zeroshot	8.63 168	3.80 81	9.84 202	6.96 170	2.19 129	6.36 164	2.19 146	12.60 176	1.44 110	15.10 207	8.45 160	15.33 171	1.97 114	0.48 80	8.25 157	9.98 211	9.50 155	5.57 156	30.94 221	12.03 220	11.22 182	10.47 204	2.43 172	2.00 139	8.32 127	11.08 156	11.00 148	13.62 153

ARAFT	2.39 46	3.85 82	0.89 43	0.42 39	0.20 24	0.19 19	0.02 13	3.46 39	0.27 34	4.75 71	1.66 72	2.06 38	0.39 37	0.50 83	6.13 99	4.10 81	4.82 74	4.26 126	5.12 49	1.32 47	5.68 93	3.03 50	0.61 42	0.21 29	3.58 74	0.29 27	5.21 49	1.60 39

DN-CSS_ROB	5.28 111	3.87 83	4.38 150	2.33 117	3.00 144	0.63 68	0.22 78	10.51 154	1.48 113	10.35 144	11.92 192	14.00 163	4.14 169	0.49 82	6.33 103	3.51 52	7.12 118	3.41 97	14.86 156	2.28 92	6.55 113	3.37 55	1.33 130	4.19 181	5.66 104	3.49 84	7.31 96	5.92 93

DISCO	3.96 90	3.91 84	1.34 75	1.96 110	2.17 128	4.70 146	3.66 157	4.01 49	3.78 167	5.05 72	6.84 137	2.38 44	2.08 122	0.35 64	6.06 93	3.90 67	6.57 104	4.25 125	8.62 107	3.32 122	4.39 65	4.01 73	1.40 134	1.11 103	4.06 83	4.93 107	7.01 87	5.11 80

iinet-f	5.03 107	3.97 85	2.00 86	2.22 114	0.72 63	4.42 142	1.39 129	3.78 44	0.83 74	5.79 83	16.26 217	7.84 103	3.16 154	0.39 68	6.73 122	5.80 145	5.81 90	2.96 86	18.68 180	4.96 143	6.63 115	6.26 124	1.62 148	1.13 107	5.70 105	2.23 65	8.85 110	5.76 91

RAFT_CTSACE	1.80 38	3.98 86	0.77 31	0.63 52	0.30 37	0.28 40	0.03 18	5.40 61	0.17 26	8.06 115	0.26 34	3.50 57	1.29 82	0.27 50	2.19 16	2.25 29	1.31 22	0.55 19	2.14 28	0.25 11	2.51 30	4.48 88	0.64 48	0.28 36	0.82 27	0.32 29	5.60 60	0.28 22

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 51	3.98 86	2.74 106	0.66 54	0.54 49	1.38 91	0.08 40	8.29 105	1.10 94	2.81 48	1.79 74	4.55 72	0.62 48	0.05 20	3.26 35	3.00 40	2.86 41	1.01 27	7.25 85	1.55 55	3.90 53	2.28 38	0.86 72	0.54 55	5.14 99	2.58 69	5.87 71	3.12 60

CFNet	4.33 95	3.98 86	2.01 88	4.38 143	2.45 133	2.25 116	0.54 102	6.78 79	0.88 76	4.20 68	5.09 118	17.09 184	2.33 140	0.48 80	5.67 77	3.01 41	4.34 67	2.87 83	5.36 52	2.39 101	4.04 55	1.79 31	0.77 62	1.05 96	8.67 132	5.50 111	8.59 105	10.37 125

pcwnet_v2	8.61 165	4.00 89	5.13 167	8.89 181	4.68 166	8.06 173	3.37 155	10.49 152	4.03 169	13.78 183	13.40 202	9.95 118	20.61 216	5.41 209	9.26 173	5.78 144	8.28 134	5.18 147	11.11 126	3.63 125	6.31 106	4.55 91	2.42 171	3.34 170	13.64 184	13.45 174	13.60 172	20.23 187

CAS	3.22 60	4.04 90	0.76 29	1.00 77	0.90 72	0.36 46	0.26 81	1.77 25	0.93 81	2.66 45	6.08 130	2.38 44	3.02 153	0.26 47	5.25 70	3.46 51	4.96 75	2.19 60	5.65 61	1.83 68	4.13 61	3.84 69	0.69 54	0.13 23	5.29 101	5.48 110	7.23 93	12.33 142

LoS	8.88 171	4.05 91	1.28 72	1.18 84	1.51 103	2.83 124	0.20 68	49.84 267	2.23 138	25.23 245	30.02 259	14.66 169	2.13 130	0.53 87	5.74 80	7.35 168	7.89 129	3.07 89	10.61 121	2.17 86	10.65 171	6.56 128	1.57 145	0.87 84	14.16 188	9.04 134	9.21 112	15.09 163
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
iResNetv2_ROB	5.61 119	4.07 92	1.96 85	4.69 147	2.20 131	4.60 145	0.94 122	8.50 109	2.09 134	6.20 89	12.67 197	13.31 157	6.49 189	0.50 83	6.25 101	4.56 100	5.13 81	4.03 118	14.34 150	3.94 134	6.24 101	4.48 88	1.50 142	3.20 163	6.68 116	5.25 108	9.83 127	7.92 105

IPLG	3.82 77	4.08 93	1.77 82	0.66 54	1.10 87	1.40 93	1.06 124	7.97 99	0.58 60	5.71 80	2.09 77	7.34 95	1.94 113	0.68 109	6.96 127	3.94 70	6.95 114	4.42 131	6.44 80	2.11 83	3.66 49	8.25 159	0.97 97	0.91 87	4.05 82	6.06 114	6.79 84	5.17 81

NVstereo2D	7.07 144	4.11 94	2.84 107	6.07 163	4.20 158	14.23 203	16.14 221	8.04 101	2.36 146	3.80 58	7.36 148	6.35 89	1.34 88	27.27 254	10.21 193	6.95 159	8.32 136	6.49 170	5.84 63	2.62 107	5.05 76	2.83 47	6.83 221	3.65 173	10.99 157	4.40 97	6.12 76	6.36 94

model_zeroshot	8.79 169	4.12 95	4.32 147	4.09 141	2.53 137	2.03 109	1.42 132	12.06 170	2.78 151	11.50 157	7.30 147	17.22 187	1.68 101	1.46 151	9.56 179	9.97 210	13.75 196	6.02 164	29.32 213	10.75 213	10.87 176	9.59 182	1.15 112	2.51 150	13.79 185	13.62 176	10.78 146	23.13 195

IGEV_Zeroshot_test	9.84 181	4.19 96	14.24 233	14.55 204	3.97 155	6.77 166	8.88 195	13.23 184	2.33 144	12.89 172	11.00 185	14.00 163	2.57 148	0.78 119	6.41 107	9.61 202	9.97 161	4.56 133	16.98 169	8.01 189	11.37 186	9.81 189	1.26 125	2.77 154	20.84 220	13.68 177	19.70 201	21.20 191

MIM_Stereo	1.95 42	4.20 97	1.15 66	0.66 54	0.48 44	0.54 60	0.10 44	4.26 53	0.35 40	3.18 54	0.24 32	2.64 49	0.33 32	0.37 66	3.71 38	3.67 59	3.04 43	2.25 64	4.58 43	1.35 48	4.11 59	2.85 48	0.49 36	0.44 47	0.97 33	0.59 37	4.57 39	1.60 39

anonymousdsp2	2.91 57	4.21 98	2.42 100	0.57 49	0.53 47	1.58 99	0.08 40	6.62 77	0.27 34	4.15 66	2.56 82	4.45 68	0.45 40	0.97 129	4.05 50	3.34 49	3.04 43	1.87 53	11.24 129	1.50 54	4.44 67	5.29 113	0.50 38	0.69 69	3.16 72	1.06 43	6.44 81	3.20 62

raft_robust	5.58 118	4.22 99	1.07 62	1.67 103	0.73 64	1.66 102	0.33 88	10.68 156	1.24 104	28.57 252	1.40 65	8.69 108	2.30 138	0.92 128	5.75 83	5.47 134	6.87 111	4.05 119	12.01 133	2.00 79	7.75 133	8.62 167	0.71 57	1.06 97	6.91 119	8.32 130	9.75 125	7.96 106

APVNet	6.75 136	4.23 100	2.36 98	4.05 140	5.00 168	8.19 175	5.50 170	10.42 147	2.99 155	3.74 57	11.48 189	5.09 79	1.52 97	1.53 153	8.48 163	9.23 190	12.54 187	9.16 198	15.66 162	6.55 168	6.98 122	6.77 135	1.47 140	4.01 179	8.58 131	4.04 91	14.92 178	7.68 103

TANstereo	7.47 148	4.26 101	3.29 122	2.79 125	2.87 142	3.88 137	0.13 57	5.71 63	1.55 118	6.86 98	2.72 89	2.17 39	2.24 133	4.18 195	12.57 212	12.99 237	10.89 171	18.94 248	22.19 197	17.84 239	7.39 129	5.50 118	29.21 261	0.71 70	1.27 43	3.98 89	9.84 128	5.70 87

XX-TBD	7.47 148	4.26 101	3.29 122	2.79 125	2.87 142	3.88 137	0.13 57	5.71 63	1.55 118	6.86 98	2.72 89	2.17 39	2.24 133	4.18 195	12.57 212	12.99 237	10.89 171	18.94 248	22.19 197	17.84 239	7.39 129	5.50 118	29.21 261	0.71 70	1.27 43	3.98 89	9.84 128	5.70 87

AACVNet	6.57 131	4.28 103	2.00 86	6.89 169	8.25 188	5.89 158	2.06 142	9.02 120	2.20 137	10.00 132	10.55 180	8.16 106	1.92 109	1.66 156	7.56 142	5.64 137	8.28 134	6.20 167	11.08 125	5.61 151	6.11 100	5.44 117	2.48 175	3.25 165	8.55 130	9.98 144	10.12 134	14.15 157

LMCR-Stereo	5.39 116	4.30 104	2.89 108	1.13 80	1.91 118	2.74 123	0.11 50	7.55 95	2.14 135	6.83 96	4.10 105	10.39 121	0.87 62	0.60 96	6.86 125	4.92 114	10.03 162	4.62 136	17.39 170	6.52 166	8.52 146	7.79 153	0.95 86	2.04 140	4.45 86	4.62 103	10.48 143	10.75 129

SA	3.89 78	4.31 105	0.91 47	1.17 83	1.14 95	0.89 76	0.17 65	8.93 118	0.74 68	13.98 187	0.19 29	7.57 98	1.40 91	1.37 150	6.47 109	4.55 99	5.81 90	2.80 82	6.32 78	1.59 56	4.12 60	6.35 126	0.26 21	1.04 95	2.93 71	6.10 116	9.85 130	4.12 67

LoS_RVC	3.70 73	4.34 106	4.10 141	0.30 28	0.99 81	0.22 25	0.28 84	3.52 40	1.08 92	5.34 76	4.08 103	2.90 52	2.49 144	0.25 44	6.07 95	4.58 101	4.11 63	3.75 107	8.01 97	2.21 89	7.12 125	5.11 108	1.03 102	0.14 24	8.95 136	3.32 78	7.11 89	8.66 112

tt_ll	3.70 73	4.34 106	4.10 141	0.30 28	0.99 81	0.22 25	0.28 84	3.52 40	1.08 92	5.34 76	4.08 103	2.90 52	2.49 144	0.25 44	6.07 95	4.58 101	4.11 63	3.75 107	8.01 97	2.21 89	7.12 125	5.11 108	1.03 102	0.14 24	8.95 136	3.32 78	7.11 89	8.66 112

Sa-1000	4.52 97	4.36 108	0.94 53	0.95 74	1.37 101	0.99 80	0.19 66	9.48 123	1.23 102	13.79 184	0.78 47	5.33 82	1.84 105	1.70 157	7.36 136	4.84 111	7.91 130	3.69 104	10.07 116	1.73 64	5.79 97	7.50 143	0.33 26	1.39 117	8.06 125	5.66 112	10.24 137	4.58 70

CIPLG	3.61 68	4.41 109	1.23 71	1.34 91	0.89 69	1.20 87	0.47 96	10.05 138	1.17 99	6.95 100	4.93 115	7.61 100	1.19 77	2.50 166	6.60 120	4.23 85	5.99 93	1.94 54	6.22 74	2.59 106	6.28 105	4.55 91	1.21 119	1.12 106	3.89 76	1.19 45	5.66 61	1.93 43

ACRE	3.62 69	4.42 110	1.19 69	1.43 94	0.89 69	1.26 89	0.47 96	10.01 137	1.14 96	7.17 105	4.96 116	7.60 99	1.21 78	2.50 166	6.59 117	4.37 89	5.99 93	1.95 55	5.99 66	2.46 103	6.37 110	4.38 85	1.22 123	1.10 100	3.95 78	1.36 47	5.72 64	1.98 44

TESTraft	2.52 50	4.45 111	0.77 31	0.55 46	0.24 28	0.15 16	0.10 44	5.57 62	0.37 41	5.42 78	0.24 32	1.63 31	2.10 126	1.16 139	6.48 110	4.71 107	3.39 49	1.01 27	4.62 44	1.20 45	3.66 49	7.30 141	0.36 27	0.61 64	1.11 39	2.78 72	5.69 63	2.43 55

IPLGR_C	3.64 70	4.47 112	1.21 70	1.32 89	0.89 69	1.21 88	0.44 94	10.00 136	1.13 95	7.19 106	4.86 112	7.67 101	1.22 80	2.60 169	6.55 113	4.38 91	5.99 93	2.00 56	6.05 69	2.52 104	6.35 108	4.56 93	1.21 119	1.13 107	3.93 77	1.54 50	5.76 68	1.99 45

MIF-Stereo (partial)	1.81 39	4.50 113	0.75 28	0.33 30	0.68 62	0.27 37	0.12 55	1.52 22	0.53 53	1.31 32	0.03 24	1.02 24	0.50 43	0.13 33	3.75 40	4.15 82	3.64 53	2.41 72	2.72 33	0.67 32	3.40 41	2.87 49	0.44 32	0.46 49	1.62 48	1.84 56	5.04 44	4.09 66

RAFT+CT+SA	2.12 45	4.55 114	0.77 31	0.68 60	0.20 24	0.11 7	0.03 18	6.05 70	0.25 32	6.05 87	0.01 21	4.53 71	1.70 103	0.35 64	2.99 31	3.98 73	1.76 34	1.41 43	4.23 40	0.66 31	4.06 57	4.89 100	0.26 21	0.39 43	0.88 31	0.33 31	5.32 57	0.92 30

plain	2.08 43	4.58 115	0.78 38	0.45 41	1.13 94	0.30 44	0.09 43	3.41 38	0.38 43	3.93 63	0.01 21	1.70 33	0.40 38	0.07 24	4.24 53	4.24 86	3.66 54	2.76 77	5.86 64	0.31 17	3.28 39	3.58 63	0.15 17	0.47 51	1.63 49	1.64 53	2.57 20	4.57 69

ICVP	7.52 150	4.60 116	8.97 196	5.16 153	4.46 162	5.66 154	1.41 130	8.26 104	4.13 170	7.86 111	7.69 153	9.43 116	5.99 186	1.18 140	7.22 130	6.97 160	7.58 125	5.27 149	10.96 123	5.33 146	7.09 124	12.60 220	16.70 242	4.49 187	8.80 134	12.28 165	10.58 145	12.26 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GMStereo	3.35 62	4.62 117	0.54 21	0.92 72	0.78 65	1.72 104	0.13 57	8.79 117	0.44 46	2.60 44	0.80 48	12.77 151	0.24 24	0.08 26	4.35 57	3.21 46	7.17 119	1.21 34	13.22 141	1.85 70	5.24 83	2.17 36	0.63 45	1.06 97	4.50 88	0.66 38	8.59 105	2.08 47
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	8.52 164	4.65 118	5.49 172	11.94 195	4.96 167	9.67 183	3.19 154	14.68 197	2.93 154	9.54 128	12.61 196	17.15 186	12.38 207	0.58 93	8.02 152	4.02 77	9.45 153	5.57 156	20.86 191	4.00 135	6.25 102	8.11 156	2.35 169	5.67 195	10.58 156	11.87 162	11.44 154	12.14 139

Any-RAFT	7.56 151	4.67 119	10.19 204	5.61 158	3.24 147	0.94 77	0.71 116	9.86 133	1.40 107	8.52 120	11.08 186	12.26 143	1.05 71	0.54 89	5.73 79	7.53 172	9.41 151	3.96 115	18.38 179	4.03 136	11.34 185	8.27 160	1.60 147	1.55 125	15.63 195	15.41 193	10.13 135	20.95 190

GCAP-BAT	3.90 79	4.68 120	1.01 55	0.70 62	0.60 53	0.61 61	0.21 71	7.35 88	0.57 54	10.07 135	1.11 55	10.44 122	0.77 52	0.34 57	4.61 59	5.08 120	16.22 212	2.35 66	7.34 86	2.32 94	8.18 137	5.07 102	0.95 86	0.82 77	1.87 52	1.97 57	5.24 51	4.76 72

test_for_model	3.90 79	4.68 120	1.01 55	0.70 62	0.60 53	0.61 61	0.21 71	7.35 88	0.57 54	10.07 135	1.11 55	10.44 122	0.77 52	0.34 57	4.61 59	5.08 120	16.22 212	2.35 66	7.34 86	2.32 94	8.18 137	5.07 102	0.95 86	0.82 77	1.87 52	1.97 57	5.24 51	4.76 72

testlalala2	3.90 79	4.68 120	1.01 55	0.70 62	0.60 53	0.61 61	0.21 71	7.35 88	0.57 54	10.07 135	1.11 55	10.44 122	0.77 52	0.34 57	4.61 59	5.08 120	16.22 212	2.35 66	7.34 86	2.32 94	8.18 137	5.07 102	0.95 86	0.82 77	1.87 52	1.97 57	5.24 51	4.76 72

AE-Stereo	6.49 129	4.68 120	4.46 155	4.91 149	1.05 86	1.61 100	2.27 148	9.12 121	0.98 86	14.13 190	1.59 69	15.96 176	2.04 119	0.88 126	5.74 80	6.79 157	10.74 167	5.71 158	12.14 135	5.55 150	9.80 164	10.03 195	0.97 97	4.34 182	10.30 154	8.50 131	11.70 155	9.14 121

testlalala	3.90 79	4.68 120	1.01 55	0.70 62	0.60 53	0.61 61	0.21 71	7.35 88	0.57 54	10.07 135	1.11 55	10.44 122	0.77 52	0.34 57	4.61 59	5.08 120	16.22 212	2.35 66	7.34 86	2.32 94	8.18 137	5.07 102	0.95 86	0.82 77	1.87 52	1.97 57	5.24 51	4.76 72

testlalala_base	3.90 79	4.68 120	1.01 55	0.70 62	0.60 53	0.61 61	0.21 71	7.35 88	0.57 54	10.07 135	1.11 55	10.44 122	0.77 52	0.34 57	4.61 59	5.08 120	16.22 212	2.35 66	7.34 86	2.32 94	8.18 137	5.07 102	0.95 86	0.82 77	1.87 52	1.97 57	5.24 51	4.76 72

GCAP-Stereo	3.90 79	4.68 120	1.01 55	0.70 62	0.60 53	0.61 61	0.21 71	7.35 88	0.57 54	10.07 135	1.11 55	10.44 122	0.77 52	0.34 57	4.61 59	5.08 120	16.22 212	2.35 66	7.34 86	2.32 94	8.18 137	5.07 102	0.95 86	0.82 77	1.87 52	1.97 57	5.24 51	4.76 72

CREStereo++_RVC	4.28 94	4.68 120	4.25 145	1.08 79	1.43 102	0.25 33	0.11 50	7.12 84	1.06 90	8.41 117	2.65 86	8.74 110	7.06 192	0.37 66	4.85 67	5.04 119	8.52 138	1.71 49	5.48 54	1.62 60	6.08 99	3.73 66	1.10 107	0.52 54	4.73 94	3.85 87	10.36 140	10.81 132
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
RTSC	9.00 175	4.69 128	4.25 145	4.13 142	5.35 170	6.44 165	5.81 172	10.10 139	9.46 201	6.42 94	13.24 201	6.89 92	6.43 188	3.16 183	11.63 208	8.85 188	14.64 202	6.92 178	19.46 185	6.05 158	11.17 180	9.70 187	1.75 151	5.64 194	8.31 126	9.85 143	13.85 173	28.94 219

iResNet_ROB	4.93 105	4.72 129	3.53 130	2.88 127	1.64 106	2.62 121	1.84 138	7.85 98	1.17 99	6.17 88	7.61 150	4.17 65	8.58 196	0.75 114	6.46 108	4.48 97	7.24 122	4.88 139	11.20 128	3.00 115	4.43 66	2.29 39	1.28 127	3.11 161	7.39 122	6.06 114	9.14 111	8.50 111

MGS-Stereo	2.39 46	4.74 130	0.91 47	0.57 49	0.42 42	0.24 31	0.13 57	3.39 37	0.30 37	1.24 31	0.43 39	1.17 26	0.59 46	0.69 110	6.94 126	3.65 58	5.59 88	3.79 109	6.31 77	1.86 71	4.88 75	3.88 70	0.70 56	0.93 88	1.90 59	0.92 41	4.53 38	3.69 64

AIO-Stereo-zeroshot	11.45 191	4.75 131	12.72 221	13.00 201	3.08 146	15.95 210	7.30 181	11.65 168	5.18 175	15.56 211	10.86 184	18.28 192	3.46 157	0.50 83	9.21 172	10.61 219	12.90 190	9.82 206	25.14 207	8.72 196	10.57 170	8.99 174	1.17 117	4.04 180	18.39 205	21.60 226	13.33 170	32.44 223

HSM	6.59 132	4.79 132	4.59 157	4.39 144	4.12 156	1.77 106	1.59 137	13.37 185	1.89 129	10.07 135	10.56 181	9.18 114	4.34 171	1.32 148	7.55 141	4.62 104	11.19 178	4.14 122	10.06 115	4.43 142	9.64 161	4.84 99	1.32 129	3.28 167	9.26 141	11.65 161	11.34 152	12.56 143

EGLCR-Stereo	4.86 103	4.87 133	4.24 144	0.66 54	0.92 74	3.38 134	0.04 25	8.65 112	1.15 97	8.90 123	1.19 62	8.78 112	2.32 139	0.67 107	3.49 37	4.65 106	6.35 99	4.19 123	8.22 100	1.79 67	8.98 153	8.12 157	0.90 80	0.78 74	4.37 84	4.84 105	14.60 176	14.17 158

EAI-Stereo	8.01 160	4.87 133	4.99 165	5.25 154	4.23 159	7.18 167	6.95 179	13.19 183	2.31 143	10.61 148	6.86 138	13.29 156	1.93 110	1.00 133	9.61 180	9.46 198	9.57 156	4.69 138	18.16 175	8.69 195	8.96 152	8.64 168	1.41 135	2.04 140	11.59 162	8.24 128	13.03 164	19.52 182

AF-Net	5.68 120	4.87 133	3.58 132	5.01 150	6.35 178	7.34 168	5.88 173	7.21 85	6.61 185	2.00 38	9.35 168	12.65 149	2.84 151	2.93 175	7.30 134	3.90 67	3.88 59	2.77 78	7.90 95	2.87 112	3.53 44	4.34 83	2.43 172	2.29 146	5.03 97	6.54 121	14.92 178	8.95 118

Nwc_Net	5.68 120	4.87 133	3.58 132	5.01 150	6.35 178	7.34 168	5.88 173	7.21 85	6.61 185	2.00 38	9.35 168	12.65 149	2.84 151	2.93 175	7.30 134	3.90 67	3.88 59	2.77 78	7.90 95	2.87 112	3.53 44	4.34 83	2.43 172	2.29 146	5.03 97	6.54 121	14.92 178	8.95 118

PMTNet	4.94 106	4.88 137	4.33 148	0.87 70	0.95 77	0.75 70	0.24 80	7.00 82	1.68 121	9.89 131	3.04 95	11.43 131	0.99 69	0.44 74	6.15 100	5.72 140	8.20 132	1.62 47	10.98 124	1.31 46	7.98 136	4.24 80	1.21 119	0.27 35	9.00 138	6.68 123	9.35 117	14.21 159

MSKI-zero shot	7.94 158	4.90 138	4.34 149	3.10 129	1.70 107	4.00 139	1.44 134	12.93 180	2.03 132	12.15 163	7.79 154	12.00 141	1.80 104	0.61 100	6.29 102	8.66 186	10.45 164	4.09 120	20.51 190	7.15 178	10.78 174	9.52 180	1.14 111	2.63 151	9.80 149	20.32 223	15.32 182	18.86 178

DeepPrunerF	6.67 134	4.91 139	2.71 105	5.81 159	14.61 221	4.84 147	5.92 175	6.05 70	5.90 182	3.01 51	11.37 188	3.03 54	1.93 110	2.43 164	7.67 147	8.08 177	7.06 116	4.09 120	11.97 132	3.91 132	6.91 120	5.40 115	3.22 183	2.23 143	21.61 224	10.08 146	6.82 85	8.42 110

iRaft-Stereo_20w	9.64 180	4.92 140	13.83 230	15.20 207	4.25 160	9.14 180	4.64 165	12.08 171	3.15 157	12.31 165	9.46 171	13.76 160	2.27 135	0.77 116	8.70 166	8.19 180	9.42 152	3.52 99	14.49 154	7.92 188	9.66 162	6.74 134	1.33 130	1.34 114	17.96 203	16.99 200	22.98 215	25.32 206

RALCasStereoNet	3.91 85	4.92 140	3.22 117	1.25 88	1.26 98	1.64 101	0.65 113	7.99 100	0.65 65	8.76 122	4.87 114	7.31 94	0.94 65	0.26 47	5.95 89	4.30 87	6.48 102	4.60 134	5.27 50	1.90 72	5.25 86	3.80 68	0.91 81	1.48 124	5.91 106	4.81 104	4.62 40	6.52 96

TestStereo1	2.77 54	4.95 142	0.77 31	0.49 43	0.27 33	0.13 9	0.11 50	5.74 65	0.44 46	6.03 85	0.19 29	1.51 28	2.08 122	1.12 137	6.37 105	4.90 112	3.76 55	1.25 36	5.48 54	1.44 51	5.77 95	7.77 146	0.37 28	0.57 61	1.26 41	2.93 75	6.36 79	2.59 57

SA-5K	2.77 54	4.95 142	0.77 31	0.49 43	0.27 33	0.13 9	0.11 50	5.74 65	0.44 46	6.03 85	0.19 29	1.51 28	2.08 122	1.12 137	6.37 105	4.90 112	3.76 55	1.25 36	5.48 54	1.44 51	5.77 95	7.77 146	0.37 28	0.57 61	1.26 41	2.93 75	6.36 79	2.59 57

DLCB_ROB	6.64 133	4.98 144	4.42 152	2.78 124	3.88 154	3.23 132	2.91 151	6.23 73	3.75 166	7.92 113	9.28 166	12.04 142	5.57 181	3.10 182	6.52 111	4.32 88	7.17 119	4.49 132	5.54 59	3.76 127	6.52 112	4.47 87	2.84 177	3.00 160	26.87 237	12.78 169	12.52 161	8.36 109

DSFCA	4.04 92	5.03 145	2.21 92	2.54 121	2.56 138	2.90 126	2.32 149	3.90 46	2.54 149	3.07 52	7.06 143	4.70 75	0.88 63	0.60 96	6.08 97	4.01 76	4.71 70	4.61 135	8.45 102	3.20 120	5.06 77	5.33 114	2.28 167	2.37 148	4.53 90	4.90 106	5.72 64	7.60 102

CREStereo	4.65 98	5.05 146	3.91 139	1.23 85	0.52 45	0.79 73	0.10 44	9.62 128	1.76 126	10.00 132	2.78 91	11.95 140	2.45 143	0.47 78	5.77 84	5.85 146	9.05 144	1.48 44	5.89 65	2.21 89	7.71 132	4.21 78	1.12 110	0.83 83	6.05 108	4.56 101	9.33 116	10.79 130
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
FADNet-RVC	6.53 130	5.05 146	2.54 103	5.38 155	3.47 150	2.08 114	5.59 171	11.63 167	1.70 123	11.49 156	4.99 117	13.15 154	3.46 157	1.64 154	10.47 194	5.41 131	6.66 106	3.92 114	18.29 177	5.47 148	5.85 98	5.74 121	1.05 104	5.25 189	7.53 124	10.60 152	7.25 94	10.68 128

trnet	4.72 99	5.07 148	3.82 138	1.23 85	0.52 45	0.77 72	0.08 40	9.70 130	1.63 120	12.26 164	2.71 87	12.63 148	2.41 141	0.47 78	5.53 75	5.69 138	8.60 139	1.65 48	5.73 62	2.07 81	7.20 128	4.13 77	1.01 99	0.81 76	6.09 109	4.55 100	9.78 126	11.22 135

CASnet	3.99 91	5.08 149	0.97 54	0.66 54	0.61 59	0.50 54	0.10 44	9.21 122	0.93 81	15.01 202	2.63 85	13.58 159	1.27 81	0.28 52	5.49 72	3.06 43	3.54 51	1.02 29	12.15 137	1.35 48	6.94 121	3.55 60	0.66 50	0.44 47	3.95 78	0.88 39	7.01 87	6.82 98
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	7.86 154	5.10 150	4.59 157	5.48 157	1.88 115	2.05 110	1.04 123	11.43 166	1.47 112	12.34 166	8.89 162	12.35 144	2.27 135	0.87 125	7.69 148	10.14 216	10.49 166	4.98 142	21.48 193	9.21 199	12.20 196	10.06 198	1.80 153	1.68 134	12.76 174	10.30 149	13.47 171	16.31 168

TestStereo	5.06 108	5.12 151	3.29 122	2.13 113	0.66 61	3.22 131	0.07 36	12.34 173	0.61 64	21.17 236	1.07 54	11.86 136	1.49 96	0.34 57	4.60 58	2.79 36	6.67 107	1.12 31	13.94 145	1.75 65	11.50 187	3.17 53	0.80 65	0.63 66	6.03 107	3.31 77	10.14 136	6.81 97

psm_up	6.89 139	5.17 152	5.69 174	7.08 171	3.86 153	8.14 174	1.89 140	10.11 140	10.23 202	6.61 95	6.17 132	7.50 97	5.04 178	3.00 177	7.28 133	4.96 115	8.33 137	4.62 136	12.14 135	4.06 137	5.17 78	3.67 65	0.89 78	5.31 190	12.09 168	13.82 181	12.09 157	11.20 134

R-Stereo Train	7.06 142	5.17 152	4.44 153	4.55 145	1.74 108	5.01 148	0.03 18	10.47 150	2.45 147	13.20 177	7.65 151	12.96 152	1.97 114	0.66 104	7.02 128	8.24 181	11.06 173	5.33 150	15.01 158	3.87 130	10.24 166	9.64 183	0.94 83	1.23 110	11.65 163	13.69 178	8.71 108	13.64 154

RAFT-Stereo	7.06 142	5.17 152	4.44 153	4.55 145	1.74 108	5.01 148	0.03 18	10.47 150	2.45 147	13.20 177	7.65 151	12.96 152	1.97 114	0.66 104	7.02 128	8.24 181	11.06 173	5.33 150	15.01 158	3.87 130	10.24 166	9.64 183	0.94 83	1.23 110	11.65 163	13.69 178	8.71 108	13.64 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	3.60 67	5.19 155	2.96 111	0.71 68	0.94 76	1.15 85	0.58 105	7.80 97	0.85 75	5.74 81	5.15 119	4.46 69	0.80 61	0.30 53	5.99 90	4.47 96	5.17 83	4.92 140	6.42 79	2.15 84	4.87 74	4.03 75	0.96 95	0.94 90	4.99 96	4.39 95	5.59 59	5.69 86

MIPNet	5.28 111	5.21 156	2.42 100	0.96 75	1.54 104	1.77 106	1.43 133	9.99 135	1.07 91	5.20 74	5.32 122	11.54 132	3.41 155	0.66 104	7.23 131	5.18 127	8.25 133	4.96 141	10.27 118	4.20 140	3.48 42	8.54 165	1.33 130	1.45 119	8.47 129	10.14 147	7.62 99	10.87 133

GLC_STEREO	5.29 113	5.26 157	3.54 131	1.72 104	2.01 123	0.76 71	0.07 36	9.53 126	0.76 69	13.31 181	6.35 135	8.74 110	1.57 100	2.03 162	4.82 66	4.71 107	11.99 185	2.19 60	8.79 109	2.88 114	17.78 230	8.08 155	0.80 65	0.64 68	3.96 80	1.70 55	12.99 163	5.85 92

FADNet-RVC-Resample	6.37 128	5.32 158	3.05 114	3.36 136	2.81 139	2.60 120	3.63 156	11.26 165	3.30 159	15.15 208	5.22 121	10.74 128	2.75 149	3.27 186	8.23 156	4.64 105	6.41 101	7.30 185	11.56 130	6.67 169	5.47 90	8.56 166	1.55 144	7.75 208	7.40 123	7.54 125	5.73 66	10.79 130

dd	6.36 127	5.34 159	1.03 61	23.89 229	0.57 50	11.85 195	0.76 117	8.17 103	0.31 38	7.87 112	0.08 25	25.57 208	0.36 35	0.83 123	7.60 143	4.16 84	14.92 203	2.61 74	19.55 186	2.15 84	4.54 69	2.55 43	0.96 95	1.60 128	6.25 111	1.43 48	10.32 138	6.48 95

MSMDNet	7.75 153	5.40 160	4.83 163	1.65 102	1.97 120	2.23 115	0.86 121	10.39 146	1.50 114	11.53 158	7.49 149	11.66 133	3.58 163	0.99 132	8.04 153	10.34 218	10.85 170	5.13 146	22.46 200	13.04 223	11.51 188	10.76 208	1.81 156	1.63 131	11.41 161	9.18 136	13.28 168	15.81 166

CFNet_RVC	5.36 115	5.40 160	4.21 143	5.04 152	4.49 163	4.48 143	0.85 120	6.16 72	2.33 144	5.54 79	9.67 173	7.72 102	1.53 98	1.01 134	7.47 139	3.94 70	5.67 89	4.23 124	6.87 83	3.53 123	6.63 115	4.83 98	0.92 82	2.24 144	9.70 148	9.81 141	9.91 132	10.56 127

GES	6.26 126	5.53 162	2.66 104	2.38 118	2.84 140	5.88 157	2.06 142	7.47 94	3.11 156	9.19 126	7.05 140	4.90 77	1.68 101	3.18 184	9.10 170	7.18 164	11.91 184	6.77 177	21.06 192	6.50 165	9.84 165	6.26 124	1.97 159	3.63 172	4.43 85	4.60 102	8.49 104	9.43 122

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 117	5.54 163	4.48 156	3.34 135	8.15 187	2.84 125	11.81 212	6.36 75	7.66 193	5.78 82	5.33 123	13.38 158	1.43 93	6.77 218	8.35 159	3.58 54	3.89 61	2.73 76	6.50 81	2.45 102	4.05 56	3.51 58	1.46 139	1.47 121	4.50 88	9.14 135	6.65 83	7.99 107
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM-Net_RVC	10.31 188	5.58 164	6.64 180	12.79 199	7.83 186	8.37 177	2.17 145	12.08 171	4.75 173	14.71 199	13.23 200	25.19 207	12.41 208	1.01 134	7.46 137	5.69 138	9.68 158	5.80 160	12.33 138	5.37 147	8.78 149	8.95 173	3.34 185	7.42 203	16.51 199	19.09 212	21.38 210	19.75 185
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	10.12 184	5.79 165	5.47 171	7.96 175	5.68 172	8.59 178	5.39 169	16.39 206	5.43 179	21.03 235	10.04 176	14.11 165	3.94 166	0.77 116	8.68 165	6.97 160	15.85 211	6.06 165	24.19 205	6.68 170	12.18 195	10.22 200	2.57 176	2.37 148	16.93 200	11.40 157	17.21 192	21.46 192
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADLNet	4.36 96	5.79 165	2.34 97	2.31 115	3.04 145	3.06 129	1.41 130	6.28 74	1.71 124	3.10 53	5.71 126	16.87 183	2.06 121	10.00 226	5.74 80	3.62 57	4.57 69	3.32 95	5.11 48	2.82 111	3.10 38	4.01 73	1.10 107	0.79 75	4.46 87	6.15 118	5.79 69	3.43 63

MyStereo04	7.01 140	5.80 167	6.23 177	3.28 134	2.46 134	1.87 108	0.29 86	10.65 155	3.72 165	10.06 134	3.60 98	14.64 168	1.45 95	0.55 90	10.04 189	7.24 166	7.08 117	5.80 160	16.47 167	5.91 155	9.44 159	7.77 146	1.92 158	2.84 155	11.34 160	12.60 168	15.95 186	10.38 126

cross-raft	7.92 157	5.83 168	4.66 161	3.42 138	1.99 121	3.02 128	0.56 103	12.35 174	1.29 106	13.91 186	6.87 139	13.98 162	1.84 105	0.75 114	7.47 139	9.69 203	10.47 165	4.26 126	22.05 196	7.48 185	12.08 193	13.17 225	1.78 152	1.64 133	12.98 178	12.29 166	13.04 165	14.82 161

ADCP+	7.57 152	5.95 169	6.65 181	4.01 139	4.41 161	6.21 162	8.21 187	8.97 119	15.76 222	4.18 67	12.91 199	16.38 177	1.42 92	3.62 189	6.73 122	5.20 128	5.84 92	4.36 129	13.27 142	3.05 117	6.62 114	6.20 123	2.24 164	1.63 131	7.32 121	18.78 210	8.33 103	16.03 167

SACVNet	8.62 166	5.97 170	5.15 168	6.88 168	6.74 180	5.68 155	7.59 183	11.19 162	8.65 197	10.96 151	7.05 140	7.94 104	2.49 144	2.67 171	8.38 161	6.92 158	9.83 159	7.65 190	15.12 160	9.30 202	10.70 172	8.06 154	2.25 165	4.43 186	18.03 204	13.51 175	15.43 183	14.21 159

FADNet	8.23 161	5.99 171	3.09 116	5.83 160	3.63 152	4.34 140	8.43 190	15.97 203	2.81 152	15.51 210	12.42 194	13.91 161	5.01 177	1.96 161	9.98 187	5.15 126	5.42 85	5.73 159	22.84 201	5.93 156	8.77 148	6.73 133	0.95 86	2.69 152	12.22 171	13.83 182	9.29 115	13.73 156

IPLGR	5.92 124	6.24 172	3.26 119	2.76 123	1.94 119	1.03 82	0.52 101	10.26 142	0.82 72	8.09 116	9.29 167	11.67 134	2.41 141	0.71 112	8.16 154	4.48 97	6.52 103	6.34 169	15.32 161	5.98 157	5.58 92	9.27 177	1.28 127	2.20 142	9.24 139	9.44 138	9.23 113	7.80 104

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 201	6.48 173	14.29 234	11.47 193	8.54 191	23.20 229	13.19 213	13.63 186	8.04 196	17.21 221	10.63 182	17.65 190	3.63 165	0.60 96	9.93 186	12.28 232	13.21 193	7.85 192	43.19 242	5.88 154	10.83 175	8.16 158	1.16 115	2.87 156	18.97 208	19.48 216	15.95 186	31.05 220

s12784h	7.05 141	6.53 174	4.78 162	8.33 178	4.14 157	1.42 94	0.26 81	9.52 125	1.68 121	10.88 150	3.99 102	15.69 173	5.75 182	0.46 77	5.88 85	5.02 118	9.11 145	2.34 65	10.63 122	1.72 63	10.37 168	4.63 95	1.02 100	1.24 112	10.41 155	10.56 151	16.24 189	27.67 213

ADCRef	8.62 166	6.53 174	4.38 150	2.47 120	4.66 165	8.28 176	7.51 182	8.58 111	14.10 220	6.83 96	10.63 182	11.91 139	3.53 162	3.06 180	8.72 167	7.72 174	8.71 141	7.39 186	17.63 172	6.13 160	9.53 160	9.33 179	4.93 202	3.70 174	9.63 146	18.39 208	9.86 131	18.66 176

STTStereo	5.68 120	6.69 176	6.57 178	3.38 137	5.86 173	3.08 130	9.13 199	5.39 60	4.13 170	4.12 65	7.05 140	10.29 120	3.43 156	6.41 215	9.30 174	3.89 66	4.74 72	5.33 150	6.03 68	2.17 86	5.24 83	3.16 52	1.54 143	1.57 126	5.56 103	8.28 129	7.44 98	13.60 150

iResNet	12.61 199	6.71 177	7.79 190	11.09 191	9.16 194	16.35 213	6.20 176	16.82 208	6.96 188	9.88 130	11.60 190	36.53 220	36.96 246	0.60 96	11.02 202	7.50 170	11.26 179	8.35 194	30.61 219	8.24 192	8.37 144	7.68 145	2.25 165	10.72 221	12.41 172	13.01 171	15.81 184	16.57 170

EKT-Stereo	9.40 179	6.93 178	5.29 170	9.99 185	4.49 163	9.39 182	10.24 200	10.33 143	1.86 128	10.09 142	7.09 145	14.17 166	2.04 119	0.82 122	8.66 164	10.08 213	12.72 189	10.67 217	19.67 187	6.85 173	18.66 237	11.56 213	1.08 106	1.76 136	18.60 206	15.03 191	13.09 167	12.67 146

SHD	16.57 215	6.93 178	12.56 219	13.09 202	12.68 216	10.19 189	8.95 196	23.05 227	17.16 226	19.45 231	15.91 215	18.72 195	31.71 236	6.26 214	15.16 235	11.59 221	17.18 221	10.05 208	33.55 228	11.88 219	15.80 220	14.38 231	3.97 193	10.59 219	20.10 216	22.14 231	21.26 209	43.14 243

GANet-ADL	9.10 177	7.28 180	5.18 169	7.24 173	6.79 181	8.88 179	3.94 158	10.88 159	5.35 178	13.12 173	9.94 175	18.49 193	3.48 159	0.67 107	9.63 181	7.42 169	11.69 183	5.51 155	17.72 173	10.52 212	9.26 157	7.40 142	2.98 180	3.73 175	11.03 158	13.06 172	15.27 181	19.21 179

GEStereo_RVC	8.92 172	7.37 181	3.35 126	5.88 161	5.00 168	7.40 170	5.10 167	10.85 158	3.40 160	10.37 145	5.21 120	15.43 172	3.62 164	2.63 170	10.94 200	9.98 211	14.57 201	12.40 229	23.99 204	8.16 191	11.89 192	9.29 178	1.70 150	5.38 191	9.32 143	8.88 133	9.92 133	18.79 177

RP	7.25 146	7.42 182	9.24 197	9.13 182	6.89 182	7.70 171	8.79 194	8.38 107	7.87 195	2.24 40	14.27 209	12.61 147	6.13 187	3.08 181	7.46 137	4.61 103	6.04 96	3.25 94	9.49 114	3.91 132	5.24 83	5.64 120	1.57 145	3.25 165	9.67 147	7.42 124	11.28 150	13.10 147

DAS	14.01 203	7.50 183	4.63 159	15.17 205	9.04 192	12.00 196	8.70 192	16.36 204	14.09 218	7.12 103	17.14 222	37.20 222	13.71 211	0.98 130	10.73 197	9.30 191	20.85 235	10.44 211	21.80 194	14.68 228	12.26 197	14.17 229	3.43 187	12.61 226	19.28 210	16.51 196	20.40 206	28.09 215

SepStereo	14.01 203	7.50 183	4.63 159	15.17 205	9.04 192	12.00 196	8.70 192	16.36 204	14.09 218	7.12 103	17.14 222	37.20 222	13.71 211	0.98 130	10.73 197	9.30 191	20.85 235	10.44 211	21.80 194	14.68 228	12.26 197	14.17 229	3.43 187	12.61 226	19.28 210	16.51 196	20.40 206	28.09 215

RTS	16.64 216	7.53 185	6.93 182	8.17 176	7.37 183	22.56 224	10.89 206	19.94 213	22.55 236	7.08 101	10.54 178	16.42 178	10.00 201	5.31 205	12.77 216	11.76 224	20.70 233	10.48 213	37.62 236	17.58 237	15.87 221	12.66 221	4.67 197	9.96 215	26.64 234	33.09 259	26.24 223	54.03 261

RTSA	16.64 216	7.53 185	6.93 182	8.17 176	7.37 183	22.56 224	10.89 206	19.94 213	22.55 236	7.08 101	10.54 178	16.42 178	10.00 201	5.31 205	12.77 216	11.76 224	20.70 233	10.48 213	37.62 236	17.58 237	15.87 221	12.66 221	4.67 197	9.96 215	26.64 234	33.09 259	26.24 223	54.03 261

dad	13.38 202	7.58 187	1.49 81	31.22 234	8.43 189	16.14 212	21.04 234	25.65 233	1.53 117	24.43 243	1.06 53	37.14 221	11.36 205	1.70 157	8.35 159	5.36 130	22.07 244	3.72 105	32.83 226	2.57 105	13.11 204	3.50 57	2.20 161	4.41 185	12.90 177	4.07 92	33.22 236	24.21 201

Anonymous3	11.53 192	7.69 188	3.27 121	1.73 105	2.85 141	7.82 172	5.00 166	14.29 195	10.32 203	14.16 191	4.86 112	24.64 205	5.75 182	1.19 141	17.24 246	14.45 243	17.03 219	12.98 230	29.47 214	10.30 209	19.88 243	20.00 251	2.84 177	2.89 159	14.98 192	13.96 184	18.36 197	13.25 149

NaN_ROB	12.48 197	8.41 189	8.83 195	10.77 189	16.22 224	6.08 161	4.38 163	22.86 225	8.85 199	19.93 233	9.44 170	47.25 234	9.13 197	4.11 194	9.34 178	5.76 143	6.80 109	6.17 166	12.06 134	7.16 181	5.46 89	5.12 110	3.04 181	9.64 214	20.81 219	17.39 203	20.34 205	31.73 222

UDGNet	10.26 187	8.45 190	3.50 128	23.52 228	22.01 236	19.33 221	17.38 224	8.53 110	3.15 157	6.28 90	8.15 157	7.27 93	0.49 42	45.27 257	5.89 86	4.08 78	7.49 124	5.36 153	10.11 117	5.48 149	9.04 155	6.61 130	14.31 239	0.77 73	11.67 165	6.19 120	7.72 100	8.93 116

CBMV_ROB	15.45 209	8.52 191	10.06 203	22.29 223	17.04 226	16.35 213	11.36 209	19.65 212	5.48 180	14.50 196	9.14 164	31.73 215	16.37 214	10.55 228	10.08 190	7.96 176	15.06 205	7.46 187	19.43 184	21.06 246	13.40 206	6.45 127	6.05 213	8.81 212	21.63 225	24.29 239	29.88 227	32.55 225

AnyNet_C32	17.17 219	8.67 192	9.73 201	10.14 186	10.45 203	14.52 205	11.69 211	22.97 226	22.78 238	18.32 224	22.52 242	23.72 202	10.02 203	9.41 224	17.12 245	14.49 244	23.62 248	17.24 246	30.57 218	11.59 215	24.77 252	23.05 258	8.94 224	14.39 229	17.12 201	21.73 227	17.43 194	26.54 209

PSMNet-ADL	12.39 196	8.76 193	8.74 194	10.89 190	9.42 196	10.75 193	8.02 186	14.92 199	7.72 194	22.73 240	14.98 213	26.26 209	26.16 224	2.48 165	10.16 192	9.33 193	11.52 180	6.30 168	25.52 208	10.03 207	11.60 189	8.36 163	6.21 214	4.37 184	13.15 180	14.31 185	22.08 214	9.86 123

NCC-stereo	10.18 185	8.77 194	7.25 186	9.61 183	10.25 201	9.82 184	10.40 202	10.44 148	14.05 216	2.32 41	13.76 205	15.72 174	12.69 209	4.10 192	11.13 203	5.74 141	7.76 127	10.24 209	13.60 143	6.21 161	6.74 117	6.62 131	6.26 216	3.79 177	13.26 181	17.07 201	21.78 211	15.57 164

Abc-Net	10.18 185	8.77 194	7.25 186	9.61 183	10.25 201	9.82 184	10.40 202	10.44 148	14.05 216	2.32 41	13.76 205	15.72 174	12.69 209	4.10 192	11.13 203	5.74 141	7.76 127	10.24 209	13.60 143	6.21 161	6.74 117	6.62 131	6.26 216	3.79 177	13.26 181	17.07 201	21.78 211	15.57 164
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	8.83 170	8.80 196	13.01 225	6.34 165	1.88 115	16.53 215	4.61 164	10.15 141	1.16 98	10.57 147	4.38 107	15.04 170	1.84 105	0.72 113	6.57 116	8.36 184	8.62 140	4.39 130	11.80 131	4.99 144	10.38 169	8.45 164	1.16 115	0.93 88	12.57 173	12.31 167	30.08 229	22.69 194

stereogan	9.22 178	9.08 197	8.33 191	11.15 192	11.62 211	12.54 199	9.08 198	11.06 161	7.59 192	5.21 75	9.53 172	16.86 182	9.57 200	3.28 187	9.65 182	6.22 149	7.24 122	5.22 148	14.15 146	7.10 177	7.16 127	7.07 137	3.96 192	3.76 176	8.32 127	9.81 141	20.71 208	13.60 150

NCCL2	10.07 183	9.13 198	9.31 198	6.66 167	6.18 176	5.15 151	3.99 159	12.65 177	7.21 190	14.91 201	8.82 161	11.82 135	4.37 172	3.00 177	11.71 209	9.00 189	9.29 147	7.48 188	12.90 140	7.01 176	13.16 205	11.18 212	4.88 201	7.81 209	19.45 213	19.58 217	14.82 177	20.54 189

FADNet_RVC	12.83 200	9.18 199	6.00 176	17.32 212	8.43 189	6.02 160	5.16 168	16.68 207	6.01 183	18.67 226	14.01 208	24.78 206	19.64 215	5.79 211	14.83 231	6.97 160	15.41 208	11.47 221	34.21 231	10.48 211	12.80 202	16.02 240	2.14 160	7.31 201	10.14 153	18.66 209	10.33 139	18.00 173

SGM-Forest	8.97 174	9.25 200	2.31 96	18.42 214	9.53 197	10.54 191	2.93 152	12.39 175	1.78 127	8.99 124	3.73 100	18.11 191	11.34 204	4.22 197	7.99 151	6.38 151	6.62 105	2.95 85	9.10 112	3.77 128	8.28 143	4.80 97	3.31 184	3.31 169	16.01 197	11.58 160	25.32 221	19.29 180
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NOSS_ROB	12.25 195	9.52 201	5.01 166	12.85 200	10.79 206	10.64 192	6.79 178	21.16 222	5.63 181	11.90 161	7.79 154	9.69 117	7.49 193	12.87 233	13.04 221	11.80 227	15.65 209	12.11 225	14.27 148	8.78 198	17.59 229	10.04 196	5.16 207	10.72 221	21.20 222	15.54 194	23.28 217	19.43 181

ADCL	10.50 189	10.03 202	7.04 185	7.18 172	5.54 171	10.26 190	10.81 205	14.24 192	19.32 230	14.16 191	15.22 214	14.41 167	4.88 175	4.92 202	8.29 158	7.34 167	9.11 145	6.50 171	15.94 163	6.52 166	12.93 203	10.39 203	5.04 204	4.34 182	12.79 175	15.31 192	12.40 160	18.55 175

PS-NSSS	8.92 172	10.56 203	2.94 109	20.23 219	6.01 175	13.21 202	7.92 185	14.92 199	1.45 111	18.68 227	0.90 51	43.30 228	4.22 170	3.63 190	6.76 124	3.35 50	5.53 87	3.52 99	19.94 188	2.70 108	3.62 47	1.71 28	3.48 189	0.97 91	8.91 135	8.81 132	8.63 107	14.97 162

DCVSM-stereo	16.53 214	10.58 204	9.66 200	18.85 216	10.83 207	26.03 230	13.81 216	20.34 217	13.17 213	15.98 213	18.12 228	49.21 236	31.19 234	4.73 201	9.00 169	9.87 204	13.12 192	7.11 182	28.30 210	16.44 236	11.28 184	10.72 207	19.15 246	8.36 211	12.89 176	14.92 190	18.66 198	24.08 200

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 225	10.58 204	13.21 227	21.10 221	12.82 217	17.68 218	22.41 237	14.66 196	9.25 200	11.76 160	19.72 236	78.32 278	24.76 221	20.31 247	11.52 206	9.88 206	26.15 250	16.66 243	32.71 225	11.68 216	16.68 226	13.08 224	5.93 212	8.18 210	19.39 212	16.85 199	17.65 195	27.14 211

CBMV	15.50 210	10.69 206	8.40 192	16.02 209	11.11 209	12.89 200	4.24 160	21.34 223	15.36 221	19.49 232	7.06 143	28.50 211	9.40 199	6.42 216	13.21 222	12.10 230	15.07 206	12.37 228	16.04 164	9.27 201	15.69 219	9.92 191	4.30 194	15.37 231	22.30 226	18.82 211	39.12 246	44.05 244
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	14.42 205	10.82 207	12.34 217	22.60 225	14.88 222	14.98 208	15.15 219	20.50 219	4.48 172	16.38 217	10.15 177	17.25 188	1.84 105	19.47 245	11.57 207	13.28 239	14.29 199	9.08 197	11.15 127	9.30 202	17.96 233	15.05 234	5.03 203	12.00 224	20.48 218	22.38 234	22.99 216	24.00 199

UCFNet_RVC	7.31 147	10.90 208	3.72 136	8.53 179	6.34 177	5.70 156	1.88 139	9.50 124	2.87 153	10.61 148	9.09 163	24.45 204	3.50 161	0.83 123	7.65 146	3.74 61	5.02 76	4.98 142	9.22 113	4.07 138	7.02 123	4.58 94	2.97 179	2.88 157	14.87 190	9.76 139	9.23 113	13.60 150

DDVS	15.10 206	11.04 209	13.88 232	10.28 188	9.99 198	14.56 206	8.32 188	20.54 220	12.80 211	12.69 167	28.28 254	42.28 226	27.73 228	5.35 207	12.91 219	11.70 223	14.06 198	9.42 201	26.47 209	15.17 231	11.64 190	10.93 209	4.50 195	6.28 199	12.04 167	11.56 159	19.60 200	23.71 198

FCDSN-DC	11.37 190	11.42 210	11.08 212	12.74 198	10.46 204	10.13 187	13.47 215	14.12 191	2.60 150	14.56 197	1.86 75	7.49 96	2.11 127	4.52 199	18.19 248	16.02 250	19.95 232	17.16 245	12.89 139	8.51 193	16.38 223	9.96 193	3.61 190	17.93 240	12.17 170	13.27 173	11.29 151	13.14 148
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	12.52 198	11.48 211	13.33 228	12.10 196	11.73 213	14.58 207	6.96 180	14.26 193	16.09 223	7.33 107	19.17 233	17.09 184	21.08 217	7.05 220	13.55 224	8.10 178	9.45 153	7.13 183	14.73 155	7.59 187	8.75 147	7.63 144	5.32 209	6.63 200	15.73 196	20.65 224	20.04 203	20.44 188

ITSA-stereo	15.36 208	11.88 212	7.27 188	26.81 231	13.63 219	10.18 188	8.62 191	20.49 218	10.58 204	21.85 238	16.53 219	31.24 214	30.96 233	9.01 222	11.99 210	9.60 201	15.24 207	9.66 203	23.63 202	6.47 164	10.73 173	10.52 205	5.87 211	7.73 207	21.08 221	19.76 219	15.91 185	27.42 212

GwcNet-ADL	12.05 194	11.91 213	9.54 199	18.75 215	10.20 200	12.14 198	6.27 177	13.65 187	5.02 174	12.11 162	17.59 224	29.93 213	9.22 198	4.00 191	8.92 168	9.34 194	13.38 194	6.69 176	23.76 203	9.21 199	9.40 158	10.34 202	6.62 219	6.01 197	14.99 193	18.15 206	11.36 153	16.95 171

pmcnn	17.48 220	12.24 214	5.49 172	16.43 211	12.67 215	20.37 222	13.45 214	15.73 201	6.53 184	9.33 127	16.08 216	36.41 219	31.77 237	1.19 141	10.64 196	11.94 229	17.58 222	11.13 219	33.67 229	13.41 224	18.13 234	11.69 214	10.16 227	10.62 220	20.15 217	17.79 204	41.23 250	46.08 248

PWC_ROB	18.14 223	12.26 215	12.99 224	8.59 180	12.83 218	10.82 194	17.67 227	17.38 209	31.50 255	8.59 121	16.91 220	21.14 200	53.99 268	6.59 217	13.63 225	10.19 217	23.63 249	13.26 231	37.72 238	14.50 226	19.05 240	14.89 232	3.38 186	15.79 232	14.66 189	13.71 180	19.36 199	44.89 246

SFCPSM	16.40 213	13.16 216	8.61 193	16.26 210	11.35 210	16.02 211	10.72 204	18.80 211	13.84 215	13.17 174	20.92 238	35.30 217	37.96 248	6.05 213	10.85 199	9.55 200	12.68 188	9.16 198	36.45 234	20.65 245	13.76 209	12.33 219	7.58 222	5.97 196	19.12 209	19.85 220	16.70 190	26.05 208

ADCMid	18.65 224	13.18 217	12.39 218	11.76 194	14.19 220	18.49 220	14.99 218	26.29 235	26.32 242	12.79 169	16.33 218	36.18 218	23.39 220	7.98 221	15.52 239	12.49 234	21.07 239	12.21 226	38.30 240	12.13 222	20.69 244	18.31 246	12.50 235	10.20 218	22.89 227	20.15 222	20.27 204	32.52 224

XPNet_ROB	11.67 193	13.20 218	6.63 179	6.03 162	7.57 185	9.37 181	7.79 184	5.83 67	8.72 198	8.51 119	13.75 204	49.51 237	3.49 160	3.24 185	10.60 195	7.51 171	19.13 227	6.96 180	14.33 149	6.24 163	11.17 180	15.75 239	3.65 191	4.83 188	9.30 142	11.04 155	31.52 232	19.58 183

GANetREF_RVC	17.96 222	13.78 219	16.85 240	13.13 203	10.91 208	12.94 201	11.29 208	33.74 244	20.83 232	27.66 250	6.09 131	50.53 240	26.27 225	3.04 179	15.18 236	7.13 163	11.68 182	10.53 216	31.57 223	10.46 210	18.21 235	9.24 176	8.91 223	18.25 241	23.10 228	15.87 195	29.33 226	28.45 217
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
ADCPNet	19.39 226	13.87 220	11.68 215	15.69 208	17.32 227	15.71 209	16.26 222	23.07 228	20.67 231	18.57 225	18.76 232	20.18 197	29.47 230	10.00 226	14.34 228	14.05 242	18.99 226	11.55 222	34.43 232	20.26 244	20.72 245	18.42 247	11.08 231	16.03 233	25.16 231	27.30 245	25.24 220	34.64 227

FAT-Stereo	22.66 235	14.10 221	18.12 246	36.51 239	36.45 248	28.44 233	18.28 228	23.24 229	12.64 209	19.19 228	29.53 257	34.98 216	34.03 241	13.01 235	15.02 232	12.25 231	18.18 224	19.93 250	34.98 233	19.35 242	17.89 232	12.07 217	13.56 236	16.39 234	18.75 207	22.16 232	29.92 228	42.72 240

ccs_rob	15.15 207	14.72 222	7.44 189	22.32 224	9.33 195	22.95 227	17.29 223	14.27 194	5.28 176	14.81 200	23.21 244	55.94 246	30.81 232	5.40 208	12.59 214	10.12 215	11.59 181	9.34 200	19.31 181	11.79 218	13.71 208	11.01 210	5.04 204	5.61 193	12.12 169	12.86 170	12.00 156	18.08 174

DPSNet	28.84 246	15.01 223	14.59 235	24.53 230	22.59 237	32.15 237	14.89 217	20.11 215	22.50 235	8.42 118	9.93 174	89.34 295	44.91 258	5.30 204	16.79 243	17.05 253	33.42 257	28.86 262	68.85 268	19.87 243	21.86 247	20.14 252	40.60 263	25.82 256	42.58 260	28.31 249	39.91 248	50.48 254

SAMSARA	38.30 257	15.47 224	38.14 265	18.86 217	17.33 228	18.42 219	17.45 225	44.16 265	36.06 264	28.66 253	18.06 226	28.26 210	47.25 260	13.90 237	27.47 261	29.04 264	22.15 245	25.56 258	46.84 249	26.27 252	47.87 282	51.36 287	6.64 220	28.47 259	96.29 299	97.75 299	95.23 298	91.23 297

ACV-stereo	21.00 229	16.71 225	10.82 210	22.70 226	12.30 214	32.34 238	20.96 233	20.12 216	17.44 227	17.02 220	18.16 229	24.42 203	40.56 254	5.62 210	14.22 227	15.37 248	29.61 253	12.36 227	61.69 262	28.65 256	22.28 249	15.15 235	23.10 256	12.11 225	13.07 179	14.86 188	19.87 202	25.61 207

S-Stereo	27.72 242	17.16 226	13.86 231	39.92 243	37.96 251	40.17 247	37.41 250	22.71 224	22.92 239	17.38 222	45.47 266	52.74 243	36.13 243	14.44 239	15.19 237	13.69 240	19.68 231	25.76 259	37.88 239	24.35 249	16.58 224	17.35 244	54.72 267	21.07 250	19.57 214	19.47 215	23.45 218	41.49 237

ETE_ROB	15.85 212	17.19 227	6.97 184	12.39 197	10.54 205	16.82 216	8.40 189	10.76 157	13.32 214	11.19 154	18.44 230	58.51 247	6.50 190	6.01 212	12.65 215	9.41 195	23.07 246	9.86 207	20.40 189	10.14 208	15.50 218	13.68 226	5.13 206	7.65 205	14.90 191	21.29 225	42.78 252	24.50 203

SANet	26.20 239	17.46 228	19.39 251	23.31 227	19.54 232	30.21 236	17.62 226	34.21 247	29.84 252	16.57 218	29.14 256	78.44 279	41.28 255	17.70 243	14.47 229	9.87 204	21.24 240	16.39 241	30.80 220	14.78 230	18.51 236	16.48 243	28.56 259	18.55 243	32.02 244	26.21 243	36.14 243	48.65 251

PA-Net	9.95 182	17.79 229	13.14 226	4.86 148	11.72 212	5.03 150	11.63 210	13.76 188	10.83 205	7.45 109	5.67 125	9.12 113	8.54 195	9.52 225	10.98 201	6.60 154	3.46 50	6.66 175	7.76 93	6.80 172	4.83 72	9.05 175	2.30 168	5.54 192	11.20 159	23.05 236	8.19 102	33.08 226
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	15.83 211	18.32 230	10.45 206	10.22 187	10.00 199	17.62 217	10.32 201	11.67 169	16.15 224	13.58 182	18.48 231	59.62 250	7.63 194	5.28 203	16.96 244	8.57 185	19.42 229	13.90 234	17.46 171	9.65 205	15.04 213	14.91 233	4.56 196	7.33 202	11.88 166	19.34 213	34.58 240	24.50 203

ADCS	26.80 241	19.40 231	15.99 238	21.47 222	20.26 234	22.98 228	18.29 229	35.82 248	32.21 256	16.06 214	26.49 247	45.49 231	36.28 244	13.17 236	20.46 252	19.03 254	30.07 254	22.20 253	48.35 250	27.42 254	35.57 263	28.75 264	13.83 237	20.87 249	29.72 241	30.23 252	30.90 231	42.38 238

STTRV1_RVC		19.69 232	10.23 205	32.93 237	18.42 230	28.73 234	21.65 236	30.21 241	29.18 250	24.35 242	21.99 240	42.54 227	40.31 253	46.58 258	29.61 263	10.10 214	57.30 279	13.57 232		28.69 257	58.70 288	19.89 250		41.61 267	24.70 230	55.51 282	34.55 239	61.08 266

AnyNet_C01	29.84 248	19.89 233	14.82 236	20.44 220	24.83 239	21.98 223	21.35 235	35.82 248	38.87 267	21.30 237	27.69 253	49.03 235	34.01 240	14.21 238	25.95 259	21.84 260	38.69 264	34.70 267	58.02 258	30.27 258	38.97 269	31.02 268	21.95 253	20.80 248	34.15 248	28.69 250	32.34 233	44.08 245

FC-DCNN	16.94 218	19.98 234	17.50 244	30.21 233	19.17 231	26.56 231	24.08 240	25.48 232	6.76 187	19.19 228	6.28 134	18.52 194	4.41 173	11.03 230	15.54 240	14.98 247	21.04 238	14.06 235	18.07 174	9.67 206	19.16 241	9.99 194	4.83 199	16.43 236	23.36 229	16.73 198	22.02 213	22.31 193

edge stereo	29.25 247	20.44 235	19.28 250	41.04 245	37.14 250	43.08 251	39.81 251	38.54 257	21.86 233	16.30 216	39.05 265	60.91 252	36.52 245	25.09 253	13.84 226	13.95 241	26.34 251	15.54 238	44.48 246	19.15 241	18.84 239	16.15 241	21.96 254	17.87 239	27.90 239	22.43 235	39.03 245	53.23 258

FC-DCNN v2	17.61 221	20.56 236	17.94 245	31.78 235	19.76 233	27.51 232	24.30 241	26.84 236	7.41 191	19.43 230	6.75 136	19.23 196	5.90 184	11.12 231	15.60 241	14.94 246	21.03 237	13.86 233	18.35 178	9.62 204	19.21 242	9.93 192	4.85 200	16.40 235	25.95 233	18.11 205	24.75 219	24.42 202

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 232	20.71 237	11.36 214	29.18 232	18.08 229	22.91 226	18.43 230	37.55 254	24.02 240	32.04 256	14.86 212	46.12 233	35.56 242	14.85 240	15.04 234	10.88 220	10.38 163	7.76 191	33.34 227	8.77 197	15.08 214	15.67 238	15.43 241	13.32 228	31.89 243	26.93 244	32.93 235	31.67 221

G-Net	26.39 240	20.83 238	18.69 248	18.14 213	16.15 223	35.72 243	15.59 220	28.39 239	32.97 259	27.04 249	33.44 263	63.95 260	25.70 223	6.89 219	17.98 247	16.18 251	23.13 247	17.60 247	44.66 247	34.02 264	25.13 253	20.14 252	11.41 232	16.88 237	27.61 238	29.30 251	42.48 251	42.59 239

LSM0	41.44 261	24.61 239	12.72 221	39.36 242	29.64 246	40.63 249	36.02 248	50.44 269	34.27 262	45.33 271	46.68 267	62.96 257	54.33 269	10.70 229	82.82 292	89.58 294	35.18 260	23.00 256	69.90 271	35.16 265	44.19 276	35.05 272	17.16 243	25.30 254	38.79 254	32.56 257	51.88 259	50.73 255

LE_ROB	30.18 249	25.29 240	22.53 254	44.68 249	47.30 261	42.05 250	47.63 257	37.72 255	26.38 243	14.44 195	27.01 249	63.45 258	53.67 267	2.76 173	9.16 171	5.54 135	11.17 177	7.21 184	33.90 230	14.21 225	15.25 217	10.29 201	10.82 229	29.62 262	43.65 262	41.44 267	61.77 270	65.95 279

FBW_ROB	22.68 236	25.59 241	17.06 241	42.36 246	25.78 241	32.64 239	18.79 231	14.74 198	11.55 206	14.37 194	14.63 211	43.96 230	27.95 229	19.91 246	12.86 218	7.21 165	19.18 228	10.97 218	50.42 253	7.16 181	14.33 212	8.94 172	19.37 247	27.40 257	19.63 215	19.58 217	32.74 234	53.34 259

CSAN	20.20 227	25.94 242	18.99 249	19.75 218	16.53 225	14.47 204	8.99 197	25.29 231	28.05 246	34.09 258	13.71 203	50.93 241	26.34 226	4.65 200	12.99 220	8.24 181	13.54 195	11.67 223	22.32 199	16.30 235	15.15 215	10.21 199	6.23 215	17.35 238	26.80 236	25.06 240	34.30 238	37.46 229

XQC	23.79 238	26.07 243	15.10 237	32.24 236	23.60 238	33.61 241	31.06 245	36.95 252	28.94 249	28.36 251	13.76 205	41.71 225	22.97 219	18.81 244	15.02 232	11.76 224	14.98 204	11.67 223	32.12 224	15.72 234	17.84 231	17.68 245	11.06 230	14.53 230	30.59 242	25.39 242	42.82 253	27.90 214

DGSMNet	31.95 250	26.17 244	20.72 253	37.26 240	28.74 245	34.52 242	34.10 247	24.17 230	19.22 229	24.54 244	49.93 271	45.93 232	27.51 227	21.47 250	22.14 253	20.16 257	51.49 273	29.68 265	61.18 261	33.45 263	39.09 270	39.36 278	24.02 257	29.07 261	25.54 232	24.21 238	30.84 230	38.20 230

SGM_RVC	22.30 234	26.60 245	13.45 229	40.22 244	26.52 243	36.56 245	24.02 239	27.37 237	17.51 228	17.98 223	18.03 225	43.52 229	37.60 247	2.18 163	9.83 184	5.94 147	13.03 191	6.93 179	30.45 217	8.54 194	12.39 200	4.12 76	5.16 207	11.77 223	36.42 252	27.38 246	52.67 261	45.94 247
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	21.76 231	26.76 246	12.74 223	38.92 241	21.53 235	35.95 244	23.82 238	28.41 240	16.51 225	14.11 189	18.08 227	50.37 239	31.58 235	3.29 188	9.31 175	5.58 136	14.41 200	6.57 174	28.33 211	7.58 186	12.09 194	4.33 82	5.42 210	9.98 217	40.14 257	30.48 253	50.62 257	40.54 234

MFN_U_SF_RVC	28.82 245	28.11 247	16.40 239	33.64 238	25.89 242	32.81 240	27.70 244	37.42 253	22.10 234	45.99 274	28.32 255	49.91 238	32.35 238	21.67 251	23.87 257	16.93 252	13.84 197	15.41 237	53.47 254	24.58 250	22.24 248	24.24 259	11.62 233	24.71 253	33.63 246	24.09 237	37.01 244	50.20 253

MeshStereo	28.39 244	28.64 248	17.49 243	49.25 253	36.94 249	38.63 246	25.84 242	34.17 246	25.10 241	21.94 239	21.87 239	55.23 244	48.16 261	4.50 198	13.52 223	12.28 232	18.04 223	11.23 220	30.39 216	14.62 227	25.20 254	20.27 254	21.38 252	18.82 244	39.99 256	31.23 255	52.09 260	49.59 252
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
DDUNet	22.09 233	28.93 249	10.71 207	44.13 248	38.12 252	44.55 255	45.65 256	10.93 160	12.67 210	9.01 125	19.31 234	20.40 198	4.73 174	90.87 271	15.39 238	11.80 227	19.61 230	9.59 202	29.64 215	11.01 214	17.32 227	15.62 237	18.79 245	6.18 198	13.56 183	14.63 187	15.99 188	17.27 172

UDG	23.27 237	29.32 250	11.18 213	43.83 247	40.37 253	44.05 253	50.45 260	13.10 182	13.02 212	14.19 193	22.69 243	21.71 201	5.53 180	87.32 269	14.53 230	9.94 209	21.35 241	14.28 236	31.51 222	11.75 217	18.79 238	19.17 249	14.52 240	7.66 206	16.22 198	18.20 207	17.11 191	16.42 169

MDST_ROB	20.31 228	32.64 251	11.05 211	48.15 252	25.03 240	40.35 248	19.18 232	18.66 210	11.72 207	16.23 215	7.89 156	29.18 212	38.42 249	1.31 147	9.90 185	5.45 133	10.74 167	4.30 128	14.90 157	6.70 171	11.78 191	5.78 122	6.44 218	8.89 213	40.87 258	31.29 256	52.88 262	38.56 231

PVD	36.94 255	35.53 252	20.19 252	46.53 250	34.00 247	49.81 257	37.38 249	39.85 261	38.08 266	15.29 209	27.60 252	51.81 242	50.55 263	49.21 259	16.55 242	15.85 249	37.91 263	22.29 254	49.12 252	26.18 251	37.77 264	38.78 277	19.75 249	24.11 252	43.49 261	58.18 283	46.46 256	65.23 276

MADNet+	53.95 268	35.82 253	65.49 286	55.03 257	52.23 264	44.42 254	40.28 252	60.67 275	51.63 272	54.06 276	38.36 264	76.38 277	64.35 275	32.92 256	60.20 277	48.58 275	53.78 276	50.30 278	69.19 269	51.45 270	47.07 280	40.09 279	52.15 266	46.49 268	75.06 290	69.31 289	57.65 267	63.58 274

MANE	35.56 254	36.32 254	30.27 259	57.13 258	45.60 257	45.77 256	44.19 253	42.38 264	28.54 248	22.99 241	27.28 251	55.78 245	38.47 250	17.15 242	19.38 250	22.05 261	28.66 252	42.73 273	37.10 235	15.31 233	28.48 258	16.47 242	9.03 225	25.43 255	52.81 270	42.23 269	66.17 276	62.49 271

CC-Net-ROB	21.26 230	37.17 255	18.21 247	53.24 255	41.87 254	43.35 252	32.25 246	28.26 238	7.15 189	35.79 259	8.18 158	67.30 268	6.82 191	17.02 241	9.70 183	3.67 59	10.84 169	8.97 196	38.52 241	7.29 184	6.46 111	4.21 78	12.31 234	2.88 157	17.19 202	13.90 183	13.06 166	28.51 218

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 252	37.24 256	37.63 264	47.28 251	27.52 244	29.08 235	26.75 243	50.43 268	47.48 270	40.30 265	26.00 246	38.55 224	32.85 239	28.45 255	32.67 264	26.35 262	15.78 210	21.22 252	61.04 260	33.35 262	22.55 250	27.54 263	26.33 258	35.86 266	34.90 249	22.12 230	28.39 225	40.68 235

ELAS_RVC	38.71 259	44.08 257	36.14 263	58.34 260	44.80 256	56.14 262	49.04 258	39.16 258	28.27 247	25.76 248	32.54 262	72.51 274	41.64 257	21.11 249	22.30 255	19.61 256	35.30 261	23.00 256	43.53 243	23.57 248	35.09 262	26.25 261	19.66 248	32.53 264	49.82 266	40.38 265	64.26 274	60.37 265
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	37.96 256	44.56 258	27.41 258	61.43 262	43.01 255	54.12 258	44.65 255	41.12 263	30.83 254	31.66 255	22.08 241	61.84 256	55.93 271	12.97 234	24.90 258	21.55 259	21.99 243	16.73 244	57.95 257	30.86 260	27.04 257	21.23 256	18.58 244	28.82 260	49.15 264	37.94 263	73.47 287	62.96 272

ELAS	38.52 258	44.92 259	35.73 262	58.67 261	45.67 258	54.34 260	49.79 259	39.79 260	30.51 253	25.44 247	30.07 260	65.85 267	41.53 256	20.67 248	22.24 254	19.55 255	34.81 259	22.44 255	44.42 245	23.13 247	34.09 261	25.77 260	19.79 250	30.94 263	52.44 269	42.30 270	63.40 273	61.61 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	33.82 253	46.03 260	33.92 261	62.03 264	49.51 262	54.29 259	44.39 254	36.14 250	32.39 257	25.36 246	27.16 250	63.64 259	51.30 265	11.18 232	12.51 211	7.64 173	16.36 218	8.19 193	46.40 248	15.25 232	17.50 228	15.24 236	9.85 226	23.07 251	49.16 265	40.60 266	62.23 271	51.79 257

AMNet	47.82 265	49.81 261	47.75 268	49.90 254	46.59 260	58.94 263	54.48 261	20.74 221	35.99 263	31.17 254	68.62 280	69.95 271	11.91 206	54.47 262	44.89 268	55.58 279	56.46 278	57.26 287	48.53 251	48.42 268	57.22 287	47.88 284	10.80 228	47.38 269	44.55 263	51.78 278	57.59 266	62.43 270

DispFullNet	39.75 260	49.92 262	23.96 256	64.91 265	46.52 259	59.62 264	70.39 266	31.47 243	26.91 245	20.82 234	19.96 237	67.89 269	48.82 262	93.71 273	18.90 249	20.26 258	49.49 272	34.84 268	69.36 270	28.05 255	25.61 255	21.10 255	20.01 251	20.31 246	28.35 240	19.38 214	35.57 242	56.98 263

SQANet	32.80 251	51.98 263	17.38 242	71.36 267	50.98 263	73.19 268	74.73 267	25.86 234	12.19 208	32.41 257	14.38 210	59.07 248	14.65 213	90.80 270	9.98 187	6.17 148	17.16 220	15.73 239	43.94 244	12.07 221	9.77 163	8.88 171	57.35 268	7.60 204	21.20 222	20.05 221	25.86 222	40.75 236

JetBlue	56.35 269	54.44 264	61.38 281	61.95 263	57.67 267	61.95 265	60.94 263	51.18 270	73.59 283	45.81 273	26.60 248	88.52 292	40.01 252	51.49 260	43.77 267	43.40 271	60.04 283	52.20 282	59.95 259	50.68 269	52.42 284	57.10 288	68.83 282	54.93 277	53.92 271	44.48 272	72.22 283	72.13 284

SPS-STEREO	56.37 270	55.26 265	52.00 272	54.83 256	53.74 265	62.64 266	54.55 262	36.65 251	52.61 273	41.02 267	72.82 285	68.83 270	51.37 266	54.23 261	54.01 272	56.16 281	65.48 288	61.21 290	67.80 267	65.19 283	71.89 294	61.36 292	22.00 255	53.23 275	52.28 268	54.66 281	64.70 275	61.46 267
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 271	55.60 266	53.01 275	57.87 259	54.17 266	66.57 267	61.59 264	40.71 262	45.76 269	41.21 268	73.61 286	65.02 263	54.97 270	55.73 264	54.11 275	55.49 278	65.18 287	59.21 289	64.31 263	60.11 279	65.62 290	58.39 289	28.82 260	49.97 271	51.62 267	52.77 279	67.11 277	64.35 275

otaku	41.47 262	59.93 267	23.77 255	85.43 282	70.24 272	84.12 284	93.39 286	37.75 256	32.63 258	39.34 264	19.49 235	59.42 249	25.11 222	95.21 274	19.99 251	11.68 222	18.98 225	16.34 240	64.80 264	27.36 253	13.65 207	10.63 206	58.26 269	19.35 245	33.80 247	22.23 233	34.11 237	42.76 241

ACVNet-4b	45.05 264	60.08 268	30.77 260	90.02 288	75.84 281	84.32 285	96.58 293	33.86 245	33.30 260	41.42 269	17.10 221	79.70 281	30.67 231	96.27 281	28.98 262	27.35 263	31.43 255	19.93 250	54.55 255	37.33 266	11.23 183	9.86 190	62.73 278	18.46 242	35.28 250	28.09 248	40.93 249	40.39 233

Ntro	43.91 263	60.52 269	25.10 257	85.23 281	71.11 273	83.99 282	93.99 287	47.62 266	36.91 265	40.53 266	31.94 261	64.60 262	21.97 218	95.55 276	22.72 256	12.49 234	21.79 242	16.54 242	65.59 265	31.28 261	15.15 215	11.03 211	59.53 270	20.73 247	36.26 251	30.56 254	39.66 247	43.06 242

ACVNet_1	48.34 266	63.93 270	38.22 266	86.47 284	72.30 274	85.13 287	94.95 289	58.28 273	29.71 251	43.49 270	48.57 269	65.41 265	56.74 272	95.77 277	26.81 260	14.51 245	35.45 262	27.56 260	56.62 256	30.44 259	25.82 256	18.59 248	63.35 279	28.26 258	42.57 259	25.15 241	35.26 241	35.90 228

RainbowNet	53.63 267	66.91 271	44.07 267	91.23 289	74.92 279	90.37 294	95.07 290	39.32 259	33.34 261	45.45 272	29.92 258	71.99 273	56.83 273	96.98 289	68.70 280	46.94 273	34.42 258	29.67 264	77.69 282	55.56 274	21.47 246	14.04 228	64.62 280	33.19 265	39.92 255	32.77 258	44.50 254	48.08 250

WAO-7	61.44 275	71.70 272	62.21 283	65.81 266	69.25 270	55.85 261	62.17 265	81.48 288	77.86 288	59.25 280	69.56 281	65.46 266	70.40 279	54.87 263	84.64 294	76.82 291	43.20 266	34.36 266	80.12 287	68.99 288	41.89 272	31.49 269	14.04 238	80.25 295	55.37 273	63.81 285	56.11 263	61.87 269

ACVNet_2	58.27 272	74.04 273	56.98 278	88.59 285	81.05 284	87.05 291	96.06 291	66.05 277	43.49 268	52.82 275	46.78 268	78.54 280	69.96 278	96.60 282	50.76 271	40.75 268	40.15 265	28.24 261	76.92 279	42.75 267	31.31 259	21.70 257	61.62 271	53.19 274	55.03 272	28.06 247	51.48 258	53.37 260

IMH-64-1	60.28 273	74.69 274	50.42 269	80.31 270	73.97 276	79.70 274	84.33 272	77.04 281	64.71 276	37.08 260	59.46 273	61.44 253	80.06 289	96.76 286	49.65 269	41.24 269	48.02 269	35.18 269	71.95 272	54.63 272	37.85 265	30.42 266	61.88 272	50.63 272	66.91 280	36.03 261	57.39 264	65.70 277

IMH-64	60.28 273	74.69 274	50.42 269	80.31 270	73.97 276	79.70 274	84.33 272	77.04 281	64.71 276	37.08 260	59.46 273	61.44 253	80.06 289	96.76 286	49.65 269	41.24 269	48.02 269	35.18 269	71.95 272	54.63 272	37.85 265	30.42 266	61.88 272	50.63 272	66.91 280	36.03 261	57.39 264	65.70 277

TorneroNet-64	63.19 278	75.15 276	55.88 277	82.69 277	63.23 268	74.55 269	83.40 271	60.19 274	69.74 281	56.51 278	48.87 270	86.61 288	70.59 281	96.70 283	63.73 278	51.45 276	46.73 267	46.07 274	76.66 278	58.77 277	33.57 260	34.51 271	74.14 284	55.02 278	59.06 275	48.57 276	61.16 268	72.46 285

IMH	62.37 276	75.88 277	52.64 273	80.91 272	73.71 275	82.21 278	84.46 274	77.43 283	66.45 279	38.17 263	59.49 275	65.18 264	82.27 292	96.74 285	54.05 274	45.28 272	49.25 271	36.35 271	75.11 277	59.08 278	37.91 267	30.39 265	61.98 274	54.51 276	70.73 284	45.19 273	61.21 269	67.54 280

TorneroNet	66.23 279	77.53 278	63.32 284	85.97 283	69.14 269	77.06 270	86.80 278	62.89 276	70.48 282	65.63 283	55.43 272	86.42 287	67.47 276	96.85 288	67.92 279	52.32 277	47.97 268	50.55 279	78.21 283	62.59 281	38.95 268	41.32 280	76.55 286	56.42 279	60.86 276	48.15 275	69.78 281	71.65 283

DPSimNet_ROB	78.97 292	77.62 279	80.17 294	79.15 269	89.15 291	80.21 276	80.58 270	70.37 278	95.41 297	96.15 295	87.26 293	88.83 293	59.22 274	93.19 272	74.77 283	69.80 290	75.14 293	65.07 291	82.98 290	77.91 294	71.40 293	78.66 295	91.28 295	61.75 282	68.55 282	82.24 295	77.44 289	77.82 288

WAO-6	67.55 281	78.30 280	59.14 279	81.25 273	79.91 283	77.57 271	86.13 277	81.41 287	68.11 280	68.43 285	70.17 282	60.57 251	84.88 293	96.09 278	78.63 290	61.94 282	52.44 275	47.97 276	67.63 266	57.85 276	55.31 285	51.06 286	49.29 265	58.07 280	71.80 285	43.75 271	67.99 278	68.15 281

notaker	71.38 285	78.65 281	54.69 276	84.72 280	82.95 285	82.06 277	91.48 283	87.48 294	82.07 292	60.48 281	85.97 292	70.68 272	79.79 288	96.70 283	77.03 286	61.97 283	61.31 285	49.23 277	81.82 289	67.63 286	52.22 283	46.81 282	73.73 283	68.68 286	58.07 274	51.33 277	68.53 280	71.08 282

LRCNet_RVC	69.01 282	78.86 282	51.62 271	95.98 295	97.20 297	94.61 296	90.00 280	72.51 279	49.01 271	99.86 299	79.80 290	96.18 299	77.08 286	97.92 295	43.52 266	32.40 265	79.98 295	65.71 292	96.30 296	73.11 289	47.12 281	37.90 275	95.96 296	64.87 283	37.53 253	21.86 229	46.23 255	40.21 232

LVE	69.55 283	79.12 283	67.17 287	92.96 293	87.79 289	82.46 279	96.73 295	83.91 291	66.42 278	72.92 288	76.51 287	61.80 255	87.71 296	97.59 294	54.04 273	47.00 274	55.01 277	53.49 283	80.57 288	61.93 280	44.39 277	38.35 276	79.72 288	70.54 289	68.62 283	46.65 274	72.75 284	51.61 256

ktn	73.77 286	79.75 284	53.00 274	81.45 274	88.63 290	78.92 272	90.62 282	90.90 296	91.37 294	57.04 279	91.77 296	64.56 261	68.03 277	97.29 291	75.00 284	65.54 285	66.33 289	56.23 286	78.86 285	65.83 285	61.55 289	59.89 291	67.39 281	66.10 284	75.18 291	60.13 284	78.23 292	82.16 293

PSMNet_ROB	62.69 277	80.61 285	59.91 280	81.85 275	75.39 280	85.28 288	87.50 279	55.22 272	75.12 284	70.87 286	63.54 278	73.03 275	71.52 282	95.40 275	54.18 276	37.32 266	51.73 274	39.45 272	72.02 274	65.27 284	40.03 271	26.72 262	62.70 277	47.90 270	62.18 278	38.75 264	73.13 285	46.14 249

UNDER WATER-64	75.67 289	81.70 286	71.33 288	91.75 290	87.21 287	85.53 289	96.64 294	83.38 289	76.42 285	79.20 292	85.55 291	86.85 289	76.63 285	97.41 292	72.40 281	55.82 280	61.54 286	55.65 285	74.02 276	53.26 271	44.03 274	50.98 285	90.58 293	73.26 290	78.01 294	80.76 294	68.27 279	84.86 294

DLNR_Zeroshot_test	27.74 243	81.73 287	12.63 220	100.00 297	0.86 66	2.07 112	98.97 297	12.75 178	1.01 87	13.19 176	6.22 133	12.59 146	2.29 137	24.24 252	96.65 297	100.00 301	32.51 256	28.96 263	28.74 212	5.03 145	12.27 199	9.76 188	1.02 100	3.30 168	13.96 187	10.23 148	18.30 196	19.61 184

MFMNet_re	70.53 284	82.36 288	77.16 293	78.14 268	69.48 271	83.12 281	76.90 269	52.18 271	55.55 274	54.56 277	72.65 284	73.90 276	50.72 264	65.86 265	81.62 291	83.89 293	81.27 296	78.63 295	72.62 275	68.87 287	75.27 295	74.56 294	46.78 264	60.04 281	61.18 277	66.38 286	73.44 286	87.29 296

HanzoNet	79.15 293	82.61 289	63.39 285	84.63 279	87.76 288	82.84 280	90.52 281	93.48 297	91.71 295	61.49 282	89.74 294	83.24 285	86.75 295	97.92 295	73.08 282	66.32 286	74.85 291	72.80 293	87.43 291	75.21 290	70.67 292	70.02 293	75.14 285	68.22 285	77.26 293	70.29 290	79.78 293	79.93 292

WAO-8	73.90 287	83.69 290	72.64 290	89.62 286	89.28 292	88.99 292	92.48 284	80.57 285	77.83 286	76.08 289	62.52 276	82.88 283	72.27 283	96.23 279	77.30 287	69.40 288	59.94 281	52.15 280	77.08 280	76.97 292	46.88 278	35.80 273	62.13 275	73.39 291	75.03 288	68.35 287	77.93 290	77.76 286

Venus	73.90 287	83.69 290	72.64 290	89.67 287	89.28 292	88.99 292	92.48 284	80.57 285	77.83 286	76.08 289	62.52 276	82.88 283	72.27 283	96.23 279	77.30 287	69.40 288	59.94 281	52.15 280	77.08 280	76.97 292	46.88 278	35.80 273	62.13 275	73.39 291	75.03 288	68.35 287	77.93 290	77.76 286

Dean	77.48 291	83.82 292	77.11 292	97.28 296	96.37 296	97.16 297	97.23 296	85.86 293	81.96 291	88.94 294	77.88 289	89.24 294	86.33 294	98.31 297	75.93 285	66.54 287	57.80 280	57.32 288	91.12 293	80.41 295	44.18 275	32.55 270	80.01 289	75.39 293	73.99 286	53.83 280	85.46 295	59.93 264

UNDER WATER	75.88 290	84.51 293	71.98 289	92.01 291	84.19 286	85.60 290	94.87 288	80.27 284	77.93 289	76.18 291	76.67 288	88.04 290	77.89 287	97.19 290	78.13 289	63.60 284	61.10 284	55.58 284	78.49 284	56.97 275	43.63 273	47.72 283	87.87 292	76.39 294	77.17 292	78.76 292	70.88 282	85.11 295

JetRed	79.56 294	85.37 294	84.59 295	83.21 278	79.47 282	84.04 283	85.88 276	83.64 290	82.41 293	68.18 284	64.26 279	91.36 296	39.61 251	78.40 268	83.29 293	82.43 292	79.11 294	86.69 298	79.88 286	75.28 291	89.69 296	86.94 296	87.50 291	70.30 288	74.65 287	79.37 293	82.70 294	79.91 291

MADNet++	89.66 296	89.04 295	93.96 298	82.44 276	93.36 295	79.42 273	85.59 275	83.91 291	91.80 296	96.72 296	97.56 297	88.26 291	93.28 297	68.16 266	96.48 296	98.97 297	95.25 298	85.92 297	92.58 294	98.11 297	96.75 299	98.43 299	84.35 290	96.89 298	80.50 295	86.67 296	86.59 296	79.77 290

PWCK	67.12 280	90.16 296	61.80 282	92.78 292	74.34 278	85.07 286	75.96 268	74.55 280	64.36 275	71.63 287	71.49 283	81.09 282	70.46 280	70.64 267	37.90 265	37.63 267	67.71 290	46.24 275	93.61 295	64.94 282	56.13 286	41.76 281	79.34 287	69.81 287	64.94 279	41.69 268	63.04 272	63.13 273

KSHMR	85.05 295	95.39 297	87.70 296	95.47 294	93.32 294	92.81 295	96.30 292	88.71 295	80.58 290	87.28 293	90.38 295	84.49 286	80.26 291	97.55 293	94.11 295	90.49 295	74.98 292	77.89 294	88.64 292	85.83 296	67.64 291	58.51 290	91.11 294	86.08 296	81.21 296	75.30 291	75.75 288	78.54 289

MEDIAN_ROB	98.39 298	99.52 298	99.12 299	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	99.70 300	99.00 298	100.00 300	99.99 301	98.80 300	97.65 298	99.97 299	99.66 299	99.00 298	99.10 299	99.18 299	99.95 299	98.83 298	95.51 297	97.85 298	100.00 298	98.41 299	90.71 297	94.33 297	93.03 297	97.15 299

DPSMNet_ROB	99.77 302	99.92 299	100.00 302	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	99.67 298	100.00 301	99.54 297	99.82 299	95.70 298	99.57 300	100.00 300	99.97 302	100.00 301	99.97 300	99.99 301	99.88 298	100.00 300	99.88 302	99.80 302	100.00 298	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 301	100.00 302

DGTPSM_ROB	99.76 301	99.92 299	100.00 302	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	99.67 298	100.00 301	99.54 297	99.82 299	95.69 297	99.56 299	100.00 300	99.97 302	100.00 301	99.97 300	99.99 301	99.84 297	100.00 300	99.88 302	99.80 302	100.00 298	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 301	100.00 302

HaxPig	99.50 300	100.00 301	99.58 300	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	100.00 301	99.99 300	100.00 300	100.00 302	100.00 302	99.98 301	100.00 300	99.75 300	99.76 299	99.99 302	99.80 300	100.00 300	100.00 300	98.86 300	98.48 300	100.00 298	99.99 301	94.78 298	99.70 300	96.75 299	99.23 300

PML	98.00 297	100.00 301	89.41 297	100.00 297	100.00 298	100.00 298	99.52 298	100.00 301	99.67 299	100.00 300	98.18 298	99.94 301	100.00 302	99.58 298	97.81 298	96.93 296	93.39 297	85.77 296	100.00 300	99.15 299	96.63 298	92.95 297	99.24 297	99.73 300	98.06 301	99.99 301	100.00 301	99.98 301

CasAABBNet	100.00 303	100.00 301	100.00 302	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 300	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 300	100.00 304	100.00 301	100.00 303	100.00 303	100.00 300	100.00 300	100.00 304	100.00 304	100.00 298	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 301	100.00 302

DPSM_ROB	100.00 303	100.00 301	100.00 302	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 300	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 300	100.00 304	100.00 301	100.00 303	100.00 303	100.00 300	100.00 300	100.00 304	100.00 304	100.00 298	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 301	100.00 302

DPSM	100.00 303	100.00 301	100.00 302	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 300	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 300	100.00 304	100.00 301	100.00 303	100.00 303	100.00 300	100.00 300	100.00 304	100.00 304	100.00 298	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 301	100.00 302

AVERAGE_ROB	99.48 299	100.00 301	99.90 301	100.00 297	100.00 298	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 300	100.00 302	100.00 302	100.00 302	100.00 300	99.89 301	99.92 300	100.00 303	100.00 303	100.00 300	100.00 300	99.09 301	99.77 301	100.00 298	100.00 302	96.69 300	96.89 298	97.18 300	96.57 298

ASD4																								93.56 297

Low-res two-view benchmark